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

mm2	0.17 1	0.19 10	0.65 47	0.20 9	0.12 21	0.20 7	0.14 21	0.29 7	0.28 21	0.13 5	0.13 16	0.18 84	0.13 18	0.25 47	0.15 14	0.07 26	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

mm1	0.17 1	0.19 10	0.65 47	0.20 9	0.12 21	0.20 7	0.14 21	0.32 19	0.28 21	0.13 5	0.13 16	0.18 84	0.13 18	0.25 47	0.15 14	0.07 26	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

BLMT-Stereo	0.17 1	0.20 21	0.61 29	0.21 31	0.13 51	0.15 1	0.16 67	0.21 1	0.36 121	0.11 1	0.17 42	0.13 4	0.10 2	0.18 1	0.19 93	0.07 26	0.06 24	0.08 63	0.08 144	0.08 41	0.11 142

LACA3	0.18 4	0.20 21	0.67 61	0.19 2	0.12 21	0.35 68	0.17 79	0.27 4	0.31 37	0.16 22	0.13 16	0.15 37	0.15 51	0.28 89	0.13 1	0.08 67	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.10 107	0.06 1

GeoVLM	0.18 4	0.19 10	0.64 40	0.20 9	0.12 21	0.30 32	0.14 21	0.29 7	0.28 21	0.16 22	0.13 16	0.18 84	0.15 51	0.25 47	0.21 145	0.07 26	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

MonSter++	0.18 4	0.19 10	0.65 47	0.20 9	0.12 21	0.30 32	0.14 21	0.29 7	0.28 21	0.16 22	0.13 16	0.18 84	0.15 51	0.25 47	0.21 145	0.07 26	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

Wavelet-MonSter	0.18 4	0.20 21	0.51 2	0.22 60	0.17 162	0.35 68	0.14 21	0.27 4	0.25 5	0.19 70	0.21 74	0.14 15	0.15 51	0.27 72	0.16 36	0.06 1	0.06 24	0.07 1	0.06 20	0.06 1	0.14 257

derf	0.19 8	0.19 10	0.64 40	0.35 419	0.12 21	0.32 46	0.14 21	0.30 12	0.31 37	0.14 10	0.13 16	0.17 66	0.13 18	0.27 72	0.14 4	0.08 67	0.08 183	0.07 1	0.15 424	0.07 5	0.09 79

MGA	0.19 8	0.27 138	0.57 19	0.20 9	0.18 209	0.37 89	0.14 21	0.30 12	0.25 5	0.18 50	0.14 28	0.15 37	0.10 2	0.30 118	0.17 57	0.08 67	0.08 183	0.07 1	0.06 20	0.09 78	0.08 51

CAR	0.19 8	0.28 167	0.60 24	0.21 31	0.16 131	0.37 89	0.13 9	0.32 19	0.25 5	0.19 70	0.15 30	0.14 15	0.10 2	0.27 72	0.17 57	0.08 67	0.08 183	0.07 1	0.06 20	0.10 107	0.08 51

MSE-Stereo	0.19 8	0.27 138	0.60 24	0.20 9	0.16 131	0.37 89	0.13 9	0.32 19	0.25 5	0.18 50	0.15 30	0.14 15	0.10 2	0.30 118	0.17 57	0.08 67	0.08 183	0.07 1	0.06 20	0.10 107	0.08 51

LiteMatch*	0.19 8	0.19 10	0.85 92	0.20 9	0.14 72	0.28 21	0.15 42	0.29 7	0.28 21	0.16 22	0.13 16	0.16 51	0.14 27	0.24 39	0.21 145	0.08 67	0.07 76	0.08 63	0.06 20	0.08 41	0.08 51

PipStereo	0.19 8	0.26 126	0.85 92	0.21 31	0.10 2	0.16 2	0.15 42	0.35 33	0.35 91	0.12 2	0.10 3	0.21 125	0.14 27	0.21 10	0.15 14	0.08 67	0.09 273	0.07 1	0.06 20	0.12 158	0.09 79

DepthFocus	0.19 8	0.30 197	0.77 79	0.19 2	0.15 101	0.20 7	0.15 42	0.31 16	0.19 2	0.16 22	0.17 42	0.15 37	0.13 18	0.22 23	0.17 57	0.09 144	0.08 183	0.11 298	0.10 230	0.08 41	0.07 12

LACA1	0.19 8	0.39 292	0.60 24	0.19 2	0.10 2	0.42 149	0.15 42	0.31 16	0.34 77	0.15 14	0.11 8	0.14 15	0.15 51	0.25 47	0.15 14	0.09 144	0.07 76	0.07 1	0.06 20	0.08 41	0.07 12

HiDET	0.19 8	0.20 21	0.62 36	0.20 9	0.13 51	0.36 82	0.13 9	0.35 33	0.31 37	0.16 22	0.14 28	0.17 66	0.15 51	0.25 47	0.23 180	0.08 67	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

CSFM-Stereo	0.19 8	0.20 21	0.60 24	0.20 9	0.11 9	0.39 111	0.15 42	0.35 33	0.27 14	0.18 50	0.15 30	0.17 66	0.16 65	0.26 66	0.21 145	0.08 67	0.07 76	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.09 79

BridgeDepth	0.19 8	0.30 197	0.55 14	0.23 83	0.09 1	0.38 106	0.15 42	0.32 19	0.33 63	0.16 22	0.12 13	0.23 148	0.19 123	0.27 72	0.15 14	0.07 26	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
monster-pro	0.20 19	0.22 54	0.65 47	0.21 31	0.17 162	0.33 52	0.15 42	0.46 134	0.32 48	0.16 22	0.17 42	0.14 15	0.11 7	0.27 72	0.23 180	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 105	0.07 5	0.09 79

PointNet	0.20 19	0.21 37	0.82 87	0.21 31	0.12 21	0.37 89	0.16 67	0.33 27	0.28 21	0.16 22	0.15 30	0.18 84	0.13 18	0.22 23	0.16 36	0.08 67	0.07 76	0.08 63	0.07 105	0.07 5	0.07 12

PSi22b	0.20 19	0.26 126	0.88 101	0.21 31	0.10 2	0.16 2	0.15 42	0.35 33	0.35 91	0.12 2	0.10 3	0.21 125	0.14 27	0.21 10	0.15 14	0.08 67	0.10 322	0.07 1	0.06 20	0.12 158	0.09 79

PSi22a	0.20 19	0.28 167	0.89 105	0.20 9	0.11 9	0.16 2	0.14 21	0.32 19	0.35 91	0.12 2	0.09 1	0.22 131	0.16 65	0.20 4	0.14 4	0.09 144	0.09 273	0.07 1	0.05 1	0.13 193	0.11 142

Foundation-i32	0.20 19	0.28 167	0.87 98	0.20 9	0.11 9	0.20 7	0.15 42	0.32 19	0.36 121	0.13 5	0.10 3	0.25 179	0.14 27	0.19 2	0.15 14	0.09 144	0.09 273	0.07 1	0.06 20	0.11 141	0.12 187

BridgeDepth_RVC	0.20 19	0.20 21	0.74 72	0.17 1	0.12 21	0.32 46	0.12 4	0.33 27	0.46 237	0.15 14	0.15 30	0.16 51	0.19 123	0.23 32	0.18 68	0.10 250	0.06 24	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LCMNet	0.20 19	0.21 37	0.61 29	0.20 9	0.13 51	0.39 111	0.14 21	0.34 32	0.34 77	0.16 22	0.16 39	0.16 51	0.15 51	0.27 72	0.22 169	0.08 67	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.08 51

MonStereo	0.20 19	0.22 54	0.65 47	0.21 31	0.17 162	0.33 52	0.15 42	0.46 134	0.32 48	0.16 22	0.17 42	0.14 15	0.11 7	0.27 72	0.23 180	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 105	0.07 5	0.09 79

Monster-pub-eth3d	0.20 19	0.22 54	0.65 47	0.21 31	0.17 162	0.33 52	0.15 42	0.46 134	0.32 48	0.16 22	0.17 42	0.14 15	0.11 7	0.27 72	0.23 180	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 105	0.07 5	0.09 79

S2M2_XL	0.20 19	0.32 219	1.10 143	0.19 2	0.13 51	0.16 2	0.11 2	0.27 4	0.17 1	0.15 14	0.19 57	0.15 37	0.14 27	0.19 2	0.21 145	0.11 331	0.09 273	0.10 222	0.08 144	0.10 107	0.08 51
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.20 19	0.22 54	0.65 47	0.22 60	0.17 162	0.41 135	0.14 21	0.35 33	0.32 48	0.24 152	0.20 66	0.15 37	0.18 98	0.26 66	0.16 36	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.08 41	0.08 51

4w-stereo	0.20 19	0.21 37	0.57 19	0.21 31	0.15 101	0.39 111	0.13 9	0.39 63	0.33 63	0.22 118	0.21 74	0.13 4	0.20 136	0.29 105	0.21 145	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.07 12

3.25w_new	0.20 19	0.20 21	0.52 5	0.21 31	0.14 72	0.37 89	0.14 21	0.43 102	0.35 91	0.23 141	0.21 74	0.16 51	0.18 98	0.27 72	0.20 125	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.08 51

3.25w	0.20 19	0.20 21	0.52 5	0.21 31	0.14 72	0.37 89	0.14 21	0.43 102	0.35 91	0.23 141	0.21 74	0.16 51	0.18 98	0.27 72	0.20 125	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.08 51

FoundationStereo	0.20 19	0.30 197	0.81 85	0.21 31	0.22 305	0.21 11	0.16 67	0.25 3	0.38 140	0.15 14	0.11 8	0.18 84	0.17 74	0.23 32	0.16 36	0.09 144	0.13 433	0.08 63	0.06 20	0.07 5	0.07 12

MonSter	0.20 19	0.22 54	0.65 47	0.21 31	0.17 162	0.33 52	0.15 42	0.46 134	0.32 48	0.16 22	0.17 42	0.14 15	0.11 7	0.27 72	0.23 180	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 105	0.07 5	0.09 79

qqai	0.21 35	0.20 21	0.63 37	0.39 490	0.13 51	0.32 46	0.15 42	0.35 33	0.31 37	0.14 10	0.13 16	0.18 84	0.13 18	0.27 72	0.15 14	0.08 67	0.08 183	0.07 1	0.27 553	0.07 5	0.09 79

Test_v1	0.21 35	0.27 138	0.95 118	0.20 9	0.14 72	0.28 21	0.15 42	0.37 47	0.27 14	0.16 22	0.18 52	0.15 37	0.13 18	0.25 47	0.19 93	0.08 67	0.06 24	0.07 1	0.06 20	0.08 41	0.11 142

Monster-pub-mixall	0.21 35	0.31 211	0.69 64	0.21 31	0.13 51	0.27 18	0.12 4	0.37 47	0.26 11	0.21 98	0.19 57	0.15 37	0.12 12	0.47 287	0.29 268	0.08 67	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.08 41	0.12 187

qwe	0.21 35	0.22 54	0.61 29	0.21 31	0.20 261	0.41 135	0.15 42	0.46 134	0.35 91	0.26 190	0.22 93	0.14 15	0.14 27	0.31 127	0.22 169	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.08 41	0.07 12

2.25w	0.21 35	0.22 54	0.51 2	0.21 31	0.14 72	0.36 82	0.13 9	0.42 94	0.34 77	0.23 141	0.27 156	0.14 15	0.18 98	0.33 154	0.24 206	0.06 1	0.06 24	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.07 12

4.25_new	0.21 35	0.23 76	0.64 40	0.22 60	0.18 209	0.41 135	0.17 79	0.41 84	0.35 91	0.22 118	0.21 74	0.14 15	0.18 98	0.25 47	0.18 68	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.07 12

4.5w_new	0.21 35	0.23 76	0.64 40	0.22 60	0.18 209	0.41 135	0.17 79	0.41 84	0.35 91	0.22 118	0.21 74	0.14 15	0.18 98	0.25 47	0.18 68	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.07 12

4.5_new	0.21 35	0.22 54	0.63 37	0.21 31	0.15 101	0.40 124	0.17 79	0.40 72	0.35 91	0.25 172	0.22 93	0.14 15	0.14 27	0.22 23	0.21 145	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.08 41	0.07 12

4.5w-stereo	0.21 35	0.22 54	0.63 37	0.21 31	0.15 101	0.40 124	0.17 79	0.40 72	0.35 91	0.25 172	0.22 93	0.14 15	0.14 27	0.22 23	0.21 145	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.08 41	0.07 12

4.25w-stereo	0.21 35	0.23 76	0.64 40	0.22 60	0.18 209	0.41 135	0.17 79	0.41 84	0.35 91	0.22 118	0.21 74	0.14 15	0.18 98	0.25 47	0.18 68	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.07 12

2.5w	0.21 35	0.23 76	0.50 1	0.22 60	0.15 101	0.39 111	0.19 111	0.47 154	0.36 121	0.21 98	0.22 93	0.13 4	0.17 74	0.33 154	0.20 125	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.07 12

2.75w_new	0.21 35	0.21 37	0.57 19	0.20 9	0.14 72	0.40 124	0.18 99	0.47 154	0.36 121	0.24 152	0.20 66	0.13 4	0.19 123	0.31 127	0.21 145	0.07 26	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.06 1	0.07 12

3.75w	0.21 35	0.21 37	0.61 29	0.21 31	0.20 261	0.44 168	0.16 67	0.44 111	0.30 33	0.22 118	0.20 66	0.13 4	0.18 98	0.29 105	0.21 145	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.08 51

3.5w_stereo	0.21 35	0.22 54	0.55 14	0.21 31	0.15 101	0.40 124	0.14 21	0.43 102	0.33 63	0.21 98	0.24 119	0.14 15	0.18 98	0.34 168	0.22 169	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.08 51

3w_stereo	0.21 35	0.22 54	0.59 23	0.22 60	0.12 21	0.37 89	0.22 220	0.50 184	0.38 140	0.22 118	0.21 74	0.12 2	0.22 168	0.26 66	0.18 68	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.08 41	0.08 51

2w_stereo	0.21 35	0.19 10	0.51 2	0.22 60	0.13 51	0.41 135	0.20 138	0.50 184	0.34 77	0.25 172	0.23 107	0.13 4	0.23 194	0.24 39	0.22 169	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.07 12

LG-Stereo_L2	0.21 35	0.31 211	0.85 92	0.22 60	0.14 72	0.31 40	0.22 220	0.38 56	0.25 5	0.17 41	0.11 8	0.13 4	0.12 12	0.32 140	0.18 68	0.08 67	0.07 76	0.08 63	0.06 20	0.08 41	0.10 116

LG-Stereo_L1	0.21 35	0.31 211	0.85 92	0.22 60	0.14 72	0.28 21	0.21 180	0.38 56	0.26 11	0.16 22	0.11 8	0.13 4	0.11 7	0.37 199	0.18 68	0.08 67	0.07 76	0.08 63	0.06 20	0.08 41	0.10 116

MLG-Stereo_test3	0.21 35	0.35 255	0.65 47	0.21 31	0.14 72	0.36 82	0.13 9	0.37 47	0.40 167	0.21 98	0.12 13	0.17 66	0.12 12	0.25 47	0.16 36	0.08 67	0.07 76	0.08 63	0.06 20	0.09 78	0.10 116

MLG-Stereo_test2	0.21 35	0.36 265	0.68 62	0.21 31	0.17 162	0.45 176	0.12 4	0.35 33	0.42 193	0.15 14	0.11 8	0.22 131	0.10 2	0.28 89	0.16 36	0.09 144	0.07 76	0.08 63	0.06 20	0.09 78	0.09 79

MLG-Stereo_test1	0.21 35	0.33 228	0.61 29	0.23 83	0.21 275	0.45 176	0.13 9	0.33 27	0.46 237	0.13 5	0.09 1	0.18 84	0.12 12	0.32 140	0.15 14	0.08 67	0.07 76	0.08 63	0.06 20	0.09 78	0.09 79

MLG-Stereo	0.21 35	0.33 228	0.60 24	0.23 83	0.12 21	0.44 168	0.13 9	0.39 63	0.46 237	0.13 5	0.10 3	0.17 66	0.13 18	0.35 175	0.15 14	0.08 67	0.07 76	0.08 63	0.06 20	0.09 78	0.09 79

LGtest1	0.21 35	0.37 268	0.70 67	0.22 60	0.12 21	0.31 40	0.11 2	0.36 43	0.39 153	0.17 41	0.13 16	0.16 51	0.14 27	0.25 47	0.27 243	0.10 250	0.09 273	0.08 63	0.06 20	0.10 107	0.10 116

Foundation-i1c-attn	0.22 58	0.18 6	0.68 62	0.20 9	0.10 2	0.27 18	0.20 138	0.49 175	0.37 133	0.20 85	0.23 107	0.24 164	0.25 225	0.29 105	0.18 68	0.08 67	0.07 76	0.08 63	0.06 20	0.06 1	0.09 79

Foundation-i1b	0.22 58	0.20 21	0.69 64	0.20 9	0.11 9	0.28 21	0.20 138	0.50 184	0.37 133	0.21 98	0.22 93	0.27 207	0.24 210	0.28 89	0.18 68	0.08 67	0.08 183	0.07 1	0.06 20	0.08 41	0.06 1

Foundation-i1a	0.22 58	0.16 1	0.66 58	0.20 9	0.10 2	0.29 28	0.21 180	0.50 184	0.39 153	0.25 172	0.22 93	0.27 207	0.25 225	0.33 154	0.18 68	0.08 67	0.09 273	0.07 1	0.06 20	0.08 41	0.08 51

Pro-Stereo	0.22 58	0.25 108	0.66 58	0.22 60	0.14 72	0.49 234	0.15 42	0.23 2	0.35 91	0.16 22	0.13 16	0.14 15	0.09 1	0.49 304	0.18 68	0.08 67	0.06 24	0.09 161	0.37 612	0.08 41	0.09 79

asda	0.22 58	0.25 108	0.70 67	0.21 31	0.16 131	0.43 157	0.16 67	0.44 111	0.35 91	0.22 118	0.20 66	0.14 15	0.20 136	0.25 47	0.22 169	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.07 12

1w_stereo	0.22 58	0.17 2	0.52 5	0.23 83	0.16 131	0.44 168	0.22 220	0.55 236	0.40 167	0.25 172	0.29 176	0.13 4	0.26 245	0.28 89	0.20 125	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.08 41	0.07 12

monsterstereo	0.22 58	0.22 54	0.52 5	0.25 134	0.27 391	0.39 111	0.14 21	0.51 194	0.33 63	0.25 172	0.27 156	0.13 4	0.13 18	0.38 209	0.21 145	0.07 26	0.07 76	0.07 1	0.06 20	0.08 41	0.06 1

monsters	0.22 58	0.22 54	0.52 5	0.23 83	0.28 406	0.42 149	0.14 21	0.46 134	0.31 37	0.24 152	0.20 66	0.13 4	0.14 27	0.43 241	0.20 125	0.07 26	0.06 24	0.07 1	0.08 144	0.06 1	0.06 1

IGEV	0.22 58	0.28 167	0.88 101	0.21 31	0.24 340	0.42 149	0.17 79	0.35 33	0.37 133	0.20 85	0.22 93	0.14 15	0.12 12	0.24 39	0.20 125	0.08 67	0.07 76	0.08 63	0.06 20	0.09 78	0.07 12

SGD-Stereo	0.22 58	0.28 167	0.77 79	0.22 60	0.11 9	0.40 124	0.16 67	0.31 16	0.36 121	0.19 70	0.19 57	0.17 66	0.17 74	0.37 199	0.16 36	0.10 250	0.06 24	0.08 63	0.07 105	0.10 107	0.07 12

DEFOM-Stereo	0.22 58	0.22 54	0.91 111	0.23 83	0.13 51	0.49 234	0.18 99	0.30 12	0.28 21	0.19 70	0.17 42	0.14 15	0.14 27	0.41 228	0.16 36	0.08 67	0.06 24	0.07 1	0.06 20	0.09 78	0.09 79

DispViT+	0.23 69	0.23 76	0.98 124	0.19 2	0.44 566	0.22 12	0.14 21	0.41 84	0.37 133	0.19 70	0.16 39	0.18 84	0.15 51	0.38 209	0.17 57	0.11 331	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

Replicate-Monster	0.23 69	0.40 300	0.94 117	0.21 31	0.14 72	0.37 89	0.13 9	0.40 72	0.36 121	0.22 118	0.15 30	0.15 37	0.15 51	0.40 223	0.15 14	0.08 67	0.07 76	0.07 1	0.06 20	0.08 41	0.15 299

FlowAnything_test	0.23 69	0.32 219	0.52 5	0.28 232	0.17 162	0.37 89	0.20 138	0.38 56	0.24 3	0.24 152	0.20 66	0.21 125	0.17 74	0.26 66	0.25 220	0.13 424	0.10 322	0.14 460	0.16 446	0.17 306	0.12 187

LG-G_1	0.23 69	0.37 268	0.71 69	0.23 83	0.11 9	0.51 258	0.12 4	0.44 111	0.39 153	0.19 70	0.15 30	0.19 107	0.15 51	0.36 188	0.16 36	0.09 144	0.08 183	0.08 63	0.06 20	0.09 78	0.11 142

LG-G	0.23 69	0.37 268	0.71 69	0.23 83	0.11 9	0.51 258	0.12 4	0.44 111	0.39 153	0.19 70	0.15 30	0.19 107	0.15 51	0.36 188	0.16 36	0.09 144	0.08 183	0.08 63	0.06 20	0.09 78	0.11 142

dual_stereo	0.23 69	0.25 108	0.66 58	0.21 31	0.15 101	0.27 18	0.15 42	0.62 284	0.40 167	0.15 14	0.13 16	0.18 84	0.14 27	0.37 199	0.19 93	0.09 144	0.31 613	0.07 1	0.10 230	0.07 5	0.07 12

IGEV-Stereo++	0.23 69	0.23 76	0.64 40	0.24 110	0.22 305	0.47 206	0.13 9	0.52 210	0.33 63	0.18 50	0.24 119	0.17 66	0.22 168	0.32 140	0.19 93	0.08 67	0.06 24	0.08 63	0.06 20	0.17 306	0.09 79

TS12	0.24 76	0.26 126	0.83 89	0.25 134	0.11 9	0.46 196	0.17 79	0.46 134	0.43 205	0.20 85	0.31 208	0.18 84	0.20 136	0.31 127	0.22 169	0.07 26	0.07 76	0.08 63	0.06 20	0.11 141	0.07 12

aanet-new-12k	0.24 76	0.24 94	1.06 136	0.27 201	0.12 21	0.43 157	0.20 138	0.51 194	0.34 77	0.19 70	0.16 39	0.15 37	0.21 150	0.25 47	0.16 36	0.07 26	0.06 24	0.09 161	0.07 105	0.11 141	0.09 79

GCAP-Stereo-cres-4k	0.24 76	0.31 211	0.88 101	0.25 134	0.23 325	0.45 176	0.22 220	0.39 63	0.30 33	0.21 98	0.27 156	0.18 84	0.21 150	0.23 32	0.16 36	0.07 26	0.09 273	0.08 63	0.07 105	0.11 141	0.13 230

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.24 76	0.22 54	0.90 108	0.23 83	0.32 463	0.47 206	0.21 180	0.48 168	0.34 77	0.20 85	0.25 134	0.21 125	0.23 194	0.20 4	0.17 57	0.08 67	0.06 24	0.08 63	0.06 20	0.08 41	0.09 79

MatchStereo	0.24 76	0.38 280	1.37 207	0.20 9	0.10 2	0.22 12	0.14 21	0.41 84	0.40 167	0.14 10	0.25 134	0.15 37	0.15 51	0.25 47	0.18 68	0.09 144	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
AdaDepth	0.24 76	0.18 6	1.03 129	0.25 134	0.21 275	0.46 196	0.16 67	0.30 12	0.27 14	0.17 41	0.19 57	0.14 15	0.18 98	0.35 175	0.17 57	0.07 26	0.07 76	0.08 63	0.25 540	0.10 107	0.10 116

water-stereo	0.24 76	0.17 2	0.88 101	0.24 110	0.14 72	0.37 89	0.17 79	0.43 102	0.32 48	0.26 190	0.35 241	0.26 194	0.24 210	0.22 23	0.25 220	0.09 144	0.09 273	0.09 161	0.08 144	0.10 107	0.10 116

111111	0.24 76	0.21 37	0.82 87	0.24 110	0.21 275	0.43 157	0.13 9	0.45 126	0.35 91	0.22 118	0.27 156	0.18 84	0.16 65	0.35 175	0.18 68	0.09 144	0.06 24	0.08 63	0.06 20	0.25 450	0.08 51

S2M2_L	0.24 76	0.29 180	0.90 108	0.23 83	0.17 162	0.24 15	0.09 1	0.36 43	0.45 226	0.17 41	0.25 134	0.23 148	0.17 74	0.24 39	0.28 254	0.15 489	0.12 408	0.11 298	0.12 338	0.15 245	0.11 142
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
aanet-new-40k	0.25 85	0.37 268	1.35 200	0.24 110	0.24 340	0.38 106	0.20 138	0.39 63	0.26 11	0.18 50	0.24 119	0.16 51	0.20 136	0.20 4	0.15 14	0.07 26	0.06 24	0.08 63	0.06 20	0.09 78	0.18 372

aanet-new-14k	0.25 85	0.33 228	1.13 146	0.26 177	0.12 21	0.37 89	0.21 180	0.45 126	0.36 121	0.20 85	0.27 156	0.15 37	0.29 301	0.24 39	0.17 57	0.08 67	0.06 24	0.08 63	0.06 20	0.11 141	0.12 187

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.25 85	0.35 255	0.69 64	0.23 83	0.27 391	0.35 68	0.20 138	0.44 111	0.28 21	0.21 98	0.22 93	0.14 15	0.22 168	0.21 10	0.14 4	0.07 26	0.08 183	0.08 63	0.47 631	0.09 78	0.34 566

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.25 85	0.24 94	0.76 75	0.22 60	0.33 478	0.48 217	0.20 138	0.47 154	0.35 91	0.26 190	0.30 191	0.22 131	0.14 27	0.21 10	0.19 93	0.08 67	0.06 24	0.10 222	0.08 144	0.07 5	0.15 299

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.25 85	0.24 94	0.84 91	0.22 60	0.32 463	0.48 217	0.20 138	0.45 126	0.35 91	0.26 190	0.30 191	0.22 131	0.14 27	0.21 10	0.18 68	0.08 67	0.06 24	0.09 161	0.08 144	0.07 5	0.13 230

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.25 85	0.41 310	1.08 138	0.23 83	0.23 325	0.45 176	0.20 138	0.44 111	0.30 33	0.18 50	0.21 74	0.22 131	0.20 136	0.23 32	0.16 36	0.08 67	0.07 76	0.08 63	0.06 20	0.08 41	0.14 257

LiteMatch	0.25 85	0.69 466	0.65 47	0.28 232	0.14 72	0.30 32	0.21 180	0.29 7	0.28 21	0.16 22	0.13 16	0.18 84	0.37 365	0.25 47	0.40 383	0.10 250	0.06 24	0.10 222	0.08 144	0.14 222	0.12 187

LACA2	0.25 85	0.74 488	1.30 185	0.20 9	0.10 2	0.39 111	0.17 79	0.32 19	0.36 121	0.15 14	0.15 30	0.18 84	0.14 27	0.22 23	0.14 4	0.08 67	0.06 24	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.06 1

gcap_with_dpt	0.25 85	0.22 54	1.00 126	0.22 60	0.30 432	0.48 217	0.21 180	0.45 126	0.32 48	0.27 206	0.31 208	0.20 111	0.14 27	0.20 4	0.18 68	0.08 67	0.06 24	0.09 161	0.08 144	0.08 41	0.13 230

rvit_stereo_0083	0.25 85	0.19 10	0.58 22	0.28 232	0.18 209	0.28 21	0.22 220	0.38 56	0.54 323	0.23 141	0.30 191	0.27 207	0.26 245	0.37 199	0.24 206	0.14 469	0.12 408	0.13 423	0.10 230	0.12 158	0.10 116

rvit_stereo_0081	0.25 85	0.21 37	0.61 29	0.28 232	0.17 162	0.31 40	0.22 220	0.42 94	0.53 310	0.24 152	0.25 134	0.25 179	0.21 150	0.34 168	0.23 180	0.13 424	0.10 322	0.11 298	0.10 230	0.12 158	0.09 79

rvit_stereo_0082	0.25 85	0.21 37	0.61 29	0.28 232	0.17 162	0.31 40	0.22 220	0.42 94	0.53 310	0.24 152	0.25 134	0.25 179	0.21 150	0.34 168	0.23 180	0.13 424	0.10 322	0.11 298	0.10 230	0.12 158	0.09 79

test_for_model	0.25 85	0.24 94	0.76 75	0.22 60	0.33 478	0.48 217	0.20 138	0.47 154	0.35 91	0.26 190	0.30 191	0.22 131	0.14 27	0.21 10	0.19 93	0.08 67	0.06 24	0.10 222	0.08 144	0.07 5	0.15 299

aanet-new-16k	0.26 98	0.47 357	1.36 202	0.25 134	0.12 21	0.36 82	0.18 99	0.40 72	0.35 91	0.18 50	0.21 74	0.18 84	0.21 150	0.21 10	0.16 36	0.07 26	0.06 24	0.08 63	0.06 20	0.10 107	0.11 142

aanet-new-8k	0.26 98	0.38 280	1.21 165	0.25 134	0.13 51	0.44 168	0.22 220	0.49 175	0.34 77	0.18 50	0.21 74	0.17 66	0.25 225	0.29 105	0.17 57	0.07 26	0.06 24	0.08 63	0.06 20	0.08 41	0.12 187

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 98	0.23 76	1.00 126	0.22 60	0.31 453	0.47 206	0.20 138	0.44 111	0.33 63	0.27 206	0.32 218	0.24 164	0.14 27	0.23 32	0.18 68	0.08 67	0.06 24	0.09 161	0.08 144	0.08 41	0.16 331

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.26 98	0.38 280	0.90 108	0.23 83	0.17 162	0.35 68	0.22 220	0.44 111	0.33 63	0.21 98	0.25 134	0.16 51	0.22 168	0.23 32	0.15 14	0.07 26	0.07 76	0.08 63	0.45 627	0.08 41	0.27 505

Foundation-i1	0.26 98	0.29 180	0.75 73	0.23 83	0.21 275	0.30 32	0.22 220	0.60 275	0.43 205	0.24 152	0.31 208	0.35 264	0.23 194	0.27 72	0.19 93	0.09 144	0.08 183	0.08 63	0.07 105	0.11 141	0.07 12

VMStereo-Base	0.26 98	0.27 138	1.26 174	0.20 9	0.12 21	0.42 149	0.17 79	0.37 47	0.40 167	0.22 118	0.31 208	0.29 230	0.21 150	0.32 140	0.20 125	0.10 250	0.08 183	0.08 63	0.06 20	0.09 78	0.09 79

NLSM3	0.26 98	0.39 292	0.75 73	0.25 134	0.24 340	0.43 157	0.19 111	0.58 254	0.45 226	0.20 85	0.26 147	0.20 111	0.25 225	0.29 105	0.24 206	0.07 26	0.06 24	0.10 222	0.09 190	0.10 107	0.07 12

depthmonostereo	0.26 98	0.23 76	0.65 47	0.41 510	0.13 51	0.41 135	0.19 111	0.51 194	0.40 167	0.25 172	0.29 176	0.26 194	0.28 283	0.44 250	0.23 180	0.09 144	0.10 322	0.09 161	0.07 105	0.10 107	0.08 51

DilatedVolume-Stereo	0.26 98	0.20 21	0.64 40	0.25 134	0.15 101	0.41 135	0.18 99	0.42 94	0.35 91	0.34 243	0.34 236	0.25 179	0.23 194	0.43 241	0.53 453	0.09 144	0.09 273	0.08 63	0.10 230	0.12 158	0.11 142

GIP-stereo	0.26 98	0.22 54	0.78 81	0.29 266	0.20 261	0.42 149	0.17 79	0.64 295	0.39 153	0.18 50	0.24 119	0.23 148	0.18 98	0.25 47	0.47 424	0.09 144	0.07 76	0.08 63	0.06 20	0.17 306	0.08 51

gcap-zeroshot	0.26 98	0.24 94	1.03 129	0.22 60	0.33 478	0.48 217	0.20 138	0.47 154	0.34 77	0.26 190	0.29 176	0.22 131	0.14 27	0.21 10	0.19 93	0.08 67	0.06 24	0.09 161	0.08 144	0.08 41	0.14 257

testlalala	0.26 98	0.24 94	1.03 129	0.22 60	0.33 478	0.48 217	0.20 138	0.47 154	0.34 77	0.26 190	0.29 176	0.22 131	0.14 27	0.21 10	0.19 93	0.08 67	0.06 24	0.09 161	0.08 144	0.08 41	0.14 257

aanet-new-70k	0.27 110	0.48 362	1.33 192	0.25 134	0.12 21	0.39 111	0.19 111	0.45 126	0.33 63	0.17 41	0.21 74	0.16 51	0.21 150	0.38 209	0.14 4	0.06 1	0.06 24	0.08 63	0.06 20	0.10 107	0.22 436

aanet-new-34k	0.27 110	0.57 411	1.36 202	0.23 83	0.11 9	0.34 62	0.20 138	0.36 43	0.30 33	0.19 70	0.27 156	0.17 66	0.22 168	0.20 4	0.15 14	0.07 26	0.07 76	0.08 63	0.06 20	0.08 41	0.29 521

aanet-new-32k	0.27 110	0.49 366	1.73 294	0.25 134	0.17 162	0.40 124	0.20 138	0.35 33	0.27 14	0.18 50	0.21 74	0.20 111	0.22 168	0.22 23	0.14 4	0.07 26	0.07 76	0.08 63	0.06 20	0.09 78	0.11 142

GCAP-Stereo-DPT26K	0.27 110	0.46 347	1.39 214	0.23 83	0.17 162	0.35 68	0.21 180	0.40 72	0.25 5	0.18 50	0.21 74	0.17 66	0.18 98	0.25 47	0.17 57	0.07 26	0.06 24	0.08 63	0.28 557	0.08 41	0.27 505

aanet-new-24k	0.27 110	0.40 300	1.12 145	0.24 110	0.45 577	0.40 124	0.21 180	0.39 63	0.28 21	0.19 70	0.28 168	0.17 66	0.20 136	0.23 32	0.15 14	0.07 26	0.06 24	0.08 63	0.32 588	0.09 78	0.10 116

aanet-new-10k	0.27 110	0.52 379	1.27 177	0.27 201	0.15 101	0.49 234	0.21 180	0.46 134	0.31 37	0.21 98	0.20 66	0.19 107	0.22 168	0.26 66	0.18 68	0.08 67	0.08 183	0.08 63	0.07 105	0.10 107	0.16 331

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.27 110	0.39 292	0.79 82	0.24 110	0.24 340	0.37 89	0.21 180	0.37 47	0.33 63	0.19 70	0.27 156	0.18 84	0.22 168	0.20 4	0.16 36	0.07 26	0.14 452	0.08 63	0.51 640	0.08 41	0.39 593

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.27 110	0.40 300	0.87 98	0.22 60	0.17 162	0.36 82	0.19 111	0.39 63	0.32 48	0.21 98	0.24 119	0.18 84	0.23 194	0.21 10	0.15 14	0.08 67	0.08 183	0.08 63	0.30 573	0.13 193	0.55 625

LG-Stereo	0.27 110	0.25 108	0.95 118	0.25 134	0.15 101	0.43 157	0.21 180	0.50 184	0.40 167	0.18 50	0.29 176	0.25 179	0.16 65	0.28 89	0.35 345	0.07 26	0.07 76	0.11 298	0.10 230	0.24 436	0.10 116

mms	0.27 110	0.26 126	0.91 111	0.25 134	0.18 209	0.32 46	0.23 259	0.37 47	0.31 37	0.21 98	0.30 191	0.23 148	0.17 74	0.46 275	0.21 145	0.08 67	0.10 322	0.10 222	0.08 144	0.22 404	0.47 613

ours_stereo	0.27 110	0.25 108	1.21 165	0.25 134	0.17 162	0.35 68	0.23 259	0.38 56	0.35 91	0.20 85	0.31 208	0.23 148	0.17 74	0.41 228	0.20 125	0.08 67	0.07 76	0.10 222	0.08 144	0.22 404	0.18 372

rvit_stereo_0081_aga	0.27 110	0.29 180	1.08 138	0.26 177	0.20 261	0.33 52	0.21 180	0.41 84	0.42 193	0.26 190	0.28 168	0.27 207	0.21 150	0.31 127	0.21 145	0.14 469	0.10 322	0.11 298	0.10 230	0.14 222	0.10 116

rvit_stereo_0080	0.27 110	0.38 280	0.76 75	0.24 110	0.18 209	0.34 62	0.27 364	0.54 231	0.44 211	0.24 152	0.26 147	0.27 207	0.22 168	0.29 105	0.23 180	0.13 424	0.10 322	0.10 222	0.10 230	0.15 245	0.11 142

RSM++	0.27 110	0.26 126	0.87 98	0.28 232	0.13 51	0.39 111	0.20 138	0.45 126	0.45 226	0.20 85	0.24 119	0.24 164	0.17 74	0.36 188	0.20 125	0.08 67	0.07 76	0.09 161	0.35 600	0.26 471	0.18 372

GCAPDPT-zeroshot4090	0.27 110	0.40 300	0.86 96	0.22 60	0.17 162	0.36 82	0.19 111	0.39 63	0.32 48	0.21 98	0.24 119	0.18 84	0.23 194	0.21 10	0.15 14	0.08 67	0.08 183	0.08 63	0.30 573	0.13 193	0.55 625

whm_eth	0.27 110	0.38 280	0.76 75	0.24 110	0.18 209	0.34 62	0.27 364	0.54 231	0.44 211	0.24 152	0.26 147	0.27 207	0.22 168	0.29 105	0.23 180	0.13 424	0.10 322	0.10 222	0.10 230	0.15 245	0.11 142

aanet-new-30k	0.28 126	0.49 366	1.75 305	0.25 134	0.17 162	0.40 124	0.20 138	0.35 33	0.27 14	0.18 50	0.21 74	0.20 111	0.22 168	0.22 23	0.14 4	0.07 26	0.07 76	0.08 63	0.06 20	0.09 78	0.11 142

aanet-new-22k	0.28 126	0.52 379	1.51 246	0.24 110	0.13 51	0.33 52	0.22 220	0.37 47	0.32 48	0.18 50	0.24 119	0.18 84	0.21 150	0.27 72	0.16 36	0.07 26	0.07 76	0.08 63	0.07 105	0.09 78	0.31 544

BStereo	0.28 126	0.33 228	1.34 197	0.23 83	0.29 415	0.33 52	0.20 138	0.46 134	0.35 91	0.22 118	0.17 42	0.20 111	0.14 27	0.28 89	0.25 220	0.07 26	0.07 76	0.16 510	0.21 518	0.12 158	0.11 142

VIP-Stereo	0.28 126	0.56 406	1.05 134	0.23 83	0.19 245	0.52 277	0.17 79	0.44 111	0.39 153	0.18 50	0.25 134	0.24 164	0.15 51	0.33 154	0.19 93	0.08 67	0.07 76	0.08 63	0.06 20	0.14 222	0.32 553

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 126	0.28 167	1.09 141	0.33 369	0.15 101	0.30 32	0.16 67	0.58 254	0.42 193	0.19 70	0.19 57	0.17 66	0.26 245	0.38 209	0.37 357	0.09 144	0.08 183	0.08 63	0.25 540	0.10 107	0.06 1

castereo++	0.28 126	0.43 324	0.93 115	0.28 232	0.17 162	0.53 286	0.21 180	0.55 236	0.45 226	0.17 41	0.26 147	0.32 247	0.17 74	0.33 154	0.16 36	0.09 144	0.08 183	0.09 161	0.29 563	0.13 193	0.06 1

fffy	0.28 126	0.24 94	1.19 159	0.27 201	0.15 101	0.37 89	0.22 220	0.42 94	0.32 48	0.20 85	0.29 176	0.26 194	0.20 136	0.44 250	0.20 125	0.08 67	0.10 322	0.10 222	0.08 144	0.22 404	0.18 372

RAStereo	0.28 126	0.48 362	1.52 248	0.26 177	0.18 209	0.25 16	0.19 111	0.42 94	0.35 91	0.20 85	0.25 134	0.20 111	0.16 65	0.24 39	0.24 206	0.09 144	0.08 183	0.10 222	0.08 144	0.12 158	0.08 51

RSM	0.28 126	0.26 126	0.97 122	0.25 134	0.24 340	0.37 89	0.21 180	0.49 175	0.44 211	0.21 98	0.27 156	0.28 218	0.17 74	0.38 209	0.20 125	0.07 26	0.07 76	0.09 161	0.34 596	0.21 387	0.16 331

trnet	0.28 126	0.26 126	1.32 190	0.19 2	0.12 21	0.54 294	0.15 42	0.48 168	0.46 237	0.27 206	0.33 228	0.24 164	0.21 150	0.30 118	0.21 145	0.10 250	0.07 76	0.08 63	0.05 1	0.09 78	0.07 12

CASnet	0.28 126	0.31 211	1.20 163	0.28 232	0.11 9	0.47 206	0.19 111	0.44 111	0.44 211	0.38 266	0.31 208	0.23 148	0.17 74	0.29 105	0.19 93	0.10 250	0.06 24	0.15 491	0.12 338	0.16 282	0.07 12
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GLC_STEREO	0.28 126	0.27 138	1.36 202	0.28 232	0.12 21	0.41 135	0.20 138	0.37 47	0.38 140	0.26 190	0.30 191	0.25 179	0.19 123	0.33 154	0.24 206	0.09 144	0.11 375	0.12 362	0.10 230	0.13 193	0.09 79

CREStereo	0.28 126	0.30 197	1.33 192	0.19 2	0.13 51	0.55 309	0.17 79	0.48 168	0.46 237	0.27 206	0.33 228	0.24 164	0.21 150	0.31 127	0.21 145	0.11 331	0.07 76	0.08 63	0.05 1	0.10 107	0.07 12
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
aanet-new-90k	0.29 139	0.47 357	1.41 217	0.26 177	0.18 209	0.43 157	0.19 111	0.47 154	0.32 48	0.16 22	0.18 52	0.15 37	0.21 150	0.37 199	0.13 1	0.07 26	0.06 24	0.08 63	0.06 20	0.09 78	0.46 611

aanet-new-60k	0.29 139	0.51 377	1.68 277	0.25 134	0.12 21	0.39 111	0.19 111	0.43 102	0.33 63	0.18 50	0.19 57	0.17 66	0.19 123	0.31 127	0.14 4	0.07 26	0.07 76	0.08 63	0.06 20	0.09 78	0.26 497

aanet-new-36k	0.29 139	0.63 438	1.51 246	0.24 110	0.11 9	0.43 157	0.19 111	0.44 111	0.35 91	0.19 70	0.24 119	0.16 51	0.22 168	0.29 105	0.15 14	0.06 1	0.06 24	0.08 63	0.06 20	0.08 41	0.24 475

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.29 139	0.58 412	0.98 124	0.21 31	0.31 453	0.41 135	0.20 138	0.46 134	0.34 77	0.21 98	0.22 93	0.19 107	0.17 74	0.24 39	0.15 14	0.08 67	0.10 322	0.08 63	0.45 627	0.09 78	0.29 521

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.29 139	0.53 386	1.28 179	0.22 60	0.32 463	0.35 68	0.19 111	0.46 134	0.33 63	0.18 50	0.19 57	0.18 84	0.18 98	0.21 10	0.14 4	0.08 67	0.10 322	0.08 63	0.46 630	0.10 107	0.32 553

RT-Monster	0.29 139	0.30 197	0.95 118	0.25 134	0.28 406	0.46 196	0.15 42	0.53 219	0.55 330	0.37 256	0.36 245	0.28 218	0.21 150	0.32 140	0.21 145	0.09 144	0.08 183	0.08 63	0.06 20	0.15 245	0.14 257

Selective-IGEV-i32	0.29 139	0.23 76	1.28 179	0.27 201	0.30 432	0.35 68	0.20 138	0.56 242	0.38 140	0.21 98	0.30 191	0.22 131	0.18 98	0.37 199	0.18 68	0.07 26	0.06 24	0.08 63	0.15 424	0.16 282	0.29 521

fffft	0.29 139	0.21 37	1.10 143	0.24 110	0.15 101	0.42 149	0.24 294	0.42 94	0.38 140	0.21 98	0.18 52	0.20 111	0.16 65	0.44 250	0.70 509	0.07 26	0.06 24	0.10 222	0.08 144	0.28 488	0.20 408
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.29 139	0.26 126	1.03 129	0.25 134	0.14 72	0.46 196	0.22 220	0.36 43	0.38 140	0.23 141	0.23 107	0.21 125	0.18 98	0.45 266	0.60 482	0.07 26	0.06 24	0.10 222	0.08 144	0.20 371	0.20 408

tt45	0.29 139	0.24 94	1.06 136	0.25 134	0.17 162	0.55 309	0.22 220	0.41 84	0.35 91	0.24 152	0.25 134	0.25 179	0.18 98	0.64 365	0.34 333	0.08 67	0.07 76	0.10 222	0.08 144	0.21 387	0.11 142

999	0.29 139	0.25 108	1.05 134	0.26 177	0.18 209	0.49 234	0.23 259	0.38 56	0.37 133	0.20 85	0.32 218	0.23 148	0.18 98	0.73 401	0.36 350	0.08 67	0.07 76	0.09 161	0.08 144	0.24 436	0.10 116

Pointernet	0.29 139	0.25 108	1.49 240	0.24 110	0.20 261	0.47 206	0.15 42	0.62 284	0.47 256	0.22 118	0.29 176	0.26 194	0.20 136	0.28 89	0.20 125	0.10 250	0.07 76	0.07 1	0.12 338	0.10 107	0.07 12

IGEV-Stereo+	0.29 139	0.29 180	0.86 96	0.25 134	0.34 491	0.30 32	0.14 21	0.32 19	0.53 310	0.18 50	0.12 13	0.18 84	0.19 123	0.49 304	0.17 57	0.09 144	0.08 183	0.08 63	0.20 512	0.46 616	0.59 631

MaDis-Stereo	0.29 139	0.54 394	1.44 225	0.24 110	0.29 415	0.29 28	0.16 67	0.45 126	0.37 133	0.19 70	0.21 74	0.28 218	0.22 168	0.30 118	0.29 268	0.10 250	0.09 273	0.10 222	0.08 144	0.11 141	0.11 142

LoS_RVC	0.29 139	0.33 228	1.19 159	0.25 134	0.34 491	0.43 157	0.22 220	0.42 94	0.32 48	0.22 118	0.33 228	0.23 148	0.24 210	0.31 127	0.21 145	0.07 26	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.10 107	0.31 544

Selective-IGEV	0.29 139	0.23 76	1.28 179	0.27 201	0.30 432	0.35 68	0.20 138	0.56 242	0.38 140	0.21 98	0.30 191	0.22 131	0.18 98	0.37 199	0.18 68	0.07 26	0.06 24	0.08 63	0.15 424	0.16 282	0.29 521

EGLCR-Stereo	0.29 139	0.27 138	0.97 122	0.30 287	0.19 245	0.56 325	0.17 79	0.68 319	0.36 121	0.30 224	0.18 52	0.27 207	0.17 74	0.38 209	0.19 93	0.09 144	0.07 76	0.10 222	0.08 144	0.10 107	0.35 569

aanet-32k-new	0.30 156	0.60 417	1.61 263	0.25 134	0.15 101	0.46 196	0.21 180	0.41 84	0.33 63	0.17 41	0.24 119	0.17 66	0.23 194	0.30 118	0.15 14	0.08 67	0.06 24	0.08 63	0.06 20	0.09 78	0.39 593

castereo	0.30 156	0.44 335	0.81 85	0.24 110	0.29 415	0.41 135	0.27 364	0.72 339	0.45 226	0.22 118	0.30 191	0.24 164	0.31 321	0.25 47	0.21 145	0.09 144	0.07 76	0.08 63	0.31 582	0.12 158	0.09 79

WCG-NET	0.30 156	0.42 319	1.26 174	0.24 110	0.12 21	0.43 157	0.24 294	0.40 72	0.56 342	0.35 245	0.37 250	0.26 194	0.24 210	0.29 105	0.19 93	0.08 67	0.12 408	0.08 63	0.07 105	0.22 404	0.10 116

Occ-G	0.30 156	0.30 197	1.33 192	0.23 83	0.15 101	0.36 82	0.25 316	0.43 102	0.31 37	0.26 190	0.35 241	0.46 353	0.22 168	0.30 118	0.25 220	0.09 144	0.07 76	0.09 161	0.16 446	0.31 514	0.08 51

AIO-Stereo	0.30 156	0.27 138	1.25 172	0.27 201	0.24 340	0.37 89	0.20 138	0.52 210	0.36 121	0.21 98	0.30 191	0.23 148	0.14 27	0.31 127	0.20 125	0.08 67	0.07 76	0.09 161	0.38 613	0.19 355	0.31 544

UniTT-Stereo	0.30 156	0.36 265	1.68 277	0.27 201	0.24 340	0.29 28	0.18 99	0.33 27	0.34 77	0.26 190	0.37 250	0.18 84	0.18 98	0.31 127	0.27 243	0.10 250	0.08 183	0.08 63	0.07 105	0.25 450	0.08 51

CES	0.30 156	0.27 138	1.09 141	0.23 83	0.50 593	0.40 124	0.20 138	0.46 134	0.44 211	0.22 118	0.28 168	0.26 194	0.19 123	0.33 154	0.21 145	0.09 144	0.07 76	0.08 63	0.05 1	0.15 245	0.49 617

ProNet	0.30 156	0.54 394	1.29 182	0.25 134	0.15 101	0.47 206	0.25 316	0.48 168	0.39 153	0.21 98	0.23 107	0.22 131	0.20 136	0.44 250	0.19 93	0.08 67	0.08 183	0.10 222	0.08 144	0.23 419	0.12 187

CroCo-Stereo	0.30 156	0.45 344	1.08 138	0.31 314	0.17 162	0.19 6	0.21 180	0.73 351	0.50 278	0.21 98	0.24 119	0.55 399	0.22 168	0.27 72	0.26 232	0.09 144	0.08 183	0.08 63	0.07 105	0.12 158	0.09 79
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
Wave_Phase_stereo	0.31 165	0.33 228	1.34 197	0.23 83	0.29 415	0.98 605	0.20 138	0.49 175	0.35 91	0.22 118	0.17 42	0.20 111	0.14 27	0.28 89	0.25 220	0.07 26	0.07 76	0.16 510	0.21 518	0.12 158	0.11 142

xyz-stereo-finetune	0.31 165	0.46 347	0.79 82	0.21 31	0.12 21	0.53 286	0.25 316	0.52 210	0.54 323	0.28 213	0.32 218	0.29 230	0.23 194	0.59 347	0.55 461	0.08 67	0.07 76	0.10 222	0.08 144	0.13 193	0.08 51

rvit_0105_6	0.31 165	0.29 180	1.00 126	0.31 314	0.18 209	0.35 68	0.25 316	0.51 194	0.61 387	0.25 172	0.28 168	0.32 247	0.25 225	0.39 217	0.25 220	0.18 537	0.16 498	0.15 491	0.13 371	0.14 222	0.13 230

rvit_stereo_ft	0.31 165	0.61 422	1.18 157	0.32 343	0.21 275	0.28 21	0.27 364	0.55 236	0.48 260	0.23 141	0.27 156	0.28 218	0.26 245	0.32 140	0.25 220	0.13 424	0.09 273	0.11 298	0.11 298	0.13 193	0.14 257

CAS++	0.31 165	0.33 228	1.43 223	0.25 134	0.17 162	0.31 40	0.20 138	0.78 404	0.41 180	0.30 224	0.30 191	0.21 125	0.16 65	0.33 154	0.18 68	0.15 489	0.12 408	0.13 423	0.10 230	0.15 245	0.11 142
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
LoS	0.31 165	0.30 197	1.52 248	0.23 83	0.13 51	0.54 294	0.20 138	0.48 168	0.49 267	0.25 172	0.28 168	0.37 273	0.24 210	0.38 209	0.23 180	0.10 250	0.08 183	0.08 63	0.05 1	0.15 245	0.07 12
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
PMTNet	0.31 165	0.35 255	1.30 185	0.20 9	0.14 72	0.57 343	0.25 316	0.46 134	0.42 193	0.27 206	0.32 218	0.27 207	0.24 210	0.39 217	0.23 180	0.43 632	0.07 76	0.08 63	0.05 1	0.18 334	0.07 12

aanet-new	0.32 172	0.29 180	2.39 521	0.25 134	0.25 360	0.43 157	0.21 180	0.41 84	0.31 37	0.18 50	0.23 107	0.16 51	0.30 311	0.33 154	0.15 14	0.09 144	0.07 76	0.08 63	0.06 20	0.10 107	0.13 230

DA	0.32 172	0.26 126	0.89 105	0.29 266	0.25 360	0.63 449	0.22 220	0.60 275	0.39 153	0.23 141	0.30 191	0.24 164	0.26 245	0.60 354	0.18 68	0.10 250	0.12 408	0.09 161	0.07 105	0.10 107	0.52 620

GGEV	0.32 172	0.26 126	0.89 105	0.29 266	0.25 360	0.63 449	0.22 220	0.60 275	0.39 153	0.23 141	0.30 191	0.24 164	0.26 245	0.60 354	0.18 68	0.10 250	0.12 408	0.09 161	0.07 105	0.10 107	0.52 620

WCG-NET（raft）	0.32 172	0.53 386	1.21 165	0.23 83	0.12 21	0.44 168	0.24 294	0.40 72	0.50 278	0.35 245	0.35 241	0.47 361	0.25 225	0.35 175	0.20 125	0.08 67	0.29 608	0.08 63	0.07 105	0.22 404	0.11 142

MGS-Stereo	0.32 172	0.34 246	1.70 283	0.25 134	0.14 72	0.40 124	0.22 220	0.38 56	0.43 205	0.24 152	0.51 356	0.25 179	0.18 98	0.31 127	0.20 125	0.09 144	0.08 183	0.09 161	0.08 144	0.47 617	0.08 51

ff7	0.32 172	0.52 379	1.38 209	0.25 134	0.16 131	0.56 325	0.23 259	0.46 134	0.41 180	0.24 152	0.23 107	0.20 111	0.23 194	0.48 294	0.19 93	0.09 144	0.08 183	0.10 222	0.18 479	0.23 419	0.22 436

ffff	0.32 172	0.52 379	1.38 209	0.25 134	0.16 131	0.56 325	0.23 259	0.46 134	0.41 180	0.24 152	0.23 107	0.20 111	0.23 194	0.48 294	0.19 93	0.09 144	0.08 183	0.10 222	0.18 479	0.23 419	0.22 436

11t	0.32 172	0.52 379	1.38 209	0.25 134	0.16 131	0.56 325	0.23 259	0.46 134	0.41 180	0.24 152	0.23 107	0.20 111	0.23 194	0.48 294	0.19 93	0.09 144	0.08 183	0.10 222	0.18 479	0.23 419	0.22 436

MC-Stereo	0.32 172	0.31 211	1.46 230	0.31 314	0.15 101	0.53 286	0.19 111	0.44 111	0.35 91	0.36 251	0.38 261	0.27 207	0.27 266	0.42 237	0.19 93	0.09 144	0.13 433	0.09 161	0.16 446	0.20 371	0.13 230

ccc-4	0.32 172	0.52 379	1.38 209	0.25 134	0.16 131	0.56 325	0.23 259	0.46 134	0.41 180	0.24 152	0.23 107	0.20 111	0.23 194	0.48 294	0.19 93	0.09 144	0.08 183	0.10 222	0.18 479	0.23 419	0.22 436

aanet-new-78k	0.33 182	0.44 335	2.51 552	0.26 177	0.12 21	0.42 149	0.20 138	0.45 126	0.31 37	0.16 22	0.22 93	0.15 37	0.25 225	0.34 168	0.13 1	0.07 26	0.06 24	0.08 63	0.06 20	0.10 107	0.31 544

SCV_C0	0.33 182	0.43 324	1.42 222	0.25 134	0.16 131	0.35 68	0.20 138	0.68 319	0.44 211	0.24 152	0.27 156	0.29 230	0.20 136	0.58 341	0.18 68	0.09 144	0.08 183	0.08 63	0.30 573	0.26 471	0.17 352

11t1	0.33 182	0.19 10	1.41 217	0.33 369	0.16 131	0.48 217	0.21 180	0.67 314	0.48 260	0.40 274	0.34 236	0.32 247	0.33 334	0.42 237	0.27 243	0.11 331	0.12 408	0.10 222	0.08 144	0.13 193	0.14 257

IGEVStereo-DCA	0.33 182	0.34 246	1.38 209	0.27 201	0.16 131	0.45 176	0.23 259	0.46 134	0.41 180	0.24 152	0.21 74	0.26 194	0.25 225	0.64 365	0.52 449	0.09 144	0.07 76	0.10 222	0.18 479	0.16 282	0.22 436

AEACV	0.33 182	0.24 94	1.44 225	0.28 232	0.35 504	0.47 206	0.21 180	0.43 102	0.28 21	0.26 190	0.25 134	0.22 131	0.38 374	0.30 118	0.18 68	0.09 144	0.35 620	0.09 161	0.36 609	0.23 419	0.25 487

CroCo-Stereo Lap2	0.33 182	0.61 422	1.47 234	0.32 343	0.38 531	0.23 14	0.22 220	0.58 254	0.46 237	0.22 118	0.27 156	0.29 230	0.23 194	0.32 140	0.26 232	0.09 144	0.09 273	0.10 222	0.08 144	0.21 387	0.14 257

CREStereo++_RVC	0.33 182	0.29 180	1.74 299	0.24 110	0.16 131	0.54 294	0.15 42	0.40 72	0.55 330	0.37 256	0.51 356	0.24 164	0.19 123	0.27 72	0.26 232	0.09 144	0.06 24	0.08 63	0.30 573	0.08 41	0.06 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.33 182	0.49 366	1.75 305	0.23 83	0.12 21	0.54 294	0.16 67	0.40 72	0.45 226	0.45 311	0.51 356	0.26 194	0.22 168	0.29 105	0.20 125	0.10 250	0.10 322	0.08 63	0.06 20	0.08 41	0.11 142

sCroCo_RVC	0.33 182	0.32 219	1.89 390	0.34 402	0.27 391	0.30 32	0.22 220	0.48 168	0.44 211	0.22 118	0.33 228	0.25 179	0.25 225	0.32 140	0.24 206	0.14 469	0.16 498	0.12 362	0.12 338	0.15 245	0.13 230

DF	0.34 191	0.29 180	0.95 118	0.31 314	0.44 566	0.40 124	0.21 180	0.71 333	0.32 48	0.23 141	0.37 250	0.32 247	0.17 74	0.39 217	0.85 538	0.10 250	0.09 273	0.08 63	0.29 563	0.09 78	0.20 408

aanet-new-28k	0.34 191	0.53 386	2.69 581	0.25 134	0.12 21	0.39 111	0.21 180	0.37 47	0.29 32	0.18 50	0.24 119	0.17 66	0.21 150	0.22 23	0.15 14	0.08 67	0.06 24	0.08 63	0.31 582	0.10 107	0.23 461

RAFT-Stereo-weight	0.34 191	0.29 180	1.43 223	0.28 232	0.28 406	0.55 309	0.22 220	0.78 404	0.48 260	0.46 320	0.38 261	0.36 269	0.17 74	0.33 154	0.23 180	0.09 144	0.08 183	0.09 161	0.07 105	0.09 78	0.09 79

IGEV++	0.34 191	0.43 324	1.32 190	0.31 314	0.14 72	0.32 46	0.21 180	0.70 330	0.34 77	0.22 118	0.28 168	0.22 131	0.27 266	0.35 175	0.27 243	0.09 144	0.39 635	0.08 63	0.15 424	0.25 450	0.45 609

MyStereo07	0.34 191	0.40 300	1.46 230	0.29 266	0.23 325	0.60 391	0.31 429	0.53 219	0.42 193	0.25 172	0.25 134	0.20 111	0.26 245	0.57 337	0.19 93	0.09 144	0.18 530	0.12 362	0.11 298	0.16 282	0.19 389

MIF-Stereo (partial)	0.34 191	0.41 310	1.93 407	0.26 177	0.24 340	0.32 46	0.17 79	0.53 219	0.42 193	0.25 172	0.37 250	0.25 179	0.26 245	0.44 250	0.31 300	0.11 331	0.08 183	0.12 362	0.10 230	0.19 355	0.14 257

GCAP-Stereo	0.34 191	0.89 548	1.76 314	0.26 177	0.12 21	0.52 277	0.14 21	0.49 175	0.38 140	0.29 219	0.30 191	0.29 230	0.22 168	0.30 118	0.20 125	0.09 144	0.17 518	0.09 161	0.07 105	0.21 387	0.11 142

anonymousdsp2	0.34 191	0.24 94	1.16 154	0.28 232	0.15 101	0.57 343	0.23 259	0.79 419	0.47 256	0.38 266	0.37 250	0.40 297	0.25 225	0.47 287	0.21 145	0.09 144	0.07 76	0.10 222	0.13 371	0.19 355	0.27 505

anonymousdsp	0.34 191	0.53 386	1.47 234	0.25 134	0.16 131	0.56 325	0.23 259	0.49 175	0.40 167	0.25 172	0.24 119	0.22 131	0.24 210	0.55 333	0.19 93	0.09 144	0.11 375	0.10 222	0.18 479	0.24 436	0.29 521

knoymous	0.34 191	0.25 108	1.75 305	0.24 110	0.18 209	0.45 176	0.24 294	0.57 248	0.38 140	0.41 282	0.39 270	0.55 399	0.25 225	0.38 209	0.23 180	0.11 331	0.08 183	0.12 362	0.07 105	0.13 193	0.12 187

RCA-Stereo	0.34 191	0.32 219	1.30 185	0.26 177	0.14 72	0.58 360	0.23 259	0.78 404	0.62 405	0.40 274	0.44 295	0.28 218	0.35 345	0.29 105	0.20 125	0.09 144	0.10 322	0.09 161	0.07 105	0.19 355	0.08 51

IGEV-Stereo	0.34 191	0.54 394	1.47 234	0.25 134	0.16 131	0.56 325	0.23 259	0.49 175	0.40 167	0.25 172	0.24 119	0.22 131	0.24 210	0.54 329	0.19 93	0.09 144	0.10 322	0.10 222	0.18 479	0.24 436	0.29 521
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
XX-TBD	0.34 191	0.77 501	1.75 305	0.34 402	0.13 51	0.51 258	0.17 79	0.43 102	0.50 278	0.37 256	0.49 343	0.23 148	0.18 98	0.28 89	0.24 206	0.10 250	0.07 76	0.08 63	0.06 20	0.09 78	0.07 12

GEAStereo	0.35 204	0.32 219	1.17 155	0.53 586	0.60 620	0.55 309	0.21 180	0.40 72	0.27 14	0.20 85	0.22 93	0.16 51	0.18 98	0.44 250	0.16 36	0.11 331	0.37 624	0.08 63	0.06 20	0.33 532	0.71 641

GASTEREO	0.35 204	0.72 477	1.15 151	0.56 600	0.20 261	0.52 277	0.22 220	0.56 242	0.40 167	0.30 224	0.31 208	0.16 51	0.31 321	0.35 175	0.26 232	0.09 144	0.14 452	0.08 63	0.28 557	0.14 222	0.20 408

MSCF	0.35 204	0.72 477	1.15 151	0.58 607	0.21 275	0.50 247	0.22 220	0.56 242	0.38 140	0.29 219	0.29 176	0.17 66	0.30 311	0.35 175	0.26 232	0.09 144	0.12 408	0.08 63	0.29 563	0.15 245	0.21 421

xyz-stereo-finetune2	0.35 204	0.45 344	1.04 133	0.21 31	0.12 21	0.58 360	0.23 259	0.50 184	0.45 226	0.31 229	0.46 307	0.30 238	0.41 407	0.81 420	0.51 446	0.08 67	0.07 76	0.11 298	0.09 190	0.12 158	0.09 79

SCV	0.35 204	0.59 415	1.37 207	0.34 402	0.22 305	0.28 21	0.23 259	0.72 339	0.35 91	0.19 70	0.30 191	0.24 164	0.20 136	0.64 365	0.19 93	0.11 331	0.08 183	0.09 161	0.29 563	0.34 544	0.29 521

StereoAnything_RVC	0.35 204	1.25 634	1.82 360	0.20 9	0.12 21	0.26 17	0.15 42	0.43 102	0.37 133	0.14 10	0.10 3	0.11 1	0.19 123	0.46 275	0.14 4	0.11 331	0.09 273	0.08 63	0.05 1	0.76 648	0.18 372

rvit_0105_4	0.35 204	0.35 255	1.45 228	0.31 314	0.18 209	0.37 89	0.28 384	0.59 263	0.62 405	0.27 206	0.31 208	0.35 264	0.27 266	0.43 241	0.25 220	0.18 537	0.16 498	0.15 491	0.13 371	0.15 245	0.12 187

CAS	0.35 204	0.25 108	1.30 185	0.79 634	0.34 491	0.51 258	0.23 259	0.46 134	0.39 153	0.22 118	0.31 208	0.20 111	0.17 74	0.28 89	0.23 180	0.73 654	0.06 24	0.07 1	0.05 1	0.09 78	0.37 584

Selective-RAFT	0.35 204	0.26 126	1.48 237	0.31 314	0.15 101	0.61 411	0.19 111	0.60 275	0.54 323	0.28 213	0.29 176	0.40 297	0.33 334	0.50 311	0.27 243	0.10 250	0.07 76	0.09 161	0.35 600	0.19 355	0.08 51

x	0.35 204	0.20 21	1.36 202	0.33 369	0.17 162	0.47 206	0.24 294	0.75 366	0.54 323	0.40 274	0.40 273	0.42 317	0.34 343	0.45 266	0.32 313	0.11 331	0.14 452	0.11 298	0.09 190	0.12 158	0.14 257

GSStereo	0.36 214	0.32 219	1.17 155	0.34 402	0.60 620	0.55 309	0.21 180	0.62 284	0.41 180	0.22 118	0.22 93	0.17 66	0.18 98	0.44 250	0.16 36	0.10 250	0.16 498	0.08 63	0.11 298	0.33 532	0.84 652

gasm-f	0.36 214	0.34 246	1.13 146	0.53 586	0.44 566	0.54 294	0.27 364	0.40 72	0.27 14	0.20 85	0.33 228	0.16 51	0.22 168	0.36 188	0.25 220	0.11 331	0.37 624	0.08 63	0.06 20	0.38 580	0.71 641

FSD	0.36 214	0.41 310	0.91 111	0.34 402	0.29 415	0.35 68	0.33 461	0.44 111	0.46 237	0.32 238	0.32 218	0.37 273	0.32 329	0.35 175	0.32 313	0.28 614	0.27 604	0.31 614	0.30 573	0.31 514	0.29 521

rvit_0105_5	0.36 214	0.39 292	1.48 237	0.30 287	0.18 209	0.41 135	0.30 416	0.64 295	0.62 405	0.30 224	0.33 228	0.37 273	0.29 301	0.41 228	0.28 254	0.18 537	0.16 498	0.15 491	0.15 424	0.15 245	0.14 257

MoCha-V2	0.36 214	0.32 219	1.41 217	0.36 439	0.31 453	0.35 68	0.19 111	0.57 248	0.39 153	0.30 224	0.32 218	0.28 218	0.27 266	0.47 287	0.24 206	0.08 67	0.56 652	0.08 63	0.38 613	0.18 334	0.12 187

s12784h	0.36 214	0.28 167	1.58 256	0.23 83	0.11 9	0.62 431	0.24 294	0.79 419	0.64 425	0.44 300	0.52 371	0.28 218	0.26 245	0.50 311	0.24 206	0.11 331	0.06 24	0.09 161	0.06 20	0.16 282	0.06 1

R-Stereo Train	0.36 214	0.21 37	1.70 283	0.29 266	0.18 209	0.55 309	0.26 339	0.78 404	0.36 121	0.57 443	0.67 506	0.33 254	0.24 210	0.32 140	0.23 180	0.10 250	0.08 183	0.09 161	0.07 105	0.09 78	0.12 187

RAFT-Stereo	0.36 214	0.21 37	1.70 283	0.29 266	0.18 209	0.55 309	0.26 339	0.78 404	0.36 121	0.57 443	0.67 506	0.33 254	0.24 210	0.32 140	0.23 180	0.10 250	0.08 183	0.09 161	0.07 105	0.09 78	0.12 187
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
quiztm	0.37 222	0.82 522	1.45 228	0.40 502	0.29 415	0.42 149	0.23 259	0.73 351	0.47 256	0.36 251	0.42 281	0.28 218	0.20 136	0.29 105	0.26 232	0.10 250	0.06 24	0.09 161	0.09 190	0.34 544	0.09 79

DN	0.37 222	0.23 76	1.40 215	0.37 463	0.40 547	0.48 217	0.21 180	0.51 194	0.40 167	0.23 141	0.24 119	0.36 269	0.18 98	0.81 420	0.54 459	0.13 424	0.11 375	0.11 298	0.34 596	0.12 158	0.19 389

PSi22	0.37 222	0.73 484	1.71 290	0.28 232	0.13 51	0.44 168	0.14 21	0.64 295	0.51 285	0.22 118	0.28 168	0.36 269	0.22 168	0.65 376	0.27 243	0.07 26	0.14 452	0.07 1	0.06 20	0.28 488	0.12 187

DDF-Stereo	0.37 222	0.27 138	0.79 82	0.39 490	0.29 415	0.38 106	0.21 180	0.47 154	0.51 285	0.32 238	0.17 42	0.79 542	0.23 194	0.64 365	1.04 567	0.11 331	0.07 76	0.09 161	0.12 338	0.35 557	0.15 299

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 222	0.37 268	1.21 165	0.26 177	0.18 209	0.73 528	0.18 99	0.53 219	0.41 180	0.35 245	0.30 191	0.58 426	0.22 168	0.33 154	0.95 547	0.09 144	0.07 76	0.09 161	0.35 600	0.13 193	0.15 299

GREAT-IGEV	0.37 222	0.28 167	1.48 237	0.25 134	0.38 531	0.46 196	0.18 99	0.33 27	0.34 77	0.15 14	0.29 176	0.15 37	0.17 74	0.36 188	0.23 180	0.07 26	0.76 671	0.07 1	0.26 548	0.21 387	1.03 670
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
tg	0.37 222	0.55 403	1.35 200	0.28 232	0.16 131	0.57 343	0.18 99	0.57 248	0.49 267	0.37 256	0.44 295	0.38 282	0.24 210	0.46 275	0.24 206	0.09 144	0.08 183	0.11 298	0.11 298	0.43 606	0.36 577

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 222	1.34 646	1.24 171	0.23 83	0.12 21	0.33 52	0.20 138	0.40 72	0.33 63	0.25 172	0.21 74	0.16 51	0.14 27	0.27 72	0.63 489	0.55 644	0.06 24	0.11 298	0.13 371	0.25 450	0.49 617

plain	0.37 222	0.47 357	2.15 473	0.27 201	0.19 245	0.33 52	0.20 138	0.58 254	0.46 237	0.23 141	0.37 250	0.23 148	0.25 225	0.45 266	0.28 254	0.11 331	0.08 183	0.13 423	0.09 190	0.42 604	0.12 187

riskmin	0.37 222	0.22 54	1.74 299	0.32 343	0.20 261	0.48 217	0.20 138	0.66 305	0.46 237	0.36 251	0.34 236	0.69 490	0.45 448	0.39 217	0.27 243	0.11 331	0.08 183	0.12 362	0.08 144	0.13 193	0.16 331

AnonymousM	0.37 222	0.44 335	1.50 243	0.25 134	0.15 101	0.52 277	0.23 259	0.60 275	0.42 193	0.42 287	0.32 218	0.30 238	0.25 225	0.34 168	0.23 180	0.11 331	0.09 273	0.71 654	0.36 609	0.12 158	0.07 12

iRaftStereo_RVC	0.37 222	0.53 386	1.41 217	0.28 232	0.15 101	0.52 277	0.20 138	0.54 231	0.46 237	0.37 256	0.43 284	0.41 303	0.23 194	0.36 188	0.26 232	0.09 144	0.15 480	0.12 362	0.11 298	0.41 598	0.37 584

DIP-Stereo	0.37 222	0.34 246	1.50 243	0.27 201	0.18 209	0.63 449	0.17 79	0.92 524	0.53 310	0.49 352	0.48 326	0.30 238	0.30 311	0.39 217	0.30 288	0.10 250	0.08 183	0.10 222	0.08 144	0.15 245	0.12 187
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MM-Stereo_test2	0.38 235	0.28 167	2.46 536	0.43 526	0.15 101	0.50 247	0.25 316	0.47 154	0.38 140	0.33 241	0.26 147	0.23 148	0.22 168	0.34 168	0.29 268	0.08 67	0.09 273	0.09 161	0.10 230	0.36 565	0.22 436

HART	0.38 235	0.53 386	1.66 273	0.26 177	0.15 101	0.30 32	0.19 111	0.67 314	0.46 237	0.29 219	0.52 371	0.38 282	0.16 65	0.41 228	0.20 125	0.08 67	0.68 664	0.09 161	0.07 105	0.34 544	0.21 421

mmm	0.38 235	0.21 37	1.18 157	0.35 419	0.17 162	0.49 234	0.26 339	0.78 404	0.52 293	0.50 359	0.57 425	0.41 303	0.37 365	0.71 398	0.31 300	0.11 331	0.13 433	0.14 460	0.13 371	0.15 245	0.14 257

Any-RAFT	0.38 235	0.25 108	1.89 390	0.27 201	0.17 162	0.68 501	0.21 180	0.78 404	0.53 310	0.43 293	0.43 284	0.54 396	0.30 311	0.41 228	0.20 125	0.10 250	0.12 408	0.08 63	0.06 20	0.10 107	0.09 79

qqq	0.38 235	0.21 37	1.34 197	0.28 232	0.15 101	0.45 176	0.26 339	0.76 378	0.52 293	0.39 272	0.41 277	0.46 353	0.36 352	0.96 437	0.30 288	0.11 331	0.14 452	0.12 362	0.12 338	0.12 158	0.14 257

PSM-adaLoss	0.38 235	0.27 138	1.78 327	0.44 533	0.17 162	0.60 391	0.29 408	0.51 194	0.52 293	0.47 322	0.43 284	0.44 332	0.28 283	0.47 287	0.28 254	0.12 392	0.08 183	0.12 362	0.10 230	0.17 306	0.12 187

ROB_FTStereo_v2	0.38 235	0.27 138	1.78 327	0.44 533	0.17 162	0.61 411	0.28 384	0.51 194	0.52 293	0.47 322	0.43 284	0.44 332	0.28 283	0.47 287	0.28 254	0.12 392	0.08 183	0.12 362	0.10 230	0.17 306	0.12 187

ROB_FTStereo	0.38 235	0.27 138	1.78 327	0.44 533	0.17 162	0.61 411	0.26 339	0.51 194	0.52 293	0.47 322	0.43 284	0.43 321	0.28 283	0.49 304	0.28 254	0.12 392	0.08 183	0.12 362	0.10 230	0.17 306	0.12 187

HUI-Stereo	0.38 235	0.27 138	1.79 347	0.44 533	0.17 162	0.61 411	0.28 384	0.51 194	0.52 293	0.47 322	0.43 284	0.44 332	0.28 283	0.45 266	0.28 254	0.12 392	0.08 183	0.12 362	0.10 230	0.17 306	0.12 187

RAFT-IKP	0.38 235	0.27 138	1.79 347	0.44 533	0.16 131	0.60 391	0.28 384	0.51 194	0.52 293	0.47 322	0.43 284	0.43 321	0.28 283	0.50 311	0.28 254	0.12 392	0.08 183	0.12 362	0.10 230	0.17 306	0.12 187

raftrobust	0.38 235	0.68 462	1.54 250	0.32 343	0.46 585	0.52 277	0.21 180	0.56 242	0.42 193	0.52 381	0.35 241	0.31 241	0.33 334	0.37 199	0.30 288	0.10 250	0.11 375	0.08 63	0.07 105	0.21 387	0.19 389

sAnonymous2	0.38 235	0.62 428	2.15 473	0.31 314	0.24 340	0.34 62	0.27 364	0.53 219	0.46 237	0.24 152	0.29 176	0.23 148	0.28 283	0.28 89	0.22 169	0.12 392	0.09 273	0.11 298	0.13 371	0.38 580	0.35 569

CroCo_RVC	0.38 235	0.62 428	2.15 473	0.31 314	0.24 340	0.34 62	0.27 364	0.53 219	0.46 237	0.24 152	0.29 176	0.23 148	0.28 283	0.28 89	0.22 169	0.12 392	0.09 273	0.11 298	0.13 371	0.38 580	0.35 569

GMStereo	0.38 235	0.99 590	1.91 401	0.27 201	0.16 131	0.39 111	0.23 259	0.47 154	0.62 405	0.38 266	0.34 236	0.25 179	0.25 225	0.39 217	0.29 268	0.14 469	0.08 183	0.10 222	0.12 338	0.15 245	0.11 142
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
Gwc-CoAtRS	0.38 235	0.33 228	1.92 404	0.27 201	0.41 556	0.48 217	0.19 111	0.59 263	0.46 237	0.43 293	0.39 270	0.57 419	0.26 245	0.32 140	0.26 232	0.09 144	0.09 273	0.09 161	0.31 582	0.11 141	0.09 79

Lsterematch	0.39 250	0.69 466	1.65 267	0.28 232	0.14 72	0.50 247	0.21 180	0.47 154	0.58 357	0.43 293	0.59 434	0.44 332	0.37 365	0.44 250	0.40 383	0.10 250	0.06 24	0.10 222	0.08 144	0.14 222	0.12 187

NLSM1	0.39 250	0.24 94	0.56 17	0.27 201	0.40 547	0.49 234	0.21 180	1.44 651	1.64 655	0.25 172	0.33 228	0.25 179	0.26 245	0.40 223	0.32 313	0.10 250	0.10 322	0.11 298	0.10 230	0.22 404	0.13 230

AIO_test	0.39 250	0.37 268	1.19 159	0.73 627	0.67 629	0.35 68	0.25 316	0.47 154	0.34 77	0.34 243	0.22 93	0.33 254	0.17 74	1.31 477	0.19 93	0.11 331	0.15 480	0.08 63	0.21 518	0.15 245	0.23 461

rvit_0105_3	0.39 250	0.47 357	1.46 230	0.33 369	0.19 245	0.45 176	0.35 474	0.69 322	0.65 439	0.37 256	0.37 250	0.40 297	0.31 321	0.44 250	0.30 288	0.18 537	0.17 518	0.17 531	0.18 479	0.15 245	0.15 299

CASS	0.39 250	0.30 197	1.61 263	0.32 343	0.17 162	0.53 286	0.24 294	0.70 330	0.49 267	0.59 475	0.54 395	0.40 297	0.40 396	0.41 228	0.30 288	0.17 525	0.10 322	0.14 460	0.11 298	0.18 334	0.17 352
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Patchmatch Stereo++	0.39 250	0.27 138	1.78 327	0.44 533	0.16 131	0.61 411	0.27 364	0.51 194	0.52 293	0.47 322	0.43 284	0.43 321	0.28 283	0.54 329	0.28 254	0.12 392	0.08 183	0.12 362	0.10 230	0.17 306	0.12 187
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
iGMRVC	0.39 250	0.27 138	1.78 327	0.44 533	0.17 162	0.61 411	0.27 364	0.51 194	0.52 293	0.47 322	0.43 284	0.44 332	0.28 283	0.55 333	0.28 254	0.12 392	0.08 183	0.12 362	0.10 230	0.17 306	0.12 187

iRAFT	0.39 250	0.27 138	1.78 327	0.44 533	0.16 131	0.61 411	0.27 364	0.51 194	0.52 293	0.47 322	0.43 284	0.43 321	0.28 283	0.54 329	0.28 254	0.12 392	0.08 183	0.12 362	0.10 230	0.17 306	0.12 187

MM-Stereo_test3	0.40 258	0.58 412	1.75 305	0.36 439	0.30 432	0.45 176	0.30 416	0.72 339	0.59 365	0.31 229	0.43 284	0.32 247	0.23 194	0.35 175	0.29 268	0.10 250	0.20 554	0.10 222	0.08 144	0.40 595	0.11 142

rvit_stereo_0075_2	0.40 258	0.40 300	1.88 383	0.33 369	0.32 463	0.41 135	0.22 220	0.58 254	0.53 310	0.38 266	0.51 356	0.40 297	0.27 266	0.44 250	0.29 268	0.20 562	0.15 480	0.22 578	0.15 424	0.18 334	0.23 461

test_sample1	0.40 258	0.18 6	1.19 159	0.31 314	0.18 209	0.48 217	0.23 259	0.78 404	0.49 267	0.44 300	0.44 295	0.45 341	0.41 407	1.39 486	0.33 326	0.11 331	0.09 273	0.10 222	0.09 190	0.12 158	0.13 230

H2IRNET	0.40 258	0.61 422	1.90 395	0.29 266	0.17 162	0.54 294	0.18 99	0.52 210	0.50 278	0.27 206	0.56 417	0.47 361	0.35 345	0.46 275	0.33 326	0.10 250	0.07 76	0.12 362	0.14 399	0.32 523	0.12 187

DCANet-4	0.40 258	0.27 138	2.21 484	0.25 134	0.14 72	0.51 258	0.22 220	0.77 389	0.72 504	0.54 405	0.47 313	0.28 218	0.37 365	0.37 199	0.34 333	0.09 144	0.07 76	0.08 63	0.07 105	0.08 41	0.22 436

test_4	0.40 258	0.37 268	2.01 438	0.29 266	0.21 275	0.50 247	0.28 384	0.47 154	0.39 153	0.42 287	0.76 552	0.38 282	0.22 168	0.52 319	0.33 326	0.08 67	0.07 76	0.11 298	0.15 424	0.28 488	0.07 12

cross-raft	0.40 258	0.27 138	2.22 488	0.30 287	0.17 162	0.49 234	0.35 474	0.71 333	0.39 153	0.43 293	0.45 299	0.64 454	0.25 225	0.32 140	0.25 220	0.08 67	0.08 183	0.09 161	0.23 531	0.11 141	0.14 257

CCAANet	0.40 258	0.33 228	1.65 267	0.26 177	0.21 275	0.53 286	0.26 339	0.67 314	0.42 193	0.35 245	0.62 462	0.56 412	0.35 345	0.86 427	0.41 391	0.12 392	0.08 183	0.10 222	0.10 230	0.10 107	0.10 116

FE-Mocha	0.41 266	0.31 211	1.44 225	0.28 232	0.33 478	0.41 135	0.17 79	0.69 322	0.45 226	0.44 300	0.50 351	0.41 303	0.45 448	0.36 188	1.17 586	0.10 250	0.08 183	0.11 298	0.21 518	0.13 193	0.13 230

MM-Stereo_test1	0.41 266	0.39 292	2.29 503	0.38 480	0.26 378	0.44 168	0.28 384	0.63 292	0.51 285	0.40 274	0.32 218	0.26 194	0.26 245	0.46 275	0.22 169	0.09 144	0.21 563	0.10 222	0.09 190	0.39 590	0.15 299

HI	0.41 266	0.63 438	1.72 291	0.27 201	0.21 275	0.45 176	0.19 111	0.55 236	0.41 180	0.57 443	0.59 434	0.65 459	0.45 448	0.45 266	0.39 375	0.08 67	0.09 273	0.10 222	0.11 298	0.20 371	0.10 116

CoSv	0.41 266	0.63 438	1.72 291	0.27 201	0.21 275	0.45 176	0.19 111	0.55 236	0.41 180	0.57 443	0.59 434	0.65 459	0.45 448	0.45 266	0.39 375	0.08 67	0.09 273	0.10 222	0.11 298	0.20 371	0.10 116

AIO_rvc	0.41 266	0.64 443	1.29 182	0.58 607	0.39 537	0.37 89	0.24 294	0.50 184	0.43 205	0.28 213	0.23 107	0.25 179	0.16 65	0.99 440	0.19 93	0.10 250	0.16 498	0.08 63	0.11 298	0.25 450	0.85 654

test_sample2	0.41 266	0.19 10	1.23 169	0.31 314	0.17 162	0.51 258	0.27 364	0.81 427	0.55 330	0.44 300	0.45 299	0.46 353	0.38 374	1.51 508	0.30 288	0.12 392	0.09 273	0.11 298	0.10 230	0.14 222	0.14 257

GMStereo_Zeroshot	0.41 266	0.36 265	1.54 250	0.41 510	0.19 245	0.52 277	0.19 111	0.59 263	0.52 293	0.57 443	0.59 434	0.63 445	0.29 301	0.58 341	0.33 326	0.15 489	0.09 273	0.16 510	0.09 190	0.24 436	0.12 187

MIM_Stereo	0.41 266	0.60 417	1.88 383	0.31 314	0.21 275	0.50 247	0.19 111	0.64 295	0.44 211	0.43 293	0.53 383	0.43 321	0.27 266	0.51 315	0.28 254	0.08 67	0.14 452	0.11 298	0.10 230	0.26 471	0.26 497

LL-Strereo2	0.41 266	0.90 552	1.83 363	0.44 533	0.24 340	0.54 294	0.27 364	0.58 254	0.45 226	0.41 282	0.33 228	0.44 332	0.21 150	0.44 250	0.34 333	0.09 144	0.08 183	0.16 510	0.14 399	0.17 306	0.17 352

BUS	0.41 266	0.27 138	1.13 146	0.30 287	0.21 275	0.91 596	0.23 259	1.00 594	0.61 387	0.63 515	0.53 383	0.66 466	0.30 311	0.43 241	0.32 313	0.13 424	0.10 322	0.14 460	0.12 338	0.12 158	0.11 142

BSDual-CNN	0.41 266	0.27 138	1.13 146	0.30 287	0.21 275	0.76 544	0.31 429	1.00 594	0.61 387	0.63 515	0.53 383	0.63 445	0.37 365	0.43 241	0.38 364	0.13 424	0.10 322	0.14 460	0.12 338	0.12 158	0.11 142

psmg	0.41 266	0.27 138	1.13 146	0.27 201	0.21 275	0.75 540	0.36 481	0.90 503	0.61 387	0.59 475	0.59 434	0.63 445	0.37 365	0.43 241	0.38 364	0.13 424	0.10 322	0.13 423	0.12 338	0.13 193	0.11 142

GMOStereo	0.41 266	0.62 428	1.78 327	0.28 232	0.36 513	0.51 258	0.31 429	0.53 219	0.44 211	0.57 443	0.48 326	0.41 303	0.27 266	0.28 89	0.23 180	0.08 67	0.38 628	0.13 423	0.11 298	0.34 544	0.11 142

error version	0.41 266	0.62 428	1.78 327	0.28 232	0.36 513	0.51 258	0.31 429	0.53 219	0.44 211	0.57 443	0.48 326	0.41 303	0.27 266	0.28 89	0.23 180	0.08 67	0.38 628	0.13 423	0.11 298	0.34 544	0.11 142

test-v	0.41 266	0.62 428	1.78 327	0.28 232	0.36 513	0.51 258	0.31 429	0.53 219	0.44 211	0.57 443	0.48 326	0.41 303	0.27 266	0.28 89	0.23 180	0.08 67	0.38 628	0.13 423	0.11 298	0.34 544	0.11 142

CRE-IMP	0.41 266	0.22 54	1.76 314	0.48 565	0.17 162	0.79 561	0.69 617	0.52 210	0.52 293	0.47 322	0.42 281	0.45 341	0.26 245	0.41 228	0.31 300	0.11 331	0.07 76	0.12 362	0.09 190	0.17 306	0.23 461

test-2	0.41 266	0.62 428	1.78 327	0.28 232	0.36 513	0.51 258	0.31 429	0.53 219	0.44 211	0.57 443	0.48 326	0.41 303	0.27 266	0.28 89	0.23 180	0.08 67	0.38 628	0.13 423	0.11 298	0.34 544	0.11 142

CFNet-RSSM	0.41 266	0.32 219	2.20 483	0.27 201	0.44 566	0.52 277	0.19 111	0.76 378	0.48 260	0.43 293	0.36 245	0.54 396	0.26 245	0.33 154	0.25 220	0.09 144	0.08 183	0.09 161	0.38 613	0.10 107	0.09 79

DMCA	0.41 266	0.52 379	1.26 174	0.31 314	0.24 340	0.59 379	0.26 339	0.77 389	0.63 417	0.58 461	0.48 326	0.57 419	0.35 345	0.40 223	0.50 440	0.14 469	0.10 322	0.14 460	0.10 230	0.15 245	0.15 299

WQFJA1	0.42 285	0.24 94	0.53 11	0.26 177	0.38 531	0.48 217	0.23 259	1.72 662	2.07 671	0.25 172	0.25 134	0.28 218	0.27 266	0.32 140	0.34 333	0.09 144	0.11 375	0.10 222	0.08 144	0.20 371	0.13 230

WQFJX	0.42 285	0.25 108	0.55 14	0.26 177	0.39 537	0.47 206	0.23 259	1.76 664	1.82 665	0.26 190	0.26 147	0.28 218	0.28 283	0.42 237	0.32 313	0.10 250	0.10 322	0.09 161	0.08 144	0.24 436	0.16 331

NLMM	0.42 285	0.24 94	0.53 11	0.26 177	0.38 531	0.48 217	0.23 259	1.72 662	2.06 670	0.25 172	0.25 134	0.28 218	0.27 266	0.32 140	0.34 333	0.09 144	0.11 375	0.10 222	0.08 144	0.20 371	0.13 230

AE-Stereo	0.42 285	0.29 180	1.65 267	0.43 526	0.47 588	0.56 325	0.23 259	0.86 471	0.46 237	0.31 229	0.41 277	0.43 321	0.24 210	0.34 168	0.24 206	0.09 144	0.48 648	0.11 298	0.45 627	0.22 404	0.19 389

ACVNet-DCA	0.42 285	0.64 443	2.07 450	0.35 419	0.14 72	0.76 544	0.25 316	0.76 378	0.52 293	0.31 229	0.38 261	0.24 164	0.38 374	0.69 391	0.19 93	0.10 250	0.24 581	0.11 298	0.09 190	0.12 158	0.14 257

dd	0.42 285	0.96 573	1.77 323	0.31 314	0.17 162	0.57 343	0.26 339	0.49 175	0.68 465	0.41 282	0.40 273	0.34 260	0.27 266	0.45 266	0.40 383	0.17 525	0.10 322	0.13 423	0.12 338	0.21 387	0.12 187

Anonymous3	0.42 285	0.35 255	2.09 456	0.33 369	0.24 340	0.72 521	0.31 429	0.74 356	0.55 330	0.35 245	0.40 273	0.33 254	0.29 301	0.44 250	0.28 254	0.18 537	0.18 530	0.13 423	0.13 371	0.17 306	0.17 352

DCANet	0.42 285	0.77 501	1.95 420	0.25 134	0.14 72	0.51 258	0.22 220	0.77 389	0.72 504	0.54 405	0.48 326	0.31 241	0.41 407	0.36 188	0.39 375	0.09 144	0.07 76	0.09 161	0.07 105	0.13 193	0.23 461

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 285	0.86 537	1.78 327	0.28 232	0.17 162	0.52 277	0.20 138	0.62 284	0.61 387	0.50 359	0.61 457	0.39 288	0.32 329	0.35 175	0.30 288	0.07 26	0.10 322	0.09 161	0.09 190	0.35 557	0.10 116

fff	0.43 294	0.77 501	1.95 420	0.24 110	0.13 51	0.51 258	0.22 220	0.77 389	0.75 537	0.54 405	0.47 313	0.31 241	0.65 553	0.36 188	0.34 333	0.09 144	0.07 76	0.08 63	0.07 105	0.08 41	0.22 436

DisPM	0.43 294	0.33 228	1.78 327	0.57 605	0.18 209	0.59 379	0.63 605	0.53 219	0.61 387	0.60 485	0.53 383	0.38 282	0.26 245	0.75 405	0.29 268	0.12 392	0.07 76	0.12 362	0.11 298	0.11 141	0.14 257

IER	0.43 294	0.38 280	1.69 279	0.26 177	0.25 360	0.66 483	0.26 339	0.71 333	0.55 330	0.54 405	0.59 434	0.60 436	0.53 500	0.52 319	0.39 375	0.11 331	0.08 183	0.11 298	0.11 298	0.14 222	0.11 142

test-3	0.43 294	0.20 21	1.70 283	0.34 402	0.32 463	0.45 176	0.23 259	0.71 333	0.46 237	0.51 372	0.29 176	0.45 341	0.21 150	0.59 347	0.98 552	0.08 67	0.07 76	0.10 222	0.35 600	0.29 495	0.28 514

test_1	0.43 294	0.20 21	1.70 283	0.34 402	0.32 463	0.45 176	0.23 259	0.71 333	0.46 237	0.50 359	0.29 176	0.45 341	0.21 150	0.59 347	0.98 552	0.08 67	0.07 76	0.10 222	0.35 600	0.29 495	0.29 521

rafts_anoy	0.43 294	0.89 548	1.96 429	0.32 343	0.30 432	0.48 217	0.24 294	0.62 284	0.49 267	0.37 256	0.38 261	0.33 254	0.30 311	0.51 315	0.34 333	0.10 250	0.39 635	0.13 423	0.15 424	0.17 306	0.15 299

RALAANet	0.43 294	0.98 585	1.90 395	0.32 343	0.23 325	0.48 217	0.19 111	0.67 314	0.53 310	0.48 340	0.45 299	0.39 288	0.30 311	0.48 294	0.37 357	0.10 250	0.08 183	0.11 298	0.14 399	0.27 482	0.10 116

csc	0.43 294	0.77 501	1.95 420	0.24 110	0.13 51	0.51 258	0.22 220	0.77 389	0.75 537	0.54 405	0.47 313	0.31 241	0.65 553	0.36 188	0.34 333	0.09 144	0.07 76	0.08 63	0.07 105	0.08 41	0.22 436

cscssc	0.43 294	0.77 501	1.95 420	0.24 110	0.13 51	0.51 258	0.22 220	0.77 389	0.75 537	0.54 405	0.47 313	0.31 241	0.65 553	0.36 188	0.34 333	0.09 144	0.07 76	0.08 63	0.07 105	0.08 41	0.22 436

IGEV_i1	0.44 303	0.26 126	2.01 438	0.33 369	0.18 209	0.58 360	0.27 364	0.84 453	0.49 267	0.45 311	0.47 313	0.55 399	0.33 334	0.65 376	0.36 350	0.11 331	0.11 375	0.13 423	0.19 499	0.17 306	0.28 514

Selective-IGEV-i1	0.44 303	0.23 76	1.30 185	0.33 369	0.45 577	0.60 391	0.32 452	0.85 461	0.64 425	0.42 287	0.52 371	0.60 436	0.28 283	0.46 275	0.34 333	0.10 250	0.10 322	0.13 423	0.28 557	0.14 222	0.75 645

rvit_105_1	0.44 303	0.54 394	1.46 230	0.36 439	0.24 340	0.51 258	0.45 543	0.75 366	0.74 523	0.45 311	0.44 295	0.44 332	0.36 352	0.62 360	0.38 364	0.20 562	0.18 530	0.18 551	0.22 528	0.18 334	0.18 372

model_zeroshot	0.44 303	0.68 462	1.97 434	0.28 232	0.18 209	0.69 507	0.21 180	0.63 292	0.40 167	1.00 616	0.34 236	0.42 317	0.20 136	0.69 391	0.24 206	0.10 250	0.22 569	0.10 222	0.22 528	0.12 158	0.10 116

1test111	0.44 303	0.64 443	2.07 450	0.35 419	0.14 72	0.76 544	0.25 316	0.76 378	0.52 293	0.31 229	0.38 261	0.24 164	0.38 374	0.96 437	0.30 288	0.10 250	0.24 581	0.11 298	0.09 190	0.12 158	0.14 257

tt1	0.44 303	0.64 443	1.83 363	0.35 419	0.14 72	0.76 544	0.25 316	0.74 356	0.88 589	0.31 229	0.37 250	0.25 179	0.35 345	0.63 363	0.19 93	0.10 250	0.24 581	0.11 298	0.09 190	0.25 450	0.36 577

RAFT-Test	0.44 303	0.38 280	2.01 438	0.27 201	0.44 566	0.64 463	0.37 490	0.72 339	0.57 346	0.45 311	0.48 326	0.65 459	0.24 210	0.35 175	0.29 268	0.09 144	0.11 375	0.09 161	0.38 613	0.10 107	0.11 142

4D-IteraStereo	0.44 303	0.96 573	2.63 571	0.27 201	0.30 432	0.45 176	0.25 316	0.52 210	0.50 278	0.40 274	0.31 208	0.40 297	0.19 123	0.35 175	0.32 313	0.09 144	0.06 24	0.12 362	0.11 298	0.19 355	0.30 535

ToySt	0.44 303	0.61 422	1.89 390	0.29 266	0.18 209	0.55 309	0.35 474	0.67 314	0.53 310	0.39 272	0.50 351	0.59 429	0.43 436	0.51 315	0.49 435	0.10 250	0.12 408	0.13 423	0.16 446	0.24 436	0.19 389

UDGNet	0.44 303	1.02 600	1.74 299	0.35 419	0.19 245	0.58 360	0.23 259	0.49 175	0.66 454	0.41 282	0.38 261	0.34 260	0.29 301	0.53 325	0.30 288	0.24 596	0.10 322	0.37 628	0.19 499	0.27 482	0.15 299

test_3	0.44 303	0.20 21	1.70 283	0.36 439	0.32 463	0.47 206	0.30 416	0.73 351	0.49 267	0.50 359	0.30 191	0.45 341	0.22 168	0.59 347	0.98 552	0.08 67	0.10 322	0.11 298	0.35 600	0.29 495	0.28 514

GANet-ADL	0.44 303	0.41 310	2.31 505	0.33 369	0.20 261	0.57 343	0.25 316	0.75 366	0.54 323	0.42 287	0.59 434	0.56 412	0.30 311	0.40 223	0.38 364	0.14 469	0.11 375	0.09 161	0.08 144	0.22 404	0.17 352

DeepStereo_RVC	0.44 303	0.28 167	1.92 404	0.49 567	0.17 162	0.60 391	0.59 591	0.50 184	0.52 293	0.49 352	0.45 299	0.39 288	0.86 600	0.45 266	0.33 326	0.11 331	0.08 183	0.11 298	0.09 190	0.15 245	0.19 389

test-1	0.44 303	0.48 362	1.69 279	0.30 287	0.27 391	0.50 247	0.28 384	0.80 423	0.43 205	0.40 274	0.54 395	0.41 303	0.24 210	0.31 127	1.16 584	0.09 144	0.20 554	0.10 222	0.17 466	0.11 141	0.26 497

raft+_RVC	0.44 303	0.67 459	1.85 368	0.34 402	0.71 634	0.51 258	0.25 316	0.64 295	0.51 285	0.35 245	0.45 299	0.32 247	0.28 283	0.43 241	0.32 313	0.09 144	0.19 543	0.10 222	0.09 190	0.20 371	0.40 599

GES	0.44 303	0.28 167	1.88 383	0.30 287	0.18 209	0.61 411	0.30 416	0.88 491	0.46 237	0.47 322	0.52 371	0.39 288	0.42 425	0.58 341	0.67 502	0.15 489	0.11 375	0.12 362	0.10 230	0.15 245	0.17 352

AFF-stereo	0.44 303	0.96 573	1.78 327	0.31 314	0.15 101	0.50 247	0.21 180	0.64 295	0.63 417	0.47 322	0.64 492	0.49 374	0.34 343	0.46 275	0.31 300	0.08 67	0.09 273	0.10 222	0.10 230	0.37 573	0.10 116

FENet	0.44 303	0.30 197	2.42 527	0.32 343	0.17 162	0.58 360	0.22 220	0.77 389	0.59 365	0.47 322	0.42 281	0.55 399	0.38 374	0.49 304	0.47 424	0.12 392	0.09 273	0.12 362	0.11 298	0.13 193	0.16 331

AdaStereo	0.44 303	0.38 280	1.79 347	0.34 402	0.20 261	0.57 343	0.28 384	0.92 524	0.69 474	0.52 381	0.55 405	0.61 439	0.33 334	0.48 294	0.39 375	0.17 525	0.08 183	0.17 531	0.11 298	0.18 334	0.12 187
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
Hybrid-DGEV-03	0.45 322	0.88 544	1.75 305	0.29 266	0.17 162	0.58 360	0.24 294	0.65 302	0.48 260	0.59 475	1.01 603	0.39 288	0.28 283	0.41 228	0.34 333	0.09 144	0.08 183	0.12 362	0.09 190	0.34 544	0.24 475

WQFJX1	0.45 322	0.28 167	0.56 17	0.27 201	0.35 504	0.48 217	0.25 316	1.98 675	2.08 672	0.26 190	0.26 147	0.29 230	0.28 283	0.50 311	0.31 300	0.10 250	0.11 375	0.10 222	0.08 144	0.23 419	0.14 257

AIO-test1	0.45 322	0.87 540	2.27 499	0.33 369	0.33 478	0.50 247	0.22 220	0.74 356	0.66 454	0.29 219	0.41 277	0.29 230	0.22 168	0.73 401	0.29 268	0.09 144	0.08 183	0.12 362	0.14 399	0.30 506	0.22 436

StereoVision	0.45 322	0.72 477	1.94 417	0.33 369	0.32 463	0.47 206	0.26 339	0.68 319	0.57 346	0.32 238	0.89 582	0.45 341	0.27 266	0.49 304	0.36 350	0.13 424	0.15 480	0.16 510	0.15 424	0.19 355	0.13 230

ADStereo(finetuned)	0.45 322	0.77 501	2.12 465	0.25 134	0.14 72	0.51 258	0.22 220	0.77 389	0.72 504	0.54 405	0.48 326	0.31 241	0.76 583	0.37 199	0.38 364	0.09 144	0.07 76	0.09 161	0.07 105	0.13 193	0.23 461

PFNet+	0.45 322	0.37 268	1.86 376	0.46 552	0.18 209	0.58 360	0.77 629	0.52 210	0.64 425	0.56 432	0.48 326	0.39 288	0.26 245	0.93 433	0.32 313	0.13 424	0.09 273	0.14 460	0.13 371	0.12 158	0.15 299

RAFT	0.45 322	0.92 555	1.59 257	0.34 402	0.19 245	0.46 196	0.35 474	0.65 302	0.49 267	0.49 352	0.49 343	0.70 500	0.40 396	0.47 287	0.32 313	0.11 331	0.16 498	0.14 460	0.13 371	0.51 625	0.13 230

TestStereo	0.45 322	0.54 394	2.11 461	0.29 266	0.16 131	0.43 157	0.24 294	0.54 231	0.45 226	0.37 256	0.46 307	0.34 260	0.27 266	1.98 591	0.27 243	0.11 331	0.08 183	0.12 362	0.09 190	0.14 222	0.08 51

CFNet_pseudo	0.45 322	0.46 347	2.23 492	0.25 134	0.19 245	0.56 325	0.21 180	0.77 389	0.60 370	0.49 352	0.56 417	0.69 490	0.47 472	0.52 319	0.31 300	0.11 331	0.10 322	0.15 491	0.10 230	0.17 306	0.14 257

RALCasStereoNet	0.45 322	0.88 544	1.85 368	0.30 287	0.26 378	0.49 234	0.26 339	0.58 254	0.51 285	0.36 251	0.48 326	0.36 269	0.28 283	0.55 333	0.34 333	0.10 250	0.53 650	0.09 161	0.08 144	0.25 450	0.34 566

ACVNet	0.45 322	0.44 335	1.79 347	0.28 232	0.21 275	0.59 379	0.36 481	0.66 305	0.68 465	0.45 311	0.59 434	0.69 490	0.40 396	0.44 250	0.55 461	0.11 331	0.09 273	0.10 222	0.09 190	0.34 544	0.10 116

ccs_rob	0.45 322	0.46 347	2.22 488	0.26 177	0.19 245	0.56 325	0.21 180	0.77 389	0.60 370	0.49 352	0.56 417	0.69 490	0.47 472	0.52 319	0.31 300	0.11 331	0.09 273	0.16 510	0.10 230	0.17 306	0.14 257

NLMM1	0.46 334	0.27 138	0.53 11	0.27 201	0.38 531	0.49 234	0.24 294	1.97 674	2.38 675	0.28 213	0.27 156	0.26 194	0.25 225	0.47 287	0.31 300	0.10 250	0.11 375	0.10 222	0.09 190	0.23 419	0.15 299

NLCSM	0.46 334	0.37 268	0.72 71	0.29 266	0.36 513	0.49 234	0.27 364	1.33 645	1.59 654	0.29 219	0.29 176	0.29 230	0.31 321	1.44 492	0.35 345	0.11 331	0.11 375	0.11 298	0.10 230	0.35 557	0.14 257

Reg-Stereo(zero)	0.46 334	0.17 2	2.10 460	0.24 110	0.34 491	0.51 258	0.42 516	0.50 184	0.54 323	0.37 256	0.46 307	0.54 396	0.60 531	0.43 241	1.10 574	0.08 67	0.09 273	0.08 63	0.22 528	0.12 158	0.22 436

xx1	0.46 334	0.64 443	2.07 450	0.35 419	0.14 72	0.76 544	0.25 316	0.74 356	1.01 612	0.31 229	0.38 261	0.46 353	0.36 352	0.69 391	0.19 93	0.10 250	0.24 581	0.12 362	0.12 338	0.12 158	0.14 257

rrr	0.46 334	0.34 246	3.08 629	0.27 201	0.16 131	0.45 176	0.28 384	1.09 624	0.51 285	0.24 152	0.21 74	0.26 194	0.25 225	0.64 365	0.52 449	0.09 144	0.07 76	0.10 222	0.29 563	0.16 282	0.25 487

MSKI-zero shot	0.46 334	0.38 280	2.47 541	0.27 201	0.43 565	0.56 325	0.20 138	0.77 389	0.43 205	0.60 485	0.51 356	0.44 332	0.17 74	0.68 385	0.21 145	0.09 144	0.29 608	0.09 161	0.32 588	0.14 222	0.10 116

PCWNet_CMD	0.46 334	0.45 344	2.28 501	0.26 177	0.20 261	0.55 309	0.21 180	0.75 366	0.64 425	0.48 340	0.55 405	0.68 483	0.57 518	0.46 275	0.30 288	0.11 331	0.10 322	0.14 460	0.10 230	0.18 334	0.14 257

RAFT_CTSACE	0.46 334	0.76 492	2.07 450	0.35 419	0.30 432	0.54 294	0.30 416	0.61 280	0.48 260	0.49 352	0.76 552	0.55 399	0.36 352	0.58 341	0.22 169	0.08 67	0.13 433	0.11 298	0.10 230	0.41 598	0.08 51

NRIStereo	0.46 334	0.25 108	1.77 323	0.47 557	0.16 131	0.95 601	0.74 625	0.51 194	0.56 342	0.48 340	0.39 270	0.59 429	0.29 301	0.77 413	0.32 313	0.11 331	0.13 433	0.11 298	0.09 190	0.21 387	0.24 475

ICVP	0.46 334	0.29 180	2.41 525	0.33 369	0.22 305	0.59 379	0.55 578	0.75 366	0.50 278	0.44 300	0.60 450	0.49 374	0.35 345	0.53 325	0.37 357	0.16 510	0.16 498	0.14 460	0.11 298	0.15 245	0.15 299
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
HCRNet	0.46 334	0.49 366	1.65 267	0.38 480	0.29 415	0.58 360	0.22 220	0.75 366	0.62 405	0.47 322	0.49 343	0.48 372	0.36 352	1.12 459	0.37 357	0.15 489	0.10 322	0.15 491	0.13 371	0.17 306	0.17 352

test_xeample3	0.46 334	0.34 246	2.99 623	0.37 463	0.16 131	0.49 234	0.33 461	1.06 618	0.44 211	0.25 172	0.23 107	0.24 164	0.25 225	0.49 304	0.56 469	0.09 144	0.07 76	0.10 222	0.40 619	0.17 306	0.26 497

SFCPSM	0.46 334	0.24 94	2.35 514	0.27 201	0.27 391	0.70 513	0.32 452	0.96 560	0.63 417	0.49 352	0.52 371	0.43 321	0.36 352	0.52 319	0.43 403	0.12 392	0.09 273	0.12 362	0.16 446	0.16 282	0.12 187

UPFNet	0.46 334	0.28 167	1.73 294	0.33 369	0.32 463	0.65 477	0.38 497	0.83 441	0.59 365	0.57 443	0.52 371	0.61 439	0.40 396	0.75 405	0.52 449	0.13 424	0.12 408	0.13 423	0.12 338	0.15 245	0.11 142

MSMDNet	0.46 334	0.44 335	2.28 501	0.26 177	0.20 261	0.55 309	0.21 180	0.75 366	0.64 425	0.48 340	0.55 405	0.68 483	0.56 512	0.46 275	0.30 288	0.11 331	0.10 322	0.13 423	0.10 230	0.18 334	0.15 299

HITNet	0.46 334	0.92 555	2.09 456	0.33 369	0.14 72	0.55 309	0.22 220	0.83 441	0.56 342	0.51 372	0.49 343	0.48 372	0.37 365	0.48 294	0.54 459	0.09 144	0.06 24	0.10 222	0.08 144	0.23 419	0.09 79
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
ISRNet	0.47 350	0.44 335	1.55 252	0.37 463	0.31 453	0.49 234	0.19 111	0.75 366	0.66 454	0.63 515	0.71 536	0.67 476	0.39 388	0.58 341	0.44 409	0.23 587	0.16 498	0.21 575	0.20 512	0.21 387	0.25 487

test_sample7	0.47 350	0.33 228	1.49 240	0.34 402	0.20 261	0.51 258	0.30 416	0.93 532	0.66 454	0.57 443	0.51 356	0.55 399	0.45 448	1.11 456	0.38 364	0.17 525	0.14 452	0.16 510	0.15 424	0.19 355	0.18 372

cc1	0.47 350	0.64 443	2.07 450	0.35 419	0.14 72	0.76 544	0.25 316	0.74 356	1.01 612	0.31 229	0.38 261	0.24 164	0.38 374	0.69 391	0.19 93	0.10 250	0.24 581	0.11 298	0.09 190	0.25 450	0.40 599

ffm	0.47 350	0.23 76	2.01 438	0.30 287	0.21 275	0.57 343	0.26 339	0.74 356	0.88 589	0.53 392	0.63 476	0.66 466	0.39 388	0.63 363	0.19 93	0.10 250	0.24 581	0.15 491	0.13 371	0.25 450	0.36 577

hknet	0.47 350	0.29 180	1.70 283	0.30 287	0.24 340	0.76 544	0.31 429	1.00 594	0.64 425	0.63 515	0.53 383	0.80 546	0.38 374	0.77 413	0.37 357	0.11 331	0.10 322	0.14 460	0.12 338	0.12 158	0.11 142

BEATNet_4x	0.47 350	0.73 484	1.91 401	0.33 369	0.15 101	0.56 325	0.25 316	0.85 461	0.58 357	0.54 405	0.51 356	0.57 419	0.42 425	0.57 337	0.61 485	0.11 331	0.08 183	0.12 362	0.09 190	0.20 371	0.16 331

ITSA-stereo	0.48 356	0.33 228	1.20 163	0.33 369	0.18 209	0.60 391	0.29 408	0.94 541	0.80 564	0.50 359	0.49 343	0.53 388	0.59 527	1.25 475	0.64 495	0.15 489	0.12 408	0.17 531	0.16 446	0.18 334	0.23 461

qqq1	0.48 356	0.46 347	1.60 259	0.30 287	0.15 101	0.45 176	0.24 294	0.90 503	0.72 504	0.56 432	0.64 492	0.51 380	0.41 407	1.87 573	0.23 180	0.13 424	0.10 322	0.09 161	0.08 144	0.14 222	0.11 142

fff1	0.48 356	0.46 347	1.60 259	0.30 287	0.15 101	0.45 176	0.24 294	0.90 503	0.72 504	0.56 432	0.64 492	0.51 380	0.41 407	1.87 573	0.23 180	0.13 424	0.10 322	0.09 161	0.08 144	0.14 222	0.11 142

MyStereo04	0.48 356	0.40 300	2.65 575	0.29 266	0.23 325	0.60 391	0.31 429	0.83 441	0.75 537	0.47 322	0.36 245	0.53 388	0.42 425	0.53 325	0.39 375	0.09 144	0.18 530	0.12 362	0.11 298	0.16 282	0.19 389

CFNet_ucs	0.48 356	0.50 374	2.32 506	0.26 177	0.22 305	0.57 343	0.22 220	0.85 461	0.65 439	0.53 392	0.64 492	0.68 483	0.44 444	0.54 329	0.31 300	0.13 424	0.12 408	0.16 510	0.11 298	0.19 355	0.17 352

anonymousa	0.48 356	0.46 347	2.44 533	0.29 266	0.34 491	0.61 411	0.25 316	0.66 305	0.54 323	0.53 392	0.77 556	0.73 513	0.46 463	0.33 154	0.31 300	0.10 250	0.09 273	0.12 362	0.29 563	0.10 107	0.19 389

NF-Stereo	0.48 356	0.25 108	1.81 354	0.52 580	0.16 131	0.61 411	0.44 534	0.66 305	0.61 387	0.50 359	0.47 313	0.37 273	0.26 245	1.45 497	0.79 531	0.11 331	0.07 76	0.12 362	0.10 230	0.13 193	0.16 331

OCTAStereo	0.48 356	0.25 108	1.81 354	0.52 580	0.16 131	0.61 411	0.43 523	0.66 305	0.61 387	0.50 359	0.47 313	0.37 273	0.26 245	1.44 492	0.80 532	0.11 331	0.07 76	0.12 362	0.10 230	0.13 193	0.17 352

PSM-softLoss	0.48 356	0.27 138	1.85 368	0.51 576	0.17 162	0.61 411	0.40 506	0.61 280	0.57 346	0.52 381	0.48 326	0.39 288	0.25 225	1.46 498	0.77 525	0.12 392	0.08 183	0.13 423	0.12 338	0.12 158	0.14 257

KMStereo	0.48 356	0.27 138	1.85 368	0.51 576	0.17 162	0.61 411	0.40 506	0.61 280	0.57 346	0.52 381	0.48 326	0.39 288	0.25 225	1.46 498	0.77 525	0.12 392	0.08 183	0.13 423	0.12 338	0.12 158	0.14 257

KYRaft	0.48 356	0.29 180	1.75 305	0.33 369	0.21 275	0.75 540	0.44 534	0.58 254	0.57 346	0.64 525	0.93 590	0.53 388	0.72 572	0.60 354	0.24 206	0.10 250	0.07 76	0.12 362	0.14 399	0.12 158	0.54 622

RE-Stereo	0.48 356	0.25 108	1.81 354	0.52 580	0.16 131	0.61 411	0.43 523	0.66 305	0.60 370	0.50 359	0.47 313	0.37 273	0.26 245	1.44 492	0.78 527	0.11 331	0.07 76	0.12 362	0.10 230	0.13 193	0.17 352

TVStereo	0.48 356	0.25 108	1.81 354	0.52 580	0.16 131	0.61 411	0.43 523	0.66 305	0.60 370	0.50 359	0.47 313	0.37 273	0.26 245	1.44 492	0.78 527	0.11 331	0.07 76	0.12 362	0.10 230	0.13 193	0.17 352

111	0.48 356	1.09 609	1.95 420	0.24 110	0.13 51	0.59 379	0.26 339	0.83 441	0.78 556	0.48 340	0.52 371	0.56 412	0.38 374	0.49 304	0.38 364	0.09 144	0.07 76	0.09 161	0.07 105	0.23 419	0.35 569

acv_ft	0.48 356	0.44 335	1.76 314	0.32 343	0.41 556	0.63 449	0.28 384	0.81 427	0.68 465	0.61 494	0.59 434	0.69 490	0.45 448	0.44 250	0.63 489	0.11 331	0.09 273	0.10 222	0.09 190	0.41 598	0.10 116

UCFNet_RVC	0.48 356	0.82 522	1.85 368	0.30 287	0.27 391	0.64 463	0.26 339	0.74 356	0.55 330	0.48 340	0.53 383	0.63 445	0.41 407	0.88 432	0.38 364	0.15 489	0.10 322	0.17 531	0.17 466	0.18 334	0.15 299

MLCV	0.48 356	0.89 548	1.85 368	0.29 266	0.14 72	0.59 379	0.23 259	0.72 339	0.59 365	0.66 534	0.66 503	0.55 399	0.36 352	1.03 447	0.49 435	0.09 144	0.06 24	0.09 161	0.07 105	0.19 355	0.11 142

DN-CSS_ROB	0.48 356	1.23 631	1.99 435	0.39 490	0.22 305	0.56 325	0.19 111	0.75 366	0.61 387	0.45 311	0.62 462	0.41 303	0.31 321	0.70 396	0.32 313	0.11 331	0.08 183	0.14 460	0.13 371	0.36 565	0.12 187

AIO-test2	0.49 374	1.15 621	1.96 429	0.42 521	0.37 525	0.50 247	0.23 259	0.79 419	0.70 484	0.33 241	0.53 383	0.27 207	0.22 168	0.67 382	0.29 268	0.73 654	0.08 183	0.13 423	0.17 466	0.17 306	0.18 372

DCVSM-stereo	0.49 374	0.29 180	2.49 545	0.29 266	0.22 305	0.53 286	0.52 566	0.58 254	0.49 267	0.69 546	0.46 307	0.79 542	0.48 481	0.53 325	0.42 394	0.13 424	0.14 452	0.15 491	0.12 338	0.20 371	0.20 408

MyStereo05	0.49 374	0.41 310	2.72 585	0.30 287	0.23 325	0.60 391	0.30 416	0.82 435	0.77 552	0.52 381	0.37 250	0.51 380	0.42 425	0.52 319	0.38 364	0.09 144	0.17 518	0.12 362	0.10 230	0.16 282	0.20 408

HH	0.49 374	0.49 366	2.78 598	0.50 571	0.41 556	0.38 106	0.23 259	0.72 339	0.38 140	0.63 515	0.48 326	0.87 574	0.41 407	0.64 365	0.21 145	0.09 144	0.17 518	0.10 222	0.09 190	0.16 282	0.12 187

HanStereo	0.49 374	0.49 366	2.78 598	0.50 571	0.41 556	0.38 106	0.23 259	0.72 339	0.38 140	0.63 515	0.48 326	0.87 574	0.41 407	0.64 365	0.21 145	0.09 144	0.17 518	0.10 222	0.09 190	0.16 282	0.12 187

gwcnet-sp	0.49 374	0.43 324	2.54 559	0.31 314	0.22 305	0.67 489	0.31 429	0.78 404	0.65 439	0.58 461	0.47 313	0.46 353	0.43 436	0.76 409	0.46 415	0.11 331	0.11 375	0.11 298	0.11 298	0.15 245	0.14 257

scenet	0.49 374	0.43 324	2.54 559	0.31 314	0.22 305	0.67 489	0.31 429	0.78 404	0.65 439	0.58 461	0.47 313	0.46 353	0.43 436	0.76 409	0.46 415	0.11 331	0.11 375	0.11 298	0.11 298	0.15 245	0.14 257

ssnet	0.49 374	0.43 324	2.54 559	0.31 314	0.22 305	0.67 489	0.31 429	0.78 404	0.65 439	0.58 461	0.47 313	0.46 353	0.43 436	0.76 409	0.46 415	0.11 331	0.11 375	0.11 298	0.11 298	0.15 245	0.14 257

TestStereo1	0.49 374	0.81 518	1.85 368	0.39 490	0.57 611	0.56 325	0.34 466	0.75 366	0.69 474	0.44 300	0.63 476	0.35 264	0.42 425	0.64 365	0.29 268	0.10 250	0.08 183	0.12 362	0.10 230	0.33 532	0.26 497

SA-5K	0.49 374	0.81 518	1.85 368	0.39 490	0.57 611	0.56 325	0.34 466	0.75 366	0.69 474	0.44 300	0.63 476	0.35 264	0.42 425	0.64 365	0.29 268	0.10 250	0.08 183	0.12 362	0.10 230	0.33 532	0.26 497

Prome-Stereo	0.49 374	0.30 197	1.76 314	0.60 616	0.23 325	0.63 449	0.42 516	0.62 284	0.60 370	0.59 475	1.03 608	0.43 321	0.72 572	0.60 354	0.33 326	0.09 144	0.07 76	0.10 222	0.09 190	0.11 141	0.43 606

test_sample4	0.50 385	0.42 319	1.88 383	0.32 343	0.19 245	0.56 325	0.26 339	0.93 532	0.65 439	0.54 405	0.54 395	0.45 341	0.36 352	1.79 556	0.36 350	0.13 424	0.10 322	0.13 423	0.12 338	0.17 306	0.16 331

test_sample3	0.50 385	0.41 310	1.88 383	0.32 343	0.19 245	0.57 343	0.25 316	0.92 524	0.64 425	0.52 381	0.49 343	0.47 361	0.35 345	1.79 556	0.37 357	0.13 424	0.10 322	0.12 362	0.11 298	0.16 282	0.16 331

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 385	0.33 228	0.93 115	0.26 177	0.22 305	0.46 196	0.20 138	1.10 625	1.34 642	3.16 686	0.32 218	0.22 131	0.20 136	0.30 118	0.22 169	0.10 250	0.09 273	0.11 298	0.09 190	0.15 245	0.19 389

SMFormer	0.50 385	0.46 347	1.60 259	0.30 287	0.15 101	0.45 176	0.24 294	0.90 503	0.72 504	0.56 432	0.64 492	0.51 380	0.41 407	1.87 573	0.49 435	0.13 424	0.10 322	0.11 298	0.10 230	0.15 245	0.16 331

tta	0.50 385	0.46 347	1.60 259	0.30 287	0.15 101	0.45 176	0.24 294	0.90 503	0.72 504	0.56 432	0.64 492	0.51 380	0.41 407	1.87 573	0.49 435	0.13 424	0.10 322	0.11 298	0.10 230	0.14 222	0.11 142

DCRE	0.50 385	0.63 438	2.13 467	0.30 287	0.23 325	0.45 176	0.24 294	0.59 263	0.53 310	0.50 359	2.10 654	0.42 317	0.26 245	0.35 175	0.23 180	0.09 144	0.14 452	0.10 222	0.32 588	0.16 282	0.15 299

RAFT+CT+SA	0.50 385	0.86 537	1.82 360	0.37 463	0.75 636	0.54 294	0.34 466	0.77 389	0.63 417	0.38 266	0.55 405	0.34 260	0.29 301	0.68 385	0.27 243	0.09 144	0.07 76	0.11 298	0.51 640	0.29 495	0.41 604

NINENet	0.50 385	0.33 228	1.69 279	0.55 598	0.25 360	0.91 596	0.23 259	0.98 573	0.71 494	0.53 392	0.55 405	0.66 466	0.30 311	1.22 469	0.32 313	0.15 489	0.13 433	0.16 510	0.11 298	0.16 282	0.13 230

SA	0.50 385	0.75 491	1.95 420	0.31 314	0.61 624	0.57 343	0.31 429	0.91 515	0.73 519	0.42 287	0.62 462	0.38 282	0.47 472	0.68 385	0.29 268	0.09 144	0.09 273	0.13 423	0.32 588	0.30 506	0.10 116

CSP-Net	0.50 385	0.39 292	1.25 172	0.29 266	0.23 325	0.77 552	0.35 474	0.86 471	0.57 346	0.59 475	0.59 434	0.65 459	0.40 396	1.77 551	0.44 409	0.16 510	0.11 375	0.10 222	0.10 230	0.20 371	0.14 257

GwcNet-ADL	0.50 385	0.74 488	2.90 614	0.31 314	0.20 261	0.58 360	0.29 408	0.87 482	0.64 425	0.47 322	0.47 313	0.56 412	0.33 334	0.46 275	0.46 415	0.13 424	0.12 408	0.09 161	0.09 190	0.14 222	0.21 421

RAFT_R40	0.50 385	0.21 37	1.76 314	0.50 571	0.40 547	0.61 411	0.53 570	0.56 242	0.60 370	0.56 432	0.54 395	0.55 399	0.51 493	1.57 518	0.53 453	0.11 331	0.07 76	0.12 362	0.10 230	0.16 282	0.09 79

GMM-Stereo	0.50 385	0.23 76	2.41 525	0.54 591	0.24 340	0.77 552	0.46 546	0.59 263	0.57 346	0.58 461	0.73 543	0.47 361	0.43 436	0.68 385	0.27 243	0.10 250	0.06 24	0.13 423	0.13 371	0.14 222	0.44 608

MMNet	0.50 385	0.48 362	1.93 407	0.33 369	0.27 391	0.79 561	0.28 384	0.81 427	0.74 523	0.60 485	0.56 417	0.59 429	0.55 508	0.79 418	0.59 480	0.10 250	0.09 273	0.12 362	0.11 298	0.13 193	0.14 257

DeepPruner_ROB	0.50 385	0.70 471	1.94 417	0.29 266	0.26 378	0.63 449	0.31 429	0.80 423	0.48 260	0.61 494	0.55 405	0.66 466	0.38 374	0.98 439	0.40 383	0.19 552	0.14 452	0.14 460	0.14 399	0.23 419	0.17 352

StereoDRNet-Refined	0.50 385	0.41 310	1.50 243	0.33 369	0.21 275	0.68 501	0.26 339	0.81 427	0.68 465	0.67 538	0.68 513	0.73 513	0.42 425	1.10 453	0.59 480	0.11 331	0.08 183	0.14 460	0.14 399	0.25 450	0.21 421
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet_ROB	0.50 385	1.15 621	1.73 294	0.31 314	0.21 275	0.58 360	0.22 220	0.95 555	0.82 572	0.58 461	0.62 462	0.57 419	0.39 388	0.84 424	0.40 383	0.11 331	0.08 183	0.09 161	0.06 20	0.21 387	0.13 230

Hybrid-DGEV-2	0.51 402	0.84 529	1.75 305	0.32 343	0.17 162	0.73 528	0.18 99	0.83 441	0.69 474	0.52 381	0.38 261	0.53 388	0.42 425	0.99 440	0.92 542	0.10 250	0.08 183	0.11 298	0.10 230	0.25 450	0.23 461

G2L-ROB	0.51 402	0.95 570	1.96 429	0.29 266	0.22 305	0.59 379	0.28 384	0.76 378	0.57 346	0.55 423	0.45 299	0.70 500	0.32 329	1.38 485	0.47 424	0.11 331	0.07 76	0.09 161	0.08 144	0.20 371	0.13 230

DFGA-Net	0.51 402	1.06 605	1.75 305	0.30 287	0.24 340	0.54 294	0.22 220	0.63 292	0.60 370	0.48 340	0.51 356	0.35 264	0.27 266	1.82 564	0.53 453	0.10 250	0.08 183	0.12 362	0.12 338	0.37 573	0.15 299

test_sample5	0.51 402	0.43 324	1.83 363	0.32 343	0.18 209	0.55 309	0.26 339	0.92 524	0.65 439	0.53 392	0.59 434	0.45 341	0.36 352	1.87 573	0.36 350	0.13 424	0.10 322	0.13 423	0.12 338	0.17 306	0.16 331

DualNet	0.51 402	0.43 324	1.83 363	0.32 343	0.18 209	0.55 309	0.26 339	0.92 524	0.65 439	0.54 405	0.62 462	0.45 341	0.36 352	1.87 573	0.36 350	0.13 424	0.10 322	0.13 423	0.12 338	0.17 306	0.16 331

test_5	0.51 402	0.87 540	1.99 435	0.37 463	0.65 628	0.58 360	0.35 474	0.78 404	0.62 405	0.48 340	0.55 405	0.45 341	0.40 396	0.72 400	0.30 288	0.09 144	0.07 76	0.12 362	0.12 338	0.33 532	0.38 587

Sa-1000	0.51 402	0.72 477	1.90 395	0.31 314	0.60 620	0.60 391	0.31 429	0.94 541	0.71 494	0.52 381	0.83 566	0.42 317	0.33 334	0.68 385	0.28 254	0.10 250	0.09 273	0.13 423	0.29 563	0.29 495	0.10 116

dad	0.51 402	1.01 596	1.74 299	0.29 266	0.19 245	0.60 391	0.26 339	0.52 210	0.75 537	0.63 515	0.63 476	0.63 445	0.33 334	0.85 426	0.47 424	0.27 610	0.15 480	0.40 631	0.18 479	0.22 404	0.14 257

PSMNet-ADL	0.51 402	0.38 280	1.65 267	0.35 419	0.21 275	0.67 489	0.26 339	0.74 356	0.55 330	0.42 287	0.52 371	0.70 500	0.45 448	1.91 584	0.57 473	0.15 489	0.13 433	0.11 298	0.13 371	0.15 245	0.20 408

Pruner-Stereo	0.51 402	0.27 138	1.78 327	1.79 675	0.19 245	0.62 431	0.45 543	0.57 248	0.60 370	0.61 494	0.48 326	0.41 303	0.24 210	0.46 275	1.00 558	0.12 392	0.07 76	0.12 362	0.10 230	0.12 158	0.13 230

CFNet-ft	0.51 402	0.76 492	1.79 347	0.28 232	0.30 432	0.63 449	0.28 384	0.66 305	0.55 330	0.45 311	0.57 425	0.74 519	0.41 407	1.46 498	0.42 394	0.14 469	0.10 322	0.28 605	0.13 371	0.18 334	0.14 257

STTStereo	0.51 402	0.69 466	2.14 472	0.36 439	0.30 432	0.61 411	0.32 452	0.77 389	0.60 370	0.60 485	0.54 395	0.67 476	0.43 436	0.86 427	0.42 394	0.16 510	0.15 480	0.17 531	0.20 512	0.16 282	0.15 299

CFNet_RVC	0.51 402	0.76 492	1.79 347	0.28 232	0.30 432	0.63 449	0.28 384	0.66 305	0.55 330	0.45 311	0.57 425	0.74 519	0.41 407	1.46 498	0.42 394	0.14 469	0.10 322	0.28 605	0.13 371	0.18 334	0.14 257

iResNet	0.51 402	0.76 492	2.59 567	0.41 510	0.17 162	0.64 463	0.27 364	0.82 435	0.70 484	0.57 443	0.64 492	0.43 321	0.36 352	0.70 396	0.52 449	0.10 250	0.07 76	0.09 161	0.08 144	0.21 387	0.13 230

test_sample6	0.52 416	0.44 335	1.81 354	0.33 369	0.18 209	0.55 309	0.27 364	0.94 541	0.66 454	0.54 405	0.62 462	0.47 361	0.36 352	1.97 590	0.38 364	0.14 469	0.10 322	0.13 423	0.13 371	0.17 306	0.16 331

CoDeX	0.52 416	0.43 324	2.25 496	0.29 266	0.26 378	0.61 411	0.32 452	0.99 585	0.68 465	0.48 340	0.55 405	0.52 386	0.40 396	1.60 525	0.35 345	0.12 392	0.09 273	0.11 298	0.10 230	0.13 193	0.12 187

SepStereo	0.52 416	0.35 255	1.55 252	0.33 369	0.34 491	0.50 247	0.42 516	0.83 441	0.74 523	0.83 594	0.68 513	0.56 412	0.48 481	1.56 514	0.46 415	0.12 392	0.08 183	0.12 362	0.09 190	0.18 334	0.15 299

SST-Stereo	0.52 416	0.20 21	1.76 314	0.62 618	0.53 601	0.62 431	0.66 608	0.55 236	0.61 387	0.58 461	0.53 383	0.52 386	0.60 531	1.59 524	0.29 268	0.11 331	0.07 76	0.12 362	0.10 230	0.16 282	0.10 116

LMCR-Stereo	0.52 416	0.71 473	2.39 521	0.40 502	0.21 275	0.74 534	0.31 429	1.02 605	0.64 425	0.61 494	0.63 476	0.39 288	0.51 493	0.62 360	0.42 394	0.19 552	0.09 273	0.12 362	0.09 190	0.23 419	0.12 187

delet	0.52 416	0.54 394	1.62 265	0.31 314	0.35 504	0.74 534	0.46 546	0.85 461	0.74 523	0.55 423	0.60 450	0.67 476	0.50 491	1.12 459	0.57 473	0.11 331	0.11 375	0.13 423	0.14 399	0.16 282	0.12 187

IGEV-FE	0.53 422	0.34 246	2.91 615	0.32 343	0.18 209	0.54 294	0.21 180	0.72 339	0.42 193	0.81 588	0.51 356	0.70 500	0.41 407	0.48 294	1.13 578	0.09 144	0.15 480	0.10 222	0.35 600	0.19 355	0.09 79

IGEV_Zeroshot_test	0.53 422	0.33 228	2.91 615	0.32 343	0.18 209	0.54 294	0.21 180	0.72 339	0.42 193	0.81 588	0.51 356	0.71 505	0.41 407	0.48 294	1.13 578	0.09 144	0.15 480	0.10 222	0.35 600	0.19 355	0.09 79

TRStereo	0.53 422	0.76 492	2.38 519	0.42 521	0.29 415	0.69 507	0.23 259	1.81 667	0.55 330	0.36 251	0.32 218	0.47 361	0.40 396	0.46 275	0.25 220	0.12 392	0.11 375	0.11 298	0.41 622	0.13 193	0.32 553

RAFT-345	0.53 422	0.30 197	2.34 511	0.38 480	0.34 491	0.58 360	0.42 516	0.47 154	0.61 387	0.51 372	1.00 602	0.43 321	0.28 283	1.57 518	0.82 534	0.10 250	0.07 76	0.11 298	0.09 190	0.10 107	0.08 51

cf-r	0.53 422	0.81 518	2.15 473	0.33 369	0.28 406	0.60 391	0.28 384	0.78 404	0.64 425	0.51 372	0.60 450	0.75 525	0.40 396	1.32 478	0.43 403	0.13 424	0.09 273	0.11 298	0.12 338	0.15 245	0.14 257

PSMNet-RSSM	0.53 422	0.82 522	1.78 327	0.31 314	0.25 360	0.58 360	0.28 384	0.84 453	0.60 370	0.50 359	0.61 457	0.67 476	0.43 436	1.68 535	0.42 394	0.15 489	0.10 322	0.14 460	0.16 446	0.15 245	0.13 230

MyStereo8	0.54 428	0.80 513	2.76 593	0.32 343	0.33 478	0.71 515	0.20 138	0.87 482	0.57 346	0.51 372	0.59 434	0.50 377	0.33 334	0.68 385	0.55 461	0.10 250	0.29 608	0.10 222	0.13 371	0.21 387	0.34 566

MyStereo06	0.54 428	0.41 310	2.68 578	0.30 287	0.23 325	0.60 391	0.30 416	0.81 427	0.44 211	0.84 596	0.52 371	0.78 537	0.58 524	0.48 294	1.10 574	0.09 144	0.17 518	0.12 362	0.10 230	0.16 282	0.20 408

iRaft-Stereo_5w	0.54 428	1.01 596	2.08 455	0.27 201	0.21 275	0.49 234	0.28 384	0.73 351	0.58 357	0.40 274	0.61 457	0.62 443	0.46 463	1.78 552	0.47 424	0.09 144	0.07 76	0.11 298	0.10 230	0.39 590	0.12 187

IPLGR	0.54 428	0.56 406	2.68 578	0.36 439	0.18 209	0.62 431	0.54 574	1.02 605	0.64 425	0.73 564	0.46 307	0.47 361	0.45 448	1.12 459	0.29 268	0.09 144	0.08 183	0.11 298	0.09 190	0.19 355	0.12 187

AACVNet	0.54 428	0.78 509	1.73 294	0.36 439	0.21 275	0.57 343	0.25 316	0.71 333	0.51 285	0.55 423	0.59 434	0.64 454	0.41 407	2.13 610	0.41 391	0.14 469	0.11 375	0.14 460	0.11 298	0.33 532	0.15 299

LCNet	0.54 428	0.37 268	1.78 327	0.92 644	0.22 305	0.96 602	0.30 416	0.59 263	0.58 357	0.51 372	0.55 405	0.41 303	0.76 583	0.84 424	0.26 232	0.09 144	0.06 24	0.12 362	0.18 479	0.98 660	0.39 593

IRAFT_RVC	0.54 428	0.53 386	1.78 327	0.46 552	0.21 275	0.58 360	0.43 523	0.65 302	0.66 454	0.54 405	0.50 351	0.49 374	0.51 493	1.58 522	1.01 562	0.11 331	0.25 594	0.13 423	0.10 230	0.15 245	0.13 230

GEStereo_RVC	0.54 428	0.87 540	1.95 420	0.47 557	0.25 360	0.62 431	0.37 490	1.00 594	0.74 523	0.53 392	0.54 395	0.59 429	0.44 444	1.10 453	0.46 415	0.15 489	0.11 375	0.12 362	0.10 230	0.26 471	0.19 389

UNet	0.54 428	0.44 335	2.83 603	0.31 314	0.33 478	0.74 534	0.27 364	0.82 435	0.61 387	0.53 392	0.54 395	0.72 508	0.54 503	0.78 417	0.56 469	0.11 331	0.09 273	0.13 423	0.11 298	0.14 222	0.12 187

HGLStereo	0.54 428	0.69 466	2.00 437	0.35 419	0.40 547	0.66 483	0.30 416	0.83 441	0.62 405	0.57 443	0.69 522	0.69 490	0.54 503	1.07 450	0.55 461	0.13 424	0.13 433	0.13 423	0.11 298	0.19 355	0.17 352

DSFCA	0.54 428	0.35 255	1.41 217	0.28 232	0.28 406	0.79 561	0.88 638	0.76 378	0.70 484	0.72 560	0.66 503	0.67 476	0.57 518	1.17 465	0.63 489	0.16 510	0.14 452	0.13 423	0.14 399	0.16 282	0.13 230

DLCB_ROB	0.54 428	0.55 403	1.49 240	0.36 439	0.25 360	0.65 477	0.36 481	0.80 423	0.70 484	0.72 560	0.69 522	0.83 556	0.46 463	1.53 511	0.60 482	0.13 424	0.12 408	0.14 460	0.14 399	0.14 222	0.13 230

G2L-Stereo_test	0.55 440	0.97 581	1.89 390	0.33 369	0.24 340	0.75 540	0.38 497	0.79 419	0.60 370	0.60 485	0.54 395	0.74 519	0.39 388	1.56 514	0.43 403	0.10 250	0.08 183	0.08 63	0.08 144	0.28 488	0.13 230

G2L-Stereo	0.55 440	0.85 534	2.18 480	0.31 314	0.27 391	0.59 379	0.27 364	0.77 389	0.55 330	0.54 405	0.52 371	0.71 505	0.36 352	1.75 547	0.50 440	0.13 424	0.11 375	0.13 423	0.11 298	0.29 495	0.15 299

ssnet_v2	0.55 440	0.60 417	1.86 376	0.32 343	0.22 305	0.72 521	0.44 534	0.94 541	0.74 523	0.63 515	0.54 395	0.81 549	0.47 472	0.77 413	0.70 509	0.16 510	0.14 452	0.14 460	0.14 399	0.30 506	0.30 535

raft_robust	0.55 440	0.84 529	1.73 294	0.28 232	0.54 603	0.53 286	0.25 316	0.88 491	0.75 537	0.48 340	0.46 307	0.76 531	0.75 581	1.46 498	0.27 243	0.09 144	0.10 322	0.10 222	0.30 573	0.26 471	0.16 331

XX-Stereo	0.55 440	0.54 394	3.50 655	0.48 565	0.39 537	0.54 294	0.17 79	0.89 497	0.40 167	0.44 300	0.65 501	0.85 565	0.19 123	0.77 413	0.21 145	0.10 250	0.14 452	0.10 222	0.32 588	0.17 306	0.14 257

ac_64	0.55 440	0.46 347	1.92 404	0.36 439	0.34 491	0.63 449	0.31 429	0.82 435	0.61 387	0.55 423	0.51 356	0.89 580	0.48 481	1.83 565	0.55 461	0.14 469	0.11 375	0.12 362	0.12 338	0.18 334	0.12 187

GANet-RSSM	0.55 440	0.73 484	1.90 395	0.36 439	0.26 378	0.59 379	0.27 364	0.78 404	0.52 293	0.47 322	0.57 425	0.63 445	0.45 448	1.92 588	0.43 403	0.14 469	0.10 322	0.25 597	0.11 298	0.34 544	0.14 257

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 440	0.92 555	2.36 517	0.38 480	0.37 525	0.60 391	0.28 384	0.82 435	0.62 405	0.62 505	0.55 405	0.72 508	0.45 448	1.00 443	0.43 403	0.15 489	0.11 375	0.14 460	0.14 399	0.15 245	0.16 331
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
Zero-FE251	0.56 448	0.29 180	1.27 177	0.26 177	0.16 131	0.44 168	0.16 67	0.44 111	0.35 91	5.31 691	0.19 57	0.22 131	0.19 123	0.24 39	1.08 571	0.10 250	0.07 76	0.08 63	0.06 20	0.09 78	0.13 230

CBFPSM	0.56 448	0.91 553	1.82 360	0.28 232	0.23 325	0.71 515	0.37 490	0.72 339	0.64 425	0.50 359	0.49 343	1.03 612	0.83 593	0.62 360	1.35 603	0.10 250	0.12 408	0.10 222	0.10 230	0.18 334	0.19 389

CRFU-Net	0.56 448	0.38 280	1.86 376	0.46 552	0.26 378	0.82 573	0.36 481	0.90 503	0.49 267	0.62 505	0.59 434	0.78 537	1.35 643	1.00 443	0.48 430	0.15 489	0.14 452	0.17 531	0.10 230	0.19 355	0.14 257

CIPLG	0.56 448	1.19 627	2.46 536	0.80 635	0.31 453	0.61 411	0.57 587	0.76 378	0.57 346	0.56 432	0.63 476	0.41 303	0.30 311	0.45 266	0.40 383	0.11 331	0.20 554	0.13 423	0.13 371	0.35 557	0.19 389

DAS	0.56 448	0.35 255	1.55 252	0.33 369	0.34 491	0.50 247	0.42 516	0.83 441	0.74 523	0.83 594	0.68 513	0.56 412	0.48 481	2.40 630	0.46 415	0.12 392	0.08 183	0.12 362	0.09 190	0.18 334	0.15 299

AASNet	0.56 448	1.03 601	2.34 511	0.37 463	0.33 478	0.65 477	0.29 408	0.96 560	0.73 519	0.54 405	0.60 450	0.55 399	0.38 374	0.59 347	0.58 478	0.14 469	0.12 408	0.13 423	0.10 230	0.43 606	0.24 475

ACRE	0.56 448	1.14 617	2.77 596	0.76 631	0.28 406	0.60 391	0.56 583	0.76 378	0.58 357	0.55 423	0.62 462	0.41 303	0.29 301	0.44 250	0.39 375	0.11 331	0.19 543	0.13 423	0.14 399	0.36 565	0.18 372

iinet-f	0.57 455	0.93 561	2.27 499	0.31 314	0.25 360	0.83 576	0.33 461	0.81 427	0.65 439	0.54 405	0.63 476	0.73 513	0.67 560	0.73 401	0.67 502	0.13 424	0.13 433	0.11 298	0.10 230	0.43 606	0.16 331

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 455	0.87 540	2.11 461	0.32 343	0.30 432	0.84 578	0.40 506	0.88 491	0.72 504	0.65 532	0.73 543	0.66 466	0.57 518	0.93 433	0.71 512	0.13 424	0.07 76	0.10 222	0.08 144	0.15 245	0.14 257

psm_up	0.57 455	0.61 422	1.83 363	0.35 419	0.30 432	0.64 463	0.37 490	0.90 503	0.68 465	0.59 475	0.55 405	0.68 483	0.54 503	1.91 584	0.46 415	0.16 510	0.15 480	0.16 510	0.15 424	0.23 419	0.13 230

GwcNet-RSSM	0.57 455	0.94 563	2.13 467	0.32 343	0.25 360	0.60 391	0.30 416	0.80 423	0.66 454	0.52 381	0.64 492	0.71 505	0.40 396	1.79 556	0.50 440	0.13 424	0.09 273	0.12 362	0.12 338	0.21 387	0.15 299

DISCO	0.57 455	0.34 246	1.87 381	0.45 547	0.34 491	0.84 578	0.35 474	0.84 453	0.78 556	0.59 475	0.63 476	1.06 619	0.53 500	1.10 453	0.82 534	0.12 392	0.09 273	0.11 298	0.10 230	0.22 404	0.18 372

coex_refinement	0.58 460	0.94 563	1.87 381	0.38 480	0.25 360	0.64 463	0.34 466	0.83 441	0.65 439	0.60 485	0.63 476	0.81 549	0.48 481	1.85 572	0.56 469	0.13 424	0.09 273	0.10 222	0.10 230	0.16 282	0.16 331

PSMNet-RUCA	0.58 460	0.82 522	1.89 390	0.59 612	0.56 609	0.64 463	0.36 481	0.84 453	0.69 474	0.51 372	0.68 513	0.53 388	0.43 436	0.56 336	0.43 403	0.34 626	0.18 530	0.44 637	0.29 563	0.48 618	0.30 535

FACV-RUCA	0.58 460	0.40 300	1.78 327	0.43 526	1.67 678	0.48 217	0.28 384	0.69 322	0.62 405	0.40 274	0.53 383	0.33 254	0.63 548	0.40 223	0.31 300	0.13 424	0.11 375	0.62 649	0.12 338	0.70 642	0.98 662

UGAM	0.58 460	0.47 357	2.21 484	0.30 287	0.19 245	0.53 286	0.34 466	0.59 263	0.63 417	0.44 300	0.73 543	0.78 537	0.37 365	2.58 647	0.39 375	0.10 250	0.08 183	0.17 531	0.14 399	0.42 604	0.17 352

iRaft-Stereo_20w	0.58 460	0.39 292	1.96 429	0.45 547	0.32 463	0.92 598	0.57 587	1.14 630	0.56 342	0.81 588	0.40 273	0.55 399	0.69 565	0.65 376	1.04 567	0.09 144	0.16 498	0.09 161	0.36 609	0.17 306	0.25 487

IPLGR_C	0.58 460	1.25 634	2.72 585	0.80 635	0.31 453	0.60 391	0.61 597	0.76 378	0.58 357	0.56 432	0.62 462	0.41 303	0.31 321	0.43 241	0.40 383	0.11 331	0.22 569	0.13 423	0.15 424	0.35 557	0.19 389

CFNet	0.58 460	0.96 573	1.78 327	0.33 369	0.25 360	0.63 449	0.22 220	0.88 491	0.75 537	0.46 320	0.59 434	0.58 426	0.40 396	2.29 618	0.48 430	0.12 392	0.09 273	0.15 491	0.14 399	0.30 506	0.15 299

NVstereo2D	0.58 460	0.40 300	2.03 446	0.35 419	0.35 504	0.69 507	0.39 503	0.91 515	0.80 564	0.47 322	0.53 383	0.67 476	0.46 463	1.99 594	0.48 430	0.19 552	0.11 375	0.17 531	0.13 371	0.25 450	0.25 487

HUF	0.59 468	0.65 450	2.46 536	0.45 547	0.77 640	0.34 62	0.24 294	0.46 134	0.39 153	0.31 229	0.28 168	0.25 179	0.19 123	0.67 382	0.18 68	0.12 392	2.03 691	0.08 63	0.06 20	0.31 514	1.59 686

DualNet (step1)	0.59 468	0.62 428	1.93 407	0.27 201	0.22 305	0.68 501	0.31 429	0.93 532	0.66 454	0.57 443	0.51 356	0.55 399	0.45 448	1.11 456	0.38 364	0.61 646	0.14 452	0.87 658	0.56 648	0.25 450	0.23 461

Wz-Net-LNSev	0.59 468	0.96 573	2.47 541	0.34 402	0.37 525	0.79 561	0.44 534	0.86 471	0.77 552	0.61 494	0.67 506	0.79 542	0.56 512	0.64 365	0.62 487	0.15 489	0.14 452	0.12 362	0.12 338	0.18 334	0.19 389

OMP-Stereo	0.59 468	0.65 450	1.74 299	0.56 600	0.37 525	0.60 391	0.26 339	0.70 330	0.65 439	0.66 534	0.60 450	0.69 490	0.32 329	2.09 606	1.20 590	0.10 250	0.07 76	0.12 362	0.09 190	0.17 306	0.10 116

IIG-Stereo	0.59 468	0.65 450	1.74 299	0.54 591	0.23 325	0.61 411	0.21 180	0.73 351	0.65 439	0.64 525	0.69 522	0.69 490	0.38 374	2.09 606	1.39 606	0.11 331	0.07 76	0.11 298	0.09 190	0.15 245	0.09 79

iResNetv2_ROB	0.59 468	1.43 649	2.96 618	0.40 502	0.22 305	0.58 360	0.28 384	0.91 515	0.73 519	0.57 443	0.63 476	0.60 436	0.41 407	0.74 404	0.35 345	0.11 331	0.08 183	0.10 222	0.07 105	0.43 606	0.17 352

SACVNet	0.60 474	0.74 488	1.90 395	0.37 463	0.28 406	0.64 463	0.37 490	0.86 471	0.61 387	0.65 532	0.62 462	0.69 490	0.44 444	2.08 604	0.42 394	0.18 537	0.14 452	0.16 510	0.15 424	0.38 580	0.24 475

HHNet	0.60 474	0.65 450	2.60 569	0.36 439	0.25 360	0.64 463	0.61 597	0.64 295	0.62 405	0.55 423	1.13 619	0.32 247	0.60 531	0.42 237	1.79 627	0.15 489	0.07 76	0.12 362	0.10 230	0.18 334	0.15 299

ASMatch	0.60 474	0.43 324	2.58 565	0.91 643	0.36 513	0.56 325	0.25 316	0.52 210	0.61 387	0.47 322	1.21 622	0.47 361	0.66 558	1.34 481	0.94 545	0.10 250	0.08 183	0.11 298	0.11 298	0.10 107	0.16 331

PFNet	0.60 474	0.33 228	2.47 541	0.41 510	0.55 606	0.62 431	0.27 364	0.61 280	0.63 417	0.61 494	0.56 417	0.45 341	0.32 329	1.88 581	1.14 580	0.28 614	0.09 273	0.12 362	0.16 446	0.26 471	0.20 408

ADLNet	0.60 474	0.71 473	1.95 420	0.35 419	0.34 491	0.67 489	0.34 466	0.90 503	0.74 523	0.68 544	0.62 462	0.80 546	0.45 448	1.78 552	0.64 495	0.14 469	0.11 375	0.14 460	0.14 399	0.29 495	0.21 421

ARAFT	0.60 474	1.23 631	3.10 632	0.28 232	0.16 131	0.64 463	0.36 481	0.90 503	0.67 463	0.61 494	0.49 343	0.55 399	0.31 321	1.24 474	0.32 313	0.10 250	0.08 183	0.14 460	0.13 371	0.37 573	0.21 421

ETE_ROB	0.60 474	0.71 473	1.55 252	0.37 463	0.25 360	0.69 507	0.51 563	1.47 652	0.70 484	0.80 582	0.69 522	0.85 565	0.49 488	1.36 483	0.58 478	0.16 510	0.13 433	0.19 558	0.16 446	0.21 387	0.23 461

LALA_ROB	0.60 474	0.76 492	1.69 279	0.36 439	0.29 415	0.79 561	0.55 578	0.94 541	0.77 552	0.81 588	0.67 506	0.94 594	0.49 488	0.99 440	0.73 519	0.21 570	0.15 480	0.20 567	0.18 479	0.23 419	0.21 421

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 482	0.61 422	3.35 652	0.33 369	0.58 613	0.66 483	0.20 138	0.98 573	0.55 330	0.73 564	0.52 371	0.99 604	0.65 553	0.58 341	0.29 268	0.10 250	0.16 498	0.10 222	0.41 622	0.29 495	0.20 408

RAFT-RH_RVC	0.61 482	0.50 374	2.33 509	0.36 439	0.29 415	0.60 391	0.18 99	0.44 111	0.58 357	0.76 572	1.91 650	0.47 361	0.29 301	1.60 525	1.23 594	0.14 469	0.07 76	0.13 423	0.13 371	0.10 107	0.09 79

FADNet-RVC	0.61 482	1.26 636	2.12 465	0.33 369	0.26 378	0.59 379	0.29 408	0.86 471	0.62 405	0.45 311	0.50 351	0.62 443	0.46 463	1.73 543	0.55 461	0.17 525	0.20 554	0.17 531	0.18 479	0.59 633	0.28 514

RASNet	0.61 482	0.68 462	2.03 446	0.35 419	0.46 585	0.65 477	0.28 384	0.78 404	0.70 484	0.48 340	0.64 492	0.93 590	0.61 540	2.21 614	0.73 519	0.12 392	0.09 273	0.09 161	0.10 230	0.14 222	0.11 142

XPNet_ROB	0.61 482	0.72 477	1.66 273	0.37 463	0.27 391	0.67 489	0.47 554	0.89 497	0.71 494	0.78 578	0.70 532	0.81 549	0.53 500	1.70 538	0.76 523	0.21 570	0.16 498	0.16 510	0.15 424	0.20 371	0.21 421

252Zero-FE	0.62 487	0.27 138	0.83 89	0.24 110	0.13 51	0.31 40	0.13 9	0.39 63	0.32 48	8.03 695	0.23 107	0.12 2	0.12 12	0.26 66	0.44 409	0.09 144	0.12 408	0.07 1	0.06 20	0.09 78	0.12 187

YMNet	0.62 487	0.72 477	1.93 407	0.41 510	0.41 556	0.87 588	0.43 523	0.87 482	0.71 494	0.74 567	0.81 561	0.83 556	0.46 463	0.86 427	0.93 543	0.19 552	0.22 569	0.20 567	0.17 466	0.41 598	0.21 421

YMNet_1	0.62 487	0.72 477	1.93 407	0.41 510	0.41 556	0.87 588	0.43 523	0.87 482	0.71 494	0.74 567	0.81 561	0.83 556	0.46 463	0.86 427	0.93 543	0.19 552	0.22 569	0.20 567	0.17 466	0.41 598	0.21 421

DDVS	0.62 487	0.40 300	1.40 215	2.21 684	0.35 504	0.87 588	1.00 648	0.69 322	0.50 278	0.53 392	0.56 417	0.90 582	0.37 365	1.22 469	0.47 424	0.15 489	0.14 452	0.14 460	0.12 338	0.19 355	0.22 436

DRaft	0.62 487	0.38 280	1.76 314	0.24 110	0.16 131	0.64 463	0.66 608	0.53 219	0.53 310	0.67 538	0.99 600	0.38 282	1.00 617	1.44 492	2.10 641	0.10 250	0.14 452	0.10 222	0.14 399	0.18 334	0.21 421

DMCA-RVC	0.62 487	0.96 573	2.63 571	0.36 439	0.90 646	0.56 325	0.31 429	0.69 322	0.57 346	0.68 544	0.52 371	0.59 429	0.56 512	1.23 471	0.53 453	0.16 510	0.38 628	0.20 567	0.15 424	0.20 371	0.15 299

HSM	0.62 487	0.76 492	1.72 291	0.30 287	0.29 415	0.64 463	0.28 384	0.94 541	0.62 405	0.58 461	0.57 425	1.40 645	0.64 551	2.59 648	0.42 394	0.11 331	0.08 183	0.10 222	0.08 144	0.14 222	0.11 142

UGAM-zero	0.63 494	0.39 292	2.49 545	0.30 287	0.49 591	0.67 489	0.19 111	0.91 515	0.45 226	0.77 576	0.45 299	1.16 633	0.82 592	2.05 599	0.29 268	0.09 144	0.15 480	0.09 161	0.44 626	0.11 141	0.22 436

fast-acv-ft	0.63 494	0.88 544	3.10 632	0.38 480	0.30 432	0.79 561	0.48 558	0.69 322	0.72 504	0.58 461	0.78 557	0.76 531	0.60 531	0.67 382	0.73 519	0.15 489	0.15 480	0.18 551	0.17 466	0.37 573	0.16 331

PSM-AAD	0.63 494	0.22 54	1.77 323	0.37 463	0.23 325	0.86 584	1.17 660	0.59 263	0.60 370	0.64 525	0.71 536	0.68 483	2.93 676	0.65 376	0.31 300	0.09 144	0.07 76	0.17 531	0.15 424	0.13 193	0.33 562

PS-NSSS	0.63 494	1.00 592	1.81 354	0.30 287	0.31 453	0.63 449	0.34 466	0.98 573	0.69 474	0.54 405	0.74 546	0.51 380	0.41 407	2.43 635	0.48 430	0.24 596	0.17 518	0.27 601	0.18 479	0.27 482	0.21 421

z-ln-s-r	0.64 498	0.89 548	2.23 492	0.32 343	0.26 378	0.57 343	0.37 490	0.84 453	0.76 547	0.51 372	0.81 561	0.64 454	0.45 448	2.06 600	1.27 598	0.10 250	0.07 76	0.11 298	0.09 190	0.24 436	0.13 230

TransformOpticalFlow	0.64 498	0.56 406	2.66 576	0.44 533	0.26 378	0.62 431	0.28 384	0.83 441	0.71 494	0.76 572	0.74 546	0.91 584	0.85 597	1.83 565	0.81 533	0.10 250	0.07 76	0.11 298	0.09 190	0.11 141	0.12 187

pcwnet_v2	0.64 498	0.49 366	4.41 670	0.32 343	0.27 391	0.60 391	0.25 316	0.97 569	0.88 589	0.59 475	0.70 532	0.63 445	0.55 508	0.66 381	0.37 357	0.17 525	0.15 480	0.15 491	0.14 399	0.21 387	0.23 461

RAFT + AFF	0.64 498	1.20 628	1.95 420	0.34 402	0.33 478	0.67 489	0.52 566	0.99 585	0.74 523	0.53 392	0.58 431	0.57 419	0.80 589	1.76 548	0.51 446	0.12 392	0.27 604	0.15 491	0.14 399	0.43 606	0.29 521

FADNet	0.64 498	1.22 630	2.06 448	0.32 343	0.30 432	0.66 483	0.29 408	0.88 491	0.72 504	0.44 300	0.48 326	0.66 466	0.57 518	1.84 570	0.45 414	0.46 637	0.20 554	0.17 531	0.19 499	0.59 633	0.24 475

DRN-Test	0.64 498	0.43 324	2.44 533	0.39 490	0.44 566	0.80 569	0.41 512	1.02 605	0.78 556	0.80 582	0.63 476	0.69 490	0.56 512	1.79 556	0.69 507	0.15 489	0.12 408	0.17 531	0.16 446	0.18 334	0.17 352

StereoDRNet	0.64 498	0.88 544	2.35 514	0.41 510	0.45 577	0.73 528	0.47 554	0.94 541	0.74 523	0.75 569	0.54 395	0.74 519	0.47 472	1.70 538	0.72 516	0.15 489	0.14 452	0.15 491	0.14 399	0.20 371	0.19 389

NOSS_ROB	0.64 498	0.65 450	1.62 265	0.46 552	0.25 360	0.67 489	0.30 416	0.93 532	0.77 552	0.59 475	0.57 425	0.77 533	0.38 374	2.78 660	0.44 409	0.23 587	0.24 581	0.28 605	0.26 548	0.27 482	0.39 593

Select-FE	0.65 506	0.67 459	2.76 593	0.49 567	0.55 606	0.79 561	0.16 67	0.90 503	0.53 310	0.84 596	0.55 405	0.91 584	0.75 581	0.57 337	1.16 584	0.11 331	0.18 530	0.11 298	0.49 636	0.14 222	0.31 544

Wz-Net-MNSev	0.65 506	0.97 581	2.19 482	0.36 439	0.33 478	0.90 594	0.60 593	0.92 524	0.81 571	0.75 569	0.72 541	0.73 513	0.65 553	1.39 486	0.71 512	0.16 510	0.13 433	0.14 460	0.14 399	0.24 436	0.18 372

FINET	0.65 506	0.95 570	3.06 628	0.35 419	0.40 547	0.58 360	0.48 558	0.92 524	1.10 624	0.57 443	0.68 513	0.47 361	0.44 444	1.15 464	0.60 482	0.23 587	0.21 563	0.17 531	0.15 424	0.26 471	0.25 487

CVANet_RVC	0.65 506	0.80 513	2.13 467	0.36 439	0.26 378	0.62 431	0.42 516	0.84 453	0.72 504	0.69 546	0.68 513	0.68 483	0.52 498	2.64 650	0.42 394	0.19 552	0.12 408	0.22 578	0.17 466	0.37 573	0.15 299

NCCL2	0.65 506	0.94 563	1.96 429	0.43 526	0.30 432	0.71 515	0.68 614	0.84 453	0.65 439	0.70 552	0.60 450	0.86 572	0.54 503	1.56 514	0.57 473	0.20 562	0.16 498	0.67 652	0.25 540	0.22 404	0.24 475

RT-IGEV	0.66 511	0.25 108	2.11 461	0.56 600	0.46 585	0.62 431	0.54 574	0.99 585	0.75 537	0.79 580	0.93 590	0.85 565	0.78 587	0.59 347	1.64 620	0.12 392	0.16 498	0.11 298	0.47 631	0.28 488	0.30 535

TCMNet	0.66 511	0.85 534	2.55 564	0.50 571	0.52 600	0.72 521	0.39 503	0.87 482	0.72 504	0.58 461	0.68 513	0.63 445	0.46 463	1.70 538	0.63 489	0.18 537	0.18 530	0.23 585	0.18 479	0.38 580	0.27 505

ACV-stereo	0.66 511	0.76 492	2.86 604	0.32 343	0.25 360	1.01 610	0.60 593	0.59 263	0.52 293	0.41 282	0.45 299	1.55 651	0.94 612	1.40 489	0.69 507	0.14 469	0.13 433	0.12 362	0.11 298	0.20 371	0.19 389

GrayStereo	0.66 511	0.19 10	1.76 314	0.90 642	0.23 325	0.62 431	1.42 675	0.62 284	0.60 370	0.72 560	0.78 557	0.56 412	3.07 679	0.60 354	0.26 232	0.09 144	0.08 183	0.10 222	0.21 518	0.11 141	0.18 372

PSMNet_ROB	0.66 511	1.01 596	2.33 509	0.38 480	0.31 453	0.72 521	0.55 578	0.86 471	0.69 474	0.54 405	0.60 450	0.75 525	0.47 472	2.00 595	0.82 534	0.17 525	0.13 433	0.19 558	0.19 499	0.24 436	0.27 505

DispNO	0.67 516	0.98 585	2.58 565	0.31 314	0.27 391	0.59 379	0.29 408	0.83 441	0.68 465	0.53 392	0.79 560	0.83 556	0.47 472	2.46 638	0.68 505	0.12 392	0.10 322	0.19 558	0.31 582	0.16 282	0.17 352

STrans-v2	0.67 516	0.56 406	2.64 573	0.27 201	0.23 325	0.57 343	0.33 461	0.96 560	0.69 474	0.92 608	0.85 573	0.89 580	0.93 609	1.83 565	1.21 592	0.09 144	0.07 76	0.10 222	0.09 190	0.11 141	0.12 187

hitnet-ft	0.67 516	0.80 513	1.90 395	0.28 232	0.22 305	0.69 507	0.36 481	0.85 461	0.65 439	0.56 432	0.84 569	1.03 612	0.95 615	2.32 621	0.55 461	0.23 587	0.14 452	0.41 632	0.13 371	0.24 436	0.17 352

FADNet-RVC-Resample	0.67 516	1.16 626	3.16 638	0.37 463	0.29 415	0.62 431	0.38 497	0.86 471	0.63 417	0.51 372	0.50 351	0.57 419	0.45 448	1.57 518	0.49 435	0.24 596	0.32 618	0.23 585	0.19 499	0.27 482	0.62 634

RP	0.67 516	0.82 522	1.94 417	0.43 526	0.44 566	0.65 477	0.45 543	0.89 497	0.82 572	0.66 534	0.92 586	0.99 604	0.76 583	1.55 513	0.66 499	0.25 601	0.18 530	0.23 585	0.20 512	0.31 514	0.22 436

HSM-Net_RVC	0.67 516	0.34 246	2.23 492	0.26 177	0.19 245	0.67 489	0.29 408	1.26 642	0.69 474	0.72 560	0.70 532	0.78 537	0.42 425	3.77 680	0.41 391	0.13 424	0.09 273	0.10 222	0.09 190	0.12 158	0.11 142
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
TDLM	0.67 516	0.92 555	1.76 314	0.37 463	0.24 340	0.66 483	0.56 583	0.82 435	0.74 523	1.16 629	0.62 462	0.61 439	0.48 481	2.70 656	0.50 440	0.20 562	0.11 375	0.35 622	0.14 399	0.32 523	0.16 331

w-ln-seven-2	0.68 523	1.13 615	2.46 536	0.36 439	0.27 391	0.65 477	0.44 534	0.87 482	0.83 576	0.69 546	0.75 549	0.72 508	0.63 548	1.56 514	1.15 582	0.13 424	0.13 433	0.15 491	0.14 399	0.35 557	0.19 389

ADLNet2	0.68 523	0.84 529	3.19 642	0.33 369	0.36 513	0.64 463	0.37 490	0.89 497	0.79 561	0.54 405	0.65 501	0.93 590	0.48 481	2.07 602	0.56 469	0.13 424	0.11 375	0.11 298	0.11 298	0.33 532	0.18 372

DEmStereo	0.68 523	0.31 211	2.25 496	0.42 521	0.17 162	0.66 483	0.89 639	0.51 194	0.59 365	0.60 485	1.01 603	0.45 341	1.26 635	1.54 512	2.26 647	0.10 250	0.08 183	0.10 222	0.10 230	0.10 107	0.11 142

Nwc_Net	0.68 523	0.83 527	2.53 553	0.41 510	0.39 537	0.77 552	0.38 497	1.01 602	0.70 484	0.60 485	0.99 600	0.98 601	0.68 563	1.41 490	0.63 489	0.23 587	0.15 480	0.23 585	0.25 540	0.23 419	0.18 372

AANet_RVC	0.68 523	1.00 592	2.09 456	0.33 369	0.25 360	0.58 360	0.32 452	0.81 427	0.80 564	0.61 494	0.94 592	0.80 546	0.41 407	2.46 638	1.02 564	0.36 629	0.14 452	0.10 222	0.09 190	0.23 419	0.22 436

IPLG	0.69 528	0.84 529	2.43 531	0.35 419	0.21 275	1.65 651	0.61 597	1.36 647	0.58 357	1.39 652	0.51 356	0.37 273	0.87 601	1.41 490	0.36 350	0.09 144	0.07 76	0.14 460	0.12 338	0.32 523	0.11 142

GwcNet	0.69 528	0.71 473	3.12 635	0.36 439	0.45 577	0.81 570	0.44 534	0.86 471	0.84 579	0.60 485	0.74 546	0.82 554	0.49 488	1.65 531	0.66 499	0.16 510	0.15 480	0.15 491	0.15 424	0.31 514	0.24 475

AF-Net	0.69 528	0.92 555	2.21 484	0.41 510	0.40 547	0.68 501	0.40 506	1.02 605	0.86 582	0.69 546	1.03 608	1.04 615	0.84 596	1.19 466	0.78 527	0.22 583	0.14 452	0.25 597	0.17 466	0.30 506	0.18 372

stereogan	0.69 528	0.51 377	2.44 533	0.39 490	0.39 537	1.01 610	0.41 512	0.94 541	0.92 600	0.73 564	0.85 573	1.15 631	0.69 565	1.57 518	0.53 453	0.19 552	0.18 530	0.20 567	0.16 446	0.36 565	0.24 475

PAM_32	0.70 532	0.35 255	2.73 590	0.54 591	0.61 624	1.07 621	0.43 523	0.84 453	0.49 267	0.90 605	0.91 584	1.23 635	0.77 586	0.65 376	1.10 574	0.10 250	0.19 543	0.10 222	0.49 636	0.15 245	0.38 587

PAM	0.70 532	0.35 255	2.72 585	0.56 600	0.62 626	1.08 623	0.53 570	0.85 461	0.44 211	0.93 610	0.92 586	1.24 636	0.68 563	0.64 365	1.01 562	0.10 250	0.19 543	0.10 222	0.48 634	0.14 222	0.38 587

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 532	0.65 450	3.45 653	0.50 571	0.60 620	0.75 540	0.23 259	0.96 560	0.60 370	0.76 572	1.30 629	0.81 549	0.60 531	0.57 337	0.82 534	0.10 250	0.16 498	0.11 298	0.43 625	0.31 514	0.22 436

xxxx	0.70 532	0.21 37	1.33 192	0.28 232	0.18 209	0.63 449	0.24 294	1.02 605	0.69 474	0.50 359	0.62 462	0.58 426	0.38 374	1.47 505	5.21 686	0.13 424	0.12 408	0.11 298	0.10 230	0.12 158	0.15 299

APVNet	0.70 532	0.67 459	2.71 583	0.38 480	0.36 513	0.85 582	0.43 523	0.91 515	0.68 465	0.55 423	0.69 522	0.75 525	0.55 508	2.31 619	0.78 527	0.17 525	0.17 518	0.24 592	0.19 499	0.33 532	0.23 461

Syn2CoEx	0.70 532	1.07 608	2.74 591	0.43 526	0.30 432	0.64 463	0.42 516	0.99 585	0.78 556	0.62 505	0.78 557	0.74 519	0.72 572	1.92 588	0.61 485	0.20 562	0.17 518	0.19 558	0.15 424	0.29 495	0.22 436

FAT-Stereo	0.70 532	0.54 394	2.88 606	0.36 439	0.29 415	0.62 431	0.54 574	0.97 569	0.87 585	0.76 572	0.92 586	0.94 594	0.80 589	1.84 570	0.57 473	0.18 537	0.19 543	0.17 531	0.16 446	0.22 404	0.25 487

RYNet	0.70 532	0.56 406	2.25 496	0.35 419	0.41 556	0.86 584	0.43 523	0.94 541	0.82 572	0.62 505	0.53 383	0.91 584	0.60 531	2.70 656	1.00 558	0.14 469	0.11 375	0.16 510	0.14 399	0.25 450	0.27 505

PWC_ROB	0.70 532	0.94 563	1.88 383	0.39 490	0.39 537	0.62 431	0.30 416	0.98 573	0.94 602	0.91 607	1.29 628	0.77 533	0.62 545	1.62 529	1.03 566	0.18 537	0.11 375	0.18 551	0.13 371	0.51 625	0.22 436

ccnet	0.71 541	0.41 310	1.59 257	0.40 502	0.45 577	1.06 616	0.55 578	0.98 573	0.71 494	0.88 601	0.97 597	0.82 554	0.88 605	1.68 535	0.94 545	0.32 622	0.26 597	0.32 618	0.27 553	0.34 544	0.30 535

RGC	0.71 541	0.97 581	2.18 480	0.44 533	0.44 566	0.73 528	0.40 506	0.94 541	0.71 494	0.71 557	1.04 611	1.01 608	0.71 569	1.74 545	0.70 509	0.23 587	0.18 530	0.28 605	0.26 548	0.29 495	0.27 505

CBMV	0.71 541	0.76 492	2.64 573	0.33 369	0.20 261	0.78 557	0.79 630	0.98 573	0.78 556	0.85 600	0.71 536	0.86 572	1.10 627	1.46 498	0.62 487	0.18 537	0.20 554	0.21 575	0.19 499	0.25 450	0.33 562
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
GCST	0.72 544	1.10 610	2.15 473	1.11 657	0.59 615	0.62 431	0.19 111	0.75 366	0.53 310	0.56 432	0.63 476	0.47 361	0.31 321	1.11 456	0.33 326	0.75 656	0.45 640	0.84 657	0.64 661	0.69 641	0.54 622

mmx	0.72 544	0.23 76	2.01 438	0.30 287	0.21 275	0.57 343	0.26 339	0.99 585	0.76 547	0.53 392	0.63 476	0.66 466	0.39 388	2.52 643	3.43 672	0.13 424	0.10 322	0.15 491	0.13 371	0.15 245	0.15 299

xxx	0.72 544	0.23 76	2.01 438	0.30 287	0.21 275	0.57 343	0.26 339	0.99 585	0.76 547	0.53 392	0.63 476	0.66 466	0.39 388	2.52 643	3.43 672	0.13 424	0.10 322	0.15 491	0.13 371	0.15 245	0.15 299

LL-Strereo	0.72 544	1.29 638	2.49 545	0.36 439	0.45 577	0.55 309	0.32 452	0.93 532	0.71 494	0.67 538	0.58 431	0.85 565	0.79 588	2.67 654	0.46 415	0.10 250	0.18 530	0.14 460	0.12 338	0.40 595	0.42 605

test_xeample	0.72 544	0.21 37	1.36 202	0.27 201	0.17 162	0.59 379	0.28 384	1.01 602	0.70 484	0.55 423	0.67 506	0.44 332	0.39 388	1.88 581	5.17 685	0.12 392	0.10 322	0.11 298	0.10 230	0.13 193	0.15 299

SHD	0.72 544	0.77 501	2.36 517	0.45 547	0.40 547	0.71 515	0.32 452	1.02 605	1.25 635	1.07 622	0.84 569	0.90 582	0.73 575	1.09 452	0.98 552	0.21 570	0.18 530	0.20 567	0.21 518	0.32 523	0.31 544

RTSC	0.72 544	1.00 592	2.22 488	0.40 502	0.29 415	0.82 573	0.31 429	0.96 560	1.10 624	0.92 608	0.81 561	0.78 537	0.58 524	1.23 471	1.55 615	0.18 537	0.17 518	0.14 460	0.17 466	0.43 606	0.30 535

PASM	0.72 544	0.68 462	1.91 401	0.47 557	0.44 566	0.60 391	0.51 563	0.76 378	0.80 564	0.77 576	0.67 506	0.87 574	0.61 540	2.40 630	0.67 502	0.32 622	0.35 620	0.36 624	0.41 622	0.45 615	0.39 593

PWCDC_ROB	0.72 544	1.06 605	2.09 456	0.47 557	0.36 513	0.78 557	0.26 339	0.98 573	1.34 642	0.61 494	2.07 652	0.64 454	0.61 540	0.83 422	0.71 512	0.31 621	0.14 452	0.15 491	0.12 338	0.60 636	0.21 421

ff1	0.73 553	0.23 76	2.01 438	0.30 287	0.21 275	0.57 343	0.26 339	0.74 356	0.88 589	0.53 392	0.63 476	0.66 466	0.39 388	2.52 643	3.43 672	0.10 250	0.24 581	0.15 491	0.13 371	0.25 450	0.36 577

GASNet	0.73 553	1.47 651	3.04 626	0.47 557	0.33 478	0.57 343	0.34 466	0.91 515	0.75 537	0.58 461	0.58 431	0.74 519	0.55 508	2.03 596	0.65 498	0.21 570	0.15 480	0.19 558	0.17 466	0.51 625	0.28 514

XQC	0.73 553	0.98 585	2.39 521	0.46 552	0.35 504	0.81 570	0.46 546	1.00 594	1.00 610	0.80 582	0.69 522	0.88 578	0.74 580	1.32 478	1.20 590	0.24 596	0.16 498	0.23 585	0.20 512	0.41 598	0.33 562

w-ln-seven	0.74 556	1.05 603	2.54 559	0.37 463	0.34 491	1.03 613	0.47 554	1.00 594	1.08 621	0.90 605	0.85 573	0.85 565	0.57 518	1.37 484	1.26 597	0.14 469	0.13 433	0.16 510	0.15 424	0.31 514	0.20 408

1111x	0.74 556	0.21 37	1.93 407	0.31 314	0.17 162	0.63 449	0.32 452	1.03 612	0.74 523	0.52 381	0.62 462	0.57 419	0.47 472	2.38 626	4.25 680	0.12 392	0.14 452	0.11 298	0.12 338	0.12 158	0.14 257

Anonymous_2	0.74 556	0.32 219	1.65 267	0.33 369	0.30 432	0.67 489	0.32 452	0.69 322	0.46 237	0.48 340	0.41 277	0.84 561	0.58 524	0.51 315	0.40 383	0.32 622	0.38 628	1.43 681	3.69 699	0.80 651	0.27 505

Selective-IGEV-i16pc	0.75 559	0.29 180	5.48 678	0.32 343	0.19 245	1.18 633	0.62 602	0.86 471	0.74 523	0.37 256	0.51 356	0.53 388	0.29 301	2.10 608	0.35 345	0.22 583	0.23 577	0.12 362	0.16 446	0.22 404	0.19 389

GANetREF_RVC	0.75 559	1.15 621	2.46 536	0.47 557	0.26 378	0.83 576	0.61 597	0.97 569	0.89 593	0.62 505	0.61 457	0.72 508	0.59 527	2.42 632	0.55 461	0.32 622	0.25 594	0.36 624	0.24 533	0.39 590	0.31 544
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
GANet	0.75 559	0.84 529	2.01 438	0.40 502	0.25 360	0.74 534	0.66 608	0.87 482	0.73 519	0.71 557	1.07 614	0.84 561	0.59 527	2.71 658	1.15 582	0.17 525	0.16 498	0.44 637	0.16 446	0.31 514	0.20 408

PDISCO_ROB	0.75 559	1.06 605	2.11 461	0.64 620	0.59 615	1.13 628	0.43 523	1.14 630	1.05 616	0.64 525	0.71 536	0.96 597	0.61 540	1.21 467	0.76 523	0.37 630	0.18 530	0.27 601	0.24 533	0.56 632	0.32 553

HBP-ISP	0.76 563	1.30 639	3.19 642	0.35 419	0.26 378	0.85 582	0.54 574	1.03 612	0.72 504	0.80 582	0.69 522	0.68 483	0.83 593	2.04 598	0.44 409	0.23 587	0.24 581	0.29 612	0.25 540	0.28 488	0.24 475

Wz-Net-SNSev	0.76 563	1.32 643	3.11 634	0.40 502	0.31 453	0.71 515	0.60 593	0.98 573	0.87 585	0.67 538	0.83 566	0.96 597	0.60 531	1.67 534	0.97 549	0.16 510	0.15 480	0.16 510	0.17 466	0.36 565	0.24 475

FTStereo	0.76 563	0.18 6	2.35 514	0.71 626	0.21 275	0.73 528	1.79 679	0.57 248	0.53 310	1.07 622	1.63 644	1.29 639	2.13 668	0.75 405	0.29 268	0.19 552	0.08 183	0.12 362	0.11 298	0.11 141	0.40 599

CBMV_ROB	0.76 563	0.42 319	2.68 578	0.33 369	0.22 305	0.74 534	0.47 554	0.96 560	0.76 547	1.04 621	0.96 595	0.88 578	0.93 609	2.06 600	1.19 589	0.22 583	0.24 581	0.27 601	0.25 540	0.25 450	0.28 514

DDUNet	0.77 567	1.12 612	1.88 383	0.76 631	0.69 632	0.84 578	0.43 523	0.85 461	0.65 439	0.67 538	0.75 549	0.91 584	0.52 498	1.03 447	0.57 473	0.54 642	0.37 624	0.95 664	0.52 643	0.71 644	0.57 628

UDG	0.77 567	1.23 631	2.15 473	0.67 624	0.59 615	0.78 557	0.38 497	0.90 503	0.70 484	0.61 494	0.69 522	1.01 608	0.67 560	1.02 445	0.73 519	0.45 635	0.34 619	0.87 658	0.51 640	0.67 640	0.46 611

aanetorigin	0.77 567	0.80 513	2.59 567	0.43 526	0.44 566	0.58 360	1.01 650	0.57 248	0.68 465	1.53 658	1.23 623	0.81 549	1.08 625	1.07 450	1.07 570	0.18 537	0.15 480	0.17 531	0.21 518	0.54 630	0.30 535

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 567	1.04 602	2.06 448	0.94 646	0.35 504	0.89 593	0.40 506	0.85 461	0.63 417	0.55 423	0.63 476	0.75 525	0.38 374	2.38 626	0.48 430	1.10 670	0.31 613	0.36 624	0.21 518	0.53 629	0.55 625

222	0.78 571	0.23 76	1.23 169	0.28 232	0.18 209	0.62 431	0.24 294	1.02 605	0.70 484	0.58 461	0.66 503	0.46 353	0.42 425	1.80 560	6.53 692	0.13 424	0.10 322	0.11 298	0.10 230	0.12 158	0.17 352

EAI-Stereo	0.78 571	0.25 108	1.67 275	0.54 591	0.59 615	1.95 660	2.05 682	1.11 629	0.64 425	0.95 613	1.49 639	0.50 377	0.67 560	0.59 347	1.44 610	0.09 144	0.19 543	0.09 161	0.49 636	0.13 193	0.22 436

NCC-stereo	0.79 573	0.94 563	2.42 527	0.59 612	0.45 577	1.90 658	0.46 546	0.99 585	0.72 504	0.64 525	0.84 569	0.91 584	0.73 575	1.80 560	1.00 558	0.27 610	0.19 543	0.23 585	0.31 582	0.24 436	0.22 436

Abc-Net	0.79 573	0.94 563	2.42 527	0.59 612	0.45 577	1.90 658	0.46 546	0.99 585	0.72 504	0.64 525	0.84 569	0.91 584	0.73 575	1.80 560	1.00 558	0.27 610	0.19 543	0.23 585	0.31 582	0.24 436	0.22 436
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
zero-FE	0.80 575	0.27 138	8.23 687	0.49 567	0.98 650	0.33 52	0.20 138	0.48 168	1.28 638	0.17 41	0.20 66	0.77 533	0.22 168	0.60 354	0.97 549	0.11 331	0.07 76	0.09 161	0.10 230	0.33 532	0.14 257

zh-mn7	0.80 575	1.54 654	3.00 624	0.35 419	0.27 391	0.72 521	0.41 512	0.93 532	1.11 626	1.00 616	1.28 626	0.75 525	0.57 518	1.87 573	1.18 587	0.16 510	0.13 433	0.14 460	0.14 399	0.26 471	0.21 421

z-mn7	0.80 575	1.52 653	2.62 570	0.36 439	0.28 406	1.01 610	0.48 558	0.90 503	1.29 639	0.69 546	1.35 634	0.85 565	0.59 527	2.03 596	1.09 573	0.14 469	0.12 408	0.14 460	0.12 338	0.32 523	0.20 408

SQANet	0.80 575	1.58 656	2.53 553	0.76 631	0.83 641	0.76 544	0.36 481	0.83 441	0.64 425	0.63 515	0.69 522	0.73 513	0.51 493	1.21 467	0.53 453	0.77 657	0.29 608	0.59 648	0.29 563	0.86 654	0.61 633

anonymity	0.80 575	0.66 457	1.29 182	0.59 612	0.75 636	0.67 489	0.52 566	0.95 555	0.71 494	0.94 611	0.70 532	0.67 476	0.87 601	0.71 398	1.35 603	0.64 649	0.62 656	0.58 646	1.44 685	0.60 636	0.65 637

S-Stereo	0.80 575	0.69 466	3.89 661	0.39 490	0.37 525	0.69 507	0.70 620	0.94 541	0.98 609	0.62 505	0.91 584	0.83 556	0.60 531	2.37 623	0.66 499	0.18 537	0.21 563	0.17 531	0.18 479	0.30 506	0.35 569

ADCRef	0.80 575	0.96 573	2.29 503	0.37 463	0.35 504	0.96 602	0.51 563	0.87 482	0.75 537	0.88 601	0.83 566	0.61 439	1.36 644	1.02 445	3.27 666	0.13 424	0.11 375	0.17 531	0.19 499	0.25 450	0.21 421

STTRV1_RVC	0.80 575	0.55 403	2.89 609	0.42 521	0.49 591	0.79 561	0.44 534	1.15 633	0.82 572	0.62 505	0.89 582	0.72 508	0.63 548	2.69 655	0.64 495	0.48 638	0.64 657	0.27 601	0.24 533	0.35 557	0.27 505

DANet	0.80 575	0.65 450	2.21 484	1.19 660	0.48 590	0.74 534	1.25 663	0.89 497	1.53 651	0.89 603	0.71 536	0.96 597	0.56 512	1.83 565	0.96 548	0.18 537	0.16 498	0.19 558	0.16 446	0.26 471	0.29 521
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DStereoRT	0.81 584	0.53 386	2.23 492	0.36 439	0.33 478	0.92 598	0.36 481	0.86 471	0.80 564	0.57 443	0.62 462	0.59 429	1.15 632	1.76 548	1.04 567	0.14 469	0.13 433	2.17 692	0.78 667	0.16 282	0.66 639

FADNet_RVC	0.81 584	1.14 617	2.42 527	0.30 287	0.24 340	0.71 515	0.24 294	0.95 555	0.61 387	0.44 300	0.56 417	0.59 429	0.42 425	1.52 510	0.68 505	0.94 662	0.96 678	0.28 605	1.00 677	0.90 655	1.36 679

edge stereo	0.81 584	0.73 484	3.30 648	0.37 463	1.21 666	0.62 431	0.39 503	0.93 532	0.79 561	0.80 582	0.88 580	1.14 630	0.71 569	2.18 612	0.71 512	0.21 570	0.20 554	0.26 600	0.18 479	0.38 580	0.26 497

AANet	0.82 587	0.91 553	2.89 609	0.34 402	0.29 415	0.63 449	0.38 497	0.81 427	1.31 640	1.33 647	1.39 635	1.26 638	1.14 631	1.32 478	0.97 549	0.20 562	0.17 518	0.18 551	0.19 499	0.33 532	0.31 544

MIPNet	0.83 588	0.81 518	2.40 524	0.61 617	0.18 209	1.48 641	1.39 671	1.60 659	0.74 523	1.94 663	0.85 573	0.73 513	1.68 659	0.87 431	0.31 300	0.09 144	0.08 183	0.11 298	0.32 588	0.25 450	0.12 187

FBW_ROB	0.83 588	0.77 501	1.77 323	0.44 533	0.30 432	0.87 588	0.46 546	1.10 625	0.91 596	0.81 588	0.75 549	1.01 608	0.61 540	3.66 679	1.23 594	0.26 605	0.23 577	0.36 624	0.25 540	0.27 482	0.62 634

PA-Net	0.84 590	1.00 592	3.49 654	0.63 619	0.40 547	0.70 513	0.52 566	0.86 471	0.84 579	0.52 381	0.59 434	0.70 500	0.54 503	2.35 622	2.23 645	0.17 525	0.27 604	0.19 558	0.28 557	0.22 404	0.36 577
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CC-Net-ROB	0.85 591	1.15 621	2.13 467	0.88 641	0.38 531	0.88 592	0.44 534	1.06 618	0.79 561	0.58 461	0.69 522	0.65 459	0.50 491	2.74 659	0.51 446	0.93 660	0.39 635	0.87 658	0.29 563	0.54 630	0.54 622

Selective-IGEV-i16pb	0.86 592	0.33 228	6.08 681	0.32 343	0.21 275	1.08 623	0.68 614	1.06 618	0.92 600	0.43 293	0.76 552	0.66 466	0.46 463	2.31 619	0.50 440	0.23 587	0.25 594	0.14 460	0.19 499	0.26 471	0.24 475

THIR-Stereo	0.86 592	0.62 428	2.13 467	0.25 134	0.16 131	0.58 360	2.74 690	0.59 263	0.51 285	0.62 505	1.62 643	0.97 600	1.80 664	1.69 537	2.25 646	0.10 250	0.08 183	0.14 460	0.11 298	0.15 245	0.11 142

DeepPrunerF	0.86 592	0.86 537	2.91 615	0.45 547	0.50 593	0.64 463	0.48 558	1.14 630	2.64 681	0.63 515	0.61 457	0.65 459	0.62 545	2.21 614	1.31 600	0.23 587	0.19 543	0.30 613	0.28 557	0.36 565	0.25 487

DPSNet	0.86 592	0.60 417	2.34 511	0.58 607	0.36 513	1.07 621	0.75 626	1.30 643	1.05 616	0.70 552	0.68 513	0.94 594	1.29 636	2.08 604	1.82 628	0.26 605	0.23 577	0.16 510	0.17 466	0.48 618	0.40 599

AAGNet	0.88 596	0.33 228	1.79 347	0.54 591	0.98 650	0.62 431	0.46 546	0.50 184	0.60 370	0.58 461	0.53 383	0.50 377	0.73 575	1.23 471	7.48 693	0.11 331	0.07 76	0.12 362	0.10 230	0.14 222	0.09 79

Consistency-Raft	0.88 596	0.93 561	3.23 646	0.99 650	0.64 627	0.77 552	0.55 578	0.98 573	0.97 606	0.61 494	1.03 608	0.65 459	1.05 622	0.79 418	1.38 605	0.44 633	0.46 642	0.51 643	0.58 654	0.65 638	0.47 613

zh-sn7	0.89 598	1.73 667	3.09 631	0.39 490	0.30 432	0.82 573	0.63 605	0.96 560	0.87 585	0.79 580	1.12 617	0.84 561	0.87 601	2.42 632	1.63 618	0.16 510	0.17 518	0.16 510	0.16 446	0.34 544	0.29 521

PVD	0.90 599	0.85 534	2.15 473	0.53 586	0.50 593	0.99 606	0.56 583	1.15 633	1.64 655	1.41 654	1.41 638	1.11 627	1.13 630	1.35 482	1.31 600	0.26 605	0.28 607	0.28 605	0.26 548	0.37 573	0.49 617

Wz-Net-TNSev	0.91 600	1.73 667	3.08 629	0.36 439	0.31 453	1.00 609	0.71 621	1.06 618	0.97 606	0.71 557	0.72 541	1.09 623	0.87 601	2.42 632	1.59 616	0.20 562	0.20 554	0.16 510	0.20 512	0.44 614	0.35 569

SAMSARA	0.91 600	0.97 581	2.22 488	0.80 635	0.58 613	1.32 635	1.31 665	1.01 602	0.94 602	1.36 648	0.87 577	1.38 644	0.90 607	1.72 542	1.02 564	0.24 596	0.30 612	0.22 578	0.25 540	0.36 565	0.35 569

WZ-Net	0.92 602	1.31 640	3.76 658	0.41 510	0.36 513	0.86 584	0.71 621	1.00 594	1.06 619	0.82 593	0.92 586	1.06 619	1.05 622	2.16 611	1.61 617	0.19 552	0.13 433	0.15 491	0.16 446	0.32 523	0.28 514

MFMNet_re	0.92 602	1.28 637	2.53 553	0.82 639	0.76 639	0.90 594	0.75 626	0.98 573	1.04 615	1.03 619	1.05 612	0.84 561	0.94 612	0.83 422	0.72 516	0.68 651	0.60 654	0.63 650	0.60 657	0.77 649	0.74 643

DNS	0.93 604	0.22 54	1.33 192	1.53 669	0.27 391	2.18 671	0.18 99	0.54 231	0.33 63	7.89 694	0.36 245	0.37 273	0.21 150	0.41 228	0.63 489	0.13 424	0.12 408	0.08 63	0.08 144	0.12 158	1.56 684

test_sample9	0.94 605	0.62 428	1.93 407	0.27 201	0.22 305	0.68 501	0.31 429	0.93 532	0.66 454	0.57 443	0.51 356	0.55 399	0.45 448	1.91 584	2.55 654	0.61 646	4.16 698	0.87 658	0.56 648	0.25 450	0.23 461

CrosDoStereo	0.94 605	0.37 268	2.53 553	0.25 134	0.32 463	0.54 294	3.76 694	0.72 339	0.60 370	0.70 552	1.40 636	0.53 388	1.49 651	1.78 552	3.09 661	0.10 250	0.08 183	0.11 298	0.11 298	0.21 387	0.11 142

DeepStereo_LL	0.94 605	0.37 268	2.53 553	0.25 134	0.32 463	0.54 294	3.76 694	0.72 339	0.60 370	0.70 552	1.40 636	0.53 388	1.49 651	1.78 552	3.09 661	0.10 250	0.08 183	0.11 298	0.11 298	0.21 387	0.11 142

ADCP+	0.94 605	1.12 612	3.14 636	0.34 402	0.39 537	1.06 616	0.79 630	0.89 497	0.80 564	0.66 534	0.67 506	0.85 565	1.55 654	0.93 433	4.55 682	0.13 424	0.11 375	0.16 510	0.15 424	0.26 471	0.25 487

ADCMid	0.96 609	1.32 643	2.74 591	0.38 480	0.35 504	0.99 606	0.58 589	0.94 541	0.86 582	1.23 639	1.01 603	1.01 608	1.00 617	1.05 449	3.97 675	0.21 570	0.19 543	0.42 633	0.32 588	0.40 595	0.29 521

DStereoO	0.99 610	0.66 457	1.67 275	0.75 630	0.99 653	0.73 528	1.33 667	0.94 541	0.91 596	0.70 552	1.06 613	0.75 525	1.75 663	0.95 436	2.39 651	1.20 674	0.41 638	0.48 640	0.59 656	0.85 653	0.60 632

G-Net	0.99 610	0.64 443	2.76 593	0.57 605	0.67 629	2.03 666	0.72 624	0.76 378	0.67 463	1.14 628	2.56 666	1.30 642	1.02 619	1.48 506	1.74 625	0.25 601	0.24 581	0.24 592	0.26 548	0.37 573	0.31 544

ADCL	0.99 610	0.79 511	2.43 531	0.39 490	0.32 463	1.50 643	1.90 680	0.92 524	0.97 606	1.26 644	1.27 625	1.00 606	1.42 649	1.14 462	3.31 668	0.17 525	0.14 452	0.22 578	0.21 518	0.30 506	0.22 436

ADCPNet	0.99 610	0.99 590	3.93 664	0.37 463	0.68 631	1.36 637	0.62 602	0.87 482	0.76 547	0.78 578	0.81 561	1.08 621	1.18 633	1.14 462	2.49 653	0.21 570	0.69 666	0.21 575	0.95 675	0.29 495	0.37 584

Ntro	1.00 614	1.68 663	2.80 600	0.95 647	0.85 642	1.06 616	0.53 570	0.98 573	0.90 595	0.62 505	0.76 552	0.93 590	0.66 558	1.66 532	0.98 552	0.99 665	0.45 640	0.75 656	0.40 619	1.19 666	0.75 645

AnyNet_C32	1.00 614	1.33 645	2.53 553	0.49 567	0.54 603	1.15 630	1.14 658	0.91 515	0.89 593	1.11 625	0.95 594	0.87 574	0.93 609	1.50 507	4.07 677	0.21 570	0.20 554	0.25 597	0.24 533	0.38 580	0.33 562

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 616	1.67 661	2.32 506	0.47 557	0.39 537	1.47 640	0.95 642	0.95 555	0.91 596	0.84 596	0.94 592	1.05 617	0.60 531	2.95 666	0.72 516	0.41 631	0.72 670	0.32 618	0.55 645	0.74 645	1.22 675

otaku	1.03 617	1.68 663	2.72 585	0.95 647	0.73 635	1.03 613	0.59 591	0.99 585	0.86 582	0.69 546	1.61 642	0.98 601	0.64 551	1.46 498	1.14 580	0.95 663	0.46 642	0.72 655	0.40 619	1.24 670	0.78 649

SGM-Forest	1.04 618	0.42 319	3.59 657	0.41 510	0.32 463	1.05 615	1.32 666	0.94 541	0.83 576	1.16 629	2.23 660	1.03 612	1.39 647	2.49 641	2.35 649	0.21 570	0.21 563	0.20 567	0.19 499	0.23 419	0.32 553
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ADCS	1.05 619	1.36 648	2.98 622	0.42 521	0.36 513	0.96 602	0.81 634	1.06 618	1.12 627	1.25 640	0.97 597	1.08 621	0.90 607	1.25 475	4.86 684	0.21 570	0.21 563	0.22 578	0.23 531	0.36 565	0.38 587

SPS-STEREO	1.07 620	1.13 615	2.88 606	0.65 622	0.69 632	0.99 606	0.68 614	1.05 617	0.87 585	1.36 648	1.23 623	1.46 647	0.94 612	1.87 573	1.72 624	0.66 650	0.61 655	0.58 646	0.57 651	0.65 638	0.77 648
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
GCAPDPT-zeroshot	1.09 621	0.30 197	8.70 688	3.22 692	5.88 692	0.39 111	0.20 138	0.59 263	0.41 180	0.26 190	0.26 147	0.23 148	0.17 74	0.31 127	0.19 93	0.09 144	0.08 183	0.09 161	0.07 105	0.13 193	0.19 389

test_sample8	1.12 622	0.62 428	1.93 407	0.27 201	0.22 305	0.68 501	0.31 429	0.95 555	0.61 387	1.18 637	0.56 417	2.53 667	1.31 639	1.91 584	2.55 654	0.61 646	4.16 698	0.87 658	0.56 648	0.25 450	0.23 461

WCMA_ROB	1.12 622	0.83 527	2.66 576	0.58 607	0.34 491	1.17 632	0.71 621	0.93 532	0.94 602	1.74 661	2.63 669	3.09 673	1.71 661	1.70 538	1.84 629	0.26 605	0.21 563	0.20 567	0.21 518	0.28 488	0.43 606

GCAP-BAT	1.13 624	0.30 197	9.45 691	3.22 692	5.97 693	0.39 111	0.20 138	0.59 263	0.41 180	0.26 190	0.26 147	0.23 148	0.17 74	0.31 127	0.19 93	0.09 144	0.08 183	0.09 161	0.07 105	0.13 193	0.17 352

AnyNet_C01	1.14 625	1.49 652	4.23 669	0.54 591	0.53 601	1.51 644	1.37 669	1.04 616	1.07 620	1.17 635	1.33 632	1.15 631	1.08 625	1.61 528	2.74 657	0.25 601	0.22 569	0.28 605	0.24 533	0.48 618	0.40 599

NaN_ROB	1.14 625	0.94 563	2.96 618	0.53 586	0.56 609	1.13 628	0.99 645	0.98 573	1.00 610	1.09 624	0.87 577	0.77 533	1.06 624	5.90 689	2.72 656	0.16 510	0.23 577	0.16 510	0.24 533	0.22 404	0.36 577

RainbowNet	1.15 627	1.78 669	2.72 585	1.12 658	0.91 647	1.06 616	0.76 628	1.16 635	1.13 629	0.75 569	0.97 597	1.09 623	0.80 589	1.60 525	1.21 592	1.17 672	1.26 682	1.01 668	0.57 651	1.13 664	0.88 659

SuperB	1.15 627	1.14 617	5.43 677	0.36 439	0.26 378	0.81 570	0.89 639	0.88 491	1.17 630	0.67 538	0.68 513	0.63 445	1.39 647	1.74 545	3.37 670	0.15 489	0.12 408	0.17 531	0.16 446	2.80 691	0.25 487

NVStereoNet_ROB	1.16 629	0.95 570	2.54 559	0.58 607	0.55 606	0.78 557	0.63 605	1.00 594	1.08 621	1.03 619	4.07 687	1.48 648	1.22 634	2.88 665	1.27 598	0.50 639	0.46 642	0.54 644	0.62 658	0.50 623	0.63 636
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MDST_ROB	1.17 630	0.42 319	3.87 660	0.54 591	0.44 566	4.11 687	0.58 589	1.31 644	0.84 579	2.12 665	1.12 617	0.98 601	0.71 569	4.24 684	0.99 557	0.16 510	0.14 452	0.19 558	0.17 466	0.18 334	0.35 569

SANet	1.20 631	1.21 629	3.33 651	0.38 480	0.27 391	1.73 655	0.85 636	1.10 625	2.49 678	1.16 629	1.83 648	1.72 654	1.50 653	2.37 623	2.84 659	0.18 537	0.16 498	0.16 510	0.15 424	0.32 523	0.32 553

RTS	1.21 632	1.31 640	6.39 683	0.52 580	0.51 598	1.61 647	0.79 630	1.03 612	1.37 644	1.13 626	1.30 629	1.10 625	0.85 597	2.65 651	2.08 638	0.21 570	0.24 581	0.18 551	0.18 479	0.43 606	0.32 553

RTSA	1.21 632	1.31 640	6.39 683	0.52 580	0.51 598	1.61 647	0.79 630	1.03 612	1.37 644	1.13 626	1.30 629	1.10 625	0.85 597	2.65 651	2.08 638	0.21 570	0.24 581	0.18 551	0.18 479	0.43 606	0.32 553

MeshStereo	1.21 632	1.15 621	3.01 625	0.34 402	0.28 406	1.10 625	0.69 617	1.35 646	1.01 612	2.71 680	2.41 663	2.96 670	1.45 650	2.80 662	1.40 608	0.22 583	0.22 569	0.22 578	0.19 499	0.50 623	0.26 497
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
SDNR	1.22 635	0.80 513	2.71 583	0.33 369	1.48 674	1.98 665	0.23 259	1.93 671	2.44 676	0.89 603	2.52 664	1.36 643	0.51 493	3.65 678	1.93 630	0.30 619	0.31 613	0.22 578	0.16 446	0.33 532	0.36 577

CSAN	1.25 636	1.12 612	3.04 626	0.51 576	0.37 525	1.06 616	1.15 659	1.22 636	1.08 621	1.17 635	1.91 650	1.04 615	1.31 639	5.96 690	2.43 652	0.26 605	0.22 569	0.24 592	0.24 533	0.31 514	0.30 535

EDNetEfficient	1.27 637	0.70 471	4.05 666	0.64 620	0.98 650	0.94 600	1.40 672	0.85 461	1.75 660	2.34 674	1.33 632	1.05 617	2.21 670	1.58 522	4.15 678	0.15 489	0.19 543	0.14 460	0.27 553	0.38 580	0.32 553

FCDSN-DC	1.29 638	0.54 394	2.50 549	0.47 557	0.41 556	1.12 626	0.60 593	1.10 625	1.27 637	2.23 671	2.87 672	3.67 678	3.12 681	2.39 629	1.69 622	0.30 619	0.26 597	0.31 614	0.30 573	0.35 557	0.38 587
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
pmcnn	1.32 639	1.05 603	2.77 596	0.74 629	1.43 669	0.72 521	0.56 583	0.96 560	0.91 596	0.99 615	2.92 675	6.01 692	0.70 567	2.38 626	3.32 669	0.13 424	0.10 322	0.08 63	0.06 20	0.34 544	0.22 436

ACVNet_1	1.33 640	1.91 678	4.03 665	1.09 655	0.88 644	1.19 634	0.66 608	1.24 640	1.17 630	0.94 611	0.96 595	3.09 673	1.04 621	2.37 623	1.11 577	1.04 667	0.48 648	1.03 669	0.48 634	1.12 663	0.83 651

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 641	1.70 665	2.50 549	0.56 600	0.40 547	2.15 670	0.99 645	1.24 640	1.26 636	1.02 618	1.10 616	1.29 639	0.88 605	3.10 670	1.08 571	1.66 683	0.83 674	0.68 653	0.88 672	1.57 677	1.80 689

MSMD_ROB	1.34 641	0.96 573	2.38 519	0.39 490	0.32 463	1.96 661	0.62 602	0.91 515	1.43 646	2.94 684	2.60 667	4.77 687	1.95 666	2.43 635	1.33 602	0.29 616	0.26 597	0.32 618	0.32 588	0.30 506	0.30 535

psmorigin	1.36 643	0.60 417	13.80 704	0.37 463	0.29 415	0.62 431	0.33 461	0.77 389	0.61 387	0.96 614	0.88 580	1.17 634	0.73 575	4.00 681	0.86 539	0.19 552	0.22 569	0.17 531	0.18 479	0.24 436	0.29 521

MADNet+	1.36 643	1.93 680	5.95 679	0.81 638	0.59 615	1.57 646	1.09 654	1.39 650	1.22 633	0.84 596	1.01 603	1.25 637	1.12 629	3.19 671	2.36 650	0.45 635	0.47 645	0.38 630	0.34 596	0.59 633	0.57 628

ELAS_RVC	1.37 645	0.78 509	3.21 644	0.55 598	0.50 593	1.49 642	2.48 688	1.48 653	1.71 659	2.13 668	2.09 653	2.07 659	2.56 674	1.90 583	2.02 635	0.35 627	0.36 622	0.37 628	0.34 596	0.49 621	0.47 613
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH-64-1	1.39 646	1.64 659	1.86 376	1.36 664	1.11 661	1.39 638	1.19 661	1.76 664	1.45 648	1.16 629	2.21 658	1.53 649	1.38 645	1.98 591	1.52 613	1.29 675	0.67 660	1.27 675	0.69 662	1.29 672	0.98 662

IMH-64	1.39 646	1.64 659	1.86 376	1.36 664	1.11 661	1.39 638	1.19 661	1.76 664	1.45 648	1.16 629	2.21 658	1.53 649	1.38 645	1.98 591	1.52 613	1.29 675	0.67 660	1.27 675	0.69 662	1.29 672	0.98 662

ELAS	1.39 646	0.79 511	2.86 604	0.53 586	0.50 593	2.81 678	2.20 684	1.61 660	1.50 650	2.28 673	2.35 661	1.82 655	2.13 668	1.73 543	2.22 644	0.35 627	0.37 624	0.35 622	0.35 600	0.49 621	0.47 613
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	1.42 649	1.81 670	3.23 646	1.08 653	0.92 648	1.32 635	0.85 636	1.49 654	1.69 657	1.19 638	1.73 646	2.13 660	1.03 620	2.50 642	1.40 608	0.91 659	0.53 650	1.00 667	0.55 645	2.11 685	0.85 654

EKT-Stereo	1.47 650	0.49 366	1.93 407	2.57 688	19.31 710	0.55 309	0.22 220	0.69 322	0.42 193	0.38 266	0.36 245	0.43 321	0.27 266	0.69 391	0.26 232	0.12 392	0.14 452	0.11 298	0.16 446	0.20 371	0.15 299

WAO-7	1.48 651	1.63 657	2.49 545	0.93 645	0.75 636	1.72 654	1.10 655	1.84 669	1.96 669	1.43 655	2.54 665	1.97 657	1.61 657	3.06 668	2.08 638	0.69 652	0.66 659	0.94 663	0.74 665	0.80 651	0.69 640

FC-DCNN	1.49 652	0.59 415	2.88 606	0.44 533	0.39 537	1.97 663	0.66 608	1.67 661	1.70 658	2.72 681	2.89 673	4.22 681	2.97 678	2.55 646	2.19 643	0.29 616	0.26 597	0.31 614	0.30 573	0.32 523	0.39 593

PWCK	1.49 652	1.90 677	3.22 645	1.09 655	0.54 603	1.71 653	1.73 678	1.49 654	1.53 651	1.44 656	1.80 647	1.82 655	1.30 638	3.34 674	1.76 626	1.07 669	0.56 652	0.97 666	0.58 654	1.38 676	0.65 637

FC-DCNN v2	1.54 654	0.58 412	2.80 600	0.44 533	0.39 537	2.05 667	0.66 608	1.90 670	1.84 666	2.79 682	2.97 676	4.41 685	3.07 679	2.65 651	2.30 648	0.29 616	0.26 597	0.31 614	0.30 573	0.32 523	0.38 587

MFN_U_SF_RVC	1.55 655	2.39 691	3.16 638	0.65 622	0.41 556	1.12 626	0.46 546	1.23 639	1.33 641	1.61 659	1.20 621	1.43 646	0.98 616	1.76 548	1.97 632	1.90 686	1.80 686	1.98 690	2.15 692	1.63 678	1.77 688

WAO-6	1.58 656	1.54 654	2.32 506	1.14 659	1.00 654	2.30 673	1.03 651	1.82 668	2.85 683	1.25 640	2.61 668	2.20 661	1.56 655	2.47 640	1.99 634	0.95 663	0.67 660	1.19 674	0.83 670	1.08 661	0.88 659

DispFullNet	1.67 657	2.10 683	5.22 674	1.53 669	8.90 694	0.86 584	0.31 429	0.96 560	0.96 605	1.37 651	1.01 603	1.13 628	1.98 667	1.51 508	0.91 541	0.54 642	0.31 613	1.18 671	0.63 660	1.13 664	0.80 650

JetBlue	1.78 658	1.63 657	3.92 662	0.73 627	1.21 666	4.38 688	3.35 691	1.59 658	1.20 632	1.26 644	1.52 641	2.37 664	1.88 665	3.23 672	3.00 660	0.53 640	0.47 645	0.48 640	0.49 636	1.29 672	0.97 661

Dean	1.79 659	1.83 671	3.92 662	1.29 663	1.07 660	1.55 645	1.00 648	1.95 672	2.33 674	1.47 657	4.19 688	4.26 684	1.33 642	2.21 614	1.48 612	1.14 671	0.68 664	1.18 671	0.74 665	1.24 670	0.98 662

SGM+DAISY	1.83 660	1.43 649	3.81 659	0.87 640	1.01 655	2.38 675	2.53 689	1.36 647	1.75 660	2.92 683	3.22 679	2.65 668	2.93 676	2.22 617	3.10 663	0.72 653	0.69 666	0.63 650	0.62 658	0.77 649	0.98 662

SGM_RVC	1.89 661	0.92 555	2.50 549	0.96 649	0.93 649	1.63 649	1.37 669	1.52 656	12.43 699	1.85 662	1.69 645	2.40 666	1.74 662	2.81 663	1.71 623	0.53 640	0.47 645	0.42 633	0.47 631	0.74 645	0.74 643
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ACVNet-4b	1.93 662	1.85 673	4.10 667	1.07 652	0.86 643	1.15 630	0.53 570	1.06 618	1.12 627	0.64 525	1.09 615	1.99 658	0.70 567	2.20 613	9.86 700	5.62 697	0.41 638	1.03 669	0.55 645	1.86 683	0.85 654

LVE	1.96 663	2.17 690	3.14 636	1.68 672	1.80 680	1.63 649	1.03 651	2.34 678	2.81 682	1.25 640	2.89 673	4.24 683	1.29 636	2.79 661	1.44 610	2.85 691	0.91 677	1.18 671	1.46 686	1.23 669	1.10 672

MonStereo1	1.98 664	1.01 596	1.78 327	1.19 660	1.04 657	3.58 682	0.61 597	1.53 657	1.93 668	1.39 652	3.37 681	2.23 663	10.80 699	2.84 664	1.25 596	1.04 667	0.38 628	0.96 665	0.57 651	1.10 662	1.00 669

IMH	2.02 665	2.15 689	2.69 581	1.68 672	1.12 663	1.66 652	0.92 641	2.10 676	1.92 667	1.32 646	2.66 670	2.21 662	1.69 660	5.78 688	1.68 621	5.54 696	0.96 678	1.31 677	0.71 664	1.32 675	0.99 667

DStereoSA	2.12 666	0.98 585	2.80 600	1.25 662	2.23 683	1.97 663	4.62 696	1.22 636	2.54 680	1.16 629	3.84 686	1.00 606	4.05 685	2.07 602	5.29 687	0.93 660	1.48 685	0.48 640	1.51 687	0.95 659	1.95 690

DStereoFS	2.23 667	2.10 683	2.47 541	1.61 671	1.88 682	3.81 683	2.06 683	1.95 672	3.33 685	2.38 675	3.31 680	2.37 664	4.92 687	2.45 637	3.27 666	1.03 666	1.27 684	0.55 645	1.04 678	0.70 642	2.05 691

IGEV-RUCA	2.28 668	0.30 197	1.15 151	0.40 502	1.86 681	2.06 668	1.90 680	1.36 647	1.80 664	3.70 688	3.76 684	5.02 688	8.19 696	2.12 609	1.63 618	0.25 601	0.76 671	2.72 694	1.91 690	2.39 688	2.36 694

WQFJA1++	2.30 669	0.22 54	6.03 680	1.08 653	1.15 664	0.29 28	0.14 21	0.39 63	0.24 3	13.61 706	0.19 57	3.34 677	0.17 74	0.33 154	0.24 206	0.10 250	0.07 76	0.08 63	0.07 105	18.19 716	0.14 257

MultiAttention	2.38 670	0.50 374	1.93 407	1.80 676	2.56 686	10.86 696	2.30 685	1.22 636	0.80 564	0.62 505	1.16 620	1.13 628	0.56 512	16.09 708	1.18 587	0.20 562	0.09 273	0.43 636	1.62 688	0.94 657	1.58 685

UNDER WATER-64	2.47 671	1.89 676	4.86 672	1.82 679	1.44 671	3.18 680	1.57 677	2.62 679	5.64 690	2.05 664	2.13 655	4.13 680	3.76 683	2.62 649	3.42 671	1.47 680	0.85 675	1.57 685	1.07 680	1.82 682	1.49 681

TorneroNet-64	2.65 672	1.83 671	3.30 648	1.46 667	1.20 665	3.89 684	0.99 645	3.51 691	6.71 694	2.56 677	4.60 689	4.22 681	3.85 684	3.33 673	3.14 664	1.19 673	0.65 658	1.39 680	0.79 669	3.31 693	1.15 673

notaker	2.66 673	2.07 682	3.31 650	2.61 689	1.43 669	1.76 656	1.11 656	2.76 682	1.79 662	2.26 672	11.53 702	3.96 679	4.29 686	3.09 669	2.76 658	1.55 682	0.88 676	1.70 688	1.07 680	2.00 684	1.35 678

UNDER WATER	2.74 674	1.85 673	4.54 671	1.81 678	1.44 671	2.34 674	1.40 672	3.24 686	6.60 693	2.60 678	2.76 671	5.75 690	5.24 690	3.02 667	4.01 676	1.45 679	0.81 673	1.59 686	1.06 679	1.80 681	1.51 682

MADNet++	2.79 675	2.11 686	2.97 621	2.49 687	2.28 684	2.95 679	2.31 686	2.67 680	2.47 677	3.03 685	3.13 678	2.70 669	2.92 675	4.10 682	4.48 681	2.68 690	2.24 694	3.04 697	2.44 694	2.37 687	2.34 693

WAO-8	2.80 676	2.14 687	2.89 609	1.91 680	1.04 657	3.98 685	0.96 643	3.26 687	6.17 691	2.15 669	3.37 681	3.31 675	2.41 672	11.84 698	2.03 636	2.05 687	1.86 688	1.54 683	0.92 673	1.22 667	0.87 657

Venus	2.80 676	2.14 687	2.89 609	1.91 680	1.04 657	3.98 685	0.96 643	3.26 687	6.17 691	2.15 669	3.37 681	3.31 675	2.41 672	11.84 698	2.03 636	2.05 687	1.86 688	1.54 683	0.92 673	1.22 667	0.87 657

DGSMNet	2.89 678	0.63 438	3.18 641	3.43 694	4.17 691	2.57 677	6.98 699	0.97 569	0.83 576	0.56 432	1.86 649	0.79 542	0.62 545	1.64 530	1.39 606	4.61 695	5.01 700	5.17 700	4.71 700	4.44 698	4.19 698

MANE	2.90 679	1.14 617	2.96 618	1.03 651	1.01 655	5.01 689	2.45 687	5.36 694	6.88 695	3.58 687	4.76 691	5.99 691	4.99 688	4.23 683	4.61 683	0.56 645	0.67 660	0.44 637	0.78 667	0.51 625	1.03 670

SGM-ForestM	2.98 680	1.70 665	3.52 656	0.67 624	0.47 588	5.18 690	3.36 692	3.30 689	2.86 684	4.44 689	3.79 685	9.80 698	5.50 691	6.29 691	6.52 691	0.27 610	0.36 622	0.24 592	0.27 553	0.38 580	0.58 630

xyz-stereo	3.02 681	0.29 180	30.64 725	0.23 83	0.12 21	15.52 700	0.24 294	0.51 194	0.47 256	0.59 475	7.99 693	0.64 454	0.47 472	1.39 486	0.50 440	0.09 144	0.07 76	0.34 621	0.07 105	0.13 193	0.08 51

MSAF-DinoV2	3.10 682	1.86 675	10.68 695	3.61 695	0.30 432	3.34 681	0.82 635	2.81 683	1.79 662	0.80 582	0.87 577	1.56 652	1.10 627	26.49 724	1.96 631	0.17 525	0.13 433	0.19 558	1.63 689	0.92 656	0.99 667

JetRed	3.29 683	4.93 695	10.17 694	1.45 666	1.72 679	7.44 692	5.05 697	3.06 684	2.12 673	2.41 676	2.39 662	2.99 671	2.37 671	3.51 677	6.44 690	1.32 678	1.90 690	1.37 679	1.23 684	2.21 686	1.76 687

LSM	3.31 684	1.11 611	5.29 676	9.40 701	30.65 720	0.84 578	1.12 657	0.91 515	1.22 633	1.36 648	2.19 657	0.93 590	0.83 593	1.66 532	0.90 540	0.21 570	0.31 613	0.24 592	0.28 557	0.39 590	6.33 701

U	3.37 685	0.17 2	0.91 111	0.26 177	13.79 706	19.19 709	0.15 42	0.41 84	0.31 37	0.17 41	0.18 52	0.27 207	0.15 51	0.21 10	0.16 36	0.09 144	0.06 24	17.88 715	12.81 709	0.10 107	0.08 51

KSHMR	4.10 686	1.97 681	5.27 675	1.71 674	1.47 673	1.96 661	1.28 664	3.19 685	17.33 712	2.12 665	15.91 706	9.18 697	1.57 656	8.42 695	1.98 633	1.52 681	1.26 682	1.67 687	1.19 682	1.67 680	1.40 680

ktn	4.35 687	2.10 683	2.89 609	1.80 676	1.49 675	2.13 669	1.41 674	2.26 677	12.72 700	11.41 702	16.43 707	11.15 700	3.75 682	4.36 685	3.18 665	1.82 685	0.98 680	1.73 689	1.21 683	2.97 692	1.27 676

LE_ROB	4.43 688	1.35 647	9.38 690	2.79 690	3.93 689	2.43 676	3.46 693	2.68 681	11.19 697	11.66 703	4.73 690	5.26 689	10.46 698	4.50 686	9.49 697	0.82 658	0.69 666	1.34 678	0.98 676	0.75 647	0.76 647

tt	4.93 689	0.27 138	4.20 668	2.29 685	1.58 677	10.20 695	16.97 705	9.42 702	5.02 689	1.67 660	1.28 626	4.68 686	5.03 689	3.37 676	5.92 688	6.16 698	9.47 709	2.82 695	3.18 697	3.60 694	1.53 683

TorneroNet	5.50 690	1.92 679	3.16 638	1.47 668	1.25 668	14.07 698	1.06 653	4.90 692	20.99 718	10.17 698	16.48 708	11.88 704	6.93 693	3.34 674	4.20 679	1.30 677	0.69 666	1.45 682	0.86 671	2.61 690	1.20 674

TCMNet-wrong-test	5.51 691	6.62 698	6.20 682	13.02 708	11.90 700	7.14 691	5.53 698	6.99 699	1.44 647	2.65 679	3.10 677	8.37 696	5.95 692	4.75 687	6.05 689	3.07 693	0.98 680	2.38 693	1.99 691	6.62 701	5.43 700

coex-ft	5.95 692	1.67 661	60.57 726	0.34 402	0.30 432	0.77 552	0.69 617	0.74 356	4.41 688	19.22 712	2.15 656	1.62 653	7.97 695	1.81 563	8.96 696	0.44 633	2.08 692	0.18 551	0.19 499	0.38 580	4.62 699

HanzoNet	7.64 693	2.86 693	5.05 673	7.01 698	3.97 690	2.18 671	1.34 668	3.37 690	4.05 687	13.17 704	10.58 696	10.73 699	16.52 709	8.45 696	10.51 701	10.48 708	9.72 710	5.59 702	13.46 710	6.84 702	6.83 702

USTest	8.10 694	7.17 699	8.96 689	9.25 700	9.05 695	15.27 699	23.78 707	9.96 703	9.47 696	5.94 693	6.75 692	7.80 695	7.48 694	8.83 697	11.21 702	2.21 689	3.56 697	2.86 696	3.20 698	5.02 699	4.16 697

light-stereo	8.15 695	2.75 692	9.83 693	12.24 704	9.63 696	19.16 708	0.44 534	6.84 698	3.57 686	13.44 705	22.94 722	23.04 716	1.65 658	17.20 712	7.61 694	3.06 692	2.25 695	0.42 633	0.52 643	4.07 696	2.31 692

EDNetEfficientorigin	8.18 696	0.98 585	145.96 728	0.51 576	0.89 645	0.72 521	0.48 558	0.85 461	1.56 653	2.12 665	1.49 639	1.29 639	1.31 639	1.83 565	2.13 642	0.13 424	0.12 408	0.17 531	0.18 479	0.39 590	0.45 609

DGTPSM_ROB	8.89 697	5.62 696	12.25 699	5.92 697	11.32 698	8.54 693	24.18 708	6.40 696	13.49 703	5.15 690	11.46 700	6.19 693	10.92 700	7.00 692	13.72 703	4.47 694	7.65 701	3.92 698	7.45 705	4.38 697	7.87 706

Selective-IGEV-i1pa	9.22 698	12.57 706	9.49 692	2.20 683	1.49 675	16.83 702	8.03 700	14.34 709	11.26 698	10.52 699	15.24 705	14.52 708	11.94 707	18.22 713	9.78 699	7.79 707	3.09 696	5.20 701	2.49 695	2.46 689	6.90 703

DPSMNet_ROB	9.48 699	5.64 697	13.01 703	8.82 699	11.82 699	8.54 693	24.20 709	6.41 697	13.65 706	5.32 692	11.47 701	6.33 694	10.92 700	7.69 693	13.89 704	7.25 706	8.19 705	5.06 699	7.78 706	5.31 700	8.26 707

iinet-test	11.61 700	10.56 700	11.80 696	12.17 702	12.09 701	18.69 703	26.70 713	13.53 705	13.46 701	9.91 696	10.28 694	11.17 701	11.16 702	12.37 702	14.43 705	6.71 702	7.85 702	6.13 703	6.95 701	8.33 703	7.85 704

IINet	11.61 700	10.56 700	11.80 696	12.17 702	12.09 701	18.69 703	26.70 713	13.53 705	13.46 701	9.91 696	10.28 694	11.17 701	11.16 702	12.37 702	14.43 705	6.71 702	7.85 702	6.13 703	6.95 701	8.33 703	7.85 704

BEATNet-Init1	12.10 702	11.19 702	27.29 723	2.99 691	3.51 688	21.84 715	11.10 701	14.34 709	13.83 707	20.34 713	20.33 713	26.35 725	20.03 711	19.06 714	14.80 709	1.74 684	1.81 687	2.05 691	2.49 695	3.69 695	3.12 696

DPSM_ROB	12.34 703	11.21 704	12.51 700	12.91 706	12.80 704	19.84 712	28.28 716	14.38 711	14.28 708	10.58 700	11.26 698	12.03 705	11.85 705	13.15 706	15.34 710	7.11 704	8.31 706	6.50 706	7.35 703	8.84 705	8.31 708

DPSM	12.34 703	11.21 704	12.51 700	12.91 706	12.80 704	19.84 712	28.28 716	14.38 711	14.28 708	10.58 700	11.26 698	12.03 705	11.85 705	13.15 706	15.34 710	7.11 704	8.31 706	6.50 706	7.35 703	8.84 705	8.31 708

DLNR-FE	13.43 705	20.01 711	23.53 712	121.73 729	33.87 721	0.46 196	0.15 42	8.09 701	0.35 91	0.28 213	0.37 250	0.26 194	0.17 74	0.75 405	0.29 268	6.68 701	0.26 597	0.09 161	0.38 613	50.82 728	0.18 372

DLNR_Zeroshot_test	13.43 705	19.94 710	23.55 713	121.61 728	35.03 722	0.46 196	0.15 42	8.02 700	0.35 91	0.28 213	0.37 250	0.26 194	0.17 74	0.76 409	0.29 268	6.42 700	0.26 597	0.09 161	0.38 613	50.13 727	0.18 372

LRCNet_RVC	13.74 707	19.30 708	12.75 702	19.46 711	12.69 703	1.86 657	0.41 512	12.33 704	1.05 616	15.77 708	18.83 712	12.62 707	8.70 697	12.21 701	9.62 698	22.22 718	8.37 708	25.85 719	24.01 720	19.32 717	17.44 718

DPSimNet_ROB	17.97 708	20.20 715	24.98 717	17.62 709	15.92 707	21.53 714	21.00 706	13.70 707	15.61 710	23.89 724	14.69 704	22.87 714	24.58 724	12.70 705	14.56 707	18.48 716	12.91 711	20.21 717	12.05 708	17.76 708	14.17 711

HaxPig	19.86 709	22.40 716	22.34 711	17.95 710	17.95 709	11.77 697	11.89 702	16.02 713	15.89 711	21.10 714	21.41 714	18.74 712	18.39 710	20.08 715	19.69 713	23.63 722	23.22 721	24.06 718	23.69 719	23.00 718	23.95 721

ASD4	21.52 710	19.65 709	22.13 710	22.45 713	16.42 708	23.29 716	30.71 718	33.06 726	17.47 713	24.18 725	14.11 703	21.71 713	15.88 708	21.06 716	18.11 712	19.78 717	17.78 720	26.52 720	20.33 718	27.03 719	18.73 719

Anonymous_1	22.91 711	11.20 703	12.13 698	12.75 705	26.28 719	19.43 710	27.92 715	14.08 708	13.61 704	14.96 707	10.58 696	11.26 703	11.19 704	12.55 704	14.57 708	38.28 725	7.88 704	34.96 723	63.99 725	89.57 729	10.94 710

PML	23.15 712	16.83 707	7.78 686	5.49 696	9.93 697	51.13 726	104.50 728	5.76 695	13.62 705	37.30 729	105.93 728	30.86 726	23.50 716	12.07 700	7.87 695	6.30 699	2.12 693	6.32 705	2.43 693	10.44 707	2.90 695

MEDIAN_ROB	23.96 713	27.05 724	26.39 722	22.16 712	22.13 711	16.12 701	13.97 703	20.24 714	20.05 714	25.50 726	25.31 723	22.96 715	22.63 715	24.39 717	23.24 717	28.20 723	27.23 725	28.62 721	27.75 723	27.50 720	27.76 724

RAFT-FEzeroshot	24.80 714	22.55 719	24.73 714	26.10 716	25.76 714	39.84 719	57.07 724	28.84 719	28.79 723	21.14 716	22.48 716	24.18 718	23.88 718	26.38 718	30.87 721	14.26 710	16.71 715	13.09 708	14.82 713	17.79 712	16.72 715

RAFT-FE	24.80 714	22.55 719	24.73 714	26.10 716	25.76 714	39.84 719	57.07 724	28.84 719	28.79 723	21.14 716	22.48 716	24.18 718	23.88 718	26.38 718	30.87 721	14.26 710	16.71 715	13.09 708	14.82 713	17.79 712	16.72 715

CasAABBNet	24.81 716	22.53 717	24.83 716	26.08 715	25.74 713	39.86 721	57.06 722	28.87 721	28.83 725	21.16 719	22.54 718	24.22 720	23.89 721	26.38 718	30.87 721	14.25 709	16.71 715	13.09 708	14.81 712	17.78 709	16.71 713

FlowAnything	24.85 717	22.54 718	25.10 718	26.11 718	25.76 714	39.86 721	57.00 720	28.89 722	28.87 726	21.31 721	22.68 721	24.22 720	23.87 717	26.39 721	30.89 725	14.26 710	16.78 719	13.10 712	14.90 717	17.78 709	16.69 712

Hybrid-DGEV	24.86 718	22.58 721	25.22 720	26.11 718	25.76 714	39.92 723	57.06 722	29.03 725	29.01 728	21.12 715	22.64 719	24.13 717	23.91 722	26.46 723	30.82 719	14.27 713	16.70 714	13.09 708	14.83 716	17.78 709	16.71 713

Selective-RAFT-Error	24.87 719	22.59 722	25.14 719	26.13 720	25.82 718	39.93 724	57.03 721	28.97 723	28.95 727	21.21 720	22.65 720	24.25 722	23.98 723	26.43 722	30.83 720	14.27 713	16.71 715	13.10 712	14.82 713	17.82 714	16.76 717

LSM0	26.58 720	22.63 723	25.88 721	30.13 721	52.21 728	39.94 725	56.74 719	28.97 723	28.72 722	21.14 716	22.26 715	24.43 723	23.88 718	26.54 725	30.87 721	14.32 715	16.55 713	13.12 714	14.71 711	17.92 715	20.60 720

AVERAGE_ROB	26.93 721	30.34 725	29.27 724	25.82 714	25.34 712	19.48 711	15.17 704	23.55 718	23.00 721	28.45 727	27.87 724	26.25 724	25.86 725	26.96 726	25.55 718	31.30 724	30.07 726	31.76 722	30.81 724	30.79 724	30.93 725

xxxxx1	28.96 722	20.11 712	14.07 705	49.74 722	39.15 723	18.98 705	26.64 710	21.94 715	20.21 715	16.45 709	17.48 709	18.36 709	21.56 712	16.21 709	20.88 714	23.07 719	26.55 722	66.40 727	78.70 727	30.27 721	32.51 726

tt_ll	28.96 722	20.11 712	14.07 705	49.74 722	39.15 723	18.98 705	26.64 710	21.94 715	20.21 715	16.45 709	17.48 709	18.36 709	21.56 712	16.21 709	20.88 714	23.07 719	26.55 722	66.40 727	78.70 727	30.27 721	32.51 726

ff	28.96 722	20.11 712	14.07 705	49.74 722	39.15 723	18.98 705	26.64 710	21.94 715	20.21 715	16.45 709	17.48 709	18.36 709	21.56 712	16.21 709	20.88 714	23.07 719	26.55 722	66.40 727	78.70 727	30.27 721	32.51 726

RSGM-EC	41.56 725	31.72 726	19.92 708	51.66 725	47.86 726	38.70 717	61.61 726	33.83 727	22.80 719	23.45 722	29.29 725	43.76 727	35.31 726	66.76 727	70.17 727	66.40 727	37.60 728	48.67 724	25.68 721	48.86 725	27.21 722

acva	41.56 725	31.72 726	19.92 708	51.66 725	47.86 726	38.70 717	61.61 726	33.83 727	22.80 719	23.45 722	29.29 725	43.76 727	35.31 726	66.76 727	70.17 727	66.40 727	37.60 728	48.67 724	25.68 721	48.86 725	27.21 722

Selective-IGEV-i16pa	47.65 727	67.17 728	7.20 685	2.47 686	2.32 685	116.02 728	1.42 675	90.41 730	82.69 729	32.69 728	90.10 727	60.10 729	84.41 728	129.53 730	52.52 726	50.16 726	15.10 712	18.00 716	9.63 707	0.94 657	40.09 729

test_example2	115.39 728	123.23 729	94.57 727	115.52 727	123.55 729	101.63 727	114.33 729	53.41 729	99.48 730	134.90 730	135.05 729	85.83 730	85.11 729	111.32 729	106.15 729	152.55 730	205.26 730	99.78 730	114.96 730	140.96 730	110.20 730

ccccc	291.34 729	297.21 730	347.09 729	374.70 730	380.44 730	203.92 729	213.88 730	216.32 731	172.72 731	203.37 731	218.57 730	215.01 731	258.31 730	312.78 731	341.56 730	412.57 731	356.13 731	256.09 731	227.69 731	428.88 731	389.64 731

GS-Stereo							0.21 180	0.62 284	0.41 180	0.22 118	0.22 93	0.17 66	0.18 98	0.44 250	0.16 36	0.10 250	0.16 498	0.08 63	0.11 298	0.33 532	0.84 652

FADE		3.00 694		2.11 682	2.94 687			5.00 693	2.49 678	1.25 640		3.05 672		8.02 694		94.83 729	35.90 727	65.83 726	66.18 726	1.66 679	1.30 677

Low-res two-view benchmark