Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

PSi22a	0.16 1	0.13 3	0.23 5	0.27 2	0.15 4	0.17 9	0.18 12	0.26 12	0.15 5	0.15 2	0.13 1	0.21 46	0.17 20	0.22 1	0.19 12	0.13 113	0.10 94	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.09 6

Foundation-i32	0.16 1	0.13 3	0.22 2	0.27 2	0.13 1	0.15 3	0.20 42	0.25 6	0.13 2	0.15 2	0.14 2	0.22 52	0.20 63	0.23 2	0.20 30	0.13 113	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.08 1

PipStereo	0.17 3	0.13 3	0.24 15	0.28 7	0.15 4	0.14 2	0.19 26	0.26 12	0.18 9	0.16 6	0.16 10	0.28 120	0.19 49	0.26 8	0.21 51	0.12 60	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

PSi22b	0.17 3	0.13 3	0.24 15	0.29 12	0.15 4	0.15 3	0.18 12	0.25 6	0.18 9	0.16 6	0.16 10	0.30 136	0.21 75	0.25 4	0.21 51	0.12 60	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

BLMT-Stereo	0.17 3	0.11 1	0.22 2	0.32 66	0.20 133	0.16 6	0.22 84	0.20 1	0.22 22	0.14 1	0.18 16	0.15 1	0.14 2	0.25 4	0.22 73	0.10 14	0.09 27	0.14 154	0.13 222	0.10 6	0.10 58

MLG-Stereo_test2	0.17 3	0.13 3	0.25 26	0.31 43	0.16 23	0.24 53	0.17 3	0.25 6	0.13 2	0.17 9	0.17 15	0.22 52	0.14 2	0.32 62	0.19 12	0.13 113	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.09 6

FoundationStereo	0.17 3	0.14 24	0.25 26	0.30 23	0.16 23	0.23 40	0.20 42	0.22 4	0.15 5	0.18 10	0.16 10	0.20 35	0.19 49	0.26 8	0.21 51	0.13 113	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.10 6	0.09 6

LACA1	0.18 8	0.15 60	0.26 40	0.29 12	0.14 2	0.25 71	0.23 109	0.25 6	0.19 14	0.20 17	0.16 10	0.19 26	0.18 34	0.30 45	0.21 51	0.14 172	0.10 94	0.11 3	0.10 78	0.11 30	0.09 6

Pro-Stereo	0.18 8	0.13 3	0.21 1	0.32 66	0.23 241	0.16 6	0.19 26	0.20 1	0.22 22	0.24 59	0.18 16	0.17 6	0.11 1	0.35 96	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.15 199	0.14 261	0.10 6	0.10 58

LG-Stereo_L2	0.18 8	0.13 3	0.28 67	0.30 23	0.19 96	0.20 19	0.18 12	0.30 21	0.21 20	0.18 10	0.15 5	0.19 26	0.18 34	0.33 77	0.19 12	0.13 113	0.09 27	0.13 102	0.09 12	0.10 6	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 8	0.13 3	0.28 67	0.30 23	0.20 133	0.20 19	0.19 26	0.27 14	0.19 14	0.15 2	0.15 5	0.18 20	0.17 20	0.33 77	0.19 12	0.13 113	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.08 1

MLG-Stereo_test1	0.18 8	0.13 3	0.27 52	0.33 82	0.17 37	0.24 53	0.17 3	0.25 6	0.12 1	0.18 10	0.14 2	0.23 67	0.15 8	0.31 53	0.20 30	0.12 60	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.10 6	0.09 6

MLG-Stereo	0.18 8	0.13 3	0.27 52	0.34 112	0.15 4	0.27 99	0.17 3	0.28 16	0.14 4	0.18 10	0.14 2	0.23 67	0.15 8	0.32 62	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.13 102	0.09 12	0.10 6	0.09 6

MGA	0.19 14	0.14 24	0.26 40	0.30 23	0.20 133	0.29 132	0.18 12	0.35 49	0.27 59	0.19 15	0.21 26	0.19 26	0.15 8	0.29 27	0.20 30	0.12 60	0.10 94	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.11 127

MSE-Stereo	0.19 14	0.14 24	0.25 26	0.30 23	0.19 96	0.25 71	0.18 12	0.42 112	0.27 59	0.19 15	0.25 66	0.17 6	0.14 2	0.29 27	0.20 30	0.12 60	0.10 94	0.12 44	0.10 78	0.11 30	0.11 127

DepthFocus	0.19 14	0.13 3	0.31 109	0.29 12	0.23 241	0.17 9	0.20 42	0.27 14	0.18 9	0.24 59	0.25 66	0.15 1	0.17 20	0.26 8	0.18 4	0.15 247	0.12 282	0.17 284	0.17 383	0.13 143	0.10 58

GeoVLM	0.19 14	0.14 24	0.24 15	0.30 23	0.19 96	0.27 99	0.19 26	0.31 25	0.24 37	0.21 27	0.20 21	0.29 125	0.20 63	0.29 27	0.22 73	0.12 60	0.10 94	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.09 6

MatchStereo	0.19 14	0.14 24	0.23 5	0.27 2	0.15 4	0.18 12	0.21 67	0.32 32	0.28 72	0.20 17	0.35 151	0.18 20	0.17 20	0.31 53	0.24 129	0.14 172	0.10 94	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.10 58
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
MonSter++	0.19 14	0.14 24	0.24 15	0.30 23	0.19 96	0.27 99	0.19 26	0.31 25	0.24 37	0.21 27	0.20 21	0.29 125	0.19 49	0.29 27	0.21 51	0.12 60	0.10 94	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.09 6

Monster-pub-mixall	0.19 14	0.13 3	0.25 26	0.31 43	0.16 23	0.19 15	0.17 3	0.42 112	0.24 37	0.23 47	0.21 26	0.17 6	0.16 17	0.45 182	0.19 12	0.13 113	0.09 27	0.11 3	0.08 1	0.10 6	0.11 127

S2M2_XL	0.19 14	0.18 174	0.27 52	0.27 2	0.20 133	0.15 3	0.16 2	0.22 4	0.15 5	0.21 27	0.26 78	0.17 6	0.17 20	0.24 3	0.21 51	0.17 352	0.16 455	0.15 199	0.13 222	0.15 258	0.12 187
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LGtest1	0.19 14	0.14 24	0.29 74	0.34 112	0.16 23	0.26 81	0.17 3	0.32 32	0.20 18	0.21 27	0.15 5	0.23 67	0.20 63	0.32 62	0.20 30	0.15 247	0.10 94	0.13 102	0.09 12	0.12 94	0.11 127

dual_stereo	0.19 14	0.14 24	0.24 15	0.31 43	0.16 23	0.16 6	0.20 42	0.29 18	0.20 18	0.23 47	0.20 21	0.22 52	0.14 2	0.52 247	0.24 129	0.13 113	0.10 94	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.09 6

CAR	0.20 24	0.14 24	0.25 26	0.30 23	0.19 96	0.25 71	0.18 12	0.42 112	0.27 59	0.23 47	0.25 66	0.17 6	0.14 2	0.29 27	0.22 73	0.12 60	0.09 27	0.12 44	0.10 78	0.11 30	0.11 127

monster-pro	0.20 24	0.14 24	0.25 26	0.31 43	0.15 4	0.22 30	0.22 84	0.39 81	0.33 122	0.20 17	0.25 66	0.17 6	0.15 8	0.39 124	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

PointNet	0.20 24	0.15 60	0.25 26	0.32 66	0.18 66	0.29 132	0.23 109	0.25 6	0.27 59	0.15 2	0.24 56	0.28 120	0.17 20	0.34 86	0.20 30	0.13 113	0.11 220	0.13 102	0.10 78	0.11 30	0.09 6

LiteMatch*	0.20 24	0.14 24	0.31 109	0.31 43	0.23 241	0.24 53	0.21 67	0.31 25	0.30 92	0.21 27	0.19 18	0.24 82	0.19 49	0.31 53	0.20 30	0.13 113	0.11 220	0.13 102	0.10 78	0.10 6	0.11 127

LACA3	0.20 24	0.17 137	0.25 26	0.29 12	0.15 4	0.32 189	0.25 139	0.29 18	0.22 22	0.23 47	0.21 26	0.21 46	0.22 89	0.44 177	0.19 12	0.13 113	0.10 94	0.11 3	0.08 1	0.11 30	0.08 1

LACA2	0.20 24	0.15 60	0.26 40	0.30 23	0.15 4	0.29 132	0.29 217	0.30 21	0.22 22	0.21 27	0.23 42	0.28 120	0.20 63	0.34 86	0.19 12	0.13 113	0.10 94	0.10 1	0.09 12	0.12 94	0.09 6

Test_v1	0.20 24	0.14 24	0.22 2	0.28 7	0.18 66	0.24 53	0.21 67	0.39 81	0.31 102	0.21 27	0.22 37	0.17 6	0.17 20	0.34 86	0.19 12	0.13 113	0.10 94	0.12 44	0.10 78	0.10 6	0.09 6

BridgeDepth_RVC	0.20 24	0.14 24	0.24 15	0.26 1	0.15 4	0.35 224	0.17 3	0.40 92	0.22 22	0.21 27	0.21 26	0.20 35	0.24 113	0.33 77	0.25 160	0.13 113	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.12 94	0.09 6
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
HiDET	0.20 24	0.13 3	0.26 40	0.30 23	0.19 96	0.23 40	0.18 12	0.36 56	0.26 55	0.20 17	0.23 42	0.27 114	0.16 17	0.30 45	0.23 112	0.12 60	0.10 94	0.11 3	0.09 12	0.09 1	0.09 6

CSFM-Stereo	0.20 24	0.14 24	0.23 5	0.30 23	0.17 37	0.29 132	0.20 42	0.39 81	0.22 22	0.22 41	0.21 26	0.26 106	0.20 63	0.30 45	0.20 30	0.13 113	0.12 282	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.09 6

252Zero-FE	0.20 24	0.15 60	0.26 40	0.33 82	0.19 96	0.23 40	0.18 12	0.41 103	0.34 129	0.22 41	0.21 26	0.19 26	0.18 34	0.28 15	0.22 73	0.14 172	0.10 94	0.12 44	0.09 12	0.10 6	0.10 58

MonStereo	0.20 24	0.14 24	0.25 26	0.31 43	0.15 4	0.22 30	0.22 84	0.39 81	0.33 122	0.20 17	0.25 66	0.17 6	0.15 8	0.39 124	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

Wavelet-MonSter	0.20 24	0.13 3	0.27 52	0.33 82	0.18 66	0.17 9	0.21 67	0.32 32	0.23 31	0.25 70	0.34 144	0.22 52	0.24 113	0.27 13	0.21 51	0.09 1	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.09 6

Monster-pub-eth3d	0.20 24	0.14 24	0.25 26	0.31 43	0.15 4	0.22 30	0.22 84	0.39 81	0.33 122	0.20 17	0.25 66	0.17 6	0.15 8	0.39 124	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

IGEV	0.20 24	0.12 2	0.23 5	0.31 43	0.20 133	0.23 40	0.19 26	0.40 92	0.29 84	0.22 41	0.34 144	0.20 35	0.15 8	0.31 53	0.19 12	0.11 36	0.10 94	0.12 44	0.10 78	0.10 6	0.10 58

MLG-Stereo_test3	0.20 24	0.13 3	0.27 52	0.33 82	0.17 37	0.38 262	0.18 12	0.30 21	0.19 14	0.24 59	0.15 5	0.26 106	0.17 20	0.32 62	0.21 51	0.13 113	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.10 58

MonSter	0.20 24	0.14 24	0.25 26	0.31 43	0.15 4	0.22 30	0.22 84	0.39 81	0.33 122	0.20 17	0.25 66	0.17 6	0.15 8	0.38 118	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

LCMNet	0.21 41	0.14 24	0.25 26	0.30 23	0.20 133	0.26 81	0.19 26	0.38 73	0.43 212	0.21 27	0.21 26	0.27 114	0.17 20	0.36 100	0.23 112	0.12 60	0.11 220	0.11 3	0.09 12	0.09 1	0.09 6

BridgeDepth	0.21 41	0.14 24	0.26 40	0.34 112	0.14 2	0.40 281	0.27 182	0.28 16	0.22 22	0.18 10	0.19 18	0.28 120	0.29 191	0.32 62	0.20 30	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.10 78	0.11 30	0.10 58
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
asda	0.21 41	0.19 216	0.29 74	0.31 43	0.17 37	0.25 71	0.23 109	0.36 56	0.28 72	0.27 99	0.24 56	0.18 20	0.21 75	0.40 133	0.21 51	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.10 58

asd	0.21 41	0.18 174	0.29 74	0.32 66	0.18 66	0.27 99	0.22 84	0.35 49	0.22 22	0.31 138	0.22 37	0.19 26	0.21 75	0.44 177	0.21 51	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.10 78	0.11 30	0.09 6

4.5_new	0.21 41	0.20 262	0.29 74	0.30 23	0.17 37	0.24 53	0.26 160	0.32 32	0.28 72	0.32 153	0.28 99	0.19 26	0.17 20	0.29 27	0.21 51	0.10 14	0.08 2	0.12 44	0.10 78	0.13 143	0.09 6

4.5w-stereo	0.21 41	0.20 262	0.29 74	0.30 23	0.17 37	0.24 53	0.26 160	0.32 32	0.28 72	0.32 153	0.28 99	0.19 26	0.17 20	0.29 27	0.21 51	0.10 14	0.08 2	0.12 44	0.10 78	0.13 143	0.09 6

4w-stereo	0.21 41	0.19 216	0.31 109	0.31 43	0.17 37	0.29 132	0.19 26	0.31 25	0.21 20	0.31 138	0.24 56	0.20 35	0.24 113	0.41 143	0.22 73	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.10 78	0.11 30	0.09 6

2.5w	0.21 41	0.18 174	0.31 109	0.32 66	0.18 66	0.31 170	0.25 139	0.31 25	0.23 31	0.28 113	0.35 151	0.18 20	0.17 20	0.39 124	0.21 51	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.10 78	0.11 30	0.09 6

2.75w_new	0.21 41	0.18 174	0.28 67	0.29 12	0.17 37	0.23 40	0.34 320	0.36 56	0.28 72	0.34 164	0.26 78	0.17 6	0.22 89	0.36 100	0.23 112	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.09 6

111111	0.21 41	0.14 24	0.27 52	0.37 207	0.22 193	0.21 26	0.19 26	0.43 131	0.27 59	0.20 17	0.20 21	0.29 125	0.14 2	0.41 143	0.22 73	0.14 172	0.10 94	0.12 44	0.09 12	0.12 94	0.12 187

LG-G_1	0.21 41	0.13 3	0.30 88	0.34 112	0.16 23	0.52 357	0.17 3	0.34 46	0.18 9	0.21 27	0.21 26	0.26 106	0.19 49	0.37 110	0.20 30	0.14 172	0.10 94	0.13 102	0.09 12	0.11 30	0.10 58

LG-G	0.21 41	0.13 3	0.30 88	0.34 112	0.16 23	0.52 357	0.17 3	0.34 46	0.18 9	0.21 27	0.21 26	0.26 106	0.19 49	0.37 110	0.20 30	0.14 172	0.10 94	0.13 102	0.09 12	0.11 30	0.10 58

StereoAnything_RVC	0.21 41	0.68 625	0.39 249	0.28 7	0.15 4	0.23 40	0.18 12	0.20 1	0.19 14	0.16 6	0.16 10	0.15 1	0.22 89	0.30 45	0.18 4	0.16 303	0.09 27	0.12 44	0.08 1	0.16 308	0.09 6

IGEV-Stereo++	0.21 41	0.15 60	0.27 52	0.37 207	0.19 96	0.22 30	0.18 12	0.42 112	0.35 142	0.22 41	0.28 99	0.24 82	0.18 34	0.27 13	0.22 73	0.12 60	0.09 27	0.12 44	0.10 78	0.12 94	0.10 58

GCAP-Stereo-DPT26K	0.22 55	0.15 60	0.35 185	0.33 82	0.17 37	0.23 40	0.25 139	0.42 112	0.24 37	0.26 81	0.26 78	0.21 46	0.30 210	0.31 53	0.20 30	0.10 14	0.10 94	0.13 102	0.10 78	0.12 94	0.10 58

aanet-new-16k	0.22 55	0.17 137	0.35 185	0.37 207	0.17 37	0.26 81	0.18 12	0.41 103	0.37 169	0.28 113	0.23 42	0.25 97	0.26 142	0.29 27	0.21 51	0.12 60	0.09 27	0.13 102	0.10 78	0.14 194	0.10 58

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.22 55	0.16 89	0.35 185	0.33 82	0.18 66	0.24 53	0.24 127	0.45 146	0.27 59	0.23 47	0.35 151	0.20 35	0.26 142	0.28 15	0.19 12	0.11 36	0.10 94	0.12 44	0.10 78	0.11 30	0.11 127

AdaDepth	0.22 55	0.17 137	0.32 129	0.37 207	0.18 66	0.34 213	0.22 84	0.33 43	0.23 31	0.21 27	0.21 26	0.20 35	0.20 63	0.56 281	0.21 51	0.10 14	0.10 94	0.13 102	0.10 78	0.11 30	0.12 187

qwe	0.22 55	0.18 174	0.28 67	0.31 43	0.18 66	0.29 132	0.21 67	0.38 73	0.32 116	0.35 173	0.30 113	0.20 35	0.20 63	0.43 165	0.21 51	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.12 94	0.09 6

2.25w	0.22 55	0.18 174	0.31 109	0.31 43	0.18 66	0.31 170	0.18 12	0.32 32	0.31 102	0.31 138	0.37 165	0.20 35	0.22 89	0.45 182	0.24 129	0.10 14	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.10 58

4.25_new	0.22 55	0.21 301	0.32 129	0.32 66	0.18 66	0.31 170	0.27 182	0.32 32	0.24 37	0.29 126	0.27 86	0.20 35	0.23 103	0.34 86	0.23 112	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

4.5w_new	0.22 55	0.21 301	0.32 129	0.32 66	0.18 66	0.31 170	0.27 182	0.32 32	0.24 37	0.29 126	0.27 86	0.20 35	0.23 103	0.34 86	0.23 112	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

4.25w-stereo	0.22 55	0.21 301	0.32 129	0.32 66	0.18 66	0.31 170	0.27 182	0.32 32	0.24 37	0.29 126	0.27 86	0.20 35	0.23 103	0.34 86	0.23 112	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

3.75w	0.22 55	0.17 137	0.30 88	0.31 43	0.19 96	0.43 310	0.24 127	0.35 49	0.24 37	0.31 138	0.27 86	0.17 6	0.22 89	0.37 110	0.20 30	0.10 14	0.07 1	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

3.5w_stereo	0.22 55	0.18 174	0.29 74	0.30 23	0.18 66	0.27 99	0.23 109	0.37 64	0.28 72	0.31 138	0.26 78	0.22 52	0.26 142	0.50 232	0.24 129	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

2w_stereo	0.22 55	0.18 174	0.30 88	0.32 66	0.16 23	0.28 120	0.38 406	0.38 73	0.35 142	0.32 153	0.33 133	0.17 6	0.18 34	0.29 27	0.22 73	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.10 78	0.12 94	0.10 58

monsterstereo	0.22 55	0.14 24	0.26 40	0.34 112	0.18 66	0.21 26	0.20 42	0.37 64	0.35 142	0.33 160	0.40 178	0.19 26	0.18 34	0.45 182	0.21 51	0.11 36	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.13 143	0.08 1

monsters	0.22 55	0.14 24	0.26 40	0.31 43	0.19 96	0.23 40	0.19 26	0.44 139	0.33 122	0.36 178	0.30 113	0.16 4	0.18 34	0.43 165	0.19 12	0.11 36	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.10 58

SGD-Stereo	0.22 55	0.15 60	0.27 52	0.31 43	0.15 4	0.29 132	0.20 42	0.37 64	0.29 84	0.24 59	0.29 110	0.21 46	0.27 156	0.36 100	0.25 160	0.16 303	0.09 27	0.13 102	0.10 78	0.13 143	0.10 58

GREAT-IGEV	0.22 55	0.15 60	0.31 109	0.29 12	0.22 193	0.21 26	0.26 160	0.33 43	0.31 102	0.20 17	0.30 113	0.22 52	0.22 89	0.47 207	0.22 73	0.11 36	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.13 143	0.10 58
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
DEFOM-Stereo	0.22 55	0.15 60	0.26 40	0.33 82	0.20 133	0.61 426	0.21 67	0.30 21	0.31 102	0.23 47	0.19 18	0.18 20	0.18 34	0.41 143	0.22 73	0.12 60	0.10 94	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.11 127

aanet-new-90k	0.23 72	0.16 89	0.45 330	0.35 155	0.17 37	0.33 198	0.27 182	0.38 73	0.26 55	0.20 17	0.24 56	0.21 46	0.35 265	0.46 198	0.17 1	0.11 36	0.09 27	0.12 44	0.10 78	0.14 194	0.09 6

aanet-new-70k	0.23 72	0.16 89	0.41 273	0.35 155	0.17 37	0.38 262	0.25 139	0.36 56	0.25 50	0.23 47	0.31 127	0.24 82	0.35 265	0.43 165	0.17 1	0.10 14	0.09 27	0.12 44	0.10 78	0.13 143	0.09 6

aanet-new-40k	0.23 72	0.17 137	0.39 249	0.34 112	0.18 66	0.38 262	0.20 42	0.36 56	0.26 55	0.24 59	0.28 99	0.25 97	0.35 265	0.25 4	0.21 51	0.11 36	0.09 27	0.13 102	0.10 78	0.14 194	0.09 6

aanet-new-36k	0.23 72	0.17 137	0.30 88	0.35 155	0.16 23	0.35 224	0.25 139	0.40 92	0.30 92	0.25 70	0.24 56	0.25 97	0.36 292	0.41 143	0.19 12	0.10 14	0.09 27	0.13 102	0.10 78	0.12 94	0.09 6

aanet-new-34k	0.23 72	0.16 89	0.37 213	0.34 112	0.16 23	0.24 53	0.24 127	0.43 131	0.36 152	0.26 81	0.27 86	0.23 67	0.35 265	0.28 15	0.20 30	0.10 14	0.09 27	0.13 102	0.09 12	0.12 94	0.09 6

aanet-32k-new	0.23 72	0.16 89	0.30 88	0.36 183	0.17 37	0.26 81	0.26 160	0.33 43	0.30 92	0.27 99	0.30 113	0.23 67	0.34 259	0.42 154	0.18 4	0.13 113	0.09 27	0.13 102	0.10 78	0.15 258	0.10 58

aanet-new-32k	0.23 72	0.15 60	0.32 129	0.36 183	0.18 66	0.38 262	0.21 67	0.40 92	0.24 37	0.27 99	0.23 42	0.34 164	0.35 265	0.30 45	0.19 12	0.12 60	0.10 94	0.13 102	0.10 78	0.13 143	0.10 58

aanet-new-30k	0.23 72	0.15 60	0.32 129	0.36 183	0.18 66	0.38 262	0.21 67	0.40 92	0.24 37	0.27 99	0.23 42	0.34 164	0.35 265	0.30 45	0.19 12	0.12 60	0.10 94	0.13 102	0.10 78	0.13 143	0.10 58

aanet-new-28k	0.23 72	0.17 137	0.40 262	0.36 183	0.17 37	0.33 198	0.22 84	0.35 49	0.27 59	0.27 99	0.23 42	0.29 125	0.34 259	0.31 53	0.22 73	0.13 113	0.10 94	0.13 102	0.11 143	0.16 308	0.12 187

aanet-new-24k	0.23 72	0.16 89	0.29 74	0.35 155	0.17 37	0.39 275	0.23 109	0.35 49	0.30 92	0.30 134	0.27 86	0.25 97	0.32 231	0.30 45	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.13 102	0.10 78	0.14 194	0.10 58

aanet-new-22k	0.23 72	0.16 89	0.30 88	0.35 155	0.18 66	0.31 170	0.19 26	0.46 153	0.42 208	0.25 70	0.23 42	0.25 97	0.30 210	0.32 62	0.22 73	0.11 36	0.10 94	0.12 44	0.10 78	0.12 94	0.10 58

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.23 72	0.14 24	0.27 52	0.35 155	0.18 66	0.26 81	0.26 160	0.42 112	0.38 178	0.25 70	0.43 190	0.23 67	0.28 172	0.25 4	0.22 73	0.11 36	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.10 58

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.23 72	0.14 24	0.31 109	0.33 82	0.18 66	0.21 26	0.33 304	0.52 193	0.42 208	0.26 81	0.33 133	0.19 26	0.30 210	0.28 15	0.21 51	0.11 36	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.09 6

Foundation-i1c-attn	0.23 72	0.13 3	0.23 5	0.29 12	0.15 4	0.35 224	0.27 182	0.45 146	0.28 72	0.28 113	0.34 144	0.40 219	0.30 210	0.33 77	0.24 129	0.13 113	0.10 94	0.12 44	0.09 12	0.10 6	0.09 6

DispViT+	0.23 72	0.14 24	0.27 52	0.29 12	0.17 37	0.19 15	0.20 42	0.59 235	0.45 228	0.28 113	0.26 78	0.24 82	0.17 20	0.46 198	0.24 129	0.13 113	0.10 94	0.10 1	0.08 1	0.10 6	0.10 58

WQFJA1++	0.23 72	0.15 60	0.27 52	0.30 23	0.21 164	0.31 170	0.18 12	0.36 56	0.17 8	0.25 70	0.30 113	0.29 125	0.28 172	0.40 133	0.22 73	0.15 247	0.10 94	0.13 102	0.10 78	0.42 606	0.11 127

GEAStereo	0.23 72	0.16 89	0.30 88	0.33 82	0.25 304	0.36 238	0.30 237	0.42 112	0.28 72	0.26 81	0.28 99	0.24 82	0.21 75	0.32 62	0.22 73	0.18 387	0.10 94	0.13 102	0.10 78	0.14 194	0.12 187

GSStereo	0.23 72	0.16 89	0.30 88	0.33 82	0.25 304	0.36 238	0.30 237	0.42 112	0.27 59	0.30 134	0.28 99	0.23 67	0.21 75	0.32 62	0.22 73	0.16 303	0.09 27	0.12 44	0.10 78	0.14 194	0.12 187

Zero-FE251	0.23 72	0.16 89	0.30 88	0.33 82	0.20 133	0.44 318	0.19 26	0.37 64	0.25 50	0.27 99	0.29 110	0.38 200	0.24 113	0.32 62	0.22 73	0.14 172	0.10 94	0.13 102	0.10 78	0.11 30	0.10 58

3.25w_new	0.23 72	0.17 137	0.32 129	0.31 43	0.17 37	0.43 310	0.20 42	0.37 64	0.30 92	0.37 185	0.28 99	0.22 52	0.25 125	0.42 154	0.22 73	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.09 1	0.10 58

3.25w	0.23 72	0.17 137	0.32 129	0.31 43	0.17 37	0.43 310	0.20 42	0.37 64	0.30 92	0.37 185	0.28 99	0.22 52	0.25 125	0.42 154	0.22 73	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.09 1	0.10 58

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 72	0.16 89	0.32 129	0.39 276	0.21 164	0.18 12	0.21 67	0.34 46	0.26 55	0.28 113	0.51 228	0.28 120	0.29 191	0.26 8	0.24 129	0.14 172	0.10 94	0.13 102	0.10 78	0.14 194	0.12 187

AIO_rvc	0.23 72	0.16 89	0.32 129	0.34 112	0.19 96	0.26 81	0.33 304	0.40 92	0.22 22	0.26 81	0.24 56	0.34 164	0.15 8	0.51 240	0.24 129	0.12 60	0.09 27	0.13 102	0.10 78	0.12 94	0.10 58

AIO_test	0.23 72	0.16 89	0.28 67	0.34 112	0.20 133	0.30 151	0.39 428	0.38 73	0.25 50	0.25 70	0.28 99	0.32 147	0.22 89	0.38 118	0.25 160	0.12 60	0.09 27	0.13 102	0.10 78	0.12 94	0.09 6

IGEV-Stereo+	0.23 72	0.14 24	0.26 40	0.32 66	0.19 96	0.12 1	0.17 3	0.29 18	0.29 84	0.21 27	0.15 5	0.22 52	0.22 89	0.40 133	0.22 73	0.14 172	0.10 94	0.12 44	0.09 12	0.15 258	0.86 656

TS12	0.24 97	0.15 60	0.29 74	0.37 207	0.17 37	0.32 189	0.26 160	0.42 112	0.24 37	0.31 138	0.51 228	0.25 97	0.27 156	0.40 133	0.29 250	0.11 36	0.10 94	0.12 44	0.09 12	0.13 143	0.10 58

aanet-new-60k	0.24 97	0.16 89	0.48 379	0.36 183	0.17 37	0.39 275	0.24 127	0.36 56	0.30 92	0.24 59	0.25 66	0.26 106	0.32 231	0.45 182	0.18 4	0.10 14	0.10 94	0.12 44	0.10 78	0.13 143	0.10 58

aanet-new-78k	0.24 97	0.17 137	0.51 420	0.36 183	0.16 23	0.26 81	0.29 217	0.36 56	0.29 84	0.22 41	0.29 110	0.23 67	0.37 299	0.42 154	0.17 1	0.10 14	0.09 27	0.12 44	0.10 78	0.14 194	0.09 6

aanet-new-12k	0.24 97	0.19 216	0.39 249	0.41 355	0.17 37	0.33 198	0.22 84	0.41 103	0.37 169	0.27 99	0.23 42	0.22 52	0.35 265	0.29 27	0.24 129	0.12 60	0.08 2	0.14 154	0.11 143	0.16 308	0.11 127

Foundation-i1b	0.24 97	0.13 3	0.23 5	0.29 12	0.15 4	0.40 281	0.26 160	0.48 165	0.25 50	0.31 138	0.33 133	0.40 219	0.30 210	0.35 96	0.24 129	0.13 113	0.10 94	0.12 44	0.11 143	0.11 30	0.09 6

Foundation-i1a	0.24 97	0.13 3	0.23 5	0.28 7	0.15 4	0.40 281	0.29 217	0.49 170	0.25 50	0.33 160	0.35 151	0.40 219	0.30 210	0.34 86	0.23 112	0.12 60	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.10 58

LiteMatch	0.24 97	0.17 137	0.24 15	0.37 207	0.20 133	0.27 99	0.27 182	0.31 25	0.24 37	0.21 27	0.20 21	0.29 125	0.40 322	0.29 27	0.43 397	0.16 303	0.10 94	0.15 199	0.13 222	0.14 194	0.14 281

Selective-IGEV-i32	0.24 97	0.18 174	0.35 185	0.35 155	0.19 96	0.27 99	0.25 139	0.55 210	0.23 31	0.27 99	0.25 66	0.34 164	0.19 49	0.58 314	0.22 73	0.12 60	0.10 94	0.14 154	0.11 143	0.12 94	0.10 58

VIP-Stereo	0.24 97	0.17 137	0.29 74	0.32 66	0.21 164	0.64 454	0.19 26	0.31 25	0.37 169	0.23 47	0.30 113	0.27 114	0.19 49	0.47 207	0.22 73	0.12 60	0.09 27	0.13 102	0.09 12	0.12 94	0.09 6

gasm-f	0.24 97	0.16 89	0.27 52	0.33 82	0.25 304	0.25 71	0.36 367	0.42 112	0.28 72	0.26 81	0.35 151	0.24 82	0.30 210	0.36 100	0.23 112	0.18 387	0.10 94	0.13 102	0.10 78	0.15 258	0.12 187

3w_stereo	0.24 97	0.20 262	0.37 213	0.33 82	0.16 23	0.32 189	0.42 466	0.41 103	0.38 178	0.31 138	0.27 86	0.16 4	0.26 142	0.34 86	0.22 73	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.12 94	0.11 127

1w_stereo	0.24 97	0.15 60	0.29 74	0.34 112	0.18 66	0.31 170	0.41 456	0.40 92	0.43 212	0.31 138	0.38 168	0.17 6	0.24 113	0.45 182	0.23 112	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

LG-Stereo	0.24 97	0.18 174	0.40 262	0.39 276	0.20 133	0.22 30	0.27 182	0.32 32	0.36 152	0.26 81	0.44 192	0.22 52	0.16 17	0.37 110	0.27 208	0.11 36	0.12 282	0.16 237	0.15 293	0.13 143	0.09 6

HUF	0.24 97	0.16 89	0.33 148	0.32 66	0.18 66	0.25 71	0.40 439	0.42 112	0.34 129	0.25 70	0.23 42	0.32 147	0.28 172	0.34 86	0.24 129	0.13 113	0.10 94	0.13 102	0.09 12	0.12 94	0.10 58

GIP-stereo	0.24 97	0.18 174	0.30 88	0.37 207	0.24 272	0.26 81	0.20 42	0.46 153	0.36 152	0.24 59	0.39 173	0.35 179	0.20 63	0.31 53	0.21 51	0.15 247	0.10 94	0.13 102	0.10 78	0.12 94	0.11 127

RAStereo	0.24 97	0.17 137	0.29 74	0.40 319	0.21 164	0.23 40	0.26 160	0.42 112	0.45 228	0.23 47	0.34 144	0.30 136	0.19 49	0.34 86	0.25 160	0.15 247	0.12 282	0.16 237	0.13 222	0.14 194	0.11 127

IGEV++	0.24 97	0.17 137	0.31 109	0.38 244	0.22 193	0.24 53	0.22 84	0.50 180	0.23 31	0.28 113	0.35 151	0.30 136	0.22 89	0.31 53	0.28 231	0.14 172	0.10 94	0.13 102	0.10 78	0.13 143	0.13 235

Selective-IGEV	0.24 97	0.18 174	0.35 185	0.35 155	0.19 96	0.27 99	0.25 139	0.55 210	0.23 31	0.27 99	0.25 66	0.34 164	0.19 49	0.58 314	0.22 73	0.12 60	0.10 94	0.14 154	0.11 143	0.12 94	0.10 58

aanet-new-10k	0.25 115	0.18 174	0.44 317	0.38 244	0.18 66	0.45 327	0.21 67	0.44 139	0.35 142	0.27 99	0.31 127	0.25 97	0.30 210	0.28 15	0.21 51	0.13 113	0.09 27	0.13 102	0.10 78	0.16 308	0.10 58

aanet-new-14k	0.25 115	0.19 216	0.38 227	0.38 244	0.17 37	0.18 12	0.25 139	0.52 193	0.49 251	0.28 113	0.30 113	0.21 46	0.33 247	0.33 77	0.23 112	0.12 60	0.09 27	0.13 102	0.10 78	0.17 347	0.11 127

aanet-new-8k	0.25 115	0.19 216	0.32 129	0.37 207	0.20 133	0.40 281	0.29 217	0.49 170	0.39 190	0.24 59	0.25 66	0.22 52	0.34 259	0.49 224	0.21 51	0.11 36	0.09 27	0.13 102	0.10 78	0.12 94	0.10 58

GCAP-Stereo-cres-4k	0.25 115	0.16 89	0.33 148	0.38 244	0.20 133	0.46 332	0.27 182	0.41 103	0.34 129	0.28 113	0.38 168	0.24 82	0.35 265	0.29 27	0.24 129	0.11 36	0.09 27	0.13 102	0.10 78	0.13 143	0.10 58

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.25 115	0.14 24	0.30 88	0.34 112	0.21 164	0.44 318	0.25 139	0.44 139	0.35 142	0.27 99	0.35 151	0.37 191	0.35 265	0.28 15	0.26 189	0.12 60	0.09 27	0.13 102	0.11 143	0.11 30	0.09 6

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.25 115	0.14 24	0.74 535	0.33 82	0.19 96	0.29 132	0.22 84	0.38 73	0.29 84	0.25 70	0.22 37	0.23 67	0.32 231	0.28 15	0.19 12	0.11 36	0.10 94	0.12 44	0.10 78	0.12 94	0.30 557

zero-FE	0.25 115	0.15 60	0.30 88	0.35 155	0.29 440	0.19 15	0.20 42	0.35 49	0.31 102	0.26 81	0.27 86	0.29 125	0.29 191	0.33 77	0.24 129	0.17 352	0.10 94	0.14 154	0.10 78	0.64 642	0.12 187

GASTEREO	0.25 115	0.16 89	0.32 129	0.40 319	0.20 133	0.22 30	0.30 237	0.43 131	0.31 102	0.37 185	0.33 133	0.22 52	0.35 265	0.41 143	0.23 112	0.15 247	0.10 94	0.13 102	0.11 143	0.12 94	0.11 127

MSCF	0.25 115	0.16 89	0.33 148	0.39 276	0.20 133	0.20 19	0.31 265	0.43 131	0.31 102	0.36 178	0.33 133	0.23 67	0.35 265	0.36 100	0.23 112	0.15 247	0.10 94	0.13 102	0.11 143	0.13 143	0.11 127

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 115	0.31 502	0.24 15	0.51 548	0.19 96	0.29 132	0.22 84	0.40 92	0.37 169	0.26 81	0.24 56	0.24 82	0.31 225	0.44 177	0.22 73	0.14 172	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.14 194	0.10 58

IGEV-RUCA	0.25 115	0.16 89	0.34 169	0.39 276	0.27 387	0.33 198	0.20 42	0.38 73	0.36 152	0.26 81	0.31 127	0.25 97	0.21 75	0.48 218	0.24 129	0.20 443	0.11 220	0.13 102	0.10 78	0.17 347	0.15 313

fffft	0.25 115	0.17 137	0.37 213	0.36 183	0.22 193	0.28 120	0.36 367	0.42 112	0.24 37	0.36 178	0.23 42	0.27 114	0.22 89	0.52 247	0.27 208	0.12 60	0.09 27	0.16 237	0.12 180	0.12 94	0.12 187
1: 1. 1
AIO-Stereo	0.25 115	0.18 174	0.34 169	0.37 207	0.18 66	0.28 120	0.30 237	0.48 165	0.27 59	0.29 126	0.30 113	0.32 147	0.17 20	0.52 247	0.23 112	0.12 60	0.10 94	0.14 154	0.11 143	0.13 143	0.10 58

RSM++	0.25 115	0.18 174	0.34 169	0.36 183	0.20 133	0.28 120	0.30 237	0.51 183	0.32 116	0.25 70	0.22 37	0.37 191	0.21 75	0.50 232	0.24 129	0.12 60	0.10 94	0.14 154	0.12 180	0.14 194	0.10 58

RSM	0.25 115	0.18 174	0.33 148	0.36 183	0.20 133	0.27 99	0.34 320	0.51 183	0.27 59	0.26 81	0.23 42	0.39 207	0.21 75	0.56 281	0.22 73	0.12 60	0.10 94	0.14 154	0.11 143	0.14 194	0.10 58

GCAPDPT-zeroshot4090	0.25 115	0.14 24	0.74 535	0.33 82	0.19 96	0.29 132	0.22 84	0.38 73	0.29 84	0.25 70	0.22 37	0.23 67	0.32 231	0.28 15	0.19 12	0.11 36	0.10 94	0.12 44	0.10 78	0.12 94	0.30 557

MoCha-V2	0.25 115	0.15 60	0.29 74	0.40 319	0.18 66	0.27 99	0.26 160	0.49 170	0.27 59	0.36 178	0.27 86	0.33 160	0.35 265	0.49 224	0.22 73	0.12 60	0.10 94	0.12 44	0.10 78	0.13 143	0.11 127

EGLCR-Stereo	0.25 115	0.16 89	0.33 148	0.34 112	0.20 133	0.35 224	0.20 42	0.52 193	0.36 152	0.28 113	0.27 86	0.41 228	0.18 34	0.45 182	0.26 189	0.14 172	0.10 94	0.16 237	0.14 261	0.13 143	0.11 127

DF	0.26 133	0.15 60	0.38 227	0.35 155	0.19 96	0.26 81	0.26 160	0.42 112	0.27 59	0.29 126	0.49 214	0.50 283	0.22 89	0.48 218	0.20 30	0.14 172	0.10 94	0.13 102	0.10 78	0.12 94	0.11 127

aanet-new	0.26 133	0.19 216	0.34 169	0.38 244	0.25 304	0.51 352	0.24 127	0.40 92	0.30 92	0.27 99	0.27 86	0.23 67	0.36 292	0.43 165	0.22 73	0.14 172	0.09 27	0.14 154	0.10 78	0.15 258	0.12 187

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.26 133	0.16 89	0.30 88	0.33 82	0.22 193	0.36 238	0.32 292	0.47 157	0.48 248	0.38 197	0.51 228	0.24 82	0.18 34	0.29 27	0.24 129	0.13 113	0.09 27	0.15 199	0.12 180	0.11 30	0.11 127

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 133	0.16 89	0.31 109	0.34 112	0.21 164	0.33 198	0.31 265	0.45 146	0.45 228	0.40 219	0.54 247	0.24 82	0.18 34	0.36 100	0.22 73	0.12 60	0.09 27	0.15 199	0.12 180	0.11 30	0.10 58

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.26 133	0.16 89	0.30 88	0.33 82	0.22 193	0.34 213	0.31 265	0.48 165	0.50 255	0.39 210	0.54 247	0.23 67	0.19 49	0.29 27	0.23 112	0.12 60	0.09 27	0.15 199	0.12 180	0.11 30	0.10 58

Foundation-i1	0.26 133	0.14 24	0.25 26	0.33 82	0.21 164	0.39 275	0.26 160	0.60 246	0.38 178	0.35 173	0.38 168	0.44 256	0.29 191	0.32 62	0.26 189	0.13 113	0.10 94	0.12 44	0.11 143	0.11 30	0.10 58

gcap_with_dpt	0.26 133	0.16 89	0.32 129	0.34 112	0.21 164	0.35 224	0.36 367	0.44 139	0.41 197	0.38 197	0.54 247	0.22 52	0.21 75	0.28 15	0.22 73	0.12 60	0.09 27	0.15 199	0.12 180	0.11 30	0.10 58

NLSM3	0.26 133	0.16 89	0.30 88	0.38 244	0.21 164	0.34 213	0.27 182	0.57 222	0.47 240	0.28 113	0.35 151	0.29 125	0.24 113	0.42 154	0.27 208	0.12 60	0.10 94	0.16 237	0.15 293	0.12 94	0.10 58

DDF-Stereo	0.26 133	0.15 60	0.30 88	0.36 183	0.29 440	0.19 15	0.20 42	0.32 32	0.31 102	0.26 81	0.26 78	0.29 125	0.29 191	0.38 118	0.24 129	0.17 352	0.10 94	0.14 154	0.10 78	0.70 645	0.12 187

Replicate-Monster	0.26 133	0.15 60	1.07 591	0.30 23	0.17 37	0.38 262	0.19 26	0.43 131	0.39 190	0.23 47	0.21 26	0.23 67	0.21 75	0.45 182	0.19 12	0.11 36	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.09 1	0.14 281

S2M2_L	0.26 133	0.22 342	0.33 148	0.31 43	0.25 304	0.24 53	0.13 1	0.35 49	0.41 197	0.25 70	0.36 160	0.30 136	0.25 125	0.30 45	0.26 189	0.22 487	0.19 515	0.17 284	0.19 442	0.21 451	0.18 401
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SCV_C0	0.26 133	0.18 174	0.34 169	0.35 155	0.24 272	0.23 40	0.28 208	0.51 183	0.36 152	0.31 138	0.36 160	0.37 191	0.20 63	0.57 293	0.22 73	0.13 113	0.10 94	0.13 102	0.11 143	0.16 308	0.12 187

SCV	0.26 133	0.19 216	0.33 148	0.35 155	0.21 164	0.27 99	0.34 320	0.56 214	0.28 72	0.24 59	0.28 99	0.37 191	0.23 103	0.49 224	0.22 73	0.18 387	0.10 94	0.14 154	0.11 143	0.15 258	0.11 127

castereo++	0.26 133	0.16 89	0.26 40	0.33 82	0.19 96	0.75 500	0.20 42	0.37 64	0.47 240	0.23 47	0.23 42	0.35 179	0.28 172	0.39 124	0.19 12	0.14 172	0.09 27	0.14 154	0.09 12	0.11 30	0.10 58

SMoEStereo_RVC	0.26 133	0.19 216	0.35 185	0.35 155	0.22 193	0.36 238	0.32 292	0.39 81	0.34 129	0.37 185	0.30 113	0.33 160	0.24 113	0.53 256	0.24 129	0.12 60	0.10 94	0.16 237	0.12 180	0.12 94	0.11 127

mms	0.26 133	0.21 301	0.33 148	0.37 207	0.25 304	0.30 151	0.33 304	0.40 92	0.32 116	0.28 113	0.34 144	0.34 164	0.20 63	0.45 182	0.26 189	0.12 60	0.11 220	0.16 237	0.12 180	0.14 194	0.11 127

ours_stereo	0.26 133	0.21 301	0.33 148	0.38 244	0.23 241	0.30 151	0.33 304	0.42 112	0.38 178	0.26 81	0.34 144	0.35 179	0.23 103	0.47 207	0.27 208	0.13 113	0.11 220	0.16 237	0.12 180	0.14 194	0.10 58

Occ-G	0.26 133	0.14 24	0.28 67	0.34 112	0.20 133	0.27 99	0.34 320	0.41 103	0.31 102	0.29 126	0.43 190	0.49 278	0.25 125	0.47 207	0.28 231	0.13 113	0.11 220	0.14 154	0.11 143	0.12 94	0.12 187

gcap-zeroshot	0.26 133	0.16 89	0.31 109	0.33 82	0.22 193	0.36 238	0.31 265	0.47 157	0.46 233	0.38 197	0.50 218	0.24 82	0.18 34	0.28 15	0.24 129	0.13 113	0.09 27	0.15 199	0.12 180	0.11 30	0.10 58

test_for_model	0.26 133	0.16 89	0.31 109	0.33 82	0.22 193	0.36 238	0.32 292	0.47 157	0.48 248	0.38 197	0.51 228	0.24 82	0.18 34	0.29 27	0.24 129	0.13 113	0.09 27	0.15 199	0.12 180	0.11 30	0.11 127

MaDis-Stereo	0.26 133	0.18 174	0.36 196	0.36 183	0.26 352	0.27 99	0.27 182	0.43 131	0.35 142	0.27 99	0.26 78	0.41 228	0.28 172	0.40 133	0.28 231	0.16 303	0.14 392	0.16 237	0.13 222	0.14 194	0.12 187

testlalala	0.26 133	0.16 89	0.31 109	0.33 82	0.22 193	0.36 238	0.31 265	0.47 157	0.46 233	0.38 197	0.50 218	0.24 82	0.18 34	0.28 15	0.24 129	0.13 113	0.09 27	0.15 199	0.12 180	0.11 30	0.10 58

CroCo-Stereo	0.26 133	0.22 342	0.36 196	0.48 503	0.22 193	0.20 19	0.29 217	0.51 183	0.44 219	0.28 113	0.23 42	0.42 238	0.26 142	0.29 27	0.26 189	0.15 247	0.13 353	0.13 102	0.11 143	0.16 308	0.12 187
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
BStereo	0.27 156	0.16 89	0.88 566	0.34 112	0.22 193	0.22 30	0.31 265	0.39 81	0.41 197	0.26 81	0.24 56	0.26 106	0.19 49	0.42 154	0.28 231	0.10 14	0.12 282	0.12 44	0.16 327	0.12 94	0.14 281

tt45	0.27 156	0.17 137	0.34 169	0.35 155	0.23 241	0.38 262	0.28 208	0.46 153	0.28 72	0.40 219	0.27 86	0.38 200	0.25 125	0.57 293	0.26 189	0.13 113	0.11 220	0.16 237	0.13 222	0.12 94	0.14 281

999	0.27 156	0.16 89	0.35 185	0.36 183	0.24 272	0.31 170	0.27 182	0.49 170	0.38 178	0.26 81	0.30 113	0.39 207	0.23 103	0.63 366	0.25 160	0.13 113	0.10 94	0.14 154	0.12 180	0.12 94	0.14 281

Pointernet	0.27 156	0.14 24	0.33 148	0.35 155	0.23 241	0.35 224	0.21 67	0.72 347	0.38 178	0.39 210	0.36 160	0.34 164	0.25 125	0.36 100	0.25 160	0.15 247	0.10 94	0.12 44	0.08 1	0.11 30	0.10 58

trnet	0.27 156	0.14 24	0.23 5	0.28 7	0.15 4	0.37 249	0.23 109	0.52 193	0.72 352	0.42 229	0.51 228	0.34 164	0.26 142	0.39 124	0.25 160	0.15 247	0.11 220	0.12 44	0.08 1	0.11 30	0.10 58

UniTT-Stereo	0.27 156	0.17 137	0.37 213	0.40 319	0.27 387	0.30 151	0.28 208	0.39 81	0.31 102	0.29 126	0.46 201	0.27 114	0.25 125	0.47 207	0.34 303	0.17 352	0.13 353	0.13 102	0.12 180	0.14 194	0.12 187

AEACV	0.27 156	0.17 137	0.31 109	0.34 112	0.45 589	0.26 81	0.28 208	0.37 64	0.32 116	0.30 134	0.46 201	0.31 144	0.37 299	0.36 100	0.24 129	0.14 172	0.10 94	0.15 199	0.12 180	0.13 143	0.11 127

LoS_RVC	0.27 156	0.16 89	0.27 52	0.32 66	0.30 459	0.44 318	0.34 320	0.41 103	0.33 122	0.31 138	0.51 228	0.29 125	0.32 231	0.36 100	0.28 231	0.11 36	0.10 94	0.11 3	0.08 1	0.11 30	0.19 434

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.28 164	0.51 593	1.28 616	0.31 43	0.19 96	0.22 30	0.22 84	0.45 146	0.28 72	0.23 47	0.32 130	0.25 97	0.24 113	0.32 62	0.20 30	0.12 60	0.11 220	0.12 44	0.10 78	0.11 30	0.11 127

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.28 164	0.23 364	1.22 611	0.34 112	0.21 164	0.29 132	0.21 67	0.41 103	0.33 122	0.24 59	0.30 113	0.32 147	0.28 172	0.33 77	0.20 30	0.12 60	0.11 220	0.13 102	0.10 78	0.10 6	0.11 127

VMStereo-Base	0.28 164	0.16 89	0.27 52	0.30 23	0.17 37	0.30 151	0.27 182	0.50 180	0.65 319	0.32 153	0.47 207	0.42 238	0.24 113	0.41 143	0.27 208	0.15 247	0.11 220	0.12 44	0.10 78	0.13 143	0.14 281

water-stereo	0.28 164	0.14 24	0.29 74	0.35 155	0.19 96	0.36 238	0.23 109	0.62 258	0.38 178	0.39 210	0.62 275	0.41 228	0.35 265	0.28 15	0.27 208	0.14 172	0.13 353	0.13 102	0.12 180	0.12 94	0.10 58

castereo	0.28 164	0.16 89	0.32 129	0.35 155	0.21 164	0.40 281	0.42 466	0.50 180	0.66 323	0.26 81	0.41 181	0.37 191	0.36 292	0.33 77	0.24 129	0.13 113	0.09 27	0.13 102	0.10 78	0.11 30	0.10 58

fffy	0.28 164	0.21 301	0.34 169	0.37 207	0.23 241	0.33 198	0.29 217	0.51 183	0.41 197	0.32 153	0.37 165	0.39 207	0.27 156	0.50 232	0.27 208	0.12 60	0.11 220	0.16 237	0.13 222	0.14 194	0.11 127

WCG-NET	0.28 164	0.15 60	0.33 148	0.33 82	0.19 96	0.33 198	0.27 182	0.39 81	0.80 410	0.46 245	0.49 214	0.39 207	0.25 125	0.40 133	0.25 160	0.12 60	0.09 27	0.13 102	0.11 143	0.12 94	0.10 58

GCAP-BAT	0.28 164	0.15 60	0.42 294	0.33 82	0.21 164	0.25 71	0.25 139	0.45 146	0.54 270	0.34 164	0.42 184	0.43 247	0.27 156	0.48 218	0.24 129	0.14 172	0.11 220	0.14 154	0.12 180	0.11 30	0.12 187

MGS-Stereo	0.28 164	0.19 216	0.40 262	0.36 183	0.23 241	0.37 249	0.30 237	0.39 81	0.44 219	0.31 138	0.51 228	0.40 219	0.24 113	0.43 165	0.26 189	0.15 247	0.12 282	0.15 199	0.13 222	0.14 194	0.13 235

GCAPDPT-zeroshot	0.28 164	0.15 60	0.42 294	0.33 82	0.21 164	0.25 71	0.25 139	0.45 146	0.54 270	0.34 164	0.42 184	0.43 247	0.27 156	0.48 218	0.24 129	0.14 172	0.11 220	0.14 154	0.12 180	0.11 30	0.12 187

GCAP-Stereo	0.28 164	0.19 216	0.40 262	0.38 244	0.19 96	0.38 262	0.23 109	0.57 222	0.41 197	0.45 239	0.49 214	0.39 207	0.27 156	0.33 77	0.23 112	0.14 172	0.12 282	0.14 154	0.11 143	0.12 94	0.11 127

CES	0.28 164	0.14 24	0.23 5	0.30 23	0.70 640	0.37 249	0.27 182	0.48 165	0.46 233	0.34 164	0.48 210	0.27 114	0.22 89	0.39 124	0.23 112	0.13 113	0.11 220	0.12 44	0.08 1	0.13 143	0.17 383

MC-Stereo	0.28 164	0.17 137	0.32 129	0.38 244	0.20 133	0.26 81	0.26 160	0.49 170	0.37 169	0.37 185	0.61 272	0.41 228	0.31 225	0.55 270	0.25 160	0.13 113	0.09 27	0.14 154	0.12 180	0.12 94	0.11 127

CroCo-Stereo Lap2	0.28 164	0.24 402	0.39 249	0.50 532	0.29 440	0.20 19	0.31 265	0.49 170	0.38 178	0.24 59	0.27 86	0.46 265	0.31 225	0.39 124	0.30 257	0.14 172	0.15 423	0.16 237	0.13 222	0.16 308	0.15 313

CREStereo	0.28 164	0.15 60	0.24 15	0.27 2	0.17 37	0.37 249	0.25 139	0.51 183	0.72 352	0.42 229	0.51 228	0.32 147	0.26 142	0.38 118	0.25 160	0.16 303	0.11 220	0.12 44	0.08 1	0.12 94	0.11 127
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
DA	0.29 179	0.17 137	0.31 109	0.40 319	0.20 133	0.74 494	0.33 304	0.47 157	0.44 219	0.34 164	0.39 173	0.39 207	0.32 231	0.32 62	0.24 129	0.15 247	0.11 220	0.16 237	0.11 143	0.15 258	0.10 58

GGEV	0.29 179	0.17 137	0.31 109	0.40 319	0.20 133	0.74 494	0.33 304	0.47 157	0.44 219	0.34 164	0.39 173	0.39 207	0.32 231	0.32 62	0.24 129	0.15 247	0.11 220	0.16 237	0.11 143	0.15 258	0.10 58

FlowAnything_test	0.29 179	0.19 216	0.39 249	0.47 495	0.26 352	0.46 332	0.25 139	0.43 131	0.31 102	0.29 126	0.26 78	0.35 179	0.26 142	0.40 133	0.37 353	0.21 460	0.15 423	0.22 468	0.26 564	0.16 308	0.16 361

depthmonostereo	0.29 179	0.14 24	0.31 109	0.35 155	0.17 37	0.46 332	0.27 182	0.69 319	0.57 286	0.35 173	0.42 184	0.31 144	0.35 265	0.35 96	0.27 208	0.14 172	0.12 282	0.13 102	0.12 180	0.11 30	0.10 58

HART	0.29 179	0.16 89	0.32 129	0.40 319	0.21 164	0.32 189	0.26 160	0.62 258	0.31 102	0.33 160	0.65 283	0.41 228	0.22 89	0.55 270	0.25 160	0.12 60	0.10 94	0.15 199	0.11 143	0.15 258	0.11 127

ff7	0.29 179	0.21 301	0.38 227	0.36 183	0.26 352	0.31 170	0.35 345	0.62 258	0.34 129	0.38 197	0.33 133	0.32 147	0.29 191	0.58 314	0.25 160	0.14 172	0.10 94	0.17 284	0.12 180	0.14 194	0.15 313

IGEVStereo-DCA	0.29 179	0.22 342	0.38 227	0.35 155	0.27 387	0.37 249	0.35 345	0.62 258	0.34 129	0.38 197	0.30 113	0.35 179	0.27 156	0.51 240	0.22 73	0.15 247	0.12 282	0.16 237	0.12 180	0.13 143	0.15 313

ffff	0.29 179	0.21 301	0.38 227	0.36 183	0.26 352	0.31 170	0.35 345	0.62 258	0.34 129	0.38 197	0.33 133	0.32 147	0.29 191	0.58 314	0.25 160	0.14 172	0.10 94	0.17 284	0.12 180	0.14 194	0.15 313

rrr	0.29 179	0.22 342	0.41 273	0.35 155	0.27 387	0.37 249	0.32 292	0.52 193	0.42 208	0.38 197	0.30 113	0.35 179	0.27 156	0.51 240	0.22 73	0.15 247	0.12 282	0.16 237	0.13 222	0.13 143	0.14 281

11t	0.29 179	0.21 301	0.38 227	0.36 183	0.26 352	0.31 170	0.35 345	0.62 258	0.34 129	0.38 197	0.33 133	0.32 147	0.29 191	0.58 314	0.25 160	0.14 172	0.10 94	0.17 284	0.12 180	0.14 194	0.15 313

anonymousdsp	0.29 179	0.21 301	0.38 227	0.37 207	0.25 304	0.30 151	0.35 345	0.63 266	0.35 142	0.39 210	0.33 133	0.33 160	0.28 172	0.59 331	0.25 160	0.14 172	0.10 94	0.17 284	0.12 180	0.14 194	0.15 313

LoS	0.29 179	0.15 60	0.30 88	0.29 12	0.18 66	0.33 198	0.29 217	0.51 183	0.72 352	0.34 164	0.52 240	0.41 228	0.28 172	0.47 207	0.28 231	0.15 247	0.11 220	0.13 102	0.09 12	0.11 30	0.11 127
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	0.29 179	0.21 301	0.38 227	0.35 155	0.24 272	0.32 189	0.43 473	0.57 222	0.37 169	0.33 160	0.30 113	0.32 147	0.28 172	0.57 293	0.26 189	0.13 113	0.11 220	0.16 237	0.13 222	0.13 143	0.13 235

ccc-4	0.29 179	0.21 301	0.38 227	0.36 183	0.26 352	0.31 170	0.35 345	0.62 258	0.34 129	0.38 197	0.33 133	0.32 147	0.29 191	0.58 314	0.25 160	0.14 172	0.10 94	0.17 284	0.12 180	0.14 194	0.15 313

IGEV-Stereo	0.29 179	0.21 301	0.38 227	0.37 207	0.25 304	0.30 151	0.35 345	0.63 266	0.35 142	0.39 210	0.33 133	0.33 160	0.28 172	0.59 331	0.25 160	0.14 172	0.10 94	0.17 284	0.12 180	0.14 194	0.15 313
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GLC_STEREO	0.29 179	0.19 216	0.27 52	0.44 441	0.19 96	0.31 170	0.26 160	0.47 157	0.43 212	0.37 185	0.47 207	0.41 228	0.23 103	0.50 232	0.34 303	0.14 172	0.18 497	0.19 381	0.16 327	0.16 308	0.13 235

test_xeample3	0.29 179	0.21 301	0.41 273	0.35 155	0.26 352	0.35 224	0.32 292	0.56 214	0.36 152	0.43 233	0.32 130	0.34 164	0.28 172	0.54 263	0.23 112	0.14 172	0.11 220	0.16 237	0.12 180	0.14 194	0.13 235

DN	0.30 196	0.17 137	0.33 148	0.37 207	0.26 352	0.35 224	0.27 182	0.54 208	0.55 277	0.32 153	0.42 184	0.50 283	0.23 103	0.39 124	0.22 73	0.21 460	0.14 392	0.16 237	0.13 222	0.17 347	0.18 401

PSi22	0.30 196	0.18 174	0.30 88	0.36 183	0.19 96	0.30 151	0.19 26	0.42 112	0.73 359	0.27 99	0.32 130	0.57 315	0.43 338	0.77 475	0.25 160	0.12 60	0.10 94	0.11 3	0.09 12	0.14 194	0.11 127

Wave_Phase_stereo	0.30 196	0.16 89	0.88 566	0.34 112	0.22 193	0.64 454	0.31 265	0.54 208	0.41 197	0.26 81	0.24 56	0.26 106	0.19 49	0.42 154	0.28 231	0.10 14	0.12 282	0.12 44	0.16 327	0.12 94	0.14 281

DilatedVolume-Stereo	0.30 196	0.15 60	0.34 169	0.33 82	0.20 133	0.53 365	0.25 139	0.56 214	0.43 212	0.56 281	0.50 218	0.35 179	0.29 191	0.49 224	0.28 231	0.13 113	0.11 220	0.12 44	0.11 143	0.11 30	0.10 58

MM-Stereo_test2	0.30 196	0.18 174	0.39 249	0.40 319	0.24 272	0.42 306	0.42 466	0.63 266	0.41 197	0.37 185	0.35 151	0.32 147	0.26 142	0.53 256	0.25 160	0.12 60	0.10 94	0.15 199	0.12 180	0.15 258	0.10 58

Reg-Stereo(zero)	0.30 196	0.16 89	0.28 67	0.34 112	0.18 66	0.32 189	0.20 42	0.63 266	0.68 331	0.50 259	0.52 240	0.51 289	0.30 210	0.45 182	0.25 160	0.13 113	0.10 94	0.12 44	0.10 78	0.12 94	0.11 127

CASnet	0.30 196	0.20 262	0.33 148	0.41 355	0.16 23	0.26 81	0.24 127	0.52 193	0.53 266	0.52 269	0.54 247	0.39 207	0.24 113	0.40 133	0.26 189	0.14 172	0.10 94	0.22 468	0.18 411	0.18 375	0.11 127
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
TANstereo	0.30 196	0.15 60	0.31 109	0.30 23	0.17 37	0.55 378	0.23 109	0.44 139	0.55 277	0.59 288	0.68 297	0.37 191	0.26 142	0.35 96	0.27 208	0.15 247	0.16 455	0.12 44	0.10 78	0.13 143	0.14 281

rvit_stereo_0081_aga	0.31 204	0.28 476	0.44 317	0.42 400	0.29 440	0.34 213	0.31 265	0.44 139	0.40 193	0.39 210	0.44 192	0.40 219	0.32 231	0.42 154	0.29 250	0.23 504	0.17 475	0.19 381	0.16 327	0.20 427	0.15 313

rvit_stereo_0080	0.31 204	0.25 428	0.40 262	0.39 276	0.28 412	0.27 99	0.46 489	0.49 170	0.44 219	0.35 173	0.42 184	0.40 219	0.28 172	0.41 143	0.33 287	0.22 487	0.17 475	0.17 284	0.16 327	0.22 474	0.15 313

WCG-NET（raft）	0.31 204	0.15 60	0.36 196	0.32 66	0.19 96	0.35 224	0.27 182	0.51 183	0.78 399	0.45 239	0.55 256	0.48 272	0.27 156	0.54 263	0.26 189	0.13 113	0.10 94	0.12 44	0.11 143	0.12 94	0.11 127

whm_eth	0.31 204	0.25 428	0.40 262	0.39 276	0.28 412	0.27 99	0.46 489	0.49 170	0.44 219	0.35 173	0.42 184	0.40 219	0.28 172	0.41 143	0.33 287	0.22 487	0.17 475	0.17 284	0.16 327	0.22 474	0.15 313

plain	0.31 204	0.20 262	0.50 405	0.39 276	0.29 440	0.27 99	0.30 237	0.44 139	0.35 142	0.31 138	0.66 290	0.30 136	0.31 225	0.65 388	0.31 265	0.17 352	0.13 353	0.20 411	0.15 293	0.17 347	0.12 187

MIF-Stereo (partial)	0.31 204	0.18 174	0.37 213	0.41 355	0.31 481	0.28 120	0.23 109	0.47 157	0.42 208	0.31 138	0.63 276	0.36 189	0.35 265	0.57 293	0.31 265	0.17 352	0.13 353	0.19 381	0.17 383	0.18 375	0.14 281

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.32 210	0.38 547	2.34 655	0.33 82	0.19 96	0.20 19	0.22 84	0.43 131	0.29 84	0.22 41	0.25 66	0.22 52	0.26 142	0.29 27	0.20 30	0.11 36	0.10 94	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.10 58

RT-Monster	0.32 210	0.17 137	0.30 88	0.34 112	0.26 352	0.38 262	0.20 42	0.56 214	0.76 380	0.61 299	0.64 280	0.49 278	0.28 172	0.41 143	0.30 257	0.14 172	0.11 220	0.12 44	0.10 78	0.11 30	0.13 235

WQFJA1	0.32 210	0.19 216	0.34 169	0.39 276	0.26 352	0.62 434	0.30 237	0.56 214	0.47 240	0.37 185	0.39 173	0.38 200	0.33 247	0.50 232	0.42 390	0.14 172	0.18 497	0.16 237	0.14 261	0.14 194	0.13 235

WQFJX	0.32 210	0.18 174	0.33 148	0.39 276	0.27 387	0.60 423	0.30 237	0.53 205	0.47 240	0.39 210	0.38 168	0.34 164	0.33 247	0.61 346	0.40 378	0.14 172	0.17 475	0.16 237	0.13 222	0.14 194	0.14 281

NLMM	0.32 210	0.19 216	0.34 169	0.39 276	0.26 352	0.62 434	0.30 237	0.56 214	0.47 240	0.37 185	0.39 173	0.38 200	0.33 247	0.49 224	0.42 390	0.14 172	0.18 497	0.16 237	0.14 261	0.14 194	0.13 235

NLSM1	0.32 210	0.18 174	0.34 169	0.39 276	0.25 304	0.66 466	0.27 182	0.57 222	0.50 255	0.37 185	0.53 244	0.29 125	0.28 172	0.54 263	0.32 274	0.16 303	0.17 475	0.18 337	0.15 293	0.14 194	0.12 187

FE-Mocha	0.32 210	0.19 216	0.50 405	0.38 244	0.27 387	0.30 151	0.20 42	0.71 342	0.36 152	0.65 331	0.56 259	0.54 302	0.25 125	0.38 118	0.22 73	0.15 247	0.10 94	0.17 284	0.16 327	0.13 143	0.12 187

rvit_stereo_0081	0.32 210	0.24 402	0.47 359	0.43 421	0.26 352	0.30 151	0.37 384	0.42 112	0.55 277	0.36 178	0.40 178	0.39 207	0.35 265	0.43 165	0.33 287	0.22 487	0.16 455	0.19 381	0.16 327	0.19 409	0.13 235

rvit_stereo_0082	0.32 210	0.24 402	0.47 359	0.43 421	0.26 352	0.30 151	0.37 384	0.42 112	0.55 277	0.36 178	0.40 178	0.39 207	0.35 265	0.43 165	0.33 287	0.22 487	0.16 455	0.19 381	0.16 327	0.19 409	0.13 235

RAFT-Stereo-weight	0.32 210	0.18 174	0.33 148	0.39 276	0.22 193	0.26 81	0.29 217	0.67 300	0.80 410	0.53 272	0.51 228	0.58 324	0.20 63	0.47 207	0.27 208	0.13 113	0.10 94	0.14 154	0.11 143	0.13 143	0.11 127

CAS++	0.32 210	0.24 402	0.36 196	0.37 207	0.26 352	0.28 120	0.23 109	0.87 419	0.50 255	0.47 251	0.45 196	0.26 106	0.21 75	0.49 224	0.24 129	0.23 504	0.19 515	0.22 468	0.17 383	0.21 451	0.16 361
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.32 210	0.22 342	0.34 169	0.42 400	0.28 412	0.40 281	0.50 515	0.72 347	0.37 169	0.37 185	0.34 144	0.32 147	0.31 225	0.59 331	0.27 208	0.14 172	0.13 353	0.18 337	0.17 383	0.17 347	0.16 361

MSKI-zero shot	0.32 210	0.17 137	0.34 169	0.39 276	0.21 164	0.32 189	0.22 84	0.61 253	0.43 212	0.52 269	0.64 280	0.61 351	0.20 63	0.74 457	0.25 160	0.14 172	0.10 94	0.14 154	0.10 78	0.12 94	0.12 187

iRaftStereo_RVC	0.32 210	0.19 216	0.37 213	0.39 276	0.22 193	0.31 170	0.29 217	0.68 310	0.51 260	0.49 256	0.66 290	0.37 191	0.23 103	0.45 182	0.33 287	0.14 172	0.10 94	0.18 337	0.17 383	0.15 258	0.12 187

CREStereo++_RVC	0.32 210	0.15 60	0.23 5	0.31 43	0.24 272	0.27 99	0.22 84	0.46 153	0.88 459	0.46 245	0.80 354	0.30 136	0.26 142	0.36 100	0.33 287	0.13 113	0.09 27	0.13 102	0.51 647	0.13 143	0.09 6
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
XX-TBD	0.32 210	0.53 604	0.26 40	0.51 548	0.20 133	0.37 249	0.24 127	0.40 92	0.73 359	0.54 276	0.69 298	0.31 144	0.25 125	0.32 62	0.27 208	0.16 303	0.10 94	0.12 44	0.09 12	0.13 143	0.11 127

PMTNet	0.32 210	0.16 89	0.24 15	0.29 12	0.18 66	0.45 327	0.22 84	0.56 214	0.63 306	0.46 245	0.54 247	0.39 207	0.34 259	0.48 218	0.24 129	0.75 652	0.10 94	0.12 44	0.08 1	0.12 94	0.11 127

WQFJX1	0.33 227	0.19 216	0.34 169	0.41 355	0.28 412	0.53 365	0.33 304	0.51 183	0.50 255	0.39 210	0.36 160	0.34 164	0.31 225	0.69 425	0.39 370	0.15 247	0.18 497	0.16 237	0.14 261	0.16 308	0.14 281

NLMM1	0.33 227	0.21 301	0.36 196	0.41 355	0.25 304	0.55 378	0.33 304	0.55 210	0.63 306	0.42 229	0.44 192	0.30 136	0.25 125	0.63 366	0.38 362	0.16 303	0.18 497	0.17 284	0.14 261	0.15 258	0.13 235

xyz-stereo-finetune	0.33 227	0.18 174	0.36 196	0.33 82	0.18 66	0.57 398	0.31 265	0.58 230	0.69 338	0.45 239	0.54 247	0.38 200	0.33 247	0.56 281	0.36 337	0.12 60	0.12 282	0.16 237	0.13 222	0.13 143	0.12 187

MM-Stereo_test1	0.33 227	0.19 216	0.36 196	0.41 355	0.23 241	0.36 238	0.45 485	0.58 230	0.54 270	0.60 292	0.50 218	0.38 200	0.37 299	0.60 337	0.26 189	0.15 247	0.13 353	0.17 284	0.14 261	0.15 258	0.12 187

tg	0.33 227	0.18 174	0.37 213	0.39 276	0.22 193	0.38 262	0.26 160	0.70 334	0.56 284	0.47 251	0.65 283	0.42 238	0.24 113	0.55 270	0.33 287	0.14 172	0.10 94	0.18 337	0.17 383	0.14 194	0.11 127

model_zeroshot	0.33 227	0.18 174	0.48 379	0.39 276	0.28 412	0.45 327	0.25 139	0.63 266	0.45 228	0.61 299	0.50 218	0.51 289	0.25 125	0.45 182	0.26 189	0.16 303	0.13 353	0.15 199	0.14 261	0.13 143	0.13 235

rvit_stereo_ft	0.33 227	0.25 428	0.47 359	0.52 561	0.32 498	0.33 198	0.47 496	0.49 170	0.50 255	0.34 164	0.41 181	0.41 228	0.32 231	0.48 218	0.34 303	0.22 487	0.14 392	0.19 381	0.18 411	0.19 409	0.14 281

4D-IteraStereo	0.33 227	0.18 174	0.40 262	0.40 319	0.24 272	0.32 189	0.27 182	0.58 230	0.72 352	0.65 331	0.54 247	0.42 238	0.23 103	0.45 182	0.28 231	0.14 172	0.09 27	0.19 381	0.16 327	0.16 308	0.11 127

NLCSM	0.34 235	0.21 301	0.34 169	0.44 441	0.29 440	0.54 372	0.36 367	0.52 193	0.47 240	0.46 245	0.37 165	0.34 164	0.34 259	0.71 437	0.41 384	0.16 303	0.17 475	0.17 284	0.16 327	0.17 347	0.16 361

IGEV-FE	0.34 235	0.18 174	0.67 501	0.39 276	0.28 412	0.30 151	0.25 139	0.74 361	0.31 102	0.62 302	0.57 261	0.54 302	0.25 125	0.53 256	0.27 208	0.14 172	0.10 94	0.15 199	0.14 261	0.14 194	0.12 187

MM-Stereo_test3	0.34 235	0.19 216	0.31 109	0.41 355	0.25 304	0.35 224	0.44 482	0.72 347	0.92 488	0.46 245	0.52 240	0.41 228	0.29 191	0.44 177	0.28 231	0.16 303	0.15 423	0.17 284	0.13 222	0.14 194	0.13 235

rvit_stereo_0083	0.34 235	0.24 402	0.50 405	0.44 441	0.27 387	0.34 213	0.35 345	0.45 146	0.62 295	0.37 185	0.47 207	0.42 238	0.35 265	0.40 133	0.36 337	0.22 487	0.20 527	0.20 411	0.17 383	0.20 427	0.14 281

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 235	0.27 462	0.45 330	0.36 183	0.25 304	0.48 341	0.30 237	0.58 230	0.90 476	0.42 229	0.36 160	0.30 136	0.29 191	0.49 224	0.30 257	0.16 303	0.14 392	0.18 337	0.15 293	0.18 375	0.15 313

AE-Stereo	0.34 235	0.21 301	0.42 294	0.48 503	0.31 481	0.48 341	0.35 345	0.61 253	0.62 295	0.32 153	0.55 256	0.52 294	0.27 156	0.47 207	0.29 250	0.13 113	0.13 353	0.18 337	0.16 327	0.15 258	0.12 187

IGEV_Zeroshot_test	0.34 235	0.18 174	0.67 501	0.39 276	0.28 412	0.30 151	0.25 139	0.74 361	0.31 102	0.62 302	0.57 261	0.54 302	0.25 125	0.53 256	0.27 208	0.14 172	0.10 94	0.15 199	0.14 261	0.14 194	0.12 187

RAFT-Test	0.34 235	0.18 174	0.37 213	0.38 244	0.23 241	0.50 348	0.23 109	0.69 319	0.40 193	0.60 292	0.85 388	0.61 351	0.28 172	0.46 198	0.27 208	0.14 172	0.11 220	0.14 154	0.11 143	0.13 143	0.12 187

CAS	0.34 235	0.13 3	0.25 26	1.28 661	0.30 459	0.46 332	0.38 406	0.48 165	0.47 240	0.34 164	0.52 240	0.24 82	0.19 49	0.29 27	0.27 208	0.69 650	0.08 2	0.12 44	0.08 1	0.12 94	0.15 313

test-3	0.34 235	0.16 89	0.43 307	0.39 276	0.21 164	0.43 310	0.22 84	0.63 266	0.78 399	0.71 376	0.45 196	0.64 366	0.27 156	0.43 165	0.31 265	0.12 60	0.09 27	0.17 284	0.13 222	0.12 94	0.10 58

test_1	0.34 235	0.16 89	0.43 307	0.39 276	0.21 164	0.43 310	0.23 109	0.63 266	0.78 399	0.68 355	0.45 196	0.64 366	0.27 156	0.43 165	0.31 265	0.12 60	0.09 27	0.17 284	0.13 222	0.12 94	0.10 58

cross-raft	0.34 235	0.20 262	0.37 213	0.44 441	0.23 241	0.32 189	0.35 345	0.74 361	0.40 193	0.60 292	0.77 330	0.57 315	0.27 156	0.43 165	0.28 231	0.12 60	0.10 94	0.15 199	0.13 222	0.15 258	0.11 127

raftrobust	0.34 235	0.19 216	0.36 196	0.41 355	0.27 387	0.30 151	0.25 139	0.71 342	0.63 306	0.58 286	0.55 256	0.45 258	0.46 360	0.51 240	0.29 250	0.16 303	0.12 282	0.14 154	0.12 180	0.12 94	0.13 235

EAI-Stereo	0.34 235	0.19 216	0.44 317	0.39 276	0.21 164	0.31 170	0.30 237	1.15 541	0.30 92	0.49 256	0.75 320	0.36 189	0.28 172	0.62 355	0.27 208	0.14 172	0.11 220	0.14 154	0.13 222	0.13 143	0.12 187

CFNet-RSSM	0.34 235	0.17 137	0.45 330	0.39 276	0.22 193	0.35 224	0.23 109	0.73 358	0.84 433	0.65 331	0.54 247	0.57 315	0.28 172	0.46 198	0.26 189	0.13 113	0.10 94	0.14 154	0.12 180	0.13 143	0.11 127

Gwc-CoAtRS	0.34 235	0.17 137	0.44 317	0.39 276	0.23 241	0.34 213	0.22 84	0.70 334	0.75 372	0.60 292	0.59 267	0.58 324	0.29 191	0.45 182	0.26 189	0.14 172	0.11 220	0.14 154	0.12 180	0.12 94	0.12 187

ACVNet-DCA	0.35 251	0.23 364	0.33 148	0.41 355	0.22 193	0.55 378	0.38 406	0.85 408	0.54 270	0.41 224	0.50 218	0.34 164	0.49 373	0.57 293	0.25 160	0.16 303	0.10 94	0.19 381	0.13 222	0.18 375	0.17 383

EKT-Stereo	0.35 251	0.23 364	0.39 249	0.43 421	0.29 440	0.38 262	0.31 265	0.69 319	0.64 314	0.45 239	0.63 276	0.49 278	0.27 156	0.56 281	0.33 287	0.18 387	0.14 392	0.18 337	0.15 293	0.16 308	0.16 361

Any-RAFT	0.35 251	0.16 89	0.30 88	0.34 112	0.21 164	0.52 357	0.22 84	0.88 424	0.73 359	0.53 272	0.73 309	0.64 366	0.28 172	0.46 198	0.24 129	0.15 247	0.10 94	0.13 102	0.10 78	0.13 143	0.12 187

HH	0.35 251	0.20 262	0.47 359	0.40 319	0.25 304	0.33 198	0.31 265	0.76 375	0.38 178	0.43 233	0.57 261	0.79 451	0.44 349	0.71 437	0.25 160	0.15 247	0.11 220	0.15 199	0.14 261	0.14 194	0.12 187

HanStereo	0.35 251	0.20 262	0.47 359	0.40 319	0.25 304	0.33 198	0.31 265	0.76 375	0.38 178	0.43 233	0.57 261	0.79 451	0.44 349	0.71 437	0.25 160	0.15 247	0.11 220	0.15 199	0.14 261	0.14 194	0.12 187

LL-Strereo2	0.35 251	0.24 402	0.48 379	0.41 355	0.26 352	0.35 224	0.24 127	0.67 300	0.44 219	0.54 276	0.51 228	0.66 385	0.25 125	0.66 397	0.30 257	0.14 172	0.12 282	0.23 489	0.20 467	0.18 375	0.13 235

anonymousdsp2	0.35 251	0.20 262	0.43 307	0.37 207	0.24 272	0.48 341	0.31 265	0.86 412	0.65 319	0.55 278	0.50 218	0.50 283	0.34 259	0.56 281	0.31 265	0.14 172	0.10 94	0.14 154	0.10 78	0.16 308	0.14 281

Selective-RAFT	0.35 251	0.23 364	0.51 420	0.44 441	0.21 164	0.64 454	0.27 182	0.59 235	0.63 306	0.40 219	0.38 168	0.55 307	0.40 322	0.57 293	0.35 321	0.13 113	0.11 220	0.14 154	0.12 180	0.16 308	0.13 235

RCA-Stereo	0.35 251	0.17 137	0.34 169	0.38 244	0.22 193	0.31 170	0.34 320	0.68 310	1.24 594	0.45 239	0.65 283	0.47 267	0.43 338	0.38 118	0.27 208	0.13 113	0.10 94	0.14 154	0.11 143	0.11 30	0.11 127

Patchmatch Stereo++	0.35 251	0.23 364	0.47 359	0.41 355	0.22 193	0.24 53	0.22 84	0.59 235	0.36 152	0.63 311	0.73 309	0.58 324	0.38 304	0.58 314	0.36 337	0.18 387	0.12 282	0.20 411	0.16 327	0.20 427	0.15 313
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.35 251	0.23 364	0.47 359	0.41 355	0.22 193	0.24 53	0.31 265	0.59 235	0.36 152	0.63 311	0.73 309	0.58 324	0.38 304	0.56 281	0.35 321	0.18 387	0.12 282	0.20 411	0.16 327	0.20 427	0.15 313

ROB_FTStereo_v2	0.35 251	0.23 364	0.47 359	0.41 355	0.22 193	0.24 53	0.31 265	0.59 235	0.36 152	0.63 311	0.73 309	0.57 315	0.38 304	0.57 293	0.36 337	0.18 387	0.12 282	0.20 411	0.16 327	0.20 427	0.15 313

ROB_FTStereo	0.35 251	0.23 364	0.47 359	0.41 355	0.22 193	0.25 71	0.21 67	0.59 235	0.36 152	0.63 311	0.73 309	0.58 324	0.38 304	0.57 293	0.35 321	0.18 387	0.12 282	0.20 411	0.16 327	0.20 427	0.15 313

HUI-Stereo	0.35 251	0.23 364	0.47 359	0.41 355	0.22 193	0.24 53	0.22 84	0.60 246	0.36 152	0.63 311	0.73 309	0.58 324	0.38 304	0.50 232	0.35 321	0.18 387	0.12 282	0.20 411	0.16 327	0.20 427	0.15 313

iGMRVC	0.35 251	0.23 364	0.47 359	0.41 355	0.22 193	0.24 53	0.30 237	0.59 235	0.36 152	0.63 311	0.73 309	0.58 324	0.38 304	0.58 314	0.36 337	0.18 387	0.12 282	0.20 411	0.16 327	0.20 427	0.15 313

iRAFT	0.35 251	0.23 364	0.47 359	0.41 355	0.22 193	0.24 53	0.22 84	0.59 235	0.36 152	0.63 311	0.73 309	0.58 324	0.38 304	0.58 314	0.36 337	0.18 387	0.12 282	0.20 411	0.16 327	0.20 427	0.15 313

RAFT-IKP	0.35 251	0.23 364	0.47 359	0.41 355	0.22 193	0.24 53	0.28 208	0.59 235	0.36 152	0.63 311	0.73 309	0.57 315	0.38 304	0.58 314	0.36 337	0.18 387	0.12 282	0.20 411	0.16 327	0.20 427	0.15 313

sCroCo_RVC	0.35 251	0.28 476	0.69 512	0.51 548	0.39 554	0.41 299	0.31 265	0.49 170	0.45 228	0.31 138	0.48 210	0.38 200	0.32 231	0.46 198	0.32 274	0.21 460	0.22 544	0.19 381	0.19 442	0.21 451	0.20 457

xyz-stereo-finetune2	0.36 269	0.19 216	0.38 227	0.32 66	0.19 96	0.82 531	0.29 217	0.52 193	0.32 116	0.51 262	0.78 341	0.43 247	0.45 354	0.69 425	0.44 416	0.13 113	0.12 282	0.17 284	0.13 222	0.12 94	0.13 235

1test111	0.36 269	0.23 364	0.33 148	0.41 355	0.22 193	0.55 378	0.38 406	0.85 408	0.54 270	0.41 224	0.50 218	0.34 164	0.49 373	0.55 270	0.45 425	0.16 303	0.10 94	0.19 381	0.13 222	0.18 375	0.17 383

11t1	0.36 269	0.21 301	0.42 294	0.35 155	0.22 193	0.62 434	0.29 217	0.69 319	0.43 212	0.60 292	0.53 244	0.53 298	0.48 369	0.56 281	0.40 378	0.18 387	0.14 392	0.16 237	0.13 222	0.17 347	0.17 383

tt1	0.36 269	0.24 402	0.32 129	0.41 355	0.22 193	0.54 372	0.38 406	0.68 310	1.04 545	0.41 224	0.46 201	0.35 179	0.45 354	0.57 293	0.25 160	0.16 303	0.10 94	0.19 381	0.13 222	0.16 308	0.16 361

knoymous	0.36 269	0.20 262	0.31 109	0.31 43	0.22 193	0.36 238	0.29 217	0.61 253	0.64 314	0.67 349	0.70 302	0.60 345	0.40 322	0.58 314	0.34 303	0.17 352	0.11 220	0.20 411	0.11 143	0.17 347	0.18 401

DCANet-4	0.36 269	0.20 262	0.48 379	0.34 112	0.19 96	0.29 132	0.30 237	0.66 290	0.92 488	0.69 363	0.78 341	0.40 219	0.47 364	0.45 182	0.34 303	0.14 172	0.10 94	0.14 154	0.11 143	0.11 30	0.13 235

test_4	0.36 269	0.18 174	0.31 109	0.44 441	0.25 304	0.20 19	0.34 320	0.56 214	0.41 197	0.59 288	1.45 595	0.43 247	0.25 125	0.63 366	0.28 231	0.12 60	0.10 94	0.17 284	0.19 442	0.15 258	0.11 127

test_3	0.36 269	0.19 216	0.44 317	0.44 441	0.23 241	0.48 341	0.36 367	0.66 290	0.82 423	0.64 322	0.45 196	0.68 393	0.25 125	0.41 143	0.31 265	0.12 60	0.10 94	0.18 337	0.16 327	0.15 258	0.11 127

NRIStereo	0.36 269	0.20 262	0.45 330	0.41 355	0.23 241	0.34 213	0.26 160	0.65 280	0.55 277	0.64 322	0.63 276	0.56 310	0.37 299	0.65 388	0.37 353	0.15 247	0.11 220	0.18 337	0.15 293	0.17 347	0.14 281

DeepStereo_RVC	0.36 269	0.21 301	0.47 359	0.40 319	0.24 272	0.26 81	0.22 84	0.60 246	0.38 178	0.69 363	0.67 295	0.57 315	0.51 388	0.56 281	0.39 370	0.16 303	0.12 282	0.18 337	0.15 293	0.19 409	0.18 401

CRE-IMP	0.36 269	0.23 364	0.49 392	0.42 400	0.24 272	0.41 299	0.21 67	0.57 222	0.41 197	0.65 331	0.72 305	0.53 298	0.37 299	0.61 346	0.38 362	0.17 352	0.11 220	0.19 381	0.15 293	0.21 451	0.18 401

test-1	0.36 269	0.19 216	0.71 521	0.46 487	0.26 352	0.44 318	0.36 367	0.60 246	0.59 290	0.48 254	0.67 295	0.53 298	0.36 292	0.40 133	0.29 250	0.14 172	0.11 220	0.16 237	0.14 261	0.15 258	0.16 361

s12784h	0.36 269	0.15 60	0.24 15	0.34 112	0.15 4	0.77 507	0.29 217	0.80 391	0.83 428	0.56 281	0.57 261	0.43 247	0.40 322	0.57 293	0.33 287	0.12 60	0.10 94	0.14 154	0.09 12	0.14 194	0.09 6

RALCasStereoNet	0.36 269	0.21 301	0.37 213	0.42 400	0.26 352	0.35 224	0.38 406	0.63 266	0.64 314	0.50 259	0.72 305	0.51 289	0.29 191	0.59 331	0.36 337	0.16 303	0.14 392	0.15 199	0.13 222	0.17 347	0.16 361

DCANet	0.36 269	0.16 89	0.41 273	0.34 112	0.19 96	0.30 151	0.30 237	0.68 310	0.91 483	0.70 369	0.77 330	0.43 247	0.57 421	0.45 182	0.34 303	0.14 172	0.10 94	0.14 154	0.11 143	0.13 143	0.12 187

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 269	0.17 137	0.41 273	0.35 155	0.19 96	0.33 198	0.29 217	0.65 280	0.73 359	0.68 355	1.01 464	0.56 310	0.40 322	0.42 154	0.30 257	0.11 36	0.09 27	0.15 199	0.14 261	0.13 143	0.10 58

H2IRNET	0.37 285	0.20 262	0.33 148	0.38 244	0.25 304	0.27 99	0.23 109	0.59 235	0.72 352	0.39 210	0.90 415	0.74 432	0.55 412	0.52 247	0.43 397	0.15 247	0.13 353	0.18 337	0.20 467	0.16 308	0.13 235

cc1	0.37 285	0.23 364	0.33 148	0.41 355	0.22 193	0.55 378	0.38 406	0.67 300	1.06 555	0.41 224	0.50 218	0.34 164	0.49 373	0.57 293	0.25 160	0.16 303	0.10 94	0.19 381	0.13 222	0.16 308	0.15 313

DCRE	0.37 285	0.18 174	0.46 347	0.45 466	0.32 498	0.42 306	0.37 384	0.63 266	0.51 260	0.47 251	0.94 426	0.56 310	0.36 292	0.52 247	0.32 274	0.14 172	0.13 353	0.15 199	0.14 261	0.14 194	0.13 235

fff	0.37 285	0.16 89	0.41 273	0.34 112	0.19 96	0.29 132	0.30 237	0.69 319	1.06 555	0.69 363	0.78 341	0.42 238	0.63 462	0.46 198	0.34 303	0.14 172	0.10 94	0.14 154	0.11 143	0.11 30	0.13 235

ADStereo(finetuned)	0.37 285	0.16 89	0.49 392	0.34 112	0.19 96	0.30 151	0.30 237	0.68 310	0.91 483	0.70 369	0.77 330	0.43 247	0.69 500	0.45 182	0.33 287	0.14 172	0.10 94	0.14 154	0.11 143	0.13 143	0.12 187

MIPNet	0.37 285	0.21 301	0.59 459	0.39 276	0.25 304	0.50 348	0.28 208	0.77 378	0.70 339	0.65 331	0.60 269	0.40 219	0.49 373	0.44 177	0.37 353	0.14 172	0.11 220	0.16 237	0.13 222	0.14 194	0.13 235

GMOStereo	0.37 285	0.19 216	0.38 227	0.43 421	0.24 272	0.37 249	0.38 406	0.52 193	0.62 295	0.87 484	0.84 378	0.64 366	0.35 265	0.37 110	0.28 231	0.13 113	0.11 220	0.20 411	0.18 411	0.15 258	0.11 127

error version	0.37 285	0.19 216	0.38 227	0.43 421	0.24 272	0.37 249	0.38 406	0.52 193	0.62 295	0.87 484	0.84 378	0.64 366	0.35 265	0.37 110	0.28 231	0.13 113	0.11 220	0.20 411	0.18 411	0.15 258	0.11 127

test-v	0.37 285	0.19 216	0.38 227	0.43 421	0.24 272	0.37 249	0.38 406	0.52 193	0.62 295	0.87 484	0.84 378	0.64 366	0.35 265	0.37 110	0.28 231	0.13 113	0.11 220	0.20 411	0.18 411	0.15 258	0.11 127

TRStereo	0.37 285	0.27 462	0.59 459	0.47 495	0.41 566	0.29 132	0.30 237	0.84 405	0.59 290	0.52 269	0.41 181	0.52 294	0.26 142	0.73 450	0.27 208	0.17 352	0.12 282	0.19 381	0.19 442	0.13 143	0.11 127

test-2	0.37 285	0.19 216	0.38 227	0.43 421	0.24 272	0.37 249	0.38 406	0.52 193	0.62 295	0.87 484	0.84 378	0.64 366	0.35 265	0.37 110	0.28 231	0.13 113	0.11 220	0.20 411	0.18 411	0.15 258	0.11 127

rafts_anoy	0.37 285	0.21 301	0.36 196	0.41 355	0.26 352	0.30 151	0.33 304	0.67 300	0.90 476	0.58 286	0.66 290	0.45 258	0.33 247	0.47 207	0.39 370	0.16 303	0.11 220	0.21 453	0.23 524	0.17 347	0.14 281

XX-Stereo	0.37 285	0.17 137	0.45 330	0.55 586	0.36 531	0.38 262	0.20 42	0.60 246	0.30 92	0.46 245	1.30 566	0.73 426	0.26 142	0.56 281	0.26 189	0.16 303	0.11 220	0.17 284	0.16 327	0.14 194	0.10 58

csc	0.37 285	0.16 89	0.41 273	0.34 112	0.19 96	0.29 132	0.30 237	0.69 319	1.06 555	0.69 363	0.78 341	0.42 238	0.63 462	0.46 198	0.34 303	0.14 172	0.10 94	0.14 154	0.11 143	0.11 30	0.13 235

cscssc	0.37 285	0.16 89	0.41 273	0.34 112	0.19 96	0.29 132	0.30 237	0.69 319	1.06 555	0.69 363	0.78 341	0.42 238	0.63 462	0.46 198	0.34 303	0.14 172	0.10 94	0.14 154	0.11 143	0.11 30	0.13 235

Lsterematch	0.38 300	0.17 137	0.38 227	0.37 207	0.20 133	0.42 306	0.27 182	0.57 222	0.71 350	0.66 344	1.02 473	0.49 278	0.40 322	0.57 293	0.43 397	0.16 303	0.10 94	0.15 199	0.13 222	0.14 194	0.14 281

AIO-test1	0.38 300	0.18 174	0.38 227	0.50 532	0.24 272	0.46 332	0.30 237	0.70 334	1.19 585	0.40 219	0.71 304	0.45 258	0.29 191	0.53 256	0.27 208	0.15 247	0.13 353	0.19 381	0.21 490	0.13 143	0.17 383

rvit_0105_6	0.38 300	0.28 476	0.64 485	0.50 532	0.30 459	0.39 275	0.38 406	0.51 183	0.67 326	0.40 219	0.45 196	0.50 283	0.41 330	0.54 263	0.36 337	0.27 546	0.26 578	0.24 506	0.21 490	0.22 474	0.16 361

MyStereo06	0.38 300	0.21 301	0.61 467	0.41 355	0.28 412	0.41 299	0.50 515	0.95 452	0.35 142	0.62 302	0.54 247	0.76 441	0.27 156	0.50 232	0.29 250	0.14 172	0.13 353	0.18 337	0.17 383	0.17 347	0.15 313

MIM_Stereo	0.38 300	0.17 137	0.53 433	0.37 207	0.24 272	0.27 99	0.24 127	0.70 334	0.54 270	0.72 387	1.00 461	0.63 360	0.29 191	0.64 381	0.38 362	0.13 113	0.14 392	0.17 284	0.16 327	0.14 194	0.11 127

riskmin	0.38 300	0.20 262	0.39 249	0.32 66	0.23 241	0.53 365	0.30 237	0.63 266	0.80 410	0.49 256	0.56 259	0.73 426	0.58 431	0.55 270	0.36 337	0.17 352	0.11 220	0.19 381	0.13 222	0.19 409	0.20 457

NF-Stereo	0.38 300	0.20 262	0.45 330	0.41 355	0.25 304	0.26 81	0.31 265	0.69 319	0.70 339	0.65 331	0.77 330	0.57 315	0.30 210	0.67 408	0.35 321	0.18 387	0.12 282	0.20 411	0.16 327	0.16 308	0.27 534

OCTAStereo	0.38 300	0.20 262	0.46 347	0.41 355	0.25 304	0.26 81	0.31 265	0.69 319	0.70 339	0.65 331	0.77 330	0.58 324	0.30 210	0.67 408	0.35 321	0.18 387	0.12 282	0.20 411	0.16 327	0.16 308	0.27 534

PSM-softLoss	0.38 300	0.20 262	0.48 379	0.41 355	0.26 352	0.30 151	0.35 345	0.69 319	0.46 233	0.62 302	0.82 367	0.59 339	0.33 247	0.70 432	0.39 370	0.19 419	0.12 282	0.20 411	0.18 411	0.16 308	0.22 495

KMStereo	0.38 300	0.20 262	0.48 379	0.41 355	0.26 352	0.30 151	0.35 345	0.69 319	0.46 233	0.62 302	0.82 367	0.59 339	0.33 247	0.70 432	0.39 370	0.19 419	0.12 282	0.20 411	0.18 411	0.16 308	0.22 495

RE-Stereo	0.38 300	0.20 262	0.46 347	0.41 355	0.25 304	0.26 81	0.31 265	0.69 319	0.70 339	0.65 331	0.77 330	0.58 324	0.30 210	0.67 408	0.35 321	0.18 387	0.12 282	0.20 411	0.16 327	0.16 308	0.27 534

Pruner-Stereo	0.38 300	0.20 262	0.45 330	0.40 319	0.25 304	0.22 30	0.24 127	0.67 300	0.55 277	0.89 498	0.76 326	0.68 393	0.29 191	0.62 355	0.35 321	0.18 387	0.12 282	0.20 411	0.17 383	0.17 347	0.18 401

TVStereo	0.38 300	0.20 262	0.46 347	0.41 355	0.25 304	0.26 81	0.31 265	0.69 319	0.70 339	0.65 331	0.77 330	0.58 324	0.30 210	0.67 408	0.35 321	0.18 387	0.12 282	0.20 411	0.16 327	0.16 308	0.27 534

TestStereo	0.38 300	0.31 502	0.40 262	0.45 466	0.20 133	0.40 281	0.37 384	0.66 290	0.65 319	0.53 272	0.78 341	0.47 267	0.40 322	0.55 270	0.37 353	0.18 387	0.13 353	0.20 411	0.15 293	0.22 474	0.13 235

raft+_RVC	0.38 300	0.19 216	0.35 185	0.37 207	0.25 304	0.45 327	0.37 384	0.78 384	0.89 473	0.51 262	0.78 341	0.50 283	0.29 191	0.53 256	0.40 378	0.15 247	0.12 282	0.17 284	0.15 293	0.14 194	0.12 187

RALAANet	0.38 300	0.23 364	0.48 379	0.42 400	0.29 440	0.35 224	0.25 139	0.86 412	0.64 314	0.67 349	0.65 283	0.60 345	0.29 191	0.60 337	0.34 303	0.15 247	0.12 282	0.17 284	0.15 293	0.21 451	0.13 235

AFF-stereo	0.38 300	0.19 216	0.39 249	0.37 207	0.21 164	0.27 99	0.31 265	0.65 280	0.66 323	0.64 322	1.13 519	0.76 441	0.39 316	0.55 270	0.33 287	0.11 36	0.09 27	0.16 237	0.16 327	0.13 143	0.11 127

AIO-test2	0.39 317	0.21 301	0.41 273	0.47 495	0.25 304	0.45 327	0.35 345	0.77 378	1.27 604	0.36 178	0.87 399	0.37 191	0.30 210	0.47 207	0.27 208	0.15 247	0.13 353	0.21 453	0.23 524	0.15 258	0.13 235

xx1	0.39 317	0.23 364	0.33 148	0.41 355	0.22 193	0.55 378	0.38 406	0.67 300	1.06 555	0.41 224	0.50 218	0.65 379	0.53 394	0.57 293	0.25 160	0.16 303	0.10 94	0.20 411	0.19 442	0.18 375	0.17 383

x	0.39 317	0.24 402	0.41 273	0.34 112	0.23 241	0.52 357	0.32 292	0.86 412	0.52 263	0.57 284	0.70 302	0.59 339	0.50 383	0.49 224	0.46 435	0.17 352	0.15 423	0.17 284	0.15 293	0.17 347	0.16 361

DisPM	0.39 317	0.19 216	0.44 317	0.41 355	0.27 387	0.24 53	0.31 265	0.65 280	0.57 286	0.87 484	0.87 399	0.60 345	0.32 231	0.76 467	0.32 274	0.18 387	0.12 282	0.19 381	0.17 383	0.15 258	0.20 457

RAFT+CT+SA	0.39 317	0.23 364	0.36 196	0.51 548	0.27 387	0.29 132	0.46 489	0.75 368	0.80 410	0.51 262	0.89 411	0.41 228	0.40 322	0.78 480	0.32 274	0.14 172	0.11 220	0.18 337	0.18 411	0.15 258	0.14 281

iRaft-Stereo_20w	0.39 317	0.19 216	0.57 454	0.37 207	0.27 387	0.31 170	0.24 127	1.44 626	0.29 84	0.69 363	0.53 244	0.60 345	0.42 332	0.83 501	0.27 208	0.14 172	0.11 220	0.14 154	0.13 222	0.15 258	0.13 235

IPLG	0.39 317	0.20 262	0.59 459	0.40 319	0.24 272	0.54 372	0.27 182	0.75 368	0.63 306	0.84 465	0.81 361	0.32 147	0.32 231	0.60 337	0.45 425	0.13 113	0.11 220	0.16 237	0.13 222	0.13 143	0.12 187

IPLGR	0.39 317	0.21 301	0.63 480	0.39 276	0.22 193	0.49 346	0.29 217	0.76 375	0.74 367	0.78 417	0.77 330	0.44 256	0.42 332	0.47 207	0.38 362	0.13 113	0.12 282	0.16 237	0.14 261	0.15 258	0.13 235

GMStereo	0.39 317	0.37 537	0.54 439	0.40 319	0.26 352	0.42 306	0.36 367	0.59 235	1.04 545	0.55 278	0.51 228	0.37 191	0.35 265	0.54 263	0.41 384	0.19 419	0.13 353	0.16 237	0.17 383	0.24 504	0.18 401
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DIP-Stereo	0.39 317	0.21 301	0.50 405	0.41 355	0.28 412	0.62 434	0.27 182	0.77 378	0.40 193	0.64 322	0.86 391	0.52 294	0.33 247	0.66 397	0.42 390	0.15 247	0.13 353	0.17 284	0.14 261	0.15 258	0.15 313
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.39 317	0.18 174	0.42 294	0.42 400	0.26 352	0.40 281	0.32 292	0.72 347	0.34 129	0.89 498	1.28 559	0.57 315	0.35 265	0.42 154	0.32 274	0.15 247	0.12 282	0.14 154	0.12 180	0.14 194	0.13 235

RAFT-Stereo	0.39 317	0.18 174	0.42 294	0.42 400	0.26 352	0.40 281	0.32 292	0.72 347	0.34 129	0.89 498	1.28 559	0.57 315	0.35 265	0.42 154	0.32 274	0.15 247	0.12 282	0.14 154	0.12 180	0.14 194	0.13 235
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MyStereo8	0.40 329	0.20 262	0.54 439	0.41 355	0.29 440	0.53 365	0.29 217	0.65 280	0.49 251	0.71 376	0.98 453	0.58 324	0.43 338	0.50 232	0.51 461	0.15 247	0.12 282	0.16 237	0.14 261	0.19 409	0.19 434

qqq	0.40 329	0.26 445	0.44 317	0.36 183	0.22 193	0.46 332	0.36 367	0.85 408	0.54 270	0.56 281	0.69 298	0.65 379	0.53 394	0.55 270	0.45 425	0.17 352	0.16 455	0.20 411	0.19 442	0.18 375	0.17 383

IPLGR_C	0.40 329	0.21 301	0.64 485	0.45 466	0.33 510	0.52 357	0.34 320	0.66 290	0.62 295	0.82 446	0.92 422	0.45 258	0.32 231	0.52 247	0.46 435	0.17 352	0.12 282	0.15 199	0.14 261	0.13 143	0.14 281

ACRE	0.40 329	0.21 301	0.65 491	0.45 466	0.33 510	0.51 352	0.33 304	0.66 290	0.63 306	0.80 424	0.92 422	0.45 258	0.32 231	0.52 247	0.45 425	0.16 303	0.12 282	0.15 199	0.14 261	0.13 143	0.14 281

PFNet+	0.40 329	0.19 216	0.49 392	0.39 276	0.25 304	0.28 120	0.23 109	0.64 279	0.70 339	0.85 469	0.79 351	0.64 366	0.35 265	0.72 443	0.34 303	0.19 419	0.14 392	0.23 489	0.20 467	0.16 308	0.20 457

SST-Stereo	0.40 329	0.19 216	0.45 330	0.42 400	0.25 304	0.25 71	0.21 67	0.66 290	0.47 240	1.08 583	0.79 351	0.72 415	0.43 338	0.77 475	0.35 321	0.16 303	0.11 220	0.20 411	0.16 327	0.19 409	0.15 313

RAFT_R40	0.40 329	0.19 216	0.44 317	0.43 421	0.25 304	0.23 40	0.26 160	0.67 300	0.67 326	0.98 545	0.78 341	0.72 415	0.43 338	0.76 467	0.35 321	0.16 303	0.11 220	0.20 411	0.16 327	0.18 375	0.14 281

RAFT-345	0.40 329	0.18 174	0.40 262	0.38 244	0.22 193	0.33 198	0.26 160	0.61 253	0.51 260	0.74 398	1.79 620	0.45 258	0.33 247	0.66 397	0.36 337	0.14 172	0.11 220	0.18 337	0.14 261	0.13 143	0.13 235

sAnonymous2	0.40 329	0.39 555	0.85 559	0.48 503	0.37 538	0.40 281	0.46 489	0.57 222	0.52 263	0.38 197	0.46 201	0.35 179	0.42 332	0.43 165	0.30 257	0.19 419	0.14 392	0.18 337	0.17 383	0.57 635	0.44 620

CroCo_RVC	0.40 329	0.39 555	0.85 559	0.48 503	0.37 538	0.40 281	0.46 489	0.57 222	0.52 263	0.38 197	0.46 201	0.35 179	0.42 332	0.43 165	0.30 257	0.19 419	0.14 392	0.18 337	0.17 383	0.57 635	0.44 620

111	0.40 329	0.17 137	0.41 273	0.34 112	0.19 96	0.52 357	0.28 208	0.74 361	1.16 579	0.50 259	0.91 418	0.63 360	0.48 369	0.61 346	0.35 321	0.14 172	0.10 94	0.14 154	0.12 180	0.13 143	0.13 235

Hybrid-DGEV-2	0.41 340	0.21 301	0.42 294	0.47 495	0.29 440	0.59 416	0.23 109	0.82 397	0.99 520	0.64 322	0.63 276	0.60 345	0.65 479	0.58 314	0.33 287	0.14 172	0.12 282	0.18 337	0.16 327	0.14 194	0.12 187

rvit_0105_4	0.41 340	0.29 488	0.71 521	0.50 532	0.29 440	0.41 299	0.41 456	0.55 210	0.73 359	0.45 239	0.48 210	0.55 307	0.44 349	0.57 293	0.36 337	0.28 557	0.26 578	0.25 519	0.22 508	0.23 491	0.18 401

raft_robust	0.41 340	0.23 364	0.36 196	0.42 400	0.21 164	0.40 281	0.33 304	0.79 388	0.98 515	0.79 422	0.87 399	0.39 207	0.33 247	0.84 506	0.29 250	0.13 113	0.12 282	0.16 237	0.17 383	0.15 258	0.12 187

CIPLG	0.41 340	0.21 301	0.63 480	0.45 466	0.33 510	0.52 357	0.33 304	0.65 280	0.60 292	0.82 446	0.96 439	0.46 265	0.32 231	0.55 270	0.44 416	0.16 303	0.12 282	0.15 199	0.14 261	0.13 143	0.14 281

LCNet	0.41 340	0.20 262	0.32 129	0.44 441	0.24 272	0.47 338	0.29 217	0.67 300	0.53 266	0.72 387	1.03 478	0.66 385	0.60 443	0.58 314	0.34 303	0.14 172	0.10 94	0.19 381	0.19 442	0.21 451	0.36 591

HHNet	0.41 340	0.17 137	0.41 273	0.34 112	0.37 538	0.33 198	0.34 320	0.69 319	0.75 372	0.86 476	1.30 566	0.52 294	0.32 231	0.52 247	0.35 321	0.15 247	0.11 220	0.19 381	0.15 293	0.15 258	0.24 511

AnonymousM	0.41 340	0.81 636	0.29 74	0.34 112	0.22 193	0.28 120	0.38 406	0.53 205	0.41 197	0.70 369	0.49 214	0.47 267	0.27 156	0.41 143	0.31 265	0.15 247	0.12 282	1.51 662	0.26 564	0.12 94	0.10 58

CCAANet	0.41 340	0.18 174	0.37 213	0.37 207	0.24 272	0.62 434	0.40 439	0.73 358	0.57 286	0.51 262	1.04 484	0.65 379	0.58 431	0.60 337	0.43 397	0.17 352	0.13 353	0.15 199	0.16 327	0.15 258	0.15 313

HITNet	0.41 340	0.26 445	0.45 330	0.33 82	0.17 37	0.63 447	0.30 237	0.93 440	0.64 314	0.71 376	0.82 367	0.64 366	0.52 390	0.59 331	0.43 397	0.14 172	0.10 94	0.15 199	0.13 222	0.19 409	0.12 187
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
rvit_0105_5	0.42 349	0.31 502	0.73 530	0.50 532	0.29 440	0.44 318	0.42 466	0.61 253	0.74 367	0.51 262	0.51 228	0.60 345	0.47 364	0.57 293	0.38 362	0.27 546	0.25 571	0.25 519	0.23 524	0.22 474	0.18 401

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 349	0.20 262	0.74 535	0.38 244	0.43 578	0.39 275	0.26 160	0.94 445	0.49 251	0.53 272	0.77 330	0.93 505	0.45 354	0.63 366	0.24 129	0.16 303	0.10 94	0.17 284	0.18 411	0.20 427	0.20 457

test_sample2	0.42 349	0.22 342	0.43 307	0.33 82	0.21 164	0.58 404	0.39 428	0.95 452	0.67 326	0.63 311	0.77 330	0.69 398	0.57 421	0.61 346	0.38 362	0.19 419	0.14 392	0.18 337	0.16 327	0.19 409	0.18 401

test_sample1	0.42 349	0.22 342	0.46 347	0.34 112	0.23 241	0.58 404	0.35 345	0.99 465	0.49 251	0.62 302	0.75 320	0.69 398	0.61 449	0.58 314	0.44 416	0.18 387	0.14 392	0.17 284	0.15 293	0.17 347	0.17 383

StereoVision	0.42 349	0.28 476	0.45 330	0.49 518	0.28 412	0.38 262	0.38 406	0.72 347	0.62 295	0.44 236	1.14 524	0.54 302	0.39 316	0.56 281	0.34 303	0.21 460	0.24 563	0.25 519	0.24 540	0.26 520	0.16 361

GANet-ADL	0.42 349	0.25 428	0.45 330	0.43 421	0.29 440	0.54 372	0.35 345	0.89 426	0.86 446	0.63 311	0.72 305	0.68 393	0.42 332	0.52 247	0.41 384	0.21 460	0.14 392	0.15 199	0.13 222	0.18 375	0.19 434

OMP-Stereo	0.42 349	0.22 342	0.46 347	0.52 561	0.24 272	0.36 238	0.25 139	0.71 342	0.78 399	0.77 413	0.64 280	0.89 490	0.39 316	0.91 537	0.35 321	0.15 247	0.12 282	0.20 411	0.15 293	0.15 258	0.12 187

PFNet	0.42 349	0.18 174	0.58 458	0.43 421	0.24 272	0.43 310	0.32 292	0.74 361	0.78 399	1.00 553	0.74 318	0.68 393	0.39 316	0.72 443	0.37 353	0.16 303	0.10 94	0.20 411	0.15 293	0.16 308	0.13 235

IRAFT_RVC	0.42 349	0.20 262	0.48 379	0.44 441	0.24 272	0.27 99	0.54 543	0.74 361	0.77 389	0.76 407	0.80 354	0.73 426	0.51 388	0.70 432	0.36 337	0.17 352	0.10 94	0.21 453	0.16 327	0.16 308	0.14 281

FENet	0.42 349	0.22 342	0.38 227	0.39 276	0.24 272	0.55 378	0.32 292	0.79 388	0.70 339	0.71 376	0.72 305	0.63 360	0.57 421	0.62 355	0.44 416	0.19 419	0.13 353	0.19 381	0.17 383	0.18 375	0.19 434

IGEV_i1	0.43 359	0.22 342	0.50 405	0.39 276	0.22 193	0.64 454	0.40 439	0.96 456	0.61 293	0.68 355	0.69 298	0.75 434	0.45 354	0.72 443	0.41 384	0.15 247	0.13 353	0.16 237	0.13 222	0.17 347	0.16 361

FACV-RUCA	0.43 359	0.28 476	0.47 359	0.45 466	0.33 510	0.58 404	0.34 320	0.82 397	0.73 359	0.57 284	0.84 378	0.47 267	0.50 383	0.54 263	0.39 370	0.22 487	0.15 423	0.35 592	0.16 327	0.28 535	0.21 477

TestStereo1	0.43 359	0.23 364	0.41 273	0.51 548	0.24 272	0.34 213	0.40 439	0.77 378	0.90 476	0.68 355	0.96 439	0.48 272	0.46 360	0.91 537	0.32 274	0.16 303	0.13 353	0.18 337	0.15 293	0.14 194	0.13 235

test_5	0.43 359	0.24 402	0.43 307	0.52 561	0.28 412	0.28 120	0.42 466	0.72 347	0.82 423	0.62 302	0.91 418	0.72 415	0.55 412	0.79 486	0.35 321	0.14 172	0.11 220	0.18 337	0.18 411	0.18 375	0.16 361

SA-5K	0.43 359	0.23 364	0.41 273	0.51 548	0.24 272	0.34 213	0.40 439	0.77 378	0.90 476	0.68 355	0.96 439	0.48 272	0.46 360	0.91 537	0.32 274	0.16 303	0.13 353	0.18 337	0.15 293	0.14 194	0.13 235

dd	0.43 359	0.38 547	0.55 444	0.44 441	0.25 304	0.47 338	0.38 406	0.70 334	1.05 549	0.59 288	0.65 283	0.42 238	0.39 316	0.66 397	0.50 451	0.24 516	0.15 423	0.21 453	0.15 293	0.22 474	0.18 401

IIG-Stereo	0.43 359	0.21 301	0.44 317	0.50 532	0.25 304	0.44 318	0.21 67	0.71 342	0.76 380	0.83 458	0.95 435	0.83 465	0.43 338	0.90 530	0.35 321	0.15 247	0.12 282	0.19 381	0.14 261	0.15 258	0.11 127

DN-CSS_ROB	0.43 359	0.26 445	0.62 470	0.40 319	0.29 440	0.44 318	0.27 182	0.77 378	0.75 372	0.72 387	1.09 505	0.48 272	0.43 338	0.69 425	0.37 353	0.15 247	0.12 282	0.21 453	0.19 442	0.18 375	0.16 361

Selective-IGEV-i1	0.44 367	0.20 262	0.53 433	0.41 355	0.22 193	0.62 434	0.50 515	1.01 479	0.88 459	0.63 311	0.81 361	0.79 451	0.38 304	0.54 263	0.38 362	0.16 303	0.13 353	0.15 199	0.13 222	0.15 258	0.15 313

MyStereo05	0.44 367	0.21 301	0.45 330	0.41 355	0.28 412	0.41 299	0.50 515	0.93 440	1.09 566	0.76 407	0.61 272	0.51 289	0.57 421	0.73 450	0.42 390	0.14 172	0.13 353	0.18 337	0.17 383	0.17 347	0.15 313

MyStereo04	0.44 367	0.22 342	0.44 317	0.42 400	0.28 412	0.40 281	0.50 515	1.00 469	1.08 564	0.62 302	0.58 266	0.55 307	0.57 421	0.71 437	0.44 416	0.14 172	0.13 353	0.18 337	0.17 383	0.17 347	0.16 361

mmm	0.44 367	0.27 462	0.46 347	0.38 244	0.24 272	0.61 426	0.35 345	0.94 445	0.53 266	0.72 387	1.05 489	0.63 360	0.50 383	0.57 293	0.45 425	0.18 387	0.15 423	0.23 489	0.20 467	0.20 427	0.18 401

ffm	0.44 367	0.26 445	0.49 392	0.37 207	0.25 304	0.55 378	0.37 384	0.68 310	1.04 545	0.73 393	0.96 439	0.71 406	0.53 394	0.57 293	0.25 160	0.16 303	0.10 94	0.25 519	0.21 490	0.16 308	0.16 361

SA	0.44 367	0.25 428	0.46 347	0.46 487	0.24 272	0.43 310	0.36 367	0.75 368	0.96 508	0.59 288	1.03 478	0.48 272	0.52 390	0.94 553	0.32 274	0.16 303	0.12 282	0.21 453	0.19 442	0.15 258	0.13 235

GwcNet-ADL	0.44 367	0.22 342	0.48 379	0.45 466	0.30 459	0.40 281	0.37 384	0.92 438	0.97 511	0.71 376	0.78 341	0.61 351	0.42 332	0.62 355	0.50 451	0.19 419	0.14 392	0.15 199	0.14 261	0.18 375	0.18 401

TransformOpticalFlow	0.44 367	0.20 262	0.47 359	0.41 355	0.23 241	0.37 249	0.47 496	0.94 445	0.76 380	0.65 331	1.14 524	0.73 426	0.56 419	0.76 467	0.32 274	0.15 247	0.10 94	0.17 284	0.15 293	0.14 194	0.13 235

GMM-Stereo	0.44 367	0.19 216	0.36 196	0.42 400	0.25 304	0.51 352	0.47 496	0.71 342	0.53 266	0.76 407	1.37 576	0.76 441	0.38 304	0.60 337	0.33 287	0.15 247	0.10 94	0.20 411	0.19 442	0.16 308	0.27 534

GES	0.44 367	0.23 364	0.57 454	0.40 319	0.30 459	0.59 416	0.36 367	0.96 456	0.68 331	0.74 398	0.83 373	0.47 267	0.48 369	0.67 408	0.43 397	0.22 487	0.16 455	0.17 284	0.16 327	0.18 375	0.23 502

HCRNet	0.44 367	0.34 519	0.41 273	0.53 571	0.26 352	0.53 365	0.29 217	0.83 402	0.63 306	0.71 376	0.81 361	0.77 447	0.50 383	0.66 397	0.36 337	0.24 516	0.16 455	0.24 506	0.20 467	0.21 451	0.18 401

Hybrid-DGEV-03	0.45 378	0.19 216	0.33 148	0.43 421	0.27 387	0.56 392	0.26 160	0.65 280	0.74 367	0.94 526	1.92 627	0.61 351	0.30 210	0.55 270	0.34 303	0.14 172	0.10 94	0.18 337	0.16 327	0.14 194	0.11 127

DFGA-Net	0.45 378	0.29 488	0.80 555	0.42 400	0.32 498	0.53 365	0.35 345	0.78 384	0.89 473	0.66 344	0.75 320	0.48 272	0.39 316	0.74 457	0.60 493	0.15 247	0.13 353	0.19 381	0.18 411	0.20 427	0.17 383

HI	0.45 378	0.21 301	0.36 196	0.34 112	0.35 526	0.28 120	0.31 265	0.72 347	0.46 233	0.87 484	1.13 519	1.09 554	0.76 534	0.69 425	0.56 483	0.12 60	0.10 94	0.17 284	0.17 383	0.17 347	0.15 313

CoSv	0.45 378	0.21 301	0.36 196	0.34 112	0.35 526	0.28 120	0.31 265	0.72 347	0.46 233	0.87 484	1.13 519	1.09 554	0.76 534	0.69 425	0.56 483	0.12 60	0.10 94	0.17 284	0.17 383	0.17 347	0.15 313

U	0.45 378	0.16 89	0.32 129	0.40 319	0.71 641	3.55 676	0.20 42	0.41 103	0.38 178	0.26 81	0.23 42	0.24 82	0.22 89	0.26 8	0.22 73	0.15 247	0.09 27	0.88 653	0.13 222	0.13 143	0.11 127

CASS	0.45 378	0.27 462	0.42 294	0.48 503	0.22 193	0.61 426	0.34 320	0.97 460	0.62 295	0.71 376	0.85 388	0.61 351	0.55 412	0.57 293	0.41 384	0.29 564	0.16 455	0.22 468	0.18 411	0.22 474	0.28 541
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
BUS	0.45 378	0.25 428	0.43 307	0.45 466	0.28 412	0.70 480	0.34 320	0.94 445	0.76 380	0.75 400	0.80 354	0.65 379	0.49 373	0.64 381	0.51 461	0.20 443	0.14 392	0.22 468	0.19 442	0.18 375	0.18 401

RAFT_CTSACE	0.45 378	0.20 262	0.44 317	0.45 466	0.27 387	0.34 213	0.39 428	0.60 246	0.73 359	0.76 407	1.44 592	0.83 465	0.38 304	1.08 576	0.26 189	0.12 60	0.13 353	0.18 337	0.16 327	0.15 258	0.11 127

iRaft-Stereo_5w	0.45 378	0.21 301	0.48 379	0.42 400	0.28 412	0.31 170	0.54 543	0.63 266	0.62 295	0.62 302	0.89 411	1.01 528	0.69 500	0.75 463	0.66 512	0.13 113	0.12 282	0.17 284	0.15 293	0.14 194	0.15 313

RAFT	0.45 378	0.22 342	0.45 330	0.47 495	0.26 352	0.54 372	0.47 496	0.66 290	0.58 289	0.80 424	0.82 367	0.94 507	0.57 421	0.75 463	0.34 303	0.17 352	0.15 423	0.22 468	0.20 467	0.16 308	0.12 187

DMCA	0.45 378	0.26 445	0.50 405	0.38 244	0.28 412	0.51 352	0.34 320	0.93 440	0.68 331	0.75 400	0.83 373	0.79 451	0.53 394	0.51 240	0.54 476	0.21 460	0.16 455	0.21 453	0.16 327	0.19 409	0.21 477

Select-FE	0.46 389	0.24 402	0.88 566	0.42 400	0.35 526	0.33 198	0.19 26	0.90 431	0.37 169	0.60 292	1.01 464	0.97 514	0.80 552	0.72 443	0.28 231	0.16 303	0.12 282	0.17 284	0.20 467	0.15 258	0.24 511

PAM_32	0.46 389	0.19 216	0.67 501	0.39 276	0.24 272	0.75 500	0.27 182	0.95 452	0.34 129	0.68 355	0.44 192	1.91 638	0.65 479	0.62 355	0.26 189	0.15 247	0.10 94	0.16 237	0.15 293	0.14 194	0.13 235

PAM	0.46 389	0.19 216	0.70 516	0.40 319	0.26 352	0.75 500	0.33 304	0.85 408	0.34 129	0.70 369	0.46 201	1.83 633	0.63 462	0.61 346	0.26 189	0.15 247	0.10 94	0.16 237	0.14 261	0.14 194	0.13 235

UGAM-zero	0.46 389	0.19 216	0.62 470	0.37 207	0.23 241	0.34 213	0.21 67	1.15 541	0.39 190	0.66 344	0.61 272	1.70 630	0.91 577	0.75 463	0.25 160	0.14 172	0.11 220	0.15 199	0.12 180	0.13 143	0.13 235

test_sample3	0.46 389	0.25 428	0.50 405	0.35 155	0.23 241	0.69 475	0.37 384	1.15 541	0.81 418	0.75 400	0.79 351	0.66 385	0.49 373	0.63 366	0.46 435	0.21 460	0.15 423	0.20 411	0.19 442	0.21 451	0.19 434

IER	0.46 389	0.23 364	0.50 405	0.38 244	0.28 412	0.69 475	0.35 345	0.80 391	0.66 323	0.83 458	0.94 426	0.75 434	0.77 541	0.60 337	0.42 390	0.17 352	0.14 392	0.17 284	0.17 383	0.17 347	0.15 313

BSDual-CNN	0.46 389	0.25 428	0.43 307	0.45 466	0.28 412	0.77 507	0.40 439	0.94 445	0.76 380	0.75 400	0.80 354	0.76 441	0.54 406	0.64 381	0.43 397	0.20 443	0.14 392	0.22 468	0.19 442	0.18 375	0.18 401

STrans-v2	0.46 389	0.20 262	0.48 379	0.40 319	0.24 272	0.55 378	0.50 515	1.07 503	0.73 359	0.65 331	1.05 489	0.72 415	0.69 500	0.72 443	0.33 287	0.14 172	0.10 94	0.17 284	0.14 261	0.13 143	0.12 187

Prome-Stereo	0.46 389	0.19 216	0.35 185	0.44 441	0.26 352	0.40 281	0.45 485	0.68 310	0.44 219	0.96 535	1.84 623	0.59 339	0.67 490	0.61 346	0.32 274	0.14 172	0.11 220	0.16 237	0.14 261	0.16 308	0.29 548

ICVP	0.46 389	0.25 428	0.38 227	0.48 503	0.28 412	0.58 404	0.43 473	1.00 469	0.70 339	0.67 349	0.95 435	0.75 434	0.55 412	0.53 256	0.54 476	0.23 504	0.17 475	0.19 381	0.17 383	0.19 409	0.20 457
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.46 389	0.34 519	0.86 564	0.50 532	0.37 538	0.81 523	0.50 515	0.72 347	0.65 319	0.51 262	0.65 283	0.45 258	0.45 354	0.64 381	0.38 362	0.24 516	0.24 563	0.22 468	0.21 490	0.23 491	0.23 502

CFNet_pseudo	0.46 389	0.24 402	0.52 426	0.37 207	0.27 387	0.58 404	0.30 237	0.86 412	0.88 459	0.82 446	1.03 478	0.75 434	0.47 364	0.58 314	0.44 416	0.17 352	0.12 282	0.24 506	0.16 327	0.24 504	0.19 434

ACVNet	0.46 389	0.23 364	0.36 196	0.39 276	0.28 412	0.58 404	0.40 439	0.87 419	0.80 410	0.64 322	0.96 439	0.79 451	0.60 443	0.63 366	0.67 515	0.17 352	0.15 423	0.16 237	0.15 293	0.18 375	0.15 313

BEATNet_4x	0.46 389	0.32 506	0.56 450	0.37 207	0.19 96	0.63 447	0.35 345	1.01 479	0.72 352	0.77 413	0.83 373	0.70 402	0.59 439	0.68 419	0.53 471	0.16 303	0.12 282	0.16 237	0.14 261	0.24 504	0.16 361

ccs_rob	0.46 389	0.24 402	0.52 426	0.37 207	0.27 387	0.58 404	0.31 265	0.86 412	0.88 459	0.82 446	1.02 473	0.75 434	0.47 364	0.58 314	0.44 416	0.17 352	0.12 282	0.24 506	0.16 327	0.24 504	0.19 434

G2L-ROB	0.47 404	0.19 216	0.42 294	0.35 155	0.22 193	0.57 398	0.42 466	1.14 537	0.71 350	0.84 465	0.75 320	1.09 554	0.53 394	0.74 457	0.53 471	0.17 352	0.12 282	0.14 154	0.12 180	0.17 347	0.19 434

rvit_0105_3	0.47 404	0.34 519	0.77 551	0.54 578	0.31 481	0.49 346	0.47 496	0.63 266	0.79 408	0.65 331	0.59 267	0.64 366	0.50 383	0.65 388	0.39 370	0.29 564	0.27 587	0.29 568	0.28 577	0.21 451	0.20 457

rvit_stereo_0075_2	0.47 404	0.37 537	0.70 516	0.53 571	0.46 597	0.43 310	0.36 367	0.81 395	0.67 326	0.55 278	0.74 318	0.59 339	0.43 338	0.63 366	0.43 397	0.32 586	0.23 554	0.35 592	0.25 549	0.30 548	0.25 518

test_sample5	0.47 404	0.26 445	0.49 392	0.36 183	0.22 193	0.64 454	0.39 428	1.13 528	0.81 418	0.77 413	0.94 426	0.64 366	0.54 406	0.65 388	0.43 397	0.21 460	0.16 455	0.22 468	0.20 467	0.22 474	0.20 457

test_sample4	0.47 404	0.26 445	0.50 405	0.35 155	0.22 193	0.69 475	0.38 406	1.15 541	0.81 418	0.78 417	0.82 367	0.62 358	0.53 394	0.63 366	0.44 416	0.21 460	0.15 423	0.21 453	0.19 442	0.21 451	0.19 434

DispNO	0.47 404	0.23 364	0.71 521	0.39 276	0.31 481	0.60 423	0.38 406	0.89 426	0.77 389	0.75 400	0.84 378	0.72 415	0.54 406	0.73 450	0.46 435	0.19 419	0.14 392	0.20 411	0.18 411	0.16 308	0.17 383

CoDeX	0.47 404	0.20 262	0.49 392	0.42 400	0.25 304	0.75 500	0.36 367	1.27 593	0.80 410	0.82 446	0.96 439	0.62 358	0.57 421	0.60 337	0.36 337	0.17 352	0.12 282	0.17 284	0.15 293	0.16 308	0.14 281

ARAFT	0.47 404	0.24 402	0.79 553	0.42 400	0.25 304	0.55 378	0.55 548	0.75 368	0.81 418	0.89 498	0.75 320	0.73 426	0.47 364	0.88 522	0.37 353	0.15 247	0.12 282	0.23 489	0.22 508	0.14 194	0.13 235

SFCPSM	0.47 404	0.21 301	0.55 444	0.40 319	0.27 387	0.87 542	0.37 384	1.33 605	0.77 389	0.80 424	0.84 378	0.54 302	0.49 373	0.57 293	0.37 353	0.18 387	0.13 353	0.18 337	0.20 467	0.16 308	0.15 313

cf-r	0.47 404	0.23 364	0.41 273	0.39 276	0.23 241	0.59 416	0.37 384	0.88 424	0.85 441	0.72 387	1.05 489	0.94 507	0.62 456	0.56 281	0.54 476	0.21 460	0.14 392	0.17 284	0.19 442	0.15 258	0.15 313

GANet-RSSM	0.47 404	0.21 301	0.37 213	0.38 244	0.25 304	0.58 404	0.36 367	1.07 503	0.78 399	0.68 355	1.01 464	0.86 475	0.67 490	0.62 355	0.44 416	0.21 460	0.15 423	0.18 337	0.18 411	0.18 375	0.17 383

MLCV	0.47 404	0.24 402	0.61 467	0.37 207	0.17 37	0.61 426	0.33 304	0.80 391	0.87 455	0.94 526	1.13 519	0.72 415	0.43 338	0.89 528	0.51 461	0.13 113	0.10 94	0.13 102	0.11 143	0.14 194	0.12 187

FSD	0.48 416	0.47 580	0.53 433	0.54 578	0.46 597	0.48 341	0.52 534	0.53 205	0.48 248	0.48 254	0.48 210	0.49 278	0.48 369	0.51 240	0.49 449	0.45 627	0.42 641	0.47 624	0.46 631	0.46 615	0.45 624

G2L-Stereo_test	0.48 416	0.20 262	0.40 262	0.34 112	0.23 241	0.57 398	0.58 558	1.10 514	0.77 389	0.86 476	0.94 426	0.95 509	0.54 406	0.68 419	0.60 493	0.16 303	0.12 282	0.14 154	0.12 180	0.15 258	0.15 313

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 416	0.21 301	1.26 615	0.39 276	0.51 610	0.28 120	0.30 237	1.25 589	0.44 219	0.68 355	1.11 508	0.86 475	0.33 247	0.67 408	0.27 208	0.15 247	0.11 220	0.17 284	0.20 467	0.22 474	0.24 511

DualNet	0.48 416	0.26 445	0.49 392	0.36 183	0.22 193	0.64 454	0.39 428	1.13 528	0.81 418	0.80 424	1.03 478	0.64 366	0.54 406	0.65 388	0.43 397	0.21 460	0.16 455	0.22 468	0.20 467	0.22 474	0.20 457

PCWNet_CMD	0.48 416	0.24 402	0.52 426	0.39 276	0.27 387	0.63 447	0.30 237	0.95 452	0.96 508	0.86 476	1.07 499	0.79 451	0.44 349	0.57 293	0.43 397	0.17 352	0.12 282	0.21 453	0.16 327	0.24 504	0.19 434

gwcnet-sp	0.48 416	0.23 364	0.70 516	0.40 319	0.26 352	0.81 523	0.41 456	0.89 426	0.84 433	0.91 511	0.76 326	0.66 385	0.61 449	0.66 397	0.50 451	0.18 387	0.17 475	0.18 337	0.18 411	0.18 375	0.18 401

scenet	0.48 416	0.23 364	0.70 516	0.40 319	0.26 352	0.81 523	0.41 456	0.89 426	0.84 433	0.91 511	0.76 326	0.66 385	0.61 449	0.66 397	0.50 451	0.18 387	0.17 475	0.18 337	0.18 411	0.18 375	0.18 401

ssnet	0.48 416	0.23 364	0.70 516	0.40 319	0.26 352	0.81 523	0.41 456	0.89 426	0.84 433	0.91 511	0.76 326	0.66 385	0.61 449	0.66 397	0.50 451	0.18 387	0.17 475	0.18 337	0.18 411	0.18 375	0.18 401

Sa-1000	0.48 416	0.24 402	0.41 273	0.45 466	0.25 304	0.59 416	0.34 320	0.81 395	0.93 494	0.82 446	1.50 599	0.53 298	0.45 354	0.92 540	0.30 257	0.15 247	0.12 282	0.21 453	0.19 442	0.15 258	0.13 235

UDGNet	0.48 416	0.77 633	0.50 405	0.48 503	0.31 481	0.41 299	0.34 320	0.70 334	0.92 488	0.65 331	0.60 269	0.58 324	0.43 338	0.63 366	0.41 384	0.32 586	0.15 423	0.66 644	0.19 442	0.36 584	0.21 477

PSMNet-ADL	0.48 416	0.27 462	0.40 262	0.48 503	0.30 459	0.68 473	0.37 384	0.90 431	0.80 410	0.61 299	0.80 354	0.92 502	0.62 456	0.72 443	0.63 504	0.23 504	0.18 497	0.18 337	0.20 467	0.22 474	0.20 457

PSM-AAD	0.48 416	0.20 262	0.37 213	0.43 421	0.23 241	0.56 392	0.50 515	0.65 280	0.70 339	1.07 579	1.12 512	0.58 324	0.92 582	0.61 346	0.32 274	0.15 247	0.11 220	0.25 519	0.26 564	0.18 375	0.43 619

KYRaft	0.48 416	0.20 262	0.38 227	0.44 441	0.23 241	0.44 318	0.37 384	0.66 290	0.41 197	0.94 526	1.73 616	0.79 451	0.41 330	0.63 366	0.31 265	0.16 303	0.11 220	0.18 337	0.22 508	0.16 308	0.78 651

ASMatch	0.48 416	0.19 216	0.45 330	0.39 276	0.28 412	0.37 249	0.26 160	0.74 361	0.68 331	0.76 407	2.34 640	0.61 351	0.52 390	0.62 355	0.37 353	0.14 172	0.12 282	0.17 284	0.15 293	0.14 194	0.21 477

DEmStereo	0.48 416	0.17 137	0.50 405	0.38 244	0.25 304	0.59 416	0.34 320	0.63 266	0.74 367	0.89 498	1.66 612	0.58 324	1.06 605	0.60 337	0.42 390	0.14 172	0.11 220	0.16 237	0.16 327	0.14 194	0.15 313

PSMNet-RSSM	0.48 416	0.22 342	0.38 227	0.42 400	0.25 304	0.50 348	0.37 384	1.10 514	0.77 389	0.70 369	1.06 496	0.84 468	0.64 473	0.62 355	0.47 442	0.23 504	0.15 423	0.23 489	0.25 549	0.20 427	0.19 434

CFNet-ft	0.48 416	0.23 364	0.36 196	0.40 319	0.26 352	0.64 454	0.37 384	0.87 419	0.85 441	0.64 322	1.00 461	1.01 528	0.64 473	0.61 346	0.53 471	0.23 504	0.15 423	0.24 506	0.21 490	0.23 491	0.18 401

MSMDNet	0.48 416	0.24 402	0.52 426	0.39 276	0.27 387	0.63 447	0.30 237	0.96 456	0.96 508	0.86 476	1.07 499	0.79 451	0.44 349	0.57 293	0.43 397	0.17 352	0.12 282	0.20 411	0.16 327	0.23 491	0.19 434

CFNet_RVC	0.48 416	0.23 364	0.36 196	0.40 319	0.26 352	0.64 454	0.37 384	0.87 419	0.85 441	0.64 322	1.00 461	1.01 528	0.64 473	0.61 346	0.53 471	0.23 504	0.15 423	0.24 506	0.21 490	0.23 491	0.18 401

G2L-Stereo	0.49 435	0.23 364	0.48 379	0.43 421	0.26 352	0.47 338	0.42 466	0.93 440	0.78 399	0.84 465	0.86 391	0.91 497	0.52 390	0.78 480	0.70 522	0.20 443	0.17 475	0.22 468	0.18 411	0.17 347	0.21 477

DCVSM-stereo	0.49 435	0.27 462	0.53 433	0.39 276	0.29 440	0.51 352	0.26 160	0.75 368	0.75 372	1.11 589	0.75 320	1.05 541	0.72 521	0.60 337	0.47 442	0.20 443	0.19 515	0.24 506	0.20 467	0.25 513	0.30 557

test_sample6	0.49 435	0.26 445	0.50 405	0.37 207	0.22 193	0.63 447	0.40 439	1.12 526	0.83 428	0.80 424	1.03 478	0.66 385	0.55 412	0.67 408	0.46 435	0.22 487	0.16 455	0.22 468	0.22 508	0.23 491	0.21 477

qqq1	0.49 435	0.23 364	0.62 470	0.34 112	0.20 133	0.62 434	0.34 320	1.21 565	1.02 534	0.81 437	1.01 464	0.71 406	0.65 479	0.84 506	0.34 303	0.19 419	0.15 423	0.14 154	0.12 180	0.15 258	0.14 281

fff1	0.49 435	0.23 364	0.62 470	0.34 112	0.20 133	0.62 434	0.34 320	1.21 565	1.02 534	0.81 437	1.01 464	0.71 406	0.65 479	0.84 506	0.34 303	0.19 419	0.15 423	0.14 154	0.12 180	0.15 258	0.14 281

ff1	0.49 435	0.26 445	0.49 392	0.37 207	0.25 304	0.55 378	0.37 384	0.68 310	1.04 545	0.73 393	0.96 439	0.71 406	0.53 394	1.01 560	0.88 565	0.16 303	0.10 94	0.25 519	0.21 490	0.16 308	0.16 361

GMStereo_Zeroshot	0.49 435	0.44 573	0.74 535	0.49 518	0.27 387	0.56 392	0.29 217	0.73 358	0.76 380	0.86 476	0.94 426	0.91 497	0.36 292	0.74 457	0.43 397	0.26 536	0.14 392	0.26 538	0.15 293	0.36 584	0.18 401

ToySt	0.49 435	0.27 462	0.75 541	0.40 319	0.27 387	0.64 454	0.49 510	0.84 405	0.77 389	0.60 292	0.83 373	0.88 486	0.66 487	0.70 432	0.56 483	0.16 303	0.17 475	0.21 453	0.20 467	0.21 451	0.19 434

anonymousa	0.49 435	0.20 262	0.42 294	0.38 244	0.23 241	0.91 546	0.35 345	0.75 368	0.62 295	0.85 469	1.54 604	1.06 543	0.66 487	0.51 240	0.43 397	0.16 303	0.13 353	0.19 381	0.21 490	0.16 308	0.14 281

hknet	0.49 435	0.25 428	0.51 420	0.45 466	0.29 440	0.77 507	0.40 439	0.94 445	0.83 428	0.75 400	0.80 354	0.97 514	0.61 449	0.73 450	0.45 425	0.18 387	0.14 392	0.22 468	0.19 442	0.18 375	0.18 401

psmg	0.49 435	0.25 428	0.43 307	0.41 355	0.28 412	0.85 538	0.43 473	0.99 465	0.76 380	0.91 511	0.94 426	0.76 441	0.54 406	0.64 381	0.43 397	0.20 443	0.15 423	0.20 411	0.20 467	0.18 375	0.18 401

DRaft	0.49 435	0.17 137	0.47 359	0.37 207	0.25 304	0.58 404	0.40 439	0.65 280	0.85 441	1.02 561	1.75 619	0.50 283	0.82 557	0.63 366	0.40 378	0.13 113	0.11 220	0.16 237	0.16 327	0.14 194	0.15 313

GrayStereo	0.49 435	0.19 216	0.42 294	0.46 487	0.28 412	0.53 365	0.67 585	0.69 319	0.63 306	1.02 561	1.47 598	0.78 449	0.76 534	0.56 281	0.33 287	0.14 172	0.12 282	0.17 284	0.17 383	0.15 258	0.29 548

GwcNet-RSSM	0.49 435	0.24 402	0.42 294	0.40 319	0.23 241	0.55 378	0.38 406	0.93 440	0.93 494	0.71 376	1.16 535	0.86 475	0.60 443	0.62 355	0.66 512	0.21 460	0.14 392	0.19 381	0.20 467	0.16 308	0.15 313

UCFNet_RVC	0.49 435	0.26 445	0.35 185	0.39 276	0.26 352	0.64 454	0.36 367	1.15 541	0.84 433	0.67 349	0.88 407	0.88 486	0.59 439	0.58 314	0.45 425	0.24 516	0.17 475	0.27 551	0.27 571	0.25 513	0.23 502

iResNet	0.49 435	0.29 488	0.79 553	0.42 400	0.21 164	0.61 426	0.40 439	0.82 397	0.99 520	0.87 484	1.12 512	0.69 398	0.53 394	0.78 480	0.51 461	0.15 247	0.11 220	0.14 154	0.12 180	0.17 347	0.15 313

CFNet_ucs	0.50 451	0.24 402	0.55 444	0.38 244	0.31 481	0.58 404	0.33 304	0.98 463	0.93 494	0.88 494	1.19 543	0.80 460	0.49 373	0.63 366	0.43 397	0.21 460	0.15 423	0.26 538	0.18 411	0.26 520	0.22 495

NINENet	0.50 451	0.29 488	0.51 420	0.45 466	0.32 498	0.70 480	0.34 320	1.10 514	0.88 459	0.80 424	0.94 426	0.65 379	0.49 373	0.73 450	0.51 461	0.22 487	0.20 527	0.25 519	0.18 411	0.22 474	0.21 477

AACVNet	0.50 451	0.23 364	0.49 392	0.46 487	0.29 440	0.52 357	0.38 406	0.90 431	0.55 277	0.81 437	1.03 478	1.00 524	0.70 513	0.83 501	0.54 476	0.21 460	0.18 497	0.24 506	0.18 411	0.23 491	0.20 457

CrosDoStereo	0.50 451	0.18 174	0.45 330	0.38 244	0.24 272	0.40 281	1.18 651	0.67 300	0.86 446	0.94 526	1.37 576	0.63 360	0.77 541	0.65 388	0.45 425	0.15 247	0.12 282	0.17 284	0.18 411	0.14 194	0.14 281

DeepStereo_LL	0.50 451	0.18 174	0.45 330	0.38 244	0.24 272	0.40 281	1.18 651	0.67 300	0.86 446	0.94 526	1.37 576	0.63 360	0.77 541	0.65 388	0.45 425	0.15 247	0.12 282	0.17 284	0.18 411	0.14 194	0.14 281

THIR-Stereo	0.50 451	0.18 174	0.45 330	0.38 244	0.23 241	0.75 500	0.67 585	0.66 290	0.87 455	1.02 561	1.40 582	0.72 415	0.76 534	0.62 355	0.42 390	0.15 247	0.11 220	0.17 284	0.18 411	0.14 194	0.15 313

AdaStereo	0.50 451	0.32 506	0.47 359	0.48 503	0.25 304	0.67 471	0.32 292	1.17 554	0.88 459	0.75 400	0.99 458	0.75 434	0.49 373	0.67 408	0.46 435	0.27 546	0.12 282	0.28 559	0.18 411	0.23 491	0.18 401
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
SMFormer	0.51 458	0.23 364	0.62 470	0.34 112	0.20 133	0.62 434	0.34 320	1.21 565	1.02 534	0.81 437	1.01 464	0.71 406	0.65 479	0.84 506	0.55 481	0.19 419	0.15 423	0.18 337	0.16 327	0.18 375	0.18 401

tta	0.51 458	0.23 364	0.62 470	0.34 112	0.20 133	0.62 434	0.34 320	1.21 565	1.02 534	0.81 437	1.01 464	0.71 406	0.65 479	0.84 506	0.55 481	0.19 419	0.15 423	0.18 337	0.16 327	0.15 258	0.14 281

DAS	0.51 458	0.25 428	0.60 465	0.48 503	0.31 481	0.58 404	0.41 456	0.83 402	0.97 511	0.89 498	1.12 512	0.70 402	0.75 531	0.82 493	0.43 397	0.17 352	0.13 353	0.18 337	0.15 293	0.20 427	0.18 401

SepStereo	0.51 458	0.25 428	0.60 465	0.48 503	0.31 481	0.58 404	0.41 456	0.83 402	0.97 511	0.89 498	1.12 512	0.70 402	0.75 531	0.93 546	0.43 397	0.17 352	0.13 353	0.18 337	0.15 293	0.20 427	0.18 401

acv_ft	0.51 458	0.23 364	0.56 450	0.44 441	0.28 412	0.86 541	0.39 428	0.91 436	0.80 410	0.97 540	0.96 439	0.79 451	0.59 439	0.63 366	0.87 561	0.17 352	0.15 423	0.16 237	0.15 293	0.17 347	0.15 313

DMCA-RVC	0.51 458	0.30 497	0.59 459	0.50 532	0.32 498	0.54 372	0.38 406	0.86 412	0.68 331	0.94 526	0.86 391	0.91 497	0.68 496	0.70 432	0.59 491	0.23 504	0.18 497	0.31 577	0.23 524	0.26 520	0.19 434

CFNet	0.51 458	0.29 488	0.46 347	0.41 355	0.27 387	0.70 480	0.32 292	1.13 528	1.00 527	0.72 387	1.07 499	0.85 470	0.60 443	0.76 467	0.52 468	0.19 419	0.14 392	0.23 489	0.23 524	0.21 451	0.16 361

HSM	0.51 458	0.24 402	0.41 273	0.39 276	0.24 272	0.75 500	0.40 439	1.22 573	0.75 372	0.81 437	0.91 418	1.21 576	0.69 500	0.87 519	0.46 435	0.17 352	0.13 353	0.17 284	0.14 261	0.17 347	0.17 383

RT-IGEV	0.52 466	0.19 216	0.59 459	0.40 319	0.25 304	0.79 514	0.62 571	1.15 541	0.74 367	0.89 498	0.99 458	1.18 575	0.61 449	0.65 388	0.31 265	0.19 419	0.13 353	0.17 284	0.13 222	0.15 258	0.20 457

DDVS	0.52 466	0.30 497	0.56 450	0.41 355	0.31 481	0.71 485	0.34 320	0.91 436	0.67 326	0.85 469	0.89 411	1.12 562	0.46 360	0.86 517	0.60 493	0.22 487	0.16 455	0.22 468	0.18 411	0.25 513	0.26 524

UGAM	0.52 466	0.22 342	0.46 347	0.45 466	0.25 304	0.41 299	0.52 534	0.62 258	1.16 579	0.76 407	1.13 519	1.32 594	0.57 421	1.00 559	0.53 471	0.17 352	0.14 392	0.25 519	0.21 490	0.15 258	0.13 235

test_sample7	0.52 466	0.29 488	0.50 405	0.36 183	0.27 387	0.62 434	0.41 456	1.06 499	0.88 459	0.92 519	0.86 391	0.85 470	0.69 500	0.68 419	0.50 451	0.26 536	0.20 527	0.27 551	0.26 564	0.27 531	0.24 511

ac_64	0.52 466	0.22 342	0.50 405	0.45 466	0.28 412	0.80 518	0.45 485	1.02 483	0.61 293	0.91 511	0.83 373	1.07 548	0.68 496	0.74 457	0.70 522	0.21 460	0.18 497	0.20 411	0.19 442	0.18 375	0.15 313

iResNetv2_ROB	0.52 466	0.27 462	0.69 512	0.38 244	0.25 304	0.62 434	0.35 345	1.17 554	1.01 531	0.99 548	1.06 496	0.88 486	0.67 490	0.66 397	0.39 370	0.19 419	0.13 353	0.15 199	0.11 143	0.18 375	0.16 361

iResNet_ROB	0.52 466	0.21 301	0.53 433	0.37 207	0.21 164	0.61 426	0.29 217	1.51 635	1.32 611	0.90 506	1.02 473	0.80 460	0.62 456	0.76 467	0.43 397	0.16 303	0.12 282	0.13 102	0.09 12	0.15 258	0.18 401

coex_refinement	0.53 473	0.21 301	0.39 249	0.44 441	0.30 459	0.76 506	0.39 428	1.09 511	0.90 476	0.85 469	1.12 512	1.00 524	0.56 419	0.63 366	0.81 545	0.21 460	0.13 353	0.16 237	0.16 327	0.20 427	0.21 477

ITSA-stereo	0.53 473	0.28 476	0.52 426	0.40 319	0.23 241	0.56 392	0.34 320	1.24 585	1.24 594	0.80 424	0.81 361	0.72 415	0.58 431	0.82 493	0.65 509	0.21 460	0.17 475	0.23 489	0.21 490	0.22 474	0.26 524

mmx	0.53 473	0.26 445	0.49 392	0.37 207	0.25 304	0.55 378	0.37 384	1.16 549	1.03 539	0.73 393	0.96 439	0.71 406	0.53 394	1.01 560	0.88 565	0.20 443	0.15 423	0.25 519	0.21 490	0.22 474	0.20 457

xxx	0.53 473	0.26 445	0.49 392	0.37 207	0.25 304	0.55 378	0.37 384	1.16 549	1.03 539	0.73 393	0.96 439	0.71 406	0.53 394	1.01 560	0.88 565	0.20 443	0.15 423	0.25 519	0.21 490	0.22 474	0.20 457

AASNet	0.53 473	0.25 428	0.52 426	0.49 518	0.32 498	0.74 494	0.40 439	1.50 632	0.86 446	0.86 476	0.92 422	0.64 366	0.59 439	0.59 331	0.79 540	0.23 504	0.19 515	0.20 411	0.16 327	0.21 451	0.19 434

LMCR-Stereo	0.53 473	0.30 497	0.53 433	0.58 597	0.30 459	0.83 534	0.36 367	1.19 558	0.76 380	0.88 494	1.04 484	0.56 310	0.62 456	0.82 493	0.67 515	0.19 419	0.15 423	0.19 381	0.14 261	0.23 491	0.17 383

RAFT + AFF	0.53 473	0.29 488	0.75 541	0.51 548	0.32 498	0.63 447	0.60 564	1.00 469	0.91 483	0.78 417	0.87 399	0.83 465	0.58 431	0.80 487	0.47 442	0.17 352	0.20 527	0.23 489	0.22 508	0.18 375	0.18 401

UPFNet	0.53 473	0.24 402	0.51 420	0.45 466	0.38 548	0.84 537	0.49 510	0.99 465	0.75 372	0.87 484	0.88 407	0.86 475	0.64 473	0.80 487	0.71 527	0.20 443	0.20 527	0.20 411	0.20 467	0.19 409	0.15 313

RASNet	0.53 473	0.22 342	0.52 426	0.38 244	0.22 193	0.68 473	0.38 406	0.97 460	0.88 459	0.73 393	1.04 484	1.03 535	0.92 582	0.90 530	0.86 555	0.16 303	0.14 392	0.14 154	0.17 383	0.15 258	0.13 235

HSM-Net_RVC	0.53 473	0.22 342	0.35 185	0.37 207	0.21 164	0.85 538	0.37 384	1.23 578	0.93 494	0.90 506	1.15 530	1.26 581	0.63 462	0.72 443	0.48 446	0.17 352	0.13 353	0.16 237	0.15 293	0.17 347	0.15 313
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NLCA_NET_v2_RVC	0.53 473	0.32 506	0.64 485	0.44 441	0.30 459	0.66 466	0.44 482	1.04 490	0.88 459	0.91 511	0.91 418	0.99 520	0.60 443	0.68 419	0.60 493	0.21 460	0.17 475	0.22 468	0.22 508	0.21 451	0.21 477
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DeepPruner_ROB	0.53 473	0.34 519	0.59 459	0.41 355	0.30 459	0.50 348	0.43 473	1.19 558	0.70 339	0.85 469	1.05 489	0.86 475	0.55 412	0.84 506	0.51 461	0.29 564	0.23 554	0.22 468	0.22 508	0.26 520	0.25 518

rvit_105_1	0.54 485	0.40 560	0.76 546	0.58 597	0.37 538	0.59 416	0.68 590	0.70 334	0.94 501	0.82 446	0.69 298	0.73 426	0.58 431	0.78 480	0.54 476	0.32 586	0.29 596	0.31 577	0.34 605	0.23 491	0.20 457

UNet	0.54 485	0.26 445	0.66 497	0.44 441	0.40 559	0.99 565	0.41 456	0.98 463	0.75 372	0.83 458	0.89 411	1.04 537	0.72 521	0.73 450	0.62 500	0.19 419	0.14 392	0.20 411	0.17 383	0.20 427	0.17 383

1111x	0.55 487	0.22 342	0.46 347	0.38 244	0.20 133	0.66 466	0.43 473	1.23 578	0.99 520	0.71 376	0.99 458	0.95 509	0.69 500	0.90 530	1.08 603	0.18 387	0.17 475	0.18 337	0.19 442	0.20 427	0.18 401

ADLNet2	0.55 487	0.25 428	0.65 491	0.47 495	0.30 459	0.83 534	0.50 515	1.05 495	0.95 507	0.80 424	0.98 453	0.99 520	0.69 500	0.77 475	0.73 530	0.20 443	0.16 455	0.17 284	0.18 411	0.21 451	0.21 477

GEStereo_RVC	0.55 487	0.29 488	0.63 480	0.49 518	0.31 481	0.70 480	0.54 543	1.22 573	0.92 488	0.82 446	0.85 388	0.85 470	0.63 462	0.90 530	0.65 509	0.24 516	0.16 455	0.19 381	0.16 327	0.21 451	0.22 495

ADLNet	0.55 487	0.27 462	0.51 420	0.44 441	0.35 526	0.78 511	0.46 489	1.08 507	0.86 446	0.99 548	0.98 453	0.92 502	0.63 462	0.69 425	0.81 545	0.22 487	0.16 455	0.22 468	0.22 508	0.21 451	0.21 477

MMNet	0.55 487	0.25 428	0.61 467	0.43 421	0.34 519	1.07 579	0.39 428	0.87 419	0.91 483	0.91 511	0.93 425	0.86 475	0.76 534	0.81 490	0.76 535	0.15 247	0.14 392	0.18 337	0.19 442	0.20 427	0.16 361

delet	0.55 487	0.24 402	0.55 444	0.44 441	0.33 510	1.07 579	0.50 515	1.00 469	0.86 446	0.85 469	0.96 439	0.90 495	0.63 462	0.83 501	0.74 533	0.18 387	0.18 497	0.20 411	0.21 490	0.16 308	0.15 313

psm_up	0.55 487	0.26 445	0.47 359	0.49 518	0.32 498	0.65 464	0.56 554	1.04 490	0.82 423	0.82 446	0.88 407	1.01 528	0.94 588	0.74 457	0.61 497	0.21 460	0.25 571	0.26 538	0.23 524	0.21 451	0.20 457

hitnet-ft	0.55 487	0.27 462	0.39 249	0.41 355	0.28 412	0.78 511	0.40 439	0.92 438	0.90 476	0.82 446	1.01 464	1.13 568	0.70 513	0.78 480	0.67 515	0.28 557	0.20 527	0.28 559	0.22 508	0.29 539	0.26 524

DSFCA	0.55 487	0.25 428	0.62 470	0.40 319	0.36 531	0.74 494	0.52 534	1.04 490	0.82 423	1.06 576	0.84 378	0.89 490	0.63 462	0.99 556	0.58 486	0.25 526	0.21 537	0.21 453	0.21 490	0.21 451	0.19 434

FADNet_RVC	0.55 487	0.37 537	1.17 605	0.44 441	0.31 481	0.56 392	0.34 320	1.06 499	0.88 459	0.67 349	0.90 415	0.61 351	0.65 479	0.93 546	0.70 522	0.21 460	0.18 497	0.26 538	0.23 524	0.31 554	0.28 541

STTStereo	0.55 487	0.37 537	0.76 546	0.44 441	0.31 481	0.60 423	0.44 482	0.96 456	0.86 446	0.99 548	0.90 415	0.96 512	0.58 431	0.71 437	0.61 497	0.25 526	0.23 554	0.26 538	0.32 600	0.24 504	0.23 502

Selective-IGEV-i16pc	0.56 498	0.20 262	1.13 597	0.40 319	0.31 481	2.00 649	0.66 582	0.68 310	1.11 568	0.51 262	0.81 361	0.68 393	0.36 292	0.67 408	0.40 378	0.31 574	0.17 475	0.17 284	0.18 411	0.19 409	0.20 457

ISRNet	0.56 498	0.24 402	0.66 497	0.56 589	0.36 531	0.44 318	0.25 139	0.82 397	0.84 433	1.07 579	1.25 554	0.91 497	0.60 443	0.66 397	0.58 486	0.35 605	0.26 578	0.36 597	0.33 603	0.30 548	0.42 613

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 498	3.08 690	2.43 658	0.31 43	0.18 66	0.29 132	0.20 42	0.37 64	0.32 116	0.28 113	0.24 56	0.18 20	0.18 34	0.31 53	0.22 73	1.09 664	0.08 2	0.17 284	0.16 327	0.14 194	0.97 665

CSP-Net	0.56 498	0.27 462	0.49 392	0.41 355	0.28 412	1.22 606	0.50 515	1.23 578	0.72 352	0.95 534	0.95 435	0.89 490	0.62 456	0.83 501	0.62 500	0.26 536	0.17 475	0.17 284	0.17 383	0.18 375	0.17 383

FTStereo	0.56 498	0.20 262	0.37 213	0.41 355	0.25 304	0.40 281	0.79 618	0.66 290	0.43 212	1.09 585	3.27 662	0.70 402	0.73 524	0.55 270	0.33 287	0.14 172	0.13 353	0.19 381	0.17 383	0.15 258	0.30 557

RAFT-RH_RVC	0.56 498	0.17 137	0.41 273	0.37 207	0.23 241	0.57 398	0.24 127	0.60 246	0.70 339	1.19 599	3.94 674	0.56 310	0.38 304	0.65 388	0.36 337	0.13 113	0.11 220	0.20 411	0.14 261	0.12 94	0.13 235

HGLStereo	0.56 498	0.28 476	0.57 454	0.50 532	0.37 538	0.80 518	0.45 485	1.02 483	0.78 399	0.86 476	1.14 524	0.89 490	0.82 557	0.76 467	0.73 530	0.21 460	0.20 527	0.19 381	0.18 411	0.19 409	0.21 477

FADNet-RVC-Resample	0.56 498	0.33 514	1.16 600	0.49 518	0.34 519	0.71 485	0.43 473	1.01 479	0.93 494	0.82 446	0.87 399	0.74 432	0.67 490	0.73 450	0.45 425	0.18 387	0.18 497	0.26 538	0.27 571	0.26 520	0.27 534

DualNet (step1)	0.57 506	0.36 530	0.72 526	0.38 244	0.30 459	0.71 485	0.43 473	1.06 499	0.88 459	0.92 519	0.86 391	0.85 470	0.69 500	0.68 419	0.50 451	0.41 620	0.20 527	0.40 610	0.41 625	0.36 584	0.33 576

LL-Strereo	0.57 506	0.27 462	0.68 506	0.48 503	0.34 519	0.39 275	0.48 504	0.94 445	0.97 511	0.83 458	0.78 341	1.10 558	1.18 617	1.33 612	0.49 449	0.17 352	0.14 392	0.22 468	0.19 442	0.16 308	0.17 383

CRFU-Net	0.57 506	0.27 462	0.57 454	0.46 487	0.30 459	1.20 604	0.52 534	1.10 514	0.56 284	1.00 553	0.98 453	1.06 543	0.79 548	0.81 490	0.71 527	0.21 460	0.19 515	0.18 337	0.16 327	0.18 375	0.19 434

TDLM	0.57 506	0.33 514	0.49 392	0.51 548	0.30 459	0.66 466	0.73 610	1.03 487	1.01 531	0.82 446	1.10 507	0.84 468	0.70 513	0.86 517	0.58 486	0.28 557	0.17 475	0.25 519	0.22 508	0.26 520	0.19 434

CVANet_RVC	0.57 506	0.33 514	0.44 317	0.47 495	0.32 498	0.67 471	0.61 569	1.05 495	0.93 494	0.85 469	1.04 484	1.01 528	0.73 524	0.83 501	0.52 468	0.29 564	0.19 515	0.27 551	0.25 549	0.31 554	0.21 477

AANet_RVC	0.57 506	0.32 506	0.54 439	0.45 466	0.27 387	0.57 398	0.48 504	1.00 469	1.28 606	0.86 476	1.33 570	0.87 481	0.58 431	1.07 573	0.75 534	0.18 387	0.12 282	0.15 199	0.13 222	0.18 375	0.18 401

NOSS_ROB	0.57 506	0.39 555	0.39 249	0.44 441	0.30 459	0.73 493	0.54 543	1.03 487	1.08 564	0.67 349	0.87 399	0.76 441	0.57 421	0.77 475	0.47 442	0.38 613	0.38 632	0.44 619	0.42 629	0.37 589	0.34 584

ssnet_v2	0.58 513	0.28 476	0.56 450	0.43 421	0.29 440	0.95 555	0.59 561	1.13 528	0.99 520	0.93 523	0.80 354	0.99 520	0.64 473	0.82 493	0.94 581	0.25 526	0.22 544	0.23 489	0.24 540	0.20 427	0.19 434

dad	0.58 513	0.50 589	0.64 485	0.43 421	0.30 459	0.59 416	0.36 367	0.78 384	1.25 600	1.01 558	1.17 537	1.15 572	0.53 394	0.68 419	0.50 451	0.35 605	0.23 554	0.37 602	0.21 490	0.29 539	0.20 457

SACVNet	0.58 513	0.34 519	0.55 444	0.55 586	0.36 531	0.63 447	0.48 504	1.13 528	0.77 389	1.02 561	1.06 496	1.02 533	0.74 527	0.90 530	0.51 461	0.27 546	0.21 537	0.25 519	0.24 540	0.29 539	0.36 591

pcwnet_v2	0.58 513	0.28 476	0.84 558	0.45 466	0.35 526	0.61 426	0.35 345	1.27 593	1.21 589	0.99 548	1.27 557	0.72 415	0.58 431	0.67 408	0.48 446	0.27 546	0.21 537	0.24 506	0.23 524	0.29 539	0.29 548

PS-NSSS	0.58 513	0.44 573	0.62 470	0.42 400	0.33 510	0.66 466	0.58 558	1.02 483	0.86 446	0.77 413	1.28 559	0.72 415	0.64 473	0.82 493	0.59 491	0.31 574	0.26 578	0.40 610	0.27 571	0.33 567	0.26 524

StereoDRNet-Refined	0.58 513	0.32 506	0.54 439	0.46 487	0.30 459	0.96 558	0.40 439	1.00 469	0.94 501	1.12 590	1.08 502	0.96 512	0.67 490	0.90 530	0.89 575	0.17 352	0.13 353	0.22 468	0.21 490	0.20 427	0.19 434
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	0.58 513	0.28 476	0.47 359	0.49 518	0.32 498	0.77 507	0.50 515	0.99 465	0.92 488	1.04 570	1.14 524	1.21 576	0.69 500	0.88 522	0.69 519	0.20 443	0.20 527	0.22 468	0.22 508	0.21 451	0.18 401

CBFPSM	0.59 520	0.22 342	1.31 621	0.38 244	0.27 387	1.12 592	0.65 579	0.79 388	0.82 423	0.80 424	0.81 361	1.35 603	0.87 570	0.67 408	0.76 535	0.16 303	0.15 423	0.15 199	0.16 327	0.17 347	0.22 495

HBP-ISP	0.59 520	0.45 577	0.43 307	0.45 466	0.33 510	0.70 480	0.28 208	1.11 520	1.00 527	0.83 458	1.18 539	0.65 379	0.68 496	0.88 522	0.52 468	0.35 605	0.38 632	0.47 624	0.41 625	0.38 593	0.31 567

CBMV_ROB	0.59 520	0.37 537	0.38 227	0.39 276	0.28 412	0.74 494	0.28 208	1.00 469	0.98 515	0.94 526	1.25 554	0.81 463	0.78 546	0.87 519	0.50 451	0.36 609	0.37 630	0.43 616	0.40 620	0.33 567	0.30 557

FADNet-RVC	0.60 523	0.53 604	1.14 599	0.46 487	0.39 554	0.61 426	0.39 428	1.12 526	0.87 455	0.70 369	0.84 378	1.04 537	0.55 412	0.94 553	0.69 519	0.26 536	0.25 571	0.28 559	0.28 577	0.31 554	0.31 567

NVstereo2D	0.60 523	0.30 497	0.75 541	0.48 503	0.43 578	0.89 543	0.48 504	1.05 495	1.15 578	0.66 344	0.86 391	0.88 486	0.70 513	0.99 556	0.65 509	0.32 586	0.15 423	0.28 559	0.20 467	0.40 596	0.36 591

FADNet	0.61 525	0.51 593	1.10 593	0.45 466	0.44 585	0.65 464	0.41 456	1.19 558	1.05 549	0.70 369	0.84 378	0.98 518	0.66 487	0.82 493	0.50 451	0.29 564	0.30 601	0.27 551	0.30 585	0.46 615	0.35 589

ACV-stereo	0.62 526	0.34 519	1.00 582	0.43 421	0.31 481	1.20 604	0.40 439	0.75 368	0.83 428	0.64 322	0.77 330	2.10 642	1.03 602	0.81 490	0.64 507	0.21 460	0.17 475	0.18 337	0.18 411	0.21 451	0.21 477

SGM-Forest	0.62 526	0.32 506	0.39 249	0.43 421	0.30 459	1.02 569	0.55 548	1.09 511	1.05 549	1.06 576	1.18 539	1.10 558	0.67 490	0.88 522	0.62 500	0.31 574	0.33 622	0.33 588	0.30 585	0.30 548	0.28 541
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 528	0.28 476	0.99 581	0.40 319	0.30 459	1.03 572	0.56 554	1.10 514	0.99 520	0.97 540	1.22 546	1.06 543	0.69 500	1.07 573	0.95 584	0.19 419	0.11 220	0.16 237	0.13 222	0.22 474	0.21 477

fast-acv-ft	0.64 529	0.30 497	0.73 530	0.45 466	0.34 519	1.17 600	0.49 510	0.86 412	0.98 515	1.02 561	1.36 573	1.29 586	0.85 565	0.76 467	0.81 545	0.21 460	0.23 554	0.23 489	0.23 524	0.21 451	0.20 457

StereoDRNet	0.64 529	0.33 514	0.68 506	0.51 548	0.43 578	1.03 572	0.53 539	1.47 628	0.99 520	1.10 587	0.87 399	1.07 548	0.71 517	0.82 493	0.88 565	0.23 504	0.19 515	0.25 519	0.23 524	0.27 531	0.19 434

PSMNet_ROB	0.64 529	0.37 537	0.65 491	0.56 589	0.42 572	0.97 560	0.83 621	1.21 565	0.92 488	0.79 422	1.02 473	1.08 550	0.63 462	0.82 493	0.91 579	0.29 564	0.20 527	0.31 577	0.31 593	0.26 520	0.23 502

CBMV	0.64 529	0.35 525	0.41 273	0.42 400	0.25 304	1.01 567	0.77 614	1.13 528	1.09 566	1.17 595	1.22 546	1.04 537	0.75 531	0.88 522	0.63 504	0.28 557	0.30 601	0.34 590	0.30 585	0.26 520	0.26 524
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
z-ln-s-r	0.66 533	0.36 530	1.30 620	0.39 276	0.26 352	0.57 398	0.63 573	0.80 391	1.03 539	0.80 424	1.43 589	0.91 497	0.76 534	1.08 576	1.87 645	0.16 303	0.12 282	0.17 284	0.14 261	0.20 427	0.16 361

TCMNet	0.66 533	0.39 555	0.98 580	0.59 601	0.61 630	0.96 558	0.55 548	1.05 495	0.90 476	0.84 465	1.14 524	0.89 490	0.65 479	0.85 512	1.01 596	0.26 536	0.26 578	0.31 577	0.28 577	0.32 560	0.29 548

YMNet	0.66 533	0.38 547	0.90 571	0.52 561	0.46 597	1.08 583	0.49 510	1.00 469	0.77 389	1.18 597	1.29 563	1.12 562	0.74 527	0.85 512	0.86 555	0.27 546	0.31 610	0.25 519	0.25 549	0.24 504	0.23 502

YMNet_1	0.66 533	0.38 547	0.90 571	0.52 561	0.46 597	1.08 583	0.49 510	1.00 469	0.77 389	1.18 597	1.29 563	1.12 562	0.74 527	0.85 512	0.86 555	0.27 546	0.31 610	0.25 519	0.25 549	0.24 504	0.23 502

DRN-Test	0.66 533	0.32 506	0.66 497	0.50 532	0.39 554	1.15 596	0.61 569	1.49 631	1.01 531	1.12 590	1.08 502	1.06 543	0.69 500	0.77 475	0.94 581	0.23 504	0.17 475	0.26 538	0.25 549	0.25 513	0.21 477

iinet-f	0.67 538	0.26 445	2.15 652	0.39 276	0.31 481	1.19 603	0.56 554	0.84 405	0.84 433	0.80 424	1.17 537	1.05 541	0.84 564	0.71 437	1.21 614	0.20 443	0.18 497	0.17 284	0.15 293	0.20 427	0.20 457

GASNet	0.67 538	0.72 627	0.96 577	0.70 634	0.48 602	0.62 434	0.47 496	1.08 507	1.03 539	0.94 526	0.82 367	0.93 505	0.83 562	1.33 612	0.80 542	0.31 574	0.22 544	0.29 568	0.28 577	0.44 608	0.24 511

FINET	0.67 538	0.42 566	1.00 582	0.46 487	0.43 578	0.83 534	0.89 629	1.08 507	1.50 627	0.87 484	1.14 524	0.71 406	0.68 496	0.92 540	0.70 522	0.36 609	0.30 601	0.26 538	0.24 540	0.35 578	0.33 576

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 538	0.81 636	0.73 530	0.53 571	0.37 538	1.40 618	0.53 539	1.04 490	0.79 408	0.88 494	0.94 426	0.95 509	0.53 394	0.93 546	0.58 486	0.39 615	0.30 601	0.57 639	0.31 593	0.53 629	0.30 557

PA-Net	0.67 538	0.43 568	0.83 557	0.50 532	0.53 615	0.94 552	0.68 590	1.10 514	1.14 577	0.80 424	0.88 407	0.87 481	0.77 541	1.02 565	0.88 565	0.24 516	0.41 639	0.29 568	0.44 630	0.26 520	0.34 584
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GwcNet	0.69 543	0.36 530	1.10 593	0.51 548	0.42 572	1.08 583	0.50 515	1.21 565	1.16 579	1.00 553	1.37 576	1.06 543	0.79 548	0.92 540	0.94 581	0.25 526	0.24 563	0.24 506	0.22 508	0.23 491	0.26 524

NaN_ROB	0.69 543	0.44 573	0.69 512	0.51 548	0.33 510	0.97 560	1.06 645	1.22 573	1.19 585	1.24 609	0.96 439	1.08 550	0.78 546	1.20 593	0.67 515	0.24 516	0.30 601	0.23 489	0.24 540	0.23 491	0.25 518

GANet	0.70 545	0.37 537	0.55 444	0.51 548	0.34 519	0.94 552	0.96 638	1.08 507	0.94 501	1.04 570	1.98 631	1.13 568	0.88 574	1.12 583	0.66 512	0.25 526	0.26 578	0.27 551	0.22 508	0.31 554	0.22 495

DISCO	0.70 545	0.26 445	0.68 506	0.44 441	0.31 481	1.14 594	0.51 531	1.23 578	1.23 592	0.81 437	1.05 489	1.50 618	0.85 565	1.82 643	1.03 597	0.19 419	0.15 423	0.18 337	0.16 327	0.24 504	0.23 502

XPNet_ROB	0.70 545	0.35 525	0.68 506	0.52 561	0.40 559	0.79 514	0.85 627	1.16 549	0.94 501	1.33 616	1.15 530	1.38 605	0.83 562	1.03 567	0.90 577	0.32 586	0.25 571	0.26 538	0.24 540	0.31 554	0.28 541

ETE_ROB	0.70 545	0.49 585	0.73 530	0.56 589	0.36 531	0.79 514	0.87 628	1.14 537	0.93 494	1.19 599	1.18 539	1.39 606	0.82 557	0.99 556	0.80 542	0.26 536	0.21 537	0.31 577	0.26 564	0.33 567	0.34 584

Wz-Net-LNSev	0.71 549	0.51 593	1.36 630	0.50 532	0.41 566	1.15 596	0.69 595	1.21 565	1.07 561	1.02 561	1.12 512	1.08 550	0.87 570	0.89 528	0.89 575	0.24 516	0.22 544	0.21 453	0.19 442	0.26 520	0.26 524

APVNet	0.71 549	0.37 537	0.89 570	0.56 589	0.45 589	1.18 602	0.68 590	1.41 622	0.85 441	0.81 437	1.15 530	1.04 537	0.81 553	1.10 580	1.17 611	0.26 536	0.28 591	0.32 583	0.31 593	0.29 539	0.30 557

Syn2CoEx	0.71 549	0.51 593	0.95 575	0.64 616	0.45 589	0.91 546	0.53 539	1.48 629	1.13 574	0.93 523	1.35 572	1.02 533	0.99 597	0.92 540	0.80 542	0.30 571	0.27 587	0.28 559	0.24 540	0.23 491	0.24 511

DANet	0.71 549	0.45 577	0.91 573	0.59 601	0.40 559	0.81 523	0.40 439	0.97 460	0.84 433	1.20 604	1.22 546	1.33 597	0.88 574	1.16 587	1.24 615	0.27 546	0.23 554	0.31 577	0.25 549	0.35 578	0.32 571
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
RYNet	0.72 553	0.35 525	0.64 485	0.53 571	0.67 636	1.31 614	0.67 585	1.20 563	1.18 583	1.05 572	0.87 399	1.27 583	0.93 587	0.93 546	1.27 619	0.22 487	0.16 455	0.26 538	0.23 524	0.40 596	0.39 605

NCCL2	0.72 553	0.41 564	0.65 491	0.64 616	0.44 585	0.98 564	1.20 653	1.11 520	1.00 527	0.98 545	0.96 439	1.49 617	0.87 570	0.90 530	0.79 540	0.31 574	0.26 578	0.39 607	0.39 617	0.32 560	0.32 571

FAT-Stereo	0.73 555	0.33 514	0.75 541	0.49 518	0.37 538	0.71 485	0.59 561	1.36 614	1.30 609	1.03 569	1.40 582	1.59 627	1.15 613	0.87 519	0.86 555	0.28 557	0.28 591	0.28 559	0.23 524	0.28 535	0.38 602

DStereoRT	0.74 556	0.19 216	0.50 405	0.51 548	0.33 510	1.10 587	0.34 320	0.82 397	0.76 380	0.78 417	1.05 489	0.51 289	0.73 524	0.76 467	0.48 446	0.16 303	0.13 353	3.96 694	1.37 684	0.19 409	0.14 281

S-Stereo	0.74 556	0.35 525	0.96 577	0.56 589	0.45 589	0.82 531	0.60 564	1.24 585	1.60 639	0.96 535	1.41 584	1.12 562	0.94 588	0.80 487	1.04 600	0.26 536	0.31 610	0.28 559	0.25 549	0.32 560	0.47 631

LALA_ROB	0.74 556	0.43 568	0.69 512	0.54 578	0.40 559	1.01 567	0.95 637	1.21 565	1.07 561	1.22 606	1.12 512	1.56 624	0.79 548	1.04 569	0.86 555	0.33 595	0.22 544	0.35 592	0.30 585	0.35 578	0.31 567

w-ln-seven-2	0.76 559	0.43 568	2.32 654	0.52 561	0.38 548	0.90 545	0.65 579	1.11 520	1.12 573	1.19 599	1.28 559	1.09 554	0.99 597	1.07 573	0.87 561	0.20 443	0.19 515	0.23 489	0.22 508	0.26 520	0.22 495

PSMNet-RUCA	0.76 559	0.75 630	1.08 592	1.01 651	0.90 647	0.69 475	0.50 515	1.11 520	1.03 539	0.78 417	1.11 508	0.80 460	0.72 521	0.88 522	0.63 504	0.53 643	0.27 587	0.76 647	0.46 631	0.66 643	0.47 631

Wz-Net-MNSev	0.76 559	0.40 560	1.34 625	0.50 532	0.40 559	1.44 624	0.83 621	1.15 541	1.16 579	1.25 611	1.20 544	1.13 568	0.81 553	1.16 587	1.00 595	0.22 487	0.19 515	0.24 506	0.23 524	0.28 535	0.26 524

DGSMNet	0.76 559	0.55 606	1.29 619	0.58 597	0.62 631	0.94 552	0.70 600	1.26 591	1.11 568	0.83 458	1.24 552	1.00 524	0.71 517	1.03 567	0.81 545	0.34 601	0.29 596	0.41 614	0.40 620	0.57 635	0.55 643

RP	0.76 559	0.36 530	0.63 480	0.66 624	0.58 627	0.80 518	0.55 548	1.14 537	1.22 591	0.97 540	1.65 610	1.43 611	1.32 627	1.01 560	0.84 550	0.33 595	0.30 601	0.36 597	0.30 585	0.34 573	0.34 584

edge stereo	0.76 559	0.38 547	0.74 535	0.52 561	0.43 578	0.80 518	0.53 539	1.28 596	1.06 555	1.28 612	1.38 581	1.81 632	1.11 610	1.08 576	0.85 554	0.33 595	0.32 616	0.41 614	0.28 577	0.32 560	0.36 591

NCC-stereo	0.78 565	0.40 560	0.76 546	0.61 609	0.67 636	0.81 523	0.69 595	1.54 640	1.11 568	0.90 506	1.36 573	1.33 597	1.16 614	1.19 591	0.88 565	0.31 574	0.30 601	0.37 602	0.48 640	0.33 567	0.33 576

Nwc_Net	0.78 565	0.38 547	0.73 530	0.60 607	0.55 619	1.05 577	0.55 548	1.67 649	1.05 549	0.88 494	1.86 625	1.40 608	1.09 608	1.10 580	0.87 561	0.30 571	0.25 571	0.36 597	0.38 613	0.29 539	0.29 548

Abc-Net	0.78 565	0.40 560	0.76 546	0.61 609	0.67 636	0.81 523	0.69 595	1.54 640	1.11 568	0.90 506	1.36 573	1.33 597	1.16 614	1.19 591	0.88 565	0.31 574	0.30 601	0.37 602	0.48 640	0.33 567	0.33 576
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RGC	0.79 568	0.59 611	0.71 521	0.65 621	0.65 634	0.92 551	0.58 558	1.29 597	1.05 549	1.07 579	1.45 595	1.47 615	1.03 602	1.21 597	0.88 565	0.32 586	0.30 601	0.48 629	0.40 620	0.37 589	0.37 596

stereogan	0.80 569	0.31 502	0.71 521	0.59 601	0.50 606	1.72 641	0.48 504	1.35 611	1.37 614	1.00 553	1.46 597	1.56 624	0.95 591	1.29 607	0.84 550	0.28 557	0.29 596	0.29 568	0.25 549	0.38 593	0.38 602

ADCRef	0.80 569	0.43 568	1.32 623	0.50 532	0.45 589	1.07 579	0.51 531	1.07 503	0.98 515	1.17 595	1.42 586	0.87 481	0.91 577	0.85 512	3.19 665	0.18 387	0.16 455	0.23 489	0.23 524	0.22 474	0.21 477

GANetREF_RVC	0.80 569	0.75 630	0.86 564	0.66 624	0.42 572	1.15 596	0.98 639	1.14 537	1.19 585	1.01 558	1.02 473	1.10 558	0.90 576	1.15 585	0.76 535	0.48 633	0.39 636	0.57 639	0.38 613	0.63 641	0.46 626
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
AF-Net	0.81 572	0.39 555	0.68 506	0.64 616	0.54 617	0.91 546	0.51 531	1.61 645	1.31 610	0.96 535	2.02 633	1.46 612	1.26 625	1.11 582	0.99 591	0.32 586	0.24 563	0.39 607	0.27 571	0.30 548	0.25 518

SQANet	0.82 573	0.74 629	0.67 501	1.13 656	0.98 655	1.11 588	0.47 496	1.07 503	0.83 428	0.91 511	1.05 489	1.03 535	0.74 527	1.01 560	0.64 507	0.61 647	0.24 563	1.03 657	0.35 608	1.18 661	0.58 644

Anonymous_2	0.82 573	0.44 573	0.63 480	0.40 319	0.43 578	0.80 518	0.52 534	0.72 347	0.77 389	0.71 376	0.60 269	0.87 481	0.76 534	0.75 463	0.58 486	0.52 639	0.54 654	0.54 637	4.82 697	0.56 633	0.40 608

ccnet	0.82 573	0.57 609	0.75 541	0.54 578	0.59 628	1.09 586	0.66 582	1.38 617	0.94 501	1.12 590	1.44 592	1.29 586	0.92 582	0.95 555	1.24 615	0.49 635	0.42 641	0.50 634	0.47 638	0.51 624	0.46 626

psmorigin	0.82 573	0.51 593	2.09 650	0.49 518	0.41 566	0.85 538	0.50 515	1.04 490	0.88 459	1.45 621	1.43 589	1.50 618	1.06 605	1.22 599	0.97 587	0.31 574	0.32 616	0.27 551	0.27 571	0.33 567	0.42 613

STTRV1_RVC	0.82 573	0.59 611	1.16 600	0.67 627	0.81 643	1.11 588	0.63 573	1.30 600	1.11 568	0.98 545	1.33 570	1.08 550	0.95 591	1.26 603	0.87 561	0.55 645	0.25 571	0.43 616	0.39 617	0.58 638	0.40 608

CC-Net-ROB	0.82 573	0.96 648	0.85 559	0.58 597	0.45 589	1.27 612	0.70 600	1.17 554	1.02 534	0.83 458	1.23 550	0.90 495	0.77 541	1.06 570	0.69 519	0.46 629	0.34 624	1.71 665	0.38 613	0.59 639	0.36 591

GCST	0.83 579	1.22 659	0.74 535	1.58 664	1.01 658	1.06 578	0.23 109	0.78 384	0.78 399	0.97 540	0.65 283	0.78 449	0.35 265	0.92 540	0.34 303	0.96 658	0.65 660	1.20 659	0.81 663	0.91 650	0.70 648

aanetorigin	0.83 579	0.56 607	1.87 647	0.49 518	0.38 548	0.56 392	0.66 582	0.70 334	1.00 527	2.42 663	2.02 633	1.31 589	1.18 617	0.93 546	1.13 610	0.20 443	0.18 497	0.20 411	0.19 442	0.27 531	0.30 557

CSAN	0.83 579	0.49 585	0.77 551	0.60 607	0.41 566	1.14 594	1.06 645	1.19 558	1.46 625	1.32 614	1.43 589	1.37 604	1.19 619	1.27 606	0.86 555	0.39 615	0.31 610	0.36 597	0.37 610	0.35 578	0.34 584

SDNR	0.86 582	0.37 537	1.47 636	0.40 319	0.38 548	3.38 675	0.33 304	0.90 431	0.98 515	0.99 548	2.09 636	0.59 339	0.71 517	1.29 607	0.70 522	0.51 638	0.56 656	0.36 597	0.26 564	0.43 607	0.46 626

RTSC	0.87 583	0.48 581	1.23 612	0.52 561	0.37 538	1.13 593	0.50 515	1.34 607	1.79 645	1.51 625	1.24 552	1.12 562	0.81 553	1.62 631	2.16 651	0.25 526	0.19 515	0.23 489	0.24 540	0.30 548	0.31 567

PWC_ROB	0.87 583	0.52 601	1.28 616	0.50 532	0.32 498	0.91 546	0.37 384	1.36 614	1.46 625	1.61 632	2.59 651	1.16 573	1.01 601	1.34 614	1.40 627	0.25 526	0.18 497	0.28 559	0.20 467	0.29 539	0.28 541

UDG	0.88 585	0.82 639	0.67 501	1.00 650	0.96 652	1.02 569	0.57 557	1.13 528	0.99 520	0.90 506	0.97 452	1.31 589	0.99 597	0.85 512	0.84 550	0.54 644	0.32 616	1.77 666	0.40 620	0.94 652	0.66 647

FBW_ROB	0.88 585	0.50 589	0.85 559	0.55 586	0.40 559	1.17 600	0.78 616	1.50 632	1.37 614	1.33 616	1.27 557	1.48 616	1.00 600	2.57 667	0.98 590	0.25 526	0.32 616	0.45 620	0.30 585	0.34 573	0.28 541

XQC	0.89 587	0.65 621	1.31 621	0.67 627	0.52 614	1.22 606	0.68 590	1.26 591	1.52 628	1.14 593	1.11 508	1.28 585	1.04 604	1.40 622	1.77 639	0.38 613	0.24 563	0.37 602	0.31 593	0.53 629	0.47 631

DeepPrunerF	0.89 587	0.52 601	3.43 666	0.68 631	0.81 643	0.72 492	0.72 608	1.22 573	1.99 651	0.93 523	1.01 464	0.87 481	0.86 567	1.08 576	0.95 584	0.34 601	0.28 591	0.43 616	0.39 617	0.30 548	0.32 571

PWCDC_ROB	0.89 587	0.49 585	0.80 555	0.74 638	0.40 559	1.03 572	0.39 428	1.33 605	2.35 662	1.02 561	3.77 669	0.81 463	0.92 582	1.20 593	0.90 577	0.34 601	0.22 544	0.24 506	0.20 467	0.34 573	0.29 548

PASM	0.90 590	0.64 620	1.69 641	0.69 633	0.69 639	0.78 511	0.84 624	1.03 487	1.26 603	1.19 599	1.15 530	1.31 589	0.98 596	1.24 601	1.03 597	0.52 639	0.56 656	0.59 642	0.66 655	0.56 633	0.54 642

Wz-Net-SNSev	0.91 591	0.73 628	2.13 651	0.56 589	0.45 589	0.95 555	1.13 650	1.34 607	1.24 594	1.02 561	1.30 566	1.46 612	0.86 567	1.81 642	1.50 629	0.25 526	0.23 554	0.25 519	0.26 564	0.32 560	0.29 548

MDST_ROB	0.91 591	0.27 462	0.85 559	0.63 615	0.41 566	2.53 658	0.71 606	1.60 643	1.13 574	2.83 670	1.73 616	0.97 514	0.69 500	1.61 630	0.73 530	0.25 526	0.22 544	0.32 583	0.28 577	0.25 513	0.24 511

PDISCO_ROB	0.91 591	0.48 581	1.06 588	0.99 648	0.97 653	1.67 639	0.63 573	1.64 647	1.59 636	1.06 576	1.18 539	1.31 589	0.79 548	1.55 625	0.97 587	0.49 635	0.22 544	0.45 620	0.40 620	0.45 612	0.37 596

SHD	0.93 594	0.50 589	1.18 606	0.59 601	0.46 597	0.97 560	0.48 504	1.70 651	2.15 653	1.58 629	1.37 576	1.42 609	1.19 619	1.31 610	1.60 632	0.31 574	0.26 578	0.32 583	0.33 603	0.40 596	0.42 613

G-Net	0.95 595	0.46 579	1.04 586	0.64 616	0.48 602	2.12 654	0.64 577	1.01 479	0.87 455	1.75 641	2.82 658	1.30 588	1.64 648	1.06 570	0.96 586	0.36 609	0.29 596	0.35 592	0.25 549	0.45 612	0.42 613

DStereoO	0.96 596	0.70 626	0.72 526	0.62 613	0.45 589	0.74 494	0.92 635	1.09 511	1.29 608	1.19 599	1.23 550	0.99 520	1.71 650	1.29 607	0.99 591	2.01 681	0.35 626	0.77 648	0.30 585	1.42 663	0.38 602

w-ln-seven	0.96 596	0.48 581	2.41 657	0.54 578	0.50 606	1.41 620	0.70 600	1.67 649	1.81 646	1.49 622	1.50 599	1.26 581	0.87 570	1.15 585	1.80 643	0.23 504	0.21 537	0.25 519	0.25 549	0.31 554	0.26 524

anonymity	0.97 598	0.89 643	1.05 587	0.92 646	1.03 659	0.97 560	0.81 620	1.29 597	0.91 483	1.07 579	0.98 453	1.00 524	0.95 591	1.02 565	0.92 580	0.96 658	0.95 680	0.90 654	0.91 670	0.92 651	0.94 659

SGM_RVC	0.97 598	0.28 476	0.41 273	0.39 276	0.22 193	1.55 630	0.73 610	1.51 635	1.25 600	2.25 659	1.92 627	2.58 654	1.56 642	2.02 652	1.19 613	0.27 546	0.27 587	0.27 551	0.25 549	0.25 513	0.25 518
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DPSNet	0.99 600	0.42 566	1.88 648	0.53 571	0.41 566	1.59 633	1.26 659	2.21 662	1.43 620	1.10 587	1.11 508	1.46 612	1.95 659	1.34 614	1.26 617	0.34 601	0.25 571	0.25 519	0.21 490	0.46 615	0.37 596

z-mn7	1.00 601	0.50 589	1.70 643	0.53 571	0.36 531	1.75 642	0.71 606	1.22 573	2.28 657	0.96 535	2.54 647	1.42 609	0.95 591	2.19 659	1.54 630	0.22 487	0.19 515	0.21 453	0.20 467	0.27 531	0.25 518

Consistency-Raft	1.01 602	0.81 636	1.24 613	0.84 643	0.97 653	0.81 523	0.84 624	1.30 600	1.59 636	1.05 572	1.68 615	1.12 562	0.91 577	0.92 540	1.11 605	0.65 648	0.74 664	0.79 650	0.90 667	1.06 659	0.79 653

xxxx	1.01 602	0.22 342	0.43 307	0.36 183	0.21 164	0.82 531	0.36 367	1.32 603	0.88 459	0.71 376	0.94 426	0.97 514	0.63 462	0.64 381	10.58 689	0.20 443	0.16 455	0.18 337	0.17 383	0.19 409	0.19 434

test_xeample	1.01 602	0.21 301	0.42 294	0.35 155	0.21 164	0.71 485	0.39 428	1.23 578	0.86 446	0.81 437	1.04 484	0.69 398	0.61 449	0.69 425	10.93 690	0.19 419	0.15 423	0.18 337	0.17 383	0.18 375	0.17 383

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 605	0.57 609	1.51 638	0.67 627	0.50 606	2.57 659	1.66 675	1.20 563	1.43 620	1.38 618	1.57 606	1.33 597	0.92 582	1.64 634	0.88 565	0.37 612	0.39 636	0.46 623	0.60 652	0.41 602	0.40 608

ADCPNet	1.03 606	0.48 581	2.70 659	0.54 578	0.42 572	1.40 618	0.75 612	1.13 528	1.07 561	1.22 606	1.42 586	1.68 629	1.09 608	1.36 619	3.45 669	0.30 571	0.28 591	0.29 568	0.32 600	0.37 589	0.35 589

MSAF-DinoV2	1.04 607	0.38 547	1.32 623	0.54 578	0.29 440	0.89 543	0.72 608	1.52 638	1.24 594	1.05 572	1.41 584	2.98 658	1.49 637	2.74 668	2.83 663	0.22 487	0.14 392	0.20 411	0.22 508	0.32 560	0.32 571

otaku	1.04 607	0.93 645	0.88 566	1.33 662	1.05 661	1.66 637	0.70 600	1.40 621	1.18 583	1.08 583	1.32 569	1.33 597	0.91 577	1.23 600	0.76 535	0.72 651	0.46 651	1.24 660	0.50 645	1.40 662	0.75 649

SuperB	1.04 607	0.37 537	4.81 674	0.43 421	0.31 481	0.99 565	0.46 489	1.02 483	2.09 652	1.09 585	1.09 505	0.75 434	0.81 553	1.06 570	1.76 638	0.19 419	0.15 423	0.17 284	0.15 293	2.82 688	0.26 524

ADCL	1.04 607	0.38 547	1.35 626	0.50 532	0.39 554	1.61 634	0.89 629	1.29 597	1.39 617	1.29 613	1.50 599	1.24 579	1.24 622	1.37 620	4.87 678	0.21 460	0.19 515	0.25 519	0.25 549	0.29 539	0.27 534

test_sample9	1.05 611	0.36 530	0.72 526	0.38 244	0.30 459	0.71 485	0.43 473	1.06 499	0.88 459	0.92 519	0.86 391	0.85 470	0.69 500	1.20 593	1.36 623	0.41 620	8.41 698	0.40 610	0.41 625	0.36 584	0.33 576

DDUNet	1.06 612	2.56 687	0.68 506	1.21 658	1.26 664	1.03 572	0.69 595	1.11 520	0.94 501	0.96 535	1.22 546	1.27 583	0.82 557	0.93 546	0.72 529	0.84 655	0.38 632	1.99 669	0.60 652	1.10 660	0.85 655

ADCP+	1.06 612	0.35 525	1.51 638	0.49 518	0.51 610	1.45 625	0.55 548	1.25 589	1.03 539	1.16 594	1.15 530	1.10 558	1.07 607	1.56 627	6.75 685	0.19 419	0.16 455	0.23 489	0.21 490	0.28 535	0.21 477

Selective-IGEV-i16pb	1.07 614	0.24 402	9.45 681	0.41 355	0.32 498	1.76 643	0.59 561	1.00 469	1.54 631	0.66 344	1.20 544	0.98 518	0.57 421	0.78 480	0.62 500	0.27 546	0.17 475	0.18 337	0.20 467	0.21 451	0.23 502

SAMSARA	1.07 614	0.65 621	1.19 607	1.06 655	0.90 647	1.76 643	1.76 679	1.46 627	1.44 623	1.51 625	1.16 535	2.00 641	1.14 612	1.48 623	1.31 621	0.39 615	0.44 648	0.35 592	0.38 613	0.49 621	0.49 637

SANet	1.07 614	0.41 564	1.06 588	0.48 503	0.30 459	1.41 620	0.94 636	1.42 623	3.36 675	1.58 629	2.43 644	2.33 649	1.70 649	1.34 614	1.07 602	0.28 557	0.24 563	0.26 538	0.23 524	0.34 573	0.30 557

zh-mn7	1.08 617	0.65 621	4.00 670	0.52 561	0.38 548	1.16 599	0.62 571	1.15 541	1.77 644	1.74 640	2.31 637	1.17 574	0.91 577	2.10 654	1.77 639	0.24 516	0.21 537	0.22 468	0.22 508	0.25 513	0.28 541

zh-sn7	1.09 618	0.75 630	3.23 664	0.57 595	0.42 572	1.11 588	0.89 629	1.19 558	1.27 604	1.41 620	1.98 631	1.25 580	1.47 636	1.99 651	2.62 660	0.26 536	0.26 578	0.26 538	0.27 571	0.35 578	0.30 557

Ntro	1.09 618	0.97 651	0.91 573	1.44 663	1.19 663	1.69 640	0.80 619	1.35 611	1.25 600	1.00 553	1.29 563	1.31 589	0.97 595	1.26 603	0.84 550	0.84 655	0.43 646	1.36 661	0.50 645	1.56 664	0.78 651

MFN_U_SF_RVC	1.09 618	0.59 611	1.97 649	0.67 627	0.44 585	1.93 647	0.60 564	1.85 655	1.36 612	1.61 632	1.54 604	1.95 640	1.37 630	1.64 634	1.73 635	0.40 619	0.37 630	0.45 620	0.48 640	0.44 608	0.44 620

AANet	1.13 621	1.01 653	2.99 662	0.44 441	0.37 538	0.91 546	0.54 543	1.27 593	2.31 660	2.35 661	2.37 643	2.22 644	1.53 638	1.18 590	1.43 628	0.32 586	0.23 554	0.28 559	0.25 549	0.35 578	0.33 576

Wz-Net-TNSev	1.14 622	1.06 656	4.32 673	0.49 518	0.42 572	1.51 628	1.11 649	1.48 629	1.40 619	1.22 606	1.26 556	1.58 626	1.43 634	1.76 640	1.70 634	0.32 586	0.31 610	0.26 538	0.30 585	0.41 602	0.41 612

ADCMid	1.14 622	0.52 601	2.23 653	0.53 571	0.43 578	1.07 579	0.75 612	1.23 578	1.05 549	2.15 655	1.44 592	1.50 618	1.43 634	1.56 627	5.01 679	0.26 536	0.24 563	0.29 568	0.31 593	0.37 589	0.33 576

MFMNet_re	1.14 622	0.97 651	1.19 607	0.99 648	0.95 651	1.25 610	1.22 656	1.39 618	1.55 632	1.69 639	1.67 614	1.21 576	1.53 638	1.12 583	0.99 591	0.87 657	0.75 668	0.79 650	0.75 659	0.90 649	0.94 659

WCMA_ROB	1.14 622	0.36 530	0.76 546	0.49 518	0.44 585	1.23 608	0.67 585	1.11 520	1.23 592	2.84 671	3.95 675	3.28 665	1.83 655	1.25 602	0.99 591	0.44 625	0.34 624	0.34 590	0.37 610	0.41 602	0.40 608

AnyNet_C32	1.16 626	0.62 618	2.40 656	0.57 595	0.55 619	1.41 620	1.34 665	1.18 557	1.24 594	1.49 622	1.42 586	1.39 606	1.20 621	1.55 625	4.82 677	0.29 564	0.28 591	0.29 568	0.34 605	0.38 593	0.42 613

222	1.18 627	0.22 342	0.44 317	0.37 207	0.22 193	0.79 514	0.37 384	1.31 602	0.89 473	0.92 519	1.08 502	0.72 415	0.71 517	0.66 397	13.89 693	0.20 443	0.15 423	0.17 284	0.16 327	0.18 375	0.19 434

WZ-Net	1.19 628	0.59 611	4.07 671	0.62 613	0.51 610	1.34 615	1.31 664	1.32 603	1.74 643	1.53 628	1.65 610	1.74 631	1.28 626	2.25 661	2.01 648	0.27 546	0.21 537	0.23 489	0.25 549	0.40 596	0.39 605

MSMD_ROB	1.21 629	0.49 585	0.62 470	0.59 601	0.50 606	1.62 636	0.67 585	1.23 578	1.24 594	2.45 664	3.77 669	3.09 662	2.98 675	1.32 611	0.81 545	0.45 627	0.41 639	0.49 632	0.51 647	0.47 618	0.44 620

pmcnn	1.23 630	0.29 488	0.96 577	0.40 319	0.23 241	0.95 555	0.69 595	1.16 549	1.28 606	1.67 638	2.33 639	11.15 694	0.86 567	0.93 546	0.88 565	0.15 247	0.12 282	0.12 44	0.10 78	0.15 258	0.15 313

NVStereoNet_ROB	1.24 631	0.90 644	1.13 597	0.86 644	0.88 646	1.11 588	0.99 641	1.42 623	1.53 629	1.59 631	2.48 645	2.24 646	1.53 638	1.96 650	1.30 620	0.76 653	0.70 661	0.78 649	1.00 673	0.71 646	0.88 657
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
test_sample8	1.25 632	0.36 530	0.72 526	0.38 244	0.30 459	0.71 485	0.43 473	1.13 528	0.75 372	1.50 624	0.95 435	3.29 666	1.59 644	1.20 593	1.36 623	0.41 620	8.41 698	0.40 610	0.41 625	0.36 584	0.33 576

SPS-STEREO	1.25 632	0.93 645	1.06 588	1.04 653	1.03 659	1.41 620	0.91 633	1.51 635	1.19 585	2.09 653	1.83 622	1.94 639	1.39 631	1.62 631	1.39 626	0.97 660	0.94 679	0.90 654	0.89 666	0.96 654	0.96 662
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PVD	1.28 634	0.67 624	1.28 616	0.74 638	0.62 631	1.50 627	0.84 624	1.99 658	2.96 669	2.18 656	2.36 642	1.85 636	1.95 659	1.92 647	1.94 646	0.39 615	0.36 629	0.49 632	0.37 610	0.51 624	0.64 645

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 635	0.87 642	1.76 645	0.86 644	0.56 622	4.29 680	1.79 680	1.50 632	1.98 650	1.61 632	1.85 624	1.84 634	1.41 632	1.89 645	1.36 623	0.48 633	0.40 638	0.56 638	0.57 650	0.69 644	0.48 634

MeshStereo	1.34 635	0.43 568	0.54 439	0.44 441	0.34 519	1.66 637	0.60 564	1.94 656	1.37 614	4.47 684	3.25 660	4.71 675	1.94 658	1.92 647	1.17 611	0.35 605	0.35 626	0.37 602	0.31 593	0.32 560	0.32 571
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
RainbowNet	1.35 637	1.49 667	1.19 607	1.88 672	1.45 665	1.48 626	1.07 647	1.61 645	1.55 632	1.20 604	1.59 607	1.54 622	1.13 611	1.34 614	0.97 587	1.36 673	0.70 661	1.82 667	0.79 662	1.71 667	1.07 668

ACVNet-4b	1.35 637	1.31 662	1.10 593	1.90 673	1.59 667	1.92 646	0.77 614	1.52 638	1.62 640	1.05 572	1.60 608	2.11 643	0.94 588	1.64 634	0.77 539	1.30 670	0.35 626	2.03 673	0.67 656	1.88 675	0.84 654

SGM+DAISY	1.35 637	0.94 647	1.25 614	0.96 647	1.00 657	1.52 629	1.02 644	1.34 607	1.21 589	2.64 666	2.65 653	2.44 651	1.56 642	1.64 634	1.26 617	0.97 660	0.95 680	0.90 654	0.90 667	0.94 652	0.96 662

FCDSN-DC	1.39 640	0.56 607	0.65 491	0.74 638	0.59 628	1.38 617	0.63 573	1.35 611	1.39 617	3.26 678	4.50 681	4.61 673	2.63 670	1.58 629	1.03 597	0.46 629	0.42 641	0.48 629	0.47 638	0.50 623	0.50 638
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
AAGNet	1.43 641	0.20 262	0.48 379	0.44 441	0.25 304	0.29 132	0.31 265	0.65 280	0.68 331	0.97 540	0.86 391	0.67 392	0.62 456	0.64 381	20.63 699	0.16 303	0.11 220	0.19 381	0.15 293	0.19 409	0.12 187

ACVNet_1	1.46 642	1.33 663	1.12 596	1.91 674	1.62 668	1.83 645	0.98 639	2.00 659	1.85 648	1.39 619	1.53 603	2.32 648	1.53 638	1.34 614	1.11 605	1.30 670	0.50 653	2.06 675	0.58 651	1.93 677	0.95 661

EDNetEfficient	1.46 642	0.80 635	6.12 676	0.47 495	0.39 554	0.69 475	0.83 621	0.90 431	2.77 668	3.50 680	1.96 630	1.66 628	2.03 661	1.26 603	4.18 675	0.21 460	0.18 497	0.21 453	0.20 467	0.41 602	0.39 605

ADCS	1.51 644	0.61 615	3.42 665	0.59 601	0.51 610	1.27 612	1.08 648	1.59 642	1.81 646	1.91 649	1.66 612	1.51 621	1.42 633	1.94 649	8.60 687	0.33 595	0.32 616	0.33 588	0.36 609	0.44 608	0.42 613

AnyNet_C01	1.56 645	1.05 654	7.45 678	0.64 616	0.54 617	1.99 648	1.38 667	1.43 625	1.36 612	1.63 635	1.92 627	1.84 634	1.33 629	2.40 663	4.03 672	0.33 595	0.32 616	0.32 583	0.34 605	0.44 608	0.45 624

FC-DCNN	1.59 646	0.51 593	0.66 497	0.61 609	0.49 604	1.56 631	0.70 600	1.66 648	1.53 629	4.64 685	4.62 682	5.85 682	3.34 679	1.84 644	1.11 605	0.46 629	0.42 641	0.47 624	0.46 631	0.48 619	0.46 626

DispFullNet	1.60 647	2.63 688	2.75 660	2.56 683	1.79 675	1.24 609	0.47 496	1.37 616	1.45 624	1.87 645	1.50 599	1.55 623	2.46 665	2.04 653	1.04 600	0.59 646	0.18 497	2.32 678	0.68 657	2.29 681	1.14 670

ELAS_RVC	1.60 647	0.61 615	1.01 584	0.70 634	0.56 622	2.00 649	1.89 682	1.96 657	2.65 665	3.33 679	3.26 661	3.03 659	3.41 680	2.49 665	2.09 650	0.52 639	0.45 649	0.50 634	0.48 640	0.54 631	0.52 640
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 649	0.61 615	0.95 575	0.68 631	0.55 619	3.01 673	1.55 673	2.39 664	2.33 661	3.64 681	3.89 673	2.75 656	2.90 674	2.15 657	2.27 657	0.52 639	0.45 649	0.50 634	0.48 640	0.54 631	0.52 640
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FC-DCNN v2	1.65 650	0.51 593	0.65 491	0.61 609	0.49 604	1.61 634	0.70 600	1.75 654	1.56 635	4.74 688	4.91 684	6.46 686	3.31 677	1.91 646	1.11 605	0.46 629	0.42 641	0.47 624	0.46 631	0.48 619	0.46 626

ACVNet_2	1.65 650	1.27 661	1.41 633	1.75 668	1.62 668	2.22 655	1.20 653	2.30 663	2.62 664	1.78 643	2.56 648	3.03 659	1.61 645	1.54 624	1.12 609	1.06 663	0.58 658	1.82 667	0.70 658	1.82 671	0.96 662

DStereoSA	1.73 652	0.63 619	1.57 640	0.80 642	0.79 642	1.26 611	1.30 660	1.34 607	1.43 620	1.24 609	7.52 692	0.92 502	7.68 688	1.65 638	2.29 658	0.41 620	0.29 596	0.63 643	0.60 652	1.04 657	1.18 675

IMH-64-1	1.86 653	1.62 672	1.16 600	2.20 677	1.89 677	2.33 656	1.30 660	2.89 668	2.29 658	1.66 636	2.80 656	2.49 652	1.61 645	2.10 654	1.78 641	1.60 674	0.74 664	2.43 679	1.02 674	2.12 678	1.17 673

IMH-64	1.86 653	1.62 672	1.16 600	2.20 677	1.89 677	2.33 656	1.30 660	2.89 668	2.29 658	1.66 636	2.80 656	2.49 652	1.61 645	2.10 654	1.78 641	1.60 674	0.74 664	2.43 679	1.02 674	2.12 678	1.17 673

DStereoFS	1.87 655	0.85 641	1.03 585	0.75 641	0.62 631	2.04 651	0.65 579	1.74 653	1.55 632	1.52 627	1.90 626	2.36 650	12.92 694	3.85 678	1.74 636	0.44 625	0.31 610	0.82 652	0.46 631	0.84 648	1.10 669

WAO-7	1.90 656	1.20 658	1.35 626	1.27 660	1.06 662	2.84 666	1.56 674	3.23 673	3.06 673	2.23 658	3.33 665	3.17 663	2.28 664	3.12 669	2.21 652	1.02 662	0.91 675	1.06 658	1.03 676	1.04 657	0.97 665

PWCK	1.92 657	1.66 675	3.12 663	1.65 665	0.91 649	2.84 666	2.26 686	2.10 660	2.41 663	2.36 662	2.31 637	2.22 644	1.82 653	3.43 672	2.03 649	1.61 676	0.71 663	1.51 662	0.82 664	1.69 666	0.91 658

MonStereo1	1.98 658	1.48 666	1.43 635	1.81 671	1.69 673	2.88 669	0.78 616	2.47 665	3.47 676	2.20 657	4.36 680	3.39 668	2.50 667	2.18 658	1.58 631	1.19 665	0.54 654	1.65 664	0.87 665	1.78 669	1.29 679

Dean	1.98 658	1.36 664	1.36 630	2.12 676	1.81 676	2.74 661	1.36 666	3.37 677	3.80 680	2.08 652	3.32 664	3.21 664	1.82 653	1.71 639	1.67 633	1.27 667	0.77 670	1.99 669	0.90 667	1.86 672	1.03 667

RTS	1.98 658	0.96 648	11.36 685	0.65 621	0.57 625	2.77 664	1.40 668	1.39 618	2.26 655	1.89 646	2.56 648	1.32 594	1.25 623	5.20 682	4.05 673	0.31 574	0.22 544	0.29 568	0.29 583	0.40 596	0.37 596

RTSA	1.98 658	0.96 648	11.36 685	0.65 621	0.57 625	2.77 664	1.40 668	1.39 618	2.26 655	1.89 646	2.56 648	1.32 594	1.25 623	5.20 682	4.05 673	0.31 574	0.22 544	0.29 568	0.29 583	0.40 596	0.37 596

WAO-6	2.04 662	1.50 668	1.16 600	1.70 666	1.67 672	2.69 660	1.44 671	3.06 670	3.63 679	1.98 650	3.27 662	3.54 671	2.07 662	2.36 662	2.22 654	1.31 672	0.91 675	2.04 674	1.22 683	1.73 668	1.27 678

IMH	2.04 662	1.62 672	1.20 610	2.20 677	1.89 677	2.91 672	1.30 660	3.11 671	3.03 671	1.81 644	3.35 666	3.03 659	1.90 656	2.48 664	1.80 643	1.66 677	0.77 670	2.45 681	1.04 677	2.15 680	1.19 677

LVE	2.12 664	1.44 665	1.36 630	1.99 675	1.78 674	2.75 662	1.79 680	2.82 667	3.95 681	1.90 648	4.33 679	3.52 670	1.81 652	2.24 660	1.74 636	1.74 678	0.87 673	2.06 675	1.13 679	1.91 676	1.35 680

MADNet+	2.23 665	2.43 684	10.85 684	1.22 659	0.91 649	2.76 663	1.40 668	2.12 661	1.67 642	1.32 614	1.74 618	1.86 637	1.74 651	6.25 685	4.41 676	0.65 648	0.64 659	0.58 641	0.54 649	0.80 647	0.76 650

KSHMR	2.57 666	1.93 678	1.69 641	2.63 685	2.42 684	2.86 668	2.07 683	3.27 675	6.50 685	2.49 665	3.36 667	3.41 669	1.92 657	2.49 665	1.94 646	2.13 684	1.40 687	2.79 689	1.50 687	2.73 686	1.77 683

notaker	2.76 667	2.29 683	1.80 646	2.96 687	2.58 688	2.90 671	1.75 678	3.24 674	3.05 672	2.78 669	4.24 678	6.15 685	2.51 668	3.34 671	2.75 662	2.31 686	1.18 683	3.00 690	1.65 688	2.84 689	1.97 685

JetBlue	2.78 668	1.26 660	7.04 677	1.16 657	1.48 666	8.00 688	6.02 693	2.60 666	1.92 649	2.12 654	2.64 652	3.34 667	3.05 676	6.49 686	3.39 667	0.78 654	0.76 669	0.75 646	0.76 660	0.97 656	1.18 675

WAO-8	2.92 669	1.55 670	1.35 626	1.79 669	1.63 670	5.23 682	1.22 656	4.58 685	12.56 693	2.84 671	4.07 677	4.83 676	2.72 672	3.49 673	2.25 655	1.27 667	0.91 675	1.99 669	1.15 681	1.86 672	1.15 671

Venus	2.92 669	1.55 670	1.35 626	1.79 669	1.63 670	5.23 682	1.22 656	4.58 685	12.56 693	2.84 671	4.06 676	4.83 676	2.72 672	3.49 673	2.25 655	1.27 667	0.91 675	1.99 669	1.15 681	1.86 672	1.15 671

ktn	2.98 671	2.25 682	1.73 644	2.84 686	2.53 687	3.76 679	2.15 684	3.70 679	5.47 684	2.75 668	5.17 688	5.94 683	2.48 666	3.23 670	2.46 659	2.34 688	1.44 688	2.78 688	2.03 690	2.45 684	2.01 687

TorneroNet-64	3.44 672	1.86 676	1.42 634	2.58 684	2.28 682	6.87 685	1.68 676	4.70 687	12.03 690	2.31 660	5.59 689	8.25 689	2.55 669	3.97 679	2.73 661	1.81 679	0.74 664	2.57 683	1.07 678	2.35 682	1.44 681

UNDER WATER	3.46 673	2.07 681	3.64 668	3.09 688	2.48 685	3.75 678	2.42 688	3.31 676	13.77 695	2.90 675	2.95 659	5.84 681	3.69 681	3.69 675	3.48 670	2.07 683	1.11 682	2.70 687	1.40 685	2.84 689	1.98 686

light-stereo	3.53 674	1.05 654	10.69 683	9.45 697	6.82 692	2.10 653	0.64 577	3.71 680	2.70 667	4.77 689	4.98 685	6.83 687	1.32 627	6.71 687	1.35 622	1.20 666	1.29 686	0.66 644	0.77 661	1.79 670	1.85 684

UNDER WATER-64	3.53 674	2.01 679	3.94 669	3.22 690	2.49 686	5.41 684	2.60 689	3.43 678	12.41 692	3.03 676	2.68 654	6.07 684	4.04 682	3.79 677	3.33 666	2.02 682	1.24 685	2.63 684	1.46 686	2.78 687	2.08 688

MultiAttention	3.58 676	0.24 402	0.62 470	0.54 578	0.34 519	22.90 699	2.72 690	1.60 643	1.13 574	0.80 424	1.81 621	1.14 571	0.43 338	35.29 711	0.61 497	0.17 352	0.12 282	0.23 489	0.23 524	0.34 573	0.29 548

DPSimNet_ROB	3.58 676	2.45 685	8.57 679	2.53 681	2.37 683	2.88 669	3.77 692	3.14 672	3.23 674	4.71 687	3.86 672	4.68 674	4.87 685	4.07 680	5.62 680	2.33 687	2.33 691	2.47 682	2.52 691	2.51 685	2.64 690

MADNet++	4.03 678	2.70 689	3.44 667	3.72 692	3.44 691	4.44 681	3.52 691	3.95 683	3.61 678	4.46 683	4.98 685	4.10 672	4.58 684	7.00 689	5.89 681	3.74 690	3.67 695	3.27 692	2.71 693	3.70 693	3.66 693

SGM-ForestM	4.04 679	0.32 506	0.46 347	0.43 421	0.27 387	7.50 687	1.45 672	3.84 681	4.24 682	8.19 694	6.76 690	19.00 704	9.08 689	10.74 694	6.62 684	0.31 574	0.33 622	0.32 583	0.32 600	0.29 539	0.29 548

MANE	4.13 680	0.51 593	0.64 485	0.66 624	0.56 622	6.89 686	0.99 641	7.55 690	12.04 691	6.68 692	8.57 694	10.69 693	9.45 690	7.59 691	6.39 683	0.49 635	0.43 646	0.48 629	0.98 671	0.49 621	0.48 634

xyz-stereo	4.23 681	0.17 137	61.76 720	0.34 112	0.16 23	12.16 692	0.37 384	0.58 230	0.68 331	1.01 558	3.36 667	0.77 447	0.82 557	1.21 597	0.40 378	0.12 60	0.10 94	0.16 237	0.11 143	0.13 143	0.10 58

LE_ROB	4.42 682	0.24 402	2.75 660	0.42 400	0.23 241	1.57 632	0.90 632	1.71 652	17.88 704	16.56 706	4.88 683	5.17 680	18.85 706	1.63 633	14.62 694	0.17 352	0.14 392	0.16 237	0.16 327	0.19 409	0.17 383

TorneroNet	4.53 683	1.89 677	1.48 637	2.55 682	2.27 681	13.78 695	1.69 677	4.84 689	23.73 710	2.89 674	7.70 693	7.06 688	2.69 671	4.26 681	3.42 668	1.84 680	0.77 670	2.68 685	1.13 679	2.42 683	1.47 682

LSM	4.74 684	0.77 633	10.16 682	0.70 634	56.56 714	1.02 569	1.00 643	1.24 585	1.62 640	2.04 651	2.34 640	1.33 597	1.17 616	1.38 621	1.09 604	0.33 595	0.49 652	0.39 607	0.46 631	0.51 624	10.09 698

FADE	5.17 685	2.05 680	13.14 689	1.03 652	0.99 656	2.09 652	0.91 633	3.91 682	3.00 670	1.76 642	1.60 608	2.73 655	6.73 687	5.95 684	3.95 671	11.57 704	1.70 689	23.09 713	15.86 706	0.62 640	0.65 646

JetRed	5.27 686	5.84 691	12.81 688	2.36 680	2.83 689	12.23 693	10.50 696	4.46 684	3.60 677	3.86 682	3.83 671	4.85 678	4.18 683	6.78 688	11.96 691	2.17 685	2.96 694	2.18 677	1.97 689	3.38 692	2.68 691

tt	6.20 687	0.20 262	5.89 675	3.55 691	2.07 680	11.26 691	19.21 698	11.74 695	5.46 683	2.69 667	2.04 635	4.87 679	6.25 686	3.70 676	7.09 686	8.32 698	11.17 707	4.93 695	5.41 699	5.74 695	2.37 689

coex-ft	6.43 688	1.51 669	87.33 721	0.49 518	0.38 548	1.34 615	1.21 655	1.16 549	8.09 687	12.12 696	2.79 655	2.77 657	3.31 677	1.16 587	3.15 664	0.24 516	0.23 554	0.27 551	0.24 540	0.45 612	0.37 596

HanzoNet	6.76 689	2.45 685	4.22 672	3.19 689	2.94 690	3.62 677	2.28 687	4.79 688	7.20 686	14.00 702	13.19 701	17.49 700	22.30 707	13.25 696	6.19 682	4.20 692	1.93 690	3.10 691	2.56 692	3.35 691	2.88 692

TCMNet-wrong-test	8.97 690	10.42 695	8.74 680	19.56 699	17.61 698	12.53 694	9.01 695	13.59 697	2.18 654	4.64 685	5.11 687	14.63 696	11.09 693	7.19 690	9.73 688	5.56 697	0.89 674	3.77 693	3.11 694	10.34 699	9.80 697

EDNetEfficientorigin	9.93 691	1.15 657	175.16 722	0.48 503	0.36 531	1.04 576	0.68 590	1.24 585	2.69 666	3.17 677	2.50 646	2.30 647	2.07 662	1.76 640	2.21 652	0.20 443	0.18 497	0.24 506	0.19 442	0.51 624	0.50 638

ASD4	9.96 692	8.86 694	17.78 691	7.17 693	9.80 693	16.08 696	28.92 702	9.77 694	8.20 688	7.02 693	7.08 691	8.47 690	9.57 691	11.17 695	20.26 698	4.12 691	4.14 696	5.57 699	4.74 696	5.53 694	4.90 695

DGTPSM_ROB	12.07 693	8.00 692	20.99 694	8.93 695	16.78 696	10.67 689	30.87 703	9.01 692	15.16 697	6.50 690	15.41 705	9.04 691	14.85 696	9.25 692	21.67 701	4.57 693	8.57 700	5.08 696	9.28 700	5.90 696	10.95 699

DPSMNet_ROB	12.08 694	8.00 692	21.00 695	8.97 696	16.79 697	10.67 689	30.89 704	9.02 693	15.17 698	6.51 691	15.41 705	9.04 691	14.85 696	9.27 693	21.67 701	4.58 694	8.57 700	5.09 698	9.29 703	5.90 696	10.95 699

USTest	12.99 695	14.18 696	20.00 693	16.24 698	14.97 695	20.80 698	31.95 705	16.20 700	10.91 689	8.79 695	9.48 695	13.94 695	10.50 692	16.11 697	21.44 700	3.17 689	4.82 697	5.08 696	5.36 698	8.81 698	7.13 696

BEATNet-Init1	15.13 696	0.82 639	50.86 719	0.72 637	0.53 615	38.10 711	7.03 694	11.83 696	14.25 696	29.78 716	30.17 716	48.21 719	22.64 708	26.78 708	18.11 697	0.42 624	0.38 632	0.47 624	0.46 631	0.51 624	0.48 634

Selective-IGEV-i1pa	15.35 697	22.27 705	18.31 692	1.71 667	0.87 645	28.61 710	12.26 697	25.48 711	20.48 708	19.78 707	22.75 707	28.20 709	22.64 708	29.07 709	17.31 696	12.88 705	2.88 692	6.84 700	0.99 672	1.67 665	12.03 706

iinet-test	16.76 698	17.57 697	22.97 697	19.69 700	18.39 699	24.48 700	34.18 706	20.02 701	15.35 699	12.55 697	12.85 696	18.13 702	15.39 699	19.59 698	24.25 703	8.86 700	8.72 702	8.95 702	9.28 700	12.74 700	11.26 702

IINet	16.76 698	17.57 697	22.97 697	19.69 700	18.39 699	24.48 700	34.18 706	20.02 701	15.35 699	12.55 697	12.85 696	18.13 702	15.39 699	19.59 698	24.25 703	8.86 700	8.72 702	8.95 702	9.28 700	12.74 700	11.26 702

DPSM_ROB	17.78 700	18.63 700	24.31 703	20.90 703	19.47 701	25.97 703	36.21 709	21.23 708	16.24 702	13.38 700	14.06 703	19.18 705	16.30 701	20.78 701	25.67 706	9.38 702	9.23 705	9.49 704	9.82 704	13.51 703	11.91 704

DPSM	17.78 700	18.63 700	24.31 703	20.90 703	19.47 701	25.97 703	36.21 709	21.23 708	16.24 702	13.38 700	14.06 703	19.18 705	16.30 701	20.78 701	25.67 706	9.38 702	9.23 705	9.49 704	9.82 704	13.51 703	11.91 704

DLNR-FE	20.05 702	36.38 709	38.08 707	170.06 722	60.08 715	0.23 40	0.20 42	14.13 699	0.36 152	0.44 236	0.66 290	0.43 247	0.21 75	0.63 366	0.28 231	5.38 695	0.10 94	0.15 199	0.11 143	73.09 720	0.11 127

DLNR_Zeroshot_test	20.09 703	36.28 708	38.04 706	169.85 721	61.80 716	0.23 40	0.20 42	13.88 698	0.37 169	0.44 236	0.66 290	0.43 247	0.21 75	0.62 355	0.28 231	5.46 696	0.10 94	0.15 199	0.11 143	72.60 719	0.11 127

LRCNet_RVC	21.24 704	31.15 707	21.41 696	28.98 706	23.82 704	3.13 674	0.60 564	20.96 707	1.59 636	25.58 708	28.15 712	21.99 707	14.79 695	21.94 707	16.41 695	28.89 717	14.87 708	33.53 714	31.28 714	29.51 715	26.16 713

HaxPig	31.96 705	37.24 710	34.27 705	24.37 705	24.88 705	18.26 697	19.86 699	20.64 706	28.52 711	35.97 717	38.75 717	25.57 708	28.72 711	33.88 710	34.39 711	35.94 718	38.87 719	37.80 715	40.48 717	39.68 716	41.15 718

Anonymous_1	33.25 706	18.26 699	23.92 699	20.54 702	21.28 703	25.59 702	35.94 708	22.01 710	15.57 701	13.33 699	13.49 702	18.08 701	15.29 698	20.36 700	24.60 705	16.28 709	8.84 704	66.59 718	118.00 720	155.73 723	11.23 701

RAFT-FEzeroshot	35.73 707	37.45 712	48.67 713	42.23 711	39.22 710	52.25 713	73.13 718	42.62 716	32.59 713	26.71 710	27.70 708	38.57 713	32.57 712	41.68 717	51.67 718	18.75 711	18.58 715	19.15 707	19.78 709	27.21 708	23.98 709

RAFT-FE	35.73 707	37.45 712	48.67 713	42.23 711	39.22 710	52.25 713	73.13 718	42.62 716	32.59 713	26.71 710	27.70 708	38.57 713	32.57 712	41.68 717	51.67 718	18.75 711	18.58 715	19.15 707	19.78 709	27.21 708	23.98 709

CasAABBNet	35.74 709	37.43 711	48.72 715	42.22 710	39.20 708	52.24 712	73.12 717	42.61 715	32.62 716	26.78 713	27.95 710	38.58 715	32.60 714	41.67 715	51.65 717	18.74 710	18.57 714	19.15 707	19.77 708	27.20 706	23.98 709

Hybrid-DGEV	35.78 710	37.50 715	48.96 718	42.25 713	39.20 708	52.33 717	73.10 716	42.63 718	32.52 712	26.62 709	28.31 715	38.50 712	32.87 715	41.67 715	51.55 714	18.77 714	18.56 713	19.18 711	19.83 712	27.20 706	23.97 708

FlowAnything	35.81 711	37.53 716	48.80 716	42.20 709	39.22 710	52.25 713	73.16 720	42.56 714	32.89 718	26.76 712	28.30 713	38.69 717	33.09 717	41.63 714	51.62 716	18.76 713	18.59 718	19.21 712	19.92 713	27.16 705	23.91 707

Selective-RAFT-Error	35.84 712	37.49 714	48.83 717	42.26 714	39.24 713	52.30 716	73.09 715	42.66 719	32.61 715	26.80 714	28.30 713	38.84 718	33.51 718	41.68 717	51.59 715	18.82 715	18.58 715	19.17 710	19.80 711	27.28 710	24.05 712

xxxxx1	36.64 713	19.51 702	24.21 700	61.66 716	64.63 717	27.28 706	40.10 711	20.25 703	18.63 705	14.07 703	12.97 698	17.26 697	17.36 703	21.70 704	27.93 708	13.18 706	18.50 710	111.26 721	133.37 721	29.24 712	39.73 715

tt_ll	36.64 713	19.51 702	24.21 700	61.66 716	64.63 717	27.28 706	40.10 711	20.25 703	18.63 705	14.07 703	12.97 698	17.26 697	17.36 703	21.70 704	27.93 708	13.18 706	18.50 710	111.26 721	133.37 721	29.24 712	39.73 715

ff	36.64 713	19.51 702	24.21 700	61.66 716	64.63 717	27.28 706	40.10 711	20.25 703	18.63 705	14.07 703	12.97 698	17.26 697	17.36 703	21.70 704	27.93 708	13.18 706	18.50 710	111.26 721	133.37 721	29.24 712	39.73 715

MEDIAN_ROB	37.38 716	40.85 719	40.60 709	32.31 707	31.85 706	27.20 705	24.55 700	29.10 712	33.19 719	42.09 721	41.76 719	33.35 710	34.39 719	39.78 713	37.07 712	43.64 720	44.10 721	44.12 717	43.40 719	41.51 718	42.76 720

AVERAGE_ROB	37.58 717	40.13 718	40.15 708	34.81 708	33.82 707	28.55 709	25.10 701	32.02 713	34.06 720	41.28 720	40.66 718	34.46 711	34.81 720	39.18 712	37.57 713	42.78 719	43.44 720	43.82 716	43.03 718	40.47 717	41.51 719

LSM0	38.95 718	37.60 717	48.58 712	43.57 715	91.06 720	52.57 718	72.57 714	43.17 720	32.63 717	26.97 715	27.97 711	38.65 716	32.94 716	41.86 720	51.78 720	18.89 716	18.41 709	19.13 706	19.63 707	27.29 711	33.77 714

PML	40.80 719	29.24 706	11.87 687	7.20 694	14.47 694	92.13 721	213.69 724	7.63 691	23.35 709	74.72 723	190.14 724	50.17 720	26.15 710	21.39 703	12.70 692	8.76 699	2.92 693	8.45 701	3.25 695	13.26 702	4.42 694

RSGM-EC	74.81 720	63.03 720	41.60 710	97.74 719	92.11 721	74.93 719	114.81 721	53.77 721	38.96 721	39.88 718	48.98 720	90.73 721	64.81 721	139.63 721	128.53 722	93.27 721	53.96 722	95.12 719	38.31 715	81.45 721	44.63 721

acva	74.81 720	63.03 720	41.60 710	97.74 719	92.11 721	74.93 719	114.81 721	53.77 721	38.96 721	39.88 718	48.98 720	90.73 721	64.81 721	139.63 721	128.53 722	93.27 721	53.96 722	95.12 719	38.31 715	81.45 721	44.63 721

Selective-IGEV-i16pa	78.59 722	120.99 722	16.46 690	1.04 653	0.66 635	181.07 723	2.17 685	153.90 724	139.75 724	56.45 722	153.05 722	107.32 723	157.92 724	200.46 724	96.57 721	94.09 723	1.23 684	2.69 686	0.31 593	0.96 654	84.68 723

test_example2	176.61 723	205.14 723	198.86 723	188.60 723	190.98 723	152.67 722	170.61 723	94.86 723	123.55 723	178.88 724	179.48 723	158.94 724	141.34 723	192.61 723	198.96 724	203.76 724	236.37 724	164.13 724	173.55 724	218.58 724	160.41 724

ccccc	429.48 724	429.19 724	527.00 724	507.10 724	501.20 724	356.95 724	342.70 725	380.82 725	297.90 725	334.51 725	389.17 725	372.86 725	449.39 725	499.17 725	553.56 725	561.44 725	431.22 725	334.28 725	290.86 725	540.88 725	489.46 725

GS-Stereo							0.30 237	0.42 112	0.27 59	0.30 134	0.28 99	0.23 67	0.21 75	0.32 62	0.22 73	0.16 303	0.09 27	0.12 44	0.10 78	0.14 194	0.12 187

Low-res two-view benchmark