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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MatchStereo	0.24 76	0.38 280	1.37 207	0.20 9	0.10 2	0.22 12	0.14 21	0.41 84	0.40 167	0.14 10	0.25 134	0.15 37	0.15 51	0.25 47	0.18 68	0.09 144	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
BridgeDepth_RVC	0.20 19	0.20 21	0.74 72	0.17 1	0.12 21	0.32 46	0.12 4	0.33 27	0.46 237	0.15 14	0.15 30	0.16 51	0.19 123	0.23 32	0.18 68	0.10 250	0.06 24	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.18 4	0.19 10	0.65 47	0.20 9	0.12 21	0.30 32	0.14 21	0.29 7	0.28 21	0.16 22	0.13 16	0.18 84	0.15 51	0.25 47	0.21 145	0.07 26	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

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

LCMNet	0.20 19	0.21 37	0.61 29	0.20 9	0.13 51	0.39 111	0.14 21	0.34 32	0.34 77	0.16 22	0.16 39	0.16 51	0.15 51	0.27 72	0.22 169	0.08 67	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.08 51

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

BridgeDepth	0.19 8	0.30 197	0.55 14	0.23 83	0.09 1	0.38 106	0.15 42	0.32 19	0.33 63	0.16 22	0.12 13	0.23 148	0.19 123	0.27 72	0.15 14	0.07 26	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
252Zero-FE	0.62 487	0.27 138	0.83 89	0.24 110	0.13 51	0.31 40	0.13 9	0.39 63	0.32 48	8.03 695	0.23 107	0.12 2	0.12 12	0.26 66	0.44 409	0.09 144	0.12 408	0.07 1	0.06 20	0.09 78	0.12 187

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

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

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

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

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

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

asd	0.20 19	0.22 54	0.65 47	0.22 60	0.17 162	0.41 135	0.14 21	0.35 33	0.32 48	0.24 152	0.20 66	0.15 37	0.18 98	0.26 66	0.16 36	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.08 41	0.08 51

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GREAT-IGEV	0.37 222	0.28 167	1.48 237	0.25 134	0.38 531	0.46 196	0.18 99	0.33 27	0.34 77	0.15 14	0.29 176	0.15 37	0.17 74	0.36 188	0.23 180	0.07 26	0.76 671	0.07 1	0.26 548	0.21 387	1.03 670
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
MonSter	0.20 19	0.22 54	0.65 47	0.21 31	0.17 162	0.33 52	0.15 42	0.46 134	0.32 48	0.16 22	0.17 42	0.14 15	0.11 7	0.27 72	0.23 180	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 105	0.07 5	0.09 79

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

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

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

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

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

DNS	0.93 604	0.22 54	1.33 192	1.53 669	0.27 391	2.18 672	0.18 99	0.54 231	0.33 63	7.89 694	0.36 245	0.37 273	0.21 150	0.41 228	0.63 489	0.13 424	0.12 408	0.08 63	0.08 144	0.12 158	1.56 684

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

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

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

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

aanet-new-90k	0.29 139	0.47 357	1.41 217	0.26 177	0.18 209	0.43 157	0.19 111	0.47 154	0.32 48	0.16 22	0.18 52	0.15 37	0.21 150	0.37 199	0.13 1	0.07 26	0.06 24	0.08 63	0.06 20	0.09 78	0.46 611

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

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

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

aanet-new-40k	0.25 85	0.37 268	1.35 200	0.24 110	0.24 340	0.38 106	0.20 138	0.39 63	0.26 11	0.18 50	0.24 119	0.16 51	0.20 136	0.20 4	0.15 14	0.07 26	0.06 24	0.08 63	0.06 20	0.09 78	0.18 372

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Zero-FE251	0.56 448	0.29 180	1.27 177	0.26 177	0.16 131	0.44 168	0.16 67	0.44 111	0.35 91	5.31 691	0.19 57	0.22 131	0.19 123	0.24 39	1.08 571	0.10 250	0.07 76	0.08 63	0.06 20	0.09 78	0.13 230

AdaDepth	0.24 76	0.18 6	1.03 129	0.25 134	0.21 275	0.46 196	0.16 67	0.30 12	0.27 14	0.17 41	0.19 57	0.14 15	0.18 98	0.35 175	0.17 57	0.07 26	0.07 76	0.08 63	0.25 540	0.10 107	0.10 116

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

LoS	0.31 165	0.30 197	1.52 248	0.23 83	0.13 51	0.54 294	0.20 138	0.48 168	0.49 267	0.25 172	0.28 168	0.37 273	0.24 210	0.38 209	0.23 180	0.10 250	0.08 183	0.08 63	0.05 1	0.15 245	0.07 12
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.30 156	0.27 138	1.09 141	0.23 83	0.50 593	0.40 124	0.20 138	0.46 134	0.44 211	0.22 118	0.28 168	0.26 194	0.19 123	0.33 154	0.21 145	0.09 144	0.07 76	0.08 63	0.05 1	0.15 245	0.49 617

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

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

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

CroCo-Stereo	0.30 156	0.45 344	1.08 138	0.31 314	0.17 162	0.19 6	0.21 180	0.73 351	0.50 278	0.21 98	0.24 119	0.55 399	0.22 168	0.27 72	0.26 232	0.09 144	0.08 183	0.08 63	0.07 105	0.12 158	0.09 79
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
CREStereo++_RVC	0.33 182	0.29 180	1.74 299	0.24 110	0.16 131	0.54 294	0.15 42	0.40 72	0.55 330	0.37 256	0.51 356	0.24 164	0.19 123	0.27 72	0.26 232	0.09 144	0.06 24	0.08 63	0.30 573	0.08 41	0.06 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.33 182	0.49 366	1.75 305	0.23 83	0.12 21	0.54 294	0.16 67	0.40 72	0.45 226	0.45 311	0.51 356	0.26 194	0.22 168	0.29 105	0.20 125	0.10 250	0.10 322	0.08 63	0.06 20	0.08 41	0.11 142

XX-TBD	0.34 191	0.77 501	1.75 305	0.34 402	0.13 51	0.51 258	0.17 79	0.43 102	0.50 278	0.37 256	0.49 343	0.23 148	0.18 98	0.28 89	0.24 206	0.10 250	0.07 76	0.08 63	0.06 20	0.09 78	0.07 12

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

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

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

CREStereo	0.28 126	0.30 197	1.33 192	0.19 2	0.13 51	0.55 309	0.17 79	0.48 168	0.46 237	0.27 206	0.33 228	0.24 164	0.21 150	0.31 127	0.21 145	0.11 331	0.07 76	0.08 63	0.05 1	0.10 107	0.07 12
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.31 165	0.35 255	1.30 185	0.20 9	0.14 72	0.57 343	0.25 316	0.46 134	0.42 193	0.27 206	0.32 218	0.27 207	0.24 210	0.39 217	0.23 180	0.43 632	0.07 76	0.08 63	0.05 1	0.18 334	0.07 12

pmcnn	1.32 639	1.05 603	2.77 596	0.74 629	1.43 669	0.72 521	0.56 583	0.96 560	0.91 596	0.99 615	2.92 676	6.01 692	0.70 567	2.38 626	3.32 669	0.13 424	0.10 322	0.08 63	0.06 20	0.34 544	0.22 436

quiztm	0.37 222	0.82 522	1.45 228	0.40 502	0.29 415	0.42 149	0.23 259	0.73 351	0.47 256	0.36 251	0.42 281	0.28 218	0.20 136	0.29 105	0.26 232	0.10 250	0.06 24	0.09 161	0.09 190	0.34 544	0.09 79

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

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

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

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

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

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

DLNR-FE	13.43 705	20.01 711	23.53 713	121.73 729	33.87 721	0.46 196	0.15 42	8.09 701	0.35 91	0.28 213	0.37 250	0.26 194	0.17 74	0.75 405	0.29 268	6.68 701	0.26 597	0.09 161	0.38 613	50.82 728	0.18 372

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

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

zero-FE	0.80 575	0.27 138	8.23 687	0.49 567	0.98 650	0.33 52	0.20 138	0.48 168	1.28 638	0.17 41	0.20 66	0.77 533	0.22 168	0.60 354	0.97 549	0.11 331	0.07 76	0.09 161	0.10 230	0.33 532	0.14 257

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

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

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

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

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

MM-Stereo_test2	0.38 235	0.28 167	2.46 536	0.43 526	0.15 101	0.50 247	0.25 316	0.47 154	0.38 140	0.33 241	0.26 147	0.23 148	0.22 168	0.34 168	0.29 268	0.08 67	0.09 273	0.09 161	0.10 230	0.36 565	0.22 436

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DLNR_Zeroshot_test	13.43 705	19.94 710	23.55 714	121.61 728	35.03 722	0.46 196	0.15 42	8.02 700	0.35 91	0.28 213	0.37 250	0.26 194	0.17 74	0.76 409	0.29 268	6.42 700	0.26 597	0.09 161	0.38 613	50.13 727	0.18 372

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

GCAPDPT-zeroshot	1.09 621	0.30 197	8.70 688	3.22 692	5.88 692	0.39 111	0.20 138	0.59 263	0.41 180	0.26 190	0.26 147	0.23 148	0.17 74	0.31 127	0.19 93	0.09 144	0.08 183	0.09 161	0.07 105	0.13 193	0.19 389

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

EAI-Stereo	0.78 571	0.25 108	1.67 275	0.54 591	0.59 615	1.95 661	2.05 683	1.11 629	0.64 425	0.95 613	1.49 640	0.50 377	0.67 560	0.59 347	1.44 610	0.09 144	0.19 543	0.09 161	0.49 636	0.13 193	0.22 436

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

Gwc-CoAtRS	0.38 235	0.33 228	1.92 404	0.27 201	0.41 556	0.48 217	0.19 111	0.59 263	0.46 237	0.43 293	0.39 270	0.57 419	0.26 245	0.32 140	0.26 232	0.09 144	0.09 273	0.09 161	0.31 582	0.11 141	0.09 79

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

RAFT-Stereo	0.36 214	0.21 37	1.70 283	0.29 266	0.18 209	0.55 309	0.26 339	0.78 404	0.36 121	0.57 443	0.67 506	0.33 254	0.24 210	0.32 140	0.23 180	0.10 250	0.08 183	0.09 161	0.07 105	0.09 78	0.12 187
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	0.61 482	0.68 462	2.03 446	0.35 419	0.46 585	0.65 477	0.28 384	0.78 404	0.70 484	0.48 340	0.64 492	0.93 590	0.61 540	2.21 614	0.73 519	0.12 392	0.09 273	0.09 161	0.10 230	0.14 222	0.11 142

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

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

iResNet_ROB	0.50 385	1.15 621	1.73 294	0.31 314	0.21 275	0.58 360	0.22 220	0.95 555	0.82 572	0.58 461	0.62 462	0.57 419	0.39 388	0.84 424	0.40 383	0.11 331	0.08 183	0.09 161	0.06 20	0.21 387	0.13 230

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

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

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

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

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

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

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

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

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

S2M2_XL	0.20 19	0.32 219	1.10 143	0.19 2	0.13 51	0.16 2	0.11 2	0.27 4	0.17 1	0.15 14	0.19 57	0.15 37	0.14 27	0.19 2	0.21 145	0.11 331	0.09 273	0.10 222	0.08 144	0.10 107	0.08 51
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
xyz-stereo-finetune	0.31 165	0.46 347	0.79 82	0.21 31	0.12 21	0.53 286	0.25 316	0.52 210	0.54 323	0.28 213	0.32 218	0.29 230	0.23 194	0.59 347	0.55 461	0.08 67	0.07 76	0.10 222	0.08 144	0.13 193	0.08 51

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DCRE	0.50 385	0.63 438	2.13 467	0.30 287	0.23 325	0.45 176	0.24 294	0.59 263	0.53 310	0.50 359	2.10 655	0.42 317	0.26 245	0.35 175	0.23 180	0.09 144	0.14 452	0.10 222	0.32 588	0.16 282	0.15 299

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

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

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

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

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

IGEV-Stereo	0.34 191	0.54 394	1.47 234	0.25 134	0.16 131	0.56 325	0.23 259	0.49 175	0.40 167	0.25 172	0.24 119	0.22 131	0.24 210	0.54 329	0.19 93	0.09 144	0.10 322	0.10 222	0.18 479	0.24 436	0.29 521
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CSP-Net	0.50 385	0.39 292	1.25 172	0.29 266	0.23 325	0.77 552	0.35 474	0.86 471	0.57 346	0.59 475	0.59 434	0.65 459	0.40 396	1.77 551	0.44 409	0.16 510	0.11 375	0.10 222	0.10 230	0.20 371	0.14 257

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

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

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

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

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

GrayStereo	0.66 511	0.19 10	1.76 314	0.90 642	0.23 325	0.62 431	1.42 676	0.62 284	0.60 370	0.72 560	0.78 557	0.56 412	3.07 679	0.60 354	0.26 232	0.09 144	0.08 183	0.10 222	0.21 518	0.11 141	0.18 372

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

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

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

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

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

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

GMStereo	0.38 235	0.99 590	1.91 401	0.27 201	0.16 131	0.39 111	0.23 259	0.47 154	0.62 405	0.38 266	0.34 236	0.25 179	0.25 225	0.39 217	0.29 268	0.14 469	0.08 183	0.10 222	0.12 338	0.15 245	0.11 142
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ACVNet	0.45 322	0.44 335	1.79 347	0.28 232	0.21 275	0.59 379	0.36 481	0.66 305	0.68 465	0.45 311	0.59 434	0.69 490	0.40 396	0.44 250	0.55 461	0.11 331	0.09 273	0.10 222	0.09 190	0.34 544	0.10 116

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

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

DIP-Stereo	0.37 222	0.34 246	1.50 243	0.27 201	0.18 209	0.63 449	0.17 79	0.92 524	0.53 310	0.49 352	0.48 326	0.30 238	0.30 311	0.39 217	0.30 288	0.10 250	0.08 183	0.10 222	0.08 144	0.15 245	0.12 187
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HSM-Net_RVC	0.67 516	0.34 246	2.23 492	0.26 177	0.19 245	0.67 489	0.29 408	1.26 642	0.69 474	0.72 560	0.70 532	0.78 537	0.42 425	3.77 680	0.41 391	0.13 424	0.09 273	0.10 222	0.09 190	0.12 158	0.11 142
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
AANet_RVC	0.68 523	1.00 592	2.09 456	0.33 369	0.25 360	0.58 360	0.32 452	0.81 427	0.80 564	0.61 494	0.94 592	0.80 546	0.41 407	2.46 638	1.02 564	0.36 629	0.14 452	0.10 222	0.09 190	0.23 419	0.22 436

HITNet	0.46 334	0.92 555	2.09 456	0.33 369	0.14 72	0.55 309	0.22 220	0.83 441	0.56 342	0.51 372	0.49 343	0.48 372	0.37 365	0.48 294	0.54 459	0.09 144	0.06 24	0.10 222	0.08 144	0.23 419	0.09 79
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
iResNetv2_ROB	0.59 468	1.43 649	2.96 618	0.40 502	0.22 305	0.58 360	0.28 384	0.91 515	0.73 519	0.57 443	0.63 476	0.60 436	0.41 407	0.74 404	0.35 345	0.11 331	0.08 183	0.10 222	0.07 105	0.43 606	0.17 352

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

S2M2_L	0.24 76	0.29 180	0.90 108	0.23 83	0.17 162	0.24 15	0.09 1	0.36 43	0.45 226	0.17 41	0.25 134	0.23 148	0.17 74	0.24 39	0.28 254	0.15 489	0.12 408	0.11 298	0.12 338	0.15 245	0.11 142
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
tg	0.37 222	0.55 403	1.35 200	0.28 232	0.16 131	0.57 343	0.18 99	0.57 248	0.49 267	0.37 256	0.44 295	0.38 282	0.24 210	0.46 275	0.24 206	0.09 144	0.08 183	0.11 298	0.11 298	0.43 606	0.36 577

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

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

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

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 532	0.65 450	3.45 653	0.50 571	0.60 620	0.75 540	0.23 259	0.96 560	0.60 370	0.76 572	1.30 630	0.81 549	0.60 531	0.57 337	0.82 534	0.10 250	0.16 498	0.11 298	0.43 625	0.31 514	0.22 436

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MIPNet	0.83 588	0.81 518	2.40 524	0.61 617	0.18 209	1.48 642	1.39 672	1.60 659	0.74 523	1.94 663	0.85 573	0.73 513	1.68 659	0.87 431	0.31 300	0.09 144	0.08 183	0.11 298	0.32 588	0.25 450	0.12 187

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

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

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

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

CrosDoStereo	0.94 605	0.37 268	2.53 553	0.25 134	0.32 463	0.54 294	3.76 695	0.72 339	0.60 370	0.70 552	1.40 637	0.53 388	1.49 651	1.78 552	3.09 661	0.10 250	0.08 183	0.11 298	0.11 298	0.21 387	0.11 142

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

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

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

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

ASMatch	0.60 474	0.43 324	2.58 565	0.91 643	0.36 513	0.56 325	0.25 316	0.52 210	0.61 387	0.47 322	1.21 623	0.47 361	0.66 558	1.34 481	0.94 545	0.10 250	0.08 183	0.11 298	0.11 298	0.10 107	0.16 331

DeepStereo_LL	0.94 605	0.37 268	2.53 553	0.25 134	0.32 463	0.54 294	3.76 695	0.72 339	0.60 370	0.70 552	1.40 637	0.53 388	1.49 651	1.78 552	3.09 661	0.10 250	0.08 183	0.11 298	0.11 298	0.21 387	0.11 142

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

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

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

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

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

222	0.78 571	0.23 76	1.23 169	0.28 232	0.18 209	0.62 431	0.24 294	1.02 605	0.70 484	0.58 461	0.66 503	0.46 353	0.42 425	1.80 560	6.53 693	0.13 424	0.10 322	0.11 298	0.10 230	0.12 158	0.17 352

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

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

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

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

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

Hybrid-DGEV-03	0.45 322	0.88 544	1.75 305	0.29 266	0.17 162	0.58 360	0.24 294	0.65 302	0.48 260	0.59 475	1.01 603	0.39 288	0.28 283	0.41 228	0.34 333	0.09 144	0.08 183	0.12 362	0.09 190	0.34 544	0.24 475

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GLC_STEREO	0.28 126	0.27 138	1.36 202	0.28 232	0.12 21	0.41 135	0.20 138	0.37 47	0.38 140	0.26 190	0.30 191	0.25 179	0.19 123	0.33 154	0.24 206	0.09 144	0.11 375	0.12 362	0.10 230	0.13 193	0.09 79

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

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

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

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

Patchmatch Stereo++	0.39 250	0.27 138	1.78 327	0.44 533	0.16 131	0.61 411	0.27 364	0.51 194	0.52 293	0.47 322	0.43 284	0.43 321	0.28 283	0.54 329	0.28 254	0.12 392	0.08 183	0.12 362	0.10 230	0.17 306	0.12 187
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
AAGNet	0.88 596	0.33 228	1.79 347	0.54 591	0.98 650	0.62 431	0.46 546	0.50 184	0.60 370	0.58 461	0.53 383	0.50 377	0.73 575	1.23 471	7.48 694	0.11 331	0.07 76	0.12 362	0.10 230	0.14 222	0.09 79

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

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

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

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

FTStereo	0.76 563	0.18 6	2.35 514	0.71 626	0.21 275	0.73 528	1.79 680	0.57 248	0.53 310	1.07 622	1.63 645	1.29 639	2.13 668	0.75 405	0.29 268	0.19 552	0.08 183	0.12 362	0.11 298	0.11 141	0.40 599

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

iGMRVC	0.39 250	0.27 138	1.78 327	0.44 533	0.17 162	0.61 411	0.27 364	0.51 194	0.52 293	0.47 322	0.43 284	0.44 332	0.28 283	0.55 333	0.28 254	0.12 392	0.08 183	0.12 362	0.10 230	0.17 306	0.12 187

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CAS++	0.31 165	0.33 228	1.43 223	0.25 134	0.17 162	0.31 40	0.20 138	0.78 404	0.41 180	0.30 224	0.30 191	0.21 125	0.16 65	0.33 154	0.18 68	0.15 489	0.12 408	0.13 423	0.10 230	0.15 245	0.11 142
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
DualNet	0.51 402	0.43 324	1.83 363	0.32 343	0.18 209	0.55 309	0.26 339	0.92 524	0.65 439	0.54 405	0.62 462	0.45 341	0.36 352	1.87 573	0.36 350	0.13 424	0.10 322	0.13 423	0.12 338	0.17 306	0.16 331

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

RAFT-RH_RVC	0.61 482	0.50 374	2.33 509	0.36 439	0.29 415	0.60 391	0.18 99	0.44 111	0.58 357	0.76 572	1.91 651	0.47 361	0.29 301	1.60 525	1.23 594	0.14 469	0.07 76	0.13 423	0.13 371	0.10 107	0.09 79

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

zh-mn7	0.80 575	1.54 654	3.00 624	0.35 419	0.27 391	0.72 521	0.41 512	0.93 532	1.11 626	1.00 616	1.28 627	0.75 525	0.57 518	1.87 573	1.18 587	0.16 510	0.13 433	0.14 460	0.14 399	0.26 471	0.21 421

z-mn7	0.80 575	1.52 653	2.62 570	0.36 439	0.28 406	1.01 610	0.48 558	0.90 503	1.29 639	0.69 546	1.35 635	0.85 565	0.59 527	2.03 596	1.09 573	0.14 469	0.12 408	0.14 460	0.12 338	0.32 523	0.20 408

DDVS	0.62 487	0.40 300	1.40 215	2.21 684	0.35 504	0.87 588	1.00 649	0.69 322	0.50 278	0.53 392	0.56 417	0.90 582	0.37 365	1.22 469	0.47 424	0.15 489	0.14 452	0.14 460	0.12 338	0.19 355	0.22 436

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

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

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

CASS	0.39 250	0.30 197	1.61 263	0.32 343	0.17 162	0.53 286	0.24 294	0.70 330	0.49 267	0.59 475	0.54 395	0.40 297	0.40 396	0.41 228	0.30 288	0.17 525	0.10 322	0.14 460	0.11 298	0.18 334	0.17 352
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet_v2	0.55 440	0.60 417	1.86 376	0.32 343	0.22 305	0.72 521	0.44 534	0.94 541	0.74 523	0.63 515	0.54 395	0.81 549	0.47 472	0.77 413	0.70 509	0.16 510	0.14 452	0.14 460	0.14 399	0.30 506	0.30 535

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

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

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

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

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

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

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

THIR-Stereo	0.86 592	0.62 428	2.13 467	0.25 134	0.16 131	0.58 360	2.74 691	0.59 263	0.51 285	0.62 505	1.62 644	0.97 600	1.80 664	1.69 537	2.25 646	0.10 250	0.08 183	0.14 460	0.11 298	0.15 245	0.11 142

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

ICVP	0.46 334	0.29 180	2.41 525	0.33 369	0.22 305	0.59 379	0.55 578	0.75 366	0.50 278	0.44 300	0.60 450	0.49 374	0.35 345	0.53 325	0.37 357	0.16 510	0.16 498	0.14 460	0.11 298	0.15 245	0.15 299
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ADLNet	0.60 474	0.71 473	1.95 420	0.35 419	0.34 491	0.67 489	0.34 466	0.90 503	0.74 523	0.68 544	0.62 462	0.80 546	0.45 448	1.78 552	0.64 495	0.14 469	0.11 375	0.14 460	0.14 399	0.29 495	0.21 421

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

EDNetEfficient	1.27 637	0.70 471	4.05 666	0.64 620	0.98 650	0.94 600	1.40 673	0.85 461	1.75 660	2.34 674	1.33 633	1.05 617	2.21 670	1.58 522	4.15 678	0.15 489	0.19 543	0.14 460	0.27 553	0.38 580	0.32 553

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

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

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

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 440	0.92 555	2.36 517	0.38 480	0.37 525	0.60 391	0.28 384	0.82 435	0.62 405	0.62 505	0.55 405	0.72 508	0.45 448	1.00 443	0.43 403	0.15 489	0.11 375	0.14 460	0.14 399	0.15 245	0.16 331
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DeepPruner_ROB	0.50 385	0.70 471	1.94 417	0.29 266	0.26 378	0.63 449	0.31 429	0.80 423	0.48 260	0.61 494	0.55 405	0.66 466	0.38 374	0.98 439	0.40 383	0.19 552	0.14 452	0.14 460	0.14 399	0.23 419	0.17 352

StereoDRNet-Refined	0.50 385	0.41 310	1.50 243	0.33 369	0.21 275	0.68 501	0.26 339	0.81 427	0.68 465	0.67 538	0.68 513	0.73 513	0.42 425	1.10 453	0.59 480	0.11 331	0.08 183	0.14 460	0.14 399	0.25 450	0.21 421
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	0.54 428	0.55 403	1.49 240	0.36 439	0.25 360	0.65 477	0.36 481	0.80 423	0.70 484	0.72 560	0.69 522	0.83 556	0.46 463	1.53 511	0.60 482	0.13 424	0.12 408	0.14 460	0.14 399	0.14 222	0.13 230

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CASnet	0.28 126	0.31 211	1.20 163	0.28 232	0.11 9	0.47 206	0.19 111	0.44 111	0.44 211	0.38 266	0.31 208	0.23 148	0.17 74	0.29 105	0.19 93	0.10 250	0.06 24	0.15 491	0.12 338	0.16 282	0.07 12
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
WZ-Net	0.92 602	1.31 640	3.76 658	0.41 510	0.36 513	0.86 584	0.71 621	1.00 594	1.06 619	0.82 593	0.92 586	1.06 619	1.05 622	2.16 611	1.61 617	0.19 552	0.13 433	0.15 491	0.16 446	0.32 523	0.28 514

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

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

HCRNet	0.46 334	0.49 366	1.65 267	0.38 480	0.29 415	0.58 360	0.22 220	0.75 366	0.62 405	0.47 322	0.49 343	0.48 372	0.36 352	1.12 459	0.37 357	0.15 489	0.10 322	0.15 491	0.13 371	0.17 306	0.17 352

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

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

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

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

PWCDC_ROB	0.72 544	1.06 605	2.09 456	0.47 557	0.36 513	0.78 557	0.26 339	0.98 573	1.34 642	0.61 494	2.07 653	0.64 454	0.61 540	0.83 422	0.71 512	0.31 621	0.14 452	0.15 491	0.12 338	0.60 636	0.21 421

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

Wave_Phase_stereo	0.31 165	0.33 228	1.34 197	0.23 83	0.29 415	0.98 605	0.20 138	0.49 175	0.35 91	0.22 118	0.17 42	0.20 111	0.14 27	0.28 89	0.25 220	0.07 26	0.07 76	0.16 510	0.21 518	0.12 158	0.11 142

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

NaN_ROB	1.14 625	0.94 563	2.96 618	0.53 586	0.56 609	1.13 628	0.99 646	0.98 573	1.00 610	1.09 624	0.87 577	0.77 533	1.06 624	5.90 689	2.72 656	0.16 510	0.23 577	0.16 510	0.24 533	0.22 404	0.36 577

SANet	1.20 631	1.21 629	3.33 651	0.38 480	0.27 391	1.73 656	0.85 636	1.10 625	2.49 678	1.16 629	1.83 649	1.72 654	1.50 653	2.37 623	2.84 659	0.18 537	0.16 498	0.16 510	0.15 424	0.32 523	0.32 553

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

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

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

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

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

PSM-AAD	0.63 494	0.22 54	1.77 323	0.37 463	0.23 325	0.86 584	1.17 661	0.59 263	0.60 370	0.64 525	0.71 536	0.68 483	2.93 676	0.65 376	0.31 300	0.09 144	0.07 76	0.17 531	0.15 424	0.13 193	0.33 562

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

psmorigin	1.36 643	0.60 417	13.80 705	0.37 463	0.29 415	0.62 431	0.33 461	0.77 389	0.61 387	0.96 614	0.88 580	1.17 634	0.73 575	4.00 681	0.86 539	0.19 552	0.22 569	0.17 531	0.18 479	0.24 436	0.29 521

aanetorigin	0.77 567	0.80 513	2.59 567	0.43 526	0.44 566	0.58 360	1.01 651	0.57 248	0.68 465	1.53 658	1.23 624	0.81 549	1.08 625	1.07 450	1.07 570	0.18 537	0.15 480	0.17 531	0.21 518	0.54 630	0.30 535

EDNetEfficientorigin	8.18 696	0.98 585	145.96 729	0.51 576	0.89 645	0.72 521	0.48 558	0.85 461	1.56 653	2.12 665	1.49 640	1.29 639	1.31 639	1.83 565	2.13 642	0.13 424	0.12 408	0.17 531	0.18 479	0.39 590	0.45 609

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

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

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

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

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

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

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

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

AdaStereo	0.44 303	0.38 280	1.79 347	0.34 402	0.20 261	0.57 343	0.28 384	0.92 524	0.69 474	0.52 381	0.55 405	0.61 439	0.33 334	0.48 294	0.39 375	0.17 525	0.08 183	0.17 531	0.11 298	0.18 334	0.12 187
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
NVstereo2D	0.58 460	0.40 300	2.03 446	0.35 419	0.35 504	0.69 507	0.39 503	0.91 515	0.80 564	0.47 322	0.53 383	0.67 476	0.46 463	1.99 594	0.48 430	0.19 552	0.11 375	0.17 531	0.13 371	0.25 450	0.25 487

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

AANet	0.82 587	0.91 553	2.89 609	0.34 402	0.29 415	0.63 449	0.38 497	0.81 427	1.31 640	1.33 647	1.39 636	1.26 638	1.14 631	1.32 478	0.97 549	0.20 562	0.17 518	0.18 551	0.19 499	0.33 532	0.31 544

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

coex-ft	5.95 692	1.67 661	60.57 727	0.34 402	0.30 432	0.77 552	0.69 617	0.74 356	4.41 688	19.22 712	2.15 657	1.62 653	7.97 696	1.81 563	8.96 697	0.44 633	2.08 692	0.18 551	0.19 499	0.38 580	4.62 699

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

RTS	1.21 632	1.31 640	6.39 683	0.52 580	0.51 598	1.61 648	0.79 630	1.03 612	1.37 644	1.13 626	1.30 630	1.10 625	0.85 597	2.65 651	2.08 638	0.21 570	0.24 581	0.18 551	0.18 479	0.43 606	0.32 553

RTSA	1.21 632	1.31 640	6.39 683	0.52 580	0.51 598	1.61 648	0.79 630	1.03 612	1.37 644	1.13 626	1.30 630	1.10 625	0.85 597	2.65 651	2.08 638	0.21 570	0.24 581	0.18 551	0.18 479	0.43 606	0.32 553

PWC_ROB	0.70 532	0.94 563	1.88 383	0.39 490	0.39 537	0.62 431	0.30 416	0.98 573	0.94 602	0.91 607	1.29 629	0.77 533	0.62 545	1.62 529	1.03 566	0.18 537	0.11 375	0.18 551	0.13 371	0.51 625	0.22 436

MSAF-DinoV2	3.10 682	1.86 675	10.68 696	3.61 695	0.30 432	3.34 682	0.82 635	2.81 683	1.79 662	0.80 582	0.87 577	1.56 652	1.10 627	26.49 724	1.96 631	0.17 525	0.13 433	0.19 558	1.63 689	0.92 656	0.99 667

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

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

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

PA-Net	0.84 590	1.00 592	3.49 654	0.63 619	0.40 547	0.70 513	0.52 566	0.86 471	0.84 579	0.52 381	0.59 434	0.70 500	0.54 503	2.35 622	2.23 645	0.17 525	0.27 604	0.19 558	0.28 557	0.22 404	0.36 577
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DANet	0.80 575	0.65 450	2.21 484	1.19 660	0.48 590	0.74 534	1.25 664	0.89 497	1.53 651	0.89 603	0.71 536	0.96 597	0.56 512	1.83 565	0.96 548	0.18 537	0.16 498	0.19 558	0.16 446	0.26 471	0.29 521
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
MDST_ROB	1.17 630	0.42 319	3.87 660	0.54 591	0.44 566	4.11 688	0.58 589	1.31 644	0.84 579	2.12 665	1.12 617	0.98 601	0.71 569	4.24 684	0.99 557	0.16 510	0.14 452	0.19 558	0.17 466	0.18 334	0.35 569

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

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

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

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

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

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

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

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

WCMA_ROB	1.12 622	0.83 527	2.66 576	0.58 607	0.34 491	1.17 632	0.71 621	0.93 532	0.94 602	1.74 661	2.63 670	3.09 673	1.71 661	1.70 538	1.84 629	0.26 605	0.21 563	0.20 567	0.21 518	0.28 488	0.43 606

SGM-Forest	1.04 618	0.42 319	3.59 657	0.41 510	0.32 463	1.05 615	1.32 667	0.94 541	0.83 576	1.16 629	2.23 661	1.03 612	1.39 647	2.49 641	2.35 649	0.21 570	0.21 563	0.20 567	0.19 499	0.23 419	0.32 553
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ISRNet	0.47 350	0.44 335	1.55 252	0.37 463	0.31 453	0.49 234	0.19 111	0.75 366	0.66 454	0.63 515	0.71 536	0.67 476	0.39 388	0.58 341	0.44 409	0.23 587	0.16 498	0.21 575	0.20 512	0.21 387	0.25 487

ADCPNet	0.99 610	0.99 590	3.93 664	0.37 463	0.68 631	1.36 638	0.62 602	0.87 482	0.76 547	0.78 578	0.81 561	1.08 621	1.18 633	1.14 462	2.49 653	0.21 570	0.69 666	0.21 575	0.95 675	0.29 495	0.37 584

CBMV	0.71 541	0.76 492	2.64 573	0.33 369	0.20 261	0.78 557	0.79 630	0.98 573	0.78 556	0.85 600	0.71 536	0.86 572	1.10 627	1.46 498	0.62 487	0.18 537	0.20 554	0.21 575	0.19 499	0.25 450	0.33 562
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
rvit_stereo_0075_2	0.40 258	0.40 300	1.88 383	0.33 369	0.32 463	0.41 135	0.22 220	0.58 254	0.53 310	0.38 266	0.51 356	0.40 297	0.27 266	0.44 250	0.29 268	0.20 562	0.15 480	0.22 578	0.15 424	0.18 334	0.23 461

SDNR	1.22 635	0.80 513	2.71 583	0.33 369	1.48 674	1.98 666	0.23 259	1.93 671	2.44 676	0.89 603	2.52 665	1.36 643	0.51 493	3.65 678	1.93 630	0.30 619	0.31 613	0.22 578	0.16 446	0.33 532	0.36 577

SAMSARA	0.91 600	0.97 581	2.22 488	0.80 635	0.58 613	1.32 636	1.31 666	1.01 602	0.94 602	1.36 648	0.87 577	1.38 644	0.90 607	1.72 542	1.02 564	0.24 596	0.30 612	0.22 578	0.25 540	0.36 565	0.35 569

ADCL	0.99 610	0.79 511	2.43 531	0.39 490	0.32 463	1.50 644	1.90 681	0.92 524	0.97 606	1.26 644	1.27 626	1.00 606	1.42 649	1.14 462	3.31 668	0.17 525	0.14 452	0.22 578	0.21 518	0.30 506	0.22 436

ADCS	1.05 619	1.36 648	2.98 622	0.42 521	0.36 513	0.96 602	0.81 634	1.06 618	1.12 627	1.25 640	0.97 597	1.08 621	0.90 607	1.25 475	4.86 684	0.21 570	0.21 563	0.22 578	0.23 531	0.36 565	0.38 587

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

MeshStereo	1.21 632	1.15 621	3.01 625	0.34 402	0.28 406	1.10 625	0.69 617	1.35 646	1.01 612	2.71 680	2.41 664	2.96 670	1.45 650	2.80 662	1.40 608	0.22 583	0.22 569	0.22 578	0.19 499	0.50 623	0.26 497
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
TCMNet	0.66 511	0.85 534	2.55 564	0.50 571	0.52 600	0.72 521	0.39 503	0.87 482	0.72 504	0.58 461	0.68 513	0.63 445	0.46 463	1.70 538	0.63 489	0.18 537	0.18 530	0.23 585	0.18 479	0.38 580	0.27 505

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

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

NCC-stereo	0.79 573	0.94 563	2.42 527	0.59 612	0.45 577	1.90 659	0.46 546	0.99 585	0.72 504	0.64 525	0.84 569	0.91 584	0.73 575	1.80 560	1.00 558	0.27 610	0.19 543	0.23 585	0.31 582	0.24 436	0.22 436

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

Abc-Net	0.79 573	0.94 563	2.42 527	0.59 612	0.45 577	1.90 659	0.46 546	0.99 585	0.72 504	0.64 525	0.84 569	0.91 584	0.73 575	1.80 560	1.00 558	0.27 610	0.19 543	0.23 585	0.31 582	0.24 436	0.22 436
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
XQC	0.73 553	0.98 585	2.39 521	0.46 552	0.35 504	0.81 570	0.46 546	1.00 594	1.00 610	0.80 582	0.69 522	0.88 578	0.74 580	1.32 478	1.20 590	0.24 596	0.16 498	0.23 585	0.20 512	0.41 598	0.33 562

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

G-Net	0.99 610	0.64 443	2.76 593	0.57 605	0.67 629	2.03 667	0.72 624	0.76 378	0.67 463	1.14 628	2.56 667	1.30 642	1.02 619	1.48 506	1.74 625	0.25 601	0.24 581	0.24 592	0.26 548	0.37 573	0.31 544

SGM-ForestM	2.98 680	1.70 665	3.52 656	0.67 624	0.47 588	5.18 691	3.36 693	3.30 689	2.86 684	4.44 689	3.79 686	9.80 698	5.50 691	6.29 691	6.52 692	0.27 610	0.36 622	0.24 592	0.27 553	0.38 580	0.58 630

LSM	3.31 684	1.11 611	5.29 676	9.40 701	30.65 720	0.84 578	1.12 658	0.91 515	1.22 633	1.36 648	2.19 658	0.93 590	0.83 593	1.66 532	0.90 540	0.21 570	0.31 613	0.24 592	0.28 557	0.39 590	6.33 701

CSAN	1.25 636	1.12 612	3.04 626	0.51 576	0.37 525	1.06 616	1.15 660	1.22 636	1.08 621	1.17 635	1.91 651	1.04 615	1.31 639	5.96 690	2.43 652	0.26 605	0.22 569	0.24 592	0.24 533	0.31 514	0.30 535

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

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

AnyNet_C32	1.00 614	1.33 645	2.53 553	0.49 567	0.54 603	1.15 630	1.14 659	0.91 515	0.89 593	1.11 625	0.95 594	0.87 574	0.93 609	1.50 507	4.07 677	0.21 570	0.20 554	0.25 597	0.24 533	0.38 580	0.33 562

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

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

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

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

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

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

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

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

PVD	0.90 599	0.85 534	2.15 473	0.53 586	0.50 593	0.99 606	0.56 583	1.15 633	1.64 655	1.41 654	1.41 639	1.11 627	1.13 630	1.35 482	1.31 600	0.26 605	0.28 607	0.28 605	0.26 548	0.37 573	0.49 617

AnyNet_C01	1.14 625	1.49 652	4.23 669	0.54 591	0.53 601	1.51 645	1.37 670	1.04 616	1.07 620	1.17 635	1.33 633	1.15 631	1.08 625	1.61 528	2.74 657	0.25 601	0.22 569	0.28 605	0.24 533	0.48 618	0.40 599

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

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

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

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

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

FC-DCNN v2	1.54 654	0.58 412	2.80 600	0.44 533	0.39 537	2.05 668	0.66 608	1.90 670	1.84 666	2.79 682	2.97 677	4.41 685	3.07 679	2.65 651	2.30 648	0.29 616	0.26 597	0.31 614	0.30 573	0.32 523	0.38 587

FCDSN-DC	1.29 638	0.54 394	2.50 549	0.47 557	0.41 556	1.12 626	0.60 593	1.10 625	1.27 637	2.23 671	2.87 673	3.67 678	3.12 681	2.39 629	1.69 622	0.30 619	0.26 597	0.31 614	0.30 573	0.35 557	0.38 587
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	1.49 652	0.59 415	2.88 606	0.44 533	0.39 537	1.97 664	0.66 608	1.67 661	1.70 658	2.72 681	2.89 674	4.22 681	2.97 678	2.55 646	2.19 643	0.29 616	0.26 597	0.31 614	0.30 573	0.32 523	0.39 593

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

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 616	1.67 661	2.32 506	0.47 557	0.39 537	1.47 641	0.95 643	0.95 555	0.91 596	0.84 596	0.94 592	1.05 617	0.60 531	2.95 666	0.72 516	0.41 631	0.72 670	0.32 618	0.55 645	0.74 645	1.22 675

MSMD_ROB	1.34 641	0.96 573	2.38 519	0.39 490	0.32 463	1.96 662	0.62 602	0.91 515	1.43 646	2.94 684	2.60 668	4.77 687	1.95 666	2.43 635	1.33 602	0.29 616	0.26 597	0.32 618	0.32 588	0.30 506	0.30 535

xyz-stereo	3.02 681	0.29 180	30.64 726	0.23 83	0.12 21	15.52 701	0.24 294	0.51 194	0.47 256	0.59 475	7.99 694	0.64 454	0.47 472	1.39 486	0.50 440	0.09 144	0.07 76	0.34 621	0.07 105	0.13 193	0.08 51

TDLM	0.67 516	0.92 555	1.76 314	0.37 463	0.24 340	0.66 483	0.56 583	0.82 435	0.74 523	1.16 629	0.62 462	0.61 439	0.48 481	2.70 656	0.50 440	0.20 562	0.11 375	0.35 622	0.14 399	0.32 523	0.16 331

ELAS	1.39 646	0.79 511	2.86 604	0.53 586	0.50 593	2.81 679	2.20 685	1.61 660	1.50 650	2.28 673	2.35 662	1.82 655	2.13 668	1.73 543	2.22 644	0.35 627	0.37 624	0.35 622	0.35 600	0.49 621	0.47 613
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MaskLacGwcNet_RVC	0.77 567	1.04 602	2.06 448	0.94 646	0.35 504	0.89 593	0.40 506	0.85 461	0.63 417	0.55 423	0.63 476	0.75 525	0.38 374	2.38 626	0.48 430	1.10 670	0.31 613	0.36 624	0.21 518	0.53 629	0.55 625

GANetREF_RVC	0.75 559	1.15 621	2.46 536	0.47 557	0.26 378	0.83 576	0.61 597	0.97 569	0.89 593	0.62 505	0.61 457	0.72 508	0.59 527	2.42 632	0.55 461	0.32 622	0.25 594	0.36 624	0.24 533	0.39 590	0.31 544
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
PASM	0.72 544	0.68 462	1.91 401	0.47 557	0.44 566	0.60 391	0.51 563	0.76 378	0.80 564	0.77 576	0.67 506	0.87 574	0.61 540	2.40 630	0.67 502	0.32 622	0.35 620	0.36 624	0.41 622	0.45 615	0.39 593

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

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

ELAS_RVC	1.37 645	0.78 509	3.21 644	0.55 598	0.50 593	1.49 643	2.48 689	1.48 653	1.71 659	2.13 668	2.09 654	2.07 659	2.56 674	1.90 583	2.02 635	0.35 627	0.36 622	0.37 628	0.34 596	0.49 621	0.47 613
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MADNet+	1.36 643	1.93 680	5.95 679	0.81 638	0.59 615	1.57 647	1.09 655	1.39 650	1.22 633	0.84 596	1.01 603	1.25 637	1.12 629	3.19 671	2.36 650	0.45 635	0.47 645	0.38 630	0.34 596	0.59 633	0.57 628

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

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

light-stereo	8.15 695	2.75 692	9.83 694	12.24 704	9.63 696	19.16 709	0.44 534	6.84 698	3.57 686	13.44 705	22.94 723	23.04 716	1.65 658	17.20 712	7.61 695	3.06 692	2.25 695	0.42 633	0.52 643	4.07 696	2.31 692

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

SGM_RVC	1.89 661	0.92 555	2.50 549	0.96 649	0.93 649	1.63 650	1.37 670	1.52 656	12.43 699	1.85 662	1.69 646	2.40 666	1.74 662	2.81 663	1.71 623	0.53 640	0.47 645	0.42 633	0.47 631	0.74 645	0.74 643
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MultiAttention	2.38 670	0.50 374	1.93 407	1.80 676	2.56 686	10.86 697	2.30 686	1.22 636	0.80 564	0.62 505	1.16 620	1.13 628	0.56 512	16.09 708	1.18 587	0.20 562	0.09 273	0.43 636	1.62 688	0.94 657	1.58 685

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

MANE	2.90 679	1.14 617	2.96 618	1.03 651	1.01 655	5.01 690	2.45 688	5.36 694	6.88 695	3.58 687	4.76 692	5.99 691	4.99 688	4.23 683	4.61 683	0.56 645	0.67 660	0.44 637	0.78 667	0.51 625	1.03 670

GANet	0.75 559	0.84 529	2.01 438	0.40 502	0.25 360	0.74 534	0.66 608	0.87 482	0.73 519	0.71 557	1.07 614	0.84 561	0.59 527	2.71 658	1.15 582	0.17 525	0.16 498	0.44 637	0.16 446	0.31 514	0.20 408

DStereoO	0.99 610	0.66 457	1.67 275	0.75 630	0.99 653	0.73 528	1.33 668	0.94 541	0.91 596	0.70 552	1.06 613	0.75 525	1.75 663	0.95 436	2.39 651	1.20 674	0.41 638	0.48 640	0.59 656	0.85 653	0.60 632

DStereoSA	2.12 666	0.98 585	2.80 600	1.25 662	2.23 683	1.97 664	4.62 697	1.22 636	2.54 680	1.16 629	3.84 687	1.00 606	4.05 685	2.07 602	5.29 687	0.93 660	1.48 685	0.48 640	1.51 687	0.95 659	1.95 690

JetBlue	1.78 658	1.63 657	3.92 662	0.73 627	1.21 666	4.38 689	3.35 692	1.59 658	1.20 632	1.26 644	1.52 642	2.37 664	1.88 665	3.23 672	3.00 660	0.53 640	0.47 645	0.48 640	0.49 636	1.29 672	0.97 661

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

NVStereoNet_ROB	1.16 629	0.95 570	2.54 559	0.58 607	0.55 606	0.78 557	0.63 605	1.00 594	1.08 621	1.03 619	4.07 688	1.48 648	1.22 634	2.88 665	1.27 598	0.50 639	0.46 642	0.54 644	0.62 658	0.50 623	0.63 636
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DStereoFS	2.23 667	2.10 683	2.47 541	1.61 671	1.88 682	3.81 684	2.06 684	1.95 672	3.33 685	2.38 675	3.31 681	2.37 664	4.92 687	2.45 637	3.27 666	1.03 666	1.27 684	0.55 645	1.04 678	0.70 642	2.05 691

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

SPS-STEREO	1.07 620	1.13 615	2.88 606	0.65 622	0.69 632	0.99 606	0.68 614	1.05 617	0.87 585	1.36 648	1.23 624	1.46 647	0.94 612	1.87 573	1.72 624	0.66 650	0.61 655	0.58 646	0.57 651	0.65 638	0.77 648
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SQANet	0.80 575	1.58 656	2.53 553	0.76 631	0.83 641	0.76 544	0.36 481	0.83 441	0.64 425	0.63 515	0.69 522	0.73 513	0.51 493	1.21 467	0.53 453	0.77 657	0.29 608	0.59 648	0.29 563	0.86 654	0.61 633

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

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

SGM+DAISY	1.83 660	1.43 649	3.81 659	0.87 640	1.01 655	2.38 676	2.53 690	1.36 647	1.75 660	2.92 683	3.22 680	2.65 668	2.93 676	2.22 617	3.10 663	0.72 653	0.69 666	0.63 650	0.62 658	0.77 649	0.98 662

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

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 641	1.70 665	2.50 549	0.56 600	0.40 547	2.15 671	0.99 646	1.24 640	1.26 636	1.02 618	1.10 616	1.29 639	0.88 605	3.10 670	1.08 571	1.66 683	0.83 674	0.68 653	0.88 672	1.57 677	1.80 689

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

otaku	1.03 617	1.68 663	2.72 585	0.95 647	0.73 635	1.03 613	0.59 591	0.99 585	0.86 582	0.69 546	1.61 643	0.98 601	0.64 551	1.46 498	1.14 580	0.95 663	0.46 642	0.72 655	0.40 619	1.24 670	0.78 649

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

GCST	0.72 544	1.10 610	2.15 473	1.11 657	0.59 615	0.62 431	0.19 111	0.75 366	0.53 310	0.56 432	0.63 476	0.47 361	0.31 321	1.11 456	0.33 326	0.75 656	0.45 640	0.84 657	0.64 661	0.69 641	0.54 622

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

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

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

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

CC-Net-ROB	0.85 591	1.15 621	2.13 467	0.88 641	0.38 531	0.88 592	0.44 534	1.06 618	0.79 561	0.58 461	0.69 522	0.65 459	0.50 491	2.74 659	0.51 446	0.93 660	0.39 635	0.87 658	0.29 563	0.54 630	0.54 622

WAO-7	1.48 651	1.63 657	2.49 545	0.93 645	0.75 636	1.72 655	1.10 656	1.84 669	1.96 669	1.43 655	2.54 666	1.97 657	1.61 657	3.06 668	2.08 638	0.69 652	0.66 659	0.94 663	0.74 665	0.80 651	0.69 640

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

MonStereo1	1.98 664	1.01 596	1.78 327	1.19 660	1.04 657	3.58 683	0.61 597	1.53 657	1.93 668	1.39 652	3.37 682	2.23 663	10.80 700	2.84 664	1.25 596	1.04 667	0.38 628	0.96 665	0.57 651	1.10 662	1.00 669

PWCK	1.49 652	1.90 677	3.22 645	1.09 655	0.54 603	1.71 654	1.73 679	1.49 654	1.53 651	1.44 656	1.80 648	1.82 655	1.30 638	3.34 674	1.76 626	1.07 669	0.56 652	0.97 666	0.58 654	1.38 676	0.65 637

ACVNet_2	1.42 649	1.81 670	3.23 646	1.08 653	0.92 648	1.32 636	0.85 636	1.49 654	1.69 657	1.19 638	1.73 647	2.13 660	1.03 620	2.50 642	1.40 608	0.91 659	0.53 650	1.00 667	0.55 645	2.11 685	0.85 654

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

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

ACVNet-4b	1.93 662	1.85 673	4.10 667	1.07 652	0.86 643	1.15 630	0.53 570	1.06 618	1.12 627	0.64 525	1.09 615	1.99 658	0.70 567	2.20 613	9.86 701	5.62 697	0.41 638	1.03 669	0.55 645	1.86 683	0.85 654

LVE	1.96 663	2.17 690	3.14 636	1.68 672	1.80 680	1.63 650	1.03 652	2.34 678	2.81 682	1.25 640	2.89 674	4.24 683	1.29 636	2.79 661	1.44 610	2.85 691	0.91 677	1.18 671	1.46 686	1.23 669	1.10 672

Dean	1.79 659	1.83 671	3.92 662	1.29 663	1.07 660	1.55 646	1.00 649	1.95 672	2.33 674	1.47 657	4.19 689	4.26 684	1.33 642	2.21 614	1.48 612	1.14 671	0.68 664	1.18 671	0.74 665	1.24 670	0.98 662

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

WAO-6	1.58 656	1.54 654	2.32 506	1.14 659	1.00 654	2.30 674	1.03 652	1.82 668	2.85 683	1.25 640	2.61 669	2.20 661	1.56 655	2.47 640	1.99 634	0.95 663	0.67 660	1.19 674	0.83 670	1.08 661	0.88 659

IMH-64-1	1.39 646	1.64 659	1.86 376	1.36 664	1.11 661	1.39 639	1.19 662	1.76 664	1.45 648	1.16 629	2.21 659	1.53 649	1.38 645	1.98 591	1.52 613	1.29 675	0.67 660	1.27 675	0.69 662	1.29 672	0.98 662

IMH-64	1.39 646	1.64 659	1.86 376	1.36 664	1.11 661	1.39 639	1.19 662	1.76 664	1.45 648	1.16 629	2.21 659	1.53 649	1.38 645	1.98 591	1.52 613	1.29 675	0.67 660	1.27 675	0.69 662	1.29 672	0.98 662

IMH	2.02 665	2.15 689	2.69 581	1.68 672	1.12 663	1.66 653	0.92 642	2.10 676	1.92 667	1.32 646	2.66 671	2.21 662	1.69 660	5.78 688	1.68 621	5.54 696	0.96 678	1.31 677	0.71 664	1.32 675	0.99 667

LE_ROB	4.43 688	1.35 647	9.38 691	2.79 690	3.93 689	2.43 677	3.46 694	2.68 681	11.19 697	11.66 703	4.73 691	5.26 689	10.46 699	4.50 686	9.49 698	0.82 658	0.69 666	1.34 678	0.98 676	0.75 647	0.76 647

JetRed	3.29 683	4.93 695	10.17 695	1.45 666	1.72 679	7.44 693	5.05 698	3.06 684	2.12 673	2.41 676	2.39 663	2.99 671	2.37 671	3.51 677	6.44 691	1.32 678	1.90 690	1.37 679	1.23 684	2.21 686	1.76 687

TorneroNet-64	2.65 672	1.83 671	3.30 648	1.46 667	1.20 665	3.89 685	0.99 646	3.51 691	6.71 694	2.56 677	4.60 690	4.22 681	3.85 684	3.33 673	3.14 664	1.19 673	0.65 658	1.39 680	0.79 669	3.31 693	1.15 673

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

TorneroNet	5.50 690	1.92 679	3.16 638	1.47 668	1.25 668	14.07 699	1.06 654	4.90 692	20.99 718	10.17 698	16.48 709	11.88 704	6.93 693	3.34 674	4.20 679	1.30 677	0.69 666	1.45 682	0.86 671	2.61 690	1.20 674

WAO-8	2.80 676	2.14 687	2.89 609	1.91 680	1.04 657	3.98 686	0.96 644	3.26 687	6.17 691	2.15 669	3.37 682	3.31 675	2.41 672	11.84 698	2.03 636	2.05 687	1.86 688	1.54 683	0.92 673	1.22 667	0.87 657

Venus	2.80 676	2.14 687	2.89 609	1.91 680	1.04 657	3.98 686	0.96 644	3.26 687	6.17 691	2.15 669	3.37 682	3.31 675	2.41 672	11.84 698	2.03 636	2.05 687	1.86 688	1.54 683	0.92 673	1.22 667	0.87 657

UNDER WATER-64	2.47 671	1.89 676	4.86 672	1.82 679	1.44 671	3.18 681	1.57 678	2.62 679	5.64 690	2.05 664	2.13 656	4.13 680	3.76 683	2.62 649	3.42 671	1.47 680	0.85 675	1.57 685	1.07 680	1.82 682	1.49 681

UNDER WATER	2.74 674	1.85 673	4.54 671	1.81 678	1.44 671	2.34 675	1.40 673	3.24 686	6.60 693	2.60 678	2.76 672	5.75 690	5.24 690	3.02 667	4.01 676	1.45 679	0.81 673	1.59 686	1.06 679	1.80 681	1.51 682

KSHMR	4.10 686	1.97 681	5.27 675	1.71 674	1.47 673	1.96 662	1.28 665	3.19 685	17.33 712	2.12 665	15.91 707	9.18 697	1.57 656	8.42 695	1.98 633	1.52 681	1.26 682	1.67 687	1.19 682	1.67 680	1.40 680

notaker	2.66 673	2.07 682	3.31 650	2.61 689	1.43 669	1.76 657	1.11 657	2.76 682	1.79 662	2.26 672	11.53 703	3.96 679	4.29 686	3.09 669	2.76 658	1.55 682	0.88 676	1.70 688	1.07 680	2.00 684	1.35 678

ktn	4.35 687	2.10 683	2.89 609	1.80 676	1.49 675	2.13 670	1.41 675	2.26 677	12.72 700	11.41 702	16.43 708	11.15 700	3.75 682	4.36 685	3.18 665	1.82 685	0.98 680	1.73 689	1.21 683	2.97 692	1.27 676

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

BEATNet-Init1	12.10 702	11.19 702	27.29 724	2.99 691	3.51 688	21.84 716	11.10 702	14.34 709	13.83 707	20.34 713	20.33 714	26.35 725	20.03 712	19.06 714	14.80 710	1.74 684	1.81 687	2.05 691	2.49 695	3.69 695	3.12 696

DStereoRT	0.81 584	0.53 386	2.23 492	0.36 439	0.33 478	0.92 598	0.36 481	0.86 471	0.80 564	0.57 443	0.62 462	0.59 429	1.15 632	1.76 548	1.04 567	0.14 469	0.13 433	2.17 692	0.78 667	0.16 282	0.66 639

TCMNet-wrong-test	5.51 691	6.62 698	6.20 682	13.02 708	11.90 700	7.14 692	5.53 699	6.99 699	1.44 647	2.65 679	3.10 678	8.37 696	5.95 692	4.75 687	6.05 690	3.07 693	0.98 680	2.38 693	1.99 691	6.62 701	5.43 700

IGEV-RUCA	2.28 668	0.30 197	1.15 151	0.40 502	1.86 681	2.06 669	1.90 681	1.36 647	1.80 664	3.70 688	3.76 685	5.02 688	8.19 697	2.12 609	1.63 618	0.25 601	0.76 671	2.72 694	1.91 690	2.39 688	2.36 694

tt	4.93 689	0.27 138	4.20 668	2.29 685	1.58 677	10.20 696	16.97 706	9.42 702	5.02 689	1.67 660	1.28 627	4.68 686	5.03 689	3.37 676	5.92 689	6.16 698	9.47 709	2.82 695	3.18 697	3.60 694	1.53 683

USTest	8.10 694	7.17 699	8.96 690	9.25 700	9.05 695	15.27 700	23.78 708	9.96 703	9.47 696	5.94 693	6.75 693	7.80 695	7.48 695	8.83 697	11.21 703	2.21 689	3.56 697	2.86 696	3.20 698	5.02 699	4.16 697

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

DGTPSM_ROB	8.89 697	5.62 696	12.25 700	5.92 697	11.32 698	8.54 694	24.18 709	6.40 696	13.49 703	5.15 690	11.46 701	6.19 693	10.92 701	7.00 692	13.72 704	4.47 694	7.65 701	3.92 698	7.45 705	4.38 697	7.87 706

DPSMNet_ROB	9.48 699	5.64 697	13.01 704	8.82 699	11.82 699	8.54 694	24.20 710	6.41 697	13.65 706	5.32 692	11.47 702	6.33 694	10.92 701	7.69 693	13.89 705	7.25 706	8.19 705	5.06 699	7.78 706	5.31 700	8.26 707

DGSMNet	2.89 678	0.63 438	3.18 641	3.43 694	4.17 691	2.57 678	6.98 700	0.97 569	0.83 576	0.56 432	1.86 650	0.79 542	0.62 545	1.64 530	1.39 606	4.61 695	5.01 700	5.17 700	4.71 700	4.44 698	4.19 698

Selective-IGEV-i1pa	9.22 698	12.57 706	9.49 693	2.20 683	1.49 675	16.83 703	8.03 701	14.34 709	11.26 698	10.52 699	15.24 706	14.52 708	11.94 708	18.22 713	9.78 700	7.79 707	3.09 696	5.20 701	2.49 695	2.46 689	6.90 703

HanzoNet	7.64 693	2.86 693	5.05 673	7.01 698	3.97 690	2.18 672	1.34 669	3.37 690	4.05 687	13.17 704	10.58 697	10.73 699	16.52 710	8.45 696	10.51 702	10.48 708	9.72 710	5.59 702	13.46 710	6.84 702	6.83 702

iinet-test	11.61 700	10.56 700	11.80 697	12.17 702	12.09 701	18.69 704	26.70 714	13.53 705	13.46 701	9.91 696	10.28 695	11.17 701	11.16 703	12.37 702	14.43 706	6.71 702	7.85 702	6.13 703	6.95 701	8.33 703	7.85 704

IINet	11.61 700	10.56 700	11.80 697	12.17 702	12.09 701	18.69 704	26.70 714	13.53 705	13.46 701	9.91 696	10.28 695	11.17 701	11.16 703	12.37 702	14.43 706	6.71 702	7.85 702	6.13 703	6.95 701	8.33 703	7.85 704

PML	23.15 713	16.83 707	7.78 686	5.49 696	9.93 697	51.13 727	104.50 729	5.76 695	13.62 705	37.30 729	105.93 729	30.86 726	23.50 717	12.07 700	7.87 696	6.30 699	2.12 693	6.32 705	2.43 693	10.44 707	2.90 695

DPSM_ROB	12.34 703	11.21 704	12.51 701	12.91 706	12.80 704	19.84 713	28.28 717	14.38 711	14.28 708	10.58 700	11.26 699	12.03 705	11.85 706	13.15 706	15.34 711	7.11 704	8.31 706	6.50 706	7.35 703	8.84 705	8.31 708

DPSM	12.34 703	11.21 704	12.51 701	12.91 706	12.80 704	19.84 713	28.28 717	14.38 711	14.28 708	10.58 700	11.26 699	12.03 705	11.85 706	13.15 706	15.34 711	7.11 704	8.31 706	6.50 706	7.35 703	8.84 705	8.31 708

Hybrid-DGEV	24.86 719	22.58 721	25.22 721	26.11 718	25.76 714	39.92 724	57.06 723	29.03 725	29.01 728	21.12 715	22.64 720	24.13 717	23.91 723	26.46 723	30.82 720	14.27 713	16.70 714	13.09 708	14.83 716	17.78 709	16.71 713

RAFT-FEzeroshot	24.80 715	22.55 719	24.73 715	26.10 716	25.76 714	39.84 720	57.07 725	28.84 719	28.79 723	21.14 716	22.48 717	24.18 718	23.88 719	26.38 718	30.87 722	14.26 710	16.71 715	13.09 708	14.82 713	17.79 712	16.72 715

RAFT-FE	24.80 715	22.55 719	24.73 715	26.10 716	25.76 714	39.84 720	57.07 725	28.84 719	28.79 723	21.14 716	22.48 717	24.18 718	23.88 719	26.38 718	30.87 722	14.26 710	16.71 715	13.09 708	14.82 713	17.79 712	16.72 715

CasAABBNet	24.81 717	22.53 717	24.83 717	26.08 715	25.74 713	39.86 722	57.06 723	28.87 721	28.83 725	21.16 719	22.54 719	24.22 720	23.89 722	26.38 718	30.87 722	14.25 709	16.71 715	13.09 708	14.81 712	17.78 709	16.71 713

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

Selective-RAFT-Error	24.87 720	22.59 722	25.14 720	26.13 720	25.82 718	39.93 725	57.03 722	28.97 723	28.95 727	21.21 720	22.65 721	24.25 722	23.98 724	26.43 722	30.83 721	14.27 713	16.71 715	13.10 712	14.82 713	17.82 714	16.76 717

LSM0	26.58 721	22.63 723	25.88 722	30.13 721	52.21 728	39.94 726	56.74 720	28.97 723	28.72 722	21.14 716	22.26 716	24.43 723	23.88 719	26.54 725	30.87 722	14.32 715	16.55 713	13.12 714	14.71 711	17.92 715	20.60 720

U	3.37 685	0.17 2	0.91 111	0.26 177	13.79 706	19.19 710	0.15 42	0.41 84	0.31 37	0.17 41	0.18 52	0.27 207	0.15 51	0.21 10	0.16 36	0.09 144	0.06 24	17.88 715	12.81 709	0.10 107	0.08 51

Selective-IGEV-i16pa	47.65 728	67.17 728	7.20 685	2.47 686	2.32 685	116.02 729	1.42 676	90.41 730	82.69 729	32.69 728	90.10 728	60.10 729	84.41 729	129.53 730	52.52 727	50.16 726	15.10 712	18.00 716	9.63 707	0.94 657	40.09 729

DPSimNet_ROB	17.97 709	20.20 715	24.98 718	17.62 709	15.92 707	21.53 715	21.00 707	13.70 707	15.61 710	23.89 724	14.69 705	22.87 714	24.58 725	12.70 705	14.56 708	18.48 716	12.91 711	20.21 717	12.05 708	17.76 708	14.17 711

HaxPig	19.86 710	22.40 716	22.34 712	17.95 710	17.95 709	11.77 698	11.89 703	16.02 713	15.89 711	21.10 714	21.41 715	18.74 712	18.39 711	20.08 715	19.69 714	23.63 722	23.22 721	24.06 718	23.69 719	23.00 718	23.95 721

LRCNet_RVC	13.74 707	19.30 708	12.75 703	19.46 711	12.69 703	1.86 658	0.41 512	12.33 704	1.05 616	15.77 708	18.83 713	12.62 707	8.70 698	12.21 701	9.62 699	22.22 718	8.37 708	25.85 719	24.01 720	19.32 717	17.44 718

ASD4	21.52 711	19.65 709	22.13 711	22.45 713	16.42 708	23.29 717	30.71 719	33.06 726	17.47 713	24.18 725	14.11 704	21.71 713	15.88 709	21.06 716	18.11 713	19.78 717	17.78 720	26.52 720	20.33 718	27.03 719	18.73 719

MEDIAN_ROB	23.96 714	27.05 724	26.39 723	22.16 712	22.13 711	16.12 702	13.97 704	20.24 714	20.05 714	25.50 726	25.31 724	22.96 715	22.63 716	24.39 717	23.24 718	28.20 723	27.23 725	28.62 721	27.75 723	27.50 720	27.76 724

AVERAGE_ROB	26.93 722	30.34 725	29.27 725	25.82 714	25.34 712	19.48 712	15.17 705	23.55 718	23.00 721	28.45 727	27.87 725	26.25 724	25.86 726	26.96 726	25.55 719	31.30 724	30.07 726	31.76 722	30.81 724	30.79 724	30.93 725

Anonymous_1	22.91 712	11.20 703	12.13 699	12.75 705	26.28 719	19.43 711	27.92 716	14.08 708	13.61 704	14.96 707	10.58 697	11.26 703	11.19 705	12.55 704	14.57 709	38.28 725	7.88 704	34.96 723	63.99 725	89.57 729	10.94 710

RSGM-EC	41.56 726	31.72 726	19.92 709	51.66 725	47.86 726	38.70 718	61.61 727	33.83 727	22.80 719	23.45 722	29.29 726	43.76 727	35.31 727	66.76 727	70.17 728	66.40 727	37.60 728	48.67 724	25.68 721	48.86 725	27.21 722

acva	41.56 726	31.72 726	19.92 709	51.66 725	47.86 726	38.70 718	61.61 727	33.83 727	22.80 719	23.45 722	29.29 726	43.76 727	35.31 727	66.76 727	70.17 728	66.40 727	37.60 728	48.67 724	25.68 721	48.86 725	27.21 722

FADE	15.89 708	3.00 694	8.70 688	2.11 682	2.94 687	1.19 634	0.91 641	5.00 693	2.49 678	1.25 640	1.19 621	3.05 672	7.02 694	8.02 694	5.31 688	94.83 729	35.90 727	65.83 726	66.18 726	1.66 679	1.30 677

xxxxx1	28.96 723	20.11 712	14.07 706	49.74 722	39.15 723	18.98 706	26.64 711	21.94 715	20.21 715	16.45 709	17.48 710	18.36 709	21.56 713	16.21 709	20.88 715	23.07 719	26.55 722	66.40 727	78.70 727	30.27 721	32.51 726

tt_ll	28.96 723	20.11 712	14.07 706	49.74 722	39.15 723	18.98 706	26.64 711	21.94 715	20.21 715	16.45 709	17.48 710	18.36 709	21.56 713	16.21 709	20.88 715	23.07 719	26.55 722	66.40 727	78.70 727	30.27 721	32.51 726

ff	28.96 723	20.11 712	14.07 706	49.74 722	39.15 723	18.98 706	26.64 711	21.94 715	20.21 715	16.45 709	17.48 710	18.36 709	21.56 713	16.21 709	20.88 715	23.07 719	26.55 722	66.40 727	78.70 727	30.27 721	32.51 726

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

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

Low-res two-view benchmark