Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

PSi22a	0.17 1	0.14 7	0.23 2	0.28 3	0.15 4	0.17 9	0.18 13	0.28 13	0.15 3	0.15 2	0.13 1	0.22 50	0.17 19	0.23 1	0.19 5	0.13 100	0.10 68	0.11 3	0.09 7	0.10 3	0.10 6

Foundation-i32	0.17 1	0.14 7	0.23 2	0.28 3	0.13 1	0.15 3	0.19 25	0.27 6	0.14 2	0.16 3	0.14 2	0.23 59	0.19 40	0.24 2	0.21 39	0.13 100	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.10 3	0.09 1

BLMT-Stereo	0.17 1	0.11 1	0.23 2	0.33 75	0.20 121	0.16 6	0.22 92	0.21 1	0.23 23	0.14 1	0.18 15	0.16 3	0.14 2	0.26 5	0.22 61	0.10 9	0.09 18	0.14 149	0.13 220	0.10 3	0.11 57

PipStereo	0.18 4	0.14 7	0.25 7	0.29 8	0.15 4	0.14 2	0.19 25	0.28 13	0.19 10	0.16 3	0.16 8	0.29 125	0.19 40	0.27 9	0.21 39	0.12 54	0.10 68	0.11 3	0.09 7	0.11 27	0.11 57

PSi22b	0.18 4	0.14 7	0.25 7	0.29 8	0.15 4	0.15 3	0.18 13	0.27 6	0.19 10	0.16 3	0.16 8	0.31 142	0.20 60	0.26 5	0.21 39	0.12 54	0.10 68	0.11 3	0.09 7	0.11 27	0.10 6

Pro-Stereo	0.18 4	0.13 2	0.22 1	0.33 75	0.23 211	0.16 6	0.19 25	0.21 1	0.23 23	0.24 53	0.18 15	0.17 6	0.11 1	0.36 94	0.21 39	0.11 31	0.09 18	0.15 197	0.14 257	0.10 3	0.10 6

LG-Stereo_L1	0.18 4	0.14 7	0.29 54	0.31 33	0.21 149	0.19 17	0.19 25	0.30 16	0.20 14	0.16 3	0.15 4	0.19 25	0.17 19	0.35 84	0.20 23	0.13 100	0.10 68	0.12 42	0.09 7	0.11 27	0.10 6

MLG-Stereo_test2	0.18 4	0.14 7	0.26 22	0.31 33	0.17 27	0.24 50	0.17 3	0.27 6	0.15 3	0.18 9	0.19 17	0.22 50	0.14 2	0.32 49	0.19 5	0.13 100	0.09 18	0.12 42	0.09 7	0.11 27	0.10 6

MLG-Stereo_test1	0.18 4	0.14 7	0.28 42	0.34 85	0.17 27	0.24 50	0.17 3	0.27 6	0.13 1	0.18 9	0.14 2	0.23 59	0.15 8	0.32 49	0.20 23	0.12 54	0.09 18	0.13 94	0.09 7	0.10 3	0.10 6

MLG-Stereo	0.18 4	0.14 7	0.28 42	0.34 85	0.16 12	0.26 79	0.17 3	0.31 20	0.15 3	0.19 12	0.15 4	0.23 59	0.15 8	0.32 49	0.20 23	0.11 31	0.09 18	0.13 94	0.09 7	0.10 3	0.10 6

FoundationStereo	0.18 4	0.15 42	0.26 22	0.31 33	0.17 27	0.23 42	0.20 41	0.24 5	0.16 6	0.19 12	0.16 8	0.21 41	0.19 40	0.27 9	0.22 61	0.14 151	0.10 68	0.12 42	0.09 7	0.10 3	0.10 6

LACA1	0.19 12	0.16 66	0.27 30	0.29 8	0.14 2	0.26 79	0.22 92	0.27 6	0.19 10	0.20 15	0.16 8	0.19 25	0.18 27	0.31 40	0.21 39	0.14 151	0.10 68	0.11 3	0.10 66	0.11 27	0.10 6

S2M2_XL	0.19 12	0.18 140	0.28 42	0.27 2	0.20 121	0.15 3	0.16 2	0.23 3	0.16 6	0.21 24	0.26 72	0.17 6	0.17 19	0.24 2	0.21 39	0.17 329	0.16 437	0.15 197	0.14 257	0.15 239	0.12 120
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LG-Stereo_L2	0.19 12	0.14 7	0.30 65	0.31 33	0.20 121	0.20 20	0.18 13	0.33 24	0.22 19	0.19 12	0.15 4	0.20 34	0.18 27	0.34 77	0.20 23	0.13 100	0.09 18	0.13 94	0.09 7	0.11 27	0.09 1

MGA	0.20 15	0.14 7	0.29 54	0.30 19	0.20 121	0.29 133	0.18 13	0.36 46	0.27 55	0.20 15	0.22 33	0.19 25	0.15 8	0.31 40	0.21 39	0.13 100	0.10 68	0.12 42	0.10 66	0.11 27	0.12 120

CAR	0.20 15	0.14 7	0.28 42	0.30 19	0.19 84	0.26 79	0.18 13	0.42 92	0.28 58	0.23 44	0.26 72	0.17 6	0.14 2	0.30 27	0.22 61	0.12 54	0.09 18	0.12 42	0.10 66	0.11 27	0.12 120

MSE-Stereo	0.20 15	0.14 7	0.28 42	0.30 19	0.19 84	0.26 79	0.18 13	0.42 92	0.28 58	0.20 15	0.26 72	0.17 6	0.14 2	0.31 40	0.21 39	0.12 54	0.10 68	0.12 42	0.10 66	0.11 27	0.12 120

monster-pro	0.20 15	0.14 7	0.27 30	0.31 33	0.16 12	0.22 30	0.21 67	0.39 58	0.34 115	0.20 15	0.25 58	0.17 6	0.15 8	0.40 124	0.19 5	0.09 1	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.11 27	0.10 6

DepthFocus	0.20 15	0.13 2	0.31 74	0.29 8	0.24 257	0.18 11	0.20 41	0.27 6	0.18 8	0.24 53	0.25 58	0.15 1	0.18 27	0.27 9	0.19 5	0.15 230	0.12 266	0.17 282	0.17 379	0.13 130	0.10 6

GeoVLM	0.20 15	0.14 7	0.25 7	0.30 19	0.19 84	0.28 116	0.19 25	0.33 24	0.26 43	0.21 24	0.20 21	0.29 125	0.21 74	0.30 27	0.22 61	0.12 54	0.10 68	0.11 3	0.09 7	0.10 3	0.11 57

Test_v1	0.20 15	0.14 7	0.23 2	0.29 8	0.18 49	0.24 50	0.21 67	0.41 84	0.32 100	0.21 24	0.22 33	0.17 6	0.18 27	0.35 84	0.20 23	0.13 100	0.10 68	0.12 42	0.10 66	0.10 3	0.10 6

MatchStereo	0.20 15	0.14 7	0.25 7	0.28 3	0.15 4	0.17 9	0.20 41	0.35 42	0.29 67	0.21 24	0.36 156	0.18 17	0.17 19	0.33 63	0.25 133	0.14 151	0.10 68	0.12 42	0.09 7	0.11 27	0.11 57
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 15	0.14 7	0.26 22	0.26 1	0.15 4	0.34 213	0.17 3	0.41 84	0.22 19	0.21 24	0.21 26	0.20 34	0.25 115	0.33 63	0.25 133	0.13 100	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.12 82	0.10 6
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.20 15	0.14 7	0.25 7	0.30 19	0.20 121	0.28 116	0.19 25	0.33 24	0.26 43	0.21 24	0.20 21	0.28 120	0.21 74	0.31 40	0.22 61	0.12 54	0.10 68	0.11 3	0.09 7	0.10 3	0.10 6

HiDET	0.20 15	0.14 7	0.27 30	0.30 19	0.19 84	0.24 50	0.19 25	0.39 58	0.27 55	0.21 24	0.23 40	0.27 114	0.17 19	0.32 49	0.24 110	0.12 54	0.10 68	0.11 3	0.09 7	0.10 3	0.11 57

CSFM-Stereo	0.20 15	0.14 7	0.24 6	0.31 33	0.17 27	0.29 133	0.20 41	0.40 76	0.24 29	0.23 44	0.21 26	0.26 101	0.21 74	0.32 49	0.21 39	0.13 100	0.12 266	0.12 42	0.09 7	0.10 3	0.10 6

MonStereo	0.20 15	0.14 7	0.27 30	0.31 33	0.16 12	0.22 30	0.21 67	0.39 58	0.34 115	0.20 15	0.25 58	0.18 17	0.15 8	0.40 124	0.19 5	0.09 1	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.11 27	0.10 6

Wavelet-MonSter	0.20 15	0.14 7	0.29 54	0.34 85	0.19 84	0.18 11	0.21 67	0.34 38	0.24 29	0.25 63	0.34 144	0.22 50	0.27 147	0.28 13	0.22 61	0.09 1	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.10 3	0.10 6

Monster-pub-eth3d	0.20 15	0.14 7	0.27 30	0.31 33	0.16 12	0.22 30	0.21 67	0.39 58	0.34 115	0.20 15	0.25 58	0.17 6	0.15 8	0.40 124	0.19 5	0.09 1	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.11 27	0.10 6

Monster-pub-mixall	0.20 15	0.14 7	0.27 30	0.31 33	0.17 27	0.20 20	0.17 3	0.43 98	0.24 29	0.23 44	0.21 26	0.17 6	0.16 17	0.46 179	0.19 5	0.13 100	0.10 68	0.11 3	0.08 1	0.10 3	0.12 120

MLG-Stereo_test3	0.20 15	0.14 7	0.28 42	0.33 75	0.17 27	0.38 257	0.18 13	0.32 21	0.22 19	0.25 63	0.16 8	0.25 92	0.17 19	0.32 49	0.21 39	0.13 100	0.10 68	0.12 42	0.09 7	0.11 27	0.11 57

LGtest1	0.20 15	0.15 42	0.30 65	0.35 117	0.17 27	0.26 79	0.17 3	0.33 24	0.21 17	0.21 24	0.16 8	0.23 59	0.21 74	0.33 63	0.20 23	0.15 230	0.10 68	0.13 94	0.10 66	0.12 82	0.11 57

MonSter	0.20 15	0.14 7	0.27 30	0.31 33	0.16 12	0.22 30	0.21 67	0.39 58	0.34 115	0.20 15	0.25 58	0.18 17	0.15 8	0.39 115	0.19 5	0.09 1	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.11 27	0.10 6

dual_stereo	0.20 15	0.15 42	0.27 30	0.32 56	0.17 27	0.16 6	0.20 41	0.30 16	0.21 17	0.24 53	0.20 21	0.25 92	0.14 2	0.55 248	0.25 133	0.14 151	0.10 68	0.12 42	0.09 7	0.10 3	0.10 6

PointNet	0.21 35	0.15 42	0.27 30	0.32 56	0.19 84	0.29 133	0.24 119	0.27 6	0.28 58	0.16 3	0.24 51	0.29 125	0.19 40	0.35 84	0.20 23	0.13 100	0.11 190	0.13 94	0.10 66	0.11 27	0.10 6

LiteMatch*	0.21 35	0.15 42	0.33 95	0.31 33	0.23 211	0.24 50	0.21 67	0.33 24	0.33 108	0.21 24	0.19 17	0.24 79	0.21 74	0.32 49	0.21 39	0.13 100	0.11 190	0.13 94	0.10 66	0.11 27	0.12 120

LACA3	0.21 35	0.18 140	0.27 30	0.29 8	0.15 4	0.32 184	0.25 140	0.30 16	0.22 19	0.24 53	0.21 26	0.21 41	0.22 88	0.45 169	0.19 5	0.13 100	0.10 68	0.11 3	0.09 7	0.11 27	0.09 1

LACA2	0.21 35	0.16 66	0.28 42	0.30 19	0.15 4	0.29 133	0.29 218	0.32 21	0.23 23	0.22 38	0.23 40	0.28 120	0.20 60	0.35 84	0.19 5	0.13 100	0.10 68	0.10 1	0.09 7	0.13 130	0.10 6

BridgeDepth	0.21 35	0.15 42	0.27 30	0.35 117	0.14 2	0.38 257	0.26 164	0.30 16	0.23 23	0.18 9	0.19 17	0.28 120	0.30 213	0.32 49	0.22 61	0.11 31	0.08 1	0.11 3	0.10 66	0.11 27	0.11 57
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
252Zero-FE	0.21 35	0.16 66	0.29 54	0.34 85	0.19 84	0.23 42	0.18 13	0.43 98	0.35 125	0.23 44	0.22 33	0.19 25	0.18 27	0.29 20	0.23 89	0.14 151	0.10 68	0.12 42	0.09 7	0.10 3	0.11 57

4.5_new	0.21 35	0.20 227	0.31 74	0.31 33	0.18 49	0.24 50	0.26 164	0.34 38	0.29 67	0.33 148	0.29 101	0.19 25	0.19 40	0.30 27	0.21 39	0.10 9	0.08 1	0.12 42	0.11 138	0.14 183	0.10 6

4.5w-stereo	0.21 35	0.20 227	0.31 74	0.31 33	0.18 49	0.24 50	0.26 164	0.34 38	0.29 67	0.33 148	0.29 101	0.19 25	0.19 40	0.30 27	0.21 39	0.10 9	0.08 1	0.12 42	0.11 138	0.14 183	0.10 6

IGEV	0.21 35	0.13 2	0.25 7	0.31 33	0.20 121	0.22 30	0.19 25	0.42 92	0.30 80	0.22 38	0.34 144	0.20 34	0.15 8	0.32 49	0.19 5	0.12 54	0.10 68	0.12 42	0.10 66	0.10 3	0.10 6

LCMNet	0.22 44	0.14 7	0.26 22	0.30 19	0.20 121	0.26 79	0.19 25	0.40 76	0.45 212	0.21 24	0.21 26	0.27 114	0.18 27	0.38 109	0.24 110	0.12 54	0.12 266	0.11 3	0.09 7	0.09 1	0.11 57

asda	0.22 44	0.19 183	0.31 74	0.32 56	0.18 49	0.24 50	0.23 112	0.38 55	0.29 67	0.28 103	0.24 51	0.18 17	0.23 99	0.41 131	0.22 61	0.09 1	0.08 1	0.11 3	0.09 7	0.11 27	0.10 6

asd	0.22 44	0.18 140	0.31 74	0.32 56	0.18 49	0.26 79	0.22 92	0.37 52	0.25 36	0.32 141	0.23 40	0.19 25	0.23 99	0.46 179	0.21 39	0.10 9	0.08 1	0.11 3	0.10 66	0.12 82	0.10 6

4.25_new	0.22 44	0.22 300	0.34 112	0.32 56	0.19 84	0.31 165	0.28 199	0.33 24	0.25 36	0.30 125	0.28 91	0.21 41	0.26 135	0.35 84	0.25 133	0.10 9	0.08 1	0.11 3	0.09 7	0.11 27	0.10 6

4.5w_new	0.22 44	0.22 300	0.34 112	0.32 56	0.19 84	0.31 165	0.28 199	0.33 24	0.25 36	0.30 125	0.28 91	0.21 41	0.26 135	0.35 84	0.25 133	0.10 9	0.08 1	0.11 3	0.09 7	0.11 27	0.10 6

4.25w-stereo	0.22 44	0.22 300	0.34 112	0.32 56	0.19 84	0.31 165	0.28 199	0.33 24	0.25 36	0.30 125	0.28 91	0.21 41	0.26 135	0.35 84	0.25 133	0.10 9	0.08 1	0.11 3	0.09 7	0.11 27	0.10 6

4w-stereo	0.22 44	0.19 183	0.33 95	0.31 33	0.18 49	0.29 133	0.20 41	0.33 24	0.23 23	0.33 148	0.24 51	0.21 41	0.28 168	0.42 142	0.23 89	0.09 1	0.08 1	0.11 3	0.10 66	0.11 27	0.10 6

2.5w	0.22 44	0.18 140	0.34 112	0.32 56	0.18 49	0.31 165	0.27 178	0.33 24	0.24 29	0.29 115	0.35 150	0.18 17	0.19 40	0.41 131	0.21 39	0.10 9	0.08 1	0.11 3	0.10 66	0.12 82	0.10 6

2.75w_new	0.22 44	0.18 140	0.30 65	0.29 8	0.18 49	0.23 42	0.33 305	0.37 52	0.29 67	0.36 171	0.27 81	0.18 17	0.25 115	0.37 99	0.24 110	0.11 31	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.10 3	0.10 6

monsters	0.22 44	0.14 7	0.28 42	0.32 56	0.19 84	0.24 50	0.19 25	0.46 127	0.34 115	0.37 176	0.30 112	0.16 3	0.20 60	0.45 169	0.20 23	0.12 54	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.11 27	0.11 57

111111	0.22 44	0.15 42	0.29 54	0.37 185	0.23 211	0.21 28	0.19 25	0.46 127	0.29 67	0.20 15	0.20 21	0.29 125	0.14 2	0.44 160	0.22 61	0.14 151	0.10 68	0.12 42	0.09 7	0.12 82	0.12 120

LG-G_1	0.22 44	0.14 7	0.31 74	0.34 85	0.16 12	0.52 359	0.17 3	0.36 46	0.20 14	0.21 24	0.22 33	0.26 101	0.19 40	0.37 99	0.20 23	0.14 151	0.10 68	0.13 94	0.09 7	0.11 27	0.11 57

LG-G	0.22 44	0.14 7	0.31 74	0.34 85	0.16 12	0.52 359	0.17 3	0.36 46	0.20 14	0.21 24	0.22 33	0.26 101	0.19 40	0.37 99	0.20 23	0.14 151	0.10 68	0.13 94	0.09 7	0.11 27	0.11 57

SGD-Stereo	0.22 44	0.16 66	0.28 42	0.32 56	0.16 12	0.28 116	0.20 41	0.39 58	0.29 67	0.25 63	0.29 101	0.21 41	0.27 147	0.38 109	0.27 182	0.16 281	0.09 18	0.13 94	0.11 138	0.13 130	0.11 57

StereoAnything_RVC	0.22 44	0.85 637	0.41 223	0.28 3	0.16 12	0.23 42	0.18 13	0.23 3	0.19 10	0.16 3	0.16 8	0.15 1	0.21 74	0.32 49	0.19 5	0.16 281	0.09 18	0.12 42	0.09 7	0.16 302	0.10 6

IGEV-Stereo++	0.22 44	0.16 66	0.29 54	0.38 210	0.20 121	0.22 30	0.18 13	0.44 107	0.36 131	0.23 44	0.29 101	0.24 79	0.17 19	0.28 13	0.23 89	0.12 54	0.10 68	0.12 42	0.10 66	0.12 82	0.11 57

GCAP-Stereo-DPT26K	0.23 60	0.16 66	0.41 223	0.34 85	0.18 49	0.23 42	0.25 140	0.46 127	0.25 36	0.27 89	0.27 81	0.22 50	0.30 213	0.33 63	0.21 39	0.11 31	0.10 68	0.13 94	0.10 66	0.12 82	0.11 57

aanet-new-16k	0.23 60	0.17 94	0.38 187	0.37 185	0.17 27	0.26 79	0.18 13	0.44 107	0.38 147	0.28 103	0.24 51	0.25 92	0.26 135	0.31 40	0.22 61	0.12 54	0.09 18	0.13 94	0.10 66	0.14 183	0.11 57

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.23 60	0.15 42	0.30 65	0.36 155	0.19 84	0.25 71	0.25 140	0.45 115	0.39 157	0.26 74	0.43 187	0.23 59	0.27 147	0.26 5	0.22 61	0.11 31	0.10 68	0.12 42	0.10 66	0.11 27	0.11 57

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.23 60	0.17 94	0.39 199	0.34 85	0.18 49	0.25 71	0.24 119	0.47 142	0.28 58	0.24 53	0.35 150	0.20 34	0.25 115	0.28 13	0.19 5	0.11 31	0.10 68	0.12 42	0.10 66	0.11 27	0.13 180

DispViT+	0.23 60	0.15 42	0.29 54	0.30 19	0.18 49	0.18 11	0.20 41	0.61 228	0.45 212	0.29 115	0.26 72	0.23 59	0.18 27	0.47 192	0.24 110	0.13 100	0.10 68	0.10 1	0.08 1	0.10 3	0.11 57

AdaDepth	0.23 60	0.18 140	0.36 156	0.38 210	0.19 84	0.33 200	0.22 92	0.35 42	0.24 29	0.22 38	0.21 26	0.20 34	0.19 40	0.59 284	0.21 39	0.10 9	0.11 190	0.13 94	0.10 66	0.11 27	0.13 180

qwe	0.23 60	0.18 140	0.30 65	0.31 33	0.18 49	0.29 133	0.22 92	0.39 58	0.33 108	0.37 176	0.30 112	0.20 34	0.22 88	0.45 169	0.22 61	0.10 9	0.08 1	0.11 3	0.10 66	0.12 82	0.10 6

2.25w	0.23 60	0.19 183	0.35 132	0.31 33	0.18 49	0.30 148	0.18 13	0.34 38	0.32 100	0.33 148	0.37 162	0.20 34	0.25 115	0.47 192	0.25 133	0.10 9	0.09 18	0.11 3	0.10 66	0.10 3	0.12 120

3.75w	0.23 60	0.17 94	0.33 95	0.32 56	0.19 84	0.42 306	0.24 119	0.36 46	0.26 43	0.33 148	0.28 91	0.17 6	0.25 115	0.38 109	0.21 39	0.10 9	0.08 1	0.11 3	0.10 66	0.11 27	0.10 6

3.5w_stereo	0.23 60	0.18 140	0.31 74	0.31 33	0.18 49	0.27 100	0.22 92	0.39 58	0.30 80	0.33 148	0.27 81	0.24 79	0.29 188	0.52 233	0.25 133	0.09 1	0.08 1	0.11 3	0.09 7	0.11 27	0.11 57

2w_stereo	0.23 60	0.19 183	0.33 95	0.33 75	0.17 27	0.28 116	0.37 375	0.40 76	0.36 131	0.33 148	0.33 133	0.17 6	0.21 74	0.30 27	0.23 89	0.10 9	0.08 1	0.11 3	0.10 66	0.12 82	0.11 57

monsterstereo	0.23 60	0.15 42	0.28 42	0.35 117	0.19 84	0.22 30	0.20 41	0.38 55	0.37 142	0.34 161	0.40 176	0.19 25	0.19 40	0.46 179	0.22 61	0.11 31	0.10 68	0.12 42	0.09 7	0.13 130	0.09 1

GREAT-IGEV	0.23 60	0.15 42	0.33 95	0.30 19	0.23 211	0.20 20	0.26 164	0.35 42	0.34 115	0.21 24	0.31 119	0.22 50	0.21 74	0.50 217	0.22 61	0.12 54	0.10 68	0.12 42	0.09 7	0.13 130	0.12 120
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
DEFOM-Stereo	0.23 60	0.16 66	0.29 54	0.34 85	0.20 121	0.59 411	0.20 41	0.32 21	0.31 89	0.23 44	0.19 17	0.18 17	0.18 27	0.42 142	0.22 61	0.12 54	0.10 68	0.12 42	0.09 7	0.11 27	0.12 120

aanet-new-90k	0.24 74	0.17 94	0.60 428	0.35 117	0.18 49	0.33 200	0.27 178	0.40 76	0.28 58	0.20 15	0.25 58	0.21 41	0.35 266	0.48 202	0.18 2	0.11 31	0.10 68	0.12 42	0.10 66	0.14 183	0.09 1

aanet-new-70k	0.24 74	0.16 66	0.50 331	0.36 155	0.17 27	0.38 257	0.25 140	0.40 76	0.26 43	0.23 44	0.31 119	0.24 79	0.34 251	0.45 169	0.18 2	0.10 9	0.10 68	0.12 42	0.10 66	0.13 130	0.10 6

aanet-new-40k	0.24 74	0.17 94	0.52 362	0.35 117	0.18 49	0.37 250	0.21 67	0.39 58	0.26 43	0.25 63	0.28 91	0.26 101	0.34 251	0.25 4	0.21 39	0.11 31	0.09 18	0.13 94	0.10 66	0.14 183	0.10 6

aanet-new-36k	0.24 74	0.17 94	0.35 132	0.36 155	0.17 27	0.34 213	0.24 119	0.43 98	0.30 80	0.26 74	0.24 51	0.25 92	0.35 266	0.44 160	0.20 23	0.10 9	0.09 18	0.13 94	0.10 66	0.12 82	0.10 6

aanet-new-34k	0.24 74	0.17 94	0.44 262	0.35 117	0.16 12	0.25 71	0.25 140	0.46 127	0.38 147	0.26 74	0.27 81	0.24 79	0.34 251	0.29 20	0.21 39	0.11 31	0.10 68	0.13 94	0.10 66	0.12 82	0.10 6

aanet-32k-new	0.24 74	0.17 94	0.35 132	0.37 185	0.18 49	0.25 71	0.27 178	0.35 42	0.31 89	0.28 103	0.30 112	0.23 59	0.34 251	0.43 150	0.19 5	0.14 151	0.09 18	0.13 94	0.10 66	0.15 239	0.10 6

aanet-new-32k	0.24 74	0.16 66	0.36 156	0.36 155	0.18 49	0.38 257	0.21 67	0.43 98	0.26 43	0.28 103	0.23 40	0.34 167	0.34 251	0.32 49	0.19 5	0.12 54	0.10 68	0.13 94	0.10 66	0.13 130	0.11 57

aanet-new-30k	0.24 74	0.16 66	0.36 156	0.36 155	0.18 49	0.38 257	0.21 67	0.43 98	0.26 43	0.28 103	0.23 40	0.34 167	0.34 251	0.32 49	0.19 5	0.12 54	0.10 68	0.13 94	0.10 66	0.13 130	0.11 57

aanet-new-28k	0.24 74	0.18 140	0.48 309	0.36 155	0.17 27	0.32 184	0.23 112	0.38 55	0.28 58	0.28 103	0.23 40	0.29 125	0.33 242	0.31 40	0.22 61	0.13 100	0.10 68	0.13 94	0.11 138	0.16 302	0.13 180

aanet-new-24k	0.24 74	0.17 94	0.33 95	0.36 155	0.18 49	0.39 272	0.24 119	0.39 58	0.31 89	0.30 125	0.28 91	0.26 101	0.31 223	0.31 40	0.20 23	0.11 31	0.09 18	0.13 94	0.10 66	0.14 183	0.11 57

aanet-new-22k	0.24 74	0.16 66	0.36 156	0.36 155	0.18 49	0.30 148	0.19 25	0.48 147	0.42 189	0.26 74	0.24 51	0.26 101	0.29 188	0.33 63	0.23 89	0.11 31	0.10 68	0.12 42	0.10 66	0.12 82	0.11 57

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.24 74	0.15 42	0.35 132	0.34 85	0.19 84	0.20 20	0.33 305	0.53 177	0.43 201	0.26 74	0.33 133	0.19 25	0.29 188	0.29 20	0.22 61	0.11 31	0.10 68	0.12 42	0.10 66	0.11 27	0.10 6

Foundation-i1c-attn	0.24 74	0.13 2	0.25 7	0.29 8	0.16 12	0.35 221	0.27 178	0.49 149	0.29 67	0.30 125	0.35 150	0.41 224	0.30 213	0.35 84	0.25 133	0.13 100	0.10 68	0.12 42	0.10 66	0.10 3	0.11 57

WQFJA1++	0.24 74	0.16 66	0.30 65	0.31 33	0.21 149	0.34 213	0.17 3	0.39 58	0.18 8	0.26 74	0.30 112	0.29 125	0.28 168	0.41 131	0.23 89	0.16 281	0.10 68	0.13 94	0.10 66	0.31 549	0.12 120

GEAStereo	0.24 74	0.16 66	0.31 74	0.35 117	0.26 328	0.35 221	0.29 218	0.46 127	0.30 80	0.27 89	0.29 101	0.24 79	0.20 60	0.33 63	0.22 61	0.18 372	0.10 68	0.13 94	0.10 66	0.14 183	0.13 180

GSStereo	0.24 74	0.16 66	0.31 74	0.35 117	0.26 328	0.35 221	0.29 218	0.50 158	0.29 67	0.30 125	0.29 101	0.23 59	0.20 60	0.33 63	0.22 61	0.16 281	0.09 18	0.13 94	0.10 66	0.14 183	0.13 180

Zero-FE251	0.24 74	0.17 94	0.33 95	0.34 85	0.20 121	0.44 322	0.19 25	0.40 76	0.26 43	0.28 103	0.30 112	0.38 198	0.24 107	0.33 63	0.23 89	0.15 230	0.11 190	0.13 94	0.10 66	0.11 27	0.11 57

3.25w_new	0.24 74	0.17 94	0.34 112	0.31 33	0.18 49	0.43 311	0.20 41	0.39 58	0.32 100	0.39 197	0.29 101	0.23 59	0.27 147	0.43 150	0.23 89	0.10 9	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.10 3	0.11 57

3.25w	0.24 74	0.17 94	0.34 112	0.31 33	0.18 49	0.43 311	0.20 41	0.39 58	0.32 100	0.39 197	0.29 101	0.23 59	0.27 147	0.43 150	0.23 89	0.10 9	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.10 3	0.11 57

LG-Stereo_Zeroshot	0.24 74	0.17 94	0.34 112	0.40 284	0.21 149	0.18 11	0.21 67	0.36 46	0.27 55	0.30 125	0.52 235	0.28 120	0.28 168	0.27 9	0.24 110	0.14 151	0.10 68	0.13 94	0.10 66	0.14 183	0.14 226

AIO_rvc	0.24 74	0.17 94	0.37 176	0.35 117	0.20 121	0.26 79	0.33 305	0.45 115	0.23 23	0.26 74	0.25 58	0.33 160	0.15 8	0.55 248	0.24 110	0.12 54	0.09 18	0.13 94	0.10 66	0.12 82	0.11 57

AIO_test	0.24 74	0.17 94	0.33 95	0.35 117	0.21 149	0.31 165	0.38 393	0.45 115	0.26 43	0.26 74	0.28 91	0.32 151	0.21 74	0.40 124	0.26 158	0.13 100	0.10 68	0.13 94	0.11 138	0.13 130	0.11 57

TS12	0.25 96	0.15 42	0.31 74	0.38 210	0.17 27	0.32 184	0.25 140	0.45 115	0.24 29	0.32 141	0.51 225	0.25 92	0.27 147	0.41 131	0.31 254	0.12 54	0.10 68	0.12 42	0.10 66	0.13 130	0.12 120

aanet-new-60k	0.25 96	0.17 94	0.60 428	0.37 185	0.17 27	0.38 257	0.24 119	0.39 58	0.31 89	0.24 53	0.25 58	0.26 101	0.31 223	0.45 169	0.18 2	0.11 31	0.10 68	0.12 42	0.10 66	0.13 130	0.11 57

aanet-new-78k	0.25 96	0.17 94	0.69 475	0.36 155	0.17 27	0.26 79	0.28 199	0.39 58	0.30 80	0.22 38	0.29 101	0.23 59	0.36 280	0.43 150	0.17 1	0.10 9	0.09 18	0.13 94	0.10 66	0.14 183	0.10 6

aanet-new-12k	0.25 96	0.19 183	0.49 319	0.41 315	0.18 49	0.32 184	0.22 92	0.45 115	0.38 147	0.28 103	0.23 40	0.23 59	0.36 280	0.30 27	0.24 110	0.12 54	0.09 18	0.14 149	0.11 138	0.16 302	0.12 120

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.25 96	0.15 42	0.32 88	0.35 117	0.21 149	0.43 311	0.24 119	0.46 127	0.36 131	0.28 103	0.35 150	0.37 190	0.34 251	0.29 20	0.26 158	0.12 54	0.09 18	0.13 94	0.11 138	0.11 27	0.10 6

Foundation-i1b	0.25 96	0.14 7	0.25 7	0.30 19	0.16 12	0.40 281	0.28 199	0.53 177	0.26 43	0.32 141	0.33 133	0.42 232	0.29 188	0.37 99	0.24 110	0.13 100	0.10 68	0.12 42	0.11 138	0.11 27	0.10 6

Foundation-i1a	0.25 96	0.14 7	0.25 7	0.29 8	0.16 12	0.40 281	0.29 218	0.53 177	0.28 58	0.36 171	0.36 156	0.43 244	0.30 213	0.36 94	0.23 89	0.13 100	0.10 68	0.11 3	0.09 7	0.11 27	0.11 57

LiteMatch	0.25 96	0.18 140	0.25 7	0.38 210	0.20 121	0.28 116	0.27 178	0.33 24	0.26 43	0.21 24	0.20 21	0.28 120	0.43 333	0.30 27	0.47 413	0.17 329	0.10 68	0.15 197	0.13 220	0.15 239	0.15 267

Selective-IGEV-i32	0.25 96	0.18 140	0.37 176	0.37 185	0.20 121	0.27 100	0.25 140	0.59 216	0.25 36	0.27 89	0.26 72	0.34 167	0.18 27	0.62 326	0.23 89	0.12 54	0.10 68	0.14 149	0.11 138	0.13 130	0.11 57

VIP-Stereo	0.25 96	0.18 140	0.33 95	0.32 56	0.21 149	0.63 431	0.19 25	0.33 24	0.38 147	0.24 53	0.31 119	0.27 114	0.19 40	0.49 212	0.23 89	0.13 100	0.10 68	0.13 94	0.09 7	0.12 82	0.10 6

gasm-f	0.25 96	0.17 94	0.30 65	0.35 117	0.26 328	0.25 71	0.36 360	0.46 127	0.30 80	0.27 89	0.35 150	0.24 79	0.30 213	0.37 99	0.24 110	0.18 372	0.10 68	0.13 94	0.10 66	0.15 239	0.13 180

MSCF	0.25 96	0.17 94	0.36 156	0.41 315	0.21 149	0.20 20	0.31 268	0.47 142	0.32 100	0.37 176	0.33 133	0.23 59	0.34 251	0.37 99	0.23 89	0.15 230	0.10 68	0.13 94	0.11 138	0.13 130	0.13 180

3w_stereo	0.25 96	0.20 227	0.40 213	0.33 75	0.17 27	0.32 184	0.41 446	0.42 92	0.39 157	0.33 148	0.28 91	0.16 3	0.29 188	0.35 84	0.22 61	0.10 9	0.08 1	0.11 3	0.10 66	0.12 82	0.12 120

1w_stereo	0.25 96	0.15 42	0.31 74	0.35 117	0.18 49	0.32 184	0.41 446	0.41 84	0.44 207	0.32 141	0.39 172	0.17 6	0.27 147	0.46 179	0.24 110	0.10 9	0.08 1	0.11 3	0.09 7	0.11 27	0.10 6

LG-Stereo	0.25 96	0.18 140	0.43 256	0.40 284	0.20 121	0.22 30	0.26 164	0.33 24	0.39 157	0.27 89	0.45 194	0.22 50	0.16 17	0.38 109	0.28 205	0.11 31	0.12 266	0.17 282	0.15 289	0.13 130	0.10 6

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 96	0.32 497	0.25 7	0.52 546	0.20 121	0.29 133	0.22 92	0.44 107	0.38 147	0.27 89	0.25 58	0.24 79	0.29 188	0.46 179	0.23 89	0.14 151	0.09 18	0.12 42	0.09 7	0.14 183	0.11 57

HUF	0.25 96	0.17 94	0.38 187	0.33 75	0.19 84	0.25 71	0.39 411	0.53 177	0.36 131	0.26 74	0.23 40	0.33 160	0.27 147	0.36 94	0.25 133	0.14 151	0.11 190	0.13 94	0.10 66	0.12 82	0.12 120

GIP-stereo	0.25 96	0.19 183	0.32 88	0.38 210	0.25 289	0.26 79	0.20 41	0.50 158	0.41 182	0.25 63	0.39 172	0.35 179	0.20 60	0.33 63	0.22 61	0.16 281	0.11 190	0.13 94	0.10 66	0.12 82	0.12 120

RAStereo	0.25 96	0.17 94	0.33 95	0.40 284	0.21 149	0.24 50	0.26 164	0.45 115	0.46 220	0.23 44	0.34 144	0.30 138	0.19 40	0.34 77	0.26 158	0.15 230	0.12 266	0.16 234	0.13 220	0.14 183	0.11 57

IGEV-Stereo+	0.25 96	0.15 42	0.28 42	0.32 56	0.19 84	0.13 1	0.17 3	0.29 15	0.30 80	0.22 38	0.15 4	0.22 50	0.22 88	0.42 142	0.22 61	0.14 151	0.10 68	0.12 42	0.09 7	0.15 239	1.09 664

IGEV++	0.25 96	0.17 94	0.35 132	0.40 284	0.23 211	0.24 50	0.23 112	0.56 199	0.24 29	0.29 115	0.36 156	0.30 138	0.22 88	0.33 63	0.29 222	0.14 151	0.10 68	0.14 149	0.10 66	0.13 130	0.14 226

Selective-IGEV	0.25 96	0.18 140	0.37 176	0.37 185	0.20 121	0.27 100	0.25 140	0.59 216	0.25 36	0.27 89	0.26 72	0.34 167	0.18 27	0.62 326	0.23 89	0.12 54	0.10 68	0.14 149	0.11 138	0.13 130	0.11 57

aanet-new-10k	0.26 118	0.18 140	0.57 411	0.39 241	0.18 49	0.44 322	0.22 92	0.46 127	0.36 131	0.27 89	0.31 119	0.26 101	0.29 188	0.29 20	0.22 61	0.13 100	0.09 18	0.13 94	0.10 66	0.16 302	0.11 57

aanet-new-14k	0.26 118	0.20 227	0.47 294	0.38 210	0.17 27	0.18 11	0.25 140	0.54 185	0.51 250	0.29 115	0.30 112	0.22 50	0.31 223	0.34 77	0.24 110	0.13 100	0.10 68	0.13 94	0.10 66	0.17 334	0.12 120

aanet-new-8k	0.26 118	0.19 183	0.36 156	0.37 185	0.21 149	0.40 281	0.28 199	0.51 164	0.42 189	0.24 53	0.25 58	0.23 59	0.33 242	0.51 228	0.22 61	0.11 31	0.10 68	0.13 94	0.11 138	0.12 82	0.11 57

GCAP-Stereo-cres-4k	0.26 118	0.17 94	0.36 156	0.39 241	0.20 121	0.45 330	0.28 199	0.43 98	0.36 131	0.28 103	0.38 168	0.24 79	0.35 266	0.31 40	0.25 133	0.12 54	0.10 68	0.13 94	0.10 66	0.13 130	0.12 120

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.26 118	0.14 7	0.75 502	0.34 85	0.19 84	0.28 116	0.21 67	0.41 84	0.30 80	0.25 63	0.22 33	0.23 59	0.31 223	0.28 13	0.19 5	0.11 31	0.10 68	0.13 94	0.10 66	0.12 82	0.61 643

gcap_with_dpt	0.26 118	0.17 94	0.35 132	0.35 117	0.21 149	0.35 221	0.35 346	0.45 115	0.42 189	0.39 197	0.54 246	0.23 59	0.22 88	0.29 20	0.24 110	0.12 54	0.09 18	0.15 197	0.12 176	0.11 27	0.11 57

DDF-Stereo	0.26 118	0.16 66	0.33 95	0.37 185	0.30 449	0.19 17	0.20 41	0.33 24	0.31 89	0.27 89	0.26 72	0.29 125	0.28 168	0.39 115	0.25 133	0.17 329	0.10 68	0.14 149	0.10 66	0.69 641	0.13 180

zero-FE	0.26 118	0.16 66	0.33 95	0.36 155	0.30 449	0.18 11	0.20 41	0.37 52	0.31 89	0.27 89	0.27 81	0.29 125	0.28 168	0.34 77	0.25 133	0.17 329	0.10 68	0.14 149	0.10 66	0.62 639	0.13 180

GASTEREO	0.26 118	0.17 94	0.35 132	0.41 315	0.21 149	0.22 30	0.30 240	0.47 142	0.32 100	0.38 185	0.33 133	0.22 50	0.33 242	0.43 150	0.24 110	0.15 230	0.10 68	0.13 94	0.11 138	0.13 130	0.12 120

S2M2_L	0.26 118	0.23 333	0.34 112	0.32 56	0.25 289	0.24 50	0.13 1	0.36 46	0.42 189	0.25 63	0.37 162	0.29 125	0.25 115	0.31 40	0.26 158	0.22 473	0.19 512	0.17 282	0.19 439	0.21 435	0.19 391
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
castereo++	0.26 118	0.17 94	0.29 54	0.34 85	0.20 121	0.74 493	0.20 41	0.41 84	0.49 236	0.24 53	0.24 51	0.35 179	0.27 147	0.41 131	0.20 23	0.14 151	0.09 18	0.14 149	0.09 7	0.11 27	0.11 57

IGEV-RUCA	0.26 118	0.16 66	0.36 156	0.40 284	0.27 372	0.32 184	0.20 41	0.39 58	0.36 131	0.27 89	0.31 119	0.25 92	0.21 74	0.50 217	0.24 110	0.20 434	0.11 190	0.13 94	0.10 66	0.17 334	0.16 303

fffft	0.26 118	0.18 140	0.39 199	0.37 185	0.23 211	0.29 133	0.35 346	0.46 127	0.26 43	0.37 176	0.23 40	0.27 114	0.22 88	0.55 248	0.28 205	0.12 54	0.09 18	0.16 234	0.13 220	0.13 130	0.13 180
1: 1. 1
AIO-Stereo	0.26 118	0.19 183	0.36 156	0.39 241	0.18 49	0.28 116	0.30 240	0.52 171	0.29 67	0.30 125	0.31 119	0.32 151	0.17 19	0.55 248	0.23 89	0.13 100	0.10 68	0.14 149	0.11 138	0.13 130	0.11 57

RSM++	0.26 118	0.19 183	0.36 156	0.37 185	0.21 149	0.28 116	0.29 218	0.54 185	0.34 115	0.26 74	0.23 40	0.36 189	0.21 74	0.52 233	0.24 110	0.12 54	0.11 190	0.14 149	0.12 176	0.14 183	0.11 57

RSM	0.26 118	0.19 183	0.35 132	0.37 185	0.21 149	0.27 100	0.33 305	0.55 191	0.28 58	0.26 74	0.25 58	0.38 198	0.20 60	0.59 284	0.23 89	0.12 54	0.10 68	0.14 149	0.11 138	0.14 183	0.11 57

gcap-zeroshot	0.26 118	0.17 94	0.34 112	0.33 75	0.23 211	0.35 221	0.31 268	0.49 149	0.48 232	0.38 185	0.50 216	0.26 101	0.20 60	0.28 13	0.25 133	0.13 100	0.09 18	0.15 197	0.12 176	0.11 27	0.11 57

GCAPDPT-zeroshot4090	0.26 118	0.14 7	0.75 502	0.34 85	0.19 84	0.28 116	0.21 67	0.41 84	0.30 80	0.25 63	0.22 33	0.23 59	0.31 223	0.28 13	0.19 5	0.11 31	0.10 68	0.13 94	0.10 66	0.12 82	0.61 643

MoCha-V2	0.26 118	0.16 66	0.30 65	0.41 315	0.18 49	0.27 100	0.26 164	0.57 204	0.28 58	0.37 176	0.27 81	0.33 160	0.34 251	0.56 258	0.23 89	0.12 54	0.10 68	0.12 42	0.10 66	0.13 130	0.13 180

testlalala	0.26 118	0.17 94	0.34 112	0.33 75	0.23 211	0.35 221	0.31 268	0.49 149	0.48 232	0.38 185	0.50 216	0.26 101	0.20 60	0.28 13	0.25 133	0.13 100	0.09 18	0.15 197	0.12 176	0.11 27	0.11 57

DF	0.27 138	0.16 66	0.41 223	0.36 155	0.19 84	0.28 116	0.25 140	0.44 107	0.29 67	0.31 136	0.49 214	0.50 282	0.22 88	0.51 228	0.21 39	0.15 230	0.10 68	0.13 94	0.10 66	0.12 82	0.13 180

aanet-new	0.27 138	0.20 227	0.38 187	0.39 241	0.26 328	0.50 345	0.25 140	0.44 107	0.31 89	0.28 103	0.27 81	0.24 79	0.37 290	0.46 179	0.22 61	0.14 151	0.10 68	0.14 149	0.10 66	0.15 239	0.13 180

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.27 138	0.17 94	0.33 95	0.34 85	0.23 211	0.35 221	0.31 268	0.49 149	0.49 236	0.39 197	0.51 225	0.25 92	0.19 40	0.30 27	0.25 133	0.13 100	0.10 68	0.15 197	0.12 176	0.11 27	0.11 57

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.27 138	0.17 94	0.34 112	0.34 85	0.22 175	0.33 200	0.30 240	0.46 127	0.47 228	0.40 213	0.54 246	0.24 79	0.19 40	0.37 99	0.24 110	0.12 54	0.10 68	0.15 197	0.12 176	0.11 27	0.11 57

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.27 138	0.17 94	0.33 95	0.34 85	0.22 175	0.34 213	0.31 268	0.50 158	0.51 250	0.39 197	0.54 246	0.24 79	0.20 60	0.30 27	0.24 110	0.12 54	0.09 18	0.15 197	0.12 176	0.11 27	0.11 57

Foundation-i1	0.27 138	0.14 7	0.26 22	0.34 85	0.22 175	0.38 257	0.26 164	0.64 253	0.40 172	0.38 185	0.38 168	0.46 263	0.29 188	0.35 84	0.27 182	0.14 151	0.10 68	0.12 42	0.11 138	0.11 27	0.11 57

NLSM3	0.27 138	0.17 94	0.32 88	0.38 210	0.22 175	0.33 200	0.28 199	0.58 209	0.50 243	0.29 115	0.35 150	0.29 125	0.25 115	0.43 150	0.27 182	0.12 54	0.10 68	0.16 234	0.15 289	0.12 82	0.11 57

Replicate-Monster	0.27 138	0.16 66	1.15 585	0.30 19	0.17 27	0.38 257	0.19 25	0.44 107	0.40 172	0.24 53	0.21 26	0.23 59	0.22 88	0.47 192	0.20 23	0.11 31	0.09 18	0.12 42	0.09 7	0.09 1	0.18 378

SCV	0.27 138	0.20 227	0.37 176	0.36 155	0.22 175	0.27 100	0.33 305	0.65 256	0.31 89	0.25 63	0.29 101	0.37 190	0.23 99	0.52 233	0.23 89	0.19 412	0.11 190	0.14 149	0.11 138	0.15 239	0.12 120

SMoEStereo_RVC	0.27 138	0.20 227	0.37 176	0.36 155	0.23 211	0.36 238	0.31 268	0.43 98	0.36 131	0.38 185	0.30 112	0.32 151	0.24 107	0.56 258	0.24 110	0.12 54	0.10 68	0.16 234	0.12 176	0.12 82	0.12 120

mms	0.27 138	0.21 266	0.36 156	0.38 210	0.25 289	0.31 165	0.32 287	0.43 98	0.33 108	0.29 115	0.34 144	0.34 167	0.20 60	0.48 202	0.26 158	0.13 100	0.11 190	0.16 234	0.13 220	0.15 239	0.13 180

ours_stereo	0.27 138	0.22 300	0.35 132	0.38 210	0.24 257	0.30 148	0.32 287	0.46 127	0.39 157	0.27 89	0.34 144	0.35 179	0.23 99	0.49 212	0.27 182	0.13 100	0.11 190	0.16 234	0.12 176	0.14 183	0.12 120

Occ-G	0.27 138	0.15 42	0.32 88	0.35 117	0.21 149	0.28 116	0.32 287	0.44 107	0.34 115	0.29 115	0.43 187	0.49 278	0.25 115	0.50 217	0.30 240	0.14 151	0.11 190	0.14 149	0.11 138	0.13 130	0.13 180

Pointernet	0.27 138	0.15 42	0.35 132	0.36 155	0.23 211	0.35 221	0.21 67	0.74 342	0.41 182	0.39 197	0.37 162	0.34 167	0.25 115	0.37 99	0.27 182	0.15 230	0.11 190	0.12 42	0.09 7	0.11 27	0.11 57

test_for_model	0.27 138	0.17 94	0.34 112	0.34 85	0.23 211	0.35 221	0.31 268	0.49 149	0.49 236	0.39 197	0.51 225	0.25 92	0.19 40	0.30 27	0.25 133	0.13 100	0.10 68	0.15 197	0.12 176	0.11 27	0.11 57

MaDis-Stereo	0.27 138	0.19 183	0.39 199	0.37 185	0.26 328	0.28 116	0.28 199	0.45 115	0.37 142	0.27 89	0.27 81	0.40 217	0.27 147	0.40 124	0.30 240	0.16 281	0.14 381	0.16 234	0.13 220	0.15 239	0.12 120

UniTT-Stereo	0.27 138	0.18 140	0.40 213	0.40 284	0.28 399	0.30 148	0.28 199	0.40 76	0.33 108	0.30 125	0.46 199	0.27 114	0.25 115	0.48 202	0.35 295	0.17 329	0.13 342	0.14 149	0.12 176	0.14 183	0.13 180

EGLCR-Stereo	0.27 138	0.17 94	0.36 156	0.35 117	0.21 149	0.37 250	0.20 41	0.58 209	0.37 142	0.29 115	0.28 91	0.42 232	0.18 27	0.47 192	0.27 182	0.14 151	0.10 68	0.16 234	0.14 257	0.13 130	0.12 120

CroCo-Stereo	0.27 138	0.23 333	0.40 213	0.49 506	0.22 175	0.20 20	0.29 218	0.55 191	0.45 212	0.29 115	0.27 81	0.42 232	0.26 135	0.30 27	0.26 158	0.15 230	0.13 342	0.13 94	0.12 176	0.16 302	0.13 180
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
VMStereo-Base	0.28 157	0.17 94	0.29 54	0.30 19	0.18 49	0.31 165	0.27 178	0.51 164	0.66 306	0.32 141	0.48 207	0.42 232	0.25 115	0.42 142	0.29 222	0.15 230	0.12 266	0.12 42	0.10 66	0.13 130	0.15 267

BStereo	0.28 157	0.18 140	1.08 576	0.34 85	0.22 175	0.22 30	0.33 305	0.39 58	0.42 189	0.26 74	0.25 58	0.26 101	0.19 40	0.44 160	0.30 240	0.10 9	0.12 266	0.12 42	0.16 320	0.12 82	0.15 267

SCV_C0	0.28 157	0.20 227	0.40 213	0.36 155	0.25 289	0.23 42	0.28 199	0.60 221	0.41 182	0.31 136	0.36 156	0.37 190	0.20 60	0.61 303	0.23 89	0.13 100	0.11 190	0.13 94	0.11 138	0.16 302	0.13 180

tt45	0.28 157	0.18 140	0.36 156	0.36 155	0.24 257	0.37 250	0.28 199	0.50 158	0.31 89	0.41 219	0.27 81	0.38 198	0.25 115	0.61 303	0.26 158	0.13 100	0.11 190	0.16 234	0.13 220	0.12 82	0.15 267

999	0.28 157	0.17 94	0.38 187	0.37 185	0.25 289	0.30 148	0.27 178	0.55 191	0.42 189	0.26 74	0.31 119	0.39 209	0.24 107	0.65 357	0.26 158	0.14 151	0.11 190	0.15 197	0.12 176	0.12 82	0.15 267

GCAP-BAT	0.28 157	0.16 66	0.45 270	0.34 85	0.22 175	0.26 79	0.24 119	0.49 149	0.56 264	0.35 164	0.42 181	0.43 244	0.27 147	0.50 217	0.24 110	0.14 151	0.11 190	0.14 149	0.12 176	0.12 82	0.13 180

trnet	0.28 157	0.15 42	0.25 7	0.29 8	0.16 12	0.38 257	0.23 112	0.53 177	0.77 365	0.43 230	0.52 235	0.34 167	0.28 168	0.39 115	0.27 182	0.15 230	0.11 190	0.12 42	0.08 1	0.11 27	0.11 57

GCAPDPT-zeroshot	0.28 157	0.16 66	0.45 270	0.34 85	0.22 175	0.26 79	0.24 119	0.49 149	0.56 264	0.35 164	0.42 181	0.43 244	0.27 147	0.50 217	0.24 110	0.14 151	0.11 190	0.14 149	0.12 176	0.12 82	0.13 180

AEACV	0.28 157	0.18 140	0.34 112	0.36 155	0.45 584	0.27 100	0.27 178	0.41 84	0.39 157	0.31 136	0.46 199	0.31 142	0.36 280	0.38 109	0.25 133	0.14 151	0.11 190	0.15 197	0.13 220	0.13 130	0.13 180

LoS_RVC	0.28 157	0.17 94	0.29 54	0.33 75	0.32 491	0.43 311	0.34 323	0.42 92	0.34 115	0.33 148	0.51 225	0.29 125	0.38 299	0.37 99	0.28 205	0.11 31	0.10 68	0.11 3	0.08 1	0.11 27	0.26 511

CREStereo	0.28 157	0.16 66	0.25 7	0.28 3	0.17 27	0.38 257	0.25 140	0.52 171	0.76 362	0.43 230	0.51 225	0.32 151	0.28 168	0.39 115	0.27 182	0.16 281	0.11 190	0.12 42	0.09 7	0.12 82	0.12 120
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
GCAP-Stereo-DPT-FT	0.29 168	0.25 388	1.23 592	0.35 117	0.21 149	0.28 116	0.21 67	0.46 127	0.34 115	0.25 63	0.31 119	0.32 151	0.27 147	0.34 77	0.21 39	0.12 54	0.11 190	0.13 94	0.10 66	0.10 3	0.12 120

water-stereo	0.29 168	0.15 42	0.32 88	0.36 155	0.20 121	0.36 238	0.24 119	0.65 256	0.39 157	0.41 219	0.61 272	0.44 251	0.39 315	0.29 20	0.28 205	0.14 151	0.13 342	0.14 149	0.12 176	0.12 82	0.12 120

castereo	0.29 168	0.17 94	0.34 112	0.36 155	0.21 149	0.40 281	0.41 446	0.52 171	0.67 313	0.27 89	0.41 179	0.37 190	0.36 280	0.34 77	0.25 133	0.13 100	0.09 18	0.13 94	0.10 66	0.12 82	0.10 6

fffy	0.29 168	0.22 300	0.38 187	0.38 210	0.23 211	0.33 200	0.29 218	0.55 191	0.42 189	0.33 148	0.37 162	0.39 209	0.27 147	0.52 233	0.28 205	0.13 100	0.12 266	0.16 234	0.13 220	0.14 183	0.12 120

WCG-NET	0.29 168	0.15 42	0.35 132	0.34 85	0.19 84	0.32 184	0.27 178	0.42 92	0.82 411	0.46 242	0.49 214	0.39 209	0.25 115	0.42 142	0.27 182	0.12 54	0.09 18	0.13 94	0.11 138	0.12 82	0.11 57

MGS-Stereo	0.29 168	0.20 227	0.42 238	0.37 185	0.24 257	0.37 250	0.30 240	0.40 76	0.50 243	0.32 141	0.51 225	0.40 217	0.24 107	0.45 169	0.28 205	0.16 281	0.12 266	0.15 197	0.13 220	0.15 239	0.14 226

GCAP-Stereo	0.29 168	0.21 266	0.45 270	0.39 241	0.20 121	0.39 272	0.22 92	0.60 221	0.46 220	0.47 245	0.50 216	0.39 209	0.27 147	0.34 77	0.24 110	0.14 151	0.12 266	0.14 149	0.11 138	0.13 130	0.12 120

CES	0.29 168	0.15 42	0.25 7	0.31 33	0.71 639	0.36 238	0.27 178	0.51 164	0.47 228	0.34 161	0.48 207	0.27 114	0.23 99	0.40 124	0.24 110	0.13 100	0.11 190	0.12 42	0.08 1	0.13 130	0.32 557

MC-Stereo	0.29 168	0.18 140	0.35 132	0.40 284	0.21 149	0.26 79	0.26 164	0.53 177	0.40 172	0.38 185	0.61 272	0.41 224	0.31 223	0.57 270	0.27 182	0.14 151	0.10 68	0.14 149	0.12 176	0.12 82	0.12 120

CroCo-Stereo Lap2	0.29 168	0.25 388	0.44 262	0.50 517	0.30 449	0.19 17	0.31 268	0.52 171	0.41 182	0.25 63	0.28 91	0.46 263	0.31 223	0.39 115	0.30 240	0.15 230	0.15 410	0.16 234	0.13 220	0.17 334	0.16 303

quiztm	0.30 178	0.20 227	0.38 187	0.40 284	0.24 257	0.27 100	0.32 287	0.68 280	0.47 228	0.45 234	0.60 268	0.39 209	0.18 27	0.42 142	0.27 182	0.14 151	0.10 68	0.14 149	0.11 138	0.14 183	0.12 120

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.30 178	0.57 604	1.38 611	0.32 56	0.20 121	0.21 28	0.21 67	0.47 142	0.29 67	0.23 44	0.32 130	0.25 92	0.24 107	0.32 49	0.20 23	0.12 54	0.11 190	0.12 42	0.10 66	0.11 27	0.13 180

FlowAnything_test	0.30 178	0.20 227	0.41 223	0.48 494	0.26 328	0.46 333	0.25 140	0.45 115	0.33 108	0.30 125	0.26 72	0.35 179	0.26 135	0.41 131	0.39 342	0.21 450	0.15 410	0.22 469	0.26 562	0.17 334	0.17 350

depthmonostereo	0.30 178	0.15 42	0.36 156	0.35 117	0.18 49	0.45 330	0.27 178	0.71 312	0.57 273	0.36 171	0.43 187	0.34 167	0.40 320	0.36 94	0.27 182	0.14 151	0.12 266	0.13 94	0.12 176	0.11 27	0.12 120

MM-Stereo_test2	0.30 178	0.18 140	0.41 223	0.41 315	0.25 289	0.41 295	0.41 446	0.65 256	0.43 201	0.38 185	0.36 156	0.31 142	0.26 135	0.55 248	0.25 133	0.12 54	0.11 190	0.15 197	0.12 176	0.15 239	0.12 120

HART	0.30 178	0.17 94	0.33 95	0.41 315	0.21 149	0.32 184	0.26 164	0.67 274	0.32 100	0.33 148	0.66 287	0.41 224	0.22 88	0.58 275	0.25 133	0.12 54	0.11 190	0.15 197	0.11 138	0.15 239	0.12 120

ff7	0.30 178	0.22 300	0.42 238	0.37 185	0.26 328	0.31 165	0.34 323	0.66 263	0.35 125	0.39 197	0.33 133	0.31 142	0.28 168	0.61 303	0.26 158	0.14 151	0.11 190	0.17 282	0.12 176	0.15 239	0.16 303

IGEVStereo-DCA	0.30 178	0.24 357	0.42 238	0.36 155	0.27 372	0.38 257	0.34 323	0.66 263	0.35 125	0.39 197	0.31 119	0.35 179	0.27 147	0.62 326	0.25 133	0.16 281	0.12 266	0.16 234	0.12 176	0.14 183	0.16 303

ffff	0.30 178	0.22 300	0.42 238	0.37 185	0.26 328	0.31 165	0.34 323	0.66 263	0.35 125	0.39 197	0.33 133	0.31 142	0.28 168	0.61 303	0.26 158	0.14 151	0.11 190	0.17 282	0.12 176	0.15 239	0.16 303

11t	0.30 178	0.22 300	0.42 238	0.37 185	0.26 328	0.31 165	0.34 323	0.66 263	0.35 125	0.39 197	0.33 133	0.31 142	0.28 168	0.61 303	0.26 158	0.14 151	0.11 190	0.17 282	0.12 176	0.15 239	0.16 303

CASnet	0.30 178	0.20 227	0.34 112	0.42 355	0.17 27	0.25 71	0.24 119	0.53 177	0.56 264	0.54 272	0.54 246	0.39 209	0.24 107	0.41 131	0.26 158	0.15 230	0.10 68	0.22 469	0.18 411	0.18 369	0.12 120
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
anonymousdsp	0.30 178	0.22 300	0.41 223	0.38 210	0.26 328	0.31 165	0.35 346	0.68 280	0.36 131	0.40 213	0.33 133	0.32 151	0.28 168	0.62 326	0.26 158	0.14 151	0.10 68	0.17 282	0.12 176	0.15 239	0.16 303

LoS	0.30 178	0.16 66	0.32 88	0.30 19	0.19 84	0.32 184	0.29 218	0.54 185	0.73 345	0.35 164	0.52 235	0.42 232	0.29 188	0.48 202	0.29 222	0.15 230	0.11 190	0.13 94	0.09 7	0.12 82	0.12 120
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	0.30 178	0.22 300	0.41 223	0.36 155	0.25 289	0.33 200	0.42 457	0.62 235	0.41 182	0.33 148	0.31 119	0.32 151	0.28 168	0.60 296	0.28 205	0.13 100	0.11 190	0.16 234	0.13 220	0.13 130	0.14 226

ccc-4	0.30 178	0.22 300	0.42 238	0.37 185	0.26 328	0.31 165	0.34 323	0.66 263	0.35 125	0.39 197	0.33 133	0.31 142	0.28 168	0.61 303	0.26 158	0.14 151	0.11 190	0.17 282	0.12 176	0.15 239	0.16 303

IGEV-Stereo	0.30 178	0.22 300	0.41 223	0.38 210	0.26 328	0.30 148	0.35 346	0.68 280	0.36 131	0.40 213	0.33 133	0.32 151	0.28 168	0.62 326	0.26 158	0.14 151	0.10 68	0.17 282	0.12 176	0.15 239	0.16 303
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GLC_STEREO	0.30 178	0.20 227	0.28 42	0.44 426	0.19 84	0.31 165	0.25 140	0.49 149	0.43 201	0.37 176	0.47 205	0.40 217	0.23 99	0.51 228	0.37 317	0.15 230	0.18 489	0.19 373	0.16 320	0.16 302	0.14 226

DN	0.31 195	0.19 183	0.35 132	0.39 241	0.27 372	0.35 221	0.27 178	0.57 204	0.58 277	0.33 148	0.43 187	0.50 282	0.23 99	0.41 131	0.24 110	0.21 450	0.14 381	0.16 234	0.13 220	0.17 334	0.19 391

PSi22	0.31 195	0.19 183	0.32 88	0.36 155	0.19 84	0.29 133	0.19 25	0.44 107	0.78 370	0.28 103	0.32 130	0.56 309	0.43 333	0.81 473	0.26 158	0.12 54	0.10 68	0.11 3	0.09 7	0.15 239	0.12 120

DA	0.31 195	0.18 140	0.35 132	0.41 315	0.21 149	0.73 487	0.33 305	0.51 164	0.46 220	0.35 164	0.42 181	0.40 217	0.35 266	0.33 63	0.27 182	0.16 281	0.11 190	0.16 234	0.11 138	0.15 239	0.12 120

GGEV	0.31 195	0.18 140	0.35 132	0.41 315	0.21 149	0.73 487	0.33 305	0.51 164	0.46 220	0.35 164	0.42 181	0.40 217	0.35 266	0.33 63	0.27 182	0.16 281	0.11 190	0.16 234	0.11 138	0.15 239	0.12 120

DilatedVolume-Stereo	0.31 195	0.16 66	0.38 187	0.34 85	0.21 149	0.54 372	0.25 140	0.58 209	0.43 201	0.59 284	0.50 216	0.37 190	0.32 234	0.50 217	0.29 222	0.13 100	0.12 266	0.13 94	0.11 138	0.11 27	0.12 120

Reg-Stereo(zero)	0.31 195	0.17 94	0.30 65	0.35 117	0.19 84	0.33 200	0.21 67	0.64 253	0.72 335	0.52 262	0.52 235	0.51 289	0.29 188	0.48 202	0.27 182	0.13 100	0.10 68	0.12 42	0.10 66	0.12 82	0.13 180

WCG-NET（raft）	0.31 195	0.16 66	0.39 199	0.33 75	0.19 84	0.35 221	0.27 178	0.54 185	0.79 378	0.45 234	0.55 255	0.47 268	0.27 147	0.56 258	0.28 205	0.13 100	0.10 68	0.12 42	0.11 138	0.12 82	0.12 120

rrr	0.31 195	0.24 357	0.56 402	0.36 155	0.27 372	0.38 257	0.31 268	0.56 199	0.44 207	0.39 197	0.31 119	0.35 179	0.27 147	0.62 326	0.25 133	0.16 281	0.12 266	0.16 234	0.13 220	0.14 183	0.14 226

TANstereo	0.31 195	0.16 66	0.34 112	0.31 33	0.17 27	0.55 378	0.23 112	0.46 127	0.56 264	0.60 287	0.69 298	0.37 190	0.26 135	0.36 94	0.28 205	0.16 281	0.16 437	0.13 94	0.10 66	0.14 183	0.15 267

test_xeample3	0.31 195	0.23 333	0.56 402	0.36 155	0.26 328	0.35 221	0.32 287	0.60 221	0.38 147	0.44 233	0.32 130	0.33 160	0.28 168	0.66 369	0.27 182	0.14 151	0.12 266	0.16 234	0.12 176	0.14 183	0.14 226

Wave_Phase_stereo	0.32 205	0.18 140	1.08 576	0.34 85	0.22 175	0.69 473	0.33 305	0.57 204	0.42 189	0.26 74	0.25 58	0.26 101	0.19 40	0.44 160	0.30 240	0.10 9	0.12 266	0.12 42	0.16 320	0.12 82	0.15 267

rvit_stereo_0081_aga	0.32 205	0.29 470	0.50 331	0.43 399	0.29 424	0.36 238	0.32 287	0.46 127	0.42 189	0.40 213	0.44 192	0.41 224	0.34 251	0.43 150	0.31 254	0.23 500	0.17 470	0.19 373	0.16 320	0.20 422	0.15 267

rvit_stereo_0080	0.32 205	0.26 425	0.45 270	0.39 241	0.28 399	0.27 100	0.46 483	0.51 164	0.46 220	0.36 171	0.42 181	0.41 224	0.29 188	0.41 131	0.34 286	0.22 473	0.17 470	0.17 282	0.16 320	0.23 482	0.16 303

whm_eth	0.32 205	0.26 425	0.45 270	0.39 241	0.28 399	0.27 100	0.46 483	0.51 164	0.46 220	0.36 171	0.42 181	0.41 224	0.29 188	0.41 131	0.34 286	0.22 473	0.17 470	0.17 282	0.16 320	0.23 482	0.16 303

plain	0.32 205	0.21 266	0.59 423	0.40 284	0.29 424	0.27 100	0.30 240	0.46 127	0.36 131	0.32 141	0.66 287	0.31 142	0.33 242	0.68 388	0.32 263	0.18 372	0.13 342	0.20 410	0.15 289	0.18 369	0.13 180

MIF-Stereo (partial)	0.32 205	0.19 183	0.41 223	0.41 315	0.32 491	0.29 133	0.24 119	0.49 149	0.44 207	0.31 136	0.63 277	0.37 190	0.36 280	0.60 296	0.32 263	0.17 329	0.13 342	0.19 373	0.17 379	0.18 369	0.15 267

CREStereo++_RVC	0.32 205	0.16 66	0.25 7	0.32 56	0.24 257	0.27 100	0.22 92	0.48 147	0.89 453	0.47 245	0.80 353	0.29 125	0.25 115	0.37 99	0.34 286	0.14 151	0.09 18	0.13 94	0.52 649	0.14 183	0.10 6
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
XX-TBD	0.32 205	0.53 587	0.26 22	0.53 557	0.21 149	0.38 257	0.24 119	0.41 84	0.77 365	0.55 274	0.70 301	0.31 142	0.26 135	0.33 63	0.28 205	0.16 281	0.10 68	0.12 42	0.09 7	0.13 130	0.11 57

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.33 213	0.43 561	2.39 649	0.34 85	0.19 84	0.20 20	0.21 67	0.45 115	0.31 89	0.22 38	0.26 72	0.21 41	0.25 115	0.30 27	0.20 23	0.12 54	0.10 68	0.12 42	0.09 7	0.11 27	0.12 120

RT-Monster	0.33 213	0.18 140	0.33 95	0.35 117	0.26 328	0.39 272	0.21 67	0.58 209	0.77 365	0.63 303	0.65 282	0.49 278	0.29 188	0.43 150	0.31 254	0.14 151	0.11 190	0.12 42	0.10 66	0.12 82	0.15 267

WQFJA1	0.33 213	0.19 183	0.35 132	0.39 241	0.26 328	0.61 419	0.30 240	0.61 228	0.53 259	0.38 185	0.39 172	0.38 198	0.36 280	0.51 228	0.43 382	0.14 151	0.18 489	0.16 234	0.14 257	0.15 239	0.14 226

WQFJX1	0.33 213	0.20 227	0.35 132	0.42 355	0.28 399	0.52 359	0.33 305	0.56 199	0.55 262	0.40 213	0.36 156	0.33 160	0.30 213	0.72 420	0.40 365	0.15 230	0.18 489	0.17 282	0.14 257	0.16 302	0.16 303

WQFJX	0.33 213	0.19 183	0.34 112	0.39 241	0.27 372	0.60 417	0.30 240	0.58 209	0.52 253	0.40 213	0.38 168	0.34 167	0.35 266	0.63 339	0.41 372	0.15 230	0.17 470	0.16 234	0.13 220	0.15 239	0.16 303

NLMM	0.33 213	0.19 183	0.35 132	0.39 241	0.26 328	0.61 419	0.30 240	0.61 228	0.52 253	0.38 185	0.39 172	0.38 198	0.36 280	0.50 217	0.43 382	0.14 151	0.18 489	0.16 234	0.14 257	0.15 239	0.14 226

NLSM1	0.33 213	0.19 183	0.36 156	0.40 284	0.25 289	0.65 449	0.27 178	0.59 216	0.52 253	0.38 185	0.53 242	0.29 125	0.29 188	0.56 258	0.33 274	0.16 281	0.17 470	0.18 336	0.15 289	0.14 183	0.13 180

FE-Mocha	0.33 213	0.20 227	0.55 388	0.39 241	0.27 372	0.31 165	0.20 41	0.77 361	0.38 147	0.67 335	0.56 258	0.57 315	0.26 135	0.38 109	0.23 89	0.15 230	0.10 68	0.17 282	0.16 320	0.13 130	0.13 180

rvit_stereo_0081	0.33 213	0.25 388	0.49 319	0.43 399	0.26 328	0.31 165	0.37 375	0.45 115	0.56 264	0.37 176	0.40 176	0.39 209	0.38 299	0.44 160	0.35 295	0.22 473	0.16 437	0.19 373	0.16 320	0.20 422	0.14 226

rvit_stereo_0082	0.33 213	0.25 388	0.49 319	0.43 399	0.26 328	0.31 165	0.37 375	0.45 115	0.56 264	0.37 176	0.40 176	0.39 209	0.38 299	0.44 160	0.35 295	0.22 473	0.16 437	0.19 373	0.16 320	0.20 422	0.14 226

RAFT-Stereo-weight	0.33 213	0.19 183	0.36 156	0.39 241	0.23 211	0.28 116	0.29 218	0.69 291	0.83 417	0.55 274	0.51 225	0.58 331	0.20 60	0.48 202	0.30 240	0.13 100	0.10 68	0.14 149	0.12 176	0.13 130	0.12 120

CAS++	0.33 213	0.25 388	0.39 199	0.38 210	0.26 328	0.32 184	0.24 119	0.87 397	0.53 259	0.48 252	0.46 199	0.26 101	0.21 74	0.50 217	0.26 158	0.23 500	0.20 521	0.22 469	0.17 379	0.21 435	0.17 350
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.33 213	0.23 333	0.37 176	0.43 399	0.29 424	0.40 281	0.48 498	0.78 365	0.38 147	0.38 185	0.34 144	0.32 151	0.30 213	0.63 339	0.28 205	0.14 151	0.13 342	0.19 373	0.17 379	0.18 369	0.17 350

MSKI-zero shot	0.33 213	0.19 183	0.36 156	0.41 315	0.22 175	0.32 184	0.22 92	0.65 256	0.45 212	0.52 262	0.64 280	0.60 346	0.19 40	0.78 461	0.27 182	0.14 151	0.11 190	0.14 149	0.10 66	0.13 130	0.13 180

4D-IteraStereo	0.33 213	0.19 183	0.43 256	0.40 284	0.24 257	0.32 184	0.27 178	0.59 216	0.72 335	0.66 326	0.53 242	0.42 232	0.22 88	0.46 179	0.30 240	0.14 151	0.09 18	0.20 410	0.16 320	0.16 302	0.12 120

iRaftStereo_RVC	0.33 213	0.20 227	0.40 213	0.40 284	0.23 211	0.31 165	0.29 218	0.70 304	0.55 262	0.49 255	0.66 287	0.37 190	0.23 99	0.47 192	0.33 274	0.14 151	0.11 190	0.19 373	0.17 379	0.16 302	0.13 180

PMTNet	0.33 213	0.17 94	0.26 22	0.29 8	0.18 49	0.44 322	0.22 92	0.57 204	0.66 306	0.46 242	0.54 246	0.38 198	0.34 251	0.50 217	0.25 133	0.75 650	0.10 68	0.12 42	0.09 7	0.13 130	0.12 120

NLMM1	0.34 230	0.21 266	0.38 187	0.41 315	0.26 328	0.55 378	0.32 287	0.58 209	0.65 301	0.42 224	0.45 194	0.30 138	0.27 147	0.64 347	0.39 342	0.16 281	0.18 489	0.17 282	0.14 257	0.15 239	0.14 226

xyz-stereo-finetune	0.34 230	0.19 183	0.38 187	0.34 85	0.18 49	0.57 395	0.32 287	0.60 221	0.70 326	0.47 245	0.54 246	0.38 198	0.35 266	0.57 270	0.38 332	0.13 100	0.12 266	0.16 234	0.13 220	0.13 130	0.13 180

MM-Stereo_test1	0.34 230	0.19 183	0.37 176	0.42 355	0.23 211	0.35 221	0.44 473	0.62 235	0.56 264	0.61 292	0.51 225	0.38 198	0.36 280	0.65 357	0.27 182	0.15 230	0.13 342	0.17 282	0.14 257	0.15 239	0.13 180

tg	0.34 230	0.19 183	0.40 213	0.40 284	0.23 211	0.38 257	0.26 164	0.74 342	0.60 287	0.48 252	0.65 282	0.42 232	0.24 107	0.57 270	0.33 274	0.14 151	0.10 68	0.18 336	0.17 379	0.14 183	0.12 120

rvit_stereo_0083	0.34 230	0.25 388	0.53 371	0.45 441	0.28 399	0.35 221	0.35 346	0.47 142	0.64 295	0.38 185	0.47 205	0.42 232	0.37 290	0.41 131	0.39 342	0.22 473	0.20 521	0.20 410	0.17 379	0.21 435	0.15 267

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 230	0.28 456	0.48 309	0.37 185	0.25 289	0.47 337	0.30 240	0.60 221	0.92 471	0.43 230	0.37 162	0.30 138	0.29 188	0.50 217	0.30 240	0.17 329	0.14 381	0.18 336	0.15 289	0.18 369	0.16 303

cross-raft	0.34 230	0.20 227	0.38 187	0.45 441	0.24 257	0.32 184	0.35 346	0.77 361	0.42 189	0.62 296	0.77 328	0.58 331	0.27 147	0.46 179	0.31 254	0.12 54	0.10 68	0.15 197	0.13 220	0.15 239	0.12 120

NLCSM	0.35 237	0.21 266	0.36 156	0.44 426	0.29 424	0.53 365	0.40 425	0.54 185	0.51 250	0.47 245	0.37 162	0.33 160	0.34 251	0.75 434	0.42 379	0.16 281	0.17 470	0.17 282	0.16 320	0.17 334	0.17 350

MM-Stereo_test3	0.35 237	0.19 183	0.33 95	0.42 355	0.26 328	0.34 213	0.44 473	0.74 342	0.93 477	0.47 245	0.52 235	0.42 232	0.29 188	0.46 179	0.29 222	0.17 329	0.15 410	0.17 282	0.13 220	0.14 183	0.15 267

model_zeroshot	0.35 237	0.20 227	0.56 402	0.41 315	0.30 449	0.51 351	0.26 164	0.69 291	0.48 232	0.65 319	0.51 225	0.52 293	0.25 115	0.46 179	0.27 182	0.17 329	0.13 342	0.15 197	0.14 257	0.13 130	0.14 226

rvit_stereo_ft	0.35 237	0.26 425	0.54 384	0.53 557	0.32 491	0.33 200	0.46 483	0.52 171	0.52 253	0.35 164	0.41 179	0.41 224	0.34 251	0.49 212	0.36 306	0.22 473	0.14 381	0.19 373	0.18 411	0.19 404	0.15 267

RAFT-Test	0.35 237	0.19 183	0.42 238	0.39 241	0.24 257	0.50 345	0.23 112	0.74 342	0.44 207	0.62 296	0.85 382	0.64 367	0.28 168	0.48 202	0.30 240	0.14 151	0.11 190	0.14 149	0.11 138	0.13 130	0.13 180

test-3	0.35 237	0.17 94	0.48 309	0.40 284	0.22 175	0.42 306	0.22 92	0.66 263	0.80 387	0.72 368	0.45 194	0.63 361	0.29 188	0.45 169	0.32 263	0.13 100	0.09 18	0.17 282	0.13 220	0.13 130	0.11 57

test_1	0.35 237	0.17 94	0.48 309	0.40 284	0.22 175	0.42 306	0.22 92	0.66 263	0.80 387	0.70 356	0.45 194	0.63 361	0.29 188	0.45 169	0.32 263	0.13 100	0.09 18	0.17 282	0.13 220	0.13 130	0.11 57

raftrobust	0.35 237	0.20 227	0.39 199	0.43 399	0.29 424	0.31 165	0.25 140	0.73 335	0.66 306	0.59 284	0.56 258	0.44 251	0.45 350	0.55 248	0.31 254	0.16 281	0.12 266	0.14 149	0.12 176	0.12 82	0.14 226

CFNet-RSSM	0.35 237	0.18 140	0.47 294	0.39 241	0.22 175	0.35 221	0.23 112	0.78 365	0.86 430	0.67 335	0.54 246	0.56 309	0.28 168	0.49 212	0.28 205	0.14 151	0.10 68	0.14 149	0.12 176	0.13 130	0.12 120

Gwc-CoAtRS	0.35 237	0.18 140	0.46 282	0.39 241	0.23 211	0.34 213	0.22 92	0.74 342	0.77 365	0.62 296	0.60 268	0.58 331	0.29 188	0.47 192	0.29 222	0.14 151	0.11 190	0.14 149	0.12 176	0.13 130	0.13 180

IGEV-FE	0.36 247	0.19 183	0.71 482	0.41 315	0.29 424	0.30 148	0.25 140	0.86 394	0.40 172	0.64 314	0.57 260	0.56 309	0.25 115	0.56 258	0.29 222	0.15 230	0.11 190	0.16 234	0.14 257	0.14 183	0.14 226

AE-Stereo	0.36 247	0.21 266	0.47 294	0.49 506	0.31 465	0.50 345	0.34 323	0.72 323	0.73 345	0.34 161	0.55 255	0.52 293	0.28 168	0.48 202	0.31 254	0.13 100	0.13 342	0.18 336	0.16 320	0.15 239	0.14 226

ACVNet-DCA	0.36 247	0.25 388	0.35 132	0.42 355	0.23 211	0.53 365	0.37 375	0.91 412	0.59 280	0.42 224	0.50 216	0.34 167	0.47 362	0.61 303	0.26 158	0.17 329	0.11 190	0.19 373	0.13 220	0.18 369	0.19 391

IGEV_Zeroshot_test	0.36 247	0.19 183	0.71 482	0.41 315	0.29 424	0.30 148	0.25 140	0.86 394	0.40 172	0.64 314	0.57 260	0.56 309	0.25 115	0.56 258	0.29 222	0.15 230	0.11 190	0.16 234	0.14 257	0.14 183	0.14 226

EKT-Stereo	0.36 247	0.24 357	0.44 262	0.44 426	0.30 449	0.37 250	0.30 240	0.72 323	0.68 315	0.47 245	0.63 277	0.49 278	0.28 168	0.59 284	0.34 286	0.19 412	0.14 381	0.18 336	0.15 289	0.16 302	0.18 378

Any-RAFT	0.36 247	0.17 94	0.31 74	0.35 117	0.21 149	0.51 351	0.21 67	0.93 423	0.75 355	0.56 277	0.73 307	0.66 386	0.29 188	0.48 202	0.25 133	0.15 230	0.10 68	0.13 94	0.10 66	0.13 130	0.13 180

LL-Strereo2	0.36 247	0.25 388	0.52 362	0.43 399	0.27 372	0.36 238	0.27 178	0.70 304	0.46 220	0.55 274	0.53 242	0.65 373	0.24 107	0.69 396	0.32 263	0.14 151	0.13 342	0.23 490	0.20 463	0.19 404	0.14 226

Selective-RAFT	0.36 247	0.23 333	0.54 384	0.45 441	0.22 175	0.64 441	0.27 178	0.62 235	0.65 301	0.41 219	0.38 168	0.55 303	0.39 315	0.59 284	0.36 306	0.14 151	0.12 266	0.14 149	0.12 176	0.16 302	0.14 226

RCA-Stereo	0.36 247	0.18 140	0.37 176	0.38 210	0.23 211	0.31 165	0.33 305	0.70 304	1.25 590	0.45 234	0.65 282	0.46 263	0.43 333	0.40 124	0.29 222	0.14 151	0.10 68	0.14 149	0.12 176	0.12 82	0.12 120

Patchmatch Stereo++	0.36 247	0.24 357	0.51 341	0.42 355	0.22 175	0.24 50	0.21 67	0.63 243	0.39 157	0.63 303	0.73 307	0.57 315	0.38 299	0.61 303	0.39 342	0.18 372	0.12 266	0.20 410	0.16 320	0.21 435	0.16 303
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.36 247	0.24 357	0.51 341	0.42 355	0.22 175	0.24 50	0.31 268	0.63 243	0.39 157	0.63 303	0.73 307	0.57 315	0.38 299	0.59 284	0.38 332	0.18 372	0.12 266	0.20 410	0.16 320	0.21 435	0.16 303

ROB_FTStereo_v2	0.36 247	0.24 357	0.51 341	0.42 355	0.22 175	0.24 50	0.31 268	0.63 243	0.39 157	0.63 303	0.73 307	0.57 315	0.38 299	0.60 296	0.39 342	0.18 372	0.12 266	0.20 410	0.16 320	0.21 435	0.16 303

ROB_FTStereo	0.36 247	0.24 357	0.51 341	0.42 355	0.22 175	0.24 50	0.20 41	0.63 243	0.39 157	0.63 303	0.73 307	0.57 315	0.38 299	0.60 296	0.38 332	0.18 372	0.12 266	0.20 410	0.16 320	0.21 435	0.16 303

HUI-Stereo	0.36 247	0.24 357	0.51 341	0.42 355	0.22 175	0.24 50	0.22 92	0.63 243	0.40 172	0.64 314	0.73 307	0.58 331	0.38 299	0.53 239	0.38 332	0.18 372	0.12 266	0.20 410	0.16 320	0.21 435	0.16 303

iGMRVC	0.36 247	0.24 357	0.51 341	0.42 355	0.22 175	0.24 50	0.29 218	0.63 243	0.39 157	0.63 303	0.73 307	0.57 315	0.38 299	0.61 303	0.39 342	0.18 372	0.12 266	0.20 410	0.16 320	0.21 435	0.16 303

iRAFT	0.36 247	0.24 357	0.51 341	0.42 355	0.22 175	0.24 50	0.21 67	0.63 243	0.39 157	0.63 303	0.73 307	0.57 315	0.38 299	0.61 303	0.39 342	0.18 372	0.12 266	0.20 410	0.16 320	0.21 435	0.16 303

RAFT-IKP	0.36 247	0.24 357	0.51 341	0.42 355	0.22 175	0.24 50	0.27 178	0.63 243	0.39 157	0.63 303	0.73 307	0.57 315	0.38 299	0.61 303	0.39 342	0.18 372	0.12 266	0.20 410	0.16 320	0.21 435	0.16 303

sCroCo_RVC	0.36 247	0.29 470	0.73 495	0.52 546	0.39 549	0.42 306	0.31 268	0.52 171	0.46 220	0.31 136	0.48 207	0.38 198	0.32 234	0.46 179	0.33 274	0.22 473	0.23 550	0.19 373	0.19 439	0.21 435	0.22 461

EAI-Stereo	0.36 247	0.21 266	0.46 282	0.40 284	0.22 175	0.33 200	0.36 360	1.22 548	0.32 100	0.52 262	0.75 321	0.35 179	0.28 168	0.65 357	0.30 240	0.14 151	0.11 190	0.14 149	0.14 257	0.14 183	0.13 180

xyz-stereo-finetune2	0.37 266	0.20 227	0.40 213	0.32 56	0.19 84	0.80 513	0.29 218	0.56 199	0.33 108	0.53 270	0.79 342	0.43 244	0.48 367	0.70 404	0.46 402	0.13 100	0.12 266	0.17 282	0.13 220	0.12 82	0.14 226

1test111	0.37 266	0.25 388	0.35 132	0.42 355	0.23 211	0.53 365	0.37 375	0.91 412	0.59 280	0.42 224	0.50 216	0.34 167	0.47 362	0.59 284	0.48 420	0.17 329	0.11 190	0.19 373	0.13 220	0.18 369	0.19 391

tt1	0.37 266	0.25 388	0.35 132	0.43 399	0.23 211	0.52 359	0.37 375	0.72 323	1.13 563	0.42 224	0.46 199	0.35 179	0.44 343	0.61 303	0.26 158	0.17 329	0.11 190	0.19 373	0.13 220	0.16 302	0.17 350

HH	0.37 266	0.22 300	0.49 319	0.41 315	0.26 328	0.36 238	0.30 240	0.87 397	0.41 182	0.45 234	0.59 265	0.78 449	0.43 333	0.77 453	0.26 158	0.15 230	0.11 190	0.15 197	0.14 257	0.14 183	0.14 226

HanStereo	0.37 266	0.22 300	0.49 319	0.41 315	0.26 328	0.36 238	0.30 240	0.87 397	0.41 182	0.45 234	0.59 265	0.78 449	0.43 333	0.77 453	0.26 158	0.15 230	0.11 190	0.15 197	0.14 257	0.14 183	0.14 226

CAS	0.37 266	0.13 2	0.27 30	1.34 662	0.31 465	0.46 333	0.38 393	0.50 158	0.48 232	0.35 164	0.52 235	0.24 79	0.19 40	0.30 27	0.28 205	1.03 662	0.08 1	0.12 42	0.08 1	0.12 82	0.28 532

anonymousdsp2	0.37 266	0.21 266	0.49 319	0.38 210	0.24 257	0.48 342	0.31 268	0.91 412	0.68 315	0.57 280	0.51 225	0.51 289	0.34 251	0.59 284	0.33 274	0.14 151	0.11 190	0.14 149	0.10 66	0.16 302	0.16 303

knoymous	0.37 266	0.22 300	0.34 112	0.32 56	0.22 175	0.38 257	0.29 218	0.63 243	0.65 301	0.69 351	0.69 298	0.60 346	0.40 320	0.61 303	0.36 306	0.17 329	0.11 190	0.20 410	0.12 176	0.18 369	0.19 391

test_4	0.37 266	0.19 183	0.34 112	0.45 441	0.26 328	0.20 20	0.34 323	0.58 209	0.42 189	0.60 287	1.45 594	0.43 244	0.26 135	0.67 379	0.29 222	0.12 54	0.10 68	0.17 282	0.19 439	0.15 239	0.12 120

test_3	0.37 266	0.19 183	0.50 331	0.45 441	0.24 257	0.47 337	0.36 360	0.69 291	0.84 418	0.66 326	0.46 199	0.68 397	0.25 115	0.45 169	0.32 263	0.12 54	0.10 68	0.18 336	0.16 320	0.15 239	0.12 120

NRIStereo	0.37 266	0.21 266	0.49 319	0.42 355	0.23 211	0.33 200	0.25 140	0.68 280	0.59 280	0.65 319	0.63 277	0.55 303	0.37 290	0.67 379	0.40 365	0.16 281	0.12 266	0.18 336	0.15 289	0.17 334	0.15 267

DeepStereo_RVC	0.37 266	0.22 300	0.51 341	0.41 315	0.24 257	0.26 79	0.22 92	0.64 253	0.40 172	0.69 351	0.67 294	0.57 315	0.50 376	0.58 275	0.42 379	0.17 329	0.12 266	0.18 336	0.16 320	0.19 404	0.19 391

CRE-IMP	0.37 266	0.23 333	0.53 371	0.42 355	0.24 257	0.40 281	0.21 67	0.61 228	0.45 212	0.65 319	0.73 307	0.53 298	0.37 290	0.63 339	0.40 365	0.18 372	0.11 190	0.19 373	0.16 320	0.21 435	0.19 391

test-1	0.37 266	0.20 227	0.76 506	0.47 487	0.27 372	0.44 322	0.36 360	0.63 243	0.65 301	0.49 255	0.67 294	0.54 300	0.35 266	0.42 142	0.30 240	0.14 151	0.12 266	0.16 234	0.14 257	0.15 239	0.18 378

s12784h	0.37 266	0.15 42	0.26 22	0.34 85	0.15 4	0.80 513	0.29 218	0.83 385	0.87 437	0.58 283	0.58 263	0.43 244	0.41 325	0.59 284	0.35 295	0.12 54	0.10 68	0.14 149	0.09 7	0.14 183	0.10 6

RALCasStereoNet	0.37 266	0.23 333	0.41 223	0.44 426	0.28 399	0.36 238	0.38 393	0.66 263	0.67 313	0.51 258	0.74 319	0.51 289	0.29 188	0.64 347	0.38 332	0.17 329	0.14 381	0.15 197	0.13 220	0.17 334	0.17 350

RAFT-Stereo + iAFF	0.37 266	0.18 140	0.45 270	0.36 155	0.19 84	0.33 200	0.28 199	0.67 274	0.77 365	0.72 368	0.99 454	0.56 309	0.39 315	0.44 160	0.31 254	0.11 31	0.09 18	0.15 197	0.14 257	0.13 130	0.11 57

H2IRNET	0.38 283	0.21 266	0.36 156	0.39 241	0.25 289	0.26 79	0.24 119	0.61 228	0.74 351	0.39 197	0.89 400	0.74 428	0.53 384	0.53 239	0.44 391	0.16 281	0.13 342	0.19 373	0.20 463	0.17 334	0.15 267

cc1	0.38 283	0.25 388	0.35 132	0.42 355	0.23 211	0.53 365	0.37 375	0.71 312	1.17 575	0.42 224	0.50 216	0.34 167	0.47 362	0.61 303	0.26 158	0.17 329	0.11 190	0.19 373	0.13 220	0.16 302	0.17 350

11t1	0.38 283	0.23 333	0.49 319	0.36 155	0.23 211	0.61 419	0.31 268	0.74 342	0.47 228	0.62 296	0.55 255	0.55 303	0.49 373	0.58 275	0.45 397	0.18 372	0.15 410	0.16 234	0.13 220	0.17 334	0.19 391

DCRE	0.38 283	0.19 183	0.47 294	0.45 441	0.33 504	0.45 330	0.40 425	0.66 263	0.53 259	0.49 255	0.95 429	0.57 315	0.39 315	0.53 239	0.32 263	0.14 151	0.13 342	0.15 197	0.14 257	0.14 183	0.15 267

DCANet-4	0.38 283	0.22 300	0.58 415	0.35 117	0.19 84	0.30 148	0.30 240	0.69 291	0.97 502	0.70 356	0.79 342	0.40 217	0.46 357	0.46 179	0.37 317	0.14 151	0.10 68	0.14 149	0.11 138	0.12 82	0.15 267

GMOStereo	0.38 283	0.19 183	0.42 238	0.43 399	0.24 257	0.40 281	0.39 411	0.55 191	0.64 295	0.89 483	0.84 373	0.65 373	0.37 290	0.39 115	0.29 222	0.14 151	0.12 266	0.20 410	0.18 411	0.15 239	0.12 120

error version	0.38 283	0.19 183	0.42 238	0.43 399	0.24 257	0.40 281	0.39 411	0.55 191	0.64 295	0.89 483	0.84 373	0.65 373	0.37 290	0.39 115	0.29 222	0.14 151	0.12 266	0.20 410	0.18 411	0.15 239	0.12 120

test-v	0.38 283	0.19 183	0.42 238	0.43 399	0.24 257	0.40 281	0.39 411	0.55 191	0.64 295	0.89 483	0.84 373	0.65 373	0.37 290	0.39 115	0.29 222	0.14 151	0.12 266	0.20 410	0.18 411	0.15 239	0.12 120

test-2	0.38 283	0.19 183	0.42 238	0.43 399	0.24 257	0.40 281	0.39 411	0.55 191	0.64 295	0.89 483	0.84 373	0.65 373	0.37 290	0.39 115	0.29 222	0.14 151	0.12 266	0.20 410	0.18 411	0.15 239	0.12 120

rafts_anoy	0.38 283	0.22 300	0.38 187	0.43 399	0.28 399	0.32 184	0.32 287	0.70 304	0.91 465	0.59 284	0.66 287	0.45 259	0.33 242	0.49 212	0.41 372	0.16 281	0.12 266	0.21 454	0.23 522	0.18 369	0.16 303

raft+_RVC	0.38 283	0.20 227	0.38 187	0.39 241	0.27 372	0.44 322	0.35 346	0.81 377	0.90 458	0.52 262	0.78 337	0.50 282	0.29 188	0.56 258	0.41 372	0.15 230	0.12 266	0.17 282	0.15 289	0.14 183	0.13 180

XX-Stereo	0.38 283	0.18 140	0.52 362	0.58 594	0.38 541	0.39 272	0.20 41	0.62 235	0.31 89	0.47 245	1.29 560	0.72 419	0.25 115	0.59 284	0.28 205	0.16 281	0.11 190	0.17 282	0.16 320	0.14 183	0.11 57

DCANet	0.38 283	0.18 140	0.46 282	0.35 117	0.19 84	0.30 148	0.30 240	0.72 323	0.96 497	0.72 368	0.77 328	0.45 259	0.56 403	0.47 192	0.36 306	0.14 151	0.10 68	0.14 149	0.11 138	0.13 130	0.15 267

Lsterematch	0.39 296	0.18 140	0.40 213	0.38 210	0.20 121	0.41 295	0.27 178	0.59 216	0.75 355	0.68 347	1.01 463	0.49 278	0.43 333	0.60 296	0.47 413	0.17 329	0.10 68	0.15 197	0.13 220	0.15 239	0.15 267

AIO-test1	0.39 296	0.18 140	0.42 238	0.51 529	0.25 289	0.44 322	0.30 240	0.74 342	1.20 584	0.41 219	0.71 303	0.45 259	0.29 188	0.56 258	0.27 182	0.15 230	0.13 342	0.19 373	0.21 485	0.13 130	0.18 378

MIM_Stereo	0.39 296	0.18 140	0.59 423	0.38 210	0.25 289	0.27 100	0.24 119	0.72 323	0.56 264	0.72 368	1.00 458	0.62 356	0.29 188	0.67 379	0.39 342	0.13 100	0.14 381	0.17 282	0.16 320	0.14 183	0.12 120

fff	0.39 296	0.18 140	0.46 282	0.35 117	0.19 84	0.30 148	0.30 240	0.73 335	1.08 548	0.70 356	0.79 342	0.44 251	0.62 443	0.47 192	0.37 317	0.14 151	0.10 68	0.14 149	0.11 138	0.12 82	0.15 267

ADStereo(finetuned)	0.39 296	0.18 140	0.58 415	0.35 117	0.19 84	0.30 148	0.30 240	0.72 323	0.96 497	0.72 368	0.77 328	0.45 259	0.68 484	0.46 179	0.36 306	0.14 151	0.10 68	0.14 149	0.11 138	0.13 130	0.15 267

MIPNet	0.39 296	0.22 300	0.66 454	0.40 284	0.25 289	0.53 365	0.29 218	0.78 365	0.74 351	0.68 347	0.60 268	0.40 217	0.48 367	0.45 169	0.39 342	0.14 151	0.11 190	0.16 234	0.13 220	0.14 183	0.14 226

TRStereo	0.39 296	0.32 497	0.64 446	0.49 506	0.41 560	0.30 148	0.30 240	0.97 438	0.63 291	0.53 270	0.43 187	0.52 293	0.26 135	0.77 453	0.29 222	0.18 372	0.12 266	0.19 373	0.19 439	0.13 130	0.13 180

NF-Stereo	0.39 296	0.21 266	0.51 341	0.42 355	0.25 289	0.26 79	0.30 240	0.71 312	0.72 335	0.66 326	0.77 328	0.57 315	0.31 223	0.69 396	0.39 342	0.18 372	0.12 266	0.20 410	0.16 320	0.16 302	0.27 521

OCTAStereo	0.39 296	0.21 266	0.51 341	0.42 355	0.25 289	0.26 79	0.30 240	0.71 312	0.72 335	0.66 326	0.77 328	0.58 331	0.31 223	0.69 396	0.39 342	0.18 372	0.12 266	0.20 410	0.16 320	0.16 302	0.27 521

RE-Stereo	0.39 296	0.21 266	0.51 341	0.42 355	0.25 289	0.26 79	0.30 240	0.71 312	0.72 335	0.66 326	0.77 328	0.57 315	0.31 223	0.70 404	0.39 342	0.18 372	0.12 266	0.20 410	0.16 320	0.16 302	0.27 521

Pruner-Stereo	0.39 296	0.21 266	0.51 341	0.41 315	0.25 289	0.22 30	0.24 119	0.71 312	0.59 280	0.90 491	0.75 321	0.67 393	0.30 213	0.64 347	0.39 342	0.19 412	0.12 266	0.20 410	0.17 379	0.17 334	0.19 391

TVStereo	0.39 296	0.21 266	0.51 341	0.42 355	0.25 289	0.26 79	0.30 240	0.71 312	0.72 335	0.66 326	0.77 328	0.57 315	0.31 223	0.70 404	0.39 342	0.18 372	0.12 266	0.20 410	0.16 320	0.16 302	0.27 521

TestStereo	0.39 296	0.32 497	0.42 238	0.45 441	0.20 121	0.41 295	0.38 393	0.69 291	0.66 306	0.56 277	0.78 337	0.48 272	0.43 333	0.59 284	0.37 317	0.18 372	0.13 342	0.20 410	0.15 289	0.23 482	0.14 226

csc	0.39 296	0.18 140	0.46 282	0.35 117	0.19 84	0.30 148	0.30 240	0.73 335	1.08 548	0.70 356	0.79 342	0.44 251	0.62 443	0.47 192	0.37 317	0.14 151	0.10 68	0.14 149	0.11 138	0.12 82	0.15 267

cscssc	0.39 296	0.18 140	0.46 282	0.35 117	0.19 84	0.30 148	0.30 240	0.73 335	1.08 548	0.70 356	0.79 342	0.44 251	0.62 443	0.47 192	0.37 317	0.14 151	0.10 68	0.14 149	0.11 138	0.12 82	0.15 267

AFF-stereo	0.39 296	0.20 227	0.42 238	0.37 185	0.22 175	0.27 100	0.31 268	0.67 274	0.72 335	0.66 326	1.12 509	0.75 433	0.38 299	0.57 270	0.35 295	0.11 31	0.09 18	0.16 234	0.16 320	0.14 183	0.12 120

AIO-test2	0.40 312	0.21 266	0.44 262	0.48 494	0.26 328	0.44 322	0.38 393	0.79 372	1.28 597	0.37 176	0.87 393	0.38 198	0.30 213	0.50 217	0.28 205	0.16 281	0.13 342	0.21 454	0.24 537	0.15 239	0.15 267

rvit_0105_6	0.40 312	0.28 456	0.68 466	0.51 529	0.30 449	0.39 272	0.41 446	0.53 177	0.68 315	0.41 219	0.45 194	0.50 282	0.45 350	0.55 248	0.37 317	0.28 551	0.26 578	0.24 506	0.22 506	0.22 462	0.17 350

MyStereo06	0.40 312	0.22 300	0.65 451	0.42 355	0.29 424	0.43 311	0.48 498	1.05 468	0.43 201	0.64 314	0.54 246	0.78 449	0.27 147	0.53 239	0.31 254	0.14 151	0.13 342	0.18 336	0.17 379	0.17 334	0.17 350

xx1	0.40 312	0.25 388	0.35 132	0.42 355	0.23 211	0.53 365	0.37 375	0.71 312	1.17 575	0.42 224	0.50 216	0.65 373	0.56 403	0.61 303	0.26 158	0.17 329	0.11 190	0.20 410	0.19 439	0.18 369	0.19 391

DisPM	0.40 312	0.20 227	0.50 331	0.42 355	0.27 372	0.24 50	0.30 240	0.68 280	0.61 290	0.88 476	0.87 393	0.59 341	0.32 234	0.80 468	0.34 286	0.19 412	0.12 266	0.19 373	0.17 379	0.16 302	0.21 442

RAFT+CT+SA	0.40 312	0.24 357	0.40 213	0.53 557	0.27 372	0.28 116	0.45 480	0.79 372	0.81 398	0.51 258	0.90 406	0.42 232	0.39 315	0.81 473	0.33 274	0.15 230	0.11 190	0.18 336	0.18 411	0.15 239	0.15 267

IPLG	0.40 312	0.21 266	0.64 446	0.41 315	0.25 289	0.54 372	0.27 178	0.77 361	0.68 315	0.85 451	0.82 363	0.33 160	0.32 234	0.64 347	0.49 429	0.13 100	0.11 190	0.16 234	0.14 257	0.14 183	0.14 226

IPLGR	0.40 312	0.22 300	0.70 479	0.40 284	0.22 175	0.51 351	0.29 218	0.78 365	0.78 370	0.80 417	0.77 328	0.44 251	0.41 325	0.48 202	0.40 365	0.14 151	0.12 266	0.16 234	0.14 257	0.16 302	0.14 226

PSM-softLoss	0.40 312	0.21 266	0.53 371	0.42 355	0.26 328	0.29 133	0.34 323	0.70 304	0.49 236	0.63 303	0.82 363	0.59 341	0.33 242	0.75 434	0.43 382	0.20 434	0.12 266	0.20 410	0.18 411	0.17 334	0.22 461

KMStereo	0.40 312	0.21 266	0.53 371	0.42 355	0.26 328	0.29 133	0.34 323	0.70 304	0.49 236	0.63 303	0.82 363	0.59 341	0.33 242	0.75 434	0.43 382	0.20 434	0.12 266	0.20 410	0.18 411	0.17 334	0.22 461

RALAANet	0.40 312	0.24 357	0.56 402	0.43 399	0.30 449	0.36 238	0.25 140	0.89 406	0.69 322	0.69 351	0.65 282	0.61 348	0.30 213	0.63 339	0.35 295	0.16 281	0.13 342	0.18 336	0.15 289	0.21 435	0.14 226

GMStereo	0.40 312	0.38 533	0.61 432	0.41 315	0.27 372	0.47 337	0.35 346	0.62 235	1.04 530	0.57 280	0.54 246	0.38 198	0.36 280	0.56 258	0.41 372	0.20 434	0.13 342	0.16 234	0.17 379	0.24 495	0.20 423
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DIP-Stereo	0.40 312	0.22 300	0.58 415	0.42 355	0.29 424	0.62 425	0.27 178	0.87 397	0.42 189	0.65 319	0.86 386	0.52 293	0.35 266	0.67 379	0.43 382	0.15 230	0.13 342	0.17 282	0.14 257	0.15 239	0.17 350
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.40 312	0.19 183	0.47 294	0.43 399	0.27 372	0.41 295	0.31 268	0.74 342	0.38 147	0.90 491	1.28 556	0.58 331	0.35 266	0.43 150	0.35 295	0.15 230	0.13 342	0.14 149	0.12 176	0.14 183	0.14 226

RAFT-Stereo	0.40 312	0.19 183	0.47 294	0.43 399	0.27 372	0.41 295	0.31 268	0.74 342	0.38 147	0.90 491	1.28 556	0.58 331	0.35 266	0.43 150	0.35 295	0.15 230	0.13 342	0.14 149	0.12 176	0.14 183	0.14 226
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
riskmin	0.41 327	0.21 266	0.44 262	0.34 85	0.24 257	0.58 401	0.32 287	0.70 304	0.86 430	0.52 262	0.57 260	0.78 449	0.60 431	0.58 275	0.39 342	0.17 329	0.12 266	0.19 373	0.13 220	0.19 404	0.22 461

x	0.41 327	0.25 388	0.46 282	0.36 155	0.24 257	0.54 372	0.31 268	0.94 428	0.58 277	0.60 287	0.72 305	0.61 348	0.53 384	0.52 233	0.50 433	0.18 372	0.16 437	0.17 282	0.16 320	0.17 334	0.18 378

raft_robust	0.41 327	0.24 357	0.39 199	0.43 399	0.22 175	0.40 281	0.33 305	0.80 375	0.98 507	0.80 417	0.88 397	0.41 224	0.32 234	0.89 502	0.30 240	0.14 151	0.12 266	0.16 234	0.18 411	0.15 239	0.13 180

PFNet+	0.41 327	0.20 227	0.53 371	0.40 284	0.25 289	0.28 116	0.22 92	0.66 263	0.76 362	0.85 451	0.79 342	0.63 361	0.34 251	0.75 434	0.37 317	0.20 434	0.14 381	0.23 490	0.20 463	0.17 334	0.21 442

SST-Stereo	0.41 327	0.20 227	0.48 309	0.43 399	0.25 289	0.25 71	0.21 67	0.68 280	0.50 243	1.08 575	0.79 342	0.71 404	0.42 330	0.81 473	0.38 332	0.17 329	0.11 190	0.20 410	0.16 320	0.19 404	0.15 267

RAFT_R40	0.41 327	0.20 227	0.47 294	0.44 426	0.25 289	0.23 42	0.25 140	0.69 291	0.70 326	0.98 536	0.78 337	0.72 419	0.43 333	0.80 468	0.39 342	0.17 329	0.11 190	0.20 410	0.16 320	0.18 369	0.15 267

RAFT-345	0.41 327	0.19 183	0.42 238	0.39 241	0.23 211	0.32 184	0.25 140	0.62 235	0.56 264	0.74 382	1.77 619	0.44 251	0.35 266	0.67 379	0.37 317	0.14 151	0.11 190	0.18 336	0.14 257	0.14 183	0.13 180

rvit_0105_4	0.42 334	0.30 485	0.77 509	0.52 546	0.29 424	0.41 295	0.44 473	0.57 204	0.75 355	0.45 234	0.48 207	0.56 309	0.49 373	0.58 275	0.37 317	0.28 551	0.26 578	0.25 519	0.22 506	0.24 495	0.19 391

MyStereo8	0.42 334	0.21 266	0.64 446	0.43 399	0.29 424	0.55 378	0.28 199	0.72 323	0.50 243	0.73 375	1.01 463	0.57 315	0.44 343	0.52 233	0.52 442	0.15 230	0.12 266	0.16 234	0.14 257	0.19 404	0.21 442

qqq	0.42 334	0.28 456	0.50 331	0.37 185	0.22 175	0.47 337	0.39 411	0.91 412	0.59 280	0.57 280	0.71 303	0.65 373	0.56 403	0.59 284	0.48 420	0.17 329	0.17 470	0.20 410	0.19 439	0.18 369	0.19 391

CIPLG	0.42 334	0.23 333	0.71 482	0.45 441	0.33 504	0.51 351	0.33 305	0.68 280	0.68 315	0.84 438	0.96 433	0.47 268	0.33 242	0.56 258	0.52 442	0.17 329	0.12 266	0.16 234	0.14 257	0.13 130	0.16 303

iRaft-Stereo_20w	0.42 334	0.20 227	0.63 441	0.39 241	0.27 372	0.33 200	0.25 140	1.76 650	0.37 142	0.73 375	0.53 242	0.63 361	0.42 330	0.86 492	0.29 222	0.14 151	0.11 190	0.14 149	0.13 220	0.15 239	0.15 267

IPLGR_C	0.42 334	0.23 333	0.71 482	0.46 466	0.33 504	0.51 351	0.34 323	0.69 291	0.69 322	0.84 438	0.92 420	0.46 263	0.33 242	0.53 239	0.53 453	0.17 329	0.12 266	0.16 234	0.14 257	0.13 130	0.16 303

ACRE	0.42 334	0.23 333	0.73 495	0.45 441	0.33 504	0.50 345	0.33 305	0.68 280	0.70 326	0.82 424	0.92 420	0.46 263	0.32 234	0.53 239	0.52 442	0.17 329	0.12 266	0.15 197	0.14 257	0.13 130	0.16 303

LCNet	0.42 334	0.21 266	0.34 112	0.44 426	0.24 257	0.47 337	0.28 199	0.69 291	0.57 273	0.72 368	1.03 477	0.66 386	0.58 419	0.60 296	0.35 295	0.15 230	0.10 68	0.19 373	0.19 439	0.22 462	0.37 586

HHNet	0.42 334	0.19 183	0.43 256	0.35 117	0.38 541	0.33 200	0.33 305	0.71 312	0.78 370	0.87 466	1.30 562	0.52 293	0.36 280	0.53 239	0.37 317	0.16 281	0.11 190	0.19 373	0.15 289	0.15 239	0.25 507

AnonymousM	0.42 334	0.86 638	0.31 74	0.35 117	0.23 211	0.30 148	0.37 375	0.56 199	0.44 207	0.72 368	0.50 216	0.47 268	0.29 188	0.42 142	0.35 295	0.16 281	0.12 266	1.51 663	0.32 596	0.12 82	0.11 57

sAnonymous2	0.42 334	0.41 553	0.96 560	0.48 494	0.37 534	0.41 295	0.48 498	0.60 221	0.52 253	0.39 197	0.48 207	0.35 179	0.44 343	0.44 160	0.30 240	0.19 412	0.14 381	0.19 373	0.17 379	0.55 631	0.43 609

CroCo_RVC	0.42 334	0.41 553	0.96 560	0.48 494	0.37 534	0.41 295	0.48 498	0.60 221	0.52 253	0.39 197	0.48 207	0.35 179	0.44 343	0.44 160	0.30 240	0.19 412	0.14 381	0.19 373	0.17 379	0.55 631	0.43 609

111	0.42 334	0.18 140	0.46 282	0.35 117	0.19 84	0.52 359	0.28 199	0.76 355	1.16 572	0.52 262	0.92 420	0.65 373	0.51 381	0.65 357	0.37 317	0.15 230	0.10 68	0.14 149	0.12 176	0.13 130	0.16 303

CCAANet	0.42 334	0.19 183	0.39 199	0.38 210	0.25 289	0.65 449	0.39 411	0.76 355	0.58 277	0.52 262	1.05 483	0.65 373	0.60 431	0.62 326	0.47 413	0.17 329	0.13 342	0.15 197	0.16 320	0.15 239	0.16 303

Hybrid-DGEV-2	0.43 348	0.23 333	0.47 294	0.48 494	0.30 449	0.57 395	0.24 119	0.84 388	1.00 514	0.67 335	0.67 294	0.59 341	0.73 512	0.61 303	0.36 306	0.14 151	0.12 266	0.18 336	0.16 320	0.14 183	0.13 180

StereoVision	0.43 348	0.29 470	0.54 384	0.50 517	0.28 399	0.37 250	0.38 393	0.75 351	0.63 291	0.46 242	1.11 507	0.53 298	0.38 299	0.57 270	0.34 286	0.21 450	0.24 559	0.25 519	0.24 537	0.26 516	0.17 350

OMP-Stereo	0.43 348	0.23 333	0.50 331	0.53 557	0.25 289	0.36 238	0.24 119	0.73 335	0.81 398	0.78 409	0.64 280	0.88 482	0.41 325	0.95 528	0.36 306	0.15 230	0.12 266	0.20 410	0.15 289	0.16 302	0.13 180

PFNet	0.43 348	0.19 183	0.61 432	0.44 426	0.24 257	0.42 306	0.31 268	0.76 355	0.81 398	1.01 546	0.74 319	0.67 393	0.41 325	0.75 434	0.39 342	0.16 281	0.10 68	0.20 410	0.15 289	0.16 302	0.14 226

IRAFT_RVC	0.43 348	0.20 227	0.52 362	0.45 441	0.24 257	0.26 79	0.51 520	0.76 355	0.78 370	0.77 398	0.80 353	0.73 424	0.50 376	0.74 426	0.39 342	0.18 372	0.10 68	0.21 454	0.17 379	0.17 334	0.15 267

FENet	0.43 348	0.23 333	0.40 213	0.40 284	0.24 257	0.54 372	0.33 305	0.83 385	0.72 335	0.74 382	0.73 307	0.63 361	0.56 403	0.65 357	0.45 397	0.19 412	0.13 342	0.19 373	0.17 379	0.18 369	0.20 423

HITNet	0.43 348	0.27 441	0.50 331	0.34 85	0.18 49	0.65 449	0.32 287	0.99 444	0.70 326	0.73 375	0.86 386	0.66 386	0.56 403	0.61 303	0.47 413	0.14 151	0.10 68	0.15 197	0.13 220	0.18 369	0.13 180
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
rvit_0105_5	0.44 355	0.32 497	0.79 513	0.51 529	0.29 424	0.44 322	0.43 465	0.62 235	0.76 362	0.51 258	0.52 235	0.61 348	0.53 384	0.58 275	0.38 332	0.28 551	0.25 567	0.25 519	0.24 537	0.22 462	0.20 423

AIO-Stereo-zeroshot	0.44 355	0.22 300	0.83 525	0.39 241	0.45 584	0.41 295	0.26 164	1.04 461	0.50 243	0.54 272	0.76 324	1.03 529	0.43 333	0.67 379	0.28 205	0.16 281	0.11 190	0.17 282	0.19 439	0.21 435	0.21 442

test_sample1	0.44 355	0.24 357	0.52 362	0.35 117	0.23 211	0.59 411	0.36 360	1.05 468	0.57 273	0.66 326	0.78 337	0.70 401	0.71 496	0.62 326	0.51 437	0.18 372	0.15 410	0.17 282	0.16 320	0.18 369	0.18 378

TestStereo1	0.44 355	0.24 357	0.45 270	0.52 546	0.25 289	0.35 221	0.40 425	0.81 377	0.94 486	0.70 356	0.96 433	0.48 272	0.45 350	0.94 522	0.33 274	0.16 281	0.13 342	0.18 336	0.16 320	0.15 239	0.14 226

test_5	0.44 355	0.25 388	0.48 309	0.53 557	0.28 399	0.28 116	0.42 457	0.77 361	0.87 437	0.63 303	0.91 414	0.73 424	0.53 384	0.82 480	0.36 306	0.14 151	0.11 190	0.18 336	0.18 411	0.18 369	0.16 303

SA-5K	0.44 355	0.24 357	0.45 270	0.52 546	0.25 289	0.35 221	0.40 425	0.81 377	0.94 486	0.70 356	0.96 433	0.48 272	0.45 350	0.94 522	0.33 274	0.16 281	0.13 342	0.18 336	0.16 320	0.15 239	0.14 226

dd	0.44 355	0.40 547	0.62 437	0.44 426	0.26 328	0.51 351	0.38 393	0.72 323	1.07 544	0.60 287	0.66 287	0.43 244	0.40 320	0.68 388	0.53 453	0.24 511	0.15 410	0.21 454	0.16 320	0.24 495	0.19 391

GANet-ADL	0.44 355	0.27 441	0.48 309	0.44 426	0.30 449	0.54 372	0.36 360	0.94 428	0.88 448	0.64 314	0.72 305	0.68 397	0.44 343	0.55 248	0.44 391	0.22 473	0.15 410	0.15 197	0.13 220	0.18 369	0.21 442

GMM-Stereo	0.44 355	0.20 227	0.39 199	0.42 355	0.25 289	0.50 345	0.44 473	0.72 323	0.57 273	0.77 398	1.37 577	0.76 440	0.38 299	0.62 326	0.34 286	0.15 230	0.10 68	0.20 410	0.19 439	0.17 334	0.28 532

IGEV_i1	0.45 364	0.23 333	0.57 411	0.40 284	0.23 211	0.64 441	0.42 457	1.05 468	0.65 301	0.71 366	0.70 301	0.76 440	0.47 362	0.75 434	0.45 397	0.16 281	0.14 381	0.16 234	0.13 220	0.17 334	0.18 378

FACV-RUCA	0.45 364	0.28 456	0.51 341	0.46 466	0.33 504	0.62 425	0.34 323	0.87 397	0.75 355	0.60 287	0.84 373	0.48 272	0.54 391	0.56 258	0.39 342	0.22 473	0.15 410	0.35 592	0.16 320	0.29 537	0.22 461

test_sample2	0.45 364	0.24 357	0.49 319	0.34 85	0.21 149	0.60 417	0.43 465	1.01 451	0.73 345	0.67 335	0.80 353	0.70 401	0.64 456	0.65 357	0.41 372	0.19 412	0.15 410	0.18 336	0.16 320	0.19 404	0.19 391

MyStereo04	0.45 364	0.23 333	0.52 362	0.43 399	0.29 424	0.40 281	0.48 498	1.02 454	1.12 556	0.62 296	0.58 263	0.55 303	0.56 403	0.77 453	0.45 397	0.14 151	0.13 342	0.19 373	0.17 379	0.18 369	0.17 350

SA	0.45 364	0.26 425	0.50 331	0.47 487	0.24 257	0.46 333	0.36 360	0.79 372	1.00 514	0.61 292	1.04 480	0.50 282	0.50 376	0.98 539	0.33 274	0.16 281	0.13 342	0.21 454	0.19 439	0.15 239	0.14 226

GwcNet-ADL	0.45 364	0.24 357	0.51 341	0.46 466	0.30 449	0.41 295	0.40 425	0.95 431	0.98 507	0.73 375	0.78 337	0.61 348	0.41 325	0.67 379	0.55 461	0.20 434	0.14 381	0.15 197	0.14 257	0.19 404	0.22 461

IIG-Stereo	0.45 364	0.22 300	0.48 309	0.51 529	0.26 328	0.43 311	0.21 67	0.73 335	0.80 387	0.84 438	0.95 429	0.82 465	0.46 357	0.95 528	0.37 317	0.16 281	0.12 266	0.19 373	0.15 289	0.15 239	0.12 120

DN-CSS_ROB	0.45 364	0.27 441	0.74 499	0.41 315	0.29 424	0.43 311	0.29 218	0.80 375	0.78 370	0.73 375	1.08 501	0.48 272	0.45 350	0.81 473	0.40 365	0.15 230	0.12 266	0.21 454	0.19 439	0.18 369	0.17 350

Selective-IGEV-i1	0.46 372	0.21 266	0.60 428	0.43 399	0.24 257	0.67 466	0.53 531	1.07 478	0.90 458	0.65 319	0.82 363	0.80 460	0.38 299	0.56 258	0.40 365	0.16 281	0.14 381	0.15 197	0.13 220	0.16 302	0.17 350

Hybrid-DGEV-03	0.46 372	0.20 227	0.36 156	0.43 399	0.28 399	0.55 378	0.25 140	0.69 291	0.75 355	0.96 529	1.92 627	0.61 348	0.32 234	0.58 275	0.36 306	0.15 230	0.10 68	0.18 336	0.16 320	0.14 183	0.12 120

HI	0.46 372	0.22 300	0.41 223	0.35 117	0.35 523	0.27 100	0.32 287	0.75 351	0.50 243	0.90 491	1.13 516	1.12 566	0.73 512	0.70 404	0.57 469	0.12 54	0.10 68	0.17 282	0.17 379	0.17 334	0.16 303

CoSv	0.46 372	0.22 300	0.41 223	0.35 117	0.35 523	0.27 100	0.32 287	0.75 351	0.50 243	0.90 491	1.13 516	1.12 566	0.73 512	0.70 404	0.57 469	0.12 54	0.10 68	0.17 282	0.17 379	0.17 334	0.16 303

MyStereo05	0.46 372	0.22 300	0.51 341	0.42 355	0.29 424	0.43 311	0.48 498	0.96 436	1.12 556	0.77 398	0.62 276	0.51 289	0.57 415	0.79 465	0.43 382	0.14 151	0.13 342	0.18 336	0.17 379	0.17 334	0.17 350

CASS	0.46 372	0.28 456	0.45 270	0.48 494	0.22 175	0.63 431	0.34 323	0.99 444	0.66 306	0.76 392	0.86 386	0.61 348	0.58 419	0.58 275	0.44 391	0.29 562	0.16 437	0.22 469	0.18 411	0.23 482	0.28 532
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
RAFT_CTSACE	0.46 372	0.20 227	0.48 309	0.46 466	0.27 372	0.34 213	0.39 411	0.62 235	0.74 351	0.78 409	1.44 590	0.86 473	0.38 299	1.09 563	0.27 182	0.13 100	0.13 342	0.18 336	0.16 320	0.16 302	0.12 120

iRaft-Stereo_5w	0.46 372	0.22 300	0.53 371	0.43 399	0.30 449	0.30 148	0.53 531	0.66 263	0.71 333	0.62 296	0.89 400	1.01 525	0.67 475	0.76 446	0.67 500	0.13 100	0.12 266	0.17 282	0.15 289	0.15 239	0.17 350

TransformOpticalFlow	0.46 372	0.21 266	0.49 319	0.42 355	0.24 257	0.36 238	0.46 483	1.04 461	0.84 418	0.67 335	1.14 520	0.73 424	0.56 403	0.78 461	0.33 274	0.15 230	0.10 68	0.17 282	0.15 289	0.14 183	0.15 267

RAFT	0.46 372	0.23 333	0.52 362	0.48 494	0.27 372	0.55 378	0.47 491	0.68 280	0.60 287	0.83 432	0.82 363	1.00 521	0.56 403	0.76 446	0.37 317	0.18 372	0.16 437	0.22 469	0.20 463	0.16 302	0.14 226

Prome-Stereo	0.46 372	0.20 227	0.37 176	0.45 441	0.26 328	0.40 281	0.42 457	0.69 291	0.49 236	0.96 529	1.84 623	0.58 331	0.64 456	0.63 339	0.32 263	0.15 230	0.11 190	0.16 234	0.14 257	0.17 334	0.30 544

GES	0.46 372	0.25 388	0.62 437	0.41 315	0.30 449	0.62 425	0.37 375	1.06 474	0.70 326	0.75 386	0.83 370	0.47 268	0.52 383	0.69 396	0.46 402	0.23 500	0.17 470	0.17 282	0.16 320	0.18 369	0.24 498

HCRNet	0.46 372	0.35 514	0.45 270	0.54 569	0.26 328	0.52 359	0.29 218	0.87 397	0.64 295	0.75 386	0.82 363	0.76 440	0.53 384	0.70 404	0.38 332	0.24 511	0.16 437	0.24 506	0.20 463	0.21 435	0.20 423

DFGA-Net	0.47 385	0.31 494	0.93 553	0.43 399	0.33 504	0.56 386	0.35 346	0.81 377	0.89 453	0.70 356	0.76 324	0.48 272	0.43 333	0.78 461	0.64 495	0.16 281	0.14 381	0.19 373	0.19 439	0.20 422	0.19 391

mmm	0.47 385	0.28 456	0.51 341	0.39 241	0.25 289	0.61 419	0.38 393	1.00 450	0.60 287	0.77 398	1.07 494	0.65 373	0.53 384	0.61 303	0.49 429	0.18 372	0.15 410	0.23 490	0.20 463	0.21 435	0.20 423

ffm	0.47 385	0.28 456	0.68 466	0.39 241	0.26 328	0.56 386	0.40 425	0.72 323	1.13 563	0.76 392	0.98 446	0.71 404	0.55 395	0.61 303	0.26 158	0.17 329	0.11 190	0.25 519	0.21 485	0.16 302	0.17 350

BUS	0.47 385	0.26 425	0.47 294	0.46 466	0.29 424	0.78 501	0.34 323	0.99 444	0.80 387	0.77 398	0.80 353	0.64 367	0.54 391	0.66 369	0.56 463	0.21 450	0.15 410	0.22 469	0.19 439	0.18 369	0.19 391

STrans-v2	0.47 385	0.21 266	0.49 319	0.41 315	0.25 289	0.54 372	0.49 511	1.16 515	0.82 411	0.67 335	1.05 483	0.71 404	0.67 475	0.74 426	0.34 286	0.15 230	0.11 190	0.17 282	0.15 289	0.14 183	0.14 226

Anonymous3	0.47 385	0.35 514	0.91 552	0.50 517	0.38 541	0.81 519	0.55 542	0.76 355	0.66 306	0.52 262	0.65 282	0.44 251	0.45 350	0.66 369	0.39 342	0.25 524	0.25 567	0.22 469	0.21 485	0.23 482	0.24 498

CFNet_pseudo	0.47 385	0.25 388	0.55 388	0.38 210	0.28 399	0.58 401	0.32 287	0.89 406	0.90 458	0.83 432	1.03 477	0.75 433	0.48 367	0.61 303	0.46 402	0.17 329	0.13 342	0.24 506	0.16 320	0.26 516	0.21 442

ACVNet	0.47 385	0.24 357	0.39 199	0.40 284	0.28 399	0.58 401	0.40 425	0.91 412	0.81 398	0.67 335	0.96 433	0.79 456	0.66 466	0.65 357	0.71 511	0.18 372	0.15 410	0.16 234	0.15 289	0.18 369	0.15 267

DMCA	0.47 385	0.27 441	0.59 423	0.39 241	0.29 424	0.53 365	0.34 323	0.98 440	0.70 326	0.78 409	0.83 370	0.79 456	0.55 395	0.54 247	0.57 469	0.21 450	0.16 437	0.21 454	0.16 320	0.19 404	0.22 461

ccs_rob	0.47 385	0.25 388	0.55 388	0.38 210	0.28 399	0.58 401	0.32 287	0.89 406	0.90 458	0.83 432	1.02 467	0.75 433	0.48 367	0.61 303	0.46 402	0.17 329	0.12 266	0.24 506	0.16 320	0.26 516	0.21 442

Select-FE	0.48 395	0.26 425	0.96 560	0.42 355	0.36 530	0.34 213	0.20 41	1.02 454	0.37 142	0.61 292	1.01 463	1.04 534	0.79 539	0.74 426	0.29 222	0.17 329	0.13 342	0.17 282	0.20 463	0.15 239	0.25 507

rvit_0105_3	0.48 395	0.35 514	0.85 538	0.56 582	0.31 465	0.48 342	0.48 498	0.65 256	0.81 398	0.66 326	0.59 265	0.66 386	0.56 403	0.66 369	0.41 372	0.30 569	0.27 585	0.29 567	0.28 576	0.21 435	0.21 442

UGAM-zero	0.48 395	0.21 266	0.66 454	0.38 210	0.23 211	0.36 238	0.22 92	1.30 580	0.43 201	0.67 335	0.61 272	1.74 631	0.89 572	0.79 465	0.27 182	0.15 230	0.12 266	0.15 197	0.12 176	0.13 130	0.14 226

rvit_stereo_0075_2	0.48 395	0.38 533	0.74 499	0.54 569	0.46 593	0.43 311	0.35 346	0.85 390	0.68 315	0.56 277	0.73 307	0.59 341	0.47 362	0.64 347	0.47 413	0.33 586	0.23 550	0.35 592	0.26 562	0.32 557	0.26 511

DispNO	0.48 395	0.24 357	0.84 532	0.40 284	0.31 465	0.58 401	0.39 411	0.91 412	0.79 378	0.79 414	0.83 370	0.71 404	0.59 425	0.75 434	0.50 433	0.19 412	0.14 381	0.20 410	0.18 411	0.16 302	0.17 350

CoDeX	0.48 395	0.21 266	0.53 371	0.43 399	0.25 289	0.74 493	0.38 393	1.36 598	0.82 411	0.84 438	0.96 433	0.63 361	0.57 415	0.63 339	0.40 365	0.17 329	0.13 342	0.17 282	0.15 289	0.16 302	0.15 267

IER	0.48 395	0.25 388	0.60 428	0.38 210	0.28 399	0.67 466	0.38 393	0.82 383	0.68 315	0.88 476	0.95 429	0.74 428	0.79 539	0.62 326	0.46 402	0.17 329	0.14 381	0.17 282	0.17 379	0.17 334	0.16 303

BSDual-CNN	0.48 395	0.26 425	0.47 294	0.46 466	0.29 424	0.75 497	0.46 483	0.99 444	0.80 387	0.77 398	0.80 353	0.76 440	0.59 425	0.66 369	0.48 420	0.21 450	0.15 410	0.22 469	0.19 439	0.18 369	0.19 391

PSM-AAD	0.48 395	0.21 266	0.39 199	0.44 426	0.23 211	0.56 386	0.47 491	0.67 274	0.73 345	1.08 575	1.12 509	0.58 331	0.87 564	0.63 339	0.33 274	0.15 230	0.11 190	0.25 519	0.26 562	0.18 369	0.42 604

KYRaft	0.48 395	0.21 266	0.41 223	0.45 441	0.23 211	0.43 311	0.36 360	0.68 280	0.45 212	0.94 512	1.72 617	0.78 449	0.40 320	0.65 357	0.32 263	0.16 281	0.11 190	0.18 336	0.22 506	0.17 334	0.76 650

ASMatch	0.48 395	0.20 227	0.47 294	0.39 241	0.28 399	0.37 250	0.26 164	0.76 355	0.72 335	0.77 398	2.29 638	0.61 348	0.51 381	0.64 347	0.39 342	0.15 230	0.12 266	0.17 282	0.15 289	0.14 183	0.22 461

ICVP	0.48 395	0.26 425	0.42 238	0.49 506	0.28 399	0.63 431	0.43 465	1.05 468	0.72 335	0.68 347	0.95 429	0.75 433	0.56 403	0.55 248	0.61 485	0.24 511	0.18 489	0.19 373	0.17 379	0.19 404	0.21 442
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ARAFT	0.48 395	0.25 388	0.82 521	0.42 355	0.25 289	0.56 386	0.54 539	0.82 383	0.82 411	0.92 501	0.75 321	0.75 433	0.48 367	0.89 502	0.37 317	0.15 230	0.12 266	0.23 490	0.22 506	0.14 183	0.14 226

SFCPSM	0.48 395	0.22 300	0.59 423	0.41 315	0.27 372	0.85 531	0.36 360	1.39 601	0.79 378	0.81 421	0.85 382	0.54 300	0.50 376	0.60 296	0.39 342	0.18 372	0.14 381	0.18 336	0.20 463	0.17 334	0.16 303

FSD	0.49 409	0.47 578	0.55 388	0.55 577	0.46 593	0.48 342	0.52 526	0.54 185	0.49 236	0.48 252	0.48 207	0.50 282	0.48 367	0.51 228	0.49 429	0.45 626	0.43 645	0.47 625	0.46 632	0.46 611	0.46 620

G2L-ROB	0.49 409	0.20 227	0.48 309	0.36 155	0.22 175	0.58 401	0.42 457	1.19 530	0.74 351	0.86 461	0.76 324	1.08 549	0.59 425	0.81 473	0.60 479	0.17 329	0.12 266	0.15 197	0.12 176	0.17 334	0.20 423

test_sample4	0.49 409	0.27 441	0.55 388	0.36 155	0.23 211	0.70 474	0.37 375	1.22 548	0.86 430	0.82 424	0.86 386	0.62 356	0.58 419	0.71 414	0.49 429	0.21 450	0.16 437	0.21 454	0.20 463	0.22 462	0.21 442

test_sample3	0.49 409	0.27 441	0.55 388	0.36 155	0.23 211	0.70 474	0.37 375	1.21 540	0.87 437	0.79 414	0.84 373	0.66 386	0.53 384	0.70 404	0.50 433	0.21 450	0.16 437	0.20 410	0.19 439	0.21 435	0.21 442

PCWNet_CMD	0.49 409	0.25 388	0.56 402	0.40 284	0.27 372	0.64 441	0.32 287	0.98 440	0.99 510	0.87 466	1.07 494	0.78 449	0.46 357	0.61 303	0.44 391	0.17 329	0.13 342	0.21 454	0.16 320	0.26 516	0.20 423

Sa-1000	0.49 409	0.25 388	0.45 270	0.46 466	0.25 289	0.64 441	0.34 323	0.85 390	0.95 490	0.85 451	1.51 601	0.55 303	0.44 343	0.94 522	0.31 254	0.16 281	0.12 266	0.21 454	0.20 463	0.15 239	0.14 226

DEmStereo	0.49 409	0.18 140	0.53 371	0.39 241	0.26 328	0.57 395	0.33 305	0.65 256	0.75 355	0.90 491	1.65 611	0.57 315	1.02 595	0.63 339	0.44 391	0.14 151	0.12 266	0.16 234	0.16 320	0.14 183	0.17 350

DRaft	0.49 409	0.18 140	0.50 331	0.38 210	0.25 289	0.57 395	0.39 411	0.67 274	0.86 430	1.02 550	1.75 618	0.50 282	0.79 539	0.65 357	0.42 379	0.14 151	0.11 190	0.16 234	0.16 320	0.14 183	0.17 350

GrayStereo	0.49 409	0.20 227	0.44 262	0.47 487	0.29 424	0.51 351	0.62 567	0.71 312	0.66 306	1.04 558	1.46 595	0.77 446	0.73 512	0.58 275	0.35 295	0.15 230	0.12 266	0.17 282	0.17 379	0.15 239	0.30 544

cf-r	0.49 409	0.24 357	0.49 319	0.40 284	0.23 211	0.58 401	0.38 393	0.92 421	0.87 437	0.77 398	1.06 490	0.98 513	0.67 475	0.59 284	0.61 485	0.21 450	0.14 381	0.17 282	0.19 439	0.15 239	0.16 303

GANet-RSSM	0.49 409	0.22 300	0.42 238	0.39 241	0.26 328	0.58 401	0.41 446	1.12 498	0.82 411	0.73 375	1.02 467	0.88 482	0.75 523	0.67 379	0.48 420	0.22 473	0.16 437	0.18 336	0.19 439	0.18 369	0.18 378

BEATNet_4x	0.49 409	0.35 514	0.72 489	0.38 210	0.20 121	0.65 449	0.36 360	1.08 484	0.78 370	0.78 409	0.88 397	0.73 424	0.64 456	0.71 414	0.60 479	0.16 281	0.12 266	0.16 234	0.15 289	0.24 495	0.18 378

MSMDNet	0.49 409	0.25 388	0.56 402	0.40 284	0.27 372	0.64 441	0.32 287	0.99 444	0.99 510	0.87 466	1.07 494	0.79 456	0.46 357	0.61 303	0.44 391	0.17 329	0.13 342	0.20 410	0.16 320	0.25 506	0.20 423

MLCV	0.49 409	0.26 425	0.73 495	0.38 210	0.18 49	0.64 441	0.33 305	0.84 388	0.89 453	0.96 529	1.12 509	0.72 419	0.45 350	1.00 549	0.59 478	0.14 151	0.10 68	0.14 149	0.11 138	0.14 183	0.14 226

G2L-Stereo_test	0.50 423	0.22 300	0.46 282	0.34 85	0.24 257	0.58 401	0.59 560	1.14 508	0.79 378	0.89 483	0.96 433	0.96 508	0.59 425	0.72 420	0.67 500	0.17 329	0.12 266	0.14 149	0.12 176	0.15 239	0.16 303

PAM_32	0.50 423	0.20 227	0.69 475	0.40 284	0.24 257	1.09 582	0.29 218	1.12 498	0.40 172	0.74 382	0.44 192	1.98 641	0.64 456	0.64 347	0.27 182	0.16 281	0.11 190	0.17 282	0.15 289	0.14 183	0.15 267

PAM	0.50 423	0.21 266	0.75 502	0.41 315	0.26 328	1.11 588	0.37 375	1.10 491	0.39 157	0.75 386	0.46 199	1.92 638	0.61 438	0.62 326	0.28 205	0.16 281	0.10 68	0.16 234	0.14 257	0.14 183	0.15 267

test_sample5	0.50 423	0.28 456	0.55 388	0.37 185	0.23 211	0.65 449	0.38 393	1.19 530	0.86 430	0.81 421	0.97 442	0.64 367	0.60 431	0.72 420	0.48 420	0.22 473	0.16 437	0.22 469	0.21 485	0.23 482	0.22 461

gwcnet-sp	0.50 423	0.25 388	0.84 532	0.41 315	0.27 372	0.79 507	0.40 425	0.93 423	0.85 424	0.95 517	0.79 342	0.65 373	0.63 448	0.69 396	0.52 442	0.18 372	0.17 470	0.18 336	0.18 411	0.18 369	0.19 391

scenet	0.50 423	0.25 388	0.84 532	0.41 315	0.27 372	0.79 507	0.40 425	0.93 423	0.85 424	0.95 517	0.79 342	0.65 373	0.63 448	0.69 396	0.52 442	0.18 372	0.17 470	0.18 336	0.18 411	0.18 369	0.19 391

ssnet	0.50 423	0.25 388	0.84 532	0.41 315	0.27 372	0.79 507	0.40 425	0.93 423	0.85 424	0.95 517	0.79 342	0.65 373	0.63 448	0.69 396	0.52 442	0.18 372	0.17 470	0.18 336	0.18 411	0.18 369	0.19 391

psmg	0.50 423	0.26 425	0.47 294	0.42 355	0.29 424	0.82 522	0.42 457	1.07 478	0.80 387	0.95 517	0.94 425	0.76 440	0.59 425	0.66 369	0.48 420	0.21 450	0.16 437	0.20 410	0.20 463	0.19 404	0.19 391

UDGNet	0.50 423	0.82 632	0.56 402	0.51 529	0.32 491	0.41 295	0.34 323	0.71 312	0.93 477	0.65 319	0.60 268	0.58 331	0.44 343	0.65 357	0.43 382	0.33 586	0.15 410	0.67 646	0.20 463	0.49 619	0.23 486

PSMNet-ADL	0.50 423	0.28 456	0.43 256	0.49 506	0.31 465	0.70 474	0.38 393	0.94 428	0.81 398	0.62 296	0.80 353	0.91 496	0.62 443	0.76 446	0.68 505	0.24 511	0.18 489	0.19 373	0.20 463	0.22 462	0.22 461

PSMNet-RSSM	0.50 423	0.24 357	0.41 223	0.43 399	0.26 328	0.51 351	0.40 425	1.16 515	0.79 378	0.75 386	1.07 494	0.87 479	0.69 486	0.66 369	0.52 442	0.24 511	0.16 437	0.23 490	0.26 562	0.20 422	0.20 423

CFNet-ft	0.50 423	0.25 388	0.39 199	0.41 315	0.26 328	0.66 457	0.37 375	0.91 412	0.87 437	0.67 335	1.00 458	1.05 539	0.70 491	0.68 388	0.57 469	0.23 500	0.16 437	0.24 506	0.21 485	0.24 495	0.19 391

CFNet_RVC	0.50 423	0.25 388	0.39 199	0.41 315	0.26 328	0.66 457	0.37 375	0.91 412	0.87 437	0.67 335	1.00 458	1.05 539	0.70 491	0.68 388	0.57 469	0.23 500	0.16 437	0.24 506	0.21 485	0.24 495	0.19 391

UCFNet_RVC	0.50 423	0.27 441	0.37 176	0.40 284	0.27 372	0.66 457	0.42 457	1.18 526	0.86 430	0.70 356	0.89 400	0.91 496	0.60 431	0.62 326	0.48 420	0.24 511	0.18 489	0.28 558	0.27 569	0.25 506	0.24 498

G2L-Stereo	0.51 437	0.25 388	0.55 388	0.44 426	0.27 372	0.46 333	0.47 491	0.98 440	0.81 398	0.86 461	0.90 406	0.91 496	0.56 403	0.88 500	0.80 532	0.21 450	0.17 470	0.22 469	0.18 411	0.17 334	0.22 461

DCVSM-stereo	0.51 437	0.28 456	0.56 402	0.39 241	0.29 424	0.55 378	0.28 199	0.78 365	0.78 370	1.11 586	0.77 328	1.04 534	0.76 532	0.65 357	0.52 442	0.20 434	0.20 521	0.24 506	0.21 485	0.25 506	0.31 553

test_sample6	0.51 437	0.27 441	0.55 388	0.38 210	0.23 211	0.64 441	0.39 411	1.18 526	0.88 448	0.84 438	1.06 490	0.66 386	0.61 438	0.75 434	0.52 442	0.23 500	0.17 470	0.22 469	0.22 506	0.24 495	0.23 486

qqq1	0.51 437	0.24 357	0.67 459	0.35 117	0.20 121	0.63 431	0.34 323	1.26 561	1.06 536	0.85 451	1.02 467	0.71 404	0.66 466	0.96 530	0.36 306	0.19 412	0.16 437	0.14 149	0.12 176	0.15 239	0.16 303

fff1	0.51 437	0.24 357	0.67 459	0.35 117	0.20 121	0.63 431	0.34 323	1.26 561	1.06 536	0.85 451	1.02 467	0.71 404	0.66 466	0.96 530	0.36 306	0.19 412	0.16 437	0.14 149	0.12 176	0.15 239	0.16 303

DualNet	0.51 437	0.28 456	0.55 388	0.37 185	0.23 211	0.65 449	0.38 393	1.19 530	0.86 430	0.84 438	1.06 490	0.64 367	0.60 431	0.72 420	0.48 420	0.22 473	0.16 437	0.22 469	0.21 485	0.23 482	0.22 461

GMStereo_Zeroshot	0.51 437	0.46 571	0.80 514	0.50 517	0.28 399	0.57 395	0.30 240	0.75 351	0.79 378	0.88 476	0.94 425	0.90 490	0.37 290	0.77 453	0.46 402	0.27 540	0.14 381	0.26 538	0.15 289	0.39 594	0.19 391

CFNet_ucs	0.51 437	0.25 388	0.58 415	0.39 241	0.31 465	0.59 411	0.35 346	1.04 461	0.95 490	0.89 483	1.19 538	0.80 460	0.49 373	0.66 369	0.45 397	0.21 450	0.16 437	0.26 538	0.18 411	0.27 526	0.23 486

anonymousa	0.51 437	0.21 266	0.47 294	0.39 241	0.25 289	0.89 539	0.36 360	0.78 365	0.63 291	0.88 476	1.54 603	1.09 556	0.67 475	0.53 239	0.46 402	0.17 329	0.14 381	0.19 373	0.21 485	0.16 302	0.16 303

hknet	0.51 437	0.26 425	0.58 415	0.46 466	0.29 424	0.75 497	0.46 483	0.99 444	0.89 453	0.77 398	0.80 353	0.96 508	0.67 475	0.75 434	0.50 433	0.19 412	0.15 410	0.22 469	0.19 439	0.18 369	0.19 391

CrosDoStereo	0.51 437	0.19 183	0.46 282	0.39 241	0.24 257	0.39 272	1.14 646	0.69 291	0.87 437	0.94 512	1.36 574	0.62 356	0.75 523	0.68 388	0.46 402	0.15 230	0.12 266	0.17 282	0.18 411	0.14 183	0.16 303

DeepStereo_LL	0.51 437	0.19 183	0.46 282	0.39 241	0.24 257	0.39 272	1.14 646	0.69 291	0.87 437	0.94 512	1.36 574	0.62 356	0.75 523	0.68 388	0.46 402	0.15 230	0.12 266	0.17 282	0.18 411	0.14 183	0.16 303

THIR-Stereo	0.51 437	0.19 183	0.47 294	0.39 241	0.23 211	0.74 493	0.64 578	0.68 280	0.88 448	1.03 553	1.40 580	0.71 404	0.75 523	0.64 347	0.43 382	0.16 281	0.11 190	0.17 282	0.18 411	0.15 239	0.17 350

GwcNet-RSSM	0.51 437	0.25 388	0.51 341	0.41 315	0.24 257	0.56 386	0.41 446	0.97 438	0.96 497	0.75 386	1.17 533	0.89 487	0.66 466	0.66 369	0.74 518	0.22 473	0.15 410	0.19 373	0.21 485	0.17 334	0.16 303

AIO-Stereo-zeroshot1	0.52 451	0.23 333	1.38 611	0.40 284	0.53 613	0.29 133	0.30 240	1.49 619	0.45 212	0.69 351	1.15 523	0.98 513	0.32 234	0.70 404	0.29 222	0.15 230	0.11 190	0.17 282	0.20 463	0.22 462	0.27 521

ToySt	0.52 451	0.27 441	0.93 553	0.42 355	0.28 399	0.67 466	0.56 547	0.88 405	0.79 378	0.61 292	0.85 382	0.92 502	0.70 491	0.72 420	0.61 485	0.16 281	0.17 470	0.21 454	0.21 485	0.22 462	0.21 442

NINENet	0.52 451	0.30 485	0.55 388	0.46 466	0.33 504	0.78 501	0.34 323	1.18 526	0.91 465	0.84 438	0.97 442	0.64 367	0.54 391	0.74 426	0.56 463	0.23 500	0.20 521	0.25 519	0.18 411	0.22 462	0.22 461

AACVNet	0.52 451	0.25 388	0.56 402	0.48 494	0.29 424	0.55 378	0.38 393	0.96 436	0.59 280	0.83 432	1.03 477	1.03 529	0.77 537	0.91 513	0.58 476	0.22 473	0.18 489	0.24 506	0.18 411	0.24 495	0.22 461

acv_ft	0.52 451	0.24 357	0.64 446	0.45 441	0.28 399	0.85 531	0.40 425	0.95 431	0.81 398	1.00 543	0.96 433	0.79 456	0.62 443	0.65 357	0.88 543	0.18 372	0.15 410	0.16 234	0.15 289	0.18 369	0.15 267

AdaStereo	0.52 451	0.34 510	0.53 371	0.49 506	0.25 289	0.71 479	0.36 360	1.24 553	0.91 465	0.77 398	0.98 446	0.75 433	0.50 376	0.71 414	0.51 437	0.27 540	0.13 342	0.28 558	0.18 411	0.23 482	0.18 378
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.
iResNet	0.52 451	0.31 494	0.86 539	0.44 426	0.22 175	0.66 457	0.47 491	0.92 421	1.02 522	0.89 483	1.12 509	0.69 399	0.55 395	0.86 492	0.60 479	0.15 230	0.11 190	0.15 197	0.12 176	0.17 334	0.17 350

DDVS	0.53 458	0.32 497	0.63 441	0.42 355	0.31 465	0.71 479	0.35 346	0.95 431	0.69 322	0.86 461	0.90 406	1.11 560	0.46 357	0.90 510	0.67 500	0.23 500	0.17 470	0.22 469	0.18 411	0.25 506	0.28 532

SMFormer	0.53 458	0.24 357	0.67 459	0.35 117	0.20 121	0.63 431	0.34 323	1.26 561	1.06 536	0.85 451	1.02 467	0.71 404	0.66 466	0.96 530	0.60 479	0.19 412	0.16 437	0.18 336	0.17 379	0.19 404	0.20 423

tta	0.53 458	0.24 357	0.67 459	0.35 117	0.20 121	0.63 431	0.34 323	1.26 561	1.06 536	0.85 451	1.02 467	0.71 404	0.66 466	0.96 530	0.60 479	0.19 412	0.16 437	0.18 336	0.17 379	0.15 239	0.16 303

CFNet	0.53 458	0.30 485	0.53 371	0.42 355	0.28 399	0.73 487	0.35 346	1.21 540	1.01 517	0.74 382	1.07 494	0.85 469	0.60 431	0.83 482	0.58 476	0.19 412	0.15 410	0.23 490	0.23 522	0.21 435	0.17 350

HSM	0.53 458	0.25 388	0.46 282	0.40 284	0.25 289	0.74 493	0.44 473	1.29 577	0.78 370	0.82 424	0.92 420	1.21 576	0.75 523	0.90 510	0.48 420	0.18 372	0.14 381	0.17 282	0.14 257	0.17 334	0.18 378

coex_refinement	0.54 463	0.22 300	0.44 262	0.45 441	0.31 465	0.75 497	0.40 425	1.16 515	0.92 471	0.87 466	1.12 509	0.99 518	0.57 415	0.69 396	0.90 551	0.21 450	0.14 381	0.16 234	0.16 320	0.21 435	0.22 461

UGAM	0.54 463	0.23 333	0.51 341	0.46 466	0.26 328	0.40 281	0.52 526	0.65 256	1.19 581	0.78 409	1.15 523	1.38 606	0.56 403	1.03 555	0.56 463	0.18 372	0.15 410	0.25 519	0.21 485	0.15 239	0.13 180

ITSA-stereo	0.54 463	0.29 470	0.55 388	0.41 315	0.23 211	0.59 411	0.35 346	1.31 582	1.25 590	0.82 424	0.80 353	0.72 419	0.58 419	0.89 502	0.72 514	0.22 473	0.18 489	0.23 490	0.22 506	0.22 462	0.29 539

test_sample7	0.54 463	0.30 485	0.55 388	0.37 185	0.28 399	0.63 431	0.47 491	1.11 493	0.92 471	0.93 505	0.89 400	0.86 473	0.71 496	0.74 426	0.53 453	0.27 540	0.22 540	0.27 547	0.26 562	0.27 526	0.26 511

DAS	0.54 463	0.26 425	0.66 454	0.49 506	0.31 465	0.61 419	0.43 465	0.89 406	1.01 517	0.95 517	1.16 528	0.71 404	0.85 557	0.89 502	0.47 413	0.18 372	0.14 381	0.18 336	0.15 289	0.22 462	0.19 391

SepStereo	0.54 463	0.26 425	0.66 454	0.49 506	0.31 465	0.61 419	0.43 465	0.89 406	1.01 517	0.95 517	1.16 528	0.71 404	0.85 557	0.97 537	0.47 413	0.18 372	0.14 381	0.18 336	0.15 289	0.22 462	0.19 391

RAFT + AFF	0.54 463	0.30 485	0.84 532	0.51 529	0.32 491	0.63 431	0.57 550	1.05 468	0.95 490	0.80 417	0.87 393	0.85 469	0.57 415	0.87 494	0.51 437	0.18 372	0.21 531	0.23 490	0.22 506	0.19 404	0.19 391

ac_64	0.54 463	0.24 357	0.58 415	0.46 466	0.28 399	0.79 507	0.44 473	1.11 493	0.63 291	0.94 512	0.85 382	1.06 543	0.70 491	0.76 446	0.72 514	0.22 473	0.18 489	0.20 410	0.19 439	0.18 369	0.16 303

DMCA-RVC	0.54 463	0.32 497	0.83 525	0.51 529	0.32 491	0.59 411	0.38 393	0.89 406	0.70 326	0.95 517	0.88 397	0.90 490	0.69 486	0.75 434	0.63 492	0.23 500	0.18 489	0.31 578	0.24 537	0.27 526	0.21 442

RT-IGEV	0.55 472	0.20 227	0.70 479	0.42 355	0.25 289	0.89 539	0.63 572	1.27 566	0.80 387	0.92 501	1.00 458	1.23 580	0.67 475	0.68 388	0.33 274	0.19 412	0.14 381	0.17 282	0.14 257	0.16 302	0.22 461

AASNet	0.55 472	0.27 441	0.62 437	0.51 529	0.32 491	0.73 487	0.44 473	1.55 627	0.88 448	0.88 476	0.94 425	0.64 367	0.63 448	0.62 326	0.84 538	0.23 500	0.20 521	0.20 410	0.16 320	0.22 462	0.20 423

LMCR-Stereo	0.55 472	0.33 505	0.57 411	0.60 599	0.30 449	0.80 513	0.36 360	1.30 580	0.79 378	0.90 491	1.04 480	0.57 315	0.64 456	0.87 494	0.73 517	0.20 434	0.15 410	0.19 373	0.14 257	0.25 506	0.18 378

UNet	0.55 472	0.27 441	0.72 489	0.45 441	0.41 560	0.97 554	0.40 425	1.01 451	0.80 387	0.87 466	0.90 406	1.03 529	0.75 523	0.76 446	0.67 500	0.19 412	0.15 410	0.20 410	0.17 379	0.21 435	0.18 378

UPFNet	0.55 472	0.26 425	0.59 423	0.46 466	0.38 541	0.83 525	0.48 498	1.03 460	0.80 387	0.92 501	0.91 414	0.85 469	0.67 475	0.87 494	0.78 524	0.20 434	0.21 531	0.20 410	0.20 463	0.20 422	0.15 267

HSM-Net_RVC	0.55 472	0.23 333	0.37 176	0.38 210	0.22 175	0.86 533	0.40 425	1.31 582	0.93 477	0.92 501	1.15 523	1.26 581	0.71 496	0.75 434	0.53 453	0.17 329	0.14 381	0.16 234	0.15 289	0.17 334	0.17 350
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NLCA_NET_v2_RVC	0.55 472	0.33 505	0.71 482	0.46 466	0.31 465	0.66 457	0.43 465	1.07 478	0.89 453	0.93 505	0.91 414	0.98 513	0.61 438	0.76 446	0.64 495	0.22 473	0.18 489	0.22 469	0.22 506	0.22 462	0.24 498
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	0.55 472	0.37 525	0.67 459	0.42 355	0.31 465	0.50 345	0.43 465	1.22 548	0.73 345	0.86 461	1.05 483	0.85 469	0.58 419	0.90 510	0.56 463	0.29 562	0.23 550	0.22 469	0.22 506	0.26 516	0.26 511

iResNetv2_ROB	0.55 472	0.29 470	0.86 539	0.39 241	0.25 289	0.67 466	0.37 375	1.21 540	1.02 522	1.02 550	1.10 503	0.89 487	0.79 539	0.74 426	0.43 382	0.19 412	0.13 342	0.15 197	0.11 138	0.19 404	0.16 303

iResNet_ROB	0.55 472	0.24 357	0.61 432	0.38 210	0.22 175	0.66 457	0.30 240	1.59 636	1.33 607	0.94 512	1.05 483	0.81 463	0.69 486	0.84 487	0.46 402	0.17 329	0.12 266	0.14 149	0.09 7	0.15 239	0.20 423

rvit_105_1	0.56 482	0.42 558	0.84 532	0.59 597	0.37 534	0.59 411	0.68 583	0.73 335	0.97 502	0.82 424	0.69 298	0.75 433	0.63 448	0.80 468	0.56 463	0.34 595	0.29 594	0.31 578	0.34 605	0.23 482	0.23 486

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 482	3.08 691	2.41 650	0.32 56	0.18 49	0.29 133	0.20 41	0.39 58	0.33 108	0.29 115	0.25 58	0.18 17	0.18 27	0.32 49	0.22 61	1.08 663	0.09 18	0.17 282	0.16 320	0.15 239	0.96 657

ff1	0.56 482	0.28 456	0.68 466	0.39 241	0.26 328	0.56 386	0.40 425	0.72 323	1.13 563	0.76 392	0.98 446	0.71 404	0.55 395	1.25 586	1.46 616	0.17 329	0.11 190	0.25 519	0.21 485	0.16 302	0.17 350

FTStereo	0.56 482	0.21 266	0.39 199	0.42 355	0.25 289	0.39 272	0.73 601	0.69 291	0.45 212	1.09 579	3.23 662	0.69 399	0.71 496	0.55 248	0.34 286	0.15 230	0.13 342	0.19 373	0.17 379	0.15 239	0.32 557

GEStereo_RVC	0.56 482	0.30 485	0.70 479	0.51 529	0.31 465	0.70 474	0.54 539	1.31 582	0.93 477	0.85 451	0.86 386	0.84 467	0.63 448	0.92 515	0.67 500	0.24 511	0.16 437	0.19 373	0.17 379	0.21 435	0.23 486

Selective-IGEV-i16pc	0.57 487	0.21 266	1.29 600	0.41 315	0.31 465	1.98 647	0.62 567	0.70 304	1.12 556	0.51 258	0.82 363	0.67 393	0.35 266	0.71 414	0.41 372	0.32 578	0.18 489	0.17 282	0.19 439	0.19 404	0.20 423

ISRNet	0.57 487	0.25 388	0.72 489	0.57 588	0.36 530	0.43 311	0.28 199	0.85 390	0.84 418	1.09 579	1.25 547	0.91 496	0.61 438	0.68 388	0.60 479	0.35 601	0.26 578	0.36 597	0.33 602	0.30 545	0.42 604

CSP-Net	0.57 487	0.29 470	0.55 388	0.42 355	0.29 424	1.20 604	0.49 511	1.29 577	0.75 355	0.98 536	0.97 442	0.88 482	0.69 486	0.85 490	0.66 497	0.27 540	0.18 489	0.17 282	0.17 379	0.18 369	0.19 391

ADLNet2	0.57 487	0.26 425	0.71 482	0.48 494	0.31 465	0.83 525	0.51 520	1.10 491	0.99 510	0.85 451	0.99 454	0.99 518	0.70 491	0.79 465	0.78 524	0.21 450	0.17 470	0.18 336	0.18 411	0.22 462	0.22 461

RAFT-RH_RVC	0.57 487	0.18 140	0.44 262	0.38 210	0.23 211	0.56 386	0.24 119	0.61 228	0.73 345	1.18 593	3.90 673	0.55 303	0.40 320	0.67 379	0.38 332	0.14 151	0.11 190	0.20 410	0.15 289	0.12 82	0.14 226

ADLNet	0.57 487	0.29 470	0.58 415	0.46 466	0.35 523	0.80 513	0.46 483	1.14 508	0.88 448	1.03 553	0.98 446	0.92 502	0.66 466	0.71 414	0.83 537	0.22 473	0.16 437	0.22 469	0.22 506	0.22 462	0.23 486

MMNet	0.57 487	0.26 425	0.67 459	0.45 441	0.35 523	1.04 573	0.39 411	0.93 423	0.98 507	0.96 529	0.97 442	0.86 473	0.80 544	0.83 482	0.80 532	0.16 281	0.15 410	0.19 373	0.19 439	0.20 422	0.17 350

delet	0.57 487	0.25 388	0.63 441	0.46 466	0.34 516	1.05 578	0.51 520	1.04 461	0.94 486	0.90 491	0.99 454	0.90 490	0.68 484	0.87 494	0.78 524	0.18 372	0.18 489	0.20 410	0.21 485	0.17 334	0.17 350

psm_up	0.57 487	0.27 441	0.52 362	0.50 517	0.33 504	0.65 449	0.60 563	1.07 478	0.84 418	0.87 466	0.91 414	1.00 521	1.06 601	0.80 468	0.66 497	0.22 473	0.25 567	0.26 538	0.23 522	0.22 462	0.21 442

hitnet-ft	0.57 487	0.29 470	0.43 256	0.42 355	0.29 424	0.81 519	0.40 425	0.98 440	0.91 465	0.84 438	1.01 463	1.13 568	0.72 507	0.83 482	0.71 511	0.28 551	0.21 531	0.28 558	0.22 506	0.29 537	0.27 521

DSFCA	0.57 487	0.27 441	0.71 482	0.41 315	0.36 530	0.78 501	0.53 531	1.08 484	0.85 424	1.08 575	0.84 373	0.90 490	0.66 466	1.05 558	0.63 492	0.26 529	0.22 540	0.21 454	0.21 485	0.22 462	0.20 423

STTStereo	0.57 487	0.39 538	0.87 544	0.45 441	0.32 491	0.62 425	0.45 480	1.01 451	0.87 437	1.01 546	0.91 414	0.95 505	0.58 419	0.77 453	0.66 497	0.25 524	0.24 559	0.27 547	0.33 602	0.25 506	0.26 511

RASNet	0.57 487	0.24 357	0.61 432	0.39 241	0.23 211	0.71 479	0.40 425	1.02 454	0.93 477	0.77 398	1.05 483	1.05 539	0.98 590	0.99 544	1.03 580	0.16 281	0.14 381	0.14 149	0.17 379	0.15 239	0.14 226

LL-Strereo	0.58 500	0.29 470	0.83 525	0.48 494	0.35 523	0.39 272	0.48 498	1.04 461	0.99 510	0.87 466	0.79 342	1.08 549	1.15 613	1.35 607	0.51 437	0.18 372	0.15 410	0.22 469	0.19 439	0.17 334	0.21 442

HGLStereo	0.58 500	0.30 485	0.65 451	0.51 529	0.38 541	0.78 501	0.45 480	1.07 478	0.82 411	0.89 483	1.16 528	0.88 482	0.91 576	0.80 468	0.74 518	0.21 450	0.21 531	0.20 410	0.18 411	0.19 404	0.22 461

FADNet-RVC-Resample	0.58 500	0.35 514	1.34 608	0.50 517	0.34 516	0.73 487	0.43 465	1.09 487	0.96 497	0.83 432	0.87 393	0.76 440	0.66 466	0.77 453	0.52 442	0.19 412	0.18 489	0.26 538	0.27 569	0.28 535	0.29 539

FADNet_RVC	0.58 500	0.39 538	1.26 595	0.45 441	0.32 491	0.55 378	0.34 323	1.12 498	0.90 458	0.68 347	0.90 406	0.61 348	0.71 496	1.03 555	0.80 532	0.21 450	0.18 489	0.27 547	0.23 522	0.33 562	0.30 544

mmx	0.59 504	0.28 456	0.68 466	0.39 241	0.26 328	0.56 386	0.40 425	1.24 553	1.06 536	0.76 392	0.98 446	0.71 404	0.55 395	1.25 586	1.46 616	0.21 450	0.16 437	0.25 519	0.21 485	0.24 495	0.22 461

xxx	0.59 504	0.28 456	0.68 466	0.39 241	0.26 328	0.56 386	0.40 425	1.24 553	1.06 536	0.76 392	0.98 446	0.71 404	0.55 395	1.25 586	1.46 616	0.21 450	0.16 437	0.25 519	0.21 485	0.24 495	0.22 461

CRFU-Net	0.59 504	0.29 470	0.62 437	0.47 487	0.31 465	1.20 604	0.51 520	1.19 530	0.59 280	1.05 563	1.00 458	1.06 543	0.87 564	0.83 482	0.77 523	0.22 473	0.19 512	0.18 336	0.16 320	0.19 404	0.20 423

TDLM	0.59 504	0.35 514	0.57 411	0.53 557	0.32 491	0.67 466	0.72 596	1.09 487	1.03 526	0.84 438	1.11 507	0.84 467	0.71 496	0.96 530	0.61 485	0.28 551	0.18 489	0.26 538	0.22 506	0.27 526	0.21 442

CVANet_RVC	0.59 504	0.35 514	0.54 384	0.49 506	0.33 504	0.70 474	0.67 580	1.12 498	0.97 502	0.88 476	1.05 483	1.01 525	0.72 507	0.94 522	0.55 461	0.30 569	0.20 521	0.28 558	0.26 562	0.32 557	0.23 486

AANet_RVC	0.59 504	0.35 514	0.68 466	0.47 487	0.28 399	0.57 395	0.47 491	1.04 461	1.28 597	0.87 466	1.33 567	0.86 473	0.63 448	1.16 573	0.89 545	0.19 412	0.13 342	0.15 197	0.14 257	0.18 369	0.20 423

NOSS_ROB	0.59 504	0.40 547	0.42 238	0.45 441	0.31 465	0.79 507	0.53 531	1.09 487	1.12 556	0.69 351	0.92 420	0.77 446	0.63 448	0.81 473	0.52 442	0.39 614	0.38 630	0.44 619	0.42 630	0.38 590	0.36 580

DualNet (step1)	0.60 511	0.37 525	0.83 525	0.39 241	0.31 465	0.72 483	0.49 511	1.11 493	0.92 471	0.93 505	0.89 400	0.86 473	0.71 496	0.74 426	0.53 453	0.42 621	0.22 540	0.40 611	0.41 625	0.36 581	0.35 574

pcwnet_v2	0.60 511	0.29 470	0.89 549	0.46 466	0.36 530	0.62 425	0.38 393	1.33 591	1.24 588	1.02 550	1.27 555	0.71 404	0.59 425	0.71 414	0.51 437	0.28 551	0.21 531	0.24 506	0.23 522	0.29 537	0.30 544

PS-NSSS	0.60 511	0.46 571	0.68 466	0.43 399	0.34 516	0.66 457	0.57 550	1.05 468	0.91 465	0.80 417	1.28 556	0.72 419	0.67 475	0.89 502	0.61 485	0.32 578	0.26 578	0.40 611	0.27 569	0.35 575	0.29 539

DLCB_ROB	0.60 511	0.29 470	0.53 371	0.50 517	0.33 504	0.76 500	0.51 520	1.02 454	0.94 486	1.07 574	1.16 528	1.21 576	0.73 512	0.98 539	0.75 520	0.21 450	0.20 521	0.22 469	0.23 522	0.22 462	0.20 423

CBFPSM	0.61 515	0.25 388	1.41 615	0.39 241	0.27 372	1.10 583	0.67 580	0.83 385	0.84 418	0.82 424	0.81 361	1.33 595	0.85 557	0.72 420	0.86 541	0.16 281	0.15 410	0.15 197	0.17 379	0.17 334	0.23 486

ssnet_v2	0.61 515	0.29 470	0.69 475	0.45 441	0.30 449	0.93 546	0.62 567	1.20 537	1.03 526	0.97 533	0.81 361	0.98 513	0.67 475	0.84 487	0.97 571	0.26 529	0.23 550	0.23 490	0.24 537	0.20 422	0.21 442

HBP-ISP	0.61 515	0.47 578	0.45 270	0.46 466	0.33 504	0.79 507	0.29 218	1.15 512	1.05 532	0.85 451	1.18 537	0.67 393	0.71 496	0.92 515	0.57 469	0.37 608	0.38 630	0.47 625	0.41 625	0.39 594	0.32 557

dad	0.61 515	0.53 587	0.72 489	0.44 426	0.31 465	0.64 441	0.37 375	0.85 390	1.28 597	1.05 563	1.17 533	1.18 574	0.61 438	0.70 404	0.54 459	0.36 604	0.23 550	0.37 602	0.21 485	0.31 549	0.23 486

SACVNet	0.61 515	0.36 523	0.67 459	0.57 588	0.37 534	0.65 449	0.47 491	1.16 515	0.80 387	1.04 558	1.06 490	1.02 527	0.81 547	0.99 544	0.57 469	0.28 551	0.21 531	0.25 519	0.24 537	0.30 545	0.39 590

StereoDRNet-Refined	0.61 515	0.33 505	0.63 441	0.47 487	0.31 465	0.94 549	0.41 446	1.04 461	0.97 502	1.15 591	1.13 516	1.00 521	0.74 520	0.93 519	0.93 559	0.18 372	0.13 342	0.22 469	0.21 485	0.20 422	0.21 442
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
FADNet-RVC	0.62 521	0.56 602	1.29 600	0.47 487	0.39 549	0.63 431	0.40 425	1.16 515	0.91 465	0.71 366	0.86 386	1.04 534	0.55 395	0.99 544	0.78 524	0.27 540	0.26 578	0.28 558	0.29 582	0.32 557	0.31 553

NVstereo2D	0.62 521	0.32 497	0.82 521	0.50 517	0.44 578	0.88 536	0.48 498	1.12 498	1.17 575	0.67 335	0.90 406	0.90 490	0.69 486	1.02 553	0.69 507	0.33 586	0.16 437	0.29 567	0.20 463	0.43 604	0.46 620

CBMV_ROB	0.62 521	0.39 538	0.41 223	0.41 315	0.28 399	0.86 533	0.28 199	1.06 474	1.02 522	0.95 517	1.33 567	0.81 463	0.84 553	0.94 522	0.56 463	0.37 608	0.37 629	0.43 617	0.40 620	0.33 562	0.32 557

ACV-stereo	0.63 524	0.37 525	1.03 572	0.44 426	0.31 465	1.27 608	0.41 446	0.78 365	0.84 418	0.65 319	0.76 324	2.07 643	1.00 591	0.84 487	0.68 505	0.22 473	0.17 470	0.19 373	0.18 411	0.22 462	0.23 486

FADNet	0.63 524	0.53 587	1.20 589	0.46 466	0.44 578	0.66 457	0.41 446	1.24 553	1.07 544	0.70 356	0.84 373	0.98 513	0.65 464	0.87 494	0.54 459	0.29 562	0.30 599	0.27 547	0.30 583	0.48 615	0.36 580

1111x	0.64 526	0.23 333	0.61 432	0.39 241	0.21 149	0.68 471	0.46 483	1.32 588	1.03 526	0.76 392	1.02 467	0.95 505	0.72 507	1.13 567	2.15 648	0.18 372	0.18 489	0.18 336	0.19 439	0.20 422	0.19 391

SGM-Forest	0.65 527	0.33 505	0.43 256	0.44 426	0.30 449	1.01 567	0.54 539	1.13 506	1.09 553	1.11 586	1.21 541	1.10 558	0.76 532	0.99 544	0.71 511	0.32 578	0.33 619	0.33 589	0.30 583	0.30 545	0.28 532
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
fast-acv-ft	0.66 528	0.32 497	0.80 514	0.46 466	0.34 516	1.26 607	0.50 517	0.91 412	1.00 514	1.05 563	1.36 574	1.28 584	0.84 553	0.81 473	0.90 551	0.22 473	0.24 559	0.23 490	0.23 522	0.21 435	0.22 461

Wz-Net-LNSev-Ref	0.67 529	0.30 485	1.20 589	0.42 355	0.31 465	1.00 562	0.58 557	1.16 515	1.07 544	1.01 546	1.25 547	1.08 549	0.75 523	1.18 576	1.03 580	0.20 434	0.12 266	0.16 234	0.13 220	0.22 462	0.22 461

StereoDRNet	0.67 529	0.35 514	0.82 521	0.53 557	0.44 578	1.03 571	0.53 531	1.51 623	1.06 536	1.13 589	0.91 414	1.07 548	0.74 520	0.87 494	0.95 564	0.24 511	0.19 512	0.25 519	0.23 522	0.27 526	0.22 461

PSMNet_ROB	0.67 529	0.39 538	0.76 506	0.57 588	0.43 572	1.00 562	0.85 624	1.25 559	0.93 477	0.82 424	1.04 480	1.08 549	0.64 456	0.89 502	1.02 579	0.29 562	0.21 531	0.31 578	0.31 592	0.27 526	0.25 507

TCMNet	0.68 532	0.41 553	1.08 576	0.60 599	0.61 629	0.97 554	0.55 542	1.11 493	0.93 477	0.87 466	1.14 520	0.89 487	0.65 464	0.92 515	1.06 587	0.26 529	0.26 578	0.31 578	0.28 576	0.33 562	0.30 544

YMNet	0.68 532	0.40 547	1.01 568	0.53 557	0.46 593	1.04 573	0.48 498	1.06 474	0.81 398	1.21 596	1.31 563	1.11 560	0.73 512	0.89 502	0.96 566	0.27 540	0.31 607	0.25 519	0.25 550	0.25 506	0.24 498

YMNet_1	0.68 532	0.40 547	1.01 568	0.53 557	0.46 593	1.04 573	0.48 498	1.06 474	0.81 398	1.21 596	1.31 563	1.11 560	0.73 512	0.89 502	0.96 566	0.27 540	0.31 607	0.25 519	0.25 550	0.25 506	0.24 498

DRN-Test	0.68 532	0.34 510	0.77 509	0.52 546	0.40 554	1.14 593	0.61 565	1.56 631	1.04 530	1.18 593	1.10 503	1.05 539	0.72 507	0.82 480	1.01 575	0.24 511	0.18 489	0.26 538	0.25 550	0.26 516	0.23 486

CBMV	0.68 532	0.37 525	0.50 331	0.43 399	0.26 328	1.00 562	0.71 590	1.17 524	1.16 572	1.24 604	1.29 560	1.06 543	0.86 561	0.98 539	0.75 520	0.29 562	0.30 599	0.34 591	0.30 583	0.26 516	0.27 521
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
iinet-f	0.69 537	0.29 470	2.34 647	0.41 315	0.31 465	1.16 597	0.58 557	0.87 397	0.85 424	0.86 461	1.17 533	1.04 534	0.83 550	0.76 446	1.26 605	0.21 450	0.18 489	0.17 282	0.16 320	0.21 435	0.21 442

z-ln-s-r	0.70 538	0.39 538	1.51 620	0.40 284	0.27 372	0.58 401	0.62 567	0.87 397	1.09 553	0.84 438	1.44 590	0.91 496	0.87 564	1.20 580	2.07 644	0.16 281	0.12 266	0.17 282	0.15 289	0.21 435	0.17 350

GASNet	0.70 538	0.77 627	1.16 586	0.71 633	0.49 601	0.62 425	0.48 498	1.12 498	1.05 532	0.98 536	0.84 373	0.94 504	0.82 548	1.41 611	0.85 540	0.33 586	0.22 540	0.29 567	0.28 576	0.44 607	0.26 511

PA-Net	0.70 538	0.46 571	0.96 560	0.51 529	0.53 613	0.94 549	0.73 601	1.14 508	1.15 570	0.83 432	0.90 406	0.88 482	0.76 532	1.19 577	0.96 566	0.25 524	0.41 640	0.29 567	0.44 631	0.27 526	0.39 590
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MaskLacGwcNet_RVC	0.71 541	0.84 636	0.80 514	0.55 577	0.38 541	1.38 615	0.57 550	1.07 478	0.81 398	0.90 491	0.94 425	0.95 505	0.54 391	1.01 550	0.61 485	0.41 619	0.30 599	0.57 640	0.31 592	0.86 648	0.39 590

DISCO	0.72 542	0.27 441	0.72 489	0.45 441	0.31 465	1.12 590	0.53 531	1.32 588	1.25 590	0.84 438	1.07 494	1.52 622	0.87 564	1.82 638	1.08 593	0.20 434	0.15 410	0.18 336	0.16 320	0.24 495	0.24 498

APVNet	0.73 543	0.39 538	1.01 568	0.58 594	0.45 584	1.16 597	0.68 583	1.47 618	0.87 437	0.84 438	1.15 523	1.04 534	0.84 553	1.14 569	1.18 600	0.27 540	0.28 592	0.32 584	0.31 592	0.29 537	0.32 557

GwcNet	0.73 543	0.39 538	1.37 610	0.53 557	0.43 572	1.10 583	0.52 526	1.27 566	1.19 581	1.05 563	1.41 582	1.06 543	0.86 561	0.98 539	1.01 575	0.26 529	0.24 559	0.24 506	0.23 522	0.23 482	0.28 532

NaN_ROB	0.73 543	0.46 571	0.89 549	0.52 546	0.34 516	0.98 559	1.11 643	1.28 572	1.20 584	1.27 610	0.96 433	1.08 549	0.79 539	1.34 606	0.78 524	0.24 511	0.30 599	0.23 490	0.24 537	0.23 482	0.26 511

XPNet_ROB	0.73 543	0.38 533	0.80 514	0.53 557	0.40 554	0.80 513	0.83 620	1.21 540	0.96 497	1.37 616	1.17 533	1.37 602	0.87 564	1.14 569	0.99 573	0.33 586	0.25 567	0.27 547	0.24 537	0.31 549	0.29 539

ETE_ROB	0.73 543	0.52 584	0.93 553	0.57 588	0.37 534	0.80 513	0.86 625	1.19 530	0.95 490	1.20 595	1.22 543	1.39 608	0.86 561	1.07 559	0.88 543	0.27 540	0.21 531	0.31 578	0.27 569	0.34 570	0.35 574

Syn2CoEx	0.74 548	0.55 600	1.17 587	0.66 618	0.45 584	0.89 539	0.56 547	1.54 626	1.15 570	0.95 517	1.35 573	1.03 529	1.03 596	0.96 530	0.89 545	0.31 573	0.27 585	0.29 567	0.24 537	0.23 482	0.27 521

DANet	0.74 548	0.47 578	0.98 566	0.60 599	0.41 560	0.92 545	0.41 446	1.02 454	0.87 437	1.22 600	1.22 543	1.33 595	0.88 569	1.26 589	1.37 611	0.27 540	0.24 559	0.31 578	0.25 550	0.37 587	0.36 580
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.74 548	0.38 533	0.63 441	0.54 569	0.35 523	1.01 567	0.95 633	1.15 512	0.95 490	1.09 579	2.00 631	1.14 570	0.92 578	1.29 594	0.75 520	0.25 524	0.27 585	0.27 547	0.23 522	0.32 557	0.24 498

NCCL2	0.74 548	0.45 566	0.77 509	0.65 616	0.45 584	0.97 554	1.16 648	1.16 515	1.02 522	1.00 543	0.98 446	1.48 616	0.88 569	0.99 544	0.89 545	0.31 573	0.27 585	0.39 608	0.39 616	0.33 562	0.34 570

Wz-Net-LNSev	0.75 552	0.54 594	1.59 627	0.51 529	0.41 560	1.16 597	0.79 614	1.27 566	1.13 563	1.04 558	1.14 520	1.11 560	0.94 583	0.93 519	1.00 574	0.24 511	0.22 540	0.21 454	0.19 439	0.26 516	0.27 521

FINET	0.75 552	0.45 566	1.38 611	0.48 494	0.46 593	0.98 559	1.00 638	1.22 548	1.69 640	0.91 500	1.25 547	0.74 428	0.74 520	1.09 563	0.82 536	0.37 608	0.31 607	0.27 547	0.24 537	0.35 575	0.34 570

FAT-Stereo	0.75 552	0.34 510	0.81 520	0.51 529	0.38 541	0.78 501	0.63 572	1.39 601	1.32 605	1.05 563	1.40 580	1.58 627	1.14 611	0.92 515	0.91 555	0.29 562	0.28 592	0.28 558	0.23 522	0.28 535	0.41 600

S-Stereo	0.76 555	0.36 523	1.10 579	0.57 588	0.46 593	0.83 525	0.59 560	1.31 582	1.62 635	0.98 536	1.41 582	1.11 560	0.93 580	0.85 490	1.07 590	0.27 540	0.31 607	0.28 558	0.25 550	0.33 562	0.50 630

RYNet	0.76 555	0.37 525	0.74 499	0.54 569	0.67 635	1.35 612	0.68 583	1.28 572	1.21 587	1.10 583	0.90 406	1.31 588	0.94 583	1.01 550	1.30 607	0.22 473	0.16 437	0.27 547	0.23 522	0.43 604	0.45 616

LALA_ROB	0.76 555	0.46 571	0.86 539	0.55 577	0.41 560	1.00 562	0.93 632	1.25 559	1.13 563	1.23 602	1.15 523	1.55 624	0.80 544	1.11 566	0.96 566	0.33 586	0.23 550	0.35 592	0.30 583	0.35 575	0.32 557

DStereoRT	0.77 558	0.21 266	0.72 489	0.52 546	0.34 516	1.07 579	0.36 360	0.86 394	0.80 387	0.81 421	1.07 494	0.54 300	0.73 512	0.78 461	0.53 453	0.17 329	0.14 381	3.96 695	1.38 685	0.20 422	0.16 303

PSMNet-RUCA	0.78 559	0.78 630	1.23 592	1.01 649	0.91 645	0.68 471	0.53 531	1.16 515	1.06 536	0.79 414	1.10 503	0.82 465	0.72 507	0.94 522	0.70 508	0.55 643	0.27 585	0.76 649	0.46 632	0.70 643	0.49 627

edge stereo	0.79 560	0.40 547	0.82 521	0.52 546	0.44 578	0.83 525	0.58 557	1.34 593	1.08 548	1.30 612	1.38 578	1.79 633	1.13 610	1.15 572	0.92 557	0.34 595	0.32 614	0.42 616	0.28 576	0.33 562	0.39 590

DGSMNet	0.80 561	0.58 608	1.42 616	0.61 604	0.65 632	0.94 549	0.75 606	1.35 594	1.16 572	0.88 476	1.26 551	1.00 521	0.75 523	1.07 559	0.89 545	0.36 604	0.31 607	0.41 615	0.40 620	0.60 637	0.59 642

RP	0.80 561	0.38 533	0.73 495	0.67 620	0.59 624	0.82 522	0.57 550	1.21 540	1.28 597	1.03 553	1.68 613	1.45 611	1.49 635	1.08 562	0.90 551	0.36 604	0.31 607	0.37 602	0.30 583	0.36 581	0.36 580

Wz-Net-MNSev	0.81 563	0.42 558	1.64 633	0.51 529	0.41 560	1.46 619	0.95 633	1.24 553	1.26 595	1.31 613	1.25 547	1.17 573	0.83 550	1.21 583	1.06 587	0.22 473	0.19 512	0.24 506	0.23 522	0.29 537	0.26 511

RGC	0.82 564	0.62 613	0.80 514	0.67 620	0.66 634	0.91 542	0.59 560	1.35 594	1.09 553	1.12 588	1.46 595	1.50 618	1.09 604	1.28 592	0.97 571	0.34 595	0.30 599	0.48 630	0.40 620	0.38 590	0.38 589

NCC-stereo	0.82 564	0.43 561	0.87 544	0.63 611	0.68 637	0.88 536	0.72 596	1.60 638	1.12 556	0.95 517	1.41 582	1.37 602	1.37 626	1.26 589	0.94 561	0.32 578	0.30 599	0.37 602	0.49 643	0.34 570	0.35 574

Nwc_Net	0.82 564	0.40 547	0.86 539	0.62 608	0.56 618	1.04 573	0.57 550	1.72 647	1.08 548	0.93 505	1.88 625	1.44 610	1.24 618	1.19 577	0.94 561	0.31 573	0.25 567	0.36 597	0.39 616	0.31 549	0.31 553

Abc-Net	0.82 564	0.43 561	0.87 544	0.63 611	0.68 637	0.88 536	0.72 596	1.60 638	1.12 556	0.95 517	1.41 582	1.37 602	1.37 626	1.26 589	0.94 561	0.32 578	0.30 599	0.37 602	0.49 643	0.34 570	0.35 574
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
GANetREF_RVC	0.82 564	0.77 627	0.95 559	0.68 625	0.43 572	1.15 595	1.06 641	1.19 530	1.20 584	1.03 553	1.02 467	1.10 558	0.89 572	1.20 580	0.78 524	0.49 634	0.39 635	0.58 641	0.39 616	0.69 641	0.49 627
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
w-ln-seven-2	0.83 569	0.46 571	2.93 653	0.54 569	0.39 549	0.93 546	0.63 572	1.16 515	1.18 579	1.25 606	1.32 565	1.09 556	1.05 600	1.23 584	1.07 590	0.21 450	0.20 521	0.23 490	0.22 506	0.26 516	0.24 498

stereogan	0.83 569	0.33 505	0.89 549	0.61 604	0.51 608	1.80 642	0.50 517	1.41 607	1.39 613	1.05 563	1.47 597	1.56 626	1.04 598	1.32 604	0.87 542	0.29 562	0.29 594	0.29 567	0.25 550	0.39 594	0.40 595

STTRV1_RVC	0.83 569	0.60 611	1.19 588	0.67 620	0.81 643	1.12 590	0.63 572	1.37 600	1.12 556	0.98 536	1.34 572	1.08 549	0.95 585	1.28 592	0.90 551	0.57 645	0.25 567	0.44 619	0.39 616	0.60 637	0.41 600

Anonymous_2	0.84 572	0.45 566	0.66 454	0.41 315	0.45 584	0.82 522	0.53 531	0.81 377	0.81 398	0.73 375	0.61 272	0.91 496	0.76 532	0.77 453	0.61 485	0.51 637	0.55 655	0.54 638	4.92 697	0.54 629	0.42 604

ccnet	0.84 572	0.59 610	0.86 539	0.56 582	0.60 627	1.11 588	0.72 596	1.44 614	0.97 502	1.15 591	1.44 590	1.28 584	0.95 585	1.01 550	1.33 610	0.49 634	0.43 645	0.50 635	0.47 636	0.52 627	0.48 626

psmorigin	0.84 572	0.53 587	2.21 645	0.50 517	0.41 560	0.86 533	0.57 550	1.08 484	0.90 458	1.50 622	1.42 587	1.50 618	1.09 604	1.29 594	1.03 580	0.32 578	0.33 619	0.27 547	0.27 569	0.34 570	0.45 616

ADCRef	0.84 572	0.46 571	1.60 630	0.52 546	0.45 584	1.08 581	0.52 526	1.13 506	1.03 526	1.22 600	1.43 589	0.87 479	0.93 580	0.91 513	3.35 665	0.19 412	0.16 437	0.23 490	0.23 522	0.23 482	0.22 461

CC-Net-ROB	0.84 572	1.01 649	0.93 553	0.60 599	0.45 584	1.25 606	0.71 590	1.20 537	1.05 532	0.84 438	1.24 546	0.90 490	0.78 538	1.14 569	0.70 508	0.48 633	0.34 623	1.71 666	0.38 614	0.78 646	0.40 595

GCST	0.85 577	1.25 659	0.80 514	1.58 665	1.03 658	1.04 573	0.24 119	0.81 377	0.81 398	0.99 542	0.67 294	0.78 449	0.35 266	0.98 539	0.38 332	0.97 658	0.65 660	1.20 660	0.81 664	0.93 651	0.72 648

aanetorigin	0.85 577	0.58 608	1.98 641	0.50 517	0.40 554	0.66 457	0.70 588	0.72 323	1.01 517	2.44 664	2.00 631	1.32 590	1.25 619	0.96 530	1.16 599	0.20 434	0.19 512	0.20 410	0.20 463	0.27 526	0.33 566

AF-Net	0.85 577	0.41 553	0.87 544	0.66 618	0.54 616	0.96 553	0.52 526	1.66 643	1.37 610	1.03 553	2.04 634	1.46 612	1.36 624	1.19 577	1.05 586	0.34 595	0.24 559	0.39 608	0.28 576	0.31 549	0.26 511

SQANet	0.87 580	0.76 626	0.76 506	1.16 657	0.99 654	1.10 583	0.51 520	1.12 498	0.85 424	0.93 505	1.05 483	1.03 529	0.76 532	1.07 559	0.70 508	0.79 651	0.25 567	1.04 658	0.36 609	1.56 663	0.70 647

CSAN	0.88 581	0.52 584	0.93 553	0.61 604	0.42 569	1.19 603	1.11 643	1.27 566	1.48 624	1.37 616	1.44 590	1.37 602	1.30 621	1.46 618	1.01 575	0.39 614	0.31 607	0.36 597	0.37 611	0.35 575	0.36 580

SDNR	0.89 582	0.39 538	1.66 636	0.42 355	0.39 549	3.35 673	0.32 287	0.95 431	1.05 532	1.05 563	2.12 636	0.62 356	0.71 496	1.40 608	0.78 524	0.53 639	0.56 657	0.36 597	0.27 569	0.46 611	0.50 630

PWC_ROB	0.92 583	0.57 604	1.64 633	0.53 557	0.33 504	0.93 546	0.39 411	1.42 612	1.51 626	1.66 634	2.57 650	1.18 574	1.11 606	1.50 620	1.54 623	0.26 529	0.18 489	0.28 558	0.20 463	0.30 545	0.32 557

UDG	0.93 584	1.03 650	0.75 502	1.00 648	0.97 651	1.02 569	0.57 550	1.18 526	1.01 517	0.93 505	1.02 467	1.32 590	1.03 596	0.88 500	0.92 557	0.55 643	0.33 619	1.82 668	0.41 625	1.20 659	0.74 649

RTSC	0.93 584	0.54 594	1.59 627	0.56 582	0.40 554	1.17 601	0.55 542	1.44 614	1.82 645	1.53 625	1.26 551	1.15 571	0.82 548	1.70 632	2.44 652	0.26 529	0.20 521	0.23 490	0.24 537	0.31 549	0.32 557

DeepPrunerF	0.93 584	0.55 600	3.88 663	0.70 631	0.81 643	0.72 483	0.74 603	1.28 572	1.97 649	0.95 517	1.02 467	0.87 479	0.85 557	1.16 573	1.07 590	0.35 601	0.29 594	0.43 617	0.40 620	0.31 549	0.33 566

PWCDC_ROB	0.93 584	0.54 594	0.97 565	0.78 640	0.41 560	1.03 571	0.42 457	1.39 601	2.34 660	1.04 558	3.73 670	0.80 460	1.12 608	1.29 594	1.04 584	0.37 608	0.22 540	0.24 506	0.20 463	0.36 581	0.31 553

FBW_ROB	0.94 588	0.54 594	1.03 572	0.56 582	0.42 569	1.16 597	0.76 608	1.56 631	1.41 614	1.38 618	1.33 567	1.47 614	1.07 602	2.94 668	1.14 598	0.26 529	0.32 614	0.45 621	0.30 583	0.34 570	0.30 544

Selective-IGEV-i16pb	0.95 589	0.25 388	6.90 677	0.42 355	0.32 491	1.73 638	0.55 542	1.12 498	1.58 631	0.67 335	1.19 538	0.97 510	0.55 395	0.83 482	0.63 492	0.28 551	0.17 470	0.18 336	0.20 463	0.21 435	0.23 486

G-Net	0.95 589	0.48 581	1.13 582	0.67 620	0.49 601	2.07 649	0.63 572	1.02 454	0.90 458	1.77 640	2.62 653	1.28 584	1.60 639	1.09 563	1.06 587	0.37 608	0.30 599	0.35 592	0.25 550	0.46 611	0.45 616

PASM	0.96 591	0.71 623	2.05 643	0.72 634	0.72 641	0.84 530	0.92 628	1.14 508	1.34 608	1.25 606	1.22 543	1.34 598	1.07 602	1.31 602	1.11 594	0.53 639	0.57 658	0.59 642	0.67 655	0.56 636	0.57 641

PDISCO_ROB	0.96 591	0.51 582	1.13 582	1.03 652	1.00 655	1.81 643	0.77 609	1.72 647	1.60 633	1.09 579	1.19 538	1.34 598	0.80 544	1.62 625	1.01 575	0.58 646	0.22 540	0.45 621	0.40 620	0.50 621	0.41 600

XQC	0.97 593	0.70 620	1.54 624	0.70 631	0.55 617	1.48 621	0.81 616	1.41 607	1.57 629	1.21 596	1.12 509	1.33 595	1.04 598	1.55 622	2.00 640	0.39 614	0.25 567	0.37 602	0.32 596	0.55 631	0.49 627

MDST_ROB	0.97 593	0.29 470	1.02 571	0.64 614	0.43 572	2.64 658	0.82 618	1.68 645	1.18 579	2.89 669	1.82 621	0.97 510	0.75 523	1.83 639	0.89 545	0.26 529	0.22 540	0.32 584	0.28 576	0.26 516	0.26 511

anonymity	0.98 595	0.89 640	1.06 575	0.93 647	1.04 660	0.97 554	0.82 618	1.33 591	0.93 477	1.08 575	0.98 446	1.02 527	0.95 585	1.02 553	0.93 559	0.96 657	0.96 681	0.90 655	0.91 668	0.92 650	0.95 656

SHD	0.98 595	0.54 594	1.30 604	0.63 611	0.50 606	1.14 593	0.50 517	1.80 652	2.20 654	1.66 634	1.39 579	1.47 614	1.21 615	1.40 608	1.80 631	0.32 578	0.27 585	0.32 584	0.34 605	0.41 598	0.44 614

Wz-Net-SNSev	0.99 597	0.80 631	3.00 655	0.57 588	0.46 593	0.94 549	1.22 653	1.40 605	1.28 597	1.04 558	1.33 567	1.46 612	0.90 575	2.06 646	1.65 627	0.26 529	0.24 559	0.25 519	0.26 562	0.33 562	0.30 544

SuperB	1.00 598	0.41 553	4.03 666	0.45 441	0.32 491	0.99 561	0.49 511	1.09 487	2.09 653	1.10 583	1.10 503	0.74 428	0.83 550	1.13 567	1.75 630	0.20 434	0.15 410	0.17 282	0.15 289	2.50 683	0.27 521

Consistency-Raft	1.01 599	0.82 632	1.27 598	0.85 643	0.97 651	0.81 519	0.83 620	1.35 594	1.61 634	1.06 572	1.66 612	1.11 560	0.93 580	0.93 519	1.11 594	0.65 648	0.75 667	0.79 651	0.91 668	1.09 658	0.79 651

w-ln-seven	1.02 600	0.52 584	2.86 652	0.55 577	0.51 608	1.37 613	0.75 606	1.72 647	1.84 646	1.54 626	1.52 602	1.27 583	0.95 585	1.30 600	2.07 644	0.24 511	0.22 540	0.25 519	0.25 550	0.31 549	0.28 532

SGM_RVC	1.04 601	0.30 485	0.47 294	0.41 315	0.23 211	1.73 638	0.77 609	1.63 640	1.30 603	2.39 662	1.99 630	2.64 653	1.78 649	2.22 654	1.40 612	0.28 551	0.27 585	0.27 547	0.25 550	0.25 506	0.25 507
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
test_xeample	1.06 602	0.23 333	0.51 341	0.37 185	0.22 175	0.71 479	0.39 411	1.31 582	0.92 471	0.87 466	1.08 501	0.70 401	0.64 456	0.75 434	11.43 691	0.19 412	0.16 437	0.18 336	0.17 379	0.18 369	0.19 391

MFN_U_SF_DS_RVC	1.06 602	0.61 612	1.82 638	0.69 628	0.51 608	2.62 657	1.69 673	1.28 572	1.44 619	1.39 619	1.56 605	1.34 598	0.91 576	1.68 630	0.95 564	0.38 613	0.39 635	0.46 624	0.61 654	0.41 598	0.43 609

DStereoO	1.07 604	0.77 627	0.87 544	0.67 620	0.49 601	0.91 542	1.30 657	1.15 512	1.41 614	1.24 604	1.33 567	1.06 543	2.39 666	1.32 604	1.11 594	2.03 676	0.38 630	0.77 650	0.31 592	1.55 662	0.43 609

z-mn7	1.07 604	0.56 602	2.36 648	0.54 569	0.37 534	1.74 640	0.71 590	1.28 572	2.32 657	1.00 543	2.56 649	1.43 609	1.01 593	2.34 659	1.74 629	0.23 500	0.20 521	0.21 454	0.20 463	0.27 526	0.27 521

xxxx	1.07 604	0.23 333	0.53 371	0.38 210	0.22 175	0.83 525	0.36 360	1.41 607	0.95 490	0.75 386	0.99 454	0.97 510	0.64 456	0.70 404	11.37 690	0.20 434	0.17 470	0.18 336	0.17 379	0.19 404	0.20 423

DPSNet	1.08 607	0.44 564	2.64 651	0.54 569	0.42 569	1.59 628	1.25 654	2.39 664	1.50 625	1.13 589	1.12 509	1.51 620	2.19 662	1.44 615	1.51 622	0.35 601	0.25 567	0.25 519	0.21 485	0.49 619	0.39 590

otaku	1.10 608	0.96 644	0.96 560	1.37 663	1.06 661	1.65 632	0.72 596	1.46 617	1.19 581	1.10 583	1.32 565	1.32 590	0.95 585	1.29 594	0.81 535	0.89 656	0.46 650	1.24 661	0.50 646	1.86 666	0.89 653

DDUNet	1.10 608	2.58 687	0.83 525	1.21 659	1.27 665	1.02 569	0.69 587	1.17 524	0.95 490	0.98 536	1.26 551	1.28 584	0.84 553	0.97 537	0.79 531	0.85 654	0.40 638	2.00 671	0.60 653	1.34 661	0.94 654

ADCL	1.10 608	0.42 558	1.57 626	0.51 529	0.41 560	1.71 637	0.92 628	1.36 598	1.45 620	1.33 614	1.56 605	1.22 579	1.26 620	1.45 616	5.27 679	0.22 473	0.19 512	0.25 519	0.25 550	0.29 537	0.29 539

ADCPNet	1.11 611	0.53 587	3.26 661	0.55 577	0.44 578	1.47 620	0.83 620	1.21 540	1.17 575	1.26 609	1.42 587	1.67 630	1.12 608	1.48 619	3.86 672	0.30 569	0.29 594	0.30 577	0.32 596	0.37 587	0.37 586

MFN_U_SF_RVC	1.14 612	0.63 614	2.33 646	0.69 628	0.46 593	2.04 648	0.70 588	1.90 654	1.37 610	1.62 629	1.56 605	1.94 639	1.36 624	1.73 634	1.90 634	0.41 619	0.38 630	0.45 621	0.48 640	0.45 608	0.47 623

Ntro	1.15 613	1.00 648	1.00 567	1.49 664	1.20 664	1.69 636	0.81 616	1.39 601	1.25 590	1.01 546	1.28 556	1.31 588	1.00 591	1.31 602	0.89 545	1.10 664	0.43 645	1.36 662	0.51 647	1.95 669	0.99 660

SAMSARA	1.15 613	0.69 619	1.44 618	1.09 655	0.93 647	2.10 651	1.87 680	1.64 641	1.47 623	1.64 631	1.21 541	2.06 642	1.14 611	1.61 624	1.50 621	0.39 614	0.45 648	0.36 597	0.38 614	0.50 621	0.51 634

SANet	1.15 613	0.45 566	1.40 614	0.50 517	0.32 491	1.54 627	1.21 651	1.49 619	3.35 675	1.61 628	2.41 644	2.32 650	1.80 650	1.57 623	1.27 606	0.28 551	0.25 567	0.26 538	0.24 537	0.36 581	0.32 557

test_sample9	1.17 616	0.37 525	0.83 525	0.39 241	0.31 465	0.72 483	0.49 511	1.11 493	0.92 471	0.93 505	0.89 400	0.86 473	0.71 496	1.29 594	2.03 642	0.42 621	9.50 706	0.40 611	0.41 625	0.36 581	0.35 574

MFMNet_re	1.17 616	0.99 646	1.31 605	1.02 651	0.95 649	1.32 610	1.32 658	1.44 614	1.58 631	1.72 639	1.70 616	1.21 576	1.57 637	1.16 573	1.04 584	0.88 655	0.76 669	0.79 651	0.75 660	0.90 649	0.94 654

AANet	1.18 618	1.03 650	3.09 657	0.46 466	0.40 554	1.00 562	0.56 547	1.29 577	2.47 662	2.36 660	2.42 645	2.21 645	1.62 640	1.20 580	1.55 624	0.33 586	0.25 567	0.28 558	0.25 550	0.37 587	0.37 586

MSAF-DinoV2	1.18 618	0.44 564	3.00 655	0.56 582	0.30 449	0.91 542	0.74 603	1.58 634	1.25 590	1.06 572	1.41 582	2.98 659	1.57 637	3.25 669	3.12 663	0.22 473	0.14 381	0.20 410	0.22 506	0.33 562	0.34 570

ADCP+	1.18 618	0.37 525	3.09 657	0.50 517	0.52 611	1.48 621	0.61 565	1.32 588	1.07 544	1.21 596	1.16 528	1.08 549	1.11 606	1.63 626	7.17 684	0.20 434	0.16 437	0.24 506	0.22 506	0.29 537	0.22 461

zh-sn7	1.20 621	0.86 638	4.54 669	0.58 594	0.43 572	1.10 583	0.92 628	1.24 553	1.34 608	1.45 621	2.00 631	1.26 581	1.62 640	2.13 650	2.79 660	0.26 529	0.26 578	0.26 538	0.27 569	0.35 575	0.33 566

zh-mn7	1.21 622	0.75 625	5.81 674	0.52 546	0.39 549	1.18 602	0.63 572	1.21 540	1.79 644	1.81 642	2.33 639	1.16 572	1.01 593	2.20 653	2.00 640	0.25 524	0.22 540	0.22 469	0.22 506	0.25 506	0.30 544

ADCMid	1.22 623	0.57 604	3.17 660	0.54 569	0.44 578	1.07 579	0.77 609	1.31 582	1.13 563	2.14 655	1.48 598	1.49 617	1.47 633	1.65 628	5.30 680	0.26 529	0.24 559	0.29 567	0.32 596	0.38 590	0.36 580

WCMA_ROB	1.22 623	0.39 538	0.93 553	0.51 529	0.45 584	1.44 618	0.79 614	1.20 537	1.30 603	2.99 675	3.94 674	3.30 667	2.17 661	1.42 612	1.31 608	0.46 627	0.35 626	0.35 592	0.37 611	0.41 598	0.42 604

Wz-Net-TNSev	1.23 625	1.24 657	5.25 672	0.51 529	0.43 572	1.49 624	1.09 642	1.58 634	1.42 617	1.25 606	1.26 551	1.58 627	1.52 636	1.97 643	1.95 635	0.33 586	0.32 614	0.26 538	0.30 583	0.41 598	0.43 609

222	1.25 626	0.23 333	0.53 371	0.38 210	0.23 211	0.78 501	0.37 375	1.41 607	0.93 477	0.97 533	1.13 516	0.74 428	0.71 496	0.74 426	14.86 694	0.20 434	0.16 437	0.17 282	0.16 320	0.18 369	0.20 423

MSMD_ROB	1.25 626	0.51 582	0.64 446	0.60 599	0.50 606	1.66 633	0.67 580	1.26 561	1.26 595	2.64 666	3.82 671	3.06 662	3.20 676	1.45 616	0.91 555	0.46 627	0.41 640	0.49 633	0.51 647	0.47 614	0.45 616

AnyNet_C32	1.27 628	0.72 624	3.33 662	0.59 597	0.56 618	1.51 625	1.53 666	1.27 566	1.28 597	1.52 624	1.48 598	1.38 606	1.23 617	1.64 627	5.26 678	0.30 569	0.29 594	0.29 567	0.34 605	0.38 590	0.44 614

pmcnn	1.27 628	0.31 494	1.14 584	0.41 315	0.23 211	0.97 554	0.71 590	1.23 552	1.32 605	1.83 644	2.34 641	11.25 694	0.89 572	1.04 557	0.96 566	0.15 230	0.12 266	0.12 42	0.10 66	0.15 239	0.16 303

WZ-Net	1.29 630	0.64 615	5.42 673	0.64 614	0.52 611	1.37 613	1.29 656	1.41 607	1.77 643	1.56 627	1.69 615	1.74 631	1.41 628	2.50 663	2.16 649	0.28 551	0.21 531	0.23 490	0.25 550	0.39 594	0.41 600

SPS-STEREO	1.29 630	0.94 643	1.10 579	1.05 654	1.03 658	1.48 621	0.91 626	1.57 633	1.24 588	2.13 652	1.90 626	1.94 639	1.46 631	1.77 635	1.64 626	0.97 658	0.94 680	0.90 655	0.89 667	0.96 654	0.97 658
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
NVStereoNet_ROB	1.31 632	0.96 644	1.33 607	0.90 646	0.92 646	1.15 595	1.05 640	1.49 619	1.62 635	1.63 630	2.51 647	2.31 648	1.62 640	2.16 652	1.42 613	0.81 653	0.73 663	0.79 651	1.02 672	0.73 644	0.97 658
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PVD	1.34 633	0.70 620	1.42 616	0.78 640	0.65 632	1.68 635	0.91 626	2.12 660	3.01 670	2.25 657	2.35 643	1.90 637	1.99 656	1.98 644	2.14 647	0.40 618	0.38 630	0.49 633	0.37 611	0.51 624	0.67 646

test_sample8	1.36 634	0.37 525	0.83 525	0.39 241	0.31 465	0.72 483	0.49 511	1.19 530	0.79 378	1.51 623	0.96 433	3.29 666	1.64 643	1.29 594	2.03 642	0.42 621	9.50 706	0.40 611	0.41 625	0.36 581	0.35 574

MSC_U_SF_DS_RVC	1.38 635	0.91 641	2.11 644	0.89 644	0.57 622	4.27 680	1.79 677	1.55 627	2.00 651	1.64 631	1.85 624	1.83 634	1.44 630	1.89 642	1.49 620	0.49 634	0.40 638	0.56 639	0.58 651	0.75 645	0.52 636

MeshStereo	1.38 635	0.45 566	0.58 415	0.45 441	0.35 523	1.63 631	0.60 563	2.07 657	1.43 618	4.49 684	3.32 666	4.67 675	2.08 658	2.08 648	1.32 609	0.36 604	0.36 628	0.37 602	0.32 596	0.32 557	0.34 570
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
AAGNet	1.40 637	0.20 227	0.52 362	0.45 441	0.26 328	0.29 133	0.29 218	0.67 274	0.71 333	0.97 533	0.86 386	0.66 386	0.60 431	0.66 369	19.98 699	0.17 329	0.11 190	0.19 373	0.15 289	0.20 422	0.13 180

RainbowNet	1.42 638	1.53 668	1.31 605	1.93 673	1.46 666	1.52 626	1.03 639	1.67 644	1.55 627	1.23 602	1.59 608	1.54 623	1.21 615	1.40 608	1.03 580	1.70 672	0.70 662	1.82 668	0.80 663	2.11 674	1.22 666

ACVNet-4b	1.43 639	1.34 661	1.28 599	1.95 674	1.60 668	1.93 646	0.77 609	1.59 636	1.64 638	1.05 563	1.60 609	2.10 644	0.92 578	1.79 637	0.84 538	1.76 674	0.35 626	2.03 674	0.67 655	2.16 675	1.18 665

FCDSN-DC	1.43 639	0.57 604	0.69 475	0.74 636	0.59 624	1.42 617	0.65 579	1.40 605	1.41 614	3.31 679	4.42 681	4.57 674	3.01 674	1.70 632	1.19 602	0.46 627	0.42 642	0.48 630	0.47 636	0.51 624	0.51 634
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
EDNetEfficient	1.47 641	0.82 632	6.28 676	0.48 494	0.40 554	0.73 487	0.83 620	0.95 431	2.77 667	3.48 681	1.95 628	1.64 629	2.12 659	1.42 612	3.84 671	0.21 450	0.19 512	0.21 454	0.21 485	0.43 604	0.42 604

SGM+DAISY	1.52 642	0.99 646	1.61 631	1.01 649	1.02 657	1.86 645	1.19 650	1.49 619	1.38 612	2.96 673	3.00 660	2.79 657	1.94 652	1.88 640	1.62 625	0.98 660	0.97 682	0.91 657	0.91 668	0.94 652	0.99 660

ACVNet_1	1.55 643	1.36 662	1.35 609	1.96 675	1.63 669	1.83 644	0.96 636	2.09 658	1.85 647	1.43 620	1.54 603	2.31 648	1.68 646	1.42 612	1.18 600	1.76 674	0.51 654	2.05 676	0.59 652	2.24 678	1.30 670

ADCS	1.60 644	0.70 620	4.02 665	0.61 604	0.53 613	1.31 609	1.11 643	1.71 646	1.86 648	1.97 650	1.68 613	1.51 620	1.46 631	2.07 647	9.20 687	0.34 595	0.32 614	0.33 589	0.36 609	0.45 608	0.46 620

AnyNet_C01	1.63 645	1.16 655	7.38 678	0.65 616	0.56 618	2.25 653	1.53 666	1.53 624	1.46 622	1.71 638	1.95 628	1.83 634	1.41 628	2.48 661	4.42 675	0.33 586	0.32 614	0.32 584	0.34 605	0.45 608	0.50 630

DispFullNet	1.64 646	2.64 688	3.14 659	2.57 682	1.78 675	1.32 610	0.55 542	1.42 612	1.45 620	1.89 646	1.48 598	1.55 624	2.35 664	2.08 648	1.12 597	0.60 647	0.19 512	2.33 679	0.73 659	2.35 679	1.30 670

FC-DCNN	1.67 647	0.53 587	0.68 466	0.62 608	0.49 601	1.62 630	0.71 590	1.77 651	1.55 627	4.73 687	4.66 683	5.82 683	3.94 680	2.13 650	1.42 613	0.47 630	0.42 642	0.47 625	0.46 632	0.48 615	0.47 623

FC-DCNN v2	1.74 648	0.53 587	0.68 466	0.62 608	0.49 601	1.67 634	0.71 590	1.85 653	1.57 629	4.84 688	5.01 685	6.42 687	3.92 679	2.24 655	1.43 615	0.47 630	0.42 642	0.47 625	0.46 632	0.48 615	0.47 623

ACVNet_2	1.74 648	1.30 660	1.62 632	1.81 668	1.63 669	2.28 654	1.34 660	2.35 663	2.64 665	1.82 643	2.55 648	2.99 660	1.71 647	1.67 629	1.20 603	1.48 670	0.59 659	1.81 667	0.71 658	2.09 673	1.29 669

ELAS_RVC	1.76 650	0.64 615	1.20 589	0.74 636	0.59 624	2.18 652	2.53 686	2.10 659	2.85 669	3.46 680	3.41 669	3.12 663	4.11 681	2.69 666	2.53 657	0.54 642	0.47 651	0.51 637	0.48 640	0.55 631	0.55 639
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.77 651	0.64 615	1.10 579	0.72 634	0.58 623	3.37 674	1.76 675	2.54 666	2.57 663	3.77 682	3.96 675	2.83 658	3.44 677	2.34 659	2.73 659	0.53 639	0.47 651	0.50 635	0.48 640	0.55 631	0.55 639
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-7	1.96 652	1.24 657	1.52 621	1.28 661	1.06 661	2.92 668	1.64 671	3.32 673	3.05 673	2.28 658	3.32 666	3.19 665	2.38 665	3.39 671	2.49 656	1.02 661	0.92 676	1.06 659	1.04 674	1.05 656	0.99 660

IMH-64-1	1.96 652	1.64 673	1.26 595	2.26 679	1.91 678	2.30 655	1.35 661	2.99 669	2.29 655	1.70 636	2.79 657	2.47 651	1.66 644	2.33 657	1.95 635	2.07 678	0.74 665	2.44 680	1.04 674	2.40 680	1.59 677

IMH-64	1.96 652	1.64 673	1.26 595	2.26 679	1.91 678	2.30 655	1.35 661	2.99 669	2.29 655	1.70 636	2.79 657	2.47 651	1.66 644	2.33 657	1.95 635	2.07 678	0.74 665	2.44 680	1.04 674	2.40 680	1.59 677

RTS	2.03 655	1.03 650	11.50 684	0.68 625	0.63 630	2.71 659	1.56 668	1.55 627	2.32 657	1.93 647	2.57 650	1.32 590	1.32 622	5.20 682	4.30 673	0.31 573	0.23 550	0.29 567	0.30 583	0.41 598	0.40 595

RTSA	2.03 655	1.03 650	11.50 684	0.68 625	0.63 630	2.71 659	1.56 668	1.55 627	2.32 657	1.93 647	2.57 650	1.32 590	1.32 622	5.20 682	4.30 673	0.31 573	0.23 550	0.29 567	0.30 583	0.41 598	0.40 595

MonStereo1	2.06 657	1.51 666	1.56 625	1.85 671	1.70 674	2.84 665	0.78 613	2.52 665	3.49 676	2.33 659	4.36 680	3.41 670	2.72 669	2.32 656	1.83 632	1.32 669	0.55 655	1.66 665	0.88 666	1.94 668	1.70 681

PWCK	2.06 657	1.75 676	4.11 667	1.69 666	0.93 647	3.13 672	2.86 689	2.18 661	2.41 661	2.38 661	2.33 639	2.22 646	1.85 651	3.52 673	2.20 650	1.65 671	0.73 663	1.52 664	0.83 665	1.81 664	1.02 663

Dean	2.07 659	1.39 663	1.69 637	2.17 677	1.83 677	2.75 662	1.28 655	3.49 677	3.80 680	2.13 652	3.30 665	3.18 664	1.98 655	1.78 636	1.72 628	1.73 673	0.79 673	1.99 670	0.91 668	2.17 676	1.34 673

WAO-6	2.11 660	1.52 667	1.25 594	1.73 667	1.69 673	2.72 661	1.62 670	3.15 671	3.64 677	2.01 651	3.28 664	3.52 672	2.20 663	2.59 664	2.48 655	1.31 668	0.92 676	2.04 675	1.22 684	1.89 667	1.35 674

IMH	2.15 661	1.66 675	1.29 600	2.25 678	1.92 680	2.87 666	1.33 659	3.25 672	3.04 672	1.87 645	3.33 668	3.00 661	2.03 657	2.80 667	1.95 635	2.09 680	0.78 670	2.45 682	1.05 677	2.44 682	1.62 680

DStereoFS	2.16 662	0.91 641	1.29 600	0.84 642	0.72 641	3.56 675	0.95 633	2.01 655	2.03 652	1.65 633	2.06 635	2.73 654	13.30 695	4.76 681	1.95 635	0.47 630	0.33 619	0.84 654	0.49 643	0.95 653	1.42 675

LVE	2.20 663	1.47 665	1.44 618	2.06 676	1.80 676	2.79 664	1.77 676	2.96 668	3.94 682	1.95 649	4.29 679	3.47 671	1.97 653	2.48 661	1.85 633	2.06 677	0.88 674	2.06 677	1.13 679	2.17 676	1.53 676

MADNet+	2.28 664	2.56 685	10.82 682	1.25 660	0.96 650	2.77 663	1.44 665	2.34 662	1.76 642	1.36 615	1.78 620	1.84 636	1.74 648	6.33 686	4.57 677	0.67 649	0.66 661	0.59 642	0.54 650	0.84 647	0.81 652

DStereoSA	2.42 665	0.66 618	2.95 654	0.89 644	1.12 663	1.75 641	6.75 692	1.53 624	1.63 637	1.28 611	8.81 694	0.99 518	10.14 688	1.68 630	3.37 666	0.44 625	0.34 623	0.64 644	0.68 657	1.21 660	1.60 679

KSHMR	2.64 666	1.96 679	1.86 640	2.69 686	2.44 684	2.88 667	2.04 681	3.46 676	6.31 686	2.51 665	3.27 663	3.39 669	1.97 653	2.59 664	2.08 646	2.48 685	1.41 686	2.80 689	1.51 688	2.98 688	2.09 685

notaker	2.87 667	2.31 683	2.01 642	3.03 688	2.60 689	2.94 669	1.82 678	3.43 675	3.06 674	2.89 669	4.21 678	6.15 686	2.71 668	3.42 672	2.90 661	2.67 688	1.18 684	3.00 691	1.67 689	3.13 689	2.26 687

WAO-8	3.00 668	1.60 670	1.52 621	1.82 669	1.65 671	5.57 682	1.35 661	4.65 686	12.37 693	2.89 669	4.04 676	4.89 678	2.78 670	3.73 675	2.44 652	1.29 666	0.93 678	2.00 671	1.16 681	2.02 671	1.23 667

Venus	3.00 668	1.60 670	1.52 621	1.82 669	1.65 671	5.57 682	1.35 661	4.65 686	12.37 693	2.89 669	4.04 676	4.89 678	2.78 670	3.73 675	2.44 652	1.29 666	0.93 678	2.00 671	1.16 681	2.02 671	1.23 667

JetBlue	3.02 670	1.39 663	7.91 679	1.17 658	1.49 667	8.53 686	7.94 693	2.82 667	1.98 650	2.15 656	2.69 655	3.32 668	3.01 674	6.66 687	3.81 670	0.79 651	0.78 670	0.75 648	0.76 661	1.04 655	1.33 672

ktn	3.02 670	2.27 682	1.85 639	2.89 687	2.54 688	3.72 676	2.14 683	3.79 681	5.33 684	2.82 668	5.09 686	5.95 684	2.54 667	3.34 670	2.58 658	2.65 687	1.44 687	2.78 688	2.03 691	2.61 685	2.10 686

U	3.17 672	0.17 94	0.35 132	0.41 315	0.71 639	57.93 719	0.20 41	0.43 98	0.39 157	0.26 74	0.23 40	0.23 59	0.22 88	0.26 5	0.22 61	0.16 281	0.10 68	0.74 647	0.13 220	0.13 130	0.11 57

TorneroNet-64	3.54 673	1.89 677	1.59 627	2.62 685	2.29 682	6.88 685	1.72 674	4.72 688	11.88 691	2.43 663	5.46 689	8.16 689	2.80 672	4.13 679	3.03 662	2.25 683	0.75 667	2.57 684	1.09 678	2.65 686	1.84 683

MultiAttention	3.62 674	0.25 388	0.65 451	0.56 582	0.34 516	23.66 699	2.61 687	1.65 642	1.14 569	0.82 424	1.83 622	1.13 568	0.42 330	35.16 712	0.72 514	0.18 372	0.12 266	0.23 490	0.23 522	0.35 575	0.33 566

UNDER WATER	3.63 675	2.12 681	4.11 667	3.17 689	2.51 686	3.77 678	2.45 685	3.53 678	13.66 696	2.98 674	2.92 659	5.75 682	4.13 682	3.85 677	3.75 669	2.84 689	1.11 683	2.71 687	1.41 686	3.26 691	2.50 689

UNDER WATER-64	3.72 676	2.07 680	4.57 670	3.30 691	2.52 687	5.61 684	2.63 688	3.67 679	12.27 692	3.09 676	2.66 654	5.99 685	4.74 684	3.93 678	3.57 667	2.54 686	1.24 685	2.65 685	1.48 687	3.21 690	2.62 690

light-stereo	4.16 677	1.10 654	14.81 689	10.11 698	7.60 693	3.03 670	0.68 583	3.75 680	2.81 668	5.31 690	5.96 690	9.76 693	1.47 633	7.39 691	1.47 619	1.22 665	1.45 688	0.66 645	0.78 662	1.84 665	2.07 684

MADNet++	4.18 678	2.72 690	4.00 664	3.80 693	3.44 692	4.72 681	4.05 691	4.01 682	3.74 678	4.52 685	5.14 687	4.20 673	4.89 685	7.04 689	6.39 681	3.79 691	3.70 696	3.27 693	2.70 694	3.68 693	3.74 694

xyz-stereo	4.31 679	0.17 94	61.72 721	0.35 117	0.16 12	13.86 694	0.38 393	0.61 228	0.69 322	1.05 563	3.09 661	0.77 446	0.88 569	1.24 585	0.46 402	0.13 100	0.10 68	0.16 234	0.12 176	0.13 130	0.11 57

TorneroNet	4.49 680	1.92 678	1.65 635	2.60 684	2.29 682	14.95 695	1.86 679	4.86 689	19.56 709	3.10 677	7.52 693	7.00 688	2.90 673	4.48 680	3.66 668	2.24 682	0.78 670	2.68 686	1.14 680	2.79 687	1.80 682

MANE	4.73 681	0.54 594	0.77 509	0.69 628	0.60 627	10.35 688	1.67 672	8.68 692	12.66 695	6.90 693	9.43 695	11.59 695	10.59 692	8.26 692	8.41 685	0.51 637	0.45 648	0.48 630	1.02 672	0.50 621	0.50 630

SGM-ForestM	4.73 681	0.34 510	1.05 574	0.46 466	0.28 399	10.26 687	3.48 690	4.52 684	5.16 683	8.68 695	7.48 692	18.87 705	10.80 693	11.26 695	10.01 689	0.32 578	0.34 623	0.32 584	0.32 596	0.29 537	0.30 544

LSM	4.83 683	0.83 635	11.23 683	0.76 639	56.73 715	1.10 583	1.18 649	1.35 594	1.70 641	2.13 652	2.34 641	1.34 598	1.19 614	1.52 621	1.23 604	0.34 595	0.50 653	0.39 608	0.47 636	0.51 624	9.82 698

LE_ROB	4.86 684	0.27 441	9.43 680	0.45 441	0.24 257	1.61 629	0.96 636	2.05 656	17.75 705	16.36 707	4.84 684	5.17 680	19.48 707	2.05 645	15.49 695	0.17 329	0.15 410	0.16 234	0.16 320	0.20 422	0.19 391

DPSimNet_ROB	5.19 685	2.71 689	18.56 693	2.59 683	2.49 685	4.25 679	10.93 695	3.33 674	3.93 681	5.02 689	4.52 682	5.74 681	10.18 689	5.44 684	8.79 686	2.40 684	2.47 692	2.48 683	2.54 692	2.56 684	2.87 691

FADE	5.30 686	2.54 684	14.53 688	1.04 653	1.00 655	2.09 650	0.92 628	4.03 683	3.02 671	1.77 640	1.60 609	2.74 655	6.71 687	6.31 685	4.51 676	14.64 710	1.73 690	21.24 714	14.41 707	0.63 640	0.65 645

JetRed	5.38 687	6.17 692	12.68 687	2.38 681	2.85 690	12.60 692	11.17 696	4.60 685	3.74 678	3.87 683	3.85 672	4.83 676	4.13 682	6.81 688	12.18 692	2.18 681	2.95 694	2.19 678	1.98 690	3.49 692	3.01 692

tt	6.21 688	0.22 300	5.88 675	3.55 692	2.07 681	11.25 691	19.19 699	11.84 696	5.47 685	2.71 667	2.18 637	4.87 677	6.25 686	3.71 674	7.09 683	8.31 699	11.17 708	4.91 696	5.39 700	5.72 695	2.42 688

coex-ft	6.50 689	1.57 669	87.99 722	0.49 506	0.38 541	1.41 616	1.21 651	1.21 540	7.96 688	12.14 697	2.78 656	2.74 655	3.83 678	1.30 600	3.19 664	0.24 511	0.23 550	0.27 547	0.24 537	0.48 615	0.40 595

HanzoNet	6.97 690	2.57 686	4.66 671	3.29 690	2.96 691	3.75 677	2.35 684	5.08 690	7.11 687	14.46 706	13.06 699	17.69 701	22.95 709	13.72 697	6.61 682	4.36 692	1.96 691	3.14 692	2.59 693	3.88 694	3.19 693

TCMNet-wrong-test	9.08 691	10.58 696	9.58 681	19.64 700	17.64 699	12.69 693	8.93 694	13.77 700	2.58 664	4.67 686	5.19 688	14.57 697	11.02 694	7.21 690	9.81 688	5.58 698	0.89 675	3.76 694	3.10 695	10.41 700	10.02 699

EDNetEfficientorigin	9.96 692	1.17 656	175.17 723	0.49 506	0.37 534	1.13 592	0.74 603	1.27 566	2.70 666	3.16 678	2.49 646	2.28 647	2.15 660	1.88 640	2.27 651	0.21 450	0.19 512	0.25 519	0.20 463	0.54 629	0.53 638

ASD4	10.37 693	9.12 695	17.90 691	7.49 695	10.02 694	16.90 696	28.93 703	11.05 695	8.53 689	7.42 694	7.41 691	8.91 690	10.32 690	11.44 696	20.38 700	4.52 693	4.58 697	5.68 700	5.04 698	5.72 695	6.02 696

DGTPSM_ROB	12.12 694	8.03 693	21.12 695	8.97 696	16.81 697	10.68 689	30.77 704	9.14 693	15.23 698	6.55 691	15.49 706	9.02 691	15.13 697	9.26 693	21.71 702	4.58 694	8.60 699	5.07 697	9.26 701	5.88 697	11.06 700

DPSMNet_ROB	12.13 695	8.03 693	21.13 696	9.02 697	16.82 698	10.68 689	30.78 705	9.15 694	15.24 699	6.56 692	15.50 707	9.02 691	15.13 697	9.28 694	21.71 702	4.59 695	8.60 699	5.08 698	9.26 701	5.89 698	11.06 700

USTest	12.98 696	14.10 697	19.89 694	16.19 699	14.95 696	20.69 698	31.85 706	16.52 701	10.99 690	8.83 696	9.55 696	13.88 696	10.36 691	16.06 698	21.35 701	3.19 690	4.82 698	5.08 698	5.36 699	8.77 699	7.20 697

BEATNet-Init1	15.65 697	1.62 672	54.26 720	0.75 638	0.56 618	37.03 711	13.39 698	13.20 697	14.59 697	29.41 717	29.29 717	47.69 720	21.87 708	26.91 709	19.58 698	0.43 624	0.39 635	0.47 625	0.47 636	0.52 627	0.52 636

Selective-IGEV-i1pa	15.72 698	22.55 706	18.18 692	1.88 672	0.97 651	29.25 710	11.89 697	25.83 712	20.69 710	20.14 708	22.94 708	28.39 710	23.24 710	29.37 710	18.71 697	12.83 705	3.29 695	6.89 701	1.18 683	2.01 670	14.15 707

iinet-test	16.76 699	17.54 698	22.91 698	19.68 701	18.39 700	24.34 700	34.09 708	20.39 702	15.46 700	12.61 698	12.84 697	18.06 703	15.24 700	19.55 699	24.17 704	8.84 701	8.72 701	8.93 703	9.26 701	12.70 701	11.43 703

IINet	16.76 699	17.54 698	22.91 698	19.68 701	18.39 700	24.34 700	34.08 707	20.39 702	15.46 700	12.61 698	12.85 698	18.06 703	15.24 700	19.55 699	24.17 704	8.84 701	8.72 701	8.93 703	9.26 701	12.70 701	11.43 703

DPSM_ROB	17.80 701	18.60 701	24.24 704	20.89 704	19.49 702	25.83 703	36.10 710	21.62 709	16.41 703	13.46 701	14.26 704	19.11 706	16.15 702	20.74 702	25.59 707	9.37 703	9.23 704	9.47 705	9.81 705	13.47 703	12.09 705

DPSM	17.80 701	18.60 701	24.24 704	20.89 704	19.49 702	25.83 703	36.10 710	21.62 709	16.41 703	13.46 701	14.26 704	19.11 706	16.15 702	20.74 702	25.59 707	9.37 703	9.23 704	9.47 705	9.81 705	13.47 703	12.09 705

DLNR-FE	20.09 703	36.45 710	38.39 708	170.32 723	60.71 716	0.23 42	0.20 41	13.60 699	0.40 172	0.45 234	0.66 287	0.42 232	0.21 74	0.64 347	0.32 263	5.49 696	0.10 68	0.15 197	0.11 138	72.83 721	0.13 180

DLNR_Zeroshot_test	20.12 704	36.36 709	38.38 707	170.13 722	62.28 717	0.22 30	0.20 41	13.43 698	0.40 172	0.45 234	0.66 287	0.42 232	0.21 74	0.64 347	0.32 263	5.57 697	0.10 68	0.15 197	0.11 138	72.31 720	0.13 180

LRCNet_RVC	21.27 705	31.14 708	21.46 697	28.97 707	23.77 705	3.11 671	0.62 567	20.94 707	1.64 638	25.57 709	28.13 711	21.96 708	14.74 696	21.99 708	16.44 696	29.16 718	14.92 709	33.57 715	31.28 715	29.67 716	26.33 714

HaxPig	31.93 706	37.19 711	34.22 706	24.41 706	24.94 706	18.53 697	20.18 700	21.15 708	28.84 712	35.74 718	38.86 718	26.18 709	28.75 712	33.85 711	34.15 712	35.89 719	38.80 720	37.79 716	40.52 718	39.33 717	39.33 719

Anonymous_1	33.12 707	18.23 700	23.86 700	20.53 703	21.18 704	25.45 702	35.84 709	22.44 711	15.68 702	13.41 700	13.70 703	18.00 702	15.15 699	20.31 701	24.47 706	14.56 709	8.84 703	66.24 719	117.79 721	155.41 724	11.40 702

RAFT-FEzeroshot	35.76 708	37.39 713	48.55 714	42.39 714	39.44 713	51.96 714	72.92 718	43.38 717	32.90 715	26.87 711	28.06 709	38.42 714	32.28 713	41.59 718	51.51 719	18.73 714	18.58 712	19.11 708	19.75 709	27.12 709	24.33 710

RAFT-FE	35.76 708	37.39 713	48.55 714	42.39 714	39.44 713	51.96 714	72.92 718	43.38 717	32.90 715	26.87 711	28.06 709	38.42 714	32.28 713	41.59 718	51.51 719	18.73 714	18.58 712	19.11 708	19.75 709	27.12 709	24.33 710

CasAABBNet	35.77 710	37.38 712	48.59 716	42.20 711	39.23 709	51.95 712	72.92 718	43.36 716	33.03 718	26.93 714	28.31 712	38.43 716	32.32 715	41.58 716	51.50 718	18.71 711	18.58 712	19.11 708	19.75 709	27.11 708	24.33 710

Hybrid-DGEV	35.79 711	37.44 716	48.86 719	42.22 712	39.24 710	52.03 717	72.89 717	43.41 719	32.74 713	26.76 710	28.72 714	38.35 713	32.61 716	41.58 716	51.39 715	18.72 713	18.56 711	19.14 711	19.80 713	27.10 707	24.25 708

FlowAnything	35.84 712	37.49 717	48.69 717	42.17 710	39.26 711	51.95 712	72.95 721	43.35 715	33.23 719	26.92 713	28.67 713	38.55 718	32.78 718	41.53 715	51.47 717	18.71 711	18.59 715	19.17 713	19.88 714	27.07 706	24.26 709

Selective-RAFT-Error	35.87 713	37.42 715	48.73 718	42.24 713	39.28 712	52.00 716	72.87 716	43.41 719	32.95 717	26.97 715	28.72 714	38.71 719	33.15 719	41.59 718	51.42 716	18.77 716	18.60 716	19.14 711	19.78 712	27.19 711	24.42 713

xxxxx1	36.77 714	19.69 703	24.00 701	62.46 717	66.77 718	27.30 706	39.89 712	20.40 704	18.80 706	14.18 703	13.11 700	17.29 698	17.30 704	21.62 705	27.81 709	13.61 706	18.98 717	111.36 722	133.25 722	28.84 713	38.64 716

tt_ll	36.77 714	19.69 703	24.00 701	62.46 717	66.77 718	27.30 706	39.89 712	20.40 704	18.80 706	14.18 703	13.11 700	17.29 698	17.30 704	21.62 705	27.81 709	13.61 706	18.98 717	111.36 722	133.25 722	28.84 713	38.64 716

ff	36.77 714	19.69 703	24.00 701	62.46 717	66.77 718	27.30 706	39.89 712	20.40 704	18.80 706	14.18 703	13.11 700	17.29 698	17.30 704	21.62 705	27.81 709	13.61 706	18.98 717	111.36 722	133.25 722	28.84 713	38.64 716

MEDIAN_ROB	37.35 717	40.72 720	40.37 710	32.26 708	31.80 707	27.29 705	25.02 701	29.47 713	33.43 720	41.99 722	41.60 720	33.48 711	34.37 720	39.66 714	36.94 713	43.49 721	43.96 722	44.07 718	43.35 720	41.32 719	42.43 721

AVERAGE_ROB	37.53 718	40.05 719	40.01 709	34.74 709	33.76 708	28.46 709	25.14 702	32.31 714	34.08 721	41.20 721	40.52 719	34.51 712	34.78 721	39.11 713	37.48 714	42.68 720	43.32 721	43.80 717	42.99 719	40.42 718	41.31 720

LSM0	38.96 719	37.52 718	48.37 713	43.79 716	91.31 721	52.31 718	72.38 715	43.71 721	32.75 714	27.16 716	28.73 716	38.51 717	32.63 717	41.75 721	51.59 721	18.85 717	18.43 710	19.09 707	19.60 708	27.21 712	33.44 715

PML	40.49 720	30.31 707	12.46 686	7.19 694	14.30 695	91.44 722	212.44 725	7.73 691	23.24 711	74.44 724	185.05 725	49.81 721	25.78 711	21.34 704	12.84 693	8.71 700	2.93 693	8.43 702	3.24 696	13.77 705	4.45 695

RSGM-EC	74.49 721	61.53 721	40.38 711	97.66 720	92.09 722	73.48 720	113.87 722	59.44 722	38.62 722	39.84 719	49.02 721	90.35 722	61.68 722	138.81 722	126.03 723	92.92 722	53.83 723	94.52 720	37.88 716	81.03 722	46.84 722

acva	74.49 721	61.53 721	40.38 711	97.66 720	92.09 722	73.48 720	113.87 722	59.44 722	38.62 722	39.84 719	49.02 721	90.35 722	61.68 722	138.81 722	126.03 723	92.92 722	53.83 723	94.52 720	37.88 716	81.03 722	46.84 722

Selective-IGEV-i16pa	80.76 723	120.64 723	16.47 690	1.09 655	0.67 635	181.14 724	2.07 682	155.24 725	142.81 725	57.79 723	156.23 723	108.46 724	171.50 725	201.35 725	101.88 722	96.20 724	1.70 689	2.81 690	0.33 602	1.06 657	95.73 724

test_example2	176.82 724	204.75 724	198.54 724	188.58 724	191.23 724	151.28 723	169.77 724	97.63 724	125.81 724	179.94 725	183.74 724	158.20 725	139.14 724	192.16 724	198.12 725	203.48 725	236.37 725	163.71 725	173.22 725	217.79 725	162.95 725

ccccc	428.22 725	430.66 725	522.50 725	506.24 725	500.20 725	349.93 725	338.04 726	384.19 726	297.84 726	330.97 726	382.26 726	370.48 726	442.91 726	498.75 726	555.79 726	557.84 726	430.47 726	334.14 726	290.91 726	547.74 726	492.55 726

GS-Stereo							0.29 218	0.50 158	0.29 67	0.30 125	0.29 101	0.23 59	0.20 60	0.33 63	0.22 61	0.16 281	0.09 18	0.13 94	0.10 66	0.14 183	0.13 180

Low-res two-view benchmark