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

Foundation-i32	0.23 1	0.18 3	0.35 2	0.35 2	0.17 1	0.25 8	0.22 33	0.49 7	0.18 1	0.23 2	0.17 2	0.37 106	0.31 70	0.32 1	0.24 8	0.16 97	0.12 54	0.13 1	0.11 9	0.14 29	0.13 3

BLMT-Stereo	0.23 1	0.15 1	0.37 6	0.41 66	0.26 100	0.23 7	0.24 63	0.37 4	0.29 17	0.22 1	0.28 24	0.22 3	0.20 6	0.35 5	0.29 75	0.12 6	0.11 22	0.16 89	0.16 222	0.13 5	0.14 26

PSi22a	0.24 3	0.18 3	0.32 1	0.35 2	0.19 5	0.25 8	0.20 13	0.57 22	0.20 2	0.24 6	0.16 1	0.39 117	0.31 70	0.32 1	0.23 1	0.16 97	0.12 54	0.13 1	0.12 45	0.13 5	0.15 62

PipStereo	0.25 4	0.18 3	0.35 2	0.36 7	0.19 5	0.20 3	0.20 13	0.62 40	0.24 6	0.23 2	0.19 4	0.45 150	0.34 95	0.39 13	0.25 15	0.14 35	0.12 54	0.13 1	0.11 9	0.13 5	0.15 62

PSi22b	0.25 4	0.18 3	0.35 2	0.36 7	0.19 5	0.20 3	0.20 13	0.59 26	0.25 11	0.23 2	0.19 4	0.45 150	0.34 95	0.38 11	0.25 15	0.14 35	0.12 54	0.13 1	0.12 45	0.13 5	0.15 62

DepthFocus	0.25 4	0.19 10	0.40 19	0.38 27	0.28 153	0.21 5	0.22 33	0.36 2	0.24 6	0.29 18	0.35 48	0.20 2	0.22 15	0.39 13	0.23 1	0.18 194	0.14 228	0.21 300	0.20 341	0.17 142	0.13 3

S2M2_XL	0.25 4	0.25 139	0.43 35	0.36 7	0.24 53	0.16 2	0.18 2	0.34 1	0.24 6	0.29 18	0.41 69	0.24 13	0.23 19	0.32 1	0.27 48	0.20 287	0.18 398	0.18 183	0.16 222	0.18 187	0.15 62
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LACA1	0.26 8	0.21 33	0.40 19	0.35 2	0.18 2	0.31 27	0.27 88	0.52 12	0.26 12	0.31 38	0.22 7	0.25 17	0.32 82	0.48 56	0.26 27	0.16 97	0.12 54	0.14 12	0.12 45	0.15 70	0.13 3

FoundationStereo	0.26 8	0.23 70	0.41 28	0.40 54	0.24 53	0.32 31	0.22 33	0.43 5	0.24 6	0.31 38	0.25 11	0.30 49	0.32 82	0.36 6	0.27 48	0.16 97	0.12 54	0.15 44	0.11 9	0.13 5	0.14 26

MSE-Stereo	0.27 10	0.20 23	0.44 42	0.38 27	0.26 100	0.39 59	0.20 13	0.55 18	0.38 56	0.30 27	0.34 43	0.29 42	0.19 2	0.49 62	0.25 15	0.14 35	0.12 54	0.15 44	0.12 45	0.14 29	0.15 62

GeoVLM	0.27 10	0.20 23	0.38 7	0.39 39	0.24 53	0.35 40	0.20 13	0.53 13	0.33 27	0.30 27	0.27 19	0.40 125	0.26 28	0.47 49	0.28 60	0.13 19	0.12 54	0.13 1	0.11 9	0.13 5	0.15 62

BridgeDepth_RVC	0.27 10	0.20 23	0.40 19	0.34 1	0.19 5	0.46 117	0.19 7	0.59 26	0.28 14	0.30 27	0.29 28	0.26 24	0.32 82	0.45 41	0.30 91	0.17 145	0.11 22	0.13 1	0.12 45	0.15 70	0.13 3
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.27 10	0.20 23	0.38 7	0.39 39	0.24 53	0.35 40	0.20 13	0.53 13	0.33 27	0.30 27	0.27 19	0.39 117	0.26 28	0.47 49	0.28 60	0.13 19	0.12 54	0.14 12	0.11 9	0.13 5	0.15 62

HiDET	0.27 10	0.19 10	0.39 11	0.39 39	0.24 53	0.30 23	0.21 24	0.60 30	0.35 39	0.27 10	0.30 33	0.33 75	0.25 22	0.50 72	0.32 122	0.14 35	0.12 54	0.14 12	0.11 9	0.13 5	0.16 117

MLG-Stereo_test2	0.27 10	0.22 50	0.40 19	0.39 39	0.24 53	0.35 40	0.18 2	0.58 23	0.23 4	0.28 13	0.24 10	0.34 85	0.19 2	0.79 185	0.24 8	0.16 97	0.11 22	0.15 44	0.11 9	0.13 5	0.14 26

MGA	0.28 16	0.20 23	0.43 35	0.38 27	0.27 114	0.44 102	0.20 13	0.51 9	0.39 61	0.30 27	0.32 37	0.31 54	0.19 2	0.49 62	0.25 15	0.15 66	0.12 54	0.15 44	0.12 45	0.14 29	0.16 117

CAR	0.28 16	0.19 10	0.44 42	0.38 27	0.26 100	0.39 59	0.20 13	0.55 18	0.38 56	0.36 70	0.34 43	0.29 42	0.19 2	0.52 78	0.26 27	0.14 35	0.12 54	0.15 44	0.12 45	0.14 29	0.15 62

LiteMatch*	0.28 16	0.20 23	0.53 103	0.39 39	0.28 153	0.31 27	0.23 49	0.55 18	0.39 61	0.30 27	0.28 24	0.35 89	0.29 51	0.47 49	0.26 27	0.15 66	0.12 54	0.15 44	0.12 45	0.14 29	0.16 117

LACA3	0.28 16	0.22 50	0.39 11	0.36 7	0.20 11	0.37 51	0.38 230	0.51 9	0.29 17	0.30 27	0.27 19	0.26 24	0.31 70	0.74 160	0.23 1	0.17 145	0.12 54	0.13 1	0.10 1	0.15 70	0.13 3

Test_v1	0.28 16	0.21 33	0.39 11	0.35 2	0.25 78	0.31 27	0.29 109	0.65 45	0.39 61	0.29 18	0.34 43	0.25 17	0.25 22	0.49 62	0.25 15	0.15 66	0.11 22	0.14 12	0.13 111	0.13 5	0.13 3

CSFM-Stereo	0.28 16	0.19 10	0.39 11	0.40 54	0.21 21	0.40 63	0.21 24	0.60 30	0.33 27	0.32 41	0.29 28	0.31 54	0.29 51	0.49 62	0.27 48	0.15 66	0.14 228	0.14 12	0.11 9	0.14 29	0.14 26

LGtest1	0.28 16	0.23 70	0.46 48	0.42 78	0.22 29	0.41 75	0.19 7	0.58 23	0.29 17	0.30 27	0.25 11	0.29 42	0.29 51	0.57 93	0.26 27	0.18 194	0.12 54	0.16 89	0.12 45	0.14 29	0.16 117

monster-pro	0.29 23	0.19 10	0.48 64	0.37 14	0.22 29	0.55 231	0.31 129	0.60 30	0.44 89	0.29 18	0.28 24	0.23 5	0.20 6	0.60 106	0.26 27	0.11 1	0.11 22	0.14 12	0.11 9	0.14 29	0.14 26

PointNet	0.29 23	0.19 10	0.40 19	0.40 54	0.23 42	0.38 57	0.28 98	0.72 76	0.40 72	0.26 8	0.32 37	0.39 117	0.22 15	0.50 72	0.27 48	0.15 66	0.13 144	0.17 139	0.12 45	0.15 70	0.14 26

LACA2	0.29 23	0.23 70	0.52 98	0.36 7	0.18 2	0.40 63	0.38 230	0.64 42	0.27 13	0.29 18	0.33 40	0.36 95	0.26 28	0.47 49	0.24 8	0.16 97	0.12 54	0.13 1	0.11 9	0.16 103	0.12 1

252Zero-FE	0.29 23	0.24 100	0.47 57	0.42 78	0.25 78	0.29 20	0.19 7	0.71 68	0.49 112	0.32 41	0.34 43	0.22 3	0.25 22	0.43 35	0.30 91	0.16 97	0.13 144	0.14 12	0.12 45	0.13 5	0.15 62

MonStereo	0.29 23	0.19 10	0.47 57	0.37 14	0.22 29	0.55 231	0.31 129	0.60 30	0.44 89	0.29 18	0.28 24	0.23 5	0.20 6	0.60 106	0.26 27	0.11 1	0.11 22	0.14 12	0.11 9	0.14 29	0.14 26

Wavelet-MonSter	0.29 23	0.21 33	0.51 90	0.41 66	0.27 114	0.26 11	0.25 68	0.51 9	0.31 22	0.37 81	0.48 111	0.28 39	0.35 104	0.54 82	0.29 75	0.11 1	0.11 22	0.14 12	0.11 9	0.13 5	0.13 3

Monster-pub-eth3d	0.29 23	0.19 10	0.48 64	0.37 14	0.22 29	0.55 231	0.31 129	0.60 30	0.44 89	0.29 18	0.29 28	0.23 5	0.21 12	0.59 102	0.26 27	0.11 1	0.11 22	0.14 12	0.11 9	0.14 29	0.14 26

IGEV	0.29 23	0.18 3	0.43 35	0.38 27	0.31 217	0.45 107	0.21 24	0.63 41	0.42 79	0.32 41	0.44 90	0.26 24	0.20 6	0.44 39	0.26 27	0.14 35	0.12 54	0.16 89	0.13 111	0.12 1	0.14 26

MLG-Stereo_test3	0.29 23	0.20 23	0.46 48	0.43 94	0.24 53	0.47 130	0.19 7	0.75 95	0.31 22	0.36 70	0.22 7	0.35 89	0.21 12	0.61 110	0.26 27	0.16 97	0.12 54	0.16 89	0.11 9	0.13 5	0.15 62

MLG-Stereo_test1	0.29 23	0.21 33	0.42 32	0.41 66	0.25 78	0.37 51	0.20 13	0.71 68	0.20 2	0.25 7	0.17 2	0.33 75	0.26 28	0.92 235	0.26 27	0.15 66	0.11 22	0.16 89	0.11 9	0.13 5	0.13 3

MonSter	0.29 23	0.19 10	0.48 64	0.37 14	0.22 29	0.55 231	0.31 129	0.60 30	0.44 89	0.29 18	0.29 28	0.23 5	0.20 6	0.60 106	0.26 27	0.11 1	0.11 22	0.14 12	0.11 9	0.14 29	0.14 26

dual_stereo	0.29 23	0.21 33	0.39 11	0.40 54	0.23 42	0.25 8	0.22 33	0.59 26	0.32 26	0.33 46	0.26 16	0.40 125	0.23 19	0.86 212	0.30 91	0.16 97	0.13 144	0.14 12	0.11 9	0.14 29	0.14 26

MatchStereo	0.30 35	0.21 33	0.44 42	0.35 2	0.19 5	0.21 5	0.23 49	0.90 170	0.54 132	0.28 13	0.48 111	0.25 17	0.24 21	0.53 79	0.33 136	0.17 145	0.12 54	0.14 12	0.11 9	0.14 29	0.14 26
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
LCMNet	0.30 35	0.19 10	0.38 7	0.39 39	0.25 78	0.32 31	0.22 33	0.65 45	0.58 154	0.28 13	0.33 40	0.33 75	0.29 51	0.58 96	0.32 122	0.14 35	0.13 144	0.14 12	0.11 9	0.13 5	0.17 149

BridgeDepth	0.30 35	0.21 33	0.39 11	0.41 66	0.18 2	0.57 244	0.32 148	0.71 68	0.35 39	0.27 10	0.26 16	0.39 117	0.43 156	0.48 56	0.29 75	0.14 35	0.10 2	0.13 1	0.12 45	0.15 70	0.13 3
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LG-Stereo_L2	0.30 35	0.23 70	0.50 81	0.38 27	0.26 100	0.26 11	0.20 13	0.84 139	0.31 22	0.31 38	0.26 16	0.25 17	0.26 28	0.94 240	0.23 1	0.15 66	0.12 54	0.16 89	0.12 45	0.14 29	0.13 3

asda	0.31 39	0.24 100	0.51 90	0.39 39	0.24 53	0.43 95	0.33 158	0.68 54	0.40 72	0.39 105	0.44 90	0.27 30	0.35 104	0.55 85	0.31 108	0.12 6	0.10 2	0.14 12	0.11 9	0.14 29	0.13 3

4.5_new	0.31 39	0.25 139	0.46 48	0.38 27	0.24 53	0.52 197	0.36 203	0.65 45	0.35 39	0.48 158	0.43 80	0.27 30	0.27 39	0.42 30	0.26 27	0.14 35	0.10 2	0.15 44	0.13 111	0.17 142	0.15 62

4.5w-stereo	0.31 39	0.25 139	0.46 48	0.38 27	0.24 53	0.52 197	0.36 203	0.65 45	0.35 39	0.48 158	0.43 80	0.27 30	0.27 39	0.42 30	0.26 27	0.14 35	0.10 2	0.15 44	0.13 111	0.17 142	0.15 62

LG-Stereo_L1	0.31 39	0.24 100	0.49 71	0.38 27	0.27 114	0.28 17	0.21 24	0.68 54	0.29 17	0.27 10	0.25 11	0.25 17	0.22 15	1.25 334	0.24 8	0.16 97	0.12 54	0.15 44	0.12 45	0.14 29	0.13 3

MLG-Stereo	0.31 39	0.20 23	0.42 32	0.42 78	0.20 11	0.41 75	0.19 7	0.85 145	0.24 6	0.26 8	0.22 7	0.33 75	0.27 39	1.09 296	0.27 48	0.15 66	0.11 22	0.16 89	0.11 9	0.13 5	0.13 3

Pro-Stereo	0.32 44	0.17 2	0.36 5	0.41 66	0.29 172	0.59 261	0.21 24	0.36 2	0.30 21	0.35 59	0.25 11	0.23 5	0.13 1	1.57 412	0.26 27	0.14 35	0.11 22	0.19 208	0.17 255	0.13 5	0.13 3

Monster-pub-mixall	0.32 44	0.20 23	0.44 42	0.37 14	0.22 29	0.28 17	0.18 2	0.69 58	0.36 52	0.37 81	0.36 51	0.27 30	0.20 6	1.43 386	0.25 15	0.15 66	0.12 54	0.13 1	0.11 9	0.12 1	0.15 62

asd	0.32 44	0.22 50	0.49 71	0.40 54	0.25 78	0.47 130	0.30 120	0.77 104	0.35 39	0.44 131	0.40 66	0.28 39	0.34 95	0.64 127	0.29 75	0.13 19	0.10 2	0.14 12	0.12 45	0.15 70	0.13 3

4.25_new	0.32 44	0.27 197	0.49 71	0.40 54	0.27 114	0.49 153	0.39 248	0.69 58	0.35 39	0.40 115	0.43 80	0.27 30	0.36 113	0.48 56	0.32 122	0.12 6	0.10 2	0.15 44	0.11 9	0.14 29	0.13 3

4.5w_new	0.32 44	0.27 197	0.49 71	0.40 54	0.27 114	0.49 153	0.39 248	0.69 58	0.35 39	0.40 115	0.43 80	0.27 30	0.36 113	0.48 56	0.32 122	0.12 6	0.10 2	0.15 44	0.11 9	0.14 29	0.13 3

4.25w-stereo	0.32 44	0.27 197	0.49 71	0.40 54	0.27 114	0.49 153	0.39 248	0.69 58	0.35 39	0.40 115	0.43 80	0.27 30	0.36 113	0.48 56	0.32 122	0.12 6	0.10 2	0.15 44	0.12 45	0.14 29	0.13 3

4w-stereo	0.32 44	0.25 139	0.52 98	0.38 27	0.25 78	0.46 117	0.28 98	0.68 54	0.35 39	0.43 125	0.45 97	0.28 39	0.39 131	0.63 125	0.31 108	0.12 6	0.10 2	0.15 44	0.12 45	0.14 29	0.14 26

IGEV-Stereo++	0.32 44	0.22 50	0.47 57	0.48 181	0.33 271	0.33 33	0.22 33	0.78 112	0.48 107	0.35 59	0.41 69	0.32 64	0.47 195	0.40 19	0.29 75	0.15 66	0.12 54	0.15 44	0.12 45	0.15 70	0.15 62

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.33 52	0.23 70	0.59 135	0.43 94	0.28 153	0.40 63	0.26 80	0.83 130	0.39 61	0.34 53	0.44 90	0.29 42	0.46 186	0.36 6	0.25 15	0.14 35	0.12 54	0.16 89	0.12 45	0.17 142	0.26 400

AdaDepth	0.33 52	0.23 70	0.69 213	0.46 141	0.29 172	0.44 102	0.24 63	0.54 17	0.38 56	0.33 46	0.38 56	0.26 24	0.31 70	0.81 190	0.27 48	0.12 6	0.13 144	0.16 89	0.13 111	0.16 103	0.20 250

2.5w	0.33 52	0.23 70	0.53 103	0.41 66	0.25 78	0.42 86	0.38 230	0.69 58	0.35 39	0.38 92	0.54 155	0.24 13	0.26 28	0.91 233	0.29 75	0.13 19	0.10 2	0.14 12	0.13 111	0.14 29	0.15 62

2.75w_new	0.33 52	0.24 100	0.51 90	0.36 7	0.24 53	0.41 75	0.42 284	0.61 38	0.40 72	0.50 175	0.44 90	0.24 13	0.34 95	0.77 174	0.34 147	0.13 19	0.11 22	0.14 12	0.11 9	0.13 5	0.13 3

3.25w_new	0.33 52	0.22 50	0.50 81	0.39 39	0.24 53	0.52 197	0.33 158	0.77 104	0.43 84	0.49 166	0.46 104	0.32 64	0.37 119	0.64 127	0.28 60	0.12 6	0.10 2	0.14 12	0.12 45	0.12 1	0.15 62

3.25w	0.33 52	0.22 50	0.50 81	0.39 39	0.24 53	0.52 197	0.33 158	0.77 104	0.43 84	0.49 166	0.46 104	0.32 64	0.37 119	0.64 127	0.28 60	0.12 6	0.10 2	0.14 12	0.12 45	0.12 1	0.15 62

LG-G_1	0.33 52	0.22 50	0.48 64	0.44 110	0.20 11	0.64 299	0.18 2	0.80 117	0.28 14	0.30 27	0.30 33	0.36 95	0.35 104	0.88 221	0.26 27	0.17 145	0.13 144	0.16 89	0.11 9	0.14 29	0.16 117

LG-G	0.33 52	0.22 50	0.48 64	0.44 110	0.20 11	0.64 299	0.18 2	0.80 117	0.28 14	0.30 27	0.30 33	0.36 95	0.35 104	0.88 221	0.26 27	0.17 145	0.13 144	0.16 89	0.11 9	0.14 29	0.16 117

aanet-new-32k	0.34 60	0.25 139	0.67 201	0.44 110	0.26 100	0.53 207	0.23 49	0.84 139	0.34 31	0.38 92	0.39 58	0.43 137	0.54 262	0.43 35	0.25 15	0.14 35	0.12 54	0.16 89	0.12 45	0.17 142	0.15 62

aanet-new-30k	0.34 60	0.25 139	0.66 196	0.44 110	0.26 100	0.53 207	0.23 49	0.84 139	0.34 31	0.38 92	0.39 58	0.43 137	0.54 262	0.43 35	0.25 15	0.14 35	0.12 54	0.16 89	0.12 45	0.17 142	0.15 62

aanet-new-28k	0.34 60	0.24 100	0.83 297	0.44 110	0.22 29	0.47 130	0.29 109	0.75 95	0.40 72	0.37 81	0.41 69	0.37 106	0.49 220	0.40 19	0.28 60	0.15 66	0.12 54	0.16 89	0.13 111	0.22 351	0.17 149

GCAP-Stereo-DPT26K	0.34 60	0.23 70	0.83 297	0.42 78	0.23 42	0.35 40	0.33 158	0.87 156	0.35 39	0.39 105	0.41 69	0.31 54	0.44 166	0.53 79	0.27 48	0.14 35	0.12 54	0.16 89	0.12 45	0.16 103	0.15 62

aanet-new-16k	0.34 60	0.23 70	0.73 240	0.47 161	0.23 42	0.42 86	0.21 24	0.76 101	0.45 100	0.37 81	0.44 90	0.37 106	0.48 201	0.43 35	0.29 75	0.14 35	0.11 22	0.16 89	0.12 45	0.18 187	0.15 62

LiteMatch	0.34 60	0.26 166	0.38 7	0.47 161	0.26 100	0.35 40	0.31 129	0.53 13	0.34 31	0.30 27	0.27 19	0.40 125	0.51 239	0.47 49	0.75 420	0.22 358	0.12 54	0.19 208	0.16 222	0.19 226	0.26 400

DispViT+	0.34 60	0.20 23	0.40 19	0.37 14	0.55 498	0.30 23	0.23 49	0.73 84	0.58 154	0.33 46	0.35 48	0.30 49	0.25 22	1.13 309	0.29 75	0.16 97	0.12 54	0.13 1	0.10 1	0.13 5	0.15 62

GEAStereo	0.34 60	0.23 70	0.46 48	0.49 200	0.33 271	0.46 117	0.35 189	0.87 156	0.42 79	0.36 70	0.39 58	0.32 64	0.33 87	0.45 41	0.29 75	0.22 358	0.13 144	0.17 139	0.13 111	0.17 142	0.16 117

qwe	0.34 60	0.22 50	0.48 64	0.39 39	0.27 114	0.49 153	0.30 120	0.76 101	0.40 72	0.51 187	0.49 120	0.26 24	0.29 51	0.83 198	0.35 157	0.12 6	0.10 2	0.14 12	0.12 45	0.15 70	0.14 26

3.75w	0.34 60	0.23 70	0.50 81	0.39 39	0.30 196	0.62 279	0.36 203	0.70 67	0.38 56	0.44 131	0.49 120	0.25 17	0.36 113	0.72 154	0.28 60	0.13 19	0.09 1	0.14 12	0.12 45	0.13 5	0.15 62

2w_stereo	0.34 60	0.25 139	0.52 98	0.40 54	0.23 42	0.46 117	0.47 359	0.77 104	0.44 89	0.47 146	0.51 132	0.24 13	0.44 166	0.49 62	0.31 108	0.12 6	0.10 2	0.15 44	0.12 45	0.15 70	0.16 117

SGD-Stereo	0.34 60	0.22 50	0.44 42	0.39 39	0.20 11	0.42 86	0.22 33	0.71 68	0.33 27	0.43 125	0.34 43	0.27 30	0.35 104	1.15 313	0.33 136	0.21 323	0.11 22	0.16 89	0.13 111	0.17 142	0.15 62

GREAT-IGEV	0.34 60	0.22 50	0.54 108	0.40 54	0.31 217	0.36 48	0.28 98	0.59 26	0.66 189	0.28 13	0.51 132	0.29 42	0.29 51	0.86 212	0.28 60	0.15 66	0.12 54	0.15 44	0.11 9	0.17 142	0.16 117
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	0.34 60	0.23 70	0.46 48	0.44 110	0.29 172	0.79 381	0.23 49	0.50 8	0.39 61	0.38 92	0.32 37	0.23 5	0.25 22	1.21 329	0.28 60	0.17 145	0.12 54	0.15 44	0.11 9	0.14 29	0.16 117

aanet-new-40k	0.35 74	0.25 139	0.95 372	0.42 78	0.26 100	0.51 186	0.23 49	0.79 114	0.34 31	0.34 53	0.48 111	0.33 75	0.51 239	0.37 9	0.29 75	0.13 19	0.11 22	0.16 89	0.12 45	0.18 187	0.15 62

aanet-new-34k	0.35 74	0.26 166	0.85 315	0.42 78	0.20 11	0.33 33	0.31 129	0.92 172	0.44 89	0.35 59	0.54 155	0.35 89	0.56 274	0.39 13	0.27 48	0.14 35	0.12 54	0.16 89	0.12 45	0.15 70	0.14 26

aanet-new-24k	0.35 74	0.24 100	0.62 164	0.43 94	0.25 78	0.53 207	0.30 120	0.72 76	0.39 61	0.41 122	0.63 184	0.35 89	0.48 201	0.46 47	0.26 27	0.14 35	0.11 22	0.16 89	0.13 111	0.18 187	0.15 62

aanet-new-22k	0.35 74	0.23 70	0.86 324	0.45 127	0.23 42	0.47 130	0.23 49	0.75 95	0.51 121	0.37 81	0.48 111	0.34 85	0.49 220	0.47 49	0.30 91	0.14 35	0.12 54	0.16 89	0.13 111	0.16 103	0.15 62

aanet-new-12k	0.35 74	0.24 100	0.83 297	0.49 200	0.22 29	0.48 144	0.25 68	0.94 183	0.46 102	0.39 105	0.29 28	0.33 75	0.48 201	0.41 26	0.30 91	0.14 35	0.10 2	0.17 139	0.13 111	0.19 226	0.17 149

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.35 74	0.22 50	0.54 108	0.46 141	0.33 271	0.40 63	0.34 174	0.80 117	0.44 89	0.38 92	0.61 180	0.40 125	0.50 231	0.37 9	0.28 60	0.15 66	0.12 54	0.15 44	0.12 45	0.16 103	0.16 117

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.35 74	0.22 50	0.55 113	0.42 78	0.27 114	0.42 86	0.39 248	1.02 204	0.54 132	0.37 81	0.51 132	0.34 85	0.44 166	0.36 6	0.27 48	0.14 35	0.12 54	0.15 44	0.12 45	0.16 103	0.15 62

2.25w	0.35 74	0.24 100	0.55 113	0.38 27	0.24 53	0.44 102	0.25 68	0.69 58	0.42 79	0.49 166	0.59 176	0.27 30	0.35 104	0.83 198	0.37 188	0.13 19	0.11 22	0.14 12	0.12 45	0.13 5	0.17 149

3.5w_stereo	0.35 74	0.27 197	0.55 113	0.38 27	0.25 78	0.54 224	0.34 174	0.73 84	0.40 72	0.46 144	0.45 97	0.31 54	0.38 127	0.80 189	0.40 222	0.12 6	0.10 2	0.15 44	0.12 45	0.14 29	0.16 117

3w_stereo	0.35 74	0.25 139	0.60 147	0.41 66	0.21 21	0.52 197	0.53 408	0.72 76	0.47 105	0.47 146	0.50 128	0.23 5	0.45 176	0.49 62	0.30 91	0.13 19	0.10 2	0.15 44	0.12 45	0.15 70	0.17 149

monsters	0.35 74	0.21 33	0.49 71	0.43 94	0.39 360	0.34 36	0.26 80	0.69 58	0.44 89	0.49 166	0.41 69	0.23 5	0.26 28	1.38 370	0.27 48	0.14 35	0.11 22	0.14 12	0.12 45	0.13 5	0.15 62

S2M2_L	0.35 74	0.28 220	0.47 57	0.43 94	0.30 196	0.31 27	0.16 1	0.61 38	0.68 194	0.32 41	0.49 120	0.47 165	0.34 95	0.40 19	0.33 136	0.25 430	0.22 473	0.20 260	0.22 412	0.25 416	0.23 332
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
gcap_with_dpt	0.36 86	0.24 100	0.64 183	0.43 94	0.39 360	0.50 174	0.44 323	0.71 68	0.50 117	0.56 212	0.67 202	0.32 64	0.30 63	0.39 13	0.29 75	0.16 97	0.12 54	0.19 208	0.15 181	0.14 29	0.14 26

GSStereo	0.36 86	0.23 70	0.46 48	0.50 224	0.33 271	0.46 117	0.35 189	1.31 328	0.53 129	0.38 92	0.39 58	0.32 64	0.33 87	0.45 41	0.29 75	0.20 287	0.12 54	0.16 89	0.13 111	0.17 142	0.18 173

Zero-FE251	0.36 86	0.25 139	0.64 183	0.49 200	0.30 196	0.57 244	0.24 63	0.86 152	0.36 52	0.53 197	0.39 58	0.51 186	0.41 138	0.49 62	0.28 60	0.19 237	0.15 301	0.17 139	0.12 45	0.14 29	0.16 117

1w_stereo	0.36 86	0.21 33	0.47 57	0.44 110	0.27 114	0.47 130	0.54 422	0.66 50	0.51 121	0.44 131	0.67 202	0.25 17	0.45 176	0.62 115	0.34 147	0.12 6	0.10 2	0.14 12	0.11 9	0.14 29	0.15 62

monsterstereo	0.36 86	0.21 33	0.53 103	0.48 181	0.36 320	0.27 15	0.29 109	0.58 23	0.52 125	0.45 139	0.61 180	0.26 24	0.27 39	1.23 331	0.28 60	0.14 35	0.12 54	0.15 44	0.12 45	0.16 103	0.13 3

111111	0.36 86	0.22 50	0.49 71	0.47 161	0.45 428	0.36 48	0.22 33	1.04 220	0.44 89	0.33 46	0.33 40	0.40 125	0.26 28	0.99 258	0.27 48	0.17 145	0.12 54	0.15 44	0.11 9	0.15 70	0.15 62

RAStereo	0.36 86	0.22 50	0.85 315	0.48 181	0.28 153	0.27 15	0.28 98	0.77 104	0.65 187	0.33 46	0.43 80	0.44 140	0.31 70	0.45 41	0.35 157	0.18 194	0.15 301	0.19 208	0.15 181	0.19 226	0.15 62

gcap-zeroshot	0.36 86	0.24 100	0.63 169	0.42 78	0.40 375	0.47 130	0.41 272	0.73 84	0.56 145	0.54 199	0.63 184	0.33 75	0.27 39	0.39 13	0.33 136	0.17 145	0.12 54	0.19 208	0.16 222	0.14 29	0.14 26

testlalala	0.36 86	0.24 100	0.63 169	0.42 78	0.40 375	0.47 130	0.41 272	0.73 84	0.56 145	0.54 199	0.63 184	0.33 75	0.27 39	0.39 13	0.33 136	0.17 145	0.12 54	0.19 208	0.16 222	0.14 29	0.14 26

aanet-new-90k	0.37 95	0.24 100	0.98 385	0.42 78	0.25 78	0.43 95	0.35 189	0.75 95	0.35 39	0.29 18	0.41 69	0.31 54	0.50 231	1.00 263	0.24 8	0.13 19	0.12 54	0.16 89	0.12 45	0.19 226	0.13 3

aanet-new-60k	0.37 95	0.23 70	0.94 366	0.43 94	0.23 42	0.58 256	0.31 129	0.83 130	0.35 39	0.35 59	0.39 58	0.40 125	0.43 156	0.78 183	0.23 1	0.13 19	0.12 54	0.15 44	0.12 45	0.17 142	0.15 62

aanet-new-70k	0.37 95	0.23 70	0.94 366	0.43 94	0.22 29	0.50 174	0.30 120	0.74 92	0.34 31	0.34 53	0.41 69	0.31 54	0.51 239	1.04 276	0.26 27	0.13 19	0.12 54	0.16 89	0.12 45	0.16 103	0.14 26

aanet-new-78k	0.37 95	0.24 100	1.02 401	0.44 110	0.21 21	0.33 33	0.36 203	0.79 114	0.34 31	0.33 46	0.42 77	0.31 54	0.58 298	0.93 238	0.23 1	0.13 19	0.11 22	0.16 89	0.12 45	0.18 187	0.14 26

aanet-new-36k	0.37 95	0.24 100	0.82 287	0.44 110	0.22 29	0.51 186	0.32 148	0.80 117	0.37 54	0.35 59	0.40 66	0.36 95	0.56 274	0.83 198	0.26 27	0.13 19	0.11 22	0.16 89	0.12 45	0.15 70	0.15 62

aanet-32k-new	0.37 95	0.27 197	0.97 381	0.44 110	0.24 53	0.50 174	0.32 148	0.69 58	0.38 56	0.35 59	0.42 77	0.36 95	0.55 266	0.79 185	0.25 15	0.17 145	0.11 22	0.16 89	0.12 45	0.19 226	0.14 26

aanet-new-10k	0.37 95	0.24 100	0.98 385	0.48 181	0.24 53	0.66 310	0.25 68	0.72 76	0.43 84	0.39 105	0.42 77	0.40 125	0.52 249	0.42 30	0.30 91	0.16 97	0.12 54	0.16 89	0.13 111	0.19 226	0.15 62

aanet-new-14k	0.37 95	0.26 166	0.93 358	0.47 161	0.23 42	0.45 107	0.33 158	0.73 84	0.62 175	0.40 115	0.49 120	0.30 49	0.63 323	0.42 30	0.30 91	0.16 97	0.12 54	0.16 89	0.12 45	0.21 329	0.16 117

aanet-new-8k	0.37 95	0.25 139	0.65 191	0.46 141	0.26 100	0.53 207	0.35 189	0.84 139	0.54 132	0.36 70	0.43 80	0.33 75	0.61 321	0.69 144	0.30 91	0.15 66	0.11 22	0.16 89	0.13 111	0.16 103	0.15 62

GCAP-Stereo-cres-4k	0.37 95	0.23 70	0.62 164	0.50 224	0.29 172	0.74 350	0.39 248	0.72 76	0.48 107	0.38 92	0.51 132	0.36 95	0.50 231	0.45 41	0.31 108	0.15 66	0.12 54	0.17 139	0.13 111	0.17 142	0.15 62

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.37 95	0.22 50	0.55 113	0.44 110	0.42 407	0.58 256	0.30 120	0.87 156	0.44 89	0.38 92	0.53 144	0.47 165	0.59 304	0.40 19	0.34 147	0.16 97	0.11 22	0.17 139	0.13 111	0.16 103	0.14 26

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.37 95	0.24 100	0.61 156	0.42 78	0.40 375	0.48 144	0.41 272	0.72 76	0.58 154	0.55 206	0.65 192	0.32 64	0.27 39	0.41 26	0.33 136	0.17 145	0.12 54	0.20 260	0.16 222	0.14 29	0.14 26

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.37 95	0.24 100	0.63 169	0.43 94	0.40 375	0.46 117	0.39 248	0.71 68	0.56 145	0.58 217	0.68 205	0.36 95	0.26 28	0.51 74	0.30 91	0.16 97	0.12 54	0.19 208	0.15 181	0.15 70	0.14 26

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.37 95	0.24 100	0.63 169	0.43 94	0.41 396	0.49 153	0.41 272	0.73 84	0.60 167	0.56 212	0.66 198	0.31 54	0.26 28	0.42 30	0.31 108	0.16 97	0.11 22	0.19 208	0.15 181	0.15 70	0.14 26

VIP-Stereo	0.37 95	0.25 139	0.62 164	0.41 66	0.46 437	0.82 397	0.22 33	0.67 52	0.48 107	0.32 41	0.55 161	0.37 106	0.31 70	0.85 209	0.28 60	0.18 194	0.12 54	0.16 89	0.12 45	0.15 70	0.14 26

gasm-f	0.37 95	0.24 100	0.50 81	0.49 200	0.33 271	0.37 51	0.44 323	0.87 156	0.42 79	0.36 70	0.65 192	0.32 64	0.46 186	0.58 96	0.30 91	0.22 358	0.13 144	0.17 139	0.13 111	0.19 226	0.16 117

LG-Stereo	0.37 95	0.27 197	0.94 366	0.48 181	0.26 100	0.37 51	0.30 120	0.88 164	0.57 151	0.38 92	0.58 173	0.29 42	0.21 12	0.51 74	0.37 188	0.14 35	0.14 228	0.20 260	0.18 281	0.18 187	0.14 26

GIP-stereo	0.37 95	0.25 139	0.49 71	0.55 319	0.41 396	0.37 51	0.22 33	1.03 213	0.56 145	0.35 59	0.52 140	0.46 155	0.37 119	0.55 85	0.28 60	0.20 287	0.13 144	0.16 89	0.12 45	0.16 103	0.16 117

test_for_model	0.37 95	0.24 100	0.61 156	0.42 78	0.40 375	0.48 144	0.41 272	0.72 76	0.58 154	0.55 206	0.65 192	0.32 64	0.27 39	0.41 26	0.33 136	0.17 145	0.12 54	0.20 260	0.16 222	0.14 29	0.14 26

TS12	0.38 114	0.21 33	0.43 35	0.44 110	0.21 21	0.58 256	0.31 129	1.06 227	0.49 112	0.43 125	0.73 229	0.35 89	0.40 136	0.73 157	0.41 232	0.14 35	0.12 54	0.15 44	0.12 45	0.16 103	0.18 173

Foundation-i1c-attn	0.38 114	0.18 3	0.41 28	0.37 14	0.20 11	0.51 186	0.47 359	1.13 258	0.48 107	0.47 146	0.45 97	0.54 207	0.49 220	0.71 151	0.29 75	0.16 97	0.13 144	0.15 44	0.12 45	0.14 29	0.16 117

NLSM3	0.38 114	0.21 33	0.47 57	0.46 141	0.36 320	0.43 95	0.34 174	0.75 95	0.62 175	0.43 125	0.70 217	0.39 117	0.43 156	0.62 115	0.37 188	0.15 66	0.12 54	0.19 208	0.17 255	0.16 103	0.16 117

zero-FE	0.38 114	0.24 100	0.54 108	0.48 181	0.46 437	0.29 20	0.23 49	0.69 58	0.34 31	0.34 53	0.41 69	0.37 106	0.49 220	0.68 143	0.35 157	0.23 385	0.12 54	0.18 183	0.13 111	0.82 632	0.19 217

LG-Stereo_Zeroshot	0.38 114	0.25 139	0.61 156	0.53 288	0.29 172	0.36 48	0.22 33	1.24 309	0.42 79	0.45 139	0.65 192	0.37 106	0.51 239	0.41 26	0.30 91	0.18 194	0.12 54	0.17 139	0.13 111	0.18 187	0.20 250

AIO_rvc	0.38 114	0.25 139	0.65 191	0.47 161	0.31 217	0.55 231	0.38 230	0.98 192	0.51 121	0.35 59	0.48 111	0.49 175	0.22 15	0.87 217	0.31 108	0.16 97	0.12 54	0.16 89	0.12 45	0.15 70	0.15 62

AIO_test	0.38 114	0.24 100	0.59 135	0.47 161	0.31 217	0.55 231	0.44 323	0.86 152	0.50 117	0.34 53	0.48 111	0.46 155	0.30 63	0.76 171	0.31 108	0.17 145	0.12 54	0.17 139	0.13 111	0.16 103	0.15 62

IGEV-RUCA	0.38 114	0.24 100	0.51 90	0.51 241	0.36 320	0.59 261	0.23 49	0.68 54	0.52 125	0.39 105	0.50 128	0.44 140	0.31 70	0.86 212	0.31 108	0.24 407	0.13 144	0.16 89	0.12 45	0.20 278	0.21 280

MaDis-Stereo	0.38 114	0.27 197	0.72 225	0.45 127	0.35 310	0.30 23	0.31 129	0.81 122	0.54 132	0.38 92	0.38 56	0.58 228	0.49 220	0.53 79	0.39 205	0.20 287	0.16 338	0.19 208	0.15 181	0.19 226	0.15 62

UniTT-Stereo	0.38 114	0.24 100	0.67 201	0.49 200	0.36 320	0.40 63	0.32 148	0.55 18	0.55 141	0.55 206	0.55 161	0.36 95	0.31 70	0.59 102	0.52 318	0.21 323	0.15 301	0.17 139	0.15 181	0.19 226	0.17 149

Foundation-i1b	0.39 124	0.18 3	0.41 28	0.37 14	0.20 11	0.52 197	0.48 369	1.19 290	0.43 84	0.52 192	0.44 90	0.60 239	0.52 249	0.70 146	0.29 75	0.16 97	0.12 54	0.14 12	0.13 111	0.14 29	0.14 26

VMStereo-Base	0.39 124	0.25 139	0.47 57	0.37 14	0.22 29	0.39 59	0.33 158	0.72 76	0.87 261	0.43 125	0.69 210	0.60 239	0.33 87	0.76 171	0.37 188	0.18 194	0.14 228	0.15 44	0.12 45	0.17 142	0.18 173

DDF-Stereo	0.39 124	0.24 100	0.53 103	0.51 241	0.45 428	0.30 23	0.23 49	0.64 42	0.34 31	0.34 53	0.40 66	0.37 106	0.48 201	0.94 240	0.35 157	0.24 407	0.12 54	0.18 183	0.13 111	0.85 633	0.19 217

HUF	0.39 124	0.27 197	0.71 223	0.43 94	0.24 53	0.51 186	0.47 359	0.99 201	0.55 141	0.37 81	0.45 97	0.53 201	0.41 138	0.70 146	0.29 75	0.18 194	0.14 228	0.16 89	0.12 45	0.15 70	0.17 149

fffft	0.39 124	0.24 100	0.56 121	0.45 127	0.34 293	0.42 86	0.48 369	0.85 145	0.39 61	0.45 139	0.35 48	0.38 113	0.31 70	1.32 353	0.34 147	0.14 35	0.12 54	0.19 208	0.15 181	0.16 103	0.18 173
1: 1. 1
AIO-Stereo	0.39 124	0.26 166	0.54 108	0.50 224	0.24 53	0.45 107	0.39 248	1.13 258	0.57 151	0.42 123	0.49 120	0.52 194	0.25 22	0.74 160	0.32 122	0.16 97	0.13 144	0.18 183	0.14 159	0.16 103	0.15 62

DF	0.40 130	0.25 139	0.67 201	0.49 200	0.28 153	0.49 153	0.31 129	0.88 164	0.51 121	0.47 146	0.72 224	0.59 234	0.30 63	0.83 198	0.34 147	0.19 237	0.13 144	0.16 89	0.12 45	0.16 103	0.17 149

Foundation-i1a	0.40 130	0.19 10	0.42 32	0.36 7	0.20 11	0.51 186	0.46 346	1.17 284	0.49 112	0.57 215	0.46 104	0.63 255	0.56 274	0.82 192	0.30 91	0.15 66	0.12 54	0.14 12	0.12 45	0.13 5	0.16 117

ours_stereo	0.40 130	0.30 275	0.57 126	0.47 161	0.31 217	0.40 63	0.44 323	0.79 114	0.58 154	0.36 70	0.58 173	0.46 155	0.33 87	1.14 312	0.33 136	0.17 145	0.13 144	0.19 208	0.15 181	0.19 226	0.20 250

RSM++	0.40 130	0.26 166	0.55 113	0.51 241	0.27 114	0.49 153	0.41 272	0.83 130	0.52 125	0.39 105	0.47 108	0.60 239	0.34 95	1.02 271	0.31 108	0.16 97	0.13 144	0.17 139	0.15 181	0.18 187	0.15 62

RSM	0.40 130	0.25 139	0.53 103	0.50 224	0.27 114	0.46 117	0.40 260	0.94 183	0.49 112	0.42 123	0.44 90	0.65 261	0.33 87	1.07 288	0.32 122	0.15 66	0.13 144	0.17 139	0.14 159	0.17 142	0.15 62

trnet	0.40 130	0.23 70	0.40 19	0.37 14	0.20 11	0.53 207	0.29 109	0.81 122	1.15 399	0.59 219	0.72 224	0.53 201	0.43 156	0.56 88	0.37 188	0.18 194	0.13 144	0.15 44	0.10 1	0.14 29	0.14 26

CREStereo	0.40 130	0.24 100	0.40 19	0.37 14	0.22 29	0.52 197	0.29 109	0.81 122	1.15 399	0.59 219	0.72 224	0.51 186	0.42 148	0.57 93	0.37 188	0.19 237	0.13 144	0.15 44	0.10 1	0.14 29	0.15 62
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
aanet-new	0.41 137	0.27 197	0.70 219	0.48 181	0.38 348	0.73 346	0.29 109	0.71 68	0.39 61	0.38 92	0.51 132	0.36 95	0.73 359	0.98 257	0.31 108	0.17 145	0.12 54	0.17 139	0.13 111	0.19 226	0.16 117

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.41 137	0.53 530	1.34 498	0.47 161	0.40 375	0.37 51	0.24 63	1.18 285	0.43 84	0.37 81	0.43 80	0.41 132	0.41 138	0.46 47	0.30 91	0.14 35	0.13 144	0.17 139	0.13 111	0.15 70	0.18 173

BStereo	0.41 137	0.27 197	1.63 533	0.43 94	0.29 172	0.55 231	0.40 260	0.60 30	0.54 132	0.37 81	0.36 51	0.38 113	0.29 51	0.66 134	0.41 232	0.13 19	0.14 228	0.15 44	0.19 306	0.16 103	0.18 173

FlowAnything_test	0.41 137	0.27 197	0.67 201	0.60 405	0.33 271	0.62 279	0.35 189	0.64 42	0.48 107	0.46 144	0.36 51	0.45 150	0.37 119	0.54 82	0.52 318	0.25 430	0.19 419	0.28 490	0.33 573	0.22 351	0.22 311

MSCF	0.41 137	0.28 220	0.64 183	0.50 224	0.27 114	0.58 256	0.37 218	1.03 213	0.54 132	0.54 199	0.72 224	0.32 64	0.64 329	0.56 88	0.30 91	0.19 237	0.13 144	0.17 139	0.15 181	0.17 142	0.21 280

water-stereo	0.41 137	0.21 33	0.69 213	0.45 127	0.28 153	0.50 174	0.27 88	0.96 185	0.52 125	0.57 215	0.78 241	0.59 234	0.53 254	0.44 39	0.43 249	0.17 145	0.16 338	0.17 139	0.15 181	0.17 142	0.22 311

DEFOM-Stereo_RVC	0.41 137	0.68 582	0.45 47	0.66 478	0.30 196	0.48 144	0.25 68	0.87 156	0.46 102	0.39 105	0.37 55	0.30 49	0.69 349	1.16 317	0.31 108	0.17 145	0.11 22	0.16 89	0.12 45	0.18 187	0.14 26

castereo++	0.41 137	0.26 166	0.51 90	0.44 110	0.32 251	0.96 463	0.22 33	1.13 258	0.61 172	0.33 46	0.45 97	0.50 182	0.39 131	0.94 240	0.25 15	0.18 194	0.12 54	0.17 139	0.12 45	0.14 29	0.16 117

SMoEStereo_RVC	0.41 137	0.26 166	0.55 113	0.46 141	0.31 217	0.60 268	0.36 203	0.85 145	0.47 105	0.47 146	0.43 80	0.42 134	0.34 95	1.40 376	0.31 108	0.15 66	0.12 54	0.20 260	0.15 181	0.16 103	0.18 173

GCAP-BAT	0.41 137	0.24 100	0.76 255	0.45 127	0.38 348	0.34 36	0.37 218	0.98 192	0.69 198	0.50 175	0.56 167	0.55 212	0.38 127	0.75 168	0.32 122	0.17 145	0.13 144	0.19 208	0.15 181	0.15 70	0.19 217

Pointernet	0.41 137	0.21 33	0.63 169	0.45 127	0.29 172	0.51 186	0.27 88	1.54 378	0.70 201	0.48 158	0.64 189	0.49 175	0.37 119	0.51 74	0.36 175	0.18 194	0.13 144	0.14 12	0.11 9	0.14 29	0.14 26

GCAPDPT-zeroshot	0.41 137	0.24 100	0.76 255	0.45 127	0.38 348	0.34 36	0.37 218	0.98 192	0.69 198	0.50 175	0.56 167	0.55 212	0.38 127	0.75 168	0.32 122	0.17 145	0.13 144	0.19 208	0.15 181	0.15 70	0.19 217

AEACV	0.41 137	0.25 139	0.60 147	0.55 319	0.52 476	0.43 95	0.38 230	0.98 192	0.63 179	0.44 131	0.56 167	0.46 155	0.59 304	0.56 88	0.31 108	0.17 145	0.13 144	0.18 183	0.16 222	0.17 142	0.17 149

LoS	0.41 137	0.23 70	0.46 48	0.39 39	0.23 42	0.48 144	0.40 260	1.12 254	0.94 292	0.50 175	0.66 198	0.49 175	0.42 148	0.63 125	0.39 205	0.19 237	0.14 228	0.16 89	0.11 9	0.14 29	0.15 62
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
EGLCR-Stereo	0.41 137	0.24 100	0.59 135	0.45 127	0.27 114	0.54 224	0.22 33	1.23 307	0.56 145	0.44 131	0.43 80	0.68 269	0.29 51	0.89 226	0.34 147	0.17 145	0.12 54	0.20 260	0.17 255	0.17 142	0.18 173

GLC_STEREO	0.41 137	0.27 197	0.43 35	0.55 319	0.24 53	0.47 130	0.30 120	0.81 122	0.64 184	0.53 197	0.74 232	0.50 182	0.31 70	0.65 132	0.45 267	0.18 194	0.20 436	0.23 376	0.19 306	0.21 329	0.21 280

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.42 153	0.21 33	0.92 354	0.41 66	0.29 172	0.45 107	0.28 98	0.87 156	0.39 61	0.35 59	0.55 161	0.39 117	0.48 201	0.40 19	0.24 8	0.15 66	0.12 54	0.16 89	0.12 45	0.17 142	1.51 657

Selective-IGEV-i32	0.42 153	0.26 166	0.56 121	0.48 181	0.27 114	0.45 107	0.33 158	1.56 385	0.61 172	0.36 70	0.47 108	0.52 194	0.30 63	1.08 291	0.33 136	0.15 66	0.13 144	0.17 139	0.13 111	0.16 103	0.15 62

mms	0.42 153	0.29 245	0.60 147	0.47 161	0.33 271	0.43 95	0.46 346	0.75 95	0.50 117	0.36 70	0.61 180	0.44 140	0.30 63	1.39 374	0.34 147	0.16 97	0.14 228	0.18 183	0.15 181	0.19 226	0.21 280

GCAPDPT-zeroshot4090	0.42 153	0.21 33	0.92 354	0.41 66	0.29 172	0.45 107	0.28 98	0.87 156	0.39 61	0.35 59	0.55 161	0.39 117	0.48 201	0.40 19	0.24 8	0.15 66	0.12 54	0.16 89	0.12 45	0.17 142	1.51 657

CASnet	0.42 153	0.26 166	0.52 98	0.52 265	0.21 21	0.49 153	0.35 189	0.85 145	0.85 256	0.84 280	0.69 210	0.48 171	0.31 70	0.57 93	0.34 147	0.19 237	0.12 54	0.27 474	0.22 412	0.23 375	0.15 62
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Selective-IGEV	0.42 153	0.26 166	0.56 121	0.48 181	0.27 114	0.45 107	0.33 158	1.56 385	0.61 172	0.36 70	0.47 108	0.52 194	0.30 63	1.08 291	0.33 136	0.15 66	0.13 144	0.17 139	0.13 111	0.16 103	0.15 62

CroCo-Stereo	0.42 153	0.33 347	0.83 297	0.59 397	0.28 153	0.26 11	0.33 158	1.22 302	0.85 256	0.43 125	0.49 120	0.65 261	0.46 186	0.40 19	0.36 175	0.19 237	0.15 301	0.16 89	0.14 159	0.20 278	0.17 149
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
Foundation-i1	0.43 160	0.19 10	0.39 11	0.44 110	0.37 332	0.54 224	0.47 359	1.46 359	0.59 160	0.58 217	0.54 155	0.63 255	0.48 201	0.71 151	0.35 157	0.16 97	0.13 144	0.15 44	0.14 159	0.15 70	0.15 62

Replicate-Monster	0.43 160	0.30 275	2.04 568	0.37 14	0.22 29	0.47 130	0.23 49	0.82 127	0.50 117	0.44 131	0.27 19	0.31 54	0.29 51	1.01 267	0.26 27	0.14 35	0.11 22	0.14 12	0.12 45	0.13 5	0.38 531

GASTEREO	0.43 160	0.29 245	0.62 164	0.51 241	0.27 114	0.62 279	0.36 203	1.02 204	0.58 154	0.55 206	0.83 255	0.30 49	0.65 334	0.64 127	0.30 91	0.19 237	0.13 144	0.17 139	0.15 181	0.16 103	0.21 280

castereo	0.43 160	0.25 139	0.50 81	0.46 141	0.30 196	0.60 268	0.56 439	1.23 307	0.83 249	0.39 105	0.70 217	0.45 150	0.68 345	0.54 82	0.33 136	0.17 145	0.11 22	0.17 139	0.13 111	0.16 103	0.14 26

WCG-NET	0.43 160	0.23 70	0.58 129	0.42 78	0.26 100	0.46 117	0.32 148	0.77 104	1.16 406	0.77 259	0.75 233	0.58 228	0.44 166	0.62 115	0.38 198	0.16 97	0.12 54	0.16 89	0.14 159	0.15 70	0.14 26

MGS-Stereo	0.43 160	0.28 220	0.61 156	0.46 141	0.28 153	0.49 153	0.33 158	0.60 30	0.89 266	0.47 146	1.32 447	0.51 186	0.32 82	0.66 134	0.39 205	0.20 287	0.16 338	0.18 183	0.16 222	0.18 187	0.18 173

MoCha-V2	0.43 160	0.23 70	0.55 113	0.56 341	0.23 42	0.44 102	0.32 148	1.35 337	0.63 179	0.54 199	0.55 161	0.42 134	0.57 281	1.12 307	0.28 60	0.15 66	0.13 144	0.15 44	0.13 111	0.17 142	0.18 173

GCAP-Stereo	0.43 160	0.32 327	0.80 274	0.50 224	0.27 114	0.53 207	0.31 129	1.05 224	0.67 191	0.69 245	0.71 221	0.58 228	0.42 148	0.51 74	0.35 157	0.18 194	0.15 301	0.18 183	0.13 111	0.17 142	0.15 62

MM-Stereo_test2	0.44 168	0.25 139	0.70 219	0.54 303	0.33 271	0.55 231	0.45 340	1.02 204	0.84 252	0.61 231	0.51 132	0.49 175	0.42 148	0.82 192	0.32 122	0.16 97	0.13 144	0.18 183	0.14 159	0.19 226	0.17 149

fffy	0.44 168	0.29 245	0.67 201	0.47 161	0.30 196	0.46 117	0.34 174	0.98 192	0.57 151	0.40 115	0.59 176	0.55 212	0.41 138	1.26 337	0.37 188	0.16 97	0.14 228	0.19 208	0.16 222	0.19 226	0.20 250

Occ-G	0.44 168	0.23 70	0.59 135	0.44 110	0.27 114	0.43 95	0.61 473	0.85 145	0.62 175	0.48 158	0.66 198	1.00 399	0.45 176	0.79 185	0.45 267	0.17 145	0.14 228	0.18 183	0.13 111	0.16 103	0.18 173

DN	0.45 171	0.25 139	0.59 135	0.51 241	0.44 423	0.59 261	0.31 129	0.97 186	0.90 271	0.47 146	0.54 155	0.76 292	0.35 104	0.66 134	0.37 188	0.25 430	0.18 398	0.20 260	0.16 222	0.21 329	0.23 332

depthmonostereo	0.45 171	0.26 166	0.89 336	0.49 200	0.24 53	0.60 268	0.36 203	1.03 213	0.77 219	0.50 175	0.65 192	0.50 182	0.55 266	0.70 146	0.39 205	0.16 97	0.16 338	0.16 89	0.14 159	0.16 103	0.20 250

IGEV++	0.45 171	0.24 100	0.63 169	0.58 378	0.32 251	0.42 86	0.25 68	2.16 556	0.65 187	0.38 92	0.58 173	0.46 155	0.44 166	0.56 88	0.40 222	0.20 287	0.13 144	0.16 89	0.13 111	0.17 142	0.18 173

ff7	0.45 171	0.30 275	0.64 183	0.47 161	0.33 271	0.49 153	0.42 284	0.93 173	0.59 160	0.50 175	0.53 144	0.44 140	0.48 201	1.41 379	0.36 175	0.18 194	0.13 144	0.21 300	0.15 181	0.18 187	0.21 280

ffff	0.45 171	0.30 275	0.64 183	0.47 161	0.33 271	0.49 153	0.42 284	0.93 173	0.59 160	0.50 175	0.53 144	0.44 140	0.48 201	1.41 379	0.36 175	0.18 194	0.13 144	0.21 300	0.15 181	0.18 187	0.21 280

11t	0.45 171	0.30 275	0.64 183	0.47 161	0.33 271	0.49 153	0.42 284	0.93 173	0.59 160	0.50 175	0.53 144	0.44 140	0.48 201	1.41 379	0.36 175	0.18 194	0.13 144	0.21 300	0.15 181	0.18 187	0.21 280

LoS_RVC	0.45 171	0.29 245	0.48 64	0.49 200	0.83 599	0.51 186	0.43 303	0.65 45	0.44 89	0.47 146	0.78 241	0.44 140	0.60 311	0.59 102	0.37 188	0.14 35	0.12 54	0.14 12	0.10 1	0.14 29	1.08 646

anonymousdsp	0.45 171	0.30 275	0.60 147	0.48 181	0.34 293	0.49 153	0.42 284	0.97 186	0.60 167	0.51 187	0.53 144	0.46 155	0.47 195	1.36 363	0.35 157	0.18 194	0.13 144	0.21 300	0.15 181	0.18 187	0.21 280

ccc-4	0.45 171	0.30 275	0.64 183	0.47 161	0.33 271	0.49 153	0.42 284	0.93 173	0.59 160	0.50 175	0.53 144	0.44 140	0.48 201	1.41 379	0.36 175	0.18 194	0.13 144	0.21 300	0.15 181	0.18 187	0.21 280

IGEV-Stereo	0.45 171	0.30 275	0.60 147	0.48 181	0.34 293	0.49 153	0.42 284	0.98 192	0.60 167	0.51 187	0.53 144	0.46 155	0.47 195	1.36 363	0.35 157	0.18 194	0.13 144	0.21 300	0.15 181	0.18 187	0.21 280
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
TANstereo	0.45 171	0.23 70	0.50 81	0.43 94	0.21 21	0.65 305	0.26 80	0.83 130	0.88 265	0.95 306	0.99 296	0.51 186	0.45 176	0.56 88	0.36 175	0.19 237	0.24 512	0.16 89	0.13 111	0.17 142	0.27 421

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.46 182	1.51 649	1.58 530	0.39 39	0.35 310	0.40 63	0.26 80	1.05 224	0.41 78	0.36 70	0.48 111	0.41 132	0.40 136	0.48 56	0.25 15	0.15 66	0.13 144	0.15 44	0.13 111	0.15 70	0.24 356

PSi22	0.46 182	0.26 166	0.50 81	0.47 161	0.24 53	0.46 117	0.22 33	0.83 130	1.02 329	0.47 146	0.65 192	0.80 304	0.51 239	1.44 390	0.32 122	0.15 66	0.12 54	0.14 12	0.12 45	0.20 278	0.19 217

DilatedVolume-Stereo	0.46 182	0.24 100	0.72 225	0.45 127	0.33 271	0.72 341	0.29 109	0.83 130	0.53 129	0.82 272	0.73 229	0.52 194	0.44 166	1.16 317	0.42 243	0.15 66	0.15 301	0.15 44	0.14 159	0.16 103	0.17 149

Reg-Stereo(zero)	0.46 182	0.23 70	0.50 81	0.45 127	0.25 78	0.41 75	0.27 88	0.80 117	1.12 381	0.93 301	0.79 244	0.91 360	0.46 186	0.74 160	0.44 254	0.15 66	0.13 144	0.15 44	0.12 45	0.15 70	0.18 173

rvit_stereo_0081_aga	0.46 182	0.37 438	0.91 351	0.52 265	0.41 396	0.49 153	0.40 260	0.88 164	0.66 189	0.59 219	0.56 167	0.53 201	0.43 156	0.67 139	0.44 254	0.27 478	0.21 454	0.22 338	0.20 341	0.26 430	0.19 217

rvit_stereo_0081	0.46 182	0.34 376	0.72 225	0.56 341	0.35 310	0.41 75	0.44 323	0.74 92	1.04 340	0.49 166	0.52 140	0.51 186	0.49 220	0.86 212	0.47 281	0.25 430	0.20 436	0.22 338	0.19 306	0.26 430	0.19 217

rvit_stereo_0082	0.46 182	0.34 376	0.72 225	0.56 341	0.35 310	0.41 75	0.44 323	0.74 92	1.04 340	0.49 166	0.52 140	0.51 186	0.49 220	0.86 212	0.47 281	0.25 430	0.20 436	0.22 338	0.19 306	0.26 430	0.19 217

IGEV-Stereo+	0.46 182	0.23 70	0.51 90	0.42 78	0.46 437	0.15 1	0.19 7	0.45 6	0.37 54	0.28 13	0.25 11	0.31 54	0.41 138	1.43 386	0.31 108	0.18 194	0.13 144	0.15 44	0.12 45	1.09 646	1.74 661

WCG-NET（raft）	0.46 182	0.23 70	0.59 135	0.42 78	0.24 53	0.50 174	0.35 189	0.76 101	1.10 366	0.72 252	0.76 234	0.91 360	0.50 231	0.88 221	0.40 222	0.16 97	0.13 144	0.15 44	0.14 159	0.15 70	0.17 149

ProNet	0.46 182	0.30 275	0.69 213	0.46 141	0.32 251	0.57 244	0.52 402	1.15 275	0.67 191	0.44 131	0.50 128	0.44 140	0.43 156	1.31 347	0.38 198	0.16 97	0.15 301	0.19 208	0.16 222	0.18 187	0.18 173

MC-Stereo	0.46 182	0.24 100	0.58 129	0.63 442	0.30 196	0.38 57	0.32 148	0.98 192	0.74 213	0.66 240	0.85 259	0.56 223	0.60 311	1.07 288	0.32 122	0.17 145	0.12 54	0.17 139	0.15 181	0.16 103	0.16 117

CroCo-Stereo Lap2	0.46 182	0.37 438	0.87 327	0.62 431	0.79 590	0.28 17	0.35 189	0.81 122	0.73 206	0.39 105	0.54 155	0.71 285	0.54 262	0.60 106	0.48 290	0.18 194	0.18 398	0.19 208	0.16 222	0.21 329	0.21 280

RT-Monster	0.47 194	0.24 100	0.54 108	0.46 141	0.40 375	0.51 186	0.27 88	0.97 186	1.02 329	0.89 292	0.87 264	0.68 269	0.41 138	0.70 146	0.41 232	0.16 97	0.14 228	0.15 44	0.13 111	0.14 29	0.22 311

DA	0.47 194	0.23 70	0.59 135	0.54 303	0.26 100	1.08 486	0.44 323	1.51 368	0.63 179	0.48 158	0.69 210	0.55 212	0.49 220	0.49 62	0.38 198	0.20 287	0.14 228	0.19 208	0.13 111	0.19 226	0.17 149

GGEV	0.47 194	0.23 70	0.59 135	0.54 303	0.26 100	1.08 486	0.44 323	1.51 368	0.63 179	0.48 158	0.69 210	0.55 212	0.49 220	0.49 62	0.38 198	0.20 287	0.14 228	0.19 208	0.13 111	0.19 226	0.17 149

tt45	0.47 194	0.25 139	0.52 98	0.47 161	0.34 293	0.78 372	0.32 148	0.86 152	0.45 100	0.52 192	0.45 97	0.49 175	0.37 119	2.12 500	0.36 175	0.16 97	0.13 144	0.19 208	0.16 222	0.17 142	0.21 280

rvit_stereo_0080	0.47 194	0.35 405	0.87 327	0.48 181	0.36 320	0.42 86	0.54 422	0.93 173	0.78 224	0.52 192	0.60 178	0.55 212	0.47 195	0.62 115	0.48 290	0.27 478	0.21 454	0.20 260	0.20 341	0.31 491	0.20 250

Former-RAFT_DAM_RVC	0.47 194	0.38 456	0.75 251	0.48 181	0.37 332	0.67 316	0.35 189	0.82 127	1.14 393	0.61 231	0.64 189	0.39 117	0.39 131	0.74 160	0.39 205	0.20 287	0.17 365	0.22 338	0.18 281	0.24 404	0.20 250

whm_eth	0.47 194	0.35 405	0.87 327	0.48 181	0.36 320	0.42 86	0.54 422	0.93 173	0.78 224	0.52 192	0.60 178	0.55 212	0.47 195	0.62 115	0.48 290	0.27 478	0.21 454	0.20 260	0.20 341	0.31 491	0.20 250

XX-TBD	0.47 194	0.71 588	0.39 11	0.81 581	0.25 78	0.57 244	0.26 80	0.73 84	1.30 494	0.78 261	1.01 303	0.45 150	0.33 87	0.49 62	0.39 205	0.20 287	0.15 301	0.15 44	0.11 9	0.17 142	0.15 62

PMTNet	0.47 194	0.22 50	0.43 35	0.39 39	0.24 53	0.71 337	0.26 80	0.78 112	1.03 334	0.65 237	0.69 210	0.55 212	0.48 201	0.90 229	0.36 175	0.99 648	0.13 144	0.15 44	0.10 1	0.15 70	0.15 62

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.48 203	1.24 636	2.47 590	0.41 66	0.31 217	0.29 20	0.27 88	1.09 242	0.39 61	0.35 59	0.49 120	0.38 113	0.44 166	0.38 11	0.26 27	0.15 66	0.12 54	0.15 44	0.12 45	0.16 103	0.20 250

HART	0.48 203	0.24 100	0.63 169	0.52 265	0.27 114	0.41 75	0.29 109	1.32 332	0.54 132	0.59 219	1.47 498	0.61 248	0.34 95	1.09 296	0.32 122	0.16 97	0.14 228	0.19 208	0.14 159	0.19 226	0.18 173

SCV_C0	0.48 203	0.29 245	0.88 332	0.46 141	0.31 217	0.46 117	0.31 129	1.67 408	0.87 261	0.40 115	0.52 140	0.54 207	0.29 51	1.27 340	0.34 147	0.18 194	0.14 228	0.17 139	0.14 159	0.20 278	0.18 173

CAS++	0.48 203	0.34 376	0.59 135	0.48 181	0.32 251	0.45 107	0.29 109	1.73 435	0.78 224	0.71 247	0.73 229	0.36 95	0.28 48	0.70 146	0.35 157	0.27 478	0.22 473	0.26 460	0.21 384	0.29 469	0.22 311
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MIF-Stereo (partial)	0.48 203	0.28 220	0.83 297	0.51 241	0.53 484	0.39 59	0.27 88	1.03 213	0.64 184	0.47 146	0.71 221	0.51 186	0.51 239	1.13 309	0.47 281	0.20 287	0.16 338	0.23 376	0.20 341	0.24 404	0.20 250

StereoAnything_RVC	0.49 208	1.60 655	0.87 327	0.37 14	0.21 21	0.26 11	0.21 24	0.53 13	0.23 4	0.23 2	0.21 6	0.19 1	0.35 104	1.29 344	0.23 1	0.22 358	0.11 22	0.15 44	0.11 9	2.36 661	0.13 3

999	0.49 208	0.25 139	0.55 113	0.51 241	0.35 310	0.74 350	0.31 129	0.89 169	0.59 160	0.39 105	0.50 128	0.50 182	0.36 113	2.41 527	0.41 232	0.17 145	0.13 144	0.18 183	0.15 181	0.16 103	0.23 332

rvit_stereo_0083	0.49 208	0.34 376	0.85 315	0.57 363	0.36 320	0.49 153	0.43 303	0.73 84	1.05 346	0.50 175	0.57 172	0.55 212	0.50 231	0.92 235	0.50 306	0.25 430	0.25 524	0.24 400	0.20 341	0.25 416	0.19 217

rvit_stereo_ft	0.49 208	0.38 456	1.03 406	0.68 503	0.42 407	0.40 63	0.58 451	0.93 173	0.86 259	0.47 146	0.55 161	0.57 226	0.48 201	0.67 139	0.53 328	0.26 457	0.17 365	0.22 338	0.22 412	0.24 404	0.19 217

RAFT-Stereo-weight	0.49 208	0.26 166	0.58 129	0.49 200	0.28 153	0.61 276	0.34 174	1.16 280	1.11 373	1.06 342	0.79 244	0.75 291	0.28 48	0.79 185	0.42 243	0.16 97	0.13 144	0.17 139	0.15 181	0.16 103	0.18 173

IGEVStereo-DCA	0.49 208	0.33 347	0.64 183	0.46 141	0.34 293	0.50 174	0.42 284	0.93 173	0.59 160	0.48 158	0.48 111	0.48 171	0.45 176	2.28 516	0.44 254	0.19 237	0.14 228	0.19 208	0.15 181	0.17 142	0.21 280

plain	0.49 208	0.29 245	1.23 477	0.51 241	0.40 375	0.35 40	0.37 218	1.04 220	0.62 175	0.44 131	0.76 234	0.42 134	0.41 138	1.17 322	0.46 272	0.23 385	0.15 301	0.24 400	0.19 306	0.25 416	0.18 173

iRaftStereo_RVC	0.49 208	0.28 220	0.72 225	0.53 288	0.29 172	0.52 197	0.33 158	1.14 263	0.84 252	0.85 282	0.99 296	0.55 212	0.36 113	0.83 198	0.40 222	0.18 194	0.13 144	0.22 338	0.20 341	0.20 278	0.18 173

CREStereo++_RVC	0.49 208	0.22 50	0.46 48	0.48 181	0.38 348	0.45 107	0.25 68	0.77 104	1.30 494	0.82 272	1.23 410	0.47 165	0.37 119	0.55 85	0.44 254	0.16 97	0.11 22	0.16 89	0.80 649	0.18 187	0.12 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
xyz-stereo-finetune	0.50 217	0.27 197	0.63 169	0.43 94	0.23 42	0.79 381	0.46 346	0.83 130	0.82 244	0.63 234	0.63 184	0.54 207	0.44 166	1.69 440	0.62 377	0.16 97	0.15 301	0.19 208	0.16 222	0.17 142	0.16 117

MyStereo07	0.50 217	0.30 275	0.58 129	0.58 378	0.48 450	0.59 261	0.78 520	1.19 290	0.60 167	0.49 166	0.54 155	0.43 137	0.55 266	1.32 353	0.36 175	0.18 194	0.18 398	0.24 400	0.21 384	0.23 375	0.23 332

4D-IteraStereo	0.50 217	0.26 166	0.84 309	0.51 241	0.49 457	0.64 299	0.31 129	0.91 171	1.02 329	1.05 336	0.72 224	0.76 292	0.32 82	0.69 144	0.40 222	0.18 194	0.11 22	0.23 376	0.20 341	0.19 226	0.16 117

MM-Stereo_test1	0.51 220	0.26 166	0.59 135	0.53 288	0.31 217	0.50 174	0.53 408	1.06 227	1.09 362	0.88 289	0.70 217	0.54 207	0.59 304	1.18 323	0.35 157	0.19 237	0.17 365	0.20 260	0.17 255	0.20 278	0.18 173

SCV	0.51 220	0.29 245	0.72 225	0.63 442	0.27 114	0.40 63	0.38 230	2.32 588	0.75 218	0.36 70	0.49 120	0.55 212	0.35 104	1.31 347	0.34 147	0.25 430	0.13 144	0.17 139	0.14 159	0.18 187	0.18 173

CES	0.51 220	0.21 33	0.40 19	0.42 78	1.40 651	0.53 207	0.34 174	1.04 220	0.68 194	0.45 139	0.67 202	0.35 89	0.28 48	0.58 96	0.35 157	0.16 97	0.13 144	0.15 44	0.10 1	0.19 226	1.69 660

sCroCo_RVC	0.51 220	0.43 488	1.15 445	0.66 478	0.60 522	0.52 197	0.40 260	0.93 173	0.64 184	0.45 139	0.76 234	0.49 175	0.49 220	0.65 132	0.49 303	0.27 478	0.28 547	0.23 376	0.22 412	0.29 469	0.28 437

FE-Mocha	0.52 224	0.32 327	0.98 385	0.51 241	0.37 332	0.46 117	0.22 33	1.71 429	0.56 145	1.02 327	1.10 343	0.82 317	0.41 138	0.58 96	0.32 122	0.19 237	0.13 144	0.21 300	0.21 384	0.17 142	0.19 217

RCA-Stereo	0.52 224	0.26 166	0.66 196	0.49 200	0.33 271	0.54 224	0.44 323	1.20 295	1.41 541	0.69 245	1.06 326	0.63 255	0.79 385	0.62 115	0.35 157	0.17 145	0.12 54	0.17 139	0.14 159	0.16 103	0.16 117

quiztm	0.53 226	0.28 220	0.60 147	0.51 241	0.67 553	0.45 107	0.42 284	1.85 470	0.93 286	0.81 269	1.15 378	0.56 223	0.31 70	0.59 102	0.38 198	0.18 194	0.12 54	0.17 139	0.14 159	0.19 226	0.19 217

Wave_Phase_stereo	0.53 226	0.27 197	1.63 533	0.43 94	0.29 172	2.72 638	0.40 260	0.82 127	0.54 132	0.37 81	0.36 51	0.38 113	0.29 51	0.66 134	0.41 232	0.13 19	0.14 228	0.15 44	0.19 306	0.16 103	0.18 173

MM-Stereo_test3	0.53 226	0.26 166	0.60 147	0.56 341	0.73 565	0.49 153	0.53 408	1.31 328	1.08 354	0.64 235	0.97 290	0.61 248	0.42 148	0.82 192	0.40 222	0.21 323	0.18 398	0.20 260	0.16 222	0.19 226	0.21 280

model_zeroshot	0.53 226	0.31 306	1.00 395	0.57 363	0.39 360	0.74 350	0.39 248	1.38 343	0.67 191	0.88 289	0.85 259	0.71 285	0.37 119	0.77 174	0.39 205	0.21 323	0.17 365	0.19 208	0.17 255	0.17 142	0.22 311

knoymous	0.53 226	0.32 327	0.51 90	0.46 141	0.30 196	0.57 244	0.54 422	1.10 250	0.78 224	0.99 314	0.84 257	0.95 379	0.57 281	0.89 226	0.51 310	0.21 323	0.14 228	0.26 460	0.14 159	0.23 375	0.25 379

Lsterematch	0.54 231	0.26 166	0.72 225	0.47 161	0.26 100	0.70 334	0.31 129	0.84 139	1.14 393	0.97 311	1.28 434	0.68 269	0.51 239	0.90 229	0.75 420	0.22 358	0.12 54	0.19 208	0.16 222	0.19 226	0.26 400

NLSM1	0.54 231	0.26 166	0.61 156	0.49 200	1.04 629	0.83 405	0.31 129	1.55 381	0.68 194	0.52 192	0.77 238	0.46 155	0.48 201	1.02 271	0.56 348	0.19 237	0.19 419	0.21 300	0.18 281	0.20 278	0.18 173

NLCSM	0.54 231	0.30 275	0.60 147	0.53 288	0.74 573	0.71 337	0.47 359	1.25 313	0.71 204	0.64 235	0.51 132	0.48 171	0.60 311	1.34 357	0.71 410	0.19 237	0.20 436	0.21 300	0.19 306	0.22 351	0.21 280

tg	0.54 231	0.25 139	0.70 219	0.52 265	0.31 217	0.89 428	0.29 109	1.12 254	0.98 309	0.85 282	1.03 313	0.62 250	0.42 148	1.37 366	0.41 232	0.17 145	0.13 144	0.22 338	0.21 384	0.17 142	0.17 149

HUI-Stereo	0.54 231	0.33 347	0.81 278	0.52 265	0.27 114	0.62 279	0.29 109	1.14 263	0.74 213	1.13 362	0.96 282	0.82 317	0.60 311	0.83 198	0.52 318	0.23 385	0.14 228	0.24 400	0.20 341	0.27 436	0.20 250

WQFJA1	0.55 236	0.29 245	0.56 121	0.47 161	0.85 602	0.78 372	0.38 230	2.26 576	0.79 233	0.51 187	0.53 144	0.53 201	0.50 231	0.73 157	0.66 396	0.17 145	0.21 454	0.19 208	0.17 255	0.19 226	0.18 173

NLMM	0.55 236	0.29 245	0.56 121	0.47 161	0.86 604	0.78 372	0.38 230	2.26 576	0.79 233	0.51 187	0.53 144	0.53 201	0.50 231	0.73 157	0.66 396	0.17 145	0.21 454	0.19 208	0.17 255	0.19 226	0.18 173

FSD	0.55 236	0.53 530	0.67 201	0.64 457	0.52 476	0.54 224	0.58 451	0.71 68	0.54 132	0.54 199	0.53 144	0.60 239	0.52 249	0.58 96	0.56 348	0.51 616	0.48 632	0.50 611	0.49 619	0.50 589	0.51 583

Any-RAFT	0.55 236	0.27 197	0.49 71	0.50 224	0.27 114	0.98 467	0.25 68	1.71 429	1.08 354	0.90 294	0.99 296	1.13 446	0.46 186	0.74 160	0.35 157	0.19 237	0.13 144	0.17 139	0.13 111	0.16 103	0.19 217

Selective-RAFT	0.55 236	0.29 245	0.85 315	0.58 378	0.28 153	0.91 435	0.34 174	1.00 203	0.96 301	0.59 219	0.64 189	0.80 304	0.76 366	1.34 357	0.51 310	0.21 323	0.15 301	0.17 139	0.15 181	0.19 226	0.19 217

test_4	0.55 236	0.23 70	0.67 201	0.56 341	0.32 251	0.71 337	0.39 248	0.83 130	0.72 205	0.93 301	1.87 586	0.70 278	0.41 138	1.21 329	0.39 205	0.16 97	0.13 144	0.21 300	0.23 444	0.20 278	0.18 173

GMOStereo	0.55 236	0.28 220	0.72 225	0.52 265	0.30 196	0.53 207	0.43 303	1.02 204	0.98 309	1.44 530	1.14 372	0.88 345	0.57 281	0.62 115	0.39 205	0.16 97	0.14 228	0.24 400	0.22 412	0.20 278	0.18 173

error version	0.55 236	0.28 220	0.72 225	0.52 265	0.30 196	0.53 207	0.43 303	1.02 204	0.98 309	1.44 530	1.14 372	0.88 345	0.57 281	0.62 115	0.39 205	0.16 97	0.14 228	0.24 400	0.22 412	0.20 278	0.18 173

test-v	0.55 236	0.28 220	0.72 225	0.52 265	0.30 196	0.53 207	0.43 303	1.02 204	0.98 309	1.44 530	1.14 372	0.88 345	0.57 281	0.62 115	0.39 205	0.16 97	0.14 228	0.24 400	0.22 412	0.20 278	0.18 173

test-2	0.55 236	0.28 220	0.72 225	0.52 265	0.30 196	0.53 207	0.43 303	1.02 204	0.98 309	1.44 530	1.14 372	0.88 345	0.57 281	0.62 115	0.39 205	0.16 97	0.14 228	0.24 400	0.22 412	0.20 278	0.18 173

rafts_anoy	0.55 236	0.32 327	0.66 196	0.72 537	0.61 528	0.53 207	0.40 260	1.24 309	1.06 348	0.85 282	0.83 255	0.67 267	0.53 254	0.77 174	0.55 342	0.20 287	0.15 301	0.25 439	0.26 484	0.22 351	0.21 280

s12784h	0.55 236	0.22 50	0.49 71	0.43 94	0.19 5	1.00 469	0.34 174	1.40 348	1.30 494	0.84 280	0.93 276	0.63 255	0.52 249	1.48 399	0.47 281	0.15 66	0.12 54	0.17 139	0.11 9	0.19 226	0.13 3

raftrobust	0.55 236	0.27 197	0.63 169	0.68 503	0.69 558	0.50 174	0.34 174	1.08 235	0.97 306	1.32 474	0.88 268	0.62 250	0.80 393	0.82 192	0.44 254	0.20 287	0.16 338	0.16 89	0.14 159	0.15 70	0.18 173

Gwc-CoAtRS	0.55 236	0.27 197	0.73 240	0.49 200	0.30 196	0.63 290	0.25 68	1.38 343	1.12 381	1.05 336	1.02 306	1.10 436	0.55 266	0.72 154	0.44 254	0.17 145	0.14 228	0.17 139	0.15 181	0.16 103	0.17 149

rvit_0105_6	0.56 250	0.38 456	1.13 438	0.67 492	0.38 348	0.50 174	0.51 391	0.88 164	1.33 506	0.54 199	0.56 167	0.65 261	0.57 281	0.97 254	0.46 272	0.32 530	0.31 564	0.28 490	0.25 467	0.29 469	0.23 332

MSKI-zero shot	0.56 250	0.30 275	0.61 156	0.55 319	0.28 153	0.68 320	0.28 98	1.25 313	0.68 194	0.92 298	1.33 453	0.81 311	0.33 87	1.94 476	0.36 175	0.18 194	0.13 144	0.17 139	0.13 111	0.16 103	0.19 217

EKT-Stereo	0.56 250	0.33 347	0.84 309	0.61 422	0.64 536	0.51 186	0.48 369	1.14 263	0.95 297	0.74 255	0.89 270	0.77 297	0.42 148	1.18 323	0.42 243	0.23 385	0.17 365	0.21 300	0.18 281	0.20 278	0.26 400

LL-Strereo2	0.56 250	0.36 417	0.77 260	0.56 341	0.40 375	0.68 320	0.37 218	1.21 300	0.83 249	0.96 309	0.79 244	0.91 360	0.41 138	1.08 291	0.48 290	0.18 194	0.17 365	0.29 502	0.25 467	0.22 351	0.19 217

test-3	0.56 250	0.24 100	0.82 287	0.50 224	0.29 172	0.57 244	0.34 174	1.09 242	1.03 334	1.33 480	0.69 210	0.87 339	0.45 176	1.68 436	0.39 205	0.17 145	0.12 54	0.20 260	0.17 255	0.17 142	0.16 117

test_1	0.56 250	0.24 100	0.82 287	0.50 224	0.29 172	0.57 244	0.34 174	1.09 242	1.03 334	1.28 458	0.69 210	0.87 339	0.45 176	1.67 434	0.39 205	0.17 145	0.12 54	0.20 260	0.17 255	0.17 142	0.16 117

PSM-adaLoss	0.56 250	0.33 347	0.81 278	0.52 265	0.27 114	0.63 290	0.41 272	1.14 263	0.73 206	1.13 362	0.96 282	0.82 317	0.60 311	1.09 296	0.52 318	0.23 385	0.14 228	0.24 400	0.20 341	0.27 436	0.20 250

ROB_FTStereo	0.56 250	0.33 347	0.82 287	0.52 265	0.27 114	0.62 279	0.25 68	1.14 263	0.74 213	1.13 362	0.96 282	0.82 317	0.60 311	1.18 323	0.52 318	0.23 385	0.14 228	0.24 400	0.20 341	0.27 436	0.20 250

cross-raft	0.56 250	0.26 166	0.65 191	0.55 319	0.31 217	0.66 310	0.37 218	1.68 412	0.82 244	1.06 342	1.07 330	1.25 472	0.45 176	0.74 160	0.39 205	0.15 66	0.13 144	0.19 208	0.16 222	0.19 226	0.17 149

test-1	0.56 250	0.28 220	1.13 438	0.58 378	0.34 293	0.60 268	0.38 230	1.56 385	0.98 309	0.80 264	1.02 306	0.83 327	0.52 249	0.64 127	0.46 272	0.17 145	0.16 338	0.20 260	0.17 255	0.20 278	0.26 400

raft+_RVC	0.56 250	0.29 245	0.61 156	0.65 465	0.56 504	0.53 207	0.53 408	1.40 348	1.02 329	0.78 261	1.04 319	0.70 278	0.55 266	1.00 263	0.49 303	0.18 194	0.16 338	0.19 208	0.19 306	0.18 187	0.17 149

RAFT-Stereo + iAFF	0.56 250	0.28 220	0.81 278	0.45 127	0.25 78	0.40 63	0.34 174	1.12 254	1.13 387	1.35 494	1.58 535	0.80 304	0.67 341	0.71 151	0.43 249	0.14 35	0.11 22	0.18 183	0.17 255	0.18 187	0.16 117

H2IRNET	0.57 262	0.28 220	0.75 251	0.49 200	0.35 310	0.40 63	0.27 88	1.03 213	1.18 417	0.62 233	1.26 419	1.07 421	0.85 412	1.02 271	0.64 386	0.20 287	0.16 338	0.23 376	0.25 467	0.22 351	0.20 250

11t1	0.57 262	0.30 275	0.84 309	0.54 303	0.30 196	0.83 405	0.41 272	1.34 336	0.79 233	0.88 289	0.82 254	0.70 278	0.70 352	0.96 250	0.67 399	0.21 323	0.21 454	0.20 260	0.16 222	0.21 329	0.26 400

rrr	0.57 262	0.33 347	2.43 588	0.46 141	0.34 293	0.50 174	0.38 230	0.84 139	0.55 141	0.48 158	0.48 111	0.48 171	0.45 176	2.28 516	0.44 254	0.19 237	0.14 228	0.19 208	0.15 181	0.17 142	0.18 173

test_3	0.57 262	0.24 100	0.87 327	0.55 319	0.30 196	0.60 268	0.40 260	1.07 230	1.08 354	1.20 410	0.68 205	0.92 368	0.43 156	1.68 436	0.40 222	0.16 97	0.13 144	0.22 338	0.19 306	0.21 329	0.17 149

Patchmatch Stereo++	0.57 262	0.33 347	0.82 287	0.52 265	0.27 114	0.63 290	0.28 98	1.14 263	0.73 206	1.13 362	0.96 282	0.82 317	0.60 311	1.40 376	0.52 318	0.23 385	0.14 228	0.24 400	0.20 341	0.27 436	0.20 250
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
ROB_FTStereo_v2	0.57 262	0.33 347	0.81 278	0.52 265	0.27 114	0.62 279	0.42 284	1.14 263	0.73 206	1.13 362	0.97 290	0.82 317	0.60 311	1.15 313	0.53 328	0.23 385	0.14 228	0.24 400	0.20 341	0.27 436	0.20 250

DeepStereo_RVC	0.57 262	0.31 306	0.78 266	0.53 288	0.30 196	0.57 244	0.32 148	1.11 252	0.80 239	1.17 386	0.94 279	0.83 327	0.93 454	1.01 267	0.61 372	0.23 385	0.14 228	0.21 300	0.19 306	0.24 404	0.26 400

iRAFT	0.57 262	0.33 347	0.82 287	0.52 265	0.27 114	0.63 290	0.28 98	1.14 263	0.73 206	1.13 362	0.96 282	0.82 317	0.60 311	1.40 376	0.52 318	0.23 385	0.14 228	0.24 400	0.20 341	0.27 436	0.20 250

CRE-IMP	0.57 262	0.32 327	0.82 287	0.54 303	0.29 172	0.77 371	0.25 68	1.19 290	0.79 233	1.09 348	0.95 280	0.81 311	0.57 281	1.11 304	0.57 353	0.22 358	0.14 228	0.23 376	0.19 306	0.28 452	0.24 356

RAFT-IKP	0.57 262	0.33 347	0.82 287	0.52 265	0.27 114	0.57 244	0.35 189	1.14 263	0.73 206	1.13 362	0.96 282	0.83 327	0.61 321	1.26 337	0.53 328	0.23 385	0.14 228	0.24 400	0.20 341	0.27 436	0.20 250

test_xeample3	0.57 262	0.33 347	3.11 612	0.46 141	0.34 293	0.55 231	0.38 230	0.86 152	0.49 112	0.54 199	0.46 104	0.44 140	0.44 166	1.49 406	0.45 267	0.18 194	0.14 228	0.19 208	0.15 181	0.17 142	0.18 173

CFNet-RSSM	0.57 262	0.25 139	0.76 255	0.49 200	0.28 153	0.59 261	0.27 88	1.89 481	1.17 411	1.09 348	0.95 280	1.06 418	0.53 254	0.74 160	0.41 232	0.17 145	0.13 144	0.17 139	0.15 181	0.16 103	0.16 117

WQFJX	0.58 274	0.29 245	0.57 126	0.46 141	0.87 610	0.75 356	0.39 248	2.67 635	0.80 239	0.55 206	0.53 144	0.54 207	0.55 266	0.97 254	0.61 372	0.17 145	0.19 419	0.19 208	0.16 222	0.19 226	0.20 250

rvit_0105_4	0.58 274	0.40 471	1.19 466	0.68 503	0.38 348	0.53 207	0.55 432	0.93 173	1.27 470	0.56 212	0.61 180	0.72 287	0.63 323	1.01 267	0.47 281	0.33 537	0.33 583	0.29 502	0.25 467	0.29 469	0.26 400

AE-Stereo	0.58 274	0.29 245	0.81 278	0.62 431	0.41 396	0.69 330	0.46 346	2.49 617	1.25 457	0.49 166	0.77 238	0.69 275	0.46 186	0.61 110	0.42 243	0.17 145	0.16 338	0.21 300	0.20 341	0.19 226	0.18 173

1test111	0.58 274	0.34 376	0.63 169	0.60 405	0.27 114	1.16 506	0.51 391	1.58 391	0.91 274	0.60 226	0.80 249	0.47 165	0.87 429	0.99 258	0.67 399	0.21 323	0.13 144	0.25 439	0.15 181	0.23 375	0.25 379

RAFT-Test	0.58 274	0.27 197	0.81 278	0.50 224	0.33 271	0.95 457	0.27 88	1.40 348	0.89 266	1.00 318	1.12 356	1.39 508	0.48 201	0.74 160	0.41 232	0.17 145	0.14 228	0.17 139	0.14 159	0.16 103	0.18 173

anonymousdsp2	0.58 274	0.29 245	0.93 358	0.51 241	0.30 196	0.75 356	0.46 346	1.95 500	0.87 261	0.81 269	0.78 241	0.76 292	0.48 201	1.10 301	0.45 267	0.19 237	0.14 228	0.18 183	0.13 111	0.20 278	0.22 311

fff	0.58 274	0.26 166	1.15 445	0.46 141	0.25 78	0.48 144	0.36 203	1.20 295	1.28 478	1.13 362	1.03 313	0.59 234	1.04 507	0.77 174	0.58 358	0.17 145	0.14 228	0.17 139	0.13 111	0.15 70	0.24 356

iGMRVC	0.58 274	0.33 347	0.81 278	0.52 265	0.27 114	0.62 279	0.38 230	1.14 263	0.73 206	1.13 362	0.97 290	0.82 317	0.59 304	1.54 409	0.53 328	0.23 385	0.14 228	0.24 400	0.20 341	0.27 436	0.20 250

RALCasStereoNet	0.58 274	0.34 376	0.77 260	0.65 465	0.64 536	0.64 299	0.51 391	1.06 227	0.99 318	0.71 247	1.06 326	0.77 297	0.44 166	1.38 370	0.52 318	0.20 287	0.18 398	0.18 183	0.16 222	0.20 278	0.22 311

DCANet	0.58 274	0.26 166	1.15 445	0.45 127	0.25 78	0.49 153	0.36 203	1.18 285	1.35 511	1.15 378	1.04 319	0.60 239	0.91 444	0.84 205	0.58 358	0.17 145	0.14 228	0.17 139	0.13 111	0.19 226	0.25 379

csc	0.58 274	0.26 166	1.15 445	0.46 141	0.25 78	0.48 144	0.36 203	1.20 295	1.28 478	1.13 362	1.03 313	0.59 234	1.04 507	0.77 174	0.58 358	0.17 145	0.14 228	0.17 139	0.13 111	0.15 70	0.24 356

cscssc	0.58 274	0.26 166	1.15 445	0.46 141	0.25 78	0.48 144	0.36 203	1.20 295	1.28 478	1.13 362	1.03 313	0.59 234	1.04 507	0.77 174	0.58 358	0.17 145	0.14 228	0.17 139	0.13 111	0.15 70	0.24 356

GMStereo	0.58 274	0.50 518	1.09 426	0.52 265	0.32 251	0.80 387	0.43 303	1.02 204	1.41 541	0.89 292	0.77 238	0.52 194	0.46 186	0.89 226	0.56 348	0.25 430	0.16 338	0.20 260	0.22 412	0.31 491	0.27 421
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
WQFJX1	0.59 287	0.27 197	0.59 135	0.49 200	0.73 565	0.68 320	0.46 346	2.65 630	0.77 219	0.55 206	0.51 132	0.52 194	0.50 231	1.38 370	0.61 372	0.18 194	0.20 436	0.20 260	0.17 255	0.20 278	0.21 280

IGEV-FE	0.59 287	0.33 347	1.11 433	0.63 442	0.37 332	0.41 75	0.33 158	1.80 453	0.79 233	1.04 333	1.10 343	1.05 416	0.43 156	0.87 217	0.48 290	0.18 194	0.13 144	0.19 208	0.18 281	0.20 278	0.23 332

xyz-stereo-finetune2	0.59 287	0.29 245	0.66 196	0.41 66	0.24 53	1.08 486	0.34 174	0.87 156	0.60 167	0.68 244	1.08 337	0.58 228	0.79 385	2.39 526	0.83 447	0.17 145	0.15 301	0.21 300	0.17 255	0.16 103	0.18 173

ACVNet-DCA	0.59 287	0.34 376	0.63 169	0.60 405	0.27 114	1.16 506	0.51 391	1.58 391	0.91 274	0.60 226	0.80 249	0.47 165	0.87 429	1.48 399	0.35 157	0.21 323	0.13 144	0.25 439	0.15 181	0.23 375	0.25 379

IGEV_Zeroshot_test	0.59 287	0.33 347	1.11 433	0.63 442	0.37 332	0.41 75	0.33 158	1.80 453	0.79 233	1.04 333	1.10 343	1.06 418	0.43 156	0.87 217	0.48 290	0.18 194	0.13 144	0.19 208	0.18 281	0.20 278	0.23 332

DCANet-4	0.59 287	0.28 220	1.65 537	0.44 110	0.25 78	0.48 144	0.36 203	1.15 275	1.36 520	1.13 362	1.03 313	0.56 223	0.74 360	0.77 174	0.58 358	0.17 145	0.14 228	0.17 139	0.13 111	0.15 70	0.24 356

x	0.59 287	0.34 376	0.79 270	0.51 241	0.32 251	0.69 330	0.46 346	1.64 404	0.97 306	0.86 287	0.86 261	0.83 327	0.74 360	0.75 168	0.70 407	0.21 323	0.22 473	0.22 338	0.20 341	0.21 329	0.24 356

sAnonymous2	0.59 287	0.61 557	1.82 549	0.61 422	0.52 476	0.51 186	0.54 422	0.97 186	0.70 201	0.50 175	0.68 205	0.46 155	0.63 323	0.61 110	0.41 232	0.22 358	0.17 365	0.23 376	0.21 384	0.85 633	0.56 599

CroCo_RVC	0.59 287	0.61 557	1.82 549	0.61 422	0.52 476	0.51 186	0.54 422	0.97 186	0.70 201	0.50 175	0.68 205	0.46 155	0.63 323	0.61 110	0.41 232	0.22 358	0.17 365	0.23 376	0.21 384	0.85 633	0.56 599

NLMM1	0.60 296	0.28 220	0.63 169	0.48 181	0.73 565	0.68 320	0.43 303	2.47 612	1.11 373	0.60 226	0.63 184	0.51 186	0.47 195	1.34 357	0.58 358	0.19 237	0.21 454	0.20 260	0.17 255	0.20 278	0.19 217

MIM_Stereo	0.60 296	0.26 166	1.02 401	0.49 200	0.32 251	0.52 197	0.28 98	1.41 352	0.82 244	1.02 327	1.16 381	0.93 369	0.53 254	1.48 399	0.63 382	0.17 145	0.17 365	0.20 260	0.19 306	0.17 142	0.18 173

MIPNet	0.60 296	0.31 306	1.07 419	0.51 241	0.34 293	0.68 320	0.40 260	1.67 408	1.14 393	1.11 351	0.93 276	0.60 239	0.78 377	0.77 174	0.58 358	0.18 194	0.14 228	0.19 208	0.16 222	0.18 187	0.21 280

AFF-stereo	0.60 296	0.28 220	0.72 225	0.48 181	0.29 172	0.34 36	0.37 218	1.22 302	1.20 424	1.21 417	1.59 539	1.10 436	0.70 352	1.01 267	0.44 254	0.14 35	0.12 54	0.19 208	0.20 341	0.18 187	0.15 62

R-Stereo Train	0.60 296	0.30 275	0.72 225	0.57 363	0.37 332	0.68 320	0.52 402	1.45 357	0.78 224	1.61 571	1.50 509	0.76 292	0.53 254	0.67 139	0.51 310	0.19 237	0.16 338	0.18 183	0.15 181	0.18 187	0.19 217

RAFT-Stereo	0.60 296	0.30 275	0.72 225	0.57 363	0.37 332	0.68 320	0.52 402	1.45 357	0.78 224	1.61 571	1.50 509	0.76 292	0.53 254	0.67 139	0.51 310	0.19 237	0.16 338	0.18 183	0.15 181	0.18 187	0.19 217
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
AIO-test2	0.61 302	0.30 275	0.93 358	0.65 465	0.65 541	0.79 381	0.50 389	1.33 335	1.40 537	0.65 237	1.15 378	0.53 201	0.42 148	1.18 323	0.36 175	0.25 430	0.18 398	0.26 460	0.31 551	0.20 278	0.21 280

AIO-test1	0.61 302	0.27 197	0.68 208	0.68 503	1.02 626	0.79 381	0.36 203	1.59 396	1.35 511	0.59 219	0.89 270	0.60 239	0.49 220	1.20 328	0.36 175	0.18 194	0.17 365	0.23 376	0.25 467	0.18 187	0.26 400

rvit_0105_5	0.61 302	0.41 481	1.19 466	0.67 492	0.37 332	0.57 244	0.56 439	1.08 235	1.28 478	0.65 237	0.68 205	0.77 297	0.67 341	0.91 233	0.51 310	0.33 537	0.32 577	0.30 514	0.27 503	0.28 452	0.28 437

riskmin	0.62 305	0.29 245	0.73 240	0.50 224	0.34 293	0.86 421	0.44 323	1.74 438	1.07 351	0.76 258	0.76 234	1.19 455	1.01 490	0.84 205	0.60 369	0.20 287	0.16 338	0.24 400	0.16 222	0.24 404	0.29 451

qqq	0.62 305	0.36 417	0.88 332	0.50 224	0.28 153	0.64 299	0.62 476	1.58 391	0.91 274	0.83 274	0.96 282	0.95 379	0.79 385	0.99 258	0.67 399	0.21 323	0.23 502	0.24 400	0.23 444	0.23 375	0.25 379

ADStereo(finetuned)	0.62 305	0.26 166	1.59 531	0.45 127	0.25 78	0.49 153	0.36 203	1.18 285	1.35 511	1.16 382	1.04 319	0.60 239	1.18 545	0.85 209	0.57 353	0.17 145	0.14 228	0.17 139	0.13 111	0.19 226	0.24 356

dd	0.62 305	0.51 522	1.17 460	0.56 341	0.33 271	0.74 350	0.46 346	1.03 213	1.40 537	0.80 264	0.87 264	0.60 239	0.57 281	1.02 271	0.86 453	0.28 496	0.18 398	0.26 460	0.19 306	0.35 521	0.27 421

IPLGR	0.62 305	0.28 220	1.32 496	0.50 224	0.29 172	0.65 305	0.34 174	1.47 364	1.19 420	1.21 417	1.07 330	0.70 278	0.65 334	1.05 280	0.55 342	0.18 194	0.15 301	0.20 260	0.17 255	0.21 329	0.20 250

PFNet+	0.62 305	0.31 306	0.99 390	0.57 363	0.31 217	0.57 244	0.30 120	0.99 201	1.25 457	1.33 480	1.10 343	0.79 302	0.57 281	1.35 360	0.53 328	0.26 457	0.17 365	0.28 490	0.26 484	0.21 329	0.27 421

NRIStereo	0.62 305	0.31 306	0.78 266	0.56 341	0.28 153	0.63 290	0.33 158	1.16 280	0.92 279	1.15 378	0.87 264	0.90 356	0.58 298	2.24 511	0.56 348	0.22 358	0.14 228	0.21 300	0.19 306	0.22 351	0.18 173

RALAANet	0.62 305	0.37 438	0.97 381	0.66 478	0.50 462	0.67 316	0.31 129	1.27 319	1.09 362	1.11 351	1.17 384	0.88 345	0.46 186	1.27 340	0.45 267	0.20 287	0.15 301	0.21 300	0.18 281	0.27 436	0.19 217

FENet	0.62 305	0.30 275	0.68 208	0.57 363	0.33 271	0.82 397	0.40 260	1.41 352	1.12 381	1.03 331	0.87 264	0.98 388	0.84 407	1.00 263	0.70 407	0.23 385	0.16 338	0.23 376	0.20 341	0.22 351	0.24 356

RAFT+CT+SA	0.63 314	0.30 275	0.73 240	0.69 516	0.37 332	0.40 63	0.55 432	1.93 495	1.04 340	0.72 252	1.23 410	0.62 250	0.69 349	1.69 440	0.42 243	0.19 237	0.13 144	0.22 338	0.22 412	0.21 329	0.19 217

GANet-ADL	0.63 314	0.38 456	0.82 287	0.67 492	0.41 396	0.68 320	0.51 391	1.64 404	1.16 406	0.98 312	1.10 343	0.90 356	0.58 298	0.81 190	0.63 382	0.27 478	0.18 398	0.18 183	0.16 222	0.23 375	0.27 421

AnonymousM	0.63 314	1.14 628	0.43 35	0.46 141	0.32 251	0.43 95	0.46 346	1.27 319	0.78 224	1.00 318	0.66 198	0.68 269	0.45 176	0.61 110	0.46 272	0.21 323	0.16 338	1.84 663	0.98 658	0.15 70	0.15 62

CCAANet	0.63 314	0.27 197	0.70 219	0.49 200	0.43 412	0.93 447	0.58 451	1.32 332	0.90 271	0.71 247	1.18 387	1.01 404	0.79 385	1.35 360	0.73 412	0.22 358	0.16 338	0.19 208	0.19 306	0.19 226	0.19 217

HHNet	0.64 318	0.28 220	0.69 213	0.45 127	0.46 437	0.50 174	0.57 445	1.13 258	1.03 334	1.26 447	2.21 611	0.70 278	0.59 304	1.10 301	0.51 310	0.21 323	0.13 144	0.23 376	0.19 306	0.20 278	0.31 479

Pruner-Stereo	0.64 318	0.31 306	0.79 270	0.66 478	0.31 217	0.61 276	0.42 284	1.22 302	1.09 362	1.53 553	1.09 341	0.94 375	0.55 266	1.37 366	0.56 348	0.25 430	0.14 228	0.24 400	0.21 384	0.21 329	0.25 379

Anonymous3	0.64 318	0.47 504	1.31 493	0.59 397	0.50 462	0.93 447	0.69 497	1.11 252	0.83 249	0.74 255	0.89 270	0.65 261	0.68 345	1.08 291	0.54 337	0.40 578	0.31 564	0.26 460	0.26 484	0.31 491	0.30 469

DIP-Stereo	0.64 318	0.32 327	0.91 351	0.49 200	0.36 320	0.91 435	0.33 158	2.51 620	0.77 219	1.25 435	1.00 301	0.68 269	0.51 239	0.92 235	0.65 391	0.19 237	0.15 301	0.21 300	0.17 255	0.19 226	0.22 311
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
tt1	0.65 322	0.34 376	0.65 191	0.60 405	0.27 114	1.14 499	0.48 369	1.08 235	2.62 643	0.59 219	0.79 244	0.49 175	0.80 393	1.57 412	0.35 157	0.21 323	0.13 144	0.25 439	0.16 222	0.20 278	0.23 332

TestStereo	0.65 322	0.42 483	0.83 297	0.52 265	0.27 114	0.57 244	0.44 323	1.07 230	0.92 279	0.85 282	1.01 303	0.68 269	0.56 274	3.22 562	0.47 281	0.23 385	0.15 301	0.24 400	0.18 281	0.28 452	0.18 173

FACV-RUCA	0.66 324	0.36 417	0.89 336	0.63 442	0.65 541	0.84 414	0.41 272	1.67 408	1.11 373	0.91 295	1.14 372	0.63 255	0.77 370	0.84 205	0.54 337	0.28 496	0.19 419	0.47 606	0.22 412	0.36 525	0.29 451

rvit_0105_3	0.66 324	0.47 504	1.27 486	0.74 551	0.40 375	0.63 290	0.70 504	1.22 302	1.28 478	0.83 274	0.71 221	0.82 317	0.72 358	0.93 238	0.58 358	0.37 567	0.34 587	0.34 553	0.32 559	0.28 452	0.31 479

rvit_stereo_0075_2	0.66 324	0.47 504	1.21 474	0.67 492	0.66 547	0.53 207	0.48 369	1.24 309	1.17 411	0.77 259	0.91 273	0.78 301	0.59 304	1.05 280	0.63 382	0.37 567	0.28 547	0.40 588	0.31 551	0.38 537	0.34 506

CAS	0.66 324	0.19 10	0.41 28	2.31 664	0.86 604	0.56 242	0.53 408	0.83 130	0.63 179	0.49 166	0.70 217	0.36 95	0.26 28	0.47 49	0.37 188	2.33 666	0.10 2	0.14 12	0.10 1	0.17 142	1.31 652

TestStereo1	0.66 324	0.29 245	0.95 372	0.82 584	0.32 251	0.47 130	0.43 303	1.52 372	1.22 440	0.99 314	1.32 447	0.65 261	0.76 366	1.78 452	0.44 254	0.20 287	0.16 338	0.22 338	0.19 306	0.21 329	0.20 250

RAFT_CTSACE	0.66 324	0.29 245	1.14 443	0.57 363	0.51 471	0.68 320	0.44 323	0.88 164	0.98 309	1.03 331	1.83 579	1.23 467	0.67 341	1.48 399	0.38 198	0.16 97	0.16 338	0.21 300	0.20 341	0.20 278	0.17 149

SA-5K	0.66 324	0.29 245	0.95 372	0.82 584	0.32 251	0.47 130	0.43 303	1.52 372	1.22 440	0.99 314	1.32 447	0.65 261	0.76 366	1.78 452	0.44 254	0.20 287	0.16 338	0.22 338	0.19 306	0.21 329	0.20 250

ACRE	0.66 324	0.37 438	1.27 486	0.60 405	0.50 462	0.74 350	0.47 359	1.26 315	1.10 366	1.40 517	1.56 529	0.62 250	0.46 186	0.88 221	0.78 431	0.24 407	0.15 301	0.19 208	0.16 222	0.19 226	0.29 451

ICVP	0.66 324	0.35 405	0.71 223	0.63 442	0.41 396	0.85 420	0.56 439	1.78 446	0.96 301	0.92 298	1.24 415	0.88 345	0.75 365	0.76 171	0.93 477	0.31 522	0.22 473	0.22 338	0.21 384	0.24 404	0.28 437
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
111	0.66 324	0.27 197	1.15 445	0.46 141	0.25 78	0.72 341	0.42 284	1.57 389	1.44 555	0.83 274	1.39 474	1.10 436	0.80 393	0.97 254	0.65 391	0.20 287	0.14 228	0.18 183	0.15 181	0.18 187	0.28 437

ACVNet	0.66 324	0.33 347	0.74 246	0.55 319	0.37 332	0.80 387	0.47 359	1.46 359	1.11 373	1.01 323	1.31 442	1.07 421	0.91 444	0.82 192	1.09 507	0.22 358	0.19 419	0.21 300	0.18 281	0.23 375	0.19 217

Hybrid-DGEV-03	0.67 335	0.29 245	0.69 213	0.55 319	0.36 320	0.73 346	0.38 230	1.09 242	1.18 417	1.74 590	2.49 628	0.84 334	0.56 274	0.99 258	0.47 281	0.19 237	0.12 54	0.22 338	0.19 306	0.17 142	0.17 149

HI	0.67 335	0.34 376	0.80 274	0.51 241	0.51 471	0.41 75	0.37 218	1.15 275	0.80 239	1.34 487	1.42 485	1.60 546	1.11 525	0.96 250	0.90 466	0.16 97	0.12 54	0.20 260	0.21 384	0.20 278	0.20 250

CoSv	0.67 335	0.34 376	0.80 274	0.51 241	0.51 471	0.41 75	0.37 218	1.15 275	0.80 239	1.34 487	1.42 485	1.60 546	1.11 525	0.96 250	0.90 466	0.16 97	0.12 54	0.20 260	0.21 384	0.20 278	0.20 250

test_sample2	0.67 335	0.31 306	0.89 336	0.54 303	0.29 172	0.80 387	0.63 481	1.83 461	1.10 366	0.93 301	1.06 326	0.94 375	0.92 452	1.24 333	0.59 366	0.23 385	0.20 436	0.22 338	0.21 384	0.24 404	0.25 379

test_sample1	0.67 335	0.32 327	0.90 346	0.54 303	0.33 271	0.76 362	0.48 369	1.75 440	1.06 348	0.95 306	0.99 296	0.91 360	1.10 522	1.25 334	0.79 436	0.22 358	0.19 419	0.21 300	0.20 341	0.21 329	0.25 379

MyStereo06	0.67 335	0.29 245	1.06 414	0.58 378	0.48 450	0.62 279	0.72 508	2.26 576	0.89 266	1.07 345	1.12 356	1.22 463	0.56 274	0.83 198	0.47 281	0.17 145	0.17 365	0.24 400	0.21 384	0.23 375	0.23 332

StereoVision	0.67 335	0.37 438	1.02 401	0.60 405	0.41 396	0.50 174	0.41 272	1.32 332	0.96 301	0.73 254	2.48 626	0.82 317	0.57 281	1.06 285	0.50 306	0.26 457	0.28 547	0.29 502	0.28 514	0.37 531	0.22 311

CASS	0.67 335	0.36 417	0.84 309	0.57 363	0.28 153	0.82 397	0.43 303	1.62 403	0.92 279	1.39 511	1.28 434	0.87 339	0.84 407	0.88 221	0.59 366	0.36 564	0.19 419	0.26 460	0.22 412	0.29 469	0.43 558
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
CIPLG	0.67 335	0.37 438	1.17 460	0.60 405	0.51 471	0.75 356	0.48 369	1.26 315	1.11 373	1.43 527	1.58 535	0.64 260	0.48 201	0.94 240	0.78 431	0.24 407	0.15 301	0.19 208	0.16 222	0.19 226	0.29 451

IPLGR_C	0.67 335	0.38 456	1.20 470	0.60 405	0.50 462	0.75 356	0.48 369	1.28 323	1.13 387	1.42 523	1.57 533	0.62 250	0.48 201	0.85 209	0.80 443	0.24 407	0.15 301	0.19 208	0.16 222	0.19 226	0.29 451

GwcNet-ADL	0.67 335	0.33 347	0.90 346	0.58 378	0.41 396	0.60 268	0.59 459	1.55 381	1.28 478	1.11 351	1.13 367	0.90 356	0.59 304	1.11 304	0.91 470	0.28 496	0.18 398	0.18 183	0.18 281	0.25 416	0.33 496

TRStereo	0.67 335	0.71 588	1.06 414	0.77 570	0.68 555	0.53 207	0.38 230	2.52 621	0.96 301	0.81 269	0.84 257	0.87 339	0.39 131	1.16 317	0.46 272	0.24 407	0.17 365	0.23 376	0.24 458	0.18 187	0.20 250

RAFT	0.67 335	0.32 327	0.83 297	0.63 442	0.34 293	0.69 330	0.57 445	1.14 263	0.84 252	1.12 359	1.20 393	1.75 574	0.92 452	1.09 296	0.60 369	0.22 358	0.19 419	0.27 474	0.24 458	0.22 351	0.23 332

DN-CSS_ROB	0.67 335	0.36 417	1.36 504	0.59 397	0.41 396	0.54 224	0.45 340	1.30 326	0.95 297	1.05 336	1.47 498	0.69 275	0.64 329	1.80 459	0.60 369	0.19 237	0.15 301	0.25 439	0.23 444	0.22 351	0.23 332

cc1	0.68 349	0.34 376	0.63 169	0.60 405	0.27 114	1.16 506	0.51 391	1.07 230	3.23 657	0.60 226	0.80 249	0.47 165	0.87 429	1.48 399	0.35 157	0.21 323	0.13 144	0.25 439	0.15 181	0.19 226	0.23 332

mmm	0.68 349	0.37 438	0.91 351	0.54 303	0.34 293	0.86 421	0.58 451	1.72 433	1.02 329	1.13 362	1.41 484	0.83 327	0.78 377	0.95 249	0.67 399	0.22 358	0.20 436	0.29 502	0.26 484	0.27 436	0.27 421

PCWNet_CMD	0.68 349	0.34 376	0.93 358	0.51 241	0.38 348	0.80 387	0.42 284	1.51 368	1.34 508	1.17 386	1.31 442	1.23 467	0.65 334	0.94 240	0.62 377	0.21 323	0.17 365	0.27 474	0.19 306	0.43 556	0.28 437

HH	0.68 349	0.33 347	0.83 297	0.53 288	0.34 293	0.92 442	0.45 340	1.79 449	0.74 213	0.71 247	1.13 367	1.60 546	0.83 404	1.95 479	0.39 205	0.18 194	0.14 228	0.19 208	0.17 255	0.19 226	0.19 217

HanStereo	0.68 349	0.33 347	0.83 297	0.53 288	0.34 293	0.92 442	0.45 340	1.79 449	0.74 213	0.71 247	1.13 367	1.60 546	0.83 404	1.95 479	0.39 205	0.18 194	0.14 228	0.19 208	0.17 255	0.19 226	0.19 217

DisPM	0.68 349	0.30 275	0.85 315	0.66 478	0.35 310	0.60 268	0.44 323	1.10 250	1.10 366	1.56 561	1.10 343	0.80 304	0.58 298	2.37 524	0.46 272	0.25 430	0.14 228	0.23 376	0.21 384	0.20 278	0.26 400

CFNet_pseudo	0.68 349	0.34 376	0.93 358	0.50 224	0.39 360	0.72 341	0.42 284	1.44 355	1.25 457	1.17 386	1.35 462	1.22 463	0.66 339	1.04 276	0.64 386	0.21 323	0.17 365	0.33 545	0.19 306	0.39 542	0.28 437

MSMDNet	0.68 349	0.34 376	0.93 358	0.52 265	0.38 348	0.80 387	0.42 284	1.52 372	1.35 511	1.17 386	1.31 442	1.23 467	0.65 334	0.94 240	0.62 377	0.21 323	0.17 365	0.26 460	0.19 306	0.41 550	0.28 437

ccs_rob	0.68 349	0.34 376	0.93 358	0.50 224	0.39 360	0.72 341	0.42 284	1.43 354	1.25 457	1.17 386	1.34 457	1.22 463	0.66 339	1.04 276	0.64 386	0.21 323	0.17 365	0.35 561	0.20 341	0.40 546	0.29 451

Hybrid-DGEV-2	0.69 358	0.35 405	0.85 315	0.61 422	0.37 332	1.06 480	0.28 98	1.73 435	1.42 550	1.37 501	0.93 276	1.02 407	1.01 490	1.09 296	0.54 337	0.19 237	0.15 301	0.22 338	0.19 306	0.17 142	0.18 173

SA	0.69 358	0.31 306	0.97 381	0.64 457	0.30 196	0.56 242	0.38 230	1.84 463	1.35 511	0.99 314	1.37 467	0.69 275	0.94 457	1.88 471	0.43 249	0.20 287	0.16 338	0.25 439	0.23 444	0.22 351	0.19 217

MyStereo8	0.70 360	0.32 327	1.24 480	0.63 442	0.53 484	0.90 432	0.34 174	1.60 398	1.35 511	1.20 410	1.31 442	0.89 354	0.64 329	0.77 174	1.02 499	0.18 194	0.15 301	0.20 260	0.18 281	0.22 351	0.30 469

MyStereo05	0.70 360	0.29 245	1.22 475	0.58 378	0.48 450	0.62 279	0.72 508	1.52 372	1.54 577	1.17 386	0.91 273	0.77 297	0.79 385	1.45 392	0.68 403	0.17 145	0.17 365	0.24 400	0.21 384	0.23 375	0.23 332

xx1	0.70 360	0.34 376	0.63 169	0.60 405	0.27 114	1.16 506	0.51 391	1.07 230	3.23 657	0.60 226	0.80 249	0.95 379	0.79 385	1.48 399	0.35 157	0.21 323	0.13 144	0.24 400	0.23 444	0.23 375	0.25 379

GMStereo_Zeroshot	0.70 360	0.64 568	1.11 433	0.65 465	0.38 348	0.84 414	0.37 218	1.09 242	1.16 406	1.14 376	1.07 330	1.26 478	0.55 266	1.23 331	0.65 391	0.34 547	0.17 365	0.31 521	0.18 281	0.57 606	0.23 332

test_5	0.70 360	0.32 327	0.99 390	0.69 516	0.50 462	0.89 428	0.51 391	1.88 479	1.14 393	0.78 261	1.13 367	1.04 412	0.89 438	1.59 420	0.46 272	0.19 237	0.14 228	0.23 376	0.22 412	0.22 351	0.20 250

GES	0.70 360	0.37 438	1.05 412	0.62 431	0.38 348	0.94 451	0.57 445	2.37 597	0.92 279	1.05 336	1.12 356	0.67 267	0.77 370	1.02 271	0.65 391	0.28 496	0.20 436	0.20 260	0.20 341	0.22 351	0.31 479

IGEV_i1	0.71 366	0.31 306	1.07 419	0.62 431	0.30 196	0.92 442	0.60 467	2.22 572	0.96 301	1.06 342	1.06 326	1.11 441	0.71 357	1.35 360	0.65 391	0.21 323	0.18 398	0.21 300	0.17 255	0.22 351	0.27 421

IGEV-BASED-STEREO-	0.71 366	3.18 685	2.55 594	0.40 54	0.24 53	0.42 86	0.23 49	0.66 50	0.46 102	0.47 146	0.45 97	0.33 75	0.27 39	0.58 96	0.30 91	1.34 659	0.10 2	0.22 338	0.19 306	0.45 570	1.32 654

MyStereo04	0.71 366	0.30 275	1.28 489	0.58 378	0.48 450	0.59 261	0.78 520	1.74 438	1.49 571	0.94 304	0.91 273	0.74 289	0.86 420	1.59 420	0.69 404	0.18 194	0.18 398	0.24 400	0.21 384	0.23 375	0.23 332

raft_robust	0.71 366	0.32 327	0.75 251	0.54 303	0.28 153	0.54 224	0.35 189	1.54 378	1.24 449	1.18 397	1.07 330	0.73 288	0.53 254	3.65 571	0.40 222	0.19 237	0.16 338	0.20 260	0.22 412	0.21 329	0.19 217

iRaft-Stereo_20w	0.71 366	0.33 347	1.25 483	0.50 224	0.36 320	0.82 397	0.31 129	3.16 652	0.89 266	1.24 432	1.14 372	0.79 302	0.65 334	1.15 313	0.43 249	0.18 194	0.13 144	0.18 183	0.17 255	0.20 278	0.23 332

DMCA	0.71 366	0.36 417	1.17 460	0.53 288	0.45 428	0.84 414	0.46 346	1.52 372	1.09 362	1.20 410	1.12 356	1.21 458	0.74 360	0.87 217	1.09 507	0.25 430	0.20 436	0.27 474	0.19 306	0.24 404	0.29 451

HITNet	0.71 366	0.42 483	1.07 419	0.52 265	0.25 78	1.05 477	0.48 369	2.12 538	1.08 354	1.21 417	1.23 410	0.91 360	0.84 407	0.90 229	0.91 470	0.17 145	0.12 54	0.21 300	0.17 255	0.29 469	0.18 173
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
Selective-IGEV-i1	0.72 373	0.29 245	1.00 395	0.60 405	0.39 360	1.10 492	0.78 520	2.14 548	1.25 457	0.91 295	1.20 393	1.21 458	0.58 298	1.06 285	0.62 377	0.20 287	0.18 398	0.20 260	0.18 281	0.20 278	0.25 379

IPLG	0.72 373	0.29 245	1.12 437	0.53 288	0.44 423	0.79 381	0.33 158	1.35 337	1.10 366	1.32 474	1.11 352	0.52 194	0.54 262	3.13 558	0.71 410	0.17 145	0.14 228	0.20 260	0.17 255	0.18 187	0.21 280

HCRNet	0.72 373	0.40 471	0.86 324	0.61 422	0.57 509	0.75 356	0.35 189	1.39 346	1.21 431	1.11 351	0.99 296	1.01 404	0.76 366	2.18 506	0.73 412	0.28 496	0.19 419	0.28 490	0.23 444	0.25 416	0.26 400

UCFNet_RVC	0.72 373	0.37 438	0.59 135	0.66 478	0.41 396	0.89 428	0.68 494	1.78 446	1.15 399	1.01 323	1.20 393	1.22 463	0.95 462	1.07 288	0.66 396	0.28 496	0.21 454	0.34 553	0.31 551	0.33 509	0.29 451

test_sample3	0.73 377	0.35 405	1.06 414	0.55 319	0.32 251	0.97 466	0.51 391	2.12 538	1.25 457	1.16 382	1.17 384	0.88 345	0.78 377	1.27 340	0.79 436	0.26 457	0.21 454	0.25 439	0.25 467	0.26 430	0.27 421

CFNet_ucs	0.73 377	0.34 376	0.94 366	0.53 288	0.44 423	0.76 362	0.46 346	1.73 435	1.34 508	1.24 432	1.54 520	1.08 431	0.64 329	1.05 280	0.64 386	0.26 457	0.20 436	0.37 574	0.22 412	0.42 554	0.30 469

ToySt	0.73 377	0.35 405	1.64 535	0.54 303	0.37 332	0.92 442	0.81 537	1.21 300	1.03 334	0.86 287	1.12 356	1.31 490	1.01 490	1.04 276	0.88 459	0.19 237	0.20 436	0.24 400	0.24 458	0.27 436	0.28 437

LCNet	0.73 377	0.30 275	0.58 129	0.58 378	0.31 217	0.68 320	0.53 408	1.09 242	0.94 292	1.19 405	1.34 457	0.96 384	1.32 567	2.50 535	0.46 272	0.19 237	0.13 144	0.21 300	0.25 467	0.28 452	0.69 625

test_sample4	0.74 381	0.36 417	1.09 426	0.55 319	0.32 251	0.92 442	0.51 391	2.14 548	1.25 457	1.22 425	1.22 402	0.86 337	0.82 399	1.29 344	0.76 425	0.26 457	0.21 454	0.26 460	0.26 484	0.27 436	0.28 437

IER	0.74 381	0.33 347	1.25 483	0.50 224	0.53 484	1.32 531	0.55 432	1.31 328	1.08 354	1.30 465	1.34 457	1.11 441	1.10 522	1.05 280	0.81 445	0.20 287	0.17 365	0.21 300	0.21 384	0.20 278	0.21 280

SFCPSM	0.74 381	0.30 275	1.06 414	0.52 265	0.39 360	1.36 540	0.64 483	2.42 603	1.11 373	1.18 397	1.21 400	0.81 311	0.78 377	1.08 291	0.57 353	0.22 358	0.17 365	0.22 338	0.24 458	0.23 375	0.21 280

AdaStereo	0.74 381	0.48 510	0.86 324	0.75 560	0.38 348	0.94 451	0.56 439	2.05 527	1.24 449	1.15 378	1.22 402	1.07 421	0.67 341	1.05 280	0.73 412	0.33 537	0.16 338	0.32 533	0.22 412	0.29 469	0.23 332
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.
DCVSM-stereo	0.75 385	0.36 417	0.82 287	0.58 378	0.43 412	0.78 372	0.42 284	1.30 326	1.05 346	1.79 597	1.04 319	1.60 546	1.08 516	1.12 307	0.86 453	0.25 430	0.27 541	0.29 502	0.24 458	0.30 484	0.37 523

test_sample5	0.75 385	0.36 417	1.04 407	0.55 319	0.31 217	0.84 414	0.53 408	2.12 538	1.23 445	1.18 397	1.30 440	0.88 345	0.86 420	1.37 366	0.76 425	0.26 457	0.22 473	0.27 474	0.28 514	0.28 452	0.29 451

DualNet	0.75 385	0.36 417	1.04 407	0.55 319	0.31 217	0.84 414	0.53 408	2.12 538	1.23 445	1.21 417	1.40 479	0.88 345	0.86 420	1.37 366	0.76 425	0.26 457	0.22 473	0.27 474	0.28 514	0.28 452	0.29 451

BSDual-CNN	0.75 385	0.34 376	0.77 260	0.55 319	0.45 428	1.25 524	0.66 489	2.65 630	1.04 340	1.25 435	1.12 356	1.11 441	0.77 370	0.94 240	0.76 425	0.25 430	0.18 398	0.25 439	0.22 412	0.23 375	0.24 356

psmg	0.75 385	0.34 376	0.77 260	0.52 265	0.45 428	1.46 555	0.73 511	2.15 554	1.04 340	1.25 435	1.33 453	1.11 441	0.77 370	0.94 240	0.76 425	0.25 430	0.20 436	0.25 439	0.26 484	0.23 375	0.24 356

UDGNet	0.75 385	1.23 635	0.99 390	0.82 584	0.42 407	0.76 362	0.38 230	0.98 192	1.37 525	0.83 274	0.88 268	0.70 278	0.60 311	1.25 334	0.57 353	0.57 625	0.19 419	1.03 653	0.26 484	0.79 631	0.35 515

PSMNet-ADL	0.75 385	0.36 417	0.69 213	0.71 531	0.47 448	1.13 496	0.46 346	1.47 364	1.07 351	0.85 282	1.18 387	1.31 490	0.94 457	1.56 410	1.06 504	0.34 547	0.22 473	0.22 338	0.23 444	0.27 436	0.36 519

GMM-Stereo	0.75 385	0.27 197	0.66 196	0.56 341	0.34 293	0.71 337	0.97 577	1.09 242	0.91 274	1.37 501	1.79 571	1.11 441	0.79 385	2.08 496	0.48 290	0.19 237	0.12 54	0.25 439	0.25 467	0.21 329	0.78 632

rvit_105_1	0.76 393	0.54 535	1.27 486	0.80 577	0.49 457	0.74 350	0.86 553	1.39 346	1.23 445	1.00 318	0.80 249	0.93 369	0.78 377	1.29 344	0.78 431	0.43 588	0.36 599	0.36 571	0.42 600	0.30 484	0.36 519

qqq1	0.76 393	0.32 327	0.95 372	0.49 200	0.27 114	0.83 405	0.43 303	2.16 556	1.45 560	1.27 452	1.50 509	0.98 388	0.96 464	1.87 465	0.48 290	0.24 407	0.22 473	0.18 183	0.15 181	0.19 226	0.22 311

fff1	0.76 393	0.32 327	0.95 372	0.49 200	0.27 114	0.83 405	0.43 303	2.16 556	1.45 560	1.27 452	1.50 509	0.98 388	0.96 464	1.87 465	0.48 290	0.24 407	0.22 473	0.18 183	0.15 181	0.19 226	0.22 311

Sa-1000	0.76 393	0.30 275	0.92 354	0.62 431	0.31 217	0.78 372	0.37 218	2.00 514	1.38 527	1.30 465	2.04 601	0.86 337	0.74 360	1.87 465	0.40 222	0.19 237	0.14 228	0.25 439	0.24 458	0.21 329	0.19 217

Prome-Stereo	0.76 393	0.29 245	0.57 126	0.58 378	0.33 271	0.58 256	0.94 572	0.98 192	0.92 279	1.46 539	2.45 624	0.91 360	1.38 574	1.60 425	0.44 254	0.19 237	0.13 144	0.19 208	0.18 281	0.20 278	0.87 638

EAI-Stereo	0.76 393	0.31 306	0.74 246	0.55 319	0.28 153	0.70 334	1.72 642	2.57 624	0.90 271	0.75 257	3.03 639	0.57 226	0.43 156	1.10 301	0.49 303	0.19 237	0.14 228	0.17 139	0.18 281	0.17 142	0.21 280

DFGA-Net	0.77 399	0.47 504	1.75 543	0.55 319	0.46 437	0.83 405	0.44 323	1.38 343	1.10 366	1.05 336	1.20 393	0.70 278	0.58 298	2.27 514	1.31 536	0.19 237	0.17 365	0.24 400	0.24 458	0.28 452	0.30 469

G2L-Stereo_test	0.77 399	0.31 306	0.97 381	0.51 241	0.41 396	0.90 432	0.80 532	1.67 408	1.22 440	1.32 474	1.27 428	1.50 530	0.81 397	1.74 445	1.02 499	0.20 287	0.14 228	0.16 89	0.16 222	0.18 187	0.22 311

test_sample6	0.77 399	0.36 417	1.07 419	0.56 341	0.31 217	0.82 397	0.56 439	2.12 538	1.24 449	1.21 417	1.40 479	0.90 356	0.90 441	1.45 392	0.87 458	0.28 496	0.23 502	0.28 490	0.29 533	0.28 452	0.30 469

KYRaft	0.77 399	0.29 245	0.68 208	0.59 397	0.29 172	0.66 310	0.83 542	1.05 224	0.89 266	1.63 577	2.22 612	1.15 450	0.99 480	1.59 420	0.41 232	0.21 323	0.14 228	0.22 338	0.28 514	0.21 329	1.01 642

MLCV	0.77 399	0.39 465	1.31 493	0.55 319	0.25 78	0.91 435	0.39 248	1.48 366	1.28 478	1.49 547	1.54 520	1.02 407	0.68 345	2.12 500	0.93 477	0.19 237	0.13 144	0.19 208	0.14 159	0.19 226	0.22 311

test_sample7	0.78 404	0.39 465	0.89 336	0.55 319	0.35 310	0.93 447	0.75 513	1.99 510	1.27 470	1.25 435	1.22 402	1.09 432	1.01 490	1.31 347	0.73 412	0.32 530	0.32 577	0.32 533	0.32 559	0.33 509	0.33 496

CoDeX	0.78 404	0.31 306	1.04 407	0.56 341	0.37 332	1.13 496	0.60 467	2.77 639	1.29 490	1.17 386	1.26 419	0.91 360	0.87 429	1.42 384	0.74 417	0.21 323	0.16 338	0.21 300	0.18 281	0.21 329	0.21 280

anonymousa	0.78 404	0.30 275	0.85 315	0.51 241	0.96 622	1.41 550	0.47 359	1.61 400	0.94 292	1.33 480	1.77 569	1.66 558	1.11 525	0.72 154	0.63 382	0.19 237	0.18 398	0.23 376	0.25 467	0.20 278	0.22 311

BUS	0.78 404	0.34 376	0.77 260	0.55 319	0.45 428	2.30 623	0.42 284	2.65 630	1.04 340	1.25 435	1.12 356	1.02 407	0.70 352	0.94 240	0.75 420	0.25 430	0.18 398	0.25 439	0.22 412	0.23 375	0.24 356

acv_ft	0.78 404	0.33 347	1.10 431	0.73 545	0.86 604	1.23 521	0.57 445	1.65 407	1.11 373	1.31 471	1.31 442	1.07 421	0.91 444	0.82 192	1.35 546	0.22 358	0.19 419	0.21 300	0.18 281	0.22 351	0.19 217

GANet-RSSM	0.78 404	0.31 306	0.90 346	0.67 492	0.58 512	0.80 387	0.62 476	2.04 523	1.15 399	1.11 351	1.27 428	1.26 478	1.18 545	1.68 436	0.74 417	0.26 457	0.21 454	0.22 338	0.22 412	0.23 375	0.23 332

PSMNet-RSSM	0.78 404	0.32 327	0.89 336	0.65 465	0.43 412	0.73 346	0.58 451	2.14 548	1.19 420	1.18 397	1.38 472	1.31 490	1.07 515	1.43 386	0.82 446	0.28 496	0.21 454	0.27 474	0.29 533	0.25 416	0.26 400

CFNet-ft	0.78 404	0.36 417	0.74 246	0.67 492	0.56 504	0.86 421	0.54 422	1.46 359	1.17 411	1.01 323	1.28 434	1.68 563	1.03 501	1.57 412	0.95 484	0.27 478	0.21 454	0.33 545	0.26 484	0.31 491	0.26 400

CFNet_RVC	0.78 404	0.36 417	0.74 246	0.67 492	0.56 504	0.86 421	0.54 422	1.46 359	1.17 411	1.01 323	1.28 434	1.68 563	1.03 501	1.57 412	0.95 484	0.27 478	0.21 454	0.33 545	0.26 484	0.31 491	0.26 400

G2L-ROB	0.79 413	0.28 220	1.01 398	0.57 363	0.39 360	0.94 451	0.65 485	1.76 442	1.18 417	1.27 452	1.03 313	1.62 551	0.78 377	1.93 475	1.26 531	0.20 287	0.14 228	0.17 139	0.15 181	0.20 278	0.24 356

SMFormer	0.79 413	0.32 327	0.95 372	0.49 200	0.27 114	0.83 405	0.43 303	2.16 556	1.45 560	1.27 452	1.50 509	0.98 388	0.96 464	1.87 465	0.99 491	0.24 407	0.22 473	0.22 338	0.21 384	0.23 375	0.27 421

tta	0.79 413	0.32 327	0.95 372	0.49 200	0.27 114	0.83 405	0.43 303	2.16 556	1.45 560	1.27 452	1.50 509	0.98 388	0.96 464	1.87 465	0.99 491	0.24 407	0.22 473	0.22 338	0.21 384	0.19 226	0.22 311

ffm	0.79 413	0.36 417	1.51 518	0.56 341	0.40 375	0.76 362	0.59 459	1.08 235	2.62 643	1.19 405	1.49 502	1.07 421	0.85 412	1.57 412	0.35 157	0.21 323	0.13 144	0.31 521	0.28 514	0.20 278	0.23 332

cf-r	0.79 413	0.32 327	1.06 414	0.57 363	0.64 536	0.78 372	0.51 391	2.04 523	1.22 440	1.20 410	1.27 428	1.53 536	0.91 444	1.47 397	0.94 482	0.25 430	0.19 419	0.22 338	0.23 444	0.19 226	0.21 280

DeepPruner_ROB	0.79 413	0.55 539	1.14 443	0.61 422	0.46 437	0.78 372	0.54 422	1.83 461	1.00 322	1.42 523	1.27 428	1.23 467	0.77 370	1.56 410	0.89 462	0.35 557	0.28 547	0.27 474	0.26 484	0.32 502	0.34 506

DDVS	0.80 419	0.43 488	1.09 426	0.64 457	0.44 423	1.27 527	0.43 303	1.49 367	0.94 292	1.21 417	1.16 381	1.42 511	0.63 323	2.14 502	1.02 499	0.29 512	0.22 473	0.26 460	0.23 444	0.31 491	0.37 523

gwcnet-sp	0.80 419	0.37 438	1.94 557	0.62 431	0.45 428	1.38 541	0.53 408	1.68 412	1.20 424	1.37 501	1.08 337	0.93 369	0.82 399	1.45 392	0.79 436	0.22 358	0.22 473	0.22 338	0.21 384	0.23 375	0.25 379

scenet	0.80 419	0.37 438	1.94 557	0.62 431	0.45 428	1.38 541	0.53 408	1.68 412	1.20 424	1.37 501	1.08 337	0.93 369	0.82 399	1.45 392	0.79 436	0.22 358	0.22 473	0.22 338	0.21 384	0.23 375	0.25 379

ssnet	0.80 419	0.37 438	1.94 557	0.62 431	0.45 428	1.38 541	0.53 408	1.68 412	1.20 424	1.37 501	1.08 337	0.93 369	0.82 399	1.45 392	0.79 436	0.22 358	0.22 473	0.22 338	0.21 384	0.23 375	0.25 379

AASNet	0.80 419	0.39 465	1.16 459	0.84 592	0.80 592	1.14 499	0.59 459	2.12 538	1.21 431	1.26 447	1.26 419	0.93 369	0.77 370	0.84 205	1.23 527	0.28 496	0.24 512	0.24 400	0.20 341	0.28 452	0.27 421

PSM-softLoss	0.80 419	0.33 347	0.89 336	0.63 442	0.32 251	0.55 231	0.40 260	1.26 315	0.78 224	1.25 435	1.07 330	0.83 327	0.51 239	5.33 607	0.61 372	0.25 430	0.15 301	0.25 439	0.22 412	0.20 278	0.26 400

KMStereo	0.80 419	0.33 347	0.89 336	0.63 442	0.32 251	0.55 231	0.40 260	1.26 315	0.78 224	1.25 435	1.07 330	0.83 327	0.51 239	5.33 607	0.61 372	0.25 430	0.15 301	0.25 439	0.22 412	0.20 278	0.26 400

PSM-AAD	0.80 419	0.29 245	0.58 129	0.58 378	0.29 172	0.76 362	1.19 607	1.08 235	0.94 292	1.65 580	1.58 535	0.81 311	2.12 635	1.67 434	0.44 254	0.19 237	0.14 228	0.38 578	0.32 559	0.22 351	0.68 622

iResNet	0.80 419	0.45 496	1.47 513	0.72 537	0.31 217	0.96 463	0.64 483	1.80 453	1.28 478	1.31 471	1.48 501	0.94 375	0.78 377	1.77 450	0.99 491	0.19 237	0.14 228	0.18 183	0.15 181	0.22 351	0.27 421

NINENet	0.81 428	0.40 471	0.89 336	0.65 465	0.53 484	2.30 623	0.42 284	2.12 538	1.13 387	1.20 410	1.27 428	1.02 407	0.70 352	1.26 337	0.75 420	0.29 512	0.24 512	0.31 521	0.21 384	0.27 436	0.26 400

DRaft	0.81 428	0.26 166	0.77 260	0.47 161	0.31 217	0.95 457	0.52 402	1.13 258	0.99 318	1.78 596	2.01 599	0.80 304	1.71 608	2.64 542	0.74 417	0.19 237	0.14 228	0.20 260	0.20 341	0.18 187	0.24 356

hknet	0.82 430	0.34 376	1.15 445	0.55 319	0.39 360	1.25 524	0.66 489	2.65 630	1.10 366	1.25 435	1.12 356	1.58 545	0.85 412	1.41 379	0.79 436	0.23 385	0.18 398	0.25 439	0.22 412	0.23 375	0.24 356

NF-Stereo	0.82 430	0.33 347	0.83 297	0.65 465	0.31 217	0.63 290	0.43 303	1.35 337	0.93 286	1.30 465	1.02 306	0.81 311	0.57 281	5.37 611	0.55 342	0.26 457	0.14 228	0.24 400	0.20 341	0.20 278	0.30 469

OCTAStereo	0.82 430	0.33 347	0.83 297	0.65 465	0.31 217	0.62 279	0.44 323	1.35 337	0.93 286	1.30 465	1.02 306	0.81 311	0.57 281	5.32 606	0.55 342	0.26 457	0.14 228	0.24 400	0.20 341	0.20 278	0.30 469

RE-Stereo	0.82 430	0.33 347	0.84 309	0.65 465	0.31 217	0.63 290	0.44 323	1.35 337	0.93 286	1.30 465	1.02 306	0.80 304	0.57 281	5.34 609	0.55 342	0.26 457	0.14 228	0.24 400	0.20 341	0.20 278	0.31 479

TVStereo	0.82 430	0.33 347	0.84 309	0.65 465	0.31 217	0.63 290	0.44 323	1.35 337	0.93 286	1.30 465	1.02 306	0.80 304	0.57 281	5.34 609	0.55 342	0.26 457	0.14 228	0.24 400	0.20 341	0.20 278	0.31 479

ARAFT	0.82 430	0.40 471	1.77 545	0.53 288	0.31 217	0.89 428	0.81 537	2.32 588	1.08 354	1.66 583	1.25 417	1.04 412	0.64 329	1.91 472	0.52 318	0.20 287	0.15 301	0.28 490	0.27 503	0.17 142	0.18 173

STTStereo	0.82 430	0.53 530	1.53 525	0.68 503	0.56 504	0.88 426	0.56 439	1.57 389	1.14 393	1.39 511	1.10 343	1.26 478	0.84 407	1.49 406	0.90 466	0.29 512	0.28 547	0.33 545	0.40 596	0.33 509	0.37 523

BEATNet_4x	0.82 430	0.54 535	2.02 564	0.56 341	0.28 153	1.04 474	0.55 432	2.14 548	1.13 387	1.24 432	1.26 419	1.00 399	0.94 457	1.13 309	1.23 527	0.21 323	0.14 228	0.24 400	0.20 341	0.37 531	0.23 332

iResNet_ROB	0.82 430	0.36 417	1.13 438	0.60 405	0.37 332	0.91 435	0.38 230	2.41 602	1.61 590	1.35 494	1.35 462	1.25 472	0.97 474	1.75 447	0.88 459	0.21 323	0.14 228	0.17 139	0.12 45	0.19 226	0.30 469

ISRNet	0.83 439	0.35 405	1.31 493	0.84 592	0.65 541	0.60 268	0.41 272	1.28 323	1.15 399	1.61 571	1.55 523	1.34 497	0.77 370	1.33 356	0.98 490	0.40 578	0.34 587	0.43 595	0.38 593	0.34 517	0.49 575

GrayStereo	0.83 439	0.28 220	0.62 164	0.66 478	0.37 332	0.76 362	1.79 646	1.19 290	0.91 274	1.98 616	1.89 587	1.07 421	1.76 613	1.43 386	0.50 306	0.20 287	0.15 301	0.19 208	0.21 384	0.18 187	0.41 546

psm_up	0.83 439	0.37 438	0.88 332	0.68 503	0.59 518	1.05 477	0.92 566	1.68 412	1.17 411	1.41 519	1.22 402	1.30 488	1.31 565	1.39 374	0.89 462	0.27 478	0.30 559	0.31 521	0.27 503	0.28 452	0.28 437

GwcNet-RSSM	0.83 439	0.34 376	1.29 492	0.65 465	0.55 498	0.78 372	0.62 476	1.89 481	1.27 470	1.18 397	1.39 474	1.56 541	0.91 444	1.60 425	1.22 524	0.26 457	0.20 436	0.23 376	0.24 458	0.21 329	0.21 280

DMCA-RVC	0.83 439	0.46 499	2.19 579	0.68 503	0.49 457	0.84 414	0.48 369	1.44 355	1.07 351	1.56 561	1.04 319	1.29 485	0.86 420	1.49 406	0.92 474	0.27 478	0.22 473	0.35 561	0.28 514	0.32 502	0.28 437

coex_refinement	0.84 444	0.30 275	0.89 336	0.72 537	0.52 476	0.95 457	0.60 467	1.92 493	1.29 490	1.38 507	1.37 467	1.80 580	0.82 399	1.48 399	1.31 536	0.27 478	0.17 365	0.19 208	0.20 341	0.25 416	0.27 421

G2L-Stereo	0.84 444	0.35 405	1.15 445	0.63 442	0.43 412	0.78 372	0.69 497	1.69 421	1.20 424	1.36 499	1.18 387	1.43 516	0.78 377	2.47 533	1.26 531	0.25 430	0.20 436	0.26 460	0.21 384	0.20 278	0.27 421

RAFT_R40	0.84 444	0.30 275	0.83 297	0.63 442	0.31 217	0.66 310	0.43 303	1.15 275	0.99 318	1.47 540	1.10 343	1.00 399	0.84 407	5.44 612	0.53 328	0.23 385	0.13 144	0.23 376	0.20 341	0.23 375	0.19 217

UPFNet	0.84 444	0.34 376	1.09 426	0.62 431	0.74 573	1.25 524	0.78 520	1.69 421	1.20 424	1.39 511	1.13 367	1.30 488	0.87 429	1.73 444	1.22 524	0.24 407	0.26 531	0.24 400	0.23 444	0.26 430	0.20 250

hitnet-ft	0.84 444	0.38 456	0.75 251	0.59 397	0.44 423	0.99 468	0.47 359	1.61 400	1.38 527	1.21 417	1.22 402	1.82 582	0.99 480	1.87 465	1.09 507	0.33 537	0.29 555	0.34 553	0.27 503	0.36 525	0.33 496

NLCA_NET_v2_RVC	0.84 444	0.46 499	1.40 509	0.69 516	0.61 528	0.95 457	0.52 402	1.68 412	1.21 431	1.39 511	1.15 378	1.42 511	0.88 435	1.78 452	0.93 477	0.26 457	0.23 502	0.27 474	0.27 503	0.30 484	0.39 536
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
StereoDRNet-Refined	0.84 444	0.43 488	1.01 398	0.66 478	0.43 412	1.32 531	0.49 381	1.64 404	1.24 449	1.53 553	1.45 493	1.49 527	0.97 474	1.32 353	1.31 536	0.21 323	0.17 365	0.27 474	0.25 467	0.25 416	0.34 506
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
ITSA-stereo	0.85 451	0.38 456	0.92 354	0.58 378	0.32 251	0.86 421	0.49 381	2.33 594	1.69 596	1.16 382	1.12 356	0.95 379	0.85 412	2.46 528	1.18 516	0.27 478	0.23 502	0.28 490	0.28 514	0.28 452	0.41 546

AIO-Stereo-zeroshot	0.85 451	0.38 456	2.79 603	0.51 241	0.60 522	0.72 341	0.38 230	2.87 646	0.77 219	0.80 264	1.07 330	2.14 614	0.93 454	0.96 250	0.62 377	0.21 323	0.13 144	0.21 300	0.26 484	0.29 469	0.32 488

DCRE	0.85 451	0.28 220	0.76 255	0.60 405	0.49 457	0.59 261	0.53 408	1.04 220	0.92 279	0.80 264	7.34 673	0.87 339	0.57 281	0.78 183	0.43 249	0.16 97	0.17 365	0.19 208	0.17 255	0.18 187	0.22 311

SST-Stereo	0.85 451	0.30 275	0.81 278	0.63 442	0.31 217	0.70 334	0.25 68	1.16 280	0.95 297	1.47 540	1.11 352	0.99 393	0.86 420	5.69 615	0.53 328	0.23 385	0.13 144	0.23 376	0.19 306	0.23 375	0.19 217

PAM	0.86 455	0.31 306	1.19 466	0.55 319	0.35 310	2.17 617	0.47 359	2.26 576	0.87 261	1.18 397	0.96 282	3.01 643	1.41 581	0.90 229	0.40 222	0.19 237	0.13 144	0.19 208	0.18 281	0.20 278	0.27 421

RAFT-345	0.86 455	0.26 166	0.73 240	0.53 288	0.28 153	0.53 207	0.41 272	0.85 145	1.31 501	1.33 480	2.32 616	0.85 336	0.53 254	5.69 615	0.48 290	0.19 237	0.14 228	0.22 338	0.17 255	0.17 142	0.17 149

UNet	0.86 455	0.36 417	1.52 522	0.62 431	0.74 573	1.56 567	0.49 381	1.55 381	1.12 381	1.28 458	1.10 343	1.52 535	1.10 522	1.69 440	1.14 512	0.24 407	0.18 398	0.25 439	0.21 384	0.25 416	0.25 379

ac_64	0.86 455	0.32 327	1.02 401	0.74 551	0.60 522	1.04 474	0.53 408	2.20 570	0.99 318	1.23 428	1.11 352	1.96 597	1.06 513	2.01 487	1.01 496	0.30 519	0.22 473	0.24 400	0.23 444	0.22 351	0.22 311

Select-FE	0.87 459	0.42 483	2.64 600	0.57 363	0.48 450	0.47 130	0.23 49	2.59 626	0.85 256	1.08 347	1.32 447	2.00 601	1.73 610	1.15 313	0.47 281	0.21 323	0.17 365	0.21 300	0.26 484	0.20 278	0.33 496

PAM_32	0.87 459	0.30 275	1.08 423	0.56 341	0.32 251	2.10 616	0.36 203	2.26 576	1.01 325	1.13 362	1.05 325	3.14 648	1.47 588	1.00 263	0.42 243	0.19 237	0.14 228	0.20 260	0.18 281	0.19 226	0.25 379

SepStereo	0.87 459	0.37 438	1.20 470	0.66 478	0.69 558	0.82 397	0.62 476	1.79 449	1.26 466	1.93 610	1.55 523	0.96 384	1.17 538	2.34 519	0.69 404	0.22 358	0.16 338	0.25 439	0.18 281	0.29 469	0.24 356

LMCR-Stereo	0.87 459	0.50 518	0.99 390	0.80 577	0.43 412	1.32 531	0.55 432	2.79 642	1.03 334	1.55 559	1.49 502	0.74 289	1.01 490	1.76 448	0.99 491	0.30 519	0.17 365	0.22 338	0.18 281	0.31 491	0.22 311

RT-IGEV	0.88 463	0.31 306	1.24 480	0.60 405	0.35 310	1.32 531	0.84 544	2.98 648	1.06 348	1.34 487	1.62 542	1.87 584	1.15 533	1.11 304	0.54 337	0.24 407	0.17 365	0.21 300	0.17 255	0.19 226	0.29 451

FADNet_RVC	0.88 463	0.56 543	2.15 576	0.57 363	0.43 412	1.17 513	0.46 346	1.68 412	1.12 381	0.91 295	1.24 415	0.91 360	0.94 457	2.22 508	1.20 519	0.28 496	0.22 473	0.32 533	0.28 514	0.46 577	0.42 554

iResNetv2_ROB	0.88 463	0.43 488	2.62 599	0.60 405	0.38 348	0.94 451	0.67 491	1.88 479	1.38 527	1.27 452	1.45 493	1.26 478	1.05 512	1.92 473	0.64 386	0.24 407	0.15 301	0.19 208	0.14 159	0.24 404	0.21 280

DualNet (step1)	0.89 466	0.51 522	1.35 499	0.58 378	0.40 375	1.07 482	0.80 532	1.99 510	1.27 470	1.25 435	1.22 402	1.09 432	1.01 490	1.31 347	0.73 412	0.59 628	0.32 577	0.62 634	0.67 642	0.45 570	0.48 570

iRaft-Stereo_5w	0.89 466	0.31 306	1.04 407	0.56 341	0.47 448	0.47 130	0.68 494	1.19 290	1.08 354	0.80 264	1.35 462	1.46 522	0.90 441	5.11 601	1.16 514	0.18 194	0.15 301	0.22 338	0.19 306	0.21 329	0.24 356

DAS	0.89 466	0.37 438	1.20 470	0.66 478	0.69 558	0.82 397	0.62 476	1.79 449	1.26 466	1.93 610	1.55 523	0.96 384	1.17 538	2.72 546	0.69 404	0.22 358	0.16 338	0.25 439	0.18 281	0.29 469	0.24 356

SACVNet	0.89 466	0.51 522	1.08 423	0.83 588	0.58 512	0.83 405	0.78 520	1.84 463	1.17 411	1.39 511	1.33 453	1.25 472	1.01 490	2.31 518	0.92 474	0.35 557	0.26 531	0.31 521	0.29 533	0.35 521	0.48 570

ASMatch	0.89 466	0.29 245	0.72 225	0.56 341	0.36 320	0.47 130	0.37 218	1.16 280	0.95 297	1.11 351	3.26 642	0.95 379	0.96 464	4.88 598	0.53 328	0.20 287	0.16 338	0.22 338	0.19 306	0.20 278	0.30 469

ADLNet	0.89 466	0.39 465	1.09 426	0.88 603	0.73 565	1.24 523	0.75 513	2.02 516	1.41 541	1.58 566	1.37 467	1.26 478	1.00 487	1.31 347	1.18 516	0.28 496	0.21 454	0.26 460	0.26 484	0.29 469	0.36 519

MMNet	0.89 466	0.35 405	1.44 510	0.64 457	0.59 518	1.83 595	0.48 369	1.70 425	1.38 527	1.45 536	1.19 392	1.25 472	1.16 534	1.77 450	1.27 534	0.20 287	0.19 419	0.23 376	0.22 412	0.25 416	0.24 356

HGLStereo	0.89 466	0.42 483	1.15 445	0.82 584	1.03 627	1.16 506	0.57 445	1.68 412	1.28 478	1.26 447	1.62 542	1.13 446	1.31 565	1.85 461	1.11 511	0.25 430	0.24 512	0.24 400	0.22 412	0.24 404	0.29 451

CRFU-Net	0.90 474	0.42 483	1.10 431	0.69 516	0.59 518	1.76 586	0.84 544	2.33 594	0.92 279	1.45 536	1.20 393	1.62 551	1.25 554	1.38 370	0.94 482	0.28 496	0.23 502	0.22 338	0.19 306	0.24 404	0.27 421

dad	0.90 474	0.73 594	1.28 489	0.59 397	0.39 360	0.83 405	0.45 340	1.24 309	1.54 577	1.52 550	1.28 434	1.36 500	0.86 420	2.54 538	0.91 470	0.43 588	0.27 541	0.82 643	0.26 484	0.44 567	0.34 506

AACVNet	0.90 474	0.40 471	0.98 385	0.86 598	0.40 375	0.80 387	0.49 381	1.81 457	0.86 259	1.11 351	1.34 457	1.32 494	0.99 480	4.23 582	0.86 453	0.26 457	0.22 473	0.28 490	0.22 412	0.30 484	0.28 437

IRAFT_RVC	0.90 474	0.30 275	0.89 336	0.67 492	0.31 217	0.64 299	1.00 583	1.40 348	0.97 306	1.23 428	1.04 319	1.00 399	0.96 464	5.77 620	0.57 353	0.24 407	0.13 144	0.25 439	0.21 384	0.20 278	0.21 280

delet	0.90 474	0.34 376	1.15 445	0.69 516	0.66 547	1.63 575	0.81 537	1.95 500	1.49 571	1.42 523	1.38 472	1.29 485	0.91 444	1.78 452	1.18 516	0.22 358	0.22 473	0.24 400	0.25 467	0.22 351	0.24 356

pcwnet_v2	0.91 479	0.39 465	2.74 601	0.64 457	0.55 498	0.81 395	0.49 381	2.19 567	1.63 591	1.44 530	1.64 549	1.09 432	0.79 385	1.31 347	0.70 407	0.32 530	0.25 524	0.29 502	0.27 503	0.37 531	0.37 523

FADNet-RVC-Resample	0.91 479	0.51 522	2.92 606	0.64 457	0.46 437	1.07 482	0.60 467	1.76 442	1.24 449	1.10 350	0.98 295	1.06 418	0.98 477	2.17 505	0.95 484	0.24 407	0.22 473	0.30 514	0.32 559	0.36 525	0.40 542

HSM-Net_RVC	0.91 479	0.31 306	0.60 147	0.54 303	0.31 217	1.15 503	0.60 467	3.76 661	1.30 494	1.57 565	1.75 565	1.67 560	1.01 490	1.61 427	0.90 466	0.23 385	0.17 365	0.19 208	0.18 281	0.20 278	0.22 311
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ssnet_v2	0.92 482	0.39 465	1.22 475	0.66 478	0.39 360	1.31 530	0.96 576	2.32 588	1.45 560	1.48 545	1.17 384	1.53 536	0.91 444	1.16 317	1.71 589	0.31 522	0.27 541	0.30 514	0.29 533	0.28 452	0.29 451

ADLNet2	0.92 482	0.37 438	1.25 483	0.80 577	0.65 541	1.12 495	0.75 513	1.95 500	1.42 550	1.26 447	1.67 553	1.68 563	1.04 507	1.80 459	1.23 527	0.25 430	0.22 473	0.21 300	0.22 412	0.27 436	0.31 479

FTStereo	0.92 482	0.28 220	0.61 156	0.57 363	0.34 293	0.65 305	1.80 649	1.09 242	0.84 252	1.75 592	4.13 653	1.04 412	1.62 597	1.59 420	0.48 290	0.21 323	0.17 365	0.23 376	0.22 412	0.19 226	0.58 605

PFNet	0.92 482	0.28 220	1.20 470	0.68 503	0.32 251	0.62 279	0.55 432	1.27 319	1.01 325	1.47 540	1.09 341	0.97 387	0.68 345	6.58 640	0.59 366	0.21 323	0.13 144	0.24 400	0.19 306	0.20 278	0.20 250

DLCB_ROB	0.92 482	0.43 488	0.95 372	0.71 531	0.55 498	1.11 493	0.83 542	1.61 400	1.32 504	1.67 584	1.66 551	1.70 566	0.93 454	1.96 481	1.34 544	0.26 457	0.25 524	0.27 474	0.28 514	0.28 452	0.28 437

GEStereo_RVC	0.93 487	0.40 471	1.15 445	0.67 492	0.50 462	0.95 457	0.78 520	2.73 637	1.21 431	1.20 410	1.12 356	1.25 472	0.91 444	3.21 561	0.95 484	0.31 522	0.20 436	0.23 376	0.20 341	0.28 452	0.31 479

CBFPSM	0.95 488	0.37 438	2.10 572	0.51 241	0.39 360	1.73 582	0.87 557	1.59 396	1.13 387	1.11 351	1.00 301	2.34 623	1.64 602	1.42 384	1.44 555	0.19 237	0.18 398	0.20 260	0.20 341	0.22 351	0.36 519

OMP-Stereo	0.95 488	0.35 405	0.79 270	0.92 615	0.32 251	0.49 153	0.35 189	1.22 302	1.11 373	1.58 566	1.12 356	1.44 517	0.69 349	6.92 646	0.51 310	0.20 287	0.15 301	0.24 400	0.19 306	0.21 329	0.16 117

DSFCA	0.95 488	0.38 456	1.23 477	0.55 319	0.66 547	1.50 558	0.93 570	1.58 391	1.24 449	1.59 569	1.16 381	1.48 525	0.95 462	2.96 553	1.20 519	0.31 522	0.28 547	0.25 439	0.26 484	0.29 469	0.26 400

PSMNet_ROB	0.95 488	0.57 548	1.45 511	0.75 560	0.64 536	1.28 528	1.12 596	1.84 463	1.15 399	1.16 382	1.29 439	1.44 517	0.89 438	1.74 445	1.70 587	0.33 537	0.25 524	0.37 574	0.39 594	0.36 525	0.32 488

FADNet-RVC	0.96 492	0.72 591	2.96 607	0.64 457	0.49 457	0.90 432	0.59 459	1.85 470	1.27 470	0.92 298	0.97 290	1.36 500	0.90 441	2.36 521	1.31 536	0.30 519	0.29 555	0.32 533	0.32 559	0.42 554	0.37 523

TransformOpticalFlow	0.97 493	0.30 275	0.96 380	0.54 303	0.31 217	0.65 305	0.54 422	1.87 474	1.19 420	1.12 359	1.44 491	1.34 497	0.98 477	6.68 643	0.44 254	0.19 237	0.12 54	0.21 300	0.19 306	0.18 187	0.23 332

IIG-Stereo	0.97 493	0.34 376	0.80 274	0.90 613	0.33 271	0.61 276	0.26 80	1.27 319	1.08 354	1.69 586	1.37 467	1.44 517	0.74 360	6.94 647	0.53 328	0.21 323	0.14 228	0.23 376	0.18 281	0.20 278	0.15 62

XX-Stereo	0.97 493	0.28 220	8.28 654	0.85 595	0.70 564	0.44 102	0.22 33	1.07 230	0.69 198	0.66 240	1.56 529	1.38 507	0.38 127	1.36 363	0.38 198	0.21 323	0.14 228	0.20 260	0.19 306	0.19 226	0.16 117

DispNO	0.98 496	0.34 376	2.02 564	0.58 378	0.55 498	0.88 426	0.49 381	1.70 425	1.24 449	1.22 425	1.26 419	1.18 453	0.88 435	5.17 602	0.88 459	0.23 385	0.18 398	0.24 400	0.22 412	0.19 226	0.22 311

DEmStereo	0.98 496	0.25 139	0.85 315	0.49 200	0.33 271	1.02 472	0.55 432	0.97 186	0.93 286	1.41 519	2.13 606	1.01 404	2.01 625	5.62 614	0.78 431	0.19 237	0.15 301	0.20 260	0.20 341	0.18 187	0.25 379

FADNet	0.98 496	0.64 568	2.57 595	0.66 478	0.55 498	0.95 457	0.57 445	1.91 487	1.38 527	0.94 304	1.02 306	1.36 500	1.00 487	2.69 544	0.97 489	0.34 547	0.34 587	0.31 521	0.34 579	0.61 615	0.42 554

CFNet	0.99 499	0.40 471	1.23 477	0.65 465	0.43 412	1.03 473	0.49 381	2.01 515	1.35 511	1.02 327	1.39 474	1.10 436	0.86 420	5.47 613	0.89 462	0.24 407	0.18 398	0.28 490	0.27 503	0.27 436	0.22 311

NVstereo2D	0.99 499	0.45 496	2.21 580	0.79 576	0.75 578	1.20 517	0.86 553	1.98 506	1.41 541	1.02 327	1.18 387	1.31 490	0.97 474	2.25 512	0.93 477	0.45 601	0.22 473	0.39 582	0.25 467	0.59 609	0.68 622

CBMV_ROB	0.99 499	0.46 499	0.68 208	0.53 288	0.39 360	1.40 548	0.48 369	2.09 534	1.30 494	1.53 553	2.29 615	1.36 500	1.23 550	2.46 528	1.04 503	0.44 597	0.42 621	0.47 606	0.44 607	0.41 550	0.39 536

ACV-stereo	1.00 502	0.55 539	1.47 513	0.59 397	0.42 407	2.38 627	0.58 451	1.20 295	1.21 431	0.83 274	1.01 303	3.36 650	2.10 631	1.64 430	1.17 515	0.28 496	0.22 473	0.23 376	0.22 412	0.29 469	0.35 515

fast-acv-ft	1.00 502	0.48 510	1.85 553	0.61 422	0.52 476	1.77 588	0.69 497	1.52 372	1.47 566	1.34 487	1.85 583	1.73 569	1.24 553	1.62 428	1.56 568	0.27 478	0.28 547	0.28 490	0.28 514	0.28 452	0.31 479

HBP-ISP	1.00 502	0.60 552	0.85 315	0.64 457	0.48 450	1.63 575	0.77 517	2.24 575	1.30 494	1.33 480	1.53 519	0.87 339	0.99 480	3.26 564	0.76 425	0.46 602	0.44 623	0.54 620	0.48 616	0.48 583	0.42 554

CSP-Net	1.00 502	0.41 481	0.99 390	0.56 341	0.43 412	1.62 574	0.76 516	2.16 556	1.16 406	1.33 480	1.22 402	1.32 494	0.89 438	4.67 593	0.93 477	0.35 557	0.24 512	0.20 260	0.20 341	0.23 375	0.30 469

ETE_ROB	1.01 506	0.69 583	1.49 516	0.72 537	0.50 462	1.15 503	1.12 596	1.91 487	1.24 449	1.94 612	1.50 509	1.73 569	1.06 513	1.78 452	1.33 543	0.33 537	0.26 531	0.38 578	0.34 579	0.40 546	0.44 561

THIR-Stereo	1.02 507	0.29 245	0.73 240	0.51 241	0.29 172	0.94 451	1.31 617	1.08 235	0.98 309	1.35 494	1.91 591	1.16 451	1.54 593	6.37 638	0.79 436	0.20 287	0.14 228	0.21 300	0.22 412	0.19 226	0.25 379

PS-NSSS	1.02 507	0.62 564	1.17 460	0.61 422	0.58 512	0.91 435	0.79 529	2.02 516	1.19 420	1.17 386	1.68 555	1.00 399	0.85 412	4.43 587	0.86 453	0.38 569	0.31 564	0.52 615	0.32 559	0.52 593	0.45 563

XPNet_ROB	1.02 507	0.56 543	1.33 497	0.75 560	0.58 512	1.11 493	1.13 598	1.77 444	1.29 490	1.88 604	1.43 489	1.63 555	1.13 532	2.04 490	1.69 585	0.40 578	0.31 564	0.33 545	0.29 533	0.37 531	0.37 523

YMNet	1.04 510	0.59 549	1.67 538	0.86 598	0.86 604	1.84 596	0.61 473	1.70 425	1.28 478	1.65 580	1.98 595	1.75 574	0.96 464	1.57 412	1.58 570	0.34 547	0.37 604	0.32 533	0.32 559	0.33 509	0.32 488

YMNet_1	1.04 510	0.59 549	1.67 538	0.86 598	0.86 604	1.84 596	0.61 473	1.70 425	1.28 478	1.65 580	1.98 595	1.75 574	0.96 464	1.57 412	1.58 570	0.34 547	0.37 604	0.32 533	0.32 559	0.33 509	0.32 488

iinet-f	1.04 510	0.50 518	4.24 630	0.58 378	0.43 412	1.78 592	0.70 504	1.29 325	1.16 406	1.25 435	1.42 485	1.57 543	1.42 582	1.47 397	1.70 587	0.26 457	0.23 502	0.20 260	0.20 341	0.26 430	0.26 400

RAFT-RH_RVC	1.04 510	0.26 166	0.76 255	0.53 288	0.29 172	0.80 387	0.32 148	0.85 145	1.12 381	2.04 619	4.63 659	1.03 411	0.57 281	5.93 623	0.52 318	0.20 287	0.13 144	0.26 460	0.20 341	0.16 103	0.19 217

CBMV	1.04 510	0.48 510	0.88 332	0.56 341	0.36 320	1.52 560	1.55 632	1.87 474	1.59 586	2.11 623	1.67 553	1.46 522	1.35 570	1.92 473	1.31 536	0.35 557	0.35 595	0.39 582	0.33 573	0.34 517	0.34 506
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
UGAM-zero	1.05 515	0.33 347	1.04 407	0.49 200	0.31 217	0.67 316	0.26 80	2.37 597	0.80 239	1.05 336	1.11 352	2.86 640	1.81 616	6.26 630	0.50 306	0.18 194	0.15 301	0.19 208	0.16 222	0.17 142	0.21 280

StereoDRNet	1.05 515	0.53 530	2.21 580	0.80 577	0.93 616	1.50 558	0.90 560	2.06 528	1.44 555	1.68 585	1.20 393	1.48 525	0.99 480	1.86 464	1.60 574	0.29 512	0.24 512	0.29 502	0.28 514	0.35 521	0.33 496

AIO-Stereo-zeroshot1	1.06 517	0.43 488	3.59 622	0.53 288	0.66 547	0.79 381	0.39 248	2.60 627	0.98 309	0.96 309	4.58 657	2.05 612	0.56 274	0.99 258	0.51 310	0.19 237	0.14 228	0.21 300	0.28 514	0.32 502	0.41 546

STrans-v2	1.06 517	0.31 306	1.02 401	0.52 265	0.33 271	0.67 316	0.78 520	2.66 634	1.26 466	1.15 378	1.46 495	1.37 504	1.40 577	6.68 643	0.46 272	0.19 237	0.13 144	0.21 300	0.18 281	0.18 187	0.21 280

DISCO	1.06 517	0.37 438	1.19 466	0.73 545	0.46 437	2.04 611	0.84 544	2.26 576	1.54 577	1.25 435	1.36 466	2.38 625	1.08 516	2.60 541	1.62 577	0.24 407	0.19 419	0.22 338	0.20 341	0.32 502	0.29 451

NCCL2	1.06 517	0.64 568	1.35 499	0.78 574	0.58 512	1.32 531	1.69 638	1.89 481	1.38 527	1.52 550	1.20 393	1.91 587	1.17 538	1.79 457	1.50 562	0.35 557	0.31 564	0.45 600	0.44 607	0.41 550	0.45 563

LALA_ROB	1.06 517	0.66 575	1.37 507	0.70 526	0.53 484	1.61 572	1.25 614	1.81 457	1.48 570	1.82 600	1.40 479	1.93 591	1.03 501	1.68 436	1.69 585	0.38 569	0.28 547	0.43 595	0.37 590	0.43 556	0.38 531

TCMNet	1.07 522	0.66 575	2.49 591	0.92 615	1.32 650	1.14 499	0.67 491	1.91 487	1.29 490	1.20 410	1.57 533	1.29 485	0.96 464	2.23 509	1.59 573	0.32 530	0.31 564	0.38 578	0.35 583	0.43 556	0.40 542

PSMNet-RUCA	1.07 522	1.06 619	1.64 535	1.23 644	1.10 633	1.39 544	0.65 485	1.91 487	1.43 552	0.95 306	1.52 517	0.99 393	0.83 404	1.28 343	1.01 496	0.71 639	0.34 587	0.99 651	0.61 638	1.01 641	0.67 618

RAFT + AFF	1.07 522	0.47 504	1.36 504	0.68 503	0.50 462	1.20 517	1.22 610	2.58 625	1.26 466	1.33 480	1.56 529	1.19 455	1.49 591	3.89 580	1.01 496	0.22 358	0.26 531	0.30 514	0.27 503	0.29 469	0.32 488

DRN-Test	1.07 522	0.49 515	1.95 561	0.75 560	0.81 596	1.61 572	0.78 520	2.26 576	1.53 575	1.84 601	1.35 462	1.42 511	1.04 507	2.26 513	1.61 575	0.28 496	0.23 502	0.31 521	0.30 545	0.33 509	0.33 496

TDLM	1.08 526	0.50 518	1.01 398	0.69 516	0.54 491	0.91 435	1.40 623	1.60 398	1.36 520	1.17 386	1.40 479	1.07 421	1.00 487	6.19 626	0.85 452	0.34 547	0.22 473	0.35 561	0.26 484	0.38 537	0.29 451

Wz-Net-LNSev-Ref	1.09 527	0.46 499	2.61 598	0.71 531	0.65 541	2.00 608	0.78 520	2.07 530	1.47 566	1.62 575	1.47 498	1.53 536	1.29 561	2.10 498	1.65 583	0.24 407	0.14 228	0.20 260	0.16 222	0.28 452	0.28 437

FAT-Stereo	1.10 528	0.43 488	1.46 512	0.74 551	0.60 522	1.13 496	0.92 566	2.06 528	1.71 599	1.75 592	2.00 598	2.02 605	1.47 588	2.02 489	1.26 531	0.44 597	0.36 599	0.34 553	0.29 533	0.36 525	0.57 602

CVANet_RVC	1.10 528	0.49 515	1.15 445	0.65 465	0.54 491	0.93 447	1.00 583	1.69 421	1.36 520	1.42 523	1.39 474	1.24 471	1.17 538	6.22 628	0.80 443	0.35 557	0.24 512	0.35 561	0.30 545	0.44 567	0.32 488

APVNet	1.11 530	0.59 549	1.95 561	0.87 601	0.77 584	1.90 601	0.82 541	2.03 520	1.15 399	1.14 376	1.43 489	1.55 539	1.12 531	3.03 555	1.62 577	0.32 530	0.34 587	0.42 594	0.36 586	0.36 525	0.41 546

GANetREF_RVC	1.11 530	0.90 608	1.56 527	0.88 603	0.53 484	1.41 550	1.35 620	1.91 487	1.54 577	1.28 458	1.32 447	1.46 522	1.23 550	2.04 490	1.00 495	0.57 625	0.45 625	0.67 637	0.52 626	0.91 637	0.62 613
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
GCST	1.13 532	1.50 648	1.17 460	1.74 656	1.17 644	1.29 529	0.30 120	1.55 381	1.21 431	1.31 471	0.97 290	0.99 393	0.48 201	2.38 525	0.54 337	1.24 658	0.70 657	1.31 658	0.86 652	1.03 643	0.92 640

GASNet	1.13 532	1.10 626	3.29 617	1.00 630	0.68 555	0.82 397	0.67 491	1.85 470	1.38 527	1.39 511	1.25 417	1.25 472	1.20 548	2.72 546	1.62 577	0.46 602	0.26 531	0.36 571	0.34 579	0.55 603	0.33 496

anonymity	1.14 534	0.98 616	1.24 480	1.09 635	1.13 637	1.08 486	0.90 560	2.02 516	1.23 445	1.32 474	1.27 428	1.27 483	1.09 519	1.16 317	1.03 502	1.02 649	1.01 673	0.97 648	0.97 657	0.98 639	1.01 642

PA-Net	1.14 534	0.63 565	2.12 574	0.67 492	0.75 578	1.19 516	0.91 564	1.91 487	1.46 565	1.18 397	1.23 410	1.33 496	1.17 538	4.31 585	1.41 552	0.29 512	0.46 629	0.33 545	0.50 622	0.33 509	0.57 602
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
edge stereo	1.15 536	0.54 535	1.50 517	0.73 545	0.66 547	1.18 515	0.84 544	2.13 546	1.41 541	1.73 589	1.84 580	2.53 631	1.46 586	2.46 528	1.35 546	0.43 588	0.41 616	0.54 620	0.36 586	0.43 556	0.50 579

RASNet	1.16 537	0.34 376	1.11 433	0.73 545	0.86 604	1.00 469	0.60 467	1.56 385	1.43 552	1.07 345	1.37 467	2.08 613	1.44 585	7.00 648	1.56 568	0.20 287	0.17 365	0.17 139	0.19 306	0.19 226	0.19 217

DANet	1.16 537	0.64 568	1.52 522	0.88 603	0.74 573	1.52 560	0.52 402	1.68 412	1.21 431	1.81 598	1.55 523	2.02 605	1.11 525	3.30 566	2.28 610	0.34 547	0.31 564	0.40 588	0.30 545	0.46 577	0.54 590
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
UGAM	1.17 539	0.29 245	1.08 423	0.55 319	0.43 412	0.69 330	0.71 507	1.14 263	1.35 511	1.00 318	1.49 502	1.90 585	0.86 420	9.61 677	0.89 462	0.21 323	0.19 419	0.30 514	0.25 467	0.20 278	0.18 173

Wz-Net-LNSev	1.17 539	0.72 591	4.71 634	0.66 478	0.84 601	1.72 579	1.13 598	1.97 505	1.43 552	1.34 487	1.32 447	1.66 558	1.30 564	1.44 390	1.51 564	0.29 512	0.26 531	0.24 400	0.23 444	0.33 509	0.35 515

S-Stereo	1.17 539	0.48 510	2.25 584	0.83 588	0.81 596	1.22 519	1.17 605	2.12 538	2.08 627	1.47 540	2.13 606	1.55 539	1.16 534	2.09 497	1.46 558	0.42 587	0.40 615	0.35 561	0.32 559	0.45 570	0.73 627

MaskLacGwcNet_RVC	1.17 539	1.06 619	1.28 489	0.88 603	0.69 558	1.92 603	0.92 566	1.71 429	1.14 393	1.17 386	1.26 419	1.49 527	0.80 393	2.04 490	0.86 453	2.02 662	0.34 587	0.79 641	0.36 586	1.38 654	1.33 655

RP	1.17 539	0.54 535	1.48 515	0.93 621	1.05 630	1.14 499	0.85 551	1.99 510	1.70 597	1.72 588	2.07 603	1.91 587	1.93 623	2.00 486	1.37 549	0.55 623	0.37 604	0.48 608	0.37 590	0.46 577	0.46 568

z-ln-s-r	1.18 544	0.61 557	2.91 605	0.54 303	0.56 504	0.81 395	0.86 553	1.72 433	1.55 583	1.18 397	1.62 542	1.37 504	1.16 534	3.67 574	3.77 637	0.20 287	0.15 301	0.21 300	0.17 255	0.29 469	0.24 356

ccnet	1.19 545	0.71 588	1.36 504	0.81 581	0.75 578	1.72 579	1.13 598	1.98 506	1.31 501	1.52 550	1.84 580	1.75 574	1.36 572	2.01 487	2.04 600	0.57 625	0.54 643	0.57 629	0.56 631	0.60 612	0.60 611

Nwc_Net	1.19 545	0.53 530	2.34 586	0.92 615	0.81 596	1.49 557	0.70 504	2.28 586	1.32 504	1.41 519	2.27 613	2.03 608	1.76 613	2.05 494	1.46 558	0.43 588	0.30 559	0.43 595	0.46 612	0.39 542	0.40 542

NCC-stereo	1.20 547	0.60 552	1.84 551	0.88 603	0.95 620	1.32 531	0.94 572	2.14 548	1.36 520	1.43 527	1.79 571	1.93 591	2.13 636	2.54 538	1.41 552	0.49 610	0.38 609	0.45 600	0.59 635	0.43 556	0.45 563

Abc-Net	1.20 547	0.60 552	1.84 551	0.88 603	0.95 620	1.32 531	0.94 572	2.14 548	1.36 520	1.43 527	1.79 571	1.93 591	2.13 636	2.54 538	1.41 552	0.49 610	0.38 609	0.45 600	0.59 635	0.43 556	0.45 563
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
Wz-Net-MNSev	1.21 549	0.66 575	3.44 620	0.69 516	0.73 565	1.93 604	1.44 625	2.16 556	1.59 586	1.85 603	1.49 502	1.50 530	1.34 569	2.05 494	1.54 567	0.27 478	0.24 512	0.28 490	0.28 514	0.35 521	0.32 488

RGC	1.22 550	0.82 602	1.71 541	0.95 626	0.98 625	1.53 563	0.80 532	2.18 565	1.35 511	1.69 586	1.94 592	2.03 608	1.66 603	2.36 521	1.50 562	0.46 602	0.36 599	0.59 632	0.48 616	0.49 587	0.49 575

stereogan	1.22 550	0.45 496	2.03 567	0.87 601	0.85 602	2.52 629	0.72 508	1.98 506	1.78 607	1.92 608	1.94 592	2.31 622	1.42 582	2.10 498	1.14 512	0.38 569	0.36 599	0.39 582	0.32 559	0.52 593	0.49 575

AANet_RVC	1.22 550	0.60 552	1.94 557	0.69 516	0.46 437	0.75 356	0.69 497	1.51 368	1.57 584	1.36 499	1.90 589	1.51 533	0.87 429	7.23 652	1.89 597	0.26 457	0.19 419	0.19 208	0.16 222	0.23 375	0.37 523

HSM	1.22 550	0.34 376	0.81 278	0.61 422	0.39 360	1.22 519	0.63 481	2.45 607	1.25 457	1.32 474	1.26 419	1.91 587	1.08 516	9.21 673	0.75 420	0.23 385	0.17 365	0.20 260	0.16 222	0.22 351	0.24 356

Syn2CoEx	1.23 554	0.80 598	3.07 611	0.83 588	0.68 555	1.39 544	0.87 557	2.23 573	1.57 584	1.28 458	1.58 535	1.42 511	1.57 595	3.79 578	1.48 561	0.36 564	0.32 577	0.34 553	0.30 545	0.30 484	0.41 546

AF-Net	1.23 554	0.56 543	2.31 585	0.88 603	0.93 616	1.41 550	0.73 511	2.27 584	1.71 599	1.76 595	2.42 621	2.00 601	1.70 606	1.98 482	1.62 577	0.50 614	0.29 555	0.49 610	0.33 573	0.40 546	0.34 506

NaN_ROB	1.23 554	0.63 565	1.76 544	0.67 492	0.50 462	1.59 571	2.00 652	1.87 474	1.52 574	2.14 625	1.26 419	1.40 509	1.09 519	4.60 591	1.75 590	0.28 496	0.34 587	0.28 490	0.29 533	0.30 484	0.37 523

DGSMNet	1.24 557	0.84 605	3.20 613	0.91 614	0.92 613	1.39 544	1.34 619	2.46 611	1.44 555	1.34 487	1.66 551	1.50 530	1.03 501	1.85 461	1.30 535	0.48 608	0.48 632	0.55 625	0.51 625	0.78 630	0.79 633

RYNet	1.24 557	0.52 528	1.57 529	0.73 545	0.97 623	1.74 584	0.95 575	2.09 534	1.54 577	1.44 530	1.18 387	1.94 595	1.29 561	4.57 590	1.93 598	0.27 478	0.23 502	0.35 561	0.27 503	0.57 606	0.59 608

aanetorigin	1.26 559	0.85 606	3.00 609	0.72 537	0.80 592	1.08 486	1.05 589	1.12 254	1.39 535	3.53 663	2.60 629	1.72 567	1.73 610	1.98 482	1.77 593	0.26 457	0.24 512	0.26 460	0.25 467	0.38 537	0.51 583

GwcNet	1.26 559	0.63 565	5.13 636	0.81 581	1.15 641	1.73 582	0.69 497	1.84 463	1.53 575	1.51 548	1.71 561	1.72 567	1.09 519	2.20 507	1.61 575	0.31 522	0.30 559	0.29 502	0.27 503	0.30 484	0.41 546

Consistency-Raft	1.27 561	1.01 618	2.17 577	1.04 632	1.20 646	0.96 463	1.00 583	1.84 463	1.95 620	1.38 507	2.11 605	1.44 517	1.03 501	1.18 323	1.40 551	0.73 640	0.83 659	0.89 645	0.99 660	1.33 651	0.95 641

NOSS_ROB	1.29 562	0.49 515	0.68 208	0.60 405	0.40 375	1.09 491	0.77 517	1.94 497	1.44 555	1.04 333	1.46 495	1.10 436	0.81 397	10.57 689	0.78 431	0.46 602	0.43 622	0.48 608	0.45 610	0.45 570	0.43 558

SGM-Forest	1.29 562	0.40 471	0.74 246	0.54 303	0.37 332	1.55 565	1.26 615	1.82 459	1.39 535	2.22 626	1.81 577	1.64 556	1.02 499	7.65 658	1.20 519	0.39 576	0.37 604	0.39 582	0.34 579	0.37 531	0.34 506
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
WQFJA1++	1.34 564	0.23 70	0.51 90	0.40 54	0.29 172	0.46 117	0.20 13	0.67 52	0.31 22	0.40 115	0.39 58	0.34 85	0.39 131	0.66 134	0.28 60	0.19 237	0.13 144	0.16 89	0.13 111	20.39 704	0.17 149

Anonymous_2	1.37 565	0.56 543	0.94 366	0.57 363	0.62 532	1.04 474	0.65 485	1.82 459	1.01 325	1.00 318	0.79 244	1.42 511	1.27 557	1.06 285	0.83 447	0.62 631	0.67 654	1.05 654	9.88 701	1.09 646	0.55 597

SQANet	1.38 566	0.95 614	1.37 507	1.89 659	1.47 655	1.44 554	0.81 537	1.89 481	1.13 387	1.34 487	1.26 419	1.28 484	1.02 499	1.64 430	0.91 470	2.55 669	0.35 595	1.47 659	0.56 631	2.48 663	1.74 661

PWC_ROB	1.39 567	0.93 613	4.07 628	0.77 570	0.83 599	1.16 506	0.53 408	1.87 474	2.01 623	2.36 631	3.06 640	1.65 557	1.60 596	2.65 543	2.29 612	0.34 547	0.23 502	0.36 571	0.25 467	0.39 542	0.49 575

PWCDC_ROB	1.39 567	0.91 611	2.10 572	1.08 634	0.92 613	1.72 579	0.58 451	2.03 520	3.30 659	1.32 474	4.87 662	1.21 458	1.71 608	1.98 482	1.75 590	0.65 634	0.26 531	0.29 502	0.25 467	0.56 604	0.41 546

GANet	1.41 569	0.52 528	1.18 465	0.74 551	0.48 450	1.40 548	1.69 638	1.87 474	1.28 478	1.56 561	2.39 619	1.56 541	1.25 554	9.13 671	1.20 519	0.31 522	0.32 577	0.34 553	0.29 533	0.40 546	0.33 496

PDISCO_ROB	1.41 569	0.73 594	2.04 568	1.40 647	1.46 654	2.83 643	1.07 592	2.64 629	2.11 629	1.41 519	1.50 509	1.73 569	0.99 480	2.83 551	1.46 558	1.03 650	0.27 541	0.54 620	0.47 614	0.77 629	0.84 637

w-ln-seven-2	1.42 571	0.69 583	6.86 645	0.71 531	0.62 532	1.23 521	0.92 566	1.84 463	1.59 586	1.74 590	1.59 539	1.49 527	1.40 577	3.69 575	2.22 606	0.27 478	0.26 531	0.29 502	0.26 484	0.34 517	0.33 496

LL-Strereo	1.42 571	0.44 495	2.02 564	0.62 431	1.07 631	0.73 346	0.65 485	2.02 516	1.21 431	1.60 570	1.62 542	2.02 605	2.10 631	9.67 678	1.07 505	0.22 358	0.20 436	0.27 474	0.24 458	0.23 375	0.33 496

SHD	1.42 571	0.81 601	2.79 603	0.98 628	0.92 613	1.97 605	0.68 494	2.43 605	2.55 640	2.54 640	1.72 562	2.01 604	1.62 597	2.14 502	2.70 620	0.40 578	0.33 583	0.39 582	0.40 596	0.48 583	0.54 590

RTSC	1.43 574	0.89 607	3.62 624	0.94 624	0.64 536	1.85 598	0.69 497	2.20 570	2.04 626	2.22 626	1.70 559	1.67 560	1.27 557	2.53 537	4.48 645	0.33 537	0.25 524	0.27 474	0.29 533	0.38 537	0.40 542

UDG	1.47 575	2.69 681	1.13 438	1.45 652	1.65 657	1.34 538	0.79 529	1.75 440	1.27 470	1.29 462	1.74 564	1.99 600	1.39 576	1.66 433	1.51 564	0.91 646	0.55 645	2.30 667	0.76 646	1.99 656	1.20 651

MFMNet_re	1.47 575	1.20 632	2.50 592	1.46 653	1.08 632	1.58 569	1.51 628	1.96 504	1.87 614	2.31 630	2.20 610	1.51 533	1.88 621	1.57 412	1.34 544	0.94 647	0.83 659	0.84 644	0.80 649	1.00 640	1.06 645

PASM	1.48 577	1.08 622	3.96 627	0.93 621	0.93 616	1.17 513	1.19 607	1.77 444	1.65 592	1.90 605	1.52 517	1.75 574	1.42 582	4.54 589	1.52 566	0.64 633	0.68 656	0.69 639	0.79 648	0.70 624	0.74 628

ADCRef	1.50 578	0.61 557	3.83 626	0.76 568	0.77 584	1.91 602	0.77 517	2.16 556	1.34 508	1.63 577	1.59 539	1.35 499	1.40 577	1.79 457	8.32 665	0.25 430	0.21 454	0.32 533	0.31 551	0.31 491	0.32 488

XQC	1.51 579	0.98 616	3.20 613	0.92 615	0.76 583	2.01 609	1.17 605	2.53 622	1.99 622	2.01 618	1.54 520	2.00 601	1.54 593	3.16 559	3.46 634	0.49 610	0.31 564	0.45 600	0.40 596	0.71 626	0.62 613

DStereoRT	1.52 580	0.36 417	3.37 618	0.69 516	0.54 491	2.05 614	0.59 459	1.85 470	1.21 431	1.38 507	1.46 495	0.84 334	1.27 557	6.33 636	1.07 505	0.24 407	0.19 419	4.29 691	2.08 683	0.25 416	0.39 536

CC-Net-ROB	1.53 581	1.31 641	1.68 540	0.92 615	0.80 592	1.75 585	0.99 581	2.04 523	1.27 470	1.12 359	1.62 542	1.20 457	0.98 477	7.82 660	0.92 474	1.15 657	0.41 616	2.20 665	0.46 612	1.37 653	0.56 599

FINET	1.54 582	0.67 579	7.28 648	0.76 568	0.97 623	1.42 553	1.38 622	2.80 644	3.12 655	1.23 428	1.68 555	1.04 412	1.11 525	3.35 567	1.78 594	0.43 588	0.37 604	0.32 533	0.29 533	0.43 556	0.41 546

test_xeample	1.55 583	0.31 306	0.94 366	0.54 303	0.31 217	0.94 451	0.58 451	2.40 601	1.40 537	1.29 462	1.55 523	0.89 354	0.88 435	1.72 443	15.94 689	0.22 358	0.22 473	0.22 338	0.21 384	0.23 375	0.25 379

w-ln-seven	1.56 584	0.83 604	5.96 640	0.78 574	0.74 573	2.64 636	1.01 586	2.13 546	2.03 624	2.09 622	1.76 566	1.84 583	1.27 557	2.98 554	3.23 631	0.29 512	0.26 531	0.31 521	0.30 545	0.41 550	0.38 531

DDUNet	1.56 584	2.70 682	1.35 499	1.79 657	1.88 660	1.82 594	0.91 564	1.84 463	1.20 424	1.40 517	1.79 571	1.62 551	1.17 538	1.59 420	1.22 524	1.11 654	0.76 658	2.38 670	0.94 654	2.12 657	1.53 659

CrosDoStereo	1.56 584	0.26 166	0.78 266	0.51 241	0.29 172	0.66 310	11.86 689	1.18 285	1.00 322	1.35 494	1.76 566	0.99 393	1.83 618	6.64 641	0.83 447	0.19 237	0.15 301	0.20 260	0.22 412	0.18 187	0.25 379

DeepStereo_LL	1.56 584	0.26 166	0.78 266	0.51 241	0.29 172	0.66 310	11.86 689	1.18 285	1.00 322	1.35 494	1.76 566	0.99 393	1.83 618	6.64 641	0.83 447	0.19 237	0.15 301	0.20 260	0.22 412	0.18 187	0.25 379

STTRV1_RVC	1.60 588	0.69 583	2.04 568	0.88 603	1.12 634	1.58 569	0.90 560	2.42 603	1.78 607	1.29 462	2.02 600	1.40 509	1.22 549	9.72 679	1.35 546	0.86 642	0.34 587	0.54 620	0.49 619	0.75 628	0.54 590

xxxx	1.61 589	0.32 327	0.98 385	0.58 378	0.31 217	1.15 503	0.43 303	2.43 605	1.41 541	1.17 386	1.40 479	1.21 458	0.86 420	1.94 476	16.68 691	0.24 407	0.24 512	0.21 300	0.20 341	0.23 375	0.27 421

CSAN	1.61 589	0.67 579	3.24 616	0.74 551	0.52 476	1.77 588	1.74 643	1.98 506	1.94 619	2.47 638	2.33 617	1.93 591	2.04 628	6.45 639	1.95 599	0.43 588	0.36 599	0.41 593	0.42 600	0.43 556	0.44 561

MFN_U_SF_RVC	1.62 591	0.96 615	4.36 632	0.92 615	0.69 558	2.62 635	1.10 594	2.50 618	1.74 602	1.99 617	1.86 585	2.45 629	1.78 615	3.08 557	2.84 623	0.54 619	0.50 639	0.56 627	0.60 637	0.60 612	0.67 618

SDNR	1.66 592	0.55 539	2.36 587	0.56 341	0.58 512	3.79 662	0.45 340	1.78 446	1.40 537	1.38 507	2.45 624	1.13 446	0.96 464	11.03 690	1.31 536	0.67 636	0.64 651	0.43 595	0.32 559	0.71 626	0.76 631

otaku	1.67 593	1.18 630	1.56 527	2.27 663	1.59 656	1.98 606	1.23 612	2.23 573	1.37 525	1.48 545	1.63 548	1.73 569	1.23 550	1.85 461	1.09 507	2.96 672	0.58 649	1.74 660	0.61 638	2.94 670	2.15 666

222	1.67 593	0.31 306	0.93 358	0.59 397	0.31 217	1.05 477	0.43 303	2.39 599	1.47 566	1.37 501	1.55 523	0.94 375	0.94 457	1.98 482	17.76 692	0.24 407	0.22 473	0.21 300	0.20 341	0.22 351	0.26 400

Wz-Net-SNSev	1.68 595	1.45 644	8.71 658	0.71 531	0.67 553	1.35 539	1.51 628	2.15 554	1.47 566	1.51 548	1.68 555	2.27 618	1.38 574	4.23 582	2.36 614	0.32 530	0.29 555	0.31 521	0.33 573	0.43 556	0.39 536

DeepPrunerF	1.68 595	0.82 602	6.82 644	0.94 624	1.20 646	0.91 435	0.97 577	2.50 618	5.19 677	1.22 425	1.30 440	1.18 453	1.29 561	4.96 600	1.75 590	0.43 588	0.35 595	0.52 615	0.48 616	0.43 556	0.42 554

psmorigin	1.69 597	0.74 596	13.13 670	0.70 526	0.60 522	1.16 506	0.79 529	1.69 421	1.25 457	2.07 621	1.77 569	2.23 615	1.51 592	2.14 502	1.45 556	0.39 576	0.41 616	0.34 553	0.33 573	0.45 570	0.63 615

G-Net	1.71 598	0.67 579	2.09 571	1.14 640	0.75 578	2.96 649	0.89 559	1.58 391	1.30 494	2.76 645	8.12 681	2.29 620	2.51 649	1.94 476	2.23 608	0.49 610	0.45 625	0.45 600	0.31 551	0.62 616	0.59 608

AANet	1.72 599	1.32 642	5.46 638	0.70 526	0.73 565	1.52 560	0.85 551	1.95 500	3.12 655	3.12 658	3.30 643	2.91 641	2.23 640	2.48 534	2.27 609	0.44 597	0.31 564	0.34 553	0.31 551	0.47 581	0.58 605

Ntro	1.72 599	1.21 633	1.62 532	2.54 670	1.86 659	2.09 615	1.14 601	2.08 531	1.38 527	1.23 428	1.62 542	1.62 551	1.33 568	2.04 490	1.21 523	3.09 673	0.56 646	1.82 662	0.65 640	2.97 673	2.25 668

z-mn7	1.77 601	1.06 619	7.02 647	0.74 551	0.54 491	2.58 631	1.03 587	1.90 485	2.73 651	1.61 571	3.00 638	1.96 597	1.40 577	5.23 604	2.87 624	0.31 522	0.25 524	0.27 474	0.25 467	0.34 517	0.35 515

FBW_ROB	1.78 602	0.66 575	1.90 556	0.72 537	0.66 547	1.79 593	1.07 592	2.79 642	1.77 603	1.84 601	1.79 571	1.98 599	1.37 573	12.42 692	2.22 606	0.36 564	0.38 609	0.57 629	0.39 594	0.46 577	0.51 583

SPS-STEREO	1.78 602	1.09 624	1.52 522	1.22 643	1.14 639	1.87 600	1.11 595	2.27 584	1.70 597	3.17 660	2.39 619	2.84 639	1.93 623	4.41 586	2.93 625	1.04 652	0.99 672	0.97 648	0.94 654	1.03 643	1.05 644
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MFN_U_SF_DS_RVC	1.80 604	1.11 627	4.33 631	0.84 592	0.77 584	3.70 657	2.41 672	2.04 523	1.85 613	1.75 592	1.90 589	1.92 590	1.25 554	7.33 653	1.45 556	0.47 606	0.47 630	0.53 619	0.77 647	0.50 589	0.55 597

SAMSARA	1.80 604	0.90 608	3.37 618	1.28 646	1.13 637	3.71 658	2.33 667	2.53 622	1.93 618	3.17 660	1.73 563	2.99 642	1.68 605	3.53 570	2.46 616	0.47 606	0.54 643	0.43 595	0.47 614	0.59 609	0.64 616

DStereoO	1.82 606	1.21 633	2.98 608	1.42 651	0.88 611	1.54 564	4.03 681	1.90 485	2.15 632	1.56 561	1.82 578	1.75 574	4.06 670	1.76 448	2.15 604	2.39 667	0.52 640	0.97 648	0.43 604	2.24 659	0.68 622

PVD	1.82 606	0.91 611	3.02 610	1.03 631	0.94 619	2.61 634	1.14 601	2.78 641	3.40 661	3.08 657	2.75 632	2.39 627	2.49 648	2.81 549	3.66 636	0.48 608	0.49 638	0.59 632	0.49 619	0.60 612	0.81 635

ADCL	1.82 606	0.70 586	4.57 633	0.70 526	0.63 535	2.56 630	1.77 645	2.08 531	1.77 603	1.95 614	1.89 587	2.04 610	1.88 621	2.36 521	9.55 671	0.27 478	0.25 524	0.35 561	0.32 559	0.39 542	0.39 536

zh-mn7	1.84 609	1.51 649	9.67 662	0.70 526	0.54 491	1.47 556	0.84 544	1.93 495	2.13 631	2.50 639	2.70 631	1.67 560	1.35 570	4.75 597	3.14 630	0.32 530	0.27 541	0.27 474	0.27 503	0.32 502	0.39 536

AAGNet	1.84 609	0.30 275	0.79 270	0.66 478	0.32 251	0.65 305	0.50 389	1.02 204	1.01 325	1.47 540	1.21 400	0.99 393	1.16 534	2.76 548	22.69 699	0.24 407	0.13 144	0.22 338	0.20 341	0.24 404	0.16 117

ff1	1.88 611	0.36 417	1.51 518	0.56 341	0.40 375	0.76 362	0.59 459	1.08 235	2.62 643	1.19 405	1.49 502	1.07 421	0.85 412	9.88 683	13.82 683	0.21 323	0.13 144	0.31 521	0.28 514	0.20 278	0.23 332

MDST_ROB	1.88 611	0.40 471	1.71 541	0.93 621	0.60 522	4.27 669	1.23 612	3.99 664	1.44 555	4.61 674	2.63 630	1.44 517	1.03 501	9.78 680	1.62 577	0.33 537	0.26 531	0.37 574	0.33 573	0.31 491	0.34 506

SGM_RVC	1.88 611	0.40 471	0.90 346	0.63 442	0.30 196	2.81 642	1.26 615	2.73 637	1.81 611	4.09 666	2.85 635	3.88 656	3.19 657	8.42 667	2.44 615	0.33 537	0.31 564	0.30 514	0.28 514	0.31 491	0.31 479
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
mmx	1.89 614	0.36 417	1.51 518	0.56 341	0.40 375	0.76 362	0.59 459	2.32 588	1.41 541	1.19 405	1.49 502	1.07 421	0.85 412	9.88 683	13.82 683	0.25 430	0.21 454	0.31 521	0.28 514	0.32 502	0.29 451

xxx	1.89 614	0.36 417	1.51 518	0.56 341	0.40 375	0.76 362	0.59 459	2.32 588	1.41 541	1.19 405	1.49 502	1.07 421	0.85 412	9.88 683	13.82 683	0.25 430	0.21 454	0.31 521	0.28 514	0.32 502	0.29 451

DPSNet	1.91 616	0.64 568	5.95 639	0.73 545	0.59 518	2.04 611	1.61 636	3.84 662	1.96 621	1.54 556	1.39 474	2.27 618	3.32 660	4.95 599	4.79 648	0.50 614	0.31 564	0.29 502	0.26 484	0.67 621	0.54 590

test_sample9	1.96 617	0.51 522	1.35 499	0.58 378	0.40 375	1.07 482	0.80 532	1.99 510	1.27 470	1.25 435	1.22 402	1.09 432	1.01 490	2.46 528	8.57 666	0.59 628	12.85 704	0.62 634	0.67 642	0.45 570	0.48 570

1111x	1.96 617	0.32 327	1.54 526	0.54 303	0.30 196	1.00 469	0.69 497	2.47 612	1.33 506	1.21 417	1.44 491	1.21 458	1.11 525	8.49 668	16.14 690	0.22 358	0.23 502	0.22 338	0.23 444	0.25 416	0.26 400

ADCPNet	1.97 619	0.78 597	9.38 660	0.74 551	0.61 528	2.73 640	1.36 621	2.11 537	1.66 593	1.92 608	1.70 559	2.45 629	2.07 629	2.50 535	6.84 660	0.38 569	0.38 609	0.38 578	0.43 604	0.47 581	0.50 579

zh-sn7	2.00 620	1.73 660	9.50 661	0.77 570	0.73 565	1.77 588	1.32 618	2.08 531	1.66 593	1.91 606	2.48 626	1.81 581	2.25 641	5.74 617	4.07 641	0.33 537	0.33 583	0.32 533	0.32 559	0.44 567	0.46 568

WCMA_ROB	2.05 621	0.55 539	1.77 545	0.74 551	0.61 528	2.24 620	1.56 633	2.17 564	1.79 609	4.16 670	6.36 669	5.66 670	4.66 673	3.19 560	2.77 621	0.55 623	0.45 625	0.40 588	0.43 604	0.48 583	0.50 579

RainbowNet	2.06 622	1.86 662	1.97 563	2.86 673	2.25 667	2.03 610	1.79 646	2.77 639	1.92 617	1.54 556	1.84 580	1.95 596	1.73 610	2.23 509	1.38 550	3.40 679	0.86 664	2.39 672	1.00 661	2.94 670	2.42 670

MSMD_ROB	2.08 623	0.61 557	1.15 445	0.71 531	0.62 532	4.00 664	0.93 570	1.94 497	1.79 609	4.71 676	4.60 658	8.14 680	3.87 668	3.75 577	1.65 583	0.54 619	0.48 632	0.55 625	0.58 633	0.53 598	0.52 586

Selective-IGEV-i16pc	2.09 624	0.31 306	19.73 685	0.57 363	0.39 360	2.72 638	1.47 626	1.46 359	1.31 501	0.83 274	1.23 410	1.05 416	0.63 323	7.69 659	0.83 447	0.41 582	0.22 473	0.22 338	0.23 444	0.22 351	0.24 356

Wz-Net-TNSev	2.10 625	2.71 683	9.30 659	0.72 537	0.65 541	2.41 628	1.81 650	2.45 607	1.77 603	1.62 575	1.56 529	2.56 632	2.01 625	5.30 605	4.46 644	0.41 582	0.38 609	0.33 545	0.37 590	0.54 601	0.64 616

ADCMid	2.11 626	0.90 608	8.39 656	0.75 560	0.69 558	1.98 606	1.14 601	2.18 565	1.67 595	2.85 647	1.85 583	2.35 624	2.02 627	2.35 520	10.58 677	0.34 547	0.32 577	0.39 582	0.44 607	0.51 592	0.53 589

ADCP+	2.12 627	0.56 543	10.01 663	0.68 503	0.91 612	2.25 621	1.04 588	1.92 493	1.50 573	1.58 566	1.34 457	1.73 569	1.62 597	2.27 514	13.20 680	0.25 430	0.22 473	0.32 533	0.29 533	0.38 537	0.34 506

WZ-Net	2.14 628	1.08 622	11.68 669	0.89 611	0.78 588	1.76 586	1.59 635	2.39 599	2.03 624	2.11 623	1.95 594	2.30 621	2.28 642	5.94 624	3.86 640	0.35 557	0.27 541	0.29 502	0.32 559	0.52 593	0.50 579

AnyNet_C32	2.14 628	1.45 644	7.38 649	0.95 626	1.12 634	2.23 619	2.34 668	2.10 536	1.54 577	2.44 634	1.79 571	2.04 610	1.66 603	2.69 544	10.48 676	0.38 569	0.35 595	0.35 561	0.42 600	0.50 589	0.60 611

NVStereoNet_ROB	2.17 630	1.18 630	3.51 621	1.14 640	1.26 649	1.57 568	1.51 628	2.19 567	2.11 629	2.04 619	4.80 660	3.17 649	2.11 634	7.97 662	2.10 601	1.12 655	0.94 669	1.10 655	1.34 668	0.95 638	1.31 652
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MSC_U_SF_DS_RVC	2.22 631	1.29 640	4.14 629	1.10 636	0.78 588	5.00 672	2.38 671	2.47 612	2.67 648	1.94 612	2.28 614	2.66 636	1.70 606	9.10 670	2.29 612	0.68 638	0.52 640	0.68 638	0.71 645	1.17 649	0.81 635

SANet	2.26 632	0.70 586	6.94 646	0.69 516	0.46 437	2.76 641	1.76 644	2.61 628	5.84 680	2.45 635	3.52 647	3.71 653	3.38 662	5.90 621	2.14 603	0.34 547	0.31 564	0.32 533	0.29 533	0.54 601	0.43 558

test_sample8	2.29 633	0.51 522	1.35 499	0.58 378	0.40 375	1.07 482	0.80 532	2.03 520	1.22 440	2.28 629	1.33 453	4.98 668	2.51 649	2.46 528	8.57 666	0.59 628	12.85 704	0.62 634	0.67 642	0.45 570	0.48 570

Selective-IGEV-i16pb	2.30 634	0.35 405	19.92 686	0.60 405	0.40 375	2.59 633	1.50 627	3.09 651	1.91 616	0.98 312	1.68 555	1.37 504	0.99 480	8.11 664	0.96 488	0.38 569	0.21 454	0.22 338	0.26 484	0.25 416	0.29 451

ADCS	2.35 635	1.26 637	6.54 643	0.85 595	0.77 584	2.18 618	1.79 646	2.47 612	2.20 633	2.80 646	2.14 608	2.38 625	2.09 630	2.81 549	13.83 686	0.43 588	0.41 616	0.40 588	0.45 610	0.59 609	0.67 618

MeshStereo	2.36 636	0.60 552	1.05 412	0.63 442	0.51 471	2.58 631	0.99 581	3.46 656	2.21 634	7.38 688	5.06 664	7.50 675	3.10 656	7.02 649	2.54 617	0.44 597	0.44 623	0.45 600	0.40 596	0.43 556	0.45 563
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
AnyNet_C01	2.38 637	2.21 672	10.17 664	0.99 629	0.79 590	3.12 650	2.37 669	2.69 636	1.89 615	2.58 642	2.44 623	2.70 637	1.86 620	3.65 571	7.12 661	0.41 582	0.41 616	0.40 588	0.42 600	0.68 622	0.79 633

DispFullNet	2.39 638	2.89 684	3.74 625	3.09 678	2.27 669	2.04 611	0.84 544	2.19 567	1.73 601	2.54 640	1.98 595	2.23 615	5.83 676	3.44 569	1.84 596	1.03 650	0.33 583	2.65 678	1.97 680	2.87 669	2.34 669

EDNetEfficient	2.40 639	1.14 628	8.59 657	0.77 570	0.73 565	1.06 480	1.53 631	1.54 378	4.06 667	4.87 677	2.81 633	2.23 615	3.53 663	3.04 556	9.65 672	0.27 478	0.24 512	0.27 474	0.31 551	0.70 624	0.67 618

MSAF-DinoV2	2.45 640	1.88 665	17.19 678	0.89 611	0.52 476	1.39 544	0.97 577	2.84 645	1.77 603	1.55 559	1.65 550	3.60 652	2.28 642	5.74 617	4.64 647	0.28 496	0.17 365	0.26 460	0.28 514	0.49 587	0.54 590

FCDSN-DC	2.47 641	0.65 574	1.00 395	0.85 595	0.75 578	2.26 622	0.97 577	2.31 587	1.83 612	5.52 683	7.65 676	7.72 678	7.70 683	4.43 587	2.64 618	0.52 617	0.48 632	0.52 615	0.52 626	0.57 606	0.59 608
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SuperB	2.50 642	0.72 591	18.07 683	0.72 537	0.53 484	1.85 598	0.86 553	1.80 453	2.40 637	1.54 556	1.42 485	1.13 446	1.17 538	4.18 581	4.80 650	0.25 430	0.20 436	0.23 376	0.19 306	7.64 695	0.38 531

ELAS	2.67 643	0.80 598	2.13 575	1.13 637	1.15 641	6.25 677	2.56 673	3.50 657	3.68 664	5.36 681	4.92 663	3.79 654	5.56 675	3.65 571	5.22 652	0.66 635	0.57 647	0.56 627	0.54 629	0.65 619	0.75 630
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RTS	2.76 644	1.55 653	15.40 673	1.13 637	1.42 652	3.75 660	2.21 662	2.45 607	2.72 649	2.91 650	2.85 635	2.58 633	1.62 597	6.28 632	5.80 655	0.41 582	0.30 559	0.35 561	0.35 583	0.52 593	0.54 590

RTSA	2.76 644	1.55 653	15.40 673	1.13 637	1.42 652	3.75 660	2.21 662	2.45 607	2.72 649	2.91 650	2.85 635	2.58 633	1.62 597	6.28 632	5.80 655	0.41 582	0.30 559	0.35 561	0.35 583	0.52 593	0.54 590

WAO-7	2.78 646	1.54 652	2.18 578	1.41 650	1.19 645	3.92 663	2.01 655	4.19 667	3.89 666	2.98 653	5.47 665	4.18 658	3.28 659	8.24 666	4.27 642	1.13 656	1.01 673	1.18 656	1.13 667	1.19 650	1.13 650

MADNet+	2.80 647	3.38 687	11.57 668	1.50 654	1.21 648	3.18 652	2.00 652	3.52 658	2.61 642	1.81 598	2.09 604	2.83 638	2.18 638	7.55 656	5.44 654	0.84 641	0.83 659	0.71 640	0.66 641	1.05 645	1.08 646

IMH-64-1	2.82 648	1.87 663	1.77 545	3.31 680	2.69 676	3.22 653	2.07 657	4.25 669	2.77 652	2.46 636	3.78 650	3.05 644	2.34 645	4.67 593	3.00 627	3.84 684	0.84 662	2.75 679	1.39 669	3.34 678	2.93 679

IMH-64	2.82 648	1.87 663	1.77 545	3.31 680	2.69 676	3.22 653	2.07 657	4.25 669	2.77 652	2.46 636	3.78 650	3.05 644	2.34 645	4.67 593	3.00 627	3.84 684	0.84 662	2.75 679	1.39 669	3.34 678	2.93 679

pmcnn	2.84 650	0.46 499	5.19 637	0.68 503	0.42 407	1.55 565	1.16 604	2.32 588	1.60 589	2.72 643	7.49 674	17.96 695	1.48 590	6.04 625	6.64 659	0.18 194	0.15 301	0.15 44	0.12 45	0.20 278	0.20 250

ACVNet_2	2.86 651	1.47 646	8.28 654	2.68 671	2.26 668	2.70 637	1.84 651	3.41 654	3.04 654	2.27 628	3.42 646	4.58 660	2.10 631	5.91 622	1.62 577	2.58 670	0.67 654	2.22 666	0.85 651	2.79 667	2.47 671

ELAS_RVC	2.87 652	0.80 598	3.22 615	1.16 642	1.12 634	2.92 647	5.33 684	2.98 648	4.18 669	5.04 678	4.82 661	4.71 662	8.23 684	4.25 584	4.79 648	0.67 636	0.57 647	0.57 629	0.53 628	0.66 620	0.74 628
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FC-DCNN	2.88 653	0.61 557	1.15 445	0.75 560	0.57 509	2.85 645	1.05 589	3.44 655	2.64 646	6.93 684	7.63 675	9.86 685	7.02 681	5.76 619	4.31 643	0.54 619	0.48 632	0.51 613	0.50 622	0.53 598	0.52 586

FC-DCNN v2	2.96 654	0.61 557	1.13 438	0.75 560	0.57 509	2.90 646	1.06 591	3.59 660	2.66 647	7.05 685	7.66 677	10.26 688	7.17 682	6.27 631	4.49 646	0.54 619	0.48 632	0.51 613	0.50 622	0.53 598	0.52 586

WAO-6	2.98 655	1.67 658	1.88 555	2.38 667	2.30 670	3.53 656	2.37 669	4.38 671	4.64 673	2.42 632	4.50 654	4.85 664	2.99 655	5.22 603	5.37 653	1.77 661	1.16 679	2.31 668	1.47 674	2.42 662	1.99 665

ACVNet-4b	3.05 656	1.42 643	18.09 684	2.85 672	2.33 671	2.32 626	1.22 610	2.47 612	2.21 634	1.26 447	2.36 618	2.64 635	1.46 586	6.32 635	1.23 527	3.29 676	0.45 625	2.37 669	1.02 663	3.03 674	2.61 673

ACVNet_1	3.08 657	1.48 647	17.70 679	2.90 675	2.35 673	2.30 623	1.43 624	3.16 652	2.26 636	1.91 606	2.05 602	3.51 651	2.32 644	3.71 576	1.58 570	3.25 675	0.66 653	2.40 673	1.06 664	3.07 675	2.59 672

MonStereo1	3.22 658	1.70 659	2.23 583	2.51 669	2.33 671	5.55 675	1.61 636	3.55 659	4.67 674	3.29 662	8.09 680	4.79 663	3.75 665	6.30 634	2.79 622	2.52 668	0.64 651	1.91 664	1.07 665	2.53 664	2.62 674

PWCK	3.24 659	2.37 673	10.86 666	2.14 662	1.14 639	3.71 658	4.19 682	3.02 650	3.55 663	3.05 656	3.63 648	3.09 647	2.35 647	8.16 665	3.41 633	2.17 665	0.96 670	1.77 661	1.01 662	2.84 668	1.40 656

IMH	3.35 660	1.95 666	1.86 554	3.30 679	2.72 678	4.03 666	2.00 652	4.58 673	3.83 665	2.87 648	6.99 672	4.69 661	3.21 658	6.77 645	2.97 626	3.91 687	0.89 666	2.78 681	1.40 673	3.36 680	2.93 679

LVE	3.40 661	1.80 661	2.21 580	2.90 675	2.44 674	3.27 655	2.25 664	4.80 674	5.06 675	2.43 633	6.79 670	5.99 671	2.64 653	9.20 672	2.28 610	3.30 677	1.11 678	2.38 670	1.48 675	2.95 672	2.62 674

Dean	3.77 662	1.65 656	17.87 680	3.01 677	2.54 675	3.15 651	2.10 660	4.80 674	4.42 670	2.89 649	6.03 667	5.45 669	2.55 652	3.40 568	2.13 602	3.22 674	0.89 666	2.51 676	1.07 665	3.07 675	2.65 677

JetBlue	4.18 663	2.45 678	10.42 665	1.40 647	2.89 680	10.68 683	10.68 687	3.91 663	2.52 638	2.74 644	3.39 645	4.50 659	4.27 671	7.97 662	7.67 664	0.89 643	0.97 671	0.89 645	0.92 653	2.26 660	2.21 667

notaker	4.29 664	2.42 676	5.06 635	3.89 689	3.29 685	4.00 664	2.25 664	4.93 676	3.47 662	4.21 672	6.79 670	7.67 677	3.37 661	9.25 674	6.47 657	4.09 689	1.42 681	3.35 688	2.13 684	4.11 687	3.54 685

ktn	4.56 665	2.41 675	2.54 593	3.79 688	3.25 683	4.81 671	2.91 677	5.52 678	7.36 682	4.12 669	14.55 694	7.54 676	3.70 664	7.84 661	3.35 632	4.06 688	1.86 685	3.26 687	2.22 685	3.27 677	2.86 678

WAO-8	4.57 666	2.01 667	2.58 596	2.37 665	2.21 665	9.75 679	1.71 640	6.04 683	16.34 694	4.11 667	7.69 678	7.41 673	3.85 666	10.02 686	3.85 638	2.05 663	1.09 676	2.44 674	1.39 669	2.56 665	1.86 663

Venus	4.57 666	2.01 667	2.58 596	2.37 665	2.21 665	9.75 679	1.71 640	6.04 683	16.34 694	4.11 667	7.69 678	7.41 673	3.85 666	10.02 686	3.85 638	2.05 663	1.09 676	2.44 674	1.39 669	2.56 665	1.86 663

MultiAttention	4.59 668	0.35 405	0.90 346	0.75 560	0.46 437	31.81 708	4.41 683	2.35 596	1.41 541	1.64 579	2.43 622	2.42 628	0.70 352	38.40 710	1.78 594	0.23 385	0.15 301	0.30 514	0.30 545	0.48 583	0.48 570

SGM+DAISY	5.38 669	1.28 639	8.24 653	1.27 645	1.16 643	10.62 682	16.01 694	2.93 647	2.53 639	8.64 691	13.03 689	8.26 681	13.38 689	6.34 637	7.59 663	1.07 653	1.05 675	1.00 652	0.98 658	1.02 642	1.12 649

TorneroNet-64	5.41 670	2.10 670	2.43 588	3.49 683	2.83 679	9.90 681	2.13 661	8.87 689	16.79 699	5.39 682	9.18 683	10.68 690	3.92 669	9.55 676	5.11 651	3.36 678	0.86 664	2.88 682	1.62 676	3.76 683	3.37 683

MADNet++	5.41 670	3.18 685	6.43 642	4.66 693	3.95 689	6.15 676	6.75 685	4.51 672	4.51 672	5.06 679	6.27 668	4.96 666	6.14 677	9.39 675	11.70 678	4.71 690	4.19 693	3.97 690	3.33 688	4.08 686	4.25 691

UNDER WATER	5.68 672	2.46 679	15.52 675	3.98 691	3.53 686	5.15 673	2.74 675	5.58 680	16.41 697	4.00 665	4.56 655	9.12 683	6.43 679	6.22 628	9.11 669	3.85 686	1.35 680	3.18 686	1.98 681	4.51 690	3.84 689

DStereoSA	5.78 673	1.09 624	8.20 652	2.07 661	4.09 690	4.26 668	21.23 697	4.17 666	5.59 678	1.96 615	12.40 687	1.57 543	13.59 690	7.02 649	13.02 679	0.90 644	3.63 691	0.91 647	3.68 691	1.84 655	4.43 692

UNDER WATER-64	5.84 674	2.48 680	17.93 681	3.97 690	3.58 687	7.70 678	3.03 678	5.72 682	14.13 689	4.18 671	4.00 652	9.27 684	6.80 680	6.20 627	9.22 670	3.67 681	1.52 683	3.14 684	1.95 679	4.43 689	3.83 688

DStereoFS	6.12 675	2.43 677	7.51 650	2.47 668	2.16 663	16.09 689	8.18 686	4.22 668	12.08 687	3.74 664	14.16 692	7.84 679	13.66 691	7.03 651	9.84 673	0.90 644	1.49 682	1.23 657	2.79 687	1.36 652	3.31 682

LSM	6.55 676	1.26 637	15.64 676	1.79 657	68.74 715	1.67 578	2.08 659	2.26 576	2.59 641	3.13 659	3.08 641	1.90 585	1.81 616	2.89 552	2.16 605	0.43 588	0.59 650	0.50 611	0.58 633	0.64 617	17.24 705

tt	6.61 677	0.28 220	6.10 641	3.77 687	2.17 664	11.53 684	19.61 695	13.53 695	5.81 679	3.00 654	2.82 634	4.97 667	6.33 678	3.83 579	7.23 662	9.13 696	11.32 703	5.87 695	6.22 697	6.01 692	2.63 676

JetRed	7.02 678	8.94 692	25.72 700	2.89 674	3.27 684	14.25 688	12.27 691	6.69 685	4.45 671	4.46 673	4.56 655	6.65 672	5.43 674	7.46 655	14.41 688	2.60 671	3.31 688	2.61 677	2.30 686	4.34 688	3.79 687

xyz-stereo	7.03 679	0.24 100	70.23 720	0.44 110	0.21 21	29.74 702	0.49 381	1.03 213	0.77 219	1.45 536	26.78 703	1.17 452	1.19 547	4.72 596	1.32 542	0.16 97	0.12 54	0.20 260	0.14 159	0.17 142	0.14 26

MANE	7.50 680	0.64 568	7.97 651	1.40 647	2.10 662	16.86 691	12.56 692	12.91 694	17.51 702	8.50 690	11.60 686	14.66 692	13.33 688	12.02 691	13.28 681	0.62 631	0.52 640	0.52 615	1.90 678	0.56 604	0.58 605

SGM-ForestM	7.81 681	0.48 510	11.02 667	0.74 551	0.40 375	16.83 690	12.72 693	7.91 687	8.13 683	11.53 693	10.25 685	22.44 705	14.01 692	17.02 694	20.52 694	0.38 569	0.39 614	0.37 574	0.36 586	0.37 531	0.38 531

coex-ft	8.35 682	2.39 674	100.24 722	0.68 503	0.54 491	1.77 588	1.57 634	1.71 429	11.00 685	18.91 703	3.76 649	3.85 655	8.23 684	3.29 565	6.58 658	0.31 522	0.31 564	0.32 533	0.31 551	0.69 623	0.57 602

LE_ROB	8.35 682	0.47 504	27.42 704	0.83 588	0.34 293	2.84 644	3.36 679	4.03 665	27.04 707	25.20 707	8.72 682	8.55 682	27.35 707	7.37 654	22.13 695	0.22 358	0.20 436	0.20 260	0.21 384	0.25 416	0.25 379

KSHMR	8.76 684	2.14 671	3.59 622	3.60 686	3.13 682	4.15 667	2.67 674	5.61 681	58.90 722	3.04 655	55.71 720	4.94 665	2.54 651	4.61 592	3.05 629	3.49 680	1.57 684	3.14 684	1.98 681	3.84 684	3.49 684

U	9.23 685	0.22 50	0.65 191	0.48 181	53.11 714	61.26 719	0.24 63	0.77 104	0.55 141	0.37 81	0.30 33	0.29 42	0.34 95	0.34 4	0.27 48	0.20 287	0.12 54	60.47 717	4.24 692	0.18 187	0.14 26

TCMNet-wrong-test	10.42 686	11.55 695	15.31 672	20.99 702	18.49 695	13.94 687	10.69 688	16.07 696	4.14 668	5.27 680	5.64 666	16.22 694	12.57 686	7.57 657	10.26 674	7.44 694	2.38 686	4.30 692	3.43 689	11.37 698	10.87 696

EDNetEfficientorigin	10.59 687	1.52 651	177.33 723	0.68 503	0.54 491	1.66 577	1.20 609	1.94 497	3.39 660	4.69 675	3.37 644	3.08 646	2.79 654	3.25 563	3.63 635	0.26 457	0.24 512	0.33 545	0.28 514	0.85 633	0.87 638

TorneroNet	10.72 688	2.09 669	2.76 602	3.48 682	3.03 681	44.72 710	2.31 666	8.62 688	67.06 723	7.45 689	23.21 702	10.59 689	4.28 672	9.03 669	9.00 668	3.67 681	0.91 668	3.04 683	1.63 677	3.92 685	3.55 686

HanzoNet	11.92 689	5.12 688	17.18 677	4.19 692	3.59 688	5.16 674	2.82 676	7.41 686	9.96 684	33.31 716	27.60 704	22.25 704	37.31 711	18.18 696	13.57 682	8.13 695	3.44 690	3.50 689	3.44 690	7.77 696	4.52 693

DGTPSM_ROB	13.06 690	8.27 690	22.29 692	9.53 695	18.14 693	11.53 684	31.97 703	10.82 692	16.25 692	7.14 686	19.39 700	10.12 686	16.69 696	9.85 681	22.49 697	4.77 691	8.72 696	5.37 693	10.24 702	6.15 693	11.56 697

DPSMNet_ROB	13.08 691	8.28 691	22.32 693	9.54 696	18.15 694	11.53 684	31.98 704	10.83 693	16.27 693	7.17 687	19.40 701	10.12 686	16.69 696	9.87 682	22.50 698	4.78 692	8.72 696	5.38 694	10.25 703	6.16 694	11.59 698

USTest	14.33 692	14.93 696	21.00 690	17.41 698	16.02 692	23.11 694	33.76 705	22.02 697	11.81 686	9.47 692	10.19 684	15.94 693	13.17 687	17.25 695	22.38 696	3.81 683	5.01 694	6.17 696	6.18 696	9.23 697	7.81 695

light-stereo	14.46 693	1.65 656	20.58 688	19.82 699	25.36 702	19.10 692	0.90 560	9.64 691	6.02 681	19.83 704	46.75 718	67.67 720	2.22 639	32.02 708	2.68 619	1.65 660	3.82 692	0.79 641	0.95 656	3.54 681	4.12 690

ASD4	17.95 694	11.38 694	20.07 687	11.32 697	12.21 691	21.39 693	31.23 702	22.73 699	12.78 688	12.19 694	12.67 688	13.79 691	14.32 694	20.13 697	25.17 703	18.93 704	15.37 706	28.00 711	22.52 713	17.63 703	15.21 704

iinet-test	18.01 695	18.04 697	23.78 695	20.87 700	19.69 697	26.45 696	35.63 706	25.63 702	15.99 690	13.41 695	13.26 690	20.54 696	17.74 699	20.59 698	25.07 701	9.57 697	8.78 698	9.86 699	9.83 699	13.20 699	12.18 699

IINet	18.01 695	18.04 697	23.78 695	20.87 700	19.69 697	26.45 696	35.63 706	25.63 702	15.99 690	13.41 695	13.26 690	20.54 696	17.73 698	20.59 698	25.07 701	9.57 697	8.78 698	9.86 699	9.83 699	13.20 699	12.18 699

DPSM_ROB	19.12 697	19.13 700	25.13 698	22.15 704	20.86 700	28.06 699	37.75 709	27.18 704	16.95 700	14.25 697	15.07 695	21.66 699	18.69 701	21.83 701	26.51 705	10.15 700	9.30 701	10.45 701	10.41 704	14.00 701	12.85 702

DPSM	19.12 697	19.13 700	25.13 698	22.15 704	20.86 700	28.06 699	37.75 709	27.18 704	16.95 700	14.25 697	15.07 695	21.66 699	18.69 701	21.83 701	26.51 705	10.15 700	9.30 701	10.45 701	10.41 704	14.00 701	12.85 702

Selective-IGEV-i1pa	20.34 699	26.89 706	23.27 694	3.54 684	1.82 658	32.96 709	20.08 696	31.17 708	25.55 703	24.32 706	27.65 705	33.37 708	27.28 706	32.74 709	27.03 707	20.62 712	6.83 695	12.51 703	4.91 695	3.61 682	20.74 706

LRCNet_RVC	22.79 700	32.09 707	22.06 691	29.83 706	26.15 703	4.40 670	0.84 544	22.64 698	2.10 628	26.93 708	29.25 706	23.03 706	15.56 695	23.91 703	18.92 693	32.00 713	20.04 715	34.68 713	32.13 714	30.66 713	28.52 713

DLNR_Zeroshot_test	23.23 701	48.25 719	43.77 708	177.04 722	78.39 717	0.35 40	0.21 24	23.33 700	0.82 244	0.67 242	0.86 261	0.58 228	0.30 63	1.64 430	0.48 290	10.69 702	0.13 144	0.18 183	0.14 159	76.63 720	0.23 332

DLNR-FE	23.24 702	48.33 720	43.35 707	177.19 723	78.30 716	0.35 40	0.21 24	23.45 701	0.82 244	0.67 242	0.86 261	0.58 228	0.29 51	1.62 428	0.48 290	10.93 703	0.13 144	0.18 183	0.14 159	76.65 721	0.23 332

DPSimNet_ROB	24.77 703	9.69 693	61.46 719	3.56 685	19.46 696	25.95 695	77.56 721	5.09 677	16.60 698	21.50 705	29.82 707	25.12 707	85.69 721	13.37 693	23.07 700	7.23 693	17.79 707	8.55 697	7.57 698	4.57 691	31.84 714

FADE	26.94 704	6.16 689	20.86 689	1.90 660	1.95 661	2.92 647	2.01 655	5.55 679	5.12 676	2.92 652	2.17 609	4.13 657	14.15 693	10.56 688	10.39 675	193.84 724	2.80 687	122.45 721	126.70 721	1.14 648	1.11 648

BEATNet-Init1	27.39 705	21.01 702	73.65 721	1.07 633	0.80 592	56.07 711	22.82 698	33.14 712	31.71 709	51.78 722	52.93 719	65.63 719	48.54 719	48.75 721	36.36 711	0.52 617	0.47 630	0.54 620	0.54 629	0.64 617	0.72 626

Hybrid-DGEV	38.41 706	38.43 713	50.24 712	44.83 713	41.93 708	56.45 713	76.20 715	54.48 719	33.86 711	28.46 710	30.13 708	43.49 712	37.75 716	43.77 717	53.30 716	20.31 708	18.69 709	21.02 704	20.97 706	28.20 708	25.72 707

CasAABBNet	38.42 707	38.42 710	50.26 713	44.76 711	41.87 707	56.47 714	76.22 717	54.44 715	33.92 714	28.53 713	30.36 713	43.53 715	37.59 714	43.77 717	53.32 718	20.27 705	18.70 710	21.03 705	21.04 708	28.19 707	25.79 709

RAFT-FEzeroshot	38.43 708	38.42 710	50.19 710	44.92 714	41.98 710	56.48 716	76.24 718	54.46 717	33.87 712	28.51 711	30.31 711	43.61 716	37.54 712	43.76 714	53.32 718	20.29 706	18.70 710	21.03 705	21.04 708	28.21 709	25.79 709

RAFT-FE	38.43 708	38.42 710	50.19 710	44.92 714	41.98 710	56.48 716	76.24 718	54.46 717	33.87 712	28.51 711	30.31 711	43.61 716	37.54 712	43.76 714	53.32 718	20.29 706	18.70 710	21.03 705	21.04 708	28.21 709	25.79 709

FlowAnything	38.45 710	38.38 709	50.32 714	44.77 712	41.97 709	56.43 712	76.20 715	54.49 720	34.43 716	28.45 709	30.15 709	43.52 714	37.69 715	43.76 714	53.31 717	20.36 709	18.71 713	21.03 705	21.10 712	28.18 706	25.74 708

Selective-RAFT-Error	38.47 711	38.44 714	50.38 715	44.74 710	42.01 712	56.47 714	76.24 718	54.44 715	34.02 715	28.59 714	30.30 710	43.51 713	38.10 717	43.69 713	53.24 715	20.36 709	18.72 714	21.05 709	21.02 707	28.25 711	25.87 712

HaxPig	39.02 712	41.39 716	41.59 705	30.10 707	32.36 704	29.49 701	27.65 700	30.56 707	37.94 717	43.75 717	43.81 715	33.42 709	35.69 708	41.51 711	40.33 713	43.91 717	47.48 721	45.87 714	47.14 716	42.29 714	44.06 717

AVERAGE_ROB	40.42 713	42.30 717	42.61 706	36.91 709	35.54 706	30.42 703	27.59 699	37.45 714	38.45 718	44.87 718	44.27 716	37.55 711	36.69 709	41.82 712	40.25 712	45.36 718	46.73 720	47.09 715	46.32 715	42.47 715	43.74 716

MEDIAN_ROB	42.01 714	44.30 718	44.14 709	35.08 708	34.90 705	31.33 707	29.90 701	36.77 713	40.11 719	47.14 721	46.55 717	37.49 710	38.50 718	44.30 720	42.32 714	47.93 719	49.31 722	49.68 716	49.00 717	44.98 716	46.46 718

Anonymous_1	42.79 715	18.71 699	24.75 697	21.81 703	45.16 713	27.68 698	37.52 708	28.64 706	16.34 694	14.72 699	14.53 693	20.60 698	17.82 700	21.52 700	25.88 704	113.45 722	8.91 700	100.63 718	126.37 720	158.50 724	12.31 701

LSM0	42.92 716	38.72 715	50.66 716	47.49 716	110.18 723	56.77 718	75.87 714	54.87 721	33.74 710	29.48 715	31.12 714	43.77 718	37.12 710	43.85 719	53.44 721	20.50 711	18.67 708	21.05 709	21.07 711	28.37 712	41.73 715

PML	51.64 717	37.49 708	14.31 671	7.45 694	20.27 699	107.80 722	231.34 725	8.94 690	27.70 708	86.74 723	268.93 725	69.03 721	61.09 720	24.71 707	14.36 687	9.71 699	3.40 689	9.60 698	4.67 694	20.46 705	4.76 694

xxxxx1	54.34 718	26.72 703	27.03 701	114.14 719	99.00 718	30.68 704	47.19 711	32.52 709	26.09 704	17.85 700	17.48 697	21.86 701	20.92 703	24.38 704	33.78 708	34.73 714	41.33 717	157.67 722	175.68 722	65.82 717	71.99 721

tt_ll	54.34 718	26.72 703	27.03 701	114.14 719	99.00 718	30.68 704	47.19 711	32.52 709	26.09 704	17.85 700	17.48 697	21.86 701	20.92 703	24.38 704	33.78 708	34.73 714	41.33 717	157.67 722	175.68 722	65.82 717	71.99 721

ff	54.34 718	26.72 703	27.03 701	114.14 719	99.00 718	30.68 704	47.19 711	32.52 709	26.09 704	17.85 700	17.48 697	21.86 701	20.92 703	24.38 704	33.78 708	34.73 714	41.33 717	157.67 722	175.68 722	65.82 717	71.99 721

RSGM-EC	88.73 721	82.35 721	50.81 717	105.24 717	99.50 721	93.69 720	125.26 722	90.19 722	46.12 720	45.12 719	57.25 721	101.03 722	88.09 722	153.95 722	152.34 723	105.29 720	59.41 723	113.44 719	52.73 718	91.73 722	61.05 719

acva	88.73 721	82.35 721	50.81 717	105.24 717	99.50 721	93.69 720	125.26 722	90.19 722	46.12 720	45.12 719	57.25 721	101.03 722	88.09 722	153.95 722	152.34 723	105.29 720	59.41 723	113.44 719	52.73 718	91.73 722	61.05 719

Selective-IGEV-i16pa	99.10 723	136.42 723	18.03 682	1.63 655	1.03 627	188.26 724	3.57 680	184.13 725	171.49 725	89.33 724	181.04 723	121.37 724	199.53 725	226.69 725	143.13 722	134.07 723	21.81 716	32.22 712	4.64 693	2.18 658	121.36 724

test_example2	192.91 724	210.59 724	206.44 724	199.86 724	204.90 724	172.02 723	182.95 724	138.34 724	134.89 724	193.14 725	200.54 724	186.77 725	177.82 724	204.95 724	207.57 725	221.83 725	238.70 725	186.02 725	190.07 725	226.94 725	173.78 725

ccccc	497.36 725	492.94 725	590.78 725	530.37 725	529.69 725	476.06 725	438.68 726	494.48 726	344.79 726	446.40 726	517.23 726	473.27 726	547.51 726	541.46 726	607.83 726	660.58 726	458.79 726	353.88 726	309.98 726	597.94 726	534.45 726

GS-Stereo							0.35 189	1.31 328	0.53 129	0.38 92	0.39 58	0.32 64	0.33 87	0.45 41	0.29 75	0.20 287	0.12 54	0.16 89	0.13 111	0.17 142	0.18 173

Low-res two-view benchmark