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

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

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

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

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

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

S2M2_XL	0.20 19	0.32 219	1.10 143	0.19 2	0.13 51	0.16 2	0.11 2	0.27 4	0.17 1	0.15 14	0.19 57	0.15 37	0.14 27	0.19 2	0.21 145	0.11 331	0.09 273	0.10 222	0.08 144	0.10 107	0.08 51
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
mm2	0.17 1	0.19 10	0.65 47	0.20 9	0.12 21	0.20 7	0.14 21	0.29 7	0.28 21	0.13 5	0.13 16	0.18 84	0.13 18	0.25 47	0.15 14	0.07 26	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

BridgeDepth	0.19 8	0.30 197	0.55 14	0.23 83	0.09 1	0.38 106	0.15 42	0.32 19	0.33 63	0.16 22	0.12 13	0.23 148	0.19 123	0.27 72	0.15 14	0.07 26	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
IGEV-Stereo+	0.29 139	0.29 180	0.86 96	0.25 134	0.34 491	0.30 32	0.14 21	0.32 19	0.53 310	0.18 50	0.12 13	0.18 84	0.19 123	0.49 304	0.17 57	0.09 144	0.08 183	0.08 63	0.20 512	0.46 616	0.59 631

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

BridgeDepth_RVC	0.20 19	0.20 21	0.74 72	0.17 1	0.12 21	0.32 46	0.12 4	0.33 27	0.46 237	0.15 14	0.15 30	0.16 51	0.19 123	0.23 32	0.18 68	0.10 250	0.06 24	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MLG-Stereo_test1	0.21 35	0.33 228	0.61 29	0.23 83	0.21 275	0.45 176	0.13 9	0.33 27	0.46 237	0.13 5	0.09 1	0.18 84	0.12 12	0.32 140	0.15 14	0.08 67	0.07 76	0.08 63	0.06 20	0.09 78	0.09 79

GREAT-IGEV	0.37 222	0.28 167	1.48 237	0.25 134	0.38 531	0.46 196	0.18 99	0.33 27	0.34 77	0.15 14	0.29 176	0.15 37	0.17 74	0.36 188	0.23 180	0.07 26	0.76 671	0.07 1	0.26 548	0.21 387	1.03 670
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
UniTT-Stereo	0.30 156	0.36 265	1.68 277	0.27 201	0.24 340	0.29 28	0.18 99	0.33 27	0.34 77	0.26 190	0.37 250	0.18 84	0.18 98	0.31 127	0.27 243	0.10 250	0.08 183	0.08 63	0.07 105	0.25 450	0.08 51

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

S2M2_L	0.24 76	0.29 180	0.90 108	0.23 83	0.17 162	0.24 15	0.09 1	0.36 43	0.45 226	0.17 41	0.25 134	0.23 148	0.17 74	0.24 39	0.28 254	0.15 489	0.12 408	0.11 298	0.12 338	0.15 245	0.11 142
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SMoEStereo_RVC	0.29 139	0.26 126	1.03 129	0.25 134	0.14 72	0.46 196	0.22 220	0.36 43	0.38 140	0.23 141	0.23 107	0.21 125	0.18 98	0.45 266	0.60 482	0.07 26	0.06 24	0.10 222	0.08 144	0.20 371	0.20 408

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MatchStereo	0.24 76	0.38 280	1.37 207	0.20 9	0.10 2	0.22 12	0.14 21	0.41 84	0.40 167	0.14 10	0.25 134	0.15 37	0.15 51	0.25 47	0.18 68	0.09 144	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
4.25_new	0.21 35	0.23 76	0.64 40	0.22 60	0.18 209	0.41 135	0.17 79	0.41 84	0.35 91	0.22 118	0.21 74	0.14 15	0.18 98	0.25 47	0.18 68	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.07 12

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

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

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

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

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

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

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

fffft	0.29 139	0.21 37	1.10 143	0.24 110	0.15 101	0.42 149	0.24 294	0.42 94	0.38 140	0.21 98	0.18 52	0.20 111	0.16 65	0.44 250	0.70 509	0.07 26	0.06 24	0.10 222	0.08 144	0.28 488	0.20 408
1: 1. 1
fffy	0.28 126	0.24 94	1.19 159	0.27 201	0.15 101	0.37 89	0.22 220	0.42 94	0.32 48	0.20 85	0.29 176	0.26 194	0.20 136	0.44 250	0.20 125	0.08 67	0.10 322	0.10 222	0.08 144	0.22 404	0.18 372

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CASnet	0.28 126	0.31 211	1.20 163	0.28 232	0.11 9	0.47 206	0.19 111	0.44 111	0.44 211	0.38 266	0.31 208	0.23 148	0.17 74	0.29 105	0.19 93	0.10 250	0.06 24	0.15 491	0.12 338	0.16 282	0.07 12
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
MC-Stereo	0.32 172	0.31 211	1.46 230	0.31 314	0.15 101	0.53 286	0.19 111	0.44 111	0.35 91	0.36 251	0.38 261	0.27 207	0.27 266	0.42 237	0.19 93	0.09 144	0.13 433	0.09 161	0.16 446	0.20 371	0.13 230

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

PMTNet	0.31 165	0.35 255	1.30 185	0.20 9	0.14 72	0.57 343	0.25 316	0.46 134	0.42 193	0.27 206	0.32 218	0.27 207	0.24 210	0.39 217	0.23 180	0.43 632	0.07 76	0.08 63	0.05 1	0.18 334	0.07 12

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GMStereo	0.38 235	0.99 590	1.91 401	0.27 201	0.16 131	0.39 111	0.23 259	0.47 154	0.62 405	0.38 266	0.34 236	0.25 179	0.25 225	0.39 217	0.29 268	0.14 469	0.08 183	0.10 222	0.12 338	0.15 245	0.11 142
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
GCAP-Stereo-DPT-cres	0.24 76	0.22 54	0.90 108	0.23 83	0.32 463	0.47 206	0.21 180	0.48 168	0.34 77	0.20 85	0.25 134	0.21 125	0.23 194	0.20 4	0.17 57	0.08 67	0.06 24	0.08 63	0.06 20	0.08 41	0.09 79

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

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

LoS	0.31 165	0.30 197	1.52 248	0.23 83	0.13 51	0.54 294	0.20 138	0.48 168	0.49 267	0.25 172	0.28 168	0.37 273	0.24 210	0.38 209	0.23 180	0.10 250	0.08 183	0.08 63	0.05 1	0.15 245	0.07 12
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	0.30 156	0.54 394	1.29 182	0.25 134	0.15 101	0.47 206	0.25 316	0.48 168	0.39 153	0.21 98	0.23 107	0.22 131	0.20 136	0.44 250	0.19 93	0.08 67	0.08 183	0.10 222	0.08 144	0.23 419	0.12 187

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

CREStereo	0.28 126	0.30 197	1.33 192	0.19 2	0.13 51	0.55 309	0.17 79	0.48 168	0.46 237	0.27 206	0.33 228	0.24 164	0.21 150	0.31 127	0.21 145	0.11 331	0.07 76	0.08 63	0.05 1	0.10 107	0.07 12
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
aanet-new-8k	0.26 98	0.38 280	1.21 165	0.25 134	0.13 51	0.44 168	0.22 220	0.49 175	0.34 77	0.18 50	0.21 74	0.17 66	0.25 225	0.29 105	0.17 57	0.07 26	0.06 24	0.08 63	0.06 20	0.08 41	0.12 187

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

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

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

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

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

IGEV-Stereo	0.34 191	0.54 394	1.47 234	0.25 134	0.16 131	0.56 325	0.23 259	0.49 175	0.40 167	0.25 172	0.24 119	0.22 131	0.24 210	0.54 329	0.19 93	0.09 144	0.10 322	0.10 222	0.18 479	0.24 436	0.29 521
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
UDGNet	0.44 303	1.02 600	1.74 299	0.35 419	0.19 245	0.58 360	0.23 259	0.49 175	0.66 454	0.41 282	0.38 261	0.34 260	0.29 301	0.53 325	0.30 288	0.24 596	0.10 322	0.37 628	0.19 499	0.27 482	0.15 299

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

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

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

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

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

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

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

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

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

AAGNet	0.88 596	0.33 228	1.79 347	0.54 591	0.98 650	0.62 431	0.46 546	0.50 184	0.60 370	0.58 461	0.53 383	0.50 377	0.73 575	1.23 471	7.48 694	0.11 331	0.07 76	0.12 362	0.10 230	0.14 222	0.09 79

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

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

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

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

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

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

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

Patchmatch Stereo++	0.39 250	0.27 138	1.78 327	0.44 533	0.16 131	0.61 411	0.27 364	0.51 194	0.52 293	0.47 322	0.43 284	0.43 321	0.28 283	0.54 329	0.28 254	0.12 392	0.08 183	0.12 362	0.10 230	0.17 306	0.12 187
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
NRIStereo	0.46 334	0.25 108	1.77 323	0.47 557	0.16 131	0.95 601	0.74 625	0.51 194	0.56 342	0.48 340	0.39 270	0.59 429	0.29 301	0.77 413	0.32 313	0.11 331	0.13 433	0.11 298	0.09 190	0.21 387	0.24 475

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

tg	0.37 222	0.55 403	1.35 200	0.28 232	0.16 131	0.57 343	0.18 99	0.57 248	0.49 267	0.37 256	0.44 295	0.38 282	0.24 210	0.46 275	0.24 206	0.09 144	0.08 183	0.11 298	0.11 298	0.43 606	0.36 577

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CASS	0.39 250	0.30 197	1.61 263	0.32 343	0.17 162	0.53 286	0.24 294	0.70 330	0.49 267	0.59 475	0.54 395	0.40 297	0.40 396	0.41 228	0.30 288	0.17 525	0.10 322	0.14 460	0.11 298	0.18 334	0.17 352
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
OMP-Stereo	0.59 468	0.65 450	1.74 299	0.56 600	0.37 525	0.60 391	0.26 339	0.70 330	0.65 439	0.66 534	0.60 450	0.69 490	0.32 329	2.09 606	1.20 590	0.10 250	0.07 76	0.12 362	0.09 190	0.17 306	0.10 116

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CroCo-Stereo	0.30 156	0.45 344	1.08 138	0.31 314	0.17 162	0.19 6	0.21 180	0.73 351	0.50 278	0.21 98	0.24 119	0.55 399	0.22 168	0.27 72	0.26 232	0.09 144	0.08 183	0.08 63	0.07 105	0.12 158	0.09 79
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
AIO-test1	0.45 322	0.87 540	2.27 499	0.33 369	0.33 478	0.50 247	0.22 220	0.74 356	0.66 454	0.29 219	0.41 277	0.29 230	0.22 168	0.73 401	0.29 268	0.09 144	0.08 183	0.12 362	0.14 399	0.30 506	0.22 436

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ISRNet	0.47 350	0.44 335	1.55 252	0.37 463	0.31 453	0.49 234	0.19 111	0.75 366	0.66 454	0.63 515	0.71 536	0.67 476	0.39 388	0.58 341	0.44 409	0.23 587	0.16 498	0.21 575	0.20 512	0.21 387	0.25 487

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CAS++	0.31 165	0.33 228	1.43 223	0.25 134	0.17 162	0.31 40	0.20 138	0.78 404	0.41 180	0.30 224	0.30 191	0.21 125	0.16 65	0.33 154	0.18 68	0.15 489	0.12 408	0.13 423	0.10 230	0.15 245	0.11 142
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
mmm	0.38 235	0.21 37	1.18 157	0.35 419	0.17 162	0.49 234	0.26 339	0.78 404	0.52 293	0.50 359	0.57 425	0.41 303	0.37 365	0.71 398	0.31 300	0.11 331	0.13 433	0.14 460	0.13 371	0.15 245	0.14 257

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

StereoDRNet-Refined	0.50 385	0.41 310	1.50 243	0.33 369	0.21 275	0.68 501	0.26 339	0.81 427	0.68 465	0.67 538	0.68 513	0.73 513	0.42 425	1.10 453	0.59 480	0.11 331	0.08 183	0.14 460	0.14 399	0.25 450	0.21 421
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MyStereo05	0.49 374	0.41 310	2.72 585	0.30 287	0.23 325	0.60 391	0.30 416	0.82 435	0.77 552	0.52 381	0.37 250	0.51 380	0.42 425	0.52 319	0.38 364	0.09 144	0.17 518	0.12 362	0.10 230	0.16 282	0.20 408

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

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

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

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 440	0.92 555	2.36 517	0.38 480	0.37 525	0.60 391	0.28 384	0.82 435	0.62 405	0.62 505	0.55 405	0.72 508	0.45 448	1.00 443	0.43 403	0.15 489	0.11 375	0.14 460	0.14 399	0.15 245	0.16 331
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNet	0.51 402	0.76 492	2.59 567	0.41 510	0.17 162	0.64 463	0.27 364	0.82 435	0.70 484	0.57 443	0.64 492	0.43 321	0.36 352	0.70 396	0.52 449	0.10 250	0.07 76	0.09 161	0.08 144	0.21 387	0.13 230

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

HITNet	0.46 334	0.92 555	2.09 456	0.33 369	0.14 72	0.55 309	0.22 220	0.83 441	0.56 342	0.51 372	0.49 343	0.48 372	0.37 365	0.48 294	0.54 459	0.09 144	0.06 24	0.10 222	0.08 144	0.23 419	0.09 79
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
IGEV_i1	0.44 303	0.26 126	2.01 438	0.33 369	0.18 209	0.58 360	0.27 364	0.84 453	0.49 267	0.45 311	0.47 313	0.55 399	0.33 334	0.65 376	0.36 350	0.11 331	0.11 375	0.13 423	0.19 499	0.17 306	0.28 514

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

PA-Net	0.84 590	1.00 592	3.49 654	0.63 619	0.40 547	0.70 513	0.52 566	0.86 471	0.84 579	0.52 381	0.59 434	0.70 500	0.54 503	2.35 622	2.23 645	0.17 525	0.27 604	0.19 558	0.28 557	0.22 404	0.36 577
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
PSMNet_ROB	0.66 511	1.01 596	2.33 509	0.38 480	0.31 453	0.72 521	0.55 578	0.86 471	0.69 474	0.54 405	0.60 450	0.75 525	0.47 472	2.00 595	0.82 534	0.17 525	0.13 433	0.19 558	0.19 499	0.24 436	0.27 505

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DANet	0.80 575	0.65 450	2.21 484	1.19 660	0.48 590	0.74 534	1.25 664	0.89 497	1.53 651	0.89 603	0.71 536	0.96 597	0.56 512	1.83 565	0.96 548	0.18 537	0.16 498	0.19 558	0.16 446	0.26 471	0.29 521
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
XPNet_ROB	0.61 482	0.72 477	1.66 273	0.37 463	0.27 391	0.67 489	0.47 554	0.89 497	0.71 494	0.78 578	0.70 532	0.81 549	0.53 500	1.70 538	0.76 523	0.21 570	0.16 498	0.16 510	0.15 424	0.20 371	0.21 421

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DIP-Stereo	0.37 222	0.34 246	1.50 243	0.27 201	0.18 209	0.63 449	0.17 79	0.92 524	0.53 310	0.49 352	0.48 326	0.30 238	0.30 311	0.39 217	0.30 288	0.10 250	0.08 183	0.10 222	0.08 144	0.15 245	0.12 187
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
ADCL	0.99 610	0.79 511	2.43 531	0.39 490	0.32 463	1.50 644	1.90 681	0.92 524	0.97 606	1.26 644	1.27 626	1.00 606	1.42 649	1.14 462	3.31 668	0.17 525	0.14 452	0.22 578	0.21 518	0.30 506	0.22 436

AdaStereo	0.44 303	0.38 280	1.79 347	0.34 402	0.20 261	0.57 343	0.28 384	0.92 524	0.69 474	0.52 381	0.55 405	0.61 439	0.33 334	0.48 294	0.39 375	0.17 525	0.08 183	0.17 531	0.11 298	0.18 334	0.12 187
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
zh-mn7	0.80 575	1.54 654	3.00 624	0.35 419	0.27 391	0.72 521	0.41 512	0.93 532	1.11 626	1.00 616	1.28 627	0.75 525	0.57 518	1.87 573	1.18 587	0.16 510	0.13 433	0.14 460	0.14 399	0.26 471	0.21 421

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

SGM-Forest	1.04 618	0.42 319	3.59 657	0.41 510	0.32 463	1.05 615	1.32 667	0.94 541	0.83 576	1.16 629	2.23 661	1.03 612	1.39 647	2.49 641	2.35 649	0.21 570	0.21 563	0.20 567	0.19 499	0.23 419	0.32 553
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
test_sample8	1.12 622	0.62 428	1.93 407	0.27 201	0.22 305	0.68 501	0.31 429	0.95 555	0.61 387	1.18 637	0.56 417	2.53 667	1.31 639	1.91 584	2.55 654	0.61 646	4.16 698	0.87 658	0.56 648	0.25 450	0.23 461

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GANetREF_RVC	0.75 559	1.15 621	2.46 536	0.47 557	0.26 378	0.83 576	0.61 597	0.97 569	0.89 593	0.62 505	0.61 457	0.72 508	0.59 527	2.42 632	0.55 461	0.32 622	0.25 594	0.36 624	0.24 533	0.39 590	0.31 544
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
AIO-Stereo-zeroshot	0.61 482	0.61 422	3.35 652	0.33 369	0.58 613	0.66 483	0.20 138	0.98 573	0.55 330	0.73 564	0.52 371	0.99 604	0.65 553	0.58 341	0.29 268	0.10 250	0.16 498	0.10 222	0.41 622	0.29 495	0.20 408

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CBMV	0.71 541	0.76 492	2.64 573	0.33 369	0.20 261	0.78 557	0.79 630	0.98 573	0.78 556	0.85 600	0.71 536	0.86 572	1.10 627	1.46 498	0.62 487	0.18 537	0.20 554	0.21 575	0.19 499	0.25 450	0.33 562
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
RT-IGEV	0.66 511	0.25 108	2.11 461	0.56 600	0.46 585	0.62 431	0.54 574	0.99 585	0.75 537	0.79 580	0.93 590	0.85 565	0.78 587	0.59 347	1.64 620	0.12 392	0.16 498	0.11 298	0.47 631	0.28 488	0.30 535

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

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

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

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

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

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

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

Abc-Net	0.79 573	0.94 563	2.42 527	0.59 612	0.45 577	1.90 659	0.46 546	0.99 585	0.72 504	0.64 525	0.84 569	0.91 584	0.73 575	1.80 560	1.00 558	0.27 610	0.19 543	0.23 585	0.31 582	0.24 436	0.22 436
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
w-ln-seven	0.74 556	1.05 603	2.54 559	0.37 463	0.34 491	1.03 613	0.47 554	1.00 594	1.08 621	0.90 605	0.85 573	0.85 565	0.57 518	1.37 484	1.26 597	0.14 469	0.13 433	0.16 510	0.15 424	0.31 514	0.20 408

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

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

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

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

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

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

NVStereoNet_ROB	1.16 629	0.95 570	2.54 559	0.58 607	0.55 606	0.78 557	0.63 605	1.00 594	1.08 621	1.03 619	4.07 688	1.48 648	1.22 634	2.88 665	1.27 598	0.50 639	0.46 642	0.54 644	0.62 658	0.50 623	0.63 636
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
test_xeample	0.72 544	0.21 37	1.36 202	0.27 201	0.17 162	0.59 379	0.28 384	1.01 602	0.70 484	0.55 423	0.67 506	0.44 332	0.39 388	1.88 581	5.17 685	0.12 392	0.10 322	0.11 298	0.10 230	0.13 193	0.15 299

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

SPS-STEREO	1.07 620	1.13 615	2.88 606	0.65 622	0.69 632	0.99 606	0.68 614	1.05 617	0.87 585	1.36 648	1.23 624	1.46 647	0.94 612	1.87 573	1.72 624	0.66 650	0.61 655	0.58 646	0.57 651	0.65 638	0.77 648
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Selective-IGEV-i16pb	0.86 592	0.33 228	6.08 681	0.32 343	0.21 275	1.08 623	0.68 614	1.06 618	0.92 600	0.43 293	0.76 552	0.66 466	0.46 463	2.31 619	0.50 440	0.23 587	0.25 594	0.14 460	0.19 499	0.26 471	0.24 475

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

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

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

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

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

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

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

FCDSN-DC	1.29 638	0.54 394	2.50 549	0.47 557	0.41 556	1.12 626	0.60 593	1.10 625	1.27 637	2.23 671	2.87 673	3.67 678	3.12 681	2.39 629	1.69 622	0.30 619	0.26 597	0.31 614	0.30 573	0.35 557	0.38 587
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FBW_ROB	0.83 588	0.77 501	1.77 323	0.44 533	0.30 432	0.87 588	0.46 546	1.10 625	0.91 596	0.81 588	0.75 549	1.01 608	0.61 540	3.66 679	1.23 594	0.26 605	0.23 577	0.36 624	0.25 540	0.27 482	0.62 634

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MultiAttention	2.38 670	0.50 374	1.93 407	1.80 676	2.56 686	10.86 697	2.30 686	1.22 636	0.80 564	0.62 505	1.16 620	1.13 628	0.56 512	16.09 708	1.18 587	0.20 562	0.09 273	0.43 636	1.62 688	0.94 657	1.58 685

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

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

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

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

HSM-Net_RVC	0.67 516	0.34 246	2.23 492	0.26 177	0.19 245	0.67 489	0.29 408	1.26 642	0.69 474	0.72 560	0.70 532	0.78 537	0.42 425	3.77 680	0.41 391	0.13 424	0.09 273	0.10 222	0.09 190	0.12 158	0.11 142
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DPSNet	0.86 592	0.60 417	2.34 511	0.58 607	0.36 513	1.07 621	0.75 626	1.30 643	1.05 616	0.70 552	0.68 513	0.94 594	1.29 636	2.08 604	1.82 628	0.26 605	0.23 577	0.16 510	0.17 466	0.48 618	0.40 599

MDST_ROB	1.17 630	0.42 319	3.87 660	0.54 591	0.44 566	4.11 688	0.58 589	1.31 644	0.84 579	2.12 665	1.12 617	0.98 601	0.71 569	4.24 684	0.99 557	0.16 510	0.14 452	0.19 558	0.17 466	0.18 334	0.35 569

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

MeshStereo	1.21 632	1.15 621	3.01 625	0.34 402	0.28 406	1.10 625	0.69 617	1.35 646	1.01 612	2.71 680	2.41 664	2.96 670	1.45 650	2.80 662	1.40 608	0.22 583	0.22 569	0.22 578	0.19 499	0.50 623	0.26 497
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
IGEV-RUCA	2.28 668	0.30 197	1.15 151	0.40 502	1.86 681	2.06 669	1.90 681	1.36 647	1.80 664	3.70 688	3.76 685	5.02 688	8.19 697	2.12 609	1.63 618	0.25 601	0.76 671	2.72 694	1.91 690	2.39 688	2.36 694

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

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

MADNet+	1.36 643	1.93 680	5.95 679	0.81 638	0.59 615	1.57 647	1.09 655	1.39 650	1.22 633	0.84 596	1.01 603	1.25 637	1.12 629	3.19 671	2.36 650	0.45 635	0.47 645	0.38 630	0.34 596	0.59 633	0.57 628

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

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

ELAS_RVC	1.37 645	0.78 509	3.21 644	0.55 598	0.50 593	1.49 643	2.48 689	1.48 653	1.71 659	2.13 668	2.09 654	2.07 659	2.56 674	1.90 583	2.02 635	0.35 627	0.36 622	0.37 628	0.34 596	0.49 621	0.47 613
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	1.42 649	1.81 670	3.23 646	1.08 653	0.92 648	1.32 636	0.85 636	1.49 654	1.69 657	1.19 638	1.73 647	2.13 660	1.03 620	2.50 642	1.40 608	0.91 659	0.53 650	1.00 667	0.55 645	2.11 685	0.85 654

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

SGM_RVC	1.89 661	0.92 555	2.50 549	0.96 649	0.93 649	1.63 650	1.37 670	1.52 656	12.43 699	1.85 662	1.69 646	2.40 666	1.74 662	2.81 663	1.71 623	0.53 640	0.47 645	0.42 633	0.47 631	0.74 645	0.74 643
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MonStereo1	1.98 664	1.01 596	1.78 327	1.19 660	1.04 657	3.58 683	0.61 597	1.53 657	1.93 668	1.39 652	3.37 682	2.23 663	10.80 700	2.84 664	1.25 596	1.04 667	0.38 628	0.96 665	0.57 651	1.10 662	1.00 669

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

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

ELAS	1.39 646	0.79 511	2.86 604	0.53 586	0.50 593	2.81 679	2.20 685	1.61 660	1.50 650	2.28 673	2.35 662	1.82 655	2.13 668	1.73 543	2.22 644	0.35 627	0.37 624	0.35 622	0.35 600	0.49 621	0.47 613
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FC-DCNN	1.49 652	0.59 415	2.88 606	0.44 533	0.39 537	1.97 664	0.66 608	1.67 661	1.70 658	2.72 681	2.89 674	4.22 681	2.97 678	2.55 646	2.19 643	0.29 616	0.26 597	0.31 614	0.30 573	0.32 523	0.39 593

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DStereoFS	2.23 667	2.10 683	2.47 541	1.61 671	1.88 682	3.81 684	2.06 684	1.95 672	3.33 685	2.38 675	3.31 681	2.37 664	4.92 687	2.45 637	3.27 666	1.03 666	1.27 684	0.55 645	1.04 678	0.70 642	2.05 691

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Low-res two-view benchmark