Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

AdaDepth	0.33 52	0.23 70	0.69 212	0.46 141	0.29 172	0.44 102	0.24 63	0.54 17	0.38 56	0.33 46	0.38 56	0.26 24	0.31 70	0.81 190	0.27 48	0.12 6	0.13 144	0.16 89	0.13 111	0.16 103	0.20 250

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

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

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

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

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

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

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

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

aanet-new-28k	0.34 60	0.24 100	0.83 296	0.44 110	0.22 29	0.47 130	0.29 109	0.75 95	0.40 72	0.37 81	0.41 69	0.37 106	0.49 220	0.40 19	0.28 60	0.15 66	0.12 54	0.16 89	0.13 111	0.22 351	0.17 149

GCAP-Stereo-DPT26K	0.34 60	0.23 70	0.83 296	0.42 78	0.23 42	0.35 40	0.33 158	0.87 156	0.35 39	0.39 105	0.41 69	0.31 54	0.44 166	0.53 79	0.27 48	0.14 35	0.12 54	0.16 89	0.12 45	0.16 103	0.15 62

aanet-new-16k	0.34 60	0.23 70	0.73 239	0.47 161	0.23 42	0.42 86	0.21 24	0.76 101	0.45 100	0.37 81	0.44 90	0.37 106	0.48 201	0.43 35	0.29 75	0.14 35	0.11 22	0.16 89	0.12 45	0.18 187	0.15 62

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

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

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

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

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

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

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

GREAT-IGEV	0.34 60	0.22 50	0.54 108	0.40 54	0.31 217	0.36 48	0.28 98	0.59 26	0.66 189	0.28 13	0.51 132	0.29 42	0.29 51	0.86 212	0.28 60	0.15 66	0.12 54	0.15 44	0.11 9	0.17 142	0.16 117
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
DEFOM-Stereo	0.34 60	0.23 70	0.46 48	0.44 110	0.29 172	0.79 381	0.23 49	0.50 8	0.39 61	0.38 92	0.32 37	0.23 5	0.25 22	1.21 329	0.28 60	0.17 145	0.12 54	0.15 44	0.11 9	0.14 29	0.16 117

aanet-new-40k	0.35 74	0.25 139	0.95 371	0.42 78	0.26 100	0.51 186	0.23 49	0.79 114	0.34 31	0.34 53	0.48 111	0.33 75	0.51 239	0.37 9	0.29 75	0.13 19	0.11 22	0.16 89	0.12 45	0.18 187	0.15 62

aanet-new-34k	0.35 74	0.26 166	0.85 314	0.42 78	0.20 11	0.33 33	0.31 129	0.92 172	0.44 89	0.35 59	0.54 155	0.35 89	0.56 274	0.39 13	0.27 48	0.14 35	0.12 54	0.16 89	0.12 45	0.15 70	0.14 26

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

aanet-new-22k	0.35 74	0.23 70	0.86 323	0.45 127	0.23 42	0.47 130	0.23 49	0.75 95	0.51 121	0.37 81	0.48 111	0.34 85	0.49 220	0.47 49	0.30 91	0.14 35	0.12 54	0.16 89	0.13 111	0.16 103	0.15 62

aanet-new-12k	0.35 74	0.24 100	0.83 296	0.49 200	0.22 29	0.48 144	0.25 68	0.94 183	0.46 102	0.39 105	0.29 28	0.33 75	0.48 201	0.41 26	0.30 91	0.14 35	0.10 2	0.17 139	0.13 111	0.19 226	0.17 149

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

RAStereo	0.36 86	0.22 50	0.85 314	0.48 181	0.28 153	0.27 15	0.28 98	0.77 104	0.65 187	0.33 46	0.43 80	0.44 140	0.31 70	0.45 41	0.35 157	0.18 194	0.15 301	0.19 208	0.15 181	0.19 226	0.15 62

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

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

aanet-new-90k	0.37 95	0.24 100	0.98 384	0.42 78	0.25 78	0.43 95	0.35 189	0.75 95	0.35 39	0.29 18	0.41 69	0.31 54	0.50 231	1.00 263	0.24 8	0.13 19	0.12 54	0.16 89	0.12 45	0.19 226	0.13 3

aanet-new-60k	0.37 95	0.23 70	0.94 365	0.43 94	0.23 42	0.58 256	0.31 129	0.83 130	0.35 39	0.35 59	0.39 58	0.40 125	0.43 156	0.78 183	0.23 1	0.13 19	0.12 54	0.15 44	0.12 45	0.17 142	0.15 62

aanet-new-70k	0.37 95	0.23 70	0.94 365	0.43 94	0.22 29	0.50 174	0.30 120	0.74 92	0.34 31	0.34 53	0.41 69	0.31 54	0.51 239	1.04 276	0.26 27	0.13 19	0.12 54	0.16 89	0.12 45	0.16 103	0.14 26

aanet-new-78k	0.37 95	0.24 100	1.02 400	0.44 110	0.21 21	0.33 33	0.36 203	0.79 114	0.34 31	0.33 46	0.42 77	0.31 54	0.58 298	0.93 238	0.23 1	0.13 19	0.11 22	0.16 89	0.12 45	0.18 187	0.14 26

aanet-new-36k	0.37 95	0.24 100	0.82 286	0.44 110	0.22 29	0.51 186	0.32 148	0.80 117	0.37 54	0.35 59	0.40 66	0.36 95	0.56 274	0.83 198	0.26 27	0.13 19	0.11 22	0.16 89	0.12 45	0.15 70	0.15 62

aanet-32k-new	0.37 95	0.27 197	0.97 380	0.44 110	0.24 53	0.50 174	0.32 148	0.69 58	0.38 56	0.35 59	0.42 77	0.36 95	0.55 266	0.79 185	0.25 15	0.17 145	0.11 22	0.16 89	0.12 45	0.19 226	0.14 26

aanet-new-10k	0.37 95	0.24 100	0.98 384	0.48 181	0.24 53	0.66 310	0.25 68	0.72 76	0.43 84	0.39 105	0.42 77	0.40 125	0.52 249	0.42 30	0.30 91	0.16 97	0.12 54	0.16 89	0.13 111	0.19 226	0.15 62

aanet-new-14k	0.37 95	0.26 166	0.93 357	0.47 161	0.23 42	0.45 107	0.33 158	0.73 84	0.62 175	0.40 115	0.49 120	0.30 49	0.63 323	0.42 30	0.30 91	0.16 97	0.12 54	0.16 89	0.12 45	0.21 329	0.16 117

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

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

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

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

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

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

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

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

LG-Stereo	0.37 95	0.27 197	0.94 365	0.48 181	0.26 100	0.37 51	0.30 120	0.88 164	0.57 151	0.38 92	0.58 173	0.29 42	0.21 12	0.51 74	0.37 188	0.14 35	0.14 228	0.20 260	0.18 281	0.18 187	0.14 26

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

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

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

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

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

zero-FE	0.38 114	0.24 100	0.54 108	0.48 181	0.46 437	0.29 20	0.23 49	0.69 58	0.34 31	0.34 53	0.41 69	0.37 106	0.49 220	0.68 143	0.35 157	0.23 385	0.12 54	0.18 183	0.13 111	0.82 631	0.19 217

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

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

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

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

MaDis-Stereo	0.38 114	0.27 197	0.72 224	0.45 127	0.35 310	0.30 23	0.31 129	0.81 122	0.54 132	0.38 92	0.38 56	0.58 228	0.49 220	0.53 79	0.39 205	0.20 287	0.16 338	0.19 208	0.15 181	0.19 226	0.15 62

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

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

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

DDF-Stereo	0.39 124	0.24 100	0.53 103	0.51 241	0.45 428	0.30 23	0.23 49	0.64 42	0.34 31	0.34 53	0.40 66	0.37 106	0.48 201	0.94 240	0.35 157	0.24 407	0.12 54	0.18 183	0.13 111	0.85 632	0.19 217

HUF	0.39 124	0.27 197	0.71 222	0.43 94	0.24 53	0.51 186	0.47 359	0.99 201	0.55 141	0.37 81	0.45 97	0.53 201	0.41 138	0.70 146	0.29 75	0.18 194	0.14 228	0.16 89	0.12 45	0.15 70	0.17 149

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

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

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

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

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

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

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

CREStereo	0.40 130	0.24 100	0.40 19	0.37 14	0.22 29	0.52 197	0.29 109	0.81 122	1.15 399	0.59 219	0.72 224	0.51 186	0.42 148	0.57 93	0.37 188	0.19 237	0.13 144	0.15 44	0.10 1	0.14 29	0.15 62
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
aanet-new	0.41 137	0.27 197	0.70 218	0.48 181	0.38 348	0.73 346	0.29 109	0.71 68	0.39 61	0.38 92	0.51 132	0.36 95	0.73 359	0.98 257	0.31 108	0.17 145	0.12 54	0.17 139	0.13 111	0.19 226	0.16 117

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.41 137	0.53 530	1.34 497	0.47 161	0.40 375	0.37 51	0.24 63	1.18 285	0.43 84	0.37 81	0.43 80	0.41 132	0.41 138	0.46 47	0.30 91	0.14 35	0.13 144	0.17 139	0.13 111	0.15 70	0.18 173

BStereo	0.41 137	0.27 197	1.63 532	0.43 94	0.29 172	0.55 231	0.40 260	0.60 30	0.54 132	0.37 81	0.36 51	0.38 113	0.29 51	0.66 134	0.41 232	0.13 19	0.14 228	0.15 44	0.19 306	0.16 103	0.18 173

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

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

water-stereo	0.41 137	0.21 33	0.69 212	0.45 127	0.28 153	0.50 174	0.27 88	0.96 185	0.52 125	0.57 215	0.78 241	0.59 234	0.53 254	0.44 39	0.43 249	0.17 145	0.16 338	0.17 139	0.15 181	0.17 142	0.22 311

DEFOM-Stereo_RVC	0.41 137	0.68 581	0.45 47	0.66 477	0.30 196	0.48 144	0.25 68	0.87 156	0.46 102	0.39 105	0.37 55	0.30 49	0.69 349	1.16 317	0.31 108	0.17 145	0.11 22	0.16 89	0.12 45	0.18 187	0.14 26

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

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

GCAP-BAT	0.41 137	0.24 100	0.76 254	0.45 127	0.38 348	0.34 36	0.37 218	0.98 192	0.69 198	0.50 175	0.56 167	0.55 212	0.38 127	0.75 168	0.32 122	0.17 145	0.13 144	0.19 208	0.15 181	0.15 70	0.19 217

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

GCAPDPT-zeroshot	0.41 137	0.24 100	0.76 254	0.45 127	0.38 348	0.34 36	0.37 218	0.98 192	0.69 198	0.50 175	0.56 167	0.55 212	0.38 127	0.75 168	0.32 122	0.17 145	0.13 144	0.19 208	0.15 181	0.15 70	0.19 217

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

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

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

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.42 153	0.21 33	0.92 353	0.41 66	0.29 172	0.45 107	0.28 98	0.87 156	0.39 61	0.35 59	0.55 161	0.39 117	0.48 201	0.40 19	0.24 8	0.15 66	0.12 54	0.16 89	0.12 45	0.17 142	1.51 654

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

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

GCAPDPT-zeroshot4090	0.42 153	0.21 33	0.92 353	0.41 66	0.29 172	0.45 107	0.28 98	0.87 156	0.39 61	0.35 59	0.55 161	0.39 117	0.48 201	0.40 19	0.24 8	0.15 66	0.12 54	0.16 89	0.12 45	0.17 142	1.51 654

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

CroCo-Stereo	0.42 153	0.33 347	0.83 296	0.59 397	0.28 153	0.26 11	0.33 158	1.22 302	0.85 256	0.43 125	0.49 120	0.65 261	0.46 186	0.40 19	0.36 175	0.19 237	0.15 301	0.16 89	0.14 159	0.20 278	0.17 149
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
Foundation-i1	0.43 160	0.19 10	0.39 11	0.44 110	0.37 332	0.54 224	0.47 359	1.46 359	0.59 160	0.58 217	0.54 155	0.63 255	0.48 201	0.71 151	0.35 157	0.16 97	0.13 144	0.15 44	0.14 159	0.15 70	0.15 62

Replicate-Monster	0.43 160	0.30 275	2.04 567	0.37 14	0.22 29	0.47 130	0.23 49	0.82 127	0.50 117	0.44 131	0.27 19	0.31 54	0.29 51	1.01 267	0.26 27	0.14 35	0.11 22	0.14 12	0.12 45	0.13 5	0.38 531

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

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

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

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

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

GCAP-Stereo	0.43 160	0.32 327	0.80 273	0.50 224	0.27 114	0.53 207	0.31 129	1.05 224	0.67 191	0.69 245	0.71 221	0.58 228	0.42 148	0.51 74	0.35 157	0.18 194	0.15 301	0.18 183	0.13 111	0.17 142	0.15 62

MM-Stereo_test2	0.44 168	0.25 139	0.70 218	0.54 303	0.33 271	0.55 231	0.45 340	1.02 204	0.84 252	0.61 231	0.51 132	0.49 175	0.42 148	0.82 192	0.32 122	0.16 97	0.13 144	0.18 183	0.14 159	0.19 226	0.17 149

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

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

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

depthmonostereo	0.45 171	0.26 166	0.89 335	0.49 200	0.24 53	0.60 268	0.36 203	1.03 213	0.77 219	0.50 175	0.65 192	0.50 182	0.55 266	0.70 146	0.39 205	0.16 97	0.16 338	0.16 89	0.14 159	0.16 103	0.20 250

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

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

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

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

LoS_RVC	0.45 171	0.29 245	0.48 64	0.49 200	0.83 599	0.51 186	0.43 303	0.65 45	0.44 89	0.47 146	0.78 241	0.44 140	0.60 311	0.59 102	0.37 188	0.14 35	0.12 54	0.14 12	0.10 1	0.14 29	1.08 644

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

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

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

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.46 182	1.51 647	1.58 529	0.39 39	0.35 310	0.40 63	0.26 80	1.05 224	0.41 78	0.36 70	0.48 111	0.41 132	0.40 136	0.48 56	0.25 15	0.15 66	0.13 144	0.15 44	0.13 111	0.15 70	0.24 356

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

DilatedVolume-Stereo	0.46 182	0.24 100	0.72 224	0.45 127	0.33 271	0.72 341	0.29 109	0.83 130	0.53 129	0.82 272	0.73 229	0.52 194	0.44 166	1.16 317	0.42 243	0.15 66	0.15 301	0.15 44	0.14 159	0.16 103	0.17 149

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

rvit_stereo_0081_aga	0.46 182	0.37 438	0.91 350	0.52 265	0.41 396	0.49 153	0.40 260	0.88 164	0.66 189	0.59 219	0.56 167	0.53 201	0.43 156	0.67 139	0.44 254	0.27 478	0.21 454	0.22 338	0.20 341	0.26 430	0.19 217

rvit_stereo_0081	0.46 182	0.34 376	0.72 224	0.56 341	0.35 310	0.41 75	0.44 323	0.74 92	1.04 340	0.49 166	0.52 140	0.51 186	0.49 220	0.86 212	0.47 281	0.25 430	0.20 436	0.22 338	0.19 306	0.26 430	0.19 217

rvit_stereo_0082	0.46 182	0.34 376	0.72 224	0.56 341	0.35 310	0.41 75	0.44 323	0.74 92	1.04 340	0.49 166	0.52 140	0.51 186	0.49 220	0.86 212	0.47 281	0.25 430	0.20 436	0.22 338	0.19 306	0.26 430	0.19 217

IGEV-Stereo+	0.46 182	0.23 70	0.51 90	0.42 78	0.46 437	0.15 1	0.19 7	0.45 6	0.37 54	0.28 13	0.25 11	0.31 54	0.41 138	1.43 386	0.31 108	0.18 194	0.13 144	0.15 44	0.12 45	1.09 645	1.74 658

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

ProNet	0.46 182	0.30 275	0.69 212	0.46 141	0.32 251	0.57 244	0.52 402	1.15 275	0.67 191	0.44 131	0.50 128	0.44 140	0.43 156	1.31 347	0.38 198	0.16 97	0.15 301	0.19 208	0.16 222	0.18 187	0.18 173

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

CroCo-Stereo Lap2	0.46 182	0.37 438	0.87 326	0.62 431	0.79 590	0.28 17	0.35 189	0.81 122	0.73 206	0.39 105	0.54 155	0.71 285	0.54 262	0.60 106	0.48 290	0.18 194	0.18 398	0.19 208	0.16 222	0.21 329	0.21 280

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

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

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

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

rvit_stereo_0080	0.47 194	0.35 405	0.87 326	0.48 181	0.36 320	0.42 86	0.54 422	0.93 173	0.78 224	0.52 192	0.60 178	0.55 212	0.47 195	0.62 115	0.48 290	0.27 478	0.21 454	0.20 260	0.20 341	0.31 491	0.20 250

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

whm_eth	0.47 194	0.35 405	0.87 326	0.48 181	0.36 320	0.42 86	0.54 422	0.93 173	0.78 224	0.52 192	0.60 178	0.55 212	0.47 195	0.62 115	0.48 290	0.27 478	0.21 454	0.20 260	0.20 341	0.31 491	0.20 250

XX-TBD	0.47 194	0.71 586	0.39 11	0.81 580	0.25 78	0.57 244	0.26 80	0.73 84	1.30 494	0.78 261	1.01 303	0.45 150	0.33 87	0.49 62	0.39 205	0.20 287	0.15 301	0.15 44	0.11 9	0.17 142	0.15 62

PMTNet	0.47 194	0.22 50	0.43 35	0.39 39	0.24 53	0.71 337	0.26 80	0.78 112	1.03 334	0.65 237	0.69 210	0.55 212	0.48 201	0.90 229	0.36 175	0.99 647	0.13 144	0.15 44	0.10 1	0.15 70	0.15 62

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.48 203	1.24 634	2.47 588	0.41 66	0.31 217	0.29 20	0.27 88	1.09 242	0.39 61	0.35 59	0.49 120	0.38 113	0.44 166	0.38 11	0.26 27	0.15 66	0.12 54	0.15 44	0.12 45	0.16 103	0.20 250

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

SCV_C0	0.48 203	0.29 245	0.88 331	0.46 141	0.31 217	0.46 117	0.31 129	1.67 408	0.87 261	0.40 115	0.52 140	0.54 207	0.29 51	1.27 340	0.34 147	0.18 194	0.14 228	0.17 139	0.14 159	0.20 278	0.18 173

CAS++	0.48 203	0.34 376	0.59 135	0.48 181	0.32 251	0.45 107	0.29 109	1.73 435	0.78 224	0.71 247	0.73 229	0.36 95	0.28 48	0.70 146	0.35 157	0.27 478	0.22 473	0.26 460	0.21 384	0.29 469	0.22 311
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MIF-Stereo (partial)	0.48 203	0.28 220	0.83 296	0.51 241	0.53 484	0.39 59	0.27 88	1.03 213	0.64 184	0.47 146	0.71 221	0.51 186	0.51 239	1.13 309	0.47 281	0.20 287	0.16 338	0.23 376	0.20 341	0.24 404	0.20 250

StereoAnything_RVC	0.49 208	1.60 653	0.87 326	0.37 14	0.21 21	0.26 11	0.21 24	0.53 13	0.23 4	0.23 2	0.21 6	0.19 1	0.35 104	1.29 344	0.23 1	0.22 358	0.11 22	0.15 44	0.11 9	2.36 659	0.13 3

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

rvit_stereo_0083	0.49 208	0.34 376	0.85 314	0.57 363	0.36 320	0.49 153	0.43 303	0.73 84	1.05 346	0.50 175	0.57 172	0.55 212	0.50 231	0.92 235	0.50 306	0.25 430	0.25 524	0.24 400	0.20 341	0.25 416	0.19 217

rvit_stereo_ft	0.49 208	0.38 456	1.03 405	0.68 502	0.42 407	0.40 63	0.58 451	0.93 173	0.86 259	0.47 146	0.55 161	0.57 226	0.48 201	0.67 139	0.53 328	0.26 457	0.17 365	0.22 338	0.22 412	0.24 404	0.19 217

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

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

plain	0.49 208	0.29 245	1.23 476	0.51 241	0.40 375	0.35 40	0.37 218	1.04 220	0.62 175	0.44 131	0.76 234	0.42 134	0.41 138	1.17 322	0.46 272	0.23 385	0.15 301	0.24 400	0.19 306	0.25 416	0.18 173

iRaftStereo_RVC	0.49 208	0.28 220	0.72 224	0.53 288	0.29 172	0.52 197	0.33 158	1.14 263	0.84 252	0.85 282	0.99 296	0.55 212	0.36 113	0.83 198	0.40 222	0.18 194	0.13 144	0.22 338	0.20 341	0.20 278	0.18 173

CREStereo++_RVC	0.49 208	0.22 50	0.46 48	0.48 181	0.38 348	0.45 107	0.25 68	0.77 104	1.30 494	0.82 272	1.23 410	0.47 165	0.37 119	0.55 85	0.44 254	0.16 97	0.11 22	0.16 89	0.80 648	0.18 187	0.12 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
xyz-stereo-finetune	0.50 217	0.27 197	0.63 169	0.43 94	0.23 42	0.79 381	0.46 346	0.83 130	0.82 244	0.63 234	0.63 184	0.54 207	0.44 166	1.69 440	0.62 377	0.16 97	0.15 301	0.19 208	0.16 222	0.17 142	0.16 117

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

4D-IteraStereo	0.50 217	0.26 166	0.84 308	0.51 241	0.49 457	0.64 299	0.31 129	0.91 171	1.02 329	1.05 336	0.72 224	0.76 292	0.32 82	0.69 144	0.40 222	0.18 194	0.11 22	0.23 376	0.20 341	0.19 226	0.16 117

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

SCV	0.51 220	0.29 245	0.72 224	0.63 442	0.27 114	0.40 63	0.38 230	2.32 588	0.75 218	0.36 70	0.49 120	0.55 212	0.35 104	1.31 347	0.34 147	0.25 430	0.13 144	0.17 139	0.14 159	0.18 187	0.18 173

CES	0.51 220	0.21 33	0.40 19	0.42 78	1.40 650	0.53 207	0.34 174	1.04 220	0.68 194	0.45 139	0.67 202	0.35 89	0.28 48	0.58 96	0.35 157	0.16 97	0.13 144	0.15 44	0.10 1	0.19 226	1.69 657

sCroCo_RVC	0.51 220	0.43 488	1.15 444	0.66 477	0.60 522	0.52 197	0.40 260	0.93 173	0.64 184	0.45 139	0.76 234	0.49 175	0.49 220	0.65 132	0.49 303	0.27 478	0.28 547	0.23 376	0.22 412	0.29 469	0.28 437

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

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

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

Wave_Phase_stereo	0.53 226	0.27 197	1.63 532	0.43 94	0.29 172	2.72 637	0.40 260	0.82 127	0.54 132	0.37 81	0.36 51	0.38 113	0.29 51	0.66 134	0.41 232	0.13 19	0.14 228	0.15 44	0.19 306	0.16 103	0.18 173

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

model_zeroshot	0.53 226	0.31 306	1.00 394	0.57 363	0.39 360	0.74 350	0.39 248	1.38 343	0.67 191	0.88 289	0.85 259	0.71 285	0.37 119	0.77 174	0.39 205	0.21 323	0.17 365	0.19 208	0.17 255	0.17 142	0.22 311

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

Lsterematch	0.54 231	0.26 166	0.72 224	0.47 161	0.26 100	0.70 334	0.31 129	0.84 139	1.14 393	0.97 311	1.28 434	0.68 269	0.51 239	0.90 229	0.75 420	0.22 358	0.12 54	0.19 208	0.16 222	0.19 226	0.26 400

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

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

tg	0.54 231	0.25 139	0.70 218	0.52 265	0.31 217	0.89 428	0.29 109	1.12 254	0.98 309	0.85 282	1.03 313	0.62 250	0.42 148	1.37 366	0.41 232	0.17 145	0.13 144	0.22 338	0.21 384	0.17 142	0.17 149

HUI-Stereo	0.54 231	0.33 347	0.81 277	0.52 265	0.27 114	0.62 279	0.29 109	1.14 263	0.74 213	1.13 362	0.96 282	0.82 317	0.60 311	0.83 198	0.52 318	0.23 385	0.14 228	0.24 400	0.20 341	0.27 436	0.20 250

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

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

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

Selective-RAFT	0.55 236	0.29 245	0.85 314	0.58 378	0.28 153	0.91 435	0.34 174	1.00 203	0.96 301	0.59 219	0.64 189	0.80 304	0.76 366	1.34 357	0.51 310	0.21 323	0.15 301	0.17 139	0.15 181	0.19 226	0.19 217

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

GMOStereo	0.55 236	0.28 220	0.72 224	0.52 265	0.30 196	0.53 207	0.43 303	1.02 204	0.98 309	1.44 529	1.14 372	0.88 345	0.57 281	0.62 115	0.39 205	0.16 97	0.14 228	0.24 400	0.22 412	0.20 278	0.18 173

error version	0.55 236	0.28 220	0.72 224	0.52 265	0.30 196	0.53 207	0.43 303	1.02 204	0.98 309	1.44 529	1.14 372	0.88 345	0.57 281	0.62 115	0.39 205	0.16 97	0.14 228	0.24 400	0.22 412	0.20 278	0.18 173

test-v	0.55 236	0.28 220	0.72 224	0.52 265	0.30 196	0.53 207	0.43 303	1.02 204	0.98 309	1.44 529	1.14 372	0.88 345	0.57 281	0.62 115	0.39 205	0.16 97	0.14 228	0.24 400	0.22 412	0.20 278	0.18 173

test-2	0.55 236	0.28 220	0.72 224	0.52 265	0.30 196	0.53 207	0.43 303	1.02 204	0.98 309	1.44 529	1.14 372	0.88 345	0.57 281	0.62 115	0.39 205	0.16 97	0.14 228	0.24 400	0.22 412	0.20 278	0.18 173

rafts_anoy	0.55 236	0.32 327	0.66 196	0.72 536	0.61 528	0.53 207	0.40 260	1.24 309	1.06 348	0.85 282	0.83 255	0.67 267	0.53 254	0.77 174	0.55 342	0.20 287	0.15 301	0.25 439	0.26 484	0.22 351	0.21 280

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

raftrobust	0.55 236	0.27 197	0.63 169	0.68 502	0.69 558	0.50 174	0.34 174	1.08 235	0.97 306	1.32 473	0.88 268	0.62 250	0.80 393	0.82 192	0.44 254	0.20 287	0.16 338	0.16 89	0.14 159	0.15 70	0.18 173

Gwc-CoAtRS	0.55 236	0.27 197	0.73 239	0.49 200	0.30 196	0.63 290	0.25 68	1.38 343	1.12 381	1.05 336	1.02 306	1.10 436	0.55 266	0.72 154	0.44 254	0.17 145	0.14 228	0.17 139	0.15 181	0.16 103	0.17 149

rvit_0105_6	0.56 249	0.38 456	1.13 437	0.67 491	0.38 348	0.50 174	0.51 391	0.88 164	1.33 506	0.54 199	0.56 167	0.65 261	0.57 281	0.97 254	0.46 272	0.32 530	0.31 564	0.28 490	0.25 467	0.29 469	0.23 332

MSKI-zero shot	0.56 249	0.30 275	0.61 156	0.55 319	0.28 153	0.68 320	0.28 98	1.25 313	0.68 194	0.92 298	1.33 453	0.81 311	0.33 87	1.94 476	0.36 175	0.18 194	0.13 144	0.17 139	0.13 111	0.16 103	0.19 217

EKT-Stereo	0.56 249	0.33 347	0.84 308	0.61 422	0.64 536	0.51 186	0.48 369	1.14 263	0.95 297	0.74 255	0.89 270	0.77 297	0.42 148	1.18 323	0.42 243	0.23 385	0.17 365	0.21 300	0.18 281	0.20 278	0.26 400

LL-Strereo2	0.56 249	0.36 417	0.77 259	0.56 341	0.40 375	0.68 320	0.37 218	1.21 300	0.83 249	0.96 309	0.79 244	0.91 360	0.41 138	1.08 291	0.48 290	0.18 194	0.17 365	0.29 502	0.25 467	0.22 351	0.19 217

test-3	0.56 249	0.24 100	0.82 286	0.50 224	0.29 172	0.57 244	0.34 174	1.09 242	1.03 334	1.33 479	0.69 210	0.87 339	0.45 176	1.68 436	0.39 205	0.17 145	0.12 54	0.20 260	0.17 255	0.17 142	0.16 117

test_1	0.56 249	0.24 100	0.82 286	0.50 224	0.29 172	0.57 244	0.34 174	1.09 242	1.03 334	1.28 458	0.69 210	0.87 339	0.45 176	1.67 434	0.39 205	0.17 145	0.12 54	0.20 260	0.17 255	0.17 142	0.16 117

PSM-adaLoss	0.56 249	0.33 347	0.81 277	0.52 265	0.27 114	0.63 290	0.41 272	1.14 263	0.73 206	1.13 362	0.96 282	0.82 317	0.60 311	1.09 296	0.52 318	0.23 385	0.14 228	0.24 400	0.20 341	0.27 436	0.20 250

ROB_FTStereo	0.56 249	0.33 347	0.82 286	0.52 265	0.27 114	0.62 279	0.25 68	1.14 263	0.74 213	1.13 362	0.96 282	0.82 317	0.60 311	1.18 323	0.52 318	0.23 385	0.14 228	0.24 400	0.20 341	0.27 436	0.20 250

cross-raft	0.56 249	0.26 166	0.65 191	0.55 319	0.31 217	0.66 310	0.37 218	1.68 412	0.82 244	1.06 342	1.07 330	1.25 472	0.45 176	0.74 160	0.39 205	0.15 66	0.13 144	0.19 208	0.16 222	0.19 226	0.17 149

test-1	0.56 249	0.28 220	1.13 437	0.58 378	0.34 293	0.60 268	0.38 230	1.56 385	0.98 309	0.80 264	1.02 306	0.83 327	0.52 249	0.64 127	0.46 272	0.17 145	0.16 338	0.20 260	0.17 255	0.20 278	0.26 400

raft+_RVC	0.56 249	0.29 245	0.61 156	0.65 464	0.56 504	0.53 207	0.53 408	1.40 348	1.02 329	0.78 261	1.04 319	0.70 278	0.55 266	1.00 263	0.49 303	0.18 194	0.16 338	0.19 208	0.19 306	0.18 187	0.17 149

RAFT-Stereo + iAFF	0.56 249	0.28 220	0.81 277	0.45 127	0.25 78	0.40 63	0.34 174	1.12 254	1.13 387	1.35 493	1.58 535	0.80 304	0.67 341	0.71 151	0.43 249	0.14 35	0.11 22	0.18 183	0.17 255	0.18 187	0.16 117

H2IRNET	0.57 261	0.28 220	0.75 250	0.49 200	0.35 310	0.40 63	0.27 88	1.03 213	1.18 417	0.62 233	1.26 419	1.07 421	0.85 412	1.02 271	0.64 386	0.20 287	0.16 338	0.23 376	0.25 467	0.22 351	0.20 250

11t1	0.57 261	0.30 275	0.84 308	0.54 303	0.30 196	0.83 405	0.41 272	1.34 336	0.79 233	0.88 289	0.82 254	0.70 278	0.70 352	0.96 250	0.67 399	0.21 323	0.21 454	0.20 260	0.16 222	0.21 329	0.26 400

rrr	0.57 261	0.33 347	2.43 586	0.46 141	0.34 293	0.50 174	0.38 230	0.84 139	0.55 141	0.48 158	0.48 111	0.48 171	0.45 176	2.28 516	0.44 254	0.19 237	0.14 228	0.19 208	0.15 181	0.17 142	0.18 173

test_3	0.57 261	0.24 100	0.87 326	0.55 319	0.30 196	0.60 268	0.40 260	1.07 230	1.08 354	1.20 410	0.68 205	0.92 368	0.43 156	1.68 436	0.40 222	0.16 97	0.13 144	0.22 338	0.19 306	0.21 329	0.17 149

Patchmatch Stereo++	0.57 261	0.33 347	0.82 286	0.52 265	0.27 114	0.63 290	0.28 98	1.14 263	0.73 206	1.13 362	0.96 282	0.82 317	0.60 311	1.40 376	0.52 318	0.23 385	0.14 228	0.24 400	0.20 341	0.27 436	0.20 250
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
ROB_FTStereo_v2	0.57 261	0.33 347	0.81 277	0.52 265	0.27 114	0.62 279	0.42 284	1.14 263	0.73 206	1.13 362	0.97 290	0.82 317	0.60 311	1.15 313	0.53 328	0.23 385	0.14 228	0.24 400	0.20 341	0.27 436	0.20 250

DeepStereo_RVC	0.57 261	0.31 306	0.78 265	0.53 288	0.30 196	0.57 244	0.32 148	1.11 252	0.80 239	1.17 386	0.94 279	0.83 327	0.93 454	1.01 267	0.61 372	0.23 385	0.14 228	0.21 300	0.19 306	0.24 404	0.26 400

iRAFT	0.57 261	0.33 347	0.82 286	0.52 265	0.27 114	0.63 290	0.28 98	1.14 263	0.73 206	1.13 362	0.96 282	0.82 317	0.60 311	1.40 376	0.52 318	0.23 385	0.14 228	0.24 400	0.20 341	0.27 436	0.20 250

CRE-IMP	0.57 261	0.32 327	0.82 286	0.54 303	0.29 172	0.77 371	0.25 68	1.19 290	0.79 233	1.09 348	0.95 280	0.81 311	0.57 281	1.11 304	0.57 353	0.22 358	0.14 228	0.23 376	0.19 306	0.28 452	0.24 356

RAFT-IKP	0.57 261	0.33 347	0.82 286	0.52 265	0.27 114	0.57 244	0.35 189	1.14 263	0.73 206	1.13 362	0.96 282	0.83 327	0.61 321	1.26 337	0.53 328	0.23 385	0.14 228	0.24 400	0.20 341	0.27 436	0.20 250

test_xeample3	0.57 261	0.33 347	3.11 610	0.46 141	0.34 293	0.55 231	0.38 230	0.86 152	0.49 112	0.54 199	0.46 104	0.44 140	0.44 166	1.49 406	0.45 267	0.18 194	0.14 228	0.19 208	0.15 181	0.17 142	0.18 173

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

WQFJX	0.58 273	0.29 245	0.57 126	0.46 141	0.87 610	0.75 356	0.39 248	2.67 634	0.80 239	0.55 206	0.53 144	0.54 207	0.55 266	0.97 254	0.61 372	0.17 145	0.19 419	0.19 208	0.16 222	0.19 226	0.20 250

rvit_0105_4	0.58 273	0.40 471	1.19 465	0.68 502	0.38 348	0.53 207	0.55 432	0.93 173	1.27 470	0.56 212	0.61 180	0.72 287	0.63 323	1.01 267	0.47 281	0.33 537	0.33 583	0.29 502	0.25 467	0.29 469	0.26 400

AE-Stereo	0.58 273	0.29 245	0.81 277	0.62 431	0.41 396	0.69 330	0.46 346	2.49 616	1.25 457	0.49 166	0.77 238	0.69 275	0.46 186	0.61 110	0.42 243	0.17 145	0.16 338	0.21 300	0.20 341	0.19 226	0.18 173

1test111	0.58 273	0.34 376	0.63 169	0.60 405	0.27 114	1.16 506	0.51 391	1.58 391	0.91 274	0.60 226	0.80 249	0.47 165	0.87 429	0.99 258	0.67 399	0.21 323	0.13 144	0.25 439	0.15 181	0.23 375	0.25 379

RAFT-Test	0.58 273	0.27 197	0.81 277	0.50 224	0.33 271	0.95 457	0.27 88	1.40 348	0.89 266	1.00 318	1.12 356	1.39 508	0.48 201	0.74 160	0.41 232	0.17 145	0.14 228	0.17 139	0.14 159	0.16 103	0.18 173

anonymousdsp2	0.58 273	0.29 245	0.93 357	0.51 241	0.30 196	0.75 356	0.46 346	1.95 500	0.87 261	0.81 269	0.78 241	0.76 292	0.48 201	1.10 301	0.45 267	0.19 237	0.14 228	0.18 183	0.13 111	0.20 278	0.22 311

fff	0.58 273	0.26 166	1.15 444	0.46 141	0.25 78	0.48 144	0.36 203	1.20 295	1.28 478	1.13 362	1.03 313	0.59 234	1.04 507	0.77 174	0.58 358	0.17 145	0.14 228	0.17 139	0.13 111	0.15 70	0.24 356

iGMRVC	0.58 273	0.33 347	0.81 277	0.52 265	0.27 114	0.62 279	0.38 230	1.14 263	0.73 206	1.13 362	0.97 290	0.82 317	0.59 304	1.54 409	0.53 328	0.23 385	0.14 228	0.24 400	0.20 341	0.27 436	0.20 250

RALCasStereoNet	0.58 273	0.34 376	0.77 259	0.65 464	0.64 536	0.64 299	0.51 391	1.06 227	0.99 318	0.71 247	1.06 326	0.77 297	0.44 166	1.38 370	0.52 318	0.20 287	0.18 398	0.18 183	0.16 222	0.20 278	0.22 311

DCANet	0.58 273	0.26 166	1.15 444	0.45 127	0.25 78	0.49 153	0.36 203	1.18 285	1.35 511	1.15 378	1.04 319	0.60 239	0.91 444	0.84 205	0.58 358	0.17 145	0.14 228	0.17 139	0.13 111	0.19 226	0.25 379

csc	0.58 273	0.26 166	1.15 444	0.46 141	0.25 78	0.48 144	0.36 203	1.20 295	1.28 478	1.13 362	1.03 313	0.59 234	1.04 507	0.77 174	0.58 358	0.17 145	0.14 228	0.17 139	0.13 111	0.15 70	0.24 356

cscssc	0.58 273	0.26 166	1.15 444	0.46 141	0.25 78	0.48 144	0.36 203	1.20 295	1.28 478	1.13 362	1.03 313	0.59 234	1.04 507	0.77 174	0.58 358	0.17 145	0.14 228	0.17 139	0.13 111	0.15 70	0.24 356

GMStereo	0.58 273	0.50 518	1.09 425	0.52 265	0.32 251	0.80 387	0.43 303	1.02 204	1.41 541	0.89 292	0.77 238	0.52 194	0.46 186	0.89 226	0.56 348	0.25 430	0.16 338	0.20 260	0.22 412	0.31 491	0.27 421
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
WQFJX1	0.59 286	0.27 197	0.59 135	0.49 200	0.73 565	0.68 320	0.46 346	2.65 629	0.77 219	0.55 206	0.51 132	0.52 194	0.50 231	1.38 370	0.61 372	0.18 194	0.20 436	0.20 260	0.17 255	0.20 278	0.21 280

IGEV-FE	0.59 286	0.33 347	1.11 432	0.63 442	0.37 332	0.41 75	0.33 158	1.80 453	0.79 233	1.04 333	1.10 343	1.05 416	0.43 156	0.87 217	0.48 290	0.18 194	0.13 144	0.19 208	0.18 281	0.20 278	0.23 332

xyz-stereo-finetune2	0.59 286	0.29 245	0.66 196	0.41 66	0.24 53	1.08 486	0.34 174	0.87 156	0.60 167	0.68 244	1.08 337	0.58 228	0.79 385	2.39 526	0.83 447	0.17 145	0.15 301	0.21 300	0.17 255	0.16 103	0.18 173

ACVNet-DCA	0.59 286	0.34 376	0.63 169	0.60 405	0.27 114	1.16 506	0.51 391	1.58 391	0.91 274	0.60 226	0.80 249	0.47 165	0.87 429	1.48 399	0.35 157	0.21 323	0.13 144	0.25 439	0.15 181	0.23 375	0.25 379

IGEV_Zeroshot_test	0.59 286	0.33 347	1.11 432	0.63 442	0.37 332	0.41 75	0.33 158	1.80 453	0.79 233	1.04 333	1.10 343	1.06 418	0.43 156	0.87 217	0.48 290	0.18 194	0.13 144	0.19 208	0.18 281	0.20 278	0.23 332

DCANet-4	0.59 286	0.28 220	1.65 536	0.44 110	0.25 78	0.48 144	0.36 203	1.15 275	1.36 520	1.13 362	1.03 313	0.56 223	0.74 360	0.77 174	0.58 358	0.17 145	0.14 228	0.17 139	0.13 111	0.15 70	0.24 356

x	0.59 286	0.34 376	0.79 269	0.51 241	0.32 251	0.69 330	0.46 346	1.64 404	0.97 306	0.86 287	0.86 261	0.83 327	0.74 360	0.75 168	0.70 407	0.21 323	0.22 473	0.22 338	0.20 341	0.21 329	0.24 356

sAnonymous2	0.59 286	0.61 556	1.82 548	0.61 422	0.52 476	0.51 186	0.54 422	0.97 186	0.70 201	0.50 175	0.68 205	0.46 155	0.63 323	0.61 110	0.41 232	0.22 358	0.17 365	0.23 376	0.21 384	0.85 632	0.56 597

CroCo_RVC	0.59 286	0.61 556	1.82 548	0.61 422	0.52 476	0.51 186	0.54 422	0.97 186	0.70 201	0.50 175	0.68 205	0.46 155	0.63 323	0.61 110	0.41 232	0.22 358	0.17 365	0.23 376	0.21 384	0.85 632	0.56 597

NLMM1	0.60 295	0.28 220	0.63 169	0.48 181	0.73 565	0.68 320	0.43 303	2.47 611	1.11 373	0.60 226	0.63 184	0.51 186	0.47 195	1.34 357	0.58 358	0.19 237	0.21 454	0.20 260	0.17 255	0.20 278	0.19 217

MIM_Stereo	0.60 295	0.26 166	1.02 400	0.49 200	0.32 251	0.52 197	0.28 98	1.41 352	0.82 244	1.02 327	1.16 381	0.93 369	0.53 254	1.48 399	0.63 382	0.17 145	0.17 365	0.20 260	0.19 306	0.17 142	0.18 173

MIPNet	0.60 295	0.31 306	1.07 418	0.51 241	0.34 293	0.68 320	0.40 260	1.67 408	1.14 393	1.11 351	0.93 276	0.60 239	0.78 377	0.77 174	0.58 358	0.18 194	0.14 228	0.19 208	0.16 222	0.18 187	0.21 280

AFF-stereo	0.60 295	0.28 220	0.72 224	0.48 181	0.29 172	0.34 36	0.37 218	1.22 302	1.20 424	1.21 417	1.59 539	1.10 436	0.70 352	1.01 267	0.44 254	0.14 35	0.12 54	0.19 208	0.20 341	0.18 187	0.15 62

R-Stereo Train	0.60 295	0.30 275	0.72 224	0.57 363	0.37 332	0.68 320	0.52 402	1.45 357	0.78 224	1.61 570	1.50 509	0.76 292	0.53 254	0.67 139	0.51 310	0.19 237	0.16 338	0.18 183	0.15 181	0.18 187	0.19 217

RAFT-Stereo	0.60 295	0.30 275	0.72 224	0.57 363	0.37 332	0.68 320	0.52 402	1.45 357	0.78 224	1.61 570	1.50 509	0.76 292	0.53 254	0.67 139	0.51 310	0.19 237	0.16 338	0.18 183	0.15 181	0.18 187	0.19 217
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
AIO-test2	0.61 301	0.30 275	0.93 357	0.65 464	0.65 541	0.79 381	0.50 389	1.33 335	1.40 537	0.65 237	1.15 378	0.53 201	0.42 148	1.18 323	0.36 175	0.25 430	0.18 398	0.26 460	0.31 551	0.20 278	0.21 280

AIO-test1	0.61 301	0.27 197	0.68 207	0.68 502	1.02 626	0.79 381	0.36 203	1.59 396	1.35 511	0.59 219	0.89 270	0.60 239	0.49 220	1.20 328	0.36 175	0.18 194	0.17 365	0.23 376	0.25 467	0.18 187	0.26 400

rvit_0105_5	0.61 301	0.41 481	1.19 465	0.67 491	0.37 332	0.57 244	0.56 439	1.08 235	1.28 478	0.65 237	0.68 205	0.77 297	0.67 341	0.91 233	0.51 310	0.33 537	0.32 577	0.30 514	0.27 503	0.28 452	0.28 437

riskmin	0.62 304	0.29 245	0.73 239	0.50 224	0.34 293	0.86 421	0.44 323	1.74 438	1.07 351	0.76 258	0.76 234	1.19 455	1.01 490	0.84 205	0.60 369	0.20 287	0.16 338	0.24 400	0.16 222	0.24 404	0.29 451

qqq	0.62 304	0.36 417	0.88 331	0.50 224	0.28 153	0.64 299	0.62 476	1.58 391	0.91 274	0.83 274	0.96 282	0.95 379	0.79 385	0.99 258	0.67 399	0.21 323	0.23 502	0.24 400	0.23 444	0.23 375	0.25 379

ADStereo(finetuned)	0.62 304	0.26 166	1.59 530	0.45 127	0.25 78	0.49 153	0.36 203	1.18 285	1.35 511	1.16 382	1.04 319	0.60 239	1.18 545	0.85 209	0.57 353	0.17 145	0.14 228	0.17 139	0.13 111	0.19 226	0.24 356

dd	0.62 304	0.51 522	1.17 459	0.56 341	0.33 271	0.74 350	0.46 346	1.03 213	1.40 537	0.80 264	0.87 264	0.60 239	0.57 281	1.02 271	0.86 453	0.28 496	0.18 398	0.26 460	0.19 306	0.35 521	0.27 421

IPLGR	0.62 304	0.28 220	1.32 495	0.50 224	0.29 172	0.65 305	0.34 174	1.47 364	1.19 420	1.21 417	1.07 330	0.70 278	0.65 334	1.05 280	0.55 342	0.18 194	0.15 301	0.20 260	0.17 255	0.21 329	0.20 250

PFNet+	0.62 304	0.31 306	0.99 389	0.57 363	0.31 217	0.57 244	0.30 120	0.99 201	1.25 457	1.33 479	1.10 343	0.79 302	0.57 281	1.35 360	0.53 328	0.26 457	0.17 365	0.28 490	0.26 484	0.21 329	0.27 421

NRIStereo	0.62 304	0.31 306	0.78 265	0.56 341	0.28 153	0.63 290	0.33 158	1.16 280	0.92 279	1.15 378	0.87 264	0.90 356	0.58 298	2.24 511	0.56 348	0.22 358	0.14 228	0.21 300	0.19 306	0.22 351	0.18 173

RALAANet	0.62 304	0.37 438	0.97 380	0.66 477	0.50 462	0.67 316	0.31 129	1.27 319	1.09 362	1.11 351	1.17 384	0.88 345	0.46 186	1.27 340	0.45 267	0.20 287	0.15 301	0.21 300	0.18 281	0.27 436	0.19 217

FENet	0.62 304	0.30 275	0.68 207	0.57 363	0.33 271	0.82 397	0.40 260	1.41 352	1.12 381	1.03 331	0.87 264	0.98 388	0.84 407	1.00 263	0.70 407	0.23 385	0.16 338	0.23 376	0.20 341	0.22 351	0.24 356

RAFT+CT+SA	0.63 313	0.30 275	0.73 239	0.69 515	0.37 332	0.40 63	0.55 432	1.93 495	1.04 340	0.72 252	1.23 410	0.62 250	0.69 349	1.69 440	0.42 243	0.19 237	0.13 144	0.22 338	0.22 412	0.21 329	0.19 217

GANet-ADL	0.63 313	0.38 456	0.82 286	0.67 491	0.41 396	0.68 320	0.51 391	1.64 404	1.16 406	0.98 312	1.10 343	0.90 356	0.58 298	0.81 190	0.63 382	0.27 478	0.18 398	0.18 183	0.16 222	0.23 375	0.27 421

AnonymousM	0.63 313	1.14 626	0.43 35	0.46 141	0.32 251	0.43 95	0.46 346	1.27 319	0.78 224	1.00 318	0.66 198	0.68 269	0.45 176	0.61 110	0.46 272	0.21 323	0.16 338	1.84 662	0.98 657	0.15 70	0.15 62

CCAANet	0.63 313	0.27 197	0.70 218	0.49 200	0.43 412	0.93 447	0.58 451	1.32 332	0.90 271	0.71 247	1.18 387	1.01 404	0.79 385	1.35 360	0.73 412	0.22 358	0.16 338	0.19 208	0.19 306	0.19 226	0.19 217

HHNet	0.64 317	0.28 220	0.69 212	0.45 127	0.46 437	0.50 174	0.57 445	1.13 258	1.03 334	1.26 447	2.21 609	0.70 278	0.59 304	1.10 301	0.51 310	0.21 323	0.13 144	0.23 376	0.19 306	0.20 278	0.31 479

Pruner-Stereo	0.64 317	0.31 306	0.79 269	0.66 477	0.31 217	0.61 276	0.42 284	1.22 302	1.09 362	1.53 552	1.09 341	0.94 375	0.55 266	1.37 366	0.56 348	0.25 430	0.14 228	0.24 400	0.21 384	0.21 329	0.25 379

Anonymous3	0.64 317	0.47 504	1.31 492	0.59 397	0.50 462	0.93 447	0.69 497	1.11 252	0.83 249	0.74 255	0.89 270	0.65 261	0.68 345	1.08 291	0.54 337	0.40 578	0.31 564	0.26 460	0.26 484	0.31 491	0.30 469

DIP-Stereo	0.64 317	0.32 327	0.91 350	0.49 200	0.36 320	0.91 435	0.33 158	2.51 619	0.77 219	1.25 435	1.00 301	0.68 269	0.51 239	0.92 235	0.65 391	0.19 237	0.15 301	0.21 300	0.17 255	0.19 226	0.22 311
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
tt1	0.65 321	0.34 376	0.65 191	0.60 405	0.27 114	1.14 499	0.48 369	1.08 235	2.62 642	0.59 219	0.79 244	0.49 175	0.80 393	1.57 412	0.35 157	0.21 323	0.13 144	0.25 439	0.16 222	0.20 278	0.23 332

TestStereo	0.65 321	0.42 483	0.83 296	0.52 265	0.27 114	0.57 244	0.44 323	1.07 230	0.92 279	0.85 282	1.01 303	0.68 269	0.56 274	3.22 562	0.47 281	0.23 385	0.15 301	0.24 400	0.18 281	0.28 452	0.18 173

FACV-RUCA	0.66 323	0.36 417	0.89 335	0.63 442	0.65 541	0.84 414	0.41 272	1.67 408	1.11 373	0.91 295	1.14 372	0.63 255	0.77 370	0.84 205	0.54 337	0.28 496	0.19 419	0.47 606	0.22 412	0.36 525	0.29 451

rvit_0105_3	0.66 323	0.47 504	1.27 485	0.74 550	0.40 375	0.63 290	0.70 504	1.22 302	1.28 478	0.83 274	0.71 221	0.82 317	0.72 358	0.93 238	0.58 358	0.37 567	0.34 587	0.34 553	0.32 559	0.28 452	0.31 479

rvit_stereo_0075_2	0.66 323	0.47 504	1.21 473	0.67 491	0.66 547	0.53 207	0.48 369	1.24 309	1.17 411	0.77 259	0.91 273	0.78 301	0.59 304	1.05 280	0.63 382	0.37 567	0.28 547	0.40 588	0.31 551	0.38 537	0.34 506

CAS	0.66 323	0.19 10	0.41 28	2.31 661	0.86 604	0.56 242	0.53 408	0.83 130	0.63 179	0.49 166	0.70 217	0.36 95	0.26 28	0.47 49	0.37 188	2.33 665	0.10 2	0.14 12	0.10 1	0.17 142	1.31 649

TestStereo1	0.66 323	0.29 245	0.95 371	0.82 583	0.32 251	0.47 130	0.43 303	1.52 372	1.22 440	0.99 314	1.32 447	0.65 261	0.76 366	1.78 452	0.44 254	0.20 287	0.16 338	0.22 338	0.19 306	0.21 329	0.20 250

RAFT_CTSACE	0.66 323	0.29 245	1.14 442	0.57 363	0.51 471	0.68 320	0.44 323	0.88 164	0.98 309	1.03 331	1.83 579	1.23 467	0.67 341	1.48 399	0.38 198	0.16 97	0.16 338	0.21 300	0.20 341	0.20 278	0.17 149

SA-5K	0.66 323	0.29 245	0.95 371	0.82 583	0.32 251	0.47 130	0.43 303	1.52 372	1.22 440	0.99 314	1.32 447	0.65 261	0.76 366	1.78 452	0.44 254	0.20 287	0.16 338	0.22 338	0.19 306	0.21 329	0.20 250

ACRE	0.66 323	0.37 438	1.27 485	0.60 405	0.50 462	0.74 350	0.47 359	1.26 315	1.10 366	1.40 516	1.56 529	0.62 250	0.46 186	0.88 221	0.78 431	0.24 407	0.15 301	0.19 208	0.16 222	0.19 226	0.29 451

ICVP	0.66 323	0.35 405	0.71 222	0.63 442	0.41 396	0.85 420	0.56 439	1.78 446	0.96 301	0.92 298	1.24 415	0.88 345	0.75 365	0.76 171	0.93 477	0.31 522	0.22 473	0.22 338	0.21 384	0.24 404	0.28 437
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
111	0.66 323	0.27 197	1.15 444	0.46 141	0.25 78	0.72 341	0.42 284	1.57 389	1.44 555	0.83 274	1.39 474	1.10 436	0.80 393	0.97 254	0.65 391	0.20 287	0.14 228	0.18 183	0.15 181	0.18 187	0.28 437

ACVNet	0.66 323	0.33 347	0.74 245	0.55 319	0.37 332	0.80 387	0.47 359	1.46 359	1.11 373	1.01 323	1.31 442	1.07 421	0.91 444	0.82 192	1.09 507	0.22 358	0.19 419	0.21 300	0.18 281	0.23 375	0.19 217

Hybrid-DGEV-03	0.67 334	0.29 245	0.69 212	0.55 319	0.36 320	0.73 346	0.38 230	1.09 242	1.18 417	1.74 589	2.49 626	0.84 334	0.56 274	0.99 258	0.47 281	0.19 237	0.12 54	0.22 338	0.19 306	0.17 142	0.17 149

HI	0.67 334	0.34 376	0.80 273	0.51 241	0.51 471	0.41 75	0.37 218	1.15 275	0.80 239	1.34 486	1.42 485	1.60 545	1.11 525	0.96 250	0.90 466	0.16 97	0.12 54	0.20 260	0.21 384	0.20 278	0.20 250

CoSv	0.67 334	0.34 376	0.80 273	0.51 241	0.51 471	0.41 75	0.37 218	1.15 275	0.80 239	1.34 486	1.42 485	1.60 545	1.11 525	0.96 250	0.90 466	0.16 97	0.12 54	0.20 260	0.21 384	0.20 278	0.20 250

test_sample2	0.67 334	0.31 306	0.89 335	0.54 303	0.29 172	0.80 387	0.63 481	1.83 461	1.10 366	0.93 301	1.06 326	0.94 375	0.92 452	1.24 333	0.59 366	0.23 385	0.20 436	0.22 338	0.21 384	0.24 404	0.25 379

test_sample1	0.67 334	0.32 327	0.90 345	0.54 303	0.33 271	0.76 362	0.48 369	1.75 440	1.06 348	0.95 306	0.99 296	0.91 360	1.10 522	1.25 334	0.79 436	0.22 358	0.19 419	0.21 300	0.20 341	0.21 329	0.25 379

MyStereo06	0.67 334	0.29 245	1.06 413	0.58 378	0.48 450	0.62 279	0.72 508	2.26 576	0.89 266	1.07 345	1.12 356	1.22 463	0.56 274	0.83 198	0.47 281	0.17 145	0.17 365	0.24 400	0.21 384	0.23 375	0.23 332

StereoVision	0.67 334	0.37 438	1.02 400	0.60 405	0.41 396	0.50 174	0.41 272	1.32 332	0.96 301	0.73 254	2.48 624	0.82 317	0.57 281	1.06 285	0.50 306	0.26 457	0.28 547	0.29 502	0.28 514	0.37 531	0.22 311

CASS	0.67 334	0.36 417	0.84 308	0.57 363	0.28 153	0.82 397	0.43 303	1.62 403	0.92 279	1.39 510	1.28 434	0.87 339	0.84 407	0.88 221	0.59 366	0.36 564	0.19 419	0.26 460	0.22 412	0.29 469	0.43 558
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
CIPLG	0.67 334	0.37 438	1.17 459	0.60 405	0.51 471	0.75 356	0.48 369	1.26 315	1.11 373	1.43 526	1.58 535	0.64 260	0.48 201	0.94 240	0.78 431	0.24 407	0.15 301	0.19 208	0.16 222	0.19 226	0.29 451

IPLGR_C	0.67 334	0.38 456	1.20 469	0.60 405	0.50 462	0.75 356	0.48 369	1.28 323	1.13 387	1.42 522	1.57 533	0.62 250	0.48 201	0.85 209	0.80 443	0.24 407	0.15 301	0.19 208	0.16 222	0.19 226	0.29 451

GwcNet-ADL	0.67 334	0.33 347	0.90 345	0.58 378	0.41 396	0.60 268	0.59 459	1.55 381	1.28 478	1.11 351	1.13 367	0.90 356	0.59 304	1.11 304	0.91 470	0.28 496	0.18 398	0.18 183	0.18 281	0.25 416	0.33 496

TRStereo	0.67 334	0.71 586	1.06 413	0.77 569	0.68 555	0.53 207	0.38 230	2.52 620	0.96 301	0.81 269	0.84 257	0.87 339	0.39 131	1.16 317	0.46 272	0.24 407	0.17 365	0.23 376	0.24 458	0.18 187	0.20 250

RAFT	0.67 334	0.32 327	0.83 296	0.63 442	0.34 293	0.69 330	0.57 445	1.14 263	0.84 252	1.12 359	1.20 393	1.75 573	0.92 452	1.09 296	0.60 369	0.22 358	0.19 419	0.27 474	0.24 458	0.22 351	0.23 332

DN-CSS_ROB	0.67 334	0.36 417	1.36 503	0.59 397	0.41 396	0.54 224	0.45 340	1.30 326	0.95 297	1.05 336	1.47 498	0.69 275	0.64 329	1.80 459	0.60 369	0.19 237	0.15 301	0.25 439	0.23 444	0.22 351	0.23 332

cc1	0.68 348	0.34 376	0.63 169	0.60 405	0.27 114	1.16 506	0.51 391	1.07 230	3.23 656	0.60 226	0.80 249	0.47 165	0.87 429	1.48 399	0.35 157	0.21 323	0.13 144	0.25 439	0.15 181	0.19 226	0.23 332

mmm	0.68 348	0.37 438	0.91 350	0.54 303	0.34 293	0.86 421	0.58 451	1.72 433	1.02 329	1.13 362	1.41 484	0.83 327	0.78 377	0.95 249	0.67 399	0.22 358	0.20 436	0.29 502	0.26 484	0.27 436	0.27 421

PCWNet_CMD	0.68 348	0.34 376	0.93 357	0.51 241	0.38 348	0.80 387	0.42 284	1.51 368	1.34 508	1.17 386	1.31 442	1.23 467	0.65 334	0.94 240	0.62 377	0.21 323	0.17 365	0.27 474	0.19 306	0.43 556	0.28 437

HH	0.68 348	0.33 347	0.83 296	0.53 288	0.34 293	0.92 442	0.45 340	1.79 449	0.74 213	0.71 247	1.13 367	1.60 545	0.83 404	1.95 479	0.39 205	0.18 194	0.14 228	0.19 208	0.17 255	0.19 226	0.19 217

HanStereo	0.68 348	0.33 347	0.83 296	0.53 288	0.34 293	0.92 442	0.45 340	1.79 449	0.74 213	0.71 247	1.13 367	1.60 545	0.83 404	1.95 479	0.39 205	0.18 194	0.14 228	0.19 208	0.17 255	0.19 226	0.19 217

DisPM	0.68 348	0.30 275	0.85 314	0.66 477	0.35 310	0.60 268	0.44 323	1.10 250	1.10 366	1.56 560	1.10 343	0.80 304	0.58 298	2.37 524	0.46 272	0.25 430	0.14 228	0.23 376	0.21 384	0.20 278	0.26 400

CFNet_pseudo	0.68 348	0.34 376	0.93 357	0.50 224	0.39 360	0.72 341	0.42 284	1.44 355	1.25 457	1.17 386	1.35 462	1.22 463	0.66 339	1.04 276	0.64 386	0.21 323	0.17 365	0.33 545	0.19 306	0.39 542	0.28 437

MSMDNet	0.68 348	0.34 376	0.93 357	0.52 265	0.38 348	0.80 387	0.42 284	1.52 372	1.35 511	1.17 386	1.31 442	1.23 467	0.65 334	0.94 240	0.62 377	0.21 323	0.17 365	0.26 460	0.19 306	0.41 550	0.28 437

ccs_rob	0.68 348	0.34 376	0.93 357	0.50 224	0.39 360	0.72 341	0.42 284	1.43 354	1.25 457	1.17 386	1.34 457	1.22 463	0.66 339	1.04 276	0.64 386	0.21 323	0.17 365	0.35 561	0.20 341	0.40 546	0.29 451

Hybrid-DGEV-2	0.69 357	0.35 405	0.85 314	0.61 422	0.37 332	1.06 480	0.28 98	1.73 435	1.42 550	1.37 500	0.93 276	1.02 407	1.01 490	1.09 296	0.54 337	0.19 237	0.15 301	0.22 338	0.19 306	0.17 142	0.18 173

SA	0.69 357	0.31 306	0.97 380	0.64 457	0.30 196	0.56 242	0.38 230	1.84 463	1.35 511	0.99 314	1.37 467	0.69 275	0.94 457	1.88 471	0.43 249	0.20 287	0.16 338	0.25 439	0.23 444	0.22 351	0.19 217

MyStereo8	0.70 359	0.32 327	1.24 479	0.63 442	0.53 484	0.90 432	0.34 174	1.60 398	1.35 511	1.20 410	1.31 442	0.89 354	0.64 329	0.77 174	1.02 499	0.18 194	0.15 301	0.20 260	0.18 281	0.22 351	0.30 469

MyStereo05	0.70 359	0.29 245	1.22 474	0.58 378	0.48 450	0.62 279	0.72 508	1.52 372	1.54 577	1.17 386	0.91 273	0.77 297	0.79 385	1.45 392	0.68 403	0.17 145	0.17 365	0.24 400	0.21 384	0.23 375	0.23 332

xx1	0.70 359	0.34 376	0.63 169	0.60 405	0.27 114	1.16 506	0.51 391	1.07 230	3.23 656	0.60 226	0.80 249	0.95 379	0.79 385	1.48 399	0.35 157	0.21 323	0.13 144	0.24 400	0.23 444	0.23 375	0.25 379

GMStereo_Zeroshot	0.70 359	0.64 567	1.11 432	0.65 464	0.38 348	0.84 414	0.37 218	1.09 242	1.16 406	1.14 376	1.07 330	1.26 478	0.55 266	1.23 331	0.65 391	0.34 547	0.17 365	0.31 521	0.18 281	0.57 606	0.23 332

test_5	0.70 359	0.32 327	0.99 389	0.69 515	0.50 462	0.89 428	0.51 391	1.88 479	1.14 393	0.78 261	1.13 367	1.04 412	0.89 438	1.59 420	0.46 272	0.19 237	0.14 228	0.23 376	0.22 412	0.22 351	0.20 250

GES	0.70 359	0.37 438	1.05 411	0.62 431	0.38 348	0.94 451	0.57 445	2.37 597	0.92 279	1.05 336	1.12 356	0.67 267	0.77 370	1.02 271	0.65 391	0.28 496	0.20 436	0.20 260	0.20 341	0.22 351	0.31 479

IGEV_i1	0.71 365	0.31 306	1.07 418	0.62 431	0.30 196	0.92 442	0.60 467	2.22 572	0.96 301	1.06 342	1.06 326	1.11 441	0.71 357	1.35 360	0.65 391	0.21 323	0.18 398	0.21 300	0.17 255	0.22 351	0.27 421

IGEV-BASED-STEREO-	0.71 365	3.18 683	2.55 592	0.40 54	0.24 53	0.42 86	0.23 49	0.66 50	0.46 102	0.47 146	0.45 97	0.33 75	0.27 39	0.58 96	0.30 91	1.34 658	0.10 2	0.22 338	0.19 306	0.45 570	1.32 651

MyStereo04	0.71 365	0.30 275	1.28 488	0.58 378	0.48 450	0.59 261	0.78 520	1.74 438	1.49 571	0.94 304	0.91 273	0.74 289	0.86 420	1.59 420	0.69 404	0.18 194	0.18 398	0.24 400	0.21 384	0.23 375	0.23 332

raft_robust	0.71 365	0.32 327	0.75 250	0.54 303	0.28 153	0.54 224	0.35 189	1.54 378	1.24 449	1.18 397	1.07 330	0.73 288	0.53 254	3.65 571	0.40 222	0.19 237	0.16 338	0.20 260	0.22 412	0.21 329	0.19 217

iRaft-Stereo_20w	0.71 365	0.33 347	1.25 482	0.50 224	0.36 320	0.82 397	0.31 129	3.16 651	0.89 266	1.24 432	1.14 372	0.79 302	0.65 334	1.15 313	0.43 249	0.18 194	0.13 144	0.18 183	0.17 255	0.20 278	0.23 332

DMCA	0.71 365	0.36 417	1.17 459	0.53 288	0.45 428	0.84 414	0.46 346	1.52 372	1.09 362	1.20 410	1.12 356	1.21 458	0.74 360	0.87 217	1.09 507	0.25 430	0.20 436	0.27 474	0.19 306	0.24 404	0.29 451

HITNet	0.71 365	0.42 483	1.07 418	0.52 265	0.25 78	1.05 477	0.48 369	2.12 538	1.08 354	1.21 417	1.23 410	0.91 360	0.84 407	0.90 229	0.91 470	0.17 145	0.12 54	0.21 300	0.17 255	0.29 469	0.18 173
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
Selective-IGEV-i1	0.72 372	0.29 245	1.00 394	0.60 405	0.39 360	1.10 492	0.78 520	2.14 548	1.25 457	0.91 295	1.20 393	1.21 458	0.58 298	1.06 285	0.62 377	0.20 287	0.18 398	0.20 260	0.18 281	0.20 278	0.25 379

IPLG	0.72 372	0.29 245	1.12 436	0.53 288	0.44 423	0.79 381	0.33 158	1.35 337	1.10 366	1.32 473	1.11 352	0.52 194	0.54 262	3.13 558	0.71 410	0.17 145	0.14 228	0.20 260	0.17 255	0.18 187	0.21 280

HCRNet	0.72 372	0.40 471	0.86 323	0.61 422	0.57 509	0.75 356	0.35 189	1.39 346	1.21 431	1.11 351	0.99 296	1.01 404	0.76 366	2.18 506	0.73 412	0.28 496	0.19 419	0.28 490	0.23 444	0.25 416	0.26 400

UCFNet_RVC	0.72 372	0.37 438	0.59 135	0.66 477	0.41 396	0.89 428	0.68 494	1.78 446	1.15 399	1.01 323	1.20 393	1.22 463	0.95 462	1.07 288	0.66 396	0.28 496	0.21 454	0.34 553	0.31 551	0.33 509	0.29 451

test_sample3	0.73 376	0.35 405	1.06 413	0.55 319	0.32 251	0.97 466	0.51 391	2.12 538	1.25 457	1.16 382	1.17 384	0.88 345	0.78 377	1.27 340	0.79 436	0.26 457	0.21 454	0.25 439	0.25 467	0.26 430	0.27 421

CFNet_ucs	0.73 376	0.34 376	0.94 365	0.53 288	0.44 423	0.76 362	0.46 346	1.73 435	1.34 508	1.24 432	1.54 520	1.08 431	0.64 329	1.05 280	0.64 386	0.26 457	0.20 436	0.37 574	0.22 412	0.42 554	0.30 469

ToySt	0.73 376	0.35 405	1.64 534	0.54 303	0.37 332	0.92 442	0.81 537	1.21 300	1.03 334	0.86 287	1.12 356	1.31 490	1.01 490	1.04 276	0.88 459	0.19 237	0.20 436	0.24 400	0.24 458	0.27 436	0.28 437

LCNet	0.73 376	0.30 275	0.58 129	0.58 378	0.31 217	0.68 320	0.53 408	1.09 242	0.94 292	1.19 405	1.34 457	0.96 384	1.32 566	2.50 535	0.46 272	0.19 237	0.13 144	0.21 300	0.25 467	0.28 452	0.69 623

test_sample4	0.74 380	0.36 417	1.09 425	0.55 319	0.32 251	0.92 442	0.51 391	2.14 548	1.25 457	1.22 425	1.22 402	0.86 337	0.82 399	1.29 344	0.76 425	0.26 457	0.21 454	0.26 460	0.26 484	0.27 436	0.28 437

IER	0.74 380	0.33 347	1.25 482	0.50 224	0.53 484	1.32 531	0.55 432	1.31 328	1.08 354	1.30 464	1.34 457	1.11 441	1.10 522	1.05 280	0.81 445	0.20 287	0.17 365	0.21 300	0.21 384	0.20 278	0.21 280

SFCPSM	0.74 380	0.30 275	1.06 413	0.52 265	0.39 360	1.36 540	0.64 483	2.42 603	1.11 373	1.18 397	1.21 400	0.81 311	0.78 377	1.08 291	0.57 353	0.22 358	0.17 365	0.22 338	0.24 458	0.23 375	0.21 280

AdaStereo	0.74 380	0.48 510	0.86 323	0.75 559	0.38 348	0.94 451	0.56 439	2.05 527	1.24 449	1.15 378	1.22 402	1.07 421	0.67 341	1.05 280	0.73 412	0.33 537	0.16 338	0.32 533	0.22 412	0.29 469	0.23 332
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
DCVSM-stereo	0.75 384	0.36 417	0.82 286	0.58 378	0.43 412	0.78 372	0.42 284	1.30 326	1.05 346	1.79 596	1.04 319	1.60 545	1.08 516	1.12 307	0.86 453	0.25 430	0.27 541	0.29 502	0.24 458	0.30 484	0.37 523

test_sample5	0.75 384	0.36 417	1.04 406	0.55 319	0.31 217	0.84 414	0.53 408	2.12 538	1.23 445	1.18 397	1.30 440	0.88 345	0.86 420	1.37 366	0.76 425	0.26 457	0.22 473	0.27 474	0.28 514	0.28 452	0.29 451

DualNet	0.75 384	0.36 417	1.04 406	0.55 319	0.31 217	0.84 414	0.53 408	2.12 538	1.23 445	1.21 417	1.40 479	0.88 345	0.86 420	1.37 366	0.76 425	0.26 457	0.22 473	0.27 474	0.28 514	0.28 452	0.29 451

BSDual-CNN	0.75 384	0.34 376	0.77 259	0.55 319	0.45 428	1.25 524	0.66 489	2.65 629	1.04 340	1.25 435	1.12 356	1.11 441	0.77 370	0.94 240	0.76 425	0.25 430	0.18 398	0.25 439	0.22 412	0.23 375	0.24 356

psmg	0.75 384	0.34 376	0.77 259	0.52 265	0.45 428	1.46 555	0.73 511	2.15 554	1.04 340	1.25 435	1.33 453	1.11 441	0.77 370	0.94 240	0.76 425	0.25 430	0.20 436	0.25 439	0.26 484	0.23 375	0.24 356

UDGNet	0.75 384	1.23 633	0.99 389	0.82 583	0.42 407	0.76 362	0.38 230	0.98 192	1.37 525	0.83 274	0.88 268	0.70 278	0.60 311	1.25 334	0.57 353	0.57 625	0.19 419	1.03 652	0.26 484	0.79 630	0.35 515

PSMNet-ADL	0.75 384	0.36 417	0.69 212	0.71 530	0.47 448	1.13 496	0.46 346	1.47 364	1.07 351	0.85 282	1.18 387	1.31 490	0.94 457	1.56 410	1.06 504	0.34 547	0.22 473	0.22 338	0.23 444	0.27 436	0.36 519

GMM-Stereo	0.75 384	0.27 197	0.66 196	0.56 341	0.34 293	0.71 337	0.97 576	1.09 242	0.91 274	1.37 500	1.79 571	1.11 441	0.79 385	2.08 496	0.48 290	0.19 237	0.12 54	0.25 439	0.25 467	0.21 329	0.78 630

rvit_105_1	0.76 392	0.54 534	1.27 485	0.80 576	0.49 457	0.74 350	0.86 553	1.39 346	1.23 445	1.00 318	0.80 249	0.93 369	0.78 377	1.29 344	0.78 431	0.43 588	0.36 598	0.36 571	0.42 600	0.30 484	0.36 519

qqq1	0.76 392	0.32 327	0.95 371	0.49 200	0.27 114	0.83 405	0.43 303	2.16 556	1.45 560	1.27 452	1.50 509	0.98 388	0.96 464	1.87 465	0.48 290	0.24 407	0.22 473	0.18 183	0.15 181	0.19 226	0.22 311

fff1	0.76 392	0.32 327	0.95 371	0.49 200	0.27 114	0.83 405	0.43 303	2.16 556	1.45 560	1.27 452	1.50 509	0.98 388	0.96 464	1.87 465	0.48 290	0.24 407	0.22 473	0.18 183	0.15 181	0.19 226	0.22 311

Sa-1000	0.76 392	0.30 275	0.92 353	0.62 431	0.31 217	0.78 372	0.37 218	2.00 514	1.38 527	1.30 464	2.04 600	0.86 337	0.74 360	1.87 465	0.40 222	0.19 237	0.14 228	0.25 439	0.24 458	0.21 329	0.19 217

Prome-Stereo	0.76 392	0.29 245	0.57 126	0.58 378	0.33 271	0.58 256	0.94 571	0.98 192	0.92 279	1.46 538	2.45 622	0.91 360	1.38 573	1.60 425	0.44 254	0.19 237	0.13 144	0.19 208	0.18 281	0.20 278	0.87 636

EAI-Stereo	0.76 392	0.31 306	0.74 245	0.55 319	0.28 153	0.70 334	1.72 641	2.57 623	0.90 271	0.75 257	3.03 637	0.57 226	0.43 156	1.10 301	0.49 303	0.19 237	0.14 228	0.17 139	0.18 281	0.17 142	0.21 280

DFGA-Net	0.77 398	0.47 504	1.75 542	0.55 319	0.46 437	0.83 405	0.44 323	1.38 343	1.10 366	1.05 336	1.20 393	0.70 278	0.58 298	2.27 514	1.31 536	0.19 237	0.17 365	0.24 400	0.24 458	0.28 452	0.30 469

G2L-Stereo_test	0.77 398	0.31 306	0.97 380	0.51 241	0.41 396	0.90 432	0.80 532	1.67 408	1.22 440	1.32 473	1.27 428	1.50 529	0.81 397	1.74 445	1.02 499	0.20 287	0.14 228	0.16 89	0.16 222	0.18 187	0.22 311

test_sample6	0.77 398	0.36 417	1.07 418	0.56 341	0.31 217	0.82 397	0.56 439	2.12 538	1.24 449	1.21 417	1.40 479	0.90 356	0.90 441	1.45 392	0.87 458	0.28 496	0.23 502	0.28 490	0.29 533	0.28 452	0.30 469

KYRaft	0.77 398	0.29 245	0.68 207	0.59 397	0.29 172	0.66 310	0.83 542	1.05 224	0.89 266	1.63 576	2.22 610	1.15 450	0.99 480	1.59 420	0.41 232	0.21 323	0.14 228	0.22 338	0.28 514	0.21 329	1.01 640

MLCV	0.77 398	0.39 465	1.31 492	0.55 319	0.25 78	0.91 435	0.39 248	1.48 366	1.28 478	1.49 546	1.54 520	1.02 407	0.68 345	2.12 500	0.93 477	0.19 237	0.13 144	0.19 208	0.14 159	0.19 226	0.22 311

test_sample7	0.78 403	0.39 465	0.89 335	0.55 319	0.35 310	0.93 447	0.75 513	1.99 510	1.27 470	1.25 435	1.22 402	1.09 432	1.01 490	1.31 347	0.73 412	0.32 530	0.32 577	0.32 533	0.32 559	0.33 509	0.33 496

CoDeX	0.78 403	0.31 306	1.04 406	0.56 341	0.37 332	1.13 496	0.60 467	2.77 638	1.29 490	1.17 386	1.26 419	0.91 360	0.87 429	1.42 384	0.74 417	0.21 323	0.16 338	0.21 300	0.18 281	0.21 329	0.21 280

anonymousa	0.78 403	0.30 275	0.85 314	0.51 241	0.96 622	1.41 550	0.47 359	1.61 400	0.94 292	1.33 479	1.77 569	1.66 557	1.11 525	0.72 154	0.63 382	0.19 237	0.18 398	0.23 376	0.25 467	0.20 278	0.22 311

BUS	0.78 403	0.34 376	0.77 259	0.55 319	0.45 428	2.30 622	0.42 284	2.65 629	1.04 340	1.25 435	1.12 356	1.02 407	0.70 352	0.94 240	0.75 420	0.25 430	0.18 398	0.25 439	0.22 412	0.23 375	0.24 356

acv_ft	0.78 403	0.33 347	1.10 430	0.73 544	0.86 604	1.23 521	0.57 445	1.65 407	1.11 373	1.31 470	1.31 442	1.07 421	0.91 444	0.82 192	1.35 546	0.22 358	0.19 419	0.21 300	0.18 281	0.22 351	0.19 217

GANet-RSSM	0.78 403	0.31 306	0.90 345	0.67 491	0.58 512	0.80 387	0.62 476	2.04 523	1.15 399	1.11 351	1.27 428	1.26 478	1.18 545	1.68 436	0.74 417	0.26 457	0.21 454	0.22 338	0.22 412	0.23 375	0.23 332

PSMNet-RSSM	0.78 403	0.32 327	0.89 335	0.65 464	0.43 412	0.73 346	0.58 451	2.14 548	1.19 420	1.18 397	1.38 472	1.31 490	1.07 515	1.43 386	0.82 446	0.28 496	0.21 454	0.27 474	0.29 533	0.25 416	0.26 400

CFNet-ft	0.78 403	0.36 417	0.74 245	0.67 491	0.56 504	0.86 421	0.54 422	1.46 359	1.17 411	1.01 323	1.28 434	1.68 562	1.03 501	1.57 412	0.95 484	0.27 478	0.21 454	0.33 545	0.26 484	0.31 491	0.26 400

CFNet_RVC	0.78 403	0.36 417	0.74 245	0.67 491	0.56 504	0.86 421	0.54 422	1.46 359	1.17 411	1.01 323	1.28 434	1.68 562	1.03 501	1.57 412	0.95 484	0.27 478	0.21 454	0.33 545	0.26 484	0.31 491	0.26 400

G2L-ROB	0.79 412	0.28 220	1.01 397	0.57 363	0.39 360	0.94 451	0.65 485	1.76 442	1.18 417	1.27 452	1.03 313	1.62 550	0.78 377	1.93 475	1.26 531	0.20 287	0.14 228	0.17 139	0.15 181	0.20 278	0.24 356

SMFormer	0.79 412	0.32 327	0.95 371	0.49 200	0.27 114	0.83 405	0.43 303	2.16 556	1.45 560	1.27 452	1.50 509	0.98 388	0.96 464	1.87 465	0.99 491	0.24 407	0.22 473	0.22 338	0.21 384	0.23 375	0.27 421

tta	0.79 412	0.32 327	0.95 371	0.49 200	0.27 114	0.83 405	0.43 303	2.16 556	1.45 560	1.27 452	1.50 509	0.98 388	0.96 464	1.87 465	0.99 491	0.24 407	0.22 473	0.22 338	0.21 384	0.19 226	0.22 311

ffm	0.79 412	0.36 417	1.51 517	0.56 341	0.40 375	0.76 362	0.59 459	1.08 235	2.62 642	1.19 405	1.49 502	1.07 421	0.85 412	1.57 412	0.35 157	0.21 323	0.13 144	0.31 521	0.28 514	0.20 278	0.23 332

cf-r	0.79 412	0.32 327	1.06 413	0.57 363	0.64 536	0.78 372	0.51 391	2.04 523	1.22 440	1.20 410	1.27 428	1.53 535	0.91 444	1.47 397	0.94 482	0.25 430	0.19 419	0.22 338	0.23 444	0.19 226	0.21 280

DeepPruner_ROB	0.79 412	0.55 538	1.14 442	0.61 422	0.46 437	0.78 372	0.54 422	1.83 461	1.00 322	1.42 522	1.27 428	1.23 467	0.77 370	1.56 410	0.89 462	0.35 557	0.28 547	0.27 474	0.26 484	0.32 502	0.34 506

DDVS	0.80 418	0.43 488	1.09 425	0.64 457	0.44 423	1.27 527	0.43 303	1.49 367	0.94 292	1.21 417	1.16 381	1.42 510	0.63 323	2.14 502	1.02 499	0.29 512	0.22 473	0.26 460	0.23 444	0.31 491	0.37 523

gwcnet-sp	0.80 418	0.37 438	1.94 556	0.62 431	0.45 428	1.38 541	0.53 408	1.68 412	1.20 424	1.37 500	1.08 337	0.93 369	0.82 399	1.45 392	0.79 436	0.22 358	0.22 473	0.22 338	0.21 384	0.23 375	0.25 379

scenet	0.80 418	0.37 438	1.94 556	0.62 431	0.45 428	1.38 541	0.53 408	1.68 412	1.20 424	1.37 500	1.08 337	0.93 369	0.82 399	1.45 392	0.79 436	0.22 358	0.22 473	0.22 338	0.21 384	0.23 375	0.25 379

ssnet	0.80 418	0.37 438	1.94 556	0.62 431	0.45 428	1.38 541	0.53 408	1.68 412	1.20 424	1.37 500	1.08 337	0.93 369	0.82 399	1.45 392	0.79 436	0.22 358	0.22 473	0.22 338	0.21 384	0.23 375	0.25 379

AASNet	0.80 418	0.39 465	1.16 458	0.84 591	0.80 592	1.14 499	0.59 459	2.12 538	1.21 431	1.26 447	1.26 419	0.93 369	0.77 370	0.84 205	1.23 527	0.28 496	0.24 512	0.24 400	0.20 341	0.28 452	0.27 421

PSM-softLoss	0.80 418	0.33 347	0.89 335	0.63 442	0.32 251	0.55 231	0.40 260	1.26 315	0.78 224	1.25 435	1.07 330	0.83 327	0.51 239	5.33 607	0.61 372	0.25 430	0.15 301	0.25 439	0.22 412	0.20 278	0.26 400

KMStereo	0.80 418	0.33 347	0.89 335	0.63 442	0.32 251	0.55 231	0.40 260	1.26 315	0.78 224	1.25 435	1.07 330	0.83 327	0.51 239	5.33 607	0.61 372	0.25 430	0.15 301	0.25 439	0.22 412	0.20 278	0.26 400

PSM-AAD	0.80 418	0.29 245	0.58 129	0.58 378	0.29 172	0.76 362	1.19 606	1.08 235	0.94 292	1.65 579	1.58 535	0.81 311	2.12 634	1.67 434	0.44 254	0.19 237	0.14 228	0.38 578	0.32 559	0.22 351	0.68 620

iResNet	0.80 418	0.45 496	1.47 512	0.72 536	0.31 217	0.96 463	0.64 483	1.80 453	1.28 478	1.31 470	1.48 501	0.94 375	0.78 377	1.77 450	0.99 491	0.19 237	0.14 228	0.18 183	0.15 181	0.22 351	0.27 421

NINENet	0.81 427	0.40 471	0.89 335	0.65 464	0.53 484	2.30 622	0.42 284	2.12 538	1.13 387	1.20 410	1.27 428	1.02 407	0.70 352	1.26 337	0.75 420	0.29 512	0.24 512	0.31 521	0.21 384	0.27 436	0.26 400

DRaft	0.81 427	0.26 166	0.77 259	0.47 161	0.31 217	0.95 457	0.52 402	1.13 258	0.99 318	1.78 595	2.01 599	0.80 304	1.71 607	2.64 542	0.74 417	0.19 237	0.14 228	0.20 260	0.20 341	0.18 187	0.24 356

hknet	0.82 429	0.34 376	1.15 444	0.55 319	0.39 360	1.25 524	0.66 489	2.65 629	1.10 366	1.25 435	1.12 356	1.58 544	0.85 412	1.41 379	0.79 436	0.23 385	0.18 398	0.25 439	0.22 412	0.23 375	0.24 356

NF-Stereo	0.82 429	0.33 347	0.83 296	0.65 464	0.31 217	0.63 290	0.43 303	1.35 337	0.93 286	1.30 464	1.02 306	0.81 311	0.57 281	5.37 611	0.55 342	0.26 457	0.14 228	0.24 400	0.20 341	0.20 278	0.30 469

OCTAStereo	0.82 429	0.33 347	0.83 296	0.65 464	0.31 217	0.62 279	0.44 323	1.35 337	0.93 286	1.30 464	1.02 306	0.81 311	0.57 281	5.32 606	0.55 342	0.26 457	0.14 228	0.24 400	0.20 341	0.20 278	0.30 469

RE-Stereo	0.82 429	0.33 347	0.84 308	0.65 464	0.31 217	0.63 290	0.44 323	1.35 337	0.93 286	1.30 464	1.02 306	0.80 304	0.57 281	5.34 609	0.55 342	0.26 457	0.14 228	0.24 400	0.20 341	0.20 278	0.31 479

TVStereo	0.82 429	0.33 347	0.84 308	0.65 464	0.31 217	0.63 290	0.44 323	1.35 337	0.93 286	1.30 464	1.02 306	0.80 304	0.57 281	5.34 609	0.55 342	0.26 457	0.14 228	0.24 400	0.20 341	0.20 278	0.31 479

ARAFT	0.82 429	0.40 471	1.77 544	0.53 288	0.31 217	0.89 428	0.81 537	2.32 588	1.08 354	1.66 582	1.25 417	1.04 412	0.64 329	1.91 472	0.52 318	0.20 287	0.15 301	0.28 490	0.27 503	0.17 142	0.18 173

STTStereo	0.82 429	0.53 530	1.53 524	0.68 502	0.56 504	0.88 426	0.56 439	1.57 389	1.14 393	1.39 510	1.10 343	1.26 478	0.84 407	1.49 406	0.90 466	0.29 512	0.28 547	0.33 545	0.40 596	0.33 509	0.37 523

BEATNet_4x	0.82 429	0.54 534	2.02 563	0.56 341	0.28 153	1.04 474	0.55 432	2.14 548	1.13 387	1.24 432	1.26 419	1.00 399	0.94 457	1.13 309	1.23 527	0.21 323	0.14 228	0.24 400	0.20 341	0.37 531	0.23 332

iResNet_ROB	0.82 429	0.36 417	1.13 437	0.60 405	0.37 332	0.91 435	0.38 230	2.41 602	1.61 590	1.35 493	1.35 462	1.25 472	0.97 474	1.75 447	0.88 459	0.21 323	0.14 228	0.17 139	0.12 45	0.19 226	0.30 469

ISRNet	0.83 438	0.35 405	1.31 492	0.84 591	0.65 541	0.60 268	0.41 272	1.28 323	1.15 399	1.61 570	1.55 523	1.34 497	0.77 370	1.33 356	0.98 490	0.40 578	0.34 587	0.43 595	0.38 593	0.34 517	0.49 575

GrayStereo	0.83 438	0.28 220	0.62 164	0.66 477	0.37 332	0.76 362	1.79 645	1.19 290	0.91 274	1.98 615	1.89 587	1.07 421	1.76 612	1.43 386	0.50 306	0.20 287	0.15 301	0.19 208	0.21 384	0.18 187	0.41 546

psm_up	0.83 438	0.37 438	0.88 331	0.68 502	0.59 518	1.05 477	0.92 565	1.68 412	1.17 411	1.41 518	1.22 402	1.30 488	1.31 564	1.39 374	0.89 462	0.27 478	0.30 559	0.31 521	0.27 503	0.28 452	0.28 437

GwcNet-RSSM	0.83 438	0.34 376	1.29 491	0.65 464	0.55 498	0.78 372	0.62 476	1.89 481	1.27 470	1.18 397	1.39 474	1.56 540	0.91 444	1.60 425	1.22 524	0.26 457	0.20 436	0.23 376	0.24 458	0.21 329	0.21 280

DMCA-RVC	0.83 438	0.46 499	2.19 577	0.68 502	0.49 457	0.84 414	0.48 369	1.44 355	1.07 351	1.56 560	1.04 319	1.29 485	0.86 420	1.49 406	0.92 474	0.27 478	0.22 473	0.35 561	0.28 514	0.32 502	0.28 437

coex_refinement	0.84 443	0.30 275	0.89 335	0.72 536	0.52 476	0.95 457	0.60 467	1.92 493	1.29 490	1.38 506	1.37 467	1.80 579	0.82 399	1.48 399	1.31 536	0.27 478	0.17 365	0.19 208	0.20 341	0.25 416	0.27 421

G2L-Stereo	0.84 443	0.35 405	1.15 444	0.63 442	0.43 412	0.78 372	0.69 497	1.69 421	1.20 424	1.36 498	1.18 387	1.43 515	0.78 377	2.47 533	1.26 531	0.25 430	0.20 436	0.26 460	0.21 384	0.20 278	0.27 421

RAFT_R40	0.84 443	0.30 275	0.83 296	0.63 442	0.31 217	0.66 310	0.43 303	1.15 275	0.99 318	1.47 539	1.10 343	1.00 399	0.84 407	5.44 612	0.53 328	0.23 385	0.13 144	0.23 376	0.20 341	0.23 375	0.19 217

UPFNet	0.84 443	0.34 376	1.09 425	0.62 431	0.74 573	1.25 524	0.78 520	1.69 421	1.20 424	1.39 510	1.13 367	1.30 488	0.87 429	1.73 444	1.22 524	0.24 407	0.26 531	0.24 400	0.23 444	0.26 430	0.20 250

hitnet-ft	0.84 443	0.38 456	0.75 250	0.59 397	0.44 423	0.99 468	0.47 359	1.61 400	1.38 527	1.21 417	1.22 402	1.82 581	0.99 480	1.87 465	1.09 507	0.33 537	0.29 555	0.34 553	0.27 503	0.36 525	0.33 496

NLCA_NET_v2_RVC	0.84 443	0.46 499	1.40 508	0.69 515	0.61 528	0.95 457	0.52 402	1.68 412	1.21 431	1.39 510	1.15 378	1.42 510	0.88 435	1.78 452	0.93 477	0.26 457	0.23 502	0.27 474	0.27 503	0.30 484	0.39 536
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
StereoDRNet-Refined	0.84 443	0.43 488	1.01 397	0.66 477	0.43 412	1.32 531	0.49 381	1.64 404	1.24 449	1.53 552	1.45 493	1.49 526	0.97 474	1.32 353	1.31 536	0.21 323	0.17 365	0.27 474	0.25 467	0.25 416	0.34 506
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
ITSA-stereo	0.85 450	0.38 456	0.92 353	0.58 378	0.32 251	0.86 421	0.49 381	2.33 594	1.69 596	1.16 382	1.12 356	0.95 379	0.85 412	2.46 528	1.18 516	0.27 478	0.23 502	0.28 490	0.28 514	0.28 452	0.41 546

AIO-Stereo-zeroshot	0.85 450	0.38 456	2.79 601	0.51 241	0.60 522	0.72 341	0.38 230	2.87 645	0.77 219	0.80 264	1.07 330	2.14 613	0.93 454	0.96 250	0.62 377	0.21 323	0.13 144	0.21 300	0.26 484	0.29 469	0.32 488

DCRE	0.85 450	0.28 220	0.76 254	0.60 405	0.49 457	0.59 261	0.53 408	1.04 220	0.92 279	0.80 264	7.34 671	0.87 339	0.57 281	0.78 183	0.43 249	0.16 97	0.17 365	0.19 208	0.17 255	0.18 187	0.22 311

SST-Stereo	0.85 450	0.30 275	0.81 277	0.63 442	0.31 217	0.70 334	0.25 68	1.16 280	0.95 297	1.47 539	1.11 352	0.99 393	0.86 420	5.69 615	0.53 328	0.23 385	0.13 144	0.23 376	0.19 306	0.23 375	0.19 217

PAM	0.86 454	0.31 306	1.19 465	0.55 319	0.35 310	2.17 616	0.47 359	2.26 576	0.87 261	1.18 397	0.96 282	3.01 642	1.41 580	0.90 229	0.40 222	0.19 237	0.13 144	0.19 208	0.18 281	0.20 278	0.27 421

RAFT-345	0.86 454	0.26 166	0.73 239	0.53 288	0.28 153	0.53 207	0.41 272	0.85 145	1.31 501	1.33 479	2.32 614	0.85 336	0.53 254	5.69 615	0.48 290	0.19 237	0.14 228	0.22 338	0.17 255	0.17 142	0.17 149

UNet	0.86 454	0.36 417	1.52 521	0.62 431	0.74 573	1.56 567	0.49 381	1.55 381	1.12 381	1.28 458	1.10 343	1.52 534	1.10 522	1.69 440	1.14 512	0.24 407	0.18 398	0.25 439	0.21 384	0.25 416	0.25 379

ac_64	0.86 454	0.32 327	1.02 400	0.74 550	0.60 522	1.04 474	0.53 408	2.20 570	0.99 318	1.23 428	1.11 352	1.96 596	1.06 513	2.01 487	1.01 496	0.30 519	0.22 473	0.24 400	0.23 444	0.22 351	0.22 311

Select-FE	0.87 458	0.42 483	2.64 598	0.57 363	0.48 450	0.47 130	0.23 49	2.59 625	0.85 256	1.08 347	1.32 447	2.00 600	1.73 609	1.15 313	0.47 281	0.21 323	0.17 365	0.21 300	0.26 484	0.20 278	0.33 496

PAM_32	0.87 458	0.30 275	1.08 422	0.56 341	0.32 251	2.10 615	0.36 203	2.26 576	1.01 325	1.13 362	1.05 325	3.14 647	1.47 587	1.00 263	0.42 243	0.19 237	0.14 228	0.20 260	0.18 281	0.19 226	0.25 379

SepStereo	0.87 458	0.37 438	1.20 469	0.66 477	0.69 558	0.82 397	0.62 476	1.79 449	1.26 466	1.93 609	1.55 523	0.96 384	1.17 538	2.34 519	0.69 404	0.22 358	0.16 338	0.25 439	0.18 281	0.29 469	0.24 356

LMCR-Stereo	0.87 458	0.50 518	0.99 389	0.80 576	0.43 412	1.32 531	0.55 432	2.79 641	1.03 334	1.55 558	1.49 502	0.74 289	1.01 490	1.76 448	0.99 491	0.30 519	0.17 365	0.22 338	0.18 281	0.31 491	0.22 311

RT-IGEV	0.88 462	0.31 306	1.24 479	0.60 405	0.35 310	1.32 531	0.84 544	2.98 647	1.06 348	1.34 486	1.62 542	1.87 583	1.15 533	1.11 304	0.54 337	0.24 407	0.17 365	0.21 300	0.17 255	0.19 226	0.29 451

FADNet_RVC	0.88 462	0.56 542	2.15 574	0.57 363	0.43 412	1.17 513	0.46 346	1.68 412	1.12 381	0.91 295	1.24 415	0.91 360	0.94 457	2.22 508	1.20 519	0.28 496	0.22 473	0.32 533	0.28 514	0.46 577	0.42 554

iResNetv2_ROB	0.88 462	0.43 488	2.62 597	0.60 405	0.38 348	0.94 451	0.67 491	1.88 479	1.38 527	1.27 452	1.45 493	1.26 478	1.05 512	1.92 473	0.64 386	0.24 407	0.15 301	0.19 208	0.14 159	0.24 404	0.21 280

DualNet (step1)	0.89 465	0.51 522	1.35 498	0.58 378	0.40 375	1.07 482	0.80 532	1.99 510	1.27 470	1.25 435	1.22 402	1.09 432	1.01 490	1.31 347	0.73 412	0.59 628	0.32 577	0.62 633	0.67 641	0.45 570	0.48 570

iRaft-Stereo_5w	0.89 465	0.31 306	1.04 406	0.56 341	0.47 448	0.47 130	0.68 494	1.19 290	1.08 354	0.80 264	1.35 462	1.46 521	0.90 441	5.11 601	1.16 514	0.18 194	0.15 301	0.22 338	0.19 306	0.21 329	0.24 356

DAS	0.89 465	0.37 438	1.20 469	0.66 477	0.69 558	0.82 397	0.62 476	1.79 449	1.26 466	1.93 609	1.55 523	0.96 384	1.17 538	2.72 546	0.69 404	0.22 358	0.16 338	0.25 439	0.18 281	0.29 469	0.24 356

SACVNet	0.89 465	0.51 522	1.08 422	0.83 587	0.58 512	0.83 405	0.78 520	1.84 463	1.17 411	1.39 510	1.33 453	1.25 472	1.01 490	2.31 518	0.92 474	0.35 557	0.26 531	0.31 521	0.29 533	0.35 521	0.48 570

ASMatch	0.89 465	0.29 245	0.72 224	0.56 341	0.36 320	0.47 130	0.37 218	1.16 280	0.95 297	1.11 351	3.26 640	0.95 379	0.96 464	4.88 598	0.53 328	0.20 287	0.16 338	0.22 338	0.19 306	0.20 278	0.30 469

ADLNet	0.89 465	0.39 465	1.09 425	0.88 602	0.73 565	1.24 523	0.75 513	2.02 516	1.41 541	1.58 565	1.37 467	1.26 478	1.00 487	1.31 347	1.18 516	0.28 496	0.21 454	0.26 460	0.26 484	0.29 469	0.36 519

MMNet	0.89 465	0.35 405	1.44 509	0.64 457	0.59 518	1.83 594	0.48 369	1.70 425	1.38 527	1.45 535	1.19 392	1.25 472	1.16 534	1.77 450	1.27 534	0.20 287	0.19 419	0.23 376	0.22 412	0.25 416	0.24 356

HGLStereo	0.89 465	0.42 483	1.15 444	0.82 583	1.03 627	1.16 506	0.57 445	1.68 412	1.28 478	1.26 447	1.62 542	1.13 446	1.31 564	1.85 461	1.11 511	0.25 430	0.24 512	0.24 400	0.22 412	0.24 404	0.29 451

CRFU-Net	0.90 473	0.42 483	1.10 430	0.69 515	0.59 518	1.76 585	0.84 544	2.33 594	0.92 279	1.45 535	1.20 393	1.62 550	1.25 553	1.38 370	0.94 482	0.28 496	0.23 502	0.22 338	0.19 306	0.24 404	0.27 421

dad	0.90 473	0.73 592	1.28 488	0.59 397	0.39 360	0.83 405	0.45 340	1.24 309	1.54 577	1.52 549	1.28 434	1.36 500	0.86 420	2.54 538	0.91 470	0.43 588	0.27 541	0.82 642	0.26 484	0.44 567	0.34 506

AACVNet	0.90 473	0.40 471	0.98 384	0.86 597	0.40 375	0.80 387	0.49 381	1.81 457	0.86 259	1.11 351	1.34 457	1.32 494	0.99 480	4.23 582	0.86 453	0.26 457	0.22 473	0.28 490	0.22 412	0.30 484	0.28 437

IRAFT_RVC	0.90 473	0.30 275	0.89 335	0.67 491	0.31 217	0.64 299	1.00 582	1.40 348	0.97 306	1.23 428	1.04 319	1.00 399	0.96 464	5.77 620	0.57 353	0.24 407	0.13 144	0.25 439	0.21 384	0.20 278	0.21 280

delet	0.90 473	0.34 376	1.15 444	0.69 515	0.66 547	1.63 574	0.81 537	1.95 500	1.49 571	1.42 522	1.38 472	1.29 485	0.91 444	1.78 452	1.18 516	0.22 358	0.22 473	0.24 400	0.25 467	0.22 351	0.24 356

pcwnet_v2	0.91 478	0.39 465	2.74 599	0.64 457	0.55 498	0.81 395	0.49 381	2.19 567	1.63 591	1.44 529	1.64 549	1.09 432	0.79 385	1.31 347	0.70 407	0.32 530	0.25 524	0.29 502	0.27 503	0.37 531	0.37 523

FADNet-RVC-Resample	0.91 478	0.51 522	2.92 604	0.64 457	0.46 437	1.07 482	0.60 467	1.76 442	1.24 449	1.10 350	0.98 295	1.06 418	0.98 477	2.17 505	0.95 484	0.24 407	0.22 473	0.30 514	0.32 559	0.36 525	0.40 542

HSM-Net_RVC	0.91 478	0.31 306	0.60 147	0.54 303	0.31 217	1.15 503	0.60 467	3.76 660	1.30 494	1.57 564	1.75 565	1.67 559	1.01 490	1.61 427	0.90 466	0.23 385	0.17 365	0.19 208	0.18 281	0.20 278	0.22 311
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ssnet_v2	0.92 481	0.39 465	1.22 474	0.66 477	0.39 360	1.31 530	0.96 575	2.32 588	1.45 560	1.48 544	1.17 384	1.53 535	0.91 444	1.16 317	1.71 588	0.31 522	0.27 541	0.30 514	0.29 533	0.28 452	0.29 451

ADLNet2	0.92 481	0.37 438	1.25 482	0.80 576	0.65 541	1.12 495	0.75 513	1.95 500	1.42 550	1.26 447	1.67 553	1.68 562	1.04 507	1.80 459	1.23 527	0.25 430	0.22 473	0.21 300	0.22 412	0.27 436	0.31 479

FTStereo	0.92 481	0.28 220	0.61 156	0.57 363	0.34 293	0.65 305	1.80 648	1.09 242	0.84 252	1.75 591	4.13 651	1.04 412	1.62 596	1.59 420	0.48 290	0.21 323	0.17 365	0.23 376	0.22 412	0.19 226	0.58 603

PFNet	0.92 481	0.28 220	1.20 469	0.68 502	0.32 251	0.62 279	0.55 432	1.27 319	1.01 325	1.47 539	1.09 341	0.97 387	0.68 345	6.58 640	0.59 366	0.21 323	0.13 144	0.24 400	0.19 306	0.20 278	0.20 250

DLCB_ROB	0.92 481	0.43 488	0.95 371	0.71 530	0.55 498	1.11 493	0.83 542	1.61 400	1.32 504	1.67 583	1.66 551	1.70 565	0.93 454	1.96 481	1.34 544	0.26 457	0.25 524	0.27 474	0.28 514	0.28 452	0.28 437

GEStereo_RVC	0.93 486	0.40 471	1.15 444	0.67 491	0.50 462	0.95 457	0.78 520	2.73 636	1.21 431	1.20 410	1.12 356	1.25 472	0.91 444	3.21 561	0.95 484	0.31 522	0.20 436	0.23 376	0.20 341	0.28 452	0.31 479

CBFPSM	0.95 487	0.37 438	2.10 570	0.51 241	0.39 360	1.73 581	0.87 557	1.59 396	1.13 387	1.11 351	1.00 301	2.34 622	1.64 601	1.42 384	1.44 554	0.19 237	0.18 398	0.20 260	0.20 341	0.22 351	0.36 519

OMP-Stereo	0.95 487	0.35 405	0.79 269	0.92 613	0.32 251	0.49 153	0.35 189	1.22 302	1.11 373	1.58 565	1.12 356	1.44 516	0.69 349	6.92 646	0.51 310	0.20 287	0.15 301	0.24 400	0.19 306	0.21 329	0.16 117

DSFCA	0.95 487	0.38 456	1.23 476	0.55 319	0.66 547	1.50 558	0.93 569	1.58 391	1.24 449	1.59 568	1.16 381	1.48 524	0.95 462	2.96 553	1.20 519	0.31 522	0.28 547	0.25 439	0.26 484	0.29 469	0.26 400

PSMNet_ROB	0.95 487	0.57 547	1.45 510	0.75 559	0.64 536	1.28 528	1.12 595	1.84 463	1.15 399	1.16 382	1.29 439	1.44 516	0.89 438	1.74 445	1.70 586	0.33 537	0.25 524	0.37 574	0.39 594	0.36 525	0.32 488

FADNet-RVC	0.96 491	0.72 589	2.96 605	0.64 457	0.49 457	0.90 432	0.59 459	1.85 470	1.27 470	0.92 298	0.97 290	1.36 500	0.90 441	2.36 521	1.31 536	0.30 519	0.29 555	0.32 533	0.32 559	0.42 554	0.37 523

TransformOpticalFlow	0.97 492	0.30 275	0.96 379	0.54 303	0.31 217	0.65 305	0.54 422	1.87 474	1.19 420	1.12 359	1.44 491	1.34 497	0.98 477	6.68 643	0.44 254	0.19 237	0.12 54	0.21 300	0.19 306	0.18 187	0.23 332

IIG-Stereo	0.97 492	0.34 376	0.80 273	0.90 611	0.33 271	0.61 276	0.26 80	1.27 319	1.08 354	1.69 585	1.37 467	1.44 516	0.74 360	6.94 647	0.53 328	0.21 323	0.14 228	0.23 376	0.18 281	0.20 278	0.15 62

XX-Stereo	0.97 492	0.28 220	8.28 652	0.85 594	0.70 564	0.44 102	0.22 33	1.07 230	0.69 198	0.66 240	1.56 529	1.38 507	0.38 127	1.36 363	0.38 198	0.21 323	0.14 228	0.20 260	0.19 306	0.19 226	0.16 117

DispNO	0.98 495	0.34 376	2.02 563	0.58 378	0.55 498	0.88 426	0.49 381	1.70 425	1.24 449	1.22 425	1.26 419	1.18 453	0.88 435	5.17 602	0.88 459	0.23 385	0.18 398	0.24 400	0.22 412	0.19 226	0.22 311

DEmStereo	0.98 495	0.25 139	0.85 314	0.49 200	0.33 271	1.02 472	0.55 432	0.97 186	0.93 286	1.41 518	2.13 605	1.01 404	2.01 624	5.62 614	0.78 431	0.19 237	0.15 301	0.20 260	0.20 341	0.18 187	0.25 379

FADNet	0.98 495	0.64 567	2.57 593	0.66 477	0.55 498	0.95 457	0.57 445	1.91 487	1.38 527	0.94 304	1.02 306	1.36 500	1.00 487	2.69 544	0.97 489	0.34 547	0.34 587	0.31 521	0.34 579	0.61 615	0.42 554

CFNet	0.99 498	0.40 471	1.23 476	0.65 464	0.43 412	1.03 473	0.49 381	2.01 515	1.35 511	1.02 327	1.39 474	1.10 436	0.86 420	5.47 613	0.89 462	0.24 407	0.18 398	0.28 490	0.27 503	0.27 436	0.22 311

NVstereo2D	0.99 498	0.45 496	2.21 578	0.79 575	0.75 578	1.20 517	0.86 553	1.98 506	1.41 541	1.02 327	1.18 387	1.31 490	0.97 474	2.25 512	0.93 477	0.45 601	0.22 473	0.39 582	0.25 467	0.59 609	0.68 620

CBMV_ROB	0.99 498	0.46 499	0.68 207	0.53 288	0.39 360	1.40 548	0.48 369	2.09 534	1.30 494	1.53 552	2.29 613	1.36 500	1.23 549	2.46 528	1.04 503	0.44 597	0.42 620	0.47 606	0.44 607	0.41 550	0.39 536

ACV-stereo	1.00 501	0.55 538	1.47 512	0.59 397	0.42 407	2.38 626	0.58 451	1.20 295	1.21 431	0.83 274	1.01 303	3.36 649	2.10 630	1.64 430	1.17 515	0.28 496	0.22 473	0.23 376	0.22 412	0.29 469	0.35 515

fast-acv-ft	1.00 501	0.48 510	1.85 552	0.61 422	0.52 476	1.77 587	0.69 497	1.52 372	1.47 566	1.34 486	1.85 583	1.73 568	1.24 552	1.62 428	1.56 567	0.27 478	0.28 547	0.28 490	0.28 514	0.28 452	0.31 479

HBP-ISP	1.00 501	0.60 551	0.85 314	0.64 457	0.48 450	1.63 574	0.77 517	2.24 575	1.30 494	1.33 479	1.53 519	0.87 339	0.99 480	3.26 564	0.76 425	0.46 602	0.44 622	0.54 620	0.48 616	0.48 583	0.42 554

CSP-Net	1.00 501	0.41 481	0.99 389	0.56 341	0.43 412	1.62 573	0.76 516	2.16 556	1.16 406	1.33 479	1.22 402	1.32 494	0.89 438	4.67 593	0.93 477	0.35 557	0.24 512	0.20 260	0.20 341	0.23 375	0.30 469

ETE_ROB	1.01 505	0.69 582	1.49 515	0.72 536	0.50 462	1.15 503	1.12 595	1.91 487	1.24 449	1.94 611	1.50 509	1.73 568	1.06 513	1.78 452	1.33 543	0.33 537	0.26 531	0.38 578	0.34 579	0.40 546	0.44 561

THIR-Stereo	1.02 506	0.29 245	0.73 239	0.51 241	0.29 172	0.94 451	1.31 616	1.08 235	0.98 309	1.35 493	1.91 591	1.16 451	1.54 592	6.37 638	0.79 436	0.20 287	0.14 228	0.21 300	0.22 412	0.19 226	0.25 379

PS-NSSS	1.02 506	0.62 563	1.17 459	0.61 422	0.58 512	0.91 435	0.79 529	2.02 516	1.19 420	1.17 386	1.68 555	1.00 399	0.85 412	4.43 587	0.86 453	0.38 569	0.31 564	0.52 615	0.32 559	0.52 593	0.45 563

XPNet_ROB	1.02 506	0.56 542	1.33 496	0.75 559	0.58 512	1.11 493	1.13 597	1.77 444	1.29 490	1.88 603	1.43 489	1.63 554	1.13 532	2.04 490	1.69 584	0.40 578	0.31 564	0.33 545	0.29 533	0.37 531	0.37 523

YMNet	1.04 509	0.59 548	1.67 537	0.86 597	0.86 604	1.84 595	0.61 473	1.70 425	1.28 478	1.65 579	1.98 595	1.75 573	0.96 464	1.57 412	1.58 569	0.34 547	0.37 603	0.32 533	0.32 559	0.33 509	0.32 488

YMNet_1	1.04 509	0.59 548	1.67 537	0.86 597	0.86 604	1.84 595	0.61 473	1.70 425	1.28 478	1.65 579	1.98 595	1.75 573	0.96 464	1.57 412	1.58 569	0.34 547	0.37 603	0.32 533	0.32 559	0.33 509	0.32 488

iinet-f	1.04 509	0.50 518	4.24 628	0.58 378	0.43 412	1.78 591	0.70 504	1.29 325	1.16 406	1.25 435	1.42 485	1.57 542	1.42 581	1.47 397	1.70 586	0.26 457	0.23 502	0.20 260	0.20 341	0.26 430	0.26 400

RAFT-RH_RVC	1.04 509	0.26 166	0.76 254	0.53 288	0.29 172	0.80 387	0.32 148	0.85 145	1.12 381	2.04 618	4.63 657	1.03 411	0.57 281	5.93 623	0.52 318	0.20 287	0.13 144	0.26 460	0.20 341	0.16 103	0.19 217

CBMV	1.04 509	0.48 510	0.88 331	0.56 341	0.36 320	1.52 560	1.55 631	1.87 474	1.59 586	2.11 622	1.67 553	1.46 521	1.35 569	1.92 473	1.31 536	0.35 557	0.35 594	0.39 582	0.33 573	0.34 517	0.34 506
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
UGAM-zero	1.05 514	0.33 347	1.04 406	0.49 200	0.31 217	0.67 316	0.26 80	2.37 597	0.80 239	1.05 336	1.11 352	2.86 639	1.81 615	6.26 630	0.50 306	0.18 194	0.15 301	0.19 208	0.16 222	0.17 142	0.21 280

StereoDRNet	1.05 514	0.53 530	2.21 578	0.80 576	0.93 616	1.50 558	0.90 560	2.06 528	1.44 555	1.68 584	1.20 393	1.48 524	0.99 480	1.86 464	1.60 573	0.29 512	0.24 512	0.29 502	0.28 514	0.35 521	0.33 496

AIO-Stereo-zeroshot1	1.06 516	0.43 488	3.59 620	0.53 288	0.66 547	0.79 381	0.39 248	2.60 626	0.98 309	0.96 309	4.58 655	2.05 611	0.56 274	0.99 258	0.51 310	0.19 237	0.14 228	0.21 300	0.28 514	0.32 502	0.41 546

STrans-v2	1.06 516	0.31 306	1.02 400	0.52 265	0.33 271	0.67 316	0.78 520	2.66 633	1.26 466	1.15 378	1.46 495	1.37 504	1.40 576	6.68 643	0.46 272	0.19 237	0.13 144	0.21 300	0.18 281	0.18 187	0.21 280

DISCO	1.06 516	0.37 438	1.19 465	0.73 544	0.46 437	2.04 610	0.84 544	2.26 576	1.54 577	1.25 435	1.36 466	2.38 624	1.08 516	2.60 541	1.62 576	0.24 407	0.19 419	0.22 338	0.20 341	0.32 502	0.29 451

NCCL2	1.06 516	0.64 567	1.35 498	0.78 573	0.58 512	1.32 531	1.69 637	1.89 481	1.38 527	1.52 549	1.20 393	1.91 586	1.17 538	1.79 457	1.50 561	0.35 557	0.31 564	0.45 600	0.44 607	0.41 550	0.45 563

LALA_ROB	1.06 516	0.66 574	1.37 506	0.70 525	0.53 484	1.61 571	1.25 613	1.81 457	1.48 570	1.82 599	1.40 479	1.93 590	1.03 501	1.68 436	1.69 584	0.38 569	0.28 547	0.43 595	0.37 590	0.43 556	0.38 531

TCMNet	1.07 521	0.66 574	2.49 589	0.92 613	1.32 649	1.14 499	0.67 491	1.91 487	1.29 490	1.20 410	1.57 533	1.29 485	0.96 464	2.23 509	1.59 572	0.32 530	0.31 564	0.38 578	0.35 583	0.43 556	0.40 542

PSMNet-RUCA	1.07 521	1.06 617	1.64 534	1.23 642	1.10 633	1.39 544	0.65 485	1.91 487	1.43 552	0.95 306	1.52 517	0.99 393	0.83 404	1.28 343	1.01 496	0.71 639	0.34 587	0.99 650	0.61 637	1.01 640	0.67 616

RAFT + AFF	1.07 521	0.47 504	1.36 503	0.68 502	0.50 462	1.20 517	1.22 609	2.58 624	1.26 466	1.33 479	1.56 529	1.19 455	1.49 590	3.89 580	1.01 496	0.22 358	0.26 531	0.30 514	0.27 503	0.29 469	0.32 488

DRN-Test	1.07 521	0.49 515	1.95 560	0.75 559	0.81 596	1.61 571	0.78 520	2.26 576	1.53 575	1.84 600	1.35 462	1.42 510	1.04 507	2.26 513	1.61 574	0.28 496	0.23 502	0.31 521	0.30 545	0.33 509	0.33 496

TDLM	1.08 525	0.50 518	1.01 397	0.69 515	0.54 491	0.91 435	1.40 622	1.60 398	1.36 520	1.17 386	1.40 479	1.07 421	1.00 487	6.19 626	0.85 452	0.34 547	0.22 473	0.35 561	0.26 484	0.38 537	0.29 451

Wz-Net-LNSev-Ref	1.09 526	0.46 499	2.61 596	0.71 530	0.65 541	2.00 607	0.78 520	2.07 530	1.47 566	1.62 574	1.47 498	1.53 535	1.29 560	2.10 498	1.65 582	0.24 407	0.14 228	0.20 260	0.16 222	0.28 452	0.28 437

FAT-Stereo	1.10 527	0.43 488	1.46 511	0.74 550	0.60 522	1.13 496	0.92 565	2.06 528	1.71 599	1.75 591	2.00 598	2.02 604	1.47 587	2.02 489	1.26 531	0.44 597	0.36 598	0.34 553	0.29 533	0.36 525	0.57 600

CVANet_RVC	1.10 527	0.49 515	1.15 444	0.65 464	0.54 491	0.93 447	1.00 582	1.69 421	1.36 520	1.42 522	1.39 474	1.24 471	1.17 538	6.22 628	0.80 443	0.35 557	0.24 512	0.35 561	0.30 545	0.44 567	0.32 488

APVNet	1.11 529	0.59 548	1.95 560	0.87 600	0.77 584	1.90 600	0.82 541	2.03 520	1.15 399	1.14 376	1.43 489	1.55 538	1.12 531	3.03 555	1.62 576	0.32 530	0.34 587	0.42 594	0.36 586	0.36 525	0.41 546

GANetREF_RVC	1.11 529	0.90 606	1.56 526	0.88 602	0.53 484	1.41 550	1.35 619	1.91 487	1.54 577	1.28 458	1.32 447	1.46 521	1.23 549	2.04 490	1.00 495	0.57 625	0.45 624	0.67 636	0.52 625	0.91 636	0.62 611
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
GCST	1.13 531	1.50 646	1.17 459	1.74 654	1.17 643	1.29 529	0.30 120	1.55 381	1.21 431	1.31 470	0.97 290	0.99 393	0.48 201	2.38 525	0.54 337	1.24 657	0.70 656	1.31 657	0.86 651	1.03 642	0.92 638

GASNet	1.13 531	1.10 624	3.29 615	1.00 628	0.68 555	0.82 397	0.67 491	1.85 470	1.38 527	1.39 510	1.25 417	1.25 472	1.20 548	2.72 546	1.62 576	0.46 602	0.26 531	0.36 571	0.34 579	0.55 603	0.33 496

anonymity	1.14 533	0.98 614	1.24 479	1.09 633	1.13 636	1.08 486	0.90 560	2.02 516	1.23 445	1.32 473	1.27 428	1.27 483	1.09 519	1.16 317	1.03 502	1.02 648	1.01 672	0.97 647	0.97 656	0.98 638	1.01 640

PA-Net	1.14 533	0.63 564	2.12 572	0.67 491	0.75 578	1.19 516	0.91 563	1.91 487	1.46 565	1.18 397	1.23 410	1.33 496	1.17 538	4.31 585	1.41 551	0.29 512	0.46 628	0.33 545	0.50 621	0.33 509	0.57 600
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
edge stereo	1.15 535	0.54 534	1.50 516	0.73 544	0.66 547	1.18 515	0.84 544	2.13 546	1.41 541	1.73 588	1.84 580	2.53 630	1.46 585	2.46 528	1.35 546	0.43 588	0.41 615	0.54 620	0.36 586	0.43 556	0.50 579

RASNet	1.16 536	0.34 376	1.11 432	0.73 544	0.86 604	1.00 469	0.60 467	1.56 385	1.43 552	1.07 345	1.37 467	2.08 612	1.44 584	7.00 648	1.56 567	0.20 287	0.17 365	0.17 139	0.19 306	0.19 226	0.19 217

DANet	1.16 536	0.64 567	1.52 521	0.88 602	0.74 573	1.52 560	0.52 402	1.68 412	1.21 431	1.81 597	1.55 523	2.02 604	1.11 525	3.30 566	2.28 609	0.34 547	0.31 564	0.40 588	0.30 545	0.46 577	0.54 589
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
UGAM	1.17 538	0.29 245	1.08 422	0.55 319	0.43 412	0.69 330	0.71 507	1.14 263	1.35 511	1.00 318	1.49 502	1.90 584	0.86 420	9.61 677	0.89 462	0.21 323	0.19 419	0.30 514	0.25 467	0.20 278	0.18 173

Wz-Net-LNSev	1.17 538	0.72 589	4.71 632	0.66 477	0.84 601	1.72 578	1.13 597	1.97 505	1.43 552	1.34 486	1.32 447	1.66 557	1.30 563	1.44 390	1.51 563	0.29 512	0.26 531	0.24 400	0.23 444	0.33 509	0.35 515

S-Stereo	1.17 538	0.48 510	2.25 582	0.83 587	0.81 596	1.22 519	1.17 604	2.12 538	2.08 626	1.47 539	2.13 605	1.55 538	1.16 534	2.09 497	1.46 557	0.42 587	0.40 614	0.35 561	0.32 559	0.45 570	0.73 625

MaskLacGwcNet_RVC	1.17 538	1.06 617	1.28 488	0.88 602	0.69 558	1.92 602	0.92 565	1.71 429	1.14 393	1.17 386	1.26 419	1.49 526	0.80 393	2.04 490	0.86 453	2.02 661	0.34 587	0.79 640	0.36 586	1.38 652	1.33 652

RP	1.17 538	0.54 534	1.48 514	0.93 619	1.05 630	1.14 499	0.85 551	1.99 510	1.70 597	1.72 587	2.07 602	1.91 586	1.93 622	2.00 486	1.37 548	0.55 623	0.37 603	0.48 608	0.37 590	0.46 577	0.46 568

z-ln-s-r	1.18 543	0.61 556	2.91 603	0.54 303	0.56 504	0.81 395	0.86 553	1.72 433	1.55 583	1.18 397	1.62 542	1.37 504	1.16 534	3.67 574	3.77 636	0.20 287	0.15 301	0.21 300	0.17 255	0.29 469	0.24 356

ccnet	1.19 544	0.71 586	1.36 503	0.81 580	0.75 578	1.72 578	1.13 597	1.98 506	1.31 501	1.52 549	1.84 580	1.75 573	1.36 571	2.01 487	2.04 599	0.57 625	0.54 642	0.57 628	0.56 630	0.60 612	0.60 609

Nwc_Net	1.19 544	0.53 530	2.34 584	0.92 613	0.81 596	1.49 557	0.70 504	2.28 586	1.32 504	1.41 518	2.27 611	2.03 607	1.76 612	2.05 494	1.46 557	0.43 588	0.30 559	0.43 595	0.46 612	0.39 542	0.40 542

NCC-stereo	1.20 546	0.60 551	1.84 550	0.88 602	0.95 620	1.32 531	0.94 571	2.14 548	1.36 520	1.43 526	1.79 571	1.93 590	2.13 635	2.54 538	1.41 551	0.49 610	0.38 608	0.45 600	0.59 634	0.43 556	0.45 563

Abc-Net	1.20 546	0.60 551	1.84 550	0.88 602	0.95 620	1.32 531	0.94 571	2.14 548	1.36 520	1.43 526	1.79 571	1.93 590	2.13 635	2.54 538	1.41 551	0.49 610	0.38 608	0.45 600	0.59 634	0.43 556	0.45 563
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
Wz-Net-MNSev	1.21 548	0.66 574	3.44 618	0.69 515	0.73 565	1.93 603	1.44 624	2.16 556	1.59 586	1.85 602	1.49 502	1.50 529	1.34 568	2.05 494	1.54 566	0.27 478	0.24 512	0.28 490	0.28 514	0.35 521	0.32 488

RGC	1.22 549	0.82 600	1.71 540	0.95 624	0.98 625	1.53 563	0.80 532	2.18 565	1.35 511	1.69 585	1.94 592	2.03 607	1.66 602	2.36 521	1.50 561	0.46 602	0.36 598	0.59 631	0.48 616	0.49 587	0.49 575

stereogan	1.22 549	0.45 496	2.03 566	0.87 600	0.85 602	2.52 628	0.72 508	1.98 506	1.78 607	1.92 607	1.94 592	2.31 621	1.42 581	2.10 498	1.14 512	0.38 569	0.36 598	0.39 582	0.32 559	0.52 593	0.49 575

AANet_RVC	1.22 549	0.60 551	1.94 556	0.69 515	0.46 437	0.75 356	0.69 497	1.51 368	1.57 584	1.36 498	1.90 589	1.51 532	0.87 429	7.23 652	1.89 596	0.26 457	0.19 419	0.19 208	0.16 222	0.23 375	0.37 523

HSM	1.22 549	0.34 376	0.81 277	0.61 422	0.39 360	1.22 519	0.63 481	2.45 606	1.25 457	1.32 473	1.26 419	1.91 586	1.08 516	9.21 673	0.75 420	0.23 385	0.17 365	0.20 260	0.16 222	0.22 351	0.24 356

Syn2CoEx	1.23 553	0.80 596	3.07 609	0.83 587	0.68 555	1.39 544	0.87 557	2.23 573	1.57 584	1.28 458	1.58 535	1.42 510	1.57 594	3.79 578	1.48 560	0.36 564	0.32 577	0.34 553	0.30 545	0.30 484	0.41 546

AF-Net	1.23 553	0.56 542	2.31 583	0.88 602	0.93 616	1.41 550	0.73 511	2.27 584	1.71 599	1.76 594	2.42 619	2.00 600	1.70 605	1.98 482	1.62 576	0.50 614	0.29 555	0.49 610	0.33 573	0.40 546	0.34 506

NaN_ROB	1.23 553	0.63 564	1.76 543	0.67 491	0.50 462	1.59 570	2.00 651	1.87 474	1.52 574	2.14 624	1.26 419	1.40 509	1.09 519	4.60 591	1.75 589	0.28 496	0.34 587	0.28 490	0.29 533	0.30 484	0.37 523

DGSMNet	1.24 556	0.84 603	3.20 611	0.91 612	0.92 613	1.39 544	1.34 618	2.46 610	1.44 555	1.34 486	1.66 551	1.50 529	1.03 501	1.85 461	1.30 535	0.48 608	0.48 631	0.55 624	0.51 624	0.78 629	0.79 631

RYNet	1.24 556	0.52 528	1.57 528	0.73 544	0.97 623	1.74 583	0.95 574	2.09 534	1.54 577	1.44 529	1.18 387	1.94 594	1.29 560	4.57 590	1.93 597	0.27 478	0.23 502	0.35 561	0.27 503	0.57 606	0.59 606

aanetorigin	1.26 558	0.85 604	3.00 607	0.72 536	0.80 592	1.08 486	1.05 588	1.12 254	1.39 535	3.53 661	2.60 627	1.72 566	1.73 609	1.98 482	1.77 592	0.26 457	0.24 512	0.26 460	0.25 467	0.38 537	0.51 583

GwcNet	1.26 558	0.63 564	5.13 634	0.81 580	1.15 640	1.73 581	0.69 497	1.84 463	1.53 575	1.51 547	1.71 561	1.72 566	1.09 519	2.20 507	1.61 574	0.31 522	0.30 559	0.29 502	0.27 503	0.30 484	0.41 546

Consistency-Raft	1.27 560	1.01 616	2.17 575	1.04 630	1.20 645	0.96 463	1.00 582	1.84 463	1.95 619	1.38 506	2.11 604	1.44 516	1.03 501	1.18 323	1.40 550	0.73 640	0.83 658	0.89 644	0.99 659	1.33 649	0.95 639

NOSS_ROB	1.29 561	0.49 515	0.68 207	0.60 405	0.40 375	1.09 491	0.77 517	1.94 497	1.44 555	1.04 333	1.46 495	1.10 436	0.81 397	10.57 687	0.78 431	0.46 602	0.43 621	0.48 608	0.45 610	0.45 570	0.43 558

SGM-Forest	1.29 561	0.40 471	0.74 245	0.54 303	0.37 332	1.55 565	1.26 614	1.82 459	1.39 535	2.22 625	1.81 577	1.64 555	1.02 499	7.65 658	1.20 519	0.39 576	0.37 603	0.39 582	0.34 579	0.37 531	0.34 506
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
WQFJA1++	1.34 563	0.23 70	0.51 90	0.40 54	0.29 172	0.46 117	0.20 13	0.67 52	0.31 22	0.40 115	0.39 58	0.34 85	0.39 131	0.66 134	0.28 60	0.19 237	0.13 144	0.16 89	0.13 111	20.39 701	0.17 149

Anonymous_2	1.37 564	0.56 542	0.94 365	0.57 363	0.62 532	1.04 474	0.65 485	1.82 459	1.01 325	1.00 318	0.79 244	1.42 510	1.27 556	1.06 285	0.83 447	0.62 631	0.67 653	1.05 653	9.88 700	1.09 645	0.55 595

SQANet	1.38 565	0.95 612	1.37 506	1.89 657	1.47 654	1.44 554	0.81 537	1.89 481	1.13 387	1.34 486	1.26 419	1.28 484	1.02 499	1.64 430	0.91 470	2.55 668	0.35 594	1.47 658	0.56 630	2.48 661	1.74 658

PWC_ROB	1.39 566	0.93 611	4.07 626	0.77 569	0.83 599	1.16 506	0.53 408	1.87 474	2.01 622	2.36 630	3.06 638	1.65 556	1.60 595	2.65 543	2.29 611	0.34 547	0.23 502	0.36 571	0.25 467	0.39 542	0.49 575

PWCDC_ROB	1.39 566	0.91 609	2.10 570	1.08 632	0.92 613	1.72 578	0.58 451	2.03 520	3.30 658	1.32 473	4.87 660	1.21 458	1.71 607	1.98 482	1.75 589	0.65 634	0.26 531	0.29 502	0.25 467	0.56 604	0.41 546

GANet	1.41 568	0.52 528	1.18 464	0.74 550	0.48 450	1.40 548	1.69 637	1.87 474	1.28 478	1.56 560	2.39 617	1.56 540	1.25 553	9.13 671	1.20 519	0.31 522	0.32 577	0.34 553	0.29 533	0.40 546	0.33 496

PDISCO_ROB	1.41 568	0.73 592	2.04 567	1.40 645	1.46 653	2.83 642	1.07 591	2.64 628	2.11 628	1.41 518	1.50 509	1.73 568	0.99 480	2.83 551	1.46 557	1.03 649	0.27 541	0.54 620	0.47 614	0.77 628	0.84 635

w-ln-seven-2	1.42 570	0.69 582	6.86 643	0.71 530	0.62 532	1.23 521	0.92 565	1.84 463	1.59 586	1.74 589	1.59 539	1.49 526	1.40 576	3.69 575	2.22 605	0.27 478	0.26 531	0.29 502	0.26 484	0.34 517	0.33 496

LL-Strereo	1.42 570	0.44 495	2.02 563	0.62 431	1.07 631	0.73 346	0.65 485	2.02 516	1.21 431	1.60 569	1.62 542	2.02 604	2.10 630	9.67 678	1.07 505	0.22 358	0.20 436	0.27 474	0.24 458	0.23 375	0.33 496

SHD	1.42 570	0.81 599	2.79 601	0.98 626	0.92 613	1.97 604	0.68 494	2.43 604	2.55 639	2.54 639	1.72 562	2.01 603	1.62 596	2.14 502	2.70 619	0.40 578	0.33 583	0.39 582	0.40 596	0.48 583	0.54 589

RTSC	1.43 573	0.89 605	3.62 622	0.94 622	0.64 536	1.85 597	0.69 497	2.20 570	2.04 625	2.22 625	1.70 559	1.67 559	1.27 556	2.53 537	4.48 644	0.33 537	0.25 524	0.27 474	0.29 533	0.38 537	0.40 542

UDG	1.47 574	2.69 679	1.13 437	1.45 650	1.65 656	1.34 538	0.79 529	1.75 440	1.27 470	1.29 462	1.74 564	1.99 599	1.39 575	1.66 433	1.51 563	0.91 645	0.55 644	2.30 666	0.76 645	1.99 654	1.20 648

MFMNet_re	1.47 574	1.20 630	2.50 590	1.46 651	1.08 632	1.58 569	1.51 627	1.96 504	1.87 613	2.31 629	2.20 608	1.51 532	1.88 620	1.57 412	1.34 544	0.94 646	0.83 658	0.84 643	0.80 648	1.00 639	1.06 643

PASM	1.48 576	1.08 620	3.96 625	0.93 619	0.93 616	1.17 513	1.19 606	1.77 444	1.65 592	1.90 604	1.52 517	1.75 573	1.42 581	4.54 589	1.52 565	0.64 633	0.68 655	0.69 638	0.79 647	0.70 624	0.74 626

ADCRef	1.50 577	0.61 556	3.83 624	0.76 567	0.77 584	1.91 601	0.77 517	2.16 556	1.34 508	1.63 576	1.59 539	1.35 499	1.40 576	1.79 457	8.32 664	0.25 430	0.21 454	0.32 533	0.31 551	0.31 491	0.32 488

XQC	1.51 578	0.98 614	3.20 611	0.92 613	0.76 583	2.01 608	1.17 604	2.53 621	1.99 621	2.01 617	1.54 520	2.00 600	1.54 592	3.16 559	3.46 633	0.49 610	0.31 564	0.45 600	0.40 596	0.71 626	0.62 611

DStereoRT	1.52 579	0.36 417	3.37 616	0.69 515	0.54 491	2.05 613	0.59 459	1.85 470	1.21 431	1.38 506	1.46 495	0.84 334	1.27 556	6.33 636	1.07 505	0.24 407	0.19 419	4.29 690	2.08 682	0.25 416	0.39 536

CC-Net-ROB	1.53 580	1.31 639	1.68 539	0.92 613	0.80 592	1.75 584	0.99 580	2.04 523	1.27 470	1.12 359	1.62 542	1.20 457	0.98 477	7.82 660	0.92 474	1.15 656	0.41 615	2.20 664	0.46 612	1.37 651	0.56 597

FINET	1.54 581	0.67 578	7.28 646	0.76 567	0.97 623	1.42 553	1.38 621	2.80 643	3.12 654	1.23 428	1.68 555	1.04 412	1.11 525	3.35 567	1.78 593	0.43 588	0.37 603	0.32 533	0.29 533	0.43 556	0.41 546

test_xeample	1.55 582	0.31 306	0.94 365	0.54 303	0.31 217	0.94 451	0.58 451	2.40 601	1.40 537	1.29 462	1.55 523	0.89 354	0.88 435	1.72 443	15.94 687	0.22 358	0.22 473	0.22 338	0.21 384	0.23 375	0.25 379

w-ln-seven	1.56 583	0.83 602	5.96 638	0.78 573	0.74 573	2.64 635	1.01 585	2.13 546	2.03 623	2.09 621	1.76 566	1.84 582	1.27 556	2.98 554	3.23 630	0.29 512	0.26 531	0.31 521	0.30 545	0.41 550	0.38 531

DDUNet	1.56 583	2.70 680	1.35 498	1.79 655	1.88 659	1.82 593	0.91 563	1.84 463	1.20 424	1.40 516	1.79 571	1.62 550	1.17 538	1.59 420	1.22 524	1.11 653	0.76 657	2.38 669	0.94 653	2.12 655	1.53 656

CrosDoStereo	1.56 583	0.26 166	0.78 265	0.51 241	0.29 172	0.66 310	11.86 687	1.18 285	1.00 322	1.35 493	1.76 566	0.99 393	1.83 617	6.64 641	0.83 447	0.19 237	0.15 301	0.20 260	0.22 412	0.18 187	0.25 379

DeepStereo_LL	1.56 583	0.26 166	0.78 265	0.51 241	0.29 172	0.66 310	11.86 687	1.18 285	1.00 322	1.35 493	1.76 566	0.99 393	1.83 617	6.64 641	0.83 447	0.19 237	0.15 301	0.20 260	0.22 412	0.18 187	0.25 379

xxxx	1.61 587	0.32 327	0.98 384	0.58 378	0.31 217	1.15 503	0.43 303	2.43 604	1.41 541	1.17 386	1.40 479	1.21 458	0.86 420	1.94 476	16.68 689	0.24 407	0.24 512	0.21 300	0.20 341	0.23 375	0.27 421

CSAN	1.61 587	0.67 578	3.24 614	0.74 550	0.52 476	1.77 587	1.74 642	1.98 506	1.94 618	2.47 637	2.33 615	1.93 590	2.04 627	6.45 639	1.95 598	0.43 588	0.36 598	0.41 593	0.42 600	0.43 556	0.44 561

MFN_U_SF_RVC	1.62 589	0.96 613	4.36 630	0.92 613	0.69 558	2.62 634	1.10 593	2.50 617	1.74 602	1.99 616	1.86 585	2.45 628	1.78 614	3.08 557	2.84 622	0.54 619	0.50 638	0.56 626	0.60 636	0.60 612	0.67 616

SDNR	1.66 590	0.55 538	2.36 585	0.56 341	0.58 512	3.79 660	0.45 340	1.78 446	1.40 537	1.38 506	2.45 622	1.13 446	0.96 464	11.03 688	1.31 536	0.67 636	0.64 650	0.43 595	0.32 559	0.71 626	0.76 629

otaku	1.67 591	1.18 628	1.56 526	2.27 660	1.59 655	1.98 605	1.23 611	2.23 573	1.37 525	1.48 544	1.63 548	1.73 568	1.23 549	1.85 461	1.09 507	2.96 671	0.58 648	1.74 659	0.61 637	2.94 668	2.15 663

222	1.67 591	0.31 306	0.93 357	0.59 397	0.31 217	1.05 477	0.43 303	2.39 599	1.47 566	1.37 500	1.55 523	0.94 375	0.94 457	1.98 482	17.76 690	0.24 407	0.22 473	0.21 300	0.20 341	0.22 351	0.26 400

Wz-Net-SNSev	1.68 593	1.45 642	8.71 656	0.71 530	0.67 553	1.35 539	1.51 627	2.15 554	1.47 566	1.51 547	1.68 555	2.27 617	1.38 573	4.23 582	2.36 613	0.32 530	0.29 555	0.31 521	0.33 573	0.43 556	0.39 536

DeepPrunerF	1.68 593	0.82 600	6.82 642	0.94 622	1.20 645	0.91 435	0.97 576	2.50 617	5.19 675	1.22 425	1.30 440	1.18 453	1.29 560	4.96 600	1.75 589	0.43 588	0.35 594	0.52 615	0.48 616	0.43 556	0.42 554

psmorigin	1.69 595	0.74 594	13.13 668	0.70 525	0.60 522	1.16 506	0.79 529	1.69 421	1.25 457	2.07 620	1.77 569	2.23 614	1.51 591	2.14 502	1.45 555	0.39 576	0.41 615	0.34 553	0.33 573	0.45 570	0.63 613

G-Net	1.71 596	0.67 578	2.09 569	1.14 638	0.75 578	2.96 647	0.89 559	1.58 391	1.30 494	2.76 644	8.12 679	2.29 619	2.51 648	1.94 476	2.23 607	0.49 610	0.45 624	0.45 600	0.31 551	0.62 616	0.59 606

AANet	1.72 597	1.32 640	5.46 636	0.70 525	0.73 565	1.52 560	0.85 551	1.95 500	3.12 654	3.12 656	3.30 641	2.91 640	2.23 639	2.48 534	2.27 608	0.44 597	0.31 564	0.34 553	0.31 551	0.47 581	0.58 603

Ntro	1.72 597	1.21 631	1.62 531	2.54 667	1.86 658	2.09 614	1.14 600	2.08 531	1.38 527	1.23 428	1.62 542	1.62 550	1.33 567	2.04 490	1.21 523	3.09 672	0.56 645	1.82 661	0.65 639	2.97 671	2.25 665

z-mn7	1.77 599	1.06 617	7.02 645	0.74 550	0.54 491	2.58 630	1.03 586	1.90 485	2.73 650	1.61 570	3.00 636	1.96 596	1.40 576	5.23 604	2.87 623	0.31 522	0.25 524	0.27 474	0.25 467	0.34 517	0.35 515

FBW_ROB	1.78 600	0.66 574	1.90 555	0.72 536	0.66 547	1.79 592	1.07 591	2.79 641	1.77 603	1.84 600	1.79 571	1.98 598	1.37 572	12.42 690	2.22 605	0.36 564	0.38 608	0.57 628	0.39 594	0.46 577	0.51 583

SPS-STEREO	1.78 600	1.09 622	1.52 521	1.22 641	1.14 638	1.87 599	1.11 594	2.27 584	1.70 597	3.17 658	2.39 617	2.84 638	1.93 622	4.41 586	2.93 624	1.04 651	0.99 671	0.97 647	0.94 653	1.03 642	1.05 642
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MFN_U_SF_DS_RVC	1.80 602	1.11 625	4.33 629	0.84 591	0.77 584	3.70 655	2.41 670	2.04 523	1.85 612	1.75 591	1.90 589	1.92 589	1.25 553	7.33 653	1.45 555	0.47 606	0.47 629	0.53 619	0.77 646	0.50 589	0.55 595

SAMSARA	1.80 602	0.90 606	3.37 616	1.28 644	1.13 636	3.71 656	2.33 665	2.53 621	1.93 617	3.17 658	1.73 563	2.99 641	1.68 604	3.53 570	2.46 615	0.47 606	0.54 642	0.43 595	0.47 614	0.59 609	0.64 614

DStereoO	1.82 604	1.21 631	2.98 606	1.42 649	0.88 611	1.54 564	4.03 679	1.90 485	2.15 631	1.56 560	1.82 578	1.75 573	4.06 669	1.76 448	2.15 603	2.39 666	0.52 639	0.97 647	0.43 604	2.24 657	0.68 620

PVD	1.82 604	0.91 609	3.02 608	1.03 629	0.94 619	2.61 633	1.14 600	2.78 640	3.40 660	3.08 655	2.75 630	2.39 626	2.49 647	2.81 549	3.66 635	0.48 608	0.49 637	0.59 631	0.49 619	0.60 612	0.81 633

ADCL	1.82 604	0.70 584	4.57 631	0.70 525	0.63 535	2.56 629	1.77 644	2.08 531	1.77 603	1.95 613	1.89 587	2.04 609	1.88 620	2.36 521	9.55 670	0.27 478	0.25 524	0.35 561	0.32 559	0.39 542	0.39 536

zh-mn7	1.84 607	1.51 647	9.67 660	0.70 525	0.54 491	1.47 556	0.84 544	1.93 495	2.13 630	2.50 638	2.70 629	1.67 559	1.35 569	4.75 597	3.14 629	0.32 530	0.27 541	0.27 474	0.27 503	0.32 502	0.39 536

AAGNet	1.84 607	0.30 275	0.79 269	0.66 477	0.32 251	0.65 305	0.50 389	1.02 204	1.01 325	1.47 539	1.21 400	0.99 393	1.16 534	2.76 548	22.69 697	0.24 407	0.13 144	0.22 338	0.20 341	0.24 404	0.16 117

ff1	1.88 609	0.36 417	1.51 517	0.56 341	0.40 375	0.76 362	0.59 459	1.08 235	2.62 642	1.19 405	1.49 502	1.07 421	0.85 412	9.88 682	13.82 681	0.21 323	0.13 144	0.31 521	0.28 514	0.20 278	0.23 332

MDST_ROB	1.88 609	0.40 471	1.71 540	0.93 619	0.60 522	4.27 667	1.23 611	3.99 663	1.44 555	4.61 672	2.63 628	1.44 516	1.03 501	9.78 679	1.62 576	0.33 537	0.26 531	0.37 574	0.33 573	0.31 491	0.34 506

SGM_RVC	1.88 609	0.40 471	0.90 345	0.63 442	0.30 196	2.81 641	1.26 614	2.73 636	1.81 610	4.09 664	2.85 633	3.88 655	3.19 656	8.42 667	2.44 614	0.33 537	0.31 564	0.30 514	0.28 514	0.31 491	0.31 479
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
mmx	1.89 612	0.36 417	1.51 517	0.56 341	0.40 375	0.76 362	0.59 459	2.32 588	1.41 541	1.19 405	1.49 502	1.07 421	0.85 412	9.88 682	13.82 681	0.25 430	0.21 454	0.31 521	0.28 514	0.32 502	0.29 451

xxx	1.89 612	0.36 417	1.51 517	0.56 341	0.40 375	0.76 362	0.59 459	2.32 588	1.41 541	1.19 405	1.49 502	1.07 421	0.85 412	9.88 682	13.82 681	0.25 430	0.21 454	0.31 521	0.28 514	0.32 502	0.29 451

DPSNet	1.91 614	0.64 567	5.95 637	0.73 544	0.59 518	2.04 610	1.61 635	3.84 661	1.96 620	1.54 555	1.39 474	2.27 617	3.32 659	4.95 599	4.79 647	0.50 614	0.31 564	0.29 502	0.26 484	0.67 621	0.54 589

test_sample9	1.96 615	0.51 522	1.35 498	0.58 378	0.40 375	1.07 482	0.80 532	1.99 510	1.27 470	1.25 435	1.22 402	1.09 432	1.01 490	2.46 528	8.57 665	0.59 628	12.85 702	0.62 633	0.67 641	0.45 570	0.48 570

1111x	1.96 615	0.32 327	1.54 525	0.54 303	0.30 196	1.00 469	0.69 497	2.47 611	1.33 506	1.21 417	1.44 491	1.21 458	1.11 525	8.49 668	16.14 688	0.22 358	0.23 502	0.22 338	0.23 444	0.25 416	0.26 400

ADCPNet	1.97 617	0.78 595	9.38 658	0.74 550	0.61 528	2.73 639	1.36 620	2.11 537	1.66 593	1.92 607	1.70 559	2.45 628	2.07 628	2.50 535	6.84 659	0.38 569	0.38 608	0.38 578	0.43 604	0.47 581	0.50 579

zh-sn7	2.00 618	1.73 658	9.50 659	0.77 569	0.73 565	1.77 587	1.32 617	2.08 531	1.66 593	1.91 605	2.48 624	1.81 580	2.25 640	5.74 617	4.07 640	0.33 537	0.33 583	0.32 533	0.32 559	0.44 567	0.46 568

WCMA_ROB	2.05 619	0.55 538	1.77 544	0.74 550	0.61 528	2.24 619	1.56 632	2.17 564	1.79 608	4.16 668	6.36 667	5.66 668	4.66 672	3.19 560	2.77 620	0.55 623	0.45 624	0.40 588	0.43 604	0.48 583	0.50 579

RainbowNet	2.06 620	1.86 660	1.97 562	2.86 670	2.25 665	2.03 609	1.79 645	2.77 638	1.92 616	1.54 555	1.84 580	1.95 595	1.73 609	2.23 509	1.38 549	3.40 678	0.86 663	2.39 671	1.00 660	2.94 668	2.42 667

MSMD_ROB	2.08 621	0.61 556	1.15 444	0.71 530	0.62 532	4.00 662	0.93 569	1.94 497	1.79 608	4.71 674	4.60 656	8.14 678	3.87 667	3.75 577	1.65 582	0.54 619	0.48 631	0.55 624	0.58 632	0.53 598	0.52 585

Selective-IGEV-i16pc	2.09 622	0.31 306	19.73 683	0.57 363	0.39 360	2.72 637	1.47 625	1.46 359	1.31 501	0.83 274	1.23 410	1.05 416	0.63 323	7.69 659	0.83 447	0.41 582	0.22 473	0.22 338	0.23 444	0.22 351	0.24 356

Wz-Net-TNSev	2.10 623	2.71 681	9.30 657	0.72 536	0.65 541	2.41 627	1.81 649	2.45 606	1.77 603	1.62 574	1.56 529	2.56 631	2.01 624	5.30 605	4.46 643	0.41 582	0.38 608	0.33 545	0.37 590	0.54 601	0.64 614

ADCMid	2.11 624	0.90 606	8.39 654	0.75 559	0.69 558	1.98 605	1.14 600	2.18 565	1.67 595	2.85 646	1.85 583	2.35 623	2.02 626	2.35 520	10.58 675	0.34 547	0.32 577	0.39 582	0.44 607	0.51 592	0.53 588

ADCP+	2.12 625	0.56 542	10.01 661	0.68 502	0.91 612	2.25 620	1.04 587	1.92 493	1.50 573	1.58 565	1.34 457	1.73 568	1.62 596	2.27 514	13.20 678	0.25 430	0.22 473	0.32 533	0.29 533	0.38 537	0.34 506

WZ-Net	2.14 626	1.08 620	11.68 667	0.89 609	0.78 588	1.76 585	1.59 634	2.39 599	2.03 623	2.11 622	1.95 594	2.30 620	2.28 641	5.94 624	3.86 639	0.35 557	0.27 541	0.29 502	0.32 559	0.52 593	0.50 579

AnyNet_C32	2.14 626	1.45 642	7.38 647	0.95 624	1.12 634	2.23 618	2.34 666	2.10 536	1.54 577	2.44 633	1.79 571	2.04 609	1.66 602	2.69 544	10.48 674	0.38 569	0.35 594	0.35 561	0.42 600	0.50 589	0.60 609

NVStereoNet_ROB	2.17 628	1.18 628	3.51 619	1.14 638	1.26 648	1.57 568	1.51 627	2.19 567	2.11 628	2.04 618	4.80 658	3.17 648	2.11 633	7.97 662	2.10 600	1.12 654	0.94 668	1.10 654	1.34 667	0.95 637	1.31 649
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MSC_U_SF_DS_RVC	2.22 629	1.29 638	4.14 627	1.10 634	0.78 588	5.00 670	2.38 669	2.47 611	2.67 647	1.94 611	2.28 612	2.66 635	1.70 605	9.10 670	2.29 611	0.68 638	0.52 639	0.68 637	0.71 644	1.17 647	0.81 633

SANet	2.26 630	0.70 584	6.94 644	0.69 515	0.46 437	2.76 640	1.76 643	2.61 627	5.84 678	2.45 634	3.52 645	3.71 652	3.38 661	5.90 621	2.14 602	0.34 547	0.31 564	0.32 533	0.29 533	0.54 601	0.43 558

test_sample8	2.29 631	0.51 522	1.35 498	0.58 378	0.40 375	1.07 482	0.80 532	2.03 520	1.22 440	2.28 628	1.33 453	4.98 666	2.51 648	2.46 528	8.57 665	0.59 628	12.85 702	0.62 633	0.67 641	0.45 570	0.48 570

Selective-IGEV-i16pb	2.30 632	0.35 405	19.92 684	0.60 405	0.40 375	2.59 632	1.50 626	3.09 650	1.91 615	0.98 312	1.68 555	1.37 504	0.99 480	8.11 664	0.96 488	0.38 569	0.21 454	0.22 338	0.26 484	0.25 416	0.29 451

ADCS	2.35 633	1.26 635	6.54 641	0.85 594	0.77 584	2.18 617	1.79 645	2.47 611	2.20 632	2.80 645	2.14 607	2.38 624	2.09 629	2.81 549	13.83 684	0.43 588	0.41 615	0.40 588	0.45 610	0.59 609	0.67 616

MeshStereo	2.36 634	0.60 551	1.05 411	0.63 442	0.51 471	2.58 630	0.99 580	3.46 655	2.21 633	7.38 686	5.06 662	7.50 673	3.10 655	7.02 649	2.54 616	0.44 597	0.44 622	0.45 600	0.40 596	0.43 556	0.45 563
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
AnyNet_C01	2.38 635	2.21 670	10.17 662	0.99 627	0.79 590	3.12 648	2.37 667	2.69 635	1.89 614	2.58 641	2.44 621	2.70 636	1.86 619	3.65 571	7.12 660	0.41 582	0.41 615	0.40 588	0.42 600	0.68 622	0.79 631

DispFullNet	2.39 636	2.89 682	3.74 623	3.09 675	2.27 667	2.04 610	0.84 544	2.19 567	1.73 601	2.54 639	1.98 595	2.23 614	5.83 675	3.44 569	1.84 595	1.03 649	0.33 583	2.65 677	1.97 679	2.87 667	2.34 666

EDNetEfficient	2.40 637	1.14 626	8.59 655	0.77 569	0.73 565	1.06 480	1.53 630	1.54 378	4.06 666	4.87 675	2.81 631	2.23 614	3.53 662	3.04 556	9.65 671	0.27 478	0.24 512	0.27 474	0.31 551	0.70 624	0.67 616

MSAF-DinoV2	2.45 638	1.88 663	17.19 676	0.89 609	0.52 476	1.39 544	0.97 576	2.84 644	1.77 603	1.55 558	1.65 550	3.60 651	2.28 641	5.74 617	4.64 646	0.28 496	0.17 365	0.26 460	0.28 514	0.49 587	0.54 589

FCDSN-DC	2.47 639	0.65 573	1.00 394	0.85 594	0.75 578	2.26 621	0.97 576	2.31 587	1.83 611	5.52 681	7.65 674	7.72 676	7.70 682	4.43 587	2.64 617	0.52 617	0.48 631	0.52 615	0.52 625	0.57 606	0.59 606
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SuperB	2.50 640	0.72 589	18.07 681	0.72 536	0.53 484	1.85 597	0.86 553	1.80 453	2.40 636	1.54 555	1.42 485	1.13 446	1.17 538	4.18 581	4.80 649	0.25 430	0.20 436	0.23 376	0.19 306	7.64 693	0.38 531

ELAS	2.67 641	0.80 596	2.13 573	1.13 635	1.15 640	6.25 675	2.56 671	3.50 656	3.68 663	5.36 679	4.92 661	3.79 653	5.56 674	3.65 571	5.22 651	0.66 635	0.57 646	0.56 626	0.54 628	0.65 619	0.75 628
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RTS	2.76 642	1.55 651	15.40 671	1.13 635	1.42 651	3.75 658	2.21 660	2.45 606	2.72 648	2.91 649	2.85 633	2.58 632	1.62 596	6.28 632	5.80 654	0.41 582	0.30 559	0.35 561	0.35 583	0.52 593	0.54 589

RTSA	2.76 642	1.55 651	15.40 671	1.13 635	1.42 651	3.75 658	2.21 660	2.45 606	2.72 648	2.91 649	2.85 633	2.58 632	1.62 596	6.28 632	5.80 654	0.41 582	0.30 559	0.35 561	0.35 583	0.52 593	0.54 589

WAO-7	2.78 644	1.54 650	2.18 576	1.41 648	1.19 644	3.92 661	2.01 654	4.19 666	3.89 665	2.98 651	5.47 663	4.18 656	3.28 658	8.24 666	4.27 641	1.13 655	1.01 672	1.18 655	1.13 666	1.19 648	1.13 647

MADNet+	2.80 645	3.38 685	11.57 666	1.50 652	1.21 647	3.18 650	2.00 651	3.52 657	2.61 641	1.81 597	2.09 603	2.83 637	2.18 637	7.55 656	5.44 653	0.84 641	0.83 658	0.71 639	0.66 640	1.05 644	1.08 644

IMH-64-1	2.82 646	1.87 661	1.77 544	3.31 677	2.69 674	3.22 651	2.07 655	4.25 668	2.77 651	2.46 635	3.78 648	3.05 643	2.34 644	4.67 593	3.00 626	3.84 683	0.84 661	2.75 678	1.39 668	3.34 676	2.93 676

IMH-64	2.82 646	1.87 661	1.77 544	3.31 677	2.69 674	3.22 651	2.07 655	4.25 668	2.77 651	2.46 635	3.78 648	3.05 643	2.34 644	4.67 593	3.00 626	3.84 683	0.84 661	2.75 678	1.39 668	3.34 676	2.93 676

pmcnn	2.84 648	0.46 499	5.19 635	0.68 502	0.42 407	1.55 565	1.16 603	2.32 588	1.60 589	2.72 642	7.49 672	17.96 692	1.48 589	6.04 625	6.64 658	0.18 194	0.15 301	0.15 44	0.12 45	0.20 278	0.20 250

ACVNet_2	2.86 649	1.47 644	8.28 652	2.68 668	2.26 666	2.70 636	1.84 650	3.41 653	3.04 653	2.27 627	3.42 644	4.58 658	2.10 630	5.91 622	1.62 576	2.58 669	0.67 653	2.22 665	0.85 650	2.79 665	2.47 668

ELAS_RVC	2.87 650	0.80 596	3.22 613	1.16 640	1.12 634	2.92 646	5.33 682	2.98 647	4.18 668	5.04 676	4.82 659	4.71 660	8.23 683	4.25 584	4.79 647	0.67 636	0.57 646	0.57 628	0.53 627	0.66 620	0.74 626
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FC-DCNN	2.88 651	0.61 556	1.15 444	0.75 559	0.57 509	2.85 644	1.05 588	3.44 654	2.64 645	6.93 682	7.63 673	9.86 683	7.02 680	5.76 619	4.31 642	0.54 619	0.48 631	0.51 613	0.50 621	0.53 598	0.52 585

FC-DCNN v2	2.96 652	0.61 556	1.13 437	0.75 559	0.57 509	2.90 645	1.06 590	3.59 659	2.66 646	7.05 683	7.66 675	10.26 686	7.17 681	6.27 631	4.49 645	0.54 619	0.48 631	0.51 613	0.50 621	0.53 598	0.52 585

WAO-6	2.98 653	1.67 656	1.88 554	2.38 664	2.30 668	3.53 654	2.37 667	4.38 670	4.64 672	2.42 631	4.50 652	4.85 662	2.99 654	5.22 603	5.37 652	1.77 660	1.16 678	2.31 667	1.47 673	2.42 660	1.99 662

ACVNet-4b	3.05 654	1.42 641	18.09 682	2.85 669	2.33 669	2.32 625	1.22 609	2.47 611	2.21 633	1.26 447	2.36 616	2.64 634	1.46 585	6.32 635	1.23 527	3.29 675	0.45 624	2.37 668	1.02 662	3.03 672	2.61 670

ACVNet_1	3.08 655	1.48 645	17.70 677	2.90 672	2.35 671	2.30 622	1.43 623	3.16 651	2.26 635	1.91 605	2.05 601	3.51 650	2.32 643	3.71 576	1.58 569	3.25 674	0.66 652	2.40 672	1.06 663	3.07 673	2.59 669

MonStereo1	3.22 656	1.70 657	2.23 581	2.51 666	2.33 669	5.55 673	1.61 635	3.55 658	4.67 673	3.29 660	8.09 678	4.79 661	3.75 664	6.30 634	2.79 621	2.52 667	0.64 650	1.91 663	1.07 664	2.53 662	2.62 671

PWCK	3.24 657	2.37 671	10.86 664	2.14 659	1.14 638	3.71 656	4.19 680	3.02 649	3.55 662	3.05 654	3.63 646	3.09 646	2.35 646	8.16 665	3.41 632	2.17 664	0.96 669	1.77 660	1.01 661	2.84 666	1.40 653

IMH	3.35 658	1.95 664	1.86 553	3.30 676	2.72 676	4.03 664	2.00 651	4.58 672	3.83 664	2.87 647	6.99 670	4.69 659	3.21 657	6.77 645	2.97 625	3.91 686	0.89 665	2.78 680	1.40 672	3.36 678	2.93 676

LVE	3.40 659	1.80 659	2.21 578	2.90 672	2.44 672	3.27 653	2.25 662	4.80 673	5.06 674	2.43 632	6.79 668	5.99 669	2.64 652	9.20 672	2.28 609	3.30 676	1.11 677	2.38 669	1.48 674	2.95 670	2.62 671

Dean	3.77 660	1.65 654	17.87 678	3.01 674	2.54 673	3.15 649	2.10 658	4.80 673	4.42 669	2.89 648	6.03 665	5.45 667	2.55 651	3.40 568	2.13 601	3.22 673	0.89 665	2.51 675	1.07 664	3.07 673	2.65 674

JetBlue	4.18 661	2.45 676	10.42 663	1.40 645	2.89 678	10.68 681	10.68 685	3.91 662	2.52 637	2.74 643	3.39 643	4.50 657	4.27 670	7.97 662	7.67 663	0.89 642	0.97 670	0.89 644	0.92 652	2.26 658	2.21 664

notaker	4.29 662	2.42 674	5.06 633	3.89 686	3.29 683	4.00 662	2.25 662	4.93 675	3.47 661	4.21 670	6.79 668	7.67 675	3.37 660	9.25 674	6.47 656	4.09 688	1.42 680	3.35 687	2.13 683	4.11 685	3.54 682

ktn	4.56 663	2.41 673	2.54 591	3.79 685	3.25 681	4.81 669	2.91 675	5.52 677	7.36 680	4.12 667	14.55 691	7.54 674	3.70 663	7.84 661	3.35 631	4.06 687	1.86 684	3.26 686	2.22 684	3.27 675	2.86 675

WAO-8	4.57 664	2.01 665	2.58 594	2.37 662	2.21 663	9.75 677	1.71 639	6.04 681	16.34 691	4.11 665	7.69 676	7.41 671	3.85 665	10.02 685	3.85 637	2.05 662	1.09 675	2.44 673	1.39 668	2.56 663	1.86 660

Venus	4.57 664	2.01 665	2.58 594	2.37 662	2.21 663	9.75 677	1.71 639	6.04 681	16.34 691	4.11 665	7.69 676	7.41 671	3.85 665	10.02 685	3.85 637	2.05 662	1.09 675	2.44 673	1.39 668	2.56 663	1.86 660

MultiAttention	4.59 666	0.35 405	0.90 345	0.75 559	0.46 437	31.81 705	4.41 681	2.35 596	1.41 541	1.64 578	2.43 620	2.42 627	0.70 352	38.40 707	1.78 593	0.23 385	0.15 301	0.30 514	0.30 545	0.48 583	0.48 570

SGM+DAISY	5.38 667	1.28 637	8.24 651	1.27 643	1.16 642	10.62 680	16.01 692	2.93 646	2.53 638	8.64 689	13.03 686	8.26 679	13.38 688	6.34 637	7.59 662	1.07 652	1.05 674	1.00 651	0.98 657	1.02 641	1.12 646

TorneroNet-64	5.41 668	2.10 668	2.43 586	3.49 680	2.83 677	9.90 679	2.13 659	8.87 687	16.79 696	5.39 680	9.18 681	10.68 688	3.92 668	9.55 676	5.11 650	3.36 677	0.86 663	2.88 681	1.62 675	3.76 681	3.37 680

MADNet++	5.41 668	3.18 683	6.43 640	4.66 690	3.95 687	6.15 674	6.75 683	4.51 671	4.51 671	5.06 677	6.27 666	4.96 664	6.14 676	9.39 675	11.70 676	4.71 689	4.19 691	3.97 689	3.33 687	4.08 684	4.25 688

UNDER WATER	5.68 670	2.46 677	15.52 673	3.98 688	3.53 684	5.15 671	2.74 673	5.58 678	16.41 694	4.00 663	4.56 653	9.12 681	6.43 678	6.22 628	9.11 668	3.85 685	1.35 679	3.18 685	1.98 680	4.51 688	3.84 686

DStereoSA	5.78 671	1.09 622	8.20 650	2.07 658	4.09 688	4.26 666	21.23 695	4.17 665	5.59 676	1.96 614	12.40 685	1.57 542	13.59 689	7.02 649	13.02 677	0.90 643	3.63 689	0.91 646	3.68 690	1.84 653	4.43 689

UNDER WATER-64	5.84 672	2.48 678	17.93 679	3.97 687	3.58 685	7.70 676	3.03 676	5.72 680	14.13 686	4.18 669	4.00 650	9.27 682	6.80 679	6.20 627	9.22 669	3.67 680	1.52 682	3.14 683	1.95 678	4.43 687	3.83 685

DStereoFS	6.12 673	2.43 675	7.51 648	2.47 665	2.16 661	16.09 687	8.18 684	4.22 667	12.08 685	3.74 662	14.16 689	7.84 677	13.66 690	7.03 651	9.84 672	0.90 643	1.49 681	1.23 656	2.79 686	1.36 650	3.31 679

LSM	6.55 674	1.26 635	15.64 674	1.79 655	68.74 712	1.67 577	2.08 657	2.26 576	2.59 640	3.13 657	3.08 639	1.90 584	1.81 615	2.89 552	2.16 604	0.43 588	0.59 649	0.50 611	0.58 632	0.64 617	17.24 701

tt	6.61 675	0.28 220	6.10 639	3.77 684	2.17 662	11.53 682	19.61 693	13.53 693	5.81 677	3.00 652	2.82 632	4.97 665	6.33 677	3.83 579	7.23 661	9.13 695	11.32 701	5.87 694	6.22 696	6.01 690	2.63 673

JetRed	7.02 676	8.94 689	25.72 696	2.89 671	3.27 682	14.25 686	12.27 689	6.69 683	4.45 670	4.46 671	4.56 653	6.65 670	5.43 673	7.46 655	14.41 686	2.60 670	3.31 686	2.61 676	2.30 685	4.34 686	3.79 684

xyz-stereo	7.03 677	0.24 100	70.23 716	0.44 110	0.21 21	29.74 699	0.49 381	1.03 213	0.77 219	1.45 535	26.78 700	1.17 452	1.19 547	4.72 596	1.32 542	0.16 97	0.12 54	0.20 260	0.14 159	0.17 142	0.14 26

MANE	7.50 678	0.64 567	7.97 649	1.40 645	2.10 660	16.86 689	12.56 690	12.91 692	17.51 699	8.50 688	11.60 684	14.66 689	13.33 687	12.02 689	13.28 679	0.62 631	0.52 639	0.52 615	1.90 677	0.56 604	0.58 603

SGM-ForestM	7.81 679	0.48 510	11.02 665	0.74 550	0.40 375	16.83 688	12.72 691	7.91 685	8.13 681	11.53 691	10.25 683	22.44 702	14.01 691	17.02 692	20.52 692	0.38 569	0.39 613	0.37 574	0.36 586	0.37 531	0.38 531

coex-ft	8.35 680	2.39 672	100.24 718	0.68 502	0.54 491	1.77 587	1.57 633	1.71 429	11.00 683	18.91 700	3.76 647	3.85 654	8.23 683	3.29 565	6.58 657	0.31 522	0.31 564	0.32 533	0.31 551	0.69 623	0.57 600

LE_ROB	8.35 680	0.47 504	27.42 700	0.83 587	0.34 293	2.84 643	3.36 677	4.03 664	27.04 704	25.20 704	8.72 680	8.55 680	27.35 704	7.37 654	22.13 693	0.22 358	0.20 436	0.20 260	0.21 384	0.25 416	0.25 379

KSHMR	8.76 682	2.14 669	3.59 620	3.60 683	3.13 680	4.15 665	2.67 672	5.61 679	58.90 719	3.04 653	55.71 717	4.94 663	2.54 650	4.61 592	3.05 628	3.49 679	1.57 683	3.14 683	1.98 680	3.84 682	3.49 681

U	9.23 683	0.22 50	0.65 191	0.48 181	53.11 711	61.26 716	0.24 63	0.77 104	0.55 141	0.37 81	0.30 33	0.29 42	0.34 95	0.34 4	0.27 48	0.20 287	0.12 54	60.47 715	4.24 691	0.18 187	0.14 26

TCMNet-wrong-test	10.42 684	11.55 691	15.31 670	20.99 698	18.49 692	13.94 685	10.69 686	16.07 694	4.14 667	5.27 678	5.64 664	16.22 691	12.57 685	7.57 657	10.26 673	7.44 693	2.38 685	4.30 691	3.43 688	11.37 696	10.87 693

EDNetEfficientorigin	10.59 685	1.52 649	177.33 719	0.68 502	0.54 491	1.66 576	1.20 608	1.94 497	3.39 659	4.69 673	3.37 642	3.08 645	2.79 653	3.25 563	3.63 634	0.26 457	0.24 512	0.33 545	0.28 514	0.85 632	0.87 636

TorneroNet	10.72 686	2.09 667	2.76 600	3.48 679	3.03 679	44.72 707	2.31 664	8.62 686	67.06 720	7.45 687	23.21 699	10.59 687	4.28 671	9.03 669	9.00 667	3.67 680	0.91 667	3.04 682	1.63 676	3.92 683	3.55 683

HanzoNet	11.92 687	5.12 686	17.18 675	4.19 689	3.59 686	5.16 672	2.82 674	7.41 684	9.96 682	33.31 713	27.60 701	22.25 701	37.31 708	18.18 694	13.57 680	8.13 694	3.44 688	3.50 688	3.44 689	7.77 694	4.52 690

DGTPSM_ROB	13.06 688	8.27 687	22.29 688	9.53 692	18.14 690	11.53 682	31.97 700	10.82 690	16.25 689	7.14 684	19.39 697	10.12 684	16.69 693	9.85 680	22.49 695	4.77 690	8.72 694	5.37 692	10.24 701	6.15 691	11.56 694

DPSMNet_ROB	13.08 689	8.28 688	22.32 689	9.54 693	18.15 691	11.53 682	31.98 701	10.83 691	16.27 690	7.17 685	19.40 698	10.12 684	16.69 693	9.87 681	22.50 696	4.78 691	8.72 694	5.38 693	10.25 702	6.16 692	11.59 695

USTest	14.33 690	14.93 692	21.00 686	17.41 694	16.02 689	23.11 691	33.76 702	22.02 695	11.81 684	9.47 690	10.19 682	15.94 690	13.17 686	17.25 693	22.38 694	3.81 682	5.01 692	6.17 695	6.18 695	9.23 695	7.81 692

light-stereo	14.46 691	1.65 654	20.58 685	19.82 695	25.36 699	19.10 690	0.90 560	9.64 689	6.02 679	19.83 701	46.75 715	67.67 717	2.22 638	32.02 705	2.68 618	1.65 659	3.82 690	0.79 640	0.95 655	3.54 679	4.12 687

iinet-test	18.01 692	18.04 693	23.78 691	20.87 696	19.69 694	26.45 693	35.63 703	25.63 699	15.99 687	13.41 692	13.26 687	20.54 693	17.74 696	20.59 695	25.07 699	9.57 696	8.78 696	9.86 698	9.83 698	13.20 697	12.18 696

IINet	18.01 692	18.04 693	23.78 691	20.87 696	19.69 694	26.45 693	35.63 703	25.63 699	15.99 687	13.41 692	13.26 687	20.54 693	17.73 695	20.59 695	25.07 699	9.57 696	8.78 696	9.86 698	9.83 698	13.20 697	12.18 696

DPSM_ROB	19.12 694	19.13 696	25.13 694	22.15 700	20.86 697	28.06 696	37.75 706	27.18 701	16.95 697	14.25 694	15.07 692	21.66 696	18.69 698	21.83 698	26.51 702	10.15 699	9.30 699	10.45 700	10.41 703	14.00 699	12.85 699

DPSM	19.12 694	19.13 696	25.13 694	22.15 700	20.86 697	28.06 696	37.75 706	27.18 701	16.95 697	14.25 694	15.07 692	21.66 696	18.69 698	21.83 698	26.51 702	10.15 699	9.30 699	10.45 700	10.41 703	14.00 699	12.85 699

Selective-IGEV-i1pa	20.34 696	26.89 702	23.27 690	3.54 681	1.82 657	32.96 706	20.08 694	31.17 705	25.55 700	24.32 703	27.65 702	33.37 705	27.28 703	32.74 706	27.03 704	20.62 710	6.83 693	12.51 702	4.91 694	3.61 680	20.74 702

LRCNet_RVC	22.79 697	32.09 703	22.06 687	29.83 702	26.15 700	4.40 668	0.84 544	22.64 696	2.10 627	26.93 705	29.25 703	23.03 703	15.56 692	23.91 700	18.92 691	32.00 711	20.04 712	34.68 711	32.13 712	30.66 710	28.52 709

DLNR_Zeroshot_test	23.23 698	48.25 715	43.77 704	177.04 718	78.39 714	0.35 40	0.21 24	23.33 697	0.82 244	0.67 242	0.86 261	0.58 228	0.30 63	1.64 430	0.48 290	10.69 701	0.13 144	0.18 183	0.14 159	76.63 717	0.23 332

DLNR-FE	23.24 699	48.33 716	43.35 703	177.19 719	78.30 713	0.35 40	0.21 24	23.45 698	0.82 244	0.67 242	0.86 261	0.58 228	0.29 51	1.62 428	0.48 290	10.93 702	0.13 144	0.18 183	0.14 159	76.65 718	0.23 332

DPSimNet_ROB	24.77 700	9.69 690	61.46 715	3.56 682	19.46 693	25.95 692	77.56 718	5.09 676	16.60 695	21.50 702	29.82 704	25.12 704	85.69 718	13.37 691	23.07 698	7.23 692	17.79 704	8.55 696	7.57 697	4.57 689	31.84 710

BEATNet-Init1	27.39 701	21.01 698	73.65 717	1.07 631	0.80 592	56.07 708	22.82 696	33.14 709	31.71 706	51.78 719	52.93 716	65.63 716	48.54 716	48.75 718	36.36 708	0.52 617	0.47 629	0.54 620	0.54 628	0.64 617	0.72 624

Hybrid-DGEV	38.41 702	38.43 709	50.24 708	44.83 709	41.93 705	56.45 710	76.20 712	54.48 716	33.86 708	28.46 707	30.13 705	43.49 709	37.75 713	43.77 714	53.30 713	20.31 706	18.69 706	21.02 703	20.97 705	28.20 705	25.72 703

CasAABBNet	38.42 703	38.42 706	50.26 709	44.76 707	41.87 704	56.47 711	76.22 714	54.44 712	33.92 711	28.53 710	30.36 710	43.53 712	37.59 711	43.77 714	53.32 715	20.27 703	18.70 707	21.03 704	21.04 707	28.19 704	25.79 705

RAFT-FEzeroshot	38.43 704	38.42 706	50.19 706	44.92 710	41.98 707	56.48 713	76.24 715	54.46 714	33.87 709	28.51 708	30.31 708	43.61 713	37.54 709	43.76 711	53.32 715	20.29 704	18.70 707	21.03 704	21.04 707	28.21 706	25.79 705

RAFT-FE	38.43 704	38.42 706	50.19 706	44.92 710	41.98 707	56.48 713	76.24 715	54.46 714	33.87 709	28.51 708	30.31 708	43.61 713	37.54 709	43.76 711	53.32 715	20.29 704	18.70 707	21.03 704	21.04 707	28.21 706	25.79 705

FlowAnything	38.45 706	38.38 705	50.32 710	44.77 708	41.97 706	56.43 709	76.20 712	54.49 717	34.43 713	28.45 706	30.15 706	43.52 711	37.69 712	43.76 711	53.31 714	20.36 707	18.71 710	21.03 704	21.10 711	28.18 703	25.74 704

Selective-RAFT-Error	38.47 707	38.44 710	50.38 711	44.74 706	42.01 709	56.47 711	76.24 715	54.44 712	34.02 712	28.59 711	30.30 707	43.51 710	38.10 714	43.69 710	53.24 712	20.36 707	18.72 711	21.05 708	21.02 706	28.25 708	25.87 708

HaxPig	39.02 708	41.39 712	41.59 701	30.10 703	32.36 701	29.49 698	27.65 698	30.56 704	37.94 714	43.75 714	43.81 712	33.42 706	35.69 705	41.51 708	40.33 710	43.91 715	47.48 718	45.87 712	47.14 714	42.29 711	44.06 713

AVERAGE_ROB	40.42 709	42.30 713	42.61 702	36.91 705	35.54 703	30.42 700	27.59 697	37.45 711	38.45 715	44.87 715	44.27 713	37.55 708	36.69 706	41.82 709	40.25 709	45.36 716	46.73 717	47.09 713	46.32 713	42.47 712	43.74 712

MEDIAN_ROB	42.01 710	44.30 714	44.14 705	35.08 704	34.90 702	31.33 704	29.90 699	36.77 710	40.11 716	47.14 718	46.55 714	37.49 707	38.50 715	44.30 717	42.32 711	47.93 717	49.31 719	49.68 714	49.00 715	44.98 713	46.46 714

Anonymous_1	42.79 711	18.71 695	24.75 693	21.81 699	45.16 710	27.68 695	37.52 705	28.64 703	16.34 691	14.72 696	14.53 690	20.60 695	17.82 697	21.52 697	25.88 701	113.45 720	8.91 698	100.63 716	126.37 718	158.50 721	12.31 698

LSM0	42.92 712	38.72 711	50.66 712	47.49 712	110.18 720	56.77 715	75.87 711	54.87 718	33.74 707	29.48 712	31.12 711	43.77 715	37.12 707	43.85 716	53.44 718	20.50 709	18.67 705	21.05 708	21.07 710	28.37 709	41.73 711

PML	51.64 713	37.49 704	14.31 669	7.45 691	20.27 696	107.80 719	231.34 722	8.94 688	27.70 705	86.74 720	268.93 722	69.03 718	61.09 717	24.71 704	14.36 685	9.71 698	3.40 687	9.60 697	4.67 693	20.46 702	4.76 691

xxxxx1	54.34 714	26.72 699	27.03 697	114.14 715	99.00 715	30.68 701	47.19 708	32.52 706	26.09 701	17.85 697	17.48 694	21.86 698	20.92 700	24.38 701	33.78 705	34.73 712	41.33 714	157.67 719	175.68 719	65.82 714	71.99 717

tt_ll	54.34 714	26.72 699	27.03 697	114.14 715	99.00 715	30.68 701	47.19 708	32.52 706	26.09 701	17.85 697	17.48 694	21.86 698	20.92 700	24.38 701	33.78 705	34.73 712	41.33 714	157.67 719	175.68 719	65.82 714	71.99 717

ff	54.34 714	26.72 699	27.03 697	114.14 715	99.00 715	30.68 701	47.19 708	32.52 706	26.09 701	17.85 697	17.48 694	21.86 698	20.92 700	24.38 701	33.78 705	34.73 712	41.33 714	157.67 719	175.68 719	65.82 714	71.99 717

RSGM-EC	88.73 717	82.35 717	50.81 713	105.24 713	99.50 718	93.69 717	125.26 719	90.19 719	46.12 717	45.12 716	57.25 718	101.03 719	88.09 719	153.95 719	152.34 720	105.29 718	59.41 720	113.44 717	52.73 716	91.73 719	61.05 715

acva	88.73 717	82.35 717	50.81 713	105.24 713	99.50 718	93.69 717	125.26 719	90.19 719	46.12 717	45.12 716	57.25 718	101.03 719	88.09 719	153.95 719	152.34 720	105.29 718	59.41 720	113.44 717	52.73 716	91.73 719	61.05 715

Selective-IGEV-i16pa	99.10 719	136.42 719	18.03 680	1.63 653	1.03 627	188.26 721	3.57 678	184.13 722	171.49 722	89.33 721	181.04 720	121.37 721	199.53 722	226.69 722	143.13 719	134.07 721	21.81 713	32.22 710	4.64 692	2.18 656	121.36 720

test_example2	192.91 720	210.59 720	206.44 720	199.86 720	204.90 721	172.02 720	182.95 721	138.34 721	134.89 721	193.14 722	200.54 721	186.77 722	177.82 721	204.95 721	207.57 722	221.83 722	238.70 722	186.02 722	190.07 722	226.94 722	173.78 721

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

FSD					0.52 476	0.54 224	0.58 451	0.71 68	0.54 132	0.54 199	0.53 144	0.60 239	0.52 249	0.58 96	0.56 348	0.51 616	0.48 631	0.50 611	0.49 619	0.50 589

ccccc		492.94 721		530.37 721	529.69 722	476.06 722		494.48 723		446.40 723		473.27 723		541.46 723		660.58 723	458.79 723	353.88 723	309.98 723	597.94 723

Low-res two-view benchmark