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	0.16 221	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 94	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 94	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	0.14 227	0.21 299	0.20 340	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	0.20 286	0.18 397	0.18 182	0.16 221	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 81	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 81	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	0.46 116	0.19 7	0.59 26	0.28 14	0.30 27	0.29 28	0.26 24	0.32 81	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	0.79 184	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	0.74 159	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	0.14 227	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	0.55 230	0.31 129	0.60 30	0.44 89	0.29 18	0.28 24	0.23 5	0.20 6	0.60 105	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	0.13 143	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	0.13 143	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	0.55 230	0.31 129	0.60 30	0.44 89	0.29 18	0.28 24	0.23 5	0.20 6	0.60 105	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	0.35 103	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	0.55 230	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	0.47 129	0.19 7	0.75 95	0.31 22	0.36 70	0.22 7	0.35 89	0.21 12	0.61 109	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	0.92 234	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	0.55 230	0.31 129	0.60 30	0.44 89	0.29 18	0.29 28	0.23 5	0.20 6	0.60 105	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	0.86 211	0.30 91	0.16 97	0.13 143	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	0.13 143	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	0.57 243	0.32 148	0.71 68	0.35 39	0.27 10	0.26 16	0.39 117	0.43 155	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	0.94 239	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	0.35 103	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	0.52 196	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	0.52 196	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	1.25 333	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	1.09 295	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	0.59 260	0.21 24	0.36 2	0.30 21	0.35 59	0.25 11	0.23 5	0.13 1	1.57 411	0.26 27	0.14 35	0.11 22	0.19 207	0.17 254	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	1.43 385	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	0.47 129	0.30 120	0.77 104	0.35 39	0.44 131	0.40 66	0.28 39	0.34 94	0.64 126	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	0.49 152	0.39 248	0.69 58	0.35 39	0.40 115	0.43 80	0.27 30	0.36 112	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	0.49 152	0.39 248	0.69 58	0.35 39	0.40 115	0.43 80	0.27 30	0.36 112	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	0.49 152	0.39 248	0.69 58	0.35 39	0.40 115	0.43 80	0.27 30	0.36 112	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	0.46 116	0.28 98	0.68 54	0.35 39	0.43 125	0.45 97	0.28 39	0.39 130	0.63 124	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	0.47 194	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	0.46 185	0.36 6	0.25 15	0.14 35	0.12 54	0.16 89	0.12 45	0.17 142	0.26 399

AdaDepth	0.33 52	0.23 70	0.69 211	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	0.81 189	0.27 48	0.12 6	0.13 143	0.16 89	0.13 111	0.16 103	0.20 249

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	0.91 232	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 94	0.77 173	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	0.52 196	0.33 158	0.77 104	0.43 84	0.49 166	0.46 104	0.32 64	0.37 118	0.64 126	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	0.52 196	0.33 158	0.77 104	0.43 84	0.49 166	0.46 104	0.32 64	0.37 118	0.64 126	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	0.64 298	0.18 2	0.80 117	0.28 14	0.30 27	0.30 33	0.36 95	0.35 103	0.88 220	0.26 27	0.17 145	0.13 143	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	0.64 298	0.18 2	0.80 117	0.28 14	0.30 27	0.30 33	0.36 95	0.35 103	0.88 220	0.26 27	0.17 145	0.13 143	0.16 89	0.11 9	0.14 29	0.16 117

aanet-new-32k	0.34 60	0.25 139	0.67 200	0.44 110	0.26 100	0.53 206	0.23 49	0.84 139	0.34 31	0.38 92	0.39 58	0.43 137	0.54 261	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	0.66 195	0.44 110	0.26 100	0.53 206	0.23 49	0.84 139	0.34 31	0.38 92	0.39 58	0.43 137	0.54 261	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	0.83 295	0.44 110	0.22 29	0.47 129	0.29 109	0.75 95	0.40 72	0.37 81	0.41 69	0.37 106	0.49 219	0.40 19	0.28 60	0.15 66	0.12 54	0.16 89	0.13 111	0.22 350	0.17 149

GCAP-Stereo-DPT26K	0.34 60	0.23 70	0.83 295	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	0.44 165	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	0.73 238	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	0.48 200	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	0.51 238	0.47 49	0.75 419	0.22 357	0.12 54	0.19 207	0.16 221	0.19 226	0.26 399

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	1.13 308	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	0.46 116	0.35 189	0.87 156	0.42 79	0.36 70	0.39 58	0.32 64	0.33 86	0.45 41	0.29 75	0.22 357	0.13 143	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	0.49 152	0.30 120	0.76 101	0.40 72	0.51 187	0.49 120	0.26 24	0.29 51	0.83 197	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	0.62 278	0.36 203	0.70 67	0.38 56	0.44 131	0.49 120	0.25 17	0.36 112	0.72 153	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	0.46 116	0.47 358	0.77 104	0.44 89	0.47 146	0.51 132	0.24 13	0.44 165	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	0.35 103	1.15 312	0.33 136	0.21 322	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	0.86 211	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	0.79 380	0.23 49	0.50 8	0.39 61	0.38 92	0.32 37	0.23 5	0.25 22	1.21 328	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	0.95 370	0.42 78	0.26 100	0.51 185	0.23 49	0.79 114	0.34 31	0.34 53	0.48 111	0.33 75	0.51 238	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	0.85 313	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	0.56 273	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	0.62 163	0.43 94	0.25 78	0.53 206	0.30 120	0.72 76	0.39 61	0.41 122	0.63 184	0.35 89	0.48 200	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	0.86 322	0.45 127	0.23 42	0.47 129	0.23 49	0.75 95	0.51 121	0.37 81	0.48 111	0.34 85	0.49 219	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	0.83 295	0.49 200	0.22 29	0.48 143	0.25 68	0.94 183	0.46 102	0.39 105	0.29 28	0.33 75	0.48 200	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	0.50 230	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	0.44 165	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	0.35 103	0.83 197	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	0.54 223	0.34 174	0.73 84	0.40 72	0.46 144	0.45 97	0.31 54	0.38 126	0.80 188	0.40 221	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	0.52 196	0.53 407	0.72 76	0.47 105	0.47 146	0.50 128	0.23 5	0.45 175	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	1.38 369	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 94	0.40 19	0.33 136	0.25 429	0.22 472	0.20 259	0.22 411	0.25 415	0.23 331
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	0.64 182	0.43 94	0.39 360	0.50 173	0.44 322	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	0.19 207	0.15 180	0.14 29	0.14 26

GSStereo	0.36 86	0.23 70	0.46 48	0.50 224	0.33 271	0.46 116	0.35 189	1.31 328	0.53 129	0.38 92	0.39 58	0.32 64	0.33 86	0.45 41	0.29 75	0.20 286	0.12 54	0.16 89	0.13 111	0.17 142	0.18 173

Zero-FE251	0.36 86	0.25 139	0.64 182	0.49 200	0.30 196	0.57 243	0.24 63	0.86 152	0.36 52	0.53 197	0.39 58	0.51 186	0.41 137	0.49 62	0.28 60	0.19 236	0.15 300	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	0.47 129	0.54 421	0.66 50	0.51 121	0.44 131	0.67 202	0.25 17	0.45 175	0.62 114	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	1.23 330	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	0.99 257	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	0.85 313	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	0.15 300	0.19 207	0.15 180	0.19 226	0.15 62

gcap-zeroshot	0.36 86	0.24 100	0.63 168	0.42 78	0.40 375	0.47 129	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	0.19 207	0.16 221	0.14 29	0.14 26

testlalala	0.36 86	0.24 100	0.63 168	0.42 78	0.40 375	0.47 129	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	0.19 207	0.16 221	0.14 29	0.14 26

aanet-new-90k	0.37 95	0.24 100	0.98 383	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	0.50 230	1.00 262	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	0.94 364	0.43 94	0.23 42	0.58 255	0.31 129	0.83 130	0.35 39	0.35 59	0.39 58	0.40 125	0.43 155	0.78 182	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	0.94 364	0.43 94	0.22 29	0.50 173	0.30 120	0.74 92	0.34 31	0.34 53	0.41 69	0.31 54	0.51 238	1.04 275	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	1.02 399	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	0.58 297	0.93 237	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	0.82 285	0.44 110	0.22 29	0.51 185	0.32 148	0.80 117	0.37 54	0.35 59	0.40 66	0.36 95	0.56 273	0.83 197	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	0.97 379	0.44 110	0.24 53	0.50 173	0.32 148	0.69 58	0.38 56	0.35 59	0.42 77	0.36 95	0.55 265	0.79 184	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	0.98 383	0.48 181	0.24 53	0.66 309	0.25 68	0.72 76	0.43 84	0.39 105	0.42 77	0.40 125	0.52 248	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	0.93 356	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	0.63 322	0.42 30	0.30 91	0.16 97	0.12 54	0.16 89	0.12 45	0.21 328	0.16 117

aanet-new-8k	0.37 95	0.25 139	0.65 190	0.46 141	0.26 100	0.53 206	0.35 189	0.84 139	0.54 132	0.36 70	0.43 80	0.33 75	0.61 320	0.69 143	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	0.62 163	0.50 224	0.29 172	0.74 349	0.39 248	0.72 76	0.48 107	0.38 92	0.51 132	0.36 95	0.50 230	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	0.58 255	0.30 120	0.87 156	0.44 89	0.38 92	0.53 144	0.47 165	0.59 303	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	0.61 155	0.42 78	0.40 375	0.48 143	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	0.20 259	0.16 221	0.14 29	0.14 26

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.37 95	0.24 100	0.63 168	0.43 94	0.40 375	0.46 116	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	0.19 207	0.15 180	0.15 70	0.14 26

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.37 95	0.24 100	0.63 168	0.43 94	0.41 396	0.49 152	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	0.19 207	0.15 180	0.15 70	0.14 26

VIP-Stereo	0.37 95	0.25 139	0.62 163	0.41 66	0.46 437	0.82 396	0.22 33	0.67 52	0.48 107	0.32 41	0.55 161	0.37 106	0.31 70	0.85 208	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	0.44 322	0.87 156	0.42 79	0.36 70	0.65 192	0.32 64	0.46 185	0.58 96	0.30 91	0.22 357	0.13 143	0.17 139	0.13 111	0.19 226	0.16 117

LG-Stereo	0.37 95	0.27 197	0.94 364	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	0.14 227	0.20 259	0.18 280	0.18 187	0.14 26

GIP-stereo	0.37 95	0.25 139	0.49 71	0.55 318	0.41 396	0.37 51	0.22 33	1.03 213	0.56 145	0.35 59	0.52 140	0.46 155	0.37 118	0.55 85	0.28 60	0.20 286	0.13 143	0.16 89	0.12 45	0.16 103	0.16 117

test_for_model	0.37 95	0.24 100	0.61 155	0.42 78	0.40 375	0.48 143	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	0.20 259	0.16 221	0.14 29	0.14 26

TS12	0.38 114	0.21 33	0.43 35	0.44 110	0.21 21	0.58 255	0.31 129	1.06 227	0.49 112	0.43 125	0.73 229	0.35 89	0.40 135	0.73 156	0.41 231	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	0.51 185	0.47 358	1.13 258	0.48 107	0.47 146	0.45 97	0.54 207	0.49 219	0.71 150	0.29 75	0.16 97	0.13 143	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	0.43 155	0.62 114	0.37 188	0.15 66	0.12 54	0.19 207	0.17 254	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	0.49 219	0.68 142	0.35 157	0.23 384	0.12 54	0.18 182	0.13 111	0.82 630	0.19 217

LG-Stereo_Zeroshot	0.38 114	0.25 139	0.61 155	0.53 287	0.29 172	0.36 48	0.22 33	1.24 309	0.42 79	0.45 139	0.65 192	0.37 106	0.51 238	0.41 26	0.30 91	0.18 194	0.12 54	0.17 139	0.13 111	0.18 187	0.20 249

AIO_rvc	0.38 114	0.25 139	0.65 190	0.47 161	0.31 217	0.55 230	0.38 230	0.98 192	0.51 121	0.35 59	0.48 111	0.49 175	0.22 15	0.87 216	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	0.55 230	0.44 322	0.86 152	0.50 117	0.34 53	0.48 111	0.46 155	0.30 63	0.76 170	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	0.59 260	0.23 49	0.68 54	0.52 125	0.39 105	0.50 128	0.44 140	0.31 70	0.86 211	0.31 108	0.24 406	0.13 143	0.16 89	0.12 45	0.20 277	0.21 279

MaDis-Stereo	0.38 114	0.27 197	0.72 223	0.45 127	0.35 310	0.30 23	0.31 129	0.81 122	0.54 132	0.38 92	0.38 56	0.58 227	0.49 219	0.53 79	0.39 204	0.20 286	0.16 337	0.19 207	0.15 180	0.19 226	0.15 62

UniTT-Stereo	0.38 114	0.24 100	0.67 200	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	0.52 317	0.21 322	0.15 300	0.17 139	0.15 180	0.19 226	0.17 149

Foundation-i1b	0.39 124	0.18 3	0.41 28	0.37 14	0.20 11	0.52 196	0.48 368	1.19 290	0.43 84	0.52 192	0.44 90	0.60 238	0.52 248	0.70 145	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	0.60 238	0.33 86	0.76 170	0.37 188	0.18 194	0.14 227	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	0.48 200	0.94 239	0.35 157	0.24 406	0.12 54	0.18 182	0.13 111	0.85 631	0.19 217

HUF	0.39 124	0.27 197	0.71 221	0.43 94	0.24 53	0.51 185	0.47 358	0.99 201	0.55 141	0.37 81	0.45 97	0.53 201	0.41 137	0.70 145	0.29 75	0.18 194	0.14 227	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	0.48 368	0.85 145	0.39 61	0.45 139	0.35 48	0.38 113	0.31 70	1.32 352	0.34 147	0.14 35	0.12 54	0.19 207	0.15 180	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	0.74 159	0.32 122	0.16 97	0.13 143	0.18 182	0.14 159	0.16 103	0.15 62

DF	0.40 130	0.25 139	0.67 200	0.49 200	0.28 153	0.49 152	0.31 129	0.88 164	0.51 121	0.47 146	0.72 224	0.59 233	0.30 63	0.83 197	0.34 147	0.19 236	0.13 143	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	0.51 185	0.46 345	1.17 284	0.49 112	0.57 215	0.46 104	0.63 254	0.56 273	0.82 191	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	0.30 274	0.57 126	0.47 161	0.31 217	0.40 63	0.44 322	0.79 114	0.58 154	0.36 70	0.58 173	0.46 155	0.33 86	1.14 311	0.33 136	0.17 145	0.13 143	0.19 207	0.15 180	0.19 226	0.20 249

RSM++	0.40 130	0.26 166	0.55 113	0.51 241	0.27 114	0.49 152	0.41 272	0.83 130	0.52 125	0.39 105	0.47 108	0.60 238	0.34 94	1.02 270	0.31 108	0.16 97	0.13 143	0.17 139	0.15 180	0.18 187	0.15 62

RSM	0.40 130	0.25 139	0.53 103	0.50 224	0.27 114	0.46 116	0.40 260	0.94 183	0.49 112	0.42 123	0.44 90	0.65 260	0.33 86	1.07 287	0.32 122	0.15 66	0.13 143	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	0.53 206	0.29 109	0.81 122	1.15 398	0.59 219	0.72 224	0.53 201	0.43 155	0.56 88	0.37 188	0.18 194	0.13 143	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	0.52 196	0.29 109	0.81 122	1.15 398	0.59 219	0.72 224	0.51 186	0.42 147	0.57 93	0.37 188	0.19 236	0.13 143	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	0.70 217	0.48 181	0.38 348	0.73 345	0.29 109	0.71 68	0.39 61	0.38 92	0.51 132	0.36 95	0.73 358	0.98 256	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	0.53 529	1.34 496	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	0.41 137	0.46 47	0.30 91	0.14 35	0.13 143	0.17 139	0.13 111	0.15 70	0.18 173

BStereo	0.41 137	0.27 197	1.63 531	0.43 94	0.29 172	0.55 230	0.40 260	0.60 30	0.54 132	0.37 81	0.36 51	0.38 113	0.29 51	0.66 133	0.41 231	0.13 19	0.14 227	0.15 44	0.19 305	0.16 103	0.18 173

FlowAnything_test	0.41 137	0.27 197	0.67 200	0.60 404	0.33 271	0.62 278	0.35 189	0.64 42	0.48 107	0.46 144	0.36 51	0.45 150	0.37 118	0.54 82	0.52 317	0.25 429	0.19 418	0.28 489	0.33 572	0.22 350	0.22 310

MSCF	0.41 137	0.28 220	0.64 182	0.50 224	0.27 114	0.58 255	0.37 218	1.03 213	0.54 132	0.54 199	0.72 224	0.32 64	0.64 328	0.56 88	0.30 91	0.19 236	0.13 143	0.17 139	0.15 180	0.17 142	0.21 279

water-stereo	0.41 137	0.21 33	0.69 211	0.45 127	0.28 153	0.50 173	0.27 88	0.96 185	0.52 125	0.57 215	0.78 241	0.59 233	0.53 253	0.44 39	0.43 248	0.17 145	0.16 337	0.17 139	0.15 180	0.17 142	0.22 310

DEFOM-Stereo_RVC	0.41 137	0.68 580	0.45 47	0.66 476	0.30 196	0.48 143	0.25 68	0.87 156	0.46 102	0.39 105	0.37 55	0.30 49	0.69 348	1.16 316	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	0.96 462	0.22 33	1.13 258	0.61 172	0.33 46	0.45 97	0.50 182	0.39 130	0.94 239	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	0.60 267	0.36 203	0.85 145	0.47 105	0.47 146	0.43 80	0.42 134	0.34 94	1.40 375	0.31 108	0.15 66	0.12 54	0.20 259	0.15 180	0.16 103	0.18 173

GCAP-BAT	0.41 137	0.24 100	0.76 253	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	0.38 126	0.75 167	0.32 122	0.17 145	0.13 143	0.19 207	0.15 180	0.15 70	0.19 217

Pointernet	0.41 137	0.21 33	0.63 168	0.45 127	0.29 172	0.51 185	0.27 88	1.54 378	0.70 201	0.48 158	0.64 189	0.49 175	0.37 118	0.51 74	0.36 175	0.18 194	0.13 143	0.14 12	0.11 9	0.14 29	0.14 26

GCAPDPT-zeroshot	0.41 137	0.24 100	0.76 253	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	0.38 126	0.75 167	0.32 122	0.17 145	0.13 143	0.19 207	0.15 180	0.15 70	0.19 217

AEACV	0.41 137	0.25 139	0.60 147	0.55 318	0.52 476	0.43 95	0.38 230	0.98 192	0.63 179	0.44 131	0.56 167	0.46 155	0.59 303	0.56 88	0.31 108	0.17 145	0.13 143	0.18 182	0.16 221	0.17 142	0.17 149

LoS	0.41 137	0.23 70	0.46 48	0.39 39	0.23 42	0.48 143	0.40 260	1.12 254	0.94 291	0.50 175	0.66 198	0.49 175	0.42 147	0.63 124	0.39 204	0.19 236	0.14 227	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	0.54 223	0.22 33	1.23 307	0.56 145	0.44 131	0.43 80	0.68 268	0.29 51	0.89 225	0.34 147	0.17 145	0.12 54	0.20 259	0.17 254	0.17 142	0.18 173

GLC_STEREO	0.41 137	0.27 197	0.43 35	0.55 318	0.24 53	0.47 129	0.30 120	0.81 122	0.64 184	0.53 197	0.74 232	0.50 182	0.31 70	0.65 131	0.45 266	0.18 194	0.20 435	0.23 375	0.19 305	0.21 328	0.21 279

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.42 153	0.21 33	0.92 352	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	0.48 200	0.40 19	0.24 8	0.15 66	0.12 54	0.16 89	0.12 45	0.17 142	1.51 653

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	1.08 290	0.33 136	0.15 66	0.13 143	0.17 139	0.13 111	0.16 103	0.15 62

mms	0.42 153	0.29 244	0.60 147	0.47 161	0.33 271	0.43 95	0.46 345	0.75 95	0.50 117	0.36 70	0.61 180	0.44 140	0.30 63	1.39 373	0.34 147	0.16 97	0.14 227	0.18 182	0.15 180	0.19 226	0.21 279

GCAPDPT-zeroshot4090	0.42 153	0.21 33	0.92 352	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	0.48 200	0.40 19	0.24 8	0.15 66	0.12 54	0.16 89	0.12 45	0.17 142	1.51 653

CASnet	0.42 153	0.26 166	0.52 98	0.52 264	0.21 21	0.49 152	0.35 189	0.85 145	0.85 256	0.84 279	0.69 210	0.48 171	0.31 70	0.57 93	0.34 147	0.19 236	0.12 54	0.27 473	0.22 411	0.23 374	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	1.08 290	0.33 136	0.15 66	0.13 143	0.17 139	0.13 111	0.16 103	0.15 62

CroCo-Stereo	0.42 153	0.33 346	0.83 295	0.59 396	0.28 153	0.26 11	0.33 158	1.22 302	0.85 256	0.43 125	0.49 120	0.65 260	0.46 185	0.40 19	0.36 175	0.19 236	0.15 300	0.16 89	0.14 159	0.20 277	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	0.54 223	0.47 358	1.46 359	0.59 160	0.58 217	0.54 155	0.63 254	0.48 200	0.71 150	0.35 157	0.16 97	0.13 143	0.15 44	0.14 159	0.15 70	0.15 62

Replicate-Monster	0.43 160	0.30 274	2.04 566	0.37 14	0.22 29	0.47 129	0.23 49	0.82 127	0.50 117	0.44 131	0.27 19	0.31 54	0.29 51	1.01 266	0.26 27	0.14 35	0.11 22	0.14 12	0.12 45	0.13 5	0.38 530

GASTEREO	0.43 160	0.29 244	0.62 163	0.51 241	0.27 114	0.62 278	0.36 203	1.02 204	0.58 154	0.55 206	0.83 255	0.30 49	0.65 333	0.64 126	0.30 91	0.19 236	0.13 143	0.17 139	0.15 180	0.16 103	0.21 279

castereo	0.43 160	0.25 139	0.50 81	0.46 141	0.30 196	0.60 267	0.56 438	1.23 307	0.83 249	0.39 105	0.70 217	0.45 150	0.68 344	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	0.46 116	0.32 148	0.77 104	1.16 405	0.77 259	0.75 233	0.58 227	0.44 165	0.62 114	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	0.61 155	0.46 141	0.28 153	0.49 152	0.33 158	0.60 30	0.89 266	0.47 146	1.32 446	0.51 186	0.32 81	0.66 133	0.39 204	0.20 286	0.16 337	0.18 182	0.16 221	0.18 187	0.18 173

MoCha-V2	0.43 160	0.23 70	0.55 113	0.56 340	0.23 42	0.44 102	0.32 148	1.35 337	0.63 179	0.54 199	0.55 161	0.42 134	0.57 280	1.12 306	0.28 60	0.15 66	0.13 143	0.15 44	0.13 111	0.17 142	0.18 173

GCAP-Stereo	0.43 160	0.32 326	0.80 272	0.50 224	0.27 114	0.53 206	0.31 129	1.05 224	0.67 191	0.69 245	0.71 221	0.58 227	0.42 147	0.51 74	0.35 157	0.18 194	0.15 300	0.18 182	0.13 111	0.17 142	0.15 62

MM-Stereo_test2	0.44 168	0.25 139	0.70 217	0.54 302	0.33 271	0.55 230	0.45 339	1.02 204	0.84 252	0.61 231	0.51 132	0.49 175	0.42 147	0.82 191	0.32 122	0.16 97	0.13 143	0.18 182	0.14 159	0.19 226	0.17 149

fffy	0.44 168	0.29 244	0.67 200	0.47 161	0.30 196	0.46 116	0.34 174	0.98 192	0.57 151	0.40 115	0.59 176	0.55 212	0.41 137	1.26 336	0.37 188	0.16 97	0.14 227	0.19 207	0.16 221	0.19 226	0.20 249

Occ-G	0.44 168	0.23 70	0.59 135	0.44 110	0.27 114	0.43 95	0.61 472	0.85 145	0.62 175	0.48 158	0.66 198	1.00 398	0.45 175	0.79 184	0.45 266	0.17 145	0.14 227	0.18 182	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	0.59 260	0.31 129	0.97 186	0.90 271	0.47 146	0.54 155	0.76 291	0.35 103	0.66 133	0.37 188	0.25 429	0.18 397	0.20 259	0.16 221	0.21 328	0.23 331

depthmonostereo	0.45 171	0.26 166	0.89 334	0.49 200	0.24 53	0.60 267	0.36 203	1.03 213	0.77 219	0.50 175	0.65 192	0.50 182	0.55 265	0.70 145	0.39 204	0.16 97	0.16 337	0.16 89	0.14 159	0.16 103	0.20 249

IGEV++	0.45 171	0.24 100	0.63 168	0.58 377	0.32 251	0.42 86	0.25 68	2.16 555	0.65 187	0.38 92	0.58 173	0.46 155	0.44 165	0.56 88	0.40 221	0.20 286	0.13 143	0.16 89	0.13 111	0.17 142	0.18 173

ff7	0.45 171	0.30 274	0.64 182	0.47 161	0.33 271	0.49 152	0.42 284	0.93 173	0.59 160	0.50 175	0.53 144	0.44 140	0.48 200	1.41 378	0.36 175	0.18 194	0.13 143	0.21 299	0.15 180	0.18 187	0.21 279

ffff	0.45 171	0.30 274	0.64 182	0.47 161	0.33 271	0.49 152	0.42 284	0.93 173	0.59 160	0.50 175	0.53 144	0.44 140	0.48 200	1.41 378	0.36 175	0.18 194	0.13 143	0.21 299	0.15 180	0.18 187	0.21 279

11t	0.45 171	0.30 274	0.64 182	0.47 161	0.33 271	0.49 152	0.42 284	0.93 173	0.59 160	0.50 175	0.53 144	0.44 140	0.48 200	1.41 378	0.36 175	0.18 194	0.13 143	0.21 299	0.15 180	0.18 187	0.21 279

LoS_RVC	0.45 171	0.29 244	0.48 64	0.49 200	0.83 598	0.51 185	0.43 302	0.65 45	0.44 89	0.47 146	0.78 241	0.44 140	0.60 310	0.59 102	0.37 188	0.14 35	0.12 54	0.14 12	0.10 1	0.14 29	1.08 643

anonymousdsp	0.45 171	0.30 274	0.60 147	0.48 181	0.34 293	0.49 152	0.42 284	0.97 186	0.60 167	0.51 187	0.53 144	0.46 155	0.47 194	1.36 362	0.35 157	0.18 194	0.13 143	0.21 299	0.15 180	0.18 187	0.21 279

ccc-4	0.45 171	0.30 274	0.64 182	0.47 161	0.33 271	0.49 152	0.42 284	0.93 173	0.59 160	0.50 175	0.53 144	0.44 140	0.48 200	1.41 378	0.36 175	0.18 194	0.13 143	0.21 299	0.15 180	0.18 187	0.21 279

IGEV-Stereo	0.45 171	0.30 274	0.60 147	0.48 181	0.34 293	0.49 152	0.42 284	0.98 192	0.60 167	0.51 187	0.53 144	0.46 155	0.47 194	1.36 362	0.35 157	0.18 194	0.13 143	0.21 299	0.15 180	0.18 187	0.21 279
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	0.65 304	0.26 80	0.83 130	0.88 265	0.95 305	0.99 296	0.51 186	0.45 175	0.56 88	0.36 175	0.19 236	0.24 511	0.16 89	0.13 111	0.17 142	0.27 420

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.46 182	1.51 646	1.58 528	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	0.40 135	0.48 56	0.25 15	0.15 66	0.13 143	0.15 44	0.13 111	0.15 70	0.24 355

PSi22	0.46 182	0.26 166	0.50 81	0.47 161	0.24 53	0.46 116	0.22 33	0.83 130	1.02 328	0.47 146	0.65 192	0.80 303	0.51 238	1.44 389	0.32 122	0.15 66	0.12 54	0.14 12	0.12 45	0.20 277	0.19 217

DilatedVolume-Stereo	0.46 182	0.24 100	0.72 223	0.45 127	0.33 271	0.72 340	0.29 109	0.83 130	0.53 129	0.82 271	0.73 229	0.52 194	0.44 165	1.16 316	0.42 242	0.15 66	0.15 300	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	1.12 380	0.93 300	0.79 244	0.91 359	0.46 185	0.74 159	0.44 253	0.15 66	0.13 143	0.15 44	0.12 45	0.15 70	0.18 173

rvit_stereo_0081_aga	0.46 182	0.37 437	0.91 349	0.52 264	0.41 396	0.49 152	0.40 260	0.88 164	0.66 189	0.59 219	0.56 167	0.53 201	0.43 155	0.67 138	0.44 253	0.27 477	0.21 453	0.22 337	0.20 340	0.26 429	0.19 217

rvit_stereo_0081	0.46 182	0.34 375	0.72 223	0.56 340	0.35 310	0.41 75	0.44 322	0.74 92	1.04 339	0.49 166	0.52 140	0.51 186	0.49 219	0.86 211	0.47 280	0.25 429	0.20 435	0.22 337	0.19 305	0.26 429	0.19 217

rvit_stereo_0082	0.46 182	0.34 375	0.72 223	0.56 340	0.35 310	0.41 75	0.44 322	0.74 92	1.04 339	0.49 166	0.52 140	0.51 186	0.49 219	0.86 211	0.47 280	0.25 429	0.20 435	0.22 337	0.19 305	0.26 429	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	0.41 137	1.43 385	0.31 108	0.18 194	0.13 143	0.15 44	0.12 45	1.09 644	1.74 657

WCG-NET（raft）	0.46 182	0.23 70	0.59 135	0.42 78	0.24 53	0.50 173	0.35 189	0.76 101	1.10 365	0.72 252	0.76 234	0.91 359	0.50 230	0.88 220	0.40 221	0.16 97	0.13 143	0.15 44	0.14 159	0.15 70	0.17 149

ProNet	0.46 182	0.30 274	0.69 211	0.46 141	0.32 251	0.57 243	0.52 401	1.15 275	0.67 191	0.44 131	0.50 128	0.44 140	0.43 155	1.31 346	0.38 198	0.16 97	0.15 300	0.19 207	0.16 221	0.18 187	0.18 173

MC-Stereo	0.46 182	0.24 100	0.58 129	0.63 441	0.30 196	0.38 57	0.32 148	0.98 192	0.74 213	0.66 240	0.85 259	0.56 223	0.60 310	1.07 287	0.32 122	0.17 145	0.12 54	0.17 139	0.15 180	0.16 103	0.16 117

CroCo-Stereo Lap2	0.46 182	0.37 437	0.87 325	0.62 430	0.79 589	0.28 17	0.35 189	0.81 122	0.73 206	0.39 105	0.54 155	0.71 284	0.54 261	0.60 105	0.48 289	0.18 194	0.18 397	0.19 207	0.16 221	0.21 328	0.21 279

RT-Monster	0.47 194	0.24 100	0.54 108	0.46 141	0.40 375	0.51 185	0.27 88	0.97 186	1.02 328	0.89 291	0.87 264	0.68 268	0.41 137	0.70 145	0.41 231	0.16 97	0.14 227	0.15 44	0.13 111	0.14 29	0.22 310

DA	0.47 194	0.23 70	0.59 135	0.54 302	0.26 100	1.08 485	0.44 322	1.51 368	0.63 179	0.48 158	0.69 210	0.55 212	0.49 219	0.49 62	0.38 198	0.20 286	0.14 227	0.19 207	0.13 111	0.19 226	0.17 149

GGEV	0.47 194	0.23 70	0.59 135	0.54 302	0.26 100	1.08 485	0.44 322	1.51 368	0.63 179	0.48 158	0.69 210	0.55 212	0.49 219	0.49 62	0.38 198	0.20 286	0.14 227	0.19 207	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	0.78 371	0.32 148	0.86 152	0.45 100	0.52 192	0.45 97	0.49 175	0.37 118	2.12 499	0.36 175	0.16 97	0.13 143	0.19 207	0.16 221	0.17 142	0.21 279

rvit_stereo_0080	0.47 194	0.35 404	0.87 325	0.48 181	0.36 320	0.42 86	0.54 421	0.93 173	0.78 224	0.52 192	0.60 178	0.55 212	0.47 194	0.62 114	0.48 289	0.27 477	0.21 453	0.20 259	0.20 340	0.31 490	0.20 249

Former-RAFT_DAM_RVC	0.47 194	0.38 455	0.75 249	0.48 181	0.37 332	0.67 315	0.35 189	0.82 127	1.14 392	0.61 231	0.64 189	0.39 117	0.39 130	0.74 159	0.39 204	0.20 286	0.17 364	0.22 337	0.18 280	0.24 403	0.20 249

whm_eth	0.47 194	0.35 404	0.87 325	0.48 181	0.36 320	0.42 86	0.54 421	0.93 173	0.78 224	0.52 192	0.60 178	0.55 212	0.47 194	0.62 114	0.48 289	0.27 477	0.21 453	0.20 259	0.20 340	0.31 490	0.20 249

XX-TBD	0.47 194	0.71 585	0.39 11	0.81 579	0.25 78	0.57 243	0.26 80	0.73 84	1.30 493	0.78 261	1.01 303	0.45 150	0.33 86	0.49 62	0.39 204	0.20 286	0.15 300	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	0.71 336	0.26 80	0.78 112	1.03 333	0.65 237	0.69 210	0.55 212	0.48 200	0.90 228	0.36 175	0.99 646	0.13 143	0.15 44	0.10 1	0.15 70	0.15 62

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.48 203	1.24 633	2.47 587	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	0.44 165	0.38 11	0.26 27	0.15 66	0.12 54	0.15 44	0.12 45	0.16 103	0.20 249

HART	0.48 203	0.24 100	0.63 168	0.52 264	0.27 114	0.41 75	0.29 109	1.32 332	0.54 132	0.59 219	1.47 497	0.61 247	0.34 94	1.09 295	0.32 122	0.16 97	0.14 227	0.19 207	0.14 159	0.19 226	0.18 173

SCV_C0	0.48 203	0.29 244	0.88 330	0.46 141	0.31 217	0.46 116	0.31 129	1.67 408	0.87 261	0.40 115	0.52 140	0.54 207	0.29 51	1.27 339	0.34 147	0.18 194	0.14 227	0.17 139	0.14 159	0.20 277	0.18 173

CAS++	0.48 203	0.34 375	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	0.70 145	0.35 157	0.27 477	0.22 472	0.26 459	0.21 383	0.29 468	0.22 310
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MIF-Stereo (partial)	0.48 203	0.28 220	0.83 295	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	0.51 238	1.13 308	0.47 280	0.20 286	0.16 337	0.23 375	0.20 340	0.24 403	0.20 249

StereoAnything_RVC	0.49 208	1.60 652	0.87 325	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	0.35 103	1.29 343	0.23 1	0.22 357	0.11 22	0.15 44	0.11 9	2.36 658	0.13 3

999	0.49 208	0.25 139	0.55 113	0.51 241	0.35 310	0.74 349	0.31 129	0.89 169	0.59 160	0.39 105	0.50 128	0.50 182	0.36 112	2.41 526	0.41 231	0.17 145	0.13 143	0.18 182	0.15 180	0.16 103	0.23 331

rvit_stereo_0083	0.49 208	0.34 375	0.85 313	0.57 362	0.36 320	0.49 152	0.43 302	0.73 84	1.05 345	0.50 175	0.57 172	0.55 212	0.50 230	0.92 234	0.50 305	0.25 429	0.25 523	0.24 399	0.20 340	0.25 415	0.19 217

rvit_stereo_ft	0.49 208	0.38 455	1.03 404	0.68 501	0.42 407	0.40 63	0.58 450	0.93 173	0.86 259	0.47 146	0.55 161	0.57 225	0.48 200	0.67 138	0.53 327	0.26 456	0.17 364	0.22 337	0.22 411	0.24 403	0.19 217

RAFT-Stereo-weight	0.49 208	0.26 166	0.58 129	0.49 200	0.28 153	0.61 275	0.34 174	1.16 280	1.11 372	1.06 341	0.79 244	0.75 290	0.28 48	0.79 184	0.42 242	0.16 97	0.13 143	0.17 139	0.15 180	0.16 103	0.18 173

IGEVStereo-DCA	0.49 208	0.33 346	0.64 182	0.46 141	0.34 293	0.50 173	0.42 284	0.93 173	0.59 160	0.48 158	0.48 111	0.48 171	0.45 175	2.28 515	0.44 253	0.19 236	0.14 227	0.19 207	0.15 180	0.17 142	0.21 279

plain	0.49 208	0.29 244	1.23 475	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	0.41 137	1.17 321	0.46 271	0.23 384	0.15 300	0.24 399	0.19 305	0.25 415	0.18 173

iRaftStereo_RVC	0.49 208	0.28 220	0.72 223	0.53 287	0.29 172	0.52 196	0.33 158	1.14 263	0.84 252	0.85 281	0.99 296	0.55 212	0.36 112	0.83 197	0.40 221	0.18 194	0.13 143	0.22 337	0.20 340	0.20 277	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	1.30 493	0.82 271	1.23 409	0.47 165	0.37 118	0.55 85	0.44 253	0.16 97	0.11 22	0.16 89	0.80 647	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	0.63 168	0.43 94	0.23 42	0.79 380	0.46 345	0.83 130	0.82 244	0.63 234	0.63 184	0.54 207	0.44 165	1.69 439	0.62 376	0.16 97	0.15 300	0.19 207	0.16 221	0.17 142	0.16 117

MyStereo07	0.50 217	0.30 274	0.58 129	0.58 377	0.48 450	0.59 260	0.78 519	1.19 290	0.60 167	0.49 166	0.54 155	0.43 137	0.55 265	1.32 352	0.36 175	0.18 194	0.18 397	0.24 399	0.21 383	0.23 374	0.23 331

4D-IteraStereo	0.50 217	0.26 166	0.84 307	0.51 241	0.49 457	0.64 298	0.31 129	0.91 171	1.02 328	1.05 335	0.72 224	0.76 291	0.32 81	0.69 143	0.40 221	0.18 194	0.11 22	0.23 375	0.20 340	0.19 226	0.16 117

MM-Stereo_test1	0.51 220	0.26 166	0.59 135	0.53 287	0.31 217	0.50 173	0.53 407	1.06 227	1.09 361	0.88 288	0.70 217	0.54 207	0.59 303	1.18 322	0.35 157	0.19 236	0.17 364	0.20 259	0.17 254	0.20 277	0.18 173

SCV	0.51 220	0.29 244	0.72 223	0.63 441	0.27 114	0.40 63	0.38 230	2.32 587	0.75 218	0.36 70	0.49 120	0.55 212	0.35 103	1.31 346	0.34 147	0.25 429	0.13 143	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	1.40 649	0.53 206	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	0.13 143	0.15 44	0.10 1	0.19 226	1.69 656

sCroCo_RVC	0.51 220	0.43 487	1.15 443	0.66 476	0.60 522	0.52 196	0.40 260	0.93 173	0.64 184	0.45 139	0.76 234	0.49 175	0.49 219	0.65 131	0.49 302	0.27 477	0.28 546	0.23 375	0.22 411	0.29 468	0.28 436

FE-Mocha	0.52 224	0.32 326	0.98 383	0.51 241	0.37 332	0.46 116	0.22 33	1.71 429	0.56 145	1.02 326	1.10 343	0.82 316	0.41 137	0.58 96	0.32 122	0.19 236	0.13 143	0.21 299	0.21 383	0.17 142	0.19 217

RCA-Stereo	0.52 224	0.26 166	0.66 195	0.49 200	0.33 271	0.54 223	0.44 322	1.20 295	1.41 540	0.69 245	1.06 326	0.63 254	0.79 384	0.62 114	0.35 157	0.17 145	0.12 54	0.17 139	0.14 159	0.16 103	0.16 117

Wave_Phase_stereo	0.53 226	0.27 197	1.63 531	0.43 94	0.29 172	2.72 636	0.40 260	0.82 127	0.54 132	0.37 81	0.36 51	0.38 113	0.29 51	0.66 133	0.41 231	0.13 19	0.14 227	0.15 44	0.19 305	0.16 103	0.18 173

MM-Stereo_test3	0.53 226	0.26 166	0.60 147	0.56 340	0.73 564	0.49 152	0.53 407	1.31 328	1.08 353	0.64 235	0.97 290	0.61 247	0.42 147	0.82 191	0.40 221	0.21 322	0.18 397	0.20 259	0.16 221	0.19 226	0.21 279

model_zeroshot	0.53 226	0.31 305	1.00 393	0.57 362	0.39 360	0.74 349	0.39 248	1.38 343	0.67 191	0.88 288	0.85 259	0.71 284	0.37 118	0.77 173	0.39 204	0.21 322	0.17 364	0.19 207	0.17 254	0.17 142	0.22 310

knoymous	0.53 226	0.32 326	0.51 90	0.46 141	0.30 196	0.57 243	0.54 421	1.10 250	0.78 224	0.99 313	0.84 257	0.95 378	0.57 280	0.89 225	0.51 309	0.21 322	0.14 227	0.26 459	0.14 159	0.23 374	0.25 378

Lsterematch	0.54 230	0.26 166	0.72 223	0.47 161	0.26 100	0.70 333	0.31 129	0.84 139	1.14 392	0.97 310	1.28 433	0.68 268	0.51 238	0.90 228	0.75 419	0.22 357	0.12 54	0.19 207	0.16 221	0.19 226	0.26 399

NLSM1	0.54 230	0.26 166	0.61 155	0.49 200	1.04 628	0.83 404	0.31 129	1.55 381	0.68 194	0.52 192	0.77 238	0.46 155	0.48 200	1.02 270	0.56 347	0.19 236	0.19 418	0.21 299	0.18 280	0.20 277	0.18 173

NLCSM	0.54 230	0.30 274	0.60 147	0.53 287	0.74 572	0.71 336	0.47 358	1.25 313	0.71 204	0.64 235	0.51 132	0.48 171	0.60 310	1.34 356	0.71 409	0.19 236	0.20 435	0.21 299	0.19 305	0.22 350	0.21 279

tg	0.54 230	0.25 139	0.70 217	0.52 264	0.31 217	0.89 427	0.29 109	1.12 254	0.98 308	0.85 281	1.03 313	0.62 249	0.42 147	1.37 365	0.41 231	0.17 145	0.13 143	0.22 337	0.21 383	0.17 142	0.17 149

HUI-Stereo	0.54 230	0.33 346	0.81 276	0.52 264	0.27 114	0.62 278	0.29 109	1.14 263	0.74 213	1.13 361	0.96 282	0.82 316	0.60 310	0.83 197	0.52 317	0.23 384	0.14 227	0.24 399	0.20 340	0.27 435	0.20 249

WQFJA1	0.55 235	0.29 244	0.56 121	0.47 161	0.85 601	0.78 371	0.38 230	2.26 575	0.79 233	0.51 187	0.53 144	0.53 201	0.50 230	0.73 156	0.66 395	0.17 145	0.21 453	0.19 207	0.17 254	0.19 226	0.18 173

NLMM	0.55 235	0.29 244	0.56 121	0.47 161	0.86 603	0.78 371	0.38 230	2.26 575	0.79 233	0.51 187	0.53 144	0.53 201	0.50 230	0.73 156	0.66 395	0.17 145	0.21 453	0.19 207	0.17 254	0.19 226	0.18 173

Any-RAFT	0.55 235	0.27 197	0.49 71	0.50 224	0.27 114	0.98 466	0.25 68	1.71 429	1.08 353	0.90 293	0.99 296	1.13 445	0.46 185	0.74 159	0.35 157	0.19 236	0.13 143	0.17 139	0.13 111	0.16 103	0.19 217

Selective-RAFT	0.55 235	0.29 244	0.85 313	0.58 377	0.28 153	0.91 434	0.34 174	1.00 203	0.96 300	0.59 219	0.64 189	0.80 303	0.76 365	1.34 356	0.51 309	0.21 322	0.15 300	0.17 139	0.15 180	0.19 226	0.19 217

test_4	0.55 235	0.23 70	0.67 200	0.56 340	0.32 251	0.71 336	0.39 248	0.83 130	0.72 205	0.93 300	1.87 585	0.70 277	0.41 137	1.21 328	0.39 204	0.16 97	0.13 143	0.21 299	0.23 443	0.20 277	0.18 173

GMOStereo	0.55 235	0.28 220	0.72 223	0.52 264	0.30 196	0.53 206	0.43 302	1.02 204	0.98 308	1.44 528	1.14 372	0.88 344	0.57 280	0.62 114	0.39 204	0.16 97	0.14 227	0.24 399	0.22 411	0.20 277	0.18 173

error version	0.55 235	0.28 220	0.72 223	0.52 264	0.30 196	0.53 206	0.43 302	1.02 204	0.98 308	1.44 528	1.14 372	0.88 344	0.57 280	0.62 114	0.39 204	0.16 97	0.14 227	0.24 399	0.22 411	0.20 277	0.18 173

test-v	0.55 235	0.28 220	0.72 223	0.52 264	0.30 196	0.53 206	0.43 302	1.02 204	0.98 308	1.44 528	1.14 372	0.88 344	0.57 280	0.62 114	0.39 204	0.16 97	0.14 227	0.24 399	0.22 411	0.20 277	0.18 173

test-2	0.55 235	0.28 220	0.72 223	0.52 264	0.30 196	0.53 206	0.43 302	1.02 204	0.98 308	1.44 528	1.14 372	0.88 344	0.57 280	0.62 114	0.39 204	0.16 97	0.14 227	0.24 399	0.22 411	0.20 277	0.18 173

rafts_anoy	0.55 235	0.32 326	0.66 195	0.72 535	0.61 528	0.53 206	0.40 260	1.24 309	1.06 347	0.85 281	0.83 255	0.67 266	0.53 253	0.77 173	0.55 341	0.20 286	0.15 300	0.25 438	0.26 483	0.22 350	0.21 279

s12784h	0.55 235	0.22 50	0.49 71	0.43 94	0.19 5	1.00 468	0.34 174	1.40 348	1.30 493	0.84 279	0.93 276	0.63 254	0.52 248	1.48 398	0.47 280	0.15 66	0.12 54	0.17 139	0.11 9	0.19 226	0.13 3

raftrobust	0.55 235	0.27 197	0.63 168	0.68 501	0.69 557	0.50 173	0.34 174	1.08 235	0.97 305	1.32 472	0.88 268	0.62 249	0.80 392	0.82 191	0.44 253	0.20 286	0.16 337	0.16 89	0.14 159	0.15 70	0.18 173

Gwc-CoAtRS	0.55 235	0.27 197	0.73 238	0.49 200	0.30 196	0.63 289	0.25 68	1.38 343	1.12 380	1.05 335	1.02 306	1.10 435	0.55 265	0.72 153	0.44 253	0.17 145	0.14 227	0.17 139	0.15 180	0.16 103	0.17 149

rvit_0105_6	0.56 248	0.38 455	1.13 436	0.67 490	0.38 348	0.50 173	0.51 390	0.88 164	1.33 505	0.54 199	0.56 167	0.65 260	0.57 280	0.97 253	0.46 271	0.32 529	0.31 563	0.28 489	0.25 466	0.29 468	0.23 331

MSKI-zero shot	0.56 248	0.30 274	0.61 155	0.55 318	0.28 153	0.68 319	0.28 98	1.25 313	0.68 194	0.92 297	1.33 452	0.81 310	0.33 86	1.94 475	0.36 175	0.18 194	0.13 143	0.17 139	0.13 111	0.16 103	0.19 217

EKT-Stereo	0.56 248	0.33 346	0.84 307	0.61 421	0.64 536	0.51 185	0.48 368	1.14 263	0.95 296	0.74 255	0.89 270	0.77 296	0.42 147	1.18 322	0.42 242	0.23 384	0.17 364	0.21 299	0.18 280	0.20 277	0.26 399

LL-Strereo2	0.56 248	0.36 416	0.77 258	0.56 340	0.40 375	0.68 319	0.37 218	1.21 300	0.83 249	0.96 308	0.79 244	0.91 359	0.41 137	1.08 290	0.48 289	0.18 194	0.17 364	0.29 501	0.25 466	0.22 350	0.19 217

test-3	0.56 248	0.24 100	0.82 285	0.50 224	0.29 172	0.57 243	0.34 174	1.09 242	1.03 333	1.33 478	0.69 210	0.87 338	0.45 175	1.68 435	0.39 204	0.17 145	0.12 54	0.20 259	0.17 254	0.17 142	0.16 117

test_1	0.56 248	0.24 100	0.82 285	0.50 224	0.29 172	0.57 243	0.34 174	1.09 242	1.03 333	1.28 457	0.69 210	0.87 338	0.45 175	1.67 433	0.39 204	0.17 145	0.12 54	0.20 259	0.17 254	0.17 142	0.16 117

PSM-adaLoss	0.56 248	0.33 346	0.81 276	0.52 264	0.27 114	0.63 289	0.41 272	1.14 263	0.73 206	1.13 361	0.96 282	0.82 316	0.60 310	1.09 295	0.52 317	0.23 384	0.14 227	0.24 399	0.20 340	0.27 435	0.20 249

ROB_FTStereo	0.56 248	0.33 346	0.82 285	0.52 264	0.27 114	0.62 278	0.25 68	1.14 263	0.74 213	1.13 361	0.96 282	0.82 316	0.60 310	1.18 322	0.52 317	0.23 384	0.14 227	0.24 399	0.20 340	0.27 435	0.20 249

cross-raft	0.56 248	0.26 166	0.65 190	0.55 318	0.31 217	0.66 309	0.37 218	1.68 412	0.82 244	1.06 341	1.07 330	1.25 471	0.45 175	0.74 159	0.39 204	0.15 66	0.13 143	0.19 207	0.16 221	0.19 226	0.17 149

test-1	0.56 248	0.28 220	1.13 436	0.58 377	0.34 293	0.60 267	0.38 230	1.56 385	0.98 308	0.80 264	1.02 306	0.83 326	0.52 248	0.64 126	0.46 271	0.17 145	0.16 337	0.20 259	0.17 254	0.20 277	0.26 399

raft+_RVC	0.56 248	0.29 244	0.61 155	0.65 463	0.56 504	0.53 206	0.53 407	1.40 348	1.02 328	0.78 261	1.04 319	0.70 277	0.55 265	1.00 262	0.49 302	0.18 194	0.16 337	0.19 207	0.19 305	0.18 187	0.17 149

RAFT-Stereo + iAFF	0.56 248	0.28 220	0.81 276	0.45 127	0.25 78	0.40 63	0.34 174	1.12 254	1.13 386	1.35 492	1.58 534	0.80 303	0.67 340	0.71 150	0.43 248	0.14 35	0.11 22	0.18 182	0.17 254	0.18 187	0.16 117

H2IRNET	0.57 260	0.28 220	0.75 249	0.49 200	0.35 310	0.40 63	0.27 88	1.03 213	1.18 416	0.62 233	1.26 418	1.07 420	0.85 411	1.02 270	0.64 385	0.20 286	0.16 337	0.23 375	0.25 466	0.22 350	0.20 249

11t1	0.57 260	0.30 274	0.84 307	0.54 302	0.30 196	0.83 404	0.41 272	1.34 336	0.79 233	0.88 288	0.82 254	0.70 277	0.70 351	0.96 249	0.67 398	0.21 322	0.21 453	0.20 259	0.16 221	0.21 328	0.26 399

rrr	0.57 260	0.33 346	2.43 585	0.46 141	0.34 293	0.50 173	0.38 230	0.84 139	0.55 141	0.48 158	0.48 111	0.48 171	0.45 175	2.28 515	0.44 253	0.19 236	0.14 227	0.19 207	0.15 180	0.17 142	0.18 173

test_3	0.57 260	0.24 100	0.87 325	0.55 318	0.30 196	0.60 267	0.40 260	1.07 230	1.08 353	1.20 409	0.68 205	0.92 367	0.43 155	1.68 435	0.40 221	0.16 97	0.13 143	0.22 337	0.19 305	0.21 328	0.17 149

Patchmatch Stereo++	0.57 260	0.33 346	0.82 285	0.52 264	0.27 114	0.63 289	0.28 98	1.14 263	0.73 206	1.13 361	0.96 282	0.82 316	0.60 310	1.40 375	0.52 317	0.23 384	0.14 227	0.24 399	0.20 340	0.27 435	0.20 249
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	0.57 260	0.33 346	0.81 276	0.52 264	0.27 114	0.62 278	0.42 284	1.14 263	0.73 206	1.13 361	0.97 290	0.82 316	0.60 310	1.15 312	0.53 327	0.23 384	0.14 227	0.24 399	0.20 340	0.27 435	0.20 249

DeepStereo_RVC	0.57 260	0.31 305	0.78 264	0.53 287	0.30 196	0.57 243	0.32 148	1.11 252	0.80 239	1.17 385	0.94 279	0.83 326	0.93 453	1.01 266	0.61 371	0.23 384	0.14 227	0.21 299	0.19 305	0.24 403	0.26 399

iRAFT	0.57 260	0.33 346	0.82 285	0.52 264	0.27 114	0.63 289	0.28 98	1.14 263	0.73 206	1.13 361	0.96 282	0.82 316	0.60 310	1.40 375	0.52 317	0.23 384	0.14 227	0.24 399	0.20 340	0.27 435	0.20 249

CRE-IMP	0.57 260	0.32 326	0.82 285	0.54 302	0.29 172	0.77 370	0.25 68	1.19 290	0.79 233	1.09 347	0.95 280	0.81 310	0.57 280	1.11 303	0.57 352	0.22 357	0.14 227	0.23 375	0.19 305	0.28 451	0.24 355

RAFT-IKP	0.57 260	0.33 346	0.82 285	0.52 264	0.27 114	0.57 243	0.35 189	1.14 263	0.73 206	1.13 361	0.96 282	0.83 326	0.61 320	1.26 336	0.53 327	0.23 384	0.14 227	0.24 399	0.20 340	0.27 435	0.20 249

test_xeample3	0.57 260	0.33 346	3.11 609	0.46 141	0.34 293	0.55 230	0.38 230	0.86 152	0.49 112	0.54 199	0.46 104	0.44 140	0.44 165	1.49 405	0.45 266	0.18 194	0.14 227	0.19 207	0.15 180	0.17 142	0.18 173

CFNet-RSSM	0.57 260	0.25 139	0.76 253	0.49 200	0.28 153	0.59 260	0.27 88	1.89 480	1.17 410	1.09 347	0.95 280	1.06 417	0.53 253	0.74 159	0.41 231	0.17 145	0.13 143	0.17 139	0.15 180	0.16 103	0.16 117

WQFJX	0.58 272	0.29 244	0.57 126	0.46 141	0.87 609	0.75 355	0.39 248	2.67 633	0.80 239	0.55 206	0.53 144	0.54 207	0.55 265	0.97 253	0.61 371	0.17 145	0.19 418	0.19 207	0.16 221	0.19 226	0.20 249

rvit_0105_4	0.58 272	0.40 470	1.19 464	0.68 501	0.38 348	0.53 206	0.55 431	0.93 173	1.27 469	0.56 212	0.61 180	0.72 286	0.63 322	1.01 266	0.47 280	0.33 536	0.33 582	0.29 501	0.25 466	0.29 468	0.26 399

AE-Stereo	0.58 272	0.29 244	0.81 276	0.62 430	0.41 396	0.69 329	0.46 345	2.49 615	1.25 456	0.49 166	0.77 238	0.69 274	0.46 185	0.61 109	0.42 242	0.17 145	0.16 337	0.21 299	0.20 340	0.19 226	0.18 173

1test111	0.58 272	0.34 375	0.63 168	0.60 404	0.27 114	1.16 505	0.51 390	1.58 391	0.91 274	0.60 226	0.80 249	0.47 165	0.87 428	0.99 257	0.67 398	0.21 322	0.13 143	0.25 438	0.15 180	0.23 374	0.25 378

RAFT-Test	0.58 272	0.27 197	0.81 276	0.50 224	0.33 271	0.95 456	0.27 88	1.40 348	0.89 266	1.00 317	1.12 356	1.39 507	0.48 200	0.74 159	0.41 231	0.17 145	0.14 227	0.17 139	0.14 159	0.16 103	0.18 173

anonymousdsp2	0.58 272	0.29 244	0.93 356	0.51 241	0.30 196	0.75 355	0.46 345	1.95 499	0.87 261	0.81 269	0.78 241	0.76 291	0.48 200	1.10 300	0.45 266	0.19 236	0.14 227	0.18 182	0.13 111	0.20 277	0.22 310

fff	0.58 272	0.26 166	1.15 443	0.46 141	0.25 78	0.48 143	0.36 203	1.20 295	1.28 477	1.13 361	1.03 313	0.59 233	1.04 506	0.77 173	0.58 357	0.17 145	0.14 227	0.17 139	0.13 111	0.15 70	0.24 355

iGMRVC	0.58 272	0.33 346	0.81 276	0.52 264	0.27 114	0.62 278	0.38 230	1.14 263	0.73 206	1.13 361	0.97 290	0.82 316	0.59 303	1.54 408	0.53 327	0.23 384	0.14 227	0.24 399	0.20 340	0.27 435	0.20 249

RALCasStereoNet	0.58 272	0.34 375	0.77 258	0.65 463	0.64 536	0.64 298	0.51 390	1.06 227	0.99 317	0.71 247	1.06 326	0.77 296	0.44 165	1.38 369	0.52 317	0.20 286	0.18 397	0.18 182	0.16 221	0.20 277	0.22 310

DCANet	0.58 272	0.26 166	1.15 443	0.45 127	0.25 78	0.49 152	0.36 203	1.18 285	1.35 510	1.15 377	1.04 319	0.60 238	0.91 443	0.84 204	0.58 357	0.17 145	0.14 227	0.17 139	0.13 111	0.19 226	0.25 378

csc	0.58 272	0.26 166	1.15 443	0.46 141	0.25 78	0.48 143	0.36 203	1.20 295	1.28 477	1.13 361	1.03 313	0.59 233	1.04 506	0.77 173	0.58 357	0.17 145	0.14 227	0.17 139	0.13 111	0.15 70	0.24 355

cscssc	0.58 272	0.26 166	1.15 443	0.46 141	0.25 78	0.48 143	0.36 203	1.20 295	1.28 477	1.13 361	1.03 313	0.59 233	1.04 506	0.77 173	0.58 357	0.17 145	0.14 227	0.17 139	0.13 111	0.15 70	0.24 355

GMStereo	0.58 272	0.50 517	1.09 424	0.52 264	0.32 251	0.80 386	0.43 302	1.02 204	1.41 540	0.89 291	0.77 238	0.52 194	0.46 185	0.89 225	0.56 347	0.25 429	0.16 337	0.20 259	0.22 411	0.31 490	0.27 420
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
WQFJX1	0.59 285	0.27 197	0.59 135	0.49 200	0.73 564	0.68 319	0.46 345	2.65 628	0.77 219	0.55 206	0.51 132	0.52 194	0.50 230	1.38 369	0.61 371	0.18 194	0.20 435	0.20 259	0.17 254	0.20 277	0.21 279

IGEV-FE	0.59 285	0.33 346	1.11 431	0.63 441	0.37 332	0.41 75	0.33 158	1.80 453	0.79 233	1.04 332	1.10 343	1.05 415	0.43 155	0.87 216	0.48 289	0.18 194	0.13 143	0.19 207	0.18 280	0.20 277	0.23 331

xyz-stereo-finetune2	0.59 285	0.29 244	0.66 195	0.41 66	0.24 53	1.08 485	0.34 174	0.87 156	0.60 167	0.68 244	1.08 337	0.58 227	0.79 384	2.39 525	0.83 446	0.17 145	0.15 300	0.21 299	0.17 254	0.16 103	0.18 173

ACVNet-DCA	0.59 285	0.34 375	0.63 168	0.60 404	0.27 114	1.16 505	0.51 390	1.58 391	0.91 274	0.60 226	0.80 249	0.47 165	0.87 428	1.48 398	0.35 157	0.21 322	0.13 143	0.25 438	0.15 180	0.23 374	0.25 378

IGEV_Zeroshot_test	0.59 285	0.33 346	1.11 431	0.63 441	0.37 332	0.41 75	0.33 158	1.80 453	0.79 233	1.04 332	1.10 343	1.06 417	0.43 155	0.87 216	0.48 289	0.18 194	0.13 143	0.19 207	0.18 280	0.20 277	0.23 331

DCANet-4	0.59 285	0.28 220	1.65 535	0.44 110	0.25 78	0.48 143	0.36 203	1.15 275	1.36 519	1.13 361	1.03 313	0.56 223	0.74 359	0.77 173	0.58 357	0.17 145	0.14 227	0.17 139	0.13 111	0.15 70	0.24 355

x	0.59 285	0.34 375	0.79 268	0.51 241	0.32 251	0.69 329	0.46 345	1.64 404	0.97 305	0.86 286	0.86 261	0.83 326	0.74 359	0.75 167	0.70 406	0.21 322	0.22 472	0.22 337	0.20 340	0.21 328	0.24 355

sAnonymous2	0.59 285	0.61 555	1.82 547	0.61 421	0.52 476	0.51 185	0.54 421	0.97 186	0.70 201	0.50 175	0.68 205	0.46 155	0.63 322	0.61 109	0.41 231	0.22 357	0.17 364	0.23 375	0.21 383	0.85 631	0.56 596

CroCo_RVC	0.59 285	0.61 555	1.82 547	0.61 421	0.52 476	0.51 185	0.54 421	0.97 186	0.70 201	0.50 175	0.68 205	0.46 155	0.63 322	0.61 109	0.41 231	0.22 357	0.17 364	0.23 375	0.21 383	0.85 631	0.56 596

NLMM1	0.60 294	0.28 220	0.63 168	0.48 181	0.73 564	0.68 319	0.43 302	2.47 610	1.11 372	0.60 226	0.63 184	0.51 186	0.47 194	1.34 356	0.58 357	0.19 236	0.21 453	0.20 259	0.17 254	0.20 277	0.19 217

MIM_Stereo	0.60 294	0.26 166	1.02 399	0.49 200	0.32 251	0.52 196	0.28 98	1.41 352	0.82 244	1.02 326	1.16 380	0.93 368	0.53 253	1.48 398	0.63 381	0.17 145	0.17 364	0.20 259	0.19 305	0.17 142	0.18 173

MIPNet	0.60 294	0.31 305	1.07 417	0.51 241	0.34 293	0.68 319	0.40 260	1.67 408	1.14 392	1.11 350	0.93 276	0.60 238	0.78 376	0.77 173	0.58 357	0.18 194	0.14 227	0.19 207	0.16 221	0.18 187	0.21 279

AFF-stereo	0.60 294	0.28 220	0.72 223	0.48 181	0.29 172	0.34 36	0.37 218	1.22 302	1.20 423	1.21 416	1.59 538	1.10 435	0.70 351	1.01 266	0.44 253	0.14 35	0.12 54	0.19 207	0.20 340	0.18 187	0.15 62

R-Stereo Train	0.60 294	0.30 274	0.72 223	0.57 362	0.37 332	0.68 319	0.52 401	1.45 357	0.78 224	1.61 569	1.50 508	0.76 291	0.53 253	0.67 138	0.51 309	0.19 236	0.16 337	0.18 182	0.15 180	0.18 187	0.19 217

RAFT-Stereo	0.60 294	0.30 274	0.72 223	0.57 362	0.37 332	0.68 319	0.52 401	1.45 357	0.78 224	1.61 569	1.50 508	0.76 291	0.53 253	0.67 138	0.51 309	0.19 236	0.16 337	0.18 182	0.15 180	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	0.61 300	0.30 274	0.93 356	0.65 463	0.65 541	0.79 380	0.50 388	1.33 335	1.40 536	0.65 237	1.15 378	0.53 201	0.42 147	1.18 322	0.36 175	0.25 429	0.18 397	0.26 459	0.31 550	0.20 277	0.21 279

AIO-test1	0.61 300	0.27 197	0.68 206	0.68 501	1.02 625	0.79 380	0.36 203	1.59 396	1.35 510	0.59 219	0.89 270	0.60 238	0.49 219	1.20 327	0.36 175	0.18 194	0.17 364	0.23 375	0.25 466	0.18 187	0.26 399

rvit_0105_5	0.61 300	0.41 480	1.19 464	0.67 490	0.37 332	0.57 243	0.56 438	1.08 235	1.28 477	0.65 237	0.68 205	0.77 296	0.67 340	0.91 232	0.51 309	0.33 536	0.32 576	0.30 513	0.27 502	0.28 451	0.28 436

riskmin	0.62 303	0.29 244	0.73 238	0.50 224	0.34 293	0.86 420	0.44 322	1.74 438	1.07 350	0.76 258	0.76 234	1.19 454	1.01 489	0.84 204	0.60 368	0.20 286	0.16 337	0.24 399	0.16 221	0.24 403	0.29 450

qqq	0.62 303	0.36 416	0.88 330	0.50 224	0.28 153	0.64 298	0.62 475	1.58 391	0.91 274	0.83 273	0.96 282	0.95 378	0.79 384	0.99 257	0.67 398	0.21 322	0.23 501	0.24 399	0.23 443	0.23 374	0.25 378

ADStereo(finetuned)	0.62 303	0.26 166	1.59 529	0.45 127	0.25 78	0.49 152	0.36 203	1.18 285	1.35 510	1.16 381	1.04 319	0.60 238	1.18 544	0.85 208	0.57 352	0.17 145	0.14 227	0.17 139	0.13 111	0.19 226	0.24 355

dd	0.62 303	0.51 521	1.17 458	0.56 340	0.33 271	0.74 349	0.46 345	1.03 213	1.40 536	0.80 264	0.87 264	0.60 238	0.57 280	1.02 270	0.86 452	0.28 495	0.18 397	0.26 459	0.19 305	0.35 520	0.27 420

IPLGR	0.62 303	0.28 220	1.32 494	0.50 224	0.29 172	0.65 304	0.34 174	1.47 364	1.19 419	1.21 416	1.07 330	0.70 277	0.65 333	1.05 279	0.55 341	0.18 194	0.15 300	0.20 259	0.17 254	0.21 328	0.20 249

PFNet+	0.62 303	0.31 305	0.99 388	0.57 362	0.31 217	0.57 243	0.30 120	0.99 201	1.25 456	1.33 478	1.10 343	0.79 301	0.57 280	1.35 359	0.53 327	0.26 456	0.17 364	0.28 489	0.26 483	0.21 328	0.27 420

NRIStereo	0.62 303	0.31 305	0.78 264	0.56 340	0.28 153	0.63 289	0.33 158	1.16 280	0.92 279	1.15 377	0.87 264	0.90 355	0.58 297	2.24 510	0.56 347	0.22 357	0.14 227	0.21 299	0.19 305	0.22 350	0.18 173

RALAANet	0.62 303	0.37 437	0.97 379	0.66 476	0.50 462	0.67 315	0.31 129	1.27 319	1.09 361	1.11 350	1.17 383	0.88 344	0.46 185	1.27 339	0.45 266	0.20 286	0.15 300	0.21 299	0.18 280	0.27 435	0.19 217

FENet	0.62 303	0.30 274	0.68 206	0.57 362	0.33 271	0.82 396	0.40 260	1.41 352	1.12 380	1.03 330	0.87 264	0.98 387	0.84 406	1.00 262	0.70 406	0.23 384	0.16 337	0.23 375	0.20 340	0.22 350	0.24 355

RAFT+CT+SA	0.63 312	0.30 274	0.73 238	0.69 514	0.37 332	0.40 63	0.55 431	1.93 494	1.04 339	0.72 252	1.23 409	0.62 249	0.69 348	1.69 439	0.42 242	0.19 236	0.13 143	0.22 337	0.22 411	0.21 328	0.19 217

GANet-ADL	0.63 312	0.38 455	0.82 285	0.67 490	0.41 396	0.68 319	0.51 390	1.64 404	1.16 405	0.98 311	1.10 343	0.90 355	0.58 297	0.81 189	0.63 381	0.27 477	0.18 397	0.18 182	0.16 221	0.23 374	0.27 420

AnonymousM	0.63 312	1.14 625	0.43 35	0.46 141	0.32 251	0.43 95	0.46 345	1.27 319	0.78 224	1.00 317	0.66 198	0.68 268	0.45 175	0.61 109	0.46 271	0.21 322	0.16 337	1.84 661	0.98 656	0.15 70	0.15 62

CCAANet	0.63 312	0.27 197	0.70 217	0.49 200	0.43 412	0.93 446	0.58 450	1.32 332	0.90 271	0.71 247	1.18 386	1.01 403	0.79 384	1.35 359	0.73 411	0.22 357	0.16 337	0.19 207	0.19 305	0.19 226	0.19 217

HHNet	0.64 316	0.28 220	0.69 211	0.45 127	0.46 437	0.50 173	0.57 444	1.13 258	1.03 333	1.26 446	2.21 608	0.70 277	0.59 303	1.10 300	0.51 309	0.21 322	0.13 143	0.23 375	0.19 305	0.20 277	0.31 478

Pruner-Stereo	0.64 316	0.31 305	0.79 268	0.66 476	0.31 217	0.61 275	0.42 284	1.22 302	1.09 361	1.53 551	1.09 341	0.94 374	0.55 265	1.37 365	0.56 347	0.25 429	0.14 227	0.24 399	0.21 383	0.21 328	0.25 378

Anonymous3	0.64 316	0.47 503	1.31 491	0.59 396	0.50 462	0.93 446	0.69 496	1.11 252	0.83 249	0.74 255	0.89 270	0.65 260	0.68 344	1.08 290	0.54 336	0.40 577	0.31 563	0.26 459	0.26 483	0.31 490	0.30 468

DIP-Stereo	0.64 316	0.32 326	0.91 349	0.49 200	0.36 320	0.91 434	0.33 158	2.51 618	0.77 219	1.25 434	1.00 301	0.68 268	0.51 238	0.92 234	0.65 390	0.19 236	0.15 300	0.21 299	0.17 254	0.19 226	0.22 310
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	0.65 320	0.34 375	0.65 190	0.60 404	0.27 114	1.14 498	0.48 368	1.08 235	2.62 641	0.59 219	0.79 244	0.49 175	0.80 392	1.57 411	0.35 157	0.21 322	0.13 143	0.25 438	0.16 221	0.20 277	0.23 331

TestStereo	0.65 320	0.42 482	0.83 295	0.52 264	0.27 114	0.57 243	0.44 322	1.07 230	0.92 279	0.85 281	1.01 303	0.68 268	0.56 273	3.22 561	0.47 280	0.23 384	0.15 300	0.24 399	0.18 280	0.28 451	0.18 173

FACV-RUCA	0.66 322	0.36 416	0.89 334	0.63 441	0.65 541	0.84 413	0.41 272	1.67 408	1.11 372	0.91 294	1.14 372	0.63 254	0.77 369	0.84 204	0.54 336	0.28 495	0.19 418	0.47 605	0.22 411	0.36 524	0.29 450

rvit_0105_3	0.66 322	0.47 503	1.27 484	0.74 549	0.40 375	0.63 289	0.70 503	1.22 302	1.28 477	0.83 273	0.71 221	0.82 316	0.72 357	0.93 237	0.58 357	0.37 566	0.34 586	0.34 552	0.32 558	0.28 451	0.31 478

rvit_stereo_0075_2	0.66 322	0.47 503	1.21 472	0.67 490	0.66 547	0.53 206	0.48 368	1.24 309	1.17 410	0.77 259	0.91 273	0.78 300	0.59 303	1.05 279	0.63 381	0.37 566	0.28 546	0.40 587	0.31 550	0.38 536	0.34 505

CAS	0.66 322	0.19 10	0.41 28	2.31 660	0.86 603	0.56 241	0.53 407	0.83 130	0.63 179	0.49 166	0.70 217	0.36 95	0.26 28	0.47 49	0.37 188	2.33 664	0.10 2	0.14 12	0.10 1	0.17 142	1.31 648

TestStereo1	0.66 322	0.29 244	0.95 370	0.82 582	0.32 251	0.47 129	0.43 302	1.52 372	1.22 439	0.99 313	1.32 446	0.65 260	0.76 365	1.78 451	0.44 253	0.20 286	0.16 337	0.22 337	0.19 305	0.21 328	0.20 249

RAFT_CTSACE	0.66 322	0.29 244	1.14 441	0.57 362	0.51 471	0.68 319	0.44 322	0.88 164	0.98 308	1.03 330	1.83 578	1.23 466	0.67 340	1.48 398	0.38 198	0.16 97	0.16 337	0.21 299	0.20 340	0.20 277	0.17 149

SA-5K	0.66 322	0.29 244	0.95 370	0.82 582	0.32 251	0.47 129	0.43 302	1.52 372	1.22 439	0.99 313	1.32 446	0.65 260	0.76 365	1.78 451	0.44 253	0.20 286	0.16 337	0.22 337	0.19 305	0.21 328	0.20 249

ACRE	0.66 322	0.37 437	1.27 484	0.60 404	0.50 462	0.74 349	0.47 358	1.26 315	1.10 365	1.40 515	1.56 528	0.62 249	0.46 185	0.88 220	0.78 430	0.24 406	0.15 300	0.19 207	0.16 221	0.19 226	0.29 450

ICVP	0.66 322	0.35 404	0.71 221	0.63 441	0.41 396	0.85 419	0.56 438	1.78 446	0.96 300	0.92 297	1.24 414	0.88 344	0.75 364	0.76 170	0.93 476	0.31 521	0.22 472	0.22 337	0.21 383	0.24 403	0.28 436
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
111	0.66 322	0.27 197	1.15 443	0.46 141	0.25 78	0.72 340	0.42 284	1.57 389	1.44 554	0.83 273	1.39 473	1.10 435	0.80 392	0.97 253	0.65 390	0.20 286	0.14 227	0.18 182	0.15 180	0.18 187	0.28 436

ACVNet	0.66 322	0.33 346	0.74 244	0.55 318	0.37 332	0.80 386	0.47 358	1.46 359	1.11 372	1.01 322	1.31 441	1.07 420	0.91 443	0.82 191	1.09 506	0.22 357	0.19 418	0.21 299	0.18 280	0.23 374	0.19 217

Hybrid-DGEV-03	0.67 333	0.29 244	0.69 211	0.55 318	0.36 320	0.73 345	0.38 230	1.09 242	1.18 416	1.74 588	2.49 625	0.84 333	0.56 273	0.99 257	0.47 280	0.19 236	0.12 54	0.22 337	0.19 305	0.17 142	0.17 149

HI	0.67 333	0.34 375	0.80 272	0.51 241	0.51 471	0.41 75	0.37 218	1.15 275	0.80 239	1.34 485	1.42 484	1.60 544	1.11 524	0.96 249	0.90 465	0.16 97	0.12 54	0.20 259	0.21 383	0.20 277	0.20 249

CoSv	0.67 333	0.34 375	0.80 272	0.51 241	0.51 471	0.41 75	0.37 218	1.15 275	0.80 239	1.34 485	1.42 484	1.60 544	1.11 524	0.96 249	0.90 465	0.16 97	0.12 54	0.20 259	0.21 383	0.20 277	0.20 249

test_sample2	0.67 333	0.31 305	0.89 334	0.54 302	0.29 172	0.80 386	0.63 480	1.83 461	1.10 365	0.93 300	1.06 326	0.94 374	0.92 451	1.24 332	0.59 365	0.23 384	0.20 435	0.22 337	0.21 383	0.24 403	0.25 378

test_sample1	0.67 333	0.32 326	0.90 344	0.54 302	0.33 271	0.76 361	0.48 368	1.75 440	1.06 347	0.95 305	0.99 296	0.91 359	1.10 521	1.25 333	0.79 435	0.22 357	0.19 418	0.21 299	0.20 340	0.21 328	0.25 378

MyStereo06	0.67 333	0.29 244	1.06 412	0.58 377	0.48 450	0.62 278	0.72 507	2.26 575	0.89 266	1.07 344	1.12 356	1.22 462	0.56 273	0.83 197	0.47 280	0.17 145	0.17 364	0.24 399	0.21 383	0.23 374	0.23 331

StereoVision	0.67 333	0.37 437	1.02 399	0.60 404	0.41 396	0.50 173	0.41 272	1.32 332	0.96 300	0.73 254	2.48 623	0.82 316	0.57 280	1.06 284	0.50 305	0.26 456	0.28 546	0.29 501	0.28 513	0.37 530	0.22 310

CASS	0.67 333	0.36 416	0.84 307	0.57 362	0.28 153	0.82 396	0.43 302	1.62 403	0.92 279	1.39 509	1.28 433	0.87 338	0.84 406	0.88 220	0.59 365	0.36 563	0.19 418	0.26 459	0.22 411	0.29 468	0.43 557
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
CIPLG	0.67 333	0.37 437	1.17 458	0.60 404	0.51 471	0.75 355	0.48 368	1.26 315	1.11 372	1.43 525	1.58 534	0.64 259	0.48 200	0.94 239	0.78 430	0.24 406	0.15 300	0.19 207	0.16 221	0.19 226	0.29 450

IPLGR_C	0.67 333	0.38 455	1.20 468	0.60 404	0.50 462	0.75 355	0.48 368	1.28 323	1.13 386	1.42 521	1.57 532	0.62 249	0.48 200	0.85 208	0.80 442	0.24 406	0.15 300	0.19 207	0.16 221	0.19 226	0.29 450

GwcNet-ADL	0.67 333	0.33 346	0.90 344	0.58 377	0.41 396	0.60 267	0.59 458	1.55 381	1.28 477	1.11 350	1.13 367	0.90 355	0.59 303	1.11 303	0.91 469	0.28 495	0.18 397	0.18 182	0.18 280	0.25 415	0.33 495

TRStereo	0.67 333	0.71 585	1.06 412	0.77 568	0.68 554	0.53 206	0.38 230	2.52 619	0.96 300	0.81 269	0.84 257	0.87 338	0.39 130	1.16 316	0.46 271	0.24 406	0.17 364	0.23 375	0.24 457	0.18 187	0.20 249

RAFT	0.67 333	0.32 326	0.83 295	0.63 441	0.34 293	0.69 329	0.57 444	1.14 263	0.84 252	1.12 358	1.20 392	1.75 572	0.92 451	1.09 295	0.60 368	0.22 357	0.19 418	0.27 473	0.24 457	0.22 350	0.23 331

DN-CSS_ROB	0.67 333	0.36 416	1.36 502	0.59 396	0.41 396	0.54 223	0.45 339	1.30 326	0.95 296	1.05 335	1.47 497	0.69 274	0.64 328	1.80 458	0.60 368	0.19 236	0.15 300	0.25 438	0.23 443	0.22 350	0.23 331

cc1	0.68 347	0.34 375	0.63 168	0.60 404	0.27 114	1.16 505	0.51 390	1.07 230	3.23 655	0.60 226	0.80 249	0.47 165	0.87 428	1.48 398	0.35 157	0.21 322	0.13 143	0.25 438	0.15 180	0.19 226	0.23 331

mmm	0.68 347	0.37 437	0.91 349	0.54 302	0.34 293	0.86 420	0.58 450	1.72 433	1.02 328	1.13 361	1.41 483	0.83 326	0.78 376	0.95 248	0.67 398	0.22 357	0.20 435	0.29 501	0.26 483	0.27 435	0.27 420

PCWNet_CMD	0.68 347	0.34 375	0.93 356	0.51 241	0.38 348	0.80 386	0.42 284	1.51 368	1.34 507	1.17 385	1.31 441	1.23 466	0.65 333	0.94 239	0.62 376	0.21 322	0.17 364	0.27 473	0.19 305	0.43 555	0.28 436

HH	0.68 347	0.33 346	0.83 295	0.53 287	0.34 293	0.92 441	0.45 339	1.79 449	0.74 213	0.71 247	1.13 367	1.60 544	0.83 403	1.95 478	0.39 204	0.18 194	0.14 227	0.19 207	0.17 254	0.19 226	0.19 217

HanStereo	0.68 347	0.33 346	0.83 295	0.53 287	0.34 293	0.92 441	0.45 339	1.79 449	0.74 213	0.71 247	1.13 367	1.60 544	0.83 403	1.95 478	0.39 204	0.18 194	0.14 227	0.19 207	0.17 254	0.19 226	0.19 217

DisPM	0.68 347	0.30 274	0.85 313	0.66 476	0.35 310	0.60 267	0.44 322	1.10 250	1.10 365	1.56 559	1.10 343	0.80 303	0.58 297	2.37 523	0.46 271	0.25 429	0.14 227	0.23 375	0.21 383	0.20 277	0.26 399

CFNet_pseudo	0.68 347	0.34 375	0.93 356	0.50 224	0.39 360	0.72 340	0.42 284	1.44 355	1.25 456	1.17 385	1.35 461	1.22 462	0.66 338	1.04 275	0.64 385	0.21 322	0.17 364	0.33 544	0.19 305	0.39 541	0.28 436

MSMDNet	0.68 347	0.34 375	0.93 356	0.52 264	0.38 348	0.80 386	0.42 284	1.52 372	1.35 510	1.17 385	1.31 441	1.23 466	0.65 333	0.94 239	0.62 376	0.21 322	0.17 364	0.26 459	0.19 305	0.41 549	0.28 436

ccs_rob	0.68 347	0.34 375	0.93 356	0.50 224	0.39 360	0.72 340	0.42 284	1.43 354	1.25 456	1.17 385	1.34 456	1.22 462	0.66 338	1.04 275	0.64 385	0.21 322	0.17 364	0.35 560	0.20 340	0.40 545	0.29 450

Hybrid-DGEV-2	0.69 356	0.35 404	0.85 313	0.61 421	0.37 332	1.06 479	0.28 98	1.73 435	1.42 549	1.37 499	0.93 276	1.02 406	1.01 489	1.09 295	0.54 336	0.19 236	0.15 300	0.22 337	0.19 305	0.17 142	0.18 173

SA	0.69 356	0.31 305	0.97 379	0.64 456	0.30 196	0.56 241	0.38 230	1.84 463	1.35 510	0.99 313	1.37 466	0.69 274	0.94 456	1.88 470	0.43 248	0.20 286	0.16 337	0.25 438	0.23 443	0.22 350	0.19 217

MyStereo8	0.70 358	0.32 326	1.24 478	0.63 441	0.53 484	0.90 431	0.34 174	1.60 398	1.35 510	1.20 409	1.31 441	0.89 353	0.64 328	0.77 173	1.02 498	0.18 194	0.15 300	0.20 259	0.18 280	0.22 350	0.30 468

MyStereo05	0.70 358	0.29 244	1.22 473	0.58 377	0.48 450	0.62 278	0.72 507	1.52 372	1.54 576	1.17 385	0.91 273	0.77 296	0.79 384	1.45 391	0.68 402	0.17 145	0.17 364	0.24 399	0.21 383	0.23 374	0.23 331

xx1	0.70 358	0.34 375	0.63 168	0.60 404	0.27 114	1.16 505	0.51 390	1.07 230	3.23 655	0.60 226	0.80 249	0.95 378	0.79 384	1.48 398	0.35 157	0.21 322	0.13 143	0.24 399	0.23 443	0.23 374	0.25 378

GMStereo_Zeroshot	0.70 358	0.64 566	1.11 431	0.65 463	0.38 348	0.84 413	0.37 218	1.09 242	1.16 405	1.14 375	1.07 330	1.26 477	0.55 265	1.23 330	0.65 390	0.34 546	0.17 364	0.31 520	0.18 280	0.57 605	0.23 331

test_5	0.70 358	0.32 326	0.99 388	0.69 514	0.50 462	0.89 427	0.51 390	1.88 478	1.14 392	0.78 261	1.13 367	1.04 411	0.89 437	1.59 419	0.46 271	0.19 236	0.14 227	0.23 375	0.22 411	0.22 350	0.20 249

GES	0.70 358	0.37 437	1.05 410	0.62 430	0.38 348	0.94 450	0.57 444	2.37 596	0.92 279	1.05 335	1.12 356	0.67 266	0.77 369	1.02 270	0.65 390	0.28 495	0.20 435	0.20 259	0.20 340	0.22 350	0.31 478

IGEV_i1	0.71 364	0.31 305	1.07 417	0.62 430	0.30 196	0.92 441	0.60 466	2.22 571	0.96 300	1.06 341	1.06 326	1.11 440	0.71 356	1.35 359	0.65 390	0.21 322	0.18 397	0.21 299	0.17 254	0.22 350	0.27 420

IGEV-BASED-STEREO-	0.71 364	3.18 682	2.55 591	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	1.34 657	0.10 2	0.22 337	0.19 305	0.45 569	1.32 650

MyStereo04	0.71 364	0.30 274	1.28 487	0.58 377	0.48 450	0.59 260	0.78 519	1.74 438	1.49 570	0.94 303	0.91 273	0.74 288	0.86 419	1.59 419	0.69 403	0.18 194	0.18 397	0.24 399	0.21 383	0.23 374	0.23 331

raft_robust	0.71 364	0.32 326	0.75 249	0.54 302	0.28 153	0.54 223	0.35 189	1.54 378	1.24 448	1.18 396	1.07 330	0.73 287	0.53 253	3.65 570	0.40 221	0.19 236	0.16 337	0.20 259	0.22 411	0.21 328	0.19 217

iRaft-Stereo_20w	0.71 364	0.33 346	1.25 481	0.50 224	0.36 320	0.82 396	0.31 129	3.16 650	0.89 266	1.24 431	1.14 372	0.79 301	0.65 333	1.15 312	0.43 248	0.18 194	0.13 143	0.18 182	0.17 254	0.20 277	0.23 331

DMCA	0.71 364	0.36 416	1.17 458	0.53 287	0.45 428	0.84 413	0.46 345	1.52 372	1.09 361	1.20 409	1.12 356	1.21 457	0.74 359	0.87 216	1.09 506	0.25 429	0.20 435	0.27 473	0.19 305	0.24 403	0.29 450

HITNet	0.71 364	0.42 482	1.07 417	0.52 264	0.25 78	1.05 476	0.48 368	2.12 537	1.08 353	1.21 416	1.23 409	0.91 359	0.84 406	0.90 228	0.91 469	0.17 145	0.12 54	0.21 299	0.17 254	0.29 468	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	0.72 371	0.29 244	1.00 393	0.60 404	0.39 360	1.10 491	0.78 519	2.14 547	1.25 456	0.91 294	1.20 392	1.21 457	0.58 297	1.06 284	0.62 376	0.20 286	0.18 397	0.20 259	0.18 280	0.20 277	0.25 378

IPLG	0.72 371	0.29 244	1.12 435	0.53 287	0.44 423	0.79 380	0.33 158	1.35 337	1.10 365	1.32 472	1.11 352	0.52 194	0.54 261	3.13 557	0.71 409	0.17 145	0.14 227	0.20 259	0.17 254	0.18 187	0.21 279

HCRNet	0.72 371	0.40 470	0.86 322	0.61 421	0.57 509	0.75 355	0.35 189	1.39 346	1.21 430	1.11 350	0.99 296	1.01 403	0.76 365	2.18 505	0.73 411	0.28 495	0.19 418	0.28 489	0.23 443	0.25 415	0.26 399

UCFNet_RVC	0.72 371	0.37 437	0.59 135	0.66 476	0.41 396	0.89 427	0.68 493	1.78 446	1.15 398	1.01 322	1.20 392	1.22 462	0.95 461	1.07 287	0.66 395	0.28 495	0.21 453	0.34 552	0.31 550	0.33 508	0.29 450

test_sample3	0.73 375	0.35 404	1.06 412	0.55 318	0.32 251	0.97 465	0.51 390	2.12 537	1.25 456	1.16 381	1.17 383	0.88 344	0.78 376	1.27 339	0.79 435	0.26 456	0.21 453	0.25 438	0.25 466	0.26 429	0.27 420

CFNet_ucs	0.73 375	0.34 375	0.94 364	0.53 287	0.44 423	0.76 361	0.46 345	1.73 435	1.34 507	1.24 431	1.54 519	1.08 430	0.64 328	1.05 279	0.64 385	0.26 456	0.20 435	0.37 573	0.22 411	0.42 553	0.30 468

ToySt	0.73 375	0.35 404	1.64 533	0.54 302	0.37 332	0.92 441	0.81 536	1.21 300	1.03 333	0.86 286	1.12 356	1.31 489	1.01 489	1.04 275	0.88 458	0.19 236	0.20 435	0.24 399	0.24 457	0.27 435	0.28 436

LCNet	0.73 375	0.30 274	0.58 129	0.58 377	0.31 217	0.68 319	0.53 407	1.09 242	0.94 291	1.19 404	1.34 456	0.96 383	1.32 565	2.50 534	0.46 271	0.19 236	0.13 143	0.21 299	0.25 466	0.28 451	0.69 622

test_sample4	0.74 379	0.36 416	1.09 424	0.55 318	0.32 251	0.92 441	0.51 390	2.14 547	1.25 456	1.22 424	1.22 401	0.86 336	0.82 398	1.29 343	0.76 424	0.26 456	0.21 453	0.26 459	0.26 483	0.27 435	0.28 436

IER	0.74 379	0.33 346	1.25 481	0.50 224	0.53 484	1.32 530	0.55 431	1.31 328	1.08 353	1.30 463	1.34 456	1.11 440	1.10 521	1.05 279	0.81 444	0.20 286	0.17 364	0.21 299	0.21 383	0.20 277	0.21 279

SFCPSM	0.74 379	0.30 274	1.06 412	0.52 264	0.39 360	1.36 539	0.64 482	2.42 602	1.11 372	1.18 396	1.21 399	0.81 310	0.78 376	1.08 290	0.57 352	0.22 357	0.17 364	0.22 337	0.24 457	0.23 374	0.21 279

AdaStereo	0.74 379	0.48 509	0.86 322	0.75 558	0.38 348	0.94 450	0.56 438	2.05 526	1.24 448	1.15 377	1.22 401	1.07 420	0.67 340	1.05 279	0.73 411	0.33 536	0.16 337	0.32 532	0.22 411	0.29 468	0.23 331
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	0.75 383	0.36 416	0.82 285	0.58 377	0.43 412	0.78 371	0.42 284	1.30 326	1.05 345	1.79 595	1.04 319	1.60 544	1.08 515	1.12 306	0.86 452	0.25 429	0.27 540	0.29 501	0.24 457	0.30 483	0.37 522

test_sample5	0.75 383	0.36 416	1.04 405	0.55 318	0.31 217	0.84 413	0.53 407	2.12 537	1.23 444	1.18 396	1.30 439	0.88 344	0.86 419	1.37 365	0.76 424	0.26 456	0.22 472	0.27 473	0.28 513	0.28 451	0.29 450

DualNet	0.75 383	0.36 416	1.04 405	0.55 318	0.31 217	0.84 413	0.53 407	2.12 537	1.23 444	1.21 416	1.40 478	0.88 344	0.86 419	1.37 365	0.76 424	0.26 456	0.22 472	0.27 473	0.28 513	0.28 451	0.29 450

BSDual-CNN	0.75 383	0.34 375	0.77 258	0.55 318	0.45 428	1.25 523	0.66 488	2.65 628	1.04 339	1.25 434	1.12 356	1.11 440	0.77 369	0.94 239	0.76 424	0.25 429	0.18 397	0.25 438	0.22 411	0.23 374	0.24 355

psmg	0.75 383	0.34 375	0.77 258	0.52 264	0.45 428	1.46 554	0.73 510	2.15 553	1.04 339	1.25 434	1.33 452	1.11 440	0.77 369	0.94 239	0.76 424	0.25 429	0.20 435	0.25 438	0.26 483	0.23 374	0.24 355

UDGNet	0.75 383	1.23 632	0.99 388	0.82 582	0.42 407	0.76 361	0.38 230	0.98 192	1.37 524	0.83 273	0.88 268	0.70 277	0.60 310	1.25 333	0.57 352	0.57 624	0.19 418	1.03 651	0.26 483	0.79 629	0.35 514

PSMNet-ADL	0.75 383	0.36 416	0.69 211	0.71 529	0.47 448	1.13 495	0.46 345	1.47 364	1.07 350	0.85 281	1.18 386	1.31 489	0.94 456	1.56 409	1.06 503	0.34 546	0.22 472	0.22 337	0.23 443	0.27 435	0.36 518

GMM-Stereo	0.75 383	0.27 197	0.66 195	0.56 340	0.34 293	0.71 336	0.97 575	1.09 242	0.91 274	1.37 499	1.79 570	1.11 440	0.79 384	2.08 495	0.48 289	0.19 236	0.12 54	0.25 438	0.25 466	0.21 328	0.78 629

rvit_105_1	0.76 391	0.54 533	1.27 484	0.80 575	0.49 457	0.74 349	0.86 552	1.39 346	1.23 444	1.00 317	0.80 249	0.93 368	0.78 376	1.29 343	0.78 430	0.43 587	0.36 597	0.36 570	0.42 599	0.30 483	0.36 518

qqq1	0.76 391	0.32 326	0.95 370	0.49 200	0.27 114	0.83 404	0.43 302	2.16 555	1.45 559	1.27 451	1.50 508	0.98 387	0.96 463	1.87 464	0.48 289	0.24 406	0.22 472	0.18 182	0.15 180	0.19 226	0.22 310

fff1	0.76 391	0.32 326	0.95 370	0.49 200	0.27 114	0.83 404	0.43 302	2.16 555	1.45 559	1.27 451	1.50 508	0.98 387	0.96 463	1.87 464	0.48 289	0.24 406	0.22 472	0.18 182	0.15 180	0.19 226	0.22 310

Sa-1000	0.76 391	0.30 274	0.92 352	0.62 430	0.31 217	0.78 371	0.37 218	2.00 513	1.38 526	1.30 463	2.04 599	0.86 336	0.74 359	1.87 464	0.40 221	0.19 236	0.14 227	0.25 438	0.24 457	0.21 328	0.19 217

Prome-Stereo	0.76 391	0.29 244	0.57 126	0.58 377	0.33 271	0.58 255	0.94 570	0.98 192	0.92 279	1.46 537	2.45 621	0.91 359	1.38 572	1.60 424	0.44 253	0.19 236	0.13 143	0.19 207	0.18 280	0.20 277	0.87 635

EAI-Stereo	0.76 391	0.31 305	0.74 244	0.55 318	0.28 153	0.70 333	1.72 640	2.57 622	0.90 271	0.75 257	3.03 636	0.57 225	0.43 155	1.10 300	0.49 302	0.19 236	0.14 227	0.17 139	0.18 280	0.17 142	0.21 279

DFGA-Net	0.77 397	0.47 503	1.75 541	0.55 318	0.46 437	0.83 404	0.44 322	1.38 343	1.10 365	1.05 335	1.20 392	0.70 277	0.58 297	2.27 513	1.31 535	0.19 236	0.17 364	0.24 399	0.24 457	0.28 451	0.30 468

G2L-Stereo_test	0.77 397	0.31 305	0.97 379	0.51 241	0.41 396	0.90 431	0.80 531	1.67 408	1.22 439	1.32 472	1.27 427	1.50 528	0.81 396	1.74 444	1.02 498	0.20 286	0.14 227	0.16 89	0.16 221	0.18 187	0.22 310

test_sample6	0.77 397	0.36 416	1.07 417	0.56 340	0.31 217	0.82 396	0.56 438	2.12 537	1.24 448	1.21 416	1.40 478	0.90 355	0.90 440	1.45 391	0.87 457	0.28 495	0.23 501	0.28 489	0.29 532	0.28 451	0.30 468

KYRaft	0.77 397	0.29 244	0.68 206	0.59 396	0.29 172	0.66 309	0.83 541	1.05 224	0.89 266	1.63 575	2.22 609	1.15 449	0.99 479	1.59 419	0.41 231	0.21 322	0.14 227	0.22 337	0.28 513	0.21 328	1.01 639

MLCV	0.77 397	0.39 464	1.31 491	0.55 318	0.25 78	0.91 434	0.39 248	1.48 366	1.28 477	1.49 545	1.54 519	1.02 406	0.68 344	2.12 499	0.93 476	0.19 236	0.13 143	0.19 207	0.14 159	0.19 226	0.22 310

test_sample7	0.78 402	0.39 464	0.89 334	0.55 318	0.35 310	0.93 446	0.75 512	1.99 509	1.27 469	1.25 434	1.22 401	1.09 431	1.01 489	1.31 346	0.73 411	0.32 529	0.32 576	0.32 532	0.32 558	0.33 508	0.33 495

CoDeX	0.78 402	0.31 305	1.04 405	0.56 340	0.37 332	1.13 495	0.60 466	2.77 637	1.29 489	1.17 385	1.26 418	0.91 359	0.87 428	1.42 383	0.74 416	0.21 322	0.16 337	0.21 299	0.18 280	0.21 328	0.21 279

anonymousa	0.78 402	0.30 274	0.85 313	0.51 241	0.96 621	1.41 549	0.47 358	1.61 400	0.94 291	1.33 478	1.77 568	1.66 556	1.11 524	0.72 153	0.63 381	0.19 236	0.18 397	0.23 375	0.25 466	0.20 277	0.22 310

BUS	0.78 402	0.34 375	0.77 258	0.55 318	0.45 428	2.30 621	0.42 284	2.65 628	1.04 339	1.25 434	1.12 356	1.02 406	0.70 351	0.94 239	0.75 419	0.25 429	0.18 397	0.25 438	0.22 411	0.23 374	0.24 355

acv_ft	0.78 402	0.33 346	1.10 429	0.73 543	0.86 603	1.23 520	0.57 444	1.65 407	1.11 372	1.31 469	1.31 441	1.07 420	0.91 443	0.82 191	1.35 545	0.22 357	0.19 418	0.21 299	0.18 280	0.22 350	0.19 217

GANet-RSSM	0.78 402	0.31 305	0.90 344	0.67 490	0.58 512	0.80 386	0.62 475	2.04 522	1.15 398	1.11 350	1.27 427	1.26 477	1.18 544	1.68 435	0.74 416	0.26 456	0.21 453	0.22 337	0.22 411	0.23 374	0.23 331

PSMNet-RSSM	0.78 402	0.32 326	0.89 334	0.65 463	0.43 412	0.73 345	0.58 450	2.14 547	1.19 419	1.18 396	1.38 471	1.31 489	1.07 514	1.43 385	0.82 445	0.28 495	0.21 453	0.27 473	0.29 532	0.25 415	0.26 399

CFNet-ft	0.78 402	0.36 416	0.74 244	0.67 490	0.56 504	0.86 420	0.54 421	1.46 359	1.17 410	1.01 322	1.28 433	1.68 561	1.03 500	1.57 411	0.95 483	0.27 477	0.21 453	0.33 544	0.26 483	0.31 490	0.26 399

CFNet_RVC	0.78 402	0.36 416	0.74 244	0.67 490	0.56 504	0.86 420	0.54 421	1.46 359	1.17 410	1.01 322	1.28 433	1.68 561	1.03 500	1.57 411	0.95 483	0.27 477	0.21 453	0.33 544	0.26 483	0.31 490	0.26 399

G2L-ROB	0.79 411	0.28 220	1.01 396	0.57 362	0.39 360	0.94 450	0.65 484	1.76 442	1.18 416	1.27 451	1.03 313	1.62 549	0.78 376	1.93 474	1.26 530	0.20 286	0.14 227	0.17 139	0.15 180	0.20 277	0.24 355

SMFormer	0.79 411	0.32 326	0.95 370	0.49 200	0.27 114	0.83 404	0.43 302	2.16 555	1.45 559	1.27 451	1.50 508	0.98 387	0.96 463	1.87 464	0.99 490	0.24 406	0.22 472	0.22 337	0.21 383	0.23 374	0.27 420

tta	0.79 411	0.32 326	0.95 370	0.49 200	0.27 114	0.83 404	0.43 302	2.16 555	1.45 559	1.27 451	1.50 508	0.98 387	0.96 463	1.87 464	0.99 490	0.24 406	0.22 472	0.22 337	0.21 383	0.19 226	0.22 310

ffm	0.79 411	0.36 416	1.51 516	0.56 340	0.40 375	0.76 361	0.59 458	1.08 235	2.62 641	1.19 404	1.49 501	1.07 420	0.85 411	1.57 411	0.35 157	0.21 322	0.13 143	0.31 520	0.28 513	0.20 277	0.23 331

cf-r	0.79 411	0.32 326	1.06 412	0.57 362	0.64 536	0.78 371	0.51 390	2.04 522	1.22 439	1.20 409	1.27 427	1.53 534	0.91 443	1.47 396	0.94 481	0.25 429	0.19 418	0.22 337	0.23 443	0.19 226	0.21 279

DeepPruner_ROB	0.79 411	0.55 537	1.14 441	0.61 421	0.46 437	0.78 371	0.54 421	1.83 461	1.00 321	1.42 521	1.27 427	1.23 466	0.77 369	1.56 409	0.89 461	0.35 556	0.28 546	0.27 473	0.26 483	0.32 501	0.34 505

DDVS	0.80 417	0.43 487	1.09 424	0.64 456	0.44 423	1.27 526	0.43 302	1.49 367	0.94 291	1.21 416	1.16 380	1.42 509	0.63 322	2.14 501	1.02 498	0.29 511	0.22 472	0.26 459	0.23 443	0.31 490	0.37 522

gwcnet-sp	0.80 417	0.37 437	1.94 555	0.62 430	0.45 428	1.38 540	0.53 407	1.68 412	1.20 423	1.37 499	1.08 337	0.93 368	0.82 398	1.45 391	0.79 435	0.22 357	0.22 472	0.22 337	0.21 383	0.23 374	0.25 378

scenet	0.80 417	0.37 437	1.94 555	0.62 430	0.45 428	1.38 540	0.53 407	1.68 412	1.20 423	1.37 499	1.08 337	0.93 368	0.82 398	1.45 391	0.79 435	0.22 357	0.22 472	0.22 337	0.21 383	0.23 374	0.25 378

ssnet	0.80 417	0.37 437	1.94 555	0.62 430	0.45 428	1.38 540	0.53 407	1.68 412	1.20 423	1.37 499	1.08 337	0.93 368	0.82 398	1.45 391	0.79 435	0.22 357	0.22 472	0.22 337	0.21 383	0.23 374	0.25 378

AASNet	0.80 417	0.39 464	1.16 457	0.84 590	0.80 591	1.14 498	0.59 458	2.12 537	1.21 430	1.26 446	1.26 418	0.93 368	0.77 369	0.84 204	1.23 526	0.28 495	0.24 511	0.24 399	0.20 340	0.28 451	0.27 420

PSM-softLoss	0.80 417	0.33 346	0.89 334	0.63 441	0.32 251	0.55 230	0.40 260	1.26 315	0.78 224	1.25 434	1.07 330	0.83 326	0.51 238	5.33 606	0.61 371	0.25 429	0.15 300	0.25 438	0.22 411	0.20 277	0.26 399

KMStereo	0.80 417	0.33 346	0.89 334	0.63 441	0.32 251	0.55 230	0.40 260	1.26 315	0.78 224	1.25 434	1.07 330	0.83 326	0.51 238	5.33 606	0.61 371	0.25 429	0.15 300	0.25 438	0.22 411	0.20 277	0.26 399

PSM-AAD	0.80 417	0.29 244	0.58 129	0.58 377	0.29 172	0.76 361	1.19 605	1.08 235	0.94 291	1.65 578	1.58 534	0.81 310	2.12 633	1.67 433	0.44 253	0.19 236	0.14 227	0.38 577	0.32 558	0.22 350	0.68 619

iResNet	0.80 417	0.45 495	1.47 511	0.72 535	0.31 217	0.96 462	0.64 482	1.80 453	1.28 477	1.31 469	1.48 500	0.94 374	0.78 376	1.77 449	0.99 490	0.19 236	0.14 227	0.18 182	0.15 180	0.22 350	0.27 420

NINENet	0.81 426	0.40 470	0.89 334	0.65 463	0.53 484	2.30 621	0.42 284	2.12 537	1.13 386	1.20 409	1.27 427	1.02 406	0.70 351	1.26 336	0.75 419	0.29 511	0.24 511	0.31 520	0.21 383	0.27 435	0.26 399

DRaft	0.81 426	0.26 166	0.77 258	0.47 161	0.31 217	0.95 456	0.52 401	1.13 258	0.99 317	1.78 594	2.01 598	0.80 303	1.71 606	2.64 541	0.74 416	0.19 236	0.14 227	0.20 259	0.20 340	0.18 187	0.24 355

hknet	0.82 428	0.34 375	1.15 443	0.55 318	0.39 360	1.25 523	0.66 488	2.65 628	1.10 365	1.25 434	1.12 356	1.58 543	0.85 411	1.41 378	0.79 435	0.23 384	0.18 397	0.25 438	0.22 411	0.23 374	0.24 355

NF-Stereo	0.82 428	0.33 346	0.83 295	0.65 463	0.31 217	0.63 289	0.43 302	1.35 337	0.93 286	1.30 463	1.02 306	0.81 310	0.57 280	5.37 610	0.55 341	0.26 456	0.14 227	0.24 399	0.20 340	0.20 277	0.30 468

OCTAStereo	0.82 428	0.33 346	0.83 295	0.65 463	0.31 217	0.62 278	0.44 322	1.35 337	0.93 286	1.30 463	1.02 306	0.81 310	0.57 280	5.32 605	0.55 341	0.26 456	0.14 227	0.24 399	0.20 340	0.20 277	0.30 468

RE-Stereo	0.82 428	0.33 346	0.84 307	0.65 463	0.31 217	0.63 289	0.44 322	1.35 337	0.93 286	1.30 463	1.02 306	0.80 303	0.57 280	5.34 608	0.55 341	0.26 456	0.14 227	0.24 399	0.20 340	0.20 277	0.31 478

TVStereo	0.82 428	0.33 346	0.84 307	0.65 463	0.31 217	0.63 289	0.44 322	1.35 337	0.93 286	1.30 463	1.02 306	0.80 303	0.57 280	5.34 608	0.55 341	0.26 456	0.14 227	0.24 399	0.20 340	0.20 277	0.31 478

ARAFT	0.82 428	0.40 470	1.77 543	0.53 287	0.31 217	0.89 427	0.81 536	2.32 587	1.08 353	1.66 581	1.25 416	1.04 411	0.64 328	1.91 471	0.52 317	0.20 286	0.15 300	0.28 489	0.27 502	0.17 142	0.18 173

STTStereo	0.82 428	0.53 529	1.53 523	0.68 501	0.56 504	0.88 425	0.56 438	1.57 389	1.14 392	1.39 509	1.10 343	1.26 477	0.84 406	1.49 405	0.90 465	0.29 511	0.28 546	0.33 544	0.40 595	0.33 508	0.37 522

BEATNet_4x	0.82 428	0.54 533	2.02 562	0.56 340	0.28 153	1.04 473	0.55 431	2.14 547	1.13 386	1.24 431	1.26 418	1.00 398	0.94 456	1.13 308	1.23 526	0.21 322	0.14 227	0.24 399	0.20 340	0.37 530	0.23 331

iResNet_ROB	0.82 428	0.36 416	1.13 436	0.60 404	0.37 332	0.91 434	0.38 230	2.41 601	1.61 589	1.35 492	1.35 461	1.25 471	0.97 473	1.75 446	0.88 458	0.21 322	0.14 227	0.17 139	0.12 45	0.19 226	0.30 468

ISRNet	0.83 437	0.35 404	1.31 491	0.84 590	0.65 541	0.60 267	0.41 272	1.28 323	1.15 398	1.61 569	1.55 522	1.34 496	0.77 369	1.33 355	0.98 489	0.40 577	0.34 586	0.43 594	0.38 592	0.34 516	0.49 574

GrayStereo	0.83 437	0.28 220	0.62 163	0.66 476	0.37 332	0.76 361	1.79 644	1.19 290	0.91 274	1.98 614	1.89 586	1.07 420	1.76 611	1.43 385	0.50 305	0.20 286	0.15 300	0.19 207	0.21 383	0.18 187	0.41 545

psm_up	0.83 437	0.37 437	0.88 330	0.68 501	0.59 518	1.05 476	0.92 564	1.68 412	1.17 410	1.41 517	1.22 401	1.30 487	1.31 563	1.39 373	0.89 461	0.27 477	0.30 558	0.31 520	0.27 502	0.28 451	0.28 436

GwcNet-RSSM	0.83 437	0.34 375	1.29 490	0.65 463	0.55 498	0.78 371	0.62 475	1.89 480	1.27 469	1.18 396	1.39 473	1.56 539	0.91 443	1.60 424	1.22 523	0.26 456	0.20 435	0.23 375	0.24 457	0.21 328	0.21 279

DMCA-RVC	0.83 437	0.46 498	2.19 576	0.68 501	0.49 457	0.84 413	0.48 368	1.44 355	1.07 350	1.56 559	1.04 319	1.29 484	0.86 419	1.49 405	0.92 473	0.27 477	0.22 472	0.35 560	0.28 513	0.32 501	0.28 436

coex_refinement	0.84 442	0.30 274	0.89 334	0.72 535	0.52 476	0.95 456	0.60 466	1.92 492	1.29 489	1.38 505	1.37 466	1.80 578	0.82 398	1.48 398	1.31 535	0.27 477	0.17 364	0.19 207	0.20 340	0.25 415	0.27 420

G2L-Stereo	0.84 442	0.35 404	1.15 443	0.63 441	0.43 412	0.78 371	0.69 496	1.69 421	1.20 423	1.36 497	1.18 386	1.43 514	0.78 376	2.47 532	1.26 530	0.25 429	0.20 435	0.26 459	0.21 383	0.20 277	0.27 420

RAFT_R40	0.84 442	0.30 274	0.83 295	0.63 441	0.31 217	0.66 309	0.43 302	1.15 275	0.99 317	1.47 538	1.10 343	1.00 398	0.84 406	5.44 611	0.53 327	0.23 384	0.13 143	0.23 375	0.20 340	0.23 374	0.19 217

UPFNet	0.84 442	0.34 375	1.09 424	0.62 430	0.74 572	1.25 523	0.78 519	1.69 421	1.20 423	1.39 509	1.13 367	1.30 487	0.87 428	1.73 443	1.22 523	0.24 406	0.26 530	0.24 399	0.23 443	0.26 429	0.20 249

hitnet-ft	0.84 442	0.38 455	0.75 249	0.59 396	0.44 423	0.99 467	0.47 358	1.61 400	1.38 526	1.21 416	1.22 401	1.82 580	0.99 479	1.87 464	1.09 506	0.33 536	0.29 554	0.34 552	0.27 502	0.36 524	0.33 495

NLCA_NET_v2_RVC	0.84 442	0.46 498	1.40 507	0.69 514	0.61 528	0.95 456	0.52 401	1.68 412	1.21 430	1.39 509	1.15 378	1.42 509	0.88 434	1.78 451	0.93 476	0.26 456	0.23 501	0.27 473	0.27 502	0.30 483	0.39 535
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	0.84 442	0.43 487	1.01 396	0.66 476	0.43 412	1.32 530	0.49 380	1.64 404	1.24 448	1.53 551	1.45 492	1.49 525	0.97 473	1.32 352	1.31 535	0.21 322	0.17 364	0.27 473	0.25 466	0.25 415	0.34 505
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
ITSA-stereo	0.85 449	0.38 455	0.92 352	0.58 377	0.32 251	0.86 420	0.49 380	2.33 593	1.69 595	1.16 381	1.12 356	0.95 378	0.85 411	2.46 527	1.18 515	0.27 477	0.23 501	0.28 489	0.28 513	0.28 451	0.41 545

AIO-Stereo-zeroshot	0.85 449	0.38 455	2.79 600	0.51 241	0.60 522	0.72 340	0.38 230	2.87 644	0.77 219	0.80 264	1.07 330	2.14 612	0.93 453	0.96 249	0.62 376	0.21 322	0.13 143	0.21 299	0.26 483	0.29 468	0.32 487

DCRE	0.85 449	0.28 220	0.76 253	0.60 404	0.49 457	0.59 260	0.53 407	1.04 220	0.92 279	0.80 264	7.34 670	0.87 338	0.57 280	0.78 182	0.43 248	0.16 97	0.17 364	0.19 207	0.17 254	0.18 187	0.22 310

SST-Stereo	0.85 449	0.30 274	0.81 276	0.63 441	0.31 217	0.70 333	0.25 68	1.16 280	0.95 296	1.47 538	1.11 352	0.99 392	0.86 419	5.69 614	0.53 327	0.23 384	0.13 143	0.23 375	0.19 305	0.23 374	0.19 217

PAM	0.86 453	0.31 305	1.19 464	0.55 318	0.35 310	2.17 615	0.47 358	2.26 575	0.87 261	1.18 396	0.96 282	3.01 641	1.41 579	0.90 228	0.40 221	0.19 236	0.13 143	0.19 207	0.18 280	0.20 277	0.27 420

RAFT-345	0.86 453	0.26 166	0.73 238	0.53 287	0.28 153	0.53 206	0.41 272	0.85 145	1.31 500	1.33 478	2.32 613	0.85 335	0.53 253	5.69 614	0.48 289	0.19 236	0.14 227	0.22 337	0.17 254	0.17 142	0.17 149

UNet	0.86 453	0.36 416	1.52 520	0.62 430	0.74 572	1.56 566	0.49 380	1.55 381	1.12 380	1.28 457	1.10 343	1.52 533	1.10 521	1.69 439	1.14 511	0.24 406	0.18 397	0.25 438	0.21 383	0.25 415	0.25 378

ac_64	0.86 453	0.32 326	1.02 399	0.74 549	0.60 522	1.04 473	0.53 407	2.20 569	0.99 317	1.23 427	1.11 352	1.96 595	1.06 512	2.01 486	1.01 495	0.30 518	0.22 472	0.24 399	0.23 443	0.22 350	0.22 310

Select-FE	0.87 457	0.42 482	2.64 597	0.57 362	0.48 450	0.47 129	0.23 49	2.59 624	0.85 256	1.08 346	1.32 446	2.00 599	1.73 608	1.15 312	0.47 280	0.21 322	0.17 364	0.21 299	0.26 483	0.20 277	0.33 495

PAM_32	0.87 457	0.30 274	1.08 421	0.56 340	0.32 251	2.10 614	0.36 203	2.26 575	1.01 324	1.13 361	1.05 325	3.14 646	1.47 586	1.00 262	0.42 242	0.19 236	0.14 227	0.20 259	0.18 280	0.19 226	0.25 378

SepStereo	0.87 457	0.37 437	1.20 468	0.66 476	0.69 557	0.82 396	0.62 475	1.79 449	1.26 465	1.93 608	1.55 522	0.96 383	1.17 537	2.34 518	0.69 403	0.22 357	0.16 337	0.25 438	0.18 280	0.29 468	0.24 355

LMCR-Stereo	0.87 457	0.50 517	0.99 388	0.80 575	0.43 412	1.32 530	0.55 431	2.79 640	1.03 333	1.55 557	1.49 501	0.74 288	1.01 489	1.76 447	0.99 490	0.30 518	0.17 364	0.22 337	0.18 280	0.31 490	0.22 310

RT-IGEV	0.88 461	0.31 305	1.24 478	0.60 404	0.35 310	1.32 530	0.84 543	2.98 646	1.06 347	1.34 485	1.62 541	1.87 582	1.15 532	1.11 303	0.54 336	0.24 406	0.17 364	0.21 299	0.17 254	0.19 226	0.29 450

FADNet_RVC	0.88 461	0.56 541	2.15 573	0.57 362	0.43 412	1.17 512	0.46 345	1.68 412	1.12 380	0.91 294	1.24 414	0.91 359	0.94 456	2.22 507	1.20 518	0.28 495	0.22 472	0.32 532	0.28 513	0.46 576	0.42 553

iResNetv2_ROB	0.88 461	0.43 487	2.62 596	0.60 404	0.38 348	0.94 450	0.67 490	1.88 478	1.38 526	1.27 451	1.45 492	1.26 477	1.05 511	1.92 472	0.64 385	0.24 406	0.15 300	0.19 207	0.14 159	0.24 403	0.21 279

DualNet (step1)	0.89 464	0.51 521	1.35 497	0.58 377	0.40 375	1.07 481	0.80 531	1.99 509	1.27 469	1.25 434	1.22 401	1.09 431	1.01 489	1.31 346	0.73 411	0.59 627	0.32 576	0.62 632	0.67 640	0.45 569	0.48 569

iRaft-Stereo_5w	0.89 464	0.31 305	1.04 405	0.56 340	0.47 448	0.47 129	0.68 493	1.19 290	1.08 353	0.80 264	1.35 461	1.46 520	0.90 440	5.11 600	1.16 513	0.18 194	0.15 300	0.22 337	0.19 305	0.21 328	0.24 355

DAS	0.89 464	0.37 437	1.20 468	0.66 476	0.69 557	0.82 396	0.62 475	1.79 449	1.26 465	1.93 608	1.55 522	0.96 383	1.17 537	2.72 545	0.69 403	0.22 357	0.16 337	0.25 438	0.18 280	0.29 468	0.24 355

SACVNet	0.89 464	0.51 521	1.08 421	0.83 586	0.58 512	0.83 404	0.78 519	1.84 463	1.17 410	1.39 509	1.33 452	1.25 471	1.01 489	2.31 517	0.92 473	0.35 556	0.26 530	0.31 520	0.29 532	0.35 520	0.48 569

ASMatch	0.89 464	0.29 244	0.72 223	0.56 340	0.36 320	0.47 129	0.37 218	1.16 280	0.95 296	1.11 350	3.26 639	0.95 378	0.96 463	4.88 597	0.53 327	0.20 286	0.16 337	0.22 337	0.19 305	0.20 277	0.30 468

ADLNet	0.89 464	0.39 464	1.09 424	0.88 601	0.73 564	1.24 522	0.75 512	2.02 515	1.41 540	1.58 564	1.37 466	1.26 477	1.00 486	1.31 346	1.18 515	0.28 495	0.21 453	0.26 459	0.26 483	0.29 468	0.36 518

MMNet	0.89 464	0.35 404	1.44 508	0.64 456	0.59 518	1.83 593	0.48 368	1.70 425	1.38 526	1.45 534	1.19 391	1.25 471	1.16 533	1.77 449	1.27 533	0.20 286	0.19 418	0.23 375	0.22 411	0.25 415	0.24 355

HGLStereo	0.89 464	0.42 482	1.15 443	0.82 582	1.03 626	1.16 505	0.57 444	1.68 412	1.28 477	1.26 446	1.62 541	1.13 445	1.31 563	1.85 460	1.11 510	0.25 429	0.24 511	0.24 399	0.22 411	0.24 403	0.29 450

CRFU-Net	0.90 472	0.42 482	1.10 429	0.69 514	0.59 518	1.76 584	0.84 543	2.33 593	0.92 279	1.45 534	1.20 392	1.62 549	1.25 552	1.38 369	0.94 481	0.28 495	0.23 501	0.22 337	0.19 305	0.24 403	0.27 420

dad	0.90 472	0.73 591	1.28 487	0.59 396	0.39 360	0.83 404	0.45 339	1.24 309	1.54 576	1.52 548	1.28 433	1.36 499	0.86 419	2.54 537	0.91 469	0.43 587	0.27 540	0.82 641	0.26 483	0.44 566	0.34 505

AACVNet	0.90 472	0.40 470	0.98 383	0.86 596	0.40 375	0.80 386	0.49 380	1.81 457	0.86 259	1.11 350	1.34 456	1.32 493	0.99 479	4.23 581	0.86 452	0.26 456	0.22 472	0.28 489	0.22 411	0.30 483	0.28 436

IRAFT_RVC	0.90 472	0.30 274	0.89 334	0.67 490	0.31 217	0.64 298	1.00 581	1.40 348	0.97 305	1.23 427	1.04 319	1.00 398	0.96 463	5.77 619	0.57 352	0.24 406	0.13 143	0.25 438	0.21 383	0.20 277	0.21 279

delet	0.90 472	0.34 375	1.15 443	0.69 514	0.66 547	1.63 573	0.81 536	1.95 499	1.49 570	1.42 521	1.38 471	1.29 484	0.91 443	1.78 451	1.18 515	0.22 357	0.22 472	0.24 399	0.25 466	0.22 350	0.24 355

pcwnet_v2	0.91 477	0.39 464	2.74 598	0.64 456	0.55 498	0.81 394	0.49 380	2.19 566	1.63 590	1.44 528	1.64 548	1.09 431	0.79 384	1.31 346	0.70 406	0.32 529	0.25 523	0.29 501	0.27 502	0.37 530	0.37 522

FADNet-RVC-Resample	0.91 477	0.51 521	2.92 603	0.64 456	0.46 437	1.07 481	0.60 466	1.76 442	1.24 448	1.10 349	0.98 295	1.06 417	0.98 476	2.17 504	0.95 483	0.24 406	0.22 472	0.30 513	0.32 558	0.36 524	0.40 541

HSM-Net_RVC	0.91 477	0.31 305	0.60 147	0.54 302	0.31 217	1.15 502	0.60 466	3.76 659	1.30 493	1.57 563	1.75 564	1.67 558	1.01 489	1.61 426	0.90 465	0.23 384	0.17 364	0.19 207	0.18 280	0.20 277	0.22 310
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ssnet_v2	0.92 480	0.39 464	1.22 473	0.66 476	0.39 360	1.31 529	0.96 574	2.32 587	1.45 559	1.48 543	1.17 383	1.53 534	0.91 443	1.16 316	1.71 587	0.31 521	0.27 540	0.30 513	0.29 532	0.28 451	0.29 450

ADLNet2	0.92 480	0.37 437	1.25 481	0.80 575	0.65 541	1.12 494	0.75 512	1.95 499	1.42 549	1.26 446	1.67 552	1.68 561	1.04 506	1.80 458	1.23 526	0.25 429	0.22 472	0.21 299	0.22 411	0.27 435	0.31 478

FTStereo	0.92 480	0.28 220	0.61 155	0.57 362	0.34 293	0.65 304	1.80 647	1.09 242	0.84 252	1.75 590	4.13 650	1.04 411	1.62 595	1.59 419	0.48 289	0.21 322	0.17 364	0.23 375	0.22 411	0.19 226	0.58 602

PFNet	0.92 480	0.28 220	1.20 468	0.68 501	0.32 251	0.62 278	0.55 431	1.27 319	1.01 324	1.47 538	1.09 341	0.97 386	0.68 344	6.58 639	0.59 365	0.21 322	0.13 143	0.24 399	0.19 305	0.20 277	0.20 249

DLCB_ROB	0.92 480	0.43 487	0.95 370	0.71 529	0.55 498	1.11 492	0.83 541	1.61 400	1.32 503	1.67 582	1.66 550	1.70 564	0.93 453	1.96 480	1.34 543	0.26 456	0.25 523	0.27 473	0.28 513	0.28 451	0.28 436

GEStereo_RVC	0.93 485	0.40 470	1.15 443	0.67 490	0.50 462	0.95 456	0.78 519	2.73 635	1.21 430	1.20 409	1.12 356	1.25 471	0.91 443	3.21 560	0.95 483	0.31 521	0.20 435	0.23 375	0.20 340	0.28 451	0.31 478

CBFPSM	0.95 486	0.37 437	2.10 569	0.51 241	0.39 360	1.73 580	0.87 556	1.59 396	1.13 386	1.11 350	1.00 301	2.34 621	1.64 600	1.42 383	1.44 553	0.19 236	0.18 397	0.20 259	0.20 340	0.22 350	0.36 518

OMP-Stereo	0.95 486	0.35 404	0.79 268	0.92 612	0.32 251	0.49 152	0.35 189	1.22 302	1.11 372	1.58 564	1.12 356	1.44 515	0.69 348	6.92 645	0.51 309	0.20 286	0.15 300	0.24 399	0.19 305	0.21 328	0.16 117

DSFCA	0.95 486	0.38 455	1.23 475	0.55 318	0.66 547	1.50 557	0.93 568	1.58 391	1.24 448	1.59 567	1.16 380	1.48 523	0.95 461	2.96 552	1.20 518	0.31 521	0.28 546	0.25 438	0.26 483	0.29 468	0.26 399

PSMNet_ROB	0.95 486	0.57 546	1.45 509	0.75 558	0.64 536	1.28 527	1.12 594	1.84 463	1.15 398	1.16 381	1.29 438	1.44 515	0.89 437	1.74 444	1.70 585	0.33 536	0.25 523	0.37 573	0.39 593	0.36 524	0.32 487

FADNet-RVC	0.96 490	0.72 588	2.96 604	0.64 456	0.49 457	0.90 431	0.59 458	1.85 470	1.27 469	0.92 297	0.97 290	1.36 499	0.90 440	2.36 520	1.31 535	0.30 518	0.29 554	0.32 532	0.32 558	0.42 553	0.37 522

TransformOpticalFlow	0.97 491	0.30 274	0.96 378	0.54 302	0.31 217	0.65 304	0.54 421	1.87 473	1.19 419	1.12 358	1.44 490	1.34 496	0.98 476	6.68 642	0.44 253	0.19 236	0.12 54	0.21 299	0.19 305	0.18 187	0.23 331

IIG-Stereo	0.97 491	0.34 375	0.80 272	0.90 610	0.33 271	0.61 275	0.26 80	1.27 319	1.08 353	1.69 584	1.37 466	1.44 515	0.74 359	6.94 646	0.53 327	0.21 322	0.14 227	0.23 375	0.18 280	0.20 277	0.15 62

XX-Stereo	0.97 491	0.28 220	8.28 651	0.85 593	0.70 563	0.44 102	0.22 33	1.07 230	0.69 198	0.66 240	1.56 528	1.38 506	0.38 126	1.36 362	0.38 198	0.21 322	0.14 227	0.20 259	0.19 305	0.19 226	0.16 117

DispNO	0.98 494	0.34 375	2.02 562	0.58 377	0.55 498	0.88 425	0.49 380	1.70 425	1.24 448	1.22 424	1.26 418	1.18 452	0.88 434	5.17 601	0.88 458	0.23 384	0.18 397	0.24 399	0.22 411	0.19 226	0.22 310

DEmStereo	0.98 494	0.25 139	0.85 313	0.49 200	0.33 271	1.02 471	0.55 431	0.97 186	0.93 286	1.41 517	2.13 604	1.01 403	2.01 623	5.62 613	0.78 430	0.19 236	0.15 300	0.20 259	0.20 340	0.18 187	0.25 378

FADNet	0.98 494	0.64 566	2.57 592	0.66 476	0.55 498	0.95 456	0.57 444	1.91 486	1.38 526	0.94 303	1.02 306	1.36 499	1.00 486	2.69 543	0.97 488	0.34 546	0.34 586	0.31 520	0.34 578	0.61 614	0.42 553

CFNet	0.99 497	0.40 470	1.23 475	0.65 463	0.43 412	1.03 472	0.49 380	2.01 514	1.35 510	1.02 326	1.39 473	1.10 435	0.86 419	5.47 612	0.89 461	0.24 406	0.18 397	0.28 489	0.27 502	0.27 435	0.22 310

NVstereo2D	0.99 497	0.45 495	2.21 577	0.79 574	0.75 577	1.20 516	0.86 552	1.98 505	1.41 540	1.02 326	1.18 386	1.31 489	0.97 473	2.25 511	0.93 476	0.45 600	0.22 472	0.39 581	0.25 466	0.59 608	0.68 619

CBMV_ROB	0.99 497	0.46 498	0.68 206	0.53 287	0.39 360	1.40 547	0.48 368	2.09 533	1.30 493	1.53 551	2.29 612	1.36 499	1.23 548	2.46 527	1.04 502	0.44 596	0.42 619	0.47 605	0.44 606	0.41 549	0.39 535

ACV-stereo	1.00 500	0.55 537	1.47 511	0.59 396	0.42 407	2.38 625	0.58 450	1.20 295	1.21 430	0.83 273	1.01 303	3.36 648	2.10 629	1.64 429	1.17 514	0.28 495	0.22 472	0.23 375	0.22 411	0.29 468	0.35 514

fast-acv-ft	1.00 500	0.48 509	1.85 551	0.61 421	0.52 476	1.77 586	0.69 496	1.52 372	1.47 565	1.34 485	1.85 582	1.73 567	1.24 551	1.62 427	1.56 566	0.27 477	0.28 546	0.28 489	0.28 513	0.28 451	0.31 478

HBP-ISP	1.00 500	0.60 550	0.85 313	0.64 456	0.48 450	1.63 573	0.77 516	2.24 574	1.30 493	1.33 478	1.53 518	0.87 338	0.99 479	3.26 563	0.76 424	0.46 601	0.44 621	0.54 619	0.48 615	0.48 582	0.42 553

CSP-Net	1.00 500	0.41 480	0.99 388	0.56 340	0.43 412	1.62 572	0.76 515	2.16 555	1.16 405	1.33 478	1.22 401	1.32 493	0.89 437	4.67 592	0.93 476	0.35 556	0.24 511	0.20 259	0.20 340	0.23 374	0.30 468

ETE_ROB	1.01 504	0.69 581	1.49 514	0.72 535	0.50 462	1.15 502	1.12 594	1.91 486	1.24 448	1.94 610	1.50 508	1.73 567	1.06 512	1.78 451	1.33 542	0.33 536	0.26 530	0.38 577	0.34 578	0.40 545	0.44 560

THIR-Stereo	1.02 505	0.29 244	0.73 238	0.51 241	0.29 172	0.94 450	1.31 615	1.08 235	0.98 308	1.35 492	1.91 590	1.16 450	1.54 591	6.37 637	0.79 435	0.20 286	0.14 227	0.21 299	0.22 411	0.19 226	0.25 378

PS-NSSS	1.02 505	0.62 562	1.17 458	0.61 421	0.58 512	0.91 434	0.79 528	2.02 515	1.19 419	1.17 385	1.68 554	1.00 398	0.85 411	4.43 586	0.86 452	0.38 568	0.31 563	0.52 614	0.32 558	0.52 592	0.45 562

XPNet_ROB	1.02 505	0.56 541	1.33 495	0.75 558	0.58 512	1.11 492	1.13 596	1.77 444	1.29 489	1.88 602	1.43 488	1.63 553	1.13 531	2.04 489	1.69 583	0.40 577	0.31 563	0.33 544	0.29 532	0.37 530	0.37 522

YMNet	1.04 508	0.59 547	1.67 536	0.86 596	0.86 603	1.84 594	0.61 472	1.70 425	1.28 477	1.65 578	1.98 594	1.75 572	0.96 463	1.57 411	1.58 568	0.34 546	0.37 602	0.32 532	0.32 558	0.33 508	0.32 487

YMNet_1	1.04 508	0.59 547	1.67 536	0.86 596	0.86 603	1.84 594	0.61 472	1.70 425	1.28 477	1.65 578	1.98 594	1.75 572	0.96 463	1.57 411	1.58 568	0.34 546	0.37 602	0.32 532	0.32 558	0.33 508	0.32 487

iinet-f	1.04 508	0.50 517	4.24 627	0.58 377	0.43 412	1.78 590	0.70 503	1.29 325	1.16 405	1.25 434	1.42 484	1.57 541	1.42 580	1.47 396	1.70 585	0.26 456	0.23 501	0.20 259	0.20 340	0.26 429	0.26 399

RAFT-RH_RVC	1.04 508	0.26 166	0.76 253	0.53 287	0.29 172	0.80 386	0.32 148	0.85 145	1.12 380	2.04 617	4.63 656	1.03 410	0.57 280	5.93 622	0.52 317	0.20 286	0.13 143	0.26 459	0.20 340	0.16 103	0.19 217

CBMV	1.04 508	0.48 509	0.88 330	0.56 340	0.36 320	1.52 559	1.55 630	1.87 473	1.59 585	2.11 621	1.67 552	1.46 520	1.35 568	1.92 472	1.31 535	0.35 556	0.35 593	0.39 581	0.33 572	0.34 516	0.34 505
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
UGAM-zero	1.05 513	0.33 346	1.04 405	0.49 200	0.31 217	0.67 315	0.26 80	2.37 596	0.80 239	1.05 335	1.11 352	2.86 638	1.81 614	6.26 629	0.50 305	0.18 194	0.15 300	0.19 207	0.16 221	0.17 142	0.21 279

StereoDRNet	1.05 513	0.53 529	2.21 577	0.80 575	0.93 615	1.50 557	0.90 559	2.06 527	1.44 554	1.68 583	1.20 392	1.48 523	0.99 479	1.86 463	1.60 572	0.29 511	0.24 511	0.29 501	0.28 513	0.35 520	0.33 495

AIO-Stereo-zeroshot1	1.06 515	0.43 487	3.59 619	0.53 287	0.66 547	0.79 380	0.39 248	2.60 625	0.98 308	0.96 308	4.58 654	2.05 610	0.56 273	0.99 257	0.51 309	0.19 236	0.14 227	0.21 299	0.28 513	0.32 501	0.41 545

STrans-v2	1.06 515	0.31 305	1.02 399	0.52 264	0.33 271	0.67 315	0.78 519	2.66 632	1.26 465	1.15 377	1.46 494	1.37 503	1.40 575	6.68 642	0.46 271	0.19 236	0.13 143	0.21 299	0.18 280	0.18 187	0.21 279

DISCO	1.06 515	0.37 437	1.19 464	0.73 543	0.46 437	2.04 609	0.84 543	2.26 575	1.54 576	1.25 434	1.36 465	2.38 623	1.08 515	2.60 540	1.62 575	0.24 406	0.19 418	0.22 337	0.20 340	0.32 501	0.29 450

NCCL2	1.06 515	0.64 566	1.35 497	0.78 572	0.58 512	1.32 530	1.69 636	1.89 480	1.38 526	1.52 548	1.20 392	1.91 585	1.17 537	1.79 456	1.50 560	0.35 556	0.31 563	0.45 599	0.44 606	0.41 549	0.45 562

LALA_ROB	1.06 515	0.66 573	1.37 505	0.70 524	0.53 484	1.61 570	1.25 612	1.81 457	1.48 569	1.82 598	1.40 478	1.93 589	1.03 500	1.68 435	1.69 583	0.38 568	0.28 546	0.43 594	0.37 589	0.43 555	0.38 530

TCMNet	1.07 520	0.66 573	2.49 588	0.92 612	1.32 648	1.14 498	0.67 490	1.91 486	1.29 489	1.20 409	1.57 532	1.29 484	0.96 463	2.23 508	1.59 571	0.32 529	0.31 563	0.38 577	0.35 582	0.43 555	0.40 541

PSMNet-RUCA	1.07 520	1.06 616	1.64 533	1.23 641	1.10 632	1.39 543	0.65 484	1.91 486	1.43 551	0.95 305	1.52 516	0.99 392	0.83 403	1.28 342	1.01 495	0.71 638	0.34 586	0.99 649	0.61 636	1.01 639	0.67 615

RAFT + AFF	1.07 520	0.47 503	1.36 502	0.68 501	0.50 462	1.20 516	1.22 608	2.58 623	1.26 465	1.33 478	1.56 528	1.19 454	1.49 589	3.89 579	1.01 495	0.22 357	0.26 530	0.30 513	0.27 502	0.29 468	0.32 487

DRN-Test	1.07 520	0.49 514	1.95 559	0.75 558	0.81 595	1.61 570	0.78 519	2.26 575	1.53 574	1.84 599	1.35 461	1.42 509	1.04 506	2.26 512	1.61 573	0.28 495	0.23 501	0.31 520	0.30 544	0.33 508	0.33 495

TDLM	1.08 524	0.50 517	1.01 396	0.69 514	0.54 491	0.91 434	1.40 621	1.60 398	1.36 519	1.17 385	1.40 478	1.07 420	1.00 486	6.19 625	0.85 451	0.34 546	0.22 472	0.35 560	0.26 483	0.38 536	0.29 450

Wz-Net-LNSev-Ref	1.09 525	0.46 498	2.61 595	0.71 529	0.65 541	2.00 606	0.78 519	2.07 529	1.47 565	1.62 573	1.47 497	1.53 534	1.29 559	2.10 497	1.65 581	0.24 406	0.14 227	0.20 259	0.16 221	0.28 451	0.28 436

FAT-Stereo	1.10 526	0.43 487	1.46 510	0.74 549	0.60 522	1.13 495	0.92 564	2.06 527	1.71 598	1.75 590	2.00 597	2.02 603	1.47 586	2.02 488	1.26 530	0.44 596	0.36 597	0.34 552	0.29 532	0.36 524	0.57 599

CVANet_RVC	1.10 526	0.49 514	1.15 443	0.65 463	0.54 491	0.93 446	1.00 581	1.69 421	1.36 519	1.42 521	1.39 473	1.24 470	1.17 537	6.22 627	0.80 442	0.35 556	0.24 511	0.35 560	0.30 544	0.44 566	0.32 487

APVNet	1.11 528	0.59 547	1.95 559	0.87 599	0.77 583	1.90 599	0.82 540	2.03 519	1.15 398	1.14 375	1.43 488	1.55 537	1.12 530	3.03 554	1.62 575	0.32 529	0.34 586	0.42 593	0.36 585	0.36 524	0.41 545

GANetREF_RVC	1.11 528	0.90 605	1.56 525	0.88 601	0.53 484	1.41 549	1.35 618	1.91 486	1.54 576	1.28 457	1.32 446	1.46 520	1.23 548	2.04 489	1.00 494	0.57 624	0.45 623	0.67 635	0.52 624	0.91 635	0.62 610
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	1.13 530	1.50 645	1.17 458	1.74 653	1.17 642	1.29 528	0.30 120	1.55 381	1.21 430	1.31 469	0.97 290	0.99 392	0.48 200	2.38 524	0.54 336	1.24 656	0.70 655	1.31 656	0.86 650	1.03 641	0.92 637

GASNet	1.13 530	1.10 623	3.29 614	1.00 627	0.68 554	0.82 396	0.67 490	1.85 470	1.38 526	1.39 509	1.25 416	1.25 471	1.20 547	2.72 545	1.62 575	0.46 601	0.26 530	0.36 570	0.34 578	0.55 602	0.33 495

anonymity	1.14 532	0.98 613	1.24 478	1.09 632	1.13 635	1.08 485	0.90 559	2.02 515	1.23 444	1.32 472	1.27 427	1.27 482	1.09 518	1.16 316	1.03 501	1.02 647	1.01 671	0.97 646	0.97 655	0.98 637	1.01 639

PA-Net	1.14 532	0.63 563	2.12 571	0.67 490	0.75 577	1.19 515	0.91 562	1.91 486	1.46 564	1.18 396	1.23 409	1.33 495	1.17 537	4.31 584	1.41 550	0.29 511	0.46 627	0.33 544	0.50 620	0.33 508	0.57 599
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
edge stereo	1.15 534	0.54 533	1.50 515	0.73 543	0.66 547	1.18 514	0.84 543	2.13 545	1.41 540	1.73 587	1.84 579	2.53 629	1.46 584	2.46 527	1.35 545	0.43 587	0.41 614	0.54 619	0.36 585	0.43 555	0.50 578

RASNet	1.16 535	0.34 375	1.11 431	0.73 543	0.86 603	1.00 468	0.60 466	1.56 385	1.43 551	1.07 344	1.37 466	2.08 611	1.44 583	7.00 647	1.56 566	0.20 286	0.17 364	0.17 139	0.19 305	0.19 226	0.19 217

DANet	1.16 535	0.64 566	1.52 520	0.88 601	0.74 572	1.52 559	0.52 401	1.68 412	1.21 430	1.81 596	1.55 522	2.02 603	1.11 524	3.30 565	2.28 608	0.34 546	0.31 563	0.40 587	0.30 544	0.46 576	0.54 588
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
UGAM	1.17 537	0.29 244	1.08 421	0.55 318	0.43 412	0.69 329	0.71 506	1.14 263	1.35 510	1.00 317	1.49 501	1.90 583	0.86 419	9.61 676	0.89 461	0.21 322	0.19 418	0.30 513	0.25 466	0.20 277	0.18 173

Wz-Net-LNSev	1.17 537	0.72 588	4.71 631	0.66 476	0.84 600	1.72 577	1.13 596	1.97 504	1.43 551	1.34 485	1.32 446	1.66 556	1.30 562	1.44 389	1.51 562	0.29 511	0.26 530	0.24 399	0.23 443	0.33 508	0.35 514

S-Stereo	1.17 537	0.48 509	2.25 581	0.83 586	0.81 595	1.22 518	1.17 603	2.12 537	2.08 625	1.47 538	2.13 604	1.55 537	1.16 533	2.09 496	1.46 556	0.42 586	0.40 613	0.35 560	0.32 558	0.45 569	0.73 624

MaskLacGwcNet_RVC	1.17 537	1.06 616	1.28 487	0.88 601	0.69 557	1.92 601	0.92 564	1.71 429	1.14 392	1.17 385	1.26 418	1.49 525	0.80 392	2.04 489	0.86 452	2.02 660	0.34 586	0.79 639	0.36 585	1.38 651	1.33 651

RP	1.17 537	0.54 533	1.48 513	0.93 618	1.05 629	1.14 498	0.85 550	1.99 509	1.70 596	1.72 586	2.07 601	1.91 585	1.93 621	2.00 485	1.37 547	0.55 622	0.37 602	0.48 607	0.37 589	0.46 576	0.46 567

z-ln-s-r	1.18 542	0.61 555	2.91 602	0.54 302	0.56 504	0.81 394	0.86 552	1.72 433	1.55 582	1.18 396	1.62 541	1.37 503	1.16 533	3.67 573	3.77 635	0.20 286	0.15 300	0.21 299	0.17 254	0.29 468	0.24 355

ccnet	1.19 543	0.71 585	1.36 502	0.81 579	0.75 577	1.72 577	1.13 596	1.98 505	1.31 500	1.52 548	1.84 579	1.75 572	1.36 570	2.01 486	2.04 598	0.57 624	0.54 641	0.57 627	0.56 629	0.60 611	0.60 608

Nwc_Net	1.19 543	0.53 529	2.34 583	0.92 612	0.81 595	1.49 556	0.70 503	2.28 585	1.32 503	1.41 517	2.27 610	2.03 606	1.76 611	2.05 493	1.46 556	0.43 587	0.30 558	0.43 594	0.46 611	0.39 541	0.40 541

NCC-stereo	1.20 545	0.60 550	1.84 549	0.88 601	0.95 619	1.32 530	0.94 570	2.14 547	1.36 519	1.43 525	1.79 570	1.93 589	2.13 634	2.54 537	1.41 550	0.49 609	0.38 607	0.45 599	0.59 633	0.43 555	0.45 562

Abc-Net	1.20 545	0.60 550	1.84 549	0.88 601	0.95 619	1.32 530	0.94 570	2.14 547	1.36 519	1.43 525	1.79 570	1.93 589	2.13 634	2.54 537	1.41 550	0.49 609	0.38 607	0.45 599	0.59 633	0.43 555	0.45 562
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	1.21 547	0.66 573	3.44 617	0.69 514	0.73 564	1.93 602	1.44 623	2.16 555	1.59 585	1.85 601	1.49 501	1.50 528	1.34 567	2.05 493	1.54 565	0.27 477	0.24 511	0.28 489	0.28 513	0.35 520	0.32 487

RGC	1.22 548	0.82 599	1.71 539	0.95 623	0.98 624	1.53 562	0.80 531	2.18 564	1.35 510	1.69 584	1.94 591	2.03 606	1.66 601	2.36 520	1.50 560	0.46 601	0.36 597	0.59 630	0.48 615	0.49 586	0.49 574

stereogan	1.22 548	0.45 495	2.03 565	0.87 599	0.85 601	2.52 627	0.72 507	1.98 505	1.78 606	1.92 606	1.94 591	2.31 620	1.42 580	2.10 497	1.14 511	0.38 568	0.36 597	0.39 581	0.32 558	0.52 592	0.49 574

AANet_RVC	1.22 548	0.60 550	1.94 555	0.69 514	0.46 437	0.75 355	0.69 496	1.51 368	1.57 583	1.36 497	1.90 588	1.51 531	0.87 428	7.23 651	1.89 595	0.26 456	0.19 418	0.19 207	0.16 221	0.23 374	0.37 522

HSM	1.22 548	0.34 375	0.81 276	0.61 421	0.39 360	1.22 518	0.63 480	2.45 605	1.25 456	1.32 472	1.26 418	1.91 585	1.08 515	9.21 672	0.75 419	0.23 384	0.17 364	0.20 259	0.16 221	0.22 350	0.24 355

Syn2CoEx	1.23 552	0.80 595	3.07 608	0.83 586	0.68 554	1.39 543	0.87 556	2.23 572	1.57 583	1.28 457	1.58 534	1.42 509	1.57 593	3.79 577	1.48 559	0.36 563	0.32 576	0.34 552	0.30 544	0.30 483	0.41 545

AF-Net	1.23 552	0.56 541	2.31 582	0.88 601	0.93 615	1.41 549	0.73 510	2.27 583	1.71 598	1.76 593	2.42 618	2.00 599	1.70 604	1.98 481	1.62 575	0.50 613	0.29 554	0.49 609	0.33 572	0.40 545	0.34 505

NaN_ROB	1.23 552	0.63 563	1.76 542	0.67 490	0.50 462	1.59 569	2.00 650	1.87 473	1.52 573	2.14 623	1.26 418	1.40 508	1.09 518	4.60 590	1.75 588	0.28 495	0.34 586	0.28 489	0.29 532	0.30 483	0.37 522

DGSMNet	1.24 555	0.84 602	3.20 610	0.91 611	0.92 612	1.39 543	1.34 617	2.46 609	1.44 554	1.34 485	1.66 550	1.50 528	1.03 500	1.85 460	1.30 534	0.48 607	0.48 630	0.55 623	0.51 623	0.78 628	0.79 630

RYNet	1.24 555	0.52 527	1.57 527	0.73 543	0.97 622	1.74 582	0.95 573	2.09 533	1.54 576	1.44 528	1.18 386	1.94 593	1.29 559	4.57 589	1.93 596	0.27 477	0.23 501	0.35 560	0.27 502	0.57 605	0.59 605

aanetorigin	1.26 557	0.85 603	3.00 606	0.72 535	0.80 591	1.08 485	1.05 587	1.12 254	1.39 534	3.53 660	2.60 626	1.72 565	1.73 608	1.98 481	1.77 591	0.26 456	0.24 511	0.26 459	0.25 466	0.38 536	0.51 582

GwcNet	1.26 557	0.63 563	5.13 633	0.81 579	1.15 639	1.73 580	0.69 496	1.84 463	1.53 574	1.51 546	1.71 560	1.72 565	1.09 518	2.20 506	1.61 573	0.31 521	0.30 558	0.29 501	0.27 502	0.30 483	0.41 545

Consistency-Raft	1.27 559	1.01 615	2.17 574	1.04 629	1.20 644	0.96 462	1.00 581	1.84 463	1.95 618	1.38 505	2.11 603	1.44 515	1.03 500	1.18 322	1.40 549	0.73 639	0.83 657	0.89 643	0.99 658	1.33 648	0.95 638

NOSS_ROB	1.29 560	0.49 514	0.68 206	0.60 404	0.40 375	1.09 490	0.77 516	1.94 496	1.44 554	1.04 332	1.46 494	1.10 435	0.81 396	10.57 686	0.78 430	0.46 601	0.43 620	0.48 607	0.45 609	0.45 569	0.43 557

SGM-Forest	1.29 560	0.40 470	0.74 244	0.54 302	0.37 332	1.55 564	1.26 613	1.82 459	1.39 534	2.22 624	1.81 576	1.64 554	1.02 498	7.65 657	1.20 518	0.39 575	0.37 602	0.39 581	0.34 578	0.37 530	0.34 505
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
WQFJA1++	1.34 562	0.23 70	0.51 90	0.40 54	0.29 172	0.46 116	0.20 13	0.67 52	0.31 22	0.40 115	0.39 58	0.34 85	0.39 130	0.66 133	0.28 60	0.19 236	0.13 143	0.16 89	0.13 111	20.39 700	0.17 149

Anonymous_2	1.37 563	0.56 541	0.94 364	0.57 362	0.62 532	1.04 473	0.65 484	1.82 459	1.01 324	1.00 317	0.79 244	1.42 509	1.27 555	1.06 284	0.83 446	0.62 630	0.67 652	1.05 652	9.88 699	1.09 644	0.55 594

SQANet	1.38 564	0.95 611	1.37 505	1.89 656	1.47 653	1.44 553	0.81 536	1.89 480	1.13 386	1.34 485	1.26 418	1.28 483	1.02 498	1.64 429	0.91 469	2.55 667	0.35 593	1.47 657	0.56 629	2.48 660	1.74 657

PWC_ROB	1.39 565	0.93 610	4.07 625	0.77 568	0.83 598	1.16 505	0.53 407	1.87 473	2.01 621	2.36 629	3.06 637	1.65 555	1.60 594	2.65 542	2.29 610	0.34 546	0.23 501	0.36 570	0.25 466	0.39 541	0.49 574

PWCDC_ROB	1.39 565	0.91 608	2.10 569	1.08 631	0.92 612	1.72 577	0.58 450	2.03 519	3.30 657	1.32 472	4.87 659	1.21 457	1.71 606	1.98 481	1.75 588	0.65 633	0.26 530	0.29 501	0.25 466	0.56 603	0.41 545

GANet	1.41 567	0.52 527	1.18 463	0.74 549	0.48 450	1.40 547	1.69 636	1.87 473	1.28 477	1.56 559	2.39 616	1.56 539	1.25 552	9.13 670	1.20 518	0.31 521	0.32 576	0.34 552	0.29 532	0.40 545	0.33 495

PDISCO_ROB	1.41 567	0.73 591	2.04 566	1.40 644	1.46 652	2.83 641	1.07 590	2.64 627	2.11 627	1.41 517	1.50 508	1.73 567	0.99 479	2.83 550	1.46 556	1.03 648	0.27 540	0.54 619	0.47 613	0.77 627	0.84 634

w-ln-seven-2	1.42 569	0.69 581	6.86 642	0.71 529	0.62 532	1.23 520	0.92 564	1.84 463	1.59 585	1.74 588	1.59 538	1.49 525	1.40 575	3.69 574	2.22 604	0.27 477	0.26 530	0.29 501	0.26 483	0.34 516	0.33 495

LL-Strereo	1.42 569	0.44 494	2.02 562	0.62 430	1.07 630	0.73 345	0.65 484	2.02 515	1.21 430	1.60 568	1.62 541	2.02 603	2.10 629	9.67 677	1.07 504	0.22 357	0.20 435	0.27 473	0.24 457	0.23 374	0.33 495

SHD	1.42 569	0.81 598	2.79 600	0.98 625	0.92 612	1.97 603	0.68 493	2.43 603	2.55 638	2.54 638	1.72 561	2.01 602	1.62 595	2.14 501	2.70 618	0.40 577	0.33 582	0.39 581	0.40 595	0.48 582	0.54 588

RTSC	1.43 572	0.89 604	3.62 621	0.94 621	0.64 536	1.85 596	0.69 496	2.20 569	2.04 624	2.22 624	1.70 558	1.67 558	1.27 555	2.53 536	4.48 643	0.33 536	0.25 523	0.27 473	0.29 532	0.38 536	0.40 541

UDG	1.47 573	2.69 678	1.13 436	1.45 649	1.65 655	1.34 537	0.79 528	1.75 440	1.27 469	1.29 461	1.74 563	1.99 598	1.39 574	1.66 432	1.51 562	0.91 644	0.55 643	2.30 665	0.76 644	1.99 653	1.20 647

MFMNet_re	1.47 573	1.20 629	2.50 589	1.46 650	1.08 631	1.58 568	1.51 626	1.96 503	1.87 612	2.31 628	2.20 607	1.51 531	1.88 619	1.57 411	1.34 543	0.94 645	0.83 657	0.84 642	0.80 647	1.00 638	1.06 642

PASM	1.48 575	1.08 619	3.96 624	0.93 618	0.93 615	1.17 512	1.19 605	1.77 444	1.65 591	1.90 603	1.52 516	1.75 572	1.42 580	4.54 588	1.52 564	0.64 632	0.68 654	0.69 637	0.79 646	0.70 623	0.74 625

ADCRef	1.50 576	0.61 555	3.83 623	0.76 566	0.77 583	1.91 600	0.77 516	2.16 555	1.34 507	1.63 575	1.59 538	1.35 498	1.40 575	1.79 456	8.32 663	0.25 429	0.21 453	0.32 532	0.31 550	0.31 490	0.32 487

XQC	1.51 577	0.98 613	3.20 610	0.92 612	0.76 582	2.01 607	1.17 603	2.53 620	1.99 620	2.01 616	1.54 519	2.00 599	1.54 591	3.16 558	3.46 632	0.49 609	0.31 563	0.45 599	0.40 595	0.71 625	0.62 610

DStereoRT	1.52 578	0.36 416	3.37 615	0.69 514	0.54 491	2.05 612	0.59 458	1.85 470	1.21 430	1.38 505	1.46 494	0.84 333	1.27 555	6.33 635	1.07 504	0.24 406	0.19 418	4.29 689	2.08 681	0.25 415	0.39 535

CC-Net-ROB	1.53 579	1.31 638	1.68 538	0.92 612	0.80 591	1.75 583	0.99 579	2.04 522	1.27 469	1.12 358	1.62 541	1.20 456	0.98 476	7.82 659	0.92 473	1.15 655	0.41 614	2.20 663	0.46 611	1.37 650	0.56 596

FINET	1.54 580	0.67 577	7.28 645	0.76 566	0.97 622	1.42 552	1.38 620	2.80 642	3.12 653	1.23 427	1.68 554	1.04 411	1.11 524	3.35 566	1.78 592	0.43 587	0.37 602	0.32 532	0.29 532	0.43 555	0.41 545

test_xeample	1.55 581	0.31 305	0.94 364	0.54 302	0.31 217	0.94 450	0.58 450	2.40 600	1.40 536	1.29 461	1.55 522	0.89 353	0.88 434	1.72 442	15.94 686	0.22 357	0.22 472	0.22 337	0.21 383	0.23 374	0.25 378

w-ln-seven	1.56 582	0.83 601	5.96 637	0.78 572	0.74 572	2.64 634	1.01 584	2.13 545	2.03 622	2.09 620	1.76 565	1.84 581	1.27 555	2.98 553	3.23 629	0.29 511	0.26 530	0.31 520	0.30 544	0.41 549	0.38 530

DDUNet	1.56 582	2.70 679	1.35 497	1.79 654	1.88 658	1.82 592	0.91 562	1.84 463	1.20 423	1.40 515	1.79 570	1.62 549	1.17 537	1.59 419	1.22 523	1.11 652	0.76 656	2.38 668	0.94 652	2.12 654	1.53 655

CrosDoStereo	1.56 582	0.26 166	0.78 264	0.51 241	0.29 172	0.66 309	11.86 686	1.18 285	1.00 321	1.35 492	1.76 565	0.99 392	1.83 616	6.64 640	0.83 446	0.19 236	0.15 300	0.20 259	0.22 411	0.18 187	0.25 378

DeepStereo_LL	1.56 582	0.26 166	0.78 264	0.51 241	0.29 172	0.66 309	11.86 686	1.18 285	1.00 321	1.35 492	1.76 565	0.99 392	1.83 616	6.64 640	0.83 446	0.19 236	0.15 300	0.20 259	0.22 411	0.18 187	0.25 378

xxxx	1.61 586	0.32 326	0.98 383	0.58 377	0.31 217	1.15 502	0.43 302	2.43 603	1.41 540	1.17 385	1.40 478	1.21 457	0.86 419	1.94 475	16.68 688	0.24 406	0.24 511	0.21 299	0.20 340	0.23 374	0.27 420

CSAN	1.61 586	0.67 577	3.24 613	0.74 549	0.52 476	1.77 586	1.74 641	1.98 505	1.94 617	2.47 636	2.33 614	1.93 589	2.04 626	6.45 638	1.95 597	0.43 587	0.36 597	0.41 592	0.42 599	0.43 555	0.44 560

MFN_U_SF_RVC	1.62 588	0.96 612	4.36 629	0.92 612	0.69 557	2.62 633	1.10 592	2.50 616	1.74 601	1.99 615	1.86 584	2.45 627	1.78 613	3.08 556	2.84 621	0.54 618	0.50 637	0.56 625	0.60 635	0.60 611	0.67 615

SDNR	1.66 589	0.55 537	2.36 584	0.56 340	0.58 512	3.79 659	0.45 339	1.78 446	1.40 536	1.38 505	2.45 621	1.13 445	0.96 463	11.03 687	1.31 535	0.67 635	0.64 649	0.43 594	0.32 558	0.71 625	0.76 628

otaku	1.67 590	1.18 627	1.56 525	2.27 659	1.59 654	1.98 604	1.23 610	2.23 572	1.37 524	1.48 543	1.63 547	1.73 567	1.23 548	1.85 460	1.09 506	2.96 670	0.58 647	1.74 658	0.61 636	2.94 667	2.15 662

222	1.67 590	0.31 305	0.93 356	0.59 396	0.31 217	1.05 476	0.43 302	2.39 598	1.47 565	1.37 499	1.55 522	0.94 374	0.94 456	1.98 481	17.76 689	0.24 406	0.22 472	0.21 299	0.20 340	0.22 350	0.26 399

Wz-Net-SNSev	1.68 592	1.45 641	8.71 655	0.71 529	0.67 553	1.35 538	1.51 626	2.15 553	1.47 565	1.51 546	1.68 554	2.27 616	1.38 572	4.23 581	2.36 612	0.32 529	0.29 554	0.31 520	0.33 572	0.43 555	0.39 535

DeepPrunerF	1.68 592	0.82 599	6.82 641	0.94 621	1.20 644	0.91 434	0.97 575	2.50 616	5.19 674	1.22 424	1.30 439	1.18 452	1.29 559	4.96 599	1.75 588	0.43 587	0.35 593	0.52 614	0.48 615	0.43 555	0.42 553

psmorigin	1.69 594	0.74 593	13.13 667	0.70 524	0.60 522	1.16 505	0.79 528	1.69 421	1.25 456	2.07 619	1.77 568	2.23 613	1.51 590	2.14 501	1.45 554	0.39 575	0.41 614	0.34 552	0.33 572	0.45 569	0.63 612

G-Net	1.71 595	0.67 577	2.09 568	1.14 637	0.75 577	2.96 646	0.89 558	1.58 391	1.30 493	2.76 643	8.12 678	2.29 618	2.51 647	1.94 475	2.23 606	0.49 609	0.45 623	0.45 599	0.31 550	0.62 615	0.59 605

AANet	1.72 596	1.32 639	5.46 635	0.70 524	0.73 564	1.52 559	0.85 550	1.95 499	3.12 653	3.12 655	3.30 640	2.91 639	2.23 638	2.48 533	2.27 607	0.44 596	0.31 563	0.34 552	0.31 550	0.47 580	0.58 602

Ntro	1.72 596	1.21 630	1.62 530	2.54 666	1.86 657	2.09 613	1.14 599	2.08 530	1.38 526	1.23 427	1.62 541	1.62 549	1.33 566	2.04 489	1.21 522	3.09 671	0.56 644	1.82 660	0.65 638	2.97 670	2.25 664

z-mn7	1.77 598	1.06 616	7.02 644	0.74 549	0.54 491	2.58 629	1.03 585	1.90 484	2.73 649	1.61 569	3.00 635	1.96 595	1.40 575	5.23 603	2.87 622	0.31 521	0.25 523	0.27 473	0.25 466	0.34 516	0.35 514

FBW_ROB	1.78 599	0.66 573	1.90 554	0.72 535	0.66 547	1.79 591	1.07 590	2.79 640	1.77 602	1.84 599	1.79 570	1.98 597	1.37 571	12.42 689	2.22 604	0.36 563	0.38 607	0.57 627	0.39 593	0.46 576	0.51 582

SPS-STEREO	1.78 599	1.09 621	1.52 520	1.22 640	1.14 637	1.87 598	1.11 593	2.27 583	1.70 596	3.17 657	2.39 616	2.84 637	1.93 621	4.41 585	2.93 623	1.04 650	0.99 670	0.97 646	0.94 652	1.03 641	1.05 641
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MFN_U_SF_DS_RVC	1.80 601	1.11 624	4.33 628	0.84 590	0.77 583	3.70 654	2.41 669	2.04 522	1.85 611	1.75 590	1.90 588	1.92 588	1.25 552	7.33 652	1.45 554	0.47 605	0.47 628	0.53 618	0.77 645	0.50 588	0.55 594

SAMSARA	1.80 601	0.90 605	3.37 615	1.28 643	1.13 635	3.71 655	2.33 664	2.53 620	1.93 616	3.17 657	1.73 562	2.99 640	1.68 603	3.53 569	2.46 614	0.47 605	0.54 641	0.43 594	0.47 613	0.59 608	0.64 613

DStereoO	1.82 603	1.21 630	2.98 605	1.42 648	0.88 610	1.54 563	4.03 678	1.90 484	2.15 630	1.56 559	1.82 577	1.75 572	4.06 668	1.76 447	2.15 602	2.39 665	0.52 638	0.97 646	0.43 603	2.24 656	0.68 619

PVD	1.82 603	0.91 608	3.02 607	1.03 628	0.94 618	2.61 632	1.14 599	2.78 639	3.40 659	3.08 654	2.75 629	2.39 625	2.49 646	2.81 548	3.66 634	0.48 607	0.49 636	0.59 630	0.49 618	0.60 611	0.81 632

ADCL	1.82 603	0.70 583	4.57 630	0.70 524	0.63 535	2.56 628	1.77 643	2.08 530	1.77 602	1.95 612	1.89 586	2.04 608	1.88 619	2.36 520	9.55 669	0.27 477	0.25 523	0.35 560	0.32 558	0.39 541	0.39 535

zh-mn7	1.84 606	1.51 646	9.67 659	0.70 524	0.54 491	1.47 555	0.84 543	1.93 494	2.13 629	2.50 637	2.70 628	1.67 558	1.35 568	4.75 596	3.14 628	0.32 529	0.27 540	0.27 473	0.27 502	0.32 501	0.39 535

AAGNet	1.84 606	0.30 274	0.79 268	0.66 476	0.32 251	0.65 304	0.50 388	1.02 204	1.01 324	1.47 538	1.21 399	0.99 392	1.16 533	2.76 547	22.69 696	0.24 406	0.13 143	0.22 337	0.20 340	0.24 403	0.16 117

ff1	1.88 608	0.36 416	1.51 516	0.56 340	0.40 375	0.76 361	0.59 458	1.08 235	2.62 641	1.19 404	1.49 501	1.07 420	0.85 411	9.88 681	13.82 680	0.21 322	0.13 143	0.31 520	0.28 513	0.20 277	0.23 331

MDST_ROB	1.88 608	0.40 470	1.71 539	0.93 618	0.60 522	4.27 666	1.23 610	3.99 662	1.44 554	4.61 671	2.63 627	1.44 515	1.03 500	9.78 678	1.62 575	0.33 536	0.26 530	0.37 573	0.33 572	0.31 490	0.34 505

SGM_RVC	1.88 608	0.40 470	0.90 344	0.63 441	0.30 196	2.81 640	1.26 613	2.73 635	1.81 609	4.09 663	2.85 632	3.88 654	3.19 655	8.42 666	2.44 613	0.33 536	0.31 563	0.30 513	0.28 513	0.31 490	0.31 478
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
mmx	1.89 611	0.36 416	1.51 516	0.56 340	0.40 375	0.76 361	0.59 458	2.32 587	1.41 540	1.19 404	1.49 501	1.07 420	0.85 411	9.88 681	13.82 680	0.25 429	0.21 453	0.31 520	0.28 513	0.32 501	0.29 450

xxx	1.89 611	0.36 416	1.51 516	0.56 340	0.40 375	0.76 361	0.59 458	2.32 587	1.41 540	1.19 404	1.49 501	1.07 420	0.85 411	9.88 681	13.82 680	0.25 429	0.21 453	0.31 520	0.28 513	0.32 501	0.29 450

DPSNet	1.91 613	0.64 566	5.95 636	0.73 543	0.59 518	2.04 609	1.61 634	3.84 660	1.96 619	1.54 554	1.39 473	2.27 616	3.32 658	4.95 598	4.79 646	0.50 613	0.31 563	0.29 501	0.26 483	0.67 620	0.54 588

test_sample9	1.96 614	0.51 521	1.35 497	0.58 377	0.40 375	1.07 481	0.80 531	1.99 509	1.27 469	1.25 434	1.22 401	1.09 431	1.01 489	2.46 527	8.57 664	0.59 627	12.85 701	0.62 632	0.67 640	0.45 569	0.48 569

1111x	1.96 614	0.32 326	1.54 524	0.54 302	0.30 196	1.00 468	0.69 496	2.47 610	1.33 505	1.21 416	1.44 490	1.21 457	1.11 524	8.49 667	16.14 687	0.22 357	0.23 501	0.22 337	0.23 443	0.25 415	0.26 399

ADCPNet	1.97 616	0.78 594	9.38 657	0.74 549	0.61 528	2.73 638	1.36 619	2.11 536	1.66 592	1.92 606	1.70 558	2.45 627	2.07 627	2.50 534	6.84 658	0.38 568	0.38 607	0.38 577	0.43 603	0.47 580	0.50 578

zh-sn7	2.00 617	1.73 657	9.50 658	0.77 568	0.73 564	1.77 586	1.32 616	2.08 530	1.66 592	1.91 604	2.48 623	1.81 579	2.25 639	5.74 616	4.07 639	0.33 536	0.33 582	0.32 532	0.32 558	0.44 566	0.46 567

WCMA_ROB	2.05 618	0.55 537	1.77 543	0.74 549	0.61 528	2.24 618	1.56 631	2.17 563	1.79 607	4.16 667	6.36 666	5.66 667	4.66 671	3.19 559	2.77 619	0.55 622	0.45 623	0.40 587	0.43 603	0.48 582	0.50 578

RainbowNet	2.06 619	1.86 659	1.97 561	2.86 669	2.25 664	2.03 608	1.79 644	2.77 637	1.92 615	1.54 554	1.84 579	1.95 594	1.73 608	2.23 508	1.38 548	3.40 677	0.86 662	2.39 670	1.00 659	2.94 667	2.42 666

MSMD_ROB	2.08 620	0.61 555	1.15 443	0.71 529	0.62 532	4.00 661	0.93 568	1.94 496	1.79 607	4.71 673	4.60 655	8.14 677	3.87 666	3.75 576	1.65 581	0.54 618	0.48 630	0.55 623	0.58 631	0.53 597	0.52 584

Selective-IGEV-i16pc	2.09 621	0.31 305	19.73 682	0.57 362	0.39 360	2.72 636	1.47 624	1.46 359	1.31 500	0.83 273	1.23 409	1.05 415	0.63 322	7.69 658	0.83 446	0.41 581	0.22 472	0.22 337	0.23 443	0.22 350	0.24 355

Wz-Net-TNSev	2.10 622	2.71 680	9.30 656	0.72 535	0.65 541	2.41 626	1.81 648	2.45 605	1.77 602	1.62 573	1.56 528	2.56 630	2.01 623	5.30 604	4.46 642	0.41 581	0.38 607	0.33 544	0.37 589	0.54 600	0.64 613

ADCMid	2.11 623	0.90 605	8.39 653	0.75 558	0.69 557	1.98 604	1.14 599	2.18 564	1.67 594	2.85 645	1.85 582	2.35 622	2.02 625	2.35 519	10.58 674	0.34 546	0.32 576	0.39 581	0.44 606	0.51 591	0.53 587

ADCP+	2.12 624	0.56 541	10.01 660	0.68 501	0.91 611	2.25 619	1.04 586	1.92 492	1.50 572	1.58 564	1.34 456	1.73 567	1.62 595	2.27 513	13.20 677	0.25 429	0.22 472	0.32 532	0.29 532	0.38 536	0.34 505

WZ-Net	2.14 625	1.08 619	11.68 666	0.89 608	0.78 587	1.76 584	1.59 633	2.39 598	2.03 622	2.11 621	1.95 593	2.30 619	2.28 640	5.94 623	3.86 638	0.35 556	0.27 540	0.29 501	0.32 558	0.52 592	0.50 578

AnyNet_C32	2.14 625	1.45 641	7.38 646	0.95 623	1.12 633	2.23 617	2.34 665	2.10 535	1.54 576	2.44 632	1.79 570	2.04 608	1.66 601	2.69 543	10.48 673	0.38 568	0.35 593	0.35 560	0.42 599	0.50 588	0.60 608

NVStereoNet_ROB	2.17 627	1.18 627	3.51 618	1.14 637	1.26 647	1.57 567	1.51 626	2.19 566	2.11 627	2.04 617	4.80 657	3.17 647	2.11 632	7.97 661	2.10 599	1.12 653	0.94 667	1.10 653	1.34 666	0.95 636	1.31 648
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	2.22 628	1.29 637	4.14 626	1.10 633	0.78 587	5.00 669	2.38 668	2.47 610	2.67 646	1.94 610	2.28 611	2.66 634	1.70 604	9.10 669	2.29 610	0.68 637	0.52 638	0.68 636	0.71 643	1.17 646	0.81 632

SANet	2.26 629	0.70 583	6.94 643	0.69 514	0.46 437	2.76 639	1.76 642	2.61 626	5.84 677	2.45 633	3.52 644	3.71 651	3.38 660	5.90 620	2.14 601	0.34 546	0.31 563	0.32 532	0.29 532	0.54 600	0.43 557

test_sample8	2.29 630	0.51 521	1.35 497	0.58 377	0.40 375	1.07 481	0.80 531	2.03 519	1.22 439	2.28 627	1.33 452	4.98 665	2.51 647	2.46 527	8.57 664	0.59 627	12.85 701	0.62 632	0.67 640	0.45 569	0.48 569

Selective-IGEV-i16pb	2.30 631	0.35 404	19.92 683	0.60 404	0.40 375	2.59 631	1.50 625	3.09 649	1.91 614	0.98 311	1.68 554	1.37 503	0.99 479	8.11 663	0.96 487	0.38 568	0.21 453	0.22 337	0.26 483	0.25 415	0.29 450

ADCS	2.35 632	1.26 634	6.54 640	0.85 593	0.77 583	2.18 616	1.79 644	2.47 610	2.20 631	2.80 644	2.14 606	2.38 623	2.09 628	2.81 548	13.83 683	0.43 587	0.41 614	0.40 587	0.45 609	0.59 608	0.67 615

MeshStereo	2.36 633	0.60 550	1.05 410	0.63 441	0.51 471	2.58 629	0.99 579	3.46 654	2.21 632	7.38 685	5.06 661	7.50 672	3.10 654	7.02 648	2.54 615	0.44 596	0.44 621	0.45 599	0.40 595	0.43 555	0.45 562
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	2.38 634	2.21 669	10.17 661	0.99 626	0.79 589	3.12 647	2.37 666	2.69 634	1.89 613	2.58 640	2.44 620	2.70 635	1.86 618	3.65 570	7.12 659	0.41 581	0.41 614	0.40 587	0.42 599	0.68 621	0.79 630

DispFullNet	2.39 635	2.89 681	3.74 622	3.09 674	2.27 666	2.04 609	0.84 543	2.19 566	1.73 600	2.54 638	1.98 594	2.23 613	5.83 674	3.44 568	1.84 594	1.03 648	0.33 582	2.65 676	1.97 678	2.87 666	2.34 665

EDNetEfficient	2.40 636	1.14 625	8.59 654	0.77 568	0.73 564	1.06 479	1.53 629	1.54 378	4.06 665	4.87 674	2.81 630	2.23 613	3.53 661	3.04 555	9.65 670	0.27 477	0.24 511	0.27 473	0.31 550	0.70 623	0.67 615

MSAF-DinoV2	2.45 637	1.88 662	17.19 675	0.89 608	0.52 476	1.39 543	0.97 575	2.84 643	1.77 602	1.55 557	1.65 549	3.60 650	2.28 640	5.74 616	4.64 645	0.28 495	0.17 364	0.26 459	0.28 513	0.49 586	0.54 588

FCDSN-DC	2.47 638	0.65 572	1.00 393	0.85 593	0.75 577	2.26 620	0.97 575	2.31 586	1.83 610	5.52 680	7.65 673	7.72 675	7.70 681	4.43 586	2.64 616	0.52 616	0.48 630	0.52 614	0.52 624	0.57 605	0.59 605
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SuperB	2.50 639	0.72 588	18.07 680	0.72 535	0.53 484	1.85 596	0.86 552	1.80 453	2.40 635	1.54 554	1.42 484	1.13 445	1.17 537	4.18 580	4.80 648	0.25 429	0.20 435	0.23 375	0.19 305	7.64 692	0.38 530

ELAS	2.67 640	0.80 595	2.13 572	1.13 634	1.15 639	6.25 674	2.56 670	3.50 655	3.68 662	5.36 678	4.92 660	3.79 652	5.56 673	3.65 570	5.22 650	0.66 634	0.57 645	0.56 625	0.54 627	0.65 618	0.75 627
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RTS	2.76 641	1.55 650	15.40 670	1.13 634	1.42 650	3.75 657	2.21 659	2.45 605	2.72 647	2.91 648	2.85 632	2.58 631	1.62 595	6.28 631	5.80 653	0.41 581	0.30 558	0.35 560	0.35 582	0.52 592	0.54 588

RTSA	2.76 641	1.55 650	15.40 670	1.13 634	1.42 650	3.75 657	2.21 659	2.45 605	2.72 647	2.91 648	2.85 632	2.58 631	1.62 595	6.28 631	5.80 653	0.41 581	0.30 558	0.35 560	0.35 582	0.52 592	0.54 588

WAO-7	2.78 643	1.54 649	2.18 575	1.41 647	1.19 643	3.92 660	2.01 653	4.19 665	3.89 664	2.98 650	5.47 662	4.18 655	3.28 657	8.24 665	4.27 640	1.13 654	1.01 671	1.18 654	1.13 665	1.19 647	1.13 646

MADNet+	2.80 644	3.38 684	11.57 665	1.50 651	1.21 646	3.18 649	2.00 650	3.52 656	2.61 640	1.81 596	2.09 602	2.83 636	2.18 636	7.55 655	5.44 652	0.84 640	0.83 657	0.71 638	0.66 639	1.05 643	1.08 643

IMH-64-1	2.82 645	1.87 660	1.77 543	3.31 676	2.69 673	3.22 650	2.07 654	4.25 667	2.77 650	2.46 634	3.78 647	3.05 642	2.34 643	4.67 592	3.00 625	3.84 682	0.84 660	2.75 677	1.39 667	3.34 675	2.93 675

IMH-64	2.82 645	1.87 660	1.77 543	3.31 676	2.69 673	3.22 650	2.07 654	4.25 667	2.77 650	2.46 634	3.78 647	3.05 642	2.34 643	4.67 592	3.00 625	3.84 682	0.84 660	2.75 677	1.39 667	3.34 675	2.93 675

pmcnn	2.84 647	0.46 498	5.19 634	0.68 501	0.42 407	1.55 564	1.16 602	2.32 587	1.60 588	2.72 641	7.49 671	17.96 691	1.48 588	6.04 624	6.64 657	0.18 194	0.15 300	0.15 44	0.12 45	0.20 277	0.20 249

ACVNet_2	2.86 648	1.47 643	8.28 651	2.68 667	2.26 665	2.70 635	1.84 649	3.41 652	3.04 652	2.27 626	3.42 643	4.58 657	2.10 629	5.91 621	1.62 575	2.58 668	0.67 652	2.22 664	0.85 649	2.79 664	2.47 667

ELAS_RVC	2.87 649	0.80 595	3.22 612	1.16 639	1.12 633	2.92 645	5.33 681	2.98 646	4.18 667	5.04 675	4.82 658	4.71 659	8.23 682	4.25 583	4.79 646	0.67 635	0.57 645	0.57 627	0.53 626	0.66 619	0.74 625
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FC-DCNN	2.88 650	0.61 555	1.15 443	0.75 558	0.57 509	2.85 643	1.05 587	3.44 653	2.64 644	6.93 681	7.63 672	9.86 682	7.02 679	5.76 618	4.31 641	0.54 618	0.48 630	0.51 612	0.50 620	0.53 597	0.52 584

FC-DCNN v2	2.96 651	0.61 555	1.13 436	0.75 558	0.57 509	2.90 644	1.06 589	3.59 658	2.66 645	7.05 682	7.66 674	10.26 685	7.17 680	6.27 630	4.49 644	0.54 618	0.48 630	0.51 612	0.50 620	0.53 597	0.52 584

WAO-6	2.98 652	1.67 655	1.88 553	2.38 663	2.30 667	3.53 653	2.37 666	4.38 669	4.64 671	2.42 630	4.50 651	4.85 661	2.99 653	5.22 602	5.37 651	1.77 659	1.16 677	2.31 666	1.47 672	2.42 659	1.99 661

ACVNet-4b	3.05 653	1.42 640	18.09 681	2.85 668	2.33 668	2.32 624	1.22 608	2.47 610	2.21 632	1.26 446	2.36 615	2.64 633	1.46 584	6.32 634	1.23 526	3.29 674	0.45 623	2.37 667	1.02 661	3.03 671	2.61 669

ACVNet_1	3.08 654	1.48 644	17.70 676	2.90 671	2.35 670	2.30 621	1.43 622	3.16 650	2.26 634	1.91 604	2.05 600	3.51 649	2.32 642	3.71 575	1.58 568	3.25 673	0.66 651	2.40 671	1.06 662	3.07 672	2.59 668

MonStereo1	3.22 655	1.70 656	2.23 580	2.51 665	2.33 668	5.55 672	1.61 634	3.55 657	4.67 672	3.29 659	8.09 677	4.79 660	3.75 663	6.30 633	2.79 620	2.52 666	0.64 649	1.91 662	1.07 663	2.53 661	2.62 670

PWCK	3.24 656	2.37 670	10.86 663	2.14 658	1.14 637	3.71 655	4.19 679	3.02 648	3.55 661	3.05 653	3.63 645	3.09 645	2.35 645	8.16 664	3.41 631	2.17 663	0.96 668	1.77 659	1.01 660	2.84 665	1.40 652

IMH	3.35 657	1.95 663	1.86 552	3.30 675	2.72 675	4.03 663	2.00 650	4.58 671	3.83 663	2.87 646	6.99 669	4.69 658	3.21 656	6.77 644	2.97 624	3.91 685	0.89 664	2.78 679	1.40 671	3.36 677	2.93 675

LVE	3.40 658	1.80 658	2.21 577	2.90 671	2.44 671	3.27 652	2.25 661	4.80 672	5.06 673	2.43 631	6.79 667	5.99 668	2.64 651	9.20 671	2.28 608	3.30 675	1.11 676	2.38 668	1.48 673	2.95 669	2.62 670

Dean	3.77 659	1.65 653	17.87 677	3.01 673	2.54 672	3.15 648	2.10 657	4.80 672	4.42 668	2.89 647	6.03 664	5.45 666	2.55 650	3.40 567	2.13 600	3.22 672	0.89 664	2.51 674	1.07 663	3.07 672	2.65 673

JetBlue	4.18 660	2.45 675	10.42 662	1.40 644	2.89 677	10.68 680	10.68 684	3.91 661	2.52 636	2.74 642	3.39 642	4.50 656	4.27 669	7.97 661	7.67 662	0.89 641	0.97 669	0.89 643	0.92 651	2.26 657	2.21 663

notaker	4.29 661	2.42 673	5.06 632	3.89 685	3.29 682	4.00 661	2.25 661	4.93 674	3.47 660	4.21 669	6.79 667	7.67 674	3.37 659	9.25 673	6.47 655	4.09 687	1.42 679	3.35 686	2.13 682	4.11 684	3.54 681

ktn	4.56 662	2.41 672	2.54 590	3.79 684	3.25 680	4.81 668	2.91 674	5.52 676	7.36 679	4.12 666	14.55 690	7.54 673	3.70 662	7.84 660	3.35 630	4.06 686	1.86 683	3.26 685	2.22 683	3.27 674	2.86 674

WAO-8	4.57 663	2.01 664	2.58 593	2.37 661	2.21 662	9.75 676	1.71 638	6.04 680	16.34 690	4.11 664	7.69 675	7.41 670	3.85 664	10.02 684	3.85 636	2.05 661	1.09 674	2.44 672	1.39 667	2.56 662	1.86 659

Venus	4.57 663	2.01 664	2.58 593	2.37 661	2.21 662	9.75 676	1.71 638	6.04 680	16.34 690	4.11 664	7.69 675	7.41 670	3.85 664	10.02 684	3.85 636	2.05 661	1.09 674	2.44 672	1.39 667	2.56 662	1.86 659

MultiAttention	4.59 665	0.35 404	0.90 344	0.75 558	0.46 437	31.81 704	4.41 680	2.35 595	1.41 540	1.64 577	2.43 619	2.42 626	0.70 351	38.40 706	1.78 592	0.23 384	0.15 300	0.30 513	0.30 544	0.48 582	0.48 569

SGM+DAISY	5.38 666	1.28 636	8.24 650	1.27 642	1.16 641	10.62 679	16.01 691	2.93 645	2.53 637	8.64 688	13.03 685	8.26 678	13.38 687	6.34 636	7.59 661	1.07 651	1.05 673	1.00 650	0.98 656	1.02 640	1.12 645

TorneroNet-64	5.41 667	2.10 667	2.43 585	3.49 679	2.83 676	9.90 678	2.13 658	8.87 686	16.79 695	5.39 679	9.18 680	10.68 687	3.92 667	9.55 675	5.11 649	3.36 676	0.86 662	2.88 680	1.62 674	3.76 680	3.37 679

MADNet++	5.41 667	3.18 682	6.43 639	4.66 689	3.95 686	6.15 673	6.75 682	4.51 670	4.51 670	5.06 676	6.27 665	4.96 663	6.14 675	9.39 674	11.70 675	4.71 688	4.19 690	3.97 688	3.33 686	4.08 683	4.25 687

UNDER WATER	5.68 669	2.46 676	15.52 672	3.98 687	3.53 683	5.15 670	2.74 672	5.58 677	16.41 693	4.00 662	4.56 652	9.12 680	6.43 677	6.22 627	9.11 667	3.85 684	1.35 678	3.18 684	1.98 679	4.51 687	3.84 685

DStereoSA	5.78 670	1.09 621	8.20 649	2.07 657	4.09 687	4.26 665	21.23 694	4.17 664	5.59 675	1.96 613	12.40 684	1.57 541	13.59 688	7.02 648	13.02 676	0.90 642	3.63 688	0.91 645	3.68 689	1.84 652	4.43 688

UNDER WATER-64	5.84 671	2.48 677	17.93 678	3.97 686	3.58 684	7.70 675	3.03 675	5.72 679	14.13 685	4.18 668	4.00 649	9.27 681	6.80 678	6.20 626	9.22 668	3.67 679	1.52 681	3.14 682	1.95 677	4.43 686	3.83 684

DStereoFS	6.12 672	2.43 674	7.51 647	2.47 664	2.16 660	16.09 686	8.18 683	4.22 666	12.08 684	3.74 661	14.16 688	7.84 676	13.66 689	7.03 650	9.84 671	0.90 642	1.49 680	1.23 655	2.79 685	1.36 649	3.31 678

LSM	6.55 673	1.26 634	15.64 673	1.79 654	68.74 711	1.67 576	2.08 656	2.26 575	2.59 639	3.13 656	3.08 638	1.90 583	1.81 614	2.89 551	2.16 603	0.43 587	0.59 648	0.50 610	0.58 631	0.64 616	17.24 700

tt	6.61 674	0.28 220	6.10 638	3.77 683	2.17 661	11.53 681	19.61 692	13.53 692	5.81 676	3.00 651	2.82 631	4.97 664	6.33 676	3.83 578	7.23 660	9.13 694	11.32 700	5.87 693	6.22 695	6.01 689	2.63 672

JetRed	7.02 675	8.94 688	25.72 695	2.89 670	3.27 681	14.25 685	12.27 688	6.69 682	4.45 669	4.46 670	4.56 652	6.65 669	5.43 672	7.46 654	14.41 685	2.60 669	3.31 685	2.61 675	2.30 684	4.34 685	3.79 683

xyz-stereo	7.03 676	0.24 100	70.23 715	0.44 110	0.21 21	29.74 698	0.49 380	1.03 213	0.77 219	1.45 534	26.78 699	1.17 451	1.19 546	4.72 595	1.32 541	0.16 97	0.12 54	0.20 259	0.14 159	0.17 142	0.14 26

MANE	7.50 677	0.64 566	7.97 648	1.40 644	2.10 659	16.86 688	12.56 689	12.91 691	17.51 698	8.50 687	11.60 683	14.66 688	13.33 686	12.02 688	13.28 678	0.62 630	0.52 638	0.52 614	1.90 676	0.56 603	0.58 602

SGM-ForestM	7.81 678	0.48 509	11.02 664	0.74 549	0.40 375	16.83 687	12.72 690	7.91 684	8.13 680	11.53 690	10.25 682	22.44 701	14.01 690	17.02 691	20.52 691	0.38 568	0.39 612	0.37 573	0.36 585	0.37 530	0.38 530

coex-ft	8.35 679	2.39 671	100.24 717	0.68 501	0.54 491	1.77 586	1.57 632	1.71 429	11.00 682	18.91 699	3.76 646	3.85 653	8.23 682	3.29 564	6.58 656	0.31 521	0.31 563	0.32 532	0.31 550	0.69 622	0.57 599

LE_ROB	8.35 679	0.47 503	27.42 699	0.83 586	0.34 293	2.84 642	3.36 676	4.03 663	27.04 703	25.20 703	8.72 679	8.55 679	27.35 703	7.37 653	22.13 692	0.22 357	0.20 435	0.20 259	0.21 383	0.25 415	0.25 378

KSHMR	8.76 681	2.14 668	3.59 619	3.60 682	3.13 679	4.15 664	2.67 671	5.61 678	58.90 718	3.04 652	55.71 716	4.94 662	2.54 649	4.61 591	3.05 627	3.49 678	1.57 682	3.14 682	1.98 679	3.84 681	3.49 680

U	9.23 682	0.22 50	0.65 190	0.48 181	53.11 710	61.26 715	0.24 63	0.77 104	0.55 141	0.37 81	0.30 33	0.29 42	0.34 94	0.34 4	0.27 48	0.20 286	0.12 54	60.47 714	4.24 690	0.18 187	0.14 26

TCMNet-wrong-test	10.42 683	11.55 690	15.31 669	20.99 697	18.49 691	13.94 684	10.69 685	16.07 693	4.14 666	5.27 677	5.64 663	16.22 690	12.57 684	7.57 656	10.26 672	7.44 692	2.38 684	4.30 690	3.43 687	11.37 695	10.87 692

EDNetEfficientorigin	10.59 684	1.52 648	177.33 718	0.68 501	0.54 491	1.66 575	1.20 607	1.94 496	3.39 658	4.69 672	3.37 641	3.08 644	2.79 652	3.25 562	3.63 633	0.26 456	0.24 511	0.33 544	0.28 513	0.85 631	0.87 635

TorneroNet	10.72 685	2.09 666	2.76 599	3.48 678	3.03 678	44.72 706	2.31 663	8.62 685	67.06 719	7.45 686	23.21 698	10.59 686	4.28 670	9.03 668	9.00 666	3.67 679	0.91 666	3.04 681	1.63 675	3.92 682	3.55 682

HanzoNet	11.92 686	5.12 685	17.18 674	4.19 688	3.59 685	5.16 671	2.82 673	7.41 683	9.96 681	33.31 712	27.60 700	22.25 700	37.31 707	18.18 693	13.57 679	8.13 693	3.44 687	3.50 687	3.44 688	7.77 693	4.52 689

DGTPSM_ROB	13.06 687	8.27 686	22.29 687	9.53 691	18.14 689	11.53 681	31.97 699	10.82 689	16.25 688	7.14 683	19.39 696	10.12 683	16.69 692	9.85 679	22.49 694	4.77 689	8.72 693	5.37 691	10.24 700	6.15 690	11.56 693

DPSMNet_ROB	13.08 688	8.28 687	22.32 688	9.54 692	18.15 690	11.53 681	31.98 700	10.83 690	16.27 689	7.17 684	19.40 697	10.12 683	16.69 692	9.87 680	22.50 695	4.78 690	8.72 693	5.38 692	10.25 701	6.16 691	11.59 694

USTest	14.33 689	14.93 691	21.00 685	17.41 693	16.02 688	23.11 690	33.76 701	22.02 694	11.81 683	9.47 689	10.19 681	15.94 689	13.17 685	17.25 692	22.38 693	3.81 681	5.01 691	6.17 694	6.18 694	9.23 694	7.81 691

light-stereo	14.46 690	1.65 653	20.58 684	19.82 694	25.36 698	19.10 689	0.90 559	9.64 688	6.02 678	19.83 700	46.75 714	67.67 716	2.22 637	32.02 704	2.68 617	1.65 658	3.82 689	0.79 639	0.95 654	3.54 678	4.12 686

iinet-test	18.01 691	18.04 692	23.78 690	20.87 695	19.69 693	26.45 692	35.63 702	25.63 698	15.99 686	13.41 691	13.26 686	20.54 692	17.74 695	20.59 694	25.07 698	9.57 695	8.78 695	9.86 697	9.83 697	13.20 696	12.18 695

IINet	18.01 691	18.04 692	23.78 690	20.87 695	19.69 693	26.45 692	35.63 702	25.63 698	15.99 686	13.41 691	13.26 686	20.54 692	17.73 694	20.59 694	25.07 698	9.57 695	8.78 695	9.86 697	9.83 697	13.20 696	12.18 695

DPSM_ROB	19.12 693	19.13 695	25.13 693	22.15 699	20.86 696	28.06 695	37.75 705	27.18 700	16.95 696	14.25 693	15.07 691	21.66 695	18.69 697	21.83 697	26.51 701	10.15 698	9.30 698	10.45 699	10.41 702	14.00 698	12.85 698

DPSM	19.12 693	19.13 695	25.13 693	22.15 699	20.86 696	28.06 695	37.75 705	27.18 700	16.95 696	14.25 693	15.07 691	21.66 695	18.69 697	21.83 697	26.51 701	10.15 698	9.30 698	10.45 699	10.41 702	14.00 698	12.85 698

Selective-IGEV-i1pa	20.34 695	26.89 701	23.27 689	3.54 680	1.82 656	32.96 705	20.08 693	31.17 704	25.55 699	24.32 702	27.65 701	33.37 704	27.28 702	32.74 705	27.03 703	20.62 709	6.83 692	12.51 701	4.91 693	3.61 679	20.74 701

LRCNet_RVC	22.79 696	32.09 702	22.06 686	29.83 701	26.15 699	4.40 667	0.84 543	22.64 695	2.10 626	26.93 704	29.25 702	23.03 702	15.56 691	23.91 699	18.92 690	32.00 710	20.04 711	34.68 710	32.13 711	30.66 709	28.52 708

DLNR_Zeroshot_test	23.23 697	48.25 714	43.77 703	177.04 717	78.39 713	0.35 40	0.21 24	23.33 696	0.82 244	0.67 242	0.86 261	0.58 227	0.30 63	1.64 429	0.48 289	10.69 700	0.13 143	0.18 182	0.14 159	76.63 716	0.23 331

DLNR-FE	23.24 698	48.33 715	43.35 702	177.19 718	78.30 712	0.35 40	0.21 24	23.45 697	0.82 244	0.67 242	0.86 261	0.58 227	0.29 51	1.62 427	0.48 289	10.93 701	0.13 143	0.18 182	0.14 159	76.65 717	0.23 331

DPSimNet_ROB	24.77 699	9.69 689	61.46 714	3.56 681	19.46 692	25.95 691	77.56 717	5.09 675	16.60 694	21.50 701	29.82 703	25.12 703	85.69 717	13.37 690	23.07 697	7.23 691	17.79 703	8.55 695	7.57 696	4.57 688	31.84 709

BEATNet-Init1	27.39 700	21.01 697	73.65 716	1.07 630	0.80 591	56.07 707	22.82 695	33.14 708	31.71 705	51.78 718	52.93 715	65.63 715	48.54 715	48.75 717	36.36 707	0.52 616	0.47 628	0.54 619	0.54 627	0.64 616	0.72 623

Hybrid-DGEV	38.41 701	38.43 708	50.24 707	44.83 708	41.93 704	56.45 709	76.20 711	54.48 715	33.86 707	28.46 706	30.13 704	43.49 708	37.75 712	43.77 713	53.30 712	20.31 705	18.69 705	21.02 702	20.97 704	28.20 704	25.72 702

CasAABBNet	38.42 702	38.42 705	50.26 708	44.76 706	41.87 703	56.47 710	76.22 713	54.44 711	33.92 710	28.53 709	30.36 709	43.53 711	37.59 710	43.77 713	53.32 714	20.27 702	18.70 706	21.03 703	21.04 706	28.19 703	25.79 704

RAFT-FEzeroshot	38.43 703	38.42 705	50.19 705	44.92 709	41.98 706	56.48 712	76.24 714	54.46 713	33.87 708	28.51 707	30.31 707	43.61 712	37.54 708	43.76 710	53.32 714	20.29 703	18.70 706	21.03 703	21.04 706	28.21 705	25.79 704

RAFT-FE	38.43 703	38.42 705	50.19 705	44.92 709	41.98 706	56.48 712	76.24 714	54.46 713	33.87 708	28.51 707	30.31 707	43.61 712	37.54 708	43.76 710	53.32 714	20.29 703	18.70 706	21.03 703	21.04 706	28.21 705	25.79 704

FlowAnything	38.45 705	38.38 704	50.32 709	44.77 707	41.97 705	56.43 708	76.20 711	54.49 716	34.43 712	28.45 705	30.15 705	43.52 710	37.69 711	43.76 710	53.31 713	20.36 706	18.71 709	21.03 703	21.10 710	28.18 702	25.74 703

Selective-RAFT-Error	38.47 706	38.44 709	50.38 710	44.74 705	42.01 708	56.47 710	76.24 714	54.44 711	34.02 711	28.59 710	30.30 706	43.51 709	38.10 713	43.69 709	53.24 711	20.36 706	18.72 710	21.05 707	21.02 705	28.25 707	25.87 707

HaxPig	39.02 707	41.39 711	41.59 700	30.10 702	32.36 700	29.49 697	27.65 697	30.56 703	37.94 713	43.75 713	43.81 711	33.42 705	35.69 704	41.51 707	40.33 709	43.91 714	47.48 717	45.87 711	47.14 713	42.29 710	44.06 712

AVERAGE_ROB	40.42 708	42.30 712	42.61 701	36.91 704	35.54 702	30.42 699	27.59 696	37.45 710	38.45 714	44.87 714	44.27 712	37.55 707	36.69 705	41.82 708	40.25 708	45.36 715	46.73 716	47.09 712	46.32 712	42.47 711	43.74 711

MEDIAN_ROB	42.01 709	44.30 713	44.14 704	35.08 703	34.90 701	31.33 703	29.90 698	36.77 709	40.11 715	47.14 717	46.55 713	37.49 706	38.50 714	44.30 716	42.32 710	47.93 716	49.31 718	49.68 713	49.00 714	44.98 712	46.46 713

Anonymous_1	42.79 710	18.71 694	24.75 692	21.81 698	45.16 709	27.68 694	37.52 704	28.64 702	16.34 690	14.72 695	14.53 689	20.60 694	17.82 696	21.52 696	25.88 700	113.45 719	8.91 697	100.63 715	126.37 717	158.50 720	12.31 697

LSM0	42.92 711	38.72 710	50.66 711	47.49 711	110.18 719	56.77 714	75.87 710	54.87 717	33.74 706	29.48 711	31.12 710	43.77 714	37.12 706	43.85 715	53.44 717	20.50 708	18.67 704	21.05 707	21.07 709	28.37 708	41.73 710

PML	51.64 712	37.49 703	14.31 668	7.45 690	20.27 695	107.80 718	231.34 721	8.94 687	27.70 704	86.74 719	268.93 721	69.03 717	61.09 716	24.71 703	14.36 684	9.71 697	3.40 686	9.60 696	4.67 692	20.46 701	4.76 690

xxxxx1	54.34 713	26.72 698	27.03 696	114.14 714	99.00 714	30.68 700	47.19 707	32.52 705	26.09 700	17.85 696	17.48 693	21.86 697	20.92 699	24.38 700	33.78 704	34.73 711	41.33 713	157.67 718	175.68 718	65.82 713	71.99 716

tt_ll	54.34 713	26.72 698	27.03 696	114.14 714	99.00 714	30.68 700	47.19 707	32.52 705	26.09 700	17.85 696	17.48 693	21.86 697	20.92 699	24.38 700	33.78 704	34.73 711	41.33 713	157.67 718	175.68 718	65.82 713	71.99 716

ff	54.34 713	26.72 698	27.03 696	114.14 714	99.00 714	30.68 700	47.19 707	32.52 705	26.09 700	17.85 696	17.48 693	21.86 697	20.92 699	24.38 700	33.78 704	34.73 711	41.33 713	157.67 718	175.68 718	65.82 713	71.99 716

RSGM-EC	88.73 716	82.35 716	50.81 712	105.24 712	99.50 717	93.69 716	125.26 718	90.19 718	46.12 716	45.12 715	57.25 717	101.03 718	88.09 718	153.95 718	152.34 719	105.29 717	59.41 719	113.44 716	52.73 715	91.73 718	61.05 714

acva	88.73 716	82.35 716	50.81 712	105.24 712	99.50 717	93.69 716	125.26 718	90.19 718	46.12 716	45.12 715	57.25 717	101.03 718	88.09 718	153.95 718	152.34 719	105.29 717	59.41 719	113.44 716	52.73 715	91.73 718	61.05 714

Selective-IGEV-i16pa	99.10 718	136.42 718	18.03 679	1.63 652	1.03 626	188.26 720	3.57 677	184.13 721	171.49 721	89.33 720	181.04 719	121.37 720	199.53 721	226.69 721	143.13 718	134.07 720	21.81 712	32.22 709	4.64 691	2.18 655	121.36 719

test_example2	192.91 719	210.59 719	206.44 719	199.86 719	204.90 720	172.02 719	182.95 720	138.34 720	134.89 720	193.14 721	200.54 720	186.77 721	177.82 720	204.95 720	207.57 721	221.83 721	238.70 721	186.02 721	190.07 721	226.94 721	173.78 720

GS-Stereo							0.35 189	1.31 328	0.53 129	0.38 92	0.39 58	0.32 64	0.33 86	0.45 41	0.29 75	0.20 286	0.12 54	0.16 89	0.13 111	0.17 142	0.18 173

FSD					0.52 476	0.54 223	0.58 450	0.71 68	0.54 132	0.54 199	0.53 144	0.60 238	0.52 248	0.58 96	0.56 347	0.51 615	0.48 630	0.50 610	0.49 618	0.50 588

ccccc		492.94 720		530.37 720	529.69 721	476.06 721		494.48 722		446.40 722		473.27 722		541.46 722		660.58 722	458.79 722	353.88 722	309.98 722	597.94 722

Low-res two-view benchmark