Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

BLMT-Stereo	0.20 1	0.27 3	0.78 2	0.22 25	0.13 20	0.15 1	0.16 62	0.22 1	0.41 107	0.12 1	0.17 29	0.13 1	0.10 2	0.20 1	0.22 56	0.07 8	0.06 2	0.08 58	0.08 98	0.08 31	0.33 197

LACA3	0.21 2	0.43 184	0.86 6	0.19 2	0.12 8	0.34 47	0.17 75	0.28 5	0.35 32	0.17 14	0.14 11	0.15 20	0.14 23	0.29 37	0.14 1	0.09 94	0.07 24	0.07 1	0.05 1	0.10 80	0.07 1

DepthFocus	0.22 3	0.33 74	1.23 71	0.20 4	0.15 47	0.20 7	0.15 44	0.31 12	0.20 2	0.16 7	0.17 29	0.15 20	0.13 18	0.24 11	0.18 6	0.09 94	0.08 72	0.11 291	0.10 184	0.09 52	0.08 5

S2M2_XL	0.22 3	0.36 109	1.33 93	0.20 4	0.13 20	0.16 2	0.11 2	0.27 4	0.18 1	0.16 7	0.20 51	0.15 20	0.14 23	0.21 2	0.22 56	0.11 284	0.09 137	0.10 211	0.08 98	0.10 80	0.08 5
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SGD-Stereo	0.23 5	0.31 46	0.87 8	0.23 46	0.11 5	0.40 104	0.16 62	0.33 16	0.40 103	0.20 40	0.19 44	0.18 76	0.17 66	0.38 101	0.17 3	0.11 284	0.06 2	0.08 58	0.07 63	0.10 80	0.09 10

LACA1	0.24 6	0.74 368	1.01 28	0.20 4	0.10 1	0.42 129	0.14 23	0.33 16	0.38 73	0.16 7	0.11 3	0.14 10	0.15 43	0.27 27	0.16 2	0.09 94	0.07 24	0.07 1	0.06 11	0.10 80	0.08 5

Test_v1	0.24 6	0.32 60	1.04 33	0.21 13	0.14 33	0.27 15	0.15 44	0.39 44	0.29 9	0.18 23	0.19 44	0.15 20	0.13 18	0.28 33	0.20 25	0.10 183	0.07 24	0.07 1	0.06 11	0.08 31	0.49 312

Pro-Stereo	0.24 6	0.30 34	0.81 3	0.22 25	0.15 47	0.49 206	0.15 44	0.23 2	0.39 93	0.16 7	0.14 11	0.15 20	0.09 1	0.49 183	0.21 37	0.08 42	0.06 2	0.10 211	0.37 561	0.08 31	0.22 116

BridgeDepth_RVC	0.24 6	0.51 248	0.97 15	0.18 1	0.12 8	0.31 28	0.12 4	0.34 20	0.60 268	0.16 7	0.15 18	0.16 44	0.20 130	0.33 64	0.27 129	0.11 284	0.06 2	0.07 1	0.06 11	0.07 2	0.07 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
DispViT+	0.25 10	0.29 16	1.12 49	0.20 4	0.44 456	0.22 10	0.14 23	0.43 71	0.40 103	0.20 40	0.17 29	0.18 76	0.15 43	0.39 105	0.19 14	0.11 284	0.07 24	0.07 1	0.05 1	0.07 2	0.09 10

FlowAnything_test	0.25 10	0.41 160	0.71 1	0.28 152	0.17 85	0.37 73	0.20 127	0.39 44	0.28 6	0.25 101	0.20 51	0.21 116	0.17 66	0.28 33	0.26 120	0.13 393	0.10 172	0.14 454	0.16 367	0.17 257	0.16 66

BridgeDepth	0.26 12	0.63 304	1.36 97	0.23 46	0.10 1	0.38 85	0.15 44	0.35 23	0.37 55	0.17 14	0.13 9	0.23 135	0.19 112	0.32 56	0.23 75	0.07 8	0.05 1	0.07 1	0.06 11	0.10 80	0.07 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LGtest1	0.26 12	0.43 184	0.82 4	0.23 46	0.21 173	0.31 28	0.11 2	0.36 28	0.43 121	0.24 93	0.18 35	0.16 44	0.14 23	0.30 41	0.28 144	0.10 183	0.16 296	0.08 58	0.06 11	0.10 80	0.42 259

DEFOM-Stereo	0.26 12	0.61 295	1.22 70	0.24 61	0.14 33	0.49 206	0.18 93	0.31 12	0.31 14	0.20 40	0.18 35	0.15 20	0.14 23	0.42 133	0.19 14	0.08 42	0.06 2	0.08 58	0.06 11	0.09 52	0.16 66

TS12	0.27 15	0.34 89	1.13 55	0.26 100	0.12 8	0.47 184	0.16 62	0.49 122	0.48 159	0.21 53	0.31 186	0.18 76	0.20 130	0.32 56	0.24 87	0.07 8	0.07 24	0.08 58	0.06 11	0.10 80	0.10 15

MatchStereo	0.27 15	0.41 160	1.77 159	0.21 13	0.10 1	0.21 9	0.14 23	0.43 71	0.43 121	0.15 6	0.26 128	0.15 20	0.15 43	0.27 27	0.20 25	0.09 94	0.07 24	0.07 1	0.05 1	0.07 2	0.08 5
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
S2M2_L	0.27 15	0.32 60	1.41 111	0.24 61	0.17 85	0.24 12	0.09 1	0.36 28	0.50 177	0.17 14	0.25 114	0.22 122	0.17 66	0.27 27	0.29 155	0.16 486	0.12 227	0.11 291	0.12 275	0.15 211	0.12 26
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
rvit_stereo_0083	0.28 18	0.37 124	0.88 10	0.28 152	0.18 106	0.28 16	0.22 208	0.40 51	0.58 250	0.25 101	0.30 172	0.27 188	0.27 250	0.38 101	0.25 105	0.14 435	0.12 227	0.13 417	0.10 184	0.13 163	0.14 43

PointNet	0.29 19	0.30 34	1.14 61	0.22 25	0.14 33	0.36 63	0.17 75	0.35 23	0.34 26	0.17 14	0.16 25	0.19 93	0.13 18	0.26 22	0.38 254	0.11 284	0.52 445	0.08 58	0.07 63	0.07 2	0.68 413

LG-Stereo_L2	0.29 19	0.42 167	0.97 15	0.36 339	0.25 243	0.31 28	0.22 208	0.40 51	0.28 6	0.19 30	0.12 6	0.13 1	0.12 11	0.44 142	0.23 75	0.08 42	0.49 437	0.08 58	0.06 11	0.08 31	0.58 368

rvit_stereo_0081	0.29 19	0.46 211	1.13 55	0.28 152	0.17 85	0.32 36	0.22 208	0.45 88	0.58 250	0.25 101	0.26 128	0.26 174	0.22 160	0.36 93	0.25 105	0.14 435	0.10 172	0.11 291	0.10 184	0.13 163	0.11 23

rvit_stereo_0082	0.29 19	0.46 211	1.13 55	0.28 152	0.17 85	0.32 36	0.22 208	0.45 88	0.58 250	0.25 101	0.26 128	0.26 174	0.22 160	0.36 93	0.25 105	0.14 435	0.10 172	0.11 291	0.10 184	0.13 163	0.11 23

GCAP-Stereo-cres-4k	0.30 23	0.43 184	1.28 83	0.31 221	0.39 419	0.45 158	0.22 208	0.45 88	0.34 26	0.21 53	0.28 151	0.19 93	0.21 146	0.26 22	0.19 14	0.07 8	0.09 137	0.08 58	0.07 63	0.13 163	0.42 259

LiteMatch	0.30 23	0.82 404	0.99 19	0.30 196	0.14 33	0.30 23	0.21 170	0.30 7	0.32 18	0.17 14	0.14 11	0.18 76	0.38 356	0.61 242	0.42 285	0.11 284	0.06 2	0.10 211	0.08 98	0.14 195	0.19 89

VMStereo-Base	0.30 23	0.40 152	1.72 154	0.20 4	0.12 8	0.42 129	0.17 75	0.38 40	0.42 114	0.22 66	0.32 203	0.29 208	0.21 146	0.33 64	0.21 37	0.10 183	0.08 72	0.08 58	0.06 11	0.09 52	0.20 100

LG-Stereo_L1	0.30 23	0.42 167	0.97 15	0.35 320	0.28 291	0.28 16	0.21 170	0.39 44	0.30 11	0.19 30	0.12 6	0.13 1	0.12 11	0.45 145	0.22 56	0.08 42	0.71 487	0.08 58	0.06 11	0.08 31	0.51 322

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.31 27	0.42 167	1.17 63	0.24 61	0.33 353	0.48 194	0.20 127	0.51 156	0.38 73	0.27 135	0.30 172	0.25 157	0.14 23	0.24 11	0.29 155	0.09 94	0.07 24	0.10 211	0.09 135	0.12 128	0.57 361

MLG-Stereo_test3	0.31 27	0.44 199	1.03 31	0.48 455	0.40 429	0.36 63	0.13 10	0.39 44	0.46 145	0.28 150	0.19 44	0.17 62	0.12 11	0.25 17	0.18 6	0.09 94	0.53 448	0.08 58	0.06 11	0.09 52	0.45 291

test_for_model	0.31 27	0.42 167	1.17 63	0.24 61	0.33 353	0.48 194	0.20 127	0.51 156	0.38 73	0.27 135	0.30 172	0.25 157	0.14 23	0.24 11	0.29 155	0.09 94	0.07 24	0.10 211	0.09 135	0.12 128	0.57 361

trnet	0.31 27	0.31 46	1.65 146	0.20 4	0.12 8	0.55 291	0.15 44	0.50 146	0.51 184	0.28 150	0.34 218	0.24 147	0.21 146	0.34 72	0.24 87	0.11 284	0.07 24	0.08 58	0.05 1	0.09 52	0.12 26

GLC_STEREO	0.31 27	0.30 34	1.80 165	0.29 175	0.12 8	0.41 115	0.20 127	0.39 44	0.42 114	0.26 122	0.31 186	0.25 157	0.19 112	0.36 93	0.26 120	0.09 94	0.11 204	0.12 354	0.10 184	0.13 163	0.15 53

CREStereo	0.31 27	0.35 101	1.66 148	0.19 2	0.13 20	0.55 291	0.17 75	0.50 146	0.50 177	0.28 150	0.34 218	0.24 147	0.21 146	0.34 72	0.23 75	0.11 284	0.07 24	0.08 58	0.05 1	0.10 80	0.12 26
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
LiteMatch*	0.32 33	0.28 10	1.12 49	0.20 4	0.14 33	0.28 16	0.15 44	0.30 7	0.31 14	0.17 14	0.14 11	0.16 44	0.15 43	0.49 183	0.37 245	0.09 94	0.77 492	0.08 58	0.38 566	0.08 31	0.81 467

aanet-new-12k	0.32 33	0.42 167	1.47 121	0.28 152	0.20 158	0.44 150	0.20 127	0.55 198	0.38 73	0.20 40	0.17 29	0.16 44	0.21 146	0.28 33	0.20 25	0.08 42	0.07 24	0.09 144	0.07 63	0.12 128	0.90 495

aanet-new-14k	0.32 33	0.52 253	1.51 126	0.28 152	0.15 47	0.37 73	0.21 170	0.49 122	0.39 93	0.21 53	0.28 151	0.16 44	0.29 289	0.27 27	0.20 25	0.08 42	0.06 2	0.08 58	0.06 11	0.12 128	0.70 424

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.32 33	0.42 167	1.19 66	0.23 46	0.32 345	0.48 194	0.20 127	0.50 146	0.38 73	0.27 135	0.31 186	0.26 174	0.14 23	0.24 11	0.41 275	0.08 42	0.06 2	0.09 144	0.09 135	0.12 128	0.58 368

RT-Monster	0.32 33	0.34 89	1.13 55	0.25 80	0.28 291	0.45 158	0.16 62	0.56 205	0.59 260	0.39 213	0.37 234	0.28 197	0.21 146	0.34 72	0.23 75	0.09 94	0.09 137	0.08 58	0.07 63	0.15 211	0.43 270

LACA2	0.32 33	1.15 507	2.00 217	0.20 4	0.10 1	0.39 94	0.17 75	0.35 23	0.40 103	0.16 7	0.15 18	0.18 76	0.14 23	0.31 45	0.21 37	0.09 94	0.06 2	0.07 1	0.06 11	0.13 163	0.07 1

gcap_with_dpt	0.32 33	0.38 135	1.30 87	0.24 61	0.30 316	0.48 194	0.21 170	0.52 162	0.36 48	0.28 150	0.31 186	0.23 135	0.15 43	0.23 3	0.27 129	0.08 42	0.06 2	0.09 144	0.09 135	0.12 128	0.66 401

DEFOM-Stereo_RVC	0.32 33	0.40 152	1.21 67	0.35 320	0.16 61	0.29 20	0.16 62	0.59 227	0.56 235	0.20 40	0.20 51	0.17 62	0.26 234	0.40 115	0.38 254	0.09 94	0.08 72	0.08 58	0.25 471	0.12 128	0.43 270

gcap-zeroshot	0.32 33	0.41 160	1.34 95	0.23 46	0.33 353	0.49 206	0.20 127	0.52 162	0.37 55	0.27 135	0.29 161	0.25 157	0.14 23	0.23 3	0.32 195	0.09 94	0.06 2	0.09 144	0.09 135	0.12 128	0.59 375

CASnet	0.32 33	0.40 152	1.80 165	0.28 152	0.11 5	0.47 184	0.19 102	0.45 88	0.47 154	0.39 213	0.31 186	0.23 135	0.17 66	0.31 45	0.21 37	0.11 284	0.06 2	0.15 483	0.12 275	0.16 233	0.08 5
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
testlalala	0.32 33	0.41 160	1.34 95	0.23 46	0.33 353	0.49 206	0.20 127	0.52 162	0.37 55	0.27 135	0.29 161	0.25 157	0.14 23	0.23 3	0.32 195	0.09 94	0.06 2	0.09 144	0.09 135	0.12 128	0.59 375

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.33 44	0.33 74	1.16 62	0.32 243	0.33 353	0.47 184	0.21 170	0.54 186	0.37 55	0.21 53	0.25 114	0.22 122	0.23 186	0.23 3	0.19 14	0.08 42	0.06 2	0.08 58	0.07 63	0.11 104	1.08 535

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.33 44	0.40 152	1.30 87	0.24 61	0.31 329	0.47 184	0.20 127	0.49 122	0.36 48	0.28 150	0.32 203	0.27 188	0.14 23	0.25 17	0.41 275	0.08 42	0.06 2	0.09 144	0.09 135	0.12 128	0.66 401

3.75w	0.33 44	0.27 3	1.02 29	0.22 25	0.21 173	0.44 150	0.16 62	0.47 108	0.33 22	0.25 101	0.21 62	0.13 1	0.18 91	0.54 212	0.24 87	0.08 42	1.14 541	0.07 1	0.08 98	0.07 2	0.56 355

RAStereo	0.33 44	0.81 402	2.22 283	0.27 126	0.18 106	0.25 13	0.20 127	0.45 88	0.38 73	0.21 53	0.26 128	0.20 105	0.16 60	0.26 22	0.26 120	0.10 183	0.08 72	0.10 211	0.08 98	0.13 163	0.09 10

rvit_stereo_0080	0.33 44	0.77 382	1.43 113	0.24 61	0.18 106	0.34 47	0.27 343	0.58 218	0.51 184	0.25 101	0.27 142	0.27 188	0.22 160	0.32 56	0.27 129	0.14 435	0.10 172	0.10 211	0.10 184	0.15 211	0.17 74

whm_eth	0.33 44	0.77 382	1.43 113	0.24 61	0.18 106	0.34 47	0.27 343	0.58 218	0.51 184	0.25 101	0.27 142	0.27 188	0.22 160	0.32 56	0.27 129	0.14 435	0.10 172	0.10 211	0.10 184	0.15 211	0.17 74

CES	0.33 44	0.32 60	1.46 117	0.25 80	0.50 474	0.40 104	0.20 127	0.48 117	0.48 159	0.22 66	0.29 161	0.26 174	0.19 112	0.35 87	0.22 56	0.09 94	0.07 24	0.08 58	0.05 1	0.16 233	0.54 343

aanet-new-24k	0.34 51	0.65 314	1.61 139	0.25 80	0.56 496	0.40 104	0.21 170	0.42 63	0.31 14	0.20 40	0.28 151	0.18 76	0.20 130	0.26 22	0.20 25	0.07 8	0.10 172	0.08 58	0.32 524	0.12 128	0.32 192

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.34 51	0.47 215	1.07 38	0.30 196	0.27 275	0.35 55	0.20 127	0.47 108	0.32 18	0.22 66	0.23 95	0.14 10	0.22 160	0.24 11	0.18 6	0.07 8	0.08 72	0.08 58	0.47 596	0.09 52	1.29 562

GeoVLM	0.34 51	0.27 3	0.99 19	0.21 13	0.13 20	0.31 28	0.14 23	0.30 7	0.32 18	0.17 14	0.14 11	0.18 76	0.15 43	0.61 242	0.39 261	0.11 284	0.81 501	0.07 1	0.56 620	0.07 2	0.84 473

BStereo	0.34 51	0.38 135	1.38 101	0.24 61	0.29 300	0.50 225	0.21 170	0.49 122	0.38 73	0.22 66	0.18 35	0.20 105	0.14 23	0.35 87	0.47 319	0.07 8	0.42 420	0.16 504	0.21 441	0.12 128	0.42 259

NLSM3	0.34 51	0.67 317	1.42 112	0.26 100	0.24 232	0.43 136	0.19 102	0.63 254	0.49 165	0.21 53	0.27 142	0.21 116	0.25 217	0.30 41	0.27 129	0.07 8	0.06 2	0.10 211	0.09 135	0.10 80	0.51 322

MonSter++	0.34 51	0.27 3	1.00 23	0.21 13	0.13 20	0.31 28	0.14 23	0.30 7	0.32 18	0.17 14	0.14 11	0.18 76	0.15 43	0.61 242	0.40 266	0.11 284	0.82 504	0.07 1	0.56 620	0.07 2	0.84 473

HiDET	0.34 51	0.27 3	1.12 49	0.21 13	0.13 20	0.36 63	0.14 23	0.37 31	0.35 32	0.17 14	0.15 18	0.17 62	0.15 43	0.59 230	0.59 389	0.09 94	0.58 460	0.07 1	0.44 584	0.07 2	0.73 433

3.5w_stereo	0.34 51	0.33 74	1.17 63	0.21 13	0.15 47	0.40 104	0.14 23	0.46 98	0.36 48	0.23 80	0.25 114	0.15 20	0.19 112	0.80 334	0.24 87	0.07 8	1.02 528	0.07 1	0.07 63	0.07 2	0.52 330

castereo	0.34 51	0.48 224	1.00 23	0.25 80	0.29 300	0.41 115	0.27 343	0.76 318	0.49 165	0.23 80	0.30 172	0.24 147	0.31 310	0.29 37	0.29 155	0.09 94	0.20 343	0.09 144	0.31 516	0.12 128	0.44 286

rvit_stereo_0081_aga	0.34 51	0.67 317	1.79 163	0.27 126	0.20 158	0.34 47	0.21 170	0.43 71	0.48 159	0.26 122	0.28 151	0.27 188	0.21 146	0.33 64	0.25 105	0.14 435	0.11 204	0.11 291	0.10 184	0.14 195	0.18 83

CAS++	0.34 51	0.39 144	1.90 193	0.25 80	0.18 106	0.32 36	0.20 127	0.78 332	0.44 133	0.31 171	0.31 186	0.21 116	0.16 60	0.34 72	0.20 25	0.15 466	0.13 247	0.13 417	0.10 184	0.15 211	0.14 43
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
LoS_RVC	0.34 51	0.38 135	1.96 208	0.27 126	0.35 382	0.43 136	0.22 208	0.43 71	0.34 26	0.24 93	0.34 218	0.23 135	0.28 268	0.34 72	0.22 56	0.08 42	0.07 24	0.07 1	0.05 1	0.10 80	0.35 213

LoS	0.34 51	0.35 101	1.88 189	0.25 80	0.13 20	0.53 266	0.20 127	0.50 146	0.53 209	0.26 122	0.28 151	0.37 261	0.24 199	0.40 115	0.25 105	0.10 183	0.08 72	0.08 58	0.06 11	0.15 211	0.10 15
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
aanet-new-8k	0.35 64	0.64 309	1.63 142	0.26 100	0.26 261	0.45 158	0.21 170	0.56 205	0.38 73	0.18 23	0.22 76	0.18 76	0.25 217	0.32 56	0.21 37	0.07 8	0.07 24	0.08 58	0.06 11	0.11 104	0.85 479

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.35 64	0.47 215	1.26 78	0.30 196	0.23 218	0.36 63	0.19 102	0.42 63	0.35 32	0.22 66	0.24 101	0.19 93	0.23 186	0.23 3	0.17 3	0.08 42	0.12 227	0.08 58	0.30 505	0.13 163	1.52 580

CSFM-Stereo	0.35 64	0.30 34	0.95 14	0.21 13	0.12 8	0.39 94	0.15 44	0.37 31	0.31 14	0.18 23	0.16 25	0.17 62	0.16 60	0.64 259	0.53 359	0.12 344	0.85 508	0.07 1	0.50 606	0.07 2	0.79 456

DilatedVolume-Stereo	0.35 64	0.38 135	1.21 67	0.26 100	0.20 158	0.41 115	0.18 93	0.43 71	0.38 73	0.37 201	0.35 225	0.29 208	0.24 199	0.64 259	0.55 371	0.09 94	0.19 328	0.08 58	0.11 237	0.12 128	0.50 315

2w_stereo	0.35 64	0.30 34	0.99 19	0.23 46	0.13 20	0.41 115	0.20 127	0.54 186	0.37 55	0.28 150	0.23 95	0.13 1	0.23 186	0.69 283	0.24 87	0.06 1	1.07 532	0.07 1	0.19 417	0.07 2	0.64 396

1w_stereo	0.35 64	0.28 10	0.86 6	0.24 61	0.17 85	0.44 150	0.22 208	0.60 234	0.43 121	0.27 135	0.30 172	0.14 10	0.26 234	0.61 242	0.25 105	0.07 8	0.79 494	0.07 1	0.06 11	0.08 31	0.79 456

tt45	0.35 64	0.80 397	1.46 117	0.26 100	0.17 85	0.55 291	0.22 208	0.44 82	0.39 93	0.24 93	0.26 128	0.25 157	0.18 91	0.64 259	0.36 234	0.09 94	0.08 72	0.10 211	0.08 98	0.24 392	0.29 168

999	0.35 64	0.74 368	1.38 101	0.27 126	0.18 106	0.50 225	0.23 248	0.40 51	0.41 107	0.21 53	0.33 209	0.23 135	0.18 91	0.74 312	0.37 245	0.09 94	0.08 72	0.09 144	0.08 98	0.26 438	0.26 148

GCAPDPT-zeroshot4090	0.35 64	0.47 215	1.24 74	0.30 196	0.23 218	0.36 63	0.19 102	0.42 63	0.35 32	0.22 66	0.24 101	0.19 93	0.23 186	0.23 3	0.17 3	0.08 42	0.12 227	0.08 58	0.30 505	0.13 163	1.53 583

MGS-Stereo	0.35 64	0.48 224	1.99 216	0.26 100	0.14 33	0.41 115	0.22 208	0.41 56	0.48 159	0.24 93	0.51 330	0.25 157	0.18 91	0.33 64	0.22 56	0.10 183	0.08 72	0.09 144	0.08 98	0.47 606	0.10 15

MaDis-Stereo	0.35 64	0.89 435	2.15 262	0.25 80	0.29 300	0.29 20	0.17 75	0.47 108	0.41 107	0.21 53	0.22 76	0.28 197	0.21 146	0.32 56	0.31 185	0.10 183	0.09 137	0.10 211	0.08 98	0.11 104	0.12 26

CroCo-Stereo	0.35 64	0.71 345	1.67 150	0.32 243	0.17 85	0.19 6	0.21 170	0.79 340	0.54 215	0.22 66	0.25 114	0.55 387	0.22 160	0.28 33	0.28 144	0.10 183	0.08 72	0.08 58	0.07 63	0.12 128	0.10 15
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
PMTNet	0.35 64	0.38 135	1.75 157	0.21 13	0.14 33	0.57 322	0.24 277	0.48 117	0.44 133	0.28 150	0.32 203	0.26 174	0.24 199	0.41 124	0.24 87	0.42 619	0.07 24	0.08 58	0.05 1	0.18 282	0.15 53

aanet-new-16k	0.36 77	0.73 356	1.88 189	0.27 126	0.30 316	0.36 63	0.18 93	0.43 71	0.38 73	0.19 30	0.21 62	0.19 93	0.21 146	0.27 27	0.19 14	0.07 8	0.08 72	0.08 58	0.06 11	0.11 104	1.08 535

AdaDepth	0.36 77	0.43 184	1.65 146	0.26 100	0.22 188	0.46 170	0.16 62	0.31 12	0.53 209	0.21 53	0.20 51	0.14 10	0.18 91	0.37 97	0.21 37	0.07 8	0.67 476	0.08 58	0.24 463	0.10 80	0.74 439

water-stereo	0.36 77	0.61 295	1.58 132	0.25 80	0.14 33	0.38 85	0.18 93	0.44 82	0.35 32	0.31 171	0.35 225	0.28 197	0.25 217	0.45 145	0.38 254	0.12 344	0.09 137	0.09 144	0.08 98	0.11 104	0.74 439

asd	0.36 77	0.28 10	1.21 67	0.23 46	0.19 141	0.41 115	0.14 23	0.37 31	0.34 26	0.26 122	0.21 62	0.15 20	0.19 112	0.91 366	0.20 25	0.10 183	1.14 541	0.07 1	0.08 98	0.08 31	0.71 427

IGEV	0.36 77	0.34 89	1.03 31	0.21 13	0.24 232	0.42 129	0.16 62	0.38 40	0.41 107	0.37 201	0.22 76	0.14 10	0.12 11	0.63 252	0.40 266	0.08 42	0.73 490	0.08 58	0.53 614	0.09 52	0.52 330

MLG-Stereo_test1	0.36 77	0.45 208	1.50 125	0.24 61	0.35 382	0.45 158	0.13 10	0.36 28	0.51 184	0.20 40	0.10 1	0.18 76	0.12 11	0.33 64	0.18 6	0.08 42	1.36 571	0.08 58	0.06 11	0.09 52	0.47 299

LG-Stereo	0.36 77	0.61 295	1.37 100	0.26 100	0.37 403	0.43 136	0.20 127	0.55 198	0.44 133	0.25 101	0.30 172	0.50 354	0.17 66	0.30 41	0.37 245	0.10 183	0.18 322	0.11 291	0.10 184	0.24 392	0.43 270

fffft	0.36 77	0.70 340	1.51 126	0.25 80	0.15 47	0.42 129	0.24 277	0.46 98	0.42 114	0.22 66	0.19 44	0.20 105	0.16 60	0.47 155	0.69 434	0.07 8	0.09 137	0.10 211	0.08 98	0.30 486	0.45 291
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.36 77	0.83 409	1.48 123	0.26 100	0.15 47	0.46 170	0.22 208	0.40 51	0.43 121	0.23 80	0.24 101	0.21 116	0.18 91	0.47 155	0.59 389	0.07 8	0.07 24	0.10 211	0.08 98	0.24 392	0.42 259

rvit_0105_6	0.36 77	0.55 272	1.48 123	0.31 221	0.18 106	0.35 55	0.26 324	0.56 205	0.66 321	0.26 122	0.29 161	0.33 240	0.26 234	0.41 124	0.27 129	0.18 519	0.16 296	0.15 483	0.13 297	0.15 211	0.25 140

UniTT-Stereo	0.36 77	0.66 316	2.43 341	0.28 152	0.24 232	0.30 23	0.18 93	0.35 23	0.36 48	0.26 122	0.37 234	0.18 76	0.18 91	0.33 64	0.30 166	0.11 284	0.08 72	0.09 144	0.08 98	0.25 417	0.09 10

aanet-new-10k	0.37 88	0.77 382	1.75 157	0.34 294	0.39 419	0.49 206	0.21 170	0.51 156	0.34 26	0.23 80	0.20 51	0.19 93	0.22 160	0.29 37	0.22 56	0.08 42	0.10 172	0.08 58	0.07 63	0.14 195	0.75 442

Wave_Phase_stereo	0.37 88	0.38 135	1.38 101	0.24 61	0.29 300	1.09 607	0.21 170	0.52 162	0.38 73	0.22 66	0.18 35	0.20 105	0.14 23	0.35 87	0.47 319	0.07 8	0.42 420	0.16 504	0.21 441	0.12 128	0.42 259

LCMNet	0.37 88	0.28 10	1.12 49	0.20 4	0.13 20	0.39 94	0.14 23	0.37 31	0.37 55	0.18 23	0.16 25	0.17 62	0.15 43	0.69 283	0.60 394	0.09 94	0.80 497	0.07 1	0.55 617	0.07 2	0.93 503

xyz-stereo-finetune	0.37 88	0.90 441	1.23 71	0.22 25	0.12 8	0.53 266	0.26 324	0.57 214	0.58 250	0.30 168	0.33 209	0.29 208	0.24 199	0.60 237	0.62 407	0.09 94	0.08 72	0.10 211	0.08 98	0.13 163	0.14 43

ours_stereo	0.37 88	0.67 317	1.63 142	0.30 196	0.50 474	0.35 55	0.22 208	0.41 56	0.38 73	0.21 53	0.32 203	0.23 135	0.17 66	0.47 155	0.22 56	0.08 42	0.09 137	0.10 211	0.08 98	0.24 392	0.77 447

Pointernet	0.37 88	0.31 46	1.91 196	0.25 80	0.37 403	0.47 184	0.15 44	0.67 273	0.52 196	0.23 80	0.30 172	0.28 197	0.20 130	0.32 56	0.23 75	0.10 183	0.24 366	0.07 1	0.13 297	0.10 80	0.51 322

knoymous	0.37 88	0.34 89	1.83 170	0.25 80	0.18 106	0.45 158	0.24 277	0.60 234	0.40 103	0.42 229	0.39 248	0.54 378	0.25 217	0.41 124	0.29 155	0.12 344	0.08 72	0.12 354	0.07 63	0.13 163	0.20 100

sCroCo_RVC	0.37 88	0.39 144	2.38 319	0.35 320	0.27 275	0.31 28	0.22 208	0.49 122	0.48 159	0.23 80	0.34 218	0.25 157	0.24 199	0.35 87	0.25 105	0.15 466	0.17 310	0.12 354	0.11 237	0.15 211	0.15 53

aanet-new-32k	0.38 96	0.79 393	2.21 279	0.26 100	0.36 394	0.40 104	0.20 127	0.37 31	0.30 11	0.20 40	0.22 76	0.21 116	0.22 160	0.25 17	0.18 6	0.07 8	0.17 310	0.08 58	0.06 11	0.09 52	0.89 493

aanet-new-30k	0.38 96	0.79 393	2.22 283	0.26 100	0.36 394	0.40 104	0.20 127	0.37 31	0.30 11	0.20 40	0.22 76	0.21 116	0.22 160	0.25 17	0.18 6	0.07 8	0.17 310	0.08 58	0.06 11	0.09 52	0.89 493

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.38 96	0.46 211	1.24 74	0.27 126	0.30 316	0.45 158	0.19 102	0.48 117	0.34 26	0.19 30	0.21 62	0.22 122	0.20 130	0.57 221	0.21 37	0.08 42	0.08 72	0.08 58	0.07 63	0.08 31	1.79 605

depthmonostereo	0.38 96	0.68 327	1.59 136	0.48 455	0.14 33	0.41 115	0.19 102	0.52 162	0.42 114	0.26 122	0.29 161	0.31 227	0.29 289	0.64 259	0.33 210	0.09 94	0.10 172	0.09 144	0.08 98	0.10 80	0.50 315

MLG-Stereo	0.38 96	0.43 184	1.46 117	0.24 61	0.42 450	0.44 150	0.13 10	0.42 63	0.51 184	0.27 135	0.14 11	0.17 62	0.13 18	0.35 87	0.18 6	0.08 42	1.45 587	0.08 58	0.06 11	0.09 52	0.47 299

rvit_stereo_ft	0.38 96	1.01 468	1.86 185	0.33 267	0.21 173	0.28 16	0.27 343	0.59 227	0.55 226	0.24 93	0.28 151	0.28 197	0.27 250	0.35 87	0.28 144	0.14 435	0.09 137	0.11 291	0.11 237	0.14 195	0.31 186

CroCo-Stereo Lap2	0.38 96	0.91 445	2.02 225	0.33 267	0.38 413	0.23 11	0.21 170	0.63 254	0.51 184	0.23 80	0.28 151	0.29 208	0.23 186	0.34 72	0.28 144	0.10 183	0.09 137	0.10 211	0.08 98	0.22 367	0.15 53

CREStereo++_RVC	0.38 96	0.37 124	2.47 379	0.25 80	0.16 61	0.54 276	0.15 44	0.42 63	0.57 242	0.37 201	0.52 340	0.24 147	0.19 112	0.31 45	0.27 129	0.09 94	0.06 2	0.08 58	0.30 505	0.09 52	0.22 116
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
aanet-new-70k	0.39 104	0.75 375	1.98 212	0.26 100	0.47 470	0.40 104	0.19 102	0.49 122	0.37 55	0.18 23	0.21 62	0.16 44	0.21 146	0.39 105	0.19 14	0.07 8	0.08 72	0.08 58	0.06 11	0.12 128	1.04 529

aanet-new	0.39 104	0.50 240	2.59 427	0.26 100	0.31 329	0.43 136	0.21 170	0.47 108	0.35 32	0.19 30	0.24 101	0.17 62	0.30 303	0.34 72	0.21 37	0.09 94	0.07 24	0.09 144	0.06 11	0.11 104	0.86 483

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.39 104	0.47 215	1.13 55	0.34 294	0.34 369	0.37 73	0.20 127	0.38 40	0.36 48	0.23 80	0.27 142	0.18 76	0.22 160	0.26 22	0.20 25	0.07 8	0.17 310	0.08 58	0.51 610	0.08 31	2.00 613

VIP-Stereo	0.39 104	0.81 402	1.51 126	0.24 61	0.34 369	0.52 255	0.17 75	0.46 98	0.49 165	0.21 53	0.25 114	0.25 157	0.15 43	0.41 124	0.41 275	0.09 94	0.62 470	0.08 58	0.06 11	0.15 211	0.68 413

4.5_new	0.39 104	0.29 16	1.25 76	0.22 25	0.16 61	0.40 104	0.17 75	0.43 71	0.37 55	0.27 135	0.22 76	0.15 20	0.14 23	1.04 394	0.23 75	0.09 94	1.49 589	0.07 1	0.14 320	0.09 52	0.62 385

4.5w-stereo	0.39 104	0.29 16	1.25 76	0.22 25	0.16 61	0.40 104	0.17 75	0.43 71	0.37 55	0.27 135	0.22 76	0.15 20	0.14 23	1.04 394	0.23 75	0.09 94	1.49 589	0.07 1	0.14 320	0.09 52	0.62 385

3.25w_new	0.39 104	0.30 34	1.27 79	0.21 13	0.22 188	0.37 73	0.14 23	0.46 98	0.38 73	0.25 101	0.21 62	0.16 44	0.19 112	0.71 298	0.23 75	0.07 8	1.41 579	0.07 1	0.35 549	0.07 2	0.80 460

3.25w	0.39 104	0.30 34	1.27 79	0.21 13	0.22 188	0.37 73	0.14 23	0.46 98	0.38 73	0.25 101	0.21 62	0.16 44	0.19 112	0.71 298	0.23 75	0.07 8	1.41 579	0.07 1	0.35 549	0.07 2	0.80 460

monsters	0.39 104	0.39 144	1.04 33	0.24 61	0.32 345	0.42 129	0.13 10	0.49 122	0.35 32	0.27 135	0.21 62	0.14 10	0.15 43	0.60 237	0.43 294	0.09 94	1.09 535	0.07 1	0.70 638	0.07 2	0.65 399

111111	0.39 104	0.28 10	0.93 13	0.33 267	0.42 450	0.43 136	0.13 10	0.48 117	0.39 93	0.24 93	0.31 186	0.18 76	0.17 66	0.43 136	0.23 75	0.09 94	1.32 568	0.08 58	0.06 11	0.25 417	1.00 521

castereo++	0.39 104	0.83 409	1.38 101	0.29 175	0.18 106	0.53 266	0.20 127	0.57 214	0.58 250	0.20 40	0.27 142	0.32 233	0.17 66	0.34 72	0.22 56	0.09 94	0.54 451	0.09 144	0.29 495	0.15 211	0.52 330

mms	0.39 104	0.63 304	1.31 91	0.34 294	0.65 530	0.32 36	0.22 208	0.39 44	0.39 93	0.27 135	0.31 186	0.23 135	0.17 66	0.57 221	0.22 56	0.08 42	0.21 352	0.10 211	0.08 98	0.24 392	1.16 542

fffy	0.39 104	0.67 317	1.57 131	0.45 443	0.52 481	0.37 73	0.22 208	0.45 88	0.35 32	0.21 53	0.30 172	0.26 174	0.20 130	0.45 145	0.24 87	0.08 42	0.29 389	0.10 211	0.08 98	0.25 417	0.77 447

CAS	0.39 104	0.31 46	1.79 163	0.81 566	0.34 369	0.51 235	0.23 248	0.49 122	0.42 114	0.23 80	0.31 186	0.20 105	0.17 66	0.30 41	0.25 105	0.77 645	0.06 2	0.07 1	0.05 1	0.10 80	0.41 254

TANstereo	0.39 104	0.70 340	2.48 384	0.23 46	0.12 8	0.54 276	0.16 62	0.41 56	0.47 154	0.45 250	0.51 330	0.26 174	0.22 160	0.34 72	0.21 37	0.10 183	0.10 172	0.08 58	0.07 63	0.09 52	0.18 83

MGA	0.40 119	0.36 109	1.31 91	0.22 25	0.18 106	0.39 94	0.13 10	0.30 7	0.27 3	0.62 445	0.15 18	0.15 20	0.10 2	0.96 380	0.29 155	0.08 42	1.60 603	0.07 1	0.06 11	0.09 52	0.68 413

aanet-new-34k	0.40 119	0.92 450	1.96 208	0.25 80	0.31 329	0.34 47	0.20 127	0.39 44	0.33 22	0.20 40	0.28 151	0.17 62	0.22 160	0.23 3	0.19 14	0.07 8	0.09 137	0.08 58	0.07 63	0.10 80	1.57 589

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.40 119	0.68 327	1.47 121	0.26 100	0.31 329	0.41 115	0.20 127	0.50 146	0.39 93	0.22 66	0.22 76	0.20 105	0.17 66	0.27 27	0.19 14	0.08 42	0.10 172	0.08 58	0.45 586	0.10 80	1.76 603

2.5w	0.40 119	0.31 46	1.07 38	0.23 46	0.16 61	0.39 94	0.19 102	0.50 146	0.39 93	0.23 80	0.23 95	0.13 1	0.17 66	0.73 308	0.24 87	0.07 8	1.53 597	0.07 1	0.46 593	0.07 2	0.92 501

monsterstereo	0.40 119	0.43 184	1.07 38	0.26 100	0.27 275	0.39 94	0.14 23	0.55 198	0.37 55	0.28 150	0.27 142	0.14 10	0.13 18	0.67 273	0.44 300	0.07 8	1.12 539	0.07 1	0.81 651	0.08 31	0.53 336

xyz-stereo-finetune2	0.40 119	0.89 435	1.40 107	0.22 25	0.12 8	0.58 332	0.23 248	0.55 198	0.50 177	0.33 181	0.47 291	0.30 217	0.41 392	0.81 338	0.60 394	0.09 94	0.07 24	0.11 291	0.09 135	0.12 128	0.12 26

rvit_0105_4	0.40 119	0.64 309	1.98 212	0.31 221	0.18 106	0.37 73	0.29 385	0.64 261	0.67 334	0.28 150	0.32 203	0.36 253	0.28 268	0.45 145	0.27 129	0.18 519	0.16 296	0.15 483	0.14 320	0.15 211	0.25 140

XX-TBD	0.40 119	1.04 477	2.49 390	0.35 320	0.13 20	0.51 235	0.17 75	0.44 82	0.52 196	0.38 208	0.51 330	0.23 135	0.19 112	0.31 45	0.25 105	0.10 183	0.07 24	0.08 58	0.06 11	0.09 52	0.18 83

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.41 127	0.63 304	1.64 145	0.32 243	0.33 353	0.35 55	0.19 102	0.49 122	0.37 55	0.19 30	0.20 51	0.19 93	0.18 91	0.24 11	0.20 25	0.08 42	0.40 416	0.08 58	0.46 593	0.10 80	1.56 585

asda	0.41 127	0.31 46	1.23 71	0.22 25	0.17 85	0.43 136	0.16 62	0.46 98	0.38 73	0.25 101	0.20 51	0.15 20	0.20 130	0.99 384	0.23 75	0.10 183	1.49 589	0.07 1	0.23 459	0.08 31	0.88 489

qwe	0.41 127	0.29 16	1.29 86	0.22 25	0.22 188	0.41 115	0.15 44	0.49 122	0.38 73	0.28 150	0.23 95	0.14 10	0.15 43	0.94 373	0.24 87	0.08 42	1.47 588	0.07 1	0.25 471	0.08 31	0.76 443

LG-G_1	0.41 127	0.43 184	1.62 140	0.50 475	0.35 382	0.50 225	0.12 4	0.47 108	0.44 133	0.33 181	0.20 51	0.19 93	0.15 43	0.94 373	0.21 37	0.09 94	0.61 465	0.08 58	0.06 11	0.09 52	0.87 487

LG-G	0.41 127	0.43 184	1.62 140	0.50 475	0.35 382	0.50 225	0.12 4	0.47 108	0.44 133	0.33 181	0.20 51	0.19 93	0.15 43	0.94 373	0.21 37	0.09 94	0.61 465	0.08 58	0.06 11	0.09 52	0.87 487

WCG-NET	0.41 127	0.80 397	1.77 159	0.25 80	0.13 20	0.43 136	0.24 277	0.42 63	0.59 260	0.38 208	0.41 258	0.26 174	0.24 199	0.37 97	0.24 87	0.08 42	0.81 501	0.08 58	0.07 63	0.26 438	0.31 186

MIF-Stereo (partial)	0.41 127	0.71 345	2.67 469	0.27 126	0.24 232	0.32 36	0.17 75	0.56 205	0.46 145	0.26 122	0.37 234	0.25 157	0.26 234	0.46 150	0.35 230	0.11 284	0.08 72	0.12 354	0.10 184	0.21 350	0.15 53

s12784h	0.41 127	0.34 89	2.17 265	0.24 61	0.11 5	0.64 437	0.24 277	0.85 397	0.70 385	0.45 250	0.54 368	0.28 197	0.27 250	0.51 192	0.27 129	0.11 284	0.06 2	0.09 144	0.06 11	0.16 233	0.14 43

Gwc-CoAtRS	0.41 127	0.37 124	2.06 235	0.28 152	0.41 436	0.48 194	0.19 102	0.64 261	0.49 165	0.45 250	0.39 248	0.57 398	0.26 234	0.37 97	0.28 144	0.09 94	0.19 328	0.09 144	0.31 516	0.11 104	0.25 140

aanet-new-60k	0.42 136	0.80 397	2.50 395	0.26 100	0.34 369	0.39 94	0.19 102	0.47 108	0.37 55	0.22 66	0.20 51	0.18 76	0.18 91	0.33 64	0.19 14	0.07 8	0.29 389	0.08 58	0.06 11	0.11 104	1.08 535

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.42 136	0.52 253	1.33 93	0.29 175	0.25 243	0.35 55	0.22 208	0.47 108	0.37 55	0.25 101	0.26 128	0.16 44	0.22 160	0.33 64	0.18 6	0.07 8	0.08 72	0.08 58	0.45 586	0.08 31	2.53 648

Wavelet-MonSter	0.42 136	0.34 89	1.38 101	0.23 46	0.17 85	0.43 136	0.14 23	0.28 5	0.35 32	0.23 80	0.21 62	0.15 20	0.16 60	0.92 371	0.66 424	0.06 1	1.21 548	0.07 1	0.45 586	0.06 1	0.95 510

2.25w	0.42 136	0.30 34	1.12 49	0.22 25	0.15 47	0.36 63	0.13 10	0.45 88	0.37 55	0.26 122	0.27 142	0.14 10	0.19 112	0.91 366	0.36 234	0.07 8	1.38 574	0.07 1	0.67 637	0.07 2	0.91 496

Any-RAFT	0.42 136	0.33 74	1.89 192	0.28 152	0.21 173	0.69 484	0.21 170	0.83 375	0.60 268	0.45 250	0.43 265	0.62 421	0.30 303	0.48 169	0.24 87	0.11 284	0.40 416	0.08 58	0.06 11	0.10 80	0.16 66

R-Stereo Train	0.42 136	0.31 46	2.51 397	0.30 196	0.18 106	0.56 299	0.25 305	0.82 364	0.41 107	0.57 383	0.67 483	0.33 240	0.24 199	0.34 72	0.33 210	0.10 183	0.08 72	0.09 144	0.07 63	0.09 52	0.18 83

RAFT-Stereo	0.42 136	0.31 46	2.51 397	0.30 196	0.18 106	0.56 299	0.25 305	0.82 364	0.41 107	0.57 383	0.67 483	0.33 240	0.24 199	0.34 72	0.33 210	0.10 183	0.08 72	0.09 144	0.07 63	0.09 52	0.18 83
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
CAR	0.43 143	0.37 124	1.28 83	0.22 25	0.16 61	0.38 85	0.13 10	0.33 16	0.27 3	0.75 532	0.15 18	0.15 20	0.10 2	0.64 259	0.30 166	0.08 42	1.51 594	0.07 1	0.83 656	0.10 80	0.73 433

aanet-new-36k	0.43 143	1.08 485	2.21 279	0.51 481	0.37 403	0.43 136	0.19 102	0.50 146	0.38 73	0.24 93	0.25 114	0.17 62	0.21 146	0.34 72	0.21 37	0.07 8	0.17 310	0.08 58	0.06 11	0.11 104	0.95 510

4.25_new	0.43 143	0.29 16	1.40 107	0.23 46	0.19 141	0.41 115	0.17 75	0.44 82	0.38 73	0.34 188	0.22 76	0.15 20	0.18 91	1.06 398	0.30 166	0.10 183	1.44 583	0.07 1	0.32 524	0.07 2	0.93 503

4.5w_new	0.43 143	0.29 16	1.40 107	0.23 46	0.19 141	0.41 115	0.17 75	0.44 82	0.38 73	0.34 188	0.22 76	0.15 20	0.18 91	1.06 398	0.30 166	0.10 183	1.44 583	0.07 1	0.32 524	0.07 2	0.93 503

4.25w-stereo	0.43 143	0.29 16	1.40 107	0.23 46	0.19 141	0.41 115	0.17 75	0.44 82	0.38 73	0.34 188	0.22 76	0.15 20	0.18 91	1.06 398	0.30 166	0.10 183	1.44 583	0.07 1	0.32 524	0.07 2	0.93 503

rvit_0105_5	0.43 143	0.73 356	2.10 249	0.31 221	0.18 106	0.41 115	0.31 412	0.69 283	0.67 334	0.32 176	0.34 218	0.38 267	0.30 303	0.42 133	0.30 166	0.18 519	0.16 296	0.15 483	0.15 344	0.15 211	0.30 177

plain	0.43 143	0.73 356	2.80 513	0.28 152	0.19 141	0.33 42	0.21 170	0.63 254	0.50 177	0.24 93	0.38 242	0.24 147	0.25 217	0.48 169	0.32 195	0.12 344	0.08 72	0.13 417	0.09 135	0.43 591	0.13 31

CASS	0.43 143	0.34 89	2.01 220	0.33 267	0.17 85	0.54 276	0.24 277	0.71 300	0.52 196	0.62 445	0.55 379	0.40 282	0.41 392	0.43 136	0.33 210	0.17 506	0.10 172	0.14 454	0.11 237	0.18 282	0.23 126
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DCANet-4	0.43 143	0.32 60	2.31 306	0.26 100	0.14 33	0.51 235	0.22 208	0.84 384	0.78 468	0.55 355	0.48 299	0.28 197	0.37 347	0.40 115	0.37 245	0.10 183	0.07 24	0.09 144	0.07 63	0.08 31	0.43 270

Patchmatch Stereo++	0.43 143	0.36 109	2.44 349	0.48 455	0.17 85	0.61 388	0.26 324	0.53 174	0.61 275	0.48 270	0.43 265	0.43 295	0.28 268	0.56 217	0.30 166	0.12 344	0.08 72	0.12 354	0.10 184	0.17 257	0.13 31
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.43 143	0.36 109	2.44 349	0.48 455	0.18 106	0.61 388	0.28 357	0.53 174	0.61 275	0.48 270	0.43 265	0.43 295	0.28 268	0.49 183	0.30 166	0.12 344	0.08 72	0.12 354	0.10 184	0.17 257	0.13 31

ROB_FTStereo_v2	0.43 143	0.36 109	2.44 349	0.49 468	0.17 85	0.61 388	0.28 357	0.53 174	0.61 275	0.48 270	0.43 265	0.44 310	0.28 268	0.48 169	0.30 166	0.12 344	0.08 72	0.12 354	0.10 184	0.17 257	0.13 31

ROB_FTStereo	0.43 143	0.36 109	2.44 349	0.48 455	0.18 106	0.61 388	0.26 324	0.53 174	0.61 275	0.48 270	0.43 265	0.43 295	0.28 268	0.51 192	0.30 166	0.12 344	0.08 72	0.12 354	0.10 184	0.17 257	0.13 31

HUI-Stereo	0.43 143	0.36 109	2.45 366	0.48 455	0.18 106	0.61 388	0.27 343	0.53 174	0.61 275	0.48 270	0.43 265	0.44 310	0.28 268	0.47 155	0.30 166	0.12 344	0.08 72	0.12 354	0.10 184	0.17 257	0.13 31

iGMRVC	0.43 143	0.36 109	2.44 349	0.48 455	0.18 106	0.61 388	0.27 343	0.53 174	0.61 275	0.48 270	0.43 265	0.43 295	0.28 268	0.57 221	0.31 185	0.12 344	0.08 72	0.12 354	0.10 184	0.17 257	0.13 31

iRAFT	0.43 143	0.36 109	2.44 349	0.48 455	0.17 85	0.61 388	0.26 324	0.53 174	0.61 275	0.48 270	0.43 265	0.43 295	0.28 268	0.56 217	0.30 166	0.12 344	0.08 72	0.12 354	0.10 184	0.17 257	0.13 31

RAFT-IKP	0.43 143	0.36 109	2.44 349	0.48 455	0.16 61	0.60 369	0.28 357	0.53 174	0.61 275	0.48 270	0.43 265	0.43 295	0.28 268	0.51 192	0.31 185	0.12 344	0.08 72	0.12 354	0.10 184	0.17 257	0.13 31

CCAANet	0.43 143	0.52 253	1.84 173	0.27 126	0.21 173	0.54 276	0.25 305	0.71 300	0.45 140	0.36 195	0.63 449	0.56 393	0.36 340	0.86 347	0.46 313	0.13 393	0.08 72	0.10 211	0.10 184	0.13 163	0.14 43

DIP-Stereo	0.43 143	0.50 240	2.21 279	0.27 126	0.18 106	0.63 424	0.17 75	0.94 471	0.58 250	0.49 286	0.48 299	0.30 217	0.30 303	0.40 115	0.31 185	0.10 183	0.08 72	0.10 211	0.08 98	0.15 211	0.33 197
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MSE-Stereo	0.44 162	0.36 109	1.28 83	0.22 25	0.16 61	0.38 85	0.13 10	0.33 16	0.27 3	0.62 445	0.15 18	0.15 20	0.10 2	0.96 380	0.29 155	0.08 42	1.60 603	0.07 1	0.83 656	0.10 80	0.73 433

Lsterematch	0.44 162	0.82 404	2.17 265	0.30 196	0.14 33	0.49 206	0.21 170	0.52 162	0.63 298	0.44 245	0.58 411	0.44 310	0.38 356	0.47 155	0.42 285	0.11 284	0.06 2	0.10 211	0.08 98	0.14 195	0.19 89

3w_stereo	0.44 162	0.29 16	1.53 129	0.23 46	0.20 158	0.37 73	0.22 208	0.53 174	0.41 107	0.25 101	0.21 62	0.13 1	0.22 160	0.90 364	0.24 87	0.06 1	1.52 595	0.07 1	0.44 584	0.08 31	0.83 472

WCG-NET（raft）	0.44 162	0.97 461	1.78 162	0.24 61	0.17 85	0.43 136	0.24 277	0.42 63	0.52 196	0.38 208	0.35 225	0.46 331	0.25 217	0.41 124	0.26 120	0.08 42	1.08 533	0.08 58	0.08 98	0.27 453	0.40 246

GMStereo_Zeroshot	0.44 162	0.44 199	1.84 173	0.44 436	0.20 158	0.52 255	0.19 102	0.60 234	0.54 215	0.58 390	0.59 417	0.63 425	0.29 289	0.59 230	0.34 222	0.16 486	0.09 137	0.16 504	0.09 135	0.26 438	0.26 148

GMStereo	0.44 162	1.32 552	2.65 456	0.28 152	0.16 61	0.42 129	0.22 208	0.48 117	0.63 298	0.41 222	0.36 229	0.26 174	0.25 217	0.41 124	0.30 166	0.14 435	0.08 72	0.10 211	0.12 275	0.17 257	0.13 31
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CFNet-RSSM	0.44 162	0.36 109	2.38 319	0.28 152	0.43 454	0.53 266	0.20 127	0.86 408	0.52 196	0.44 245	0.36 229	0.53 369	0.26 234	0.40 115	0.27 129	0.09 94	0.08 72	0.09 144	0.38 566	0.10 80	0.22 116

aanet-32k-new	0.45 169	1.04 477	2.25 293	0.28 152	0.24 232	0.46 170	0.21 170	0.46 98	0.37 55	0.18 23	0.25 114	0.18 76	0.23 186	0.32 56	0.20 25	0.08 42	0.07 24	0.08 58	0.06 11	0.11 104	1.90 607

NLSM1	0.45 169	0.54 263	1.05 35	0.27 126	0.40 429	0.49 206	0.21 170	1.54 639	1.71 644	0.26 122	0.33 209	0.26 174	0.26 234	0.41 124	0.36 234	0.10 183	0.11 204	0.11 291	0.10 184	0.22 367	0.23 126

tg	0.45 169	0.83 409	1.85 179	0.29 175	0.16 61	0.57 322	0.18 93	0.60 234	0.56 235	0.37 201	0.44 277	0.38 267	0.24 199	0.48 169	0.28 144	0.09 94	0.30 391	0.11 291	0.11 237	0.44 595	0.77 447

rvit_stereo_0075_2	0.45 169	0.45 208	2.60 435	0.34 294	0.32 345	0.41 115	0.21 170	0.60 234	0.54 215	0.39 213	0.51 330	0.40 282	0.29 289	0.46 150	0.31 185	0.21 559	0.15 281	0.22 571	0.15 344	0.18 282	0.33 197

IGEV-BASED-STEREO-	0.45 169	1.36 569	1.30 87	0.24 61	0.12 8	0.33 42	0.20 127	0.41 56	0.37 55	0.32 176	0.21 62	0.16 44	0.14 23	0.29 37	0.62 407	0.55 630	1.42 582	0.11 291	0.13 297	0.25 417	0.56 355

RCA-Stereo	0.45 169	0.38 135	1.80 165	0.27 126	0.25 243	0.58 332	0.23 248	0.84 384	0.66 321	0.42 229	0.44 277	0.28 197	0.35 336	0.31 45	0.21 37	0.09 94	1.01 523	0.09 144	0.07 63	0.21 350	0.53 336

BUS	0.45 169	0.32 60	1.58 132	0.31 221	0.22 188	0.91 576	0.23 248	1.05 564	0.67 334	0.64 469	0.53 347	0.65 438	0.32 319	0.48 169	0.34 222	0.13 393	0.10 172	0.14 454	0.12 275	0.13 163	0.15 53

AnonymousM	0.45 169	0.49 231	1.83 170	0.29 175	0.15 47	0.53 266	0.22 208	0.64 261	0.66 321	0.47 267	0.33 209	0.30 217	0.25 217	0.49 183	0.29 155	0.12 344	0.27 386	0.71 647	0.37 561	0.12 128	0.41 254

sAnonymous2	0.45 169	0.88 429	2.97 544	0.31 221	0.25 243	0.34 47	0.28 357	0.56 205	0.49 165	0.25 101	0.30 172	0.23 135	0.29 289	0.31 45	0.22 56	0.12 344	0.09 137	0.12 354	0.13 297	0.38 560	0.43 270

CroCo_RVC	0.45 169	0.88 429	2.97 544	0.31 221	0.25 243	0.34 47	0.28 357	0.56 205	0.49 165	0.25 101	0.30 172	0.23 135	0.29 289	0.31 45	0.22 56	0.12 344	0.09 137	0.12 354	0.13 297	0.38 560	0.43 270

aanet-new-40k	0.46 179	0.74 368	2.02 225	0.34 294	0.44 456	0.38 85	0.20 127	0.43 71	0.29 9	0.19 30	0.24 101	0.16 44	0.20 130	0.25 17	0.21 37	0.07 8	0.09 137	0.08 58	0.06 11	0.11 104	2.66 652

2.75w_new	0.46 179	0.32 60	1.39 106	0.21 13	0.19 141	0.40 104	0.18 93	0.51 156	0.39 93	0.27 135	0.21 62	0.13 1	0.20 130	1.10 410	0.44 300	0.07 8	1.58 601	0.07 1	0.61 633	0.07 2	0.82 471

MLG-Stereo_test2	0.46 179	0.49 231	1.77 159	0.79 562	0.70 539	0.63 424	0.12 4	0.37 31	0.48 159	0.39 213	0.15 18	0.24 147	0.10 2	0.46 150	0.20 25	0.16 486	1.21 548	0.08 58	0.06 11	0.09 52	0.66 401

rvit_0105_3	0.46 179	0.86 424	2.24 288	0.33 267	0.19 141	0.44 150	0.35 457	0.74 311	0.70 385	0.38 208	0.38 242	0.41 289	0.33 325	0.46 150	0.32 195	0.19 537	0.17 310	0.17 523	0.18 399	0.15 211	0.22 116

RAFT-Stereo-weight	0.46 179	0.37 124	1.60 137	0.29 175	0.51 477	0.57 322	0.22 208	0.84 384	0.67 334	0.48 270	0.38 242	0.36 253	0.17 66	0.39 105	0.27 129	0.09 94	1.28 560	0.09 144	0.07 63	0.09 52	0.41 254

Selective-RAFT	0.46 179	0.48 224	1.88 189	0.32 243	0.16 61	0.61 388	0.19 102	0.66 268	0.62 286	0.28 150	0.30 172	0.41 289	0.33 325	0.51 192	0.32 195	0.11 284	1.09 535	0.09 144	0.35 549	0.19 312	0.37 222

ProNet	0.46 179	0.60 289	1.85 179	0.35 320	0.67 532	0.49 206	0.25 305	0.53 174	0.57 242	0.21 53	0.24 101	0.22 122	0.20 130	0.52 197	0.22 56	0.09 94	0.47 432	0.10 211	0.09 135	0.23 385	1.33 564

CRE-IMP	0.46 179	0.31 46	2.40 328	0.53 488	0.17 85	0.79 537	0.68 598	0.54 186	0.66 321	0.47 267	0.43 265	0.44 310	0.26 234	0.43 136	0.33 210	0.12 344	0.07 24	0.12 354	0.09 135	0.17 257	0.23 126

monster-pro	0.47 187	0.29 16	1.08 44	0.22 25	0.18 106	0.50 225	0.14 23	0.49 122	0.35 32	0.25 101	0.18 35	0.15 20	0.11 7	0.88 358	0.47 319	0.06 1	2.11 643	0.07 1	0.81 651	0.07 2	1.01 522

MonStereo	0.47 187	0.29 16	1.07 38	0.22 25	0.18 106	0.51 235	0.14 23	0.49 122	0.35 32	0.25 101	0.17 29	0.15 20	0.11 7	0.88 358	0.48 329	0.06 1	2.11 643	0.07 1	0.80 648	0.07 2	1.01 522

Monster-pub-eth3d	0.47 187	0.29 16	1.07 38	0.22 25	0.18 106	0.51 235	0.14 23	0.49 122	0.35 32	0.25 101	0.18 35	0.15 20	0.11 7	0.87 349	0.47 319	0.06 1	2.11 643	0.07 1	0.81 651	0.07 2	1.01 522

HI	0.47 187	0.82 404	2.49 390	0.29 175	0.22 188	0.45 158	0.20 127	0.59 227	0.43 121	0.59 409	0.59 417	0.65 438	0.45 436	0.48 169	0.40 266	0.08 42	0.09 137	0.10 211	0.11 237	0.24 392	0.20 100

CoSv	0.47 187	0.82 404	2.49 390	0.29 175	0.22 188	0.45 158	0.20 127	0.59 227	0.43 121	0.59 409	0.59 417	0.65 438	0.45 436	0.48 169	0.40 266	0.08 42	0.09 137	0.10 211	0.11 237	0.24 392	0.20 100

MonSter	0.47 187	0.29 16	1.07 38	0.22 25	0.18 106	0.51 235	0.14 23	0.49 122	0.35 32	0.26 122	0.18 35	0.15 20	0.11 7	0.88 358	0.47 319	0.06 1	2.11 643	0.07 1	0.81 651	0.07 2	1.01 522

RSM	0.47 187	0.51 248	1.36 97	1.37 619	1.04 590	0.37 73	0.21 170	0.52 162	0.55 226	0.23 80	0.28 151	0.28 197	0.17 66	0.40 115	0.22 56	0.09 94	0.24 366	0.09 144	0.35 549	0.24 392	0.80 460

test_4	0.47 187	0.80 397	2.15 262	0.36 339	0.29 300	0.59 354	0.28 357	0.50 146	0.42 114	0.43 236	0.76 539	0.39 271	0.22 160	0.73 308	0.49 340	0.08 42	0.18 322	0.11 291	0.15 344	0.29 477	0.27 155

DeepStereo_RVC	0.47 187	0.37 124	2.19 272	0.55 498	0.18 106	0.60 369	0.58 565	0.52 162	0.62 286	0.49 286	0.45 280	0.39 271	0.85 586	0.47 155	0.34 222	0.12 344	0.08 72	0.11 291	0.09 135	0.15 211	0.19 89

cross-raft	0.47 187	0.34 89	2.17 265	0.70 550	0.84 562	0.50 225	0.35 457	0.74 311	0.43 121	0.44 245	0.45 280	0.63 425	0.25 217	0.37 97	0.27 129	0.08 42	0.14 263	0.10 211	0.23 459	0.11 104	0.27 155

iRaftStereo_RVC	0.47 187	0.84 414	1.91 196	0.29 175	0.15 47	0.53 266	0.20 127	0.58 218	0.50 177	0.37 201	0.43 265	0.42 294	0.23 186	0.38 101	0.28 144	0.09 94	0.70 484	0.12 354	0.11 237	0.43 591	0.77 447

Anonymous3	0.47 187	0.49 231	2.61 440	0.33 267	0.25 243	0.72 497	0.32 423	0.80 346	0.60 268	0.36 195	0.41 258	0.33 240	0.29 289	0.46 150	0.30 166	0.19 537	0.18 322	0.13 417	0.13 297	0.18 282	0.22 116

CFNet_pseudo	0.47 187	0.50 240	2.19 272	0.26 100	0.20 158	0.56 299	0.22 208	0.80 346	0.62 286	0.50 305	0.56 393	0.68 465	0.47 459	0.53 207	0.33 210	0.11 284	0.10 172	0.15 483	0.10 184	0.18 282	0.33 197

ccs_rob	0.47 187	0.50 240	2.19 272	0.26 100	0.20 158	0.56 299	0.22 208	0.80 346	0.62 286	0.50 305	0.56 393	0.68 465	0.47 459	0.53 207	0.33 210	0.11 284	0.10 172	0.16 504	0.10 184	0.18 282	0.33 197

aanet-new-90k	0.48 201	0.75 375	2.24 288	0.27 126	0.41 436	0.43 136	0.19 102	0.51 156	0.36 48	0.20 40	0.18 35	0.16 44	0.21 146	0.39 105	0.19 14	0.07 8	0.16 296	0.08 58	0.07 63	0.11 104	2.65 651

aanet-new-22k	0.48 201	0.82 404	2.10 249	0.49 468	0.51 477	0.33 42	0.22 208	0.41 56	0.35 32	0.19 30	0.25 114	0.19 93	0.20 130	0.43 136	0.21 37	0.07 8	0.31 393	0.08 58	0.07 63	0.11 104	2.29 642

IGEV-Stereo+	0.48 201	0.32 60	1.43 113	0.26 100	0.46 468	0.30 23	0.13 10	0.32 15	0.57 242	0.80 550	0.24 101	0.19 93	0.19 112	0.57 221	0.46 313	0.10 183	1.36 571	0.08 58	0.22 455	0.46 602	1.04 529

RSM++	0.48 201	0.52 253	1.27 79	1.62 635	1.27 614	0.39 94	0.20 127	0.49 122	0.56 235	0.22 66	0.25 114	0.24 147	0.17 66	0.39 105	0.23 75	0.09 94	0.11 204	0.09 144	0.35 549	0.29 477	0.80 460

H2IRNET	0.48 201	1.04 477	2.57 422	0.31 221	0.19 141	0.54 276	0.19 102	0.55 198	0.53 209	0.28 150	0.56 393	0.47 340	0.35 336	0.47 155	0.40 266	0.11 284	0.08 72	0.12 354	0.14 320	0.37 552	0.26 148

PCWNet_CMD	0.48 201	0.50 240	2.23 286	0.27 126	0.20 158	0.56 299	0.22 208	0.78 332	0.67 334	0.49 286	0.55 379	0.68 465	0.56 500	0.48 169	0.32 195	0.11 284	0.10 172	0.14 454	0.10 184	0.19 312	0.43 270

DisPM	0.48 201	0.41 160	2.54 406	0.61 523	0.18 106	0.59 354	0.62 580	0.54 186	0.67 334	0.61 430	0.53 347	0.38 267	0.26 234	0.76 318	0.31 185	0.13 393	0.07 24	0.12 354	0.11 237	0.12 128	0.15 53

BSDual-CNN	0.48 201	0.32 60	1.58 132	0.31 221	0.22 188	0.76 518	0.32 423	1.05 564	0.67 334	0.64 469	0.53 347	0.63 425	0.38 356	0.48 169	0.97 499	0.13 393	0.10 172	0.14 454	0.12 275	0.13 163	0.15 53

psmg	0.48 201	0.32 60	1.58 132	0.28 152	0.22 188	0.75 513	0.35 457	0.94 471	0.67 334	0.61 430	0.59 417	0.63 425	0.38 356	0.48 169	0.97 499	0.13 393	0.11 204	0.13 417	0.13 297	0.14 195	0.15 53

dd	0.48 201	1.32 552	2.41 332	0.31 221	0.17 85	0.58 332	0.26 324	0.50 146	0.71 400	0.42 229	0.41 258	0.34 245	0.28 268	0.47 155	0.41 275	0.18 519	0.10 172	0.13 417	0.12 275	0.22 367	0.16 66

GANet-ADL	0.48 201	0.56 276	2.51 397	0.34 294	0.20 158	0.58 332	0.25 305	0.80 346	0.57 242	0.43 236	0.61 434	0.56 393	0.31 310	0.44 142	0.44 300	0.14 435	0.11 204	0.10 211	0.09 135	0.22 367	0.38 231

ICVP	0.48 201	0.33 74	2.37 317	0.34 294	0.22 188	0.60 369	0.55 556	0.79 340	0.53 209	0.45 250	0.60 426	0.49 350	0.36 340	0.55 214	0.46 313	0.16 486	0.16 296	0.14 454	0.11 237	0.16 233	0.32 192
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
SFCPSM	0.48 201	0.39 144	2.30 303	0.28 152	0.27 275	0.70 487	0.32 423	1.00 524	0.69 373	0.50 305	0.52 340	0.43 295	0.36 340	0.53 207	0.44 300	0.12 344	0.09 137	0.12 354	0.16 367	0.18 282	0.23 126

FENet	0.48 201	0.58 280	2.46 374	0.33 267	0.18 106	0.58 332	0.22 208	0.83 375	0.64 306	0.49 286	0.42 261	0.55 387	0.38 356	0.52 197	0.51 347	0.12 344	0.09 137	0.12 354	0.11 237	0.17 257	0.31 186

MSMDNet	0.48 201	0.50 240	2.23 286	0.27 126	0.20 158	0.56 299	0.22 208	0.78 332	0.67 334	0.49 286	0.55 379	0.68 465	0.56 500	0.48 169	0.32 195	0.11 284	0.10 172	0.13 417	0.10 184	0.18 282	0.43 270

AdaStereo	0.48 201	0.44 199	2.18 269	0.36 339	0.20 158	0.59 354	0.29 385	0.97 497	0.74 435	0.52 327	0.55 379	0.61 416	0.33 325	0.52 197	0.44 300	0.18 519	0.08 72	0.17 523	0.11 237	0.18 282	0.24 136
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.
aanet-new-28k	0.49 217	0.88 429	3.07 563	0.26 100	0.39 419	0.38 85	0.21 170	0.40 51	0.33 22	0.19 30	0.25 114	0.18 76	0.21 146	0.42 133	0.25 105	0.08 42	0.31 393	0.08 58	0.31 516	0.12 128	1.52 580

WQFJA1	0.49 217	0.48 224	1.00 23	0.27 126	0.38 413	0.48 194	0.23 248	1.81 652	2.16 659	0.26 122	0.26 128	0.29 208	0.27 250	0.34 72	0.36 234	0.10 183	0.11 204	0.10 211	0.09 135	0.20 335	0.54 343

WQFJX	0.49 217	0.47 215	1.02 29	0.27 126	0.39 419	0.47 184	0.23 248	1.85 654	1.92 655	0.28 150	0.27 142	0.28 197	0.28 268	0.43 136	0.36 234	0.10 183	0.12 227	0.10 211	0.08 98	0.24 392	0.54 343

NLMM	0.49 217	0.47 215	1.00 23	0.27 126	0.38 413	0.48 194	0.23 248	1.81 652	2.16 659	0.26 122	0.26 128	0.29 208	0.27 250	0.34 72	0.36 234	0.10 183	0.11 204	0.10 211	0.09 135	0.20 335	0.54 343

IER	0.49 217	0.73 356	2.12 254	0.27 126	0.25 243	0.65 453	0.27 343	0.76 318	0.59 260	0.56 367	0.59 417	0.60 414	0.53 491	0.64 259	0.44 300	0.12 344	0.09 137	0.11 291	0.11 237	0.18 282	0.15 53

TestStereo	0.49 217	0.88 429	2.38 319	0.30 196	0.16 61	0.43 136	0.25 305	0.55 198	0.46 145	0.38 208	0.46 285	0.34 245	0.28 268	1.96 576	0.28 144	0.11 284	0.08 72	0.12 354	0.09 135	0.15 211	0.13 31

GES	0.49 217	0.54 263	2.37 317	0.31 221	0.19 141	0.61 388	0.30 401	0.93 465	0.52 196	0.49 286	0.53 347	0.40 282	0.43 418	0.59 230	0.67 428	0.16 486	0.11 204	0.12 354	0.10 184	0.20 335	0.30 177

DCANet	0.49 217	0.91 445	2.63 446	0.26 100	0.14 33	0.51 235	0.22 208	0.84 384	0.78 468	0.56 367	0.49 314	0.32 233	0.41 392	0.39 105	0.41 275	0.10 183	0.07 24	0.09 144	0.07 63	0.14 195	0.45 291

Monster-pub-mixall	0.50 225	0.35 101	0.98 18	0.22 25	0.13 20	0.34 47	0.12 4	0.38 40	0.28 6	0.39 213	0.19 44	0.16 44	0.12 11	1.05 397	0.41 275	0.08 42	3.28 681	0.07 1	0.73 645	0.08 31	0.55 353

4w-stereo	0.50 225	0.26 1	1.86 185	0.22 25	0.30 316	0.38 85	0.14 23	0.41 56	0.35 32	0.25 101	0.21 62	0.14 10	0.20 130	1.18 429	0.33 210	0.09 94	1.56 600	0.07 1	0.72 643	0.07 2	1.23 556

CFNet_ucs	0.50 225	0.55 272	2.28 298	0.27 126	0.22 188	0.58 332	0.23 248	0.90 444	0.69 373	0.54 342	0.64 463	0.68 465	0.44 428	0.55 214	0.34 222	0.14 435	0.12 227	0.16 504	0.11 237	0.19 312	0.38 231

fff	0.50 225	0.90 441	2.63 446	0.25 80	0.15 47	0.51 235	0.22 208	0.85 397	0.82 504	0.55 355	0.48 299	0.31 227	0.65 538	0.39 105	0.37 245	0.10 183	0.07 24	0.09 144	0.07 63	0.08 31	0.43 270

ADStereo(finetuned)	0.50 225	0.91 445	2.43 341	0.26 100	0.14 33	0.51 235	0.22 208	0.84 384	0.78 468	0.56 367	0.49 314	0.32 233	0.75 569	0.40 115	0.40 266	0.10 183	0.07 24	0.09 144	0.07 63	0.13 163	0.45 291

UDGNet	0.50 225	1.36 569	2.44 349	0.37 352	0.19 141	0.58 332	0.23 248	0.49 122	0.69 373	0.42 229	0.39 248	0.34 245	0.29 289	0.55 214	0.32 195	0.25 589	0.10 172	0.37 618	0.19 417	0.30 486	0.17 74

PFNet+	0.50 225	0.43 184	2.54 406	0.49 468	0.18 106	0.58 332	0.76 608	0.54 186	0.72 409	0.56 367	0.48 299	0.39 271	0.26 234	0.94 373	0.33 210	0.14 435	0.09 137	0.14 454	0.13 297	0.12 128	0.16 66

NRIStereo	0.50 225	0.34 89	2.44 349	0.52 484	0.16 61	0.94 584	0.73 606	0.52 162	0.65 313	0.48 270	0.40 257	0.59 406	0.29 289	0.78 326	0.33 210	0.11 284	0.13 247	0.11 291	0.09 135	0.22 367	0.25 140

HCRNet	0.50 225	0.75 375	2.08 238	0.39 389	0.29 300	0.58 332	0.22 208	0.79 340	0.67 334	0.49 286	0.49 314	0.48 348	0.37 347	1.13 419	0.40 266	0.15 466	0.10 172	0.15 483	0.13 297	0.21 350	0.19 89

csc	0.50 225	0.90 441	2.63 446	0.25 80	0.15 47	0.51 235	0.22 208	0.85 397	0.82 504	0.55 355	0.48 299	0.31 227	0.65 538	0.39 105	0.37 245	0.10 183	0.07 24	0.09 144	0.07 63	0.08 31	0.43 270

cscssc	0.50 225	0.90 441	2.63 446	0.25 80	0.15 47	0.51 235	0.22 208	0.85 397	0.82 504	0.55 355	0.48 299	0.31 227	0.65 538	0.39 105	0.37 245	0.10 183	0.07 24	0.09 144	0.07 63	0.08 31	0.43 270

DMCA	0.50 225	0.83 409	1.95 203	0.32 243	0.24 232	0.59 354	0.26 324	0.81 355	0.68 361	0.59 409	0.49 314	0.56 393	0.36 340	0.65 267	0.65 421	0.14 435	0.10 172	0.14 454	0.10 184	0.19 312	0.29 168

WQFJX1	0.51 237	0.58 280	1.00 23	0.27 126	0.35 382	0.48 194	0.25 305	2.07 664	2.18 661	0.27 135	0.26 128	0.30 217	0.28 268	0.51 192	0.33 210	0.10 183	0.11 204	0.10 211	0.08 98	0.24 392	0.45 291

ISRNet	0.51 237	0.58 280	1.96 208	0.38 372	0.31 329	0.49 206	0.21 170	0.80 346	0.71 400	0.64 469	0.71 519	0.66 447	0.40 380	0.59 230	0.45 306	0.23 574	0.16 296	0.21 566	0.20 430	0.21 350	0.37 222

UPFNet	0.51 237	0.67 317	2.04 230	0.34 294	0.33 353	0.65 453	0.37 469	0.88 425	0.65 313	0.60 420	0.53 347	0.61 416	0.41 392	0.77 320	0.55 371	0.13 393	0.13 247	0.13 417	0.13 297	0.20 335	0.16 66

rvit_105_1	0.52 240	0.93 455	2.30 303	0.36 339	0.24 232	0.51 235	0.45 520	0.81 355	0.79 481	0.46 263	0.44 277	0.45 323	0.38 356	0.63 252	0.39 261	0.20 548	0.18 322	0.18 542	0.22 455	0.18 282	0.21 108

DCVSM-stereo	0.52 240	0.37 124	2.45 366	0.30 196	0.22 188	0.54 276	0.52 546	0.60 234	0.52 196	0.69 504	0.47 291	0.79 515	0.49 472	0.56 217	0.90 488	0.13 393	0.14 263	0.15 483	0.13 297	0.20 335	0.21 108

ITSA-stereo	0.52 240	0.42 167	1.46 117	0.34 294	0.18 106	0.60 369	0.29 385	0.99 514	0.82 504	0.51 317	0.48 299	0.53 369	0.59 516	1.25 445	0.73 450	0.15 466	0.12 227	0.17 523	0.16 367	0.19 312	0.32 192

Former-RAFT_DAM_RVC	0.52 240	0.51 248	1.12 49	0.26 100	0.22 188	0.46 170	0.20 127	1.10 588	1.33 624	3.13 678	0.33 209	0.22 122	0.20 130	0.34 72	0.26 120	0.11 284	0.09 137	0.11 291	0.09 135	0.17 257	0.21 108

StereoVision	0.52 240	1.12 497	2.70 490	0.34 294	0.32 345	0.47 184	0.26 324	0.73 308	0.61 275	0.33 181	0.89 573	0.45 323	0.26 234	0.52 197	0.39 261	0.14 435	0.15 281	0.16 504	0.15 344	0.22 367	0.14 43

gwcnet-sp	0.52 240	0.71 345	2.66 460	0.32 243	0.22 188	0.66 466	0.31 412	0.84 384	0.69 373	0.61 430	0.49 314	0.46 331	0.43 418	0.77 320	0.48 329	0.12 344	0.11 204	0.11 291	0.11 237	0.19 312	0.19 89

scenet	0.52 240	0.71 345	2.66 460	0.32 243	0.22 188	0.66 466	0.31 412	0.84 384	0.69 373	0.61 430	0.49 314	0.46 331	0.43 418	0.77 320	0.48 329	0.12 344	0.11 204	0.11 291	0.11 237	0.19 312	0.19 89

ssnet	0.52 240	0.71 345	2.66 460	0.32 243	0.22 188	0.66 466	0.31 412	0.84 384	0.69 373	0.61 430	0.49 314	0.46 331	0.43 418	0.77 320	0.48 329	0.12 344	0.11 204	0.11 291	0.11 237	0.19 312	0.19 89

PSM-softLoss	0.52 240	0.34 89	2.47 379	0.55 498	0.17 85	0.61 388	0.39 486	0.64 261	0.67 334	0.52 327	0.48 299	0.39 271	0.25 217	1.46 478	0.77 462	0.13 393	0.08 72	0.13 417	0.12 275	0.12 128	0.15 53

KMStereo	0.52 240	0.34 89	2.47 379	0.55 498	0.17 85	0.61 388	0.39 486	0.64 261	0.67 334	0.52 327	0.48 299	0.39 271	0.25 217	1.46 478	0.77 462	0.13 393	0.08 72	0.13 417	0.12 275	0.12 128	0.15 53

KYRaft	0.52 240	0.35 101	2.40 328	0.34 294	0.21 173	0.75 513	0.43 507	0.62 246	0.63 298	0.64 469	0.92 578	0.53 369	0.72 558	0.60 237	0.26 120	0.10 183	0.07 24	0.12 354	0.14 320	0.13 163	0.54 343

raftrobust	0.52 240	1.14 501	2.15 262	0.33 267	0.99 580	0.53 266	0.21 170	0.59 227	0.50 177	0.53 336	0.36 229	0.31 227	0.33 325	0.47 155	0.42 285	0.10 183	0.55 454	0.09 144	0.08 98	0.22 367	0.46 297

RALAANet	0.52 240	1.37 574	2.63 446	0.33 267	0.23 218	0.48 194	0.19 102	0.69 283	0.55 226	0.49 286	0.46 285	0.39 271	0.31 310	0.53 207	0.53 359	0.10 183	0.33 401	0.11 291	0.17 386	0.29 477	0.13 31

Hybrid-DGEV-03	0.53 253	1.31 551	2.33 310	0.30 196	0.17 85	0.58 332	0.24 277	0.71 300	0.51 184	0.61 430	1.00 593	0.39 271	0.28 268	0.44 142	0.41 275	0.10 183	0.23 362	0.12 354	0.09 135	0.35 536	0.53 336

NLMM1	0.53 253	0.51 248	1.05 35	0.28 152	0.38 413	0.49 206	0.24 277	2.08 665	2.47 666	0.29 163	0.28 151	0.27 188	0.25 217	0.48 169	0.35 230	0.10 183	0.11 204	0.10 211	0.09 135	0.24 392	0.57 361

NLCSM	0.53 253	0.70 340	1.11 48	0.30 196	0.36 394	0.49 206	0.28 357	1.39 628	1.68 641	0.31 171	0.30 172	0.30 217	0.31 310	1.43 471	0.39 261	0.11 284	0.12 227	0.11 291	0.10 184	0.35 536	0.53 336

LG-Stereo_Zeroshot	0.53 253	0.39 144	1.30 87	0.45 443	0.21 173	0.74 510	0.17 75	0.71 300	0.44 133	1.17 609	0.38 242	0.89 560	0.23 186	0.86 347	0.94 496	0.11 284	0.49 437	0.09 144	0.40 573	0.13 163	0.50 315

hknet	0.53 253	0.39 144	2.04 230	0.31 221	0.24 232	0.76 518	0.32 423	1.05 564	0.71 400	0.64 469	0.53 347	0.79 515	0.40 380	0.84 344	0.78 466	0.12 344	0.10 172	0.14 454	0.12 275	0.13 163	0.15 53

NF-Stereo	0.53 253	0.33 74	2.55 414	0.55 498	0.16 61	0.61 388	0.43 507	0.70 293	0.70 385	0.50 305	0.47 291	0.37 261	0.26 234	1.44 476	0.78 466	0.12 344	0.07 24	0.12 354	0.10 184	0.13 163	0.17 74

OCTAStereo	0.53 253	0.33 74	2.54 406	0.56 509	0.16 61	0.61 388	0.42 500	0.70 293	0.70 385	0.50 305	0.47 291	0.37 261	0.26 234	1.43 471	0.79 469	0.12 344	0.07 24	0.12 354	0.10 184	0.13 163	0.17 74

RE-Stereo	0.53 253	0.33 74	2.54 406	0.56 509	0.16 61	0.61 388	0.43 507	0.70 293	0.70 385	0.50 305	0.47 291	0.37 261	0.26 234	1.43 471	0.77 462	0.12 344	0.07 24	0.12 354	0.10 184	0.13 163	0.17 74

TVStereo	0.53 253	0.33 74	2.54 406	0.56 509	0.16 61	0.61 388	0.43 507	0.70 293	0.70 385	0.50 305	0.47 291	0.37 261	0.26 234	1.43 471	0.77 462	0.12 344	0.07 24	0.12 354	0.10 184	0.13 163	0.17 74

GMM-Stereo	0.53 253	0.33 74	2.89 533	0.53 488	0.24 232	0.77 528	0.46 526	0.62 246	0.65 313	0.58 390	0.73 526	0.47 340	0.43 418	0.68 279	0.29 155	0.10 183	0.06 2	0.13 417	0.13 297	0.14 195	0.44 286

Prome-Stereo	0.53 253	0.36 109	2.39 325	0.60 517	0.23 218	0.63 424	0.41 493	0.66 268	0.67 334	0.59 409	1.02 597	0.43 295	0.71 557	0.61 242	0.34 222	0.10 183	0.07 24	0.10 211	0.09 135	0.13 163	0.44 286

CoDeX	0.54 264	0.52 253	2.25 293	0.30 196	0.26 261	0.61 388	0.32 423	1.03 550	0.73 414	0.49 286	0.56 393	0.52 366	0.40 380	1.59 507	0.38 254	0.12 344	0.09 137	0.11 291	0.10 184	0.15 211	0.22 116

NINENet	0.54 264	0.40 152	2.19 272	0.55 498	0.26 261	0.91 576	0.23 248	1.05 564	0.77 463	0.54 342	0.57 404	0.65 438	0.32 319	1.22 436	0.34 222	0.16 486	0.13 247	0.16 504	0.11 237	0.16 233	0.14 43

GwcNet-ADL	0.54 264	0.78 389	2.85 527	0.31 221	0.20 158	0.58 332	0.29 385	0.93 465	0.67 334	0.48 270	0.47 291	0.56 393	0.33 325	0.48 169	0.80 471	0.13 393	0.12 227	0.09 144	0.09 135	0.14 195	0.40 246

ACVNet	0.54 264	0.87 425	2.45 366	0.28 152	0.22 188	0.59 354	0.36 466	0.69 283	0.73 414	0.49 286	0.59 417	0.69 476	0.42 405	0.47 155	0.70 436	0.11 284	0.10 172	0.10 211	0.09 135	0.36 544	0.39 239

MIM_Stereo	0.55 268	0.92 450	2.65 456	0.32 243	1.09 598	0.51 235	0.19 102	0.67 273	0.52 196	0.48 270	0.54 368	0.43 295	0.27 250	0.57 221	0.30 166	0.08 42	0.17 310	0.11 291	0.10 184	0.28 466	0.80 460

CSP-Net	0.55 268	0.61 295	1.81 169	0.30 196	0.23 218	0.77 528	0.35 457	0.90 444	0.62 286	0.62 445	0.60 426	0.65 438	0.42 405	1.76 533	0.47 319	0.17 506	0.12 227	0.10 211	0.10 184	0.21 350	0.16 66

RAFT_R40	0.55 268	0.31 46	2.44 349	0.57 513	0.42 450	0.62 409	0.52 546	0.58 218	0.66 321	0.56 367	0.54 368	0.54 378	0.50 477	1.56 494	0.53 359	0.11 284	0.07 24	0.12 354	0.10 184	0.16 233	0.10 15

Pruner-Stereo	0.55 268	0.38 135	2.49 390	1.78 646	0.19 141	0.63 424	0.45 520	0.59 227	0.67 334	0.61 430	0.48 299	0.41 289	0.25 217	0.49 183	0.99 510	0.13 393	0.07 24	0.12 354	0.10 184	0.13 163	0.14 43

MMNet	0.55 268	0.92 450	2.03 227	0.34 294	0.27 275	0.79 537	0.28 357	0.86 408	0.79 481	0.62 445	0.58 411	0.59 406	0.56 500	0.80 334	0.61 404	0.11 284	0.11 204	0.12 354	0.11 237	0.21 350	0.22 116

UCFNet_RVC	0.55 268	1.16 511	2.48 384	0.31 221	0.27 275	0.65 453	0.28 357	0.76 318	0.58 250	0.51 317	0.53 347	0.67 451	0.42 405	0.91 366	0.45 306	0.16 486	0.11 204	0.17 523	0.17 386	0.20 335	0.23 126

HITNet	0.55 268	1.28 546	2.73 498	0.35 320	0.14 33	0.56 299	0.23 248	0.89 433	0.62 286	0.52 327	0.51 330	0.49 350	0.38 356	0.52 197	0.60 394	0.09 94	0.07 24	0.10 211	0.08 98	0.25 417	0.61 382
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
StereoDRNet-Refined	0.55 268	0.61 295	2.07 236	0.34 294	0.21 173	0.68 481	0.26 324	0.87 417	0.73 414	0.70 508	0.69 491	0.74 495	0.45 436	1.10 410	0.62 407	0.12 344	0.09 137	0.14 454	0.14 320	0.27 453	0.24 136
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
PSi22	0.56 276	1.11 494	2.34 312	0.29 175	0.13 20	0.44 150	0.14 23	0.70 293	0.55 226	0.23 80	0.29 161	0.36 253	0.22 160	0.69 283	0.54 365	0.08 42	1.62 605	0.07 1	0.06 11	0.32 505	0.91 496

Foundation-i1b	0.56 276	0.29 16	1.10 45	0.41 413	0.33 353	0.29 20	0.21 170	0.54 186	1.83 652	0.46 263	0.23 95	0.39 271	0.23 186	0.67 273	0.48 329	0.09 94	1.97 634	0.07 1	0.07 63	0.09 52	1.53 583

MyStereo07	0.56 276	0.68 327	2.42 336	0.30 196	0.41 436	0.61 388	0.31 412	0.58 218	0.72 409	1.17 609	0.26 128	0.20 105	0.27 250	1.28 451	0.28 144	0.09 94	0.59 462	0.12 354	0.21 441	0.16 233	0.48 306

RAFT-Test	0.56 276	0.41 160	2.01 220	0.90 574	1.07 595	0.65 453	0.37 469	0.83 375	0.65 313	0.49 286	0.49 314	0.93 569	0.24 199	0.52 197	0.30 166	0.10 183	0.38 409	0.09 144	0.38 566	0.11 104	0.19 89

PSMNet-ADL	0.56 276	0.47 215	2.03 227	0.35 320	0.22 188	0.67 475	0.27 343	0.77 325	0.58 250	0.43 236	0.53 347	0.70 482	0.45 436	1.89 566	0.64 416	0.16 486	0.13 247	0.11 291	0.13 297	0.15 211	0.51 322

SST-Stereo	0.56 276	0.30 34	2.44 349	0.71 552	0.55 493	0.62 409	0.65 588	0.57 214	0.67 334	0.59 409	0.53 347	0.51 359	0.59 516	1.57 499	0.31 185	0.12 344	0.07 24	0.12 354	0.10 184	0.17 257	0.11 23

RAFT-345	0.56 276	0.37 124	2.68 476	0.40 402	0.34 369	0.58 332	0.41 493	0.49 122	0.70 385	0.51 317	0.99 592	0.43 295	0.28 268	1.56 494	0.81 475	0.10 183	0.07 24	0.11 291	0.09 135	0.11 104	0.09 10

UNet	0.56 276	0.58 280	2.81 518	0.32 243	0.33 353	0.74 510	0.27 343	0.86 408	0.67 334	0.55 355	0.55 379	0.72 487	0.55 498	0.79 330	0.58 385	0.12 344	0.09 137	0.13 417	0.11 237	0.20 335	0.19 89

DN-CSS_ROB	0.56 276	1.64 619	2.75 503	0.42 418	0.22 188	0.57 322	0.19 102	0.79 340	0.66 321	0.46 263	0.62 441	0.41 289	0.32 319	0.73 308	0.49 340	0.12 344	0.08 72	0.14 454	0.13 297	0.38 560	0.17 74

Selective-IGEV-i32	0.57 285	0.42 167	1.87 187	1.67 639	1.33 615	0.36 63	0.20 127	0.61 240	0.70 385	0.22 66	0.31 186	0.22 122	0.19 112	0.52 197	0.36 234	0.09 94	0.97 516	0.09 144	0.15 344	0.20 335	0.86 483

MyStereo05	0.57 285	0.72 352	2.72 493	0.31 221	0.25 243	0.60 369	0.30 401	0.87 417	0.82 504	0.54 342	0.37 234	0.53 369	0.42 405	0.63 252	0.73 450	0.09 94	0.55 454	0.12 354	0.20 430	0.16 233	0.56 355

MyStereo04	0.57 285	0.68 327	2.66 460	0.30 196	0.41 436	0.61 388	0.31 412	0.88 425	0.80 489	0.48 270	0.37 234	0.54 378	0.42 405	0.61 242	0.71 442	0.09 94	0.59 462	0.12 354	0.21 441	0.16 233	0.48 306

Selective-IGEV	0.57 285	0.42 167	1.87 187	1.67 639	1.33 615	0.36 63	0.20 127	0.61 240	0.71 400	0.22 66	0.31 186	0.22 122	0.19 112	0.52 197	0.36 234	0.09 94	0.97 516	0.09 144	0.15 344	0.20 335	0.85 479

SepStereo	0.57 285	0.42 167	1.85 179	0.34 294	0.34 369	0.52 255	0.42 500	0.89 433	0.80 489	0.85 565	0.69 491	0.57 398	0.51 481	1.55 492	0.57 378	0.13 393	0.09 137	0.12 354	0.09 135	0.18 282	0.37 222

111	0.57 285	1.41 581	2.63 446	0.25 80	0.15 47	0.59 354	0.26 324	0.90 444	0.83 511	0.50 305	0.54 368	0.57 398	0.38 356	0.54 212	0.41 275	0.10 183	0.07 24	0.09 144	0.07 63	0.24 392	0.81 467

AFF-stereo	0.57 285	1.51 600	2.59 427	0.33 267	0.23 218	0.51 235	0.21 170	0.69 283	0.68 361	0.49 286	0.63 449	0.49 350	0.34 333	0.50 190	0.37 245	0.08 42	0.54 451	0.10 211	0.10 184	0.40 576	0.60 381

acv_ft	0.57 285	0.87 425	2.45 366	0.33 267	0.41 436	0.63 424	0.29 385	0.86 408	0.73 414	0.64 469	0.59 417	0.69 476	0.45 436	0.47 155	0.68 431	0.11 284	0.10 172	0.10 211	0.09 135	0.43 591	0.39 239

BEATNet_4x	0.57 285	1.16 511	2.56 418	0.35 320	0.16 61	0.56 299	0.25 305	0.91 451	0.64 306	0.55 355	0.53 347	0.59 406	0.43 418	0.67 273	0.76 460	0.12 344	0.09 137	0.12 354	0.09 135	0.23 385	0.58 368

GCAP-Stereo-DPT26K	0.58 294	0.71 345	1.95 203	0.55 498	0.53 488	0.35 55	0.21 170	0.45 88	0.69 373	0.36 195	0.22 76	0.17 62	0.18 91	0.45 145	0.51 347	0.08 42	0.32 396	0.08 58	0.28 490	0.12 128	3.41 671

Replicate-Monster	0.58 294	0.53 260	1.55 130	0.22 25	0.34 369	0.37 73	0.13 10	0.43 71	0.39 93	0.35 194	0.16 25	0.16 44	0.15 43	1.46 478	0.21 37	0.11 284	2.71 673	0.07 1	0.35 549	0.08 31	1.81 606

AIO-test1	0.58 294	1.37 574	2.77 508	0.66 539	1.08 596	0.50 225	0.23 248	0.86 408	0.69 373	0.31 171	0.42 261	0.29 208	0.22 160	0.77 320	0.34 222	0.13 393	0.15 281	0.12 354	0.16 367	0.31 495	0.30 177

IGEV-Stereo++	0.58 294	0.29 16	1.66 148	0.37 352	0.53 488	0.47 184	0.13 10	0.54 186	0.37 55	1.02 589	0.25 114	0.17 62	0.22 160	1.04 394	0.27 129	0.08 42	1.98 636	0.08 58	0.06 11	0.17 257	1.92 609

MC-Stereo	0.58 294	0.37 124	2.00 217	0.88 570	0.64 527	0.54 276	0.19 102	0.46 98	0.39 93	0.58 390	0.39 248	0.27 188	0.27 250	0.71 298	0.32 195	0.09 94	1.20 545	0.09 144	0.16 367	0.22 367	1.92 609

RAFT_CTSACE	0.58 294	1.16 511	2.76 506	0.36 339	0.29 300	0.54 276	0.29 385	0.69 283	0.51 184	0.51 317	0.75 536	0.67 451	0.37 347	0.63 252	0.47 319	0.08 42	0.49 437	0.11 291	0.10 184	0.41 583	0.32 192

CRFU-Net	0.58 294	0.42 167	1.90 193	0.49 468	0.27 275	0.83 552	0.35 457	0.94 471	0.54 215	0.65 485	0.60 426	0.78 512	1.34 624	1.00 386	0.51 347	0.17 506	0.14 263	0.17 523	0.10 184	0.19 312	0.20 100

dad	0.58 294	1.35 564	2.39 325	0.31 221	0.20 158	0.62 409	0.26 324	0.56 205	0.79 481	0.66 492	0.64 463	0.64 433	0.36 340	0.87 349	0.48 329	0.28 600	0.15 281	0.40 621	0.18 399	0.24 392	0.22 116

IPLGR	0.58 294	0.64 309	3.12 566	0.37 352	0.18 106	0.62 409	0.54 552	1.06 577	0.69 373	0.73 522	0.46 285	0.50 354	0.44 428	1.12 418	0.31 185	0.10 183	0.08 72	0.11 291	0.09 135	0.21 350	0.20 100

GMOStereo	0.58 294	0.89 435	2.46 374	0.29 175	0.99 580	0.51 235	0.32 423	0.58 218	0.46 145	0.58 390	0.48 299	0.54 378	0.27 250	0.31 45	0.25 105	0.09 94	1.64 606	0.13 417	0.11 237	0.34 521	0.42 259

error version	0.58 294	0.89 435	2.46 374	0.29 175	0.99 580	0.51 235	0.32 423	0.58 218	0.46 145	0.58 390	0.48 299	0.54 378	0.27 250	0.31 45	0.25 105	0.09 94	1.64 606	0.13 417	0.11 237	0.34 521	0.42 259

test-v	0.58 294	0.89 435	2.46 374	0.29 175	0.99 580	0.51 235	0.32 423	0.58 218	0.46 145	0.58 390	0.48 299	0.54 378	0.27 250	0.31 45	0.25 105	0.09 94	1.64 606	0.13 417	0.11 237	0.34 521	0.42 259

test-3	0.58 294	0.43 184	2.44 349	0.52 484	0.59 506	0.46 170	0.23 248	0.77 325	0.49 165	0.52 327	0.29 161	0.44 310	0.22 160	0.59 230	0.97 499	0.08 42	1.27 558	0.10 211	0.35 549	0.29 477	0.62 385

test_1	0.58 294	0.43 184	2.44 349	0.52 484	0.59 506	0.46 170	0.23 248	0.77 325	0.49 165	0.51 317	0.29 161	0.44 310	0.22 160	0.59 230	0.97 499	0.08 42	1.27 558	0.10 211	0.35 549	0.29 477	0.63 391

LCNet	0.58 294	0.43 184	2.42 336	0.91 578	0.22 188	0.95 586	0.29 385	0.62 246	0.64 306	0.52 327	0.55 379	0.41 289	0.75 569	0.84 344	0.27 129	0.10 183	0.07 24	0.12 354	0.18 399	0.97 650	0.40 246

test-2	0.58 294	0.89 435	2.46 374	0.29 175	0.99 580	0.51 235	0.32 423	0.58 218	0.46 145	0.58 390	0.48 299	0.54 378	0.27 250	0.31 45	0.25 105	0.09 94	1.64 606	0.13 417	0.11 237	0.34 521	0.42 259

RAFT-Stereo + iAFF	0.58 294	1.48 596	2.53 402	0.29 175	0.78 553	0.52 255	0.20 127	0.68 278	0.66 321	0.51 317	0.61 434	0.40 282	0.32 319	0.40 115	0.43 294	0.08 42	0.63 472	0.09 144	0.09 135	0.37 552	0.58 368

STTStereo	0.58 294	0.95 458	2.95 542	0.37 352	0.31 329	0.62 409	0.32 423	0.81 355	0.63 298	0.61 430	0.55 379	0.67 451	0.43 418	0.87 349	0.48 329	0.16 486	0.16 296	0.17 523	0.20 430	0.17 257	0.25 140

DeepPruner_ROB	0.58 294	1.06 481	2.68 476	0.30 196	0.26 261	0.63 424	0.31 412	0.83 375	0.51 184	0.62 445	0.56 393	0.65 438	0.39 373	1.06 398	0.56 375	0.19 537	0.14 263	0.14 454	0.14 320	0.24 392	0.33 197

Foundation-i1c-attn	0.59 313	0.29 16	1.10 45	0.53 488	0.59 506	0.30 23	0.20 127	0.52 162	1.73 646	0.45 250	0.26 128	0.34 245	0.25 217	0.83 342	0.54 365	0.09 94	1.87 624	0.08 58	0.06 11	0.07 2	1.75 601

Foundation-i1a	0.59 313	0.27 3	1.10 45	0.55 498	0.63 522	0.31 28	0.21 170	0.53 174	1.91 654	0.40 219	0.24 101	0.36 253	0.25 217	0.87 349	0.47 319	0.09 94	1.74 615	0.07 1	0.06 11	0.09 52	1.65 596

G2L-ROB	0.59 313	1.32 552	2.59 427	0.30 196	0.22 188	0.59 354	0.28 357	0.80 346	0.61 275	0.56 367	0.45 280	0.70 482	0.35 336	1.38 462	0.72 446	0.11 284	0.08 72	0.09 144	0.08 98	0.22 367	0.31 186

MM-Stereo_test3	0.59 313	0.85 419	2.28 298	0.53 488	0.31 329	0.45 158	0.30 401	0.78 332	0.76 450	0.33 181	0.43 265	0.32 233	0.23 186	0.61 242	0.54 365	0.10 183	1.65 610	0.10 211	0.08 98	0.42 586	0.68 413

test_sample2	0.59 313	0.42 167	1.84 173	0.33 267	0.18 106	0.52 255	0.28 357	0.86 408	0.70 385	0.47 267	0.53 347	0.46 331	0.41 392	1.51 486	0.66 424	0.12 344	0.93 514	0.11 291	0.24 463	0.16 233	1.01 522

GCAP-Stereo	0.59 313	1.35 564	2.44 349	0.49 468	1.02 587	0.52 255	0.14 23	0.53 174	0.54 215	0.44 245	0.50 326	0.30 217	0.22 160	0.68 279	0.41 275	0.09 94	1.30 565	0.09 144	0.07 63	0.23 385	0.54 343

TestStereo1	0.59 313	1.21 526	2.63 446	0.40 402	0.60 512	0.56 299	0.34 447	0.82 364	0.73 414	0.45 250	0.63 449	0.36 253	0.42 405	0.66 270	0.42 285	0.10 183	0.32 396	0.12 354	0.10 184	0.34 521	0.52 330

SA-5K	0.59 313	1.21 526	2.63 446	0.40 402	0.60 512	0.56 299	0.34 447	0.82 364	0.73 414	0.45 250	0.63 449	0.36 253	0.42 405	0.66 270	0.42 285	0.10 183	0.32 396	0.12 354	0.10 184	0.34 521	0.52 330

test_3	0.59 313	0.44 199	2.44 349	0.53 488	0.59 506	0.48 194	0.30 401	0.79 340	0.52 196	0.51 317	0.30 172	0.45 323	0.22 160	0.59 230	0.97 499	0.08 42	1.25 553	0.11 291	0.35 549	0.30 486	0.62 385

IRAFT_RVC	0.59 313	0.74 368	2.42 336	0.47 454	0.21 173	0.59 354	0.42 500	0.68 278	0.73 414	0.54 342	0.50 326	0.49 350	0.51 481	1.57 499	1.00 513	0.11 284	0.25 375	0.13 417	0.10 184	0.15 211	0.14 43

MLCV	0.59 313	1.41 581	2.41 332	0.31 221	0.15 47	0.60 369	0.23 248	0.77 325	0.63 298	0.67 494	0.66 478	0.55 387	0.37 347	1.16 424	1.09 530	0.10 183	0.07 24	0.09 144	0.07 63	0.21 350	0.29 168

iResNet	0.59 313	1.09 487	2.54 406	0.44 436	0.18 106	0.65 453	0.29 385	0.89 433	0.75 441	0.59 409	0.64 463	0.43 295	0.39 373	0.73 308	1.24 555	0.11 284	0.08 72	0.09 144	0.08 98	0.21 350	0.40 246

PipStereo	0.60 325	0.30 34	0.84 5	1.25 611	1.76 645	0.16 2	0.15 44	0.37 31	0.43 121	0.13 3	0.11 3	0.22 122	0.14 23	0.50 190	0.21 37	0.08 42	1.80 620	0.07 1	0.06 11	0.12 128	3.38 670

Foundation-i1	0.60 325	0.35 101	1.13 55	0.89 571	0.41 436	0.33 42	0.22 208	0.64 261	1.48 634	0.34 188	0.31 186	0.59 406	0.23 186	0.87 349	0.57 378	0.09 94	2.03 637	0.08 58	0.07 63	0.10 80	1.17 543

AIO-test2	0.60 325	1.55 603	2.73 498	0.63 528	0.42 450	0.50 225	0.23 248	0.84 384	0.73 414	0.34 188	0.53 347	0.37 261	0.22 160	0.70 290	0.32 195	0.75 643	0.16 296	0.13 417	0.17 386	0.21 350	0.47 299

11t1	0.60 325	0.49 231	2.19 272	0.35 320	0.58 505	0.48 194	0.21 170	0.72 304	0.73 414	0.49 286	0.47 291	0.35 251	0.34 333	0.61 242	0.71 442	0.12 344	1.26 557	0.10 211	0.29 495	0.16 233	1.22 552

RAFT+CT+SA	0.60 325	1.25 540	2.49 390	0.38 372	0.75 545	0.55 291	0.34 447	0.83 375	0.68 361	0.39 213	0.55 379	0.44 310	0.29 289	0.75 314	0.28 144	0.09 94	0.24 366	0.11 291	0.51 610	0.30 486	0.74 439

rafts_anoy	0.60 325	1.33 557	2.59 427	0.53 488	1.09 598	0.49 206	0.25 305	0.67 273	0.53 209	0.41 222	0.38 242	0.33 240	0.30 303	0.68 279	0.41 275	0.10 183	1.13 540	0.13 417	0.15 344	0.20 335	0.29 168

delet	0.60 325	0.84 414	2.45 366	0.33 267	0.35 382	0.73 502	0.46 526	0.89 433	0.80 489	0.58 390	0.62 441	0.67 451	0.51 481	1.14 421	0.64 416	0.12 344	0.12 227	0.13 417	0.14 320	0.22 367	0.29 168

CFNet-ft	0.60 325	1.16 511	2.45 366	0.29 175	0.30 316	0.64 437	0.28 357	0.69 283	0.57 242	0.49 286	0.57 404	0.79 515	0.44 428	1.48 482	0.62 407	0.15 466	0.10 172	0.28 595	0.14 320	0.21 350	0.29 168

CFNet_RVC	0.60 325	1.16 511	2.45 366	0.29 175	0.30 316	0.64 437	0.28 357	0.69 283	0.57 242	0.49 286	0.57 404	0.79 515	0.44 428	1.48 482	0.62 407	0.15 466	0.10 172	0.28 595	0.14 320	0.21 350	0.29 168

iResNet_ROB	0.60 325	1.59 611	2.04 230	0.32 243	0.21 173	0.60 369	0.22 208	0.99 514	0.85 526	0.61 430	0.63 449	0.58 402	0.42 405	1.08 408	0.98 508	0.11 284	0.08 72	0.09 144	0.06 11	0.23 385	0.33 197

PSi22b	0.61 335	0.30 34	0.87 8	1.18 607	1.89 649	0.16 2	0.15 44	0.37 31	0.43 121	0.13 3	0.11 3	0.24 147	0.14 23	0.52 197	0.20 25	0.08 42	1.79 617	0.07 1	0.06 11	0.12 128	3.35 669

Hybrid-DGEV-2	0.61 335	1.16 511	2.80 513	0.33 267	0.17 85	0.73 502	0.19 102	0.89 433	0.73 414	0.61 430	0.42 261	0.53 369	0.43 418	1.00 386	0.91 490	0.10 183	0.08 72	0.11 291	0.10 184	0.25 417	0.61 382

FE-Mocha	0.61 335	0.36 109	1.84 173	1.06 594	0.34 369	0.43 136	0.17 75	0.72 304	0.55 226	0.45 250	0.50 326	0.58 402	0.45 436	2.35 612	1.18 543	0.10 183	0.40 416	0.11 291	0.21 441	0.13 163	0.31 186

DFGA-Net	0.61 335	1.55 603	2.59 427	0.32 243	0.26 261	0.54 276	0.22 208	0.67 273	0.63 298	0.50 305	0.52 340	0.35 251	0.28 268	1.84 553	0.99 510	0.10 183	0.08 72	0.12 354	0.12 275	0.38 560	0.18 83

FoundationStereo	0.61 335	0.37 124	0.91 11	1.96 657	2.40 668	0.20 7	0.16 62	0.26 3	0.86 533	0.16 7	0.12 6	0.19 93	0.17 66	0.58 229	0.32 195	0.10 183	2.98 680	0.08 58	0.06 11	0.07 2	0.20 100

FACV-RUCA	0.61 335	0.44 199	2.11 253	0.43 431	1.73 643	0.49 206	0.28 357	0.74 311	0.68 361	0.41 222	0.53 347	0.34 245	0.64 535	0.41 124	0.33 210	0.13 393	0.11 204	0.62 642	0.12 275	0.72 632	1.02 527

GIP-stereo	0.61 335	0.68 327	1.05 35	0.95 583	1.46 628	0.42 129	0.17 75	0.69 283	0.49 165	0.19 30	0.24 101	0.23 135	0.18 91	0.95 379	0.59 389	0.10 183	1.33 569	0.08 58	0.06 11	0.18 282	2.21 631

test_sample3	0.61 335	0.48 224	2.24 288	0.34 294	0.19 141	0.58 332	0.25 305	0.97 497	0.76 450	0.54 342	0.52 340	0.46 331	0.37 347	1.78 539	0.57 378	0.13 393	0.79 494	0.12 354	0.21 441	0.17 257	0.73 433

test_sample1	0.61 335	0.45 208	1.84 173	0.33 267	0.29 300	0.49 206	0.24 277	0.83 375	0.73 414	0.51 317	0.53 347	0.52 366	0.45 436	1.40 465	0.72 446	0.11 284	0.96 515	0.10 211	0.24 463	0.15 211	1.25 557

test_5	0.61 335	1.25 540	2.76 506	0.39 389	0.64 527	0.58 332	0.35 457	0.85 397	0.66 321	0.49 286	0.56 393	0.55 387	0.40 380	0.79 330	0.32 195	0.10 183	0.19 328	0.12 354	0.12 275	0.33 511	0.85 479

Sa-1000	0.61 335	1.07 482	2.71 491	0.32 243	0.61 519	0.61 388	0.31 412	1.00 524	0.76 450	0.53 336	0.83 556	0.43 295	0.33 325	0.69 283	0.30 166	0.10 183	0.52 445	0.13 417	0.28 490	0.29 477	0.29 168

SA	0.61 335	1.14 501	2.79 512	0.32 243	0.63 522	0.57 322	0.30 401	0.97 497	0.78 468	0.43 236	0.63 449	0.39 271	0.46 447	0.70 290	0.31 185	0.10 183	0.44 426	0.13 417	0.32 524	0.31 495	0.51 322

DAS	0.61 335	0.42 167	1.85 179	0.34 294	0.34 369	0.52 255	0.42 500	0.89 433	0.80 489	0.85 565	0.69 491	0.57 398	0.51 481	2.38 617	0.57 378	0.13 393	0.09 137	0.12 354	0.09 135	0.18 282	0.37 222

AACVNet	0.61 335	1.13 500	2.47 379	0.37 352	0.21 173	0.57 322	0.25 305	0.75 315	0.55 226	0.56 367	0.60 426	0.66 447	0.44 428	2.11 595	0.49 340	0.14 435	0.11 204	0.14 454	0.11 237	0.35 536	0.23 126

ASMatch	0.61 335	0.47 215	2.72 493	0.91 578	0.36 394	0.56 299	0.24 277	0.54 186	0.67 334	0.48 270	1.20 613	0.47 340	0.65 538	1.33 458	0.93 493	0.10 183	0.08 72	0.11 291	0.11 237	0.10 80	0.17 74

test-1	0.61 335	0.54 263	2.09 242	0.31 221	1.37 618	0.51 235	0.28 357	0.83 375	0.50 177	0.42 229	0.55 379	0.54 378	0.24 199	0.38 101	1.25 556	0.10 183	1.08 533	0.10 211	0.17 386	0.11 104	0.77 447

LMCR-Stereo	0.61 335	1.00 465	2.60 435	0.42 418	0.22 188	0.74 510	0.31 412	1.06 577	0.70 385	0.62 445	0.64 463	0.40 282	0.52 488	0.84 344	1.27 559	0.20 548	0.09 137	0.12 354	0.09 135	0.26 438	0.16 66

GEStereo_RVC	0.61 335	1.19 522	2.61 440	0.48 455	0.25 243	0.63 424	0.37 469	1.05 564	0.79 481	0.55 355	0.55 379	0.59 406	0.44 428	1.10 410	0.48 329	0.16 486	0.11 204	0.12 354	0.11 237	0.27 453	0.43 270

HGLStereo	0.61 335	1.20 524	2.59 427	0.36 339	0.40 429	0.65 453	0.30 401	0.87 417	0.67 334	0.60 420	0.70 504	0.69 476	0.56 500	1.07 407	0.59 389	0.14 435	0.13 247	0.13 417	0.12 275	0.23 385	0.23 126

PSMNet-RSSM	0.61 335	1.19 522	2.43 341	0.33 267	0.25 243	0.59 354	0.28 357	0.88 425	0.65 313	0.54 342	0.62 441	0.69 476	0.46 447	1.67 518	0.50 344	0.15 466	0.10 172	0.14 454	0.16 367	0.20 335	0.28 161

DISCO	0.61 335	0.63 304	1.98 212	0.46 448	0.34 369	0.84 557	0.35 457	0.88 425	0.81 498	0.61 430	0.64 463	1.06 602	0.53 491	1.11 415	0.83 480	0.13 393	0.10 172	0.11 291	0.10 184	0.26 438	0.37 222

DLCB_ROB	0.61 335	0.96 459	2.00 217	0.37 352	0.25 243	0.65 453	0.37 469	0.86 408	0.76 450	0.73 522	0.70 504	0.84 539	0.47 459	1.57 499	0.72 446	0.13 393	0.13 247	0.14 454	0.14 320	0.18 282	0.33 197

aanet-new-78k	0.62 357	0.73 356	3.88 632	0.27 126	0.43 454	0.43 136	0.19 102	0.49 122	0.35 32	0.20 40	0.22 76	0.16 44	0.25 217	0.36 93	0.45 306	0.07 8	1.52 595	0.08 58	0.06 11	0.12 128	2.06 618

G2L-Stereo	0.62 357	1.27 543	2.67 469	0.31 221	0.27 275	0.59 354	0.29 385	0.81 355	0.60 268	0.56 367	0.53 347	0.71 485	0.37 347	1.74 528	0.57 378	0.13 393	0.11 204	0.13 417	0.11 237	0.29 477	0.34 206

test_sample4	0.62 357	0.49 231	2.24 288	0.34 294	0.19 141	0.57 322	0.25 305	0.98 505	0.76 450	0.56 367	0.55 379	0.45 323	0.38 356	1.78 539	0.56 375	0.13 393	0.80 497	0.13 417	0.21 441	0.17 257	0.76 443

qqq1	0.62 357	0.54 263	1.92 198	0.32 243	0.16 61	0.46 170	0.24 277	0.94 471	0.85 526	0.58 390	0.70 504	0.51 359	0.41 392	1.89 566	0.64 416	0.13 393	1.01 523	0.09 144	0.24 463	0.19 312	0.59 375

fff1	0.62 357	0.54 263	1.92 198	0.32 243	0.16 61	0.46 170	0.24 277	0.94 471	0.85 526	0.58 390	0.70 504	0.51 359	0.41 392	1.89 566	0.64 416	0.13 393	1.01 523	0.09 144	0.24 463	0.19 312	0.59 375

LL-Strereo2	0.62 357	1.36 569	2.47 379	1.37 619	0.96 576	0.54 276	0.28 357	0.61 240	0.49 165	0.42 229	0.34 218	0.44 310	0.21 146	0.57 221	0.53 359	0.11 284	0.26 379	0.16 504	0.14 320	0.18 282	0.98 519

4D-IteraStereo	0.62 357	1.29 548	3.04 558	0.27 126	0.30 316	0.46 170	0.26 324	0.54 186	0.51 184	0.41 222	0.31 186	0.39 271	0.19 112	0.53 207	0.65 421	0.09 94	0.47 432	0.12 354	0.11 237	0.21 350	2.14 623

CBFPSM	0.62 357	1.34 560	2.12 254	0.30 196	0.23 218	0.71 491	0.38 479	0.77 325	0.68 361	0.51 317	0.49 314	1.03 593	0.82 580	0.63 252	1.35 564	0.11 284	0.12 227	0.10 211	0.10 184	0.19 312	0.37 222

iinet-f	0.62 357	1.18 519	2.55 414	0.33 267	0.25 243	0.82 550	0.34 447	0.87 417	0.69 373	0.56 367	0.64 463	0.73 493	0.67 547	0.80 334	0.81 475	0.14 435	0.13 247	0.11 291	0.10 184	0.44 595	0.26 148

PFNet	0.62 357	0.42 167	2.69 483	0.43 431	0.55 493	0.62 409	0.27 343	0.64 261	0.72 409	0.61 430	0.56 393	0.45 323	0.33 325	1.86 559	1.12 535	0.28 600	0.09 137	0.12 354	0.16 367	0.26 438	0.27 155

RAFT	0.62 357	1.35 564	2.26 295	0.62 525	0.53 488	0.47 184	0.35 457	0.70 293	0.58 250	0.50 305	0.50 326	0.79 515	0.40 380	0.49 183	0.36 234	0.11 284	0.79 494	0.14 454	0.13 297	0.52 615	0.72 429

raft+_RVC	0.62 357	1.18 519	2.43 341	0.36 339	2.08 659	0.52 255	0.25 305	0.66 268	0.54 215	0.36 195	0.46 285	0.32 233	0.28 268	0.49 183	0.43 294	0.10 183	0.91 512	0.10 211	0.09 135	0.22 367	0.70 424

cf-r	0.62 357	1.27 543	2.99 549	0.34 294	0.28 291	0.60 369	0.28 357	0.82 364	0.70 385	0.55 355	0.61 434	0.77 507	0.41 392	1.32 455	0.52 351	0.13 393	0.09 137	0.11 291	0.12 275	0.22 367	0.27 155

DSFCA	0.62 357	0.77 382	1.95 203	0.29 175	0.29 300	0.79 537	0.86 618	0.81 355	0.73 414	0.73 522	0.66 478	0.67 451	0.57 505	1.17 427	1.03 517	0.16 486	0.15 281	0.13 417	0.14 320	0.19 312	0.28 161

NLCA_NET_v2_RVC	0.62 357	1.15 507	3.11 565	0.39 389	0.37 403	0.60 369	0.28 357	0.87 417	0.64 306	0.63 458	0.56 393	0.71 485	0.45 436	1.08 408	0.52 351	0.15 466	0.12 227	0.14 454	0.15 344	0.18 282	0.25 140
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PSi22a	0.63 372	0.32 60	0.91 11	0.96 584	1.42 621	0.16 2	0.14 23	0.34 20	0.45 140	0.12 1	0.10 1	0.25 157	0.18 91	0.72 306	0.39 261	0.09 94	1.75 616	0.07 1	0.42 583	0.13 163	3.64 679

MM-Stereo_test1	0.63 372	0.64 309	2.51 397	0.54 496	0.37 403	0.44 150	0.28 357	0.68 278	0.59 260	0.43 236	0.33 209	0.26 174	0.25 217	0.89 363	0.52 351	0.10 183	1.84 622	0.10 211	0.09 135	0.41 583	1.40 573

test_sample5	0.63 372	0.50 240	2.19 272	0.34 294	0.19 141	0.56 299	0.26 324	0.98 505	0.77 463	0.55 355	0.63 449	0.45 323	0.38 356	1.87 563	0.58 385	0.14 435	0.82 504	0.13 417	0.22 455	0.18 282	0.76 443

tta	0.63 372	0.54 263	1.92 198	0.32 243	0.16 61	0.46 170	0.24 277	0.94 471	0.85 526	0.58 390	0.70 504	0.51 359	0.41 392	1.89 566	0.86 484	0.13 393	1.01 523	0.11 291	0.26 479	0.19 312	0.59 375

DualNet	0.63 372	0.50 240	2.19 272	0.34 294	0.19 141	0.56 299	0.26 324	0.98 505	0.77 463	0.56 367	0.66 478	0.45 323	0.38 356	1.87 563	0.58 385	0.14 435	0.82 504	0.13 417	0.22 455	0.18 282	0.76 443

CIPLG	0.63 372	1.59 611	3.16 570	0.79 562	0.31 329	0.62 409	0.57 563	0.82 364	0.68 361	0.58 390	0.63 449	0.43 295	0.31 310	0.48 169	0.42 285	0.12 344	0.20 343	0.13 417	0.13 297	0.36 544	0.21 108

ACRE	0.63 372	1.55 603	3.41 599	0.76 555	0.28 291	0.60 369	0.56 560	0.82 364	0.68 361	0.57 383	0.62 441	0.43 295	0.30 303	0.47 155	0.42 285	0.12 344	0.19 328	0.13 417	0.14 320	0.36 544	0.20 100

HHNet	0.63 372	0.67 317	3.10 564	0.37 352	0.25 243	0.64 437	0.60 572	0.70 293	0.67 334	0.55 355	1.12 608	0.32 233	0.60 524	0.43 136	1.75 593	0.16 486	0.08 72	0.12 354	0.10 184	0.18 282	0.22 116

ac_64	0.63 372	0.77 382	2.71 491	0.37 352	0.34 369	0.64 437	0.30 401	0.86 408	0.67 334	0.58 390	0.53 347	0.88 557	0.48 466	1.84 553	0.71 442	0.15 466	0.12 227	0.12 354	0.12 275	0.21 350	0.25 140

GANet-RSSM	0.63 372	1.14 501	2.67 469	0.38 372	0.26 261	0.59 354	0.29 385	0.81 355	0.56 235	0.50 305	0.57 404	0.67 451	0.50 477	1.91 572	0.50 344	0.14 435	0.10 172	0.24 585	0.12 275	0.36 544	0.28 161

NVstereo2D	0.63 372	0.57 278	2.29 301	0.37 352	0.35 382	0.69 484	0.49 539	0.96 489	0.88 543	0.49 286	0.54 368	0.72 487	0.46 447	1.98 578	0.50 344	0.19 537	0.20 343	0.18 542	0.16 367	0.28 466	0.34 206

G2L-Stereo_test	0.64 383	1.34 560	2.55 414	0.34 294	0.24 232	0.75 513	0.39 486	0.83 375	0.65 313	0.62 445	0.54 368	0.74 495	0.40 380	1.57 499	0.75 456	0.11 284	0.08 72	0.08 58	0.08 98	0.28 466	0.43 270

PSMNet-RUCA	0.64 383	1.12 497	2.61 440	0.59 515	0.56 496	0.64 437	0.37 469	0.89 433	0.72 409	0.53 336	0.68 486	0.53 369	0.43 418	0.61 242	0.46 313	0.35 614	0.19 328	0.44 630	0.29 495	0.49 609	0.35 213

AIO-Stereo	0.64 383	0.60 289	1.63 142	1.31 613	1.45 625	0.38 85	0.20 127	0.55 198	0.83 511	0.31 171	0.31 186	0.23 135	0.15 43	0.39 105	0.63 414	0.10 183	1.25 553	0.09 144	0.41 578	0.21 350	1.73 600

test_sample6	0.64 383	0.51 248	2.17 265	0.35 320	0.18 106	0.56 299	0.27 343	1.00 524	0.80 489	0.56 367	0.66 478	0.47 340	0.39 373	1.95 574	0.60 394	0.14 435	0.80 497	0.13 417	0.21 441	0.18 282	0.78 453

SMFormer	0.64 383	0.54 263	1.92 198	0.32 243	0.16 61	0.46 170	0.24 277	0.94 471	0.85 526	0.58 390	0.70 504	0.51 359	0.41 392	1.89 566	0.86 484	0.13 393	1.01 523	0.11 291	0.26 479	0.17 257	0.84 473

ssnet_v2	0.64 383	0.99 464	2.67 469	0.33 267	0.22 188	0.72 497	0.45 520	1.00 524	0.80 489	0.66 492	0.54 368	0.81 528	0.48 466	0.91 366	1.08 529	0.16 486	0.14 263	0.14 454	0.14 320	0.33 511	0.31 186

IPLGR_C	0.64 383	1.66 622	3.36 586	0.80 564	0.31 329	0.60 369	0.60 572	0.82 364	0.69 373	0.58 390	0.62 441	0.44 310	0.31 310	0.47 155	0.43 294	0.12 344	0.22 355	0.13 417	0.15 344	0.35 536	0.21 108

OMP-Stereo	0.64 383	0.87 425	2.38 319	0.56 509	0.37 403	0.60 369	0.26 324	0.75 315	0.71 400	0.65 485	0.60 426	0.68 465	0.32 319	2.07 587	1.18 543	0.11 284	0.08 72	0.12 354	0.09 135	0.17 257	0.28 161

GwcNet-RSSM	0.64 383	1.38 578	2.69 483	0.33 267	0.26 261	0.60 369	0.32 423	0.84 384	0.73 414	0.56 367	0.65 471	0.72 487	0.42 405	1.78 539	0.60 394	0.14 435	0.10 172	0.12 354	0.13 297	0.26 438	0.26 148

DDF-Stereo	0.65 392	0.33 74	1.69 153	0.67 542	0.82 559	0.37 73	0.20 127	0.50 146	0.52 196	0.34 188	0.17 29	0.78 512	0.23 186	0.68 279	1.03 517	0.20 548	1.66 611	0.09 144	0.34 544	0.34 521	2.03 616

MM-Stereo_test2	0.65 392	0.43 184	2.54 406	0.62 525	0.18 106	0.50 225	0.25 305	0.49 122	0.47 154	0.36 195	0.26 128	0.24 147	0.23 186	0.40 115	0.38 254	0.08 42	2.33 661	0.09 144	0.10 184	0.38 560	2.66 652

test_sample7	0.65 392	0.41 160	2.08 238	0.36 339	0.20 158	0.52 255	0.32 423	0.99 514	0.86 533	0.64 469	0.63 449	0.67 451	0.49 472	1.18 429	0.52 351	0.18 519	1.21 548	0.16 504	0.15 344	0.19 312	1.22 552

ff7	0.65 392	0.58 280	2.09 242	0.39 389	0.60 512	0.56 299	0.23 248	0.49 122	0.62 286	1.00 584	0.24 101	0.20 105	0.24 199	0.71 298	0.24 87	0.09 94	2.09 639	0.10 211	0.18 399	0.24 392	2.22 632

ffff	0.65 392	0.58 280	2.09 242	0.39 389	0.60 512	0.56 299	0.23 248	0.49 122	0.62 286	1.00 584	0.24 101	0.20 105	0.24 199	0.71 298	0.24 87	0.09 94	2.09 639	0.10 211	0.18 399	0.24 392	2.22 632

11t	0.65 392	0.58 280	2.09 242	0.39 389	0.60 512	0.56 299	0.23 248	0.49 122	0.62 286	1.00 584	0.24 101	0.20 105	0.24 199	0.71 298	0.24 87	0.09 94	2.09 639	0.10 211	0.18 399	0.24 392	2.22 632

qqq	0.65 392	0.63 304	2.10 249	0.30 196	0.64 527	0.46 170	0.27 343	0.81 355	0.83 511	0.48 270	0.56 393	0.46 331	0.37 347	1.03 392	0.75 456	0.11 284	1.41 579	0.12 354	0.41 578	0.16 233	1.18 544

ccc-4	0.65 392	0.58 280	2.09 242	0.39 389	0.60 512	0.56 299	0.23 248	0.49 122	0.62 286	1.00 584	0.24 101	0.20 105	0.24 199	0.71 298	0.24 87	0.09 94	2.09 639	0.10 211	0.18 399	0.24 392	2.22 632

x	0.65 392	0.62 302	2.12 254	0.36 339	0.61 519	0.48 194	0.24 277	0.80 346	0.89 548	0.50 305	0.56 393	0.44 310	0.36 340	0.62 251	0.80 471	0.11 284	1.44 583	0.11 291	0.39 571	0.16 233	1.34 566

Wz-Net-LNSev-Ref	0.65 392	1.15 507	2.40 328	0.33 267	0.30 316	0.83 552	0.40 491	0.94 471	0.82 504	0.67 494	0.76 539	0.68 465	0.58 513	1.13 419	1.25 556	0.14 435	0.08 72	0.10 211	0.08 98	0.18 282	0.28 161

iRaft-Stereo_5w	0.65 392	1.35 564	2.21 279	0.30 196	0.63 522	0.49 206	0.28 357	0.78 332	0.64 306	0.41 222	0.61 434	0.62 421	0.46 447	1.79 543	0.48 329	0.10 183	0.25 375	0.11 291	0.12 275	0.40 576	0.94 507

TransformOpticalFlow	0.65 392	0.61 295	2.67 469	0.45 443	0.26 261	0.62 409	0.28 357	0.88 425	0.76 450	0.76 537	0.74 529	0.90 563	0.84 583	1.82 549	0.80 471	0.10 183	0.07 24	0.11 291	0.09 135	0.12 128	0.19 89

IIG-Stereo	0.65 392	0.87 425	2.32 308	0.55 498	0.23 218	0.62 409	0.21 170	0.78 332	0.71 400	0.64 469	0.69 491	0.69 476	0.38 356	2.07 587	1.37 568	0.11 284	0.08 72	0.11 291	0.09 135	0.15 211	0.27 155

DRaft	0.65 392	0.47 215	2.38 319	0.25 80	0.17 85	0.64 437	0.65 588	0.56 205	0.57 242	0.67 494	0.98 589	0.38 267	0.99 605	1.42 470	2.06 611	0.11 284	0.14 263	0.10 211	0.14 320	0.18 282	0.21 108

RAFT-RH_RVC	0.65 392	0.73 356	2.78 510	0.39 389	0.29 300	0.60 369	0.18 93	0.45 88	0.63 298	0.75 532	1.89 641	0.47 340	0.29 289	1.59 507	1.21 549	0.15 466	0.07 24	0.13 417	0.13 297	0.11 104	0.10 15

pcwnet_v2	0.65 392	0.54 263	4.29 650	0.33 267	0.27 275	0.60 369	0.25 305	1.02 543	0.92 556	0.61 430	0.69 491	0.62 421	0.54 493	0.67 273	0.38 254	0.18 519	0.15 281	0.15 483	0.14 320	0.21 350	0.49 312

RALCasStereoNet	0.65 392	1.34 560	2.56 418	0.43 431	0.96 576	0.50 225	0.26 324	0.62 246	0.56 235	0.43 236	0.49 314	0.36 253	0.28 268	0.72 306	0.53 359	0.10 183	1.18 543	0.09 144	0.08 98	0.27 453	1.27 558

ARAFT	0.65 392	1.69 624	3.34 585	0.29 175	0.16 61	0.65 453	0.36 466	0.96 489	0.73 414	0.63 458	0.49 314	0.56 393	0.31 310	1.23 439	0.35 230	0.11 284	0.08 72	0.14 454	0.13 297	0.38 560	0.50 315

psm_up	0.65 392	1.02 470	2.53 402	0.36 339	0.31 329	0.64 437	0.38 479	0.96 489	0.73 414	0.63 458	0.57 404	0.68 465	0.57 505	1.90 571	0.52 351	0.17 506	0.15 281	0.16 504	0.15 344	0.27 453	0.22 116

CFNet	0.65 392	1.45 591	2.27 296	0.34 294	0.25 243	0.64 437	0.23 248	0.93 465	0.79 481	0.48 270	0.59 417	0.58 402	0.40 380	2.28 606	0.63 414	0.13 393	0.09 137	0.15 483	0.14 320	0.34 521	0.26 148

YMNet	0.66 412	0.98 462	2.12 254	0.42 418	0.41 436	0.86 559	0.43 507	0.92 459	0.76 450	0.75 532	0.81 551	0.83 536	0.46 447	0.87 349	1.07 526	0.19 537	0.22 355	0.20 560	0.17 386	0.42 586	0.39 239

YMNet_1	0.66 412	0.98 462	2.12 254	0.42 418	0.41 436	0.86 559	0.43 507	0.92 459	0.76 450	0.75 532	0.81 551	0.83 536	0.46 447	0.87 349	1.07 526	0.19 537	0.22 355	0.20 560	0.17 386	0.42 586	0.39 239

Reg-Stereo(zero)	0.66 412	0.26 1	2.13 260	0.25 80	1.15 606	0.99 589	0.97 629	0.57 214	0.81 498	0.52 327	0.46 285	0.54 378	0.59 516	0.47 155	1.14 538	0.08 42	0.88 510	0.08 58	0.36 559	0.12 128	0.80 460

mmm	0.66 412	0.53 260	1.83 170	0.38 372	0.86 563	0.49 206	0.27 343	0.82 364	0.83 511	0.59 409	0.69 491	0.47 340	0.38 356	0.81 338	0.73 450	0.12 344	1.37 573	0.14 454	0.45 586	0.18 282	1.35 568

Wz-Net-LNSev	0.66 412	1.30 549	2.81 518	0.35 320	0.37 403	0.80 541	0.48 532	0.91 451	0.87 539	0.63 458	0.70 504	0.80 523	0.59 516	0.67 273	0.68 431	0.15 466	0.14 263	0.12 354	0.12 275	0.24 392	0.38 231

AASNet	0.66 412	1.49 598	2.97 544	0.37 352	0.33 353	0.65 453	0.30 401	1.00 524	0.78 468	0.56 367	0.60 426	0.55 387	0.39 373	0.88 358	0.96 497	0.15 466	0.12 227	0.13 417	0.11 237	0.45 598	0.35 213

coex_refinement	0.67 418	1.33 557	2.48 384	0.38 372	0.26 261	0.64 437	0.34 447	0.88 425	0.68 361	0.61 430	0.63 449	0.80 523	0.48 466	1.84 553	1.09 530	0.13 393	0.10 172	0.10 211	0.10 184	0.18 282	0.38 231

DDVS	0.67 418	0.46 211	1.74 156	2.40 667	0.35 382	0.86 559	0.98 630	0.72 304	0.52 196	0.53 336	0.57 404	0.89 560	0.37 347	1.22 436	0.57 378	0.15 466	0.14 263	0.14 454	0.12 275	0.19 312	0.42 259

ACVNet-DCA	0.67 418	0.73 356	2.43 341	0.67 542	0.52 481	0.76 518	0.24 277	0.81 355	0.83 511	0.77 539	0.39 248	0.25 157	0.38 356	0.70 290	0.22 56	0.10 183	2.13 648	0.11 291	0.09 135	0.16 233	1.18 544

fast-acv-ft	0.67 418	1.24 537	3.26 577	0.39 389	0.30 316	0.80 541	0.48 532	0.74 311	0.76 450	0.60 420	0.78 548	0.76 505	0.60 524	0.70 290	0.78 466	0.16 486	0.15 281	0.18 542	0.17 386	0.38 560	0.24 136

ToySt	0.67 418	0.88 429	2.61 440	0.39 389	0.73 542	0.61 388	0.38 479	0.78 332	0.73 414	0.43 236	0.70 504	0.72 487	0.45 436	0.66 270	0.62 407	0.14 435	0.63 472	0.13 417	0.33 539	0.24 392	1.18 544

PSM-AAD	0.67 418	0.29 16	2.41 332	0.37 352	0.23 218	0.86 559	1.15 646	0.62 246	0.66 321	0.64 469	0.71 519	0.67 451	2.90 667	0.65 267	0.32 195	0.10 183	0.08 72	0.17 523	0.15 344	0.14 195	0.34 206

HSM	0.67 418	0.92 450	2.29 301	0.30 196	0.29 300	0.65 453	0.29 385	0.98 505	0.67 334	0.59 409	0.58 411	1.39 635	0.65 538	2.56 629	0.45 306	0.11 284	0.09 137	0.10 211	0.08 98	0.18 282	0.24 136

Occ-G	0.68 425	0.54 263	2.08 238	0.99 591	0.74 543	0.38 85	0.25 305	0.46 98	0.78 468	0.40 219	0.36 229	0.46 331	0.22 160	0.90 364	0.70 436	0.09 94	1.53 597	0.09 144	0.16 367	0.31 495	2.06 618

raft_robust	0.68 425	1.24 537	2.42 336	0.30 196	0.57 501	0.53 266	0.25 305	0.95 486	0.79 481	0.49 286	0.46 285	1.12 613	0.74 565	1.50 485	0.61 404	0.09 94	0.62 470	0.10 211	0.30 505	0.26 438	0.30 177

SACVNet	0.68 425	1.08 485	2.58 424	0.38 372	0.28 291	0.65 453	0.37 469	0.91 451	0.65 313	0.67 494	0.62 441	0.69 476	0.47 459	2.07 587	0.65 421	0.18 519	0.14 263	0.16 504	0.15 344	0.39 569	0.41 254

ADLNet	0.68 425	1.02 470	2.68 476	0.35 320	0.34 369	0.67 475	0.34 447	0.95 486	0.79 481	0.70 508	0.62 441	0.80 523	0.46 447	1.77 536	0.69 434	0.15 466	0.12 227	0.14 454	0.14 320	0.31 495	0.54 343

XPNet_ROB	0.68 425	1.11 494	2.28 298	0.38 372	0.27 275	0.67 475	0.47 530	0.94 471	0.75 441	0.80 550	0.71 519	0.81 528	0.54 493	1.72 525	0.84 481	0.22 566	0.16 296	0.16 504	0.15 344	0.25 417	0.45 291

ETE_ROB	0.68 425	1.09 487	2.32 308	0.38 372	0.26 261	0.69 484	0.51 542	1.49 636	0.75 441	0.81 553	0.71 519	0.85 545	0.51 481	1.39 463	0.70 436	0.17 506	0.14 263	0.19 550	0.16 367	0.24 392	0.35 213

LALA_ROB	0.68 425	1.14 501	2.50 395	0.37 352	0.29 300	0.78 533	0.55 556	0.99 514	0.84 523	0.82 559	0.68 486	0.93 569	0.50 477	1.01 389	0.89 486	0.21 559	0.15 281	0.21 566	0.18 399	0.26 438	0.30 177

SCV	0.69 432	0.68 327	1.95 203	0.90 574	1.04 590	0.49 206	0.24 277	0.98 505	0.73 414	0.54 342	0.31 186	0.24 147	0.20 130	1.32 455	0.26 120	0.11 284	1.59 602	0.09 144	0.32 524	0.34 521	1.58 590

UGAM	0.69 432	0.84 414	2.66 460	0.40 402	0.20 158	0.53 266	0.34 447	0.63 254	0.74 435	0.45 250	0.74 529	0.95 577	0.36 340	2.57 630	0.42 285	0.11 284	0.45 427	0.17 523	0.19 417	0.43 591	0.57 361

STrans-v2	0.69 432	0.62 302	2.66 460	0.28 152	0.23 218	0.57 322	0.32 423	1.01 534	0.77 463	0.92 574	0.84 558	0.88 557	0.92 598	1.81 546	1.19 546	0.10 183	0.07 24	0.10 211	0.09 135	0.12 128	0.30 177

DEmStereo	0.69 432	0.40 152	2.42 336	0.42 418	0.18 106	0.66 466	0.88 621	0.54 186	0.64 306	0.60 420	1.00 593	0.45 323	1.24 622	1.53 490	2.21 622	0.10 183	0.08 72	0.10 211	0.10 184	0.11 104	0.14 43

FADNet-RVC	0.69 432	1.65 620	2.74 501	0.35 320	0.26 261	0.60 369	0.29 385	0.91 451	0.67 334	0.46 263	0.51 330	0.62 421	0.46 447	1.75 530	0.81 475	0.17 506	0.20 343	0.17 523	0.18 399	0.60 622	0.39 239

RASNet	0.69 432	1.05 480	2.59 427	0.37 352	0.47 470	0.66 466	0.33 437	0.82 364	0.76 450	0.51 317	0.65 471	0.93 569	0.62 529	2.20 603	0.80 471	0.14 435	0.09 137	0.09 144	0.11 237	0.18 282	0.37 222

PS-NSSS	0.69 432	1.37 574	2.44 349	0.31 221	0.32 345	0.64 437	0.34 447	1.04 556	0.74 435	0.56 367	0.75 536	0.51 359	0.42 405	2.41 621	0.54 365	0.24 582	0.17 310	0.27 593	0.18 399	0.30 486	0.23 126

DF	0.70 439	0.34 89	1.60 137	2.29 664	1.43 623	0.40 104	0.20 127	0.73 308	0.37 55	0.25 101	0.39 248	0.34 245	0.17 66	0.83 342	0.90 488	0.10 183	2.62 672	0.08 58	0.29 495	0.09 52	0.58 368

MyStereo06	0.70 439	0.72 352	3.51 607	0.31 221	0.25 243	0.60 369	0.30 401	0.90 444	0.67 334	1.48 644	0.53 347	0.84 539	0.57 505	0.60 237	1.11 533	0.09 94	0.55 454	0.12 354	0.20 430	0.16 233	0.56 355

MSKI-zero shot	0.70 439	0.44 199	2.62 445	1.47 627	0.75 545	0.56 299	0.20 127	0.80 346	0.45 140	0.60 420	0.52 340	0.44 310	0.17 66	0.70 290	0.26 120	0.09 94	2.87 677	0.09 144	0.32 524	0.14 195	0.50 315

DMCA-RVC	0.70 439	1.30 549	3.59 614	0.37 352	0.89 567	0.57 322	0.31 412	0.73 308	0.59 260	0.69 504	0.54 368	0.59 406	0.57 505	1.25 445	0.66 424	0.16 486	0.38 409	0.20 560	0.15 344	0.22 367	0.23 126

HSM-Net_RVC	0.70 439	0.40 152	2.45 366	0.27 126	0.19 141	0.68 481	0.30 401	1.29 619	0.73 414	0.73 522	0.70 504	0.77 507	0.45 436	3.73 673	0.46 313	0.13 393	0.09 137	0.10 211	0.09 135	0.13 163	0.32 192
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
Foundation-i32	0.71 444	0.33 74	0.99 19	1.38 621	1.80 646	0.49 206	0.15 44	0.34 20	0.60 268	0.14 5	0.13 9	0.28 197	0.14 23	0.99 384	0.52 351	0.09 94	2.49 667	0.07 1	0.06 11	0.11 104	3.05 663

ACV-stereo	0.71 444	0.85 419	3.01 552	0.33 267	0.25 243	1.01 592	0.59 568	0.62 246	0.54 215	0.42 229	0.45 280	1.54 642	1.44 632	1.40 465	0.73 450	0.14 435	0.13 247	0.12 354	0.11 237	0.20 335	0.35 213

AE-Stereo	0.71 444	0.32 60	2.44 349	0.44 436	0.50 474	0.58 332	0.23 248	1.08 583	0.67 334	0.67 494	0.51 330	0.47 340	0.24 199	0.63 252	0.32 195	0.09 94	2.15 652	0.11 291	0.45 586	0.22 367	2.01 614

xx1	0.71 444	0.73 356	2.43 341	0.67 542	0.52 481	0.76 518	0.24 277	0.85 397	1.05 594	0.77 539	0.39 248	0.46 331	0.37 347	0.70 290	0.22 56	0.10 183	2.13 648	0.12 354	0.41 578	0.16 233	1.18 544

GrayStereo	0.71 444	0.27 3	2.40 328	0.89 571	0.23 218	0.62 409	1.40 662	0.67 273	0.70 385	0.72 520	0.77 543	0.55 387	3.03 668	0.60 237	0.28 144	0.10 183	0.08 72	0.10 211	0.21 441	0.12 128	0.37 222

FADNet	0.71 444	1.60 615	2.53 402	0.33 267	0.30 316	0.67 475	0.29 385	0.92 459	0.75 441	0.45 250	0.49 314	0.66 447	0.57 505	1.85 557	0.85 482	0.46 626	0.20 343	0.17 523	0.20 430	0.60 622	0.37 222

iResNetv2_ROB	0.71 444	1.90 637	3.48 605	0.43 431	0.22 188	0.60 369	0.29 385	0.96 489	0.78 468	0.60 420	0.65 471	0.60 414	0.46 447	0.80 334	1.21 549	0.12 344	0.08 72	0.10 211	0.07 63	0.44 595	0.33 197

DRN-Test	0.71 444	0.79 393	2.83 522	0.40 402	0.44 456	0.80 541	0.41 493	1.07 581	0.83 511	0.82 559	0.64 463	0.68 465	0.57 505	1.78 539	0.79 469	0.16 486	0.13 247	0.17 523	0.16 367	0.24 392	0.51 322

StereoDRNet	0.71 444	1.24 537	2.56 418	0.42 418	0.45 461	0.73 502	0.46 526	0.98 505	0.81 498	0.77 539	0.56 393	0.74 495	0.48 466	1.69 523	0.91 490	0.15 466	0.14 263	0.15 483	0.15 344	0.26 438	0.51 322

NCCL2	0.71 444	1.32 552	2.30 303	0.44 436	0.31 329	0.71 491	0.67 595	0.89 433	0.69 373	0.70 508	0.61 434	0.85 545	0.54 493	1.58 506	0.70 436	0.20 548	0.17 310	0.66 644	0.25 471	0.26 438	0.38 231

TCMNet	0.72 454	1.15 507	2.78 510	0.51 481	0.52 481	0.73 502	0.39 486	0.94 471	0.78 468	0.60 420	0.68 486	0.63 425	0.46 447	1.71 524	0.72 446	0.18 519	0.19 328	0.23 579	0.18 399	0.40 576	0.56 355

1test111	0.72 454	0.73 356	2.43 341	0.67 542	0.52 481	0.76 518	0.24 277	0.81 355	0.83 511	0.77 539	0.39 248	0.25 157	0.38 356	1.03 392	0.75 456	0.10 183	2.13 648	0.11 291	0.09 135	0.16 233	1.18 544

FAT-Stereo	0.72 454	0.60 289	2.86 529	0.37 352	0.29 300	0.64 437	0.55 556	1.01 534	0.91 554	0.76 537	0.94 581	0.93 569	0.79 577	1.82 549	0.60 394	0.19 537	0.19 328	0.17 523	0.16 367	0.23 385	0.47 299

SCV_C0	0.73 457	0.68 327	2.05 233	1.50 631	0.92 571	0.45 158	0.20 127	0.96 489	0.71 400	0.65 485	0.33 209	0.31 227	0.20 130	1.25 445	0.52 351	0.09 94	1.68 613	0.08 58	0.30 505	0.27 453	1.52 580

MyStereo8	0.73 457	1.16 511	2.89 533	0.53 488	0.34 369	0.71 491	0.20 127	1.87 656	0.59 260	0.53 336	0.66 478	0.50 354	0.33 325	1.27 450	0.62 407	0.10 183	1.19 544	0.10 211	0.21 441	0.21 350	0.61 382

ADLNet2	0.73 457	1.22 531	3.28 579	0.34 294	0.36 394	0.65 453	0.37 469	0.94 471	0.87 539	0.57 383	0.65 471	0.92 564	0.48 466	2.05 584	0.60 394	0.13 393	0.11 204	0.11 291	0.11 237	0.37 552	0.38 231

hitnet-ft	0.73 457	1.09 487	2.59 427	0.28 152	0.22 188	0.71 491	0.36 466	0.89 433	0.67 334	0.58 390	0.83 556	1.03 593	0.94 602	2.31 609	0.70 436	0.23 574	0.14 263	0.41 623	0.13 297	0.24 392	0.28 161

MoCha-V2	0.74 461	0.78 389	2.18 269	1.01 592	1.55 632	0.36 63	0.19 102	0.61 240	0.49 165	0.33 181	0.34 218	0.30 217	0.27 250	1.56 494	0.47 319	0.09 94	1.94 631	0.08 58	0.37 561	0.18 282	1.62 594

IGEV++	0.74 461	0.70 340	2.05 233	1.11 601	1.09 598	0.32 36	0.21 170	0.75 315	0.43 121	0.30 168	0.30 172	0.22 122	0.27 250	0.98 383	0.31 185	0.10 183	2.50 668	0.08 58	0.15 344	0.27 453	2.70 654

cc1	0.74 461	0.73 356	2.43 341	0.67 542	0.52 481	0.76 518	0.24 277	0.85 397	1.05 594	0.77 539	0.39 248	0.25 157	0.38 356	0.70 290	0.22 56	0.10 183	2.13 648	0.11 291	0.09 135	0.25 417	2.20 630

IGEVStereo-DCA	0.74 461	0.74 368	2.09 242	0.76 555	0.77 550	0.45 158	0.23 248	0.49 122	0.62 286	0.71 517	0.22 76	0.30 217	0.28 268	1.29 452	1.53 580	0.10 183	1.50 592	0.10 211	0.18 399	0.24 392	2.22 632

tt1	0.74 461	0.73 356	2.34 312	0.67 542	0.63 522	0.75 513	0.24 277	0.85 397	0.96 573	0.81 553	0.38 242	0.26 174	0.35 336	0.64 259	0.22 56	0.10 183	2.16 653	0.11 291	0.09 135	0.25 417	2.19 627

anonymousa	0.74 461	0.60 289	2.58 424	0.96 584	1.33 615	0.61 388	0.26 324	0.69 283	0.56 235	0.55 355	0.84 558	0.82 531	0.46 447	0.56 217	0.61 404	0.10 183	1.11 538	0.12 354	0.98 667	0.14 195	0.97 517

Wz-Net-MNSev	0.74 461	1.42 586	2.75 503	0.38 372	0.33 353	0.90 575	0.61 577	0.98 505	0.94 565	0.77 539	0.75 536	0.75 500	0.66 545	1.39 463	0.76 460	0.17 506	0.13 247	0.14 454	0.14 320	0.28 466	0.48 306

IPLG	0.74 461	1.09 487	2.87 530	0.36 339	0.21 173	1.63 638	0.60 572	1.39 628	0.63 298	1.39 635	0.51 330	0.40 282	0.86 588	1.40 465	0.37 245	0.09 94	0.07 24	0.14 454	0.12 275	0.34 521	0.23 126

FADNet-RVC-Resample	0.74 461	1.54 602	3.81 627	0.38 372	0.29 300	0.62 409	0.38 479	0.91 451	0.67 334	0.52 327	0.51 330	0.63 425	0.44 428	1.56 494	0.59 389	0.24 582	0.32 396	0.22 571	0.19 417	0.30 486	0.71 427

RP	0.74 461	1.01 468	2.48 384	0.44 436	0.45 461	0.66 466	0.45 520	0.95 486	0.87 539	0.70 508	0.95 584	0.99 585	0.82 580	1.55 492	0.82 478	0.26 593	0.19 328	0.23 579	0.20 430	0.34 521	0.38 231

stereogan	0.74 461	0.68 327	2.82 520	0.40 402	0.40 429	1.05 599	0.42 500	0.99 514	0.96 573	0.78 547	0.86 566	1.15 618	0.73 561	1.57 499	0.56 375	0.20 548	0.19 328	0.20 560	0.16 367	0.37 552	0.34 206

HART	0.75 472	0.75 375	2.22 283	0.94 580	1.59 636	0.30 23	0.19 102	0.72 304	0.85 526	0.30 168	0.52 340	0.39 271	0.16 60	0.81 338	0.43 294	0.08 42	2.61 671	0.10 211	0.07 63	0.36 544	1.61 593

model_zeroshot	0.75 472	0.94 456	2.48 384	1.88 652	0.68 535	0.72 497	0.22 208	1.01 534	0.51 184	1.10 598	0.35 225	0.63 425	0.20 130	0.78 326	0.32 195	0.12 344	1.97 634	0.10 211	0.23 459	0.12 128	0.56 355

Nwc_Net	0.75 472	1.10 492	2.96 543	0.42 418	0.39 419	0.77 528	0.39 486	1.06 577	0.73 414	0.65 485	1.00 593	0.99 585	0.74 565	1.43 471	0.99 510	0.24 582	0.15 281	0.23 579	0.26 479	0.27 453	0.30 177

NOSS_ROB	0.75 472	1.03 474	2.27 296	0.68 548	0.26 261	0.68 481	0.30 401	0.99 514	0.82 504	0.59 409	0.58 411	0.77 507	0.39 373	2.75 648	0.48 329	0.25 589	0.24 366	0.28 595	0.26 479	0.29 477	1.07 533

PSMNet_ROB	0.75 472	1.42 586	2.93 538	0.39 389	0.32 345	0.73 502	0.56 560	0.90 444	0.74 435	0.56 367	0.60 426	0.75 500	0.47 459	2.00 580	1.31 560	0.18 519	0.13 247	0.19 550	0.20 430	0.26 438	0.40 246

Selective-IGEV-i16pc	0.76 477	0.44 199	5.34 664	0.32 243	0.19 141	1.17 614	0.61 577	0.94 471	0.80 489	0.37 201	0.51 330	0.53 369	0.29 289	2.08 590	0.38 254	0.23 574	0.23 362	0.12 354	0.16 367	0.22 367	0.21 108

Zero-FE251	0.76 477	0.35 101	2.10 249	0.30 196	0.25 243	0.44 150	0.16 62	0.45 88	0.36 48	5.93 685	0.20 51	0.22 122	0.19 112	0.52 197	1.06 524	0.10 183	0.71 487	0.08 58	0.06 11	0.09 52	1.56 585

z-ln-s-r	0.76 477	1.41 581	2.84 524	0.33 267	0.27 275	0.58 332	0.37 469	0.92 459	0.89 548	0.54 342	0.81 551	0.64 433	0.48 466	2.23 604	1.74 591	0.11 284	0.08 72	0.11 291	0.09 135	0.28 466	0.40 246

DualNet (step1)	0.76 477	0.69 337	2.69 483	0.28 152	0.23 218	0.81 545	0.33 437	0.99 514	0.86 533	0.64 469	0.63 449	0.67 451	0.49 472	1.18 429	0.52 351	0.65 635	1.21 548	0.86 651	0.56 620	0.25 417	0.72 429

DispNO	0.76 477	1.36 569	3.15 569	0.32 243	0.27 275	0.59 354	0.29 385	0.88 425	0.72 409	0.55 355	0.79 550	0.83 536	0.47 459	2.46 623	1.23 553	0.12 344	0.10 172	0.18 542	0.31 516	0.20 335	0.25 140

DCRE	0.76 477	0.80 397	2.31 306	1.05 593	1.18 607	0.63 424	0.26 324	1.03 550	0.59 260	0.52 327	2.12 646	0.44 310	0.27 250	0.41 124	0.53 359	0.09 94	1.02 528	0.10 211	0.32 524	0.16 233	1.47 578

APVNet	0.76 477	1.11 494	3.23 573	0.39 389	0.36 394	0.85 558	0.44 516	0.96 489	0.73 414	0.58 390	0.69 491	0.76 505	0.56 500	2.29 607	0.82 478	0.17 506	0.18 322	0.24 585	0.19 417	0.35 536	0.27 155

GwcNet	0.76 477	1.09 487	3.68 618	0.38 372	0.45 461	0.81 545	0.45 520	0.91 451	0.89 548	0.63 458	0.77 543	0.82 531	0.51 481	1.64 514	0.85 482	0.17 506	0.16 296	0.15 483	0.15 344	0.33 511	0.34 206

AF-Net	0.76 477	1.14 501	2.74 501	0.42 418	0.41 436	0.70 487	0.41 493	1.07 581	0.94 565	0.73 522	1.05 603	1.04 597	0.86 588	1.23 439	1.00 513	0.23 574	0.15 281	0.25 590	0.18 399	0.32 505	0.35 213

ccnet	0.77 486	0.61 295	2.01 220	0.40 402	0.46 468	1.05 599	0.59 568	1.02 543	0.74 435	0.90 571	0.97 586	0.82 531	0.89 593	1.68 522	1.16 542	0.32 609	0.26 379	0.32 609	0.28 490	0.35 536	0.47 299

RYNet	0.77 486	0.91 445	2.36 315	0.37 352	0.41 436	0.88 568	0.44 516	0.99 514	0.88 543	0.65 485	0.54 368	0.92 564	0.61 527	2.70 643	1.23 553	0.15 466	0.14 263	0.17 523	0.14 320	0.27 453	0.55 353

ffm	0.78 488	0.67 317	3.39 592	0.32 243	0.22 188	0.58 332	0.28 357	0.85 397	0.96 573	0.54 342	0.74 529	0.67 451	0.40 380	0.64 259	0.22 56	0.10 183	2.16 653	0.15 483	0.33 539	0.25 417	2.19 627

Syn2CoEx	0.78 488	1.43 589	3.54 611	0.44 436	0.31 329	0.64 437	0.43 507	1.04 556	0.83 511	0.64 469	0.77 543	0.74 495	0.74 565	1.91 572	0.64 416	0.20 548	0.17 310	0.19 550	0.15 344	0.30 486	0.59 375

RGC	0.78 488	1.10 492	2.55 414	0.45 443	0.45 461	0.73 502	0.40 491	1.00 524	0.75 441	0.75 532	1.04 601	1.02 592	0.73 561	1.74 528	1.15 540	0.24 582	0.19 328	0.28 595	0.26 479	0.31 495	0.38 231

HH	0.79 491	0.52 253	2.72 493	1.45 624	0.80 556	0.91 576	0.23 248	0.76 318	0.76 450	0.64 469	0.55 379	0.87 553	0.41 392	0.94 373	0.45 306	0.09 94	1.20 545	0.10 211	0.09 135	0.16 233	2.16 624

HanStereo	0.79 491	0.52 253	2.72 493	1.45 624	0.80 556	0.91 576	0.23 248	0.76 318	0.76 450	0.64 469	0.55 379	0.87 553	0.41 392	0.94 373	0.45 306	0.09 94	1.20 545	0.10 211	0.09 135	0.16 233	2.16 624

FTStereo	0.79 491	0.32 60	2.83 522	0.70 550	0.21 173	0.73 502	1.75 668	0.61 240	0.60 268	1.07 596	1.62 636	1.28 625	2.11 659	0.75 314	0.30 166	0.19 537	0.08 72	0.12 354	0.11 237	0.12 128	0.39 239

RAFT + AFF	0.79 491	1.73 626	2.99 549	0.34 294	0.35 382	0.67 475	0.51 542	1.05 564	0.79 481	0.54 342	0.58 411	0.59 406	0.81 578	1.80 544	1.21 549	0.13 393	0.27 386	0.15 483	0.14 320	0.45 598	0.69 421

AANet_RVC	0.79 491	1.46 593	2.72 493	0.34 294	0.25 243	0.59 354	0.32 423	0.88 425	0.83 511	0.62 445	0.95 584	0.80 523	0.43 418	2.46 623	1.72 589	0.38 616	0.26 379	0.10 211	0.09 135	0.25 417	0.43 270

w-ln-seven-2	0.81 496	1.56 606	3.14 568	0.38 372	0.28 291	0.66 466	0.43 507	0.93 465	0.93 563	0.73 522	0.77 543	0.72 487	0.65 538	1.82 549	1.75 593	0.14 435	0.15 281	0.15 483	0.14 320	0.36 544	0.58 368

aanetorigin	0.81 496	1.03 474	2.64 455	0.44 436	0.44 456	0.59 354	1.00 635	0.59 227	0.70 385	1.54 647	1.22 615	0.82 531	1.08 612	1.06 398	1.07 526	0.18 519	0.15 281	0.17 523	0.21 441	0.53 616	0.65 399

GANetREF_RVC	0.81 496	1.44 590	3.04 558	0.49 468	0.27 275	0.83 552	0.63 582	1.03 550	0.92 556	0.63 458	0.61 434	0.72 487	0.59 516	2.40 619	0.58 385	0.33 611	0.25 375	0.37 618	0.25 471	0.41 583	0.36 221
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
PWC_ROB	0.81 496	1.41 581	2.60 435	0.41 413	0.40 429	0.63 424	0.31 412	1.04 556	0.99 585	0.92 574	1.29 618	0.78 512	0.68 549	1.65 517	1.50 575	0.19 537	0.12 227	0.18 542	0.13 297	0.51 612	0.54 343

AIO-Stereo-zeroshot	0.82 500	0.78 389	3.67 617	0.35 320	0.81 558	1.25 619	0.88 621	1.13 599	0.58 250	0.84 563	0.52 340	1.24 622	0.64 535	0.77 320	0.70 436	0.10 183	0.53 448	0.11 291	0.45 586	0.29 477	0.81 467

HBP-ISP	0.82 500	1.57 607	3.28 579	0.50 475	0.27 275	0.86 559	0.54 552	1.09 585	0.78 468	0.81 553	0.70 504	0.68 465	1.00 606	2.02 581	0.47 319	0.24 582	0.24 366	0.29 603	0.25 471	0.28 466	0.52 330

S-Stereo	0.82 500	0.73 356	3.79 623	0.40 402	0.37 403	0.70 487	0.69 600	1.00 524	1.03 590	0.63 458	0.92 578	0.82 531	0.59 516	2.35 612	0.71 442	0.18 519	0.22 355	0.17 523	0.18 399	0.30 486	0.67 408

CVANet_RVC	0.82 500	1.18 519	3.98 634	0.40 402	0.28 291	0.63 424	0.43 507	0.90 444	0.78 468	1.14 605	0.69 491	0.68 465	0.52 488	2.62 635	0.48 329	0.20 548	0.13 247	0.22 571	0.37 561	0.37 552	0.48 306

PASM	0.82 500	1.00 465	2.68 476	0.52 484	0.48 472	0.65 453	0.59 568	0.83 375	0.89 548	0.82 559	0.73 526	0.89 560	0.68 549	2.39 618	0.73 450	0.35 614	0.37 405	0.36 616	0.41 578	0.45 598	0.51 322

TDLM	0.83 505	1.28 546	2.38 319	0.46 448	0.26 261	0.66 466	0.55 556	0.87 417	0.80 489	2.54 668	0.62 441	0.61 416	0.51 481	2.68 641	0.67 428	0.20 548	0.11 204	0.35 615	0.15 344	0.33 511	0.48 306

PWCDC_ROB	0.83 505	1.57 607	2.63 446	0.48 455	0.37 403	0.78 533	0.29 385	1.04 556	1.36 627	0.63 458	2.05 645	0.64 433	0.70 556	1.10 410	1.20 547	0.33 611	0.14 263	0.15 483	0.12 275	0.63 626	0.46 297

GCST	0.84 507	1.48 596	3.02 554	1.12 604	1.09 598	0.62 409	0.19 102	0.79 340	0.56 235	0.60 420	0.65 471	0.50 354	0.31 310	1.24 441	0.74 455	0.76 644	0.46 428	0.84 650	0.64 635	0.71 631	0.57 361

rrr	0.84 507	0.74 368	3.40 597	0.76 555	0.77 550	0.45 158	0.28 357	1.23 615	0.84 523	0.71 517	0.22 76	0.30 217	0.28 268	1.29 452	1.53 580	0.10 183	1.50 592	0.10 211	0.29 495	0.24 392	1.75 601

GASNet	0.84 507	1.98 640	4.07 639	0.48 455	0.33 353	0.58 332	0.34 447	0.97 497	0.81 498	0.60 420	0.59 417	0.74 495	0.55 498	2.08 590	1.18 543	0.22 566	0.15 281	0.19 550	0.17 386	0.55 618	0.29 168

MaskLacGwcNet_RVC	0.84 507	1.41 581	2.80 513	0.94 580	0.35 382	0.89 572	0.41 493	0.89 433	0.66 321	0.57 383	0.63 449	0.75 500	0.38 356	2.37 614	0.55 371	1.16 661	0.31 393	0.36 616	0.21 441	0.59 621	0.63 391

edge stereo	0.84 507	0.74 368	3.42 602	0.38 372	1.21 609	0.63 424	0.41 493	0.98 505	0.83 511	0.81 553	0.88 571	1.14 616	0.73 561	2.16 600	0.89 486	0.22 566	0.20 343	0.26 592	0.18 399	0.38 560	0.43 270

SHD	0.84 507	1.14 501	2.54 406	0.80 564	0.52 481	0.76 518	0.34 447	1.16 605	1.29 621	1.11 600	0.85 561	0.98 581	0.74 565	1.25 445	1.48 574	0.22 566	0.37 405	0.20 560	0.27 488	0.36 544	0.41 254

XQC	0.84 507	1.32 552	2.61 440	0.78 561	0.44 456	0.89 572	0.53 549	1.16 605	1.07 597	0.85 565	0.69 491	0.92 564	0.73 561	1.40 465	1.44 572	0.24 582	0.35 403	0.23 579	0.26 479	0.45 598	0.39 239

RTSC	0.84 507	1.40 580	2.67 469	0.50 475	0.40 429	0.83 552	0.33 437	1.11 592	1.14 608	0.93 578	0.82 554	0.84 539	0.58 513	1.34 459	1.82 600	0.18 519	0.49 437	0.14 454	0.30 505	0.46 602	0.42 259

PDISCO_ROB	0.84 507	1.46 593	2.84 524	0.65 535	0.59 506	1.17 614	0.48 532	1.19 610	1.08 599	0.67 494	0.72 524	1.00 588	0.61 527	1.24 441	1.05 521	0.38 616	0.18 322	0.28 595	0.24 463	0.58 620	0.44 286

LL-Strereo	0.85 516	1.73 626	3.06 562	0.37 352	0.61 519	0.54 276	0.33 437	1.01 534	0.76 450	0.69 504	0.58 411	0.85 545	0.78 574	2.65 638	0.54 365	0.14 435	0.58 460	0.14 454	0.12 275	0.42 586	1.05 531

Wz-Net-SNSev	0.85 516	1.83 633	3.36 586	0.42 418	0.31 329	0.71 491	0.66 590	1.04 556	0.94 565	0.68 500	0.85 561	0.96 578	0.62 529	1.75 530	1.14 538	0.16 486	0.15 281	0.16 504	0.17 386	0.39 569	0.63 391

DANet	0.85 516	0.68 327	2.41 332	1.18 607	0.48 472	0.77 528	1.23 654	0.93 465	1.53 636	0.90 571	0.72 524	0.97 580	0.57 505	1.86 559	1.05 521	0.18 519	0.16 296	0.19 550	0.16 367	0.26 438	0.67 408
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
w-ln-seven	0.86 519	1.50 599	3.03 557	0.38 372	0.35 382	1.02 594	0.48 532	1.06 577	1.13 605	0.92 574	0.86 566	0.86 552	0.60 524	1.67 518	1.89 603	0.15 466	0.14 263	0.16 504	0.15 344	0.35 536	0.57 361

anonymousdsp	0.86 519	0.59 288	2.65 456	1.33 616	1.25 611	0.56 299	0.23 248	0.54 186	0.71 400	1.13 603	0.25 114	0.22 122	0.24 199	1.24 441	0.24 87	0.09 94	2.34 662	0.10 211	0.18 399	0.25 417	3.12 665

anonymity	0.86 519	0.68 327	1.44 116	0.64 532	0.83 560	0.67 475	0.52 546	0.98 505	0.73 414	0.96 580	0.70 504	0.81 528	0.86 588	1.10 410	1.34 562	0.64 634	0.72 489	0.58 638	1.44 677	0.60 622	0.91 496

IGEV-Stereo	0.86 519	0.60 289	2.65 456	1.35 618	1.25 611	0.56 299	0.23 248	0.54 186	0.71 400	1.14 605	0.25 114	0.22 122	0.24 199	1.24 441	0.24 87	0.09 94	2.34 662	0.10 211	0.18 399	0.25 417	3.13 666
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
UDG	0.86 519	1.57 607	2.80 513	0.68 548	0.59 506	0.78 533	0.38 479	0.97 497	0.74 435	0.63 458	0.70 504	1.01 589	0.68 549	1.02 390	1.22 552	0.45 624	0.34 402	0.89 655	0.51 610	0.73 633	0.58 368

test_xeample3	0.86 519	0.75 375	3.36 586	0.65 535	0.76 548	0.49 206	0.33 437	1.21 614	0.80 489	0.61 430	0.23 95	0.30 217	0.29 289	1.17 427	1.57 583	0.10 183	1.79 617	0.10 211	0.40 573	0.25 417	2.09 620

CBMV	0.86 519	1.00 465	2.82 520	0.35 320	0.21 173	0.78 533	0.78 611	1.05 564	0.87 539	0.90 571	0.74 529	0.87 553	1.89 652	1.67 518	1.38 570	0.19 537	0.20 343	0.21 566	0.19 417	0.28 466	0.84 473
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
RT-IGEV	0.87 526	0.33 74	2.66 460	0.59 515	0.55 493	0.93 581	0.81 614	1.19 610	1.10 600	1.05 592	0.93 580	1.11 612	0.78 574	0.75 314	1.67 586	0.12 344	0.47 432	0.11 291	0.49 602	0.28 466	1.56 585

Selective-IGEV-i16pb	0.87 526	0.49 231	5.92 669	0.33 267	0.21 173	1.07 604	0.67 595	1.13 599	0.97 580	0.44 245	0.77 543	0.66 447	0.46 447	2.29 607	0.54 365	0.24 582	0.25 375	0.15 483	0.19 417	0.26 438	0.28 161

FADNet_RVC	0.87 526	1.51 600	2.90 535	0.31 221	0.24 232	0.71 491	0.25 305	1.00 524	0.65 313	0.45 250	0.57 404	0.61 416	0.44 428	1.53 490	0.75 456	0.94 650	0.97 516	0.28 595	1.00 668	0.89 644	1.36 570

MSCF	0.88 529	0.84 414	1.67 150	2.15 659	1.87 648	0.51 235	0.21 170	0.63 254	0.61 275	0.32 176	0.29 161	0.17 62	0.30 303	1.06 398	0.67 428	0.11 284	1.92 626	0.08 58	0.31 516	0.19 312	3.72 680

anonymousdsp2	0.88 529	0.31 46	1.96 208	1.06 594	1.56 633	0.57 322	0.22 208	0.84 384	0.98 582	1.20 616	0.37 234	0.65 438	0.26 234	1.19 432	0.46 313	0.10 183	2.40 666	0.10 211	0.13 297	0.19 312	2.96 658

MIPNet	0.88 529	1.07 482	2.85 527	0.61 523	0.18 106	1.46 628	1.37 658	1.65 646	0.78 468	1.93 653	0.85 561	0.75 500	1.66 642	0.87 349	0.34 222	0.10 183	0.08 72	0.11 291	0.32 524	0.27 453	0.26 148

THIR-Stereo	0.88 529	0.85 419	2.33 310	0.26 100	0.16 61	0.59 354	2.69 675	0.62 246	0.54 215	0.62 445	1.61 635	0.96 578	1.77 648	1.67 518	2.20 621	0.10 183	0.08 72	0.14 454	0.11 237	0.16 233	0.21 108

NCC-stereo	0.88 529	1.22 531	2.97 544	0.60 517	0.45 461	1.88 649	0.48 532	1.04 556	0.75 441	0.70 508	0.85 561	0.93 569	0.84 583	1.81 546	1.51 578	0.28 600	0.19 328	0.23 579	0.31 516	0.27 453	0.35 213

Abc-Net	0.88 529	1.22 531	2.97 544	0.60 517	0.45 461	1.88 649	0.48 532	1.04 556	0.75 441	0.70 508	0.85 561	0.93 569	0.84 583	1.81 546	1.51 578	0.28 600	0.19 328	0.23 579	0.31 516	0.27 453	0.35 213
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCRef	0.88 529	1.45 591	2.68 476	0.38 372	0.35 382	0.95 586	0.51 542	0.92 459	0.81 498	0.89 569	0.84 558	0.61 416	1.35 625	1.26 449	3.38 656	0.14 435	0.12 227	0.17 523	0.19 417	0.28 466	0.34 206

CBMV_ROB	0.88 529	0.75 375	2.73 498	0.36 339	0.22 188	0.76 518	0.47 530	1.05 564	0.81 498	1.06 595	1.04 601	0.88 557	1.36 627	2.17 602	2.03 608	0.23 574	0.24 366	0.27 593	0.25 471	0.27 453	0.73 433

Select-FE	0.89 537	0.94 456	2.99 549	0.50 475	1.03 588	1.31 621	0.92 626	1.40 630	0.59 260	1.11 600	0.55 379	1.16 620	0.75 569	0.91 366	1.20 547	0.11 284	0.46 428	0.11 291	0.49 602	0.14 195	1.09 538

DA	0.89 537	0.42 167	2.01 220	1.10 598	1.65 639	0.88 568	0.22 208	0.63 254	0.92 556	0.41 222	0.70 504	0.29 208	0.27 250	1.52 488	0.40 266	0.10 183	2.35 664	0.09 144	0.07 63	0.11 104	3.60 677

GGEV	0.89 537	0.42 167	2.01 220	1.10 598	1.65 639	0.88 568	0.22 208	0.63 254	0.92 556	0.41 222	0.70 504	0.29 208	0.27 250	1.52 488	0.40 266	0.10 183	2.35 664	0.09 144	0.07 63	0.11 104	3.60 677

GASTEREO	0.89 537	0.83 409	1.67 150	2.15 659	1.89 649	0.52 255	0.21 170	0.62 246	0.62 286	0.33 181	0.31 186	0.16 44	0.31 310	1.11 415	0.68 431	0.11 284	1.92 626	0.08 58	0.29 495	0.19 312	3.79 681

AEACV	0.89 537	0.29 16	1.84 173	2.50 670	1.68 641	0.53 266	0.21 170	1.01 534	0.42 114	0.68 500	0.31 186	0.22 122	0.39 373	1.63 511	0.25 105	0.09 94	2.60 669	0.09 144	0.54 616	0.23 385	2.27 640

TRStereo	0.89 537	1.02 470	2.91 536	4.59 686	0.31 329	0.93 581	0.23 248	1.93 660	0.66 321	0.37 201	0.54 368	0.48 348	0.40 380	0.67 273	0.29 155	0.13 393	0.37 405	0.11 291	0.48 600	0.13 163	1.21 550

IGEV_i1	0.90 543	0.33 74	2.58 424	0.83 567	1.60 637	0.58 332	0.27 343	0.89 433	0.96 573	1.13 603	0.48 299	0.98 581	0.34 333	1.19 432	0.60 394	0.11 284	2.17 656	0.13 417	0.19 417	0.17 257	2.38 644

z-mn7	0.90 543	2.01 644	3.02 554	0.37 352	0.29 300	1.02 594	0.48 532	0.97 497	1.33 624	0.71 517	1.36 626	0.85 545	0.62 529	2.15 598	1.50 575	0.15 466	0.13 247	0.14 454	0.13 297	0.34 521	0.53 336

EGLCR-Stereo	0.90 543	0.31 46	1.90 193	1.60 634	0.95 575	1.14 611	0.42 500	0.85 397	0.43 121	1.74 651	0.21 62	0.27 188	0.17 66	1.56 494	0.30 166	0.10 183	2.60 669	0.10 211	0.09 135	0.10 80	3.10 664

DDUNet	0.90 543	1.63 618	2.77 508	0.77 558	0.69 537	0.83 552	0.44 516	0.90 444	0.70 385	0.68 500	0.76 539	0.92 564	0.54 493	1.14 421	1.35 564	0.61 633	0.37 405	0.96 657	0.52 613	0.77 639	0.67 408

IGEV-FE	0.91 547	0.39 144	3.80 624	0.42 418	1.95 654	0.56 299	0.64 584	0.84 384	0.55 226	1.45 640	0.53 347	0.79 515	0.42 405	0.57 221	1.13 536	0.10 183	0.49 437	0.10 211	0.34 544	0.19 312	2.97 660

PAM	0.91 547	0.43 184	2.67 469	0.77 558	0.89 567	1.81 646	1.22 653	1.13 599	0.78 468	1.16 608	0.91 577	1.39 635	0.68 549	0.76 318	1.06 524	0.10 183	0.98 519	0.10 211	0.50 606	0.14 195	0.66 401

IGEV_Zeroshot_test	0.91 547	0.39 144	3.80 624	0.42 418	1.95 654	0.56 299	0.64 584	0.84 384	0.55 226	1.45 640	0.53 347	0.79 515	0.42 405	0.57 221	1.13 536	0.10 183	0.49 437	0.10 211	0.34 544	0.19 312	2.97 660

zh-mn7	0.92 550	2.02 646	3.80 624	0.35 320	0.28 291	0.73 502	0.41 493	1.00 524	1.15 610	1.03 590	1.30 620	0.75 500	0.62 529	1.98 578	1.55 582	0.17 506	0.14 263	0.14 454	0.14 320	0.31 495	0.57 361

GREAT-IGEV	0.92 550	0.56 276	2.08 238	0.98 587	2.29 666	0.47 184	0.18 93	0.35 23	0.78 468	0.74 529	0.33 209	0.15 20	0.18 91	1.00 386	0.55 371	0.09 94	3.79 684	0.07 1	0.26 479	0.22 367	3.26 668
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
SQANet	0.92 550	1.96 638	3.23 573	0.77 558	0.83 560	0.76 518	0.38 479	0.87 417	0.68 361	0.64 469	0.69 491	0.73 493	0.52 488	1.35 460	1.36 566	0.80 646	0.30 391	0.60 641	0.29 495	0.93 645	0.70 424

AAGNet	0.92 550	0.40 152	2.53 402	0.60 517	1.01 585	0.62 409	0.45 520	0.52 162	0.68 361	0.58 390	0.53 347	0.50 354	0.72 558	1.22 436	7.32 686	0.12 344	0.07 24	0.12 354	0.10 184	0.16 233	0.10 15

Consistency-Raft	0.92 550	1.21 526	3.50 606	0.98 587	0.63 522	0.77 528	0.54 552	1.02 543	1.01 587	0.62 445	1.03 599	0.65 438	1.04 609	0.81 338	1.36 566	0.45 624	0.47 432	0.51 636	0.59 629	0.65 628	0.47 299

DeepPrunerF	0.92 550	1.33 557	3.41 599	0.46 448	0.51 477	0.64 437	0.49 539	1.16 605	2.62 669	0.65 485	0.61 434	0.65 438	0.62 529	2.23 604	1.31 560	0.23 574	0.19 328	0.30 604	0.28 490	0.39 569	0.34 206

GANet	0.92 550	1.20 524	2.68 476	0.45 443	0.27 275	0.76 518	0.66 590	0.94 471	0.77 463	0.79 548	1.17 610	0.84 539	0.91 595	2.72 644	1.76 595	0.18 519	0.42 420	0.44 630	0.20 430	0.33 511	0.94 507

gasm-f	0.93 557	0.71 345	2.09 242	2.15 659	2.42 669	0.54 276	0.26 324	0.66 268	0.45 140	0.43 236	0.33 209	0.16 44	0.22 160	0.70 290	0.93 493	0.13 393	2.28 659	0.09 144	0.06 11	0.39 569	3.58 675

PA-Net	0.93 557	1.36 569	4.14 641	0.64 532	0.41 436	0.70 487	0.53 549	0.91 451	0.88 543	0.53 336	0.60 426	0.70 482	0.54 493	2.40 619	2.57 637	0.17 506	0.28 388	0.19 550	0.28 490	0.25 417	0.48 306
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
dual_stereo	0.94 559	0.31 46	1.80 165	0.90 574	2.52 670	0.54 276	0.15 44	0.69 283	1.02 588	0.25 101	0.18 35	0.18 76	0.14 23	0.63 252	0.35 230	0.09 94	3.76 683	0.07 1	0.47 596	0.07 2	4.59 689

AIO-Stereo-zeroshot1	0.94 559	0.84 414	3.40 597	1.46 626	0.78 553	1.37 624	0.70 602	1.11 592	0.68 361	0.80 550	1.29 618	1.09 608	0.59 516	1.16 424	1.01 516	0.14 435	0.53 448	0.11 291	0.46 593	0.31 495	0.86 483

FBW_ROB	0.94 559	1.23 536	2.35 314	0.46 448	0.32 345	0.87 566	0.46 526	1.15 602	0.97 580	0.83 562	0.78 548	1.01 589	0.64 535	3.65 672	1.65 585	0.27 597	0.24 366	0.40 621	0.26 479	0.32 505	0.88 489

GEAStereo	0.95 562	0.48 224	1.85 179	2.15 659	3.19 676	0.55 291	0.21 170	0.66 268	0.45 140	0.43 236	0.22 76	0.16 44	0.18 91	1.06 398	0.97 499	0.13 393	2.28 659	0.09 144	0.06 11	0.33 511	3.58 675

AIO_rvc	0.95 562	1.02 470	2.57 422	2.80 677	1.91 652	0.37 73	0.24 277	0.52 162	0.60 268	0.98 581	0.29 161	0.25 157	0.18 91	2.16 600	0.29 155	0.11 284	1.39 578	0.08 58	0.11 237	0.26 438	2.87 656

PAM_32	0.95 562	0.43 184	2.68 476	0.64 532	1.10 602	1.78 645	1.16 648	1.12 595	0.96 573	1.07 596	0.90 576	1.38 634	0.76 573	0.78 326	1.11 533	0.10 183	1.29 562	0.10 211	0.50 606	0.16 233	0.98 519

CC-Net-ROB	0.95 562	1.57 607	2.93 538	0.90 574	0.39 419	0.87 566	0.44 516	1.12 595	0.83 511	0.59 409	0.69 491	0.64 433	0.50 477	2.73 646	0.93 493	0.97 653	0.40 416	0.87 654	0.29 495	0.61 625	0.66 401

riskmin	0.96 566	0.32 60	2.07 236	1.72 643	1.61 638	1.62 637	0.57 563	1.45 633	0.55 226	0.73 522	0.89 573	0.92 564	0.45 436	1.16 424	0.60 394	0.11 284	1.30 565	0.12 354	1.38 676	0.14 195	1.51 579

CrosDoStereo	0.96 566	0.49 231	2.66 460	0.27 126	0.33 353	0.54 276	3.69 679	0.77 325	0.66 321	0.70 508	1.39 627	0.53 369	1.47 635	1.77 536	3.02 651	0.10 183	0.08 72	0.11 291	0.11 237	0.22 367	0.30 177

DeepStereo_LL	0.96 566	0.49 231	2.66 460	0.27 126	0.33 353	0.54 276	3.69 679	0.77 325	0.66 321	0.70 508	1.39 627	0.53 369	1.47 635	1.77 536	3.02 651	0.10 183	0.08 72	0.11 291	0.11 237	0.22 367	0.30 177

DN	0.97 569	0.30 34	4.03 637	3.02 678	0.78 553	0.72 497	0.21 170	0.61 240	0.44 133	0.36 195	0.54 368	0.36 253	0.18 91	1.20 434	0.91 490	0.72 642	1.86 623	0.11 291	0.34 544	0.12 128	2.60 650

UGAM-zero	0.97 569	0.44 199	2.48 384	0.33 267	0.86 563	1.26 620	0.76 608	1.05 564	0.52 196	0.93 578	0.45 280	1.32 629	0.81 578	2.08 590	0.49 340	0.10 183	0.52 445	0.09 144	0.47 596	0.11 104	4.43 687

xxxx	0.97 569	0.64 309	2.14 261	0.30 196	0.67 532	0.64 437	0.24 277	1.09 585	0.91 554	0.57 383	0.65 471	0.58 402	0.39 373	1.57 499	5.49 680	0.13 393	1.38 574	0.11 291	0.32 524	0.17 257	1.41 574

XX-Stereo	0.98 572	0.57 278	4.45 654	1.64 637	5.33 683	0.55 291	0.16 62	0.96 489	0.43 121	0.45 250	0.65 471	0.85 545	0.19 112	0.79 330	0.26 120	0.11 284	0.80 497	0.10 211	0.32 524	0.17 257	0.78 453

test_xeample	0.98 572	0.65 314	2.12 254	0.29 175	0.67 532	0.60 369	0.28 357	1.08 583	0.85 526	0.62 445	0.70 504	0.44 310	0.41 392	1.95 574	5.45 678	0.12 344	1.33 569	0.11 291	0.31 516	0.18 282	1.42 575

Selective-IGEV-i1	0.99 574	0.36 109	1.98 212	1.72 643	2.18 663	0.62 409	0.33 437	0.91 451	1.13 605	0.60 420	0.53 347	1.36 633	0.29 289	0.71 298	1.00 513	0.11 284	1.94 631	0.13 417	0.30 505	0.14 195	3.51 674

zh-sn7	0.99 574	2.20 658	3.83 628	0.40 402	0.31 329	0.82 550	0.63 582	1.02 543	0.94 565	0.81 553	1.13 609	0.84 539	0.93 600	2.49 626	1.87 602	0.17 506	0.17 310	0.16 504	0.16 367	0.37 552	0.64 396

mmx	0.99 574	0.67 317	3.39 592	0.32 243	0.22 188	0.58 332	0.28 357	1.05 564	0.92 556	0.54 342	0.74 529	0.67 451	0.40 380	2.75 648	3.86 665	0.13 393	1.25 553	0.15 483	0.33 539	0.19 312	1.28 560

xxx	0.99 574	0.67 317	3.39 592	0.32 243	0.22 188	0.58 332	0.28 357	1.05 564	0.92 556	0.54 342	0.74 529	0.67 451	0.40 380	2.75 648	3.86 665	0.13 393	1.25 553	0.15 483	0.33 539	0.19 312	1.28 560

DStereoRT	1.00 578	0.72 352	2.87 530	0.36 339	0.38 413	0.92 580	0.35 457	0.92 459	1.17 613	0.57 383	0.64 463	1.04 597	1.13 616	1.75 530	1.04 520	0.15 466	0.59 462	2.18 685	0.80 648	0.16 233	2.28 641

MFMNet_re	1.01 579	1.73 626	3.04 558	0.85 569	0.76 548	0.93 581	0.81 614	1.02 543	1.10 600	1.05 592	1.06 604	0.84 539	0.96 603	0.93 372	0.97 499	0.68 640	0.61 465	0.63 643	0.60 631	0.77 639	0.80 460

252Zero-FE	1.02 580	0.31 46	1.72 154	0.26 100	0.27 275	0.31 28	0.12 4	0.42 63	0.57 242	7.97 687	0.25 114	0.13 1	0.12 11	0.75 314	0.51 347	0.09 94	5.04 692	0.07 1	0.83 656	0.09 52	0.66 401

Wz-Net-TNSev	1.02 580	2.26 664	3.69 619	0.38 372	0.31 329	1.00 591	0.71 603	1.12 595	1.02 588	0.74 529	0.73 526	1.09 608	0.91 595	2.46 623	2.15 618	0.21 559	0.20 343	0.16 504	0.20 430	0.48 607	0.62 385

222	1.02 580	0.60 289	1.95 203	0.29 175	0.51 477	0.62 409	0.24 277	1.09 585	0.86 533	0.64 469	0.67 483	0.47 340	0.42 405	1.86 559	6.73 684	0.13 393	1.21 548	0.11 291	0.32 524	0.17 257	1.44 576

G-Net	1.02 580	0.70 340	3.23 573	0.60 517	0.66 531	2.00 655	0.71 603	0.78 332	0.70 385	1.14 605	2.53 657	1.29 627	1.01 607	1.47 481	1.74 591	0.25 589	0.24 366	0.24 585	0.26 479	0.37 552	0.40 246

DPSNet	1.02 580	0.72 352	2.84 524	0.60 517	0.39 419	1.08 605	0.75 607	1.41 631	1.14 608	0.74 529	0.69 491	1.05 601	1.67 643	2.09 594	2.22 623	0.27 597	0.61 465	0.20 560	0.50 606	0.48 607	1.03 528

ADCP+	1.03 585	1.68 623	3.83 628	0.35 320	0.39 419	1.05 599	0.79 613	0.94 471	0.86 533	0.69 504	0.68 486	0.85 545	1.53 641	1.02 390	4.56 673	0.13 393	0.12 227	0.16 504	0.15 344	0.28 466	0.44 286

WZ-Net	1.04 586	1.83 633	4.20 644	0.42 418	0.36 394	0.88 568	0.71 603	1.05 564	1.11 603	0.84 563	0.94 581	1.06 602	1.17 619	2.37 614	2.24 624	0.20 548	0.14 263	0.15 483	0.16 367	0.36 544	0.53 336

PVD	1.05 587	1.21 526	2.36 315	0.84 568	0.91 570	1.04 597	0.64 584	1.32 623	1.68 641	1.43 639	1.41 629	1.14 616	1.15 617	1.49 484	1.77 596	0.27 597	0.65 474	0.28 595	0.35 549	0.40 576	0.73 433

GSStereo	1.06 588	0.48 224	1.85 179	2.42 668	3.19 676	0.55 291	0.21 170	1.59 643	0.54 215	0.29 163	0.22 76	0.17 62	0.18 91	1.06 398	0.97 499	0.13 393	2.82 675	0.08 58	0.17 386	0.33 511	3.99 683

1111x	1.06 588	0.79 393	3.29 581	0.33 267	0.60 512	0.64 437	0.33 437	1.10 588	0.92 556	0.59 409	0.69 491	0.59 406	0.47 459	2.64 637	4.61 674	0.12 344	1.38 574	0.11 291	0.49 602	0.18 282	1.30 563

ADCMid	1.06 588	1.82 632	3.53 610	0.39 389	0.36 394	0.99 589	0.58 565	1.01 534	0.94 565	1.23 622	1.02 597	1.01 589	1.01 607	1.11 415	4.04 668	0.22 566	0.19 328	0.42 625	0.32 524	0.42 586	0.53 336

test_sample9	1.07 591	0.69 337	2.69 483	0.28 152	0.23 218	0.81 545	0.33 437	0.99 514	0.86 533	0.64 469	0.63 449	0.67 451	0.49 472	2.02 581	2.70 641	0.65 635	4.33 689	0.86 651	0.56 620	0.25 417	0.72 429

ff1	1.07 591	0.67 317	3.39 592	0.32 243	0.22 188	0.58 332	0.28 357	0.85 397	0.96 573	0.54 342	0.74 529	0.67 451	0.40 380	2.75 648	3.86 665	0.10 183	2.16 653	0.15 483	0.33 539	0.25 417	2.19 627

ADCL	1.07 591	1.22 531	2.80 513	0.40 402	0.33 353	1.50 630	1.87 671	0.97 497	1.04 593	1.26 626	1.28 617	0.99 585	1.41 631	1.36 461	3.51 659	0.17 506	0.14 263	0.22 571	0.21 441	0.32 505	0.43 270

ADCPNet	1.07 591	1.37 574	4.54 656	0.38 372	0.68 535	1.36 622	0.64 584	0.93 465	0.83 511	0.79 548	0.82 554	1.08 605	1.18 620	1.30 454	2.68 640	0.21 559	0.69 481	0.21 566	0.95 665	0.30 486	0.54 343

MFN_U_SF_DS_RVC	1.08 595	2.01 644	2.56 418	0.49 468	0.40 429	1.49 629	0.96 628	1.02 543	0.95 571	0.85 565	0.94 581	1.06 602	0.59 516	2.92 657	1.15 540	0.43 622	0.74 491	0.32 609	0.55 617	0.74 634	1.35 568

AnyNet_C32	1.08 595	1.76 630	3.01 552	0.50 475	0.54 491	1.17 614	1.16 648	0.97 497	0.95 571	1.11 600	0.98 589	0.87 553	0.93 600	1.57 499	4.11 670	0.22 566	0.20 343	0.25 590	0.25 471	0.40 576	0.68 413

AIO_test	1.11 597	0.77 382	2.51 397	3.32 680	2.81 674	0.35 55	0.25 305	1.29 619	0.68 361	1.28 628	0.27 142	0.32 233	0.17 66	2.86 655	0.27 129	0.12 344	1.72 614	0.08 58	0.21 441	0.15 211	2.81 655

Ntro	1.11 597	2.10 652	3.52 609	0.97 586	0.87 566	1.06 602	0.54 552	1.02 543	0.93 563	0.63 458	0.76 539	0.93 569	0.67 547	1.76 533	1.71 587	1.03 655	0.46 428	0.76 649	0.41 578	1.29 661	0.86 483

SAMSARA	1.11 597	1.35 564	2.60 435	1.34 617	0.77 550	1.67 640	1.41 665	1.47 634	0.99 585	1.54 647	0.89 573	1.44 638	0.90 594	1.88 565	1.71 587	0.25 589	0.55 454	0.22 571	0.34 544	0.39 569	0.50 315

ADCS	1.14 600	2.02 646	3.36 586	0.43 431	0.37 403	0.96 588	0.81 614	1.12 595	1.17 613	1.25 625	0.98 589	1.08 605	0.92 598	1.41 469	4.97 676	0.23 574	0.21 352	0.22 571	0.23 459	0.40 576	0.67 408

otaku	1.15 601	2.10 652	3.51 607	0.98 587	0.74 543	1.02 594	0.59 568	1.03 550	0.89 548	0.70 508	1.60 634	0.98 581	0.65 538	1.63 511	1.80 599	0.99 654	0.46 428	0.73 648	0.40 573	1.30 663	0.88 489

EAI-Stereo	1.16 602	0.29 16	1.94 202	0.55 498	0.97 579	1.96 651	7.94 693	1.34 624	1.03 590	1.01 588	1.48 630	0.51 359	0.66 545	0.65 267	1.42 571	0.09 94	0.23 362	0.09 144	0.53 614	0.13 163	0.49 312

AANet	1.18 603	1.16 511	2.94 540	0.35 320	1.41 620	0.66 466	0.38 479	0.82 364	2.26 663	1.34 632	1.54 632	1.27 624	1.21 621	1.32 455	1.26 558	0.59 632	1.95 633	0.18 542	0.39 571	0.34 521	2.25 637

SuperB	1.19 604	1.62 616	5.29 663	0.37 352	0.26 261	0.81 545	0.87 619	0.94 471	1.19 615	0.68 500	0.68 486	0.63 425	1.37 628	1.73 526	3.30 653	0.16 486	0.12 227	0.17 523	0.16 367	2.74 683	0.63 391

AnyNet_C01	1.20 605	1.89 636	4.25 646	0.55 498	0.54 491	1.57 633	1.39 661	1.10 588	1.13 605	1.19 611	1.34 625	1.15 618	1.11 614	1.73 526	2.89 648	0.26 593	0.24 366	0.28 595	0.24 463	0.50 610	0.68 413

StereoAnything_RVC	1.22 606	1.71 625	3.17 571	2.52 671	2.63 672	0.26 14	0.15 44	0.47 108	0.54 215	0.49 286	0.71 519	0.52 366	0.19 112	1.60 510	0.57 378	0.11 284	4.13 687	0.08 58	0.05 1	0.76 637	3.79 681

SPS-STEREO	1.22 606	1.65 620	3.41 599	0.66 539	0.69 537	1.01 592	0.68 598	1.10 588	0.96 573	1.40 637	1.25 616	1.46 639	1.08 612	2.05 584	2.24 624	0.66 638	0.61 465	0.58 638	0.57 626	0.66 629	1.65 596
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
test_sample8	1.23 608	0.69 337	2.69 483	0.28 152	0.23 218	0.81 545	0.33 437	1.01 534	0.75 441	1.23 622	0.63 449	2.53 658	1.31 623	2.02 581	2.70 641	0.65 635	4.33 689	0.86 651	0.56 620	0.25 417	0.72 429

GCAPDPT-zeroshot	1.24 609	0.35 101	9.01 679	3.41 681	5.81 684	0.39 94	0.20 127	0.68 278	0.46 145	0.27 135	0.26 128	0.25 157	0.17 66	0.69 283	0.21 37	0.09 94	0.08 72	0.09 144	0.08 98	0.13 163	2.25 637

NaN_ROB	1.25 610	1.46 593	3.84 630	0.54 496	0.56 496	1.12 609	0.99 631	1.05 564	1.03 590	1.10 598	0.87 568	0.77 507	1.07 611	5.85 682	2.98 649	0.16 486	0.23 362	0.16 504	0.24 463	0.28 466	0.66 401

zero-FE	1.27 611	0.33 74	9.38 680	1.30 612	2.25 664	0.33 42	0.20 127	0.51 156	1.26 617	0.32 176	0.22 76	0.77 507	0.22 160	0.69 283	0.96 497	0.21 559	2.25 657	0.09 144	0.61 633	0.32 505	3.25 667

RainbowNet	1.27 611	2.22 660	3.58 613	1.14 605	0.92 571	1.08 605	0.76 608	1.19 610	1.15 610	0.77 539	0.97 586	1.08 605	0.83 582	1.64 514	1.72 589	1.20 663	1.30 565	1.01 661	0.58 627	1.23 658	0.97 517

GCAP-BAT	1.28 613	0.35 101	9.74 682	3.41 681	5.90 685	0.39 94	0.20 127	0.68 278	0.46 145	0.27 135	0.26 128	0.25 157	0.17 66	0.69 283	0.21 37	0.09 94	0.08 72	0.09 144	0.08 98	0.13 163	2.25 637

MDST_ROB	1.28 613	0.53 260	3.84 630	0.55 498	0.45 461	4.06 676	0.60 572	1.36 625	0.89 548	2.18 659	1.17 610	0.98 581	0.72 558	4.28 676	2.12 615	0.20 548	0.16 296	0.19 550	0.17 386	0.20 335	0.84 473

EDNetEfficient	1.29 615	0.78 389	4.27 647	0.65 535	1.03 588	0.94 584	1.38 660	0.87 417	1.75 647	2.33 665	1.32 623	1.04 597	2.21 661	1.59 507	4.07 669	0.16 486	0.19 328	0.15 483	0.27 488	0.38 560	0.40 246

RTS	1.29 615	1.59 611	6.48 673	0.63 528	0.57 501	1.59 635	0.90 624	1.15 602	1.44 630	1.20 616	1.31 621	1.10 610	0.87 591	2.67 639	2.27 626	0.21 559	0.38 409	0.19 550	0.20 430	0.46 602	0.68 413

RTSA	1.29 615	1.59 611	6.48 673	0.63 528	0.57 501	1.59 635	0.90 624	1.15 602	1.44 630	1.20 616	1.31 621	1.10 610	0.87 591	2.67 639	2.27 626	0.21 559	0.38 409	0.19 550	0.20 430	0.46 602	0.68 413

WCMA_ROB	1.29 615	1.21 526	3.13 567	0.65 535	0.36 394	1.20 618	0.78 611	1.00 524	0.98 582	1.78 652	2.62 660	3.08 665	2.01 656	1.86 559	2.35 628	0.38 616	0.38 409	0.32 609	0.32 524	0.31 495	1.06 532

MeshStereo	1.29 615	1.34 560	3.04 558	0.35 320	0.28 291	1.10 608	0.69 600	1.42 632	1.07 597	2.71 672	2.43 655	2.95 661	1.50 638	2.92 657	2.03 608	0.23 574	0.22 355	0.22 571	0.19 417	0.50 610	0.69 421
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
HUF	1.33 620	0.96 459	4.06 638	2.73 675	2.17 662	0.35 55	0.24 277	1.87 656	0.75 441	1.28 628	0.29 161	1.35 631	0.19 112	1.97 577	0.43 294	0.15 466	3.91 685	0.08 58	0.06 11	0.31 495	3.41 671

DStereoO	1.34 621	0.76 381	2.18 269	1.19 609	2.07 658	0.79 537	3.84 681	1.01 534	1.42 628	0.72 520	1.11 607	0.80 523	1.97 654	0.96 380	2.44 630	1.25 666	0.99 521	0.48 632	0.60 631	0.96 649	1.34 566

SANet	1.35 622	1.80 631	4.39 652	0.41 413	0.29 300	1.72 642	0.89 623	1.17 608	2.47 666	1.22 620	1.82 639	1.72 646	1.70 645	2.57 630	3.30 653	0.18 519	0.16 296	0.16 504	0.15 344	0.34 521	0.62 385

Anonymous_2	1.36 623	0.49 231	2.03 227	1.71 642	1.58 634	2.49 665	0.58 565	1.59 643	2.31 664	0.77 539	0.88 571	1.03 593	0.58 513	1.20 434	0.66 424	0.32 609	1.38 574	1.42 674	3.87 692	0.78 641	1.56 585

CSAN	1.38 624	1.74 629	4.12 640	0.53 488	0.38 413	1.06 602	1.15 646	1.29 619	1.12 604	1.19 611	1.90 642	1.04 597	1.44 632	5.92 683	2.82 647	0.26 593	0.22 355	0.24 585	0.25 471	0.35 536	0.54 343

MSC_U_SF_DS_RVC	1.40 625	2.04 649	3.02 554	0.58 514	0.41 436	2.15 660	1.00 635	1.31 622	1.29 621	1.05 592	1.10 606	1.29 627	0.91 595	3.07 660	1.34 562	1.65 676	0.84 507	0.68 646	0.88 662	1.55 670	1.91 608

psmorigin	1.41 626	0.91 445	13.83 695	0.37 352	0.30 316	0.63 424	0.37 469	0.80 346	0.64 306	0.98 581	0.87 568	1.16 620	0.78 574	3.95 674	1.09 530	0.19 537	0.22 355	0.17 523	0.19 417	0.25 417	0.47 299

MSMD_ROB	1.41 626	1.03 474	2.75 503	0.41 413	0.32 345	2.00 655	0.61 577	0.96 489	1.43 629	2.97 676	2.63 661	4.76 678	2.04 657	2.44 622	1.78 597	0.30 606	0.26 379	0.32 609	0.32 524	0.32 505	0.63 391

MADNet+	1.44 628	2.19 656	6.00 670	0.89 571	0.70 539	1.58 634	1.11 641	1.56 642	1.30 623	0.89 569	1.03 599	1.25 623	1.12 615	3.29 664	2.80 645	0.48 627	0.57 458	0.39 620	0.36 559	0.63 626	0.69 421

pmcnn	1.44 628	1.25 540	3.57 612	0.74 553	1.42 621	0.72 497	0.56 560	1.04 556	1.06 596	1.03 590	2.89 667	6.01 683	0.75 569	2.54 628	3.60 660	0.14 435	0.11 204	0.08 58	0.06 11	0.34 521	0.81 467

FCDSN-DC	1.45 630	1.12 497	3.30 582	0.48 455	0.41 436	1.13 610	0.60 572	1.17 608	1.28 620	2.25 662	2.85 665	3.65 669	3.34 673	2.58 632	2.44 630	0.31 608	0.26 379	0.31 605	0.30 505	0.37 552	0.78 453
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
NVStereoNet_ROB	1.45 630	1.62 616	3.59 614	1.09 596	0.70 539	0.86 559	0.67 595	1.19 610	1.51 635	1.20 616	4.05 678	1.61 644	1.94 653	2.97 659	2.07 612	0.67 639	0.69 481	0.55 637	0.70 638	0.57 619	0.67 408
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
ACVNet_1	1.47 632	2.27 665	4.92 659	1.11 601	0.89 567	1.19 617	0.66 590	1.28 617	1.19 615	0.98 581	0.97 586	3.06 664	1.48 637	2.37 614	1.82 600	1.08 657	0.49 437	1.03 662	0.48 600	1.20 657	0.95 510

IMH-64-1	1.50 633	1.98 640	2.69 483	1.39 622	1.12 603	1.39 626	1.19 651	1.80 650	1.47 632	1.19 611	2.20 650	1.53 640	1.51 639	2.12 596	1.98 605	1.34 668	0.68 478	1.28 668	0.70 638	1.37 665	1.12 539

IMH-64	1.50 633	1.98 640	2.69 483	1.39 622	1.12 603	1.39 626	1.19 651	1.80 650	1.47 632	1.19 611	2.20 650	1.53 640	1.51 639	2.12 596	1.98 605	1.34 668	0.68 478	1.28 668	0.70 638	1.37 665	1.12 539

iRaft-Stereo_20w	1.50 633	0.42 167	4.81 657	2.24 663	2.09 660	1.36 622	1.27 655	1.38 627	0.94 565	2.07 654	0.42 261	0.85 545	0.69 554	0.87 349	1.37 568	0.10 183	4.04 686	0.09 144	0.40 573	0.17 257	4.53 688

ELAS_RVC	1.51 636	0.88 429	3.36 586	0.63 528	0.56 496	1.53 631	2.73 676	1.53 637	1.76 648	2.26 663	2.21 652	2.10 651	3.07 669	2.08 590	2.52 633	0.42 619	0.42 420	0.42 625	0.37 561	0.51 612	0.84 473
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.52 637	0.92 450	2.91 536	0.62 525	0.57 501	3.13 668	2.21 673	1.67 647	1.58 639	2.42 666	2.43 655	1.87 648	2.49 664	1.85 557	2.70 641	0.42 619	0.43 425	0.41 623	0.40 573	0.51 612	0.85 479
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	1.54 638	2.20 658	4.42 653	1.10 598	0.93 574	1.37 624	0.87 619	1.53 637	1.71 644	1.22 620	1.72 637	2.12 652	1.06 610	2.58 632	1.93 604	0.94 650	0.54 451	1.00 660	0.56 620	2.11 677	0.96 514

EKT-Stereo	1.56 639	0.55 272	2.60 435	2.54 672	19.66 700	0.55 291	0.22 208	0.76 318	0.51 184	0.40 219	0.36 229	0.43 295	0.27 250	0.74 312	0.42 285	0.13 393	0.17 310	0.11 291	0.16 367	0.20 335	0.50 315

MFN_U_SF_RVC	1.57 640	2.56 679	3.30 582	0.66 539	0.41 436	1.15 612	0.51 542	1.27 616	1.35 626	1.61 649	1.20 613	1.43 637	0.97 604	1.80 544	2.10 613	1.88 679	1.79 617	1.97 683	2.14 685	1.61 671	1.76 603

WAO-7	1.58 641	2.04 649	3.25 576	0.94 580	0.75 545	1.75 643	1.13 643	1.87 656	1.97 658	1.46 643	2.53 657	1.98 650	1.75 646	3.13 661	2.48 632	0.69 641	0.67 476	0.94 656	0.74 646	0.80 642	0.77 447

FC-DCNN	1.60 642	0.85 419	3.44 603	0.46 448	0.39 419	1.96 651	0.66 590	1.72 649	1.70 643	2.75 674	2.91 668	4.20 672	3.15 670	2.72 644	2.66 639	0.30 606	0.26 379	0.31 605	0.30 505	0.33 511	0.91 496

PWCK	1.62 643	2.32 669	4.27 647	1.11 601	0.56 496	1.81 646	1.84 669	1.55 640	1.54 637	1.45 640	1.81 638	1.82 647	1.38 629	3.34 665	2.14 617	1.09 659	0.57 458	0.98 659	0.59 629	1.50 669	0.79 456

FC-DCNN v2	1.65 644	0.85 419	3.39 592	0.46 448	0.39 419	2.02 657	0.66 590	1.94 661	1.84 653	2.81 675	2.99 669	4.39 676	3.25 671	2.81 652	2.75 644	0.29 605	0.26 379	0.31 605	0.30 505	0.33 511	0.91 496

WAO-6	1.69 645	1.87 635	3.21 572	1.15 606	1.01 585	2.29 661	1.06 640	1.85 654	2.84 673	1.30 631	2.59 659	2.19 653	1.67 643	2.62 635	2.52 633	0.96 652	0.68 478	1.19 665	0.84 659	1.13 653	0.95 510

DispFullNet	1.69 645	2.25 662	5.23 661	1.53 632	8.78 686	0.89 572	0.37 469	1.03 550	0.98 582	1.37 633	1.00 593	1.13 614	1.97 654	1.51 486	0.98 508	0.55 630	0.32 396	1.19 665	0.64 635	1.16 655	0.88 489

SGM-Forest	1.84 647	7.91 690	10.36 685	0.42 418	0.33 353	1.04 597	1.29 656	1.01 534	0.88 543	1.19 611	2.30 653	1.03 593	1.79 649	2.60 634	2.81 646	0.22 566	0.21 352	0.21 566	0.19 417	0.25 417	0.79 456
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
JetBlue	1.89 648	2.09 651	4.16 642	0.74 553	1.23 610	4.52 680	3.86 682	1.68 648	1.26 617	1.28 628	1.54 632	2.36 656	1.86 651	3.35 666	3.37 655	0.54 628	0.49 437	0.48 632	0.49 602	1.39 667	1.21 550

Dean	1.92 649	2.31 668	5.03 660	1.31 613	1.08 596	1.55 632	0.99 631	1.98 663	2.33 665	1.51 646	4.15 679	4.23 675	1.39 630	2.31 609	2.10 613	1.18 662	0.69 481	1.18 664	0.75 647	1.30 663	1.07 533

FINET	1.92 649	1.96 638	4.49 655	1.62 635	1.39 619	3.51 672	4.39 683	2.89 674	2.58 668	1.39 635	1.98 643	1.35 631	2.12 660	1.64 514	2.12 615	0.84 648	1.03 530	0.18 542	0.29 495	0.54 617	2.12 622

ACVNet-4b	2.00 651	2.19 656	4.85 658	1.09 596	0.86 563	1.15 612	0.53 549	1.11 592	1.15 610	0.65 485	1.09 605	1.97 649	0.69 554	2.31 609	9.78 691	5.73 690	0.42 420	1.03 662	0.55 617	1.89 673	0.92 501

MonStereo1	2.06 652	1.22 531	2.39 325	1.22 610	1.04 590	3.53 673	0.62 580	1.55 640	1.93 656	1.50 645	3.36 674	2.24 655	10.67 691	2.85 654	1.50 575	1.08 657	0.39 415	0.96 657	0.58 627	1.16 655	1.39 571

SDNR	2.06 652	2.93 682	2.94 540	1.55 633	5.13 682	1.98 654	0.24 277	1.95 662	2.62 669	0.92 574	2.71 663	5.76 682	0.68 549	3.61 671	3.84 664	0.33 611	0.38 409	0.22 571	0.17 386	1.13 653	2.04 617

LVE	2.10 654	2.61 680	4.30 651	1.79 647	1.81 647	1.68 641	1.04 638	2.35 668	2.78 672	1.27 627	2.87 666	4.21 674	1.46 634	2.83 653	2.02 607	2.87 684	0.92 513	1.19 665	1.47 678	1.29 661	1.18 544

SGM_RVC	2.11 655	1.07 482	2.87 530	0.98 587	0.92 571	2.72 667	1.88 672	1.91 659	12.27 691	2.09 655	1.99 644	2.47 657	2.24 662	2.87 656	2.03 608	0.54 628	0.47 432	0.42 625	0.47 596	0.74 634	1.22 552
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
IMH	2.14 656	2.46 674	3.60 616	1.70 641	1.13 605	1.65 639	0.93 627	2.13 666	1.93 656	1.37 633	2.64 662	2.19 653	1.82 650	5.77 681	2.18 620	5.70 689	1.05 531	1.31 670	0.72 643	1.39 667	1.13 541

IGEV-RUCA	2.30 657	0.38 135	1.36 97	0.41 413	1.90 651	2.03 658	1.86 670	1.37 626	1.78 649	3.73 680	3.72 675	5.06 679	8.09 688	2.15 598	1.63 584	0.26 593	0.77 492	2.71 687	1.91 683	2.43 680	2.42 645

MultiAttention	2.45 658	0.55 272	2.24 288	1.79 647	2.54 671	11.19 689	2.28 674	1.28 617	0.84 523	0.63 458	1.17 610	1.13 614	0.57 505	15.98 700	1.78 597	0.20 548	0.09 137	0.43 628	1.60 681	0.95 647	1.69 599

UNDER WATER-64	2.59 659	2.28 666	5.63 666	1.85 651	1.45 625	3.28 669	1.60 667	2.62 669	5.57 682	2.09 655	2.12 646	4.10 671	4.21 677	2.74 647	3.64 661	1.49 673	0.86 509	1.58 678	1.09 671	1.91 674	1.62 594

WQFJA1++	2.66 660	0.28 10	6.84 675	1.32 615	1.50 631	0.52 255	0.13 10	0.41 56	0.52 196	14.18 697	0.19 44	3.31 666	0.17 66	0.88 358	0.45 306	0.18 519	1.54 599	0.08 58	0.81 651	17.77 707	2.17 626

DStereoSA	2.66 660	1.38 578	3.38 591	2.11 658	2.88 675	3.99 675	6.44 690	1.48 635	3.47 675	1.23 622	4.33 681	1.33 630	4.54 678	2.05 584	5.45 678	1.23 664	1.83 621	0.49 634	1.54 679	1.11 652	2.96 658

SGM+DAISY	2.67 662	2.14 654	4.28 649	1.92 654	2.11 661	4.36 679	5.22 687	3.17 676	3.00 674	3.24 679	3.81 676	3.03 663	3.61 674	2.53 627	3.79 663	1.15 660	1.29 562	0.66 644	0.71 642	0.95 647	2.44 646

TorneroNet-64	2.74 663	2.23 661	4.18 643	1.48 628	1.20 608	3.88 674	1.01 637	3.48 683	6.61 686	2.62 670	4.55 682	4.20 672	3.84 676	3.39 668	3.40 657	1.23 664	0.66 475	1.39 673	0.80 648	3.42 685	1.27 558

notaker	2.77 664	2.35 670	4.02 636	2.61 674	1.44 624	1.77 644	1.14 644	2.77 672	1.81 651	2.30 664	11.41 693	3.95 670	4.70 679	3.24 663	3.01 650	1.58 675	0.88 510	1.71 681	1.08 670	2.10 676	1.44 576

UNDER WATER	2.84 665	2.25 662	5.25 662	1.84 650	1.45 625	2.36 663	1.44 666	3.23 678	6.51 685	2.61 669	2.73 664	5.69 681	5.64 683	3.14 662	4.18 671	1.48 672	0.81 501	1.60 679	1.07 669	1.91 674	1.67 598

DStereoFS	2.88 666	2.40 672	3.33 584	2.36 666	2.63 672	5.25 681	4.98 685	3.05 675	4.10 679	2.71 672	3.88 677	2.77 659	5.31 681	2.69 642	3.64 661	1.35 670	1.67 612	0.58 638	1.10 672	0.88 643	3.02 662

WAO-8	2.91 667	2.55 677	3.77 621	1.93 655	1.04 590	4.08 677	0.99 631	3.25 679	6.09 683	2.20 660	3.34 672	3.33 667	2.64 665	11.73 690	2.52 633	2.12 680	1.92 626	1.55 676	0.93 663	1.27 659	0.96 514

Venus	2.91 667	2.55 677	3.77 621	1.93 655	1.04 590	4.08 677	0.99 631	3.25 679	6.09 683	2.20 660	3.34 672	3.33 667	2.64 665	11.73 690	2.52 633	2.12 680	1.92 626	1.55 676	0.93 663	1.27 659	0.96 514

DGSMNet	2.93 669	0.77 382	3.44 603	3.58 684	4.25 681	2.53 666	6.86 691	1.03 550	0.88 543	0.58 390	1.85 640	0.79 515	0.62 529	1.63 511	1.46 573	4.62 688	4.98 691	5.15 693	4.71 693	4.52 690	4.37 686

MADNet++	2.94 670	2.17 655	3.27 578	2.55 673	2.28 665	3.29 671	3.37 677	2.76 671	2.67 671	3.10 677	3.20 671	2.78 660	3.25 671	4.11 675	4.68 675	2.72 683	2.27 658	3.03 690	2.43 687	2.34 679	2.59 649

xyz-stereo	3.06 671	0.44 199	30.74 715	0.24 61	0.12 8	15.34 693	0.24 277	0.56 205	0.49 165	0.62 445	7.90 686	0.64 433	0.49 472	1.44 476	1.05 521	0.09 94	0.07 24	0.34 614	0.08 98	0.13 163	0.19 89

MSAF-DinoV2	3.17 672	2.52 676	10.79 686	3.57 683	0.30 316	3.28 669	0.81 614	2.81 673	1.80 650	0.81 553	0.87 568	1.59 643	1.15 617	26.18 709	2.61 638	0.18 519	0.13 247	0.19 550	1.61 682	0.94 646	1.22 552

JetRed	3.37 673	4.96 685	10.08 684	1.48 628	1.73 643	7.63 685	5.47 688	3.47 681	2.20 662	2.42 666	2.40 654	2.98 662	2.35 663	3.52 670	6.60 683	1.33 667	1.90 625	1.38 672	1.23 674	2.30 678	2.02 615

LSM	3.40 674	1.42 586	5.81 668	9.98 692	30.74 711	0.86 559	1.14 644	0.99 514	1.26 617	1.40 637	2.18 649	0.93 569	0.85 586	1.76 533	1.03 517	0.22 566	0.35 403	0.24 585	0.29 495	0.40 576	6.21 692

U	3.41 675	0.37 124	1.27 79	0.27 126	13.75 698	19.65 703	0.15 44	0.43 71	0.33 22	0.18 23	0.19 44	0.27 188	0.15 43	0.23 3	0.19 14	0.10 183	0.06 2	17.75 708	12.73 701	0.11 104	0.10 15

MANE	3.51 676	2.03 648	3.88 632	1.89 653	2.01 657	5.98 682	4.72 684	5.87 687	7.13 687	3.80 681	5.10 684	6.11 684	5.34 682	4.39 677	5.05 677	1.07 656	1.28 560	0.50 635	0.85 660	0.76 637	2.36 643

SGM-ForestM	3.67 677	2.70 681	5.34 664	1.65 638	1.72 642	6.02 683	5.08 686	4.10 684	3.47 675	4.59 682	4.21 680	9.81 690	5.79 684	6.44 684	6.97 685	0.88 649	1.09 535	0.33 613	0.45 586	0.68 630	2.10 621

KSHMR	4.19 678	2.37 671	6.24 671	1.73 645	1.48 629	1.97 653	1.29 656	3.18 677	17.06 703	2.15 658	15.74 697	9.09 689	1.75 646	8.33 687	2.37 629	1.55 674	1.29 562	1.70 680	1.23 674	1.75 672	1.60 592

ktn	4.44 679	2.47 675	3.70 620	1.82 649	1.49 630	2.11 659	1.40 662	2.30 667	12.56 692	11.36 694	16.25 698	11.30 695	3.77 675	4.41 678	3.47 658	1.86 678	0.99 521	1.74 682	1.21 673	3.28 684	1.39 571

LE_ROB	4.55 680	2.43 673	9.94 683	2.79 676	4.03 680	2.40 664	3.54 678	2.72 670	11.04 689	11.64 695	4.69 683	5.25 680	10.74 692	4.52 679	9.73 690	0.82 647	0.70 484	1.34 671	0.97 666	0.74 634	0.94 507

tt	4.94 681	0.32 60	4.22 645	2.29 664	1.58 634	10.19 688	16.94 698	9.44 694	5.03 681	1.69 650	1.33 624	4.68 677	5.02 680	3.38 667	5.91 681	6.15 691	9.47 702	2.80 688	3.16 690	3.54 686	1.58 590

TCMNet-wrong-test	5.56 682	6.73 688	6.40 672	13.05 698	11.91 692	7.29 684	5.47 688	7.17 691	1.58 639	2.68 671	3.15 670	8.30 688	5.87 685	4.80 680	6.10 682	3.08 686	0.98 519	2.37 686	1.99 684	6.69 693	5.63 691

TorneroNet	5.60 683	2.30 667	3.98 634	1.49 630	1.26 613	14.47 691	1.11 641	4.85 685	20.66 708	10.12 690	16.30 699	11.78 696	7.35 686	3.41 669	4.38 672	1.36 671	0.70 484	1.46 675	0.87 661	2.73 682	1.33 564

coex-ft	6.14 684	1.98 640	60.80 717	0.34 294	0.30 316	0.80 541	1.17 650	0.76 318	4.34 680	19.82 704	2.15 648	1.61 644	8.77 690	1.82 549	10.36 692	0.44 623	2.05 638	0.18 542	0.19 417	0.39 569	4.61 690

HanzoNet	7.85 685	3.30 684	5.75 667	7.47 689	3.97 679	2.34 662	1.37 658	3.47 681	4.02 678	13.30 696	10.49 689	10.86 691	16.67 701	8.50 688	10.51 693	10.80 701	9.84 703	5.83 695	13.69 702	7.24 694	7.51 693

USTest	8.06 686	7.11 689	8.76 678	9.20 691	9.03 687	15.20 692	23.57 699	10.01 695	9.45 688	5.97 686	6.79 685	7.77 687	7.51 687	8.75 689	11.06 695	2.24 682	3.58 682	2.87 689	3.21 691	4.93 691	4.21 685

EDNetEfficientorigin	8.19 687	1.27 543	145.54 719	0.51 481	0.96 576	0.75 513	0.49 539	0.86 408	1.57 638	2.12 657	1.49 631	1.28 625	1.35 625	1.84 553	2.15 618	0.14 435	0.13 247	0.17 523	0.18 399	0.39 569	0.64 396

DGTPSM_ROB	8.97 688	5.94 686	13.01 693	5.95 688	11.34 690	8.54 686	24.06 700	6.47 688	13.52 695	5.19 683	11.52 694	6.18 685	11.04 693	7.02 685	13.92 696	4.47 687	7.66 694	3.90 691	7.43 698	4.34 689	7.98 697

light-stereo	9.15 689	2.97 683	11.37 687	14.69 699	10.60 689	21.61 707	1.04 638	6.76 690	3.83 677	15.91 700	23.10 714	24.79 713	2.04 657	17.93 704	7.82 687	3.04 685	7.02 693	0.43 628	1.55 680	4.10 687	2.50 647

DPSMNet_ROB	9.58 690	5.96 687	13.98 696	8.88 690	11.87 691	8.54 686	24.08 701	6.48 689	13.67 698	5.35 684	11.53 695	6.31 686	11.04 693	7.69 686	14.09 697	7.61 699	8.23 698	5.03 692	7.75 699	5.24 692	8.36 698

Selective-IGEV-i1pa	9.63 691	12.74 696	9.48 681	4.50 685	1.98 656	17.44 695	7.90 692	14.58 703	11.39 690	10.82 693	15.33 696	15.03 700	12.26 700	18.50 705	10.60 694	7.78 700	4.13 687	5.21 694	2.66 689	2.49 681	7.76 694

iinet-test	11.57 692	10.49 691	11.60 688	12.15 693	12.08 693	18.63 696	26.57 702	13.64 697	13.46 693	9.92 688	10.25 688	11.11 692	11.20 695	12.29 694	14.31 699	6.69 693	7.84 695	6.10 696	6.92 694	8.20 695	7.93 695

IINet	11.57 692	10.49 691	11.60 688	12.15 693	12.08 693	18.63 696	26.57 702	13.64 697	13.46 693	9.92 688	10.24 687	11.11 692	11.20 695	12.29 694	14.30 698	6.69 693	7.84 695	6.10 696	6.92 694	8.20 695	7.93 695

BEATNet-Init1	12.32 694	12.82 697	28.66 713	3.22 679	3.71 678	21.59 706	11.42 694	14.54 702	13.73 699	20.24 705	20.16 704	26.14 714	19.85 703	19.08 706	15.33 703	1.81 677	1.93 630	2.05 684	2.48 688	4.25 688	3.41 671

DPSM_ROB	12.32 694	11.13 694	12.31 691	12.90 696	12.80 696	19.81 704	28.13 708	14.50 700	14.31 700	10.62 691	11.34 691	12.03 697	11.89 698	13.08 697	15.22 701	7.09 695	8.31 699	6.47 699	7.32 696	8.69 697	8.43 699

DPSM	12.32 694	11.13 694	12.31 691	12.90 696	12.80 696	19.81 704	28.13 708	14.50 700	14.31 700	10.62 691	11.34 691	12.03 697	11.89 698	13.08 697	15.22 701	7.09 695	8.31 699	6.47 699	7.32 696	8.69 697	8.43 699

DLNR-FE	13.74 697	20.13 701	23.90 703	121.61 719	34.09 712	0.46 170	0.15 44	8.04 693	0.47 154	0.29 163	0.37 234	0.26 174	0.17 66	0.78 326	0.36 234	7.40 698	2.94 678	0.09 144	0.38 566	51.06 719	1.95 611

DLNR_Zeroshot_test	13.74 697	20.06 700	23.92 704	121.50 718	35.20 713	0.46 170	0.15 44	7.96 692	0.47 154	0.29 163	0.37 234	0.26 174	0.17 66	0.79 330	0.36 234	7.16 697	2.95 679	0.09 144	0.38 566	50.40 718	1.95 611

LRCNet_RVC	13.78 699	19.34 699	13.01 693	19.47 701	12.67 695	1.85 648	0.42 500	12.28 696	1.10 600	15.76 699	18.69 703	12.52 699	8.65 689	12.22 693	9.64 689	22.29 709	8.38 701	25.92 712	24.06 712	19.72 709	17.59 708

HaxPig	19.88 700	22.39 706	22.30 702	17.98 700	17.98 699	12.06 690	12.06 695	16.25 704	15.97 702	21.05 706	21.41 705	18.85 704	18.35 702	20.07 707	19.64 705	23.57 713	23.19 713	24.07 711	23.71 711	22.95 710	23.72 711

Anonymous_1	22.76 701	11.11 693	11.93 690	12.73 695	26.05 710	19.39 701	27.77 707	14.18 699	13.64 697	14.92 698	10.66 690	11.26 694	11.24 697	12.48 696	14.45 700	37.82 717	7.87 697	34.92 715	63.61 717	87.51 720	11.75 701

PML	22.99 702	17.34 698	8.24 677	5.48 687	9.84 688	50.35 718	102.65 720	5.84 686	13.52 695	37.08 720	104.84 720	30.61 717	23.20 708	12.09 692	7.96 688	6.27 692	2.12 647	6.31 698	2.42 686	10.67 699	2.95 657

MEDIAN_ROB	23.95 703	26.96 714	26.29 712	22.14 702	22.09 701	16.18 694	14.23 696	20.47 705	20.09 704	25.43 716	25.22 715	22.96 705	22.54 707	24.33 708	23.18 709	28.15 715	27.16 717	28.60 713	27.73 715	27.59 711	27.58 712

DPSimNet_ROB	24.35 704	23.81 713	31.38 716	25.93 704	22.83 702	31.30 708	34.38 710	20.78 706	28.92 716	27.39 717	22.99 713	28.29 716	35.76 719	15.47 699	17.82 704	24.28 714	17.90 712	22.23 710	14.12 703	19.38 708	22.12 710

RAFT-FEzeroshot	24.76 705	22.39 706	24.34 705	26.12 709	25.84 708	39.77 711	56.77 715	29.07 711	28.85 713	21.21 708	22.64 707	24.17 707	23.98 711	26.23 710	30.63 714	14.22 702	16.70 706	13.03 701	14.76 707	17.49 700	16.95 704

RAFT-FE	24.76 705	22.39 706	24.34 705	26.12 709	25.84 708	39.77 711	56.77 715	29.07 711	28.85 713	21.21 708	22.64 707	24.17 707	23.98 711	26.23 710	30.63 714	14.22 702	16.70 706	13.03 701	14.76 707	17.49 700	16.95 704

CasAABBNet	24.76 705	22.38 705	24.44 707	26.05 705	25.75 704	39.79 713	56.76 714	29.10 713	28.88 715	21.22 710	22.69 709	24.21 709	23.99 714	26.23 710	30.62 713	14.22 702	16.71 709	13.03 701	14.75 705	17.49 700	16.97 706

FlowAnything	24.80 708	22.39 706	24.71 708	26.07 706	25.75 704	39.80 714	56.70 712	29.12 714	28.95 717	21.38 713	22.83 712	24.22 710	23.96 709	26.24 713	30.65 716	14.23 705	16.78 710	13.04 705	14.84 710	17.49 700	16.93 703

Hybrid-DGEV	24.81 709	22.45 711	24.99 710	26.07 706	25.76 706	39.85 715	56.77 715	29.26 717	29.07 719	21.18 707	22.77 710	24.12 706	23.98 711	26.30 715	30.57 711	14.23 705	16.70 706	13.03 701	14.77 709	17.49 700	16.92 702

Selective-RAFT-Error	24.83 710	22.44 710	24.80 709	26.10 708	25.82 707	39.85 715	56.72 713	29.21 716	29.03 718	21.29 712	22.80 711	24.25 711	24.07 715	26.28 714	30.60 712	14.24 707	16.85 711	13.04 705	14.75 705	17.53 705	17.02 707

LSM0	26.57 711	22.53 712	25.76 711	30.62 711	52.30 719	39.86 717	56.49 711	29.18 715	28.76 712	21.26 711	22.46 706	24.42 712	23.97 710	26.42 716	30.66 717	14.29 708	16.56 705	13.06 707	14.65 704	17.62 706	20.52 709

AVERAGE_ROB	26.91 712	30.28 715	29.18 714	25.78 703	25.30 703	19.49 702	15.38 697	23.70 710	23.02 711	28.38 718	27.78 716	26.23 715	25.76 716	26.95 717	25.55 710	31.27 716	30.02 718	31.76 714	30.80 716	30.88 715	30.77 715

xxxxx1	29.05 713	20.74 702	14.05 697	50.10 712	40.25 714	19.01 698	26.60 704	21.83 707	20.22 705	16.52 701	17.56 700	18.33 701	21.41 704	16.11 701	20.77 706	23.48 710	26.77 714	66.36 718	78.56 718	30.19 712	32.23 716

tt_ll	29.05 713	20.74 702	14.05 697	50.10 712	40.25 714	19.01 698	26.60 704	21.83 707	20.22 705	16.52 701	17.56 700	18.33 701	21.41 704	16.11 701	20.77 706	23.48 710	26.77 714	66.36 718	78.56 718	30.19 712	32.23 716

ff	29.05 713	20.74 702	14.05 697	50.10 712	40.25 714	19.01 698	26.60 704	21.83 707	20.22 705	16.52 701	17.56 700	18.33 701	21.41 704	16.11 701	20.77 706	23.48 710	26.77 714	66.36 718	78.56 718	30.19 712	32.23 716

RSGM-EC	41.37 716	31.41 716	19.61 700	51.58 715	47.86 717	38.12 709	60.59 718	34.20 718	22.62 709	23.48 714	29.36 717	43.51 718	35.09 717	65.96 718	68.73 719	65.97 719	37.56 719	48.34 716	25.52 713	47.85 716	30.14 713

acva	41.37 716	31.41 716	19.61 700	51.58 715	47.86 717	38.12 709	60.59 718	34.20 718	22.62 709	23.48 714	29.36 717	43.51 718	35.09 717	65.96 718	68.73 719	65.97 719	37.56 719	48.34 716	25.52 713	47.85 716	30.14 713

Selective-IGEV-i16pa	48.64 718	66.79 718	7.52 676	2.47 669	2.37 667	116.47 720	1.40 662	91.24 721	84.66 720	33.04 719	91.67 719	61.93 720	89.44 721	130.51 721	54.29 718	50.76 718	16.25 704	17.95 709	10.05 700	0.98 651	43.03 719

test_example2	115.17 719	122.38 719	93.45 718	115.38 717	123.53 720	101.24 719	113.11 721	54.67 720	99.94 721	135.50 721	136.43 721	85.67 721	85.40 720	110.44 720	104.91 721	152.17 721	205.21 721	99.17 721	114.27 721	138.55 721	112.04 720

GS-Stereo							0.21 170	1.59 643	0.54 215	0.29 163	0.22 76	0.17 62	0.18 91	1.06 398	0.97 499	0.13 393	2.82 675	0.08 58	0.17 386	0.33 511	3.99 683

FSD					1.93 653	0.63 424	0.33 437	0.46 98	0.53 209	0.32 176	0.32 203	0.40 282	0.32 319	1.14 421	0.60 394	0.28 600	2.77 674	0.31 605	0.30 505	0.31 495

ccccc		297.53 720		372.50 720	377.87 721	200.30 721		217.33 722		202.36 722		213.34 722		312.79 722		409.97 722	354.33 722	255.69 722	227.31 722	431.13 722

Low-res two-view benchmark