Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

BLMT-Stereo	0.17 1	0.20 18	0.61 29	0.21 29	0.13 48	0.15 1	0.16 63	0.21 1	0.36 116	0.11 1	0.17 38	0.13 4	0.10 2	0.18 1	0.19 89	0.07 26	0.06 24	0.08 59	0.08 142	0.08 37	0.11 137

Pro-Stereo	0.22 54	0.25 103	0.66 54	0.22 58	0.14 68	0.49 229	0.15 39	0.23 2	0.35 86	0.16 18	0.13 16	0.14 15	0.09 1	0.49 298	0.18 64	0.08 65	0.06 24	0.09 156	0.37 605	0.08 37	0.09 77

FoundationStereo	0.20 16	0.30 192	0.81 81	0.21 29	0.22 301	0.21 9	0.16 63	0.25 3	0.38 135	0.15 10	0.11 8	0.18 83	0.17 70	0.23 32	0.16 32	0.09 140	0.13 427	0.08 59	0.06 18	0.07 5	0.07 12

LACA3	0.18 2	0.20 18	0.67 57	0.19 2	0.12 21	0.35 64	0.17 75	0.27 4	0.31 35	0.16 18	0.13 16	0.15 37	0.15 47	0.28 85	0.13 1	0.08 65	0.07 75	0.07 1	0.05 1	0.10 103	0.06 1

Wavelet-MonSter	0.18 2	0.20 18	0.51 2	0.22 58	0.17 158	0.35 64	0.14 21	0.27 4	0.25 5	0.19 66	0.21 70	0.14 15	0.15 47	0.27 70	0.16 32	0.06 1	0.06 24	0.07 1	0.06 18	0.06 1	0.14 252

S2M2_XL	0.20 16	0.32 214	1.10 138	0.19 2	0.13 48	0.16 2	0.11 2	0.27 4	0.17 1	0.15 10	0.19 53	0.15 37	0.14 23	0.19 2	0.21 141	0.11 326	0.09 268	0.10 216	0.08 142	0.10 103	0.08 49
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LiteMatch*	0.19 6	0.19 10	0.85 88	0.20 9	0.14 68	0.28 19	0.15 39	0.29 7	0.28 21	0.16 18	0.13 16	0.16 51	0.14 23	0.24 39	0.21 141	0.08 65	0.07 75	0.08 59	0.06 18	0.08 37	0.08 49

LiteMatch	0.25 81	0.69 459	0.65 45	0.28 230	0.14 68	0.30 30	0.21 175	0.29 7	0.28 21	0.16 18	0.13 16	0.18 83	0.37 359	0.25 47	0.40 378	0.10 246	0.06 24	0.10 216	0.08 142	0.14 217	0.12 182

GeoVLM	0.18 2	0.19 10	0.64 39	0.20 9	0.12 21	0.30 30	0.14 21	0.29 7	0.28 21	0.16 18	0.13 16	0.18 83	0.15 47	0.25 47	0.21 141	0.07 26	0.07 75	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

MonSter++	0.18 2	0.19 10	0.65 45	0.20 9	0.12 21	0.30 30	0.14 21	0.29 7	0.28 21	0.16 18	0.13 16	0.18 83	0.15 47	0.25 47	0.21 141	0.07 26	0.07 75	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

MGA	0.19 6	0.27 133	0.57 19	0.20 9	0.18 205	0.37 85	0.14 21	0.30 11	0.25 5	0.18 46	0.14 24	0.15 37	0.10 2	0.30 113	0.17 53	0.08 65	0.08 180	0.07 1	0.06 18	0.09 74	0.08 49

AdaDepth	0.24 72	0.18 6	1.03 124	0.25 132	0.21 271	0.46 191	0.16 63	0.30 11	0.27 14	0.17 37	0.19 53	0.14 15	0.18 94	0.35 170	0.17 53	0.07 26	0.07 75	0.08 59	0.25 534	0.10 103	0.10 111

DEFOM-Stereo	0.22 54	0.22 50	0.91 107	0.23 81	0.13 48	0.49 229	0.18 95	0.30 11	0.28 21	0.19 66	0.17 38	0.14 15	0.14 23	0.41 223	0.16 32	0.08 65	0.06 24	0.07 1	0.06 18	0.09 74	0.09 77

DepthFocus	0.19 6	0.30 192	0.77 75	0.19 2	0.15 97	0.20 7	0.15 39	0.31 14	0.19 2	0.16 18	0.17 38	0.15 37	0.13 18	0.22 23	0.17 53	0.09 140	0.08 180	0.11 292	0.10 226	0.08 37	0.07 12

LACA1	0.19 6	0.39 287	0.60 24	0.19 2	0.10 2	0.42 145	0.15 39	0.31 14	0.34 72	0.15 10	0.11 8	0.14 15	0.15 47	0.25 47	0.15 13	0.09 140	0.07 75	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.07 12

SGD-Stereo	0.22 54	0.28 162	0.77 75	0.22 58	0.11 9	0.40 120	0.16 63	0.31 14	0.36 116	0.19 66	0.19 53	0.17 66	0.17 70	0.37 194	0.16 32	0.10 246	0.06 24	0.08 59	0.07 103	0.10 103	0.07 12

CAR	0.19 6	0.28 162	0.60 24	0.21 29	0.16 127	0.37 85	0.13 9	0.32 17	0.25 5	0.19 66	0.15 26	0.14 15	0.10 2	0.27 70	0.17 53	0.08 65	0.08 180	0.07 1	0.06 18	0.10 103	0.08 49

MSE-Stereo	0.19 6	0.27 133	0.60 24	0.20 9	0.16 127	0.37 85	0.13 9	0.32 17	0.25 5	0.18 46	0.15 26	0.14 15	0.10 2	0.30 113	0.17 53	0.08 65	0.08 180	0.07 1	0.06 18	0.10 103	0.08 49

PSi22a	0.20 16	0.28 162	0.89 101	0.20 9	0.11 9	0.16 2	0.14 21	0.32 17	0.35 86	0.12 2	0.09 1	0.22 127	0.16 61	0.20 4	0.14 4	0.09 140	0.09 268	0.07 1	0.05 1	0.13 188	0.11 137

Foundation-i32	0.20 16	0.28 162	0.87 94	0.20 9	0.11 9	0.20 7	0.15 39	0.32 17	0.36 116	0.13 5	0.10 3	0.25 175	0.14 23	0.19 2	0.15 13	0.09 140	0.09 268	0.07 1	0.06 18	0.11 137	0.12 182

LACA2	0.25 81	0.74 481	1.30 180	0.20 9	0.10 2	0.39 107	0.17 75	0.32 17	0.36 116	0.15 10	0.15 26	0.18 83	0.14 23	0.22 23	0.14 4	0.08 65	0.06 24	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.06 1

BridgeDepth	0.19 6	0.30 192	0.55 14	0.23 81	0.09 1	0.38 102	0.15 39	0.32 17	0.33 59	0.16 18	0.12 13	0.23 144	0.19 119	0.27 70	0.15 13	0.07 26	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
IGEV-Stereo+	0.29 135	0.29 175	0.86 92	0.25 132	0.34 485	0.30 30	0.14 21	0.32 17	0.53 304	0.18 46	0.12 13	0.18 83	0.19 119	0.49 298	0.17 53	0.09 140	0.08 180	0.08 59	0.20 507	0.46 609	0.59 624

PointNet	0.20 16	0.21 33	0.82 83	0.21 29	0.12 21	0.37 85	0.16 63	0.33 24	0.28 21	0.16 18	0.15 26	0.18 83	0.13 18	0.22 23	0.16 32	0.08 65	0.07 75	0.08 59	0.07 103	0.07 5	0.07 12

BridgeDepth_RVC	0.20 16	0.20 18	0.74 68	0.17 1	0.12 21	0.32 44	0.12 4	0.33 24	0.46 232	0.15 10	0.15 26	0.16 51	0.19 119	0.23 32	0.18 64	0.10 246	0.06 24	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MLG-Stereo_test1	0.21 32	0.33 223	0.61 29	0.23 81	0.21 271	0.45 171	0.13 9	0.33 24	0.46 232	0.13 5	0.09 1	0.18 83	0.12 12	0.32 135	0.15 13	0.08 65	0.07 75	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.09 77

GREAT-IGEV	0.37 217	0.28 162	1.48 230	0.25 132	0.38 525	0.46 191	0.18 95	0.33 24	0.34 72	0.15 10	0.29 172	0.15 37	0.17 70	0.36 183	0.23 176	0.07 26	0.76 664	0.07 1	0.26 542	0.21 382	1.03 663
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
UniTT-Stereo	0.30 152	0.36 260	1.68 270	0.27 199	0.24 336	0.29 26	0.18 95	0.33 24	0.34 72	0.26 186	0.37 245	0.18 83	0.18 94	0.31 122	0.27 238	0.10 246	0.08 180	0.08 59	0.07 103	0.25 445	0.08 49

LCMNet	0.20 16	0.21 33	0.61 29	0.20 9	0.13 48	0.39 107	0.14 21	0.34 29	0.34 72	0.16 18	0.16 35	0.16 51	0.15 47	0.27 70	0.22 165	0.08 65	0.07 75	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.08 49

aanet-new-32k	0.27 106	0.49 360	1.73 287	0.25 132	0.17 158	0.40 120	0.20 133	0.35 30	0.27 14	0.18 46	0.21 70	0.20 107	0.22 162	0.22 23	0.14 4	0.07 26	0.07 75	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.11 137

aanet-new-30k	0.28 122	0.49 360	1.75 298	0.25 132	0.17 158	0.40 120	0.20 133	0.35 30	0.27 14	0.18 46	0.21 70	0.20 107	0.22 162	0.22 23	0.14 4	0.07 26	0.07 75	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.11 137

PipStereo	0.19 6	0.26 121	0.85 88	0.21 29	0.10 2	0.16 2	0.15 39	0.35 30	0.35 86	0.12 2	0.10 3	0.21 121	0.14 23	0.21 10	0.15 13	0.08 65	0.09 268	0.07 1	0.06 18	0.12 154	0.09 77

PSi22b	0.20 16	0.26 121	0.88 97	0.21 29	0.10 2	0.16 2	0.15 39	0.35 30	0.35 86	0.12 2	0.10 3	0.21 121	0.14 23	0.21 10	0.15 13	0.08 65	0.10 317	0.07 1	0.06 18	0.12 154	0.09 77

HiDET	0.19 6	0.20 18	0.62 36	0.20 9	0.13 48	0.36 78	0.13 9	0.35 30	0.31 35	0.16 18	0.14 24	0.17 66	0.15 47	0.25 47	0.23 176	0.08 65	0.07 75	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

CSFM-Stereo	0.19 6	0.20 18	0.60 24	0.20 9	0.11 9	0.39 107	0.15 39	0.35 30	0.27 14	0.18 46	0.15 26	0.17 66	0.16 61	0.26 64	0.21 141	0.08 65	0.07 75	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.09 77

asd	0.20 16	0.22 50	0.65 45	0.22 58	0.17 158	0.41 131	0.14 21	0.35 30	0.32 44	0.24 148	0.20 62	0.15 37	0.18 94	0.26 64	0.16 32	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.08 49

IGEV	0.22 54	0.28 162	0.88 97	0.21 29	0.24 336	0.42 145	0.17 75	0.35 30	0.37 128	0.20 81	0.22 89	0.14 15	0.12 12	0.24 39	0.20 121	0.08 65	0.07 75	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.07 12

MLG-Stereo_test2	0.21 32	0.36 260	0.68 58	0.21 29	0.17 158	0.45 171	0.12 4	0.35 30	0.42 188	0.15 10	0.11 8	0.22 127	0.10 2	0.28 85	0.16 32	0.09 140	0.07 75	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.09 77

aanet-new-34k	0.27 106	0.57 404	1.36 196	0.23 81	0.11 9	0.34 58	0.20 133	0.36 39	0.30 31	0.19 66	0.27 152	0.17 66	0.22 162	0.20 4	0.15 13	0.07 26	0.07 75	0.08 59	0.06 18	0.08 37	0.29 515

LGtest1	0.21 32	0.37 263	0.70 63	0.22 58	0.12 21	0.31 38	0.11 2	0.36 39	0.39 148	0.17 37	0.13 16	0.16 51	0.14 23	0.25 47	0.27 238	0.10 246	0.09 268	0.08 59	0.06 18	0.10 103	0.10 111

S2M2_L	0.24 72	0.29 175	0.90 104	0.23 81	0.17 158	0.24 13	0.09 1	0.36 39	0.45 221	0.17 37	0.25 130	0.23 144	0.17 70	0.24 39	0.28 249	0.15 483	0.12 403	0.11 292	0.12 334	0.15 240	0.11 137
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SMoEStereo_RVC	0.29 135	0.26 121	1.03 124	0.25 132	0.14 68	0.46 191	0.22 215	0.36 39	0.38 135	0.23 137	0.23 103	0.21 121	0.18 94	0.45 260	0.60 477	0.07 26	0.06 24	0.10 216	0.08 142	0.20 366	0.20 403

aanet-new-28k	0.34 187	0.53 380	2.69 574	0.25 132	0.12 21	0.39 107	0.21 175	0.37 43	0.29 30	0.18 46	0.24 115	0.17 66	0.21 145	0.22 23	0.15 13	0.08 65	0.06 24	0.08 59	0.31 575	0.10 103	0.23 456

aanet-new-22k	0.28 122	0.52 373	1.51 239	0.24 108	0.13 48	0.33 48	0.22 215	0.37 43	0.32 44	0.18 46	0.24 115	0.18 83	0.21 145	0.27 70	0.16 32	0.07 26	0.07 75	0.08 59	0.07 103	0.09 74	0.31 537

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.27 106	0.39 287	0.79 78	0.24 108	0.24 336	0.37 85	0.21 175	0.37 43	0.33 59	0.19 66	0.27 152	0.18 83	0.22 162	0.20 4	0.16 32	0.07 26	0.14 446	0.08 59	0.51 633	0.08 37	0.39 586

Test_v1	0.21 32	0.27 133	0.95 113	0.20 9	0.14 68	0.28 19	0.15 39	0.37 43	0.27 14	0.16 18	0.18 48	0.15 37	0.13 18	0.25 47	0.19 89	0.08 65	0.06 24	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.11 137

VMStereo-Base	0.26 94	0.27 133	1.26 169	0.20 9	0.12 21	0.42 145	0.17 75	0.37 43	0.40 162	0.22 114	0.31 204	0.29 225	0.21 145	0.32 135	0.20 121	0.10 246	0.08 180	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.09 77

Monster-pub-mixall	0.21 32	0.31 206	0.69 60	0.21 29	0.13 48	0.27 16	0.12 4	0.37 43	0.26 11	0.21 94	0.19 53	0.15 37	0.12 12	0.47 281	0.29 263	0.08 65	0.07 75	0.07 1	0.05 1	0.08 37	0.12 182

MLG-Stereo_test3	0.21 32	0.35 250	0.65 45	0.21 29	0.14 68	0.36 78	0.13 9	0.37 43	0.40 162	0.21 94	0.12 13	0.17 66	0.12 12	0.25 47	0.16 32	0.08 65	0.07 75	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.10 111

mms	0.27 106	0.26 121	0.91 107	0.25 132	0.18 205	0.32 44	0.23 254	0.37 43	0.31 35	0.21 94	0.30 187	0.23 144	0.17 70	0.46 269	0.21 141	0.08 65	0.10 317	0.10 216	0.08 142	0.22 399	0.47 606

GLC_STEREO	0.28 122	0.27 133	1.36 196	0.28 230	0.12 21	0.41 131	0.20 133	0.37 43	0.38 135	0.26 186	0.30 187	0.25 175	0.19 119	0.33 149	0.24 202	0.09 140	0.11 370	0.12 356	0.10 226	0.13 188	0.09 77

FlowAnything_test	0.23 65	0.32 214	0.52 5	0.28 230	0.17 158	0.37 85	0.20 133	0.38 52	0.24 3	0.24 148	0.20 62	0.21 121	0.17 70	0.26 64	0.25 216	0.13 419	0.10 317	0.14 454	0.16 441	0.17 301	0.12 182

LG-Stereo_L2	0.21 32	0.31 206	0.85 88	0.22 58	0.14 68	0.31 38	0.22 215	0.38 52	0.25 5	0.17 37	0.11 8	0.13 4	0.12 12	0.32 135	0.18 64	0.08 65	0.07 75	0.08 59	0.06 18	0.08 37	0.10 111

LG-Stereo_L1	0.21 32	0.31 206	0.85 88	0.22 58	0.14 68	0.28 19	0.21 175	0.38 52	0.26 11	0.16 18	0.11 8	0.13 4	0.11 7	0.37 194	0.18 64	0.08 65	0.07 75	0.08 59	0.06 18	0.08 37	0.10 111

999	0.29 135	0.25 103	1.05 129	0.26 175	0.18 205	0.49 229	0.23 254	0.38 52	0.37 128	0.20 81	0.32 214	0.23 144	0.18 94	0.73 395	0.36 345	0.08 65	0.07 75	0.09 156	0.08 142	0.24 431	0.10 111

ours_stereo	0.27 106	0.25 103	1.21 160	0.25 132	0.17 158	0.35 64	0.23 254	0.38 52	0.35 86	0.20 81	0.31 204	0.23 144	0.17 70	0.41 223	0.20 121	0.08 65	0.07 75	0.10 216	0.08 142	0.22 399	0.18 367

rvit_stereo_0083	0.25 81	0.19 10	0.58 22	0.28 230	0.18 205	0.28 19	0.22 215	0.38 52	0.54 317	0.23 137	0.30 187	0.27 203	0.26 239	0.37 194	0.24 202	0.14 463	0.12 403	0.13 417	0.10 226	0.12 154	0.10 111

MGS-Stereo	0.32 168	0.34 241	1.70 276	0.25 132	0.14 68	0.40 120	0.22 215	0.38 52	0.43 200	0.24 148	0.51 350	0.25 175	0.18 94	0.31 122	0.20 121	0.09 140	0.08 180	0.09 156	0.08 142	0.47 610	0.08 49

aanet-new-40k	0.25 81	0.37 263	1.35 194	0.24 108	0.24 336	0.38 102	0.20 133	0.39 59	0.26 11	0.18 46	0.24 115	0.16 51	0.20 132	0.20 4	0.15 13	0.07 26	0.06 24	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.18 367

aanet-new-24k	0.27 106	0.40 295	1.12 140	0.24 108	0.45 571	0.40 120	0.21 175	0.39 59	0.28 21	0.19 66	0.28 164	0.17 66	0.20 132	0.23 32	0.15 13	0.07 26	0.06 24	0.08 59	0.32 581	0.09 74	0.10 111

GCAP-Stereo-cres-4k	0.24 72	0.31 206	0.88 97	0.25 132	0.23 321	0.45 171	0.22 215	0.39 59	0.30 31	0.21 94	0.27 152	0.18 83	0.21 145	0.23 32	0.16 32	0.07 26	0.09 268	0.08 59	0.07 103	0.11 137	0.13 225

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.27 106	0.40 295	0.87 94	0.22 58	0.17 158	0.36 78	0.19 106	0.39 59	0.32 44	0.21 94	0.24 115	0.18 83	0.23 188	0.21 10	0.15 13	0.08 65	0.08 180	0.08 59	0.30 566	0.13 188	0.55 618

WQFJA1++	2.30 661	0.22 50	6.03 672	1.08 646	1.15 657	0.29 26	0.14 21	0.39 59	0.24 3	13.61 698	0.19 53	3.34 669	0.17 70	0.33 149	0.24 202	0.10 246	0.07 75	0.08 59	0.07 103	18.19 708	0.14 252

252Zero-FE	0.62 481	0.27 133	0.83 85	0.24 108	0.13 48	0.31 38	0.13 9	0.39 59	0.32 44	8.03 687	0.23 103	0.12 2	0.12 12	0.26 64	0.44 404	0.09 140	0.12 403	0.07 1	0.06 18	0.09 74	0.12 182

4w-stereo	0.20 16	0.21 33	0.57 19	0.21 29	0.15 97	0.39 107	0.13 9	0.39 59	0.33 59	0.22 114	0.21 70	0.13 4	0.20 132	0.29 101	0.21 141	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.07 12

MLG-Stereo	0.21 32	0.33 223	0.60 24	0.23 81	0.12 21	0.44 163	0.13 9	0.39 59	0.46 232	0.13 5	0.10 3	0.17 66	0.13 18	0.35 170	0.15 13	0.08 65	0.07 75	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.09 77

GCAPDPT-zeroshot4090	0.27 106	0.40 295	0.86 92	0.22 58	0.17 158	0.36 78	0.19 106	0.39 59	0.32 44	0.21 94	0.24 115	0.18 83	0.23 188	0.21 10	0.15 13	0.08 65	0.08 180	0.08 59	0.30 566	0.13 188	0.55 618

GCAP-Stereo-DPT26K	0.27 106	0.46 341	1.39 208	0.23 81	0.17 158	0.35 64	0.21 175	0.40 68	0.25 5	0.18 46	0.21 70	0.17 66	0.18 94	0.25 47	0.17 53	0.07 26	0.06 24	0.08 59	0.28 550	0.08 37	0.27 500

aanet-new-16k	0.26 94	0.47 351	1.36 196	0.25 132	0.12 21	0.36 78	0.18 95	0.40 68	0.35 86	0.18 46	0.21 70	0.18 83	0.21 145	0.21 10	0.16 32	0.07 26	0.06 24	0.08 59	0.06 18	0.10 103	0.11 137

GEAStereo	0.35 200	0.32 214	1.17 150	0.53 579	0.60 613	0.55 304	0.21 175	0.40 68	0.27 14	0.20 81	0.22 89	0.16 51	0.18 94	0.44 244	0.16 32	0.11 326	0.37 618	0.08 59	0.06 18	0.33 527	0.71 634

gasm-f	0.36 210	0.34 241	1.13 141	0.53 579	0.44 560	0.54 289	0.27 358	0.40 68	0.27 14	0.20 81	0.33 224	0.16 51	0.22 162	0.36 183	0.25 216	0.11 326	0.37 618	0.08 59	0.06 18	0.38 573	0.71 634

Replicate-Monster	0.23 65	0.40 295	0.94 112	0.21 29	0.14 68	0.37 85	0.13 9	0.40 68	0.36 116	0.22 114	0.15 26	0.15 37	0.15 47	0.40 218	0.15 13	0.08 65	0.07 75	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.15 294

4.5_new	0.21 32	0.22 50	0.63 37	0.21 29	0.15 97	0.40 120	0.17 75	0.40 68	0.35 86	0.25 168	0.22 89	0.14 15	0.14 23	0.22 23	0.21 141	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.07 12

4.5w-stereo	0.21 32	0.22 50	0.63 37	0.21 29	0.15 97	0.40 120	0.17 75	0.40 68	0.35 86	0.25 168	0.22 89	0.14 15	0.14 23	0.22 23	0.21 141	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.07 12

WCG-NET	0.30 152	0.42 313	1.26 169	0.24 108	0.12 21	0.43 152	0.24 288	0.40 68	0.56 336	0.35 241	0.37 245	0.26 190	0.24 204	0.29 101	0.19 89	0.08 65	0.12 403	0.08 59	0.07 103	0.22 399	0.10 111

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 217	1.34 638	1.24 166	0.23 81	0.12 21	0.33 48	0.20 133	0.40 68	0.33 59	0.25 168	0.21 70	0.16 51	0.14 23	0.27 70	0.63 484	0.55 637	0.06 24	0.11 292	0.13 367	0.25 445	0.49 610

WCG-NET（raft）	0.32 168	0.53 380	1.21 160	0.23 81	0.12 21	0.44 163	0.24 288	0.40 68	0.50 272	0.35 241	0.35 237	0.47 355	0.25 219	0.35 170	0.20 121	0.08 65	0.29 602	0.08 59	0.07 103	0.22 399	0.11 137

CREStereo++_RVC	0.33 178	0.29 175	1.74 292	0.24 108	0.16 127	0.54 289	0.15 39	0.40 68	0.55 324	0.37 251	0.51 350	0.24 160	0.19 119	0.27 70	0.26 228	0.09 140	0.06 24	0.08 59	0.30 566	0.08 37	0.06 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.33 178	0.49 360	1.75 298	0.23 81	0.12 21	0.54 289	0.16 63	0.40 68	0.45 221	0.45 306	0.51 350	0.26 190	0.22 162	0.29 101	0.20 121	0.10 246	0.10 317	0.08 59	0.06 18	0.08 37	0.11 137

aanet-32k-new	0.30 152	0.60 410	1.61 256	0.25 132	0.15 97	0.46 191	0.21 175	0.41 80	0.33 59	0.17 37	0.24 115	0.17 66	0.23 188	0.30 113	0.15 13	0.08 65	0.06 24	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.39 586

aanet-new	0.32 168	0.29 175	2.39 514	0.25 132	0.25 356	0.43 152	0.21 175	0.41 80	0.31 35	0.18 46	0.23 103	0.16 51	0.30 305	0.33 149	0.15 13	0.09 140	0.07 75	0.08 59	0.06 18	0.10 103	0.13 225

DispViT+	0.23 65	0.23 71	0.98 119	0.19 2	0.44 560	0.22 10	0.14 21	0.41 80	0.37 128	0.19 66	0.16 35	0.18 83	0.15 47	0.38 204	0.17 53	0.11 326	0.07 75	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

MatchStereo	0.24 72	0.38 275	1.37 201	0.20 9	0.10 2	0.22 10	0.14 21	0.41 80	0.40 162	0.14 8	0.25 130	0.15 37	0.15 47	0.25 47	0.18 64	0.09 140	0.07 75	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
4.25_new	0.21 32	0.23 71	0.64 39	0.22 58	0.18 205	0.41 131	0.17 75	0.41 80	0.35 86	0.22 114	0.21 70	0.14 15	0.18 94	0.25 47	0.18 64	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.07 12

4.5w_new	0.21 32	0.23 71	0.64 39	0.22 58	0.18 205	0.41 131	0.17 75	0.41 80	0.35 86	0.22 114	0.21 70	0.14 15	0.18 94	0.25 47	0.18 64	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.07 12

4.25w-stereo	0.21 32	0.23 71	0.64 39	0.22 58	0.18 205	0.41 131	0.17 75	0.41 80	0.35 86	0.22 114	0.21 70	0.14 15	0.18 94	0.25 47	0.18 64	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.07 12

tt45	0.29 135	0.24 89	1.06 131	0.25 132	0.17 158	0.55 304	0.22 215	0.41 80	0.35 86	0.24 148	0.25 130	0.25 175	0.18 94	0.64 359	0.34 328	0.08 65	0.07 75	0.10 216	0.08 142	0.21 382	0.11 137

rvit_stereo_0081_aga	0.27 106	0.29 175	1.08 133	0.26 175	0.20 257	0.33 48	0.21 175	0.41 80	0.42 188	0.26 186	0.28 164	0.27 203	0.21 145	0.31 122	0.21 141	0.14 463	0.10 317	0.11 292	0.10 226	0.14 217	0.10 111

U	3.37 677	0.17 2	0.91 107	0.26 175	13.79 698	19.19 702	0.15 39	0.41 80	0.31 35	0.17 37	0.18 48	0.27 203	0.15 47	0.21 10	0.16 32	0.09 140	0.06 24	17.88 708	12.81 702	0.10 103	0.08 49

DilatedVolume-Stereo	0.26 94	0.20 18	0.64 39	0.25 132	0.15 97	0.41 131	0.18 95	0.42 90	0.35 86	0.34 239	0.34 232	0.25 175	0.23 188	0.43 235	0.53 448	0.09 140	0.09 268	0.08 59	0.10 226	0.12 154	0.11 137

2.25w	0.21 32	0.22 50	0.51 2	0.21 29	0.14 68	0.36 78	0.13 9	0.42 90	0.34 72	0.23 137	0.27 152	0.14 15	0.18 94	0.33 149	0.24 202	0.06 1	0.06 24	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.07 12

fffft	0.29 135	0.21 33	1.10 138	0.24 108	0.15 97	0.42 145	0.24 288	0.42 90	0.38 135	0.21 94	0.18 48	0.20 107	0.16 61	0.44 244	0.70 502	0.07 26	0.06 24	0.10 216	0.08 142	0.28 483	0.20 403
1: 1. 1
fffy	0.28 122	0.24 89	1.19 154	0.27 199	0.15 97	0.37 85	0.22 215	0.42 90	0.32 44	0.20 81	0.29 172	0.26 190	0.20 132	0.44 244	0.20 121	0.08 65	0.10 317	0.10 216	0.08 142	0.22 399	0.18 367

rvit_stereo_0081	0.25 81	0.21 33	0.61 29	0.28 230	0.17 158	0.31 38	0.22 215	0.42 90	0.53 304	0.24 148	0.25 130	0.25 175	0.21 145	0.34 163	0.23 176	0.13 419	0.10 317	0.11 292	0.10 226	0.12 154	0.09 77

rvit_stereo_0082	0.25 81	0.21 33	0.61 29	0.28 230	0.17 158	0.31 38	0.22 215	0.42 90	0.53 304	0.24 148	0.25 130	0.25 175	0.21 145	0.34 163	0.23 176	0.13 419	0.10 317	0.11 292	0.10 226	0.12 154	0.09 77

RAStereo	0.28 122	0.48 356	1.52 241	0.26 175	0.18 205	0.25 14	0.19 106	0.42 90	0.35 86	0.20 81	0.25 130	0.20 107	0.16 61	0.24 39	0.24 202	0.09 140	0.08 180	0.10 216	0.08 142	0.12 154	0.08 49

LoS_RVC	0.29 135	0.33 223	1.19 154	0.25 132	0.34 485	0.43 152	0.22 215	0.42 90	0.32 44	0.22 114	0.33 224	0.23 144	0.24 204	0.31 122	0.21 141	0.07 26	0.07 75	0.07 1	0.05 1	0.10 103	0.31 537

aanet-new-60k	0.29 135	0.51 371	1.68 270	0.25 132	0.12 21	0.39 107	0.19 106	0.43 98	0.33 59	0.18 46	0.19 53	0.17 66	0.19 119	0.31 122	0.14 4	0.07 26	0.07 75	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.26 492

water-stereo	0.24 72	0.17 2	0.88 97	0.24 108	0.14 68	0.37 85	0.17 75	0.43 98	0.32 44	0.26 186	0.35 237	0.26 190	0.24 204	0.22 23	0.25 216	0.09 140	0.09 268	0.09 156	0.08 142	0.10 103	0.10 111

3.25w_new	0.20 16	0.20 18	0.52 5	0.21 29	0.14 68	0.37 85	0.14 21	0.43 98	0.35 86	0.23 137	0.21 70	0.16 51	0.18 94	0.27 70	0.20 121	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.08 49

3.25w	0.20 16	0.20 18	0.52 5	0.21 29	0.14 68	0.37 85	0.14 21	0.43 98	0.35 86	0.23 137	0.21 70	0.16 51	0.18 94	0.27 70	0.20 121	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.08 49

3.5w_stereo	0.21 32	0.22 50	0.55 14	0.21 29	0.15 97	0.40 120	0.14 21	0.43 98	0.33 59	0.21 94	0.24 115	0.14 15	0.18 94	0.34 163	0.22 165	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.08 49

StereoAnything_RVC	0.35 200	1.25 626	1.82 353	0.20 9	0.12 21	0.26 15	0.15 39	0.43 98	0.37 128	0.14 8	0.10 3	0.11 1	0.19 119	0.46 269	0.14 4	0.11 326	0.09 268	0.08 59	0.05 1	0.76 641	0.18 367

Occ-G	0.30 152	0.30 192	1.33 187	0.23 81	0.15 97	0.36 78	0.25 310	0.43 98	0.31 35	0.26 186	0.35 237	0.46 347	0.22 162	0.30 113	0.25 216	0.09 140	0.07 75	0.09 156	0.16 441	0.31 509	0.08 49

AEACV	0.33 178	0.24 89	1.44 219	0.28 230	0.35 498	0.47 201	0.21 175	0.43 98	0.28 21	0.26 186	0.25 130	0.22 127	0.38 368	0.30 113	0.18 64	0.09 140	0.35 614	0.09 156	0.36 602	0.23 414	0.25 482

XX-TBD	0.34 187	0.77 494	1.75 298	0.34 400	0.13 48	0.51 253	0.17 75	0.43 98	0.50 272	0.37 251	0.49 337	0.23 144	0.18 94	0.28 85	0.24 202	0.10 246	0.07 75	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.07 12

aanet-new-36k	0.29 135	0.63 431	1.51 239	0.24 108	0.11 9	0.43 152	0.19 106	0.44 107	0.35 86	0.19 66	0.24 115	0.16 51	0.22 162	0.29 101	0.15 13	0.06 1	0.06 24	0.08 59	0.06 18	0.08 37	0.24 470

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.25 81	0.35 250	0.69 60	0.23 81	0.27 387	0.35 64	0.20 133	0.44 107	0.28 21	0.21 94	0.22 89	0.14 15	0.22 162	0.21 10	0.14 4	0.07 26	0.08 180	0.08 59	0.47 624	0.09 74	0.34 559

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 94	0.23 71	1.00 121	0.22 58	0.31 447	0.47 201	0.20 133	0.44 107	0.33 59	0.27 202	0.32 214	0.24 160	0.14 23	0.23 32	0.18 64	0.08 65	0.06 24	0.09 156	0.08 142	0.08 37	0.16 326

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.26 94	0.38 275	0.90 104	0.23 81	0.17 158	0.35 64	0.22 215	0.44 107	0.33 59	0.21 94	0.25 130	0.16 51	0.22 162	0.23 32	0.15 13	0.07 26	0.07 75	0.08 59	0.45 620	0.08 37	0.27 500

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.25 81	0.41 305	1.08 133	0.23 81	0.23 321	0.45 171	0.20 133	0.44 107	0.30 31	0.18 46	0.21 70	0.22 127	0.20 132	0.23 32	0.16 32	0.08 65	0.07 75	0.08 59	0.06 18	0.08 37	0.14 252

VIP-Stereo	0.28 122	0.56 399	1.05 129	0.23 81	0.19 241	0.52 272	0.17 75	0.44 107	0.39 148	0.18 46	0.25 130	0.24 160	0.15 47	0.33 149	0.19 89	0.08 65	0.07 75	0.08 59	0.06 18	0.14 217	0.32 546

Zero-FE251	0.56 442	0.29 175	1.27 172	0.26 175	0.16 127	0.44 163	0.16 63	0.44 107	0.35 86	5.31 684	0.19 53	0.22 127	0.19 119	0.24 39	1.08 564	0.10 246	0.07 75	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.13 225

FSD					0.29 410	0.35 64	0.33 455	0.44 107	0.46 232	0.32 234	0.32 214	0.37 268	0.32 323	0.35 170	0.32 308	0.28 608	0.27 598	0.31 607	0.30 566	0.31 509

asda	0.22 54	0.25 103	0.70 63	0.21 29	0.16 127	0.43 152	0.16 63	0.44 107	0.35 86	0.22 114	0.20 62	0.14 15	0.20 132	0.25 47	0.22 165	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.07 12

3.75w	0.21 32	0.21 33	0.61 29	0.21 29	0.20 257	0.44 163	0.16 63	0.44 107	0.30 31	0.22 114	0.20 62	0.13 4	0.18 94	0.29 101	0.21 141	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.08 49

LG-G_1	0.23 65	0.37 263	0.71 65	0.23 81	0.11 9	0.51 253	0.12 4	0.44 107	0.39 148	0.19 66	0.15 26	0.19 103	0.15 47	0.36 183	0.16 32	0.09 140	0.08 180	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.11 137

LG-G	0.23 65	0.37 263	0.71 65	0.23 81	0.11 9	0.51 253	0.12 4	0.44 107	0.39 148	0.19 66	0.15 26	0.19 103	0.15 47	0.36 183	0.16 32	0.09 140	0.08 180	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.11 137

CASnet	0.28 122	0.31 206	1.20 158	0.28 230	0.11 9	0.47 201	0.19 106	0.44 107	0.44 206	0.38 261	0.31 204	0.23 144	0.17 70	0.29 101	0.19 89	0.10 246	0.06 24	0.15 485	0.12 334	0.16 277	0.07 12
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
MC-Stereo	0.32 168	0.31 206	1.46 223	0.31 312	0.15 97	0.53 281	0.19 106	0.44 107	0.35 86	0.36 247	0.38 256	0.27 203	0.27 260	0.42 231	0.19 89	0.09 140	0.13 427	0.09 156	0.16 441	0.20 366	0.13 225

RAFT-RH_RVC	0.61 476	0.50 368	2.33 502	0.36 435	0.29 410	0.60 386	0.18 95	0.44 107	0.58 351	0.76 566	1.91 643	0.47 355	0.29 295	1.60 519	1.23 587	0.14 463	0.07 75	0.13 417	0.13 367	0.10 103	0.09 77

aanet-new-70k	0.27 106	0.48 356	1.33 187	0.25 132	0.12 21	0.39 107	0.19 106	0.45 122	0.33 59	0.17 37	0.21 70	0.16 51	0.21 145	0.38 204	0.14 4	0.06 1	0.06 24	0.08 59	0.06 18	0.10 103	0.22 431

aanet-new-78k	0.33 178	0.44 329	2.51 545	0.26 175	0.12 21	0.42 145	0.20 133	0.45 122	0.31 35	0.16 18	0.22 89	0.15 37	0.25 219	0.34 163	0.13 1	0.07 26	0.06 24	0.08 59	0.06 18	0.10 103	0.31 537

aanet-new-14k	0.25 81	0.33 223	1.13 141	0.26 175	0.12 21	0.37 85	0.21 175	0.45 122	0.36 116	0.20 81	0.27 152	0.15 37	0.29 295	0.24 39	0.17 53	0.08 65	0.06 24	0.08 59	0.06 18	0.11 137	0.12 182

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.25 81	0.24 89	0.84 87	0.22 58	0.32 457	0.48 212	0.20 133	0.45 122	0.35 86	0.26 186	0.30 187	0.22 127	0.14 23	0.21 10	0.18 64	0.08 65	0.06 24	0.09 156	0.08 142	0.07 5	0.13 225

gcap_with_dpt	0.25 81	0.22 50	1.00 121	0.22 58	0.30 426	0.48 212	0.21 175	0.45 122	0.32 44	0.27 202	0.31 204	0.20 107	0.14 23	0.20 4	0.18 64	0.08 65	0.06 24	0.09 156	0.08 142	0.08 37	0.13 225

111111	0.24 72	0.21 33	0.82 83	0.24 108	0.21 271	0.43 152	0.13 9	0.45 122	0.35 86	0.22 114	0.27 152	0.18 83	0.16 61	0.35 170	0.18 64	0.09 140	0.06 24	0.08 59	0.06 18	0.25 445	0.08 49

RSM++	0.27 106	0.26 121	0.87 94	0.28 230	0.13 48	0.39 107	0.20 133	0.45 122	0.45 221	0.20 81	0.24 115	0.24 160	0.17 70	0.36 183	0.20 121	0.08 65	0.07 75	0.09 156	0.35 593	0.26 466	0.18 367

MaDis-Stereo	0.29 135	0.54 388	1.44 219	0.24 108	0.29 410	0.29 26	0.16 63	0.45 122	0.37 128	0.19 66	0.21 70	0.28 214	0.22 162	0.30 113	0.29 263	0.10 246	0.09 268	0.10 216	0.08 142	0.11 137	0.11 137

monster-pro	0.20 16	0.22 50	0.65 45	0.21 29	0.17 158	0.33 48	0.15 39	0.46 130	0.32 44	0.16 18	0.17 38	0.14 15	0.11 7	0.27 70	0.23 176	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 103	0.07 5	0.09 77

TS12	0.24 72	0.26 121	0.83 85	0.25 132	0.11 9	0.46 191	0.17 75	0.46 130	0.43 200	0.20 81	0.31 204	0.18 83	0.20 132	0.31 122	0.22 165	0.07 26	0.07 75	0.08 59	0.06 18	0.11 137	0.07 12

aanet-new-10k	0.27 106	0.52 373	1.27 172	0.27 199	0.15 97	0.49 229	0.21 175	0.46 130	0.31 35	0.21 94	0.20 62	0.19 103	0.22 162	0.26 64	0.18 64	0.08 65	0.08 180	0.08 59	0.07 103	0.10 103	0.16 326

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.29 135	0.58 405	0.98 119	0.21 29	0.31 447	0.41 131	0.20 133	0.46 130	0.34 72	0.21 94	0.22 89	0.19 103	0.17 70	0.24 39	0.15 13	0.08 65	0.10 317	0.08 59	0.45 620	0.09 74	0.29 515

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.29 135	0.53 380	1.28 174	0.22 58	0.32 457	0.35 64	0.19 106	0.46 130	0.33 59	0.18 46	0.19 53	0.18 83	0.18 94	0.21 10	0.14 4	0.08 65	0.10 317	0.08 59	0.46 623	0.10 103	0.32 546

BStereo	0.28 122	0.33 223	1.34 191	0.23 81	0.29 410	0.33 48	0.20 133	0.46 130	0.35 86	0.22 114	0.17 38	0.20 107	0.14 23	0.28 85	0.25 216	0.07 26	0.07 75	0.16 504	0.21 513	0.12 154	0.11 137

MonStereo	0.20 16	0.22 50	0.65 45	0.21 29	0.17 158	0.33 48	0.15 39	0.46 130	0.32 44	0.16 18	0.17 38	0.14 15	0.11 7	0.27 70	0.23 176	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 103	0.07 5	0.09 77

Monster-pub-eth3d	0.20 16	0.22 50	0.65 45	0.21 29	0.17 158	0.33 48	0.15 39	0.46 130	0.32 44	0.16 18	0.17 38	0.14 15	0.11 7	0.27 70	0.23 176	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 103	0.07 5	0.09 77

qwe	0.21 32	0.22 50	0.61 29	0.21 29	0.20 257	0.41 131	0.15 39	0.46 130	0.35 86	0.26 186	0.22 89	0.14 15	0.14 23	0.31 122	0.22 165	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.07 12

monsters	0.22 54	0.22 50	0.52 5	0.23 81	0.28 401	0.42 145	0.14 21	0.46 130	0.31 35	0.24 148	0.20 62	0.13 4	0.14 23	0.43 235	0.20 121	0.07 26	0.06 24	0.07 1	0.08 142	0.06 1	0.06 1

HUF	0.59 462	0.65 443	2.46 529	0.45 540	0.77 633	0.34 58	0.24 288	0.46 130	0.39 148	0.31 225	0.28 164	0.25 175	0.19 119	0.67 376	0.18 64	0.12 387	2.03 684	0.08 59	0.06 18	0.31 509	1.59 677

MonSter	0.20 16	0.22 50	0.65 45	0.21 29	0.17 158	0.33 48	0.15 39	0.46 130	0.32 44	0.16 18	0.17 38	0.14 15	0.11 7	0.27 70	0.23 176	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 103	0.07 5	0.09 77

ff7	0.32 168	0.52 373	1.38 203	0.25 132	0.16 127	0.56 320	0.23 254	0.46 130	0.41 175	0.24 148	0.23 103	0.20 107	0.23 188	0.48 288	0.19 89	0.09 140	0.08 180	0.10 216	0.18 474	0.23 414	0.22 431

IGEVStereo-DCA	0.33 178	0.34 241	1.38 203	0.27 199	0.16 127	0.45 171	0.23 254	0.46 130	0.41 175	0.24 148	0.21 70	0.26 190	0.25 219	0.64 359	0.52 444	0.09 140	0.07 75	0.10 216	0.18 474	0.16 277	0.22 431

ffff	0.32 168	0.52 373	1.38 203	0.25 132	0.16 127	0.56 320	0.23 254	0.46 130	0.41 175	0.24 148	0.23 103	0.20 107	0.23 188	0.48 288	0.19 89	0.09 140	0.08 180	0.10 216	0.18 474	0.23 414	0.22 431

11t	0.32 168	0.52 373	1.38 203	0.25 132	0.16 127	0.56 320	0.23 254	0.46 130	0.41 175	0.24 148	0.23 103	0.20 107	0.23 188	0.48 288	0.19 89	0.09 140	0.08 180	0.10 216	0.18 474	0.23 414	0.22 431

CAS	0.35 200	0.25 103	1.30 180	0.79 627	0.34 485	0.51 253	0.23 254	0.46 130	0.39 148	0.22 114	0.31 204	0.20 107	0.17 70	0.28 85	0.23 176	0.73 647	0.06 24	0.07 1	0.05 1	0.09 74	0.37 577

CES	0.30 152	0.27 133	1.09 136	0.23 81	0.50 586	0.40 120	0.20 133	0.46 130	0.44 206	0.22 114	0.28 164	0.26 190	0.19 119	0.33 149	0.21 141	0.09 140	0.07 75	0.08 59	0.05 1	0.15 240	0.49 610

ccc-4	0.32 168	0.52 373	1.38 203	0.25 132	0.16 127	0.56 320	0.23 254	0.46 130	0.41 175	0.24 148	0.23 103	0.20 107	0.23 188	0.48 288	0.19 89	0.09 140	0.08 180	0.10 216	0.18 474	0.23 414	0.22 431

PMTNet	0.31 161	0.35 250	1.30 180	0.20 9	0.14 68	0.57 338	0.25 310	0.46 130	0.42 188	0.27 202	0.32 214	0.27 203	0.24 204	0.39 212	0.23 176	0.43 626	0.07 75	0.08 59	0.05 1	0.18 329	0.07 12

aanet-new-90k	0.29 135	0.47 351	1.41 211	0.26 175	0.18 205	0.43 152	0.19 106	0.47 150	0.32 44	0.16 18	0.18 48	0.15 37	0.21 145	0.37 194	0.13 1	0.07 26	0.06 24	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.46 604

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.25 81	0.24 89	0.76 71	0.22 58	0.33 472	0.48 212	0.20 133	0.47 150	0.35 86	0.26 186	0.30 187	0.22 127	0.14 23	0.21 10	0.19 89	0.08 65	0.06 24	0.10 216	0.08 142	0.07 5	0.15 294

Lsterematch	0.39 244	0.69 459	1.65 260	0.28 230	0.14 68	0.50 242	0.21 175	0.47 150	0.58 351	0.43 288	0.59 428	0.44 326	0.37 359	0.44 244	0.40 378	0.10 246	0.06 24	0.10 216	0.08 142	0.14 217	0.12 182

DDF-Stereo	0.37 217	0.27 133	0.79 78	0.39 486	0.29 410	0.38 102	0.21 175	0.47 150	0.51 279	0.32 234	0.17 38	0.79 535	0.23 188	0.64 359	1.04 560	0.11 326	0.07 75	0.09 156	0.12 334	0.35 551	0.15 294

2.5w	0.21 32	0.23 71	0.50 1	0.22 58	0.15 97	0.39 107	0.19 106	0.47 150	0.36 116	0.21 94	0.22 89	0.13 4	0.17 70	0.33 149	0.20 121	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.07 12

2.75w_new	0.21 32	0.21 33	0.57 19	0.20 9	0.14 68	0.40 120	0.18 95	0.47 150	0.36 116	0.24 148	0.20 62	0.13 4	0.19 119	0.31 122	0.21 141	0.07 26	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.06 1	0.07 12

MM-Stereo_test2	0.38 229	0.28 162	2.46 529	0.43 519	0.15 97	0.50 242	0.25 310	0.47 150	0.38 135	0.33 237	0.26 143	0.23 144	0.22 162	0.34 163	0.29 263	0.08 65	0.09 268	0.09 156	0.10 226	0.36 558	0.22 431

AIO_test	0.39 244	0.37 263	1.19 154	0.73 620	0.67 622	0.35 64	0.25 310	0.47 150	0.34 72	0.34 239	0.22 89	0.33 249	0.17 70	1.31 471	0.19 89	0.11 326	0.15 474	0.08 59	0.21 513	0.15 240	0.23 456

gcap-zeroshot	0.26 94	0.24 89	1.03 124	0.22 58	0.33 472	0.48 212	0.20 133	0.47 150	0.34 72	0.26 186	0.29 172	0.22 127	0.14 23	0.21 10	0.19 89	0.08 65	0.06 24	0.09 156	0.08 142	0.08 37	0.14 252

test_for_model	0.25 81	0.24 89	0.76 71	0.22 58	0.33 472	0.48 212	0.20 133	0.47 150	0.35 86	0.26 186	0.30 187	0.22 127	0.14 23	0.21 10	0.19 89	0.08 65	0.06 24	0.10 216	0.08 142	0.07 5	0.15 294

testlalala	0.26 94	0.24 89	1.03 124	0.22 58	0.33 472	0.48 212	0.20 133	0.47 150	0.34 72	0.26 186	0.29 172	0.22 127	0.14 23	0.21 10	0.19 89	0.08 65	0.06 24	0.09 156	0.08 142	0.08 37	0.14 252

test_4	0.40 252	0.37 263	2.01 431	0.29 264	0.21 271	0.50 242	0.28 378	0.47 150	0.39 148	0.42 282	0.76 546	0.38 276	0.22 162	0.52 313	0.33 321	0.08 65	0.07 75	0.11 292	0.15 420	0.28 483	0.07 12

RAFT-345	0.53 416	0.30 192	2.34 504	0.38 476	0.34 485	0.58 355	0.42 510	0.47 150	0.61 381	0.51 367	1.00 595	0.43 315	0.28 277	1.57 512	0.82 527	0.10 246	0.07 75	0.11 292	0.09 187	0.10 103	0.08 49

GMStereo	0.38 229	0.99 582	1.91 394	0.27 199	0.16 127	0.39 107	0.23 254	0.47 150	0.62 399	0.38 261	0.34 232	0.25 175	0.25 219	0.39 212	0.29 263	0.14 463	0.08 180	0.10 216	0.12 334	0.15 240	0.11 137
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
GCAP-Stereo-DPT-cres	0.24 72	0.22 50	0.90 104	0.23 81	0.32 457	0.47 201	0.21 175	0.48 164	0.34 72	0.20 81	0.25 130	0.21 121	0.23 188	0.20 4	0.17 53	0.08 65	0.06 24	0.08 59	0.06 18	0.08 37	0.09 77

zero-FE	0.80 569	0.27 133	8.23 679	0.49 560	0.98 643	0.33 48	0.20 133	0.48 164	1.28 631	0.17 37	0.20 62	0.77 526	0.22 162	0.60 348	0.97 542	0.11 326	0.07 75	0.09 156	0.10 226	0.33 527	0.14 252

trnet	0.28 122	0.26 121	1.32 185	0.19 2	0.12 21	0.54 289	0.15 39	0.48 164	0.46 232	0.27 202	0.33 224	0.24 160	0.21 145	0.30 113	0.21 141	0.10 246	0.07 75	0.08 59	0.05 1	0.09 74	0.07 12

LoS	0.31 161	0.30 192	1.52 241	0.23 81	0.13 48	0.54 289	0.20 133	0.48 164	0.49 261	0.25 168	0.28 164	0.37 268	0.24 204	0.38 204	0.23 176	0.10 246	0.08 180	0.08 59	0.05 1	0.15 240	0.07 12
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	0.30 152	0.54 388	1.29 177	0.25 132	0.15 97	0.47 201	0.25 310	0.48 164	0.39 148	0.21 94	0.23 103	0.22 127	0.20 132	0.44 244	0.19 89	0.08 65	0.08 180	0.10 216	0.08 142	0.23 414	0.12 182

sCroCo_RVC	0.33 178	0.32 214	1.89 383	0.34 400	0.27 387	0.30 30	0.22 215	0.48 164	0.44 206	0.22 114	0.33 224	0.25 175	0.25 219	0.32 135	0.24 202	0.14 463	0.16 492	0.12 356	0.12 334	0.15 240	0.13 225

CREStereo	0.28 122	0.30 192	1.33 187	0.19 2	0.13 48	0.55 304	0.17 75	0.48 164	0.46 232	0.27 202	0.33 224	0.24 160	0.21 145	0.31 122	0.21 141	0.11 326	0.07 75	0.08 59	0.05 1	0.10 103	0.07 12
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
aanet-new-8k	0.26 94	0.38 275	1.21 160	0.25 132	0.13 48	0.44 163	0.22 215	0.49 171	0.34 72	0.18 46	0.21 70	0.17 66	0.25 219	0.29 101	0.17 53	0.07 26	0.06 24	0.08 59	0.06 18	0.08 37	0.12 182

Foundation-i1c-attn	0.22 54	0.18 6	0.68 58	0.20 9	0.10 2	0.27 16	0.20 133	0.49 171	0.37 128	0.20 81	0.23 103	0.24 160	0.25 219	0.29 101	0.18 64	0.08 65	0.07 75	0.08 59	0.06 18	0.06 1	0.09 77

Wave_Phase_stereo	0.31 161	0.33 223	1.34 191	0.23 81	0.29 410	0.98 599	0.20 133	0.49 171	0.35 86	0.22 114	0.17 38	0.20 107	0.14 23	0.28 85	0.25 216	0.07 26	0.07 75	0.16 504	0.21 513	0.12 154	0.11 137

RSM	0.28 122	0.26 121	0.97 117	0.25 132	0.24 336	0.37 85	0.21 175	0.49 171	0.44 206	0.21 94	0.27 152	0.28 214	0.17 70	0.38 204	0.20 121	0.07 26	0.07 75	0.09 156	0.34 589	0.21 382	0.16 326

GCAP-Stereo	0.34 187	0.89 540	1.76 307	0.26 175	0.12 21	0.52 272	0.14 21	0.49 171	0.38 135	0.29 215	0.30 187	0.29 225	0.22 162	0.30 113	0.20 121	0.09 140	0.17 512	0.09 156	0.07 103	0.21 382	0.11 137

anonymousdsp	0.34 187	0.53 380	1.47 227	0.25 132	0.16 127	0.56 320	0.23 254	0.49 171	0.40 162	0.25 168	0.24 115	0.22 127	0.24 204	0.55 327	0.19 89	0.09 140	0.11 370	0.10 216	0.18 474	0.24 431	0.29 515

IGEV-Stereo	0.34 187	0.54 388	1.47 227	0.25 132	0.16 127	0.56 320	0.23 254	0.49 171	0.40 162	0.25 168	0.24 115	0.22 127	0.24 204	0.54 323	0.19 89	0.09 140	0.10 317	0.10 216	0.18 474	0.24 431	0.29 515
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
UDGNet	0.44 297	1.02 592	1.74 292	0.35 416	0.19 241	0.58 355	0.23 254	0.49 171	0.66 448	0.41 277	0.38 256	0.34 255	0.29 295	0.53 319	0.30 283	0.24 590	0.10 317	0.37 621	0.19 494	0.27 477	0.15 294

dd	0.42 279	0.96 565	1.77 316	0.31 312	0.17 158	0.57 338	0.26 333	0.49 171	0.68 459	0.41 277	0.40 268	0.34 255	0.27 260	0.45 260	0.40 378	0.17 519	0.10 317	0.13 417	0.12 334	0.21 382	0.12 182

Foundation-i1b	0.22 54	0.20 18	0.69 60	0.20 9	0.11 9	0.28 19	0.20 133	0.50 180	0.37 128	0.21 94	0.22 89	0.27 203	0.24 204	0.28 85	0.18 64	0.08 65	0.08 180	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.06 1

Foundation-i1a	0.22 54	0.16 1	0.66 54	0.20 9	0.10 2	0.29 26	0.21 175	0.50 180	0.39 148	0.25 168	0.22 89	0.27 203	0.25 219	0.33 149	0.18 64	0.08 65	0.09 268	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.08 49

3w_stereo	0.21 32	0.22 50	0.59 23	0.22 58	0.12 21	0.37 85	0.22 215	0.50 180	0.38 135	0.22 114	0.21 70	0.12 2	0.22 162	0.26 64	0.18 64	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.08 49

2w_stereo	0.21 32	0.19 10	0.51 2	0.22 58	0.13 48	0.41 131	0.20 133	0.50 180	0.34 72	0.25 168	0.23 103	0.13 4	0.23 188	0.24 39	0.22 165	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.07 12

xyz-stereo-finetune2	0.35 200	0.45 338	1.04 128	0.21 29	0.12 21	0.58 355	0.23 254	0.50 180	0.45 221	0.31 225	0.46 301	0.30 233	0.41 401	0.81 414	0.51 441	0.08 65	0.07 75	0.11 292	0.09 187	0.12 154	0.09 77

LG-Stereo	0.27 106	0.25 103	0.95 113	0.25 132	0.15 97	0.43 152	0.21 175	0.50 180	0.40 162	0.18 46	0.29 172	0.25 175	0.16 61	0.28 85	0.35 340	0.07 26	0.07 75	0.11 292	0.10 226	0.24 431	0.10 111

Reg-Stereo(zero)	0.46 328	0.17 2	2.10 453	0.24 108	0.34 485	0.51 253	0.42 510	0.50 180	0.54 317	0.37 251	0.46 301	0.54 390	0.60 525	0.43 235	1.10 567	0.08 65	0.09 268	0.08 59	0.22 523	0.12 154	0.22 431

AIO_rvc	0.41 260	0.64 436	1.29 177	0.58 600	0.39 531	0.37 85	0.24 288	0.50 180	0.43 200	0.28 209	0.23 103	0.25 175	0.16 61	0.99 434	0.19 89	0.10 246	0.16 492	0.08 59	0.11 294	0.25 445	0.85 647

AAGNet	0.88 589	0.33 223	1.79 340	0.54 584	0.98 643	0.62 426	0.46 539	0.50 180	0.60 364	0.58 456	0.53 377	0.50 371	0.73 568	1.23 465	7.48 686	0.11 326	0.07 75	0.12 356	0.10 226	0.14 217	0.09 77

DeepStereo_RVC	0.44 297	0.28 162	1.92 397	0.49 560	0.17 158	0.60 386	0.59 584	0.50 180	0.52 287	0.49 347	0.45 293	0.39 282	0.86 593	0.45 260	0.33 321	0.11 326	0.08 180	0.11 292	0.09 187	0.15 240	0.19 384

DN	0.37 217	0.23 71	1.40 209	0.37 459	0.40 541	0.48 212	0.21 175	0.51 190	0.40 162	0.23 137	0.24 115	0.36 264	0.18 94	0.81 414	0.54 454	0.13 419	0.11 370	0.11 292	0.34 589	0.12 154	0.19 384

aanet-new-12k	0.24 72	0.24 89	1.06 131	0.27 199	0.12 21	0.43 152	0.20 133	0.51 190	0.34 72	0.19 66	0.16 35	0.15 37	0.21 145	0.25 47	0.16 32	0.07 26	0.06 24	0.09 156	0.07 103	0.11 137	0.09 77

depthmonostereo	0.26 94	0.23 71	0.65 45	0.41 504	0.13 48	0.41 131	0.19 106	0.51 190	0.40 162	0.25 168	0.29 172	0.26 190	0.28 277	0.44 244	0.23 176	0.09 140	0.10 317	0.09 156	0.07 103	0.10 103	0.08 49

monsterstereo	0.22 54	0.22 50	0.52 5	0.25 132	0.27 387	0.39 107	0.14 21	0.51 190	0.33 59	0.25 168	0.27 152	0.13 4	0.13 18	0.38 204	0.21 141	0.07 26	0.07 75	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.06 1

xyz-stereo	3.02 673	0.29 175	30.64 716	0.23 81	0.12 21	15.52 693	0.24 288	0.51 190	0.47 251	0.59 470	7.99 686	0.64 448	0.47 466	1.39 480	0.50 435	0.09 140	0.07 75	0.34 614	0.07 103	0.13 188	0.08 49

rvit_0105_6	0.31 161	0.29 175	1.00 121	0.31 312	0.18 205	0.35 64	0.25 310	0.51 190	0.61 381	0.25 168	0.28 164	0.32 242	0.25 219	0.39 212	0.25 216	0.18 531	0.16 492	0.15 485	0.13 367	0.14 217	0.13 225

Patchmatch Stereo++	0.39 244	0.27 133	1.78 320	0.44 526	0.16 127	0.61 406	0.27 358	0.51 190	0.52 287	0.47 317	0.43 278	0.43 315	0.28 277	0.54 323	0.28 249	0.12 387	0.08 180	0.12 356	0.10 226	0.17 301	0.12 182
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
NRIStereo	0.46 328	0.25 103	1.77 316	0.47 550	0.16 127	0.95 595	0.74 618	0.51 190	0.56 336	0.48 335	0.39 265	0.59 423	0.29 295	0.77 407	0.32 308	0.11 326	0.13 427	0.11 292	0.09 187	0.21 382	0.24 470

PSM-adaLoss	0.38 229	0.27 133	1.78 320	0.44 526	0.17 158	0.60 386	0.29 402	0.51 190	0.52 287	0.47 317	0.43 278	0.44 326	0.28 277	0.47 281	0.28 249	0.12 387	0.08 180	0.12 356	0.10 226	0.17 301	0.12 182

ROB_FTStereo_v2	0.38 229	0.27 133	1.78 320	0.44 526	0.17 158	0.61 406	0.28 378	0.51 190	0.52 287	0.47 317	0.43 278	0.44 326	0.28 277	0.47 281	0.28 249	0.12 387	0.08 180	0.12 356	0.10 226	0.17 301	0.12 182

ROB_FTStereo	0.38 229	0.27 133	1.78 320	0.44 526	0.17 158	0.61 406	0.26 333	0.51 190	0.52 287	0.47 317	0.43 278	0.43 315	0.28 277	0.49 298	0.28 249	0.12 387	0.08 180	0.12 356	0.10 226	0.17 301	0.12 182

HUI-Stereo	0.38 229	0.27 133	1.79 340	0.44 526	0.17 158	0.61 406	0.28 378	0.51 190	0.52 287	0.47 317	0.43 278	0.44 326	0.28 277	0.45 260	0.28 249	0.12 387	0.08 180	0.12 356	0.10 226	0.17 301	0.12 182

DEmStereo	0.68 517	0.31 206	2.25 489	0.42 515	0.17 158	0.66 478	0.89 632	0.51 190	0.59 359	0.60 480	1.01 596	0.45 335	1.26 628	1.54 506	2.26 640	0.10 246	0.08 180	0.10 216	0.10 226	0.10 103	0.11 137

iGMRVC	0.39 244	0.27 133	1.78 320	0.44 526	0.17 158	0.61 406	0.27 358	0.51 190	0.52 287	0.47 317	0.43 278	0.44 326	0.28 277	0.55 327	0.28 249	0.12 387	0.08 180	0.12 356	0.10 226	0.17 301	0.12 182

iRAFT	0.39 244	0.27 133	1.78 320	0.44 526	0.16 127	0.61 406	0.27 358	0.51 190	0.52 287	0.47 317	0.43 278	0.43 315	0.28 277	0.54 323	0.28 249	0.12 387	0.08 180	0.12 356	0.10 226	0.17 301	0.12 182

RAFT-IKP	0.38 229	0.27 133	1.79 340	0.44 526	0.16 127	0.60 386	0.28 378	0.51 190	0.52 287	0.47 317	0.43 278	0.43 315	0.28 277	0.50 305	0.28 249	0.12 387	0.08 180	0.12 356	0.10 226	0.17 301	0.12 182

xyz-stereo-finetune	0.31 161	0.46 341	0.79 78	0.21 29	0.12 21	0.53 281	0.25 310	0.52 206	0.54 317	0.28 209	0.32 214	0.29 225	0.23 188	0.59 341	0.55 456	0.08 65	0.07 75	0.10 216	0.08 142	0.13 188	0.08 49

IGEV-Stereo++	0.23 65	0.23 71	0.64 39	0.24 108	0.22 301	0.47 201	0.13 9	0.52 206	0.33 59	0.18 46	0.24 115	0.17 66	0.22 162	0.32 135	0.19 89	0.08 65	0.06 24	0.08 59	0.06 18	0.17 301	0.09 77

AIO-Stereo	0.30 152	0.27 133	1.25 167	0.27 199	0.24 336	0.37 85	0.20 133	0.52 206	0.36 116	0.21 94	0.30 187	0.23 144	0.14 23	0.31 122	0.20 121	0.08 65	0.07 75	0.09 156	0.38 606	0.19 350	0.31 537

H2IRNET	0.40 252	0.61 415	1.90 388	0.29 264	0.17 158	0.54 289	0.18 95	0.52 206	0.50 272	0.27 202	0.56 411	0.47 355	0.35 339	0.46 269	0.33 321	0.10 246	0.07 75	0.12 356	0.14 395	0.32 518	0.12 182

4D-IteraStereo	0.44 297	0.96 565	2.63 564	0.27 199	0.30 426	0.45 171	0.25 310	0.52 206	0.50 272	0.40 269	0.31 204	0.40 291	0.19 119	0.35 170	0.32 308	0.09 140	0.06 24	0.12 356	0.11 294	0.19 350	0.30 528

dad	0.51 396	1.01 588	1.74 292	0.29 264	0.19 241	0.60 386	0.26 333	0.52 206	0.75 531	0.63 509	0.63 470	0.63 439	0.33 328	0.85 420	0.47 419	0.27 604	0.15 474	0.40 624	0.18 474	0.22 399	0.14 252

PFNet+	0.45 316	0.37 263	1.86 369	0.46 545	0.18 205	0.58 355	0.77 622	0.52 206	0.64 419	0.56 427	0.48 320	0.39 282	0.26 239	0.93 427	0.32 308	0.13 419	0.09 268	0.14 454	0.13 367	0.12 154	0.15 294

ASMatch	0.60 468	0.43 318	2.58 558	0.91 636	0.36 507	0.56 320	0.25 310	0.52 206	0.61 381	0.47 317	1.21 615	0.47 355	0.66 551	1.34 475	0.94 538	0.10 246	0.08 180	0.11 292	0.11 294	0.10 103	0.16 326

CRE-IMP	0.41 260	0.22 50	1.76 307	0.48 558	0.17 158	0.79 556	0.69 610	0.52 206	0.52 287	0.47 317	0.42 276	0.45 335	0.26 239	0.41 223	0.31 295	0.11 326	0.07 75	0.12 356	0.09 187	0.17 301	0.23 456

RT-Monster	0.29 135	0.30 192	0.95 113	0.25 132	0.28 401	0.46 191	0.15 39	0.53 215	0.55 324	0.37 251	0.36 241	0.28 214	0.21 145	0.32 135	0.21 141	0.09 140	0.08 180	0.08 59	0.06 18	0.15 240	0.14 252

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 217	0.37 263	1.21 160	0.26 175	0.18 205	0.73 523	0.18 95	0.53 215	0.41 175	0.35 241	0.30 187	0.58 420	0.22 162	0.33 149	0.95 540	0.09 140	0.07 75	0.09 156	0.35 593	0.13 188	0.15 294

MyStereo07	0.34 187	0.40 295	1.46 223	0.29 264	0.23 321	0.60 386	0.31 423	0.53 215	0.42 188	0.25 168	0.25 130	0.20 107	0.26 239	0.57 331	0.19 89	0.09 140	0.18 524	0.12 356	0.11 294	0.16 277	0.19 384

MIF-Stereo (partial)	0.34 187	0.41 305	1.93 400	0.26 175	0.24 336	0.32 44	0.17 75	0.53 215	0.42 188	0.25 168	0.37 245	0.25 175	0.26 239	0.44 244	0.31 295	0.11 326	0.08 180	0.12 356	0.10 226	0.19 350	0.14 252

DisPM	0.43 288	0.33 223	1.78 320	0.57 598	0.18 205	0.59 374	0.63 598	0.53 215	0.61 381	0.60 480	0.53 377	0.38 276	0.26 239	0.75 399	0.29 263	0.12 387	0.07 75	0.12 356	0.11 294	0.11 137	0.14 252

GMOStereo	0.41 260	0.62 421	1.78 320	0.28 230	0.36 507	0.51 253	0.31 423	0.53 215	0.44 206	0.57 438	0.48 320	0.41 297	0.27 260	0.28 85	0.23 176	0.08 65	0.38 622	0.13 417	0.11 294	0.34 539	0.11 137

error version	0.41 260	0.62 421	1.78 320	0.28 230	0.36 507	0.51 253	0.31 423	0.53 215	0.44 206	0.57 438	0.48 320	0.41 297	0.27 260	0.28 85	0.23 176	0.08 65	0.38 622	0.13 417	0.11 294	0.34 539	0.11 137

test-v	0.41 260	0.62 421	1.78 320	0.28 230	0.36 507	0.51 253	0.31 423	0.53 215	0.44 206	0.57 438	0.48 320	0.41 297	0.27 260	0.28 85	0.23 176	0.08 65	0.38 622	0.13 417	0.11 294	0.34 539	0.11 137

DRaft	0.62 481	0.38 275	1.76 307	0.24 108	0.16 127	0.64 458	0.66 601	0.53 215	0.53 304	0.67 532	0.99 593	0.38 276	1.00 610	1.44 486	2.10 634	0.10 246	0.14 446	0.10 216	0.14 395	0.18 329	0.21 416

test-2	0.41 260	0.62 421	1.78 320	0.28 230	0.36 507	0.51 253	0.31 423	0.53 215	0.44 206	0.57 438	0.48 320	0.41 297	0.27 260	0.28 85	0.23 176	0.08 65	0.38 622	0.13 417	0.11 294	0.34 539	0.11 137

sAnonymous2	0.38 229	0.62 421	2.15 466	0.31 312	0.24 336	0.34 58	0.27 358	0.53 215	0.46 232	0.24 148	0.29 172	0.23 144	0.28 277	0.28 85	0.22 165	0.12 387	0.09 268	0.11 292	0.13 367	0.38 573	0.35 562

CroCo_RVC	0.38 229	0.62 421	2.15 466	0.31 312	0.24 336	0.34 58	0.27 358	0.53 215	0.46 232	0.24 148	0.29 172	0.23 144	0.28 277	0.28 85	0.22 165	0.12 387	0.09 268	0.11 292	0.13 367	0.38 573	0.35 562

rvit_stereo_0080	0.27 106	0.38 275	0.76 71	0.24 108	0.18 205	0.34 58	0.27 358	0.54 227	0.44 206	0.24 148	0.26 143	0.27 203	0.22 162	0.29 101	0.23 176	0.13 419	0.10 317	0.10 216	0.10 226	0.15 240	0.11 137

whm_eth	0.27 106	0.38 275	0.76 71	0.24 108	0.18 205	0.34 58	0.27 358	0.54 227	0.44 206	0.24 148	0.26 143	0.27 203	0.22 162	0.29 101	0.23 176	0.13 419	0.10 317	0.10 216	0.10 226	0.15 240	0.11 137

iRaftStereo_RVC	0.37 217	0.53 380	1.41 211	0.28 230	0.15 97	0.52 272	0.20 133	0.54 227	0.46 232	0.37 251	0.43 278	0.41 297	0.23 188	0.36 183	0.26 228	0.09 140	0.15 474	0.12 356	0.11 294	0.41 591	0.37 577

TestStereo	0.45 316	0.54 388	2.11 454	0.29 264	0.16 127	0.43 152	0.24 288	0.54 227	0.45 221	0.37 251	0.46 301	0.34 255	0.27 260	1.98 585	0.27 238	0.11 326	0.08 180	0.12 356	0.09 187	0.14 217	0.08 49

1w_stereo	0.22 54	0.17 2	0.52 5	0.23 81	0.16 127	0.44 163	0.22 215	0.55 231	0.40 162	0.25 168	0.29 172	0.13 4	0.26 239	0.28 85	0.20 121	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.07 12

HI	0.41 260	0.63 431	1.72 284	0.27 199	0.21 271	0.45 171	0.19 106	0.55 231	0.41 175	0.57 438	0.59 428	0.65 453	0.45 442	0.45 260	0.39 370	0.08 65	0.09 268	0.10 216	0.11 294	0.20 366	0.10 111

CoSv	0.41 260	0.63 431	1.72 284	0.27 199	0.21 271	0.45 171	0.19 106	0.55 231	0.41 175	0.57 438	0.59 428	0.65 453	0.45 442	0.45 260	0.39 370	0.08 65	0.09 268	0.10 216	0.11 294	0.20 366	0.10 111

castereo++	0.28 122	0.43 318	0.93 110	0.28 230	0.17 158	0.53 281	0.21 175	0.55 231	0.45 221	0.17 37	0.26 143	0.32 242	0.17 70	0.33 149	0.16 32	0.09 140	0.08 180	0.09 156	0.29 556	0.13 188	0.06 1

rvit_stereo_ft	0.31 161	0.61 415	1.18 152	0.32 341	0.21 271	0.28 19	0.27 358	0.55 231	0.48 254	0.23 137	0.27 152	0.28 214	0.26 239	0.32 135	0.25 216	0.13 419	0.09 268	0.11 292	0.11 294	0.13 188	0.14 252

SST-Stereo	0.52 410	0.20 18	1.76 307	0.62 611	0.53 594	0.62 426	0.66 601	0.55 231	0.61 381	0.58 456	0.53 377	0.52 380	0.60 525	1.59 518	0.29 263	0.11 326	0.07 75	0.12 356	0.10 226	0.16 277	0.10 111

Selective-IGEV-i32	0.29 135	0.23 71	1.28 174	0.27 199	0.30 426	0.35 64	0.20 133	0.56 237	0.38 135	0.21 94	0.30 187	0.22 127	0.18 94	0.37 194	0.18 64	0.07 26	0.06 24	0.08 59	0.15 420	0.16 277	0.29 515

GASTEREO	0.35 200	0.72 470	1.15 146	0.56 593	0.20 257	0.52 272	0.22 215	0.56 237	0.40 162	0.30 220	0.31 204	0.16 51	0.31 315	0.35 170	0.26 228	0.09 140	0.14 446	0.08 59	0.28 550	0.14 217	0.20 403

MSCF	0.35 200	0.72 470	1.15 146	0.58 600	0.21 271	0.50 242	0.22 215	0.56 237	0.38 135	0.29 215	0.29 172	0.17 66	0.30 305	0.35 170	0.26 228	0.09 140	0.12 403	0.08 59	0.29 556	0.15 240	0.21 416

Selective-IGEV	0.29 135	0.23 71	1.28 174	0.27 199	0.30 426	0.35 64	0.20 133	0.56 237	0.38 135	0.21 94	0.30 187	0.22 127	0.18 94	0.37 194	0.18 64	0.07 26	0.06 24	0.08 59	0.15 420	0.16 277	0.29 515

RAFT_R40	0.50 379	0.21 33	1.76 307	0.50 564	0.40 541	0.61 406	0.53 563	0.56 237	0.60 364	0.56 427	0.54 389	0.55 393	0.51 487	1.57 512	0.53 448	0.11 326	0.07 75	0.12 356	0.10 226	0.16 277	0.09 77

raftrobust	0.38 229	0.68 455	1.54 243	0.32 341	0.46 579	0.52 272	0.21 175	0.56 237	0.42 188	0.52 376	0.35 237	0.31 236	0.33 328	0.37 194	0.30 283	0.10 246	0.11 370	0.08 59	0.07 103	0.21 382	0.19 384

tg	0.37 217	0.55 397	1.35 194	0.28 230	0.16 127	0.57 338	0.18 95	0.57 243	0.49 261	0.37 251	0.44 289	0.38 276	0.24 204	0.46 269	0.24 202	0.09 140	0.08 180	0.11 292	0.11 294	0.43 599	0.36 570

MoCha-V2	0.36 210	0.32 214	1.41 211	0.36 435	0.31 447	0.35 64	0.19 106	0.57 243	0.39 148	0.30 220	0.32 214	0.28 214	0.27 260	0.47 281	0.24 202	0.08 65	0.56 646	0.08 59	0.38 606	0.18 329	0.12 182

knoymous	0.34 187	0.25 103	1.75 298	0.24 108	0.18 205	0.45 171	0.24 288	0.57 243	0.38 135	0.41 277	0.39 265	0.55 393	0.25 219	0.38 204	0.23 176	0.11 326	0.08 180	0.12 356	0.07 103	0.13 188	0.12 182

FTStereo	0.76 557	0.18 6	2.35 507	0.71 619	0.21 271	0.73 523	1.79 672	0.57 243	0.53 304	1.07 616	1.63 637	1.29 632	2.13 661	0.75 399	0.29 263	0.19 546	0.08 180	0.12 356	0.11 294	0.11 137	0.40 592

Pruner-Stereo	0.51 396	0.27 133	1.78 320	1.79 667	0.19 241	0.62 426	0.45 536	0.57 243	0.60 364	0.61 489	0.48 320	0.41 297	0.24 204	0.46 269	1.00 551	0.12 387	0.07 75	0.12 356	0.10 226	0.12 154	0.13 225

aanetorigin	0.77 561	0.80 506	2.59 560	0.43 519	0.44 560	0.58 355	1.01 643	0.57 243	0.68 459	1.53 651	1.23 616	0.81 542	1.08 618	1.07 444	1.07 563	0.18 531	0.15 474	0.17 525	0.21 513	0.54 623	0.30 528

NLSM3	0.26 94	0.39 287	0.75 69	0.25 132	0.24 336	0.43 152	0.19 106	0.58 249	0.45 221	0.20 81	0.26 143	0.20 107	0.25 219	0.29 101	0.24 202	0.07 26	0.06 24	0.10 216	0.09 187	0.10 103	0.07 12

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 122	0.28 162	1.09 136	0.33 367	0.15 97	0.30 30	0.16 63	0.58 249	0.42 188	0.19 66	0.19 53	0.17 66	0.26 239	0.38 204	0.37 352	0.09 140	0.08 180	0.08 59	0.25 534	0.10 103	0.06 1

DCVSM-stereo	0.49 368	0.29 175	2.49 538	0.29 264	0.22 301	0.53 281	0.52 559	0.58 249	0.49 261	0.69 540	0.46 301	0.79 535	0.48 475	0.53 319	0.42 389	0.13 419	0.14 446	0.15 485	0.12 334	0.20 366	0.20 403

rvit_stereo_0075_2	0.40 252	0.40 295	1.88 376	0.33 367	0.32 457	0.41 131	0.22 215	0.58 249	0.53 304	0.38 261	0.51 350	0.40 291	0.27 260	0.44 244	0.29 263	0.20 556	0.15 474	0.22 572	0.15 420	0.18 329	0.23 456

plain	0.37 217	0.47 351	2.15 466	0.27 199	0.19 241	0.33 48	0.20 133	0.58 249	0.46 232	0.23 137	0.37 245	0.23 144	0.25 219	0.45 260	0.28 249	0.11 326	0.08 180	0.13 417	0.09 187	0.42 597	0.12 182

LL-Strereo2	0.41 260	0.90 544	1.83 356	0.44 526	0.24 336	0.54 289	0.27 358	0.58 249	0.45 221	0.41 277	0.33 224	0.44 326	0.21 145	0.44 244	0.34 328	0.09 140	0.08 180	0.16 504	0.14 395	0.17 301	0.17 347

CroCo-Stereo Lap2	0.33 178	0.61 415	1.47 227	0.32 341	0.38 525	0.23 12	0.22 215	0.58 249	0.46 232	0.22 114	0.27 152	0.29 225	0.23 188	0.32 135	0.26 228	0.09 140	0.09 268	0.10 216	0.08 142	0.21 382	0.14 252

KYRaft	0.48 350	0.29 175	1.75 298	0.33 367	0.21 271	0.75 535	0.44 528	0.58 249	0.57 340	0.64 519	0.93 583	0.53 382	0.72 565	0.60 348	0.24 202	0.10 246	0.07 75	0.12 356	0.14 395	0.12 154	0.54 615

RALCasStereoNet	0.45 316	0.88 536	1.85 361	0.30 285	0.26 374	0.49 229	0.26 333	0.58 249	0.51 279	0.36 247	0.48 320	0.36 264	0.28 277	0.55 327	0.34 328	0.10 246	0.53 644	0.09 156	0.08 142	0.25 445	0.34 559

rvit_0105_4	0.35 200	0.35 250	1.45 222	0.31 312	0.18 205	0.37 85	0.28 378	0.59 258	0.62 399	0.27 202	0.31 204	0.35 259	0.27 260	0.43 235	0.25 216	0.18 531	0.16 492	0.15 485	0.13 367	0.15 240	0.12 182

UGAM	0.58 454	0.47 351	2.21 477	0.30 285	0.19 241	0.53 281	0.34 460	0.59 258	0.63 411	0.44 295	0.73 537	0.78 530	0.37 359	2.58 641	0.39 370	0.10 246	0.08 180	0.17 525	0.14 395	0.42 597	0.17 347

GCAP-BAT	1.13 616	0.30 192	9.45 683	3.22 683	5.97 685	0.39 107	0.20 133	0.59 258	0.41 175	0.26 186	0.26 143	0.23 144	0.17 70	0.31 122	0.19 89	0.09 140	0.08 180	0.09 156	0.07 103	0.13 188	0.17 347

ACV-stereo	0.66 505	0.76 485	2.86 597	0.32 341	0.25 356	1.01 604	0.60 586	0.59 258	0.52 287	0.41 277	0.45 293	1.55 644	0.94 605	1.40 483	0.69 500	0.14 463	0.13 427	0.12 356	0.11 294	0.20 366	0.19 384

GMStereo_Zeroshot	0.41 260	0.36 260	1.54 243	0.41 504	0.19 241	0.52 272	0.19 106	0.59 258	0.52 287	0.57 438	0.59 428	0.63 439	0.29 295	0.58 335	0.33 321	0.15 483	0.09 268	0.16 504	0.09 187	0.24 431	0.12 182

GCAPDPT-zeroshot	1.09 613	0.30 192	8.70 680	3.22 683	5.88 684	0.39 107	0.20 133	0.59 258	0.41 175	0.26 186	0.26 143	0.23 144	0.17 70	0.31 122	0.19 89	0.09 140	0.08 180	0.09 156	0.07 103	0.13 188	0.19 384

DCRE	0.50 379	0.63 431	2.13 460	0.30 285	0.23 321	0.45 171	0.24 288	0.59 258	0.53 304	0.50 354	2.10 647	0.42 311	0.26 239	0.35 170	0.23 176	0.09 140	0.14 446	0.10 216	0.32 581	0.16 277	0.15 294

LCNet	0.54 422	0.37 263	1.78 320	0.92 637	0.22 301	0.96 596	0.30 410	0.59 258	0.58 351	0.51 367	0.55 399	0.41 297	0.76 576	0.84 418	0.26 228	0.09 140	0.06 24	0.12 356	0.18 474	0.98 653	0.39 586

PSM-AAD	0.63 488	0.22 50	1.77 316	0.37 459	0.23 321	0.86 578	1.17 653	0.59 258	0.60 364	0.64 519	0.71 530	0.68 477	2.93 669	0.65 370	0.31 295	0.09 140	0.07 75	0.17 525	0.15 420	0.13 188	0.33 555

THIR-Stereo	0.86 585	0.62 421	2.13 460	0.25 132	0.16 127	0.58 355	2.74 683	0.59 258	0.51 279	0.62 500	1.62 636	0.97 593	1.80 657	1.69 531	2.25 639	0.10 246	0.08 180	0.14 454	0.11 294	0.15 240	0.11 137

GMM-Stereo	0.50 379	0.23 71	2.41 518	0.54 584	0.24 336	0.77 547	0.46 539	0.59 258	0.57 340	0.58 456	0.73 537	0.47 355	0.43 430	0.68 379	0.27 238	0.10 246	0.06 24	0.13 417	0.13 367	0.14 217	0.44 601

Gwc-CoAtRS	0.38 229	0.33 223	1.92 397	0.27 199	0.41 550	0.48 212	0.19 106	0.59 258	0.46 232	0.43 288	0.39 265	0.57 413	0.26 239	0.32 135	0.26 228	0.09 140	0.09 268	0.09 156	0.31 575	0.11 137	0.09 77

Foundation-i1	0.26 94	0.29 175	0.75 69	0.23 81	0.21 271	0.30 30	0.22 215	0.60 270	0.43 200	0.24 148	0.31 204	0.35 259	0.23 188	0.27 70	0.19 89	0.09 140	0.08 180	0.08 59	0.07 103	0.11 137	0.07 12

DA	0.32 168	0.26 121	0.89 101	0.29 264	0.25 356	0.63 444	0.22 215	0.60 270	0.39 148	0.23 137	0.30 187	0.24 160	0.26 239	0.60 348	0.18 64	0.10 246	0.12 403	0.09 156	0.07 103	0.10 103	0.52 613

GGEV	0.32 168	0.26 121	0.89 101	0.29 264	0.25 356	0.63 444	0.22 215	0.60 270	0.39 148	0.23 137	0.30 187	0.24 160	0.26 239	0.60 348	0.18 64	0.10 246	0.12 403	0.09 156	0.07 103	0.10 103	0.52 613

Selective-RAFT	0.35 200	0.26 121	1.48 230	0.31 312	0.15 97	0.61 406	0.19 106	0.60 270	0.54 317	0.28 209	0.29 172	0.40 291	0.33 328	0.50 305	0.27 238	0.10 246	0.07 75	0.09 156	0.35 593	0.19 350	0.08 49

AnonymousM	0.37 217	0.44 329	1.50 236	0.25 132	0.15 97	0.52 272	0.23 254	0.60 270	0.42 188	0.42 282	0.32 214	0.30 233	0.25 219	0.34 163	0.23 176	0.11 326	0.09 268	0.71 647	0.36 602	0.12 154	0.07 12

RAFT_CTSACE	0.46 328	0.76 485	2.07 443	0.35 416	0.30 426	0.54 289	0.30 410	0.61 275	0.48 254	0.49 347	0.76 546	0.55 393	0.36 346	0.58 335	0.22 165	0.08 65	0.13 427	0.11 292	0.10 226	0.41 591	0.08 49

PSM-softLoss	0.48 350	0.27 133	1.85 361	0.51 569	0.17 158	0.61 406	0.40 500	0.61 275	0.57 340	0.52 376	0.48 320	0.39 282	0.25 219	1.46 492	0.77 518	0.12 387	0.08 180	0.13 417	0.12 334	0.12 154	0.14 252

KMStereo	0.48 350	0.27 133	1.85 361	0.51 569	0.17 158	0.61 406	0.40 500	0.61 275	0.57 340	0.52 376	0.48 320	0.39 282	0.25 219	1.46 492	0.77 518	0.12 387	0.08 180	0.13 417	0.12 334	0.12 154	0.14 252

PFNet	0.60 468	0.33 223	2.47 534	0.41 504	0.55 599	0.62 426	0.27 358	0.61 275	0.63 411	0.61 489	0.56 411	0.45 335	0.32 323	1.88 575	1.14 573	0.28 608	0.09 268	0.12 356	0.16 441	0.26 466	0.20 403

GSStereo	0.36 210	0.32 214	1.17 150	0.34 400	0.60 613	0.55 304	0.21 175	0.62 279	0.41 175	0.22 114	0.22 89	0.17 66	0.18 94	0.44 244	0.16 32	0.10 246	0.16 492	0.08 59	0.11 294	0.33 527	0.84 645

GS-Stereo							0.21 175	0.62 279	0.41 175	0.22 114	0.22 89	0.17 66	0.18 94	0.44 244	0.16 32	0.10 246	0.16 492	0.08 59	0.11 294	0.33 527	0.84 645

dual_stereo	0.23 65	0.25 103	0.66 54	0.21 29	0.15 97	0.27 16	0.15 39	0.62 279	0.40 162	0.15 10	0.13 16	0.18 83	0.14 23	0.37 194	0.19 89	0.09 140	0.31 607	0.07 1	0.10 226	0.07 5	0.07 12

Pointernet	0.29 135	0.25 103	1.49 233	0.24 108	0.20 257	0.47 201	0.15 39	0.62 279	0.47 251	0.22 114	0.29 172	0.26 190	0.20 132	0.28 85	0.20 121	0.10 246	0.07 75	0.07 1	0.12 334	0.10 103	0.07 12

GrayStereo	0.66 505	0.19 10	1.76 307	0.90 635	0.23 321	0.62 426	1.42 668	0.62 279	0.60 364	0.72 554	0.78 551	0.56 406	3.07 672	0.60 348	0.26 228	0.09 140	0.08 180	0.10 216	0.21 513	0.11 137	0.18 367

Prome-Stereo	0.49 368	0.30 192	1.76 307	0.60 609	0.23 321	0.63 444	0.42 510	0.62 279	0.60 364	0.59 470	1.03 601	0.43 315	0.72 565	0.60 348	0.33 321	0.09 140	0.07 75	0.10 216	0.09 187	0.11 137	0.43 599

rafts_anoy	0.43 288	0.89 540	1.96 422	0.32 341	0.30 426	0.48 212	0.24 288	0.62 279	0.49 261	0.37 251	0.38 256	0.33 249	0.30 305	0.51 309	0.34 328	0.10 246	0.39 629	0.13 417	0.15 420	0.17 301	0.15 294

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 279	0.86 529	1.78 320	0.28 230	0.17 158	0.52 272	0.20 133	0.62 279	0.61 381	0.50 354	0.61 451	0.39 282	0.32 323	0.35 170	0.30 283	0.07 26	0.10 317	0.09 156	0.09 187	0.35 551	0.10 111

DFGA-Net	0.51 396	1.06 597	1.75 298	0.30 285	0.24 336	0.54 289	0.22 215	0.63 287	0.60 364	0.48 335	0.51 350	0.35 259	0.27 260	1.82 558	0.53 448	0.10 246	0.08 180	0.12 356	0.12 334	0.37 566	0.15 294

MM-Stereo_test1	0.41 260	0.39 287	2.29 496	0.38 476	0.26 374	0.44 163	0.28 378	0.63 287	0.51 279	0.40 269	0.32 214	0.26 190	0.26 239	0.46 269	0.22 165	0.09 140	0.21 557	0.10 216	0.09 187	0.39 583	0.15 294

model_zeroshot	0.44 297	0.68 455	1.97 427	0.28 230	0.18 205	0.69 502	0.21 175	0.63 287	0.40 162	1.00 610	0.34 232	0.42 311	0.20 132	0.69 385	0.24 202	0.10 246	0.22 563	0.10 216	0.22 523	0.12 154	0.10 111

PSi22	0.37 217	0.73 477	1.71 283	0.28 230	0.13 48	0.44 163	0.14 21	0.64 290	0.51 279	0.22 114	0.28 164	0.36 264	0.22 162	0.65 370	0.27 238	0.07 26	0.14 446	0.07 1	0.06 18	0.28 483	0.12 182

GIP-stereo	0.26 94	0.22 50	0.78 77	0.29 264	0.20 257	0.42 145	0.17 75	0.64 290	0.39 148	0.18 46	0.24 115	0.23 144	0.18 94	0.25 47	0.47 419	0.09 140	0.07 75	0.08 59	0.06 18	0.17 301	0.08 49

rvit_0105_5	0.36 210	0.39 287	1.48 230	0.30 285	0.18 205	0.41 131	0.30 410	0.64 290	0.62 399	0.30 220	0.33 224	0.37 268	0.29 295	0.41 223	0.28 249	0.18 531	0.16 492	0.15 485	0.15 420	0.15 240	0.14 252

MIM_Stereo	0.41 260	0.60 410	1.88 376	0.31 312	0.21 271	0.50 242	0.19 106	0.64 290	0.44 206	0.43 288	0.53 377	0.43 315	0.27 260	0.51 309	0.28 249	0.08 65	0.14 446	0.11 292	0.10 226	0.26 466	0.26 492

HHNet	0.60 468	0.65 443	2.60 562	0.36 435	0.25 356	0.64 458	0.61 590	0.64 290	0.62 399	0.55 418	1.13 612	0.32 242	0.60 525	0.42 231	1.79 620	0.15 483	0.07 75	0.12 356	0.10 226	0.18 329	0.15 294

raft+_RVC	0.44 297	0.67 452	1.85 361	0.34 400	0.71 627	0.51 253	0.25 310	0.64 290	0.51 279	0.35 241	0.45 293	0.32 242	0.28 277	0.43 235	0.32 308	0.09 140	0.19 537	0.10 216	0.09 187	0.20 366	0.40 592

AFF-stereo	0.44 297	0.96 565	1.78 320	0.31 312	0.15 97	0.50 242	0.21 175	0.64 290	0.63 411	0.47 317	0.64 486	0.49 368	0.34 337	0.46 269	0.31 295	0.08 65	0.09 268	0.10 216	0.10 226	0.37 566	0.10 111

Hybrid-DGEV-03	0.45 316	0.88 536	1.75 298	0.29 264	0.17 158	0.58 355	0.24 288	0.65 297	0.48 254	0.59 470	1.01 596	0.39 282	0.28 277	0.41 223	0.34 328	0.09 140	0.08 180	0.12 356	0.09 187	0.34 539	0.24 470

IRAFT_RVC	0.54 422	0.53 380	1.78 320	0.46 545	0.21 271	0.58 355	0.43 517	0.65 297	0.66 448	0.54 400	0.50 345	0.49 368	0.51 487	1.58 516	1.01 555	0.11 326	0.25 588	0.13 417	0.10 226	0.15 240	0.13 225

RAFT	0.45 316	0.92 547	1.59 250	0.34 400	0.19 241	0.46 191	0.35 468	0.65 297	0.49 261	0.49 347	0.49 337	0.70 494	0.40 390	0.47 281	0.32 308	0.11 326	0.16 492	0.14 454	0.13 367	0.51 618	0.13 225

anonymousa	0.48 350	0.46 341	2.44 526	0.29 264	0.34 485	0.61 406	0.25 310	0.66 300	0.54 317	0.53 387	0.77 550	0.73 506	0.46 457	0.33 149	0.31 295	0.10 246	0.09 268	0.12 356	0.29 556	0.10 103	0.19 384

riskmin	0.37 217	0.22 50	1.74 292	0.32 341	0.20 257	0.48 212	0.20 133	0.66 300	0.46 232	0.36 247	0.34 232	0.69 484	0.45 442	0.39 212	0.27 238	0.11 326	0.08 180	0.12 356	0.08 142	0.13 188	0.16 326

NF-Stereo	0.48 350	0.25 103	1.81 347	0.52 573	0.16 127	0.61 406	0.44 528	0.66 300	0.61 381	0.50 354	0.47 307	0.37 268	0.26 239	1.45 491	0.79 524	0.11 326	0.07 75	0.12 356	0.10 226	0.13 188	0.16 326

OCTAStereo	0.48 350	0.25 103	1.81 347	0.52 573	0.16 127	0.61 406	0.43 517	0.66 300	0.61 381	0.50 354	0.47 307	0.37 268	0.26 239	1.44 486	0.80 525	0.11 326	0.07 75	0.12 356	0.10 226	0.13 188	0.17 347

RE-Stereo	0.48 350	0.25 103	1.81 347	0.52 573	0.16 127	0.61 406	0.43 517	0.66 300	0.60 364	0.50 354	0.47 307	0.37 268	0.26 239	1.44 486	0.78 520	0.11 326	0.07 75	0.12 356	0.10 226	0.13 188	0.17 347

TVStereo	0.48 350	0.25 103	1.81 347	0.52 573	0.16 127	0.61 406	0.43 517	0.66 300	0.60 364	0.50 354	0.47 307	0.37 268	0.26 239	1.44 486	0.78 520	0.11 326	0.07 75	0.12 356	0.10 226	0.13 188	0.17 347

ACVNet	0.45 316	0.44 329	1.79 340	0.28 230	0.21 271	0.59 374	0.36 475	0.66 300	0.68 459	0.45 306	0.59 428	0.69 484	0.40 390	0.44 244	0.55 456	0.11 326	0.09 268	0.10 216	0.09 187	0.34 539	0.10 111

CFNet-ft	0.51 396	0.76 485	1.79 340	0.28 230	0.30 426	0.63 444	0.28 378	0.66 300	0.55 324	0.45 306	0.57 419	0.74 512	0.41 401	1.46 492	0.42 389	0.14 463	0.10 317	0.28 598	0.13 367	0.18 329	0.14 252

CFNet_RVC	0.51 396	0.76 485	1.79 340	0.28 230	0.30 426	0.63 444	0.28 378	0.66 300	0.55 324	0.45 306	0.57 419	0.74 512	0.41 401	1.46 492	0.42 389	0.14 463	0.10 317	0.28 598	0.13 367	0.18 329	0.14 252

HART	0.38 229	0.53 380	1.66 266	0.26 175	0.15 97	0.30 30	0.19 106	0.67 309	0.46 232	0.29 215	0.52 365	0.38 276	0.16 61	0.41 223	0.20 121	0.08 65	0.68 657	0.09 156	0.07 103	0.34 539	0.21 416

11t1	0.33 178	0.19 10	1.41 211	0.33 367	0.16 127	0.48 212	0.21 175	0.67 309	0.48 254	0.40 269	0.34 232	0.32 242	0.33 328	0.42 231	0.27 238	0.11 326	0.12 403	0.10 216	0.08 142	0.13 188	0.14 252

ToySt	0.44 297	0.61 415	1.89 383	0.29 264	0.18 205	0.55 304	0.35 468	0.67 309	0.53 304	0.39 267	0.50 345	0.59 423	0.43 430	0.51 309	0.49 430	0.10 246	0.12 403	0.13 417	0.16 441	0.24 431	0.19 384

RALAANet	0.43 288	0.98 577	1.90 388	0.32 341	0.23 321	0.48 212	0.19 106	0.67 309	0.53 304	0.48 335	0.45 293	0.39 282	0.30 305	0.48 288	0.37 352	0.10 246	0.08 180	0.11 292	0.14 395	0.27 477	0.10 111

CCAANet	0.40 252	0.33 223	1.65 260	0.26 175	0.21 271	0.53 281	0.26 333	0.67 309	0.42 188	0.35 241	0.62 456	0.56 406	0.35 339	0.86 421	0.41 386	0.12 387	0.08 180	0.10 216	0.10 226	0.10 103	0.10 111

SCV_C0	0.33 178	0.43 318	1.42 216	0.25 132	0.16 127	0.35 64	0.20 133	0.68 314	0.44 206	0.24 148	0.27 152	0.29 225	0.20 132	0.58 335	0.18 64	0.09 140	0.08 180	0.08 59	0.30 566	0.26 466	0.17 347

StereoVision	0.45 316	0.72 470	1.94 410	0.33 367	0.32 457	0.47 201	0.26 333	0.68 314	0.57 340	0.32 234	0.89 576	0.45 335	0.27 260	0.49 298	0.36 345	0.13 419	0.15 474	0.16 504	0.15 420	0.19 350	0.13 225

EGLCR-Stereo	0.29 135	0.27 133	0.97 117	0.30 285	0.19 241	0.56 320	0.17 75	0.68 314	0.36 116	0.30 220	0.18 48	0.27 203	0.17 70	0.38 204	0.19 89	0.09 140	0.07 75	0.10 216	0.08 142	0.10 103	0.35 562

FE-Mocha	0.41 260	0.31 206	1.44 219	0.28 230	0.33 472	0.41 131	0.17 75	0.69 317	0.45 221	0.44 295	0.50 345	0.41 297	0.45 442	0.36 183	1.17 579	0.10 246	0.08 180	0.11 292	0.21 513	0.13 188	0.13 225

FACV-RUCA	0.58 454	0.40 295	1.78 320	0.43 519	1.67 671	0.48 212	0.28 378	0.69 317	0.62 399	0.40 269	0.53 377	0.33 249	0.63 542	0.40 218	0.31 295	0.13 419	0.11 370	0.62 642	0.12 334	0.70 635	0.98 655

DDVS	0.62 481	0.40 295	1.40 209	2.21 675	0.35 498	0.87 582	1.00 641	0.69 317	0.50 272	0.53 387	0.56 411	0.90 575	0.37 359	1.22 463	0.47 419	0.15 483	0.14 446	0.14 454	0.12 334	0.19 350	0.22 431

rvit_0105_3	0.39 244	0.47 351	1.46 223	0.33 367	0.19 241	0.45 171	0.35 468	0.69 317	0.65 433	0.37 251	0.37 245	0.40 291	0.31 315	0.44 244	0.30 283	0.18 531	0.17 512	0.17 525	0.18 474	0.15 240	0.15 294

EKT-Stereo	1.47 642	0.49 360	1.93 400	2.57 679	19.31 701	0.55 304	0.22 215	0.69 317	0.42 188	0.38 261	0.36 241	0.43 315	0.27 260	0.69 385	0.26 228	0.12 387	0.14 446	0.11 292	0.16 441	0.20 366	0.15 294

fast-acv-ft	0.63 488	0.88 536	3.10 624	0.38 476	0.30 426	0.79 556	0.48 551	0.69 317	0.72 498	0.58 456	0.78 551	0.76 524	0.60 525	0.67 376	0.73 512	0.15 483	0.15 474	0.18 545	0.17 461	0.37 566	0.16 326

Anonymous_2	0.74 550	0.32 214	1.65 260	0.33 367	0.30 426	0.67 484	0.32 446	0.69 317	0.46 232	0.48 335	0.41 272	0.84 554	0.58 518	0.51 309	0.40 378	0.32 616	0.38 622	1.43 674	3.69 692	0.80 644	0.27 500

DMCA-RVC	0.62 481	0.96 565	2.63 564	0.36 435	0.90 639	0.56 320	0.31 423	0.69 317	0.57 340	0.68 538	0.52 365	0.59 423	0.56 506	1.23 465	0.53 448	0.16 504	0.38 622	0.20 561	0.15 420	0.20 366	0.15 294

IGEV++	0.34 187	0.43 318	1.32 185	0.31 312	0.14 68	0.32 44	0.21 175	0.70 325	0.34 72	0.22 114	0.28 164	0.22 127	0.27 260	0.35 170	0.27 238	0.09 140	0.39 629	0.08 59	0.15 420	0.25 445	0.45 602

CASS	0.39 244	0.30 192	1.61 256	0.32 341	0.17 158	0.53 281	0.24 288	0.70 325	0.49 261	0.59 470	0.54 389	0.40 291	0.40 390	0.41 223	0.30 283	0.17 519	0.10 317	0.14 454	0.11 294	0.18 329	0.17 347
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
OMP-Stereo	0.59 462	0.65 443	1.74 292	0.56 593	0.37 519	0.60 386	0.26 333	0.70 325	0.65 433	0.66 528	0.60 444	0.69 484	0.32 323	2.09 600	1.20 583	0.10 246	0.07 75	0.12 356	0.09 187	0.17 301	0.10 111

DF	0.34 187	0.29 175	0.95 113	0.31 312	0.44 560	0.40 120	0.21 175	0.71 328	0.32 44	0.23 137	0.37 245	0.32 242	0.17 70	0.39 212	0.85 531	0.10 246	0.09 268	0.08 59	0.29 556	0.09 74	0.20 403

IER	0.43 288	0.38 275	1.69 272	0.26 175	0.25 356	0.66 478	0.26 333	0.71 328	0.55 324	0.54 400	0.59 428	0.60 430	0.53 494	0.52 313	0.39 370	0.11 326	0.08 180	0.11 292	0.11 294	0.14 217	0.11 137

test-3	0.43 288	0.20 18	1.70 276	0.34 400	0.32 457	0.45 171	0.23 254	0.71 328	0.46 232	0.51 367	0.29 172	0.45 335	0.21 145	0.59 341	0.98 545	0.08 65	0.07 75	0.10 216	0.35 593	0.29 490	0.28 508

test_1	0.43 288	0.20 18	1.70 276	0.34 400	0.32 457	0.45 171	0.23 254	0.71 328	0.46 232	0.50 354	0.29 172	0.45 335	0.21 145	0.59 341	0.98 545	0.08 65	0.07 75	0.10 216	0.35 593	0.29 490	0.29 515

AACVNet	0.54 422	0.78 502	1.73 287	0.36 435	0.21 271	0.57 338	0.25 310	0.71 328	0.51 279	0.55 418	0.59 428	0.64 448	0.41 401	2.13 604	0.41 386	0.14 463	0.11 370	0.14 454	0.11 294	0.33 527	0.15 294

cross-raft	0.40 252	0.27 133	2.22 481	0.30 285	0.17 158	0.49 229	0.35 468	0.71 328	0.39 148	0.43 288	0.45 293	0.64 448	0.25 219	0.32 135	0.25 216	0.08 65	0.08 180	0.09 156	0.23 526	0.11 137	0.14 252

IGEV-FE	0.53 416	0.34 241	2.91 607	0.32 341	0.18 205	0.54 289	0.21 175	0.72 334	0.42 188	0.81 582	0.51 350	0.70 494	0.41 401	0.48 288	1.13 571	0.09 140	0.15 474	0.10 216	0.35 593	0.19 350	0.09 77

MM-Stereo_test3	0.40 252	0.58 405	1.75 298	0.36 435	0.30 426	0.45 171	0.30 410	0.72 334	0.59 359	0.31 225	0.43 278	0.32 242	0.23 188	0.35 170	0.29 263	0.10 246	0.20 548	0.10 216	0.08 142	0.40 588	0.11 137

SCV	0.35 200	0.59 408	1.37 201	0.34 400	0.22 301	0.28 19	0.23 254	0.72 334	0.35 86	0.19 66	0.30 187	0.24 160	0.20 132	0.64 359	0.19 89	0.11 326	0.08 180	0.09 156	0.29 556	0.34 539	0.29 515

castereo	0.30 152	0.44 329	0.81 81	0.24 108	0.29 410	0.41 131	0.27 358	0.72 334	0.45 221	0.22 114	0.30 187	0.24 160	0.31 315	0.25 47	0.21 141	0.09 140	0.07 75	0.08 59	0.31 575	0.12 154	0.09 77

IGEV_Zeroshot_test	0.53 416	0.33 223	2.91 607	0.32 341	0.18 205	0.54 289	0.21 175	0.72 334	0.42 188	0.81 582	0.51 350	0.71 499	0.41 401	0.48 288	1.13 571	0.09 140	0.15 474	0.10 216	0.35 593	0.19 350	0.09 77

RAFT-Test	0.44 297	0.38 275	2.01 431	0.27 199	0.44 560	0.64 458	0.37 484	0.72 334	0.57 340	0.45 306	0.48 320	0.65 453	0.24 204	0.35 170	0.29 263	0.09 140	0.11 370	0.09 156	0.38 606	0.10 103	0.11 137

HH	0.49 368	0.49 360	2.78 591	0.50 564	0.41 550	0.38 102	0.23 254	0.72 334	0.38 135	0.63 509	0.48 320	0.87 567	0.41 401	0.64 359	0.21 141	0.09 140	0.17 512	0.10 216	0.09 187	0.16 277	0.12 182

HanStereo	0.49 368	0.49 360	2.78 591	0.50 564	0.41 550	0.38 102	0.23 254	0.72 334	0.38 135	0.63 509	0.48 320	0.87 567	0.41 401	0.64 359	0.21 141	0.09 140	0.17 512	0.10 216	0.09 187	0.16 277	0.12 182

CBFPSM	0.56 442	0.91 545	1.82 353	0.28 230	0.23 321	0.71 510	0.37 484	0.72 334	0.64 419	0.50 354	0.49 337	1.03 605	0.83 586	0.62 354	1.35 596	0.10 246	0.12 403	0.10 216	0.10 226	0.18 329	0.19 384

CrosDoStereo	0.94 597	0.37 263	2.53 546	0.25 132	0.32 457	0.54 289	3.76 687	0.72 334	0.60 364	0.70 546	1.40 629	0.53 382	1.49 644	1.78 546	3.09 654	0.10 246	0.08 180	0.11 292	0.11 294	0.21 382	0.11 137

DeepStereo_LL	0.94 597	0.37 263	2.53 546	0.25 132	0.32 457	0.54 289	3.76 687	0.72 334	0.60 364	0.70 546	1.40 629	0.53 382	1.49 644	1.78 546	3.09 654	0.10 246	0.08 180	0.11 292	0.11 294	0.21 382	0.11 137

MLCV	0.48 350	0.89 540	1.85 361	0.29 264	0.14 68	0.59 374	0.23 254	0.72 334	0.59 359	0.66 528	0.66 497	0.55 393	0.36 346	1.03 441	0.49 430	0.09 140	0.06 24	0.09 156	0.07 103	0.19 350	0.11 137

iRaft-Stereo_5w	0.54 422	1.01 588	2.08 448	0.27 199	0.21 271	0.49 229	0.28 378	0.73 346	0.58 351	0.40 269	0.61 451	0.62 437	0.46 457	1.78 546	0.47 419	0.09 140	0.07 75	0.11 292	0.10 226	0.39 583	0.12 182

test_3	0.44 297	0.20 18	1.70 276	0.36 435	0.32 457	0.47 201	0.30 410	0.73 346	0.49 261	0.50 354	0.30 187	0.45 335	0.22 162	0.59 341	0.98 545	0.08 65	0.10 317	0.11 292	0.35 593	0.29 490	0.28 508

IIG-Stereo	0.59 462	0.65 443	1.74 292	0.54 584	0.23 321	0.61 406	0.21 175	0.73 346	0.65 433	0.64 519	0.69 516	0.69 484	0.38 368	2.09 600	1.39 599	0.11 326	0.07 75	0.11 292	0.09 187	0.15 240	0.09 77

CroCo-Stereo	0.30 152	0.45 338	1.08 133	0.31 312	0.17 158	0.19 6	0.21 175	0.73 346	0.50 272	0.21 94	0.24 115	0.55 393	0.22 162	0.27 70	0.26 228	0.09 140	0.08 180	0.08 59	0.07 103	0.12 154	0.09 77
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
AIO-test1	0.45 316	0.87 532	2.27 492	0.33 367	0.33 472	0.50 242	0.22 215	0.74 350	0.66 448	0.29 215	0.41 272	0.29 225	0.22 162	0.73 395	0.29 263	0.09 140	0.08 180	0.12 356	0.14 395	0.30 501	0.22 431

xx1	0.46 328	0.64 436	2.07 443	0.35 416	0.14 68	0.76 539	0.25 310	0.74 350	1.01 605	0.31 225	0.38 256	0.46 347	0.36 346	0.69 385	0.19 89	0.10 246	0.24 575	0.12 356	0.12 334	0.12 154	0.14 252

cc1	0.47 344	0.64 436	2.07 443	0.35 416	0.14 68	0.76 539	0.25 310	0.74 350	1.01 605	0.31 225	0.38 256	0.24 160	0.38 368	0.69 385	0.19 89	0.10 246	0.24 575	0.11 292	0.09 187	0.25 445	0.40 592

ffm	0.47 344	0.23 71	2.01 431	0.30 285	0.21 271	0.57 338	0.26 333	0.74 350	0.88 582	0.53 387	0.63 470	0.66 460	0.39 382	0.63 357	0.19 89	0.10 246	0.24 575	0.15 485	0.13 367	0.25 445	0.36 570

ff1	0.73 547	0.23 71	2.01 431	0.30 285	0.21 271	0.57 338	0.26 333	0.74 350	0.88 582	0.53 387	0.63 470	0.66 460	0.39 382	2.52 637	3.43 665	0.10 246	0.24 575	0.15 485	0.13 367	0.25 445	0.36 570

tt1	0.44 297	0.64 436	1.83 356	0.35 416	0.14 68	0.76 539	0.25 310	0.74 350	0.88 582	0.31 225	0.37 245	0.25 175	0.35 339	0.63 357	0.19 89	0.10 246	0.24 575	0.11 292	0.09 187	0.25 445	0.36 570

coex-ft	5.95 684	1.67 653	60.57 717	0.34 400	0.30 426	0.77 547	0.69 610	0.74 350	4.41 680	19.22 704	2.15 649	1.62 646	7.97 688	1.81 557	8.96 689	0.44 627	2.08 685	0.18 545	0.19 494	0.38 573	4.62 690

PSMNet-ADL	0.51 396	0.38 275	1.65 260	0.35 416	0.21 271	0.67 484	0.26 333	0.74 350	0.55 324	0.42 282	0.52 365	0.70 494	0.45 442	1.91 578	0.57 468	0.15 483	0.13 427	0.11 292	0.13 367	0.15 240	0.20 403

Anonymous3	0.42 279	0.35 250	2.09 449	0.33 367	0.24 336	0.72 516	0.31 423	0.74 350	0.55 324	0.35 241	0.40 268	0.33 249	0.29 295	0.44 244	0.28 249	0.18 531	0.18 524	0.13 417	0.13 367	0.17 301	0.17 347

UCFNet_RVC	0.48 350	0.82 515	1.85 361	0.30 285	0.27 387	0.64 458	0.26 333	0.74 350	0.55 324	0.48 335	0.53 377	0.63 439	0.41 401	0.88 426	0.38 359	0.15 483	0.10 317	0.17 525	0.17 461	0.18 329	0.15 294

ISRNet	0.47 344	0.44 329	1.55 245	0.37 459	0.31 447	0.49 229	0.19 106	0.75 360	0.66 448	0.63 509	0.71 530	0.67 470	0.39 382	0.58 335	0.44 404	0.23 581	0.16 492	0.21 569	0.20 507	0.21 382	0.25 482

rvit_105_1	0.44 297	0.54 388	1.46 223	0.36 435	0.24 336	0.51 253	0.45 536	0.75 360	0.74 517	0.45 306	0.44 289	0.44 326	0.36 346	0.62 354	0.38 359	0.20 556	0.18 524	0.18 545	0.22 523	0.18 329	0.18 367

GCST	0.72 538	1.10 602	2.15 466	1.11 650	0.59 608	0.62 426	0.19 106	0.75 360	0.53 304	0.56 427	0.63 470	0.47 355	0.31 315	1.11 450	0.33 321	0.75 649	0.45 634	0.84 650	0.64 654	0.69 634	0.54 615

PCWNet_CMD	0.46 328	0.45 338	2.28 494	0.26 175	0.20 257	0.55 304	0.21 175	0.75 360	0.64 419	0.48 335	0.55 399	0.68 477	0.57 512	0.46 269	0.30 283	0.11 326	0.10 317	0.14 454	0.10 226	0.18 329	0.14 252

TestStereo1	0.49 368	0.81 511	1.85 361	0.39 486	0.57 604	0.56 320	0.34 460	0.75 360	0.69 468	0.44 295	0.63 470	0.35 259	0.42 419	0.64 359	0.29 263	0.10 246	0.08 180	0.12 356	0.10 226	0.33 527	0.26 492

x	0.35 200	0.20 18	1.36 196	0.33 367	0.17 158	0.47 201	0.24 288	0.75 360	0.54 317	0.40 269	0.40 268	0.42 311	0.34 337	0.45 260	0.32 308	0.11 326	0.14 446	0.11 292	0.09 187	0.12 154	0.14 252

SA-5K	0.49 368	0.81 511	1.85 361	0.39 486	0.57 604	0.56 320	0.34 460	0.75 360	0.69 468	0.44 295	0.63 470	0.35 259	0.42 419	0.64 359	0.29 263	0.10 246	0.08 180	0.12 356	0.10 226	0.33 527	0.26 492

GANet-ADL	0.44 297	0.41 305	2.31 498	0.33 367	0.20 257	0.57 338	0.25 310	0.75 360	0.54 317	0.42 282	0.59 428	0.56 406	0.30 305	0.40 218	0.38 359	0.14 463	0.11 370	0.09 156	0.08 142	0.22 399	0.17 347

ICVP	0.46 328	0.29 175	2.41 518	0.33 367	0.22 301	0.59 374	0.55 571	0.75 360	0.50 272	0.44 295	0.60 444	0.49 368	0.35 339	0.53 319	0.37 352	0.16 504	0.16 492	0.14 454	0.11 294	0.15 240	0.15 294
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
HCRNet	0.46 328	0.49 360	1.65 260	0.38 476	0.29 410	0.58 355	0.22 215	0.75 360	0.62 399	0.47 317	0.49 337	0.48 366	0.36 346	1.12 453	0.37 352	0.15 483	0.10 317	0.15 485	0.13 367	0.17 301	0.17 347

MSMDNet	0.46 328	0.44 329	2.28 494	0.26 175	0.20 257	0.55 304	0.21 175	0.75 360	0.64 419	0.48 335	0.55 399	0.68 477	0.56 506	0.46 269	0.30 283	0.11 326	0.10 317	0.13 417	0.10 226	0.18 329	0.15 294

DN-CSS_ROB	0.48 350	1.23 623	1.99 428	0.39 486	0.22 301	0.56 320	0.19 106	0.75 360	0.61 381	0.45 306	0.62 456	0.41 297	0.31 315	0.70 390	0.32 308	0.11 326	0.08 180	0.14 454	0.13 367	0.36 558	0.12 182

G2L-ROB	0.51 396	0.95 562	1.96 422	0.29 264	0.22 301	0.59 374	0.28 378	0.76 372	0.57 340	0.55 418	0.45 293	0.70 494	0.32 323	1.38 479	0.47 419	0.11 326	0.07 75	0.09 156	0.08 142	0.20 366	0.13 225

ACVNet-DCA	0.42 279	0.64 436	2.07 443	0.35 416	0.14 68	0.76 539	0.25 310	0.76 372	0.52 287	0.31 225	0.38 256	0.24 160	0.38 368	0.69 385	0.19 89	0.10 246	0.24 575	0.11 292	0.09 187	0.12 154	0.14 252

1test111	0.44 297	0.64 436	2.07 443	0.35 416	0.14 68	0.76 539	0.25 310	0.76 372	0.52 287	0.31 225	0.38 256	0.24 160	0.38 368	0.96 431	0.30 283	0.10 246	0.24 575	0.11 292	0.09 187	0.12 154	0.14 252

qqq	0.38 229	0.21 33	1.34 191	0.28 230	0.15 97	0.45 171	0.26 333	0.76 372	0.52 287	0.39 267	0.41 272	0.46 347	0.36 346	0.96 431	0.30 283	0.11 326	0.14 446	0.12 356	0.12 334	0.12 154	0.14 252

CIPLG	0.56 442	1.19 619	2.46 529	0.80 628	0.31 447	0.61 406	0.57 580	0.76 372	0.57 340	0.56 427	0.63 470	0.41 297	0.30 305	0.45 260	0.40 378	0.11 326	0.20 548	0.13 417	0.13 367	0.35 551	0.19 384

IPLGR_C	0.58 454	1.25 626	2.72 578	0.80 628	0.31 447	0.60 386	0.61 590	0.76 372	0.58 351	0.56 427	0.62 456	0.41 297	0.31 315	0.43 235	0.40 378	0.11 326	0.22 563	0.13 417	0.15 420	0.35 551	0.19 384

ACRE	0.56 442	1.14 609	2.77 589	0.76 624	0.28 401	0.60 386	0.56 576	0.76 372	0.58 351	0.55 418	0.62 456	0.41 297	0.29 295	0.44 244	0.39 370	0.11 326	0.19 537	0.13 417	0.14 395	0.36 558	0.18 367

CFNet-RSSM	0.41 260	0.32 214	2.20 476	0.27 199	0.44 560	0.52 272	0.19 106	0.76 372	0.48 254	0.43 288	0.36 241	0.54 390	0.26 239	0.33 149	0.25 216	0.09 140	0.08 180	0.09 156	0.38 606	0.10 103	0.09 77

DSFCA	0.54 422	0.35 250	1.41 211	0.28 230	0.28 401	0.79 556	0.88 631	0.76 372	0.70 478	0.72 554	0.66 497	0.67 470	0.57 512	1.17 459	0.63 484	0.16 504	0.14 446	0.13 417	0.14 395	0.16 277	0.13 225

G-Net	0.99 602	0.64 436	2.76 586	0.57 598	0.67 622	2.03 660	0.72 617	0.76 372	0.67 457	1.14 622	2.56 659	1.30 635	1.02 612	1.48 500	1.74 618	0.25 595	0.24 575	0.24 586	0.26 542	0.37 566	0.31 537

PASM	0.72 538	0.68 455	1.91 394	0.47 550	0.44 560	0.60 386	0.51 556	0.76 372	0.80 558	0.77 570	0.67 500	0.87 567	0.61 534	2.40 624	0.67 495	0.32 616	0.35 614	0.36 617	0.41 615	0.45 608	0.39 586

G2L-Stereo	0.55 434	0.85 526	2.18 473	0.31 312	0.27 387	0.59 374	0.27 358	0.77 383	0.55 324	0.54 400	0.52 365	0.71 499	0.36 346	1.75 541	0.50 435	0.13 419	0.11 370	0.13 417	0.11 294	0.29 490	0.15 294

MSKI-zero shot	0.46 328	0.38 275	2.47 534	0.27 199	0.43 559	0.56 320	0.20 133	0.77 383	0.43 200	0.60 480	0.51 350	0.44 326	0.17 70	0.68 379	0.21 141	0.09 140	0.29 602	0.09 156	0.32 581	0.14 217	0.10 111

DCANet-4	0.40 252	0.27 133	2.21 477	0.25 132	0.14 68	0.51 253	0.22 215	0.77 383	0.72 498	0.54 400	0.47 307	0.28 214	0.37 359	0.37 194	0.34 328	0.09 140	0.07 75	0.08 59	0.07 103	0.08 37	0.22 431

fff	0.43 288	0.77 494	1.95 413	0.24 108	0.13 48	0.51 253	0.22 215	0.77 383	0.75 531	0.54 400	0.47 307	0.31 236	0.65 546	0.36 183	0.34 328	0.09 140	0.07 75	0.08 59	0.07 103	0.08 37	0.22 431

ADStereo(finetuned)	0.45 316	0.77 494	2.12 458	0.25 132	0.14 68	0.51 253	0.22 215	0.77 383	0.72 498	0.54 400	0.48 320	0.31 236	0.76 576	0.37 194	0.38 359	0.09 140	0.07 75	0.09 156	0.07 103	0.13 188	0.23 456

RAFT+CT+SA	0.50 379	0.86 529	1.82 353	0.37 459	0.75 629	0.54 289	0.34 460	0.77 383	0.63 411	0.38 261	0.55 399	0.34 255	0.29 295	0.68 379	0.27 238	0.09 140	0.07 75	0.11 292	0.51 633	0.29 490	0.41 597

CFNet_pseudo	0.45 316	0.46 341	2.23 485	0.25 132	0.19 241	0.56 320	0.21 175	0.77 383	0.60 364	0.49 347	0.56 411	0.69 484	0.47 466	0.52 313	0.31 295	0.11 326	0.10 317	0.15 485	0.10 226	0.17 301	0.14 252

DCANet	0.42 279	0.77 494	1.95 413	0.25 132	0.14 68	0.51 253	0.22 215	0.77 383	0.72 498	0.54 400	0.48 320	0.31 236	0.41 401	0.36 183	0.39 370	0.09 140	0.07 75	0.09 156	0.07 103	0.13 188	0.23 456

csc	0.43 288	0.77 494	1.95 413	0.24 108	0.13 48	0.51 253	0.22 215	0.77 383	0.75 531	0.54 400	0.47 307	0.31 236	0.65 546	0.36 183	0.34 328	0.09 140	0.07 75	0.08 59	0.07 103	0.08 37	0.22 431

cscssc	0.43 288	0.77 494	1.95 413	0.24 108	0.13 48	0.51 253	0.22 215	0.77 383	0.75 531	0.54 400	0.47 307	0.31 236	0.65 546	0.36 183	0.34 328	0.09 140	0.07 75	0.08 59	0.07 103	0.08 37	0.22 431

psmorigin	1.36 635	0.60 410	13.80 696	0.37 459	0.29 410	0.62 426	0.33 455	0.77 383	0.61 381	0.96 608	0.88 574	1.17 627	0.73 568	4.00 674	0.86 532	0.19 546	0.22 563	0.17 525	0.18 474	0.24 431	0.29 515

FENet	0.44 297	0.30 192	2.42 520	0.32 341	0.17 158	0.58 355	0.22 215	0.77 383	0.59 359	0.47 317	0.42 276	0.55 393	0.38 368	0.49 298	0.47 419	0.12 387	0.09 268	0.12 356	0.11 294	0.13 188	0.16 326

DMCA	0.41 260	0.52 373	1.26 169	0.31 312	0.24 336	0.59 374	0.26 333	0.77 383	0.63 411	0.58 456	0.48 320	0.57 413	0.35 339	0.40 218	0.50 435	0.14 463	0.10 317	0.14 454	0.10 226	0.15 240	0.15 294

STTStereo	0.51 396	0.69 459	2.14 465	0.36 435	0.30 426	0.61 406	0.32 446	0.77 383	0.60 364	0.60 480	0.54 389	0.67 470	0.43 430	0.86 421	0.42 389	0.16 504	0.15 474	0.17 525	0.20 507	0.16 277	0.15 294

ccs_rob	0.45 316	0.46 341	2.22 481	0.26 175	0.19 241	0.56 320	0.21 175	0.77 383	0.60 364	0.49 347	0.56 411	0.69 484	0.47 466	0.52 313	0.31 295	0.11 326	0.09 268	0.16 504	0.10 226	0.17 301	0.14 252

RAFT-Stereo-weight	0.34 187	0.29 175	1.43 217	0.28 230	0.28 401	0.55 304	0.22 215	0.78 398	0.48 254	0.46 315	0.38 256	0.36 264	0.17 70	0.33 149	0.23 176	0.09 140	0.08 180	0.09 156	0.07 103	0.09 74	0.09 77

test_sample1	0.40 252	0.18 6	1.19 154	0.31 312	0.18 205	0.48 212	0.23 254	0.78 398	0.49 261	0.44 295	0.44 289	0.45 335	0.41 401	1.39 480	0.33 321	0.11 326	0.09 268	0.10 216	0.09 187	0.12 154	0.13 225

CAS++	0.31 161	0.33 223	1.43 217	0.25 132	0.17 158	0.31 38	0.20 133	0.78 398	0.41 175	0.30 220	0.30 187	0.21 121	0.16 61	0.33 149	0.18 64	0.15 483	0.12 403	0.13 417	0.10 226	0.15 240	0.11 137
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
mmm	0.38 229	0.21 33	1.18 152	0.35 416	0.17 158	0.49 229	0.26 333	0.78 398	0.52 287	0.50 354	0.57 419	0.41 297	0.37 359	0.71 392	0.31 295	0.11 326	0.13 427	0.14 454	0.13 367	0.15 240	0.14 252

Any-RAFT	0.38 229	0.25 103	1.89 383	0.27 199	0.17 158	0.68 496	0.21 175	0.78 398	0.53 304	0.43 288	0.43 278	0.54 390	0.30 305	0.41 223	0.20 121	0.10 246	0.12 403	0.08 59	0.06 18	0.10 103	0.09 77

gwcnet-sp	0.49 368	0.43 318	2.54 552	0.31 312	0.22 301	0.67 484	0.31 423	0.78 398	0.65 433	0.58 456	0.47 307	0.46 347	0.43 430	0.76 403	0.46 410	0.11 326	0.11 370	0.11 292	0.11 294	0.15 240	0.14 252

scenet	0.49 368	0.43 318	2.54 552	0.31 312	0.22 301	0.67 484	0.31 423	0.78 398	0.65 433	0.58 456	0.47 307	0.46 347	0.43 430	0.76 403	0.46 410	0.11 326	0.11 370	0.11 292	0.11 294	0.15 240	0.14 252

RCA-Stereo	0.34 187	0.32 214	1.30 180	0.26 175	0.14 68	0.58 355	0.23 254	0.78 398	0.62 399	0.40 269	0.44 289	0.28 214	0.35 339	0.29 101	0.20 121	0.09 140	0.10 317	0.09 156	0.07 103	0.19 350	0.08 49

ssnet	0.49 368	0.43 318	2.54 552	0.31 312	0.22 301	0.67 484	0.31 423	0.78 398	0.65 433	0.58 456	0.47 307	0.46 347	0.43 430	0.76 403	0.46 410	0.11 326	0.11 370	0.11 292	0.11 294	0.15 240	0.14 252

test_5	0.51 396	0.87 532	1.99 428	0.37 459	0.65 621	0.58 355	0.35 468	0.78 398	0.62 399	0.48 335	0.55 399	0.45 335	0.40 390	0.72 394	0.30 283	0.09 140	0.07 75	0.12 356	0.12 334	0.33 527	0.38 580

cf-r	0.53 416	0.81 511	2.15 466	0.33 367	0.28 401	0.60 386	0.28 378	0.78 398	0.64 419	0.51 367	0.60 444	0.75 518	0.40 390	1.32 472	0.43 398	0.13 419	0.09 268	0.11 292	0.12 334	0.15 240	0.14 252

GANet-RSSM	0.55 434	0.73 477	1.90 388	0.36 435	0.26 374	0.59 374	0.27 358	0.78 398	0.52 287	0.47 317	0.57 419	0.63 439	0.45 442	1.92 582	0.43 398	0.14 463	0.10 317	0.25 591	0.11 294	0.34 539	0.14 252

R-Stereo Train	0.36 210	0.21 33	1.70 276	0.29 264	0.18 205	0.55 304	0.26 333	0.78 398	0.36 116	0.57 438	0.67 500	0.33 249	0.24 204	0.32 135	0.23 176	0.10 246	0.08 180	0.09 156	0.07 103	0.09 74	0.12 182

RAFT-Stereo	0.36 210	0.21 33	1.70 276	0.29 264	0.18 205	0.55 304	0.26 333	0.78 398	0.36 116	0.57 438	0.67 500	0.33 249	0.24 204	0.32 135	0.23 176	0.10 246	0.08 180	0.09 156	0.07 103	0.09 74	0.12 182
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	0.61 476	0.68 455	2.03 439	0.35 416	0.46 579	0.65 472	0.28 378	0.78 398	0.70 478	0.48 335	0.64 486	0.93 583	0.61 534	2.21 608	0.73 512	0.12 387	0.09 268	0.09 156	0.10 226	0.14 217	0.11 137

G2L-Stereo_test	0.55 434	0.97 573	1.89 383	0.33 367	0.24 336	0.75 535	0.38 491	0.79 413	0.60 364	0.60 480	0.54 389	0.74 512	0.39 382	1.56 508	0.43 398	0.10 246	0.08 180	0.08 59	0.08 142	0.28 483	0.13 225

AIO-test2	0.49 368	1.15 613	1.96 422	0.42 515	0.37 519	0.50 242	0.23 254	0.79 413	0.70 478	0.33 237	0.53 377	0.27 203	0.22 162	0.67 376	0.29 263	0.73 647	0.08 180	0.13 417	0.17 461	0.17 301	0.18 367

anonymousdsp2	0.34 187	0.24 89	1.16 149	0.28 230	0.15 97	0.57 338	0.23 254	0.79 413	0.47 251	0.38 261	0.37 245	0.40 291	0.25 219	0.47 281	0.21 141	0.09 140	0.07 75	0.10 216	0.13 367	0.19 350	0.27 500

s12784h	0.36 210	0.28 162	1.58 249	0.23 81	0.11 9	0.62 426	0.24 288	0.79 413	0.64 419	0.44 295	0.52 365	0.28 214	0.26 239	0.50 305	0.24 202	0.11 326	0.06 24	0.09 156	0.06 18	0.16 277	0.06 1

test-1	0.44 297	0.48 356	1.69 272	0.30 285	0.27 387	0.50 242	0.28 378	0.80 417	0.43 200	0.40 269	0.54 389	0.41 297	0.24 204	0.31 122	1.16 577	0.09 140	0.20 548	0.10 216	0.17 461	0.11 137	0.26 492

GwcNet-RSSM	0.57 449	0.94 555	2.13 460	0.32 341	0.25 356	0.60 386	0.30 410	0.80 417	0.66 448	0.52 376	0.64 486	0.71 499	0.40 390	1.79 550	0.50 435	0.13 419	0.09 268	0.12 356	0.12 334	0.21 382	0.15 294

DeepPruner_ROB	0.50 379	0.70 464	1.94 410	0.29 264	0.26 374	0.63 444	0.31 423	0.80 417	0.48 254	0.61 489	0.55 399	0.66 460	0.38 368	0.98 433	0.40 378	0.19 546	0.14 446	0.14 454	0.14 395	0.23 414	0.17 347

DLCB_ROB	0.54 422	0.55 397	1.49 233	0.36 435	0.25 356	0.65 472	0.36 475	0.80 417	0.70 478	0.72 554	0.69 516	0.83 549	0.46 457	1.53 505	0.60 477	0.13 419	0.12 403	0.14 454	0.14 395	0.14 217	0.13 225

AANet	0.82 580	0.91 545	2.89 602	0.34 400	0.29 410	0.63 444	0.38 491	0.81 421	1.31 633	1.33 640	1.39 628	1.26 631	1.14 624	1.32 472	0.97 542	0.20 556	0.17 512	0.18 545	0.19 494	0.33 527	0.31 537

test_sample2	0.41 260	0.19 10	1.23 164	0.31 312	0.17 158	0.51 253	0.27 358	0.81 421	0.55 324	0.44 295	0.45 293	0.46 347	0.38 368	1.51 502	0.30 283	0.12 387	0.09 268	0.11 292	0.10 226	0.14 217	0.14 252

MyStereo06	0.54 422	0.41 305	2.68 571	0.30 285	0.23 321	0.60 386	0.30 410	0.81 421	0.44 206	0.84 590	0.52 365	0.78 530	0.58 518	0.48 288	1.10 567	0.09 140	0.17 512	0.12 356	0.10 226	0.16 277	0.20 403

iinet-f	0.57 449	0.93 553	2.27 492	0.31 312	0.25 356	0.83 570	0.33 455	0.81 421	0.65 433	0.54 400	0.63 470	0.73 506	0.67 553	0.73 395	0.67 495	0.13 419	0.13 427	0.11 292	0.10 226	0.43 599	0.16 326

MMNet	0.50 379	0.48 356	1.93 400	0.33 367	0.27 387	0.79 556	0.28 378	0.81 421	0.74 517	0.60 480	0.56 411	0.59 423	0.55 502	0.79 412	0.59 475	0.10 246	0.09 268	0.12 356	0.11 294	0.13 188	0.14 252

acv_ft	0.48 350	0.44 329	1.76 307	0.32 341	0.41 550	0.63 444	0.28 378	0.81 421	0.68 459	0.61 489	0.59 428	0.69 484	0.45 442	0.44 244	0.63 484	0.11 326	0.09 268	0.10 216	0.09 187	0.41 591	0.10 111

AANet_RVC	0.68 517	1.00 584	2.09 449	0.33 367	0.25 356	0.58 355	0.32 446	0.81 421	0.80 558	0.61 489	0.94 585	0.80 539	0.41 401	2.46 632	1.02 557	0.36 623	0.14 446	0.10 216	0.09 187	0.23 414	0.22 431

StereoDRNet-Refined	0.50 379	0.41 305	1.50 236	0.33 367	0.21 271	0.68 496	0.26 333	0.81 421	0.68 459	0.67 532	0.68 507	0.73 506	0.42 419	1.10 447	0.59 475	0.11 326	0.08 180	0.14 454	0.14 395	0.25 445	0.21 416
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MyStereo05	0.49 368	0.41 305	2.72 578	0.30 285	0.23 321	0.60 386	0.30 410	0.82 429	0.77 546	0.52 376	0.37 245	0.51 374	0.42 419	0.52 313	0.38 359	0.09 140	0.17 512	0.12 356	0.10 226	0.16 277	0.20 403

UNet	0.54 422	0.44 329	2.83 596	0.31 312	0.33 472	0.74 529	0.27 358	0.82 429	0.61 381	0.53 387	0.54 389	0.72 502	0.54 497	0.78 411	0.56 464	0.11 326	0.09 268	0.13 417	0.11 294	0.14 217	0.12 182

ac_64	0.55 434	0.46 341	1.92 397	0.36 435	0.34 485	0.63 444	0.31 423	0.82 429	0.61 381	0.55 418	0.51 350	0.89 573	0.48 475	1.83 559	0.55 456	0.14 463	0.11 370	0.12 356	0.12 334	0.18 329	0.12 182

TDLM	0.67 510	0.92 547	1.76 307	0.37 459	0.24 336	0.66 478	0.56 576	0.82 429	0.74 517	1.16 623	0.62 456	0.61 433	0.48 475	2.70 649	0.50 435	0.20 556	0.11 370	0.35 615	0.14 395	0.32 518	0.16 326

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 434	0.92 547	2.36 510	0.38 476	0.37 519	0.60 386	0.28 378	0.82 429	0.62 399	0.62 500	0.55 399	0.72 502	0.45 442	1.00 437	0.43 398	0.15 483	0.11 370	0.14 454	0.14 395	0.15 240	0.16 326
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNet	0.51 396	0.76 485	2.59 560	0.41 504	0.17 158	0.64 458	0.27 358	0.82 429	0.70 478	0.57 438	0.64 486	0.43 315	0.36 346	0.70 390	0.52 444	0.10 246	0.07 75	0.09 156	0.08 142	0.21 382	0.13 225

Hybrid-DGEV-2	0.51 396	0.84 521	1.75 298	0.32 341	0.17 158	0.73 523	0.18 95	0.83 435	0.69 468	0.52 376	0.38 256	0.53 382	0.42 419	0.99 434	0.92 535	0.10 246	0.08 180	0.11 292	0.10 226	0.25 445	0.23 456

coex_refinement	0.58 454	0.94 555	1.87 374	0.38 476	0.25 356	0.64 458	0.34 460	0.83 435	0.65 433	0.60 480	0.63 470	0.81 542	0.48 475	1.85 566	0.56 464	0.13 419	0.09 268	0.10 216	0.10 226	0.16 277	0.16 326

DispNO	0.67 510	0.98 577	2.58 558	0.31 312	0.27 387	0.59 374	0.29 402	0.83 435	0.68 459	0.53 387	0.79 554	0.83 549	0.47 466	2.46 632	0.68 498	0.12 387	0.10 317	0.19 552	0.31 575	0.16 277	0.17 347

MyStereo04	0.48 350	0.40 295	2.65 568	0.29 264	0.23 321	0.60 386	0.31 423	0.83 435	0.75 531	0.47 317	0.36 241	0.53 382	0.42 419	0.53 319	0.39 370	0.09 140	0.18 524	0.12 356	0.11 294	0.16 277	0.19 384

SQANet	0.80 569	1.58 648	2.53 546	0.76 624	0.83 634	0.76 539	0.36 475	0.83 435	0.64 419	0.63 509	0.69 516	0.73 506	0.51 487	1.21 461	0.53 448	0.77 650	0.29 602	0.59 641	0.29 556	0.86 647	0.61 626

DAS	0.56 442	0.35 250	1.55 245	0.33 367	0.34 485	0.50 242	0.42 510	0.83 435	0.74 517	0.83 588	0.68 507	0.56 406	0.48 475	2.40 624	0.46 410	0.12 387	0.08 180	0.12 356	0.09 187	0.18 329	0.15 294

SepStereo	0.52 410	0.35 250	1.55 245	0.33 367	0.34 485	0.50 242	0.42 510	0.83 435	0.74 517	0.83 588	0.68 507	0.56 406	0.48 475	1.56 508	0.46 410	0.12 387	0.08 180	0.12 356	0.09 187	0.18 329	0.15 294

TransformOpticalFlow	0.64 492	0.56 399	2.66 569	0.44 526	0.26 374	0.62 426	0.28 378	0.83 435	0.71 488	0.76 566	0.74 540	0.91 577	0.85 590	1.83 559	0.81 526	0.10 246	0.07 75	0.11 292	0.09 187	0.11 137	0.12 182

111	0.48 350	1.09 601	1.95 413	0.24 108	0.13 48	0.59 374	0.26 333	0.83 435	0.78 550	0.48 335	0.52 365	0.56 406	0.38 368	0.49 298	0.38 359	0.09 140	0.07 75	0.09 156	0.07 103	0.23 414	0.35 562

UPFNet	0.46 328	0.28 162	1.73 287	0.33 367	0.32 457	0.65 472	0.38 491	0.83 435	0.59 359	0.57 438	0.52 365	0.61 433	0.40 390	0.75 399	0.52 444	0.13 419	0.12 403	0.13 417	0.12 334	0.15 240	0.11 137

HGLStereo	0.54 422	0.69 459	2.00 430	0.35 416	0.40 541	0.66 478	0.30 410	0.83 435	0.62 399	0.57 438	0.69 516	0.69 484	0.54 497	1.07 444	0.55 456	0.13 419	0.13 427	0.13 417	0.11 294	0.19 350	0.17 347

HITNet	0.46 328	0.92 547	2.09 449	0.33 367	0.14 68	0.55 304	0.22 215	0.83 435	0.56 336	0.51 367	0.49 337	0.48 366	0.37 359	0.48 288	0.54 454	0.09 140	0.06 24	0.10 216	0.08 142	0.23 414	0.09 77
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
IGEV_i1	0.44 297	0.26 121	2.01 431	0.33 367	0.18 205	0.58 355	0.27 358	0.84 447	0.49 261	0.45 306	0.47 307	0.55 393	0.33 328	0.65 370	0.36 345	0.11 326	0.11 370	0.13 417	0.19 494	0.17 301	0.28 508

z-ln-s-r	0.64 492	0.89 540	2.23 485	0.32 341	0.26 374	0.57 338	0.37 484	0.84 447	0.76 541	0.51 367	0.81 555	0.64 448	0.45 442	2.06 594	1.27 591	0.10 246	0.07 75	0.11 292	0.09 187	0.24 431	0.13 225

PSMNet-RUCA	0.58 454	0.82 515	1.89 383	0.59 605	0.56 602	0.64 458	0.36 475	0.84 447	0.69 468	0.51 367	0.68 507	0.53 382	0.43 430	0.56 330	0.43 398	0.34 620	0.18 524	0.44 630	0.29 556	0.48 611	0.30 528

PAM_32	0.70 526	0.35 250	2.73 583	0.54 584	0.61 617	1.07 615	0.43 517	0.84 447	0.49 261	0.90 599	0.91 577	1.23 628	0.77 579	0.65 370	1.10 567	0.10 246	0.19 537	0.10 216	0.49 629	0.15 240	0.38 580

PSMNet-RSSM	0.53 416	0.82 515	1.78 320	0.31 312	0.25 356	0.58 355	0.28 378	0.84 447	0.60 364	0.50 354	0.61 451	0.67 470	0.43 430	1.68 529	0.42 389	0.15 483	0.10 317	0.14 454	0.16 441	0.15 240	0.13 225

CVANet_RVC	0.65 500	0.80 506	2.13 460	0.36 435	0.26 374	0.62 426	0.42 510	0.84 447	0.72 498	0.69 540	0.68 507	0.68 477	0.52 492	2.64 644	0.42 389	0.19 546	0.12 403	0.22 572	0.17 461	0.37 566	0.15 294

DISCO	0.57 449	0.34 241	1.87 374	0.45 540	0.34 485	0.84 572	0.35 468	0.84 447	0.78 550	0.59 470	0.63 470	1.06 612	0.53 494	1.10 447	0.82 527	0.12 387	0.09 268	0.11 292	0.10 226	0.22 399	0.18 367

NCCL2	0.65 500	0.94 555	1.96 422	0.43 519	0.30 426	0.71 510	0.68 607	0.84 447	0.65 433	0.70 546	0.60 444	0.86 565	0.54 497	1.56 508	0.57 468	0.20 556	0.16 492	0.67 645	0.25 534	0.22 399	0.24 470

Selective-IGEV-i1	0.44 297	0.23 71	1.30 180	0.33 367	0.45 571	0.60 386	0.32 446	0.85 455	0.64 419	0.42 282	0.52 365	0.60 430	0.28 277	0.46 269	0.34 328	0.10 246	0.10 317	0.13 417	0.28 550	0.14 217	0.75 638

PAM	0.70 526	0.35 250	2.72 578	0.56 593	0.62 619	1.08 617	0.53 563	0.85 455	0.44 206	0.93 604	0.92 579	1.24 629	0.68 556	0.64 359	1.01 555	0.10 246	0.19 537	0.10 216	0.48 627	0.14 217	0.38 580

CFNet_ucs	0.48 350	0.50 368	2.32 499	0.26 175	0.22 301	0.57 338	0.22 215	0.85 455	0.65 433	0.53 387	0.64 486	0.68 477	0.44 438	0.54 323	0.31 295	0.13 419	0.12 403	0.16 504	0.11 294	0.19 350	0.17 347

DDUNet	0.77 561	1.12 604	1.88 376	0.76 624	0.69 625	0.84 572	0.43 517	0.85 455	0.65 433	0.67 532	0.75 543	0.91 577	0.52 492	1.03 441	0.57 468	0.54 635	0.37 618	0.95 657	0.52 636	0.71 637	0.57 621

delet	0.52 410	0.54 388	1.62 258	0.31 312	0.35 498	0.74 529	0.46 539	0.85 455	0.74 517	0.55 418	0.60 444	0.67 470	0.50 485	1.12 453	0.57 468	0.11 326	0.11 370	0.13 417	0.14 395	0.16 277	0.12 182

EDNetEfficientorigin	8.18 688	0.98 577	145.96 719	0.51 569	0.89 638	0.72 516	0.48 551	0.85 455	1.56 646	2.12 658	1.49 632	1.29 632	1.31 632	1.83 559	2.13 635	0.13 419	0.12 403	0.17 525	0.18 474	0.39 583	0.45 602

EDNetEfficient	1.27 629	0.70 464	4.05 658	0.64 613	0.98 643	0.94 594	1.40 665	0.85 455	1.75 653	2.34 667	1.33 625	1.05 610	2.21 663	1.58 516	4.15 671	0.15 483	0.19 537	0.14 454	0.27 547	0.38 573	0.32 546

hitnet-ft	0.67 510	0.80 506	1.90 388	0.28 230	0.22 301	0.69 502	0.36 475	0.85 455	0.65 433	0.56 427	0.84 563	1.03 605	0.95 608	2.32 615	0.55 456	0.23 581	0.14 446	0.41 625	0.13 367	0.24 431	0.17 347

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 561	1.04 594	2.06 441	0.94 639	0.35 498	0.89 587	0.40 500	0.85 455	0.63 411	0.55 418	0.63 470	0.75 518	0.38 368	2.38 620	0.48 425	1.10 663	0.31 607	0.36 617	0.21 513	0.53 622	0.55 618

BEATNet_4x	0.47 344	0.73 477	1.91 394	0.33 367	0.15 97	0.56 320	0.25 310	0.85 455	0.58 351	0.54 400	0.51 350	0.57 413	0.42 419	0.57 331	0.61 480	0.11 326	0.08 180	0.12 356	0.09 187	0.20 366	0.16 326

Selective-IGEV-i16pc	0.75 553	0.29 175	5.48 670	0.32 341	0.19 241	1.18 627	0.62 595	0.86 465	0.74 517	0.37 251	0.51 350	0.53 382	0.29 295	2.10 602	0.35 340	0.22 577	0.23 571	0.12 356	0.16 441	0.22 399	0.19 384

DStereoRT	0.81 577	0.53 380	2.23 485	0.36 435	0.33 472	0.92 592	0.36 475	0.86 465	0.80 558	0.57 438	0.62 456	0.59 423	1.15 625	1.76 542	1.04 560	0.14 463	0.13 427	2.17 685	0.78 660	0.16 277	0.66 632

AE-Stereo	0.42 279	0.29 175	1.65 260	0.43 519	0.47 582	0.56 320	0.23 254	0.86 465	0.46 232	0.31 225	0.41 272	0.43 315	0.24 204	0.34 163	0.24 202	0.09 140	0.48 642	0.11 292	0.45 620	0.22 399	0.19 384

Wz-Net-LNSev	0.59 462	0.96 565	2.47 534	0.34 400	0.37 519	0.79 556	0.44 528	0.86 465	0.77 546	0.61 489	0.67 500	0.79 535	0.56 506	0.64 359	0.62 482	0.15 483	0.14 446	0.12 356	0.12 334	0.18 329	0.19 384

CSP-Net	0.50 379	0.39 287	1.25 167	0.29 264	0.23 321	0.77 547	0.35 468	0.86 465	0.57 340	0.59 470	0.59 428	0.65 453	0.40 390	1.77 545	0.44 404	0.16 504	0.11 370	0.10 216	0.10 226	0.20 366	0.14 252

SACVNet	0.60 468	0.74 481	1.90 388	0.37 459	0.28 401	0.64 458	0.37 484	0.86 465	0.61 381	0.65 526	0.62 456	0.69 484	0.44 438	2.08 598	0.42 389	0.18 531	0.14 446	0.16 504	0.15 420	0.38 573	0.24 470

GwcNet	0.69 522	0.71 466	3.12 627	0.36 435	0.45 571	0.81 564	0.44 528	0.86 465	0.84 572	0.60 480	0.74 540	0.82 547	0.49 482	1.65 525	0.66 492	0.16 504	0.15 474	0.15 485	0.15 420	0.31 509	0.24 470

FADNet-RVC-Resample	0.67 510	1.16 618	3.16 630	0.37 459	0.29 410	0.62 426	0.38 491	0.86 465	0.63 411	0.51 367	0.50 345	0.57 413	0.45 442	1.57 512	0.49 430	0.24 590	0.32 612	0.23 579	0.19 494	0.27 477	0.62 627

FADNet-RVC	0.61 476	1.26 628	2.12 458	0.33 367	0.26 374	0.59 374	0.29 402	0.86 465	0.62 399	0.45 306	0.50 345	0.62 437	0.46 457	1.73 537	0.55 456	0.17 519	0.20 548	0.17 525	0.18 474	0.59 626	0.28 508

PA-Net	0.84 583	1.00 584	3.49 646	0.63 612	0.40 541	0.70 508	0.52 559	0.86 465	0.84 572	0.52 376	0.59 428	0.70 494	0.54 497	2.35 616	2.23 638	0.17 519	0.27 598	0.19 552	0.28 550	0.22 399	0.36 570
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
PSMNet_ROB	0.66 505	1.01 588	2.33 502	0.38 476	0.31 447	0.72 516	0.55 571	0.86 465	0.69 468	0.54 400	0.60 444	0.75 518	0.47 466	2.00 589	0.82 527	0.17 519	0.13 427	0.19 552	0.19 494	0.24 431	0.27 500

w-ln-seven-2	0.68 517	1.13 607	2.46 529	0.36 435	0.27 387	0.65 472	0.44 528	0.87 476	0.83 569	0.69 540	0.75 543	0.72 502	0.63 542	1.56 508	1.15 575	0.13 419	0.13 427	0.15 485	0.14 395	0.35 551	0.19 384

TCMNet	0.66 505	0.85 526	2.55 557	0.50 564	0.52 593	0.72 516	0.39 497	0.87 476	0.72 498	0.58 456	0.68 507	0.63 439	0.46 457	1.70 532	0.63 484	0.18 531	0.18 524	0.23 579	0.18 474	0.38 573	0.27 500

YMNet	0.62 481	0.72 470	1.93 400	0.41 504	0.41 550	0.87 582	0.43 517	0.87 476	0.71 488	0.74 561	0.81 555	0.83 549	0.46 457	0.86 421	0.93 536	0.19 546	0.22 563	0.20 561	0.17 461	0.41 591	0.21 416

YMNet_1	0.62 481	0.72 470	1.93 400	0.41 504	0.41 550	0.87 582	0.43 517	0.87 476	0.71 488	0.74 561	0.81 555	0.83 549	0.46 457	0.86 421	0.93 536	0.19 546	0.22 563	0.20 561	0.17 461	0.41 591	0.21 416

MyStereo8	0.54 422	0.80 506	2.76 586	0.32 341	0.33 472	0.71 510	0.20 133	0.87 476	0.57 340	0.51 367	0.59 428	0.50 371	0.33 328	0.68 379	0.55 456	0.10 246	0.29 602	0.10 216	0.13 367	0.21 382	0.34 559

GwcNet-ADL	0.50 379	0.74 481	2.90 606	0.31 312	0.20 257	0.58 355	0.29 402	0.87 476	0.64 419	0.47 317	0.47 307	0.56 406	0.33 328	0.46 269	0.46 410	0.13 419	0.12 403	0.09 156	0.09 187	0.14 217	0.21 416

ADCRef	0.80 569	0.96 565	2.29 496	0.37 459	0.35 498	0.96 596	0.51 556	0.87 476	0.75 531	0.88 595	0.83 560	0.61 433	1.36 637	1.02 439	3.27 659	0.13 419	0.11 370	0.17 525	0.19 494	0.25 445	0.21 416

ADCPNet	0.99 602	0.99 582	3.93 656	0.37 459	0.68 624	1.36 631	0.62 595	0.87 476	0.76 541	0.78 572	0.81 555	1.08 614	1.18 626	1.14 456	2.49 646	0.21 564	0.69 659	0.21 569	0.95 668	0.29 490	0.37 577

GANet	0.75 553	0.84 521	2.01 431	0.40 497	0.25 356	0.74 529	0.66 601	0.87 476	0.73 513	0.71 551	1.07 607	0.84 554	0.59 521	2.71 651	1.15 575	0.17 519	0.16 492	0.44 630	0.16 441	0.31 509	0.20 403

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 449	0.87 532	2.11 454	0.32 341	0.30 426	0.84 572	0.40 500	0.88 485	0.72 498	0.65 526	0.73 537	0.66 460	0.57 512	0.93 427	0.71 505	0.13 419	0.07 75	0.10 216	0.08 142	0.15 240	0.14 252

raft_robust	0.55 434	0.84 521	1.73 287	0.28 230	0.54 596	0.53 281	0.25 310	0.88 485	0.75 531	0.48 335	0.46 301	0.76 524	0.75 574	1.46 492	0.27 238	0.09 140	0.10 317	0.10 216	0.30 566	0.26 466	0.16 326

GES	0.44 297	0.28 162	1.88 376	0.30 285	0.18 205	0.61 406	0.30 410	0.88 485	0.46 232	0.47 317	0.52 365	0.39 282	0.42 419	0.58 335	0.67 495	0.15 483	0.11 370	0.12 356	0.10 226	0.15 240	0.17 347

FADNet	0.64 492	1.22 622	2.06 441	0.32 341	0.30 426	0.66 478	0.29 402	0.88 485	0.72 498	0.44 295	0.48 320	0.66 460	0.57 512	1.84 564	0.45 409	0.46 631	0.20 548	0.17 525	0.19 494	0.59 626	0.24 470

SuperB	1.15 619	1.14 609	5.43 669	0.36 435	0.26 374	0.81 564	0.89 632	0.88 485	1.17 623	0.67 532	0.68 507	0.63 439	1.39 640	1.74 539	3.37 663	0.15 483	0.12 403	0.17 525	0.16 441	2.80 683	0.25 482

CFNet	0.58 454	0.96 565	1.78 320	0.33 367	0.25 356	0.63 444	0.22 215	0.88 485	0.75 531	0.46 315	0.59 428	0.58 420	0.40 390	2.29 612	0.48 425	0.12 387	0.09 268	0.15 485	0.14 395	0.30 501	0.15 294

ADLNet2	0.68 517	0.84 521	3.19 634	0.33 367	0.36 507	0.64 458	0.37 484	0.89 491	0.79 555	0.54 400	0.65 495	0.93 583	0.48 475	2.07 596	0.56 464	0.13 419	0.11 370	0.11 292	0.11 294	0.33 527	0.18 367

XX-Stereo	0.55 434	0.54 388	3.50 647	0.48 558	0.39 531	0.54 289	0.17 75	0.89 491	0.40 162	0.44 295	0.65 495	0.85 558	0.19 119	0.77 407	0.21 141	0.10 246	0.14 446	0.10 216	0.32 581	0.17 301	0.14 252

RP	0.67 510	0.82 515	1.94 410	0.43 519	0.44 560	0.65 472	0.45 536	0.89 491	0.82 566	0.66 528	0.92 579	0.99 597	0.76 576	1.55 507	0.66 492	0.25 595	0.18 524	0.23 579	0.20 507	0.31 509	0.22 431

ADCP+	0.94 597	1.12 604	3.14 628	0.34 400	0.39 531	1.06 610	0.79 623	0.89 491	0.80 558	0.66 528	0.67 500	0.85 558	1.55 647	0.93 427	4.55 675	0.13 419	0.11 370	0.16 504	0.15 420	0.26 466	0.25 482

DANet	0.80 569	0.65 443	2.21 477	1.19 653	0.48 584	0.74 529	1.25 656	0.89 491	1.53 644	0.89 597	0.71 530	0.96 590	0.56 506	1.83 559	0.96 541	0.18 531	0.16 492	0.19 552	0.16 441	0.26 466	0.29 515
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
XPNet_ROB	0.61 476	0.72 470	1.66 266	0.37 459	0.27 387	0.67 484	0.47 547	0.89 491	0.71 488	0.78 572	0.70 526	0.81 542	0.53 494	1.70 532	0.76 516	0.21 564	0.16 492	0.16 504	0.15 420	0.20 366	0.21 416

Select-FE	0.65 500	0.67 452	2.76 586	0.49 560	0.55 599	0.79 556	0.16 63	0.90 497	0.53 304	0.84 590	0.55 399	0.91 577	0.75 574	0.57 331	1.16 577	0.11 326	0.18 524	0.11 292	0.49 629	0.14 217	0.31 537

z-mn7	0.80 569	1.52 645	2.62 563	0.36 435	0.28 401	1.01 604	0.48 551	0.90 497	1.29 632	0.69 540	1.35 627	0.85 558	0.59 521	2.03 590	1.09 566	0.14 463	0.12 403	0.14 454	0.12 334	0.32 518	0.20 403

SMFormer	0.50 379	0.46 341	1.60 252	0.30 285	0.15 97	0.45 171	0.24 288	0.90 497	0.72 498	0.56 427	0.64 486	0.51 374	0.41 401	1.87 567	0.49 430	0.13 419	0.10 317	0.11 292	0.10 226	0.15 240	0.16 326

tta	0.50 379	0.46 341	1.60 252	0.30 285	0.15 97	0.45 171	0.24 288	0.90 497	0.72 498	0.56 427	0.64 486	0.51 374	0.41 401	1.87 567	0.49 430	0.13 419	0.10 317	0.11 292	0.10 226	0.14 217	0.11 137

qqq1	0.48 350	0.46 341	1.60 252	0.30 285	0.15 97	0.45 171	0.24 288	0.90 497	0.72 498	0.56 427	0.64 486	0.51 374	0.41 401	1.87 567	0.23 176	0.13 419	0.10 317	0.09 156	0.08 142	0.14 217	0.11 137

fff1	0.48 350	0.46 341	1.60 252	0.30 285	0.15 97	0.45 171	0.24 288	0.90 497	0.72 498	0.56 427	0.64 486	0.51 374	0.41 401	1.87 567	0.23 176	0.13 419	0.10 317	0.09 156	0.08 142	0.14 217	0.11 137

CRFU-Net	0.56 442	0.38 275	1.86 369	0.46 545	0.26 374	0.82 567	0.36 475	0.90 497	0.49 261	0.62 500	0.59 428	0.78 530	1.35 636	1.00 437	0.48 425	0.15 483	0.14 446	0.17 525	0.10 226	0.19 350	0.14 252

psmg	0.41 260	0.27 133	1.13 141	0.27 199	0.21 271	0.75 535	0.36 475	0.90 497	0.61 381	0.59 470	0.59 428	0.63 439	0.37 359	0.43 235	0.38 359	0.13 419	0.10 317	0.13 417	0.12 334	0.13 188	0.11 137

UDG	0.77 561	1.23 623	2.15 466	0.67 617	0.59 608	0.78 552	0.38 491	0.90 497	0.70 478	0.61 489	0.69 516	1.01 601	0.67 553	1.02 439	0.73 512	0.45 629	0.34 613	0.87 651	0.51 633	0.67 633	0.46 604

ADLNet	0.60 468	0.71 466	1.95 413	0.35 416	0.34 485	0.67 484	0.34 460	0.90 497	0.74 517	0.68 538	0.62 456	0.80 539	0.45 442	1.78 546	0.64 489	0.14 463	0.11 370	0.14 454	0.14 395	0.29 490	0.21 416

ARAFT	0.60 468	1.23 623	3.10 624	0.28 230	0.16 127	0.64 458	0.36 475	0.90 497	0.67 457	0.61 489	0.49 337	0.55 393	0.31 315	1.24 468	0.32 308	0.10 246	0.08 180	0.14 454	0.13 367	0.37 566	0.21 416

psm_up	0.57 449	0.61 415	1.83 356	0.35 416	0.30 426	0.64 458	0.37 484	0.90 497	0.68 459	0.59 470	0.55 399	0.68 477	0.54 497	1.91 578	0.46 410	0.16 504	0.15 474	0.16 504	0.15 420	0.23 414	0.13 225

UGAM-zero	0.63 488	0.39 287	2.49 538	0.30 285	0.49 585	0.67 484	0.19 106	0.91 509	0.45 221	0.77 570	0.45 293	1.16 626	0.82 585	2.05 593	0.29 263	0.09 140	0.15 474	0.09 156	0.44 619	0.11 137	0.22 431

GASNet	0.73 547	1.47 643	3.04 618	0.47 550	0.33 472	0.57 338	0.34 460	0.91 509	0.75 531	0.58 456	0.58 425	0.74 512	0.55 502	2.03 590	0.65 491	0.21 564	0.15 474	0.19 552	0.17 461	0.51 618	0.28 508

SA	0.50 379	0.75 484	1.95 413	0.31 312	0.61 617	0.57 338	0.31 423	0.91 509	0.73 513	0.42 282	0.62 456	0.38 276	0.47 466	0.68 379	0.29 263	0.09 140	0.09 268	0.13 417	0.32 581	0.30 501	0.10 111

APVNet	0.70 526	0.67 452	2.71 576	0.38 476	0.36 507	0.85 576	0.43 517	0.91 509	0.68 459	0.55 418	0.69 516	0.75 518	0.55 502	2.31 613	0.78 520	0.17 519	0.17 512	0.24 586	0.19 494	0.33 527	0.23 456

AnyNet_C32	1.00 606	1.33 637	2.53 546	0.49 560	0.54 596	1.15 624	1.14 651	0.91 509	0.89 586	1.11 619	0.95 587	0.87 567	0.93 602	1.50 501	4.07 670	0.21 564	0.20 548	0.25 591	0.24 528	0.38 573	0.33 555

NVstereo2D	0.58 454	0.40 295	2.03 439	0.35 416	0.35 498	0.69 502	0.39 497	0.91 509	0.80 558	0.47 317	0.53 377	0.67 470	0.46 457	1.99 588	0.48 425	0.19 546	0.11 370	0.17 525	0.13 367	0.25 445	0.25 482

LSM	3.31 676	1.11 603	5.29 668	9.40 692	30.65 711	0.84 572	1.12 650	0.91 509	1.22 626	1.36 641	2.19 650	0.93 583	0.83 586	1.66 526	0.90 533	0.21 564	0.31 607	0.24 586	0.28 550	0.39 583	6.33 692

iResNetv2_ROB	0.59 462	1.43 641	2.96 610	0.40 497	0.22 301	0.58 355	0.28 378	0.91 509	0.73 513	0.57 438	0.63 470	0.60 430	0.41 401	0.74 398	0.35 340	0.11 326	0.08 180	0.10 216	0.07 103	0.43 599	0.17 347

MSMD_ROB	1.34 633	0.96 565	2.38 512	0.39 486	0.32 457	1.96 655	0.62 595	0.91 509	1.43 639	2.94 677	2.60 660	4.77 679	1.95 659	2.43 629	1.33 595	0.29 610	0.26 591	0.32 611	0.32 581	0.30 501	0.30 528

test_sample5	0.51 396	0.43 318	1.83 356	0.32 341	0.18 205	0.55 304	0.26 333	0.92 518	0.65 433	0.53 387	0.59 428	0.45 335	0.36 346	1.87 567	0.36 345	0.13 419	0.10 317	0.13 417	0.12 334	0.17 301	0.16 326

test_sample3	0.50 379	0.41 305	1.88 376	0.32 341	0.19 241	0.57 338	0.25 310	0.92 518	0.64 419	0.52 376	0.49 337	0.47 355	0.35 339	1.79 550	0.37 352	0.13 419	0.10 317	0.12 356	0.11 294	0.16 277	0.16 326

DualNet	0.51 396	0.43 318	1.83 356	0.32 341	0.18 205	0.55 304	0.26 333	0.92 518	0.65 433	0.54 400	0.62 456	0.45 335	0.36 346	1.87 567	0.36 345	0.13 419	0.10 317	0.13 417	0.12 334	0.17 301	0.16 326

Wz-Net-MNSev	0.65 500	0.97 573	2.19 475	0.36 435	0.33 472	0.90 588	0.60 586	0.92 518	0.81 565	0.75 563	0.72 535	0.73 506	0.65 546	1.39 480	0.71 505	0.16 504	0.13 427	0.14 454	0.14 395	0.24 431	0.18 367

FINET	0.65 500	0.95 562	3.06 620	0.35 416	0.40 541	0.58 355	0.48 551	0.92 518	1.10 617	0.57 438	0.68 507	0.47 355	0.44 438	1.15 458	0.60 477	0.23 581	0.21 557	0.17 525	0.15 420	0.26 466	0.25 482

DIP-Stereo	0.37 217	0.34 241	1.50 236	0.27 199	0.18 205	0.63 444	0.17 75	0.92 518	0.53 304	0.49 347	0.48 320	0.30 233	0.30 305	0.39 212	0.30 283	0.10 246	0.08 180	0.10 216	0.08 142	0.15 240	0.12 182
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
ADCL	0.99 602	0.79 504	2.43 524	0.39 486	0.32 457	1.50 637	1.90 673	0.92 518	0.97 599	1.26 637	1.27 618	1.00 599	1.42 642	1.14 456	3.31 661	0.17 519	0.14 446	0.22 572	0.21 513	0.30 501	0.22 431

AdaStereo	0.44 297	0.38 275	1.79 340	0.34 400	0.20 257	0.57 338	0.28 378	0.92 518	0.69 468	0.52 376	0.55 399	0.61 433	0.33 328	0.48 288	0.39 370	0.17 519	0.08 180	0.17 525	0.11 294	0.18 329	0.12 182
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
zh-mn7	0.80 569	1.54 646	3.00 616	0.35 416	0.27 387	0.72 516	0.41 506	0.93 526	1.11 619	1.00 610	1.28 619	0.75 518	0.57 512	1.87 567	1.18 580	0.16 504	0.13 427	0.14 454	0.14 395	0.26 466	0.21 416

DualNet (step1)	0.59 462	0.62 421	1.93 400	0.27 199	0.22 301	0.68 496	0.31 423	0.93 526	0.66 448	0.57 438	0.51 350	0.55 393	0.45 442	1.11 450	0.38 359	0.61 639	0.14 446	0.87 651	0.56 641	0.25 445	0.23 456

test_sample9	0.94 597	0.62 421	1.93 400	0.27 199	0.22 301	0.68 496	0.31 423	0.93 526	0.66 448	0.57 438	0.51 350	0.55 393	0.45 442	1.91 578	2.55 647	0.61 639	4.16 691	0.87 651	0.56 641	0.25 445	0.23 456

test_sample7	0.47 344	0.33 223	1.49 233	0.34 400	0.20 257	0.51 253	0.30 410	0.93 526	0.66 448	0.57 438	0.51 350	0.55 393	0.45 442	1.11 450	0.38 359	0.17 519	0.14 446	0.16 504	0.15 420	0.19 350	0.18 367

test_sample4	0.50 379	0.42 313	1.88 376	0.32 341	0.19 241	0.56 320	0.26 333	0.93 526	0.65 433	0.54 400	0.54 389	0.45 335	0.36 346	1.79 550	0.36 345	0.13 419	0.10 317	0.13 417	0.12 334	0.17 301	0.16 326

LL-Strereo	0.72 538	1.29 630	2.49 538	0.36 435	0.45 571	0.55 304	0.32 446	0.93 526	0.71 488	0.67 532	0.58 425	0.85 558	0.79 581	2.67 648	0.46 410	0.10 246	0.18 524	0.14 454	0.12 334	0.40 588	0.42 598

edge stereo	0.81 577	0.73 477	3.30 640	0.37 459	1.21 659	0.62 426	0.39 497	0.93 526	0.79 555	0.80 576	0.88 574	1.14 623	0.71 562	2.18 606	0.71 505	0.21 564	0.20 548	0.26 594	0.18 474	0.38 573	0.26 492

NOSS_ROB	0.64 492	0.65 443	1.62 258	0.46 545	0.25 356	0.67 484	0.30 410	0.93 526	0.77 546	0.59 470	0.57 419	0.77 526	0.38 368	2.78 653	0.44 404	0.23 581	0.24 575	0.28 598	0.26 542	0.27 477	0.39 586

WCMA_ROB	1.12 614	0.83 519	2.66 569	0.58 600	0.34 485	1.17 626	0.71 614	0.93 526	0.94 595	1.74 654	2.63 662	3.09 665	1.71 654	1.70 532	1.84 622	0.26 599	0.21 557	0.20 561	0.21 513	0.28 483	0.43 599

DStereoO	0.99 602	0.66 450	1.67 268	0.75 623	0.99 646	0.73 523	1.33 660	0.94 535	0.91 589	0.70 546	1.06 606	0.75 518	1.75 656	0.95 430	2.39 644	1.20 667	0.41 632	0.48 633	0.59 649	0.85 646	0.60 625

ITSA-stereo	0.48 350	0.33 223	1.20 158	0.33 367	0.18 205	0.60 386	0.29 402	0.94 535	0.80 558	0.50 354	0.49 337	0.53 382	0.59 521	1.25 469	0.64 489	0.15 483	0.12 403	0.17 525	0.16 441	0.18 329	0.23 456

test_sample6	0.52 410	0.44 329	1.81 347	0.33 367	0.18 205	0.55 304	0.27 358	0.94 535	0.66 448	0.54 400	0.62 456	0.47 355	0.36 346	1.97 584	0.38 359	0.14 463	0.10 317	0.13 417	0.13 367	0.17 301	0.16 326

ssnet_v2	0.55 434	0.60 410	1.86 369	0.32 341	0.22 301	0.72 516	0.44 528	0.94 535	0.74 517	0.63 509	0.54 389	0.81 542	0.47 466	0.77 407	0.70 502	0.16 504	0.14 446	0.14 454	0.14 395	0.30 501	0.30 528

Sa-1000	0.51 396	0.72 470	1.90 388	0.31 312	0.60 613	0.60 386	0.31 423	0.94 535	0.71 488	0.52 376	0.83 560	0.42 311	0.33 328	0.68 379	0.28 249	0.10 246	0.09 268	0.13 417	0.29 556	0.29 490	0.10 111

S-Stereo	0.80 569	0.69 459	3.89 653	0.39 486	0.37 519	0.69 502	0.70 613	0.94 535	0.98 602	0.62 500	0.91 577	0.83 549	0.60 525	2.37 617	0.66 492	0.18 531	0.21 557	0.17 525	0.18 474	0.30 501	0.35 562

RGC	0.71 535	0.97 573	2.18 473	0.44 526	0.44 560	0.73 523	0.40 500	0.94 535	0.71 488	0.71 551	1.04 604	1.01 601	0.71 562	1.74 539	0.70 502	0.23 581	0.18 524	0.28 598	0.26 542	0.29 490	0.27 500

stereogan	0.69 522	0.51 371	2.44 526	0.39 486	0.39 531	1.01 604	0.41 506	0.94 535	0.92 593	0.73 558	0.85 567	1.15 624	0.69 558	1.57 512	0.53 448	0.19 546	0.18 524	0.20 561	0.16 441	0.36 558	0.24 470

ADCMid	0.96 601	1.32 635	2.74 584	0.38 476	0.35 498	0.99 600	0.58 582	0.94 535	0.86 575	1.23 633	1.01 596	1.01 601	1.00 610	1.05 443	3.97 668	0.21 564	0.19 537	0.42 626	0.32 581	0.40 588	0.29 515

RYNet	0.70 526	0.56 399	2.25 489	0.35 416	0.41 550	0.86 578	0.43 517	0.94 535	0.82 566	0.62 500	0.53 377	0.91 577	0.60 525	2.70 649	1.00 551	0.14 463	0.11 370	0.16 504	0.14 395	0.25 445	0.27 500

HSM	0.62 481	0.76 485	1.72 284	0.30 285	0.29 410	0.64 458	0.28 378	0.94 535	0.62 399	0.58 456	0.57 419	1.40 638	0.64 544	2.59 642	0.42 389	0.11 326	0.08 180	0.10 216	0.08 142	0.14 217	0.11 137

StereoDRNet	0.64 492	0.88 536	2.35 507	0.41 504	0.45 571	0.73 523	0.47 547	0.94 535	0.74 517	0.75 563	0.54 389	0.74 512	0.47 466	1.70 532	0.72 509	0.15 483	0.14 446	0.15 485	0.14 395	0.20 366	0.19 384

LALA_ROB	0.60 468	0.76 485	1.69 272	0.36 435	0.29 410	0.79 556	0.55 571	0.94 535	0.77 546	0.81 582	0.67 500	0.94 587	0.49 482	0.99 434	0.73 512	0.21 564	0.15 474	0.20 561	0.18 474	0.23 414	0.21 416

SGM-Forest	1.04 610	0.42 313	3.59 649	0.41 504	0.32 457	1.05 609	1.32 659	0.94 535	0.83 569	1.16 623	2.23 653	1.03 605	1.39 640	2.49 635	2.35 642	0.21 564	0.21 557	0.20 561	0.19 494	0.23 414	0.32 546
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
test_sample8	1.12 614	0.62 421	1.93 400	0.27 199	0.22 301	0.68 496	0.31 423	0.95 549	0.61 381	1.18 631	0.56 411	2.53 660	1.31 632	1.91 578	2.55 647	0.61 639	4.16 691	0.87 651	0.56 641	0.25 445	0.23 456

anonymity	0.80 569	0.66 450	1.29 177	0.59 605	0.75 629	0.67 484	0.52 559	0.95 549	0.71 488	0.94 605	0.70 526	0.67 470	0.87 594	0.71 392	1.35 596	0.64 642	0.62 650	0.58 639	1.44 678	0.60 629	0.65 630

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 608	1.67 653	2.32 499	0.47 550	0.39 531	1.47 634	0.95 635	0.95 549	0.91 589	0.84 590	0.94 585	1.05 610	0.60 525	2.95 659	0.72 509	0.41 625	0.72 663	0.32 611	0.55 638	0.74 638	1.22 668

FADNet_RVC	0.81 577	1.14 609	2.42 520	0.30 285	0.24 336	0.71 510	0.24 288	0.95 549	0.61 381	0.44 295	0.56 411	0.59 423	0.42 419	1.52 504	0.68 498	0.94 655	0.96 671	0.28 598	1.00 670	0.90 648	1.36 671

iResNet_ROB	0.50 379	1.15 613	1.73 287	0.31 312	0.21 271	0.58 355	0.22 215	0.95 549	0.82 566	0.58 456	0.62 456	0.57 413	0.39 382	0.84 418	0.40 378	0.11 326	0.08 180	0.09 156	0.06 18	0.21 382	0.13 225

zh-sn7	0.89 591	1.73 659	3.09 623	0.39 486	0.30 426	0.82 567	0.63 598	0.96 554	0.87 578	0.79 574	1.12 610	0.84 554	0.87 594	2.42 626	1.63 611	0.16 504	0.17 512	0.16 504	0.16 441	0.34 539	0.29 515

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 526	0.65 443	3.45 645	0.50 564	0.60 613	0.75 535	0.23 254	0.96 554	0.60 364	0.76 566	1.30 622	0.81 542	0.60 525	0.57 331	0.82 527	0.10 246	0.16 492	0.11 292	0.43 618	0.31 509	0.22 431

AASNet	0.56 442	1.03 593	2.34 504	0.37 459	0.33 472	0.65 472	0.29 402	0.96 554	0.73 513	0.54 400	0.60 444	0.55 393	0.38 368	0.59 341	0.58 473	0.14 463	0.12 403	0.13 417	0.10 226	0.43 599	0.24 470

STrans-v2	0.67 510	0.56 399	2.64 566	0.27 199	0.23 321	0.57 338	0.33 455	0.96 554	0.69 468	0.92 602	0.85 567	0.89 573	0.93 602	1.83 559	1.21 585	0.09 140	0.07 75	0.10 216	0.09 187	0.11 137	0.12 182

SFCPSM	0.46 328	0.24 89	2.35 507	0.27 199	0.27 387	0.70 508	0.32 446	0.96 554	0.63 411	0.49 347	0.52 365	0.43 315	0.36 346	0.52 313	0.43 398	0.12 387	0.09 268	0.12 356	0.16 441	0.16 277	0.12 182

RTSC	0.72 538	1.00 584	2.22 481	0.40 497	0.29 410	0.82 567	0.31 423	0.96 554	1.10 617	0.92 602	0.81 555	0.78 530	0.58 518	1.23 465	1.55 608	0.18 531	0.17 512	0.14 454	0.17 461	0.43 599	0.30 528

CBMV_ROB	0.76 557	0.42 313	2.68 571	0.33 367	0.22 301	0.74 529	0.47 547	0.96 554	0.76 541	1.04 615	0.96 588	0.88 571	0.93 602	2.06 594	1.19 582	0.22 577	0.24 575	0.27 595	0.25 534	0.25 445	0.28 508

DispFullNet	1.67 649	2.10 675	5.22 666	1.53 662	8.90 686	0.86 578	0.31 423	0.96 554	0.96 598	1.37 644	1.01 596	1.13 621	1.98 660	1.51 502	0.91 534	0.54 635	0.31 607	1.18 664	0.63 653	1.13 657	0.80 643

pmcnn	1.32 631	1.05 595	2.77 589	0.74 622	1.43 662	0.72 516	0.56 576	0.96 554	0.91 589	0.99 609	2.92 668	6.01 684	0.70 560	2.38 620	3.32 662	0.13 419	0.10 317	0.08 59	0.06 18	0.34 539	0.22 431

pcwnet_v2	0.64 492	0.49 360	4.41 662	0.32 341	0.27 387	0.60 386	0.25 310	0.97 563	0.88 582	0.59 470	0.70 526	0.63 439	0.55 502	0.66 375	0.37 352	0.17 519	0.15 474	0.15 485	0.14 395	0.21 382	0.23 456

DGSMNet	2.89 670	0.63 431	3.18 633	3.43 685	4.17 683	2.57 670	6.98 692	0.97 563	0.83 569	0.56 427	1.86 642	0.79 535	0.62 539	1.64 524	1.39 599	4.61 688	5.01 693	5.17 693	4.71 693	4.44 690	4.19 689

FAT-Stereo	0.70 526	0.54 388	2.88 599	0.36 435	0.29 410	0.62 426	0.54 567	0.97 563	0.87 578	0.76 566	0.92 579	0.94 587	0.80 582	1.84 564	0.57 468	0.18 531	0.19 537	0.17 525	0.16 441	0.22 399	0.25 482

GANetREF_RVC	0.75 553	1.15 613	2.46 529	0.47 550	0.26 374	0.83 570	0.61 590	0.97 563	0.89 586	0.62 500	0.61 451	0.72 502	0.59 521	2.42 626	0.55 456	0.32 616	0.25 588	0.36 617	0.24 528	0.39 583	0.31 537
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
AIO-Stereo-zeroshot	0.61 476	0.61 415	3.35 644	0.33 367	0.58 606	0.66 478	0.20 133	0.98 567	0.55 324	0.73 558	0.52 365	0.99 597	0.65 546	0.58 335	0.29 263	0.10 246	0.16 492	0.10 216	0.41 615	0.29 490	0.20 403

Ntro	1.00 606	1.68 655	2.80 593	0.95 640	0.85 635	1.06 610	0.53 563	0.98 567	0.90 588	0.62 500	0.76 546	0.93 583	0.66 551	1.66 526	0.98 545	0.99 658	0.45 634	0.75 649	0.40 612	1.19 659	0.75 638

Wz-Net-SNSev	0.76 557	1.32 635	3.11 626	0.40 497	0.31 447	0.71 510	0.60 586	0.98 567	0.87 578	0.67 532	0.83 560	0.96 590	0.60 525	1.67 528	0.97 542	0.16 504	0.15 474	0.16 504	0.17 461	0.36 558	0.24 470

NINENet	0.50 379	0.33 223	1.69 272	0.55 591	0.25 356	0.91 590	0.23 254	0.98 567	0.71 488	0.53 387	0.55 399	0.66 460	0.30 305	1.22 463	0.32 308	0.15 483	0.13 427	0.16 504	0.11 294	0.16 277	0.13 225

Consistency-Raft	0.88 589	0.93 553	3.23 638	0.99 643	0.64 620	0.77 547	0.55 571	0.98 567	0.97 599	0.61 489	1.03 601	0.65 453	1.05 615	0.79 412	1.38 598	0.44 627	0.46 636	0.51 636	0.58 647	0.65 631	0.47 606

ccnet	0.71 535	0.41 305	1.59 250	0.40 497	0.45 571	1.06 610	0.55 571	0.98 567	0.71 488	0.88 595	0.97 590	0.82 547	0.88 598	1.68 529	0.94 538	0.32 616	0.26 591	0.32 611	0.27 547	0.34 539	0.30 528

PS-NSSS	0.63 488	1.00 584	1.81 347	0.30 285	0.31 447	0.63 444	0.34 460	0.98 567	0.69 468	0.54 400	0.74 540	0.51 374	0.41 401	2.43 629	0.48 425	0.24 590	0.17 512	0.27 595	0.18 474	0.27 477	0.21 416

MFMNet_re	0.92 595	1.28 629	2.53 546	0.82 632	0.76 632	0.90 588	0.75 619	0.98 567	1.04 608	1.03 613	1.05 605	0.84 554	0.94 605	0.83 416	0.72 509	0.68 644	0.60 648	0.63 643	0.60 650	0.77 642	0.74 636

NaN_ROB	1.14 617	0.94 555	2.96 610	0.53 579	0.56 602	1.13 622	0.99 638	0.98 567	1.00 603	1.09 618	0.87 571	0.77 526	1.06 617	5.90 682	2.72 649	0.16 504	0.23 571	0.16 504	0.24 528	0.22 399	0.36 570

PWC_ROB	0.70 526	0.94 555	1.88 376	0.39 486	0.39 531	0.62 426	0.30 410	0.98 567	0.94 595	0.91 601	1.29 621	0.77 526	0.62 539	1.62 523	1.03 559	0.18 531	0.11 370	0.18 545	0.13 367	0.51 618	0.22 431

PWCDC_ROB	0.72 538	1.06 597	2.09 449	0.47 550	0.36 507	0.78 552	0.26 333	0.98 567	1.34 635	0.61 489	2.07 645	0.64 448	0.61 534	0.83 416	0.71 505	0.31 615	0.14 446	0.15 485	0.12 334	0.60 629	0.21 416

CBMV	0.71 535	0.76 485	2.64 566	0.33 367	0.20 257	0.78 552	0.79 623	0.98 567	0.78 550	0.85 594	0.71 530	0.86 565	1.10 620	1.46 492	0.62 482	0.18 531	0.20 548	0.21 569	0.19 494	0.25 445	0.33 555
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
RT-IGEV	0.66 505	0.25 103	2.11 454	0.56 593	0.46 579	0.62 426	0.54 567	0.99 579	0.75 531	0.79 574	0.93 583	0.85 558	0.78 580	0.59 341	1.64 613	0.12 387	0.16 492	0.11 292	0.47 624	0.28 483	0.30 528

CoDeX	0.52 410	0.43 318	2.25 489	0.29 264	0.26 374	0.61 406	0.32 446	0.99 579	0.68 459	0.48 335	0.55 399	0.52 380	0.40 390	1.60 519	0.35 340	0.12 387	0.09 268	0.11 292	0.10 226	0.13 188	0.12 182

mmx	0.72 538	0.23 71	2.01 431	0.30 285	0.21 271	0.57 338	0.26 333	0.99 579	0.76 541	0.53 387	0.63 470	0.66 460	0.39 382	2.52 637	3.43 665	0.13 419	0.10 317	0.15 485	0.13 367	0.15 240	0.15 294

xxx	0.72 538	0.23 71	2.01 431	0.30 285	0.21 271	0.57 338	0.26 333	0.99 579	0.76 541	0.53 387	0.63 470	0.66 460	0.39 382	2.52 637	3.43 665	0.13 419	0.10 317	0.15 485	0.13 367	0.15 240	0.15 294

otaku	1.03 609	1.68 655	2.72 578	0.95 640	0.73 628	1.03 607	0.59 584	0.99 579	0.86 575	0.69 540	1.61 635	0.98 594	0.64 544	1.46 492	1.14 573	0.95 656	0.46 636	0.72 648	0.40 612	1.24 663	0.78 642

RAFT + AFF	0.64 492	1.20 620	1.95 413	0.34 400	0.33 472	0.67 484	0.52 559	0.99 579	0.74 517	0.53 387	0.58 425	0.57 413	0.80 582	1.76 542	0.51 441	0.12 387	0.27 598	0.15 485	0.14 395	0.43 599	0.29 515

Syn2CoEx	0.70 526	1.07 600	2.74 584	0.43 519	0.30 426	0.64 458	0.42 510	0.99 579	0.78 550	0.62 500	0.78 551	0.74 512	0.72 565	1.92 582	0.61 480	0.20 556	0.17 512	0.19 552	0.15 420	0.29 490	0.22 431

NCC-stereo	0.79 567	0.94 555	2.42 520	0.59 605	0.45 571	1.90 652	0.46 539	0.99 579	0.72 498	0.64 519	0.84 563	0.91 577	0.73 568	1.80 554	1.00 551	0.27 604	0.19 537	0.23 579	0.31 575	0.24 431	0.22 431

Abc-Net	0.79 567	0.94 555	2.42 520	0.59 605	0.45 571	1.90 652	0.46 539	0.99 579	0.72 498	0.64 519	0.84 563	0.91 577	0.73 568	1.80 554	1.00 551	0.27 604	0.19 537	0.23 579	0.31 575	0.24 431	0.22 431
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
w-ln-seven	0.74 550	1.05 595	2.54 552	0.37 459	0.34 485	1.03 607	0.47 547	1.00 588	1.08 614	0.90 599	0.85 567	0.85 558	0.57 512	1.37 478	1.26 590	0.14 463	0.13 427	0.16 504	0.15 420	0.31 509	0.20 403

BUS	0.41 260	0.27 133	1.13 141	0.30 285	0.21 271	0.91 590	0.23 254	1.00 588	0.61 381	0.63 509	0.53 377	0.66 460	0.30 305	0.43 235	0.32 308	0.13 419	0.10 317	0.14 454	0.12 334	0.12 154	0.11 137

BSDual-CNN	0.41 260	0.27 133	1.13 141	0.30 285	0.21 271	0.76 539	0.31 423	1.00 588	0.61 381	0.63 509	0.53 377	0.63 439	0.37 359	0.43 235	0.38 359	0.13 419	0.10 317	0.14 454	0.12 334	0.12 154	0.11 137

hknet	0.47 344	0.29 175	1.70 276	0.30 285	0.24 336	0.76 539	0.31 423	1.00 588	0.64 419	0.63 509	0.53 377	0.80 539	0.38 368	0.77 407	0.37 352	0.11 326	0.10 317	0.14 454	0.12 334	0.12 154	0.11 137

WZ-Net	0.92 595	1.31 632	3.76 650	0.41 504	0.36 507	0.86 578	0.71 614	1.00 588	1.06 612	0.82 587	0.92 579	1.06 612	1.05 615	2.16 605	1.61 610	0.19 546	0.13 427	0.15 485	0.16 441	0.32 518	0.28 508

GEStereo_RVC	0.54 422	0.87 532	1.95 413	0.47 550	0.25 356	0.62 426	0.37 484	1.00 588	0.74 517	0.53 387	0.54 389	0.59 423	0.44 438	1.10 447	0.46 410	0.15 483	0.11 370	0.12 356	0.10 226	0.26 466	0.19 384

XQC	0.73 547	0.98 577	2.39 514	0.46 545	0.35 498	0.81 564	0.46 539	1.00 588	1.00 603	0.80 576	0.69 516	0.88 571	0.74 573	1.32 472	1.20 583	0.24 590	0.16 492	0.23 579	0.20 507	0.41 591	0.33 555

NVStereoNet_ROB	1.16 621	0.95 562	2.54 552	0.58 600	0.55 599	0.78 552	0.63 598	1.00 588	1.08 614	1.03 613	4.07 680	1.48 641	1.22 627	2.88 658	1.27 591	0.50 632	0.46 636	0.54 637	0.62 651	0.50 616	0.63 629
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
test_xeample	0.72 538	0.21 33	1.36 196	0.27 199	0.17 158	0.59 374	0.28 378	1.01 596	0.70 478	0.55 418	0.67 500	0.44 326	0.39 382	1.88 575	5.17 678	0.12 387	0.10 317	0.11 292	0.10 226	0.13 188	0.15 294

Nwc_Net	0.68 517	0.83 519	2.53 546	0.41 504	0.39 531	0.77 547	0.38 491	1.01 596	0.70 478	0.60 480	0.99 593	0.98 594	0.68 556	1.41 484	0.63 484	0.23 581	0.15 474	0.23 579	0.25 534	0.23 414	0.18 367

SAMSARA	0.91 593	0.97 573	2.22 481	0.80 628	0.58 606	1.32 629	1.31 658	1.01 596	0.94 595	1.36 641	0.87 571	1.38 637	0.90 600	1.72 536	1.02 557	0.24 590	0.30 606	0.22 572	0.25 534	0.36 558	0.35 562

IPLGR	0.54 422	0.56 399	2.68 571	0.36 435	0.18 205	0.62 426	0.54 567	1.02 599	0.64 419	0.73 558	0.46 301	0.47 355	0.45 442	1.12 453	0.29 263	0.09 140	0.08 180	0.11 292	0.09 187	0.19 350	0.12 182

LMCR-Stereo	0.52 410	0.71 466	2.39 514	0.40 497	0.21 271	0.74 529	0.31 423	1.02 599	0.64 419	0.61 489	0.63 470	0.39 282	0.51 487	0.62 354	0.42 389	0.19 546	0.09 268	0.12 356	0.09 187	0.23 414	0.12 182

222	0.78 565	0.23 71	1.23 164	0.28 230	0.18 205	0.62 426	0.24 288	1.02 599	0.70 478	0.58 456	0.66 497	0.46 347	0.42 419	1.80 554	6.53 685	0.13 419	0.10 317	0.11 292	0.10 226	0.12 154	0.17 347

xxxx	0.70 526	0.21 33	1.33 187	0.28 230	0.18 205	0.63 444	0.24 288	1.02 599	0.69 468	0.50 354	0.62 456	0.58 420	0.38 368	1.47 499	5.21 679	0.13 419	0.12 403	0.11 292	0.10 226	0.12 154	0.15 294

AF-Net	0.69 522	0.92 547	2.21 477	0.41 504	0.40 541	0.68 496	0.40 500	1.02 599	0.86 575	0.69 540	1.03 601	1.04 608	0.84 589	1.19 460	0.78 520	0.22 577	0.14 446	0.25 591	0.17 461	0.30 501	0.18 367

SHD	0.72 538	0.77 494	2.36 510	0.45 540	0.40 541	0.71 510	0.32 446	1.02 599	1.25 628	1.07 616	0.84 563	0.90 575	0.73 568	1.09 446	0.98 545	0.21 564	0.18 524	0.20 561	0.21 513	0.32 518	0.31 537

DRN-Test	0.64 492	0.43 318	2.44 526	0.39 486	0.44 560	0.80 563	0.41 506	1.02 599	0.78 550	0.80 576	0.63 470	0.69 484	0.56 506	1.79 550	0.69 500	0.15 483	0.12 403	0.17 525	0.16 441	0.18 329	0.17 347

1111x	0.74 550	0.21 33	1.93 400	0.31 312	0.17 158	0.63 444	0.32 446	1.03 606	0.74 517	0.52 376	0.62 456	0.57 413	0.47 466	2.38 620	4.25 673	0.12 387	0.14 446	0.11 292	0.12 334	0.12 154	0.14 252

HBP-ISP	0.76 557	1.30 631	3.19 634	0.35 416	0.26 374	0.85 576	0.54 567	1.03 606	0.72 498	0.80 576	0.69 516	0.68 477	0.83 586	2.04 592	0.44 404	0.23 581	0.24 575	0.29 605	0.25 534	0.28 483	0.24 470

RTS	1.21 624	1.31 632	6.39 675	0.52 573	0.51 591	1.61 641	0.79 623	1.03 606	1.37 637	1.13 620	1.30 622	1.10 618	0.85 590	2.65 645	2.08 631	0.21 564	0.24 575	0.18 545	0.18 474	0.43 599	0.32 546

RTSA	1.21 624	1.31 632	6.39 675	0.52 573	0.51 591	1.61 641	0.79 623	1.03 606	1.37 637	1.13 620	1.30 622	1.10 618	0.85 590	2.65 645	2.08 631	0.21 564	0.24 575	0.18 545	0.18 474	0.43 599	0.32 546

AnyNet_C01	1.14 617	1.49 644	4.23 661	0.54 584	0.53 594	1.51 638	1.37 662	1.04 610	1.07 613	1.17 629	1.33 625	1.15 624	1.08 618	1.61 522	2.74 650	0.25 595	0.22 563	0.28 598	0.24 528	0.48 611	0.40 592

SPS-STEREO	1.07 612	1.13 607	2.88 599	0.65 615	0.69 625	0.99 600	0.68 607	1.05 611	0.87 578	1.36 641	1.23 616	1.46 640	0.94 605	1.87 567	1.72 617	0.66 643	0.61 649	0.58 639	0.57 644	0.65 631	0.77 641
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Selective-IGEV-i16pb	0.86 585	0.33 223	6.08 673	0.32 341	0.21 271	1.08 617	0.68 607	1.06 612	0.92 593	0.43 288	0.76 546	0.66 460	0.46 457	2.31 613	0.50 435	0.23 581	0.25 588	0.14 454	0.19 494	0.26 466	0.24 470

ACVNet-4b	1.93 654	1.85 665	4.10 659	1.07 645	0.86 636	1.15 624	0.53 563	1.06 612	1.12 620	0.64 519	1.09 608	1.99 651	0.70 560	2.20 607	9.86 693	5.62 690	0.41 632	1.03 662	0.55 638	1.86 675	0.85 647

Wz-Net-TNSev	0.91 593	1.73 659	3.08 621	0.36 435	0.31 447	1.00 603	0.71 614	1.06 612	0.97 599	0.71 551	0.72 535	1.09 616	0.87 594	2.42 626	1.59 609	0.20 556	0.20 548	0.16 504	0.20 507	0.44 607	0.35 562

test_xeample3	0.46 328	0.34 241	2.99 615	0.37 459	0.16 127	0.49 229	0.33 455	1.06 612	0.44 206	0.25 168	0.23 103	0.24 160	0.25 219	0.49 298	0.56 464	0.09 140	0.07 75	0.10 216	0.40 612	0.17 301	0.26 492

ADCS	1.05 611	1.36 640	2.98 614	0.42 515	0.36 507	0.96 596	0.81 627	1.06 612	1.12 620	1.25 634	0.97 590	1.08 614	0.90 600	1.25 469	4.86 677	0.21 564	0.21 557	0.22 572	0.23 526	0.36 558	0.38 580

CC-Net-ROB	0.85 584	1.15 613	2.13 460	0.88 634	0.38 525	0.88 586	0.44 528	1.06 612	0.79 555	0.58 456	0.69 516	0.65 453	0.50 485	2.74 652	0.51 441	0.93 653	0.39 629	0.87 651	0.29 556	0.54 623	0.54 615

rrr	0.46 328	0.34 241	3.08 621	0.27 199	0.16 127	0.45 171	0.28 378	1.09 618	0.51 279	0.24 148	0.21 70	0.26 190	0.25 219	0.64 359	0.52 444	0.09 140	0.07 75	0.10 216	0.29 556	0.16 277	0.25 482

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 379	0.33 223	0.93 110	0.26 175	0.22 301	0.46 191	0.20 133	1.10 619	1.34 635	3.16 679	0.32 214	0.22 127	0.20 132	0.30 113	0.22 165	0.10 246	0.09 268	0.11 292	0.09 187	0.15 240	0.19 384

FCDSN-DC	1.29 630	0.54 388	2.50 542	0.47 550	0.41 550	1.12 620	0.60 586	1.10 619	1.27 630	2.23 664	2.87 665	3.67 670	3.12 674	2.39 623	1.69 615	0.30 613	0.26 591	0.31 607	0.30 566	0.35 551	0.38 580
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FBW_ROB	0.83 581	0.77 494	1.77 316	0.44 526	0.30 426	0.87 582	0.46 539	1.10 619	0.91 589	0.81 582	0.75 543	1.01 601	0.61 534	3.66 672	1.23 587	0.26 599	0.23 571	0.36 617	0.25 534	0.27 477	0.62 627

SANet	1.20 623	1.21 621	3.33 643	0.38 476	0.27 387	1.73 649	0.85 629	1.10 619	2.49 671	1.16 623	1.83 641	1.72 647	1.50 646	2.37 617	2.84 652	0.18 531	0.16 492	0.16 504	0.15 420	0.32 518	0.32 546

EAI-Stereo	0.78 565	0.25 103	1.67 268	0.54 584	0.59 608	1.95 654	2.05 675	1.11 623	0.64 419	0.95 607	1.49 632	0.50 371	0.67 553	0.59 341	1.44 603	0.09 140	0.19 537	0.09 156	0.49 629	0.13 188	0.22 431

iRaft-Stereo_20w	0.58 454	0.39 287	1.96 422	0.45 540	0.32 457	0.92 592	0.57 580	1.14 624	0.56 336	0.81 582	0.40 268	0.55 393	0.69 558	0.65 370	1.04 560	0.09 140	0.16 492	0.09 156	0.36 602	0.17 301	0.25 482

DeepPrunerF	0.86 585	0.86 529	2.91 607	0.45 540	0.50 586	0.64 458	0.48 551	1.14 624	2.64 673	0.63 509	0.61 451	0.65 453	0.62 539	2.21 608	1.31 593	0.23 581	0.19 537	0.30 606	0.28 550	0.36 558	0.25 482

PDISCO_ROB	0.75 553	1.06 597	2.11 454	0.64 613	0.59 608	1.13 622	0.43 517	1.14 624	1.05 609	0.64 519	0.71 530	0.96 590	0.61 534	1.21 461	0.76 516	0.37 624	0.18 524	0.27 595	0.24 528	0.56 625	0.32 546

PVD	0.90 592	0.85 526	2.15 466	0.53 579	0.50 586	0.99 600	0.56 576	1.15 627	1.64 648	1.41 647	1.41 631	1.11 620	1.13 623	1.35 476	1.31 593	0.26 599	0.28 601	0.28 598	0.26 542	0.37 566	0.49 610

RainbowNet	1.15 619	1.78 661	2.72 578	1.12 651	0.91 640	1.06 610	0.76 621	1.16 628	1.13 622	0.75 563	0.97 590	1.09 616	0.80 582	1.60 519	1.21 585	1.17 665	1.26 675	1.01 661	0.57 644	1.13 657	0.88 652

DStereoSA	2.12 658	0.98 577	2.80 593	1.25 655	2.23 676	1.97 657	4.62 689	1.22 629	2.54 672	1.16 623	3.84 679	1.00 599	4.05 678	2.07 596	5.29 680	0.93 653	1.48 678	0.48 633	1.51 680	0.95 652	1.95 681

MultiAttention	2.38 662	0.50 368	1.93 400	1.80 668	2.56 679	10.86 689	2.30 678	1.22 629	0.80 558	0.62 500	1.16 613	1.13 621	0.56 506	16.09 700	1.18 580	0.20 556	0.09 268	0.43 629	1.62 681	0.94 650	1.58 676

CSAN	1.25 628	1.12 604	3.04 618	0.51 569	0.37 519	1.06 610	1.15 652	1.22 629	1.08 614	1.17 629	1.91 643	1.04 608	1.31 632	5.96 683	2.43 645	0.26 599	0.22 563	0.24 586	0.24 528	0.31 509	0.30 528

MFN_U_SF_RVC	1.55 647	2.39 683	3.16 630	0.65 615	0.41 550	1.12 620	0.46 539	1.23 632	1.33 634	1.61 652	1.20 614	1.43 639	0.98 609	1.76 542	1.97 625	1.90 679	1.80 679	1.98 683	2.15 685	1.63 671	1.77 679

ACVNet_1	1.33 632	1.91 670	4.03 657	1.09 648	0.88 637	1.19 628	0.66 601	1.24 633	1.17 623	0.94 605	0.96 588	3.09 665	1.04 614	2.37 617	1.11 570	1.04 660	0.48 642	1.03 662	0.48 627	1.12 656	0.83 644

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 633	1.70 657	2.50 542	0.56 593	0.40 541	2.15 664	0.99 638	1.24 633	1.26 629	1.02 612	1.10 609	1.29 632	0.88 598	3.10 663	1.08 564	1.66 676	0.83 667	0.68 646	0.88 665	1.57 670	1.80 680

HSM-Net_RVC	0.67 510	0.34 241	2.23 485	0.26 175	0.19 241	0.67 484	0.29 402	1.26 635	0.69 468	0.72 554	0.70 526	0.78 530	0.42 419	3.77 673	0.41 386	0.13 419	0.09 268	0.10 216	0.09 187	0.12 154	0.11 137
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DPSNet	0.86 585	0.60 410	2.34 504	0.58 600	0.36 507	1.07 615	0.75 619	1.30 636	1.05 609	0.70 546	0.68 507	0.94 587	1.29 629	2.08 598	1.82 621	0.26 599	0.23 571	0.16 504	0.17 461	0.48 611	0.40 592

MDST_ROB	1.17 622	0.42 313	3.87 652	0.54 584	0.44 560	4.11 680	0.58 582	1.31 637	0.84 572	2.12 658	1.12 610	0.98 594	0.71 562	4.24 677	0.99 550	0.16 504	0.14 446	0.19 552	0.17 461	0.18 329	0.35 562

NLCSM	0.46 328	0.37 263	0.72 67	0.29 264	0.36 507	0.49 229	0.27 358	1.33 638	1.59 647	0.29 215	0.29 172	0.29 225	0.31 315	1.44 486	0.35 340	0.11 326	0.11 370	0.11 292	0.10 226	0.35 551	0.14 252

MeshStereo	1.21 624	1.15 613	3.01 617	0.34 400	0.28 401	1.10 619	0.69 610	1.35 639	1.01 605	2.71 673	2.41 656	2.96 663	1.45 643	2.80 655	1.40 601	0.22 577	0.22 563	0.22 572	0.19 494	0.50 616	0.26 492
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
IGEV-RUCA	2.28 660	0.30 192	1.15 146	0.40 497	1.86 674	2.06 662	1.90 673	1.36 640	1.80 657	3.70 681	3.76 677	5.02 680	8.19 689	2.12 603	1.63 611	0.25 595	0.76 664	2.72 687	1.91 683	2.39 680	2.36 685

IPLG	0.69 522	0.84 521	2.43 524	0.35 416	0.21 271	1.65 645	0.61 590	1.36 640	0.58 351	1.39 645	0.51 350	0.37 268	0.87 594	1.41 484	0.36 345	0.09 140	0.07 75	0.14 454	0.12 334	0.32 518	0.11 137

SGM+DAISY	1.83 652	1.43 641	3.81 651	0.87 633	1.01 648	2.38 668	2.53 682	1.36 640	1.75 653	2.92 676	3.22 672	2.65 661	2.93 669	2.22 611	3.10 656	0.72 646	0.69 659	0.63 643	0.62 651	0.77 642	0.98 655

MADNet+	1.36 635	1.93 672	5.95 671	0.81 631	0.59 608	1.57 640	1.09 647	1.39 643	1.22 626	0.84 590	1.01 596	1.25 630	1.12 622	3.19 664	2.36 643	0.45 629	0.47 639	0.38 623	0.34 589	0.59 626	0.57 621

NLSM1	0.39 244	0.24 89	0.56 17	0.27 199	0.40 541	0.49 229	0.21 175	1.44 644	1.64 648	0.25 168	0.33 224	0.25 175	0.26 239	0.40 218	0.32 308	0.10 246	0.10 317	0.11 292	0.10 226	0.22 399	0.13 225

ETE_ROB	0.60 468	0.71 466	1.55 245	0.37 459	0.25 356	0.69 502	0.51 556	1.47 645	0.70 478	0.80 576	0.69 516	0.85 558	0.49 482	1.36 477	0.58 473	0.16 504	0.13 427	0.19 552	0.16 441	0.21 382	0.23 456

ELAS_RVC	1.37 637	0.78 502	3.21 636	0.55 591	0.50 586	1.49 636	2.48 681	1.48 646	1.71 652	2.13 661	2.09 646	2.07 652	2.56 667	1.90 577	2.02 628	0.35 621	0.36 616	0.37 621	0.34 589	0.49 614	0.47 606
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	1.42 641	1.81 662	3.23 638	1.08 646	0.92 641	1.32 629	0.85 629	1.49 647	1.69 650	1.19 632	1.73 639	2.13 653	1.03 613	2.50 636	1.40 601	0.91 652	0.53 644	1.00 660	0.55 638	2.11 677	0.85 647

PWCK	1.49 644	1.90 669	3.22 637	1.09 648	0.54 596	1.71 647	1.73 671	1.49 647	1.53 644	1.44 649	1.80 640	1.82 648	1.30 631	3.34 667	1.76 619	1.07 662	0.56 646	0.97 659	0.58 647	1.38 669	0.65 630

SGM_RVC	1.89 653	0.92 547	2.50 542	0.96 642	0.93 642	1.63 643	1.37 662	1.52 649	12.43 691	1.85 655	1.69 638	2.40 659	1.74 655	2.81 656	1.71 616	0.53 633	0.47 639	0.42 626	0.47 624	0.74 638	0.74 636
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MonStereo1	1.98 656	1.01 588	1.78 320	1.19 653	1.04 650	3.58 675	0.61 590	1.53 650	1.93 661	1.39 645	3.37 674	2.23 656	10.80 692	2.84 657	1.25 589	1.04 660	0.38 622	0.96 658	0.57 644	1.10 655	1.00 662

JetBlue	1.78 650	1.63 649	3.92 654	0.73 620	1.21 659	4.38 681	3.35 684	1.59 651	1.20 625	1.26 637	1.52 634	2.37 657	1.88 658	3.23 665	3.00 653	0.53 633	0.47 639	0.48 633	0.49 629	1.29 665	0.97 654

MIPNet	0.83 581	0.81 511	2.40 517	0.61 610	0.18 205	1.48 635	1.39 664	1.60 652	0.74 517	1.94 656	0.85 567	0.73 506	1.68 652	0.87 425	0.31 295	0.09 140	0.08 180	0.11 292	0.32 581	0.25 445	0.12 182

ELAS	1.39 638	0.79 504	2.86 597	0.53 579	0.50 586	2.81 671	2.20 677	1.61 653	1.50 643	2.28 666	2.35 654	1.82 648	2.13 661	1.73 537	2.22 637	0.35 621	0.37 618	0.35 615	0.35 593	0.49 614	0.47 606
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FC-DCNN	1.49 644	0.59 408	2.88 599	0.44 526	0.39 531	1.97 657	0.66 601	1.67 654	1.70 651	2.72 674	2.89 666	4.22 673	2.97 671	2.55 640	2.19 636	0.29 610	0.26 591	0.31 607	0.30 566	0.32 518	0.39 586

WQFJA1	0.42 279	0.24 89	0.53 11	0.26 175	0.38 525	0.48 212	0.23 254	1.72 655	2.07 664	0.25 168	0.25 130	0.28 214	0.27 260	0.32 135	0.34 328	0.09 140	0.11 370	0.10 216	0.08 142	0.20 366	0.13 225

NLMM	0.42 279	0.24 89	0.53 11	0.26 175	0.38 525	0.48 212	0.23 254	1.72 655	2.06 663	0.25 168	0.25 130	0.28 214	0.27 260	0.32 135	0.34 328	0.09 140	0.11 370	0.10 216	0.08 142	0.20 366	0.13 225

WQFJX	0.42 279	0.25 103	0.55 14	0.26 175	0.39 531	0.47 201	0.23 254	1.76 657	1.82 658	0.26 186	0.26 143	0.28 214	0.28 277	0.42 231	0.32 308	0.10 246	0.10 317	0.09 156	0.08 142	0.24 431	0.16 326

IMH-64-1	1.39 638	1.64 651	1.86 369	1.36 657	1.11 654	1.39 632	1.19 654	1.76 657	1.45 641	1.16 623	2.21 651	1.53 642	1.38 638	1.98 585	1.52 606	1.29 668	0.67 653	1.27 668	0.69 655	1.29 665	0.98 655

IMH-64	1.39 638	1.64 651	1.86 369	1.36 657	1.11 654	1.39 632	1.19 654	1.76 657	1.45 641	1.16 623	2.21 651	1.53 642	1.38 638	1.98 585	1.52 606	1.29 668	0.67 653	1.27 668	0.69 655	1.29 665	0.98 655

TRStereo	0.53 416	0.76 485	2.38 512	0.42 515	0.29 410	0.69 502	0.23 254	1.81 660	0.55 324	0.36 247	0.32 214	0.47 355	0.40 390	0.46 269	0.25 216	0.12 387	0.11 370	0.11 292	0.41 615	0.13 188	0.32 546

WAO-6	1.58 648	1.54 646	2.32 499	1.14 652	1.00 647	2.30 666	1.03 644	1.82 661	2.85 675	1.25 634	2.61 661	2.20 654	1.56 648	2.47 634	1.99 627	0.95 656	0.67 653	1.19 667	0.83 663	1.08 654	0.88 652

WAO-7	1.48 643	1.63 649	2.49 538	0.93 638	0.75 629	1.72 648	1.10 648	1.84 662	1.96 662	1.43 648	2.54 658	1.97 650	1.61 650	3.06 661	2.08 631	0.69 645	0.66 652	0.94 656	0.74 658	0.80 644	0.69 633

FC-DCNN v2	1.54 646	0.58 405	2.80 593	0.44 526	0.39 531	2.05 661	0.66 601	1.90 663	1.84 659	2.79 675	2.97 669	4.41 677	3.07 672	2.65 645	2.30 641	0.29 610	0.26 591	0.31 607	0.30 566	0.32 518	0.38 580

SDNR	1.22 627	0.80 506	2.71 576	0.33 367	1.48 667	1.98 659	0.23 254	1.93 664	2.44 669	0.89 597	2.52 657	1.36 636	0.51 487	3.65 671	1.93 623	0.30 613	0.31 607	0.22 572	0.16 441	0.33 527	0.36 570

DStereoFS	2.23 659	2.10 675	2.47 534	1.61 663	1.88 675	3.81 676	2.06 676	1.95 665	3.33 677	2.38 668	3.31 673	2.37 657	4.92 680	2.45 631	3.27 659	1.03 659	1.27 677	0.55 638	1.04 671	0.70 635	2.05 682

Dean	1.79 651	1.83 663	3.92 654	1.29 656	1.07 653	1.55 639	1.00 641	1.95 665	2.33 667	1.47 650	4.19 681	4.26 676	1.33 635	2.21 608	1.48 605	1.14 664	0.68 657	1.18 664	0.74 658	1.24 663	0.98 655

NLMM1	0.46 328	0.27 133	0.53 11	0.27 199	0.38 525	0.49 229	0.24 288	1.97 667	2.38 668	0.28 209	0.27 152	0.26 190	0.25 219	0.47 281	0.31 295	0.10 246	0.11 370	0.10 216	0.09 187	0.23 414	0.15 294

WQFJX1	0.45 316	0.28 162	0.56 17	0.27 199	0.35 498	0.48 212	0.25 310	1.98 668	2.08 665	0.26 186	0.26 143	0.29 225	0.28 277	0.50 305	0.31 295	0.10 246	0.11 370	0.10 216	0.08 142	0.23 414	0.14 252

IMH	2.02 657	2.15 681	2.69 574	1.68 664	1.12 656	1.66 646	0.92 634	2.10 669	1.92 660	1.32 639	2.66 663	2.21 655	1.69 653	5.78 681	1.68 614	5.54 689	0.96 671	1.31 670	0.71 657	1.32 668	0.99 660

ktn	4.35 679	2.10 675	2.89 602	1.80 668	1.49 668	2.13 663	1.41 667	2.26 670	12.72 692	11.41 694	16.43 699	11.15 692	3.75 675	4.36 678	3.18 658	1.82 678	0.98 673	1.73 682	1.21 676	2.97 684	1.27 669

LVE	1.96 655	2.17 682	3.14 628	1.68 664	1.80 673	1.63 643	1.03 644	2.34 671	2.81 674	1.25 634	2.89 666	4.24 675	1.29 629	2.79 654	1.44 603	2.85 684	0.91 670	1.18 664	1.46 679	1.23 662	1.10 665

UNDER WATER-64	2.47 663	1.89 668	4.86 664	1.82 671	1.44 664	3.18 673	1.57 670	2.62 672	5.64 682	2.05 657	2.13 648	4.13 672	3.76 676	2.62 643	3.42 664	1.47 673	0.85 668	1.57 678	1.07 673	1.82 674	1.49 673

MADNet++	2.79 667	2.11 678	2.97 613	2.49 678	2.28 677	2.95 672	2.31 679	2.67 673	2.47 670	3.03 678	3.13 671	2.70 662	2.92 668	4.10 675	4.48 674	2.68 683	2.24 687	3.04 690	2.44 687	2.37 679	2.34 684

LE_ROB	4.43 680	1.35 639	9.38 682	2.79 681	3.93 681	2.43 669	3.46 686	2.68 674	11.19 689	11.66 695	4.73 683	5.26 681	10.46 691	4.50 679	9.49 690	0.82 651	0.69 659	1.34 671	0.98 669	0.75 640	0.76 640

notaker	2.66 665	2.07 674	3.31 642	2.61 680	1.43 662	1.76 650	1.11 649	2.76 675	1.79 655	2.26 665	11.53 695	3.96 671	4.29 679	3.09 662	2.76 651	1.55 675	0.88 669	1.70 681	1.07 673	2.00 676	1.35 670

MSAF-DinoV2	3.10 674	1.86 667	10.68 687	3.61 686	0.30 426	3.34 674	0.82 628	2.81 676	1.79 655	0.80 576	0.87 571	1.56 645	1.10 620	26.49 715	1.96 624	0.17 519	0.13 427	0.19 552	1.63 682	0.92 649	0.99 660

JetRed	3.29 675	4.93 686	10.17 686	1.45 659	1.72 672	7.44 685	5.05 690	3.06 677	2.12 666	2.41 669	2.39 655	2.99 664	2.37 664	3.51 670	6.44 683	1.32 671	1.90 683	1.37 672	1.23 677	2.21 678	1.76 678

KSHMR	4.10 678	1.97 673	5.27 667	1.71 666	1.47 666	1.96 655	1.28 657	3.19 678	17.33 704	2.12 658	15.91 698	9.18 689	1.57 649	8.42 687	1.98 626	1.52 674	1.26 675	1.67 680	1.19 675	1.67 672	1.40 672

UNDER WATER	2.74 666	1.85 665	4.54 663	1.81 670	1.44 664	2.34 667	1.40 665	3.24 679	6.60 685	2.60 671	2.76 664	5.75 682	5.24 683	3.02 660	4.01 669	1.45 672	0.81 666	1.59 679	1.06 672	1.80 673	1.51 674

WAO-8	2.80 668	2.14 679	2.89 602	1.91 672	1.04 650	3.98 678	0.96 636	3.26 680	6.17 683	2.15 662	3.37 674	3.31 667	2.41 665	11.84 690	2.03 629	2.05 680	1.86 681	1.54 676	0.92 666	1.22 660	0.87 650

Venus	2.80 668	2.14 679	2.89 602	1.91 672	1.04 650	3.98 678	0.96 636	3.26 680	6.17 683	2.15 662	3.37 674	3.31 667	2.41 665	11.84 690	2.03 629	2.05 680	1.86 681	1.54 676	0.92 666	1.22 660	0.87 650

SGM-ForestM	2.98 672	1.70 657	3.52 648	0.67 617	0.47 582	5.18 683	3.36 685	3.30 682	2.86 676	4.44 682	3.79 678	9.80 690	5.50 684	6.29 684	6.52 684	0.27 604	0.36 616	0.24 586	0.27 547	0.38 573	0.58 623

HanzoNet	7.64 685	2.86 685	5.05 665	7.01 689	3.97 682	2.18 665	1.34 661	3.37 683	4.05 679	13.17 696	10.58 689	10.73 691	16.52 701	8.45 688	10.51 694	10.48 701	9.72 703	5.59 695	13.46 703	6.84 694	6.83 693

TorneroNet-64	2.65 664	1.83 663	3.30 640	1.46 660	1.20 658	3.89 677	0.99 638	3.51 684	6.71 686	2.56 670	4.60 682	4.22 673	3.85 677	3.33 666	3.14 657	1.19 666	0.65 651	1.39 673	0.79 662	3.31 685	1.15 666

TorneroNet	5.50 682	1.92 671	3.16 630	1.47 661	1.25 661	14.07 691	1.06 646	4.90 685	20.99 709	10.17 690	16.48 700	11.88 696	6.93 686	3.34 667	4.20 672	1.30 670	0.69 659	1.45 675	0.86 664	2.61 682	1.20 667

MANE	2.90 671	1.14 609	2.96 610	1.03 644	1.01 648	5.01 682	2.45 680	5.36 686	6.88 687	3.58 680	4.76 684	5.99 683	4.99 681	4.23 676	4.61 676	0.56 638	0.67 653	0.44 630	0.78 660	0.51 618	1.03 663

PML	23.15 703	16.83 698	7.78 678	5.49 687	9.93 689	51.13 718	104.50 720	5.76 687	13.62 697	37.30 720	105.93 720	30.86 717	23.50 708	12.07 692	7.87 688	6.30 692	2.12 686	6.32 698	2.43 686	10.44 699	2.90 686

DGTPSM_ROB	8.89 689	5.62 687	12.25 691	5.92 688	11.32 690	8.54 686	24.18 701	6.40 688	13.49 695	5.15 683	11.46 693	6.19 685	10.92 693	7.00 685	13.72 696	4.47 687	7.65 694	3.92 691	7.45 698	4.38 689	7.87 697

DPSMNet_ROB	9.48 691	5.64 688	13.01 695	8.82 690	11.82 691	8.54 686	24.20 702	6.41 689	13.65 698	5.32 685	11.47 694	6.33 686	10.92 693	7.69 686	13.89 697	7.25 699	8.19 698	5.06 692	7.78 699	5.31 692	8.26 698

light-stereo	8.15 687	2.75 684	9.83 685	12.24 695	9.63 688	19.16 701	0.44 528	6.84 690	3.57 678	13.44 697	22.94 714	23.04 707	1.65 651	17.20 704	7.61 687	3.06 685	2.25 688	0.42 626	0.52 636	4.07 688	2.31 683

TCMNet-wrong-test	5.51 683	6.62 689	6.20 674	13.02 699	11.90 692	7.14 684	5.53 691	6.99 691	1.44 640	2.65 672	3.10 670	8.37 688	5.95 685	4.75 680	6.05 682	3.07 686	0.98 673	2.38 686	1.99 684	6.62 693	5.43 691

DLNR_Zeroshot_test	13.43 697	19.94 701	23.55 704	121.61 718	35.03 713	0.46 191	0.15 39	8.02 692	0.35 86	0.28 209	0.37 245	0.26 190	0.17 70	0.76 403	0.29 263	6.42 693	0.26 591	0.09 156	0.38 606	50.13 718	0.18 367

DLNR-FE	13.43 697	20.01 702	23.53 703	121.73 719	33.87 712	0.46 191	0.15 39	8.09 693	0.35 86	0.28 209	0.37 245	0.26 190	0.17 70	0.75 399	0.29 263	6.68 694	0.26 591	0.09 156	0.38 606	50.82 719	0.18 367

tt	4.93 681	0.27 133	4.20 660	2.29 676	1.58 670	10.20 688	16.97 698	9.42 694	5.02 681	1.67 653	1.28 619	4.68 678	5.03 682	3.37 669	5.92 681	6.16 691	9.47 702	2.82 688	3.18 690	3.60 686	1.53 675

USTest	8.10 686	7.17 690	8.96 681	9.25 691	9.05 687	15.27 692	23.78 700	9.96 695	9.47 688	5.94 686	6.75 685	7.80 687	7.48 687	8.83 689	11.21 695	2.21 682	3.56 690	2.86 689	3.20 691	5.02 691	4.16 688

LRCNet_RVC	13.74 699	19.30 699	12.75 694	19.46 702	12.69 695	1.86 651	0.41 506	12.33 696	1.05 609	15.77 700	18.83 704	12.62 699	8.70 690	12.21 693	9.62 691	22.22 710	8.37 701	25.85 712	24.01 712	19.32 709	17.44 709

iinet-test	11.61 692	10.56 691	11.80 688	12.17 693	12.09 693	18.69 696	26.70 706	13.53 697	13.46 693	9.91 688	10.28 687	11.17 693	11.16 695	12.37 694	14.43 698	6.71 695	7.85 695	6.13 696	6.95 694	8.33 695	7.85 695

IINet	11.61 692	10.56 691	11.80 688	12.17 693	12.09 693	18.69 696	26.70 706	13.53 697	13.46 693	9.91 688	10.28 687	11.17 693	11.16 695	12.37 694	14.43 698	6.71 695	7.85 695	6.13 696	6.95 694	8.33 695	7.85 695

DPSimNet_ROB	17.97 700	20.20 706	24.98 708	17.62 700	15.92 699	21.53 707	21.00 699	13.70 699	15.61 702	23.89 716	14.69 696	22.87 705	24.58 716	12.70 697	14.56 700	18.48 709	12.91 704	20.21 710	12.05 701	17.76 700	14.17 702

Anonymous_1	22.91 702	11.20 694	12.13 690	12.75 696	26.28 710	19.43 703	27.92 708	14.08 700	13.61 696	14.96 699	10.58 689	11.26 695	11.19 697	12.55 696	14.57 701	38.28 717	7.88 697	34.96 715	63.99 717	89.57 720	10.94 701

Selective-IGEV-i1pa	9.22 690	12.57 697	9.49 684	2.20 674	1.49 668	16.83 695	8.03 693	14.34 701	11.26 690	10.52 691	15.24 697	14.52 700	11.94 700	18.22 705	9.78 692	7.79 700	3.09 689	5.20 694	2.49 688	2.46 681	6.90 694

BEATNet-Init1	12.10 694	11.19 693	27.29 714	2.99 682	3.51 680	21.84 708	11.10 694	14.34 701	13.83 699	20.34 705	20.33 705	26.35 716	20.03 703	19.06 706	14.80 702	1.74 677	1.81 680	2.05 684	2.49 688	3.69 687	3.12 687

DPSM_ROB	12.34 695	11.21 695	12.51 692	12.91 697	12.80 696	19.84 705	28.28 709	14.38 703	14.28 700	10.58 692	11.26 691	12.03 697	11.85 698	13.15 698	15.34 703	7.11 697	8.31 699	6.50 699	7.35 696	8.84 697	8.31 699

DPSM	12.34 695	11.21 695	12.51 692	12.91 697	12.80 696	19.84 705	28.28 709	14.38 703	14.28 700	10.58 692	11.26 691	12.03 697	11.85 698	13.15 698	15.34 703	7.11 697	8.31 699	6.50 699	7.35 696	8.84 697	8.31 699

HaxPig	19.86 701	22.40 707	22.34 702	17.95 701	17.95 700	11.77 690	11.89 695	16.02 705	15.89 703	21.10 706	21.41 706	18.74 704	18.39 702	20.08 707	19.69 705	23.63 714	23.22 713	24.06 711	23.69 711	23.00 710	23.95 711

MEDIAN_ROB	23.96 704	27.05 715	26.39 713	22.16 703	22.13 702	16.12 694	13.97 696	20.24 706	20.05 705	25.50 717	25.31 715	22.96 706	22.63 707	24.39 708	23.24 709	28.20 715	27.23 717	28.62 713	27.75 715	27.50 711	27.76 714

xxxxx1	28.96 713	20.11 703	14.07 697	49.74 712	39.15 714	18.98 698	26.64 703	21.94 707	20.21 706	16.45 701	17.48 701	18.36 701	21.56 704	16.21 701	20.88 706	23.07 711	26.55 714	66.40 718	78.70 718	30.27 712	32.51 716

tt_ll	28.96 713	20.11 703	14.07 697	49.74 712	39.15 714	18.98 698	26.64 703	21.94 707	20.21 706	16.45 701	17.48 701	18.36 701	21.56 704	16.21 701	20.88 706	23.07 711	26.55 714	66.40 718	78.70 718	30.27 712	32.51 716

ff	28.96 713	20.11 703	14.07 697	49.74 712	39.15 714	18.98 698	26.64 703	21.94 707	20.21 706	16.45 701	17.48 701	18.36 701	21.56 704	16.21 701	20.88 706	23.07 711	26.55 714	66.40 718	78.70 718	30.27 712	32.51 716

AVERAGE_ROB	26.93 712	30.34 716	29.27 715	25.82 704	25.34 703	19.48 704	15.17 697	23.55 710	23.00 712	28.45 718	27.87 716	26.25 715	25.86 717	26.96 717	25.55 710	31.30 716	30.07 718	31.76 714	30.81 716	30.79 715	30.93 715

RAFT-FEzeroshot	24.80 705	22.55 710	24.73 705	26.10 706	25.76 705	39.84 711	57.07 716	28.84 711	28.79 714	21.14 708	22.48 708	24.18 709	23.88 710	26.38 709	30.87 713	14.26 703	16.71 708	13.09 701	14.82 706	17.79 704	16.72 706

RAFT-FE	24.80 705	22.55 710	24.73 705	26.10 706	25.76 705	39.84 711	57.07 716	28.84 711	28.79 714	21.14 708	22.48 708	24.18 709	23.88 710	26.38 709	30.87 713	14.26 703	16.71 708	13.09 701	14.82 706	17.79 704	16.72 706

CasAABBNet	24.81 707	22.53 708	24.83 707	26.08 705	25.74 704	39.86 713	57.06 714	28.87 713	28.83 716	21.16 711	22.54 710	24.22 711	23.89 713	26.38 709	30.87 713	14.25 702	16.71 708	13.09 701	14.81 705	17.78 701	16.71 704

FlowAnything	24.85 708	22.54 709	25.10 709	26.11 708	25.76 705	39.86 713	57.00 712	28.89 714	28.87 717	21.31 713	22.68 713	24.22 711	23.87 709	26.39 712	30.89 717	14.26 703	16.78 712	13.10 705	14.90 710	17.78 701	16.69 703

Selective-RAFT-Error	24.87 710	22.59 713	25.14 710	26.13 710	25.82 709	39.93 716	57.03 713	28.97 715	28.95 718	21.21 712	22.65 712	24.25 713	23.98 715	26.43 713	30.83 712	14.27 706	16.71 708	13.10 705	14.82 706	17.82 706	16.76 708

LSM0	26.58 711	22.63 714	25.88 712	30.13 711	52.21 719	39.94 717	56.74 711	28.97 715	28.72 713	21.14 708	22.26 707	24.43 714	23.88 710	26.54 716	30.87 713	14.32 708	16.55 706	13.12 707	14.71 704	17.92 707	20.60 710

Hybrid-DGEV	24.86 709	22.58 712	25.22 711	26.11 708	25.76 705	39.92 715	57.06 714	29.03 717	29.01 719	21.12 707	22.64 711	24.13 708	23.91 714	26.46 714	30.82 711	14.27 706	16.70 707	13.09 701	14.83 709	17.78 701	16.71 704

RSGM-EC	41.56 716	31.72 717	19.92 700	51.66 715	47.86 717	38.70 709	61.61 718	33.83 718	22.80 710	23.45 714	29.29 717	43.76 718	35.31 718	66.76 718	70.17 719	66.40 719	37.60 719	48.67 716	25.68 713	48.86 716	27.21 712

acva	41.56 716	31.72 717	19.92 700	51.66 715	47.86 717	38.70 709	61.61 718	33.83 718	22.80 710	23.45 714	29.29 717	43.76 718	35.31 718	66.76 718	70.17 719	66.40 719	37.60 719	48.67 716	25.68 713	48.86 716	27.21 712

test_example2	115.39 719	123.23 720	94.57 718	115.52 717	123.55 720	101.63 719	114.33 721	53.41 720	99.48 721	134.90 721	135.05 721	85.83 721	85.11 721	111.32 720	106.15 721	152.55 721	205.26 721	99.78 721	114.96 721	140.96 721	110.20 720

Selective-IGEV-i16pa	47.65 718	67.17 719	7.20 677	2.47 677	2.32 678	116.02 720	1.42 668	90.41 721	82.69 720	32.69 719	90.10 719	60.10 720	84.41 720	129.53 721	52.52 718	50.16 718	15.10 705	18.00 709	9.63 700	0.94 650	40.09 719

ccccc		297.21 721		374.70 720	380.44 721	203.92 721		216.32 722		203.37 722		215.01 722		312.78 722		412.57 722	356.13 722	256.09 722	227.69 722	428.88 722

ASD4		19.65 700

Low-res two-view benchmark