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

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
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
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

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
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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

4.5_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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

2.75w_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

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

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
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

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

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

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

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-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

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

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-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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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-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-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

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

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

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-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-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

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-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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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-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-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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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