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

PSi22a	0.16 1	0.13 6	0.23 8	0.27 3	0.15 24	0.17 18	0.18 17	0.26 20	0.15 6	0.15 2	0.13 1	0.21 62	0.17 28	0.22 2	0.19 30	0.13 148	0.10 112	0.11 5	0.09 16	0.10 9	0.09 6

Foundation-i32	0.16 1	0.13 6	0.22 3	0.27 3	0.13 1	0.15 9	0.20 58	0.25 12	0.13 2	0.15 2	0.14 3	0.22 72	0.20 93	0.23 4	0.20 51	0.13 148	0.09 29	0.11 5	0.09 16	0.10 9	0.08 1

PipStereo	0.17 3	0.13 6	0.24 19	0.28 9	0.15 24	0.14 3	0.19 36	0.26 20	0.18 20	0.16 9	0.16 11	0.28 161	0.19 72	0.26 13	0.21 84	0.12 74	0.09 29	0.11 5	0.09 16	0.11 46	0.09 6

PSi22b	0.17 3	0.13 6	0.24 19	0.29 15	0.15 24	0.15 9	0.18 17	0.25 12	0.18 20	0.16 9	0.16 11	0.30 184	0.21 116	0.25 9	0.21 84	0.12 74	0.09 29	0.11 5	0.09 16	0.11 46	0.09 6

BLMT-Stereo	0.17 3	0.11 1	0.22 3	0.32 90	0.20 177	0.16 14	0.22 111	0.20 3	0.22 47	0.14 1	0.18 20	0.15 4	0.14 3	0.25 9	0.22 114	0.10 15	0.09 29	0.14 193	0.13 277	0.10 9	0.10 79

MLG-Stereo_test2	0.17 3	0.13 6	0.25 39	0.31 60	0.16 47	0.24 84	0.17 7	0.25 12	0.13 2	0.17 12	0.17 17	0.22 72	0.14 3	0.32 89	0.19 30	0.13 148	0.09 29	0.12 65	0.09 16	0.11 46	0.09 6

FoundationStereo	0.17 3	0.14 31	0.25 39	0.30 29	0.16 47	0.23 69	0.20 58	0.22 6	0.15 6	0.18 16	0.16 11	0.20 48	0.19 72	0.26 13	0.21 84	0.13 148	0.09 29	0.12 65	0.09 16	0.10 9	0.09 6

CR-Stereo	0.18 8	0.16 130	0.24 19	0.27 3	0.13 1	0.17 18	0.23 151	0.28 26	0.18 20	0.17 12	0.16 11	0.26 140	0.24 163	0.33 109	0.17 7	0.12 74	0.10 112	0.11 5	0.10 98	0.12 122	0.11 169

CR-RVC	0.18 8	0.12 2	0.24 19	0.29 15	0.13 1	0.20 33	0.18 17	0.34 77	0.17 14	0.24 103	0.13 1	0.19 36	0.19 72	0.34 120	0.19 30	0.12 74	0.10 112	0.11 5	0.08 1	0.11 46	0.09 6

NBS	0.18 8	0.15 83	0.22 3	0.37 271	0.18 94	0.14 3	0.24 175	0.16 1	0.14 4	0.15 2	0.19 26	0.14 2	0.13 2	0.19 1	0.24 183	0.14 219	0.12 344	0.19 457	0.16 398	0.16 372	0.10 79

LACA_dic	0.18 8	0.20 331	0.25 39	0.30 29	0.14 11	0.20 33	0.18 17	0.25 12	0.20 38	0.23 87	0.17 17	0.20 48	0.16 21	0.32 89	0.17 7	0.12 74	0.10 112	0.11 5	0.09 16	0.18 447	0.10 79

small-0shot	0.18 8	0.13 6	0.28 99	0.29 15	0.18 94	0.17 18	0.29 280	0.27 23	0.17 14	0.18 16	0.29 163	0.14 2	0.16 21	0.24 5	0.21 84	0.12 74	0.09 29	0.14 193	0.11 175	0.12 122	0.10 79

testmc14	0.18 8	0.12 2	0.21 1	0.30 29	0.14 11	0.29 179	0.25 188	0.30 32	0.15 6	0.21 46	0.28 149	0.21 62	0.18 47	0.24 5	0.21 84	0.11 39	0.09 29	0.10 1	0.08 1	0.11 46	0.09 6

mm2	0.18 8	0.14 31	0.24 19	0.30 29	0.19 128	0.15 9	0.19 36	0.31 41	0.24 69	0.15 2	0.20 31	0.29 169	0.17 28	0.30 62	0.20 51	0.12 74	0.10 112	0.11 5	0.09 16	0.10 9	0.09 6

mm1	0.18 8	0.14 31	0.24 19	0.30 29	0.19 128	0.15 9	0.19 36	0.25 12	0.24 69	0.15 2	0.20 31	0.29 169	0.17 28	0.30 62	0.20 51	0.12 74	0.10 112	0.11 5	0.09 16	0.10 9	0.09 6

LACA1	0.18 8	0.15 83	0.26 58	0.29 15	0.14 11	0.25 105	0.23 151	0.25 12	0.19 27	0.20 29	0.16 11	0.19 36	0.18 47	0.30 62	0.21 84	0.14 219	0.10 112	0.11 5	0.10 98	0.11 46	0.09 6

Pro-Stereo	0.18 8	0.13 6	0.21 1	0.32 90	0.23 308	0.16 14	0.19 36	0.20 3	0.22 47	0.24 103	0.18 20	0.17 10	0.11 1	0.35 133	0.20 51	0.11 39	0.09 29	0.15 259	0.14 323	0.10 9	0.10 79

LG-Stereo_L2	0.18 8	0.13 6	0.28 99	0.30 29	0.19 128	0.20 33	0.18 17	0.30 32	0.21 45	0.18 16	0.15 6	0.19 36	0.18 47	0.33 109	0.19 30	0.13 148	0.09 29	0.13 125	0.09 16	0.10 9	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 8	0.13 6	0.28 99	0.30 29	0.20 177	0.20 33	0.19 36	0.27 23	0.19 27	0.15 2	0.15 6	0.18 27	0.17 28	0.33 109	0.19 30	0.13 148	0.09 29	0.12 65	0.09 16	0.11 46	0.08 1

MLG-Stereo_test1	0.18 8	0.13 6	0.27 76	0.33 116	0.17 61	0.24 84	0.17 7	0.25 12	0.12 1	0.18 16	0.14 3	0.23 90	0.15 9	0.31 76	0.20 51	0.12 74	0.09 29	0.12 65	0.09 16	0.10 9	0.09 6

MLG-Stereo	0.18 8	0.13 6	0.27 76	0.34 152	0.15 24	0.27 140	0.17 7	0.28 26	0.14 4	0.18 16	0.14 3	0.23 90	0.15 9	0.32 89	0.20 51	0.11 39	0.09 29	0.13 125	0.09 16	0.10 9	0.09 6

416test	0.19 22	0.16 130	0.27 76	0.34 152	0.20 177	0.28 164	0.20 58	0.31 41	0.24 69	0.24 103	0.18 20	0.18 27	0.19 72	0.28 23	0.19 30	0.12 74	0.10 112	0.11 5	0.09 16	0.12 122	0.10 79

DF_test	0.19 22	0.13 6	0.26 58	0.33 116	0.24 349	0.10 1	0.23 151	0.26 20	0.30 144	0.22 70	0.27 135	0.16 7	0.18 47	0.22 2	0.20 51	0.15 304	0.11 268	0.13 125	0.12 221	0.13 185	0.10 79

derf	0.19 22	0.14 31	0.26 58	0.32 90	0.19 128	0.21 43	0.18 17	0.30 32	0.24 69	0.17 12	0.20 31	0.28 161	0.16 21	0.32 89	0.20 51	0.12 74	0.11 268	0.11 5	0.09 16	0.09 1	0.10 79

qqai	0.19 22	0.14 31	0.27 76	0.32 90	0.19 128	0.22 51	0.18 17	0.30 32	0.25 88	0.18 16	0.20 31	0.29 169	0.17 28	0.33 109	0.21 84	0.13 148	0.11 268	0.11 5	0.09 16	0.09 1	0.10 79

MGA	0.19 22	0.14 31	0.26 58	0.30 29	0.20 177	0.29 179	0.18 17	0.35 87	0.27 101	0.19 25	0.21 44	0.19 36	0.15 9	0.29 39	0.20 51	0.12 74	0.10 112	0.12 65	0.09 16	0.11 46	0.11 169

MSE-Stereo	0.19 22	0.14 31	0.25 39	0.30 29	0.19 128	0.25 105	0.18 17	0.42 165	0.27 101	0.19 25	0.25 108	0.17 10	0.14 3	0.29 39	0.20 51	0.12 74	0.10 112	0.12 65	0.10 98	0.11 46	0.11 169

DepthFocus	0.19 22	0.13 6	0.31 160	0.29 15	0.23 308	0.17 18	0.20 58	0.27 23	0.18 20	0.24 103	0.25 108	0.15 4	0.17 28	0.26 13	0.18 19	0.15 304	0.12 344	0.17 353	0.17 459	0.13 185	0.10 79

GeoVLM	0.19 22	0.14 31	0.24 19	0.30 29	0.19 128	0.27 140	0.19 36	0.31 41	0.24 69	0.21 46	0.20 31	0.29 169	0.20 93	0.29 39	0.22 114	0.12 74	0.10 112	0.11 5	0.09 16	0.10 9	0.09 6

MatchStereo	0.19 22	0.14 31	0.23 8	0.27 3	0.15 24	0.18 23	0.21 89	0.32 52	0.28 119	0.20 29	0.35 210	0.18 27	0.17 28	0.31 76	0.24 183	0.14 219	0.10 112	0.12 65	0.09 16	0.11 46	0.10 79
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
MonSter++	0.19 22	0.14 31	0.24 19	0.30 29	0.19 128	0.27 140	0.19 36	0.31 41	0.24 69	0.21 46	0.20 31	0.29 169	0.19 72	0.29 39	0.21 84	0.12 74	0.10 112	0.11 5	0.09 16	0.10 9	0.09 6

Monster-pub-mixall	0.19 22	0.13 6	0.25 39	0.31 60	0.16 47	0.19 29	0.17 7	0.42 165	0.24 69	0.23 87	0.21 44	0.17 10	0.16 21	0.45 240	0.19 30	0.13 148	0.09 29	0.11 5	0.08 1	0.10 9	0.11 169

S2M2_XL	0.19 22	0.18 230	0.27 76	0.27 3	0.20 177	0.15 9	0.16 4	0.22 6	0.15 6	0.21 46	0.26 125	0.17 10	0.17 28	0.24 5	0.21 84	0.17 424	0.16 532	0.15 259	0.13 277	0.15 313	0.12 237
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LGtest1	0.19 22	0.14 31	0.29 113	0.34 152	0.16 47	0.26 119	0.17 7	0.32 52	0.20 38	0.21 46	0.15 6	0.23 90	0.20 93	0.32 89	0.20 51	0.15 304	0.10 112	0.13 125	0.09 16	0.12 122	0.11 169

dual_stereo	0.19 22	0.14 31	0.24 19	0.31 60	0.16 47	0.16 14	0.20 58	0.29 29	0.20 38	0.23 87	0.20 31	0.22 72	0.14 3	0.52 312	0.24 183	0.13 148	0.10 112	0.11 5	0.09 16	0.10 9	0.09 6

GFORCE	0.20 36	0.15 83	0.29 113	0.38 315	0.15 24	0.33 257	0.21 89	0.34 77	0.17 14	0.24 103	0.20 31	0.21 62	0.25 177	0.27 18	0.17 7	0.11 39	0.09 29	0.14 193	0.12 221	0.12 122	0.09 6

FORCE_4.7	0.20 36	0.16 130	0.26 58	0.38 315	0.15 24	0.26 119	0.32 363	0.30 32	0.22 47	0.18 16	0.22 58	0.20 48	0.20 93	0.32 89	0.15 1	0.13 148	0.09 29	0.15 259	0.14 323	0.14 242	0.10 79

F4.4	0.20 36	0.15 83	0.26 58	0.34 152	0.13 1	0.25 105	0.25 188	0.34 77	0.16 11	0.22 70	0.18 20	0.25 127	0.23 150	0.30 62	0.19 30	0.12 74	0.09 29	0.13 125	0.11 175	0.12 122	0.10 79

FORCE_4.6	0.20 36	0.16 130	0.28 99	0.33 116	0.14 11	0.29 179	0.31 331	0.37 105	0.19 27	0.19 25	0.23 74	0.21 62	0.19 72	0.27 18	0.17 7	0.13 148	0.09 29	0.12 65	0.11 175	0.12 122	0.09 6

F5.5	0.20 36	0.14 31	0.24 19	0.35 205	0.14 11	0.31 224	0.22 111	0.34 77	0.20 38	0.18 16	0.23 74	0.24 109	0.19 72	0.28 23	0.16 2	0.11 39	0.11 268	0.14 193	0.12 221	0.13 185	0.09 6

F8.5	0.20 36	0.15 83	0.24 19	0.36 241	0.14 11	0.21 43	0.22 111	0.33 66	0.19 27	0.21 46	0.25 108	0.24 109	0.20 93	0.35 133	0.16 2	0.11 39	0.09 29	0.14 193	0.12 221	0.12 122	0.09 6

FORCE_9	0.20 36	0.15 83	0.24 19	0.36 241	0.14 11	0.22 51	0.22 111	0.32 52	0.19 27	0.21 46	0.24 95	0.24 109	0.20 93	0.36 140	0.16 2	0.11 39	0.09 29	0.14 193	0.12 221	0.12 122	0.09 6

FORCE_8	0.20 36	0.15 83	0.23 8	0.37 271	0.14 11	0.23 69	0.23 151	0.33 66	0.20 38	0.22 70	0.25 108	0.26 140	0.20 93	0.36 140	0.16 2	0.11 39	0.09 29	0.14 193	0.12 221	0.12 122	0.09 6

F7	0.20 36	0.15 83	0.25 39	0.35 205	0.14 11	0.22 51	0.26 215	0.33 66	0.19 27	0.21 46	0.23 74	0.22 72	0.20 93	0.35 133	0.16 2	0.11 39	0.10 112	0.14 193	0.11 175	0.11 46	0.09 6

FORCE_4.5	0.20 36	0.15 83	0.29 113	0.34 152	0.14 11	0.21 43	0.29 280	0.38 119	0.20 38	0.17 12	0.22 58	0.17 10	0.22 133	0.37 153	0.17 7	0.13 148	0.09 29	0.13 125	0.12 221	0.10 9	0.09 6

TT111	0.20 36	0.14 31	0.28 99	0.31 60	0.19 128	0.24 84	0.19 36	0.36 95	0.23 60	0.22 70	0.17 17	0.35 234	0.19 72	0.29 39	0.22 114	0.12 74	0.11 268	0.13 125	0.10 98	0.09 1	0.10 79

FORCE_4	0.20 36	0.13 6	0.26 58	0.36 241	0.14 11	0.30 202	0.30 302	0.33 66	0.15 6	0.21 46	0.20 31	0.25 127	0.21 116	0.36 140	0.17 7	0.12 74	0.10 112	0.15 259	0.13 277	0.13 185	0.09 6

FORCE_5	0.20 36	0.13 6	0.25 39	0.37 271	0.14 11	0.26 119	0.19 36	0.37 105	0.16 11	0.20 29	0.22 58	0.27 153	0.20 93	0.34 120	0.17 7	0.11 39	0.08 2	0.13 125	0.12 221	0.13 185	0.09 6

FORCE_6	0.20 36	0.15 83	0.25 39	0.34 152	0.13 1	0.30 202	0.23 151	0.31 41	0.20 38	0.21 46	0.24 95	0.19 36	0.18 47	0.35 133	0.18 19	0.11 39	0.09 29	0.14 193	0.13 277	0.12 122	0.09 6

rgla	0.20 36	0.15 83	0.27 76	0.33 116	0.19 128	0.29 179	0.20 58	0.32 52	0.24 69	0.24 103	0.18 20	0.18 27	0.18 47	0.30 62	0.20 51	0.12 74	0.10 112	0.11 5	0.09 16	0.11 46	0.10 79

416test1013	0.20 36	0.16 130	0.27 76	0.34 152	0.20 177	0.29 179	0.19 36	0.32 52	0.27 101	0.25 119	0.19 26	0.19 36	0.19 72	0.29 39	0.20 51	0.13 148	0.10 112	0.11 5	0.09 16	0.11 46	0.10 79

test410_97500	0.20 36	0.15 83	0.33 208	0.33 116	0.19 128	0.35 287	0.16 4	0.33 66	0.22 47	0.22 70	0.22 58	0.23 90	0.18 47	0.32 89	0.17 7	0.10 15	0.10 112	0.11 5	0.09 16	0.10 9	0.09 6

test410	0.20 36	0.15 83	0.33 208	0.32 90	0.20 177	0.36 303	0.16 4	0.34 77	0.22 47	0.22 70	0.23 74	0.22 72	0.18 47	0.30 62	0.17 7	0.10 15	0.10 112	0.11 5	0.09 16	0.10 9	0.10 79

anonymous	0.20 36	0.16 130	0.29 113	0.32 90	0.21 216	0.14 3	0.21 89	0.24 10	0.28 119	0.25 119	0.36 221	0.18 27	0.16 21	0.27 18	0.20 51	0.12 74	0.10 112	0.14 193	0.12 221	0.12 122	0.10 79

WAFT-Stereo (ZS)	0.20 36	0.18 230	0.22 3	0.25 1	0.20 177	0.23 69	0.23 151	0.19 2	0.19 27	0.19 25	0.28 149	0.12 1	0.22 133	0.24 5	0.26 248	0.12 74	0.14 463	0.18 409	0.27 655	0.17 415	0.19 510

LGCAT	0.20 36	0.14 31	0.24 19	0.29 15	0.19 128	0.14 3	0.19 36	0.24 10	0.18 20	0.26 134	0.20 31	0.20 48	0.19 72	0.32 89	0.21 84	0.23 590	0.18 578	0.11 5	0.14 323	0.10 9	0.19 510

MCSU-Stereo	0.20 36	0.12 2	0.24 19	0.30 29	0.13 1	0.25 105	0.31 331	0.33 66	0.32 169	0.28 169	0.25 108	0.23 90	0.17 28	0.31 76	0.20 51	0.12 74	0.09 29	0.10 1	0.08 1	0.10 9	0.09 6

CAR	0.20 36	0.14 31	0.25 39	0.30 29	0.19 128	0.25 105	0.18 17	0.42 165	0.27 101	0.23 87	0.25 108	0.17 10	0.14 3	0.29 39	0.22 114	0.12 74	0.09 29	0.12 65	0.10 98	0.11 46	0.11 169

monster-pro	0.20 36	0.14 31	0.25 39	0.31 60	0.15 24	0.22 51	0.22 111	0.39 128	0.33 177	0.20 29	0.25 108	0.17 10	0.15 9	0.39 170	0.18 19	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 16	0.11 46	0.09 6

PointNet	0.20 36	0.15 83	0.25 39	0.32 90	0.18 94	0.29 179	0.23 151	0.25 12	0.27 101	0.15 2	0.24 95	0.28 161	0.17 28	0.34 120	0.20 51	0.13 148	0.11 268	0.13 125	0.10 98	0.11 46	0.09 6

LiteMatch*	0.20 36	0.14 31	0.31 160	0.31 60	0.23 308	0.24 84	0.21 89	0.31 41	0.30 144	0.21 46	0.19 26	0.24 109	0.19 72	0.31 76	0.20 51	0.13 148	0.11 268	0.13 125	0.10 98	0.10 9	0.11 169

LACA3	0.20 36	0.17 186	0.25 39	0.29 15	0.15 24	0.32 245	0.25 188	0.29 29	0.22 47	0.23 87	0.21 44	0.21 62	0.22 133	0.44 235	0.19 30	0.13 148	0.10 112	0.11 5	0.08 1	0.11 46	0.08 1

LACA2	0.20 36	0.15 83	0.26 58	0.30 29	0.15 24	0.29 179	0.29 280	0.30 32	0.22 47	0.21 46	0.23 74	0.28 161	0.20 93	0.34 120	0.19 30	0.13 148	0.10 112	0.10 1	0.09 16	0.12 122	0.09 6

Test_v1	0.20 36	0.14 31	0.22 3	0.28 9	0.18 94	0.24 84	0.21 89	0.39 128	0.31 155	0.21 46	0.22 58	0.17 10	0.17 28	0.34 120	0.19 30	0.13 148	0.10 112	0.12 65	0.10 98	0.10 9	0.09 6

BridgeDepth_RVC	0.20 36	0.14 31	0.24 19	0.26 2	0.15 24	0.35 287	0.17 7	0.40 144	0.22 47	0.21 46	0.21 44	0.20 48	0.24 163	0.33 109	0.25 218	0.13 148	0.09 29	0.11 5	0.09 16	0.12 122	0.09 6
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
HiDET	0.20 36	0.13 6	0.26 58	0.30 29	0.19 128	0.23 69	0.18 17	0.36 95	0.26 96	0.20 29	0.23 74	0.27 153	0.16 21	0.30 62	0.23 161	0.12 74	0.10 112	0.11 5	0.09 16	0.09 1	0.09 6

CSFM-Stereo	0.20 36	0.14 31	0.23 8	0.30 29	0.17 61	0.29 179	0.20 58	0.39 128	0.22 47	0.22 70	0.21 44	0.26 140	0.20 93	0.30 62	0.20 51	0.13 148	0.12 344	0.11 5	0.09 16	0.10 9	0.09 6

252Zero-FE	0.20 36	0.15 83	0.26 58	0.33 116	0.19 128	0.23 69	0.18 17	0.41 155	0.34 187	0.22 70	0.21 44	0.19 36	0.18 47	0.28 23	0.22 114	0.14 219	0.10 112	0.12 65	0.09 16	0.10 9	0.10 79

MonStereo	0.20 36	0.14 31	0.25 39	0.31 60	0.15 24	0.22 51	0.22 111	0.39 128	0.33 177	0.20 29	0.25 108	0.17 10	0.15 9	0.39 170	0.18 19	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 16	0.11 46	0.09 6

Wavelet-MonSter	0.20 36	0.13 6	0.27 76	0.33 116	0.18 94	0.17 18	0.21 89	0.32 52	0.23 60	0.25 119	0.34 201	0.22 72	0.24 163	0.27 18	0.21 84	0.09 1	0.09 29	0.11 5	0.09 16	0.10 9	0.09 6

Monster-pub-eth3d	0.20 36	0.14 31	0.25 39	0.31 60	0.15 24	0.22 51	0.22 111	0.39 128	0.33 177	0.20 29	0.25 108	0.17 10	0.15 9	0.39 170	0.18 19	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 16	0.11 46	0.09 6

IGEV	0.20 36	0.12 2	0.23 8	0.31 60	0.20 177	0.23 69	0.19 36	0.40 144	0.29 136	0.22 70	0.34 201	0.20 48	0.15 9	0.31 76	0.19 30	0.11 39	0.10 112	0.12 65	0.10 98	0.10 9	0.10 79

MLG-Stereo_test3	0.20 36	0.13 6	0.27 76	0.33 116	0.17 61	0.38 330	0.18 17	0.30 32	0.19 27	0.24 103	0.15 6	0.26 140	0.17 28	0.32 89	0.21 84	0.13 148	0.09 29	0.12 65	0.09 16	0.11 46	0.10 79

MonSter	0.20 36	0.14 31	0.25 39	0.31 60	0.15 24	0.22 51	0.22 111	0.39 128	0.33 177	0.20 29	0.25 108	0.17 10	0.15 9	0.38 162	0.18 19	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 16	0.11 46	0.09 6

300	0.21 75	0.14 31	0.30 133	0.32 90	0.20 177	0.22 51	0.21 89	0.36 95	0.28 119	0.22 70	0.22 58	0.34 218	0.18 47	0.28 23	0.21 84	0.12 74	0.11 268	0.14 193	0.10 98	0.10 9	0.10 79

DDDD	0.21 75	0.15 83	0.28 99	0.31 60	0.20 177	0.25 105	0.22 111	0.39 128	0.24 69	0.22 70	0.18 20	0.44 327	0.21 116	0.28 23	0.23 161	0.12 74	0.10 112	0.13 125	0.10 98	0.10 9	0.10 79

VeloStereo	0.21 75	0.14 31	0.29 113	0.30 29	0.23 308	0.14 3	0.13 1	0.23 8	0.19 27	0.25 119	0.21 44	0.28 161	0.20 93	0.31 76	0.23 161	0.20 525	0.19 598	0.18 409	0.16 398	0.20 507	0.21 556

flow	0.21 75	0.14 31	0.29 113	0.30 29	0.23 308	0.14 3	0.13 1	0.23 8	0.19 27	0.25 119	0.21 44	0.28 161	0.20 93	0.30 62	0.23 161	0.20 525	0.19 598	0.18 409	0.16 398	0.20 507	0.21 556

over v1	0.21 75	0.19 278	0.26 58	0.35 205	0.13 1	0.35 287	0.20 58	0.31 41	0.16 11	0.23 87	0.23 74	0.25 127	0.27 217	0.41 194	0.22 114	0.13 148	0.10 112	0.11 5	0.08 1	0.11 46	0.12 237

over-8	0.21 75	0.19 278	0.27 76	0.35 205	0.13 1	0.33 257	0.21 89	0.34 77	0.17 14	0.21 46	0.22 58	0.26 140	0.25 177	0.41 194	0.20 51	0.14 219	0.10 112	0.11 5	0.09 16	0.11 46	0.11 169

over-9	0.21 75	0.19 278	0.27 76	0.35 205	0.13 1	0.33 257	0.21 89	0.35 87	0.17 14	0.21 46	0.22 58	0.26 140	0.25 177	0.41 194	0.20 51	0.13 148	0.10 112	0.11 5	0.09 16	0.11 46	0.11 169

depth_test_26	0.21 75	0.14 31	0.28 99	0.30 29	0.19 128	0.16 14	0.20 58	0.30 32	0.23 60	0.27 154	0.37 228	0.22 72	0.15 9	0.29 39	0.20 51	0.18 460	0.14 463	0.15 259	0.15 359	0.15 313	0.14 342

LCMNet	0.21 75	0.14 31	0.25 39	0.30 29	0.20 177	0.26 119	0.19 36	0.38 119	0.43 276	0.21 46	0.21 44	0.27 153	0.17 28	0.36 140	0.23 161	0.12 74	0.11 268	0.11 5	0.09 16	0.09 1	0.09 6

BridgeDepth	0.21 75	0.14 31	0.26 58	0.34 152	0.14 11	0.40 349	0.27 240	0.28 26	0.22 47	0.18 16	0.19 26	0.28 161	0.29 253	0.32 89	0.20 51	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.10 98	0.11 46	0.10 79
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
asda	0.21 75	0.19 278	0.29 113	0.31 60	0.17 61	0.25 105	0.23 151	0.36 95	0.28 119	0.27 154	0.24 95	0.18 27	0.21 116	0.40 182	0.21 84	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 16	0.11 46	0.10 79

asd	0.21 75	0.18 230	0.29 113	0.32 90	0.18 94	0.27 140	0.22 111	0.35 87	0.22 47	0.31 198	0.22 58	0.19 36	0.21 116	0.44 235	0.21 84	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.10 98	0.11 46	0.09 6

4.5_new	0.21 75	0.20 331	0.29 113	0.30 29	0.17 61	0.24 84	0.26 215	0.32 52	0.28 119	0.32 213	0.28 149	0.19 36	0.17 28	0.29 39	0.21 84	0.10 15	0.08 2	0.12 65	0.10 98	0.13 185	0.09 6

4.5w-stereo	0.21 75	0.20 331	0.29 113	0.30 29	0.17 61	0.24 84	0.26 215	0.32 52	0.28 119	0.32 213	0.28 149	0.19 36	0.17 28	0.29 39	0.21 84	0.10 15	0.08 2	0.12 65	0.10 98	0.13 185	0.09 6

4w-stereo	0.21 75	0.19 278	0.31 160	0.31 60	0.17 61	0.29 179	0.19 36	0.31 41	0.21 45	0.31 198	0.24 95	0.20 48	0.24 163	0.41 194	0.22 114	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.10 98	0.11 46	0.09 6

2.5w	0.21 75	0.18 230	0.31 160	0.32 90	0.18 94	0.31 224	0.25 188	0.31 41	0.23 60	0.28 169	0.35 210	0.18 27	0.17 28	0.39 170	0.21 84	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.10 98	0.11 46	0.09 6

2.75w_new	0.21 75	0.18 230	0.28 99	0.29 15	0.17 61	0.23 69	0.34 396	0.36 95	0.28 119	0.34 224	0.26 125	0.17 10	0.22 133	0.36 140	0.23 161	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.09 16	0.10 9	0.09 6

111111	0.21 75	0.14 31	0.27 76	0.37 271	0.22 251	0.21 43	0.19 36	0.43 184	0.27 101	0.20 29	0.20 31	0.29 169	0.14 3	0.41 194	0.22 114	0.14 219	0.10 112	0.12 65	0.09 16	0.12 122	0.12 237

LG-G_1	0.21 75	0.13 6	0.30 133	0.34 152	0.16 47	0.52 435	0.17 7	0.34 77	0.18 20	0.21 46	0.21 44	0.26 140	0.19 72	0.37 153	0.20 51	0.14 219	0.10 112	0.13 125	0.09 16	0.11 46	0.10 79

LG-G	0.21 75	0.13 6	0.30 133	0.34 152	0.16 47	0.52 435	0.17 7	0.34 77	0.18 20	0.21 46	0.21 44	0.26 140	0.19 72	0.37 153	0.20 51	0.14 219	0.10 112	0.13 125	0.09 16	0.11 46	0.10 79

StereoAnything_RVC	0.21 75	0.68 721	0.39 321	0.28 9	0.15 24	0.23 69	0.18 17	0.20 3	0.19 27	0.16 9	0.16 11	0.15 4	0.22 133	0.30 62	0.18 19	0.16 365	0.09 29	0.12 65	0.08 1	0.16 372	0.09 6

IGEV-Stereo++	0.21 75	0.15 83	0.27 76	0.37 271	0.19 128	0.22 51	0.18 17	0.42 165	0.35 200	0.22 70	0.28 149	0.24 109	0.18 47	0.27 18	0.22 114	0.12 74	0.09 29	0.12 65	0.10 98	0.12 122	0.10 79

GCAP-Stereo-w-DA	0.22 97	0.17 186	0.35 251	0.37 271	0.17 61	0.26 119	0.18 17	0.41 155	0.37 227	0.28 169	0.23 74	0.25 127	0.26 200	0.29 39	0.21 84	0.12 74	0.09 29	0.13 125	0.10 98	0.14 242	0.10 79

E$^{3}$Stereo	0.22 97	0.15 83	0.32 185	0.33 116	0.23 308	0.22 51	0.20 58	0.37 105	0.28 119	0.20 29	0.22 58	0.33 211	0.20 93	0.52 312	0.22 114	0.12 74	0.10 112	0.13 125	0.10 98	0.10 9	0.11 169

LLLLL	0.22 97	0.15 83	0.32 185	0.33 116	0.23 308	0.22 51	0.20 58	0.37 105	0.28 119	0.20 29	0.22 58	0.33 211	0.20 93	0.52 312	0.22 114	0.12 74	0.10 112	0.13 125	0.10 98	0.10 9	0.11 169

100	0.22 97	0.14 31	0.30 133	0.32 90	0.22 251	0.21 43	0.22 111	0.33 66	0.27 101	0.22 70	0.22 58	0.36 246	0.18 47	0.48 282	0.21 84	0.11 39	0.10 112	0.13 125	0.10 98	0.10 9	0.10 79

Last	0.22 97	0.14 31	0.30 133	0.32 90	0.20 177	0.25 105	0.22 111	0.34 77	0.27 101	0.21 46	0.21 44	0.41 295	0.17 28	0.45 240	0.22 114	0.12 74	0.10 112	0.13 125	0.10 98	0.10 9	0.10 79

over-6	0.22 97	0.18 230	0.28 99	0.34 152	0.13 1	0.32 245	0.22 111	0.49 226	0.25 88	0.24 103	0.24 95	0.21 62	0.25 177	0.38 162	0.20 51	0.14 219	0.10 112	0.11 5	0.09 16	0.12 122	0.10 79

GCAP-Stereo-DPT26K	0.22 97	0.15 83	0.35 251	0.33 116	0.17 61	0.23 69	0.25 188	0.42 165	0.24 69	0.26 134	0.26 125	0.21 62	0.30 272	0.31 76	0.20 51	0.10 15	0.10 112	0.13 125	0.10 98	0.12 122	0.10 79

GCAP-Stereo-CNN-DA	0.22 97	0.17 186	0.35 251	0.37 271	0.17 61	0.26 119	0.18 17	0.41 155	0.37 227	0.28 169	0.23 74	0.25 127	0.26 200	0.29 39	0.21 84	0.12 74	0.09 29	0.13 125	0.10 98	0.14 242	0.10 79

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.22 97	0.16 130	0.35 251	0.33 116	0.18 94	0.24 84	0.24 175	0.45 200	0.27 101	0.23 87	0.35 210	0.20 48	0.26 200	0.28 23	0.19 30	0.11 39	0.10 112	0.12 65	0.10 98	0.11 46	0.11 169

AdaDepth	0.22 97	0.17 186	0.32 185	0.37 271	0.18 94	0.34 276	0.22 111	0.33 66	0.23 60	0.21 46	0.21 44	0.20 48	0.20 93	0.56 353	0.21 84	0.10 15	0.10 112	0.13 125	0.10 98	0.11 46	0.12 237

qwe	0.22 97	0.18 230	0.28 99	0.31 60	0.18 94	0.29 179	0.21 89	0.38 119	0.32 169	0.35 236	0.30 168	0.20 48	0.20 93	0.43 222	0.21 84	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 16	0.12 122	0.09 6

2.25w	0.22 97	0.18 230	0.31 160	0.31 60	0.18 94	0.31 224	0.18 17	0.32 52	0.31 155	0.31 198	0.37 228	0.20 48	0.22 133	0.45 240	0.24 183	0.10 15	0.09 29	0.11 5	0.09 16	0.10 9	0.10 79

4.25_new	0.22 97	0.21 378	0.32 185	0.32 90	0.18 94	0.31 224	0.27 240	0.32 52	0.24 69	0.29 185	0.27 135	0.20 48	0.23 150	0.34 120	0.23 161	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 16	0.11 46	0.09 6

4.5w_new	0.22 97	0.21 378	0.32 185	0.32 90	0.18 94	0.31 224	0.27 240	0.32 52	0.24 69	0.29 185	0.27 135	0.20 48	0.23 150	0.34 120	0.23 161	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 16	0.11 46	0.09 6

4.25w-stereo	0.22 97	0.21 378	0.32 185	0.32 90	0.18 94	0.31 224	0.27 240	0.32 52	0.24 69	0.29 185	0.27 135	0.20 48	0.23 150	0.34 120	0.23 161	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 16	0.11 46	0.09 6

3.75w	0.22 97	0.17 186	0.30 133	0.31 60	0.19 128	0.43 381	0.24 175	0.35 87	0.24 69	0.31 198	0.27 135	0.17 10	0.22 133	0.37 153	0.20 51	0.10 15	0.07 1	0.11 5	0.09 16	0.11 46	0.09 6

3.5w_stereo	0.22 97	0.18 230	0.29 113	0.30 29	0.18 94	0.27 140	0.23 151	0.37 105	0.28 119	0.31 198	0.26 125	0.22 72	0.26 200	0.50 297	0.24 183	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 16	0.11 46	0.09 6

2w_stereo	0.22 97	0.18 230	0.30 133	0.32 90	0.16 47	0.28 164	0.38 486	0.38 119	0.35 200	0.32 213	0.33 189	0.17 10	0.18 47	0.29 39	0.22 114	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.10 98	0.12 122	0.10 79

monsterstereo	0.22 97	0.14 31	0.26 58	0.34 152	0.18 94	0.21 43	0.20 58	0.37 105	0.35 200	0.33 220	0.40 243	0.19 36	0.18 47	0.45 240	0.21 84	0.11 39	0.09 29	0.12 65	0.09 16	0.13 185	0.08 1

monsters	0.22 97	0.14 31	0.26 58	0.31 60	0.19 128	0.23 69	0.19 36	0.44 192	0.33 177	0.36 241	0.30 168	0.16 7	0.18 47	0.43 222	0.19 30	0.11 39	0.09 29	0.11 5	0.09 16	0.10 9	0.10 79

SGD-Stereo	0.22 97	0.15 83	0.27 76	0.31 60	0.15 24	0.29 179	0.20 58	0.37 105	0.29 136	0.24 103	0.29 163	0.21 62	0.27 217	0.36 140	0.25 218	0.16 365	0.09 29	0.13 125	0.10 98	0.13 185	0.10 79

GREAT-IGEV	0.22 97	0.15 83	0.31 160	0.29 15	0.22 251	0.21 43	0.26 215	0.33 66	0.31 155	0.20 29	0.30 168	0.22 72	0.22 133	0.47 271	0.22 114	0.11 39	0.09 29	0.12 65	0.09 16	0.13 185	0.10 79
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 97	0.15 83	0.26 58	0.33 116	0.20 177	0.61 506	0.21 89	0.30 32	0.31 155	0.23 87	0.19 26	0.18 27	0.18 47	0.41 194	0.22 114	0.12 74	0.10 112	0.12 65	0.09 16	0.11 46	0.11 169

LLL	0.23 120	0.15 83	0.31 160	0.32 90	0.22 251	0.27 140	0.28 270	0.39 128	0.27 101	0.20 29	0.22 58	0.33 211	0.20 93	0.53 323	0.22 114	0.13 148	0.09 29	0.13 125	0.10 98	0.11 46	0.11 169

GREATEN-IGEV_RVC	0.23 120	0.20 331	0.31 160	0.37 271	0.19 128	0.28 164	0.22 111	0.33 66	0.26 96	0.23 87	0.29 163	0.23 90	0.18 47	0.39 170	0.28 292	0.13 148	0.12 344	0.17 353	0.16 398	0.17 415	0.12 237

canet-new	0.23 120	0.16 130	0.45 407	0.35 205	0.17 61	0.33 257	0.27 240	0.38 119	0.26 96	0.20 29	0.24 95	0.21 62	0.35 333	0.46 260	0.17 7	0.11 39	0.09 29	0.12 65	0.10 98	0.14 242	0.09 6

LWStereo	0.23 120	0.16 130	0.41 346	0.35 205	0.17 61	0.38 330	0.25 188	0.36 95	0.25 88	0.23 87	0.31 182	0.24 109	0.35 333	0.43 222	0.17 7	0.10 15	0.09 29	0.12 65	0.10 98	0.13 185	0.09 6

CR7Stereo	0.23 120	0.17 186	0.39 321	0.34 152	0.18 94	0.38 330	0.20 58	0.36 95	0.26 96	0.24 103	0.28 149	0.25 127	0.35 333	0.25 9	0.21 84	0.11 39	0.09 29	0.13 125	0.10 98	0.14 242	0.09 6

ARStereo	0.23 120	0.17 186	0.30 133	0.35 205	0.16 47	0.35 287	0.25 188	0.40 144	0.30 144	0.25 119	0.24 95	0.25 127	0.36 362	0.41 194	0.19 30	0.10 15	0.09 29	0.13 125	0.10 98	0.12 122	0.09 6

ARStereo-new	0.23 120	0.16 130	0.37 285	0.34 152	0.16 47	0.24 84	0.24 175	0.43 184	0.36 210	0.26 134	0.27 135	0.23 90	0.35 333	0.28 23	0.20 51	0.10 15	0.09 29	0.13 125	0.09 16	0.12 122	0.09 6

BARStereo	0.23 120	0.16 130	0.30 133	0.36 241	0.17 61	0.26 119	0.26 215	0.33 66	0.30 144	0.27 154	0.30 168	0.23 90	0.34 327	0.42 208	0.18 19	0.13 148	0.09 29	0.13 125	0.10 98	0.15 313	0.10 79

FCBStereo	0.23 120	0.15 83	0.32 185	0.36 241	0.18 94	0.38 330	0.21 89	0.40 144	0.24 69	0.27 154	0.23 74	0.34 218	0.35 333	0.30 62	0.19 30	0.12 74	0.10 112	0.13 125	0.10 98	0.13 185	0.10 79

PSGStereo	0.23 120	0.15 83	0.32 185	0.36 241	0.18 94	0.38 330	0.21 89	0.40 144	0.24 69	0.27 154	0.23 74	0.34 218	0.35 333	0.30 62	0.19 30	0.12 74	0.10 112	0.13 125	0.10 98	0.13 185	0.10 79

MUNStereo	0.23 120	0.17 186	0.40 335	0.36 241	0.17 61	0.33 257	0.22 111	0.35 87	0.27 101	0.27 154	0.23 74	0.29 169	0.34 327	0.31 76	0.22 114	0.13 148	0.10 112	0.13 125	0.11 175	0.16 372	0.12 237

CHEStereo	0.23 120	0.16 130	0.29 113	0.35 205	0.17 61	0.39 343	0.23 151	0.35 87	0.30 144	0.30 194	0.27 135	0.25 127	0.32 295	0.30 62	0.20 51	0.11 39	0.09 29	0.13 125	0.10 98	0.14 242	0.10 79

TOTStereo	0.23 120	0.16 130	0.30 133	0.35 205	0.18 94	0.31 224	0.19 36	0.46 208	0.42 271	0.25 119	0.23 74	0.25 127	0.30 272	0.32 89	0.22 114	0.11 39	0.10 112	0.12 65	0.10 98	0.12 122	0.10 79

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.23 120	0.14 31	0.27 76	0.35 205	0.18 94	0.26 119	0.26 215	0.42 165	0.38 238	0.25 119	0.43 255	0.23 90	0.28 234	0.25 9	0.22 114	0.11 39	0.09 29	0.12 65	0.09 16	0.11 46	0.10 79

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.23 120	0.14 31	0.31 160	0.33 116	0.18 94	0.21 43	0.33 377	0.52 252	0.42 271	0.26 134	0.33 189	0.19 36	0.30 272	0.28 23	0.21 84	0.11 39	0.09 29	0.12 65	0.09 16	0.11 46	0.09 6

Foundation-i1c-attn	0.23 120	0.13 6	0.23 8	0.29 15	0.15 24	0.35 287	0.27 240	0.45 200	0.28 119	0.28 169	0.34 201	0.40 283	0.30 272	0.33 109	0.24 183	0.13 148	0.10 112	0.12 65	0.09 16	0.10 9	0.09 6

DispViT+	0.23 120	0.14 31	0.27 76	0.29 15	0.17 61	0.19 29	0.20 58	0.59 300	0.45 293	0.28 169	0.26 125	0.24 109	0.17 28	0.46 260	0.24 183	0.13 148	0.10 112	0.10 1	0.08 1	0.10 9	0.10 79

WQFJA1++	0.23 120	0.15 83	0.27 76	0.30 29	0.21 216	0.31 224	0.18 17	0.36 95	0.17 14	0.25 119	0.30 168	0.29 169	0.28 234	0.40 182	0.22 114	0.15 304	0.10 112	0.13 125	0.10 98	0.42 697	0.11 169

GEAStereo	0.23 120	0.16 130	0.30 133	0.33 116	0.25 384	0.36 303	0.30 302	0.42 165	0.28 119	0.26 134	0.28 149	0.24 109	0.21 116	0.32 89	0.22 114	0.18 460	0.10 112	0.13 125	0.10 98	0.14 242	0.12 237

GSStereo	0.23 120	0.16 130	0.30 133	0.33 116	0.25 384	0.36 303	0.30 302	0.42 165	0.27 101	0.30 194	0.28 149	0.23 90	0.21 116	0.32 89	0.22 114	0.16 365	0.09 29	0.12 65	0.10 98	0.14 242	0.12 237

Zero-FE251	0.23 120	0.16 130	0.30 133	0.33 116	0.20 177	0.44 390	0.19 36	0.37 105	0.25 88	0.27 154	0.29 163	0.38 260	0.24 163	0.32 89	0.22 114	0.14 219	0.10 112	0.13 125	0.10 98	0.11 46	0.10 79

3.25w_new	0.23 120	0.17 186	0.32 185	0.31 60	0.17 61	0.43 381	0.20 58	0.37 105	0.30 144	0.37 248	0.28 149	0.22 72	0.25 177	0.42 208	0.22 114	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.09 16	0.09 1	0.10 79

3.25w	0.23 120	0.17 186	0.32 185	0.31 60	0.17 61	0.43 381	0.20 58	0.37 105	0.30 144	0.37 248	0.28 149	0.22 72	0.25 177	0.42 208	0.22 114	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.09 16	0.09 1	0.10 79

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 120	0.16 130	0.32 185	0.39 350	0.21 216	0.18 23	0.21 89	0.34 77	0.26 96	0.28 169	0.51 293	0.28 161	0.29 253	0.26 13	0.24 183	0.14 219	0.10 112	0.13 125	0.10 98	0.14 242	0.12 237

AIO_rvc	0.23 120	0.16 130	0.32 185	0.34 152	0.19 128	0.26 119	0.33 377	0.40 144	0.22 47	0.26 134	0.24 95	0.34 218	0.15 9	0.51 305	0.24 183	0.12 74	0.09 29	0.13 125	0.10 98	0.12 122	0.10 79

AIO_test	0.23 120	0.16 130	0.28 99	0.34 152	0.20 177	0.30 202	0.39 508	0.38 119	0.25 88	0.25 119	0.28 149	0.32 197	0.22 133	0.38 162	0.25 218	0.12 74	0.09 29	0.13 125	0.10 98	0.12 122	0.09 6

IGEV-Stereo+	0.23 120	0.14 31	0.26 58	0.32 90	0.19 128	0.12 2	0.17 7	0.29 29	0.29 136	0.21 46	0.15 6	0.22 72	0.22 133	0.40 182	0.22 114	0.14 219	0.10 112	0.12 65	0.09 16	0.15 313	0.86 753

low	0.24 147	0.15 83	0.34 233	0.34 152	0.20 177	0.20 33	0.32 363	0.44 192	0.28 119	0.22 70	0.26 125	0.35 234	0.25 177	0.46 260	0.24 183	0.14 219	0.09 29	0.14 193	0.11 175	0.12 122	0.11 169

SCION-M(vits-remse)	0.24 147	0.14 31	0.74 620	0.51 635	0.15 24	0.22 51	0.22 111	0.39 128	0.33 177	0.20 29	0.25 108	0.17 10	0.15 9	0.39 170	0.18 19	0.19 495	0.15 496	0.11 5	0.09 16	0.11 46	0.09 6

GEAR-Net	0.24 147	0.20 331	0.31 160	0.38 315	0.22 251	0.24 84	0.22 111	0.50 238	0.23 60	0.28 169	0.35 210	0.30 184	0.22 133	0.31 76	0.28 292	0.14 219	0.10 112	0.14 193	0.10 98	0.13 185	0.13 290

GELT-Stereo	0.24 147	0.17 186	0.27 76	0.37 271	0.21 216	0.24 84	0.25 188	0.57 284	0.42 271	0.34 224	0.26 125	0.26 140	0.21 116	0.34 120	0.21 84	0.11 39	0.09 29	0.14 193	0.13 277	0.11 46	0.09 6

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.24 147	0.16 130	0.30 133	0.35 205	0.18 94	0.36 303	0.17 7	0.37 105	0.37 227	0.29 185	0.23 74	0.23 90	0.24 163	0.29 39	0.22 114	0.16 365	0.15 496	0.21 535	0.17 459	0.19 486	0.15 377

Anonymus	0.24 147	0.14 31	0.29 113	0.37 271	0.23 308	0.30 202	0.22 111	0.39 128	0.32 169	0.23 87	0.20 31	0.38 260	0.26 200	0.45 240	0.24 183	0.13 148	0.10 112	0.14 193	0.13 277	0.12 122	0.13 290

TS12	0.24 147	0.15 83	0.29 113	0.37 271	0.17 61	0.32 245	0.26 215	0.42 165	0.24 69	0.31 198	0.51 293	0.25 127	0.27 217	0.40 182	0.29 315	0.11 39	0.10 112	0.12 65	0.09 16	0.13 185	0.10 79

bcnet-new	0.24 147	0.16 130	0.48 459	0.36 241	0.17 61	0.39 343	0.24 175	0.36 95	0.30 144	0.24 103	0.25 108	0.26 140	0.32 295	0.45 240	0.18 19	0.10 15	0.10 112	0.12 65	0.10 98	0.13 185	0.10 79

LMStereo	0.24 147	0.17 186	0.51 501	0.36 241	0.16 47	0.26 119	0.29 280	0.36 95	0.29 136	0.22 70	0.29 163	0.23 90	0.37 372	0.42 208	0.17 7	0.10 15	0.09 29	0.12 65	0.10 98	0.14 242	0.09 6

ATMStereo	0.24 147	0.19 278	0.39 321	0.41 433	0.17 61	0.33 257	0.22 111	0.41 155	0.37 227	0.27 154	0.23 74	0.22 72	0.35 333	0.29 39	0.24 183	0.12 74	0.08 2	0.14 193	0.11 175	0.16 372	0.11 169

Foundation-i1b	0.24 147	0.13 6	0.23 8	0.29 15	0.15 24	0.40 349	0.26 215	0.48 220	0.25 88	0.31 198	0.33 189	0.40 283	0.30 272	0.35 133	0.24 183	0.13 148	0.10 112	0.12 65	0.11 175	0.11 46	0.09 6

Foundation-i1a	0.24 147	0.13 6	0.23 8	0.28 9	0.15 24	0.40 349	0.29 280	0.49 226	0.25 88	0.33 220	0.35 210	0.40 283	0.30 272	0.34 120	0.23 161	0.12 74	0.09 29	0.11 5	0.09 16	0.11 46	0.10 79

LiteMatch	0.24 147	0.17 186	0.24 19	0.37 271	0.20 177	0.27 140	0.27 240	0.31 41	0.24 69	0.21 46	0.20 31	0.29 169	0.40 397	0.29 39	0.43 479	0.16 365	0.10 112	0.15 259	0.13 277	0.14 242	0.14 342

Selective-IGEV-i32	0.24 147	0.18 230	0.35 251	0.35 205	0.19 128	0.27 140	0.25 188	0.55 271	0.23 60	0.27 154	0.25 108	0.34 218	0.19 72	0.58 388	0.22 114	0.12 74	0.10 112	0.14 193	0.11 175	0.12 122	0.10 79

VIP-Stereo	0.24 147	0.17 186	0.29 113	0.32 90	0.21 216	0.64 534	0.19 36	0.31 41	0.37 227	0.23 87	0.30 168	0.27 153	0.19 72	0.47 271	0.22 114	0.12 74	0.09 29	0.13 125	0.09 16	0.12 122	0.09 6

gasm-f	0.24 147	0.16 130	0.27 76	0.33 116	0.25 384	0.25 105	0.36 446	0.42 165	0.28 119	0.26 134	0.35 210	0.24 109	0.30 272	0.36 140	0.23 161	0.18 460	0.10 112	0.13 125	0.10 98	0.15 313	0.12 237

3w_stereo	0.24 147	0.20 331	0.37 285	0.33 116	0.16 47	0.32 245	0.42 548	0.41 155	0.38 238	0.31 198	0.27 135	0.16 7	0.26 200	0.34 120	0.22 114	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.09 16	0.12 122	0.11 169

1w_stereo	0.24 147	0.15 83	0.29 113	0.34 152	0.18 94	0.31 224	0.41 537	0.40 144	0.43 276	0.31 198	0.38 232	0.17 10	0.24 163	0.45 240	0.23 161	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.09 16	0.11 46	0.09 6

LG-Stereo	0.24 147	0.18 230	0.40 335	0.39 350	0.20 177	0.22 51	0.27 240	0.32 52	0.36 210	0.26 134	0.44 257	0.22 72	0.16 21	0.37 153	0.27 269	0.11 39	0.12 344	0.16 303	0.15 359	0.13 185	0.09 6

HUF	0.24 147	0.16 130	0.33 208	0.32 90	0.18 94	0.25 105	0.40 521	0.42 165	0.34 187	0.25 119	0.23 74	0.32 197	0.28 234	0.34 120	0.24 183	0.13 148	0.10 112	0.13 125	0.09 16	0.12 122	0.10 79

GIP-stereo	0.24 147	0.18 230	0.30 133	0.37 271	0.24 349	0.26 119	0.20 58	0.46 208	0.36 210	0.24 103	0.39 237	0.35 234	0.20 93	0.31 76	0.21 84	0.15 304	0.10 112	0.13 125	0.10 98	0.12 122	0.11 169

RAStereo	0.24 147	0.17 186	0.29 113	0.40 395	0.21 216	0.23 69	0.26 215	0.42 165	0.45 293	0.23 87	0.34 201	0.30 184	0.19 72	0.34 120	0.25 218	0.15 304	0.12 344	0.16 303	0.13 277	0.14 242	0.11 169

IGEV++	0.24 147	0.17 186	0.31 160	0.38 315	0.22 251	0.24 84	0.22 111	0.50 238	0.23 60	0.28 169	0.35 210	0.30 184	0.22 133	0.31 76	0.28 292	0.14 219	0.10 112	0.13 125	0.10 98	0.13 185	0.13 290

Selective-IGEV	0.24 147	0.18 230	0.35 251	0.35 205	0.19 128	0.27 140	0.25 188	0.55 271	0.23 60	0.27 154	0.25 108	0.34 218	0.19 72	0.58 388	0.22 114	0.12 74	0.10 112	0.14 193	0.11 175	0.12 122	0.10 79

PhaseNet	0.25 171	0.16 130	0.31 160	0.35 205	0.22 251	0.33 257	0.22 111	0.45 200	0.33 177	0.21 46	0.28 149	0.38 260	0.23 150	0.42 208	0.28 292	0.13 148	0.10 112	0.15 259	0.15 359	0.13 185	0.12 237

RMAStereo	0.25 171	0.18 230	0.44 394	0.38 315	0.18 94	0.45 402	0.21 89	0.44 192	0.35 200	0.27 154	0.31 182	0.25 127	0.30 272	0.28 23	0.21 84	0.13 148	0.09 29	0.13 125	0.10 98	0.16 372	0.10 79

ACMStereo	0.25 171	0.19 278	0.38 299	0.38 315	0.17 61	0.18 23	0.25 188	0.52 252	0.49 318	0.28 169	0.30 168	0.21 62	0.33 314	0.33 109	0.23 161	0.12 74	0.09 29	0.13 125	0.10 98	0.17 415	0.11 169

KABStereo	0.25 171	0.19 278	0.32 185	0.37 271	0.20 177	0.40 349	0.29 280	0.49 226	0.39 251	0.24 103	0.25 108	0.22 72	0.34 327	0.49 289	0.21 84	0.11 39	0.09 29	0.13 125	0.10 98	0.12 122	0.10 79

GCAP-Stereo-cres-4k	0.25 171	0.16 130	0.33 208	0.38 315	0.20 177	0.46 408	0.27 240	0.41 155	0.34 187	0.28 169	0.38 232	0.24 109	0.35 333	0.29 39	0.24 183	0.11 39	0.09 29	0.13 125	0.10 98	0.13 185	0.10 79

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.25 171	0.14 31	0.30 133	0.34 152	0.21 216	0.44 390	0.25 188	0.44 192	0.35 200	0.27 154	0.35 210	0.37 251	0.35 333	0.28 23	0.26 248	0.12 74	0.09 29	0.13 125	0.11 175	0.11 46	0.09 6

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.25 171	0.14 31	0.74 620	0.33 116	0.19 128	0.29 179	0.22 111	0.38 119	0.29 136	0.25 119	0.22 58	0.23 90	0.32 295	0.28 23	0.19 30	0.11 39	0.10 112	0.12 65	0.10 98	0.12 122	0.30 645

zero-FE	0.25 171	0.15 83	0.30 133	0.35 205	0.29 524	0.19 29	0.20 58	0.35 87	0.31 155	0.26 134	0.27 135	0.29 169	0.29 253	0.33 109	0.24 183	0.17 424	0.10 112	0.14 193	0.10 98	0.64 738	0.12 237

GASTEREO	0.25 171	0.16 130	0.32 185	0.40 395	0.20 177	0.22 51	0.30 302	0.43 184	0.31 155	0.37 248	0.33 189	0.22 72	0.35 333	0.41 194	0.23 161	0.15 304	0.10 112	0.13 125	0.11 175	0.12 122	0.11 169

MSCF	0.25 171	0.16 130	0.33 208	0.39 350	0.20 177	0.20 33	0.31 331	0.43 184	0.31 155	0.36 241	0.33 189	0.23 90	0.35 333	0.36 140	0.23 161	0.15 304	0.10 112	0.13 125	0.11 175	0.13 185	0.11 169

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 171	0.31 585	0.24 19	0.51 635	0.19 128	0.29 179	0.22 111	0.40 144	0.37 227	0.26 134	0.24 95	0.24 109	0.31 289	0.44 235	0.22 114	0.14 219	0.09 29	0.12 65	0.09 16	0.14 242	0.10 79

IGEV-RUCA	0.25 171	0.16 130	0.34 233	0.39 350	0.27 468	0.33 257	0.20 58	0.38 119	0.36 210	0.26 134	0.31 182	0.25 127	0.21 116	0.48 282	0.24 183	0.20 525	0.11 268	0.13 125	0.10 98	0.17 415	0.15 377

fffft	0.25 171	0.17 186	0.37 285	0.36 241	0.22 251	0.28 164	0.36 446	0.42 165	0.24 69	0.36 241	0.23 74	0.27 153	0.22 133	0.52 312	0.27 269	0.12 74	0.09 29	0.16 303	0.12 221	0.12 122	0.12 237
1: 1. 1
AIO-Stereo	0.25 171	0.18 230	0.34 233	0.37 271	0.18 94	0.28 164	0.30 302	0.48 220	0.27 101	0.29 185	0.30 168	0.32 197	0.17 28	0.52 312	0.23 161	0.12 74	0.10 112	0.14 193	0.11 175	0.13 185	0.10 79

RSM++	0.25 171	0.18 230	0.34 233	0.36 241	0.20 177	0.28 164	0.30 302	0.51 242	0.32 169	0.25 119	0.22 58	0.37 251	0.21 116	0.50 297	0.24 183	0.12 74	0.10 112	0.14 193	0.12 221	0.14 242	0.10 79

RSM	0.25 171	0.18 230	0.33 208	0.36 241	0.20 177	0.27 140	0.34 396	0.51 242	0.27 101	0.26 134	0.23 74	0.39 269	0.21 116	0.56 353	0.22 114	0.12 74	0.10 112	0.14 193	0.11 175	0.14 242	0.10 79

GCAPDPT-zeroshot4090	0.25 171	0.14 31	0.74 620	0.33 116	0.19 128	0.29 179	0.22 111	0.38 119	0.29 136	0.25 119	0.22 58	0.23 90	0.32 295	0.28 23	0.19 30	0.11 39	0.10 112	0.12 65	0.10 98	0.12 122	0.30 645

MoCha-V2	0.25 171	0.15 83	0.29 113	0.40 395	0.18 94	0.27 140	0.26 215	0.49 226	0.27 101	0.36 241	0.27 135	0.33 211	0.35 333	0.49 289	0.22 114	0.12 74	0.10 112	0.12 65	0.10 98	0.13 185	0.11 169

EGLCR-Stereo	0.25 171	0.16 130	0.33 208	0.34 152	0.20 177	0.35 287	0.20 58	0.52 252	0.36 210	0.28 169	0.27 135	0.41 295	0.18 47	0.45 240	0.26 248	0.14 219	0.10 112	0.16 303	0.14 323	0.13 185	0.11 169

DF	0.26 190	0.15 83	0.38 299	0.35 205	0.19 128	0.26 119	0.26 215	0.42 165	0.27 101	0.29 185	0.49 279	0.50 361	0.22 133	0.48 282	0.20 51	0.14 219	0.10 112	0.13 125	0.10 98	0.12 122	0.11 169

KMOStereo	0.26 190	0.19 278	0.34 233	0.38 315	0.25 384	0.51 429	0.24 175	0.40 144	0.30 144	0.27 154	0.27 135	0.23 90	0.36 362	0.43 222	0.22 114	0.14 219	0.09 29	0.14 193	0.10 98	0.15 313	0.12 237

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.26 190	0.16 130	0.30 133	0.33 116	0.22 251	0.36 303	0.32 363	0.47 212	0.48 314	0.38 260	0.51 293	0.24 109	0.18 47	0.29 39	0.24 183	0.13 148	0.09 29	0.15 259	0.12 221	0.11 46	0.11 169

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 190	0.16 130	0.31 160	0.34 152	0.21 216	0.33 257	0.31 331	0.45 200	0.45 293	0.40 282	0.54 315	0.24 109	0.18 47	0.36 140	0.22 114	0.12 74	0.09 29	0.15 259	0.12 221	0.11 46	0.10 79

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.26 190	0.16 130	0.30 133	0.33 116	0.22 251	0.34 276	0.31 331	0.48 220	0.50 325	0.39 273	0.54 315	0.23 90	0.19 72	0.29 39	0.23 161	0.12 74	0.09 29	0.15 259	0.12 221	0.11 46	0.10 79

Foundation-i1	0.26 190	0.14 31	0.25 39	0.33 116	0.21 216	0.39 343	0.26 215	0.60 313	0.38 238	0.35 236	0.38 232	0.44 327	0.29 253	0.32 89	0.26 248	0.13 148	0.10 112	0.12 65	0.11 175	0.11 46	0.10 79

gcap_with_dpt	0.26 190	0.16 130	0.32 185	0.34 152	0.21 216	0.35 287	0.36 446	0.44 192	0.41 260	0.38 260	0.54 315	0.22 72	0.21 116	0.28 23	0.22 114	0.12 74	0.09 29	0.15 259	0.12 221	0.11 46	0.10 79

NLSM3	0.26 190	0.16 130	0.30 133	0.38 315	0.21 216	0.34 276	0.27 240	0.57 284	0.47 306	0.28 169	0.35 210	0.29 169	0.24 163	0.42 208	0.27 269	0.12 74	0.10 112	0.16 303	0.15 359	0.12 122	0.10 79

DDF-Stereo	0.26 190	0.15 83	0.30 133	0.36 241	0.29 524	0.19 29	0.20 58	0.32 52	0.31 155	0.26 134	0.26 125	0.29 169	0.29 253	0.38 162	0.24 183	0.17 424	0.10 112	0.14 193	0.10 98	0.70 744	0.12 237

Replicate-Monster	0.26 190	0.15 83	1.07 681	0.30 29	0.17 61	0.38 330	0.19 36	0.43 184	0.39 251	0.23 87	0.21 44	0.23 90	0.21 116	0.45 240	0.19 30	0.11 39	0.09 29	0.12 65	0.09 16	0.09 1	0.14 342

S2M2_L	0.26 190	0.22 419	0.33 208	0.31 60	0.25 384	0.24 84	0.13 1	0.35 87	0.41 260	0.25 119	0.36 221	0.30 184	0.25 177	0.30 62	0.26 248	0.22 572	0.19 598	0.17 353	0.19 522	0.21 533	0.18 475
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SCV_C0	0.26 190	0.18 230	0.34 233	0.35 205	0.24 349	0.23 69	0.28 270	0.51 242	0.36 210	0.31 198	0.36 221	0.37 251	0.20 93	0.57 365	0.22 114	0.13 148	0.10 112	0.13 125	0.11 175	0.16 372	0.12 237

SCV	0.26 190	0.19 278	0.33 208	0.35 205	0.21 216	0.27 140	0.34 396	0.56 275	0.28 119	0.24 103	0.28 149	0.37 251	0.23 150	0.49 289	0.22 114	0.18 460	0.10 112	0.14 193	0.11 175	0.15 313	0.11 169

castereo++	0.26 190	0.16 130	0.26 58	0.33 116	0.19 128	0.75 584	0.20 58	0.37 105	0.47 306	0.23 87	0.23 74	0.35 234	0.28 234	0.39 170	0.19 30	0.14 219	0.09 29	0.14 193	0.09 16	0.11 46	0.10 79

SMoEStereo_RVC	0.26 190	0.19 278	0.35 251	0.35 205	0.22 251	0.36 303	0.32 363	0.39 128	0.34 187	0.37 248	0.30 168	0.33 211	0.24 163	0.53 323	0.24 183	0.12 74	0.10 112	0.16 303	0.12 221	0.12 122	0.11 169

mms	0.26 190	0.21 378	0.33 208	0.37 271	0.25 384	0.30 202	0.33 377	0.40 144	0.32 169	0.28 169	0.34 201	0.34 218	0.20 93	0.45 240	0.26 248	0.12 74	0.11 268	0.16 303	0.12 221	0.14 242	0.11 169

ours_stereo	0.26 190	0.21 378	0.33 208	0.38 315	0.23 308	0.30 202	0.33 377	0.42 165	0.38 238	0.26 134	0.34 201	0.35 234	0.23 150	0.47 271	0.27 269	0.13 148	0.11 268	0.16 303	0.12 221	0.14 242	0.10 79

Occ-G	0.26 190	0.14 31	0.28 99	0.34 152	0.20 177	0.27 140	0.34 396	0.41 155	0.31 155	0.29 185	0.43 255	0.49 355	0.25 177	0.47 271	0.28 292	0.13 148	0.11 268	0.14 193	0.11 175	0.12 122	0.12 237

gcap-zeroshot	0.26 190	0.16 130	0.31 160	0.33 116	0.22 251	0.36 303	0.31 331	0.47 212	0.46 299	0.38 260	0.50 283	0.24 109	0.18 47	0.28 23	0.24 183	0.13 148	0.09 29	0.15 259	0.12 221	0.11 46	0.10 79

test_for_model	0.26 190	0.16 130	0.31 160	0.33 116	0.22 251	0.36 303	0.32 363	0.47 212	0.48 314	0.38 260	0.51 293	0.24 109	0.18 47	0.29 39	0.24 183	0.13 148	0.09 29	0.15 259	0.12 221	0.11 46	0.11 169

MaDis-Stereo	0.26 190	0.18 230	0.36 268	0.36 241	0.26 432	0.27 140	0.27 240	0.43 184	0.35 200	0.27 154	0.26 125	0.41 295	0.28 234	0.40 182	0.28 292	0.16 365	0.14 463	0.16 303	0.13 277	0.14 242	0.12 237

testlalala	0.26 190	0.16 130	0.31 160	0.33 116	0.22 251	0.36 303	0.31 331	0.47 212	0.46 299	0.38 260	0.50 283	0.24 109	0.18 47	0.28 23	0.24 183	0.13 148	0.09 29	0.15 259	0.12 221	0.11 46	0.10 79

CroCo-Stereo	0.26 190	0.22 419	0.36 268	0.48 588	0.22 251	0.20 33	0.29 280	0.51 242	0.44 284	0.28 169	0.23 74	0.42 307	0.26 200	0.29 39	0.26 248	0.15 304	0.13 421	0.13 125	0.11 175	0.16 372	0.12 237
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
BStereo	0.27 213	0.16 130	0.88 654	0.34 152	0.22 251	0.22 51	0.31 331	0.39 128	0.41 260	0.26 134	0.24 95	0.26 140	0.19 72	0.42 208	0.28 292	0.10 15	0.12 344	0.12 65	0.16 398	0.12 122	0.14 342

tt45	0.27 213	0.17 186	0.34 233	0.35 205	0.23 308	0.38 330	0.28 270	0.46 208	0.28 119	0.40 282	0.27 135	0.38 260	0.25 177	0.57 365	0.26 248	0.13 148	0.11 268	0.16 303	0.13 277	0.12 122	0.14 342

999	0.27 213	0.16 130	0.35 251	0.36 241	0.24 349	0.31 224	0.27 240	0.49 226	0.38 238	0.26 134	0.30 168	0.39 269	0.23 150	0.63 446	0.25 218	0.13 148	0.10 112	0.14 193	0.12 221	0.12 122	0.14 342

Pointernet	0.27 213	0.14 31	0.33 208	0.35 205	0.23 308	0.35 287	0.21 89	0.72 426	0.38 238	0.39 273	0.36 221	0.34 218	0.25 177	0.36 140	0.25 218	0.15 304	0.10 112	0.12 65	0.08 1	0.11 46	0.10 79

trnet	0.27 213	0.14 31	0.23 8	0.28 9	0.15 24	0.37 317	0.23 151	0.52 252	0.72 431	0.42 295	0.51 293	0.34 218	0.26 200	0.39 170	0.25 218	0.15 304	0.11 268	0.12 65	0.08 1	0.11 46	0.10 79

UniTT-Stereo	0.27 213	0.17 186	0.37 285	0.40 395	0.27 468	0.30 202	0.28 270	0.39 128	0.31 155	0.29 185	0.46 266	0.27 153	0.25 177	0.47 271	0.34 373	0.17 424	0.13 421	0.13 125	0.12 221	0.14 242	0.12 237

AEACV	0.27 213	0.17 186	0.31 160	0.34 152	0.45 681	0.26 119	0.28 270	0.37 105	0.32 169	0.30 194	0.46 266	0.31 194	0.37 372	0.36 140	0.24 183	0.14 219	0.10 112	0.15 259	0.12 221	0.13 185	0.11 169

LoS_RVC	0.27 213	0.16 130	0.27 76	0.32 90	0.30 543	0.44 390	0.34 396	0.41 155	0.33 177	0.31 198	0.51 293	0.29 169	0.32 295	0.36 140	0.28 292	0.11 39	0.10 112	0.11 5	0.08 1	0.11 46	0.19 510

EE1	0.28 221	0.15 83	0.35 251	0.36 241	0.24 349	0.18 23	0.26 215	0.59 300	0.38 238	0.34 224	0.35 210	0.47 341	0.35 333	0.54 331	0.22 114	0.16 365	0.10 112	0.14 193	0.11 175	0.14 242	0.12 237

FAST (zero-shot)	0.28 221	0.18 230	0.46 424	0.51 635	0.57 722	0.18 23	0.25 188	0.54 267	0.22 47	0.22 70	0.31 182	0.27 153	0.25 177	0.42 208	0.24 183	0.21 544	0.18 578	0.15 259	0.17 459	0.14 242	0.17 454

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.28 221	0.51 685	1.28 705	0.31 60	0.19 128	0.22 51	0.22 111	0.45 200	0.28 119	0.23 87	0.32 186	0.25 127	0.24 163	0.32 89	0.20 51	0.12 74	0.11 268	0.12 65	0.10 98	0.11 46	0.11 169

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.28 221	0.23 441	1.22 700	0.34 152	0.21 216	0.29 179	0.21 89	0.41 155	0.33 177	0.24 103	0.30 168	0.32 197	0.28 234	0.33 109	0.20 51	0.12 74	0.11 268	0.13 125	0.10 98	0.10 9	0.11 169

VMStereo-Base	0.28 221	0.16 130	0.27 76	0.30 29	0.17 61	0.30 202	0.27 240	0.50 238	0.65 394	0.32 213	0.47 272	0.42 307	0.24 163	0.41 194	0.27 269	0.15 304	0.11 268	0.12 65	0.10 98	0.13 185	0.14 342

water-stereo	0.28 221	0.14 31	0.29 113	0.35 205	0.19 128	0.36 303	0.23 151	0.62 326	0.38 238	0.39 273	0.62 347	0.41 295	0.35 333	0.28 23	0.27 269	0.14 219	0.13 421	0.13 125	0.12 221	0.12 122	0.10 79

castereo	0.28 221	0.16 130	0.32 185	0.35 205	0.21 216	0.40 349	0.42 548	0.50 238	0.66 398	0.26 134	0.41 246	0.37 251	0.36 362	0.33 109	0.24 183	0.13 148	0.09 29	0.13 125	0.10 98	0.11 46	0.10 79

fffy	0.28 221	0.21 378	0.34 233	0.37 271	0.23 308	0.33 257	0.29 280	0.51 242	0.41 260	0.32 213	0.37 228	0.39 269	0.27 217	0.50 297	0.27 269	0.12 74	0.11 268	0.16 303	0.13 277	0.14 242	0.11 169

WCG-NET	0.28 221	0.15 83	0.33 208	0.33 116	0.19 128	0.33 257	0.27 240	0.39 128	0.80 493	0.46 316	0.49 279	0.39 269	0.25 177	0.40 182	0.25 218	0.12 74	0.09 29	0.13 125	0.11 175	0.12 122	0.10 79

GCAP-BAT	0.28 221	0.15 83	0.42 367	0.33 116	0.21 216	0.25 105	0.25 188	0.45 200	0.54 342	0.34 224	0.42 249	0.43 316	0.27 217	0.48 282	0.24 183	0.14 219	0.11 268	0.14 193	0.12 221	0.11 46	0.12 237

MGS-Stereo	0.28 221	0.19 278	0.40 335	0.36 241	0.23 308	0.37 317	0.30 302	0.39 128	0.44 284	0.31 198	0.51 293	0.40 283	0.24 163	0.43 222	0.26 248	0.15 304	0.12 344	0.15 259	0.13 277	0.14 242	0.13 290

GCAPDPT-zeroshot	0.28 221	0.15 83	0.42 367	0.33 116	0.21 216	0.25 105	0.25 188	0.45 200	0.54 342	0.34 224	0.42 249	0.43 316	0.27 217	0.48 282	0.24 183	0.14 219	0.11 268	0.14 193	0.12 221	0.11 46	0.12 237

GCAP-Stereo	0.28 221	0.19 278	0.40 335	0.38 315	0.19 128	0.38 330	0.23 151	0.57 284	0.41 260	0.45 308	0.49 279	0.39 269	0.27 217	0.33 109	0.23 161	0.14 219	0.12 344	0.14 193	0.11 175	0.12 122	0.11 169

CES	0.28 221	0.14 31	0.23 8	0.30 29	0.70 743	0.37 317	0.27 240	0.48 220	0.46 299	0.34 224	0.48 275	0.27 153	0.22 133	0.39 170	0.23 161	0.13 148	0.11 268	0.12 65	0.08 1	0.13 185	0.17 454

MC-Stereo	0.28 221	0.17 186	0.32 185	0.38 315	0.20 177	0.26 119	0.26 215	0.49 226	0.37 227	0.37 248	0.61 343	0.41 295	0.31 289	0.55 340	0.25 218	0.13 148	0.09 29	0.14 193	0.12 221	0.12 122	0.11 169

CroCo-Stereo Lap2	0.28 221	0.24 483	0.39 321	0.50 617	0.29 524	0.20 33	0.31 331	0.49 226	0.38 238	0.24 103	0.27 135	0.46 338	0.31 289	0.39 170	0.30 323	0.14 219	0.15 496	0.16 303	0.13 277	0.16 372	0.15 377

CREStereo	0.28 221	0.15 83	0.24 19	0.27 3	0.17 61	0.37 317	0.25 188	0.51 242	0.72 431	0.42 295	0.51 293	0.32 197	0.26 200	0.38 162	0.25 218	0.16 365	0.11 268	0.12 65	0.08 1	0.12 122	0.11 169
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
quiztm	0.29 238	0.19 278	0.35 251	0.40 395	0.23 308	0.27 140	0.33 377	0.63 336	0.39 251	0.45 308	0.60 338	0.39 269	0.18 47	0.40 182	0.26 248	0.14 219	0.10 112	0.14 193	0.11 175	0.14 242	0.10 79

DA	0.29 238	0.17 186	0.31 160	0.40 395	0.20 177	0.74 578	0.33 377	0.47 212	0.44 284	0.34 224	0.39 237	0.39 269	0.32 295	0.32 89	0.24 183	0.15 304	0.11 268	0.16 303	0.11 175	0.15 313	0.10 79

GGEV	0.29 238	0.17 186	0.31 160	0.40 395	0.20 177	0.74 578	0.33 377	0.47 212	0.44 284	0.34 224	0.39 237	0.39 269	0.32 295	0.32 89	0.24 183	0.15 304	0.11 268	0.16 303	0.11 175	0.15 313	0.10 79

FlowAnything_test	0.29 238	0.19 278	0.39 321	0.47 580	0.26 432	0.46 408	0.25 188	0.43 184	0.31 155	0.29 185	0.26 125	0.35 234	0.26 200	0.40 182	0.37 429	0.21 544	0.15 496	0.22 551	0.26 648	0.16 372	0.16 428

depthmonostereo	0.29 238	0.14 31	0.31 160	0.35 205	0.17 61	0.46 408	0.27 240	0.69 394	0.57 359	0.35 236	0.42 249	0.31 194	0.35 333	0.35 133	0.27 269	0.14 219	0.12 344	0.13 125	0.12 221	0.11 46	0.10 79

HART	0.29 238	0.16 130	0.32 185	0.40 395	0.21 216	0.32 245	0.26 215	0.62 326	0.31 155	0.33 220	0.65 357	0.41 295	0.22 133	0.55 340	0.25 218	0.12 74	0.10 112	0.15 259	0.11 175	0.15 313	0.11 169

ff7	0.29 238	0.21 378	0.38 299	0.36 241	0.26 432	0.31 224	0.35 423	0.62 326	0.34 187	0.38 260	0.33 189	0.32 197	0.29 253	0.58 388	0.25 218	0.14 219	0.10 112	0.17 353	0.12 221	0.14 242	0.15 377

IGEVStereo-DCA	0.29 238	0.22 419	0.38 299	0.35 205	0.27 468	0.37 317	0.35 423	0.62 326	0.34 187	0.38 260	0.30 168	0.35 234	0.27 217	0.51 305	0.22 114	0.15 304	0.12 344	0.16 303	0.12 221	0.13 185	0.15 377

ffff	0.29 238	0.21 378	0.38 299	0.36 241	0.26 432	0.31 224	0.35 423	0.62 326	0.34 187	0.38 260	0.33 189	0.32 197	0.29 253	0.58 388	0.25 218	0.14 219	0.10 112	0.17 353	0.12 221	0.14 242	0.15 377

rrr	0.29 238	0.22 419	0.41 346	0.35 205	0.27 468	0.37 317	0.32 363	0.52 252	0.42 271	0.38 260	0.30 168	0.35 234	0.27 217	0.51 305	0.22 114	0.15 304	0.12 344	0.16 303	0.13 277	0.13 185	0.14 342

11t	0.29 238	0.21 378	0.38 299	0.36 241	0.26 432	0.31 224	0.35 423	0.62 326	0.34 187	0.38 260	0.33 189	0.32 197	0.29 253	0.58 388	0.25 218	0.14 219	0.10 112	0.17 353	0.12 221	0.14 242	0.15 377

anonymousdsp	0.29 238	0.21 378	0.38 299	0.37 271	0.25 384	0.30 202	0.35 423	0.63 336	0.35 200	0.39 273	0.33 189	0.33 211	0.28 234	0.59 406	0.25 218	0.14 219	0.10 112	0.17 353	0.12 221	0.14 242	0.15 377

LoS	0.29 238	0.15 83	0.30 133	0.29 15	0.18 94	0.33 257	0.29 280	0.51 242	0.72 431	0.34 224	0.52 306	0.41 295	0.28 234	0.47 271	0.28 292	0.15 304	0.11 268	0.13 125	0.09 16	0.11 46	0.11 169
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	0.29 238	0.21 378	0.38 299	0.35 205	0.24 349	0.32 245	0.43 557	0.57 284	0.37 227	0.33 220	0.30 168	0.32 197	0.28 234	0.57 365	0.26 248	0.13 148	0.11 268	0.16 303	0.13 277	0.13 185	0.13 290

ccc-4	0.29 238	0.21 378	0.38 299	0.36 241	0.26 432	0.31 224	0.35 423	0.62 326	0.34 187	0.38 260	0.33 189	0.32 197	0.29 253	0.58 388	0.25 218	0.14 219	0.10 112	0.17 353	0.12 221	0.14 242	0.15 377

IGEV-Stereo	0.29 238	0.21 378	0.38 299	0.37 271	0.25 384	0.30 202	0.35 423	0.63 336	0.35 200	0.39 273	0.33 189	0.33 211	0.28 234	0.59 406	0.25 218	0.14 219	0.10 112	0.17 353	0.12 221	0.14 242	0.15 377
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GLC_STEREO	0.29 238	0.19 278	0.27 76	0.44 525	0.19 128	0.31 224	0.26 215	0.47 212	0.43 276	0.37 248	0.47 272	0.41 295	0.23 150	0.50 297	0.34 373	0.14 219	0.18 578	0.19 457	0.16 398	0.16 372	0.13 290

test_xeample3	0.29 238	0.21 378	0.41 346	0.35 205	0.26 432	0.35 287	0.32 363	0.56 275	0.36 210	0.43 299	0.32 186	0.34 218	0.28 234	0.54 331	0.23 161	0.14 219	0.11 268	0.16 303	0.12 221	0.14 242	0.13 290

SCION-Mon(vits-remp)	0.30 256	0.32 590	0.74 620	0.51 635	0.42 662	1.15 682	0.22 111	0.39 128	0.33 177	0.20 29	0.25 108	0.17 10	0.15 9	0.39 170	0.18 19	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 16	0.11 46	0.09 6

DN	0.30 256	0.17 186	0.33 208	0.37 271	0.26 432	0.35 287	0.27 240	0.54 267	0.55 349	0.32 213	0.42 249	0.50 361	0.23 150	0.39 170	0.22 114	0.21 544	0.14 463	0.16 303	0.13 277	0.17 415	0.18 475

PSi22	0.30 256	0.18 230	0.30 133	0.36 241	0.19 128	0.30 202	0.19 36	0.42 165	0.73 438	0.27 154	0.32 186	0.57 396	0.43 415	0.77 560	0.25 218	0.12 74	0.10 112	0.11 5	0.09 16	0.14 242	0.11 169

Anonymus123	0.30 256	0.16 130	0.88 654	0.34 152	0.22 251	0.64 534	0.31 331	0.54 267	0.41 260	0.26 134	0.24 95	0.26 140	0.19 72	0.42 208	0.28 292	0.10 15	0.12 344	0.12 65	0.16 398	0.12 122	0.14 342

DVStereo	0.30 256	0.15 83	0.34 233	0.33 116	0.20 177	0.53 443	0.25 188	0.56 275	0.43 276	0.56 362	0.50 283	0.35 234	0.29 253	0.49 289	0.28 292	0.13 148	0.11 268	0.12 65	0.11 175	0.11 46	0.10 79

MM-Stereo_test2	0.30 256	0.18 230	0.39 321	0.40 395	0.24 349	0.42 376	0.42 548	0.63 336	0.41 260	0.37 248	0.35 210	0.32 197	0.26 200	0.53 323	0.25 218	0.12 74	0.10 112	0.15 259	0.12 221	0.15 313	0.10 79

Reg-Stereo(zero)	0.30 256	0.16 130	0.28 99	0.34 152	0.18 94	0.32 245	0.20 58	0.63 336	0.68 410	0.50 332	0.52 306	0.51 367	0.30 272	0.45 240	0.25 218	0.13 148	0.10 112	0.12 65	0.10 98	0.12 122	0.11 169

CASnet	0.30 256	0.20 331	0.33 208	0.41 433	0.16 47	0.26 119	0.24 175	0.52 252	0.53 338	0.52 346	0.54 315	0.39 269	0.24 163	0.40 182	0.26 248	0.14 219	0.10 112	0.22 551	0.18 489	0.18 447	0.11 169
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
TANstereo	0.30 256	0.15 83	0.31 160	0.30 29	0.17 61	0.55 457	0.23 151	0.44 192	0.55 349	0.59 370	0.68 373	0.37 251	0.26 200	0.35 133	0.27 269	0.15 304	0.16 532	0.12 65	0.10 98	0.13 185	0.14 342

AnonStereo	0.31 265	0.19 278	0.37 285	0.39 350	0.23 308	0.28 164	0.34 396	0.64 351	0.49 318	0.43 299	0.34 201	0.55 386	0.32 295	0.54 331	0.23 161	0.16 365	0.10 112	0.15 259	0.12 221	0.17 415	0.13 290

Weightmod_eth	0.31 265	0.19 278	0.31 160	0.35 205	0.18 94	0.45 402	0.35 423	0.62 326	0.39 251	0.44 303	0.39 237	0.48 347	0.41 406	0.45 240	0.23 161	0.17 424	0.16 532	0.15 259	0.14 323	0.15 313	0.09 6

rvit_stereo_0081_aga	0.31 265	0.28 558	0.44 394	0.42 481	0.29 524	0.34 276	0.31 331	0.44 192	0.40 256	0.39 273	0.44 257	0.40 283	0.32 295	0.42 208	0.29 315	0.23 590	0.17 553	0.19 457	0.16 398	0.20 507	0.15 377

rvit_stereo_0080	0.31 265	0.25 509	0.40 335	0.39 350	0.28 493	0.27 140	0.46 574	0.49 226	0.44 284	0.35 236	0.42 249	0.40 283	0.28 234	0.41 194	0.33 356	0.22 572	0.17 553	0.17 353	0.16 398	0.22 558	0.15 377

WCG-NET（raft）	0.31 265	0.15 83	0.36 268	0.32 90	0.19 128	0.35 287	0.27 240	0.51 242	0.78 482	0.45 308	0.55 325	0.48 347	0.27 217	0.54 331	0.26 248	0.13 148	0.10 112	0.12 65	0.11 175	0.12 122	0.11 169

whm_eth	0.31 265	0.25 509	0.40 335	0.39 350	0.28 493	0.27 140	0.46 574	0.49 226	0.44 284	0.35 236	0.42 249	0.40 283	0.28 234	0.41 194	0.33 356	0.22 572	0.17 553	0.17 353	0.16 398	0.22 558	0.15 377

plain	0.31 265	0.20 331	0.50 486	0.39 350	0.29 524	0.27 140	0.30 302	0.44 192	0.35 200	0.31 198	0.66 364	0.30 184	0.31 289	0.65 468	0.31 332	0.17 424	0.13 421	0.20 492	0.15 359	0.17 415	0.12 237

MIF-Stereo (partial)	0.31 265	0.18 230	0.37 285	0.41 433	0.31 567	0.28 164	0.23 151	0.47 212	0.42 271	0.31 198	0.63 348	0.36 246	0.35 333	0.57 365	0.31 332	0.17 424	0.13 421	0.19 457	0.17 459	0.18 447	0.14 342

Weightmod	0.32 273	0.18 230	0.30 133	0.34 152	0.19 128	0.54 450	0.34 396	0.56 275	0.50 325	0.41 289	0.52 306	0.48 347	0.33 314	0.46 260	0.29 315	0.15 304	0.23 641	0.16 303	0.15 359	0.14 242	0.11 169

SE	0.32 273	0.26 526	0.34 233	0.34 152	0.21 216	0.50 424	0.33 377	0.58 293	0.52 334	0.51 337	0.54 315	0.32 197	0.35 333	0.31 76	0.25 218	0.17 424	0.13 421	0.19 457	0.16 398	0.21 533	0.18 475

GGDA	0.32 273	0.18 230	0.32 185	0.31 60	0.21 216	0.31 224	0.26 215	0.59 300	0.66 398	0.50 332	0.68 373	0.40 283	0.36 362	0.55 340	0.35 392	0.15 304	0.11 268	0.13 125	0.12 221	0.15 313	0.15 377

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.32 273	0.38 632	2.34 750	0.33 116	0.19 128	0.20 33	0.22 111	0.43 184	0.29 136	0.22 70	0.25 108	0.22 72	0.26 200	0.29 39	0.20 51	0.11 39	0.10 112	0.12 65	0.09 16	0.11 46	0.10 79

RT-Monster	0.32 273	0.17 186	0.30 133	0.34 152	0.26 432	0.38 330	0.20 58	0.56 275	0.76 462	0.61 382	0.64 354	0.49 355	0.28 234	0.41 194	0.30 323	0.14 219	0.11 268	0.12 65	0.10 98	0.11 46	0.13 290

WQFJA1	0.32 273	0.19 278	0.34 233	0.39 350	0.26 432	0.62 514	0.30 302	0.56 275	0.47 306	0.37 248	0.39 237	0.38 260	0.33 314	0.50 297	0.42 469	0.14 219	0.18 578	0.16 303	0.14 323	0.14 242	0.13 290

WQFJX	0.32 273	0.18 230	0.33 208	0.39 350	0.27 468	0.60 503	0.30 302	0.53 264	0.47 306	0.39 273	0.38 232	0.34 218	0.33 314	0.61 422	0.40 455	0.14 219	0.17 553	0.16 303	0.13 277	0.14 242	0.14 342

NLMM	0.32 273	0.19 278	0.34 233	0.39 350	0.26 432	0.62 514	0.30 302	0.56 275	0.47 306	0.37 248	0.39 237	0.38 260	0.33 314	0.49 289	0.42 469	0.14 219	0.18 578	0.16 303	0.14 323	0.14 242	0.13 290

NLSM1	0.32 273	0.18 230	0.34 233	0.39 350	0.25 384	0.66 546	0.27 240	0.57 284	0.50 325	0.37 248	0.53 312	0.29 169	0.28 234	0.54 331	0.32 342	0.16 365	0.17 553	0.18 409	0.15 359	0.14 242	0.12 237

FE-Mocha	0.32 273	0.19 278	0.50 486	0.38 315	0.27 468	0.30 202	0.20 58	0.71 419	0.36 210	0.65 416	0.56 328	0.54 381	0.25 177	0.38 162	0.22 114	0.15 304	0.10 112	0.17 353	0.16 398	0.13 185	0.12 237

rvit_stereo_0081	0.32 273	0.24 483	0.47 438	0.43 504	0.26 432	0.30 202	0.37 464	0.42 165	0.55 349	0.36 241	0.40 243	0.39 269	0.35 333	0.43 222	0.33 356	0.22 572	0.16 532	0.19 457	0.16 398	0.19 486	0.13 290

rvit_stereo_0082	0.32 273	0.24 483	0.47 438	0.43 504	0.26 432	0.30 202	0.37 464	0.42 165	0.55 349	0.36 241	0.40 243	0.39 269	0.35 333	0.43 222	0.33 356	0.22 572	0.16 532	0.19 457	0.16 398	0.19 486	0.13 290

RAFT-Stereo-weight	0.32 273	0.18 230	0.33 208	0.39 350	0.22 251	0.26 119	0.29 280	0.67 375	0.80 493	0.53 349	0.51 293	0.58 405	0.20 93	0.47 271	0.27 269	0.13 148	0.10 112	0.14 193	0.11 175	0.13 185	0.11 169

CAS++	0.32 273	0.24 483	0.36 268	0.37 271	0.26 432	0.28 164	0.23 151	0.87 503	0.50 325	0.47 323	0.45 261	0.26 140	0.21 116	0.49 289	0.24 183	0.23 590	0.19 598	0.22 551	0.17 459	0.21 533	0.16 428
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.32 273	0.22 419	0.34 233	0.42 481	0.28 493	0.40 349	0.50 602	0.72 426	0.37 227	0.37 248	0.34 201	0.32 197	0.31 289	0.59 406	0.27 269	0.14 219	0.13 421	0.18 409	0.17 459	0.17 415	0.16 428

MSKI-zero shot	0.32 273	0.17 186	0.34 233	0.39 350	0.21 216	0.32 245	0.22 111	0.61 321	0.43 276	0.52 346	0.64 354	0.61 432	0.20 93	0.74 539	0.25 218	0.14 219	0.10 112	0.14 193	0.10 98	0.12 122	0.12 237

iRaftStereo_RVC	0.32 273	0.19 278	0.37 285	0.39 350	0.22 251	0.31 224	0.29 280	0.68 385	0.51 331	0.49 328	0.66 364	0.37 251	0.23 150	0.45 240	0.33 356	0.14 219	0.10 112	0.18 409	0.17 459	0.15 313	0.12 237

CREStereo++_RVC	0.32 273	0.15 83	0.23 8	0.31 60	0.24 349	0.27 140	0.22 111	0.46 208	0.88 543	0.46 316	0.80 437	0.30 184	0.26 200	0.36 140	0.33 356	0.13 148	0.09 29	0.13 125	0.51 747	0.13 185	0.09 6
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
XX-TBD	0.32 273	0.53 696	0.26 58	0.51 635	0.20 177	0.37 317	0.24 175	0.40 144	0.73 438	0.54 355	0.69 377	0.31 194	0.25 177	0.32 89	0.27 269	0.16 365	0.10 112	0.12 65	0.09 16	0.13 185	0.11 169

PMTNet	0.32 273	0.16 130	0.24 19	0.29 15	0.18 94	0.45 402	0.22 111	0.56 275	0.63 381	0.46 316	0.54 315	0.39 269	0.34 327	0.48 282	0.24 183	0.75 756	0.10 112	0.12 65	0.08 1	0.12 122	0.11 169

ManiGeoR	0.33 293	0.17 186	0.43 382	0.31 60	0.22 251	0.40 349	0.27 240	0.73 437	0.49 318	0.40 282	0.63 348	0.40 283	0.32 295	0.62 432	0.41 461	0.16 365	0.11 268	0.14 193	0.12 221	0.15 313	0.16 428

HLf10	0.33 293	0.17 186	0.43 382	0.31 60	0.22 251	0.40 349	0.27 240	0.73 437	0.49 318	0.40 282	0.63 348	0.40 283	0.32 295	0.62 432	0.41 461	0.16 365	0.11 268	0.14 193	0.12 221	0.15 313	0.16 428

HLf8	0.33 293	0.17 186	0.39 321	0.30 29	0.22 251	0.43 381	0.27 240	0.71 419	0.67 403	0.44 303	0.60 338	0.36 246	0.30 272	0.58 388	0.35 392	0.18 460	0.11 268	0.14 193	0.12 221	0.17 415	0.18 475

TestStereo_HL2	0.33 293	0.18 230	0.33 208	0.31 60	0.22 251	0.32 245	0.25 188	0.58 293	0.61 366	0.54 355	0.68 373	0.41 295	0.36 362	0.57 365	0.36 410	0.16 365	0.11 268	0.13 125	0.11 175	0.15 313	0.16 428

WQFJX1	0.33 293	0.19 278	0.34 233	0.41 433	0.28 493	0.53 443	0.33 377	0.51 242	0.50 325	0.39 273	0.36 221	0.34 218	0.31 289	0.69 505	0.39 447	0.15 304	0.18 578	0.16 303	0.14 323	0.16 372	0.14 342

NLMM1	0.33 293	0.21 378	0.36 268	0.41 433	0.25 384	0.55 457	0.33 377	0.55 271	0.63 381	0.42 295	0.44 257	0.30 184	0.25 177	0.63 446	0.38 439	0.16 365	0.18 578	0.17 353	0.14 323	0.15 313	0.13 290

xyz-stereo-finetune	0.33 293	0.18 230	0.36 268	0.33 116	0.18 94	0.57 478	0.31 331	0.58 293	0.69 417	0.45 308	0.54 315	0.38 260	0.33 314	0.56 353	0.36 410	0.12 74	0.12 344	0.16 303	0.13 277	0.13 185	0.12 237

MM-Stereo_test1	0.33 293	0.19 278	0.36 268	0.41 433	0.23 308	0.36 303	0.45 570	0.58 293	0.54 342	0.60 374	0.50 283	0.38 260	0.37 372	0.60 412	0.26 248	0.15 304	0.13 421	0.17 353	0.14 323	0.15 313	0.12 237

tg	0.33 293	0.18 230	0.37 285	0.39 350	0.22 251	0.38 330	0.26 215	0.70 410	0.56 357	0.47 323	0.65 357	0.42 307	0.24 163	0.55 340	0.33 356	0.14 219	0.10 112	0.18 409	0.17 459	0.14 242	0.11 169

model_zeroshot	0.33 293	0.18 230	0.48 459	0.39 350	0.28 493	0.45 402	0.25 188	0.63 336	0.45 293	0.61 382	0.50 283	0.51 367	0.25 177	0.45 240	0.26 248	0.16 365	0.13 421	0.15 259	0.14 323	0.13 185	0.13 290

rvit_stereo_ft	0.33 293	0.25 509	0.47 438	0.52 652	0.32 584	0.33 257	0.47 582	0.49 226	0.50 325	0.34 224	0.41 246	0.41 295	0.32 295	0.48 282	0.34 373	0.22 572	0.14 463	0.19 457	0.18 489	0.19 486	0.14 342

4D-IteraStereo	0.33 293	0.18 230	0.40 335	0.40 395	0.24 349	0.32 245	0.27 240	0.58 293	0.72 431	0.65 416	0.54 315	0.42 307	0.23 150	0.45 240	0.28 292	0.14 219	0.09 29	0.19 457	0.16 398	0.16 372	0.11 169

HLF11	0.34 305	0.17 186	0.42 367	0.30 29	0.23 308	0.36 303	0.22 111	0.69 394	0.48 314	0.49 328	0.66 364	0.43 316	0.37 372	0.70 512	0.45 506	0.15 304	0.12 344	0.13 125	0.11 175	0.15 313	0.17 454

TestStereo_HLe17	0.34 305	0.17 186	0.46 424	0.32 90	0.21 216	0.42 376	0.31 331	0.70 410	0.66 398	0.46 316	0.68 373	0.36 246	0.30 272	0.61 422	0.36 410	0.16 365	0.10 112	0.14 193	0.13 277	0.15 313	0.15 377

TestStereo-Hl	0.34 305	0.20 331	0.32 185	0.32 90	0.22 251	0.32 245	0.27 240	0.64 351	0.59 362	0.50 332	0.67 370	0.46 338	0.45 431	0.60 412	0.34 373	0.14 219	0.11 268	0.13 125	0.13 277	0.15 313	0.15 377

NLCSM	0.34 305	0.21 378	0.34 233	0.44 525	0.29 524	0.54 450	0.36 446	0.52 252	0.47 306	0.46 316	0.37 228	0.34 218	0.34 327	0.71 518	0.41 461	0.16 365	0.17 553	0.17 353	0.16 398	0.17 415	0.16 428

IGEV-FE	0.34 305	0.18 230	0.67 586	0.39 350	0.28 493	0.30 202	0.25 188	0.74 443	0.31 155	0.62 386	0.57 330	0.54 381	0.25 177	0.53 323	0.27 269	0.14 219	0.10 112	0.15 259	0.14 323	0.14 242	0.12 237

MM-Stereo_test3	0.34 305	0.19 278	0.31 160	0.41 433	0.25 384	0.35 287	0.44 567	0.72 426	0.92 574	0.46 316	0.52 306	0.41 295	0.29 253	0.44 235	0.28 292	0.16 365	0.15 496	0.17 353	0.13 277	0.14 242	0.13 290

rvit_stereo_0083	0.34 305	0.24 483	0.50 486	0.44 525	0.27 468	0.34 276	0.35 423	0.45 200	0.62 370	0.37 248	0.47 272	0.42 307	0.35 333	0.40 182	0.36 410	0.22 572	0.20 613	0.20 492	0.17 459	0.20 507	0.14 342

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 305	0.27 544	0.45 407	0.36 241	0.25 384	0.48 417	0.30 302	0.58 293	0.90 562	0.42 295	0.36 221	0.30 184	0.29 253	0.49 289	0.30 323	0.16 365	0.14 463	0.18 409	0.15 359	0.18 447	0.15 377

AE-Stereo	0.34 305	0.21 378	0.42 367	0.48 588	0.31 567	0.48 417	0.35 423	0.61 321	0.62 370	0.32 213	0.55 325	0.52 373	0.27 217	0.47 271	0.29 315	0.13 148	0.13 421	0.18 409	0.16 398	0.15 313	0.12 237

IGEV_Zeroshot_test	0.34 305	0.18 230	0.67 586	0.39 350	0.28 493	0.30 202	0.25 188	0.74 443	0.31 155	0.62 386	0.57 330	0.54 381	0.25 177	0.53 323	0.27 269	0.14 219	0.10 112	0.15 259	0.14 323	0.14 242	0.12 237

RAFT-Test	0.34 305	0.18 230	0.37 285	0.38 315	0.23 308	0.50 424	0.23 151	0.69 394	0.40 256	0.60 374	0.85 472	0.61 432	0.28 234	0.46 260	0.27 269	0.14 219	0.11 268	0.14 193	0.11 175	0.13 185	0.12 237

CAS	0.34 305	0.13 6	0.25 39	1.28 763	0.30 543	0.46 408	0.38 486	0.48 220	0.47 306	0.34 224	0.52 306	0.24 109	0.19 72	0.29 39	0.27 269	0.69 754	0.08 2	0.12 65	0.08 1	0.12 122	0.15 377

test-3	0.34 305	0.16 130	0.43 382	0.39 350	0.21 216	0.43 381	0.22 111	0.63 336	0.78 482	0.71 461	0.45 261	0.64 448	0.27 217	0.43 222	0.31 332	0.12 74	0.09 29	0.17 353	0.13 277	0.12 122	0.10 79

test_1	0.34 305	0.16 130	0.43 382	0.39 350	0.21 216	0.43 381	0.23 151	0.63 336	0.78 482	0.68 440	0.45 261	0.64 448	0.27 217	0.43 222	0.31 332	0.12 74	0.09 29	0.17 353	0.13 277	0.12 122	0.10 79

cross-raft	0.34 305	0.20 331	0.37 285	0.44 525	0.23 308	0.32 245	0.35 423	0.74 443	0.40 256	0.60 374	0.77 411	0.57 396	0.27 217	0.43 222	0.28 292	0.12 74	0.10 112	0.15 259	0.13 277	0.15 313	0.11 169

raftrobust	0.34 305	0.19 278	0.36 268	0.41 433	0.27 468	0.30 202	0.25 188	0.71 419	0.63 381	0.58 368	0.55 325	0.45 331	0.46 438	0.51 305	0.29 315	0.16 365	0.12 344	0.14 193	0.12 221	0.12 122	0.13 290

EAI-Stereo	0.34 305	0.19 278	0.44 394	0.39 350	0.21 216	0.31 224	0.30 302	1.15 629	0.30 144	0.49 328	0.75 401	0.36 246	0.28 234	0.62 432	0.27 269	0.14 219	0.11 268	0.14 193	0.13 277	0.13 185	0.12 237

CFNet-RSSM	0.34 305	0.17 186	0.45 407	0.39 350	0.22 251	0.35 287	0.23 151	0.73 437	0.84 516	0.65 416	0.54 315	0.57 396	0.28 234	0.46 260	0.26 248	0.13 148	0.10 112	0.14 193	0.12 221	0.13 185	0.11 169

Gwc-CoAtRS	0.34 305	0.17 186	0.44 394	0.39 350	0.23 308	0.34 276	0.22 111	0.70 410	0.75 453	0.60 374	0.59 336	0.58 405	0.29 253	0.45 240	0.26 248	0.14 219	0.11 268	0.14 193	0.12 221	0.12 122	0.12 237

monster_256*512	0.35 324	0.23 441	0.30 133	0.42 481	0.23 308	0.44 390	0.36 446	0.71 419	0.67 403	0.45 308	0.52 306	0.62 439	0.40 397	0.38 162	0.33 356	0.13 148	0.10 112	0.17 353	0.15 359	0.16 372	0.13 290

ACVNet-DCA	0.35 324	0.23 441	0.33 208	0.41 433	0.22 251	0.55 457	0.38 486	0.85 492	0.54 342	0.41 289	0.50 283	0.34 218	0.49 454	0.57 365	0.25 218	0.16 365	0.10 112	0.19 457	0.13 277	0.18 447	0.17 454

EKT-Stereo	0.35 324	0.23 441	0.39 321	0.43 504	0.29 524	0.38 330	0.31 331	0.69 394	0.64 389	0.45 308	0.63 348	0.49 355	0.27 217	0.56 353	0.33 356	0.18 460	0.14 463	0.18 409	0.15 359	0.16 372	0.16 428

Any-RAFT	0.35 324	0.16 130	0.30 133	0.34 152	0.21 216	0.52 435	0.22 111	0.88 508	0.73 438	0.53 349	0.73 390	0.64 448	0.28 234	0.46 260	0.24 183	0.15 304	0.10 112	0.13 125	0.10 98	0.13 185	0.12 237

HH	0.35 324	0.20 331	0.47 438	0.40 395	0.25 384	0.33 257	0.31 331	0.76 457	0.38 238	0.43 299	0.57 330	0.79 538	0.44 426	0.71 518	0.25 218	0.15 304	0.11 268	0.15 259	0.14 323	0.14 242	0.12 237

HanStereo	0.35 324	0.20 331	0.47 438	0.40 395	0.25 384	0.33 257	0.31 331	0.76 457	0.38 238	0.43 299	0.57 330	0.79 538	0.44 426	0.71 518	0.25 218	0.15 304	0.11 268	0.15 259	0.14 323	0.14 242	0.12 237

LL-Strereo2	0.35 324	0.24 483	0.48 459	0.41 433	0.26 432	0.35 287	0.24 175	0.67 375	0.44 284	0.54 355	0.51 293	0.66 466	0.25 177	0.66 477	0.30 323	0.14 219	0.12 344	0.23 572	0.20 549	0.18 447	0.13 290

anonymousdsp2	0.35 324	0.20 331	0.43 382	0.37 271	0.24 349	0.48 417	0.31 331	0.86 496	0.65 394	0.55 359	0.50 283	0.50 361	0.34 327	0.56 353	0.31 332	0.14 219	0.10 112	0.14 193	0.10 98	0.16 372	0.14 342

Selective-RAFT	0.35 324	0.23 441	0.51 501	0.44 525	0.21 216	0.64 534	0.27 240	0.59 300	0.63 381	0.40 282	0.38 232	0.55 386	0.40 397	0.57 365	0.35 392	0.13 148	0.11 268	0.14 193	0.12 221	0.16 372	0.13 290

RCA-Stereo	0.35 324	0.17 186	0.34 233	0.38 315	0.22 251	0.31 224	0.34 396	0.68 385	1.24 682	0.45 308	0.65 357	0.47 341	0.43 415	0.38 162	0.27 269	0.13 148	0.10 112	0.14 193	0.11 175	0.11 46	0.11 169

Patchmatch Stereo++	0.35 324	0.23 441	0.47 438	0.41 433	0.22 251	0.24 84	0.22 111	0.59 300	0.36 210	0.63 395	0.73 390	0.58 405	0.38 378	0.58 388	0.36 410	0.18 460	0.12 344	0.20 492	0.16 398	0.20 507	0.15 377
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.35 324	0.23 441	0.47 438	0.41 433	0.22 251	0.24 84	0.31 331	0.59 300	0.36 210	0.63 395	0.73 390	0.58 405	0.38 378	0.56 353	0.35 392	0.18 460	0.12 344	0.20 492	0.16 398	0.20 507	0.15 377

ROB_FTStereo_v2	0.35 324	0.23 441	0.47 438	0.41 433	0.22 251	0.24 84	0.31 331	0.59 300	0.36 210	0.63 395	0.73 390	0.57 396	0.38 378	0.57 365	0.36 410	0.18 460	0.12 344	0.20 492	0.16 398	0.20 507	0.15 377

ROB_FTStereo	0.35 324	0.23 441	0.47 438	0.41 433	0.22 251	0.25 105	0.21 89	0.59 300	0.36 210	0.63 395	0.73 390	0.58 405	0.38 378	0.57 365	0.35 392	0.18 460	0.12 344	0.20 492	0.16 398	0.20 507	0.15 377

HUI-Stereo	0.35 324	0.23 441	0.47 438	0.41 433	0.22 251	0.24 84	0.22 111	0.60 313	0.36 210	0.63 395	0.73 390	0.58 405	0.38 378	0.50 297	0.35 392	0.18 460	0.12 344	0.20 492	0.16 398	0.20 507	0.15 377

iGMRVC	0.35 324	0.23 441	0.47 438	0.41 433	0.22 251	0.24 84	0.30 302	0.59 300	0.36 210	0.63 395	0.73 390	0.58 405	0.38 378	0.58 388	0.36 410	0.18 460	0.12 344	0.20 492	0.16 398	0.20 507	0.15 377

iRAFT	0.35 324	0.23 441	0.47 438	0.41 433	0.22 251	0.24 84	0.22 111	0.59 300	0.36 210	0.63 395	0.73 390	0.58 405	0.38 378	0.58 388	0.36 410	0.18 460	0.12 344	0.20 492	0.16 398	0.20 507	0.15 377

RAFT-IKP	0.35 324	0.23 441	0.47 438	0.41 433	0.22 251	0.24 84	0.28 270	0.59 300	0.36 210	0.63 395	0.73 390	0.57 396	0.38 378	0.58 388	0.36 410	0.18 460	0.12 344	0.20 492	0.16 398	0.20 507	0.15 377

sCroCo_RVC	0.35 324	0.28 558	0.69 597	0.51 635	0.39 644	0.41 369	0.31 331	0.49 226	0.45 293	0.31 198	0.48 275	0.38 260	0.32 295	0.46 260	0.32 342	0.21 544	0.22 631	0.19 457	0.19 522	0.21 533	0.20 536

SMOE	0.36 343	0.20 331	0.35 251	0.36 241	0.17 61	0.63 526	0.41 537	0.65 354	0.55 349	0.54 355	0.72 385	0.49 355	0.38 378	0.40 182	0.30 323	0.19 495	0.12 344	0.28 643	0.15 359	0.19 486	0.14 342

xyz-stereo-finetune2	0.36 343	0.19 278	0.38 299	0.32 90	0.19 128	0.82 618	0.29 280	0.52 252	0.32 169	0.51 337	0.78 423	0.43 316	0.45 431	0.69 505	0.44 497	0.13 148	0.12 344	0.17 353	0.13 277	0.12 122	0.13 290

1test111	0.36 343	0.23 441	0.33 208	0.41 433	0.22 251	0.55 457	0.38 486	0.85 492	0.54 342	0.41 289	0.50 283	0.34 218	0.49 454	0.55 340	0.45 506	0.16 365	0.10 112	0.19 457	0.13 277	0.18 447	0.17 454

11t1	0.36 343	0.21 378	0.42 367	0.35 205	0.22 251	0.62 514	0.29 280	0.69 394	0.43 276	0.60 374	0.53 312	0.53 377	0.48 449	0.56 353	0.40 455	0.18 460	0.14 463	0.16 303	0.13 277	0.17 415	0.17 454

tt1	0.36 343	0.24 483	0.32 185	0.41 433	0.22 251	0.54 450	0.38 486	0.68 385	1.04 632	0.41 289	0.46 266	0.35 234	0.45 431	0.57 365	0.25 218	0.16 365	0.10 112	0.19 457	0.13 277	0.16 372	0.16 428

knoymous	0.36 343	0.20 331	0.31 160	0.31 60	0.22 251	0.36 303	0.29 280	0.61 321	0.64 389	0.67 434	0.70 381	0.60 426	0.40 397	0.58 388	0.34 373	0.17 424	0.11 268	0.20 492	0.11 175	0.17 415	0.18 475

DCANet-4	0.36 343	0.20 331	0.48 459	0.34 152	0.19 128	0.29 179	0.30 302	0.66 365	0.92 574	0.69 448	0.78 423	0.40 283	0.47 444	0.45 240	0.34 373	0.14 219	0.10 112	0.14 193	0.11 175	0.11 46	0.13 290

test_4	0.36 343	0.18 230	0.31 160	0.44 525	0.25 384	0.20 33	0.34 396	0.56 275	0.41 260	0.59 370	1.45 683	0.43 316	0.25 177	0.63 446	0.28 292	0.12 74	0.10 112	0.17 353	0.19 522	0.15 313	0.11 169

test_3	0.36 343	0.19 278	0.44 394	0.44 525	0.23 308	0.48 417	0.36 446	0.66 365	0.82 506	0.64 407	0.45 261	0.68 474	0.25 177	0.41 194	0.31 332	0.12 74	0.10 112	0.18 409	0.16 398	0.15 313	0.11 169

NRIStereo	0.36 343	0.20 331	0.45 407	0.41 433	0.23 308	0.34 276	0.26 215	0.65 354	0.55 349	0.64 407	0.63 348	0.56 390	0.37 372	0.65 468	0.37 429	0.15 304	0.11 268	0.18 409	0.15 359	0.17 415	0.14 342

DeepStereo_RVC	0.36 343	0.21 378	0.47 438	0.40 395	0.24 349	0.26 119	0.22 111	0.60 313	0.38 238	0.69 448	0.67 370	0.57 396	0.51 469	0.56 353	0.39 447	0.16 365	0.12 344	0.18 409	0.15 359	0.19 486	0.18 475

CRE-IMP	0.36 343	0.23 441	0.49 472	0.42 481	0.24 349	0.41 369	0.21 89	0.57 284	0.41 260	0.65 416	0.72 385	0.53 377	0.37 372	0.61 422	0.38 439	0.17 424	0.11 268	0.19 457	0.15 359	0.21 533	0.18 475

test-1	0.36 343	0.19 278	0.71 606	0.46 572	0.26 432	0.44 390	0.36 446	0.60 313	0.59 362	0.48 326	0.67 370	0.53 377	0.36 362	0.40 182	0.29 315	0.14 219	0.11 268	0.16 303	0.14 323	0.15 313	0.16 428

s12784h	0.36 343	0.15 83	0.24 19	0.34 152	0.15 24	0.77 591	0.29 280	0.80 474	0.83 511	0.56 362	0.57 330	0.43 316	0.40 397	0.57 365	0.33 356	0.12 74	0.10 112	0.14 193	0.09 16	0.14 242	0.09 6

RALCasStereoNet	0.36 343	0.21 378	0.37 285	0.42 481	0.26 432	0.35 287	0.38 486	0.63 336	0.64 389	0.50 332	0.72 385	0.51 367	0.29 253	0.59 406	0.36 410	0.16 365	0.14 463	0.15 259	0.13 277	0.17 415	0.16 428

DCANet	0.36 343	0.16 130	0.41 346	0.34 152	0.19 128	0.30 202	0.30 302	0.68 385	0.91 569	0.70 454	0.77 411	0.43 316	0.57 507	0.45 240	0.34 373	0.14 219	0.10 112	0.14 193	0.11 175	0.13 185	0.12 237

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 343	0.17 186	0.41 346	0.35 205	0.19 128	0.33 257	0.29 280	0.65 354	0.73 438	0.68 440	1.01 551	0.56 390	0.40 397	0.42 208	0.30 323	0.11 39	0.09 29	0.15 259	0.14 323	0.13 185	0.10 79

S0	0.37 360	0.18 230	0.33 208	0.40 395	0.21 216	0.79 599	0.56 641	0.63 336	0.45 293	0.53 349	0.61 343	0.44 327	0.36 362	0.45 240	0.31 332	0.22 572	0.21 623	0.26 621	0.22 590	0.16 372	0.12 237

TestStereo_HL3	0.37 360	0.19 278	0.49 472	0.34 152	0.24 349	0.51 429	0.39 508	0.60 313	0.43 276	0.61 382	0.83 456	0.56 390	0.46 438	0.55 340	0.28 292	0.15 304	0.11 268	0.14 193	0.13 277	0.14 242	0.17 454

H2IRNET	0.37 360	0.20 331	0.33 208	0.38 315	0.25 384	0.27 140	0.23 151	0.59 300	0.72 431	0.39 273	0.90 500	0.74 517	0.55 497	0.52 312	0.43 479	0.15 304	0.13 421	0.18 409	0.20 549	0.16 372	0.13 290

cc1	0.37 360	0.23 441	0.33 208	0.41 433	0.22 251	0.55 457	0.38 486	0.67 375	1.06 642	0.41 289	0.50 283	0.34 218	0.49 454	0.57 365	0.25 218	0.16 365	0.10 112	0.19 457	0.13 277	0.16 372	0.15 377

DCRE	0.37 360	0.18 230	0.46 424	0.45 550	0.32 584	0.42 376	0.37 464	0.63 336	0.51 331	0.47 323	0.94 511	0.56 390	0.36 362	0.52 312	0.32 342	0.14 219	0.13 421	0.15 259	0.14 323	0.14 242	0.13 290

fff	0.37 360	0.16 130	0.41 346	0.34 152	0.19 128	0.29 179	0.30 302	0.69 394	1.06 642	0.69 448	0.78 423	0.42 307	0.63 547	0.46 260	0.34 373	0.14 219	0.10 112	0.14 193	0.11 175	0.11 46	0.13 290

ADStereo(finetuned)	0.37 360	0.16 130	0.49 472	0.34 152	0.19 128	0.30 202	0.30 302	0.68 385	0.91 569	0.70 454	0.77 411	0.43 316	0.69 586	0.45 240	0.33 356	0.14 219	0.10 112	0.14 193	0.11 175	0.13 185	0.12 237

MIPNet	0.37 360	0.21 378	0.59 541	0.39 350	0.25 384	0.50 424	0.28 270	0.77 460	0.70 418	0.65 416	0.60 338	0.40 283	0.49 454	0.44 235	0.37 429	0.14 219	0.11 268	0.16 303	0.13 277	0.14 242	0.13 290

GMOStereo	0.37 360	0.19 278	0.38 299	0.43 504	0.24 349	0.37 317	0.38 486	0.52 252	0.62 370	0.87 572	0.84 462	0.64 448	0.35 333	0.37 153	0.28 292	0.13 148	0.11 268	0.20 492	0.18 489	0.15 313	0.11 169

error version	0.37 360	0.19 278	0.38 299	0.43 504	0.24 349	0.37 317	0.38 486	0.52 252	0.62 370	0.87 572	0.84 462	0.64 448	0.35 333	0.37 153	0.28 292	0.13 148	0.11 268	0.20 492	0.18 489	0.15 313	0.11 169

test-v	0.37 360	0.19 278	0.38 299	0.43 504	0.24 349	0.37 317	0.38 486	0.52 252	0.62 370	0.87 572	0.84 462	0.64 448	0.35 333	0.37 153	0.28 292	0.13 148	0.11 268	0.20 492	0.18 489	0.15 313	0.11 169

TRStereo	0.37 360	0.27 544	0.59 541	0.47 580	0.41 656	0.29 179	0.30 302	0.84 489	0.59 362	0.52 346	0.41 246	0.52 373	0.26 200	0.73 531	0.27 269	0.17 424	0.12 344	0.19 457	0.19 522	0.13 185	0.11 169

test-2	0.37 360	0.19 278	0.38 299	0.43 504	0.24 349	0.37 317	0.38 486	0.52 252	0.62 370	0.87 572	0.84 462	0.64 448	0.35 333	0.37 153	0.28 292	0.13 148	0.11 268	0.20 492	0.18 489	0.15 313	0.11 169

rafts_anoy	0.37 360	0.21 378	0.36 268	0.41 433	0.26 432	0.30 202	0.33 377	0.67 375	0.90 562	0.58 368	0.66 364	0.45 331	0.33 314	0.47 271	0.39 447	0.16 365	0.11 268	0.21 535	0.23 607	0.17 415	0.14 342

XX-Stereo	0.37 360	0.17 186	0.45 407	0.55 679	0.36 620	0.38 330	0.20 58	0.60 313	0.30 144	0.46 316	1.30 655	0.73 510	0.26 200	0.56 353	0.26 248	0.16 365	0.11 268	0.17 353	0.16 398	0.14 242	0.10 79

csc	0.37 360	0.16 130	0.41 346	0.34 152	0.19 128	0.29 179	0.30 302	0.69 394	1.06 642	0.69 448	0.78 423	0.42 307	0.63 547	0.46 260	0.34 373	0.14 219	0.10 112	0.14 193	0.11 175	0.11 46	0.13 290

cscssc	0.37 360	0.16 130	0.41 346	0.34 152	0.19 128	0.29 179	0.30 302	0.69 394	1.06 642	0.69 448	0.78 423	0.42 307	0.63 547	0.46 260	0.34 373	0.14 219	0.10 112	0.14 193	0.11 175	0.11 46	0.13 290

Lsterematch	0.38 377	0.17 186	0.38 299	0.37 271	0.20 177	0.42 376	0.27 240	0.57 284	0.71 429	0.66 429	1.02 560	0.49 355	0.40 397	0.57 365	0.43 479	0.16 365	0.10 112	0.15 259	0.13 277	0.14 242	0.14 342

AIO-test1	0.38 377	0.18 230	0.38 299	0.50 617	0.24 349	0.46 408	0.30 302	0.70 410	1.19 673	0.40 282	0.71 384	0.45 331	0.29 253	0.53 323	0.27 269	0.15 304	0.13 421	0.19 457	0.21 572	0.13 185	0.17 454

rvit_0105_6	0.38 377	0.28 558	0.64 570	0.50 617	0.30 543	0.39 343	0.38 486	0.51 242	0.67 403	0.40 282	0.45 261	0.50 361	0.41 406	0.54 331	0.36 410	0.27 633	0.26 666	0.24 589	0.21 572	0.22 558	0.16 428

MyStereo06	0.38 377	0.21 378	0.61 550	0.41 433	0.28 493	0.41 369	0.50 602	0.95 538	0.35 200	0.62 386	0.54 315	0.76 528	0.27 217	0.50 297	0.29 315	0.14 219	0.13 421	0.18 409	0.17 459	0.17 415	0.15 377

MIM_Stereo	0.38 377	0.17 186	0.53 514	0.37 271	0.24 349	0.27 140	0.24 175	0.70 410	0.54 342	0.72 472	1.00 548	0.63 442	0.29 253	0.64 461	0.38 439	0.13 148	0.14 463	0.17 353	0.16 398	0.14 242	0.11 169

riskmin	0.38 377	0.20 331	0.39 321	0.32 90	0.23 308	0.53 443	0.30 302	0.63 336	0.80 493	0.49 328	0.56 328	0.73 510	0.58 517	0.55 340	0.36 410	0.17 424	0.11 268	0.19 457	0.13 277	0.19 486	0.20 536

NF-Stereo	0.38 377	0.20 331	0.45 407	0.41 433	0.25 384	0.26 119	0.31 331	0.69 394	0.70 418	0.65 416	0.77 411	0.57 396	0.30 272	0.67 488	0.35 392	0.18 460	0.12 344	0.20 492	0.16 398	0.16 372	0.27 620

OCTAStereo	0.38 377	0.20 331	0.46 424	0.41 433	0.25 384	0.26 119	0.31 331	0.69 394	0.70 418	0.65 416	0.77 411	0.58 405	0.30 272	0.67 488	0.35 392	0.18 460	0.12 344	0.20 492	0.16 398	0.16 372	0.27 620

PSM-softLoss	0.38 377	0.20 331	0.48 459	0.41 433	0.26 432	0.30 202	0.35 423	0.69 394	0.46 299	0.62 386	0.82 450	0.59 420	0.33 314	0.70 512	0.39 447	0.19 495	0.12 344	0.20 492	0.18 489	0.16 372	0.22 578

KMStereo	0.38 377	0.20 331	0.48 459	0.41 433	0.26 432	0.30 202	0.35 423	0.69 394	0.46 299	0.62 386	0.82 450	0.59 420	0.33 314	0.70 512	0.39 447	0.19 495	0.12 344	0.20 492	0.18 489	0.16 372	0.22 578

RE-Stereo	0.38 377	0.20 331	0.46 424	0.41 433	0.25 384	0.26 119	0.31 331	0.69 394	0.70 418	0.65 416	0.77 411	0.58 405	0.30 272	0.67 488	0.35 392	0.18 460	0.12 344	0.20 492	0.16 398	0.16 372	0.27 620

Pruner-Stereo	0.38 377	0.20 331	0.45 407	0.40 395	0.25 384	0.22 51	0.24 175	0.67 375	0.55 349	0.89 586	0.76 407	0.68 474	0.29 253	0.62 432	0.35 392	0.18 460	0.12 344	0.20 492	0.17 459	0.17 415	0.18 475

TVStereo	0.38 377	0.20 331	0.46 424	0.41 433	0.25 384	0.26 119	0.31 331	0.69 394	0.70 418	0.65 416	0.77 411	0.58 405	0.30 272	0.67 488	0.35 392	0.18 460	0.12 344	0.20 492	0.16 398	0.16 372	0.27 620

TestStereo	0.38 377	0.31 585	0.40 335	0.45 550	0.20 177	0.40 349	0.37 464	0.66 365	0.65 394	0.53 349	0.78 423	0.47 341	0.40 397	0.55 340	0.37 429	0.18 460	0.13 421	0.20 492	0.15 359	0.22 558	0.13 290

raft+_RVC	0.38 377	0.19 278	0.35 251	0.37 271	0.25 384	0.45 402	0.37 464	0.78 466	0.89 559	0.51 337	0.78 423	0.50 361	0.29 253	0.53 323	0.40 455	0.15 304	0.12 344	0.17 353	0.15 359	0.14 242	0.12 237

RALAANet	0.38 377	0.23 441	0.48 459	0.42 481	0.29 524	0.35 287	0.25 188	0.86 496	0.64 389	0.67 434	0.65 357	0.60 426	0.29 253	0.60 412	0.34 373	0.15 304	0.12 344	0.17 353	0.15 359	0.21 533	0.13 290

AFF-stereo	0.38 377	0.19 278	0.39 321	0.37 271	0.21 216	0.27 140	0.31 331	0.65 354	0.66 398	0.64 407	1.13 606	0.76 528	0.39 391	0.55 340	0.33 356	0.11 39	0.09 29	0.16 303	0.16 398	0.13 185	0.11 169

AIO-test2	0.39 394	0.21 378	0.41 346	0.47 580	0.25 384	0.45 402	0.35 423	0.77 460	1.27 694	0.36 241	0.87 484	0.37 251	0.30 272	0.47 271	0.27 269	0.15 304	0.13 421	0.21 535	0.23 607	0.15 313	0.13 290

xx1	0.39 394	0.23 441	0.33 208	0.41 433	0.22 251	0.55 457	0.38 486	0.67 375	1.06 642	0.41 289	0.50 283	0.65 461	0.53 479	0.57 365	0.25 218	0.16 365	0.10 112	0.20 492	0.19 522	0.18 447	0.17 454

x	0.39 394	0.24 483	0.41 346	0.34 152	0.23 308	0.52 435	0.32 363	0.86 496	0.52 334	0.57 366	0.70 381	0.59 420	0.50 464	0.49 289	0.46 517	0.17 424	0.15 496	0.17 353	0.15 359	0.17 415	0.16 428

DisPM	0.39 394	0.19 278	0.44 394	0.41 433	0.27 468	0.24 84	0.31 331	0.65 354	0.57 359	0.87 572	0.87 484	0.60 426	0.32 295	0.76 550	0.32 342	0.18 460	0.12 344	0.19 457	0.17 459	0.15 313	0.20 536

RAFT+CT+SA	0.39 394	0.23 441	0.36 268	0.51 635	0.27 468	0.29 179	0.46 574	0.75 450	0.80 493	0.51 337	0.89 496	0.41 295	0.40 397	0.78 565	0.32 342	0.14 219	0.11 268	0.18 409	0.18 489	0.15 313	0.14 342

iRaft-Stereo_20w	0.39 394	0.19 278	0.57 535	0.37 271	0.27 468	0.31 224	0.24 175	1.44 714	0.29 136	0.69 448	0.53 312	0.60 426	0.42 409	0.83 588	0.27 269	0.14 219	0.11 268	0.14 193	0.13 277	0.15 313	0.13 290

IPLG	0.39 394	0.20 331	0.59 541	0.40 395	0.24 349	0.54 450	0.27 240	0.75 450	0.63 381	0.84 552	0.81 444	0.32 197	0.32 295	0.60 412	0.45 506	0.13 148	0.11 268	0.16 303	0.13 277	0.13 185	0.12 237

IPLGR	0.39 394	0.21 378	0.63 565	0.39 350	0.22 251	0.49 422	0.29 280	0.76 457	0.74 448	0.78 503	0.77 411	0.44 327	0.42 409	0.47 271	0.38 439	0.13 148	0.12 344	0.16 303	0.14 323	0.15 313	0.13 290

GMStereo	0.39 394	0.37 622	0.54 519	0.40 395	0.26 432	0.42 376	0.36 446	0.59 300	1.04 632	0.55 359	0.51 293	0.37 251	0.35 333	0.54 331	0.41 461	0.19 495	0.13 421	0.16 303	0.17 459	0.24 588	0.18 475
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DIP-Stereo	0.39 394	0.21 378	0.50 486	0.41 433	0.28 493	0.62 514	0.27 240	0.77 460	0.40 256	0.64 407	0.86 476	0.52 373	0.33 314	0.66 477	0.42 469	0.15 304	0.13 421	0.17 353	0.14 323	0.15 313	0.15 377
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.39 394	0.18 230	0.42 367	0.42 481	0.26 432	0.40 349	0.32 363	0.72 426	0.34 187	0.89 586	1.28 648	0.57 396	0.35 333	0.42 208	0.32 342	0.15 304	0.12 344	0.14 193	0.12 221	0.14 242	0.13 290

RAFT-Stereo	0.39 394	0.18 230	0.42 367	0.42 481	0.26 432	0.40 349	0.32 363	0.72 426	0.34 187	0.89 586	1.28 648	0.57 396	0.35 333	0.42 208	0.32 342	0.15 304	0.12 344	0.14 193	0.12 221	0.14 242	0.13 290
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
S	0.40 406	0.20 331	0.35 251	0.39 350	0.24 349	0.71 567	0.42 548	0.62 326	0.61 366	0.60 374	0.97 538	0.39 269	0.46 438	0.42 208	0.32 342	0.30 658	0.17 553	0.31 663	0.31 679	0.18 447	0.13 290

SME	0.40 406	0.20 331	0.35 251	0.36 241	0.19 128	0.79 599	0.31 331	0.79 470	0.73 438	0.56 362	0.77 411	0.43 316	0.51 469	0.57 365	0.36 410	0.16 365	0.17 553	0.19 457	0.19 522	0.18 447	0.16 428

MyStereo8	0.40 406	0.20 331	0.54 519	0.41 433	0.29 524	0.53 443	0.29 280	0.65 354	0.49 318	0.71 461	0.98 540	0.58 405	0.43 415	0.50 297	0.51 543	0.15 304	0.12 344	0.16 303	0.14 323	0.19 486	0.19 510

qqq	0.40 406	0.26 526	0.44 394	0.36 241	0.22 251	0.46 408	0.36 446	0.85 492	0.54 342	0.56 362	0.69 377	0.65 461	0.53 479	0.55 340	0.45 506	0.17 424	0.16 532	0.20 492	0.19 522	0.18 447	0.17 454

IPLGR_C	0.40 406	0.21 378	0.64 570	0.45 550	0.33 596	0.52 435	0.34 396	0.66 365	0.62 370	0.82 533	0.92 507	0.45 331	0.32 295	0.52 312	0.46 517	0.17 424	0.12 344	0.15 259	0.14 323	0.13 185	0.14 342

ACRE	0.40 406	0.21 378	0.65 576	0.45 550	0.33 596	0.51 429	0.33 377	0.66 365	0.63 381	0.80 511	0.92 507	0.45 331	0.32 295	0.52 312	0.45 506	0.16 365	0.12 344	0.15 259	0.14 323	0.13 185	0.14 342

PFNet+	0.40 406	0.19 278	0.49 472	0.39 350	0.25 384	0.28 164	0.23 151	0.64 351	0.70 418	0.85 556	0.79 434	0.64 448	0.35 333	0.72 524	0.34 373	0.19 495	0.14 463	0.23 572	0.20 549	0.16 372	0.20 536

SST-Stereo	0.40 406	0.19 278	0.45 407	0.42 481	0.25 384	0.25 105	0.21 89	0.66 365	0.47 306	1.08 671	0.79 434	0.72 497	0.43 415	0.77 560	0.35 392	0.16 365	0.11 268	0.20 492	0.16 398	0.19 486	0.15 377

RAFT_R40	0.40 406	0.19 278	0.44 394	0.43 504	0.25 384	0.23 69	0.26 215	0.67 375	0.67 403	0.98 633	0.78 423	0.72 497	0.43 415	0.76 550	0.35 392	0.16 365	0.11 268	0.20 492	0.16 398	0.18 447	0.14 342

RAFT-345	0.40 406	0.18 230	0.40 335	0.38 315	0.22 251	0.33 257	0.26 215	0.61 321	0.51 331	0.74 483	1.79 707	0.45 331	0.33 314	0.66 477	0.36 410	0.14 219	0.11 268	0.18 409	0.14 323	0.13 185	0.13 290

sAnonymous2	0.40 406	0.39 640	0.85 646	0.48 588	0.37 628	0.40 349	0.46 574	0.57 284	0.52 334	0.38 260	0.46 266	0.35 234	0.42 409	0.43 222	0.30 323	0.19 495	0.14 463	0.18 409	0.17 459	0.57 732	0.44 711

CroCo_RVC	0.40 406	0.39 640	0.85 646	0.48 588	0.37 628	0.40 349	0.46 574	0.57 284	0.52 334	0.38 260	0.46 266	0.35 234	0.42 409	0.43 222	0.30 323	0.19 495	0.14 463	0.18 409	0.17 459	0.57 732	0.44 711

111	0.40 406	0.17 186	0.41 346	0.34 152	0.19 128	0.52 435	0.28 270	0.74 443	1.16 667	0.50 332	0.91 503	0.63 442	0.48 449	0.61 422	0.35 392	0.14 219	0.10 112	0.14 193	0.12 221	0.13 185	0.13 290

Hybrid-DGEV-2	0.41 419	0.21 378	0.42 367	0.47 580	0.29 524	0.59 496	0.23 151	0.82 480	0.99 607	0.64 407	0.63 348	0.60 426	0.65 564	0.58 388	0.33 356	0.14 219	0.12 344	0.18 409	0.16 398	0.14 242	0.12 237

rvit_0105_4	0.41 419	0.29 570	0.71 606	0.50 617	0.29 524	0.41 369	0.41 537	0.55 271	0.73 438	0.45 308	0.48 275	0.55 386	0.44 426	0.57 365	0.36 410	0.28 644	0.26 666	0.25 602	0.22 590	0.23 575	0.18 475

raft_robust	0.41 419	0.23 441	0.36 268	0.42 481	0.21 216	0.40 349	0.33 377	0.79 470	0.98 602	0.79 508	0.87 484	0.39 269	0.33 314	0.84 593	0.29 315	0.13 148	0.12 344	0.16 303	0.17 459	0.15 313	0.12 237

CIPLG	0.41 419	0.21 378	0.63 565	0.45 550	0.33 596	0.52 435	0.33 377	0.65 354	0.60 365	0.82 533	0.96 525	0.46 338	0.32 295	0.55 340	0.44 497	0.16 365	0.12 344	0.15 259	0.14 323	0.13 185	0.14 342

LCNet	0.41 419	0.20 331	0.32 185	0.44 525	0.24 349	0.47 414	0.29 280	0.67 375	0.53 338	0.72 472	1.03 565	0.66 466	0.60 528	0.58 388	0.34 373	0.14 219	0.10 112	0.19 457	0.19 522	0.21 533	0.36 683

HHNet	0.41 419	0.17 186	0.41 346	0.34 152	0.37 628	0.33 257	0.34 396	0.69 394	0.75 453	0.86 564	1.30 655	0.52 373	0.32 295	0.52 312	0.35 392	0.15 304	0.11 268	0.19 457	0.15 359	0.15 313	0.24 595

AnonymousM	0.41 419	0.81 737	0.29 113	0.34 152	0.22 251	0.28 164	0.38 486	0.53 264	0.41 260	0.70 454	0.49 279	0.47 341	0.27 217	0.41 194	0.31 332	0.15 304	0.12 344	1.51 766	0.26 648	0.12 122	0.10 79

HITNet	0.41 419	0.26 526	0.45 407	0.33 116	0.17 61	0.63 526	0.30 302	0.93 526	0.64 389	0.71 461	0.82 450	0.64 448	0.52 473	0.59 406	0.43 479	0.14 219	0.10 112	0.15 259	0.13 277	0.19 486	0.12 237
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
rvit_0105_5	0.42 427	0.31 585	0.73 615	0.50 617	0.29 524	0.44 390	0.42 548	0.61 321	0.74 448	0.51 337	0.51 293	0.60 426	0.47 444	0.57 365	0.38 439	0.27 633	0.25 659	0.25 602	0.23 607	0.22 558	0.18 475

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 427	0.20 331	0.74 620	0.38 315	0.43 669	0.39 343	0.26 215	0.94 531	0.49 318	0.53 349	0.77 411	0.93 593	0.45 431	0.63 446	0.24 183	0.16 365	0.10 112	0.17 353	0.18 489	0.20 507	0.20 536

test_sample2	0.42 427	0.22 419	0.43 382	0.33 116	0.21 216	0.58 484	0.39 508	0.95 538	0.67 403	0.63 395	0.77 411	0.69 479	0.57 507	0.61 422	0.38 439	0.19 495	0.14 463	0.18 409	0.16 398	0.19 486	0.18 475

test_sample1	0.42 427	0.22 419	0.46 424	0.34 152	0.23 308	0.58 484	0.35 423	0.99 551	0.49 318	0.62 386	0.75 401	0.69 479	0.61 534	0.58 388	0.44 497	0.18 460	0.14 463	0.17 353	0.15 359	0.17 415	0.17 454

StereoVision	0.42 427	0.28 558	0.45 407	0.49 603	0.28 493	0.38 330	0.38 486	0.72 426	0.62 370	0.44 303	1.14 612	0.54 381	0.39 391	0.56 353	0.34 373	0.21 544	0.24 651	0.25 602	0.24 623	0.26 605	0.16 428

GANet-ADL	0.42 427	0.25 509	0.45 407	0.43 504	0.29 524	0.54 450	0.35 423	0.89 511	0.86 529	0.63 395	0.72 385	0.68 474	0.42 409	0.52 312	0.41 461	0.21 544	0.14 463	0.15 259	0.13 277	0.18 447	0.19 510

OMP-Stereo	0.42 427	0.22 419	0.46 424	0.52 652	0.24 349	0.36 303	0.25 188	0.71 419	0.78 482	0.77 499	0.64 354	0.89 577	0.39 391	0.91 624	0.35 392	0.15 304	0.12 344	0.20 492	0.15 359	0.15 313	0.12 237

PFNet	0.42 427	0.18 230	0.58 539	0.43 504	0.24 349	0.43 381	0.32 363	0.74 443	0.78 482	1.00 641	0.74 399	0.68 474	0.39 391	0.72 524	0.37 429	0.16 365	0.10 112	0.20 492	0.15 359	0.16 372	0.13 290

IRAFT_RVC	0.42 427	0.20 331	0.48 459	0.44 525	0.24 349	0.27 140	0.54 630	0.74 443	0.77 471	0.76 493	0.80 437	0.73 510	0.51 469	0.70 512	0.36 410	0.17 424	0.10 112	0.21 535	0.16 398	0.16 372	0.14 342

FENet	0.42 427	0.22 419	0.38 299	0.39 350	0.24 349	0.55 457	0.32 363	0.79 470	0.70 418	0.71 461	0.72 385	0.63 442	0.57 507	0.62 432	0.44 497	0.19 495	0.13 421	0.19 457	0.17 459	0.18 447	0.19 510

IGEV_i1	0.43 437	0.22 419	0.50 486	0.39 350	0.22 251	0.64 534	0.40 521	0.96 542	0.61 366	0.68 440	0.69 377	0.75 520	0.45 431	0.72 524	0.41 461	0.15 304	0.13 421	0.16 303	0.13 277	0.17 415	0.16 428

FACV-RUCA	0.43 437	0.28 558	0.47 438	0.45 550	0.33 596	0.58 484	0.34 396	0.82 480	0.73 438	0.57 366	0.84 462	0.47 341	0.50 464	0.54 331	0.39 447	0.22 572	0.15 496	0.35 680	0.16 398	0.28 620	0.21 556

TestStereo1	0.43 437	0.23 441	0.41 346	0.51 635	0.24 349	0.34 276	0.40 521	0.77 460	0.90 562	0.68 440	0.96 525	0.48 347	0.46 438	0.91 624	0.32 342	0.16 365	0.13 421	0.18 409	0.15 359	0.14 242	0.13 290

test_5	0.43 437	0.24 483	0.43 382	0.52 652	0.28 493	0.28 164	0.42 548	0.72 426	0.82 506	0.62 386	0.91 503	0.72 497	0.55 497	0.79 572	0.35 392	0.14 219	0.11 268	0.18 409	0.18 489	0.18 447	0.16 428

SA-5K	0.43 437	0.23 441	0.41 346	0.51 635	0.24 349	0.34 276	0.40 521	0.77 460	0.90 562	0.68 440	0.96 525	0.48 347	0.46 438	0.91 624	0.32 342	0.16 365	0.13 421	0.18 409	0.15 359	0.14 242	0.13 290

dd	0.43 437	0.38 632	0.55 525	0.44 525	0.25 384	0.47 414	0.38 486	0.70 410	1.05 636	0.59 370	0.65 357	0.42 307	0.39 391	0.66 477	0.50 533	0.24 603	0.15 496	0.21 535	0.15 359	0.22 558	0.18 475

IIG-Stereo	0.43 437	0.21 378	0.44 394	0.50 617	0.25 384	0.44 390	0.21 89	0.71 419	0.76 462	0.83 545	0.95 521	0.83 552	0.43 415	0.90 617	0.35 392	0.15 304	0.12 344	0.19 457	0.14 323	0.15 313	0.11 169

DN-CSS_ROB	0.43 437	0.26 526	0.62 555	0.40 395	0.29 524	0.44 390	0.27 240	0.77 460	0.75 453	0.72 472	1.09 592	0.48 347	0.43 415	0.69 505	0.37 429	0.15 304	0.12 344	0.21 535	0.19 522	0.18 447	0.16 428

Selective-IGEV-i1	0.44 445	0.20 331	0.53 514	0.41 433	0.22 251	0.62 514	0.50 602	1.01 566	0.88 543	0.63 395	0.81 444	0.79 538	0.38 378	0.54 331	0.38 439	0.16 365	0.13 421	0.15 259	0.13 277	0.15 313	0.15 377

MyStereo05	0.44 445	0.21 378	0.45 407	0.41 433	0.28 493	0.41 369	0.50 602	0.93 526	1.09 655	0.76 493	0.61 343	0.51 367	0.57 507	0.73 531	0.42 469	0.14 219	0.13 421	0.18 409	0.17 459	0.17 415	0.15 377

MyStereo04	0.44 445	0.22 419	0.44 394	0.42 481	0.28 493	0.40 349	0.50 602	1.00 556	1.08 653	0.62 386	0.58 335	0.55 386	0.57 507	0.71 518	0.44 497	0.14 219	0.13 421	0.18 409	0.17 459	0.17 415	0.16 428

mmm	0.44 445	0.27 544	0.46 424	0.38 315	0.24 349	0.61 506	0.35 423	0.94 531	0.53 338	0.72 472	1.05 575	0.63 442	0.50 464	0.57 365	0.45 506	0.18 460	0.15 496	0.23 572	0.20 549	0.20 507	0.18 475

ffm	0.44 445	0.26 526	0.49 472	0.37 271	0.25 384	0.55 457	0.37 464	0.68 385	1.04 632	0.73 478	0.96 525	0.71 488	0.53 479	0.57 365	0.25 218	0.16 365	0.10 112	0.25 602	0.21 572	0.16 372	0.16 428

SA	0.44 445	0.25 509	0.46 424	0.46 572	0.24 349	0.43 381	0.36 446	0.75 450	0.96 595	0.59 370	1.03 565	0.48 347	0.52 473	0.94 640	0.32 342	0.16 365	0.12 344	0.21 535	0.19 522	0.15 313	0.13 290

GwcNet-ADL	0.44 445	0.22 419	0.48 459	0.45 550	0.30 543	0.40 349	0.37 464	0.92 524	0.97 598	0.71 461	0.78 423	0.61 432	0.42 409	0.62 432	0.50 533	0.19 495	0.14 463	0.15 259	0.14 323	0.18 447	0.18 475

TransformOpticalFlow	0.44 445	0.20 331	0.47 438	0.41 433	0.23 308	0.37 317	0.47 582	0.94 531	0.76 462	0.65 416	1.14 612	0.73 510	0.56 504	0.76 550	0.32 342	0.15 304	0.10 112	0.17 353	0.15 359	0.14 242	0.13 290

GMM-Stereo	0.44 445	0.19 278	0.36 268	0.42 481	0.25 384	0.51 429	0.47 582	0.71 419	0.53 338	0.76 493	1.37 664	0.76 528	0.38 378	0.60 412	0.33 356	0.15 304	0.10 112	0.20 492	0.19 522	0.16 372	0.27 620

GES	0.44 445	0.23 441	0.57 535	0.40 395	0.30 543	0.59 496	0.36 446	0.96 542	0.68 410	0.74 483	0.83 456	0.47 341	0.48 449	0.67 488	0.43 479	0.22 572	0.16 532	0.17 353	0.16 398	0.18 447	0.23 586

HCRNet	0.44 445	0.34 604	0.41 346	0.53 664	0.26 432	0.53 443	0.29 280	0.83 485	0.63 381	0.71 461	0.81 444	0.77 534	0.50 464	0.66 477	0.36 410	0.24 603	0.16 532	0.24 589	0.20 549	0.21 533	0.18 475

Hybrid-DGEV-03	0.45 456	0.19 278	0.33 208	0.43 504	0.27 468	0.56 472	0.26 215	0.65 354	0.74 448	0.94 614	1.92 714	0.61 432	0.30 272	0.55 340	0.34 373	0.14 219	0.10 112	0.18 409	0.16 398	0.14 242	0.11 169

DFGA-Net	0.45 456	0.29 570	0.80 642	0.42 481	0.32 584	0.53 443	0.35 423	0.78 466	0.89 559	0.66 429	0.75 401	0.48 347	0.39 391	0.74 539	0.60 577	0.15 304	0.13 421	0.19 457	0.18 489	0.20 507	0.17 454

FLISNet	0.45 456	0.21 378	0.36 268	0.34 152	0.35 612	0.28 164	0.31 331	0.72 426	0.46 299	0.87 572	1.13 606	1.09 642	0.76 621	0.69 505	0.56 566	0.12 74	0.10 112	0.17 353	0.17 459	0.17 415	0.15 377

CoSv	0.45 456	0.21 378	0.36 268	0.34 152	0.35 612	0.28 164	0.31 331	0.72 426	0.46 299	0.87 572	1.13 606	1.09 642	0.76 621	0.69 505	0.56 566	0.12 74	0.10 112	0.17 353	0.17 459	0.17 415	0.15 377

U	0.45 456	0.16 130	0.32 185	0.40 395	0.71 744	3.55 774	0.20 58	0.41 155	0.38 238	0.26 134	0.23 74	0.24 109	0.22 133	0.26 13	0.22 114	0.15 304	0.09 29	0.88 757	0.13 277	0.13 185	0.11 169

CASS	0.45 456	0.27 544	0.42 367	0.48 588	0.22 251	0.61 506	0.34 396	0.97 546	0.62 370	0.71 461	0.85 472	0.61 432	0.55 497	0.57 365	0.41 461	0.29 651	0.16 532	0.22 551	0.18 489	0.22 558	0.28 627
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
BUS	0.45 456	0.25 509	0.43 382	0.45 550	0.28 493	0.70 561	0.34 396	0.94 531	0.76 462	0.75 485	0.80 437	0.65 461	0.49 454	0.64 461	0.51 543	0.20 525	0.14 463	0.22 551	0.19 522	0.18 447	0.18 475

RAFT_CTSACE	0.45 456	0.20 331	0.44 394	0.45 550	0.27 468	0.34 276	0.39 508	0.60 313	0.73 438	0.76 493	1.44 680	0.83 552	0.38 378	1.08 663	0.26 248	0.12 74	0.13 421	0.18 409	0.16 398	0.15 313	0.11 169

iRaft-Stereo_5w	0.45 456	0.21 378	0.48 459	0.42 481	0.28 493	0.31 224	0.54 630	0.63 336	0.62 370	0.62 386	0.89 496	1.01 616	0.69 586	0.75 545	0.66 596	0.13 148	0.12 344	0.17 353	0.15 359	0.14 242	0.15 377

RAFT	0.45 456	0.22 419	0.45 407	0.47 580	0.26 432	0.54 450	0.47 582	0.66 365	0.58 361	0.80 511	0.82 450	0.94 595	0.57 507	0.75 545	0.34 373	0.17 424	0.15 496	0.22 551	0.20 549	0.16 372	0.12 237

DMCA	0.45 456	0.26 526	0.50 486	0.38 315	0.28 493	0.51 429	0.34 396	0.93 526	0.68 410	0.75 485	0.83 456	0.79 538	0.53 479	0.51 305	0.54 559	0.21 544	0.16 532	0.21 535	0.16 398	0.19 486	0.21 556

SCION-MonSter(vits)	0.46 467	0.14 31	0.25 39	0.31 60	0.15 24	0.22 51	0.22 111	0.88 508	1.07 649	0.20 29	1.06 582	0.73 510	0.56 504	0.76 550	1.14 695	0.19 495	0.15 496	0.33 675	0.34 692	0.25 597	0.24 595

Select-FE	0.46 467	0.24 483	0.88 654	0.42 481	0.35 612	0.33 257	0.19 36	0.90 516	0.37 227	0.60 374	1.01 551	0.97 602	0.80 639	0.72 524	0.28 292	0.16 365	0.12 344	0.17 353	0.20 549	0.15 313	0.24 595

PAM_32	0.46 467	0.19 278	0.67 586	0.39 350	0.24 349	0.75 584	0.27 240	0.95 538	0.34 187	0.68 440	0.44 257	1.91 726	0.65 564	0.62 432	0.26 248	0.15 304	0.10 112	0.16 303	0.15 359	0.14 242	0.13 290

PAM	0.46 467	0.19 278	0.70 601	0.40 395	0.26 432	0.75 584	0.33 377	0.85 492	0.34 187	0.70 454	0.46 266	1.83 721	0.63 547	0.61 422	0.26 248	0.15 304	0.10 112	0.16 303	0.14 323	0.14 242	0.13 290

UGAM-zero	0.46 467	0.19 278	0.62 555	0.37 271	0.23 308	0.34 276	0.21 89	1.15 629	0.39 251	0.66 429	0.61 343	1.70 718	0.91 666	0.75 545	0.25 218	0.14 219	0.11 268	0.15 259	0.12 221	0.13 185	0.13 290

test_sample3	0.46 467	0.25 509	0.50 486	0.35 205	0.23 308	0.69 556	0.37 464	1.15 629	0.81 501	0.75 485	0.79 434	0.66 466	0.49 454	0.63 446	0.46 517	0.21 544	0.15 496	0.20 492	0.19 522	0.21 533	0.19 510

IER	0.46 467	0.23 441	0.50 486	0.38 315	0.28 493	0.69 556	0.35 423	0.80 474	0.66 398	0.83 545	0.94 511	0.75 520	0.77 628	0.60 412	0.42 469	0.17 424	0.14 463	0.17 353	0.17 459	0.17 415	0.15 377

BSDual-CNN	0.46 467	0.25 509	0.43 382	0.45 550	0.28 493	0.77 591	0.40 521	0.94 531	0.76 462	0.75 485	0.80 437	0.76 528	0.54 491	0.64 461	0.43 479	0.20 525	0.14 463	0.22 551	0.19 522	0.18 447	0.18 475

STrans-v2	0.46 467	0.20 331	0.48 459	0.40 395	0.24 349	0.55 457	0.50 602	1.07 591	0.73 438	0.65 416	1.05 575	0.72 497	0.69 586	0.72 524	0.33 356	0.14 219	0.10 112	0.17 353	0.14 323	0.13 185	0.12 237

Prome-Stereo	0.46 467	0.19 278	0.35 251	0.44 525	0.26 432	0.40 349	0.45 570	0.68 385	0.44 284	0.96 623	1.84 710	0.59 420	0.67 575	0.61 422	0.32 342	0.14 219	0.11 268	0.16 303	0.14 323	0.16 372	0.29 634

ICVP	0.46 467	0.25 509	0.38 299	0.48 588	0.28 493	0.58 484	0.43 557	1.00 556	0.70 418	0.67 434	0.95 521	0.75 520	0.55 497	0.53 323	0.54 559	0.23 590	0.17 553	0.19 457	0.17 459	0.19 486	0.20 536
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.46 467	0.34 604	0.86 651	0.50 617	0.37 628	0.81 610	0.50 602	0.72 426	0.65 394	0.51 337	0.65 357	0.45 331	0.45 431	0.64 461	0.38 439	0.24 603	0.24 651	0.22 551	0.21 572	0.23 575	0.23 586

CFNet_pseudo	0.46 467	0.24 483	0.52 507	0.37 271	0.27 468	0.58 484	0.30 302	0.86 496	0.88 543	0.82 533	1.03 565	0.75 520	0.47 444	0.58 388	0.44 497	0.17 424	0.12 344	0.24 589	0.16 398	0.24 588	0.19 510

ACVNet	0.46 467	0.23 441	0.36 268	0.39 350	0.28 493	0.58 484	0.40 521	0.87 503	0.80 493	0.64 407	0.96 525	0.79 538	0.60 528	0.63 446	0.67 599	0.17 424	0.15 496	0.16 303	0.15 359	0.18 447	0.15 377

BEATNet_4x	0.46 467	0.32 590	0.56 531	0.37 271	0.19 128	0.63 526	0.35 423	1.01 566	0.72 431	0.77 499	0.83 456	0.70 484	0.59 524	0.68 499	0.53 554	0.16 365	0.12 344	0.16 303	0.14 323	0.24 588	0.16 428

ccs_rob	0.46 467	0.24 483	0.52 507	0.37 271	0.27 468	0.58 484	0.31 331	0.86 496	0.88 543	0.82 533	1.02 560	0.75 520	0.47 444	0.58 388	0.44 497	0.17 424	0.12 344	0.24 589	0.16 398	0.24 588	0.19 510

G2L-ROB	0.47 483	0.19 278	0.42 367	0.35 205	0.22 251	0.57 478	0.42 548	1.14 625	0.71 429	0.84 552	0.75 401	1.09 642	0.53 479	0.74 539	0.53 554	0.17 424	0.12 344	0.14 193	0.12 221	0.17 415	0.19 510

rvit_0105_3	0.47 483	0.34 604	0.77 638	0.54 671	0.31 567	0.49 422	0.47 582	0.63 336	0.79 491	0.65 416	0.59 336	0.64 448	0.50 464	0.65 468	0.39 447	0.29 651	0.27 675	0.29 653	0.28 663	0.21 533	0.20 536

rvit_stereo_0075_2	0.47 483	0.37 622	0.70 601	0.53 664	0.46 689	0.43 381	0.36 446	0.81 478	0.67 403	0.55 359	0.74 399	0.59 420	0.43 415	0.63 446	0.43 479	0.32 674	0.23 641	0.35 680	0.25 633	0.30 633	0.25 603

test_sample5	0.47 483	0.26 526	0.49 472	0.36 241	0.22 251	0.64 534	0.39 508	1.13 616	0.81 501	0.77 499	0.94 511	0.64 448	0.54 491	0.65 468	0.43 479	0.21 544	0.16 532	0.22 551	0.20 549	0.22 558	0.20 536

test_sample4	0.47 483	0.26 526	0.50 486	0.35 205	0.22 251	0.69 556	0.38 486	1.15 629	0.81 501	0.78 503	0.82 450	0.62 439	0.53 479	0.63 446	0.44 497	0.21 544	0.15 496	0.21 535	0.19 522	0.21 533	0.19 510

DispNO	0.47 483	0.23 441	0.71 606	0.39 350	0.31 567	0.60 503	0.38 486	0.89 511	0.77 471	0.75 485	0.84 462	0.72 497	0.54 491	0.73 531	0.46 517	0.19 495	0.14 463	0.20 492	0.18 489	0.16 372	0.17 454

CoDeX	0.47 483	0.20 331	0.49 472	0.42 481	0.25 384	0.75 584	0.36 446	1.27 682	0.80 493	0.82 533	0.96 525	0.62 439	0.57 507	0.60 412	0.36 410	0.17 424	0.12 344	0.17 353	0.15 359	0.16 372	0.14 342

ARAFT	0.47 483	0.24 483	0.79 640	0.42 481	0.25 384	0.55 457	0.55 635	0.75 450	0.81 501	0.89 586	0.75 401	0.73 510	0.47 444	0.88 609	0.37 429	0.15 304	0.12 344	0.23 572	0.22 590	0.14 242	0.13 290

SFCPSM	0.47 483	0.21 378	0.55 525	0.40 395	0.27 468	0.87 629	0.37 464	1.33 693	0.77 471	0.80 511	0.84 462	0.54 381	0.49 454	0.57 365	0.37 429	0.18 460	0.13 421	0.18 409	0.20 549	0.16 372	0.15 377

cf-r	0.47 483	0.23 441	0.41 346	0.39 350	0.23 308	0.59 496	0.37 464	0.88 508	0.85 524	0.72 472	1.05 575	0.94 595	0.62 541	0.56 353	0.54 559	0.21 544	0.14 463	0.17 353	0.19 522	0.15 313	0.15 377

GANet-RSSM	0.47 483	0.21 378	0.37 285	0.38 315	0.25 384	0.58 484	0.36 446	1.07 591	0.78 482	0.68 440	1.01 551	0.86 562	0.67 575	0.62 432	0.44 497	0.21 544	0.15 496	0.18 409	0.18 489	0.18 447	0.17 454

CCAANet	0.47 483	0.20 331	0.47 438	0.41 433	0.28 493	0.67 551	0.31 331	0.99 551	0.75 453	0.63 395	1.22 634	0.69 479	0.52 473	0.79 572	0.42 469	0.14 219	0.13 421	0.19 457	0.19 522	0.15 313	0.19 510

MLCV	0.47 483	0.24 483	0.61 550	0.37 271	0.17 61	0.61 506	0.33 377	0.80 474	0.87 539	0.94 614	1.13 606	0.72 497	0.43 415	0.89 615	0.51 543	0.13 148	0.10 112	0.13 125	0.11 175	0.14 242	0.12 237

G2L-Stereo_test	0.48 496	0.20 331	0.40 335	0.34 152	0.23 308	0.57 478	0.58 646	1.10 602	0.77 471	0.86 564	0.94 511	0.95 597	0.54 491	0.68 499	0.60 577	0.16 365	0.12 344	0.14 193	0.12 221	0.15 313	0.15 377

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 496	0.21 378	1.26 704	0.39 350	0.51 704	0.28 164	0.30 302	1.25 678	0.44 284	0.68 440	1.11 595	0.86 562	0.33 314	0.67 488	0.27 269	0.15 304	0.11 268	0.17 353	0.20 549	0.22 558	0.24 595

DualNet	0.48 496	0.26 526	0.49 472	0.36 241	0.22 251	0.64 534	0.39 508	1.13 616	0.81 501	0.80 511	1.03 565	0.64 448	0.54 491	0.65 468	0.43 479	0.21 544	0.16 532	0.22 551	0.20 549	0.22 558	0.20 536

PCWNet_CMD	0.48 496	0.24 483	0.52 507	0.39 350	0.27 468	0.63 526	0.30 302	0.95 538	0.96 595	0.86 564	1.07 586	0.79 538	0.44 426	0.57 365	0.43 479	0.17 424	0.12 344	0.21 535	0.16 398	0.24 588	0.19 510

gwcnet-sp	0.48 496	0.23 441	0.70 601	0.40 395	0.26 432	0.81 610	0.41 537	0.89 511	0.84 516	0.91 599	0.76 407	0.66 466	0.61 534	0.66 477	0.50 533	0.18 460	0.17 553	0.18 409	0.18 489	0.18 447	0.18 475

scenet	0.48 496	0.23 441	0.70 601	0.40 395	0.26 432	0.81 610	0.41 537	0.89 511	0.84 516	0.91 599	0.76 407	0.66 466	0.61 534	0.66 477	0.50 533	0.18 460	0.17 553	0.18 409	0.18 489	0.18 447	0.18 475

ssnet	0.48 496	0.23 441	0.70 601	0.40 395	0.26 432	0.81 610	0.41 537	0.89 511	0.84 516	0.91 599	0.76 407	0.66 466	0.61 534	0.66 477	0.50 533	0.18 460	0.17 553	0.18 409	0.18 489	0.18 447	0.18 475

Sa-1000	0.48 496	0.24 483	0.41 346	0.45 550	0.25 384	0.59 496	0.34 396	0.81 478	0.93 581	0.82 533	1.50 687	0.53 377	0.45 431	0.92 627	0.30 323	0.15 304	0.12 344	0.21 535	0.19 522	0.15 313	0.13 290

UDGNet	0.48 496	0.77 734	0.50 486	0.48 588	0.31 567	0.41 369	0.34 396	0.70 410	0.92 574	0.65 416	0.60 338	0.58 405	0.43 415	0.63 446	0.41 461	0.32 674	0.15 496	0.66 745	0.19 522	0.36 671	0.21 556

PSMNet-ADL	0.48 496	0.27 544	0.40 335	0.48 588	0.30 543	0.68 554	0.37 464	0.90 516	0.80 493	0.61 382	0.80 437	0.92 590	0.62 541	0.72 524	0.63 588	0.23 590	0.18 578	0.18 409	0.20 549	0.22 558	0.20 536

PSM-AAD	0.48 496	0.20 331	0.37 285	0.43 504	0.23 308	0.56 472	0.50 602	0.65 354	0.70 418	1.07 667	1.12 599	0.58 405	0.92 671	0.61 422	0.32 342	0.15 304	0.11 268	0.25 602	0.26 648	0.18 447	0.43 710

KYRaft	0.48 496	0.20 331	0.38 299	0.44 525	0.23 308	0.44 390	0.37 464	0.66 365	0.41 260	0.94 614	1.73 703	0.79 538	0.41 406	0.63 446	0.31 332	0.16 365	0.11 268	0.18 409	0.22 590	0.16 372	0.78 748

ASMatch	0.48 496	0.19 278	0.45 407	0.39 350	0.28 493	0.37 317	0.26 215	0.74 443	0.68 410	0.76 493	2.34 729	0.61 432	0.52 473	0.62 432	0.37 429	0.14 219	0.12 344	0.17 353	0.15 359	0.14 242	0.21 556

DEmStereo	0.48 496	0.17 186	0.50 486	0.38 315	0.25 384	0.59 496	0.34 396	0.63 336	0.74 448	0.89 586	1.66 699	0.58 405	1.06 693	0.60 412	0.42 469	0.14 219	0.11 268	0.16 303	0.16 398	0.14 242	0.15 377

PSMNet-RSSM	0.48 496	0.22 419	0.38 299	0.42 481	0.25 384	0.50 424	0.37 464	1.10 602	0.77 471	0.70 454	1.06 582	0.84 555	0.64 558	0.62 432	0.47 524	0.23 590	0.15 496	0.23 572	0.25 633	0.20 507	0.19 510

CFNet-ft	0.48 496	0.23 441	0.36 268	0.40 395	0.26 432	0.64 534	0.37 464	0.87 503	0.85 524	0.64 407	1.00 548	1.01 616	0.64 558	0.61 422	0.53 554	0.23 590	0.15 496	0.24 589	0.21 572	0.23 575	0.18 475

MSMDNet	0.48 496	0.24 483	0.52 507	0.39 350	0.27 468	0.63 526	0.30 302	0.96 542	0.96 595	0.86 564	1.07 586	0.79 538	0.44 426	0.57 365	0.43 479	0.17 424	0.12 344	0.20 492	0.16 398	0.23 575	0.19 510

CFNet_RVC	0.48 496	0.23 441	0.36 268	0.40 395	0.26 432	0.64 534	0.37 464	0.87 503	0.85 524	0.64 407	1.00 548	1.01 616	0.64 558	0.61 422	0.53 554	0.23 590	0.15 496	0.24 589	0.21 572	0.23 575	0.18 475

G2L-Stereo	0.49 514	0.23 441	0.48 459	0.43 504	0.26 432	0.47 414	0.42 548	0.93 526	0.78 482	0.84 552	0.86 476	0.91 584	0.52 473	0.78 565	0.70 607	0.20 525	0.17 553	0.22 551	0.18 489	0.17 415	0.21 556

DCVSM-stereo	0.49 514	0.27 544	0.53 514	0.39 350	0.29 524	0.51 429	0.26 215	0.75 450	0.75 453	1.11 677	0.75 401	1.05 630	0.72 607	0.60 412	0.47 524	0.20 525	0.19 598	0.24 589	0.20 549	0.25 597	0.30 645

test_sample6	0.49 514	0.26 526	0.50 486	0.37 271	0.22 251	0.63 526	0.40 521	1.12 614	0.83 511	0.80 511	1.03 565	0.66 466	0.55 497	0.67 488	0.46 517	0.22 572	0.16 532	0.22 551	0.22 590	0.23 575	0.21 556

qqq1	0.49 514	0.23 441	0.62 555	0.34 152	0.20 177	0.62 514	0.34 396	1.21 654	1.02 621	0.81 524	1.01 551	0.71 488	0.65 564	0.84 593	0.34 373	0.19 495	0.15 496	0.14 193	0.12 221	0.15 313	0.14 342

fff1	0.49 514	0.23 441	0.62 555	0.34 152	0.20 177	0.62 514	0.34 396	1.21 654	1.02 621	0.81 524	1.01 551	0.71 488	0.65 564	0.84 593	0.34 373	0.19 495	0.15 496	0.14 193	0.12 221	0.15 313	0.14 342

ff1	0.49 514	0.26 526	0.49 472	0.37 271	0.25 384	0.55 457	0.37 464	0.68 385	1.04 632	0.73 478	0.96 525	0.71 488	0.53 479	1.01 647	0.88 649	0.16 365	0.10 112	0.25 602	0.21 572	0.16 372	0.16 428

GMStereo_Zeroshot	0.49 514	0.44 661	0.74 620	0.49 603	0.27 468	0.56 472	0.29 280	0.73 437	0.76 462	0.86 564	0.94 511	0.91 584	0.36 362	0.74 539	0.43 479	0.26 623	0.14 463	0.26 621	0.15 359	0.36 671	0.18 475

ToySt	0.49 514	0.27 544	0.75 628	0.40 395	0.27 468	0.64 534	0.49 597	0.84 489	0.77 471	0.60 374	0.83 456	0.88 573	0.66 572	0.70 512	0.56 566	0.16 365	0.17 553	0.21 535	0.20 549	0.21 533	0.19 510

anonymousa	0.49 514	0.20 331	0.42 367	0.38 315	0.23 308	0.91 633	0.35 423	0.75 450	0.62 370	0.85 556	1.54 692	1.06 632	0.66 572	0.51 305	0.43 479	0.16 365	0.13 421	0.19 457	0.21 572	0.16 372	0.14 342

hknet	0.49 514	0.25 509	0.51 501	0.45 550	0.29 524	0.77 591	0.40 521	0.94 531	0.83 511	0.75 485	0.80 437	0.97 602	0.61 534	0.73 531	0.45 506	0.18 460	0.14 463	0.22 551	0.19 522	0.18 447	0.18 475

psmg	0.49 514	0.25 509	0.43 382	0.41 433	0.28 493	0.85 625	0.43 557	0.99 551	0.76 462	0.91 599	0.94 511	0.76 528	0.54 491	0.64 461	0.43 479	0.20 525	0.15 496	0.20 492	0.20 549	0.18 447	0.18 475

DRaft	0.49 514	0.17 186	0.47 438	0.37 271	0.25 384	0.58 484	0.40 521	0.65 354	0.85 524	1.02 649	1.75 706	0.50 361	0.82 645	0.63 446	0.40 455	0.13 148	0.11 268	0.16 303	0.16 398	0.14 242	0.15 377

GrayStereo	0.49 514	0.19 278	0.42 367	0.46 572	0.28 493	0.53 443	0.67 672	0.69 394	0.63 381	1.02 649	1.47 686	0.78 536	0.76 621	0.56 353	0.33 356	0.14 219	0.12 344	0.17 353	0.17 459	0.15 313	0.29 634

GwcNet-RSSM	0.49 514	0.24 483	0.42 367	0.40 395	0.23 308	0.55 457	0.38 486	0.93 526	0.93 581	0.71 461	1.16 623	0.86 562	0.60 528	0.62 432	0.66 596	0.21 544	0.14 463	0.19 457	0.20 549	0.16 372	0.15 377

UCFNet_RVC	0.49 514	0.26 526	0.35 251	0.39 350	0.26 432	0.64 534	0.36 446	1.15 629	0.84 516	0.67 434	0.88 492	0.88 573	0.59 524	0.58 388	0.45 506	0.24 603	0.17 553	0.27 635	0.27 655	0.25 597	0.23 586

iResNet	0.49 514	0.29 570	0.79 640	0.42 481	0.21 216	0.61 506	0.40 521	0.82 480	0.99 607	0.87 572	1.12 599	0.69 479	0.53 479	0.78 565	0.51 543	0.15 304	0.11 268	0.14 193	0.12 221	0.17 415	0.15 377

MWDA-net	0.50 530	0.23 441	0.58 539	0.41 433	0.30 543	0.78 595	0.48 590	0.83 485	0.86 529	0.98 633	0.85 472	0.72 497	0.81 640	0.75 545	0.42 469	0.19 495	0.13 421	0.18 409	0.18 489	0.19 486	0.21 556

PStereo	0.50 530	0.75 730	0.42 367	0.37 271	0.28 493	0.55 457	0.46 574	0.54 267	0.88 543	0.53 349	0.33 189	0.51 367	0.51 469	0.78 565	0.67 599	0.51 741	0.25 659	0.30 662	0.27 655	0.59 735	0.49 729

CFNet_ucs	0.50 530	0.24 483	0.55 525	0.38 315	0.31 567	0.58 484	0.33 377	0.98 549	0.93 581	0.88 582	1.19 631	0.80 547	0.49 454	0.63 446	0.43 479	0.21 544	0.15 496	0.26 621	0.18 489	0.26 605	0.22 578

NINENet	0.50 530	0.29 570	0.51 501	0.45 550	0.32 584	0.70 561	0.34 396	1.10 602	0.88 543	0.80 511	0.94 511	0.65 461	0.49 454	0.73 531	0.51 543	0.22 572	0.20 613	0.25 602	0.18 489	0.22 558	0.21 556

AACVNet	0.50 530	0.23 441	0.49 472	0.46 572	0.29 524	0.52 435	0.38 486	0.90 516	0.55 349	0.81 524	1.03 565	1.00 612	0.70 599	0.83 588	0.54 559	0.21 544	0.18 578	0.24 589	0.18 489	0.23 575	0.20 536

CrosDoStereo	0.50 530	0.18 230	0.45 407	0.38 315	0.24 349	0.40 349	1.18 744	0.67 375	0.86 529	0.94 614	1.37 664	0.63 442	0.77 628	0.65 468	0.45 506	0.15 304	0.12 344	0.17 353	0.18 489	0.14 242	0.14 342

DeepStereo_LL	0.50 530	0.18 230	0.45 407	0.38 315	0.24 349	0.40 349	1.18 744	0.67 375	0.86 529	0.94 614	1.37 664	0.63 442	0.77 628	0.65 468	0.45 506	0.15 304	0.12 344	0.17 353	0.18 489	0.14 242	0.14 342

THIR-Stereo	0.50 530	0.18 230	0.45 407	0.38 315	0.23 308	0.75 584	0.67 672	0.66 365	0.87 539	1.02 649	1.40 670	0.72 497	0.76 621	0.62 432	0.42 469	0.15 304	0.11 268	0.17 353	0.18 489	0.14 242	0.15 377

AdaStereo	0.50 530	0.32 590	0.47 438	0.48 588	0.25 384	0.67 551	0.32 363	1.17 642	0.88 543	0.75 485	0.99 545	0.75 520	0.49 454	0.67 488	0.46 517	0.27 633	0.12 344	0.28 643	0.18 489	0.23 575	0.18 475
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.
SMFormer	0.51 539	0.23 441	0.62 555	0.34 152	0.20 177	0.62 514	0.34 396	1.21 654	1.02 621	0.81 524	1.01 551	0.71 488	0.65 564	0.84 593	0.55 564	0.19 495	0.15 496	0.18 409	0.16 398	0.18 447	0.18 475

tta	0.51 539	0.23 441	0.62 555	0.34 152	0.20 177	0.62 514	0.34 396	1.21 654	1.02 621	0.81 524	1.01 551	0.71 488	0.65 564	0.84 593	0.55 564	0.19 495	0.15 496	0.18 409	0.16 398	0.15 313	0.14 342

DAS	0.51 539	0.25 509	0.60 548	0.48 588	0.31 567	0.58 484	0.41 537	0.83 485	0.97 598	0.89 586	1.12 599	0.70 484	0.75 618	0.82 580	0.43 479	0.17 424	0.13 421	0.18 409	0.15 359	0.20 507	0.18 475

SepStereo	0.51 539	0.25 509	0.60 548	0.48 588	0.31 567	0.58 484	0.41 537	0.83 485	0.97 598	0.89 586	1.12 599	0.70 484	0.75 618	0.93 633	0.43 479	0.17 424	0.13 421	0.18 409	0.15 359	0.20 507	0.18 475

acv_ft	0.51 539	0.23 441	0.56 531	0.44 525	0.28 493	0.86 628	0.39 508	0.91 521	0.80 493	0.97 628	0.96 525	0.79 538	0.59 524	0.63 446	0.87 646	0.17 424	0.15 496	0.16 303	0.15 359	0.17 415	0.15 377

DMCA-RVC	0.51 539	0.30 580	0.59 541	0.50 617	0.32 584	0.54 450	0.38 486	0.86 496	0.68 410	0.94 614	0.86 476	0.91 584	0.68 582	0.70 512	0.59 575	0.23 590	0.18 578	0.31 663	0.23 607	0.26 605	0.19 510

CFNet	0.51 539	0.29 570	0.46 424	0.41 433	0.27 468	0.70 561	0.32 363	1.13 616	1.00 614	0.72 472	1.07 586	0.85 557	0.60 528	0.76 550	0.52 550	0.19 495	0.14 463	0.23 572	0.23 607	0.21 533	0.16 428

HSM	0.51 539	0.24 483	0.41 346	0.39 350	0.24 349	0.75 584	0.40 521	1.22 662	0.75 453	0.81 524	0.91 503	1.21 664	0.69 586	0.87 606	0.46 517	0.17 424	0.13 421	0.17 353	0.14 323	0.17 415	0.17 454

MWSP-net	0.52 547	0.23 441	0.54 519	0.45 550	0.30 543	0.70 561	0.81 707	1.02 570	0.92 574	0.75 485	0.78 423	0.91 584	0.73 610	0.62 432	0.52 550	0.19 495	0.15 496	0.19 457	0.18 489	0.21 533	0.22 578

RT-IGEV	0.52 547	0.19 278	0.59 541	0.40 395	0.25 384	0.79 599	0.62 659	1.15 629	0.74 448	0.89 586	0.99 545	1.18 663	0.61 534	0.65 468	0.31 332	0.19 495	0.13 421	0.17 353	0.13 277	0.15 313	0.20 536

DDVS	0.52 547	0.30 580	0.56 531	0.41 433	0.31 567	0.71 567	0.34 396	0.91 521	0.67 403	0.85 556	0.89 496	1.12 650	0.46 438	0.86 604	0.60 577	0.22 572	0.16 532	0.22 551	0.18 489	0.25 597	0.26 609

UGAM	0.52 547	0.22 419	0.46 424	0.45 550	0.25 384	0.41 369	0.52 621	0.62 326	1.16 667	0.76 493	1.13 606	1.32 682	0.57 507	1.00 646	0.53 554	0.17 424	0.14 463	0.25 602	0.21 572	0.15 313	0.13 290

test_sample7	0.52 547	0.29 570	0.50 486	0.36 241	0.27 468	0.62 514	0.41 537	1.06 587	0.88 543	0.92 607	0.86 476	0.85 557	0.69 586	0.68 499	0.50 533	0.26 623	0.20 613	0.27 635	0.26 648	0.27 616	0.24 595

ac_64	0.52 547	0.22 419	0.50 486	0.45 550	0.28 493	0.80 605	0.45 570	1.02 570	0.61 366	0.91 599	0.83 456	1.07 637	0.68 582	0.74 539	0.70 607	0.21 544	0.18 578	0.20 492	0.19 522	0.18 447	0.15 377

iResNetv2_ROB	0.52 547	0.27 544	0.69 597	0.38 315	0.25 384	0.62 514	0.35 423	1.17 642	1.01 618	0.99 636	1.06 582	0.88 573	0.67 575	0.66 477	0.39 447	0.19 495	0.13 421	0.15 259	0.11 175	0.18 447	0.16 428

iResNet_ROB	0.52 547	0.21 378	0.53 514	0.37 271	0.21 216	0.61 506	0.29 280	1.51 725	1.32 701	0.90 594	1.02 560	0.80 547	0.62 541	0.76 550	0.43 479	0.16 365	0.12 344	0.13 125	0.09 16	0.15 313	0.18 475

coex_refinement	0.53 555	0.21 378	0.39 321	0.44 525	0.30 543	0.76 590	0.39 508	1.09 599	0.90 562	0.85 556	1.12 599	1.00 612	0.56 504	0.63 446	0.81 630	0.21 544	0.13 421	0.16 303	0.16 398	0.20 507	0.21 556

ITSA-stereo	0.53 555	0.28 558	0.52 507	0.40 395	0.23 308	0.56 472	0.34 396	1.24 674	1.24 682	0.80 511	0.81 444	0.72 497	0.58 517	0.82 580	0.65 593	0.21 544	0.17 553	0.23 572	0.21 572	0.22 558	0.26 609

mmx	0.53 555	0.26 526	0.49 472	0.37 271	0.25 384	0.55 457	0.37 464	1.16 637	1.03 626	0.73 478	0.96 525	0.71 488	0.53 479	1.01 647	0.88 649	0.20 525	0.15 496	0.25 602	0.21 572	0.22 558	0.20 536

xxx	0.53 555	0.26 526	0.49 472	0.37 271	0.25 384	0.55 457	0.37 464	1.16 637	1.03 626	0.73 478	0.96 525	0.71 488	0.53 479	1.01 647	0.88 649	0.20 525	0.15 496	0.25 602	0.21 572	0.22 558	0.20 536

AASNet	0.53 555	0.25 509	0.52 507	0.49 603	0.32 584	0.74 578	0.40 521	1.50 722	0.86 529	0.86 564	0.92 507	0.64 448	0.59 524	0.59 406	0.79 625	0.23 590	0.19 598	0.20 492	0.16 398	0.21 533	0.19 510

LMCR-Stereo	0.53 555	0.30 580	0.53 514	0.58 690	0.30 543	0.83 621	0.36 446	1.19 647	0.76 462	0.88 582	1.04 571	0.56 390	0.62 541	0.82 580	0.67 599	0.19 495	0.15 496	0.19 457	0.14 323	0.23 575	0.17 454

RAFT + AFF	0.53 555	0.29 570	0.75 628	0.51 635	0.32 584	0.63 526	0.60 652	1.00 556	0.91 569	0.78 503	0.87 484	0.83 552	0.58 517	0.80 574	0.47 524	0.17 424	0.20 613	0.23 572	0.22 590	0.18 447	0.18 475

UPFNet	0.53 555	0.24 483	0.51 501	0.45 550	0.38 638	0.84 624	0.49 597	0.99 551	0.75 453	0.87 572	0.88 492	0.86 562	0.64 558	0.80 574	0.71 612	0.20 525	0.20 613	0.20 492	0.20 549	0.19 486	0.15 377

RASNet	0.53 555	0.22 419	0.52 507	0.38 315	0.22 251	0.68 554	0.38 486	0.97 546	0.88 543	0.73 478	1.04 571	1.03 623	0.92 671	0.90 617	0.86 640	0.16 365	0.14 463	0.14 193	0.17 459	0.15 313	0.13 290

HSM-Net_RVC	0.53 555	0.22 419	0.35 251	0.37 271	0.21 216	0.85 625	0.37 464	1.23 667	0.93 581	0.90 594	1.15 618	1.26 669	0.63 547	0.72 524	0.48 528	0.17 424	0.13 421	0.16 303	0.15 359	0.17 415	0.15 377
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NLCA_NET_v2_RVC	0.53 555	0.32 590	0.64 570	0.44 525	0.30 543	0.66 546	0.44 567	1.04 578	0.88 543	0.91 599	0.91 503	0.99 608	0.60 528	0.68 499	0.60 577	0.21 544	0.17 553	0.22 551	0.22 590	0.21 533	0.21 556
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DeepPruner_ROB	0.53 555	0.34 604	0.59 541	0.41 433	0.30 543	0.50 424	0.43 557	1.19 647	0.70 418	0.85 556	1.05 575	0.86 562	0.55 497	0.84 593	0.51 543	0.29 651	0.23 641	0.22 551	0.22 590	0.26 605	0.25 603

MEA-ACV	0.54 567	0.23 441	0.61 550	0.41 433	0.28 493	0.71 567	0.43 557	1.18 645	0.88 543	0.85 556	0.94 511	1.04 625	0.85 653	0.73 531	0.57 569	0.18 460	0.17 553	0.20 492	0.24 623	0.18 447	0.21 556

rvit_105_1	0.54 567	0.40 645	0.76 633	0.58 690	0.37 628	0.59 496	0.68 677	0.70 410	0.94 588	0.82 533	0.69 377	0.73 510	0.58 517	0.78 565	0.54 559	0.32 674	0.29 686	0.31 663	0.34 692	0.23 575	0.20 536

UNet	0.54 567	0.26 526	0.66 582	0.44 525	0.40 649	0.99 652	0.41 537	0.98 549	0.75 453	0.83 545	0.89 496	1.04 625	0.72 607	0.73 531	0.62 584	0.19 495	0.14 463	0.20 492	0.17 459	0.20 507	0.17 454

1111x	0.55 570	0.22 419	0.46 424	0.38 315	0.20 177	0.66 546	0.43 557	1.23 667	0.99 607	0.71 461	0.99 545	0.95 597	0.69 586	0.90 617	1.08 687	0.18 460	0.17 553	0.18 409	0.19 522	0.20 507	0.18 475

ADLNet2	0.55 570	0.25 509	0.65 576	0.47 580	0.30 543	0.83 621	0.50 602	1.05 583	0.95 594	0.80 511	0.98 540	0.99 608	0.69 586	0.77 560	0.73 615	0.20 525	0.16 532	0.17 353	0.18 489	0.21 533	0.21 556

GEStereo_RVC	0.55 570	0.29 570	0.63 565	0.49 603	0.31 567	0.70 561	0.54 630	1.22 662	0.92 574	0.82 533	0.85 472	0.85 557	0.63 547	0.90 617	0.65 593	0.24 603	0.16 532	0.19 457	0.16 398	0.21 533	0.22 578

ADLNet	0.55 570	0.27 544	0.51 501	0.44 525	0.35 612	0.78 595	0.46 574	1.08 595	0.86 529	0.99 636	0.98 540	0.92 590	0.63 547	0.69 505	0.81 630	0.22 572	0.16 532	0.22 551	0.22 590	0.21 533	0.21 556

MMNet	0.55 570	0.25 509	0.61 550	0.43 504	0.34 605	1.07 666	0.39 508	0.87 503	0.91 569	0.91 599	0.93 510	0.86 562	0.76 621	0.81 577	0.76 620	0.15 304	0.14 463	0.18 409	0.19 522	0.20 507	0.16 428

delet	0.55 570	0.24 483	0.55 525	0.44 525	0.33 596	1.07 666	0.50 602	1.00 556	0.86 529	0.85 556	0.96 525	0.90 582	0.63 547	0.83 588	0.74 618	0.18 460	0.18 578	0.20 492	0.21 572	0.16 372	0.15 377

psm_up	0.55 570	0.26 526	0.47 438	0.49 603	0.32 584	0.65 544	0.56 641	1.04 578	0.82 506	0.82 533	0.88 492	1.01 616	0.94 677	0.74 539	0.61 581	0.21 544	0.25 659	0.26 621	0.23 607	0.21 533	0.20 536

hitnet-ft	0.55 570	0.27 544	0.39 321	0.41 433	0.28 493	0.78 595	0.40 521	0.92 524	0.90 562	0.82 533	1.01 551	1.13 656	0.70 599	0.78 565	0.67 599	0.28 644	0.20 613	0.28 643	0.22 590	0.29 624	0.26 609

DSFCA	0.55 570	0.25 509	0.62 555	0.40 395	0.36 620	0.74 578	0.52 621	1.04 578	0.82 506	1.06 664	0.84 462	0.89 577	0.63 547	0.99 643	0.58 570	0.25 613	0.21 623	0.21 535	0.21 572	0.21 533	0.19 510

FADNet_RVC	0.55 570	0.37 622	1.17 694	0.44 525	0.31 567	0.56 472	0.34 396	1.06 587	0.88 543	0.67 434	0.90 500	0.61 432	0.65 564	0.93 633	0.70 607	0.21 544	0.18 578	0.26 621	0.23 607	0.31 640	0.28 627

STTStereo	0.55 570	0.37 622	0.76 633	0.44 525	0.31 567	0.60 503	0.44 567	0.96 542	0.86 529	0.99 636	0.90 500	0.96 600	0.58 517	0.71 518	0.61 581	0.25 613	0.23 641	0.26 621	0.32 687	0.24 588	0.23 586

Selective-IGEV-i16pc	0.56 581	0.20 331	1.13 687	0.40 395	0.31 567	2.00 744	0.66 669	0.68 385	1.11 657	0.51 337	0.81 444	0.68 474	0.36 362	0.67 488	0.40 455	0.31 662	0.17 553	0.17 353	0.18 489	0.19 486	0.20 536

ISRNet	0.56 581	0.24 483	0.66 582	0.56 682	0.36 620	0.44 390	0.25 188	0.82 480	0.84 516	1.07 667	1.25 643	0.91 584	0.60 528	0.66 477	0.58 570	0.35 693	0.26 666	0.36 685	0.33 690	0.30 633	0.42 704

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 581	3.08 792	2.43 753	0.31 60	0.18 94	0.29 179	0.20 58	0.37 105	0.32 169	0.28 169	0.24 95	0.18 27	0.18 47	0.31 76	0.22 114	1.09 768	0.08 2	0.17 353	0.16 398	0.14 242	0.97 762

CSP-Net	0.56 581	0.27 544	0.49 472	0.41 433	0.28 493	1.22 693	0.50 602	1.23 667	0.72 431	0.95 622	0.95 521	0.89 577	0.62 541	0.83 588	0.62 584	0.26 623	0.17 553	0.17 353	0.17 459	0.18 447	0.17 454

FTStereo	0.56 581	0.20 331	0.37 285	0.41 433	0.25 384	0.40 349	0.79 705	0.66 365	0.43 276	1.09 673	3.27 754	0.70 484	0.73 610	0.55 340	0.33 356	0.14 219	0.13 421	0.19 457	0.17 459	0.15 313	0.30 645

RAFT-RH_RVC	0.56 581	0.17 186	0.41 346	0.37 271	0.23 308	0.57 478	0.24 175	0.60 313	0.70 418	1.19 687	3.94 766	0.56 390	0.38 378	0.65 468	0.36 410	0.13 148	0.11 268	0.20 492	0.14 323	0.12 122	0.13 290

HGLStereo	0.56 581	0.28 558	0.57 535	0.50 617	0.37 628	0.80 605	0.45 570	1.02 570	0.78 482	0.86 564	1.14 612	0.89 577	0.82 645	0.76 550	0.73 615	0.21 544	0.20 613	0.19 457	0.18 489	0.19 486	0.21 556

FADNet-RVC-Resample	0.56 581	0.33 599	1.16 690	0.49 603	0.34 605	0.71 567	0.43 557	1.01 566	0.93 581	0.82 533	0.87 484	0.74 517	0.67 575	0.73 531	0.45 506	0.18 460	0.18 578	0.26 621	0.27 655	0.26 605	0.27 620

DualNet (step1)	0.57 589	0.36 615	0.72 611	0.38 315	0.30 543	0.71 567	0.43 557	1.06 587	0.88 543	0.92 607	0.86 476	0.85 557	0.69 586	0.68 499	0.50 533	0.41 715	0.20 613	0.40 703	0.41 721	0.36 671	0.33 664

LL-Strereo	0.57 589	0.27 544	0.68 591	0.48 588	0.34 605	0.39 343	0.48 590	0.94 531	0.97 598	0.83 545	0.78 423	1.10 646	1.18 705	1.33 698	0.49 531	0.17 424	0.14 463	0.22 551	0.19 522	0.16 372	0.17 454

CRFU-Net	0.57 589	0.27 544	0.57 535	0.46 572	0.30 543	1.20 691	0.52 621	1.10 602	0.56 357	1.00 641	0.98 540	1.06 632	0.79 635	0.81 577	0.71 612	0.21 544	0.19 598	0.18 409	0.16 398	0.18 447	0.19 510

TDLM	0.57 589	0.33 599	0.49 472	0.51 635	0.30 543	0.66 546	0.73 697	1.03 575	1.01 618	0.82 533	1.10 594	0.84 555	0.70 599	0.86 604	0.58 570	0.28 644	0.17 553	0.25 602	0.22 590	0.26 605	0.19 510

CVANet_RVC	0.57 589	0.33 599	0.44 394	0.47 580	0.32 584	0.67 551	0.61 657	1.05 583	0.93 581	0.85 556	1.04 571	1.01 616	0.73 610	0.83 588	0.52 550	0.29 651	0.19 598	0.27 635	0.25 633	0.31 640	0.21 556

AANet_RVC	0.57 589	0.32 590	0.54 519	0.45 550	0.27 468	0.57 478	0.48 590	1.00 556	1.28 696	0.86 564	1.33 659	0.87 568	0.58 517	1.07 660	0.75 619	0.18 460	0.12 344	0.15 259	0.13 277	0.18 447	0.18 475

NOSS_ROB	0.57 589	0.39 640	0.39 321	0.44 525	0.30 543	0.73 577	0.54 630	1.03 575	1.08 653	0.67 434	0.87 484	0.76 528	0.57 507	0.77 560	0.47 524	0.38 703	0.38 729	0.44 713	0.42 727	0.37 680	0.34 672

ssnet_v2	0.58 596	0.28 558	0.56 531	0.43 504	0.29 524	0.95 642	0.59 649	1.13 616	0.99 607	0.93 611	0.80 437	0.99 608	0.64 558	0.82 580	0.94 665	0.25 613	0.22 631	0.23 572	0.24 623	0.20 507	0.19 510

dad	0.58 596	0.50 681	0.64 570	0.43 504	0.30 543	0.59 496	0.36 446	0.78 466	1.25 690	1.01 646	1.17 625	1.15 660	0.53 479	0.68 499	0.50 533	0.35 693	0.23 641	0.37 690	0.21 572	0.29 624	0.20 536

SACVNet	0.58 596	0.34 604	0.55 525	0.55 679	0.36 620	0.63 526	0.48 590	1.13 616	0.77 471	1.02 649	1.06 582	1.02 621	0.74 614	0.90 617	0.51 543	0.27 633	0.21 623	0.25 602	0.24 623	0.29 624	0.36 683

pcwnet_v2	0.58 596	0.28 558	0.84 645	0.45 550	0.35 612	0.61 506	0.35 423	1.27 682	1.21 677	0.99 636	1.27 646	0.72 497	0.58 517	0.67 488	0.48 528	0.27 633	0.21 623	0.24 589	0.23 607	0.29 624	0.29 634

PS-NSSS	0.58 596	0.44 661	0.62 555	0.42 481	0.33 596	0.66 546	0.58 646	1.02 570	0.86 529	0.77 499	1.28 648	0.72 497	0.64 558	0.82 580	0.59 575	0.31 662	0.26 666	0.40 703	0.27 655	0.33 653	0.26 609

StereoDRNet-Refined	0.58 596	0.32 590	0.54 519	0.46 572	0.30 543	0.96 645	0.40 521	1.00 556	0.94 588	1.12 678	1.08 589	0.96 600	0.67 575	0.90 617	0.89 659	0.17 424	0.13 421	0.22 551	0.21 572	0.20 507	0.19 510
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	0.58 596	0.28 558	0.47 438	0.49 603	0.32 584	0.77 591	0.50 602	0.99 551	0.92 574	1.04 658	1.14 612	1.21 664	0.69 586	0.88 609	0.69 604	0.20 525	0.20 613	0.22 551	0.22 590	0.21 533	0.18 475

CBFPSM	0.59 603	0.22 419	1.31 710	0.38 315	0.27 468	1.12 678	0.65 666	0.79 470	0.82 506	0.80 511	0.81 444	1.35 691	0.87 659	0.67 488	0.76 620	0.16 365	0.15 496	0.15 259	0.16 398	0.17 415	0.22 578

HBP-ISP	0.59 603	0.45 668	0.43 382	0.45 550	0.33 596	0.70 561	0.28 270	1.11 608	1.00 614	0.83 545	1.18 627	0.65 461	0.68 582	0.88 609	0.52 550	0.35 693	0.38 729	0.47 719	0.41 721	0.38 684	0.31 655

CBMV_ROB	0.59 603	0.37 622	0.38 299	0.39 350	0.28 493	0.74 578	0.28 270	1.00 556	0.98 602	0.94 614	1.25 643	0.81 550	0.78 633	0.87 606	0.50 533	0.36 697	0.37 725	0.43 709	0.40 716	0.33 653	0.30 645

zzzzzzz1	0.60 606	0.31 585	4.33 770	0.42 481	0.26 432	0.44 390	0.39 508	0.73 437	0.77 471	0.51 337	0.70 381	0.72 497	0.48 449	0.60 412	0.42 469	0.14 219	0.12 344	0.17 353	0.16 398	0.18 447	0.14 342

noway7	0.60 606	0.29 570	4.94 772	0.43 504	0.23 308	0.44 390	0.33 377	0.73 437	0.73 438	0.51 337	0.51 293	0.75 520	0.52 473	0.43 222	0.37 429	0.14 219	0.11 268	0.16 303	0.14 323	0.16 372	0.13 290

FADNet-RVC	0.60 606	0.53 696	1.14 689	0.46 572	0.39 644	0.61 506	0.39 508	1.12 614	0.87 539	0.70 454	0.84 462	1.04 625	0.55 497	0.94 640	0.69 604	0.26 623	0.25 659	0.28 643	0.28 663	0.31 640	0.31 655

NVstereo2D	0.60 606	0.30 580	0.75 628	0.48 588	0.43 669	0.89 630	0.48 590	1.05 583	1.15 666	0.66 429	0.86 476	0.88 573	0.70 599	0.99 643	0.65 593	0.32 674	0.15 496	0.28 643	0.20 549	0.40 687	0.36 683

FADNet	0.61 610	0.51 685	1.10 683	0.45 550	0.44 676	0.65 544	0.41 537	1.19 647	1.05 636	0.70 454	0.84 462	0.98 606	0.66 572	0.82 580	0.50 533	0.29 651	0.30 691	0.27 635	0.30 671	0.46 706	0.35 677

ACV-stereo	0.62 611	0.34 604	1.00 672	0.43 504	0.31 567	1.20 691	0.40 521	0.75 450	0.83 511	0.64 407	0.77 411	2.10 730	1.03 690	0.81 577	0.64 591	0.21 544	0.17 553	0.18 409	0.18 489	0.21 533	0.21 556

SGM-Forest	0.62 611	0.32 590	0.39 321	0.43 504	0.30 543	1.02 656	0.55 635	1.09 599	1.05 636	1.06 664	1.18 627	1.10 646	0.67 575	0.88 609	0.62 584	0.31 662	0.33 714	0.33 675	0.30 671	0.30 633	0.28 627
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 613	0.28 558	0.99 671	0.40 395	0.30 543	1.03 659	0.56 641	1.10 602	0.99 607	0.97 628	1.22 634	1.06 632	0.69 586	1.07 660	0.95 668	0.19 495	0.11 268	0.16 303	0.13 277	0.22 558	0.21 556

fast-acv-ft	0.64 614	0.30 580	0.73 615	0.45 550	0.34 605	1.17 687	0.49 597	0.86 496	0.98 602	1.02 649	1.36 661	1.29 674	0.85 653	0.76 550	0.81 630	0.21 544	0.23 641	0.23 572	0.23 607	0.21 533	0.20 536

StereoDRNet	0.64 614	0.33 599	0.68 591	0.51 635	0.43 669	1.03 659	0.53 626	1.47 716	0.99 607	1.10 675	0.87 484	1.07 637	0.71 603	0.82 580	0.88 649	0.23 590	0.19 598	0.25 602	0.23 607	0.27 616	0.19 510

PSMNet_ROB	0.64 614	0.37 622	0.65 576	0.56 682	0.42 662	0.97 647	0.83 709	1.21 654	0.92 574	0.79 508	1.02 560	1.08 639	0.63 547	0.82 580	0.91 663	0.29 651	0.20 613	0.31 663	0.31 679	0.26 605	0.23 586

CBMV	0.64 614	0.35 610	0.41 346	0.42 481	0.25 384	1.01 654	0.77 701	1.13 616	1.09 655	1.17 683	1.22 634	1.04 625	0.75 618	0.88 609	0.63 588	0.28 644	0.30 691	0.34 678	0.30 671	0.26 605	0.26 609
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
z-ln-s-r	0.66 618	0.36 615	1.30 709	0.39 350	0.26 432	0.57 478	0.63 661	0.80 474	1.03 626	0.80 511	1.43 677	0.91 584	0.76 621	1.08 663	1.87 735	0.16 365	0.12 344	0.17 353	0.14 323	0.20 507	0.16 428

TCMNet	0.66 618	0.39 640	0.98 670	0.59 694	0.61 731	0.96 645	0.55 635	1.05 583	0.90 562	0.84 552	1.14 612	0.89 577	0.65 564	0.85 599	1.01 680	0.26 623	0.26 666	0.31 663	0.28 663	0.32 646	0.29 634

YMNet	0.66 618	0.38 632	0.90 659	0.52 652	0.46 689	1.08 670	0.49 597	1.00 556	0.77 471	1.18 685	1.29 652	1.12 650	0.74 614	0.85 599	0.86 640	0.27 633	0.31 702	0.25 602	0.25 633	0.24 588	0.23 586

YMNet_1	0.66 618	0.38 632	0.90 659	0.52 652	0.46 689	1.08 670	0.49 597	1.00 556	0.77 471	1.18 685	1.29 652	1.12 650	0.74 614	0.85 599	0.86 640	0.27 633	0.31 702	0.25 602	0.25 633	0.24 588	0.23 586

DRN-Test	0.66 618	0.32 590	0.66 582	0.50 617	0.39 644	1.15 682	0.61 657	1.49 719	1.01 618	1.12 678	1.08 589	1.06 632	0.69 586	0.77 560	0.94 665	0.23 590	0.17 553	0.26 621	0.25 633	0.25 597	0.21 556

SCION-MonSter	0.67 623	0.40 645	0.95 664	0.54 671	0.44 676	1.30 701	0.42 548	0.91 521	1.06 642	0.79 508	1.13 606	0.74 517	0.67 575	0.76 550	1.43 713	0.19 495	0.19 598	0.45 714	0.42 727	0.30 633	0.26 609

iinet-f	0.67 623	0.26 526	2.15 746	0.39 350	0.31 567	1.19 690	0.56 641	0.84 489	0.84 516	0.80 511	1.17 625	1.05 630	0.84 652	0.71 518	1.21 699	0.20 525	0.18 578	0.17 353	0.15 359	0.20 507	0.20 536

GASNet	0.67 623	0.72 727	0.96 667	0.70 728	0.48 696	0.62 514	0.47 582	1.08 595	1.03 626	0.94 614	0.82 450	0.93 593	0.83 650	1.33 698	0.80 627	0.31 662	0.22 631	0.29 653	0.28 663	0.44 699	0.24 595

FINET	0.67 623	0.42 652	1.00 672	0.46 572	0.43 669	0.83 621	0.89 718	1.08 595	1.50 717	0.87 572	1.14 612	0.71 488	0.68 582	0.92 627	0.70 607	0.36 697	0.30 691	0.26 621	0.24 623	0.35 664	0.33 664

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 623	0.81 737	0.73 615	0.53 664	0.37 628	1.40 706	0.53 626	1.04 578	0.79 491	0.88 582	0.94 511	0.95 597	0.53 479	0.93 633	0.58 570	0.39 709	0.30 691	0.57 739	0.31 679	0.53 723	0.30 645

PA-Net	0.67 623	0.43 656	0.83 644	0.50 617	0.53 709	0.94 639	0.68 677	1.10 602	1.14 665	0.80 511	0.88 492	0.87 568	0.77 628	1.02 652	0.88 649	0.24 603	0.41 739	0.29 653	0.44 729	0.26 605	0.34 672
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GwcNet	0.69 629	0.36 615	1.10 683	0.51 635	0.42 662	1.08 670	0.50 602	1.21 654	1.16 667	1.00 641	1.37 664	1.06 632	0.79 635	0.92 627	0.94 665	0.25 613	0.24 651	0.24 589	0.22 590	0.23 575	0.26 609

NaN_ROB	0.69 629	0.44 661	0.69 597	0.51 635	0.33 596	0.97 647	1.06 736	1.22 662	1.19 673	1.24 697	0.96 525	1.08 639	0.78 633	1.20 680	0.67 599	0.24 603	0.30 691	0.23 572	0.24 623	0.23 575	0.25 603

GANet	0.70 631	0.37 622	0.55 525	0.51 635	0.34 605	0.94 639	0.96 726	1.08 595	0.94 588	1.04 658	1.98 718	1.13 656	0.88 663	1.12 670	0.66 596	0.25 613	0.26 666	0.27 635	0.22 590	0.31 640	0.22 578

DISCO	0.70 631	0.26 526	0.68 591	0.44 525	0.31 567	1.14 680	0.51 618	1.23 667	1.23 680	0.81 524	1.05 575	1.50 706	0.85 653	1.82 731	1.03 681	0.19 495	0.15 496	0.18 409	0.16 398	0.24 588	0.23 586

XPNet_ROB	0.70 631	0.35 610	0.68 591	0.52 652	0.40 649	0.79 599	0.85 715	1.16 637	0.94 588	1.33 706	1.15 618	1.38 693	0.83 650	1.03 654	0.90 661	0.32 674	0.25 659	0.26 621	0.24 623	0.31 640	0.28 627

ETE_ROB	0.70 631	0.49 677	0.73 615	0.56 682	0.36 620	0.79 599	0.87 716	1.14 625	0.93 581	1.19 687	1.18 627	1.39 694	0.82 645	0.99 643	0.80 627	0.26 623	0.21 623	0.31 663	0.26 648	0.33 653	0.34 672

Wz-Net-LNSev	0.71 635	0.51 685	1.36 719	0.50 617	0.41 656	1.15 682	0.69 682	1.21 654	1.07 649	1.02 649	1.12 599	1.08 639	0.87 659	0.89 615	0.89 659	0.24 603	0.22 631	0.21 535	0.19 522	0.26 605	0.26 609

APVNet	0.71 635	0.37 622	0.89 658	0.56 682	0.45 681	1.18 689	0.68 677	1.41 710	0.85 524	0.81 524	1.15 618	1.04 625	0.81 640	1.10 667	1.17 696	0.26 623	0.28 679	0.32 670	0.31 679	0.29 624	0.30 645

Syn2CoEx	0.71 635	0.51 685	0.95 664	0.64 709	0.45 681	0.91 633	0.53 626	1.48 717	1.13 662	0.93 611	1.35 660	1.02 621	0.99 685	0.92 627	0.80 627	0.30 658	0.27 675	0.28 643	0.24 623	0.23 575	0.24 595

DANet	0.71 635	0.45 668	0.91 661	0.59 694	0.40 649	0.81 610	0.40 521	0.97 546	0.84 516	1.20 692	1.22 634	1.33 685	0.88 663	1.16 674	1.24 700	0.27 633	0.23 641	0.31 663	0.25 633	0.35 664	0.32 659
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
RYNet	0.72 639	0.35 610	0.64 570	0.53 664	0.67 739	1.31 702	0.67 672	1.20 652	1.18 671	1.05 660	0.87 484	1.27 671	0.93 676	0.93 633	1.27 704	0.22 572	0.16 532	0.26 621	0.23 607	0.40 687	0.39 697

NCCL2	0.72 639	0.41 650	0.65 576	0.64 709	0.44 676	0.98 651	1.20 746	1.11 608	1.00 614	0.98 633	0.96 525	1.49 705	0.87 659	0.90 617	0.79 625	0.31 662	0.26 666	0.39 700	0.39 714	0.32 646	0.32 659

FAT-Stereo	0.73 641	0.33 599	0.75 628	0.49 603	0.37 628	0.71 567	0.59 649	1.36 702	1.30 699	1.03 657	1.40 670	1.59 715	1.15 701	0.87 606	0.86 640	0.28 644	0.28 679	0.28 643	0.23 607	0.28 620	0.38 694

DStereoRT	0.74 642	0.19 278	0.50 486	0.51 635	0.33 596	1.10 674	0.34 396	0.82 480	0.76 462	0.78 503	1.05 575	0.51 367	0.73 610	0.76 550	0.48 528	0.16 365	0.13 421	3.96 803	1.37 787	0.19 486	0.14 342

S-Stereo	0.74 642	0.35 610	0.96 667	0.56 682	0.45 681	0.82 618	0.60 652	1.24 674	1.60 729	0.96 623	1.41 672	1.12 650	0.94 677	0.80 574	1.04 684	0.26 623	0.31 702	0.28 643	0.25 633	0.32 646	0.47 723

LALA_ROB	0.74 642	0.43 656	0.69 597	0.54 671	0.40 649	1.01 654	0.95 725	1.21 654	1.07 649	1.22 694	1.12 599	1.56 712	0.79 635	1.04 656	0.86 640	0.33 683	0.22 631	0.35 680	0.30 671	0.35 664	0.31 655

DNS	0.75 645	1.52 771	0.28 99	0.28 9	0.17 61	0.18 23	0.23 151	0.48 220	0.27 101	0.26 134	0.34 201	0.30 184	0.23 150	2.70 764	1.46 715	0.16 365	0.13 421	0.16 303	0.09 16	3.27 792	2.57 789

w-ln-seven-2	0.76 646	0.43 656	2.32 749	0.52 652	0.38 638	0.90 632	0.65 666	1.11 608	1.12 661	1.19 687	1.28 648	1.09 642	0.99 685	1.07 660	0.87 646	0.20 525	0.19 598	0.23 572	0.22 590	0.26 605	0.22 578

PSMNet-RUCA	0.76 646	0.75 730	1.08 682	1.01 754	0.90 750	0.69 556	0.50 602	1.11 608	1.03 626	0.78 503	1.11 595	0.80 547	0.72 607	0.88 609	0.63 588	0.53 747	0.27 675	0.76 751	0.46 730	0.66 741	0.47 723

Wz-Net-MNSev	0.76 646	0.40 645	1.34 714	0.50 617	0.40 649	1.44 712	0.83 709	1.15 629	1.16 667	1.25 701	1.20 632	1.13 656	0.81 640	1.16 674	1.00 679	0.22 572	0.19 598	0.24 589	0.23 607	0.28 620	0.26 609

DGSMNet	0.76 646	0.55 700	1.29 708	0.58 690	0.62 732	0.94 639	0.70 687	1.26 680	1.11 657	0.83 545	1.24 641	1.00 612	0.71 603	1.03 654	0.81 630	0.34 689	0.29 686	0.41 707	0.40 716	0.57 732	0.55 737

RP	0.76 646	0.36 615	0.63 565	0.66 719	0.58 728	0.80 605	0.55 635	1.14 625	1.22 679	0.97 628	1.65 697	1.43 699	1.32 717	1.01 647	0.84 635	0.33 683	0.30 691	0.36 685	0.30 671	0.34 659	0.34 672

edge stereo	0.76 646	0.38 632	0.74 620	0.52 652	0.43 669	0.80 605	0.53 626	1.28 685	1.06 642	1.28 702	1.38 669	1.81 720	1.11 698	1.08 663	0.85 639	0.33 683	0.32 708	0.41 707	0.28 663	0.32 646	0.36 683

NCC-stereo	0.78 652	0.40 645	0.76 633	0.61 702	0.67 739	0.81 610	0.69 682	1.54 730	1.11 657	0.90 594	1.36 661	1.33 685	1.16 702	1.19 678	0.88 649	0.31 662	0.30 691	0.37 690	0.48 739	0.33 653	0.33 664

Nwc_Net	0.78 652	0.38 632	0.73 615	0.60 700	0.55 716	1.05 664	0.55 635	1.67 739	1.05 636	0.88 582	1.86 712	1.40 696	1.09 696	1.10 667	0.87 646	0.30 658	0.25 659	0.36 685	0.38 709	0.29 624	0.29 634

Abc-Net	0.78 652	0.40 645	0.76 633	0.61 702	0.67 739	0.81 610	0.69 682	1.54 730	1.11 657	0.90 594	1.36 661	1.33 685	1.16 702	1.19 678	0.88 649	0.31 662	0.30 691	0.37 690	0.48 739	0.33 653	0.33 664
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RGC	0.79 655	0.59 705	0.71 606	0.65 716	0.65 737	0.92 638	0.58 646	1.29 686	1.05 636	1.07 667	1.45 683	1.47 703	1.03 690	1.21 684	0.88 649	0.32 674	0.30 691	0.48 725	0.40 716	0.37 680	0.37 688

stereogan	0.80 656	0.31 585	0.71 606	0.59 694	0.50 700	1.72 731	0.48 590	1.35 699	1.37 704	1.00 641	1.46 685	1.56 712	0.95 680	1.29 693	0.84 635	0.28 644	0.29 686	0.29 653	0.25 633	0.38 684	0.38 694

ADCRef	0.80 656	0.43 656	1.32 712	0.50 617	0.45 681	1.07 666	0.51 618	1.07 591	0.98 602	1.17 683	1.42 674	0.87 568	0.91 666	0.85 599	3.19 762	0.18 460	0.16 532	0.23 572	0.23 607	0.22 558	0.21 556

GANetREF_RVC	0.80 656	0.75 730	0.86 651	0.66 719	0.42 662	1.15 682	0.98 727	1.14 625	1.19 673	1.01 646	1.02 560	1.10 646	0.90 665	1.15 672	0.76 620	0.48 736	0.39 734	0.57 739	0.38 709	0.63 737	0.46 718
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
AF-Net	0.81 659	0.39 640	0.68 591	0.64 709	0.54 711	0.91 633	0.51 618	1.61 735	1.31 700	0.96 623	2.02 720	1.46 700	1.26 715	1.11 669	0.99 675	0.32 674	0.24 651	0.39 700	0.27 655	0.30 633	0.25 603

DNSM	0.82 660	1.54 772	0.27 76	0.30 29	0.17 61	0.27 140	0.25 188	0.49 226	0.25 88	0.34 224	0.36 221	0.29 169	0.26 200	2.84 767	1.96 739	0.16 365	0.12 344	0.12 65	0.10 98	3.66 795	2.58 790

SQANet	0.82 660	0.74 729	0.67 586	1.13 758	0.98 758	1.11 675	0.47 582	1.07 591	0.83 511	0.91 599	1.05 575	1.03 623	0.74 614	1.01 647	0.64 591	0.61 751	0.24 651	1.03 761	0.35 698	1.18 762	0.58 738

Anonymous_2	0.82 660	0.44 661	0.63 565	0.40 395	0.43 669	0.80 605	0.52 621	0.72 426	0.77 471	0.71 461	0.60 338	0.87 568	0.76 621	0.75 545	0.58 570	0.52 743	0.54 757	0.54 737	4.82 804	0.56 728	0.40 700

ccnet	0.82 660	0.57 703	0.75 628	0.54 671	0.59 729	1.09 673	0.66 669	1.38 705	0.94 588	1.12 678	1.44 680	1.29 674	0.92 671	0.95 642	1.24 700	0.49 738	0.42 741	0.50 732	0.47 737	0.51 718	0.46 718

psmorigin	0.82 660	0.51 685	2.09 743	0.49 603	0.41 656	0.85 625	0.50 602	1.04 578	0.88 543	1.45 711	1.43 677	1.50 706	1.06 693	1.22 686	0.97 671	0.31 662	0.32 708	0.27 635	0.27 655	0.33 653	0.42 704

CC-Net-ROB	0.82 660	0.96 749	0.85 646	0.58 690	0.45 681	1.27 699	0.70 687	1.17 642	1.02 621	0.83 545	1.23 639	0.90 582	0.77 628	1.06 657	0.69 604	0.46 730	0.34 716	1.71 769	0.38 709	0.59 735	0.36 683

GCST	0.83 666	1.22 760	0.74 620	1.58 766	1.01 760	1.06 665	0.23 151	0.78 466	0.78 482	0.97 628	0.65 357	0.78 536	0.35 333	0.92 627	0.34 373	0.96 762	0.65 763	1.20 763	0.81 766	0.91 751	0.70 743

aanetorigin	0.83 666	0.56 701	1.87 740	0.49 603	0.38 638	0.56 472	0.66 669	0.70 410	1.00 614	2.42 755	2.02 720	1.31 677	1.18 705	0.93 633	1.13 694	0.20 525	0.18 578	0.20 492	0.19 522	0.27 616	0.30 645

CSAN	0.83 666	0.49 677	0.77 638	0.60 700	0.41 656	1.14 680	1.06 736	1.19 647	1.46 715	1.32 704	1.43 677	1.37 692	1.19 707	1.27 692	0.86 640	0.39 709	0.31 702	0.36 685	0.37 704	0.35 664	0.34 672

SDNR	0.86 669	0.37 622	1.47 725	0.40 395	0.38 638	3.38 773	0.33 377	0.90 516	0.98 602	0.99 636	2.09 723	0.59 420	0.71 603	1.29 693	0.70 607	0.51 741	0.56 759	0.36 685	0.26 648	0.43 698	0.46 718

RTSC	0.87 670	0.48 673	1.23 701	0.52 652	0.37 628	1.13 679	0.50 602	1.34 695	1.79 735	1.51 715	1.24 641	1.12 650	0.81 640	1.62 719	2.16 745	0.25 613	0.19 598	0.23 572	0.24 623	0.30 633	0.31 655

PWC_ROB	0.87 670	0.52 693	1.28 705	0.50 617	0.32 584	0.91 633	0.37 464	1.36 702	1.46 715	1.61 722	2.59 740	1.16 661	1.01 689	1.34 700	1.40 712	0.25 613	0.18 578	0.28 643	0.20 549	0.29 624	0.28 627

UDG	0.88 672	0.82 740	0.67 586	1.00 753	0.96 755	1.02 656	0.57 645	1.13 616	0.99 607	0.90 594	0.97 538	1.31 677	0.99 685	0.85 599	0.84 635	0.54 749	0.32 708	1.77 770	0.40 716	0.94 753	0.66 742

FBW_ROB	0.88 672	0.50 681	0.85 646	0.55 679	0.40 649	1.17 687	0.78 703	1.50 722	1.37 704	1.33 706	1.27 646	1.48 704	1.00 688	2.57 760	0.98 674	0.25 613	0.32 708	0.45 714	0.30 671	0.34 659	0.28 627

XQC	0.89 674	0.65 717	1.31 710	0.67 722	0.52 708	1.22 693	0.68 677	1.26 680	1.52 718	1.14 681	1.11 595	1.28 673	1.04 692	1.40 708	1.77 729	0.38 703	0.24 651	0.37 690	0.31 679	0.53 723	0.47 723

DeepPrunerF	0.89 674	0.52 693	3.43 762	0.68 725	0.81 747	0.72 576	0.72 695	1.22 662	1.99 742	0.93 611	1.01 551	0.87 568	0.86 656	1.08 663	0.95 668	0.34 689	0.28 679	0.43 709	0.39 714	0.30 633	0.32 659

PWCDC_ROB	0.89 674	0.49 677	0.80 642	0.74 733	0.40 649	1.03 659	0.39 508	1.33 693	2.35 758	1.02 649	3.77 761	0.81 550	0.92 671	1.20 680	0.90 661	0.34 689	0.22 631	0.24 589	0.20 549	0.34 659	0.29 634

PASM	0.90 677	0.64 715	1.69 732	0.69 727	0.69 742	0.78 595	0.84 712	1.03 575	1.26 693	1.19 687	1.15 618	1.31 677	0.98 684	1.24 688	1.03 681	0.52 743	0.56 759	0.59 742	0.66 758	0.56 728	0.54 736

Wz-Net-SNSev	0.91 678	0.73 728	2.13 744	0.56 682	0.45 681	0.95 642	1.13 741	1.34 695	1.24 682	1.02 649	1.30 655	1.46 700	0.86 656	1.81 730	1.50 716	0.25 613	0.23 641	0.25 602	0.26 648	0.32 646	0.29 634

MDST_ROB	0.91 678	0.27 544	0.85 646	0.63 708	0.41 656	2.53 752	0.71 693	1.60 733	1.13 662	2.83 763	1.73 703	0.97 602	0.69 586	1.61 718	0.73 615	0.25 613	0.22 631	0.32 670	0.28 663	0.25 597	0.24 595

PDISCO_ROB	0.91 678	0.48 673	1.06 678	0.99 751	0.97 756	1.67 729	0.63 661	1.64 737	1.59 726	1.06 664	1.18 627	1.31 677	0.79 635	1.55 713	0.97 671	0.49 738	0.22 631	0.45 714	0.40 716	0.45 703	0.37 688

SHD	0.93 681	0.50 681	1.18 695	0.59 694	0.46 689	0.97 647	0.48 590	1.70 741	2.15 744	1.58 719	1.37 664	1.42 697	1.19 707	1.31 696	1.60 719	0.31 662	0.26 666	0.32 670	0.33 690	0.40 687	0.42 704

G-Net	0.95 682	0.46 672	1.04 676	0.64 709	0.48 696	2.12 748	0.64 664	1.01 566	0.87 539	1.75 731	2.82 750	1.30 676	1.64 738	1.06 657	0.96 670	0.36 697	0.29 686	0.35 680	0.25 633	0.45 703	0.42 704

DStereoO	0.96 683	0.70 726	0.72 611	0.62 706	0.45 681	0.74 578	0.92 723	1.09 599	1.29 698	1.19 687	1.23 639	0.99 608	1.71 740	1.29 693	0.99 675	2.01 785	0.35 718	0.77 752	0.30 671	1.42 764	0.38 694

w-ln-seven	0.96 683	0.48 673	2.41 752	0.54 671	0.50 700	1.41 708	0.70 687	1.67 739	1.81 736	1.49 712	1.50 687	1.26 669	0.87 659	1.15 672	1.80 733	0.23 590	0.21 623	0.25 602	0.25 633	0.31 640	0.26 609

anonymity	0.97 685	0.89 744	1.05 677	0.92 749	1.03 761	0.97 647	0.81 707	1.29 686	0.91 569	1.07 667	0.98 540	1.00 612	0.95 680	1.02 652	0.92 664	0.96 762	0.95 788	0.90 758	0.91 773	0.92 752	0.94 756

SGM_RVC	0.97 685	0.28 558	0.41 346	0.39 350	0.22 251	1.55 718	0.73 697	1.51 725	1.25 690	2.25 750	1.92 714	2.58 742	1.56 732	2.02 740	1.19 698	0.27 633	0.27 675	0.27 635	0.25 633	0.25 597	0.25 603
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DPSNet	0.99 687	0.42 652	1.88 741	0.53 664	0.41 656	1.59 723	1.26 752	2.21 759	1.43 710	1.10 675	1.11 595	1.46 700	1.95 751	1.34 700	1.26 702	0.34 689	0.25 659	0.25 602	0.21 572	0.46 706	0.37 688

z-mn7	1.00 688	0.50 681	1.70 734	0.53 664	0.36 620	1.75 733	0.71 693	1.22 662	2.28 751	0.96 623	2.54 736	1.42 697	0.95 680	2.19 747	1.54 717	0.22 572	0.19 598	0.21 535	0.20 549	0.27 616	0.25 603

Consistency-Raft	1.01 689	0.81 737	1.24 702	0.84 746	0.97 756	0.81 610	0.84 712	1.30 689	1.59 726	1.05 660	1.68 702	1.12 650	0.91 666	0.92 627	1.11 689	0.65 752	0.74 767	0.79 754	0.90 770	1.06 760	0.79 750

xxxx	1.01 689	0.22 419	0.43 382	0.36 241	0.21 216	0.82 618	0.36 446	1.32 691	0.88 543	0.71 461	0.94 511	0.97 602	0.63 547	0.64 461	10.58 794	0.20 525	0.16 532	0.18 409	0.17 459	0.19 486	0.19 510

test_xeample	1.01 689	0.21 378	0.42 367	0.35 205	0.21 216	0.71 567	0.39 508	1.23 667	0.86 529	0.81 524	1.04 571	0.69 479	0.61 534	0.69 505	10.93 795	0.19 495	0.15 496	0.18 409	0.17 459	0.18 447	0.17 454

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 692	0.57 703	1.51 727	0.67 722	0.50 700	2.57 754	1.66 770	1.20 652	1.43 710	1.38 708	1.57 694	1.33 685	0.92 671	1.64 722	0.88 649	0.37 700	0.39 734	0.46 718	0.60 752	0.41 693	0.40 700

ADCPNet	1.03 693	0.48 673	2.70 755	0.54 671	0.42 662	1.40 706	0.75 699	1.13 616	1.07 649	1.22 694	1.42 674	1.68 717	1.09 696	1.36 705	3.45 769	0.30 658	0.28 679	0.29 653	0.32 687	0.37 680	0.35 677

MSAF-DinoV2	1.04 694	0.38 632	1.32 712	0.54 671	0.29 524	0.89 630	0.72 695	1.52 728	1.24 682	1.05 660	1.41 672	2.98 747	1.49 727	2.74 766	2.83 760	0.22 572	0.14 463	0.20 492	0.22 590	0.32 646	0.32 659

otaku	1.04 694	0.93 746	0.88 654	1.33 764	1.05 763	1.66 727	0.70 687	1.40 709	1.18 671	1.08 671	1.32 658	1.33 685	0.91 666	1.23 687	0.76 620	0.72 755	0.46 753	1.24 764	0.50 745	1.40 763	0.75 746

SuperB	1.04 694	0.37 622	4.81 771	0.43 504	0.31 567	0.99 652	0.46 574	1.02 570	2.09 743	1.09 673	1.09 592	0.75 520	0.81 640	1.06 657	1.76 728	0.19 495	0.15 496	0.17 353	0.15 359	2.82 789	0.26 609

ADCL	1.04 694	0.38 632	1.35 715	0.50 617	0.39 644	1.61 724	0.89 718	1.29 686	1.39 707	1.29 703	1.50 687	1.24 667	1.24 710	1.37 706	4.87 777	0.21 544	0.19 598	0.25 602	0.25 633	0.29 624	0.27 620

test_sample9	1.05 698	0.36 615	0.72 611	0.38 315	0.30 543	0.71 567	0.43 557	1.06 587	0.88 543	0.92 607	0.86 476	0.85 557	0.69 586	1.20 680	1.36 708	0.41 715	8.41 804	0.40 703	0.41 721	0.36 671	0.33 664

DDUNet	1.06 699	2.56 789	0.68 591	1.21 760	1.26 766	1.03 659	0.69 682	1.11 608	0.94 588	0.96 623	1.22 634	1.27 671	0.82 645	0.93 633	0.72 614	0.84 759	0.38 729	1.99 773	0.60 752	1.10 761	0.85 752

ADCP+	1.06 699	0.35 610	1.51 727	0.49 603	0.51 704	1.45 713	0.55 635	1.25 678	1.03 626	1.16 682	1.15 618	1.10 646	1.07 695	1.56 715	6.75 785	0.19 495	0.16 532	0.23 572	0.21 572	0.28 620	0.21 556

Selective-IGEV-i16pb	1.07 701	0.24 483	9.45 782	0.41 433	0.32 584	1.76 735	0.59 649	1.00 556	1.54 721	0.66 429	1.20 632	0.98 606	0.57 507	0.78 565	0.62 584	0.27 633	0.17 553	0.18 409	0.20 549	0.21 533	0.23 586

SAMSARA	1.07 701	0.65 717	1.19 696	1.06 757	0.90 750	1.76 735	1.76 776	1.46 715	1.44 713	1.51 715	1.16 623	2.00 729	1.14 700	1.48 709	1.31 706	0.39 709	0.44 748	0.35 680	0.38 709	0.49 715	0.49 729

SANet	1.07 701	0.41 650	1.06 678	0.48 588	0.30 543	1.41 708	0.94 724	1.42 711	3.36 773	1.58 719	2.43 733	2.33 737	1.70 739	1.34 700	1.07 686	0.28 644	0.24 651	0.26 621	0.23 607	0.34 659	0.30 645

zh-mn7	1.08 704	0.65 717	4.00 766	0.52 652	0.38 638	1.16 686	0.62 659	1.15 629	1.77 734	1.74 730	2.31 726	1.17 662	0.91 666	2.10 742	1.77 729	0.24 603	0.21 623	0.22 551	0.22 590	0.25 597	0.28 627

zh-sn7	1.09 705	0.75 730	3.23 760	0.57 688	0.42 662	1.11 675	0.89 718	1.19 647	1.27 694	1.41 710	1.98 718	1.25 668	1.47 726	1.99 739	2.62 757	0.26 623	0.26 666	0.26 621	0.27 655	0.35 664	0.30 645

Ntro	1.09 705	0.97 752	0.91 661	1.44 765	1.19 765	1.69 730	0.80 706	1.35 699	1.25 690	1.00 641	1.29 652	1.31 677	0.97 683	1.26 690	0.84 635	0.84 759	0.43 746	1.36 765	0.50 745	1.56 765	0.78 748

MFN_U_SF_RVC	1.09 705	0.59 705	1.97 742	0.67 722	0.44 676	1.93 742	0.60 652	1.85 747	1.36 702	1.61 722	1.54 692	1.95 728	1.37 720	1.64 722	1.73 725	0.40 714	0.37 725	0.45 714	0.48 739	0.44 699	0.44 711

AANet	1.13 708	1.01 754	2.99 758	0.44 525	0.37 628	0.91 633	0.54 630	1.27 682	2.31 755	2.35 753	2.37 732	2.22 732	1.53 728	1.18 677	1.43 713	0.32 674	0.23 641	0.28 643	0.25 633	0.35 664	0.33 664

TARStereo(FT)	1.14 709	0.53 696	1.55 729	0.79 740	0.47 694	1.56 719	1.67 771	1.49 719	1.24 682	1.24 697	2.23 724	3.21 753	1.25 711	1.53 710	1.63 720	0.47 734	0.28 679	0.50 732	0.36 701	0.48 711	0.29 634

2222	1.14 709	0.53 696	1.55 729	0.79 740	0.47 694	1.56 719	1.67 771	1.49 719	1.24 682	1.24 697	2.23 724	3.21 753	1.25 711	1.53 710	1.63 720	0.47 734	0.28 679	0.50 732	0.36 701	0.48 711	0.29 634

Wz-Net-TNSev	1.14 709	1.06 757	4.32 769	0.49 603	0.42 662	1.51 716	1.11 740	1.48 717	1.40 709	1.22 694	1.26 645	1.58 714	1.43 724	1.76 728	1.70 723	0.32 674	0.31 702	0.26 621	0.30 671	0.41 693	0.41 703

ADCMid	1.14 709	0.52 693	2.23 748	0.53 664	0.43 669	1.07 666	0.75 699	1.23 667	1.05 636	2.15 744	1.44 680	1.50 706	1.43 724	1.56 715	5.01 778	0.26 623	0.24 651	0.29 653	0.31 679	0.37 680	0.33 664

MFMNet_re	1.14 709	0.97 752	1.19 696	0.99 751	0.95 754	1.25 697	1.22 749	1.39 706	1.55 722	1.69 729	1.67 701	1.21 664	1.53 728	1.12 670	0.99 675	0.87 761	0.75 771	0.79 754	0.75 762	0.90 750	0.94 756

WCMA_ROB	1.14 709	0.36 615	0.76 633	0.49 603	0.44 676	1.23 695	0.67 672	1.11 608	1.23 680	2.84 764	3.95 767	3.28 757	1.83 747	1.25 689	0.99 675	0.44 724	0.34 716	0.34 678	0.37 704	0.41 693	0.40 700

AnyNet_C32	1.16 715	0.62 712	2.40 751	0.57 688	0.55 716	1.41 708	1.34 758	1.18 645	1.24 682	1.49 712	1.42 674	1.39 694	1.20 709	1.55 713	4.82 776	0.29 651	0.28 679	0.29 653	0.34 692	0.38 684	0.42 704

222	1.18 716	0.22 419	0.44 394	0.37 271	0.22 251	0.79 599	0.37 464	1.31 690	0.89 559	0.92 607	1.08 589	0.72 497	0.71 603	0.66 477	13.89 798	0.20 525	0.15 496	0.17 353	0.16 398	0.18 447	0.19 510

WZ-Net	1.19 717	0.59 705	4.07 767	0.62 706	0.51 704	1.34 703	1.31 757	1.32 691	1.74 733	1.53 718	1.65 697	1.74 719	1.28 716	2.25 749	2.01 741	0.27 633	0.21 623	0.23 572	0.25 633	0.40 687	0.39 697

MSMD_ROB	1.21 718	0.49 677	0.62 555	0.59 694	0.50 700	1.62 726	0.67 672	1.23 667	1.24 682	2.45 756	3.77 761	3.09 751	2.98 769	1.32 697	0.81 630	0.45 726	0.41 739	0.49 730	0.51 747	0.47 709	0.44 711

pmcnn	1.23 719	0.29 570	0.96 667	0.40 395	0.23 308	0.95 642	0.69 682	1.16 637	1.28 696	1.67 728	2.33 728	11.15 790	0.86 656	0.93 633	0.88 649	0.15 304	0.12 344	0.12 65	0.10 98	0.15 313	0.15 377

NVStereoNet_ROB	1.24 720	0.90 745	1.13 687	0.86 747	0.88 749	1.11 675	0.99 729	1.42 711	1.53 719	1.59 721	2.48 734	2.24 734	1.53 728	1.96 738	1.30 705	0.76 757	0.70 764	0.78 753	1.00 776	0.71 745	0.88 754
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
test_sample8	1.25 721	0.36 615	0.72 611	0.38 315	0.30 543	0.71 567	0.43 557	1.13 616	0.75 453	1.50 714	0.95 521	3.29 758	1.59 734	1.20 680	1.36 708	0.41 715	8.41 804	0.40 703	0.41 721	0.36 671	0.33 664

SPS-STEREO	1.25 721	0.93 746	1.06 678	1.04 755	1.03 761	1.41 708	0.91 722	1.51 725	1.19 673	2.09 742	1.83 709	1.94 727	1.39 721	1.62 719	1.39 711	0.97 764	0.94 787	0.90 758	0.89 769	0.96 755	0.96 759
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PVD	1.28 723	0.67 720	1.28 705	0.74 733	0.62 732	1.50 715	0.84 712	1.99 750	2.96 768	2.18 745	2.36 731	1.85 724	1.95 751	1.92 735	1.94 736	0.39 709	0.36 724	0.49 730	0.37 704	0.51 718	0.64 741

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 724	0.87 743	1.76 736	0.86 747	0.56 719	4.29 778	1.79 777	1.50 722	1.98 741	1.61 722	1.85 711	1.84 722	1.41 722	1.89 733	1.36 708	0.48 736	0.40 736	0.56 738	0.57 750	0.69 742	0.48 726

MeshStereo	1.34 724	0.43 656	0.54 519	0.44 525	0.34 605	1.66 727	0.60 652	1.94 748	1.37 704	4.47 778	3.25 752	4.71 767	1.94 750	1.92 735	1.17 696	0.35 693	0.35 718	0.37 690	0.31 679	0.32 646	0.32 659
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
RainbowNet	1.35 726	1.49 768	1.19 696	1.88 774	1.45 767	1.48 714	1.07 738	1.61 735	1.55 722	1.20 692	1.59 695	1.54 710	1.13 699	1.34 700	0.97 671	1.36 777	0.70 764	1.82 771	0.79 765	1.71 768	1.07 765

ACVNet-4b	1.35 726	1.31 763	1.10 683	1.90 775	1.59 769	1.92 741	0.77 701	1.52 728	1.62 730	1.05 660	1.60 696	2.11 731	0.94 677	1.64 722	0.77 624	1.30 774	0.35 718	2.03 777	0.67 759	1.88 776	0.84 751

SGM+DAISY	1.35 726	0.94 748	1.25 703	0.96 750	1.00 759	1.52 717	1.02 734	1.34 695	1.21 677	2.64 758	2.65 744	2.44 739	1.56 732	1.64 722	1.26 702	0.97 764	0.95 788	0.90 758	0.90 770	0.94 753	0.96 759

FCDSN-DC	1.39 729	0.56 701	0.65 576	0.74 733	0.59 729	1.38 705	0.63 661	1.35 699	1.39 707	3.26 771	4.50 774	4.61 765	2.63 763	1.58 717	1.03 681	0.46 730	0.42 741	0.48 725	0.47 737	0.50 717	0.50 731
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
AAGNet	1.43 730	0.20 331	0.48 459	0.44 525	0.25 384	0.29 179	0.31 331	0.65 354	0.68 410	0.97 628	0.86 476	0.67 473	0.62 541	0.64 461	20.63 805	0.16 365	0.11 268	0.19 457	0.15 359	0.19 486	0.12 237

ACVNet_1	1.46 731	1.33 764	1.12 686	1.91 776	1.62 770	1.83 738	0.98 727	2.00 751	1.85 738	1.39 709	1.53 691	2.32 736	1.53 728	1.34 700	1.11 689	1.30 774	0.50 755	2.06 779	0.58 751	1.93 778	0.95 758

EDNetEfficient	1.46 731	0.80 736	6.12 774	0.47 580	0.39 644	0.69 556	0.83 709	0.90 516	2.77 767	3.50 773	1.96 717	1.66 716	2.03 753	1.26 690	4.18 774	0.21 544	0.18 578	0.21 535	0.20 549	0.41 693	0.39 697

UHP(FT)	1.48 733	0.69 724	1.79 737	0.78 738	0.54 711	2.60 755	1.44 764	1.77 745	2.54 761	2.20 746	2.61 741	2.61 743	1.78 742	2.35 750	2.56 755	0.45 726	0.45 749	0.75 748	0.64 756	0.64 738	0.45 715

mmmmmm	1.48 733	0.69 724	1.79 737	0.78 738	0.54 711	2.60 755	1.44 764	1.77 745	2.54 761	2.20 746	2.61 741	2.61 743	1.78 742	2.35 750	2.56 755	0.45 726	0.45 749	0.75 748	0.64 756	0.64 738	0.45 715

ADCS	1.51 735	0.61 709	3.42 761	0.59 694	0.51 704	1.27 699	1.08 739	1.59 732	1.81 736	1.91 738	1.66 699	1.51 709	1.42 723	1.94 737	8.60 787	0.33 683	0.32 708	0.33 675	0.36 701	0.44 699	0.42 704

AnyNet_C01	1.56 736	1.05 755	7.45 776	0.64 709	0.54 711	1.99 743	1.38 760	1.43 713	1.36 702	1.63 725	1.92 714	1.84 722	1.33 719	2.40 754	4.03 771	0.33 683	0.32 708	0.32 670	0.34 692	0.44 699	0.45 715

FC-DCNN	1.59 737	0.51 685	0.66 582	0.61 702	0.49 698	1.56 719	0.70 687	1.66 738	1.53 719	4.64 782	4.62 775	5.85 776	3.34 775	1.84 732	1.11 689	0.46 730	0.42 741	0.47 719	0.46 730	0.48 711	0.46 718

DispFullNet	1.60 738	2.63 790	2.75 756	2.56 785	1.79 777	1.24 696	0.47 582	1.37 704	1.45 714	1.87 734	1.50 687	1.55 711	2.46 758	2.04 741	1.04 684	0.59 750	0.18 578	2.32 782	0.68 760	2.29 782	1.14 767

ELAS_RVC	1.60 738	0.61 709	1.01 674	0.70 728	0.56 719	2.00 744	1.89 779	1.96 749	2.65 764	3.33 772	3.26 753	3.03 748	3.41 776	2.49 757	2.09 743	0.52 743	0.45 749	0.50 732	0.48 739	0.54 725	0.52 733
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 740	0.61 709	0.95 664	0.68 725	0.55 716	3.01 771	1.55 768	2.39 761	2.33 756	3.64 774	3.89 765	2.75 745	2.90 767	2.15 745	2.27 751	0.52 743	0.45 749	0.50 732	0.48 739	0.54 725	0.52 733
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FC-DCNN v2	1.65 741	0.51 685	0.65 576	0.61 702	0.49 698	1.61 724	0.70 687	1.75 744	1.56 725	4.74 785	4.91 777	6.46 782	3.31 773	1.91 734	1.11 689	0.46 730	0.42 741	0.47 719	0.46 730	0.48 711	0.46 718

ACVNet_2	1.65 741	1.27 762	1.41 722	1.75 770	1.62 770	2.22 749	1.20 746	2.30 760	2.62 763	1.78 732	2.56 737	3.03 748	1.61 735	1.54 712	1.12 693	1.06 767	0.58 761	1.82 771	0.70 761	1.82 772	0.96 759

nnnnnnn	1.69 743	0.64 715	2.14 745	0.80 742	0.73 745	1.79 737	1.01 733	2.00 751	2.36 759	2.69 759	4.20 770	4.71 767	2.34 757	2.45 755	2.27 751	0.53 747	0.53 756	0.66 745	0.62 755	0.69 742	0.62 740

DStereoSA	1.73 744	0.63 714	1.57 731	0.80 742	0.79 746	1.26 698	1.30 753	1.34 695	1.43 710	1.24 697	7.52 789	0.92 590	7.68 786	1.65 726	2.29 753	0.41 715	0.29 686	0.63 743	0.60 752	1.04 758	1.18 772

IMH-64-1	1.86 745	1.62 775	1.16 690	2.20 779	1.89 779	2.33 750	1.30 753	2.89 767	2.29 752	1.66 726	2.80 748	2.49 740	1.61 735	2.10 742	1.78 731	1.60 778	0.74 767	2.43 783	1.02 777	2.12 779	1.17 770

IMH-64	1.86 745	1.62 775	1.16 690	2.20 779	1.89 779	2.33 750	1.30 753	2.89 767	2.29 752	1.66 726	2.80 748	2.49 740	1.61 735	2.10 742	1.78 731	1.60 778	0.74 767	2.43 783	1.02 777	2.12 779	1.17 770

DStereoFS	1.87 747	0.85 742	1.03 675	0.75 736	0.62 732	2.04 746	0.65 666	1.74 743	1.55 722	1.52 717	1.90 713	2.36 738	12.92 798	3.85 779	1.74 726	0.44 724	0.31 702	0.82 756	0.46 730	0.84 749	1.10 766

WAO-7	1.90 748	1.20 759	1.35 715	1.27 762	1.06 764	2.84 764	1.56 769	3.23 772	3.06 771	2.23 749	3.33 757	3.17 752	2.28 756	3.12 768	2.21 746	1.02 766	0.91 783	1.06 762	1.03 779	1.04 758	0.97 762

1111	1.92 749	0.60 708	2.43 753	0.71 731	0.57 722	2.60 755	3.13 788	2.12 757	1.97 740	2.27 751	2.74 746	3.21 753	3.13 772	5.16 783	5.06 779	0.38 703	0.35 718	0.47 719	0.38 709	0.54 725	0.53 735

PWCK	1.92 749	1.66 778	3.12 759	1.65 767	0.91 752	2.84 764	2.26 783	2.10 755	2.41 760	2.36 754	2.31 726	2.22 732	1.82 745	3.43 771	2.03 742	1.61 780	0.71 766	1.51 766	0.82 767	1.69 767	0.91 755

MonStereo1	1.98 751	1.48 767	1.43 724	1.81 773	1.69 775	2.88 767	0.78 703	2.47 762	3.47 774	2.20 746	4.36 773	3.39 760	2.50 760	2.18 746	1.58 718	1.19 769	0.54 757	1.65 768	0.87 768	1.78 770	1.29 776

Dean	1.98 751	1.36 765	1.36 719	2.12 778	1.81 778	2.74 759	1.36 759	3.37 776	3.80 778	2.08 741	3.32 756	3.21 753	1.82 745	1.71 727	1.67 722	1.27 771	0.77 773	1.99 773	0.90 770	1.86 773	1.03 764

RTS	1.98 751	0.96 749	11.36 790	0.65 716	0.57 722	2.77 762	1.40 761	1.39 706	2.26 747	1.89 735	2.56 737	1.32 682	1.25 711	5.20 784	4.05 772	0.31 662	0.22 631	0.29 653	0.29 669	0.40 687	0.37 688

RTSA	1.98 751	0.96 749	11.36 790	0.65 716	0.57 722	2.77 762	1.40 761	1.39 706	2.26 747	1.89 735	2.56 737	1.32 682	1.25 711	5.20 784	4.05 772	0.31 662	0.22 631	0.29 653	0.29 669	0.40 687	0.37 688

PM Graph cmp D40	2.03 755	0.44 661	0.92 663	0.52 652	0.36 620	1.83 738	1.05 735	2.02 753	3.88 779	4.46 776	10.69 796	5.00 773	2.94 768	2.59 761	1.71 724	0.38 703	0.35 718	0.37 690	0.34 692	0.36 671	0.35 677

WAO-6	2.04 756	1.50 769	1.16 690	1.70 768	1.67 774	2.69 758	1.44 764	3.06 769	3.63 777	1.98 739	3.27 754	3.54 763	2.07 754	2.36 752	2.22 748	1.31 776	0.91 783	2.04 778	1.22 786	1.73 769	1.27 775

IMH	2.04 756	1.62 775	1.20 699	2.20 779	1.89 779	2.91 770	1.30 753	3.11 770	3.03 769	1.81 733	3.35 758	3.03 748	1.90 748	2.48 756	1.80 733	1.66 781	0.77 773	2.45 785	1.04 780	2.15 781	1.19 774

LVE	2.12 758	1.44 766	1.36 719	1.99 777	1.78 776	2.75 760	1.79 777	2.82 766	3.95 780	1.90 737	4.33 772	3.52 762	1.81 744	2.24 748	1.74 726	1.74 782	0.87 779	2.06 779	1.13 782	1.91 777	1.35 777

PatchMatch Graph Cmp	2.13 759	0.44 661	0.87 653	0.51 635	0.35 612	1.75 733	1.00 731	2.02 753	4.28 782	4.74 785	10.89 797	6.21 781	2.98 769	2.37 753	1.94 736	0.38 703	0.35 718	0.37 690	0.34 692	0.36 671	0.35 677

MADNet+	2.23 760	2.43 786	10.85 787	1.22 761	0.91 752	2.76 761	1.40 761	2.12 757	1.67 732	1.32 704	1.74 705	1.86 725	1.74 741	6.25 786	4.41 775	0.65 752	0.64 762	0.58 741	0.54 749	0.80 746	0.76 747

PM Cens cmp D40	2.27 761	0.42 652	0.61 550	0.50 617	0.35 612	1.90 740	0.87 716	2.50 763	4.48 783	4.57 779	9.82 793	8.65 786	3.79 779	2.70 764	2.09 743	0.37 700	0.37 725	0.37 690	0.35 698	0.36 671	0.35 677

KSHMR	2.57 762	1.93 781	1.69 732	2.63 787	2.42 786	2.86 766	2.07 780	3.27 774	6.50 787	2.49 757	3.36 759	3.41 761	1.92 749	2.49 757	1.94 736	2.13 788	1.40 795	2.79 793	1.50 790	2.73 787	1.77 780

PatchMatch Cens Cmp	2.71 763	0.42 652	0.59 541	0.50 617	0.35 612	2.54 753	1.13 741	2.56 764	4.99 784	4.58 780	9.98 794	16.08 799	3.75 778	2.63 762	2.00 740	0.38 703	0.37 725	0.37 690	0.35 698	0.35 664	0.35 677

notaker	2.76 764	2.29 785	1.80 739	2.96 789	2.58 790	2.90 769	1.75 775	3.24 773	3.05 770	2.78 762	4.24 771	6.15 780	2.51 761	3.34 770	2.75 759	2.31 790	1.18 791	3.00 794	1.65 791	2.84 790	1.97 782

JetBlue	2.78 765	1.26 761	7.04 775	1.16 759	1.48 768	8.00 787	6.02 795	2.60 765	1.92 739	2.12 743	2.64 743	3.34 759	3.05 771	6.49 787	3.39 766	0.78 758	0.76 772	0.75 748	0.76 763	0.97 757	1.18 772

WAO-8	2.92 766	1.55 773	1.35 715	1.79 771	1.63 772	5.23 780	1.22 749	4.58 784	12.56 795	2.84 764	4.07 769	4.83 769	2.72 765	3.49 772	2.25 749	1.27 771	0.91 783	1.99 773	1.15 784	1.86 773	1.15 768

Venus	2.92 766	1.55 773	1.35 715	1.79 771	1.63 772	5.23 780	1.22 749	4.58 784	12.56 795	2.84 764	4.06 768	4.83 769	2.72 765	3.49 772	2.25 749	1.27 771	0.91 783	1.99 773	1.15 784	1.86 773	1.15 768

ktn	2.98 768	2.25 784	1.73 735	2.84 788	2.53 789	3.76 777	2.15 781	3.70 778	5.47 786	2.75 761	5.17 781	5.94 777	2.48 759	3.23 769	2.46 754	2.34 792	1.44 796	2.78 792	2.03 793	2.45 785	2.01 784

fsdfsdds	3.34 769	0.62 712	2.19 747	0.75 736	0.54 711	7.70 786	1.13 741	3.94 781	6.50 787	6.05 793	10.49 795	11.93 791	6.06 784	2.52 759	3.44 768	0.39 709	0.38 729	0.65 744	0.49 744	0.47 709	0.61 739

TorneroNet-64	3.44 770	1.86 779	1.42 723	2.58 786	2.28 784	6.87 783	1.68 773	4.70 786	12.03 792	2.31 752	5.59 786	8.25 785	2.55 762	3.97 780	2.73 758	1.81 783	0.74 767	2.57 787	1.07 781	2.35 783	1.44 778

UNDER WATER	3.46 771	2.07 783	3.64 764	3.09 790	2.48 787	3.75 776	2.42 785	3.31 775	13.77 799	2.90 768	2.95 751	5.84 775	3.69 777	3.69 774	3.48 770	2.07 787	1.11 790	2.70 791	1.40 788	2.84 790	1.98 783

light-stereo	3.53 772	1.05 755	10.69 786	9.45 798	6.82 794	2.10 747	0.64 664	3.71 779	2.70 766	4.77 787	4.98 778	6.83 783	1.32 717	6.71 788	1.35 707	1.20 770	1.29 794	0.66 745	0.77 764	1.79 771	1.85 781

UNDER WATER-64	3.53 772	2.01 782	3.94 765	3.22 792	2.49 788	5.41 782	2.60 786	3.43 777	12.41 794	3.03 769	2.68 745	6.07 779	4.04 780	3.79 776	3.33 763	2.02 786	1.24 793	2.63 788	1.46 789	2.78 788	2.08 785

MultiAttention	3.58 774	0.24 483	0.62 555	0.54 671	0.34 605	22.90 804	2.72 787	1.60 733	1.13 662	0.80 511	1.81 708	1.14 659	0.43 415	35.29 818	0.61 581	0.17 424	0.12 344	0.23 572	0.23 607	0.34 659	0.29 634

DPSimNet_ROB	3.58 774	2.45 787	8.57 777	2.53 783	2.37 785	2.88 767	3.77 790	3.14 771	3.23 772	4.71 784	3.86 764	4.68 766	4.87 783	4.07 781	5.62 780	2.33 791	2.33 798	2.47 786	2.52 794	2.51 786	2.64 791

MADNet++	4.03 776	2.70 791	3.44 763	3.72 794	3.44 793	4.44 779	3.52 789	3.95 782	3.61 776	4.46 776	4.98 778	4.10 764	4.58 782	7.00 790	5.89 781	3.74 794	3.67 802	3.27 796	2.71 796	3.70 796	3.66 794

SGM-ForestM	4.04 777	0.32 590	0.46 424	0.43 504	0.27 468	7.50 785	1.45 767	3.84 780	4.24 781	8.19 797	6.76 788	19.00 809	9.08 787	10.74 800	6.62 784	0.31 662	0.33 714	0.32 670	0.32 687	0.29 624	0.29 634

MANE	4.13 778	0.51 685	0.64 570	0.66 719	0.56 719	6.89 784	0.99 729	7.55 789	12.04 793	6.68 796	8.57 791	10.69 789	9.45 788	7.59 797	6.39 783	0.49 738	0.43 746	0.48 725	0.98 774	0.49 715	0.48 726

xyz-stereo	4.23 779	0.17 186	61.76 826	0.34 152	0.16 47	12.16 793	0.37 464	0.58 293	0.68 410	1.01 646	3.36 759	0.77 534	0.82 645	1.21 684	0.40 455	0.12 74	0.10 112	0.16 303	0.11 175	0.13 185	0.10 79

LE_ROB	4.42 780	0.24 483	2.75 756	0.42 481	0.23 308	1.57 722	0.90 721	1.71 742	17.88 808	16.56 811	4.88 776	5.17 774	18.85 810	1.63 721	14.62 801	0.17 424	0.14 463	0.16 303	0.16 398	0.19 486	0.17 454

TorneroNet	4.53 781	1.89 780	1.48 726	2.55 784	2.27 783	13.78 801	1.69 774	4.84 788	23.73 814	2.89 767	7.70 790	7.06 784	2.69 764	4.26 782	3.42 767	1.84 784	0.77 773	2.68 789	1.13 782	2.42 784	1.47 779

LSM	4.74 782	0.77 734	10.16 783	0.70 728	56.56 821	1.02 656	1.00 731	1.24 674	1.62 730	2.04 740	2.34 729	1.33 685	1.17 704	1.38 707	1.09 688	0.33 683	0.49 754	0.39 700	0.46 730	0.51 718	10.09 803

JetRed	5.27 783	5.84 793	12.81 793	2.36 782	2.83 791	12.23 794	10.50 803	4.46 783	3.60 775	3.86 775	3.83 763	4.85 771	4.18 781	6.78 789	11.96 796	2.17 789	2.96 801	2.18 781	1.97 792	3.38 794	2.68 792

TARSTereo(ZeroShot)	5.47 784	0.45 668	9.36 780	0.64 709	0.57 722	8.94 788	4.10 791	8.88 791	13.09 797	10.59 799	15.01 807	16.60 800	11.04 792	3.84 777	3.37 764	0.42 719	0.40 736	0.43 709	0.41 721	0.56 728	0.72 744

TestStereooo	5.47 784	0.45 668	9.36 780	0.64 709	0.57 722	8.94 788	4.10 791	8.88 791	13.09 797	10.59 799	15.01 807	16.60 800	11.04 792	3.84 777	3.37 764	0.42 719	0.40 736	0.43 709	0.41 721	0.56 728	0.72 744

tt	6.20 786	0.20 331	5.89 773	3.55 793	2.07 782	11.26 792	19.21 805	11.74 795	5.46 785	2.69 759	2.04 722	4.87 772	6.25 785	3.70 775	7.09 786	8.32 806	11.17 813	4.93 804	5.41 806	5.74 797	2.37 788

coex-ft	6.43 787	1.51 770	87.33 831	0.49 603	0.38 638	1.34 703	1.21 748	1.16 637	8.09 790	12.12 801	2.79 747	2.77 746	3.31 773	1.16 674	3.15 761	0.24 603	0.23 641	0.27 635	0.24 623	0.45 703	0.37 688

HanzoNet	6.76 788	2.45 787	4.22 768	3.19 791	2.94 792	3.62 775	2.28 784	4.79 787	7.20 789	14.00 807	13.19 803	17.49 805	22.30 811	13.25 801	6.19 782	4.20 795	1.93 797	3.10 795	2.56 795	3.35 793	2.88 793

TCMNet-wrong-test	8.97 789	10.42 799	8.74 778	19.56 802	17.61 799	12.53 796	9.01 801	13.59 798	2.18 745	4.64 782	5.11 780	14.63 798	11.09 795	7.19 791	9.73 788	5.56 805	0.89 781	3.77 797	3.11 797	10.34 802	9.80 799

noway3	9.04 790	9.99 798	10.50 785	19.30 800	17.88 800	12.49 795	8.93 799	13.62 799	2.27 750	4.85 789	5.57 783	14.37 793	10.99 790	7.30 792	9.94 789	5.36 798	0.86 776	3.94 801	3.20 799	10.28 801	9.17 797

noway2	9.12 791	9.84 797	11.24 789	19.40 801	17.88 800	12.54 797	8.94 800	13.58 797	2.22 746	4.85 789	5.59 786	14.48 796	11.09 795	7.31 793	9.96 790	5.48 801	0.86 776	3.93 798	3.20 799	10.34 802	9.76 798

noway4	9.14 792	10.89 800	8.97 779	19.91 807	17.90 802	12.71 800	9.04 802	13.72 800	2.34 757	4.80 788	5.47 782	14.56 797	11.25 797	7.32 794	9.98 791	5.54 804	0.89 781	3.93 798	3.19 798	10.47 806	10.04 802

noway1	9.20 793	11.07 801	10.41 784	19.80 805	17.91 803	12.67 798	8.90 798	13.79 801	2.26 747	4.85 789	5.58 784	14.44 794	11.03 791	7.33 795	10.03 792	5.51 802	0.86 776	3.93 798	3.20 799	10.42 804	9.93 800

zzzz4	9.23 794	11.07 801	11.03 788	19.80 805	17.91 803	12.68 799	8.89 797	13.79 801	2.29 752	4.85 789	5.58 784	14.47 795	11.04 792	7.33 795	10.03 792	5.51 802	0.87 779	3.94 801	3.20 799	10.42 804	9.93 800

EDNetEfficientorigin	9.93 795	1.15 758	175.16 832	0.48 588	0.36 620	1.04 663	0.68 677	1.24 674	2.69 765	3.17 770	2.50 735	2.30 735	2.07 754	1.76 728	2.21 746	0.20 525	0.18 578	0.24 589	0.19 522	0.51 718	0.50 731

DGTPSM_ROB	12.07 796	8.00 794	20.99 799	8.93 796	16.78 797	10.67 790	30.87 809	9.01 793	15.16 801	6.50 794	15.41 809	9.04 787	14.85 800	9.25 798	21.67 807	4.57 796	8.57 806	5.08 805	9.28 807	5.90 798	10.95 804

DPSMNet_ROB	12.08 797	8.00 794	21.00 800	8.97 797	16.79 798	10.67 790	30.89 810	9.02 794	15.17 802	6.51 795	15.41 809	9.04 787	14.85 800	9.27 799	21.67 807	4.58 797	8.57 806	5.09 807	9.29 810	5.90 798	10.95 804

UHP(ZeroShot)	12.84 798	0.68 721	18.22 795	0.82 744	0.62 732	25.49 807	5.53 793	21.64 815	40.95 828	23.57 813	34.53 822	25.52 813	26.31 815	14.39 802	14.00 799	0.43 722	0.30 691	0.48 725	0.37 704	0.81 747	2.09 786

UHP	12.84 798	0.68 721	18.22 795	0.82 744	0.62 732	25.49 807	5.53 793	21.64 815	40.95 828	23.57 813	34.53 822	25.52 813	26.31 815	14.39 802	14.00 799	0.43 722	0.30 691	0.48 725	0.37 704	0.81 747	2.09 786

USTest	12.99 800	14.18 803	20.00 798	16.24 799	14.97 796	20.80 803	31.95 811	16.20 805	10.91 791	8.79 798	9.48 792	13.94 792	10.50 789	16.11 804	21.44 806	3.17 793	4.82 803	5.08 805	5.36 805	8.81 800	7.13 796

BEATNet-Init1	15.13 801	0.82 740	50.86 825	0.72 732	0.53 709	38.10 818	7.03 796	11.83 796	14.25 800	29.78 824	30.17 821	48.21 827	22.64 812	26.78 815	18.11 804	0.42 719	0.38 729	0.47 719	0.46 730	0.51 718	0.48 726

Selective-IGEV-i1pa	15.35 802	22.27 812	18.31 797	1.71 769	0.87 748	28.61 817	12.26 804	25.48 818	20.48 812	19.78 812	22.75 811	28.20 816	22.64 812	29.07 816	17.31 803	12.88 812	2.88 799	6.84 808	0.99 775	1.67 766	12.03 811

iinet-test	16.76 803	17.57 804	22.97 802	19.69 803	18.39 805	24.48 805	34.18 812	20.02 806	15.35 803	12.55 802	12.85 798	18.13 807	15.39 803	19.59 805	24.25 809	8.86 808	8.72 808	8.95 810	9.28 807	12.74 807	11.26 807

IINet	16.76 803	17.57 804	22.97 802	19.69 803	18.39 805	24.48 805	34.18 812	20.02 806	15.35 803	12.55 802	12.85 798	18.13 807	15.39 803	19.59 805	24.25 809	8.86 808	8.72 808	8.95 810	9.28 807	12.74 807	11.26 807

DPSM_ROB	17.78 805	18.63 807	24.31 808	20.90 809	19.47 807	25.97 810	36.21 815	21.23 813	16.24 806	13.38 805	14.06 805	19.18 810	16.30 805	20.78 808	25.67 812	9.38 810	9.23 811	9.49 812	9.82 811	13.51 810	11.91 809

DPSM	17.78 805	18.63 807	24.31 808	20.90 809	19.47 807	25.97 810	36.21 815	21.23 813	16.24 806	13.38 805	14.06 805	19.18 810	16.30 805	20.78 808	25.67 812	9.38 810	9.23 811	9.49 812	9.82 811	13.51 810	11.91 809

DLNR-FE	20.05 807	36.38 816	38.08 812	170.06 833	60.08 824	0.23 69	0.20 58	14.13 804	0.36 210	0.44 303	0.66 364	0.43 316	0.21 116	0.63 446	0.28 292	5.38 799	0.10 112	0.15 259	0.11 175	73.09 832	0.11 169

DLNR_Zeroshot_test	20.09 808	36.28 815	38.04 811	169.85 832	61.80 825	0.23 69	0.20 58	13.88 803	0.37 227	0.44 303	0.66 364	0.43 316	0.21 116	0.62 432	0.28 292	5.46 800	0.10 112	0.15 259	0.11 175	72.60 831	0.11 169

LRCNet_RVC	21.24 809	31.15 814	21.41 801	28.98 812	23.82 810	3.13 772	0.60 652	20.96 812	1.59 726	25.58 815	28.15 817	21.99 812	14.79 799	21.94 814	16.41 802	28.89 827	14.87 814	33.53 826	31.28 823	29.51 823	26.16 819

HaxPig	31.96 810	37.24 817	34.27 810	24.37 811	24.88 811	18.26 802	19.86 806	20.64 811	28.52 815	35.97 825	38.75 824	25.57 815	28.72 817	33.88 817	34.39 817	35.94 830	38.87 830	37.80 827	40.48 828	39.68 824	41.15 828

Anonymous_1	33.25 811	18.26 806	23.92 804	20.54 808	21.28 809	25.59 809	35.94 814	22.01 817	15.57 805	13.33 804	13.49 804	18.08 806	15.29 802	20.36 807	24.60 811	16.28 816	8.84 810	66.59 830	118.00 831	155.73 835	11.23 806

fast-reg	35.48 812	37.51 823	48.70 820	42.44 821	40.46 820	52.73 826	73.11 823	42.56 821	32.38 816	26.19 816	27.27 812	36.81 819	30.62 818	41.02 821	51.32 820	18.30 817	18.53 819	19.10 814	19.67 814	27.14 812	23.66 812

RAFT-FEzeroshot	35.73 813	37.45 819	48.67 818	42.23 817	39.22 816	52.25 820	73.13 825	42.62 824	32.59 818	26.71 818	27.70 813	38.57 821	32.57 819	41.68 825	51.67 825	18.75 819	18.58 822	19.15 816	19.78 816	27.21 816	23.98 815

RAFT-FE	35.73 813	37.45 819	48.67 818	42.23 817	39.22 816	52.25 820	73.13 825	42.62 824	32.59 818	26.71 818	27.70 813	38.57 821	32.57 819	41.68 825	51.67 825	18.75 819	18.58 822	19.15 816	19.78 816	27.21 816	23.98 815

CasAABBNet	35.74 815	37.43 818	48.72 821	42.22 816	39.20 814	52.24 819	73.12 824	42.61 823	32.62 821	26.78 821	27.95 815	38.58 823	32.60 821	41.67 823	51.65 824	18.74 818	18.57 821	19.15 816	19.77 815	27.20 814	23.98 815

Hybrid-DGEV	35.78 816	37.50 822	48.96 824	42.25 819	39.20 814	52.33 824	73.10 822	42.63 826	32.52 817	26.62 817	28.31 820	38.50 820	32.87 822	41.67 823	51.55 821	18.77 822	18.56 820	19.18 820	19.83 819	27.20 814	23.97 814

FlowAnything	35.81 817	37.53 824	48.80 822	42.20 815	39.22 816	52.25 820	73.16 827	42.56 821	32.89 823	26.76 820	28.30 818	38.69 825	33.09 824	41.63 822	51.62 823	18.76 821	18.59 825	19.21 821	19.92 820	27.16 813	23.91 813

Selective-RAFT-Error	35.84 818	37.49 821	48.83 823	42.26 820	39.24 819	52.30 823	73.09 821	42.66 827	32.61 820	26.80 822	28.30 818	38.84 826	33.51 825	41.68 825	51.59 822	18.82 823	18.58 822	19.17 819	19.80 818	27.28 818	24.05 818

xxxxx1	36.64 819	19.51 809	24.21 805	61.66 823	64.63 826	27.28 813	40.10 817	20.25 808	18.63 809	14.07 808	12.97 800	17.26 802	17.36 807	21.70 811	27.93 814	13.18 813	18.50 816	111.26 833	133.37 832	29.24 820	39.73 825

tt_ll	36.64 819	19.51 809	24.21 805	61.66 823	64.63 826	27.28 813	40.10 817	20.25 808	18.63 809	14.07 808	12.97 800	17.26 802	17.36 807	21.70 811	27.93 814	13.18 813	18.50 816	111.26 833	133.37 832	29.24 820	39.73 825

ff	36.64 819	19.51 809	24.21 805	61.66 823	64.63 826	27.28 813	40.10 817	20.25 808	18.63 809	14.07 808	12.97 800	17.26 802	17.36 807	21.70 811	27.93 814	13.18 813	18.50 816	111.26 833	133.37 832	29.24 820	39.73 825

MEDIAN_ROB	37.38 822	40.85 827	40.60 814	32.31 813	31.85 812	27.20 812	24.55 807	29.10 819	33.19 824	42.09 833	41.76 826	33.35 817	34.39 826	39.78 820	37.07 818	43.64 832	44.10 832	44.12 829	43.40 830	41.51 828	42.76 830

AVERAGE_ROB	37.58 823	40.13 826	40.15 813	34.81 814	33.82 813	28.55 816	25.10 808	32.02 820	34.06 825	41.28 832	40.66 825	34.46 818	34.81 827	39.18 819	37.57 819	42.78 831	43.44 831	43.82 828	43.03 829	40.47 825	41.51 829

LSM0	38.95 824	37.60 825	48.58 817	43.57 822	91.06 831	52.57 825	72.57 820	43.17 828	32.63 822	26.97 823	27.97 816	38.65 824	32.94 823	41.86 828	51.78 827	18.89 824	18.41 815	19.13 815	19.63 813	27.29 819	33.77 820

PML	40.80 825	29.24 813	11.87 792	7.20 795	14.47 795	92.13 833	213.69 835	7.63 790	23.35 813	74.72 835	190.14 835	50.17 828	26.15 814	21.39 810	12.70 797	8.76 807	2.92 800	8.45 809	3.25 803	13.26 809	4.42 795

zzzz2	53.63 826	56.68 828	73.37 827	63.97 826	58.93 822	78.37 831	110.06 830	64.29 833	48.31 830	40.26 828	42.53 827	57.21 829	47.86 828	62.08 831	77.14 830	28.03 825	27.91 826	28.80 822	29.89 821	40.95 826	35.94 821

noway5	53.63 826	56.68 828	73.37 827	63.97 826	58.93 822	78.37 831	110.06 830	64.29 833	48.31 830	40.26 828	42.53 827	57.21 829	47.86 828	62.08 831	77.14 830	28.03 825	27.91 826	28.80 822	29.89 821	40.95 826	35.94 821

zzzzzz3	56.43 828	57.01 830	74.40 829	78.00 828	76.38 829	77.61 830	92.21 829	62.81 831	50.42 832	40.52 830	45.11 829	70.20 831	62.22 830	61.64 829	77.00 829	29.64 828	27.99 828	31.12 824	32.03 824	45.83 830	36.59 823

zzz1	56.46 829	57.02 831	74.61 830	78.01 829	76.39 830	77.52 829	92.13 828	62.93 832	50.48 833	40.59 831	45.21 830	70.20 831	62.34 831	61.65 830	76.98 828	29.64 828	27.99 828	31.12 824	32.03 824	45.82 829	36.60 824

RSGM-EC	74.81 830	63.03 832	41.60 815	97.74 830	92.11 832	74.93 827	114.81 832	53.77 829	38.96 826	39.88 826	48.98 831	90.73 833	64.81 832	139.63 833	128.53 833	93.27 833	53.96 833	95.12 831	38.31 826	81.45 833	44.63 831

acva	74.81 830	63.03 832	41.60 815	97.74 830	92.11 832	74.93 827	114.81 832	53.77 829	38.96 826	39.88 826	48.98 831	90.73 833	64.81 832	139.63 833	128.53 833	93.27 833	53.96 833	95.12 831	38.31 826	81.45 833	44.63 831

Selective-IGEV-i16pa	78.59 832	120.99 834	16.46 794	1.04 755	0.66 738	181.07 835	2.17 782	153.90 836	139.75 835	56.45 834	153.05 833	107.32 835	157.92 835	200.46 836	96.57 832	94.09 835	1.23 792	2.69 790	0.31 679	0.96 755	84.68 833

test_example2	176.61 833	205.14 835	198.86 833	188.60 834	190.98 834	152.67 834	170.61 834	94.86 835	123.55 834	178.88 836	179.48 834	158.94 836	141.34 834	192.61 835	198.96 835	203.76 836	236.37 835	164.13 836	173.55 835	218.58 836	160.41 834

PatchMatch		0.44 661		0.52 652		1.73 732		2.10 755		4.63 781		6.05 778		2.64 763		0.37 700		0.37 690		0.36 671

GS-Stereo							0.30 302	0.42 165	0.27 101	0.30 194	0.28 149	0.23 90	0.21 116	0.32 89	0.22 114	0.16 365	0.09 29	0.12 65	0.10 98	0.14 242	0.12 237

FSD					0.46 689	0.48 417	0.52 621	0.53 264	0.48 314	0.48 326	0.48 275	0.49 355	0.48 449	0.51 305	0.49 531	0.45 726	0.42 741	0.47 719	0.46 730	0.46 706

ccccc		429.19 836		507.10 835	501.20 835	356.95 836		380.82 837		334.51 837		372.86 837		499.17 837		561.44 837	431.22 836	334.28 837	290.86 836	540.88 837

ASD4		8.86 796

Low-res two-view benchmark