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 3	0.23 5	0.27 2	0.15 4	0.17 9	0.18 12	0.26 12	0.15 5	0.15 2	0.13 1	0.21 43	0.17 17	0.22 1	0.19 12	0.13 110	0.10 93	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.09 6

Foundation-i32	0.16 1	0.13 3	0.22 2	0.27 2	0.13 1	0.15 3	0.20 39	0.25 6	0.13 2	0.15 2	0.14 2	0.22 49	0.20 60	0.23 2	0.20 30	0.13 110	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.08 1

PipStereo	0.17 3	0.13 3	0.24 15	0.28 7	0.15 4	0.14 2	0.19 23	0.26 12	0.18 9	0.16 6	0.16 10	0.28 117	0.19 46	0.26 8	0.21 49	0.12 60	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

PSi22b	0.17 3	0.13 3	0.24 15	0.29 12	0.15 4	0.15 3	0.18 12	0.25 6	0.18 9	0.16 6	0.16 10	0.30 133	0.21 72	0.25 4	0.21 49	0.12 60	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

BLMT-Stereo	0.17 3	0.11 1	0.22 2	0.32 63	0.20 131	0.16 6	0.22 81	0.20 1	0.22 22	0.14 1	0.18 16	0.15 1	0.14 2	0.25 4	0.22 71	0.10 14	0.09 27	0.14 151	0.13 219	0.10 6	0.10 58

MLG-Stereo_test2	0.17 3	0.13 3	0.25 26	0.31 40	0.16 23	0.24 53	0.17 3	0.25 6	0.13 2	0.17 9	0.17 15	0.22 49	0.14 2	0.32 59	0.19 12	0.13 110	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.09 6

FoundationStereo	0.17 3	0.14 24	0.25 26	0.30 23	0.16 23	0.23 40	0.20 39	0.22 4	0.15 5	0.18 10	0.16 10	0.20 32	0.19 46	0.26 8	0.21 49	0.13 110	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.10 6	0.09 6

LACA1	0.18 8	0.15 57	0.26 38	0.29 12	0.14 2	0.25 71	0.23 106	0.25 6	0.19 14	0.20 15	0.16 10	0.19 24	0.18 31	0.30 42	0.21 49	0.14 169	0.10 93	0.11 3	0.10 77	0.11 30	0.09 6

Pro-Stereo	0.18 8	0.13 3	0.21 1	0.32 63	0.23 238	0.16 6	0.19 23	0.20 1	0.22 22	0.24 56	0.18 16	0.17 6	0.11 1	0.35 93	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.15 196	0.14 258	0.10 6	0.10 58

LG-Stereo_L2	0.18 8	0.13 3	0.28 64	0.30 23	0.19 96	0.20 19	0.18 12	0.30 21	0.21 20	0.18 10	0.15 5	0.19 24	0.18 31	0.33 74	0.19 12	0.13 110	0.09 27	0.13 99	0.09 12	0.10 6	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 8	0.13 3	0.28 64	0.30 23	0.20 131	0.20 19	0.19 23	0.27 14	0.19 14	0.15 2	0.15 5	0.18 18	0.17 17	0.33 74	0.19 12	0.13 110	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.08 1

MLG-Stereo_test1	0.18 8	0.13 3	0.27 49	0.33 79	0.17 37	0.24 53	0.17 3	0.25 6	0.12 1	0.18 10	0.14 2	0.23 64	0.15 6	0.31 50	0.20 30	0.12 60	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.10 6	0.09 6

MLG-Stereo	0.18 8	0.13 3	0.27 49	0.34 109	0.15 4	0.27 97	0.17 3	0.28 16	0.14 4	0.18 10	0.14 2	0.23 64	0.15 6	0.32 59	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.13 99	0.09 12	0.10 6	0.09 6

DepthFocus	0.19 14	0.13 3	0.31 106	0.29 12	0.23 238	0.17 9	0.20 39	0.27 14	0.18 9	0.24 56	0.25 65	0.15 1	0.17 17	0.26 8	0.18 4	0.15 244	0.12 279	0.17 280	0.17 379	0.13 140	0.10 58

GeoVLM	0.19 14	0.14 24	0.24 15	0.30 23	0.19 96	0.27 97	0.19 23	0.31 25	0.24 37	0.21 25	0.20 21	0.29 122	0.20 60	0.29 27	0.22 71	0.12 60	0.10 93	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.09 6

MatchStereo	0.19 14	0.14 24	0.23 5	0.27 2	0.15 4	0.18 12	0.21 64	0.32 32	0.28 69	0.20 15	0.35 148	0.18 18	0.17 17	0.31 50	0.24 126	0.14 169	0.10 93	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.10 58
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 14	0.14 24	0.24 15	0.30 23	0.19 96	0.27 97	0.19 23	0.31 25	0.24 37	0.21 25	0.20 21	0.29 122	0.19 46	0.29 27	0.21 49	0.12 60	0.10 93	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.09 6

Monster-pub-mixall	0.19 14	0.13 3	0.25 26	0.31 40	0.16 23	0.19 15	0.17 3	0.42 111	0.24 37	0.23 45	0.21 26	0.17 6	0.16 14	0.45 179	0.19 12	0.13 110	0.09 27	0.11 3	0.08 1	0.10 6	0.11 127

S2M2_XL	0.19 14	0.18 171	0.27 49	0.27 2	0.20 131	0.15 3	0.16 2	0.22 4	0.15 5	0.21 25	0.26 75	0.17 6	0.17 17	0.24 3	0.21 49	0.17 349	0.16 451	0.15 196	0.13 219	0.15 255	0.12 184
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LGtest1	0.19 14	0.14 24	0.29 71	0.34 109	0.16 23	0.26 79	0.17 3	0.32 32	0.20 18	0.21 25	0.15 5	0.23 64	0.20 60	0.32 59	0.20 30	0.15 244	0.10 93	0.13 99	0.09 12	0.12 91	0.11 127

dual_stereo	0.19 14	0.14 24	0.24 15	0.31 40	0.16 23	0.16 6	0.20 39	0.29 18	0.20 18	0.23 45	0.20 21	0.22 49	0.14 2	0.52 244	0.24 126	0.13 110	0.10 93	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.09 6

monster-pro	0.20 22	0.14 24	0.25 26	0.31 40	0.15 4	0.22 30	0.22 81	0.39 80	0.33 119	0.20 15	0.25 65	0.17 6	0.15 6	0.39 121	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

PointNet	0.20 22	0.15 57	0.25 26	0.32 63	0.18 66	0.29 130	0.23 106	0.25 6	0.27 59	0.15 2	0.24 55	0.28 117	0.17 17	0.34 83	0.20 30	0.13 110	0.11 217	0.13 99	0.10 77	0.11 30	0.09 6

LiteMatch*	0.20 22	0.14 24	0.31 106	0.31 40	0.23 238	0.24 53	0.21 64	0.31 25	0.30 89	0.21 25	0.19 18	0.24 79	0.19 46	0.31 50	0.20 30	0.13 110	0.11 217	0.13 99	0.10 77	0.10 6	0.11 127

LACA3	0.20 22	0.17 134	0.25 26	0.29 12	0.15 4	0.32 186	0.25 136	0.29 18	0.22 22	0.23 45	0.21 26	0.21 43	0.22 86	0.44 174	0.19 12	0.13 110	0.10 93	0.11 3	0.08 1	0.11 30	0.08 1

LACA2	0.20 22	0.15 57	0.26 38	0.30 23	0.15 4	0.29 130	0.29 214	0.30 21	0.22 22	0.21 25	0.23 41	0.28 117	0.20 60	0.34 83	0.19 12	0.13 110	0.10 93	0.10 1	0.09 12	0.12 91	0.09 6

Test_v1	0.20 22	0.14 24	0.22 2	0.28 7	0.18 66	0.24 53	0.21 64	0.39 80	0.31 99	0.21 25	0.22 36	0.17 6	0.17 17	0.34 83	0.19 12	0.13 110	0.10 93	0.12 44	0.10 77	0.10 6	0.09 6

BridgeDepth_RVC	0.20 22	0.14 24	0.24 15	0.26 1	0.15 4	0.35 221	0.17 3	0.40 91	0.22 22	0.21 25	0.21 26	0.20 32	0.24 110	0.33 74	0.25 157	0.13 110	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.12 91	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 22	0.13 3	0.26 38	0.30 23	0.19 96	0.23 40	0.18 12	0.36 55	0.26 55	0.20 15	0.23 41	0.27 111	0.16 14	0.30 42	0.23 109	0.12 60	0.10 93	0.11 3	0.09 12	0.09 1	0.09 6

CSFM-Stereo	0.20 22	0.14 24	0.23 5	0.30 23	0.17 37	0.29 130	0.20 39	0.39 80	0.22 22	0.22 39	0.21 26	0.26 103	0.20 60	0.30 42	0.20 30	0.13 110	0.12 279	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.09 6

252Zero-FE	0.20 22	0.15 57	0.26 38	0.33 79	0.19 96	0.23 40	0.18 12	0.41 102	0.34 126	0.22 39	0.21 26	0.19 24	0.18 31	0.28 15	0.22 71	0.14 169	0.10 93	0.12 44	0.09 12	0.10 6	0.10 58

MonStereo	0.20 22	0.14 24	0.25 26	0.31 40	0.15 4	0.22 30	0.22 81	0.39 80	0.33 119	0.20 15	0.25 65	0.17 6	0.15 6	0.39 121	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

Wavelet-MonSter	0.20 22	0.13 3	0.27 49	0.33 79	0.18 66	0.17 9	0.21 64	0.32 32	0.23 31	0.25 67	0.34 141	0.22 49	0.24 110	0.27 13	0.21 49	0.09 1	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.09 6

Monster-pub-eth3d	0.20 22	0.14 24	0.25 26	0.31 40	0.15 4	0.22 30	0.22 81	0.39 80	0.33 119	0.20 15	0.25 65	0.17 6	0.15 6	0.39 121	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

IGEV	0.20 22	0.12 2	0.23 5	0.31 40	0.20 131	0.23 40	0.19 23	0.40 91	0.29 81	0.22 39	0.34 141	0.20 32	0.15 6	0.31 50	0.19 12	0.11 36	0.10 93	0.12 44	0.10 77	0.10 6	0.10 58

MLG-Stereo_test3	0.20 22	0.13 3	0.27 49	0.33 79	0.17 37	0.38 259	0.18 12	0.30 21	0.19 14	0.24 56	0.15 5	0.26 103	0.17 17	0.32 59	0.21 49	0.13 110	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.10 58

MonSter	0.20 22	0.14 24	0.25 26	0.31 40	0.15 4	0.22 30	0.22 81	0.39 80	0.33 119	0.20 15	0.25 65	0.17 6	0.15 6	0.38 115	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

LCMNet	0.21 38	0.14 24	0.25 26	0.30 23	0.20 131	0.26 79	0.19 23	0.38 72	0.43 209	0.21 25	0.21 26	0.27 111	0.17 17	0.36 97	0.23 109	0.12 60	0.11 217	0.11 3	0.09 12	0.09 1	0.09 6

BridgeDepth	0.21 38	0.14 24	0.26 38	0.34 109	0.14 2	0.40 278	0.27 179	0.28 16	0.22 22	0.18 10	0.19 18	0.28 117	0.29 188	0.32 59	0.20 30	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.10 77	0.11 30	0.10 58
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
asda	0.21 38	0.19 212	0.29 71	0.31 40	0.17 37	0.25 71	0.23 106	0.36 55	0.28 69	0.27 96	0.24 55	0.18 18	0.21 72	0.40 130	0.21 49	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.10 58

asd	0.21 38	0.18 171	0.29 71	0.32 63	0.18 66	0.27 97	0.22 81	0.35 49	0.22 22	0.31 135	0.22 36	0.19 24	0.21 72	0.44 174	0.21 49	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.10 77	0.11 30	0.09 6

4.5_new	0.21 38	0.20 258	0.29 71	0.30 23	0.17 37	0.24 53	0.26 157	0.32 32	0.28 69	0.32 150	0.28 96	0.19 24	0.17 17	0.29 27	0.21 49	0.10 14	0.08 2	0.12 44	0.10 77	0.13 140	0.09 6

4.5w-stereo	0.21 38	0.20 258	0.29 71	0.30 23	0.17 37	0.24 53	0.26 157	0.32 32	0.28 69	0.32 150	0.28 96	0.19 24	0.17 17	0.29 27	0.21 49	0.10 14	0.08 2	0.12 44	0.10 77	0.13 140	0.09 6

4w-stereo	0.21 38	0.19 212	0.31 106	0.31 40	0.17 37	0.29 130	0.19 23	0.31 25	0.21 20	0.31 135	0.24 55	0.20 32	0.24 110	0.41 140	0.22 71	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.10 77	0.11 30	0.09 6

2.5w	0.21 38	0.18 171	0.31 106	0.32 63	0.18 66	0.31 167	0.25 136	0.31 25	0.23 31	0.28 110	0.35 148	0.18 18	0.17 17	0.39 121	0.21 49	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.10 77	0.11 30	0.09 6

2.75w_new	0.21 38	0.18 171	0.28 64	0.29 12	0.17 37	0.23 40	0.34 317	0.36 55	0.28 69	0.34 161	0.26 75	0.17 6	0.22 86	0.36 97	0.23 109	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.09 6

111111	0.21 38	0.14 24	0.27 49	0.37 204	0.22 190	0.21 26	0.19 23	0.43 128	0.27 59	0.20 15	0.20 21	0.29 122	0.14 2	0.41 140	0.22 71	0.14 169	0.10 93	0.12 44	0.09 12	0.12 91	0.12 184

LG-G_1	0.21 38	0.13 3	0.30 85	0.34 109	0.16 23	0.52 354	0.17 3	0.34 46	0.18 9	0.21 25	0.21 26	0.26 103	0.19 46	0.37 107	0.20 30	0.14 169	0.10 93	0.13 99	0.09 12	0.11 30	0.10 58

LG-G	0.21 38	0.13 3	0.30 85	0.34 109	0.16 23	0.52 354	0.17 3	0.34 46	0.18 9	0.21 25	0.21 26	0.26 103	0.19 46	0.37 107	0.20 30	0.14 169	0.10 93	0.13 99	0.09 12	0.11 30	0.10 58

StereoAnything_RVC	0.21 38	0.68 619	0.39 245	0.28 7	0.15 4	0.23 40	0.18 12	0.20 1	0.19 14	0.16 6	0.16 10	0.15 1	0.22 86	0.30 42	0.18 4	0.16 300	0.09 27	0.12 44	0.08 1	0.16 304	0.09 6

IGEV-Stereo++	0.21 38	0.15 57	0.27 49	0.37 204	0.19 96	0.22 30	0.18 12	0.42 111	0.35 139	0.22 39	0.28 96	0.24 79	0.18 31	0.27 13	0.22 71	0.12 60	0.09 27	0.12 44	0.10 77	0.12 91	0.10 58

GCAP-Stereo-DPT26K	0.22 52	0.15 57	0.35 182	0.33 79	0.17 37	0.23 40	0.25 136	0.42 111	0.24 37	0.26 78	0.26 75	0.21 43	0.30 207	0.31 50	0.20 30	0.10 14	0.10 93	0.13 99	0.10 77	0.12 91	0.10 58

aanet-new-16k	0.22 52	0.17 134	0.35 182	0.37 204	0.17 37	0.26 79	0.18 12	0.41 102	0.37 166	0.28 110	0.23 41	0.25 94	0.26 139	0.29 27	0.21 49	0.12 60	0.09 27	0.13 99	0.10 77	0.14 191	0.10 58

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.22 52	0.16 86	0.35 182	0.33 79	0.18 66	0.24 53	0.24 124	0.45 143	0.27 59	0.23 45	0.35 148	0.20 32	0.26 139	0.28 15	0.19 12	0.11 36	0.10 93	0.12 44	0.10 77	0.11 30	0.11 127

AdaDepth	0.22 52	0.17 134	0.32 126	0.37 204	0.18 66	0.34 210	0.22 81	0.33 43	0.23 31	0.21 25	0.21 26	0.20 32	0.20 60	0.56 278	0.21 49	0.10 14	0.10 93	0.13 99	0.10 77	0.11 30	0.12 184

qwe	0.22 52	0.18 171	0.28 64	0.31 40	0.18 66	0.29 130	0.21 64	0.38 72	0.32 113	0.35 170	0.30 110	0.20 32	0.20 60	0.43 162	0.21 49	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.12 91	0.09 6

2.25w	0.22 52	0.18 171	0.31 106	0.31 40	0.18 66	0.31 167	0.18 12	0.32 32	0.31 99	0.31 135	0.37 162	0.20 32	0.22 86	0.45 179	0.24 126	0.10 14	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.10 58

4.25_new	0.22 52	0.21 297	0.32 126	0.32 63	0.18 66	0.31 167	0.27 179	0.32 32	0.24 37	0.29 123	0.27 83	0.20 32	0.23 100	0.34 83	0.23 109	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

4.5w_new	0.22 52	0.21 297	0.32 126	0.32 63	0.18 66	0.31 167	0.27 179	0.32 32	0.24 37	0.29 123	0.27 83	0.20 32	0.23 100	0.34 83	0.23 109	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

4.25w-stereo	0.22 52	0.21 297	0.32 126	0.32 63	0.18 66	0.31 167	0.27 179	0.32 32	0.24 37	0.29 123	0.27 83	0.20 32	0.23 100	0.34 83	0.23 109	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

3.75w	0.22 52	0.17 134	0.30 85	0.31 40	0.19 96	0.43 307	0.24 124	0.35 49	0.24 37	0.31 135	0.27 83	0.17 6	0.22 86	0.37 107	0.20 30	0.10 14	0.07 1	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

3.5w_stereo	0.22 52	0.18 171	0.29 71	0.30 23	0.18 66	0.27 97	0.23 106	0.37 63	0.28 69	0.31 135	0.26 75	0.22 49	0.26 139	0.50 229	0.24 126	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

2w_stereo	0.22 52	0.18 171	0.30 85	0.32 63	0.16 23	0.28 118	0.38 403	0.38 72	0.35 139	0.32 150	0.33 130	0.17 6	0.18 31	0.29 27	0.22 71	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.10 77	0.12 91	0.10 58

monsterstereo	0.22 52	0.14 24	0.26 38	0.34 109	0.18 66	0.21 26	0.20 39	0.37 63	0.35 139	0.33 157	0.40 175	0.19 24	0.18 31	0.45 179	0.21 49	0.11 36	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.13 140	0.08 1

monsters	0.22 52	0.14 24	0.26 38	0.31 40	0.19 96	0.23 40	0.19 23	0.44 136	0.33 119	0.36 175	0.30 110	0.16 4	0.18 31	0.43 162	0.19 12	0.11 36	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.10 58

SGD-Stereo	0.22 52	0.15 57	0.27 49	0.31 40	0.15 4	0.29 130	0.20 39	0.37 63	0.29 81	0.24 56	0.29 107	0.21 43	0.27 153	0.36 97	0.25 157	0.16 300	0.09 27	0.13 99	0.10 77	0.13 140	0.10 58

GREAT-IGEV	0.22 52	0.15 57	0.31 106	0.29 12	0.22 190	0.21 26	0.26 157	0.33 43	0.31 99	0.20 15	0.30 110	0.22 49	0.22 86	0.47 204	0.22 71	0.11 36	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.13 140	0.10 58
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 52	0.15 57	0.26 38	0.33 79	0.20 131	0.61 423	0.21 64	0.30 21	0.31 99	0.23 45	0.19 18	0.18 18	0.18 31	0.41 140	0.22 71	0.12 60	0.10 93	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.11 127

aanet-new-90k	0.23 69	0.16 86	0.45 326	0.35 152	0.17 37	0.33 195	0.27 179	0.38 72	0.26 55	0.20 15	0.24 55	0.21 43	0.35 262	0.46 195	0.17 1	0.11 36	0.09 27	0.12 44	0.10 77	0.14 191	0.09 6

aanet-new-70k	0.23 69	0.16 86	0.41 269	0.35 152	0.17 37	0.38 259	0.25 136	0.36 55	0.25 50	0.23 45	0.31 124	0.24 79	0.35 262	0.43 162	0.17 1	0.10 14	0.09 27	0.12 44	0.10 77	0.13 140	0.09 6

aanet-new-40k	0.23 69	0.17 134	0.39 245	0.34 109	0.18 66	0.38 259	0.20 39	0.36 55	0.26 55	0.24 56	0.28 96	0.25 94	0.35 262	0.25 4	0.21 49	0.11 36	0.09 27	0.13 99	0.10 77	0.14 191	0.09 6

aanet-new-36k	0.23 69	0.17 134	0.30 85	0.35 152	0.16 23	0.35 221	0.25 136	0.40 91	0.30 89	0.25 67	0.24 55	0.25 94	0.36 289	0.41 140	0.19 12	0.10 14	0.09 27	0.13 99	0.10 77	0.12 91	0.09 6

aanet-new-34k	0.23 69	0.16 86	0.37 210	0.34 109	0.16 23	0.24 53	0.24 124	0.43 128	0.36 149	0.26 78	0.27 83	0.23 64	0.35 262	0.28 15	0.20 30	0.10 14	0.09 27	0.13 99	0.09 12	0.12 91	0.09 6

aanet-32k-new	0.23 69	0.16 86	0.30 85	0.36 180	0.17 37	0.26 79	0.26 157	0.33 43	0.30 89	0.27 96	0.30 110	0.23 64	0.34 256	0.42 151	0.18 4	0.13 110	0.09 27	0.13 99	0.10 77	0.15 255	0.10 58

aanet-new-32k	0.23 69	0.15 57	0.32 126	0.36 180	0.18 66	0.38 259	0.21 64	0.40 91	0.24 37	0.27 96	0.23 41	0.34 161	0.35 262	0.30 42	0.19 12	0.12 60	0.10 93	0.13 99	0.10 77	0.13 140	0.10 58

aanet-new-30k	0.23 69	0.15 57	0.32 126	0.36 180	0.18 66	0.38 259	0.21 64	0.40 91	0.24 37	0.27 96	0.23 41	0.34 161	0.35 262	0.30 42	0.19 12	0.12 60	0.10 93	0.13 99	0.10 77	0.13 140	0.10 58

aanet-new-28k	0.23 69	0.17 134	0.40 258	0.36 180	0.17 37	0.33 195	0.22 81	0.35 49	0.27 59	0.27 96	0.23 41	0.29 122	0.34 256	0.31 50	0.22 71	0.13 110	0.10 93	0.13 99	0.11 140	0.16 304	0.12 184

aanet-new-24k	0.23 69	0.16 86	0.29 71	0.35 152	0.17 37	0.39 272	0.23 106	0.35 49	0.30 89	0.30 131	0.27 83	0.25 94	0.32 228	0.30 42	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.13 99	0.10 77	0.14 191	0.10 58

aanet-new-22k	0.23 69	0.16 86	0.30 85	0.35 152	0.18 66	0.31 167	0.19 23	0.46 150	0.42 205	0.25 67	0.23 41	0.25 94	0.30 207	0.32 59	0.22 71	0.11 36	0.10 93	0.12 44	0.10 77	0.12 91	0.10 58

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.23 69	0.14 24	0.27 49	0.35 152	0.18 66	0.26 79	0.26 157	0.42 111	0.38 175	0.25 67	0.43 187	0.23 64	0.28 169	0.25 4	0.22 71	0.11 36	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.10 58

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.23 69	0.14 24	0.31 106	0.33 79	0.18 66	0.21 26	0.33 301	0.52 190	0.42 205	0.26 78	0.33 130	0.19 24	0.30 207	0.28 15	0.21 49	0.11 36	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.09 6

Foundation-i1c-attn	0.23 69	0.13 3	0.23 5	0.29 12	0.15 4	0.35 221	0.27 179	0.45 143	0.28 69	0.28 110	0.34 141	0.40 216	0.30 207	0.33 74	0.24 126	0.13 110	0.10 93	0.12 44	0.09 12	0.10 6	0.09 6

DispViT+	0.23 69	0.14 24	0.27 49	0.29 12	0.17 37	0.19 15	0.20 39	0.59 232	0.45 225	0.28 110	0.26 75	0.24 79	0.17 17	0.46 195	0.24 126	0.13 110	0.10 93	0.10 1	0.08 1	0.10 6	0.10 58

WQFJA1++	0.23 69	0.15 57	0.27 49	0.30 23	0.21 161	0.31 167	0.18 12	0.36 55	0.17 8	0.25 67	0.30 110	0.29 122	0.28 169	0.40 130	0.22 71	0.15 244	0.10 93	0.13 99	0.10 77	0.42 602	0.11 127

GEAStereo	0.23 69	0.16 86	0.30 85	0.33 79	0.25 300	0.36 235	0.30 234	0.42 111	0.28 69	0.26 78	0.28 96	0.24 79	0.21 72	0.32 59	0.22 71	0.18 383	0.10 93	0.13 99	0.10 77	0.14 191	0.12 184

GSStereo	0.23 69	0.16 86	0.30 85	0.33 79	0.25 300	0.36 235	0.30 234	0.42 111	0.27 59	0.30 131	0.28 96	0.23 64	0.21 72	0.32 59	0.22 71	0.16 300	0.09 27	0.12 44	0.10 77	0.14 191	0.12 184

Zero-FE251	0.23 69	0.16 86	0.30 85	0.33 79	0.20 131	0.44 315	0.19 23	0.37 63	0.25 50	0.27 96	0.29 107	0.38 197	0.24 110	0.32 59	0.22 71	0.14 169	0.10 93	0.13 99	0.10 77	0.11 30	0.10 58

3.25w_new	0.23 69	0.17 134	0.32 126	0.31 40	0.17 37	0.43 307	0.20 39	0.37 63	0.30 89	0.37 182	0.28 96	0.22 49	0.25 122	0.42 151	0.22 71	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.09 1	0.10 58

3.25w	0.23 69	0.17 134	0.32 126	0.31 40	0.17 37	0.43 307	0.20 39	0.37 63	0.30 89	0.37 182	0.28 96	0.22 49	0.25 122	0.42 151	0.22 71	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.09 1	0.10 58

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 69	0.16 86	0.32 126	0.39 272	0.21 161	0.18 12	0.21 64	0.34 46	0.26 55	0.28 110	0.51 225	0.28 117	0.29 188	0.26 8	0.24 126	0.14 169	0.10 93	0.13 99	0.10 77	0.14 191	0.12 184

AIO_rvc	0.23 69	0.16 86	0.32 126	0.34 109	0.19 96	0.26 79	0.33 301	0.40 91	0.22 22	0.26 78	0.24 55	0.34 161	0.15 6	0.51 237	0.24 126	0.12 60	0.09 27	0.13 99	0.10 77	0.12 91	0.10 58

AIO_test	0.23 69	0.16 86	0.28 64	0.34 109	0.20 131	0.30 148	0.39 425	0.38 72	0.25 50	0.25 67	0.28 96	0.32 144	0.22 86	0.38 115	0.25 157	0.12 60	0.09 27	0.13 99	0.10 77	0.12 91	0.09 6

IGEV-Stereo+	0.23 69	0.14 24	0.26 38	0.32 63	0.19 96	0.12 1	0.17 3	0.29 18	0.29 81	0.21 25	0.15 5	0.22 49	0.22 86	0.40 130	0.22 71	0.14 169	0.10 93	0.12 44	0.09 12	0.15 255	0.86 649

TS12	0.24 94	0.15 57	0.29 71	0.37 204	0.17 37	0.32 186	0.26 157	0.42 111	0.24 37	0.31 135	0.51 225	0.25 94	0.27 153	0.40 130	0.29 247	0.11 36	0.10 93	0.12 44	0.09 12	0.13 140	0.10 58

aanet-new-60k	0.24 94	0.16 86	0.48 375	0.36 180	0.17 37	0.39 272	0.24 124	0.36 55	0.30 89	0.24 56	0.25 65	0.26 103	0.32 228	0.45 179	0.18 4	0.10 14	0.10 93	0.12 44	0.10 77	0.13 140	0.10 58

aanet-new-78k	0.24 94	0.17 134	0.51 416	0.36 180	0.16 23	0.26 79	0.29 214	0.36 55	0.29 81	0.22 39	0.29 107	0.23 64	0.37 296	0.42 151	0.17 1	0.10 14	0.09 27	0.12 44	0.10 77	0.14 191	0.09 6

aanet-new-12k	0.24 94	0.19 212	0.39 245	0.41 351	0.17 37	0.33 195	0.22 81	0.41 102	0.37 166	0.27 96	0.23 41	0.22 49	0.35 262	0.29 27	0.24 126	0.12 60	0.08 2	0.14 151	0.11 140	0.16 304	0.11 127

Foundation-i1b	0.24 94	0.13 3	0.23 5	0.29 12	0.15 4	0.40 278	0.26 157	0.48 162	0.25 50	0.31 135	0.33 130	0.40 216	0.30 207	0.35 93	0.24 126	0.13 110	0.10 93	0.12 44	0.11 140	0.11 30	0.09 6

Foundation-i1a	0.24 94	0.13 3	0.23 5	0.28 7	0.15 4	0.40 278	0.29 214	0.49 167	0.25 50	0.33 157	0.35 148	0.40 216	0.30 207	0.34 83	0.23 109	0.12 60	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.10 58

LiteMatch	0.24 94	0.17 134	0.24 15	0.37 204	0.20 131	0.27 97	0.27 179	0.31 25	0.24 37	0.21 25	0.20 21	0.29 122	0.40 319	0.29 27	0.43 394	0.16 300	0.10 93	0.15 196	0.13 219	0.14 191	0.14 278

Selective-IGEV-i32	0.24 94	0.18 171	0.35 182	0.35 152	0.19 96	0.27 97	0.25 136	0.55 207	0.23 31	0.27 96	0.25 65	0.34 161	0.19 46	0.58 311	0.22 71	0.12 60	0.10 93	0.14 151	0.11 140	0.12 91	0.10 58

VIP-Stereo	0.24 94	0.17 134	0.29 71	0.32 63	0.21 161	0.64 450	0.19 23	0.31 25	0.37 166	0.23 45	0.30 110	0.27 111	0.19 46	0.47 204	0.22 71	0.12 60	0.09 27	0.13 99	0.09 12	0.12 91	0.09 6

gasm-f	0.24 94	0.16 86	0.27 49	0.33 79	0.25 300	0.25 71	0.36 364	0.42 111	0.28 69	0.26 78	0.35 148	0.24 79	0.30 207	0.36 97	0.23 109	0.18 383	0.10 93	0.13 99	0.10 77	0.15 255	0.12 184

3w_stereo	0.24 94	0.20 258	0.37 210	0.33 79	0.16 23	0.32 186	0.42 462	0.41 102	0.38 175	0.31 135	0.27 83	0.16 4	0.26 139	0.34 83	0.22 71	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.12 91	0.11 127

1w_stereo	0.24 94	0.15 57	0.29 71	0.34 109	0.18 66	0.31 167	0.41 452	0.40 91	0.43 209	0.31 135	0.38 165	0.17 6	0.24 110	0.45 179	0.23 109	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

LG-Stereo	0.24 94	0.18 171	0.40 258	0.39 272	0.20 131	0.22 30	0.27 179	0.32 32	0.36 149	0.26 78	0.44 189	0.22 49	0.16 14	0.37 107	0.27 205	0.11 36	0.12 279	0.16 233	0.15 290	0.13 140	0.09 6

HUF	0.24 94	0.16 86	0.33 145	0.32 63	0.18 66	0.25 71	0.40 436	0.42 111	0.34 126	0.25 67	0.23 41	0.32 144	0.28 169	0.34 83	0.24 126	0.13 110	0.10 93	0.13 99	0.09 12	0.12 91	0.10 58

GIP-stereo	0.24 94	0.18 171	0.30 85	0.37 204	0.24 269	0.26 79	0.20 39	0.46 150	0.36 149	0.24 56	0.39 170	0.35 176	0.20 60	0.31 50	0.21 49	0.15 244	0.10 93	0.13 99	0.10 77	0.12 91	0.11 127

RAStereo	0.24 94	0.17 134	0.29 71	0.40 315	0.21 161	0.23 40	0.26 157	0.42 111	0.45 225	0.23 45	0.34 141	0.30 133	0.19 46	0.34 83	0.25 157	0.15 244	0.12 279	0.16 233	0.13 219	0.14 191	0.11 127

IGEV++	0.24 94	0.17 134	0.31 106	0.38 240	0.22 190	0.24 53	0.22 81	0.50 177	0.23 31	0.28 110	0.35 148	0.30 133	0.22 86	0.31 50	0.28 228	0.14 169	0.10 93	0.13 99	0.10 77	0.13 140	0.13 232

Selective-IGEV	0.24 94	0.18 171	0.35 182	0.35 152	0.19 96	0.27 97	0.25 136	0.55 207	0.23 31	0.27 96	0.25 65	0.34 161	0.19 46	0.58 311	0.22 71	0.12 60	0.10 93	0.14 151	0.11 140	0.12 91	0.10 58

aanet-new-10k	0.25 112	0.18 171	0.44 313	0.38 240	0.18 66	0.45 324	0.21 64	0.44 136	0.35 139	0.27 96	0.31 124	0.25 94	0.30 207	0.28 15	0.21 49	0.13 110	0.09 27	0.13 99	0.10 77	0.16 304	0.10 58

aanet-new-14k	0.25 112	0.19 212	0.38 223	0.38 240	0.17 37	0.18 12	0.25 136	0.52 190	0.49 248	0.28 110	0.30 110	0.21 43	0.33 244	0.33 74	0.23 109	0.12 60	0.09 27	0.13 99	0.10 77	0.17 343	0.11 127

aanet-new-8k	0.25 112	0.19 212	0.32 126	0.37 204	0.20 131	0.40 278	0.29 214	0.49 167	0.39 187	0.24 56	0.25 65	0.22 49	0.34 256	0.49 221	0.21 49	0.11 36	0.09 27	0.13 99	0.10 77	0.12 91	0.10 58

GCAP-Stereo-cres-4k	0.25 112	0.16 86	0.33 145	0.38 240	0.20 131	0.46 329	0.27 179	0.41 102	0.34 126	0.28 110	0.38 165	0.24 79	0.35 262	0.29 27	0.24 126	0.11 36	0.09 27	0.13 99	0.10 77	0.13 140	0.10 58

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.25 112	0.14 24	0.30 85	0.34 109	0.21 161	0.44 315	0.25 136	0.44 136	0.35 139	0.27 96	0.35 148	0.37 188	0.35 262	0.28 15	0.26 186	0.12 60	0.09 27	0.13 99	0.11 140	0.11 30	0.09 6

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.25 112	0.14 24	0.74 530	0.33 79	0.19 96	0.29 130	0.22 81	0.38 72	0.29 81	0.25 67	0.22 36	0.23 64	0.32 228	0.28 15	0.19 12	0.11 36	0.10 93	0.12 44	0.10 77	0.12 91	0.30 553

zero-FE	0.25 112	0.15 57	0.30 85	0.35 152	0.29 436	0.19 15	0.20 39	0.35 49	0.31 99	0.26 78	0.27 83	0.29 122	0.29 188	0.33 74	0.24 126	0.17 349	0.10 93	0.14 151	0.10 77	0.64 636	0.12 184

GASTEREO	0.25 112	0.16 86	0.32 126	0.40 315	0.20 131	0.22 30	0.30 234	0.43 128	0.31 99	0.37 182	0.33 130	0.22 49	0.35 262	0.41 140	0.23 109	0.15 244	0.10 93	0.13 99	0.11 140	0.12 91	0.11 127

MSCF	0.25 112	0.16 86	0.33 145	0.39 272	0.20 131	0.20 19	0.31 262	0.43 128	0.31 99	0.36 175	0.33 130	0.23 64	0.35 262	0.36 97	0.23 109	0.15 244	0.10 93	0.13 99	0.11 140	0.13 140	0.11 127

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 112	0.31 498	0.24 15	0.51 544	0.19 96	0.29 130	0.22 81	0.40 91	0.37 166	0.26 78	0.24 55	0.24 79	0.31 222	0.44 174	0.22 71	0.14 169	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.14 191	0.10 58

IGEV-RUCA	0.25 112	0.16 86	0.34 166	0.39 272	0.27 383	0.33 195	0.20 39	0.38 72	0.36 149	0.26 78	0.31 124	0.25 94	0.21 72	0.48 215	0.24 126	0.20 439	0.11 217	0.13 99	0.10 77	0.17 343	0.15 310

fffft	0.25 112	0.17 134	0.37 210	0.36 180	0.22 190	0.28 118	0.36 364	0.42 111	0.24 37	0.36 175	0.23 41	0.27 111	0.22 86	0.52 244	0.27 205	0.12 60	0.09 27	0.16 233	0.12 177	0.12 91	0.12 184
1: 1. 1
AIO-Stereo	0.25 112	0.18 171	0.34 166	0.37 204	0.18 66	0.28 118	0.30 234	0.48 162	0.27 59	0.29 123	0.30 110	0.32 144	0.17 17	0.52 244	0.23 109	0.12 60	0.10 93	0.14 151	0.11 140	0.13 140	0.10 58

RSM++	0.25 112	0.18 171	0.34 166	0.36 180	0.20 131	0.28 118	0.30 234	0.51 180	0.32 113	0.25 67	0.22 36	0.37 188	0.21 72	0.50 229	0.24 126	0.12 60	0.10 93	0.14 151	0.12 177	0.14 191	0.10 58

RSM	0.25 112	0.18 171	0.33 145	0.36 180	0.20 131	0.27 97	0.34 317	0.51 180	0.27 59	0.26 78	0.23 41	0.39 204	0.21 72	0.56 278	0.22 71	0.12 60	0.10 93	0.14 151	0.11 140	0.14 191	0.10 58

GCAPDPT-zeroshot4090	0.25 112	0.14 24	0.74 530	0.33 79	0.19 96	0.29 130	0.22 81	0.38 72	0.29 81	0.25 67	0.22 36	0.23 64	0.32 228	0.28 15	0.19 12	0.11 36	0.10 93	0.12 44	0.10 77	0.12 91	0.30 553

MoCha-V2	0.25 112	0.15 57	0.29 71	0.40 315	0.18 66	0.27 97	0.26 157	0.49 167	0.27 59	0.36 175	0.27 83	0.33 157	0.35 262	0.49 221	0.22 71	0.12 60	0.10 93	0.12 44	0.10 77	0.13 140	0.11 127

EGLCR-Stereo	0.25 112	0.16 86	0.33 145	0.34 109	0.20 131	0.35 221	0.20 39	0.52 190	0.36 149	0.28 110	0.27 83	0.41 225	0.18 31	0.45 179	0.26 186	0.14 169	0.10 93	0.16 233	0.14 258	0.13 140	0.11 127

DF	0.26 130	0.15 57	0.38 223	0.35 152	0.19 96	0.26 79	0.26 157	0.42 111	0.27 59	0.29 123	0.49 211	0.50 280	0.22 86	0.48 215	0.20 30	0.14 169	0.10 93	0.13 99	0.10 77	0.12 91	0.11 127

aanet-new	0.26 130	0.19 212	0.34 166	0.38 240	0.25 300	0.51 349	0.24 124	0.40 91	0.30 89	0.27 96	0.27 83	0.23 64	0.36 289	0.43 162	0.22 71	0.14 169	0.09 27	0.14 151	0.10 77	0.15 255	0.12 184

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.26 130	0.16 86	0.30 85	0.33 79	0.22 190	0.36 235	0.32 289	0.47 154	0.48 245	0.38 194	0.51 225	0.24 79	0.18 31	0.29 27	0.24 126	0.13 110	0.09 27	0.15 196	0.12 177	0.11 30	0.11 127

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 130	0.16 86	0.31 106	0.34 109	0.21 161	0.33 195	0.31 262	0.45 143	0.45 225	0.40 216	0.54 244	0.24 79	0.18 31	0.36 97	0.22 71	0.12 60	0.09 27	0.15 196	0.12 177	0.11 30	0.10 58

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.26 130	0.16 86	0.30 85	0.33 79	0.22 190	0.34 210	0.31 262	0.48 162	0.50 252	0.39 207	0.54 244	0.23 64	0.19 46	0.29 27	0.23 109	0.12 60	0.09 27	0.15 196	0.12 177	0.11 30	0.10 58

Foundation-i1	0.26 130	0.14 24	0.25 26	0.33 79	0.21 161	0.39 272	0.26 157	0.60 243	0.38 175	0.35 170	0.38 165	0.44 253	0.29 188	0.32 59	0.26 186	0.13 110	0.10 93	0.12 44	0.11 140	0.11 30	0.10 58

gcap_with_dpt	0.26 130	0.16 86	0.32 126	0.34 109	0.21 161	0.35 221	0.36 364	0.44 136	0.41 194	0.38 194	0.54 244	0.22 49	0.21 72	0.28 15	0.22 71	0.12 60	0.09 27	0.15 196	0.12 177	0.11 30	0.10 58

NLSM3	0.26 130	0.16 86	0.30 85	0.38 240	0.21 161	0.34 210	0.27 179	0.57 219	0.47 237	0.28 110	0.35 148	0.29 122	0.24 110	0.42 151	0.27 205	0.12 60	0.10 93	0.16 233	0.15 290	0.12 91	0.10 58

DDF-Stereo	0.26 130	0.15 57	0.30 85	0.36 180	0.29 436	0.19 15	0.20 39	0.32 32	0.31 99	0.26 78	0.26 75	0.29 122	0.29 188	0.38 115	0.24 126	0.17 349	0.10 93	0.14 151	0.10 77	0.70 639	0.12 184

Replicate-Monster	0.26 130	0.15 57	1.07 586	0.30 23	0.17 37	0.38 259	0.19 23	0.43 128	0.39 187	0.23 45	0.21 26	0.23 64	0.21 72	0.45 179	0.19 12	0.11 36	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.09 1	0.14 278

S2M2_L	0.26 130	0.22 338	0.33 145	0.31 40	0.25 300	0.24 53	0.13 1	0.35 49	0.41 194	0.25 67	0.36 157	0.30 133	0.25 122	0.30 42	0.26 186	0.22 483	0.19 511	0.17 280	0.19 438	0.21 447	0.18 397
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SCV_C0	0.26 130	0.18 171	0.34 166	0.35 152	0.24 269	0.23 40	0.28 205	0.51 180	0.36 149	0.31 135	0.36 157	0.37 188	0.20 60	0.57 290	0.22 71	0.13 110	0.10 93	0.13 99	0.11 140	0.16 304	0.12 184

SCV	0.26 130	0.19 212	0.33 145	0.35 152	0.21 161	0.27 97	0.34 317	0.56 211	0.28 69	0.24 56	0.28 96	0.37 188	0.23 100	0.49 221	0.22 71	0.18 383	0.10 93	0.14 151	0.11 140	0.15 255	0.11 127

castereo++	0.26 130	0.16 86	0.26 38	0.33 79	0.19 96	0.75 496	0.20 39	0.37 63	0.47 237	0.23 45	0.23 41	0.35 176	0.28 169	0.39 121	0.19 12	0.14 169	0.09 27	0.14 151	0.09 12	0.11 30	0.10 58

SMoEStereo_RVC	0.26 130	0.19 212	0.35 182	0.35 152	0.22 190	0.36 235	0.32 289	0.39 80	0.34 126	0.37 182	0.30 110	0.33 157	0.24 110	0.53 253	0.24 126	0.12 60	0.10 93	0.16 233	0.12 177	0.12 91	0.11 127

mms	0.26 130	0.21 297	0.33 145	0.37 204	0.25 300	0.30 148	0.33 301	0.40 91	0.32 113	0.28 110	0.34 141	0.34 161	0.20 60	0.45 179	0.26 186	0.12 60	0.11 217	0.16 233	0.12 177	0.14 191	0.11 127

ours_stereo	0.26 130	0.21 297	0.33 145	0.38 240	0.23 238	0.30 148	0.33 301	0.42 111	0.38 175	0.26 78	0.34 141	0.35 176	0.23 100	0.47 204	0.27 205	0.13 110	0.11 217	0.16 233	0.12 177	0.14 191	0.10 58

Occ-G	0.26 130	0.14 24	0.28 64	0.34 109	0.20 131	0.27 97	0.34 317	0.41 102	0.31 99	0.29 123	0.43 187	0.49 275	0.25 122	0.47 204	0.28 228	0.13 110	0.11 217	0.14 151	0.11 140	0.12 91	0.12 184

gcap-zeroshot	0.26 130	0.16 86	0.31 106	0.33 79	0.22 190	0.36 235	0.31 262	0.47 154	0.46 230	0.38 194	0.50 215	0.24 79	0.18 31	0.28 15	0.24 126	0.13 110	0.09 27	0.15 196	0.12 177	0.11 30	0.10 58

test_for_model	0.26 130	0.16 86	0.31 106	0.33 79	0.22 190	0.36 235	0.32 289	0.47 154	0.48 245	0.38 194	0.51 225	0.24 79	0.18 31	0.29 27	0.24 126	0.13 110	0.09 27	0.15 196	0.12 177	0.11 30	0.11 127

MaDis-Stereo	0.26 130	0.18 171	0.36 193	0.36 180	0.26 348	0.27 97	0.27 179	0.43 128	0.35 139	0.27 96	0.26 75	0.41 225	0.28 169	0.40 130	0.28 228	0.16 300	0.14 388	0.16 233	0.13 219	0.14 191	0.12 184

testlalala	0.26 130	0.16 86	0.31 106	0.33 79	0.22 190	0.36 235	0.31 262	0.47 154	0.46 230	0.38 194	0.50 215	0.24 79	0.18 31	0.28 15	0.24 126	0.13 110	0.09 27	0.15 196	0.12 177	0.11 30	0.10 58

CroCo-Stereo	0.26 130	0.22 338	0.36 193	0.48 499	0.22 190	0.20 19	0.29 214	0.51 180	0.44 216	0.28 110	0.23 41	0.42 235	0.26 139	0.29 27	0.26 186	0.15 244	0.13 350	0.13 99	0.11 140	0.16 304	0.12 184
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	0.27 153	0.16 86	0.88 561	0.34 109	0.22 190	0.22 30	0.31 262	0.39 80	0.41 194	0.26 78	0.24 55	0.26 103	0.19 46	0.42 151	0.28 228	0.10 14	0.12 279	0.12 44	0.16 324	0.12 91	0.14 278

tt45	0.27 153	0.17 134	0.34 166	0.35 152	0.23 238	0.38 259	0.28 205	0.46 150	0.28 69	0.40 216	0.27 83	0.38 197	0.25 122	0.57 290	0.26 186	0.13 110	0.11 217	0.16 233	0.13 219	0.12 91	0.14 278

999	0.27 153	0.16 86	0.35 182	0.36 180	0.24 269	0.31 167	0.27 179	0.49 167	0.38 175	0.26 78	0.30 110	0.39 204	0.23 100	0.63 362	0.25 157	0.13 110	0.10 93	0.14 151	0.12 177	0.12 91	0.14 278

Pointernet	0.27 153	0.14 24	0.33 145	0.35 152	0.23 238	0.35 221	0.21 64	0.72 344	0.38 175	0.39 207	0.36 157	0.34 161	0.25 122	0.36 97	0.25 157	0.15 244	0.10 93	0.12 44	0.08 1	0.11 30	0.10 58

trnet	0.27 153	0.14 24	0.23 5	0.28 7	0.15 4	0.37 246	0.23 106	0.52 190	0.72 348	0.42 226	0.51 225	0.34 161	0.26 139	0.39 121	0.25 157	0.15 244	0.11 217	0.12 44	0.08 1	0.11 30	0.10 58

UniTT-Stereo	0.27 153	0.17 134	0.37 210	0.40 315	0.27 383	0.30 148	0.28 205	0.39 80	0.31 99	0.29 123	0.46 198	0.27 111	0.25 122	0.47 204	0.34 300	0.17 349	0.13 350	0.13 99	0.12 177	0.14 191	0.12 184

AEACV	0.27 153	0.17 134	0.31 106	0.34 109	0.45 585	0.26 79	0.28 205	0.37 63	0.32 113	0.30 131	0.46 198	0.31 141	0.37 296	0.36 97	0.24 126	0.14 169	0.10 93	0.15 196	0.12 177	0.13 140	0.11 127

LoS_RVC	0.27 153	0.16 86	0.27 49	0.32 63	0.30 455	0.44 315	0.34 317	0.41 102	0.33 119	0.31 135	0.51 225	0.29 122	0.32 228	0.36 97	0.28 228	0.11 36	0.10 93	0.11 3	0.08 1	0.11 30	0.19 430

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.28 161	0.51 588	1.28 610	0.31 40	0.19 96	0.22 30	0.22 81	0.45 143	0.28 69	0.23 45	0.32 127	0.25 94	0.24 110	0.32 59	0.20 30	0.12 60	0.11 217	0.12 44	0.10 77	0.11 30	0.11 127

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.28 161	0.23 360	1.22 605	0.34 109	0.21 161	0.29 130	0.21 64	0.41 102	0.33 119	0.24 56	0.30 110	0.32 144	0.28 169	0.33 74	0.20 30	0.12 60	0.11 217	0.13 99	0.10 77	0.10 6	0.11 127

VMStereo-Base	0.28 161	0.16 86	0.27 49	0.30 23	0.17 37	0.30 148	0.27 179	0.50 177	0.65 315	0.32 150	0.47 204	0.42 235	0.24 110	0.41 140	0.27 205	0.15 244	0.11 217	0.12 44	0.10 77	0.13 140	0.14 278

water-stereo	0.28 161	0.14 24	0.29 71	0.35 152	0.19 96	0.36 235	0.23 106	0.62 255	0.38 175	0.39 207	0.62 272	0.41 225	0.35 262	0.28 15	0.27 205	0.14 169	0.13 350	0.13 99	0.12 177	0.12 91	0.10 58

castereo	0.28 161	0.16 86	0.32 126	0.35 152	0.21 161	0.40 278	0.42 462	0.50 177	0.66 319	0.26 78	0.41 178	0.37 188	0.36 289	0.33 74	0.24 126	0.13 110	0.09 27	0.13 99	0.10 77	0.11 30	0.10 58

fffy	0.28 161	0.21 297	0.34 166	0.37 204	0.23 238	0.33 195	0.29 214	0.51 180	0.41 194	0.32 150	0.37 162	0.39 204	0.27 153	0.50 229	0.27 205	0.12 60	0.11 217	0.16 233	0.13 219	0.14 191	0.11 127

WCG-NET	0.28 161	0.15 57	0.33 145	0.33 79	0.19 96	0.33 195	0.27 179	0.39 80	0.80 406	0.46 242	0.49 211	0.39 204	0.25 122	0.40 130	0.25 157	0.12 60	0.09 27	0.13 99	0.11 140	0.12 91	0.10 58

GCAP-BAT	0.28 161	0.15 57	0.42 290	0.33 79	0.21 161	0.25 71	0.25 136	0.45 143	0.54 267	0.34 161	0.42 181	0.43 244	0.27 153	0.48 215	0.24 126	0.14 169	0.11 217	0.14 151	0.12 177	0.11 30	0.12 184

MGS-Stereo	0.28 161	0.19 212	0.40 258	0.36 180	0.23 238	0.37 246	0.30 234	0.39 80	0.44 216	0.31 135	0.51 225	0.40 216	0.24 110	0.43 162	0.26 186	0.15 244	0.12 279	0.15 196	0.13 219	0.14 191	0.13 232

GCAPDPT-zeroshot	0.28 161	0.15 57	0.42 290	0.33 79	0.21 161	0.25 71	0.25 136	0.45 143	0.54 267	0.34 161	0.42 181	0.43 244	0.27 153	0.48 215	0.24 126	0.14 169	0.11 217	0.14 151	0.12 177	0.11 30	0.12 184

GCAP-Stereo	0.28 161	0.19 212	0.40 258	0.38 240	0.19 96	0.38 259	0.23 106	0.57 219	0.41 194	0.45 236	0.49 211	0.39 204	0.27 153	0.33 74	0.23 109	0.14 169	0.12 279	0.14 151	0.11 140	0.12 91	0.11 127

CES	0.28 161	0.14 24	0.23 5	0.30 23	0.70 636	0.37 246	0.27 179	0.48 162	0.46 230	0.34 161	0.48 207	0.27 111	0.22 86	0.39 121	0.23 109	0.13 110	0.11 217	0.12 44	0.08 1	0.13 140	0.17 379

MC-Stereo	0.28 161	0.17 134	0.32 126	0.38 240	0.20 131	0.26 79	0.26 157	0.49 167	0.37 166	0.37 182	0.61 269	0.41 225	0.31 222	0.55 267	0.25 157	0.13 110	0.09 27	0.14 151	0.12 177	0.12 91	0.11 127

CroCo-Stereo Lap2	0.28 161	0.24 398	0.39 245	0.50 528	0.29 436	0.20 19	0.31 262	0.49 167	0.38 175	0.24 56	0.27 83	0.46 262	0.31 222	0.39 121	0.30 254	0.14 169	0.15 419	0.16 233	0.13 219	0.16 304	0.15 310

CREStereo	0.28 161	0.15 57	0.24 15	0.27 2	0.17 37	0.37 246	0.25 136	0.51 180	0.72 348	0.42 226	0.51 225	0.32 144	0.26 139	0.38 115	0.25 157	0.16 300	0.11 217	0.12 44	0.08 1	0.12 91	0.11 127
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
DA	0.29 176	0.17 134	0.31 106	0.40 315	0.20 131	0.74 490	0.33 301	0.47 154	0.44 216	0.34 161	0.39 170	0.39 204	0.32 228	0.32 59	0.24 126	0.15 244	0.11 217	0.16 233	0.11 140	0.15 255	0.10 58

GGEV	0.29 176	0.17 134	0.31 106	0.40 315	0.20 131	0.74 490	0.33 301	0.47 154	0.44 216	0.34 161	0.39 170	0.39 204	0.32 228	0.32 59	0.24 126	0.15 244	0.11 217	0.16 233	0.11 140	0.15 255	0.10 58

FlowAnything_test	0.29 176	0.19 212	0.39 245	0.47 491	0.26 348	0.46 329	0.25 136	0.43 128	0.31 99	0.29 123	0.26 75	0.35 176	0.26 139	0.40 130	0.37 350	0.21 456	0.15 419	0.22 464	0.26 560	0.16 304	0.16 357

depthmonostereo	0.29 176	0.14 24	0.31 106	0.35 152	0.17 37	0.46 329	0.27 179	0.69 316	0.57 283	0.35 170	0.42 181	0.31 141	0.35 262	0.35 93	0.27 205	0.14 169	0.12 279	0.13 99	0.12 177	0.11 30	0.10 58

HART	0.29 176	0.16 86	0.32 126	0.40 315	0.21 161	0.32 186	0.26 157	0.62 255	0.31 99	0.33 157	0.65 280	0.41 225	0.22 86	0.55 267	0.25 157	0.12 60	0.10 93	0.15 196	0.11 140	0.15 255	0.11 127

ff7	0.29 176	0.21 297	0.38 223	0.36 180	0.26 348	0.31 167	0.35 342	0.62 255	0.34 126	0.38 194	0.33 130	0.32 144	0.29 188	0.58 311	0.25 157	0.14 169	0.10 93	0.17 280	0.12 177	0.14 191	0.15 310

IGEVStereo-DCA	0.29 176	0.22 338	0.38 223	0.35 152	0.27 383	0.37 246	0.35 342	0.62 255	0.34 126	0.38 194	0.30 110	0.35 176	0.27 153	0.51 237	0.22 71	0.15 244	0.12 279	0.16 233	0.12 177	0.13 140	0.15 310

ffff	0.29 176	0.21 297	0.38 223	0.36 180	0.26 348	0.31 167	0.35 342	0.62 255	0.34 126	0.38 194	0.33 130	0.32 144	0.29 188	0.58 311	0.25 157	0.14 169	0.10 93	0.17 280	0.12 177	0.14 191	0.15 310

rrr	0.29 176	0.22 338	0.41 269	0.35 152	0.27 383	0.37 246	0.32 289	0.52 190	0.42 205	0.38 194	0.30 110	0.35 176	0.27 153	0.51 237	0.22 71	0.15 244	0.12 279	0.16 233	0.13 219	0.13 140	0.14 278

11t	0.29 176	0.21 297	0.38 223	0.36 180	0.26 348	0.31 167	0.35 342	0.62 255	0.34 126	0.38 194	0.33 130	0.32 144	0.29 188	0.58 311	0.25 157	0.14 169	0.10 93	0.17 280	0.12 177	0.14 191	0.15 310

anonymousdsp	0.29 176	0.21 297	0.38 223	0.37 204	0.25 300	0.30 148	0.35 342	0.63 263	0.35 139	0.39 207	0.33 130	0.33 157	0.28 169	0.59 328	0.25 157	0.14 169	0.10 93	0.17 280	0.12 177	0.14 191	0.15 310

LoS	0.29 176	0.15 57	0.30 85	0.29 12	0.18 66	0.33 195	0.29 214	0.51 180	0.72 348	0.34 161	0.52 237	0.41 225	0.28 169	0.47 204	0.28 228	0.15 244	0.11 217	0.13 99	0.09 12	0.11 30	0.11 127
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	0.29 176	0.21 297	0.38 223	0.35 152	0.24 269	0.32 186	0.43 469	0.57 219	0.37 166	0.33 157	0.30 110	0.32 144	0.28 169	0.57 290	0.26 186	0.13 110	0.11 217	0.16 233	0.13 219	0.13 140	0.13 232

ccc-4	0.29 176	0.21 297	0.38 223	0.36 180	0.26 348	0.31 167	0.35 342	0.62 255	0.34 126	0.38 194	0.33 130	0.32 144	0.29 188	0.58 311	0.25 157	0.14 169	0.10 93	0.17 280	0.12 177	0.14 191	0.15 310

IGEV-Stereo	0.29 176	0.21 297	0.38 223	0.37 204	0.25 300	0.30 148	0.35 342	0.63 263	0.35 139	0.39 207	0.33 130	0.33 157	0.28 169	0.59 328	0.25 157	0.14 169	0.10 93	0.17 280	0.12 177	0.14 191	0.15 310
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GLC_STEREO	0.29 176	0.19 212	0.27 49	0.44 437	0.19 96	0.31 167	0.26 157	0.47 154	0.43 209	0.37 182	0.47 204	0.41 225	0.23 100	0.50 229	0.34 300	0.14 169	0.18 493	0.19 377	0.16 324	0.16 304	0.13 232

test_xeample3	0.29 176	0.21 297	0.41 269	0.35 152	0.26 348	0.35 221	0.32 289	0.56 211	0.36 149	0.43 230	0.32 127	0.34 161	0.28 169	0.54 260	0.23 109	0.14 169	0.11 217	0.16 233	0.12 177	0.14 191	0.13 232

DN	0.30 193	0.17 134	0.33 145	0.37 204	0.26 348	0.35 221	0.27 179	0.54 205	0.55 274	0.32 150	0.42 181	0.50 280	0.23 100	0.39 121	0.22 71	0.21 456	0.14 388	0.16 233	0.13 219	0.17 343	0.18 397

PSi22	0.30 193	0.18 171	0.30 85	0.36 180	0.19 96	0.30 148	0.19 23	0.42 111	0.73 355	0.27 96	0.32 127	0.57 312	0.43 335	0.77 471	0.25 157	0.12 60	0.10 93	0.11 3	0.09 12	0.14 191	0.11 127

Wave_Phase_stereo	0.30 193	0.16 86	0.88 561	0.34 109	0.22 190	0.64 450	0.31 262	0.54 205	0.41 194	0.26 78	0.24 55	0.26 103	0.19 46	0.42 151	0.28 228	0.10 14	0.12 279	0.12 44	0.16 324	0.12 91	0.14 278

DilatedVolume-Stereo	0.30 193	0.15 57	0.34 166	0.33 79	0.20 131	0.53 362	0.25 136	0.56 211	0.43 209	0.56 277	0.50 215	0.35 176	0.29 188	0.49 221	0.28 228	0.13 110	0.11 217	0.12 44	0.11 140	0.11 30	0.10 58

MM-Stereo_test2	0.30 193	0.18 171	0.39 245	0.40 315	0.24 269	0.42 303	0.42 462	0.63 263	0.41 194	0.37 182	0.35 148	0.32 144	0.26 139	0.53 253	0.25 157	0.12 60	0.10 93	0.15 196	0.12 177	0.15 255	0.10 58

Reg-Stereo(zero)	0.30 193	0.16 86	0.28 64	0.34 109	0.18 66	0.32 186	0.20 39	0.63 263	0.68 327	0.50 256	0.52 237	0.51 286	0.30 207	0.45 179	0.25 157	0.13 110	0.10 93	0.12 44	0.10 77	0.12 91	0.11 127

CASnet	0.30 193	0.20 258	0.33 145	0.41 351	0.16 23	0.26 79	0.24 124	0.52 190	0.53 263	0.52 265	0.54 244	0.39 204	0.24 110	0.40 130	0.26 186	0.14 169	0.10 93	0.22 464	0.18 407	0.18 371	0.11 127
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
TANstereo	0.30 193	0.15 57	0.31 106	0.30 23	0.17 37	0.55 375	0.23 106	0.44 136	0.55 274	0.59 284	0.68 294	0.37 188	0.26 139	0.35 93	0.27 205	0.15 244	0.16 451	0.12 44	0.10 77	0.13 140	0.14 278

rvit_stereo_0081_aga	0.31 201	0.28 472	0.44 313	0.42 396	0.29 436	0.34 210	0.31 262	0.44 136	0.40 190	0.39 207	0.44 189	0.40 216	0.32 228	0.42 151	0.29 247	0.23 500	0.17 471	0.19 377	0.16 324	0.20 423	0.15 310

rvit_stereo_0080	0.31 201	0.25 424	0.40 258	0.39 272	0.28 408	0.27 97	0.46 485	0.49 167	0.44 216	0.35 170	0.42 181	0.40 216	0.28 169	0.41 140	0.33 284	0.22 483	0.17 471	0.17 280	0.16 324	0.22 470	0.15 310

WCG-NET（raft）	0.31 201	0.15 57	0.36 193	0.32 63	0.19 96	0.35 221	0.27 179	0.51 180	0.78 395	0.45 236	0.55 253	0.48 269	0.27 153	0.54 260	0.26 186	0.13 110	0.10 93	0.12 44	0.11 140	0.12 91	0.11 127

whm_eth	0.31 201	0.25 424	0.40 258	0.39 272	0.28 408	0.27 97	0.46 485	0.49 167	0.44 216	0.35 170	0.42 181	0.40 216	0.28 169	0.41 140	0.33 284	0.22 483	0.17 471	0.17 280	0.16 324	0.22 470	0.15 310

plain	0.31 201	0.20 258	0.50 401	0.39 272	0.29 436	0.27 97	0.30 234	0.44 136	0.35 139	0.31 135	0.66 287	0.30 133	0.31 222	0.65 384	0.31 262	0.17 349	0.13 350	0.20 407	0.15 290	0.17 343	0.12 184

MIF-Stereo (partial)	0.31 201	0.18 171	0.37 210	0.41 351	0.31 477	0.28 118	0.23 106	0.47 154	0.42 205	0.31 135	0.63 273	0.36 186	0.35 262	0.57 290	0.31 262	0.17 349	0.13 350	0.19 377	0.17 379	0.18 371	0.14 278

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.32 207	0.38 543	2.34 649	0.33 79	0.19 96	0.20 19	0.22 81	0.43 128	0.29 81	0.22 39	0.25 65	0.22 49	0.26 139	0.29 27	0.20 30	0.11 36	0.10 93	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.10 58

RT-Monster	0.32 207	0.17 134	0.30 85	0.34 109	0.26 348	0.38 259	0.20 39	0.56 211	0.76 376	0.61 295	0.64 277	0.49 275	0.28 169	0.41 140	0.30 254	0.14 169	0.11 217	0.12 44	0.10 77	0.11 30	0.13 232

WQFJA1	0.32 207	0.19 212	0.34 166	0.39 272	0.26 348	0.62 431	0.30 234	0.56 211	0.47 237	0.37 182	0.39 170	0.38 197	0.33 244	0.50 229	0.42 387	0.14 169	0.18 493	0.16 233	0.14 258	0.14 191	0.13 232

WQFJX	0.32 207	0.18 171	0.33 145	0.39 272	0.27 383	0.60 420	0.30 234	0.53 202	0.47 237	0.39 207	0.38 165	0.34 161	0.33 244	0.61 342	0.40 375	0.14 169	0.17 471	0.16 233	0.13 219	0.14 191	0.14 278

NLMM	0.32 207	0.19 212	0.34 166	0.39 272	0.26 348	0.62 431	0.30 234	0.56 211	0.47 237	0.37 182	0.39 170	0.38 197	0.33 244	0.49 221	0.42 387	0.14 169	0.18 493	0.16 233	0.14 258	0.14 191	0.13 232

NLSM1	0.32 207	0.18 171	0.34 166	0.39 272	0.25 300	0.66 462	0.27 179	0.57 219	0.50 252	0.37 182	0.53 241	0.29 122	0.28 169	0.54 260	0.32 271	0.16 300	0.17 471	0.18 333	0.15 290	0.14 191	0.12 184

FE-Mocha	0.32 207	0.19 212	0.50 401	0.38 240	0.27 383	0.30 148	0.20 39	0.71 339	0.36 149	0.65 327	0.56 256	0.54 299	0.25 122	0.38 115	0.22 71	0.15 244	0.10 93	0.17 280	0.16 324	0.13 140	0.12 184

rvit_stereo_0081	0.32 207	0.24 398	0.47 355	0.43 417	0.26 348	0.30 148	0.37 381	0.42 111	0.55 274	0.36 175	0.40 175	0.39 204	0.35 262	0.43 162	0.33 284	0.22 483	0.16 451	0.19 377	0.16 324	0.19 405	0.13 232

rvit_stereo_0082	0.32 207	0.24 398	0.47 355	0.43 417	0.26 348	0.30 148	0.37 381	0.42 111	0.55 274	0.36 175	0.40 175	0.39 204	0.35 262	0.43 162	0.33 284	0.22 483	0.16 451	0.19 377	0.16 324	0.19 405	0.13 232

RAFT-Stereo-weight	0.32 207	0.18 171	0.33 145	0.39 272	0.22 190	0.26 79	0.29 214	0.67 297	0.80 406	0.53 268	0.51 225	0.58 321	0.20 60	0.47 204	0.27 205	0.13 110	0.10 93	0.14 151	0.11 140	0.13 140	0.11 127

CAS++	0.32 207	0.24 398	0.36 193	0.37 204	0.26 348	0.28 118	0.23 106	0.87 415	0.50 252	0.47 248	0.45 193	0.26 103	0.21 72	0.49 221	0.24 126	0.23 500	0.19 511	0.22 464	0.17 379	0.21 447	0.16 357
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.32 207	0.22 338	0.34 166	0.42 396	0.28 408	0.40 278	0.50 511	0.72 344	0.37 166	0.37 182	0.34 141	0.32 144	0.31 222	0.59 328	0.27 205	0.14 169	0.13 350	0.18 333	0.17 379	0.17 343	0.16 357

MSKI-zero shot	0.32 207	0.17 134	0.34 166	0.39 272	0.21 161	0.32 186	0.22 81	0.61 250	0.43 209	0.52 265	0.64 277	0.61 348	0.20 60	0.74 453	0.25 157	0.14 169	0.10 93	0.14 151	0.10 77	0.12 91	0.12 184

iRaftStereo_RVC	0.32 207	0.19 212	0.37 210	0.39 272	0.22 190	0.31 167	0.29 214	0.68 307	0.51 257	0.49 253	0.66 287	0.37 188	0.23 100	0.45 179	0.33 284	0.14 169	0.10 93	0.18 333	0.17 379	0.15 255	0.12 184

CREStereo++_RVC	0.32 207	0.15 57	0.23 5	0.31 40	0.24 269	0.27 97	0.22 81	0.46 150	0.88 455	0.46 242	0.80 351	0.30 133	0.26 139	0.36 97	0.33 284	0.13 110	0.09 27	0.13 99	0.51 642	0.13 140	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	0.32 207	0.53 599	0.26 38	0.51 544	0.20 131	0.37 246	0.24 124	0.40 91	0.73 355	0.54 272	0.69 295	0.31 141	0.25 122	0.32 59	0.27 205	0.16 300	0.10 93	0.12 44	0.09 12	0.13 140	0.11 127

PMTNet	0.32 207	0.16 86	0.24 15	0.29 12	0.18 66	0.45 324	0.22 81	0.56 211	0.63 302	0.46 242	0.54 244	0.39 204	0.34 256	0.48 215	0.24 126	0.75 647	0.10 93	0.12 44	0.08 1	0.12 91	0.11 127

WQFJX1	0.33 224	0.19 212	0.34 166	0.41 351	0.28 408	0.53 362	0.33 301	0.51 180	0.50 252	0.39 207	0.36 157	0.34 161	0.31 222	0.69 421	0.39 367	0.15 244	0.18 493	0.16 233	0.14 258	0.16 304	0.14 278

NLMM1	0.33 224	0.21 297	0.36 193	0.41 351	0.25 300	0.55 375	0.33 301	0.55 207	0.63 302	0.42 226	0.44 189	0.30 133	0.25 122	0.63 362	0.38 359	0.16 300	0.18 493	0.17 280	0.14 258	0.15 255	0.13 232

xyz-stereo-finetune	0.33 224	0.18 171	0.36 193	0.33 79	0.18 66	0.57 395	0.31 262	0.58 227	0.69 334	0.45 236	0.54 244	0.38 197	0.33 244	0.56 278	0.36 334	0.12 60	0.12 279	0.16 233	0.13 219	0.13 140	0.12 184

MM-Stereo_test1	0.33 224	0.19 212	0.36 193	0.41 351	0.23 238	0.36 235	0.45 481	0.58 227	0.54 267	0.60 288	0.50 215	0.38 197	0.37 296	0.60 334	0.26 186	0.15 244	0.13 350	0.17 280	0.14 258	0.15 255	0.12 184

tg	0.33 224	0.18 171	0.37 210	0.39 272	0.22 190	0.38 259	0.26 157	0.70 331	0.56 281	0.47 248	0.65 280	0.42 235	0.24 110	0.55 267	0.33 284	0.14 169	0.10 93	0.18 333	0.17 379	0.14 191	0.11 127

model_zeroshot	0.33 224	0.18 171	0.48 375	0.39 272	0.28 408	0.45 324	0.25 136	0.63 263	0.45 225	0.61 295	0.50 215	0.51 286	0.25 122	0.45 179	0.26 186	0.16 300	0.13 350	0.15 196	0.14 258	0.13 140	0.13 232

rvit_stereo_ft	0.33 224	0.25 424	0.47 355	0.52 557	0.32 494	0.33 195	0.47 492	0.49 167	0.50 252	0.34 161	0.41 178	0.41 225	0.32 228	0.48 215	0.34 300	0.22 483	0.14 388	0.19 377	0.18 407	0.19 405	0.14 278

4D-IteraStereo	0.33 224	0.18 171	0.40 258	0.40 315	0.24 269	0.32 186	0.27 179	0.58 227	0.72 348	0.65 327	0.54 244	0.42 235	0.23 100	0.45 179	0.28 228	0.14 169	0.09 27	0.19 377	0.16 324	0.16 304	0.11 127

NLCSM	0.34 232	0.21 297	0.34 166	0.44 437	0.29 436	0.54 369	0.36 364	0.52 190	0.47 237	0.46 242	0.37 162	0.34 161	0.34 256	0.71 433	0.41 381	0.16 300	0.17 471	0.17 280	0.16 324	0.17 343	0.16 357

IGEV-FE	0.34 232	0.18 171	0.67 496	0.39 272	0.28 408	0.30 148	0.25 136	0.74 357	0.31 99	0.62 298	0.57 258	0.54 299	0.25 122	0.53 253	0.27 205	0.14 169	0.10 93	0.15 196	0.14 258	0.14 191	0.12 184

MM-Stereo_test3	0.34 232	0.19 212	0.31 106	0.41 351	0.25 300	0.35 221	0.44 478	0.72 344	0.92 484	0.46 242	0.52 237	0.41 225	0.29 188	0.44 174	0.28 228	0.16 300	0.15 419	0.17 280	0.13 219	0.14 191	0.13 232

rvit_stereo_0083	0.34 232	0.24 398	0.50 401	0.44 437	0.27 383	0.34 210	0.35 342	0.45 143	0.62 291	0.37 182	0.47 204	0.42 235	0.35 262	0.40 130	0.36 334	0.22 483	0.20 523	0.20 407	0.17 379	0.20 423	0.14 278

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 232	0.27 458	0.45 326	0.36 180	0.25 300	0.48 338	0.30 234	0.58 227	0.90 472	0.42 226	0.36 157	0.30 133	0.29 188	0.49 221	0.30 254	0.16 300	0.14 388	0.18 333	0.15 290	0.18 371	0.15 310

AE-Stereo	0.34 232	0.21 297	0.42 290	0.48 499	0.31 477	0.48 338	0.35 342	0.61 250	0.62 291	0.32 150	0.55 253	0.52 291	0.27 153	0.47 204	0.29 247	0.13 110	0.13 350	0.18 333	0.16 324	0.15 255	0.12 184

IGEV_Zeroshot_test	0.34 232	0.18 171	0.67 496	0.39 272	0.28 408	0.30 148	0.25 136	0.74 357	0.31 99	0.62 298	0.57 258	0.54 299	0.25 122	0.53 253	0.27 205	0.14 169	0.10 93	0.15 196	0.14 258	0.14 191	0.12 184

RAFT-Test	0.34 232	0.18 171	0.37 210	0.38 240	0.23 238	0.50 345	0.23 106	0.69 316	0.40 190	0.60 288	0.85 385	0.61 348	0.28 169	0.46 195	0.27 205	0.14 169	0.11 217	0.14 151	0.11 140	0.13 140	0.12 184

CAS	0.34 232	0.13 3	0.25 26	1.28 654	0.30 455	0.46 329	0.38 403	0.48 162	0.47 237	0.34 161	0.52 237	0.24 79	0.19 46	0.29 27	0.27 205	0.69 645	0.08 2	0.12 44	0.08 1	0.12 91	0.15 310

test-3	0.34 232	0.16 86	0.43 303	0.39 272	0.21 161	0.43 307	0.22 81	0.63 263	0.78 395	0.71 372	0.45 193	0.64 363	0.27 153	0.43 162	0.31 262	0.12 60	0.09 27	0.17 280	0.13 219	0.12 91	0.10 58

test_1	0.34 232	0.16 86	0.43 303	0.39 272	0.21 161	0.43 307	0.23 106	0.63 263	0.78 395	0.68 351	0.45 193	0.64 363	0.27 153	0.43 162	0.31 262	0.12 60	0.09 27	0.17 280	0.13 219	0.12 91	0.10 58

cross-raft	0.34 232	0.20 258	0.37 210	0.44 437	0.23 238	0.32 186	0.35 342	0.74 357	0.40 190	0.60 288	0.77 327	0.57 312	0.27 153	0.43 162	0.28 228	0.12 60	0.10 93	0.15 196	0.13 219	0.15 255	0.11 127

raftrobust	0.34 232	0.19 212	0.36 193	0.41 351	0.27 383	0.30 148	0.25 136	0.71 339	0.63 302	0.58 282	0.55 253	0.45 255	0.46 357	0.51 237	0.29 247	0.16 300	0.12 279	0.14 151	0.12 177	0.12 91	0.13 232

EAI-Stereo	0.34 232	0.19 212	0.44 313	0.39 272	0.21 161	0.31 167	0.30 234	1.15 537	0.30 89	0.49 253	0.75 317	0.36 186	0.28 169	0.62 351	0.27 205	0.14 169	0.11 217	0.14 151	0.13 219	0.13 140	0.12 184

CFNet-RSSM	0.34 232	0.17 134	0.45 326	0.39 272	0.22 190	0.35 221	0.23 106	0.73 355	0.84 429	0.65 327	0.54 244	0.57 312	0.28 169	0.46 195	0.26 186	0.13 110	0.10 93	0.14 151	0.12 177	0.13 140	0.11 127

Gwc-CoAtRS	0.34 232	0.17 134	0.44 313	0.39 272	0.23 238	0.34 210	0.22 81	0.70 331	0.75 368	0.60 288	0.59 264	0.58 321	0.29 188	0.45 179	0.26 186	0.14 169	0.11 217	0.14 151	0.12 177	0.12 91	0.12 184

ACVNet-DCA	0.35 248	0.23 360	0.33 145	0.41 351	0.22 190	0.55 375	0.38 403	0.85 404	0.54 267	0.41 221	0.50 215	0.34 161	0.49 370	0.57 290	0.25 157	0.16 300	0.10 93	0.19 377	0.13 219	0.18 371	0.17 379

EKT-Stereo	0.35 248	0.23 360	0.39 245	0.43 417	0.29 436	0.38 259	0.31 262	0.69 316	0.64 310	0.45 236	0.63 273	0.49 275	0.27 153	0.56 278	0.33 284	0.18 383	0.14 388	0.18 333	0.15 290	0.16 304	0.16 357

Any-RAFT	0.35 248	0.16 86	0.30 85	0.34 109	0.21 161	0.52 354	0.22 81	0.88 420	0.73 355	0.53 268	0.73 306	0.64 363	0.28 169	0.46 195	0.24 126	0.15 244	0.10 93	0.13 99	0.10 77	0.13 140	0.12 184

HH	0.35 248	0.20 258	0.47 355	0.40 315	0.25 300	0.33 195	0.31 262	0.76 371	0.38 175	0.43 230	0.57 258	0.79 447	0.44 346	0.71 433	0.25 157	0.15 244	0.11 217	0.15 196	0.14 258	0.14 191	0.12 184

HanStereo	0.35 248	0.20 258	0.47 355	0.40 315	0.25 300	0.33 195	0.31 262	0.76 371	0.38 175	0.43 230	0.57 258	0.79 447	0.44 346	0.71 433	0.25 157	0.15 244	0.11 217	0.15 196	0.14 258	0.14 191	0.12 184

LL-Strereo2	0.35 248	0.24 398	0.48 375	0.41 351	0.26 348	0.35 221	0.24 124	0.67 297	0.44 216	0.54 272	0.51 225	0.66 381	0.25 122	0.66 393	0.30 254	0.14 169	0.12 279	0.23 485	0.20 463	0.18 371	0.13 232

anonymousdsp2	0.35 248	0.20 258	0.43 303	0.37 204	0.24 269	0.48 338	0.31 262	0.86 408	0.65 315	0.55 274	0.50 215	0.50 280	0.34 256	0.56 278	0.31 262	0.14 169	0.10 93	0.14 151	0.10 77	0.16 304	0.14 278

Selective-RAFT	0.35 248	0.23 360	0.51 416	0.44 437	0.21 161	0.64 450	0.27 179	0.59 232	0.63 302	0.40 216	0.38 165	0.55 304	0.40 319	0.57 290	0.35 318	0.13 110	0.11 217	0.14 151	0.12 177	0.16 304	0.13 232

RCA-Stereo	0.35 248	0.17 134	0.34 166	0.38 240	0.22 190	0.31 167	0.34 317	0.68 307	1.24 589	0.45 236	0.65 280	0.47 264	0.43 335	0.38 115	0.27 205	0.13 110	0.10 93	0.14 151	0.11 140	0.11 30	0.11 127

Patchmatch Stereo++	0.35 248	0.23 360	0.47 355	0.41 351	0.22 190	0.24 53	0.22 81	0.59 232	0.36 149	0.63 307	0.73 306	0.58 321	0.38 301	0.58 311	0.36 334	0.18 383	0.12 279	0.20 407	0.16 324	0.20 423	0.15 310
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	0.35 248	0.23 360	0.47 355	0.41 351	0.22 190	0.24 53	0.31 262	0.59 232	0.36 149	0.63 307	0.73 306	0.58 321	0.38 301	0.56 278	0.35 318	0.18 383	0.12 279	0.20 407	0.16 324	0.20 423	0.15 310

ROB_FTStereo_v2	0.35 248	0.23 360	0.47 355	0.41 351	0.22 190	0.24 53	0.31 262	0.59 232	0.36 149	0.63 307	0.73 306	0.57 312	0.38 301	0.57 290	0.36 334	0.18 383	0.12 279	0.20 407	0.16 324	0.20 423	0.15 310

ROB_FTStereo	0.35 248	0.23 360	0.47 355	0.41 351	0.22 190	0.25 71	0.21 64	0.59 232	0.36 149	0.63 307	0.73 306	0.58 321	0.38 301	0.57 290	0.35 318	0.18 383	0.12 279	0.20 407	0.16 324	0.20 423	0.15 310

HUI-Stereo	0.35 248	0.23 360	0.47 355	0.41 351	0.22 190	0.24 53	0.22 81	0.60 243	0.36 149	0.63 307	0.73 306	0.58 321	0.38 301	0.50 229	0.35 318	0.18 383	0.12 279	0.20 407	0.16 324	0.20 423	0.15 310

iGMRVC	0.35 248	0.23 360	0.47 355	0.41 351	0.22 190	0.24 53	0.30 234	0.59 232	0.36 149	0.63 307	0.73 306	0.58 321	0.38 301	0.58 311	0.36 334	0.18 383	0.12 279	0.20 407	0.16 324	0.20 423	0.15 310

iRAFT	0.35 248	0.23 360	0.47 355	0.41 351	0.22 190	0.24 53	0.22 81	0.59 232	0.36 149	0.63 307	0.73 306	0.58 321	0.38 301	0.58 311	0.36 334	0.18 383	0.12 279	0.20 407	0.16 324	0.20 423	0.15 310

RAFT-IKP	0.35 248	0.23 360	0.47 355	0.41 351	0.22 190	0.24 53	0.28 205	0.59 232	0.36 149	0.63 307	0.73 306	0.57 312	0.38 301	0.58 311	0.36 334	0.18 383	0.12 279	0.20 407	0.16 324	0.20 423	0.15 310

sCroCo_RVC	0.35 248	0.28 472	0.69 507	0.51 544	0.39 550	0.41 296	0.31 262	0.49 167	0.45 225	0.31 135	0.48 207	0.38 197	0.32 228	0.46 195	0.32 271	0.21 456	0.22 540	0.19 377	0.19 438	0.21 447	0.20 453

xyz-stereo-finetune2	0.36 266	0.19 212	0.38 223	0.32 63	0.19 96	0.82 527	0.29 214	0.52 190	0.32 113	0.51 259	0.78 338	0.43 244	0.45 351	0.69 421	0.44 412	0.13 110	0.12 279	0.17 280	0.13 219	0.12 91	0.13 232

1test111	0.36 266	0.23 360	0.33 145	0.41 351	0.22 190	0.55 375	0.38 403	0.85 404	0.54 267	0.41 221	0.50 215	0.34 161	0.49 370	0.55 267	0.45 421	0.16 300	0.10 93	0.19 377	0.13 219	0.18 371	0.17 379

11t1	0.36 266	0.21 297	0.42 290	0.35 152	0.22 190	0.62 431	0.29 214	0.69 316	0.43 209	0.60 288	0.53 241	0.53 295	0.48 366	0.56 278	0.40 375	0.18 383	0.14 388	0.16 233	0.13 219	0.17 343	0.17 379

tt1	0.36 266	0.24 398	0.32 126	0.41 351	0.22 190	0.54 369	0.38 403	0.68 307	1.04 541	0.41 221	0.46 198	0.35 176	0.45 351	0.57 290	0.25 157	0.16 300	0.10 93	0.19 377	0.13 219	0.16 304	0.16 357

knoymous	0.36 266	0.20 258	0.31 106	0.31 40	0.22 190	0.36 235	0.29 214	0.61 250	0.64 310	0.67 345	0.70 299	0.60 342	0.40 319	0.58 311	0.34 300	0.17 349	0.11 217	0.20 407	0.11 140	0.17 343	0.18 397

DCANet-4	0.36 266	0.20 258	0.48 375	0.34 109	0.19 96	0.29 130	0.30 234	0.66 287	0.92 484	0.69 359	0.78 338	0.40 216	0.47 361	0.45 179	0.34 300	0.14 169	0.10 93	0.14 151	0.11 140	0.11 30	0.13 232

test_4	0.36 266	0.18 171	0.31 106	0.44 437	0.25 300	0.20 19	0.34 317	0.56 211	0.41 194	0.59 284	1.45 590	0.43 244	0.25 122	0.63 362	0.28 228	0.12 60	0.10 93	0.17 280	0.19 438	0.15 255	0.11 127

test_3	0.36 266	0.19 212	0.44 313	0.44 437	0.23 238	0.48 338	0.36 364	0.66 287	0.82 419	0.64 318	0.45 193	0.68 389	0.25 122	0.41 140	0.31 262	0.12 60	0.10 93	0.18 333	0.16 324	0.15 255	0.11 127

NRIStereo	0.36 266	0.20 258	0.45 326	0.41 351	0.23 238	0.34 210	0.26 157	0.65 277	0.55 274	0.64 318	0.63 273	0.56 307	0.37 296	0.65 384	0.37 350	0.15 244	0.11 217	0.18 333	0.15 290	0.17 343	0.14 278

DeepStereo_RVC	0.36 266	0.21 297	0.47 355	0.40 315	0.24 269	0.26 79	0.22 81	0.60 243	0.38 175	0.69 359	0.67 292	0.57 312	0.51 385	0.56 278	0.39 367	0.16 300	0.12 279	0.18 333	0.15 290	0.19 405	0.18 397

CRE-IMP	0.36 266	0.23 360	0.49 388	0.42 396	0.24 269	0.41 296	0.21 64	0.57 219	0.41 194	0.65 327	0.72 302	0.53 295	0.37 296	0.61 342	0.38 359	0.17 349	0.11 217	0.19 377	0.15 290	0.21 447	0.18 397

test-1	0.36 266	0.19 212	0.71 516	0.46 483	0.26 348	0.44 315	0.36 364	0.60 243	0.59 286	0.48 251	0.67 292	0.53 295	0.36 289	0.40 130	0.29 247	0.14 169	0.11 217	0.16 233	0.14 258	0.15 255	0.16 357

s12784h	0.36 266	0.15 57	0.24 15	0.34 109	0.15 4	0.77 503	0.29 214	0.80 387	0.83 424	0.56 277	0.57 258	0.43 244	0.40 319	0.57 290	0.33 284	0.12 60	0.10 93	0.14 151	0.09 12	0.14 191	0.09 6

RALCasStereoNet	0.36 266	0.21 297	0.37 210	0.42 396	0.26 348	0.35 221	0.38 403	0.63 263	0.64 310	0.50 256	0.72 302	0.51 286	0.29 188	0.59 328	0.36 334	0.16 300	0.14 388	0.15 196	0.13 219	0.17 343	0.16 357

DCANet	0.36 266	0.16 86	0.41 269	0.34 109	0.19 96	0.30 148	0.30 234	0.68 307	0.91 479	0.70 365	0.77 327	0.43 244	0.57 418	0.45 179	0.34 300	0.14 169	0.10 93	0.14 151	0.11 140	0.13 140	0.12 184

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 266	0.17 134	0.41 269	0.35 152	0.19 96	0.33 195	0.29 214	0.65 277	0.73 355	0.68 351	1.01 461	0.56 307	0.40 319	0.42 151	0.30 254	0.11 36	0.09 27	0.15 196	0.14 258	0.13 140	0.10 58

H2IRNET	0.37 282	0.20 258	0.33 145	0.38 240	0.25 300	0.27 97	0.23 106	0.59 232	0.72 348	0.39 207	0.90 412	0.74 428	0.55 409	0.52 244	0.43 394	0.15 244	0.13 350	0.18 333	0.20 463	0.16 304	0.13 232

cc1	0.37 282	0.23 360	0.33 145	0.41 351	0.22 190	0.55 375	0.38 403	0.67 297	1.06 551	0.41 221	0.50 215	0.34 161	0.49 370	0.57 290	0.25 157	0.16 300	0.10 93	0.19 377	0.13 219	0.16 304	0.15 310

DCRE	0.37 282	0.18 171	0.46 343	0.45 462	0.32 494	0.42 303	0.37 381	0.63 263	0.51 257	0.47 248	0.94 423	0.56 307	0.36 289	0.52 244	0.32 271	0.14 169	0.13 350	0.15 196	0.14 258	0.14 191	0.13 232

fff	0.37 282	0.16 86	0.41 269	0.34 109	0.19 96	0.29 130	0.30 234	0.69 316	1.06 551	0.69 359	0.78 338	0.42 235	0.63 458	0.46 195	0.34 300	0.14 169	0.10 93	0.14 151	0.11 140	0.11 30	0.13 232

ADStereo(finetuned)	0.37 282	0.16 86	0.49 388	0.34 109	0.19 96	0.30 148	0.30 234	0.68 307	0.91 479	0.70 365	0.77 327	0.43 244	0.69 496	0.45 179	0.33 284	0.14 169	0.10 93	0.14 151	0.11 140	0.13 140	0.12 184

MIPNet	0.37 282	0.21 297	0.59 454	0.39 272	0.25 300	0.50 345	0.28 205	0.77 374	0.70 335	0.65 327	0.60 266	0.40 216	0.49 370	0.44 174	0.37 350	0.14 169	0.11 217	0.16 233	0.13 219	0.14 191	0.13 232

GMOStereo	0.37 282	0.19 212	0.38 223	0.43 417	0.24 269	0.37 246	0.38 403	0.52 190	0.62 291	0.87 480	0.84 375	0.64 363	0.35 262	0.37 107	0.28 228	0.13 110	0.11 217	0.20 407	0.18 407	0.15 255	0.11 127

error version	0.37 282	0.19 212	0.38 223	0.43 417	0.24 269	0.37 246	0.38 403	0.52 190	0.62 291	0.87 480	0.84 375	0.64 363	0.35 262	0.37 107	0.28 228	0.13 110	0.11 217	0.20 407	0.18 407	0.15 255	0.11 127

test-v	0.37 282	0.19 212	0.38 223	0.43 417	0.24 269	0.37 246	0.38 403	0.52 190	0.62 291	0.87 480	0.84 375	0.64 363	0.35 262	0.37 107	0.28 228	0.13 110	0.11 217	0.20 407	0.18 407	0.15 255	0.11 127

TRStereo	0.37 282	0.27 458	0.59 454	0.47 491	0.41 562	0.29 130	0.30 234	0.84 401	0.59 286	0.52 265	0.41 178	0.52 291	0.26 139	0.73 446	0.27 205	0.17 349	0.12 279	0.19 377	0.19 438	0.13 140	0.11 127

test-2	0.37 282	0.19 212	0.38 223	0.43 417	0.24 269	0.37 246	0.38 403	0.52 190	0.62 291	0.87 480	0.84 375	0.64 363	0.35 262	0.37 107	0.28 228	0.13 110	0.11 217	0.20 407	0.18 407	0.15 255	0.11 127

rafts_anoy	0.37 282	0.21 297	0.36 193	0.41 351	0.26 348	0.30 148	0.33 301	0.67 297	0.90 472	0.58 282	0.66 287	0.45 255	0.33 244	0.47 204	0.39 367	0.16 300	0.11 217	0.21 449	0.23 520	0.17 343	0.14 278

XX-Stereo	0.37 282	0.17 134	0.45 326	0.55 581	0.36 527	0.38 259	0.20 39	0.60 243	0.30 89	0.46 242	1.30 562	0.73 422	0.26 139	0.56 278	0.26 186	0.16 300	0.11 217	0.17 280	0.16 324	0.14 191	0.10 58

csc	0.37 282	0.16 86	0.41 269	0.34 109	0.19 96	0.29 130	0.30 234	0.69 316	1.06 551	0.69 359	0.78 338	0.42 235	0.63 458	0.46 195	0.34 300	0.14 169	0.10 93	0.14 151	0.11 140	0.11 30	0.13 232

cscssc	0.37 282	0.16 86	0.41 269	0.34 109	0.19 96	0.29 130	0.30 234	0.69 316	1.06 551	0.69 359	0.78 338	0.42 235	0.63 458	0.46 195	0.34 300	0.14 169	0.10 93	0.14 151	0.11 140	0.11 30	0.13 232

Lsterematch	0.38 297	0.17 134	0.38 223	0.37 204	0.20 131	0.42 303	0.27 179	0.57 219	0.71 346	0.66 340	1.02 470	0.49 275	0.40 319	0.57 290	0.43 394	0.16 300	0.10 93	0.15 196	0.13 219	0.14 191	0.14 278

AIO-test1	0.38 297	0.18 171	0.38 223	0.50 528	0.24 269	0.46 329	0.30 234	0.70 331	1.19 580	0.40 216	0.71 301	0.45 255	0.29 188	0.53 253	0.27 205	0.15 244	0.13 350	0.19 377	0.21 486	0.13 140	0.17 379

rvit_0105_6	0.38 297	0.28 472	0.64 480	0.50 528	0.30 455	0.39 272	0.38 403	0.51 180	0.67 322	0.40 216	0.45 193	0.50 280	0.41 327	0.54 260	0.36 334	0.27 542	0.26 573	0.24 502	0.21 486	0.22 470	0.16 357

MyStereo06	0.38 297	0.21 297	0.61 462	0.41 351	0.28 408	0.41 296	0.50 511	0.95 448	0.35 139	0.62 298	0.54 244	0.76 437	0.27 153	0.50 229	0.29 247	0.14 169	0.13 350	0.18 333	0.17 379	0.17 343	0.15 310

MIM_Stereo	0.38 297	0.17 134	0.53 429	0.37 204	0.24 269	0.27 97	0.24 124	0.70 331	0.54 267	0.72 383	1.00 458	0.63 357	0.29 188	0.64 377	0.38 359	0.13 110	0.14 388	0.17 280	0.16 324	0.14 191	0.11 127

riskmin	0.38 297	0.20 258	0.39 245	0.32 63	0.23 238	0.53 362	0.30 234	0.63 263	0.80 406	0.49 253	0.56 256	0.73 422	0.58 428	0.55 267	0.36 334	0.17 349	0.11 217	0.19 377	0.13 219	0.19 405	0.20 453

NF-Stereo	0.38 297	0.20 258	0.45 326	0.41 351	0.25 300	0.26 79	0.31 262	0.69 316	0.70 335	0.65 327	0.77 327	0.57 312	0.30 207	0.67 404	0.35 318	0.18 383	0.12 279	0.20 407	0.16 324	0.16 304	0.27 530

OCTAStereo	0.38 297	0.20 258	0.46 343	0.41 351	0.25 300	0.26 79	0.31 262	0.69 316	0.70 335	0.65 327	0.77 327	0.58 321	0.30 207	0.67 404	0.35 318	0.18 383	0.12 279	0.20 407	0.16 324	0.16 304	0.27 530

PSM-softLoss	0.38 297	0.20 258	0.48 375	0.41 351	0.26 348	0.30 148	0.35 342	0.69 316	0.46 230	0.62 298	0.82 364	0.59 336	0.33 244	0.70 428	0.39 367	0.19 415	0.12 279	0.20 407	0.18 407	0.16 304	0.22 491

KMStereo	0.38 297	0.20 258	0.48 375	0.41 351	0.26 348	0.30 148	0.35 342	0.69 316	0.46 230	0.62 298	0.82 364	0.59 336	0.33 244	0.70 428	0.39 367	0.19 415	0.12 279	0.20 407	0.18 407	0.16 304	0.22 491

RE-Stereo	0.38 297	0.20 258	0.46 343	0.41 351	0.25 300	0.26 79	0.31 262	0.69 316	0.70 335	0.65 327	0.77 327	0.58 321	0.30 207	0.67 404	0.35 318	0.18 383	0.12 279	0.20 407	0.16 324	0.16 304	0.27 530

Pruner-Stereo	0.38 297	0.20 258	0.45 326	0.40 315	0.25 300	0.22 30	0.24 124	0.67 297	0.55 274	0.89 494	0.76 323	0.68 389	0.29 188	0.62 351	0.35 318	0.18 383	0.12 279	0.20 407	0.17 379	0.17 343	0.18 397

TVStereo	0.38 297	0.20 258	0.46 343	0.41 351	0.25 300	0.26 79	0.31 262	0.69 316	0.70 335	0.65 327	0.77 327	0.58 321	0.30 207	0.67 404	0.35 318	0.18 383	0.12 279	0.20 407	0.16 324	0.16 304	0.27 530

TestStereo	0.38 297	0.31 498	0.40 258	0.45 462	0.20 131	0.40 278	0.37 381	0.66 287	0.65 315	0.53 268	0.78 338	0.47 264	0.40 319	0.55 267	0.37 350	0.18 383	0.13 350	0.20 407	0.15 290	0.22 470	0.13 232

raft+_RVC	0.38 297	0.19 212	0.35 182	0.37 204	0.25 300	0.45 324	0.37 381	0.78 380	0.89 469	0.51 259	0.78 338	0.50 280	0.29 188	0.53 253	0.40 375	0.15 244	0.12 279	0.17 280	0.15 290	0.14 191	0.12 184

RALAANet	0.38 297	0.23 360	0.48 375	0.42 396	0.29 436	0.35 221	0.25 136	0.86 408	0.64 310	0.67 345	0.65 280	0.60 342	0.29 188	0.60 334	0.34 300	0.15 244	0.12 279	0.17 280	0.15 290	0.21 447	0.13 232

AFF-stereo	0.38 297	0.19 212	0.39 245	0.37 204	0.21 161	0.27 97	0.31 262	0.65 277	0.66 319	0.64 318	1.13 515	0.76 437	0.39 313	0.55 267	0.33 284	0.11 36	0.09 27	0.16 233	0.16 324	0.13 140	0.11 127

AIO-test2	0.39 314	0.21 297	0.41 269	0.47 491	0.25 300	0.45 324	0.35 342	0.77 374	1.27 599	0.36 175	0.87 396	0.37 188	0.30 207	0.47 204	0.27 205	0.15 244	0.13 350	0.21 449	0.23 520	0.15 255	0.13 232

xx1	0.39 314	0.23 360	0.33 145	0.41 351	0.22 190	0.55 375	0.38 403	0.67 297	1.06 551	0.41 221	0.50 215	0.65 376	0.53 391	0.57 290	0.25 157	0.16 300	0.10 93	0.20 407	0.19 438	0.18 371	0.17 379

x	0.39 314	0.24 398	0.41 269	0.34 109	0.23 238	0.52 354	0.32 289	0.86 408	0.52 260	0.57 280	0.70 299	0.59 336	0.50 380	0.49 221	0.46 431	0.17 349	0.15 419	0.17 280	0.15 290	0.17 343	0.16 357

DisPM	0.39 314	0.19 212	0.44 313	0.41 351	0.27 383	0.24 53	0.31 262	0.65 277	0.57 283	0.87 480	0.87 396	0.60 342	0.32 228	0.76 463	0.32 271	0.18 383	0.12 279	0.19 377	0.17 379	0.15 255	0.20 453

RAFT+CT+SA	0.39 314	0.23 360	0.36 193	0.51 544	0.27 383	0.29 130	0.46 485	0.75 364	0.80 406	0.51 259	0.89 408	0.41 225	0.40 319	0.78 476	0.32 271	0.14 169	0.11 217	0.18 333	0.18 407	0.15 255	0.14 278

iRaft-Stereo_20w	0.39 314	0.19 212	0.57 449	0.37 204	0.27 383	0.31 167	0.24 124	1.44 621	0.29 81	0.69 359	0.53 241	0.60 342	0.42 329	0.83 497	0.27 205	0.14 169	0.11 217	0.14 151	0.13 219	0.15 255	0.13 232

IPLG	0.39 314	0.20 258	0.59 454	0.40 315	0.24 269	0.54 369	0.27 179	0.75 364	0.63 302	0.84 461	0.81 358	0.32 144	0.32 228	0.60 334	0.45 421	0.13 110	0.11 217	0.16 233	0.13 219	0.13 140	0.12 184

IPLGR	0.39 314	0.21 297	0.63 475	0.39 272	0.22 190	0.49 343	0.29 214	0.76 371	0.74 363	0.78 413	0.77 327	0.44 253	0.42 329	0.47 204	0.38 359	0.13 110	0.12 279	0.16 233	0.14 258	0.15 255	0.13 232

GMStereo	0.39 314	0.37 533	0.54 434	0.40 315	0.26 348	0.42 303	0.36 364	0.59 232	1.04 541	0.55 274	0.51 225	0.37 188	0.35 262	0.54 260	0.41 381	0.19 415	0.13 350	0.16 233	0.17 379	0.24 500	0.18 397
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DIP-Stereo	0.39 314	0.21 297	0.50 401	0.41 351	0.28 408	0.62 431	0.27 179	0.77 374	0.40 190	0.64 318	0.86 388	0.52 291	0.33 244	0.66 393	0.42 387	0.15 244	0.13 350	0.17 280	0.14 258	0.15 255	0.15 310
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.39 314	0.18 171	0.42 290	0.42 396	0.26 348	0.40 278	0.32 289	0.72 344	0.34 126	0.89 494	1.28 555	0.57 312	0.35 262	0.42 151	0.32 271	0.15 244	0.12 279	0.14 151	0.12 177	0.14 191	0.13 232

RAFT-Stereo	0.39 314	0.18 171	0.42 290	0.42 396	0.26 348	0.40 278	0.32 289	0.72 344	0.34 126	0.89 494	1.28 555	0.57 312	0.35 262	0.42 151	0.32 271	0.15 244	0.12 279	0.14 151	0.12 177	0.14 191	0.13 232
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MyStereo8	0.40 326	0.20 258	0.54 434	0.41 351	0.29 436	0.53 362	0.29 214	0.65 277	0.49 248	0.71 372	0.98 450	0.58 321	0.43 335	0.50 229	0.51 457	0.15 244	0.12 279	0.16 233	0.14 258	0.19 405	0.19 430

qqq	0.40 326	0.26 441	0.44 313	0.36 180	0.22 190	0.46 329	0.36 364	0.85 404	0.54 267	0.56 277	0.69 295	0.65 376	0.53 391	0.55 267	0.45 421	0.17 349	0.16 451	0.20 407	0.19 438	0.18 371	0.17 379

IPLGR_C	0.40 326	0.21 297	0.64 480	0.45 462	0.33 506	0.52 354	0.34 317	0.66 287	0.62 291	0.82 442	0.92 419	0.45 255	0.32 228	0.52 244	0.46 431	0.17 349	0.12 279	0.15 196	0.14 258	0.13 140	0.14 278

ACRE	0.40 326	0.21 297	0.65 486	0.45 462	0.33 506	0.51 349	0.33 301	0.66 287	0.63 302	0.80 420	0.92 419	0.45 255	0.32 228	0.52 244	0.45 421	0.16 300	0.12 279	0.15 196	0.14 258	0.13 140	0.14 278

PFNet+	0.40 326	0.19 212	0.49 388	0.39 272	0.25 300	0.28 118	0.23 106	0.64 276	0.70 335	0.85 465	0.79 348	0.64 363	0.35 262	0.72 439	0.34 300	0.19 415	0.14 388	0.23 485	0.20 463	0.16 304	0.20 453

SST-Stereo	0.40 326	0.19 212	0.45 326	0.42 396	0.25 300	0.25 71	0.21 64	0.66 287	0.47 237	1.08 578	0.79 348	0.72 411	0.43 335	0.77 471	0.35 318	0.16 300	0.11 217	0.20 407	0.16 324	0.19 405	0.15 310

RAFT_R40	0.40 326	0.19 212	0.44 313	0.43 417	0.25 300	0.23 40	0.26 157	0.67 297	0.67 322	0.98 541	0.78 338	0.72 411	0.43 335	0.76 463	0.35 318	0.16 300	0.11 217	0.20 407	0.16 324	0.18 371	0.14 278

RAFT-345	0.40 326	0.18 171	0.40 258	0.38 240	0.22 190	0.33 195	0.26 157	0.61 250	0.51 257	0.74 394	1.79 614	0.45 255	0.33 244	0.66 393	0.36 334	0.14 169	0.11 217	0.18 333	0.14 258	0.13 140	0.13 232

sAnonymous2	0.40 326	0.39 551	0.85 554	0.48 499	0.37 534	0.40 278	0.46 485	0.57 219	0.52 260	0.38 194	0.46 198	0.35 176	0.42 329	0.43 162	0.30 254	0.19 415	0.14 388	0.18 333	0.17 379	0.57 631	0.44 615

CroCo_RVC	0.40 326	0.39 551	0.85 554	0.48 499	0.37 534	0.40 278	0.46 485	0.57 219	0.52 260	0.38 194	0.46 198	0.35 176	0.42 329	0.43 162	0.30 254	0.19 415	0.14 388	0.18 333	0.17 379	0.57 631	0.44 615

111	0.40 326	0.17 134	0.41 269	0.34 109	0.19 96	0.52 354	0.28 205	0.74 357	1.16 574	0.50 256	0.91 415	0.63 357	0.48 366	0.61 342	0.35 318	0.14 169	0.10 93	0.14 151	0.12 177	0.13 140	0.13 232

Hybrid-DGEV-2	0.41 337	0.21 297	0.42 290	0.47 491	0.29 436	0.59 413	0.23 106	0.82 393	0.99 516	0.64 318	0.63 273	0.60 342	0.65 475	0.58 311	0.33 284	0.14 169	0.12 279	0.18 333	0.16 324	0.14 191	0.12 184

rvit_0105_4	0.41 337	0.29 484	0.71 516	0.50 528	0.29 436	0.41 296	0.41 452	0.55 207	0.73 355	0.45 236	0.48 207	0.55 304	0.44 346	0.57 290	0.36 334	0.28 553	0.26 573	0.25 515	0.22 504	0.23 487	0.18 397

raft_robust	0.41 337	0.23 360	0.36 193	0.42 396	0.21 161	0.40 278	0.33 301	0.79 384	0.98 511	0.79 418	0.87 396	0.39 204	0.33 244	0.84 502	0.29 247	0.13 110	0.12 279	0.16 233	0.17 379	0.15 255	0.12 184

CIPLG	0.41 337	0.21 297	0.63 475	0.45 462	0.33 506	0.52 354	0.33 301	0.65 277	0.60 288	0.82 442	0.96 436	0.46 262	0.32 228	0.55 267	0.44 412	0.16 300	0.12 279	0.15 196	0.14 258	0.13 140	0.14 278

LCNet	0.41 337	0.20 258	0.32 126	0.44 437	0.24 269	0.47 335	0.29 214	0.67 297	0.53 263	0.72 383	1.03 475	0.66 381	0.60 439	0.58 311	0.34 300	0.14 169	0.10 93	0.19 377	0.19 438	0.21 447	0.36 587

HHNet	0.41 337	0.17 134	0.41 269	0.34 109	0.37 534	0.33 195	0.34 317	0.69 316	0.75 368	0.86 472	1.30 562	0.52 291	0.32 228	0.52 244	0.35 318	0.15 244	0.11 217	0.19 377	0.15 290	0.15 255	0.24 507

AnonymousM	0.41 337	0.81 630	0.29 71	0.34 109	0.22 190	0.28 118	0.38 403	0.53 202	0.41 194	0.70 365	0.49 211	0.47 264	0.27 153	0.41 140	0.31 262	0.15 244	0.12 279	1.51 657	0.26 560	0.12 91	0.10 58

HITNet	0.41 337	0.26 441	0.45 326	0.33 79	0.17 37	0.63 443	0.30 234	0.93 436	0.64 310	0.71 372	0.82 364	0.64 363	0.52 387	0.59 328	0.43 394	0.14 169	0.10 93	0.15 196	0.13 219	0.19 405	0.12 184
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	0.42 345	0.31 498	0.73 525	0.50 528	0.29 436	0.44 315	0.42 462	0.61 250	0.74 363	0.51 259	0.51 225	0.60 342	0.47 361	0.57 290	0.38 359	0.27 542	0.25 567	0.25 515	0.23 520	0.22 470	0.18 397

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 345	0.20 258	0.74 530	0.38 240	0.43 574	0.39 272	0.26 157	0.94 441	0.49 248	0.53 268	0.77 327	0.93 501	0.45 351	0.63 362	0.24 126	0.16 300	0.10 93	0.17 280	0.18 407	0.20 423	0.20 453

test_sample2	0.42 345	0.22 338	0.43 303	0.33 79	0.21 161	0.58 401	0.39 425	0.95 448	0.67 322	0.63 307	0.77 327	0.69 394	0.57 418	0.61 342	0.38 359	0.19 415	0.14 388	0.18 333	0.16 324	0.19 405	0.18 397

test_sample1	0.42 345	0.22 338	0.46 343	0.34 109	0.23 238	0.58 401	0.35 342	0.99 461	0.49 248	0.62 298	0.75 317	0.69 394	0.61 445	0.58 311	0.44 412	0.18 383	0.14 388	0.17 280	0.15 290	0.17 343	0.17 379

StereoVision	0.42 345	0.28 472	0.45 326	0.49 514	0.28 408	0.38 259	0.38 403	0.72 344	0.62 291	0.44 233	1.14 520	0.54 299	0.39 313	0.56 278	0.34 300	0.21 456	0.24 559	0.25 515	0.24 536	0.26 516	0.16 357

GANet-ADL	0.42 345	0.25 424	0.45 326	0.43 417	0.29 436	0.54 369	0.35 342	0.89 422	0.86 442	0.63 307	0.72 302	0.68 389	0.42 329	0.52 244	0.41 381	0.21 456	0.14 388	0.15 196	0.13 219	0.18 371	0.19 430

OMP-Stereo	0.42 345	0.22 338	0.46 343	0.52 557	0.24 269	0.36 235	0.25 136	0.71 339	0.78 395	0.77 409	0.64 277	0.89 486	0.39 313	0.91 533	0.35 318	0.15 244	0.12 279	0.20 407	0.15 290	0.15 255	0.12 184

PFNet	0.42 345	0.18 171	0.58 453	0.43 417	0.24 269	0.43 307	0.32 289	0.74 357	0.78 395	1.00 548	0.74 315	0.68 389	0.39 313	0.72 439	0.37 350	0.16 300	0.10 93	0.20 407	0.15 290	0.16 304	0.13 232

IRAFT_RVC	0.42 345	0.20 258	0.48 375	0.44 437	0.24 269	0.27 97	0.54 539	0.74 357	0.77 385	0.76 403	0.80 351	0.73 422	0.51 385	0.70 428	0.36 334	0.17 349	0.10 93	0.21 449	0.16 324	0.16 304	0.14 278

FENet	0.42 345	0.22 338	0.38 223	0.39 272	0.24 269	0.55 375	0.32 289	0.79 384	0.70 335	0.71 372	0.72 302	0.63 357	0.57 418	0.62 351	0.44 412	0.19 415	0.13 350	0.19 377	0.17 379	0.18 371	0.19 430

IGEV_i1	0.43 355	0.22 338	0.50 401	0.39 272	0.22 190	0.64 450	0.40 436	0.96 452	0.61 289	0.68 351	0.69 295	0.75 430	0.45 351	0.72 439	0.41 381	0.15 244	0.13 350	0.16 233	0.13 219	0.17 343	0.16 357

FACV-RUCA	0.43 355	0.28 472	0.47 355	0.45 462	0.33 506	0.58 401	0.34 317	0.82 393	0.73 355	0.57 280	0.84 375	0.47 264	0.50 380	0.54 260	0.39 367	0.22 483	0.15 419	0.35 588	0.16 324	0.28 531	0.21 473

TestStereo1	0.43 355	0.23 360	0.41 269	0.51 544	0.24 269	0.34 210	0.40 436	0.77 374	0.90 472	0.68 351	0.96 436	0.48 269	0.46 357	0.91 533	0.32 271	0.16 300	0.13 350	0.18 333	0.15 290	0.14 191	0.13 232

test_5	0.43 355	0.24 398	0.43 303	0.52 557	0.28 408	0.28 118	0.42 462	0.72 344	0.82 419	0.62 298	0.91 415	0.72 411	0.55 409	0.79 482	0.35 318	0.14 169	0.11 217	0.18 333	0.18 407	0.18 371	0.16 357

SA-5K	0.43 355	0.23 360	0.41 269	0.51 544	0.24 269	0.34 210	0.40 436	0.77 374	0.90 472	0.68 351	0.96 436	0.48 269	0.46 357	0.91 533	0.32 271	0.16 300	0.13 350	0.18 333	0.15 290	0.14 191	0.13 232

dd	0.43 355	0.38 543	0.55 439	0.44 437	0.25 300	0.47 335	0.38 403	0.70 331	1.05 545	0.59 284	0.65 280	0.42 235	0.39 313	0.66 393	0.50 447	0.24 512	0.15 419	0.21 449	0.15 290	0.22 470	0.18 397

IIG-Stereo	0.43 355	0.21 297	0.44 313	0.50 528	0.25 300	0.44 315	0.21 64	0.71 339	0.76 376	0.83 454	0.95 432	0.83 461	0.43 335	0.90 526	0.35 318	0.15 244	0.12 279	0.19 377	0.14 258	0.15 255	0.11 127

DN-CSS_ROB	0.43 355	0.26 441	0.62 465	0.40 315	0.29 436	0.44 315	0.27 179	0.77 374	0.75 368	0.72 383	1.09 501	0.48 269	0.43 335	0.69 421	0.37 350	0.15 244	0.12 279	0.21 449	0.19 438	0.18 371	0.16 357

Selective-IGEV-i1	0.44 363	0.20 258	0.53 429	0.41 351	0.22 190	0.62 431	0.50 511	1.01 475	0.88 455	0.63 307	0.81 358	0.79 447	0.38 301	0.54 260	0.38 359	0.16 300	0.13 350	0.15 196	0.13 219	0.15 255	0.15 310

MyStereo05	0.44 363	0.21 297	0.45 326	0.41 351	0.28 408	0.41 296	0.50 511	0.93 436	1.09 562	0.76 403	0.61 269	0.51 286	0.57 418	0.73 446	0.42 387	0.14 169	0.13 350	0.18 333	0.17 379	0.17 343	0.15 310

MyStereo04	0.44 363	0.22 338	0.44 313	0.42 396	0.28 408	0.40 278	0.50 511	1.00 465	1.08 560	0.62 298	0.58 263	0.55 304	0.57 418	0.71 433	0.44 412	0.14 169	0.13 350	0.18 333	0.17 379	0.17 343	0.16 357

mmm	0.44 363	0.27 458	0.46 343	0.38 240	0.24 269	0.61 423	0.35 342	0.94 441	0.53 263	0.72 383	1.05 485	0.63 357	0.50 380	0.57 290	0.45 421	0.18 383	0.15 419	0.23 485	0.20 463	0.20 423	0.18 397

ffm	0.44 363	0.26 441	0.49 388	0.37 204	0.25 300	0.55 375	0.37 381	0.68 307	1.04 541	0.73 389	0.96 436	0.71 402	0.53 391	0.57 290	0.25 157	0.16 300	0.10 93	0.25 515	0.21 486	0.16 304	0.16 357

SA	0.44 363	0.25 424	0.46 343	0.46 483	0.24 269	0.43 307	0.36 364	0.75 364	0.96 504	0.59 284	1.03 475	0.48 269	0.52 387	0.94 549	0.32 271	0.16 300	0.12 279	0.21 449	0.19 438	0.15 255	0.13 232

GwcNet-ADL	0.44 363	0.22 338	0.48 375	0.45 462	0.30 455	0.40 278	0.37 381	0.92 434	0.97 507	0.71 372	0.78 338	0.61 348	0.42 329	0.62 351	0.50 447	0.19 415	0.14 388	0.15 196	0.14 258	0.18 371	0.18 397

TransformOpticalFlow	0.44 363	0.20 258	0.47 355	0.41 351	0.23 238	0.37 246	0.47 492	0.94 441	0.76 376	0.65 327	1.14 520	0.73 422	0.56 416	0.76 463	0.32 271	0.15 244	0.10 93	0.17 280	0.15 290	0.14 191	0.13 232

GMM-Stereo	0.44 363	0.19 212	0.36 193	0.42 396	0.25 300	0.51 349	0.47 492	0.71 339	0.53 263	0.76 403	1.37 571	0.76 437	0.38 301	0.60 334	0.33 284	0.15 244	0.10 93	0.20 407	0.19 438	0.16 304	0.27 530

GES	0.44 363	0.23 360	0.57 449	0.40 315	0.30 455	0.59 413	0.36 364	0.96 452	0.68 327	0.74 394	0.83 370	0.47 264	0.48 366	0.67 404	0.43 394	0.22 483	0.16 451	0.17 280	0.16 324	0.18 371	0.23 498

HCRNet	0.44 363	0.34 515	0.41 269	0.53 567	0.26 348	0.53 362	0.29 214	0.83 398	0.63 302	0.71 372	0.81 358	0.77 443	0.50 380	0.66 393	0.36 334	0.24 512	0.16 451	0.24 502	0.20 463	0.21 447	0.18 397

Hybrid-DGEV-03	0.45 374	0.19 212	0.33 145	0.43 417	0.27 383	0.56 389	0.26 157	0.65 277	0.74 363	0.94 522	1.92 621	0.61 348	0.30 207	0.55 267	0.34 300	0.14 169	0.10 93	0.18 333	0.16 324	0.14 191	0.11 127

DFGA-Net	0.45 374	0.29 484	0.80 550	0.42 396	0.32 494	0.53 362	0.35 342	0.78 380	0.89 469	0.66 340	0.75 317	0.48 269	0.39 313	0.74 453	0.60 489	0.15 244	0.13 350	0.19 377	0.18 407	0.20 423	0.17 379

HI	0.45 374	0.21 297	0.36 193	0.34 109	0.35 522	0.28 118	0.31 262	0.72 344	0.46 230	0.87 480	1.13 515	1.09 549	0.76 530	0.69 421	0.56 479	0.12 60	0.10 93	0.17 280	0.17 379	0.17 343	0.15 310

CoSv	0.45 374	0.21 297	0.36 193	0.34 109	0.35 522	0.28 118	0.31 262	0.72 344	0.46 230	0.87 480	1.13 515	1.09 549	0.76 530	0.69 421	0.56 479	0.12 60	0.10 93	0.17 280	0.17 379	0.17 343	0.15 310

U	0.45 374	0.16 86	0.32 126	0.40 315	0.71 637	3.55 670	0.20 39	0.41 102	0.38 175	0.26 78	0.23 41	0.24 79	0.22 86	0.26 8	0.22 71	0.15 244	0.09 27	0.88 648	0.13 219	0.13 140	0.11 127

CASS	0.45 374	0.27 458	0.42 290	0.48 499	0.22 190	0.61 423	0.34 317	0.97 456	0.62 291	0.71 372	0.85 385	0.61 348	0.55 409	0.57 290	0.41 381	0.29 560	0.16 451	0.22 464	0.18 407	0.22 470	0.28 537
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
BUS	0.45 374	0.25 424	0.43 303	0.45 462	0.28 408	0.70 476	0.34 317	0.94 441	0.76 376	0.75 396	0.80 351	0.65 376	0.49 370	0.64 377	0.51 457	0.20 439	0.14 388	0.22 464	0.19 438	0.18 371	0.18 397

RAFT_CTSACE	0.45 374	0.20 258	0.44 313	0.45 462	0.27 383	0.34 210	0.39 425	0.60 243	0.73 355	0.76 403	1.44 587	0.83 461	0.38 301	1.08 572	0.26 186	0.12 60	0.13 350	0.18 333	0.16 324	0.15 255	0.11 127

iRaft-Stereo_5w	0.45 374	0.21 297	0.48 375	0.42 396	0.28 408	0.31 167	0.54 539	0.63 263	0.62 291	0.62 298	0.89 408	1.01 524	0.69 496	0.75 459	0.66 508	0.13 110	0.12 279	0.17 280	0.15 290	0.14 191	0.15 310

RAFT	0.45 374	0.22 338	0.45 326	0.47 491	0.26 348	0.54 369	0.47 492	0.66 287	0.58 285	0.80 420	0.82 364	0.94 503	0.57 418	0.75 459	0.34 300	0.17 349	0.15 419	0.22 464	0.20 463	0.16 304	0.12 184

DMCA	0.45 374	0.26 441	0.50 401	0.38 240	0.28 408	0.51 349	0.34 317	0.93 436	0.68 327	0.75 396	0.83 370	0.79 447	0.53 391	0.51 237	0.54 472	0.21 456	0.16 451	0.21 449	0.16 324	0.19 405	0.21 473

Select-FE	0.46 385	0.24 398	0.88 561	0.42 396	0.35 522	0.33 195	0.19 23	0.90 427	0.37 166	0.60 288	1.01 461	0.97 510	0.80 548	0.72 439	0.28 228	0.16 300	0.12 279	0.17 280	0.20 463	0.15 255	0.24 507

PAM_32	0.46 385	0.19 212	0.67 496	0.39 272	0.24 269	0.75 496	0.27 179	0.95 448	0.34 126	0.68 351	0.44 189	1.91 633	0.65 475	0.62 351	0.26 186	0.15 244	0.10 93	0.16 233	0.15 290	0.14 191	0.13 232

PAM	0.46 385	0.19 212	0.70 511	0.40 315	0.26 348	0.75 496	0.33 301	0.85 404	0.34 126	0.70 365	0.46 198	1.83 628	0.63 458	0.61 342	0.26 186	0.15 244	0.10 93	0.16 233	0.14 258	0.14 191	0.13 232

UGAM-zero	0.46 385	0.19 212	0.62 465	0.37 204	0.23 238	0.34 210	0.21 64	1.15 537	0.39 187	0.66 340	0.61 269	1.70 625	0.91 573	0.75 459	0.25 157	0.14 169	0.11 217	0.15 196	0.12 177	0.13 140	0.13 232

test_sample3	0.46 385	0.25 424	0.50 401	0.35 152	0.23 238	0.69 471	0.37 381	1.15 537	0.81 414	0.75 396	0.79 348	0.66 381	0.49 370	0.63 362	0.46 431	0.21 456	0.15 419	0.20 407	0.19 438	0.21 447	0.19 430

IER	0.46 385	0.23 360	0.50 401	0.38 240	0.28 408	0.69 471	0.35 342	0.80 387	0.66 319	0.83 454	0.94 423	0.75 430	0.77 537	0.60 334	0.42 387	0.17 349	0.14 388	0.17 280	0.17 379	0.17 343	0.15 310

BSDual-CNN	0.46 385	0.25 424	0.43 303	0.45 462	0.28 408	0.77 503	0.40 436	0.94 441	0.76 376	0.75 396	0.80 351	0.76 437	0.54 403	0.64 377	0.43 394	0.20 439	0.14 388	0.22 464	0.19 438	0.18 371	0.18 397

STrans-v2	0.46 385	0.20 258	0.48 375	0.40 315	0.24 269	0.55 375	0.50 511	1.07 499	0.73 355	0.65 327	1.05 485	0.72 411	0.69 496	0.72 439	0.33 284	0.14 169	0.10 93	0.17 280	0.14 258	0.13 140	0.12 184

Prome-Stereo	0.46 385	0.19 212	0.35 182	0.44 437	0.26 348	0.40 278	0.45 481	0.68 307	0.44 216	0.96 531	1.84 617	0.59 336	0.67 486	0.61 342	0.32 271	0.14 169	0.11 217	0.16 233	0.14 258	0.16 304	0.29 544

ICVP	0.46 385	0.25 424	0.38 223	0.48 499	0.28 408	0.58 401	0.43 469	1.00 465	0.70 335	0.67 345	0.95 432	0.75 430	0.55 409	0.53 253	0.54 472	0.23 500	0.17 471	0.19 377	0.17 379	0.19 405	0.20 453
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.46 385	0.34 515	0.86 559	0.50 528	0.37 534	0.81 519	0.50 511	0.72 344	0.65 315	0.51 259	0.65 280	0.45 255	0.45 351	0.64 377	0.38 359	0.24 512	0.24 559	0.22 464	0.21 486	0.23 487	0.23 498

CFNet_pseudo	0.46 385	0.24 398	0.52 422	0.37 204	0.27 383	0.58 401	0.30 234	0.86 408	0.88 455	0.82 442	1.03 475	0.75 430	0.47 361	0.58 311	0.44 412	0.17 349	0.12 279	0.24 502	0.16 324	0.24 500	0.19 430

ACVNet	0.46 385	0.23 360	0.36 193	0.39 272	0.28 408	0.58 401	0.40 436	0.87 415	0.80 406	0.64 318	0.96 436	0.79 447	0.60 439	0.63 362	0.67 511	0.17 349	0.15 419	0.16 233	0.15 290	0.18 371	0.15 310

BEATNet_4x	0.46 385	0.32 502	0.56 445	0.37 204	0.19 96	0.63 443	0.35 342	1.01 475	0.72 348	0.77 409	0.83 370	0.70 398	0.59 435	0.68 415	0.53 467	0.16 300	0.12 279	0.16 233	0.14 258	0.24 500	0.16 357

ccs_rob	0.46 385	0.24 398	0.52 422	0.37 204	0.27 383	0.58 401	0.31 262	0.86 408	0.88 455	0.82 442	1.02 470	0.75 430	0.47 361	0.58 311	0.44 412	0.17 349	0.12 279	0.24 502	0.16 324	0.24 500	0.19 430

G2L-ROB	0.47 400	0.19 212	0.42 290	0.35 152	0.22 190	0.57 395	0.42 462	1.14 533	0.71 346	0.84 461	0.75 317	1.09 549	0.53 391	0.74 453	0.53 467	0.17 349	0.12 279	0.14 151	0.12 177	0.17 343	0.19 430

rvit_0105_3	0.47 400	0.34 515	0.77 546	0.54 574	0.31 477	0.49 343	0.47 492	0.63 263	0.79 404	0.65 327	0.59 264	0.64 363	0.50 380	0.65 384	0.39 367	0.29 560	0.27 582	0.29 564	0.28 573	0.21 447	0.20 453

rvit_stereo_0075_2	0.47 400	0.37 533	0.70 511	0.53 567	0.46 593	0.43 307	0.36 364	0.81 391	0.67 322	0.55 274	0.74 315	0.59 336	0.43 335	0.63 362	0.43 394	0.32 582	0.23 550	0.35 588	0.25 545	0.30 544	0.25 514

test_sample5	0.47 400	0.26 441	0.49 388	0.36 180	0.22 190	0.64 450	0.39 425	1.13 524	0.81 414	0.77 409	0.94 423	0.64 363	0.54 403	0.65 384	0.43 394	0.21 456	0.16 451	0.22 464	0.20 463	0.22 470	0.20 453

test_sample4	0.47 400	0.26 441	0.50 401	0.35 152	0.22 190	0.69 471	0.38 403	1.15 537	0.81 414	0.78 413	0.82 364	0.62 355	0.53 391	0.63 362	0.44 412	0.21 456	0.15 419	0.21 449	0.19 438	0.21 447	0.19 430

DispNO	0.47 400	0.23 360	0.71 516	0.39 272	0.31 477	0.60 420	0.38 403	0.89 422	0.77 385	0.75 396	0.84 375	0.72 411	0.54 403	0.73 446	0.46 431	0.19 415	0.14 388	0.20 407	0.18 407	0.16 304	0.17 379

CoDeX	0.47 400	0.20 258	0.49 388	0.42 396	0.25 300	0.75 496	0.36 364	1.27 589	0.80 406	0.82 442	0.96 436	0.62 355	0.57 418	0.60 334	0.36 334	0.17 349	0.12 279	0.17 280	0.15 290	0.16 304	0.14 278

ARAFT	0.47 400	0.24 398	0.79 548	0.42 396	0.25 300	0.55 375	0.55 544	0.75 364	0.81 414	0.89 494	0.75 317	0.73 422	0.47 361	0.88 518	0.37 350	0.15 244	0.12 279	0.23 485	0.22 504	0.14 191	0.13 232

SFCPSM	0.47 400	0.21 297	0.55 439	0.40 315	0.27 383	0.87 538	0.37 381	1.33 600	0.77 385	0.80 420	0.84 375	0.54 299	0.49 370	0.57 290	0.37 350	0.18 383	0.13 350	0.18 333	0.20 463	0.16 304	0.15 310

cf-r	0.47 400	0.23 360	0.41 269	0.39 272	0.23 238	0.59 413	0.37 381	0.88 420	0.85 437	0.72 383	1.05 485	0.94 503	0.62 452	0.56 278	0.54 472	0.21 456	0.14 388	0.17 280	0.19 438	0.15 255	0.15 310

GANet-RSSM	0.47 400	0.21 297	0.37 210	0.38 240	0.25 300	0.58 401	0.36 364	1.07 499	0.78 395	0.68 351	1.01 461	0.86 471	0.67 486	0.62 351	0.44 412	0.21 456	0.15 419	0.18 333	0.18 407	0.18 371	0.17 379

MLCV	0.47 400	0.24 398	0.61 462	0.37 204	0.17 37	0.61 423	0.33 301	0.80 387	0.87 451	0.94 522	1.13 515	0.72 411	0.43 335	0.89 524	0.51 457	0.13 110	0.10 93	0.13 99	0.11 140	0.14 191	0.12 184

G2L-Stereo_test	0.48 412	0.20 258	0.40 258	0.34 109	0.23 238	0.57 395	0.58 554	1.10 510	0.77 385	0.86 472	0.94 423	0.95 505	0.54 403	0.68 415	0.60 489	0.16 300	0.12 279	0.14 151	0.12 177	0.15 255	0.15 310

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 412	0.21 297	1.26 609	0.39 272	0.51 606	0.28 118	0.30 234	1.25 585	0.44 216	0.68 351	1.11 504	0.86 471	0.33 244	0.67 404	0.27 205	0.15 244	0.11 217	0.17 280	0.20 463	0.22 470	0.24 507

DualNet	0.48 412	0.26 441	0.49 388	0.36 180	0.22 190	0.64 450	0.39 425	1.13 524	0.81 414	0.80 420	1.03 475	0.64 363	0.54 403	0.65 384	0.43 394	0.21 456	0.16 451	0.22 464	0.20 463	0.22 470	0.20 453

PCWNet_CMD	0.48 412	0.24 398	0.52 422	0.39 272	0.27 383	0.63 443	0.30 234	0.95 448	0.96 504	0.86 472	1.07 495	0.79 447	0.44 346	0.57 290	0.43 394	0.17 349	0.12 279	0.21 449	0.16 324	0.24 500	0.19 430

gwcnet-sp	0.48 412	0.23 360	0.70 511	0.40 315	0.26 348	0.81 519	0.41 452	0.89 422	0.84 429	0.91 507	0.76 323	0.66 381	0.61 445	0.66 393	0.50 447	0.18 383	0.17 471	0.18 333	0.18 407	0.18 371	0.18 397

scenet	0.48 412	0.23 360	0.70 511	0.40 315	0.26 348	0.81 519	0.41 452	0.89 422	0.84 429	0.91 507	0.76 323	0.66 381	0.61 445	0.66 393	0.50 447	0.18 383	0.17 471	0.18 333	0.18 407	0.18 371	0.18 397

ssnet	0.48 412	0.23 360	0.70 511	0.40 315	0.26 348	0.81 519	0.41 452	0.89 422	0.84 429	0.91 507	0.76 323	0.66 381	0.61 445	0.66 393	0.50 447	0.18 383	0.17 471	0.18 333	0.18 407	0.18 371	0.18 397

Sa-1000	0.48 412	0.24 398	0.41 269	0.45 462	0.25 300	0.59 413	0.34 317	0.81 391	0.93 490	0.82 442	1.50 594	0.53 295	0.45 351	0.92 536	0.30 254	0.15 244	0.12 279	0.21 449	0.19 438	0.15 255	0.13 232

UDGNet	0.48 412	0.77 627	0.50 401	0.48 499	0.31 477	0.41 296	0.34 317	0.70 331	0.92 484	0.65 327	0.60 266	0.58 321	0.43 335	0.63 362	0.41 381	0.32 582	0.15 419	0.66 639	0.19 438	0.36 580	0.21 473

PSMNet-ADL	0.48 412	0.27 458	0.40 258	0.48 499	0.30 455	0.68 469	0.37 381	0.90 427	0.80 406	0.61 295	0.80 351	0.92 498	0.62 452	0.72 439	0.63 500	0.23 500	0.18 493	0.18 333	0.20 463	0.22 470	0.20 453

PSM-AAD	0.48 412	0.20 258	0.37 210	0.43 417	0.23 238	0.56 389	0.50 511	0.65 277	0.70 335	1.07 574	1.12 508	0.58 321	0.92 578	0.61 342	0.32 271	0.15 244	0.11 217	0.25 515	0.26 560	0.18 371	0.43 614

KYRaft	0.48 412	0.20 258	0.38 223	0.44 437	0.23 238	0.44 315	0.37 381	0.66 287	0.41 194	0.94 522	1.73 610	0.79 447	0.41 327	0.63 362	0.31 262	0.16 300	0.11 217	0.18 333	0.22 504	0.16 304	0.78 644

ASMatch	0.48 412	0.19 212	0.45 326	0.39 272	0.28 408	0.37 246	0.26 157	0.74 357	0.68 327	0.76 403	2.34 634	0.61 348	0.52 387	0.62 351	0.37 350	0.14 169	0.12 279	0.17 280	0.15 290	0.14 191	0.21 473

DEmStereo	0.48 412	0.17 134	0.50 401	0.38 240	0.25 300	0.59 413	0.34 317	0.63 263	0.74 363	0.89 494	1.66 606	0.58 321	1.06 600	0.60 334	0.42 387	0.14 169	0.11 217	0.16 233	0.16 324	0.14 191	0.15 310

PSMNet-RSSM	0.48 412	0.22 338	0.38 223	0.42 396	0.25 300	0.50 345	0.37 381	1.10 510	0.77 385	0.70 365	1.06 492	0.84 464	0.64 469	0.62 351	0.47 438	0.23 500	0.15 419	0.23 485	0.25 545	0.20 423	0.19 430

CFNet-ft	0.48 412	0.23 360	0.36 193	0.40 315	0.26 348	0.64 450	0.37 381	0.87 415	0.85 437	0.64 318	1.00 458	1.01 524	0.64 469	0.61 342	0.53 467	0.23 500	0.15 419	0.24 502	0.21 486	0.23 487	0.18 397

MSMDNet	0.48 412	0.24 398	0.52 422	0.39 272	0.27 383	0.63 443	0.30 234	0.96 452	0.96 504	0.86 472	1.07 495	0.79 447	0.44 346	0.57 290	0.43 394	0.17 349	0.12 279	0.20 407	0.16 324	0.23 487	0.19 430

CFNet_RVC	0.48 412	0.23 360	0.36 193	0.40 315	0.26 348	0.64 450	0.37 381	0.87 415	0.85 437	0.64 318	1.00 458	1.01 524	0.64 469	0.61 342	0.53 467	0.23 500	0.15 419	0.24 502	0.21 486	0.23 487	0.18 397

G2L-Stereo	0.49 430	0.23 360	0.48 375	0.43 417	0.26 348	0.47 335	0.42 462	0.93 436	0.78 395	0.84 461	0.86 388	0.91 493	0.52 387	0.78 476	0.70 518	0.20 439	0.17 471	0.22 464	0.18 407	0.17 343	0.21 473

DCVSM-stereo	0.49 430	0.27 458	0.53 429	0.39 272	0.29 436	0.51 349	0.26 157	0.75 364	0.75 368	1.11 584	0.75 317	1.05 537	0.72 517	0.60 334	0.47 438	0.20 439	0.19 511	0.24 502	0.20 463	0.25 509	0.30 553

test_sample6	0.49 430	0.26 441	0.50 401	0.37 204	0.22 190	0.63 443	0.40 436	1.12 522	0.83 424	0.80 420	1.03 475	0.66 381	0.55 409	0.67 404	0.46 431	0.22 483	0.16 451	0.22 464	0.22 504	0.23 487	0.21 473

qqq1	0.49 430	0.23 360	0.62 465	0.34 109	0.20 131	0.62 431	0.34 317	1.21 561	1.02 530	0.81 433	1.01 461	0.71 402	0.65 475	0.84 502	0.34 300	0.19 415	0.15 419	0.14 151	0.12 177	0.15 255	0.14 278

fff1	0.49 430	0.23 360	0.62 465	0.34 109	0.20 131	0.62 431	0.34 317	1.21 561	1.02 530	0.81 433	1.01 461	0.71 402	0.65 475	0.84 502	0.34 300	0.19 415	0.15 419	0.14 151	0.12 177	0.15 255	0.14 278

ff1	0.49 430	0.26 441	0.49 388	0.37 204	0.25 300	0.55 375	0.37 381	0.68 307	1.04 541	0.73 389	0.96 436	0.71 402	0.53 391	1.01 556	0.88 560	0.16 300	0.10 93	0.25 515	0.21 486	0.16 304	0.16 357

GMStereo_Zeroshot	0.49 430	0.44 569	0.74 530	0.49 514	0.27 383	0.56 389	0.29 214	0.73 355	0.76 376	0.86 472	0.94 423	0.91 493	0.36 289	0.74 453	0.43 394	0.26 532	0.14 388	0.26 534	0.15 290	0.36 580	0.18 397

ToySt	0.49 430	0.27 458	0.75 536	0.40 315	0.27 383	0.64 450	0.49 506	0.84 401	0.77 385	0.60 288	0.83 370	0.88 482	0.66 483	0.70 428	0.56 479	0.16 300	0.17 471	0.21 449	0.20 463	0.21 447	0.19 430

anonymousa	0.49 430	0.20 258	0.42 290	0.38 240	0.23 238	0.91 542	0.35 342	0.75 364	0.62 291	0.85 465	1.54 599	1.06 539	0.66 483	0.51 237	0.43 394	0.16 300	0.13 350	0.19 377	0.21 486	0.16 304	0.14 278

hknet	0.49 430	0.25 424	0.51 416	0.45 462	0.29 436	0.77 503	0.40 436	0.94 441	0.83 424	0.75 396	0.80 351	0.97 510	0.61 445	0.73 446	0.45 421	0.18 383	0.14 388	0.22 464	0.19 438	0.18 371	0.18 397

psmg	0.49 430	0.25 424	0.43 303	0.41 351	0.28 408	0.85 534	0.43 469	0.99 461	0.76 376	0.91 507	0.94 423	0.76 437	0.54 403	0.64 377	0.43 394	0.20 439	0.15 419	0.20 407	0.20 463	0.18 371	0.18 397

DRaft	0.49 430	0.17 134	0.47 355	0.37 204	0.25 300	0.58 401	0.40 436	0.65 277	0.85 437	1.02 556	1.75 613	0.50 280	0.82 553	0.63 362	0.40 375	0.13 110	0.11 217	0.16 233	0.16 324	0.14 191	0.15 310

GrayStereo	0.49 430	0.19 212	0.42 290	0.46 483	0.28 408	0.53 362	0.67 580	0.69 316	0.63 302	1.02 556	1.47 593	0.78 445	0.76 530	0.56 278	0.33 284	0.14 169	0.12 279	0.17 280	0.17 379	0.15 255	0.29 544

GwcNet-RSSM	0.49 430	0.24 398	0.42 290	0.40 315	0.23 238	0.55 375	0.38 403	0.93 436	0.93 490	0.71 372	1.16 531	0.86 471	0.60 439	0.62 351	0.66 508	0.21 456	0.14 388	0.19 377	0.20 463	0.16 304	0.15 310

UCFNet_RVC	0.49 430	0.26 441	0.35 182	0.39 272	0.26 348	0.64 450	0.36 364	1.15 537	0.84 429	0.67 345	0.88 404	0.88 482	0.59 435	0.58 311	0.45 421	0.24 512	0.17 471	0.27 547	0.27 567	0.25 509	0.23 498

iResNet	0.49 430	0.29 484	0.79 548	0.42 396	0.21 161	0.61 423	0.40 436	0.82 393	0.99 516	0.87 480	1.12 508	0.69 394	0.53 391	0.78 476	0.51 457	0.15 244	0.11 217	0.14 151	0.12 177	0.17 343	0.15 310

CFNet_ucs	0.50 446	0.24 398	0.55 439	0.38 240	0.31 477	0.58 401	0.33 301	0.98 459	0.93 490	0.88 490	1.19 539	0.80 456	0.49 370	0.63 362	0.43 394	0.21 456	0.15 419	0.26 534	0.18 407	0.26 516	0.22 491

NINENet	0.50 446	0.29 484	0.51 416	0.45 462	0.32 494	0.70 476	0.34 317	1.10 510	0.88 455	0.80 420	0.94 423	0.65 376	0.49 370	0.73 446	0.51 457	0.22 483	0.20 523	0.25 515	0.18 407	0.22 470	0.21 473

AACVNet	0.50 446	0.23 360	0.49 388	0.46 483	0.29 436	0.52 354	0.38 403	0.90 427	0.55 274	0.81 433	1.03 475	1.00 520	0.70 509	0.83 497	0.54 472	0.21 456	0.18 493	0.24 502	0.18 407	0.23 487	0.20 453

CrosDoStereo	0.50 446	0.18 171	0.45 326	0.38 240	0.24 269	0.40 278	1.18 645	0.67 297	0.86 442	0.94 522	1.37 571	0.63 357	0.77 537	0.65 384	0.45 421	0.15 244	0.12 279	0.17 280	0.18 407	0.14 191	0.14 278

DeepStereo_LL	0.50 446	0.18 171	0.45 326	0.38 240	0.24 269	0.40 278	1.18 645	0.67 297	0.86 442	0.94 522	1.37 571	0.63 357	0.77 537	0.65 384	0.45 421	0.15 244	0.12 279	0.17 280	0.18 407	0.14 191	0.14 278

THIR-Stereo	0.50 446	0.18 171	0.45 326	0.38 240	0.23 238	0.75 496	0.67 580	0.66 287	0.87 451	1.02 556	1.40 577	0.72 411	0.76 530	0.62 351	0.42 387	0.15 244	0.11 217	0.17 280	0.18 407	0.14 191	0.15 310

AdaStereo	0.50 446	0.32 502	0.47 355	0.48 499	0.25 300	0.67 467	0.32 289	1.17 550	0.88 455	0.75 396	0.99 455	0.75 430	0.49 370	0.67 404	0.46 431	0.27 542	0.12 279	0.28 555	0.18 407	0.23 487	0.18 397
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	0.51 453	0.23 360	0.62 465	0.34 109	0.20 131	0.62 431	0.34 317	1.21 561	1.02 530	0.81 433	1.01 461	0.71 402	0.65 475	0.84 502	0.55 477	0.19 415	0.15 419	0.18 333	0.16 324	0.18 371	0.18 397

tta	0.51 453	0.23 360	0.62 465	0.34 109	0.20 131	0.62 431	0.34 317	1.21 561	1.02 530	0.81 433	1.01 461	0.71 402	0.65 475	0.84 502	0.55 477	0.19 415	0.15 419	0.18 333	0.16 324	0.15 255	0.14 278

DAS	0.51 453	0.25 424	0.60 460	0.48 499	0.31 477	0.58 401	0.41 452	0.83 398	0.97 507	0.89 494	1.12 508	0.70 398	0.75 527	0.82 489	0.43 394	0.17 349	0.13 350	0.18 333	0.15 290	0.20 423	0.18 397

SepStereo	0.51 453	0.25 424	0.60 460	0.48 499	0.31 477	0.58 401	0.41 452	0.83 398	0.97 507	0.89 494	1.12 508	0.70 398	0.75 527	0.93 542	0.43 394	0.17 349	0.13 350	0.18 333	0.15 290	0.20 423	0.18 397

acv_ft	0.51 453	0.23 360	0.56 445	0.44 437	0.28 408	0.86 537	0.39 425	0.91 432	0.80 406	0.97 536	0.96 436	0.79 447	0.59 435	0.63 362	0.87 557	0.17 349	0.15 419	0.16 233	0.15 290	0.17 343	0.15 310

DMCA-RVC	0.51 453	0.30 493	0.59 454	0.50 528	0.32 494	0.54 369	0.38 403	0.86 408	0.68 327	0.94 522	0.86 388	0.91 493	0.68 492	0.70 428	0.59 487	0.23 500	0.18 493	0.31 573	0.23 520	0.26 516	0.19 430

CFNet	0.51 453	0.29 484	0.46 343	0.41 351	0.27 383	0.70 476	0.32 289	1.13 524	1.00 523	0.72 383	1.07 495	0.85 466	0.60 439	0.76 463	0.52 464	0.19 415	0.14 388	0.23 485	0.23 520	0.21 447	0.16 357

HSM	0.51 453	0.24 398	0.41 269	0.39 272	0.24 269	0.75 496	0.40 436	1.22 569	0.75 368	0.81 433	0.91 415	1.21 571	0.69 496	0.87 515	0.46 431	0.17 349	0.13 350	0.17 280	0.14 258	0.17 343	0.17 379

RT-IGEV	0.52 461	0.19 212	0.59 454	0.40 315	0.25 300	0.79 510	0.62 567	1.15 537	0.74 363	0.89 494	0.99 455	1.18 570	0.61 445	0.65 384	0.31 262	0.19 415	0.13 350	0.17 280	0.13 219	0.15 255	0.20 453

DDVS	0.52 461	0.30 493	0.56 445	0.41 351	0.31 477	0.71 481	0.34 317	0.91 432	0.67 322	0.85 465	0.89 408	1.12 557	0.46 357	0.86 513	0.60 489	0.22 483	0.16 451	0.22 464	0.18 407	0.25 509	0.26 520

UGAM	0.52 461	0.22 338	0.46 343	0.45 462	0.25 300	0.41 296	0.52 530	0.62 255	1.16 574	0.76 403	1.13 515	1.32 589	0.57 418	1.00 555	0.53 467	0.17 349	0.14 388	0.25 515	0.21 486	0.15 255	0.13 232

test_sample7	0.52 461	0.29 484	0.50 401	0.36 180	0.27 383	0.62 431	0.41 452	1.06 495	0.88 455	0.92 515	0.86 388	0.85 466	0.69 496	0.68 415	0.50 447	0.26 532	0.20 523	0.27 547	0.26 560	0.27 527	0.24 507

ac_64	0.52 461	0.22 338	0.50 401	0.45 462	0.28 408	0.80 514	0.45 481	1.02 479	0.61 289	0.91 507	0.83 370	1.07 544	0.68 492	0.74 453	0.70 518	0.21 456	0.18 493	0.20 407	0.19 438	0.18 371	0.15 310

iResNetv2_ROB	0.52 461	0.27 458	0.69 507	0.38 240	0.25 300	0.62 431	0.35 342	1.17 550	1.01 527	0.99 543	1.06 492	0.88 482	0.67 486	0.66 393	0.39 367	0.19 415	0.13 350	0.15 196	0.11 140	0.18 371	0.16 357

iResNet_ROB	0.52 461	0.21 297	0.53 429	0.37 204	0.21 161	0.61 423	0.29 214	1.51 630	1.32 606	0.90 502	1.02 470	0.80 456	0.62 452	0.76 463	0.43 394	0.16 300	0.12 279	0.13 99	0.09 12	0.15 255	0.18 397

coex_refinement	0.53 468	0.21 297	0.39 245	0.44 437	0.30 455	0.76 502	0.39 425	1.09 507	0.90 472	0.85 465	1.12 508	1.00 520	0.56 416	0.63 362	0.81 541	0.21 456	0.13 350	0.16 233	0.16 324	0.20 423	0.21 473

ITSA-stereo	0.53 468	0.28 472	0.52 422	0.40 315	0.23 238	0.56 389	0.34 317	1.24 581	1.24 589	0.80 420	0.81 358	0.72 411	0.58 428	0.82 489	0.65 505	0.21 456	0.17 471	0.23 485	0.21 486	0.22 470	0.26 520

mmx	0.53 468	0.26 441	0.49 388	0.37 204	0.25 300	0.55 375	0.37 381	1.16 545	1.03 535	0.73 389	0.96 436	0.71 402	0.53 391	1.01 556	0.88 560	0.20 439	0.15 419	0.25 515	0.21 486	0.22 470	0.20 453

xxx	0.53 468	0.26 441	0.49 388	0.37 204	0.25 300	0.55 375	0.37 381	1.16 545	1.03 535	0.73 389	0.96 436	0.71 402	0.53 391	1.01 556	0.88 560	0.20 439	0.15 419	0.25 515	0.21 486	0.22 470	0.20 453

AASNet	0.53 468	0.25 424	0.52 422	0.49 514	0.32 494	0.74 490	0.40 436	1.50 627	0.86 442	0.86 472	0.92 419	0.64 363	0.59 435	0.59 328	0.79 536	0.23 500	0.19 511	0.20 407	0.16 324	0.21 447	0.19 430

LMCR-Stereo	0.53 468	0.30 493	0.53 429	0.58 592	0.30 455	0.83 530	0.36 364	1.19 554	0.76 376	0.88 490	1.04 481	0.56 307	0.62 452	0.82 489	0.67 511	0.19 415	0.15 419	0.19 377	0.14 258	0.23 487	0.17 379

RAFT + AFF	0.53 468	0.29 484	0.75 536	0.51 544	0.32 494	0.63 443	0.60 560	1.00 465	0.91 479	0.78 413	0.87 396	0.83 461	0.58 428	0.80 483	0.47 438	0.17 349	0.20 523	0.23 485	0.22 504	0.18 371	0.18 397

UPFNet	0.53 468	0.24 398	0.51 416	0.45 462	0.38 544	0.84 533	0.49 506	0.99 461	0.75 368	0.87 480	0.88 404	0.86 471	0.64 469	0.80 483	0.71 523	0.20 439	0.20 523	0.20 407	0.20 463	0.19 405	0.15 310

RASNet	0.53 468	0.22 338	0.52 422	0.38 240	0.22 190	0.68 469	0.38 403	0.97 456	0.88 455	0.73 389	1.04 481	1.03 531	0.92 578	0.90 526	0.86 551	0.16 300	0.14 388	0.14 151	0.17 379	0.15 255	0.13 232

HSM-Net_RVC	0.53 468	0.22 338	0.35 182	0.37 204	0.21 161	0.85 534	0.37 381	1.23 574	0.93 490	0.90 502	1.15 526	1.26 576	0.63 458	0.72 439	0.48 442	0.17 349	0.13 350	0.16 233	0.15 290	0.17 343	0.15 310
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NLCA_NET_v2_RVC	0.53 468	0.32 502	0.64 480	0.44 437	0.30 455	0.66 462	0.44 478	1.04 486	0.88 455	0.91 507	0.91 415	0.99 516	0.60 439	0.68 415	0.60 489	0.21 456	0.17 471	0.22 464	0.22 504	0.21 447	0.21 473
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	0.53 468	0.34 515	0.59 454	0.41 351	0.30 455	0.50 345	0.43 469	1.19 554	0.70 335	0.85 465	1.05 485	0.86 471	0.55 409	0.84 502	0.51 457	0.29 560	0.23 550	0.22 464	0.22 504	0.26 516	0.25 514

rvit_105_1	0.54 480	0.40 556	0.76 541	0.58 592	0.37 534	0.59 413	0.68 585	0.70 331	0.94 497	0.82 442	0.69 295	0.73 422	0.58 428	0.78 476	0.54 472	0.32 582	0.29 591	0.31 573	0.34 601	0.23 487	0.20 453

UNet	0.54 480	0.26 441	0.66 492	0.44 437	0.40 555	0.99 561	0.41 452	0.98 459	0.75 368	0.83 454	0.89 408	1.04 533	0.72 517	0.73 446	0.62 496	0.19 415	0.14 388	0.20 407	0.17 379	0.20 423	0.17 379

1111x	0.55 482	0.22 338	0.46 343	0.38 240	0.20 131	0.66 462	0.43 469	1.23 574	0.99 516	0.71 372	0.99 455	0.95 505	0.69 496	0.90 526	1.08 598	0.18 383	0.17 471	0.18 333	0.19 438	0.20 423	0.18 397

ADLNet2	0.55 482	0.25 424	0.65 486	0.47 491	0.30 455	0.83 530	0.50 511	1.05 491	0.95 503	0.80 420	0.98 450	0.99 516	0.69 496	0.77 471	0.73 526	0.20 439	0.16 451	0.17 280	0.18 407	0.21 447	0.21 473

GEStereo_RVC	0.55 482	0.29 484	0.63 475	0.49 514	0.31 477	0.70 476	0.54 539	1.22 569	0.92 484	0.82 442	0.85 385	0.85 466	0.63 458	0.90 526	0.65 505	0.24 512	0.16 451	0.19 377	0.16 324	0.21 447	0.22 491

ADLNet	0.55 482	0.27 458	0.51 416	0.44 437	0.35 522	0.78 507	0.46 485	1.08 503	0.86 442	0.99 543	0.98 450	0.92 498	0.63 458	0.69 421	0.81 541	0.22 483	0.16 451	0.22 464	0.22 504	0.21 447	0.21 473

MMNet	0.55 482	0.25 424	0.61 462	0.43 417	0.34 515	1.07 575	0.39 425	0.87 415	0.91 479	0.91 507	0.93 422	0.86 471	0.76 530	0.81 486	0.76 531	0.15 244	0.14 388	0.18 333	0.19 438	0.20 423	0.16 357

delet	0.55 482	0.24 398	0.55 439	0.44 437	0.33 506	1.07 575	0.50 511	1.00 465	0.86 442	0.85 465	0.96 436	0.90 491	0.63 458	0.83 497	0.74 529	0.18 383	0.18 493	0.20 407	0.21 486	0.16 304	0.15 310

psm_up	0.55 482	0.26 441	0.47 355	0.49 514	0.32 494	0.65 460	0.56 550	1.04 486	0.82 419	0.82 442	0.88 404	1.01 524	0.94 584	0.74 453	0.61 493	0.21 456	0.25 567	0.26 534	0.23 520	0.21 447	0.20 453

hitnet-ft	0.55 482	0.27 458	0.39 245	0.41 351	0.28 408	0.78 507	0.40 436	0.92 434	0.90 472	0.82 442	1.01 461	1.13 563	0.70 509	0.78 476	0.67 511	0.28 553	0.20 523	0.28 555	0.22 504	0.29 535	0.26 520

DSFCA	0.55 482	0.25 424	0.62 465	0.40 315	0.36 527	0.74 490	0.52 530	1.04 486	0.82 419	1.06 571	0.84 375	0.89 486	0.63 458	0.99 552	0.58 482	0.25 522	0.21 533	0.21 449	0.21 486	0.21 447	0.19 430

FADNet_RVC	0.55 482	0.37 533	1.17 599	0.44 437	0.31 477	0.56 389	0.34 317	1.06 495	0.88 455	0.67 345	0.90 412	0.61 348	0.65 475	0.93 542	0.70 518	0.21 456	0.18 493	0.26 534	0.23 520	0.31 550	0.28 537

STTStereo	0.55 482	0.37 533	0.76 541	0.44 437	0.31 477	0.60 420	0.44 478	0.96 452	0.86 442	0.99 543	0.90 412	0.96 508	0.58 428	0.71 433	0.61 493	0.25 522	0.23 550	0.26 534	0.32 596	0.24 500	0.23 498

Selective-IGEV-i16pc	0.56 493	0.20 258	1.13 592	0.40 315	0.31 477	2.00 644	0.66 577	0.68 307	1.11 564	0.51 259	0.81 358	0.68 389	0.36 289	0.67 404	0.40 375	0.31 570	0.17 471	0.17 280	0.18 407	0.19 405	0.20 453

ISRNet	0.56 493	0.24 398	0.66 492	0.56 584	0.36 527	0.44 315	0.25 136	0.82 393	0.84 429	1.07 574	1.25 550	0.91 493	0.60 439	0.66 393	0.58 482	0.35 601	0.26 573	0.36 593	0.33 599	0.30 544	0.42 608

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 493	3.08 683	2.43 652	0.31 40	0.18 66	0.29 130	0.20 39	0.37 63	0.32 113	0.28 110	0.24 55	0.18 18	0.18 31	0.31 50	0.22 71	1.09 659	0.08 2	0.17 280	0.16 324	0.14 191	0.97 658

CSP-Net	0.56 493	0.27 458	0.49 388	0.41 351	0.28 408	1.22 601	0.50 511	1.23 574	0.72 348	0.95 530	0.95 432	0.89 486	0.62 452	0.83 497	0.62 496	0.26 532	0.17 471	0.17 280	0.17 379	0.18 371	0.17 379

FTStereo	0.56 493	0.20 258	0.37 210	0.41 351	0.25 300	0.40 278	0.79 613	0.66 287	0.43 209	1.09 580	3.27 656	0.70 398	0.73 520	0.55 267	0.33 284	0.14 169	0.13 350	0.19 377	0.17 379	0.15 255	0.30 553

RAFT-RH_RVC	0.56 493	0.17 134	0.41 269	0.37 204	0.23 238	0.57 395	0.24 124	0.60 243	0.70 335	1.19 594	3.94 668	0.56 307	0.38 301	0.65 384	0.36 334	0.13 110	0.11 217	0.20 407	0.14 258	0.12 91	0.13 232

HGLStereo	0.56 493	0.28 472	0.57 449	0.50 528	0.37 534	0.80 514	0.45 481	1.02 479	0.78 395	0.86 472	1.14 520	0.89 486	0.82 553	0.76 463	0.73 526	0.21 456	0.20 523	0.19 377	0.18 407	0.19 405	0.21 473

FADNet-RVC-Resample	0.56 493	0.33 510	1.16 595	0.49 514	0.34 515	0.71 481	0.43 469	1.01 475	0.93 490	0.82 442	0.87 396	0.74 428	0.67 486	0.73 446	0.45 421	0.18 383	0.18 493	0.26 534	0.27 567	0.26 516	0.27 530

DualNet (step1)	0.57 501	0.36 526	0.72 521	0.38 240	0.30 455	0.71 481	0.43 469	1.06 495	0.88 455	0.92 515	0.86 388	0.85 466	0.69 496	0.68 415	0.50 447	0.41 616	0.20 523	0.40 606	0.41 620	0.36 580	0.33 572

LL-Strereo	0.57 501	0.27 458	0.68 501	0.48 499	0.34 515	0.39 272	0.48 500	0.94 441	0.97 507	0.83 454	0.78 338	1.10 553	1.18 612	1.33 607	0.49 445	0.17 349	0.14 388	0.22 464	0.19 438	0.16 304	0.17 379

CRFU-Net	0.57 501	0.27 458	0.57 449	0.46 483	0.30 455	1.20 599	0.52 530	1.10 510	0.56 281	1.00 548	0.98 450	1.06 539	0.79 544	0.81 486	0.71 523	0.21 456	0.19 511	0.18 333	0.16 324	0.18 371	0.19 430

TDLM	0.57 501	0.33 510	0.49 388	0.51 544	0.30 455	0.66 462	0.73 605	1.03 483	1.01 527	0.82 442	1.10 503	0.84 464	0.70 509	0.86 513	0.58 482	0.28 553	0.17 471	0.25 515	0.22 504	0.26 516	0.19 430

CVANet_RVC	0.57 501	0.33 510	0.44 313	0.47 491	0.32 494	0.67 467	0.61 565	1.05 491	0.93 490	0.85 465	1.04 481	1.01 524	0.73 520	0.83 497	0.52 464	0.29 560	0.19 511	0.27 547	0.25 545	0.31 550	0.21 473

AANet_RVC	0.57 501	0.32 502	0.54 434	0.45 462	0.27 383	0.57 395	0.48 500	1.00 465	1.28 601	0.86 472	1.33 566	0.87 477	0.58 428	1.07 569	0.75 530	0.18 383	0.12 279	0.15 196	0.13 219	0.18 371	0.18 397

NOSS_ROB	0.57 501	0.39 551	0.39 245	0.44 437	0.30 455	0.73 489	0.54 539	1.03 483	1.08 560	0.67 345	0.87 396	0.76 437	0.57 418	0.77 471	0.47 438	0.38 609	0.38 627	0.44 614	0.42 624	0.37 585	0.34 580

ssnet_v2	0.58 508	0.28 472	0.56 445	0.43 417	0.29 436	0.95 551	0.59 557	1.13 524	0.99 516	0.93 519	0.80 351	0.99 516	0.64 469	0.82 489	0.94 576	0.25 522	0.22 540	0.23 485	0.24 536	0.20 423	0.19 430

dad	0.58 508	0.50 584	0.64 480	0.43 417	0.30 455	0.59 413	0.36 364	0.78 380	1.25 595	1.01 553	1.17 533	1.15 567	0.53 391	0.68 415	0.50 447	0.35 601	0.23 550	0.37 598	0.21 486	0.29 535	0.20 453

SACVNet	0.58 508	0.34 515	0.55 439	0.55 581	0.36 527	0.63 443	0.48 500	1.13 524	0.77 385	1.02 556	1.06 492	1.02 529	0.74 523	0.90 526	0.51 457	0.27 542	0.21 533	0.25 515	0.24 536	0.29 535	0.36 587

pcwnet_v2	0.58 508	0.28 472	0.84 553	0.45 462	0.35 522	0.61 423	0.35 342	1.27 589	1.21 584	0.99 543	1.27 553	0.72 411	0.58 428	0.67 404	0.48 442	0.27 542	0.21 533	0.24 502	0.23 520	0.29 535	0.29 544

PS-NSSS	0.58 508	0.44 569	0.62 465	0.42 396	0.33 506	0.66 462	0.58 554	1.02 479	0.86 442	0.77 409	1.28 555	0.72 411	0.64 469	0.82 489	0.59 487	0.31 570	0.26 573	0.40 606	0.27 567	0.33 563	0.26 520

StereoDRNet-Refined	0.58 508	0.32 502	0.54 434	0.46 483	0.30 455	0.96 554	0.40 436	1.00 465	0.94 497	1.12 585	1.08 498	0.96 508	0.67 486	0.90 526	0.89 570	0.17 349	0.13 350	0.22 464	0.21 486	0.20 423	0.19 430
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	0.58 508	0.28 472	0.47 355	0.49 514	0.32 494	0.77 503	0.50 511	0.99 461	0.92 484	1.04 565	1.14 520	1.21 571	0.69 496	0.88 518	0.69 515	0.20 439	0.20 523	0.22 464	0.22 504	0.21 447	0.18 397

CBFPSM	0.59 515	0.22 338	1.31 615	0.38 240	0.27 383	1.12 587	0.65 574	0.79 384	0.82 419	0.80 420	0.81 358	1.35 598	0.87 566	0.67 404	0.76 531	0.16 300	0.15 419	0.15 196	0.16 324	0.17 343	0.22 491

HBP-ISP	0.59 515	0.45 573	0.43 303	0.45 462	0.33 506	0.70 476	0.28 205	1.11 516	1.00 523	0.83 454	1.18 535	0.65 376	0.68 492	0.88 518	0.52 464	0.35 601	0.38 627	0.47 619	0.41 620	0.38 589	0.31 563

CBMV_ROB	0.59 515	0.37 533	0.38 223	0.39 272	0.28 408	0.74 490	0.28 205	1.00 465	0.98 511	0.94 522	1.25 550	0.81 459	0.78 542	0.87 515	0.50 447	0.36 605	0.37 625	0.43 612	0.40 615	0.33 563	0.30 553

FADNet-RVC	0.60 518	0.53 599	1.14 594	0.46 483	0.39 550	0.61 423	0.39 425	1.12 522	0.87 451	0.70 365	0.84 375	1.04 533	0.55 409	0.94 549	0.69 515	0.26 532	0.25 567	0.28 555	0.28 573	0.31 550	0.31 563

NVstereo2D	0.60 518	0.30 493	0.75 536	0.48 499	0.43 574	0.89 539	0.48 500	1.05 491	1.15 573	0.66 340	0.86 388	0.88 482	0.70 509	0.99 552	0.65 505	0.32 582	0.15 419	0.28 555	0.20 463	0.40 592	0.36 587

FADNet	0.61 520	0.51 588	1.10 588	0.45 462	0.44 581	0.65 460	0.41 452	1.19 554	1.05 545	0.70 365	0.84 375	0.98 514	0.66 483	0.82 489	0.50 447	0.29 560	0.30 596	0.27 547	0.30 581	0.46 611	0.35 585

ACV-stereo	0.62 521	0.34 515	1.00 577	0.43 417	0.31 477	1.20 599	0.40 436	0.75 364	0.83 424	0.64 318	0.77 327	2.10 637	1.03 597	0.81 486	0.64 503	0.21 456	0.17 471	0.18 333	0.18 407	0.21 447	0.21 473

SGM-Forest	0.62 521	0.32 502	0.39 245	0.43 417	0.30 455	1.02 565	0.55 544	1.09 507	1.05 545	1.06 571	1.18 535	1.10 553	0.67 486	0.88 518	0.62 496	0.31 570	0.33 617	0.33 584	0.30 581	0.30 544	0.28 537
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	0.63 523	0.28 472	0.99 576	0.40 315	0.30 455	1.03 568	0.56 550	1.10 510	0.99 516	0.97 536	1.22 542	1.06 539	0.69 496	1.07 569	0.95 579	0.19 415	0.11 217	0.16 233	0.13 219	0.22 470	0.21 473

fast-acv-ft	0.64 524	0.30 493	0.73 525	0.45 462	0.34 515	1.17 595	0.49 506	0.86 408	0.98 511	1.02 556	1.36 568	1.29 581	0.85 561	0.76 463	0.81 541	0.21 456	0.23 550	0.23 485	0.23 520	0.21 447	0.20 453

StereoDRNet	0.64 524	0.33 510	0.68 501	0.51 544	0.43 574	1.03 568	0.53 535	1.47 623	0.99 516	1.10 582	0.87 396	1.07 544	0.71 513	0.82 489	0.88 560	0.23 500	0.19 511	0.25 515	0.23 520	0.27 527	0.19 430

PSMNet_ROB	0.64 524	0.37 533	0.65 486	0.56 584	0.42 568	0.97 556	0.83 616	1.21 561	0.92 484	0.79 418	1.02 470	1.08 546	0.63 458	0.82 489	0.91 574	0.29 560	0.20 523	0.31 573	0.31 589	0.26 516	0.23 498

CBMV	0.64 524	0.35 521	0.41 269	0.42 396	0.25 300	1.01 563	0.77 609	1.13 524	1.09 562	1.17 590	1.22 542	1.04 533	0.75 527	0.88 518	0.63 500	0.28 553	0.30 596	0.34 586	0.30 581	0.26 516	0.26 520
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	0.66 528	0.36 526	1.30 614	0.39 272	0.26 348	0.57 395	0.63 569	0.80 387	1.03 535	0.80 420	1.43 584	0.91 493	0.76 530	1.08 572	1.87 640	0.16 300	0.12 279	0.17 280	0.14 258	0.20 423	0.16 357

TCMNet	0.66 528	0.39 551	0.98 575	0.59 596	0.61 626	0.96 554	0.55 544	1.05 491	0.90 472	0.84 461	1.14 520	0.89 486	0.65 475	0.85 508	1.01 591	0.26 532	0.26 573	0.31 573	0.28 573	0.32 556	0.29 544

YMNet	0.66 528	0.38 543	0.90 566	0.52 557	0.46 593	1.08 579	0.49 506	1.00 465	0.77 385	1.18 592	1.29 559	1.12 557	0.74 523	0.85 508	0.86 551	0.27 542	0.31 605	0.25 515	0.25 545	0.24 500	0.23 498

YMNet_1	0.66 528	0.38 543	0.90 566	0.52 557	0.46 593	1.08 579	0.49 506	1.00 465	0.77 385	1.18 592	1.29 559	1.12 557	0.74 523	0.85 508	0.86 551	0.27 542	0.31 605	0.25 515	0.25 545	0.24 500	0.23 498

DRN-Test	0.66 528	0.32 502	0.66 492	0.50 528	0.39 550	1.15 591	0.61 565	1.49 626	1.01 527	1.12 585	1.08 498	1.06 539	0.69 496	0.77 471	0.94 576	0.23 500	0.17 471	0.26 534	0.25 545	0.25 509	0.21 473

iinet-f	0.67 533	0.26 441	2.15 646	0.39 272	0.31 477	1.19 598	0.56 550	0.84 401	0.84 429	0.80 420	1.17 533	1.05 537	0.84 560	0.71 433	1.21 609	0.20 439	0.18 493	0.17 280	0.15 290	0.20 423	0.20 453

GASNet	0.67 533	0.72 621	0.96 572	0.70 628	0.48 598	0.62 431	0.47 492	1.08 503	1.03 535	0.94 522	0.82 364	0.93 501	0.83 558	1.33 607	0.80 538	0.31 570	0.22 540	0.29 564	0.28 573	0.44 604	0.24 507

FINET	0.67 533	0.42 562	1.00 577	0.46 483	0.43 574	0.83 530	0.89 624	1.08 503	1.50 622	0.87 480	1.14 520	0.71 402	0.68 492	0.92 536	0.70 518	0.36 605	0.30 596	0.26 534	0.24 536	0.35 574	0.33 572

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 533	0.81 630	0.73 525	0.53 567	0.37 534	1.40 613	0.53 535	1.04 486	0.79 404	0.88 490	0.94 423	0.95 505	0.53 391	0.93 542	0.58 482	0.39 611	0.30 596	0.57 634	0.31 589	0.53 625	0.30 553

PA-Net	0.67 533	0.43 564	0.83 552	0.50 528	0.53 611	0.94 548	0.68 585	1.10 510	1.14 572	0.80 420	0.88 404	0.87 477	0.77 537	1.02 561	0.88 560	0.24 512	0.41 634	0.29 564	0.44 625	0.26 516	0.34 580
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GwcNet	0.69 538	0.36 526	1.10 588	0.51 544	0.42 568	1.08 579	0.50 511	1.21 561	1.16 574	1.00 548	1.37 571	1.06 539	0.79 544	0.92 536	0.94 576	0.25 522	0.24 559	0.24 502	0.22 504	0.23 487	0.26 520

NaN_ROB	0.69 538	0.44 569	0.69 507	0.51 544	0.33 506	0.97 556	1.06 639	1.22 569	1.19 580	1.24 604	0.96 436	1.08 546	0.78 542	1.20 589	0.67 511	0.24 512	0.30 596	0.23 485	0.24 536	0.23 487	0.25 514

GANet	0.70 540	0.37 533	0.55 439	0.51 544	0.34 515	0.94 548	0.96 632	1.08 503	0.94 497	1.04 565	1.98 625	1.13 563	0.88 570	1.12 579	0.66 508	0.25 522	0.26 573	0.27 547	0.22 504	0.31 550	0.22 491

DISCO	0.70 540	0.26 441	0.68 501	0.44 437	0.31 477	1.14 589	0.51 527	1.23 574	1.23 587	0.81 433	1.05 485	1.50 613	0.85 561	1.82 638	1.03 592	0.19 415	0.15 419	0.18 333	0.16 324	0.24 500	0.23 498

XPNet_ROB	0.70 540	0.35 521	0.68 501	0.52 557	0.40 555	0.79 510	0.85 622	1.16 545	0.94 497	1.33 611	1.15 526	1.38 600	0.83 558	1.03 563	0.90 572	0.32 582	0.25 567	0.26 534	0.24 536	0.31 550	0.28 537

ETE_ROB	0.70 540	0.49 580	0.73 525	0.56 584	0.36 527	0.79 510	0.87 623	1.14 533	0.93 490	1.19 594	1.18 535	1.39 601	0.82 553	0.99 552	0.80 538	0.26 532	0.21 533	0.31 573	0.26 560	0.33 563	0.34 580

Wz-Net-LNSev	0.71 544	0.51 588	1.36 624	0.50 528	0.41 562	1.15 591	0.69 590	1.21 561	1.07 557	1.02 556	1.12 508	1.08 546	0.87 566	0.89 524	0.89 570	0.24 512	0.22 540	0.21 449	0.19 438	0.26 516	0.26 520

APVNet	0.71 544	0.37 533	0.89 565	0.56 584	0.45 585	1.18 597	0.68 585	1.41 617	0.85 437	0.81 433	1.15 526	1.04 533	0.81 549	1.10 576	1.17 606	0.26 532	0.28 586	0.32 579	0.31 589	0.29 535	0.30 553

Syn2CoEx	0.71 544	0.51 588	0.95 570	0.64 611	0.45 585	0.91 542	0.53 535	1.48 624	1.13 569	0.93 519	1.35 567	1.02 529	0.99 592	0.92 536	0.80 538	0.30 567	0.27 582	0.28 555	0.24 536	0.23 487	0.24 507

DANet	0.71 544	0.45 573	0.91 568	0.59 596	0.40 555	0.81 519	0.40 436	0.97 456	0.84 429	1.20 599	1.22 542	1.33 592	0.88 570	1.16 583	1.24 610	0.27 542	0.23 550	0.31 573	0.25 545	0.35 574	0.32 567
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
RYNet	0.72 548	0.35 521	0.64 480	0.53 567	0.67 632	1.31 609	0.67 580	1.20 559	1.18 578	1.05 567	0.87 396	1.27 578	0.93 583	0.93 542	1.27 614	0.22 483	0.16 451	0.26 534	0.23 520	0.40 592	0.39 601

NCCL2	0.72 548	0.41 560	0.65 486	0.64 611	0.44 581	0.98 560	1.20 647	1.11 516	1.00 523	0.98 541	0.96 436	1.49 612	0.87 566	0.90 526	0.79 536	0.31 570	0.26 573	0.39 603	0.39 613	0.32 556	0.32 567

FAT-Stereo	0.73 550	0.33 510	0.75 536	0.49 514	0.37 534	0.71 481	0.59 557	1.36 609	1.30 604	1.03 564	1.40 577	1.59 622	1.15 608	0.87 515	0.86 551	0.28 553	0.28 586	0.28 555	0.23 520	0.28 531	0.38 598

DStereoRT	0.74 551	0.19 212	0.50 401	0.51 544	0.33 506	1.10 583	0.34 317	0.82 393	0.76 376	0.78 413	1.05 485	0.51 286	0.73 520	0.76 463	0.48 442	0.16 300	0.13 350	3.96 689	1.37 679	0.19 405	0.14 278

S-Stereo	0.74 551	0.35 521	0.96 572	0.56 584	0.45 585	0.82 527	0.60 560	1.24 581	1.60 634	0.96 531	1.41 579	1.12 557	0.94 584	0.80 483	1.04 595	0.26 532	0.31 605	0.28 555	0.25 545	0.32 556	0.47 625

LALA_ROB	0.74 551	0.43 564	0.69 507	0.54 574	0.40 555	1.01 563	0.95 631	1.21 561	1.07 557	1.22 601	1.12 508	1.56 619	0.79 544	1.04 565	0.86 551	0.33 591	0.22 540	0.35 588	0.30 581	0.35 574	0.31 563

w-ln-seven-2	0.76 554	0.43 564	2.32 648	0.52 557	0.38 544	0.90 541	0.65 574	1.11 516	1.12 568	1.19 594	1.28 555	1.09 549	0.99 592	1.07 569	0.87 557	0.20 439	0.19 511	0.23 485	0.22 504	0.26 516	0.22 491

PSMNet-RUCA	0.76 554	0.75 624	1.08 587	1.01 645	0.90 642	0.69 471	0.50 511	1.11 516	1.03 535	0.78 413	1.11 504	0.80 456	0.72 517	0.88 518	0.63 500	0.53 639	0.27 582	0.76 642	0.46 626	0.66 637	0.47 625

Wz-Net-MNSev	0.76 554	0.40 556	1.34 619	0.50 528	0.40 555	1.44 619	0.83 616	1.15 537	1.16 574	1.25 606	1.20 540	1.13 563	0.81 549	1.16 583	1.00 590	0.22 483	0.19 511	0.24 502	0.23 520	0.28 531	0.26 520

DGSMNet	0.76 554	0.55 601	1.29 613	0.58 592	0.62 627	0.94 548	0.70 595	1.26 587	1.11 564	0.83 454	1.24 548	1.00 520	0.71 513	1.03 563	0.81 541	0.34 597	0.29 591	0.41 610	0.40 615	0.57 631	0.55 637

RP	0.76 554	0.36 526	0.63 475	0.66 619	0.58 623	0.80 514	0.55 544	1.14 533	1.22 586	0.97 536	1.65 604	1.43 606	1.32 622	1.01 556	0.84 546	0.33 591	0.30 596	0.36 593	0.30 581	0.34 569	0.34 580

edge stereo	0.76 554	0.38 543	0.74 530	0.52 557	0.43 574	0.80 514	0.53 535	1.28 592	1.06 551	1.28 607	1.38 576	1.81 627	1.11 605	1.08 572	0.85 550	0.33 591	0.32 611	0.41 610	0.28 573	0.32 556	0.36 587

NCC-stereo	0.78 560	0.40 556	0.76 541	0.61 604	0.67 632	0.81 519	0.69 590	1.54 635	1.11 564	0.90 502	1.36 568	1.33 592	1.16 609	1.19 587	0.88 560	0.31 570	0.30 596	0.37 598	0.48 635	0.33 563	0.33 572

Nwc_Net	0.78 560	0.38 543	0.73 525	0.60 602	0.55 615	1.05 573	0.55 544	1.67 644	1.05 545	0.88 490	1.86 619	1.40 603	1.09 603	1.10 576	0.87 557	0.30 567	0.25 567	0.36 593	0.38 609	0.29 535	0.29 544

Abc-Net	0.78 560	0.40 556	0.76 541	0.61 604	0.67 632	0.81 519	0.69 590	1.54 635	1.11 564	0.90 502	1.36 568	1.33 592	1.16 609	1.19 587	0.88 560	0.31 570	0.30 596	0.37 598	0.48 635	0.33 563	0.33 572
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RGC	0.79 563	0.59 606	0.71 516	0.65 616	0.65 630	0.92 547	0.58 554	1.29 593	1.05 545	1.07 574	1.45 590	1.47 610	1.03 597	1.21 593	0.88 560	0.32 582	0.30 596	0.48 624	0.40 615	0.37 585	0.37 592

stereogan	0.80 564	0.31 498	0.71 516	0.59 596	0.50 602	1.72 636	0.48 500	1.35 606	1.37 609	1.00 548	1.46 592	1.56 619	0.95 587	1.29 602	0.84 546	0.28 553	0.29 591	0.29 564	0.25 545	0.38 589	0.38 598

ADCRef	0.80 564	0.43 564	1.32 617	0.50 528	0.45 585	1.07 575	0.51 527	1.07 499	0.98 511	1.17 590	1.42 581	0.87 477	0.91 573	0.85 508	3.19 660	0.18 383	0.16 451	0.23 485	0.23 520	0.22 470	0.21 473

GANetREF_RVC	0.80 564	0.75 624	0.86 559	0.66 619	0.42 568	1.15 591	0.98 633	1.14 533	1.19 580	1.01 553	1.02 470	1.10 553	0.90 572	1.15 581	0.76 531	0.48 629	0.39 631	0.57 634	0.38 609	0.63 635	0.46 620
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	0.81 567	0.39 551	0.68 501	0.64 611	0.54 613	0.91 542	0.51 527	1.61 640	1.31 605	0.96 531	2.02 627	1.46 607	1.26 620	1.11 578	0.99 586	0.32 582	0.24 559	0.39 603	0.27 567	0.30 544	0.25 514

SQANet	0.82 568	0.74 623	0.67 496	1.13 649	0.98 650	1.11 584	0.47 492	1.07 499	0.83 424	0.91 507	1.05 485	1.03 531	0.74 523	1.01 556	0.64 503	0.61 642	0.24 559	1.03 652	0.35 604	1.18 655	0.58 638

Anonymous_2	0.82 568	0.44 569	0.63 475	0.40 315	0.43 574	0.80 514	0.52 530	0.72 344	0.77 385	0.71 372	0.60 266	0.87 477	0.76 530	0.75 459	0.58 482	0.52 635	0.54 649	0.54 632	4.82 691	0.56 629	0.40 604

ccnet	0.82 568	0.57 604	0.75 536	0.54 574	0.59 624	1.09 582	0.66 577	1.38 612	0.94 497	1.12 585	1.44 587	1.29 581	0.92 578	0.95 551	1.24 610	0.49 631	0.42 636	0.50 629	0.47 633	0.51 620	0.46 620

psmorigin	0.82 568	0.51 588	2.09 644	0.49 514	0.41 562	0.85 534	0.50 511	1.04 486	0.88 455	1.45 616	1.43 584	1.50 613	1.06 600	1.22 595	0.97 582	0.31 570	0.32 611	0.27 547	0.27 567	0.33 563	0.42 608

CC-Net-ROB	0.82 568	0.96 642	0.85 554	0.58 592	0.45 585	1.27 607	0.70 595	1.17 550	1.02 530	0.83 454	1.23 546	0.90 491	0.77 537	1.06 566	0.69 515	0.46 625	0.34 619	1.71 660	0.38 609	0.59 634	0.36 587

GCST	0.83 573	1.22 653	0.74 530	1.58 657	1.01 652	1.06 574	0.23 106	0.78 380	0.78 395	0.97 536	0.65 280	0.78 445	0.35 262	0.92 536	0.34 300	0.96 653	0.65 655	1.20 654	0.81 658	0.91 644	0.70 641

aanetorigin	0.83 573	0.56 602	1.87 641	0.49 514	0.38 544	0.56 389	0.66 577	0.70 331	1.00 523	2.42 657	2.02 627	1.31 584	1.18 612	0.93 542	1.13 605	0.20 439	0.18 493	0.20 407	0.19 438	0.27 527	0.30 553

CSAN	0.83 573	0.49 580	0.77 546	0.60 602	0.41 562	1.14 589	1.06 639	1.19 554	1.46 620	1.32 609	1.43 584	1.37 599	1.19 614	1.27 601	0.86 551	0.39 611	0.31 605	0.36 593	0.37 606	0.35 574	0.34 580

SDNR	0.86 576	0.37 533	1.47 630	0.40 315	0.38 544	3.38 669	0.33 301	0.90 427	0.98 511	0.99 543	2.09 630	0.59 336	0.71 513	1.29 602	0.70 518	0.51 634	0.56 651	0.36 593	0.26 560	0.43 603	0.46 620

RTSC	0.87 577	0.48 576	1.23 606	0.52 557	0.37 534	1.13 588	0.50 511	1.34 602	1.79 640	1.51 620	1.24 548	1.12 557	0.81 549	1.62 626	2.16 646	0.25 522	0.19 511	0.23 485	0.24 536	0.30 544	0.31 563

PWC_ROB	0.87 577	0.52 596	1.28 610	0.50 528	0.32 494	0.91 542	0.37 381	1.36 609	1.46 620	1.61 627	2.59 645	1.16 568	1.01 596	1.34 609	1.40 622	0.25 522	0.18 493	0.28 555	0.20 463	0.29 535	0.28 537

UDG	0.88 579	0.82 633	0.67 496	1.00 644	0.96 647	1.02 565	0.57 553	1.13 524	0.99 516	0.90 502	0.97 449	1.31 584	0.99 592	0.85 508	0.84 546	0.54 640	0.32 611	1.77 661	0.40 615	0.94 646	0.66 640

FBW_ROB	0.88 579	0.50 584	0.85 554	0.55 581	0.40 555	1.17 595	0.78 611	1.50 627	1.37 609	1.33 611	1.27 553	1.48 611	1.00 595	2.57 662	0.98 585	0.25 522	0.32 611	0.45 615	0.30 581	0.34 569	0.28 537

XQC	0.89 581	0.65 615	1.31 615	0.67 622	0.52 610	1.22 601	0.68 585	1.26 587	1.52 623	1.14 588	1.11 504	1.28 580	1.04 599	1.40 617	1.77 634	0.38 609	0.24 559	0.37 598	0.31 589	0.53 625	0.47 625

DeepPrunerF	0.89 581	0.52 596	3.43 660	0.68 625	0.81 639	0.72 488	0.72 603	1.22 569	1.99 646	0.93 519	1.01 461	0.87 477	0.86 563	1.08 572	0.95 579	0.34 597	0.28 586	0.43 612	0.39 613	0.30 544	0.32 567

PWCDC_ROB	0.89 581	0.49 580	0.80 550	0.74 632	0.40 555	1.03 568	0.39 425	1.33 600	2.35 657	1.02 556	3.77 663	0.81 459	0.92 578	1.20 589	0.90 572	0.34 597	0.22 540	0.24 502	0.20 463	0.34 569	0.29 544

PASM	0.90 584	0.64 614	1.69 635	0.69 627	0.69 635	0.78 507	0.84 619	1.03 483	1.26 598	1.19 594	1.15 526	1.31 584	0.98 591	1.24 597	1.03 592	0.52 635	0.56 651	0.59 637	0.66 650	0.56 629	0.54 636

Wz-Net-SNSev	0.91 585	0.73 622	2.13 645	0.56 584	0.45 585	0.95 551	1.13 644	1.34 602	1.24 589	1.02 556	1.30 562	1.46 607	0.86 563	1.81 637	1.50 624	0.25 522	0.23 550	0.25 515	0.26 560	0.32 556	0.29 544

MDST_ROB	0.91 585	0.27 458	0.85 554	0.63 610	0.41 562	2.53 652	0.71 601	1.60 638	1.13 569	2.83 664	1.73 610	0.97 510	0.69 496	1.61 625	0.73 526	0.25 522	0.22 540	0.32 579	0.28 573	0.25 509	0.24 507

PDISCO_ROB	0.91 585	0.48 576	1.06 583	0.99 642	0.97 648	1.67 634	0.63 569	1.64 642	1.59 631	1.06 571	1.18 535	1.31 584	0.79 544	1.55 620	0.97 582	0.49 631	0.22 540	0.45 615	0.40 615	0.45 608	0.37 592

SHD	0.93 588	0.50 584	1.18 600	0.59 596	0.46 593	0.97 556	0.48 500	1.70 646	2.15 648	1.58 624	1.37 571	1.42 604	1.19 614	1.31 605	1.60 627	0.31 570	0.26 573	0.32 579	0.33 599	0.40 592	0.42 608

G-Net	0.95 589	0.46 575	1.04 581	0.64 611	0.48 598	2.12 648	0.64 572	1.01 475	0.87 451	1.75 636	2.82 652	1.30 583	1.64 643	1.06 566	0.96 581	0.36 605	0.29 591	0.35 588	0.25 545	0.45 608	0.42 608

DStereoO	0.96 590	0.70 620	0.72 521	0.62 608	0.45 585	0.74 490	0.92 629	1.09 507	1.29 603	1.19 594	1.23 546	0.99 516	1.71 645	1.29 602	0.99 586	2.01 676	0.35 621	0.77 643	0.30 581	1.42 657	0.38 598

w-ln-seven	0.96 590	0.48 576	2.41 651	0.54 574	0.50 602	1.41 615	0.70 595	1.67 644	1.81 641	1.49 617	1.50 594	1.26 576	0.87 566	1.15 581	1.80 638	0.23 500	0.21 533	0.25 515	0.25 545	0.31 550	0.26 520

anonymity	0.97 592	0.89 637	1.05 582	0.92 640	1.03 653	0.97 556	0.81 615	1.29 593	0.91 479	1.07 574	0.98 450	1.00 520	0.95 587	1.02 561	0.92 575	0.96 653	0.95 675	0.90 649	0.91 665	0.92 645	0.94 652

SGM_RVC	0.97 592	0.28 472	0.41 269	0.39 272	0.22 190	1.55 625	0.73 605	1.51 630	1.25 595	2.25 653	1.92 621	2.58 649	1.56 637	2.02 647	1.19 608	0.27 542	0.27 582	0.27 547	0.25 545	0.25 509	0.25 514
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DPSNet	0.99 594	0.42 562	1.88 642	0.53 567	0.41 562	1.59 628	1.26 653	2.21 657	1.43 615	1.10 582	1.11 504	1.46 607	1.95 654	1.34 609	1.26 612	0.34 597	0.25 567	0.25 515	0.21 486	0.46 611	0.37 592

z-mn7	1.00 595	0.50 584	1.70 637	0.53 567	0.36 527	1.75 637	0.71 601	1.22 569	2.28 652	0.96 531	2.54 641	1.42 604	0.95 587	2.19 654	1.54 625	0.22 483	0.19 511	0.21 449	0.20 463	0.27 527	0.25 514

Consistency-Raft	1.01 596	0.81 630	1.24 607	0.84 637	0.97 648	0.81 519	0.84 619	1.30 596	1.59 631	1.05 567	1.68 609	1.12 557	0.91 573	0.92 536	1.11 600	0.65 643	0.74 659	0.79 645	0.90 662	1.06 653	0.79 646

xxxx	1.01 596	0.22 338	0.43 303	0.36 180	0.21 161	0.82 527	0.36 364	1.32 598	0.88 455	0.71 372	0.94 423	0.97 510	0.63 458	0.64 377	10.58 683	0.20 439	0.16 451	0.18 333	0.17 379	0.19 405	0.19 430

test_xeample	1.01 596	0.21 297	0.42 290	0.35 152	0.21 161	0.71 481	0.39 425	1.23 574	0.86 442	0.81 433	1.04 481	0.69 394	0.61 445	0.69 421	10.93 684	0.19 415	0.15 419	0.18 333	0.17 379	0.18 371	0.17 379

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 599	0.57 604	1.51 632	0.67 622	0.50 602	2.57 653	1.66 669	1.20 559	1.43 615	1.38 613	1.57 601	1.33 592	0.92 578	1.64 629	0.88 560	0.37 608	0.39 631	0.46 618	0.60 647	0.41 598	0.40 604

ADCPNet	1.03 600	0.48 576	2.70 653	0.54 574	0.42 568	1.40 613	0.75 607	1.13 524	1.07 557	1.22 601	1.42 581	1.68 624	1.09 603	1.36 614	3.45 664	0.30 567	0.28 586	0.29 564	0.32 596	0.37 585	0.35 585

MSAF-DinoV2	1.04 601	0.38 543	1.32 617	0.54 574	0.29 436	0.89 539	0.72 603	1.52 633	1.24 589	1.05 567	1.41 579	2.98 652	1.49 632	2.74 663	2.83 658	0.22 483	0.14 388	0.20 407	0.22 504	0.32 556	0.32 567

otaku	1.04 601	0.93 639	0.88 561	1.33 655	1.05 655	1.66 632	0.70 595	1.40 616	1.18 578	1.08 578	1.32 565	1.33 592	0.91 573	1.23 596	0.76 531	0.72 646	0.46 646	1.24 655	0.50 640	1.40 656	0.75 642

SuperB	1.04 601	0.37 533	4.81 668	0.43 417	0.31 477	0.99 561	0.46 485	1.02 479	2.09 647	1.09 580	1.09 501	0.75 430	0.81 549	1.06 566	1.76 633	0.19 415	0.15 419	0.17 280	0.15 290	2.82 682	0.26 520

ADCL	1.04 601	0.38 543	1.35 620	0.50 528	0.39 550	1.61 629	0.89 624	1.29 593	1.39 612	1.29 608	1.50 594	1.24 574	1.24 617	1.37 615	4.87 672	0.21 456	0.19 511	0.25 515	0.25 545	0.29 535	0.27 530

test_sample9	1.05 605	0.36 526	0.72 521	0.38 240	0.30 455	0.71 481	0.43 469	1.06 495	0.88 455	0.92 515	0.86 388	0.85 466	0.69 496	1.20 589	1.36 618	0.41 616	8.41 691	0.40 606	0.41 620	0.36 580	0.33 572

DDUNet	1.06 606	2.56 680	0.68 501	1.21 651	1.26 658	1.03 568	0.69 590	1.11 516	0.94 497	0.96 531	1.22 542	1.27 578	0.82 553	0.93 542	0.72 525	0.84 650	0.38 627	1.99 664	0.60 647	1.10 654	0.85 648

ADCP+	1.06 606	0.35 521	1.51 632	0.49 514	0.51 606	1.45 620	0.55 544	1.25 585	1.03 535	1.16 589	1.15 526	1.10 553	1.07 602	1.56 622	6.75 679	0.19 415	0.16 451	0.23 485	0.21 486	0.28 531	0.21 473

Selective-IGEV-i16pb	1.07 608	0.24 398	9.45 675	0.41 351	0.32 494	1.76 638	0.59 557	1.00 465	1.54 626	0.66 340	1.20 540	0.98 514	0.57 418	0.78 476	0.62 496	0.27 542	0.17 471	0.18 333	0.20 463	0.21 447	0.23 498

SAMSARA	1.07 608	0.65 615	1.19 601	1.06 648	0.90 642	1.76 638	1.76 673	1.46 622	1.44 618	1.51 620	1.16 531	2.00 636	1.14 607	1.48 618	1.31 616	0.39 611	0.44 643	0.35 588	0.38 609	0.49 617	0.49 631

SANet	1.07 608	0.41 560	1.06 583	0.48 499	0.30 455	1.41 615	0.94 630	1.42 618	3.36 669	1.58 624	2.43 638	2.33 644	1.70 644	1.34 609	1.07 597	0.28 553	0.24 559	0.26 534	0.23 520	0.34 569	0.30 553

zh-mn7	1.08 611	0.65 615	4.00 664	0.52 557	0.38 544	1.16 594	0.62 567	1.15 537	1.77 639	1.74 635	2.31 631	1.17 569	0.91 573	2.10 649	1.77 634	0.24 512	0.21 533	0.22 464	0.22 504	0.25 509	0.28 537

zh-sn7	1.09 612	0.75 624	3.23 658	0.57 590	0.42 568	1.11 584	0.89 624	1.19 554	1.27 599	1.41 615	1.98 625	1.25 575	1.47 631	1.99 646	2.62 655	0.26 532	0.26 573	0.26 534	0.27 567	0.35 574	0.30 553

Ntro	1.09 612	0.97 645	0.91 568	1.44 656	1.19 657	1.69 635	0.80 614	1.35 606	1.25 595	1.00 548	1.29 559	1.31 584	0.97 590	1.26 599	0.84 546	0.84 650	0.43 641	1.36 656	0.50 640	1.56 658	0.78 644

MFN_U_SF_RVC	1.09 612	0.59 606	1.97 643	0.67 622	0.44 581	1.93 642	0.60 560	1.85 650	1.36 607	1.61 627	1.54 599	1.95 635	1.37 625	1.64 629	1.73 630	0.40 615	0.37 625	0.45 615	0.48 635	0.44 604	0.44 615

AANet	1.13 615	1.01 647	2.99 656	0.44 437	0.37 534	0.91 542	0.54 539	1.27 589	2.31 655	2.35 655	2.37 637	2.22 639	1.53 633	1.18 586	1.43 623	0.32 582	0.23 550	0.28 555	0.25 545	0.35 574	0.33 572

Wz-Net-TNSev	1.14 616	1.06 650	4.32 667	0.49 514	0.42 568	1.51 623	1.11 643	1.48 624	1.40 614	1.22 601	1.26 552	1.58 621	1.43 629	1.76 635	1.70 629	0.32 582	0.31 605	0.26 534	0.30 581	0.41 598	0.41 607

ADCMid	1.14 616	0.52 596	2.23 647	0.53 567	0.43 574	1.07 575	0.75 607	1.23 574	1.05 545	2.15 649	1.44 587	1.50 613	1.43 629	1.56 622	5.01 673	0.26 532	0.24 559	0.29 564	0.31 589	0.37 585	0.33 572

MFMNet_re	1.14 616	0.97 645	1.19 601	0.99 642	0.95 646	1.25 605	1.22 650	1.39 613	1.55 627	1.69 634	1.67 608	1.21 571	1.53 633	1.12 579	0.99 586	0.87 652	0.75 663	0.79 645	0.75 654	0.90 643	0.94 652

WCMA_ROB	1.14 616	0.36 526	0.76 541	0.49 514	0.44 581	1.23 603	0.67 580	1.11 516	1.23 587	2.84 665	3.95 669	3.28 659	1.83 650	1.25 598	0.99 586	0.44 621	0.34 619	0.34 586	0.37 606	0.41 598	0.40 604

AnyNet_C32	1.16 620	0.62 612	2.40 650	0.57 590	0.55 615	1.41 615	1.34 659	1.18 553	1.24 589	1.49 617	1.42 581	1.39 601	1.20 616	1.55 620	4.82 671	0.29 560	0.28 586	0.29 564	0.34 601	0.38 589	0.42 608

222	1.18 621	0.22 338	0.44 313	0.37 204	0.22 190	0.79 510	0.37 381	1.31 597	0.89 469	0.92 515	1.08 498	0.72 411	0.71 513	0.66 393	13.89 687	0.20 439	0.15 419	0.17 280	0.16 324	0.18 371	0.19 430

WZ-Net	1.19 622	0.59 606	4.07 665	0.62 608	0.51 606	1.34 610	1.31 658	1.32 598	1.74 638	1.53 623	1.65 604	1.74 626	1.28 621	2.25 656	2.01 643	0.27 542	0.21 533	0.23 485	0.25 545	0.40 592	0.39 601

MSMD_ROB	1.21 623	0.49 580	0.62 465	0.59 596	0.50 602	1.62 631	0.67 580	1.23 574	1.24 589	2.45 658	3.77 663	3.09 656	2.98 670	1.32 606	0.81 541	0.45 623	0.41 634	0.49 627	0.51 642	0.47 614	0.44 615

pmcnn	1.23 624	0.29 484	0.96 572	0.40 315	0.23 238	0.95 551	0.69 590	1.16 545	1.28 601	1.67 633	2.33 633	11.15 687	0.86 563	0.93 542	0.88 560	0.15 244	0.12 279	0.12 44	0.10 77	0.15 255	0.15 310

NVStereoNet_ROB	1.24 625	0.90 638	1.13 592	0.86 638	0.88 641	1.11 584	0.99 635	1.42 618	1.53 624	1.59 626	2.48 639	2.24 641	1.53 633	1.96 645	1.30 615	0.76 648	0.70 656	0.78 644	1.00 668	0.71 640	0.88 650
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	1.25 626	0.36 526	0.72 521	0.38 240	0.30 455	0.71 481	0.43 469	1.13 524	0.75 368	1.50 619	0.95 432	3.29 660	1.59 639	1.20 589	1.36 618	0.41 616	8.41 691	0.40 606	0.41 620	0.36 580	0.33 572

SPS-STEREO	1.25 626	0.93 639	1.06 583	1.04 646	1.03 653	1.41 615	0.91 628	1.51 630	1.19 580	2.09 647	1.83 616	1.94 634	1.39 626	1.62 626	1.39 621	0.97 655	0.94 674	0.90 649	0.89 661	0.96 648	0.96 655
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PVD	1.28 628	0.67 618	1.28 610	0.74 632	0.62 627	1.50 622	0.84 619	1.99 653	2.96 664	2.18 650	2.36 636	1.85 631	1.95 654	1.92 642	1.94 641	0.39 611	0.36 624	0.49 627	0.37 606	0.51 620	0.64 639

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 629	0.87 636	1.76 639	0.86 638	0.56 618	4.29 674	1.79 674	1.50 627	1.98 645	1.61 627	1.85 618	1.84 629	1.41 627	1.89 640	1.36 618	0.48 629	0.40 633	0.56 633	0.57 645	0.69 638	0.48 628

MeshStereo	1.34 629	0.43 564	0.54 434	0.44 437	0.34 515	1.66 632	0.60 560	1.94 651	1.37 609	4.47 678	3.25 654	4.71 669	1.94 653	1.92 642	1.17 606	0.35 601	0.35 621	0.37 598	0.31 589	0.32 556	0.32 567
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	1.35 631	1.49 661	1.19 601	1.88 665	1.45 659	1.48 621	1.07 641	1.61 640	1.55 627	1.20 599	1.59 602	1.54 617	1.13 606	1.34 609	0.97 582	1.36 668	0.70 656	1.82 662	0.79 657	1.71 661	1.07 661

ACVNet-4b	1.35 631	1.31 656	1.10 588	1.90 666	1.59 661	1.92 641	0.77 609	1.52 633	1.62 635	1.05 567	1.60 603	2.11 638	0.94 584	1.64 629	0.77 535	1.30 665	0.35 621	2.03 668	0.67 651	1.88 669	0.84 647

SGM+DAISY	1.35 631	0.94 641	1.25 608	0.96 641	1.00 651	1.52 624	1.02 638	1.34 602	1.21 584	2.64 660	2.65 647	2.44 646	1.56 637	1.64 629	1.26 612	0.97 655	0.95 675	0.90 649	0.90 662	0.94 646	0.96 655

FCDSN-DC	1.39 634	0.56 602	0.65 486	0.74 632	0.59 624	1.38 612	0.63 569	1.35 606	1.39 612	3.26 672	4.50 675	4.61 667	2.63 665	1.58 624	1.03 592	0.46 625	0.42 636	0.48 624	0.47 633	0.50 619	0.50 632
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
AAGNet	1.43 635	0.20 258	0.48 375	0.44 437	0.25 300	0.29 130	0.31 262	0.65 277	0.68 327	0.97 536	0.86 388	0.67 388	0.62 452	0.64 377	20.63 692	0.16 300	0.11 217	0.19 377	0.15 290	0.19 405	0.12 184

ACVNet_1	1.46 636	1.33 657	1.12 591	1.91 667	1.62 662	1.83 640	0.98 633	2.00 654	1.85 643	1.39 614	1.53 598	2.32 643	1.53 633	1.34 609	1.11 600	1.30 665	0.50 648	2.06 670	0.58 646	1.93 671	0.95 654

EDNetEfficient	1.46 636	0.80 629	6.12 670	0.47 491	0.39 550	0.69 471	0.83 616	0.90 427	2.77 663	3.50 674	1.96 624	1.66 623	2.03 656	1.26 599	4.18 669	0.21 456	0.18 493	0.21 449	0.20 463	0.41 598	0.39 601

ADCS	1.51 638	0.61 609	3.42 659	0.59 596	0.51 606	1.27 607	1.08 642	1.59 637	1.81 641	1.91 643	1.66 606	1.51 616	1.42 628	1.94 644	8.60 681	0.33 591	0.32 611	0.33 584	0.36 605	0.44 604	0.42 608

AnyNet_C01	1.56 639	1.05 648	7.45 672	0.64 611	0.54 613	1.99 643	1.38 661	1.43 620	1.36 607	1.63 630	1.92 621	1.84 629	1.33 624	2.40 658	4.03 666	0.33 591	0.32 611	0.32 579	0.34 601	0.44 604	0.45 619

FC-DCNN	1.59 640	0.51 588	0.66 492	0.61 604	0.49 600	1.56 626	0.70 595	1.66 643	1.53 624	4.64 679	4.62 676	5.85 676	3.34 674	1.84 639	1.11 600	0.46 625	0.42 636	0.47 619	0.46 626	0.48 615	0.46 620

DispFullNet	1.60 641	2.63 681	2.75 654	2.56 676	1.79 669	1.24 604	0.47 492	1.37 611	1.45 619	1.87 639	1.50 594	1.55 618	2.46 660	2.04 648	1.04 595	0.59 641	0.18 493	2.32 673	0.68 652	2.29 675	1.14 663

ELAS_RVC	1.60 641	0.61 609	1.01 579	0.70 628	0.56 618	2.00 644	1.89 676	1.96 652	2.65 660	3.33 673	3.26 655	3.03 653	3.41 675	2.49 660	2.09 645	0.52 635	0.45 644	0.50 629	0.48 635	0.54 627	0.52 634
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 643	0.61 609	0.95 570	0.68 625	0.55 615	3.01 667	1.55 667	2.39 659	2.33 656	3.64 675	3.89 667	2.75 650	2.90 669	2.15 652	2.27 652	0.52 635	0.45 644	0.50 629	0.48 635	0.54 627	0.52 634
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FC-DCNN v2	1.65 644	0.51 588	0.65 486	0.61 604	0.49 600	1.61 629	0.70 595	1.75 649	1.56 630	4.74 682	4.91 678	6.46 680	3.31 672	1.91 641	1.11 600	0.46 625	0.42 636	0.47 619	0.46 626	0.48 615	0.46 620

ACVNet_2	1.65 644	1.27 655	1.41 627	1.75 661	1.62 662	2.22 649	1.20 647	2.30 658	2.62 659	1.78 637	2.56 642	3.03 653	1.61 640	1.54 619	1.12 604	1.06 658	0.58 653	1.82 662	0.70 653	1.82 665	0.96 655

DStereoSA	1.73 646	0.63 613	1.57 634	0.80 636	0.79 638	1.26 606	1.30 654	1.34 602	1.43 615	1.24 604	7.52 685	0.92 498	7.68 682	1.65 633	2.29 653	0.41 616	0.29 591	0.63 638	0.60 647	1.04 651	1.18 668

IMH-64-1	1.86 647	1.62 666	1.16 595	2.20 670	1.89 671	2.33 650	1.30 654	2.89 663	2.29 653	1.66 631	2.80 650	2.49 647	1.61 640	2.10 649	1.78 636	1.60 669	0.74 659	2.43 674	1.02 669	2.12 672	1.17 666

IMH-64	1.86 647	1.62 666	1.16 595	2.20 670	1.89 671	2.33 650	1.30 654	2.89 663	2.29 653	1.66 631	2.80 650	2.49 647	1.61 640	2.10 649	1.78 636	1.60 669	0.74 659	2.43 674	1.02 669	2.12 672	1.17 666

DStereoFS	1.87 649	0.85 635	1.03 580	0.75 635	0.62 627	2.04 646	0.65 574	1.74 648	1.55 627	1.52 622	1.90 620	2.36 645	12.92 687	3.85 673	1.74 631	0.44 621	0.31 605	0.82 647	0.46 626	0.84 642	1.10 662

WAO-7	1.90 650	1.20 652	1.35 620	1.27 653	1.06 656	2.84 660	1.56 668	3.23 668	3.06 667	2.23 652	3.33 659	3.17 657	2.28 659	3.12 664	2.21 647	1.02 657	0.91 670	1.06 653	1.03 671	1.04 651	0.97 658

PWCK	1.92 651	1.66 669	3.12 657	1.65 658	0.91 644	2.84 660	2.26 680	2.10 655	2.41 658	2.36 656	2.31 631	2.22 639	1.82 648	3.43 667	2.03 644	1.61 671	0.71 658	1.51 657	0.82 659	1.69 660	0.91 651

MonStereo1	1.98 652	1.48 660	1.43 629	1.81 664	1.69 667	2.88 663	0.78 611	2.47 660	3.47 670	2.20 651	4.36 674	3.39 662	2.50 662	2.18 653	1.58 626	1.19 660	0.54 649	1.65 659	0.87 660	1.78 663	1.29 672

Dean	1.98 652	1.36 658	1.36 624	2.12 669	1.81 670	2.74 655	1.36 660	3.37 672	3.80 674	2.08 646	3.32 658	3.21 658	1.82 648	1.71 634	1.67 628	1.27 662	0.77 665	1.99 664	0.90 662	1.86 666	1.03 660

RTS	1.98 652	0.96 642	11.36 679	0.65 616	0.57 621	2.77 658	1.40 662	1.39 613	2.26 650	1.89 640	2.56 642	1.32 589	1.25 618	5.20 677	4.05 667	0.31 570	0.22 540	0.29 564	0.29 579	0.40 592	0.37 592

RTSA	1.98 652	0.96 642	11.36 679	0.65 616	0.57 621	2.77 658	1.40 662	1.39 613	2.26 650	1.89 640	2.56 642	1.32 589	1.25 618	5.20 677	4.05 667	0.31 570	0.22 540	0.29 564	0.29 579	0.40 592	0.37 592

WAO-6	2.04 656	1.50 662	1.16 595	1.70 659	1.67 666	2.69 654	1.44 665	3.06 665	3.63 673	1.98 644	3.27 656	3.54 665	2.07 657	2.36 657	2.22 649	1.31 667	0.91 670	2.04 669	1.22 678	1.73 662	1.27 671

IMH	2.04 656	1.62 666	1.20 604	2.20 670	1.89 671	2.91 666	1.30 654	3.11 666	3.03 665	1.81 638	3.35 660	3.03 653	1.90 651	2.48 659	1.80 638	1.66 672	0.77 665	2.45 676	1.04 672	2.15 674	1.19 670

LVE	2.12 658	1.44 659	1.36 624	1.99 668	1.78 668	2.75 656	1.79 674	2.82 662	3.95 675	1.90 642	4.33 673	3.52 664	1.81 647	2.24 655	1.74 631	1.74 673	0.87 668	2.06 670	1.13 674	1.91 670	1.35 673

MADNet+	2.23 659	2.43 677	10.85 678	1.22 652	0.91 644	2.76 657	1.40 662	2.12 656	1.67 637	1.32 609	1.74 612	1.86 632	1.74 646	6.25 679	4.41 670	0.65 643	0.64 654	0.58 636	0.54 644	0.80 641	0.76 643

KSHMR	2.57 660	1.93 672	1.69 635	2.63 678	2.42 678	2.86 662	2.07 677	3.27 670	6.50 679	2.49 659	3.36 661	3.41 663	1.92 652	2.49 660	1.94 641	2.13 679	1.40 682	2.79 684	1.50 682	2.73 680	1.77 676

notaker	2.76 661	2.29 676	1.80 640	2.96 680	2.58 682	2.90 665	1.75 672	3.24 669	3.05 666	2.78 663	4.24 672	6.15 679	2.51 663	3.34 666	2.75 657	2.31 681	1.18 678	3.00 685	1.65 683	2.84 683	1.97 678

JetBlue	2.78 662	1.26 654	7.04 671	1.16 650	1.48 660	8.00 682	6.02 687	2.60 661	1.92 644	2.12 648	2.64 646	3.34 661	3.05 671	6.49 680	3.39 662	0.78 649	0.76 664	0.75 641	0.76 655	0.97 650	1.18 668

WAO-8	2.92 663	1.55 664	1.35 620	1.79 662	1.63 664	5.23 676	1.22 650	4.58 679	12.56 686	2.84 665	4.07 671	4.83 670	2.72 667	3.49 668	2.25 650	1.27 662	0.91 670	1.99 664	1.15 676	1.86 666	1.15 664

Venus	2.92 663	1.55 664	1.35 620	1.79 662	1.63 664	5.23 676	1.22 650	4.58 679	12.56 686	2.84 665	4.06 670	4.83 670	2.72 667	3.49 668	2.25 650	1.27 662	0.91 670	1.99 664	1.15 676	1.86 666	1.15 664

ktn	2.98 665	2.25 675	1.73 638	2.84 679	2.53 681	3.76 673	2.15 678	3.70 674	5.47 678	2.75 662	5.17 682	5.94 677	2.48 661	3.23 665	2.46 654	2.34 683	1.44 683	2.78 683	2.03 685	2.45 678	2.01 680

TorneroNet-64	3.44 666	1.86 670	1.42 628	2.58 677	2.28 676	6.87 679	1.68 670	4.70 681	12.03 683	2.31 654	5.59 683	8.25 683	2.55 664	3.97 674	2.73 656	1.81 674	0.74 659	2.57 678	1.07 673	2.35 676	1.44 674

UNDER WATER	3.46 667	2.07 674	3.64 662	3.09 681	2.48 679	3.75 672	2.42 682	3.31 671	13.77 688	2.90 669	2.95 653	5.84 675	3.69 676	3.69 670	3.48 665	2.07 678	1.11 677	2.70 682	1.40 680	2.84 683	1.98 679

light-stereo	3.53 668	1.05 648	10.69 677	9.45 689	6.82 686	2.10 647	0.64 572	3.71 675	2.70 662	4.77 683	4.98 679	6.83 681	1.32 622	6.71 681	1.35 617	1.20 661	1.29 681	0.66 639	0.77 656	1.79 664	1.85 677

UNDER WATER-64	3.53 668	2.01 673	3.94 663	3.22 683	2.49 680	5.41 678	2.60 683	3.43 673	12.41 685	3.03 670	2.68 648	6.07 678	4.04 677	3.79 672	3.33 661	2.02 677	1.24 680	2.63 679	1.46 681	2.78 681	2.08 681

MultiAttention	3.58 670	0.24 398	0.62 465	0.54 574	0.34 515	22.90 692	2.72 684	1.60 638	1.13 569	0.80 420	1.81 615	1.14 566	0.43 335	35.29 704	0.61 493	0.17 349	0.12 279	0.23 485	0.23 520	0.34 569	0.29 544

DPSimNet_ROB	3.58 670	2.45 678	8.57 673	2.53 674	2.37 677	2.88 663	3.77 686	3.14 667	3.23 668	4.71 681	3.86 666	4.68 668	4.87 680	4.07 675	5.62 674	2.33 682	2.33 685	2.47 677	2.52 686	2.51 679	2.64 683

MADNet++	4.03 672	2.70 682	3.44 661	3.72 685	3.44 685	4.44 675	3.52 685	3.95 677	3.61 672	4.46 677	4.98 679	4.10 666	4.58 679	7.00 683	5.89 675	3.74 685	3.67 689	3.27 687	2.71 688	3.70 687	3.66 686

SGM-ForestM	4.04 673	0.32 502	0.46 343	0.43 417	0.27 383	7.50 681	1.45 666	3.84 676	4.24 676	8.19 687	6.76 684	19.00 697	9.08 683	10.74 688	6.62 678	0.31 570	0.33 617	0.32 579	0.32 596	0.29 535	0.29 544

MANE	4.13 674	0.51 588	0.64 480	0.66 619	0.56 618	6.89 680	0.99 635	7.55 684	12.04 684	6.68 686	8.57 687	10.69 686	9.45 684	7.59 685	6.39 677	0.49 631	0.43 641	0.48 624	0.98 666	0.49 617	0.48 628

xyz-stereo	4.23 675	0.17 134	61.76 712	0.34 109	0.16 23	12.16 686	0.37 381	0.58 227	0.68 327	1.01 553	3.36 661	0.77 443	0.82 553	1.21 593	0.40 375	0.12 60	0.10 93	0.16 233	0.11 140	0.13 140	0.10 58

LE_ROB	4.42 676	0.24 398	2.75 654	0.42 396	0.23 238	1.57 627	0.90 627	1.71 647	17.88 697	16.56 699	4.88 677	5.17 674	18.85 699	1.63 628	14.62 688	0.17 349	0.14 388	0.16 233	0.16 324	0.19 405	0.17 379

TorneroNet	4.53 677	1.89 671	1.48 631	2.55 675	2.27 675	13.78 689	1.69 671	4.84 683	23.73 703	2.89 668	7.70 686	7.06 682	2.69 666	4.26 676	3.42 663	1.84 675	0.77 665	2.68 680	1.13 674	2.42 677	1.47 675

LSM	4.74 678	0.77 627	10.16 676	0.70 628	56.56 707	1.02 565	1.00 637	1.24 581	1.62 635	2.04 645	2.34 634	1.33 592	1.17 611	1.38 616	1.09 599	0.33 591	0.49 647	0.39 603	0.46 626	0.51 620	10.09 690

JetRed	5.27 679	5.84 684	12.81 682	2.36 673	2.83 683	12.23 687	10.50 690	4.46 678	3.60 671	3.86 676	3.83 665	4.85 672	4.18 678	6.78 682	11.96 685	2.17 680	2.96 688	2.18 672	1.97 684	3.38 686	2.68 684

tt	6.20 680	0.20 258	5.89 669	3.55 684	2.07 674	11.26 685	19.21 692	11.74 688	5.46 677	2.69 661	2.04 629	4.87 673	6.25 681	3.70 671	7.09 680	8.32 692	11.17 700	4.93 690	5.41 693	5.74 688	2.37 682

coex-ft	6.43 681	1.51 663	87.33 713	0.49 514	0.38 544	1.34 610	1.21 649	1.16 545	8.09 681	12.12 689	2.79 649	2.77 651	3.31 672	1.16 583	3.15 659	0.24 512	0.23 550	0.27 547	0.24 536	0.45 608	0.37 592

HanzoNet	6.76 682	2.45 678	4.22 666	3.19 682	2.94 684	3.62 671	2.28 681	4.79 682	7.20 680	14.00 695	13.19 694	17.49 693	22.30 700	13.25 689	6.19 676	4.20 686	1.93 684	3.10 686	2.56 687	3.35 685	2.88 685

TCMNet-wrong-test	8.97 683	10.42 688	8.74 674	19.56 691	17.61 691	12.53 688	9.01 689	13.59 690	2.18 649	4.64 679	5.11 681	14.63 689	11.09 686	7.19 684	9.73 682	5.56 691	0.89 669	3.77 688	3.11 689	10.34 692	9.80 689

EDNetEfficientorigin	9.93 684	1.15 651	175.16 714	0.48 499	0.36 527	1.04 572	0.68 585	1.24 581	2.69 661	3.17 671	2.50 640	2.30 642	2.07 657	1.76 635	2.21 647	0.20 439	0.18 493	0.24 502	0.19 438	0.51 620	0.50 632

DGTPSM_ROB	12.07 685	8.00 685	20.99 686	8.93 687	16.78 689	10.67 683	30.87 696	9.01 686	15.16 690	6.50 684	15.41 698	9.04 684	14.85 689	9.25 686	21.67 694	4.57 687	8.57 693	5.08 691	9.28 694	5.90 689	10.95 691

DPSMNet_ROB	12.08 686	8.00 685	21.00 687	8.97 688	16.79 690	10.67 683	30.89 697	9.02 687	15.17 691	6.51 685	15.41 698	9.04 684	14.85 689	9.27 687	21.67 694	4.58 688	8.57 693	5.09 693	9.29 697	5.90 689	10.95 691

USTest	12.99 687	14.18 689	20.00 685	16.24 690	14.97 688	20.80 691	31.95 698	16.20 693	10.91 682	8.79 688	9.48 688	13.94 688	10.50 685	16.11 690	21.44 693	3.17 684	4.82 690	5.08 691	5.36 692	8.81 691	7.13 688

BEATNet-Init1	15.13 688	0.82 633	50.86 711	0.72 631	0.53 611	38.10 704	7.03 688	11.83 689	14.25 689	29.78 709	30.17 709	48.21 712	22.64 701	26.78 701	18.11 691	0.42 620	0.38 627	0.47 619	0.46 626	0.51 620	0.48 628

Selective-IGEV-i1pa	15.35 689	22.27 698	18.31 684	1.71 660	0.87 640	28.61 703	12.26 691	25.48 704	20.48 701	19.78 700	22.75 700	28.20 702	22.64 701	29.07 702	17.31 690	12.88 698	2.88 686	6.84 694	0.99 667	1.67 659	12.03 698

iinet-test	16.76 690	17.57 690	22.97 689	19.69 692	18.39 692	24.48 693	34.18 699	20.02 694	15.35 692	12.55 690	12.85 689	18.13 695	15.39 692	19.59 691	24.25 696	8.86 694	8.72 695	8.95 696	9.28 694	12.74 693	11.26 694

IINet	16.76 690	17.57 690	22.97 689	19.69 692	18.39 692	24.48 693	34.18 699	20.02 694	15.35 692	12.55 690	12.85 689	18.13 695	15.39 692	19.59 691	24.25 696	8.86 694	8.72 695	8.95 696	9.28 694	12.74 693	11.26 694

DPSM_ROB	17.78 692	18.63 693	24.31 695	20.90 695	19.47 694	25.97 696	36.21 702	21.23 701	16.24 695	13.38 693	14.06 696	19.18 698	16.30 694	20.78 694	25.67 699	9.38 696	9.23 698	9.49 698	9.82 698	13.51 696	11.91 696

DPSM	17.78 692	18.63 693	24.31 695	20.90 695	19.47 694	25.97 696	36.21 702	21.23 701	16.24 695	13.38 693	14.06 696	19.18 698	16.30 694	20.78 694	25.67 699	9.38 696	9.23 698	9.49 698	9.82 698	13.51 696	11.91 696

DLNR-FE	20.05 694	36.38 702	38.08 699	170.06 714	60.08 708	0.23 40	0.20 39	14.13 692	0.36 149	0.44 233	0.66 287	0.43 244	0.21 72	0.63 362	0.28 228	5.38 689	0.10 93	0.15 196	0.11 140	73.09 713	0.11 127

DLNR_Zeroshot_test	20.09 695	36.28 701	38.04 698	169.85 713	61.80 709	0.23 40	0.20 39	13.88 691	0.37 166	0.44 233	0.66 287	0.43 244	0.21 72	0.62 351	0.28 228	5.46 690	0.10 93	0.15 196	0.11 140	72.60 712	0.11 127

LRCNet_RVC	21.24 696	31.15 700	21.41 688	28.98 698	23.82 697	3.13 668	0.60 560	20.96 700	1.59 631	25.58 701	28.15 705	21.99 700	14.79 688	21.94 700	16.41 689	28.89 710	14.87 701	33.53 707	31.28 707	29.51 708	26.16 705

HaxPig	31.96 697	37.24 703	34.27 697	24.37 697	24.88 698	18.26 690	19.86 693	20.64 699	28.52 704	35.97 710	38.75 710	25.57 701	28.72 704	33.88 703	34.39 704	35.94 711	38.87 712	37.80 708	40.48 710	39.68 709	41.15 710

Anonymous_1	33.25 698	18.26 692	23.92 691	20.54 694	21.28 696	25.59 695	35.94 701	22.01 703	15.57 694	13.33 692	13.49 695	18.08 694	15.29 691	20.36 693	24.60 698	16.28 702	8.84 697	66.59 711	118.00 713	155.73 716	11.23 693

RAFT-FEzeroshot	35.73 699	37.45 705	48.67 705	42.23 703	39.22 703	52.25 706	73.13 711	42.62 709	32.59 706	26.71 703	27.70 701	38.57 706	32.57 705	41.68 710	51.67 711	18.75 704	18.58 708	19.15 701	19.78 702	27.21 701	23.98 701

RAFT-FE	35.73 699	37.45 705	48.67 705	42.23 703	39.22 703	52.25 706	73.13 711	42.62 709	32.59 706	26.71 703	27.70 701	38.57 706	32.57 705	41.68 710	51.67 711	18.75 704	18.58 708	19.15 701	19.78 702	27.21 701	23.98 701

CasAABBNet	35.74 701	37.43 704	48.72 707	42.22 702	39.20 701	52.24 705	73.12 710	42.61 708	32.62 709	26.78 706	27.95 703	38.58 708	32.60 707	41.67 708	51.65 710	18.74 703	18.57 707	19.15 701	19.77 701	27.20 699	23.98 701

Hybrid-DGEV	35.78 702	37.50 708	48.96 710	42.25 705	39.20 701	52.33 710	73.10 709	42.63 711	32.52 705	26.62 702	28.31 708	38.50 705	32.87 708	41.67 708	51.55 707	18.77 707	18.56 706	19.18 705	19.83 705	27.20 699	23.97 700

FlowAnything	35.81 703	37.53 709	48.80 708	42.20 701	39.22 703	52.25 706	73.16 713	42.56 707	32.89 711	26.76 705	28.30 706	38.69 710	33.09 710	41.63 707	51.62 709	18.76 706	18.59 711	19.21 706	19.92 706	27.16 698	23.91 699

Selective-RAFT-Error	35.84 704	37.49 707	48.83 709	42.26 706	39.24 706	52.30 709	73.09 708	42.66 712	32.61 708	26.80 707	28.30 706	38.84 711	33.51 711	41.68 710	51.59 708	18.82 708	18.58 708	19.17 704	19.80 704	27.28 703	24.05 704

xxxxx1	36.64 705	19.51 695	24.21 692	61.66 708	64.63 710	27.28 699	40.10 704	20.25 696	18.63 698	14.07 696	12.97 691	17.26 690	17.36 696	21.70 697	27.93 701	13.18 699	18.50 703	111.26 714	133.37 714	29.24 705	39.73 707

tt_ll	36.64 705	19.51 695	24.21 692	61.66 708	64.63 710	27.28 699	40.10 704	20.25 696	18.63 698	14.07 696	12.97 691	17.26 690	17.36 696	21.70 697	27.93 701	13.18 699	18.50 703	111.26 714	133.37 714	29.24 705	39.73 707

ff	36.64 705	19.51 695	24.21 692	61.66 708	64.63 710	27.28 699	40.10 704	20.25 696	18.63 698	14.07 696	12.97 691	17.26 690	17.36 696	21.70 697	27.93 701	13.18 699	18.50 703	111.26 714	133.37 714	29.24 705	39.73 707

MEDIAN_ROB	37.38 708	40.85 712	40.60 701	32.31 699	31.85 699	27.20 698	24.55 694	29.10 705	33.19 712	42.09 714	41.76 712	33.35 703	34.39 712	39.78 706	37.07 705	43.64 713	44.10 714	44.12 710	43.40 712	41.51 711	42.76 712

AVERAGE_ROB	37.58 709	40.13 711	40.15 700	34.81 700	33.82 700	28.55 702	25.10 695	32.02 706	34.06 713	41.28 713	40.66 711	34.46 704	34.81 713	39.18 705	37.57 706	42.78 712	43.44 713	43.82 709	43.03 711	40.47 710	41.51 711

LSM0	38.95 710	37.60 710	48.58 704	43.57 707	91.06 713	52.57 711	72.57 707	43.17 713	32.63 710	26.97 708	27.97 704	38.65 709	32.94 709	41.86 713	51.78 713	18.89 709	18.41 702	19.13 700	19.63 700	27.29 704	33.77 706

PML	40.80 711	29.24 699	11.87 681	7.20 686	14.47 687	92.13 714	213.69 717	7.63 685	23.35 702	74.72 716	190.14 717	50.17 713	26.15 703	21.39 696	12.70 686	8.76 693	2.92 687	8.45 695	3.25 690	13.26 695	4.42 687

RSGM-EC	74.81 712	63.03 713	41.60 702	97.74 711	92.11 714	74.93 712	114.81 714	53.77 714	38.96 714	39.88 711	48.98 713	90.73 714	64.81 714	139.63 714	128.53 715	93.27 714	53.96 715	95.12 712	38.31 708	81.45 714	44.63 713

acva	74.81 712	63.03 713	41.60 702	97.74 711	92.11 714	74.93 712	114.81 714	53.77 714	38.96 714	39.88 711	48.98 713	90.73 714	64.81 714	139.63 714	128.53 715	93.27 714	53.96 715	95.12 712	38.31 708	81.45 714	44.63 713

Selective-IGEV-i16pa	78.59 714	120.99 715	16.46 683	1.04 646	0.66 631	181.07 716	2.17 679	153.90 717	139.75 717	56.45 715	153.05 715	107.32 716	157.92 717	200.46 717	96.57 714	94.09 716	1.23 679	2.69 681	0.31 589	0.96 648	84.68 715

test_example2	176.61 715	205.14 716	198.86 715	188.60 715	190.98 716	152.67 715	170.61 716	94.86 716	123.55 716	178.88 717	179.48 716	158.94 717	141.34 716	192.61 716	198.96 717	203.76 717	236.37 717	164.13 717	173.55 717	218.58 717	160.41 716

GS-Stereo							0.30 234	0.42 111	0.27 59	0.30 131	0.28 96	0.23 64	0.21 72	0.32 59	0.22 71	0.16 300	0.09 27	0.12 44	0.10 77	0.14 191	0.12 184

FSD					0.46 593	0.48 338	0.52 530	0.53 202	0.48 245	0.48 251	0.48 207	0.49 275	0.48 366	0.51 237	0.49 445	0.45 623	0.42 636	0.47 619	0.46 626	0.46 611

ccccc		429.19 717		507.10 716	501.20 717	356.95 717		380.82 718		334.51 718		372.86 718		499.17 718		561.44 718	431.22 718	334.28 718	290.86 718	540.88 718

ASD4		8.86 687

Low-res two-view benchmark