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	0.22 1	0.17 4	0.31 1	0.33 1	0.18 3	0.25 9	0.20 14	0.49 18	0.19 2	0.23 8	0.16 1	0.37 110	0.31 76	0.31 2	0.22 1	0.15 83	0.12 101	0.13 2	0.11 13	0.13 7	0.12 21

Foundation-i32	0.22 1	0.17 4	0.32 2	0.33 1	0.16 1	0.25 9	0.22 39	0.41 7	0.16 1	0.22 2	0.16 1	0.34 87	0.32 86	0.30 1	0.24 14	0.15 83	0.11 38	0.13 2	0.11 13	0.14 44	0.10 1

BLMT-Stereo	0.23 3	0.14 1	0.34 3	0.39 65	0.26 124	0.24 8	0.24 67	0.33 2	0.26 16	0.21 1	0.27 26	0.21 3	0.20 5	0.34 5	0.28 88	0.12 9	0.10 9	0.16 103	0.16 248	0.13 7	0.13 71

mm1	0.24 4	0.19 23	0.37 16	0.37 32	0.24 78	0.25 9	0.20 14	0.41 7	0.32 44	0.22 2	0.26 17	0.40 128	0.21 8	0.45 50	0.24 14	0.13 26	0.12 101	0.13 2	0.11 13	0.13 7	0.12 21

PipStereo	0.24 4	0.17 4	0.34 3	0.34 5	0.18 3	0.21 5	0.21 29	0.54 35	0.23 8	0.22 2	0.19 4	0.43 143	0.34 105	0.37 11	0.24 14	0.14 53	0.11 38	0.13 2	0.11 13	0.13 7	0.12 21

PSi22b	0.24 4	0.17 4	0.34 3	0.35 11	0.18 3	0.21 5	0.20 14	0.50 26	0.23 8	0.22 2	0.19 4	0.43 143	0.35 113	0.37 11	0.24 14	0.14 53	0.11 38	0.13 2	0.11 13	0.13 7	0.12 21

DepthFocus	0.24 4	0.18 9	0.38 33	0.36 18	0.28 181	0.20 4	0.23 52	0.36 5	0.23 8	0.28 20	0.35 56	0.20 2	0.21 8	0.38 14	0.22 1	0.18 233	0.14 270	0.20 281	0.20 364	0.17 162	0.12 21

S2M2_XL	0.24 4	0.24 165	0.39 42	0.34 5	0.24 78	0.16 2	0.18 2	0.32 1	0.22 6	0.29 31	0.40 75	0.24 13	0.23 23	0.32 3	0.26 55	0.20 330	0.18 430	0.18 203	0.16 248	0.18 209	0.14 130
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FoundationStereo	0.24 4	0.21 71	0.36 10	0.38 53	0.22 43	0.32 37	0.22 39	0.39 6	0.23 8	0.30 42	0.25 12	0.30 52	0.33 94	0.34 5	0.26 55	0.16 123	0.12 101	0.15 52	0.11 13	0.13 7	0.12 21

derf	0.25 10	0.20 42	0.40 53	0.40 79	0.23 55	0.26 14	0.19 7	0.47 13	0.32 44	0.26 13	0.26 17	0.39 122	0.21 8	0.47 71	0.24 14	0.14 53	0.13 203	0.14 17	0.11 13	0.12 1	0.13 71

mm2	0.25 10	0.19 23	0.37 16	0.37 32	0.24 78	0.25 9	0.20 14	0.49 18	0.32 44	0.22 2	0.26 17	0.40 128	0.21 8	0.45 50	0.24 14	0.13 26	0.12 101	0.13 2	0.11 13	0.13 7	0.12 21

LACA1	0.25 10	0.20 42	0.38 33	0.34 5	0.18 3	0.31 31	0.27 98	0.45 11	0.25 12	0.30 42	0.22 8	0.25 19	0.32 86	0.46 60	0.25 39	0.16 123	0.12 101	0.14 17	0.12 68	0.15 81	0.12 21

MCSU-Stereo	0.26 13	0.16 2	0.35 7	0.37 32	0.18 3	0.50 179	0.28 105	0.48 15	0.26 16	0.33 58	0.39 70	0.29 42	0.25 28	0.42 39	0.28 88	0.13 26	0.11 38	0.12 1	0.10 2	0.13 7	0.13 71

qqai	0.26 13	0.20 42	0.41 61	0.40 79	0.23 55	0.28 21	0.19 7	0.51 27	0.32 44	0.26 13	0.25 12	0.42 139	0.21 8	0.48 78	0.24 14	0.15 83	0.12 101	0.14 17	0.11 13	0.12 1	0.13 71

MGA	0.26 13	0.19 23	0.39 42	0.36 18	0.26 124	0.43 99	0.20 14	0.49 18	0.37 79	0.28 20	0.31 42	0.31 57	0.19 2	0.46 60	0.24 14	0.15 83	0.11 38	0.15 52	0.12 68	0.14 44	0.14 130

MSE-Stereo	0.26 13	0.19 23	0.39 42	0.36 18	0.25 106	0.39 65	0.20 14	0.52 28	0.36 72	0.28 20	0.33 47	0.29 42	0.19 2	0.46 60	0.24 14	0.14 53	0.11 38	0.15 52	0.12 68	0.14 44	0.13 71

GeoVLM	0.26 13	0.19 23	0.37 16	0.37 32	0.24 78	0.34 40	0.20 14	0.49 18	0.31 34	0.29 31	0.26 17	0.40 128	0.26 38	0.45 50	0.27 70	0.13 26	0.12 101	0.13 2	0.11 13	0.13 7	0.12 21

BridgeDepth_RVC	0.26 13	0.19 23	0.37 16	0.33 1	0.19 10	0.47 136	0.19 7	0.54 35	0.27 20	0.30 42	0.29 36	0.26 24	0.32 86	0.43 41	0.30 119	0.16 123	0.11 38	0.13 2	0.11 13	0.15 81	0.11 3
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.26 13	0.19 23	0.37 16	0.37 32	0.24 78	0.34 40	0.20 14	0.49 18	0.31 34	0.29 31	0.26 17	0.40 128	0.26 38	0.45 50	0.27 70	0.13 26	0.12 101	0.13 2	0.11 13	0.13 7	0.12 21

HiDET	0.26 13	0.18 9	0.37 16	0.38 53	0.24 78	0.30 27	0.20 14	0.54 35	0.33 53	0.27 18	0.30 41	0.33 79	0.25 28	0.46 60	0.30 119	0.14 53	0.12 101	0.14 17	0.11 13	0.13 7	0.13 71

CSFM-Stereo	0.26 13	0.18 9	0.37 16	0.39 65	0.21 25	0.40 73	0.21 29	0.53 31	0.29 26	0.30 42	0.28 30	0.31 57	0.29 58	0.47 71	0.25 39	0.15 83	0.13 203	0.14 17	0.11 13	0.13 7	0.11 3

MLG-Stereo_test2	0.26 13	0.20 42	0.36 10	0.37 32	0.22 43	0.35 48	0.18 2	0.45 11	0.21 4	0.26 13	0.23 10	0.34 87	0.20 5	0.77 194	0.23 8	0.16 123	0.11 38	0.15 52	0.11 13	0.13 7	0.11 3

LGCAT	0.27 23	0.19 23	0.37 16	0.38 53	0.24 78	0.16 2	0.21 29	0.35 3	0.25 12	0.35 78	0.26 17	0.30 52	0.26 38	0.62 135	0.27 70	0.27 509	0.22 514	0.13 2	0.17 278	0.13 7	0.21 382

CAR	0.27 23	0.18 9	0.39 42	0.37 32	0.25 106	0.39 65	0.20 14	0.52 28	0.36 72	0.35 78	0.33 47	0.29 42	0.19 2	0.49 80	0.26 55	0.14 53	0.11 38	0.15 52	0.12 68	0.14 44	0.13 71

PointNet	0.27 23	0.19 23	0.37 16	0.39 65	0.23 55	0.39 65	0.26 88	0.54 35	0.34 62	0.24 9	0.31 42	0.38 119	0.21 8	0.49 80	0.26 55	0.15 83	0.12 101	0.17 154	0.12 68	0.15 81	0.11 3

LiteMatch*	0.27 23	0.19 23	0.49 125	0.38 53	0.27 154	0.31 31	0.23 52	0.49 18	0.38 87	0.29 31	0.28 30	0.36 97	0.29 58	0.46 60	0.24 14	0.15 83	0.12 101	0.15 52	0.12 68	0.13 7	0.13 71

LACA3	0.27 23	0.21 71	0.38 33	0.35 11	0.19 10	0.37 56	0.38 247	0.47 13	0.28 22	0.29 31	0.27 26	0.26 24	0.31 76	0.73 179	0.22 1	0.16 123	0.12 101	0.13 2	0.10 2	0.15 81	0.11 3

LACA2	0.27 23	0.21 71	0.44 82	0.35 11	0.18 3	0.39 65	0.39 264	0.56 46	0.27 20	0.29 31	0.33 47	0.36 97	0.26 38	0.45 50	0.22 1	0.15 83	0.12 101	0.13 2	0.11 13	0.16 117	0.11 3

Test_v1	0.27 23	0.20 42	0.37 16	0.34 5	0.25 106	0.31 31	0.30 127	0.59 55	0.37 79	0.29 31	0.33 47	0.25 19	0.25 28	0.48 78	0.24 14	0.15 83	0.11 38	0.14 17	0.12 68	0.13 7	0.11 3

252Zero-FE	0.27 23	0.22 104	0.40 53	0.41 100	0.24 78	0.29 24	0.19 7	0.59 55	0.46 127	0.31 46	0.33 47	0.22 4	0.25 28	0.40 28	0.29 100	0.16 123	0.12 101	0.14 17	0.11 13	0.13 7	0.13 71

Wavelet-MonSter	0.27 23	0.20 42	0.41 61	0.39 65	0.26 124	0.26 14	0.25 74	0.49 18	0.29 26	0.36 88	0.47 120	0.28 40	0.32 86	0.49 80	0.26 55	0.11 1	0.10 9	0.14 17	0.11 13	0.13 7	0.12 21

MLG-Stereo_test1	0.27 23	0.19 23	0.38 33	0.40 79	0.24 78	0.38 60	0.20 14	0.59 55	0.19 2	0.24 9	0.17 3	0.33 79	0.27 49	0.90 248	0.25 39	0.14 53	0.11 38	0.16 103	0.11 13	0.13 7	0.12 21

LGtest1	0.27 23	0.21 71	0.44 82	0.41 100	0.21 25	0.42 90	0.19 7	0.56 46	0.26 16	0.29 31	0.24 11	0.29 42	0.29 58	0.55 102	0.25 39	0.18 233	0.12 101	0.16 103	0.12 68	0.14 44	0.13 71

dual_stereo	0.27 23	0.19 23	0.35 7	0.39 65	0.21 25	0.25 9	0.22 39	0.48 15	0.31 34	0.32 52	0.26 17	0.37 110	0.24 25	0.83 221	0.29 100	0.16 123	0.12 101	0.14 17	0.11 13	0.14 44	0.11 3

monster-pro	0.28 35	0.18 9	0.39 42	0.36 18	0.21 25	0.55 245	0.31 139	0.55 40	0.43 109	0.28 20	0.28 30	0.23 6	0.21 8	0.57 110	0.25 39	0.11 1	0.10 9	0.14 17	0.11 13	0.14 44	0.11 3

MatchStereo	0.28 35	0.21 71	0.39 42	0.33 1	0.18 3	0.22 7	0.23 52	0.65 94	0.48 135	0.27 18	0.47 120	0.25 19	0.24 25	0.49 80	0.31 146	0.16 123	0.12 101	0.14 17	0.10 2	0.13 7	0.13 71
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
LCMNet	0.28 35	0.18 9	0.36 10	0.37 32	0.24 78	0.31 31	0.20 14	0.57 51	0.57 182	0.28 20	0.32 46	0.33 79	0.29 58	0.54 96	0.30 119	0.14 53	0.13 203	0.14 17	0.11 13	0.13 7	0.13 71

MonStereo	0.28 35	0.18 9	0.39 42	0.36 18	0.21 25	0.55 245	0.31 139	0.55 40	0.43 109	0.28 20	0.28 30	0.23 6	0.21 8	0.57 110	0.25 39	0.11 1	0.10 9	0.14 17	0.11 13	0.14 44	0.11 3

Monster-pub-eth3d	0.28 35	0.18 9	0.39 42	0.36 18	0.21 25	0.55 245	0.31 139	0.55 40	0.43 109	0.28 20	0.28 30	0.23 6	0.21 8	0.56 105	0.25 39	0.11 1	0.10 9	0.14 17	0.11 13	0.14 44	0.11 3

IGEV	0.28 35	0.18 9	0.39 42	0.37 32	0.31 259	0.45 114	0.21 29	0.59 55	0.40 93	0.31 46	0.43 96	0.26 24	0.21 8	0.43 41	0.25 39	0.13 26	0.12 101	0.16 103	0.13 129	0.12 1	0.12 21

MLG-Stereo_test3	0.28 35	0.18 9	0.42 71	0.40 79	0.23 55	0.47 136	0.19 7	0.61 67	0.29 26	0.35 78	0.21 6	0.35 94	0.21 8	0.60 128	0.25 39	0.15 83	0.11 38	0.16 103	0.11 13	0.13 7	0.13 71

MonSter	0.28 35	0.18 9	0.39 42	0.36 18	0.21 25	0.55 245	0.31 139	0.55 40	0.43 109	0.28 20	0.29 36	0.23 6	0.21 8	0.56 105	0.25 39	0.11 1	0.10 9	0.14 17	0.11 13	0.14 44	0.11 3

BridgeDepth	0.29 43	0.19 23	0.37 16	0.40 79	0.17 2	0.58 263	0.32 155	0.60 65	0.29 26	0.26 13	0.26 17	0.39 122	0.43 164	0.47 71	0.26 55	0.13 26	0.10 9	0.13 2	0.12 68	0.15 81	0.12 21
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
4.5_new	0.29 43	0.25 205	0.41 61	0.36 18	0.23 55	0.52 207	0.36 212	0.56 46	0.34 62	0.45 158	0.42 84	0.27 31	0.25 28	0.40 28	0.24 14	0.13 26	0.10 9	0.15 52	0.13 129	0.16 117	0.12 21

4.5w-stereo	0.29 43	0.25 205	0.41 61	0.36 18	0.23 55	0.52 207	0.36 212	0.56 46	0.34 62	0.45 158	0.42 84	0.27 31	0.25 28	0.40 28	0.24 14	0.13 26	0.10 9	0.15 52	0.13 129	0.16 117	0.12 21

LG-Stereo_L2	0.29 43	0.20 42	0.45 97	0.37 32	0.25 106	0.26 14	0.20 14	0.78 153	0.28 22	0.28 20	0.26 17	0.24 13	0.26 38	0.91 249	0.23 8	0.15 83	0.11 38	0.15 52	0.12 68	0.14 44	0.11 3

MLG-Stereo	0.29 43	0.19 23	0.38 33	0.41 100	0.20 17	0.42 90	0.20 14	0.66 102	0.21 4	0.25 11	0.22 8	0.33 79	0.28 54	1.09 316	0.25 39	0.14 53	0.11 38	0.16 103	0.11 13	0.13 7	0.12 21

Monster-pub-mixall	0.30 48	0.19 23	0.39 42	0.36 18	0.21 25	0.28 21	0.18 2	0.58 53	0.34 62	0.36 88	0.34 52	0.26 24	0.20 5	1.40 412	0.24 14	0.15 83	0.11 38	0.13 2	0.10 2	0.12 1	0.13 71

AdaDepth	0.30 48	0.22 104	0.49 125	0.44 168	0.27 154	0.44 110	0.24 67	0.52 28	0.30 30	0.31 46	0.37 62	0.26 24	0.32 86	0.79 206	0.25 39	0.12 9	0.12 101	0.16 103	0.13 129	0.16 117	0.15 175

asda	0.30 48	0.24 165	0.42 71	0.38 53	0.23 55	0.43 99	0.34 183	0.58 53	0.37 79	0.38 114	0.42 84	0.27 31	0.34 105	0.52 91	0.30 119	0.11 1	0.09 1	0.14 17	0.11 13	0.14 44	0.12 21

asd	0.30 48	0.21 71	0.41 61	0.39 65	0.24 78	0.47 136	0.30 127	0.69 116	0.30 30	0.41 130	0.39 70	0.28 40	0.33 94	0.62 135	0.27 70	0.13 26	0.09 1	0.14 17	0.12 68	0.14 44	0.12 21

4.25_new	0.30 48	0.26 235	0.44 82	0.38 53	0.26 124	0.49 163	0.40 279	0.59 55	0.31 34	0.38 114	0.42 84	0.27 31	0.34 105	0.46 60	0.31 146	0.12 9	0.09 1	0.15 52	0.11 13	0.14 44	0.12 21

4.5w_new	0.30 48	0.26 235	0.44 82	0.38 53	0.26 124	0.49 163	0.40 279	0.59 55	0.31 34	0.38 114	0.42 84	0.27 31	0.34 105	0.46 60	0.31 146	0.12 9	0.09 1	0.15 52	0.11 13	0.14 44	0.12 21

4.25w-stereo	0.30 48	0.26 235	0.44 82	0.38 53	0.26 124	0.49 163	0.40 279	0.59 55	0.32 44	0.38 114	0.42 84	0.27 31	0.34 105	0.46 60	0.31 146	0.12 9	0.09 1	0.15 52	0.11 13	0.14 44	0.12 21

4w-stereo	0.30 48	0.24 165	0.44 82	0.37 32	0.23 55	0.46 121	0.27 98	0.63 77	0.31 34	0.41 130	0.44 105	0.27 31	0.36 124	0.59 116	0.30 119	0.11 1	0.09 1	0.15 52	0.12 68	0.13 7	0.12 21

LG-Stereo_L1	0.30 48	0.20 42	0.44 82	0.37 32	0.26 124	0.29 24	0.21 29	0.66 102	0.26 16	0.25 11	0.25 12	0.24 13	0.22 21	1.24 355	0.23 8	0.15 83	0.11 38	0.15 52	0.12 68	0.14 44	0.11 3

IGEV-Stereo++	0.30 48	0.20 42	0.40 53	0.46 202	0.30 229	0.33 38	0.22 39	0.75 143	0.45 121	0.32 52	0.41 82	0.32 66	0.48 216	0.38 14	0.27 70	0.15 83	0.11 38	0.15 52	0.12 68	0.15 81	0.13 71

GCAP-Stereo-DPT26K	0.31 58	0.20 42	0.57 215	0.40 79	0.22 43	0.36 53	0.33 168	0.73 134	0.31 34	0.37 99	0.40 75	0.31 57	0.44 175	0.50 86	0.26 55	0.13 26	0.11 38	0.16 103	0.12 68	0.16 117	0.13 71

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.31 58	0.22 104	0.48 117	0.41 100	0.26 124	0.41 80	0.26 88	0.76 146	0.33 53	0.33 58	0.43 96	0.29 42	0.46 190	0.35 7	0.24 14	0.13 26	0.12 101	0.16 103	0.12 68	0.17 162	0.18 275

Pro-Stereo	0.31 58	0.16 2	0.34 3	0.39 65	0.29 205	0.63 302	0.21 29	0.35 3	0.28 22	0.34 68	0.25 12	0.23 6	0.13 1	1.58 448	0.26 55	0.13 26	0.11 38	0.18 203	0.17 278	0.13 7	0.12 21

GEAStereo	0.31 58	0.21 71	0.43 77	0.43 134	0.31 259	0.46 121	0.36 212	0.74 140	0.33 53	0.34 68	0.38 63	0.32 66	0.33 94	0.43 41	0.26 55	0.21 365	0.12 101	0.17 154	0.12 68	0.17 162	0.14 130

2.5w	0.31 58	0.23 139	0.46 109	0.39 65	0.24 78	0.42 90	0.39 264	0.61 67	0.30 30	0.37 99	0.53 158	0.24 13	0.25 28	0.77 194	0.28 88	0.12 9	0.10 9	0.14 17	0.12 68	0.14 44	0.12 21

2.75w_new	0.31 58	0.23 139	0.43 77	0.35 11	0.23 55	0.42 90	0.42 302	0.54 35	0.35 69	0.47 170	0.43 96	0.24 13	0.30 67	0.66 154	0.33 176	0.12 9	0.10 9	0.14 17	0.11 13	0.13 7	0.12 21

LG-G_1	0.31 58	0.20 42	0.44 82	0.42 118	0.20 17	0.64 306	0.18 2	0.70 121	0.25 12	0.29 31	0.29 36	0.36 97	0.35 113	0.87 239	0.24 14	0.16 123	0.12 101	0.16 103	0.11 13	0.13 7	0.13 71

LG-G	0.31 58	0.20 42	0.44 82	0.42 118	0.20 17	0.64 306	0.18 2	0.70 121	0.25 12	0.29 31	0.29 36	0.36 97	0.35 113	0.87 239	0.24 14	0.16 123	0.12 101	0.16 103	0.11 13	0.13 7	0.13 71

aanet-new-32k	0.32 66	0.22 104	0.53 166	0.43 134	0.24 78	0.54 230	0.23 52	0.72 128	0.31 34	0.37 99	0.38 63	0.43 143	0.54 279	0.41 32	0.24 14	0.14 53	0.12 101	0.16 103	0.12 68	0.17 162	0.13 71

aanet-new-30k	0.32 66	0.22 104	0.53 166	0.43 134	0.24 78	0.54 230	0.23 52	0.72 128	0.31 34	0.37 99	0.38 63	0.43 143	0.54 279	0.41 32	0.24 14	0.14 53	0.12 101	0.16 103	0.12 68	0.17 162	0.13 71

aanet-new-28k	0.32 66	0.21 71	0.66 270	0.43 134	0.21 25	0.47 136	0.28 105	0.64 84	0.33 53	0.36 88	0.39 70	0.36 97	0.49 233	0.39 21	0.27 70	0.15 83	0.11 38	0.16 103	0.13 129	0.22 382	0.15 175

aanet-new-22k	0.32 66	0.21 71	0.54 178	0.43 134	0.22 43	0.47 136	0.23 52	0.67 110	0.50 145	0.35 78	0.46 116	0.33 79	0.50 245	0.44 48	0.29 100	0.14 53	0.12 101	0.15 52	0.13 129	0.16 117	0.13 71

aanet-new-16k	0.32 66	0.21 71	0.56 202	0.45 186	0.22 43	0.43 99	0.21 29	0.66 102	0.44 117	0.36 88	0.43 96	0.37 110	0.48 216	0.41 32	0.28 88	0.14 53	0.10 9	0.16 103	0.12 68	0.18 209	0.13 71

LiteMatch	0.32 66	0.24 165	0.37 16	0.45 186	0.25 106	0.34 40	0.31 139	0.49 18	0.32 44	0.29 31	0.27 26	0.40 128	0.48 216	0.45 50	0.66 430	0.21 365	0.12 101	0.19 229	0.16 248	0.18 209	0.19 321

qwe	0.32 66	0.21 71	0.40 53	0.37 32	0.26 124	0.49 163	0.29 117	0.64 84	0.39 89	0.49 187	0.48 127	0.26 24	0.27 49	0.80 209	0.34 191	0.12 9	0.10 9	0.14 17	0.11 13	0.15 81	0.12 21

2.25w	0.32 66	0.24 165	0.48 117	0.37 32	0.24 78	0.45 114	0.25 74	0.62 70	0.40 93	0.45 158	0.58 183	0.27 31	0.32 86	0.74 188	0.35 202	0.12 9	0.10 9	0.14 17	0.12 68	0.13 7	0.14 130

3.25w_new	0.32 66	0.21 71	0.45 97	0.38 53	0.23 55	0.52 207	0.34 183	0.65 94	0.39 89	0.47 170	0.45 111	0.32 66	0.35 113	0.61 133	0.27 70	0.12 9	0.10 9	0.14 17	0.11 13	0.12 1	0.12 21

3.25w	0.32 66	0.21 71	0.45 97	0.37 32	0.23 55	0.52 207	0.34 183	0.65 94	0.39 89	0.47 170	0.45 111	0.32 66	0.35 113	0.61 133	0.27 70	0.12 9	0.10 9	0.14 17	0.11 13	0.12 1	0.12 21

3.75w	0.32 66	0.23 139	0.44 82	0.37 32	0.29 205	0.62 297	0.36 212	0.59 55	0.32 44	0.41 130	0.47 120	0.25 19	0.34 105	0.64 140	0.26 55	0.12 9	0.09 1	0.14 17	0.12 68	0.13 7	0.12 21

2w_stereo	0.32 66	0.24 165	0.45 97	0.39 65	0.22 43	0.46 121	0.47 376	0.69 116	0.42 104	0.43 144	0.50 140	0.24 13	0.45 182	0.47 71	0.29 100	0.12 9	0.10 9	0.15 52	0.12 68	0.15 81	0.13 71

SGD-Stereo	0.32 66	0.20 42	0.40 53	0.38 53	0.19 10	0.43 99	0.22 39	0.64 84	0.33 53	0.42 137	0.34 52	0.27 31	0.35 113	1.15 332	0.30 119	0.20 330	0.10 9	0.15 52	0.13 129	0.17 162	0.13 71

GREAT-IGEV	0.32 66	0.20 42	0.42 71	0.37 32	0.29 205	0.36 53	0.28 105	0.56 46	0.58 186	0.28 20	0.50 140	0.29 42	0.29 58	0.84 226	0.27 70	0.14 53	0.11 38	0.15 52	0.11 13	0.17 162	0.14 130
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
aanet-new-40k	0.33 80	0.22 104	0.81 386	0.40 79	0.25 106	0.52 207	0.23 52	0.67 110	0.32 44	0.33 58	0.47 120	0.33 79	0.52 264	0.35 7	0.28 88	0.13 26	0.10 9	0.16 103	0.12 68	0.18 209	0.12 21

aanet-new-36k	0.33 80	0.21 71	0.52 156	0.42 118	0.21 25	0.52 207	0.32 155	0.64 84	0.36 72	0.34 68	0.38 63	0.36 97	0.56 294	0.81 215	0.24 14	0.13 26	0.11 38	0.16 103	0.12 68	0.15 81	0.13 71

aanet-new-34k	0.33 80	0.22 104	0.65 260	0.40 79	0.20 17	0.34 40	0.30 127	0.80 169	0.42 104	0.34 68	0.53 158	0.34 87	0.57 306	0.38 14	0.25 39	0.13 26	0.11 38	0.16 103	0.12 68	0.15 81	0.12 21

aanet-32k-new	0.33 80	0.23 139	0.55 193	0.43 134	0.23 55	0.50 179	0.32 155	0.55 40	0.36 72	0.34 68	0.42 84	0.36 97	0.55 287	0.77 194	0.24 14	0.16 123	0.11 38	0.15 52	0.12 68	0.19 261	0.12 21

aanet-new-24k	0.33 80	0.21 71	0.51 146	0.42 118	0.23 55	0.53 218	0.30 127	0.62 70	0.37 79	0.40 127	0.61 188	0.34 87	0.48 216	0.44 48	0.25 39	0.13 26	0.11 38	0.16 103	0.12 68	0.17 162	0.12 21

aanet-new-12k	0.33 80	0.23 139	0.77 366	0.48 250	0.21 25	0.48 146	0.25 74	0.80 169	0.44 117	0.38 114	0.29 36	0.32 66	0.48 216	0.39 21	0.29 100	0.14 53	0.10 9	0.17 154	0.13 129	0.19 261	0.15 175

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.33 80	0.20 42	0.45 97	0.44 168	0.30 229	0.40 73	0.34 183	0.73 134	0.43 109	0.37 99	0.61 188	0.41 136	0.51 257	0.36 10	0.27 70	0.14 53	0.11 38	0.15 52	0.11 13	0.16 117	0.14 130

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.33 80	0.20 42	0.45 97	0.40 79	0.26 124	0.43 99	0.39 264	0.86 199	0.51 156	0.36 88	0.48 127	0.34 87	0.45 182	0.35 7	0.26 55	0.14 53	0.11 38	0.15 52	0.12 68	0.15 81	0.12 21

DispViT+	0.33 80	0.19 23	0.37 16	0.36 18	0.56 528	0.30 27	0.23 52	0.72 128	0.55 177	0.33 58	0.34 52	0.30 52	0.25 28	1.12 326	0.29 100	0.15 83	0.12 101	0.13 2	0.10 2	0.13 7	0.12 21

GSStereo	0.33 80	0.21 71	0.43 77	0.45 186	0.31 259	0.46 121	0.36 212	0.92 224	0.47 131	0.37 99	0.38 63	0.32 66	0.33 94	0.43 41	0.26 55	0.19 287	0.11 38	0.16 103	0.12 68	0.17 162	0.15 175

3.5w_stereo	0.33 80	0.25 205	0.45 97	0.37 32	0.24 78	0.54 230	0.35 195	0.66 102	0.36 72	0.43 144	0.44 105	0.29 42	0.34 105	0.77 194	0.39 249	0.11 1	0.09 1	0.15 52	0.11 13	0.14 44	0.13 71

3w_stereo	0.33 80	0.25 205	0.52 156	0.40 79	0.21 25	0.53 218	0.54 435	0.65 94	0.46 127	0.44 150	0.48 127	0.23 6	0.45 182	0.46 60	0.29 100	0.12 9	0.10 9	0.15 52	0.12 68	0.15 81	0.15 175

DEFOM-Stereo	0.33 80	0.20 42	0.40 53	0.42 118	0.28 181	0.80 414	0.23 52	0.48 15	0.37 79	0.37 99	0.31 42	0.23 6	0.24 25	1.20 345	0.27 70	0.16 123	0.12 101	0.14 17	0.11 13	0.14 44	0.14 130

aanet-new-90k	0.34 93	0.21 71	0.77 366	0.41 100	0.23 55	0.43 99	0.36 212	0.64 84	0.30 30	0.28 20	0.40 75	0.31 57	0.50 245	0.97 274	0.22 1	0.13 26	0.11 38	0.15 52	0.12 68	0.19 261	0.11 3

aanet-new-60k	0.34 93	0.21 71	0.76 358	0.42 118	0.22 43	0.58 263	0.31 139	0.71 126	0.33 53	0.33 58	0.39 70	0.40 128	0.43 164	0.77 194	0.23 8	0.13 26	0.11 38	0.15 52	0.12 68	0.17 162	0.12 21

gasm-f	0.34 93	0.22 104	0.42 71	0.43 134	0.31 259	0.39 65	0.44 339	0.74 140	0.33 53	0.34 68	0.64 200	0.32 66	0.46 190	0.55 102	0.28 88	0.21 365	0.12 101	0.17 154	0.12 68	0.18 209	0.14 130

Zero-FE251	0.34 93	0.23 139	0.51 146	0.45 186	0.29 205	0.58 263	0.24 67	0.82 184	0.34 62	0.49 187	0.38 63	0.52 202	0.42 155	0.47 71	0.27 70	0.18 233	0.14 270	0.17 154	0.12 68	0.14 44	0.13 71

1w_stereo	0.34 93	0.20 42	0.42 71	0.43 134	0.26 124	0.47 136	0.54 435	0.59 55	0.50 145	0.41 130	0.66 208	0.25 19	0.44 175	0.62 135	0.33 176	0.12 9	0.10 9	0.14 17	0.11 13	0.14 44	0.12 21

monsterstereo	0.34 93	0.20 42	0.44 82	0.45 186	0.35 334	0.27 20	0.29 117	0.53 31	0.51 156	0.44 150	0.61 188	0.26 24	0.25 28	1.19 343	0.27 70	0.13 26	0.11 38	0.15 52	0.12 68	0.15 81	0.10 1

monsters	0.34 93	0.20 42	0.41 61	0.39 65	0.36 350	0.34 40	0.27 98	0.66 102	0.43 109	0.47 170	0.40 75	0.22 4	0.23 23	1.33 380	0.25 39	0.13 26	0.10 9	0.14 17	0.11 13	0.13 7	0.13 71

111111	0.34 93	0.20 42	0.41 61	0.45 186	0.42 430	0.37 56	0.22 39	0.95 244	0.38 87	0.31 46	0.31 42	0.40 128	0.27 49	0.96 266	0.26 55	0.17 182	0.12 101	0.15 52	0.11 13	0.15 81	0.13 71

LG-Stereo	0.34 93	0.25 205	0.78 376	0.47 218	0.26 124	0.37 56	0.30 127	0.71 126	0.52 163	0.36 88	0.57 180	0.29 42	0.21 8	0.50 86	0.36 214	0.13 26	0.13 203	0.20 281	0.18 303	0.18 209	0.12 21

S2M2_L	0.34 93	0.28 295	0.45 97	0.40 79	0.30 229	0.31 31	0.16 1	0.60 65	0.64 209	0.31 46	0.48 127	0.47 168	0.34 105	0.38 14	0.32 158	0.25 470	0.22 514	0.20 281	0.22 439	0.25 438	0.22 404
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
GIP-stereo	0.34 93	0.23 139	0.45 97	0.50 284	0.36 350	0.38 60	0.23 52	0.78 153	0.52 163	0.34 68	0.51 146	0.46 161	0.38 133	0.51 89	0.27 70	0.20 330	0.12 101	0.16 103	0.12 68	0.16 117	0.14 130

RAStereo	0.34 93	0.21 71	0.66 270	0.47 218	0.27 154	0.26 14	0.29 117	0.69 116	0.63 204	0.32 52	0.42 84	0.45 157	0.31 76	0.45 50	0.34 191	0.17 182	0.15 334	0.19 229	0.15 202	0.18 209	0.13 71

aanet-new-70k	0.35 105	0.20 42	0.79 379	0.42 118	0.21 25	0.50 179	0.30 127	0.65 94	0.31 34	0.33 58	0.40 75	0.31 57	0.51 257	1.00 290	0.24 14	0.12 9	0.11 38	0.16 103	0.12 68	0.16 117	0.12 21

aanet-new-78k	0.35 105	0.22 104	0.91 441	0.43 134	0.21 25	0.33 38	0.36 212	0.65 94	0.32 44	0.32 52	0.40 75	0.31 57	0.59 318	0.91 249	0.22 1	0.12 9	0.10 9	0.16 103	0.12 68	0.18 209	0.12 21

aanet-new-10k	0.35 105	0.22 104	0.87 419	0.47 218	0.23 55	0.66 331	0.24 67	0.63 77	0.40 93	0.38 114	0.42 84	0.40 128	0.53 272	0.40 28	0.29 100	0.16 123	0.11 38	0.16 103	0.12 68	0.19 261	0.13 71

aanet-new-8k	0.35 105	0.23 139	0.50 136	0.45 186	0.25 106	0.54 230	0.36 212	0.68 113	0.49 138	0.35 78	0.42 84	0.32 66	0.62 339	0.68 161	0.28 88	0.14 53	0.11 38	0.16 103	0.13 129	0.15 81	0.13 71

GCAP-Stereo-cres-4k	0.35 105	0.21 71	0.52 156	0.48 250	0.27 154	0.75 379	0.38 247	0.63 77	0.43 109	0.37 99	0.50 140	0.35 94	0.50 245	0.43 41	0.30 119	0.15 83	0.11 38	0.17 154	0.13 129	0.16 117	0.13 71

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.35 105	0.20 42	0.50 136	0.42 118	0.37 370	0.58 263	0.30 127	0.68 113	0.42 104	0.37 99	0.53 158	0.47 168	0.60 322	0.39 21	0.34 191	0.15 83	0.10 9	0.17 154	0.13 129	0.16 117	0.12 21

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.35 105	0.22 104	0.53 166	0.41 100	0.36 350	0.48 146	0.42 302	0.63 77	0.57 182	0.54 214	0.64 200	0.32 66	0.26 38	0.41 32	0.31 146	0.17 182	0.12 101	0.19 229	0.15 202	0.14 44	0.13 71

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.35 105	0.22 104	0.54 178	0.42 118	0.35 334	0.46 121	0.40 279	0.62 70	0.54 174	0.56 225	0.67 215	0.36 97	0.27 49	0.49 80	0.28 88	0.16 123	0.11 38	0.19 229	0.15 202	0.14 44	0.13 71

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.35 105	0.22 104	0.54 178	0.41 100	0.37 370	0.49 163	0.41 296	0.64 84	0.59 195	0.54 214	0.66 208	0.31 57	0.26 38	0.41 32	0.30 119	0.16 123	0.11 38	0.19 229	0.14 171	0.15 81	0.13 71

Foundation-i1c-attn	0.35 105	0.17 4	0.36 10	0.35 11	0.19 10	0.51 200	0.48 389	0.96 252	0.37 79	0.42 137	0.43 96	0.52 202	0.49 233	0.66 154	0.29 100	0.15 83	0.12 101	0.15 52	0.11 13	0.13 7	0.12 21

gcap_with_dpt	0.35 105	0.22 104	0.56 202	0.42 118	0.35 334	0.50 179	0.45 359	0.62 70	0.49 138	0.54 214	0.66 208	0.32 66	0.30 67	0.38 14	0.28 88	0.16 123	0.11 38	0.19 229	0.14 171	0.14 44	0.13 71

VIP-Stereo	0.35 105	0.22 104	0.49 125	0.40 79	0.43 441	0.82 425	0.22 39	0.59 55	0.45 121	0.31 46	0.53 158	0.37 110	0.31 76	0.83 221	0.27 70	0.17 182	0.11 38	0.15 52	0.11 13	0.15 81	0.12 21

AIO_test	0.35 105	0.22 104	0.44 82	0.43 134	0.27 154	0.57 260	0.44 339	0.79 160	0.41 99	0.32 52	0.47 120	0.46 161	0.30 67	0.69 162	0.30 119	0.16 123	0.11 38	0.16 103	0.13 129	0.15 81	0.12 21

gcap-zeroshot	0.35 105	0.22 104	0.55 193	0.41 100	0.37 370	0.48 146	0.42 302	0.64 84	0.54 174	0.53 208	0.63 195	0.33 79	0.26 38	0.38 14	0.31 146	0.16 123	0.11 38	0.19 229	0.15 202	0.14 44	0.13 71

test_for_model	0.35 105	0.22 104	0.53 166	0.41 100	0.36 350	0.48 146	0.42 302	0.63 77	0.57 182	0.54 214	0.64 200	0.32 66	0.26 38	0.41 32	0.31 146	0.17 182	0.12 101	0.19 229	0.15 202	0.14 44	0.13 71

testlalala	0.35 105	0.22 104	0.55 193	0.41 100	0.37 370	0.48 146	0.42 302	0.64 84	0.54 174	0.53 208	0.63 195	0.33 79	0.26 38	0.38 14	0.31 146	0.16 123	0.11 38	0.19 229	0.15 202	0.14 44	0.13 71

TS12	0.36 121	0.20 42	0.40 53	0.43 134	0.20 17	0.58 263	0.31 139	0.89 211	0.41 99	0.40 127	0.73 237	0.36 97	0.40 143	0.73 179	0.37 226	0.14 53	0.12 101	0.15 52	0.12 68	0.16 117	0.14 130

aanet-new-14k	0.36 121	0.24 165	0.83 395	0.46 202	0.22 43	0.46 121	0.33 168	0.66 102	0.61 198	0.39 125	0.48 127	0.29 42	0.64 349	0.41 32	0.29 100	0.15 83	0.11 38	0.16 103	0.12 68	0.21 355	0.14 130

Foundation-i1b	0.36 121	0.18 9	0.36 10	0.35 11	0.19 10	0.53 218	0.49 401	1.00 265	0.35 69	0.47 170	0.43 96	0.56 235	0.53 272	0.66 154	0.28 88	0.16 123	0.11 38	0.14 17	0.13 129	0.14 44	0.12 21

NLSM3	0.36 121	0.21 71	0.43 77	0.45 186	0.36 350	0.43 99	0.32 155	0.69 116	0.58 186	0.41 130	0.68 218	0.39 122	0.43 164	0.60 128	0.35 202	0.14 53	0.12 101	0.19 229	0.17 278	0.16 117	0.13 71

zero-FE	0.36 121	0.22 104	0.47 112	0.45 186	0.43 441	0.30 27	0.24 67	0.61 67	0.33 53	0.33 58	0.41 82	0.37 110	0.50 245	0.64 140	0.32 158	0.22 396	0.11 38	0.18 203	0.12 68	0.83 647	0.16 216

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 121	0.23 139	0.54 178	0.50 284	0.28 181	0.36 53	0.22 39	1.02 274	0.39 89	0.42 137	0.64 200	0.36 97	0.51 257	0.39 21	0.29 100	0.18 233	0.12 101	0.17 154	0.13 129	0.18 209	0.18 275

AIO_rvc	0.36 121	0.23 139	0.49 125	0.43 134	0.27 154	0.59 274	0.38 247	0.94 239	0.45 121	0.33 58	0.46 116	0.49 184	0.22 21	0.84 226	0.30 119	0.16 123	0.11 38	0.16 103	0.12 68	0.15 81	0.13 71

HUF	0.36 121	0.23 139	0.52 156	0.40 79	0.22 43	0.54 230	0.47 376	0.82 184	0.43 109	0.36 88	0.43 96	0.50 190	0.42 155	0.64 140	0.29 100	0.17 182	0.12 101	0.16 103	0.12 68	0.15 81	0.14 130

MaDis-Stereo	0.36 121	0.25 205	0.58 223	0.44 168	0.34 327	0.30 27	0.30 127	0.72 128	0.50 145	0.37 99	0.36 59	0.58 247	0.49 233	0.52 91	0.36 214	0.19 287	0.16 372	0.19 229	0.15 202	0.18 209	0.14 130

UniTT-Stereo	0.36 121	0.23 139	0.59 229	0.48 250	0.36 350	0.40 73	0.32 155	0.53 31	0.49 138	0.54 214	0.55 171	0.36 97	0.31 76	0.58 114	0.51 356	0.20 330	0.15 334	0.17 154	0.15 202	0.19 261	0.15 175

Foundation-i1a	0.37 131	0.18 9	0.37 16	0.34 5	0.19 10	0.51 200	0.47 376	1.01 272	0.42 104	0.51 203	0.44 105	0.57 240	0.57 306	0.78 201	0.29 100	0.15 83	0.11 38	0.14 17	0.12 68	0.13 7	0.13 71

DDF-Stereo	0.37 131	0.22 104	0.47 112	0.48 250	0.42 430	0.31 31	0.24 67	0.53 31	0.33 53	0.33 58	0.40 75	0.37 110	0.48 216	0.91 249	0.32 158	0.23 423	0.11 38	0.18 203	0.12 68	0.86 649	0.16 216

IGEV-RUCA	0.37 131	0.23 139	0.48 117	0.49 272	0.36 350	0.60 281	0.23 52	0.64 84	0.49 138	0.39 125	0.49 137	0.44 149	0.31 76	0.85 232	0.30 119	0.24 442	0.13 203	0.16 103	0.12 68	0.20 310	0.19 321

Pointernet	0.37 131	0.20 42	0.57 215	0.43 134	0.28 181	0.51 200	0.27 98	0.93 233	0.61 198	0.47 170	0.63 195	0.49 184	0.38 133	0.49 80	0.33 176	0.17 182	0.13 203	0.14 17	0.11 13	0.13 7	0.12 21

AIO-Stereo	0.37 131	0.25 205	0.51 146	0.47 218	0.23 55	0.45 114	0.39 264	1.07 308	0.52 163	0.41 130	0.48 127	0.52 202	0.25 28	0.72 174	0.30 119	0.16 123	0.12 101	0.17 154	0.13 129	0.16 117	0.13 71

AEACV	0.37 131	0.24 165	0.52 156	0.47 218	0.51 498	0.37 56	0.38 247	0.65 94	0.53 170	0.42 137	0.56 175	0.46 161	0.60 322	0.53 93	0.30 119	0.16 123	0.13 203	0.18 203	0.15 202	0.17 162	0.14 130

EGLCR-Stereo	0.37 131	0.22 104	0.51 146	0.43 134	0.26 124	0.44 110	0.22 39	0.99 261	0.48 135	0.42 137	0.42 84	0.67 287	0.29 58	0.86 236	0.33 176	0.17 182	0.12 101	0.19 229	0.17 278	0.17 162	0.15 175

DF	0.38 138	0.22 104	0.60 232	0.46 202	0.26 124	0.46 121	0.31 139	0.84 195	0.47 131	0.43 144	0.66 208	0.58 247	0.31 76	0.79 206	0.30 119	0.18 233	0.12 101	0.16 103	0.12 68	0.16 117	0.15 175

VMStereo-Base	0.38 138	0.23 139	0.44 82	0.36 18	0.22 43	0.39 65	0.34 183	0.70 121	0.86 291	0.43 144	0.69 223	0.60 258	0.33 94	0.73 179	0.35 202	0.17 182	0.14 270	0.15 52	0.12 68	0.17 162	0.17 248

BStereo	0.38 138	0.25 205	1.42 574	0.42 118	0.28 181	0.55 245	0.39 264	0.55 40	0.52 163	0.36 88	0.35 56	0.37 110	0.29 58	0.64 140	0.38 238	0.13 26	0.14 270	0.15 52	0.19 328	0.15 81	0.16 216

MSCF	0.38 138	0.25 205	0.52 156	0.47 218	0.25 106	0.62 297	0.37 239	0.81 176	0.47 131	0.50 196	0.71 231	0.32 66	0.65 357	0.54 96	0.28 88	0.19 287	0.12 101	0.17 154	0.14 171	0.17 162	0.14 130

castereo++	0.38 138	0.23 139	0.41 61	0.43 134	0.31 259	0.97 480	0.22 39	0.86 199	0.58 186	0.32 52	0.44 105	0.51 194	0.39 137	0.93 259	0.24 14	0.17 182	0.11 38	0.17 154	0.12 68	0.14 44	0.14 130

fffft	0.38 138	0.23 139	0.51 146	0.44 168	0.32 281	0.43 99	0.48 389	0.76 146	0.36 72	0.44 150	0.34 52	0.38 119	0.31 76	1.31 371	0.32 158	0.14 53	0.11 38	0.19 229	0.15 202	0.16 117	0.16 216
1: 1. 1
RSM++	0.38 138	0.24 165	0.51 146	0.47 218	0.26 124	0.50 179	0.41 296	0.79 160	0.45 121	0.37 99	0.45 111	0.60 258	0.35 113	1.02 294	0.30 119	0.15 83	0.13 203	0.17 154	0.14 171	0.18 209	0.13 71

DNS	0.39 145	0.27 268	0.57 215	0.47 218	0.28 181	0.49 163	0.25 74	0.90 219	0.50 145	0.59 238	0.55 171	0.66 283	0.39 137	0.43 41	0.27 70	0.23 423	0.14 270	0.15 52	0.14 171	0.21 355	0.20 359

aanet-new	0.39 145	0.25 205	0.54 178	0.47 218	0.37 370	0.74 373	0.28 105	0.62 70	0.34 62	0.37 99	0.50 140	0.36 97	0.74 383	0.98 277	0.30 119	0.17 182	0.11 38	0.17 154	0.13 129	0.19 261	0.14 130

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.39 145	0.52 560	1.32 558	0.44 168	0.38 392	0.38 60	0.23 52	0.95 244	0.41 99	0.36 88	0.43 96	0.41 136	0.42 155	0.45 50	0.29 100	0.14 53	0.13 203	0.16 103	0.13 129	0.15 81	0.14 130

Selective-IGEV-i32	0.39 145	0.24 165	0.50 136	0.44 168	0.25 106	0.46 121	0.33 168	1.25 383	0.40 93	0.35 78	0.45 111	0.52 202	0.30 67	1.07 310	0.30 119	0.14 53	0.12 101	0.17 154	0.13 129	0.16 117	0.13 71

FlowAnything_test	0.39 145	0.26 235	0.61 237	0.59 452	0.33 305	0.62 297	0.36 212	0.62 70	0.40 93	0.45 158	0.36 59	0.45 157	0.37 128	0.53 93	0.48 334	0.24 442	0.18 430	0.28 507	0.33 589	0.21 355	0.19 321

water-stereo	0.39 145	0.20 42	0.48 117	0.44 168	0.27 154	0.50 179	0.26 88	0.92 224	0.51 156	0.53 208	0.78 251	0.55 222	0.49 233	0.42 39	0.42 278	0.16 123	0.15 334	0.17 154	0.15 202	0.16 117	0.15 175

SMoEStereo_RVC	0.39 145	0.25 205	0.50 136	0.45 186	0.30 229	0.61 287	0.36 212	0.72 128	0.45 121	0.46 165	0.43 96	0.42 139	0.35 113	1.39 406	0.29 100	0.15 83	0.12 101	0.20 281	0.15 202	0.16 117	0.15 175

ours_stereo	0.39 145	0.28 295	0.51 146	0.46 202	0.30 229	0.40 73	0.44 339	0.73 134	0.56 180	0.35 78	0.56 175	0.46 161	0.33 94	1.11 322	0.32 158	0.16 123	0.13 203	0.19 229	0.15 202	0.19 261	0.14 130

GCAP-BAT	0.39 145	0.22 104	0.65 260	0.43 134	0.35 334	0.34 40	0.37 239	0.83 189	0.67 228	0.48 179	0.56 175	0.55 222	0.38 133	0.74 188	0.31 146	0.17 182	0.13 203	0.18 203	0.14 171	0.15 81	0.15 175

RSM	0.39 145	0.24 165	0.49 125	0.46 202	0.26 124	0.47 136	0.40 279	0.92 224	0.44 117	0.41 130	0.42 84	0.65 279	0.33 94	1.07 310	0.29 100	0.15 83	0.12 101	0.17 154	0.13 129	0.17 162	0.13 71

trnet	0.39 145	0.21 71	0.37 16	0.36 18	0.20 17	0.53 218	0.29 117	0.78 153	1.12 423	0.59 238	0.71 231	0.53 209	0.42 155	0.54 96	0.34 191	0.18 233	0.13 203	0.15 52	0.10 2	0.14 44	0.13 71

GCAPDPT-zeroshot	0.39 145	0.22 104	0.65 260	0.43 134	0.35 334	0.34 40	0.37 239	0.83 189	0.67 228	0.48 179	0.56 175	0.55 222	0.38 133	0.74 188	0.31 146	0.17 182	0.13 203	0.18 203	0.14 171	0.15 81	0.15 175

Selective-IGEV	0.39 145	0.24 165	0.50 136	0.44 168	0.25 106	0.46 121	0.33 168	1.25 383	0.40 93	0.35 78	0.45 111	0.52 202	0.30 67	1.07 310	0.30 119	0.14 53	0.12 101	0.17 154	0.13 129	0.16 117	0.13 71

GLC_STEREO	0.39 145	0.25 205	0.41 61	0.54 373	0.23 55	0.48 146	0.30 127	0.73 134	0.58 186	0.52 207	0.73 237	0.51 194	0.31 76	0.64 140	0.42 278	0.17 182	0.20 468	0.23 397	0.19 328	0.21 355	0.17 248

CREStereo	0.39 145	0.21 71	0.38 33	0.34 5	0.22 43	0.53 218	0.29 117	0.77 150	1.11 419	0.58 230	0.71 231	0.51 194	0.41 147	0.54 96	0.34 191	0.18 233	0.13 203	0.15 52	0.10 2	0.14 44	0.14 130
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
Foundation-i1	0.40 160	0.19 23	0.36 10	0.42 118	0.32 281	0.54 230	0.48 389	1.18 350	0.52 163	0.54 214	0.54 170	0.58 247	0.49 233	0.65 151	0.32 158	0.16 123	0.13 203	0.15 52	0.14 171	0.14 44	0.13 71

GASTEREO	0.40 160	0.25 205	0.51 146	0.48 250	0.25 106	0.65 322	0.36 212	0.81 176	0.49 138	0.51 203	0.82 264	0.30 52	0.66 360	0.62 135	0.28 88	0.19 287	0.12 101	0.16 103	0.14 171	0.16 117	0.14 130

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 160	0.67 605	0.42 71	0.64 508	0.29 205	0.48 146	0.25 74	0.85 197	0.44 117	0.38 114	0.36 59	0.30 52	0.70 371	1.15 332	0.29 100	0.16 123	0.11 38	0.16 103	0.11 13	0.18 209	0.12 21

mms	0.40 160	0.27 268	0.52 156	0.46 202	0.32 281	0.43 99	0.46 368	0.70 121	0.46 127	0.35 78	0.58 183	0.44 149	0.30 67	1.36 392	0.33 176	0.16 123	0.13 203	0.18 203	0.15 202	0.19 261	0.15 175

MoCha-V2	0.40 160	0.20 42	0.49 125	0.50 284	0.21 25	0.44 110	0.33 168	0.93 233	0.53 170	0.53 208	0.53 158	0.42 139	0.58 317	1.09 316	0.27 70	0.14 53	0.12 101	0.15 52	0.12 68	0.17 162	0.15 175

IGEV++	0.40 160	0.22 104	0.51 146	0.52 337	0.29 205	0.45 114	0.25 74	1.65 484	0.46 127	0.37 99	0.57 180	0.46 161	0.45 182	0.50 86	0.38 238	0.19 287	0.12 101	0.16 103	0.13 129	0.16 117	0.15 175

GCAP-Stereo	0.40 160	0.28 295	0.68 280	0.47 218	0.25 106	0.53 218	0.32 155	0.82 184	0.58 186	0.65 257	0.69 223	0.58 247	0.42 155	0.47 71	0.29 100	0.17 182	0.14 270	0.17 154	0.13 129	0.17 162	0.14 130

LoS	0.40 160	0.21 71	0.44 82	0.37 32	0.22 43	0.50 179	0.40 279	1.00 265	0.94 324	0.48 179	0.66 208	0.48 175	0.40 143	0.60 128	0.37 226	0.18 233	0.14 270	0.16 103	0.11 13	0.14 44	0.14 130
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CroCo-Stereo	0.40 160	0.31 388	0.73 327	0.58 438	0.27 154	0.26 14	0.33 168	0.95 244	0.81 277	0.42 137	0.47 120	0.65 279	0.47 202	0.39 21	0.34 191	0.18 233	0.15 334	0.16 103	0.14 171	0.19 261	0.16 216
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
GCAP-Stereo-DPT-20K	0.41 169	0.19 23	0.84 400	0.40 79	0.28 181	0.46 121	0.28 105	0.78 153	0.37 79	0.34 68	0.51 146	0.39 122	0.48 216	0.39 21	0.23 8	0.14 53	0.12 101	0.16 103	0.12 68	0.17 162	1.46 671

Replicate-Monster	0.41 169	0.26 235	2.03 625	0.36 18	0.21 25	0.46 121	0.23 52	0.67 110	0.48 135	0.42 137	0.27 26	0.31 57	0.30 67	0.98 277	0.24 14	0.14 53	0.10 9	0.14 17	0.11 13	0.13 7	0.28 499

depthmonostereo	0.41 169	0.23 139	0.53 166	0.47 218	0.23 55	0.61 287	0.35 195	1.00 265	0.76 261	0.48 179	0.65 207	0.47 168	0.49 233	0.67 158	0.37 226	0.16 123	0.15 334	0.16 103	0.14 171	0.16 117	0.15 175

castereo	0.41 169	0.22 104	0.46 109	0.44 168	0.30 229	0.61 287	0.56 461	0.97 255	0.80 274	0.38 114	0.69 223	0.45 157	0.69 366	0.51 89	0.30 119	0.16 123	0.11 38	0.16 103	0.13 129	0.16 117	0.12 21

GCAPDPT-zeroshot4090	0.41 169	0.19 23	0.83 395	0.40 79	0.28 181	0.46 121	0.28 105	0.78 153	0.37 79	0.34 68	0.51 146	0.39 122	0.48 216	0.39 21	0.23 8	0.14 53	0.12 101	0.16 103	0.12 68	0.17 162	1.46 671

CASnet	0.41 169	0.25 205	0.48 117	0.50 284	0.20 17	0.50 179	0.36 212	0.81 176	0.80 274	0.83 299	0.68 218	0.48 175	0.31 76	0.54 96	0.32 158	0.18 233	0.12 101	0.27 492	0.22 439	0.23 410	0.14 130
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
DN	0.42 175	0.24 165	0.49 125	0.47 218	0.41 424	0.58 263	0.32 155	0.81 176	0.84 288	0.45 158	0.52 151	0.77 315	0.35 113	0.64 140	0.33 176	0.24 442	0.17 405	0.19 229	0.16 248	0.20 310	0.21 382

fffy	0.42 175	0.27 268	0.57 215	0.46 202	0.29 205	0.48 146	0.35 195	0.91 221	0.55 177	0.40 127	0.58 183	0.55 222	0.41 147	1.26 359	0.36 214	0.15 83	0.13 203	0.19 229	0.16 248	0.18 209	0.14 130

WCG-NET	0.42 175	0.21 71	0.54 178	0.40 79	0.25 106	0.47 136	0.32 155	0.73 134	1.15 451	0.76 274	0.73 237	0.58 247	0.45 182	0.60 128	0.34 191	0.15 83	0.11 38	0.16 103	0.14 171	0.15 81	0.13 71

Occ-G	0.42 175	0.21 71	0.48 117	0.41 100	0.26 124	0.42 90	0.62 496	0.77 150	0.49 138	0.43 144	0.66 208	1.02 424	0.46 190	0.78 201	0.41 267	0.16 123	0.13 203	0.18 203	0.13 129	0.16 117	0.16 216

MGS-Stereo	0.42 175	0.26 235	0.58 223	0.44 168	0.28 181	0.50 179	0.34 183	0.57 51	0.83 284	0.46 165	1.31 464	0.52 202	0.33 94	0.65 151	0.36 214	0.19 287	0.16 372	0.18 203	0.15 202	0.17 162	0.16 216

LoS_RVC	0.42 175	0.26 235	0.40 53	0.44 168	0.82 623	0.51 200	0.44 339	0.64 84	0.41 99	0.44 150	0.78 251	0.44 149	0.47 202	0.56 105	0.36 214	0.13 26	0.12 101	0.14 17	0.10 2	0.13 7	0.84 653

test_xeample3	0.42 175	0.28 295	0.69 292	0.43 134	0.33 305	0.56 255	0.38 247	0.79 160	0.45 121	0.53 208	0.46 116	0.44 149	0.44 175	1.38 399	0.31 146	0.18 233	0.14 270	0.19 229	0.15 202	0.17 162	0.16 216

PSi22	0.43 182	0.25 205	0.45 97	0.45 186	0.24 78	0.46 121	0.22 39	0.63 77	0.99 352	0.45 158	0.64 200	0.80 325	0.52 264	1.44 419	0.30 119	0.14 53	0.12 101	0.14 17	0.11 13	0.19 261	0.15 175

DA	0.43 182	0.23 139	0.49 125	0.50 284	0.25 106	1.08 506	0.44 339	1.18 350	0.58 186	0.46 165	0.64 200	0.54 215	0.47 202	0.46 60	0.32 158	0.19 287	0.13 203	0.19 229	0.13 129	0.18 209	0.14 130

GGEV	0.43 182	0.23 139	0.49 125	0.50 284	0.25 106	1.08 506	0.44 339	1.18 350	0.58 186	0.46 165	0.64 200	0.54 215	0.47 202	0.46 60	0.32 158	0.19 287	0.13 203	0.19 229	0.13 129	0.18 209	0.14 130

DilatedVolume-Stereo	0.43 182	0.21 71	0.55 193	0.43 134	0.32 281	0.72 363	0.29 117	0.80 169	0.51 156	0.77 279	0.73 237	0.48 175	0.40 143	1.13 329	0.39 249	0.15 83	0.14 270	0.15 52	0.14 171	0.16 117	0.14 130

MM-Stereo_test2	0.43 182	0.24 165	0.67 276	0.51 316	0.32 281	0.55 245	0.45 359	0.97 255	0.77 265	0.59 238	0.51 146	0.49 184	0.42 155	0.80 209	0.30 119	0.15 83	0.13 203	0.18 203	0.14 171	0.19 261	0.14 130

SCV_C0	0.43 182	0.26 235	0.65 260	0.43 134	0.29 205	0.47 136	0.31 139	1.34 399	0.73 250	0.38 114	0.49 137	0.54 215	0.29 58	1.24 355	0.30 119	0.17 182	0.13 203	0.16 103	0.13 129	0.20 310	0.15 175

ff7	0.43 182	0.27 268	0.56 202	0.44 168	0.33 305	0.50 179	0.42 302	0.87 201	0.50 145	0.49 187	0.53 158	0.44 149	0.48 216	1.38 399	0.33 176	0.17 182	0.12 101	0.21 320	0.15 202	0.18 209	0.18 275

ffff	0.43 182	0.27 268	0.56 202	0.44 168	0.33 305	0.50 179	0.42 302	0.87 201	0.50 145	0.49 187	0.53 158	0.44 149	0.48 216	1.38 399	0.33 176	0.17 182	0.12 101	0.21 320	0.15 202	0.18 209	0.18 275

11t	0.43 182	0.27 268	0.56 202	0.44 168	0.33 305	0.50 179	0.42 302	0.87 201	0.50 145	0.49 187	0.53 158	0.44 149	0.48 216	1.38 399	0.33 176	0.17 182	0.12 101	0.21 320	0.15 202	0.18 209	0.18 275

anonymousdsp	0.43 182	0.27 268	0.53 166	0.44 168	0.32 281	0.50 179	0.42 302	0.89 211	0.51 156	0.49 187	0.53 158	0.47 168	0.47 202	1.33 380	0.33 176	0.17 182	0.12 101	0.21 320	0.15 202	0.18 209	0.18 275

ProNet	0.43 182	0.28 295	0.58 223	0.43 134	0.30 229	0.56 255	0.52 421	1.00 265	0.58 186	0.44 150	0.49 137	0.43 143	0.43 164	1.28 364	0.36 214	0.15 83	0.13 203	0.19 229	0.16 248	0.17 162	0.16 216

MC-Stereo	0.43 182	0.23 139	0.48 117	0.51 316	0.28 181	0.39 65	0.32 155	0.88 210	0.68 234	0.60 242	0.84 268	0.56 235	0.61 333	1.03 295	0.31 146	0.17 182	0.11 38	0.17 154	0.15 202	0.16 117	0.13 71

ccc-4	0.43 182	0.27 268	0.56 202	0.44 168	0.33 305	0.50 179	0.42 302	0.87 201	0.50 145	0.49 187	0.53 158	0.44 149	0.48 216	1.38 399	0.33 176	0.17 182	0.12 101	0.21 320	0.15 202	0.18 209	0.18 275

IGEV-Stereo	0.43 182	0.27 268	0.54 178	0.45 186	0.32 281	0.50 179	0.42 302	0.90 219	0.51 156	0.49 187	0.53 158	0.47 168	0.47 202	1.32 375	0.33 176	0.17 182	0.12 101	0.21 320	0.15 202	0.18 209	0.18 275
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GCAP-Stereo-DPT-36K	0.44 196	1.50 673	1.55 595	0.37 32	0.33 305	0.41 80	0.26 88	0.79 160	0.35 69	0.34 68	0.46 116	0.41 136	0.41 147	0.45 50	0.24 14	0.15 83	0.13 203	0.15 52	0.12 68	0.15 81	0.18 275

Reg-Stereo(zero)	0.44 196	0.22 104	0.45 97	0.43 134	0.23 55	0.38 60	0.25 74	0.76 146	1.08 401	0.90 315	0.78 251	0.90 373	0.47 202	0.70 166	0.36 214	0.15 83	0.12 101	0.15 52	0.12 68	0.15 81	0.15 175

rvit_stereo_0081_aga	0.44 196	0.34 452	0.73 327	0.51 316	0.41 424	0.50 179	0.40 279	0.81 176	0.57 182	0.58 230	0.56 175	0.53 209	0.43 164	0.66 154	0.40 257	0.26 493	0.21 492	0.22 356	0.20 364	0.26 451	0.18 275

rvit_stereo_0081	0.44 196	0.33 427	0.64 253	0.54 373	0.35 334	0.41 80	0.44 339	0.66 102	0.95 326	0.48 179	0.52 151	0.50 190	0.46 190	0.82 219	0.44 291	0.25 470	0.20 468	0.22 356	0.19 328	0.25 438	0.17 248

rvit_stereo_0082	0.44 196	0.33 427	0.64 253	0.54 373	0.35 334	0.41 80	0.44 339	0.66 102	0.95 326	0.48 179	0.52 151	0.50 190	0.46 190	0.82 219	0.44 291	0.25 470	0.20 468	0.22 356	0.19 328	0.25 438	0.17 248

rvit_stereo_0080	0.44 196	0.32 404	0.71 309	0.47 218	0.36 350	0.42 90	0.55 453	0.82 184	0.68 234	0.50 196	0.60 186	0.55 222	0.47 202	0.59 116	0.44 291	0.26 493	0.21 492	0.20 281	0.20 364	0.31 514	0.19 321

whm_eth	0.44 196	0.32 404	0.71 309	0.47 218	0.36 350	0.42 90	0.55 453	0.82 184	0.68 234	0.50 196	0.60 186	0.55 222	0.47 202	0.59 116	0.44 291	0.26 493	0.21 492	0.20 281	0.20 364	0.31 514	0.19 321

CroCo-Stereo Lap2	0.44 196	0.34 452	0.77 366	0.61 479	0.79 614	0.28 21	0.35 195	0.75 143	0.71 244	0.38 114	0.50 140	0.72 303	0.55 287	0.57 110	0.47 329	0.17 182	0.18 430	0.19 229	0.16 248	0.21 355	0.20 359

TANstereo	0.44 196	0.21 71	0.44 82	0.41 100	0.21 25	0.65 322	0.26 88	0.79 160	0.83 284	0.93 322	0.98 312	0.51 194	0.46 190	0.54 96	0.35 202	0.18 233	0.24 537	0.16 103	0.13 129	0.16 117	0.26 476

RT-Monster	0.45 205	0.23 139	0.47 112	0.44 168	0.40 414	0.51 200	0.25 74	0.87 201	1.01 361	0.87 311	0.86 275	0.68 289	0.41 147	0.67 158	0.40 257	0.16 123	0.14 270	0.15 52	0.13 129	0.14 44	0.17 248

Wave_Phase_stereo	0.45 205	0.25 205	1.42 574	0.42 118	0.28 181	1.78 608	0.39 264	0.72 128	0.52 163	0.36 88	0.35 56	0.37 110	0.29 58	0.64 140	0.38 238	0.13 26	0.14 270	0.15 52	0.19 328	0.15 81	0.16 216

HART	0.45 205	0.22 104	0.54 178	0.50 284	0.26 124	0.41 80	0.29 117	1.03 279	0.50 145	0.58 230	1.45 516	0.61 263	0.35 113	1.08 315	0.30 119	0.15 83	0.13 203	0.19 229	0.14 171	0.19 261	0.14 130

StereoAnything_RVC	0.45 205	1.43 667	0.48 117	0.35 11	0.20 17	0.26 14	0.21 29	0.43 9	0.22 6	0.22 2	0.21 6	0.19 1	0.36 124	1.27 362	0.22 1	0.21 365	0.11 38	0.14 17	0.10 2	2.37 677	0.11 3

tt45	0.45 205	0.23 139	0.46 109	0.45 186	0.33 305	0.79 405	0.32 155	0.78 153	0.41 99	0.51 203	0.44 105	0.49 184	0.37 128	2.14 522	0.34 191	0.16 123	0.13 203	0.19 229	0.16 248	0.17 162	0.18 275

IGEV-Stereo+	0.45 205	0.21 71	0.43 77	0.41 100	0.39 403	0.15 1	0.19 7	0.44 10	0.36 72	0.26 13	0.25 12	0.31 57	0.41 147	1.43 415	0.30 119	0.17 182	0.12 101	0.15 52	0.11 13	1.16 662	1.70 677

WCG-NET（raft）	0.45 205	0.21 71	0.55 193	0.40 79	0.24 78	0.50 179	0.36 212	0.73 134	1.09 409	0.71 267	0.76 246	0.92 384	0.51 257	0.84 226	0.34 191	0.16 123	0.12 101	0.15 52	0.14 171	0.14 44	0.14 130

MIF-Stereo (partial)	0.45 205	0.25 205	0.70 298	0.50 284	0.52 511	0.35 48	0.26 88	0.91 221	0.59 195	0.45 158	0.71 231	0.51 194	0.51 257	1.11 322	0.45 306	0.20 330	0.16 372	0.23 397	0.20 364	0.24 425	0.18 275

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.46 213	1.22 657	2.46 644	0.39 65	0.30 229	0.29 24	0.28 105	0.81 176	0.34 62	0.33 58	0.47 120	0.38 119	0.44 175	0.37 11	0.25 39	0.15 83	0.12 101	0.15 52	0.11 13	0.16 117	0.16 216

SCV	0.46 213	0.26 235	0.55 193	0.47 218	0.25 106	0.39 65	0.38 247	1.98 588	0.60 197	0.35 78	0.48 127	0.55 222	0.36 124	1.28 364	0.32 158	0.24 442	0.12 101	0.17 154	0.13 129	0.18 209	0.14 130

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 213	0.36 482	0.71 309	0.47 218	0.36 350	0.67 336	0.35 195	0.78 153	1.12 423	0.61 244	0.62 192	0.39 122	0.39 137	0.71 170	0.39 249	0.20 330	0.17 405	0.22 356	0.18 303	0.23 410	0.19 321

IGEVStereo-DCA	0.46 213	0.28 295	0.56 202	0.43 134	0.33 305	0.49 163	0.42 302	0.87 201	0.50 145	0.47 170	0.48 127	0.48 175	0.46 190	2.03 512	0.30 119	0.19 287	0.14 270	0.19 229	0.15 202	0.16 117	0.18 275

rrr	0.46 213	0.28 295	0.73 327	0.43 134	0.33 305	0.49 163	0.38 247	0.76 146	0.50 145	0.47 170	0.48 127	0.48 175	0.46 190	2.03 512	0.30 119	0.19 287	0.14 270	0.19 229	0.15 202	0.16 117	0.16 216

plain	0.46 213	0.27 268	1.01 482	0.50 284	0.40 414	0.35 48	0.37 239	0.87 201	0.56 180	0.43 144	0.76 246	0.42 139	0.40 143	1.13 329	0.45 306	0.21 365	0.15 334	0.24 417	0.19 328	0.24 425	0.16 216

XX-TBD	0.46 213	0.70 612	0.35 7	0.79 601	0.25 106	0.58 263	0.26 88	0.69 116	1.27 520	0.76 274	1.00 318	0.45 157	0.33 94	0.47 71	0.37 226	0.19 287	0.15 334	0.15 52	0.11 13	0.17 162	0.14 130

PMTNet	0.46 213	0.21 71	0.38 33	0.37 32	0.23 55	0.71 360	0.27 98	0.74 140	1.04 376	0.64 253	0.70 228	0.55 222	0.47 202	0.86 236	0.35 202	1.00 663	0.13 203	0.15 52	0.10 2	0.15 81	0.13 71

rvit_stereo_0083	0.47 221	0.33 427	0.81 386	0.56 414	0.36 350	0.50 179	0.44 339	0.68 113	0.95 326	0.49 187	0.57 180	0.55 222	0.49 233	0.88 241	0.46 321	0.25 470	0.25 546	0.24 417	0.20 364	0.24 425	0.17 248

rvit_stereo_ft	0.47 221	0.35 472	0.87 419	0.67 540	0.42 430	0.40 73	0.59 485	0.81 176	0.74 251	0.46 165	0.55 171	0.57 240	0.49 233	0.65 151	0.50 350	0.25 470	0.17 405	0.22 356	0.22 439	0.24 425	0.17 248

RAFT-Stereo-weight	0.47 221	0.24 165	0.53 166	0.48 250	0.27 154	0.60 281	0.35 195	1.02 274	1.07 394	0.99 343	0.78 251	0.76 313	0.28 54	0.76 191	0.36 214	0.16 123	0.12 101	0.17 154	0.15 202	0.16 117	0.15 175

CAS++	0.47 221	0.31 388	0.56 202	0.47 218	0.32 281	0.42 90	0.28 105	1.76 519	0.72 246	0.71 267	0.72 235	0.37 110	0.28 54	0.69 162	0.33 176	0.27 509	0.22 514	0.26 476	0.21 410	0.29 495	0.19 321
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
iRaftStereo_RVC	0.47 221	0.26 235	0.64 253	0.50 284	0.29 205	0.53 218	0.33 168	1.05 293	0.77 265	0.84 302	1.00 318	0.55 222	0.37 128	0.81 215	0.40 257	0.17 182	0.12 101	0.22 356	0.20 364	0.19 261	0.15 175

CREStereo++_RVC	0.47 221	0.21 71	0.38 33	0.45 186	0.38 392	0.45 114	0.25 74	0.75 143	1.29 530	0.80 288	1.21 424	0.47 168	0.37 128	0.53 93	0.44 291	0.16 123	0.11 38	0.15 52	0.80 664	0.18 209	0.11 3
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
quiztm	0.48 227	0.26 235	0.52 156	0.49 272	0.55 524	0.45 114	0.42 302	1.45 428	0.81 277	0.79 285	1.14 391	0.57 240	0.32 86	0.58 114	0.36 214	0.17 182	0.12 101	0.17 154	0.14 171	0.18 209	0.15 175

WQFJA1	0.48 227	0.27 268	0.53 166	0.46 202	0.85 628	0.79 405	0.39 264	1.11 325	0.75 252	0.50 196	0.52 151	0.53 209	0.50 245	0.71 170	0.65 425	0.17 182	0.21 492	0.19 229	0.16 248	0.19 261	0.16 216

NLMM	0.48 227	0.27 268	0.53 166	0.46 202	0.85 628	0.79 405	0.39 264	1.12 329	0.75 252	0.50 196	0.52 151	0.53 209	0.50 245	0.72 174	0.65 425	0.17 182	0.21 492	0.19 229	0.16 248	0.19 261	0.16 216

xyz-stereo-finetune	0.48 227	0.25 205	0.54 178	0.42 118	0.23 55	0.80 414	0.42 302	0.80 169	0.80 274	0.61 244	0.62 192	0.54 215	0.43 164	1.70 472	0.58 396	0.15 83	0.15 334	0.19 229	0.15 202	0.16 117	0.15 175

999	0.48 227	0.22 104	0.49 125	0.48 250	0.34 327	0.75 379	0.31 139	0.85 197	0.55 177	0.37 99	0.48 127	0.50 190	0.36 124	2.45 549	0.39 249	0.16 123	0.13 203	0.18 203	0.15 202	0.16 117	0.19 321

model_zeroshot	0.48 227	0.29 330	0.86 407	0.51 316	0.36 350	0.69 349	0.37 239	1.12 329	0.62 201	0.85 307	0.84 268	0.66 283	0.37 128	0.73 179	0.34 191	0.20 330	0.16 372	0.19 229	0.16 248	0.17 162	0.16 216

MyStereo07	0.48 227	0.29 330	0.50 136	0.55 398	0.45 457	0.59 274	0.79 548	1.05 293	0.51 156	0.48 179	0.53 158	0.43 143	0.55 287	1.30 370	0.34 191	0.17 182	0.16 372	0.24 417	0.20 364	0.23 410	0.20 359

4D-IteraStereo	0.48 227	0.24 165	0.76 358	0.50 284	0.44 450	0.66 331	0.31 139	0.87 201	1.02 366	1.03 362	0.72 235	0.78 319	0.32 86	0.64 140	0.37 226	0.17 182	0.11 38	0.23 397	0.19 328	0.19 261	0.13 71

CES	0.48 227	0.20 42	0.37 16	0.39 65	1.39 670	0.55 245	0.35 195	0.98 259	0.66 226	0.44 150	0.66 208	0.35 94	0.27 49	0.56 105	0.33 176	0.15 83	0.13 203	0.15 52	0.10 2	0.19 261	1.46 671

NLSM1	0.49 236	0.25 205	0.55 193	0.48 250	1.08 651	0.83 431	0.31 139	0.83 189	0.66 226	0.51 203	0.76 246	0.47 168	0.48 216	0.98 277	0.55 382	0.18 233	0.19 448	0.21 320	0.18 303	0.20 310	0.15 175

FE-Mocha	0.49 236	0.30 352	0.87 419	0.48 250	0.36 350	0.45 114	0.22 39	1.58 466	0.49 138	1.00 348	1.09 363	0.74 306	0.41 147	0.55 102	0.30 119	0.18 233	0.12 101	0.21 320	0.20 364	0.17 162	0.15 175

MM-Stereo_test1	0.49 236	0.24 165	0.56 202	0.51 316	0.30 229	0.50 179	0.54 435	0.91 221	1.03 370	0.84 302	0.69 223	0.54 215	0.60 322	1.16 336	0.33 176	0.18 233	0.16 372	0.20 281	0.17 278	0.19 261	0.15 175

AE-Stereo	0.49 236	0.27 268	0.67 276	0.60 464	0.39 403	0.67 336	0.46 368	1.18 350	1.09 409	0.47 170	0.75 244	0.69 295	0.47 202	0.59 116	0.40 257	0.16 123	0.15 334	0.21 320	0.20 364	0.19 261	0.15 175

sCroCo_RVC	0.49 236	0.40 508	1.02 489	0.65 522	0.60 552	0.52 207	0.40 279	0.83 189	0.61 198	0.44 150	0.74 242	0.49 184	0.50 245	0.63 139	0.48 334	0.26 493	0.27 560	0.23 397	0.22 439	0.29 495	0.25 452

MM-Stereo_test3	0.50 241	0.24 165	0.54 178	0.54 373	0.74 596	0.49 163	0.53 429	1.09 316	1.05 382	0.62 249	0.95 299	0.61 263	0.42 155	0.77 194	0.38 238	0.20 330	0.17 405	0.20 281	0.16 248	0.18 209	0.18 275

RCA-Stereo	0.50 241	0.23 139	0.58 223	0.48 250	0.33 305	0.55 245	0.45 359	0.97 255	1.38 572	0.68 262	1.05 347	0.63 273	0.80 415	0.59 116	0.32 158	0.17 182	0.12 101	0.17 154	0.14 171	0.16 117	0.14 130

HLf8	0.51 243	0.25 205	0.96 463	0.40 79	0.33 305	0.62 297	0.36 212	1.17 343	1.07 394	0.61 244	0.83 265	0.56 235	0.44 175	0.99 284	0.46 321	0.20 330	0.13 203	0.17 154	0.14 171	0.19 261	0.21 382

WQFJX	0.51 243	0.27 268	0.52 156	0.46 202	0.87 634	0.75 379	0.39 264	1.29 391	0.77 265	0.53 208	0.52 151	0.55 222	0.55 287	0.95 265	0.60 407	0.17 182	0.19 448	0.19 229	0.16 248	0.19 261	0.18 275

knoymous	0.51 243	0.29 330	0.47 112	0.43 134	0.30 229	0.55 245	0.55 453	1.02 274	0.77 265	0.98 340	0.85 273	0.94 389	0.56 294	0.85 232	0.45 306	0.20 330	0.14 270	0.26 476	0.14 171	0.23 410	0.23 424

ManiGeoR	0.52 246	0.24 165	0.97 466	0.41 100	0.34 327	0.54 230	0.35 195	1.16 339	1.05 382	0.54 214	0.84 268	0.55 222	0.50 245	1.38 399	0.55 382	0.18 233	0.13 203	0.17 154	0.14 171	0.17 162	0.19 321

HLf10	0.52 246	0.24 165	0.97 466	0.41 100	0.34 327	0.54 230	0.35 195	1.16 339	1.05 382	0.54 214	0.84 268	0.55 222	0.50 245	1.38 399	0.55 382	0.18 233	0.13 203	0.17 154	0.14 171	0.17 162	0.19 321

Lsterematch	0.52 246	0.24 165	0.64 253	0.45 186	0.25 106	0.71 360	0.31 139	0.81 176	1.05 382	0.96 331	1.28 453	0.69 295	0.48 216	0.84 226	0.66 430	0.21 365	0.12 101	0.19 229	0.16 248	0.18 209	0.19 321

NLCSM	0.52 246	0.28 295	0.55 193	0.52 337	0.74 596	0.72 363	0.46 368	0.96 252	0.65 223	0.63 250	0.51 146	0.48 175	0.61 333	1.32 375	0.70 443	0.19 287	0.20 468	0.21 320	0.18 303	0.22 382	0.20 359

tg	0.52 246	0.24 165	0.61 237	0.49 272	0.30 229	0.90 450	0.29 117	1.07 308	0.83 284	0.83 299	1.02 331	0.62 270	0.43 164	1.35 387	0.41 267	0.17 182	0.12 101	0.22 356	0.20 364	0.17 162	0.15 175

11t1	0.52 246	0.28 295	0.68 280	0.51 316	0.28 181	0.83 431	0.39 264	1.22 372	0.63 204	0.84 302	0.74 242	0.68 289	0.68 362	0.91 249	0.57 392	0.21 365	0.18 430	0.19 229	0.16 248	0.20 310	0.21 382

LL-Strereo2	0.52 246	0.33 427	0.69 292	0.52 337	0.37 370	0.70 356	0.30 127	1.13 333	0.67 228	0.94 327	0.78 251	0.91 376	0.42 155	1.05 304	0.42 278	0.17 182	0.16 372	0.29 518	0.25 491	0.21 355	0.16 216

Selective-RAFT	0.52 246	0.28 295	0.79 379	0.55 398	0.27 154	0.91 454	0.33 168	0.80 169	0.88 300	0.58 230	0.63 195	0.81 330	0.77 397	1.29 368	0.48 334	0.19 287	0.14 270	0.17 154	0.15 202	0.19 261	0.17 248

HUI-Stereo	0.52 246	0.30 352	0.73 327	0.50 284	0.27 154	0.65 322	0.30 127	1.04 285	0.64 209	1.12 393	0.96 302	0.83 342	0.60 322	0.79 206	0.45 306	0.22 396	0.14 270	0.24 417	0.20 364	0.26 451	0.18 275

test-1	0.52 246	0.26 235	1.04 498	0.56 414	0.32 281	0.61 287	0.38 247	1.10 319	0.91 312	0.78 282	1.01 323	0.77 315	0.52 264	0.60 128	0.42 278	0.17 182	0.14 270	0.20 281	0.17 278	0.20 310	0.23 424

rafts_anoy	0.52 246	0.29 330	0.59 229	0.59 452	0.50 486	0.53 218	0.40 279	1.11 325	1.03 370	0.84 302	0.83 265	0.68 289	0.54 279	0.72 174	0.51 356	0.19 287	0.14 270	0.24 417	0.26 509	0.21 355	0.18 275

s12784h	0.52 246	0.20 42	0.38 33	0.41 100	0.19 10	0.96 476	0.34 183	1.17 343	1.25 509	0.81 293	0.90 289	0.63 273	0.50 245	1.45 420	0.42 278	0.14 53	0.12 101	0.17 154	0.11 13	0.18 209	0.11 3

raftrobust	0.52 246	0.25 205	0.56 202	0.65 522	0.52 511	0.49 163	0.34 183	0.98 259	0.91 312	1.30 500	0.87 281	0.63 273	0.81 419	0.78 201	0.41 267	0.19 287	0.15 334	0.16 103	0.14 171	0.15 81	0.16 216

Gwc-CoAtRS	0.52 246	0.24 165	0.68 280	0.48 250	0.29 205	0.64 306	0.25 74	1.16 339	1.08 401	1.01 354	1.00 318	1.12 460	0.56 294	0.69 162	0.37 226	0.16 123	0.13 203	0.17 154	0.15 202	0.15 81	0.15 175

HLF11	0.53 260	0.25 205	1.02 489	0.41 100	0.35 334	0.47 136	0.28 105	1.17 343	0.96 332	0.64 253	0.87 281	0.61 263	0.50 245	1.51 433	0.63 419	0.18 233	0.14 270	0.16 103	0.13 129	0.17 162	0.20 359

TestStereo_HL1	0.53 260	0.24 165	1.05 499	0.40 79	0.34 327	0.53 218	0.34 183	1.24 380	1.04 376	0.64 253	0.87 281	0.54 215	0.49 233	1.36 392	0.53 370	0.18 233	0.13 203	0.17 154	0.14 171	0.17 162	0.19 321

IGEV-FE	0.53 260	0.30 352	0.99 472	0.56 414	0.35 334	0.41 80	0.32 155	1.37 404	0.63 204	1.00 348	1.09 363	0.94 389	0.41 147	0.83 221	0.39 249	0.18 233	0.12 101	0.19 229	0.18 303	0.19 261	0.17 248

rvit_0105_6	0.53 260	0.37 489	0.98 471	0.65 522	0.38 392	0.51 200	0.51 410	0.77 150	1.20 485	0.54 214	0.55 171	0.65 279	0.53 272	0.94 262	0.44 291	0.32 554	0.32 597	0.28 507	0.24 477	0.28 484	0.21 382

IGEV_Zeroshot_test	0.53 260	0.30 352	0.99 472	0.56 414	0.35 334	0.41 80	0.32 155	1.37 404	0.63 204	1.00 348	1.09 363	0.95 398	0.41 147	0.83 221	0.39 249	0.18 233	0.12 101	0.19 229	0.18 303	0.19 261	0.17 248

EKT-Stereo	0.53 260	0.30 352	0.73 327	0.58 438	0.60 552	0.51 200	0.48 389	0.94 239	0.90 307	0.71 267	0.88 285	0.77 315	0.43 164	1.07 310	0.40 257	0.22 396	0.16 372	0.21 320	0.18 303	0.20 310	0.22 404

Any-RAFT	0.53 260	0.24 165	0.47 112	0.47 218	0.27 154	1.00 488	0.25 74	1.58 466	1.05 382	0.85 307	0.99 314	1.06 434	0.47 202	0.70 166	0.32 158	0.18 233	0.13 203	0.16 103	0.13 129	0.16 117	0.16 216

anonymousdsp2	0.53 260	0.27 268	0.74 344	0.48 250	0.29 205	0.76 387	0.47 376	1.61 475	0.82 283	0.77 279	0.77 249	0.75 309	0.47 202	1.03 295	0.40 257	0.18 233	0.13 203	0.18 203	0.13 129	0.19 261	0.18 275

fff	0.53 260	0.24 165	0.70 298	0.43 134	0.24 78	0.48 146	0.36 212	1.07 308	1.25 509	1.10 385	1.02 331	0.57 240	1.06 536	0.73 179	0.52 363	0.16 123	0.13 203	0.17 154	0.13 129	0.15 81	0.19 321

test_4	0.53 260	0.22 104	0.56 202	0.54 373	0.32 281	0.64 306	0.39 264	0.80 169	0.62 201	0.92 321	1.87 603	0.68 289	0.42 155	1.16 336	0.37 226	0.15 83	0.13 203	0.20 281	0.22 439	0.20 310	0.15 175

GMOStereo	0.53 260	0.26 235	0.65 260	0.50 284	0.29 205	0.52 207	0.43 325	0.89 211	0.96 332	1.41 550	1.14 391	0.85 352	0.56 294	0.59 116	0.38 238	0.16 123	0.14 270	0.24 417	0.21 410	0.20 310	0.15 175

error version	0.53 260	0.26 235	0.65 260	0.50 284	0.29 205	0.52 207	0.43 325	0.89 211	0.96 332	1.41 550	1.14 391	0.85 352	0.56 294	0.59 116	0.38 238	0.16 123	0.14 270	0.24 417	0.21 410	0.20 310	0.15 175

test-v	0.53 260	0.26 235	0.65 260	0.50 284	0.29 205	0.52 207	0.43 325	0.89 211	0.96 332	1.41 550	1.14 391	0.85 352	0.56 294	0.59 116	0.38 238	0.16 123	0.14 270	0.24 417	0.21 410	0.20 310	0.15 175

test-2	0.53 260	0.26 235	0.65 260	0.50 284	0.29 205	0.52 207	0.43 325	0.89 211	0.96 332	1.41 550	1.14 391	0.85 352	0.56 294	0.59 116	0.38 238	0.16 123	0.14 270	0.24 417	0.21 410	0.20 310	0.15 175

raft+_RVC	0.53 260	0.26 235	0.54 178	0.60 464	0.47 474	0.54 230	0.54 435	1.27 386	0.99 352	0.76 274	1.03 341	0.70 299	0.56 294	0.93 259	0.47 329	0.18 233	0.14 270	0.19 229	0.18 303	0.18 209	0.15 175

csc	0.53 260	0.24 165	0.70 298	0.43 134	0.24 78	0.48 146	0.36 212	1.07 308	1.25 509	1.10 385	1.02 331	0.57 240	1.06 536	0.73 179	0.52 363	0.16 123	0.13 203	0.17 154	0.13 129	0.15 81	0.19 321

cscssc	0.53 260	0.24 165	0.70 298	0.43 134	0.24 78	0.48 146	0.36 212	1.07 308	1.25 509	1.10 385	1.02 331	0.57 240	1.06 536	0.73 179	0.52 363	0.16 123	0.13 203	0.17 154	0.13 129	0.15 81	0.19 321

TestStereo_HLe17	0.54 277	0.24 165	1.22 540	0.41 100	0.30 229	0.61 287	0.41 296	1.22 372	1.09 409	0.61 244	0.86 275	0.53 209	0.46 190	1.33 380	0.45 306	0.19 287	0.12 101	0.18 203	0.16 248	0.18 209	0.18 275

TestStereo-Hl	0.54 277	0.24 165	1.16 532	0.40 79	0.32 281	0.55 245	0.36 212	1.23 379	1.03 370	0.63 250	0.92 292	0.54 215	0.49 233	1.32 375	0.50 350	0.18 233	0.13 203	0.17 154	0.14 171	0.18 209	0.19 321

1test111	0.54 277	0.31 388	0.50 136	0.54 373	0.26 124	1.18 529	0.51 410	1.42 416	0.78 269	0.58 230	0.79 257	0.48 175	0.88 457	0.88 241	0.59 399	0.20 330	0.12 101	0.25 457	0.15 202	0.22 382	0.21 382

RAFT-Test	0.54 277	0.25 205	0.64 253	0.47 218	0.30 229	0.97 480	0.27 98	1.24 380	0.81 277	0.96 331	1.12 382	1.28 502	0.48 216	0.71 170	0.36 214	0.17 182	0.13 203	0.17 154	0.14 171	0.16 117	0.16 216

DCANet-4	0.54 277	0.26 235	1.07 509	0.42 118	0.24 78	0.48 146	0.36 212	0.99 261	1.30 536	1.10 385	1.02 331	0.56 235	0.75 386	0.73 179	0.52 363	0.16 123	0.13 203	0.17 154	0.13 129	0.15 81	0.19 321

x	0.54 277	0.31 388	0.61 237	0.47 218	0.30 229	0.67 336	0.47 376	1.53 454	0.79 273	0.81 293	0.83 265	0.78 319	0.70 371	0.70 166	0.62 414	0.21 365	0.19 448	0.22 356	0.19 328	0.21 355	0.20 359

test-3	0.54 277	0.22 104	0.68 280	0.47 218	0.27 154	0.58 263	0.35 195	0.92 224	1.00 358	1.32 514	0.69 223	0.87 360	0.45 182	1.68 470	0.37 226	0.16 123	0.11 38	0.20 281	0.16 248	0.17 162	0.13 71

test_1	0.54 277	0.22 104	0.68 280	0.47 218	0.27 154	0.58 263	0.35 195	0.92 224	1.00 358	1.28 485	0.68 218	0.87 360	0.45 182	1.67 465	0.37 226	0.16 123	0.11 38	0.20 281	0.16 248	0.17 162	0.13 71

PSM-adaLoss	0.54 277	0.30 352	0.73 327	0.50 284	0.27 154	0.65 322	0.41 296	1.04 285	0.64 209	1.12 393	0.96 302	0.82 335	0.61 333	1.06 306	0.45 306	0.22 396	0.14 270	0.24 417	0.20 364	0.26 451	0.18 275

ROB_FTStereo_v2	0.54 277	0.30 352	0.73 327	0.50 284	0.27 154	0.64 306	0.42 302	1.05 293	0.64 209	1.12 393	0.96 302	0.83 342	0.60 322	1.12 326	0.46 321	0.22 396	0.14 270	0.24 417	0.20 364	0.26 451	0.18 275

ROB_FTStereo	0.54 277	0.30 352	0.73 327	0.50 284	0.27 154	0.64 306	0.25 74	1.05 293	0.64 209	1.12 393	0.95 299	0.82 335	0.61 333	1.15 332	0.45 306	0.22 396	0.14 270	0.24 417	0.20 364	0.26 451	0.18 275

cross-raft	0.54 277	0.25 205	0.61 237	0.52 337	0.29 205	0.68 343	0.37 239	1.46 430	0.76 261	1.01 354	1.06 349	1.28 502	0.46 190	0.71 170	0.35 202	0.15 83	0.12 101	0.18 203	0.16 248	0.19 261	0.14 130

RAFT-IKP	0.54 277	0.30 352	0.73 327	0.50 284	0.27 154	0.59 274	0.36 212	1.04 285	0.64 209	1.12 393	0.96 302	0.83 342	0.61 333	1.22 348	0.45 306	0.22 396	0.14 270	0.24 417	0.20 364	0.26 451	0.18 275

RALCasStereoNet	0.54 277	0.30 352	0.66 270	0.59 452	0.51 498	0.61 287	0.52 421	0.94 239	0.93 320	0.70 265	1.01 323	0.78 319	0.44 175	1.33 380	0.47 329	0.20 330	0.16 372	0.18 203	0.16 248	0.20 310	0.19 321

DCANet	0.54 277	0.24 165	0.70 298	0.43 134	0.24 78	0.49 163	0.36 212	1.05 293	1.30 536	1.12 393	1.03 341	0.58 247	0.92 470	0.81 215	0.52 363	0.16 123	0.13 203	0.17 154	0.13 129	0.18 209	0.19 321

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 277	0.25 205	0.68 280	0.43 134	0.24 78	0.40 73	0.34 183	1.04 285	1.09 409	1.32 514	1.60 558	0.80 325	0.68 362	0.67 158	0.39 249	0.13 26	0.10 9	0.18 203	0.17 278	0.17 162	0.13 71

CFNet-RSSM	0.54 277	0.24 165	0.70 298	0.48 250	0.28 181	0.60 281	0.27 98	1.49 436	1.14 439	1.06 367	0.93 296	1.08 441	0.54 279	0.70 166	0.35 202	0.16 123	0.12 101	0.17 154	0.15 202	0.16 117	0.14 130

MSKI-zero shot	0.55 294	0.26 235	0.57 215	0.51 316	0.26 124	0.69 349	0.28 105	1.18 350	0.64 209	0.91 319	1.32 471	0.82 335	0.33 94	1.92 500	0.32 158	0.17 182	0.12 101	0.17 154	0.13 129	0.16 117	0.16 216

test_3	0.55 294	0.23 139	0.71 309	0.53 356	0.28 181	0.61 287	0.40 279	0.92 224	1.05 382	1.19 445	0.68 218	0.93 386	0.44 175	1.67 465	0.39 249	0.15 83	0.12 101	0.22 356	0.19 328	0.21 355	0.14 130

Patchmatch Stereo++	0.55 294	0.30 352	0.73 327	0.50 284	0.27 154	0.65 322	0.29 117	1.05 293	0.64 209	1.12 393	0.96 302	0.83 342	0.60 322	1.37 395	0.45 306	0.22 396	0.14 270	0.24 417	0.20 364	0.26 451	0.18 275
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
DeepStereo_RVC	0.55 294	0.29 330	0.72 315	0.51 316	0.30 229	0.59 274	0.33 168	1.03 279	0.70 240	1.16 427	0.93 296	0.83 342	0.94 484	0.96 266	0.54 377	0.21 365	0.14 270	0.21 320	0.19 328	0.24 425	0.24 440

iRAFT	0.55 294	0.30 352	0.73 327	0.50 284	0.27 154	0.65 322	0.29 117	1.05 293	0.64 209	1.12 393	0.96 302	0.83 342	0.60 322	1.37 395	0.45 306	0.22 396	0.14 270	0.24 417	0.20 364	0.26 451	0.18 275

CRE-IMP	0.55 294	0.30 352	0.74 344	0.52 337	0.29 205	0.79 405	0.25 74	1.04 285	0.72 246	1.09 377	0.95 299	0.81 330	0.57 306	1.10 319	0.50 350	0.21 365	0.14 270	0.23 397	0.19 328	0.28 484	0.22 404

sAnonymous2	0.55 294	0.56 575	1.46 584	0.60 464	0.51 498	0.48 146	0.52 421	0.79 160	0.68 234	0.50 196	0.67 215	0.46 161	0.62 339	0.59 116	0.40 257	0.22 396	0.17 405	0.22 356	0.21 410	0.86 649	0.56 623

CroCo_RVC	0.55 294	0.56 575	1.46 584	0.60 464	0.51 498	0.48 146	0.52 421	0.79 160	0.68 234	0.50 196	0.67 215	0.46 161	0.62 339	0.59 116	0.40 257	0.22 396	0.17 405	0.22 356	0.21 410	0.86 649	0.56 623

GMStereo	0.55 294	0.45 532	0.94 453	0.50 284	0.32 281	0.64 306	0.43 325	1.00 265	1.40 582	0.82 297	0.73 237	0.51 194	0.45 182	0.85 232	0.55 382	0.24 442	0.15 334	0.20 281	0.21 410	0.31 514	0.24 440
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
NLMM1	0.56 303	0.27 268	0.60 232	0.47 218	0.74 596	0.68 343	0.43 325	1.83 545	1.04 376	0.59 238	0.62 192	0.51 194	0.47 202	1.33 380	0.57 392	0.18 233	0.21 492	0.20 281	0.17 278	0.20 310	0.15 175

AIO-test1	0.56 303	0.25 205	0.55 193	0.64 508	0.78 611	0.80 414	0.36 212	1.18 350	1.34 551	0.57 227	0.88 285	0.61 263	0.50 245	1.12 326	0.35 202	0.17 182	0.17 405	0.22 356	0.24 477	0.18 209	0.23 424

rvit_0105_4	0.56 303	0.38 496	1.06 504	0.66 528	0.38 392	0.53 218	0.53 429	0.84 195	1.17 464	0.56 225	0.61 188	0.72 303	0.59 318	0.98 277	0.45 306	0.32 554	0.33 602	0.29 518	0.25 491	0.29 495	0.23 424

H2IRNET	0.56 303	0.26 235	0.66 270	0.47 218	0.35 334	0.41 80	0.26 88	0.92 224	1.17 464	0.61 244	1.28 453	1.08 441	0.86 447	0.99 284	0.63 419	0.19 287	0.16 372	0.22 356	0.25 491	0.21 355	0.18 275

ACVNet-DCA	0.56 303	0.31 388	0.50 136	0.54 373	0.26 124	1.18 529	0.51 410	1.42 416	0.78 269	0.58 230	0.79 257	0.48 175	0.88 457	1.46 422	0.32 158	0.20 330	0.12 101	0.25 457	0.15 202	0.22 382	0.21 382

riskmin	0.56 303	0.27 268	0.60 232	0.43 134	0.31 259	0.83 431	0.42 302	1.14 335	1.04 376	0.73 273	0.75 244	1.11 459	1.01 518	0.81 215	0.51 356	0.20 330	0.14 270	0.24 417	0.15 202	0.24 425	0.25 452

MIPNet	0.56 303	0.28 295	0.94 453	0.49 272	0.33 305	0.66 331	0.38 247	1.35 401	1.08 401	1.06 367	0.92 292	0.60 258	0.79 409	0.73 179	0.52 363	0.17 182	0.14 270	0.19 229	0.16 248	0.18 209	0.17 248

iGMRVC	0.56 303	0.30 352	0.73 327	0.50 284	0.27 154	0.65 322	0.38 247	1.05 293	0.64 209	1.12 393	0.96 302	0.83 342	0.60 322	1.52 434	0.46 321	0.22 396	0.14 270	0.24 417	0.20 364	0.26 451	0.18 275

WQFJX1	0.57 311	0.26 235	0.54 178	0.48 250	0.72 588	0.68 343	0.47 376	2.46 659	0.71 244	0.54 214	0.50 140	0.53 209	0.51 257	1.36 392	0.60 407	0.18 233	0.20 468	0.20 281	0.16 248	0.20 310	0.20 359

AIO-test2	0.57 311	0.28 295	0.63 246	0.61 479	0.58 541	0.79 405	0.51 410	1.18 350	1.40 582	0.63 250	1.15 400	0.51 194	0.43 164	1.09 316	0.35 202	0.21 365	0.17 405	0.26 476	0.30 563	0.20 310	0.19 321

MIM_Stereo	0.57 311	0.24 165	0.92 446	0.46 202	0.30 229	0.54 230	0.28 105	1.27 386	0.75 252	1.00 348	1.16 405	0.93 386	0.53 272	1.45 420	0.61 411	0.16 123	0.16 372	0.20 281	0.19 328	0.17 162	0.14 130

qqq	0.57 311	0.34 452	0.71 309	0.47 218	0.27 154	0.64 306	0.62 496	1.42 416	0.78 269	0.80 288	0.92 292	0.95 398	0.77 397	0.88 241	0.59 399	0.21 365	0.20 468	0.24 417	0.23 462	0.22 382	0.21 382

ADStereo(finetuned)	0.57 311	0.24 165	1.06 504	0.43 134	0.24 78	0.49 163	0.35 195	1.05 293	1.30 536	1.12 393	1.03 341	0.58 247	1.20 568	0.84 226	0.51 356	0.16 123	0.13 203	0.17 154	0.13 129	0.18 209	0.19 321

R-Stereo Train	0.57 311	0.26 235	0.63 246	0.54 373	0.36 350	0.69 349	0.54 435	1.22 372	0.72 246	1.61 594	1.50 533	0.75 309	0.53 272	0.64 140	0.44 291	0.18 233	0.15 334	0.17 154	0.15 202	0.17 162	0.17 248

RAFT-Stereo	0.57 311	0.26 235	0.63 246	0.54 373	0.36 350	0.69 349	0.54 435	1.22 372	0.72 246	1.61 594	1.50 533	0.75 309	0.53 272	0.64 140	0.44 291	0.18 233	0.15 334	0.17 154	0.15 202	0.17 162	0.17 248
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
xyz-stereo-finetune2	0.58 318	0.27 268	0.57 215	0.40 79	0.24 78	1.09 512	0.32 155	0.79 160	0.53 170	0.65 257	1.07 353	0.58 247	0.80 415	2.47 554	0.80 485	0.16 123	0.15 334	0.21 320	0.17 278	0.16 117	0.17 248

rvit_0105_5	0.58 318	0.39 501	1.05 499	0.66 528	0.37 370	0.58 263	0.56 461	0.94 239	1.18 471	0.64 253	0.68 218	0.75 309	0.63 345	0.88 241	0.50 350	0.32 554	0.32 597	0.30 531	0.27 521	0.28 484	0.25 452

RAFT+CT+SA	0.58 318	0.29 330	0.60 232	0.66 528	0.37 370	0.42 90	0.55 453	1.27 386	1.03 370	0.70 265	1.22 427	0.60 258	0.70 371	1.64 459	0.41 267	0.18 233	0.13 203	0.22 356	0.22 439	0.21 355	0.18 275

IPLGR	0.58 318	0.27 268	1.14 530	0.48 250	0.28 181	0.65 322	0.33 168	1.22 372	1.13 436	1.18 441	1.05 347	0.69 295	0.66 360	0.96 266	0.52 363	0.17 182	0.15 334	0.20 281	0.17 278	0.20 310	0.18 275

AFF-stereo	0.58 318	0.25 205	0.64 253	0.46 202	0.29 205	0.34 40	0.38 247	1.15 337	1.14 439	1.17 436	1.60 558	1.10 454	0.71 376	0.97 274	0.43 288	0.13 26	0.11 38	0.19 229	0.19 328	0.17 162	0.14 130

dd	0.59 323	0.48 543	0.97 466	0.55 398	0.32 281	0.64 306	0.47 376	1.02 274	1.34 551	0.78 282	0.86 275	0.58 247	0.54 279	1.01 291	0.86 502	0.28 524	0.18 430	0.26 476	0.19 328	0.32 523	0.24 440

PFNet+	0.59 323	0.28 295	0.77 366	0.53 356	0.30 229	0.59 274	0.31 139	0.92 224	1.14 439	1.33 523	1.10 369	0.79 323	0.57 306	1.31 371	0.49 343	0.25 470	0.17 405	0.28 507	0.26 509	0.21 355	0.25 452

AnonymousM	0.59 323	1.11 649	0.41 61	0.44 168	0.32 281	0.43 99	0.47 376	1.05 293	0.64 209	0.98 340	0.63 195	0.67 287	0.43 164	0.59 116	0.41 267	0.20 330	0.15 334	1.84 678	0.84 666	0.14 44	0.13 71

GANet-ADL	0.60 326	0.35 472	0.72 315	0.64 508	0.40 414	0.68 343	0.51 410	1.49 436	1.12 423	0.95 329	1.08 358	0.91 376	0.57 306	0.76 191	0.55 382	0.26 493	0.18 430	0.18 203	0.16 248	0.23 410	0.25 452

TRStereo	0.60 326	0.60 593	0.97 466	0.74 587	0.67 575	0.46 121	0.38 247	1.85 550	0.89 303	0.79 285	0.80 263	0.88 364	0.39 137	1.10 319	0.41 267	0.23 423	0.15 334	0.23 397	0.24 477	0.17 162	0.15 175

NRIStereo	0.60 326	0.29 330	0.69 292	0.53 356	0.28 181	0.63 302	0.33 168	1.08 315	0.87 296	1.14 411	0.87 281	0.91 376	0.59 318	2.24 533	0.49 343	0.20 330	0.14 270	0.21 320	0.19 328	0.21 355	0.17 248

RALAANet	0.60 326	0.33 427	0.87 419	0.62 490	0.50 486	0.69 349	0.31 139	1.21 364	1.06 389	1.09 377	1.16 405	0.88 364	0.46 190	1.22 348	0.42 278	0.19 287	0.15 334	0.21 320	0.17 278	0.27 465	0.17 248

111	0.60 326	0.23 139	0.70 298	0.43 134	0.24 78	0.72 363	0.42 302	1.18 350	1.41 588	0.80 288	1.38 495	1.10 454	0.79 409	0.96 266	0.58 396	0.18 233	0.13 203	0.17 154	0.15 202	0.17 162	0.19 321

FENet	0.60 326	0.28 295	0.63 246	0.54 373	0.33 305	0.83 431	0.38 247	1.27 386	1.07 394	1.00 348	0.86 275	0.99 414	0.85 439	0.96 266	0.68 439	0.22 396	0.15 334	0.23 397	0.20 364	0.22 382	0.23 424

TestStereo_HL2	0.61 332	0.24 165	1.08 513	0.39 65	0.32 281	0.53 218	0.34 183	1.11 325	1.01 361	0.57 227	0.84 268	0.61 263	0.60 322	3.04 577	0.55 382	0.18 233	0.13 203	0.17 154	0.13 129	0.16 117	0.18 275

test_sample1	0.61 332	0.29 330	0.75 348	0.50 284	0.31 259	0.76 387	0.48 389	1.59 468	0.84 288	0.90 315	0.94 298	0.88 364	0.95 489	1.16 336	0.67 435	0.22 396	0.18 430	0.20 281	0.19 328	0.21 355	0.21 382

MyStereo06	0.61 332	0.28 295	0.95 457	0.56 414	0.46 469	0.61 287	0.73 531	1.78 527	0.67 228	1.03 362	1.12 382	1.13 465	0.56 294	0.78 201	0.41 267	0.17 182	0.16 372	0.23 397	0.20 364	0.22 382	0.20 359

ACRE	0.61 332	0.33 427	1.01 482	0.58 438	0.49 479	0.75 379	0.47 376	1.06 306	0.95 326	1.37 535	1.55 544	0.62 270	0.46 190	0.83 221	0.70 443	0.23 423	0.15 334	0.19 229	0.16 248	0.18 209	0.21 382

Anonymous3	0.61 332	0.44 525	1.11 522	0.59 452	0.49 479	0.93 466	0.65 505	0.93 233	0.81 277	0.72 272	0.88 285	0.65 279	0.69 366	1.06 306	0.53 370	0.35 580	0.30 583	0.26 476	0.26 509	0.31 514	0.27 487

test_sample2	0.62 337	0.29 330	0.74 344	0.50 284	0.28 181	0.80 414	0.61 493	1.61 475	1.00 358	0.88 312	0.99 314	0.94 389	0.83 432	1.16 336	0.51 356	0.23 423	0.18 430	0.22 356	0.21 410	0.23 410	0.22 404

tt1	0.62 337	0.32 404	0.51 146	0.54 373	0.26 124	1.16 526	0.48 389	0.95 244	2.47 659	0.57 227	0.77 249	0.49 184	0.81 419	1.55 442	0.32 158	0.20 330	0.12 101	0.24 417	0.15 202	0.19 261	0.20 359

CIPLG	0.62 337	0.33 427	0.96 463	0.58 438	0.50 486	0.75 379	0.48 389	1.05 293	0.96 332	1.40 548	1.57 552	0.64 276	0.48 216	0.89 246	0.70 443	0.23 423	0.15 334	0.19 229	0.16 248	0.19 261	0.21 382

IPLGR_C	0.62 337	0.33 427	0.99 472	0.58 438	0.49 479	0.76 387	0.48 389	1.10 319	0.96 332	1.40 548	1.56 548	0.62 270	0.48 216	0.80 209	0.71 449	0.23 423	0.15 334	0.19 229	0.16 248	0.19 261	0.21 382

HHNet	0.62 337	0.26 235	0.63 246	0.43 134	0.45 457	0.50 179	0.58 476	1.07 308	1.01 361	1.25 476	2.23 627	0.70 299	0.61 333	1.07 310	0.47 329	0.20 330	0.13 203	0.23 397	0.19 328	0.19 261	0.30 519

Pruner-Stereo	0.62 337	0.29 330	0.70 298	0.61 479	0.31 259	0.63 302	0.43 325	1.17 343	0.99 352	1.53 576	1.08 358	0.95 398	0.55 287	1.35 387	0.51 356	0.23 423	0.14 270	0.24 417	0.21 410	0.21 355	0.23 424

DIP-Stereo	0.62 337	0.30 352	0.83 395	0.48 250	0.36 350	0.95 470	0.33 168	2.37 652	0.67 228	1.25 476	1.00 318	0.68 289	0.51 257	0.91 249	0.61 411	0.18 233	0.15 334	0.21 320	0.17 278	0.19 261	0.19 321
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
FACV-RUCA	0.63 344	0.34 452	0.82 390	0.62 490	0.65 567	0.81 423	0.41 296	1.44 423	1.07 394	0.86 310	1.14 391	0.61 263	0.69 366	0.80 209	0.53 370	0.28 524	0.19 448	0.47 622	0.21 410	0.35 539	0.25 452

rvit_0105_3	0.63 344	0.44 525	1.08 513	0.72 575	0.40 414	0.64 306	0.71 527	1.03 279	1.17 464	0.82 297	0.70 228	0.80 325	0.70 371	0.91 249	0.56 389	0.35 580	0.34 603	0.34 571	0.32 579	0.27 465	0.28 499

mmm	0.63 344	0.35 472	0.72 315	0.51 316	0.30 229	0.86 444	0.54 435	1.59 468	0.86 291	1.07 370	1.38 495	0.79 323	0.75 386	0.91 249	0.58 396	0.22 396	0.18 430	0.29 518	0.25 491	0.25 438	0.23 424

HH	0.63 344	0.30 352	0.77 366	0.50 284	0.32 281	0.49 163	0.46 368	1.65 484	0.64 209	0.69 263	1.09 363	1.63 572	0.85 439	1.90 498	0.37 226	0.18 233	0.13 203	0.19 229	0.17 278	0.19 261	0.16 216

HanStereo	0.63 344	0.30 352	0.77 366	0.50 284	0.32 281	0.49 163	0.46 368	1.65 484	0.64 209	0.69 263	1.09 363	1.63 572	0.85 439	1.90 498	0.37 226	0.18 233	0.13 203	0.19 229	0.17 278	0.19 261	0.16 216

CAS	0.63 344	0.18 9	0.37 16	2.27 678	0.84 625	0.57 260	0.54 435	0.79 160	0.62 201	0.48 179	0.70 228	0.36 97	0.26 38	0.45 50	0.35 202	2.24 681	0.10 9	0.14 17	0.09 1	0.15 81	1.06 665

TestStereo1	0.63 344	0.28 295	0.75 348	0.76 594	0.31 259	0.48 146	0.43 325	1.30 392	1.21 491	0.97 335	1.31 464	0.64 276	0.77 397	1.75 480	0.42 278	0.20 330	0.15 334	0.22 356	0.18 303	0.21 355	0.17 248

RAFT_CTSACE	0.63 344	0.26 235	0.88 428	0.55 398	0.51 498	0.71 360	0.44 339	0.80 169	0.97 340	0.97 335	1.84 598	1.18 473	0.68 362	1.47 426	0.36 214	0.16 123	0.15 334	0.21 320	0.20 364	0.20 310	0.14 130

SA-5K	0.63 344	0.28 295	0.75 348	0.76 594	0.31 259	0.48 146	0.43 325	1.30 392	1.21 491	0.97 335	1.31 464	0.64 276	0.77 397	1.75 480	0.42 278	0.20 330	0.15 334	0.22 356	0.18 303	0.21 355	0.17 248

ICVP	0.63 344	0.33 427	0.57 215	0.61 479	0.40 414	0.80 414	0.58 476	1.61 475	0.89 303	0.90 315	1.24 433	0.88 364	0.73 381	0.72 174	0.88 504	0.29 535	0.21 492	0.22 356	0.21 410	0.24 425	0.27 487
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
XX-Stereo	0.63 344	0.26 235	1.90 621	0.81 607	0.67 575	0.43 99	0.23 52	1.03 279	0.58 186	0.65 257	1.56 548	1.41 527	0.39 137	1.28 364	0.35 202	0.20 330	0.14 270	0.20 281	0.19 328	0.18 209	0.14 130

ACVNet	0.63 344	0.31 388	0.54 178	0.54 373	0.36 350	0.80 414	0.46 368	1.37 404	1.07 394	0.93 322	1.30 458	1.08 441	0.85 439	0.80 209	0.94 516	0.21 365	0.19 448	0.21 320	0.18 303	0.22 382	0.18 275

TestStereo_HL3	0.64 356	0.24 165	1.46 584	0.38 53	0.30 229	0.46 121	0.33 168	1.07 308	0.95 326	0.60 242	0.79 257	0.61 263	0.49 233	3.47 596	0.75 461	0.16 123	0.13 203	0.16 103	0.13 129	0.16 117	0.18 275

fast-iter	0.64 356	0.32 404	0.68 280	0.47 218	0.51 498	0.41 80	0.36 212	1.04 285	0.75 252	1.31 510	1.43 508	1.62 567	1.12 549	0.94 262	0.88 504	0.15 83	0.12 101	0.20 281	0.20 364	0.20 310	0.18 275

CoSv	0.64 356	0.32 404	0.68 280	0.47 218	0.51 498	0.41 80	0.36 212	1.04 285	0.75 252	1.31 510	1.43 508	1.62 567	1.12 549	0.94 262	0.88 504	0.15 83	0.12 101	0.20 281	0.20 364	0.20 310	0.18 275

rvit_stereo_0075_2	0.64 356	0.46 534	1.05 499	0.66 528	0.66 571	0.53 218	0.48 389	1.20 363	1.12 423	0.76 274	0.92 292	0.78 319	0.53 272	1.03 295	0.59 399	0.37 588	0.28 567	0.40 605	0.31 571	0.37 550	0.32 536

cc1	0.64 356	0.31 388	0.50 136	0.54 373	0.26 124	1.18 529	0.51 410	0.93 233	3.05 673	0.58 230	0.79 257	0.48 175	0.88 457	1.46 422	0.32 158	0.20 330	0.12 101	0.25 457	0.15 202	0.19 261	0.19 321

GwcNet-ADL	0.64 356	0.31 388	0.79 379	0.56 414	0.41 424	0.60 281	0.58 476	1.41 414	1.26 514	1.08 371	1.13 387	0.91 376	0.60 322	1.04 301	0.78 473	0.27 509	0.18 430	0.18 203	0.18 303	0.25 438	0.29 506

RAFT	0.64 356	0.30 352	0.73 327	0.59 452	0.33 305	0.68 343	0.58 476	1.04 285	0.76 261	1.08 371	1.19 417	1.65 578	0.93 479	1.06 306	0.56 389	0.21 365	0.18 430	0.27 492	0.24 477	0.22 382	0.17 248

TestStereo	0.64 356	0.39 501	0.71 309	0.51 316	0.27 154	0.56 255	0.42 302	1.03 279	0.91 312	0.80 288	1.00 318	0.68 289	0.52 264	3.25 586	0.45 306	0.22 396	0.15 334	0.24 417	0.18 303	0.27 465	0.16 216

DN-CSS_ROB	0.64 356	0.32 404	1.05 499	0.55 398	0.40 414	0.54 230	0.45 359	1.21 364	0.93 320	1.03 362	1.47 523	0.69 295	0.63 345	1.76 485	0.49 343	0.18 233	0.14 270	0.25 457	0.22 439	0.22 382	0.20 359

Hybrid-DGEV-03	0.65 365	0.26 235	0.56 202	0.53 356	0.36 350	0.73 368	0.39 264	0.89 211	1.15 451	1.73 609	2.52 642	0.84 351	0.56 294	0.97 274	0.44 291	0.18 233	0.12 101	0.22 356	0.19 328	0.17 162	0.14 130

Hybrid-DGEV-2	0.65 365	0.31 388	0.73 327	0.60 464	0.37 370	1.08 506	0.28 105	1.45 428	1.40 582	1.32 514	0.85 273	1.03 428	1.01 518	1.05 304	0.48 334	0.18 233	0.15 334	0.22 356	0.19 328	0.17 162	0.15 175

MyStereo8	0.65 365	0.29 330	1.00 478	0.58 438	0.49 479	0.91 454	0.35 195	1.18 350	1.31 540	1.16 427	1.27 447	0.90 373	0.64 349	0.72 174	0.95 520	0.18 233	0.14 270	0.20 281	0.18 303	0.22 382	0.26 476

StereoVision	0.65 365	0.34 452	0.86 407	0.59 452	0.40 414	0.50 179	0.41 296	1.09 316	0.93 320	0.71 267	2.50 641	0.82 335	0.57 306	1.03 295	0.49 343	0.25 470	0.28 567	0.29 518	0.28 542	0.36 546	0.20 359

CASS	0.65 365	0.34 452	0.72 315	0.56 414	0.27 154	0.78 399	0.42 302	1.59 468	0.86 291	1.30 500	1.25 437	0.87 360	0.84 436	0.84 226	0.54 377	0.35 580	0.19 448	0.26 476	0.21 410	0.28 484	0.42 582
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
test_5	0.65 365	0.30 352	0.75 348	0.67 540	0.50 486	0.92 461	0.52 421	1.39 411	1.12 423	0.76 274	1.11 375	1.00 415	0.90 464	1.53 438	0.45 306	0.18 233	0.13 203	0.23 397	0.22 439	0.21 355	0.19 321

iRaft-Stereo_20w	0.65 365	0.31 388	1.00 478	0.47 218	0.34 327	0.73 368	0.30 127	2.96 670	0.70 240	1.15 417	1.14 391	0.76 313	0.65 357	1.11 322	0.38 238	0.17 182	0.13 203	0.18 203	0.16 248	0.19 261	0.18 275

EAI-Stereo	0.65 365	0.28 295	0.69 292	0.53 356	0.27 154	0.60 281	0.40 279	2.28 643	0.64 209	0.71 267	3.18 655	0.57 240	0.43 164	1.06 306	0.41 267	0.18 233	0.13 203	0.17 154	0.17 278	0.17 162	0.17 248

HITNet	0.65 365	0.40 508	0.77 366	0.48 250	0.24 78	1.05 500	0.49 401	1.76 519	1.02 366	1.18 441	1.18 410	0.89 372	0.80 415	0.85 232	0.79 480	0.17 182	0.12 101	0.21 320	0.17 278	0.29 495	0.15 175
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
IGEV_i1	0.66 374	0.29 330	0.89 434	0.55 398	0.28 181	0.92 461	0.60 489	1.98 588	0.83 284	1.00 348	1.04 344	1.09 451	0.68 362	1.29 368	0.62 414	0.20 330	0.17 405	0.21 320	0.17 278	0.21 355	0.21 382

Selective-IGEV-i1	0.66 374	0.27 268	0.86 407	0.54 373	0.33 305	1.01 489	0.78 544	1.75 512	1.18 471	0.88 312	1.19 417	1.19 474	0.56 294	0.98 277	0.54 377	0.19 287	0.16 372	0.20 281	0.17 278	0.19 261	0.20 359

MyStereo05	0.66 374	0.28 295	1.07 509	0.56 414	0.46 469	0.61 287	0.73 531	1.34 399	1.41 588	1.15 417	0.91 290	0.77 315	0.80 415	1.41 414	0.63 419	0.17 182	0.16 372	0.23 397	0.20 364	0.22 382	0.20 359

PCWNet_CMD	0.66 374	0.32 404	0.88 428	0.49 272	0.37 370	0.78 399	0.40 279	1.42 416	1.31 540	1.16 427	1.31 464	1.25 491	0.62 339	0.89 246	0.57 392	0.20 330	0.16 372	0.27 492	0.19 328	0.40 567	0.25 452

ToySt	0.66 374	0.33 427	1.23 542	0.51 316	0.33 305	0.86 444	0.68 518	1.10 319	0.97 340	0.84 302	1.08 358	1.25 491	0.94 484	1.01 291	0.74 456	0.19 287	0.19 448	0.24 417	0.24 477	0.27 465	0.23 424

DisPM	0.66 374	0.28 295	0.72 315	0.61 479	0.35 334	0.62 297	0.45 359	1.02 274	0.99 352	1.56 586	1.10 369	0.80 325	0.59 318	2.37 544	0.41 267	0.23 423	0.14 270	0.23 397	0.21 410	0.20 310	0.25 452

SA	0.66 374	0.30 352	0.82 390	0.61 479	0.30 229	0.58 263	0.38 247	1.44 423	1.30 536	0.96 331	1.36 488	0.66 283	0.95 489	1.85 495	0.42 278	0.19 287	0.15 334	0.25 457	0.23 462	0.21 355	0.17 248

CFNet_pseudo	0.66 374	0.32 404	0.86 407	0.48 250	0.39 403	0.70 356	0.40 279	1.33 394	1.22 497	1.16 427	1.34 480	1.24 487	0.64 349	0.98 277	0.59 399	0.21 365	0.16 372	0.33 561	0.19 328	0.36 546	0.25 452

GES	0.66 374	0.34 452	0.90 438	0.59 452	0.38 392	0.94 467	0.57 472	2.11 614	0.86 291	1.02 358	1.11 375	0.66 283	0.79 409	0.99 284	0.61 411	0.27 509	0.19 448	0.20 281	0.20 364	0.21 355	0.30 519

MSMDNet	0.66 374	0.32 404	0.87 419	0.49 272	0.37 370	0.79 405	0.40 279	1.43 422	1.31 540	1.15 417	1.31 464	1.24 487	0.63 345	0.88 241	0.57 392	0.21 365	0.16 372	0.26 476	0.19 328	0.39 563	0.24 440

ccs_rob	0.66 374	0.33 427	0.86 407	0.48 250	0.39 403	0.70 356	0.40 279	1.33 394	1.22 497	1.16 427	1.34 480	1.23 485	0.64 349	0.98 277	0.59 399	0.21 365	0.16 372	0.35 580	0.20 364	0.37 550	0.25 452

MyStereo04	0.67 385	0.29 330	1.07 509	0.55 398	0.45 457	0.59 274	0.79 548	1.50 440	1.40 582	0.91 319	0.91 290	0.74 306	0.86 447	1.52 434	0.62 414	0.17 182	0.16 372	0.24 417	0.20 364	0.23 410	0.20 359

xx1	0.67 385	0.31 388	0.50 136	0.54 373	0.26 124	1.18 529	0.51 410	0.93 233	3.05 673	0.58 230	0.79 257	0.95 398	0.77 397	1.46 422	0.32 158	0.20 330	0.12 101	0.24 417	0.23 462	0.22 382	0.21 382

GMStereo_Zeroshot	0.67 385	0.61 595	1.01 482	0.64 508	0.37 370	0.84 440	0.35 195	1.05 293	1.12 423	1.12 393	1.06 349	1.27 499	0.54 279	1.19 343	0.59 399	0.32 554	0.17 405	0.31 537	0.18 303	0.52 615	0.22 404

DMCA	0.67 385	0.34 452	0.90 438	0.51 316	0.44 450	0.86 444	0.47 376	1.42 416	1.02 366	1.17 436	1.12 382	1.23 485	0.75 386	0.78 201	0.95 520	0.25 470	0.19 448	0.27 492	0.19 328	0.24 425	0.27 487

test_sample3	0.68 389	0.32 404	0.88 428	0.52 337	0.30 229	0.97 480	0.52 421	1.86 553	1.15 451	1.08 371	1.11 375	0.88 364	0.71 376	1.17 340	0.68 439	0.25 470	0.20 468	0.25 457	0.25 491	0.25 438	0.25 452

raft_robust	0.68 389	0.30 352	0.64 253	0.52 337	0.26 124	0.54 230	0.35 195	1.33 394	1.24 506	1.16 427	1.07 353	0.60 258	0.54 279	3.58 597	0.37 226	0.18 233	0.14 270	0.20 281	0.22 439	0.20 310	0.16 216

test_sample5	0.69 391	0.34 452	0.87 419	0.52 337	0.30 229	0.84 440	0.54 435	1.83 545	1.14 439	1.11 391	1.25 437	0.88 364	0.78 405	1.23 350	0.65 425	0.26 493	0.20 468	0.27 492	0.27 521	0.27 465	0.26 476

test_sample4	0.69 391	0.33 427	0.91 441	0.51 316	0.30 229	0.92 461	0.52 421	1.87 556	1.15 451	1.14 411	1.18 410	0.87 360	0.75 386	1.18 342	0.68 439	0.25 470	0.20 468	0.26 476	0.26 509	0.26 451	0.25 452

IPLG	0.69 391	0.27 268	0.97 466	0.51 316	0.43 441	0.79 405	0.33 168	1.21 364	1.06 389	1.30 500	1.10 369	0.52 202	0.55 287	3.16 584	0.63 419	0.16 123	0.14 270	0.19 229	0.16 248	0.18 209	0.17 248

UCFNet_RVC	0.69 391	0.35 472	0.49 125	0.64 508	0.39 403	0.85 443	0.58 476	1.75 512	1.14 439	0.97 335	1.19 417	1.17 470	0.93 479	0.99 284	0.62 414	0.28 524	0.20 468	0.34 571	0.31 571	0.32 523	0.27 487

IGEV-BASED-STEREO-	0.70 395	3.18 700	2.55 647	0.39 65	0.23 55	0.44 110	0.23 52	0.63 77	0.42 104	0.44 150	0.44 105	0.34 87	0.28 54	0.56 105	0.29 100	1.35 674	0.10 9	0.22 356	0.19 328	0.46 598	1.31 669

DualNet	0.70 395	0.34 452	0.87 419	0.52 337	0.30 229	0.84 440	0.54 435	1.83 545	1.14 439	1.14 411	1.33 473	0.88 364	0.78 405	1.23 350	0.65 425	0.26 493	0.20 468	0.27 492	0.27 521	0.27 465	0.26 476

CFNet_ucs	0.70 395	0.33 427	0.88 428	0.50 284	0.43 441	0.74 373	0.44 339	1.60 472	1.29 530	1.22 458	1.54 542	1.09 451	0.63 345	0.99 284	0.59 399	0.25 470	0.20 468	0.37 591	0.21 410	0.40 567	0.28 499

IER	0.70 395	0.31 388	1.02 489	0.48 250	0.52 511	1.34 557	0.51 410	1.17 343	0.99 352	1.23 464	1.34 480	1.12 460	1.11 546	0.99 284	0.71 449	0.20 330	0.16 372	0.21 320	0.21 410	0.20 310	0.19 321

HCRNet	0.70 395	0.39 501	0.73 327	0.60 464	0.59 549	0.76 387	0.35 195	1.22 372	1.13 436	1.02 358	0.99 314	1.02 424	0.76 394	2.19 530	0.70 443	0.28 524	0.19 448	0.28 507	0.23 462	0.25 438	0.23 424

SFCPSM	0.70 395	0.28 295	1.02 489	0.51 316	0.38 392	1.37 560	0.66 510	2.00 592	1.03 370	1.17 436	1.21 424	0.82 335	0.78 405	1.03 295	0.53 370	0.21 365	0.17 405	0.22 356	0.24 477	0.21 355	0.19 321

AdaStereo	0.70 395	0.43 522	0.75 348	0.73 583	0.37 370	0.92 461	0.53 429	1.85 550	1.18 471	1.12 393	1.23 431	1.07 440	0.65 357	0.96 266	0.63 419	0.31 547	0.15 334	0.32 552	0.21 410	0.29 495	0.22 404
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.
test_sample6	0.71 402	0.34 452	0.87 419	0.52 337	0.30 229	0.82 425	0.58 476	1.79 533	1.15 451	1.14 411	1.33 473	0.91 376	0.79 409	1.31 371	0.74 456	0.27 509	0.21 492	0.27 492	0.29 554	0.28 484	0.27 487

BSDual-CNN	0.71 402	0.32 404	0.68 280	0.54 373	0.44 450	1.27 545	0.65 505	2.16 624	0.98 345	1.20 449	1.11 375	1.12 460	0.74 383	0.91 249	0.66 430	0.24 442	0.17 405	0.25 457	0.22 439	0.22 382	0.22 404

DFGA-Net	0.72 404	0.40 508	1.40 567	0.52 337	0.45 457	0.83 431	0.44 339	1.28 390	1.08 401	0.99 343	1.19 417	0.70 299	0.55 287	2.14 522	1.16 554	0.18 233	0.16 372	0.24 417	0.23 462	0.27 465	0.25 452

rvit_105_1	0.72 404	0.52 560	1.01 482	0.78 599	0.49 479	0.75 379	0.87 573	1.12 329	1.18 471	0.99 343	0.79 257	0.90 373	0.77 397	1.26 359	0.75 461	0.41 604	0.36 619	0.36 588	0.41 616	0.30 505	0.33 542

DCVSM-stereo	0.72 404	0.35 472	0.76 358	0.55 398	0.42 430	0.73 368	0.38 247	1.21 364	1.02 366	1.79 617	1.04 344	1.62 567	1.03 527	1.04 301	0.79 480	0.24 442	0.27 560	0.29 518	0.24 477	0.30 505	0.36 558

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 404	0.35 472	1.70 606	0.49 272	0.56 528	0.63 302	0.38 247	2.41 655	0.65 223	0.77 279	1.07 353	1.82 600	0.95 489	0.93 259	0.43 288	0.20 330	0.13 203	0.21 320	0.25 491	0.28 484	0.26 476

qqq1	0.72 404	0.30 352	0.86 407	0.46 202	0.26 124	0.82 425	0.43 325	2.05 604	1.39 577	1.23 464	1.47 523	0.98 408	0.95 489	1.71 474	0.44 291	0.24 442	0.20 468	0.18 203	0.15 202	0.18 209	0.18 275

fff1	0.72 404	0.30 352	0.86 407	0.46 202	0.26 124	0.82 425	0.43 325	2.05 604	1.39 577	1.23 464	1.47 523	0.98 408	0.95 489	1.71 474	0.44 291	0.24 442	0.20 468	0.18 203	0.15 202	0.18 209	0.18 275

ffm	0.72 404	0.33 427	0.85 401	0.53 356	0.37 370	0.74 373	0.56 461	0.95 244	2.47 659	1.15 417	1.45 516	1.06 434	0.82 424	1.55 442	0.32 158	0.20 330	0.12 101	0.31 537	0.27 521	0.19 261	0.20 359

anonymousa	0.72 404	0.27 268	0.75 348	0.47 218	0.63 562	1.43 574	0.45 359	1.24 380	0.89 303	1.28 485	1.75 588	1.62 567	1.13 553	0.69 162	0.59 399	0.19 287	0.16 372	0.23 397	0.25 491	0.20 310	0.18 275

Sa-1000	0.72 404	0.29 330	0.76 358	0.59 452	0.30 229	0.73 368	0.37 239	1.62 479	1.33 548	1.28 485	2.04 618	0.86 356	0.75 386	1.84 492	0.38 238	0.19 287	0.14 270	0.25 457	0.23 462	0.20 310	0.16 216

psmg	0.72 404	0.32 404	0.68 280	0.50 284	0.44 450	1.48 578	0.75 536	1.94 579	0.98 345	1.21 453	1.33 473	1.12 460	0.74 383	0.91 249	0.66 430	0.24 442	0.19 448	0.25 457	0.25 491	0.23 410	0.22 404

UDGNet	0.72 404	1.17 655	0.80 385	0.77 597	0.41 424	0.77 394	0.38 247	0.97 255	1.34 551	0.81 293	0.88 285	0.71 302	0.60 322	1.21 347	0.54 377	0.52 634	0.19 448	1.02 668	0.26 509	0.71 644	0.31 529

PSMNet-ADL	0.72 404	0.35 472	0.62 243	0.69 557	0.46 469	1.14 518	0.44 339	1.37 404	1.01 361	0.83 299	1.17 408	1.33 513	0.96 496	1.43 415	0.95 520	0.33 563	0.22 514	0.21 320	0.23 462	0.27 465	0.29 506

LCNet	0.72 404	0.28 295	0.52 156	0.55 398	0.31 259	0.69 349	0.54 435	1.00 265	0.88 300	1.19 445	1.34 480	0.97 406	1.34 591	2.56 558	0.45 306	0.18 233	0.13 203	0.21 320	0.25 491	0.27 465	0.73 648

GANet-RSSM	0.72 404	0.28 295	0.63 246	0.64 508	0.58 541	0.80 414	0.58 476	1.89 562	1.08 401	1.04 365	1.25 437	1.15 468	1.04 529	1.49 428	0.62 414	0.25 470	0.19 448	0.22 356	0.22 439	0.22 382	0.21 382

PSMNet-RSSM	0.72 404	0.30 352	0.61 237	0.63 499	0.42 430	0.73 368	0.56 461	1.92 572	1.10 417	1.09 377	1.37 490	1.22 480	0.98 506	1.28 364	0.72 452	0.27 509	0.19 448	0.27 492	0.29 554	0.24 425	0.24 440

CFNet-ft	0.72 404	0.32 404	0.54 178	0.66 528	0.54 518	0.83 431	0.55 453	1.37 404	1.15 451	0.93 322	1.28 453	1.57 559	0.97 499	1.35 387	0.81 487	0.26 493	0.20 468	0.33 561	0.25 491	0.30 505	0.23 424

CFNet_RVC	0.72 404	0.32 404	0.54 178	0.66 528	0.54 518	0.83 431	0.55 453	1.37 404	1.15 451	0.93 322	1.28 453	1.57 559	0.97 499	1.35 387	0.81 487	0.26 493	0.20 468	0.33 561	0.25 491	0.30 505	0.23 424

MLCV	0.72 404	0.34 452	1.10 520	0.51 316	0.23 55	0.91 454	0.39 264	1.33 394	1.23 500	1.46 561	1.55 544	1.01 422	0.64 349	1.95 505	0.80 485	0.18 233	0.12 101	0.18 203	0.14 171	0.19 261	0.17 248

G2L-ROB	0.73 422	0.25 205	0.76 358	0.54 373	0.39 403	0.95 470	0.66 510	1.66 489	1.09 409	1.24 471	1.02 331	1.64 575	0.71 376	1.63 457	1.02 532	0.20 330	0.14 270	0.17 154	0.15 202	0.20 310	0.22 404

G2L-Stereo_test	0.73 422	0.27 268	0.74 344	0.49 272	0.40 414	0.90 450	0.81 557	1.53 454	1.14 439	1.28 485	1.27 447	1.52 553	0.72 379	1.62 455	0.94 516	0.19 287	0.14 270	0.16 103	0.15 202	0.18 209	0.19 321

CoDeX	0.73 422	0.29 330	0.93 448	0.54 373	0.36 350	1.14 518	0.61 493	2.34 649	1.17 464	1.16 427	1.25 437	0.91 376	0.87 452	1.33 380	0.64 424	0.20 330	0.16 372	0.21 320	0.18 303	0.20 310	0.18 275

cf-r	0.73 422	0.30 352	0.77 366	0.55 398	0.63 562	0.78 399	0.48 389	1.79 533	1.15 451	1.13 408	1.26 444	1.43 529	0.87 452	1.40 412	0.85 500	0.25 470	0.18 430	0.22 356	0.23 462	0.19 261	0.19 321

BEATNet_4x	0.73 422	0.49 546	1.17 535	0.53 356	0.26 124	1.03 496	0.55 453	1.82 540	1.06 389	1.21 453	1.22 427	0.96 404	0.91 467	1.01 291	1.06 536	0.21 365	0.14 270	0.24 417	0.19 328	0.37 550	0.21 382

Select-FE	0.74 427	0.39 501	1.56 596	0.55 398	0.46 469	0.40 73	0.22 39	1.86 553	0.68 234	1.05 366	1.31 464	1.82 600	1.74 628	1.11 322	0.38 238	0.21 365	0.16 372	0.21 320	0.25 491	0.19 261	0.31 529

test_sample7	0.74 427	0.37 489	0.76 358	0.52 337	0.35 334	0.91 454	0.67 514	1.78 527	1.21 491	1.22 458	1.18 410	1.08 441	0.92 470	1.23 350	0.67 435	0.31 547	0.28 567	0.32 552	0.31 571	0.33 532	0.29 506

gwcnet-sp	0.74 427	0.33 427	1.44 577	0.57 432	0.45 457	1.40 567	0.54 435	1.50 440	1.14 439	1.30 500	1.02 331	0.94 389	0.82 424	1.39 406	0.76 465	0.21 365	0.21 492	0.22 356	0.21 410	0.22 382	0.22 404

scenet	0.74 427	0.33 427	1.44 577	0.57 432	0.45 457	1.40 567	0.54 435	1.50 440	1.14 439	1.30 500	1.02 331	0.94 389	0.82 424	1.39 406	0.76 465	0.21 365	0.21 492	0.22 356	0.21 410	0.22 382	0.22 404

ssnet	0.74 427	0.33 427	1.44 577	0.57 432	0.45 457	1.40 567	0.54 435	1.50 440	1.14 439	1.30 500	1.02 331	0.94 389	0.82 424	1.39 406	0.76 465	0.21 365	0.21 492	0.22 356	0.21 410	0.22 382	0.22 404

BUS	0.74 427	0.32 404	0.68 280	0.54 373	0.44 450	2.34 644	0.42 302	2.16 624	0.98 345	1.20 449	1.11 375	1.03 428	0.62 339	0.91 249	0.70 443	0.24 442	0.17 405	0.25 457	0.22 439	0.22 382	0.22 404

GMM-Stereo	0.74 427	0.25 205	0.59 229	0.54 373	0.34 327	0.72 363	0.99 602	1.01 272	0.87 296	1.36 532	1.78 591	1.12 460	0.81 419	2.09 518	0.46 321	0.18 233	0.12 101	0.25 457	0.25 491	0.20 310	0.85 654

DMCA-RVC	0.74 427	0.40 508	1.27 551	0.66 528	0.49 479	0.77 394	0.47 376	1.35 401	1.01 361	1.53 576	1.01 323	1.29 505	0.82 424	1.31 371	0.78 473	0.27 509	0.21 492	0.35 580	0.27 521	0.32 523	0.24 440

DeepPruner_ROB	0.74 427	0.48 543	0.87 419	0.57 432	0.44 450	0.79 405	0.54 435	1.73 504	0.96 332	1.38 541	1.27 447	1.24 487	0.73 381	1.43 415	0.73 455	0.34 573	0.28 567	0.27 492	0.26 509	0.31 514	0.31 529

SMFormer	0.75 436	0.30 352	0.86 407	0.46 202	0.26 124	0.82 425	0.43 325	2.05 604	1.39 577	1.23 464	1.47 523	0.98 408	0.95 489	1.71 474	0.82 492	0.24 442	0.20 468	0.22 356	0.21 410	0.23 410	0.24 440

tta	0.75 436	0.30 352	0.86 407	0.46 202	0.26 124	0.82 425	0.43 325	2.05 604	1.39 577	1.23 464	1.47 523	0.98 408	0.95 489	1.71 474	0.82 492	0.24 442	0.20 468	0.22 356	0.21 410	0.18 209	0.18 275

KYRaft	0.75 436	0.28 295	0.62 243	0.56 414	0.29 205	0.67 336	0.86 571	0.94 239	0.84 288	1.62 598	2.21 626	1.16 469	1.02 525	1.57 446	0.40 257	0.20 330	0.13 203	0.22 356	0.28 542	0.20 310	1.02 660

Prome-Stereo	0.75 436	0.27 268	0.53 166	0.55 398	0.32 281	0.59 274	0.97 597	0.89 211	0.88 300	1.45 559	2.46 639	0.91 376	1.41 596	1.58 448	0.44 291	0.18 233	0.13 203	0.19 229	0.17 278	0.20 310	0.92 656

acv_ft	0.75 436	0.31 388	0.95 457	0.70 563	0.86 632	1.24 541	0.53 429	1.44 423	1.07 394	1.24 471	1.30 458	1.08 441	0.92 470	0.80 209	1.34 576	0.21 365	0.19 448	0.21 320	0.18 303	0.21 355	0.18 275

iResNet	0.75 436	0.40 508	1.36 565	0.67 540	0.29 205	0.92 461	0.59 485	1.52 448	1.25 509	1.28 485	1.48 528	0.94 389	0.76 394	1.62 455	0.78 473	0.18 233	0.14 270	0.18 203	0.15 202	0.22 382	0.23 424

PAM	0.76 442	0.29 330	1.08 513	0.52 337	0.33 305	1.38 563	0.39 264	2.01 596	0.67 228	1.06 367	0.96 302	2.89 657	1.43 598	0.86 236	0.35 202	0.19 287	0.12 101	0.19 229	0.17 278	0.19 261	0.20 359

AASNet	0.76 442	0.35 472	0.91 441	0.79 601	0.81 621	1.14 518	0.56 461	2.02 600	1.08 401	1.22 458	1.24 433	0.93 386	0.76 394	0.77 194	1.16 554	0.27 509	0.23 528	0.24 417	0.20 364	0.28 484	0.24 440

RT-IGEV	0.77 444	0.28 295	0.93 448	0.55 398	0.33 305	1.01 489	0.83 562	2.03 603	0.93 320	1.28 485	1.58 555	1.77 593	1.17 557	1.04 301	0.49 343	0.23 423	0.16 372	0.21 320	0.17 278	0.19 261	0.26 476

PAM_32	0.77 444	0.28 295	1.03 494	0.52 337	0.30 229	1.32 553	0.35 195	1.97 586	0.65 223	1.02 358	1.06 349	3.05 659	1.49 608	0.96 266	0.36 214	0.19 287	0.13 203	0.20 281	0.18 303	0.19 261	0.19 321

NINENet	0.77 444	0.37 489	0.78 376	0.62 490	0.51 498	2.34 644	0.42 302	1.83 545	1.04 376	1.14 411	1.23 431	1.03 428	0.62 339	1.24 355	0.70 443	0.28 524	0.23 528	0.31 537	0.21 410	0.26 451	0.25 452

hknet	0.77 444	0.32 404	0.95 457	0.54 373	0.38 392	1.27 545	0.65 505	2.16 624	1.07 394	1.20 449	1.11 375	1.59 563	0.81 419	1.37 395	0.66 430	0.22 396	0.17 405	0.25 457	0.22 439	0.22 382	0.22 404

ARAFT	0.77 444	0.36 482	1.49 592	0.51 316	0.31 259	0.90 450	0.82 559	1.90 565	1.06 389	1.62 598	1.24 433	1.02 424	0.64 349	1.84 492	0.50 350	0.18 233	0.14 270	0.28 507	0.27 521	0.17 162	0.16 216

psm_up	0.77 444	0.34 452	0.70 298	0.66 528	0.58 541	1.05 500	0.92 585	1.52 448	1.12 423	1.26 480	1.16 405	1.31 510	1.23 573	1.20 345	0.81 487	0.25 470	0.29 578	0.31 537	0.27 521	0.27 465	0.25 452

GwcNet-RSSM	0.77 444	0.32 404	1.01 482	0.62 490	0.54 518	0.78 399	0.51 410	1.73 504	1.20 485	1.09 377	1.37 490	1.46 539	0.85 439	1.53 438	1.09 542	0.25 470	0.18 430	0.23 397	0.24 477	0.20 310	0.19 321

iResNet_ROB	0.77 444	0.30 352	0.99 472	0.57 432	0.36 350	0.83 431	0.36 212	2.33 646	1.58 611	1.27 483	1.30 458	1.25 491	0.84 436	1.65 460	0.79 480	0.20 330	0.14 270	0.17 154	0.12 68	0.18 209	0.27 487

DDVS	0.78 452	0.41 515	0.94 453	0.60 464	0.43 441	1.30 550	0.43 325	1.40 413	0.91 312	1.20 449	1.15 400	1.43 529	0.64 349	2.18 528	0.89 507	0.28 524	0.22 514	0.26 476	0.23 462	0.31 514	0.33 542

PSM-softLoss	0.78 452	0.31 388	0.77 366	0.58 438	0.32 281	0.56 255	0.40 279	1.18 350	0.70 240	1.24 471	1.07 353	0.83 342	0.52 264	5.36 629	0.53 370	0.24 442	0.15 334	0.25 457	0.22 439	0.20 310	0.25 452

KMStereo	0.78 452	0.31 388	0.77 366	0.58 438	0.32 281	0.56 255	0.40 279	1.18 350	0.70 240	1.24 471	1.07 353	0.83 342	0.52 264	5.36 629	0.53 370	0.24 442	0.15 334	0.25 457	0.22 439	0.20 310	0.25 452

CCAANet	0.78 452	0.30 352	0.83 395	0.58 438	0.51 498	1.04 498	0.45 359	1.68 492	1.12 423	0.85 307	1.35 486	1.10 454	0.77 397	3.04 577	0.78 473	0.17 182	0.16 372	0.24 417	0.23 462	0.19 261	0.23 424

STTStereo	0.78 452	0.50 553	1.22 540	0.64 508	0.54 518	0.89 447	0.54 435	1.44 423	1.11 419	1.38 541	1.09 363	1.27 499	0.85 439	1.43 415	0.83 494	0.29 535	0.27 560	0.33 561	0.39 611	0.32 523	0.30 519

PSM-AAD	0.79 457	0.27 268	0.53 166	0.55 398	0.28 181	0.77 394	1.24 630	0.99 261	0.91 312	1.66 603	1.57 552	0.81 330	2.19 658	1.65 460	0.44 291	0.19 287	0.14 270	0.38 594	0.32 579	0.21 355	0.70 645

hitnet-ft	0.79 457	0.35 472	0.57 215	0.58 438	0.42 430	0.96 476	0.46 368	1.47 432	1.33 548	1.19 445	1.22 427	1.81 597	0.98 506	1.66 464	0.94 516	0.33 563	0.28 567	0.34 571	0.27 521	0.35 539	0.31 529

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 457	0.43 522	1.05 499	0.64 508	0.58 541	0.95 470	0.53 429	1.53 454	1.18 471	1.37 535	1.15 400	1.43 529	0.88 457	1.61 454	0.84 497	0.25 470	0.22 514	0.27 492	0.27 521	0.29 495	0.29 506
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
coex_refinement	0.80 460	0.28 295	0.73 327	0.70 563	0.51 498	0.95 470	0.60 489	1.78 527	1.23 500	1.36 532	1.37 490	1.82 600	0.81 419	1.32 375	1.13 551	0.26 493	0.17 405	0.19 229	0.20 364	0.24 425	0.25 452

G2L-Stereo	0.80 460	0.32 404	0.95 457	0.60 464	0.42 430	0.78 399	0.69 522	1.50 440	1.09 409	1.33 523	1.14 391	1.45 536	0.72 379	2.45 549	1.10 545	0.25 470	0.20 468	0.26 476	0.21 410	0.20 310	0.26 476

ISRNet	0.80 460	0.33 427	1.07 509	0.81 607	0.66 571	0.60 281	0.34 183	1.19 361	1.13 436	1.59 593	1.53 537	1.35 518	0.77 397	1.27 362	0.94 516	0.39 596	0.34 603	0.43 612	0.38 609	0.34 536	0.49 609

NF-Stereo	0.80 460	0.30 352	0.75 348	0.60 464	0.31 259	0.64 306	0.44 339	1.21 364	0.90 307	1.29 492	1.02 331	0.82 335	0.57 306	5.40 634	0.48 334	0.23 423	0.14 270	0.24 417	0.20 364	0.20 310	0.30 519

OCTAStereo	0.80 460	0.30 352	0.75 348	0.60 464	0.31 259	0.64 306	0.44 339	1.21 364	0.90 307	1.29 492	1.01 323	0.82 335	0.57 306	5.35 628	0.48 334	0.24 442	0.14 270	0.24 417	0.20 364	0.20 310	0.30 519

DRaft	0.80 460	0.24 165	0.70 298	0.45 186	0.30 229	0.97 480	0.53 429	1.05 293	0.97 340	1.78 614	2.02 617	0.80 325	1.74 628	2.73 566	0.72 452	0.17 182	0.14 270	0.20 281	0.20 364	0.18 209	0.21 382

RE-Stereo	0.80 460	0.30 352	0.75 348	0.60 464	0.31 259	0.64 306	0.44 339	1.21 364	0.90 307	1.29 492	1.01 323	0.81 330	0.57 306	5.37 631	0.48 334	0.24 442	0.14 270	0.24 417	0.20 364	0.20 310	0.30 519

TVStereo	0.80 460	0.30 352	0.75 348	0.60 464	0.31 259	0.64 306	0.44 339	1.21 364	0.90 307	1.29 492	1.01 323	0.81 330	0.57 306	5.37 631	0.48 334	0.24 442	0.14 270	0.24 417	0.20 364	0.20 310	0.30 519

UPFNet	0.80 460	0.32 404	0.90 438	0.59 452	0.74 596	1.26 544	0.80 554	1.52 448	1.10 417	1.30 500	1.12 382	1.30 506	0.84 436	1.67 465	1.09 542	0.24 442	0.24 537	0.24 417	0.23 462	0.25 438	0.18 275

iResNetv2_ROB	0.80 460	0.37 489	1.71 608	0.56 414	0.37 370	0.94 467	0.64 503	1.73 504	1.34 551	1.23 464	1.42 504	1.26 495	0.92 470	1.85 495	0.56 389	0.23 423	0.15 334	0.19 229	0.14 171	0.24 425	0.19 321

StereoDRNet-Refined	0.80 460	0.41 515	0.88 428	0.62 490	0.42 430	1.33 555	0.48 389	1.52 448	1.17 464	1.45 559	1.44 513	1.44 534	0.90 464	1.26 359	1.24 563	0.20 330	0.16 372	0.27 492	0.24 477	0.25 438	0.28 499
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
ITSA-stereo	0.82 471	0.36 482	0.82 390	0.54 373	0.31 259	0.80 414	0.47 376	2.17 630	1.67 618	1.13 408	1.13 387	0.94 389	0.86 447	2.46 552	1.00 530	0.26 493	0.23 528	0.28 507	0.27 521	0.28 484	0.36 558

DCRE	0.82 471	0.26 235	0.70 298	0.58 438	0.44 450	0.54 230	0.48 389	0.95 244	0.78 269	0.78 282	7.33 689	0.86 356	0.52 264	0.76 191	0.41 267	0.16 123	0.16 372	0.19 229	0.17 278	0.18 209	0.17 248

SepStereo	0.82 471	0.34 452	1.03 494	0.64 508	0.69 583	0.77 394	0.63 501	1.54 457	1.20 485	1.79 617	1.55 544	0.95 398	1.04 529	2.30 539	0.60 407	0.21 365	0.16 372	0.25 457	0.18 303	0.27 465	0.22 404

GrayStereo	0.82 471	0.26 235	0.58 223	0.63 499	0.37 370	0.76 387	1.86 668	1.11 325	0.87 296	1.99 634	1.89 605	1.08 441	1.82 637	1.39 406	0.48 334	0.19 287	0.14 270	0.19 229	0.21 410	0.18 209	0.39 572

LMCR-Stereo	0.82 471	0.46 534	0.88 428	0.75 591	0.43 441	1.33 555	0.56 461	2.43 657	0.98 345	1.53 576	1.49 530	0.74 306	1.00 516	1.63 457	0.89 507	0.28 524	0.17 405	0.22 356	0.17 278	0.29 495	0.20 359

ac_64	0.82 471	0.29 330	0.81 386	0.71 571	0.60 552	1.05 500	0.54 435	1.99 591	0.92 318	1.18 441	1.06 349	1.99 620	1.08 541	1.94 504	0.97 525	0.27 509	0.22 514	0.24 417	0.23 462	0.22 382	0.19 321

DualNet (step1)	0.83 477	0.49 546	1.13 526	0.56 414	0.39 403	1.02 493	0.73 531	1.78 527	1.21 491	1.22 458	1.18 410	1.08 441	0.92 470	1.23 350	0.67 435	0.57 643	0.28 567	0.62 649	0.67 657	0.45 591	0.42 582

SST-Stereo	0.83 477	0.28 295	0.72 315	0.59 452	0.31 259	0.72 363	0.26 88	1.09 316	0.86 291	1.47 562	1.10 369	1.00 415	0.87 452	5.73 642	0.45 306	0.22 396	0.13 203	0.23 397	0.19 328	0.23 410	0.18 275

RAFT_R40	0.83 477	0.28 295	0.73 327	0.59 452	0.31 259	0.69 349	0.44 339	1.10 319	0.95 326	1.47 562	1.10 369	1.00 415	0.85 439	5.53 636	0.46 321	0.22 396	0.13 203	0.23 397	0.20 364	0.23 410	0.18 275

UNet	0.83 477	0.34 452	1.31 555	0.58 438	0.74 596	1.58 587	0.49 401	1.41 414	1.04 376	1.21 453	1.08 358	1.54 555	1.12 549	1.65 460	1.09 542	0.23 423	0.17 405	0.25 457	0.20 364	0.25 438	0.22 404

FADNet_RVC	0.83 477	0.51 556	1.83 619	0.54 373	0.42 430	1.19 533	0.46 368	1.51 446	1.09 409	0.89 314	1.24 433	0.91 376	0.87 452	2.11 520	1.11 548	0.27 509	0.22 514	0.31 537	0.28 542	0.43 581	0.38 569

DAS	0.84 482	0.34 452	1.03 494	0.64 508	0.69 583	0.77 394	0.63 501	1.54 457	1.20 485	1.79 617	1.55 544	0.95 398	1.04 529	2.83 568	0.60 407	0.21 365	0.16 372	0.25 457	0.18 303	0.27 465	0.22 404

RAFT-345	0.84 482	0.25 205	0.66 270	0.50 284	0.27 154	0.54 230	0.42 302	0.83 189	1.11 419	1.32 514	2.34 632	0.86 356	0.54 279	5.72 641	0.47 329	0.18 233	0.13 203	0.22 356	0.17 278	0.17 162	0.16 216

MMNet	0.84 482	0.32 404	1.09 517	0.60 464	0.59 549	1.85 616	0.49 401	1.51 446	1.27 520	1.37 535	1.15 400	1.26 495	1.18 562	1.67 465	1.22 561	0.19 287	0.18 430	0.23 397	0.22 439	0.25 438	0.21 382

FADNet-RVC-Resample	0.84 482	0.47 539	2.10 629	0.61 479	0.45 457	1.07 505	0.61 493	1.59 468	1.20 485	1.08 371	0.98 312	1.03 428	0.98 506	2.17 525	0.72 452	0.23 423	0.22 514	0.30 531	0.32 579	0.35 539	0.34 547

iRaft-Stereo_5w	0.85 486	0.29 330	0.91 441	0.53 356	0.43 441	0.49 163	0.68 518	0.99 261	0.87 296	0.79 285	1.34 480	1.46 539	0.91 467	5.11 623	1.11 548	0.17 182	0.14 270	0.22 356	0.18 303	0.20 310	0.20 359

SACVNet	0.85 486	0.46 534	0.85 401	0.81 607	0.56 528	0.80 414	0.79 548	1.68 492	1.12 423	1.34 527	1.33 473	1.25 491	0.94 484	2.39 546	0.76 465	0.34 573	0.26 552	0.31 537	0.29 554	0.35 539	0.44 592

ADLNet	0.85 486	0.36 482	0.89 434	0.85 624	0.72 588	1.24 541	0.76 539	1.82 540	1.36 564	1.52 574	1.35 486	1.27 499	0.99 514	1.23 350	1.15 553	0.27 509	0.20 468	0.26 476	0.25 491	0.28 484	0.30 519

delet	0.85 486	0.32 404	0.95 457	0.65 522	0.66 571	1.64 593	0.84 563	1.75 512	1.35 560	1.32 514	1.30 458	1.30 506	0.88 457	1.68 470	1.10 545	0.21 365	0.21 492	0.24 417	0.24 477	0.21 355	0.21 382

HGLStereo	0.85 486	0.38 496	0.94 453	0.80 604	1.03 647	1.17 528	0.58 476	1.52 448	1.20 485	1.19 445	1.62 564	1.13 465	1.20 568	1.80 489	1.06 536	0.24 442	0.24 537	0.24 417	0.21 410	0.23 410	0.27 487

CRFU-Net	0.86 491	0.39 501	1.00 478	0.65 522	0.57 532	1.78 608	0.86 571	2.15 621	0.81 277	1.38 541	1.18 410	1.64 575	1.19 565	1.35 387	0.90 510	0.26 493	0.22 514	0.21 320	0.19 328	0.23 410	0.24 440

dad	0.86 491	0.66 604	1.06 504	0.56 414	0.37 370	0.76 387	0.44 339	1.17 343	1.50 601	1.44 557	1.27 447	1.34 517	0.75 386	2.52 557	0.84 497	0.42 608	0.27 560	0.83 658	0.26 509	0.41 570	0.29 506

AACVNet	0.86 491	0.35 472	0.79 379	0.82 615	0.39 403	0.76 387	0.49 401	1.61 475	0.81 277	1.08 371	1.33 473	1.30 506	0.93 479	4.34 608	0.74 456	0.25 470	0.21 492	0.28 507	0.22 439	0.29 495	0.25 452

DLCB_ROB	0.86 491	0.40 508	0.78 376	0.68 553	0.54 518	1.11 513	0.84 563	1.49 436	1.23 500	1.64 602	1.65 571	1.70 584	0.91 467	1.70 472	1.05 534	0.25 470	0.24 537	0.26 476	0.27 521	0.27 465	0.24 440

HSM-Net_RVC	0.87 495	0.29 330	0.53 166	0.53 356	0.30 229	1.15 524	0.55 453	3.57 679	1.28 525	1.53 576	1.74 585	1.68 581	0.93 479	1.49 428	0.77 471	0.22 396	0.17 405	0.19 229	0.18 303	0.20 310	0.19 321
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ssnet_v2	0.88 496	0.36 482	1.02 489	0.62 490	0.38 392	1.32 553	0.97 597	2.07 610	1.34 551	1.37 535	1.18 410	1.54 555	0.92 470	1.10 319	1.65 611	0.30 540	0.27 560	0.30 531	0.28 542	0.27 465	0.26 476

ADLNet2	0.88 496	0.34 452	1.17 535	0.77 597	0.64 565	1.12 516	0.76 539	1.74 509	1.24 506	1.21 453	1.65 571	1.71 585	1.05 533	1.67 465	1.17 557	0.24 442	0.21 492	0.21 320	0.22 439	0.26 451	0.29 506

ASMatch	0.88 496	0.26 235	0.69 292	0.51 316	0.35 334	0.48 146	0.37 239	1.12 329	0.92 318	1.10 385	3.28 657	0.96 404	0.98 506	4.90 620	0.49 343	0.19 287	0.16 372	0.22 356	0.19 328	0.19 261	0.27 487

IRAFT_RVC	0.88 496	0.28 295	0.76 358	0.63 499	0.31 259	0.65 322	1.02 607	1.22 372	0.94 324	1.22 458	1.04 344	1.01 422	0.98 506	5.82 644	0.53 370	0.22 396	0.12 101	0.25 457	0.20 364	0.20 310	0.19 321

FADNet-RVC	0.88 496	0.67 605	1.93 623	0.60 464	0.48 475	0.91 454	0.60 489	1.71 502	1.18 471	0.90 315	0.96 302	1.36 519	0.92 470	2.25 535	1.17 557	0.30 540	0.29 578	0.32 552	0.32 579	0.41 570	0.35 552

GEStereo_RVC	0.90 501	0.37 489	0.99 472	0.64 508	0.50 486	0.95 470	0.79 548	2.42 656	1.17 464	1.16 427	1.11 375	1.26 495	0.92 470	3.24 585	0.90 510	0.29 535	0.19 448	0.23 397	0.20 364	0.27 465	0.29 506

CBMV_ROB	0.90 501	0.44 525	0.63 246	0.51 316	0.37 370	1.25 543	0.49 401	1.77 523	1.27 520	1.41 550	2.00 614	1.33 513	1.08 541	2.17 525	0.76 465	0.43 614	0.42 636	0.47 622	0.44 624	0.41 570	0.36 558

PSMNet_ROB	0.90 501	0.52 560	1.17 535	0.72 575	0.61 555	1.27 545	1.12 619	1.76 519	1.12 423	1.09 377	1.28 453	1.45 536	0.89 463	1.65 460	1.42 594	0.33 563	0.25 546	0.37 591	0.39 611	0.35 539	0.29 506

FTStereo	0.91 504	0.26 235	0.56 202	0.54 373	0.33 305	0.66 331	1.87 669	1.00 265	0.75 252	1.75 611	4.15 667	1.04 432	1.65 621	1.57 446	0.46 321	0.19 287	0.16 372	0.23 397	0.21 410	0.18 209	0.63 636

PFNet	0.91 504	0.26 235	1.10 520	0.63 499	0.32 281	0.64 306	0.56 461	1.17 343	0.99 352	1.47 562	1.08 358	0.98 408	0.69 366	6.62 658	0.54 377	0.20 330	0.12 101	0.24 417	0.19 328	0.20 310	0.17 248

CBFPSM	0.92 506	0.33 427	1.86 620	0.49 272	0.38 392	1.75 601	0.84 563	1.39 411	1.12 423	1.09 377	0.99 314	2.37 639	1.66 625	1.32 375	1.42 594	0.19 287	0.18 430	0.20 281	0.20 364	0.21 355	0.33 542

FADNet	0.92 506	0.61 595	1.81 615	0.62 490	0.55 524	0.96 476	0.57 472	1.78 527	1.33 548	0.93 322	1.01 323	1.36 519	1.01 518	2.71 565	0.75 461	0.33 563	0.34 603	0.31 537	0.34 595	0.59 628	0.40 573

NVstereo2D	0.92 506	0.41 515	1.48 590	0.72 575	0.72 588	1.20 535	0.87 573	1.75 512	1.38 572	0.99 343	1.13 387	1.26 495	0.98 506	2.21 532	0.89 507	0.43 614	0.20 468	0.38 594	0.24 477	0.57 624	0.63 636

DispNO	0.93 509	0.30 352	1.34 564	0.55 398	0.55 524	0.89 447	0.49 401	1.48 434	1.21 491	1.17 436	1.27 447	1.19 474	0.90 464	5.23 626	0.74 456	0.22 396	0.17 405	0.24 417	0.21 410	0.19 261	0.20 359

DSFCA	0.93 509	0.34 452	1.06 504	0.52 337	0.65 567	1.55 585	0.93 589	1.49 436	1.19 480	1.56 586	1.15 400	1.50 548	0.96 496	3.07 579	1.02 532	0.30 540	0.26 552	0.25 457	0.25 491	0.28 484	0.24 440

fast-acv-ft	0.94 511	0.44 525	1.40 567	0.58 438	0.51 498	1.77 606	0.69 522	1.36 403	1.42 591	1.29 492	1.86 601	1.74 589	1.25 577	1.52 434	1.38 582	0.26 493	0.28 567	0.28 507	0.28 542	0.27 465	0.26 476

OMP-Stereo	0.94 511	0.33 427	0.72 315	0.90 638	0.31 259	0.49 163	0.36 212	1.16 339	1.06 389	1.58 592	1.12 382	1.46 539	0.69 366	6.94 666	0.49 343	0.19 287	0.14 270	0.24 417	0.18 303	0.20 310	0.14 130

CBMV	0.95 513	0.44 525	0.66 270	0.53 356	0.35 334	1.53 583	1.63 659	1.69 495	1.42 591	2.00 637	1.60 558	1.43 529	1.17 557	1.59 451	0.99 529	0.34 573	0.34 603	0.39 600	0.33 589	0.33 532	0.32 536
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
HBP-ISP	0.96 514	0.58 582	0.72 315	0.61 479	0.46 469	1.64 593	0.76 539	1.86 553	1.28 525	1.30 500	1.53 537	0.86 356	0.94 484	3.27 587	0.69 442	0.45 620	0.44 640	0.54 637	0.48 633	0.47 599	0.40 573

TransformOpticalFlow	0.96 514	0.28 295	0.89 434	0.52 337	0.31 259	0.66 331	0.54 435	1.75 512	1.12 423	1.09 377	1.44 513	1.37 522	1.01 518	6.70 663	0.42 278	0.19 287	0.12 101	0.20 281	0.19 328	0.18 209	0.19 321

IIG-Stereo	0.96 514	0.31 388	0.72 315	0.88 634	0.33 305	0.61 287	0.26 88	1.19 361	1.03 370	1.69 606	1.37 490	1.46 539	0.75 386	6.96 668	0.51 356	0.19 287	0.14 270	0.23 397	0.18 303	0.20 310	0.14 130

CFNet	0.96 514	0.36 482	1.01 482	0.62 490	0.42 430	0.99 486	0.47 376	1.90 565	1.32 544	0.99 343	1.39 499	1.10 454	0.86 447	5.58 639	0.79 480	0.23 423	0.17 405	0.28 507	0.27 521	0.26 451	0.21 382

XPNet_ROB	0.96 514	0.49 546	1.09 517	0.72 575	0.57 532	1.11 513	1.14 621	1.66 489	1.23 500	1.85 624	1.39 499	1.64 575	1.11 546	1.80 489	1.42 594	0.38 593	0.30 583	0.33 561	0.29 554	0.37 550	0.34 547

ETE_ROB	0.96 514	0.64 602	1.16 532	0.69 557	0.48 475	1.14 518	1.13 620	1.77 523	1.19 480	1.91 631	1.45 516	1.73 587	1.05 533	1.60 452	1.14 552	0.32 554	0.26 552	0.38 594	0.34 595	0.39 563	0.41 578

CSP-Net	0.97 520	0.38 496	0.83 395	0.53 356	0.41 424	1.63 591	0.77 542	2.00 592	1.05 382	1.25 476	1.20 422	1.33 513	0.83 432	4.93 622	0.85 500	0.32 554	0.22 514	0.20 281	0.20 364	0.23 410	0.25 452

DEmStereo	0.97 520	0.23 139	0.79 379	0.47 218	0.32 281	1.04 498	0.56 461	0.93 233	0.89 303	1.39 547	2.14 624	1.02 424	2.07 653	5.64 640	0.77 471	0.17 182	0.15 334	0.20 281	0.20 364	0.18 209	0.20 359

pcwnet_v2	0.97 520	0.37 489	4.33 664	0.62 490	0.54 518	0.79 405	0.45 359	2.02 600	1.58 611	1.42 556	1.64 569	1.09 451	0.79 409	1.24 355	0.67 435	0.32 554	0.25 546	0.29 518	0.27 521	0.37 550	0.35 552

FINET	0.97 520	0.54 566	1.60 600	0.63 499	0.79 614	1.08 506	1.07 614	1.56 464	2.20 652	1.15 417	1.49 530	0.94 389	0.88 457	2.32 540	1.05 534	0.42 608	0.35 614	0.32 552	0.28 542	0.43 581	0.38 569

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 524	0.39 501	3.21 656	0.50 284	0.63 562	0.64 306	0.39 264	2.36 650	0.75 252	0.95 329	4.63 672	1.81 597	0.56 294	0.96 266	0.41 267	0.18 233	0.13 203	0.21 320	0.26 509	0.32 523	0.35 552

StereoDRNet	0.98 524	0.47 539	1.70 606	0.76 594	0.94 641	1.51 581	0.91 583	1.92 572	1.32 544	1.61 594	1.13 387	1.47 544	0.97 499	1.75 480	1.46 601	0.28 524	0.23 528	0.29 518	0.27 521	0.35 539	0.27 487

ACV-stereo	0.99 526	0.51 556	1.41 572	0.56 414	0.41 424	2.43 648	0.57 472	1.15 337	1.18 471	0.81 293	1.01 323	3.39 665	2.14 656	1.60 452	1.07 539	0.27 509	0.22 514	0.22 356	0.22 439	0.28 484	0.32 536

iinet-f	0.99 526	0.45 532	3.71 661	0.55 398	0.43 441	1.81 611	0.68 518	1.14 335	1.14 439	1.18 441	1.42 504	1.58 562	1.44 600	1.34 386	1.59 610	0.24 442	0.23 528	0.20 281	0.19 328	0.26 451	0.25 452

GASNet	0.99 526	0.97 637	1.72 609	0.98 647	0.68 581	0.83 431	0.67 514	1.60 472	1.28 525	1.31 510	1.22 427	1.22 480	1.21 571	2.41 547	1.41 590	0.43 614	0.26 552	0.36 588	0.34 595	0.55 621	0.31 529

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 526	0.40 508	1.82 617	0.66 528	0.62 561	2.05 630	0.78 544	1.91 569	1.29 530	1.54 582	1.42 504	1.51 550	1.23 573	1.99 508	1.33 574	0.23 423	0.14 270	0.20 281	0.15 202	0.27 465	0.26 476

PS-NSSS	0.99 526	0.58 582	0.93 448	0.58 438	0.57 532	0.91 454	0.80 554	1.81 539	1.14 439	1.14 411	1.67 576	1.00 415	0.83 432	4.62 613	0.78 473	0.37 588	0.31 589	0.52 631	0.32 579	0.45 591	0.38 569

YMNet	1.00 531	0.54 566	1.40 567	0.81 607	0.85 628	1.87 618	0.62 496	1.55 461	1.18 471	1.63 600	1.99 612	1.77 593	0.97 499	1.50 430	1.45 598	0.33 563	0.37 621	0.31 537	0.32 579	0.32 523	0.29 506

YMNet_1	1.00 531	0.54 566	1.40 567	0.81 607	0.85 628	1.87 618	0.62 496	1.55 461	1.18 471	1.63 600	1.99 612	1.77 593	0.97 499	1.50 430	1.45 598	0.33 563	0.37 621	0.31 537	0.32 579	0.32 523	0.29 506

UGAM-zero	1.00 531	0.30 352	0.93 448	0.47 218	0.30 229	0.57 260	0.25 74	2.25 640	0.63 204	1.01 354	1.10 369	2.73 653	1.85 638	6.26 650	0.40 257	0.17 182	0.14 270	0.19 229	0.15 202	0.16 117	0.17 248

RAFT + AFF	1.00 531	0.42 519	1.09 517	0.67 540	0.50 486	1.22 539	1.24 630	2.24 639	1.19 480	1.30 500	1.56 548	1.17 470	1.49 608	3.44 593	0.83 494	0.21 365	0.25 546	0.30 531	0.26 509	0.27 465	0.27 487

DRN-Test	1.00 531	0.44 525	1.13 526	0.70 563	0.81 621	1.62 590	0.79 548	2.14 619	1.44 594	1.78 614	1.33 473	1.43 529	1.05 533	2.18 528	1.53 607	0.27 509	0.21 492	0.31 537	0.30 563	0.32 523	0.28 499

NCCL2	1.00 531	0.56 575	1.06 504	0.75 591	0.57 532	1.31 552	1.72 660	1.77 523	1.36 564	1.50 571	1.17 408	1.91 609	1.17 557	1.54 440	1.29 571	0.35 580	0.31 589	0.45 617	0.44 624	0.40 567	0.40 573

TCMNet	1.01 537	0.60 593	2.10 629	0.86 626	1.33 669	1.14 518	0.67 514	1.69 495	1.23 500	1.11 391	1.57 552	1.30 506	0.97 499	2.01 510	1.50 605	0.31 547	0.31 589	0.38 594	0.34 595	0.42 575	0.36 558

PA-Net	1.01 537	0.57 579	1.29 553	0.64 508	0.74 596	1.19 533	0.84 563	1.69 495	1.43 593	1.16 427	1.19 417	1.32 511	1.19 565	3.42 591	1.25 564	0.29 535	0.45 644	0.33 561	0.49 636	0.32 523	0.47 602
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
LALA_ROB	1.01 537	0.59 585	1.16 532	0.67 540	0.51 498	1.63 591	1.26 634	1.69 495	1.38 572	1.81 621	1.37 490	1.94 614	1.02 525	1.58 448	1.38 582	0.37 588	0.27 560	0.43 612	0.37 607	0.43 581	0.37 563

z-ln-s-r	1.02 540	0.55 571	2.09 628	0.52 337	0.55 524	0.78 399	0.87 573	1.47 432	1.34 551	1.12 393	1.62 564	1.37 522	1.06 536	2.62 562	3.32 658	0.19 287	0.14 270	0.21 320	0.17 278	0.27 465	0.21 382

PSMNet-RUCA	1.02 540	0.97 637	1.44 577	1.23 662	1.10 652	1.40 567	0.62 496	1.69 495	1.38 572	0.94 327	1.53 537	0.97 406	0.83 432	1.17 340	0.93 514	0.69 656	0.34 603	0.99 666	0.60 653	0.97 654	0.64 640

THIR-Stereo	1.02 540	0.27 268	0.69 292	0.49 272	0.28 181	0.95 470	1.34 639	1.03 279	0.97 340	1.34 527	1.90 606	1.17 470	1.58 614	6.44 655	0.78 473	0.19 287	0.14 270	0.21 320	0.22 439	0.19 261	0.20 359

Wz-Net-LNSev	1.03 543	0.67 605	2.71 652	0.64 508	0.84 625	1.75 601	1.00 604	1.80 536	1.32 544	1.28 485	1.25 437	1.65 578	1.22 572	1.39 406	1.40 586	0.28 524	0.26 552	0.24 417	0.23 462	0.33 532	0.32 536

RAFT-RH_RVC	1.03 543	0.24 165	0.67 276	0.49 272	0.28 181	0.81 423	0.33 168	0.83 189	1.08 401	2.05 638	4.65 674	1.04 432	0.57 306	5.98 649	0.50 350	0.18 233	0.13 203	0.26 476	0.20 364	0.16 117	0.17 248

DISCO	1.03 543	0.34 452	1.11 522	0.69 557	0.45 457	2.07 631	0.84 563	2.13 615	1.50 601	1.15 417	1.33 473	2.40 641	1.07 540	2.60 560	1.51 606	0.23 423	0.18 430	0.22 356	0.20 364	0.31 514	0.27 487

STrans-v2	1.04 546	0.28 295	0.96 463	0.49 272	0.32 281	0.68 343	0.79 548	2.47 660	1.12 423	1.12 393	1.46 522	1.40 525	1.46 603	6.70 663	0.43 288	0.18 233	0.13 203	0.20 281	0.18 303	0.18 209	0.18 275

APVNet	1.06 547	0.53 565	1.42 574	0.84 619	0.79 614	1.92 621	0.82 559	1.90 565	1.08 401	1.08 371	1.43 508	1.56 558	1.13 553	3.07 579	1.58 608	0.31 547	0.34 603	0.42 610	0.36 604	0.36 546	0.37 563

TDLM	1.06 547	0.44 525	0.79 379	0.63 499	0.50 486	0.89 447	1.44 644	1.48 434	1.26 514	1.12 393	1.40 501	1.08 441	0.98 506	6.65 659	0.78 473	0.33 563	0.21 492	0.33 561	0.26 509	0.37 550	0.24 440

FAT-Stereo	1.07 549	0.41 515	1.32 558	0.72 575	0.58 541	1.08 506	0.89 578	1.96 582	1.65 616	1.75 611	1.98 611	2.03 625	1.48 606	2.02 511	1.18 560	0.42 608	0.35 614	0.34 571	0.29 554	0.35 539	0.53 617

GANetREF_RVC	1.07 549	0.86 630	1.31 555	0.82 615	0.53 514	1.41 572	1.31 637	1.76 519	1.52 604	1.27 483	1.31 464	1.46 539	1.24 576	2.03 512	0.96 524	0.56 642	0.45 644	0.67 652	0.50 639	0.88 652	0.59 630
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
CVANet_RVC	1.07 549	0.43 522	0.76 358	0.60 464	0.50 486	0.90 450	0.97 597	1.52 448	1.26 514	1.33 523	1.38 495	1.24 487	1.18 562	6.75 665	0.75 461	0.34 573	0.23 528	0.34 571	0.29 554	0.42 575	0.27 487

GCST	1.08 552	1.47 670	0.93 448	1.73 673	1.14 659	1.30 550	0.31 139	1.33 394	1.16 461	1.29 492	0.97 311	0.98 408	0.49 233	2.08 517	0.46 321	1.19 673	0.70 673	1.30 673	0.85 668	1.02 658	0.89 655

GwcNet	1.08 552	0.51 556	2.33 640	0.79 601	1.18 662	1.76 603	0.70 525	1.68 492	1.47 597	1.41 550	1.64 569	1.74 589	1.04 529	2.20 531	1.41 590	0.30 540	0.29 578	0.29 518	0.27 521	0.30 505	0.35 552

DANet	1.08 552	0.61 595	1.32 558	0.85 624	0.72 588	1.37 560	0.51 410	1.54 457	1.15 451	1.78 614	1.54 542	2.01 622	1.11 546	2.90 571	2.00 628	0.33 563	0.30 583	0.40 605	0.30 563	0.44 587	0.45 594
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
RP	1.09 555	0.50 553	1.12 524	0.90 638	1.04 648	1.11 513	0.84 563	1.80 536	1.62 613	1.55 585	2.00 614	1.90 608	1.78 632	1.84 492	1.25 564	0.52 634	0.36 619	0.48 624	0.36 604	0.45 591	0.43 589

Nwc_Net	1.09 555	0.49 546	1.33 561	0.89 637	0.80 619	1.49 580	0.66 510	2.19 633	1.27 520	1.32 514	2.26 628	1.96 617	1.54 611	1.92 500	1.34 576	0.40 599	0.30 583	0.43 612	0.45 626	0.38 559	0.37 563

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 557	1.02 642	1.00 478	0.82 615	0.67 575	1.93 622	0.93 589	1.62 479	1.11 419	1.15 417	1.25 437	1.50 548	0.79 409	1.96 506	0.76 465	1.89 677	0.34 603	0.79 657	0.36 604	1.25 666	0.83 652

NCC-stereo	1.10 557	0.54 566	1.24 545	0.84 619	0.94 641	1.29 548	0.89 578	2.01 596	1.34 551	1.32 514	1.74 585	1.88 604	1.74 628	2.35 542	1.25 564	0.45 620	0.37 621	0.45 617	0.58 649	0.42 575	0.42 582

Abc-Net	1.10 557	0.54 566	1.24 545	0.84 619	0.94 641	1.29 548	0.89 578	2.01 596	1.34 551	1.32 514	1.74 585	1.88 604	1.74 628	2.35 542	1.25 564	0.45 620	0.37 621	0.45 617	0.58 649	0.42 575	0.42 582
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
Wz-Net-MNSev	1.11 560	0.58 582	2.23 638	0.66 528	0.71 586	1.95 624	1.46 645	1.98 588	1.45 595	1.79 617	1.43 508	1.49 547	1.33 590	1.97 507	1.42 594	0.27 509	0.23 528	0.28 507	0.28 542	0.34 536	0.31 529

edge stereo	1.11 560	0.50 553	1.30 554	0.71 571	0.65 567	1.14 518	0.75 536	1.93 577	1.37 568	1.71 607	1.83 596	2.54 646	1.44 600	2.43 548	1.23 562	0.42 608	0.41 634	0.54 637	0.35 600	0.42 575	0.46 598

anonymity	1.12 562	0.97 637	1.21 538	1.07 655	1.12 656	1.08 506	0.89 578	1.95 581	1.16 461	1.29 492	1.26 444	1.22 480	1.09 544	1.15 332	1.01 531	1.02 666	1.00 689	0.97 663	0.97 675	0.98 655	0.99 659

ccnet	1.12 562	0.67 605	1.01 482	0.78 599	0.73 595	1.72 599	0.99 602	1.84 549	1.26 514	1.47 562	1.85 600	1.75 592	1.29 582	1.75 480	1.88 622	0.57 643	0.53 659	0.57 646	0.55 646	0.59 628	0.54 619

RASNet	1.12 562	0.30 352	0.91 441	0.66 528	0.77 609	0.97 480	0.57 472	1.37 404	1.35 560	1.02 358	1.34 480	2.11 629	1.43 598	7.09 670	1.39 585	0.19 287	0.17 405	0.17 154	0.19 328	0.18 209	0.16 216

AF-Net	1.13 565	0.52 560	1.33 561	0.86 626	0.91 637	1.38 563	0.71 527	2.16 624	1.62 613	1.56 586	2.40 635	1.99 620	1.65 621	1.81 491	1.48 603	0.48 628	0.28 567	0.49 626	0.33 589	0.39 563	0.32 536

NaN_ROB	1.13 565	0.55 571	1.15 531	0.64 508	0.48 475	1.61 589	2.03 677	1.72 503	1.48 598	2.09 640	1.27 447	1.40 525	1.08 541	3.94 600	1.30 572	0.28 524	0.34 603	0.28 507	0.28 542	0.30 505	0.33 542

UGAM	1.14 567	0.27 268	0.95 457	0.53 356	0.42 430	0.70 356	0.72 530	0.95 244	1.32 544	0.98 340	1.48 528	1.78 596	0.87 452	9.65 699	0.87 503	0.21 365	0.18 430	0.30 531	0.24 477	0.19 261	0.16 216

DGSMNet	1.14 567	0.76 621	2.49 646	0.81 607	0.86 632	1.39 565	1.39 641	2.13 615	1.35 560	1.26 480	1.63 568	1.48 546	0.98 506	1.75 480	1.10 545	0.45 620	0.43 637	0.55 641	0.49 636	0.75 646	0.70 645

Syn2CoEx	1.14 567	0.69 609	1.66 603	0.80 604	0.67 575	1.40 567	0.88 576	2.06 609	1.54 607	1.25 476	1.58 555	1.42 528	1.50 610	4.09 602	1.40 586	0.36 584	0.32 597	0.34 571	0.29 554	0.29 495	0.34 547

RGC	1.14 567	0.79 623	1.26 548	0.91 641	0.96 644	1.52 582	0.77 542	1.92 572	1.26 514	1.54 582	1.93 608	2.02 624	1.54 611	2.25 535	1.31 573	0.44 619	0.35 614	0.58 647	0.48 633	0.47 599	0.46 598

S-Stereo	1.15 571	0.46 534	2.17 634	0.81 607	0.80 619	1.21 537	1.19 627	1.93 577	2.02 645	1.47 562	2.11 621	1.57 559	1.17 557	2.05 515	1.41 590	0.40 599	0.40 632	0.35 580	0.31 571	0.44 587	0.70 645

stereogan	1.15 571	0.42 519	1.40 567	0.86 626	0.84 625	2.38 646	0.71 527	1.88 559	1.73 625	1.72 608	1.94 610	2.31 636	1.29 582	2.07 516	1.08 540	0.36 584	0.35 614	0.39 600	0.31 571	0.51 613	0.46 598

AANet_RVC	1.16 573	0.52 560	1.49 592	0.65 522	0.45 457	0.75 379	0.69 522	1.42 416	1.55 609	1.34 527	1.87 603	1.53 554	0.78 405	7.43 676	1.38 582	0.25 470	0.17 405	0.19 229	0.16 248	0.22 382	0.26 476

RYNet	1.17 574	0.49 546	1.24 545	0.70 563	0.97 645	1.71 597	0.92 585	1.91 569	1.46 596	1.38 541	1.14 391	1.88 604	1.30 586	4.24 604	1.87 620	0.26 493	0.21 492	0.35 580	0.27 521	0.55 621	0.54 619

w-ln-seven-2	1.18 575	0.61 595	4.25 663	0.68 553	0.61 555	1.20 535	0.93 589	1.63 481	1.35 560	1.66 603	1.53 537	1.47 544	1.37 594	3.00 576	1.74 615	0.25 470	0.24 537	0.29 518	0.26 509	0.33 532	0.28 499

HSM	1.19 576	0.32 404	0.65 260	0.57 432	0.38 392	1.23 540	0.59 485	2.25 640	1.19 480	1.30 500	1.25 437	1.94 614	1.03 527	9.32 694	0.71 449	0.22 396	0.16 372	0.20 281	0.16 248	0.21 355	0.21 382

aanetorigin	1.23 577	0.79 623	2.78 654	0.70 563	0.79 614	0.99 486	1.06 613	1.06 306	1.37 568	3.52 678	2.61 644	1.72 586	1.63 619	1.99 508	1.78 617	0.25 470	0.24 537	0.26 476	0.25 491	0.38 559	0.45 594

PWC_ROB	1.24 578	0.76 621	2.46 644	0.72 575	0.78 611	1.15 524	0.49 401	1.75 512	1.92 639	2.31 646	3.07 653	1.59 563	1.40 595	2.46 552	2.10 632	0.33 563	0.22 514	0.35 580	0.24 477	0.38 559	0.41 578

SGM-Forest	1.24 578	0.38 496	0.60 232	0.52 337	0.37 370	1.56 586	1.30 636	1.65 484	1.36 564	2.11 641	1.79 592	1.63 572	0.93 479	7.48 678	0.95 520	0.36 584	0.37 621	0.39 600	0.34 595	0.37 550	0.32 536
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Consistency-Raft	1.25 580	0.99 640	1.93 623	1.02 651	1.21 664	0.96 476	1.01 606	1.75 512	1.92 639	1.36 532	2.12 622	1.44 534	1.01 518	1.14 331	1.40 586	0.72 657	0.82 676	0.89 661	0.98 677	1.31 668	0.95 657

NOSS_ROB	1.26 581	0.46 534	0.62 243	0.56 414	0.38 392	1.06 503	0.78 544	1.73 504	1.40 582	1.01 354	1.43 508	1.10 454	0.75 386	10.62 703	0.65 425	0.45 620	0.43 637	0.48 624	0.45 626	0.44 587	0.41 578

RTSC	1.29 582	0.73 615	2.44 643	0.83 618	0.57 532	1.85 616	0.65 505	1.88 559	2.00 644	2.20 643	1.66 574	1.60 565	1.26 579	2.33 541	3.92 664	0.32 554	0.23 528	0.27 492	0.29 554	0.37 550	0.37 563

PWCDC_ROB	1.29 582	0.75 620	1.33 561	1.05 652	0.88 636	1.73 600	0.52 421	1.89 562	3.28 675	1.29 492	4.88 677	1.22 480	1.46 603	1.77 487	1.45 598	0.60 648	0.26 552	0.29 518	0.25 491	0.52 615	0.37 563

Anonymous_2	1.30 584	0.55 571	0.82 390	0.52 337	0.58 541	1.01 489	0.64 503	1.25 383	0.97 340	0.96 331	0.78 251	1.33 513	1.29 582	1.03 295	0.74 456	0.62 650	0.64 669	1.06 669	9.63 714	1.16 662	0.49 609

SQANet	1.31 585	0.88 633	1.08 513	1.83 675	1.44 671	1.44 575	0.75 536	1.74 509	1.09 409	1.32 514	1.26 444	1.28 502	1.01 518	1.50 430	0.83 494	2.50 684	0.34 603	1.47 674	0.55 646	2.32 676	1.57 674

SHD	1.31 585	0.71 614	2.34 641	0.86 626	0.75 605	1.77 606	0.65 505	2.22 637	2.50 662	2.40 653	1.71 581	1.91 609	1.60 617	1.93 503	2.37 639	0.38 593	0.31 589	0.38 594	0.40 615	0.48 604	0.50 611

PDISCO_ROB	1.32 587	0.65 603	1.44 577	1.36 664	1.46 672	2.55 651	0.92 585	2.45 658	2.07 648	1.37 535	1.49 530	1.65 578	1.00 516	2.82 567	1.35 579	1.01 664	0.27 560	0.54 637	0.47 631	0.71 644	0.73 648

LL-Strereo	1.33 588	0.39 501	1.38 566	0.61 479	0.61 555	0.75 379	0.66 510	1.63 481	1.17 464	1.56 586	1.60 558	2.03 625	2.12 655	9.72 700	0.97 525	0.21 365	0.18 430	0.27 492	0.23 462	0.22 382	0.25 452

PASM	1.34 589	0.92 634	2.62 650	0.86 626	0.87 634	1.03 496	1.08 615	1.50 440	1.51 603	1.82 622	1.41 503	1.68 581	1.26 579	4.87 619	1.34 576	0.61 649	0.65 671	0.68 653	0.78 663	0.69 642	0.68 644

ADCRef	1.35 590	0.55 571	2.37 642	0.72 575	0.77 609	1.94 623	0.78 544	1.91 569	1.27 520	1.57 590	1.59 557	1.36 519	1.41 596	1.54 440	7.53 681	0.23 423	0.20 468	0.32 552	0.30 563	0.29 495	0.29 506

DStereoRT	1.36 591	0.32 404	1.41 572	0.67 540	0.50 486	2.07 631	0.60 489	1.44 423	0.91 312	1.37 535	1.44 513	0.73 305	1.30 586	6.39 654	0.90 510	0.23 423	0.17 405	4.29 706	1.94 696	0.24 425	0.20 359

GANet	1.36 591	0.47 539	0.86 407	0.67 540	0.45 457	1.34 557	1.73 661	1.64 483	1.24 506	1.49 570	2.38 633	1.55 557	1.20 568	9.30 693	0.93 514	0.30 540	0.31 589	0.33 561	0.28 542	0.39 563	0.30 519

ff1	1.37 593	0.33 427	0.85 401	0.53 356	0.37 370	0.74 373	0.56 461	0.95 244	2.47 659	1.15 417	1.45 516	1.06 434	0.82 424	7.22 671	7.61 682	0.20 330	0.12 101	0.31 537	0.27 521	0.19 261	0.20 359

XQC	1.37 593	0.87 631	2.56 648	0.84 619	0.69 583	1.83 614	0.89 578	2.07 610	1.88 635	1.88 627	1.53 537	1.91 609	1.55 613	2.85 570	3.05 650	0.48 628	0.29 578	0.44 616	0.39 611	0.69 642	0.60 633

w-ln-seven	1.38 595	0.70 612	3.91 662	0.75 591	0.72 588	2.69 658	0.95 594	2.02 600	1.99 643	1.99 634	1.73 583	1.82 600	1.17 557	2.45 549	2.84 647	0.28 524	0.25 546	0.31 537	0.30 563	0.41 570	0.33 542

mmx	1.39 596	0.33 427	0.85 401	0.53 356	0.37 370	0.74 373	0.56 461	2.13 615	1.37 568	1.15 417	1.45 516	1.06 434	0.82 424	7.22 671	7.61 682	0.24 442	0.19 448	0.31 537	0.27 521	0.30 505	0.25 452

xxx	1.39 596	0.33 427	0.85 401	0.53 356	0.37 370	0.74 373	0.56 461	2.13 615	1.37 568	1.15 417	1.45 516	1.06 434	0.82 424	7.22 671	7.61 682	0.24 442	0.19 448	0.31 537	0.27 521	0.30 505	0.25 452

MFMNet_re	1.40 598	1.14 652	1.68 604	1.39 666	1.07 649	1.48 578	1.43 643	1.87 556	1.82 632	2.26 644	2.19 625	1.51 550	1.86 639	1.52 434	1.25 564	0.93 662	0.83 677	0.84 659	0.80 664	0.99 657	1.05 664

UDG	1.41 599	2.65 696	0.99 472	1.44 669	1.64 675	1.34 557	0.80 554	1.60 472	1.23 500	1.23 464	1.71 581	2.01 622	1.34 591	1.47 426	1.41 590	0.90 661	0.54 662	2.29 682	0.75 661	1.84 671	1.04 662

CSAN	1.41 599	0.59 585	1.26 548	0.70 563	0.50 486	1.76 603	1.78 662	1.77 523	1.90 638	2.35 649	2.32 630	1.92 612	1.94 645	5.56 638	1.49 604	0.43 614	0.35 614	0.40 605	0.41 616	0.43 581	0.41 578

DStereoO	1.44 601	1.11 649	1.69 605	1.16 658	0.72 588	1.21 537	1.56 652	1.74 509	1.63 615	1.52 574	1.67 576	1.51 550	3.16 677	1.73 478	1.72 614	2.35 683	0.45 644	0.97 663	0.42 619	2.01 673	0.53 617

test_xeample	1.45 602	0.28 295	0.65 260	0.51 316	0.28 181	0.94 467	0.59 485	2.14 619	1.29 530	1.24 471	1.51 535	0.88 364	0.86 447	1.46 422	15.10 703	0.22 396	0.20 468	0.22 356	0.20 364	0.22 382	0.22 404

Wz-Net-SNSev	1.49 603	1.23 658	6.27 676	0.68 553	0.67 575	1.37 560	1.41 642	2.00 592	1.39 577	1.48 568	1.61 562	2.29 634	1.32 589	3.93 599	2.14 634	0.31 547	0.28 567	0.31 537	0.33 589	0.42 575	0.36 558

CC-Net-ROB	1.49 603	1.26 659	1.27 551	0.88 634	0.79 614	1.76 603	1.00 604	1.79 533	1.26 514	1.10 385	1.61 562	1.21 478	0.99 514	8.13 686	0.84 497	1.09 670	0.41 634	2.20 680	0.46 629	1.20 665	0.48 605

DDUNet	1.50 605	2.69 697	1.12 524	1.77 674	1.88 677	1.84 615	0.92 585	1.70 500	1.16 461	1.38 541	1.79 592	1.60 565	1.12 549	1.37 395	1.08 540	1.10 671	0.76 674	2.37 684	0.94 673	2.00 672	1.37 670

xxxx	1.51 606	0.28 295	0.68 280	0.54 373	0.28 181	1.16 526	0.44 339	2.19 633	1.29 530	1.09 377	1.36 488	1.22 480	0.85 439	1.79 488	15.70 706	0.24 442	0.21 492	0.21 320	0.20 364	0.22 382	0.23 424

psmorigin	1.52 607	0.69 609	10.52 690	0.68 553	0.59 549	1.13 517	0.70 525	1.57 465	1.19 480	1.99 634	1.79 592	2.26 633	1.47 605	2.09 518	1.36 580	0.39 596	0.40 632	0.34 571	0.33 589	0.43 581	0.56 623

MFN_U_SF_RVC	1.52 607	0.84 626	3.42 657	0.87 633	0.66 571	2.56 652	0.95 594	2.36 650	1.70 621	1.98 633	1.86 601	2.45 644	1.79 633	2.95 572	2.58 642	0.52 634	0.48 651	0.55 641	0.59 652	0.59 628	0.61 634

WQFJA1++	1.55 609	0.22 104	0.45 97	0.38 53	0.28 181	0.38 60	0.20 14	0.62 70	0.28 22	0.38 114	0.39 70	0.34 87	0.39 137	0.64 140	0.27 70	0.19 287	0.12 101	0.16 103	0.12 68	25.04 718	0.14 130

SAMSARA	1.55 609	0.84 626	2.61 649	1.22 661	1.07 649	2.50 650	1.93 672	2.05 604	1.89 636	2.75 663	1.66 574	2.81 654	1.69 626	3.08 581	1.97 627	0.46 626	0.51 657	0.42 610	0.46 629	0.58 626	0.59 630

z-mn7	1.56 611	0.84 626	4.36 666	0.71 571	0.51 498	2.60 653	1.04 609	1.73 504	2.70 668	1.53 576	2.99 652	1.94 614	1.34 591	4.78 617	2.41 640	0.29 535	0.24 537	0.27 492	0.24 477	0.34 536	0.31 529

CrosDoStereo	1.58 612	0.24 165	0.72 315	0.48 250	0.29 205	0.67 336	12.49 707	1.10 319	0.98 345	1.34 527	1.75 588	1.00 415	1.89 641	6.65 659	0.81 487	0.19 287	0.15 334	0.20 281	0.22 439	0.18 209	0.19 321

DeepStereo_LL	1.58 612	0.24 165	0.72 315	0.48 250	0.29 205	0.67 336	12.49 707	1.10 319	0.98 345	1.34 527	1.75 588	1.00 415	1.89 641	6.65 659	0.81 487	0.19 287	0.15 334	0.20 281	0.22 439	0.18 209	0.19 321

otaku	1.60 614	1.11 649	1.21 538	2.20 677	1.56 673	1.97 625	1.24 630	2.07 610	1.36 564	1.44 557	1.62 564	1.73 587	1.19 565	1.73 478	0.98 528	2.89 688	0.57 664	1.74 675	0.60 653	2.78 683	1.94 680

DeepPrunerF	1.60 614	0.73 615	5.81 674	0.88 634	1.19 663	0.91 454	0.95 594	2.19 633	5.24 692	1.17 436	1.30 458	1.19 474	1.30 586	4.90 620	1.66 613	0.42 608	0.34 603	0.52 631	0.47 631	0.41 570	0.40 573

222	1.61 616	0.29 330	0.67 276	0.56 414	0.29 205	1.06 503	0.42 302	2.17 630	1.31 540	1.31 510	1.52 536	0.92 384	0.94 484	1.76 485	17.65 707	0.24 442	0.20 468	0.21 320	0.19 328	0.22 382	0.23 424

SDNR	1.62 617	0.51 556	2.17 634	0.53 356	0.56 528	3.80 678	0.45 359	1.54 457	1.29 530	1.33 523	2.41 636	1.08 441	0.96 496	11.18 704	1.16 554	0.66 654	0.63 668	0.43 612	0.32 579	0.64 635	0.67 642

AANet	1.64 618	1.27 660	5.08 669	0.67 540	0.65 567	1.41 572	0.84 563	1.92 572	2.90 671	3.11 676	3.20 656	2.91 658	2.06 652	2.49 555	2.10 632	0.42 608	0.29 578	0.34 571	0.30 563	0.45 591	0.45 594

Ntro	1.64 618	1.15 653	1.23 542	2.48 683	1.83 676	2.09 633	1.16 624	1.96 582	1.38 572	1.21 453	1.62 564	1.62 567	1.29 582	1.87 497	1.11 548	3.04 689	0.56 663	1.82 677	0.64 655	2.80 684	2.05 682

G-Net	1.66 620	0.63 600	1.56 596	1.11 657	0.74 596	2.98 667	0.91 583	1.55 461	1.22 497	2.76 664	8.18 696	2.32 637	2.53 669	1.92 500	1.87 620	0.48 628	0.44 640	0.45 617	0.31 571	0.60 632	0.57 627

MDST_ROB	1.67 621	0.34 452	1.58 599	0.92 643	0.58 541	4.26 684	1.11 617	2.83 667	1.41 588	4.49 689	2.55 643	1.45 536	0.97 499	7.79 683	1.17 557	0.31 547	0.25 546	0.37 591	0.33 589	0.31 514	0.30 519

SPS-STEREO	1.67 621	1.04 643	1.23 542	1.21 660	1.13 658	1.82 613	1.11 617	2.16 624	1.52 604	3.07 674	2.32 630	2.82 655	1.80 634	4.11 603	2.04 629	1.03 667	0.99 688	0.97 663	0.94 673	1.03 660	1.02 660
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM_RVC	1.68 623	0.36 482	0.61 237	0.59 452	0.29 205	2.25 639	1.18 626	2.38 653	1.68 620	3.60 679	2.67 646	3.69 669	2.42 665	8.13 686	1.90 623	0.31 547	0.31 589	0.30 531	0.28 542	0.30 505	0.29 506
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DPSNet	1.69 624	0.59 585	4.33 664	0.70 563	0.57 532	2.02 629	1.62 658	3.35 676	1.78 628	1.48 568	1.38 495	2.17 630	2.84 672	4.77 616	3.66 661	0.48 628	0.31 589	0.29 518	0.25 491	0.64 635	0.48 605

zh-mn7	1.70 625	1.21 656	8.30 684	0.69 557	0.53 514	1.45 576	0.84 563	1.70 500	2.09 649	2.41 654	2.67 646	1.68 581	1.23 573	4.49 609	2.87 648	0.30 540	0.26 552	0.27 492	0.27 521	0.31 514	0.35 552

1111x	1.70 625	0.29 330	0.86 407	0.51 316	0.27 154	1.01 489	0.68 518	2.22 637	1.28 525	1.13 408	1.40 501	1.21 478	1.10 545	5.53 636	15.20 704	0.22 396	0.21 492	0.22 356	0.22 439	0.24 425	0.22 404

PVD	1.70 625	0.84 626	2.26 639	0.94 646	0.83 624	2.48 649	0.97 597	2.59 664	3.35 676	3.01 672	2.77 648	2.34 638	2.47 667	2.67 564	3.14 653	0.47 627	0.45 644	0.59 648	0.48 633	0.59 628	0.75 650

FBW_ROB	1.71 628	0.62 599	1.45 582	0.67 540	0.61 555	1.81 611	1.08 615	2.52 661	1.70 621	1.77 613	1.73 583	1.98 619	1.25 577	12.57 706	1.84 619	0.34 573	0.37 621	0.56 644	0.38 609	0.45 591	0.43 589

ADCL	1.72 629	0.57 579	3.66 659	0.67 540	0.61 555	2.61 655	1.85 667	1.96 582	1.67 618	1.90 630	1.83 596	2.06 628	1.90 643	2.13 521	9.15 690	0.26 493	0.24 537	0.34 571	0.32 579	0.38 559	0.35 552

MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 630	0.87 631	3.56 658	0.80 604	0.75 605	3.72 675	2.44 690	1.82 540	1.82 632	1.74 610	1.91 607	1.92 612	1.26 579	7.69 681	1.28 570	0.45 620	0.47 649	0.52 631	0.77 662	0.50 608	0.50 611

zh-sn7	1.76 631	1.38 661	6.58 677	0.74 587	0.72 588	1.78 608	1.31 637	1.88 559	1.56 610	1.86 626	2.47 640	1.81 597	2.08 654	5.12 624	3.80 663	0.32 554	0.32 597	0.32 552	0.32 579	0.44 587	0.40 573

AAGNet	1.83 632	0.28 295	0.72 315	0.61 479	0.32 281	0.67 336	0.51 410	0.96 252	0.98 345	1.47 562	1.20 422	1.00 415	1.18 562	2.83 568	22.77 714	0.22 396	0.13 203	0.22 356	0.19 328	0.23 410	0.15 175

WCMA_ROB	1.84 633	0.47 539	1.31 555	0.69 557	0.57 532	2.11 634	1.14 621	1.87 556	1.73 625	4.04 683	6.43 683	5.62 686	3.61 682	2.59 559	1.94 625	0.52 634	0.44 640	0.39 600	0.42 619	0.48 604	0.47 602

ADCPNet	1.85 634	0.69 609	8.07 681	0.71 571	0.58 541	2.79 662	1.22 629	1.94 579	1.54 607	1.88 627	1.69 579	2.46 645	2.04 649	2.37 544	6.48 676	0.38 593	0.37 621	0.38 594	0.43 622	0.47 599	0.45 594

test_sample9	1.86 635	0.49 546	1.13 526	0.56 414	0.39 403	1.02 493	0.73 531	1.78 527	1.21 491	1.22 458	1.18 410	1.08 441	0.92 470	2.27 537	7.92 686	0.57 643	12.61 719	0.62 649	0.67 657	0.45 591	0.42 582

Wz-Net-TNSev	1.88 636	2.08 690	7.66 679	0.67 540	0.64 565	2.42 647	1.83 666	2.33 646	1.74 627	1.57 590	1.56 548	2.58 647	1.90 643	4.86 618	3.12 652	0.39 596	0.37 621	0.33 561	0.37 607	0.53 617	0.58 628

NVStereoNet_ROB	1.88 636	1.07 644	1.45 582	1.07 655	1.17 660	1.47 577	1.48 647	1.89 562	1.93 641	1.94 632	4.67 675	3.08 662	1.80 634	6.51 656	1.65 611	1.06 669	0.86 683	1.08 670	1.32 683	0.93 653	1.26 668
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SANet	1.88 636	0.57 579	2.18 636	0.63 499	0.40 414	2.80 663	1.57 655	2.39 654	5.88 695	2.36 651	3.57 661	3.72 670	2.97 674	4.74 615	1.76 616	0.34 573	0.30 583	0.32 552	0.29 554	0.48 604	0.37 563

ADCMid	1.89 639	0.73 615	5.06 668	0.72 575	0.67 575	2.00 628	1.14 621	1.97 586	1.48 598	2.86 667	1.81 595	2.37 639	2.05 651	2.24 533	10.39 695	0.33 563	0.31 589	0.39 600	0.43 622	0.50 608	0.44 592

WZ-Net	1.95 640	0.95 636	10.10 686	0.86 626	0.78 611	1.69 596	1.60 657	2.20 636	1.98 642	2.08 639	1.93 608	2.30 635	1.97 646	5.30 627	3.17 655	0.34 573	0.26 552	0.29 518	0.31 571	0.51 613	0.47 602

AnyNet_C32	1.96 641	1.10 646	5.17 670	0.90 638	1.11 654	2.12 635	2.37 688	1.85 550	1.48 598	2.45 655	1.70 580	2.05 627	1.64 620	2.50 556	10.28 694	0.37 588	0.34 603	0.35 580	0.41 616	0.49 607	0.54 619

MSAF-DinoV2	1.97 642	0.80 625	10.38 689	0.86 626	0.48 475	1.39 565	0.97 597	2.55 663	1.72 624	1.53 576	1.65 571	3.59 667	2.20 659	5.39 633	3.94 665	0.27 509	0.17 405	0.26 476	0.28 542	0.47 599	0.46 598

RainbowNet	1.97 642	1.76 678	1.57 598	2.81 686	2.21 681	1.98 627	1.81 664	2.54 662	1.89 636	1.50 571	1.84 598	1.96 617	1.65 621	2.14 522	1.25 564	3.33 695	0.85 681	2.39 687	0.98 677	2.82 686	2.22 683

ADCP+	1.99 644	0.48 543	7.73 680	0.66 528	0.91 637	2.30 642	1.05 611	1.82 540	1.34 551	1.54 582	1.32 471	1.74 589	1.61 618	2.17 525	13.37 699	0.24 442	0.21 492	0.32 552	0.28 542	0.37 550	0.29 506

MSMD_ROB	1.99 644	0.59 585	0.89 434	0.70 563	0.61 555	3.95 680	0.94 592	1.80 536	1.79 629	4.41 687	4.43 668	8.17 695	3.66 683	3.40 589	1.33 574	0.52 634	0.48 651	0.54 637	0.58 649	0.53 617	0.50 611

Selective-IGEV-i16pc	2.07 646	0.29 330	19.83 700	0.53 356	0.39 403	2.74 659	1.51 648	1.13 333	1.28 525	0.80 288	1.21 424	1.06 434	0.64 349	7.77 682	0.79 480	0.40 599	0.22 514	0.21 320	0.23 462	0.22 382	0.23 424

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 647	1.15 653	3.10 655	1.05 652	0.76 608	5.03 690	2.40 689	2.16 624	2.62 665	1.89 629	2.28 629	2.69 651	1.65 621	9.35 695	2.04 629	0.64 653	0.51 657	0.68 653	0.71 660	1.09 661	0.67 642

ACVNet-4b	2.15 648	1.41 665	1.64 601	2.80 685	2.31 685	2.31 643	1.24 630	2.32 645	2.14 650	1.26 480	2.39 634	2.66 650	1.48 606	5.95 648	1.06 536	3.20 693	0.45 644	2.37 684	0.89 669	2.83 687	2.37 687

ACVNet_1	2.18 649	1.45 668	1.72 609	2.85 687	2.33 687	2.28 640	1.46 645	3.08 672	2.22 653	1.82 622	2.05 619	3.56 666	1.98 647	3.09 582	1.40 586	3.17 690	0.60 666	2.40 688	0.92 671	2.91 690	2.37 687

test_sample8	2.19 650	0.49 546	1.13 526	0.56 414	0.39 403	1.02 493	0.73 531	1.82 540	1.15 451	2.26 644	1.30 458	4.94 681	2.52 668	2.27 537	7.92 686	0.57 643	12.61 719	0.62 649	0.67 657	0.45 591	0.42 582

ADCS	2.25 651	0.99 640	5.55 671	0.81 607	0.74 596	2.19 637	1.80 663	2.27 642	2.14 650	2.80 666	2.13 623	2.40 641	2.03 648	2.64 563	13.69 700	0.41 604	0.39 630	0.40 605	0.45 626	0.58 626	0.56 623

AnyNet_C01	2.26 652	1.78 679	10.22 688	0.93 644	0.74 596	2.92 665	2.20 683	2.29 644	1.80 630	2.53 657	2.41 636	2.71 652	1.73 627	3.41 590	6.72 678	0.41 604	0.39 630	0.40 605	0.42 619	0.67 640	0.63 636

MeshStereo	2.26 652	0.56 575	0.92 446	0.61 479	0.49 479	2.60 653	1.02 607	3.18 673	2.05 647	7.40 704	4.98 678	7.58 692	2.98 675	6.37 653	1.96 626	0.43 614	0.43 637	0.45 617	0.39 611	0.43 581	0.42 582
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
Selective-IGEV-i16pb	2.29 654	0.33 427	20.08 701	0.56 414	0.40 414	2.61 655	1.54 651	2.60 665	1.87 634	0.97 335	1.68 578	1.38 524	1.01 518	8.19 689	0.92 513	0.37 588	0.21 492	0.22 356	0.26 509	0.25 438	0.28 499

FCDSN-DC	2.32 655	0.63 600	0.81 386	0.84 619	0.75 605	2.23 638	0.94 592	2.09 613	1.80 630	5.45 697	7.72 693	7.77 694	6.93 700	3.39 588	1.80 618	0.52 634	0.48 651	0.52 631	0.51 642	0.57 624	0.58 628
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DispFullNet	2.34 656	2.85 698	3.66 659	3.08 693	2.27 683	1.97 625	0.67 514	2.00 592	1.70 621	2.52 656	2.00 614	2.23 631	5.86 693	3.44 593	1.58 608	1.01 664	0.32 597	2.64 693	1.94 696	2.85 688	2.24 684

EDNetEfficient	2.37 657	1.10 646	8.08 682	0.74 587	0.71 586	0.98 485	1.56 652	1.46 430	4.06 684	4.90 692	2.82 649	2.25 632	3.48 681	2.95 572	9.97 691	0.26 493	0.24 537	0.26 476	0.30 563	0.68 641	0.61 634

pmcnn	2.37 657	0.42 519	2.71 652	0.63 499	0.43 441	1.54 584	1.19 627	2.01 596	1.53 606	2.64 660	7.60 690	18.07 709	1.45 602	3.44 593	2.78 646	0.18 233	0.15 334	0.15 52	0.12 68	0.20 310	0.18 275

ELAS	2.37 657	0.74 618	1.54 594	0.99 648	0.92 639	4.78 687	2.33 687	3.33 675	3.37 677	5.05 695	4.77 676	3.67 668	4.53 690	3.42 591	4.50 668	0.62 650	0.53 659	0.55 641	0.53 644	0.63 633	0.64 640
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM+DAISY	2.41 660	1.07 644	2.14 633	1.18 659	1.10 652	2.14 636	1.36 640	1.96 582	1.66 617	5.46 698	7.07 687	4.95 682	4.32 689	5.50 635	2.26 636	1.04 668	1.02 691	0.99 666	0.97 675	1.02 658	1.04 662

ACVNet_2	2.43 661	1.41 665	2.04 626	2.62 684	2.24 682	2.63 657	1.88 670	3.31 674	3.01 672	2.19 642	3.45 660	4.62 674	2.04 649	4.50 611	1.47 602	2.55 685	0.64 669	2.22 681	0.84 666	2.69 682	2.29 685

ELAS_RVC	2.48 662	0.74 618	1.90 621	1.05 652	0.92 639	2.76 660	4.01 700	2.76 666	4.11 685	4.69 690	4.63 672	4.62 674	5.96 695	3.97 601	3.96 666	0.63 652	0.53 659	0.56 644	0.52 643	0.64 635	0.63 636
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SuperB	2.53 663	0.59 585	18.45 699	0.69 557	0.50 486	1.87 618	0.88 576	1.67 491	2.39 656	1.50 571	1.42 504	1.14 467	1.15 555	4.28 607	5.07 671	0.24 442	0.19 448	0.22 356	0.19 328	7.86 710	0.34 547

WAO-7	2.66 664	1.40 664	1.73 611	1.39 666	1.17 660	3.93 679	1.94 673	4.11 685	3.88 683	2.92 668	5.50 679	4.18 672	3.00 676	7.63 680	3.71 662	1.13 672	1.00 689	1.17 671	1.13 682	1.18 664	1.09 666

RTS	2.67 665	1.38 661	15.28 695	0.99 648	1.26 666	3.78 676	1.96 674	2.15 621	2.62 665	2.61 658	2.85 650	2.60 648	1.59 615	6.27 651	5.71 674	0.40 599	0.28 567	0.35 580	0.35 600	0.50 608	0.48 605

RTSA	2.67 665	1.38 661	15.28 695	0.99 648	1.26 666	3.78 676	1.96 674	2.15 621	2.62 665	2.61 658	2.85 650	2.60 648	1.59 615	6.27 651	5.71 674	0.40 599	0.28 567	0.35 580	0.35 600	0.50 608	0.48 605

MADNet+	2.69 667	3.22 701	11.53 691	1.44 669	1.12 656	3.19 669	1.81 664	2.85 668	2.37 655	1.68 605	2.07 620	2.85 656	2.18 657	7.41 675	5.23 672	0.79 659	0.76 674	0.69 655	0.65 656	0.98 655	0.95 657

IMH-64-1	2.70 668	1.79 680	1.46 584	3.26 695	2.66 691	3.23 671	2.10 678	4.08 683	2.75 669	2.34 647	3.81 664	3.06 660	2.22 660	4.25 605	2.59 643	3.75 699	0.84 678	2.75 694	1.35 684	3.15 692	2.60 694

IMH-64	2.70 668	1.79 680	1.46 584	3.26 695	2.66 691	3.23 671	2.10 678	4.08 683	2.75 669	2.34 647	3.81 664	3.06 660	2.22 660	4.25 605	2.59 643	3.75 699	0.84 678	2.75 694	1.35 684	3.15 692	2.60 694

FC-DCNN	2.72 670	0.59 585	0.86 407	0.73 583	0.57 532	2.91 664	1.04 609	3.01 671	2.60 663	6.83 699	7.64 691	9.92 699	6.33 698	5.21 625	3.14 653	0.53 640	0.48 651	0.51 629	0.50 639	0.53 617	0.51 615

FC-DCNN v2	2.81 671	0.59 585	0.85 401	0.73 583	0.57 532	2.97 666	1.05 611	3.39 677	2.61 664	6.98 700	7.67 692	10.38 702	6.31 697	5.75 643	3.37 659	0.53 640	0.48 651	0.51 629	0.50 639	0.53 617	0.51 615

WAO-6	2.81 671	1.60 675	1.46 584	2.36 681	2.28 684	3.55 673	2.29 686	4.21 686	4.56 689	2.36 651	4.51 669	4.88 680	2.66 670	4.60 612	4.07 667	1.72 676	1.15 695	2.31 683	1.46 689	2.31 675	1.85 678

PWCK	2.88 673	2.05 688	5.72 673	2.08 676	1.11 654	3.55 673	3.90 699	2.86 669	3.54 681	3.03 673	3.63 662	3.10 663	2.31 662	8.15 688	3.09 651	2.12 680	0.91 686	1.75 676	0.98 677	2.57 681	1.18 667

Dean	2.91 674	1.53 674	2.07 627	2.96 692	2.51 689	3.15 668	2.14 681	4.75 690	4.41 688	2.76 664	6.10 682	5.53 685	2.37 663	2.97 574	1.92 624	3.18 691	0.85 681	2.51 691	1.04 680	2.88 689	2.47 691

MonStereo1	3.14 675	1.66 676	1.81 615	2.43 682	2.32 686	5.80 693	1.58 656	3.52 678	4.70 690	3.09 675	8.22 697	4.76 678	3.36 679	6.52 657	2.29 638	2.33 682	0.61 667	1.91 679	1.05 681	2.44 678	2.34 686

IMH	3.21 676	1.85 684	1.48 590	3.25 694	2.69 693	4.07 682	2.02 676	4.41 688	3.80 682	2.72 661	7.11 688	4.75 677	2.92 673	5.92 646	2.55 641	3.85 703	0.88 684	2.78 696	1.36 686	3.19 694	2.59 693

LVE	3.31 677	1.67 677	1.64 601	2.85 687	2.42 688	3.20 670	2.26 685	4.78 691	5.05 691	2.35 649	6.91 685	6.02 687	2.37 663	9.15 691	2.17 635	3.19 692	1.08 694	2.38 686	1.47 690	2.81 685	2.40 689

DStereoFS	3.67 678	1.49 672	2.18 636	1.32 663	1.32 668	4.41 685	1.26 634	3.75 682	9.27 699	3.36 677	6.80 684	4.81 679	13.54 706	6.95 667	4.76 670	0.73 658	0.69 672	1.17 671	2.40 702	1.27 667	1.95 681

JetBlue	3.97 679	2.01 685	10.19 687	1.38 665	2.84 695	10.53 699	9.54 704	3.60 680	2.41 657	2.73 662	3.39 659	4.54 673	4.31 688	7.85 685	6.84 679	0.88 660	0.93 687	0.89 661	0.91 670	1.74 670	1.91 679

notaker	3.98 680	2.40 695	2.68 651	3.82 702	3.27 700	3.97 681	2.14 681	4.78 691	3.45 679	4.12 686	6.94 686	7.65 693	3.26 678	7.82 684	5.30 673	4.04 704	1.41 697	3.36 703	2.10 699	3.88 700	3.31 700

WAO-8	4.40 681	1.82 682	1.79 613	2.34 679	2.20 679	9.19 696	1.53 649	6.09 697	16.46 709	3.94 681	7.84 694	7.32 689	3.72 685	9.41 697	3.31 656	2.00 678	1.07 692	2.44 689	1.37 687	2.50 679	1.68 675

Venus	4.40 681	1.82 682	1.79 613	2.34 679	2.20 679	9.19 696	1.53 649	6.09 697	16.46 709	3.94 681	7.84 694	7.32 689	3.72 685	9.41 697	3.31 656	2.00 678	1.07 692	2.44 689	1.37 687	2.50 679	1.68 675

DStereoSA	4.44 683	0.92 634	6.79 678	1.58 672	2.54 690	2.29 641	14.04 709	2.33 646	2.31 654	1.85 624	10.58 702	1.32 511	13.05 704	7.07 669	11.18 697	0.67 655	1.97 701	0.88 660	3.29 703	1.69 669	2.44 690

MultiAttention	4.51 684	0.33 427	0.82 390	0.73 583	0.45 457	30.98 719	4.50 702	2.18 632	1.40 582	1.61 594	2.41 636	2.43 643	0.70 371	38.42 723	1.36 580	0.22 396	0.15 334	0.29 518	0.30 563	0.47 599	0.43 589

ktn	4.70 685	2.38 694	2.12 632	3.76 700	3.24 698	4.85 688	2.95 696	5.52 693	7.37 698	4.07 685	19.32 713	7.46 691	3.47 680	7.39 674	2.95 649	4.04 704	1.85 700	3.26 702	2.22 700	3.08 691	2.65 696

MADNet++	5.01 686	3.14 699	4.91 667	4.55 706	3.94 704	5.20 691	4.41 701	4.40 687	4.13 686	4.95 693	6.08 681	4.74 676	5.37 691	9.40 696	10.67 696	4.65 706	4.15 707	3.97 705	3.34 705	4.09 702	4.08 706

UNDER WATER	5.08 687	2.33 693	5.55 671	3.94 704	3.51 701	5.20 691	2.72 693	5.61 695	16.52 711	3.84 680	4.60 671	9.21 697	5.89 694	5.90 645	8.66 689	3.75 699	1.34 696	3.18 701	1.88 694	4.33 705	3.61 702

UNDER WATER-64	5.27 688	2.32 692	8.78 685	3.93 703	3.54 702	7.61 694	3.03 697	5.84 696	14.19 703	4.04 683	4.04 666	9.39 698	6.26 696	5.93 647	8.48 688	3.60 698	1.51 698	3.13 699	1.88 694	4.29 704	3.61 702

TorneroNet-64	5.30 689	2.03 686	1.74 612	3.43 697	2.81 694	10.09 698	2.12 680	9.10 704	17.12 714	4.96 694	9.27 700	10.72 704	3.70 684	9.20 692	4.55 669	3.31 694	0.84 678	2.88 697	1.55 691	3.49 697	3.04 697

MANE	6.19 690	0.59 585	1.03 494	0.93 644	1.22 665	13.38 704	2.69 691	12.81 708	17.94 715	8.21 705	10.82 703	14.72 705	11.68 702	11.39 705	11.90 698	0.59 647	0.50 656	0.52 631	1.76 693	0.55 621	0.54 619

LSM	6.33 691	1.10 646	13.19 692	1.41 668	68.17 729	1.64 593	1.90 671	1.92 572	2.46 658	2.99 670	3.11 654	1.88 604	1.80 634	2.61 561	2.06 631	0.41 604	0.58 665	0.50 627	0.57 648	0.64 635	17.66 718

SGM-ForestM	6.52 692	0.38 496	1.26 548	0.63 499	0.35 334	13.59 705	5.32 703	6.32 700	6.70 697	11.14 707	9.18 699	22.51 719	13.93 707	16.89 708	20.07 709	0.36 584	0.37 621	0.36 588	0.35 600	0.36 546	0.34 547

tt	6.58 693	0.26 235	6.10 675	3.77 701	2.16 678	11.55 701	19.63 711	13.33 709	5.74 694	2.96 669	2.65 645	4.97 683	6.33 698	3.81 598	7.24 680	9.15 711	11.32 718	5.89 711	6.24 712	6.03 706	2.55 692

JetRed	6.91 694	8.80 706	25.96 713	2.85 687	3.25 699	13.98 707	11.87 706	6.25 699	4.28 687	4.45 688	4.56 670	6.69 688	5.46 692	7.46 677	14.05 701	2.59 686	3.31 704	2.59 692	2.29 701	4.20 703	3.36 701

xyz-stereo	7.16 695	0.22 104	69.90 733	0.42 118	0.21 25	32.92 722	0.49 401	0.87 201	0.76 261	1.38 541	27.04 716	1.19 474	1.16 556	4.69 614	0.97 525	0.16 123	0.12 101	0.20 281	0.14 171	0.16 117	0.12 21

LE_ROB	8.05 696	0.37 489	23.53 707	0.74 587	0.33 305	2.77 661	2.87 695	3.71 681	27.24 720	25.39 720	8.87 698	8.46 696	26.71 719	6.65 659	21.99 710	0.21 365	0.19 448	0.20 281	0.21 410	0.25 438	0.22 404

coex-ft	8.13 697	2.13 691	98.04 735	0.67 540	0.53 514	1.71 597	1.56 652	1.65 484	11.11 701	18.17 718	3.75 663	3.88 671	7.61 701	2.98 575	6.49 677	0.30 540	0.30 583	0.32 552	0.31 571	0.66 639	0.50 611

KSHMR	8.75 698	2.06 689	2.11 631	3.53 699	3.11 697	4.13 683	2.69 691	5.60 694	61.37 736	3.00 671	55.83 734	4.98 684	2.45 666	4.49 609	2.61 645	3.46 696	1.55 699	3.14 700	1.94 696	3.72 699	3.18 699

U	9.45 699	0.21 71	0.58 223	0.47 218	53.11 728	61.27 733	0.24 67	0.70 121	0.52 163	0.36 88	0.28 30	0.29 42	0.35 113	0.33 4	0.26 55	0.19 287	0.11 38	60.50 732	8.88 713	0.17 162	0.13 71

TCMNet-wrong-test	10.31 700	11.40 708	14.84 694	20.96 714	18.45 709	13.80 706	10.76 705	15.78 710	3.53 680	5.20 696	5.52 680	16.26 707	12.61 703	7.51 679	10.15 692	7.43 709	2.37 702	4.31 707	3.43 706	11.36 712	10.61 710

EDNetEfficientorigin	10.57 701	1.47 670	177.42 736	0.67 540	0.53 514	1.58 587	1.16 624	1.90 565	3.37 677	4.71 691	3.38 658	3.10 663	2.69 671	3.13 583	3.58 660	0.25 470	0.23 528	0.33 561	0.27 521	0.83 647	0.81 651

TorneroNet	10.70 702	2.03 686	1.82 617	3.43 697	3.01 696	43.83 723	2.22 684	8.87 703	67.47 737	7.17 703	27.36 717	10.68 703	3.85 687	8.67 690	7.65 685	3.59 697	0.88 684	3.04 698	1.57 692	3.71 698	3.17 698

HanzoNet	11.04 703	3.62 702	8.10 683	4.08 705	3.55 703	4.90 689	2.73 694	7.19 701	10.10 700	31.86 730	28.92 719	21.96 718	36.36 723	18.08 710	10.17 693	7.94 710	3.32 705	3.47 704	3.31 704	7.06 709	4.04 705

DPSimNet_ROB	11.20 704	4.98 703	35.43 717	2.90 690	4.52 705	7.89 695	17.09 710	4.66 689	6.06 696	14.89 713	10.93 704	17.29 708	36.81 725	13.18 707	15.68 705	2.86 687	6.29 710	5.75 710	5.09 710	3.91 701	7.70 708

light-stereo	12.42 705	1.45 668	18.02 698	17.94 711	23.64 715	11.13 700	0.82 559	9.91 705	5.73 693	15.42 714	42.83 729	55.24 733	1.88 640	28.77 721	2.26 636	1.61 675	3.00 703	0.78 656	0.93 672	3.48 696	3.62 704

DGTPSM_ROB	13.01 706	8.23 704	21.87 703	9.51 708	18.10 707	11.56 702	32.01 717	10.63 706	16.20 707	7.03 701	19.48 714	10.15 700	16.66 709	9.83 701	22.42 711	4.75 707	8.68 711	5.37 708	10.25 717	6.16 707	11.36 711

DPSMNet_ROB	13.02 707	8.23 704	21.91 704	9.53 709	18.11 708	11.56 702	32.02 718	10.64 707	16.23 708	7.05 702	19.49 715	10.16 701	16.66 709	9.85 702	22.43 712	4.77 708	8.68 711	5.38 709	10.26 718	6.17 708	11.36 711

USTest	14.33 708	14.94 710	21.04 702	17.44 710	16.05 706	23.26 708	33.84 719	21.73 711	11.80 702	9.36 706	10.14 701	15.97 706	13.20 705	17.28 709	22.43 712	3.78 702	5.01 708	6.17 712	6.16 711	9.25 711	7.72 709

iinet-test	17.98 709	18.06 711	23.82 709	20.87 712	19.70 710	26.55 709	35.70 720	25.04 715	15.93 704	13.33 708	13.25 705	20.58 710	17.79 711	20.62 711	25.11 715	9.58 713	8.78 713	9.88 714	9.85 715	13.23 713	11.95 713

IINet	17.98 709	18.06 711	23.81 708	20.87 712	19.70 710	26.55 709	35.70 720	25.04 715	15.93 704	13.33 708	13.25 705	20.58 710	17.79 711	20.62 711	25.11 715	9.58 713	8.78 713	9.88 714	9.85 715	13.23 713	11.95 713

DPSM_ROB	19.08 711	19.14 714	25.17 711	22.15 716	20.85 713	28.17 712	37.82 723	26.56 717	16.85 712	14.14 710	14.84 708	21.70 713	18.75 714	21.87 714	26.55 719	10.16 717	9.30 716	10.47 716	10.42 719	14.03 715	12.61 716

DPSM	19.08 711	19.14 714	25.17 711	22.15 716	20.85 713	28.17 712	37.82 723	26.56 717	16.85 712	14.14 710	14.84 708	21.70 713	18.75 714	21.87 714	26.55 719	10.16 717	9.30 716	10.47 716	10.42 719	14.03 715	12.61 716

Selective-IGEV-i1pa	19.94 713	26.52 719	23.52 706	2.94 691	1.59 674	31.97 721	20.54 712	30.88 721	25.25 716	23.87 719	27.58 718	33.01 721	26.91 720	32.38 722	25.47 717	20.69 727	5.85 709	12.49 718	4.43 708	3.35 695	19.48 719

LRCNet_RVC	22.74 714	32.10 720	21.97 705	29.84 718	26.23 716	4.42 686	0.81 557	22.66 712	2.02 645	26.93 721	29.26 720	23.06 720	15.59 708	23.84 716	18.88 708	31.75 728	19.90 730	34.65 728	32.13 729	30.54 727	28.32 727

DLNR-FE	23.17 715	48.55 734	42.94 720	176.85 736	78.48 730	0.35 48	0.21 29	23.51 714	0.75 252	0.66 260	0.86 275	0.59 256	0.30 67	1.55 442	0.44 291	9.85 716	0.12 101	0.18 203	0.14 171	76.92 734	0.16 216

DLNR_Zeroshot_test	23.17 715	48.52 733	43.29 721	176.68 735	78.69 731	0.35 48	0.21 29	23.41 713	0.75 252	0.66 260	0.86 275	0.59 256	0.30 67	1.56 445	0.44 291	9.57 712	0.12 101	0.18 203	0.14 171	76.92 734	0.16 216

BEATNet-Init1	26.87 717	13.43 709	70.68 734	0.91 641	0.68 581	57.02 731	21.06 713	32.82 725	32.67 722	52.12 736	53.61 733	66.05 734	49.56 734	48.79 735	34.71 724	0.49 632	0.44 640	0.53 636	0.53 644	0.63 633	0.59 630

fast-reg	37.99 718	38.31 722	50.02 723	45.00 728	43.04 726	57.29 732	76.35 730	53.18 728	33.49 723	28.15 722	29.55 724	41.27 725	35.82 722	42.63 726	52.86 728	19.57 719	18.63 723	20.88 719	20.79 721	28.20 719	24.79 720

RAFT-FEzeroshot	38.32 719	38.45 724	50.28 724	44.74 723	41.87 721	56.68 726	76.38 733	53.24 730	33.76 725	28.29 724	29.37 721	43.69 730	37.66 727	43.83 728	53.41 732	20.32 721	18.70 725	21.07 721	21.07 724	28.25 722	25.35 724

RAFT-FE	38.32 719	38.45 724	50.28 724	44.74 723	41.87 721	56.68 726	76.38 733	53.24 730	33.76 725	28.29 724	29.37 721	43.69 730	37.66 727	43.83 728	53.41 732	20.32 721	18.70 725	21.07 721	21.07 724	28.25 722	25.35 724

CasAABBNet	38.33 721	38.46 726	50.35 727	44.75 725	41.84 720	56.68 726	76.37 732	53.22 729	33.83 728	28.31 727	29.54 723	43.62 729	37.71 729	43.84 731	53.41 732	20.30 720	18.70 725	21.07 721	21.07 724	28.24 721	25.34 722

Hybrid-DGEV	38.35 722	38.46 726	50.28 724	44.82 727	41.90 723	56.66 725	76.35 730	53.24 730	33.80 727	28.29 724	29.84 726	43.58 726	37.86 731	43.84 731	53.39 731	20.34 723	18.69 724	21.06 720	21.00 722	28.25 722	25.34 722

FlowAnything	38.37 723	38.41 723	50.38 728	44.76 726	41.94 724	56.64 724	76.34 729	53.28 734	34.23 730	28.25 723	29.72 725	43.60 727	37.79 730	43.83 728	53.38 730	20.39 725	18.71 729	21.07 721	21.14 728	28.23 720	25.29 721

Selective-RAFT-Error	38.39 724	38.47 728	50.44 729	44.73 722	41.97 725	56.68 726	76.38 733	53.24 730	33.92 729	28.34 728	29.85 727	43.60 727	38.20 732	43.75 727	53.34 729	20.38 724	18.70 725	21.09 725	21.05 723	28.30 725	25.43 726

HaxPig	38.92 725	41.40 730	41.64 718	29.95 719	32.27 717	28.90 714	27.60 714	29.73 720	37.71 731	43.82 731	43.87 730	33.17 722	35.56 721	41.53 724	40.37 726	43.94 732	47.51 735	45.82 729	47.08 731	42.38 728	44.15 730

AVERAGE_ROB	40.43 726	42.37 731	42.73 719	36.96 721	35.58 719	30.50 715	27.61 715	36.71 727	38.39 732	44.91 732	44.36 731	37.45 724	36.70 724	41.88 725	40.35 725	45.43 733	46.81 734	47.11 730	46.35 730	42.51 729	43.87 729

MEDIAN_ROB	42.00 727	44.40 732	44.29 722	35.15 720	34.95 718	31.28 720	29.60 716	35.88 726	40.02 733	47.20 735	46.64 732	37.37 723	38.48 733	44.35 734	42.45 727	48.03 734	49.39 736	49.71 731	49.03 732	45.14 730	46.65 731

LSM0	42.82 728	38.75 729	50.81 730	47.07 729	109.38 737	57.00 730	76.02 728	53.74 735	33.71 724	29.02 729	30.41 728	43.87 732	37.22 726	43.91 733	53.54 735	20.52 726	18.62 722	21.10 726	21.11 727	28.41 726	42.22 728

Anonymous_1	43.04 729	18.73 713	24.79 710	21.81 715	46.26 727	27.80 711	37.60 722	28.08 719	16.14 706	14.66 712	14.30 707	20.65 712	17.88 713	21.56 713	25.94 718	117.93 737	8.92 715	100.65 733	126.50 735	158.64 738	12.08 715

PML	51.67 730	36.25 721	13.28 693	7.46 707	20.81 712	108.69 736	232.22 739	8.72 702	27.82 721	87.01 737	269.67 739	69.67 735	61.95 735	24.76 720	14.20 702	9.74 715	3.40 706	9.62 713	4.70 709	18.74 717	4.72 707

xxxxx1	54.10 731	25.67 716	27.13 714	113.43 732	96.96 732	30.69 716	47.44 725	32.38 722	25.60 717	17.75 715	17.27 710	21.81 715	21.02 716	24.43 717	33.82 721	33.37 729	40.54 731	157.71 736	175.86 736	66.16 731	72.93 734

tt_ll	54.10 731	25.67 716	27.13 714	113.43 732	96.96 732	30.69 716	47.44 725	32.38 722	25.60 717	17.75 715	17.27 710	21.81 715	21.02 716	24.43 717	33.82 721	33.37 729	40.54 731	157.71 736	175.86 736	66.16 731	72.93 734

ff	54.10 731	25.67 716	27.13 714	113.43 732	96.96 732	30.69 716	47.44 725	32.38 722	25.60 717	17.75 715	17.27 710	21.81 715	21.02 716	24.43 717	33.82 721	33.37 729	40.54 731	157.71 736	175.86 736	66.16 731	72.93 734

RSGM-EC	88.84 734	82.86 735	51.22 731	105.38 730	99.51 735	94.51 734	125.67 736	90.02 736	46.43 734	45.14 733	57.50 735	101.22 736	88.55 736	154.40 736	153.26 737	105.54 735	59.55 737	113.88 734	53.02 733	92.89 736	56.17 732

acva	88.84 734	82.86 735	51.22 731	105.38 730	99.51 735	94.51 734	125.67 736	90.02 736	46.43 734	45.14 733	57.50 735	101.22 736	88.55 736	154.40 736	153.26 737	105.54 735	59.55 737	113.88 734	53.02 733	92.89 736	56.17 732

Selective-IGEV-i16pa	97.29 736	136.83 737	17.95 697	1.52 671	1.00 646	188.16 738	3.63 698	183.02 739	169.43 739	88.01 738	178.60 737	119.35 738	191.45 739	226.33 739	135.51 736	131.38 738	17.89 721	32.25 727	3.46 707	2.02 674	117.94 737

test_example2	192.40 737	210.76 738	206.48 737	199.83 737	204.73 738	172.94 737	183.52 738	133.93 738	133.41 738	191.38 739	196.19 738	187.13 739	178.77 738	205.33 738	208.00 739	222.09 739	238.72 739	186.54 739	190.54 739	227.34 739	170.31 738

GS-Stereo							0.36 212	0.92 224	0.47 131	0.37 99	0.38 63	0.32 66	0.33 94	0.43 41	0.26 55	0.19 287	0.11 38	0.16 103	0.12 68	0.17 162	0.15 175

FSD					0.50 486	0.54 230	0.58 476	0.65 94	0.53 170	0.54 214	0.52 151	0.56 235	0.52 264	0.57 110	0.55 382	0.51 633	0.47 649	0.50 627	0.49 636	0.50 608

ccccc		492.34 739		530.87 738	530.37 739	478.08 739		491.76 740		448.18 740		476.12 740		541.64 740		663.49 740	459.54 740	353.94 740	309.79 740	586.66 740

ASD4		10.99 707

Low-res two-view benchmark