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

aanet-new-90k	0.34 108	0.21 77	0.77 392	0.41 104	0.23 62	0.43 109	0.36 224	0.64 99	0.30 37	0.28 21	0.40 86	0.31 61	0.50 257	0.97 293	0.22 1	0.13 26	0.11 39	0.15 57	0.12 73	0.19 272	0.11 3

aanet-new-78k	0.35 120	0.22 110	0.91 467	0.43 144	0.21 30	0.33 44	0.36 224	0.65 109	0.32 52	0.32 61	0.40 86	0.31 61	0.59 334	0.91 268	0.22 1	0.12 9	0.10 9	0.16 108	0.12 73	0.18 217	0.12 21

PSi22a	0.22 1	0.17 3	0.31 1	0.33 2	0.18 8	0.25 14	0.20 16	0.49 24	0.19 2	0.23 8	0.16 1	0.37 119	0.31 84	0.31 2	0.22 1	0.15 85	0.12 104	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 21

LACA3	0.27 24	0.21 77	0.38 35	0.35 12	0.19 15	0.37 64	0.38 258	0.47 20	0.28 24	0.29 32	0.27 26	0.26 27	0.31 84	0.73 197	0.22 1	0.16 129	0.12 104	0.13 1	0.10 2	0.15 82	0.11 3

DepthFocus	0.24 4	0.18 10	0.38 35	0.36 20	0.28 197	0.20 6	0.23 55	0.36 9	0.23 10	0.28 21	0.35 65	0.20 4	0.21 8	0.38 17	0.22 1	0.18 243	0.14 279	0.20 291	0.20 382	0.17 167	0.12 21

LACA2	0.27 24	0.21 77	0.44 94	0.35 12	0.18 8	0.39 73	0.39 275	0.56 57	0.27 22	0.29 32	0.33 54	0.36 106	0.26 41	0.45 53	0.22 1	0.15 85	0.12 104	0.13 1	0.11 15	0.16 121	0.11 3

StereoAnything_RVC	0.45 220	1.43 690	0.48 132	0.35 12	0.20 22	0.26 19	0.21 32	0.43 16	0.22 7	0.22 2	0.21 6	0.19 3	0.36 134	1.27 385	0.22 1	0.21 378	0.11 39	0.14 21	0.10 2	2.37 700	0.11 3

anonymous	0.28 38	0.22 110	0.43 88	0.39 70	0.26 137	0.22 11	0.24 70	0.35 6	0.34 70	0.42 151	0.60 200	0.24 15	0.27 52	0.50 93	0.23 8	0.15 85	0.11 39	0.18 208	0.14 174	0.15 82	0.13 73

aanet-new-60k	0.34 108	0.21 77	0.76 384	0.42 125	0.22 48	0.58 277	0.31 151	0.71 142	0.33 61	0.33 70	0.39 81	0.40 141	0.43 178	0.77 212	0.23 8	0.13 26	0.11 39	0.15 57	0.12 73	0.17 167	0.12 21

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.41 184	0.19 25	0.84 426	0.40 84	0.28 197	0.46 132	0.28 117	0.78 169	0.37 90	0.34 80	0.51 160	0.39 133	0.48 231	0.39 24	0.23 8	0.14 53	0.12 104	0.16 108	0.12 73	0.17 167	1.46 694

LG-Stereo_L2	0.29 49	0.20 47	0.45 110	0.37 36	0.25 116	0.26 19	0.20 16	0.78 169	0.28 24	0.28 21	0.26 17	0.24 15	0.26 41	0.91 268	0.23 8	0.15 85	0.11 39	0.15 57	0.12 73	0.14 44	0.11 3

LG-Stereo_L1	0.30 57	0.20 47	0.44 94	0.37 36	0.26 137	0.29 29	0.21 32	0.66 118	0.26 18	0.25 11	0.25 12	0.24 15	0.22 22	1.24 377	0.23 8	0.15 85	0.11 39	0.15 57	0.12 73	0.14 44	0.11 3

MLG-Stereo_test2	0.26 15	0.20 47	0.36 11	0.37 36	0.22 48	0.35 54	0.18 4	0.45 18	0.21 5	0.26 13	0.23 10	0.34 93	0.20 5	0.77 212	0.23 8	0.16 129	0.11 39	0.15 57	0.11 15	0.13 7	0.11 3

GCAPDPT-zeroshot4090	0.41 184	0.19 25	0.83 421	0.40 84	0.28 197	0.46 132	0.28 117	0.78 169	0.37 90	0.34 80	0.51 160	0.39 133	0.48 231	0.39 24	0.23 8	0.14 53	0.12 104	0.16 108	0.12 73	0.17 167	1.46 694

small-0shot	0.25 10	0.18 10	0.42 80	0.35 12	0.23 62	0.21 7	0.41 309	0.42 15	0.19 2	0.29 32	0.45 124	0.18 2	0.21 8	0.37 13	0.24 15	0.15 85	0.11 39	0.18 208	0.15 205	0.15 82	0.13 73

derf	0.25 10	0.20 47	0.40 55	0.40 84	0.23 62	0.26 19	0.19 9	0.47 20	0.32 52	0.26 13	0.26 17	0.39 133	0.21 8	0.47 77	0.24 15	0.14 53	0.13 210	0.14 21	0.11 15	0.12 1	0.13 73

mm2	0.25 10	0.19 25	0.37 18	0.37 36	0.24 87	0.25 14	0.20 16	0.49 24	0.32 52	0.22 2	0.26 17	0.40 141	0.21 8	0.45 53	0.24 15	0.13 26	0.12 104	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 21

mm1	0.24 4	0.19 25	0.37 18	0.37 36	0.24 87	0.25 14	0.20 16	0.41 12	0.32 52	0.22 2	0.26 17	0.40 141	0.21 8	0.45 53	0.24 15	0.13 26	0.12 104	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 21

qqai	0.26 15	0.20 47	0.41 64	0.40 84	0.23 62	0.28 26	0.19 9	0.51 33	0.32 52	0.26 13	0.25 12	0.42 152	0.21 8	0.48 85	0.24 15	0.15 85	0.12 104	0.14 21	0.11 15	0.12 1	0.13 73

MGA	0.26 15	0.19 25	0.39 44	0.36 20	0.26 137	0.43 109	0.20 16	0.49 24	0.37 90	0.28 21	0.31 45	0.31 61	0.19 2	0.46 65	0.24 15	0.15 85	0.11 39	0.15 57	0.12 73	0.14 44	0.14 137

MSE-Stereo	0.26 15	0.19 25	0.39 44	0.36 20	0.25 116	0.39 73	0.20 16	0.52 34	0.36 82	0.28 21	0.33 54	0.29 46	0.19 2	0.46 65	0.24 15	0.14 53	0.11 39	0.15 57	0.12 73	0.14 44	0.13 73

LiteMatch*	0.27 24	0.19 25	0.49 141	0.38 57	0.27 168	0.31 37	0.23 55	0.49 24	0.38 98	0.29 32	0.28 32	0.36 106	0.29 65	0.46 65	0.24 15	0.15 85	0.12 104	0.15 57	0.12 73	0.13 7	0.13 73

aanet-new-70k	0.35 120	0.20 47	0.79 405	0.42 125	0.21 30	0.50 193	0.30 139	0.65 109	0.31 42	0.33 70	0.40 86	0.31 61	0.51 270	1.00 309	0.24 15	0.12 9	0.11 39	0.16 108	0.12 73	0.16 121	0.12 21

aanet-new-36k	0.33 94	0.21 77	0.52 176	0.42 125	0.21 30	0.52 220	0.32 168	0.64 99	0.36 82	0.34 80	0.38 74	0.36 106	0.56 309	0.81 233	0.24 15	0.13 26	0.11 39	0.16 108	0.12 73	0.15 82	0.13 73

aanet-32k-new	0.33 94	0.23 147	0.55 215	0.43 144	0.23 62	0.50 193	0.32 168	0.55 50	0.36 82	0.34 80	0.42 97	0.36 106	0.55 301	0.77 212	0.24 15	0.16 129	0.11 39	0.15 57	0.12 73	0.19 272	0.12 21

aanet-new-32k	0.32 78	0.22 110	0.53 187	0.43 144	0.24 87	0.54 241	0.23 55	0.72 144	0.31 42	0.37 111	0.38 74	0.43 156	0.54 293	0.41 35	0.24 15	0.14 53	0.12 104	0.16 108	0.12 73	0.17 167	0.13 73

aanet-new-30k	0.32 78	0.22 110	0.53 187	0.43 144	0.24 87	0.54 241	0.23 55	0.72 144	0.31 42	0.37 111	0.38 74	0.43 156	0.54 293	0.41 35	0.24 15	0.14 53	0.12 104	0.16 108	0.12 73	0.17 167	0.13 73

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.44 211	1.50 696	1.55 618	0.37 36	0.33 325	0.41 88	0.26 95	0.79 176	0.35 79	0.34 80	0.46 130	0.41 149	0.41 161	0.45 53	0.24 15	0.15 85	0.13 210	0.15 57	0.12 73	0.15 82	0.18 290

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.31 68	0.22 110	0.48 132	0.41 104	0.26 137	0.41 88	0.26 95	0.76 162	0.33 61	0.33 70	0.43 109	0.29 46	0.46 205	0.35 8	0.24 15	0.13 26	0.12 104	0.16 108	0.12 73	0.17 167	0.18 290

PipStereo	0.24 4	0.17 3	0.34 5	0.34 6	0.18 8	0.21 7	0.21 32	0.54 44	0.23 10	0.22 2	0.19 4	0.43 156	0.34 115	0.37 13	0.24 15	0.14 53	0.11 39	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 21

PSi22b	0.24 4	0.17 3	0.34 5	0.35 12	0.18 8	0.21 7	0.20 16	0.50 32	0.23 10	0.22 2	0.19 4	0.43 156	0.35 123	0.37 13	0.24 15	0.14 53	0.11 39	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 21

Foundation-i32	0.22 1	0.17 3	0.32 2	0.33 2	0.16 1	0.25 14	0.22 42	0.41 12	0.16 1	0.22 2	0.16 1	0.34 93	0.32 96	0.30 1	0.24 15	0.15 85	0.11 39	0.13 1	0.11 15	0.14 44	0.10 1

Test_v1	0.27 24	0.20 47	0.37 18	0.34 6	0.25 116	0.31 37	0.30 139	0.59 67	0.37 90	0.29 32	0.33 54	0.25 22	0.25 32	0.48 85	0.24 15	0.15 85	0.11 39	0.14 21	0.12 73	0.13 7	0.11 3

Monster-pub-mixall	0.30 57	0.19 25	0.39 44	0.36 20	0.21 30	0.28 26	0.18 4	0.58 65	0.34 70	0.36 100	0.34 61	0.26 27	0.20 5	1.40 434	0.24 15	0.15 85	0.11 39	0.13 1	0.10 2	0.12 1	0.13 73

Replicate-Monster	0.41 184	0.26 251	2.03 648	0.36 20	0.21 30	0.46 132	0.23 55	0.67 126	0.48 149	0.42 151	0.27 26	0.31 61	0.30 74	0.98 296	0.24 15	0.14 53	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.13 7	0.28 521

4.5_new	0.29 49	0.25 216	0.41 64	0.36 20	0.23 62	0.52 220	0.36 224	0.56 57	0.34 70	0.45 173	0.42 97	0.27 34	0.25 32	0.40 31	0.24 15	0.13 26	0.10 9	0.15 57	0.13 134	0.16 121	0.12 21

4.5w-stereo	0.29 49	0.25 216	0.41 64	0.36 20	0.23 62	0.52 220	0.36 224	0.56 57	0.34 70	0.45 173	0.42 97	0.27 34	0.25 32	0.40 31	0.24 15	0.13 26	0.10 9	0.15 57	0.13 134	0.16 121	0.12 21

LG-G_1	0.31 68	0.20 47	0.44 94	0.42 125	0.20 22	0.64 321	0.18 4	0.70 137	0.25 14	0.29 32	0.29 39	0.36 106	0.35 123	0.87 258	0.24 15	0.16 129	0.12 104	0.16 108	0.11 15	0.13 7	0.13 73

LG-G	0.31 68	0.20 47	0.44 94	0.42 125	0.20 22	0.64 321	0.18 4	0.70 137	0.25 14	0.29 32	0.29 39	0.36 106	0.35 123	0.87 258	0.24 15	0.16 129	0.12 104	0.16 108	0.11 15	0.13 7	0.13 73

castereo++	0.38 153	0.23 147	0.41 64	0.43 144	0.31 278	0.97 499	0.22 42	0.86 215	0.58 202	0.32 61	0.44 118	0.51 209	0.39 150	0.93 278	0.24 15	0.17 188	0.11 39	0.17 160	0.12 73	0.14 44	0.14 137

over-8	0.29 49	0.23 147	0.40 55	0.43 144	0.16 1	0.47 147	0.26 95	0.52 34	0.28 24	0.30 45	0.32 51	0.35 100	0.37 138	0.69 177	0.25 41	0.17 188	0.13 210	0.13 1	0.11 15	0.16 121	0.13 73

depth_test_26	0.29 49	0.19 25	0.41 64	0.36 20	0.24 87	0.21 7	0.24 70	0.41 12	0.34 70	0.30 45	0.81 278	0.28 43	0.24 28	0.47 77	0.25 41	0.22 410	0.16 383	0.18 208	0.17 285	0.19 272	0.17 259

monster-pro	0.28 38	0.18 10	0.39 44	0.36 20	0.21 30	0.55 256	0.31 151	0.55 50	0.43 123	0.28 21	0.28 32	0.23 8	0.21 8	0.57 121	0.25 41	0.11 1	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.14 44	0.11 3

aanet-new-34k	0.33 94	0.22 110	0.65 286	0.40 84	0.20 22	0.34 46	0.30 139	0.80 185	0.42 117	0.34 80	0.53 172	0.34 93	0.57 322	0.38 17	0.25 41	0.13 26	0.11 39	0.16 108	0.12 73	0.15 82	0.12 21

aanet-new-24k	0.33 94	0.21 77	0.51 163	0.42 125	0.23 62	0.53 231	0.30 139	0.62 83	0.37 90	0.40 141	0.61 203	0.34 93	0.48 231	0.44 50	0.25 41	0.13 26	0.11 39	0.16 108	0.12 73	0.17 167	0.12 21

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.46 228	1.22 680	2.46 667	0.39 70	0.30 249	0.29 29	0.28 117	0.81 192	0.34 70	0.33 70	0.47 134	0.38 130	0.44 190	0.37 13	0.25 41	0.15 85	0.12 104	0.15 57	0.11 15	0.16 121	0.16 226

LACA1	0.25 10	0.20 47	0.38 35	0.34 6	0.18 8	0.31 37	0.27 109	0.45 18	0.25 14	0.30 45	0.22 8	0.25 22	0.32 96	0.46 65	0.25 41	0.16 129	0.12 104	0.14 21	0.12 73	0.15 82	0.12 21

CSFM-Stereo	0.26 15	0.18 10	0.37 18	0.39 70	0.21 30	0.40 81	0.21 32	0.53 38	0.29 33	0.30 45	0.28 32	0.31 61	0.29 65	0.47 77	0.25 41	0.15 85	0.13 210	0.14 21	0.11 15	0.13 7	0.11 3

MonStereo	0.28 38	0.18 10	0.39 44	0.36 20	0.21 30	0.55 256	0.31 151	0.55 50	0.43 123	0.28 21	0.28 32	0.23 8	0.21 8	0.57 121	0.25 41	0.11 1	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.14 44	0.11 3

Monster-pub-eth3d	0.28 38	0.18 10	0.39 44	0.36 20	0.21 30	0.55 256	0.31 151	0.55 50	0.43 123	0.28 21	0.28 32	0.23 8	0.21 8	0.56 116	0.25 41	0.11 1	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.14 44	0.11 3

AdaDepth	0.30 57	0.22 110	0.49 141	0.44 182	0.27 168	0.44 121	0.24 70	0.52 34	0.30 37	0.31 53	0.37 73	0.26 27	0.32 96	0.79 224	0.25 41	0.12 9	0.12 104	0.16 108	0.13 134	0.16 121	0.15 185

monsters	0.34 108	0.20 47	0.41 64	0.39 70	0.36 371	0.34 46	0.27 109	0.66 118	0.43 123	0.47 185	0.40 86	0.22 6	0.23 25	1.33 402	0.25 41	0.13 26	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.13 7	0.13 73

IGEV	0.28 38	0.18 10	0.39 44	0.37 36	0.31 278	0.45 125	0.21 32	0.59 67	0.40 104	0.31 53	0.43 109	0.26 27	0.21 8	0.43 43	0.25 41	0.13 26	0.12 104	0.16 108	0.13 134	0.12 1	0.12 21

MLG-Stereo_test3	0.28 38	0.18 10	0.42 80	0.40 84	0.23 62	0.47 147	0.19 9	0.61 79	0.29 33	0.35 90	0.21 6	0.35 100	0.21 8	0.60 140	0.25 41	0.15 85	0.11 39	0.16 108	0.11 15	0.13 7	0.13 73

MLG-Stereo_test1	0.27 24	0.19 25	0.38 35	0.40 84	0.24 87	0.38 68	0.20 16	0.59 67	0.19 2	0.24 9	0.17 3	0.33 84	0.27 52	0.90 267	0.25 41	0.14 53	0.11 39	0.16 108	0.11 15	0.13 7	0.12 21

MLG-Stereo	0.29 49	0.19 25	0.38 35	0.41 104	0.20 22	0.42 100	0.20 16	0.66 118	0.21 5	0.25 11	0.22 8	0.33 84	0.28 60	1.09 337	0.25 41	0.14 53	0.11 39	0.16 108	0.11 15	0.13 7	0.12 21

LGtest1	0.27 24	0.21 77	0.44 94	0.41 104	0.21 30	0.42 100	0.19 9	0.56 57	0.26 18	0.29 32	0.24 11	0.29 46	0.29 65	0.55 111	0.25 41	0.18 243	0.12 104	0.16 108	0.12 73	0.14 44	0.13 73

MonSter	0.28 38	0.18 10	0.39 44	0.36 20	0.21 30	0.55 256	0.31 151	0.55 50	0.43 123	0.28 21	0.29 39	0.23 8	0.21 8	0.56 116	0.25 41	0.11 1	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.14 44	0.11 3

over-6	0.31 68	0.22 110	0.42 80	0.40 84	0.17 5	0.41 88	0.31 151	0.63 91	0.30 37	0.31 53	0.36 68	0.30 55	0.37 138	0.82 237	0.26 59	0.19 297	0.12 104	0.14 21	0.11 15	0.17 167	0.13 73

over-9	0.29 49	0.24 176	0.41 64	0.43 144	0.16 1	0.46 132	0.26 95	0.53 38	0.28 24	0.30 45	0.32 51	0.35 100	0.39 150	0.68 175	0.26 59	0.17 188	0.12 104	0.13 1	0.11 15	0.16 121	0.13 73

CAR	0.27 24	0.18 10	0.39 44	0.37 36	0.25 116	0.39 73	0.20 16	0.52 34	0.36 82	0.35 90	0.33 54	0.29 46	0.19 2	0.49 87	0.26 59	0.14 53	0.11 39	0.15 57	0.12 73	0.14 44	0.13 73

PointNet	0.27 24	0.19 25	0.37 18	0.39 70	0.23 62	0.39 73	0.26 95	0.54 44	0.34 70	0.24 9	0.31 45	0.38 130	0.21 8	0.49 87	0.26 59	0.15 85	0.12 104	0.17 160	0.12 73	0.15 82	0.11 3

GCAP-Stereo-DPT26K	0.31 68	0.20 47	0.57 240	0.40 84	0.22 48	0.36 60	0.33 181	0.73 150	0.31 42	0.37 111	0.40 86	0.31 61	0.44 190	0.50 93	0.26 59	0.13 26	0.11 39	0.16 108	0.12 73	0.16 121	0.13 73

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.33 94	0.20 47	0.45 110	0.40 84	0.26 137	0.43 109	0.39 275	0.86 215	0.51 171	0.36 100	0.48 141	0.34 93	0.45 197	0.35 8	0.26 59	0.14 53	0.11 39	0.15 57	0.12 73	0.15 82	0.12 21

Pro-Stereo	0.31 68	0.16 2	0.34 5	0.39 70	0.29 223	0.63 317	0.21 32	0.35 6	0.28 24	0.34 80	0.25 12	0.23 8	0.13 1	1.58 473	0.26 59	0.13 26	0.11 39	0.18 208	0.17 285	0.13 7	0.12 21

GEAStereo	0.31 68	0.21 77	0.43 88	0.43 144	0.31 278	0.46 132	0.36 224	0.74 156	0.33 61	0.34 80	0.38 74	0.32 70	0.33 104	0.43 43	0.26 59	0.21 378	0.12 104	0.17 160	0.12 73	0.17 167	0.14 137

BridgeDepth	0.29 49	0.19 25	0.37 18	0.40 84	0.17 5	0.58 277	0.32 168	0.60 77	0.29 33	0.26 13	0.26 17	0.39 133	0.43 178	0.47 77	0.26 59	0.13 26	0.10 9	0.13 1	0.12 73	0.15 82	0.12 21
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GSStereo	0.33 94	0.21 77	0.43 88	0.45 201	0.31 278	0.46 132	0.36 224	0.92 242	0.47 145	0.37 111	0.38 74	0.32 70	0.33 104	0.43 43	0.26 59	0.19 297	0.11 39	0.16 108	0.12 73	0.17 167	0.15 185

GS-Stereo							0.36 224	0.92 242	0.47 145	0.37 111	0.38 74	0.32 70	0.33 104	0.43 43	0.26 59	0.19 297	0.11 39	0.16 108	0.12 73	0.17 167	0.15 185

Wavelet-MonSter	0.27 24	0.20 47	0.41 64	0.39 70	0.26 137	0.26 19	0.25 81	0.49 24	0.29 33	0.36 100	0.47 134	0.28 43	0.32 96	0.49 87	0.26 59	0.11 1	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.13 7	0.12 21

S2M2_XL	0.24 4	0.24 176	0.39 44	0.34 6	0.24 87	0.16 2	0.18 4	0.32 1	0.22 7	0.29 32	0.40 86	0.24 15	0.23 25	0.32 3	0.26 59	0.20 343	0.18 444	0.18 208	0.16 254	0.18 217	0.14 137
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
3.75w	0.32 78	0.23 147	0.44 94	0.37 36	0.29 223	0.62 312	0.36 224	0.59 67	0.32 52	0.41 144	0.47 134	0.25 22	0.34 115	0.64 154	0.26 59	0.12 9	0.09 1	0.14 21	0.12 73	0.13 7	0.12 21

111111	0.34 108	0.20 47	0.41 64	0.45 201	0.42 452	0.37 64	0.22 42	0.95 265	0.38 98	0.31 53	0.31 45	0.40 141	0.27 52	0.96 285	0.26 59	0.17 188	0.12 104	0.15 57	0.11 15	0.15 82	0.13 73

FoundationStereo	0.24 4	0.21 77	0.36 11	0.38 57	0.22 48	0.32 43	0.22 42	0.39 10	0.23 10	0.30 45	0.25 12	0.30 55	0.33 104	0.34 6	0.26 59	0.16 129	0.12 104	0.15 57	0.11 15	0.13 7	0.12 21

U	9.45 722	0.21 77	0.58 249	0.47 237	53.11 751	61.27 756	0.24 70	0.70 137	0.52 178	0.36 100	0.28 32	0.29 46	0.35 123	0.33 5	0.26 59	0.19 297	0.11 39	60.50 755	8.88 736	0.17 167	0.13 73

LSFM	0.27 24	0.19 25	0.41 64	0.38 57	0.27 168	0.17 4	0.15 1	0.33 2	0.28 24	0.32 61	0.27 26	0.39 133	0.27 52	0.46 65	0.27 76	0.23 438	0.22 532	0.21 332	0.19 340	0.23 425	0.24 458

flow	0.28 38	0.19 25	0.41 64	0.38 57	0.27 168	0.17 4	0.15 1	0.33 2	0.28 24	0.32 61	0.27 26	0.39 133	0.27 52	0.54 104	0.27 76	0.23 438	0.22 532	0.21 332	0.19 340	0.23 425	0.24 458

LGCAT	0.27 24	0.19 25	0.37 18	0.38 57	0.24 87	0.16 2	0.21 32	0.35 6	0.25 14	0.35 90	0.26 17	0.30 55	0.26 41	0.62 149	0.27 76	0.27 527	0.22 532	0.13 1	0.17 285	0.13 7	0.21 399

DNS	0.39 160	0.27 285	0.57 240	0.47 237	0.28 197	0.49 175	0.25 81	0.90 236	0.50 159	0.59 252	0.55 185	0.66 300	0.39 150	0.43 43	0.27 76	0.23 438	0.14 279	0.15 57	0.14 174	0.21 368	0.20 374

aanet-new-28k	0.32 78	0.21 77	0.66 296	0.43 144	0.21 30	0.47 147	0.28 117	0.64 99	0.33 61	0.36 100	0.39 81	0.36 106	0.49 248	0.39 24	0.27 76	0.15 85	0.11 39	0.16 108	0.13 134	0.22 396	0.15 185

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.33 94	0.20 47	0.45 110	0.44 182	0.30 249	0.40 81	0.34 196	0.73 150	0.43 123	0.37 111	0.61 203	0.41 149	0.51 270	0.36 11	0.27 76	0.14 53	0.11 39	0.15 57	0.11 15	0.16 121	0.14 137

GeoVLM	0.26 15	0.19 25	0.37 18	0.37 36	0.24 87	0.34 46	0.20 16	0.49 24	0.31 42	0.29 32	0.26 17	0.40 141	0.26 41	0.45 53	0.27 76	0.13 26	0.12 104	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 21

WQFJA1++	1.55 632	0.22 110	0.45 110	0.38 57	0.28 197	0.38 68	0.20 16	0.62 83	0.28 24	0.38 127	0.39 81	0.34 93	0.39 150	0.64 154	0.27 76	0.19 297	0.12 104	0.16 108	0.12 73	25.04 741	0.14 137

MonSter++	0.26 15	0.19 25	0.37 18	0.37 36	0.24 87	0.34 46	0.20 16	0.49 24	0.31 42	0.29 32	0.26 17	0.40 141	0.26 41	0.45 53	0.27 76	0.13 26	0.12 104	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 21

VIP-Stereo	0.35 120	0.22 110	0.49 141	0.40 84	0.43 463	0.82 442	0.22 42	0.59 67	0.45 135	0.31 53	0.53 172	0.37 119	0.31 84	0.83 240	0.27 76	0.17 188	0.11 39	0.15 57	0.11 15	0.15 82	0.12 21

Zero-FE251	0.34 108	0.23 147	0.51 163	0.45 201	0.29 223	0.58 277	0.24 70	0.82 200	0.34 70	0.49 202	0.38 74	0.52 217	0.42 169	0.47 77	0.27 76	0.18 243	0.14 279	0.17 160	0.12 73	0.14 44	0.13 73

asd	0.30 57	0.21 77	0.41 64	0.39 70	0.24 87	0.47 147	0.30 139	0.69 132	0.30 37	0.41 144	0.39 81	0.28 43	0.33 104	0.62 149	0.27 76	0.13 26	0.09 1	0.14 21	0.12 73	0.14 44	0.12 21

3.25w_new	0.32 78	0.21 77	0.45 110	0.38 57	0.23 62	0.52 220	0.34 196	0.65 109	0.39 100	0.47 185	0.45 124	0.32 70	0.35 123	0.61 146	0.27 76	0.12 9	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.12 1	0.12 21

3.25w	0.32 78	0.21 77	0.45 110	0.37 36	0.23 62	0.52 220	0.34 196	0.65 109	0.39 100	0.47 185	0.45 124	0.32 70	0.35 123	0.61 146	0.27 76	0.12 9	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.12 1	0.12 21

monsterstereo	0.34 108	0.20 47	0.44 94	0.45 201	0.35 354	0.27 25	0.29 128	0.53 38	0.51 171	0.44 165	0.61 203	0.26 27	0.25 32	1.19 364	0.27 76	0.13 26	0.11 39	0.15 57	0.12 73	0.15 82	0.10 1

GREAT-IGEV	0.32 78	0.20 47	0.42 80	0.37 36	0.29 223	0.36 60	0.28 117	0.56 57	0.58 202	0.28 21	0.50 154	0.29 46	0.29 65	0.84 245	0.27 76	0.14 53	0.11 39	0.15 57	0.11 15	0.17 167	0.14 137
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
GIP-stereo	0.34 108	0.23 147	0.45 110	0.50 306	0.36 371	0.38 68	0.23 55	0.78 169	0.52 178	0.34 80	0.51 160	0.46 174	0.38 145	0.51 97	0.27 76	0.20 343	0.12 104	0.16 108	0.12 73	0.16 121	0.14 137

DEFOM-Stereo	0.33 94	0.20 47	0.40 55	0.42 125	0.28 197	0.80 431	0.23 55	0.48 22	0.37 90	0.37 111	0.31 45	0.23 8	0.24 28	1.20 367	0.27 76	0.16 129	0.12 104	0.14 21	0.11 15	0.14 44	0.14 137

IGEV-Stereo++	0.30 57	0.20 47	0.40 55	0.46 220	0.30 249	0.33 44	0.22 42	0.75 159	0.45 135	0.32 61	0.41 94	0.32 70	0.48 231	0.38 17	0.27 76	0.15 85	0.11 39	0.15 57	0.12 73	0.15 82	0.13 73

MoCha-V2	0.40 175	0.20 47	0.49 141	0.50 306	0.21 30	0.44 121	0.33 181	0.93 253	0.53 185	0.53 223	0.53 172	0.42 152	0.58 333	1.09 337	0.27 76	0.14 53	0.12 104	0.15 57	0.12 73	0.17 167	0.15 185

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.32 78	0.23 147	0.50 152	0.42 125	0.22 48	0.49 175	0.20 16	0.57 62	0.50 159	0.38 127	0.28 32	0.33 84	0.31 84	0.45 53	0.28 96	0.21 378	0.17 418	0.24 434	0.19 340	0.27 486	0.20 374

aanet-new-40k	0.33 94	0.22 110	0.81 412	0.40 84	0.25 116	0.52 220	0.23 55	0.67 126	0.32 52	0.33 70	0.47 134	0.33 84	0.52 278	0.35 8	0.28 96	0.13 26	0.10 9	0.16 108	0.12 73	0.18 217	0.12 21

aanet-new-16k	0.32 78	0.21 77	0.56 226	0.45 201	0.22 48	0.43 109	0.21 32	0.66 118	0.44 131	0.36 100	0.43 109	0.37 119	0.48 231	0.41 35	0.28 96	0.14 53	0.10 9	0.16 108	0.12 73	0.18 217	0.13 73

aanet-new-8k	0.35 120	0.23 147	0.50 152	0.45 201	0.25 116	0.54 241	0.36 224	0.68 129	0.49 152	0.35 90	0.42 97	0.32 70	0.62 355	0.68 175	0.28 96	0.14 53	0.11 39	0.16 108	0.13 134	0.15 82	0.13 73

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.35 120	0.22 110	0.54 200	0.42 125	0.35 354	0.46 132	0.40 291	0.62 83	0.54 189	0.56 240	0.67 230	0.36 106	0.27 52	0.49 87	0.28 96	0.16 129	0.11 39	0.19 239	0.15 205	0.14 44	0.13 73

Foundation-i1b	0.36 136	0.18 10	0.36 11	0.35 12	0.19 15	0.53 231	0.49 418	1.00 288	0.35 79	0.47 185	0.43 109	0.56 250	0.53 286	0.66 168	0.28 96	0.16 129	0.11 39	0.14 21	0.13 134	0.14 44	0.12 21

gcap_with_dpt	0.35 120	0.22 110	0.56 226	0.42 125	0.35 354	0.50 193	0.45 375	0.62 83	0.49 152	0.54 229	0.66 223	0.32 70	0.30 74	0.38 17	0.28 96	0.16 129	0.11 39	0.19 239	0.14 174	0.14 44	0.13 73

BLMT-Stereo	0.23 3	0.14 1	0.34 5	0.39 70	0.26 137	0.24 13	0.24 70	0.33 2	0.26 18	0.21 1	0.27 26	0.21 5	0.20 5	0.34 6	0.28 96	0.12 9	0.10 9	0.16 108	0.16 254	0.13 7	0.13 73

gasm-f	0.34 108	0.22 110	0.42 80	0.43 144	0.31 278	0.39 73	0.44 354	0.74 156	0.33 61	0.34 80	0.64 215	0.32 70	0.46 205	0.55 111	0.28 96	0.21 378	0.12 104	0.17 160	0.12 73	0.18 217	0.14 137

GASTEREO	0.40 175	0.25 216	0.51 163	0.48 271	0.25 116	0.65 337	0.36 224	0.81 192	0.49 152	0.51 218	0.82 279	0.30 55	0.66 378	0.62 149	0.28 96	0.19 297	0.12 104	0.16 108	0.14 174	0.16 121	0.14 137

MSCF	0.38 153	0.25 216	0.52 176	0.47 237	0.25 116	0.62 312	0.37 250	0.81 192	0.47 145	0.50 211	0.71 246	0.32 70	0.65 374	0.54 104	0.28 96	0.19 297	0.12 104	0.17 160	0.14 174	0.17 167	0.14 137

2.5w	0.31 68	0.23 147	0.46 122	0.39 70	0.24 87	0.42 100	0.39 275	0.61 79	0.30 37	0.37 111	0.53 172	0.24 15	0.25 32	0.77 212	0.28 96	0.12 9	0.10 9	0.14 21	0.12 73	0.14 44	0.12 21

MCSU-Stereo	0.28 38	0.17 3	0.36 11	0.36 20	0.17 5	0.35 54	0.39 275	0.55 50	0.41 111	0.37 111	0.40 86	0.37 119	0.23 25	0.45 53	0.29 108	0.14 53	0.11 39	0.13 1	0.10 2	0.13 7	0.12 21

aanet-new-22k	0.32 78	0.21 77	0.54 200	0.43 144	0.22 48	0.47 147	0.23 55	0.67 126	0.50 159	0.35 90	0.46 130	0.33 84	0.50 257	0.44 50	0.29 108	0.14 53	0.12 104	0.15 57	0.13 134	0.16 121	0.13 73

aanet-new-10k	0.35 120	0.22 110	0.87 445	0.47 237	0.23 62	0.66 346	0.24 70	0.63 91	0.40 104	0.38 127	0.42 97	0.40 141	0.53 286	0.40 31	0.29 108	0.16 129	0.11 39	0.16 108	0.12 73	0.19 272	0.13 73

aanet-new-12k	0.33 94	0.23 147	0.77 392	0.48 271	0.21 30	0.48 158	0.25 81	0.80 185	0.44 131	0.38 127	0.29 39	0.32 70	0.48 231	0.39 24	0.29 108	0.14 53	0.10 9	0.17 160	0.13 134	0.19 272	0.15 185

aanet-new-14k	0.36 136	0.24 176	0.83 421	0.46 220	0.22 48	0.46 132	0.33 181	0.66 118	0.61 215	0.39 139	0.48 141	0.29 46	0.64 366	0.41 35	0.29 108	0.15 85	0.11 39	0.16 108	0.12 73	0.21 368	0.14 137

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.39 160	0.52 582	1.32 581	0.44 182	0.38 413	0.38 68	0.23 55	0.95 265	0.41 111	0.36 100	0.43 109	0.41 149	0.42 169	0.45 53	0.29 108	0.14 53	0.13 210	0.16 108	0.13 134	0.15 82	0.14 137

Foundation-i1c-attn	0.35 120	0.17 3	0.36 11	0.35 12	0.19 15	0.51 213	0.48 406	0.96 273	0.37 90	0.42 151	0.43 109	0.52 217	0.49 248	0.66 168	0.29 108	0.15 85	0.12 104	0.15 57	0.11 15	0.13 7	0.12 21

Foundation-i1a	0.37 146	0.18 10	0.37 18	0.34 6	0.19 15	0.51 213	0.47 393	1.01 296	0.42 117	0.51 218	0.44 118	0.57 256	0.57 322	0.78 219	0.29 108	0.15 85	0.11 39	0.14 21	0.12 73	0.13 7	0.13 73

DispViT+	0.33 94	0.19 25	0.37 18	0.36 20	0.56 551	0.30 33	0.23 55	0.72 144	0.55 192	0.33 70	0.34 61	0.30 55	0.25 32	1.12 347	0.29 108	0.15 85	0.12 104	0.13 1	0.10 2	0.13 7	0.12 21

252Zero-FE	0.27 24	0.22 110	0.40 55	0.41 104	0.24 87	0.29 29	0.19 9	0.59 67	0.46 141	0.31 53	0.33 54	0.22 6	0.25 32	0.40 31	0.29 108	0.16 129	0.12 104	0.14 21	0.11 15	0.13 7	0.13 73

3w_stereo	0.33 94	0.25 216	0.52 176	0.40 84	0.21 30	0.53 231	0.54 454	0.65 109	0.46 141	0.44 165	0.48 141	0.23 8	0.45 197	0.46 65	0.29 108	0.12 9	0.10 9	0.15 57	0.12 73	0.15 82	0.15 185

2w_stereo	0.32 78	0.24 176	0.45 110	0.39 70	0.22 48	0.46 132	0.47 393	0.69 132	0.42 117	0.43 159	0.50 154	0.24 15	0.45 197	0.47 77	0.29 108	0.12 9	0.10 9	0.15 57	0.12 73	0.15 82	0.13 73

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 136	0.23 147	0.54 200	0.50 306	0.28 197	0.36 60	0.22 42	1.02 298	0.39 100	0.42 151	0.64 215	0.36 106	0.51 270	0.39 24	0.29 108	0.18 243	0.12 104	0.17 160	0.13 134	0.18 217	0.18 290

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 175	0.67 627	0.42 80	0.64 531	0.29 223	0.48 158	0.25 81	0.85 213	0.44 131	0.38 127	0.36 68	0.30 55	0.70 391	1.15 353	0.29 108	0.16 129	0.11 39	0.16 108	0.11 15	0.18 217	0.12 21

HUF	0.36 136	0.23 147	0.52 176	0.40 84	0.22 48	0.54 241	0.47 393	0.82 200	0.43 123	0.36 100	0.43 109	0.50 203	0.42 169	0.64 154	0.29 108	0.17 188	0.12 104	0.16 108	0.12 73	0.15 82	0.14 137

SMoEStereo_RVC	0.39 160	0.25 216	0.50 152	0.45 201	0.30 249	0.61 302	0.36 224	0.72 144	0.45 135	0.46 180	0.43 109	0.42 152	0.35 123	1.39 428	0.29 108	0.15 85	0.12 104	0.20 291	0.15 205	0.16 121	0.15 185

dual_stereo	0.27 24	0.19 25	0.35 9	0.39 70	0.21 30	0.25 14	0.22 42	0.48 22	0.31 42	0.32 61	0.26 17	0.37 119	0.24 28	0.83 240	0.29 108	0.16 129	0.12 104	0.14 21	0.11 15	0.14 44	0.11 3

IGEV-BASED-STEREO-	0.70 418	3.18 723	2.55 670	0.39 70	0.23 62	0.44 121	0.23 55	0.63 91	0.42 117	0.44 165	0.44 118	0.34 93	0.28 60	0.56 116	0.29 108	1.35 697	0.10 9	0.22 371	0.19 340	0.46 620	1.31 692

RSM	0.39 160	0.24 176	0.49 141	0.46 220	0.26 137	0.47 147	0.40 291	0.92 242	0.44 131	0.41 144	0.42 97	0.65 295	0.33 104	1.07 330	0.29 108	0.15 85	0.12 104	0.17 160	0.13 134	0.17 167	0.13 73

GCAP-Stereo	0.40 175	0.28 315	0.68 306	0.47 237	0.25 116	0.53 231	0.32 168	0.82 200	0.58 202	0.65 268	0.69 238	0.58 263	0.42 169	0.47 77	0.29 108	0.17 188	0.14 279	0.17 160	0.13 134	0.17 167	0.14 137

over v1	0.30 57	0.24 176	0.41 64	0.42 125	0.16 1	0.49 175	0.27 109	0.53 38	0.28 24	0.31 53	0.31 45	0.35 100	0.43 178	0.70 182	0.30 128	0.16 129	0.12 104	0.13 1	0.10 2	0.16 121	0.14 137

DF	0.38 153	0.22 110	0.60 258	0.46 220	0.26 137	0.46 132	0.31 151	0.84 211	0.47 145	0.43 159	0.66 223	0.58 263	0.31 84	0.79 224	0.30 128	0.18 243	0.12 104	0.16 108	0.12 73	0.16 121	0.15 185

aanet-new	0.39 160	0.25 216	0.54 200	0.47 237	0.37 391	0.74 390	0.28 117	0.62 83	0.34 70	0.37 111	0.50 154	0.36 106	0.74 404	0.98 296	0.30 128	0.17 188	0.11 39	0.17 160	0.13 134	0.19 272	0.14 137

GCAP-Stereo-cres-4k	0.35 120	0.21 77	0.52 176	0.48 271	0.27 168	0.75 396	0.38 258	0.63 91	0.43 123	0.37 111	0.50 154	0.35 100	0.50 257	0.43 43	0.30 128	0.15 85	0.11 39	0.17 160	0.13 134	0.16 121	0.13 73

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.35 120	0.22 110	0.54 200	0.41 104	0.37 391	0.49 175	0.41 309	0.64 99	0.59 212	0.54 229	0.66 223	0.31 61	0.26 41	0.41 35	0.30 128	0.16 129	0.11 39	0.19 239	0.14 174	0.15 82	0.13 73

PSi22	0.43 197	0.25 216	0.45 110	0.45 201	0.24 87	0.46 132	0.22 42	0.63 91	0.99 377	0.45 173	0.64 215	0.80 347	0.52 278	1.44 441	0.30 128	0.14 53	0.12 104	0.14 21	0.11 15	0.19 272	0.15 185

Selective-IGEV-i32	0.39 160	0.24 176	0.50 152	0.44 182	0.25 116	0.46 132	0.33 181	1.25 406	0.40 104	0.35 90	0.45 124	0.52 217	0.30 74	1.07 330	0.30 128	0.14 53	0.12 104	0.17 160	0.13 134	0.16 121	0.13 73

BridgeDepth_RVC	0.26 15	0.19 25	0.37 18	0.33 2	0.19 15	0.47 147	0.19 9	0.54 44	0.27 22	0.30 45	0.29 39	0.26 27	0.32 96	0.43 43	0.30 128	0.16 129	0.11 39	0.13 1	0.11 15	0.15 82	0.11 3
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
HiDET	0.26 15	0.18 10	0.37 18	0.38 57	0.24 87	0.30 33	0.20 16	0.54 44	0.33 61	0.27 19	0.30 44	0.33 84	0.25 32	0.46 65	0.30 128	0.14 53	0.12 104	0.14 21	0.11 15	0.13 7	0.13 73

LCMNet	0.28 38	0.18 10	0.36 11	0.37 36	0.24 87	0.31 37	0.20 16	0.57 62	0.57 197	0.28 21	0.32 51	0.33 84	0.29 65	0.54 104	0.30 128	0.14 53	0.13 210	0.14 21	0.11 15	0.13 7	0.13 73

FE-Mocha	0.49 252	0.30 373	0.87 445	0.48 271	0.36 371	0.45 125	0.22 42	1.58 489	0.49 152	1.00 371	1.09 379	0.74 328	0.41 161	0.55 111	0.30 128	0.18 243	0.12 104	0.21 332	0.20 382	0.17 167	0.15 185

asda	0.30 57	0.24 176	0.42 80	0.38 57	0.23 62	0.43 109	0.34 196	0.58 65	0.37 90	0.38 127	0.42 97	0.27 34	0.34 115	0.52 99	0.30 128	0.11 1	0.09 1	0.14 21	0.11 15	0.14 44	0.12 21

4w-stereo	0.30 57	0.24 176	0.44 94	0.37 36	0.23 62	0.46 132	0.27 109	0.63 91	0.31 42	0.41 144	0.44 118	0.27 34	0.36 134	0.59 128	0.30 128	0.11 1	0.09 1	0.15 57	0.12 73	0.13 7	0.12 21

SGD-Stereo	0.32 78	0.20 47	0.40 55	0.38 57	0.19 15	0.43 109	0.22 42	0.64 99	0.33 61	0.42 151	0.34 61	0.27 34	0.35 123	1.15 353	0.30 128	0.20 343	0.10 9	0.15 57	0.13 134	0.17 167	0.13 73

MM-Stereo_test2	0.43 197	0.24 176	0.67 302	0.51 338	0.32 301	0.55 256	0.45 375	0.97 277	0.77 284	0.59 252	0.51 160	0.49 197	0.42 169	0.80 227	0.30 128	0.15 85	0.13 210	0.18 208	0.14 174	0.19 272	0.14 137

HART	0.45 220	0.22 110	0.54 200	0.50 306	0.26 137	0.41 88	0.29 128	1.03 303	0.50 159	0.58 244	1.45 538	0.61 279	0.35 123	1.08 335	0.30 128	0.15 85	0.13 210	0.19 239	0.14 174	0.19 272	0.14 137

SCV_C0	0.43 197	0.26 251	0.65 286	0.43 144	0.29 223	0.47 147	0.31 151	1.34 422	0.73 269	0.38 127	0.49 151	0.54 230	0.29 65	1.24 377	0.30 128	0.17 188	0.13 210	0.16 108	0.13 134	0.20 322	0.15 185

AIO_rvc	0.36 136	0.23 147	0.49 141	0.43 144	0.27 168	0.59 288	0.38 258	0.94 259	0.45 135	0.33 70	0.46 130	0.49 197	0.22 22	0.84 245	0.30 128	0.16 129	0.11 39	0.16 108	0.12 73	0.15 82	0.13 73

AIO_test	0.35 120	0.22 110	0.44 94	0.43 144	0.27 168	0.57 271	0.44 354	0.79 176	0.41 111	0.32 61	0.47 134	0.46 174	0.30 74	0.69 177	0.30 128	0.16 129	0.11 39	0.16 108	0.13 134	0.15 82	0.12 21

IGEV-RUCA	0.37 146	0.23 147	0.48 132	0.49 293	0.36 371	0.60 296	0.23 55	0.64 99	0.49 152	0.39 139	0.49 151	0.44 162	0.31 84	0.85 251	0.30 128	0.24 459	0.13 210	0.16 108	0.12 73	0.20 322	0.19 337

castereo	0.41 184	0.22 110	0.46 122	0.44 182	0.30 249	0.61 302	0.56 480	0.97 277	0.80 293	0.38 127	0.69 238	0.45 170	0.69 386	0.51 97	0.30 128	0.16 129	0.11 39	0.16 108	0.13 134	0.16 121	0.12 21

IGEV-Stereo+	0.45 220	0.21 77	0.43 88	0.41 104	0.39 424	0.15 1	0.19 9	0.44 17	0.36 82	0.26 13	0.25 12	0.31 61	0.41 161	1.43 437	0.30 128	0.17 188	0.12 104	0.15 57	0.11 15	1.16 685	1.70 700

AIO-Stereo	0.37 146	0.25 216	0.51 163	0.47 237	0.23 62	0.45 125	0.39 275	1.07 333	0.52 178	0.41 144	0.48 141	0.52 217	0.25 32	0.72 192	0.30 128	0.16 129	0.12 104	0.17 160	0.13 134	0.16 121	0.13 73

RSM++	0.38 153	0.24 176	0.51 163	0.47 237	0.26 137	0.50 193	0.41 309	0.79 176	0.45 135	0.37 111	0.45 124	0.60 274	0.35 123	1.02 314	0.30 128	0.15 85	0.13 210	0.17 160	0.14 174	0.18 217	0.13 73

IGEVStereo-DCA	0.46 228	0.28 315	0.56 226	0.43 144	0.33 325	0.49 175	0.42 316	0.87 218	0.50 159	0.47 185	0.48 141	0.48 188	0.46 205	2.03 537	0.30 128	0.19 297	0.14 279	0.19 239	0.15 205	0.16 121	0.18 290

rrr	0.46 228	0.28 315	0.73 353	0.43 144	0.33 325	0.49 175	0.38 258	0.76 162	0.50 159	0.47 185	0.48 141	0.48 188	0.46 205	2.03 537	0.30 128	0.19 297	0.14 279	0.19 239	0.15 205	0.16 121	0.16 226

AEACV	0.37 146	0.24 176	0.52 176	0.47 237	0.51 520	0.37 64	0.38 258	0.65 109	0.53 185	0.42 151	0.56 189	0.46 174	0.60 338	0.53 101	0.30 128	0.16 129	0.13 210	0.18 208	0.15 205	0.17 167	0.14 137

Selective-IGEV	0.39 160	0.24 176	0.50 152	0.44 182	0.25 116	0.46 132	0.33 181	1.25 406	0.40 104	0.35 90	0.45 124	0.52 217	0.30 74	1.07 330	0.30 128	0.14 53	0.12 104	0.17 160	0.13 134	0.16 121	0.13 73

testmc14	0.25 10	0.17 3	0.33 3	0.37 36	0.18 8	0.41 88	0.29 128	0.40 11	0.22 7	0.29 32	0.33 54	0.32 70	0.31 84	0.32 3	0.31 156	0.13 26	0.10 9	0.13 1	0.10 2	0.14 44	0.12 21

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.35 120	0.22 110	0.53 187	0.41 104	0.36 371	0.48 158	0.42 316	0.63 91	0.57 197	0.54 229	0.64 215	0.32 70	0.26 41	0.41 35	0.31 156	0.17 188	0.12 104	0.19 239	0.15 205	0.14 44	0.13 73

MatchStereo	0.28 38	0.21 77	0.39 44	0.33 2	0.18 8	0.22 11	0.23 55	0.65 109	0.48 149	0.27 19	0.47 134	0.25 22	0.24 28	0.49 87	0.31 156	0.16 129	0.12 104	0.14 21	0.10 2	0.13 7	0.13 73
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
4.25_new	0.30 57	0.26 251	0.44 94	0.38 57	0.26 137	0.49 175	0.40 291	0.59 67	0.31 42	0.38 127	0.42 97	0.27 34	0.34 115	0.46 65	0.31 156	0.12 9	0.09 1	0.15 57	0.11 15	0.14 44	0.12 21

4.5w_new	0.30 57	0.26 251	0.44 94	0.38 57	0.26 137	0.49 175	0.40 291	0.59 67	0.31 42	0.38 127	0.42 97	0.27 34	0.34 115	0.46 65	0.31 156	0.12 9	0.09 1	0.15 57	0.11 15	0.14 44	0.12 21

4.25w-stereo	0.30 57	0.26 251	0.44 94	0.38 57	0.26 137	0.49 175	0.40 291	0.59 67	0.32 52	0.38 127	0.42 97	0.27 34	0.34 115	0.46 65	0.31 156	0.12 9	0.09 1	0.15 57	0.11 15	0.14 44	0.12 21

GCAP-BAT	0.39 160	0.22 110	0.65 286	0.43 144	0.35 354	0.34 46	0.37 250	0.83 205	0.67 246	0.48 194	0.56 189	0.55 236	0.38 145	0.74 206	0.31 156	0.17 188	0.13 210	0.18 208	0.14 174	0.15 82	0.15 185

gcap-zeroshot	0.35 120	0.22 110	0.55 215	0.41 104	0.37 391	0.48 158	0.42 316	0.64 99	0.54 189	0.53 223	0.63 210	0.33 84	0.26 41	0.38 17	0.31 156	0.16 129	0.11 39	0.19 239	0.15 205	0.14 44	0.13 73

test_for_model	0.35 120	0.22 110	0.53 187	0.41 104	0.36 371	0.48 158	0.42 316	0.63 91	0.57 197	0.54 229	0.64 215	0.32 70	0.26 41	0.41 35	0.31 156	0.17 188	0.12 104	0.19 239	0.15 205	0.14 44	0.13 73

testlalala	0.35 120	0.22 110	0.55 215	0.41 104	0.37 391	0.48 158	0.42 316	0.64 99	0.54 189	0.53 223	0.63 210	0.33 84	0.26 41	0.38 17	0.31 156	0.16 129	0.11 39	0.19 239	0.15 205	0.14 44	0.13 73

GCAPDPT-zeroshot	0.39 160	0.22 110	0.65 286	0.43 144	0.35 354	0.34 46	0.37 250	0.83 205	0.67 246	0.48 194	0.56 189	0.55 236	0.38 145	0.74 206	0.31 156	0.17 188	0.13 210	0.18 208	0.14 174	0.15 82	0.15 185

MC-Stereo	0.43 197	0.23 147	0.48 132	0.51 338	0.28 197	0.39 73	0.32 168	0.88 227	0.68 252	0.60 256	0.84 283	0.56 250	0.61 349	1.03 315	0.31 156	0.17 188	0.11 39	0.17 160	0.15 205	0.16 121	0.13 73

test_xeample3	0.42 190	0.28 315	0.69 318	0.43 144	0.33 325	0.56 266	0.38 258	0.79 176	0.45 135	0.53 223	0.46 130	0.44 162	0.44 190	1.38 421	0.31 156	0.18 243	0.14 279	0.19 239	0.15 205	0.17 167	0.16 226

Weightmod_eth	0.52 265	0.25 216	0.48 132	0.45 201	0.39 424	0.59 288	0.43 339	0.96 273	0.57 197	0.65 268	1.50 555	0.66 300	0.76 416	1.19 364	0.32 169	0.33 583	0.19 462	0.18 208	0.17 285	0.18 217	0.13 73

WAFT-Stereo (ZS)	0.27 24	0.24 176	0.33 3	0.29 1	0.25 116	0.29 29	0.26 95	0.33 2	0.26 18	0.26 13	0.33 54	0.16 1	0.28 60	0.36 11	0.32 169	0.15 85	0.20 483	0.26 494	0.34 616	0.24 443	0.24 458

Anonymus	0.32 78	0.20 47	0.41 64	0.45 201	0.28 197	0.43 109	0.24 70	0.54 44	0.40 104	0.33 70	0.31 45	0.50 203	0.38 145	0.57 121	0.32 169	0.14 53	0.12 104	0.18 208	0.17 285	0.15 82	0.16 226

Foundation-i1	0.40 175	0.19 25	0.36 11	0.42 125	0.32 301	0.54 241	0.48 406	1.18 375	0.52 178	0.54 229	0.54 184	0.58 263	0.49 248	0.65 165	0.32 169	0.16 129	0.13 210	0.15 57	0.14 174	0.14 44	0.13 73

DDF-Stereo	0.37 146	0.22 110	0.47 127	0.48 271	0.42 452	0.31 37	0.24 70	0.53 38	0.33 61	0.33 70	0.40 86	0.37 119	0.48 231	0.91 268	0.32 169	0.23 438	0.11 39	0.18 208	0.12 73	0.86 672	0.16 226

DA	0.43 197	0.23 147	0.49 141	0.50 306	0.25 116	1.08 527	0.44 354	1.18 375	0.58 202	0.46 180	0.64 215	0.54 230	0.47 217	0.46 65	0.32 169	0.19 297	0.13 210	0.19 239	0.13 134	0.18 217	0.14 137

zero-FE	0.36 136	0.22 110	0.47 127	0.45 201	0.43 463	0.30 33	0.24 70	0.61 79	0.33 61	0.33 70	0.41 94	0.37 119	0.50 257	0.64 154	0.32 169	0.22 410	0.11 39	0.18 208	0.12 73	0.83 670	0.16 226

GGEV	0.43 197	0.23 147	0.49 141	0.50 306	0.25 116	1.08 527	0.44 354	1.18 375	0.58 202	0.46 180	0.64 215	0.54 230	0.47 217	0.46 65	0.32 169	0.19 297	0.13 210	0.19 239	0.13 134	0.18 217	0.14 137

S2M2_L	0.34 108	0.28 315	0.45 110	0.40 84	0.30 249	0.31 37	0.16 3	0.60 77	0.64 227	0.31 53	0.48 141	0.47 181	0.34 115	0.38 17	0.32 169	0.25 487	0.22 532	0.20 291	0.22 457	0.25 459	0.22 422
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SCV	0.46 228	0.26 251	0.55 215	0.47 237	0.25 116	0.39 73	0.38 258	1.98 611	0.60 214	0.35 90	0.48 141	0.55 236	0.36 134	1.28 387	0.32 169	0.24 459	0.12 104	0.17 160	0.13 134	0.18 217	0.14 137

fffft	0.38 153	0.23 147	0.51 163	0.44 182	0.32 301	0.43 109	0.48 406	0.76 162	0.36 82	0.44 165	0.34 61	0.38 130	0.31 84	1.31 394	0.32 169	0.14 53	0.11 39	0.19 239	0.15 205	0.16 121	0.16 226
1: 1. 1
ours_stereo	0.39 160	0.28 315	0.51 163	0.46 220	0.30 249	0.40 81	0.44 354	0.73 150	0.56 195	0.35 90	0.56 189	0.46 174	0.33 104	1.11 343	0.32 169	0.16 129	0.13 210	0.19 239	0.15 205	0.19 272	0.14 137

ACVNet-DCA	0.56 324	0.31 410	0.50 152	0.54 395	0.26 137	1.18 551	0.51 428	1.42 439	0.78 288	0.58 244	0.79 272	0.48 188	0.88 480	1.46 444	0.32 169	0.20 343	0.12 104	0.25 475	0.15 205	0.22 396	0.21 399

xx1	0.67 408	0.31 410	0.50 152	0.54 395	0.26 137	1.18 551	0.51 428	0.93 253	3.05 696	0.58 244	0.79 272	0.95 421	0.77 420	1.46 444	0.32 169	0.20 343	0.12 104	0.24 434	0.23 480	0.22 396	0.21 399

cc1	0.64 380	0.31 410	0.50 152	0.54 395	0.26 137	1.18 551	0.51 428	0.93 253	3.05 696	0.58 244	0.79 272	0.48 188	0.88 480	1.46 444	0.32 169	0.20 343	0.12 104	0.25 475	0.15 205	0.19 272	0.19 337

ffm	0.72 427	0.33 449	0.85 427	0.53 378	0.37 391	0.74 390	0.56 480	0.95 265	2.47 682	1.15 440	1.45 538	1.06 457	0.82 447	1.55 464	0.32 169	0.20 343	0.12 104	0.31 557	0.27 541	0.19 272	0.20 374

tt1	0.62 359	0.32 426	0.51 163	0.54 395	0.26 137	1.16 548	0.48 406	0.95 265	2.47 682	0.57 242	0.77 264	0.49 197	0.81 442	1.55 464	0.32 169	0.20 343	0.12 104	0.24 434	0.15 205	0.19 272	0.20 374

MSKI-zero shot	0.55 315	0.26 251	0.57 240	0.51 338	0.26 137	0.69 366	0.28 117	1.18 375	0.64 227	0.91 340	1.32 490	0.82 358	0.33 104	1.92 525	0.32 169	0.17 188	0.12 104	0.17 160	0.13 134	0.16 121	0.16 226

CASnet	0.41 184	0.25 216	0.48 132	0.50 306	0.20 22	0.50 193	0.36 224	0.81 192	0.80 293	0.83 318	0.68 233	0.48 188	0.31 84	0.54 104	0.32 169	0.18 243	0.12 104	0.27 511	0.22 457	0.23 425	0.14 137
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Any-RAFT	0.53 281	0.24 176	0.47 127	0.47 237	0.27 168	1.00 507	0.25 81	1.58 489	1.05 404	0.85 326	0.99 329	1.06 457	0.47 217	0.70 182	0.32 169	0.18 243	0.13 210	0.16 108	0.13 134	0.16 121	0.16 226

RCA-Stereo	0.50 258	0.23 147	0.58 249	0.48 271	0.33 325	0.55 256	0.45 375	0.97 277	1.38 595	0.68 275	1.05 363	0.63 289	0.80 438	0.59 128	0.32 169	0.17 188	0.12 104	0.17 160	0.14 174	0.16 121	0.14 137

DN	0.42 190	0.24 176	0.49 141	0.47 237	0.41 446	0.58 277	0.32 168	0.81 192	0.84 309	0.45 173	0.52 165	0.77 337	0.35 123	0.64 154	0.33 190	0.24 459	0.17 418	0.19 239	0.16 254	0.20 322	0.21 399

2.75w_new	0.31 68	0.23 147	0.43 88	0.35 12	0.23 62	0.42 100	0.42 316	0.54 44	0.35 79	0.47 185	0.43 109	0.24 15	0.30 74	0.66 168	0.33 190	0.12 9	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.13 7	0.12 21

1w_stereo	0.34 108	0.20 47	0.42 80	0.43 144	0.26 137	0.47 147	0.54 454	0.59 67	0.50 159	0.41 144	0.66 223	0.25 22	0.44 190	0.62 149	0.33 190	0.12 9	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.14 44	0.12 21

MM-Stereo_test1	0.49 252	0.24 176	0.56 226	0.51 338	0.30 249	0.50 193	0.54 454	0.91 239	1.03 394	0.84 321	0.69 238	0.54 230	0.60 338	1.16 357	0.33 190	0.18 243	0.16 383	0.20 291	0.17 285	0.19 272	0.15 185

mms	0.40 175	0.27 285	0.52 176	0.46 220	0.32 301	0.43 109	0.46 385	0.70 137	0.46 141	0.35 90	0.58 197	0.44 162	0.30 74	1.36 415	0.33 190	0.16 129	0.13 210	0.18 208	0.15 205	0.19 272	0.15 185

Pointernet	0.37 146	0.20 47	0.57 240	0.43 144	0.28 197	0.51 213	0.27 109	0.93 253	0.61 215	0.47 185	0.63 210	0.49 197	0.38 145	0.49 87	0.33 190	0.17 188	0.13 210	0.14 21	0.11 15	0.13 7	0.12 21

CAS++	0.47 236	0.31 410	0.56 226	0.47 237	0.32 301	0.42 100	0.28 117	1.76 542	0.72 264	0.71 280	0.72 250	0.37 119	0.28 60	0.69 177	0.33 190	0.27 527	0.22 532	0.26 494	0.21 428	0.29 517	0.19 337
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
ff7	0.43 197	0.27 285	0.56 226	0.44 182	0.33 325	0.50 193	0.42 316	0.87 218	0.50 159	0.49 202	0.53 172	0.44 162	0.48 231	1.38 421	0.33 190	0.17 188	0.12 104	0.21 332	0.15 205	0.18 217	0.18 290

ffff	0.43 197	0.27 285	0.56 226	0.44 182	0.33 325	0.50 193	0.42 316	0.87 218	0.50 159	0.49 202	0.53 172	0.44 162	0.48 231	1.38 421	0.33 190	0.17 188	0.12 104	0.21 332	0.15 205	0.18 217	0.18 290

11t	0.43 197	0.27 285	0.56 226	0.44 182	0.33 325	0.50 193	0.42 316	0.87 218	0.50 159	0.49 202	0.53 172	0.44 162	0.48 231	1.38 421	0.33 190	0.17 188	0.12 104	0.21 332	0.15 205	0.18 217	0.18 290

anonymousdsp	0.43 197	0.27 285	0.53 187	0.44 182	0.32 301	0.50 193	0.42 316	0.89 228	0.51 171	0.49 202	0.53 172	0.47 181	0.47 217	1.33 402	0.33 190	0.17 188	0.12 104	0.21 332	0.15 205	0.18 217	0.18 290

CES	0.48 242	0.20 47	0.37 18	0.39 70	1.39 693	0.55 256	0.35 207	0.98 281	0.66 244	0.44 165	0.66 223	0.35 100	0.27 52	0.56 116	0.33 190	0.15 85	0.13 210	0.15 57	0.10 2	0.19 272	1.46 694

EGLCR-Stereo	0.37 146	0.22 110	0.51 163	0.43 144	0.26 137	0.44 121	0.22 42	0.99 284	0.48 149	0.42 151	0.42 97	0.67 306	0.29 65	0.86 255	0.33 190	0.17 188	0.12 104	0.19 239	0.17 285	0.17 167	0.15 185

ccc-4	0.43 197	0.27 285	0.56 226	0.44 182	0.33 325	0.50 193	0.42 316	0.87 218	0.50 159	0.49 202	0.53 172	0.44 162	0.48 231	1.38 421	0.33 190	0.17 188	0.12 104	0.21 332	0.15 205	0.18 217	0.18 290

IGEV-Stereo	0.43 197	0.27 285	0.54 200	0.45 201	0.32 301	0.50 193	0.42 316	0.90 236	0.51 171	0.49 202	0.53 172	0.47 181	0.47 217	1.32 398	0.33 190	0.17 188	0.12 104	0.21 332	0.15 205	0.18 217	0.18 290
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GREATEN-IGEV_RVC	0.31 68	0.25 216	0.46 122	0.43 144	0.23 62	0.36 60	0.26 95	0.61 79	0.36 82	0.32 61	0.36 68	0.37 119	0.22 22	0.61 146	0.34 205	0.17 188	0.13 210	0.21 332	0.18 313	0.21 368	0.14 137

SE	0.48 242	0.30 373	0.51 163	0.45 201	0.25 116	0.66 346	0.49 418	1.10 343	0.72 264	0.81 309	1.17 425	0.50 203	0.56 309	0.44 50	0.34 205	0.25 487	0.16 383	0.23 412	0.19 340	0.24 443	0.26 497

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.35 120	0.20 47	0.50 152	0.42 125	0.37 391	0.58 277	0.30 139	0.68 129	0.42 117	0.37 111	0.53 172	0.47 181	0.60 338	0.39 24	0.34 205	0.15 85	0.10 9	0.17 160	0.13 134	0.16 121	0.12 21

qwe	0.32 78	0.21 77	0.40 55	0.37 36	0.26 137	0.49 175	0.29 128	0.64 99	0.39 100	0.49 202	0.48 141	0.26 27	0.27 52	0.80 227	0.34 205	0.12 9	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.15 82	0.12 21

tt45	0.45 220	0.23 147	0.46 122	0.45 201	0.33 325	0.79 422	0.32 168	0.78 169	0.41 111	0.51 218	0.44 118	0.49 197	0.37 138	2.14 547	0.34 205	0.16 129	0.13 210	0.19 239	0.16 254	0.17 167	0.18 290

WCG-NET	0.42 190	0.21 77	0.54 200	0.40 84	0.25 116	0.47 147	0.32 168	0.73 150	1.15 474	0.76 289	0.73 252	0.58 263	0.45 197	0.60 140	0.34 205	0.15 85	0.11 39	0.16 108	0.14 174	0.15 82	0.13 73

model_zeroshot	0.48 242	0.29 350	0.86 433	0.51 338	0.36 371	0.69 366	0.37 250	1.12 353	0.62 219	0.85 326	0.84 283	0.66 300	0.37 138	0.73 197	0.34 205	0.20 343	0.16 383	0.19 239	0.16 254	0.17 167	0.16 226

RAStereo	0.34 108	0.21 77	0.66 296	0.47 237	0.27 168	0.26 19	0.29 128	0.69 132	0.63 222	0.32 61	0.42 97	0.45 170	0.31 84	0.45 53	0.34 205	0.17 188	0.15 344	0.19 239	0.15 205	0.18 217	0.13 73

WCG-NET（raft）	0.45 220	0.21 77	0.55 215	0.40 84	0.24 87	0.50 193	0.36 224	0.73 150	1.09 431	0.71 280	0.76 261	0.92 407	0.51 270	0.84 245	0.34 205	0.16 129	0.12 104	0.15 57	0.14 174	0.14 44	0.14 137

trnet	0.39 160	0.21 77	0.37 18	0.36 20	0.20 22	0.53 231	0.29 128	0.78 169	1.12 445	0.59 252	0.71 246	0.53 224	0.42 169	0.54 104	0.34 205	0.18 243	0.13 210	0.15 57	0.10 2	0.14 44	0.13 73

MyStereo07	0.48 242	0.29 350	0.50 152	0.55 420	0.45 479	0.59 288	0.79 571	1.05 317	0.51 171	0.48 194	0.53 172	0.43 156	0.55 301	1.30 393	0.34 205	0.17 188	0.16 383	0.24 434	0.20 382	0.23 425	0.20 374

CroCo-Stereo	0.40 175	0.31 410	0.73 353	0.58 460	0.27 168	0.26 19	0.33 181	0.95 265	0.81 297	0.42 151	0.47 134	0.65 295	0.47 217	0.39 24	0.34 205	0.18 243	0.15 344	0.16 108	0.14 174	0.19 272	0.16 226
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
CREStereo	0.39 160	0.21 77	0.38 35	0.34 6	0.22 48	0.53 231	0.29 128	0.77 166	1.11 441	0.58 244	0.71 246	0.51 209	0.41 161	0.54 104	0.34 205	0.18 243	0.13 210	0.15 57	0.10 2	0.14 44	0.14 137
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
VMStereo-Base	0.38 153	0.23 147	0.44 94	0.36 20	0.22 48	0.39 73	0.34 196	0.70 137	0.86 313	0.43 159	0.69 238	0.60 274	0.33 104	0.73 197	0.35 218	0.17 188	0.14 279	0.15 57	0.12 73	0.17 167	0.17 259

NLSM3	0.36 136	0.21 77	0.43 88	0.45 201	0.36 371	0.43 109	0.32 168	0.69 132	0.58 202	0.41 144	0.68 233	0.39 133	0.43 178	0.60 140	0.35 218	0.14 53	0.12 104	0.19 239	0.17 285	0.16 121	0.13 73

2.25w	0.32 78	0.24 176	0.48 132	0.37 36	0.24 87	0.45 125	0.25 81	0.62 83	0.40 104	0.45 173	0.58 197	0.27 34	0.32 96	0.74 206	0.35 218	0.12 9	0.10 9	0.14 21	0.12 73	0.13 7	0.14 137

AIO-test2	0.57 333	0.28 315	0.63 272	0.61 501	0.58 564	0.79 422	0.51 428	1.18 375	1.40 605	0.63 263	1.15 417	0.51 209	0.43 178	1.09 337	0.35 218	0.21 378	0.17 418	0.26 494	0.30 583	0.20 322	0.19 337

AIO-test1	0.56 324	0.25 216	0.55 215	0.64 531	0.78 634	0.80 431	0.36 224	1.18 375	1.34 574	0.57 242	0.88 300	0.61 279	0.50 257	1.12 347	0.35 218	0.17 188	0.17 418	0.22 371	0.24 496	0.18 217	0.23 442

PAM	0.76 465	0.29 350	1.08 538	0.52 359	0.33 325	1.38 586	0.39 275	2.01 619	0.67 246	1.06 390	0.96 317	2.89 680	1.43 621	0.86 255	0.35 218	0.19 297	0.12 104	0.19 239	0.17 285	0.19 272	0.20 374

CAS	0.63 367	0.18 10	0.37 18	2.27 701	0.84 648	0.57 271	0.54 454	0.79 176	0.62 219	0.48 194	0.70 243	0.36 106	0.26 41	0.45 53	0.35 218	2.24 704	0.10 9	0.14 21	0.09 1	0.15 82	1.06 688

cross-raft	0.54 299	0.25 216	0.61 263	0.52 359	0.29 223	0.68 360	0.37 250	1.46 453	0.76 280	1.01 377	1.06 365	1.28 525	0.46 205	0.71 188	0.35 218	0.15 85	0.12 104	0.18 208	0.16 254	0.19 272	0.14 137

TANstereo	0.44 211	0.21 77	0.44 94	0.41 104	0.21 30	0.65 337	0.26 95	0.79 176	0.83 305	0.93 343	0.98 327	0.51 209	0.46 205	0.54 104	0.35 218	0.18 243	0.24 557	0.16 108	0.13 134	0.16 121	0.26 497

XX-Stereo	0.63 367	0.26 251	1.90 644	0.81 630	0.67 598	0.43 109	0.23 55	1.03 303	0.58 202	0.65 268	1.56 571	1.41 550	0.39 150	1.28 387	0.35 218	0.20 343	0.14 279	0.20 291	0.19 340	0.18 217	0.14 137

CFNet-RSSM	0.54 299	0.24 176	0.70 324	0.48 271	0.28 197	0.60 296	0.27 109	1.49 459	1.14 462	1.06 390	0.93 311	1.08 464	0.54 293	0.70 182	0.35 218	0.16 129	0.12 104	0.17 160	0.15 205	0.16 121	0.14 137

PMTNet	0.46 228	0.21 77	0.38 35	0.37 36	0.23 62	0.71 377	0.27 109	0.74 156	1.04 399	0.64 265	0.70 243	0.55 236	0.47 217	0.86 255	0.35 218	1.00 686	0.13 210	0.15 57	0.10 2	0.15 82	0.13 73

quiztm	0.48 242	0.26 251	0.52 176	0.49 293	0.55 547	0.45 125	0.42 316	1.45 451	0.81 297	0.79 301	1.14 408	0.57 256	0.32 96	0.58 126	0.36 230	0.17 188	0.12 104	0.17 160	0.14 174	0.18 217	0.15 185

LG-Stereo	0.34 108	0.25 216	0.78 402	0.47 237	0.26 137	0.37 64	0.30 139	0.71 142	0.52 178	0.36 100	0.57 194	0.29 46	0.21 8	0.50 93	0.36 230	0.13 26	0.13 210	0.20 291	0.18 313	0.18 217	0.12 21

Reg-Stereo(zero)	0.44 211	0.22 110	0.45 110	0.43 144	0.23 62	0.38 68	0.25 81	0.76 162	1.08 423	0.90 336	0.78 266	0.90 396	0.47 217	0.70 182	0.36 230	0.15 85	0.12 104	0.15 57	0.12 73	0.15 82	0.15 185

fffy	0.42 190	0.27 285	0.57 240	0.46 220	0.29 223	0.48 158	0.35 207	0.91 239	0.55 192	0.40 141	0.58 197	0.55 236	0.41 161	1.26 381	0.36 230	0.15 85	0.13 210	0.19 239	0.16 254	0.18 217	0.14 137

PAM_32	0.77 467	0.28 315	1.03 520	0.52 359	0.30 249	1.32 576	0.35 207	1.97 609	0.65 241	1.02 381	1.06 365	3.05 682	1.49 631	0.96 285	0.36 230	0.19 297	0.13 210	0.20 291	0.18 313	0.19 272	0.19 337

RAFT-Stereo-weight	0.47 236	0.24 176	0.53 187	0.48 271	0.27 168	0.60 296	0.35 207	1.02 298	1.07 416	0.99 366	0.78 266	0.76 335	0.28 60	0.76 209	0.36 230	0.16 129	0.12 104	0.17 160	0.15 205	0.16 121	0.15 185

MGS-Stereo	0.42 190	0.26 251	0.58 249	0.44 182	0.28 197	0.50 193	0.34 196	0.57 62	0.83 305	0.46 180	1.31 483	0.52 217	0.33 104	0.65 165	0.36 230	0.19 297	0.16 383	0.18 208	0.15 205	0.17 167	0.16 226

MaDis-Stereo	0.36 136	0.25 216	0.58 249	0.44 182	0.34 347	0.30 33	0.30 139	0.72 144	0.50 159	0.37 111	0.36 68	0.58 263	0.49 248	0.52 99	0.36 230	0.19 297	0.16 383	0.19 239	0.15 205	0.18 217	0.14 137

RAFT-Test	0.54 299	0.25 216	0.64 279	0.47 237	0.30 249	0.97 499	0.27 109	1.24 404	0.81 297	0.96 353	1.12 398	1.28 525	0.48 231	0.71 188	0.36 230	0.17 188	0.13 210	0.17 160	0.14 174	0.16 121	0.16 226

LoS_RVC	0.42 190	0.26 251	0.40 55	0.44 182	0.82 646	0.51 213	0.44 354	0.64 99	0.41 111	0.44 165	0.78 266	0.44 162	0.47 217	0.56 116	0.36 230	0.13 26	0.12 104	0.14 21	0.10 2	0.13 7	0.84 676

ProNet	0.43 197	0.28 315	0.58 249	0.43 144	0.30 249	0.56 266	0.52 439	1.00 288	0.58 202	0.44 165	0.49 151	0.43 156	0.43 178	1.28 387	0.36 230	0.15 85	0.13 210	0.19 239	0.16 254	0.17 167	0.16 226

RAFT_CTSACE	0.63 367	0.26 251	0.88 454	0.55 420	0.51 520	0.71 377	0.44 354	0.80 185	0.97 364	0.97 358	1.84 621	1.18 496	0.68 382	1.47 448	0.36 230	0.16 129	0.15 344	0.21 332	0.20 382	0.20 322	0.14 137

PhaseNet	0.33 94	0.23 147	0.44 94	0.43 144	0.28 197	0.57 271	0.24 70	0.62 83	0.42 117	0.30 45	0.39 81	0.54 230	0.30 74	0.55 111	0.37 242	0.15 85	0.13 210	0.20 291	0.19 340	0.17 167	0.17 259

TS12	0.36 136	0.20 47	0.40 55	0.43 144	0.20 22	0.58 277	0.31 151	0.89 228	0.41 111	0.40 141	0.73 252	0.36 106	0.40 157	0.73 197	0.37 242	0.14 53	0.12 104	0.15 57	0.12 73	0.16 121	0.14 137

depthmonostereo	0.41 184	0.23 147	0.53 187	0.47 237	0.23 62	0.61 302	0.35 207	1.00 288	0.76 280	0.48 194	0.65 222	0.47 181	0.49 248	0.67 172	0.37 242	0.16 129	0.15 344	0.16 108	0.14 174	0.16 121	0.15 185

HH	0.63 367	0.30 373	0.77 392	0.50 306	0.32 301	0.49 175	0.46 385	1.65 507	0.64 227	0.69 276	1.09 379	1.63 595	0.85 462	1.90 523	0.37 242	0.18 243	0.13 210	0.19 239	0.17 285	0.19 272	0.16 226

HanStereo	0.63 367	0.30 373	0.77 392	0.50 306	0.32 301	0.49 175	0.46 385	1.65 507	0.64 227	0.69 276	1.09 379	1.63 595	0.85 462	1.90 523	0.37 242	0.18 243	0.13 210	0.19 239	0.17 285	0.19 272	0.16 226

4D-IteraStereo	0.48 242	0.24 176	0.76 384	0.50 306	0.44 472	0.66 346	0.31 151	0.87 218	1.02 390	1.03 385	0.72 250	0.78 341	0.32 96	0.64 154	0.37 242	0.17 188	0.11 39	0.23 412	0.19 340	0.19 272	0.13 73

LoS	0.40 175	0.21 77	0.44 94	0.37 36	0.22 48	0.50 193	0.40 291	1.00 288	0.94 348	0.48 194	0.66 223	0.48 188	0.40 157	0.60 140	0.37 242	0.18 243	0.14 279	0.16 108	0.11 15	0.14 44	0.14 137
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
raft_robust	0.68 412	0.30 373	0.64 279	0.52 359	0.26 137	0.54 241	0.35 207	1.33 417	1.24 529	1.16 450	1.07 369	0.60 274	0.54 293	3.58 620	0.37 242	0.18 243	0.14 279	0.20 291	0.22 457	0.20 322	0.16 226

test_4	0.53 281	0.22 110	0.56 226	0.54 395	0.32 301	0.64 321	0.39 275	0.80 185	0.62 219	0.92 342	1.87 626	0.68 308	0.42 169	1.16 357	0.37 242	0.15 85	0.13 210	0.20 291	0.22 457	0.20 322	0.15 185

test-3	0.54 299	0.22 110	0.68 306	0.47 237	0.27 168	0.58 277	0.35 207	0.92 242	1.00 383	1.32 537	0.69 238	0.87 383	0.45 197	1.68 495	0.37 242	0.16 129	0.11 39	0.20 291	0.16 254	0.17 167	0.13 73

test_1	0.54 299	0.22 110	0.68 306	0.47 237	0.27 168	0.58 277	0.35 207	0.92 242	1.00 383	1.28 508	0.68 233	0.87 383	0.45 197	1.67 490	0.37 242	0.16 129	0.11 39	0.20 291	0.16 254	0.17 167	0.13 73

XX-TBD	0.46 228	0.70 634	0.35 9	0.79 624	0.25 116	0.58 277	0.26 95	0.69 132	1.27 543	0.76 289	1.00 334	0.45 170	0.33 104	0.47 77	0.37 242	0.19 297	0.15 344	0.15 57	0.11 15	0.17 167	0.14 137

Gwc-CoAtRS	0.52 265	0.24 176	0.68 306	0.48 271	0.29 223	0.64 321	0.25 81	1.16 363	1.08 423	1.01 377	1.00 334	1.12 483	0.56 309	0.69 177	0.37 242	0.16 129	0.13 210	0.17 160	0.15 205	0.15 82	0.15 185

BStereo	0.38 153	0.25 216	1.42 598	0.42 125	0.28 197	0.55 256	0.39 275	0.55 50	0.52 178	0.36 100	0.35 65	0.37 119	0.29 65	0.64 154	0.38 255	0.13 26	0.14 279	0.15 57	0.19 340	0.15 82	0.16 226

Anonymus123	0.45 220	0.25 216	1.42 598	0.42 125	0.28 197	1.78 631	0.39 275	0.72 144	0.52 178	0.36 100	0.35 65	0.37 119	0.29 65	0.64 154	0.38 255	0.13 26	0.14 279	0.15 57	0.19 340	0.15 82	0.16 226

Select-FE	0.74 450	0.39 523	1.56 619	0.55 420	0.46 491	0.40 81	0.22 42	1.86 576	0.68 252	1.05 389	1.31 483	1.82 623	1.74 651	1.11 343	0.38 255	0.21 378	0.16 383	0.21 332	0.25 510	0.19 272	0.31 551

MM-Stereo_test3	0.50 258	0.24 176	0.54 200	0.54 395	0.74 619	0.49 175	0.53 447	1.09 340	1.05 404	0.62 262	0.95 314	0.61 279	0.42 169	0.77 212	0.38 255	0.20 343	0.17 418	0.20 291	0.16 254	0.18 217	0.18 290

IGEV++	0.40 175	0.22 110	0.51 163	0.52 359	0.29 223	0.45 125	0.25 81	1.65 507	0.46 141	0.37 111	0.57 194	0.46 174	0.45 197	0.50 93	0.38 255	0.19 297	0.12 104	0.16 108	0.13 134	0.16 121	0.15 185

Sa-1000	0.72 427	0.29 350	0.76 384	0.59 474	0.30 249	0.73 385	0.37 250	1.62 502	1.33 571	1.28 508	2.04 641	0.86 379	0.75 408	1.84 517	0.38 255	0.19 297	0.14 279	0.25 475	0.23 480	0.20 322	0.16 226

iRaft-Stereo_20w	0.65 388	0.31 410	1.00 504	0.47 237	0.34 347	0.73 385	0.30 139	2.96 693	0.70 258	1.15 440	1.14 408	0.76 335	0.65 374	1.11 343	0.38 255	0.17 188	0.13 210	0.18 208	0.16 254	0.19 272	0.18 290

GMOStereo	0.53 281	0.26 251	0.65 286	0.50 306	0.29 223	0.52 220	0.43 339	0.89 228	0.96 356	1.41 573	1.14 408	0.85 375	0.56 309	0.59 128	0.38 255	0.16 129	0.14 279	0.24 434	0.21 428	0.20 322	0.15 185

error version	0.53 281	0.26 251	0.65 286	0.50 306	0.29 223	0.52 220	0.43 339	0.89 228	0.96 356	1.41 573	1.14 408	0.85 375	0.56 309	0.59 128	0.38 255	0.16 129	0.14 279	0.24 434	0.21 428	0.20 322	0.15 185

test-v	0.53 281	0.26 251	0.65 286	0.50 306	0.29 223	0.52 220	0.43 339	0.89 228	0.96 356	1.41 573	1.14 408	0.85 375	0.56 309	0.59 128	0.38 255	0.16 129	0.14 279	0.24 434	0.21 428	0.20 322	0.15 185

test-2	0.53 281	0.26 251	0.65 286	0.50 306	0.29 223	0.52 220	0.43 339	0.89 228	0.96 356	1.41 573	1.14 408	0.85 375	0.56 309	0.59 128	0.38 255	0.16 129	0.14 279	0.24 434	0.21 428	0.20 322	0.15 185

S0	0.53 281	0.24 176	0.52 176	0.49 293	0.32 301	1.14 539	0.68 540	0.90 236	0.58 202	0.76 289	1.32 490	0.65 295	0.55 301	0.70 182	0.39 266	0.27 527	0.25 566	0.29 537	0.26 528	0.20 322	0.17 259

TestStereo_HL3	0.56 324	0.26 251	1.40 590	0.44 182	0.34 347	0.67 352	0.53 447	0.92 242	0.84 309	0.96 353	0.99 329	0.80 347	0.62 355	1.08 335	0.39 266	0.18 243	0.14 279	0.17 160	0.16 254	0.17 167	0.21 399

IGEV-FE	0.53 281	0.30 373	0.99 498	0.56 436	0.35 354	0.41 88	0.32 168	1.37 427	0.63 222	1.00 371	1.09 379	0.94 412	0.41 161	0.83 240	0.39 266	0.18 243	0.12 104	0.19 239	0.18 313	0.19 272	0.17 259

DilatedVolume-Stereo	0.43 197	0.21 77	0.55 215	0.43 144	0.32 301	0.72 380	0.29 128	0.80 185	0.51 171	0.77 295	0.73 252	0.48 188	0.40 157	1.13 350	0.39 266	0.15 85	0.14 279	0.15 57	0.14 174	0.16 121	0.14 137

3.5w_stereo	0.33 94	0.25 216	0.45 110	0.37 36	0.24 87	0.54 241	0.35 207	0.66 118	0.36 82	0.43 159	0.44 118	0.29 46	0.34 115	0.77 212	0.39 266	0.11 1	0.09 1	0.15 57	0.11 15	0.14 44	0.13 73

999	0.48 242	0.22 110	0.49 141	0.48 271	0.34 347	0.75 396	0.31 151	0.85 213	0.55 192	0.37 111	0.48 141	0.50 203	0.36 134	2.45 574	0.39 266	0.16 129	0.13 210	0.18 208	0.15 205	0.16 121	0.19 337

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 228	0.36 504	0.71 335	0.47 237	0.36 371	0.67 352	0.35 207	0.78 169	1.12 445	0.61 257	0.62 207	0.39 133	0.39 150	0.71 188	0.39 266	0.20 343	0.17 418	0.22 371	0.18 313	0.23 425	0.19 337

IGEV_Zeroshot_test	0.53 281	0.30 373	0.99 498	0.56 436	0.35 354	0.41 88	0.32 168	1.37 427	0.63 222	1.00 371	1.09 379	0.95 421	0.41 161	0.83 240	0.39 266	0.18 243	0.12 104	0.19 239	0.18 313	0.19 272	0.17 259

test_3	0.55 315	0.23 147	0.71 335	0.53 378	0.28 197	0.61 302	0.40 291	0.92 242	1.05 404	1.19 468	0.68 233	0.93 409	0.44 190	1.67 490	0.39 266	0.15 85	0.12 104	0.22 371	0.19 340	0.21 368	0.14 137

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 299	0.25 216	0.68 306	0.43 144	0.24 87	0.40 81	0.34 196	1.04 309	1.09 431	1.32 537	1.60 581	0.80 347	0.68 382	0.67 172	0.39 266	0.13 26	0.10 9	0.18 208	0.17 285	0.17 167	0.13 73

RT-Monster	0.45 220	0.23 147	0.47 127	0.44 182	0.40 436	0.51 213	0.25 81	0.87 218	1.01 386	0.87 330	0.86 290	0.68 308	0.41 161	0.67 172	0.40 276	0.16 129	0.14 279	0.15 57	0.13 134	0.14 44	0.17 259

UGAM-zero	1.00 554	0.30 373	0.93 474	0.47 237	0.30 249	0.57 271	0.25 81	2.25 663	0.63 222	1.01 377	1.10 385	2.73 676	1.85 661	6.26 673	0.40 276	0.17 188	0.14 279	0.19 239	0.15 205	0.16 121	0.17 259

rvit_stereo_0081_aga	0.44 211	0.34 474	0.73 353	0.51 338	0.41 446	0.50 193	0.40 291	0.81 192	0.57 197	0.58 244	0.56 189	0.53 224	0.43 178	0.66 168	0.40 276	0.26 511	0.21 510	0.22 371	0.20 382	0.26 472	0.18 290

AE-Stereo	0.49 252	0.27 285	0.67 302	0.60 486	0.39 424	0.67 352	0.46 385	1.18 375	1.09 431	0.47 185	0.75 259	0.69 314	0.47 217	0.59 128	0.40 276	0.16 129	0.15 344	0.21 332	0.20 382	0.19 272	0.15 185

EKT-Stereo	0.53 281	0.30 373	0.73 353	0.58 460	0.60 575	0.51 213	0.48 406	0.94 259	0.90 329	0.71 280	0.88 300	0.77 337	0.43 178	1.07 330	0.40 276	0.22 410	0.16 383	0.21 332	0.18 313	0.20 322	0.22 422

anonymousdsp2	0.53 281	0.27 285	0.74 370	0.48 271	0.29 223	0.76 404	0.47 393	1.61 498	0.82 304	0.77 295	0.77 264	0.75 331	0.47 217	1.03 315	0.40 276	0.18 243	0.13 210	0.18 208	0.13 134	0.19 272	0.18 290

KYRaft	0.75 459	0.28 315	0.62 269	0.56 436	0.29 223	0.67 352	0.86 594	0.94 259	0.84 309	1.62 621	2.21 649	1.16 492	1.02 548	1.57 471	0.40 276	0.20 343	0.13 210	0.22 371	0.28 562	0.20 322	1.02 683

iRaftStereo_RVC	0.47 236	0.26 251	0.64 279	0.50 306	0.29 223	0.53 231	0.33 181	1.05 317	0.77 284	0.84 321	1.00 334	0.55 236	0.37 138	0.81 233	0.40 276	0.17 188	0.12 104	0.22 371	0.20 382	0.19 272	0.15 185

sAnonymous2	0.55 315	0.56 597	1.46 608	0.60 486	0.51 520	0.48 158	0.52 439	0.79 176	0.68 252	0.50 211	0.67 230	0.46 174	0.62 355	0.59 128	0.40 276	0.22 410	0.17 418	0.22 371	0.21 428	0.86 672	0.56 645

CroCo_RVC	0.55 315	0.56 597	1.46 608	0.60 486	0.51 520	0.48 158	0.52 439	0.79 176	0.68 252	0.50 211	0.67 230	0.46 174	0.62 355	0.59 128	0.40 276	0.22 410	0.17 418	0.22 371	0.21 428	0.86 672	0.56 645

Weightmod	0.53 281	0.25 216	0.46 122	0.41 104	0.31 278	0.85 460	0.40 291	0.86 215	0.61 215	0.71 280	1.39 519	0.73 326	0.60 338	1.56 469	0.41 286	0.18 243	0.28 589	0.20 291	0.18 313	0.17 167	0.14 137

S	0.58 340	0.27 285	0.57 240	0.46 220	0.54 540	1.03 515	0.58 495	0.94 259	0.80 293	0.95 350	1.42 525	0.56 250	0.71 396	0.60 140	0.41 286	0.38 614	0.20 483	0.37 611	0.36 626	0.22 396	0.17 259

SMOE	0.52 265	0.25 216	0.55 215	0.47 237	0.22 48	0.92 479	0.65 526	0.92 242	0.81 297	0.71 280	1.21 442	0.69 314	0.67 381	0.55 111	0.41 286	0.28 543	0.15 344	0.38 615	0.19 340	0.23 425	0.18 290

tg	0.52 265	0.24 176	0.61 263	0.49 293	0.30 249	0.90 468	0.29 128	1.07 333	0.83 305	0.83 318	1.02 347	0.62 286	0.43 178	1.35 410	0.41 286	0.17 188	0.12 104	0.22 371	0.20 382	0.17 167	0.15 185

Occ-G	0.42 190	0.21 77	0.48 132	0.41 104	0.26 137	0.42 100	0.62 516	0.77 166	0.49 152	0.43 159	0.66 223	1.02 447	0.46 205	0.78 219	0.41 286	0.16 129	0.13 210	0.18 208	0.13 134	0.16 121	0.16 226

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 547	0.39 523	3.21 679	0.50 306	0.63 585	0.64 321	0.39 275	2.36 673	0.75 271	0.95 350	4.63 695	1.81 620	0.56 309	0.96 285	0.41 286	0.18 243	0.13 210	0.21 332	0.26 528	0.32 545	0.35 574

MyStereo06	0.61 355	0.28 315	0.95 483	0.56 436	0.46 491	0.61 302	0.73 554	1.78 550	0.67 246	1.03 385	1.12 398	1.13 488	0.56 309	0.78 219	0.41 286	0.17 188	0.16 383	0.23 412	0.20 382	0.22 396	0.20 374

DCRE	0.82 494	0.26 251	0.70 324	0.58 460	0.44 472	0.54 241	0.48 406	0.95 265	0.78 288	0.78 298	7.33 712	0.86 379	0.52 278	0.76 209	0.41 286	0.16 129	0.16 383	0.19 239	0.17 285	0.18 217	0.17 259

DisPM	0.66 397	0.28 315	0.72 341	0.61 501	0.35 354	0.62 312	0.45 375	1.02 298	0.99 377	1.56 609	1.10 385	0.80 347	0.59 334	2.37 569	0.41 286	0.23 438	0.14 279	0.23 412	0.21 428	0.20 322	0.25 473

RAFT+CT+SA	0.58 340	0.29 350	0.60 258	0.66 551	0.37 391	0.42 100	0.55 472	1.27 409	1.03 394	0.70 278	1.22 446	0.60 274	0.70 391	1.64 484	0.41 286	0.18 243	0.13 210	0.22 371	0.22 457	0.21 368	0.18 290

TRStereo	0.60 349	0.60 615	0.97 492	0.74 610	0.67 598	0.46 132	0.38 258	1.85 573	0.89 325	0.79 301	0.80 277	0.88 387	0.39 150	1.10 340	0.41 286	0.23 438	0.15 344	0.23 412	0.24 496	0.17 167	0.15 185

AnonymousM	0.59 346	1.11 672	0.41 64	0.44 182	0.32 301	0.43 109	0.47 393	1.05 317	0.64 227	0.98 363	0.63 210	0.67 306	0.43 178	0.59 128	0.41 286	0.20 343	0.15 344	1.84 701	0.84 689	0.14 44	0.13 73

raftrobust	0.52 265	0.25 216	0.56 226	0.65 545	0.52 533	0.49 175	0.34 196	0.98 281	0.91 335	1.30 523	0.87 296	0.63 289	0.81 442	0.78 219	0.41 286	0.19 297	0.15 344	0.16 108	0.14 174	0.15 82	0.16 226

EAI-Stereo	0.65 388	0.28 315	0.69 318	0.53 378	0.27 168	0.60 296	0.40 291	2.28 666	0.64 227	0.71 280	3.18 678	0.57 256	0.43 178	1.06 326	0.41 286	0.18 243	0.13 210	0.17 160	0.17 285	0.17 167	0.17 259

water-stereo	0.39 160	0.20 47	0.48 132	0.44 182	0.27 168	0.50 193	0.26 95	0.92 242	0.51 171	0.53 223	0.78 266	0.55 236	0.49 248	0.42 42	0.42 300	0.16 129	0.15 344	0.17 160	0.15 205	0.16 121	0.15 185

LL-Strereo2	0.52 265	0.33 449	0.69 318	0.52 359	0.37 391	0.70 373	0.30 139	1.13 357	0.67 246	0.94 348	0.78 266	0.91 399	0.42 169	1.05 324	0.42 300	0.17 188	0.16 383	0.29 537	0.25 510	0.21 368	0.16 226

TestStereo1	0.63 367	0.28 315	0.75 374	0.76 617	0.31 278	0.48 158	0.43 339	1.30 415	1.21 514	0.97 358	1.31 483	0.64 292	0.77 420	1.75 505	0.42 300	0.20 343	0.15 344	0.22 371	0.18 313	0.21 368	0.17 259

SA-5K	0.63 367	0.28 315	0.75 374	0.76 617	0.31 278	0.48 158	0.43 339	1.30 415	1.21 514	0.97 358	1.31 483	0.64 292	0.77 420	1.75 505	0.42 300	0.20 343	0.15 344	0.22 371	0.18 313	0.21 368	0.17 259

SA	0.66 397	0.30 373	0.82 416	0.61 501	0.30 249	0.58 277	0.38 258	1.44 446	1.30 559	0.96 353	1.36 508	0.66 300	0.95 512	1.85 520	0.42 300	0.19 297	0.15 344	0.25 475	0.23 480	0.21 368	0.17 259

GLC_STEREO	0.39 160	0.25 216	0.41 64	0.54 395	0.23 62	0.48 158	0.30 139	0.73 150	0.58 202	0.52 222	0.73 252	0.51 209	0.31 84	0.64 154	0.42 300	0.17 188	0.20 483	0.23 412	0.19 340	0.21 368	0.17 259

TransformOpticalFlow	0.96 537	0.28 315	0.89 460	0.52 359	0.31 278	0.66 346	0.54 454	1.75 535	1.12 445	1.09 400	1.44 535	1.37 545	1.01 541	6.70 686	0.42 300	0.19 297	0.12 104	0.20 291	0.19 340	0.18 217	0.19 337

test-1	0.52 265	0.26 251	1.04 524	0.56 436	0.32 301	0.61 302	0.38 258	1.10 343	0.91 335	0.78 298	1.01 339	0.77 337	0.52 278	0.60 140	0.42 300	0.17 188	0.14 279	0.20 291	0.17 285	0.20 322	0.23 442

s12784h	0.52 265	0.20 47	0.38 35	0.41 104	0.19 15	0.96 495	0.34 196	1.17 367	1.25 532	0.81 309	0.90 305	0.63 289	0.50 257	1.45 442	0.42 300	0.14 53	0.12 104	0.17 160	0.11 15	0.18 217	0.11 3

RALAANet	0.60 349	0.33 449	0.87 445	0.62 513	0.50 508	0.69 366	0.31 151	1.21 389	1.06 411	1.09 400	1.16 422	0.88 387	0.46 205	1.22 370	0.42 300	0.19 297	0.15 344	0.21 332	0.17 285	0.27 486	0.17 259

TestStereo-Hl	0.51 260	0.27 285	0.55 215	0.41 104	0.29 223	0.55 256	0.45 375	1.05 317	0.90 329	0.87 330	0.85 287	0.72 323	0.65 374	1.33 402	0.43 310	0.17 188	0.13 210	0.17 160	0.15 205	0.18 217	0.18 290

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 427	0.35 494	1.70 629	0.49 293	0.56 551	0.63 317	0.38 258	2.41 678	0.65 241	0.77 295	1.07 369	1.82 623	0.95 512	0.93 278	0.43 310	0.20 343	0.13 210	0.21 332	0.25 510	0.28 506	0.26 497

STrans-v2	1.04 569	0.28 315	0.96 489	0.49 293	0.32 301	0.68 360	0.79 571	2.47 683	1.12 445	1.12 416	1.46 544	1.40 548	1.46 626	6.70 686	0.43 310	0.18 243	0.13 210	0.20 291	0.18 313	0.18 217	0.18 290

AFF-stereo	0.58 340	0.25 216	0.64 279	0.46 220	0.29 223	0.34 46	0.38 258	1.15 361	1.14 462	1.17 459	1.60 581	1.10 477	0.71 396	0.97 293	0.43 310	0.13 26	0.11 39	0.19 239	0.19 340	0.17 167	0.14 137

Hybrid-DGEV-03	0.65 388	0.26 251	0.56 226	0.53 378	0.36 371	0.73 385	0.39 275	0.89 228	1.15 474	1.73 632	2.52 665	0.84 374	0.56 309	0.97 293	0.44 314	0.18 243	0.12 104	0.22 371	0.19 340	0.17 167	0.14 137

DLNR-FE	23.17 738	48.55 757	42.94 743	176.85 759	78.48 753	0.35 54	0.21 32	23.51 737	0.75 271	0.66 272	0.86 290	0.59 272	0.30 74	1.55 464	0.44 314	9.85 739	0.12 104	0.18 208	0.14 174	76.92 757	0.16 226

rvit_0105_6	0.53 281	0.37 511	0.98 497	0.65 545	0.38 413	0.51 213	0.51 428	0.77 166	1.20 508	0.54 229	0.55 185	0.65 295	0.53 286	0.94 281	0.44 314	0.32 574	0.32 620	0.28 526	0.24 496	0.28 506	0.21 399

rvit_stereo_0081	0.44 211	0.33 449	0.64 279	0.54 395	0.35 354	0.41 88	0.44 354	0.66 118	0.95 350	0.48 194	0.52 165	0.50 203	0.46 205	0.82 237	0.44 314	0.25 487	0.20 483	0.22 371	0.19 340	0.25 459	0.17 259

rvit_stereo_0082	0.44 211	0.33 449	0.64 279	0.54 395	0.35 354	0.41 88	0.44 354	0.66 118	0.95 350	0.48 194	0.52 165	0.50 203	0.46 205	0.82 237	0.44 314	0.25 487	0.20 483	0.22 371	0.19 340	0.25 459	0.17 259

rvit_stereo_0080	0.44 211	0.32 426	0.71 335	0.47 237	0.36 371	0.42 100	0.55 472	0.82 200	0.68 252	0.50 211	0.60 200	0.55 236	0.47 217	0.59 128	0.44 314	0.26 511	0.21 510	0.20 291	0.20 382	0.31 536	0.19 337

qqq1	0.72 427	0.30 373	0.86 433	0.46 220	0.26 137	0.82 442	0.43 339	2.05 627	1.39 600	1.23 487	1.47 545	0.98 431	0.95 512	1.71 499	0.44 314	0.24 459	0.20 483	0.18 208	0.15 205	0.18 217	0.18 290

fff1	0.72 427	0.30 373	0.86 433	0.46 220	0.26 137	0.82 442	0.43 339	2.05 627	1.39 600	1.23 487	1.47 545	0.98 431	0.95 512	1.71 499	0.44 314	0.24 459	0.20 483	0.18 208	0.15 205	0.18 217	0.18 290

whm_eth	0.44 211	0.32 426	0.71 335	0.47 237	0.36 371	0.42 100	0.55 472	0.82 200	0.68 252	0.50 211	0.60 200	0.55 236	0.47 217	0.59 128	0.44 314	0.26 511	0.21 510	0.20 291	0.20 382	0.31 536	0.19 337

DLNR_Zeroshot_test	23.17 738	48.52 756	43.29 744	176.68 758	78.69 754	0.35 54	0.21 32	23.41 736	0.75 271	0.66 272	0.86 290	0.59 272	0.30 74	1.56 469	0.44 314	9.57 735	0.12 104	0.18 208	0.14 174	76.92 757	0.16 226

PSM-AAD	0.79 480	0.27 285	0.53 187	0.55 420	0.28 197	0.77 411	1.24 653	0.99 284	0.91 335	1.66 626	1.57 575	0.81 353	2.19 681	1.65 485	0.44 314	0.19 297	0.14 279	0.38 615	0.32 599	0.21 368	0.70 668

Prome-Stereo	0.75 459	0.27 285	0.53 187	0.55 420	0.32 301	0.59 288	0.97 620	0.89 228	0.88 322	1.45 582	2.46 662	0.91 399	1.41 619	1.58 473	0.44 314	0.18 243	0.13 210	0.19 239	0.17 285	0.20 322	0.92 679

CREStereo++_RVC	0.47 236	0.21 77	0.38 35	0.45 201	0.38 413	0.45 125	0.25 81	0.75 159	1.29 553	0.80 304	1.21 442	0.47 181	0.37 138	0.53 101	0.44 314	0.16 129	0.11 39	0.15 57	0.80 687	0.18 217	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
R-Stereo Train	0.57 333	0.26 251	0.63 272	0.54 395	0.36 371	0.69 366	0.54 454	1.22 397	0.72 264	1.61 617	1.50 555	0.75 331	0.53 286	0.64 154	0.44 314	0.18 243	0.15 344	0.17 160	0.15 205	0.17 167	0.17 259

RAFT-Stereo	0.57 333	0.26 251	0.63 272	0.54 395	0.36 371	0.69 366	0.54 454	1.22 397	0.72 264	1.61 617	1.50 555	0.75 331	0.53 286	0.64 154	0.44 314	0.18 243	0.15 344	0.17 160	0.15 205	0.17 167	0.17 259
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
TestStereo_HLe17	0.54 299	0.24 176	1.22 563	0.41 104	0.30 249	0.61 302	0.41 309	1.22 397	1.09 431	0.61 257	0.86 290	0.53 224	0.46 205	1.33 402	0.45 329	0.19 297	0.12 104	0.18 208	0.16 254	0.18 217	0.18 290

rvit_0105_4	0.56 324	0.38 518	1.06 529	0.66 551	0.38 413	0.53 231	0.53 447	0.84 211	1.17 487	0.56 240	0.61 203	0.72 323	0.59 334	0.98 296	0.45 329	0.32 574	0.33 625	0.29 537	0.25 510	0.29 517	0.23 442

plain	0.46 228	0.27 285	1.01 508	0.50 306	0.40 436	0.35 54	0.37 250	0.87 218	0.56 195	0.43 159	0.76 261	0.42 152	0.40 157	1.13 350	0.45 329	0.21 378	0.15 344	0.24 434	0.19 340	0.24 443	0.16 226

MIF-Stereo (partial)	0.45 220	0.25 216	0.70 324	0.50 306	0.52 533	0.35 54	0.26 95	0.91 239	0.59 212	0.45 173	0.71 246	0.51 209	0.51 270	1.11 343	0.45 329	0.20 343	0.16 383	0.23 412	0.20 382	0.24 443	0.18 290

knoymous	0.51 260	0.29 350	0.47 127	0.43 144	0.30 249	0.55 256	0.55 472	1.02 298	0.77 284	0.98 363	0.85 287	0.94 412	0.56 309	0.85 251	0.45 329	0.20 343	0.14 279	0.26 494	0.14 174	0.23 425	0.23 442

test_5	0.65 388	0.30 373	0.75 374	0.67 563	0.50 508	0.92 479	0.52 439	1.39 434	1.12 445	0.76 289	1.11 391	1.00 438	0.90 487	1.53 460	0.45 329	0.18 243	0.13 210	0.23 412	0.22 457	0.21 368	0.19 337

LCNet	0.72 427	0.28 315	0.52 176	0.55 420	0.31 278	0.69 366	0.54 454	1.00 288	0.88 322	1.19 468	1.34 500	0.97 429	1.34 614	2.56 583	0.45 329	0.18 243	0.13 210	0.21 332	0.25 510	0.27 486	0.73 671

Patchmatch Stereo++	0.55 315	0.30 373	0.73 353	0.50 306	0.27 168	0.65 337	0.29 128	1.05 317	0.64 227	1.12 416	0.96 317	0.83 365	0.60 338	1.37 417	0.45 329	0.22 410	0.14 279	0.24 434	0.20 382	0.26 472	0.18 290
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.54 299	0.30 373	0.73 353	0.50 306	0.27 168	0.65 337	0.41 309	1.04 309	0.64 227	1.12 416	0.96 317	0.82 358	0.61 349	1.06 326	0.45 329	0.22 410	0.14 279	0.24 434	0.20 382	0.26 472	0.18 290

ROB_FTStereo	0.54 299	0.30 373	0.73 353	0.50 306	0.27 168	0.64 321	0.25 81	1.05 317	0.64 227	1.12 416	0.95 314	0.82 358	0.61 349	1.15 353	0.45 329	0.22 410	0.14 279	0.24 434	0.20 382	0.26 472	0.18 290

HUI-Stereo	0.52 265	0.30 373	0.73 353	0.50 306	0.27 168	0.65 337	0.30 139	1.04 309	0.64 227	1.12 416	0.96 317	0.83 365	0.60 338	0.79 224	0.45 329	0.22 410	0.14 279	0.24 434	0.20 382	0.26 472	0.18 290

SST-Stereo	0.83 500	0.28 315	0.72 341	0.59 474	0.31 278	0.72 380	0.26 95	1.09 340	0.86 313	1.47 585	1.10 385	1.00 438	0.87 475	5.73 665	0.45 329	0.22 410	0.13 210	0.23 412	0.19 340	0.23 425	0.18 290

iRAFT	0.55 315	0.30 373	0.73 353	0.50 306	0.27 168	0.65 337	0.29 128	1.05 317	0.64 227	1.12 416	0.96 317	0.83 365	0.60 338	1.37 417	0.45 329	0.22 410	0.14 279	0.24 434	0.20 382	0.26 472	0.18 290

RAFT-IKP	0.54 299	0.30 373	0.73 353	0.50 306	0.27 168	0.59 288	0.36 224	1.04 309	0.64 227	1.12 416	0.96 317	0.83 365	0.61 349	1.22 370	0.45 329	0.22 410	0.14 279	0.24 434	0.20 382	0.26 472	0.18 290

TestStereo	0.64 380	0.39 523	0.71 335	0.51 338	0.27 168	0.56 266	0.42 316	1.03 303	0.91 335	0.80 304	1.00 334	0.68 308	0.52 278	3.25 610	0.45 329	0.22 410	0.15 344	0.24 434	0.18 313	0.27 486	0.16 226

HLf8	0.51 260	0.25 216	0.96 489	0.40 84	0.33 325	0.62 312	0.36 224	1.17 367	1.07 416	0.61 257	0.83 280	0.56 250	0.44 190	0.99 303	0.46 344	0.20 343	0.13 210	0.17 160	0.14 174	0.19 272	0.21 399

rvit_stereo_0083	0.47 236	0.33 449	0.81 412	0.56 436	0.36 371	0.50 193	0.44 354	0.68 129	0.95 350	0.49 202	0.57 194	0.55 236	0.49 248	0.88 260	0.46 344	0.25 487	0.25 566	0.24 434	0.20 382	0.24 443	0.17 259

GCST	1.08 575	1.47 693	0.93 474	1.73 696	1.14 682	1.30 573	0.31 151	1.33 417	1.16 484	1.29 515	0.97 326	0.98 431	0.49 248	2.08 542	0.46 344	1.19 696	0.70 696	1.30 696	0.85 691	1.02 681	0.89 678

FTStereo	0.91 527	0.26 251	0.56 226	0.54 395	0.33 325	0.66 346	1.87 692	1.00 288	0.75 271	1.75 634	4.15 690	1.04 455	1.65 644	1.57 471	0.46 344	0.19 297	0.16 383	0.23 412	0.21 428	0.18 217	0.63 658

ROB_FTStereo_v2	0.54 299	0.30 373	0.73 353	0.50 306	0.27 168	0.64 321	0.42 316	1.05 317	0.64 227	1.12 416	0.96 317	0.83 365	0.60 338	1.12 347	0.46 344	0.22 410	0.14 279	0.24 434	0.20 382	0.26 472	0.18 290

RAFT_R40	0.83 500	0.28 315	0.73 353	0.59 474	0.31 278	0.69 366	0.44 354	1.10 343	0.95 350	1.47 585	1.10 385	1.00 438	0.85 462	5.53 659	0.46 344	0.22 410	0.13 210	0.23 412	0.20 382	0.23 425	0.18 290

iGMRVC	0.56 324	0.30 373	0.73 353	0.50 306	0.27 168	0.65 337	0.38 258	1.05 317	0.64 227	1.12 416	0.96 317	0.83 365	0.60 338	1.52 456	0.46 344	0.22 410	0.14 279	0.24 434	0.20 382	0.26 472	0.18 290

GMM-Stereo	0.74 450	0.25 216	0.59 255	0.54 395	0.34 347	0.72 380	0.99 625	1.01 296	0.87 318	1.36 555	1.78 614	1.12 483	0.81 442	2.09 543	0.46 344	0.18 243	0.12 104	0.25 475	0.25 510	0.20 322	0.85 677

GGDA	0.49 252	0.25 216	0.53 187	0.41 104	0.29 223	0.57 271	0.33 181	0.98 281	0.97 364	0.81 309	0.89 304	0.61 279	0.51 270	1.26 381	0.47 352	0.18 243	0.13 210	0.16 108	0.15 205	0.18 217	0.18 290

CroCo-Stereo Lap2	0.44 211	0.34 474	0.77 392	0.61 501	0.79 637	0.28 26	0.35 207	0.75 159	0.71 262	0.38 127	0.50 154	0.72 323	0.55 301	0.57 121	0.47 352	0.17 188	0.18 444	0.19 239	0.16 254	0.21 368	0.20 374

HHNet	0.62 359	0.26 251	0.63 272	0.43 144	0.45 479	0.50 193	0.58 495	1.07 333	1.01 386	1.25 499	2.23 650	0.70 319	0.61 349	1.07 330	0.47 352	0.20 343	0.13 210	0.23 412	0.19 340	0.19 272	0.30 541

RAFT-345	0.84 505	0.25 216	0.66 296	0.50 306	0.27 168	0.54 241	0.42 316	0.83 205	1.11 441	1.32 537	2.34 655	0.86 379	0.54 293	5.72 664	0.47 352	0.18 243	0.13 210	0.22 371	0.17 285	0.17 167	0.16 226

raft+_RVC	0.53 281	0.26 251	0.54 200	0.60 486	0.47 496	0.54 241	0.54 454	1.27 409	0.99 377	0.76 289	1.03 357	0.70 319	0.56 309	0.93 278	0.47 352	0.18 243	0.14 279	0.19 239	0.18 313	0.18 217	0.15 185

RALCasStereoNet	0.54 299	0.30 373	0.66 296	0.59 474	0.51 520	0.61 302	0.52 439	0.94 259	0.93 344	0.70 278	1.01 339	0.78 341	0.44 190	1.33 402	0.47 352	0.20 343	0.16 383	0.18 208	0.16 254	0.20 322	0.19 337

TestStereo_HL2	0.51 260	0.27 285	0.56 226	0.42 125	0.32 301	0.57 271	0.34 196	1.00 288	0.91 335	0.82 315	0.87 296	0.61 279	0.50 257	1.55 464	0.48 358	0.19 297	0.13 210	0.16 108	0.14 174	0.18 217	0.19 337

Hybrid-DGEV-2	0.65 388	0.31 410	0.73 353	0.60 486	0.37 391	1.08 527	0.28 117	1.45 451	1.40 605	1.32 537	0.85 287	1.03 451	1.01 541	1.05 324	0.48 358	0.18 243	0.15 344	0.22 371	0.19 340	0.17 167	0.15 185

FlowAnything_test	0.39 160	0.26 251	0.61 263	0.59 474	0.33 325	0.62 312	0.36 224	0.62 83	0.40 104	0.45 173	0.36 68	0.45 170	0.37 138	0.53 101	0.48 358	0.24 459	0.18 444	0.28 526	0.33 609	0.21 368	0.19 337

Selective-RAFT	0.52 265	0.28 315	0.79 405	0.55 420	0.27 168	0.91 472	0.33 181	0.80 185	0.88 322	0.58 244	0.63 210	0.81 353	0.77 420	1.29 391	0.48 358	0.19 297	0.14 279	0.17 160	0.15 205	0.19 272	0.17 259

NF-Stereo	0.80 483	0.30 373	0.75 374	0.60 486	0.31 278	0.64 321	0.44 354	1.21 389	0.90 329	1.29 515	1.02 347	0.82 358	0.57 322	5.40 657	0.48 358	0.23 438	0.14 279	0.24 434	0.20 382	0.20 322	0.30 541

OCTAStereo	0.80 483	0.30 373	0.75 374	0.60 486	0.31 278	0.64 321	0.44 354	1.21 389	0.90 329	1.29 515	1.01 339	0.82 358	0.57 322	5.35 651	0.48 358	0.24 459	0.14 279	0.24 434	0.20 382	0.20 322	0.30 541

GrayStereo	0.82 494	0.26 251	0.58 249	0.63 522	0.37 391	0.76 404	1.86 691	1.11 350	0.87 318	1.99 657	1.89 628	1.08 464	1.82 660	1.39 428	0.48 358	0.19 297	0.14 279	0.19 239	0.21 428	0.18 217	0.39 594

RE-Stereo	0.80 483	0.30 373	0.75 374	0.60 486	0.31 278	0.64 321	0.44 354	1.21 389	0.90 329	1.29 515	1.01 339	0.81 353	0.57 322	5.37 654	0.48 358	0.24 459	0.14 279	0.24 434	0.20 382	0.20 322	0.30 541

TVStereo	0.80 483	0.30 373	0.75 374	0.60 486	0.31 278	0.64 321	0.44 354	1.21 389	0.90 329	1.29 515	1.01 339	0.81 353	0.57 322	5.37 654	0.48 358	0.24 459	0.14 279	0.24 434	0.20 382	0.20 322	0.30 541

sCroCo_RVC	0.49 252	0.40 530	1.02 515	0.65 545	0.60 575	0.52 220	0.40 291	0.83 205	0.61 215	0.44 165	0.74 257	0.49 197	0.50 257	0.63 153	0.48 358	0.26 511	0.27 581	0.23 412	0.22 457	0.29 517	0.25 473

RT-IGEV	0.77 467	0.28 315	0.93 474	0.55 420	0.33 325	1.01 508	0.83 585	2.03 626	0.93 344	1.28 508	1.58 578	1.77 616	1.17 580	1.04 321	0.49 368	0.23 438	0.16 383	0.21 332	0.17 285	0.19 272	0.26 497

StereoVision	0.65 388	0.34 474	0.86 433	0.59 474	0.40 436	0.50 193	0.41 309	1.09 340	0.93 344	0.71 280	2.50 664	0.82 358	0.57 322	1.03 315	0.49 368	0.25 487	0.28 589	0.29 537	0.28 562	0.36 568	0.20 374

PFNet+	0.59 346	0.28 315	0.77 392	0.53 378	0.30 249	0.59 288	0.31 151	0.92 242	1.14 462	1.33 546	1.10 385	0.79 345	0.57 322	1.31 394	0.49 368	0.25 487	0.17 418	0.28 526	0.26 528	0.21 368	0.25 473

OMP-Stereo	0.94 534	0.33 449	0.72 341	0.90 661	0.31 278	0.49 175	0.36 224	1.16 363	1.06 411	1.58 615	1.12 398	1.46 562	0.69 386	6.94 689	0.49 368	0.19 297	0.14 279	0.24 434	0.18 313	0.20 322	0.14 137

NRIStereo	0.60 349	0.29 350	0.69 318	0.53 378	0.28 197	0.63 317	0.33 181	1.08 339	0.87 318	1.14 434	0.87 296	0.91 399	0.59 334	2.24 558	0.49 368	0.20 343	0.14 279	0.21 332	0.19 340	0.21 368	0.17 259

ASMatch	0.88 519	0.26 251	0.69 318	0.51 338	0.35 354	0.48 158	0.37 250	1.12 353	0.92 342	1.10 408	3.28 680	0.96 427	0.98 529	4.90 643	0.49 368	0.19 297	0.16 383	0.22 371	0.19 340	0.19 272	0.27 509

DN-CSS_ROB	0.64 380	0.32 426	1.05 525	0.55 420	0.40 436	0.54 241	0.45 375	1.21 389	0.93 344	1.03 385	1.47 545	0.69 314	0.63 362	1.76 510	0.49 368	0.18 243	0.14 279	0.25 475	0.22 457	0.22 396	0.20 374

rvit_0105_5	0.58 340	0.39 523	1.05 525	0.66 551	0.37 391	0.58 277	0.56 480	0.94 259	1.18 494	0.64 265	0.68 233	0.75 331	0.63 362	0.88 260	0.50 375	0.32 574	0.32 620	0.30 551	0.27 541	0.28 506	0.25 473

rvit_stereo_ft	0.47 236	0.35 494	0.87 445	0.67 563	0.42 452	0.40 81	0.59 505	0.81 192	0.74 270	0.46 180	0.55 185	0.57 256	0.49 248	0.65 165	0.50 375	0.25 487	0.17 418	0.22 371	0.22 457	0.24 443	0.17 259

RAFT-RH_RVC	1.03 566	0.24 176	0.67 302	0.49 293	0.28 197	0.81 440	0.33 181	0.83 205	1.08 423	2.05 661	4.65 697	1.04 455	0.57 322	5.98 672	0.50 375	0.18 243	0.13 210	0.26 494	0.20 382	0.16 121	0.17 259

CRE-IMP	0.55 315	0.30 373	0.74 370	0.52 359	0.29 223	0.79 422	0.25 81	1.04 309	0.72 264	1.09 400	0.95 314	0.81 353	0.57 322	1.10 340	0.50 375	0.21 378	0.14 279	0.23 412	0.19 340	0.28 506	0.22 422

ARAFT	0.77 467	0.36 504	1.49 615	0.51 338	0.31 278	0.90 468	0.82 582	1.90 588	1.06 411	1.62 621	1.24 452	1.02 447	0.64 366	1.84 517	0.50 375	0.18 243	0.14 279	0.28 526	0.27 541	0.17 167	0.16 226

SME	0.62 359	0.29 350	0.51 163	0.61 501	0.25 116	1.23 562	0.44 354	1.17 367	1.12 445	0.89 334	1.12 398	0.66 300	0.74 404	1.55 464	0.51 380	0.19 297	0.20 483	0.23 412	0.23 480	0.24 443	0.20 374

test_sample2	0.62 359	0.29 350	0.74 370	0.50 306	0.28 197	0.80 431	0.61 513	1.61 498	1.00 383	0.88 332	0.99 329	0.94 412	0.83 455	1.16 357	0.51 380	0.23 438	0.18 444	0.22 371	0.21 428	0.23 425	0.22 422

UniTT-Stereo	0.36 136	0.23 147	0.59 255	0.48 271	0.36 371	0.40 81	0.32 168	0.53 38	0.49 152	0.54 229	0.55 185	0.36 106	0.31 84	0.58 126	0.51 380	0.20 343	0.15 344	0.17 160	0.15 205	0.19 272	0.15 185

riskmin	0.56 324	0.27 285	0.60 258	0.43 144	0.31 278	0.83 448	0.42 316	1.14 359	1.04 399	0.73 288	0.75 259	1.11 482	1.01 541	0.81 233	0.51 380	0.20 343	0.14 279	0.24 434	0.15 205	0.24 443	0.25 473

ADStereo(finetuned)	0.57 333	0.24 176	1.06 529	0.43 144	0.24 87	0.49 175	0.35 207	1.05 317	1.30 559	1.12 416	1.03 357	0.58 263	1.20 591	0.84 245	0.51 380	0.16 129	0.13 210	0.17 160	0.13 134	0.18 217	0.19 337

IIG-Stereo	0.96 537	0.31 410	0.72 341	0.88 657	0.33 325	0.61 302	0.26 95	1.19 386	1.03 394	1.69 629	1.37 510	1.46 562	0.75 408	6.96 691	0.51 380	0.19 297	0.14 279	0.23 412	0.18 313	0.20 322	0.14 137

Pruner-Stereo	0.62 359	0.29 350	0.70 324	0.61 501	0.31 278	0.63 317	0.43 339	1.17 367	0.99 377	1.53 599	1.08 374	0.95 421	0.55 301	1.35 410	0.51 380	0.23 438	0.14 279	0.24 434	0.21 428	0.21 368	0.23 442

rafts_anoy	0.52 265	0.29 350	0.59 255	0.59 474	0.50 508	0.53 231	0.40 291	1.11 350	1.03 394	0.84 321	0.83 280	0.68 308	0.54 293	0.72 192	0.51 380	0.19 297	0.14 279	0.24 434	0.26 528	0.21 368	0.18 290

DCANet-4	0.54 299	0.26 251	1.07 534	0.42 125	0.24 87	0.48 158	0.36 224	0.99 284	1.30 559	1.10 408	1.02 347	0.56 250	0.75 408	0.73 197	0.52 388	0.16 129	0.13 210	0.17 160	0.13 134	0.15 82	0.19 337

fff	0.53 281	0.24 176	0.70 324	0.43 144	0.24 87	0.48 158	0.36 224	1.07 333	1.25 532	1.10 408	1.02 347	0.57 256	1.06 559	0.73 197	0.52 388	0.16 129	0.13 210	0.17 160	0.13 134	0.15 82	0.19 337

MIPNet	0.56 324	0.28 315	0.94 479	0.49 293	0.33 325	0.66 346	0.38 258	1.35 424	1.08 423	1.06 390	0.92 308	0.60 274	0.79 432	0.73 197	0.52 388	0.17 188	0.14 279	0.19 239	0.16 254	0.18 217	0.17 259

IPLGR	0.58 340	0.27 285	1.14 554	0.48 271	0.28 197	0.65 337	0.33 181	1.22 397	1.13 459	1.18 464	1.05 363	0.69 314	0.66 378	0.96 285	0.52 388	0.17 188	0.15 344	0.20 291	0.17 285	0.20 322	0.18 290

DCANet	0.54 299	0.24 176	0.70 324	0.43 144	0.24 87	0.49 175	0.36 224	1.05 317	1.30 559	1.12 416	1.03 357	0.58 263	0.92 493	0.81 233	0.52 388	0.16 129	0.13 210	0.17 160	0.13 134	0.18 217	0.19 337

csc	0.53 281	0.24 176	0.70 324	0.43 144	0.24 87	0.48 158	0.36 224	1.07 333	1.25 532	1.10 408	1.02 347	0.57 256	1.06 559	0.73 197	0.52 388	0.16 129	0.13 210	0.17 160	0.13 134	0.15 82	0.19 337

cscssc	0.53 281	0.24 176	0.70 324	0.43 144	0.24 87	0.48 158	0.36 224	1.07 333	1.25 532	1.10 408	1.02 347	0.57 256	1.06 559	0.73 197	0.52 388	0.16 129	0.13 210	0.17 160	0.13 134	0.15 82	0.19 337

FACV-RUCA	0.63 367	0.34 474	0.82 416	0.62 513	0.65 590	0.81 440	0.41 309	1.44 446	1.07 416	0.86 329	1.14 408	0.61 279	0.69 386	0.80 227	0.53 395	0.28 543	0.19 462	0.47 645	0.21 428	0.35 561	0.25 473

PSM-softLoss	0.78 475	0.31 410	0.77 392	0.58 460	0.32 301	0.56 266	0.40 291	1.18 375	0.70 258	1.24 494	1.07 369	0.83 365	0.52 278	5.36 652	0.53 395	0.24 459	0.15 344	0.25 475	0.22 457	0.20 322	0.25 473

KMStereo	0.78 475	0.31 410	0.77 392	0.58 460	0.32 301	0.56 266	0.40 291	1.18 375	0.70 258	1.24 494	1.07 369	0.83 365	0.52 278	5.36 652	0.53 395	0.24 459	0.15 344	0.25 475	0.22 457	0.20 322	0.25 473

IRAFT_RVC	0.88 519	0.28 315	0.76 384	0.63 522	0.31 278	0.65 337	1.02 630	1.22 397	0.94 348	1.22 481	1.04 360	1.01 445	0.98 529	5.82 667	0.53 395	0.22 410	0.12 104	0.25 475	0.20 382	0.20 322	0.19 337

Anonymous3	0.61 355	0.44 547	1.11 546	0.59 474	0.49 501	0.93 485	0.65 526	0.93 253	0.81 297	0.72 287	0.88 300	0.65 295	0.69 386	1.06 326	0.53 395	0.35 601	0.30 606	0.26 494	0.26 528	0.31 536	0.27 509

SFCPSM	0.70 418	0.28 315	1.02 515	0.51 338	0.38 413	1.37 583	0.66 532	2.00 615	1.03 394	1.17 459	1.21 442	0.82 358	0.78 428	1.03 315	0.53 395	0.21 378	0.17 418	0.22 371	0.24 496	0.21 368	0.19 337

Selective-IGEV-i1	0.66 397	0.27 285	0.86 433	0.54 395	0.33 325	1.01 508	0.78 567	1.75 535	1.18 494	0.88 332	1.19 435	1.19 497	0.56 309	0.98 296	0.54 401	0.19 297	0.16 383	0.20 291	0.17 285	0.19 272	0.20 374

CASS	0.65 388	0.34 474	0.72 341	0.56 436	0.27 168	0.78 416	0.42 316	1.59 491	0.86 313	1.30 523	1.25 456	0.87 383	0.84 459	0.84 245	0.54 401	0.35 601	0.19 462	0.26 494	0.21 428	0.28 506	0.42 604
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
UDGNet	0.72 427	1.17 678	0.80 411	0.77 620	0.41 446	0.77 411	0.38 258	0.97 277	1.34 574	0.81 309	0.88 300	0.71 322	0.60 338	1.21 369	0.54 401	0.52 656	0.19 462	1.02 691	0.26 528	0.71 666	0.31 551

PFNet	0.91 527	0.26 251	1.10 544	0.63 522	0.32 301	0.64 321	0.56 480	1.17 367	0.99 377	1.47 585	1.08 374	0.98 431	0.69 386	6.62 681	0.54 401	0.20 343	0.12 104	0.24 434	0.19 340	0.20 322	0.17 259

DeepStereo_RVC	0.55 315	0.29 350	0.72 341	0.51 338	0.30 249	0.59 288	0.33 181	1.03 303	0.70 258	1.16 450	0.93 311	0.83 365	0.94 507	0.96 285	0.54 401	0.21 378	0.14 279	0.21 332	0.19 340	0.24 443	0.24 458

ManiGeoR	0.52 265	0.24 176	0.97 492	0.41 104	0.34 347	0.54 241	0.35 207	1.16 363	1.05 404	0.54 229	0.84 283	0.55 236	0.50 257	1.38 421	0.55 406	0.18 243	0.13 210	0.17 160	0.14 174	0.17 167	0.19 337

HLf10	0.52 265	0.24 176	0.97 492	0.41 104	0.34 347	0.54 241	0.35 207	1.16 363	1.05 404	0.54 229	0.84 283	0.55 236	0.50 257	1.38 421	0.55 406	0.18 243	0.13 210	0.17 160	0.14 174	0.17 167	0.19 337

NLSM1	0.49 252	0.25 216	0.55 215	0.48 271	1.08 674	0.83 448	0.31 151	0.83 205	0.66 244	0.51 218	0.76 261	0.47 181	0.48 231	0.98 296	0.55 406	0.18 243	0.19 462	0.21 332	0.18 313	0.20 322	0.15 185

FSD					0.50 508	0.54 241	0.58 495	0.65 109	0.53 185	0.54 229	0.52 165	0.56 250	0.52 278	0.57 121	0.55 406	0.51 655	0.47 672	0.50 650	0.49 659	0.50 630

GANet-ADL	0.60 349	0.35 494	0.72 341	0.64 531	0.40 436	0.68 360	0.51 428	1.49 459	1.12 445	0.95 350	1.08 374	0.91 399	0.57 322	0.76 209	0.55 406	0.26 511	0.18 444	0.18 208	0.16 254	0.23 425	0.25 473

GMStereo	0.55 315	0.45 554	0.94 479	0.50 306	0.32 301	0.64 321	0.43 339	1.00 288	1.40 605	0.82 315	0.73 252	0.51 209	0.45 197	0.85 251	0.55 406	0.24 459	0.15 344	0.20 291	0.21 428	0.31 536	0.24 458
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
rvit_0105_3	0.63 367	0.44 547	1.08 538	0.72 598	0.40 436	0.64 321	0.71 550	1.03 303	1.17 487	0.82 315	0.70 243	0.80 347	0.70 391	0.91 268	0.56 412	0.35 601	0.34 626	0.34 591	0.32 599	0.27 486	0.28 521

RAFT	0.64 380	0.30 373	0.73 353	0.59 474	0.33 325	0.68 360	0.58 495	1.04 309	0.76 280	1.08 394	1.19 435	1.65 601	0.93 502	1.06 326	0.56 412	0.21 378	0.18 444	0.27 511	0.24 496	0.22 396	0.17 259

iResNetv2_ROB	0.80 483	0.37 511	1.71 631	0.56 436	0.37 391	0.94 486	0.64 524	1.73 527	1.34 574	1.23 487	1.42 525	1.26 518	0.92 493	1.85 520	0.56 412	0.23 438	0.15 344	0.19 239	0.14 174	0.24 443	0.19 337

NLMM1	0.56 324	0.27 285	0.60 258	0.47 237	0.74 619	0.68 360	0.43 339	1.83 568	1.04 399	0.59 252	0.62 207	0.51 209	0.47 217	1.33 402	0.57 415	0.18 243	0.21 510	0.20 291	0.17 285	0.20 322	0.15 185

11t1	0.52 265	0.28 315	0.68 306	0.51 338	0.28 197	0.83 448	0.39 275	1.22 397	0.63 222	0.84 321	0.74 257	0.68 308	0.68 382	0.91 268	0.57 415	0.21 378	0.18 444	0.19 239	0.16 254	0.20 322	0.21 399

PCWNet_CMD	0.66 397	0.32 426	0.88 454	0.49 293	0.37 391	0.78 416	0.40 291	1.42 439	1.31 563	1.16 450	1.31 483	1.25 514	0.62 355	0.89 265	0.57 415	0.20 343	0.16 383	0.27 511	0.19 340	0.40 589	0.25 473

MSMDNet	0.66 397	0.32 426	0.87 445	0.49 293	0.37 391	0.79 422	0.40 291	1.43 445	1.31 563	1.15 440	1.31 483	1.24 510	0.63 362	0.88 260	0.57 415	0.21 378	0.16 383	0.26 494	0.19 340	0.39 585	0.24 458

xyz-stereo-finetune	0.48 242	0.25 216	0.54 200	0.42 125	0.23 62	0.80 431	0.42 316	0.80 185	0.80 293	0.61 257	0.62 207	0.54 230	0.43 178	1.70 497	0.58 419	0.15 85	0.15 344	0.19 239	0.15 205	0.16 121	0.15 185

mmm	0.63 367	0.35 494	0.72 341	0.51 338	0.30 249	0.86 462	0.54 454	1.59 491	0.86 313	1.07 393	1.38 515	0.79 345	0.75 408	0.91 268	0.58 419	0.22 410	0.18 444	0.29 537	0.25 510	0.25 459	0.23 442

111	0.60 349	0.23 147	0.70 324	0.43 144	0.24 87	0.72 380	0.42 316	1.18 375	1.41 611	0.80 304	1.38 515	1.10 477	0.79 432	0.96 285	0.58 419	0.18 243	0.13 210	0.17 160	0.15 205	0.17 167	0.19 337

rvit_stereo_0075_2	0.64 380	0.46 556	1.05 525	0.66 551	0.66 594	0.53 231	0.48 406	1.20 388	1.12 445	0.76 289	0.92 308	0.78 341	0.53 286	1.03 315	0.59 422	0.37 609	0.28 589	0.40 628	0.31 591	0.37 572	0.32 558

1test111	0.54 299	0.31 410	0.50 152	0.54 395	0.26 137	1.18 551	0.51 428	1.42 439	0.78 288	0.58 244	0.79 272	0.48 188	0.88 480	0.88 260	0.59 422	0.20 343	0.12 104	0.25 475	0.15 205	0.22 396	0.21 399

GMStereo_Zeroshot	0.67 408	0.61 617	1.01 508	0.64 531	0.37 391	0.84 457	0.35 207	1.05 317	1.12 445	1.12 416	1.06 365	1.27 522	0.54 293	1.19 364	0.59 422	0.32 574	0.17 418	0.31 557	0.18 313	0.52 637	0.22 422

CFNet_ucs	0.70 418	0.33 449	0.88 454	0.50 306	0.43 463	0.74 390	0.44 354	1.60 495	1.29 553	1.22 481	1.54 565	1.09 474	0.63 362	0.99 303	0.59 422	0.25 487	0.20 483	0.37 611	0.21 428	0.40 589	0.28 521

anonymousa	0.72 427	0.27 285	0.75 374	0.47 237	0.63 585	1.43 597	0.45 375	1.24 404	0.89 325	1.28 508	1.75 611	1.62 590	1.13 576	0.69 177	0.59 422	0.19 297	0.16 383	0.23 412	0.25 510	0.20 322	0.18 290

qqq	0.57 333	0.34 474	0.71 335	0.47 237	0.27 168	0.64 321	0.62 516	1.42 439	0.78 288	0.80 304	0.92 308	0.95 421	0.77 420	0.88 260	0.59 422	0.21 378	0.20 483	0.24 434	0.23 480	0.22 396	0.21 399

CFNet_pseudo	0.66 397	0.32 426	0.86 433	0.48 271	0.39 424	0.70 373	0.40 291	1.33 417	1.22 520	1.16 450	1.34 500	1.24 510	0.64 366	0.98 296	0.59 422	0.21 378	0.16 383	0.33 581	0.19 340	0.36 568	0.25 473

ccs_rob	0.66 397	0.33 449	0.86 433	0.48 271	0.39 424	0.70 373	0.40 291	1.33 417	1.22 520	1.16 450	1.34 500	1.23 508	0.64 366	0.98 296	0.59 422	0.21 378	0.16 383	0.35 600	0.20 382	0.37 572	0.25 473

WQFJX1	0.57 333	0.26 251	0.54 200	0.48 271	0.72 611	0.68 360	0.47 393	2.46 682	0.71 262	0.54 229	0.50 154	0.53 224	0.51 270	1.36 415	0.60 430	0.18 243	0.20 483	0.20 291	0.16 254	0.20 322	0.20 374

WQFJX	0.51 260	0.27 285	0.52 176	0.46 220	0.87 657	0.75 396	0.39 275	1.29 414	0.77 284	0.53 223	0.52 165	0.55 236	0.55 301	0.95 284	0.60 430	0.17 188	0.19 462	0.19 239	0.16 254	0.19 272	0.18 290

DAS	0.84 505	0.34 474	1.03 520	0.64 531	0.69 606	0.77 411	0.63 521	1.54 480	1.20 508	1.79 640	1.55 567	0.95 421	1.04 552	2.83 593	0.60 430	0.21 378	0.16 383	0.25 475	0.18 313	0.27 486	0.22 422

SepStereo	0.82 494	0.34 474	1.03 520	0.64 531	0.69 606	0.77 411	0.63 521	1.54 480	1.20 508	1.79 640	1.55 567	0.95 421	1.04 552	2.30 564	0.60 430	0.21 378	0.16 383	0.25 475	0.18 313	0.27 486	0.22 422

MIM_Stereo	0.57 333	0.24 176	0.92 472	0.46 220	0.30 249	0.54 241	0.28 117	1.27 409	0.75 271	1.00 371	1.16 422	0.93 409	0.53 286	1.45 442	0.61 434	0.16 129	0.16 383	0.20 291	0.19 340	0.17 167	0.14 137

GES	0.66 397	0.34 474	0.90 464	0.59 474	0.38 413	0.94 486	0.57 491	2.11 637	0.86 313	1.02 381	1.11 391	0.66 300	0.79 432	0.99 303	0.61 434	0.27 527	0.19 462	0.20 291	0.20 382	0.21 368	0.30 541

DIP-Stereo	0.62 359	0.30 373	0.83 421	0.48 271	0.36 371	0.95 489	0.33 181	2.37 675	0.67 246	1.25 499	1.00 334	0.68 308	0.51 270	0.91 268	0.61 434	0.18 243	0.15 344	0.21 332	0.17 285	0.19 272	0.19 337
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
IGEV_i1	0.66 397	0.29 350	0.89 460	0.55 420	0.28 197	0.92 479	0.60 509	1.98 611	0.83 305	1.00 371	1.04 360	1.09 474	0.68 382	1.29 391	0.62 437	0.20 343	0.17 418	0.21 332	0.17 285	0.21 368	0.21 399

MyStereo04	0.67 408	0.29 350	1.07 534	0.55 420	0.45 479	0.59 288	0.79 571	1.50 463	1.40 605	0.91 340	0.91 306	0.74 328	0.86 470	1.52 456	0.62 437	0.17 188	0.16 383	0.24 434	0.20 382	0.23 425	0.20 374

x	0.54 299	0.31 410	0.61 263	0.47 237	0.30 249	0.67 352	0.47 393	1.53 477	0.79 292	0.81 309	0.83 280	0.78 341	0.70 391	0.70 182	0.62 437	0.21 378	0.19 462	0.22 371	0.19 340	0.21 368	0.20 374

GANet-RSSM	0.72 427	0.28 315	0.63 272	0.64 531	0.58 564	0.80 431	0.58 495	1.89 585	1.08 423	1.04 388	1.25 456	1.15 491	1.04 552	1.49 450	0.62 437	0.25 487	0.19 462	0.22 371	0.22 457	0.22 396	0.21 399

UCFNet_RVC	0.69 414	0.35 494	0.49 141	0.64 531	0.39 424	0.85 460	0.58 495	1.75 535	1.14 462	0.97 358	1.19 435	1.17 493	0.93 502	0.99 303	0.62 437	0.28 543	0.20 483	0.34 591	0.31 591	0.32 545	0.27 509

HLF11	0.53 281	0.25 216	1.02 515	0.41 104	0.35 354	0.47 147	0.28 117	1.17 367	0.96 356	0.64 265	0.87 296	0.61 279	0.50 257	1.51 455	0.63 442	0.18 243	0.14 279	0.16 108	0.13 134	0.17 167	0.20 374

H2IRNET	0.56 324	0.26 251	0.66 296	0.47 237	0.35 354	0.41 88	0.26 95	0.92 242	1.17 487	0.61 257	1.28 472	1.08 464	0.86 470	0.99 303	0.63 442	0.19 297	0.16 383	0.22 371	0.25 510	0.21 368	0.18 290

MyStereo05	0.66 397	0.28 315	1.07 534	0.56 436	0.46 491	0.61 302	0.73 554	1.34 422	1.41 611	1.15 440	0.91 306	0.77 337	0.80 438	1.41 436	0.63 442	0.17 188	0.16 383	0.23 412	0.20 382	0.22 396	0.20 374

IPLG	0.69 414	0.27 285	0.97 492	0.51 338	0.43 463	0.79 422	0.33 181	1.21 389	1.06 411	1.30 523	1.10 385	0.52 217	0.55 301	3.16 608	0.63 442	0.16 129	0.14 279	0.19 239	0.16 254	0.18 217	0.17 259

AdaStereo	0.70 418	0.43 544	0.75 374	0.73 606	0.37 391	0.92 479	0.53 447	1.85 573	1.18 494	1.12 416	1.23 450	1.07 463	0.65 374	0.96 285	0.63 442	0.31 567	0.15 344	0.32 572	0.21 428	0.29 517	0.22 422
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.
CoDeX	0.73 445	0.29 350	0.93 474	0.54 395	0.36 371	1.14 539	0.61 513	2.34 672	1.17 487	1.16 450	1.25 456	0.91 399	0.87 475	1.33 402	0.64 447	0.20 343	0.16 383	0.21 332	0.18 313	0.20 322	0.18 290

WQFJA1	0.48 242	0.27 285	0.53 187	0.46 220	0.85 651	0.79 422	0.39 275	1.11 350	0.75 271	0.50 211	0.52 165	0.53 224	0.50 257	0.71 188	0.65 448	0.17 188	0.21 510	0.19 239	0.16 254	0.19 272	0.16 226

NLMM	0.48 242	0.27 285	0.53 187	0.46 220	0.85 651	0.79 422	0.39 275	1.12 353	0.75 271	0.50 211	0.52 165	0.53 224	0.50 257	0.72 192	0.65 448	0.17 188	0.21 510	0.19 239	0.16 254	0.19 272	0.16 226

test_sample5	0.69 414	0.34 474	0.87 445	0.52 359	0.30 249	0.84 457	0.54 454	1.83 568	1.14 462	1.11 414	1.25 456	0.88 387	0.78 428	1.23 372	0.65 448	0.26 511	0.20 483	0.27 511	0.27 541	0.27 486	0.26 497

DualNet	0.70 418	0.34 474	0.87 445	0.52 359	0.30 249	0.84 457	0.54 454	1.83 568	1.14 462	1.14 434	1.33 493	0.88 387	0.78 428	1.23 372	0.65 448	0.26 511	0.20 483	0.27 511	0.27 541	0.27 486	0.26 497

NOSS_ROB	1.26 604	0.46 556	0.62 269	0.56 436	0.38 413	1.06 523	0.78 567	1.73 527	1.40 605	1.01 377	1.43 530	1.10 477	0.75 408	10.62 726	0.65 448	0.45 642	0.43 660	0.48 647	0.45 649	0.44 609	0.41 600

LiteMatch	0.32 78	0.24 176	0.37 18	0.45 201	0.25 116	0.34 46	0.31 151	0.49 24	0.32 52	0.29 32	0.27 26	0.40 141	0.48 231	0.45 53	0.66 453	0.21 378	0.12 104	0.19 239	0.16 254	0.18 217	0.19 337

Lsterematch	0.52 265	0.24 176	0.64 279	0.45 201	0.25 116	0.71 377	0.31 151	0.81 192	1.05 404	0.96 353	1.28 472	0.69 314	0.48 231	0.84 245	0.66 453	0.21 378	0.12 104	0.19 239	0.16 254	0.18 217	0.19 337

BSDual-CNN	0.71 425	0.32 426	0.68 306	0.54 395	0.44 472	1.27 568	0.65 526	2.16 647	0.98 370	1.20 472	1.11 391	1.12 483	0.74 404	0.91 268	0.66 453	0.24 459	0.17 418	0.25 475	0.22 457	0.22 396	0.22 422

hknet	0.77 467	0.32 426	0.95 483	0.54 395	0.38 413	1.27 568	0.65 526	2.16 647	1.07 416	1.20 472	1.11 391	1.59 586	0.81 442	1.37 417	0.66 453	0.22 410	0.17 418	0.25 475	0.22 457	0.22 396	0.22 422

psmg	0.72 427	0.32 426	0.68 306	0.50 306	0.44 472	1.48 601	0.75 559	1.94 602	0.98 370	1.21 476	1.33 493	1.12 483	0.74 404	0.91 268	0.66 453	0.24 459	0.19 462	0.25 475	0.25 510	0.23 425	0.22 422

DualNet (step1)	0.83 500	0.49 568	1.13 550	0.56 436	0.39 424	1.02 512	0.73 554	1.78 550	1.21 514	1.22 481	1.18 428	1.08 464	0.92 493	1.23 372	0.67 458	0.57 665	0.28 589	0.62 672	0.67 680	0.45 613	0.42 604

test_sample7	0.74 450	0.37 511	0.76 384	0.52 359	0.35 354	0.91 472	0.67 536	1.78 550	1.21 514	1.22 481	1.18 428	1.08 464	0.92 493	1.23 372	0.67 458	0.31 567	0.28 589	0.32 572	0.31 591	0.33 554	0.29 528

test_sample1	0.61 355	0.29 350	0.75 374	0.50 306	0.31 278	0.76 404	0.48 406	1.59 491	0.84 309	0.90 336	0.94 313	0.88 387	0.95 512	1.16 357	0.67 458	0.22 410	0.18 444	0.20 291	0.19 340	0.21 368	0.21 399

pcwnet_v2	0.97 543	0.37 511	4.33 687	0.62 513	0.54 540	0.79 422	0.45 375	2.02 623	1.58 634	1.42 579	1.64 592	1.09 474	0.79 432	1.24 377	0.67 458	0.32 574	0.25 566	0.29 537	0.27 541	0.37 572	0.35 574

test_sample4	0.69 414	0.33 449	0.91 467	0.51 338	0.30 249	0.92 479	0.52 439	1.87 579	1.15 474	1.14 434	1.18 428	0.87 383	0.75 408	1.18 363	0.68 462	0.25 487	0.20 483	0.26 494	0.26 528	0.26 472	0.25 473

test_sample3	0.68 412	0.32 426	0.88 454	0.52 359	0.30 249	0.97 499	0.52 439	1.86 576	1.15 474	1.08 394	1.11 391	0.88 387	0.71 396	1.17 361	0.68 462	0.25 487	0.20 483	0.25 475	0.25 510	0.25 459	0.25 473

FENet	0.60 349	0.28 315	0.63 272	0.54 395	0.33 325	0.83 448	0.38 258	1.27 409	1.07 416	1.00 371	0.86 290	0.99 437	0.85 462	0.96 285	0.68 462	0.22 410	0.15 344	0.23 412	0.20 382	0.22 396	0.23 442

HBP-ISP	0.96 537	0.58 604	0.72 341	0.61 501	0.46 491	1.64 616	0.76 562	1.86 576	1.28 548	1.30 523	1.53 560	0.86 379	0.94 507	3.27 611	0.69 465	0.45 642	0.44 663	0.54 660	0.48 656	0.47 621	0.40 595

NLCSM	0.52 265	0.28 315	0.55 215	0.52 359	0.74 619	0.72 380	0.46 385	0.96 273	0.65 241	0.63 263	0.51 160	0.48 188	0.61 349	1.32 398	0.70 466	0.19 297	0.20 483	0.21 332	0.18 313	0.22 396	0.20 374

BUS	0.74 450	0.32 426	0.68 306	0.54 395	0.44 472	2.34 667	0.42 316	2.16 647	0.98 370	1.20 472	1.11 391	1.03 451	0.62 355	0.91 268	0.70 466	0.24 459	0.17 418	0.25 475	0.22 457	0.22 396	0.22 422

NINENet	0.77 467	0.37 511	0.78 402	0.62 513	0.51 520	2.34 667	0.42 316	1.83 568	1.04 399	1.14 434	1.23 450	1.03 451	0.62 355	1.24 377	0.70 466	0.28 543	0.23 548	0.31 557	0.21 428	0.26 472	0.25 473

CIPLG	0.62 359	0.33 449	0.96 489	0.58 460	0.50 508	0.75 396	0.48 406	1.05 317	0.96 356	1.40 571	1.57 575	0.64 292	0.48 231	0.89 265	0.70 466	0.23 438	0.15 344	0.19 239	0.16 254	0.19 272	0.21 399

ACRE	0.61 355	0.33 449	1.01 508	0.58 460	0.49 501	0.75 396	0.47 393	1.06 331	0.95 350	1.37 558	1.55 567	0.62 286	0.46 205	0.83 240	0.70 466	0.23 438	0.15 344	0.19 239	0.16 254	0.18 217	0.21 399

HCRNet	0.70 418	0.39 523	0.73 353	0.60 486	0.59 572	0.76 404	0.35 207	1.22 397	1.13 459	1.02 381	0.99 329	1.02 447	0.76 416	2.19 555	0.70 466	0.28 543	0.19 462	0.28 526	0.23 480	0.25 459	0.23 442

IER	0.70 418	0.31 410	1.02 515	0.48 271	0.52 533	1.34 580	0.51 428	1.17 367	0.99 377	1.23 487	1.34 500	1.12 483	1.11 569	0.99 303	0.71 472	0.20 343	0.16 383	0.21 332	0.21 428	0.20 322	0.19 337

IPLGR_C	0.62 359	0.33 449	0.99 498	0.58 460	0.49 501	0.76 404	0.48 406	1.10 343	0.96 356	1.40 571	1.56 571	0.62 286	0.48 231	0.80 227	0.71 472	0.23 438	0.15 344	0.19 239	0.16 254	0.19 272	0.21 399

HSM	1.19 599	0.32 426	0.65 286	0.57 454	0.38 413	1.23 562	0.59 505	2.25 663	1.19 503	1.30 523	1.25 456	1.94 637	1.03 550	9.32 717	0.71 472	0.22 410	0.16 383	0.20 291	0.16 254	0.21 368	0.21 399

DRaft	0.80 483	0.24 176	0.70 324	0.45 201	0.30 249	0.97 499	0.53 447	1.05 317	0.97 364	1.78 637	2.02 640	0.80 347	1.74 651	2.73 591	0.72 475	0.17 188	0.14 279	0.20 291	0.20 382	0.18 217	0.21 399

PSMNet-RSSM	0.72 427	0.30 373	0.61 263	0.63 522	0.42 452	0.73 385	0.56 480	1.92 595	1.10 439	1.09 400	1.37 510	1.22 503	0.98 529	1.28 387	0.72 475	0.27 527	0.19 462	0.27 511	0.29 574	0.24 443	0.24 458

FADNet-RVC-Resample	0.84 505	0.47 561	2.10 652	0.61 501	0.45 479	1.07 525	0.61 513	1.59 491	1.20 508	1.08 394	0.98 327	1.03 451	0.98 529	2.17 550	0.72 475	0.23 438	0.22 532	0.30 551	0.32 599	0.35 561	0.34 569

DeepPruner_ROB	0.74 450	0.48 565	0.87 445	0.57 454	0.44 472	0.79 422	0.54 454	1.73 527	0.96 356	1.38 564	1.27 466	1.24 510	0.73 402	1.43 437	0.73 478	0.34 594	0.28 589	0.27 511	0.26 528	0.31 536	0.31 551

test_sample6	0.71 425	0.34 474	0.87 445	0.52 359	0.30 249	0.82 442	0.58 495	1.79 556	1.15 474	1.14 434	1.33 493	0.91 399	0.79 432	1.31 394	0.74 479	0.27 527	0.21 510	0.27 511	0.29 574	0.28 506	0.27 509

DispNO	0.93 532	0.30 373	1.34 587	0.55 420	0.55 547	0.89 465	0.49 418	1.48 457	1.21 514	1.17 459	1.27 466	1.19 497	0.90 487	5.23 649	0.74 479	0.22 410	0.17 418	0.24 434	0.21 428	0.19 272	0.20 374

ToySt	0.66 397	0.33 449	1.23 565	0.51 338	0.33 325	0.86 462	0.68 540	1.10 343	0.97 364	0.84 321	1.08 374	1.25 514	0.94 507	1.01 311	0.74 479	0.19 297	0.19 462	0.24 434	0.24 496	0.27 486	0.23 442

Anonymous_2	1.30 607	0.55 593	0.82 416	0.52 359	0.58 564	1.01 508	0.64 524	1.25 406	0.97 364	0.96 353	0.78 266	1.33 536	1.29 605	1.03 315	0.74 479	0.62 672	0.64 692	1.06 692	9.63 737	1.16 685	0.49 631

AACVNet	0.86 514	0.35 494	0.79 405	0.82 638	0.39 424	0.76 404	0.49 418	1.61 498	0.81 297	1.08 394	1.33 493	1.30 529	0.93 502	4.34 631	0.74 479	0.25 487	0.21 510	0.28 526	0.22 457	0.29 517	0.25 473

rvit_105_1	0.72 427	0.52 582	1.01 508	0.78 622	0.49 501	0.75 396	0.87 596	1.12 353	1.18 494	0.99 366	0.79 272	0.90 396	0.77 420	1.26 381	0.75 484	0.41 626	0.36 642	0.36 608	0.41 639	0.30 527	0.33 564

FADNet	0.92 529	0.61 617	1.81 638	0.62 513	0.55 547	0.96 495	0.57 491	1.78 550	1.33 571	0.93 343	1.01 339	1.36 542	1.01 541	2.71 590	0.75 484	0.33 583	0.34 626	0.31 557	0.34 616	0.59 650	0.40 595

CVANet_RVC	1.07 572	0.43 544	0.76 384	0.60 486	0.50 508	0.90 468	0.97 620	1.52 471	1.26 537	1.33 546	1.38 515	1.24 510	1.18 585	6.75 688	0.75 484	0.34 594	0.23 548	0.34 591	0.29 574	0.42 597	0.27 509

PStereo	0.63 367	0.99 662	0.51 163	0.47 237	0.35 354	1.07 525	0.63 521	0.65 109	0.95 350	0.66 272	0.41 94	0.55 236	0.66 378	1.00 309	0.76 487	0.62 672	0.27 581	0.38 615	0.33 609	0.74 668	0.68 666

gwcnet-sp	0.74 450	0.33 449	1.44 601	0.57 454	0.45 479	1.40 590	0.54 454	1.50 463	1.14 462	1.30 523	1.02 347	0.94 412	0.82 447	1.39 428	0.76 487	0.21 378	0.21 510	0.22 371	0.21 428	0.22 396	0.22 422

scenet	0.74 450	0.33 449	1.44 601	0.57 454	0.45 479	1.40 590	0.54 454	1.50 463	1.14 462	1.30 523	1.02 347	0.94 412	0.82 447	1.39 428	0.76 487	0.21 378	0.21 510	0.22 371	0.21 428	0.22 396	0.22 422

ssnet	0.74 450	0.33 449	1.44 601	0.57 454	0.45 479	1.40 590	0.54 454	1.50 463	1.14 462	1.30 523	1.02 347	0.94 412	0.82 447	1.39 428	0.76 487	0.21 378	0.21 510	0.22 371	0.21 428	0.22 396	0.22 422

SACVNet	0.85 509	0.46 556	0.85 427	0.81 630	0.56 551	0.80 431	0.79 571	1.68 515	1.12 445	1.34 550	1.33 493	1.25 514	0.94 507	2.39 571	0.76 487	0.34 594	0.26 573	0.31 557	0.29 574	0.35 561	0.44 614

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 580	1.02 665	1.00 504	0.82 638	0.67 598	1.93 645	0.93 612	1.62 502	1.11 441	1.15 440	1.25 456	1.50 571	0.79 432	1.96 531	0.76 487	1.89 700	0.34 626	0.79 680	0.36 626	1.25 689	0.83 675

CBMV_ROB	0.90 524	0.44 547	0.63 272	0.51 338	0.37 391	1.25 566	0.49 418	1.77 546	1.27 543	1.41 573	2.00 637	1.33 536	1.08 564	2.17 550	0.76 487	0.43 636	0.42 659	0.47 645	0.44 647	0.41 592	0.36 580

DEmStereo	0.97 543	0.23 147	0.79 405	0.47 237	0.32 301	1.04 518	0.56 480	0.93 253	0.89 325	1.39 570	2.14 647	1.02 447	2.07 676	5.64 663	0.77 494	0.17 188	0.15 344	0.20 291	0.20 382	0.18 217	0.20 374

HSM-Net_RVC	0.87 518	0.29 350	0.53 187	0.53 378	0.30 249	1.15 546	0.55 472	3.57 702	1.28 548	1.53 599	1.74 608	1.68 604	0.93 502	1.49 450	0.77 494	0.22 410	0.17 418	0.19 239	0.18 313	0.20 322	0.19 337
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
GwcNet-ADL	0.64 380	0.31 410	0.79 405	0.56 436	0.41 446	0.60 296	0.58 495	1.41 437	1.26 537	1.08 394	1.13 404	0.91 399	0.60 338	1.04 321	0.78 496	0.27 527	0.18 444	0.18 208	0.18 313	0.25 459	0.29 528

THIR-Stereo	1.02 563	0.27 285	0.69 318	0.49 293	0.28 197	0.95 489	1.34 662	1.03 303	0.97 364	1.34 550	1.90 629	1.17 493	1.58 637	6.44 678	0.78 496	0.19 297	0.14 279	0.21 332	0.22 457	0.19 272	0.20 374

DMCA-RVC	0.74 450	0.40 530	1.27 574	0.66 551	0.49 501	0.77 411	0.47 393	1.35 424	1.01 386	1.53 599	1.01 339	1.29 528	0.82 447	1.31 394	0.78 496	0.27 527	0.21 510	0.35 600	0.27 541	0.32 545	0.24 458

CCAANet	0.78 475	0.30 373	0.83 421	0.58 460	0.51 520	1.04 518	0.45 375	1.68 515	1.12 445	0.85 326	1.35 506	1.10 477	0.77 420	3.04 602	0.78 496	0.17 188	0.16 383	0.24 434	0.23 480	0.19 272	0.23 442

TDLM	1.06 570	0.44 547	0.79 405	0.63 522	0.50 508	0.89 465	1.44 667	1.48 457	1.26 537	1.12 416	1.40 522	1.08 464	0.98 529	6.65 682	0.78 496	0.33 583	0.21 510	0.33 581	0.26 528	0.37 572	0.24 458

PS-NSSS	0.99 549	0.58 604	0.93 474	0.58 460	0.57 555	0.91 472	0.80 577	1.81 562	1.14 462	1.14 434	1.67 599	1.00 438	0.83 455	4.62 636	0.78 496	0.37 609	0.31 612	0.52 654	0.32 599	0.45 613	0.38 591

iResNet	0.75 459	0.40 530	1.36 588	0.67 563	0.29 223	0.92 479	0.59 505	1.52 471	1.25 532	1.28 508	1.48 550	0.94 412	0.76 416	1.62 480	0.78 496	0.18 243	0.14 279	0.18 208	0.15 205	0.22 396	0.23 442

Selective-IGEV-i16pc	2.07 669	0.29 350	19.83 723	0.53 378	0.39 424	2.74 682	1.51 671	1.13 357	1.28 548	0.80 304	1.21 442	1.06 457	0.64 366	7.77 705	0.79 503	0.40 621	0.22 532	0.21 332	0.23 480	0.22 396	0.23 442

DCVSM-stereo	0.72 427	0.35 494	0.76 384	0.55 420	0.42 452	0.73 385	0.38 258	1.21 389	1.02 390	1.79 640	1.04 360	1.62 590	1.03 550	1.04 321	0.79 503	0.24 459	0.27 581	0.29 537	0.24 496	0.30 527	0.36 580

CFNet	0.96 537	0.36 504	1.01 508	0.62 513	0.42 452	0.99 505	0.47 393	1.90 588	1.32 567	0.99 366	1.39 519	1.10 477	0.86 470	5.58 662	0.79 503	0.23 438	0.17 418	0.28 526	0.27 541	0.26 472	0.21 399

HITNet	0.65 388	0.40 530	0.77 392	0.48 271	0.24 87	1.05 520	0.49 418	1.76 542	1.02 390	1.18 464	1.18 428	0.89 395	0.80 438	0.85 251	0.79 503	0.17 188	0.12 104	0.21 332	0.17 285	0.29 517	0.15 185
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
iResNet_ROB	0.77 467	0.30 373	0.99 498	0.57 454	0.36 371	0.83 448	0.36 224	2.33 669	1.58 634	1.27 506	1.30 477	1.25 514	0.84 459	1.65 485	0.79 503	0.20 343	0.14 279	0.17 160	0.12 73	0.18 217	0.27 509

xyz-stereo-finetune2	0.58 340	0.27 285	0.57 240	0.40 84	0.24 87	1.09 533	0.32 168	0.79 176	0.53 185	0.65 268	1.07 369	0.58 263	0.80 438	2.47 579	0.80 508	0.16 129	0.15 344	0.21 332	0.17 285	0.16 121	0.17 259

MLCV	0.72 427	0.34 474	1.10 544	0.51 338	0.23 62	0.91 472	0.39 275	1.33 417	1.23 523	1.46 584	1.55 567	1.01 445	0.64 366	1.95 530	0.80 508	0.18 243	0.12 104	0.18 208	0.14 174	0.19 272	0.17 259

CrosDoStereo	1.58 635	0.24 176	0.72 341	0.48 271	0.29 223	0.67 352	12.49 730	1.10 343	0.98 370	1.34 550	1.75 611	1.00 438	1.89 664	6.65 682	0.81 510	0.19 297	0.15 344	0.20 291	0.22 457	0.18 217	0.19 337

DeepStereo_LL	1.58 635	0.24 176	0.72 341	0.48 271	0.29 223	0.67 352	12.49 730	1.10 343	0.98 370	1.34 550	1.75 611	1.00 438	1.89 664	6.65 682	0.81 510	0.19 297	0.15 344	0.20 291	0.22 457	0.18 217	0.19 337

psm_up	0.77 467	0.34 474	0.70 324	0.66 551	0.58 564	1.05 520	0.92 608	1.52 471	1.12 445	1.26 503	1.16 422	1.31 533	1.23 596	1.20 367	0.81 510	0.25 487	0.29 601	0.31 557	0.27 541	0.27 486	0.25 473

CFNet-ft	0.72 427	0.32 426	0.54 200	0.66 551	0.54 540	0.83 448	0.55 472	1.37 427	1.15 474	0.93 343	1.28 472	1.57 582	0.97 522	1.35 410	0.81 510	0.26 511	0.20 483	0.33 581	0.25 510	0.30 527	0.23 442

CFNet_RVC	0.72 427	0.32 426	0.54 200	0.66 551	0.54 540	0.83 448	0.55 472	1.37 427	1.15 474	0.93 343	1.28 472	1.57 582	0.97 522	1.35 410	0.81 510	0.26 511	0.20 483	0.33 581	0.25 510	0.30 527	0.23 442

SMFormer	0.75 459	0.30 373	0.86 433	0.46 220	0.26 137	0.82 442	0.43 339	2.05 627	1.39 600	1.23 487	1.47 545	0.98 431	0.95 512	1.71 499	0.82 515	0.24 459	0.20 483	0.22 371	0.21 428	0.23 425	0.24 458

tta	0.75 459	0.30 373	0.86 433	0.46 220	0.26 137	0.82 442	0.43 339	2.05 627	1.39 600	1.23 487	1.47 545	0.98 431	0.95 512	1.71 499	0.82 515	0.24 459	0.20 483	0.22 371	0.21 428	0.18 217	0.18 290

SQANet	1.31 608	0.88 655	1.08 538	1.83 698	1.44 694	1.44 598	0.75 559	1.74 532	1.09 431	1.32 537	1.26 463	1.28 525	1.01 541	1.50 452	0.83 517	2.50 707	0.34 626	1.47 697	0.55 669	2.32 699	1.57 697

RAFT + AFF	1.00 554	0.42 541	1.09 541	0.67 563	0.50 508	1.22 561	1.24 653	2.24 662	1.19 503	1.30 523	1.56 571	1.17 493	1.49 631	3.44 617	0.83 517	0.21 378	0.25 566	0.30 551	0.26 528	0.27 486	0.27 509

STTStereo	0.78 475	0.50 575	1.22 563	0.64 531	0.54 540	0.89 465	0.54 454	1.44 446	1.11 441	1.38 564	1.09 379	1.27 522	0.85 462	1.43 437	0.83 517	0.29 555	0.27 581	0.33 581	0.39 634	0.32 545	0.30 541

dad	0.86 514	0.66 626	1.06 529	0.56 436	0.37 391	0.76 404	0.44 354	1.17 367	1.50 624	1.44 580	1.27 466	1.34 540	0.75 408	2.52 582	0.84 520	0.42 630	0.27 581	0.83 681	0.26 528	0.41 592	0.29 528

CC-Net-ROB	1.49 626	1.26 682	1.27 574	0.88 657	0.79 637	1.76 626	1.00 627	1.79 556	1.26 537	1.10 408	1.61 585	1.21 501	0.99 537	8.13 709	0.84 520	1.09 693	0.41 657	2.20 703	0.46 652	1.20 688	0.48 627

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 480	0.43 544	1.05 525	0.64 531	0.58 564	0.95 489	0.53 447	1.53 477	1.18 494	1.37 558	1.15 417	1.43 552	0.88 480	1.61 479	0.84 520	0.25 487	0.22 532	0.27 511	0.27 541	0.29 517	0.29 528
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
CSP-Net	0.97 543	0.38 518	0.83 421	0.53 378	0.41 446	1.63 614	0.77 565	2.00 615	1.05 404	1.25 499	1.20 440	1.33 536	0.83 455	4.93 645	0.85 523	0.32 574	0.22 532	0.20 291	0.20 382	0.23 425	0.25 473

cf-r	0.73 445	0.30 373	0.77 392	0.55 420	0.63 585	0.78 416	0.48 406	1.79 556	1.15 474	1.13 431	1.26 463	1.43 552	0.87 475	1.40 434	0.85 523	0.25 487	0.18 444	0.22 371	0.23 480	0.19 272	0.19 337

dd	0.59 346	0.48 565	0.97 492	0.55 420	0.32 301	0.64 321	0.47 393	1.02 298	1.34 574	0.78 298	0.86 290	0.58 263	0.54 293	1.01 311	0.86 525	0.28 543	0.18 444	0.26 494	0.19 340	0.32 545	0.24 458

UGAM	1.14 590	0.27 285	0.95 483	0.53 378	0.42 452	0.70 373	0.72 553	0.95 265	1.32 567	0.98 363	1.48 550	1.78 619	0.87 475	9.65 722	0.87 526	0.21 378	0.18 444	0.30 551	0.24 496	0.19 272	0.16 226

fast-iter	0.64 380	0.32 426	0.68 306	0.47 237	0.51 520	0.41 88	0.36 224	1.04 309	0.75 271	1.31 533	1.43 530	1.62 590	1.12 572	0.94 281	0.88 527	0.15 85	0.12 104	0.20 291	0.20 382	0.20 322	0.18 290

CoSv	0.64 380	0.32 426	0.68 306	0.47 237	0.51 520	0.41 88	0.36 224	1.04 309	0.75 271	1.31 533	1.43 530	1.62 590	1.12 572	0.94 281	0.88 527	0.15 85	0.12 104	0.20 291	0.20 382	0.20 322	0.18 290

ICVP	0.63 367	0.33 449	0.57 240	0.61 501	0.40 436	0.80 431	0.58 495	1.61 498	0.89 325	0.90 336	1.24 452	0.88 387	0.73 402	0.72 192	0.88 527	0.29 555	0.21 510	0.22 371	0.21 428	0.24 443	0.27 509
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
DDVS	0.78 475	0.41 537	0.94 479	0.60 486	0.43 463	1.30 573	0.43 339	1.40 436	0.91 335	1.20 472	1.15 417	1.43 552	0.64 366	2.18 553	0.89 530	0.28 543	0.22 532	0.26 494	0.23 480	0.31 536	0.33 564

LMCR-Stereo	0.82 494	0.46 556	0.88 454	0.75 614	0.43 463	1.33 578	0.56 480	2.43 680	0.98 370	1.53 599	1.49 552	0.74 328	1.00 539	1.63 482	0.89 530	0.28 543	0.17 418	0.22 371	0.17 285	0.29 517	0.20 374

NVstereo2D	0.92 529	0.41 537	1.48 613	0.72 598	0.72 611	1.20 557	0.87 596	1.75 535	1.38 595	0.99 366	1.13 404	1.26 518	0.98 529	2.21 557	0.89 530	0.43 636	0.20 483	0.38 615	0.24 496	0.57 646	0.63 658

DStereoRT	1.36 614	0.32 426	1.41 596	0.67 563	0.50 508	2.07 654	0.60 509	1.44 446	0.91 335	1.37 558	1.44 535	0.73 326	1.30 609	6.39 677	0.90 533	0.23 438	0.17 418	4.29 729	1.94 719	0.24 443	0.20 374

CRFU-Net	0.86 514	0.39 523	1.00 504	0.65 545	0.57 555	1.78 631	0.86 594	2.15 644	0.81 297	1.38 564	1.18 428	1.64 598	1.19 588	1.35 410	0.90 533	0.26 511	0.22 532	0.21 332	0.19 340	0.23 425	0.24 458

GEStereo_RVC	0.90 524	0.37 511	0.99 498	0.64 531	0.50 508	0.95 489	0.79 571	2.42 679	1.17 487	1.16 450	1.11 391	1.26 518	0.92 493	3.24 609	0.90 533	0.29 555	0.19 462	0.23 412	0.20 382	0.27 486	0.29 528

Selective-IGEV-i16pb	2.29 677	0.33 449	20.08 724	0.56 436	0.40 436	2.61 678	1.54 674	2.60 688	1.87 657	0.97 358	1.68 601	1.38 547	1.01 541	8.19 712	0.92 536	0.37 609	0.21 510	0.22 371	0.26 528	0.25 459	0.28 521

PSMNet-RUCA	1.02 563	0.97 659	1.44 601	1.23 685	1.10 675	1.40 590	0.62 516	1.69 518	1.38 595	0.94 348	1.53 560	0.97 429	0.83 455	1.17 361	0.93 537	0.69 679	0.34 626	0.99 689	0.60 676	0.97 677	0.64 662

GANet	1.36 614	0.47 561	0.86 433	0.67 563	0.45 479	1.34 580	1.73 684	1.64 506	1.24 529	1.49 593	2.38 656	1.55 580	1.20 591	9.30 716	0.93 537	0.30 560	0.31 612	0.33 581	0.28 562	0.39 585	0.30 541

G2L-Stereo_test	0.73 445	0.27 285	0.74 370	0.49 293	0.40 436	0.90 468	0.81 580	1.53 477	1.14 462	1.28 508	1.27 466	1.52 576	0.72 400	1.62 480	0.94 539	0.19 297	0.14 279	0.16 108	0.15 205	0.18 217	0.19 337

ISRNet	0.80 483	0.33 449	1.07 534	0.81 630	0.66 594	0.60 296	0.34 196	1.19 386	1.13 459	1.59 616	1.53 560	1.35 541	0.77 420	1.27 385	0.94 539	0.39 618	0.34 626	0.43 635	0.38 632	0.34 558	0.49 631

ACVNet	0.63 367	0.31 410	0.54 200	0.54 395	0.36 371	0.80 431	0.46 385	1.37 427	1.07 416	0.93 343	1.30 477	1.08 464	0.85 462	0.80 227	0.94 539	0.21 378	0.19 462	0.21 332	0.18 313	0.22 396	0.18 290

hitnet-ft	0.79 480	0.35 494	0.57 240	0.58 460	0.42 452	0.96 495	0.46 385	1.47 455	1.33 571	1.19 468	1.22 446	1.81 620	0.98 529	1.66 489	0.94 539	0.33 583	0.28 589	0.34 591	0.27 541	0.35 561	0.31 551

MyStereo8	0.65 388	0.29 350	1.00 504	0.58 460	0.49 501	0.91 472	0.35 207	1.18 375	1.31 563	1.16 450	1.27 466	0.90 396	0.64 366	0.72 192	0.95 543	0.18 243	0.14 279	0.20 291	0.18 313	0.22 396	0.26 497

PSMNet-ADL	0.72 427	0.35 494	0.62 269	0.69 580	0.46 491	1.14 539	0.44 354	1.37 427	1.01 386	0.83 318	1.17 425	1.33 536	0.96 519	1.43 437	0.95 543	0.33 583	0.22 532	0.21 332	0.23 480	0.27 486	0.29 528

DMCA	0.67 408	0.34 474	0.90 464	0.51 338	0.44 472	0.86 462	0.47 393	1.42 439	1.02 390	1.17 459	1.12 398	1.23 508	0.75 408	0.78 219	0.95 543	0.25 487	0.19 462	0.27 511	0.19 340	0.24 443	0.27 509

SGM-Forest	1.24 601	0.38 518	0.60 258	0.52 359	0.37 391	1.56 609	1.30 659	1.65 507	1.36 587	2.11 664	1.79 615	1.63 595	0.93 502	7.48 701	0.95 543	0.36 605	0.37 644	0.39 623	0.34 616	0.37 572	0.32 558
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
GANetREF_RVC	1.07 572	0.86 652	1.31 578	0.82 638	0.53 536	1.41 595	1.31 660	1.76 542	1.52 627	1.27 506	1.31 483	1.46 562	1.24 599	2.03 537	0.96 547	0.56 664	0.45 667	0.67 675	0.50 662	0.88 675	0.59 652
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
xyz-stereo	7.16 718	0.22 110	69.90 756	0.42 125	0.21 30	32.92 745	0.49 418	0.87 218	0.76 280	1.38 564	27.04 739	1.19 497	1.16 579	4.69 637	0.97 548	0.16 129	0.12 104	0.20 291	0.14 174	0.16 121	0.12 21

LL-Strereo	1.33 611	0.39 523	1.38 589	0.61 501	0.61 578	0.75 396	0.66 532	1.63 504	1.17 487	1.56 609	1.60 581	2.03 648	2.12 678	9.72 723	0.97 548	0.21 378	0.18 444	0.27 511	0.23 480	0.22 396	0.25 473

ac_64	0.82 494	0.29 350	0.81 412	0.71 594	0.60 575	1.05 520	0.54 454	1.99 614	0.92 342	1.18 464	1.06 365	1.99 643	1.08 564	1.94 529	0.97 548	0.27 527	0.22 532	0.24 434	0.23 480	0.22 396	0.19 337

otaku	1.60 637	1.11 672	1.21 561	2.20 700	1.56 696	1.97 648	1.24 653	2.07 633	1.36 587	1.44 580	1.62 587	1.73 610	1.19 588	1.73 503	0.98 551	2.89 711	0.57 687	1.74 698	0.60 676	2.78 706	1.94 703

CBMV	0.95 536	0.44 547	0.66 296	0.53 378	0.35 354	1.53 606	1.63 682	1.69 518	1.42 614	2.00 660	1.60 581	1.43 552	1.17 580	1.59 476	0.99 552	0.34 594	0.34 626	0.39 623	0.33 609	0.33 554	0.32 558
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ITSA-stereo	0.82 494	0.36 504	0.82 416	0.54 395	0.31 278	0.80 431	0.47 393	2.17 653	1.67 641	1.13 431	1.13 404	0.94 412	0.86 470	2.46 577	1.00 553	0.26 511	0.23 548	0.28 526	0.27 541	0.28 506	0.36 580

anonymity	1.12 585	0.97 659	1.21 561	1.07 678	1.12 679	1.08 527	0.89 601	1.95 604	1.16 484	1.29 515	1.26 463	1.22 503	1.09 567	1.15 353	1.01 554	1.02 689	1.00 712	0.97 686	0.97 698	0.98 678	0.99 682

G2L-ROB	0.73 445	0.25 216	0.76 384	0.54 395	0.39 424	0.95 489	0.66 532	1.66 512	1.09 431	1.24 494	1.02 347	1.64 598	0.71 396	1.63 482	1.02 555	0.20 343	0.14 279	0.17 160	0.15 205	0.20 322	0.22 422

DSFCA	0.93 532	0.34 474	1.06 529	0.52 359	0.65 590	1.55 608	0.93 612	1.49 459	1.19 503	1.56 609	1.15 417	1.50 571	0.96 519	3.07 603	1.02 555	0.30 560	0.26 573	0.25 475	0.25 510	0.28 506	0.24 458

FINET	0.97 543	0.54 588	1.60 623	0.63 522	0.79 637	1.08 527	1.07 637	1.56 487	2.20 675	1.15 440	1.49 552	0.94 412	0.88 480	2.32 565	1.05 557	0.42 630	0.35 637	0.32 572	0.28 562	0.43 603	0.38 591

DLCB_ROB	0.86 514	0.40 530	0.78 402	0.68 576	0.54 540	1.11 534	0.84 586	1.49 459	1.23 523	1.64 625	1.65 594	1.70 607	0.91 490	1.70 497	1.05 557	0.25 487	0.24 557	0.26 494	0.27 541	0.27 486	0.24 458

ACVNet-4b	2.15 671	1.41 688	1.64 624	2.80 708	2.31 708	2.31 666	1.24 653	2.32 668	2.14 673	1.26 503	2.39 657	2.66 673	1.48 629	5.95 671	1.06 559	3.20 716	0.45 667	2.37 707	0.89 692	2.83 710	2.37 710

HGLStereo	0.85 509	0.38 518	0.94 479	0.80 627	1.03 670	1.17 550	0.58 495	1.52 471	1.20 508	1.19 468	1.62 587	1.13 488	1.20 591	1.80 514	1.06 559	0.24 459	0.24 557	0.24 434	0.21 428	0.23 425	0.27 509

BEATNet_4x	0.73 445	0.49 568	1.17 558	0.53 378	0.26 137	1.03 515	0.55 472	1.82 563	1.06 411	1.21 476	1.22 446	0.96 427	0.91 490	1.01 311	1.06 559	0.21 378	0.14 279	0.24 434	0.19 340	0.37 572	0.21 399

ACV-stereo	0.99 549	0.51 578	1.41 596	0.56 436	0.41 446	2.43 671	0.57 491	1.15 361	1.18 494	0.81 309	1.01 339	3.39 688	2.14 679	1.60 477	1.07 562	0.27 527	0.22 532	0.22 371	0.22 457	0.28 506	0.32 558

DDUNet	1.50 628	2.69 720	1.12 548	1.77 697	1.88 700	1.84 638	0.92 608	1.70 523	1.16 484	1.38 564	1.79 615	1.60 588	1.12 572	1.37 417	1.08 563	1.10 694	0.76 697	2.37 707	0.94 696	2.00 695	1.37 693

stereogan	1.15 594	0.42 541	1.40 590	0.86 649	0.84 648	2.38 669	0.71 550	1.88 582	1.73 648	1.72 631	1.94 633	2.31 659	1.29 605	2.07 541	1.08 563	0.36 605	0.35 637	0.39 623	0.31 591	0.51 635	0.46 620

UNet	0.83 500	0.34 474	1.31 578	0.58 460	0.74 619	1.58 610	0.49 418	1.41 437	1.04 399	1.21 476	1.08 374	1.54 578	1.12 572	1.65 485	1.09 565	0.23 438	0.17 418	0.25 475	0.20 382	0.25 459	0.22 422

UPFNet	0.80 483	0.32 426	0.90 464	0.59 474	0.74 619	1.26 567	0.80 577	1.52 471	1.10 439	1.30 523	1.12 398	1.30 529	0.84 459	1.67 490	1.09 565	0.24 459	0.24 557	0.24 434	0.23 480	0.25 459	0.18 290

GwcNet-RSSM	0.77 467	0.32 426	1.01 508	0.62 513	0.54 540	0.78 416	0.51 428	1.73 527	1.20 508	1.09 400	1.37 510	1.46 562	0.85 462	1.53 460	1.09 565	0.25 487	0.18 444	0.23 412	0.24 496	0.20 322	0.19 337

G2L-Stereo	0.80 483	0.32 426	0.95 483	0.60 486	0.42 452	0.78 416	0.69 545	1.50 463	1.09 431	1.33 546	1.14 408	1.45 559	0.72 400	2.45 574	1.10 568	0.25 487	0.20 483	0.26 494	0.21 428	0.20 322	0.26 497

DGSMNet	1.14 590	0.76 643	2.49 669	0.81 630	0.86 655	1.39 588	1.39 664	2.13 638	1.35 583	1.26 503	1.63 591	1.48 569	0.98 529	1.75 505	1.10 568	0.45 642	0.43 660	0.55 664	0.49 659	0.75 669	0.70 668

delet	0.85 509	0.32 426	0.95 483	0.65 545	0.66 594	1.64 616	0.84 586	1.75 535	1.35 583	1.32 537	1.30 477	1.30 529	0.88 480	1.68 495	1.10 568	0.21 378	0.21 510	0.24 434	0.24 496	0.21 368	0.21 399

Ntro	1.64 641	1.15 676	1.23 565	2.48 706	1.83 699	2.09 656	1.16 647	1.96 605	1.38 595	1.21 476	1.62 587	1.62 590	1.29 605	1.87 522	1.11 571	3.04 712	0.56 686	1.82 700	0.64 678	2.80 707	2.05 705

iRaft-Stereo_5w	0.85 509	0.29 350	0.91 467	0.53 378	0.43 463	0.49 175	0.68 540	0.99 284	0.87 318	0.79 301	1.34 500	1.46 562	0.91 490	5.11 646	1.11 571	0.17 188	0.14 279	0.22 371	0.18 313	0.20 322	0.20 374

FADNet_RVC	0.83 500	0.51 578	1.83 642	0.54 395	0.42 452	1.19 555	0.46 385	1.51 469	1.09 431	0.89 334	1.24 452	0.91 399	0.87 475	2.11 545	1.11 571	0.27 527	0.22 532	0.31 557	0.28 562	0.43 603	0.38 591

coex_refinement	0.80 483	0.28 315	0.73 353	0.70 586	0.51 520	0.95 489	0.60 509	1.78 550	1.23 523	1.36 555	1.37 510	1.82 623	0.81 442	1.32 398	1.13 574	0.26 511	0.17 418	0.19 239	0.20 382	0.24 443	0.25 473

ETE_ROB	0.96 537	0.64 624	1.16 556	0.69 580	0.48 497	1.14 539	1.13 643	1.77 546	1.19 503	1.91 654	1.45 538	1.73 610	1.05 556	1.60 477	1.14 575	0.32 574	0.26 573	0.38 615	0.34 616	0.39 585	0.41 600

ADLNet	0.85 509	0.36 504	0.89 460	0.85 647	0.72 611	1.24 564	0.76 562	1.82 563	1.36 587	1.52 597	1.35 506	1.27 522	0.99 537	1.23 372	1.15 576	0.27 527	0.20 483	0.26 494	0.25 510	0.28 506	0.30 541

DFGA-Net	0.72 427	0.40 530	1.40 590	0.52 359	0.45 479	0.83 448	0.44 354	1.28 413	1.08 423	0.99 366	1.19 435	0.70 319	0.55 301	2.14 547	1.16 577	0.18 243	0.16 383	0.24 434	0.23 480	0.27 486	0.25 473

SDNR	1.62 640	0.51 578	2.17 657	0.53 378	0.56 551	3.80 701	0.45 375	1.54 480	1.29 553	1.33 546	2.41 659	1.08 464	0.96 519	11.18 727	1.16 577	0.66 677	0.63 691	0.43 635	0.32 599	0.64 657	0.67 664

AASNet	0.76 465	0.35 494	0.91 467	0.79 624	0.81 644	1.14 539	0.56 480	2.02 623	1.08 423	1.22 481	1.24 452	0.93 409	0.76 416	0.77 212	1.16 577	0.27 527	0.23 548	0.24 434	0.20 382	0.28 506	0.24 458

ADLNet2	0.88 519	0.34 474	1.17 558	0.77 620	0.64 588	1.12 537	0.76 562	1.74 532	1.24 529	1.21 476	1.65 594	1.71 608	1.05 556	1.67 490	1.17 580	0.24 459	0.21 510	0.21 332	0.22 457	0.26 472	0.29 528

FADNet-RVC	0.88 519	0.67 627	1.93 646	0.60 486	0.48 497	0.91 472	0.60 509	1.71 525	1.18 494	0.90 336	0.96 317	1.36 542	0.92 493	2.25 560	1.17 580	0.30 560	0.29 601	0.32 572	0.32 599	0.41 592	0.35 574

MDST_ROB	1.67 644	0.34 474	1.58 622	0.92 666	0.58 564	4.26 707	1.11 640	2.83 690	1.41 611	4.49 712	2.55 666	1.45 559	0.97 522	7.79 706	1.17 580	0.31 567	0.25 566	0.37 611	0.33 609	0.31 536	0.30 541

FAT-Stereo	1.07 572	0.41 537	1.32 581	0.72 598	0.58 564	1.08 527	0.89 601	1.96 605	1.65 639	1.75 634	1.98 634	2.03 648	1.48 629	2.02 536	1.18 583	0.42 630	0.35 637	0.34 591	0.29 574	0.35 561	0.53 639

MMNet	0.84 505	0.32 426	1.09 541	0.60 486	0.59 572	1.85 639	0.49 418	1.51 469	1.27 543	1.37 558	1.15 417	1.26 518	1.18 585	1.67 490	1.22 584	0.19 297	0.18 444	0.23 412	0.22 457	0.25 459	0.21 399

edge stereo	1.11 583	0.50 575	1.30 577	0.71 594	0.65 590	1.14 539	0.75 559	1.93 600	1.37 591	1.71 630	1.83 619	2.54 669	1.44 623	2.43 573	1.23 585	0.42 630	0.41 657	0.54 660	0.35 622	0.42 597	0.46 620

StereoDRNet-Refined	0.80 483	0.41 537	0.88 454	0.62 513	0.42 452	1.33 578	0.48 406	1.52 471	1.17 487	1.45 582	1.44 535	1.44 557	0.90 487	1.26 381	1.24 586	0.20 343	0.16 383	0.27 511	0.24 496	0.25 459	0.28 521
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
RainbowNet	1.97 665	1.76 701	1.57 621	2.81 709	2.21 704	1.98 650	1.81 687	2.54 685	1.89 659	1.50 594	1.84 621	1.96 640	1.65 644	2.14 547	1.25 587	3.33 718	0.85 704	2.39 710	0.98 700	2.82 709	2.22 706

RP	1.09 578	0.50 575	1.12 548	0.90 661	1.04 671	1.11 534	0.84 586	1.80 559	1.62 636	1.55 608	2.00 637	1.90 631	1.78 655	1.84 517	1.25 587	0.52 656	0.36 642	0.48 647	0.36 626	0.45 613	0.43 611

NCC-stereo	1.10 580	0.54 588	1.24 568	0.84 642	0.94 664	1.29 571	0.89 601	2.01 619	1.34 574	1.32 537	1.74 608	1.88 627	1.74 651	2.35 567	1.25 587	0.45 642	0.37 644	0.45 640	0.58 672	0.42 597	0.42 604

Abc-Net	1.10 580	0.54 588	1.24 568	0.84 642	0.94 664	1.29 571	0.89 601	2.01 619	1.34 574	1.32 537	1.74 608	1.88 627	1.74 651	2.35 567	1.25 587	0.45 642	0.37 644	0.45 640	0.58 672	0.42 597	0.42 604
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
PA-Net	1.01 560	0.57 601	1.29 576	0.64 531	0.74 619	1.19 555	0.84 586	1.69 518	1.43 616	1.16 450	1.19 435	1.32 534	1.19 588	3.42 615	1.25 587	0.29 555	0.45 667	0.33 581	0.49 659	0.32 545	0.47 624
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MFMNet_re	1.40 621	1.14 675	1.68 627	1.39 689	1.07 672	1.48 601	1.43 666	1.87 579	1.82 655	2.26 667	2.19 648	1.51 573	1.86 662	1.52 456	1.25 587	0.93 685	0.83 700	0.84 682	0.80 687	0.99 680	1.05 687

MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 653	0.87 653	3.56 681	0.80 627	0.75 628	3.72 698	2.44 713	1.82 563	1.82 655	1.74 633	1.91 630	1.92 635	1.26 602	7.69 704	1.28 593	0.45 642	0.47 672	0.52 654	0.77 685	0.50 630	0.50 633

NCCL2	1.00 554	0.56 597	1.06 529	0.75 614	0.57 555	1.31 575	1.72 683	1.77 546	1.36 587	1.50 594	1.17 425	1.91 632	1.17 580	1.54 462	1.29 594	0.35 601	0.31 612	0.45 640	0.44 647	0.40 589	0.40 595

NaN_ROB	1.13 588	0.55 593	1.15 555	0.64 531	0.48 497	1.61 612	2.03 700	1.72 526	1.48 621	2.09 663	1.27 466	1.40 548	1.08 564	3.94 623	1.30 595	0.28 543	0.34 626	0.28 526	0.28 562	0.30 527	0.33 564

RGC	1.14 590	0.79 645	1.26 571	0.91 664	0.96 667	1.52 605	0.77 565	1.92 595	1.26 537	1.54 605	1.93 631	2.02 647	1.54 634	2.25 560	1.31 596	0.44 641	0.35 637	0.58 670	0.48 656	0.47 621	0.46 620

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 549	0.40 530	1.82 640	0.66 551	0.62 584	2.05 653	0.78 567	1.91 592	1.29 553	1.54 605	1.42 525	1.51 573	1.23 596	1.99 533	1.33 597	0.23 438	0.14 279	0.20 291	0.15 205	0.27 486	0.26 497

MSMD_ROB	1.99 667	0.59 607	0.89 460	0.70 586	0.61 578	3.95 703	0.94 615	1.80 559	1.79 652	4.41 710	4.43 691	8.17 718	3.66 706	3.40 613	1.33 597	0.52 656	0.48 674	0.54 660	0.58 672	0.53 639	0.50 633

acv_ft	0.75 459	0.31 410	0.95 483	0.70 586	0.86 655	1.24 564	0.53 447	1.44 446	1.07 416	1.24 494	1.30 477	1.08 464	0.92 493	0.80 227	1.34 599	0.21 378	0.19 462	0.21 332	0.18 313	0.21 368	0.18 290

Nwc_Net	1.09 578	0.49 568	1.33 584	0.89 660	0.80 642	1.49 603	0.66 532	2.19 656	1.27 543	1.32 537	2.26 651	1.96 640	1.54 634	1.92 525	1.34 599	0.40 621	0.30 606	0.43 635	0.45 649	0.38 581	0.37 585

PASM	1.34 612	0.92 656	2.62 673	0.86 649	0.87 657	1.03 515	1.08 638	1.50 463	1.51 626	1.82 645	1.41 524	1.68 604	1.26 602	4.87 642	1.34 599	0.61 671	0.65 694	0.68 676	0.78 686	0.69 664	0.68 666

PDISCO_ROB	1.32 610	0.65 625	1.44 601	1.36 687	1.46 695	2.55 674	0.92 608	2.45 681	2.07 671	1.37 558	1.49 552	1.65 601	1.00 539	2.82 592	1.35 602	1.01 687	0.27 581	0.54 660	0.47 654	0.71 666	0.73 671

MultiAttention	4.51 707	0.33 449	0.82 416	0.73 606	0.45 479	30.98 742	4.50 725	2.18 655	1.40 605	1.61 617	2.41 659	2.43 666	0.70 391	38.42 746	1.36 603	0.22 410	0.15 344	0.29 537	0.30 583	0.47 621	0.43 611

psmorigin	1.52 630	0.69 631	10.52 713	0.68 576	0.59 572	1.13 538	0.70 548	1.57 488	1.19 503	1.99 657	1.79 615	2.26 656	1.47 628	2.09 543	1.36 603	0.39 618	0.40 655	0.34 591	0.33 609	0.43 603	0.56 645

fast-acv-ft	0.94 534	0.44 547	1.40 590	0.58 460	0.51 520	1.77 629	0.69 545	1.36 426	1.42 614	1.29 515	1.86 624	1.74 612	1.25 600	1.52 456	1.38 605	0.26 511	0.28 589	0.28 526	0.28 562	0.27 486	0.26 497

AANet_RVC	1.16 596	0.52 582	1.49 615	0.65 545	0.45 479	0.75 396	0.69 545	1.42 439	1.55 632	1.34 550	1.87 626	1.53 577	0.78 428	7.43 699	1.38 605	0.25 487	0.17 418	0.19 239	0.16 254	0.22 396	0.26 497

LALA_ROB	1.01 560	0.59 607	1.16 556	0.67 563	0.51 520	1.63 614	1.26 657	1.69 518	1.38 595	1.81 644	1.37 510	1.94 637	1.02 548	1.58 473	1.38 605	0.37 609	0.27 581	0.43 635	0.37 630	0.43 603	0.37 585

RASNet	1.12 585	0.30 373	0.91 467	0.66 551	0.77 632	0.97 499	0.57 491	1.37 427	1.35 583	1.02 381	1.34 500	2.11 652	1.43 621	7.09 693	1.39 608	0.19 297	0.17 418	0.17 160	0.19 340	0.18 217	0.16 226

ACVNet_1	2.18 672	1.45 691	1.72 632	2.85 710	2.33 710	2.28 663	1.46 668	3.08 695	2.22 676	1.82 645	2.05 642	3.56 689	1.98 670	3.09 606	1.40 609	3.17 713	0.60 689	2.40 711	0.92 694	2.91 713	2.37 710

Wz-Net-LNSev	1.03 566	0.67 627	2.71 675	0.64 531	0.84 648	1.75 624	1.00 627	1.80 559	1.32 567	1.28 508	1.25 456	1.65 601	1.22 595	1.39 428	1.40 609	0.28 543	0.26 573	0.24 434	0.23 480	0.33 554	0.32 558

Consistency-Raft	1.25 603	0.99 662	1.93 646	1.02 674	1.21 687	0.96 495	1.01 629	1.75 535	1.92 662	1.36 555	2.12 645	1.44 557	1.01 541	1.14 352	1.40 609	0.72 680	0.82 699	0.89 684	0.98 700	1.31 691	0.95 680

Syn2CoEx	1.14 590	0.69 631	1.66 626	0.80 627	0.67 598	1.40 590	0.88 599	2.06 632	1.54 630	1.25 499	1.58 578	1.42 551	1.50 633	4.09 625	1.40 609	0.36 605	0.32 620	0.34 591	0.29 574	0.29 517	0.34 569

GASNet	0.99 549	0.97 659	1.72 632	0.98 670	0.68 604	0.83 448	0.67 536	1.60 495	1.28 548	1.31 533	1.22 446	1.22 503	1.21 594	2.41 572	1.41 613	0.43 636	0.26 573	0.36 608	0.34 616	0.55 643	0.31 551

UDG	1.41 622	2.65 719	0.99 498	1.44 692	1.64 698	1.34 580	0.80 577	1.60 495	1.23 523	1.23 487	1.71 604	2.01 645	1.34 614	1.47 448	1.41 613	0.90 684	0.54 685	2.29 705	0.75 684	1.84 694	1.04 685

GwcNet	1.08 575	0.51 578	2.33 663	0.79 624	1.18 685	1.76 626	0.70 548	1.68 515	1.47 620	1.41 573	1.64 592	1.74 612	1.04 552	2.20 556	1.41 613	0.30 560	0.29 601	0.29 537	0.27 541	0.30 527	0.35 574

S-Stereo	1.15 594	0.46 556	2.17 657	0.81 630	0.80 642	1.21 559	1.19 650	1.93 600	2.02 668	1.47 585	2.11 644	1.57 582	1.17 580	2.05 540	1.41 613	0.40 621	0.40 655	0.35 600	0.31 591	0.44 609	0.70 668

CBFPSM	0.92 529	0.33 449	1.86 643	0.49 293	0.38 413	1.75 624	0.84 586	1.39 434	1.12 445	1.09 400	0.99 329	2.37 662	1.66 648	1.32 398	1.42 617	0.19 297	0.18 444	0.20 291	0.20 382	0.21 368	0.33 564

Wz-Net-MNSev	1.11 583	0.58 604	2.23 661	0.66 551	0.71 609	1.95 647	1.46 668	1.98 611	1.45 618	1.79 640	1.43 530	1.49 570	1.33 613	1.97 532	1.42 617	0.27 527	0.23 548	0.28 526	0.28 562	0.34 558	0.31 551

XPNet_ROB	0.96 537	0.49 568	1.09 541	0.72 598	0.57 555	1.11 534	1.14 644	1.66 512	1.23 523	1.85 647	1.39 519	1.64 598	1.11 569	1.80 514	1.42 617	0.38 614	0.30 606	0.33 581	0.29 574	0.37 572	0.34 569

PSMNet_ROB	0.90 524	0.52 582	1.17 558	0.72 598	0.61 578	1.27 568	1.12 642	1.76 542	1.12 445	1.09 400	1.28 472	1.45 559	0.89 486	1.65 485	1.42 617	0.33 583	0.25 566	0.37 611	0.39 634	0.35 561	0.29 528

YMNet	1.00 554	0.54 588	1.40 590	0.81 630	0.85 651	1.87 641	0.62 516	1.55 484	1.18 494	1.63 623	1.99 635	1.77 616	0.97 522	1.50 452	1.45 621	0.33 583	0.37 644	0.31 557	0.32 599	0.32 545	0.29 528

YMNet_1	1.00 554	0.54 588	1.40 590	0.81 630	0.85 651	1.87 641	0.62 516	1.55 484	1.18 494	1.63 623	1.99 635	1.77 616	0.97 522	1.50 452	1.45 621	0.33 583	0.37 644	0.31 557	0.32 599	0.32 545	0.29 528

PWCDC_ROB	1.29 605	0.75 642	1.33 584	1.05 675	0.88 659	1.73 623	0.52 439	1.89 585	3.28 698	1.29 515	4.88 700	1.22 503	1.46 626	1.77 512	1.45 621	0.60 670	0.26 573	0.29 537	0.25 510	0.52 637	0.37 585

StereoDRNet	0.98 547	0.47 561	1.70 629	0.76 617	0.94 664	1.51 604	0.91 606	1.92 595	1.32 567	1.61 617	1.13 404	1.47 567	0.97 522	1.75 505	1.46 624	0.28 543	0.23 548	0.29 537	0.27 541	0.35 561	0.27 509

ACVNet_2	2.43 684	1.41 688	2.04 649	2.62 707	2.24 705	2.63 680	1.88 693	3.31 697	3.01 695	2.19 665	3.45 683	4.62 697	2.04 672	4.50 634	1.47 625	2.55 708	0.64 692	2.22 704	0.84 689	2.69 705	2.29 708

AF-Net	1.13 588	0.52 582	1.33 584	0.86 649	0.91 660	1.38 586	0.71 550	2.16 647	1.62 636	1.56 609	2.40 658	1.99 643	1.65 644	1.81 516	1.48 626	0.48 650	0.28 589	0.49 649	0.33 609	0.39 585	0.32 558

CSAN	1.41 622	0.59 607	1.26 571	0.70 586	0.50 508	1.76 626	1.78 685	1.77 546	1.90 661	2.35 672	2.32 653	1.92 635	1.94 668	5.56 661	1.49 627	0.43 636	0.35 637	0.40 628	0.41 639	0.43 603	0.41 600

TCMNet	1.01 560	0.60 615	2.10 652	0.86 649	1.33 692	1.14 539	0.67 536	1.69 518	1.23 523	1.11 414	1.57 575	1.30 529	0.97 522	2.01 535	1.50 628	0.31 567	0.31 612	0.38 615	0.34 616	0.42 597	0.36 580

DISCO	1.03 566	0.34 474	1.11 546	0.69 580	0.45 479	2.07 654	0.84 586	2.13 638	1.50 624	1.15 440	1.33 493	2.40 664	1.07 563	2.60 585	1.51 629	0.23 438	0.18 444	0.22 371	0.20 382	0.31 536	0.27 509

DRN-Test	1.00 554	0.44 547	1.13 550	0.70 586	0.81 644	1.62 613	0.79 571	2.14 642	1.44 617	1.78 637	1.33 493	1.43 552	1.05 556	2.18 553	1.53 630	0.27 527	0.21 510	0.31 557	0.30 583	0.32 545	0.28 521

APVNet	1.06 570	0.53 587	1.42 598	0.84 642	0.79 637	1.92 644	0.82 582	1.90 588	1.08 423	1.08 394	1.43 530	1.56 581	1.13 576	3.07 603	1.58 631	0.31 567	0.34 626	0.42 633	0.36 626	0.36 568	0.37 585

DispFullNet	2.34 679	2.85 721	3.66 682	3.08 716	2.27 706	1.97 648	0.67 536	2.00 615	1.70 644	2.52 679	2.00 637	2.23 654	5.86 716	3.44 617	1.58 631	1.01 687	0.32 620	2.64 716	1.94 719	2.85 711	2.24 707

iinet-f	0.99 549	0.45 554	3.71 684	0.55 420	0.43 463	1.81 634	0.68 540	1.14 359	1.14 462	1.18 464	1.42 525	1.58 585	1.44 623	1.34 409	1.59 633	0.24 459	0.23 548	0.20 291	0.19 340	0.26 472	0.25 473

ssnet_v2	0.88 519	0.36 504	1.02 515	0.62 513	0.38 413	1.32 576	0.97 620	2.07 633	1.34 574	1.37 558	1.18 428	1.54 578	0.92 493	1.10 340	1.65 634	0.30 560	0.27 581	0.30 551	0.28 562	0.27 486	0.26 497

NVStereoNet_ROB	1.88 659	1.07 667	1.45 606	1.07 678	1.17 683	1.47 600	1.48 670	1.89 585	1.93 664	1.94 655	4.67 698	3.08 685	1.80 657	6.51 679	1.65 634	1.06 692	0.86 706	1.08 693	1.32 706	0.93 676	1.26 691
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DeepPrunerF	1.60 637	0.73 637	5.81 697	0.88 657	1.19 686	0.91 472	0.95 617	2.19 656	5.24 715	1.17 459	1.30 477	1.19 497	1.30 609	4.90 643	1.66 636	0.42 630	0.34 626	0.52 654	0.47 654	0.41 592	0.40 595

DStereoO	1.44 624	1.11 672	1.69 628	1.16 681	0.72 611	1.21 559	1.56 675	1.74 532	1.63 638	1.52 597	1.67 599	1.51 573	3.16 700	1.73 503	1.72 637	2.35 706	0.45 667	0.97 686	0.42 642	2.01 696	0.53 639

w-ln-seven-2	1.18 598	0.61 617	4.25 686	0.68 576	0.61 578	1.20 557	0.93 612	1.63 504	1.35 583	1.66 626	1.53 560	1.47 567	1.37 617	3.00 601	1.74 638	0.25 487	0.24 557	0.29 537	0.26 528	0.33 554	0.28 521

SANet	1.88 659	0.57 601	2.18 659	0.63 522	0.40 436	2.80 686	1.57 678	2.39 677	5.88 718	2.36 674	3.57 684	3.72 693	2.97 697	4.74 638	1.76 639	0.34 594	0.30 606	0.32 572	0.29 574	0.48 626	0.37 585

aanetorigin	1.23 600	0.79 645	2.78 677	0.70 586	0.79 637	0.99 505	1.06 636	1.06 331	1.37 591	3.52 701	2.61 667	1.72 609	1.63 642	1.99 533	1.78 640	0.25 487	0.24 557	0.26 494	0.25 510	0.38 581	0.45 616

FCDSN-DC	2.32 678	0.63 622	0.81 412	0.84 642	0.75 628	2.23 661	0.94 615	2.09 636	1.80 653	5.45 720	7.72 716	7.77 717	6.93 723	3.39 612	1.80 641	0.52 656	0.48 674	0.52 654	0.51 665	0.57 646	0.58 650
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FBW_ROB	1.71 651	0.62 621	1.45 606	0.67 563	0.61 578	1.81 634	1.08 638	2.52 684	1.70 644	1.77 636	1.73 606	1.98 642	1.25 600	12.57 729	1.84 642	0.34 594	0.37 644	0.56 667	0.38 632	0.45 613	0.43 611

G-Net	1.66 643	0.63 622	1.56 619	1.11 680	0.74 619	2.98 690	0.91 606	1.55 484	1.22 520	2.76 687	8.18 719	2.32 660	2.53 692	1.92 525	1.87 643	0.48 650	0.44 663	0.45 640	0.31 591	0.60 654	0.57 649

RYNet	1.17 597	0.49 568	1.24 568	0.70 586	0.97 668	1.71 620	0.92 608	1.91 592	1.46 619	1.38 564	1.14 408	1.88 627	1.30 609	4.24 627	1.87 643	0.26 511	0.21 510	0.35 600	0.27 541	0.55 643	0.54 641

ccnet	1.12 585	0.67 627	1.01 508	0.78 622	0.73 618	1.72 622	0.99 625	1.84 572	1.26 537	1.47 585	1.85 623	1.75 615	1.29 605	1.75 505	1.88 645	0.57 665	0.53 682	0.57 669	0.55 669	0.59 650	0.54 641

SGM_RVC	1.68 646	0.36 504	0.61 263	0.59 474	0.29 223	2.25 662	1.18 649	2.38 676	1.68 643	3.60 702	2.67 669	3.69 692	2.42 688	8.13 709	1.90 646	0.31 567	0.31 612	0.30 551	0.28 562	0.30 527	0.29 528
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
Dean	2.91 697	1.53 697	2.07 650	2.96 715	2.51 712	3.15 691	2.14 704	4.75 713	4.41 711	2.76 687	6.10 705	5.53 708	2.37 686	2.97 599	1.92 647	3.18 714	0.85 704	2.51 714	1.04 703	2.88 712	2.47 714

WCMA_ROB	1.84 656	0.47 561	1.31 578	0.69 580	0.57 555	2.11 657	1.14 644	1.87 579	1.73 648	4.04 706	6.43 706	5.62 709	3.61 705	2.59 584	1.94 648	0.52 656	0.44 663	0.39 623	0.42 642	0.48 626	0.47 624

MeshStereo	2.26 675	0.56 597	0.92 472	0.61 501	0.49 501	2.60 676	1.02 630	3.18 696	2.05 670	7.40 727	4.98 701	7.58 715	2.98 698	6.37 676	1.96 649	0.43 636	0.43 660	0.45 640	0.39 634	0.43 603	0.42 604
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
SAMSARA	1.55 632	0.84 648	2.61 672	1.22 684	1.07 672	2.50 673	1.93 695	2.05 627	1.89 659	2.75 686	1.66 597	2.81 677	1.69 649	3.08 605	1.97 650	0.46 648	0.51 680	0.42 633	0.46 652	0.58 648	0.59 652

DANet	1.08 575	0.61 617	1.32 581	0.85 647	0.72 611	1.37 583	0.51 428	1.54 480	1.15 474	1.78 637	1.54 565	2.01 645	1.11 569	2.90 596	2.00 651	0.33 583	0.30 606	0.40 628	0.30 583	0.44 609	0.45 616
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 670	1.15 676	3.10 678	1.05 675	0.76 631	5.03 713	2.40 712	2.16 647	2.62 688	1.89 652	2.28 652	2.69 674	1.65 644	9.35 718	2.04 652	0.64 676	0.51 680	0.68 676	0.71 683	1.09 684	0.67 664

SPS-STEREO	1.67 644	1.04 666	1.23 565	1.21 683	1.13 681	1.82 636	1.11 640	2.16 647	1.52 627	3.07 697	2.32 653	2.82 678	1.80 657	4.11 626	2.04 652	1.03 690	0.99 711	0.97 686	0.94 696	1.03 683	1.02 683
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
LSM	6.33 714	1.10 669	13.19 715	1.41 691	68.17 752	1.64 616	1.90 694	1.92 595	2.46 681	2.99 693	3.11 677	1.88 627	1.80 657	2.61 586	2.06 654	0.41 626	0.58 688	0.50 650	0.57 671	0.64 657	17.66 741

AANet	1.64 641	1.27 683	5.08 692	0.67 563	0.65 590	1.41 595	0.84 586	1.92 595	2.90 694	3.11 699	3.20 679	2.91 681	2.06 675	2.49 580	2.10 655	0.42 630	0.29 601	0.34 591	0.30 583	0.45 613	0.45 616

PWC_ROB	1.24 601	0.76 643	2.46 667	0.72 598	0.78 634	1.15 546	0.49 418	1.75 535	1.92 662	2.31 669	3.07 676	1.59 586	1.40 618	2.46 577	2.10 655	0.33 583	0.22 532	0.35 600	0.24 496	0.38 581	0.41 600

Wz-Net-SNSev	1.49 626	1.23 681	6.27 699	0.68 576	0.67 598	1.37 583	1.41 665	2.00 615	1.39 600	1.48 591	1.61 585	2.29 657	1.32 612	3.93 622	2.14 657	0.31 567	0.28 589	0.31 557	0.33 609	0.42 597	0.36 580

LVE	3.31 700	1.67 700	1.64 624	2.85 710	2.42 711	3.20 693	2.26 708	4.78 714	5.05 714	2.35 672	6.91 708	6.02 710	2.37 686	9.15 714	2.17 658	3.19 715	1.08 717	2.38 709	1.47 713	2.81 708	2.40 712

light-stereo	12.42 728	1.45 691	18.02 721	17.94 734	23.64 738	11.13 723	0.82 582	9.91 728	5.73 716	15.42 737	42.83 752	55.24 756	1.88 663	28.77 744	2.26 659	1.61 698	3.00 726	0.78 679	0.93 695	3.48 719	3.62 727

SGM+DAISY	2.41 683	1.07 667	2.14 656	1.18 682	1.10 675	2.14 659	1.36 663	1.96 605	1.66 640	5.46 721	7.07 710	4.95 705	4.32 712	5.50 658	2.26 659	1.04 691	1.02 714	0.99 689	0.97 698	1.02 681	1.04 685

MonStereo1	3.14 698	1.66 699	1.81 638	2.43 705	2.32 709	5.80 716	1.58 679	3.52 701	4.70 713	3.09 698	8.22 720	4.76 701	3.36 702	6.52 680	2.29 661	2.33 705	0.61 690	1.91 702	1.05 704	2.44 701	2.34 709

SHD	1.31 608	0.71 636	2.34 664	0.86 649	0.75 628	1.77 629	0.65 526	2.22 660	2.50 685	2.40 676	1.71 604	1.91 632	1.60 640	1.93 528	2.37 662	0.38 614	0.31 612	0.38 615	0.40 638	0.48 626	0.50 633

z-mn7	1.56 634	0.84 648	4.36 689	0.71 594	0.51 520	2.60 676	1.04 632	1.73 527	2.70 691	1.53 599	2.99 675	1.94 637	1.34 614	4.78 640	2.41 663	0.29 555	0.24 557	0.27 511	0.24 496	0.34 558	0.31 551

IMH	3.21 699	1.85 707	1.48 613	3.25 717	2.69 716	4.07 705	2.02 699	4.41 711	3.80 705	2.72 684	7.11 711	4.75 700	2.92 696	5.92 669	2.55 664	3.85 726	0.88 707	2.78 719	1.36 709	3.19 717	2.59 716

MFN_U_SF_RVC	1.52 630	0.84 648	3.42 680	0.87 656	0.66 594	2.56 675	0.95 617	2.36 673	1.70 644	1.98 656	1.86 624	2.45 667	1.79 656	2.95 597	2.58 665	0.52 656	0.48 674	0.55 664	0.59 675	0.59 650	0.61 656

IMH-64-1	2.70 691	1.79 703	1.46 608	3.26 718	2.66 714	3.23 694	2.10 701	4.08 706	2.75 692	2.34 670	3.81 687	3.06 683	2.22 683	4.25 628	2.59 666	3.75 722	0.84 701	2.75 717	1.35 707	3.15 715	2.60 717

IMH-64	2.70 691	1.79 703	1.46 608	3.26 718	2.66 714	3.23 694	2.10 701	4.08 706	2.75 692	2.34 670	3.81 687	3.06 683	2.22 683	4.25 628	2.59 666	3.75 722	0.84 701	2.75 717	1.35 707	3.15 715	2.60 717

KSHMR	8.75 721	2.06 712	2.11 654	3.53 722	3.11 720	4.13 706	2.69 714	5.60 717	61.37 759	3.00 694	55.83 757	4.98 707	2.45 689	4.49 632	2.61 668	3.46 719	1.55 722	3.14 723	1.94 719	3.72 722	3.18 722

pmcnn	2.37 680	0.42 541	2.71 675	0.63 522	0.43 463	1.54 607	1.19 650	2.01 619	1.53 629	2.64 683	7.60 713	18.07 732	1.45 625	3.44 617	2.78 669	0.18 243	0.15 344	0.15 57	0.12 73	0.20 322	0.18 290

w-ln-seven	1.38 618	0.70 634	3.91 685	0.75 614	0.72 611	2.69 681	0.95 617	2.02 623	1.99 666	1.99 657	1.73 606	1.82 623	1.17 580	2.45 574	2.84 670	0.28 543	0.25 566	0.31 557	0.30 583	0.41 592	0.33 564

zh-mn7	1.70 648	1.21 679	8.30 707	0.69 580	0.53 536	1.45 599	0.84 586	1.70 523	2.09 672	2.41 677	2.67 669	1.68 604	1.23 596	4.49 632	2.87 671	0.30 560	0.26 573	0.27 511	0.27 541	0.31 536	0.35 574

ktn	4.70 708	2.38 717	2.12 655	3.76 723	3.24 721	4.85 711	2.95 719	5.52 716	7.37 721	4.07 708	19.32 736	7.46 714	3.47 703	7.39 697	2.95 672	4.04 727	1.85 723	3.26 725	2.22 723	3.08 714	2.65 719

XQC	1.37 616	0.87 653	2.56 671	0.84 642	0.69 606	1.83 637	0.89 601	2.07 633	1.88 658	1.88 650	1.53 560	1.91 632	1.55 636	2.85 595	3.05 673	0.48 650	0.29 601	0.44 639	0.39 634	0.69 664	0.60 655

PWCK	2.88 696	2.05 711	5.72 696	2.08 699	1.11 677	3.55 696	3.90 722	2.86 692	3.54 704	3.03 696	3.63 685	3.10 686	2.31 685	8.15 711	3.09 674	2.12 703	0.91 709	1.75 699	0.98 700	2.57 704	1.18 690

Wz-Net-TNSev	1.88 659	2.08 713	7.66 702	0.67 563	0.64 588	2.42 670	1.83 689	2.33 669	1.74 650	1.57 613	1.56 571	2.58 670	1.90 666	4.86 641	3.12 675	0.39 618	0.37 644	0.33 581	0.37 630	0.53 639	0.58 650

PVD	1.70 648	0.84 648	2.26 662	0.94 669	0.83 647	2.48 672	0.97 620	2.59 687	3.35 699	3.01 695	2.77 671	2.34 661	2.47 690	2.67 589	3.14 676	0.47 649	0.45 667	0.59 671	0.48 656	0.59 650	0.75 673

FC-DCNN	2.72 693	0.59 607	0.86 433	0.73 606	0.57 555	2.91 687	1.04 632	3.01 694	2.60 686	6.83 722	7.64 714	9.92 722	6.33 721	5.21 648	3.14 676	0.53 662	0.48 674	0.51 652	0.50 662	0.53 639	0.51 637

WZ-Net	1.95 663	0.95 658	10.10 709	0.86 649	0.78 634	1.69 619	1.60 680	2.20 659	1.98 665	2.08 662	1.93 631	2.30 658	1.97 669	5.30 650	3.17 678	0.34 594	0.26 573	0.29 537	0.31 591	0.51 635	0.47 624

WAO-8	4.40 704	1.82 705	1.79 636	2.34 702	2.20 702	9.19 719	1.53 672	6.09 720	16.46 732	3.94 704	7.84 717	7.32 712	3.72 708	9.41 720	3.31 679	2.00 701	1.07 715	2.44 712	1.37 710	2.50 702	1.68 698

Venus	4.40 704	1.82 705	1.79 636	2.34 702	2.20 702	9.19 719	1.53 672	6.09 720	16.46 732	3.94 704	7.84 717	7.32 712	3.72 708	9.41 720	3.31 679	2.00 701	1.07 715	2.44 712	1.37 710	2.50 702	1.68 698

z-ln-s-r	1.02 563	0.55 593	2.09 651	0.52 359	0.55 547	0.78 416	0.87 596	1.47 455	1.34 574	1.12 416	1.62 587	1.37 545	1.06 559	2.62 587	3.32 681	0.19 297	0.14 279	0.21 332	0.17 285	0.27 486	0.21 399

FC-DCNN v2	2.81 694	0.59 607	0.85 427	0.73 606	0.57 555	2.97 689	1.05 634	3.39 700	2.61 687	6.98 723	7.67 715	10.38 725	6.31 720	5.75 666	3.37 682	0.53 662	0.48 674	0.51 652	0.50 662	0.53 639	0.51 637

EDNetEfficientorigin	10.57 724	1.47 693	177.42 759	0.67 563	0.53 536	1.58 610	1.16 647	1.90 588	3.37 700	4.71 714	3.38 681	3.10 686	2.69 694	3.13 607	3.58 683	0.25 487	0.23 548	0.33 581	0.27 541	0.83 670	0.81 674

DPSNet	1.69 647	0.59 607	4.33 687	0.70 586	0.57 555	2.02 652	1.62 681	3.35 699	1.78 651	1.48 591	1.38 515	2.17 653	2.84 695	4.77 639	3.66 684	0.48 650	0.31 612	0.29 537	0.25 510	0.64 657	0.48 627

WAO-7	2.66 687	1.40 687	1.73 634	1.39 689	1.17 683	3.93 702	1.94 696	4.11 708	3.88 706	2.92 691	5.50 702	4.18 695	3.00 699	7.63 703	3.71 685	1.13 695	1.00 712	1.17 694	1.13 705	1.18 687	1.09 689

zh-sn7	1.76 654	1.38 684	6.58 700	0.74 610	0.72 611	1.78 631	1.31 660	1.88 582	1.56 633	1.86 649	2.47 663	1.81 620	2.08 677	5.12 647	3.80 686	0.32 574	0.32 620	0.32 572	0.32 599	0.44 609	0.40 595

RTSC	1.29 605	0.73 637	2.44 666	0.83 641	0.57 555	1.85 639	0.65 526	1.88 582	2.00 667	2.20 666	1.66 597	1.60 588	1.26 602	2.33 566	3.92 687	0.32 574	0.23 548	0.27 511	0.29 574	0.37 572	0.37 585

MSAF-DinoV2	1.97 665	0.80 647	10.38 712	0.86 649	0.48 497	1.39 588	0.97 620	2.55 686	1.72 647	1.53 599	1.65 594	3.59 690	2.20 682	5.39 656	3.94 688	0.27 527	0.17 418	0.26 494	0.28 562	0.47 621	0.46 620

ELAS_RVC	2.48 685	0.74 640	1.90 644	1.05 675	0.92 662	2.76 683	4.01 723	2.76 689	4.11 708	4.69 713	4.63 695	4.62 697	5.96 718	3.97 624	3.96 689	0.63 675	0.53 682	0.56 667	0.52 666	0.64 657	0.63 658
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-6	2.81 694	1.60 698	1.46 608	2.36 704	2.28 707	3.55 696	2.29 709	4.21 709	4.56 712	2.36 674	4.51 692	4.88 703	2.66 693	4.60 635	4.07 690	1.72 699	1.15 718	2.31 706	1.46 712	2.31 698	1.85 701

ELAS	2.37 680	0.74 640	1.54 617	0.99 671	0.92 662	4.78 710	2.33 710	3.33 698	3.37 700	5.05 718	4.77 699	3.67 691	4.53 713	3.42 615	4.50 691	0.62 672	0.53 682	0.55 664	0.53 667	0.63 655	0.64 662
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
TorneroNet-64	5.30 712	2.03 709	1.74 635	3.43 720	2.81 717	10.09 721	2.12 703	9.10 727	17.12 737	4.96 717	9.27 723	10.72 727	3.70 707	9.20 715	4.55 692	3.31 717	0.84 701	2.88 720	1.55 714	3.49 720	3.04 720

DStereoFS	3.67 701	1.49 695	2.18 659	1.32 686	1.32 691	4.41 708	1.26 657	3.75 705	9.27 722	3.36 700	6.80 707	4.81 702	13.54 729	6.95 690	4.76 693	0.73 681	0.69 695	1.17 694	2.40 725	1.27 690	1.95 704

SuperB	2.53 686	0.59 607	18.45 722	0.69 580	0.50 508	1.87 641	0.88 599	1.67 514	2.39 679	1.50 594	1.42 525	1.14 490	1.15 578	4.28 630	5.07 694	0.24 459	0.19 462	0.22 371	0.19 340	7.86 733	0.34 569

MADNet+	2.69 690	3.22 724	11.53 714	1.44 692	1.12 679	3.19 692	1.81 687	2.85 691	2.37 678	1.68 628	2.07 643	2.85 679	2.18 680	7.41 698	5.23 695	0.79 682	0.76 697	0.69 678	0.65 679	0.98 678	0.95 680

notaker	3.98 703	2.40 718	2.68 674	3.82 725	3.27 723	3.97 704	2.14 704	4.78 714	3.45 702	4.12 709	6.94 709	7.65 716	3.26 701	7.82 707	5.30 696	4.04 727	1.41 720	3.36 726	2.10 722	3.88 723	3.31 723

RTS	2.67 688	1.38 684	15.28 718	0.99 671	1.26 689	3.78 699	1.96 697	2.15 644	2.62 688	2.61 681	2.85 673	2.60 671	1.59 638	6.27 674	5.71 697	0.40 621	0.28 589	0.35 600	0.35 622	0.50 630	0.48 627

RTSA	2.67 688	1.38 684	15.28 718	0.99 671	1.26 689	3.78 699	1.96 697	2.15 644	2.62 688	2.61 681	2.85 673	2.60 671	1.59 638	6.27 674	5.71 697	0.40 621	0.28 589	0.35 600	0.35 622	0.50 630	0.48 627

ADCPNet	1.85 657	0.69 631	8.07 704	0.71 594	0.58 564	2.79 685	1.22 652	1.94 602	1.54 630	1.88 650	1.69 602	2.46 668	2.04 672	2.37 569	6.48 699	0.38 614	0.37 644	0.38 615	0.43 645	0.47 621	0.45 616

coex-ft	8.13 720	2.13 714	98.04 758	0.67 563	0.53 536	1.71 620	1.56 675	1.65 507	11.11 724	18.17 741	3.75 686	3.88 694	7.61 724	2.98 600	6.49 700	0.30 560	0.30 606	0.32 572	0.31 591	0.66 661	0.50 633

AnyNet_C01	2.26 675	1.78 702	10.22 711	0.93 667	0.74 619	2.92 688	2.20 706	2.29 667	1.80 653	2.53 680	2.41 659	2.71 675	1.73 650	3.41 614	6.72 701	0.41 626	0.39 653	0.40 628	0.42 642	0.67 662	0.63 658

JetBlue	3.97 702	2.01 708	10.19 710	1.38 688	2.84 718	10.53 722	9.54 727	3.60 703	2.41 680	2.73 685	3.39 682	4.54 696	4.31 711	7.85 708	6.84 702	0.88 683	0.93 710	0.89 684	0.91 693	1.74 693	1.91 702

tt	6.58 716	0.26 251	6.10 698	3.77 724	2.16 701	11.55 724	19.63 734	13.33 732	5.74 717	2.96 692	2.65 668	4.97 706	6.33 721	3.81 621	7.24 703	9.15 734	11.32 741	5.89 734	6.24 735	6.03 729	2.55 715

ADCRef	1.35 613	0.55 593	2.37 665	0.72 598	0.77 632	1.94 646	0.78 567	1.91 592	1.27 543	1.57 613	1.59 580	1.36 542	1.41 619	1.54 462	7.53 704	0.23 438	0.20 483	0.32 572	0.30 583	0.29 517	0.29 528

ff1	1.37 616	0.33 449	0.85 427	0.53 378	0.37 391	0.74 390	0.56 480	0.95 265	2.47 682	1.15 440	1.45 538	1.06 457	0.82 447	7.22 694	7.61 705	0.20 343	0.12 104	0.31 557	0.27 541	0.19 272	0.20 374

mmx	1.39 619	0.33 449	0.85 427	0.53 378	0.37 391	0.74 390	0.56 480	2.13 638	1.37 591	1.15 440	1.45 538	1.06 457	0.82 447	7.22 694	7.61 705	0.24 459	0.19 462	0.31 557	0.27 541	0.30 527	0.25 473

xxx	1.39 619	0.33 449	0.85 427	0.53 378	0.37 391	0.74 390	0.56 480	2.13 638	1.37 591	1.15 440	1.45 538	1.06 457	0.82 447	7.22 694	7.61 705	0.24 459	0.19 462	0.31 557	0.27 541	0.30 527	0.25 473

TorneroNet	10.70 725	2.03 709	1.82 640	3.43 720	3.01 719	43.83 746	2.22 707	8.87 726	67.47 760	7.17 726	27.36 740	10.68 726	3.85 710	8.67 713	7.65 708	3.59 720	0.88 707	3.04 721	1.57 715	3.71 721	3.17 721

test_sample9	1.86 658	0.49 568	1.13 550	0.56 436	0.39 424	1.02 512	0.73 554	1.78 550	1.21 514	1.22 481	1.18 428	1.08 464	0.92 493	2.27 562	7.92 709	0.57 665	12.61 742	0.62 672	0.67 680	0.45 613	0.42 604

test_sample8	2.19 673	0.49 568	1.13 550	0.56 436	0.39 424	1.02 512	0.73 554	1.82 563	1.15 474	2.26 667	1.30 477	4.94 704	2.52 691	2.27 562	7.92 709	0.57 665	12.61 742	0.62 672	0.67 680	0.45 613	0.42 604

UNDER WATER-64	5.27 711	2.32 715	8.78 708	3.93 726	3.54 725	7.61 717	3.03 720	5.84 719	14.19 726	4.04 706	4.04 689	9.39 721	6.26 719	5.93 670	8.48 711	3.60 721	1.51 721	3.13 722	1.88 717	4.29 727	3.61 725

UNDER WATER	5.08 710	2.33 716	5.55 694	3.94 727	3.51 724	5.20 714	2.72 716	5.61 718	16.52 734	3.84 703	4.60 694	9.21 720	5.89 717	5.90 668	8.66 712	3.75 722	1.34 719	3.18 724	1.88 717	4.33 728	3.61 725

ADCL	1.72 652	0.57 601	3.66 682	0.67 563	0.61 578	2.61 678	1.85 690	1.96 605	1.67 641	1.90 653	1.83 619	2.06 651	1.90 666	2.13 546	9.15 713	0.26 511	0.24 557	0.34 591	0.32 599	0.38 581	0.35 574

EDNetEfficient	2.37 680	1.10 669	8.08 705	0.74 610	0.71 609	0.98 504	1.56 675	1.46 453	4.06 707	4.90 715	2.82 672	2.25 655	3.48 704	2.95 597	9.97 714	0.26 511	0.24 557	0.26 494	0.30 583	0.68 663	0.61 656

TCMNet-wrong-test	10.31 723	11.40 731	14.84 717	20.96 737	18.45 732	13.80 729	10.76 728	15.78 733	3.53 703	5.20 719	5.52 703	16.26 730	12.61 726	7.51 702	10.15 715	7.43 732	2.37 725	4.31 730	3.43 729	11.36 735	10.61 733

HanzoNet	11.04 726	3.62 725	8.10 706	4.08 728	3.55 726	4.90 712	2.73 717	7.19 724	10.10 723	31.86 753	28.92 742	21.96 741	36.36 746	18.08 733	10.17 716	7.94 733	3.32 728	3.47 727	3.31 727	7.06 732	4.04 728

AnyNet_C32	1.96 664	1.10 669	5.17 693	0.90 661	1.11 677	2.12 658	2.37 711	1.85 573	1.48 621	2.45 678	1.70 603	2.05 650	1.64 643	2.50 581	10.28 717	0.37 609	0.34 626	0.35 600	0.41 639	0.49 629	0.54 641

ADCMid	1.89 662	0.73 637	5.06 691	0.72 598	0.67 598	2.00 651	1.14 644	1.97 609	1.48 621	2.86 690	1.81 618	2.37 662	2.05 674	2.24 558	10.39 718	0.33 583	0.31 612	0.39 623	0.43 645	0.50 630	0.44 614

MADNet++	5.01 709	3.14 722	4.91 690	4.55 729	3.94 727	5.20 714	4.41 724	4.40 710	4.13 709	4.95 716	6.08 704	4.74 699	5.37 714	9.40 719	10.67 719	4.65 729	4.15 730	3.97 728	3.34 728	4.09 725	4.08 729

DStereoSA	4.44 706	0.92 656	6.79 701	1.58 695	2.54 713	2.29 664	14.04 732	2.33 669	2.31 677	1.85 647	10.58 725	1.32 534	13.05 727	7.07 692	11.18 720	0.67 678	1.97 724	0.88 683	3.29 726	1.69 692	2.44 713

MANE	6.19 713	0.59 607	1.03 520	0.93 667	1.22 688	13.38 727	2.69 714	12.81 731	17.94 738	8.21 728	10.82 726	14.72 728	11.68 725	11.39 728	11.90 721	0.59 669	0.50 679	0.52 654	1.76 716	0.55 643	0.54 641

ADCP+	1.99 667	0.48 565	7.73 703	0.66 551	0.91 660	2.30 665	1.05 634	1.82 563	1.34 574	1.54 605	1.32 490	1.74 612	1.61 641	2.17 550	13.37 722	0.24 459	0.21 510	0.32 572	0.28 562	0.37 572	0.29 528

ADCS	2.25 674	0.99 662	5.55 694	0.81 630	0.74 619	2.19 660	1.80 686	2.27 665	2.14 673	2.80 689	2.13 646	2.40 664	2.03 671	2.64 588	13.69 723	0.41 626	0.39 653	0.40 628	0.45 649	0.58 648	0.56 645

JetRed	6.91 717	8.80 729	25.96 736	2.85 710	3.25 722	13.98 730	11.87 729	6.25 722	4.28 710	4.45 711	4.56 693	6.69 711	5.46 715	7.46 700	14.05 724	2.59 709	3.31 727	2.59 715	2.29 724	4.20 726	3.36 724

PML	51.67 753	36.25 744	13.28 716	7.46 730	20.81 735	108.69 759	232.22 762	8.72 725	27.82 744	87.01 760	269.67 762	69.67 758	61.95 758	24.76 743	14.20 725	9.74 738	3.40 729	9.62 736	4.70 732	18.74 740	4.72 730

test_xeample	1.45 625	0.28 315	0.65 286	0.51 338	0.28 197	0.94 486	0.59 505	2.14 642	1.29 553	1.24 494	1.51 558	0.88 387	0.86 470	1.46 444	15.10 726	0.22 410	0.20 483	0.22 371	0.20 382	0.22 396	0.22 422

1111x	1.70 648	0.29 350	0.86 433	0.51 338	0.27 168	1.01 508	0.68 540	2.22 660	1.28 548	1.13 431	1.40 522	1.21 501	1.10 568	5.53 659	15.20 727	0.22 410	0.21 510	0.22 371	0.22 457	0.24 443	0.22 422

DPSimNet_ROB	11.20 727	4.98 726	35.43 740	2.90 713	4.52 728	7.89 718	17.09 733	4.66 712	6.06 719	14.89 736	10.93 727	17.29 731	36.81 748	13.18 730	15.68 728	2.86 710	6.29 733	5.75 733	5.09 733	3.91 724	7.70 731

xxxx	1.51 629	0.28 315	0.68 306	0.54 395	0.28 197	1.16 548	0.44 354	2.19 656	1.29 553	1.09 400	1.36 508	1.22 503	0.85 462	1.79 513	15.70 729	0.24 459	0.21 510	0.21 332	0.20 382	0.22 396	0.23 442

222	1.61 639	0.29 350	0.67 302	0.56 436	0.29 223	1.06 523	0.42 316	2.17 653	1.31 563	1.31 533	1.52 559	0.92 407	0.94 507	1.76 510	17.65 730	0.24 459	0.20 483	0.21 332	0.19 340	0.22 396	0.23 442

LRCNet_RVC	22.74 737	32.10 743	21.97 728	29.84 741	26.23 739	4.42 709	0.81 580	22.66 735	2.02 668	26.93 744	29.26 743	23.06 743	15.59 731	23.84 739	18.88 731	31.75 751	19.90 753	34.65 751	32.13 752	30.54 750	28.32 750

SGM-ForestM	6.52 715	0.38 518	1.26 571	0.63 522	0.35 354	13.59 728	5.32 726	6.32 723	6.70 720	11.14 730	9.18 722	22.51 742	13.93 730	16.89 731	20.07 732	0.36 605	0.37 644	0.36 608	0.35 622	0.36 568	0.34 569

LE_ROB	8.05 719	0.37 511	23.53 730	0.74 610	0.33 325	2.77 684	2.87 718	3.71 704	27.24 743	25.39 743	8.87 721	8.46 719	26.71 742	6.65 682	21.99 733	0.21 378	0.19 462	0.20 291	0.21 428	0.25 459	0.22 422

DGTPSM_ROB	13.01 729	8.23 727	21.87 726	9.51 731	18.10 730	11.56 725	32.01 740	10.63 729	16.20 730	7.03 724	19.48 737	10.15 723	16.66 732	9.83 724	22.42 734	4.75 730	8.68 734	5.37 731	10.25 740	6.16 730	11.36 734

USTest	14.33 731	14.94 733	21.04 725	17.44 733	16.05 729	23.26 731	33.84 742	21.73 734	11.80 725	9.36 729	10.14 724	15.97 729	13.20 728	17.28 732	22.43 735	3.78 725	5.01 731	6.17 735	6.16 734	9.25 734	7.72 732

DPSMNet_ROB	13.02 730	8.23 727	21.91 727	9.53 732	18.11 731	11.56 725	32.02 741	10.64 730	16.23 731	7.05 725	19.49 738	10.16 724	16.66 732	9.85 725	22.43 735	4.77 731	8.68 734	5.38 732	10.26 741	6.17 731	11.36 734

AAGNet	1.83 655	0.28 315	0.72 341	0.61 501	0.32 301	0.67 352	0.51 428	0.96 273	0.98 370	1.47 585	1.20 440	1.00 438	1.18 585	2.83 593	22.77 737	0.22 410	0.13 210	0.22 371	0.19 340	0.23 425	0.15 185

iinet-test	17.98 732	18.06 734	23.82 732	20.87 735	19.70 733	26.55 732	35.70 743	25.04 738	15.93 727	13.33 731	13.25 728	20.58 733	17.79 734	20.62 734	25.11 738	9.58 736	8.78 736	9.88 737	9.85 738	13.23 736	11.95 736

IINet	17.98 732	18.06 734	23.81 731	20.87 735	19.70 733	26.55 732	35.70 743	25.04 738	15.93 727	13.33 731	13.25 728	20.58 733	17.79 734	20.62 734	25.11 738	9.58 736	8.78 736	9.88 737	9.85 738	13.23 736	11.95 736

Selective-IGEV-i1pa	19.94 736	26.52 742	23.52 729	2.94 714	1.59 697	31.97 744	20.54 735	30.88 744	25.25 739	23.87 742	27.58 741	33.01 744	26.91 743	32.38 745	25.47 740	20.69 750	5.85 732	12.49 741	4.43 731	3.35 718	19.48 742

Anonymous_1	43.04 752	18.73 736	24.79 733	21.81 738	46.26 750	27.80 734	37.60 745	28.08 742	16.14 729	14.66 735	14.30 730	20.65 735	17.88 736	21.56 736	25.94 741	117.93 760	8.92 738	100.65 756	126.50 758	158.64 761	12.08 738

DPSM_ROB	19.08 734	19.14 737	25.17 734	22.15 739	20.85 736	28.17 735	37.82 746	26.56 740	16.85 735	14.14 733	14.84 731	21.70 736	18.75 737	21.87 737	26.55 742	10.16 740	9.30 739	10.47 739	10.42 742	14.03 738	12.61 739

DPSM	19.08 734	19.14 737	25.17 734	22.15 739	20.85 736	28.17 735	37.82 746	26.56 740	16.85 735	14.14 733	14.84 731	21.70 736	18.75 737	21.87 737	26.55 742	10.16 740	9.30 739	10.47 739	10.42 742	14.03 738	12.61 739

xxxxx1	54.10 754	25.67 739	27.13 737	113.43 755	96.96 755	30.69 739	47.44 748	32.38 745	25.60 740	17.75 738	17.27 733	21.81 738	21.02 739	24.43 740	33.82 744	33.37 752	40.54 754	157.71 759	175.86 759	66.16 754	72.93 757

tt_ll	54.10 754	25.67 739	27.13 737	113.43 755	96.96 755	30.69 739	47.44 748	32.38 745	25.60 740	17.75 738	17.27 733	21.81 738	21.02 739	24.43 740	33.82 744	33.37 752	40.54 754	157.71 759	175.86 759	66.16 754	72.93 757

ff	54.10 754	25.67 739	27.13 737	113.43 755	96.96 755	30.69 739	47.44 748	32.38 745	25.60 740	17.75 738	17.27 733	21.81 738	21.02 739	24.43 740	33.82 744	33.37 752	40.54 754	157.71 759	175.86 759	66.16 754	72.93 757

BEATNet-Init1	26.87 740	13.43 732	70.68 757	0.91 664	0.68 604	57.02 754	21.06 736	32.82 748	32.67 745	52.12 759	53.61 756	66.05 757	49.56 757	48.79 758	34.71 747	0.49 654	0.44 663	0.53 659	0.53 667	0.63 655	0.59 652

AVERAGE_ROB	40.43 749	42.37 754	42.73 742	36.96 744	35.58 742	30.50 738	27.61 738	36.71 750	38.39 755	44.91 755	44.36 754	37.45 747	36.70 747	41.88 748	40.35 748	45.43 756	46.81 757	47.11 753	46.35 753	42.51 752	43.87 752

HaxPig	38.92 748	41.40 753	41.64 741	29.95 742	32.27 740	28.90 737	27.60 737	29.73 743	37.71 754	43.82 754	43.87 753	33.17 745	35.56 744	41.53 747	40.37 749	43.94 755	47.51 758	45.82 752	47.08 754	42.38 751	44.15 753

MEDIAN_ROB	42.00 750	44.40 755	44.29 745	35.15 743	34.95 741	31.28 743	29.60 739	35.88 749	40.02 756	47.20 758	46.64 755	37.37 746	38.48 756	44.35 757	42.45 750	48.03 757	49.39 759	49.71 754	49.03 755	45.14 753	46.65 754

fast-reg	37.99 741	38.31 745	50.02 746	45.00 751	43.04 749	57.29 755	76.35 753	53.18 751	33.49 746	28.15 745	29.55 747	41.27 748	35.82 745	42.63 749	52.86 751	19.57 742	18.63 746	20.88 742	20.79 744	28.20 742	24.79 743

Selective-RAFT-Error	38.39 747	38.47 751	50.44 752	44.73 745	41.97 748	56.68 749	76.38 756	53.24 753	33.92 752	28.34 751	29.85 750	43.60 750	38.20 755	43.75 750	53.34 752	20.38 747	18.70 748	21.09 748	21.05 746	28.30 748	25.43 749

FlowAnything	38.37 746	38.41 746	50.38 751	44.76 749	41.94 747	56.64 747	76.34 752	53.28 757	34.23 753	28.25 746	29.72 748	43.60 750	37.79 753	43.83 751	53.38 753	20.39 748	18.71 752	21.07 744	21.14 751	28.23 743	25.29 744

Hybrid-DGEV	38.35 745	38.46 749	50.28 747	44.82 750	41.90 746	56.66 748	76.35 753	53.24 753	33.80 750	28.29 747	29.84 749	43.58 749	37.86 754	43.84 754	53.39 754	20.34 746	18.69 747	21.06 743	21.00 745	28.25 745	25.34 745

RAFT-FEzeroshot	38.32 742	38.45 747	50.28 747	44.74 746	41.87 744	56.68 749	76.38 756	53.24 753	33.76 748	28.29 747	29.37 744	43.69 753	37.66 750	43.83 751	53.41 755	20.32 744	18.70 748	21.07 744	21.07 747	28.25 745	25.35 747

RAFT-FE	38.32 742	38.45 747	50.28 747	44.74 746	41.87 744	56.68 749	76.38 756	53.24 753	33.76 748	28.29 747	29.37 744	43.69 753	37.66 750	43.83 751	53.41 755	20.32 744	18.70 748	21.07 744	21.07 747	28.25 745	25.35 747

CasAABBNet	38.33 744	38.46 749	50.35 750	44.75 748	41.84 743	56.68 749	76.37 755	53.22 752	33.83 751	28.31 750	29.54 746	43.62 752	37.71 752	43.84 754	53.41 755	20.30 743	18.70 748	21.07 744	21.07 747	28.24 744	25.34 745

LSM0	42.82 751	38.75 752	50.81 753	47.07 752	109.38 760	57.00 753	76.02 751	53.74 758	33.71 747	29.02 752	30.41 751	43.87 755	37.22 749	43.91 756	53.54 758	20.52 749	18.62 745	21.10 749	21.11 750	28.41 749	42.22 751

Selective-IGEV-i16pa	97.29 759	136.83 760	17.95 720	1.52 694	1.00 669	188.16 761	3.63 721	183.02 762	169.43 762	88.01 761	178.60 760	119.35 761	191.45 762	226.33 762	135.51 759	131.38 761	17.89 744	32.25 750	3.46 730	2.02 697	117.94 760

RSGM-EC	88.84 757	82.86 758	51.22 754	105.38 753	99.51 758	94.51 757	125.67 759	90.02 759	46.43 757	45.14 756	57.50 758	101.22 759	88.55 759	154.40 759	153.26 760	105.54 758	59.55 760	113.88 757	53.02 756	92.89 759	56.17 755

acva	88.84 757	82.86 758	51.22 754	105.38 753	99.51 758	94.51 757	125.67 759	90.02 759	46.43 757	45.14 756	57.50 758	101.22 759	88.55 759	154.40 759	153.26 760	105.54 758	59.55 760	113.88 757	53.02 756	92.89 759	56.17 755

test_example2	192.40 760	210.76 761	206.48 760	199.83 760	204.73 761	172.94 760	183.52 761	133.93 761	133.41 761	191.38 762	196.19 761	187.13 762	178.77 761	205.33 761	208.00 762	222.09 762	238.72 762	186.54 762	190.54 762	227.34 762	170.31 761

ccccc		492.34 762		530.87 761	530.37 762	478.08 762		491.76 763		448.18 763		476.12 763		541.64 763		663.49 763	459.54 763	353.94 763	309.79 763	586.66 763

ASD4		10.99 730

Low-res two-view benchmark