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

BLMT-Stereo	0.17 1	0.20 18	0.61 26	0.21 27	0.13 48	0.15 1	0.16 60	0.21 1	0.36 113	0.11 1	0.17 35	0.13 4	0.10 2	0.18 1	0.19 86	0.07 26	0.06 24	0.08 56	0.08 139	0.08 37	0.11 133

LACA3	0.18 2	0.20 18	0.67 54	0.19 2	0.12 21	0.35 64	0.17 72	0.27 4	0.31 32	0.16 18	0.13 16	0.15 35	0.15 44	0.28 84	0.13 1	0.08 65	0.07 75	0.07 1	0.05 1	0.10 102	0.06 1

GeoVLM	0.18 2	0.19 10	0.64 36	0.20 9	0.12 21	0.30 30	0.14 19	0.29 7	0.28 18	0.16 18	0.13 16	0.18 80	0.15 44	0.25 47	0.21 138	0.07 26	0.07 75	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

MonSter++	0.18 2	0.19 10	0.65 42	0.20 9	0.12 21	0.30 30	0.14 19	0.29 7	0.28 18	0.16 18	0.13 16	0.18 80	0.15 44	0.25 47	0.21 138	0.07 26	0.07 75	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

Wavelet-MonSter	0.18 2	0.20 18	0.51 2	0.22 55	0.17 156	0.35 64	0.14 19	0.27 4	0.25 5	0.19 64	0.21 67	0.14 15	0.15 44	0.27 70	0.16 32	0.06 1	0.06 24	0.07 1	0.06 18	0.06 1	0.14 248

LiteMatch*	0.19 6	0.19 10	0.85 85	0.20 9	0.14 68	0.28 19	0.15 36	0.29 7	0.28 18	0.16 18	0.13 16	0.16 48	0.14 20	0.24 39	0.21 138	0.08 65	0.07 75	0.08 56	0.06 18	0.08 37	0.08 49

PipStereo	0.19 6	0.26 121	0.85 85	0.21 27	0.10 2	0.16 2	0.15 36	0.35 27	0.35 83	0.12 2	0.10 3	0.21 118	0.14 20	0.21 10	0.15 13	0.08 65	0.09 264	0.07 1	0.06 18	0.12 150	0.09 74

DepthFocus	0.19 6	0.30 189	0.77 72	0.19 2	0.15 97	0.20 7	0.15 36	0.31 13	0.19 2	0.16 18	0.17 35	0.15 35	0.13 15	0.22 23	0.17 53	0.09 137	0.08 180	0.11 288	0.10 223	0.08 37	0.07 12

LACA1	0.19 6	0.39 283	0.60 23	0.19 2	0.10 2	0.42 142	0.15 36	0.31 13	0.34 69	0.15 10	0.11 8	0.14 15	0.15 44	0.25 47	0.15 13	0.09 137	0.07 75	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.07 12

HiDET	0.19 6	0.20 18	0.62 33	0.20 9	0.13 48	0.36 78	0.13 9	0.35 27	0.31 32	0.16 18	0.14 24	0.17 63	0.15 44	0.25 47	0.23 173	0.08 65	0.07 75	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

CSFM-Stereo	0.19 6	0.20 18	0.60 23	0.20 9	0.11 9	0.39 104	0.15 36	0.35 27	0.27 11	0.18 46	0.15 25	0.17 63	0.16 58	0.26 64	0.21 138	0.08 65	0.07 75	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.09 74

BridgeDepth	0.19 6	0.30 189	0.55 14	0.23 78	0.09 1	0.38 99	0.15 36	0.32 16	0.33 56	0.16 18	0.12 13	0.23 141	0.19 116	0.27 70	0.15 13	0.07 26	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
monster-pro	0.20 13	0.22 50	0.65 42	0.21 27	0.17 156	0.33 48	0.15 36	0.46 127	0.32 41	0.16 18	0.17 35	0.14 15	0.11 4	0.27 70	0.23 173	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 100	0.07 5	0.09 74

PointNet	0.20 13	0.21 33	0.82 80	0.21 27	0.12 21	0.37 85	0.16 60	0.33 21	0.28 18	0.16 18	0.15 25	0.18 80	0.13 15	0.22 23	0.16 32	0.08 65	0.07 75	0.08 56	0.07 100	0.07 5	0.07 12

PSi22b	0.20 13	0.26 121	0.88 94	0.21 27	0.10 2	0.16 2	0.15 36	0.35 27	0.35 83	0.12 2	0.10 3	0.21 118	0.14 20	0.21 10	0.15 13	0.08 65	0.10 313	0.07 1	0.06 18	0.12 150	0.09 74

PSi22a	0.20 13	0.28 160	0.89 98	0.20 9	0.11 9	0.16 2	0.14 19	0.32 16	0.35 83	0.12 2	0.09 1	0.22 124	0.16 58	0.20 4	0.14 4	0.09 137	0.09 264	0.07 1	0.05 1	0.13 184	0.11 133

Foundation-i32	0.20 13	0.28 160	0.87 91	0.20 9	0.11 9	0.20 7	0.15 36	0.32 16	0.36 113	0.13 5	0.10 3	0.25 172	0.14 20	0.19 2	0.15 13	0.09 137	0.09 264	0.07 1	0.06 18	0.11 133	0.12 178

BridgeDepth_RVC	0.20 13	0.20 18	0.74 65	0.17 1	0.12 21	0.32 44	0.12 4	0.33 21	0.46 228	0.15 10	0.15 25	0.16 48	0.19 116	0.23 32	0.18 61	0.10 243	0.06 24	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LCMNet	0.20 13	0.21 33	0.61 26	0.20 9	0.13 48	0.39 104	0.14 19	0.34 26	0.34 69	0.16 18	0.16 32	0.16 48	0.15 44	0.27 70	0.22 162	0.08 65	0.07 75	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.08 49

MonStereo	0.20 13	0.22 50	0.65 42	0.21 27	0.17 156	0.33 48	0.15 36	0.46 127	0.32 41	0.16 18	0.17 35	0.14 15	0.11 4	0.27 70	0.23 173	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 100	0.07 5	0.09 74

Monster-pub-eth3d	0.20 13	0.22 50	0.65 42	0.21 27	0.17 156	0.33 48	0.15 36	0.46 127	0.32 41	0.16 18	0.17 35	0.14 15	0.11 4	0.27 70	0.23 173	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 100	0.07 5	0.09 74

S2M2_XL	0.20 13	0.32 211	1.10 135	0.19 2	0.13 48	0.16 2	0.11 2	0.27 4	0.17 1	0.15 10	0.19 50	0.15 35	0.14 20	0.19 2	0.21 138	0.11 323	0.09 264	0.10 213	0.08 139	0.10 102	0.08 49
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.20 13	0.22 50	0.65 42	0.22 55	0.17 156	0.41 128	0.14 19	0.35 27	0.32 41	0.24 145	0.20 59	0.15 35	0.18 91	0.26 64	0.16 32	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.08 49

4w-stereo	0.20 13	0.21 33	0.57 19	0.21 27	0.15 97	0.39 104	0.13 9	0.39 56	0.33 56	0.22 111	0.21 67	0.13 4	0.20 129	0.29 100	0.21 138	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.07 12

3.25w_new	0.20 13	0.20 18	0.52 5	0.21 27	0.14 68	0.37 85	0.14 19	0.43 95	0.35 83	0.23 134	0.21 67	0.16 48	0.18 91	0.27 70	0.20 118	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.08 49

3.25w	0.20 13	0.20 18	0.52 5	0.21 27	0.14 68	0.37 85	0.14 19	0.43 95	0.35 83	0.23 134	0.21 67	0.16 48	0.18 91	0.27 70	0.20 118	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.08 49

FoundationStereo	0.20 13	0.30 189	0.81 78	0.21 27	0.22 297	0.21 9	0.16 60	0.25 3	0.38 132	0.15 10	0.11 8	0.18 80	0.17 67	0.23 32	0.16 32	0.09 137	0.13 423	0.08 56	0.06 18	0.07 5	0.07 12

MonSter	0.20 13	0.22 50	0.65 42	0.21 27	0.17 156	0.33 48	0.15 36	0.46 127	0.32 41	0.16 18	0.17 35	0.14 15	0.11 4	0.27 70	0.23 173	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 100	0.07 5	0.09 74

Test_v1	0.21 29	0.27 133	0.95 110	0.20 9	0.14 68	0.28 19	0.15 36	0.37 40	0.27 11	0.16 18	0.18 45	0.15 35	0.13 15	0.25 47	0.19 86	0.08 65	0.06 24	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.11 133

Monster-pub-mixall	0.21 29	0.31 203	0.69 57	0.21 27	0.13 48	0.27 16	0.12 4	0.37 40	0.26 8	0.21 91	0.19 50	0.15 35	0.12 9	0.47 278	0.29 260	0.08 65	0.07 75	0.07 1	0.05 1	0.08 37	0.12 178

qwe	0.21 29	0.22 50	0.61 26	0.21 27	0.20 254	0.41 128	0.15 36	0.46 127	0.35 83	0.26 183	0.22 86	0.14 15	0.14 20	0.31 119	0.22 162	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.07 12

2.25w	0.21 29	0.22 50	0.51 2	0.21 27	0.14 68	0.36 78	0.13 9	0.42 87	0.34 69	0.23 134	0.27 149	0.14 15	0.18 91	0.33 146	0.24 199	0.06 1	0.06 24	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.07 12

4.25_new	0.21 29	0.23 71	0.64 36	0.22 55	0.18 203	0.41 128	0.17 72	0.41 77	0.35 83	0.22 111	0.21 67	0.14 15	0.18 91	0.25 47	0.18 61	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.07 12

4.5w_new	0.21 29	0.23 71	0.64 36	0.22 55	0.18 203	0.41 128	0.17 72	0.41 77	0.35 83	0.22 111	0.21 67	0.14 15	0.18 91	0.25 47	0.18 61	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.07 12

4.5_new	0.21 29	0.22 50	0.63 34	0.21 27	0.15 97	0.40 117	0.17 72	0.40 65	0.35 83	0.25 165	0.22 86	0.14 15	0.14 20	0.22 23	0.21 138	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.07 12

4.5w-stereo	0.21 29	0.22 50	0.63 34	0.21 27	0.15 97	0.40 117	0.17 72	0.40 65	0.35 83	0.25 165	0.22 86	0.14 15	0.14 20	0.22 23	0.21 138	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.07 12

4.25w-stereo	0.21 29	0.23 71	0.64 36	0.22 55	0.18 203	0.41 128	0.17 72	0.41 77	0.35 83	0.22 111	0.21 67	0.14 15	0.18 91	0.25 47	0.18 61	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.07 12

2.5w	0.21 29	0.23 71	0.50 1	0.22 55	0.15 97	0.39 104	0.19 103	0.47 147	0.36 113	0.21 91	0.22 86	0.13 4	0.17 67	0.33 146	0.20 118	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.07 12

2.75w_new	0.21 29	0.21 33	0.57 19	0.20 9	0.14 68	0.40 117	0.18 92	0.47 147	0.36 113	0.24 145	0.20 59	0.13 4	0.19 116	0.31 119	0.21 138	0.07 26	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.06 1	0.07 12

3.75w	0.21 29	0.21 33	0.61 26	0.21 27	0.20 254	0.44 160	0.16 60	0.44 104	0.30 28	0.22 111	0.20 59	0.13 4	0.18 91	0.29 100	0.21 138	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.08 49

3.5w_stereo	0.21 29	0.22 50	0.55 14	0.21 27	0.15 97	0.40 117	0.14 19	0.43 95	0.33 56	0.21 91	0.24 112	0.14 15	0.18 91	0.34 160	0.22 162	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.08 49

3w_stereo	0.21 29	0.22 50	0.59 22	0.22 55	0.12 21	0.37 85	0.22 212	0.50 177	0.38 132	0.22 111	0.21 67	0.12 2	0.22 159	0.26 64	0.18 61	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.08 49

2w_stereo	0.21 29	0.19 10	0.51 2	0.22 55	0.13 48	0.41 128	0.20 130	0.50 177	0.34 69	0.25 165	0.23 100	0.13 4	0.23 185	0.24 39	0.22 162	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.07 12

LG-Stereo_L2	0.21 29	0.31 203	0.85 85	0.22 55	0.14 68	0.31 38	0.22 212	0.38 49	0.25 5	0.17 37	0.11 8	0.13 4	0.12 9	0.32 132	0.18 61	0.08 65	0.07 75	0.08 56	0.06 18	0.08 37	0.10 108

LG-Stereo_L1	0.21 29	0.31 203	0.85 85	0.22 55	0.14 68	0.28 19	0.21 172	0.38 49	0.26 8	0.16 18	0.11 8	0.13 4	0.11 4	0.37 191	0.18 61	0.08 65	0.07 75	0.08 56	0.06 18	0.08 37	0.10 108

MLG-Stereo_test3	0.21 29	0.35 246	0.65 42	0.21 27	0.14 68	0.36 78	0.13 9	0.37 40	0.40 159	0.21 91	0.12 13	0.17 63	0.12 9	0.25 47	0.16 32	0.08 65	0.07 75	0.08 56	0.06 18	0.09 74	0.10 108

MLG-Stereo_test2	0.21 29	0.36 256	0.68 55	0.21 27	0.17 156	0.45 168	0.12 4	0.35 27	0.42 185	0.15 10	0.11 8	0.22 124	0.10 2	0.28 84	0.16 32	0.09 137	0.07 75	0.08 56	0.06 18	0.09 74	0.09 74

MLG-Stereo_test1	0.21 29	0.33 220	0.61 26	0.23 78	0.21 268	0.45 168	0.13 9	0.33 21	0.46 228	0.13 5	0.09 1	0.18 80	0.12 9	0.32 132	0.15 13	0.08 65	0.07 75	0.08 56	0.06 18	0.09 74	0.09 74

MLG-Stereo	0.21 29	0.33 220	0.60 23	0.23 78	0.12 21	0.44 160	0.13 9	0.39 56	0.46 228	0.13 5	0.10 3	0.17 63	0.13 15	0.35 167	0.15 13	0.08 65	0.07 75	0.08 56	0.06 18	0.09 74	0.09 74

LGtest1	0.21 29	0.37 259	0.70 60	0.22 55	0.12 21	0.31 38	0.11 2	0.36 36	0.39 145	0.17 37	0.13 16	0.16 48	0.14 20	0.25 47	0.27 235	0.10 243	0.09 264	0.08 56	0.06 18	0.10 102	0.10 108

Foundation-i1c-attn	0.22 51	0.18 6	0.68 55	0.20 9	0.10 2	0.27 16	0.20 130	0.49 168	0.37 125	0.20 78	0.23 100	0.24 157	0.25 216	0.29 100	0.18 61	0.08 65	0.07 75	0.08 56	0.06 18	0.06 1	0.09 74

Foundation-i1b	0.22 51	0.20 18	0.69 57	0.20 9	0.11 9	0.28 19	0.20 130	0.50 177	0.37 125	0.21 91	0.22 86	0.27 200	0.24 201	0.28 84	0.18 61	0.08 65	0.08 180	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.06 1

Foundation-i1a	0.22 51	0.16 1	0.66 51	0.20 9	0.10 2	0.29 26	0.21 172	0.50 177	0.39 145	0.25 165	0.22 86	0.27 200	0.25 216	0.33 146	0.18 61	0.08 65	0.09 264	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.08 49

Pro-Stereo	0.22 51	0.25 103	0.66 51	0.22 55	0.14 68	0.49 226	0.15 36	0.23 2	0.35 83	0.16 18	0.13 16	0.14 15	0.09 1	0.49 295	0.18 61	0.08 65	0.06 24	0.09 153	0.37 601	0.08 37	0.09 74

asda	0.22 51	0.25 103	0.70 60	0.21 27	0.16 127	0.43 149	0.16 60	0.44 104	0.35 83	0.22 111	0.20 59	0.14 15	0.20 129	0.25 47	0.22 162	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.07 12

1w_stereo	0.22 51	0.17 2	0.52 5	0.23 78	0.16 127	0.44 160	0.22 212	0.55 228	0.40 159	0.25 165	0.29 169	0.13 4	0.26 236	0.28 84	0.20 118	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.07 12

monsterstereo	0.22 51	0.22 50	0.52 5	0.25 129	0.27 383	0.39 104	0.14 19	0.51 187	0.33 56	0.25 165	0.27 149	0.13 4	0.13 15	0.38 201	0.21 138	0.07 26	0.07 75	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.06 1

monsters	0.22 51	0.22 50	0.52 5	0.23 78	0.28 397	0.42 142	0.14 19	0.46 127	0.31 32	0.24 145	0.20 59	0.13 4	0.14 20	0.43 232	0.20 118	0.07 26	0.06 24	0.07 1	0.08 139	0.06 1	0.06 1

IGEV	0.22 51	0.28 160	0.88 94	0.21 27	0.24 332	0.42 142	0.17 72	0.35 27	0.37 125	0.20 78	0.22 86	0.14 15	0.12 9	0.24 39	0.20 118	0.08 65	0.07 75	0.08 56	0.06 18	0.09 74	0.07 12

SGD-Stereo	0.22 51	0.28 160	0.77 72	0.22 55	0.11 9	0.40 117	0.16 60	0.31 13	0.36 113	0.19 64	0.19 50	0.17 63	0.17 67	0.37 191	0.16 32	0.10 243	0.06 24	0.08 56	0.07 100	0.10 102	0.07 12

DEFOM-Stereo	0.22 51	0.22 50	0.91 104	0.23 78	0.13 48	0.49 226	0.18 92	0.30 11	0.28 18	0.19 64	0.17 35	0.14 15	0.14 20	0.41 220	0.16 32	0.08 65	0.06 24	0.07 1	0.06 18	0.09 74	0.09 74

DispViT+	0.23 62	0.23 71	0.98 116	0.19 2	0.44 556	0.22 10	0.14 19	0.41 77	0.37 125	0.19 64	0.16 32	0.18 80	0.15 44	0.38 201	0.17 53	0.11 323	0.07 75	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

Replicate-Monster	0.23 62	0.40 291	0.94 109	0.21 27	0.14 68	0.37 85	0.13 9	0.40 65	0.36 113	0.22 111	0.15 25	0.15 35	0.15 44	0.40 215	0.15 13	0.08 65	0.07 75	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.15 290

FlowAnything_test	0.23 62	0.32 211	0.52 5	0.28 226	0.17 156	0.37 85	0.20 130	0.38 49	0.24 3	0.24 145	0.20 59	0.21 118	0.17 67	0.26 64	0.25 213	0.13 415	0.10 313	0.14 450	0.16 437	0.17 297	0.12 178

LG-G_1	0.23 62	0.37 259	0.71 62	0.23 78	0.11 9	0.51 250	0.12 4	0.44 104	0.39 145	0.19 64	0.15 25	0.19 100	0.15 44	0.36 180	0.16 32	0.09 137	0.08 180	0.08 56	0.06 18	0.09 74	0.11 133

LG-G	0.23 62	0.37 259	0.71 62	0.23 78	0.11 9	0.51 250	0.12 4	0.44 104	0.39 145	0.19 64	0.15 25	0.19 100	0.15 44	0.36 180	0.16 32	0.09 137	0.08 180	0.08 56	0.06 18	0.09 74	0.11 133

dual_stereo	0.23 62	0.25 103	0.66 51	0.21 27	0.15 97	0.27 16	0.15 36	0.62 276	0.40 159	0.15 10	0.13 16	0.18 80	0.14 20	0.37 191	0.19 86	0.09 137	0.31 603	0.07 1	0.10 223	0.07 5	0.07 12

IGEV-Stereo++	0.23 62	0.23 71	0.64 36	0.24 105	0.22 297	0.47 198	0.13 9	0.52 203	0.33 56	0.18 46	0.24 112	0.17 63	0.22 159	0.32 132	0.19 86	0.08 65	0.06 24	0.08 56	0.06 18	0.17 297	0.09 74

TS12	0.24 69	0.26 121	0.83 82	0.25 129	0.11 9	0.46 188	0.17 72	0.46 127	0.43 196	0.20 78	0.31 201	0.18 80	0.20 129	0.31 119	0.22 162	0.07 26	0.07 75	0.08 56	0.06 18	0.11 133	0.07 12

aanet-new-12k	0.24 69	0.24 89	1.06 128	0.27 195	0.12 21	0.43 149	0.20 130	0.51 187	0.34 69	0.19 64	0.16 32	0.15 35	0.21 142	0.25 47	0.16 32	0.07 26	0.06 24	0.09 153	0.07 100	0.11 133	0.09 74

GCAP-Stereo-cres-4k	0.24 69	0.31 203	0.88 94	0.25 129	0.23 317	0.45 168	0.22 212	0.39 56	0.30 28	0.21 91	0.27 149	0.18 80	0.21 142	0.23 32	0.16 32	0.07 26	0.09 264	0.08 56	0.07 100	0.11 133	0.13 221

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.24 69	0.22 50	0.90 101	0.23 78	0.32 453	0.47 198	0.21 172	0.48 161	0.34 69	0.20 78	0.25 127	0.21 118	0.23 185	0.20 4	0.17 53	0.08 65	0.06 24	0.08 56	0.06 18	0.08 37	0.09 74

MatchStereo	0.24 69	0.38 271	1.37 198	0.20 9	0.10 2	0.22 10	0.14 19	0.41 77	0.40 159	0.14 8	0.25 127	0.15 35	0.15 44	0.25 47	0.18 61	0.09 137	0.07 75	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
AdaDepth	0.24 69	0.18 6	1.03 121	0.25 129	0.21 268	0.46 188	0.16 60	0.30 11	0.27 11	0.17 37	0.19 50	0.14 15	0.18 91	0.35 167	0.17 53	0.07 26	0.07 75	0.08 56	0.25 530	0.10 102	0.10 108

water-stereo	0.24 69	0.17 2	0.88 94	0.24 105	0.14 68	0.37 85	0.17 72	0.43 95	0.32 41	0.26 183	0.35 234	0.26 187	0.24 201	0.22 23	0.25 213	0.09 137	0.09 264	0.09 153	0.08 139	0.10 102	0.10 108

111111	0.24 69	0.21 33	0.82 80	0.24 105	0.21 268	0.43 149	0.13 9	0.45 119	0.35 83	0.22 111	0.27 149	0.18 80	0.16 58	0.35 167	0.18 61	0.09 137	0.06 24	0.08 56	0.06 18	0.25 441	0.08 49

S2M2_L	0.24 69	0.29 172	0.90 101	0.23 78	0.17 156	0.24 13	0.09 1	0.36 36	0.45 217	0.17 37	0.25 127	0.23 141	0.17 67	0.24 39	0.28 246	0.15 479	0.12 399	0.11 288	0.12 330	0.15 236	0.11 133
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
aanet-new-40k	0.25 78	0.37 259	1.35 191	0.24 105	0.24 332	0.38 99	0.20 130	0.39 56	0.26 8	0.18 46	0.24 112	0.16 48	0.20 129	0.20 4	0.15 13	0.07 26	0.06 24	0.08 56	0.06 18	0.09 74	0.18 363

aanet-new-14k	0.25 78	0.33 220	1.13 138	0.26 172	0.12 21	0.37 85	0.21 172	0.45 119	0.36 113	0.20 78	0.27 149	0.15 35	0.29 292	0.24 39	0.17 53	0.08 65	0.06 24	0.08 56	0.06 18	0.11 133	0.12 178

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.25 78	0.35 246	0.69 57	0.23 78	0.27 383	0.35 64	0.20 130	0.44 104	0.28 18	0.21 91	0.22 86	0.14 15	0.22 159	0.21 10	0.14 4	0.07 26	0.08 180	0.08 56	0.47 620	0.09 74	0.34 555

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.25 78	0.24 89	0.76 68	0.22 55	0.33 468	0.48 209	0.20 130	0.47 147	0.35 83	0.26 183	0.30 184	0.22 124	0.14 20	0.21 10	0.19 86	0.08 65	0.06 24	0.10 213	0.08 139	0.07 5	0.15 290

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.25 78	0.24 89	0.84 84	0.22 55	0.32 453	0.48 209	0.20 130	0.45 119	0.35 83	0.26 183	0.30 184	0.22 124	0.14 20	0.21 10	0.18 61	0.08 65	0.06 24	0.09 153	0.08 139	0.07 5	0.13 221

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.25 78	0.41 301	1.08 130	0.23 78	0.23 317	0.45 168	0.20 130	0.44 104	0.30 28	0.18 46	0.21 67	0.22 124	0.20 129	0.23 32	0.16 32	0.08 65	0.07 75	0.08 56	0.06 18	0.08 37	0.14 248

LiteMatch	0.25 78	0.69 455	0.65 42	0.28 226	0.14 68	0.30 30	0.21 172	0.29 7	0.28 18	0.16 18	0.13 16	0.18 80	0.37 355	0.25 47	0.40 375	0.10 243	0.06 24	0.10 213	0.08 139	0.14 213	0.12 178

LACA2	0.25 78	0.74 477	1.30 177	0.20 9	0.10 2	0.39 104	0.17 72	0.32 16	0.36 113	0.15 10	0.15 25	0.18 80	0.14 20	0.22 23	0.14 4	0.08 65	0.06 24	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.06 1

gcap_with_dpt	0.25 78	0.22 50	1.00 118	0.22 55	0.30 422	0.48 209	0.21 172	0.45 119	0.32 41	0.27 199	0.31 201	0.20 104	0.14 20	0.20 4	0.18 61	0.08 65	0.06 24	0.09 153	0.08 139	0.08 37	0.13 221

rvit_stereo_0083	0.25 78	0.19 10	0.58 21	0.28 226	0.18 203	0.28 19	0.22 212	0.38 49	0.54 313	0.23 134	0.30 184	0.27 200	0.26 236	0.37 191	0.24 199	0.14 459	0.12 399	0.13 413	0.10 223	0.12 150	0.10 108

rvit_stereo_0081	0.25 78	0.21 33	0.61 26	0.28 226	0.17 156	0.31 38	0.22 212	0.42 87	0.53 300	0.24 145	0.25 127	0.25 172	0.21 142	0.34 160	0.23 173	0.13 415	0.10 313	0.11 288	0.10 223	0.12 150	0.09 74

rvit_stereo_0082	0.25 78	0.21 33	0.61 26	0.28 226	0.17 156	0.31 38	0.22 212	0.42 87	0.53 300	0.24 145	0.25 127	0.25 172	0.21 142	0.34 160	0.23 173	0.13 415	0.10 313	0.11 288	0.10 223	0.12 150	0.09 74

test_for_model	0.25 78	0.24 89	0.76 68	0.22 55	0.33 468	0.48 209	0.20 130	0.47 147	0.35 83	0.26 183	0.30 184	0.22 124	0.14 20	0.21 10	0.19 86	0.08 65	0.06 24	0.10 213	0.08 139	0.07 5	0.15 290

aanet-new-16k	0.26 91	0.47 347	1.36 193	0.25 129	0.12 21	0.36 78	0.18 92	0.40 65	0.35 83	0.18 46	0.21 67	0.18 80	0.21 142	0.21 10	0.16 32	0.07 26	0.06 24	0.08 56	0.06 18	0.10 102	0.11 133

aanet-new-8k	0.26 91	0.38 271	1.21 157	0.25 129	0.13 48	0.44 160	0.22 212	0.49 168	0.34 69	0.18 46	0.21 67	0.17 63	0.25 216	0.29 100	0.17 53	0.07 26	0.06 24	0.08 56	0.06 18	0.08 37	0.12 178

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 91	0.23 71	1.00 118	0.22 55	0.31 443	0.47 198	0.20 130	0.44 104	0.33 56	0.27 199	0.32 211	0.24 157	0.14 20	0.23 32	0.18 61	0.08 65	0.06 24	0.09 153	0.08 139	0.08 37	0.16 322

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.26 91	0.38 271	0.90 101	0.23 78	0.17 156	0.35 64	0.22 212	0.44 104	0.33 56	0.21 91	0.25 127	0.16 48	0.22 159	0.23 32	0.15 13	0.07 26	0.07 75	0.08 56	0.45 616	0.08 37	0.27 496

Foundation-i1	0.26 91	0.29 172	0.75 66	0.23 78	0.21 268	0.30 30	0.22 212	0.60 267	0.43 196	0.24 145	0.31 201	0.35 256	0.23 185	0.27 70	0.19 86	0.09 137	0.08 180	0.08 56	0.07 100	0.11 133	0.07 12

VMStereo-Base	0.26 91	0.27 133	1.26 166	0.20 9	0.12 21	0.42 142	0.17 72	0.37 40	0.40 159	0.22 111	0.31 201	0.29 222	0.21 142	0.32 132	0.20 118	0.10 243	0.08 180	0.08 56	0.06 18	0.09 74	0.09 74

NLSM3	0.26 91	0.39 283	0.75 66	0.25 129	0.24 332	0.43 149	0.19 103	0.58 246	0.45 217	0.20 78	0.26 140	0.20 104	0.25 216	0.29 100	0.24 199	0.07 26	0.06 24	0.10 213	0.09 184	0.10 102	0.07 12

depthmonostereo	0.26 91	0.23 71	0.65 42	0.41 500	0.13 48	0.41 128	0.19 103	0.51 187	0.40 159	0.25 165	0.29 169	0.26 187	0.28 274	0.44 241	0.23 173	0.09 137	0.10 313	0.09 153	0.07 100	0.10 102	0.08 49

DilatedVolume-Stereo	0.26 91	0.20 18	0.64 36	0.25 129	0.15 97	0.41 128	0.18 92	0.42 87	0.35 83	0.34 236	0.34 229	0.25 172	0.23 185	0.43 232	0.53 444	0.09 137	0.09 264	0.08 56	0.10 223	0.12 150	0.11 133

GIP-stereo	0.26 91	0.22 50	0.78 74	0.29 260	0.20 254	0.42 142	0.17 72	0.64 287	0.39 145	0.18 46	0.24 112	0.23 141	0.18 91	0.25 47	0.47 415	0.09 137	0.07 75	0.08 56	0.06 18	0.17 297	0.08 49

gcap-zeroshot	0.26 91	0.24 89	1.03 121	0.22 55	0.33 468	0.48 209	0.20 130	0.47 147	0.34 69	0.26 183	0.29 169	0.22 124	0.14 20	0.21 10	0.19 86	0.08 65	0.06 24	0.09 153	0.08 139	0.08 37	0.14 248

testlalala	0.26 91	0.24 89	1.03 121	0.22 55	0.33 468	0.48 209	0.20 130	0.47 147	0.34 69	0.26 183	0.29 169	0.22 124	0.14 20	0.21 10	0.19 86	0.08 65	0.06 24	0.09 153	0.08 139	0.08 37	0.14 248

aanet-new-70k	0.27 103	0.48 352	1.33 184	0.25 129	0.12 21	0.39 104	0.19 103	0.45 119	0.33 56	0.17 37	0.21 67	0.16 48	0.21 142	0.38 201	0.14 4	0.06 1	0.06 24	0.08 56	0.06 18	0.10 102	0.22 427

aanet-new-34k	0.27 103	0.57 400	1.36 193	0.23 78	0.11 9	0.34 58	0.20 130	0.36 36	0.30 28	0.19 64	0.27 149	0.17 63	0.22 159	0.20 4	0.15 13	0.07 26	0.07 75	0.08 56	0.06 18	0.08 37	0.29 511

aanet-new-32k	0.27 103	0.49 356	1.73 283	0.25 129	0.17 156	0.40 117	0.20 130	0.35 27	0.27 11	0.18 46	0.21 67	0.20 104	0.22 159	0.22 23	0.14 4	0.07 26	0.07 75	0.08 56	0.06 18	0.09 74	0.11 133

GCAP-Stereo-DPT26K	0.27 103	0.46 337	1.39 205	0.23 78	0.17 156	0.35 64	0.21 172	0.40 65	0.25 5	0.18 46	0.21 67	0.17 63	0.18 91	0.25 47	0.17 53	0.07 26	0.06 24	0.08 56	0.28 546	0.08 37	0.27 496

aanet-new-24k	0.27 103	0.40 291	1.12 137	0.24 105	0.45 567	0.40 117	0.21 172	0.39 56	0.28 18	0.19 64	0.28 161	0.17 63	0.20 129	0.23 32	0.15 13	0.07 26	0.06 24	0.08 56	0.32 577	0.09 74	0.10 108

aanet-new-10k	0.27 103	0.52 369	1.27 169	0.27 195	0.15 97	0.49 226	0.21 172	0.46 127	0.31 32	0.21 91	0.20 59	0.19 100	0.22 159	0.26 64	0.18 61	0.08 65	0.08 180	0.08 56	0.07 100	0.10 102	0.16 322

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.27 103	0.39 283	0.79 75	0.24 105	0.24 332	0.37 85	0.21 172	0.37 40	0.33 56	0.19 64	0.27 149	0.18 80	0.22 159	0.20 4	0.16 32	0.07 26	0.14 442	0.08 56	0.51 629	0.08 37	0.39 582

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.27 103	0.40 291	0.87 91	0.22 55	0.17 156	0.36 78	0.19 103	0.39 56	0.32 41	0.21 91	0.24 112	0.18 80	0.23 185	0.21 10	0.15 13	0.08 65	0.08 180	0.08 56	0.30 562	0.13 184	0.55 614

LG-Stereo	0.27 103	0.25 103	0.95 110	0.25 129	0.15 97	0.43 149	0.21 172	0.50 177	0.40 159	0.18 46	0.29 169	0.25 172	0.16 58	0.28 84	0.35 337	0.07 26	0.07 75	0.11 288	0.10 223	0.24 427	0.10 108

mms	0.27 103	0.26 121	0.91 104	0.25 129	0.18 203	0.32 44	0.23 251	0.37 40	0.31 32	0.21 91	0.30 184	0.23 141	0.17 67	0.46 266	0.21 138	0.08 65	0.10 313	0.10 213	0.08 139	0.22 395	0.47 602

ours_stereo	0.27 103	0.25 103	1.21 157	0.25 129	0.17 156	0.35 64	0.23 251	0.38 49	0.35 83	0.20 78	0.31 201	0.23 141	0.17 67	0.41 220	0.20 118	0.08 65	0.07 75	0.10 213	0.08 139	0.22 395	0.18 363

rvit_stereo_0081_aga	0.27 103	0.29 172	1.08 130	0.26 172	0.20 254	0.33 48	0.21 172	0.41 77	0.42 185	0.26 183	0.28 161	0.27 200	0.21 142	0.31 119	0.21 138	0.14 459	0.10 313	0.11 288	0.10 223	0.14 213	0.10 108

rvit_stereo_0080	0.27 103	0.38 271	0.76 68	0.24 105	0.18 203	0.34 58	0.27 354	0.54 224	0.44 202	0.24 145	0.26 140	0.27 200	0.22 159	0.29 100	0.23 173	0.13 415	0.10 313	0.10 213	0.10 223	0.15 236	0.11 133

RSM++	0.27 103	0.26 121	0.87 91	0.28 226	0.13 48	0.39 104	0.20 130	0.45 119	0.45 217	0.20 78	0.24 112	0.24 157	0.17 67	0.36 180	0.20 118	0.08 65	0.07 75	0.09 153	0.35 589	0.26 462	0.18 363

GCAPDPT-zeroshot4090	0.27 103	0.40 291	0.86 89	0.22 55	0.17 156	0.36 78	0.19 103	0.39 56	0.32 41	0.21 91	0.24 112	0.18 80	0.23 185	0.21 10	0.15 13	0.08 65	0.08 180	0.08 56	0.30 562	0.13 184	0.55 614

whm_eth	0.27 103	0.38 271	0.76 68	0.24 105	0.18 203	0.34 58	0.27 354	0.54 224	0.44 202	0.24 145	0.26 140	0.27 200	0.22 159	0.29 100	0.23 173	0.13 415	0.10 313	0.10 213	0.10 223	0.15 236	0.11 133

aanet-new-30k	0.28 119	0.49 356	1.75 294	0.25 129	0.17 156	0.40 117	0.20 130	0.35 27	0.27 11	0.18 46	0.21 67	0.20 104	0.22 159	0.22 23	0.14 4	0.07 26	0.07 75	0.08 56	0.06 18	0.09 74	0.11 133

aanet-new-22k	0.28 119	0.52 369	1.51 236	0.24 105	0.13 48	0.33 48	0.22 212	0.37 40	0.32 41	0.18 46	0.24 112	0.18 80	0.21 142	0.27 70	0.16 32	0.07 26	0.07 75	0.08 56	0.07 100	0.09 74	0.31 533

BStereo	0.28 119	0.33 220	1.34 188	0.23 78	0.29 406	0.33 48	0.20 130	0.46 127	0.35 83	0.22 111	0.17 35	0.20 104	0.14 20	0.28 84	0.25 213	0.07 26	0.07 75	0.16 500	0.21 509	0.12 150	0.11 133

VIP-Stereo	0.28 119	0.56 395	1.05 126	0.23 78	0.19 238	0.52 269	0.17 72	0.44 104	0.39 145	0.18 46	0.25 127	0.24 157	0.15 44	0.33 146	0.19 86	0.08 65	0.07 75	0.08 56	0.06 18	0.14 213	0.32 542

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 119	0.28 160	1.09 133	0.33 363	0.15 97	0.30 30	0.16 60	0.58 246	0.42 185	0.19 64	0.19 50	0.17 63	0.26 236	0.38 201	0.37 349	0.09 137	0.08 180	0.08 56	0.25 530	0.10 102	0.06 1

castereo++	0.28 119	0.43 314	0.93 107	0.28 226	0.17 156	0.53 278	0.21 172	0.55 228	0.45 217	0.17 37	0.26 140	0.32 239	0.17 67	0.33 146	0.16 32	0.09 137	0.08 180	0.09 153	0.29 552	0.13 184	0.06 1

fffy	0.28 119	0.24 89	1.19 151	0.27 195	0.15 97	0.37 85	0.22 212	0.42 87	0.32 41	0.20 78	0.29 169	0.26 187	0.20 129	0.44 241	0.20 118	0.08 65	0.10 313	0.10 213	0.08 139	0.22 395	0.18 363

RAStereo	0.28 119	0.48 352	1.52 238	0.26 172	0.18 203	0.25 14	0.19 103	0.42 87	0.35 83	0.20 78	0.25 127	0.20 104	0.16 58	0.24 39	0.24 199	0.09 137	0.08 180	0.10 213	0.08 139	0.12 150	0.08 49

RSM	0.28 119	0.26 121	0.97 114	0.25 129	0.24 332	0.37 85	0.21 172	0.49 168	0.44 202	0.21 91	0.27 149	0.28 211	0.17 67	0.38 201	0.20 118	0.07 26	0.07 75	0.09 153	0.34 585	0.21 378	0.16 322

trnet	0.28 119	0.26 121	1.32 182	0.19 2	0.12 21	0.54 285	0.15 36	0.48 161	0.46 228	0.27 199	0.33 221	0.24 157	0.21 142	0.30 112	0.21 138	0.10 243	0.07 75	0.08 56	0.05 1	0.09 74	0.07 12

CASnet	0.28 119	0.31 203	1.20 155	0.28 226	0.11 9	0.47 198	0.19 103	0.44 104	0.44 202	0.38 257	0.31 201	0.23 141	0.17 67	0.29 100	0.19 86	0.10 243	0.06 24	0.15 481	0.12 330	0.16 273	0.07 12
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GLC_STEREO	0.28 119	0.27 133	1.36 193	0.28 226	0.12 21	0.41 128	0.20 130	0.37 40	0.38 132	0.26 183	0.30 184	0.25 172	0.19 116	0.33 146	0.24 199	0.09 137	0.11 366	0.12 352	0.10 223	0.13 184	0.09 74

CREStereo	0.28 119	0.30 189	1.33 184	0.19 2	0.13 48	0.55 300	0.17 72	0.48 161	0.46 228	0.27 199	0.33 221	0.24 157	0.21 142	0.31 119	0.21 138	0.11 323	0.07 75	0.08 56	0.05 1	0.10 102	0.07 12
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
aanet-new-90k	0.29 132	0.47 347	1.41 208	0.26 172	0.18 203	0.43 149	0.19 103	0.47 147	0.32 41	0.16 18	0.18 45	0.15 35	0.21 142	0.37 191	0.13 1	0.07 26	0.06 24	0.08 56	0.06 18	0.09 74	0.46 600

aanet-new-60k	0.29 132	0.51 367	1.68 266	0.25 129	0.12 21	0.39 104	0.19 103	0.43 95	0.33 56	0.18 46	0.19 50	0.17 63	0.19 116	0.31 119	0.14 4	0.07 26	0.07 75	0.08 56	0.06 18	0.09 74	0.26 488

aanet-new-36k	0.29 132	0.63 427	1.51 236	0.24 105	0.11 9	0.43 149	0.19 103	0.44 104	0.35 83	0.19 64	0.24 112	0.16 48	0.22 159	0.29 100	0.15 13	0.06 1	0.06 24	0.08 56	0.06 18	0.08 37	0.24 466

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.29 132	0.58 401	0.98 116	0.21 27	0.31 443	0.41 128	0.20 130	0.46 127	0.34 69	0.21 91	0.22 86	0.19 100	0.17 67	0.24 39	0.15 13	0.08 65	0.10 313	0.08 56	0.45 616	0.09 74	0.29 511

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.29 132	0.53 376	1.28 171	0.22 55	0.32 453	0.35 64	0.19 103	0.46 127	0.33 56	0.18 46	0.19 50	0.18 80	0.18 91	0.21 10	0.14 4	0.08 65	0.10 313	0.08 56	0.46 619	0.10 102	0.32 542

RT-Monster	0.29 132	0.30 189	0.95 110	0.25 129	0.28 397	0.46 188	0.15 36	0.53 212	0.55 320	0.37 247	0.36 238	0.28 211	0.21 142	0.32 132	0.21 138	0.09 137	0.08 180	0.08 56	0.06 18	0.15 236	0.14 248

Selective-IGEV-i32	0.29 132	0.23 71	1.28 171	0.27 195	0.30 422	0.35 64	0.20 130	0.56 234	0.38 132	0.21 91	0.30 184	0.22 124	0.18 91	0.37 191	0.18 61	0.07 26	0.06 24	0.08 56	0.15 416	0.16 273	0.29 511

fffft	0.29 132	0.21 33	1.10 135	0.24 105	0.15 97	0.42 142	0.24 285	0.42 87	0.38 132	0.21 91	0.18 45	0.20 104	0.16 58	0.44 241	0.70 498	0.07 26	0.06 24	0.10 213	0.08 139	0.28 479	0.20 399
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.29 132	0.26 121	1.03 121	0.25 129	0.14 68	0.46 188	0.22 212	0.36 36	0.38 132	0.23 134	0.23 100	0.21 118	0.18 91	0.45 257	0.60 473	0.07 26	0.06 24	0.10 213	0.08 139	0.20 362	0.20 399

tt45	0.29 132	0.24 89	1.06 128	0.25 129	0.17 156	0.55 300	0.22 212	0.41 77	0.35 83	0.24 145	0.25 127	0.25 172	0.18 91	0.64 356	0.34 325	0.08 65	0.07 75	0.10 213	0.08 139	0.21 378	0.11 133

999	0.29 132	0.25 103	1.05 126	0.26 172	0.18 203	0.49 226	0.23 251	0.38 49	0.37 125	0.20 78	0.32 211	0.23 141	0.18 91	0.73 392	0.36 342	0.08 65	0.07 75	0.09 153	0.08 139	0.24 427	0.10 108

Pointernet	0.29 132	0.25 103	1.49 230	0.24 105	0.20 254	0.47 198	0.15 36	0.62 276	0.47 247	0.22 111	0.29 169	0.26 187	0.20 129	0.28 84	0.20 118	0.10 243	0.07 75	0.07 1	0.12 330	0.10 102	0.07 12

IGEV-Stereo+	0.29 132	0.29 172	0.86 89	0.25 129	0.34 481	0.30 30	0.14 19	0.32 16	0.53 300	0.18 46	0.12 13	0.18 80	0.19 116	0.49 295	0.17 53	0.09 137	0.08 180	0.08 56	0.20 503	0.46 605	0.59 620

MaDis-Stereo	0.29 132	0.54 384	1.44 216	0.24 105	0.29 406	0.29 26	0.16 60	0.45 119	0.37 125	0.19 64	0.21 67	0.28 211	0.22 159	0.30 112	0.29 260	0.10 243	0.09 264	0.10 213	0.08 139	0.11 133	0.11 133

LoS_RVC	0.29 132	0.33 220	1.19 151	0.25 129	0.34 481	0.43 149	0.22 212	0.42 87	0.32 41	0.22 111	0.33 221	0.23 141	0.24 201	0.31 119	0.21 138	0.07 26	0.07 75	0.07 1	0.05 1	0.10 102	0.31 533

Selective-IGEV	0.29 132	0.23 71	1.28 171	0.27 195	0.30 422	0.35 64	0.20 130	0.56 234	0.38 132	0.21 91	0.30 184	0.22 124	0.18 91	0.37 191	0.18 61	0.07 26	0.06 24	0.08 56	0.15 416	0.16 273	0.29 511

EGLCR-Stereo	0.29 132	0.27 133	0.97 114	0.30 281	0.19 238	0.56 316	0.17 72	0.68 310	0.36 113	0.30 217	0.18 45	0.27 200	0.17 67	0.38 201	0.19 86	0.09 137	0.07 75	0.10 213	0.08 139	0.10 102	0.35 558

aanet-32k-new	0.30 149	0.60 406	1.61 253	0.25 129	0.15 97	0.46 188	0.21 172	0.41 77	0.33 56	0.17 37	0.24 112	0.17 63	0.23 185	0.30 112	0.15 13	0.08 65	0.06 24	0.08 56	0.06 18	0.09 74	0.39 582

castereo	0.30 149	0.44 325	0.81 78	0.24 105	0.29 406	0.41 128	0.27 354	0.72 330	0.45 217	0.22 111	0.30 184	0.24 157	0.31 312	0.25 47	0.21 138	0.09 137	0.07 75	0.08 56	0.31 571	0.12 150	0.09 74

WCG-NET	0.30 149	0.42 309	1.26 166	0.24 105	0.12 21	0.43 149	0.24 285	0.40 65	0.56 332	0.35 238	0.37 242	0.26 187	0.24 201	0.29 100	0.19 86	0.08 65	0.12 399	0.08 56	0.07 100	0.22 395	0.10 108

Occ-G	0.30 149	0.30 189	1.33 184	0.23 78	0.15 97	0.36 78	0.25 307	0.43 95	0.31 32	0.26 183	0.35 234	0.46 344	0.22 159	0.30 112	0.25 213	0.09 137	0.07 75	0.09 153	0.16 437	0.31 505	0.08 49

AIO-Stereo	0.30 149	0.27 133	1.25 164	0.27 195	0.24 332	0.37 85	0.20 130	0.52 203	0.36 113	0.21 91	0.30 184	0.23 141	0.14 20	0.31 119	0.20 118	0.08 65	0.07 75	0.09 153	0.38 602	0.19 346	0.31 533

UniTT-Stereo	0.30 149	0.36 256	1.68 266	0.27 195	0.24 332	0.29 26	0.18 92	0.33 21	0.34 69	0.26 183	0.37 242	0.18 80	0.18 91	0.31 119	0.27 235	0.10 243	0.08 180	0.08 56	0.07 100	0.25 441	0.08 49

CES	0.30 149	0.27 133	1.09 133	0.23 78	0.50 582	0.40 117	0.20 130	0.46 127	0.44 202	0.22 111	0.28 161	0.26 187	0.19 116	0.33 146	0.21 138	0.09 137	0.07 75	0.08 56	0.05 1	0.15 236	0.49 606

ProNet	0.30 149	0.54 384	1.29 174	0.25 129	0.15 97	0.47 198	0.25 307	0.48 161	0.39 145	0.21 91	0.23 100	0.22 124	0.20 129	0.44 241	0.19 86	0.08 65	0.08 180	0.10 213	0.08 139	0.23 410	0.12 178

CroCo-Stereo	0.30 149	0.45 334	1.08 130	0.31 308	0.17 156	0.19 6	0.21 172	0.73 342	0.50 268	0.21 91	0.24 112	0.55 390	0.22 159	0.27 70	0.26 225	0.09 137	0.08 180	0.08 56	0.07 100	0.12 150	0.09 74
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
Wave_Phase_stereo	0.31 158	0.33 220	1.34 188	0.23 78	0.29 406	0.98 595	0.20 130	0.49 168	0.35 83	0.22 111	0.17 35	0.20 104	0.14 20	0.28 84	0.25 213	0.07 26	0.07 75	0.16 500	0.21 509	0.12 150	0.11 133

xyz-stereo-finetune	0.31 158	0.46 337	0.79 75	0.21 27	0.12 21	0.53 278	0.25 307	0.52 203	0.54 313	0.28 206	0.32 211	0.29 222	0.23 185	0.59 338	0.55 452	0.08 65	0.07 75	0.10 213	0.08 139	0.13 184	0.08 49

rvit_0105_6	0.31 158	0.29 172	1.00 118	0.31 308	0.18 203	0.35 64	0.25 307	0.51 187	0.61 377	0.25 165	0.28 161	0.32 239	0.25 216	0.39 209	0.25 213	0.18 527	0.16 488	0.15 481	0.13 363	0.14 213	0.13 221

rvit_stereo_ft	0.31 158	0.61 411	1.18 149	0.32 337	0.21 268	0.28 19	0.27 354	0.55 228	0.48 250	0.23 134	0.27 149	0.28 211	0.26 236	0.32 132	0.25 213	0.13 415	0.09 264	0.11 288	0.11 290	0.13 184	0.14 248

CAS++	0.31 158	0.33 220	1.43 214	0.25 129	0.17 156	0.31 38	0.20 130	0.78 394	0.41 172	0.30 217	0.30 184	0.21 118	0.16 58	0.33 146	0.18 61	0.15 479	0.12 399	0.13 413	0.10 223	0.15 236	0.11 133
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
LoS	0.31 158	0.30 189	1.52 238	0.23 78	0.13 48	0.54 285	0.20 130	0.48 161	0.49 257	0.25 165	0.28 161	0.37 265	0.24 201	0.38 201	0.23 173	0.10 243	0.08 180	0.08 56	0.05 1	0.15 236	0.07 12
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
PMTNet	0.31 158	0.35 246	1.30 177	0.20 9	0.14 68	0.57 334	0.25 307	0.46 127	0.42 185	0.27 199	0.32 211	0.27 200	0.24 201	0.39 209	0.23 173	0.43 622	0.07 75	0.08 56	0.05 1	0.18 325	0.07 12

aanet-new	0.32 165	0.29 172	2.39 510	0.25 129	0.25 352	0.43 149	0.21 172	0.41 77	0.31 32	0.18 46	0.23 100	0.16 48	0.30 302	0.33 146	0.15 13	0.09 137	0.07 75	0.08 56	0.06 18	0.10 102	0.13 221

DA	0.32 165	0.26 121	0.89 98	0.29 260	0.25 352	0.63 440	0.22 212	0.60 267	0.39 145	0.23 134	0.30 184	0.24 157	0.26 236	0.60 345	0.18 61	0.10 243	0.12 399	0.09 153	0.07 100	0.10 102	0.52 609

GGEV	0.32 165	0.26 121	0.89 98	0.29 260	0.25 352	0.63 440	0.22 212	0.60 267	0.39 145	0.23 134	0.30 184	0.24 157	0.26 236	0.60 345	0.18 61	0.10 243	0.12 399	0.09 153	0.07 100	0.10 102	0.52 609

WCG-NET（raft）	0.32 165	0.53 376	1.21 157	0.23 78	0.12 21	0.44 160	0.24 285	0.40 65	0.50 268	0.35 238	0.35 234	0.47 352	0.25 216	0.35 167	0.20 118	0.08 65	0.29 598	0.08 56	0.07 100	0.22 395	0.11 133

MGS-Stereo	0.32 165	0.34 237	1.70 272	0.25 129	0.14 68	0.40 117	0.22 212	0.38 49	0.43 196	0.24 145	0.51 347	0.25 172	0.18 91	0.31 119	0.20 118	0.09 137	0.08 180	0.09 153	0.08 139	0.47 606	0.08 49

ff7	0.32 165	0.52 369	1.38 200	0.25 129	0.16 127	0.56 316	0.23 251	0.46 127	0.41 172	0.24 145	0.23 100	0.20 104	0.23 185	0.48 285	0.19 86	0.09 137	0.08 180	0.10 213	0.18 470	0.23 410	0.22 427

ffff	0.32 165	0.52 369	1.38 200	0.25 129	0.16 127	0.56 316	0.23 251	0.46 127	0.41 172	0.24 145	0.23 100	0.20 104	0.23 185	0.48 285	0.19 86	0.09 137	0.08 180	0.10 213	0.18 470	0.23 410	0.22 427

11t	0.32 165	0.52 369	1.38 200	0.25 129	0.16 127	0.56 316	0.23 251	0.46 127	0.41 172	0.24 145	0.23 100	0.20 104	0.23 185	0.48 285	0.19 86	0.09 137	0.08 180	0.10 213	0.18 470	0.23 410	0.22 427

MC-Stereo	0.32 165	0.31 203	1.46 220	0.31 308	0.15 97	0.53 278	0.19 103	0.44 104	0.35 83	0.36 243	0.38 253	0.27 200	0.27 257	0.42 228	0.19 86	0.09 137	0.13 423	0.09 153	0.16 437	0.20 362	0.13 221

ccc-4	0.32 165	0.52 369	1.38 200	0.25 129	0.16 127	0.56 316	0.23 251	0.46 127	0.41 172	0.24 145	0.23 100	0.20 104	0.23 185	0.48 285	0.19 86	0.09 137	0.08 180	0.10 213	0.18 470	0.23 410	0.22 427

aanet-new-78k	0.33 175	0.44 325	2.51 541	0.26 172	0.12 21	0.42 142	0.20 130	0.45 119	0.31 32	0.16 18	0.22 86	0.15 35	0.25 216	0.34 160	0.13 1	0.07 26	0.06 24	0.08 56	0.06 18	0.10 102	0.31 533

SCV_C0	0.33 175	0.43 314	1.42 213	0.25 129	0.16 127	0.35 64	0.20 130	0.68 310	0.44 202	0.24 145	0.27 149	0.29 222	0.20 129	0.58 332	0.18 61	0.09 137	0.08 180	0.08 56	0.30 562	0.26 462	0.17 343

11t1	0.33 175	0.19 10	1.41 208	0.33 363	0.16 127	0.48 209	0.21 172	0.67 306	0.48 250	0.40 265	0.34 229	0.32 239	0.33 325	0.42 228	0.27 235	0.11 323	0.12 399	0.10 213	0.08 139	0.13 184	0.14 248

IGEVStereo-DCA	0.33 175	0.34 237	1.38 200	0.27 195	0.16 127	0.45 168	0.23 251	0.46 127	0.41 172	0.24 145	0.21 67	0.26 187	0.25 216	0.64 356	0.52 440	0.09 137	0.07 75	0.10 213	0.18 470	0.16 273	0.22 427

AEACV	0.33 175	0.24 89	1.44 216	0.28 226	0.35 494	0.47 198	0.21 172	0.43 95	0.28 18	0.26 183	0.25 127	0.22 124	0.38 364	0.30 112	0.18 61	0.09 137	0.35 610	0.09 153	0.36 598	0.23 410	0.25 478

CroCo-Stereo Lap2	0.33 175	0.61 411	1.47 224	0.32 337	0.38 521	0.23 12	0.22 212	0.58 246	0.46 228	0.22 111	0.27 149	0.29 222	0.23 185	0.32 132	0.26 225	0.09 137	0.09 264	0.10 213	0.08 139	0.21 378	0.14 248

CREStereo++_RVC	0.33 175	0.29 172	1.74 288	0.24 105	0.16 127	0.54 285	0.15 36	0.40 65	0.55 320	0.37 247	0.51 347	0.24 157	0.19 116	0.27 70	0.26 225	0.09 137	0.06 24	0.08 56	0.30 562	0.08 37	0.06 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.33 175	0.49 356	1.75 294	0.23 78	0.12 21	0.54 285	0.16 60	0.40 65	0.45 217	0.45 302	0.51 347	0.26 187	0.22 159	0.29 100	0.20 118	0.10 243	0.10 313	0.08 56	0.06 18	0.08 37	0.11 133

sCroCo_RVC	0.33 175	0.32 211	1.89 379	0.34 396	0.27 383	0.30 30	0.22 212	0.48 161	0.44 202	0.22 111	0.33 221	0.25 172	0.25 216	0.32 132	0.24 199	0.14 459	0.16 488	0.12 352	0.12 330	0.15 236	0.13 221

DF	0.34 184	0.29 172	0.95 110	0.31 308	0.44 556	0.40 117	0.21 172	0.71 324	0.32 41	0.23 134	0.37 242	0.32 239	0.17 67	0.39 209	0.85 527	0.10 243	0.09 264	0.08 56	0.29 552	0.09 74	0.20 399

aanet-new-28k	0.34 184	0.53 376	2.69 570	0.25 129	0.12 21	0.39 104	0.21 172	0.37 40	0.29 27	0.18 46	0.24 112	0.17 63	0.21 142	0.22 23	0.15 13	0.08 65	0.06 24	0.08 56	0.31 571	0.10 102	0.23 452

RAFT-Stereo-weight	0.34 184	0.29 172	1.43 214	0.28 226	0.28 397	0.55 300	0.22 212	0.78 394	0.48 250	0.46 311	0.38 253	0.36 261	0.17 67	0.33 146	0.23 173	0.09 137	0.08 180	0.09 153	0.07 100	0.09 74	0.09 74

IGEV++	0.34 184	0.43 314	1.32 182	0.31 308	0.14 68	0.32 44	0.21 172	0.70 321	0.34 69	0.22 111	0.28 161	0.22 124	0.27 257	0.35 167	0.27 235	0.09 137	0.39 625	0.08 56	0.15 416	0.25 441	0.45 598

MyStereo07	0.34 184	0.40 291	1.46 220	0.29 260	0.23 317	0.60 382	0.31 419	0.53 212	0.42 185	0.25 165	0.25 127	0.20 104	0.26 236	0.57 328	0.19 86	0.09 137	0.18 520	0.12 352	0.11 290	0.16 273	0.19 380

MIF-Stereo (partial)	0.34 184	0.41 301	1.93 396	0.26 172	0.24 332	0.32 44	0.17 72	0.53 212	0.42 185	0.25 165	0.37 242	0.25 172	0.26 236	0.44 241	0.31 292	0.11 323	0.08 180	0.12 352	0.10 223	0.19 346	0.14 248

GCAP-Stereo	0.34 184	0.89 536	1.76 303	0.26 172	0.12 21	0.52 269	0.14 19	0.49 168	0.38 132	0.29 212	0.30 184	0.29 222	0.22 159	0.30 112	0.20 118	0.09 137	0.17 508	0.09 153	0.07 100	0.21 378	0.11 133

anonymousdsp2	0.34 184	0.24 89	1.16 146	0.28 226	0.15 97	0.57 334	0.23 251	0.79 409	0.47 247	0.38 257	0.37 242	0.40 288	0.25 216	0.47 278	0.21 138	0.09 137	0.07 75	0.10 213	0.13 363	0.19 346	0.27 496

anonymousdsp	0.34 184	0.53 376	1.47 224	0.25 129	0.16 127	0.56 316	0.23 251	0.49 168	0.40 159	0.25 165	0.24 112	0.22 124	0.24 201	0.55 324	0.19 86	0.09 137	0.11 366	0.10 213	0.18 470	0.24 427	0.29 511

knoymous	0.34 184	0.25 103	1.75 294	0.24 105	0.18 203	0.45 168	0.24 285	0.57 240	0.38 132	0.41 273	0.39 262	0.55 390	0.25 216	0.38 201	0.23 173	0.11 323	0.08 180	0.12 352	0.07 100	0.13 184	0.12 178

RCA-Stereo	0.34 184	0.32 211	1.30 177	0.26 172	0.14 68	0.58 351	0.23 251	0.78 394	0.62 395	0.40 265	0.44 286	0.28 211	0.35 336	0.29 100	0.20 118	0.09 137	0.10 313	0.09 153	0.07 100	0.19 346	0.08 49

IGEV-Stereo	0.34 184	0.54 384	1.47 224	0.25 129	0.16 127	0.56 316	0.23 251	0.49 168	0.40 159	0.25 165	0.24 112	0.22 124	0.24 201	0.54 320	0.19 86	0.09 137	0.10 313	0.10 213	0.18 470	0.24 427	0.29 511
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
XX-TBD	0.34 184	0.77 490	1.75 294	0.34 396	0.13 48	0.51 250	0.17 72	0.43 95	0.50 268	0.37 247	0.49 334	0.23 141	0.18 91	0.28 84	0.24 199	0.10 243	0.07 75	0.08 56	0.06 18	0.09 74	0.07 12

GEAStereo	0.35 197	0.32 211	1.17 147	0.53 575	0.60 609	0.55 300	0.21 172	0.40 65	0.27 11	0.20 78	0.22 86	0.16 48	0.18 91	0.44 241	0.16 32	0.11 323	0.37 614	0.08 56	0.06 18	0.33 523	0.71 630

GASTEREO	0.35 197	0.72 466	1.15 143	0.56 589	0.20 254	0.52 269	0.22 212	0.56 234	0.40 159	0.30 217	0.31 201	0.16 48	0.31 312	0.35 167	0.26 225	0.09 137	0.14 442	0.08 56	0.28 546	0.14 213	0.20 399

MSCF	0.35 197	0.72 466	1.15 143	0.58 596	0.21 268	0.50 239	0.22 212	0.56 234	0.38 132	0.29 212	0.29 169	0.17 63	0.30 302	0.35 167	0.26 225	0.09 137	0.12 399	0.08 56	0.29 552	0.15 236	0.21 412

xyz-stereo-finetune2	0.35 197	0.45 334	1.04 125	0.21 27	0.12 21	0.58 351	0.23 251	0.50 177	0.45 217	0.31 222	0.46 298	0.30 230	0.41 397	0.81 411	0.51 437	0.08 65	0.07 75	0.11 288	0.09 184	0.12 150	0.09 74

SCV	0.35 197	0.59 404	1.37 198	0.34 396	0.22 297	0.28 19	0.23 251	0.72 330	0.35 83	0.19 64	0.30 184	0.24 157	0.20 129	0.64 356	0.19 86	0.11 323	0.08 180	0.09 153	0.29 552	0.34 535	0.29 511

StereoAnything_RVC	0.35 197	1.25 622	1.82 349	0.20 9	0.12 21	0.26 15	0.15 36	0.43 95	0.37 125	0.14 8	0.10 3	0.11 1	0.19 116	0.46 266	0.14 4	0.11 323	0.09 264	0.08 56	0.05 1	0.76 637	0.18 363

rvit_0105_4	0.35 197	0.35 246	1.45 219	0.31 308	0.18 203	0.37 85	0.28 374	0.59 255	0.62 395	0.27 199	0.31 201	0.35 256	0.27 257	0.43 232	0.25 213	0.18 527	0.16 488	0.15 481	0.13 363	0.15 236	0.12 178

CAS	0.35 197	0.25 103	1.30 177	0.79 623	0.34 481	0.51 250	0.23 251	0.46 127	0.39 145	0.22 111	0.31 201	0.20 104	0.17 67	0.28 84	0.23 173	0.73 643	0.06 24	0.07 1	0.05 1	0.09 74	0.37 573

Selective-RAFT	0.35 197	0.26 121	1.48 227	0.31 308	0.15 97	0.61 402	0.19 103	0.60 267	0.54 313	0.28 206	0.29 169	0.40 288	0.33 325	0.50 302	0.27 235	0.10 243	0.07 75	0.09 153	0.35 589	0.19 346	0.08 49

x	0.35 197	0.20 18	1.36 193	0.33 363	0.17 156	0.47 198	0.24 285	0.75 356	0.54 313	0.40 265	0.40 265	0.42 308	0.34 334	0.45 257	0.32 305	0.11 323	0.14 442	0.11 288	0.09 184	0.12 150	0.14 248

GSStereo	0.36 207	0.32 211	1.17 147	0.34 396	0.60 609	0.55 300	0.21 172	0.62 276	0.41 172	0.22 111	0.22 86	0.17 63	0.18 91	0.44 241	0.16 32	0.10 243	0.16 488	0.08 56	0.11 290	0.33 523	0.84 641

gasm-f	0.36 207	0.34 237	1.13 138	0.53 575	0.44 556	0.54 285	0.27 354	0.40 65	0.27 11	0.20 78	0.33 221	0.16 48	0.22 159	0.36 180	0.25 213	0.11 323	0.37 614	0.08 56	0.06 18	0.38 569	0.71 630

rvit_0105_5	0.36 207	0.39 283	1.48 227	0.30 281	0.18 203	0.41 128	0.30 406	0.64 287	0.62 395	0.30 217	0.33 221	0.37 265	0.29 292	0.41 220	0.28 246	0.18 527	0.16 488	0.15 481	0.15 416	0.15 236	0.14 248

MoCha-V2	0.36 207	0.32 211	1.41 208	0.36 431	0.31 443	0.35 64	0.19 103	0.57 240	0.39 145	0.30 217	0.32 211	0.28 211	0.27 257	0.47 278	0.24 199	0.08 65	0.56 642	0.08 56	0.38 602	0.18 325	0.12 178

s12784h	0.36 207	0.28 160	1.58 246	0.23 78	0.11 9	0.62 422	0.24 285	0.79 409	0.64 415	0.44 291	0.52 362	0.28 211	0.26 236	0.50 302	0.24 199	0.11 323	0.06 24	0.09 153	0.06 18	0.16 273	0.06 1

R-Stereo Train	0.36 207	0.21 33	1.70 272	0.29 260	0.18 203	0.55 300	0.26 330	0.78 394	0.36 113	0.57 434	0.67 496	0.33 246	0.24 201	0.32 132	0.23 173	0.10 243	0.08 180	0.09 153	0.07 100	0.09 74	0.12 178

RAFT-Stereo	0.36 207	0.21 33	1.70 272	0.29 260	0.18 203	0.55 300	0.26 330	0.78 394	0.36 113	0.57 434	0.67 496	0.33 246	0.24 201	0.32 132	0.23 173	0.10 243	0.08 180	0.09 153	0.07 100	0.09 74	0.12 178
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DN	0.37 214	0.23 71	1.40 206	0.37 455	0.40 537	0.48 209	0.21 172	0.51 187	0.40 159	0.23 134	0.24 112	0.36 261	0.18 91	0.81 411	0.54 450	0.13 415	0.11 366	0.11 288	0.34 585	0.12 150	0.19 380

PSi22	0.37 214	0.73 473	1.71 279	0.28 226	0.13 48	0.44 160	0.14 19	0.64 287	0.51 275	0.22 111	0.28 161	0.36 261	0.22 159	0.65 367	0.27 235	0.07 26	0.14 442	0.07 1	0.06 18	0.28 479	0.12 178

DDF-Stereo	0.37 214	0.27 133	0.79 75	0.39 482	0.29 406	0.38 99	0.21 172	0.47 147	0.51 275	0.32 231	0.17 35	0.79 531	0.23 185	0.64 356	1.04 556	0.11 323	0.07 75	0.09 153	0.12 330	0.35 547	0.15 290

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 214	0.37 259	1.21 157	0.26 172	0.18 203	0.73 519	0.18 92	0.53 212	0.41 172	0.35 238	0.30 184	0.58 416	0.22 159	0.33 146	0.95 536	0.09 137	0.07 75	0.09 153	0.35 589	0.13 184	0.15 290

GREAT-IGEV	0.37 214	0.28 160	1.48 227	0.25 129	0.38 521	0.46 188	0.18 92	0.33 21	0.34 69	0.15 10	0.29 169	0.15 35	0.17 67	0.36 180	0.23 173	0.07 26	0.76 660	0.07 1	0.26 538	0.21 378	1.03 659
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
tg	0.37 214	0.55 393	1.35 191	0.28 226	0.16 127	0.57 334	0.18 92	0.57 240	0.49 257	0.37 247	0.44 286	0.38 273	0.24 201	0.46 266	0.24 199	0.09 137	0.08 180	0.11 288	0.11 290	0.43 595	0.36 566

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 214	1.34 634	1.24 163	0.23 78	0.12 21	0.33 48	0.20 130	0.40 65	0.33 56	0.25 165	0.21 67	0.16 48	0.14 20	0.27 70	0.63 480	0.55 633	0.06 24	0.11 288	0.13 363	0.25 441	0.49 606

plain	0.37 214	0.47 347	2.15 462	0.27 195	0.19 238	0.33 48	0.20 130	0.58 246	0.46 228	0.23 134	0.37 242	0.23 141	0.25 216	0.45 257	0.28 246	0.11 323	0.08 180	0.13 413	0.09 184	0.42 593	0.12 178

riskmin	0.37 214	0.22 50	1.74 288	0.32 337	0.20 254	0.48 209	0.20 130	0.66 297	0.46 228	0.36 243	0.34 229	0.69 480	0.45 438	0.39 209	0.27 235	0.11 323	0.08 180	0.12 352	0.08 139	0.13 184	0.16 322

AnonymousM	0.37 214	0.44 325	1.50 233	0.25 129	0.15 97	0.52 269	0.23 251	0.60 267	0.42 185	0.42 278	0.32 211	0.30 230	0.25 216	0.34 160	0.23 173	0.11 323	0.09 264	0.71 643	0.36 598	0.12 150	0.07 12

iRaftStereo_RVC	0.37 214	0.53 376	1.41 208	0.28 226	0.15 97	0.52 269	0.20 130	0.54 224	0.46 228	0.37 247	0.43 275	0.41 294	0.23 185	0.36 180	0.26 225	0.09 137	0.15 470	0.12 352	0.11 290	0.41 587	0.37 573

DIP-Stereo	0.37 214	0.34 237	1.50 233	0.27 195	0.18 203	0.63 440	0.17 72	0.92 514	0.53 300	0.49 343	0.48 317	0.30 230	0.30 302	0.39 209	0.30 280	0.10 243	0.08 180	0.10 213	0.08 139	0.15 236	0.12 178
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MM-Stereo_test2	0.38 226	0.28 160	2.46 525	0.43 515	0.15 97	0.50 239	0.25 307	0.47 147	0.38 132	0.33 234	0.26 140	0.23 141	0.22 159	0.34 160	0.29 260	0.08 65	0.09 264	0.09 153	0.10 223	0.36 554	0.22 427

HART	0.38 226	0.53 376	1.66 262	0.26 172	0.15 97	0.30 30	0.19 103	0.67 306	0.46 228	0.29 212	0.52 362	0.38 273	0.16 58	0.41 220	0.20 118	0.08 65	0.68 653	0.09 153	0.07 100	0.34 535	0.21 412

mmm	0.38 226	0.21 33	1.18 149	0.35 412	0.17 156	0.49 226	0.26 330	0.78 394	0.52 283	0.50 350	0.57 416	0.41 294	0.37 355	0.71 389	0.31 292	0.11 323	0.13 423	0.14 450	0.13 363	0.15 236	0.14 248

Any-RAFT	0.38 226	0.25 103	1.89 379	0.27 195	0.17 156	0.68 492	0.21 172	0.78 394	0.53 300	0.43 284	0.43 275	0.54 387	0.30 302	0.41 220	0.20 118	0.10 243	0.12 399	0.08 56	0.06 18	0.10 102	0.09 74

qqq	0.38 226	0.21 33	1.34 188	0.28 226	0.15 97	0.45 168	0.26 330	0.76 368	0.52 283	0.39 263	0.41 269	0.46 344	0.36 342	0.96 427	0.30 280	0.11 323	0.14 442	0.12 352	0.12 330	0.12 150	0.14 248

PSM-adaLoss	0.38 226	0.27 133	1.78 316	0.44 522	0.17 156	0.60 382	0.29 398	0.51 187	0.52 283	0.47 313	0.43 275	0.44 323	0.28 274	0.47 278	0.28 246	0.12 384	0.08 180	0.12 352	0.10 223	0.17 297	0.12 178

ROB_FTStereo_v2	0.38 226	0.27 133	1.78 316	0.44 522	0.17 156	0.61 402	0.28 374	0.51 187	0.52 283	0.47 313	0.43 275	0.44 323	0.28 274	0.47 278	0.28 246	0.12 384	0.08 180	0.12 352	0.10 223	0.17 297	0.12 178

ROB_FTStereo	0.38 226	0.27 133	1.78 316	0.44 522	0.17 156	0.61 402	0.26 330	0.51 187	0.52 283	0.47 313	0.43 275	0.43 312	0.28 274	0.49 295	0.28 246	0.12 384	0.08 180	0.12 352	0.10 223	0.17 297	0.12 178

HUI-Stereo	0.38 226	0.27 133	1.79 336	0.44 522	0.17 156	0.61 402	0.28 374	0.51 187	0.52 283	0.47 313	0.43 275	0.44 323	0.28 274	0.45 257	0.28 246	0.12 384	0.08 180	0.12 352	0.10 223	0.17 297	0.12 178

RAFT-IKP	0.38 226	0.27 133	1.79 336	0.44 522	0.16 127	0.60 382	0.28 374	0.51 187	0.52 283	0.47 313	0.43 275	0.43 312	0.28 274	0.50 302	0.28 246	0.12 384	0.08 180	0.12 352	0.10 223	0.17 297	0.12 178

raftrobust	0.38 226	0.68 451	1.54 240	0.32 337	0.46 575	0.52 269	0.21 172	0.56 234	0.42 185	0.52 372	0.35 234	0.31 233	0.33 325	0.37 191	0.30 280	0.10 243	0.11 366	0.08 56	0.07 100	0.21 378	0.19 380

sAnonymous2	0.38 226	0.62 417	2.15 462	0.31 308	0.24 332	0.34 58	0.27 354	0.53 212	0.46 228	0.24 145	0.29 169	0.23 141	0.28 274	0.28 84	0.22 162	0.12 384	0.09 264	0.11 288	0.13 363	0.38 569	0.35 558

CroCo_RVC	0.38 226	0.62 417	2.15 462	0.31 308	0.24 332	0.34 58	0.27 354	0.53 212	0.46 228	0.24 145	0.29 169	0.23 141	0.28 274	0.28 84	0.22 162	0.12 384	0.09 264	0.11 288	0.13 363	0.38 569	0.35 558

GMStereo	0.38 226	0.99 578	1.91 390	0.27 195	0.16 127	0.39 104	0.23 251	0.47 147	0.62 395	0.38 257	0.34 229	0.25 172	0.25 216	0.39 209	0.29 260	0.14 459	0.08 180	0.10 213	0.12 330	0.15 236	0.11 133
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
Gwc-CoAtRS	0.38 226	0.33 220	1.92 393	0.27 195	0.41 546	0.48 209	0.19 103	0.59 255	0.46 228	0.43 284	0.39 262	0.57 409	0.26 236	0.32 132	0.26 225	0.09 137	0.09 264	0.09 153	0.31 571	0.11 133	0.09 74

Lsterematch	0.39 241	0.69 455	1.65 257	0.28 226	0.14 68	0.50 239	0.21 172	0.47 147	0.58 347	0.43 284	0.59 425	0.44 323	0.37 355	0.44 241	0.40 375	0.10 243	0.06 24	0.10 213	0.08 139	0.14 213	0.12 178

NLSM1	0.39 241	0.24 89	0.56 17	0.27 195	0.40 537	0.49 226	0.21 172	1.44 640	1.64 644	0.25 165	0.33 221	0.25 172	0.26 236	0.40 215	0.32 305	0.10 243	0.10 313	0.11 288	0.10 223	0.22 395	0.13 221

AIO_test	0.39 241	0.37 259	1.19 151	0.73 616	0.67 618	0.35 64	0.25 307	0.47 147	0.34 69	0.34 236	0.22 86	0.33 246	0.17 67	1.31 467	0.19 86	0.11 323	0.15 470	0.08 56	0.21 509	0.15 236	0.23 452

rvit_0105_3	0.39 241	0.47 347	1.46 220	0.33 363	0.19 238	0.45 168	0.35 464	0.69 313	0.65 429	0.37 247	0.37 242	0.40 288	0.31 312	0.44 241	0.30 280	0.18 527	0.17 508	0.17 521	0.18 470	0.15 236	0.15 290

CASS	0.39 241	0.30 189	1.61 253	0.32 337	0.17 156	0.53 278	0.24 285	0.70 321	0.49 257	0.59 466	0.54 386	0.40 288	0.40 386	0.41 220	0.30 280	0.17 515	0.10 313	0.14 450	0.11 290	0.18 325	0.17 343
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Patchmatch Stereo++	0.39 241	0.27 133	1.78 316	0.44 522	0.16 127	0.61 402	0.27 354	0.51 187	0.52 283	0.47 313	0.43 275	0.43 312	0.28 274	0.54 320	0.28 246	0.12 384	0.08 180	0.12 352	0.10 223	0.17 297	0.12 178
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
iGMRVC	0.39 241	0.27 133	1.78 316	0.44 522	0.17 156	0.61 402	0.27 354	0.51 187	0.52 283	0.47 313	0.43 275	0.44 323	0.28 274	0.55 324	0.28 246	0.12 384	0.08 180	0.12 352	0.10 223	0.17 297	0.12 178

iRAFT	0.39 241	0.27 133	1.78 316	0.44 522	0.16 127	0.61 402	0.27 354	0.51 187	0.52 283	0.47 313	0.43 275	0.43 312	0.28 274	0.54 320	0.28 246	0.12 384	0.08 180	0.12 352	0.10 223	0.17 297	0.12 178

MM-Stereo_test3	0.40 249	0.58 401	1.75 294	0.36 431	0.30 422	0.45 168	0.30 406	0.72 330	0.59 355	0.31 222	0.43 275	0.32 239	0.23 185	0.35 167	0.29 260	0.10 243	0.20 544	0.10 213	0.08 139	0.40 584	0.11 133

rvit_stereo_0075_2	0.40 249	0.40 291	1.88 372	0.33 363	0.32 453	0.41 128	0.22 212	0.58 246	0.53 300	0.38 257	0.51 347	0.40 288	0.27 257	0.44 241	0.29 260	0.20 552	0.15 470	0.22 568	0.15 416	0.18 325	0.23 452

test_sample1	0.40 249	0.18 6	1.19 151	0.31 308	0.18 203	0.48 209	0.23 251	0.78 394	0.49 257	0.44 291	0.44 286	0.45 332	0.41 397	1.39 476	0.33 318	0.11 323	0.09 264	0.10 213	0.09 184	0.12 150	0.13 221

H2IRNET	0.40 249	0.61 411	1.90 384	0.29 260	0.17 156	0.54 285	0.18 92	0.52 203	0.50 268	0.27 199	0.56 408	0.47 352	0.35 336	0.46 266	0.33 318	0.10 243	0.07 75	0.12 352	0.14 391	0.32 514	0.12 178

DCANet-4	0.40 249	0.27 133	2.21 473	0.25 129	0.14 68	0.51 250	0.22 212	0.77 379	0.72 494	0.54 396	0.47 304	0.28 211	0.37 355	0.37 191	0.34 325	0.09 137	0.07 75	0.08 56	0.07 100	0.08 37	0.22 427

test_4	0.40 249	0.37 259	2.01 427	0.29 260	0.21 268	0.50 239	0.28 374	0.47 147	0.39 145	0.42 278	0.76 542	0.38 273	0.22 159	0.52 310	0.33 318	0.08 65	0.07 75	0.11 288	0.15 416	0.28 479	0.07 12

cross-raft	0.40 249	0.27 133	2.22 477	0.30 281	0.17 156	0.49 226	0.35 464	0.71 324	0.39 145	0.43 284	0.45 290	0.64 444	0.25 216	0.32 132	0.25 213	0.08 65	0.08 180	0.09 153	0.23 522	0.11 133	0.14 248

FE-Mocha	0.41 256	0.31 203	1.44 216	0.28 226	0.33 468	0.41 128	0.17 72	0.69 313	0.45 217	0.44 291	0.50 342	0.41 294	0.45 438	0.36 180	1.17 575	0.10 243	0.08 180	0.11 288	0.21 509	0.13 184	0.13 221

MM-Stereo_test1	0.41 256	0.39 283	2.29 492	0.38 472	0.26 370	0.44 160	0.28 374	0.63 284	0.51 275	0.40 265	0.32 211	0.26 187	0.26 236	0.46 266	0.22 162	0.09 137	0.21 553	0.10 213	0.09 184	0.39 579	0.15 290

HI	0.41 256	0.63 427	1.72 280	0.27 195	0.21 268	0.45 168	0.19 103	0.55 228	0.41 172	0.57 434	0.59 425	0.65 449	0.45 438	0.45 257	0.39 367	0.08 65	0.09 264	0.10 213	0.11 290	0.20 362	0.10 108

CoSv	0.41 256	0.63 427	1.72 280	0.27 195	0.21 268	0.45 168	0.19 103	0.55 228	0.41 172	0.57 434	0.59 425	0.65 449	0.45 438	0.45 257	0.39 367	0.08 65	0.09 264	0.10 213	0.11 290	0.20 362	0.10 108

AIO_rvc	0.41 256	0.64 432	1.29 174	0.58 596	0.39 527	0.37 85	0.24 285	0.50 177	0.43 196	0.28 206	0.23 100	0.25 172	0.16 58	0.99 430	0.19 86	0.10 243	0.16 488	0.08 56	0.11 290	0.25 441	0.85 643

test_sample2	0.41 256	0.19 10	1.23 161	0.31 308	0.17 156	0.51 250	0.27 354	0.81 417	0.55 320	0.44 291	0.45 290	0.46 344	0.38 364	1.51 498	0.30 280	0.12 384	0.09 264	0.11 288	0.10 223	0.14 213	0.14 248

GMStereo_Zeroshot	0.41 256	0.36 256	1.54 240	0.41 500	0.19 238	0.52 269	0.19 103	0.59 255	0.52 283	0.57 434	0.59 425	0.63 435	0.29 292	0.58 332	0.33 318	0.15 479	0.09 264	0.16 500	0.09 184	0.24 427	0.12 178

MIM_Stereo	0.41 256	0.60 406	1.88 372	0.31 308	0.21 268	0.50 239	0.19 103	0.64 287	0.44 202	0.43 284	0.53 374	0.43 312	0.27 257	0.51 306	0.28 246	0.08 65	0.14 442	0.11 288	0.10 223	0.26 462	0.26 488

LL-Strereo2	0.41 256	0.90 540	1.83 352	0.44 522	0.24 332	0.54 285	0.27 354	0.58 246	0.45 217	0.41 273	0.33 221	0.44 323	0.21 142	0.44 241	0.34 325	0.09 137	0.08 180	0.16 500	0.14 391	0.17 297	0.17 343

BUS	0.41 256	0.27 133	1.13 138	0.30 281	0.21 268	0.91 586	0.23 251	1.00 584	0.61 377	0.63 505	0.53 374	0.66 456	0.30 302	0.43 232	0.32 305	0.13 415	0.10 313	0.14 450	0.12 330	0.12 150	0.11 133

BSDual-CNN	0.41 256	0.27 133	1.13 138	0.30 281	0.21 268	0.76 535	0.31 419	1.00 584	0.61 377	0.63 505	0.53 374	0.63 435	0.37 355	0.43 232	0.38 356	0.13 415	0.10 313	0.14 450	0.12 330	0.12 150	0.11 133

psmg	0.41 256	0.27 133	1.13 138	0.27 195	0.21 268	0.75 531	0.36 471	0.90 493	0.61 377	0.59 466	0.59 425	0.63 435	0.37 355	0.43 232	0.38 356	0.13 415	0.10 313	0.13 413	0.12 330	0.13 184	0.11 133

GMOStereo	0.41 256	0.62 417	1.78 316	0.28 226	0.36 503	0.51 250	0.31 419	0.53 212	0.44 202	0.57 434	0.48 317	0.41 294	0.27 257	0.28 84	0.23 173	0.08 65	0.38 618	0.13 413	0.11 290	0.34 535	0.11 133

error version	0.41 256	0.62 417	1.78 316	0.28 226	0.36 503	0.51 250	0.31 419	0.53 212	0.44 202	0.57 434	0.48 317	0.41 294	0.27 257	0.28 84	0.23 173	0.08 65	0.38 618	0.13 413	0.11 290	0.34 535	0.11 133

test-v	0.41 256	0.62 417	1.78 316	0.28 226	0.36 503	0.51 250	0.31 419	0.53 212	0.44 202	0.57 434	0.48 317	0.41 294	0.27 257	0.28 84	0.23 173	0.08 65	0.38 618	0.13 413	0.11 290	0.34 535	0.11 133

CRE-IMP	0.41 256	0.22 50	1.76 303	0.48 554	0.17 156	0.79 552	0.69 606	0.52 203	0.52 283	0.47 313	0.42 273	0.45 332	0.26 236	0.41 220	0.31 292	0.11 323	0.07 75	0.12 352	0.09 184	0.17 297	0.23 452

test-2	0.41 256	0.62 417	1.78 316	0.28 226	0.36 503	0.51 250	0.31 419	0.53 212	0.44 202	0.57 434	0.48 317	0.41 294	0.27 257	0.28 84	0.23 173	0.08 65	0.38 618	0.13 413	0.11 290	0.34 535	0.11 133

CFNet-RSSM	0.41 256	0.32 211	2.20 472	0.27 195	0.44 556	0.52 269	0.19 103	0.76 368	0.48 250	0.43 284	0.36 238	0.54 387	0.26 236	0.33 146	0.25 213	0.09 137	0.08 180	0.09 153	0.38 602	0.10 102	0.09 74

DMCA	0.41 256	0.52 369	1.26 166	0.31 308	0.24 332	0.59 370	0.26 330	0.77 379	0.63 407	0.58 452	0.48 317	0.57 409	0.35 336	0.40 215	0.50 431	0.14 459	0.10 313	0.14 450	0.10 223	0.15 236	0.15 290

WQFJA1	0.42 275	0.24 89	0.53 11	0.26 172	0.38 521	0.48 209	0.23 251	1.72 651	2.07 660	0.25 165	0.25 127	0.28 211	0.27 257	0.32 132	0.34 325	0.09 137	0.11 366	0.10 213	0.08 139	0.20 362	0.13 221

WQFJX	0.42 275	0.25 103	0.55 14	0.26 172	0.39 527	0.47 198	0.23 251	1.76 653	1.82 654	0.26 183	0.26 140	0.28 211	0.28 274	0.42 228	0.32 305	0.10 243	0.10 313	0.09 153	0.08 139	0.24 427	0.16 322

NLMM	0.42 275	0.24 89	0.53 11	0.26 172	0.38 521	0.48 209	0.23 251	1.72 651	2.06 659	0.25 165	0.25 127	0.28 211	0.27 257	0.32 132	0.34 325	0.09 137	0.11 366	0.10 213	0.08 139	0.20 362	0.13 221

AE-Stereo	0.42 275	0.29 172	1.65 257	0.43 515	0.47 578	0.56 316	0.23 251	0.86 461	0.46 228	0.31 222	0.41 269	0.43 312	0.24 201	0.34 160	0.24 199	0.09 137	0.48 638	0.11 288	0.45 616	0.22 395	0.19 380

ACVNet-DCA	0.42 275	0.64 432	2.07 439	0.35 412	0.14 68	0.76 535	0.25 307	0.76 368	0.52 283	0.31 222	0.38 253	0.24 157	0.38 364	0.69 382	0.19 86	0.10 243	0.24 571	0.11 288	0.09 184	0.12 150	0.14 248

dd	0.42 275	0.96 561	1.77 312	0.31 308	0.17 156	0.57 334	0.26 330	0.49 168	0.68 455	0.41 273	0.40 265	0.34 252	0.27 257	0.45 257	0.40 375	0.17 515	0.10 313	0.13 413	0.12 330	0.21 378	0.12 178

Anonymous3	0.42 275	0.35 246	2.09 445	0.33 363	0.24 332	0.72 512	0.31 419	0.74 346	0.55 320	0.35 238	0.40 265	0.33 246	0.29 292	0.44 241	0.28 246	0.18 527	0.18 520	0.13 413	0.13 363	0.17 297	0.17 343

DCANet	0.42 275	0.77 490	1.95 409	0.25 129	0.14 68	0.51 250	0.22 212	0.77 379	0.72 494	0.54 396	0.48 317	0.31 233	0.41 397	0.36 180	0.39 367	0.09 137	0.07 75	0.09 153	0.07 100	0.13 184	0.23 452

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 275	0.86 525	1.78 316	0.28 226	0.17 156	0.52 269	0.20 130	0.62 276	0.61 377	0.50 350	0.61 448	0.39 279	0.32 320	0.35 167	0.30 280	0.07 26	0.10 313	0.09 153	0.09 184	0.35 547	0.10 108

fff	0.43 284	0.77 490	1.95 409	0.24 105	0.13 48	0.51 250	0.22 212	0.77 379	0.75 527	0.54 396	0.47 304	0.31 233	0.65 542	0.36 180	0.34 325	0.09 137	0.07 75	0.08 56	0.07 100	0.08 37	0.22 427

DisPM	0.43 284	0.33 220	1.78 316	0.57 594	0.18 203	0.59 370	0.63 594	0.53 212	0.61 377	0.60 476	0.53 374	0.38 273	0.26 236	0.75 396	0.29 260	0.12 384	0.07 75	0.12 352	0.11 290	0.11 133	0.14 248

IER	0.43 284	0.38 271	1.69 268	0.26 172	0.25 352	0.66 474	0.26 330	0.71 324	0.55 320	0.54 396	0.59 425	0.60 426	0.53 490	0.52 310	0.39 367	0.11 323	0.08 180	0.11 288	0.11 290	0.14 213	0.11 133

test-3	0.43 284	0.20 18	1.70 272	0.34 396	0.32 453	0.45 168	0.23 251	0.71 324	0.46 228	0.51 363	0.29 169	0.45 332	0.21 142	0.59 338	0.98 541	0.08 65	0.07 75	0.10 213	0.35 589	0.29 486	0.28 504

test_1	0.43 284	0.20 18	1.70 272	0.34 396	0.32 453	0.45 168	0.23 251	0.71 324	0.46 228	0.50 350	0.29 169	0.45 332	0.21 142	0.59 338	0.98 541	0.08 65	0.07 75	0.10 213	0.35 589	0.29 486	0.29 511

rafts_anoy	0.43 284	0.89 536	1.96 418	0.32 337	0.30 422	0.48 209	0.24 285	0.62 276	0.49 257	0.37 247	0.38 253	0.33 246	0.30 302	0.51 306	0.34 325	0.10 243	0.39 625	0.13 413	0.15 416	0.17 297	0.15 290

RALAANet	0.43 284	0.98 573	1.90 384	0.32 337	0.23 317	0.48 209	0.19 103	0.67 306	0.53 300	0.48 331	0.45 290	0.39 279	0.30 302	0.48 285	0.37 349	0.10 243	0.08 180	0.11 288	0.14 391	0.27 473	0.10 108

csc	0.43 284	0.77 490	1.95 409	0.24 105	0.13 48	0.51 250	0.22 212	0.77 379	0.75 527	0.54 396	0.47 304	0.31 233	0.65 542	0.36 180	0.34 325	0.09 137	0.07 75	0.08 56	0.07 100	0.08 37	0.22 427

cscssc	0.43 284	0.77 490	1.95 409	0.24 105	0.13 48	0.51 250	0.22 212	0.77 379	0.75 527	0.54 396	0.47 304	0.31 233	0.65 542	0.36 180	0.34 325	0.09 137	0.07 75	0.08 56	0.07 100	0.08 37	0.22 427

IGEV_i1	0.44 293	0.26 121	2.01 427	0.33 363	0.18 203	0.58 351	0.27 354	0.84 443	0.49 257	0.45 302	0.47 304	0.55 390	0.33 325	0.65 367	0.36 342	0.11 323	0.11 366	0.13 413	0.19 490	0.17 297	0.28 504

Selective-IGEV-i1	0.44 293	0.23 71	1.30 177	0.33 363	0.45 567	0.60 382	0.32 442	0.85 451	0.64 415	0.42 278	0.52 362	0.60 426	0.28 274	0.46 266	0.34 325	0.10 243	0.10 313	0.13 413	0.28 546	0.14 213	0.75 634

rvit_105_1	0.44 293	0.54 384	1.46 220	0.36 431	0.24 332	0.51 250	0.45 532	0.75 356	0.74 513	0.45 302	0.44 286	0.44 323	0.36 342	0.62 351	0.38 356	0.20 552	0.18 520	0.18 541	0.22 519	0.18 325	0.18 363

model_zeroshot	0.44 293	0.68 451	1.97 423	0.28 226	0.18 203	0.69 498	0.21 172	0.63 284	0.40 159	1.00 606	0.34 229	0.42 308	0.20 129	0.69 382	0.24 199	0.10 243	0.22 559	0.10 213	0.22 519	0.12 150	0.10 108

1test111	0.44 293	0.64 432	2.07 439	0.35 412	0.14 68	0.76 535	0.25 307	0.76 368	0.52 283	0.31 222	0.38 253	0.24 157	0.38 364	0.96 427	0.30 280	0.10 243	0.24 571	0.11 288	0.09 184	0.12 150	0.14 248

tt1	0.44 293	0.64 432	1.83 352	0.35 412	0.14 68	0.76 535	0.25 307	0.74 346	0.88 578	0.31 222	0.37 242	0.25 172	0.35 336	0.63 354	0.19 86	0.10 243	0.24 571	0.11 288	0.09 184	0.25 441	0.36 566

RAFT-Test	0.44 293	0.38 271	2.01 427	0.27 195	0.44 556	0.64 454	0.37 480	0.72 330	0.57 336	0.45 302	0.48 317	0.65 449	0.24 201	0.35 167	0.29 260	0.09 137	0.11 366	0.09 153	0.38 602	0.10 102	0.11 133

4D-IteraStereo	0.44 293	0.96 561	2.63 560	0.27 195	0.30 422	0.45 168	0.25 307	0.52 203	0.50 268	0.40 265	0.31 201	0.40 288	0.19 116	0.35 167	0.32 305	0.09 137	0.06 24	0.12 352	0.11 290	0.19 346	0.30 524

ToySt	0.44 293	0.61 411	1.89 379	0.29 260	0.18 203	0.55 300	0.35 464	0.67 306	0.53 300	0.39 263	0.50 342	0.59 419	0.43 426	0.51 306	0.49 426	0.10 243	0.12 399	0.13 413	0.16 437	0.24 427	0.19 380

UDGNet	0.44 293	1.02 588	1.74 288	0.35 412	0.19 238	0.58 351	0.23 251	0.49 168	0.66 444	0.41 273	0.38 253	0.34 252	0.29 292	0.53 316	0.30 280	0.24 586	0.10 313	0.37 617	0.19 490	0.27 473	0.15 290

test_3	0.44 293	0.20 18	1.70 272	0.36 431	0.32 453	0.47 198	0.30 406	0.73 342	0.49 257	0.50 350	0.30 184	0.45 332	0.22 159	0.59 338	0.98 541	0.08 65	0.10 313	0.11 288	0.35 589	0.29 486	0.28 504

GANet-ADL	0.44 293	0.41 301	2.31 494	0.33 363	0.20 254	0.57 334	0.25 307	0.75 356	0.54 313	0.42 278	0.59 425	0.56 403	0.30 302	0.40 215	0.38 356	0.14 459	0.11 366	0.09 153	0.08 139	0.22 395	0.17 343

DeepStereo_RVC	0.44 293	0.28 160	1.92 393	0.49 556	0.17 156	0.60 382	0.59 580	0.50 177	0.52 283	0.49 343	0.45 290	0.39 279	0.86 589	0.45 257	0.33 318	0.11 323	0.08 180	0.11 288	0.09 184	0.15 236	0.19 380

test-1	0.44 293	0.48 352	1.69 268	0.30 281	0.27 383	0.50 239	0.28 374	0.80 413	0.43 196	0.40 265	0.54 386	0.41 294	0.24 201	0.31 119	1.16 573	0.09 137	0.20 544	0.10 213	0.17 457	0.11 133	0.26 488

raft+_RVC	0.44 293	0.67 448	1.85 357	0.34 396	0.71 623	0.51 250	0.25 307	0.64 287	0.51 275	0.35 238	0.45 290	0.32 239	0.28 274	0.43 232	0.32 305	0.09 137	0.19 533	0.10 213	0.09 184	0.20 362	0.40 588

GES	0.44 293	0.28 160	1.88 372	0.30 281	0.18 203	0.61 402	0.30 406	0.88 481	0.46 228	0.47 313	0.52 362	0.39 279	0.42 415	0.58 332	0.67 491	0.15 479	0.11 366	0.12 352	0.10 223	0.15 236	0.17 343

AFF-stereo	0.44 293	0.96 561	1.78 316	0.31 308	0.15 97	0.50 239	0.21 172	0.64 287	0.63 407	0.47 313	0.64 482	0.49 365	0.34 334	0.46 266	0.31 292	0.08 65	0.09 264	0.10 213	0.10 223	0.37 562	0.10 108

FENet	0.44 293	0.30 189	2.42 516	0.32 337	0.17 156	0.58 351	0.22 212	0.77 379	0.59 355	0.47 313	0.42 273	0.55 390	0.38 364	0.49 295	0.47 415	0.12 384	0.09 264	0.12 352	0.11 290	0.13 184	0.16 322

AdaStereo	0.44 293	0.38 271	1.79 336	0.34 396	0.20 254	0.57 334	0.28 374	0.92 514	0.69 464	0.52 372	0.55 396	0.61 429	0.33 325	0.48 285	0.39 367	0.17 515	0.08 180	0.17 521	0.11 290	0.18 325	0.12 178
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.
Hybrid-DGEV-03	0.45 312	0.88 532	1.75 294	0.29 260	0.17 156	0.58 351	0.24 285	0.65 294	0.48 250	0.59 466	1.01 592	0.39 279	0.28 274	0.41 220	0.34 325	0.09 137	0.08 180	0.12 352	0.09 184	0.34 535	0.24 466

WQFJX1	0.45 312	0.28 160	0.56 17	0.27 195	0.35 494	0.48 209	0.25 307	1.98 664	2.08 661	0.26 183	0.26 140	0.29 222	0.28 274	0.50 302	0.31 292	0.10 243	0.11 366	0.10 213	0.08 139	0.23 410	0.14 248

AIO-test1	0.45 312	0.87 528	2.27 488	0.33 363	0.33 468	0.50 239	0.22 212	0.74 346	0.66 444	0.29 212	0.41 269	0.29 222	0.22 159	0.73 392	0.29 260	0.09 137	0.08 180	0.12 352	0.14 391	0.30 497	0.22 427

StereoVision	0.45 312	0.72 466	1.94 406	0.33 363	0.32 453	0.47 198	0.26 330	0.68 310	0.57 336	0.32 231	0.89 572	0.45 332	0.27 257	0.49 295	0.36 342	0.13 415	0.15 470	0.16 500	0.15 416	0.19 346	0.13 221

ADStereo(finetuned)	0.45 312	0.77 490	2.12 454	0.25 129	0.14 68	0.51 250	0.22 212	0.77 379	0.72 494	0.54 396	0.48 317	0.31 233	0.76 572	0.37 191	0.38 356	0.09 137	0.07 75	0.09 153	0.07 100	0.13 184	0.23 452

PFNet+	0.45 312	0.37 259	1.86 365	0.46 541	0.18 203	0.58 351	0.77 618	0.52 203	0.64 415	0.56 423	0.48 317	0.39 279	0.26 236	0.93 423	0.32 305	0.13 415	0.09 264	0.14 450	0.13 363	0.12 150	0.15 290

RAFT	0.45 312	0.92 543	1.59 247	0.34 396	0.19 238	0.46 188	0.35 464	0.65 294	0.49 257	0.49 343	0.49 334	0.70 490	0.40 386	0.47 278	0.32 305	0.11 323	0.16 488	0.14 450	0.13 363	0.51 614	0.13 221

TestStereo	0.45 312	0.54 384	2.11 450	0.29 260	0.16 127	0.43 149	0.24 285	0.54 224	0.45 217	0.37 247	0.46 298	0.34 252	0.27 257	1.98 581	0.27 235	0.11 323	0.08 180	0.12 352	0.09 184	0.14 213	0.08 49

CFNet_pseudo	0.45 312	0.46 337	2.23 481	0.25 129	0.19 238	0.56 316	0.21 172	0.77 379	0.60 360	0.49 343	0.56 408	0.69 480	0.47 462	0.52 310	0.31 292	0.11 323	0.10 313	0.15 481	0.10 223	0.17 297	0.14 248

RALCasStereoNet	0.45 312	0.88 532	1.85 357	0.30 281	0.26 370	0.49 226	0.26 330	0.58 246	0.51 275	0.36 243	0.48 317	0.36 261	0.28 274	0.55 324	0.34 325	0.10 243	0.53 640	0.09 153	0.08 139	0.25 441	0.34 555

ACVNet	0.45 312	0.44 325	1.79 336	0.28 226	0.21 268	0.59 370	0.36 471	0.66 297	0.68 455	0.45 302	0.59 425	0.69 480	0.40 386	0.44 241	0.55 452	0.11 323	0.09 264	0.10 213	0.09 184	0.34 535	0.10 108

ccs_rob	0.45 312	0.46 337	2.22 477	0.26 172	0.19 238	0.56 316	0.21 172	0.77 379	0.60 360	0.49 343	0.56 408	0.69 480	0.47 462	0.52 310	0.31 292	0.11 323	0.09 264	0.16 500	0.10 223	0.17 297	0.14 248

NLMM1	0.46 324	0.27 133	0.53 11	0.27 195	0.38 521	0.49 226	0.24 285	1.97 663	2.38 664	0.28 206	0.27 149	0.26 187	0.25 216	0.47 278	0.31 292	0.10 243	0.11 366	0.10 213	0.09 184	0.23 410	0.15 290

NLCSM	0.46 324	0.37 259	0.72 64	0.29 260	0.36 503	0.49 226	0.27 354	1.33 634	1.59 643	0.29 212	0.29 169	0.29 222	0.31 312	1.44 482	0.35 337	0.11 323	0.11 366	0.11 288	0.10 223	0.35 547	0.14 248

Reg-Stereo(zero)	0.46 324	0.17 2	2.10 449	0.24 105	0.34 481	0.51 250	0.42 506	0.50 177	0.54 313	0.37 247	0.46 298	0.54 387	0.60 521	0.43 232	1.10 563	0.08 65	0.09 264	0.08 56	0.22 519	0.12 150	0.22 427

xx1	0.46 324	0.64 432	2.07 439	0.35 412	0.14 68	0.76 535	0.25 307	0.74 346	1.01 601	0.31 222	0.38 253	0.46 344	0.36 342	0.69 382	0.19 86	0.10 243	0.24 571	0.12 352	0.12 330	0.12 150	0.14 248

rrr	0.46 324	0.34 237	3.08 617	0.27 195	0.16 127	0.45 168	0.28 374	1.09 614	0.51 275	0.24 145	0.21 67	0.26 187	0.25 216	0.64 356	0.52 440	0.09 137	0.07 75	0.10 213	0.29 552	0.16 273	0.25 478

MSKI-zero shot	0.46 324	0.38 271	2.47 530	0.27 195	0.43 555	0.56 316	0.20 130	0.77 379	0.43 196	0.60 476	0.51 347	0.44 323	0.17 67	0.68 376	0.21 138	0.09 137	0.29 598	0.09 153	0.32 577	0.14 213	0.10 108

PCWNet_CMD	0.46 324	0.45 334	2.28 490	0.26 172	0.20 254	0.55 300	0.21 172	0.75 356	0.64 415	0.48 331	0.55 396	0.68 473	0.57 508	0.46 266	0.30 280	0.11 323	0.10 313	0.14 450	0.10 223	0.18 325	0.14 248

RAFT_CTSACE	0.46 324	0.76 481	2.07 439	0.35 412	0.30 422	0.54 285	0.30 406	0.61 272	0.48 250	0.49 343	0.76 542	0.55 390	0.36 342	0.58 332	0.22 162	0.08 65	0.13 423	0.11 288	0.10 223	0.41 587	0.08 49

NRIStereo	0.46 324	0.25 103	1.77 312	0.47 546	0.16 127	0.95 591	0.74 614	0.51 187	0.56 332	0.48 331	0.39 262	0.59 419	0.29 292	0.77 404	0.32 305	0.11 323	0.13 423	0.11 288	0.09 184	0.21 378	0.24 466

ICVP	0.46 324	0.29 172	2.41 514	0.33 363	0.22 297	0.59 370	0.55 567	0.75 356	0.50 268	0.44 291	0.60 441	0.49 365	0.35 336	0.53 316	0.37 349	0.16 500	0.16 488	0.14 450	0.11 290	0.15 236	0.15 290
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
HCRNet	0.46 324	0.49 356	1.65 257	0.38 472	0.29 406	0.58 351	0.22 212	0.75 356	0.62 395	0.47 313	0.49 334	0.48 363	0.36 342	1.12 449	0.37 349	0.15 479	0.10 313	0.15 481	0.13 363	0.17 297	0.17 343

test_xeample3	0.46 324	0.34 237	2.99 611	0.37 455	0.16 127	0.49 226	0.33 451	1.06 608	0.44 202	0.25 165	0.23 100	0.24 157	0.25 216	0.49 295	0.56 460	0.09 137	0.07 75	0.10 213	0.40 608	0.17 297	0.26 488

SFCPSM	0.46 324	0.24 89	2.35 503	0.27 195	0.27 383	0.70 504	0.32 442	0.96 550	0.63 407	0.49 343	0.52 362	0.43 312	0.36 342	0.52 310	0.43 394	0.12 384	0.09 264	0.12 352	0.16 437	0.16 273	0.12 178

UPFNet	0.46 324	0.28 160	1.73 283	0.33 363	0.32 453	0.65 468	0.38 487	0.83 431	0.59 355	0.57 434	0.52 362	0.61 429	0.40 386	0.75 396	0.52 440	0.13 415	0.12 399	0.13 413	0.12 330	0.15 236	0.11 133

MSMDNet	0.46 324	0.44 325	2.28 490	0.26 172	0.20 254	0.55 300	0.21 172	0.75 356	0.64 415	0.48 331	0.55 396	0.68 473	0.56 502	0.46 266	0.30 280	0.11 323	0.10 313	0.13 413	0.10 223	0.18 325	0.15 290

HITNet	0.46 324	0.92 543	2.09 445	0.33 363	0.14 68	0.55 300	0.22 212	0.83 431	0.56 332	0.51 363	0.49 334	0.48 363	0.37 355	0.48 285	0.54 450	0.09 137	0.06 24	0.10 213	0.08 139	0.23 410	0.09 74
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
ISRNet	0.47 340	0.44 325	1.55 242	0.37 455	0.31 443	0.49 226	0.19 103	0.75 356	0.66 444	0.63 505	0.71 526	0.67 466	0.39 378	0.58 332	0.44 400	0.23 577	0.16 488	0.21 565	0.20 503	0.21 378	0.25 478

test_sample7	0.47 340	0.33 220	1.49 230	0.34 396	0.20 254	0.51 250	0.30 406	0.93 522	0.66 444	0.57 434	0.51 347	0.55 390	0.45 438	1.11 446	0.38 356	0.17 515	0.14 442	0.16 500	0.15 416	0.19 346	0.18 363

cc1	0.47 340	0.64 432	2.07 439	0.35 412	0.14 68	0.76 535	0.25 307	0.74 346	1.01 601	0.31 222	0.38 253	0.24 157	0.38 364	0.69 382	0.19 86	0.10 243	0.24 571	0.11 288	0.09 184	0.25 441	0.40 588

ffm	0.47 340	0.23 71	2.01 427	0.30 281	0.21 268	0.57 334	0.26 330	0.74 346	0.88 578	0.53 383	0.63 466	0.66 456	0.39 378	0.63 354	0.19 86	0.10 243	0.24 571	0.15 481	0.13 363	0.25 441	0.36 566

hknet	0.47 340	0.29 172	1.70 272	0.30 281	0.24 332	0.76 535	0.31 419	1.00 584	0.64 415	0.63 505	0.53 374	0.80 535	0.38 364	0.77 404	0.37 349	0.11 323	0.10 313	0.14 450	0.12 330	0.12 150	0.11 133

BEATNet_4x	0.47 340	0.73 473	1.91 390	0.33 363	0.15 97	0.56 316	0.25 307	0.85 451	0.58 347	0.54 396	0.51 347	0.57 409	0.42 415	0.57 328	0.61 476	0.11 323	0.08 180	0.12 352	0.09 184	0.20 362	0.16 322

ITSA-stereo	0.48 346	0.33 220	1.20 155	0.33 363	0.18 203	0.60 382	0.29 398	0.94 531	0.80 554	0.50 350	0.49 334	0.53 379	0.59 517	1.25 465	0.64 485	0.15 479	0.12 399	0.17 521	0.16 437	0.18 325	0.23 452

qqq1	0.48 346	0.46 337	1.60 249	0.30 281	0.15 97	0.45 168	0.24 285	0.90 493	0.72 494	0.56 423	0.64 482	0.51 371	0.41 397	1.87 563	0.23 173	0.13 415	0.10 313	0.09 153	0.08 139	0.14 213	0.11 133

fff1	0.48 346	0.46 337	1.60 249	0.30 281	0.15 97	0.45 168	0.24 285	0.90 493	0.72 494	0.56 423	0.64 482	0.51 371	0.41 397	1.87 563	0.23 173	0.13 415	0.10 313	0.09 153	0.08 139	0.14 213	0.11 133

MyStereo04	0.48 346	0.40 291	2.65 564	0.29 260	0.23 317	0.60 382	0.31 419	0.83 431	0.75 527	0.47 313	0.36 238	0.53 379	0.42 415	0.53 316	0.39 367	0.09 137	0.18 520	0.12 352	0.11 290	0.16 273	0.19 380

CFNet_ucs	0.48 346	0.50 364	2.32 495	0.26 172	0.22 297	0.57 334	0.22 212	0.85 451	0.65 429	0.53 383	0.64 482	0.68 473	0.44 434	0.54 320	0.31 292	0.13 415	0.12 399	0.16 500	0.11 290	0.19 346	0.17 343

anonymousa	0.48 346	0.46 337	2.44 522	0.29 260	0.34 481	0.61 402	0.25 307	0.66 297	0.54 313	0.53 383	0.77 546	0.73 502	0.46 453	0.33 146	0.31 292	0.10 243	0.09 264	0.12 352	0.29 552	0.10 102	0.19 380

NF-Stereo	0.48 346	0.25 103	1.81 343	0.52 569	0.16 127	0.61 402	0.44 524	0.66 297	0.61 377	0.50 350	0.47 304	0.37 265	0.26 236	1.45 487	0.79 520	0.11 323	0.07 75	0.12 352	0.10 223	0.13 184	0.16 322

OCTAStereo	0.48 346	0.25 103	1.81 343	0.52 569	0.16 127	0.61 402	0.43 513	0.66 297	0.61 377	0.50 350	0.47 304	0.37 265	0.26 236	1.44 482	0.80 521	0.11 323	0.07 75	0.12 352	0.10 223	0.13 184	0.17 343

PSM-softLoss	0.48 346	0.27 133	1.85 357	0.51 565	0.17 156	0.61 402	0.40 496	0.61 272	0.57 336	0.52 372	0.48 317	0.39 279	0.25 216	1.46 488	0.77 514	0.12 384	0.08 180	0.13 413	0.12 330	0.12 150	0.14 248

KMStereo	0.48 346	0.27 133	1.85 357	0.51 565	0.17 156	0.61 402	0.40 496	0.61 272	0.57 336	0.52 372	0.48 317	0.39 279	0.25 216	1.46 488	0.77 514	0.12 384	0.08 180	0.13 413	0.12 330	0.12 150	0.14 248

KYRaft	0.48 346	0.29 172	1.75 294	0.33 363	0.21 268	0.75 531	0.44 524	0.58 246	0.57 336	0.64 515	0.93 579	0.53 379	0.72 561	0.60 345	0.24 199	0.10 243	0.07 75	0.12 352	0.14 391	0.12 150	0.54 611

RE-Stereo	0.48 346	0.25 103	1.81 343	0.52 569	0.16 127	0.61 402	0.43 513	0.66 297	0.60 360	0.50 350	0.47 304	0.37 265	0.26 236	1.44 482	0.78 516	0.11 323	0.07 75	0.12 352	0.10 223	0.13 184	0.17 343

TVStereo	0.48 346	0.25 103	1.81 343	0.52 569	0.16 127	0.61 402	0.43 513	0.66 297	0.60 360	0.50 350	0.47 304	0.37 265	0.26 236	1.44 482	0.78 516	0.11 323	0.07 75	0.12 352	0.10 223	0.13 184	0.17 343

111	0.48 346	1.09 597	1.95 409	0.24 105	0.13 48	0.59 370	0.26 330	0.83 431	0.78 546	0.48 331	0.52 362	0.56 403	0.38 364	0.49 295	0.38 356	0.09 137	0.07 75	0.09 153	0.07 100	0.23 410	0.35 558

acv_ft	0.48 346	0.44 325	1.76 303	0.32 337	0.41 546	0.63 440	0.28 374	0.81 417	0.68 455	0.61 485	0.59 425	0.69 480	0.45 438	0.44 241	0.63 480	0.11 323	0.09 264	0.10 213	0.09 184	0.41 587	0.10 108

UCFNet_RVC	0.48 346	0.82 511	1.85 357	0.30 281	0.27 383	0.64 454	0.26 330	0.74 346	0.55 320	0.48 331	0.53 374	0.63 435	0.41 397	0.88 422	0.38 356	0.15 479	0.10 313	0.17 521	0.17 457	0.18 325	0.15 290

MLCV	0.48 346	0.89 536	1.85 357	0.29 260	0.14 68	0.59 370	0.23 251	0.72 330	0.59 355	0.66 524	0.66 493	0.55 390	0.36 342	1.03 437	0.49 426	0.09 137	0.06 24	0.09 153	0.07 100	0.19 346	0.11 133

DN-CSS_ROB	0.48 346	1.23 619	1.99 424	0.39 482	0.22 297	0.56 316	0.19 103	0.75 356	0.61 377	0.45 302	0.62 453	0.41 294	0.31 312	0.70 387	0.32 305	0.11 323	0.08 180	0.14 450	0.13 363	0.36 554	0.12 178

AIO-test2	0.49 364	1.15 609	1.96 418	0.42 511	0.37 515	0.50 239	0.23 251	0.79 409	0.70 474	0.33 234	0.53 374	0.27 200	0.22 159	0.67 373	0.29 260	0.73 643	0.08 180	0.13 413	0.17 457	0.17 297	0.18 363

DCVSM-stereo	0.49 364	0.29 172	2.49 534	0.29 260	0.22 297	0.53 278	0.52 555	0.58 246	0.49 257	0.69 536	0.46 298	0.79 531	0.48 471	0.53 316	0.42 385	0.13 415	0.14 442	0.15 481	0.12 330	0.20 362	0.20 399

MyStereo05	0.49 364	0.41 301	2.72 574	0.30 281	0.23 317	0.60 382	0.30 406	0.82 425	0.77 542	0.52 372	0.37 242	0.51 371	0.42 415	0.52 310	0.38 356	0.09 137	0.17 508	0.12 352	0.10 223	0.16 273	0.20 399

HH	0.49 364	0.49 356	2.78 587	0.50 560	0.41 546	0.38 99	0.23 251	0.72 330	0.38 132	0.63 505	0.48 317	0.87 563	0.41 397	0.64 356	0.21 138	0.09 137	0.17 508	0.10 213	0.09 184	0.16 273	0.12 178

HanStereo	0.49 364	0.49 356	2.78 587	0.50 560	0.41 546	0.38 99	0.23 251	0.72 330	0.38 132	0.63 505	0.48 317	0.87 563	0.41 397	0.64 356	0.21 138	0.09 137	0.17 508	0.10 213	0.09 184	0.16 273	0.12 178

gwcnet-sp	0.49 364	0.43 314	2.54 548	0.31 308	0.22 297	0.67 480	0.31 419	0.78 394	0.65 429	0.58 452	0.47 304	0.46 344	0.43 426	0.76 400	0.46 406	0.11 323	0.11 366	0.11 288	0.11 290	0.15 236	0.14 248

scenet	0.49 364	0.43 314	2.54 548	0.31 308	0.22 297	0.67 480	0.31 419	0.78 394	0.65 429	0.58 452	0.47 304	0.46 344	0.43 426	0.76 400	0.46 406	0.11 323	0.11 366	0.11 288	0.11 290	0.15 236	0.14 248

ssnet	0.49 364	0.43 314	2.54 548	0.31 308	0.22 297	0.67 480	0.31 419	0.78 394	0.65 429	0.58 452	0.47 304	0.46 344	0.43 426	0.76 400	0.46 406	0.11 323	0.11 366	0.11 288	0.11 290	0.15 236	0.14 248

TestStereo1	0.49 364	0.81 507	1.85 357	0.39 482	0.57 600	0.56 316	0.34 456	0.75 356	0.69 464	0.44 291	0.63 466	0.35 256	0.42 415	0.64 356	0.29 260	0.10 243	0.08 180	0.12 352	0.10 223	0.33 523	0.26 488

SA-5K	0.49 364	0.81 507	1.85 357	0.39 482	0.57 600	0.56 316	0.34 456	0.75 356	0.69 464	0.44 291	0.63 466	0.35 256	0.42 415	0.64 356	0.29 260	0.10 243	0.08 180	0.12 352	0.10 223	0.33 523	0.26 488

Prome-Stereo	0.49 364	0.30 189	1.76 303	0.60 605	0.23 317	0.63 440	0.42 506	0.62 276	0.60 360	0.59 466	1.03 597	0.43 312	0.72 561	0.60 345	0.33 318	0.09 137	0.07 75	0.10 213	0.09 184	0.11 133	0.43 595

test_sample4	0.50 375	0.42 309	1.88 372	0.32 337	0.19 238	0.56 316	0.26 330	0.93 522	0.65 429	0.54 396	0.54 386	0.45 332	0.36 342	1.79 546	0.36 342	0.13 415	0.10 313	0.13 413	0.12 330	0.17 297	0.16 322

test_sample3	0.50 375	0.41 301	1.88 372	0.32 337	0.19 238	0.57 334	0.25 307	0.92 514	0.64 415	0.52 372	0.49 334	0.47 352	0.35 336	1.79 546	0.37 349	0.13 415	0.10 313	0.12 352	0.11 290	0.16 273	0.16 322

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 375	0.33 220	0.93 107	0.26 172	0.22 297	0.46 188	0.20 130	1.10 615	1.34 631	3.16 675	0.32 211	0.22 124	0.20 129	0.30 112	0.22 162	0.10 243	0.09 264	0.11 288	0.09 184	0.15 236	0.19 380

SMFormer	0.50 375	0.46 337	1.60 249	0.30 281	0.15 97	0.45 168	0.24 285	0.90 493	0.72 494	0.56 423	0.64 482	0.51 371	0.41 397	1.87 563	0.49 426	0.13 415	0.10 313	0.11 288	0.10 223	0.15 236	0.16 322

tta	0.50 375	0.46 337	1.60 249	0.30 281	0.15 97	0.45 168	0.24 285	0.90 493	0.72 494	0.56 423	0.64 482	0.51 371	0.41 397	1.87 563	0.49 426	0.13 415	0.10 313	0.11 288	0.10 223	0.14 213	0.11 133

DCRE	0.50 375	0.63 427	2.13 456	0.30 281	0.23 317	0.45 168	0.24 285	0.59 255	0.53 300	0.50 350	2.10 643	0.42 308	0.26 236	0.35 167	0.23 173	0.09 137	0.14 442	0.10 213	0.32 577	0.16 273	0.15 290

RAFT+CT+SA	0.50 375	0.86 525	1.82 349	0.37 455	0.75 625	0.54 285	0.34 456	0.77 379	0.63 407	0.38 257	0.55 396	0.34 252	0.29 292	0.68 376	0.27 235	0.09 137	0.07 75	0.11 288	0.51 629	0.29 486	0.41 593

NINENet	0.50 375	0.33 220	1.69 268	0.55 587	0.25 352	0.91 586	0.23 251	0.98 563	0.71 484	0.53 383	0.55 396	0.66 456	0.30 302	1.22 459	0.32 305	0.15 479	0.13 423	0.16 500	0.11 290	0.16 273	0.13 221

SA	0.50 375	0.75 480	1.95 409	0.31 308	0.61 613	0.57 334	0.31 419	0.91 505	0.73 509	0.42 278	0.62 453	0.38 273	0.47 462	0.68 376	0.29 260	0.09 137	0.09 264	0.13 413	0.32 577	0.30 497	0.10 108

CSP-Net	0.50 375	0.39 283	1.25 164	0.29 260	0.23 317	0.77 543	0.35 464	0.86 461	0.57 336	0.59 466	0.59 425	0.65 449	0.40 386	1.77 541	0.44 400	0.16 500	0.11 366	0.10 213	0.10 223	0.20 362	0.14 248

GwcNet-ADL	0.50 375	0.74 477	2.90 602	0.31 308	0.20 254	0.58 351	0.29 398	0.87 472	0.64 415	0.47 313	0.47 304	0.56 403	0.33 325	0.46 266	0.46 406	0.13 415	0.12 399	0.09 153	0.09 184	0.14 213	0.21 412

RAFT_R40	0.50 375	0.21 33	1.76 303	0.50 560	0.40 537	0.61 402	0.53 559	0.56 234	0.60 360	0.56 423	0.54 386	0.55 390	0.51 483	1.57 508	0.53 444	0.11 323	0.07 75	0.12 352	0.10 223	0.16 273	0.09 74

GMM-Stereo	0.50 375	0.23 71	2.41 514	0.54 580	0.24 332	0.77 543	0.46 535	0.59 255	0.57 336	0.58 452	0.73 533	0.47 352	0.43 426	0.68 376	0.27 235	0.10 243	0.06 24	0.13 413	0.13 363	0.14 213	0.44 597

MMNet	0.50 375	0.48 352	1.93 396	0.33 363	0.27 383	0.79 552	0.28 374	0.81 417	0.74 513	0.60 476	0.56 408	0.59 419	0.55 498	0.79 409	0.59 471	0.10 243	0.09 264	0.12 352	0.11 290	0.13 184	0.14 248

DeepPruner_ROB	0.50 375	0.70 460	1.94 406	0.29 260	0.26 370	0.63 440	0.31 419	0.80 413	0.48 250	0.61 485	0.55 396	0.66 456	0.38 364	0.98 429	0.40 375	0.19 542	0.14 442	0.14 450	0.14 391	0.23 410	0.17 343

StereoDRNet-Refined	0.50 375	0.41 301	1.50 233	0.33 363	0.21 268	0.68 492	0.26 330	0.81 417	0.68 455	0.67 528	0.68 503	0.73 502	0.42 415	1.10 443	0.59 471	0.11 323	0.08 180	0.14 450	0.14 391	0.25 441	0.21 412
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet_ROB	0.50 375	1.15 609	1.73 283	0.31 308	0.21 268	0.58 351	0.22 212	0.95 545	0.82 562	0.58 452	0.62 453	0.57 409	0.39 378	0.84 415	0.40 375	0.11 323	0.08 180	0.09 153	0.06 18	0.21 378	0.13 221

Hybrid-DGEV-2	0.51 392	0.84 517	1.75 294	0.32 337	0.17 156	0.73 519	0.18 92	0.83 431	0.69 464	0.52 372	0.38 253	0.53 379	0.42 415	0.99 430	0.92 531	0.10 243	0.08 180	0.11 288	0.10 223	0.25 441	0.23 452

G2L-ROB	0.51 392	0.95 558	1.96 418	0.29 260	0.22 297	0.59 370	0.28 374	0.76 368	0.57 336	0.55 414	0.45 290	0.70 490	0.32 320	1.38 475	0.47 415	0.11 323	0.07 75	0.09 153	0.08 139	0.20 362	0.13 221

DFGA-Net	0.51 392	1.06 593	1.75 294	0.30 281	0.24 332	0.54 285	0.22 212	0.63 284	0.60 360	0.48 331	0.51 347	0.35 256	0.27 257	1.82 554	0.53 444	0.10 243	0.08 180	0.12 352	0.12 330	0.37 562	0.15 290

test_sample5	0.51 392	0.43 314	1.83 352	0.32 337	0.18 203	0.55 300	0.26 330	0.92 514	0.65 429	0.53 383	0.59 425	0.45 332	0.36 342	1.87 563	0.36 342	0.13 415	0.10 313	0.13 413	0.12 330	0.17 297	0.16 322

DualNet	0.51 392	0.43 314	1.83 352	0.32 337	0.18 203	0.55 300	0.26 330	0.92 514	0.65 429	0.54 396	0.62 453	0.45 332	0.36 342	1.87 563	0.36 342	0.13 415	0.10 313	0.13 413	0.12 330	0.17 297	0.16 322

test_5	0.51 392	0.87 528	1.99 424	0.37 455	0.65 617	0.58 351	0.35 464	0.78 394	0.62 395	0.48 331	0.55 396	0.45 332	0.40 386	0.72 391	0.30 280	0.09 137	0.07 75	0.12 352	0.12 330	0.33 523	0.38 576

Sa-1000	0.51 392	0.72 466	1.90 384	0.31 308	0.60 609	0.60 382	0.31 419	0.94 531	0.71 484	0.52 372	0.83 556	0.42 308	0.33 325	0.68 376	0.28 246	0.10 243	0.09 264	0.13 413	0.29 552	0.29 486	0.10 108

dad	0.51 392	1.01 584	1.74 288	0.29 260	0.19 238	0.60 382	0.26 330	0.52 203	0.75 527	0.63 505	0.63 466	0.63 435	0.33 325	0.85 417	0.47 415	0.27 600	0.15 470	0.40 620	0.18 470	0.22 395	0.14 248

PSMNet-ADL	0.51 392	0.38 271	1.65 257	0.35 412	0.21 268	0.67 480	0.26 330	0.74 346	0.55 320	0.42 278	0.52 362	0.70 490	0.45 438	1.91 574	0.57 464	0.15 479	0.13 423	0.11 288	0.13 363	0.15 236	0.20 399

Pruner-Stereo	0.51 392	0.27 133	1.78 316	1.79 663	0.19 238	0.62 422	0.45 532	0.57 240	0.60 360	0.61 485	0.48 317	0.41 294	0.24 201	0.46 266	1.00 547	0.12 384	0.07 75	0.12 352	0.10 223	0.12 150	0.13 221

CFNet-ft	0.51 392	0.76 481	1.79 336	0.28 226	0.30 422	0.63 440	0.28 374	0.66 297	0.55 320	0.45 302	0.57 416	0.74 508	0.41 397	1.46 488	0.42 385	0.14 459	0.10 313	0.28 594	0.13 363	0.18 325	0.14 248

STTStereo	0.51 392	0.69 455	2.14 461	0.36 431	0.30 422	0.61 402	0.32 442	0.77 379	0.60 360	0.60 476	0.54 386	0.67 466	0.43 426	0.86 418	0.42 385	0.16 500	0.15 470	0.17 521	0.20 503	0.16 273	0.15 290

CFNet_RVC	0.51 392	0.76 481	1.79 336	0.28 226	0.30 422	0.63 440	0.28 374	0.66 297	0.55 320	0.45 302	0.57 416	0.74 508	0.41 397	1.46 488	0.42 385	0.14 459	0.10 313	0.28 594	0.13 363	0.18 325	0.14 248

iResNet	0.51 392	0.76 481	2.59 556	0.41 500	0.17 156	0.64 454	0.27 354	0.82 425	0.70 474	0.57 434	0.64 482	0.43 312	0.36 342	0.70 387	0.52 440	0.10 243	0.07 75	0.09 153	0.08 139	0.21 378	0.13 221

test_sample6	0.52 406	0.44 325	1.81 343	0.33 363	0.18 203	0.55 300	0.27 354	0.94 531	0.66 444	0.54 396	0.62 453	0.47 352	0.36 342	1.97 580	0.38 356	0.14 459	0.10 313	0.13 413	0.13 363	0.17 297	0.16 322

CoDeX	0.52 406	0.43 314	2.25 485	0.29 260	0.26 370	0.61 402	0.32 442	0.99 575	0.68 455	0.48 331	0.55 396	0.52 377	0.40 386	1.60 515	0.35 337	0.12 384	0.09 264	0.11 288	0.10 223	0.13 184	0.12 178

SepStereo	0.52 406	0.35 246	1.55 242	0.33 363	0.34 481	0.50 239	0.42 506	0.83 431	0.74 513	0.83 584	0.68 503	0.56 403	0.48 471	1.56 504	0.46 406	0.12 384	0.08 180	0.12 352	0.09 184	0.18 325	0.15 290

SST-Stereo	0.52 406	0.20 18	1.76 303	0.62 607	0.53 590	0.62 422	0.66 597	0.55 228	0.61 377	0.58 452	0.53 374	0.52 377	0.60 521	1.59 514	0.29 260	0.11 323	0.07 75	0.12 352	0.10 223	0.16 273	0.10 108

LMCR-Stereo	0.52 406	0.71 462	2.39 510	0.40 493	0.21 268	0.74 525	0.31 419	1.02 595	0.64 415	0.61 485	0.63 466	0.39 279	0.51 483	0.62 351	0.42 385	0.19 542	0.09 264	0.12 352	0.09 184	0.23 410	0.12 178

delet	0.52 406	0.54 384	1.62 255	0.31 308	0.35 494	0.74 525	0.46 535	0.85 451	0.74 513	0.55 414	0.60 441	0.67 466	0.50 481	1.12 449	0.57 464	0.11 323	0.11 366	0.13 413	0.14 391	0.16 273	0.12 178

IGEV-FE	0.53 412	0.34 237	2.91 603	0.32 337	0.18 203	0.54 285	0.21 172	0.72 330	0.42 185	0.81 578	0.51 347	0.70 490	0.41 397	0.48 285	1.13 567	0.09 137	0.15 470	0.10 213	0.35 589	0.19 346	0.09 74

IGEV_Zeroshot_test	0.53 412	0.33 220	2.91 603	0.32 337	0.18 203	0.54 285	0.21 172	0.72 330	0.42 185	0.81 578	0.51 347	0.71 495	0.41 397	0.48 285	1.13 567	0.09 137	0.15 470	0.10 213	0.35 589	0.19 346	0.09 74

TRStereo	0.53 412	0.76 481	2.38 508	0.42 511	0.29 406	0.69 498	0.23 251	1.81 656	0.55 320	0.36 243	0.32 211	0.47 352	0.40 386	0.46 266	0.25 213	0.12 384	0.11 366	0.11 288	0.41 611	0.13 184	0.32 542

RAFT-345	0.53 412	0.30 189	2.34 500	0.38 472	0.34 481	0.58 351	0.42 506	0.47 147	0.61 377	0.51 363	1.00 591	0.43 312	0.28 274	1.57 508	0.82 523	0.10 243	0.07 75	0.11 288	0.09 184	0.10 102	0.08 49

cf-r	0.53 412	0.81 507	2.15 462	0.33 363	0.28 397	0.60 382	0.28 374	0.78 394	0.64 415	0.51 363	0.60 441	0.75 514	0.40 386	1.32 468	0.43 394	0.13 415	0.09 264	0.11 288	0.12 330	0.15 236	0.14 248

PSMNet-RSSM	0.53 412	0.82 511	1.78 316	0.31 308	0.25 352	0.58 351	0.28 374	0.84 443	0.60 360	0.50 350	0.61 448	0.67 466	0.43 426	1.68 525	0.42 385	0.15 479	0.10 313	0.14 450	0.16 437	0.15 236	0.13 221

MyStereo8	0.54 418	0.80 502	2.76 582	0.32 337	0.33 468	0.71 506	0.20 130	0.87 472	0.57 336	0.51 363	0.59 425	0.50 368	0.33 325	0.68 376	0.55 452	0.10 243	0.29 598	0.10 213	0.13 363	0.21 378	0.34 555

MyStereo06	0.54 418	0.41 301	2.68 567	0.30 281	0.23 317	0.60 382	0.30 406	0.81 417	0.44 202	0.84 586	0.52 362	0.78 526	0.58 514	0.48 285	1.10 563	0.09 137	0.17 508	0.12 352	0.10 223	0.16 273	0.20 399

iRaft-Stereo_5w	0.54 418	1.01 584	2.08 444	0.27 195	0.21 268	0.49 226	0.28 374	0.73 342	0.58 347	0.40 265	0.61 448	0.62 433	0.46 453	1.78 542	0.47 415	0.09 137	0.07 75	0.11 288	0.10 223	0.39 579	0.12 178

IPLGR	0.54 418	0.56 395	2.68 567	0.36 431	0.18 203	0.62 422	0.54 563	1.02 595	0.64 415	0.73 554	0.46 298	0.47 352	0.45 438	1.12 449	0.29 260	0.09 137	0.08 180	0.11 288	0.09 184	0.19 346	0.12 178

AACVNet	0.54 418	0.78 498	1.73 283	0.36 431	0.21 268	0.57 334	0.25 307	0.71 324	0.51 275	0.55 414	0.59 425	0.64 444	0.41 397	2.13 600	0.41 383	0.14 459	0.11 366	0.14 450	0.11 290	0.33 523	0.15 290

LCNet	0.54 418	0.37 259	1.78 316	0.92 633	0.22 297	0.96 592	0.30 406	0.59 255	0.58 347	0.51 363	0.55 396	0.41 294	0.76 572	0.84 415	0.26 225	0.09 137	0.06 24	0.12 352	0.18 470	0.98 649	0.39 582

IRAFT_RVC	0.54 418	0.53 376	1.78 316	0.46 541	0.21 268	0.58 351	0.43 513	0.65 294	0.66 444	0.54 396	0.50 342	0.49 365	0.51 483	1.58 512	1.01 551	0.11 323	0.25 584	0.13 413	0.10 223	0.15 236	0.13 221

GEStereo_RVC	0.54 418	0.87 528	1.95 409	0.47 546	0.25 352	0.62 422	0.37 480	1.00 584	0.74 513	0.53 383	0.54 386	0.59 419	0.44 434	1.10 443	0.46 406	0.15 479	0.11 366	0.12 352	0.10 223	0.26 462	0.19 380

UNet	0.54 418	0.44 325	2.83 592	0.31 308	0.33 468	0.74 525	0.27 354	0.82 425	0.61 377	0.53 383	0.54 386	0.72 498	0.54 493	0.78 408	0.56 460	0.11 323	0.09 264	0.13 413	0.11 290	0.14 213	0.12 178

HGLStereo	0.54 418	0.69 455	2.00 426	0.35 412	0.40 537	0.66 474	0.30 406	0.83 431	0.62 395	0.57 434	0.69 512	0.69 480	0.54 493	1.07 440	0.55 452	0.13 415	0.13 423	0.13 413	0.11 290	0.19 346	0.17 343

DSFCA	0.54 418	0.35 246	1.41 208	0.28 226	0.28 397	0.79 552	0.88 627	0.76 368	0.70 474	0.72 550	0.66 493	0.67 466	0.57 508	1.17 455	0.63 480	0.16 500	0.14 442	0.13 413	0.14 391	0.16 273	0.13 221

DLCB_ROB	0.54 418	0.55 393	1.49 230	0.36 431	0.25 352	0.65 468	0.36 471	0.80 413	0.70 474	0.72 550	0.69 512	0.83 545	0.46 453	1.53 501	0.60 473	0.13 415	0.12 399	0.14 450	0.14 391	0.14 213	0.13 221

G2L-Stereo_test	0.55 430	0.97 569	1.89 379	0.33 363	0.24 332	0.75 531	0.38 487	0.79 409	0.60 360	0.60 476	0.54 386	0.74 508	0.39 378	1.56 504	0.43 394	0.10 243	0.08 180	0.08 56	0.08 139	0.28 479	0.13 221

G2L-Stereo	0.55 430	0.85 522	2.18 469	0.31 308	0.27 383	0.59 370	0.27 354	0.77 379	0.55 320	0.54 396	0.52 362	0.71 495	0.36 342	1.75 537	0.50 431	0.13 415	0.11 366	0.13 413	0.11 290	0.29 486	0.15 290

ssnet_v2	0.55 430	0.60 406	1.86 365	0.32 337	0.22 297	0.72 512	0.44 524	0.94 531	0.74 513	0.63 505	0.54 386	0.81 538	0.47 462	0.77 404	0.70 498	0.16 500	0.14 442	0.14 450	0.14 391	0.30 497	0.30 524

raft_robust	0.55 430	0.84 517	1.73 283	0.28 226	0.54 592	0.53 278	0.25 307	0.88 481	0.75 527	0.48 331	0.46 298	0.76 520	0.75 570	1.46 488	0.27 235	0.09 137	0.10 313	0.10 213	0.30 562	0.26 462	0.16 322

XX-Stereo	0.55 430	0.54 384	3.50 643	0.48 554	0.39 527	0.54 285	0.17 72	0.89 487	0.40 159	0.44 291	0.65 491	0.85 554	0.19 116	0.77 404	0.21 138	0.10 243	0.14 442	0.10 213	0.32 577	0.17 297	0.14 248

ac_64	0.55 430	0.46 337	1.92 393	0.36 431	0.34 481	0.63 440	0.31 419	0.82 425	0.61 377	0.55 414	0.51 347	0.89 569	0.48 471	1.83 555	0.55 452	0.14 459	0.11 366	0.12 352	0.12 330	0.18 325	0.12 178

GANet-RSSM	0.55 430	0.73 473	1.90 384	0.36 431	0.26 370	0.59 370	0.27 354	0.78 394	0.52 283	0.47 313	0.57 416	0.63 435	0.45 438	1.92 578	0.43 394	0.14 459	0.10 313	0.25 587	0.11 290	0.34 535	0.14 248

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 430	0.92 543	2.36 506	0.38 472	0.37 515	0.60 382	0.28 374	0.82 425	0.62 395	0.62 496	0.55 396	0.72 498	0.45 438	1.00 433	0.43 394	0.15 479	0.11 366	0.14 450	0.14 391	0.15 236	0.16 322
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
Zero-FE251	0.56 438	0.29 172	1.27 169	0.26 172	0.16 127	0.44 160	0.16 60	0.44 104	0.35 83	5.31 680	0.19 50	0.22 124	0.19 116	0.24 39	1.08 560	0.10 243	0.07 75	0.08 56	0.06 18	0.09 74	0.13 221

CBFPSM	0.56 438	0.91 541	1.82 349	0.28 226	0.23 317	0.71 506	0.37 480	0.72 330	0.64 415	0.50 350	0.49 334	1.03 601	0.83 582	0.62 351	1.35 592	0.10 243	0.12 399	0.10 213	0.10 223	0.18 325	0.19 380

CRFU-Net	0.56 438	0.38 271	1.86 365	0.46 541	0.26 370	0.82 563	0.36 471	0.90 493	0.49 257	0.62 496	0.59 425	0.78 526	1.35 632	1.00 433	0.48 421	0.15 479	0.14 442	0.17 521	0.10 223	0.19 346	0.14 248

CIPLG	0.56 438	1.19 615	2.46 525	0.80 624	0.31 443	0.61 402	0.57 576	0.76 368	0.57 336	0.56 423	0.63 466	0.41 294	0.30 302	0.45 257	0.40 375	0.11 323	0.20 544	0.13 413	0.13 363	0.35 547	0.19 380

DAS	0.56 438	0.35 246	1.55 242	0.33 363	0.34 481	0.50 239	0.42 506	0.83 431	0.74 513	0.83 584	0.68 503	0.56 403	0.48 471	2.40 620	0.46 406	0.12 384	0.08 180	0.12 352	0.09 184	0.18 325	0.15 290

AASNet	0.56 438	1.03 589	2.34 500	0.37 455	0.33 468	0.65 468	0.29 398	0.96 550	0.73 509	0.54 396	0.60 441	0.55 390	0.38 364	0.59 338	0.58 469	0.14 459	0.12 399	0.13 413	0.10 223	0.43 595	0.24 466

ACRE	0.56 438	1.14 605	2.77 585	0.76 620	0.28 397	0.60 382	0.56 572	0.76 368	0.58 347	0.55 414	0.62 453	0.41 294	0.29 292	0.44 241	0.39 367	0.11 323	0.19 533	0.13 413	0.14 391	0.36 554	0.18 363

iinet-f	0.57 445	0.93 549	2.27 488	0.31 308	0.25 352	0.83 566	0.33 451	0.81 417	0.65 429	0.54 396	0.63 466	0.73 502	0.67 549	0.73 392	0.67 491	0.13 415	0.13 423	0.11 288	0.10 223	0.43 595	0.16 322

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 445	0.87 528	2.11 450	0.32 337	0.30 422	0.84 568	0.40 496	0.88 481	0.72 494	0.65 522	0.73 533	0.66 456	0.57 508	0.93 423	0.71 501	0.13 415	0.07 75	0.10 213	0.08 139	0.15 236	0.14 248

psm_up	0.57 445	0.61 411	1.83 352	0.35 412	0.30 422	0.64 454	0.37 480	0.90 493	0.68 455	0.59 466	0.55 396	0.68 473	0.54 493	1.91 574	0.46 406	0.16 500	0.15 470	0.16 500	0.15 416	0.23 410	0.13 221

GwcNet-RSSM	0.57 445	0.94 551	2.13 456	0.32 337	0.25 352	0.60 382	0.30 406	0.80 413	0.66 444	0.52 372	0.64 482	0.71 495	0.40 386	1.79 546	0.50 431	0.13 415	0.09 264	0.12 352	0.12 330	0.21 378	0.15 290

DISCO	0.57 445	0.34 237	1.87 370	0.45 536	0.34 481	0.84 568	0.35 464	0.84 443	0.78 546	0.59 466	0.63 466	1.06 608	0.53 490	1.10 443	0.82 523	0.12 384	0.09 264	0.11 288	0.10 223	0.22 395	0.18 363

coex_refinement	0.58 450	0.94 551	1.87 370	0.38 472	0.25 352	0.64 454	0.34 456	0.83 431	0.65 429	0.60 476	0.63 466	0.81 538	0.48 471	1.85 562	0.56 460	0.13 415	0.09 264	0.10 213	0.10 223	0.16 273	0.16 322

PSMNet-RUCA	0.58 450	0.82 511	1.89 379	0.59 601	0.56 598	0.64 454	0.36 471	0.84 443	0.69 464	0.51 363	0.68 503	0.53 379	0.43 426	0.56 327	0.43 394	0.34 616	0.18 520	0.44 626	0.29 552	0.48 607	0.30 524

FACV-RUCA	0.58 450	0.40 291	1.78 316	0.43 515	1.67 667	0.48 209	0.28 374	0.69 313	0.62 395	0.40 265	0.53 374	0.33 246	0.63 538	0.40 215	0.31 292	0.13 415	0.11 366	0.62 638	0.12 330	0.70 631	0.98 651

UGAM	0.58 450	0.47 347	2.21 473	0.30 281	0.19 238	0.53 278	0.34 456	0.59 255	0.63 407	0.44 291	0.73 533	0.78 526	0.37 355	2.58 637	0.39 367	0.10 243	0.08 180	0.17 521	0.14 391	0.42 593	0.17 343

iRaft-Stereo_20w	0.58 450	0.39 283	1.96 418	0.45 536	0.32 453	0.92 588	0.57 576	1.14 620	0.56 332	0.81 578	0.40 265	0.55 390	0.69 554	0.65 367	1.04 556	0.09 137	0.16 488	0.09 153	0.36 598	0.17 297	0.25 478

IPLGR_C	0.58 450	1.25 622	2.72 574	0.80 624	0.31 443	0.60 382	0.61 586	0.76 368	0.58 347	0.56 423	0.62 453	0.41 294	0.31 312	0.43 232	0.40 375	0.11 323	0.22 559	0.13 413	0.15 416	0.35 547	0.19 380

CFNet	0.58 450	0.96 561	1.78 316	0.33 363	0.25 352	0.63 440	0.22 212	0.88 481	0.75 527	0.46 311	0.59 425	0.58 416	0.40 386	2.29 608	0.48 421	0.12 384	0.09 264	0.15 481	0.14 391	0.30 497	0.15 290

NVstereo2D	0.58 450	0.40 291	2.03 435	0.35 412	0.35 494	0.69 498	0.39 493	0.91 505	0.80 554	0.47 313	0.53 374	0.67 466	0.46 453	1.99 584	0.48 421	0.19 542	0.11 366	0.17 521	0.13 363	0.25 441	0.25 478

HUF	0.59 458	0.65 439	2.46 525	0.45 536	0.77 629	0.34 58	0.24 285	0.46 127	0.39 145	0.31 222	0.28 161	0.25 172	0.19 116	0.67 373	0.18 61	0.12 384	2.03 680	0.08 56	0.06 18	0.31 505	1.59 673

DualNet (step1)	0.59 458	0.62 417	1.93 396	0.27 195	0.22 297	0.68 492	0.31 419	0.93 522	0.66 444	0.57 434	0.51 347	0.55 390	0.45 438	1.11 446	0.38 356	0.61 635	0.14 442	0.87 647	0.56 637	0.25 441	0.23 452

Wz-Net-LNSev	0.59 458	0.96 561	2.47 530	0.34 396	0.37 515	0.79 552	0.44 524	0.86 461	0.77 542	0.61 485	0.67 496	0.79 531	0.56 502	0.64 356	0.62 478	0.15 479	0.14 442	0.12 352	0.12 330	0.18 325	0.19 380

OMP-Stereo	0.59 458	0.65 439	1.74 288	0.56 589	0.37 515	0.60 382	0.26 330	0.70 321	0.65 429	0.66 524	0.60 441	0.69 480	0.32 320	2.09 596	1.20 579	0.10 243	0.07 75	0.12 352	0.09 184	0.17 297	0.10 108

IIG-Stereo	0.59 458	0.65 439	1.74 288	0.54 580	0.23 317	0.61 402	0.21 172	0.73 342	0.65 429	0.64 515	0.69 512	0.69 480	0.38 364	2.09 596	1.39 595	0.11 323	0.07 75	0.11 288	0.09 184	0.15 236	0.09 74

iResNetv2_ROB	0.59 458	1.43 637	2.96 606	0.40 493	0.22 297	0.58 351	0.28 374	0.91 505	0.73 509	0.57 434	0.63 466	0.60 426	0.41 397	0.74 395	0.35 337	0.11 323	0.08 180	0.10 213	0.07 100	0.43 595	0.17 343

SACVNet	0.60 464	0.74 477	1.90 384	0.37 455	0.28 397	0.64 454	0.37 480	0.86 461	0.61 377	0.65 522	0.62 453	0.69 480	0.44 434	2.08 594	0.42 385	0.18 527	0.14 442	0.16 500	0.15 416	0.38 569	0.24 466

HHNet	0.60 464	0.65 439	2.60 558	0.36 431	0.25 352	0.64 454	0.61 586	0.64 287	0.62 395	0.55 414	1.13 608	0.32 239	0.60 521	0.42 228	1.79 616	0.15 479	0.07 75	0.12 352	0.10 223	0.18 325	0.15 290

ASMatch	0.60 464	0.43 314	2.58 554	0.91 632	0.36 503	0.56 316	0.25 307	0.52 203	0.61 377	0.47 313	1.21 611	0.47 352	0.66 547	1.34 471	0.94 534	0.10 243	0.08 180	0.11 288	0.11 290	0.10 102	0.16 322

PFNet	0.60 464	0.33 220	2.47 530	0.41 500	0.55 595	0.62 422	0.27 354	0.61 272	0.63 407	0.61 485	0.56 408	0.45 332	0.32 320	1.88 571	1.14 569	0.28 604	0.09 264	0.12 352	0.16 437	0.26 462	0.20 399

ADLNet	0.60 464	0.71 462	1.95 409	0.35 412	0.34 481	0.67 480	0.34 456	0.90 493	0.74 513	0.68 534	0.62 453	0.80 535	0.45 438	1.78 542	0.64 485	0.14 459	0.11 366	0.14 450	0.14 391	0.29 486	0.21 412

ARAFT	0.60 464	1.23 619	3.10 620	0.28 226	0.16 127	0.64 454	0.36 471	0.90 493	0.67 453	0.61 485	0.49 334	0.55 390	0.31 312	1.24 464	0.32 305	0.10 243	0.08 180	0.14 450	0.13 363	0.37 562	0.21 412

ETE_ROB	0.60 464	0.71 462	1.55 242	0.37 455	0.25 352	0.69 498	0.51 552	1.47 641	0.70 474	0.80 572	0.69 512	0.85 554	0.49 478	1.36 473	0.58 469	0.16 500	0.13 423	0.19 548	0.16 437	0.21 378	0.23 452

LALA_ROB	0.60 464	0.76 481	1.69 268	0.36 431	0.29 406	0.79 552	0.55 567	0.94 531	0.77 542	0.81 578	0.67 496	0.94 583	0.49 478	0.99 430	0.73 508	0.21 560	0.15 470	0.20 557	0.18 470	0.23 410	0.21 412

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 472	0.61 411	3.35 640	0.33 363	0.58 602	0.66 474	0.20 130	0.98 563	0.55 320	0.73 554	0.52 362	0.99 593	0.65 542	0.58 332	0.29 260	0.10 243	0.16 488	0.10 213	0.41 611	0.29 486	0.20 399

RAFT-RH_RVC	0.61 472	0.50 364	2.33 498	0.36 431	0.29 406	0.60 382	0.18 92	0.44 104	0.58 347	0.76 562	1.91 639	0.47 352	0.29 292	1.60 515	1.23 583	0.14 459	0.07 75	0.13 413	0.13 363	0.10 102	0.09 74

FADNet-RVC	0.61 472	1.26 624	2.12 454	0.33 363	0.26 370	0.59 370	0.29 398	0.86 461	0.62 395	0.45 302	0.50 342	0.62 433	0.46 453	1.73 533	0.55 452	0.17 515	0.20 544	0.17 521	0.18 470	0.59 622	0.28 504

RASNet	0.61 472	0.68 451	2.03 435	0.35 412	0.46 575	0.65 468	0.28 374	0.78 394	0.70 474	0.48 331	0.64 482	0.93 579	0.61 530	2.21 604	0.73 508	0.12 384	0.09 264	0.09 153	0.10 223	0.14 213	0.11 133

XPNet_ROB	0.61 472	0.72 466	1.66 262	0.37 455	0.27 383	0.67 480	0.47 543	0.89 487	0.71 484	0.78 568	0.70 522	0.81 538	0.53 490	1.70 528	0.76 512	0.21 560	0.16 488	0.16 500	0.15 416	0.20 362	0.21 412

252Zero-FE	0.62 477	0.27 133	0.83 82	0.24 105	0.13 48	0.31 38	0.13 9	0.39 56	0.32 41	8.03 683	0.23 100	0.12 2	0.12 9	0.26 64	0.44 400	0.09 137	0.12 399	0.07 1	0.06 18	0.09 74	0.12 178

YMNet	0.62 477	0.72 466	1.93 396	0.41 500	0.41 546	0.87 578	0.43 513	0.87 472	0.71 484	0.74 557	0.81 551	0.83 545	0.46 453	0.86 418	0.93 532	0.19 542	0.22 559	0.20 557	0.17 457	0.41 587	0.21 412

YMNet_1	0.62 477	0.72 466	1.93 396	0.41 500	0.41 546	0.87 578	0.43 513	0.87 472	0.71 484	0.74 557	0.81 551	0.83 545	0.46 453	0.86 418	0.93 532	0.19 542	0.22 559	0.20 557	0.17 457	0.41 587	0.21 412

DDVS	0.62 477	0.40 291	1.40 206	2.21 671	0.35 494	0.87 578	1.00 637	0.69 313	0.50 268	0.53 383	0.56 408	0.90 571	0.37 355	1.22 459	0.47 415	0.15 479	0.14 442	0.14 450	0.12 330	0.19 346	0.22 427

DRaft	0.62 477	0.38 271	1.76 303	0.24 105	0.16 127	0.64 454	0.66 597	0.53 212	0.53 300	0.67 528	0.99 589	0.38 273	1.00 606	1.44 482	2.10 630	0.10 243	0.14 442	0.10 213	0.14 391	0.18 325	0.21 412

DMCA-RVC	0.62 477	0.96 561	2.63 560	0.36 431	0.90 635	0.56 316	0.31 419	0.69 313	0.57 336	0.68 534	0.52 362	0.59 419	0.56 502	1.23 461	0.53 444	0.16 500	0.38 618	0.20 557	0.15 416	0.20 362	0.15 290

HSM	0.62 477	0.76 481	1.72 280	0.30 281	0.29 406	0.64 454	0.28 374	0.94 531	0.62 395	0.58 452	0.57 416	1.40 634	0.64 540	2.59 638	0.42 385	0.11 323	0.08 180	0.10 213	0.08 139	0.14 213	0.11 133

UGAM-zero	0.63 484	0.39 283	2.49 534	0.30 281	0.49 581	0.67 480	0.19 103	0.91 505	0.45 217	0.77 566	0.45 290	1.16 622	0.82 581	2.05 589	0.29 260	0.09 137	0.15 470	0.09 153	0.44 615	0.11 133	0.22 427

fast-acv-ft	0.63 484	0.88 532	3.10 620	0.38 472	0.30 422	0.79 552	0.48 547	0.69 313	0.72 494	0.58 452	0.78 547	0.76 520	0.60 521	0.67 373	0.73 508	0.15 479	0.15 470	0.18 541	0.17 457	0.37 562	0.16 322

PSM-AAD	0.63 484	0.22 50	1.77 312	0.37 455	0.23 317	0.86 574	1.17 649	0.59 255	0.60 360	0.64 515	0.71 526	0.68 473	2.93 665	0.65 367	0.31 292	0.09 137	0.07 75	0.17 521	0.15 416	0.13 184	0.33 551

PS-NSSS	0.63 484	1.00 580	1.81 343	0.30 281	0.31 443	0.63 440	0.34 456	0.98 563	0.69 464	0.54 396	0.74 536	0.51 371	0.41 397	2.43 625	0.48 421	0.24 586	0.17 508	0.27 591	0.18 470	0.27 473	0.21 412

z-ln-s-r	0.64 488	0.89 536	2.23 481	0.32 337	0.26 370	0.57 334	0.37 480	0.84 443	0.76 537	0.51 363	0.81 551	0.64 444	0.45 438	2.06 590	1.27 587	0.10 243	0.07 75	0.11 288	0.09 184	0.24 427	0.13 221

TransformOpticalFlow	0.64 488	0.56 395	2.66 565	0.44 522	0.26 370	0.62 422	0.28 374	0.83 431	0.71 484	0.76 562	0.74 536	0.91 573	0.85 586	1.83 555	0.81 522	0.10 243	0.07 75	0.11 288	0.09 184	0.11 133	0.12 178

pcwnet_v2	0.64 488	0.49 356	4.41 658	0.32 337	0.27 383	0.60 382	0.25 307	0.97 559	0.88 578	0.59 466	0.70 522	0.63 435	0.55 498	0.66 372	0.37 349	0.17 515	0.15 470	0.15 481	0.14 391	0.21 378	0.23 452

RAFT + AFF	0.64 488	1.20 616	1.95 409	0.34 396	0.33 468	0.67 480	0.52 555	0.99 575	0.74 513	0.53 383	0.58 422	0.57 409	0.80 578	1.76 538	0.51 437	0.12 384	0.27 594	0.15 481	0.14 391	0.43 595	0.29 511

FADNet	0.64 488	1.22 618	2.06 437	0.32 337	0.30 422	0.66 474	0.29 398	0.88 481	0.72 494	0.44 291	0.48 317	0.66 456	0.57 508	1.84 560	0.45 405	0.46 627	0.20 544	0.17 521	0.19 490	0.59 622	0.24 466

DRN-Test	0.64 488	0.43 314	2.44 522	0.39 482	0.44 556	0.80 559	0.41 502	1.02 595	0.78 546	0.80 572	0.63 466	0.69 480	0.56 502	1.79 546	0.69 496	0.15 479	0.12 399	0.17 521	0.16 437	0.18 325	0.17 343

StereoDRNet	0.64 488	0.88 532	2.35 503	0.41 500	0.45 567	0.73 519	0.47 543	0.94 531	0.74 513	0.75 559	0.54 386	0.74 508	0.47 462	1.70 528	0.72 505	0.15 479	0.14 442	0.15 481	0.14 391	0.20 362	0.19 380

NOSS_ROB	0.64 488	0.65 439	1.62 255	0.46 541	0.25 352	0.67 480	0.30 406	0.93 522	0.77 542	0.59 466	0.57 416	0.77 522	0.38 364	2.78 649	0.44 400	0.23 577	0.24 571	0.28 594	0.26 538	0.27 473	0.39 582

Select-FE	0.65 496	0.67 448	2.76 582	0.49 556	0.55 595	0.79 552	0.16 60	0.90 493	0.53 300	0.84 586	0.55 396	0.91 573	0.75 570	0.57 328	1.16 573	0.11 323	0.18 520	0.11 288	0.49 625	0.14 213	0.31 533

Wz-Net-MNSev	0.65 496	0.97 569	2.19 471	0.36 431	0.33 468	0.90 584	0.60 582	0.92 514	0.81 561	0.75 559	0.72 531	0.73 502	0.65 542	1.39 476	0.71 501	0.16 500	0.13 423	0.14 450	0.14 391	0.24 427	0.18 363

FINET	0.65 496	0.95 558	3.06 616	0.35 412	0.40 537	0.58 351	0.48 547	0.92 514	1.10 613	0.57 434	0.68 503	0.47 352	0.44 434	1.15 454	0.60 473	0.23 577	0.21 553	0.17 521	0.15 416	0.26 462	0.25 478

CVANet_RVC	0.65 496	0.80 502	2.13 456	0.36 431	0.26 370	0.62 422	0.42 506	0.84 443	0.72 494	0.69 536	0.68 503	0.68 473	0.52 488	2.64 640	0.42 385	0.19 542	0.12 399	0.22 568	0.17 457	0.37 562	0.15 290

NCCL2	0.65 496	0.94 551	1.96 418	0.43 515	0.30 422	0.71 506	0.68 603	0.84 443	0.65 429	0.70 542	0.60 441	0.86 561	0.54 493	1.56 504	0.57 464	0.20 552	0.16 488	0.67 641	0.25 530	0.22 395	0.24 466

RT-IGEV	0.66 501	0.25 103	2.11 450	0.56 589	0.46 575	0.62 422	0.54 563	0.99 575	0.75 527	0.79 570	0.93 579	0.85 554	0.78 576	0.59 338	1.64 609	0.12 384	0.16 488	0.11 288	0.47 620	0.28 479	0.30 524

TCMNet	0.66 501	0.85 522	2.55 553	0.50 560	0.52 589	0.72 512	0.39 493	0.87 472	0.72 494	0.58 452	0.68 503	0.63 435	0.46 453	1.70 528	0.63 480	0.18 527	0.18 520	0.23 575	0.18 470	0.38 569	0.27 496

ACV-stereo	0.66 501	0.76 481	2.86 593	0.32 337	0.25 352	1.01 600	0.60 582	0.59 255	0.52 283	0.41 273	0.45 290	1.55 640	0.94 601	1.40 479	0.69 496	0.14 459	0.13 423	0.12 352	0.11 290	0.20 362	0.19 380

GrayStereo	0.66 501	0.19 10	1.76 303	0.90 631	0.23 317	0.62 422	1.42 664	0.62 276	0.60 360	0.72 550	0.78 547	0.56 403	3.07 668	0.60 345	0.26 225	0.09 137	0.08 180	0.10 213	0.21 509	0.11 133	0.18 363

PSMNet_ROB	0.66 501	1.01 584	2.33 498	0.38 472	0.31 443	0.72 512	0.55 567	0.86 461	0.69 464	0.54 396	0.60 441	0.75 514	0.47 462	2.00 585	0.82 523	0.17 515	0.13 423	0.19 548	0.19 490	0.24 427	0.27 496

DispNO	0.67 506	0.98 573	2.58 554	0.31 308	0.27 383	0.59 370	0.29 398	0.83 431	0.68 455	0.53 383	0.79 550	0.83 545	0.47 462	2.46 628	0.68 494	0.12 384	0.10 313	0.19 548	0.31 571	0.16 273	0.17 343

STrans-v2	0.67 506	0.56 395	2.64 562	0.27 195	0.23 317	0.57 334	0.33 451	0.96 550	0.69 464	0.92 598	0.85 563	0.89 569	0.93 598	1.83 555	1.21 581	0.09 137	0.07 75	0.10 213	0.09 184	0.11 133	0.12 178

hitnet-ft	0.67 506	0.80 502	1.90 384	0.28 226	0.22 297	0.69 498	0.36 471	0.85 451	0.65 429	0.56 423	0.84 559	1.03 601	0.95 604	2.32 611	0.55 452	0.23 577	0.14 442	0.41 621	0.13 363	0.24 427	0.17 343

FADNet-RVC-Resample	0.67 506	1.16 614	3.16 626	0.37 455	0.29 406	0.62 422	0.38 487	0.86 461	0.63 407	0.51 363	0.50 342	0.57 409	0.45 438	1.57 508	0.49 426	0.24 586	0.32 608	0.23 575	0.19 490	0.27 473	0.62 623

RP	0.67 506	0.82 511	1.94 406	0.43 515	0.44 556	0.65 468	0.45 532	0.89 487	0.82 562	0.66 524	0.92 575	0.99 593	0.76 572	1.55 503	0.66 488	0.25 591	0.18 520	0.23 575	0.20 503	0.31 505	0.22 427

HSM-Net_RVC	0.67 506	0.34 237	2.23 481	0.26 172	0.19 238	0.67 480	0.29 398	1.26 631	0.69 464	0.72 550	0.70 522	0.78 526	0.42 415	3.77 669	0.41 383	0.13 415	0.09 264	0.10 213	0.09 184	0.12 150	0.11 133
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
TDLM	0.67 506	0.92 543	1.76 303	0.37 455	0.24 332	0.66 474	0.56 572	0.82 425	0.74 513	1.16 619	0.62 453	0.61 429	0.48 471	2.70 645	0.50 431	0.20 552	0.11 366	0.35 611	0.14 391	0.32 514	0.16 322

w-ln-seven-2	0.68 513	1.13 603	2.46 525	0.36 431	0.27 383	0.65 468	0.44 524	0.87 472	0.83 565	0.69 536	0.75 539	0.72 498	0.63 538	1.56 504	1.15 571	0.13 415	0.13 423	0.15 481	0.14 391	0.35 547	0.19 380

ADLNet2	0.68 513	0.84 517	3.19 630	0.33 363	0.36 503	0.64 454	0.37 480	0.89 487	0.79 551	0.54 396	0.65 491	0.93 579	0.48 471	2.07 592	0.56 460	0.13 415	0.11 366	0.11 288	0.11 290	0.33 523	0.18 363

DEmStereo	0.68 513	0.31 203	2.25 485	0.42 511	0.17 156	0.66 474	0.89 628	0.51 187	0.59 355	0.60 476	1.01 592	0.45 332	1.26 624	1.54 502	2.26 636	0.10 243	0.08 180	0.10 213	0.10 223	0.10 102	0.11 133

Nwc_Net	0.68 513	0.83 515	2.53 542	0.41 500	0.39 527	0.77 543	0.38 487	1.01 592	0.70 474	0.60 476	0.99 589	0.98 590	0.68 552	1.41 480	0.63 480	0.23 577	0.15 470	0.23 575	0.25 530	0.23 410	0.18 363

AANet_RVC	0.68 513	1.00 580	2.09 445	0.33 363	0.25 352	0.58 351	0.32 442	0.81 417	0.80 554	0.61 485	0.94 581	0.80 535	0.41 397	2.46 628	1.02 553	0.36 619	0.14 442	0.10 213	0.09 184	0.23 410	0.22 427

IPLG	0.69 518	0.84 517	2.43 520	0.35 412	0.21 268	1.65 641	0.61 586	1.36 636	0.58 347	1.39 641	0.51 347	0.37 265	0.87 590	1.41 480	0.36 342	0.09 137	0.07 75	0.14 450	0.12 330	0.32 514	0.11 133

GwcNet	0.69 518	0.71 462	3.12 623	0.36 431	0.45 567	0.81 560	0.44 524	0.86 461	0.84 568	0.60 476	0.74 536	0.82 543	0.49 478	1.65 521	0.66 488	0.16 500	0.15 470	0.15 481	0.15 416	0.31 505	0.24 466

AF-Net	0.69 518	0.92 543	2.21 473	0.41 500	0.40 537	0.68 492	0.40 496	1.02 595	0.86 571	0.69 536	1.03 597	1.04 604	0.84 585	1.19 456	0.78 516	0.22 573	0.14 442	0.25 587	0.17 457	0.30 497	0.18 363

stereogan	0.69 518	0.51 367	2.44 522	0.39 482	0.39 527	1.01 600	0.41 502	0.94 531	0.92 589	0.73 554	0.85 563	1.15 620	0.69 554	1.57 508	0.53 444	0.19 542	0.18 520	0.20 557	0.16 437	0.36 554	0.24 466

PAM_32	0.70 522	0.35 246	2.73 579	0.54 580	0.61 613	1.07 611	0.43 513	0.84 443	0.49 257	0.90 595	0.91 573	1.23 624	0.77 575	0.65 367	1.10 563	0.10 243	0.19 533	0.10 213	0.49 625	0.15 236	0.38 576

PAM	0.70 522	0.35 246	2.72 574	0.56 589	0.62 615	1.08 613	0.53 559	0.85 451	0.44 202	0.93 600	0.92 575	1.24 625	0.68 552	0.64 356	1.01 551	0.10 243	0.19 533	0.10 213	0.48 623	0.14 213	0.38 576

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 522	0.65 439	3.45 641	0.50 560	0.60 609	0.75 531	0.23 251	0.96 550	0.60 360	0.76 562	1.30 618	0.81 538	0.60 521	0.57 328	0.82 523	0.10 243	0.16 488	0.11 288	0.43 614	0.31 505	0.22 427

xxxx	0.70 522	0.21 33	1.33 184	0.28 226	0.18 203	0.63 440	0.24 285	1.02 595	0.69 464	0.50 350	0.62 453	0.58 416	0.38 364	1.47 495	5.21 675	0.13 415	0.12 399	0.11 288	0.10 223	0.12 150	0.15 290

APVNet	0.70 522	0.67 448	2.71 572	0.38 472	0.36 503	0.85 572	0.43 513	0.91 505	0.68 455	0.55 414	0.69 512	0.75 514	0.55 498	2.31 609	0.78 516	0.17 515	0.17 508	0.24 582	0.19 490	0.33 523	0.23 452

Syn2CoEx	0.70 522	1.07 596	2.74 580	0.43 515	0.30 422	0.64 454	0.42 506	0.99 575	0.78 546	0.62 496	0.78 547	0.74 508	0.72 561	1.92 578	0.61 476	0.20 552	0.17 508	0.19 548	0.15 416	0.29 486	0.22 427

FAT-Stereo	0.70 522	0.54 384	2.88 595	0.36 431	0.29 406	0.62 422	0.54 563	0.97 559	0.87 574	0.76 562	0.92 575	0.94 583	0.80 578	1.84 560	0.57 464	0.18 527	0.19 533	0.17 521	0.16 437	0.22 395	0.25 478

RYNet	0.70 522	0.56 395	2.25 485	0.35 412	0.41 546	0.86 574	0.43 513	0.94 531	0.82 562	0.62 496	0.53 374	0.91 573	0.60 521	2.70 645	1.00 547	0.14 459	0.11 366	0.16 500	0.14 391	0.25 441	0.27 496

PWC_ROB	0.70 522	0.94 551	1.88 372	0.39 482	0.39 527	0.62 422	0.30 406	0.98 563	0.94 591	0.91 597	1.29 617	0.77 522	0.62 535	1.62 519	1.03 555	0.18 527	0.11 366	0.18 541	0.13 363	0.51 614	0.22 427

ccnet	0.71 531	0.41 301	1.59 247	0.40 493	0.45 567	1.06 606	0.55 567	0.98 563	0.71 484	0.88 591	0.97 586	0.82 543	0.88 594	1.68 525	0.94 534	0.32 612	0.26 587	0.32 607	0.27 543	0.34 535	0.30 524

RGC	0.71 531	0.97 569	2.18 469	0.44 522	0.44 556	0.73 519	0.40 496	0.94 531	0.71 484	0.71 547	1.04 600	1.01 597	0.71 558	1.74 535	0.70 498	0.23 577	0.18 520	0.28 594	0.26 538	0.29 486	0.27 496

CBMV	0.71 531	0.76 481	2.64 562	0.33 363	0.20 254	0.78 548	0.79 619	0.98 563	0.78 546	0.85 590	0.71 526	0.86 561	1.10 616	1.46 488	0.62 478	0.18 527	0.20 544	0.21 565	0.19 490	0.25 441	0.33 551
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
GCST	0.72 534	1.10 598	2.15 462	1.11 646	0.59 604	0.62 422	0.19 103	0.75 356	0.53 300	0.56 423	0.63 466	0.47 352	0.31 312	1.11 446	0.33 318	0.75 645	0.45 630	0.84 646	0.64 650	0.69 630	0.54 611

mmx	0.72 534	0.23 71	2.01 427	0.30 281	0.21 268	0.57 334	0.26 330	0.99 575	0.76 537	0.53 383	0.63 466	0.66 456	0.39 378	2.52 633	3.43 661	0.13 415	0.10 313	0.15 481	0.13 363	0.15 236	0.15 290

xxx	0.72 534	0.23 71	2.01 427	0.30 281	0.21 268	0.57 334	0.26 330	0.99 575	0.76 537	0.53 383	0.63 466	0.66 456	0.39 378	2.52 633	3.43 661	0.13 415	0.10 313	0.15 481	0.13 363	0.15 236	0.15 290

LL-Strereo	0.72 534	1.29 626	2.49 534	0.36 431	0.45 567	0.55 300	0.32 442	0.93 522	0.71 484	0.67 528	0.58 422	0.85 554	0.79 577	2.67 644	0.46 406	0.10 243	0.18 520	0.14 450	0.12 330	0.40 584	0.42 594

test_xeample	0.72 534	0.21 33	1.36 193	0.27 195	0.17 156	0.59 370	0.28 374	1.01 592	0.70 474	0.55 414	0.67 496	0.44 323	0.39 378	1.88 571	5.17 674	0.12 384	0.10 313	0.11 288	0.10 223	0.13 184	0.15 290

SHD	0.72 534	0.77 490	2.36 506	0.45 536	0.40 537	0.71 506	0.32 442	1.02 595	1.25 624	1.07 612	0.84 559	0.90 571	0.73 564	1.09 442	0.98 541	0.21 560	0.18 520	0.20 557	0.21 509	0.32 514	0.31 533

RTSC	0.72 534	1.00 580	2.22 477	0.40 493	0.29 406	0.82 563	0.31 419	0.96 550	1.10 613	0.92 598	0.81 551	0.78 526	0.58 514	1.23 461	1.55 604	0.18 527	0.17 508	0.14 450	0.17 457	0.43 595	0.30 524

PASM	0.72 534	0.68 451	1.91 390	0.47 546	0.44 556	0.60 382	0.51 552	0.76 368	0.80 554	0.77 566	0.67 496	0.87 563	0.61 530	2.40 620	0.67 491	0.32 612	0.35 610	0.36 613	0.41 611	0.45 604	0.39 582

PWCDC_ROB	0.72 534	1.06 593	2.09 445	0.47 546	0.36 503	0.78 548	0.26 330	0.98 563	1.34 631	0.61 485	2.07 641	0.64 444	0.61 530	0.83 413	0.71 501	0.31 611	0.14 442	0.15 481	0.12 330	0.60 625	0.21 412

ff1	0.73 543	0.23 71	2.01 427	0.30 281	0.21 268	0.57 334	0.26 330	0.74 346	0.88 578	0.53 383	0.63 466	0.66 456	0.39 378	2.52 633	3.43 661	0.10 243	0.24 571	0.15 481	0.13 363	0.25 441	0.36 566

GASNet	0.73 543	1.47 639	3.04 614	0.47 546	0.33 468	0.57 334	0.34 456	0.91 505	0.75 527	0.58 452	0.58 422	0.74 508	0.55 498	2.03 586	0.65 487	0.21 560	0.15 470	0.19 548	0.17 457	0.51 614	0.28 504

XQC	0.73 543	0.98 573	2.39 510	0.46 541	0.35 494	0.81 560	0.46 535	1.00 584	1.00 599	0.80 572	0.69 512	0.88 567	0.74 569	1.32 468	1.20 579	0.24 586	0.16 488	0.23 575	0.20 503	0.41 587	0.33 551

w-ln-seven	0.74 546	1.05 591	2.54 548	0.37 455	0.34 481	1.03 603	0.47 543	1.00 584	1.08 610	0.90 595	0.85 563	0.85 554	0.57 508	1.37 474	1.26 586	0.14 459	0.13 423	0.16 500	0.15 416	0.31 505	0.20 399

1111x	0.74 546	0.21 33	1.93 396	0.31 308	0.17 156	0.63 440	0.32 442	1.03 602	0.74 513	0.52 372	0.62 453	0.57 409	0.47 462	2.38 616	4.25 669	0.12 384	0.14 442	0.11 288	0.12 330	0.12 150	0.14 248

Anonymous_2	0.74 546	0.32 211	1.65 257	0.33 363	0.30 422	0.67 480	0.32 442	0.69 313	0.46 228	0.48 331	0.41 269	0.84 550	0.58 514	0.51 306	0.40 375	0.32 612	0.38 618	1.43 670	3.69 688	0.80 640	0.27 496

Selective-IGEV-i16pc	0.75 549	0.29 172	5.48 666	0.32 337	0.19 238	1.18 623	0.62 591	0.86 461	0.74 513	0.37 247	0.51 347	0.53 379	0.29 292	2.10 598	0.35 337	0.22 573	0.23 567	0.12 352	0.16 437	0.22 395	0.19 380

GANetREF_RVC	0.75 549	1.15 609	2.46 525	0.47 546	0.26 370	0.83 566	0.61 586	0.97 559	0.89 582	0.62 496	0.61 448	0.72 498	0.59 517	2.42 622	0.55 452	0.32 612	0.25 584	0.36 613	0.24 524	0.39 579	0.31 533
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
GANet	0.75 549	0.84 517	2.01 427	0.40 493	0.25 352	0.74 525	0.66 597	0.87 472	0.73 509	0.71 547	1.07 603	0.84 550	0.59 517	2.71 647	1.15 571	0.17 515	0.16 488	0.44 626	0.16 437	0.31 505	0.20 399

PDISCO_ROB	0.75 549	1.06 593	2.11 450	0.64 609	0.59 604	1.13 618	0.43 513	1.14 620	1.05 605	0.64 515	0.71 526	0.96 586	0.61 530	1.21 457	0.76 512	0.37 620	0.18 520	0.27 591	0.24 524	0.56 621	0.32 542

HBP-ISP	0.76 553	1.30 627	3.19 630	0.35 412	0.26 370	0.85 572	0.54 563	1.03 602	0.72 494	0.80 572	0.69 512	0.68 473	0.83 582	2.04 588	0.44 400	0.23 577	0.24 571	0.29 601	0.25 530	0.28 479	0.24 466

Wz-Net-SNSev	0.76 553	1.32 631	3.11 622	0.40 493	0.31 443	0.71 506	0.60 582	0.98 563	0.87 574	0.67 528	0.83 556	0.96 586	0.60 521	1.67 524	0.97 538	0.16 500	0.15 470	0.16 500	0.17 457	0.36 554	0.24 466

FTStereo	0.76 553	0.18 6	2.35 503	0.71 615	0.21 268	0.73 519	1.79 668	0.57 240	0.53 300	1.07 612	1.63 633	1.29 628	2.13 657	0.75 396	0.29 260	0.19 542	0.08 180	0.12 352	0.11 290	0.11 133	0.40 588

CBMV_ROB	0.76 553	0.42 309	2.68 567	0.33 363	0.22 297	0.74 525	0.47 543	0.96 550	0.76 537	1.04 611	0.96 584	0.88 567	0.93 598	2.06 590	1.19 578	0.22 573	0.24 571	0.27 591	0.25 530	0.25 441	0.28 504

DDUNet	0.77 557	1.12 600	1.88 372	0.76 620	0.69 621	0.84 568	0.43 513	0.85 451	0.65 429	0.67 528	0.75 539	0.91 573	0.52 488	1.03 437	0.57 464	0.54 631	0.37 614	0.95 653	0.52 632	0.71 633	0.57 617

UDG	0.77 557	1.23 619	2.15 462	0.67 613	0.59 604	0.78 548	0.38 487	0.90 493	0.70 474	0.61 485	0.69 512	1.01 597	0.67 549	1.02 435	0.73 508	0.45 625	0.34 609	0.87 647	0.51 629	0.67 629	0.46 600

aanetorigin	0.77 557	0.80 502	2.59 556	0.43 515	0.44 556	0.58 351	1.01 639	0.57 240	0.68 455	1.53 647	1.23 612	0.81 538	1.08 614	1.07 440	1.07 559	0.18 527	0.15 470	0.17 521	0.21 509	0.54 619	0.30 524

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 557	1.04 590	2.06 437	0.94 635	0.35 494	0.89 583	0.40 496	0.85 451	0.63 407	0.55 414	0.63 466	0.75 514	0.38 364	2.38 616	0.48 421	1.10 659	0.31 603	0.36 613	0.21 509	0.53 618	0.55 614

222	0.78 561	0.23 71	1.23 161	0.28 226	0.18 203	0.62 422	0.24 285	1.02 595	0.70 474	0.58 452	0.66 493	0.46 344	0.42 415	1.80 550	6.53 681	0.13 415	0.10 313	0.11 288	0.10 223	0.12 150	0.17 343

EAI-Stereo	0.78 561	0.25 103	1.67 264	0.54 580	0.59 604	1.95 650	2.05 671	1.11 619	0.64 415	0.95 603	1.49 628	0.50 368	0.67 549	0.59 338	1.44 599	0.09 137	0.19 533	0.09 153	0.49 625	0.13 184	0.22 427

NCC-stereo	0.79 563	0.94 551	2.42 516	0.59 601	0.45 567	1.90 648	0.46 535	0.99 575	0.72 494	0.64 515	0.84 559	0.91 573	0.73 564	1.80 550	1.00 547	0.27 600	0.19 533	0.23 575	0.31 571	0.24 427	0.22 427

Abc-Net	0.79 563	0.94 551	2.42 516	0.59 601	0.45 567	1.90 648	0.46 535	0.99 575	0.72 494	0.64 515	0.84 559	0.91 573	0.73 564	1.80 550	1.00 547	0.27 600	0.19 533	0.23 575	0.31 571	0.24 427	0.22 427
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
zero-FE	0.80 565	0.27 133	8.23 675	0.49 556	0.98 639	0.33 48	0.20 130	0.48 161	1.28 627	0.17 37	0.20 59	0.77 522	0.22 159	0.60 345	0.97 538	0.11 323	0.07 75	0.09 153	0.10 223	0.33 523	0.14 248

zh-mn7	0.80 565	1.54 642	3.00 612	0.35 412	0.27 383	0.72 512	0.41 502	0.93 522	1.11 615	1.00 606	1.28 615	0.75 514	0.57 508	1.87 563	1.18 576	0.16 500	0.13 423	0.14 450	0.14 391	0.26 462	0.21 412

z-mn7	0.80 565	1.52 641	2.62 559	0.36 431	0.28 397	1.01 600	0.48 547	0.90 493	1.29 628	0.69 536	1.35 623	0.85 554	0.59 517	2.03 586	1.09 562	0.14 459	0.12 399	0.14 450	0.12 330	0.32 514	0.20 399

SQANet	0.80 565	1.58 644	2.53 542	0.76 620	0.83 630	0.76 535	0.36 471	0.83 431	0.64 415	0.63 505	0.69 512	0.73 502	0.51 483	1.21 457	0.53 444	0.77 646	0.29 598	0.59 637	0.29 552	0.86 643	0.61 622

anonymity	0.80 565	0.66 446	1.29 174	0.59 601	0.75 625	0.67 480	0.52 555	0.95 545	0.71 484	0.94 601	0.70 522	0.67 466	0.87 590	0.71 389	1.35 592	0.64 638	0.62 646	0.58 635	1.44 674	0.60 625	0.65 626

S-Stereo	0.80 565	0.69 455	3.89 649	0.39 482	0.37 515	0.69 498	0.70 609	0.94 531	0.98 598	0.62 496	0.91 573	0.83 545	0.60 521	2.37 613	0.66 488	0.18 527	0.21 553	0.17 521	0.18 470	0.30 497	0.35 558

ADCRef	0.80 565	0.96 561	2.29 492	0.37 455	0.35 494	0.96 592	0.51 552	0.87 472	0.75 527	0.88 591	0.83 556	0.61 429	1.36 633	1.02 435	3.27 655	0.13 415	0.11 366	0.17 521	0.19 490	0.25 441	0.21 412

DANet	0.80 565	0.65 439	2.21 473	1.19 649	0.48 580	0.74 525	1.25 652	0.89 487	1.53 640	0.89 593	0.71 526	0.96 586	0.56 502	1.83 555	0.96 537	0.18 527	0.16 488	0.19 548	0.16 437	0.26 462	0.29 511
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DStereoRT	0.81 573	0.53 376	2.23 481	0.36 431	0.33 468	0.92 588	0.36 471	0.86 461	0.80 554	0.57 434	0.62 453	0.59 419	1.15 621	1.76 538	1.04 556	0.14 459	0.13 423	2.17 681	0.78 656	0.16 273	0.66 628

FADNet_RVC	0.81 573	1.14 605	2.42 516	0.30 281	0.24 332	0.71 506	0.24 285	0.95 545	0.61 377	0.44 291	0.56 408	0.59 419	0.42 415	1.52 500	0.68 494	0.94 651	0.96 667	0.28 594	1.00 666	0.90 644	1.36 667

edge stereo	0.81 573	0.73 473	3.30 636	0.37 455	1.21 655	0.62 422	0.39 493	0.93 522	0.79 551	0.80 572	0.88 570	1.14 619	0.71 558	2.18 602	0.71 501	0.21 560	0.20 544	0.26 590	0.18 470	0.38 569	0.26 488

AANet	0.82 576	0.91 541	2.89 598	0.34 396	0.29 406	0.63 440	0.38 487	0.81 417	1.31 629	1.33 636	1.39 624	1.26 627	1.14 620	1.32 468	0.97 538	0.20 552	0.17 508	0.18 541	0.19 490	0.33 523	0.31 533

MIPNet	0.83 577	0.81 507	2.40 513	0.61 606	0.18 203	1.48 631	1.39 660	1.60 648	0.74 513	1.94 652	0.85 563	0.73 502	1.68 648	0.87 421	0.31 292	0.09 137	0.08 180	0.11 288	0.32 577	0.25 441	0.12 178

FBW_ROB	0.83 577	0.77 490	1.77 312	0.44 522	0.30 422	0.87 578	0.46 535	1.10 615	0.91 585	0.81 578	0.75 539	1.01 597	0.61 530	3.66 668	1.23 583	0.26 595	0.23 567	0.36 613	0.25 530	0.27 473	0.62 623

PA-Net	0.84 579	1.00 580	3.49 642	0.63 608	0.40 537	0.70 504	0.52 555	0.86 461	0.84 568	0.52 372	0.59 425	0.70 490	0.54 493	2.35 612	2.23 634	0.17 515	0.27 594	0.19 548	0.28 546	0.22 395	0.36 566
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CC-Net-ROB	0.85 580	1.15 609	2.13 456	0.88 630	0.38 521	0.88 582	0.44 524	1.06 608	0.79 551	0.58 452	0.69 512	0.65 449	0.50 481	2.74 648	0.51 437	0.93 649	0.39 625	0.87 647	0.29 552	0.54 619	0.54 611

Selective-IGEV-i16pb	0.86 581	0.33 220	6.08 669	0.32 337	0.21 268	1.08 613	0.68 603	1.06 608	0.92 589	0.43 284	0.76 542	0.66 456	0.46 453	2.31 609	0.50 431	0.23 577	0.25 584	0.14 450	0.19 490	0.26 462	0.24 466

THIR-Stereo	0.86 581	0.62 417	2.13 456	0.25 129	0.16 127	0.58 351	2.74 679	0.59 255	0.51 275	0.62 496	1.62 632	0.97 589	1.80 653	1.69 527	2.25 635	0.10 243	0.08 180	0.14 450	0.11 290	0.15 236	0.11 133

DeepPrunerF	0.86 581	0.86 525	2.91 603	0.45 536	0.50 582	0.64 454	0.48 547	1.14 620	2.64 669	0.63 505	0.61 448	0.65 449	0.62 535	2.21 604	1.31 589	0.23 577	0.19 533	0.30 602	0.28 546	0.36 554	0.25 478

DPSNet	0.86 581	0.60 406	2.34 500	0.58 596	0.36 503	1.07 611	0.75 615	1.30 632	1.05 605	0.70 542	0.68 503	0.94 583	1.29 625	2.08 594	1.82 617	0.26 595	0.23 567	0.16 500	0.17 457	0.48 607	0.40 588

AAGNet	0.88 585	0.33 220	1.79 336	0.54 580	0.98 639	0.62 422	0.46 535	0.50 177	0.60 360	0.58 452	0.53 374	0.50 368	0.73 564	1.23 461	7.48 682	0.11 323	0.07 75	0.12 352	0.10 223	0.14 213	0.09 74

Consistency-Raft	0.88 585	0.93 549	3.23 634	0.99 639	0.64 616	0.77 543	0.55 567	0.98 563	0.97 595	0.61 485	1.03 597	0.65 449	1.05 611	0.79 409	1.38 594	0.44 623	0.46 632	0.51 632	0.58 643	0.65 627	0.47 602

zh-sn7	0.89 587	1.73 655	3.09 619	0.39 482	0.30 422	0.82 563	0.63 594	0.96 550	0.87 574	0.79 570	1.12 606	0.84 550	0.87 590	2.42 622	1.63 607	0.16 500	0.17 508	0.16 500	0.16 437	0.34 535	0.29 511

PVD	0.90 588	0.85 522	2.15 462	0.53 575	0.50 582	0.99 596	0.56 572	1.15 623	1.64 644	1.41 643	1.41 627	1.11 616	1.13 619	1.35 472	1.31 589	0.26 595	0.28 597	0.28 594	0.26 538	0.37 562	0.49 606

Wz-Net-TNSev	0.91 589	1.73 655	3.08 617	0.36 431	0.31 443	1.00 599	0.71 610	1.06 608	0.97 595	0.71 547	0.72 531	1.09 612	0.87 590	2.42 622	1.59 605	0.20 552	0.20 544	0.16 500	0.20 503	0.44 603	0.35 558

SAMSARA	0.91 589	0.97 569	2.22 477	0.80 624	0.58 602	1.32 625	1.31 654	1.01 592	0.94 591	1.36 637	0.87 567	1.38 633	0.90 596	1.72 532	1.02 553	0.24 586	0.30 602	0.22 568	0.25 530	0.36 554	0.35 558

WZ-Net	0.92 591	1.31 628	3.76 646	0.41 500	0.36 503	0.86 574	0.71 610	1.00 584	1.06 608	0.82 583	0.92 575	1.06 608	1.05 611	2.16 601	1.61 606	0.19 542	0.13 423	0.15 481	0.16 437	0.32 514	0.28 504

MFMNet_re	0.92 591	1.28 625	2.53 542	0.82 628	0.76 628	0.90 584	0.75 615	0.98 563	1.04 604	1.03 609	1.05 601	0.84 550	0.94 601	0.83 413	0.72 505	0.68 640	0.60 644	0.63 639	0.60 646	0.77 638	0.74 632

test_sample9	0.94 593	0.62 417	1.93 396	0.27 195	0.22 297	0.68 492	0.31 419	0.93 522	0.66 444	0.57 434	0.51 347	0.55 390	0.45 438	1.91 574	2.55 643	0.61 635	4.16 687	0.87 647	0.56 637	0.25 441	0.23 452

CrosDoStereo	0.94 593	0.37 259	2.53 542	0.25 129	0.32 453	0.54 285	3.76 683	0.72 330	0.60 360	0.70 542	1.40 625	0.53 379	1.49 640	1.78 542	3.09 650	0.10 243	0.08 180	0.11 288	0.11 290	0.21 378	0.11 133

DeepStereo_LL	0.94 593	0.37 259	2.53 542	0.25 129	0.32 453	0.54 285	3.76 683	0.72 330	0.60 360	0.70 542	1.40 625	0.53 379	1.49 640	1.78 542	3.09 650	0.10 243	0.08 180	0.11 288	0.11 290	0.21 378	0.11 133

ADCP+	0.94 593	1.12 600	3.14 624	0.34 396	0.39 527	1.06 606	0.79 619	0.89 487	0.80 554	0.66 524	0.67 496	0.85 554	1.55 643	0.93 423	4.55 671	0.13 415	0.11 366	0.16 500	0.15 416	0.26 462	0.25 478

ADCMid	0.96 597	1.32 631	2.74 580	0.38 472	0.35 494	0.99 596	0.58 578	0.94 531	0.86 571	1.23 629	1.01 592	1.01 597	1.00 606	1.05 439	3.97 664	0.21 560	0.19 533	0.42 622	0.32 577	0.40 584	0.29 511

DStereoO	0.99 598	0.66 446	1.67 264	0.75 619	0.99 642	0.73 519	1.33 656	0.94 531	0.91 585	0.70 542	1.06 602	0.75 514	1.75 652	0.95 426	2.39 640	1.20 663	0.41 628	0.48 629	0.59 645	0.85 642	0.60 621

G-Net	0.99 598	0.64 432	2.76 582	0.57 594	0.67 618	2.03 656	0.72 613	0.76 368	0.67 453	1.14 618	2.56 655	1.30 631	1.02 608	1.48 496	1.74 614	0.25 591	0.24 571	0.24 582	0.26 538	0.37 562	0.31 533

ADCL	0.99 598	0.79 500	2.43 520	0.39 482	0.32 453	1.50 633	1.90 669	0.92 514	0.97 595	1.26 633	1.27 614	1.00 595	1.42 638	1.14 452	3.31 657	0.17 515	0.14 442	0.22 568	0.21 509	0.30 497	0.22 427

ADCPNet	0.99 598	0.99 578	3.93 652	0.37 455	0.68 620	1.36 627	0.62 591	0.87 472	0.76 537	0.78 568	0.81 551	1.08 610	1.18 622	1.14 452	2.49 642	0.21 560	0.69 655	0.21 565	0.95 664	0.29 486	0.37 573

Ntro	1.00 602	1.68 651	2.80 589	0.95 636	0.85 631	1.06 606	0.53 559	0.98 563	0.90 584	0.62 496	0.76 542	0.93 579	0.66 547	1.66 522	0.98 541	0.99 654	0.45 630	0.75 645	0.40 608	1.19 655	0.75 634

AnyNet_C32	1.00 602	1.33 633	2.53 542	0.49 556	0.54 592	1.15 620	1.14 647	0.91 505	0.89 582	1.11 615	0.95 583	0.87 563	0.93 598	1.50 497	4.07 666	0.21 560	0.20 544	0.25 587	0.24 524	0.38 569	0.33 551

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 604	1.67 649	2.32 495	0.47 546	0.39 527	1.47 630	0.95 631	0.95 545	0.91 585	0.84 586	0.94 581	1.05 606	0.60 521	2.95 655	0.72 505	0.41 621	0.72 659	0.32 607	0.55 634	0.74 634	1.22 664

otaku	1.03 605	1.68 651	2.72 574	0.95 636	0.73 624	1.03 603	0.59 580	0.99 575	0.86 571	0.69 536	1.61 631	0.98 590	0.64 540	1.46 488	1.14 569	0.95 652	0.46 632	0.72 644	0.40 608	1.24 659	0.78 638

SGM-Forest	1.04 606	0.42 309	3.59 645	0.41 500	0.32 453	1.05 605	1.32 655	0.94 531	0.83 565	1.16 619	2.23 649	1.03 601	1.39 636	2.49 631	2.35 638	0.21 560	0.21 553	0.20 557	0.19 490	0.23 410	0.32 542
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ADCS	1.05 607	1.36 636	2.98 610	0.42 511	0.36 503	0.96 592	0.81 623	1.06 608	1.12 616	1.25 630	0.97 586	1.08 610	0.90 596	1.25 465	4.86 673	0.21 560	0.21 553	0.22 568	0.23 522	0.36 554	0.38 576

SPS-STEREO	1.07 608	1.13 603	2.88 595	0.65 611	0.69 621	0.99 596	0.68 603	1.05 607	0.87 574	1.36 637	1.23 612	1.46 636	0.94 601	1.87 563	1.72 613	0.66 639	0.61 645	0.58 635	0.57 640	0.65 627	0.77 637
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
GCAPDPT-zeroshot	1.09 609	0.30 189	8.70 676	3.22 679	5.88 680	0.39 104	0.20 130	0.59 255	0.41 172	0.26 183	0.26 140	0.23 141	0.17 67	0.31 119	0.19 86	0.09 137	0.08 180	0.09 153	0.07 100	0.13 184	0.19 380

test_sample8	1.12 610	0.62 417	1.93 396	0.27 195	0.22 297	0.68 492	0.31 419	0.95 545	0.61 377	1.18 627	0.56 408	2.53 656	1.31 628	1.91 574	2.55 643	0.61 635	4.16 687	0.87 647	0.56 637	0.25 441	0.23 452

WCMA_ROB	1.12 610	0.83 515	2.66 565	0.58 596	0.34 481	1.17 622	0.71 610	0.93 522	0.94 591	1.74 650	2.63 658	3.09 661	1.71 650	1.70 528	1.84 618	0.26 595	0.21 553	0.20 557	0.21 509	0.28 479	0.43 595

GCAP-BAT	1.13 612	0.30 189	9.45 679	3.22 679	5.97 681	0.39 104	0.20 130	0.59 255	0.41 172	0.26 183	0.26 140	0.23 141	0.17 67	0.31 119	0.19 86	0.09 137	0.08 180	0.09 153	0.07 100	0.13 184	0.17 343

AnyNet_C01	1.14 613	1.49 640	4.23 657	0.54 580	0.53 590	1.51 634	1.37 658	1.04 606	1.07 609	1.17 625	1.33 621	1.15 620	1.08 614	1.61 518	2.74 646	0.25 591	0.22 559	0.28 594	0.24 524	0.48 607	0.40 588

NaN_ROB	1.14 613	0.94 551	2.96 606	0.53 575	0.56 598	1.13 618	0.99 634	0.98 563	1.00 599	1.09 614	0.87 567	0.77 522	1.06 613	5.90 678	2.72 645	0.16 500	0.23 567	0.16 500	0.24 524	0.22 395	0.36 566

RainbowNet	1.15 615	1.78 657	2.72 574	1.12 647	0.91 636	1.06 606	0.76 617	1.16 624	1.13 618	0.75 559	0.97 586	1.09 612	0.80 578	1.60 515	1.21 581	1.17 661	1.26 671	1.01 657	0.57 640	1.13 653	0.88 648

SuperB	1.15 615	1.14 605	5.43 665	0.36 431	0.26 370	0.81 560	0.89 628	0.88 481	1.17 619	0.67 528	0.68 503	0.63 435	1.39 636	1.74 535	3.37 659	0.15 479	0.12 399	0.17 521	0.16 437	2.80 679	0.25 478

NVStereoNet_ROB	1.16 617	0.95 558	2.54 548	0.58 596	0.55 595	0.78 548	0.63 594	1.00 584	1.08 610	1.03 609	4.07 676	1.48 637	1.22 623	2.88 654	1.27 587	0.50 628	0.46 632	0.54 633	0.62 647	0.50 612	0.63 625
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MDST_ROB	1.17 618	0.42 309	3.87 648	0.54 580	0.44 556	4.11 676	0.58 578	1.31 633	0.84 568	2.12 654	1.12 606	0.98 590	0.71 558	4.24 673	0.99 546	0.16 500	0.14 442	0.19 548	0.17 457	0.18 325	0.35 558

SANet	1.20 619	1.21 617	3.33 639	0.38 472	0.27 383	1.73 645	0.85 625	1.10 615	2.49 667	1.16 619	1.83 637	1.72 643	1.50 642	2.37 613	2.84 648	0.18 527	0.16 488	0.16 500	0.15 416	0.32 514	0.32 542

RTS	1.21 620	1.31 628	6.39 671	0.52 569	0.51 587	1.61 637	0.79 619	1.03 602	1.37 633	1.13 616	1.30 618	1.10 614	0.85 586	2.65 641	2.08 627	0.21 560	0.24 571	0.18 541	0.18 470	0.43 595	0.32 542

RTSA	1.21 620	1.31 628	6.39 671	0.52 569	0.51 587	1.61 637	0.79 619	1.03 602	1.37 633	1.13 616	1.30 618	1.10 614	0.85 586	2.65 641	2.08 627	0.21 560	0.24 571	0.18 541	0.18 470	0.43 595	0.32 542

MeshStereo	1.21 620	1.15 609	3.01 613	0.34 396	0.28 397	1.10 615	0.69 606	1.35 635	1.01 601	2.71 669	2.41 652	2.96 659	1.45 639	2.80 651	1.40 597	0.22 573	0.22 559	0.22 568	0.19 490	0.50 612	0.26 488
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
SDNR	1.22 623	0.80 502	2.71 572	0.33 363	1.48 663	1.98 655	0.23 251	1.93 660	2.44 665	0.89 593	2.52 653	1.36 632	0.51 483	3.65 667	1.93 619	0.30 609	0.31 603	0.22 568	0.16 437	0.33 523	0.36 566

CSAN	1.25 624	1.12 600	3.04 614	0.51 565	0.37 515	1.06 606	1.15 648	1.22 625	1.08 610	1.17 625	1.91 639	1.04 604	1.31 628	5.96 679	2.43 641	0.26 595	0.22 559	0.24 582	0.24 524	0.31 505	0.30 524

EDNetEfficient	1.27 625	0.70 460	4.05 654	0.64 609	0.98 639	0.94 590	1.40 661	0.85 451	1.75 649	2.34 663	1.33 621	1.05 606	2.21 659	1.58 512	4.15 667	0.15 479	0.19 533	0.14 450	0.27 543	0.38 569	0.32 542

FCDSN-DC	1.29 626	0.54 384	2.50 538	0.47 546	0.41 546	1.12 616	0.60 582	1.10 615	1.27 626	2.23 660	2.87 661	3.67 666	3.12 670	2.39 619	1.69 611	0.30 609	0.26 587	0.31 603	0.30 562	0.35 547	0.38 576
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
pmcnn	1.32 627	1.05 591	2.77 585	0.74 618	1.43 658	0.72 512	0.56 572	0.96 550	0.91 585	0.99 605	2.92 664	6.01 680	0.70 556	2.38 616	3.32 658	0.13 415	0.10 313	0.08 56	0.06 18	0.34 535	0.22 427

ACVNet_1	1.33 628	1.91 666	4.03 653	1.09 644	0.88 633	1.19 624	0.66 597	1.24 629	1.17 619	0.94 601	0.96 584	3.09 661	1.04 610	2.37 613	1.11 566	1.04 656	0.48 638	1.03 658	0.48 623	1.12 652	0.83 640

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 629	1.70 653	2.50 538	0.56 589	0.40 537	2.15 660	0.99 634	1.24 629	1.26 625	1.02 608	1.10 605	1.29 628	0.88 594	3.10 659	1.08 560	1.66 672	0.83 663	0.68 642	0.88 661	1.57 666	1.80 676

MSMD_ROB	1.34 629	0.96 561	2.38 508	0.39 482	0.32 453	1.96 651	0.62 591	0.91 505	1.43 635	2.94 673	2.60 656	4.77 675	1.95 655	2.43 625	1.33 591	0.29 606	0.26 587	0.32 607	0.32 577	0.30 497	0.30 524

psmorigin	1.36 631	0.60 406	13.80 692	0.37 455	0.29 406	0.62 422	0.33 451	0.77 379	0.61 377	0.96 604	0.88 570	1.17 623	0.73 564	4.00 670	0.86 528	0.19 542	0.22 559	0.17 521	0.18 470	0.24 427	0.29 511

MADNet+	1.36 631	1.93 668	5.95 667	0.81 627	0.59 604	1.57 636	1.09 643	1.39 639	1.22 622	0.84 586	1.01 592	1.25 626	1.12 618	3.19 660	2.36 639	0.45 625	0.47 635	0.38 619	0.34 585	0.59 622	0.57 617

ELAS_RVC	1.37 633	0.78 498	3.21 632	0.55 587	0.50 582	1.49 632	2.48 677	1.48 642	1.71 648	2.13 657	2.09 642	2.07 648	2.56 663	1.90 573	2.02 624	0.35 617	0.36 612	0.37 617	0.34 585	0.49 610	0.47 602
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH-64-1	1.39 634	1.64 647	1.86 365	1.36 653	1.11 650	1.39 628	1.19 650	1.76 653	1.45 637	1.16 619	2.21 647	1.53 638	1.38 634	1.98 581	1.52 602	1.29 664	0.67 649	1.27 664	0.69 651	1.29 661	0.98 651

IMH-64	1.39 634	1.64 647	1.86 365	1.36 653	1.11 650	1.39 628	1.19 650	1.76 653	1.45 637	1.16 619	2.21 647	1.53 638	1.38 634	1.98 581	1.52 602	1.29 664	0.67 649	1.27 664	0.69 651	1.29 661	0.98 651

ELAS	1.39 634	0.79 500	2.86 593	0.53 575	0.50 582	2.81 667	2.20 673	1.61 649	1.50 639	2.28 662	2.35 650	1.82 644	2.13 657	1.73 533	2.22 633	0.35 617	0.37 614	0.35 611	0.35 589	0.49 610	0.47 602
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	1.42 637	1.81 658	3.23 634	1.08 642	0.92 637	1.32 625	0.85 625	1.49 643	1.69 646	1.19 628	1.73 635	2.13 649	1.03 609	2.50 632	1.40 597	0.91 648	0.53 640	1.00 656	0.55 634	2.11 673	0.85 643

EKT-Stereo	1.47 638	0.49 356	1.93 396	2.57 675	19.31 697	0.55 300	0.22 212	0.69 313	0.42 185	0.38 257	0.36 238	0.43 312	0.27 257	0.69 382	0.26 225	0.12 384	0.14 442	0.11 288	0.16 437	0.20 362	0.15 290

WAO-7	1.48 639	1.63 645	2.49 534	0.93 634	0.75 625	1.72 644	1.10 644	1.84 658	1.96 658	1.43 644	2.54 654	1.97 646	1.61 646	3.06 657	2.08 627	0.69 641	0.66 648	0.94 652	0.74 654	0.80 640	0.69 629

FC-DCNN	1.49 640	0.59 404	2.88 595	0.44 522	0.39 527	1.97 653	0.66 597	1.67 650	1.70 647	2.72 670	2.89 662	4.22 669	2.97 667	2.55 636	2.19 632	0.29 606	0.26 587	0.31 603	0.30 562	0.32 514	0.39 582

PWCK	1.49 640	1.90 665	3.22 633	1.09 644	0.54 592	1.71 643	1.73 667	1.49 643	1.53 640	1.44 645	1.80 636	1.82 644	1.30 627	3.34 663	1.76 615	1.07 658	0.56 642	0.97 655	0.58 643	1.38 665	0.65 626

FC-DCNN v2	1.54 642	0.58 401	2.80 589	0.44 522	0.39 527	2.05 657	0.66 597	1.90 659	1.84 655	2.79 671	2.97 665	4.41 673	3.07 668	2.65 641	2.30 637	0.29 606	0.26 587	0.31 603	0.30 562	0.32 514	0.38 576

MFN_U_SF_RVC	1.55 643	2.39 679	3.16 626	0.65 611	0.41 546	1.12 616	0.46 535	1.23 628	1.33 630	1.61 648	1.20 610	1.43 635	0.98 605	1.76 538	1.97 621	1.90 675	1.80 675	1.98 679	2.15 681	1.63 667	1.77 675

WAO-6	1.58 644	1.54 642	2.32 495	1.14 648	1.00 643	2.30 662	1.03 640	1.82 657	2.85 671	1.25 630	2.61 657	2.20 650	1.56 644	2.47 630	1.99 623	0.95 652	0.67 649	1.19 663	0.83 659	1.08 650	0.88 648

DispFullNet	1.67 645	2.10 671	5.22 662	1.53 658	8.90 682	0.86 574	0.31 419	0.96 550	0.96 594	1.37 640	1.01 592	1.13 617	1.98 656	1.51 498	0.91 530	0.54 631	0.31 603	1.18 660	0.63 649	1.13 653	0.80 639

JetBlue	1.78 646	1.63 645	3.92 650	0.73 616	1.21 655	4.38 677	3.35 680	1.59 647	1.20 621	1.26 633	1.52 630	2.37 653	1.88 654	3.23 661	3.00 649	0.53 629	0.47 635	0.48 629	0.49 625	1.29 661	0.97 650

Dean	1.79 647	1.83 659	3.92 650	1.29 652	1.07 649	1.55 635	1.00 637	1.95 661	2.33 663	1.47 646	4.19 677	4.26 672	1.33 631	2.21 604	1.48 601	1.14 660	0.68 653	1.18 660	0.74 654	1.24 659	0.98 651

SGM+DAISY	1.83 648	1.43 637	3.81 647	0.87 629	1.01 644	2.38 664	2.53 678	1.36 636	1.75 649	2.92 672	3.22 668	2.65 657	2.93 665	2.22 607	3.10 652	0.72 642	0.69 655	0.63 639	0.62 647	0.77 638	0.98 651

SGM_RVC	1.89 649	0.92 543	2.50 538	0.96 638	0.93 638	1.63 639	1.37 658	1.52 645	12.43 687	1.85 651	1.69 634	2.40 655	1.74 651	2.81 652	1.71 612	0.53 629	0.47 635	0.42 622	0.47 620	0.74 634	0.74 632
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ACVNet-4b	1.93 650	1.85 661	4.10 655	1.07 641	0.86 632	1.15 620	0.53 559	1.06 608	1.12 616	0.64 515	1.09 604	1.99 647	0.70 556	2.20 603	9.86 689	5.62 686	0.41 628	1.03 658	0.55 634	1.86 671	0.85 643

LVE	1.96 651	2.17 678	3.14 624	1.68 660	1.80 669	1.63 639	1.03 640	2.34 667	2.81 670	1.25 630	2.89 662	4.24 671	1.29 625	2.79 650	1.44 599	2.85 680	0.91 666	1.18 660	1.46 675	1.23 658	1.10 661

MonStereo1	1.98 652	1.01 584	1.78 316	1.19 649	1.04 646	3.58 671	0.61 586	1.53 646	1.93 657	1.39 641	3.37 670	2.23 652	10.80 688	2.84 653	1.25 585	1.04 656	0.38 618	0.96 654	0.57 640	1.10 651	1.00 658

IMH	2.02 653	2.15 677	2.69 570	1.68 660	1.12 652	1.66 642	0.92 630	2.10 665	1.92 656	1.32 635	2.66 659	2.21 651	1.69 649	5.78 677	1.68 610	5.54 685	0.96 667	1.31 666	0.71 653	1.32 664	0.99 656

DStereoSA	2.12 654	0.98 573	2.80 589	1.25 651	2.23 672	1.97 653	4.62 685	1.22 625	2.54 668	1.16 619	3.84 675	1.00 595	4.05 674	2.07 592	5.29 676	0.93 649	1.48 674	0.48 629	1.51 676	0.95 648	1.95 677

DStereoFS	2.23 655	2.10 671	2.47 530	1.61 659	1.88 671	3.81 672	2.06 672	1.95 661	3.33 673	2.38 664	3.31 669	2.37 653	4.92 676	2.45 627	3.27 655	1.03 655	1.27 673	0.55 634	1.04 667	0.70 631	2.05 678

IGEV-RUCA	2.28 656	0.30 189	1.15 143	0.40 493	1.86 670	2.06 658	1.90 669	1.36 636	1.80 653	3.70 677	3.76 673	5.02 676	8.19 685	2.12 599	1.63 607	0.25 591	0.76 660	2.72 683	1.91 679	2.39 676	2.36 681

WQFJA1++	2.30 657	0.22 50	6.03 668	1.08 642	1.15 653	0.29 26	0.14 19	0.39 56	0.24 3	13.61 694	0.19 50	3.34 665	0.17 67	0.33 146	0.24 199	0.10 243	0.07 75	0.08 56	0.07 100	18.19 704	0.14 248

MultiAttention	2.38 658	0.50 364	1.93 396	1.80 664	2.56 675	10.86 685	2.30 674	1.22 625	0.80 554	0.62 496	1.16 609	1.13 617	0.56 502	16.09 696	1.18 576	0.20 552	0.09 264	0.43 625	1.62 677	0.94 646	1.58 672

UNDER WATER-64	2.47 659	1.89 664	4.86 660	1.82 667	1.44 660	3.18 669	1.57 666	2.62 668	5.64 678	2.05 653	2.13 644	4.13 668	3.76 672	2.62 639	3.42 660	1.47 669	0.85 664	1.57 674	1.07 669	1.82 670	1.49 669

TorneroNet-64	2.65 660	1.83 659	3.30 636	1.46 656	1.20 654	3.89 673	0.99 634	3.51 680	6.71 682	2.56 666	4.60 678	4.22 669	3.85 673	3.33 662	3.14 653	1.19 662	0.65 647	1.39 669	0.79 658	3.31 681	1.15 662

notaker	2.66 661	2.07 670	3.31 638	2.61 676	1.43 658	1.76 646	1.11 645	2.76 671	1.79 651	2.26 661	11.53 691	3.96 667	4.29 675	3.09 658	2.76 647	1.55 671	0.88 665	1.70 677	1.07 669	2.00 672	1.35 666

UNDER WATER	2.74 662	1.85 661	4.54 659	1.81 666	1.44 660	2.34 663	1.40 661	3.24 675	6.60 681	2.60 667	2.76 660	5.75 678	5.24 679	3.02 656	4.01 665	1.45 668	0.81 662	1.59 675	1.06 668	1.80 669	1.51 670

MADNet++	2.79 663	2.11 674	2.97 609	2.49 674	2.28 673	2.95 668	2.31 675	2.67 669	2.47 666	3.03 674	3.13 667	2.70 658	2.92 664	4.10 671	4.48 670	2.68 679	2.24 683	3.04 686	2.44 683	2.37 675	2.34 680

WAO-8	2.80 664	2.14 675	2.89 598	1.91 668	1.04 646	3.98 674	0.96 632	3.26 676	6.17 679	2.15 658	3.37 670	3.31 663	2.41 661	11.84 686	2.03 625	2.05 676	1.86 677	1.54 672	0.92 662	1.22 656	0.87 646

Venus	2.80 664	2.14 675	2.89 598	1.91 668	1.04 646	3.98 674	0.96 632	3.26 676	6.17 679	2.15 658	3.37 670	3.31 663	2.41 661	11.84 686	2.03 625	2.05 676	1.86 677	1.54 672	0.92 662	1.22 656	0.87 646

DGSMNet	2.89 666	0.63 427	3.18 629	3.43 681	4.17 679	2.57 666	6.98 688	0.97 559	0.83 565	0.56 423	1.86 638	0.79 531	0.62 535	1.64 520	1.39 595	4.61 684	5.01 689	5.17 689	4.71 689	4.44 686	4.19 685

MANE	2.90 667	1.14 605	2.96 606	1.03 640	1.01 644	5.01 678	2.45 676	5.36 682	6.88 683	3.58 676	4.76 680	5.99 679	4.99 677	4.23 672	4.61 672	0.56 634	0.67 649	0.44 626	0.78 656	0.51 614	1.03 659

SGM-ForestM	2.98 668	1.70 653	3.52 644	0.67 613	0.47 578	5.18 679	3.36 681	3.30 678	2.86 672	4.44 678	3.79 674	9.80 686	5.50 680	6.29 680	6.52 680	0.27 600	0.36 612	0.24 582	0.27 543	0.38 569	0.58 619

xyz-stereo	3.02 669	0.29 172	30.64 712	0.23 78	0.12 21	15.52 689	0.24 285	0.51 187	0.47 247	0.59 466	7.99 682	0.64 444	0.47 462	1.39 476	0.50 431	0.09 137	0.07 75	0.34 610	0.07 100	0.13 184	0.08 49

MSAF-DinoV2	3.10 670	1.86 663	10.68 683	3.61 682	0.30 422	3.34 670	0.82 624	2.81 672	1.79 651	0.80 572	0.87 567	1.56 641	1.10 616	26.49 711	1.96 620	0.17 515	0.13 423	0.19 548	1.63 678	0.92 645	0.99 656

JetRed	3.29 671	4.93 682	10.17 682	1.45 655	1.72 668	7.44 681	5.05 686	3.06 673	2.12 662	2.41 665	2.39 651	2.99 660	2.37 660	3.51 666	6.44 679	1.32 667	1.90 679	1.37 668	1.23 673	2.21 674	1.76 674

LSM	3.31 672	1.11 599	5.29 664	9.40 688	30.65 707	0.84 568	1.12 646	0.91 505	1.22 622	1.36 637	2.19 646	0.93 579	0.83 582	1.66 522	0.90 529	0.21 560	0.31 603	0.24 582	0.28 546	0.39 579	6.33 688

U	3.37 673	0.17 2	0.91 104	0.26 172	13.79 694	19.19 698	0.15 36	0.41 77	0.31 32	0.17 37	0.18 45	0.27 200	0.15 44	0.21 10	0.16 32	0.09 137	0.06 24	17.88 704	12.81 698	0.10 102	0.08 49

KSHMR	4.10 674	1.97 669	5.27 663	1.71 662	1.47 662	1.96 651	1.28 653	3.19 674	17.33 700	2.12 654	15.91 694	9.18 685	1.57 645	8.42 683	1.98 622	1.52 670	1.26 671	1.67 676	1.19 671	1.67 668	1.40 668

ktn	4.35 675	2.10 671	2.89 598	1.80 664	1.49 664	2.13 659	1.41 663	2.26 666	12.72 688	11.41 690	16.43 695	11.15 688	3.75 671	4.36 674	3.18 654	1.82 674	0.98 669	1.73 678	1.21 672	2.97 680	1.27 665

LE_ROB	4.43 676	1.35 635	9.38 678	2.79 677	3.93 677	2.43 665	3.46 682	2.68 670	11.19 685	11.66 691	4.73 679	5.26 677	10.46 687	4.50 675	9.49 686	0.82 647	0.69 655	1.34 667	0.98 665	0.75 636	0.76 636

tt	4.93 677	0.27 133	4.20 656	2.29 672	1.58 666	10.20 684	16.97 694	9.42 690	5.02 677	1.67 649	1.28 615	4.68 674	5.03 678	3.37 665	5.92 677	6.16 687	9.47 698	2.82 684	3.18 686	3.60 682	1.53 671

TorneroNet	5.50 678	1.92 667	3.16 626	1.47 657	1.25 657	14.07 687	1.06 642	4.90 681	20.99 705	10.17 686	16.48 696	11.88 692	6.93 682	3.34 663	4.20 668	1.30 666	0.69 655	1.45 671	0.86 660	2.61 678	1.20 663

TCMNet-wrong-test	5.51 679	6.62 685	6.20 670	13.02 695	11.90 688	7.14 680	5.53 687	6.99 687	1.44 636	2.65 668	3.10 666	8.37 684	5.95 681	4.75 676	6.05 678	3.07 682	0.98 669	2.38 682	1.99 680	6.62 689	5.43 687

coex-ft	5.95 680	1.67 649	60.57 713	0.34 396	0.30 422	0.77 543	0.69 606	0.74 346	4.41 676	19.22 700	2.15 645	1.62 642	7.97 684	1.81 553	8.96 685	0.44 623	2.08 681	0.18 541	0.19 490	0.38 569	4.62 686

HanzoNet	7.64 681	2.86 681	5.05 661	7.01 685	3.97 678	2.18 661	1.34 657	3.37 679	4.05 675	13.17 692	10.58 685	10.73 687	16.52 697	8.45 684	10.51 690	10.48 697	9.72 699	5.59 691	13.46 699	6.84 690	6.83 689

USTest	8.10 682	7.17 686	8.96 677	9.25 687	9.05 683	15.27 688	23.78 696	9.96 691	9.47 684	5.94 682	6.75 681	7.80 683	7.48 683	8.83 685	11.21 691	2.21 678	3.56 686	2.86 685	3.20 687	5.02 687	4.16 684

light-stereo	8.15 683	2.75 680	9.83 681	12.24 691	9.63 684	19.16 697	0.44 524	6.84 686	3.57 674	13.44 693	22.94 710	23.04 703	1.65 647	17.20 700	7.61 683	3.06 681	2.25 684	0.42 622	0.52 632	4.07 684	2.31 679

EDNetEfficientorigin	8.18 684	0.98 573	145.96 715	0.51 565	0.89 634	0.72 512	0.48 547	0.85 451	1.56 642	2.12 654	1.49 628	1.29 628	1.31 628	1.83 555	2.13 631	0.13 415	0.12 399	0.17 521	0.18 470	0.39 579	0.45 598

DGTPSM_ROB	8.89 685	5.62 683	12.25 687	5.92 684	11.32 686	8.54 682	24.18 697	6.40 684	13.49 691	5.15 679	11.46 689	6.19 681	10.92 689	7.00 681	13.72 692	4.47 683	7.65 690	3.92 687	7.45 694	4.38 685	7.87 693

Selective-IGEV-i1pa	9.22 686	12.57 693	9.49 680	2.20 670	1.49 664	16.83 691	8.03 689	14.34 697	11.26 686	10.52 687	15.24 693	14.52 696	11.94 696	18.22 701	9.78 688	7.79 696	3.09 685	5.20 690	2.49 684	2.46 677	6.90 690

DPSMNet_ROB	9.48 687	5.64 684	13.01 691	8.82 686	11.82 687	8.54 682	24.20 698	6.41 685	13.65 694	5.32 681	11.47 690	6.33 682	10.92 689	7.69 682	13.89 693	7.25 695	8.19 694	5.06 688	7.78 695	5.31 688	8.26 694

iinet-test	11.61 688	10.56 687	11.80 684	12.17 689	12.09 689	18.69 692	26.70 702	13.53 693	13.46 689	9.91 684	10.28 683	11.17 689	11.16 691	12.37 690	14.43 694	6.71 691	7.85 691	6.13 692	6.95 690	8.33 691	7.85 691

IINet	11.61 688	10.56 687	11.80 684	12.17 689	12.09 689	18.69 692	26.70 702	13.53 693	13.46 689	9.91 684	10.28 683	11.17 689	11.16 691	12.37 690	14.43 694	6.71 691	7.85 691	6.13 692	6.95 690	8.33 691	7.85 691

BEATNet-Init1	12.10 690	11.19 689	27.29 710	2.99 678	3.51 676	21.84 704	11.10 690	14.34 697	13.83 695	20.34 701	20.33 701	26.35 712	20.03 699	19.06 702	14.80 698	1.74 673	1.81 676	2.05 680	2.49 684	3.69 683	3.12 683

DPSM_ROB	12.34 691	11.21 691	12.51 688	12.91 693	12.80 692	19.84 701	28.28 705	14.38 699	14.28 696	10.58 688	11.26 687	12.03 693	11.85 694	13.15 694	15.34 699	7.11 693	8.31 695	6.50 695	7.35 692	8.84 693	8.31 695

DPSM	12.34 691	11.21 691	12.51 688	12.91 693	12.80 692	19.84 701	28.28 705	14.38 699	14.28 696	10.58 688	11.26 687	12.03 693	11.85 694	13.15 694	15.34 699	7.11 693	8.31 695	6.50 695	7.35 692	8.84 693	8.31 695

DLNR-FE	13.43 693	20.01 698	23.53 699	121.73 715	33.87 708	0.46 188	0.15 36	8.09 689	0.35 83	0.28 206	0.37 242	0.26 187	0.17 67	0.75 396	0.29 260	6.68 690	0.26 587	0.09 153	0.38 602	50.82 715	0.18 363

DLNR_Zeroshot_test	13.43 693	19.94 697	23.55 700	121.61 714	35.03 709	0.46 188	0.15 36	8.02 688	0.35 83	0.28 206	0.37 242	0.26 187	0.17 67	0.76 400	0.29 260	6.42 689	0.26 587	0.09 153	0.38 602	50.13 714	0.18 363

LRCNet_RVC	13.74 695	19.30 695	12.75 690	19.46 698	12.69 691	1.86 647	0.41 502	12.33 692	1.05 605	15.77 696	18.83 700	12.62 695	8.70 686	12.21 689	9.62 687	22.22 706	8.37 697	25.85 708	24.01 708	19.32 705	17.44 705

DPSimNet_ROB	17.97 696	20.20 702	24.98 704	17.62 696	15.92 695	21.53 703	21.00 695	13.70 695	15.61 698	23.89 712	14.69 692	22.87 701	24.58 712	12.70 693	14.56 696	18.48 705	12.91 700	20.21 706	12.05 697	17.76 696	14.17 698

HaxPig	19.86 697	22.40 703	22.34 698	17.95 697	17.95 696	11.77 686	11.89 691	16.02 701	15.89 699	21.10 702	21.41 702	18.74 700	18.39 698	20.08 703	19.69 701	23.63 710	23.22 709	24.06 707	23.69 707	23.00 706	23.95 707

Anonymous_1	22.91 698	11.20 690	12.13 686	12.75 692	26.28 706	19.43 699	27.92 704	14.08 696	13.61 692	14.96 695	10.58 685	11.26 691	11.19 693	12.55 692	14.57 697	38.28 713	7.88 693	34.96 711	63.99 713	89.57 716	10.94 697

PML	23.15 699	16.83 694	7.78 674	5.49 683	9.93 685	51.13 714	104.50 716	5.76 683	13.62 693	37.30 716	105.93 716	30.86 713	23.50 704	12.07 688	7.87 684	6.30 688	2.12 682	6.32 694	2.43 682	10.44 695	2.90 682

MEDIAN_ROB	23.96 700	27.05 711	26.39 709	22.16 699	22.13 698	16.12 690	13.97 692	20.24 702	20.05 701	25.50 713	25.31 711	22.96 702	22.63 703	24.39 704	23.24 705	28.20 711	27.23 713	28.62 709	27.75 711	27.50 707	27.76 710

RAFT-FEzeroshot	24.80 701	22.55 706	24.73 701	26.10 702	25.76 701	39.84 707	57.07 712	28.84 707	28.79 710	21.14 704	22.48 704	24.18 705	23.88 706	26.38 705	30.87 709	14.26 699	16.71 704	13.09 697	14.82 702	17.79 700	16.72 702

RAFT-FE	24.80 701	22.55 706	24.73 701	26.10 702	25.76 701	39.84 707	57.07 712	28.84 707	28.79 710	21.14 704	22.48 704	24.18 705	23.88 706	26.38 705	30.87 709	14.26 699	16.71 704	13.09 697	14.82 702	17.79 700	16.72 702

CasAABBNet	24.81 703	22.53 704	24.83 703	26.08 701	25.74 700	39.86 709	57.06 710	28.87 709	28.83 712	21.16 707	22.54 706	24.22 707	23.89 709	26.38 705	30.87 709	14.25 698	16.71 704	13.09 697	14.81 701	17.78 697	16.71 700

FlowAnything	24.85 704	22.54 705	25.10 705	26.11 704	25.76 701	39.86 709	57.00 708	28.89 710	28.87 713	21.31 709	22.68 709	24.22 707	23.87 705	26.39 708	30.89 713	14.26 699	16.78 708	13.10 701	14.90 706	17.78 697	16.69 699

Hybrid-DGEV	24.86 705	22.58 708	25.22 707	26.11 704	25.76 701	39.92 711	57.06 710	29.03 713	29.01 715	21.12 703	22.64 707	24.13 704	23.91 710	26.46 710	30.82 707	14.27 702	16.70 703	13.09 697	14.83 705	17.78 697	16.71 700

Selective-RAFT-Error	24.87 706	22.59 709	25.14 706	26.13 706	25.82 705	39.93 712	57.03 709	28.97 711	28.95 714	21.21 708	22.65 708	24.25 709	23.98 711	26.43 709	30.83 708	14.27 702	16.71 704	13.10 701	14.82 702	17.82 702	16.76 704

LSM0	26.58 707	22.63 710	25.88 708	30.13 707	52.21 715	39.94 713	56.74 707	28.97 711	28.72 709	21.14 704	22.26 703	24.43 710	23.88 706	26.54 712	30.87 709	14.32 704	16.55 702	13.12 703	14.71 700	17.92 703	20.60 706

AVERAGE_ROB	26.93 708	30.34 712	29.27 711	25.82 700	25.34 699	19.48 700	15.17 693	23.55 706	23.00 708	28.45 714	27.87 712	26.25 711	25.86 713	26.96 713	25.55 706	31.30 712	30.07 714	31.76 710	30.81 712	30.79 711	30.93 711

xxxxx1	28.96 709	20.11 699	14.07 693	49.74 708	39.15 710	18.98 694	26.64 699	21.94 703	20.21 702	16.45 697	17.48 697	18.36 697	21.56 700	16.21 697	20.88 702	23.07 707	26.55 710	66.40 714	78.70 714	30.27 708	32.51 712

tt_ll	28.96 709	20.11 699	14.07 693	49.74 708	39.15 710	18.98 694	26.64 699	21.94 703	20.21 702	16.45 697	17.48 697	18.36 697	21.56 700	16.21 697	20.88 702	23.07 707	26.55 710	66.40 714	78.70 714	30.27 708	32.51 712

ff	28.96 709	20.11 699	14.07 693	49.74 708	39.15 710	18.98 694	26.64 699	21.94 703	20.21 702	16.45 697	17.48 697	18.36 697	21.56 700	16.21 697	20.88 702	23.07 707	26.55 710	66.40 714	78.70 714	30.27 708	32.51 712

RSGM-EC	41.56 712	31.72 713	19.92 696	51.66 711	47.86 713	38.70 705	61.61 714	33.83 714	22.80 706	23.45 710	29.29 713	43.76 714	35.31 714	66.76 714	70.17 715	66.40 715	37.60 715	48.67 712	25.68 709	48.86 712	27.21 708

acva	41.56 712	31.72 713	19.92 696	51.66 711	47.86 713	38.70 705	61.61 714	33.83 714	22.80 706	23.45 710	29.29 713	43.76 714	35.31 714	66.76 714	70.17 715	66.40 715	37.60 715	48.67 712	25.68 709	48.86 712	27.21 708

Selective-IGEV-i16pa	47.65 714	67.17 715	7.20 673	2.47 673	2.32 674	116.02 716	1.42 664	90.41 717	82.69 716	32.69 715	90.10 715	60.10 716	84.41 716	129.53 717	52.52 714	50.16 714	15.10 701	18.00 705	9.63 696	0.94 646	40.09 715

test_example2	115.39 715	123.23 716	94.57 714	115.52 713	123.55 716	101.63 715	114.33 717	53.41 716	99.48 717	134.90 717	135.05 717	85.83 717	85.11 717	111.32 716	106.15 717	152.55 717	205.26 717	99.78 717	114.96 717	140.96 717	110.20 716

GS-Stereo							0.21 172	0.62 276	0.41 172	0.22 111	0.22 86	0.17 63	0.18 91	0.44 241	0.16 32	0.10 243	0.16 488	0.08 56	0.11 290	0.33 523	0.84 641

FSD					0.29 406	0.35 64	0.33 451	0.44 104	0.46 228	0.32 231	0.32 211	0.37 265	0.32 320	0.35 167	0.32 305	0.28 604	0.27 594	0.31 603	0.30 562	0.31 505

ccccc		297.21 717		374.70 716	380.44 717	203.92 717		216.32 718		203.37 718		215.01 718		312.78 718		412.57 718	356.13 718	256.09 718	227.69 718	428.88 718

ASD4		19.65 696

Low-res two-view benchmark