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

mm2	0.17 1	0.19 11	0.65 52	0.20 10	0.12 26	0.20 9	0.14 33	0.29 11	0.28 29	0.13 5	0.13 18	0.18 99	0.13 22	0.25 56	0.15 16	0.07 29	0.07 88	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

mm1	0.17 1	0.19 11	0.65 52	0.20 10	0.12 26	0.20 9	0.14 33	0.32 28	0.28 29	0.13 5	0.13 18	0.18 99	0.13 22	0.25 56	0.15 16	0.07 29	0.07 88	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

BLMT-Stereo	0.17 1	0.20 27	0.61 30	0.21 38	0.13 57	0.15 1	0.16 85	0.21 1	0.36 143	0.11 1	0.17 57	0.13 5	0.10 2	0.18 1	0.19 106	0.07 29	0.06 25	0.08 77	0.08 166	0.08 47	0.11 163

LACA3	0.18 4	0.20 27	0.67 67	0.19 3	0.12 26	0.35 83	0.17 99	0.27 7	0.31 50	0.16 27	0.13 18	0.15 45	0.15 62	0.28 101	0.13 1	0.08 72	0.07 88	0.07 2	0.05 1	0.10 120	0.06 1

GeoVLM	0.18 4	0.19 11	0.64 42	0.20 10	0.12 26	0.30 39	0.14 33	0.29 11	0.28 29	0.16 27	0.13 18	0.18 99	0.15 62	0.25 56	0.21 167	0.07 29	0.07 88	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

MonSter++	0.18 4	0.19 11	0.65 52	0.20 10	0.12 26	0.30 39	0.14 33	0.29 11	0.28 29	0.16 27	0.13 18	0.18 99	0.15 62	0.25 56	0.21 167	0.07 29	0.07 88	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

Wavelet-MonSter	0.18 4	0.20 27	0.51 2	0.22 69	0.17 186	0.35 83	0.14 33	0.27 7	0.25 10	0.19 92	0.21 96	0.14 18	0.15 62	0.27 81	0.16 41	0.06 1	0.06 25	0.07 2	0.06 27	0.06 1	0.14 284

LACA_dic	0.19 8	0.33 244	0.74 86	0.20 10	0.10 2	0.36 98	0.13 14	0.22 2	0.19 2	0.16 27	0.11 8	0.15 45	0.13 22	0.33 178	0.14 4	0.08 72	0.06 25	0.07 2	0.06 27	0.10 120	0.07 12

VeloStereo	0.19 8	0.19 11	0.64 42	0.20 10	0.15 115	0.20 9	0.08 1	0.26 5	0.19 2	0.16 27	0.13 18	0.17 79	0.15 62	0.24 47	0.19 106	0.12 428	0.12 451	0.11 333	0.10 261	0.14 253	0.15 328

flow	0.19 8	0.19 11	0.64 42	0.20 10	0.15 115	0.20 9	0.08 1	0.26 5	0.19 2	0.16 27	0.13 18	0.17 79	0.15 62	0.28 101	0.19 106	0.12 428	0.12 451	0.11 333	0.10 261	0.14 253	0.15 328

derf	0.19 8	0.19 11	0.64 42	0.35 466	0.12 26	0.32 55	0.14 33	0.30 18	0.31 50	0.14 10	0.13 18	0.17 79	0.13 22	0.27 81	0.14 4	0.08 72	0.08 209	0.07 2	0.15 469	0.07 5	0.09 91

MGA	0.19 8	0.27 149	0.57 19	0.20 10	0.18 236	0.37 109	0.14 33	0.30 18	0.25 10	0.18 69	0.14 34	0.15 45	0.10 2	0.30 138	0.17 64	0.08 72	0.08 209	0.07 2	0.06 27	0.09 87	0.08 60

CAR	0.19 8	0.28 178	0.60 25	0.21 38	0.16 152	0.37 109	0.13 14	0.32 28	0.25 10	0.19 92	0.15 37	0.14 18	0.10 2	0.27 81	0.17 64	0.08 72	0.08 209	0.07 2	0.06 27	0.10 120	0.08 60

MSE-Stereo	0.19 8	0.27 149	0.60 25	0.20 10	0.16 152	0.37 109	0.13 14	0.32 28	0.25 10	0.18 69	0.15 37	0.14 18	0.10 2	0.30 138	0.17 64	0.08 72	0.08 209	0.07 2	0.06 27	0.10 120	0.08 60

LiteMatch*	0.19 8	0.19 11	0.85 110	0.20 10	0.14 82	0.28 28	0.15 55	0.29 11	0.28 29	0.16 27	0.13 18	0.16 61	0.14 36	0.24 47	0.21 167	0.08 72	0.07 88	0.08 77	0.06 27	0.08 47	0.08 60

PipStereo	0.19 8	0.26 136	0.85 110	0.21 38	0.10 2	0.16 3	0.15 55	0.35 47	0.35 111	0.12 2	0.10 3	0.21 147	0.14 36	0.21 13	0.15 16	0.08 72	0.09 305	0.07 2	0.06 27	0.12 180	0.09 91

DepthFocus	0.19 8	0.30 211	0.77 95	0.19 3	0.15 115	0.20 9	0.15 55	0.31 23	0.19 2	0.16 27	0.17 57	0.15 45	0.13 22	0.22 28	0.17 64	0.09 159	0.08 209	0.11 333	0.10 261	0.08 47	0.07 12

LACA1	0.19 8	0.39 312	0.60 25	0.19 3	0.10 2	0.42 174	0.15 55	0.31 23	0.34 94	0.15 15	0.11 8	0.14 18	0.15 62	0.25 56	0.15 16	0.09 159	0.07 88	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.07 12

HiDET	0.19 8	0.20 27	0.62 37	0.20 10	0.13 57	0.36 98	0.13 14	0.35 47	0.31 50	0.16 27	0.14 34	0.17 79	0.15 62	0.25 56	0.23 204	0.08 72	0.07 88	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

CSFM-Stereo	0.19 8	0.20 27	0.60 25	0.20 10	0.11 12	0.39 132	0.15 55	0.35 47	0.27 22	0.18 69	0.15 37	0.17 79	0.16 83	0.26 75	0.21 167	0.08 72	0.07 88	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.09 91

BridgeDepth	0.19 8	0.30 211	0.55 14	0.23 99	0.09 1	0.38 126	0.15 55	0.32 28	0.33 80	0.16 27	0.12 14	0.23 172	0.19 147	0.27 81	0.15 16	0.07 29	0.05 1	0.07 2	0.06 27	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
416test1013	0.20 22	0.46 373	0.72 82	0.23 99	0.22 345	0.36 98	0.13 14	0.29 11	0.26 17	0.16 27	0.13 18	0.13 5	0.15 62	0.21 13	0.16 41	0.08 72	0.07 88	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.08 60

416test	0.20 22	0.45 368	0.67 67	0.23 99	0.22 345	0.36 98	0.13 14	0.30 18	0.26 17	0.16 27	0.12 14	0.13 5	0.15 62	0.20 4	0.15 16	0.08 72	0.06 25	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.07 12

test410_97500	0.20 22	0.23 84	0.70 74	0.22 69	0.18 236	0.46 225	0.11 4	0.34 44	0.29 41	0.18 69	0.15 37	0.15 45	0.15 62	0.23 38	0.15 16	0.06 1	0.07 88	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

test410	0.20 22	0.24 103	0.70 74	0.22 69	0.19 274	0.47 237	0.11 4	0.35 47	0.30 43	0.21 124	0.15 37	0.14 18	0.14 36	0.23 38	0.15 16	0.06 1	0.07 88	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

DF_test	0.20 22	0.28 178	1.00 155	0.23 99	0.16 152	0.15 1	0.15 55	0.28 10	0.25 10	0.15 15	0.16 52	0.14 18	0.14 36	0.21 13	0.18 78	0.10 272	0.07 88	0.08 77	0.07 116	0.11 158	0.08 60

WAFT-Stereo (ZS)	0.20 22	0.29 193	0.90 129	0.17 1	0.13 57	0.21 15	0.17 99	0.29 11	0.24 7	0.15 15	0.17 57	0.10 1	0.13 22	0.20 4	0.19 106	0.08 72	0.09 305	0.11 333	0.14 442	0.13 217	0.11 163

monster-pro	0.20 22	0.22 61	0.65 52	0.21 38	0.17 186	0.33 62	0.15 55	0.46 158	0.32 63	0.16 27	0.17 57	0.14 18	0.11 7	0.27 81	0.23 204	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 116	0.07 5	0.09 91

PointNet	0.20 22	0.21 43	0.82 105	0.21 38	0.12 26	0.37 109	0.16 85	0.33 38	0.28 29	0.16 27	0.15 37	0.18 99	0.13 22	0.22 28	0.16 41	0.08 72	0.07 88	0.08 77	0.07 116	0.07 5	0.07 12

PSi22b	0.20 22	0.26 136	0.88 121	0.21 38	0.10 2	0.16 3	0.15 55	0.35 47	0.35 111	0.12 2	0.10 3	0.21 147	0.14 36	0.21 13	0.15 16	0.08 72	0.10 358	0.07 2	0.06 27	0.12 180	0.09 91

PSi22a	0.20 22	0.28 178	0.89 125	0.20 10	0.11 12	0.16 3	0.14 33	0.32 28	0.35 111	0.12 2	0.09 1	0.22 154	0.16 83	0.20 4	0.14 4	0.09 159	0.09 305	0.07 2	0.05 1	0.13 217	0.11 163

Foundation-i32	0.20 22	0.28 178	0.87 118	0.20 10	0.11 12	0.20 9	0.15 55	0.32 28	0.36 143	0.13 5	0.10 3	0.25 206	0.14 36	0.19 2	0.15 16	0.09 159	0.09 305	0.07 2	0.06 27	0.11 158	0.12 212

BridgeDepth_RVC	0.20 22	0.20 27	0.74 86	0.17 1	0.12 26	0.32 55	0.12 8	0.33 38	0.46 271	0.15 15	0.15 37	0.16 61	0.19 147	0.23 38	0.18 78	0.10 272	0.06 25	0.07 2	0.06 27	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 22	0.21 43	0.61 30	0.20 10	0.13 57	0.39 132	0.14 33	0.34 44	0.34 94	0.16 27	0.16 52	0.16 61	0.15 62	0.27 81	0.22 193	0.08 72	0.07 88	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.08 60

MonStereo	0.20 22	0.22 61	0.65 52	0.21 38	0.17 186	0.33 62	0.15 55	0.46 158	0.32 63	0.16 27	0.17 57	0.14 18	0.11 7	0.27 81	0.23 204	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 116	0.07 5	0.09 91

Monster-pub-eth3d	0.20 22	0.22 61	0.65 52	0.21 38	0.17 186	0.33 62	0.15 55	0.46 158	0.32 63	0.16 27	0.17 57	0.14 18	0.11 7	0.27 81	0.23 204	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 116	0.07 5	0.09 91

S2M2_XL	0.20 22	0.32 234	1.10 177	0.19 3	0.13 57	0.16 3	0.11 4	0.27 7	0.17 1	0.15 15	0.19 76	0.15 45	0.14 36	0.19 2	0.21 167	0.11 365	0.09 305	0.10 252	0.08 166	0.10 120	0.08 60
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.20 22	0.22 61	0.65 52	0.22 69	0.17 186	0.41 158	0.14 33	0.35 47	0.32 63	0.24 182	0.20 87	0.15 45	0.18 119	0.26 75	0.16 41	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.08 60

4w-stereo	0.20 22	0.21 43	0.57 19	0.21 38	0.15 115	0.39 132	0.13 14	0.39 83	0.33 80	0.22 147	0.21 96	0.13 5	0.20 162	0.29 121	0.21 167	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 12

3.25w_new	0.20 22	0.20 27	0.52 5	0.21 38	0.14 82	0.37 109	0.14 33	0.43 125	0.35 111	0.23 171	0.21 96	0.16 61	0.18 119	0.27 81	0.20 145	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.08 60

3.25w	0.20 22	0.20 27	0.52 5	0.21 38	0.14 82	0.37 109	0.14 33	0.43 125	0.35 111	0.23 171	0.21 96	0.16 61	0.18 119	0.27 81	0.20 145	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.08 60

FoundationStereo	0.20 22	0.30 211	0.81 103	0.21 38	0.22 345	0.21 15	0.16 85	0.25 4	0.38 165	0.15 15	0.11 8	0.18 99	0.17 92	0.23 38	0.16 41	0.09 159	0.13 479	0.08 77	0.06 27	0.07 5	0.07 12

MonSter	0.20 22	0.22 61	0.65 52	0.21 38	0.17 186	0.33 62	0.15 55	0.46 158	0.32 63	0.16 27	0.17 57	0.14 18	0.11 7	0.27 81	0.23 204	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 116	0.07 5	0.09 91

small-0shot	0.21 44	0.38 299	0.93 138	0.20 10	0.14 82	0.22 17	0.21 213	0.31 23	0.39 180	0.14 10	0.24 144	0.14 18	0.12 14	0.20 4	0.19 106	0.08 72	0.06 25	0.08 77	0.07 116	0.09 87	0.07 12

Anonymus	0.21 44	0.21 43	0.75 88	0.25 160	0.14 82	0.34 74	0.16 85	0.32 28	0.31 50	0.18 69	0.15 37	0.23 172	0.17 92	0.27 81	0.24 232	0.09 159	0.07 88	0.09 182	0.08 166	0.10 120	0.10 132

qqai	0.21 44	0.20 27	0.63 38	0.39 541	0.13 57	0.32 55	0.15 55	0.35 47	0.31 50	0.14 10	0.13 18	0.18 99	0.13 22	0.27 81	0.15 16	0.08 72	0.08 209	0.07 2	0.27 606	0.07 5	0.09 91

Test_v1	0.21 44	0.27 149	0.95 144	0.20 10	0.14 82	0.28 28	0.15 55	0.37 66	0.27 22	0.16 27	0.18 70	0.15 45	0.13 22	0.25 56	0.19 106	0.08 72	0.06 25	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.11 163

Monster-pub-mixall	0.21 44	0.31 225	0.69 71	0.21 38	0.13 57	0.27 25	0.12 8	0.37 66	0.26 17	0.21 124	0.19 76	0.15 45	0.12 14	0.47 320	0.29 303	0.08 72	0.07 88	0.07 2	0.05 1	0.08 47	0.12 212

qwe	0.21 44	0.22 61	0.61 30	0.21 38	0.20 298	0.41 158	0.15 55	0.46 158	0.35 111	0.26 221	0.22 116	0.14 18	0.14 36	0.31 149	0.22 193	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.07 12

2.25w	0.21 44	0.22 61	0.51 2	0.21 38	0.14 82	0.36 98	0.13 14	0.42 117	0.34 94	0.23 171	0.27 183	0.14 18	0.18 119	0.33 178	0.24 232	0.06 1	0.06 25	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 12

4.25_new	0.21 44	0.23 84	0.64 42	0.22 69	0.18 236	0.41 158	0.17 99	0.41 106	0.35 111	0.22 147	0.21 96	0.14 18	0.18 119	0.25 56	0.18 78	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 12

4.5w_new	0.21 44	0.23 84	0.64 42	0.22 69	0.18 236	0.41 158	0.17 99	0.41 106	0.35 111	0.22 147	0.21 96	0.14 18	0.18 119	0.25 56	0.18 78	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 12

4.5_new	0.21 44	0.22 61	0.63 38	0.21 38	0.15 115	0.40 147	0.17 99	0.40 94	0.35 111	0.25 203	0.22 116	0.14 18	0.14 36	0.22 28	0.21 167	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.07 12

4.5w-stereo	0.21 44	0.22 61	0.63 38	0.21 38	0.15 115	0.40 147	0.17 99	0.40 94	0.35 111	0.25 203	0.22 116	0.14 18	0.14 36	0.22 28	0.21 167	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.07 12

4.25w-stereo	0.21 44	0.23 84	0.64 42	0.22 69	0.18 236	0.41 158	0.17 99	0.41 106	0.35 111	0.22 147	0.21 96	0.14 18	0.18 119	0.25 56	0.18 78	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 12

2.5w	0.21 44	0.23 84	0.50 1	0.22 69	0.15 115	0.39 132	0.19 138	0.47 182	0.36 143	0.21 124	0.22 116	0.13 5	0.17 92	0.33 178	0.20 145	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 12

2.75w_new	0.21 44	0.21 43	0.57 19	0.20 10	0.14 82	0.40 147	0.18 122	0.47 182	0.36 143	0.24 182	0.20 87	0.13 5	0.19 147	0.31 149	0.21 167	0.07 29	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.06 1	0.07 12

3.75w	0.21 44	0.21 43	0.61 30	0.21 38	0.20 298	0.44 195	0.16 85	0.44 134	0.30 43	0.22 147	0.20 87	0.13 5	0.18 119	0.29 121	0.21 167	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.08 60

3.5w_stereo	0.21 44	0.22 61	0.55 14	0.21 38	0.15 115	0.40 147	0.14 33	0.43 125	0.33 80	0.21 124	0.24 144	0.14 18	0.18 119	0.34 193	0.22 193	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.08 60

3w_stereo	0.21 44	0.22 61	0.59 23	0.22 69	0.12 26	0.37 109	0.22 257	0.50 217	0.38 165	0.22 147	0.21 96	0.12 3	0.22 194	0.26 75	0.18 78	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.08 60

2w_stereo	0.21 44	0.19 11	0.51 2	0.22 69	0.13 57	0.41 158	0.20 166	0.50 217	0.34 94	0.25 203	0.23 132	0.13 5	0.23 221	0.24 47	0.22 193	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 12

LG-Stereo_L2	0.21 44	0.31 225	0.85 110	0.22 69	0.14 82	0.31 47	0.22 257	0.38 76	0.25 10	0.17 58	0.11 8	0.13 5	0.12 14	0.32 163	0.18 78	0.08 72	0.07 88	0.08 77	0.06 27	0.08 47	0.10 132

LG-Stereo_L1	0.21 44	0.31 225	0.85 110	0.22 69	0.14 82	0.28 28	0.21 213	0.38 76	0.26 17	0.16 27	0.11 8	0.13 5	0.11 7	0.37 228	0.18 78	0.08 72	0.07 88	0.08 77	0.06 27	0.08 47	0.10 132

MLG-Stereo_test3	0.21 44	0.35 272	0.65 52	0.21 38	0.14 82	0.36 98	0.13 14	0.37 66	0.40 198	0.21 124	0.12 14	0.17 79	0.12 14	0.25 56	0.16 41	0.08 72	0.07 88	0.08 77	0.06 27	0.09 87	0.10 132

MLG-Stereo_test2	0.21 44	0.36 282	0.68 69	0.21 38	0.17 186	0.45 205	0.12 8	0.35 47	0.42 225	0.15 15	0.11 8	0.22 154	0.10 2	0.28 101	0.16 41	0.09 159	0.07 88	0.08 77	0.06 27	0.09 87	0.09 91

MLG-Stereo_test1	0.21 44	0.33 244	0.61 30	0.23 99	0.21 315	0.45 205	0.13 14	0.33 38	0.46 271	0.13 5	0.09 1	0.18 99	0.12 14	0.32 163	0.15 16	0.08 72	0.07 88	0.08 77	0.06 27	0.09 87	0.09 91

MLG-Stereo	0.21 44	0.33 244	0.60 25	0.23 99	0.12 26	0.44 195	0.13 14	0.39 83	0.46 271	0.13 5	0.10 3	0.17 79	0.13 22	0.35 203	0.15 16	0.08 72	0.07 88	0.08 77	0.06 27	0.09 87	0.09 91

LGtest1	0.21 44	0.37 285	0.70 74	0.22 69	0.12 26	0.31 47	0.11 4	0.36 60	0.39 180	0.17 58	0.13 18	0.16 61	0.14 36	0.25 56	0.27 273	0.10 272	0.09 305	0.08 77	0.06 27	0.10 120	0.10 132

depth_test_26	0.22 69	0.28 178	0.91 133	0.20 10	0.13 57	0.18 7	0.13 14	0.31 23	0.41 211	0.16 27	0.31 236	0.19 125	0.13 22	0.22 28	0.14 4	0.11 365	0.09 305	0.10 252	0.09 217	0.10 120	0.14 284

Foundation-i1c-attn	0.22 69	0.18 7	0.68 69	0.20 10	0.10 2	0.27 25	0.20 166	0.49 208	0.37 157	0.20 109	0.23 132	0.24 190	0.25 253	0.29 121	0.18 78	0.08 72	0.07 88	0.08 77	0.06 27	0.06 1	0.09 91

Foundation-i1b	0.22 69	0.20 27	0.69 71	0.20 10	0.11 12	0.28 28	0.20 166	0.50 217	0.37 157	0.21 124	0.22 116	0.27 235	0.24 237	0.28 101	0.18 78	0.08 72	0.08 209	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.06 1

Foundation-i1a	0.22 69	0.16 1	0.66 64	0.20 10	0.10 2	0.29 35	0.21 213	0.50 217	0.39 180	0.25 203	0.22 116	0.27 235	0.25 253	0.33 178	0.18 78	0.08 72	0.09 305	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.08 60

Pro-Stereo	0.22 69	0.25 118	0.66 64	0.22 69	0.14 82	0.49 273	0.15 55	0.23 3	0.35 111	0.16 27	0.13 18	0.14 18	0.09 1	0.49 338	0.18 78	0.08 72	0.06 25	0.09 182	0.37 665	0.08 47	0.09 91

asda	0.22 69	0.25 118	0.70 74	0.21 38	0.16 152	0.43 183	0.16 85	0.44 134	0.35 111	0.22 147	0.20 87	0.14 18	0.20 162	0.25 56	0.22 193	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 12

1w_stereo	0.22 69	0.17 2	0.52 5	0.23 99	0.16 152	0.44 195	0.22 257	0.55 270	0.40 198	0.25 203	0.29 204	0.13 5	0.26 273	0.28 101	0.20 145	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.07 12

monsterstereo	0.22 69	0.22 61	0.52 5	0.25 160	0.27 438	0.39 132	0.14 33	0.51 228	0.33 80	0.25 203	0.27 183	0.13 5	0.13 22	0.38 239	0.21 167	0.07 29	0.07 88	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.06 1

monsters	0.22 69	0.22 61	0.52 5	0.23 99	0.28 452	0.42 174	0.14 33	0.46 158	0.31 50	0.24 182	0.20 87	0.13 5	0.14 36	0.43 273	0.20 145	0.07 29	0.06 25	0.07 2	0.08 166	0.06 1	0.06 1

IGEV	0.22 69	0.28 178	0.88 121	0.21 38	0.24 383	0.42 174	0.17 99	0.35 47	0.37 157	0.20 109	0.22 116	0.14 18	0.12 14	0.24 47	0.20 145	0.08 72	0.07 88	0.08 77	0.06 27	0.09 87	0.07 12

SGD-Stereo	0.22 69	0.28 178	0.77 95	0.22 69	0.11 12	0.40 147	0.16 85	0.31 23	0.36 143	0.19 92	0.19 76	0.17 79	0.17 92	0.37 228	0.16 41	0.10 272	0.06 25	0.08 77	0.07 116	0.10 120	0.07 12

DEFOM-Stereo	0.22 69	0.22 61	0.91 133	0.23 99	0.13 57	0.49 273	0.18 122	0.30 18	0.28 29	0.19 92	0.17 57	0.14 18	0.14 36	0.41 260	0.16 41	0.08 72	0.06 25	0.07 2	0.06 27	0.09 87	0.09 91

GREATEN-IGEV_RVC	0.23 81	0.41 330	0.59 23	0.27 234	0.24 383	0.34 74	0.17 99	0.36 60	0.30 43	0.19 92	0.19 76	0.16 61	0.12 14	0.32 163	0.19 106	0.08 72	0.07 88	0.11 333	0.09 217	0.11 158	0.31 586

over v1	0.23 81	0.77 537	0.73 84	0.23 99	0.10 2	0.31 47	0.12 8	0.39 83	0.35 111	0.16 27	0.15 37	0.18 99	0.20 162	0.29 121	0.18 78	0.08 72	0.06 25	0.07 2	0.05 1	0.11 158	0.07 12

over-8	0.23 81	0.76 527	0.79 99	0.24 132	0.10 2	0.34 74	0.13 14	0.35 47	0.33 80	0.15 15	0.15 37	0.19 125	0.18 119	0.29 121	0.17 64	0.09 159	0.06 25	0.07 2	0.05 1	0.11 158	0.07 12

MCSU-Stereo	0.23 81	0.19 11	0.73 84	0.22 69	0.16 152	0.48 254	0.20 166	0.33 38	0.38 165	0.20 109	0.21 96	0.24 190	0.13 22	0.42 268	0.19 106	0.08 72	0.07 88	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.10 132

DispViT+	0.23 81	0.23 84	0.98 152	0.19 3	0.44 615	0.22 17	0.14 33	0.41 106	0.37 157	0.19 92	0.16 52	0.18 99	0.15 62	0.38 239	0.17 64	0.11 365	0.07 88	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

Replicate-Monster	0.23 81	0.40 320	0.94 143	0.21 38	0.14 82	0.37 109	0.13 14	0.40 94	0.36 143	0.22 147	0.15 37	0.15 45	0.15 62	0.40 254	0.15 16	0.08 72	0.07 88	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.15 328

FlowAnything_test	0.23 81	0.32 234	0.52 5	0.28 267	0.17 186	0.37 109	0.20 166	0.38 76	0.24 7	0.24 182	0.20 87	0.21 147	0.17 92	0.26 75	0.25 247	0.13 464	0.10 358	0.14 508	0.16 494	0.17 344	0.12 212

LG-G_1	0.23 81	0.37 285	0.71 78	0.23 99	0.11 12	0.51 302	0.12 8	0.44 134	0.39 180	0.19 92	0.15 37	0.19 125	0.15 62	0.36 217	0.16 41	0.09 159	0.08 209	0.08 77	0.06 27	0.09 87	0.11 163

LG-G	0.23 81	0.37 285	0.71 78	0.23 99	0.11 12	0.51 302	0.12 8	0.44 134	0.39 180	0.19 92	0.15 37	0.19 125	0.15 62	0.36 217	0.16 41	0.09 159	0.08 209	0.08 77	0.06 27	0.09 87	0.11 163

dual_stereo	0.23 81	0.25 118	0.66 64	0.21 38	0.15 115	0.27 25	0.15 55	0.62 319	0.40 198	0.15 15	0.13 18	0.18 99	0.14 36	0.37 228	0.19 106	0.09 159	0.31 664	0.07 2	0.10 261	0.07 5	0.07 12

IGEV-Stereo++	0.23 81	0.23 84	0.64 42	0.24 132	0.22 345	0.47 237	0.13 14	0.52 244	0.33 80	0.18 69	0.24 144	0.17 79	0.22 194	0.32 163	0.19 106	0.08 72	0.06 25	0.08 77	0.06 27	0.17 344	0.09 91

GELT-Stereo	0.24 92	0.33 244	0.63 38	0.24 132	0.31 501	0.42 174	0.18 122	0.59 297	0.43 236	0.24 182	0.19 76	0.21 147	0.18 119	0.29 121	0.20 145	0.07 29	0.06 25	0.08 77	0.08 166	0.08 47	0.08 60

over-9	0.24 92	0.77 537	0.85 110	0.23 99	0.11 12	0.35 83	0.13 14	0.37 66	0.34 94	0.15 15	0.14 34	0.19 125	0.19 147	0.29 121	0.17 64	0.09 159	0.06 25	0.07 2	0.05 1	0.10 120	0.07 12

anonymous	0.24 92	0.43 346	1.04 164	0.24 132	0.15 115	0.23 20	0.22 257	0.39 83	0.28 29	0.20 109	0.24 144	0.16 61	0.13 22	0.28 101	0.17 64	0.08 72	0.06 25	0.09 182	0.07 116	0.09 87	0.20 442

LGCAT	0.24 92	0.19 11	0.64 42	0.20 10	0.12 26	0.47 237	0.14 33	0.34 44	0.19 2	0.17 58	0.13 18	0.23 172	0.15 62	0.39 247	0.21 167	0.14 510	0.34 670	0.07 2	0.08 166	0.07 5	0.53 669

TS12	0.24 92	0.26 136	0.83 107	0.25 160	0.11 12	0.46 225	0.17 99	0.46 158	0.43 236	0.20 109	0.31 236	0.18 99	0.20 162	0.31 149	0.22 193	0.07 29	0.07 88	0.08 77	0.06 27	0.11 158	0.07 12

aanet-new-12k	0.24 92	0.24 103	1.06 169	0.27 234	0.12 26	0.43 183	0.20 166	0.51 228	0.34 94	0.19 92	0.16 52	0.15 45	0.21 177	0.25 56	0.16 41	0.07 29	0.06 25	0.09 182	0.07 116	0.11 158	0.09 91

GCAP-Stereo-cres-4k	0.24 92	0.31 225	0.88 121	0.25 160	0.23 368	0.45 205	0.22 257	0.39 83	0.30 43	0.21 124	0.27 183	0.18 99	0.21 177	0.23 38	0.16 41	0.07 29	0.09 305	0.08 77	0.07 116	0.11 158	0.13 255

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.24 92	0.22 61	0.90 129	0.23 99	0.32 512	0.47 237	0.21 213	0.48 197	0.34 94	0.20 109	0.25 161	0.21 147	0.23 221	0.20 4	0.17 64	0.08 72	0.06 25	0.08 77	0.06 27	0.08 47	0.09 91

MatchStereo	0.24 92	0.38 299	1.37 243	0.20 10	0.10 2	0.22 17	0.14 33	0.41 106	0.40 198	0.14 10	0.25 161	0.15 45	0.15 62	0.25 56	0.18 78	0.09 159	0.07 88	0.07 2	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 92	0.18 7	1.03 160	0.25 160	0.21 315	0.46 225	0.16 85	0.30 18	0.27 22	0.17 58	0.19 76	0.14 18	0.18 119	0.35 203	0.17 64	0.07 29	0.07 88	0.08 77	0.25 592	0.10 120	0.10 132

water-stereo	0.24 92	0.17 2	0.88 121	0.24 132	0.14 82	0.37 109	0.17 99	0.43 125	0.32 63	0.26 221	0.35 270	0.26 221	0.24 237	0.22 28	0.25 247	0.09 159	0.09 305	0.09 182	0.08 166	0.10 120	0.10 132

111111	0.24 92	0.21 43	0.82 105	0.24 132	0.21 315	0.43 183	0.13 14	0.45 149	0.35 111	0.22 147	0.27 183	0.18 99	0.16 83	0.35 203	0.18 78	0.09 159	0.06 25	0.08 77	0.06 27	0.25 489	0.08 60

S2M2_L	0.24 92	0.29 193	0.90 129	0.23 99	0.17 186	0.24 22	0.09 3	0.36 60	0.45 260	0.17 58	0.25 161	0.23 172	0.17 92	0.24 47	0.28 288	0.15 533	0.12 451	0.11 333	0.12 379	0.15 281	0.11 163
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SCION-M(vits-remse)	0.25 105	0.22 61	1.44 262	0.35 466	0.17 186	0.33 62	0.15 55	0.46 158	0.32 63	0.16 27	0.17 57	0.14 18	0.11 7	0.27 81	0.23 204	0.15 533	0.10 358	0.07 2	0.07 116	0.07 5	0.09 91

testmc14	0.25 105	0.17 2	0.71 78	0.45 597	0.24 383	0.47 237	0.18 122	0.35 47	0.35 111	0.16 27	0.20 87	0.20 132	0.15 62	0.48 327	0.19 106	0.07 29	0.08 209	0.06 1	0.05 1	0.09 87	0.28 555

PhaseNet	0.25 105	0.26 136	0.96 149	0.25 160	0.15 115	0.31 47	0.16 85	0.36 60	0.30 43	0.19 92	0.18 70	0.28 248	0.17 92	0.30 138	0.27 273	0.09 159	0.08 209	0.10 252	0.10 261	0.14 253	0.26 537

aanet-new-40k	0.25 105	0.37 285	1.35 236	0.24 132	0.24 383	0.38 126	0.20 166	0.39 83	0.26 17	0.18 69	0.24 144	0.16 61	0.20 162	0.20 4	0.15 16	0.07 29	0.06 25	0.08 77	0.06 27	0.09 87	0.18 406

aanet-new-14k	0.25 105	0.33 244	1.13 180	0.26 208	0.12 26	0.37 109	0.21 213	0.45 149	0.36 143	0.20 109	0.27 183	0.15 45	0.29 337	0.24 47	0.17 64	0.08 72	0.06 25	0.08 77	0.06 27	0.11 158	0.12 212

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.25 105	0.35 272	0.69 71	0.23 99	0.27 438	0.35 83	0.20 166	0.44 134	0.28 29	0.21 124	0.22 116	0.14 18	0.22 194	0.21 13	0.14 4	0.07 29	0.08 209	0.08 77	0.47 684	0.09 87	0.34 611

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.25 105	0.24 103	0.76 91	0.22 69	0.33 527	0.48 254	0.20 166	0.47 182	0.35 111	0.26 221	0.30 219	0.22 154	0.14 36	0.21 13	0.19 106	0.08 72	0.06 25	0.10 252	0.08 166	0.07 5	0.15 328

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.25 105	0.24 103	0.84 109	0.22 69	0.32 512	0.48 254	0.20 166	0.45 149	0.35 111	0.26 221	0.30 219	0.22 154	0.14 36	0.21 13	0.18 78	0.08 72	0.06 25	0.09 182	0.08 166	0.07 5	0.13 255

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.25 105	0.41 330	1.08 171	0.23 99	0.23 368	0.45 205	0.20 166	0.44 134	0.30 43	0.18 69	0.21 96	0.22 154	0.20 162	0.23 38	0.16 41	0.08 72	0.07 88	0.08 77	0.06 27	0.08 47	0.14 284

LiteMatch	0.25 105	0.69 497	0.65 52	0.28 267	0.14 82	0.30 39	0.21 213	0.29 11	0.28 29	0.16 27	0.13 18	0.18 99	0.37 409	0.25 56	0.40 427	0.10 272	0.06 25	0.10 252	0.08 166	0.14 253	0.12 212

LACA2	0.25 105	0.74 523	1.30 220	0.20 10	0.10 2	0.39 132	0.17 99	0.32 28	0.36 143	0.15 15	0.15 37	0.18 99	0.14 36	0.22 28	0.14 4	0.08 72	0.06 25	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.06 1

gcap_with_dpt	0.25 105	0.22 61	1.00 155	0.22 69	0.30 480	0.48 254	0.21 213	0.45 149	0.32 63	0.27 237	0.31 236	0.20 132	0.14 36	0.20 4	0.18 78	0.08 72	0.06 25	0.09 182	0.08 166	0.08 47	0.13 255

rvit_stereo_0083	0.25 105	0.19 11	0.58 22	0.28 267	0.18 236	0.28 28	0.22 257	0.38 76	0.54 366	0.23 171	0.30 219	0.27 235	0.26 273	0.37 228	0.24 232	0.14 510	0.12 451	0.13 469	0.10 261	0.12 180	0.10 132

rvit_stereo_0081	0.25 105	0.21 43	0.61 30	0.28 267	0.17 186	0.31 47	0.22 257	0.42 117	0.53 351	0.24 182	0.25 161	0.25 206	0.21 177	0.34 193	0.23 204	0.13 464	0.10 358	0.11 333	0.10 261	0.12 180	0.09 91

rvit_stereo_0082	0.25 105	0.21 43	0.61 30	0.28 267	0.17 186	0.31 47	0.22 257	0.42 117	0.53 351	0.24 182	0.25 161	0.25 206	0.21 177	0.34 193	0.23 204	0.13 464	0.10 358	0.11 333	0.10 261	0.12 180	0.09 91

test_for_model	0.25 105	0.24 103	0.76 91	0.22 69	0.33 527	0.48 254	0.20 166	0.47 182	0.35 111	0.26 221	0.30 219	0.22 154	0.14 36	0.21 13	0.19 106	0.08 72	0.06 25	0.10 252	0.08 166	0.07 5	0.15 328

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.26 121	0.57 441	0.93 138	0.24 132	0.13 57	0.39 132	0.13 14	0.32 28	0.36 143	0.21 124	0.15 37	0.18 99	0.17 92	0.28 101	0.18 78	0.10 272	0.09 305	0.13 469	0.11 336	0.14 253	0.32 596

over-6	0.26 121	0.78 547	1.04 164	0.23 99	0.11 12	0.36 98	0.15 55	0.46 158	0.37 157	0.16 27	0.16 52	0.16 61	0.18 119	0.37 228	0.16 41	0.10 272	0.06 25	0.07 2	0.06 27	0.09 87	0.07 12

aanet-new-16k	0.26 121	0.47 384	1.36 238	0.25 160	0.12 26	0.36 98	0.18 122	0.40 94	0.35 111	0.18 69	0.21 96	0.18 99	0.21 177	0.21 13	0.16 41	0.07 29	0.06 25	0.08 77	0.06 27	0.10 120	0.11 163

aanet-new-8k	0.26 121	0.38 299	1.21 199	0.25 160	0.13 57	0.44 195	0.22 257	0.49 208	0.34 94	0.18 69	0.21 96	0.17 79	0.25 253	0.29 121	0.17 64	0.07 29	0.06 25	0.08 77	0.06 27	0.08 47	0.12 212

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 121	0.23 84	1.00 155	0.22 69	0.31 501	0.47 237	0.20 166	0.44 134	0.33 80	0.27 237	0.32 247	0.24 190	0.14 36	0.23 38	0.18 78	0.08 72	0.06 25	0.09 182	0.08 166	0.08 47	0.16 364

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.26 121	0.38 299	0.90 129	0.23 99	0.17 186	0.35 83	0.22 257	0.44 134	0.33 80	0.21 124	0.25 161	0.16 61	0.22 194	0.23 38	0.15 16	0.07 29	0.07 88	0.08 77	0.45 680	0.08 47	0.27 547

Foundation-i1	0.26 121	0.29 193	0.75 88	0.23 99	0.21 315	0.30 39	0.22 257	0.60 310	0.43 236	0.24 182	0.31 236	0.35 306	0.23 221	0.27 81	0.19 106	0.09 159	0.08 209	0.08 77	0.07 116	0.11 158	0.07 12

VMStereo-Base	0.26 121	0.27 149	1.26 208	0.20 10	0.12 26	0.42 174	0.17 99	0.37 66	0.40 198	0.22 147	0.31 236	0.29 261	0.21 177	0.32 163	0.20 145	0.10 272	0.08 209	0.08 77	0.06 27	0.09 87	0.09 91

NLSM3	0.26 121	0.39 312	0.75 88	0.25 160	0.24 383	0.43 183	0.19 138	0.58 288	0.45 260	0.20 109	0.26 174	0.20 132	0.25 253	0.29 121	0.24 232	0.07 29	0.06 25	0.10 252	0.09 217	0.10 120	0.07 12

depthmonostereo	0.26 121	0.23 84	0.65 52	0.41 561	0.13 57	0.41 158	0.19 138	0.51 228	0.40 198	0.25 203	0.29 204	0.26 221	0.28 314	0.44 283	0.23 204	0.09 159	0.10 358	0.09 182	0.07 116	0.10 120	0.08 60

DVStereo	0.26 121	0.20 27	0.64 42	0.25 160	0.15 115	0.41 158	0.18 122	0.42 117	0.35 111	0.34 283	0.34 265	0.25 206	0.23 221	0.43 273	0.53 498	0.09 159	0.09 305	0.08 77	0.10 261	0.12 180	0.11 163

GIP-stereo	0.26 121	0.22 61	0.78 97	0.29 304	0.20 298	0.42 174	0.17 99	0.64 332	0.39 180	0.18 69	0.24 144	0.23 172	0.18 119	0.25 56	0.47 468	0.09 159	0.07 88	0.08 77	0.06 27	0.17 344	0.08 60

gcap-zeroshot	0.26 121	0.24 103	1.03 160	0.22 69	0.33 527	0.48 254	0.20 166	0.47 182	0.34 94	0.26 221	0.29 204	0.22 154	0.14 36	0.21 13	0.19 106	0.08 72	0.06 25	0.09 182	0.08 166	0.08 47	0.14 284

testlalala	0.26 121	0.24 103	1.03 160	0.22 69	0.33 527	0.48 254	0.20 166	0.47 182	0.34 94	0.26 221	0.29 204	0.22 154	0.14 36	0.21 13	0.19 106	0.08 72	0.06 25	0.09 182	0.08 166	0.08 47	0.14 284

FAST (zero-shot)	0.27 135	0.32 234	0.78 97	0.31 357	0.49 642	0.38 126	0.19 138	0.41 106	0.43 236	0.17 58	0.22 116	0.18 99	0.24 237	0.34 193	0.20 145	0.13 464	0.14 498	0.09 182	0.10 261	0.15 281	0.13 255

aanet-new-70k	0.27 135	0.48 389	1.33 229	0.25 160	0.12 26	0.39 132	0.19 138	0.45 149	0.33 80	0.17 58	0.21 96	0.16 61	0.21 177	0.38 239	0.14 4	0.06 1	0.06 25	0.08 77	0.06 27	0.10 120	0.22 472

aanet-new-34k	0.27 135	0.57 441	1.36 238	0.23 99	0.11 12	0.34 74	0.20 166	0.36 60	0.30 43	0.19 92	0.27 183	0.17 79	0.22 194	0.20 4	0.15 16	0.07 29	0.07 88	0.08 77	0.06 27	0.08 47	0.29 563

aanet-new-32k	0.27 135	0.49 394	1.73 334	0.25 160	0.17 186	0.40 147	0.20 166	0.35 47	0.27 22	0.18 69	0.21 96	0.20 132	0.22 194	0.22 28	0.14 4	0.07 29	0.07 88	0.08 77	0.06 27	0.09 87	0.11 163

GCAP-Stereo-DPT26K	0.27 135	0.46 373	1.39 250	0.23 99	0.17 186	0.35 83	0.21 213	0.40 94	0.25 10	0.18 69	0.21 96	0.17 79	0.18 119	0.25 56	0.17 64	0.07 29	0.06 25	0.08 77	0.28 610	0.08 47	0.27 547

aanet-new-24k	0.27 135	0.40 320	1.12 179	0.24 132	0.45 626	0.40 147	0.21 213	0.39 83	0.28 29	0.19 92	0.28 195	0.17 79	0.20 162	0.23 38	0.15 16	0.07 29	0.06 25	0.08 77	0.32 641	0.09 87	0.10 132

aanet-new-10k	0.27 135	0.52 408	1.27 211	0.27 234	0.15 115	0.49 273	0.21 213	0.46 158	0.31 50	0.21 124	0.20 87	0.19 125	0.22 194	0.26 75	0.18 78	0.08 72	0.08 209	0.08 77	0.07 116	0.10 120	0.16 364

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.27 135	0.39 312	0.79 99	0.24 132	0.24 383	0.37 109	0.21 213	0.37 66	0.33 80	0.19 92	0.27 183	0.18 99	0.22 194	0.20 4	0.16 41	0.07 29	0.14 498	0.08 77	0.51 693	0.08 47	0.39 638

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.27 135	0.40 320	0.87 118	0.22 69	0.17 186	0.36 98	0.19 138	0.39 83	0.32 63	0.21 124	0.24 144	0.18 99	0.23 221	0.21 13	0.15 16	0.08 72	0.08 209	0.08 77	0.30 626	0.13 217	0.55 673

LG-Stereo	0.27 135	0.25 118	0.95 144	0.25 160	0.15 115	0.43 183	0.21 213	0.50 217	0.40 198	0.18 69	0.29 204	0.25 206	0.16 83	0.28 101	0.35 387	0.07 29	0.07 88	0.11 333	0.10 261	0.24 475	0.10 132

mms	0.27 135	0.26 136	0.91 133	0.25 160	0.18 236	0.32 55	0.23 298	0.37 66	0.31 50	0.21 124	0.30 219	0.23 172	0.17 92	0.46 308	0.21 167	0.08 72	0.10 358	0.10 252	0.08 166	0.22 443	0.47 660

ours_stereo	0.27 135	0.25 118	1.21 199	0.25 160	0.17 186	0.35 83	0.23 298	0.38 76	0.35 111	0.20 109	0.31 236	0.23 172	0.17 92	0.41 260	0.20 145	0.08 72	0.07 88	0.10 252	0.08 166	0.22 443	0.18 406

rvit_stereo_0081_aga	0.27 135	0.29 193	1.08 171	0.26 208	0.20 298	0.33 62	0.21 213	0.41 106	0.42 225	0.26 221	0.28 195	0.27 235	0.21 177	0.31 149	0.21 167	0.14 510	0.10 358	0.11 333	0.10 261	0.14 253	0.10 132

rvit_stereo_0080	0.27 135	0.38 299	0.76 91	0.24 132	0.18 236	0.34 74	0.27 409	0.54 266	0.44 244	0.24 182	0.26 174	0.27 235	0.22 194	0.29 121	0.23 204	0.13 464	0.10 358	0.10 252	0.10 261	0.15 281	0.11 163

RSM++	0.27 135	0.26 136	0.87 118	0.28 267	0.13 57	0.39 132	0.20 166	0.45 149	0.45 260	0.20 109	0.24 144	0.24 190	0.17 92	0.36 217	0.20 145	0.08 72	0.07 88	0.09 182	0.35 653	0.26 511	0.18 406

GCAPDPT-zeroshot4090	0.27 135	0.40 320	0.86 115	0.22 69	0.17 186	0.36 98	0.19 138	0.39 83	0.32 63	0.21 124	0.24 144	0.18 99	0.23 221	0.21 13	0.15 16	0.08 72	0.08 209	0.08 77	0.30 626	0.13 217	0.55 673

whm_eth	0.27 135	0.38 299	0.76 91	0.24 132	0.18 236	0.34 74	0.27 409	0.54 266	0.44 244	0.24 182	0.26 174	0.27 235	0.22 194	0.29 121	0.23 204	0.13 464	0.10 358	0.10 252	0.10 261	0.15 281	0.11 163

aanet-new-30k	0.28 152	0.49 394	1.75 346	0.25 160	0.17 186	0.40 147	0.20 166	0.35 47	0.27 22	0.18 69	0.21 96	0.20 132	0.22 194	0.22 28	0.14 4	0.07 29	0.07 88	0.08 77	0.06 27	0.09 87	0.11 163

aanet-new-22k	0.28 152	0.52 408	1.51 286	0.24 132	0.13 57	0.33 62	0.22 257	0.37 66	0.32 63	0.18 69	0.24 144	0.18 99	0.21 177	0.27 81	0.16 41	0.07 29	0.07 88	0.08 77	0.07 116	0.09 87	0.31 586

BStereo	0.28 152	0.33 244	1.34 233	0.23 99	0.29 462	0.33 62	0.20 166	0.46 158	0.35 111	0.22 147	0.17 57	0.20 132	0.14 36	0.28 101	0.25 247	0.07 29	0.07 88	0.16 558	0.21 569	0.12 180	0.11 163

VIP-Stereo	0.28 152	0.56 435	1.05 167	0.23 99	0.19 274	0.52 323	0.17 99	0.44 134	0.39 180	0.18 69	0.25 161	0.24 190	0.15 62	0.33 178	0.19 106	0.08 72	0.07 88	0.08 77	0.06 27	0.14 253	0.32 596

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 152	0.28 178	1.09 175	0.33 416	0.15 115	0.30 39	0.16 85	0.58 288	0.42 225	0.19 92	0.19 76	0.17 79	0.26 273	0.38 239	0.37 401	0.09 159	0.08 209	0.08 77	0.25 592	0.10 120	0.06 1

castereo++	0.28 152	0.43 346	0.93 138	0.28 267	0.17 186	0.53 332	0.21 213	0.55 270	0.45 260	0.17 58	0.26 174	0.32 282	0.17 92	0.33 178	0.16 41	0.09 159	0.08 209	0.09 182	0.29 616	0.13 217	0.06 1

fffy	0.28 152	0.24 103	1.19 193	0.27 234	0.15 115	0.37 109	0.22 257	0.42 117	0.32 63	0.20 109	0.29 204	0.26 221	0.20 162	0.44 283	0.20 145	0.08 72	0.10 358	0.10 252	0.08 166	0.22 443	0.18 406

RAStereo	0.28 152	0.48 389	1.52 288	0.26 208	0.18 236	0.25 23	0.19 138	0.42 117	0.35 111	0.20 109	0.25 161	0.20 132	0.16 83	0.24 47	0.24 232	0.09 159	0.08 209	0.10 252	0.08 166	0.12 180	0.08 60

RSM	0.28 152	0.26 136	0.97 150	0.25 160	0.24 383	0.37 109	0.21 213	0.49 208	0.44 244	0.21 124	0.27 183	0.28 248	0.17 92	0.38 239	0.20 145	0.07 29	0.07 88	0.09 182	0.34 649	0.21 426	0.16 364

trnet	0.28 152	0.26 136	1.32 226	0.19 3	0.12 26	0.54 339	0.15 55	0.48 197	0.46 271	0.27 237	0.33 257	0.24 190	0.21 177	0.30 138	0.21 167	0.10 272	0.07 88	0.08 77	0.05 1	0.09 87	0.07 12

CASnet	0.28 152	0.31 225	1.20 197	0.28 267	0.11 12	0.47 237	0.19 138	0.44 134	0.44 244	0.38 312	0.31 236	0.23 172	0.17 92	0.29 121	0.19 106	0.10 272	0.06 25	0.15 539	0.12 379	0.16 320	0.07 12
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GLC_STEREO	0.28 152	0.27 149	1.36 238	0.28 267	0.12 26	0.41 158	0.20 166	0.37 66	0.38 165	0.26 221	0.30 219	0.25 206	0.19 147	0.33 178	0.24 232	0.09 159	0.11 417	0.12 405	0.10 261	0.13 217	0.09 91

CREStereo	0.28 152	0.30 211	1.33 229	0.19 3	0.13 57	0.55 354	0.17 99	0.48 197	0.46 271	0.27 237	0.33 257	0.24 190	0.21 177	0.31 149	0.21 167	0.11 365	0.07 88	0.08 77	0.05 1	0.10 120	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
SCION-Mon(vits-remp)	0.29 165	0.37 285	1.44 262	0.35 466	0.46 634	0.72 573	0.15 55	0.46 158	0.32 63	0.16 27	0.17 57	0.14 18	0.11 7	0.27 81	0.23 204	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 116	0.07 5	0.09 91

aanet-new-90k	0.29 165	0.47 384	1.41 253	0.26 208	0.18 236	0.43 183	0.19 138	0.47 182	0.32 63	0.16 27	0.18 70	0.15 45	0.21 177	0.37 228	0.13 1	0.07 29	0.06 25	0.08 77	0.06 27	0.09 87	0.46 658

aanet-new-60k	0.29 165	0.51 406	1.68 317	0.25 160	0.12 26	0.39 132	0.19 138	0.43 125	0.33 80	0.18 69	0.19 76	0.17 79	0.19 147	0.31 149	0.14 4	0.07 29	0.07 88	0.08 77	0.06 27	0.09 87	0.26 537

aanet-new-36k	0.29 165	0.63 469	1.51 286	0.24 132	0.11 12	0.43 183	0.19 138	0.44 134	0.35 111	0.19 92	0.24 144	0.16 61	0.22 194	0.29 121	0.15 16	0.06 1	0.06 25	0.08 77	0.06 27	0.08 47	0.24 514

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.29 165	0.58 443	0.98 152	0.21 38	0.31 501	0.41 158	0.20 166	0.46 158	0.34 94	0.21 124	0.22 116	0.19 125	0.17 92	0.24 47	0.15 16	0.08 72	0.10 358	0.08 77	0.45 680	0.09 87	0.29 563

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.29 165	0.53 415	1.28 213	0.22 69	0.32 512	0.35 83	0.19 138	0.46 158	0.33 80	0.18 69	0.19 76	0.18 99	0.18 119	0.21 13	0.14 4	0.08 72	0.10 358	0.08 77	0.46 683	0.10 120	0.32 596

RT-Monster	0.29 165	0.30 211	0.95 144	0.25 160	0.28 452	0.46 225	0.15 55	0.53 253	0.55 373	0.37 302	0.36 274	0.28 248	0.21 177	0.32 163	0.21 167	0.09 159	0.08 209	0.08 77	0.06 27	0.15 281	0.14 284

Selective-IGEV-i32	0.29 165	0.23 84	1.28 213	0.27 234	0.30 480	0.35 83	0.20 166	0.56 276	0.38 165	0.21 124	0.30 219	0.22 154	0.18 119	0.37 228	0.18 78	0.07 29	0.06 25	0.08 77	0.15 469	0.16 320	0.29 563

fffft	0.29 165	0.21 43	1.10 177	0.24 132	0.15 115	0.42 174	0.24 335	0.42 117	0.38 165	0.21 124	0.18 70	0.20 132	0.16 83	0.44 283	0.70 557	0.07 29	0.06 25	0.10 252	0.08 166	0.28 528	0.20 442
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.29 165	0.26 136	1.03 160	0.25 160	0.14 82	0.46 225	0.22 257	0.36 60	0.38 165	0.23 171	0.23 132	0.21 147	0.18 119	0.45 299	0.60 531	0.07 29	0.06 25	0.10 252	0.08 166	0.20 410	0.20 442

tt45	0.29 165	0.24 103	1.06 169	0.25 160	0.17 186	0.55 354	0.22 257	0.41 106	0.35 111	0.24 182	0.25 161	0.25 206	0.18 119	0.64 402	0.34 375	0.08 72	0.07 88	0.10 252	0.08 166	0.21 426	0.11 163

999	0.29 165	0.25 118	1.05 167	0.26 208	0.18 236	0.49 273	0.23 298	0.38 76	0.37 157	0.20 109	0.32 247	0.23 172	0.18 119	0.73 439	0.36 393	0.08 72	0.07 88	0.09 182	0.08 166	0.24 475	0.10 132

Pointernet	0.29 165	0.25 118	1.49 279	0.24 132	0.20 298	0.47 237	0.15 55	0.62 319	0.47 291	0.22 147	0.29 204	0.26 221	0.20 162	0.28 101	0.20 145	0.10 272	0.07 88	0.07 2	0.12 379	0.10 120	0.07 12

IGEV-Stereo+	0.29 165	0.29 193	0.86 115	0.25 160	0.34 540	0.30 39	0.14 33	0.32 28	0.53 351	0.18 69	0.12 14	0.18 99	0.19 147	0.49 338	0.17 64	0.09 159	0.08 209	0.08 77	0.20 561	0.46 662	0.59 679

MaDis-Stereo	0.29 165	0.54 424	1.44 262	0.24 132	0.29 462	0.29 35	0.16 85	0.45 149	0.37 157	0.19 92	0.21 96	0.28 248	0.22 194	0.30 138	0.29 303	0.10 272	0.09 305	0.10 252	0.08 166	0.11 158	0.11 163

LoS_RVC	0.29 165	0.33 244	1.19 193	0.25 160	0.34 540	0.43 183	0.22 257	0.42 117	0.32 63	0.22 147	0.33 257	0.23 172	0.24 237	0.31 149	0.21 167	0.07 29	0.07 88	0.07 2	0.05 1	0.10 120	0.31 586

Selective-IGEV	0.29 165	0.23 84	1.28 213	0.27 234	0.30 480	0.35 83	0.20 166	0.56 276	0.38 165	0.21 124	0.30 219	0.22 154	0.18 119	0.37 228	0.18 78	0.07 29	0.06 25	0.08 77	0.15 469	0.16 320	0.29 563

EGLCR-Stereo	0.29 165	0.27 149	0.97 150	0.30 326	0.19 274	0.56 371	0.17 99	0.68 358	0.36 143	0.30 259	0.18 70	0.27 235	0.17 92	0.38 239	0.19 106	0.09 159	0.07 88	0.10 252	0.08 166	0.10 120	0.35 614

aanet-32k-new	0.30 183	0.60 448	1.61 304	0.25 160	0.15 115	0.46 225	0.21 213	0.41 106	0.33 80	0.17 58	0.24 144	0.17 79	0.23 221	0.30 138	0.15 16	0.08 72	0.06 25	0.08 77	0.06 27	0.09 87	0.39 638

castereo	0.30 183	0.44 358	0.81 103	0.24 132	0.29 462	0.41 158	0.27 409	0.72 381	0.45 260	0.22 147	0.30 219	0.24 190	0.31 358	0.25 56	0.21 167	0.09 159	0.07 88	0.08 77	0.31 635	0.12 180	0.09 91

WCG-NET	0.30 183	0.42 339	1.26 208	0.24 132	0.12 26	0.43 183	0.24 335	0.40 94	0.56 385	0.35 289	0.37 280	0.26 221	0.24 237	0.29 121	0.19 106	0.08 72	0.12 451	0.08 77	0.07 116	0.22 443	0.10 132

Occ-G	0.30 183	0.30 211	1.33 229	0.23 99	0.15 115	0.36 98	0.25 360	0.43 125	0.31 50	0.26 221	0.35 270	0.46 399	0.22 194	0.30 138	0.25 247	0.09 159	0.07 88	0.09 182	0.16 494	0.31 555	0.08 60

AIO-Stereo	0.30 183	0.27 149	1.25 206	0.27 234	0.24 383	0.37 109	0.20 166	0.52 244	0.36 143	0.21 124	0.30 219	0.23 172	0.14 36	0.31 149	0.20 145	0.08 72	0.07 88	0.09 182	0.38 666	0.19 394	0.31 586

UniTT-Stereo	0.30 183	0.36 282	1.68 317	0.27 234	0.24 383	0.29 35	0.18 122	0.33 38	0.34 94	0.26 221	0.37 280	0.18 99	0.18 119	0.31 149	0.27 273	0.10 272	0.08 209	0.08 77	0.07 116	0.25 489	0.08 60

CES	0.30 183	0.27 149	1.09 175	0.23 99	0.50 644	0.40 147	0.20 166	0.46 158	0.44 244	0.22 147	0.28 195	0.26 221	0.19 147	0.33 178	0.21 167	0.09 159	0.07 88	0.08 77	0.05 1	0.15 281	0.49 664

ProNet	0.30 183	0.54 424	1.29 217	0.25 160	0.15 115	0.47 237	0.25 360	0.48 197	0.39 180	0.21 124	0.23 132	0.22 154	0.20 162	0.44 283	0.19 106	0.08 72	0.08 209	0.10 252	0.08 166	0.23 458	0.12 212

CroCo-Stereo	0.30 183	0.45 368	1.08 171	0.31 357	0.17 186	0.19 8	0.21 213	0.73 395	0.50 314	0.21 124	0.24 144	0.55 449	0.22 194	0.27 81	0.26 261	0.09 159	0.08 209	0.08 77	0.07 116	0.12 180	0.09 91
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
Anonymus123	0.31 192	0.33 244	1.34 233	0.23 99	0.29 462	0.98 659	0.20 166	0.49 208	0.35 111	0.22 147	0.17 57	0.20 132	0.14 36	0.28 101	0.25 247	0.07 29	0.07 88	0.16 558	0.21 569	0.12 180	0.11 163

xyz-stereo-finetune	0.31 192	0.46 373	0.79 99	0.21 38	0.12 26	0.53 332	0.25 360	0.52 244	0.54 366	0.28 244	0.32 247	0.29 261	0.23 221	0.59 383	0.55 509	0.08 72	0.07 88	0.10 252	0.08 166	0.13 217	0.08 60

rvit_0105_6	0.31 192	0.29 193	1.00 155	0.31 357	0.18 236	0.35 83	0.25 360	0.51 228	0.61 433	0.25 203	0.28 195	0.32 282	0.25 253	0.39 247	0.25 247	0.18 585	0.16 547	0.15 539	0.13 413	0.14 253	0.13 255

rvit_stereo_ft	0.31 192	0.61 453	1.18 191	0.32 389	0.21 315	0.28 28	0.27 409	0.55 270	0.48 295	0.23 171	0.27 183	0.28 248	0.26 273	0.32 163	0.25 247	0.13 464	0.09 305	0.11 333	0.11 336	0.13 217	0.14 284

CAS++	0.31 192	0.33 244	1.43 259	0.25 160	0.17 186	0.31 47	0.20 166	0.78 453	0.41 211	0.30 259	0.30 219	0.21 147	0.16 83	0.33 178	0.18 78	0.15 533	0.12 451	0.13 469	0.10 261	0.15 281	0.11 163
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
LoS	0.31 192	0.30 211	1.52 288	0.23 99	0.13 57	0.54 339	0.20 166	0.48 197	0.49 303	0.25 203	0.28 195	0.37 318	0.24 237	0.38 239	0.23 204	0.10 272	0.08 209	0.08 77	0.05 1	0.15 281	0.07 12
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
PMTNet	0.31 192	0.35 272	1.30 220	0.20 10	0.14 82	0.57 390	0.25 360	0.46 158	0.42 225	0.27 237	0.32 247	0.27 235	0.24 237	0.39 247	0.23 204	0.43 685	0.07 88	0.08 77	0.05 1	0.18 372	0.07 12

GEAR-Net	0.32 199	0.19 11	1.32 226	0.31 357	0.14 82	0.32 55	0.21 213	0.70 370	0.34 94	0.22 147	0.28 195	0.22 154	0.27 294	0.35 203	0.27 273	0.09 159	0.16 547	0.08 77	0.15 469	0.25 489	0.45 654

monster_256*512	0.32 199	0.53 415	0.71 78	0.28 267	0.19 274	0.41 158	0.24 335	0.66 342	0.51 321	0.29 253	0.37 280	0.47 407	0.37 409	0.34 193	0.28 288	0.08 72	0.06 25	0.11 333	0.10 261	0.18 372	0.15 328

aanet-new	0.32 199	0.29 193	2.39 564	0.25 160	0.25 407	0.43 183	0.21 213	0.41 106	0.31 50	0.18 69	0.23 132	0.16 61	0.30 348	0.33 178	0.15 16	0.09 159	0.07 88	0.08 77	0.06 27	0.10 120	0.13 255

DA	0.32 199	0.26 136	0.89 125	0.29 304	0.25 407	0.63 498	0.22 257	0.60 310	0.39 180	0.23 171	0.30 219	0.24 190	0.26 273	0.60 390	0.18 78	0.10 272	0.12 451	0.09 182	0.07 116	0.10 120	0.52 667

GGEV	0.32 199	0.26 136	0.89 125	0.29 304	0.25 407	0.63 498	0.22 257	0.60 310	0.39 180	0.23 171	0.30 219	0.24 190	0.26 273	0.60 390	0.18 78	0.10 272	0.12 451	0.09 182	0.07 116	0.10 120	0.52 667

WCG-NET（raft）	0.32 199	0.53 415	1.21 199	0.23 99	0.12 26	0.44 195	0.24 335	0.40 94	0.50 314	0.35 289	0.35 270	0.47 407	0.25 253	0.35 203	0.20 145	0.08 72	0.29 659	0.08 77	0.07 116	0.22 443	0.11 163

MGS-Stereo	0.32 199	0.34 263	1.70 323	0.25 160	0.14 82	0.40 147	0.22 257	0.38 76	0.43 236	0.24 182	0.51 402	0.25 206	0.18 119	0.31 149	0.20 145	0.09 159	0.08 209	0.09 182	0.08 166	0.47 664	0.08 60

ff7	0.32 199	0.52 408	1.38 245	0.25 160	0.16 152	0.56 371	0.23 298	0.46 158	0.41 211	0.24 182	0.23 132	0.20 132	0.23 221	0.48 327	0.19 106	0.09 159	0.08 209	0.10 252	0.18 528	0.23 458	0.22 472

ffff	0.32 199	0.52 408	1.38 245	0.25 160	0.16 152	0.56 371	0.23 298	0.46 158	0.41 211	0.24 182	0.23 132	0.20 132	0.23 221	0.48 327	0.19 106	0.09 159	0.08 209	0.10 252	0.18 528	0.23 458	0.22 472

11t	0.32 199	0.52 408	1.38 245	0.25 160	0.16 152	0.56 371	0.23 298	0.46 158	0.41 211	0.24 182	0.23 132	0.20 132	0.23 221	0.48 327	0.19 106	0.09 159	0.08 209	0.10 252	0.18 528	0.23 458	0.22 472

MC-Stereo	0.32 199	0.31 225	1.46 269	0.31 357	0.15 115	0.53 332	0.19 138	0.44 134	0.35 111	0.36 296	0.38 294	0.27 235	0.27 294	0.42 268	0.19 106	0.09 159	0.13 479	0.09 182	0.16 494	0.20 410	0.13 255

ccc-4	0.32 199	0.52 408	1.38 245	0.25 160	0.16 152	0.56 371	0.23 298	0.46 158	0.41 211	0.24 182	0.23 132	0.20 132	0.23 221	0.48 327	0.19 106	0.09 159	0.08 209	0.10 252	0.18 528	0.23 458	0.22 472

SE	0.33 211	0.44 358	0.89 125	0.29 304	0.15 115	0.50 287	0.24 335	0.50 217	0.34 94	0.34 283	0.46 347	0.27 235	0.36 392	0.28 101	0.29 303	0.18 585	0.08 209	0.12 405	0.15 469	0.41 639	0.32 596

SMOE	0.33 211	0.37 285	0.95 144	0.28 267	0.13 57	0.50 287	0.32 501	0.47 182	0.39 180	0.34 283	0.47 354	0.31 272	0.32 367	0.30 138	0.29 303	0.12 428	0.08 209	0.17 579	0.10 261	0.48 666	0.20 442

aanet-new-78k	0.33 211	0.44 358	2.51 600	0.26 208	0.12 26	0.42 174	0.20 166	0.45 149	0.31 50	0.16 27	0.22 116	0.15 45	0.25 253	0.34 193	0.13 1	0.07 29	0.06 25	0.08 77	0.06 27	0.10 120	0.31 586

SCV_C0	0.33 211	0.43 346	1.42 258	0.25 160	0.16 152	0.35 83	0.20 166	0.68 358	0.44 244	0.24 182	0.27 183	0.29 261	0.20 162	0.58 377	0.18 78	0.09 159	0.08 209	0.08 77	0.30 626	0.26 511	0.17 386

11t1	0.33 211	0.19 11	1.41 253	0.33 416	0.16 152	0.48 254	0.21 213	0.67 353	0.48 295	0.40 321	0.34 265	0.32 282	0.33 375	0.42 268	0.27 273	0.11 365	0.12 451	0.10 252	0.08 166	0.13 217	0.14 284

IGEVStereo-DCA	0.33 211	0.34 263	1.38 245	0.27 234	0.16 152	0.45 205	0.23 298	0.46 158	0.41 211	0.24 182	0.21 96	0.26 221	0.25 253	0.64 402	0.52 494	0.09 159	0.07 88	0.10 252	0.18 528	0.16 320	0.22 472

AEACV	0.33 211	0.24 103	1.44 262	0.28 267	0.35 553	0.47 237	0.21 213	0.43 125	0.28 29	0.26 221	0.25 161	0.22 154	0.38 419	0.30 138	0.18 78	0.09 159	0.35 672	0.09 182	0.36 662	0.23 458	0.25 526

CroCo-Stereo Lap2	0.33 211	0.61 453	1.47 273	0.32 389	0.38 580	0.23 20	0.22 257	0.58 288	0.46 271	0.22 147	0.27 183	0.29 261	0.23 221	0.32 163	0.26 261	0.09 159	0.09 305	0.10 252	0.08 166	0.21 426	0.14 284

CREStereo++_RVC	0.33 211	0.29 193	1.74 339	0.24 132	0.16 152	0.54 339	0.15 55	0.40 94	0.55 373	0.37 302	0.51 402	0.24 190	0.19 147	0.27 81	0.26 261	0.09 159	0.06 25	0.08 77	0.30 626	0.08 47	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	0.33 211	0.49 394	1.75 346	0.23 99	0.12 26	0.54 339	0.16 85	0.40 94	0.45 260	0.45 359	0.51 402	0.26 221	0.22 194	0.29 121	0.20 145	0.10 272	0.10 358	0.08 77	0.06 27	0.08 47	0.11 163

sCroCo_RVC	0.33 211	0.32 234	1.89 433	0.34 449	0.27 438	0.30 39	0.22 257	0.48 197	0.44 244	0.22 147	0.33 257	0.25 206	0.25 253	0.32 163	0.24 232	0.14 510	0.16 547	0.12 405	0.12 379	0.15 281	0.13 255

DF	0.34 222	0.29 193	0.95 144	0.31 357	0.44 615	0.40 147	0.21 213	0.71 375	0.32 63	0.23 171	0.37 280	0.32 282	0.17 92	0.39 247	0.85 587	0.10 272	0.09 305	0.08 77	0.29 616	0.09 87	0.20 442

aanet-new-28k	0.34 222	0.53 415	2.69 629	0.25 160	0.12 26	0.39 132	0.21 213	0.37 66	0.29 41	0.18 69	0.24 144	0.17 79	0.21 177	0.22 28	0.15 16	0.08 72	0.06 25	0.08 77	0.31 635	0.10 120	0.23 499

RAFT-Stereo-weight	0.34 222	0.29 193	1.43 259	0.28 267	0.28 452	0.55 354	0.22 257	0.78 453	0.48 295	0.46 371	0.38 294	0.36 313	0.17 92	0.33 178	0.23 204	0.09 159	0.08 209	0.09 182	0.07 116	0.09 87	0.09 91

IGEV++	0.34 222	0.43 346	1.32 226	0.31 357	0.14 82	0.32 55	0.21 213	0.70 370	0.34 94	0.22 147	0.28 195	0.22 154	0.27 294	0.35 203	0.27 273	0.09 159	0.39 687	0.08 77	0.15 469	0.25 489	0.45 654

MyStereo07	0.34 222	0.40 320	1.46 269	0.29 304	0.23 368	0.60 439	0.31 478	0.53 253	0.42 225	0.25 203	0.25 161	0.20 132	0.26 273	0.57 372	0.19 106	0.09 159	0.18 580	0.12 405	0.11 336	0.16 320	0.19 423

MIF-Stereo (partial)	0.34 222	0.41 330	1.93 450	0.26 208	0.24 383	0.32 55	0.17 99	0.53 253	0.42 225	0.25 203	0.37 280	0.25 206	0.26 273	0.44 283	0.31 339	0.11 365	0.08 209	0.12 405	0.10 261	0.19 394	0.14 284

GCAP-Stereo	0.34 222	0.89 589	1.76 355	0.26 208	0.12 26	0.52 323	0.14 33	0.49 208	0.38 165	0.29 253	0.30 219	0.29 261	0.22 194	0.30 138	0.20 145	0.09 159	0.17 568	0.09 182	0.07 116	0.21 426	0.11 163

anonymousdsp2	0.34 222	0.24 103	1.16 188	0.28 267	0.15 115	0.57 390	0.23 298	0.79 469	0.47 291	0.38 312	0.37 280	0.40 343	0.25 253	0.47 320	0.21 167	0.09 159	0.07 88	0.10 252	0.13 413	0.19 394	0.27 547

anonymousdsp	0.34 222	0.53 415	1.47 273	0.25 160	0.16 152	0.56 371	0.23 298	0.49 208	0.40 198	0.25 203	0.24 144	0.22 154	0.24 237	0.55 368	0.19 106	0.09 159	0.11 417	0.10 252	0.18 528	0.24 475	0.29 563

knoymous	0.34 222	0.25 118	1.75 346	0.24 132	0.18 236	0.45 205	0.24 335	0.57 282	0.38 165	0.41 330	0.39 303	0.55 449	0.25 253	0.38 239	0.23 204	0.11 365	0.08 209	0.12 405	0.07 116	0.13 217	0.12 212

RCA-Stereo	0.34 222	0.32 234	1.30 220	0.26 208	0.14 82	0.58 407	0.23 298	0.78 453	0.62 451	0.40 321	0.44 334	0.28 248	0.35 386	0.29 121	0.20 145	0.09 159	0.10 358	0.09 182	0.07 116	0.19 394	0.08 60

IGEV-Stereo	0.34 222	0.54 424	1.47 273	0.25 160	0.16 152	0.56 371	0.23 298	0.49 208	0.40 198	0.25 203	0.24 144	0.22 154	0.24 237	0.54 364	0.19 106	0.09 159	0.10 358	0.10 252	0.18 528	0.24 475	0.29 563
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
XX-TBD	0.34 222	0.77 537	1.75 346	0.34 449	0.13 57	0.51 302	0.17 99	0.43 125	0.50 314	0.37 302	0.49 385	0.23 172	0.18 119	0.28 101	0.24 232	0.10 272	0.07 88	0.08 77	0.06 27	0.09 87	0.07 12

GEAStereo	0.35 235	0.32 234	1.17 189	0.53 637	0.60 672	0.55 354	0.21 213	0.40 94	0.27 22	0.20 109	0.22 116	0.16 61	0.18 119	0.44 283	0.16 41	0.11 365	0.37 676	0.08 77	0.06 27	0.33 573	0.71 690

GASTEREO	0.35 235	0.72 510	1.15 185	0.56 651	0.20 298	0.52 323	0.22 257	0.56 276	0.40 198	0.30 259	0.31 236	0.16 61	0.31 358	0.35 203	0.26 261	0.09 159	0.14 498	0.08 77	0.28 610	0.14 253	0.20 442

MSCF	0.35 235	0.72 510	1.15 185	0.58 659	0.21 315	0.50 287	0.22 257	0.56 276	0.38 165	0.29 253	0.29 204	0.17 79	0.30 348	0.35 203	0.26 261	0.09 159	0.12 451	0.08 77	0.29 616	0.15 281	0.21 457

xyz-stereo-finetune2	0.35 235	0.45 368	1.04 164	0.21 38	0.12 26	0.58 407	0.23 298	0.50 217	0.45 260	0.31 265	0.46 347	0.30 269	0.41 454	0.81 459	0.51 490	0.08 72	0.07 88	0.11 333	0.09 217	0.12 180	0.09 91

SCV	0.35 235	0.59 446	1.37 243	0.34 449	0.22 345	0.28 28	0.23 298	0.72 381	0.35 111	0.19 92	0.30 219	0.24 190	0.20 162	0.64 402	0.19 106	0.11 365	0.08 209	0.09 182	0.29 616	0.34 585	0.29 563

StereoAnything_RVC	0.35 235	1.25 683	1.82 401	0.20 10	0.12 26	0.26 24	0.15 55	0.43 125	0.37 157	0.14 10	0.10 3	0.11 2	0.19 147	0.46 308	0.14 4	0.11 365	0.09 305	0.08 77	0.05 1	0.76 699	0.18 406

rvit_0105_4	0.35 235	0.35 272	1.45 267	0.31 357	0.18 236	0.37 109	0.28 429	0.59 297	0.62 451	0.27 237	0.31 236	0.35 306	0.27 294	0.43 273	0.25 247	0.18 585	0.16 547	0.15 539	0.13 413	0.15 281	0.12 212

CAS	0.35 235	0.25 118	1.30 220	0.79 686	0.34 540	0.51 302	0.23 298	0.46 158	0.39 180	0.22 147	0.31 236	0.20 132	0.17 92	0.28 101	0.23 204	0.73 707	0.06 25	0.07 2	0.05 1	0.09 87	0.37 629

Selective-RAFT	0.35 235	0.26 136	1.48 276	0.31 357	0.15 115	0.61 459	0.19 138	0.60 310	0.54 366	0.28 244	0.29 204	0.40 343	0.33 375	0.50 345	0.27 273	0.10 272	0.07 88	0.09 182	0.35 653	0.19 394	0.08 60

x	0.35 235	0.20 27	1.36 238	0.33 416	0.17 186	0.47 237	0.24 335	0.75 411	0.54 366	0.40 321	0.40 308	0.42 363	0.34 384	0.45 299	0.32 352	0.11 365	0.14 498	0.11 333	0.09 217	0.12 180	0.14 284

GSStereo	0.36 245	0.32 234	1.17 189	0.34 449	0.60 672	0.55 354	0.21 213	0.62 319	0.41 211	0.22 147	0.22 116	0.17 79	0.18 119	0.44 283	0.16 41	0.10 272	0.16 547	0.08 77	0.11 336	0.33 573	0.84 701

gasm-f	0.36 245	0.34 263	1.13 180	0.53 637	0.44 615	0.54 339	0.27 409	0.40 94	0.27 22	0.20 109	0.33 257	0.16 61	0.22 194	0.36 217	0.25 247	0.11 365	0.37 676	0.08 77	0.06 27	0.38 621	0.71 690

rvit_0105_5	0.36 245	0.39 312	1.48 276	0.30 326	0.18 236	0.41 158	0.30 465	0.64 332	0.62 451	0.30 259	0.33 257	0.37 318	0.29 337	0.41 260	0.28 288	0.18 585	0.16 547	0.15 539	0.15 469	0.15 281	0.14 284

MoCha-V2	0.36 245	0.32 234	1.41 253	0.36 489	0.31 501	0.35 83	0.19 138	0.57 282	0.39 180	0.30 259	0.32 247	0.28 248	0.27 294	0.47 320	0.24 232	0.08 72	0.56 706	0.08 77	0.38 666	0.18 372	0.12 212

s12784h	0.36 245	0.28 178	1.58 297	0.23 99	0.11 12	0.62 480	0.24 335	0.79 469	0.64 472	0.44 348	0.52 417	0.28 248	0.26 273	0.50 345	0.24 232	0.11 365	0.06 25	0.09 182	0.06 27	0.16 320	0.06 1

R-Stereo Train	0.36 245	0.21 43	1.70 323	0.29 304	0.18 236	0.55 354	0.26 384	0.78 453	0.36 143	0.57 497	0.67 556	0.33 294	0.24 237	0.32 163	0.23 204	0.10 272	0.08 209	0.09 182	0.07 116	0.09 87	0.12 212

RAFT-Stereo	0.36 245	0.21 43	1.70 323	0.29 304	0.18 236	0.55 354	0.26 384	0.78 453	0.36 143	0.57 497	0.67 556	0.33 294	0.24 237	0.32 163	0.23 204	0.10 272	0.08 209	0.09 182	0.07 116	0.09 87	0.12 212
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
quiztm	0.37 252	0.82 561	1.45 267	0.40 553	0.29 462	0.42 174	0.23 298	0.73 395	0.47 291	0.36 296	0.42 320	0.28 248	0.20 162	0.29 121	0.26 261	0.10 272	0.06 25	0.09 182	0.09 217	0.34 585	0.09 91

DN	0.37 252	0.23 84	1.40 251	0.37 514	0.40 596	0.48 254	0.21 213	0.51 228	0.40 198	0.23 171	0.24 144	0.36 313	0.18 119	0.81 459	0.54 505	0.13 464	0.11 417	0.11 333	0.34 649	0.12 180	0.19 423

PSi22	0.37 252	0.73 518	1.71 330	0.28 267	0.13 57	0.44 195	0.14 33	0.64 332	0.51 321	0.22 147	0.28 195	0.36 313	0.22 194	0.65 414	0.27 273	0.07 29	0.14 498	0.07 2	0.06 27	0.28 528	0.12 212

DDF-Stereo	0.37 252	0.27 149	0.79 99	0.39 541	0.29 462	0.38 126	0.21 213	0.47 182	0.51 321	0.32 275	0.17 57	0.79 595	0.23 221	0.64 402	1.04 618	0.11 365	0.07 88	0.09 182	0.12 379	0.35 598	0.15 328

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 252	0.37 285	1.21 199	0.26 208	0.18 236	0.73 581	0.18 122	0.53 253	0.41 211	0.35 289	0.30 219	0.58 477	0.22 194	0.33 178	0.95 597	0.09 159	0.07 88	0.09 182	0.35 653	0.13 217	0.15 328

GREAT-IGEV	0.37 252	0.28 178	1.48 276	0.25 160	0.38 580	0.46 225	0.18 122	0.33 38	0.34 94	0.15 15	0.29 204	0.15 45	0.17 92	0.36 217	0.23 204	0.07 29	0.76 724	0.07 2	0.26 600	0.21 426	1.03 719
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	0.37 252	0.55 433	1.35 236	0.28 267	0.16 152	0.57 390	0.18 122	0.57 282	0.49 303	0.37 302	0.44 334	0.38 327	0.24 237	0.46 308	0.24 232	0.09 159	0.08 209	0.11 333	0.11 336	0.43 649	0.36 622

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 252	1.34 695	1.24 205	0.23 99	0.12 26	0.33 62	0.20 166	0.40 94	0.33 80	0.25 203	0.21 96	0.16 61	0.14 36	0.27 81	0.63 538	0.55 696	0.06 25	0.11 333	0.13 413	0.25 489	0.49 664

plain	0.37 252	0.47 384	2.15 516	0.27 234	0.19 274	0.33 62	0.20 166	0.58 288	0.46 271	0.23 171	0.37 280	0.23 172	0.25 253	0.45 299	0.28 288	0.11 365	0.08 209	0.13 469	0.09 217	0.42 647	0.12 212

riskmin	0.37 252	0.22 61	1.74 339	0.32 389	0.20 298	0.48 254	0.20 166	0.66 342	0.46 271	0.36 296	0.34 265	0.69 543	0.45 497	0.39 247	0.27 273	0.11 365	0.08 209	0.12 405	0.08 166	0.13 217	0.16 364

AnonymousM	0.37 252	0.44 358	1.50 283	0.25 160	0.15 115	0.52 323	0.23 298	0.60 310	0.42 225	0.42 335	0.32 247	0.30 269	0.25 253	0.34 193	0.23 204	0.11 365	0.09 305	0.71 707	0.36 662	0.12 180	0.07 12

iRaftStereo_RVC	0.37 252	0.53 415	1.41 253	0.28 267	0.15 115	0.52 323	0.20 166	0.54 266	0.46 271	0.37 302	0.43 323	0.41 349	0.23 221	0.36 217	0.26 261	0.09 159	0.15 529	0.12 405	0.11 336	0.41 639	0.37 629

DIP-Stereo	0.37 252	0.34 263	1.50 283	0.27 234	0.18 236	0.63 498	0.17 99	0.92 578	0.53 351	0.49 404	0.48 368	0.30 269	0.30 348	0.39 247	0.30 326	0.10 272	0.08 209	0.10 252	0.08 166	0.15 281	0.12 212
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
SCION-MonSter(vits)	0.38 265	0.22 61	0.65 52	0.21 38	0.17 186	0.33 62	0.15 55	0.75 411	0.72 555	0.16 27	0.61 506	0.55 449	0.39 433	0.57 372	0.77 573	0.15 533	0.10 358	0.21 627	0.21 569	0.45 659	0.23 499

MM-Stereo_test2	0.38 265	0.28 178	2.46 580	0.43 576	0.15 115	0.50 287	0.25 360	0.47 182	0.38 165	0.33 279	0.26 174	0.23 172	0.22 194	0.34 193	0.29 303	0.08 72	0.09 305	0.09 182	0.10 261	0.36 605	0.22 472

HART	0.38 265	0.53 415	1.66 313	0.26 208	0.15 115	0.30 39	0.19 138	0.67 353	0.46 271	0.29 253	0.52 417	0.38 327	0.16 83	0.41 260	0.20 145	0.08 72	0.68 717	0.09 182	0.07 116	0.34 585	0.21 457

mmm	0.38 265	0.21 43	1.18 191	0.35 466	0.17 186	0.49 273	0.26 384	0.78 453	0.52 333	0.50 411	0.57 473	0.41 349	0.37 409	0.71 436	0.31 339	0.11 365	0.13 479	0.14 508	0.13 413	0.15 281	0.14 284

Any-RAFT	0.38 265	0.25 118	1.89 433	0.27 234	0.17 186	0.68 553	0.21 213	0.78 453	0.53 351	0.43 341	0.43 323	0.54 446	0.30 348	0.41 260	0.20 145	0.10 272	0.12 451	0.08 77	0.06 27	0.10 120	0.09 91

qqq	0.38 265	0.21 43	1.34 233	0.28 267	0.15 115	0.45 205	0.26 384	0.76 424	0.52 333	0.39 319	0.41 314	0.46 399	0.36 392	0.96 480	0.30 326	0.11 365	0.14 498	0.12 405	0.12 379	0.12 180	0.14 284

PSM-adaLoss	0.38 265	0.27 149	1.78 368	0.44 583	0.17 186	0.60 439	0.29 455	0.51 228	0.52 333	0.47 373	0.43 323	0.44 378	0.28 314	0.47 320	0.28 288	0.12 428	0.08 209	0.12 405	0.10 261	0.17 344	0.12 212

ROB_FTStereo_v2	0.38 265	0.27 149	1.78 368	0.44 583	0.17 186	0.61 459	0.28 429	0.51 228	0.52 333	0.47 373	0.43 323	0.44 378	0.28 314	0.47 320	0.28 288	0.12 428	0.08 209	0.12 405	0.10 261	0.17 344	0.12 212

ROB_FTStereo	0.38 265	0.27 149	1.78 368	0.44 583	0.17 186	0.61 459	0.26 384	0.51 228	0.52 333	0.47 373	0.43 323	0.43 367	0.28 314	0.49 338	0.28 288	0.12 428	0.08 209	0.12 405	0.10 261	0.17 344	0.12 212

HUI-Stereo	0.38 265	0.27 149	1.79 388	0.44 583	0.17 186	0.61 459	0.28 429	0.51 228	0.52 333	0.47 373	0.43 323	0.44 378	0.28 314	0.45 299	0.28 288	0.12 428	0.08 209	0.12 405	0.10 261	0.17 344	0.12 212

RAFT-IKP	0.38 265	0.27 149	1.79 388	0.44 583	0.16 152	0.60 439	0.28 429	0.51 228	0.52 333	0.47 373	0.43 323	0.43 367	0.28 314	0.50 345	0.28 288	0.12 428	0.08 209	0.12 405	0.10 261	0.17 344	0.12 212

raftrobust	0.38 265	0.68 493	1.54 290	0.32 389	0.46 634	0.52 323	0.21 213	0.56 276	0.42 225	0.52 433	0.35 270	0.31 272	0.33 375	0.37 228	0.30 326	0.10 272	0.11 417	0.08 77	0.07 116	0.21 426	0.19 423

sAnonymous2	0.38 265	0.62 459	2.15 516	0.31 357	0.24 383	0.34 74	0.27 409	0.53 253	0.46 271	0.24 182	0.29 204	0.23 172	0.28 314	0.28 101	0.22 193	0.12 428	0.09 305	0.11 333	0.13 413	0.38 621	0.35 614

CroCo_RVC	0.38 265	0.62 459	2.15 516	0.31 357	0.24 383	0.34 74	0.27 409	0.53 253	0.46 271	0.24 182	0.29 204	0.23 172	0.28 314	0.28 101	0.22 193	0.12 428	0.09 305	0.11 333	0.13 413	0.38 621	0.35 614

GMStereo	0.38 265	0.99 633	1.91 444	0.27 234	0.16 152	0.39 132	0.23 298	0.47 182	0.62 451	0.38 312	0.34 265	0.25 206	0.25 253	0.39 247	0.29 303	0.14 510	0.08 209	0.10 252	0.12 379	0.15 281	0.11 163
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
Gwc-CoAtRS	0.38 265	0.33 244	1.92 447	0.27 234	0.41 605	0.48 254	0.19 138	0.59 297	0.46 271	0.43 341	0.39 303	0.57 470	0.26 273	0.32 163	0.26 261	0.09 159	0.09 305	0.09 182	0.31 635	0.11 158	0.09 91

Weightmod_eth	0.39 281	0.45 368	0.99 154	0.28 267	0.28 452	0.39 132	0.23 298	0.46 158	0.36 143	0.28 244	0.63 525	0.33 294	0.36 392	0.76 447	0.27 273	0.67 703	0.10 358	0.10 252	0.09 217	0.47 664	0.22 472

TestStereo-Hl	0.39 281	0.50 402	1.74 339	0.25 160	0.15 115	0.49 273	0.21 213	0.70 370	0.51 321	0.38 312	0.39 303	0.37 318	0.31 358	1.07 494	0.25 247	0.09 159	0.07 88	0.09 182	0.08 166	0.12 180	0.09 91

Lsterematch	0.39 281	0.69 497	1.65 308	0.28 267	0.14 82	0.50 287	0.21 213	0.47 182	0.58 400	0.43 341	0.59 482	0.44 378	0.37 409	0.44 283	0.40 427	0.10 272	0.06 25	0.10 252	0.08 166	0.14 253	0.12 212

NLSM1	0.39 281	0.24 103	0.56 17	0.27 234	0.40 596	0.49 273	0.21 213	1.44 704	1.64 713	0.25 203	0.33 257	0.25 206	0.26 273	0.40 254	0.32 352	0.10 272	0.10 358	0.11 333	0.10 261	0.22 443	0.13 255

AIO_test	0.39 281	0.37 285	1.19 193	0.73 679	0.67 681	0.35 83	0.25 360	0.47 182	0.34 94	0.34 283	0.22 116	0.33 294	0.17 92	1.31 528	0.19 106	0.11 365	0.15 529	0.08 77	0.21 569	0.15 281	0.23 499

rvit_0105_3	0.39 281	0.47 384	1.46 269	0.33 416	0.19 274	0.45 205	0.35 525	0.69 362	0.65 488	0.37 302	0.37 280	0.40 343	0.31 358	0.44 283	0.30 326	0.18 585	0.17 568	0.17 579	0.18 528	0.15 281	0.15 328

CASS	0.39 281	0.30 211	1.61 304	0.32 389	0.17 186	0.53 332	0.24 335	0.70 370	0.49 303	0.59 529	0.54 442	0.40 343	0.40 443	0.41 260	0.30 326	0.17 572	0.10 358	0.14 508	0.11 336	0.18 372	0.17 386
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Patchmatch Stereo++	0.39 281	0.27 149	1.78 368	0.44 583	0.16 152	0.61 459	0.27 409	0.51 228	0.52 333	0.47 373	0.43 323	0.43 367	0.28 314	0.54 364	0.28 288	0.12 428	0.08 209	0.12 405	0.10 261	0.17 344	0.12 212
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	0.39 281	0.27 149	1.78 368	0.44 583	0.17 186	0.61 459	0.27 409	0.51 228	0.52 333	0.47 373	0.43 323	0.44 378	0.28 314	0.55 368	0.28 288	0.12 428	0.08 209	0.12 405	0.10 261	0.17 344	0.12 212

iRAFT	0.39 281	0.27 149	1.78 368	0.44 583	0.16 152	0.61 459	0.27 409	0.51 228	0.52 333	0.47 373	0.43 323	0.43 367	0.28 314	0.54 364	0.28 288	0.12 428	0.08 209	0.12 405	0.10 261	0.17 344	0.12 212

S0	0.40 291	0.69 497	1.02 159	0.30 326	0.19 274	0.61 459	0.35 525	0.48 197	0.31 50	0.34 283	0.50 395	0.32 282	0.32 367	0.34 193	0.36 393	0.19 601	0.14 498	0.17 579	0.20 561	0.46 662	0.65 685

MM-Stereo_test3	0.40 291	0.58 443	1.75 346	0.36 489	0.30 480	0.45 205	0.30 465	0.72 381	0.59 410	0.31 265	0.43 323	0.32 282	0.23 221	0.35 203	0.29 303	0.10 272	0.20 604	0.10 252	0.08 166	0.40 636	0.11 163

rvit_stereo_0075_2	0.40 291	0.40 320	1.88 426	0.33 416	0.32 512	0.41 158	0.22 257	0.58 288	0.53 351	0.38 312	0.51 402	0.40 343	0.27 294	0.44 283	0.29 303	0.20 612	0.15 529	0.22 631	0.15 469	0.18 372	0.23 499

test_sample1	0.40 291	0.18 7	1.19 193	0.31 357	0.18 236	0.48 254	0.23 298	0.78 453	0.49 303	0.44 348	0.44 334	0.45 387	0.41 454	1.39 537	0.33 365	0.11 365	0.09 305	0.10 252	0.09 217	0.12 180	0.13 255

H2IRNET	0.40 291	0.61 453	1.90 438	0.29 304	0.17 186	0.54 339	0.18 122	0.52 244	0.50 314	0.27 237	0.56 464	0.47 407	0.35 386	0.46 308	0.33 365	0.10 272	0.07 88	0.12 405	0.14 442	0.32 564	0.12 212

DCANet-4	0.40 291	0.27 149	2.21 527	0.25 160	0.14 82	0.51 302	0.22 257	0.77 436	0.72 555	0.54 457	0.47 354	0.28 248	0.37 409	0.37 228	0.34 375	0.09 159	0.07 88	0.08 77	0.07 116	0.08 47	0.22 472

test_4	0.40 291	0.37 285	2.01 481	0.29 304	0.21 315	0.50 287	0.28 429	0.47 182	0.39 180	0.42 335	0.76 605	0.38 327	0.22 194	0.52 353	0.33 365	0.08 72	0.07 88	0.11 333	0.15 469	0.28 528	0.07 12

cross-raft	0.40 291	0.27 149	2.22 531	0.30 326	0.17 186	0.49 273	0.35 525	0.71 375	0.39 180	0.43 341	0.45 338	0.64 507	0.25 253	0.32 163	0.25 247	0.08 72	0.08 209	0.09 182	0.23 584	0.11 158	0.14 284

TestStereo_HL2	0.41 299	0.86 576	1.82 401	0.26 208	0.16 152	0.48 254	0.20 166	0.62 319	0.51 321	0.35 289	0.41 314	0.32 282	0.27 294	1.09 497	0.29 303	0.10 272	0.07 88	0.08 77	0.07 116	0.13 217	0.10 132

GGDA	0.41 299	0.90 593	1.83 405	0.26 208	0.15 115	0.50 287	0.20 166	0.63 328	0.52 333	0.35 289	0.41 314	0.31 272	0.27 294	1.11 502	0.27 273	0.10 272	0.07 88	0.08 77	0.07 116	0.13 217	0.10 132

FE-Mocha	0.41 299	0.31 225	1.44 262	0.28 267	0.33 527	0.41 158	0.17 99	0.69 362	0.45 260	0.44 348	0.50 395	0.41 349	0.45 497	0.36 217	1.17 637	0.10 272	0.08 209	0.11 333	0.21 569	0.13 217	0.13 255

MM-Stereo_test1	0.41 299	0.39 312	2.29 546	0.38 531	0.26 425	0.44 195	0.28 429	0.63 328	0.51 321	0.40 321	0.32 247	0.26 221	0.26 273	0.46 308	0.22 193	0.09 159	0.21 614	0.10 252	0.09 217	0.39 631	0.15 328

FLISNet	0.41 299	0.63 469	1.72 331	0.27 234	0.21 315	0.45 205	0.19 138	0.55 270	0.41 211	0.57 497	0.59 482	0.65 512	0.45 497	0.45 299	0.39 419	0.08 72	0.09 305	0.10 252	0.11 336	0.20 410	0.10 132

CoSv	0.41 299	0.63 469	1.72 331	0.27 234	0.21 315	0.45 205	0.19 138	0.55 270	0.41 211	0.57 497	0.59 482	0.65 512	0.45 497	0.45 299	0.39 419	0.08 72	0.09 305	0.10 252	0.11 336	0.20 410	0.10 132

AIO_rvc	0.41 299	0.64 474	1.29 217	0.58 659	0.39 586	0.37 109	0.24 335	0.50 217	0.43 236	0.28 244	0.23 132	0.25 206	0.16 83	0.99 483	0.19 106	0.10 272	0.16 547	0.08 77	0.11 336	0.25 489	0.85 703

test_sample2	0.41 299	0.19 11	1.23 203	0.31 357	0.17 186	0.51 302	0.27 409	0.81 478	0.55 373	0.44 348	0.45 338	0.46 399	0.38 419	1.51 559	0.30 326	0.12 428	0.09 305	0.11 333	0.10 261	0.14 253	0.14 284

GMStereo_Zeroshot	0.41 299	0.36 282	1.54 290	0.41 561	0.19 274	0.52 323	0.19 138	0.59 297	0.52 333	0.57 497	0.59 482	0.63 497	0.29 337	0.58 377	0.33 365	0.15 533	0.09 305	0.16 558	0.09 217	0.24 475	0.12 212

MIM_Stereo	0.41 299	0.60 448	1.88 426	0.31 357	0.21 315	0.50 287	0.19 138	0.64 332	0.44 244	0.43 341	0.53 430	0.43 367	0.27 294	0.51 349	0.28 288	0.08 72	0.14 498	0.11 333	0.10 261	0.26 511	0.26 537

LL-Strereo2	0.41 299	0.90 593	1.83 405	0.44 583	0.24 383	0.54 339	0.27 409	0.58 288	0.45 260	0.41 330	0.33 257	0.44 378	0.21 177	0.44 283	0.34 375	0.09 159	0.08 209	0.16 558	0.14 442	0.17 344	0.17 386

BUS	0.41 299	0.27 149	1.13 180	0.30 326	0.21 315	0.91 650	0.23 298	1.00 648	0.61 433	0.63 568	0.53 430	0.66 519	0.30 348	0.43 273	0.32 352	0.13 464	0.10 358	0.14 508	0.12 379	0.12 180	0.11 163

BSDual-CNN	0.41 299	0.27 149	1.13 180	0.30 326	0.21 315	0.76 598	0.31 478	1.00 648	0.61 433	0.63 568	0.53 430	0.63 497	0.37 409	0.43 273	0.38 408	0.13 464	0.10 358	0.14 508	0.12 379	0.12 180	0.11 163

psmg	0.41 299	0.27 149	1.13 180	0.27 234	0.21 315	0.75 594	0.36 533	0.90 557	0.61 433	0.59 529	0.59 482	0.63 497	0.37 409	0.43 273	0.38 408	0.13 464	0.10 358	0.13 469	0.12 379	0.13 217	0.11 163

GMOStereo	0.41 299	0.62 459	1.78 368	0.28 267	0.36 562	0.51 302	0.31 478	0.53 253	0.44 244	0.57 497	0.48 368	0.41 349	0.27 294	0.28 101	0.23 204	0.08 72	0.38 680	0.13 469	0.11 336	0.34 585	0.11 163

error version	0.41 299	0.62 459	1.78 368	0.28 267	0.36 562	0.51 302	0.31 478	0.53 253	0.44 244	0.57 497	0.48 368	0.41 349	0.27 294	0.28 101	0.23 204	0.08 72	0.38 680	0.13 469	0.11 336	0.34 585	0.11 163

test-v	0.41 299	0.62 459	1.78 368	0.28 267	0.36 562	0.51 302	0.31 478	0.53 253	0.44 244	0.57 497	0.48 368	0.41 349	0.27 294	0.28 101	0.23 204	0.08 72	0.38 680	0.13 469	0.11 336	0.34 585	0.11 163

CRE-IMP	0.41 299	0.22 61	1.76 355	0.48 616	0.17 186	0.79 615	0.69 668	0.52 244	0.52 333	0.47 373	0.42 320	0.45 387	0.26 273	0.41 260	0.31 339	0.11 365	0.07 88	0.12 405	0.09 217	0.17 344	0.23 499

test-2	0.41 299	0.62 459	1.78 368	0.28 267	0.36 562	0.51 302	0.31 478	0.53 253	0.44 244	0.57 497	0.48 368	0.41 349	0.27 294	0.28 101	0.23 204	0.08 72	0.38 680	0.13 469	0.11 336	0.34 585	0.11 163

CFNet-RSSM	0.41 299	0.32 234	2.20 526	0.27 234	0.44 615	0.52 323	0.19 138	0.76 424	0.48 295	0.43 341	0.36 274	0.54 446	0.26 273	0.33 178	0.25 247	0.09 159	0.08 209	0.09 182	0.38 666	0.10 120	0.09 91

DMCA	0.41 299	0.52 408	1.26 208	0.31 357	0.24 383	0.59 426	0.26 384	0.77 436	0.63 464	0.58 515	0.48 368	0.57 470	0.35 386	0.40 254	0.50 484	0.14 510	0.10 358	0.14 508	0.10 261	0.15 281	0.15 328

WQFJA1	0.42 320	0.24 103	0.53 11	0.26 208	0.38 580	0.48 254	0.23 298	1.72 715	2.07 729	0.25 203	0.25 161	0.28 248	0.27 294	0.32 163	0.34 375	0.09 159	0.11 417	0.10 252	0.08 166	0.20 410	0.13 255

WQFJX	0.42 320	0.25 118	0.55 14	0.26 208	0.39 586	0.47 237	0.23 298	1.76 717	1.82 723	0.26 221	0.26 174	0.28 248	0.28 314	0.42 268	0.32 352	0.10 272	0.10 358	0.09 182	0.08 166	0.24 475	0.16 364

NLMM	0.42 320	0.24 103	0.53 11	0.26 208	0.38 580	0.48 254	0.23 298	1.72 715	2.06 728	0.25 203	0.25 161	0.28 248	0.27 294	0.32 163	0.34 375	0.09 159	0.11 417	0.10 252	0.08 166	0.20 410	0.13 255

AE-Stereo	0.42 320	0.29 193	1.65 308	0.43 576	0.47 639	0.56 371	0.23 298	0.86 525	0.46 271	0.31 265	0.41 314	0.43 367	0.24 237	0.34 193	0.24 232	0.09 159	0.48 701	0.11 333	0.45 680	0.22 443	0.19 423

ACVNet-DCA	0.42 320	0.64 474	2.07 493	0.35 466	0.14 82	0.76 598	0.25 360	0.76 424	0.52 333	0.31 265	0.38 294	0.24 190	0.38 419	0.69 429	0.19 106	0.10 272	0.24 632	0.11 333	0.09 217	0.12 180	0.14 284

dd	0.42 320	0.96 615	1.77 364	0.31 357	0.17 186	0.57 390	0.26 384	0.49 208	0.68 516	0.41 330	0.40 308	0.34 302	0.27 294	0.45 299	0.40 427	0.17 572	0.10 358	0.13 469	0.12 379	0.21 426	0.12 212

Anonymous3	0.42 320	0.35 272	2.09 499	0.33 416	0.24 383	0.72 573	0.31 478	0.74 400	0.55 373	0.35 289	0.40 308	0.33 294	0.29 337	0.44 283	0.28 288	0.18 585	0.18 580	0.13 469	0.13 413	0.17 344	0.17 386

DCANet	0.42 320	0.77 537	1.95 463	0.25 160	0.14 82	0.51 302	0.22 257	0.77 436	0.72 555	0.54 457	0.48 368	0.31 272	0.41 454	0.36 217	0.39 419	0.09 159	0.07 88	0.09 182	0.07 116	0.13 217	0.23 499

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 320	0.86 576	1.78 368	0.28 267	0.17 186	0.52 323	0.20 166	0.62 319	0.61 433	0.50 411	0.61 506	0.39 334	0.32 367	0.35 203	0.30 326	0.07 29	0.10 358	0.09 182	0.09 217	0.35 598	0.10 132

Weightmod	0.43 329	0.56 435	0.91 133	0.26 208	0.22 345	0.56 371	0.22 257	0.45 149	0.38 165	0.30 259	0.72 593	0.38 327	0.32 367	0.61 396	0.33 365	0.40 683	0.14 498	0.10 252	0.10 261	0.52 678	1.06 721

fff	0.43 329	0.77 537	1.95 463	0.24 132	0.13 57	0.51 302	0.22 257	0.77 436	0.75 589	0.54 457	0.47 354	0.31 272	0.65 604	0.36 217	0.34 375	0.09 159	0.07 88	0.08 77	0.07 116	0.08 47	0.22 472

DisPM	0.43 329	0.33 244	1.78 368	0.57 657	0.18 236	0.59 426	0.63 656	0.53 253	0.61 433	0.60 539	0.53 430	0.38 327	0.26 273	0.75 443	0.29 303	0.12 428	0.07 88	0.12 405	0.11 336	0.11 158	0.14 284

IER	0.43 329	0.38 299	1.69 319	0.26 208	0.25 407	0.66 534	0.26 384	0.71 375	0.55 373	0.54 457	0.59 482	0.60 488	0.53 551	0.52 353	0.39 419	0.11 365	0.08 209	0.11 333	0.11 336	0.14 253	0.11 163

test-3	0.43 329	0.20 27	1.70 323	0.34 449	0.32 512	0.45 205	0.23 298	0.71 375	0.46 271	0.51 424	0.29 204	0.45 387	0.21 177	0.59 383	0.98 602	0.08 72	0.07 88	0.10 252	0.35 653	0.29 535	0.28 555

test_1	0.43 329	0.20 27	1.70 323	0.34 449	0.32 512	0.45 205	0.23 298	0.71 375	0.46 271	0.50 411	0.29 204	0.45 387	0.21 177	0.59 383	0.98 602	0.08 72	0.07 88	0.10 252	0.35 653	0.29 535	0.29 563

rafts_anoy	0.43 329	0.89 589	1.96 472	0.32 389	0.30 480	0.48 254	0.24 335	0.62 319	0.49 303	0.37 302	0.38 294	0.33 294	0.30 348	0.51 349	0.34 375	0.10 272	0.39 687	0.13 469	0.15 469	0.17 344	0.15 328

RALAANet	0.43 329	0.98 628	1.90 438	0.32 389	0.23 368	0.48 254	0.19 138	0.67 353	0.53 351	0.48 392	0.45 338	0.39 334	0.30 348	0.48 327	0.37 401	0.10 272	0.08 209	0.11 333	0.14 442	0.27 522	0.10 132

csc	0.43 329	0.77 537	1.95 463	0.24 132	0.13 57	0.51 302	0.22 257	0.77 436	0.75 589	0.54 457	0.47 354	0.31 272	0.65 604	0.36 217	0.34 375	0.09 159	0.07 88	0.08 77	0.07 116	0.08 47	0.22 472

cscssc	0.43 329	0.77 537	1.95 463	0.24 132	0.13 57	0.51 302	0.22 257	0.77 436	0.75 589	0.54 457	0.47 354	0.31 272	0.65 604	0.36 217	0.34 375	0.09 159	0.07 88	0.08 77	0.07 116	0.08 47	0.22 472

S	0.44 339	0.42 339	1.08 171	0.27 234	0.24 383	0.66 534	0.28 429	0.53 253	0.46 271	0.45 359	0.56 464	0.33 294	0.39 433	0.31 149	0.30 326	0.17 572	0.11 417	0.19 608	0.20 561	0.52 678	1.29 727

ManiGeoR	0.44 339	1.04 646	2.50 595	0.22 69	0.19 274	0.47 237	0.18 122	0.72 381	0.53 351	0.28 244	0.36 274	0.32 282	0.28 314	0.85 465	0.33 365	0.10 272	0.07 88	0.09 182	0.07 116	0.12 180	0.10 132

HLF11	0.44 339	0.97 623	2.44 576	0.22 69	0.19 274	0.43 183	0.17 99	0.66 342	0.51 321	0.33 279	0.40 308	0.31 272	0.29 337	0.88 472	0.35 387	0.10 272	0.08 209	0.08 77	0.07 116	0.13 217	0.11 163

HLf10	0.44 339	1.04 646	2.50 595	0.22 69	0.19 274	0.47 237	0.18 122	0.72 381	0.53 351	0.28 244	0.36 274	0.32 282	0.28 314	0.85 465	0.33 365	0.10 272	0.07 88	0.09 182	0.07 116	0.12 180	0.10 132

IGEV_i1	0.44 339	0.26 136	2.01 481	0.33 416	0.18 236	0.58 407	0.27 409	0.84 505	0.49 303	0.45 359	0.47 354	0.55 449	0.33 375	0.65 414	0.36 393	0.11 365	0.11 417	0.13 469	0.19 548	0.17 344	0.28 555

Selective-IGEV-i1	0.44 339	0.23 84	1.30 220	0.33 416	0.45 626	0.60 439	0.32 501	0.85 514	0.64 472	0.42 335	0.52 417	0.60 488	0.28 314	0.46 308	0.34 375	0.10 272	0.10 358	0.13 469	0.28 610	0.14 253	0.75 694

rvit_105_1	0.44 339	0.54 424	1.46 269	0.36 489	0.24 383	0.51 302	0.45 594	0.75 411	0.74 575	0.45 359	0.44 334	0.44 378	0.36 392	0.62 397	0.38 408	0.20 612	0.18 580	0.18 601	0.22 581	0.18 372	0.18 406

model_zeroshot	0.44 339	0.68 493	1.97 477	0.28 267	0.18 236	0.69 559	0.21 213	0.63 328	0.40 198	1.00 670	0.34 265	0.42 363	0.20 162	0.69 429	0.24 232	0.10 272	0.22 620	0.10 252	0.22 581	0.12 180	0.10 132

1test111	0.44 339	0.64 474	2.07 493	0.35 466	0.14 82	0.76 598	0.25 360	0.76 424	0.52 333	0.31 265	0.38 294	0.24 190	0.38 419	0.96 480	0.30 326	0.10 272	0.24 632	0.11 333	0.09 217	0.12 180	0.14 284

tt1	0.44 339	0.64 474	1.83 405	0.35 466	0.14 82	0.76 598	0.25 360	0.74 400	0.88 641	0.31 265	0.37 280	0.25 206	0.35 386	0.63 400	0.19 106	0.10 272	0.24 632	0.11 333	0.09 217	0.25 489	0.36 622

RAFT-Test	0.44 339	0.38 299	2.01 481	0.27 234	0.44 615	0.64 512	0.37 542	0.72 381	0.57 389	0.45 359	0.48 368	0.65 512	0.24 237	0.35 203	0.29 303	0.09 159	0.11 417	0.09 182	0.38 666	0.10 120	0.11 163

4D-IteraStereo	0.44 339	0.96 615	2.63 619	0.27 234	0.30 480	0.45 205	0.25 360	0.52 244	0.50 314	0.40 321	0.31 236	0.40 343	0.19 147	0.35 203	0.32 352	0.09 159	0.06 25	0.12 405	0.11 336	0.19 394	0.30 576

ToySt	0.44 339	0.61 453	1.89 433	0.29 304	0.18 236	0.55 354	0.35 525	0.67 353	0.53 351	0.39 319	0.50 395	0.59 481	0.43 483	0.51 349	0.49 479	0.10 272	0.12 451	0.13 469	0.16 494	0.24 475	0.19 423

UDGNet	0.44 339	1.02 644	1.74 339	0.35 466	0.19 274	0.58 407	0.23 298	0.49 208	0.66 504	0.41 330	0.38 294	0.34 302	0.29 337	0.53 359	0.30 326	0.24 646	0.10 358	0.37 681	0.19 548	0.27 522	0.15 328

test_3	0.44 339	0.20 27	1.70 323	0.36 489	0.32 512	0.47 237	0.30 465	0.73 395	0.49 303	0.50 411	0.30 219	0.45 387	0.22 194	0.59 383	0.98 602	0.08 72	0.10 358	0.11 333	0.35 653	0.29 535	0.28 555

GANet-ADL	0.44 339	0.41 330	2.31 548	0.33 416	0.20 298	0.57 390	0.25 360	0.75 411	0.54 366	0.42 335	0.59 482	0.56 463	0.30 348	0.40 254	0.38 408	0.14 510	0.11 417	0.09 182	0.08 166	0.22 443	0.17 386

DeepStereo_RVC	0.44 339	0.28 178	1.92 447	0.49 618	0.17 186	0.60 439	0.59 642	0.50 217	0.52 333	0.49 404	0.45 338	0.39 334	0.86 652	0.45 299	0.33 365	0.11 365	0.08 209	0.11 333	0.09 217	0.15 281	0.19 423

test-1	0.44 339	0.48 389	1.69 319	0.30 326	0.27 438	0.50 287	0.28 429	0.80 474	0.43 236	0.40 321	0.54 442	0.41 349	0.24 237	0.31 149	1.16 635	0.09 159	0.20 604	0.10 252	0.17 514	0.11 158	0.26 537

raft+_RVC	0.44 339	0.67 490	1.85 411	0.34 449	0.71 686	0.51 302	0.25 360	0.64 332	0.51 321	0.35 289	0.45 338	0.32 282	0.28 314	0.43 273	0.32 352	0.09 159	0.19 593	0.10 252	0.09 217	0.20 410	0.40 644

GES	0.44 339	0.28 178	1.88 426	0.30 326	0.18 236	0.61 459	0.30 465	0.88 545	0.46 271	0.47 373	0.52 417	0.39 334	0.42 472	0.58 377	0.67 550	0.15 533	0.11 417	0.12 405	0.10 261	0.15 281	0.17 386

AFF-stereo	0.44 339	0.96 615	1.78 368	0.31 357	0.15 115	0.50 287	0.21 213	0.64 332	0.63 464	0.47 373	0.64 542	0.49 421	0.34 384	0.46 308	0.31 339	0.08 72	0.09 305	0.10 252	0.10 261	0.37 614	0.10 132

FENet	0.44 339	0.30 211	2.42 570	0.32 389	0.17 186	0.58 407	0.22 257	0.77 436	0.59 410	0.47 373	0.42 320	0.55 449	0.38 419	0.49 338	0.47 468	0.12 428	0.09 305	0.12 405	0.11 336	0.13 217	0.16 364

AdaStereo	0.44 339	0.38 299	1.79 388	0.34 449	0.20 298	0.57 390	0.28 429	0.92 578	0.69 525	0.52 433	0.55 452	0.61 491	0.33 375	0.48 327	0.39 419	0.17 572	0.08 209	0.17 579	0.11 336	0.18 372	0.12 212
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.
HLf8	0.45 362	1.10 656	2.46 580	0.21 38	0.19 274	0.51 302	0.18 122	0.76 424	0.58 400	0.32 275	0.37 280	0.32 282	0.28 314	0.92 474	0.26 261	0.12 428	0.07 88	0.09 182	0.07 116	0.14 253	0.11 163

Hybrid-DGEV-03	0.45 362	0.88 584	1.75 346	0.29 304	0.17 186	0.58 407	0.24 335	0.65 339	0.48 295	0.59 529	1.01 655	0.39 334	0.28 314	0.41 260	0.34 375	0.09 159	0.08 209	0.12 405	0.09 217	0.34 585	0.24 514

WQFJX1	0.45 362	0.28 178	0.56 17	0.27 234	0.35 553	0.48 254	0.25 360	1.98 728	2.08 730	0.26 221	0.26 174	0.29 261	0.28 314	0.50 345	0.31 339	0.10 272	0.11 417	0.10 252	0.08 166	0.23 458	0.14 284

AIO-test1	0.45 362	0.87 580	2.27 542	0.33 416	0.33 527	0.50 287	0.22 257	0.74 400	0.66 504	0.29 253	0.41 314	0.29 261	0.22 194	0.73 439	0.29 303	0.09 159	0.08 209	0.12 405	0.14 442	0.30 547	0.22 472

StereoVision	0.45 362	0.72 510	1.94 460	0.33 416	0.32 512	0.47 237	0.26 384	0.68 358	0.57 389	0.32 275	0.89 635	0.45 387	0.27 294	0.49 338	0.36 393	0.13 464	0.15 529	0.16 558	0.15 469	0.19 394	0.13 255

ADStereo(finetuned)	0.45 362	0.77 537	2.12 508	0.25 160	0.14 82	0.51 302	0.22 257	0.77 436	0.72 555	0.54 457	0.48 368	0.31 272	0.76 635	0.37 228	0.38 408	0.09 159	0.07 88	0.09 182	0.07 116	0.13 217	0.23 499

PFNet+	0.45 362	0.37 285	1.86 419	0.46 603	0.18 236	0.58 407	0.77 680	0.52 244	0.64 472	0.56 486	0.48 368	0.39 334	0.26 273	0.93 475	0.32 352	0.13 464	0.09 305	0.14 508	0.13 413	0.12 180	0.15 328

RAFT	0.45 362	0.92 597	1.59 298	0.34 449	0.19 274	0.46 225	0.35 525	0.65 339	0.49 303	0.49 404	0.49 385	0.70 554	0.40 443	0.47 320	0.32 352	0.11 365	0.16 547	0.14 508	0.13 413	0.51 674	0.13 255

TestStereo	0.45 362	0.54 424	2.11 504	0.29 304	0.16 152	0.43 183	0.24 335	0.54 266	0.45 260	0.37 302	0.46 347	0.34 302	0.27 294	1.98 645	0.27 273	0.11 365	0.08 209	0.12 405	0.09 217	0.14 253	0.08 60

CFNet_pseudo	0.45 362	0.46 373	2.23 535	0.25 160	0.19 274	0.56 371	0.21 213	0.77 436	0.60 415	0.49 404	0.56 464	0.69 543	0.47 523	0.52 353	0.31 339	0.11 365	0.10 358	0.15 539	0.10 261	0.17 344	0.14 284

RALCasStereoNet	0.45 362	0.88 584	1.85 411	0.30 326	0.26 425	0.49 273	0.26 384	0.58 288	0.51 321	0.36 296	0.48 368	0.36 313	0.28 314	0.55 368	0.34 375	0.10 272	0.53 704	0.09 182	0.08 166	0.25 489	0.34 611

ACVNet	0.45 362	0.44 358	1.79 388	0.28 267	0.21 315	0.59 426	0.36 533	0.66 342	0.68 516	0.45 359	0.59 482	0.69 543	0.40 443	0.44 283	0.55 509	0.11 365	0.09 305	0.10 252	0.09 217	0.34 585	0.10 132

ccs_rob	0.45 362	0.46 373	2.22 531	0.26 208	0.19 274	0.56 371	0.21 213	0.77 436	0.60 415	0.49 404	0.56 464	0.69 543	0.47 523	0.52 353	0.31 339	0.11 365	0.09 305	0.16 558	0.10 261	0.17 344	0.14 284

NLMM1	0.46 375	0.27 149	0.53 11	0.27 234	0.38 580	0.49 273	0.24 335	1.97 727	2.38 733	0.28 244	0.27 183	0.26 221	0.25 253	0.47 320	0.31 339	0.10 272	0.11 417	0.10 252	0.09 217	0.23 458	0.15 328

NLCSM	0.46 375	0.37 285	0.72 82	0.29 304	0.36 562	0.49 273	0.27 409	1.33 698	1.59 712	0.29 253	0.29 204	0.29 261	0.31 358	1.44 543	0.35 387	0.11 365	0.11 417	0.11 333	0.10 261	0.35 598	0.14 284

Reg-Stereo(zero)	0.46 375	0.17 2	2.10 503	0.24 132	0.34 540	0.51 302	0.42 568	0.50 217	0.54 366	0.37 302	0.46 347	0.54 446	0.60 583	0.43 273	1.10 625	0.08 72	0.09 305	0.08 77	0.22 581	0.12 180	0.22 472

xx1	0.46 375	0.64 474	2.07 493	0.35 466	0.14 82	0.76 598	0.25 360	0.74 400	1.01 664	0.31 265	0.38 294	0.46 399	0.36 392	0.69 429	0.19 106	0.10 272	0.24 632	0.12 405	0.12 379	0.12 180	0.14 284

rrr	0.46 375	0.34 263	3.08 677	0.27 234	0.16 152	0.45 205	0.28 429	1.09 678	0.51 321	0.24 182	0.21 96	0.26 221	0.25 253	0.64 402	0.52 494	0.09 159	0.07 88	0.10 252	0.29 616	0.16 320	0.25 526

MSKI-zero shot	0.46 375	0.38 299	2.47 586	0.27 234	0.43 614	0.56 371	0.20 166	0.77 436	0.43 236	0.60 539	0.51 402	0.44 378	0.17 92	0.68 423	0.21 167	0.09 159	0.29 659	0.09 182	0.32 641	0.14 253	0.10 132

PCWNet_CMD	0.46 375	0.45 368	2.28 544	0.26 208	0.20 298	0.55 354	0.21 213	0.75 411	0.64 472	0.48 392	0.55 452	0.68 536	0.57 569	0.46 308	0.30 326	0.11 365	0.10 358	0.14 508	0.10 261	0.18 372	0.14 284

RAFT_CTSACE	0.46 375	0.76 527	2.07 493	0.35 466	0.30 480	0.54 339	0.30 465	0.61 315	0.48 295	0.49 404	0.76 605	0.55 449	0.36 392	0.58 377	0.22 193	0.08 72	0.13 479	0.11 333	0.10 261	0.41 639	0.08 60

NRIStereo	0.46 375	0.25 118	1.77 364	0.47 608	0.16 152	0.95 655	0.74 676	0.51 228	0.56 385	0.48 392	0.39 303	0.59 481	0.29 337	0.77 452	0.32 352	0.11 365	0.13 479	0.11 333	0.09 217	0.21 426	0.24 514

ICVP	0.46 375	0.29 193	2.41 568	0.33 416	0.22 345	0.59 426	0.55 629	0.75 411	0.50 314	0.44 348	0.60 499	0.49 421	0.35 386	0.53 359	0.37 401	0.16 556	0.16 547	0.14 508	0.11 336	0.15 281	0.15 328
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
HCRNet	0.46 375	0.49 394	1.65 308	0.38 531	0.29 462	0.58 407	0.22 257	0.75 411	0.62 451	0.47 373	0.49 385	0.48 419	0.36 392	1.12 506	0.37 401	0.15 533	0.10 358	0.15 539	0.13 413	0.17 344	0.17 386

test_xeample3	0.46 375	0.34 263	2.99 671	0.37 514	0.16 152	0.49 273	0.33 511	1.06 672	0.44 244	0.25 203	0.23 132	0.24 190	0.25 253	0.49 338	0.56 517	0.09 159	0.07 88	0.10 252	0.40 672	0.17 344	0.26 537

SFCPSM	0.46 375	0.24 103	2.35 557	0.27 234	0.27 438	0.70 565	0.32 501	0.96 614	0.63 464	0.49 404	0.52 417	0.43 367	0.36 392	0.52 353	0.43 447	0.12 428	0.09 305	0.12 405	0.16 494	0.16 320	0.12 212

UPFNet	0.46 375	0.28 178	1.73 334	0.33 416	0.32 512	0.65 527	0.38 549	0.83 492	0.59 410	0.57 497	0.52 417	0.61 491	0.40 443	0.75 443	0.52 494	0.13 464	0.12 451	0.13 469	0.12 379	0.15 281	0.11 163

MSMDNet	0.46 375	0.44 358	2.28 544	0.26 208	0.20 298	0.55 354	0.21 213	0.75 411	0.64 472	0.48 392	0.55 452	0.68 536	0.56 563	0.46 308	0.30 326	0.11 365	0.10 358	0.13 469	0.10 261	0.18 372	0.15 328

HITNet	0.46 375	0.92 597	2.09 499	0.33 416	0.14 82	0.55 354	0.22 257	0.83 492	0.56 385	0.51 424	0.49 385	0.48 419	0.37 409	0.48 327	0.54 505	0.09 159	0.06 25	0.10 252	0.08 166	0.23 458	0.09 91
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
PStereo	0.47 391	1.01 639	1.49 279	0.56 651	0.20 298	0.51 302	0.33 511	0.48 197	0.60 415	0.36 296	0.22 116	0.35 306	0.44 492	0.53 359	0.54 505	0.31 672	0.20 604	0.20 618	0.17 514	0.43 649	0.45 654

ISRNet	0.47 391	0.44 358	1.55 292	0.37 514	0.31 501	0.49 273	0.19 138	0.75 411	0.66 504	0.63 568	0.71 588	0.67 529	0.39 433	0.58 377	0.44 453	0.23 637	0.16 547	0.21 627	0.20 561	0.21 426	0.25 526

test_sample7	0.47 391	0.33 244	1.49 279	0.34 449	0.20 298	0.51 302	0.30 465	0.93 586	0.66 504	0.57 497	0.51 402	0.55 449	0.45 497	1.11 502	0.38 408	0.17 572	0.14 498	0.16 558	0.15 469	0.19 394	0.18 406

cc1	0.47 391	0.64 474	2.07 493	0.35 466	0.14 82	0.76 598	0.25 360	0.74 400	1.01 664	0.31 265	0.38 294	0.24 190	0.38 419	0.69 429	0.19 106	0.10 272	0.24 632	0.11 333	0.09 217	0.25 489	0.40 644

ffm	0.47 391	0.23 84	2.01 481	0.30 326	0.21 315	0.57 390	0.26 384	0.74 400	0.88 641	0.53 444	0.63 525	0.66 519	0.39 433	0.63 400	0.19 106	0.10 272	0.24 632	0.15 539	0.13 413	0.25 489	0.36 622

hknet	0.47 391	0.29 193	1.70 323	0.30 326	0.24 383	0.76 598	0.31 478	1.00 648	0.64 472	0.63 568	0.53 430	0.80 599	0.38 419	0.77 452	0.37 401	0.11 365	0.10 358	0.14 508	0.12 379	0.12 180	0.11 163

BEATNet_4x	0.47 391	0.73 518	1.91 444	0.33 416	0.15 115	0.56 371	0.25 360	0.85 514	0.58 400	0.54 457	0.51 402	0.57 470	0.42 472	0.57 372	0.61 534	0.11 365	0.08 209	0.12 405	0.09 217	0.20 410	0.16 364

MEA-ACV	0.48 398	0.31 225	1.43 259	0.30 326	0.19 274	0.64 512	0.29 455	0.85 514	0.67 513	0.55 476	0.59 482	0.63 497	0.58 575	1.22 517	0.53 498	0.12 428	0.12 451	0.12 405	0.15 469	0.13 217	0.14 284

TestStereo_HLe17	0.48 398	1.17 675	2.73 638	0.22 69	0.18 236	0.50 287	0.21 213	0.78 453	0.58 400	0.31 265	0.37 280	0.31 272	0.28 314	1.06 493	0.25 247	0.10 272	0.06 25	0.09 182	0.08 166	0.13 217	0.09 91

ITSA-stereo	0.48 398	0.33 244	1.20 197	0.33 416	0.18 236	0.60 439	0.29 455	0.94 595	0.80 617	0.50 411	0.49 385	0.53 438	0.59 579	1.25 525	0.64 543	0.15 533	0.12 451	0.17 579	0.16 494	0.18 372	0.23 499

qqq1	0.48 398	0.46 373	1.60 300	0.30 326	0.15 115	0.45 205	0.24 335	0.90 557	0.72 555	0.56 486	0.64 542	0.51 429	0.41 454	1.87 626	0.23 204	0.13 464	0.10 358	0.09 182	0.08 166	0.14 253	0.11 163

fff1	0.48 398	0.46 373	1.60 300	0.30 326	0.15 115	0.45 205	0.24 335	0.90 557	0.72 555	0.56 486	0.64 542	0.51 429	0.41 454	1.87 626	0.23 204	0.13 464	0.10 358	0.09 182	0.08 166	0.14 253	0.11 163

MyStereo04	0.48 398	0.40 320	2.65 623	0.29 304	0.23 368	0.60 439	0.31 478	0.83 492	0.75 589	0.47 373	0.36 274	0.53 438	0.42 472	0.53 359	0.39 419	0.09 159	0.18 580	0.12 405	0.11 336	0.16 320	0.19 423

CFNet_ucs	0.48 398	0.50 402	2.32 549	0.26 208	0.22 345	0.57 390	0.22 257	0.85 514	0.65 488	0.53 444	0.64 542	0.68 536	0.44 492	0.54 364	0.31 339	0.13 464	0.12 451	0.16 558	0.11 336	0.19 394	0.17 386

anonymousa	0.48 398	0.46 373	2.44 576	0.29 304	0.34 540	0.61 459	0.25 360	0.66 342	0.54 366	0.53 444	0.77 609	0.73 566	0.46 513	0.33 178	0.31 339	0.10 272	0.09 305	0.12 405	0.29 616	0.10 120	0.19 423

NF-Stereo	0.48 398	0.25 118	1.81 395	0.52 631	0.16 152	0.61 459	0.44 586	0.66 342	0.61 433	0.50 411	0.47 354	0.37 318	0.26 273	1.45 548	0.79 580	0.11 365	0.07 88	0.12 405	0.10 261	0.13 217	0.16 364

OCTAStereo	0.48 398	0.25 118	1.81 395	0.52 631	0.16 152	0.61 459	0.43 575	0.66 342	0.61 433	0.50 411	0.47 354	0.37 318	0.26 273	1.44 543	0.80 581	0.11 365	0.07 88	0.12 405	0.10 261	0.13 217	0.17 386

PSM-softLoss	0.48 398	0.27 149	1.85 411	0.51 627	0.17 186	0.61 459	0.40 558	0.61 315	0.57 389	0.52 433	0.48 368	0.39 334	0.25 253	1.46 549	0.77 573	0.12 428	0.08 209	0.13 469	0.12 379	0.12 180	0.14 284

KMStereo	0.48 398	0.27 149	1.85 411	0.51 627	0.17 186	0.61 459	0.40 558	0.61 315	0.57 389	0.52 433	0.48 368	0.39 334	0.25 253	1.46 549	0.77 573	0.12 428	0.08 209	0.13 469	0.12 379	0.12 180	0.14 284

KYRaft	0.48 398	0.29 193	1.75 346	0.33 416	0.21 315	0.75 594	0.44 586	0.58 288	0.57 389	0.64 578	0.93 642	0.53 438	0.72 623	0.60 390	0.24 232	0.10 272	0.07 88	0.12 405	0.14 442	0.12 180	0.54 670

RE-Stereo	0.48 398	0.25 118	1.81 395	0.52 631	0.16 152	0.61 459	0.43 575	0.66 342	0.60 415	0.50 411	0.47 354	0.37 318	0.26 273	1.44 543	0.78 576	0.11 365	0.07 88	0.12 405	0.10 261	0.13 217	0.17 386

TVStereo	0.48 398	0.25 118	1.81 395	0.52 631	0.16 152	0.61 459	0.43 575	0.66 342	0.60 415	0.50 411	0.47 354	0.37 318	0.26 273	1.44 543	0.78 576	0.11 365	0.07 88	0.12 405	0.10 261	0.13 217	0.17 386

111	0.48 398	1.09 655	1.95 463	0.24 132	0.13 57	0.59 426	0.26 384	0.83 492	0.78 609	0.48 392	0.52 417	0.56 463	0.38 419	0.49 338	0.38 408	0.09 159	0.07 88	0.09 182	0.07 116	0.23 458	0.35 614

acv_ft	0.48 398	0.44 358	1.76 355	0.32 389	0.41 605	0.63 498	0.28 429	0.81 478	0.68 516	0.61 548	0.59 482	0.69 543	0.45 497	0.44 283	0.63 538	0.11 365	0.09 305	0.10 252	0.09 217	0.41 639	0.10 132

UCFNet_RVC	0.48 398	0.82 561	1.85 411	0.30 326	0.27 438	0.64 512	0.26 384	0.74 400	0.55 373	0.48 392	0.53 430	0.63 497	0.41 454	0.88 472	0.38 408	0.15 533	0.10 358	0.17 579	0.17 514	0.18 372	0.15 328

MLCV	0.48 398	0.89 589	1.85 411	0.29 304	0.14 82	0.59 426	0.23 298	0.72 381	0.59 410	0.66 587	0.66 553	0.55 449	0.36 392	1.03 490	0.49 479	0.09 159	0.06 25	0.09 182	0.07 116	0.19 394	0.11 163

DN-CSS_ROB	0.48 398	1.23 680	1.99 478	0.39 541	0.22 345	0.56 371	0.19 138	0.75 411	0.61 433	0.45 359	0.62 512	0.41 349	0.31 358	0.70 434	0.32 352	0.11 365	0.08 209	0.14 508	0.13 413	0.36 605	0.12 212

TestStereo_HL3	0.49 418	0.88 584	3.21 692	0.25 160	0.17 186	0.47 237	0.23 298	0.68 358	0.39 180	0.45 359	0.52 417	0.36 313	0.28 314	1.16 512	0.21 167	0.10 272	0.08 209	0.09 182	0.08 166	0.10 120	0.11 163

AIO-test2	0.49 418	1.15 669	1.96 472	0.42 572	0.37 574	0.50 287	0.23 298	0.79 469	0.70 535	0.33 279	0.53 430	0.27 235	0.22 194	0.67 420	0.29 303	0.73 707	0.08 209	0.13 469	0.17 514	0.17 344	0.18 406

DCVSM-stereo	0.49 418	0.29 193	2.49 591	0.29 304	0.22 345	0.53 332	0.52 617	0.58 288	0.49 303	0.69 600	0.46 347	0.79 595	0.48 532	0.53 359	0.42 438	0.13 464	0.14 498	0.15 539	0.12 379	0.20 410	0.20 442

MyStereo05	0.49 418	0.41 330	2.72 633	0.30 326	0.23 368	0.60 439	0.30 465	0.82 486	0.77 605	0.52 433	0.37 280	0.51 429	0.42 472	0.52 353	0.38 408	0.09 159	0.17 568	0.12 405	0.10 261	0.16 320	0.20 442

HH	0.49 418	0.49 394	2.78 647	0.50 622	0.41 605	0.38 126	0.23 298	0.72 381	0.38 165	0.63 568	0.48 368	0.87 627	0.41 454	0.64 402	0.21 167	0.09 159	0.17 568	0.10 252	0.09 217	0.16 320	0.12 212

HanStereo	0.49 418	0.49 394	2.78 647	0.50 622	0.41 605	0.38 126	0.23 298	0.72 381	0.38 165	0.63 568	0.48 368	0.87 627	0.41 454	0.64 402	0.21 167	0.09 159	0.17 568	0.10 252	0.09 217	0.16 320	0.12 212

gwcnet-sp	0.49 418	0.43 346	2.54 607	0.31 357	0.22 345	0.67 541	0.31 478	0.78 453	0.65 488	0.58 515	0.47 354	0.46 399	0.43 483	0.76 447	0.46 459	0.11 365	0.11 417	0.11 333	0.11 336	0.15 281	0.14 284

scenet	0.49 418	0.43 346	2.54 607	0.31 357	0.22 345	0.67 541	0.31 478	0.78 453	0.65 488	0.58 515	0.47 354	0.46 399	0.43 483	0.76 447	0.46 459	0.11 365	0.11 417	0.11 333	0.11 336	0.15 281	0.14 284

ssnet	0.49 418	0.43 346	2.54 607	0.31 357	0.22 345	0.67 541	0.31 478	0.78 453	0.65 488	0.58 515	0.47 354	0.46 399	0.43 483	0.76 447	0.46 459	0.11 365	0.11 417	0.11 333	0.11 336	0.15 281	0.14 284

TestStereo1	0.49 418	0.81 557	1.85 411	0.39 541	0.57 663	0.56 371	0.34 517	0.75 411	0.69 525	0.44 348	0.63 525	0.35 306	0.42 472	0.64 402	0.29 303	0.10 272	0.08 209	0.12 405	0.10 261	0.33 573	0.26 537

SA-5K	0.49 418	0.81 557	1.85 411	0.39 541	0.57 663	0.56 371	0.34 517	0.75 411	0.69 525	0.44 348	0.63 525	0.35 306	0.42 472	0.64 402	0.29 303	0.10 272	0.08 209	0.12 405	0.10 261	0.33 573	0.26 537

Prome-Stereo	0.49 418	0.30 211	1.76 355	0.60 668	0.23 368	0.63 498	0.42 568	0.62 319	0.60 415	0.59 529	1.03 660	0.43 367	0.72 623	0.60 390	0.33 365	0.09 159	0.07 88	0.10 252	0.09 217	0.11 158	0.43 651

test_sample4	0.50 430	0.42 339	1.88 426	0.32 389	0.19 274	0.56 371	0.26 384	0.93 586	0.65 488	0.54 457	0.54 442	0.45 387	0.36 392	1.79 608	0.36 393	0.13 464	0.10 358	0.13 469	0.12 379	0.17 344	0.16 364

test_sample3	0.50 430	0.41 330	1.88 426	0.32 389	0.19 274	0.57 390	0.25 360	0.92 578	0.64 472	0.52 433	0.49 385	0.47 407	0.35 386	1.79 608	0.37 401	0.13 464	0.10 358	0.12 405	0.11 336	0.16 320	0.16 364

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 430	0.33 244	0.93 138	0.26 208	0.22 345	0.46 225	0.20 166	1.10 679	1.34 694	3.16 744	0.32 247	0.22 154	0.20 162	0.30 138	0.22 193	0.10 272	0.09 305	0.11 333	0.09 217	0.15 281	0.19 423

SMFormer	0.50 430	0.46 373	1.60 300	0.30 326	0.15 115	0.45 205	0.24 335	0.90 557	0.72 555	0.56 486	0.64 542	0.51 429	0.41 454	1.87 626	0.49 479	0.13 464	0.10 358	0.11 333	0.10 261	0.15 281	0.16 364

tta	0.50 430	0.46 373	1.60 300	0.30 326	0.15 115	0.45 205	0.24 335	0.90 557	0.72 555	0.56 486	0.64 542	0.51 429	0.41 454	1.87 626	0.49 479	0.13 464	0.10 358	0.11 333	0.10 261	0.14 253	0.11 163

DCRE	0.50 430	0.63 469	2.13 510	0.30 326	0.23 368	0.45 205	0.24 335	0.59 297	0.53 351	0.50 411	2.10 707	0.42 363	0.26 273	0.35 203	0.23 204	0.09 159	0.14 498	0.10 252	0.32 641	0.16 320	0.15 328

RAFT+CT+SA	0.50 430	0.86 576	1.82 401	0.37 514	0.75 688	0.54 339	0.34 517	0.77 436	0.63 464	0.38 312	0.55 452	0.34 302	0.29 337	0.68 423	0.27 273	0.09 159	0.07 88	0.11 333	0.51 693	0.29 535	0.41 649

NINENet	0.50 430	0.33 244	1.69 319	0.55 649	0.25 407	0.91 650	0.23 298	0.98 627	0.71 545	0.53 444	0.55 452	0.66 519	0.30 348	1.22 517	0.32 352	0.15 533	0.13 479	0.16 558	0.11 336	0.16 320	0.13 255

SA	0.50 430	0.75 526	1.95 463	0.31 357	0.61 676	0.57 390	0.31 478	0.91 569	0.73 571	0.42 335	0.62 512	0.38 327	0.47 523	0.68 423	0.29 303	0.09 159	0.09 305	0.13 469	0.32 641	0.30 547	0.10 132

CSP-Net	0.50 430	0.39 312	1.25 206	0.29 304	0.23 368	0.77 606	0.35 525	0.86 525	0.57 389	0.59 529	0.59 482	0.65 512	0.40 443	1.77 603	0.44 453	0.16 556	0.11 417	0.10 252	0.10 261	0.20 410	0.14 284

GwcNet-ADL	0.50 430	0.74 523	2.90 662	0.31 357	0.20 298	0.58 407	0.29 455	0.87 536	0.64 472	0.47 373	0.47 354	0.56 463	0.33 375	0.46 308	0.46 459	0.13 464	0.12 451	0.09 182	0.09 217	0.14 253	0.21 457

RAFT_R40	0.50 430	0.21 43	1.76 355	0.50 622	0.40 596	0.61 459	0.53 621	0.56 276	0.60 415	0.56 486	0.54 442	0.55 449	0.51 544	1.57 569	0.53 498	0.11 365	0.07 88	0.12 405	0.10 261	0.16 320	0.09 91

GMM-Stereo	0.50 430	0.23 84	2.41 568	0.54 642	0.24 383	0.77 606	0.46 597	0.59 297	0.57 389	0.58 515	0.73 596	0.47 407	0.43 483	0.68 423	0.27 273	0.10 272	0.06 25	0.13 469	0.13 413	0.14 253	0.44 653

MMNet	0.50 430	0.48 389	1.93 450	0.33 416	0.27 438	0.79 615	0.28 429	0.81 478	0.74 575	0.60 539	0.56 464	0.59 481	0.55 559	0.79 457	0.59 529	0.10 272	0.09 305	0.12 405	0.11 336	0.13 217	0.14 284

DeepPruner_ROB	0.50 430	0.70 503	1.94 460	0.29 304	0.26 425	0.63 498	0.31 478	0.80 474	0.48 295	0.61 548	0.55 452	0.66 519	0.38 419	0.98 482	0.40 427	0.19 601	0.14 498	0.14 508	0.14 442	0.23 458	0.17 386

StereoDRNet-Refined	0.50 430	0.41 330	1.50 283	0.33 416	0.21 315	0.68 553	0.26 384	0.81 478	0.68 516	0.67 592	0.68 564	0.73 566	0.42 472	1.10 499	0.59 529	0.11 365	0.08 209	0.14 508	0.14 442	0.25 489	0.21 457
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet_ROB	0.50 430	1.15 669	1.73 334	0.31 357	0.21 315	0.58 407	0.22 257	0.95 609	0.82 625	0.58 515	0.62 512	0.57 470	0.39 433	0.84 463	0.40 427	0.11 365	0.08 209	0.09 182	0.06 27	0.21 426	0.13 255

MWSP-net	0.51 447	0.48 389	1.30 220	0.31 357	0.21 315	0.59 426	0.84 687	0.83 492	0.65 488	0.54 457	0.50 395	0.69 543	0.75 632	0.43 273	1.28 651	0.13 464	0.10 358	0.11 333	0.11 336	0.13 217	0.16 364

SCION-MonSter	0.51 447	0.42 339	1.28 213	0.36 489	0.46 634	0.80 622	0.28 429	0.77 436	0.75 589	0.45 359	0.70 583	0.50 424	0.43 483	0.64 402	0.89 589	0.16 556	0.12 451	0.29 664	0.26 600	0.41 639	0.26 537

Hybrid-DGEV-2	0.51 447	0.84 568	1.75 346	0.32 389	0.17 186	0.73 581	0.18 122	0.83 492	0.69 525	0.52 433	0.38 294	0.53 438	0.42 472	0.99 483	0.92 592	0.10 272	0.08 209	0.11 333	0.10 261	0.25 489	0.23 499

G2L-ROB	0.51 447	0.95 612	1.96 472	0.29 304	0.22 345	0.59 426	0.28 429	0.76 424	0.57 389	0.55 476	0.45 338	0.70 554	0.32 367	1.38 536	0.47 468	0.11 365	0.07 88	0.09 182	0.08 166	0.20 410	0.13 255

DFGA-Net	0.51 447	1.06 651	1.75 346	0.30 326	0.24 383	0.54 339	0.22 257	0.63 328	0.60 415	0.48 392	0.51 402	0.35 306	0.27 294	1.82 617	0.53 498	0.10 272	0.08 209	0.12 405	0.12 379	0.37 614	0.15 328

test_sample5	0.51 447	0.43 346	1.83 405	0.32 389	0.18 236	0.55 354	0.26 384	0.92 578	0.65 488	0.53 444	0.59 482	0.45 387	0.36 392	1.87 626	0.36 393	0.13 464	0.10 358	0.13 469	0.12 379	0.17 344	0.16 364

DualNet	0.51 447	0.43 346	1.83 405	0.32 389	0.18 236	0.55 354	0.26 384	0.92 578	0.65 488	0.54 457	0.62 512	0.45 387	0.36 392	1.87 626	0.36 393	0.13 464	0.10 358	0.13 469	0.12 379	0.17 344	0.16 364

test_5	0.51 447	0.87 580	1.99 478	0.37 514	0.65 680	0.58 407	0.35 525	0.78 453	0.62 451	0.48 392	0.55 452	0.45 387	0.40 443	0.72 438	0.30 326	0.09 159	0.07 88	0.12 405	0.12 379	0.33 573	0.38 632

Sa-1000	0.51 447	0.72 510	1.90 438	0.31 357	0.60 672	0.60 439	0.31 478	0.94 595	0.71 545	0.52 433	0.83 619	0.42 363	0.33 375	0.68 423	0.28 288	0.10 272	0.09 305	0.13 469	0.29 616	0.29 535	0.10 132

dad	0.51 447	1.01 639	1.74 339	0.29 304	0.19 274	0.60 439	0.26 384	0.52 244	0.75 589	0.63 568	0.63 525	0.63 497	0.33 375	0.85 465	0.47 468	0.27 661	0.15 529	0.40 684	0.18 528	0.22 443	0.14 284

PSMNet-ADL	0.51 447	0.38 299	1.65 308	0.35 466	0.21 315	0.67 541	0.26 384	0.74 400	0.55 373	0.42 335	0.52 417	0.70 554	0.45 497	1.91 638	0.57 521	0.15 533	0.13 479	0.11 333	0.13 413	0.15 281	0.20 442

Pruner-Stereo	0.51 447	0.27 149	1.78 368	1.79 727	0.19 274	0.62 480	0.45 594	0.57 282	0.60 415	0.61 548	0.48 368	0.41 349	0.24 237	0.46 308	1.00 608	0.12 428	0.07 88	0.12 405	0.10 261	0.12 180	0.13 255

CFNet-ft	0.51 447	0.76 527	1.79 388	0.28 267	0.30 480	0.63 498	0.28 429	0.66 342	0.55 373	0.45 359	0.57 473	0.74 572	0.41 454	1.46 549	0.42 438	0.14 510	0.10 358	0.28 657	0.13 413	0.18 372	0.14 284

STTStereo	0.51 447	0.69 497	2.14 515	0.36 489	0.30 480	0.61 459	0.32 501	0.77 436	0.60 415	0.60 539	0.54 442	0.67 529	0.43 483	0.86 468	0.42 438	0.16 556	0.15 529	0.17 579	0.20 561	0.16 320	0.15 328

CFNet_RVC	0.51 447	0.76 527	1.79 388	0.28 267	0.30 480	0.63 498	0.28 429	0.66 342	0.55 373	0.45 359	0.57 473	0.74 572	0.41 454	1.46 549	0.42 438	0.14 510	0.10 358	0.28 657	0.13 413	0.18 372	0.14 284

iResNet	0.51 447	0.76 527	2.59 615	0.41 561	0.17 186	0.64 512	0.27 409	0.82 486	0.70 535	0.57 497	0.64 542	0.43 367	0.36 392	0.70 434	0.52 494	0.10 272	0.07 88	0.09 182	0.08 166	0.21 426	0.13 255

test_sample6	0.52 463	0.44 358	1.81 395	0.33 416	0.18 236	0.55 354	0.27 409	0.94 595	0.66 504	0.54 457	0.62 512	0.47 407	0.36 392	1.97 644	0.38 408	0.14 510	0.10 358	0.13 469	0.13 413	0.17 344	0.16 364

CoDeX	0.52 463	0.43 346	2.25 539	0.29 304	0.26 425	0.61 459	0.32 501	0.99 639	0.68 516	0.48 392	0.55 452	0.52 435	0.40 443	1.60 576	0.35 387	0.12 428	0.09 305	0.11 333	0.10 261	0.13 217	0.12 212

SepStereo	0.52 463	0.35 272	1.55 292	0.33 416	0.34 540	0.50 287	0.42 568	0.83 492	0.74 575	0.83 648	0.68 564	0.56 463	0.48 532	1.56 565	0.46 459	0.12 428	0.08 209	0.12 405	0.09 217	0.18 372	0.15 328

SST-Stereo	0.52 463	0.20 27	1.76 355	0.62 670	0.53 653	0.62 480	0.66 659	0.55 270	0.61 433	0.58 515	0.53 430	0.52 435	0.60 583	1.59 575	0.29 303	0.11 365	0.07 88	0.12 405	0.10 261	0.16 320	0.10 132

LMCR-Stereo	0.52 463	0.71 505	2.39 564	0.40 553	0.21 315	0.74 587	0.31 478	1.02 659	0.64 472	0.61 548	0.63 525	0.39 334	0.51 544	0.62 397	0.42 438	0.19 601	0.09 305	0.12 405	0.09 217	0.23 458	0.12 212

delet	0.52 463	0.54 424	1.62 306	0.31 357	0.35 553	0.74 587	0.46 597	0.85 514	0.74 575	0.55 476	0.60 499	0.67 529	0.50 542	1.12 506	0.57 521	0.11 365	0.11 417	0.13 469	0.14 442	0.16 320	0.12 212

SME	0.53 469	1.10 656	1.55 292	0.35 466	0.20 298	0.65 527	0.25 360	0.67 353	0.48 295	0.47 373	0.49 385	0.35 306	0.36 392	1.79 608	0.51 490	0.26 655	0.10 358	0.12 405	0.13 413	0.45 659	0.25 526

IGEV-FE	0.53 469	0.34 263	2.91 663	0.32 389	0.18 236	0.54 339	0.21 213	0.72 381	0.42 225	0.81 642	0.51 402	0.70 554	0.41 454	0.48 327	1.13 629	0.09 159	0.15 529	0.10 252	0.35 653	0.19 394	0.09 91

IGEV_Zeroshot_test	0.53 469	0.33 244	2.91 663	0.32 389	0.18 236	0.54 339	0.21 213	0.72 381	0.42 225	0.81 642	0.51 402	0.71 559	0.41 454	0.48 327	1.13 629	0.09 159	0.15 529	0.10 252	0.35 653	0.19 394	0.09 91

TRStereo	0.53 469	0.76 527	2.38 562	0.42 572	0.29 462	0.69 559	0.23 298	1.81 720	0.55 373	0.36 296	0.32 247	0.47 407	0.40 443	0.46 308	0.25 247	0.12 428	0.11 417	0.11 333	0.41 675	0.13 217	0.32 596

RAFT-345	0.53 469	0.30 211	2.34 554	0.38 531	0.34 540	0.58 407	0.42 568	0.47 182	0.61 433	0.51 424	1.00 654	0.43 367	0.28 314	1.57 569	0.82 583	0.10 272	0.07 88	0.11 333	0.09 217	0.10 120	0.08 60

cf-r	0.53 469	0.81 557	2.15 516	0.33 416	0.28 452	0.60 439	0.28 429	0.78 453	0.64 472	0.51 424	0.60 499	0.75 578	0.40 443	1.32 529	0.43 447	0.13 464	0.09 305	0.11 333	0.12 379	0.15 281	0.14 284

PSMNet-RSSM	0.53 469	0.82 561	1.78 368	0.31 357	0.25 407	0.58 407	0.28 429	0.84 505	0.60 415	0.50 411	0.61 506	0.67 529	0.43 483	1.68 587	0.42 438	0.15 533	0.10 358	0.14 508	0.16 494	0.15 281	0.13 255

MyStereo8	0.54 476	0.80 552	2.76 642	0.32 389	0.33 527	0.71 567	0.20 166	0.87 536	0.57 389	0.51 424	0.59 482	0.50 424	0.33 375	0.68 423	0.55 509	0.10 272	0.29 659	0.10 252	0.13 413	0.21 426	0.34 611

MyStereo06	0.54 476	0.41 330	2.68 626	0.30 326	0.23 368	0.60 439	0.30 465	0.81 478	0.44 244	0.84 650	0.52 417	0.78 590	0.58 575	0.48 327	1.10 625	0.09 159	0.17 568	0.12 405	0.10 261	0.16 320	0.20 442

iRaft-Stereo_5w	0.54 476	1.01 639	2.08 498	0.27 234	0.21 315	0.49 273	0.28 429	0.73 395	0.58 400	0.40 321	0.61 506	0.62 495	0.46 513	1.78 604	0.47 468	0.09 159	0.07 88	0.11 333	0.10 261	0.39 631	0.12 212

IPLGR	0.54 476	0.56 435	2.68 626	0.36 489	0.18 236	0.62 480	0.54 625	1.02 659	0.64 472	0.73 618	0.46 347	0.47 407	0.45 497	1.12 506	0.29 303	0.09 159	0.08 209	0.11 333	0.09 217	0.19 394	0.12 212

AACVNet	0.54 476	0.78 547	1.73 334	0.36 489	0.21 315	0.57 390	0.25 360	0.71 375	0.51 321	0.55 476	0.59 482	0.64 507	0.41 454	2.13 664	0.41 435	0.14 510	0.11 417	0.14 508	0.11 336	0.33 573	0.15 328

LCNet	0.54 476	0.37 285	1.78 368	0.92 696	0.22 345	0.96 656	0.30 465	0.59 297	0.58 400	0.51 424	0.55 452	0.41 349	0.76 635	0.84 463	0.26 261	0.09 159	0.06 25	0.12 405	0.18 528	0.98 711	0.39 638

IRAFT_RVC	0.54 476	0.53 415	1.78 368	0.46 603	0.21 315	0.58 407	0.43 575	0.65 339	0.66 504	0.54 457	0.50 395	0.49 421	0.51 544	1.58 573	1.01 612	0.11 365	0.25 645	0.13 469	0.10 261	0.15 281	0.13 255

GEStereo_RVC	0.54 476	0.87 580	1.95 463	0.47 608	0.25 407	0.62 480	0.37 542	1.00 648	0.74 575	0.53 444	0.54 442	0.59 481	0.44 492	1.10 499	0.46 459	0.15 533	0.11 417	0.12 405	0.10 261	0.26 511	0.19 423

UNet	0.54 476	0.44 358	2.83 652	0.31 357	0.33 527	0.74 587	0.27 409	0.82 486	0.61 433	0.53 444	0.54 442	0.72 562	0.54 554	0.78 456	0.56 517	0.11 365	0.09 305	0.13 469	0.11 336	0.14 253	0.12 212

HGLStereo	0.54 476	0.69 497	2.00 480	0.35 466	0.40 596	0.66 534	0.30 465	0.83 492	0.62 451	0.57 497	0.69 573	0.69 543	0.54 554	1.07 494	0.55 509	0.13 464	0.13 479	0.13 469	0.11 336	0.19 394	0.17 386

DSFCA	0.54 476	0.35 272	1.41 253	0.28 267	0.28 452	0.79 615	0.88 690	0.76 424	0.70 535	0.72 614	0.66 553	0.67 529	0.57 569	1.17 513	0.63 538	0.16 556	0.14 498	0.13 469	0.14 442	0.16 320	0.13 255

DLCB_ROB	0.54 476	0.55 433	1.49 279	0.36 489	0.25 407	0.65 527	0.36 533	0.80 474	0.70 535	0.72 614	0.69 573	0.83 609	0.46 513	1.53 562	0.60 531	0.13 464	0.12 451	0.14 508	0.14 442	0.14 253	0.13 255

DNS	0.55 488	0.72 510	0.93 138	0.30 326	0.50 644	0.41 158	0.20 166	0.48 197	0.39 180	0.18 69	0.49 385	0.27 235	0.19 147	1.22 517	0.66 546	0.10 272	0.48 701	0.11 333	0.21 569	1.72 731	1.49 731

G2L-Stereo_test	0.55 488	0.97 623	1.89 433	0.33 416	0.24 383	0.75 594	0.38 549	0.79 469	0.60 415	0.60 539	0.54 442	0.74 572	0.39 433	1.56 565	0.43 447	0.10 272	0.08 209	0.08 77	0.08 166	0.28 528	0.13 255

G2L-Stereo	0.55 488	0.85 573	2.18 523	0.31 357	0.27 438	0.59 426	0.27 409	0.77 436	0.55 373	0.54 457	0.52 417	0.71 559	0.36 392	1.75 599	0.50 484	0.13 464	0.11 417	0.13 469	0.11 336	0.29 535	0.15 328

ssnet_v2	0.55 488	0.60 448	1.86 419	0.32 389	0.22 345	0.72 573	0.44 586	0.94 595	0.74 575	0.63 568	0.54 442	0.81 602	0.47 523	0.77 452	0.70 557	0.16 556	0.14 498	0.14 508	0.14 442	0.30 547	0.30 576

raft_robust	0.55 488	0.84 568	1.73 334	0.28 267	0.54 655	0.53 332	0.25 360	0.88 545	0.75 589	0.48 392	0.46 347	0.76 584	0.75 632	1.46 549	0.27 273	0.09 159	0.10 358	0.10 252	0.30 626	0.26 511	0.16 364

XX-Stereo	0.55 488	0.54 424	3.50 704	0.48 616	0.39 586	0.54 339	0.17 99	0.89 551	0.40 198	0.44 348	0.65 551	0.85 618	0.19 147	0.77 452	0.21 167	0.10 272	0.14 498	0.10 252	0.32 641	0.17 344	0.14 284

ac_64	0.55 488	0.46 373	1.92 447	0.36 489	0.34 540	0.63 498	0.31 478	0.82 486	0.61 433	0.55 476	0.51 402	0.89 633	0.48 532	1.83 618	0.55 509	0.14 510	0.11 417	0.12 405	0.12 379	0.18 372	0.12 212

GANet-RSSM	0.55 488	0.73 518	1.90 438	0.36 489	0.26 425	0.59 426	0.27 409	0.78 453	0.52 333	0.47 373	0.57 473	0.63 497	0.45 497	1.92 642	0.43 447	0.14 510	0.10 358	0.25 650	0.11 336	0.34 585	0.14 284

CCAANet	0.55 488	0.73 518	2.47 586	0.30 326	0.24 383	0.55 354	0.24 335	0.84 505	0.64 472	0.40 321	0.67 556	0.56 463	0.36 392	1.87 626	0.41 435	0.10 272	0.08 209	0.13 469	0.12 379	0.11 158	0.13 255

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 488	0.92 597	2.36 560	0.38 531	0.37 574	0.60 439	0.28 429	0.82 486	0.62 451	0.62 559	0.55 452	0.72 562	0.45 497	1.00 486	0.43 447	0.15 533	0.11 417	0.14 508	0.14 442	0.15 281	0.16 364
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DNSM	0.56 498	0.71 505	0.86 115	0.25 160	0.14 82	0.44 195	0.20 166	0.48 197	0.44 244	0.21 124	0.45 338	0.26 221	0.22 194	1.29 527	1.02 614	0.11 365	0.47 697	0.08 77	0.14 442	1.91 735	1.50 733

Zero-FE251	0.56 498	0.29 193	1.27 211	0.26 208	0.16 152	0.44 195	0.16 85	0.44 134	0.35 111	5.31 749	0.19 76	0.22 154	0.19 147	0.24 47	1.08 622	0.10 272	0.07 88	0.08 77	0.06 27	0.09 87	0.13 255

CBFPSM	0.56 498	0.91 595	1.82 401	0.28 267	0.23 368	0.71 567	0.37 542	0.72 381	0.64 472	0.50 411	0.49 385	1.03 665	0.83 645	0.62 397	1.35 655	0.10 272	0.12 451	0.10 252	0.10 261	0.18 372	0.19 423

CRFU-Net	0.56 498	0.38 299	1.86 419	0.46 603	0.26 425	0.82 627	0.36 533	0.90 557	0.49 303	0.62 559	0.59 482	0.78 590	1.35 696	1.00 486	0.48 474	0.15 533	0.14 498	0.17 579	0.10 261	0.19 394	0.14 284

CIPLG	0.56 498	1.19 676	2.46 580	0.80 687	0.31 501	0.61 459	0.57 638	0.76 424	0.57 389	0.56 486	0.63 525	0.41 349	0.30 348	0.45 299	0.40 427	0.11 365	0.20 604	0.13 469	0.13 413	0.35 598	0.19 423

DAS	0.56 498	0.35 272	1.55 292	0.33 416	0.34 540	0.50 287	0.42 568	0.83 492	0.74 575	0.83 648	0.68 564	0.56 463	0.48 532	2.40 684	0.46 459	0.12 428	0.08 209	0.12 405	0.09 217	0.18 372	0.15 328

AASNet	0.56 498	1.03 645	2.34 554	0.37 514	0.33 527	0.65 527	0.29 455	0.96 614	0.73 571	0.54 457	0.60 499	0.55 449	0.38 419	0.59 383	0.58 526	0.14 510	0.12 451	0.13 469	0.10 261	0.43 649	0.24 514

ACRE	0.56 498	1.14 665	2.77 645	0.76 683	0.28 452	0.60 439	0.56 634	0.76 424	0.58 400	0.55 476	0.62 512	0.41 349	0.29 337	0.44 283	0.39 419	0.11 365	0.19 593	0.13 469	0.14 442	0.36 605	0.18 406

iinet-f	0.57 506	0.93 603	2.27 542	0.31 357	0.25 407	0.83 630	0.33 511	0.81 478	0.65 488	0.54 457	0.63 525	0.73 566	0.67 611	0.73 439	0.67 550	0.13 464	0.13 479	0.11 333	0.10 261	0.43 649	0.16 364

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 506	0.87 580	2.11 504	0.32 389	0.30 480	0.84 632	0.40 558	0.88 545	0.72 555	0.65 585	0.73 596	0.66 519	0.57 569	0.93 475	0.71 560	0.13 464	0.07 88	0.10 252	0.08 166	0.15 281	0.14 284

psm_up	0.57 506	0.61 453	1.83 405	0.35 466	0.30 480	0.64 512	0.37 542	0.90 557	0.68 516	0.59 529	0.55 452	0.68 536	0.54 554	1.91 638	0.46 459	0.16 556	0.15 529	0.16 558	0.15 469	0.23 458	0.13 255

GwcNet-RSSM	0.57 506	0.94 605	2.13 510	0.32 389	0.25 407	0.60 439	0.30 465	0.80 474	0.66 504	0.52 433	0.64 542	0.71 559	0.40 443	1.79 608	0.50 484	0.13 464	0.09 305	0.12 405	0.12 379	0.21 426	0.15 328

DISCO	0.57 506	0.34 263	1.87 424	0.45 597	0.34 540	0.84 632	0.35 525	0.84 505	0.78 609	0.59 529	0.63 525	1.06 672	0.53 551	1.10 499	0.82 583	0.12 428	0.09 305	0.11 333	0.10 261	0.22 443	0.18 406

coex_refinement	0.58 511	0.94 605	1.87 424	0.38 531	0.25 407	0.64 512	0.34 517	0.83 492	0.65 488	0.60 539	0.63 525	0.81 602	0.48 532	1.85 625	0.56 517	0.13 464	0.09 305	0.10 252	0.10 261	0.16 320	0.16 364

PSMNet-RUCA	0.58 511	0.82 561	1.89 433	0.59 664	0.56 661	0.64 512	0.36 533	0.84 505	0.69 525	0.51 424	0.68 564	0.53 438	0.43 483	0.56 371	0.43 447	0.34 678	0.18 580	0.44 690	0.29 616	0.48 666	0.30 576

FACV-RUCA	0.58 511	0.40 320	1.78 368	0.43 576	1.67 730	0.48 254	0.28 429	0.69 362	0.62 451	0.40 321	0.53 430	0.33 294	0.63 600	0.40 254	0.31 339	0.13 464	0.11 417	0.62 702	0.12 379	0.70 693	0.98 711

UGAM	0.58 511	0.47 384	2.21 527	0.30 326	0.19 274	0.53 332	0.34 517	0.59 297	0.63 464	0.44 348	0.73 596	0.78 590	0.37 409	2.58 701	0.39 419	0.10 272	0.08 209	0.17 579	0.14 442	0.42 647	0.17 386

iRaft-Stereo_20w	0.58 511	0.39 312	1.96 472	0.45 597	0.32 512	0.92 652	0.57 638	1.14 684	0.56 385	0.81 642	0.40 308	0.55 449	0.69 616	0.65 414	1.04 618	0.09 159	0.16 547	0.09 182	0.36 662	0.17 344	0.25 526

IPLGR_C	0.58 511	1.25 683	2.72 633	0.80 687	0.31 501	0.60 439	0.61 648	0.76 424	0.58 400	0.56 486	0.62 512	0.41 349	0.31 358	0.43 273	0.40 427	0.11 365	0.22 620	0.13 469	0.15 469	0.35 598	0.19 423

CFNet	0.58 511	0.96 615	1.78 368	0.33 416	0.25 407	0.63 498	0.22 257	0.88 545	0.75 589	0.46 371	0.59 482	0.58 477	0.40 443	2.29 672	0.48 474	0.12 428	0.09 305	0.15 539	0.14 442	0.30 547	0.15 328

NVstereo2D	0.58 511	0.40 320	2.03 489	0.35 466	0.35 553	0.69 559	0.39 555	0.91 569	0.80 617	0.47 373	0.53 430	0.67 529	0.46 513	1.99 648	0.48 474	0.19 601	0.11 417	0.17 579	0.13 413	0.25 489	0.25 526

HUF	0.59 519	0.65 481	2.46 580	0.45 597	0.77 692	0.34 74	0.24 335	0.46 158	0.39 180	0.31 265	0.28 195	0.25 206	0.19 147	0.67 420	0.18 78	0.12 428	2.03 749	0.08 77	0.06 27	0.31 555	1.59 737

DualNet (step1)	0.59 519	0.62 459	1.93 450	0.27 234	0.22 345	0.68 553	0.31 478	0.93 586	0.66 504	0.57 497	0.51 402	0.55 449	0.45 497	1.11 502	0.38 408	0.61 698	0.14 498	0.87 711	0.56 701	0.25 489	0.23 499

Wz-Net-LNSev	0.59 519	0.96 615	2.47 586	0.34 449	0.37 574	0.79 615	0.44 586	0.86 525	0.77 605	0.61 548	0.67 556	0.79 595	0.56 563	0.64 402	0.62 536	0.15 533	0.14 498	0.12 405	0.12 379	0.18 372	0.19 423

OMP-Stereo	0.59 519	0.65 481	1.74 339	0.56 651	0.37 574	0.60 439	0.26 384	0.70 370	0.65 488	0.66 587	0.60 499	0.69 543	0.32 367	2.09 660	1.20 641	0.10 272	0.07 88	0.12 405	0.09 217	0.17 344	0.10 132

IIG-Stereo	0.59 519	0.65 481	1.74 339	0.54 642	0.23 368	0.61 459	0.21 213	0.73 395	0.65 488	0.64 578	0.69 573	0.69 543	0.38 419	2.09 660	1.39 658	0.11 365	0.07 88	0.11 333	0.09 217	0.15 281	0.09 91

iResNetv2_ROB	0.59 519	1.43 698	2.96 666	0.40 553	0.22 345	0.58 407	0.28 429	0.91 569	0.73 571	0.57 497	0.63 525	0.60 488	0.41 454	0.74 442	0.35 387	0.11 365	0.08 209	0.10 252	0.07 116	0.43 649	0.17 386

SACVNet	0.60 525	0.74 523	1.90 438	0.37 514	0.28 452	0.64 512	0.37 542	0.86 525	0.61 433	0.65 585	0.62 512	0.69 543	0.44 492	2.08 658	0.42 438	0.18 585	0.14 498	0.16 558	0.15 469	0.38 621	0.24 514

HHNet	0.60 525	0.65 481	2.60 617	0.36 489	0.25 407	0.64 512	0.61 648	0.64 332	0.62 451	0.55 476	1.13 671	0.32 282	0.60 583	0.42 268	1.79 679	0.15 533	0.07 88	0.12 405	0.10 261	0.18 372	0.15 328

ASMatch	0.60 525	0.43 346	2.58 613	0.91 695	0.36 562	0.56 371	0.25 360	0.52 244	0.61 433	0.47 373	1.21 674	0.47 407	0.66 609	1.34 532	0.94 595	0.10 272	0.08 209	0.11 333	0.11 336	0.10 120	0.16 364

PFNet	0.60 525	0.33 244	2.47 586	0.41 561	0.55 658	0.62 480	0.27 409	0.61 315	0.63 464	0.61 548	0.56 464	0.45 387	0.32 367	1.88 635	1.14 631	0.28 665	0.09 305	0.12 405	0.16 494	0.26 511	0.20 442

ADLNet	0.60 525	0.71 505	1.95 463	0.35 466	0.34 540	0.67 541	0.34 517	0.90 557	0.74 575	0.68 598	0.62 512	0.80 599	0.45 497	1.78 604	0.64 543	0.14 510	0.11 417	0.14 508	0.14 442	0.29 535	0.21 457

ARAFT	0.60 525	1.23 680	3.10 680	0.28 267	0.16 152	0.64 512	0.36 533	0.90 557	0.67 513	0.61 548	0.49 385	0.55 449	0.31 358	1.24 524	0.32 352	0.10 272	0.08 209	0.14 508	0.13 413	0.37 614	0.21 457

ETE_ROB	0.60 525	0.71 505	1.55 292	0.37 514	0.25 407	0.69 559	0.51 614	1.47 705	0.70 535	0.80 636	0.69 573	0.85 618	0.49 539	1.36 534	0.58 526	0.16 556	0.13 479	0.19 608	0.16 494	0.21 426	0.23 499

LALA_ROB	0.60 525	0.76 527	1.69 319	0.36 489	0.29 462	0.79 615	0.55 629	0.94 595	0.77 605	0.81 642	0.67 556	0.94 647	0.49 539	0.99 483	0.73 567	0.21 620	0.15 529	0.20 618	0.18 528	0.23 458	0.21 457

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 533	0.61 453	3.35 701	0.33 416	0.58 665	0.66 534	0.20 166	0.98 627	0.55 373	0.73 618	0.52 417	0.99 657	0.65 604	0.58 377	0.29 303	0.10 272	0.16 547	0.10 252	0.41 675	0.29 535	0.20 442

RAFT-RH_RVC	0.61 533	0.50 402	2.33 552	0.36 489	0.29 462	0.60 439	0.18 122	0.44 134	0.58 400	0.76 626	1.91 703	0.47 407	0.29 337	1.60 576	1.23 645	0.14 510	0.07 88	0.13 469	0.13 413	0.10 120	0.09 91

FADNet-RVC	0.61 533	1.26 685	2.12 508	0.33 416	0.26 425	0.59 426	0.29 455	0.86 525	0.62 451	0.45 359	0.50 395	0.62 495	0.46 513	1.73 595	0.55 509	0.17 572	0.20 604	0.17 579	0.18 528	0.59 684	0.28 555

RASNet	0.61 533	0.68 493	2.03 489	0.35 466	0.46 634	0.65 527	0.28 429	0.78 453	0.70 535	0.48 392	0.64 542	0.93 643	0.61 592	2.21 668	0.73 567	0.12 428	0.09 305	0.09 182	0.10 261	0.14 253	0.11 163

XPNet_ROB	0.61 533	0.72 510	1.66 313	0.37 514	0.27 438	0.67 541	0.47 605	0.89 551	0.71 545	0.78 632	0.70 583	0.81 602	0.53 551	1.70 590	0.76 571	0.21 620	0.16 547	0.16 558	0.15 469	0.20 410	0.21 457

252Zero-FE	0.62 538	0.27 149	0.83 107	0.24 132	0.13 57	0.31 47	0.13 14	0.39 83	0.32 63	8.03 752	0.23 132	0.12 3	0.12 14	0.26 75	0.44 453	0.09 159	0.12 451	0.07 2	0.06 27	0.09 87	0.12 212

YMNet	0.62 538	0.72 510	1.93 450	0.41 561	0.41 605	0.87 642	0.43 575	0.87 536	0.71 545	0.74 621	0.81 614	0.83 609	0.46 513	0.86 468	0.93 593	0.19 601	0.22 620	0.20 618	0.17 514	0.41 639	0.21 457

YMNet_1	0.62 538	0.72 510	1.93 450	0.41 561	0.41 605	0.87 642	0.43 575	0.87 536	0.71 545	0.74 621	0.81 614	0.83 609	0.46 513	0.86 468	0.93 593	0.19 601	0.22 620	0.20 618	0.17 514	0.41 639	0.21 457

DDVS	0.62 538	0.40 320	1.40 251	2.21 735	0.35 553	0.87 642	1.00 700	0.69 362	0.50 314	0.53 444	0.56 464	0.90 635	0.37 409	1.22 517	0.47 468	0.15 533	0.14 498	0.14 508	0.12 379	0.19 394	0.22 472

DRaft	0.62 538	0.38 299	1.76 355	0.24 132	0.16 152	0.64 512	0.66 659	0.53 253	0.53 351	0.67 592	0.99 652	0.38 327	1.00 669	1.44 543	2.10 693	0.10 272	0.14 498	0.10 252	0.14 442	0.18 372	0.21 457

DMCA-RVC	0.62 538	0.96 615	2.63 619	0.36 489	0.90 698	0.56 371	0.31 478	0.69 362	0.57 389	0.68 598	0.52 417	0.59 481	0.56 563	1.23 521	0.53 498	0.16 556	0.38 680	0.20 618	0.15 469	0.20 410	0.15 328

HSM	0.62 538	0.76 527	1.72 331	0.30 326	0.29 462	0.64 512	0.28 429	0.94 595	0.62 451	0.58 515	0.57 473	1.40 698	0.64 602	2.59 702	0.42 438	0.11 365	0.08 209	0.10 252	0.08 166	0.14 253	0.11 163

UGAM-zero	0.63 545	0.39 312	2.49 591	0.30 326	0.49 642	0.67 541	0.19 138	0.91 569	0.45 260	0.77 630	0.45 338	1.16 686	0.82 644	2.05 653	0.29 303	0.09 159	0.15 529	0.09 182	0.44 679	0.11 158	0.22 472

fast-acv-ft	0.63 545	0.88 584	3.10 680	0.38 531	0.30 480	0.79 615	0.48 609	0.69 362	0.72 555	0.58 515	0.78 610	0.76 584	0.60 583	0.67 420	0.73 567	0.15 533	0.15 529	0.18 601	0.17 514	0.37 614	0.16 364

PSM-AAD	0.63 545	0.22 61	1.77 364	0.37 514	0.23 368	0.86 638	1.17 712	0.59 297	0.60 415	0.64 578	0.71 588	0.68 536	2.93 729	0.65 414	0.31 339	0.09 159	0.07 88	0.17 579	0.15 469	0.13 217	0.33 607

PS-NSSS	0.63 545	1.00 635	1.81 395	0.30 326	0.31 501	0.63 498	0.34 517	0.98 627	0.69 525	0.54 457	0.74 599	0.51 429	0.41 454	2.43 689	0.48 474	0.24 646	0.17 568	0.27 654	0.18 528	0.27 522	0.21 457

z-ln-s-r	0.64 549	0.89 589	2.23 535	0.32 389	0.26 425	0.57 390	0.37 542	0.84 505	0.76 600	0.51 424	0.81 614	0.64 507	0.45 497	2.06 654	1.27 649	0.10 272	0.07 88	0.11 333	0.09 217	0.24 475	0.13 255

TransformOpticalFlow	0.64 549	0.56 435	2.66 624	0.44 583	0.26 425	0.62 480	0.28 429	0.83 492	0.71 545	0.76 626	0.74 599	0.91 637	0.85 649	1.83 618	0.81 582	0.10 272	0.07 88	0.11 333	0.09 217	0.11 158	0.12 212

pcwnet_v2	0.64 549	0.49 394	4.41 721	0.32 389	0.27 438	0.60 439	0.25 360	0.97 623	0.88 641	0.59 529	0.70 583	0.63 497	0.55 559	0.66 419	0.37 401	0.17 572	0.15 529	0.15 539	0.14 442	0.21 426	0.23 499

RAFT + AFF	0.64 549	1.20 677	1.95 463	0.34 449	0.33 527	0.67 541	0.52 617	0.99 639	0.74 575	0.53 444	0.58 479	0.57 470	0.80 641	1.76 600	0.51 490	0.12 428	0.27 655	0.15 539	0.14 442	0.43 649	0.29 563

FADNet	0.64 549	1.22 679	2.06 491	0.32 389	0.30 480	0.66 534	0.29 455	0.88 545	0.72 555	0.44 348	0.48 368	0.66 519	0.57 569	1.84 623	0.45 458	0.46 690	0.20 604	0.17 579	0.19 548	0.59 684	0.24 514

DRN-Test	0.64 549	0.43 346	2.44 576	0.39 541	0.44 615	0.80 622	0.41 564	1.02 659	0.78 609	0.80 636	0.63 525	0.69 543	0.56 563	1.79 608	0.69 555	0.15 533	0.12 451	0.17 579	0.16 494	0.18 372	0.17 386

StereoDRNet	0.64 549	0.88 584	2.35 557	0.41 561	0.45 626	0.73 581	0.47 605	0.94 595	0.74 575	0.75 623	0.54 442	0.74 572	0.47 523	1.70 590	0.72 564	0.15 533	0.14 498	0.15 539	0.14 442	0.20 410	0.19 423

NOSS_ROB	0.64 549	0.65 481	1.62 306	0.46 603	0.25 407	0.67 541	0.30 465	0.93 586	0.77 605	0.59 529	0.57 473	0.77 586	0.38 419	2.78 713	0.44 453	0.23 637	0.24 632	0.28 657	0.26 600	0.27 522	0.39 638

noway7	0.65 557	2.12 736	4.60 723	0.34 449	0.20 298	0.46 225	0.26 384	0.77 436	0.64 472	0.34 283	0.39 303	0.50 424	0.46 513	0.40 254	0.54 505	0.09 159	0.07 88	0.10 252	0.09 217	0.29 535	0.30 576

Select-FE	0.65 557	0.67 490	2.76 642	0.49 618	0.55 658	0.79 615	0.16 85	0.90 557	0.53 351	0.84 650	0.55 452	0.91 637	0.75 632	0.57 372	1.16 635	0.11 365	0.18 580	0.11 333	0.49 689	0.14 253	0.31 586

Wz-Net-MNSev	0.65 557	0.97 623	2.19 525	0.36 489	0.33 527	0.90 648	0.60 644	0.92 578	0.81 624	0.75 623	0.72 593	0.73 566	0.65 604	1.39 537	0.71 560	0.16 556	0.13 479	0.14 508	0.14 442	0.24 475	0.18 406

FINET	0.65 557	0.95 612	3.06 676	0.35 466	0.40 596	0.58 407	0.48 609	0.92 578	1.10 676	0.57 497	0.68 564	0.47 407	0.44 492	1.15 511	0.60 531	0.23 637	0.21 614	0.17 579	0.15 469	0.26 511	0.25 526

CVANet_RVC	0.65 557	0.80 552	2.13 510	0.36 489	0.26 425	0.62 480	0.42 568	0.84 505	0.72 555	0.69 600	0.68 564	0.68 536	0.52 549	2.64 704	0.42 438	0.19 601	0.12 451	0.22 631	0.17 514	0.37 614	0.15 328

NCCL2	0.65 557	0.94 605	1.96 472	0.43 576	0.30 480	0.71 567	0.68 665	0.84 505	0.65 488	0.70 606	0.60 499	0.86 625	0.54 554	1.56 565	0.57 521	0.20 612	0.16 547	0.67 705	0.25 592	0.22 443	0.24 514

RT-IGEV	0.66 563	0.25 118	2.11 504	0.56 651	0.46 634	0.62 480	0.54 625	0.99 639	0.75 589	0.79 634	0.93 642	0.85 618	0.78 639	0.59 383	1.64 672	0.12 428	0.16 547	0.11 333	0.47 684	0.28 528	0.30 576

TCMNet	0.66 563	0.85 573	2.55 612	0.50 622	0.52 652	0.72 573	0.39 555	0.87 536	0.72 555	0.58 515	0.68 564	0.63 497	0.46 513	1.70 590	0.63 538	0.18 585	0.18 580	0.23 638	0.18 528	0.38 621	0.27 547

ACV-stereo	0.66 563	0.76 527	2.86 653	0.32 389	0.25 407	1.01 664	0.60 644	0.59 297	0.52 333	0.41 330	0.45 338	1.55 704	0.94 664	1.40 540	0.69 555	0.14 510	0.13 479	0.12 405	0.11 336	0.20 410	0.19 423

GrayStereo	0.66 563	0.19 11	1.76 355	0.90 694	0.23 368	0.62 480	1.42 727	0.62 319	0.60 415	0.72 614	0.78 610	0.56 463	3.07 732	0.60 390	0.26 261	0.09 159	0.08 209	0.10 252	0.21 569	0.11 158	0.18 406

PSMNet_ROB	0.66 563	1.01 639	2.33 552	0.38 531	0.31 501	0.72 573	0.55 629	0.86 525	0.69 525	0.54 457	0.60 499	0.75 578	0.47 523	2.00 649	0.82 583	0.17 572	0.13 479	0.19 608	0.19 548	0.24 475	0.27 547

zzzzzzz1	0.67 568	2.12 736	4.32 720	0.32 389	0.29 462	0.44 195	0.29 455	0.74 400	0.62 451	0.33 279	0.40 308	0.52 435	0.45 497	0.93 475	0.58 526	0.14 510	0.09 305	0.10 252	0.10 261	0.36 605	0.22 472

DispNO	0.67 568	0.98 628	2.58 613	0.31 357	0.27 438	0.59 426	0.29 455	0.83 492	0.68 516	0.53 444	0.79 613	0.83 609	0.47 523	2.46 692	0.68 553	0.12 428	0.10 358	0.19 608	0.31 635	0.16 320	0.17 386

STrans-v2	0.67 568	0.56 435	2.64 621	0.27 234	0.23 368	0.57 390	0.33 511	0.96 614	0.69 525	0.92 662	0.85 626	0.89 633	0.93 661	1.83 618	1.21 643	0.09 159	0.07 88	0.10 252	0.09 217	0.11 158	0.12 212

hitnet-ft	0.67 568	0.80 552	1.90 438	0.28 267	0.22 345	0.69 559	0.36 533	0.85 514	0.65 488	0.56 486	0.84 622	1.03 665	0.95 667	2.32 675	0.55 509	0.23 637	0.14 498	0.41 685	0.13 413	0.24 475	0.17 386

FADNet-RVC-Resample	0.67 568	1.16 674	3.16 686	0.37 514	0.29 462	0.62 480	0.38 549	0.86 525	0.63 464	0.51 424	0.50 395	0.57 470	0.45 497	1.57 569	0.49 479	0.24 646	0.32 669	0.23 638	0.19 548	0.27 522	0.62 682

RP	0.67 568	0.82 561	1.94 460	0.43 576	0.44 615	0.65 527	0.45 594	0.89 551	0.82 625	0.66 587	0.92 638	0.99 657	0.76 635	1.55 564	0.66 546	0.25 651	0.18 580	0.23 638	0.20 561	0.31 555	0.22 472

HSM-Net_RVC	0.67 568	0.34 263	2.23 535	0.26 208	0.19 274	0.67 541	0.29 455	1.26 695	0.69 525	0.72 614	0.70 583	0.78 590	0.42 472	3.77 733	0.41 435	0.13 464	0.09 305	0.10 252	0.09 217	0.12 180	0.11 163
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
TDLM	0.67 568	0.92 597	1.76 355	0.37 514	0.24 383	0.66 534	0.56 634	0.82 486	0.74 575	1.16 683	0.62 512	0.61 491	0.48 532	2.70 709	0.50 484	0.20 612	0.11 417	0.35 675	0.14 442	0.32 564	0.16 364

w-ln-seven-2	0.68 576	1.13 663	2.46 580	0.36 489	0.27 438	0.65 527	0.44 586	0.87 536	0.83 628	0.69 600	0.75 602	0.72 562	0.63 600	1.56 565	1.15 633	0.13 464	0.13 479	0.15 539	0.14 442	0.35 598	0.19 423

ADLNet2	0.68 576	0.84 568	3.19 690	0.33 416	0.36 562	0.64 512	0.37 542	0.89 551	0.79 614	0.54 457	0.65 551	0.93 643	0.48 532	2.07 656	0.56 517	0.13 464	0.11 417	0.11 333	0.11 336	0.33 573	0.18 406

DEmStereo	0.68 576	0.31 225	2.25 539	0.42 572	0.17 186	0.66 534	0.89 691	0.51 228	0.59 410	0.60 539	1.01 655	0.45 387	1.26 688	1.54 563	2.26 699	0.10 272	0.08 209	0.10 252	0.10 261	0.10 120	0.11 163

Nwc_Net	0.68 576	0.83 566	2.53 601	0.41 561	0.39 586	0.77 606	0.38 549	1.01 656	0.70 535	0.60 539	0.99 652	0.98 654	0.68 614	1.41 541	0.63 538	0.23 637	0.15 529	0.23 638	0.25 592	0.23 458	0.18 406

AANet_RVC	0.68 576	1.00 635	2.09 499	0.33 416	0.25 407	0.58 407	0.32 501	0.81 478	0.80 617	0.61 548	0.94 644	0.80 599	0.41 454	2.46 692	1.02 614	0.36 681	0.14 498	0.10 252	0.09 217	0.23 458	0.22 472

IPLG	0.69 581	0.84 568	2.43 574	0.35 466	0.21 315	1.65 705	0.61 648	1.36 700	0.58 400	1.39 705	0.51 402	0.37 318	0.87 653	1.41 541	0.36 393	0.09 159	0.07 88	0.14 508	0.12 379	0.32 564	0.11 163

GwcNet	0.69 581	0.71 505	3.12 683	0.36 489	0.45 626	0.81 624	0.44 586	0.86 525	0.84 631	0.60 539	0.74 599	0.82 607	0.49 539	1.65 582	0.66 546	0.16 556	0.15 529	0.15 539	0.15 469	0.31 555	0.24 514

AF-Net	0.69 581	0.92 597	2.21 527	0.41 561	0.40 596	0.68 553	0.40 558	1.02 659	0.86 634	0.69 600	1.03 660	1.04 668	0.84 648	1.19 514	0.78 576	0.22 633	0.14 498	0.25 650	0.17 514	0.30 547	0.18 406

stereogan	0.69 581	0.51 406	2.44 576	0.39 541	0.39 586	1.01 664	0.41 564	0.94 595	0.92 652	0.73 618	0.85 626	1.15 684	0.69 616	1.57 569	0.53 498	0.19 601	0.18 580	0.20 618	0.16 494	0.36 605	0.24 514

PAM_32	0.70 585	0.35 272	2.73 638	0.54 642	0.61 676	1.07 675	0.43 575	0.84 505	0.49 303	0.90 659	0.91 636	1.23 688	0.77 638	0.65 414	1.10 625	0.10 272	0.19 593	0.10 252	0.49 689	0.15 281	0.38 632

PAM	0.70 585	0.35 272	2.72 633	0.56 651	0.62 678	1.08 677	0.53 621	0.85 514	0.44 244	0.93 664	0.92 638	1.24 689	0.68 614	0.64 402	1.01 612	0.10 272	0.19 593	0.10 252	0.48 687	0.14 253	0.38 632

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 585	0.65 481	3.45 702	0.50 622	0.60 672	0.75 594	0.23 298	0.96 614	0.60 415	0.76 626	1.30 682	0.81 602	0.60 583	0.57 372	0.82 583	0.10 272	0.16 547	0.11 333	0.43 678	0.31 555	0.22 472

xxxx	0.70 585	0.21 43	1.33 229	0.28 267	0.18 236	0.63 498	0.24 335	1.02 659	0.69 525	0.50 411	0.62 512	0.58 477	0.38 419	1.47 556	5.21 739	0.13 464	0.12 451	0.11 333	0.10 261	0.12 180	0.15 328

APVNet	0.70 585	0.67 490	2.71 631	0.38 531	0.36 562	0.85 636	0.43 575	0.91 569	0.68 516	0.55 476	0.69 573	0.75 578	0.55 559	2.31 673	0.78 576	0.17 572	0.17 568	0.24 645	0.19 548	0.33 573	0.23 499

Syn2CoEx	0.70 585	1.07 654	2.74 640	0.43 576	0.30 480	0.64 512	0.42 568	0.99 639	0.78 609	0.62 559	0.78 610	0.74 572	0.72 623	1.92 642	0.61 534	0.20 612	0.17 568	0.19 608	0.15 469	0.29 535	0.22 472

FAT-Stereo	0.70 585	0.54 424	2.88 655	0.36 489	0.29 462	0.62 480	0.54 625	0.97 623	0.87 637	0.76 626	0.92 638	0.94 647	0.80 641	1.84 623	0.57 521	0.18 585	0.19 593	0.17 579	0.16 494	0.22 443	0.25 526

RYNet	0.70 585	0.56 435	2.25 539	0.35 466	0.41 605	0.86 638	0.43 575	0.94 595	0.82 625	0.62 559	0.53 430	0.91 637	0.60 583	2.70 709	1.00 608	0.14 510	0.11 417	0.16 558	0.14 442	0.25 489	0.27 547

PWC_ROB	0.70 585	0.94 605	1.88 426	0.39 541	0.39 586	0.62 480	0.30 465	0.98 627	0.94 654	0.91 661	1.29 681	0.77 586	0.62 597	1.62 580	1.03 617	0.18 585	0.11 417	0.18 601	0.13 413	0.51 674	0.22 472

ccnet	0.71 594	0.41 330	1.59 298	0.40 553	0.45 626	1.06 670	0.55 629	0.98 627	0.71 545	0.88 655	0.97 649	0.82 607	0.88 657	1.68 587	0.94 595	0.32 674	0.26 648	0.32 671	0.27 606	0.34 585	0.30 576

RGC	0.71 594	0.97 623	2.18 523	0.44 583	0.44 615	0.73 581	0.40 558	0.94 595	0.71 545	0.71 611	1.04 663	1.01 661	0.71 620	1.74 597	0.70 557	0.23 637	0.18 580	0.28 657	0.26 600	0.29 535	0.27 547

CBMV	0.71 594	0.76 527	2.64 621	0.33 416	0.20 298	0.78 611	0.79 681	0.98 627	0.78 609	0.85 654	0.71 588	0.86 625	1.10 680	1.46 549	0.62 536	0.18 585	0.20 604	0.21 627	0.19 548	0.25 489	0.33 607
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
GCST	0.72 597	1.10 656	2.15 516	1.11 709	0.59 667	0.62 480	0.19 138	0.75 411	0.53 351	0.56 486	0.63 525	0.47 407	0.31 358	1.11 502	0.33 365	0.75 709	0.45 692	0.84 710	0.64 714	0.69 692	0.54 670

mmx	0.72 597	0.23 84	2.01 481	0.30 326	0.21 315	0.57 390	0.26 384	0.99 639	0.76 600	0.53 444	0.63 525	0.66 519	0.39 433	2.52 697	3.43 724	0.13 464	0.10 358	0.15 539	0.13 413	0.15 281	0.15 328

xxx	0.72 597	0.23 84	2.01 481	0.30 326	0.21 315	0.57 390	0.26 384	0.99 639	0.76 600	0.53 444	0.63 525	0.66 519	0.39 433	2.52 697	3.43 724	0.13 464	0.10 358	0.15 539	0.13 413	0.15 281	0.15 328

LL-Strereo	0.72 597	1.29 687	2.49 591	0.36 489	0.45 626	0.55 354	0.32 501	0.93 586	0.71 545	0.67 592	0.58 479	0.85 618	0.79 640	2.67 708	0.46 459	0.10 272	0.18 580	0.14 508	0.12 379	0.40 636	0.42 650

test_xeample	0.72 597	0.21 43	1.36 238	0.27 234	0.17 186	0.59 426	0.28 429	1.01 656	0.70 535	0.55 476	0.67 556	0.44 378	0.39 433	1.88 635	5.17 738	0.12 428	0.10 358	0.11 333	0.10 261	0.13 217	0.15 328

SHD	0.72 597	0.77 537	2.36 560	0.45 597	0.40 596	0.71 567	0.32 501	1.02 659	1.25 687	1.07 676	0.84 622	0.90 635	0.73 626	1.09 497	0.98 602	0.21 620	0.18 580	0.20 618	0.21 569	0.32 564	0.31 586

RTSC	0.72 597	1.00 635	2.22 531	0.40 553	0.29 462	0.82 627	0.31 478	0.96 614	1.10 676	0.92 662	0.81 614	0.78 590	0.58 575	1.23 521	1.55 667	0.18 585	0.17 568	0.14 508	0.17 514	0.43 649	0.30 576

PASM	0.72 597	0.68 493	1.91 444	0.47 608	0.44 615	0.60 439	0.51 614	0.76 424	0.80 617	0.77 630	0.67 556	0.87 627	0.61 592	2.40 684	0.67 550	0.32 674	0.35 672	0.36 677	0.41 675	0.45 659	0.39 638

PWCDC_ROB	0.72 597	1.06 651	2.09 499	0.47 608	0.36 562	0.78 611	0.26 384	0.98 627	1.34 694	0.61 548	2.07 705	0.64 507	0.61 592	0.83 461	0.71 560	0.31 672	0.14 498	0.15 539	0.12 379	0.60 687	0.21 457

ff1	0.73 606	0.23 84	2.01 481	0.30 326	0.21 315	0.57 390	0.26 384	0.74 400	0.88 641	0.53 444	0.63 525	0.66 519	0.39 433	2.52 697	3.43 724	0.10 272	0.24 632	0.15 539	0.13 413	0.25 489	0.36 622

GASNet	0.73 606	1.47 700	3.04 674	0.47 608	0.33 527	0.57 390	0.34 517	0.91 569	0.75 589	0.58 515	0.58 479	0.74 572	0.55 559	2.03 650	0.65 545	0.21 620	0.15 529	0.19 608	0.17 514	0.51 674	0.28 555

XQC	0.73 606	0.98 628	2.39 564	0.46 603	0.35 553	0.81 624	0.46 597	1.00 648	1.00 662	0.80 636	0.69 573	0.88 631	0.74 631	1.32 529	1.20 641	0.24 646	0.16 547	0.23 638	0.20 561	0.41 639	0.33 607

w-ln-seven	0.74 609	1.05 649	2.54 607	0.37 514	0.34 540	1.03 667	0.47 605	1.00 648	1.08 673	0.90 659	0.85 626	0.85 618	0.57 569	1.37 535	1.26 648	0.14 510	0.13 479	0.16 558	0.15 469	0.31 555	0.20 442

1111x	0.74 609	0.21 43	1.93 450	0.31 357	0.17 186	0.63 498	0.32 501	1.03 666	0.74 575	0.52 433	0.62 512	0.57 470	0.47 523	2.38 680	4.25 733	0.12 428	0.14 498	0.11 333	0.12 379	0.12 180	0.14 284

Anonymous_2	0.74 609	0.32 234	1.65 308	0.33 416	0.30 480	0.67 541	0.32 501	0.69 362	0.46 271	0.48 392	0.41 314	0.84 614	0.58 575	0.51 349	0.40 427	0.32 674	0.38 680	1.43 734	3.69 757	0.80 702	0.27 547

Selective-IGEV-i16pc	0.75 612	0.29 193	5.48 730	0.32 389	0.19 274	1.18 687	0.62 653	0.86 525	0.74 575	0.37 302	0.51 402	0.53 438	0.29 337	2.10 662	0.35 387	0.22 633	0.23 628	0.12 405	0.16 494	0.22 443	0.19 423

GANetREF_RVC	0.75 612	1.15 669	2.46 580	0.47 608	0.26 425	0.83 630	0.61 648	0.97 623	0.89 645	0.62 559	0.61 506	0.72 562	0.59 579	2.42 686	0.55 509	0.32 674	0.25 645	0.36 677	0.24 586	0.39 631	0.31 586
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	0.75 612	0.84 568	2.01 481	0.40 553	0.25 407	0.74 587	0.66 659	0.87 536	0.73 571	0.71 611	1.07 666	0.84 614	0.59 579	2.71 711	1.15 633	0.17 572	0.16 547	0.44 690	0.16 494	0.31 555	0.20 442

PDISCO_ROB	0.75 612	1.06 651	2.11 504	0.64 672	0.59 667	1.13 682	0.43 575	1.14 684	1.05 668	0.64 578	0.71 588	0.96 650	0.61 592	1.21 515	0.76 571	0.37 682	0.18 580	0.27 654	0.24 586	0.56 683	0.32 596

HBP-ISP	0.76 616	1.30 688	3.19 690	0.35 466	0.26 425	0.85 636	0.54 625	1.03 666	0.72 555	0.80 636	0.69 573	0.68 536	0.83 645	2.04 652	0.44 453	0.23 637	0.24 632	0.29 664	0.25 592	0.28 528	0.24 514

Wz-Net-SNSev	0.76 616	1.32 692	3.11 682	0.40 553	0.31 501	0.71 567	0.60 644	0.98 627	0.87 637	0.67 592	0.83 619	0.96 650	0.60 583	1.67 585	0.97 599	0.16 556	0.15 529	0.16 558	0.17 514	0.36 605	0.24 514

FTStereo	0.76 616	0.18 7	2.35 557	0.71 678	0.21 315	0.73 581	1.79 731	0.57 282	0.53 351	1.07 676	1.63 697	1.29 692	2.13 721	0.75 443	0.29 303	0.19 601	0.08 209	0.12 405	0.11 336	0.11 158	0.40 644

CBMV_ROB	0.76 616	0.42 339	2.68 626	0.33 416	0.22 345	0.74 587	0.47 605	0.96 614	0.76 600	1.04 675	0.96 647	0.88 631	0.93 661	2.06 654	1.19 640	0.22 633	0.24 632	0.27 654	0.25 592	0.25 489	0.28 555

DDUNet	0.77 620	1.12 660	1.88 426	0.76 683	0.69 684	0.84 632	0.43 575	0.85 514	0.65 488	0.67 592	0.75 602	0.91 637	0.52 549	1.03 490	0.57 521	0.54 694	0.37 676	0.95 717	0.52 696	0.71 695	0.57 676

UDG	0.77 620	1.23 680	2.15 516	0.67 676	0.59 667	0.78 611	0.38 549	0.90 557	0.70 535	0.61 548	0.69 573	1.01 661	0.67 611	1.02 488	0.73 567	0.45 688	0.34 670	0.87 711	0.51 693	0.67 691	0.46 658

aanetorigin	0.77 620	0.80 552	2.59 615	0.43 576	0.44 615	0.58 407	1.01 702	0.57 282	0.68 516	1.53 711	1.23 675	0.81 602	1.08 677	1.07 494	1.07 621	0.18 585	0.15 529	0.17 579	0.21 569	0.54 681	0.30 576

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 620	1.04 646	2.06 491	0.94 698	0.35 553	0.89 647	0.40 558	0.85 514	0.63 464	0.55 476	0.63 525	0.75 578	0.38 419	2.38 680	0.48 474	1.10 723	0.31 664	0.36 677	0.21 569	0.53 680	0.55 673

222	0.78 624	0.23 84	1.23 203	0.28 267	0.18 236	0.62 480	0.24 335	1.02 659	0.70 535	0.58 515	0.66 553	0.46 399	0.42 472	1.80 613	6.53 750	0.13 464	0.10 358	0.11 333	0.10 261	0.12 180	0.17 386

EAI-Stereo	0.78 624	0.25 118	1.67 315	0.54 642	0.59 667	1.95 714	2.05 735	1.11 683	0.64 472	0.95 667	1.49 692	0.50 424	0.67 611	0.59 383	1.44 662	0.09 159	0.19 593	0.09 182	0.49 689	0.13 217	0.22 472

NCC-stereo	0.79 626	0.94 605	2.42 570	0.59 664	0.45 626	1.90 712	0.46 597	0.99 639	0.72 555	0.64 578	0.84 622	0.91 637	0.73 626	1.80 613	1.00 608	0.27 661	0.19 593	0.23 638	0.31 635	0.24 475	0.22 472

Abc-Net	0.79 626	0.94 605	2.42 570	0.59 664	0.45 626	1.90 712	0.46 597	0.99 639	0.72 555	0.64 578	0.84 622	0.91 637	0.73 626	1.80 613	1.00 608	0.27 661	0.19 593	0.23 638	0.31 635	0.24 475	0.22 472
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	0.80 628	0.27 149	8.23 744	0.49 618	0.98 702	0.33 62	0.20 166	0.48 197	1.28 690	0.17 58	0.20 87	0.77 586	0.22 194	0.60 390	0.97 599	0.11 365	0.07 88	0.09 182	0.10 261	0.33 573	0.14 284

zh-mn7	0.80 628	1.54 703	3.00 672	0.35 466	0.27 438	0.72 573	0.41 564	0.93 586	1.11 678	1.00 670	1.28 679	0.75 578	0.57 569	1.87 626	1.18 638	0.16 556	0.13 479	0.14 508	0.14 442	0.26 511	0.21 457

z-mn7	0.80 628	1.52 702	2.62 618	0.36 489	0.28 452	1.01 664	0.48 609	0.90 557	1.29 691	0.69 600	1.35 687	0.85 618	0.59 579	2.03 650	1.09 624	0.14 510	0.12 451	0.14 508	0.12 379	0.32 564	0.20 442

SQANet	0.80 628	1.58 705	2.53 601	0.76 683	0.83 693	0.76 598	0.36 533	0.83 492	0.64 472	0.63 568	0.69 573	0.73 566	0.51 544	1.21 515	0.53 498	0.77 710	0.29 659	0.59 701	0.29 616	0.86 705	0.61 681

anonymity	0.80 628	0.66 488	1.29 217	0.59 664	0.75 688	0.67 541	0.52 617	0.95 609	0.71 545	0.94 665	0.70 583	0.67 529	0.87 653	0.71 436	1.35 655	0.64 701	0.62 710	0.58 699	1.44 738	0.60 687	0.65 685

S-Stereo	0.80 628	0.69 497	3.89 711	0.39 541	0.37 574	0.69 559	0.70 671	0.94 595	0.98 661	0.62 559	0.91 636	0.83 609	0.60 583	2.37 677	0.66 546	0.18 585	0.21 614	0.17 579	0.18 528	0.30 547	0.35 614

ADCRef	0.80 628	0.96 615	2.29 546	0.37 514	0.35 553	0.96 656	0.51 614	0.87 536	0.75 589	0.88 655	0.83 619	0.61 491	1.36 697	1.02 488	3.27 718	0.13 464	0.11 417	0.17 579	0.19 548	0.25 489	0.21 457

DANet	0.80 628	0.65 481	2.21 527	1.19 712	0.48 641	0.74 587	1.25 715	0.89 551	1.53 708	0.89 657	0.71 588	0.96 650	0.56 563	1.83 618	0.96 598	0.18 585	0.16 547	0.19 608	0.16 494	0.26 511	0.29 563
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DStereoRT	0.81 636	0.53 415	2.23 535	0.36 489	0.33 527	0.92 652	0.36 533	0.86 525	0.80 617	0.57 497	0.62 512	0.59 481	1.15 685	1.76 600	1.04 618	0.14 510	0.13 479	2.17 745	0.78 720	0.16 320	0.66 688

FADNet_RVC	0.81 636	1.14 665	2.42 570	0.30 326	0.24 383	0.71 567	0.24 335	0.95 609	0.61 433	0.44 348	0.56 464	0.59 481	0.42 472	1.52 561	0.68 553	0.94 715	0.96 731	0.28 657	1.00 730	0.90 706	1.36 729

edge stereo	0.81 636	0.73 518	3.30 697	0.37 514	1.21 718	0.62 480	0.39 555	0.93 586	0.79 614	0.80 636	0.88 633	1.14 683	0.71 620	2.18 666	0.71 560	0.21 620	0.20 604	0.26 653	0.18 528	0.38 621	0.26 537

AANet	0.82 639	0.91 595	2.89 658	0.34 449	0.29 462	0.63 498	0.38 549	0.81 478	1.31 692	1.33 700	1.39 688	1.26 691	1.14 684	1.32 529	0.97 599	0.20 612	0.17 568	0.18 601	0.19 548	0.33 573	0.31 586

MIPNet	0.83 640	0.81 557	2.40 567	0.61 669	0.18 236	1.48 695	1.39 723	1.60 712	0.74 575	1.94 716	0.85 626	0.73 566	1.68 712	0.87 471	0.31 339	0.09 159	0.08 209	0.11 333	0.32 641	0.25 489	0.12 212

FBW_ROB	0.83 640	0.77 537	1.77 364	0.44 583	0.30 480	0.87 642	0.46 597	1.10 679	0.91 648	0.81 642	0.75 602	1.01 661	0.61 592	3.66 732	1.23 645	0.26 655	0.23 628	0.36 677	0.25 592	0.27 522	0.62 682

PA-Net	0.84 642	1.00 635	3.49 703	0.63 671	0.40 596	0.70 565	0.52 617	0.86 525	0.84 631	0.52 433	0.59 482	0.70 554	0.54 554	2.35 676	2.23 697	0.17 572	0.27 655	0.19 608	0.28 610	0.22 443	0.36 622
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CC-Net-ROB	0.85 643	1.15 669	2.13 510	0.88 693	0.38 580	0.88 646	0.44 586	1.06 672	0.79 614	0.58 515	0.69 573	0.65 512	0.50 542	2.74 712	0.51 490	0.93 713	0.39 687	0.87 711	0.29 616	0.54 681	0.54 670

Selective-IGEV-i16pb	0.86 644	0.33 244	6.08 733	0.32 389	0.21 315	1.08 677	0.68 665	1.06 672	0.92 652	0.43 341	0.76 605	0.66 519	0.46 513	2.31 673	0.50 484	0.23 637	0.25 645	0.14 508	0.19 548	0.26 511	0.24 514

THIR-Stereo	0.86 644	0.62 459	2.13 510	0.25 160	0.16 152	0.58 407	2.74 743	0.59 297	0.51 321	0.62 559	1.62 696	0.97 653	1.80 717	1.69 589	2.25 698	0.10 272	0.08 209	0.14 508	0.11 336	0.15 281	0.11 163

DeepPrunerF	0.86 644	0.86 576	2.91 663	0.45 597	0.50 644	0.64 512	0.48 609	1.14 684	2.64 738	0.63 568	0.61 506	0.65 512	0.62 597	2.21 668	1.31 652	0.23 637	0.19 593	0.30 666	0.28 610	0.36 605	0.25 526

DPSNet	0.86 644	0.60 448	2.34 554	0.58 659	0.36 562	1.07 675	0.75 677	1.30 696	1.05 668	0.70 606	0.68 564	0.94 647	1.29 689	2.08 658	1.82 680	0.26 655	0.23 628	0.16 558	0.17 514	0.48 666	0.40 644

AAGNet	0.88 648	0.33 244	1.79 388	0.54 642	0.98 702	0.62 480	0.46 597	0.50 217	0.60 415	0.58 515	0.53 430	0.50 424	0.73 626	1.23 521	7.48 751	0.11 365	0.07 88	0.12 405	0.10 261	0.14 253	0.09 91

Consistency-Raft	0.88 648	0.93 603	3.23 695	0.99 702	0.64 679	0.77 606	0.55 629	0.98 627	0.97 658	0.61 548	1.03 660	0.65 512	1.05 674	0.79 457	1.38 657	0.44 686	0.46 694	0.51 696	0.58 707	0.65 689	0.47 660

zh-sn7	0.89 650	1.73 716	3.09 679	0.39 541	0.30 480	0.82 627	0.63 656	0.96 614	0.87 637	0.79 634	1.12 669	0.84 614	0.87 653	2.42 686	1.63 670	0.16 556	0.17 568	0.16 558	0.16 494	0.34 585	0.29 563

PVD	0.90 651	0.85 573	2.15 516	0.53 637	0.50 644	0.99 660	0.56 634	1.15 687	1.64 713	1.41 707	1.41 691	1.11 680	1.13 683	1.35 533	1.31 652	0.26 655	0.28 658	0.28 657	0.26 600	0.37 614	0.49 664

Wz-Net-TNSev	0.91 652	1.73 716	3.08 677	0.36 489	0.31 501	1.00 663	0.71 672	1.06 672	0.97 658	0.71 611	0.72 593	1.09 676	0.87 653	2.42 686	1.59 668	0.20 612	0.20 604	0.16 558	0.20 561	0.44 658	0.35 614

SAMSARA	0.91 652	0.97 623	2.22 531	0.80 687	0.58 665	1.32 689	1.31 717	1.01 656	0.94 654	1.36 701	0.87 630	1.38 697	0.90 659	1.72 594	1.02 614	0.24 646	0.30 663	0.22 631	0.25 592	0.36 605	0.35 614

WZ-Net	0.92 654	1.31 689	3.76 708	0.41 561	0.36 562	0.86 638	0.71 672	1.00 648	1.06 671	0.82 647	0.92 638	1.06 672	1.05 674	2.16 665	1.61 669	0.19 601	0.13 479	0.15 539	0.16 494	0.32 564	0.28 555

MFMNet_re	0.92 654	1.28 686	2.53 601	0.82 691	0.76 691	0.90 648	0.75 677	0.98 627	1.04 667	1.03 673	1.05 664	0.84 614	0.94 664	0.83 461	0.72 564	0.68 704	0.60 708	0.63 703	0.60 710	0.77 700	0.74 692

test_sample9	0.94 656	0.62 459	1.93 450	0.27 234	0.22 345	0.68 553	0.31 478	0.93 586	0.66 504	0.57 497	0.51 402	0.55 449	0.45 497	1.91 638	2.55 706	0.61 698	4.16 756	0.87 711	0.56 701	0.25 489	0.23 499

CrosDoStereo	0.94 656	0.37 285	2.53 601	0.25 160	0.32 512	0.54 339	3.76 747	0.72 381	0.60 415	0.70 606	1.40 689	0.53 438	1.49 704	1.78 604	3.09 713	0.10 272	0.08 209	0.11 333	0.11 336	0.21 426	0.11 163

DeepStereo_LL	0.94 656	0.37 285	2.53 601	0.25 160	0.32 512	0.54 339	3.76 747	0.72 381	0.60 415	0.70 606	1.40 689	0.53 438	1.49 704	1.78 604	3.09 713	0.10 272	0.08 209	0.11 333	0.11 336	0.21 426	0.11 163

ADCP+	0.94 656	1.12 660	3.14 684	0.34 449	0.39 586	1.06 670	0.79 681	0.89 551	0.80 617	0.66 587	0.67 556	0.85 618	1.55 707	0.93 475	4.55 735	0.13 464	0.11 417	0.16 558	0.15 469	0.26 511	0.25 526

ADCMid	0.96 660	1.32 692	2.74 640	0.38 531	0.35 553	0.99 660	0.58 640	0.94 595	0.86 634	1.23 693	1.01 655	1.01 661	1.00 669	1.05 492	3.97 728	0.21 620	0.19 593	0.42 686	0.32 641	0.40 636	0.29 563

DStereoO	0.99 661	0.66 488	1.67 315	0.75 682	0.99 705	0.73 581	1.33 719	0.94 595	0.91 648	0.70 606	1.06 665	0.75 578	1.75 716	0.95 479	2.39 703	1.20 727	0.41 690	0.48 693	0.59 709	0.85 704	0.60 680

G-Net	0.99 661	0.64 474	2.76 642	0.57 657	0.67 681	2.03 720	0.72 675	0.76 424	0.67 513	1.14 682	2.56 719	1.30 695	1.02 671	1.48 557	1.74 677	0.25 651	0.24 632	0.24 645	0.26 600	0.37 614	0.31 586

ADCL	0.99 661	0.79 550	2.43 574	0.39 541	0.32 512	1.50 697	1.90 733	0.92 578	0.97 658	1.26 697	1.27 678	1.00 659	1.42 702	1.14 509	3.31 720	0.17 572	0.14 498	0.22 631	0.21 569	0.30 547	0.22 472

ADCPNet	0.99 661	0.99 633	3.93 714	0.37 514	0.68 683	1.36 691	0.62 653	0.87 536	0.76 600	0.78 632	0.81 614	1.08 674	1.18 686	1.14 509	2.49 705	0.21 620	0.69 719	0.21 627	0.95 728	0.29 535	0.37 629

Ntro	1.00 665	1.68 712	2.80 649	0.95 699	0.85 694	1.06 670	0.53 621	0.98 627	0.90 647	0.62 559	0.76 605	0.93 643	0.66 609	1.66 583	0.98 602	0.99 718	0.45 692	0.75 709	0.40 672	1.19 717	0.75 694

AnyNet_C32	1.00 665	1.33 694	2.53 601	0.49 618	0.54 655	1.15 684	1.14 710	0.91 569	0.89 645	1.11 679	0.95 646	0.87 627	0.93 661	1.50 558	4.07 730	0.21 620	0.20 604	0.25 650	0.24 586	0.38 621	0.33 607

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 667	1.67 710	2.32 549	0.47 608	0.39 586	1.47 694	0.95 694	0.95 609	0.91 648	0.84 650	0.94 644	1.05 670	0.60 583	2.95 719	0.72 564	0.41 684	0.72 723	0.32 671	0.55 698	0.74 696	1.22 725

otaku	1.03 668	1.68 712	2.72 633	0.95 699	0.73 687	1.03 667	0.59 642	0.99 639	0.86 634	0.69 600	1.61 695	0.98 654	0.64 602	1.46 549	1.14 631	0.95 716	0.46 694	0.72 708	0.40 672	1.24 721	0.78 698

SGM-Forest	1.04 669	0.42 339	3.59 706	0.41 561	0.32 512	1.05 669	1.32 718	0.94 595	0.83 628	1.16 683	2.23 713	1.03 665	1.39 700	2.49 695	2.35 701	0.21 620	0.21 614	0.20 618	0.19 548	0.23 458	0.32 596
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ADCS	1.05 670	1.36 697	2.98 670	0.42 572	0.36 562	0.96 656	0.81 685	1.06 672	1.12 679	1.25 694	0.97 649	1.08 674	0.90 659	1.25 525	4.86 737	0.21 620	0.21 614	0.22 631	0.23 584	0.36 605	0.38 632

SPS-STEREO	1.07 671	1.13 663	2.88 655	0.65 674	0.69 684	0.99 660	0.68 665	1.05 671	0.87 637	1.36 701	1.23 675	1.46 700	0.94 664	1.87 626	1.72 676	0.66 702	0.61 709	0.58 699	0.57 704	0.65 689	0.77 697
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
GCAPDPT-zeroshot	1.09 672	0.30 211	8.70 745	3.22 743	5.88 744	0.39 132	0.20 166	0.59 297	0.41 211	0.26 221	0.26 174	0.23 172	0.17 92	0.31 149	0.19 106	0.09 159	0.08 209	0.09 182	0.07 116	0.13 217	0.19 423

test_sample8	1.12 673	0.62 459	1.93 450	0.27 234	0.22 345	0.68 553	0.31 478	0.95 609	0.61 433	1.18 691	0.56 464	2.53 720	1.31 692	1.91 638	2.55 706	0.61 698	4.16 756	0.87 711	0.56 701	0.25 489	0.23 499

WCMA_ROB	1.12 673	0.83 566	2.66 624	0.58 659	0.34 540	1.17 686	0.71 672	0.93 586	0.94 654	1.74 714	2.63 722	3.09 725	1.71 714	1.70 590	1.84 681	0.26 655	0.21 614	0.20 618	0.21 569	0.28 528	0.43 651

GCAP-BAT	1.13 675	0.30 211	9.45 748	3.22 743	5.97 745	0.39 132	0.20 166	0.59 297	0.41 211	0.26 221	0.26 174	0.23 172	0.17 92	0.31 149	0.19 106	0.09 159	0.08 209	0.09 182	0.07 116	0.13 217	0.17 386

AnyNet_C01	1.14 676	1.49 701	4.23 719	0.54 642	0.53 653	1.51 698	1.37 721	1.04 670	1.07 672	1.17 689	1.33 685	1.15 684	1.08 677	1.61 579	2.74 709	0.25 651	0.22 620	0.28 657	0.24 586	0.48 666	0.40 644

NaN_ROB	1.14 676	0.94 605	2.96 666	0.53 637	0.56 661	1.13 682	0.99 697	0.98 627	1.00 662	1.09 678	0.87 630	0.77 586	1.06 676	5.90 747	2.72 708	0.16 556	0.23 628	0.16 558	0.24 586	0.22 443	0.36 622

RainbowNet	1.15 678	1.78 718	2.72 633	1.12 710	0.91 699	1.06 670	0.76 679	1.16 688	1.13 681	0.75 623	0.97 649	1.09 676	0.80 641	1.60 576	1.21 643	1.17 725	1.26 740	1.01 721	0.57 704	1.13 715	0.88 708

SuperB	1.15 678	1.14 665	5.43 729	0.36 489	0.26 425	0.81 624	0.89 691	0.88 545	1.17 682	0.67 592	0.68 564	0.63 497	1.39 700	1.74 597	3.37 722	0.15 533	0.12 451	0.17 579	0.16 494	2.80 743	0.25 526

NVStereoNet_ROB	1.16 680	0.95 612	2.54 607	0.58 659	0.55 658	0.78 611	0.63 656	1.00 648	1.08 673	1.03 673	4.07 745	1.48 701	1.22 687	2.88 718	1.27 649	0.50 691	0.46 694	0.54 697	0.62 711	0.50 672	0.63 684
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	1.17 681	0.42 339	3.87 710	0.54 642	0.44 615	4.11 740	0.58 640	1.31 697	0.84 631	2.12 718	1.12 669	0.98 654	0.71 620	4.24 737	0.99 607	0.16 556	0.14 498	0.19 608	0.17 514	0.18 372	0.35 614

MWDA-net	1.20 682	2.17 741	3.60 707	1.52 721	1.97 735	0.74 587	1.83 732	0.79 469	1.54 710	0.66 587	1.26 677	0.58 477	1.08 677	1.67 585	3.84 727	0.14 510	0.10 358	0.11 333	0.11 336	0.15 281	0.15 328

SANet	1.20 682	1.21 678	3.33 700	0.38 531	0.27 438	1.73 709	0.85 688	1.10 679	2.49 736	1.16 683	1.83 701	1.72 707	1.50 706	2.37 677	2.84 711	0.18 585	0.16 547	0.16 558	0.15 469	0.32 564	0.32 596

RTS	1.21 684	1.31 689	6.39 737	0.52 631	0.51 650	1.61 701	0.79 681	1.03 666	1.37 696	1.13 680	1.30 682	1.10 678	0.85 649	2.65 705	2.08 690	0.21 620	0.24 632	0.18 601	0.18 528	0.43 649	0.32 596

RTSA	1.21 684	1.31 689	6.39 737	0.52 631	0.51 650	1.61 701	0.79 681	1.03 666	1.37 696	1.13 680	1.30 682	1.10 678	0.85 649	2.65 705	2.08 690	0.21 620	0.24 632	0.18 601	0.18 528	0.43 649	0.32 596

MeshStereo	1.21 684	1.15 669	3.01 673	0.34 449	0.28 452	1.10 679	0.69 668	1.35 699	1.01 664	2.71 738	2.41 716	2.96 723	1.45 703	2.80 715	1.40 660	0.22 633	0.22 620	0.22 631	0.19 548	0.50 672	0.26 537
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	1.22 687	0.80 552	2.71 631	0.33 416	1.48 726	1.98 719	0.23 298	1.93 724	2.44 734	0.89 657	2.52 717	1.36 696	0.51 544	3.65 731	1.93 682	0.30 670	0.31 664	0.22 631	0.16 494	0.33 573	0.36 622

CSAN	1.25 688	1.12 660	3.04 674	0.51 627	0.37 574	1.06 670	1.15 711	1.22 689	1.08 673	1.17 689	1.91 703	1.04 668	1.31 692	5.96 748	2.43 704	0.26 655	0.22 620	0.24 645	0.24 586	0.31 555	0.30 576

EDNetEfficient	1.27 689	0.70 503	4.05 716	0.64 672	0.98 702	0.94 654	1.40 724	0.85 514	1.75 718	2.34 727	1.33 685	1.05 670	2.21 723	1.58 573	4.15 731	0.15 533	0.19 593	0.14 508	0.27 606	0.38 621	0.32 596

FCDSN-DC	1.29 690	0.54 424	2.50 595	0.47 608	0.41 605	1.12 680	0.60 644	1.10 679	1.27 689	2.23 724	2.87 725	3.67 730	3.12 734	2.39 683	1.69 674	0.30 670	0.26 648	0.31 667	0.30 626	0.35 598	0.38 632
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
pmcnn	1.32 691	1.05 649	2.77 645	0.74 681	1.43 721	0.72 573	0.56 634	0.96 614	0.91 648	0.99 669	2.92 728	6.01 744	0.70 618	2.38 680	3.32 721	0.13 464	0.10 358	0.08 77	0.06 27	0.34 585	0.22 472

ACVNet_1	1.33 692	1.91 727	4.03 715	1.09 707	0.88 696	1.19 688	0.66 659	1.24 693	1.17 682	0.94 665	0.96 647	3.09 725	1.04 673	2.37 677	1.11 628	1.04 720	0.48 701	1.03 722	0.48 687	1.12 714	0.83 700

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 693	1.70 714	2.50 595	0.56 651	0.40 596	2.15 724	0.99 697	1.24 693	1.26 688	1.02 672	1.10 668	1.29 692	0.88 657	3.10 723	1.08 622	1.66 736	0.83 727	0.68 706	0.88 725	1.57 728	1.80 740

MSMD_ROB	1.34 693	0.96 615	2.38 562	0.39 541	0.32 512	1.96 715	0.62 653	0.91 569	1.43 703	2.94 742	2.60 720	4.77 739	1.95 719	2.43 689	1.33 654	0.29 667	0.26 648	0.32 671	0.32 641	0.30 547	0.30 576

psmorigin	1.36 695	0.60 448	13.80 761	0.37 514	0.29 462	0.62 480	0.33 511	0.77 436	0.61 433	0.96 668	0.88 633	1.17 687	0.73 626	4.00 734	0.86 588	0.19 601	0.22 620	0.17 579	0.18 528	0.24 475	0.29 563

MADNet+	1.36 695	1.93 729	5.95 731	0.81 690	0.59 667	1.57 700	1.09 706	1.39 703	1.22 685	0.84 650	1.01 655	1.25 690	1.12 682	3.19 724	2.36 702	0.45 688	0.47 697	0.38 683	0.34 649	0.59 684	0.57 676

ELAS_RVC	1.37 697	0.78 547	3.21 692	0.55 649	0.50 644	1.49 696	2.48 741	1.48 706	1.71 717	2.13 721	2.09 706	2.07 712	2.56 727	1.90 637	2.02 687	0.35 679	0.36 674	0.37 681	0.34 649	0.49 670	0.47 660
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH-64-1	1.39 698	1.64 708	1.86 419	1.36 716	1.11 713	1.39 692	1.19 713	1.76 717	1.45 705	1.16 683	2.21 711	1.53 702	1.38 698	1.98 645	1.52 665	1.29 728	0.67 713	1.27 728	0.69 715	1.29 723	0.98 711

IMH-64	1.39 698	1.64 708	1.86 419	1.36 716	1.11 713	1.39 692	1.19 713	1.76 717	1.45 705	1.16 683	2.21 711	1.53 702	1.38 698	1.98 645	1.52 665	1.29 728	0.67 713	1.27 728	0.69 715	1.29 723	0.98 711

ELAS	1.39 698	0.79 550	2.86 653	0.53 637	0.50 644	2.81 731	2.20 737	1.61 713	1.50 707	2.28 726	2.35 714	1.82 708	2.13 721	1.73 595	2.22 696	0.35 679	0.37 676	0.35 675	0.35 653	0.49 670	0.47 660
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	1.42 701	1.81 719	3.23 695	1.08 705	0.92 700	1.32 689	0.85 688	1.49 707	1.69 715	1.19 692	1.73 699	2.13 713	1.03 672	2.50 696	1.40 660	0.91 712	0.53 704	1.00 720	0.55 698	2.11 737	0.85 703

EKT-Stereo	1.47 702	0.49 394	1.93 450	2.57 739	19.31 766	0.55 354	0.22 257	0.69 362	0.42 225	0.38 312	0.36 274	0.43 367	0.27 294	0.69 429	0.26 261	0.12 428	0.14 498	0.11 333	0.16 494	0.20 410	0.15 328

WAO-7	1.48 703	1.63 706	2.49 591	0.93 697	0.75 688	1.72 708	1.10 707	1.84 722	1.96 727	1.43 708	2.54 718	1.97 710	1.61 710	3.06 721	2.08 690	0.69 705	0.66 712	0.94 716	0.74 718	0.80 702	0.69 689

FC-DCNN	1.49 704	0.59 446	2.88 655	0.44 583	0.39 586	1.97 717	0.66 659	1.67 714	1.70 716	2.72 739	2.89 726	4.22 733	2.97 731	2.55 700	2.19 695	0.29 667	0.26 648	0.31 667	0.30 626	0.32 564	0.39 638

PWCK	1.49 704	1.90 726	3.22 694	1.09 707	0.54 655	1.71 707	1.73 730	1.49 707	1.53 708	1.44 709	1.80 700	1.82 708	1.30 691	3.34 727	1.76 678	1.07 722	0.56 706	0.97 719	0.58 707	1.38 727	0.65 685

FC-DCNN v2	1.54 706	0.58 443	2.80 649	0.44 583	0.39 586	2.05 721	0.66 659	1.90 723	1.84 724	2.79 740	2.97 729	4.41 737	3.07 732	2.65 705	2.30 700	0.29 667	0.26 648	0.31 667	0.30 626	0.32 564	0.38 632

MFN_U_SF_RVC	1.55 707	2.39 743	3.16 686	0.65 674	0.41 605	1.12 680	0.46 597	1.23 692	1.33 693	1.61 712	1.20 673	1.43 699	0.98 668	1.76 600	1.97 684	1.90 739	1.80 744	1.98 743	2.15 750	1.63 729	1.77 739

WAO-6	1.58 708	1.54 703	2.32 549	1.14 711	1.00 706	2.30 726	1.03 703	1.82 721	2.85 740	1.25 694	2.61 721	2.20 714	1.56 708	2.47 694	1.99 686	0.95 716	0.67 713	1.19 727	0.83 723	1.08 712	0.88 708

DispFullNet	1.67 709	2.10 732	5.22 726	1.53 722	8.90 746	0.86 638	0.31 478	0.96 614	0.96 657	1.37 704	1.01 655	1.13 681	1.98 720	1.51 559	0.91 591	0.54 694	0.31 664	1.18 724	0.63 713	1.13 715	0.80 699

JetBlue	1.78 710	1.63 706	3.92 712	0.73 679	1.21 718	4.38 741	3.35 744	1.59 711	1.20 684	1.26 697	1.52 694	2.37 717	1.88 718	3.23 725	3.00 712	0.53 692	0.47 697	0.48 693	0.49 689	1.29 723	0.97 710

Dean	1.79 711	1.83 720	3.92 712	1.29 715	1.07 712	1.55 699	1.00 700	1.95 725	2.33 732	1.47 710	4.19 746	4.26 736	1.33 695	2.21 668	1.48 664	1.14 724	0.68 717	1.18 724	0.74 718	1.24 721	0.98 711

SGM+DAISY	1.83 712	1.43 698	3.81 709	0.87 692	1.01 707	2.38 728	2.53 742	1.36 700	1.75 718	2.92 741	3.22 732	2.65 721	2.93 729	2.22 671	3.10 715	0.72 706	0.69 719	0.63 703	0.62 711	0.77 700	0.98 711

SGM_RVC	1.89 713	0.92 597	2.50 595	0.96 701	0.93 701	1.63 703	1.37 721	1.52 709	12.43 756	1.85 715	1.69 698	2.40 719	1.74 715	2.81 716	1.71 675	0.53 692	0.47 697	0.42 686	0.47 684	0.74 696	0.74 692
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ACVNet-4b	1.93 714	1.85 722	4.10 717	1.07 704	0.86 695	1.15 684	0.53 621	1.06 672	1.12 679	0.64 578	1.09 667	1.99 711	0.70 618	2.20 667	9.86 758	5.62 755	0.41 690	1.03 722	0.55 698	1.86 734	0.85 703

LVE	1.96 715	2.17 741	3.14 684	1.68 724	1.80 732	1.63 703	1.03 703	2.34 731	2.81 739	1.25 694	2.89 726	4.24 735	1.29 689	2.79 714	1.44 662	2.85 744	0.91 730	1.18 724	1.46 739	1.23 720	1.10 722

MonStereo1	1.98 716	1.01 639	1.78 368	1.19 712	1.04 709	3.58 735	0.61 648	1.53 710	1.93 726	1.39 705	3.37 739	2.23 716	10.80 757	2.84 717	1.25 647	1.04 720	0.38 680	0.96 718	0.57 704	1.10 713	1.00 718

IMH	2.02 717	2.15 740	2.69 629	1.68 724	1.12 715	1.66 706	0.92 693	2.10 729	1.92 725	1.32 699	2.66 723	2.21 715	1.69 713	5.78 746	1.68 673	5.54 754	0.96 731	1.31 730	0.71 717	1.32 726	0.99 716

DStereoSA	2.12 718	0.98 628	2.80 649	1.25 714	2.23 736	1.97 717	4.62 749	1.22 689	2.54 737	1.16 683	3.84 744	1.00 659	4.05 738	2.07 656	5.29 740	0.93 713	1.48 743	0.48 693	1.51 740	0.95 710	1.95 741

DStereoFS	2.23 719	2.10 732	2.47 586	1.61 723	1.88 734	3.81 736	2.06 736	1.95 725	3.33 742	2.38 728	3.31 734	2.37 717	4.92 740	2.45 691	3.27 718	1.03 719	1.27 742	0.55 698	1.04 731	0.70 693	2.05 742

IGEV-RUCA	2.28 720	0.30 211	1.15 185	0.40 553	1.86 733	2.06 722	1.90 733	1.36 700	1.80 722	3.70 746	3.76 742	5.02 740	8.19 754	2.12 663	1.63 670	0.25 651	0.76 724	2.72 752	1.91 743	2.39 740	2.36 745

WQFJA1++	2.30 721	0.22 61	6.03 732	1.08 705	1.15 716	0.29 35	0.14 33	0.39 83	0.24 7	13.61 763	0.19 76	3.34 729	0.17 92	0.33 178	0.24 232	0.10 272	0.07 88	0.08 77	0.07 116	18.19 773	0.14 284

MultiAttention	2.38 722	0.50 402	1.93 450	1.80 728	2.56 739	10.86 754	2.30 738	1.22 689	0.80 617	0.62 559	1.16 672	1.13 681	0.56 563	16.09 765	1.18 638	0.20 612	0.09 305	0.43 689	1.62 741	0.94 708	1.58 736

UNDER WATER-64	2.47 723	1.89 725	4.86 724	1.82 731	1.44 723	3.18 733	1.57 729	2.62 732	5.64 747	2.05 717	2.13 708	4.13 732	3.76 736	2.62 703	3.42 723	1.47 733	0.85 728	1.57 738	1.07 733	1.82 733	1.49 731

TorneroNet-64	2.65 724	1.83 720	3.30 697	1.46 719	1.20 717	3.89 737	0.99 697	3.51 744	6.71 751	2.56 730	4.60 747	4.22 733	3.85 737	3.33 726	3.14 716	1.19 726	0.65 711	1.39 733	0.79 722	3.31 745	1.15 723

notaker	2.66 725	2.07 731	3.31 699	2.61 740	1.43 721	1.76 710	1.11 708	2.76 735	1.79 720	2.26 725	11.53 760	3.96 731	4.29 739	3.09 722	2.76 710	1.55 735	0.88 729	1.70 741	1.07 733	2.00 736	1.35 728

UNDER WATER	2.74 726	1.85 722	4.54 722	1.81 730	1.44 723	2.34 727	1.40 724	3.24 739	6.60 750	2.60 731	2.76 724	5.75 742	5.24 743	3.02 720	4.01 729	1.45 732	0.81 726	1.59 739	1.06 732	1.80 732	1.51 734

MADNet++	2.79 727	2.11 735	2.97 669	2.49 738	2.28 737	2.95 732	2.31 739	2.67 733	2.47 735	3.03 743	3.13 731	2.70 722	2.92 728	4.10 735	4.48 734	2.68 743	2.24 752	3.04 755	2.44 752	2.37 739	2.34 744

WAO-8	2.80 728	2.14 738	2.89 658	1.91 732	1.04 709	3.98 738	0.96 695	3.26 740	6.17 748	2.15 722	3.37 739	3.31 727	2.41 725	11.84 755	2.03 688	2.05 740	1.86 746	1.54 736	0.92 726	1.22 718	0.87 706

Venus	2.80 728	2.14 738	2.89 658	1.91 732	1.04 709	3.98 738	0.96 695	3.26 740	6.17 748	2.15 722	3.37 739	3.31 727	2.41 725	11.84 755	2.03 688	2.05 740	1.86 746	1.54 736	0.92 726	1.22 718	0.87 706

DGSMNet	2.89 730	0.63 469	3.18 689	3.43 745	4.17 743	2.57 730	6.98 757	0.97 623	0.83 628	0.56 486	1.86 702	0.79 595	0.62 597	1.64 581	1.39 658	4.61 753	5.01 758	5.17 758	4.71 758	4.44 750	4.19 749

MANE	2.90 731	1.14 665	2.96 666	1.03 703	1.01 707	5.01 742	2.45 740	5.36 746	6.88 752	3.58 745	4.76 749	5.99 743	4.99 741	4.23 736	4.61 736	0.56 697	0.67 713	0.44 690	0.78 720	0.51 674	1.03 719

SGM-ForestM	2.98 732	1.70 714	3.52 705	0.67 676	0.47 639	5.18 743	3.36 745	3.30 742	2.86 741	4.44 747	3.79 743	9.80 755	5.50 744	6.29 749	6.52 749	0.27 661	0.36 674	0.24 645	0.27 606	0.38 621	0.58 678

xyz-stereo	3.02 733	0.29 193	30.64 782	0.23 99	0.12 26	15.52 758	0.24 335	0.51 228	0.47 291	0.59 529	7.99 751	0.64 507	0.47 523	1.39 537	0.50 484	0.09 159	0.07 88	0.34 674	0.07 116	0.13 217	0.08 60

MSAF-DinoV2	3.10 734	1.86 724	10.68 752	3.61 746	0.30 480	3.34 734	0.82 686	2.81 736	1.79 720	0.80 636	0.87 630	1.56 705	1.10 680	26.49 780	1.96 683	0.17 572	0.13 479	0.19 608	1.63 742	0.92 707	0.99 716

JetRed	3.29 735	4.93 746	10.17 751	1.45 718	1.72 731	7.44 750	5.05 750	3.06 737	2.12 731	2.41 729	2.39 715	2.99 724	2.37 724	3.51 730	6.44 748	1.32 731	1.90 748	1.37 732	1.23 737	2.21 738	1.76 738

LSM	3.31 736	1.11 659	5.29 728	9.40 752	30.65 777	0.84 632	1.12 709	0.91 569	1.22 685	1.36 701	2.19 710	0.93 643	0.83 645	1.66 583	0.90 590	0.21 620	0.31 664	0.24 645	0.28 610	0.39 631	6.33 757

U	3.37 737	0.17 2	0.91 133	0.26 208	13.79 763	19.19 767	0.15 55	0.41 106	0.31 50	0.17 58	0.18 70	0.27 235	0.15 62	0.21 13	0.16 41	0.09 159	0.06 25	17.88 774	12.81 767	0.10 120	0.08 60

KSHMR	4.10 738	1.97 730	5.27 727	1.71 726	1.47 725	1.96 715	1.28 716	3.19 738	17.33 769	2.12 718	15.91 763	9.18 754	1.57 709	8.42 752	1.98 685	1.52 734	1.26 740	1.67 740	1.19 735	1.67 730	1.40 730

ktn	4.35 739	2.10 732	2.89 658	1.80 728	1.49 727	2.13 723	1.41 726	2.26 730	12.72 757	11.41 759	16.43 764	11.15 757	3.75 735	4.36 738	3.18 717	1.82 738	0.98 733	1.73 742	1.21 736	2.97 744	1.27 726

LE_ROB	4.43 740	1.35 696	9.38 747	2.79 741	3.93 741	2.43 729	3.46 746	2.68 734	11.19 754	11.66 760	4.73 748	5.26 741	10.46 756	4.50 739	9.49 755	0.82 711	0.69 719	1.34 731	0.98 729	0.75 698	0.76 696

tt	4.93 741	0.27 149	4.20 718	2.29 736	1.58 729	10.20 753	16.97 763	9.42 759	5.02 746	1.67 713	1.28 679	4.68 738	5.03 742	3.37 729	5.92 741	6.16 756	9.47 767	2.82 753	3.18 755	3.60 746	1.53 735

TorneroNet	5.50 742	1.92 728	3.16 686	1.47 720	1.25 720	14.07 756	1.06 705	4.90 745	20.99 774	10.17 755	16.48 765	11.88 761	6.93 751	3.34 727	4.20 732	1.30 730	0.69 719	1.45 735	0.86 724	2.61 742	1.20 724

noway3	5.51 743	6.38 750	6.27 735	12.92 759	12.02 753	7.08 744	5.48 753	6.99 753	1.39 698	2.69 734	3.33 736	8.37 750	5.97 748	4.68 744	6.13 743	3.05 745	1.00 735	2.44 750	2.05 746	6.61 753	5.27 751

TCMNet-wrong-test	5.51 743	6.62 751	6.20 734	13.02 761	11.90 752	7.14 748	5.53 755	6.99 753	1.44 704	2.65 732	3.10 730	8.37 750	5.95 747	4.75 745	6.05 742	3.07 747	0.98 733	2.38 746	1.99 744	6.62 754	5.43 752

noway2	5.52 745	6.31 749	6.33 736	12.97 760	12.02 753	7.09 745	5.49 754	6.95 751	1.40 699	2.70 735	3.32 735	8.40 752	6.00 749	4.60 740	6.13 743	3.07 747	1.04 736	2.43 747	2.05 746	6.65 755	5.44 753

noway1	5.58 746	6.89 752	6.57 740	13.08 762	12.04 755	7.13 746	5.47 751	7.10 755	1.40 699	2.70 735	3.33 736	8.32 748	5.92 745	4.65 741	6.23 745	3.09 749	1.05 737	2.43 747	2.05 746	6.70 756	5.51 754

zzzz4	5.59 747	6.90 753	6.62 741	13.08 762	12.04 755	7.13 746	5.47 751	7.10 755	1.41 701	2.70 735	3.33 736	8.32 748	5.92 745	4.65 741	6.23 745	3.09 749	1.05 737	2.43 747	2.05 746	6.70 756	5.51 754

noway4	5.60 748	6.93 754	6.50 739	13.12 764	12.06 757	7.19 749	5.54 756	6.97 752	1.42 702	2.67 733	3.29 733	8.41 753	6.00 749	4.66 743	6.23 745	3.11 751	1.06 739	2.44 750	2.04 745	6.73 758	5.55 756

coex-ft	5.95 749	1.67 710	60.57 787	0.34 449	0.30 480	0.77 606	0.69 668	0.74 400	4.41 745	19.22 769	2.15 709	1.62 706	7.97 753	1.81 616	8.96 754	0.44 686	2.08 750	0.18 601	0.19 548	0.38 621	4.62 750

HanzoNet	7.64 750	2.86 745	5.05 725	7.01 749	3.97 742	2.18 725	1.34 720	3.37 743	4.05 744	13.17 761	10.58 754	10.73 756	16.52 766	8.45 753	10.51 759	10.48 766	9.72 768	5.59 760	13.46 768	6.84 759	6.83 758

USTest	8.10 751	7.17 755	8.96 746	9.25 751	9.05 747	15.27 757	23.78 765	9.96 760	9.47 753	5.94 751	6.75 750	7.80 747	7.48 752	8.83 754	11.21 760	2.21 742	3.56 755	2.86 754	3.20 756	5.02 751	4.16 748

light-stereo	8.15 752	2.75 744	9.83 750	12.24 755	9.63 748	19.16 766	0.44 586	6.84 750	3.57 743	13.44 762	22.94 780	23.04 772	1.65 711	17.20 769	7.61 752	3.06 746	2.25 753	0.42 686	0.52 696	4.07 748	2.31 743

EDNetEfficientorigin	8.18 753	0.98 628	145.96 789	0.51 627	0.89 697	0.72 573	0.48 609	0.85 514	1.56 711	2.12 718	1.49 692	1.29 692	1.31 692	1.83 618	2.13 694	0.13 464	0.12 451	0.17 579	0.18 528	0.39 631	0.45 654

DGTPSM_ROB	8.89 754	5.62 747	12.25 756	5.92 748	11.32 750	8.54 751	24.18 766	6.40 748	13.49 760	5.15 748	11.46 758	6.19 745	10.92 758	7.00 750	13.72 761	4.47 752	7.65 759	3.92 756	7.45 763	4.38 749	7.87 762

Selective-IGEV-i1pa	9.22 755	12.57 762	9.49 749	2.20 734	1.49 727	16.83 760	8.03 758	14.34 766	11.26 755	10.52 756	15.24 762	14.52 765	11.94 765	18.22 770	9.78 757	7.79 765	3.09 754	5.20 759	2.49 753	2.46 741	6.90 759

DPSMNet_ROB	9.48 756	5.64 748	13.01 760	8.82 750	11.82 751	8.54 751	24.20 767	6.41 749	13.65 763	5.32 750	11.47 759	6.33 746	10.92 758	7.69 751	13.89 762	7.25 764	8.19 763	5.06 757	7.78 764	5.31 752	8.26 763

iinet-test	11.61 757	10.56 756	11.80 753	12.17 753	12.09 758	18.69 761	26.70 771	13.53 762	13.46 758	9.91 753	10.28 752	11.17 758	11.16 760	12.37 759	14.43 763	6.71 760	7.85 760	6.13 761	6.95 759	8.33 760	7.85 760

IINet	11.61 757	10.56 756	11.80 753	12.17 753	12.09 758	18.69 761	26.70 771	13.53 762	13.46 758	9.91 753	10.28 752	11.17 758	11.16 760	12.37 759	14.43 763	6.71 760	7.85 760	6.13 761	6.95 759	8.33 760	7.85 760

BEATNet-Init1	12.10 759	11.19 758	27.29 780	2.99 742	3.51 740	21.84 773	11.10 759	14.34 766	13.83 764	20.34 770	20.33 770	26.35 782	20.03 768	19.06 771	14.80 767	1.74 737	1.81 745	2.05 744	2.49 753	3.69 747	3.12 747

DPSM_ROB	12.34 760	11.21 760	12.51 757	12.91 757	12.80 761	19.84 770	28.28 774	14.38 768	14.28 765	10.58 757	11.26 756	12.03 762	11.85 763	13.15 763	15.34 768	7.11 762	8.31 764	6.50 764	7.35 761	8.84 762	8.31 764

DPSM	12.34 760	11.21 760	12.51 757	12.91 757	12.80 761	19.84 770	28.28 774	14.38 768	14.28 765	10.58 757	11.26 756	12.03 762	11.85 763	13.15 763	15.34 768	7.11 762	8.31 764	6.50 764	7.35 761	8.84 762	8.31 764

DLNR-FE	13.43 762	20.01 767	23.53 768	121.73 789	33.87 778	0.46 225	0.15 55	8.09 758	0.35 111	0.28 244	0.37 280	0.26 221	0.17 92	0.75 443	0.29 303	6.68 759	0.26 648	0.09 182	0.38 666	50.82 789	0.18 406

DLNR_Zeroshot_test	13.43 762	19.94 766	23.55 769	121.61 788	35.03 779	0.46 225	0.15 55	8.02 757	0.35 111	0.28 244	0.37 280	0.26 221	0.17 92	0.76 447	0.29 303	6.42 758	0.26 648	0.09 182	0.38 666	50.13 788	0.18 406

LRCNet_RVC	13.74 764	19.30 764	12.75 759	19.46 767	12.69 760	1.86 711	0.41 564	12.33 761	1.05 668	15.77 765	18.83 769	12.62 764	8.70 755	12.21 758	9.62 756	22.22 780	8.37 766	25.85 782	24.01 782	19.32 775	17.44 775

DPSimNet_ROB	17.97 765	20.20 771	24.98 773	17.62 765	15.92 764	21.53 772	21.00 764	13.70 764	15.61 767	23.89 782	14.69 761	22.87 770	24.58 782	12.70 762	14.56 765	18.48 775	12.91 769	20.21 778	12.05 766	17.76 765	14.17 767

HaxPig	19.86 766	22.40 772	22.34 767	17.95 766	17.95 765	11.77 755	11.89 760	16.02 770	15.89 768	21.10 772	21.41 771	18.74 769	18.39 767	20.08 772	19.69 770	23.63 784	23.22 779	24.06 781	23.69 781	23.00 776	23.95 779

Anonymous_1	22.91 767	11.20 759	12.13 755	12.75 756	26.28 775	19.43 768	27.92 773	14.08 765	13.61 761	14.96 764	10.58 754	11.26 760	11.19 762	12.55 761	14.57 766	38.28 787	7.88 762	34.96 785	63.99 787	89.57 790	10.94 766

PML	23.15 768	16.83 763	7.78 743	5.49 747	9.93 749	51.13 784	104.50 790	5.76 747	13.62 762	37.30 790	105.93 790	30.86 783	23.50 774	12.07 757	7.87 753	6.30 757	2.12 751	6.32 763	2.43 751	10.44 764	2.90 746

MEDIAN_ROB	23.96 769	27.05 781	26.39 778	22.16 768	22.13 767	16.12 759	13.97 761	20.24 771	20.05 770	25.50 783	25.31 781	22.96 771	22.63 772	24.39 773	23.24 774	28.20 785	27.23 787	28.62 783	27.75 785	27.50 781	27.76 784

RAFT-FEzeroshot	24.80 770	22.55 775	24.73 770	26.10 771	25.76 770	39.84 776	57.07 782	28.84 776	28.79 779	21.14 774	22.48 774	24.18 775	23.88 776	26.38 774	30.87 778	14.26 768	16.71 774	13.09 766	14.82 771	17.79 769	16.72 772

RAFT-FE	24.80 770	22.55 775	24.73 770	26.10 771	25.76 770	39.84 776	57.07 782	28.84 776	28.79 779	21.14 774	22.48 774	24.18 775	23.88 776	26.38 774	30.87 778	14.26 768	16.71 774	13.09 766	14.82 771	17.79 769	16.72 772

CasAABBNet	24.81 772	22.53 773	24.83 772	26.08 770	25.74 769	39.86 778	57.06 780	28.87 779	28.83 781	21.16 777	22.54 776	24.22 777	23.89 779	26.38 774	30.87 778	14.25 767	16.71 774	13.09 766	14.81 770	17.78 766	16.71 769

FlowAnything	24.85 773	22.54 774	25.10 774	26.11 773	25.76 770	39.86 778	57.00 777	28.89 780	28.87 782	21.31 779	22.68 779	24.22 777	23.87 775	26.39 777	30.89 782	14.26 768	16.78 778	13.10 770	14.90 775	17.78 766	16.69 768

Hybrid-DGEV	24.86 774	22.58 777	25.22 776	26.11 773	25.76 770	39.92 780	57.06 780	29.03 783	29.01 785	21.12 773	22.64 777	24.13 774	23.91 780	26.46 779	30.82 776	14.27 771	16.70 773	13.09 766	14.83 774	17.78 766	16.71 769

Selective-RAFT-Error	24.87 775	22.59 778	25.14 775	26.13 775	25.82 774	39.93 781	57.03 778	28.97 781	28.95 783	21.21 778	22.65 778	24.25 779	23.98 781	26.43 778	30.83 777	14.27 771	16.71 774	13.10 770	14.82 771	17.82 771	16.76 774

fast-reg	25.26 776	22.76 780	26.49 779	26.66 776	27.60 776	41.51 783	57.03 778	28.84 776	28.98 784	20.78 771	22.21 772	23.55 773	23.30 773	26.97 783	31.44 783	14.39 774	16.67 772	15.16 773	15.84 776	18.23 774	16.71 769

LSM0	26.58 777	22.63 779	25.88 777	30.13 777	52.21 789	39.94 782	56.74 776	28.97 781	28.72 778	21.14 774	22.26 773	24.43 780	23.88 776	26.54 781	30.87 778	14.32 773	16.55 771	13.12 772	14.71 769	17.92 772	20.60 776

AVERAGE_ROB	26.93 778	30.34 784	29.27 781	25.82 769	25.34 768	19.48 769	15.17 762	23.55 775	23.00 777	28.45 784	27.87 782	26.25 781	25.86 783	26.96 782	25.55 775	31.30 786	30.07 788	31.76 784	30.81 786	30.79 785	30.93 785

xxxxx1	28.96 779	20.11 768	14.07 762	49.74 782	39.15 782	18.98 763	26.64 768	21.94 772	20.21 771	16.45 766	17.48 766	18.36 766	21.56 769	16.21 766	20.88 771	23.07 781	26.55 784	66.40 788	78.70 788	30.27 782	32.51 786

tt_ll	28.96 779	20.11 768	14.07 762	49.74 782	39.15 782	18.98 763	26.64 768	21.94 772	20.21 771	16.45 766	17.48 766	18.36 766	21.56 769	16.21 766	20.88 771	23.07 781	26.55 784	66.40 788	78.70 788	30.27 782	32.51 786

ff	28.96 779	20.11 768	14.07 762	49.74 782	39.15 782	18.98 763	26.64 768	21.94 772	20.21 771	16.45 766	17.48 766	18.36 766	21.56 769	16.21 766	20.88 771	23.07 781	26.55 784	66.40 788	78.70 788	30.27 782	32.51 786

zzzz2	37.36 782	34.10 787	37.81 783	39.61 778	38.70 780	60.14 787	86.04 788	43.62 788	43.68 786	31.88 787	34.07 786	35.66 784	35.41 786	39.41 784	46.07 784	21.44 778	25.20 782	19.84 776	22.48 777	26.77 779	25.16 780

noway5	37.36 782	34.10 787	37.81 783	39.61 778	38.70 780	60.14 787	86.04 788	43.62 788	43.68 786	31.88 787	34.07 786	35.66 784	35.41 786	39.41 784	46.07 784	21.44 778	25.20 782	19.84 776	22.48 777	26.77 779	25.16 780

zzzzzz3	37.89 784	29.68 782	38.88 785	48.93 780	48.83 787	58.10 786	76.69 787	42.34 786	43.95 788	31.42 785	34.06 785	40.19 786	40.01 788	39.79 786	48.00 787	21.11 776	25.13 780	20.33 779	22.80 779	25.12 777	22.46 777

zzz1	37.91 785	29.70 783	39.14 786	48.93 780	48.83 787	58.08 785	76.65 786	42.36 787	44.00 789	31.44 786	34.09 788	40.20 787	40.01 788	39.82 787	47.98 786	21.12 777	25.13 780	20.33 779	22.80 779	25.12 777	22.47 778

RSGM-EC	41.56 786	31.72 785	19.92 765	51.66 785	47.86 785	38.70 774	61.61 784	33.83 784	22.80 775	23.45 780	29.29 783	43.76 788	35.31 784	66.76 788	70.17 789	66.40 789	37.60 789	48.67 786	25.68 783	48.86 786	27.21 782

acva	41.56 786	31.72 785	19.92 765	51.66 785	47.86 785	38.70 774	61.61 784	33.83 784	22.80 775	23.45 780	29.29 783	43.76 788	35.31 784	66.76 788	70.17 789	66.40 789	37.60 789	48.67 786	25.68 783	48.86 786	27.21 782

Selective-IGEV-i16pa	47.65 788	67.17 789	7.20 742	2.47 737	2.32 738	116.02 790	1.42 727	90.41 791	82.69 790	32.69 789	90.10 789	60.10 790	84.41 790	129.53 791	52.52 788	50.16 788	15.10 770	18.00 775	9.63 765	0.94 708	40.09 789

test_example2	115.39 789	123.23 790	94.57 788	115.52 787	123.55 790	101.63 789	114.33 791	53.41 790	99.48 791	134.90 791	135.05 791	85.83 791	85.11 791	111.32 790	106.15 791	152.55 791	205.26 791	99.78 791	114.96 791	140.96 791	110.20 790

GS-Stereo							0.21 213	0.62 319	0.41 211	0.22 147	0.22 116	0.17 79	0.18 119	0.44 283	0.16 41	0.10 272	0.16 547	0.08 77	0.11 336	0.33 573	0.84 701

FSD					0.29 462	0.35 83	0.33 511	0.44 134	0.46 271	0.32 275	0.32 247	0.37 318	0.32 367	0.35 203	0.32 352	0.28 665	0.27 655	0.31 667	0.30 626	0.31 555

ccccc		297.21 791		374.70 790	380.44 791	203.92 791		216.32 792		203.37 792		215.01 792		312.78 792		412.57 792	356.13 792	256.09 792	227.69 792	428.88 792

ASD4		19.65 765

Low-res two-view benchmark