Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

Method	all	lakes. 1l	lakes. 1s	sand box 1l	sand box 1s	stora. room 1l	stora. room 1s	stora. room 2l	stora. room 2s	stora. room 2 1l	stora. room 2 1s	stora. room 2 2l	stora. room 2 2s	stora. room 3l	stora. room 3s	tunnel 1l	tunnel 1s	tunnel 2l	tunnel 2s	tunnel 3l	tunnel 3s

PSi22a	0.17 1	0.14 7	0.23 2	0.28 3	0.15 4	0.17 11	0.18 13	0.28 14	0.15 3	0.15 2	0.13 1	0.22 50	0.17 19	0.23 1	0.19 5	0.13 102	0.10 68	0.11 3	0.09 7	0.10 4	0.10 6

Foundation-i32	0.17 1	0.14 7	0.23 2	0.28 3	0.13 1	0.15 3	0.19 26	0.27 6	0.14 2	0.16 3	0.14 2	0.23 59	0.19 41	0.24 2	0.21 39	0.13 102	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.10 4	0.09 1

BLMT-Stereo	0.17 1	0.11 1	0.23 2	0.33 78	0.20 124	0.16 8	0.22 95	0.21 1	0.23 23	0.14 1	0.18 15	0.16 3	0.14 2	0.26 5	0.22 64	0.10 9	0.09 18	0.14 153	0.13 224	0.10 4	0.11 59

PipStereo	0.18 4	0.14 7	0.25 7	0.29 8	0.15 4	0.14 2	0.19 26	0.28 14	0.19 10	0.16 3	0.16 8	0.29 126	0.19 41	0.27 9	0.21 39	0.12 54	0.10 68	0.11 3	0.09 7	0.11 30	0.11 59

PSi22b	0.18 4	0.14 7	0.25 7	0.29 8	0.15 4	0.15 3	0.18 13	0.27 6	0.19 10	0.16 3	0.16 8	0.31 145	0.20 63	0.26 5	0.21 39	0.12 54	0.10 68	0.11 3	0.09 7	0.11 30	0.10 6

Pro-Stereo	0.18 4	0.13 2	0.22 1	0.33 78	0.23 215	0.16 8	0.19 26	0.21 1	0.23 23	0.24 56	0.18 15	0.17 6	0.11 1	0.36 98	0.21 39	0.11 31	0.09 18	0.15 201	0.14 261	0.10 4	0.10 6

LG-Stereo_L1	0.18 4	0.14 7	0.29 56	0.31 35	0.21 152	0.19 19	0.19 26	0.30 17	0.20 14	0.16 3	0.15 4	0.19 25	0.17 19	0.35 88	0.20 23	0.13 102	0.10 68	0.12 44	0.09 7	0.11 30	0.10 6

MLG-Stereo_test2	0.18 4	0.14 7	0.26 24	0.31 35	0.17 27	0.24 53	0.17 3	0.27 6	0.15 3	0.18 11	0.19 17	0.22 50	0.14 2	0.32 52	0.19 5	0.13 102	0.09 18	0.12 44	0.09 7	0.11 30	0.10 6

MLG-Stereo_test1	0.18 4	0.14 7	0.28 44	0.34 88	0.17 27	0.24 53	0.17 3	0.27 6	0.13 1	0.18 11	0.14 2	0.23 59	0.15 8	0.32 52	0.20 23	0.12 54	0.09 18	0.13 97	0.09 7	0.10 4	0.10 6

MLG-Stereo	0.18 4	0.14 7	0.28 44	0.34 88	0.16 12	0.26 82	0.17 3	0.31 21	0.15 3	0.19 15	0.15 4	0.23 59	0.15 8	0.32 52	0.20 23	0.11 31	0.09 18	0.13 97	0.09 7	0.10 4	0.10 6

FoundationStereo	0.18 4	0.15 44	0.26 24	0.31 35	0.17 27	0.23 45	0.20 44	0.24 5	0.16 6	0.19 15	0.16 8	0.21 41	0.19 41	0.27 9	0.22 64	0.14 154	0.10 68	0.12 44	0.09 7	0.10 4	0.10 6

mm2	0.19 12	0.14 7	0.25 7	0.30 19	0.19 84	0.15 3	0.19 26	0.33 26	0.26 43	0.16 3	0.20 21	0.29 126	0.19 41	0.31 41	0.21 39	0.12 54	0.10 68	0.11 3	0.09 7	0.10 4	0.10 6

mm1	0.19 12	0.14 7	0.25 7	0.30 19	0.19 84	0.15 3	0.19 26	0.27 6	0.26 43	0.16 3	0.20 21	0.29 126	0.19 41	0.31 41	0.21 39	0.12 54	0.10 68	0.11 3	0.09 7	0.10 4	0.10 6

LACA1	0.19 12	0.16 69	0.27 32	0.29 8	0.14 2	0.26 82	0.22 95	0.27 6	0.19 10	0.20 18	0.16 8	0.19 25	0.18 27	0.31 41	0.21 39	0.14 154	0.10 68	0.11 3	0.10 69	0.11 30	0.10 6

S2M2_XL	0.19 12	0.18 143	0.28 44	0.27 2	0.20 124	0.15 3	0.16 2	0.23 3	0.16 6	0.21 27	0.26 75	0.17 6	0.17 19	0.24 2	0.21 39	0.17 332	0.16 441	0.15 201	0.14 261	0.15 242	0.12 123
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LG-Stereo_L2	0.19 12	0.14 7	0.30 67	0.31 35	0.20 124	0.20 22	0.18 13	0.33 26	0.22 19	0.19 15	0.15 4	0.20 34	0.18 27	0.34 80	0.20 23	0.13 102	0.09 18	0.13 97	0.09 7	0.11 30	0.09 1

qqai	0.20 17	0.15 44	0.30 67	0.32 58	0.19 84	0.22 32	0.18 13	0.32 22	0.27 57	0.18 11	0.20 21	0.28 120	0.18 27	0.34 80	0.21 39	0.13 102	0.11 192	0.12 44	0.09 7	0.09 1	0.11 59

MGA	0.20 17	0.14 7	0.29 56	0.30 19	0.20 124	0.29 136	0.18 13	0.36 49	0.27 57	0.20 18	0.22 36	0.19 25	0.15 8	0.31 41	0.21 39	0.13 102	0.10 68	0.12 44	0.10 69	0.11 30	0.12 123

CAR	0.20 17	0.14 7	0.28 44	0.30 19	0.19 84	0.26 82	0.18 13	0.42 95	0.28 61	0.23 47	0.26 75	0.17 6	0.14 2	0.30 28	0.22 64	0.12 54	0.09 18	0.12 44	0.10 69	0.11 30	0.12 123

MSE-Stereo	0.20 17	0.14 7	0.28 44	0.30 19	0.19 84	0.26 82	0.18 13	0.42 95	0.28 61	0.20 18	0.26 75	0.17 6	0.14 2	0.31 41	0.21 39	0.12 54	0.10 68	0.12 44	0.10 69	0.11 30	0.12 123

monster-pro	0.20 17	0.14 7	0.27 32	0.31 35	0.16 12	0.22 32	0.21 70	0.39 61	0.34 118	0.20 18	0.25 61	0.17 6	0.15 8	0.40 128	0.19 5	0.09 1	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.11 30	0.10 6

DepthFocus	0.20 17	0.13 2	0.31 77	0.29 8	0.24 261	0.18 13	0.20 44	0.27 6	0.18 8	0.24 56	0.25 61	0.15 1	0.18 27	0.27 9	0.19 5	0.15 233	0.12 269	0.17 286	0.17 383	0.13 133	0.10 6

GeoVLM	0.20 17	0.14 7	0.25 7	0.30 19	0.19 84	0.28 119	0.19 26	0.33 26	0.26 43	0.21 27	0.20 21	0.29 126	0.21 77	0.30 28	0.22 64	0.12 54	0.10 68	0.11 3	0.09 7	0.10 4	0.11 59

Test_v1	0.20 17	0.14 7	0.23 2	0.29 8	0.18 49	0.24 53	0.21 70	0.41 87	0.32 103	0.21 27	0.22 36	0.17 6	0.18 27	0.35 88	0.20 23	0.13 102	0.10 68	0.12 44	0.10 69	0.10 4	0.10 6

MatchStereo	0.20 17	0.14 7	0.25 7	0.28 3	0.15 4	0.17 11	0.20 44	0.35 45	0.29 70	0.21 27	0.36 160	0.18 17	0.17 19	0.33 66	0.25 137	0.14 154	0.10 68	0.12 44	0.09 7	0.11 30	0.11 59
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
BridgeDepth_RVC	0.20 17	0.14 7	0.26 24	0.26 1	0.15 4	0.34 216	0.17 3	0.41 87	0.22 19	0.21 27	0.21 29	0.20 34	0.25 118	0.33 66	0.25 137	0.13 102	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.12 85	0.10 6
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.20 17	0.14 7	0.25 7	0.30 19	0.20 124	0.28 119	0.19 26	0.33 26	0.26 43	0.21 27	0.20 21	0.28 120	0.21 77	0.31 41	0.22 64	0.12 54	0.10 68	0.11 3	0.09 7	0.10 4	0.10 6

HiDET	0.20 17	0.14 7	0.27 32	0.30 19	0.19 84	0.24 53	0.19 26	0.39 61	0.27 57	0.21 27	0.23 43	0.27 114	0.17 19	0.32 52	0.24 114	0.12 54	0.10 68	0.11 3	0.09 7	0.10 4	0.11 59

CSFM-Stereo	0.20 17	0.14 7	0.24 6	0.31 35	0.17 27	0.29 136	0.20 44	0.40 79	0.24 29	0.23 47	0.21 29	0.26 101	0.21 77	0.32 52	0.21 39	0.13 102	0.12 269	0.12 44	0.09 7	0.10 4	0.10 6

MonStereo	0.20 17	0.14 7	0.27 32	0.31 35	0.16 12	0.22 32	0.21 70	0.39 61	0.34 118	0.20 18	0.25 61	0.18 17	0.15 8	0.40 128	0.19 5	0.09 1	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.11 30	0.10 6

Wavelet-MonSter	0.20 17	0.14 7	0.29 56	0.34 88	0.19 84	0.18 13	0.21 70	0.34 41	0.24 29	0.25 66	0.34 147	0.22 50	0.27 151	0.28 13	0.22 64	0.09 1	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.10 4	0.10 6

Monster-pub-eth3d	0.20 17	0.14 7	0.27 32	0.31 35	0.16 12	0.22 32	0.21 70	0.39 61	0.34 118	0.20 18	0.25 61	0.17 6	0.15 8	0.40 128	0.19 5	0.09 1	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.11 30	0.10 6

Monster-pub-mixall	0.20 17	0.14 7	0.27 32	0.31 35	0.17 27	0.20 22	0.17 3	0.43 101	0.24 29	0.23 47	0.21 29	0.17 6	0.16 17	0.46 183	0.19 5	0.13 102	0.10 68	0.11 3	0.08 1	0.10 4	0.12 123

MLG-Stereo_test3	0.20 17	0.14 7	0.28 44	0.33 78	0.17 27	0.38 260	0.18 13	0.32 22	0.22 19	0.25 66	0.16 8	0.25 92	0.17 19	0.32 52	0.21 39	0.13 102	0.10 68	0.12 44	0.09 7	0.11 30	0.11 59

LGtest1	0.20 17	0.15 44	0.30 67	0.35 120	0.17 27	0.26 82	0.17 3	0.33 26	0.21 17	0.21 27	0.16 8	0.23 59	0.21 77	0.33 66	0.20 23	0.15 233	0.10 68	0.13 97	0.10 69	0.12 85	0.11 59

MonSter	0.20 17	0.14 7	0.27 32	0.31 35	0.16 12	0.22 32	0.21 70	0.39 61	0.34 118	0.20 18	0.25 61	0.18 17	0.15 8	0.39 119	0.19 5	0.09 1	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.11 30	0.10 6

dual_stereo	0.20 17	0.15 44	0.27 32	0.32 58	0.17 27	0.16 8	0.20 44	0.30 17	0.21 17	0.24 56	0.20 21	0.25 92	0.14 2	0.55 252	0.25 137	0.14 154	0.10 68	0.12 44	0.09 7	0.10 4	0.10 6

PointNet	0.21 38	0.15 44	0.27 32	0.32 58	0.19 84	0.29 136	0.24 123	0.27 6	0.28 61	0.16 3	0.24 54	0.29 126	0.19 41	0.35 88	0.20 23	0.13 102	0.11 192	0.13 97	0.10 69	0.11 30	0.10 6

LiteMatch*	0.21 38	0.15 44	0.33 98	0.31 35	0.23 215	0.24 53	0.21 70	0.33 26	0.33 111	0.21 27	0.19 17	0.24 79	0.21 77	0.32 52	0.21 39	0.13 102	0.11 192	0.13 97	0.10 69	0.11 30	0.12 123

LACA3	0.21 38	0.18 143	0.27 32	0.29 8	0.15 4	0.32 187	0.25 144	0.30 17	0.22 19	0.24 56	0.21 29	0.21 41	0.22 91	0.45 173	0.19 5	0.13 102	0.10 68	0.11 3	0.09 7	0.11 30	0.09 1

LACA2	0.21 38	0.16 69	0.28 44	0.30 19	0.15 4	0.29 136	0.29 222	0.32 22	0.23 23	0.22 41	0.23 43	0.28 120	0.20 63	0.35 88	0.19 5	0.13 102	0.10 68	0.10 1	0.09 7	0.13 133	0.10 6

BridgeDepth	0.21 38	0.15 44	0.27 32	0.35 120	0.14 2	0.38 260	0.26 168	0.30 17	0.23 23	0.18 11	0.19 17	0.28 120	0.30 217	0.32 52	0.22 64	0.11 31	0.08 1	0.11 3	0.10 69	0.11 30	0.11 59
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
252Zero-FE	0.21 38	0.16 69	0.29 56	0.34 88	0.19 84	0.23 45	0.18 13	0.43 101	0.35 128	0.23 47	0.22 36	0.19 25	0.18 27	0.29 20	0.23 93	0.14 154	0.10 68	0.12 44	0.09 7	0.10 4	0.11 59

4.5_new	0.21 38	0.20 231	0.31 77	0.31 35	0.18 49	0.24 53	0.26 168	0.34 41	0.29 70	0.33 151	0.29 104	0.19 25	0.19 41	0.30 28	0.21 39	0.10 9	0.08 1	0.12 44	0.11 141	0.14 186	0.10 6

4.5w-stereo	0.21 38	0.20 231	0.31 77	0.31 35	0.18 49	0.24 53	0.26 168	0.34 41	0.29 70	0.33 151	0.29 104	0.19 25	0.19 41	0.30 28	0.21 39	0.10 9	0.08 1	0.12 44	0.11 141	0.14 186	0.10 6

IGEV	0.21 38	0.13 2	0.25 7	0.31 35	0.20 124	0.22 32	0.19 26	0.42 95	0.30 83	0.22 41	0.34 147	0.20 34	0.15 8	0.32 52	0.19 5	0.12 54	0.10 68	0.12 44	0.10 69	0.10 4	0.10 6

LCMNet	0.22 47	0.14 7	0.26 24	0.30 19	0.20 124	0.26 82	0.19 26	0.40 79	0.45 216	0.21 27	0.21 29	0.27 114	0.18 27	0.38 113	0.24 114	0.12 54	0.12 269	0.11 3	0.09 7	0.09 1	0.11 59

asda	0.22 47	0.19 187	0.31 77	0.32 58	0.18 49	0.24 53	0.23 115	0.38 58	0.29 70	0.28 106	0.24 54	0.18 17	0.23 102	0.41 135	0.22 64	0.09 1	0.08 1	0.11 3	0.09 7	0.11 30	0.10 6

asd	0.22 47	0.18 143	0.31 77	0.32 58	0.18 49	0.26 82	0.22 95	0.37 55	0.25 36	0.32 144	0.23 43	0.19 25	0.23 102	0.46 183	0.21 39	0.10 9	0.08 1	0.11 3	0.10 69	0.12 85	0.10 6

4.25_new	0.22 47	0.22 304	0.34 115	0.32 58	0.19 84	0.31 168	0.28 203	0.33 26	0.25 36	0.30 128	0.28 94	0.21 41	0.26 139	0.35 88	0.25 137	0.10 9	0.08 1	0.11 3	0.09 7	0.11 30	0.10 6

4.5w_new	0.22 47	0.22 304	0.34 115	0.32 58	0.19 84	0.31 168	0.28 203	0.33 26	0.25 36	0.30 128	0.28 94	0.21 41	0.26 139	0.35 88	0.25 137	0.10 9	0.08 1	0.11 3	0.09 7	0.11 30	0.10 6

4.25w-stereo	0.22 47	0.22 304	0.34 115	0.32 58	0.19 84	0.31 168	0.28 203	0.33 26	0.25 36	0.30 128	0.28 94	0.21 41	0.26 139	0.35 88	0.25 137	0.10 9	0.08 1	0.11 3	0.09 7	0.11 30	0.10 6

4w-stereo	0.22 47	0.19 187	0.33 98	0.31 35	0.18 49	0.29 136	0.20 44	0.33 26	0.23 23	0.33 151	0.24 54	0.21 41	0.28 172	0.42 146	0.23 93	0.09 1	0.08 1	0.11 3	0.10 69	0.11 30	0.10 6

2.5w	0.22 47	0.18 143	0.34 115	0.32 58	0.18 49	0.31 168	0.27 182	0.33 26	0.24 29	0.29 118	0.35 153	0.18 17	0.19 41	0.41 135	0.21 39	0.10 9	0.08 1	0.11 3	0.10 69	0.12 85	0.10 6

2.75w_new	0.22 47	0.18 143	0.30 67	0.29 8	0.18 49	0.23 45	0.33 309	0.37 55	0.29 70	0.36 174	0.27 84	0.18 17	0.25 118	0.37 103	0.24 114	0.11 31	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.10 4	0.10 6

monsters	0.22 47	0.14 7	0.28 44	0.32 58	0.19 84	0.24 53	0.19 26	0.46 130	0.34 118	0.37 180	0.30 115	0.16 3	0.20 63	0.45 173	0.20 23	0.12 54	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.11 30	0.11 59

111111	0.22 47	0.15 44	0.29 56	0.37 188	0.23 215	0.21 30	0.19 26	0.46 130	0.29 70	0.20 18	0.20 21	0.29 126	0.14 2	0.44 164	0.22 64	0.14 154	0.10 68	0.12 44	0.09 7	0.12 85	0.12 123

LG-G_1	0.22 47	0.14 7	0.31 77	0.34 88	0.16 12	0.52 363	0.17 3	0.36 49	0.20 14	0.21 27	0.22 36	0.26 101	0.19 41	0.37 103	0.20 23	0.14 154	0.10 68	0.13 97	0.09 7	0.11 30	0.11 59

LG-G	0.22 47	0.14 7	0.31 77	0.34 88	0.16 12	0.52 363	0.17 3	0.36 49	0.20 14	0.21 27	0.22 36	0.26 101	0.19 41	0.37 103	0.20 23	0.14 154	0.10 68	0.13 97	0.09 7	0.11 30	0.11 59

SGD-Stereo	0.22 47	0.16 69	0.28 44	0.32 58	0.16 12	0.28 119	0.20 44	0.39 61	0.29 70	0.25 66	0.29 104	0.21 41	0.27 151	0.38 113	0.27 186	0.16 284	0.09 18	0.13 97	0.11 141	0.13 133	0.11 59

StereoAnything_RVC	0.22 47	0.85 641	0.41 226	0.28 3	0.16 12	0.23 45	0.18 13	0.23 3	0.19 10	0.16 3	0.16 8	0.15 1	0.21 77	0.32 52	0.19 5	0.16 284	0.09 18	0.12 44	0.09 7	0.16 305	0.10 6

IGEV-Stereo++	0.22 47	0.16 69	0.29 56	0.38 213	0.20 124	0.22 32	0.18 13	0.44 110	0.36 135	0.23 47	0.29 104	0.24 79	0.17 19	0.28 13	0.23 93	0.12 54	0.10 68	0.12 44	0.10 69	0.12 85	0.11 59

GCAP-Stereo-DPT26K	0.23 63	0.16 69	0.41 226	0.34 88	0.18 49	0.23 45	0.25 144	0.46 130	0.25 36	0.27 92	0.27 84	0.22 50	0.30 217	0.33 66	0.21 39	0.11 31	0.10 68	0.13 97	0.10 69	0.12 85	0.11 59

aanet-new-16k	0.23 63	0.17 97	0.38 190	0.37 188	0.17 27	0.26 82	0.18 13	0.44 110	0.38 151	0.28 106	0.24 54	0.25 92	0.26 139	0.31 41	0.22 64	0.12 54	0.09 18	0.13 97	0.10 69	0.14 186	0.11 59

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.23 63	0.15 44	0.30 67	0.36 158	0.19 84	0.25 74	0.25 144	0.45 118	0.39 161	0.26 77	0.43 191	0.23 59	0.27 151	0.26 5	0.22 64	0.11 31	0.10 68	0.12 44	0.10 69	0.11 30	0.11 59

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.23 63	0.17 97	0.39 202	0.34 88	0.18 49	0.25 74	0.24 123	0.47 145	0.28 61	0.24 56	0.35 153	0.20 34	0.25 118	0.28 13	0.19 5	0.11 31	0.10 68	0.12 44	0.10 69	0.11 30	0.13 183

DispViT+	0.23 63	0.15 44	0.29 56	0.30 19	0.18 49	0.18 13	0.20 44	0.61 232	0.45 216	0.29 118	0.26 75	0.23 59	0.18 27	0.47 196	0.24 114	0.13 102	0.10 68	0.10 1	0.08 1	0.10 4	0.11 59

AdaDepth	0.23 63	0.18 143	0.36 159	0.38 213	0.19 84	0.33 203	0.22 95	0.35 45	0.24 29	0.22 41	0.21 29	0.20 34	0.19 41	0.59 288	0.21 39	0.10 9	0.11 192	0.13 97	0.10 69	0.11 30	0.13 183

qwe	0.23 63	0.18 143	0.30 67	0.31 35	0.18 49	0.29 136	0.22 95	0.39 61	0.33 111	0.37 180	0.30 115	0.20 34	0.22 91	0.45 173	0.22 64	0.10 9	0.08 1	0.11 3	0.10 69	0.12 85	0.10 6

2.25w	0.23 63	0.19 187	0.35 135	0.31 35	0.18 49	0.30 151	0.18 13	0.34 41	0.32 103	0.33 151	0.37 166	0.20 34	0.25 118	0.47 196	0.25 137	0.10 9	0.09 18	0.11 3	0.10 69	0.10 4	0.12 123

3.75w	0.23 63	0.17 97	0.33 98	0.32 58	0.19 84	0.42 310	0.24 123	0.36 49	0.26 43	0.33 151	0.28 94	0.17 6	0.25 118	0.38 113	0.21 39	0.10 9	0.08 1	0.11 3	0.10 69	0.11 30	0.10 6

3.5w_stereo	0.23 63	0.18 143	0.31 77	0.31 35	0.18 49	0.27 103	0.22 95	0.39 61	0.30 83	0.33 151	0.27 84	0.24 79	0.29 192	0.52 237	0.25 137	0.09 1	0.08 1	0.11 3	0.09 7	0.11 30	0.11 59

2w_stereo	0.23 63	0.19 187	0.33 98	0.33 78	0.17 27	0.28 119	0.37 379	0.40 79	0.36 135	0.33 151	0.33 136	0.17 6	0.21 77	0.30 28	0.23 93	0.10 9	0.08 1	0.11 3	0.10 69	0.12 85	0.11 59

monsterstereo	0.23 63	0.15 44	0.28 44	0.35 120	0.19 84	0.22 32	0.20 44	0.38 58	0.37 146	0.34 164	0.40 180	0.19 25	0.19 41	0.46 183	0.22 64	0.11 31	0.10 68	0.12 44	0.09 7	0.13 133	0.09 1

GREAT-IGEV	0.23 63	0.15 44	0.33 98	0.30 19	0.23 215	0.20 22	0.26 168	0.35 45	0.34 118	0.21 27	0.31 122	0.22 50	0.21 77	0.50 221	0.22 64	0.12 54	0.10 68	0.12 44	0.09 7	0.13 133	0.12 123
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
DEFOM-Stereo	0.23 63	0.16 69	0.29 56	0.34 88	0.20 124	0.59 415	0.20 44	0.32 22	0.31 92	0.23 47	0.19 17	0.18 17	0.18 27	0.42 146	0.22 64	0.12 54	0.10 68	0.12 44	0.09 7	0.11 30	0.12 123

aanet-new-90k	0.24 77	0.17 97	0.60 432	0.35 120	0.18 49	0.33 203	0.27 182	0.40 79	0.28 61	0.20 18	0.25 61	0.21 41	0.35 270	0.48 206	0.18 2	0.11 31	0.10 68	0.12 44	0.10 69	0.14 186	0.09 1

aanet-new-70k	0.24 77	0.16 69	0.50 335	0.36 158	0.17 27	0.38 260	0.25 144	0.40 79	0.26 43	0.23 47	0.31 122	0.24 79	0.34 255	0.45 173	0.18 2	0.10 9	0.10 68	0.12 44	0.10 69	0.13 133	0.10 6

aanet-new-40k	0.24 77	0.17 97	0.52 366	0.35 120	0.18 49	0.37 253	0.21 70	0.39 61	0.26 43	0.25 66	0.28 94	0.26 101	0.34 255	0.25 4	0.21 39	0.11 31	0.09 18	0.13 97	0.10 69	0.14 186	0.10 6

aanet-new-36k	0.24 77	0.17 97	0.35 135	0.36 158	0.17 27	0.34 216	0.24 123	0.43 101	0.30 83	0.26 77	0.24 54	0.25 92	0.35 270	0.44 164	0.20 23	0.10 9	0.09 18	0.13 97	0.10 69	0.12 85	0.10 6

aanet-new-34k	0.24 77	0.17 97	0.44 266	0.35 120	0.16 12	0.25 74	0.25 144	0.46 130	0.38 151	0.26 77	0.27 84	0.24 79	0.34 255	0.29 20	0.21 39	0.11 31	0.10 68	0.13 97	0.10 69	0.12 85	0.10 6

aanet-32k-new	0.24 77	0.17 97	0.35 135	0.37 188	0.18 49	0.25 74	0.27 182	0.35 45	0.31 92	0.28 106	0.30 115	0.23 59	0.34 255	0.43 154	0.19 5	0.14 154	0.09 18	0.13 97	0.10 69	0.15 242	0.10 6

aanet-new-32k	0.24 77	0.16 69	0.36 159	0.36 158	0.18 49	0.38 260	0.21 70	0.43 101	0.26 43	0.28 106	0.23 43	0.34 170	0.34 255	0.32 52	0.19 5	0.12 54	0.10 68	0.13 97	0.10 69	0.13 133	0.11 59

aanet-new-30k	0.24 77	0.16 69	0.36 159	0.36 158	0.18 49	0.38 260	0.21 70	0.43 101	0.26 43	0.28 106	0.23 43	0.34 170	0.34 255	0.32 52	0.19 5	0.12 54	0.10 68	0.13 97	0.10 69	0.13 133	0.11 59

aanet-new-28k	0.24 77	0.18 143	0.48 313	0.36 158	0.17 27	0.32 187	0.23 115	0.38 58	0.28 61	0.28 106	0.23 43	0.29 126	0.33 246	0.31 41	0.22 64	0.13 102	0.10 68	0.13 97	0.11 141	0.16 305	0.13 183

aanet-new-24k	0.24 77	0.17 97	0.33 98	0.36 158	0.18 49	0.39 276	0.24 123	0.39 61	0.31 92	0.30 128	0.28 94	0.26 101	0.31 227	0.31 41	0.20 23	0.11 31	0.09 18	0.13 97	0.10 69	0.14 186	0.11 59

aanet-new-22k	0.24 77	0.16 69	0.36 159	0.36 158	0.18 49	0.30 151	0.19 26	0.48 150	0.42 193	0.26 77	0.24 54	0.26 101	0.29 192	0.33 66	0.23 93	0.11 31	0.10 68	0.12 44	0.10 69	0.12 85	0.11 59

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.24 77	0.15 44	0.35 135	0.34 88	0.19 84	0.20 22	0.33 309	0.53 180	0.43 205	0.26 77	0.33 136	0.19 25	0.29 192	0.29 20	0.22 64	0.11 31	0.10 68	0.12 44	0.10 69	0.11 30	0.10 6

Foundation-i1c-attn	0.24 77	0.13 2	0.25 7	0.29 8	0.16 12	0.35 224	0.27 182	0.49 152	0.29 70	0.30 128	0.35 153	0.41 227	0.30 217	0.35 88	0.25 137	0.13 102	0.10 68	0.12 44	0.10 69	0.10 4	0.11 59

WQFJA1++	0.24 77	0.16 69	0.30 67	0.31 35	0.21 152	0.34 216	0.17 3	0.39 61	0.18 8	0.26 77	0.30 115	0.29 126	0.28 172	0.41 135	0.23 93	0.16 284	0.10 68	0.13 97	0.10 69	0.31 553	0.12 123

GEAStereo	0.24 77	0.16 69	0.31 77	0.35 120	0.26 332	0.35 224	0.29 222	0.46 130	0.30 83	0.27 92	0.29 104	0.24 79	0.20 63	0.33 66	0.22 64	0.18 375	0.10 68	0.13 97	0.10 69	0.14 186	0.13 183

GSStereo	0.24 77	0.16 69	0.31 77	0.35 120	0.26 332	0.35 224	0.29 222	0.50 161	0.29 70	0.30 128	0.29 104	0.23 59	0.20 63	0.33 66	0.22 64	0.16 284	0.09 18	0.13 97	0.10 69	0.14 186	0.13 183

Zero-FE251	0.24 77	0.17 97	0.33 98	0.34 88	0.20 124	0.44 326	0.19 26	0.40 79	0.26 43	0.28 106	0.30 115	0.38 201	0.24 110	0.33 66	0.23 93	0.15 233	0.11 192	0.13 97	0.10 69	0.11 30	0.11 59

3.25w_new	0.24 77	0.17 97	0.34 115	0.31 35	0.18 49	0.43 315	0.20 44	0.39 61	0.32 103	0.39 201	0.29 104	0.23 59	0.27 151	0.43 154	0.23 93	0.10 9	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.10 4	0.11 59

3.25w	0.24 77	0.17 97	0.34 115	0.31 35	0.18 49	0.43 315	0.20 44	0.39 61	0.32 103	0.39 201	0.29 104	0.23 59	0.27 151	0.43 154	0.23 93	0.10 9	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.10 4	0.11 59

LG-Stereo_Zeroshot	0.24 77	0.17 97	0.34 115	0.40 288	0.21 152	0.18 13	0.21 70	0.36 49	0.27 57	0.30 128	0.52 239	0.28 120	0.28 172	0.27 9	0.24 114	0.14 154	0.10 68	0.13 97	0.10 69	0.14 186	0.14 229

AIO_rvc	0.24 77	0.17 97	0.37 179	0.35 120	0.20 124	0.26 82	0.33 309	0.45 118	0.23 23	0.26 77	0.25 61	0.33 163	0.15 8	0.55 252	0.24 114	0.12 54	0.09 18	0.13 97	0.10 69	0.12 85	0.11 59

AIO_test	0.24 77	0.17 97	0.33 98	0.35 120	0.21 152	0.31 168	0.38 397	0.45 118	0.26 43	0.26 77	0.28 94	0.32 154	0.21 77	0.40 128	0.26 162	0.13 102	0.10 68	0.13 97	0.11 141	0.13 133	0.11 59

TS12	0.25 99	0.15 44	0.31 77	0.38 213	0.17 27	0.32 187	0.25 144	0.45 118	0.24 29	0.32 144	0.51 229	0.25 92	0.27 151	0.41 135	0.31 258	0.12 54	0.10 68	0.12 44	0.10 69	0.13 133	0.12 123

aanet-new-60k	0.25 99	0.17 97	0.60 432	0.37 188	0.17 27	0.38 260	0.24 123	0.39 61	0.31 92	0.24 56	0.25 61	0.26 101	0.31 227	0.45 173	0.18 2	0.11 31	0.10 68	0.12 44	0.10 69	0.13 133	0.11 59

aanet-new-78k	0.25 99	0.17 97	0.69 479	0.36 158	0.17 27	0.26 82	0.28 203	0.39 61	0.30 83	0.22 41	0.29 104	0.23 59	0.36 284	0.43 154	0.17 1	0.10 9	0.09 18	0.13 97	0.10 69	0.14 186	0.10 6

aanet-new-12k	0.25 99	0.19 187	0.49 323	0.41 319	0.18 49	0.32 187	0.22 95	0.45 118	0.38 151	0.28 106	0.23 43	0.23 59	0.36 284	0.30 28	0.24 114	0.12 54	0.09 18	0.14 153	0.11 141	0.16 305	0.12 123

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.25 99	0.15 44	0.32 91	0.35 120	0.21 152	0.43 315	0.24 123	0.46 130	0.36 135	0.28 106	0.35 153	0.37 193	0.34 255	0.29 20	0.26 162	0.12 54	0.09 18	0.13 97	0.11 141	0.11 30	0.10 6

Foundation-i1b	0.25 99	0.14 7	0.25 7	0.30 19	0.16 12	0.40 285	0.28 203	0.53 180	0.26 43	0.32 144	0.33 136	0.42 235	0.29 192	0.37 103	0.24 114	0.13 102	0.10 68	0.12 44	0.11 141	0.11 30	0.10 6

Foundation-i1a	0.25 99	0.14 7	0.25 7	0.29 8	0.16 12	0.40 285	0.29 222	0.53 180	0.28 61	0.36 174	0.36 160	0.43 247	0.30 217	0.36 98	0.23 93	0.13 102	0.10 68	0.11 3	0.09 7	0.11 30	0.11 59

LiteMatch	0.25 99	0.18 143	0.25 7	0.38 213	0.20 124	0.28 119	0.27 182	0.33 26	0.26 43	0.21 27	0.20 21	0.28 120	0.43 337	0.30 28	0.47 417	0.17 332	0.10 68	0.15 201	0.13 224	0.15 242	0.15 270

Selective-IGEV-i32	0.25 99	0.18 143	0.37 179	0.37 188	0.20 124	0.27 103	0.25 144	0.59 220	0.25 36	0.27 92	0.26 75	0.34 170	0.18 27	0.62 330	0.23 93	0.12 54	0.10 68	0.14 153	0.11 141	0.13 133	0.11 59

VIP-Stereo	0.25 99	0.18 143	0.33 98	0.32 58	0.21 152	0.63 435	0.19 26	0.33 26	0.38 151	0.24 56	0.31 122	0.27 114	0.19 41	0.49 216	0.23 93	0.13 102	0.10 68	0.13 97	0.09 7	0.12 85	0.10 6

gasm-f	0.25 99	0.17 97	0.30 67	0.35 120	0.26 332	0.25 74	0.36 364	0.46 130	0.30 83	0.27 92	0.35 153	0.24 79	0.30 217	0.37 103	0.24 114	0.18 375	0.10 68	0.13 97	0.10 69	0.15 242	0.13 183

MSCF	0.25 99	0.17 97	0.36 159	0.41 319	0.21 152	0.20 22	0.31 272	0.47 145	0.32 103	0.37 180	0.33 136	0.23 59	0.34 255	0.37 103	0.23 93	0.15 233	0.10 68	0.13 97	0.11 141	0.13 133	0.13 183

3w_stereo	0.25 99	0.20 231	0.40 216	0.33 78	0.17 27	0.32 187	0.41 450	0.42 95	0.39 161	0.33 151	0.28 94	0.16 3	0.29 192	0.35 88	0.22 64	0.10 9	0.08 1	0.11 3	0.10 69	0.12 85	0.12 123

1w_stereo	0.25 99	0.15 44	0.31 77	0.35 120	0.18 49	0.32 187	0.41 450	0.41 87	0.44 211	0.32 144	0.39 176	0.17 6	0.27 151	0.46 183	0.24 114	0.10 9	0.08 1	0.11 3	0.09 7	0.11 30	0.10 6

LG-Stereo	0.25 99	0.18 143	0.43 260	0.40 288	0.20 124	0.22 32	0.26 168	0.33 26	0.39 161	0.27 92	0.45 198	0.22 50	0.16 17	0.38 113	0.28 209	0.11 31	0.12 269	0.17 286	0.15 293	0.13 133	0.10 6

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 99	0.32 501	0.25 7	0.52 550	0.20 124	0.29 136	0.22 95	0.44 110	0.38 151	0.27 92	0.25 61	0.24 79	0.29 192	0.46 183	0.23 93	0.14 154	0.09 18	0.12 44	0.09 7	0.14 186	0.11 59

HUF	0.25 99	0.17 97	0.38 190	0.33 78	0.19 84	0.25 74	0.39 415	0.53 180	0.36 135	0.26 77	0.23 43	0.33 163	0.27 151	0.36 98	0.25 137	0.14 154	0.11 192	0.13 97	0.10 69	0.12 85	0.12 123

GIP-stereo	0.25 99	0.19 187	0.32 91	0.38 213	0.25 293	0.26 82	0.20 44	0.50 161	0.41 186	0.25 66	0.39 176	0.35 182	0.20 63	0.33 66	0.22 64	0.16 284	0.11 192	0.13 97	0.10 69	0.12 85	0.12 123

RAStereo	0.25 99	0.17 97	0.33 98	0.40 288	0.21 152	0.24 53	0.26 168	0.45 118	0.46 224	0.23 47	0.34 147	0.30 141	0.19 41	0.34 80	0.26 162	0.15 233	0.12 269	0.16 238	0.13 224	0.14 186	0.11 59

IGEV-Stereo+	0.25 99	0.15 44	0.28 44	0.32 58	0.19 84	0.13 1	0.17 3	0.29 16	0.30 83	0.22 41	0.15 4	0.22 50	0.22 91	0.42 146	0.22 64	0.14 154	0.10 68	0.12 44	0.09 7	0.15 242	1.09 667

IGEV++	0.25 99	0.17 97	0.35 135	0.40 288	0.23 215	0.24 53	0.23 115	0.56 203	0.24 29	0.29 118	0.36 160	0.30 141	0.22 91	0.33 66	0.29 226	0.14 154	0.10 68	0.14 153	0.10 69	0.13 133	0.14 229

Selective-IGEV	0.25 99	0.18 143	0.37 179	0.37 188	0.20 124	0.27 103	0.25 144	0.59 220	0.25 36	0.27 92	0.26 75	0.34 170	0.18 27	0.62 330	0.23 93	0.12 54	0.10 68	0.14 153	0.11 141	0.13 133	0.11 59

aanet-new-10k	0.26 121	0.18 143	0.57 415	0.39 245	0.18 49	0.44 326	0.22 95	0.46 130	0.36 135	0.27 92	0.31 122	0.26 101	0.29 192	0.29 20	0.22 64	0.13 102	0.09 18	0.13 97	0.10 69	0.16 305	0.11 59

aanet-new-14k	0.26 121	0.20 231	0.47 298	0.38 213	0.17 27	0.18 13	0.25 144	0.54 188	0.51 254	0.29 118	0.30 115	0.22 50	0.31 227	0.34 80	0.24 114	0.13 102	0.10 68	0.13 97	0.10 69	0.17 337	0.12 123

aanet-new-8k	0.26 121	0.19 187	0.36 159	0.37 188	0.21 152	0.40 285	0.28 203	0.51 167	0.42 193	0.24 56	0.25 61	0.23 59	0.33 246	0.51 232	0.22 64	0.11 31	0.10 68	0.13 97	0.11 141	0.12 85	0.11 59

GCAP-Stereo-cres-4k	0.26 121	0.17 97	0.36 159	0.39 245	0.20 124	0.45 334	0.28 203	0.43 101	0.36 135	0.28 106	0.38 172	0.24 79	0.35 270	0.31 41	0.25 137	0.12 54	0.10 68	0.13 97	0.10 69	0.13 133	0.12 123

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.26 121	0.14 7	0.75 506	0.34 88	0.19 84	0.28 119	0.21 70	0.41 87	0.30 83	0.25 66	0.22 36	0.23 59	0.31 227	0.28 13	0.19 5	0.11 31	0.10 68	0.13 97	0.10 69	0.12 85	0.61 647

gcap_with_dpt	0.26 121	0.17 97	0.35 135	0.35 120	0.21 152	0.35 224	0.35 350	0.45 118	0.42 193	0.39 201	0.54 250	0.23 59	0.22 91	0.29 20	0.24 114	0.12 54	0.09 18	0.15 201	0.12 179	0.11 30	0.11 59

DDF-Stereo	0.26 121	0.16 69	0.33 98	0.37 188	0.30 453	0.19 19	0.20 44	0.33 26	0.31 92	0.27 92	0.26 75	0.29 126	0.28 172	0.39 119	0.25 137	0.17 332	0.10 68	0.14 153	0.10 69	0.69 645	0.13 183

zero-FE	0.26 121	0.16 69	0.33 98	0.36 158	0.30 453	0.18 13	0.20 44	0.37 55	0.31 92	0.27 92	0.27 84	0.29 126	0.28 172	0.34 80	0.25 137	0.17 332	0.10 68	0.14 153	0.10 69	0.62 643	0.13 183

GASTEREO	0.26 121	0.17 97	0.35 135	0.41 319	0.21 152	0.22 32	0.30 244	0.47 145	0.32 103	0.38 189	0.33 136	0.22 50	0.33 246	0.43 154	0.24 114	0.15 233	0.10 68	0.13 97	0.11 141	0.13 133	0.12 123

S2M2_L	0.26 121	0.23 337	0.34 115	0.32 58	0.25 293	0.24 53	0.13 1	0.36 49	0.42 193	0.25 66	0.37 166	0.29 126	0.25 118	0.31 41	0.26 162	0.22 477	0.19 516	0.17 286	0.19 443	0.21 439	0.19 395
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
castereo++	0.26 121	0.17 97	0.29 56	0.34 88	0.20 124	0.74 497	0.20 44	0.41 87	0.49 240	0.24 56	0.24 54	0.35 182	0.27 151	0.41 135	0.20 23	0.14 154	0.09 18	0.14 153	0.09 7	0.11 30	0.11 59

IGEV-RUCA	0.26 121	0.16 69	0.36 159	0.40 288	0.27 376	0.32 187	0.20 44	0.39 61	0.36 135	0.27 92	0.31 122	0.25 92	0.21 77	0.50 221	0.24 114	0.20 437	0.11 192	0.13 97	0.10 69	0.17 337	0.16 306

fffft	0.26 121	0.18 143	0.39 202	0.37 188	0.23 215	0.29 136	0.35 350	0.46 130	0.26 43	0.37 180	0.23 43	0.27 114	0.22 91	0.55 252	0.28 209	0.12 54	0.09 18	0.16 238	0.13 224	0.13 133	0.13 183
1: 1. 1
AIO-Stereo	0.26 121	0.19 187	0.36 159	0.39 245	0.18 49	0.28 119	0.30 244	0.52 174	0.29 70	0.30 128	0.31 122	0.32 154	0.17 19	0.55 252	0.23 93	0.13 102	0.10 68	0.14 153	0.11 141	0.13 133	0.11 59

RSM++	0.26 121	0.19 187	0.36 159	0.37 188	0.21 152	0.28 119	0.29 222	0.54 188	0.34 118	0.26 77	0.23 43	0.36 192	0.21 77	0.52 237	0.24 114	0.12 54	0.11 192	0.14 153	0.12 179	0.14 186	0.11 59

RSM	0.26 121	0.19 187	0.35 135	0.37 188	0.21 152	0.27 103	0.33 309	0.55 195	0.28 61	0.26 77	0.25 61	0.38 201	0.20 63	0.59 288	0.23 93	0.12 54	0.10 68	0.14 153	0.11 141	0.14 186	0.11 59

gcap-zeroshot	0.26 121	0.17 97	0.34 115	0.33 78	0.23 215	0.35 224	0.31 272	0.49 152	0.48 236	0.38 189	0.50 220	0.26 101	0.20 63	0.28 13	0.25 137	0.13 102	0.09 18	0.15 201	0.12 179	0.11 30	0.11 59

GCAPDPT-zeroshot4090	0.26 121	0.14 7	0.75 506	0.34 88	0.19 84	0.28 119	0.21 70	0.41 87	0.30 83	0.25 66	0.22 36	0.23 59	0.31 227	0.28 13	0.19 5	0.11 31	0.10 68	0.13 97	0.10 69	0.12 85	0.61 647

MoCha-V2	0.26 121	0.16 69	0.30 67	0.41 319	0.18 49	0.27 103	0.26 168	0.57 208	0.28 61	0.37 180	0.27 84	0.33 163	0.34 255	0.56 262	0.23 93	0.12 54	0.10 68	0.12 44	0.10 69	0.13 133	0.13 183

testlalala	0.26 121	0.17 97	0.34 115	0.33 78	0.23 215	0.35 224	0.31 272	0.49 152	0.48 236	0.38 189	0.50 220	0.26 101	0.20 63	0.28 13	0.25 137	0.13 102	0.09 18	0.15 201	0.12 179	0.11 30	0.11 59

DF	0.27 141	0.16 69	0.41 226	0.36 158	0.19 84	0.28 119	0.25 144	0.44 110	0.29 70	0.31 139	0.49 218	0.50 286	0.22 91	0.51 232	0.21 39	0.15 233	0.10 68	0.13 97	0.10 69	0.12 85	0.13 183

aanet-new	0.27 141	0.20 231	0.38 190	0.39 245	0.26 332	0.50 349	0.25 144	0.44 110	0.31 92	0.28 106	0.27 84	0.24 79	0.37 294	0.46 183	0.22 64	0.14 154	0.10 68	0.14 153	0.10 69	0.15 242	0.13 183

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.27 141	0.17 97	0.33 98	0.34 88	0.23 215	0.35 224	0.31 272	0.49 152	0.49 240	0.39 201	0.51 229	0.25 92	0.19 41	0.30 28	0.25 137	0.13 102	0.10 68	0.15 201	0.12 179	0.11 30	0.11 59

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.27 141	0.17 97	0.34 115	0.34 88	0.22 178	0.33 203	0.30 244	0.46 130	0.47 232	0.40 217	0.54 250	0.24 79	0.19 41	0.37 103	0.24 114	0.12 54	0.10 68	0.15 201	0.12 179	0.11 30	0.11 59

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.27 141	0.17 97	0.33 98	0.34 88	0.22 178	0.34 216	0.31 272	0.50 161	0.51 254	0.39 201	0.54 250	0.24 79	0.20 63	0.30 28	0.24 114	0.12 54	0.09 18	0.15 201	0.12 179	0.11 30	0.11 59

Foundation-i1	0.27 141	0.14 7	0.26 24	0.34 88	0.22 178	0.38 260	0.26 168	0.64 257	0.40 176	0.38 189	0.38 172	0.46 266	0.29 192	0.35 88	0.27 186	0.14 154	0.10 68	0.12 44	0.11 141	0.11 30	0.11 59

NLSM3	0.27 141	0.17 97	0.32 91	0.38 213	0.22 178	0.33 203	0.28 203	0.58 213	0.50 247	0.29 118	0.35 153	0.29 126	0.25 118	0.43 154	0.27 186	0.12 54	0.10 68	0.16 238	0.15 293	0.12 85	0.11 59

Replicate-Monster	0.27 141	0.16 69	1.15 589	0.30 19	0.17 27	0.38 260	0.19 26	0.44 110	0.40 176	0.24 56	0.21 29	0.23 59	0.22 91	0.47 196	0.20 23	0.11 31	0.09 18	0.12 44	0.09 7	0.09 1	0.18 382

SCV	0.27 141	0.20 231	0.37 179	0.36 158	0.22 178	0.27 103	0.33 309	0.65 260	0.31 92	0.25 66	0.29 104	0.37 193	0.23 102	0.52 237	0.23 93	0.19 415	0.11 192	0.14 153	0.11 141	0.15 242	0.12 123

SMoEStereo_RVC	0.27 141	0.20 231	0.37 179	0.36 158	0.23 215	0.36 241	0.31 272	0.43 101	0.36 135	0.38 189	0.30 115	0.32 154	0.24 110	0.56 262	0.24 114	0.12 54	0.10 68	0.16 238	0.12 179	0.12 85	0.12 123

mms	0.27 141	0.21 270	0.36 159	0.38 213	0.25 293	0.31 168	0.32 291	0.43 101	0.33 111	0.29 118	0.34 147	0.34 170	0.20 63	0.48 206	0.26 162	0.13 102	0.11 192	0.16 238	0.13 224	0.15 242	0.13 183

ours_stereo	0.27 141	0.22 304	0.35 135	0.38 213	0.24 261	0.30 151	0.32 291	0.46 130	0.39 161	0.27 92	0.34 147	0.35 182	0.23 102	0.49 216	0.27 186	0.13 102	0.11 192	0.16 238	0.12 179	0.14 186	0.12 123

Occ-G	0.27 141	0.15 44	0.32 91	0.35 120	0.21 152	0.28 119	0.32 291	0.44 110	0.34 118	0.29 118	0.43 191	0.49 282	0.25 118	0.50 221	0.30 244	0.14 154	0.11 192	0.14 153	0.11 141	0.13 133	0.13 183

Pointernet	0.27 141	0.15 44	0.35 135	0.36 158	0.23 215	0.35 224	0.21 70	0.74 346	0.41 186	0.39 201	0.37 166	0.34 170	0.25 118	0.37 103	0.27 186	0.15 233	0.11 192	0.12 44	0.09 7	0.11 30	0.11 59

test_for_model	0.27 141	0.17 97	0.34 115	0.34 88	0.23 215	0.35 224	0.31 272	0.49 152	0.49 240	0.39 201	0.51 229	0.25 92	0.19 41	0.30 28	0.25 137	0.13 102	0.10 68	0.15 201	0.12 179	0.11 30	0.11 59

MaDis-Stereo	0.27 141	0.19 187	0.39 202	0.37 188	0.26 332	0.28 119	0.28 203	0.45 118	0.37 146	0.27 92	0.27 84	0.40 220	0.27 151	0.40 128	0.30 244	0.16 284	0.14 385	0.16 238	0.13 224	0.15 242	0.12 123

UniTT-Stereo	0.27 141	0.18 143	0.40 216	0.40 288	0.28 403	0.30 151	0.28 203	0.40 79	0.33 111	0.30 128	0.46 203	0.27 114	0.25 118	0.48 206	0.35 299	0.17 332	0.13 346	0.14 153	0.12 179	0.14 186	0.13 183

EGLCR-Stereo	0.27 141	0.17 97	0.36 159	0.35 120	0.21 152	0.37 253	0.20 44	0.58 213	0.37 146	0.29 118	0.28 94	0.42 235	0.18 27	0.47 196	0.27 186	0.14 154	0.10 68	0.16 238	0.14 261	0.13 133	0.12 123

CroCo-Stereo	0.27 141	0.23 337	0.40 216	0.49 510	0.22 178	0.20 22	0.29 222	0.55 195	0.45 216	0.29 118	0.27 84	0.42 235	0.26 139	0.30 28	0.26 162	0.15 233	0.13 346	0.13 97	0.12 179	0.16 305	0.13 183
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
DNS	0.28 160	0.18 143	0.41 226	0.38 213	0.22 178	0.38 260	0.23 115	0.54 188	0.35 128	0.36 174	0.35 153	0.48 275	0.25 118	0.29 20	0.22 64	0.20 437	0.12 269	0.13 97	0.12 179	0.17 337	0.17 353

VMStereo-Base	0.28 160	0.17 97	0.29 56	0.30 19	0.18 49	0.31 168	0.27 182	0.51 167	0.66 310	0.32 144	0.48 211	0.42 235	0.25 118	0.42 146	0.29 226	0.15 233	0.12 269	0.12 44	0.10 69	0.13 133	0.15 270

BStereo	0.28 160	0.18 143	1.08 580	0.34 88	0.22 178	0.22 32	0.33 309	0.39 61	0.42 193	0.26 77	0.25 61	0.26 101	0.19 41	0.44 164	0.30 244	0.10 9	0.12 269	0.12 44	0.16 324	0.12 85	0.15 270

SCV_C0	0.28 160	0.20 231	0.40 216	0.36 158	0.25 293	0.23 45	0.28 203	0.60 225	0.41 186	0.31 139	0.36 160	0.37 193	0.20 63	0.61 307	0.23 93	0.13 102	0.11 192	0.13 97	0.11 141	0.16 305	0.13 183

tt45	0.28 160	0.18 143	0.36 159	0.36 158	0.24 261	0.37 253	0.28 203	0.50 161	0.31 92	0.41 223	0.27 84	0.38 201	0.25 118	0.61 307	0.26 162	0.13 102	0.11 192	0.16 238	0.13 224	0.12 85	0.15 270

999	0.28 160	0.17 97	0.38 190	0.37 188	0.25 293	0.30 151	0.27 182	0.55 195	0.42 193	0.26 77	0.31 122	0.39 212	0.24 110	0.65 361	0.26 162	0.14 154	0.11 192	0.15 201	0.12 179	0.12 85	0.15 270

GCAP-BAT	0.28 160	0.16 69	0.45 274	0.34 88	0.22 178	0.26 82	0.24 123	0.49 152	0.56 268	0.35 167	0.42 185	0.43 247	0.27 151	0.50 221	0.24 114	0.14 154	0.11 192	0.14 153	0.12 179	0.12 85	0.13 183

trnet	0.28 160	0.15 44	0.25 7	0.29 8	0.16 12	0.38 260	0.23 115	0.53 180	0.77 369	0.43 234	0.52 239	0.34 170	0.28 172	0.39 119	0.27 186	0.15 233	0.11 192	0.12 44	0.08 1	0.11 30	0.11 59

GCAPDPT-zeroshot	0.28 160	0.16 69	0.45 274	0.34 88	0.22 178	0.26 82	0.24 123	0.49 152	0.56 268	0.35 167	0.42 185	0.43 247	0.27 151	0.50 221	0.24 114	0.14 154	0.11 192	0.14 153	0.12 179	0.12 85	0.13 183

AEACV	0.28 160	0.18 143	0.34 115	0.36 158	0.45 588	0.27 103	0.27 182	0.41 87	0.39 161	0.31 139	0.46 203	0.31 145	0.36 284	0.38 113	0.25 137	0.14 154	0.11 192	0.15 201	0.13 224	0.13 133	0.13 183

LoS_RVC	0.28 160	0.17 97	0.29 56	0.33 78	0.32 495	0.43 315	0.34 327	0.42 95	0.34 118	0.33 151	0.51 229	0.29 126	0.38 303	0.37 103	0.28 209	0.11 31	0.10 68	0.11 3	0.08 1	0.11 30	0.26 515

CREStereo	0.28 160	0.16 69	0.25 7	0.28 3	0.17 27	0.38 260	0.25 144	0.52 174	0.76 366	0.43 234	0.51 229	0.32 154	0.28 172	0.39 119	0.27 186	0.16 284	0.11 192	0.12 44	0.09 7	0.12 85	0.12 123
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
GCAP-Stereo-DPT-FT	0.29 172	0.25 392	1.23 595	0.35 120	0.21 152	0.28 119	0.21 70	0.46 130	0.34 118	0.25 66	0.31 122	0.32 154	0.27 151	0.34 80	0.21 39	0.12 54	0.11 192	0.13 97	0.10 69	0.10 4	0.12 123

water-stereo	0.29 172	0.15 44	0.32 91	0.36 158	0.20 124	0.36 241	0.24 123	0.65 260	0.39 161	0.41 223	0.61 276	0.44 254	0.39 319	0.29 20	0.28 209	0.14 154	0.13 346	0.14 153	0.12 179	0.12 85	0.12 123

castereo	0.29 172	0.17 97	0.34 115	0.36 158	0.21 152	0.40 285	0.41 450	0.52 174	0.67 317	0.27 92	0.41 183	0.37 193	0.36 284	0.34 80	0.25 137	0.13 102	0.09 18	0.13 97	0.10 69	0.12 85	0.10 6

fffy	0.29 172	0.22 304	0.38 190	0.38 213	0.23 215	0.33 203	0.29 222	0.55 195	0.42 193	0.33 151	0.37 166	0.39 212	0.27 151	0.52 237	0.28 209	0.13 102	0.12 269	0.16 238	0.13 224	0.14 186	0.12 123

WCG-NET	0.29 172	0.15 44	0.35 135	0.34 88	0.19 84	0.32 187	0.27 182	0.42 95	0.82 415	0.46 246	0.49 218	0.39 212	0.25 118	0.42 146	0.27 186	0.12 54	0.09 18	0.13 97	0.11 141	0.12 85	0.11 59

MGS-Stereo	0.29 172	0.20 231	0.42 242	0.37 188	0.24 261	0.37 253	0.30 244	0.40 79	0.50 247	0.32 144	0.51 229	0.40 220	0.24 110	0.45 173	0.28 209	0.16 284	0.12 269	0.15 201	0.13 224	0.15 242	0.14 229

GCAP-Stereo	0.29 172	0.21 270	0.45 274	0.39 245	0.20 124	0.39 276	0.22 95	0.60 225	0.46 224	0.47 249	0.50 220	0.39 212	0.27 151	0.34 80	0.24 114	0.14 154	0.12 269	0.14 153	0.11 141	0.13 133	0.12 123

CES	0.29 172	0.15 44	0.25 7	0.31 35	0.71 643	0.36 241	0.27 182	0.51 167	0.47 232	0.34 164	0.48 211	0.27 114	0.23 102	0.40 128	0.24 114	0.13 102	0.11 192	0.12 44	0.08 1	0.13 133	0.32 561

MC-Stereo	0.29 172	0.18 143	0.35 135	0.40 288	0.21 152	0.26 82	0.26 168	0.53 180	0.40 176	0.38 189	0.61 276	0.41 227	0.31 227	0.57 274	0.27 186	0.14 154	0.10 68	0.14 153	0.12 179	0.12 85	0.12 123

CroCo-Stereo Lap2	0.29 172	0.25 392	0.44 266	0.50 521	0.30 453	0.19 19	0.31 272	0.52 174	0.41 186	0.25 66	0.28 94	0.46 266	0.31 227	0.39 119	0.30 244	0.15 233	0.15 414	0.16 238	0.13 224	0.17 337	0.16 306

quiztm	0.30 182	0.20 231	0.38 190	0.40 288	0.24 261	0.27 103	0.32 291	0.68 284	0.47 232	0.45 238	0.60 272	0.39 212	0.18 27	0.42 146	0.27 186	0.14 154	0.10 68	0.14 153	0.11 141	0.14 186	0.12 123

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.30 182	0.57 608	1.38 614	0.32 58	0.20 124	0.21 30	0.21 70	0.47 145	0.29 70	0.23 47	0.32 133	0.25 92	0.24 110	0.32 52	0.20 23	0.12 54	0.11 192	0.12 44	0.10 69	0.11 30	0.13 183

FlowAnything_test	0.30 182	0.20 231	0.41 226	0.48 498	0.26 332	0.46 337	0.25 144	0.45 118	0.33 111	0.30 128	0.26 75	0.35 182	0.26 139	0.41 135	0.39 346	0.21 454	0.15 414	0.22 473	0.26 566	0.17 337	0.17 353

depthmonostereo	0.30 182	0.15 44	0.36 159	0.35 120	0.18 49	0.45 334	0.27 182	0.71 316	0.57 277	0.36 174	0.43 191	0.34 170	0.40 324	0.36 98	0.27 186	0.14 154	0.12 269	0.13 97	0.12 179	0.11 30	0.12 123

MM-Stereo_test2	0.30 182	0.18 143	0.41 226	0.41 319	0.25 293	0.41 299	0.41 450	0.65 260	0.43 205	0.38 189	0.36 160	0.31 145	0.26 139	0.55 252	0.25 137	0.12 54	0.11 192	0.15 201	0.12 179	0.15 242	0.12 123

HART	0.30 182	0.17 97	0.33 98	0.41 319	0.21 152	0.32 187	0.26 168	0.67 278	0.32 103	0.33 151	0.66 291	0.41 227	0.22 91	0.58 279	0.25 137	0.12 54	0.11 192	0.15 201	0.11 141	0.15 242	0.12 123

ff7	0.30 182	0.22 304	0.42 242	0.37 188	0.26 332	0.31 168	0.34 327	0.66 267	0.35 128	0.39 201	0.33 136	0.31 145	0.28 172	0.61 307	0.26 162	0.14 154	0.11 192	0.17 286	0.12 179	0.15 242	0.16 306

IGEVStereo-DCA	0.30 182	0.24 361	0.42 242	0.36 158	0.27 376	0.38 260	0.34 327	0.66 267	0.35 128	0.39 201	0.31 122	0.35 182	0.27 151	0.62 330	0.25 137	0.16 284	0.12 269	0.16 238	0.12 179	0.14 186	0.16 306

ffff	0.30 182	0.22 304	0.42 242	0.37 188	0.26 332	0.31 168	0.34 327	0.66 267	0.35 128	0.39 201	0.33 136	0.31 145	0.28 172	0.61 307	0.26 162	0.14 154	0.11 192	0.17 286	0.12 179	0.15 242	0.16 306

11t	0.30 182	0.22 304	0.42 242	0.37 188	0.26 332	0.31 168	0.34 327	0.66 267	0.35 128	0.39 201	0.33 136	0.31 145	0.28 172	0.61 307	0.26 162	0.14 154	0.11 192	0.17 286	0.12 179	0.15 242	0.16 306

CASnet	0.30 182	0.20 231	0.34 115	0.42 359	0.17 27	0.25 74	0.24 123	0.53 180	0.56 268	0.54 276	0.54 250	0.39 212	0.24 110	0.41 135	0.26 162	0.15 233	0.10 68	0.22 473	0.18 415	0.18 373	0.12 123
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
anonymousdsp	0.30 182	0.22 304	0.41 226	0.38 213	0.26 332	0.31 168	0.35 350	0.68 284	0.36 135	0.40 217	0.33 136	0.32 154	0.28 172	0.62 330	0.26 162	0.14 154	0.10 68	0.17 286	0.12 179	0.15 242	0.16 306

LoS	0.30 182	0.16 69	0.32 91	0.30 19	0.19 84	0.32 187	0.29 222	0.54 188	0.73 349	0.35 167	0.52 239	0.42 235	0.29 192	0.48 206	0.29 226	0.15 233	0.11 192	0.13 97	0.09 7	0.12 85	0.12 123
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	0.30 182	0.22 304	0.41 226	0.36 158	0.25 293	0.33 203	0.42 461	0.62 239	0.41 186	0.33 151	0.31 122	0.32 154	0.28 172	0.60 300	0.28 209	0.13 102	0.11 192	0.16 238	0.13 224	0.13 133	0.14 229

ccc-4	0.30 182	0.22 304	0.42 242	0.37 188	0.26 332	0.31 168	0.34 327	0.66 267	0.35 128	0.39 201	0.33 136	0.31 145	0.28 172	0.61 307	0.26 162	0.14 154	0.11 192	0.17 286	0.12 179	0.15 242	0.16 306

IGEV-Stereo	0.30 182	0.22 304	0.41 226	0.38 213	0.26 332	0.30 151	0.35 350	0.68 284	0.36 135	0.40 217	0.33 136	0.32 154	0.28 172	0.62 330	0.26 162	0.14 154	0.10 68	0.17 286	0.12 179	0.15 242	0.16 306
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GLC_STEREO	0.30 182	0.20 231	0.28 44	0.44 430	0.19 84	0.31 168	0.25 144	0.49 152	0.43 205	0.37 180	0.47 209	0.40 220	0.23 102	0.51 232	0.37 321	0.15 233	0.18 493	0.19 377	0.16 324	0.16 305	0.14 229

DN	0.31 199	0.19 187	0.35 135	0.39 245	0.27 376	0.35 224	0.27 182	0.57 208	0.58 281	0.33 151	0.43 191	0.50 286	0.23 102	0.41 135	0.24 114	0.21 454	0.14 385	0.16 238	0.13 224	0.17 337	0.19 395

PSi22	0.31 199	0.19 187	0.32 91	0.36 158	0.19 84	0.29 136	0.19 26	0.44 110	0.78 374	0.28 106	0.32 133	0.56 313	0.43 337	0.81 477	0.26 162	0.12 54	0.10 68	0.11 3	0.09 7	0.15 242	0.12 123

DA	0.31 199	0.18 143	0.35 135	0.41 319	0.21 152	0.73 491	0.33 309	0.51 167	0.46 224	0.35 167	0.42 185	0.40 220	0.35 270	0.33 66	0.27 186	0.16 284	0.11 192	0.16 238	0.11 141	0.15 242	0.12 123

GGEV	0.31 199	0.18 143	0.35 135	0.41 319	0.21 152	0.73 491	0.33 309	0.51 167	0.46 224	0.35 167	0.42 185	0.40 220	0.35 270	0.33 66	0.27 186	0.16 284	0.11 192	0.16 238	0.11 141	0.15 242	0.12 123

DilatedVolume-Stereo	0.31 199	0.16 69	0.38 190	0.34 88	0.21 152	0.54 376	0.25 144	0.58 213	0.43 205	0.59 288	0.50 220	0.37 193	0.32 238	0.50 221	0.29 226	0.13 102	0.12 269	0.13 97	0.11 141	0.11 30	0.12 123

Reg-Stereo(zero)	0.31 199	0.17 97	0.30 67	0.35 120	0.19 84	0.33 203	0.21 70	0.64 257	0.72 339	0.52 266	0.52 239	0.51 293	0.29 192	0.48 206	0.27 186	0.13 102	0.10 68	0.12 44	0.10 69	0.12 85	0.13 183

WCG-NET（raft）	0.31 199	0.16 69	0.39 202	0.33 78	0.19 84	0.35 224	0.27 182	0.54 188	0.79 382	0.45 238	0.55 259	0.47 271	0.27 151	0.56 262	0.28 209	0.13 102	0.10 68	0.12 44	0.11 141	0.12 85	0.12 123

rrr	0.31 199	0.24 361	0.56 406	0.36 158	0.27 376	0.38 260	0.31 272	0.56 203	0.44 211	0.39 201	0.31 122	0.35 182	0.27 151	0.62 330	0.25 137	0.16 284	0.12 269	0.16 238	0.13 224	0.14 186	0.14 229

TANstereo	0.31 199	0.16 69	0.34 115	0.31 35	0.17 27	0.55 382	0.23 115	0.46 130	0.56 268	0.60 291	0.69 302	0.37 193	0.26 139	0.36 98	0.28 209	0.16 284	0.16 441	0.13 97	0.10 69	0.14 186	0.15 270

test_xeample3	0.31 199	0.23 337	0.56 406	0.36 158	0.26 332	0.35 224	0.32 291	0.60 225	0.38 151	0.44 237	0.32 133	0.33 163	0.28 172	0.66 373	0.27 186	0.14 154	0.12 269	0.16 238	0.12 179	0.14 186	0.14 229

Wave_Phase_stereo	0.32 209	0.18 143	1.08 580	0.34 88	0.22 178	0.69 477	0.33 309	0.57 208	0.42 193	0.26 77	0.25 61	0.26 101	0.19 41	0.44 164	0.30 244	0.10 9	0.12 269	0.12 44	0.16 324	0.12 85	0.15 270

rvit_stereo_0081_aga	0.32 209	0.29 474	0.50 335	0.43 403	0.29 428	0.36 241	0.32 291	0.46 130	0.42 193	0.40 217	0.44 196	0.41 227	0.34 255	0.43 154	0.31 258	0.23 504	0.17 474	0.19 377	0.16 324	0.20 426	0.15 270

rvit_stereo_0080	0.32 209	0.26 429	0.45 274	0.39 245	0.28 403	0.27 103	0.46 487	0.51 167	0.46 224	0.36 174	0.42 185	0.41 227	0.29 192	0.41 135	0.34 290	0.22 477	0.17 474	0.17 286	0.16 324	0.23 486	0.16 306

whm_eth	0.32 209	0.26 429	0.45 274	0.39 245	0.28 403	0.27 103	0.46 487	0.51 167	0.46 224	0.36 174	0.42 185	0.41 227	0.29 192	0.41 135	0.34 290	0.22 477	0.17 474	0.17 286	0.16 324	0.23 486	0.16 306

plain	0.32 209	0.21 270	0.59 427	0.40 288	0.29 428	0.27 103	0.30 244	0.46 130	0.36 135	0.32 144	0.66 291	0.31 145	0.33 246	0.68 392	0.32 267	0.18 375	0.13 346	0.20 414	0.15 293	0.18 373	0.13 183

MIF-Stereo (partial)	0.32 209	0.19 187	0.41 226	0.41 319	0.32 495	0.29 136	0.24 123	0.49 152	0.44 211	0.31 139	0.63 281	0.37 193	0.36 284	0.60 300	0.32 267	0.17 332	0.13 346	0.19 377	0.17 383	0.18 373	0.15 270

CREStereo++_RVC	0.32 209	0.16 69	0.25 7	0.32 58	0.24 261	0.27 103	0.22 95	0.48 150	0.89 457	0.47 249	0.80 357	0.29 126	0.25 118	0.37 103	0.34 290	0.14 154	0.09 18	0.13 97	0.52 653	0.14 186	0.10 6
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
XX-TBD	0.32 209	0.53 591	0.26 24	0.53 561	0.21 152	0.38 260	0.24 123	0.41 87	0.77 369	0.55 278	0.70 305	0.31 145	0.26 139	0.33 66	0.28 209	0.16 284	0.10 68	0.12 44	0.09 7	0.13 133	0.11 59

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.33 217	0.43 565	2.39 652	0.34 88	0.19 84	0.20 22	0.21 70	0.45 118	0.31 92	0.22 41	0.26 75	0.21 41	0.25 118	0.30 28	0.20 23	0.12 54	0.10 68	0.12 44	0.09 7	0.11 30	0.12 123

RT-Monster	0.33 217	0.18 143	0.33 98	0.35 120	0.26 332	0.39 276	0.21 70	0.58 213	0.77 369	0.63 307	0.65 286	0.49 282	0.29 192	0.43 154	0.31 258	0.14 154	0.11 192	0.12 44	0.10 69	0.12 85	0.15 270

WQFJA1	0.33 217	0.19 187	0.35 135	0.39 245	0.26 332	0.61 423	0.30 244	0.61 232	0.53 263	0.38 189	0.39 176	0.38 201	0.36 284	0.51 232	0.43 386	0.14 154	0.18 493	0.16 238	0.14 261	0.15 242	0.14 229

WQFJX1	0.33 217	0.20 231	0.35 135	0.42 359	0.28 403	0.52 363	0.33 309	0.56 203	0.55 266	0.40 217	0.36 160	0.33 163	0.30 217	0.72 424	0.40 369	0.15 233	0.18 493	0.17 286	0.14 261	0.16 305	0.16 306

WQFJX	0.33 217	0.19 187	0.34 115	0.39 245	0.27 376	0.60 421	0.30 244	0.58 213	0.52 257	0.40 217	0.38 172	0.34 170	0.35 270	0.63 343	0.41 376	0.15 233	0.17 474	0.16 238	0.13 224	0.15 242	0.16 306

NLMM	0.33 217	0.19 187	0.35 135	0.39 245	0.26 332	0.61 423	0.30 244	0.61 232	0.52 257	0.38 189	0.39 176	0.38 201	0.36 284	0.50 221	0.43 386	0.14 154	0.18 493	0.16 238	0.14 261	0.15 242	0.14 229

NLSM1	0.33 217	0.19 187	0.36 159	0.40 288	0.25 293	0.65 453	0.27 182	0.59 220	0.52 257	0.38 189	0.53 246	0.29 126	0.29 192	0.56 262	0.33 278	0.16 284	0.17 474	0.18 340	0.15 293	0.14 186	0.13 183

FE-Mocha	0.33 217	0.20 231	0.55 392	0.39 245	0.27 376	0.31 168	0.20 44	0.77 365	0.38 151	0.67 339	0.56 262	0.57 319	0.26 139	0.38 113	0.23 93	0.15 233	0.10 68	0.17 286	0.16 324	0.13 133	0.13 183

rvit_stereo_0081	0.33 217	0.25 392	0.49 323	0.43 403	0.26 332	0.31 168	0.37 379	0.45 118	0.56 268	0.37 180	0.40 180	0.39 212	0.38 303	0.44 164	0.35 299	0.22 477	0.16 441	0.19 377	0.16 324	0.20 426	0.14 229

rvit_stereo_0082	0.33 217	0.25 392	0.49 323	0.43 403	0.26 332	0.31 168	0.37 379	0.45 118	0.56 268	0.37 180	0.40 180	0.39 212	0.38 303	0.44 164	0.35 299	0.22 477	0.16 441	0.19 377	0.16 324	0.20 426	0.14 229

RAFT-Stereo-weight	0.33 217	0.19 187	0.36 159	0.39 245	0.23 215	0.28 119	0.29 222	0.69 295	0.83 421	0.55 278	0.51 229	0.58 335	0.20 63	0.48 206	0.30 244	0.13 102	0.10 68	0.14 153	0.12 179	0.13 133	0.12 123

CAS++	0.33 217	0.25 392	0.39 202	0.38 213	0.26 332	0.32 187	0.24 123	0.87 401	0.53 263	0.48 256	0.46 203	0.26 101	0.21 77	0.50 221	0.26 162	0.23 504	0.20 525	0.22 473	0.17 383	0.21 439	0.17 353
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.33 217	0.23 337	0.37 179	0.43 403	0.29 428	0.40 285	0.48 502	0.78 369	0.38 151	0.38 189	0.34 147	0.32 154	0.30 217	0.63 343	0.28 209	0.14 154	0.13 346	0.19 377	0.17 383	0.18 373	0.17 353

MSKI-zero shot	0.33 217	0.19 187	0.36 159	0.41 319	0.22 178	0.32 187	0.22 95	0.65 260	0.45 216	0.52 266	0.64 284	0.60 350	0.19 41	0.78 465	0.27 186	0.14 154	0.11 192	0.14 153	0.10 69	0.13 133	0.13 183

4D-IteraStereo	0.33 217	0.19 187	0.43 260	0.40 288	0.24 261	0.32 187	0.27 182	0.59 220	0.72 339	0.66 330	0.53 246	0.42 235	0.22 91	0.46 183	0.30 244	0.14 154	0.09 18	0.20 414	0.16 324	0.16 305	0.12 123

iRaftStereo_RVC	0.33 217	0.20 231	0.40 216	0.40 288	0.23 215	0.31 168	0.29 222	0.70 308	0.55 266	0.49 259	0.66 291	0.37 193	0.23 102	0.47 196	0.33 278	0.14 154	0.11 192	0.19 377	0.17 383	0.16 305	0.13 183

PMTNet	0.33 217	0.17 97	0.26 24	0.29 8	0.18 49	0.44 326	0.22 95	0.57 208	0.66 310	0.46 246	0.54 250	0.38 201	0.34 255	0.50 221	0.25 137	0.75 654	0.10 68	0.12 44	0.09 7	0.13 133	0.12 123

NLMM1	0.34 234	0.21 270	0.38 190	0.41 319	0.26 332	0.55 382	0.32 291	0.58 213	0.65 305	0.42 228	0.45 198	0.30 141	0.27 151	0.64 351	0.39 346	0.16 284	0.18 493	0.17 286	0.14 261	0.15 242	0.14 229

xyz-stereo-finetune	0.34 234	0.19 187	0.38 190	0.34 88	0.18 49	0.57 399	0.32 291	0.60 225	0.70 330	0.47 249	0.54 250	0.38 201	0.35 270	0.57 274	0.38 336	0.13 102	0.12 269	0.16 238	0.13 224	0.13 133	0.13 183

MM-Stereo_test1	0.34 234	0.19 187	0.37 179	0.42 359	0.23 215	0.35 224	0.44 477	0.62 239	0.56 268	0.61 296	0.51 229	0.38 201	0.36 284	0.65 361	0.27 186	0.15 233	0.13 346	0.17 286	0.14 261	0.15 242	0.13 183

tg	0.34 234	0.19 187	0.40 216	0.40 288	0.23 215	0.38 260	0.26 168	0.74 346	0.60 291	0.48 256	0.65 286	0.42 235	0.24 110	0.57 274	0.33 278	0.14 154	0.10 68	0.18 340	0.17 383	0.14 186	0.12 123

rvit_stereo_0083	0.34 234	0.25 392	0.53 375	0.45 445	0.28 403	0.35 224	0.35 350	0.47 145	0.64 299	0.38 189	0.47 209	0.42 235	0.37 294	0.41 135	0.39 346	0.22 477	0.20 525	0.20 414	0.17 383	0.21 439	0.15 270

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 234	0.28 460	0.48 313	0.37 188	0.25 293	0.47 341	0.30 244	0.60 225	0.92 475	0.43 234	0.37 166	0.30 141	0.29 192	0.50 221	0.30 244	0.17 332	0.14 385	0.18 340	0.15 293	0.18 373	0.16 306

cross-raft	0.34 234	0.20 231	0.38 190	0.45 445	0.24 261	0.32 187	0.35 350	0.77 365	0.42 193	0.62 300	0.77 332	0.58 335	0.27 151	0.46 183	0.31 258	0.12 54	0.10 68	0.15 201	0.13 224	0.15 242	0.12 123

NLCSM	0.35 241	0.21 270	0.36 159	0.44 430	0.29 428	0.53 369	0.40 429	0.54 188	0.51 254	0.47 249	0.37 166	0.33 163	0.34 255	0.75 438	0.42 383	0.16 284	0.17 474	0.17 286	0.16 324	0.17 337	0.17 353

MM-Stereo_test3	0.35 241	0.19 187	0.33 98	0.42 359	0.26 332	0.34 216	0.44 477	0.74 346	0.93 481	0.47 249	0.52 239	0.42 235	0.29 192	0.46 183	0.29 226	0.17 332	0.15 414	0.17 286	0.13 224	0.14 186	0.15 270

model_zeroshot	0.35 241	0.20 231	0.56 406	0.41 319	0.30 453	0.51 355	0.26 168	0.69 295	0.48 236	0.65 323	0.51 229	0.52 297	0.25 118	0.46 183	0.27 186	0.17 332	0.13 346	0.15 201	0.14 261	0.13 133	0.14 229

rvit_stereo_ft	0.35 241	0.26 429	0.54 388	0.53 561	0.32 495	0.33 203	0.46 487	0.52 174	0.52 257	0.35 167	0.41 183	0.41 227	0.34 255	0.49 216	0.36 310	0.22 477	0.14 385	0.19 377	0.18 415	0.19 408	0.15 270

RAFT-Test	0.35 241	0.19 187	0.42 242	0.39 245	0.24 261	0.50 349	0.23 115	0.74 346	0.44 211	0.62 300	0.85 386	0.64 371	0.28 172	0.48 206	0.30 244	0.14 154	0.11 192	0.14 153	0.11 141	0.13 133	0.13 183

test-3	0.35 241	0.17 97	0.48 313	0.40 288	0.22 178	0.42 310	0.22 95	0.66 267	0.80 391	0.72 372	0.45 198	0.63 365	0.29 192	0.45 173	0.32 267	0.13 102	0.09 18	0.17 286	0.13 224	0.13 133	0.11 59

test_1	0.35 241	0.17 97	0.48 313	0.40 288	0.22 178	0.42 310	0.22 95	0.66 267	0.80 391	0.70 360	0.45 198	0.63 365	0.29 192	0.45 173	0.32 267	0.13 102	0.09 18	0.17 286	0.13 224	0.13 133	0.11 59

raftrobust	0.35 241	0.20 231	0.39 202	0.43 403	0.29 428	0.31 168	0.25 144	0.73 339	0.66 310	0.59 288	0.56 262	0.44 254	0.45 354	0.55 252	0.31 258	0.16 284	0.12 269	0.14 153	0.12 179	0.12 85	0.14 229

CFNet-RSSM	0.35 241	0.18 143	0.47 298	0.39 245	0.22 178	0.35 224	0.23 115	0.78 369	0.86 434	0.67 339	0.54 250	0.56 313	0.28 172	0.49 216	0.28 209	0.14 154	0.10 68	0.14 153	0.12 179	0.13 133	0.12 123

Gwc-CoAtRS	0.35 241	0.18 143	0.46 286	0.39 245	0.23 215	0.34 216	0.22 95	0.74 346	0.77 369	0.62 300	0.60 272	0.58 335	0.29 192	0.47 196	0.29 226	0.14 154	0.11 192	0.14 153	0.12 179	0.13 133	0.13 183

IGEV-FE	0.36 251	0.19 187	0.71 486	0.41 319	0.29 428	0.30 151	0.25 144	0.86 398	0.40 176	0.64 318	0.57 264	0.56 313	0.25 118	0.56 262	0.29 226	0.15 233	0.11 192	0.16 238	0.14 261	0.14 186	0.14 229

AE-Stereo	0.36 251	0.21 270	0.47 298	0.49 510	0.31 469	0.50 349	0.34 327	0.72 327	0.73 349	0.34 164	0.55 259	0.52 297	0.28 172	0.48 206	0.31 258	0.13 102	0.13 346	0.18 340	0.16 324	0.15 242	0.14 229

ACVNet-DCA	0.36 251	0.25 392	0.35 135	0.42 359	0.23 215	0.53 369	0.37 379	0.91 416	0.59 284	0.42 228	0.50 220	0.34 170	0.47 366	0.61 307	0.26 162	0.17 332	0.11 192	0.19 377	0.13 224	0.18 373	0.19 395

IGEV_Zeroshot_test	0.36 251	0.19 187	0.71 486	0.41 319	0.29 428	0.30 151	0.25 144	0.86 398	0.40 176	0.64 318	0.57 264	0.56 313	0.25 118	0.56 262	0.29 226	0.15 233	0.11 192	0.16 238	0.14 261	0.14 186	0.14 229

EKT-Stereo	0.36 251	0.24 361	0.44 266	0.44 430	0.30 453	0.37 253	0.30 244	0.72 327	0.68 319	0.47 249	0.63 281	0.49 282	0.28 172	0.59 288	0.34 290	0.19 415	0.14 385	0.18 340	0.15 293	0.16 305	0.18 382

Any-RAFT	0.36 251	0.17 97	0.31 77	0.35 120	0.21 152	0.51 355	0.21 70	0.93 427	0.75 359	0.56 281	0.73 311	0.66 390	0.29 192	0.48 206	0.25 137	0.15 233	0.10 68	0.13 97	0.10 69	0.13 133	0.13 183

LL-Strereo2	0.36 251	0.25 392	0.52 366	0.43 403	0.27 376	0.36 241	0.27 182	0.70 308	0.46 224	0.55 278	0.53 246	0.65 377	0.24 110	0.69 400	0.32 267	0.14 154	0.13 346	0.23 494	0.20 467	0.19 408	0.14 229

Selective-RAFT	0.36 251	0.23 337	0.54 388	0.45 445	0.22 178	0.64 445	0.27 182	0.62 239	0.65 305	0.41 223	0.38 172	0.55 307	0.39 319	0.59 288	0.36 310	0.14 154	0.12 269	0.14 153	0.12 179	0.16 305	0.14 229

RCA-Stereo	0.36 251	0.18 143	0.37 179	0.38 213	0.23 215	0.31 168	0.33 309	0.70 308	1.25 594	0.45 238	0.65 286	0.46 266	0.43 337	0.40 128	0.29 226	0.14 154	0.10 68	0.14 153	0.12 179	0.12 85	0.12 123

Patchmatch Stereo++	0.36 251	0.24 361	0.51 345	0.42 359	0.22 178	0.24 53	0.21 70	0.63 247	0.39 161	0.63 307	0.73 311	0.57 319	0.38 303	0.61 307	0.39 346	0.18 375	0.12 269	0.20 414	0.16 324	0.21 439	0.16 306
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.36 251	0.24 361	0.51 345	0.42 359	0.22 178	0.24 53	0.31 272	0.63 247	0.39 161	0.63 307	0.73 311	0.57 319	0.38 303	0.59 288	0.38 336	0.18 375	0.12 269	0.20 414	0.16 324	0.21 439	0.16 306

ROB_FTStereo_v2	0.36 251	0.24 361	0.51 345	0.42 359	0.22 178	0.24 53	0.31 272	0.63 247	0.39 161	0.63 307	0.73 311	0.57 319	0.38 303	0.60 300	0.39 346	0.18 375	0.12 269	0.20 414	0.16 324	0.21 439	0.16 306

ROB_FTStereo	0.36 251	0.24 361	0.51 345	0.42 359	0.22 178	0.24 53	0.20 44	0.63 247	0.39 161	0.63 307	0.73 311	0.57 319	0.38 303	0.60 300	0.38 336	0.18 375	0.12 269	0.20 414	0.16 324	0.21 439	0.16 306

HUI-Stereo	0.36 251	0.24 361	0.51 345	0.42 359	0.22 178	0.24 53	0.22 95	0.63 247	0.40 176	0.64 318	0.73 311	0.58 335	0.38 303	0.53 243	0.38 336	0.18 375	0.12 269	0.20 414	0.16 324	0.21 439	0.16 306

iGMRVC	0.36 251	0.24 361	0.51 345	0.42 359	0.22 178	0.24 53	0.29 222	0.63 247	0.39 161	0.63 307	0.73 311	0.57 319	0.38 303	0.61 307	0.39 346	0.18 375	0.12 269	0.20 414	0.16 324	0.21 439	0.16 306

iRAFT	0.36 251	0.24 361	0.51 345	0.42 359	0.22 178	0.24 53	0.21 70	0.63 247	0.39 161	0.63 307	0.73 311	0.57 319	0.38 303	0.61 307	0.39 346	0.18 375	0.12 269	0.20 414	0.16 324	0.21 439	0.16 306

RAFT-IKP	0.36 251	0.24 361	0.51 345	0.42 359	0.22 178	0.24 53	0.27 182	0.63 247	0.39 161	0.63 307	0.73 311	0.57 319	0.38 303	0.61 307	0.39 346	0.18 375	0.12 269	0.20 414	0.16 324	0.21 439	0.16 306

sCroCo_RVC	0.36 251	0.29 474	0.73 499	0.52 550	0.39 553	0.42 310	0.31 272	0.52 174	0.46 224	0.31 139	0.48 211	0.38 201	0.32 238	0.46 183	0.33 278	0.22 477	0.23 554	0.19 377	0.19 443	0.21 439	0.22 465

EAI-Stereo	0.36 251	0.21 270	0.46 286	0.40 288	0.22 178	0.33 203	0.36 364	1.22 552	0.32 103	0.52 266	0.75 325	0.35 182	0.28 172	0.65 361	0.30 244	0.14 154	0.11 192	0.14 153	0.14 261	0.14 186	0.13 183

xyz-stereo-finetune2	0.37 270	0.20 231	0.40 216	0.32 58	0.19 84	0.80 517	0.29 222	0.56 203	0.33 111	0.53 274	0.79 346	0.43 247	0.48 371	0.70 408	0.46 406	0.13 102	0.12 269	0.17 286	0.13 224	0.12 85	0.14 229

1test111	0.37 270	0.25 392	0.35 135	0.42 359	0.23 215	0.53 369	0.37 379	0.91 416	0.59 284	0.42 228	0.50 220	0.34 170	0.47 366	0.59 288	0.48 424	0.17 332	0.11 192	0.19 377	0.13 224	0.18 373	0.19 395

tt1	0.37 270	0.25 392	0.35 135	0.43 403	0.23 215	0.52 363	0.37 379	0.72 327	1.13 567	0.42 228	0.46 203	0.35 182	0.44 347	0.61 307	0.26 162	0.17 332	0.11 192	0.19 377	0.13 224	0.16 305	0.17 353

HH	0.37 270	0.22 304	0.49 323	0.41 319	0.26 332	0.36 241	0.30 244	0.87 401	0.41 186	0.45 238	0.59 269	0.78 453	0.43 337	0.77 457	0.26 162	0.15 233	0.11 192	0.15 201	0.14 261	0.14 186	0.14 229

HanStereo	0.37 270	0.22 304	0.49 323	0.41 319	0.26 332	0.36 241	0.30 244	0.87 401	0.41 186	0.45 238	0.59 269	0.78 453	0.43 337	0.77 457	0.26 162	0.15 233	0.11 192	0.15 201	0.14 261	0.14 186	0.14 229

CAS	0.37 270	0.13 2	0.27 32	1.34 666	0.31 469	0.46 337	0.38 397	0.50 161	0.48 236	0.35 167	0.52 239	0.24 79	0.19 41	0.30 28	0.28 209	1.03 666	0.08 1	0.12 44	0.08 1	0.12 85	0.28 536

anonymousdsp2	0.37 270	0.21 270	0.49 323	0.38 213	0.24 261	0.48 346	0.31 272	0.91 416	0.68 319	0.57 284	0.51 229	0.51 293	0.34 255	0.59 288	0.33 278	0.14 154	0.11 192	0.14 153	0.10 69	0.16 305	0.16 306

knoymous	0.37 270	0.22 304	0.34 115	0.32 58	0.22 178	0.38 260	0.29 222	0.63 247	0.65 305	0.69 355	0.69 302	0.60 350	0.40 324	0.61 307	0.36 310	0.17 332	0.11 192	0.20 414	0.12 179	0.18 373	0.19 395

test_4	0.37 270	0.19 187	0.34 115	0.45 445	0.26 332	0.20 22	0.34 327	0.58 213	0.42 193	0.60 291	1.45 598	0.43 247	0.26 139	0.67 383	0.29 226	0.12 54	0.10 68	0.17 286	0.19 443	0.15 242	0.12 123

test_3	0.37 270	0.19 187	0.50 335	0.45 445	0.24 261	0.47 341	0.36 364	0.69 295	0.84 422	0.66 330	0.46 203	0.68 401	0.25 118	0.45 173	0.32 267	0.12 54	0.10 68	0.18 340	0.16 324	0.15 242	0.12 123

NRIStereo	0.37 270	0.21 270	0.49 323	0.42 359	0.23 215	0.33 203	0.25 144	0.68 284	0.59 284	0.65 323	0.63 281	0.55 307	0.37 294	0.67 383	0.40 369	0.16 284	0.12 269	0.18 340	0.15 293	0.17 337	0.15 270

DeepStereo_RVC	0.37 270	0.22 304	0.51 345	0.41 319	0.24 261	0.26 82	0.22 95	0.64 257	0.40 176	0.69 355	0.67 298	0.57 319	0.50 380	0.58 279	0.42 383	0.17 332	0.12 269	0.18 340	0.16 324	0.19 408	0.19 395

CRE-IMP	0.37 270	0.23 337	0.53 375	0.42 359	0.24 261	0.40 285	0.21 70	0.61 232	0.45 216	0.65 323	0.73 311	0.53 302	0.37 294	0.63 343	0.40 369	0.18 375	0.11 192	0.19 377	0.16 324	0.21 439	0.19 395

test-1	0.37 270	0.20 231	0.76 510	0.47 491	0.27 376	0.44 326	0.36 364	0.63 247	0.65 305	0.49 259	0.67 298	0.54 304	0.35 270	0.42 146	0.30 244	0.14 154	0.12 269	0.16 238	0.14 261	0.15 242	0.18 382

s12784h	0.37 270	0.15 44	0.26 24	0.34 88	0.15 4	0.80 517	0.29 222	0.83 389	0.87 441	0.58 287	0.58 267	0.43 247	0.41 329	0.59 288	0.35 299	0.12 54	0.10 68	0.14 153	0.09 7	0.14 186	0.10 6

RALCasStereoNet	0.37 270	0.23 337	0.41 226	0.44 430	0.28 403	0.36 241	0.38 397	0.66 267	0.67 317	0.51 262	0.74 323	0.51 293	0.29 192	0.64 351	0.38 336	0.17 332	0.14 385	0.15 201	0.13 224	0.17 337	0.17 353

RAFT-Stereo + iAFF	0.37 270	0.18 143	0.45 274	0.36 158	0.19 84	0.33 203	0.28 203	0.67 278	0.77 369	0.72 372	0.99 458	0.56 313	0.39 319	0.44 164	0.31 258	0.11 31	0.09 18	0.15 201	0.14 261	0.13 133	0.11 59

H2IRNET	0.38 287	0.21 270	0.36 159	0.39 245	0.25 293	0.26 82	0.24 123	0.61 232	0.74 355	0.39 201	0.89 404	0.74 432	0.53 388	0.53 243	0.44 395	0.16 284	0.13 346	0.19 377	0.20 467	0.17 337	0.15 270

cc1	0.38 287	0.25 392	0.35 135	0.42 359	0.23 215	0.53 369	0.37 379	0.71 316	1.17 579	0.42 228	0.50 220	0.34 170	0.47 366	0.61 307	0.26 162	0.17 332	0.11 192	0.19 377	0.13 224	0.16 305	0.17 353

11t1	0.38 287	0.23 337	0.49 323	0.36 158	0.23 215	0.61 423	0.31 272	0.74 346	0.47 232	0.62 300	0.55 259	0.55 307	0.49 377	0.58 279	0.45 401	0.18 375	0.15 414	0.16 238	0.13 224	0.17 337	0.19 395

DCRE	0.38 287	0.19 187	0.47 298	0.45 445	0.33 508	0.45 334	0.40 429	0.66 267	0.53 263	0.49 259	0.95 433	0.57 319	0.39 319	0.53 243	0.32 267	0.14 154	0.13 346	0.15 201	0.14 261	0.14 186	0.15 270

DCANet-4	0.38 287	0.22 304	0.58 419	0.35 120	0.19 84	0.30 151	0.30 244	0.69 295	0.97 506	0.70 360	0.79 346	0.40 220	0.46 361	0.46 183	0.37 321	0.14 154	0.10 68	0.14 153	0.11 141	0.12 85	0.15 270

GMOStereo	0.38 287	0.19 187	0.42 242	0.43 403	0.24 261	0.40 285	0.39 415	0.55 195	0.64 299	0.89 487	0.84 377	0.65 377	0.37 294	0.39 119	0.29 226	0.14 154	0.12 269	0.20 414	0.18 415	0.15 242	0.12 123

error version	0.38 287	0.19 187	0.42 242	0.43 403	0.24 261	0.40 285	0.39 415	0.55 195	0.64 299	0.89 487	0.84 377	0.65 377	0.37 294	0.39 119	0.29 226	0.14 154	0.12 269	0.20 414	0.18 415	0.15 242	0.12 123

test-v	0.38 287	0.19 187	0.42 242	0.43 403	0.24 261	0.40 285	0.39 415	0.55 195	0.64 299	0.89 487	0.84 377	0.65 377	0.37 294	0.39 119	0.29 226	0.14 154	0.12 269	0.20 414	0.18 415	0.15 242	0.12 123

test-2	0.38 287	0.19 187	0.42 242	0.43 403	0.24 261	0.40 285	0.39 415	0.55 195	0.64 299	0.89 487	0.84 377	0.65 377	0.37 294	0.39 119	0.29 226	0.14 154	0.12 269	0.20 414	0.18 415	0.15 242	0.12 123

rafts_anoy	0.38 287	0.22 304	0.38 190	0.43 403	0.28 403	0.32 187	0.32 291	0.70 308	0.91 469	0.59 288	0.66 291	0.45 262	0.33 246	0.49 216	0.41 376	0.16 284	0.12 269	0.21 458	0.23 526	0.18 373	0.16 306

raft+_RVC	0.38 287	0.20 231	0.38 190	0.39 245	0.27 376	0.44 326	0.35 350	0.81 381	0.90 462	0.52 266	0.78 341	0.50 286	0.29 192	0.56 262	0.41 376	0.15 233	0.12 269	0.17 286	0.15 293	0.14 186	0.13 183

XX-Stereo	0.38 287	0.18 143	0.52 366	0.58 598	0.38 545	0.39 276	0.20 44	0.62 239	0.31 92	0.47 249	1.29 564	0.72 423	0.25 118	0.59 288	0.28 209	0.16 284	0.11 192	0.17 286	0.16 324	0.14 186	0.11 59

DCANet	0.38 287	0.18 143	0.46 286	0.35 120	0.19 84	0.30 151	0.30 244	0.72 327	0.96 501	0.72 372	0.77 332	0.45 262	0.56 407	0.47 196	0.36 310	0.14 154	0.10 68	0.14 153	0.11 141	0.13 133	0.15 270

Lsterematch	0.39 300	0.18 143	0.40 216	0.38 213	0.20 124	0.41 299	0.27 182	0.59 220	0.75 359	0.68 351	1.01 467	0.49 282	0.43 337	0.60 300	0.47 417	0.17 332	0.10 68	0.15 201	0.13 224	0.15 242	0.15 270

AIO-test1	0.39 300	0.18 143	0.42 242	0.51 533	0.25 293	0.44 326	0.30 244	0.74 346	1.20 588	0.41 223	0.71 307	0.45 262	0.29 192	0.56 262	0.27 186	0.15 233	0.13 346	0.19 377	0.21 489	0.13 133	0.18 382

MIM_Stereo	0.39 300	0.18 143	0.59 427	0.38 213	0.25 293	0.27 103	0.24 123	0.72 327	0.56 268	0.72 372	1.00 462	0.62 360	0.29 192	0.67 383	0.39 346	0.13 102	0.14 385	0.17 286	0.16 324	0.14 186	0.12 123

fff	0.39 300	0.18 143	0.46 286	0.35 120	0.19 84	0.30 151	0.30 244	0.73 339	1.08 552	0.70 360	0.79 346	0.44 254	0.62 447	0.47 196	0.37 321	0.14 154	0.10 68	0.14 153	0.11 141	0.12 85	0.15 270

ADStereo(finetuned)	0.39 300	0.18 143	0.58 419	0.35 120	0.19 84	0.30 151	0.30 244	0.72 327	0.96 501	0.72 372	0.77 332	0.45 262	0.68 488	0.46 183	0.36 310	0.14 154	0.10 68	0.14 153	0.11 141	0.13 133	0.15 270

MIPNet	0.39 300	0.22 304	0.66 458	0.40 288	0.25 293	0.53 369	0.29 222	0.78 369	0.74 355	0.68 351	0.60 272	0.40 220	0.48 371	0.45 173	0.39 346	0.14 154	0.11 192	0.16 238	0.13 224	0.14 186	0.14 229

TRStereo	0.39 300	0.32 501	0.64 450	0.49 510	0.41 564	0.30 151	0.30 244	0.97 442	0.63 295	0.53 274	0.43 191	0.52 297	0.26 139	0.77 457	0.29 226	0.18 375	0.12 269	0.19 377	0.19 443	0.13 133	0.13 183

NF-Stereo	0.39 300	0.21 270	0.51 345	0.42 359	0.25 293	0.26 82	0.30 244	0.71 316	0.72 339	0.66 330	0.77 332	0.57 319	0.31 227	0.69 400	0.39 346	0.18 375	0.12 269	0.20 414	0.16 324	0.16 305	0.27 525

OCTAStereo	0.39 300	0.21 270	0.51 345	0.42 359	0.25 293	0.26 82	0.30 244	0.71 316	0.72 339	0.66 330	0.77 332	0.58 335	0.31 227	0.69 400	0.39 346	0.18 375	0.12 269	0.20 414	0.16 324	0.16 305	0.27 525

RE-Stereo	0.39 300	0.21 270	0.51 345	0.42 359	0.25 293	0.26 82	0.30 244	0.71 316	0.72 339	0.66 330	0.77 332	0.57 319	0.31 227	0.70 408	0.39 346	0.18 375	0.12 269	0.20 414	0.16 324	0.16 305	0.27 525

Pruner-Stereo	0.39 300	0.21 270	0.51 345	0.41 319	0.25 293	0.22 32	0.24 123	0.71 316	0.59 284	0.90 495	0.75 325	0.67 397	0.30 217	0.64 351	0.39 346	0.19 415	0.12 269	0.20 414	0.17 383	0.17 337	0.19 395

TVStereo	0.39 300	0.21 270	0.51 345	0.42 359	0.25 293	0.26 82	0.30 244	0.71 316	0.72 339	0.66 330	0.77 332	0.57 319	0.31 227	0.70 408	0.39 346	0.18 375	0.12 269	0.20 414	0.16 324	0.16 305	0.27 525

TestStereo	0.39 300	0.32 501	0.42 242	0.45 445	0.20 124	0.41 299	0.38 397	0.69 295	0.66 310	0.56 281	0.78 341	0.48 275	0.43 337	0.59 288	0.37 321	0.18 375	0.13 346	0.20 414	0.15 293	0.23 486	0.14 229

csc	0.39 300	0.18 143	0.46 286	0.35 120	0.19 84	0.30 151	0.30 244	0.73 339	1.08 552	0.70 360	0.79 346	0.44 254	0.62 447	0.47 196	0.37 321	0.14 154	0.10 68	0.14 153	0.11 141	0.12 85	0.15 270

cscssc	0.39 300	0.18 143	0.46 286	0.35 120	0.19 84	0.30 151	0.30 244	0.73 339	1.08 552	0.70 360	0.79 346	0.44 254	0.62 447	0.47 196	0.37 321	0.14 154	0.10 68	0.14 153	0.11 141	0.12 85	0.15 270

AFF-stereo	0.39 300	0.20 231	0.42 242	0.37 188	0.22 178	0.27 103	0.31 272	0.67 278	0.72 339	0.66 330	1.12 513	0.75 437	0.38 303	0.57 274	0.35 299	0.11 31	0.09 18	0.16 238	0.16 324	0.14 186	0.12 123

AIO-test2	0.40 316	0.21 270	0.44 266	0.48 498	0.26 332	0.44 326	0.38 397	0.79 376	1.28 601	0.37 180	0.87 397	0.38 201	0.30 217	0.50 221	0.28 209	0.16 284	0.13 346	0.21 458	0.24 541	0.15 242	0.15 270

rvit_0105_6	0.40 316	0.28 460	0.68 470	0.51 533	0.30 453	0.39 276	0.41 450	0.53 180	0.68 319	0.41 223	0.45 198	0.50 286	0.45 354	0.55 252	0.37 321	0.28 555	0.26 582	0.24 510	0.22 510	0.22 466	0.17 353

MyStereo06	0.40 316	0.22 304	0.65 455	0.42 359	0.29 428	0.43 315	0.48 502	1.05 472	0.43 205	0.64 318	0.54 250	0.78 453	0.27 151	0.53 243	0.31 258	0.14 154	0.13 346	0.18 340	0.17 383	0.17 337	0.17 353

xx1	0.40 316	0.25 392	0.35 135	0.42 359	0.23 215	0.53 369	0.37 379	0.71 316	1.17 579	0.42 228	0.50 220	0.65 377	0.56 407	0.61 307	0.26 162	0.17 332	0.11 192	0.20 414	0.19 443	0.18 373	0.19 395

DisPM	0.40 316	0.20 231	0.50 335	0.42 359	0.27 376	0.24 53	0.30 244	0.68 284	0.61 294	0.88 480	0.87 397	0.59 345	0.32 238	0.80 472	0.34 290	0.19 415	0.12 269	0.19 377	0.17 383	0.16 305	0.21 446

RAFT+CT+SA	0.40 316	0.24 361	0.40 216	0.53 561	0.27 376	0.28 119	0.45 484	0.79 376	0.81 402	0.51 262	0.90 410	0.42 235	0.39 319	0.81 477	0.33 278	0.15 233	0.11 192	0.18 340	0.18 415	0.15 242	0.15 270

IPLG	0.40 316	0.21 270	0.64 450	0.41 319	0.25 293	0.54 376	0.27 182	0.77 365	0.68 319	0.85 455	0.82 367	0.33 163	0.32 238	0.64 351	0.49 433	0.13 102	0.11 192	0.16 238	0.14 261	0.14 186	0.14 229

IPLGR	0.40 316	0.22 304	0.70 483	0.40 288	0.22 178	0.51 355	0.29 222	0.78 369	0.78 374	0.80 421	0.77 332	0.44 254	0.41 329	0.48 206	0.40 369	0.14 154	0.12 269	0.16 238	0.14 261	0.16 305	0.14 229

PSM-softLoss	0.40 316	0.21 270	0.53 375	0.42 359	0.26 332	0.29 136	0.34 327	0.70 308	0.49 240	0.63 307	0.82 367	0.59 345	0.33 246	0.75 438	0.43 386	0.20 437	0.12 269	0.20 414	0.18 415	0.17 337	0.22 465

KMStereo	0.40 316	0.21 270	0.53 375	0.42 359	0.26 332	0.29 136	0.34 327	0.70 308	0.49 240	0.63 307	0.82 367	0.59 345	0.33 246	0.75 438	0.43 386	0.20 437	0.12 269	0.20 414	0.18 415	0.17 337	0.22 465

RALAANet	0.40 316	0.24 361	0.56 406	0.43 403	0.30 453	0.36 241	0.25 144	0.89 410	0.69 326	0.69 355	0.65 286	0.61 352	0.30 217	0.63 343	0.35 299	0.16 284	0.13 346	0.18 340	0.15 293	0.21 439	0.14 229

GMStereo	0.40 316	0.38 537	0.61 436	0.41 319	0.27 376	0.47 341	0.35 350	0.62 239	1.04 534	0.57 284	0.54 250	0.38 201	0.36 284	0.56 262	0.41 376	0.20 437	0.13 346	0.16 238	0.17 383	0.24 499	0.20 427
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DIP-Stereo	0.40 316	0.22 304	0.58 419	0.42 359	0.29 428	0.62 429	0.27 182	0.87 401	0.42 193	0.65 323	0.86 390	0.52 297	0.35 270	0.67 383	0.43 386	0.15 233	0.13 346	0.17 286	0.14 261	0.15 242	0.17 353
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.40 316	0.19 187	0.47 298	0.43 403	0.27 376	0.41 299	0.31 272	0.74 346	0.38 151	0.90 495	1.28 560	0.58 335	0.35 270	0.43 154	0.35 299	0.15 233	0.13 346	0.14 153	0.12 179	0.14 186	0.14 229

RAFT-Stereo	0.40 316	0.19 187	0.47 298	0.43 403	0.27 376	0.41 299	0.31 272	0.74 346	0.38 151	0.90 495	1.28 560	0.58 335	0.35 270	0.43 154	0.35 299	0.15 233	0.13 346	0.14 153	0.12 179	0.14 186	0.14 229
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
riskmin	0.41 331	0.21 270	0.44 266	0.34 88	0.24 261	0.58 405	0.32 291	0.70 308	0.86 434	0.52 266	0.57 264	0.78 453	0.60 435	0.58 279	0.39 346	0.17 332	0.12 269	0.19 377	0.13 224	0.19 408	0.22 465

x	0.41 331	0.25 392	0.46 286	0.36 158	0.24 261	0.54 376	0.31 272	0.94 432	0.58 281	0.60 291	0.72 309	0.61 352	0.53 388	0.52 237	0.50 437	0.18 375	0.16 441	0.17 286	0.16 324	0.17 337	0.18 382

raft_robust	0.41 331	0.24 361	0.39 202	0.43 403	0.22 178	0.40 285	0.33 309	0.80 379	0.98 511	0.80 421	0.88 401	0.41 227	0.32 238	0.89 506	0.30 244	0.14 154	0.12 269	0.16 238	0.18 415	0.15 242	0.13 183

PFNet+	0.41 331	0.20 231	0.53 375	0.40 288	0.25 293	0.28 119	0.22 95	0.66 267	0.76 366	0.85 455	0.79 346	0.63 365	0.34 255	0.75 438	0.37 321	0.20 437	0.14 385	0.23 494	0.20 467	0.17 337	0.21 446

SST-Stereo	0.41 331	0.20 231	0.48 313	0.43 403	0.25 293	0.25 74	0.21 70	0.68 284	0.50 247	1.08 579	0.79 346	0.71 408	0.42 334	0.81 477	0.38 336	0.17 332	0.11 192	0.20 414	0.16 324	0.19 408	0.15 270

RAFT_R40	0.41 331	0.20 231	0.47 298	0.44 430	0.25 293	0.23 45	0.25 144	0.69 295	0.70 330	0.98 540	0.78 341	0.72 423	0.43 337	0.80 472	0.39 346	0.17 332	0.11 192	0.20 414	0.16 324	0.18 373	0.15 270

RAFT-345	0.41 331	0.19 187	0.42 242	0.39 245	0.23 215	0.32 187	0.25 144	0.62 239	0.56 268	0.74 386	1.77 622	0.44 254	0.35 270	0.67 383	0.37 321	0.14 154	0.11 192	0.18 340	0.14 261	0.14 186	0.13 183

rvit_0105_4	0.42 338	0.30 489	0.77 513	0.52 550	0.29 428	0.41 299	0.44 477	0.57 208	0.75 359	0.45 238	0.48 211	0.56 313	0.49 377	0.58 279	0.37 321	0.28 555	0.26 582	0.25 523	0.22 510	0.24 499	0.19 395

MyStereo8	0.42 338	0.21 270	0.64 450	0.43 403	0.29 428	0.55 382	0.28 203	0.72 327	0.50 247	0.73 379	1.01 467	0.57 319	0.44 347	0.52 237	0.52 446	0.15 233	0.12 269	0.16 238	0.14 261	0.19 408	0.21 446

qqq	0.42 338	0.28 460	0.50 335	0.37 188	0.22 178	0.47 341	0.39 415	0.91 416	0.59 284	0.57 284	0.71 307	0.65 377	0.56 407	0.59 288	0.48 424	0.17 332	0.17 474	0.20 414	0.19 443	0.18 373	0.19 395

CIPLG	0.42 338	0.23 337	0.71 486	0.45 445	0.33 508	0.51 355	0.33 309	0.68 284	0.68 319	0.84 442	0.96 437	0.47 271	0.33 246	0.56 262	0.52 446	0.17 332	0.12 269	0.16 238	0.14 261	0.13 133	0.16 306

iRaft-Stereo_20w	0.42 338	0.20 231	0.63 445	0.39 245	0.27 376	0.33 203	0.25 144	1.76 654	0.37 146	0.73 379	0.53 246	0.63 365	0.42 334	0.86 496	0.29 226	0.14 154	0.11 192	0.14 153	0.13 224	0.15 242	0.15 270

IPLGR_C	0.42 338	0.23 337	0.71 486	0.46 470	0.33 508	0.51 355	0.34 327	0.69 295	0.69 326	0.84 442	0.92 424	0.46 266	0.33 246	0.53 243	0.53 457	0.17 332	0.12 269	0.16 238	0.14 261	0.13 133	0.16 306

ACRE	0.42 338	0.23 337	0.73 499	0.45 445	0.33 508	0.50 349	0.33 309	0.68 284	0.70 330	0.82 428	0.92 424	0.46 266	0.32 238	0.53 243	0.52 446	0.17 332	0.12 269	0.15 201	0.14 261	0.13 133	0.16 306

LCNet	0.42 338	0.21 270	0.34 115	0.44 430	0.24 261	0.47 341	0.28 203	0.69 295	0.57 277	0.72 372	1.03 481	0.66 390	0.58 423	0.60 300	0.35 299	0.15 233	0.10 68	0.19 377	0.19 443	0.22 466	0.37 590

HHNet	0.42 338	0.19 187	0.43 260	0.35 120	0.38 545	0.33 203	0.33 309	0.71 316	0.78 374	0.87 470	1.30 566	0.52 297	0.36 284	0.53 243	0.37 321	0.16 284	0.11 192	0.19 377	0.15 293	0.15 242	0.25 511

AnonymousM	0.42 338	0.86 642	0.31 77	0.35 120	0.23 215	0.30 151	0.37 379	0.56 203	0.44 211	0.72 372	0.50 220	0.47 271	0.29 192	0.42 146	0.35 299	0.16 284	0.12 269	1.51 667	0.32 600	0.12 85	0.11 59

sAnonymous2	0.42 338	0.41 557	0.96 564	0.48 498	0.37 538	0.41 299	0.48 502	0.60 225	0.52 257	0.39 201	0.48 211	0.35 182	0.44 347	0.44 164	0.30 244	0.19 415	0.14 385	0.19 377	0.17 383	0.55 635	0.43 613

CroCo_RVC	0.42 338	0.41 557	0.96 564	0.48 498	0.37 538	0.41 299	0.48 502	0.60 225	0.52 257	0.39 201	0.48 211	0.35 182	0.44 347	0.44 164	0.30 244	0.19 415	0.14 385	0.19 377	0.17 383	0.55 635	0.43 613

111	0.42 338	0.18 143	0.46 286	0.35 120	0.19 84	0.52 363	0.28 203	0.76 359	1.16 576	0.52 266	0.92 424	0.65 377	0.51 385	0.65 361	0.37 321	0.15 233	0.10 68	0.14 153	0.12 179	0.13 133	0.16 306

CCAANet	0.42 338	0.19 187	0.39 202	0.38 213	0.25 293	0.65 453	0.39 415	0.76 359	0.58 281	0.52 266	1.05 487	0.65 377	0.60 435	0.62 330	0.47 417	0.17 332	0.13 346	0.15 201	0.16 324	0.15 242	0.16 306

Hybrid-DGEV-2	0.43 352	0.23 337	0.47 298	0.48 498	0.30 453	0.57 399	0.24 123	0.84 392	1.00 518	0.67 339	0.67 298	0.59 345	0.73 516	0.61 307	0.36 310	0.14 154	0.12 269	0.18 340	0.16 324	0.14 186	0.13 183

StereoVision	0.43 352	0.29 474	0.54 388	0.50 521	0.28 403	0.37 253	0.38 397	0.75 355	0.63 295	0.46 246	1.11 511	0.53 302	0.38 303	0.57 274	0.34 290	0.21 454	0.24 563	0.25 523	0.24 541	0.26 520	0.17 353

OMP-Stereo	0.43 352	0.23 337	0.50 335	0.53 561	0.25 293	0.36 241	0.24 123	0.73 339	0.81 402	0.78 413	0.64 284	0.88 486	0.41 329	0.95 532	0.36 310	0.15 233	0.12 269	0.20 414	0.15 293	0.16 305	0.13 183

PFNet	0.43 352	0.19 187	0.61 436	0.44 430	0.24 261	0.42 310	0.31 272	0.76 359	0.81 402	1.01 550	0.74 323	0.67 397	0.41 329	0.75 438	0.39 346	0.16 284	0.10 68	0.20 414	0.15 293	0.16 305	0.14 229

IRAFT_RVC	0.43 352	0.20 231	0.52 366	0.45 445	0.24 261	0.26 82	0.51 524	0.76 359	0.78 374	0.77 402	0.80 357	0.73 428	0.50 380	0.74 430	0.39 346	0.18 375	0.10 68	0.21 458	0.17 383	0.17 337	0.15 270

FENet	0.43 352	0.23 337	0.40 216	0.40 288	0.24 261	0.54 376	0.33 309	0.83 389	0.72 339	0.74 386	0.73 311	0.63 365	0.56 407	0.65 361	0.45 401	0.19 415	0.13 346	0.19 377	0.17 383	0.18 373	0.20 427

HITNet	0.43 352	0.27 445	0.50 335	0.34 88	0.18 49	0.65 453	0.32 291	0.99 448	0.70 330	0.73 379	0.86 390	0.66 390	0.56 407	0.61 307	0.47 417	0.14 154	0.10 68	0.15 201	0.13 224	0.18 373	0.13 183
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
rvit_0105_5	0.44 359	0.32 501	0.79 517	0.51 533	0.29 428	0.44 326	0.43 469	0.62 239	0.76 366	0.51 262	0.52 239	0.61 352	0.53 388	0.58 279	0.38 336	0.28 555	0.25 571	0.25 523	0.24 541	0.22 466	0.20 427

AIO-Stereo-zeroshot	0.44 359	0.22 304	0.83 529	0.39 245	0.45 588	0.41 299	0.26 168	1.04 465	0.50 247	0.54 276	0.76 328	1.03 533	0.43 337	0.67 383	0.28 209	0.16 284	0.11 192	0.17 286	0.19 443	0.21 439	0.21 446

test_sample1	0.44 359	0.24 361	0.52 366	0.35 120	0.23 215	0.59 415	0.36 364	1.05 472	0.57 277	0.66 330	0.78 341	0.70 405	0.71 500	0.62 330	0.51 441	0.18 375	0.15 414	0.17 286	0.16 324	0.18 373	0.18 382

TestStereo1	0.44 359	0.24 361	0.45 274	0.52 550	0.25 293	0.35 224	0.40 429	0.81 381	0.94 490	0.70 360	0.96 437	0.48 275	0.45 354	0.94 526	0.33 278	0.16 284	0.13 346	0.18 340	0.16 324	0.15 242	0.14 229

test_5	0.44 359	0.25 392	0.48 313	0.53 561	0.28 403	0.28 119	0.42 461	0.77 365	0.87 441	0.63 307	0.91 418	0.73 428	0.53 388	0.82 484	0.36 310	0.14 154	0.11 192	0.18 340	0.18 415	0.18 373	0.16 306

SA-5K	0.44 359	0.24 361	0.45 274	0.52 550	0.25 293	0.35 224	0.40 429	0.81 381	0.94 490	0.70 360	0.96 437	0.48 275	0.45 354	0.94 526	0.33 278	0.16 284	0.13 346	0.18 340	0.16 324	0.15 242	0.14 229

dd	0.44 359	0.40 551	0.62 441	0.44 430	0.26 332	0.51 355	0.38 397	0.72 327	1.07 548	0.60 291	0.66 291	0.43 247	0.40 324	0.68 392	0.53 457	0.24 515	0.15 414	0.21 458	0.16 324	0.24 499	0.19 395

GANet-ADL	0.44 359	0.27 445	0.48 313	0.44 430	0.30 453	0.54 376	0.36 364	0.94 432	0.88 452	0.64 318	0.72 309	0.68 401	0.44 347	0.55 252	0.44 395	0.22 477	0.15 414	0.15 201	0.13 224	0.18 373	0.21 446

GMM-Stereo	0.44 359	0.20 231	0.39 202	0.42 359	0.25 293	0.50 349	0.44 477	0.72 327	0.57 277	0.77 402	1.37 581	0.76 444	0.38 303	0.62 330	0.34 290	0.15 233	0.10 68	0.20 414	0.19 443	0.17 337	0.28 536

IGEV_i1	0.45 368	0.23 337	0.57 415	0.40 288	0.23 215	0.64 445	0.42 461	1.05 472	0.65 305	0.71 370	0.70 305	0.76 444	0.47 366	0.75 438	0.45 401	0.16 284	0.14 385	0.16 238	0.13 224	0.17 337	0.18 382

FACV-RUCA	0.45 368	0.28 460	0.51 345	0.46 470	0.33 508	0.62 429	0.34 327	0.87 401	0.75 359	0.60 291	0.84 377	0.48 275	0.54 395	0.56 262	0.39 346	0.22 477	0.15 414	0.35 596	0.16 324	0.29 541	0.22 465

test_sample2	0.45 368	0.24 361	0.49 323	0.34 88	0.21 152	0.60 421	0.43 469	1.01 455	0.73 349	0.67 339	0.80 357	0.70 405	0.64 460	0.65 361	0.41 376	0.19 415	0.15 414	0.18 340	0.16 324	0.19 408	0.19 395

MyStereo04	0.45 368	0.23 337	0.52 366	0.43 403	0.29 428	0.40 285	0.48 502	1.02 458	1.12 560	0.62 300	0.58 267	0.55 307	0.56 407	0.77 457	0.45 401	0.14 154	0.13 346	0.19 377	0.17 383	0.18 373	0.17 353

SA	0.45 368	0.26 429	0.50 335	0.47 491	0.24 261	0.46 337	0.36 364	0.79 376	1.00 518	0.61 296	1.04 484	0.50 286	0.50 380	0.98 543	0.33 278	0.16 284	0.13 346	0.21 458	0.19 443	0.15 242	0.14 229

GwcNet-ADL	0.45 368	0.24 361	0.51 345	0.46 470	0.30 453	0.41 299	0.40 429	0.95 435	0.98 511	0.73 379	0.78 341	0.61 352	0.41 329	0.67 383	0.55 465	0.20 437	0.14 385	0.15 201	0.14 261	0.19 408	0.22 465

IIG-Stereo	0.45 368	0.22 304	0.48 313	0.51 533	0.26 332	0.43 315	0.21 70	0.73 339	0.80 391	0.84 442	0.95 433	0.82 469	0.46 361	0.95 532	0.37 321	0.16 284	0.12 269	0.19 377	0.15 293	0.15 242	0.12 123

DN-CSS_ROB	0.45 368	0.27 445	0.74 503	0.41 319	0.29 428	0.43 315	0.29 222	0.80 379	0.78 374	0.73 379	1.08 505	0.48 275	0.45 354	0.81 477	0.40 369	0.15 233	0.12 269	0.21 458	0.19 443	0.18 373	0.17 353

Selective-IGEV-i1	0.46 376	0.21 270	0.60 432	0.43 403	0.24 261	0.67 470	0.53 535	1.07 482	0.90 462	0.65 323	0.82 367	0.80 464	0.38 303	0.56 262	0.40 369	0.16 284	0.14 385	0.15 201	0.13 224	0.16 305	0.17 353

Hybrid-DGEV-03	0.46 376	0.20 231	0.36 159	0.43 403	0.28 403	0.55 382	0.25 144	0.69 295	0.75 359	0.96 533	1.92 630	0.61 352	0.32 238	0.58 279	0.36 310	0.15 233	0.10 68	0.18 340	0.16 324	0.14 186	0.12 123

HI	0.46 376	0.22 304	0.41 226	0.35 120	0.35 527	0.27 103	0.32 291	0.75 355	0.50 247	0.90 495	1.13 520	1.12 570	0.73 516	0.70 408	0.57 473	0.12 54	0.10 68	0.17 286	0.17 383	0.17 337	0.16 306

CoSv	0.46 376	0.22 304	0.41 226	0.35 120	0.35 527	0.27 103	0.32 291	0.75 355	0.50 247	0.90 495	1.13 520	1.12 570	0.73 516	0.70 408	0.57 473	0.12 54	0.10 68	0.17 286	0.17 383	0.17 337	0.16 306

MyStereo05	0.46 376	0.22 304	0.51 345	0.42 359	0.29 428	0.43 315	0.48 502	0.96 440	1.12 560	0.77 402	0.62 280	0.51 293	0.57 419	0.79 469	0.43 386	0.14 154	0.13 346	0.18 340	0.17 383	0.17 337	0.17 353

CASS	0.46 376	0.28 460	0.45 274	0.48 498	0.22 178	0.63 435	0.34 327	0.99 448	0.66 310	0.76 396	0.86 390	0.61 352	0.58 423	0.58 279	0.44 395	0.29 566	0.16 441	0.22 473	0.18 415	0.23 486	0.28 536
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
RAFT_CTSACE	0.46 376	0.20 231	0.48 313	0.46 470	0.27 376	0.34 216	0.39 415	0.62 239	0.74 355	0.78 413	1.44 594	0.86 477	0.38 303	1.09 567	0.27 186	0.13 102	0.13 346	0.18 340	0.16 324	0.16 305	0.12 123

iRaft-Stereo_5w	0.46 376	0.22 304	0.53 375	0.43 403	0.30 453	0.30 151	0.53 535	0.66 267	0.71 337	0.62 300	0.89 404	1.01 529	0.67 479	0.76 450	0.67 504	0.13 102	0.12 269	0.17 286	0.15 293	0.15 242	0.17 353

TransformOpticalFlow	0.46 376	0.21 270	0.49 323	0.42 359	0.24 261	0.36 241	0.46 487	1.04 465	0.84 422	0.67 339	1.14 524	0.73 428	0.56 407	0.78 465	0.33 278	0.15 233	0.10 68	0.17 286	0.15 293	0.14 186	0.15 270

RAFT	0.46 376	0.23 337	0.52 366	0.48 498	0.27 376	0.55 382	0.47 495	0.68 284	0.60 291	0.83 436	0.82 367	1.00 525	0.56 407	0.76 450	0.37 321	0.18 375	0.16 441	0.22 473	0.20 467	0.16 305	0.14 229

Prome-Stereo	0.46 376	0.20 231	0.37 179	0.45 445	0.26 332	0.40 285	0.42 461	0.69 295	0.49 240	0.96 533	1.84 626	0.58 335	0.64 460	0.63 343	0.32 267	0.15 233	0.11 192	0.16 238	0.14 261	0.17 337	0.30 548

GES	0.46 376	0.25 392	0.62 441	0.41 319	0.30 453	0.62 429	0.37 379	1.06 478	0.70 330	0.75 390	0.83 374	0.47 271	0.52 387	0.69 400	0.46 406	0.23 504	0.17 474	0.17 286	0.16 324	0.18 373	0.24 502

HCRNet	0.46 376	0.35 518	0.45 274	0.54 573	0.26 332	0.52 363	0.29 222	0.87 401	0.64 299	0.75 390	0.82 367	0.76 444	0.53 388	0.70 408	0.38 336	0.24 515	0.16 441	0.24 510	0.20 467	0.21 439	0.20 427

DFGA-Net	0.47 389	0.31 498	0.93 557	0.43 403	0.33 508	0.56 390	0.35 350	0.81 381	0.89 457	0.70 360	0.76 328	0.48 275	0.43 337	0.78 465	0.64 499	0.16 284	0.14 385	0.19 377	0.19 443	0.20 426	0.19 395

mmm	0.47 389	0.28 460	0.51 345	0.39 245	0.25 293	0.61 423	0.38 397	1.00 454	0.60 291	0.77 402	1.07 498	0.65 377	0.53 388	0.61 307	0.49 433	0.18 375	0.15 414	0.23 494	0.20 467	0.21 439	0.20 427

ffm	0.47 389	0.28 460	0.68 470	0.39 245	0.26 332	0.56 390	0.40 429	0.72 327	1.13 567	0.76 396	0.98 450	0.71 408	0.55 399	0.61 307	0.26 162	0.17 332	0.11 192	0.25 523	0.21 489	0.16 305	0.17 353

BUS	0.47 389	0.26 429	0.47 298	0.46 470	0.29 428	0.78 505	0.34 327	0.99 448	0.80 391	0.77 402	0.80 357	0.64 371	0.54 395	0.66 373	0.56 467	0.21 454	0.15 414	0.22 473	0.19 443	0.18 373	0.19 395

STrans-v2	0.47 389	0.21 270	0.49 323	0.41 319	0.25 293	0.54 376	0.49 515	1.16 519	0.82 415	0.67 339	1.05 487	0.71 408	0.67 479	0.74 430	0.34 290	0.15 233	0.11 192	0.17 286	0.15 293	0.14 186	0.14 229

Anonymous3	0.47 389	0.35 518	0.91 556	0.50 521	0.38 545	0.81 523	0.55 546	0.76 359	0.66 310	0.52 266	0.65 286	0.44 254	0.45 354	0.66 373	0.39 346	0.25 528	0.25 571	0.22 473	0.21 489	0.23 486	0.24 502

CFNet_pseudo	0.47 389	0.25 392	0.55 392	0.38 213	0.28 403	0.58 405	0.32 291	0.89 410	0.90 462	0.83 436	1.03 481	0.75 437	0.48 371	0.61 307	0.46 406	0.17 332	0.13 346	0.24 510	0.16 324	0.26 520	0.21 446

ACVNet	0.47 389	0.24 361	0.39 202	0.40 288	0.28 403	0.58 405	0.40 429	0.91 416	0.81 402	0.67 339	0.96 437	0.79 460	0.66 470	0.65 361	0.71 515	0.18 375	0.15 414	0.16 238	0.15 293	0.18 373	0.15 270

DMCA	0.47 389	0.27 445	0.59 427	0.39 245	0.29 428	0.53 369	0.34 327	0.98 444	0.70 330	0.78 413	0.83 374	0.79 460	0.55 399	0.54 251	0.57 473	0.21 454	0.16 441	0.21 458	0.16 324	0.19 408	0.22 465

ccs_rob	0.47 389	0.25 392	0.55 392	0.38 213	0.28 403	0.58 405	0.32 291	0.89 410	0.90 462	0.83 436	1.02 471	0.75 437	0.48 371	0.61 307	0.46 406	0.17 332	0.12 269	0.24 510	0.16 324	0.26 520	0.21 446

Select-FE	0.48 399	0.26 429	0.96 564	0.42 359	0.36 534	0.34 216	0.20 44	1.02 458	0.37 146	0.61 296	1.01 467	1.04 538	0.79 543	0.74 430	0.29 226	0.17 332	0.13 346	0.17 286	0.20 467	0.15 242	0.25 511

rvit_0105_3	0.48 399	0.35 518	0.85 542	0.56 586	0.31 469	0.48 346	0.48 502	0.65 260	0.81 402	0.66 330	0.59 269	0.66 390	0.56 407	0.66 373	0.41 376	0.30 573	0.27 589	0.29 571	0.28 580	0.21 439	0.21 446

UGAM-zero	0.48 399	0.21 270	0.66 458	0.38 213	0.23 215	0.36 241	0.22 95	1.30 584	0.43 205	0.67 339	0.61 276	1.74 635	0.89 576	0.79 469	0.27 186	0.15 233	0.12 269	0.15 201	0.12 179	0.13 133	0.14 229

rvit_stereo_0075_2	0.48 399	0.38 537	0.74 503	0.54 573	0.46 597	0.43 315	0.35 350	0.85 394	0.68 319	0.56 281	0.73 311	0.59 345	0.47 366	0.64 351	0.47 417	0.33 590	0.23 554	0.35 596	0.26 566	0.32 561	0.26 515

DispNO	0.48 399	0.24 361	0.84 536	0.40 288	0.31 469	0.58 405	0.39 415	0.91 416	0.79 382	0.79 418	0.83 374	0.71 408	0.59 429	0.75 438	0.50 437	0.19 415	0.14 385	0.20 414	0.18 415	0.16 305	0.17 353

CoDeX	0.48 399	0.21 270	0.53 375	0.43 403	0.25 293	0.74 497	0.38 397	1.36 602	0.82 415	0.84 442	0.96 437	0.63 365	0.57 419	0.63 343	0.40 369	0.17 332	0.13 346	0.17 286	0.15 293	0.16 305	0.15 270

IER	0.48 399	0.25 392	0.60 432	0.38 213	0.28 403	0.67 470	0.38 397	0.82 387	0.68 319	0.88 480	0.95 433	0.74 432	0.79 543	0.62 330	0.46 406	0.17 332	0.14 385	0.17 286	0.17 383	0.17 337	0.16 306

BSDual-CNN	0.48 399	0.26 429	0.47 298	0.46 470	0.29 428	0.75 501	0.46 487	0.99 448	0.80 391	0.77 402	0.80 357	0.76 444	0.59 429	0.66 373	0.48 424	0.21 454	0.15 414	0.22 473	0.19 443	0.18 373	0.19 395

PSM-AAD	0.48 399	0.21 270	0.39 202	0.44 430	0.23 215	0.56 390	0.47 495	0.67 278	0.73 349	1.08 579	1.12 513	0.58 335	0.87 568	0.63 343	0.33 278	0.15 233	0.11 192	0.25 523	0.26 566	0.18 373	0.42 608

KYRaft	0.48 399	0.21 270	0.41 226	0.45 445	0.23 215	0.43 315	0.36 364	0.68 284	0.45 216	0.94 516	1.72 620	0.78 453	0.40 324	0.65 361	0.32 267	0.16 284	0.11 192	0.18 340	0.22 510	0.17 337	0.76 653

ASMatch	0.48 399	0.20 231	0.47 298	0.39 245	0.28 403	0.37 253	0.26 168	0.76 359	0.72 339	0.77 402	2.29 641	0.61 352	0.51 385	0.64 351	0.39 346	0.15 233	0.12 269	0.17 286	0.15 293	0.14 186	0.22 465

ICVP	0.48 399	0.26 429	0.42 242	0.49 510	0.28 403	0.63 435	0.43 469	1.05 472	0.72 339	0.68 351	0.95 433	0.75 437	0.56 407	0.55 252	0.61 489	0.24 515	0.18 493	0.19 377	0.17 383	0.19 408	0.21 446
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ARAFT	0.48 399	0.25 392	0.82 525	0.42 359	0.25 293	0.56 390	0.54 543	0.82 387	0.82 415	0.92 505	0.75 325	0.75 437	0.48 371	0.89 506	0.37 321	0.15 233	0.12 269	0.23 494	0.22 510	0.14 186	0.14 229

SFCPSM	0.48 399	0.22 304	0.59 427	0.41 319	0.27 376	0.85 535	0.36 364	1.39 605	0.79 382	0.81 425	0.85 386	0.54 304	0.50 380	0.60 300	0.39 346	0.18 375	0.14 385	0.18 340	0.20 467	0.17 337	0.16 306

FSD	0.49 413	0.47 582	0.55 392	0.55 581	0.46 597	0.48 346	0.52 530	0.54 188	0.49 240	0.48 256	0.48 211	0.50 286	0.48 371	0.51 232	0.49 433	0.45 630	0.43 649	0.47 629	0.46 636	0.46 615	0.46 624

G2L-ROB	0.49 413	0.20 231	0.48 313	0.36 158	0.22 178	0.58 405	0.42 461	1.19 534	0.74 355	0.86 465	0.76 328	1.08 553	0.59 429	0.81 477	0.60 483	0.17 332	0.12 269	0.15 201	0.12 179	0.17 337	0.20 427

test_sample4	0.49 413	0.27 445	0.55 392	0.36 158	0.23 215	0.70 478	0.37 379	1.22 552	0.86 434	0.82 428	0.86 390	0.62 360	0.58 423	0.71 418	0.49 433	0.21 454	0.16 441	0.21 458	0.20 467	0.22 466	0.21 446

test_sample3	0.49 413	0.27 445	0.55 392	0.36 158	0.23 215	0.70 478	0.37 379	1.21 544	0.87 441	0.79 418	0.84 377	0.66 390	0.53 388	0.70 408	0.50 437	0.21 454	0.16 441	0.20 414	0.19 443	0.21 439	0.21 446

PCWNet_CMD	0.49 413	0.25 392	0.56 406	0.40 288	0.27 376	0.64 445	0.32 291	0.98 444	0.99 514	0.87 470	1.07 498	0.78 453	0.46 361	0.61 307	0.44 395	0.17 332	0.13 346	0.21 458	0.16 324	0.26 520	0.20 427

Sa-1000	0.49 413	0.25 392	0.45 274	0.46 470	0.25 293	0.64 445	0.34 327	0.85 394	0.95 494	0.85 455	1.51 605	0.55 307	0.44 347	0.94 526	0.31 258	0.16 284	0.12 269	0.21 458	0.20 467	0.15 242	0.14 229

DEmStereo	0.49 413	0.18 143	0.53 375	0.39 245	0.26 332	0.57 399	0.33 309	0.65 260	0.75 359	0.90 495	1.65 614	0.57 319	1.02 599	0.63 343	0.44 395	0.14 154	0.12 269	0.16 238	0.16 324	0.14 186	0.17 353

DRaft	0.49 413	0.18 143	0.50 335	0.38 213	0.25 293	0.57 399	0.39 415	0.67 278	0.86 434	1.02 554	1.75 621	0.50 286	0.79 543	0.65 361	0.42 383	0.14 154	0.11 192	0.16 238	0.16 324	0.14 186	0.17 353

GrayStereo	0.49 413	0.20 231	0.44 266	0.47 491	0.29 428	0.51 355	0.62 571	0.71 316	0.66 310	1.04 562	1.46 599	0.77 450	0.73 516	0.58 279	0.35 299	0.15 233	0.12 269	0.17 286	0.17 383	0.15 242	0.30 548

cf-r	0.49 413	0.24 361	0.49 323	0.40 288	0.23 215	0.58 405	0.38 397	0.92 425	0.87 441	0.77 402	1.06 494	0.98 517	0.67 479	0.59 288	0.61 489	0.21 454	0.14 385	0.17 286	0.19 443	0.15 242	0.16 306

GANet-RSSM	0.49 413	0.22 304	0.42 242	0.39 245	0.26 332	0.58 405	0.41 450	1.12 502	0.82 415	0.73 379	1.02 471	0.88 486	0.75 527	0.67 383	0.48 424	0.22 477	0.16 441	0.18 340	0.19 443	0.18 373	0.18 382

BEATNet_4x	0.49 413	0.35 518	0.72 493	0.38 213	0.20 124	0.65 453	0.36 364	1.08 488	0.78 374	0.78 413	0.88 401	0.73 428	0.64 460	0.71 418	0.60 483	0.16 284	0.12 269	0.16 238	0.15 293	0.24 499	0.18 382

MSMDNet	0.49 413	0.25 392	0.56 406	0.40 288	0.27 376	0.64 445	0.32 291	0.99 448	0.99 514	0.87 470	1.07 498	0.79 460	0.46 361	0.61 307	0.44 395	0.17 332	0.13 346	0.20 414	0.16 324	0.25 510	0.20 427

MLCV	0.49 413	0.26 429	0.73 499	0.38 213	0.18 49	0.64 445	0.33 309	0.84 392	0.89 457	0.96 533	1.12 513	0.72 423	0.45 354	1.00 553	0.59 482	0.14 154	0.10 68	0.14 153	0.11 141	0.14 186	0.14 229

G2L-Stereo_test	0.50 427	0.22 304	0.46 286	0.34 88	0.24 261	0.58 405	0.59 564	1.14 512	0.79 382	0.89 487	0.96 437	0.96 512	0.59 429	0.72 424	0.67 504	0.17 332	0.12 269	0.14 153	0.12 179	0.15 242	0.16 306

PAM_32	0.50 427	0.20 231	0.69 479	0.40 288	0.24 261	1.09 586	0.29 222	1.12 502	0.40 176	0.74 386	0.44 196	1.98 645	0.64 460	0.64 351	0.27 186	0.16 284	0.11 192	0.17 286	0.15 293	0.14 186	0.15 270

PAM	0.50 427	0.21 270	0.75 506	0.41 319	0.26 332	1.11 592	0.37 379	1.10 495	0.39 161	0.75 390	0.46 203	1.92 642	0.61 442	0.62 330	0.28 209	0.16 284	0.10 68	0.16 238	0.14 261	0.14 186	0.15 270

test_sample5	0.50 427	0.28 460	0.55 392	0.37 188	0.23 215	0.65 453	0.38 397	1.19 534	0.86 434	0.81 425	0.97 446	0.64 371	0.60 435	0.72 424	0.48 424	0.22 477	0.16 441	0.22 473	0.21 489	0.23 486	0.22 465

gwcnet-sp	0.50 427	0.25 392	0.84 536	0.41 319	0.27 376	0.79 511	0.40 429	0.93 427	0.85 428	0.95 521	0.79 346	0.65 377	0.63 452	0.69 400	0.52 446	0.18 375	0.17 474	0.18 340	0.18 415	0.18 373	0.19 395

scenet	0.50 427	0.25 392	0.84 536	0.41 319	0.27 376	0.79 511	0.40 429	0.93 427	0.85 428	0.95 521	0.79 346	0.65 377	0.63 452	0.69 400	0.52 446	0.18 375	0.17 474	0.18 340	0.18 415	0.18 373	0.19 395

ssnet	0.50 427	0.25 392	0.84 536	0.41 319	0.27 376	0.79 511	0.40 429	0.93 427	0.85 428	0.95 521	0.79 346	0.65 377	0.63 452	0.69 400	0.52 446	0.18 375	0.17 474	0.18 340	0.18 415	0.18 373	0.19 395

psmg	0.50 427	0.26 429	0.47 298	0.42 359	0.29 428	0.82 526	0.42 461	1.07 482	0.80 391	0.95 521	0.94 429	0.76 444	0.59 429	0.66 373	0.48 424	0.21 454	0.16 441	0.20 414	0.20 467	0.19 408	0.19 395

UDGNet	0.50 427	0.82 636	0.56 406	0.51 533	0.32 495	0.41 299	0.34 327	0.71 316	0.93 481	0.65 323	0.60 272	0.58 335	0.44 347	0.65 361	0.43 386	0.33 590	0.15 414	0.67 650	0.20 467	0.49 623	0.23 490

PSMNet-ADL	0.50 427	0.28 460	0.43 260	0.49 510	0.31 469	0.70 478	0.38 397	0.94 432	0.81 402	0.62 300	0.80 357	0.91 500	0.62 447	0.76 450	0.68 509	0.24 515	0.18 493	0.19 377	0.20 467	0.22 466	0.22 465

PSMNet-RSSM	0.50 427	0.24 361	0.41 226	0.43 403	0.26 332	0.51 355	0.40 429	1.16 519	0.79 382	0.75 390	1.07 498	0.87 483	0.69 490	0.66 373	0.52 446	0.24 515	0.16 441	0.23 494	0.26 566	0.20 426	0.20 427

CFNet-ft	0.50 427	0.25 392	0.39 202	0.41 319	0.26 332	0.66 461	0.37 379	0.91 416	0.87 441	0.67 339	1.00 462	1.05 543	0.70 495	0.68 392	0.57 473	0.23 504	0.16 441	0.24 510	0.21 489	0.24 499	0.19 395

CFNet_RVC	0.50 427	0.25 392	0.39 202	0.41 319	0.26 332	0.66 461	0.37 379	0.91 416	0.87 441	0.67 339	1.00 462	1.05 543	0.70 495	0.68 392	0.57 473	0.23 504	0.16 441	0.24 510	0.21 489	0.24 499	0.19 395

UCFNet_RVC	0.50 427	0.27 445	0.37 179	0.40 288	0.27 376	0.66 461	0.42 461	1.18 530	0.86 434	0.70 360	0.89 404	0.91 500	0.60 435	0.62 330	0.48 424	0.24 515	0.18 493	0.28 562	0.27 573	0.25 510	0.24 502

G2L-Stereo	0.51 441	0.25 392	0.55 392	0.44 430	0.27 376	0.46 337	0.47 495	0.98 444	0.81 402	0.86 465	0.90 410	0.91 500	0.56 407	0.88 504	0.80 536	0.21 454	0.17 474	0.22 473	0.18 415	0.17 337	0.22 465

DCVSM-stereo	0.51 441	0.28 460	0.56 406	0.39 245	0.29 428	0.55 382	0.28 203	0.78 369	0.78 374	1.11 590	0.77 332	1.04 538	0.76 536	0.65 361	0.52 446	0.20 437	0.20 525	0.24 510	0.21 489	0.25 510	0.31 557

test_sample6	0.51 441	0.27 445	0.55 392	0.38 213	0.23 215	0.64 445	0.39 415	1.18 530	0.88 452	0.84 442	1.06 494	0.66 390	0.61 442	0.75 438	0.52 446	0.23 504	0.17 474	0.22 473	0.22 510	0.24 499	0.23 490

qqq1	0.51 441	0.24 361	0.67 463	0.35 120	0.20 124	0.63 435	0.34 327	1.26 565	1.06 540	0.85 455	1.02 471	0.71 408	0.66 470	0.96 534	0.36 310	0.19 415	0.16 441	0.14 153	0.12 179	0.15 242	0.16 306

fff1	0.51 441	0.24 361	0.67 463	0.35 120	0.20 124	0.63 435	0.34 327	1.26 565	1.06 540	0.85 455	1.02 471	0.71 408	0.66 470	0.96 534	0.36 310	0.19 415	0.16 441	0.14 153	0.12 179	0.15 242	0.16 306

DualNet	0.51 441	0.28 460	0.55 392	0.37 188	0.23 215	0.65 453	0.38 397	1.19 534	0.86 434	0.84 442	1.06 494	0.64 371	0.60 435	0.72 424	0.48 424	0.22 477	0.16 441	0.22 473	0.21 489	0.23 486	0.22 465

GMStereo_Zeroshot	0.51 441	0.46 575	0.80 518	0.50 521	0.28 403	0.57 399	0.30 244	0.75 355	0.79 382	0.88 480	0.94 429	0.90 494	0.37 294	0.77 457	0.46 406	0.27 544	0.14 385	0.26 542	0.15 293	0.39 598	0.19 395

CFNet_ucs	0.51 441	0.25 392	0.58 419	0.39 245	0.31 469	0.59 415	0.35 350	1.04 465	0.95 494	0.89 487	1.19 542	0.80 464	0.49 377	0.66 373	0.45 401	0.21 454	0.16 441	0.26 542	0.18 415	0.27 530	0.23 490

anonymousa	0.51 441	0.21 270	0.47 298	0.39 245	0.25 293	0.89 543	0.36 364	0.78 369	0.63 295	0.88 480	1.54 607	1.09 560	0.67 479	0.53 243	0.46 406	0.17 332	0.14 385	0.19 377	0.21 489	0.16 305	0.16 306

hknet	0.51 441	0.26 429	0.58 419	0.46 470	0.29 428	0.75 501	0.46 487	0.99 448	0.89 457	0.77 402	0.80 357	0.96 512	0.67 479	0.75 438	0.50 437	0.19 415	0.15 414	0.22 473	0.19 443	0.18 373	0.19 395

CrosDoStereo	0.51 441	0.19 187	0.46 286	0.39 245	0.24 261	0.39 276	1.14 649	0.69 295	0.87 441	0.94 516	1.36 578	0.62 360	0.75 527	0.68 392	0.46 406	0.15 233	0.12 269	0.17 286	0.18 415	0.14 186	0.16 306

DeepStereo_LL	0.51 441	0.19 187	0.46 286	0.39 245	0.24 261	0.39 276	1.14 649	0.69 295	0.87 441	0.94 516	1.36 578	0.62 360	0.75 527	0.68 392	0.46 406	0.15 233	0.12 269	0.17 286	0.18 415	0.14 186	0.16 306

THIR-Stereo	0.51 441	0.19 187	0.47 298	0.39 245	0.23 215	0.74 497	0.64 582	0.68 284	0.88 452	1.03 557	1.40 584	0.71 408	0.75 527	0.64 351	0.43 386	0.16 284	0.11 192	0.17 286	0.18 415	0.15 242	0.17 353

GwcNet-RSSM	0.51 441	0.25 392	0.51 345	0.41 319	0.24 261	0.56 390	0.41 450	0.97 442	0.96 501	0.75 390	1.17 537	0.89 491	0.66 470	0.66 373	0.74 522	0.22 477	0.15 414	0.19 377	0.21 489	0.17 337	0.16 306

AIO-Stereo-zeroshot1	0.52 455	0.23 337	1.38 614	0.40 288	0.53 617	0.29 136	0.30 244	1.49 623	0.45 216	0.69 355	1.15 527	0.98 517	0.32 238	0.70 408	0.29 226	0.15 233	0.11 192	0.17 286	0.20 467	0.22 466	0.27 525

ToySt	0.52 455	0.27 445	0.93 557	0.42 359	0.28 403	0.67 470	0.56 551	0.88 409	0.79 382	0.61 296	0.85 386	0.92 506	0.70 495	0.72 424	0.61 489	0.16 284	0.17 474	0.21 458	0.21 489	0.22 466	0.21 446

NINENet	0.52 455	0.30 489	0.55 392	0.46 470	0.33 508	0.78 505	0.34 327	1.18 530	0.91 469	0.84 442	0.97 446	0.64 371	0.54 395	0.74 430	0.56 467	0.23 504	0.20 525	0.25 523	0.18 415	0.22 466	0.22 465

AACVNet	0.52 455	0.25 392	0.56 406	0.48 498	0.29 428	0.55 382	0.38 397	0.96 440	0.59 284	0.83 436	1.03 481	1.03 533	0.77 541	0.91 517	0.58 480	0.22 477	0.18 493	0.24 510	0.18 415	0.24 499	0.22 465

acv_ft	0.52 455	0.24 361	0.64 450	0.45 445	0.28 403	0.85 535	0.40 429	0.95 435	0.81 402	1.00 547	0.96 437	0.79 460	0.62 447	0.65 361	0.88 547	0.18 375	0.15 414	0.16 238	0.15 293	0.18 373	0.15 270

AdaStereo	0.52 455	0.34 514	0.53 375	0.49 510	0.25 293	0.71 483	0.36 364	1.24 557	0.91 469	0.77 402	0.98 450	0.75 437	0.50 380	0.71 418	0.51 441	0.27 544	0.13 346	0.28 562	0.18 415	0.23 486	0.18 382
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.
iResNet	0.52 455	0.31 498	0.86 543	0.44 430	0.22 178	0.66 461	0.47 495	0.92 425	1.02 526	0.89 487	1.12 513	0.69 403	0.55 399	0.86 496	0.60 483	0.15 233	0.11 192	0.15 201	0.12 179	0.17 337	0.17 353

DDVS	0.53 462	0.32 501	0.63 445	0.42 359	0.31 469	0.71 483	0.35 350	0.95 435	0.69 326	0.86 465	0.90 410	1.11 564	0.46 361	0.90 514	0.67 504	0.23 504	0.17 474	0.22 473	0.18 415	0.25 510	0.28 536

SMFormer	0.53 462	0.24 361	0.67 463	0.35 120	0.20 124	0.63 435	0.34 327	1.26 565	1.06 540	0.85 455	1.02 471	0.71 408	0.66 470	0.96 534	0.60 483	0.19 415	0.16 441	0.18 340	0.17 383	0.19 408	0.20 427

tta	0.53 462	0.24 361	0.67 463	0.35 120	0.20 124	0.63 435	0.34 327	1.26 565	1.06 540	0.85 455	1.02 471	0.71 408	0.66 470	0.96 534	0.60 483	0.19 415	0.16 441	0.18 340	0.17 383	0.15 242	0.16 306

CFNet	0.53 462	0.30 489	0.53 375	0.42 359	0.28 403	0.73 491	0.35 350	1.21 544	1.01 521	0.74 386	1.07 498	0.85 473	0.60 435	0.83 486	0.58 480	0.19 415	0.15 414	0.23 494	0.23 526	0.21 439	0.17 353

HSM	0.53 462	0.25 392	0.46 286	0.40 288	0.25 293	0.74 497	0.44 477	1.29 581	0.78 374	0.82 428	0.92 424	1.21 580	0.75 527	0.90 514	0.48 424	0.18 375	0.14 385	0.17 286	0.14 261	0.17 337	0.18 382

coex_refinement	0.54 467	0.22 304	0.44 266	0.45 445	0.31 469	0.75 501	0.40 429	1.16 519	0.92 475	0.87 470	1.12 513	0.99 522	0.57 419	0.69 400	0.90 555	0.21 454	0.14 385	0.16 238	0.16 324	0.21 439	0.22 465

UGAM	0.54 467	0.23 337	0.51 345	0.46 470	0.26 332	0.40 285	0.52 530	0.65 260	1.19 585	0.78 413	1.15 527	1.38 610	0.56 407	1.03 559	0.56 467	0.18 375	0.15 414	0.25 523	0.21 489	0.15 242	0.13 183

ITSA-stereo	0.54 467	0.29 474	0.55 392	0.41 319	0.23 215	0.59 415	0.35 350	1.31 586	1.25 594	0.82 428	0.80 357	0.72 423	0.58 423	0.89 506	0.72 518	0.22 477	0.18 493	0.23 494	0.22 510	0.22 466	0.29 543

test_sample7	0.54 467	0.30 489	0.55 392	0.37 188	0.28 403	0.63 435	0.47 495	1.11 497	0.92 475	0.93 509	0.89 404	0.86 477	0.71 500	0.74 430	0.53 457	0.27 544	0.22 544	0.27 551	0.26 566	0.27 530	0.26 515

DAS	0.54 467	0.26 429	0.66 458	0.49 510	0.31 469	0.61 423	0.43 469	0.89 410	1.01 521	0.95 521	1.16 532	0.71 408	0.85 561	0.89 506	0.47 417	0.18 375	0.14 385	0.18 340	0.15 293	0.22 466	0.19 395

SepStereo	0.54 467	0.26 429	0.66 458	0.49 510	0.31 469	0.61 423	0.43 469	0.89 410	1.01 521	0.95 521	1.16 532	0.71 408	0.85 561	0.97 541	0.47 417	0.18 375	0.14 385	0.18 340	0.15 293	0.22 466	0.19 395

RAFT + AFF	0.54 467	0.30 489	0.84 536	0.51 533	0.32 495	0.63 435	0.57 554	1.05 472	0.95 494	0.80 421	0.87 397	0.85 473	0.57 419	0.87 498	0.51 441	0.18 375	0.21 535	0.23 494	0.22 510	0.19 408	0.19 395

ac_64	0.54 467	0.24 361	0.58 419	0.46 470	0.28 403	0.79 511	0.44 477	1.11 497	0.63 295	0.94 516	0.85 386	1.06 547	0.70 495	0.76 450	0.72 518	0.22 477	0.18 493	0.20 414	0.19 443	0.18 373	0.16 306

DMCA-RVC	0.54 467	0.32 501	0.83 529	0.51 533	0.32 495	0.59 415	0.38 397	0.89 410	0.70 330	0.95 521	0.88 401	0.90 494	0.69 490	0.75 438	0.63 496	0.23 504	0.18 493	0.31 582	0.24 541	0.27 530	0.21 446

RT-IGEV	0.55 476	0.20 231	0.70 483	0.42 359	0.25 293	0.89 543	0.63 576	1.27 570	0.80 391	0.92 505	1.00 462	1.23 584	0.67 479	0.68 392	0.33 278	0.19 415	0.14 385	0.17 286	0.14 261	0.16 305	0.22 465

AASNet	0.55 476	0.27 445	0.62 441	0.51 533	0.32 495	0.73 491	0.44 477	1.55 631	0.88 452	0.88 480	0.94 429	0.64 371	0.63 452	0.62 330	0.84 542	0.23 504	0.20 525	0.20 414	0.16 324	0.22 466	0.20 427

LMCR-Stereo	0.55 476	0.33 509	0.57 415	0.60 603	0.30 453	0.80 517	0.36 364	1.30 584	0.79 382	0.90 495	1.04 484	0.57 319	0.64 460	0.87 498	0.73 521	0.20 437	0.15 414	0.19 377	0.14 261	0.25 510	0.18 382

UNet	0.55 476	0.27 445	0.72 493	0.45 445	0.41 564	0.97 558	0.40 429	1.01 455	0.80 391	0.87 470	0.90 410	1.03 533	0.75 527	0.76 450	0.67 504	0.19 415	0.15 414	0.20 414	0.17 383	0.21 439	0.18 382

UPFNet	0.55 476	0.26 429	0.59 427	0.46 470	0.38 545	0.83 529	0.48 502	1.03 464	0.80 391	0.92 505	0.91 418	0.85 473	0.67 479	0.87 498	0.78 528	0.20 437	0.21 535	0.20 414	0.20 467	0.20 426	0.15 270

HSM-Net_RVC	0.55 476	0.23 337	0.37 179	0.38 213	0.22 178	0.86 537	0.40 429	1.31 586	0.93 481	0.92 505	1.15 527	1.26 585	0.71 500	0.75 438	0.53 457	0.17 332	0.14 385	0.16 238	0.15 293	0.17 337	0.17 353
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NLCA_NET_v2_RVC	0.55 476	0.33 509	0.71 486	0.46 470	0.31 469	0.66 461	0.43 469	1.07 482	0.89 457	0.93 509	0.91 418	0.98 517	0.61 442	0.76 450	0.64 499	0.22 477	0.18 493	0.22 473	0.22 510	0.22 466	0.24 502
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DeepPruner_ROB	0.55 476	0.37 529	0.67 463	0.42 359	0.31 469	0.50 349	0.43 469	1.22 552	0.73 349	0.86 465	1.05 487	0.85 473	0.58 423	0.90 514	0.56 467	0.29 566	0.23 554	0.22 473	0.22 510	0.26 520	0.26 515

iResNetv2_ROB	0.55 476	0.29 474	0.86 543	0.39 245	0.25 293	0.67 470	0.37 379	1.21 544	1.02 526	1.02 554	1.10 507	0.89 491	0.79 543	0.74 430	0.43 386	0.19 415	0.13 346	0.15 201	0.11 141	0.19 408	0.16 306

iResNet_ROB	0.55 476	0.24 361	0.61 436	0.38 213	0.22 178	0.66 461	0.30 244	1.59 640	1.33 611	0.94 516	1.05 487	0.81 467	0.69 490	0.84 491	0.46 406	0.17 332	0.12 269	0.14 153	0.09 7	0.15 242	0.20 427

rvit_105_1	0.56 486	0.42 562	0.84 536	0.59 601	0.37 538	0.59 415	0.68 587	0.73 339	0.97 506	0.82 428	0.69 302	0.75 437	0.63 452	0.80 472	0.56 467	0.34 599	0.29 598	0.31 582	0.34 609	0.23 486	0.23 490

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 486	3.08 695	2.41 653	0.32 58	0.18 49	0.29 136	0.20 44	0.39 61	0.33 111	0.29 118	0.25 61	0.18 17	0.18 27	0.32 52	0.22 64	1.08 667	0.09 18	0.17 286	0.16 324	0.15 242	0.96 660

ff1	0.56 486	0.28 460	0.68 470	0.39 245	0.26 332	0.56 390	0.40 429	0.72 327	1.13 567	0.76 396	0.98 450	0.71 408	0.55 399	1.25 590	1.46 620	0.17 332	0.11 192	0.25 523	0.21 489	0.16 305	0.17 353

FTStereo	0.56 486	0.21 270	0.39 202	0.42 359	0.25 293	0.39 276	0.73 605	0.69 295	0.45 216	1.09 583	3.23 665	0.69 403	0.71 500	0.55 252	0.34 290	0.15 233	0.13 346	0.19 377	0.17 383	0.15 242	0.32 561

GEStereo_RVC	0.56 486	0.30 489	0.70 483	0.51 533	0.31 469	0.70 478	0.54 543	1.31 586	0.93 481	0.85 455	0.86 390	0.84 471	0.63 452	0.92 519	0.67 504	0.24 515	0.16 441	0.19 377	0.17 383	0.21 439	0.23 490

Selective-IGEV-i16pc	0.57 491	0.21 270	1.29 603	0.41 319	0.31 469	1.98 651	0.62 571	0.70 308	1.12 560	0.51 262	0.82 367	0.67 397	0.35 270	0.71 418	0.41 376	0.32 582	0.18 493	0.17 286	0.19 443	0.19 408	0.20 427

ISRNet	0.57 491	0.25 392	0.72 493	0.57 592	0.36 534	0.43 315	0.28 203	0.85 394	0.84 422	1.09 583	1.25 551	0.91 500	0.61 442	0.68 392	0.60 483	0.35 605	0.26 582	0.36 601	0.33 606	0.30 549	0.42 608

CSP-Net	0.57 491	0.29 474	0.55 392	0.42 359	0.29 428	1.20 608	0.49 515	1.29 581	0.75 359	0.98 540	0.97 446	0.88 486	0.69 490	0.85 494	0.66 501	0.27 544	0.18 493	0.17 286	0.17 383	0.18 373	0.19 395

ADLNet2	0.57 491	0.26 429	0.71 486	0.48 498	0.31 469	0.83 529	0.51 524	1.10 495	0.99 514	0.85 455	0.99 458	0.99 522	0.70 495	0.79 469	0.78 528	0.21 454	0.17 474	0.18 340	0.18 415	0.22 466	0.22 465

RAFT-RH_RVC	0.57 491	0.18 143	0.44 266	0.38 213	0.23 215	0.56 390	0.24 123	0.61 232	0.73 349	1.18 597	3.90 676	0.55 307	0.40 324	0.67 383	0.38 336	0.14 154	0.11 192	0.20 414	0.15 293	0.12 85	0.14 229

ADLNet	0.57 491	0.29 474	0.58 419	0.46 470	0.35 527	0.80 517	0.46 487	1.14 512	0.88 452	1.03 557	0.98 450	0.92 506	0.66 470	0.71 418	0.83 541	0.22 477	0.16 441	0.22 473	0.22 510	0.22 466	0.23 490

MMNet	0.57 491	0.26 429	0.67 463	0.45 445	0.35 527	1.04 577	0.39 415	0.93 427	0.98 511	0.96 533	0.97 446	0.86 477	0.80 548	0.83 486	0.80 536	0.16 284	0.15 414	0.19 377	0.19 443	0.20 426	0.17 353

delet	0.57 491	0.25 392	0.63 445	0.46 470	0.34 520	1.05 582	0.51 524	1.04 465	0.94 490	0.90 495	0.99 458	0.90 494	0.68 488	0.87 498	0.78 528	0.18 375	0.18 493	0.20 414	0.21 489	0.17 337	0.17 353

psm_up	0.57 491	0.27 445	0.52 366	0.50 521	0.33 508	0.65 453	0.60 567	1.07 482	0.84 422	0.87 470	0.91 418	1.00 525	1.06 605	0.80 472	0.66 501	0.22 477	0.25 571	0.26 542	0.23 526	0.22 466	0.21 446

hitnet-ft	0.57 491	0.29 474	0.43 260	0.42 359	0.29 428	0.81 523	0.40 429	0.98 444	0.91 469	0.84 442	1.01 467	1.13 572	0.72 511	0.83 486	0.71 515	0.28 555	0.21 535	0.28 562	0.22 510	0.29 541	0.27 525

DSFCA	0.57 491	0.27 445	0.71 486	0.41 319	0.36 534	0.78 505	0.53 535	1.08 488	0.85 428	1.08 579	0.84 377	0.90 494	0.66 470	1.05 562	0.63 496	0.26 533	0.22 544	0.21 458	0.21 489	0.22 466	0.20 427

STTStereo	0.57 491	0.39 542	0.87 548	0.45 445	0.32 495	0.62 429	0.45 484	1.01 455	0.87 441	1.01 550	0.91 418	0.95 509	0.58 423	0.77 457	0.66 501	0.25 528	0.24 563	0.27 551	0.33 606	0.25 510	0.26 515

RASNet	0.57 491	0.24 361	0.61 436	0.39 245	0.23 215	0.71 483	0.40 429	1.02 458	0.93 481	0.77 402	1.05 487	1.05 543	0.98 594	0.99 548	1.03 584	0.16 284	0.14 385	0.14 153	0.17 383	0.15 242	0.14 229

LL-Strereo	0.58 504	0.29 474	0.83 529	0.48 498	0.35 527	0.39 276	0.48 502	1.04 465	0.99 514	0.87 470	0.79 346	1.08 553	1.15 617	1.35 611	0.51 441	0.18 375	0.15 414	0.22 473	0.19 443	0.17 337	0.21 446

HGLStereo	0.58 504	0.30 489	0.65 455	0.51 533	0.38 545	0.78 505	0.45 484	1.07 482	0.82 415	0.89 487	1.16 532	0.88 486	0.91 580	0.80 472	0.74 522	0.21 454	0.21 535	0.20 414	0.18 415	0.19 408	0.22 465

FADNet-RVC-Resample	0.58 504	0.35 518	1.34 611	0.50 521	0.34 520	0.73 491	0.43 469	1.09 491	0.96 501	0.83 436	0.87 397	0.76 444	0.66 470	0.77 457	0.52 446	0.19 415	0.18 493	0.26 542	0.27 573	0.28 539	0.29 543

FADNet_RVC	0.58 504	0.39 542	1.26 598	0.45 445	0.32 495	0.55 382	0.34 327	1.12 502	0.90 462	0.68 351	0.90 410	0.61 352	0.71 500	1.03 559	0.80 536	0.21 454	0.18 493	0.27 551	0.23 526	0.33 566	0.30 548

mmx	0.59 508	0.28 460	0.68 470	0.39 245	0.26 332	0.56 390	0.40 429	1.24 557	1.06 540	0.76 396	0.98 450	0.71 408	0.55 399	1.25 590	1.46 620	0.21 454	0.16 441	0.25 523	0.21 489	0.24 499	0.22 465

xxx	0.59 508	0.28 460	0.68 470	0.39 245	0.26 332	0.56 390	0.40 429	1.24 557	1.06 540	0.76 396	0.98 450	0.71 408	0.55 399	1.25 590	1.46 620	0.21 454	0.16 441	0.25 523	0.21 489	0.24 499	0.22 465

CRFU-Net	0.59 508	0.29 474	0.62 441	0.47 491	0.31 469	1.20 608	0.51 524	1.19 534	0.59 284	1.05 567	1.00 462	1.06 547	0.87 568	0.83 486	0.77 527	0.22 477	0.19 516	0.18 340	0.16 324	0.19 408	0.20 427

TDLM	0.59 508	0.35 518	0.57 415	0.53 561	0.32 495	0.67 470	0.72 600	1.09 491	1.03 530	0.84 442	1.11 511	0.84 471	0.71 500	0.96 534	0.61 489	0.28 555	0.18 493	0.26 542	0.22 510	0.27 530	0.21 446

CVANet_RVC	0.59 508	0.35 518	0.54 388	0.49 510	0.33 508	0.70 478	0.67 584	1.12 502	0.97 506	0.88 480	1.05 487	1.01 529	0.72 511	0.94 526	0.55 465	0.30 573	0.20 525	0.28 562	0.26 566	0.32 561	0.23 490

AANet_RVC	0.59 508	0.35 518	0.68 470	0.47 491	0.28 403	0.57 399	0.47 495	1.04 465	1.28 601	0.87 470	1.33 571	0.86 477	0.63 452	1.16 577	0.89 549	0.19 415	0.13 346	0.15 201	0.14 261	0.18 373	0.20 427

NOSS_ROB	0.59 508	0.40 551	0.42 242	0.45 445	0.31 469	0.79 511	0.53 535	1.09 491	1.12 560	0.69 355	0.92 424	0.77 450	0.63 452	0.81 477	0.52 446	0.39 618	0.38 634	0.44 623	0.42 634	0.38 594	0.36 584

DualNet (step1)	0.60 515	0.37 529	0.83 529	0.39 245	0.31 469	0.72 487	0.49 515	1.11 497	0.92 475	0.93 509	0.89 404	0.86 477	0.71 500	0.74 430	0.53 457	0.42 625	0.22 544	0.40 615	0.41 629	0.36 585	0.35 578

pcwnet_v2	0.60 515	0.29 474	0.89 553	0.46 470	0.36 534	0.62 429	0.38 397	1.33 595	1.24 592	1.02 554	1.27 559	0.71 408	0.59 429	0.71 418	0.51 441	0.28 555	0.21 535	0.24 510	0.23 526	0.29 541	0.30 548

PS-NSSS	0.60 515	0.46 575	0.68 470	0.43 403	0.34 520	0.66 461	0.57 554	1.05 472	0.91 469	0.80 421	1.28 560	0.72 423	0.67 479	0.89 506	0.61 489	0.32 582	0.26 582	0.40 615	0.27 573	0.35 579	0.29 543

DLCB_ROB	0.60 515	0.29 474	0.53 375	0.50 521	0.33 508	0.76 504	0.51 524	1.02 458	0.94 490	1.07 578	1.16 532	1.21 580	0.73 516	0.98 543	0.75 524	0.21 454	0.20 525	0.22 473	0.23 526	0.22 466	0.20 427

CBFPSM	0.61 519	0.25 392	1.41 618	0.39 245	0.27 376	1.10 587	0.67 584	0.83 389	0.84 422	0.82 428	0.81 365	1.33 599	0.85 561	0.72 424	0.86 545	0.16 284	0.15 414	0.15 201	0.17 383	0.17 337	0.23 490

ssnet_v2	0.61 519	0.29 474	0.69 479	0.45 445	0.30 453	0.93 550	0.62 571	1.20 541	1.03 530	0.97 537	0.81 365	0.98 517	0.67 479	0.84 491	0.97 575	0.26 533	0.23 554	0.23 494	0.24 541	0.20 426	0.21 446

HBP-ISP	0.61 519	0.47 582	0.45 274	0.46 470	0.33 508	0.79 511	0.29 222	1.15 516	1.05 536	0.85 455	1.18 541	0.67 397	0.71 500	0.92 519	0.57 473	0.37 612	0.38 634	0.47 629	0.41 629	0.39 598	0.32 561

dad	0.61 519	0.53 591	0.72 493	0.44 430	0.31 469	0.64 445	0.37 379	0.85 394	1.28 601	1.05 567	1.17 537	1.18 578	0.61 442	0.70 408	0.54 463	0.36 608	0.23 554	0.37 606	0.21 489	0.31 553	0.23 490

SACVNet	0.61 519	0.36 527	0.67 463	0.57 592	0.37 538	0.65 453	0.47 495	1.16 519	0.80 391	1.04 562	1.06 494	1.02 531	0.81 551	0.99 548	0.57 473	0.28 555	0.21 535	0.25 523	0.24 541	0.30 549	0.39 594

StereoDRNet-Refined	0.61 519	0.33 509	0.63 445	0.47 491	0.31 469	0.94 553	0.41 450	1.04 465	0.97 506	1.15 595	1.13 520	1.00 525	0.74 524	0.93 523	0.93 563	0.18 375	0.13 346	0.22 473	0.21 489	0.20 426	0.21 446
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
FADNet-RVC	0.62 525	0.56 606	1.29 603	0.47 491	0.39 553	0.63 435	0.40 429	1.16 519	0.91 469	0.71 370	0.86 390	1.04 538	0.55 399	0.99 548	0.78 528	0.27 544	0.26 582	0.28 562	0.29 586	0.32 561	0.31 557

NVstereo2D	0.62 525	0.32 501	0.82 525	0.50 521	0.44 582	0.88 540	0.48 502	1.12 502	1.17 579	0.67 339	0.90 410	0.90 494	0.69 490	1.02 557	0.69 511	0.33 590	0.16 441	0.29 571	0.20 467	0.43 608	0.46 624

CBMV_ROB	0.62 525	0.39 542	0.41 226	0.41 319	0.28 403	0.86 537	0.28 203	1.06 478	1.02 526	0.95 521	1.33 571	0.81 467	0.84 557	0.94 526	0.56 467	0.37 612	0.37 633	0.43 621	0.40 624	0.33 566	0.32 561

ACV-stereo	0.63 528	0.37 529	1.03 576	0.44 430	0.31 469	1.27 612	0.41 450	0.78 369	0.84 422	0.65 323	0.76 328	2.07 647	1.00 595	0.84 491	0.68 509	0.22 477	0.17 474	0.19 377	0.18 415	0.22 466	0.23 490

FADNet	0.63 528	0.53 591	1.20 592	0.46 470	0.44 582	0.66 461	0.41 450	1.24 557	1.07 548	0.70 360	0.84 377	0.98 517	0.65 468	0.87 498	0.54 463	0.29 566	0.30 603	0.27 551	0.30 587	0.48 619	0.36 584

1111x	0.64 530	0.23 337	0.61 436	0.39 245	0.21 152	0.68 475	0.46 487	1.32 592	1.03 530	0.76 396	1.02 471	0.95 509	0.72 511	1.13 571	2.15 652	0.18 375	0.18 493	0.18 340	0.19 443	0.20 426	0.19 395

SGM-Forest	0.65 531	0.33 509	0.43 260	0.44 430	0.30 453	1.01 571	0.54 543	1.13 510	1.09 557	1.11 590	1.21 545	1.10 562	0.76 536	0.99 548	0.71 515	0.32 582	0.33 623	0.33 593	0.30 587	0.30 549	0.28 536
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
fast-acv-ft	0.66 532	0.32 501	0.80 518	0.46 470	0.34 520	1.26 611	0.50 521	0.91 416	1.00 518	1.05 567	1.36 578	1.28 588	0.84 557	0.81 477	0.90 555	0.22 477	0.24 563	0.23 494	0.23 526	0.21 439	0.22 465

Wz-Net-LNSev-Ref	0.67 533	0.30 489	1.20 592	0.42 359	0.31 469	1.00 566	0.58 561	1.16 519	1.07 548	1.01 550	1.25 551	1.08 553	0.75 527	1.18 580	1.03 584	0.20 437	0.12 269	0.16 238	0.13 224	0.22 466	0.22 465

StereoDRNet	0.67 533	0.35 518	0.82 525	0.53 561	0.44 582	1.03 575	0.53 535	1.51 627	1.06 540	1.13 593	0.91 418	1.07 552	0.74 524	0.87 498	0.95 568	0.24 515	0.19 516	0.25 523	0.23 526	0.27 530	0.22 465

PSMNet_ROB	0.67 533	0.39 542	0.76 510	0.57 592	0.43 576	1.00 566	0.85 628	1.25 563	0.93 481	0.82 428	1.04 484	1.08 553	0.64 460	0.89 506	1.02 583	0.29 566	0.21 535	0.31 582	0.31 596	0.27 530	0.25 511

TCMNet	0.68 536	0.41 557	1.08 580	0.60 603	0.61 633	0.97 558	0.55 546	1.11 497	0.93 481	0.87 470	1.14 524	0.89 491	0.65 468	0.92 519	1.06 591	0.26 533	0.26 582	0.31 582	0.28 580	0.33 566	0.30 548

YMNet	0.68 536	0.40 551	1.01 572	0.53 561	0.46 597	1.04 577	0.48 502	1.06 478	0.81 402	1.21 600	1.31 567	1.11 564	0.73 516	0.89 506	0.96 570	0.27 544	0.31 611	0.25 523	0.25 554	0.25 510	0.24 502

YMNet_1	0.68 536	0.40 551	1.01 572	0.53 561	0.46 597	1.04 577	0.48 502	1.06 478	0.81 402	1.21 600	1.31 567	1.11 564	0.73 516	0.89 506	0.96 570	0.27 544	0.31 611	0.25 523	0.25 554	0.25 510	0.24 502

DRN-Test	0.68 536	0.34 514	0.77 513	0.52 550	0.40 558	1.14 597	0.61 569	1.56 635	1.04 534	1.18 597	1.10 507	1.05 543	0.72 511	0.82 484	1.01 579	0.24 515	0.18 493	0.26 542	0.25 554	0.26 520	0.23 490

CBMV	0.68 536	0.37 529	0.50 335	0.43 403	0.26 332	1.00 566	0.71 594	1.17 528	1.16 576	1.24 608	1.29 564	1.06 547	0.86 565	0.98 543	0.75 524	0.29 566	0.30 603	0.34 595	0.30 587	0.26 520	0.27 525
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
iinet-f	0.69 541	0.29 474	2.34 650	0.41 319	0.31 469	1.16 601	0.58 561	0.87 401	0.85 428	0.86 465	1.17 537	1.04 538	0.83 554	0.76 450	1.26 609	0.21 454	0.18 493	0.17 286	0.16 324	0.21 439	0.21 446

z-ln-s-r	0.70 542	0.39 542	1.51 623	0.40 288	0.27 376	0.58 405	0.62 571	0.87 401	1.09 557	0.84 442	1.44 594	0.91 500	0.87 568	1.20 584	2.07 648	0.16 284	0.12 269	0.17 286	0.15 293	0.21 439	0.17 353

GASNet	0.70 542	0.77 631	1.16 590	0.71 637	0.49 605	0.62 429	0.48 502	1.12 502	1.05 536	0.98 540	0.84 377	0.94 508	0.82 552	1.41 615	0.85 544	0.33 590	0.22 544	0.29 571	0.28 580	0.44 611	0.26 515

PA-Net	0.70 542	0.46 575	0.96 564	0.51 533	0.53 617	0.94 553	0.73 605	1.14 512	1.15 574	0.83 436	0.90 410	0.88 486	0.76 536	1.19 581	0.96 570	0.25 528	0.41 644	0.29 571	0.44 635	0.27 530	0.39 594
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MaskLacGwcNet_RVC	0.71 545	0.84 640	0.80 518	0.55 581	0.38 545	1.38 619	0.57 554	1.07 482	0.81 402	0.90 495	0.94 429	0.95 509	0.54 395	1.01 554	0.61 489	0.41 623	0.30 603	0.57 644	0.31 596	0.86 652	0.39 594

DISCO	0.72 546	0.27 445	0.72 493	0.45 445	0.31 469	1.12 594	0.53 535	1.32 592	1.25 594	0.84 442	1.07 498	1.52 626	0.87 568	1.82 642	1.08 597	0.20 437	0.15 414	0.18 340	0.16 324	0.24 499	0.24 502

APVNet	0.73 547	0.39 542	1.01 572	0.58 598	0.45 588	1.16 601	0.68 587	1.47 622	0.87 441	0.84 442	1.15 527	1.04 538	0.84 557	1.14 573	1.18 604	0.27 544	0.28 596	0.32 588	0.31 596	0.29 541	0.32 561

GwcNet	0.73 547	0.39 542	1.37 613	0.53 561	0.43 576	1.10 587	0.52 530	1.27 570	1.19 585	1.05 567	1.41 586	1.06 547	0.86 565	0.98 543	1.01 579	0.26 533	0.24 563	0.24 510	0.23 526	0.23 486	0.28 536

NaN_ROB	0.73 547	0.46 575	0.89 553	0.52 550	0.34 520	0.98 563	1.11 646	1.28 576	1.20 588	1.27 614	0.96 437	1.08 553	0.79 543	1.34 610	0.78 528	0.24 515	0.30 603	0.23 494	0.24 541	0.23 486	0.26 515

XPNet_ROB	0.73 547	0.38 537	0.80 518	0.53 561	0.40 558	0.80 517	0.83 624	1.21 544	0.96 501	1.37 620	1.17 537	1.37 606	0.87 568	1.14 573	0.99 577	0.33 590	0.25 571	0.27 551	0.24 541	0.31 553	0.29 543

ETE_ROB	0.73 547	0.52 588	0.93 557	0.57 592	0.37 538	0.80 517	0.86 629	1.19 534	0.95 494	1.20 599	1.22 547	1.39 612	0.86 565	1.07 563	0.88 547	0.27 544	0.21 535	0.31 582	0.27 573	0.34 574	0.35 578

Syn2CoEx	0.74 552	0.55 604	1.17 591	0.66 622	0.45 588	0.89 543	0.56 551	1.54 630	1.15 574	0.95 521	1.35 577	1.03 533	1.03 600	0.96 534	0.89 549	0.31 577	0.27 589	0.29 571	0.24 541	0.23 486	0.27 525

DANet	0.74 552	0.47 582	0.98 570	0.60 603	0.41 564	0.92 549	0.41 450	1.02 458	0.87 441	1.22 604	1.22 547	1.33 599	0.88 573	1.26 593	1.37 615	0.27 544	0.24 563	0.31 582	0.25 554	0.37 591	0.36 584
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.74 552	0.38 537	0.63 445	0.54 573	0.35 527	1.01 571	0.95 636	1.15 516	0.95 494	1.09 583	2.00 634	1.14 574	0.92 582	1.29 598	0.75 524	0.25 528	0.27 589	0.27 551	0.23 526	0.32 561	0.24 502

NCCL2	0.74 552	0.45 570	0.77 513	0.65 620	0.45 588	0.97 558	1.16 651	1.16 519	1.02 526	1.00 547	0.98 450	1.48 620	0.88 573	0.99 548	0.89 549	0.31 577	0.27 589	0.39 612	0.39 620	0.33 566	0.34 574

Wz-Net-LNSev	0.75 556	0.54 598	1.59 630	0.51 533	0.41 564	1.16 601	0.79 618	1.27 570	1.13 567	1.04 562	1.14 524	1.11 564	0.94 587	0.93 523	1.00 578	0.24 515	0.22 544	0.21 458	0.19 443	0.26 520	0.27 525

FINET	0.75 556	0.45 570	1.38 614	0.48 498	0.46 597	0.98 563	1.00 641	1.22 552	1.69 644	0.91 504	1.25 551	0.74 432	0.74 524	1.09 567	0.82 540	0.37 612	0.31 611	0.27 551	0.24 541	0.35 579	0.34 574

FAT-Stereo	0.75 556	0.34 514	0.81 524	0.51 533	0.38 545	0.78 505	0.63 576	1.39 605	1.32 609	1.05 567	1.40 584	1.58 631	1.14 615	0.92 519	0.91 559	0.29 566	0.28 596	0.28 562	0.23 526	0.28 539	0.41 604

S-Stereo	0.76 559	0.36 527	1.10 583	0.57 592	0.46 597	0.83 529	0.59 564	1.31 586	1.62 639	0.98 540	1.41 586	1.11 564	0.93 584	0.85 494	1.07 594	0.27 544	0.31 611	0.28 562	0.25 554	0.33 566	0.50 634

RYNet	0.76 559	0.37 529	0.74 503	0.54 573	0.67 639	1.35 616	0.68 587	1.28 576	1.21 591	1.10 587	0.90 410	1.31 592	0.94 587	1.01 554	1.30 611	0.22 477	0.16 441	0.27 551	0.23 526	0.43 608	0.45 620

LALA_ROB	0.76 559	0.46 575	0.86 543	0.55 581	0.41 564	1.00 566	0.93 635	1.25 563	1.13 567	1.23 606	1.15 527	1.55 628	0.80 548	1.11 570	0.96 570	0.33 590	0.23 554	0.35 596	0.30 587	0.35 579	0.32 561

DStereoRT	0.77 562	0.21 270	0.72 493	0.52 550	0.34 520	1.07 583	0.36 364	0.86 398	0.80 391	0.81 425	1.07 498	0.54 304	0.73 516	0.78 465	0.53 457	0.17 332	0.14 385	3.96 699	1.38 689	0.20 426	0.16 306

PSMNet-RUCA	0.78 563	0.78 634	1.23 595	1.01 653	0.91 649	0.68 475	0.53 535	1.16 519	1.06 540	0.79 418	1.10 507	0.82 469	0.72 511	0.94 526	0.70 512	0.55 647	0.27 589	0.76 653	0.46 636	0.70 647	0.49 631

edge stereo	0.79 564	0.40 551	0.82 525	0.52 550	0.44 582	0.83 529	0.58 561	1.34 597	1.08 552	1.30 616	1.38 582	1.79 637	1.13 614	1.15 576	0.92 561	0.34 599	0.32 618	0.42 620	0.28 580	0.33 566	0.39 594

DGSMNet	0.80 565	0.58 612	1.42 619	0.61 608	0.65 636	0.94 553	0.75 610	1.35 598	1.16 576	0.88 480	1.26 555	1.00 525	0.75 527	1.07 563	0.89 549	0.36 608	0.31 611	0.41 619	0.40 624	0.60 641	0.59 646

RP	0.80 565	0.38 537	0.73 499	0.67 624	0.59 628	0.82 526	0.57 554	1.21 544	1.28 601	1.03 557	1.68 616	1.45 615	1.49 639	1.08 566	0.90 555	0.36 608	0.31 611	0.37 606	0.30 587	0.36 585	0.36 584

Wz-Net-MNSev	0.81 567	0.42 562	1.64 636	0.51 533	0.41 564	1.46 623	0.95 636	1.24 557	1.26 599	1.31 617	1.25 551	1.17 577	0.83 554	1.21 587	1.06 591	0.22 477	0.19 516	0.24 510	0.23 526	0.29 541	0.26 515

RGC	0.82 568	0.62 617	0.80 518	0.67 624	0.66 638	0.91 546	0.59 564	1.35 598	1.09 557	1.12 592	1.46 599	1.50 622	1.09 608	1.28 596	0.97 575	0.34 599	0.30 603	0.48 634	0.40 624	0.38 594	0.38 593

NCC-stereo	0.82 568	0.43 565	0.87 548	0.63 615	0.68 641	0.88 540	0.72 600	1.60 642	1.12 560	0.95 521	1.41 586	1.37 606	1.37 630	1.26 593	0.94 565	0.32 582	0.30 603	0.37 606	0.49 647	0.34 574	0.35 578

Nwc_Net	0.82 568	0.40 551	0.86 543	0.62 612	0.56 622	1.04 577	0.57 554	1.72 651	1.08 552	0.93 509	1.88 628	1.44 614	1.24 622	1.19 581	0.94 565	0.31 577	0.25 571	0.36 601	0.39 620	0.31 553	0.31 557

Abc-Net	0.82 568	0.43 565	0.87 548	0.63 615	0.68 641	0.88 540	0.72 600	1.60 642	1.12 560	0.95 521	1.41 586	1.37 606	1.37 630	1.26 593	0.94 565	0.32 582	0.30 603	0.37 606	0.49 647	0.34 574	0.35 578
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
GANetREF_RVC	0.82 568	0.77 631	0.95 563	0.68 629	0.43 576	1.15 599	1.06 644	1.19 534	1.20 588	1.03 557	1.02 471	1.10 562	0.89 576	1.20 584	0.78 528	0.49 638	0.39 639	0.58 645	0.39 620	0.69 645	0.49 631
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
w-ln-seven-2	0.83 573	0.46 575	2.93 656	0.54 573	0.39 553	0.93 550	0.63 576	1.16 519	1.18 583	1.25 610	1.32 569	1.09 560	1.05 604	1.23 588	1.07 594	0.21 454	0.20 525	0.23 494	0.22 510	0.26 520	0.24 502

stereogan	0.83 573	0.33 509	0.89 553	0.61 608	0.51 612	1.80 646	0.50 521	1.41 611	1.39 617	1.05 567	1.47 601	1.56 630	1.04 602	1.32 608	0.87 546	0.29 566	0.29 598	0.29 571	0.25 554	0.39 598	0.40 599

Anonymous_2	0.84 575	0.45 570	0.66 458	0.41 319	0.45 588	0.82 526	0.53 535	0.81 381	0.81 402	0.73 379	0.61 276	0.91 500	0.76 536	0.77 457	0.61 489	0.51 641	0.55 659	0.54 642	4.92 701	0.54 633	0.42 608

ccnet	0.84 575	0.59 614	0.86 543	0.56 586	0.60 631	1.11 592	0.72 600	1.44 618	0.97 506	1.15 595	1.44 594	1.28 588	0.95 589	1.01 554	1.33 614	0.49 638	0.43 649	0.50 639	0.47 640	0.52 631	0.48 630

psmorigin	0.84 575	0.53 591	2.21 648	0.50 521	0.41 564	0.86 537	0.57 554	1.08 488	0.90 462	1.50 626	1.42 591	1.50 622	1.09 608	1.29 598	1.03 584	0.32 582	0.33 623	0.27 551	0.27 573	0.34 574	0.45 620

ADCRef	0.84 575	0.46 575	1.60 633	0.52 550	0.45 588	1.08 585	0.52 530	1.13 510	1.03 530	1.22 604	1.43 593	0.87 483	0.93 584	0.91 517	3.35 669	0.19 415	0.16 441	0.23 494	0.23 526	0.23 486	0.22 465

CC-Net-ROB	0.84 575	1.01 653	0.93 557	0.60 603	0.45 588	1.25 610	0.71 594	1.20 541	1.05 536	0.84 442	1.24 550	0.90 494	0.78 542	1.14 573	0.70 512	0.48 637	0.34 627	1.71 670	0.38 618	0.78 650	0.40 599

GCST	0.85 580	1.25 663	0.80 518	1.58 669	1.03 662	1.04 577	0.24 123	0.81 381	0.81 402	0.99 546	0.67 298	0.78 453	0.35 270	0.98 543	0.38 336	0.97 662	0.65 664	1.20 664	0.81 668	0.93 655	0.72 651

aanetorigin	0.85 580	0.58 612	1.98 644	0.50 521	0.40 558	0.66 461	0.70 592	0.72 327	1.01 521	2.44 667	2.00 634	1.32 594	1.25 623	0.96 534	1.16 603	0.20 437	0.19 516	0.20 414	0.20 467	0.27 530	0.33 570

AF-Net	0.85 580	0.41 557	0.87 548	0.66 622	0.54 620	0.96 557	0.52 530	1.66 647	1.37 614	1.03 557	2.04 637	1.46 616	1.36 628	1.19 581	1.05 590	0.34 599	0.24 563	0.39 612	0.28 580	0.31 553	0.26 515

SQANet	0.87 583	0.76 630	0.76 510	1.16 661	0.99 658	1.10 587	0.51 524	1.12 502	0.85 428	0.93 509	1.05 487	1.03 533	0.76 536	1.07 563	0.70 512	0.79 655	0.25 571	1.04 662	0.36 613	1.56 667	0.70 650

CSAN	0.88 584	0.52 588	0.93 557	0.61 608	0.42 573	1.19 607	1.11 646	1.27 570	1.48 628	1.37 620	1.44 594	1.37 606	1.30 625	1.46 622	1.01 579	0.39 618	0.31 611	0.36 601	0.37 615	0.35 579	0.36 584

SDNR	0.89 585	0.39 542	1.66 639	0.42 359	0.39 553	3.35 676	0.32 291	0.95 435	1.05 536	1.05 567	2.12 639	0.62 360	0.71 500	1.40 612	0.78 528	0.53 643	0.56 661	0.36 601	0.27 573	0.46 615	0.50 634

PWC_ROB	0.92 586	0.57 608	1.64 636	0.53 561	0.33 508	0.93 550	0.39 415	1.42 616	1.51 630	1.66 638	2.57 653	1.18 578	1.11 610	1.50 624	1.54 627	0.26 533	0.18 493	0.28 562	0.20 467	0.30 549	0.32 561

UDG	0.93 587	1.03 654	0.75 506	1.00 652	0.97 655	1.02 573	0.57 554	1.18 530	1.01 521	0.93 509	1.02 471	1.32 594	1.03 600	0.88 504	0.92 561	0.55 647	0.33 623	1.82 672	0.41 629	1.20 663	0.74 652

RTSC	0.93 587	0.54 598	1.59 630	0.56 586	0.40 558	1.17 605	0.55 546	1.44 618	1.82 649	1.53 629	1.26 555	1.15 575	0.82 552	1.70 636	2.44 656	0.26 533	0.20 525	0.23 494	0.24 541	0.31 553	0.32 561

DeepPrunerF	0.93 587	0.55 604	3.88 666	0.70 635	0.81 647	0.72 487	0.74 607	1.28 576	1.97 653	0.95 521	1.02 471	0.87 483	0.85 561	1.16 577	1.07 594	0.35 605	0.29 598	0.43 621	0.40 624	0.31 553	0.33 570

PWCDC_ROB	0.93 587	0.54 598	0.97 569	0.78 644	0.41 564	1.03 575	0.42 461	1.39 605	2.34 664	1.04 562	3.73 673	0.80 464	1.12 612	1.29 598	1.04 588	0.37 612	0.22 544	0.24 510	0.20 467	0.36 585	0.31 557

FBW_ROB	0.94 591	0.54 598	1.03 576	0.56 586	0.42 573	1.16 601	0.76 612	1.56 635	1.41 618	1.38 622	1.33 571	1.47 618	1.07 606	2.94 672	1.14 602	0.26 533	0.32 618	0.45 625	0.30 587	0.34 574	0.30 548

Selective-IGEV-i16pb	0.95 592	0.25 392	6.90 680	0.42 359	0.32 495	1.73 642	0.55 546	1.12 502	1.58 635	0.67 339	1.19 542	0.97 514	0.55 399	0.83 486	0.63 496	0.28 555	0.17 474	0.18 340	0.20 467	0.21 439	0.23 490

G-Net	0.95 592	0.48 585	1.13 586	0.67 624	0.49 605	2.07 653	0.63 576	1.02 458	0.90 462	1.77 644	2.62 656	1.28 588	1.60 643	1.09 567	1.06 591	0.37 612	0.30 603	0.35 596	0.25 554	0.46 615	0.45 620

PASM	0.96 594	0.71 627	2.05 646	0.72 638	0.72 645	0.84 534	0.92 632	1.14 512	1.34 612	1.25 610	1.22 547	1.34 602	1.07 606	1.31 606	1.11 598	0.53 643	0.57 662	0.59 646	0.67 659	0.56 640	0.57 645

PDISCO_ROB	0.96 594	0.51 586	1.13 586	1.03 656	1.00 659	1.81 647	0.77 613	1.72 651	1.60 637	1.09 583	1.19 542	1.34 602	0.80 548	1.62 629	1.01 579	0.58 650	0.22 544	0.45 625	0.40 624	0.50 625	0.41 604

XQC	0.97 596	0.70 624	1.54 627	0.70 635	0.55 621	1.48 625	0.81 620	1.41 611	1.57 633	1.21 600	1.12 513	1.33 599	1.04 602	1.55 626	2.00 644	0.39 618	0.25 571	0.37 606	0.32 600	0.55 635	0.49 631

MDST_ROB	0.97 596	0.29 474	1.02 575	0.64 618	0.43 576	2.64 661	0.82 622	1.68 649	1.18 583	2.89 672	1.82 624	0.97 514	0.75 527	1.83 643	0.89 549	0.26 533	0.22 544	0.32 588	0.28 580	0.26 520	0.26 515

anonymity	0.98 598	0.89 644	1.06 579	0.93 651	1.04 664	0.97 558	0.82 622	1.33 595	0.93 481	1.08 579	0.98 450	1.02 531	0.95 589	1.02 557	0.93 563	0.96 661	0.96 685	0.90 659	0.91 672	0.92 654	0.95 659

SHD	0.98 598	0.54 598	1.30 607	0.63 615	0.50 610	1.14 597	0.50 521	1.80 656	2.20 658	1.66 638	1.39 583	1.47 618	1.21 619	1.40 612	1.80 635	0.32 582	0.27 589	0.32 588	0.34 609	0.41 602	0.44 618

Wz-Net-SNSev	0.99 600	0.80 635	3.00 658	0.57 592	0.46 597	0.94 553	1.22 656	1.40 609	1.28 601	1.04 562	1.33 571	1.46 616	0.90 579	2.06 650	1.65 631	0.26 533	0.24 563	0.25 523	0.26 566	0.33 566	0.30 548

SuperB	1.00 601	0.41 557	4.03 669	0.45 445	0.32 495	0.99 565	0.49 515	1.09 491	2.09 657	1.10 587	1.10 507	0.74 432	0.83 554	1.13 571	1.75 634	0.20 437	0.15 414	0.17 286	0.15 293	2.50 687	0.27 525

Consistency-Raft	1.01 602	0.82 636	1.27 601	0.85 647	0.97 655	0.81 523	0.83 624	1.35 598	1.61 638	1.06 576	1.66 615	1.11 564	0.93 584	0.93 523	1.11 598	0.65 652	0.75 671	0.79 655	0.91 672	1.09 662	0.79 654

w-ln-seven	1.02 603	0.52 588	2.86 655	0.55 581	0.51 612	1.37 617	0.75 610	1.72 651	1.84 650	1.54 630	1.52 606	1.27 587	0.95 589	1.30 604	2.07 648	0.24 515	0.22 544	0.25 523	0.25 554	0.31 553	0.28 536

SGM_RVC	1.04 604	0.30 489	0.47 298	0.41 319	0.23 215	1.73 642	0.77 613	1.63 644	1.30 607	2.39 665	1.99 633	2.64 657	1.78 653	2.22 658	1.40 616	0.28 555	0.27 589	0.27 551	0.25 554	0.25 510	0.25 511
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
test_xeample	1.06 605	0.23 337	0.51 345	0.37 188	0.22 178	0.71 483	0.39 415	1.31 586	0.92 475	0.87 470	1.08 505	0.70 405	0.64 460	0.75 438	11.43 694	0.19 415	0.16 441	0.18 340	0.17 383	0.18 373	0.19 395

MFN_U_SF_DS_RVC	1.06 605	0.61 616	1.82 641	0.69 632	0.51 612	2.62 660	1.69 676	1.28 576	1.44 623	1.39 623	1.56 609	1.34 602	0.91 580	1.68 634	0.95 568	0.38 617	0.39 639	0.46 628	0.61 658	0.41 602	0.43 613

DStereoO	1.07 607	0.77 631	0.87 548	0.67 624	0.49 605	0.91 546	1.30 660	1.15 516	1.41 618	1.24 608	1.33 571	1.06 547	2.39 670	1.32 608	1.11 598	2.03 680	0.38 634	0.77 654	0.31 596	1.55 666	0.43 613

z-mn7	1.07 607	0.56 606	2.36 651	0.54 573	0.37 538	1.74 644	0.71 594	1.28 576	2.32 661	1.00 547	2.56 652	1.43 613	1.01 597	2.34 663	1.74 633	0.23 504	0.20 525	0.21 458	0.20 467	0.27 530	0.27 525

xxxx	1.07 607	0.23 337	0.53 375	0.38 213	0.22 178	0.83 529	0.36 364	1.41 611	0.95 494	0.75 390	0.99 458	0.97 514	0.64 460	0.70 408	11.37 693	0.20 437	0.17 474	0.18 340	0.17 383	0.19 408	0.20 427

DPSNet	1.08 610	0.44 568	2.64 654	0.54 573	0.42 573	1.59 632	1.25 657	2.39 668	1.50 629	1.13 593	1.12 513	1.51 624	2.19 666	1.44 619	1.51 626	0.35 605	0.25 571	0.25 523	0.21 489	0.49 623	0.39 594

otaku	1.10 611	0.96 648	0.96 564	1.37 667	1.06 665	1.65 636	0.72 600	1.46 621	1.19 585	1.10 587	1.32 569	1.32 594	0.95 589	1.29 598	0.81 539	0.89 660	0.46 654	1.24 665	0.50 650	1.86 670	0.89 656

DDUNet	1.10 611	2.58 691	0.83 529	1.21 663	1.27 669	1.02 573	0.69 591	1.17 528	0.95 494	0.98 540	1.26 555	1.28 588	0.84 557	0.97 541	0.79 535	0.85 658	0.40 642	2.00 675	0.60 657	1.34 665	0.94 657

ADCL	1.10 611	0.42 562	1.57 629	0.51 533	0.41 564	1.71 641	0.92 632	1.36 602	1.45 624	1.33 618	1.56 609	1.22 583	1.26 624	1.45 620	5.27 682	0.22 477	0.19 516	0.25 523	0.25 554	0.29 541	0.29 543

ADCPNet	1.11 614	0.53 591	3.26 664	0.55 581	0.44 582	1.47 624	0.83 624	1.21 544	1.17 579	1.26 613	1.42 591	1.67 634	1.12 612	1.48 623	3.86 676	0.30 573	0.29 598	0.30 581	0.32 600	0.37 591	0.37 590

MFN_U_SF_RVC	1.14 615	0.63 618	2.33 649	0.69 632	0.46 597	2.04 652	0.70 592	1.90 658	1.37 614	1.62 633	1.56 609	1.94 643	1.36 628	1.73 638	1.90 638	0.41 623	0.38 634	0.45 625	0.48 644	0.45 612	0.47 627

Ntro	1.15 616	1.00 652	1.00 571	1.49 668	1.20 668	1.69 640	0.81 620	1.39 605	1.25 594	1.01 550	1.28 560	1.31 592	1.00 595	1.31 606	0.89 549	1.10 668	0.43 649	1.36 666	0.51 651	1.95 673	0.99 663

SAMSARA	1.15 616	0.69 623	1.44 621	1.09 659	0.93 651	2.10 654	1.87 683	1.64 645	1.47 627	1.64 635	1.21 545	2.06 646	1.14 615	1.61 628	1.50 625	0.39 618	0.45 652	0.36 601	0.38 618	0.50 625	0.51 638

SANet	1.15 616	0.45 570	1.40 617	0.50 521	0.32 495	1.54 631	1.21 654	1.49 623	3.35 678	1.61 632	2.41 647	2.32 654	1.80 654	1.57 627	1.27 610	0.28 555	0.25 571	0.26 542	0.24 541	0.36 585	0.32 561

test_sample9	1.17 619	0.37 529	0.83 529	0.39 245	0.31 469	0.72 487	0.49 515	1.11 497	0.92 475	0.93 509	0.89 404	0.86 477	0.71 500	1.29 598	2.03 646	0.42 625	9.50 709	0.40 615	0.41 629	0.36 585	0.35 578

MFMNet_re	1.17 619	0.99 650	1.31 608	1.02 655	0.95 653	1.32 614	1.32 661	1.44 618	1.58 635	1.72 643	1.70 619	1.21 580	1.57 641	1.16 577	1.04 588	0.88 659	0.76 673	0.79 655	0.75 664	0.90 653	0.94 657

AANet	1.18 621	1.03 654	3.09 660	0.46 470	0.40 558	1.00 566	0.56 551	1.29 581	2.47 666	2.36 663	2.42 648	2.21 649	1.62 644	1.20 584	1.55 628	0.33 590	0.25 571	0.28 562	0.25 554	0.37 591	0.37 590

MSAF-DinoV2	1.18 621	0.44 568	3.00 658	0.56 586	0.30 453	0.91 546	0.74 607	1.58 638	1.25 594	1.06 576	1.41 586	2.98 662	1.57 641	3.25 673	3.12 667	0.22 477	0.14 385	0.20 414	0.22 510	0.33 566	0.34 574

ADCP+	1.18 621	0.37 529	3.09 660	0.50 521	0.52 615	1.48 625	0.61 569	1.32 592	1.07 548	1.21 600	1.16 532	1.08 553	1.11 610	1.63 630	7.17 687	0.20 437	0.16 441	0.24 510	0.22 510	0.29 541	0.22 465

zh-sn7	1.20 624	0.86 642	4.54 672	0.58 598	0.43 576	1.10 587	0.92 632	1.24 557	1.34 612	1.45 625	2.00 634	1.26 585	1.62 644	2.13 654	2.79 664	0.26 533	0.26 582	0.26 542	0.27 573	0.35 579	0.33 570

zh-mn7	1.21 625	0.75 629	5.81 677	0.52 550	0.39 553	1.18 606	0.63 576	1.21 544	1.79 648	1.81 645	2.33 642	1.16 576	1.01 597	2.20 657	2.00 644	0.25 528	0.22 544	0.22 473	0.22 510	0.25 510	0.30 548

ADCMid	1.22 626	0.57 608	3.17 663	0.54 573	0.44 582	1.07 583	0.77 613	1.31 586	1.13 567	2.14 658	1.48 602	1.49 621	1.47 637	1.65 632	5.30 683	0.26 533	0.24 563	0.29 571	0.32 600	0.38 594	0.36 584

WCMA_ROB	1.22 626	0.39 542	0.93 557	0.51 533	0.45 588	1.44 622	0.79 618	1.20 541	1.30 607	2.99 678	3.94 677	3.30 670	2.17 665	1.42 616	1.31 612	0.46 631	0.35 630	0.35 596	0.37 615	0.41 602	0.42 608

Wz-Net-TNSev	1.23 628	1.24 661	5.25 675	0.51 533	0.43 576	1.49 628	1.09 645	1.58 638	1.42 621	1.25 610	1.26 555	1.58 631	1.52 640	1.97 647	1.95 639	0.33 590	0.32 618	0.26 542	0.30 587	0.41 602	0.43 613

222	1.25 629	0.23 337	0.53 375	0.38 213	0.23 215	0.78 505	0.37 379	1.41 611	0.93 481	0.97 537	1.13 520	0.74 432	0.71 500	0.74 430	14.86 697	0.20 437	0.16 441	0.17 286	0.16 324	0.18 373	0.20 427

MSMD_ROB	1.25 629	0.51 586	0.64 450	0.60 603	0.50 610	1.66 637	0.67 584	1.26 565	1.26 599	2.64 669	3.82 674	3.06 665	3.20 680	1.45 620	0.91 559	0.46 631	0.41 644	0.49 637	0.51 651	0.47 618	0.45 620

AnyNet_C32	1.27 631	0.72 628	3.33 665	0.59 601	0.56 622	1.51 629	1.53 669	1.27 570	1.28 601	1.52 628	1.48 602	1.38 610	1.23 621	1.64 631	5.26 681	0.30 573	0.29 598	0.29 571	0.34 609	0.38 594	0.44 618

pmcnn	1.27 631	0.31 498	1.14 588	0.41 319	0.23 215	0.97 558	0.71 594	1.23 556	1.32 609	1.83 647	2.34 644	11.25 697	0.89 576	1.04 561	0.96 570	0.15 233	0.12 269	0.12 44	0.10 69	0.15 242	0.16 306

WZ-Net	1.29 633	0.64 619	5.42 676	0.64 618	0.52 615	1.37 617	1.29 659	1.41 611	1.77 647	1.56 631	1.69 618	1.74 635	1.41 632	2.50 667	2.16 653	0.28 555	0.21 535	0.23 494	0.25 554	0.39 598	0.41 604

SPS-STEREO	1.29 633	0.94 647	1.10 583	1.05 658	1.03 662	1.48 625	0.91 630	1.57 637	1.24 592	2.13 655	1.90 629	1.94 643	1.46 635	1.77 639	1.64 630	0.97 662	0.94 684	0.90 659	0.89 671	0.96 658	0.97 661
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
NVStereoNet_ROB	1.31 635	0.96 648	1.33 610	0.90 650	0.92 650	1.15 599	1.05 643	1.49 623	1.62 639	1.63 634	2.51 650	2.31 652	1.62 644	2.16 656	1.42 617	0.81 657	0.73 667	0.79 655	1.02 676	0.73 648	0.97 661
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PVD	1.34 636	0.70 624	1.42 619	0.78 644	0.65 636	1.68 639	0.91 630	2.12 664	3.01 674	2.25 660	2.35 646	1.90 641	1.99 660	1.98 648	2.14 651	0.40 622	0.38 634	0.49 637	0.37 615	0.51 628	0.67 649

test_sample8	1.36 637	0.37 529	0.83 529	0.39 245	0.31 469	0.72 487	0.49 515	1.19 534	0.79 382	1.51 627	0.96 437	3.29 669	1.64 647	1.29 598	2.03 646	0.42 625	9.50 709	0.40 615	0.41 629	0.36 585	0.35 578

MSC_U_SF_DS_RVC	1.38 638	0.91 645	2.11 647	0.89 648	0.57 626	4.27 683	1.79 680	1.55 631	2.00 655	1.64 635	1.85 627	1.83 638	1.44 634	1.89 646	1.49 624	0.49 638	0.40 642	0.56 643	0.58 655	0.75 649	0.52 640

MeshStereo	1.38 638	0.45 570	0.58 419	0.45 445	0.35 527	1.63 635	0.60 567	2.07 661	1.43 622	4.49 687	3.32 669	4.67 678	2.08 662	2.08 652	1.32 613	0.36 608	0.36 632	0.37 606	0.32 600	0.32 561	0.34 574
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
AAGNet	1.40 640	0.20 231	0.52 366	0.45 445	0.26 332	0.29 136	0.29 222	0.67 278	0.71 337	0.97 537	0.86 390	0.66 390	0.60 435	0.66 373	19.98 702	0.17 332	0.11 192	0.19 377	0.15 293	0.20 426	0.13 183

RainbowNet	1.42 641	1.53 672	1.31 608	1.93 677	1.46 670	1.52 630	1.03 642	1.67 648	1.55 631	1.23 606	1.59 612	1.54 627	1.21 619	1.40 612	1.03 584	1.70 676	0.70 666	1.82 672	0.80 667	2.11 678	1.22 669

ACVNet-4b	1.43 642	1.34 665	1.28 602	1.95 678	1.60 672	1.93 650	0.77 613	1.59 640	1.64 642	1.05 567	1.60 613	2.10 648	0.92 582	1.79 641	0.84 542	1.76 678	0.35 630	2.03 678	0.67 659	2.16 679	1.18 668

FCDSN-DC	1.43 642	0.57 608	0.69 479	0.74 640	0.59 628	1.42 621	0.65 583	1.40 609	1.41 618	3.31 682	4.42 684	4.57 677	3.01 678	1.70 636	1.19 606	0.46 631	0.42 646	0.48 634	0.47 640	0.51 628	0.51 638
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
EDNetEfficient	1.47 644	0.82 636	6.28 679	0.48 498	0.40 558	0.73 491	0.83 624	0.95 435	2.77 671	3.48 684	1.95 631	1.64 633	2.12 663	1.42 616	3.84 675	0.21 454	0.19 516	0.21 458	0.21 489	0.43 608	0.42 608

SGM+DAISY	1.52 645	0.99 650	1.61 634	1.01 653	1.02 661	1.86 649	1.19 653	1.49 623	1.38 616	2.96 676	3.00 663	2.79 660	1.94 656	1.88 644	1.62 629	0.98 664	0.97 686	0.91 661	0.91 672	0.94 656	0.99 663

ACVNet_1	1.55 646	1.36 666	1.35 612	1.96 679	1.63 673	1.83 648	0.96 639	2.09 662	1.85 651	1.43 624	1.54 607	2.31 652	1.68 650	1.42 616	1.18 604	1.76 678	0.51 658	2.05 680	0.59 656	2.24 682	1.30 673

ADCS	1.60 647	0.70 624	4.02 668	0.61 608	0.53 617	1.31 613	1.11 646	1.71 650	1.86 652	1.97 653	1.68 616	1.51 624	1.46 635	2.07 651	9.20 690	0.34 599	0.32 618	0.33 593	0.36 613	0.45 612	0.46 624

AnyNet_C01	1.63 648	1.16 659	7.38 681	0.65 620	0.56 622	2.25 656	1.53 669	1.53 628	1.46 626	1.71 642	1.95 631	1.83 638	1.41 632	2.48 665	4.42 679	0.33 590	0.32 618	0.32 588	0.34 609	0.45 612	0.50 634

DispFullNet	1.64 649	2.64 692	3.14 662	2.57 686	1.78 679	1.32 614	0.55 546	1.42 616	1.45 624	1.89 649	1.48 602	1.55 628	2.35 668	2.08 652	1.12 601	0.60 651	0.19 516	2.33 683	0.73 663	2.35 683	1.30 673

FC-DCNN	1.67 650	0.53 591	0.68 470	0.62 612	0.49 605	1.62 634	0.71 594	1.77 655	1.55 631	4.73 690	4.66 686	5.82 686	3.94 684	2.13 654	1.42 617	0.47 634	0.42 646	0.47 629	0.46 636	0.48 619	0.47 627

FC-DCNN v2	1.74 651	0.53 591	0.68 470	0.62 612	0.49 605	1.67 638	0.71 594	1.85 657	1.57 633	4.84 691	5.01 688	6.42 690	3.92 683	2.24 659	1.43 619	0.47 634	0.42 646	0.47 629	0.46 636	0.48 619	0.47 627

ACVNet_2	1.74 651	1.30 664	1.62 635	1.81 672	1.63 673	2.28 657	1.34 663	2.35 667	2.64 669	1.82 646	2.55 651	2.99 663	1.71 651	1.67 633	1.20 607	1.48 674	0.59 663	1.81 671	0.71 662	2.09 677	1.29 672

ELAS_RVC	1.76 653	0.64 619	1.20 592	0.74 640	0.59 628	2.18 655	2.53 689	2.10 663	2.85 673	3.46 683	3.41 672	3.12 666	4.11 685	2.69 670	2.53 661	0.54 646	0.47 655	0.51 641	0.48 644	0.55 635	0.55 643
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.77 654	0.64 619	1.10 583	0.72 638	0.58 627	3.37 677	1.76 678	2.54 670	2.57 667	3.77 685	3.96 678	2.83 661	3.44 681	2.34 663	2.73 663	0.53 643	0.47 655	0.50 639	0.48 644	0.55 635	0.55 643
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-7	1.96 655	1.24 661	1.52 624	1.28 665	1.06 665	2.92 671	1.64 674	3.32 677	3.05 676	2.28 661	3.32 669	3.19 668	2.38 669	3.39 675	2.49 660	1.02 665	0.92 680	1.06 663	1.04 678	1.05 660	0.99 663

IMH-64-1	1.96 655	1.64 677	1.26 598	2.26 683	1.91 682	2.30 658	1.35 664	2.99 673	2.29 659	1.70 640	2.79 660	2.47 655	1.66 648	2.33 661	1.95 639	2.07 682	0.74 669	2.44 684	1.04 678	2.40 684	1.59 680

IMH-64	1.96 655	1.64 677	1.26 598	2.26 683	1.91 682	2.30 658	1.35 664	2.99 673	2.29 659	1.70 640	2.79 660	2.47 655	1.66 648	2.33 661	1.95 639	2.07 682	0.74 669	2.44 684	1.04 678	2.40 684	1.59 680

RTS	2.03 658	1.03 654	11.50 687	0.68 629	0.63 634	2.71 662	1.56 671	1.55 631	2.32 661	1.93 650	2.57 653	1.32 594	1.32 626	5.20 686	4.30 677	0.31 577	0.23 554	0.29 571	0.30 587	0.41 602	0.40 599

RTSA	2.03 658	1.03 654	11.50 687	0.68 629	0.63 634	2.71 662	1.56 671	1.55 631	2.32 661	1.93 650	2.57 653	1.32 594	1.32 626	5.20 686	4.30 677	0.31 577	0.23 554	0.29 571	0.30 587	0.41 602	0.40 599

MonStereo1	2.06 660	1.51 670	1.56 628	1.85 675	1.70 678	2.84 668	0.78 617	2.52 669	3.49 679	2.33 662	4.36 683	3.41 673	2.72 673	2.32 660	1.83 636	1.32 673	0.55 659	1.66 669	0.88 670	1.94 672	1.70 684

PWCK	2.06 660	1.75 680	4.11 670	1.69 670	0.93 651	3.13 675	2.86 692	2.18 665	2.41 665	2.38 664	2.33 642	2.22 650	1.85 655	3.52 677	2.20 654	1.65 675	0.73 667	1.52 668	0.83 669	1.81 668	1.02 666

Dean	2.07 662	1.39 667	1.69 640	2.17 681	1.83 681	2.75 665	1.28 658	3.49 681	3.80 683	2.13 655	3.30 668	3.18 667	1.98 659	1.78 640	1.72 632	1.73 677	0.79 677	1.99 674	0.91 672	2.17 680	1.34 676

WAO-6	2.11 663	1.52 671	1.25 597	1.73 671	1.69 677	2.72 664	1.62 673	3.15 675	3.64 680	2.01 654	3.28 667	3.52 675	2.20 667	2.59 668	2.48 659	1.31 672	0.92 680	2.04 679	1.22 688	1.89 671	1.35 677

IMH	2.15 664	1.66 679	1.29 603	2.25 682	1.92 684	2.87 669	1.33 662	3.25 676	3.04 675	1.87 648	3.33 671	3.00 664	2.03 661	2.80 671	1.95 639	2.09 684	0.78 674	2.45 686	1.05 681	2.44 686	1.62 683

DStereoFS	2.16 665	0.91 645	1.29 603	0.84 646	0.72 645	3.56 678	0.95 636	2.01 659	2.03 656	1.65 637	2.06 638	2.73 658	13.30 698	4.76 685	1.95 639	0.47 634	0.33 623	0.84 658	0.49 647	0.95 657	1.42 678

LVE	2.20 666	1.47 669	1.44 621	2.06 680	1.80 680	2.79 667	1.77 679	2.96 672	3.94 685	1.95 652	4.29 682	3.47 674	1.97 657	2.48 665	1.85 637	2.06 681	0.88 678	2.06 681	1.13 683	2.17 680	1.53 679

MADNet+	2.28 667	2.56 689	10.82 685	1.25 664	0.96 654	2.77 666	1.44 668	2.34 666	1.76 646	1.36 619	1.78 623	1.84 640	1.74 652	6.33 689	4.57 680	0.67 653	0.66 665	0.59 646	0.54 654	0.84 651	0.81 655

DStereoSA	2.42 668	0.66 622	2.95 657	0.89 648	1.12 667	1.75 645	6.75 695	1.53 628	1.63 641	1.28 615	8.81 697	0.99 522	10.14 691	1.68 634	3.37 670	0.44 629	0.34 627	0.64 648	0.68 661	1.21 664	1.60 682

KSHMR	2.64 669	1.96 683	1.86 643	2.69 690	2.44 688	2.88 670	2.04 684	3.46 680	6.31 689	2.51 668	3.27 666	3.39 672	1.97 657	2.59 668	2.08 650	2.48 689	1.41 690	2.80 693	1.51 692	2.98 692	2.09 688

notaker	2.87 670	2.31 687	2.01 645	3.03 692	2.60 693	2.94 672	1.82 681	3.43 679	3.06 677	2.89 672	4.21 681	6.15 689	2.71 672	3.42 676	2.90 665	2.67 692	1.18 688	3.00 695	1.67 693	3.13 693	2.26 690

WAO-8	3.00 671	1.60 674	1.52 624	1.82 673	1.65 675	5.57 685	1.35 664	4.65 689	12.37 696	2.89 672	4.04 679	4.89 681	2.78 674	3.73 679	2.44 656	1.29 670	0.93 682	2.00 675	1.16 685	2.02 675	1.23 670

Venus	3.00 671	1.60 674	1.52 624	1.82 673	1.65 675	5.57 685	1.35 664	4.65 689	12.37 696	2.89 672	4.04 679	4.89 681	2.78 674	3.73 679	2.44 656	1.29 670	0.93 682	2.00 675	1.16 685	2.02 675	1.23 670

JetBlue	3.02 673	1.39 667	7.91 682	1.17 662	1.49 671	8.53 689	7.94 696	2.82 671	1.98 654	2.15 659	2.69 658	3.32 671	3.01 678	6.66 690	3.81 674	0.79 655	0.78 674	0.75 652	0.76 665	1.04 659	1.33 675

ktn	3.02 673	2.27 686	1.85 642	2.89 691	2.54 692	3.72 679	2.14 686	3.79 685	5.33 687	2.82 671	5.09 689	5.95 687	2.54 671	3.34 674	2.58 662	2.65 691	1.44 691	2.78 692	2.03 695	2.61 689	2.10 689

U	3.17 675	0.17 97	0.35 135	0.41 319	0.71 643	57.93 722	0.20 44	0.43 101	0.39 161	0.26 77	0.23 43	0.23 59	0.22 91	0.26 5	0.22 64	0.16 284	0.10 68	0.74 651	0.13 224	0.13 133	0.11 59

TorneroNet-64	3.54 676	1.89 681	1.59 630	2.62 689	2.29 686	6.88 688	1.72 677	4.72 691	11.88 694	2.43 666	5.46 692	8.16 692	2.80 676	4.13 683	3.03 666	2.25 687	0.75 671	2.57 688	1.09 682	2.65 690	1.84 686

MultiAttention	3.62 677	0.25 392	0.65 455	0.56 586	0.34 520	23.66 702	2.61 690	1.65 646	1.14 573	0.82 428	1.83 625	1.13 572	0.42 334	35.16 715	0.72 518	0.18 375	0.12 269	0.23 494	0.23 526	0.35 579	0.33 570

UNDER WATER	3.63 678	2.12 685	4.11 670	3.17 693	2.51 690	3.77 681	2.45 688	3.53 682	13.66 699	2.98 677	2.92 662	5.75 685	4.13 686	3.85 681	3.75 673	2.84 693	1.11 687	2.71 691	1.41 690	3.26 695	2.50 692

UNDER WATER-64	3.72 679	2.07 684	4.57 673	3.30 695	2.52 691	5.61 687	2.63 691	3.67 683	12.27 695	3.09 679	2.66 657	5.99 688	4.74 688	3.93 682	3.57 671	2.54 690	1.24 689	2.65 689	1.48 691	3.21 694	2.62 693

light-stereo	4.16 680	1.10 658	14.81 691	10.11 702	7.60 697	3.03 673	0.68 587	3.75 684	2.81 672	5.31 693	5.96 693	9.76 696	1.47 637	7.39 694	1.47 623	1.22 669	1.45 692	0.66 649	0.78 666	1.84 669	2.07 687

MADNet++	4.18 681	2.72 694	4.00 667	3.80 697	3.44 696	4.72 684	4.05 694	4.01 686	3.74 681	4.52 688	5.14 690	4.20 676	4.89 689	7.04 692	6.39 684	3.79 695	3.70 699	3.27 697	2.70 698	3.68 697	3.74 697

xyz-stereo	4.31 682	0.17 97	61.72 723	0.35 120	0.16 12	13.86 697	0.38 397	0.61 232	0.69 326	1.05 567	3.09 664	0.77 450	0.88 573	1.24 589	0.46 406	0.13 102	0.10 68	0.16 238	0.12 179	0.13 133	0.11 59

TorneroNet	4.49 683	1.92 682	1.65 638	2.60 688	2.29 686	14.95 698	1.86 682	4.86 692	19.56 712	3.10 680	7.52 696	7.00 691	2.90 677	4.48 684	3.66 672	2.24 686	0.78 674	2.68 690	1.14 684	2.79 691	1.80 685

MANE	4.73 684	0.54 598	0.77 513	0.69 632	0.60 631	10.35 691	1.67 675	8.68 695	12.66 698	6.90 696	9.43 698	11.59 698	10.59 695	8.26 695	8.41 688	0.51 641	0.45 652	0.48 634	1.02 676	0.50 625	0.50 634

SGM-ForestM	4.73 684	0.34 514	1.05 578	0.46 470	0.28 403	10.26 690	3.48 693	4.52 687	5.16 686	8.68 698	7.48 695	18.87 708	10.80 696	11.26 698	10.01 692	0.32 582	0.34 627	0.32 588	0.32 600	0.29 541	0.30 548

LSM	4.83 686	0.83 639	11.23 686	0.76 643	56.73 719	1.10 587	1.18 652	1.35 598	1.70 645	2.13 655	2.34 644	1.34 602	1.19 618	1.52 625	1.23 608	0.34 599	0.50 657	0.39 612	0.47 640	0.51 628	9.82 701

LE_ROB	4.86 687	0.27 445	9.43 683	0.45 445	0.24 261	1.61 633	0.96 639	2.05 660	17.75 708	16.36 710	4.84 687	5.17 683	19.48 710	2.05 649	15.49 698	0.17 332	0.15 414	0.16 238	0.16 324	0.20 426	0.19 395

DPSimNet_ROB	5.19 688	2.71 693	18.56 695	2.59 687	2.49 689	4.25 682	10.93 698	3.33 678	3.93 684	5.02 692	4.52 685	5.74 684	10.18 692	5.44 688	8.79 689	2.40 688	2.47 695	2.48 687	2.54 696	2.56 688	2.87 694

JetRed	5.38 689	6.17 696	12.68 690	2.38 685	2.85 694	12.60 695	11.17 699	4.60 688	3.74 681	3.87 686	3.85 675	4.83 679	4.13 686	6.81 691	12.18 695	2.18 685	2.95 697	2.19 682	1.98 694	3.49 696	3.01 695

tt	6.21 690	0.22 304	5.88 678	3.55 696	2.07 685	11.25 694	19.19 702	11.84 699	5.47 688	2.71 670	2.18 640	4.87 680	6.25 690	3.71 678	7.09 686	8.31 703	11.17 711	4.91 700	5.39 704	5.72 699	2.42 691

coex-ft	6.50 691	1.57 673	87.99 724	0.49 510	0.38 545	1.41 620	1.21 654	1.21 544	7.96 691	12.14 700	2.78 659	2.74 659	3.83 682	1.30 604	3.19 668	0.24 515	0.23 554	0.27 551	0.24 541	0.48 619	0.40 599

HanzoNet	6.97 692	2.57 690	4.66 674	3.29 694	2.96 695	3.75 680	2.35 687	5.08 693	7.11 690	14.46 709	13.06 702	17.69 704	22.95 712	13.72 700	6.61 685	4.36 696	1.96 694	3.14 696	2.59 697	3.88 698	3.19 696

TCMNet-wrong-test	9.08 693	10.58 700	9.58 684	19.64 704	17.64 703	12.69 696	8.93 697	13.77 703	2.58 668	4.67 689	5.19 691	14.57 700	11.02 697	7.21 693	9.81 691	5.58 702	0.89 679	3.76 698	3.10 699	10.41 704	10.02 702

EDNetEfficientorigin	9.96 694	1.17 660	175.17 725	0.49 510	0.37 538	1.13 596	0.74 607	1.27 570	2.70 670	3.16 681	2.49 649	2.28 651	2.15 664	1.88 644	2.27 655	0.21 454	0.19 516	0.25 523	0.20 467	0.54 633	0.53 642

ASD4	10.37 695	9.12 699	17.90 693	7.49 699	10.02 698	16.90 699	28.93 706	11.05 698	8.53 692	7.42 697	7.41 694	8.91 693	10.32 693	11.44 699	20.38 703	4.52 697	4.58 700	5.68 704	5.04 702	5.72 699	6.02 699

DGTPSM_ROB	12.12 696	8.03 697	21.12 697	8.97 700	16.81 701	10.68 692	30.77 707	9.14 696	15.23 701	6.55 694	15.49 709	9.02 694	15.13 700	9.26 696	21.71 705	4.58 698	8.60 702	5.07 701	9.26 705	5.88 701	11.06 703

DPSMNet_ROB	12.13 697	8.03 697	21.13 698	9.02 701	16.82 702	10.68 692	30.78 708	9.15 697	15.24 702	6.56 695	15.50 710	9.02 694	15.13 700	9.28 697	21.71 705	4.59 699	8.60 702	5.08 702	9.26 705	5.89 702	11.06 703

USTest	12.98 698	14.10 701	19.89 696	16.19 703	14.95 700	20.69 701	31.85 709	16.52 704	10.99 693	8.83 699	9.55 699	13.88 699	10.36 694	16.06 701	21.35 704	3.19 694	4.82 701	5.08 702	5.36 703	8.77 703	7.20 700

BEATNet-Init1	15.65 699	1.62 676	54.26 722	0.75 642	0.56 622	37.03 714	13.39 701	13.20 700	14.59 700	29.41 720	29.29 720	47.69 723	21.87 711	26.91 712	19.58 701	0.43 628	0.39 639	0.47 629	0.47 640	0.52 631	0.52 640

Selective-IGEV-i1pa	15.72 700	22.55 710	18.18 694	1.88 676	0.97 655	29.25 713	11.89 700	25.83 715	20.69 713	20.14 711	22.94 711	28.39 713	23.24 713	29.37 713	18.71 700	12.83 709	3.29 698	6.89 705	1.18 687	2.01 674	14.15 710

iinet-test	16.76 701	17.54 702	22.91 700	19.68 705	18.39 704	24.34 703	34.09 711	20.39 705	15.46 703	12.61 701	12.84 700	18.06 706	15.24 703	19.55 702	24.17 707	8.84 705	8.72 704	8.93 707	9.26 705	12.70 705	11.43 706

IINet	16.76 701	17.54 702	22.91 700	19.68 705	18.39 704	24.34 703	34.08 710	20.39 705	15.46 703	12.61 701	12.85 701	18.06 706	15.24 703	19.55 702	24.17 707	8.84 705	8.72 704	8.93 707	9.26 705	12.70 705	11.43 706

DPSM_ROB	17.80 703	18.60 705	24.24 706	20.89 708	19.49 706	25.83 706	36.10 713	21.62 712	16.41 706	13.46 704	14.26 707	19.11 709	16.15 705	20.74 705	25.59 710	9.37 707	9.23 707	9.47 709	9.81 709	13.47 707	12.09 708

DPSM	17.80 703	18.60 705	24.24 706	20.89 708	19.49 706	25.83 706	36.10 713	21.62 712	16.41 706	13.46 704	14.26 707	19.11 709	16.15 705	20.74 705	25.59 710	9.37 707	9.23 707	9.47 709	9.81 709	13.47 707	12.09 708

DLNR-FE	20.09 705	36.45 714	38.39 710	170.32 727	60.71 720	0.23 45	0.20 44	13.60 702	0.40 176	0.45 238	0.66 291	0.42 235	0.21 77	0.64 351	0.32 267	5.49 700	0.10 68	0.15 201	0.11 141	72.83 725	0.13 183

DLNR_Zeroshot_test	20.12 706	36.36 713	38.38 709	170.13 726	62.28 721	0.22 32	0.20 44	13.43 701	0.40 176	0.45 238	0.66 291	0.42 235	0.21 77	0.64 351	0.32 267	5.57 701	0.10 68	0.15 201	0.11 141	72.31 724	0.13 183

LRCNet_RVC	21.27 707	31.14 712	21.46 699	28.97 711	23.77 709	3.11 674	0.62 571	20.94 710	1.64 642	25.57 712	28.13 714	21.96 711	14.74 699	21.99 711	16.44 699	29.16 721	14.92 712	33.57 719	31.28 718	29.67 720	26.33 717

HaxPig	31.93 708	37.19 715	34.22 708	24.41 710	24.94 710	18.53 700	20.18 703	21.15 711	28.84 715	35.74 721	38.86 721	26.18 712	28.75 715	33.85 714	34.15 715	35.89 722	38.80 723	37.79 720	40.52 721	39.33 721	39.33 722

Anonymous_1	33.12 709	18.23 704	23.86 702	20.53 707	21.18 708	25.45 705	35.84 712	22.44 714	15.68 705	13.41 703	13.70 706	18.00 705	15.15 702	20.31 704	24.47 709	14.56 713	8.84 706	66.24 723	117.79 724	155.41 728	11.40 705

RAFT-FEzeroshot	35.76 710	37.39 717	48.55 716	42.39 718	39.44 717	51.96 717	72.92 721	43.38 720	32.90 718	26.87 714	28.06 712	38.42 717	32.28 716	41.59 721	51.51 722	18.73 717	18.58 715	19.11 712	19.75 712	27.12 713	24.33 713

RAFT-FE	35.76 710	37.39 717	48.55 716	42.39 718	39.44 717	51.96 717	72.92 721	43.38 720	32.90 718	26.87 714	28.06 712	38.42 717	32.28 716	41.59 721	51.51 722	18.73 717	18.58 715	19.11 712	19.75 712	27.12 713	24.33 713

CasAABBNet	35.77 712	37.38 716	48.59 718	42.20 715	39.23 713	51.95 715	72.92 721	43.36 719	33.03 721	26.93 717	28.31 715	38.43 719	32.32 718	41.58 719	51.50 721	18.71 714	18.58 715	19.11 712	19.75 712	27.11 712	24.33 713

Hybrid-DGEV	35.79 713	37.44 720	48.86 721	42.22 716	39.24 714	52.03 720	72.89 720	43.41 722	32.74 716	26.76 713	28.72 717	38.35 716	32.61 719	41.58 719	51.39 718	18.72 716	18.56 714	19.14 715	19.80 716	27.10 711	24.25 711

FlowAnything	35.84 714	37.49 721	48.69 719	42.17 714	39.26 715	51.95 715	72.95 724	43.35 718	33.23 722	26.92 716	28.67 716	38.55 721	32.78 721	41.53 718	51.47 720	18.71 714	18.59 718	19.17 717	19.88 717	27.07 710	24.26 712

Selective-RAFT-Error	35.87 715	37.42 719	48.73 720	42.24 717	39.28 716	52.00 719	72.87 719	43.41 722	32.95 720	26.97 718	28.72 717	38.71 722	33.15 722	41.59 721	51.42 719	18.77 719	18.60 719	19.14 715	19.78 715	27.19 715	24.42 716

xxxxx1	36.77 716	19.69 707	24.00 703	62.46 721	66.77 722	27.30 709	39.89 715	20.40 707	18.80 709	14.18 706	13.11 703	17.29 701	17.30 707	21.62 708	27.81 712	13.61 710	18.98 720	111.36 726	133.25 725	28.84 717	38.64 719

tt_ll	36.77 716	19.69 707	24.00 703	62.46 721	66.77 722	27.30 709	39.89 715	20.40 707	18.80 709	14.18 706	13.11 703	17.29 701	17.30 707	21.62 708	27.81 712	13.61 710	18.98 720	111.36 726	133.25 725	28.84 717	38.64 719

ff	36.77 716	19.69 707	24.00 703	62.46 721	66.77 722	27.30 709	39.89 715	20.40 707	18.80 709	14.18 706	13.11 703	17.29 701	17.30 707	21.62 708	27.81 712	13.61 710	18.98 720	111.36 726	133.25 725	28.84 717	38.64 719

MEDIAN_ROB	37.35 719	40.72 724	40.37 712	32.26 712	31.80 711	27.29 708	25.02 704	29.47 716	33.43 723	41.99 725	41.60 723	33.48 714	34.37 723	39.66 717	36.94 716	43.49 724	43.96 725	44.07 722	43.35 723	41.32 723	42.43 724

AVERAGE_ROB	37.53 720	40.05 723	40.01 711	34.74 713	33.76 712	28.46 712	25.14 705	32.31 717	34.08 724	41.20 724	40.52 722	34.51 715	34.78 724	39.11 716	37.48 717	42.68 723	43.32 724	43.80 721	42.99 722	40.42 722	41.31 723

LSM0	38.96 721	37.52 722	48.37 715	43.79 720	91.31 725	52.31 721	72.38 718	43.71 724	32.75 717	27.16 719	28.73 719	38.51 720	32.63 720	41.75 724	51.59 724	18.85 720	18.43 713	19.09 711	19.60 711	27.21 716	33.44 718

PML	40.49 722	30.31 711	12.46 689	7.19 698	14.30 699	91.44 725	212.44 728	7.73 694	23.24 714	74.44 727	185.05 728	49.81 724	25.78 714	21.34 707	12.84 696	8.71 704	2.93 696	8.43 706	3.24 700	13.77 709	4.45 698

RSGM-EC	74.49 723	61.53 725	40.38 713	97.66 724	92.09 726	73.48 723	113.87 725	59.44 725	38.62 725	39.84 722	49.02 724	90.35 725	61.68 725	138.81 725	126.03 726	92.92 725	53.83 726	94.52 724	37.88 719	81.03 726	46.84 725

acva	74.49 723	61.53 725	40.38 713	97.66 724	92.09 726	73.48 723	113.87 725	59.44 725	38.62 725	39.84 722	49.02 724	90.35 725	61.68 725	138.81 725	126.03 726	92.92 725	53.83 726	94.52 724	37.88 719	81.03 726	46.84 725

Selective-IGEV-i16pa	80.76 725	120.64 727	16.47 692	1.09 659	0.67 639	181.14 727	2.07 685	155.24 728	142.81 728	57.79 726	156.23 726	108.46 727	171.50 728	201.35 728	101.88 725	96.20 727	1.70 693	2.81 694	0.33 606	1.06 661	95.73 727

test_example2	176.82 726	204.75 728	198.54 726	188.58 728	191.23 728	151.28 726	169.77 727	97.63 727	125.81 727	179.94 728	183.74 727	158.20 728	139.14 727	192.16 727	198.12 728	203.48 728	236.37 728	163.71 729	173.22 728	217.79 729	162.95 728

ccccc	428.22 727	430.66 729	522.50 727	506.24 729	500.20 729	349.93 728	338.04 729	384.19 729	297.84 729	330.97 729	382.26 729	370.48 729	442.91 729	498.75 729	555.79 729	557.84 729	430.47 729	334.14 730	290.91 729	547.74 730	492.55 729

GS-Stereo							0.29 222	0.50 161	0.29 70	0.30 128	0.29 104	0.23 59	0.20 63	0.33 66	0.22 64	0.16 284	0.09 18	0.13 97	0.10 69	0.14 186	0.13 183

STTRV1_RVC		0.60 615		0.67 624	0.81 647	1.12 594	0.63 576	1.37 604	1.12 560	0.98 540	1.34 576	1.08 553	0.95 589	1.28 596	0.90 555	0.57 649	0.25 571	0.44 623	0.39 620	0.60 641	0.41 604

FADE		2.54 688		1.04 657	1.00 659													21.24 718		0.63 644

Low-res two-view benchmark