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

Foundation-i32	0.23 1	0.18 3	0.35 3	0.35 3	0.17 1	0.25 15	0.22 41	0.49 16	0.18 1	0.23 2	0.17 2	0.37 120	0.31 85	0.32 1	0.24 8	0.16 106	0.12 57	0.13 1	0.11 11	0.14 35	0.13 3

BLMT-Stereo	0.23 1	0.15 1	0.37 7	0.41 78	0.26 118	0.23 14	0.24 71	0.37 9	0.29 19	0.22 1	0.28 31	0.22 5	0.20 6	0.35 6	0.29 89	0.12 6	0.11 22	0.16 101	0.16 244	0.13 7	0.14 26

PSi22a	0.24 3	0.18 3	0.32 1	0.35 3	0.19 9	0.25 15	0.20 17	0.57 34	0.20 2	0.24 8	0.16 1	0.39 133	0.31 85	0.32 1	0.23 1	0.16 106	0.12 57	0.13 1	0.12 54	0.13 7	0.15 70

mm1	0.25 4	0.20 27	0.38 8	0.39 45	0.24 64	0.25 15	0.20 17	0.49 16	0.34 41	0.23 2	0.27 21	0.40 144	0.22 18	0.47 53	0.24 8	0.13 19	0.12 57	0.14 17	0.11 11	0.13 7	0.15 70

PipStereo	0.25 4	0.18 3	0.35 3	0.36 8	0.19 9	0.20 7	0.20 17	0.62 54	0.24 7	0.23 2	0.19 4	0.45 174	0.34 112	0.39 15	0.25 19	0.14 39	0.12 57	0.13 1	0.11 11	0.13 7	0.15 70

PSi22b	0.25 4	0.18 3	0.35 3	0.36 8	0.19 9	0.20 7	0.20 17	0.59 39	0.25 12	0.23 2	0.19 4	0.45 174	0.34 112	0.38 12	0.25 19	0.14 39	0.12 57	0.13 1	0.12 54	0.13 7	0.15 70

DepthFocus	0.25 4	0.19 13	0.40 24	0.38 31	0.28 177	0.21 9	0.22 41	0.36 7	0.24 7	0.29 23	0.35 62	0.20 4	0.22 18	0.39 15	0.23 1	0.18 209	0.14 250	0.21 333	0.20 379	0.17 156	0.13 3

S2M2_XL	0.25 4	0.25 157	0.43 43	0.36 8	0.24 64	0.16 3	0.18 4	0.34 1	0.24 7	0.29 23	0.41 87	0.24 16	0.23 24	0.32 1	0.27 56	0.20 315	0.18 430	0.18 205	0.16 244	0.18 208	0.15 70
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DF_test	0.26 9	0.18 3	0.39 15	0.41 78	0.30 222	0.11 1	0.26 92	0.41 10	0.37 67	0.31 45	0.35 62	0.22 5	0.25 30	0.41 29	0.25 19	0.19 261	0.13 155	0.16 101	0.15 199	0.21 359	0.19 235

small-0shot	0.26 9	0.19 13	0.43 43	0.36 8	0.23 48	0.22 12	0.41 305	0.43 12	0.20 2	0.29 23	0.46 126	0.18 2	0.21 12	0.39 15	0.25 19	0.16 106	0.11 22	0.18 205	0.15 199	0.15 77	0.14 26

testmc14	0.26 9	0.18 3	0.41 33	0.38 31	0.20 16	0.42 103	0.29 128	0.43 12	0.26 13	0.30 33	0.34 56	0.32 72	0.30 77	0.34 4	0.32 140	0.13 19	0.11 22	0.13 1	0.10 1	0.14 35	0.14 26

derf	0.26 9	0.22 60	0.42 38	0.42 92	0.24 64	0.26 20	0.19 9	0.52 22	0.37 67	0.27 12	0.26 17	0.39 133	0.21 12	0.49 71	0.24 8	0.14 39	0.13 155	0.14 17	0.12 54	0.12 1	0.16 128

mm2	0.26 9	0.20 27	0.38 8	0.39 45	0.24 64	0.25 15	0.20 17	0.53 24	0.34 41	0.23 2	0.27 21	0.40 144	0.22 18	0.47 53	0.24 8	0.13 19	0.12 57	0.14 17	0.11 11	0.13 7	0.15 70

LACA1	0.26 9	0.21 43	0.40 24	0.35 3	0.18 6	0.31 39	0.27 106	0.52 22	0.26 13	0.31 45	0.22 7	0.25 21	0.32 98	0.48 64	0.26 35	0.16 106	0.12 57	0.14 17	0.12 54	0.15 77	0.13 3

FoundationStereo	0.26 9	0.23 83	0.41 33	0.40 64	0.24 64	0.32 43	0.22 41	0.43 12	0.24 7	0.31 45	0.25 11	0.30 54	0.32 98	0.36 7	0.27 56	0.16 106	0.12 57	0.15 55	0.11 11	0.13 7	0.14 26

qqai	0.27 16	0.22 60	0.44 55	0.42 92	0.23 48	0.28 27	0.19 9	0.64 57	0.37 67	0.27 12	0.25 11	0.42 156	0.21 12	0.49 71	0.25 19	0.15 71	0.13 155	0.14 17	0.12 54	0.12 1	0.16 128

MSE-Stereo	0.27 16	0.20 27	0.44 55	0.38 31	0.26 118	0.39 75	0.20 17	0.55 30	0.38 73	0.30 33	0.34 56	0.29 47	0.19 2	0.49 71	0.25 19	0.14 39	0.12 57	0.15 55	0.12 54	0.14 35	0.15 70

GeoVLM	0.27 16	0.20 27	0.38 8	0.39 45	0.24 64	0.35 53	0.20 17	0.53 24	0.33 35	0.30 33	0.27 21	0.40 144	0.26 37	0.47 53	0.28 70	0.13 19	0.12 57	0.13 1	0.11 11	0.13 7	0.15 70

BridgeDepth_RVC	0.27 16	0.20 27	0.40 24	0.34 2	0.19 9	0.46 137	0.19 9	0.59 39	0.28 16	0.30 33	0.29 36	0.26 28	0.32 98	0.45 45	0.30 106	0.17 157	0.11 22	0.13 1	0.12 54	0.15 77	0.13 3
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.27 16	0.20 27	0.38 8	0.39 45	0.24 64	0.35 53	0.20 17	0.53 24	0.33 35	0.30 33	0.27 21	0.39 133	0.26 37	0.47 53	0.28 70	0.13 19	0.12 57	0.14 17	0.11 11	0.13 7	0.15 70

HiDET	0.27 16	0.19 13	0.39 15	0.39 45	0.24 64	0.30 35	0.21 31	0.60 44	0.35 51	0.27 12	0.30 41	0.33 84	0.25 30	0.50 85	0.32 140	0.14 39	0.12 57	0.14 17	0.11 11	0.13 7	0.16 128

MLG-Stereo_test2	0.27 16	0.22 60	0.40 24	0.39 45	0.24 64	0.35 53	0.18 4	0.58 35	0.23 5	0.28 18	0.24 10	0.34 95	0.19 2	0.79 213	0.24 8	0.16 106	0.11 22	0.15 55	0.11 11	0.13 7	0.14 26

VeloStereo	0.28 23	0.20 27	0.43 43	0.39 45	0.27 136	0.17 4	0.15 1	0.34 1	0.33 35	0.33 60	0.27 21	0.39 133	0.28 59	0.47 53	0.28 70	0.23 421	0.22 510	0.21 333	0.19 339	0.23 409	0.25 417

WAFT-Stereo (ZS)	0.28 23	0.25 157	0.34 2	0.30 1	0.25 93	0.29 31	0.26 92	0.35 4	0.29 19	0.27 12	0.33 52	0.16 1	0.28 59	0.38 12	0.32 140	0.16 106	0.20 470	0.25 480	0.34 622	0.24 442	0.25 417

LGCAT	0.28 23	0.20 27	0.38 8	0.40 64	0.24 64	0.17 4	0.21 31	0.35 4	0.29 19	0.36 90	0.27 21	0.30 54	0.26 37	0.71 174	0.28 70	0.29 553	0.23 541	0.14 17	0.17 280	0.13 7	0.23 367

MGA	0.28 23	0.20 27	0.43 43	0.38 31	0.27 136	0.44 122	0.20 17	0.51 19	0.39 78	0.30 33	0.32 46	0.31 61	0.19 2	0.49 71	0.25 19	0.15 71	0.12 57	0.15 55	0.12 54	0.14 35	0.16 128

CAR	0.28 23	0.19 13	0.44 55	0.38 31	0.26 118	0.39 75	0.20 17	0.55 30	0.38 73	0.36 90	0.34 56	0.29 47	0.19 2	0.52 91	0.26 35	0.14 39	0.12 57	0.15 55	0.12 54	0.14 35	0.15 70

LiteMatch*	0.28 23	0.20 27	0.53 126	0.39 45	0.28 177	0.31 39	0.23 57	0.55 30	0.39 78	0.30 33	0.28 31	0.35 99	0.29 65	0.47 53	0.26 35	0.15 71	0.12 57	0.15 55	0.12 54	0.14 35	0.16 128

LACA3	0.28 23	0.22 60	0.39 15	0.36 8	0.20 16	0.37 67	0.38 260	0.51 19	0.29 19	0.30 33	0.27 21	0.26 28	0.31 85	0.74 187	0.23 1	0.17 157	0.12 57	0.13 1	0.10 1	0.15 77	0.13 3

Test_v1	0.28 23	0.21 43	0.39 15	0.35 3	0.25 93	0.31 39	0.29 128	0.65 63	0.39 78	0.29 23	0.34 56	0.25 21	0.25 30	0.49 71	0.25 19	0.15 71	0.11 22	0.14 17	0.13 123	0.13 7	0.13 3

CSFM-Stereo	0.28 23	0.19 13	0.39 15	0.40 64	0.21 27	0.40 79	0.21 31	0.60 44	0.33 35	0.32 52	0.29 36	0.31 61	0.29 65	0.49 71	0.27 56	0.15 71	0.14 250	0.14 17	0.11 11	0.14 35	0.14 26

LGtest1	0.28 23	0.23 83	0.46 69	0.42 92	0.22 35	0.41 91	0.19 9	0.58 35	0.29 19	0.30 33	0.25 11	0.29 47	0.29 65	0.57 107	0.26 35	0.18 209	0.12 57	0.16 101	0.12 54	0.14 35	0.16 128

flow	0.29 33	0.20 27	0.43 43	0.39 45	0.27 136	0.17 4	0.15 1	0.34 1	0.33 35	0.33 60	0.27 21	0.39 133	0.28 59	0.57 107	0.28 70	0.23 421	0.22 510	0.21 333	0.19 339	0.23 409	0.25 417

anonymous	0.29 33	0.23 83	0.45 64	0.40 64	0.26 118	0.22 12	0.24 71	0.35 4	0.36 64	0.43 148	0.60 203	0.24 16	0.27 49	0.53 92	0.24 8	0.16 106	0.12 57	0.18 205	0.14 172	0.15 77	0.14 26

MCSU-Stereo	0.29 33	0.18 3	0.43 43	0.37 16	0.19 9	0.35 53	0.39 278	0.59 39	0.42 98	0.37 102	0.41 87	0.37 120	0.23 24	0.48 64	0.30 106	0.15 71	0.12 57	0.13 1	0.10 1	0.13 7	0.14 26

monster-pro	0.29 33	0.19 13	0.48 86	0.37 16	0.22 35	0.55 258	0.31 152	0.60 44	0.44 109	0.29 23	0.28 31	0.23 8	0.20 6	0.60 124	0.26 35	0.11 1	0.11 22	0.14 17	0.11 11	0.14 35	0.14 26

PointNet	0.29 33	0.19 13	0.40 24	0.40 64	0.23 48	0.38 73	0.28 116	0.72 98	0.40 90	0.26 10	0.32 46	0.39 133	0.22 18	0.50 85	0.27 56	0.15 71	0.13 155	0.17 155	0.12 54	0.15 77	0.14 26

LACA2	0.29 33	0.23 83	0.52 121	0.36 8	0.18 6	0.40 79	0.38 260	0.64 57	0.27 15	0.29 23	0.33 52	0.36 108	0.26 37	0.47 53	0.24 8	0.16 106	0.12 57	0.13 1	0.11 11	0.16 113	0.12 1

252Zero-FE	0.29 33	0.24 115	0.47 78	0.42 92	0.25 93	0.29 31	0.19 9	0.71 90	0.49 135	0.32 52	0.34 56	0.22 5	0.25 30	0.43 39	0.30 106	0.16 106	0.13 155	0.14 17	0.12 54	0.13 7	0.15 70

MonStereo	0.29 33	0.19 13	0.47 78	0.37 16	0.22 35	0.55 258	0.31 152	0.60 44	0.44 109	0.29 23	0.28 31	0.23 8	0.20 6	0.60 124	0.26 35	0.11 1	0.11 22	0.14 17	0.11 11	0.14 35	0.14 26

Wavelet-MonSter	0.29 33	0.21 43	0.51 113	0.41 78	0.27 136	0.26 20	0.25 80	0.51 19	0.31 28	0.37 102	0.48 135	0.28 43	0.35 123	0.54 96	0.29 89	0.11 1	0.11 22	0.14 17	0.11 11	0.13 7	0.13 3

Monster-pub-eth3d	0.29 33	0.19 13	0.48 86	0.37 16	0.22 35	0.55 258	0.31 152	0.60 44	0.44 109	0.29 23	0.29 36	0.23 8	0.21 12	0.59 120	0.26 35	0.11 1	0.11 22	0.14 17	0.11 11	0.14 35	0.14 26

IGEV	0.29 33	0.18 3	0.43 43	0.38 31	0.31 246	0.45 127	0.21 31	0.63 55	0.42 98	0.32 52	0.44 112	0.26 28	0.20 6	0.44 43	0.26 35	0.14 39	0.12 57	0.16 101	0.13 123	0.12 1	0.14 26

MLG-Stereo_test3	0.29 33	0.20 27	0.46 69	0.43 112	0.24 64	0.47 151	0.19 9	0.75 119	0.31 28	0.36 90	0.22 7	0.35 99	0.21 12	0.61 129	0.26 35	0.16 106	0.12 57	0.16 101	0.11 11	0.13 7	0.15 70

MLG-Stereo_test1	0.29 33	0.21 43	0.42 38	0.41 78	0.25 93	0.37 67	0.20 17	0.71 90	0.20 2	0.25 9	0.17 2	0.33 84	0.26 37	0.92 265	0.26 35	0.15 71	0.11 22	0.16 101	0.11 11	0.13 7	0.13 3

MonSter	0.29 33	0.19 13	0.48 86	0.37 16	0.22 35	0.55 258	0.31 152	0.60 44	0.44 109	0.29 23	0.29 36	0.23 8	0.20 6	0.60 124	0.26 35	0.11 1	0.11 22	0.14 17	0.11 11	0.14 35	0.14 26

dual_stereo	0.29 33	0.21 43	0.39 15	0.40 64	0.23 48	0.25 15	0.22 41	0.59 39	0.32 34	0.33 60	0.26 17	0.40 144	0.23 24	0.86 241	0.30 106	0.16 106	0.13 155	0.14 17	0.11 11	0.14 35	0.14 26

over-8	0.30 48	0.24 115	0.44 55	0.44 135	0.17 1	0.47 151	0.26 92	0.63 55	0.30 25	0.31 45	0.32 46	0.35 99	0.37 139	0.70 167	0.27 56	0.18 209	0.13 155	0.13 1	0.11 11	0.16 113	0.14 26

depth_test_26	0.30 48	0.20 27	0.42 38	0.37 16	0.25 93	0.21 9	0.24 71	0.41 10	0.37 67	0.31 45	0.80 275	0.28 43	0.24 27	0.49 71	0.25 19	0.22 392	0.16 367	0.18 205	0.17 280	0.19 249	0.18 189

MatchStereo	0.30 48	0.21 43	0.44 55	0.35 3	0.19 9	0.21 9	0.23 57	0.90 195	0.54 157	0.28 18	0.48 135	0.25 21	0.24 27	0.53 92	0.33 157	0.17 157	0.12 57	0.14 17	0.11 11	0.14 35	0.14 26
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
LCMNet	0.30 48	0.19 13	0.38 8	0.39 45	0.25 93	0.32 43	0.22 41	0.65 63	0.58 179	0.28 18	0.33 52	0.33 84	0.29 65	0.58 112	0.32 140	0.14 39	0.13 155	0.14 17	0.11 11	0.13 7	0.17 163

BridgeDepth	0.30 48	0.21 43	0.39 15	0.41 78	0.18 6	0.57 274	0.32 173	0.71 90	0.35 51	0.27 12	0.26 17	0.39 133	0.43 181	0.48 64	0.29 89	0.14 39	0.10 2	0.13 1	0.12 54	0.15 77	0.13 3
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LG-Stereo_L2	0.30 48	0.23 83	0.50 103	0.38 31	0.26 118	0.26 20	0.20 17	0.84 163	0.31 28	0.31 45	0.26 17	0.25 21	0.26 37	0.94 270	0.23 1	0.15 71	0.12 57	0.16 101	0.12 54	0.14 35	0.13 3

over v1	0.31 54	0.25 157	0.44 55	0.44 135	0.17 1	0.49 176	0.26 92	0.64 57	0.31 28	0.32 52	0.31 45	0.35 99	0.42 172	0.72 178	0.31 125	0.18 209	0.12 57	0.13 1	0.11 11	0.16 113	0.14 26

over-9	0.31 54	0.25 157	0.45 64	0.44 135	0.17 1	0.46 137	0.26 92	0.64 57	0.30 25	0.31 45	0.32 46	0.35 99	0.38 148	0.70 167	0.27 56	0.18 209	0.12 57	0.13 1	0.11 11	0.16 113	0.14 26

asda	0.31 54	0.24 115	0.51 113	0.39 45	0.24 64	0.43 113	0.33 183	0.68 74	0.40 90	0.39 127	0.44 112	0.27 34	0.35 123	0.55 99	0.31 125	0.12 6	0.10 2	0.14 17	0.11 11	0.14 35	0.13 3

4.5_new	0.31 54	0.25 157	0.46 69	0.38 31	0.24 64	0.52 223	0.36 233	0.65 63	0.35 51	0.48 183	0.43 102	0.27 34	0.27 49	0.42 34	0.26 35	0.14 39	0.10 2	0.15 55	0.13 123	0.17 156	0.15 70

4.5w-stereo	0.31 54	0.25 157	0.46 69	0.38 31	0.24 64	0.52 223	0.36 233	0.65 63	0.35 51	0.48 183	0.43 102	0.27 34	0.27 49	0.42 34	0.26 35	0.14 39	0.10 2	0.15 55	0.13 123	0.17 156	0.15 70

LG-Stereo_L1	0.31 54	0.24 115	0.49 93	0.38 31	0.27 136	0.28 27	0.21 31	0.68 74	0.29 19	0.27 12	0.25 11	0.25 21	0.22 18	1.25 367	0.24 8	0.16 106	0.12 57	0.15 55	0.12 54	0.14 35	0.13 3

MLG-Stereo	0.31 54	0.20 27	0.42 38	0.42 92	0.20 16	0.41 91	0.19 9	0.85 169	0.24 7	0.26 10	0.22 7	0.33 84	0.27 49	1.09 327	0.27 56	0.15 71	0.11 22	0.16 101	0.11 11	0.13 7	0.13 3

over-6	0.32 61	0.24 115	0.45 64	0.41 78	0.17 1	0.41 91	0.31 152	0.68 74	0.31 28	0.32 52	0.36 66	0.30 54	0.36 132	0.85 237	0.28 70	0.20 315	0.12 57	0.14 17	0.11 11	0.17 156	0.14 26

Pro-Stereo	0.32 61	0.17 2	0.36 6	0.41 78	0.29 198	0.59 294	0.21 31	0.36 7	0.30 25	0.35 77	0.25 11	0.23 8	0.13 1	1.57 452	0.26 35	0.14 39	0.11 22	0.19 237	0.17 280	0.13 7	0.13 3

Monster-pub-mixall	0.32 61	0.20 27	0.44 55	0.37 16	0.22 35	0.28 27	0.18 4	0.69 79	0.36 64	0.37 102	0.36 66	0.27 34	0.20 6	1.43 423	0.25 19	0.15 71	0.12 57	0.13 1	0.11 11	0.12 1	0.15 70

asd	0.32 61	0.22 60	0.49 93	0.40 64	0.25 93	0.47 151	0.30 141	0.77 128	0.35 51	0.44 155	0.40 84	0.28 43	0.34 112	0.64 147	0.29 89	0.13 19	0.10 2	0.14 17	0.12 54	0.15 77	0.13 3

4.25_new	0.32 61	0.27 220	0.49 93	0.40 64	0.27 136	0.49 176	0.39 278	0.69 79	0.35 51	0.40 138	0.43 102	0.27 34	0.36 132	0.48 64	0.32 140	0.12 6	0.10 2	0.15 55	0.11 11	0.14 35	0.13 3

4.5w_new	0.32 61	0.27 220	0.49 93	0.40 64	0.27 136	0.49 176	0.39 278	0.69 79	0.35 51	0.40 138	0.43 102	0.27 34	0.36 132	0.48 64	0.32 140	0.12 6	0.10 2	0.15 55	0.11 11	0.14 35	0.13 3

4.25w-stereo	0.32 61	0.27 220	0.49 93	0.40 64	0.27 136	0.49 176	0.39 278	0.69 79	0.35 51	0.40 138	0.43 102	0.27 34	0.36 132	0.48 64	0.32 140	0.12 6	0.10 2	0.15 55	0.12 54	0.14 35	0.13 3

4w-stereo	0.32 61	0.25 157	0.52 121	0.38 31	0.25 93	0.46 137	0.28 116	0.68 74	0.35 51	0.43 148	0.45 119	0.28 43	0.39 154	0.63 144	0.31 125	0.12 6	0.10 2	0.15 55	0.12 54	0.14 35	0.14 26

IGEV-Stereo++	0.32 61	0.22 60	0.47 78	0.48 216	0.33 301	0.33 45	0.22 41	0.78 136	0.48 130	0.35 77	0.41 87	0.32 72	0.47 222	0.40 22	0.29 89	0.15 71	0.12 57	0.15 55	0.12 54	0.15 77	0.15 70

GREATEN-IGEV_RVC	0.33 70	0.26 188	0.65 217	0.44 135	0.23 48	0.36 63	0.26 92	0.70 88	0.39 78	0.33 60	0.36 66	0.36 108	0.24 27	0.64 147	0.36 198	0.17 157	0.14 250	0.21 333	0.18 311	0.22 383	0.17 163

Anonymus	0.33 70	0.22 60	0.43 43	0.47 195	0.28 177	0.43 113	0.24 71	0.58 35	0.41 96	0.35 77	0.32 46	0.50 207	0.40 159	0.58 112	0.34 168	0.15 71	0.12 57	0.18 205	0.17 280	0.15 77	0.20 271

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.33 70	0.23 83	0.59 159	0.43 112	0.28 177	0.40 79	0.26 92	0.83 154	0.39 78	0.34 71	0.44 112	0.29 47	0.46 212	0.36 7	0.25 19	0.14 39	0.12 57	0.16 101	0.12 54	0.17 156	0.26 442

AdaDepth	0.33 70	0.23 83	0.69 242	0.46 174	0.29 198	0.44 122	0.24 71	0.54 29	0.38 73	0.33 60	0.38 73	0.26 28	0.31 85	0.81 218	0.27 56	0.12 6	0.13 155	0.16 101	0.13 123	0.16 113	0.20 271

2.5w	0.33 70	0.23 83	0.53 126	0.41 78	0.25 93	0.42 103	0.38 260	0.69 79	0.35 51	0.38 114	0.54 180	0.24 16	0.26 37	0.91 262	0.29 89	0.13 19	0.10 2	0.14 17	0.13 123	0.14 35	0.15 70

2.75w_new	0.33 70	0.24 115	0.51 113	0.36 8	0.24 64	0.41 91	0.42 318	0.61 52	0.40 90	0.50 200	0.44 112	0.24 16	0.34 112	0.77 202	0.34 168	0.13 19	0.11 22	0.14 17	0.11 11	0.13 7	0.13 3

3.25w_new	0.33 70	0.22 60	0.50 103	0.39 45	0.24 64	0.52 223	0.33 183	0.77 128	0.43 104	0.49 191	0.46 126	0.32 72	0.37 139	0.64 147	0.28 70	0.12 6	0.10 2	0.14 17	0.12 54	0.12 1	0.15 70

3.25w	0.33 70	0.22 60	0.50 103	0.39 45	0.24 64	0.52 223	0.33 183	0.77 128	0.43 104	0.49 191	0.46 126	0.32 72	0.37 139	0.64 147	0.28 70	0.12 6	0.10 2	0.14 17	0.12 54	0.12 1	0.15 70

LG-G_1	0.33 70	0.22 60	0.48 86	0.44 135	0.20 16	0.64 337	0.18 4	0.80 141	0.28 16	0.30 33	0.30 41	0.36 108	0.35 123	0.88 250	0.26 35	0.17 157	0.13 155	0.16 101	0.11 11	0.14 35	0.16 128

LG-G	0.33 70	0.22 60	0.48 86	0.44 135	0.20 16	0.64 337	0.18 4	0.80 141	0.28 16	0.30 33	0.30 41	0.36 108	0.35 123	0.88 250	0.26 35	0.17 157	0.13 155	0.16 101	0.11 11	0.14 35	0.16 128

aanet-new-32k	0.34 80	0.25 157	0.67 229	0.44 135	0.26 118	0.53 233	0.23 57	0.84 163	0.34 41	0.38 114	0.39 75	0.43 161	0.54 295	0.43 39	0.25 19	0.14 39	0.12 57	0.16 101	0.12 54	0.17 156	0.15 70

aanet-new-30k	0.34 80	0.25 157	0.66 223	0.44 135	0.26 118	0.53 233	0.23 57	0.84 163	0.34 41	0.38 114	0.39 75	0.43 161	0.54 295	0.43 39	0.25 19	0.14 39	0.12 57	0.16 101	0.12 54	0.17 156	0.15 70

aanet-new-28k	0.34 80	0.24 115	0.83 333	0.44 135	0.22 35	0.47 151	0.29 128	0.75 119	0.40 90	0.37 102	0.41 87	0.37 120	0.49 247	0.40 22	0.28 70	0.15 71	0.12 57	0.16 101	0.13 123	0.22 383	0.17 163

GCAP-Stereo-DPT26K	0.34 80	0.23 83	0.83 333	0.42 92	0.23 48	0.35 53	0.33 183	0.87 180	0.35 51	0.39 127	0.41 87	0.31 61	0.44 191	0.53 92	0.27 56	0.14 39	0.12 57	0.16 101	0.12 54	0.16 113	0.15 70

aanet-new-16k	0.34 80	0.23 83	0.73 269	0.47 195	0.23 48	0.42 103	0.21 31	0.76 125	0.45 121	0.37 102	0.44 112	0.37 120	0.48 228	0.43 39	0.29 89	0.14 39	0.11 22	0.16 101	0.12 54	0.18 208	0.15 70

LiteMatch	0.34 80	0.26 188	0.38 8	0.47 195	0.26 118	0.35 53	0.31 152	0.53 24	0.34 41	0.30 33	0.27 21	0.40 144	0.51 269	0.47 53	0.75 460	0.22 392	0.12 57	0.19 237	0.16 244	0.19 249	0.26 442

DispViT+	0.34 80	0.20 27	0.40 24	0.37 16	0.55 541	0.30 35	0.23 57	0.73 106	0.58 179	0.33 60	0.35 62	0.30 54	0.25 30	1.13 341	0.29 89	0.16 106	0.12 57	0.13 1	0.10 1	0.13 7	0.15 70

GEAStereo	0.34 80	0.23 83	0.46 69	0.49 238	0.33 301	0.46 137	0.35 216	0.87 180	0.42 98	0.36 90	0.39 75	0.32 72	0.33 104	0.45 45	0.29 89	0.22 392	0.13 155	0.17 155	0.13 123	0.17 156	0.16 128

qwe	0.34 80	0.22 60	0.48 86	0.39 45	0.27 136	0.49 176	0.30 141	0.76 125	0.40 90	0.51 212	0.49 144	0.26 28	0.29 65	0.83 226	0.35 180	0.12 6	0.10 2	0.14 17	0.12 54	0.15 77	0.14 26

3.75w	0.34 80	0.23 83	0.50 103	0.39 45	0.30 222	0.62 312	0.36 233	0.70 88	0.38 73	0.44 155	0.49 144	0.25 21	0.36 132	0.72 178	0.28 70	0.13 19	0.09 1	0.14 17	0.12 54	0.13 7	0.15 70

2w_stereo	0.34 80	0.25 157	0.52 121	0.40 64	0.23 48	0.46 137	0.47 396	0.77 128	0.44 109	0.47 171	0.51 156	0.24 16	0.44 191	0.49 71	0.31 125	0.12 6	0.10 2	0.15 55	0.12 54	0.15 77	0.16 128

SGD-Stereo	0.34 80	0.22 60	0.44 55	0.39 45	0.20 16	0.42 103	0.22 41	0.71 90	0.33 35	0.43 148	0.34 56	0.27 34	0.35 123	1.15 345	0.33 157	0.21 355	0.11 22	0.16 101	0.13 123	0.17 156	0.15 70

GREAT-IGEV	0.34 80	0.22 60	0.54 132	0.40 64	0.31 246	0.36 63	0.28 116	0.59 39	0.66 218	0.28 18	0.51 156	0.29 47	0.29 65	0.86 241	0.28 70	0.15 71	0.12 57	0.15 55	0.11 11	0.17 156	0.16 128
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	0.34 80	0.23 83	0.46 69	0.44 135	0.29 198	0.79 421	0.23 57	0.50 18	0.39 78	0.38 114	0.32 46	0.23 8	0.25 30	1.21 362	0.28 70	0.17 157	0.12 57	0.15 55	0.11 11	0.14 35	0.16 128

GELT-Stereo	0.35 94	0.23 83	0.50 103	0.45 158	0.36 359	0.33 45	0.31 152	0.73 106	0.61 198	0.53 222	0.41 87	0.38 128	0.34 112	0.60 124	0.32 140	0.13 19	0.11 22	0.17 155	0.16 244	0.16 113	0.15 70

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.35 94	0.25 157	0.72 253	0.43 112	0.23 48	0.53 233	0.20 17	0.65 63	0.53 153	0.39 127	0.28 31	0.33 84	0.31 85	0.49 71	0.29 89	0.22 392	0.18 430	0.24 439	0.19 339	0.28 494	0.25 417

PhaseNet	0.35 94	0.24 115	0.47 78	0.45 158	0.28 177	0.56 269	0.24 71	0.66 69	0.44 109	0.32 52	0.39 75	0.54 234	0.32 98	0.57 107	0.40 247	0.15 71	0.13 155	0.20 288	0.20 379	0.17 156	0.22 341

aanet-new-40k	0.35 94	0.25 157	0.95 409	0.42 92	0.26 118	0.51 211	0.23 57	0.79 138	0.34 41	0.34 71	0.48 135	0.33 84	0.51 269	0.37 10	0.29 89	0.13 19	0.11 22	0.16 101	0.12 54	0.18 208	0.15 70

aanet-new-34k	0.35 94	0.26 188	0.85 352	0.42 92	0.20 16	0.33 45	0.31 152	0.92 197	0.44 109	0.35 77	0.54 180	0.35 99	0.56 309	0.39 15	0.27 56	0.14 39	0.12 57	0.16 101	0.12 54	0.15 77	0.14 26

aanet-new-24k	0.35 94	0.24 115	0.62 189	0.43 112	0.25 93	0.53 233	0.30 141	0.72 98	0.39 78	0.41 145	0.63 210	0.35 99	0.48 228	0.46 51	0.26 35	0.14 39	0.11 22	0.16 101	0.13 123	0.18 208	0.15 70

aanet-new-22k	0.35 94	0.23 83	0.86 361	0.45 158	0.23 48	0.47 151	0.23 57	0.75 119	0.51 145	0.37 102	0.48 135	0.34 95	0.49 247	0.47 53	0.30 106	0.14 39	0.12 57	0.16 101	0.13 123	0.16 113	0.15 70

aanet-new-12k	0.35 94	0.24 115	0.83 333	0.49 238	0.22 35	0.48 166	0.25 80	0.94 209	0.46 124	0.39 127	0.29 36	0.33 84	0.48 228	0.41 29	0.30 106	0.14 39	0.10 2	0.17 155	0.13 123	0.19 249	0.17 163

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.35 94	0.22 60	0.54 132	0.46 174	0.33 301	0.40 79	0.34 200	0.80 141	0.44 109	0.38 114	0.61 206	0.40 144	0.50 259	0.37 10	0.28 70	0.15 71	0.12 57	0.15 55	0.12 54	0.16 113	0.16 128

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.35 94	0.22 60	0.55 137	0.42 92	0.27 136	0.42 103	0.39 278	1.02 232	0.54 157	0.37 102	0.51 156	0.34 95	0.44 191	0.36 7	0.27 56	0.14 39	0.12 57	0.15 55	0.12 54	0.16 113	0.15 70

2.25w	0.35 94	0.24 115	0.55 137	0.38 31	0.24 64	0.44 122	0.25 80	0.69 79	0.42 98	0.49 191	0.59 201	0.27 34	0.35 123	0.83 226	0.37 213	0.13 19	0.11 22	0.14 17	0.12 54	0.13 7	0.17 163

3.5w_stereo	0.35 94	0.27 220	0.55 137	0.38 31	0.25 93	0.54 251	0.34 200	0.73 106	0.40 90	0.46 169	0.45 119	0.31 61	0.38 148	0.80 217	0.40 247	0.12 6	0.10 2	0.15 55	0.12 54	0.14 35	0.16 128

3w_stereo	0.35 94	0.25 157	0.60 171	0.41 78	0.21 27	0.52 223	0.53 449	0.72 98	0.47 127	0.47 171	0.50 152	0.23 8	0.45 202	0.49 71	0.30 106	0.13 19	0.10 2	0.15 55	0.12 54	0.15 77	0.17 163

monsters	0.35 94	0.21 43	0.49 93	0.43 112	0.39 402	0.34 49	0.26 92	0.69 79	0.44 109	0.49 191	0.41 87	0.23 8	0.26 37	1.38 405	0.27 56	0.14 39	0.11 22	0.14 17	0.12 54	0.13 7	0.15 70

S2M2_L	0.35 94	0.28 245	0.47 78	0.43 112	0.30 222	0.31 39	0.16 3	0.61 52	0.68 223	0.32 52	0.49 144	0.47 189	0.34 112	0.40 22	0.33 157	0.25 468	0.22 510	0.20 288	0.22 452	0.25 456	0.23 367
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
gcap_with_dpt	0.36 109	0.24 115	0.64 208	0.43 112	0.39 402	0.50 198	0.44 358	0.71 90	0.50 140	0.56 238	0.67 228	0.32 72	0.30 77	0.39 15	0.29 89	0.16 106	0.12 57	0.19 237	0.15 199	0.14 35	0.14 26

GSStereo	0.36 109	0.23 83	0.46 69	0.50 261	0.33 301	0.46 137	0.35 216	1.31 367	0.53 153	0.38 114	0.39 75	0.32 72	0.33 104	0.45 45	0.29 89	0.20 315	0.12 57	0.16 101	0.13 123	0.17 156	0.18 189

Zero-FE251	0.36 109	0.25 157	0.64 208	0.49 238	0.30 222	0.57 274	0.24 71	0.86 176	0.36 64	0.53 222	0.39 75	0.51 212	0.41 162	0.49 71	0.28 70	0.19 261	0.15 329	0.17 155	0.12 54	0.14 35	0.16 128

1w_stereo	0.36 109	0.21 43	0.47 78	0.44 135	0.27 136	0.47 151	0.54 464	0.66 69	0.51 145	0.44 155	0.67 228	0.25 21	0.45 202	0.62 134	0.34 168	0.12 6	0.10 2	0.14 17	0.11 11	0.14 35	0.15 70

monsterstereo	0.36 109	0.21 43	0.53 126	0.48 216	0.36 359	0.27 25	0.29 128	0.58 35	0.52 149	0.45 164	0.61 206	0.26 28	0.27 49	1.23 364	0.28 70	0.14 39	0.12 57	0.15 55	0.12 54	0.16 113	0.13 3

111111	0.36 109	0.22 60	0.49 93	0.47 195	0.45 469	0.36 63	0.22 41	1.04 249	0.44 109	0.33 60	0.33 52	0.40 144	0.26 37	0.99 288	0.27 56	0.17 157	0.12 57	0.15 55	0.11 11	0.15 77	0.15 70

RAStereo	0.36 109	0.22 60	0.85 352	0.48 216	0.28 177	0.27 25	0.28 116	0.77 128	0.65 216	0.33 60	0.43 102	0.44 164	0.31 85	0.45 45	0.35 180	0.18 209	0.15 329	0.19 237	0.15 199	0.19 249	0.15 70

gcap-zeroshot	0.36 109	0.24 115	0.63 194	0.42 92	0.40 417	0.47 151	0.41 305	0.73 106	0.56 170	0.54 225	0.63 210	0.33 84	0.27 49	0.39 15	0.33 157	0.17 157	0.12 57	0.19 237	0.16 244	0.14 35	0.14 26

testlalala	0.36 109	0.24 115	0.63 194	0.42 92	0.40 417	0.47 151	0.41 305	0.73 106	0.56 170	0.54 225	0.63 210	0.33 84	0.27 49	0.39 15	0.33 157	0.17 157	0.12 57	0.19 237	0.16 244	0.14 35	0.14 26

aanet-new-90k	0.37 118	0.24 115	0.98 423	0.42 92	0.25 93	0.43 113	0.35 216	0.75 119	0.35 51	0.29 23	0.41 87	0.31 61	0.50 259	1.00 293	0.24 8	0.13 19	0.12 57	0.16 101	0.12 54	0.19 249	0.13 3

aanet-new-60k	0.37 118	0.23 83	0.94 403	0.43 112	0.23 48	0.58 288	0.31 152	0.83 154	0.35 51	0.35 77	0.39 75	0.40 144	0.43 181	0.78 211	0.23 1	0.13 19	0.12 57	0.15 55	0.12 54	0.17 156	0.15 70

aanet-new-70k	0.37 118	0.23 83	0.94 403	0.43 112	0.22 35	0.50 198	0.30 141	0.74 115	0.34 41	0.34 71	0.41 87	0.31 61	0.51 269	1.04 306	0.26 35	0.13 19	0.12 57	0.16 101	0.12 54	0.16 113	0.14 26

aanet-new-78k	0.37 118	0.24 115	1.02 439	0.44 135	0.21 27	0.33 45	0.36 233	0.79 138	0.34 41	0.33 60	0.42 99	0.31 61	0.58 333	0.93 268	0.23 1	0.13 19	0.11 22	0.16 101	0.12 54	0.18 208	0.14 26

aanet-new-36k	0.37 118	0.24 115	0.82 323	0.44 135	0.22 35	0.51 211	0.32 173	0.80 141	0.37 67	0.35 77	0.40 84	0.36 108	0.56 309	0.83 226	0.26 35	0.13 19	0.11 22	0.16 101	0.12 54	0.15 77	0.15 70

aanet-32k-new	0.37 118	0.27 220	0.97 419	0.44 135	0.24 64	0.50 198	0.32 173	0.69 79	0.38 73	0.35 77	0.42 99	0.36 108	0.55 300	0.79 213	0.25 19	0.17 157	0.11 22	0.16 101	0.12 54	0.19 249	0.14 26

aanet-new-10k	0.37 118	0.24 115	0.98 423	0.48 216	0.24 64	0.66 348	0.25 80	0.72 98	0.43 104	0.39 127	0.42 99	0.40 144	0.52 279	0.42 34	0.30 106	0.16 106	0.12 57	0.16 101	0.13 123	0.19 249	0.15 70

aanet-new-14k	0.37 118	0.26 188	0.93 395	0.47 195	0.23 48	0.45 127	0.33 183	0.73 106	0.62 203	0.40 138	0.49 144	0.30 54	0.63 359	0.42 34	0.30 106	0.16 106	0.12 57	0.16 101	0.12 54	0.21 359	0.16 128

aanet-new-8k	0.37 118	0.25 157	0.65 217	0.46 174	0.26 118	0.53 233	0.35 216	0.84 163	0.54 157	0.36 90	0.43 102	0.33 84	0.61 357	0.69 165	0.30 106	0.15 71	0.11 22	0.16 101	0.13 123	0.16 113	0.15 70

GCAP-Stereo-cres-4k	0.37 118	0.23 83	0.62 189	0.50 261	0.29 198	0.74 390	0.39 278	0.72 98	0.48 130	0.38 114	0.51 156	0.36 108	0.50 259	0.45 45	0.31 125	0.15 71	0.12 57	0.17 155	0.13 123	0.17 156	0.15 70

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.37 118	0.22 60	0.55 137	0.44 135	0.42 449	0.58 288	0.30 141	0.87 180	0.44 109	0.38 114	0.53 169	0.47 189	0.59 339	0.40 22	0.34 168	0.16 106	0.11 22	0.17 155	0.13 123	0.16 113	0.14 26

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.37 118	0.24 115	0.61 180	0.42 92	0.40 417	0.48 166	0.41 305	0.72 98	0.58 179	0.55 232	0.65 218	0.32 72	0.27 49	0.41 29	0.33 157	0.17 157	0.12 57	0.20 288	0.16 244	0.14 35	0.14 26

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.37 118	0.24 115	0.63 194	0.43 112	0.40 417	0.46 137	0.39 278	0.71 90	0.56 170	0.58 243	0.68 231	0.36 108	0.26 37	0.51 87	0.30 106	0.16 106	0.12 57	0.19 237	0.15 199	0.15 77	0.14 26

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.37 118	0.24 115	0.63 194	0.43 112	0.41 438	0.49 176	0.41 305	0.73 106	0.60 192	0.56 238	0.66 224	0.31 61	0.26 37	0.42 34	0.31 125	0.16 106	0.11 22	0.19 237	0.15 199	0.15 77	0.14 26

VIP-Stereo	0.37 118	0.25 157	0.62 189	0.41 78	0.46 478	0.82 437	0.22 41	0.67 72	0.48 130	0.32 52	0.55 186	0.37 120	0.31 85	0.85 237	0.28 70	0.18 209	0.12 57	0.16 101	0.12 54	0.15 77	0.14 26

gasm-f	0.37 118	0.24 115	0.50 103	0.49 238	0.33 301	0.37 67	0.44 358	0.87 180	0.42 98	0.36 90	0.65 218	0.32 72	0.46 212	0.58 112	0.30 106	0.22 392	0.13 155	0.17 155	0.13 123	0.19 249	0.16 128

LG-Stereo	0.37 118	0.27 220	0.94 403	0.48 216	0.26 118	0.37 67	0.30 141	0.88 188	0.57 176	0.38 114	0.58 198	0.29 47	0.21 12	0.51 87	0.37 213	0.14 39	0.14 250	0.20 288	0.18 311	0.18 208	0.14 26

GIP-stereo	0.37 118	0.25 157	0.49 93	0.55 362	0.41 438	0.37 67	0.22 41	1.03 241	0.56 170	0.35 77	0.52 165	0.46 179	0.37 139	0.55 99	0.28 70	0.20 315	0.13 155	0.16 101	0.12 54	0.16 113	0.16 128

test_for_model	0.37 118	0.24 115	0.61 180	0.42 92	0.40 417	0.48 166	0.41 305	0.72 98	0.58 179	0.55 232	0.65 218	0.32 72	0.27 49	0.41 29	0.33 157	0.17 157	0.12 57	0.20 288	0.16 244	0.14 35	0.14 26

TS12	0.38 137	0.21 43	0.43 43	0.44 135	0.21 27	0.58 288	0.31 152	1.06 257	0.49 135	0.43 148	0.73 255	0.35 99	0.40 159	0.73 182	0.41 258	0.14 39	0.12 57	0.15 55	0.12 54	0.16 113	0.18 189

Foundation-i1c-attn	0.38 137	0.18 3	0.41 33	0.37 16	0.20 16	0.51 211	0.47 396	1.13 293	0.48 130	0.47 171	0.45 119	0.54 234	0.49 247	0.71 174	0.29 89	0.16 106	0.13 155	0.15 55	0.12 54	0.14 35	0.16 128

NLSM3	0.38 137	0.21 43	0.47 78	0.46 174	0.36 359	0.43 113	0.34 200	0.75 119	0.62 203	0.43 148	0.70 243	0.39 133	0.43 181	0.62 134	0.37 213	0.15 71	0.12 57	0.19 237	0.17 280	0.16 113	0.16 128

zero-FE	0.38 137	0.24 115	0.54 132	0.48 216	0.46 478	0.29 31	0.23 57	0.69 79	0.34 41	0.34 71	0.41 87	0.37 120	0.49 247	0.68 164	0.35 180	0.23 421	0.12 57	0.18 205	0.13 123	0.82 676	0.19 235

LG-Stereo_Zeroshot	0.38 137	0.25 157	0.61 180	0.53 329	0.29 198	0.36 63	0.22 41	1.24 346	0.42 98	0.45 164	0.65 218	0.37 120	0.51 269	0.41 29	0.30 106	0.18 209	0.12 57	0.17 155	0.13 123	0.18 208	0.20 271

AIO_rvc	0.38 137	0.25 157	0.65 217	0.47 195	0.31 246	0.55 258	0.38 260	0.98 220	0.51 145	0.35 77	0.48 135	0.49 199	0.22 18	0.87 246	0.31 125	0.16 106	0.12 57	0.16 101	0.12 54	0.15 77	0.15 70

AIO_test	0.38 137	0.24 115	0.59 159	0.47 195	0.31 246	0.55 258	0.44 358	0.86 176	0.50 140	0.34 71	0.48 135	0.46 179	0.30 77	0.76 199	0.31 125	0.17 157	0.12 57	0.17 155	0.13 123	0.16 113	0.15 70

IGEV-RUCA	0.38 137	0.24 115	0.51 113	0.51 278	0.36 359	0.59 294	0.23 57	0.68 74	0.52 149	0.39 127	0.50 152	0.44 164	0.31 85	0.86 241	0.31 125	0.24 445	0.13 155	0.16 101	0.12 54	0.20 307	0.21 305

MaDis-Stereo	0.38 137	0.27 220	0.72 253	0.45 158	0.35 344	0.30 35	0.31 152	0.81 146	0.54 157	0.38 114	0.38 73	0.58 261	0.49 247	0.53 92	0.39 230	0.20 315	0.16 367	0.19 237	0.15 199	0.19 249	0.15 70

UniTT-Stereo	0.38 137	0.24 115	0.67 229	0.49 238	0.36 359	0.40 79	0.32 173	0.55 30	0.55 166	0.55 232	0.55 186	0.36 108	0.31 85	0.59 120	0.52 353	0.21 355	0.15 329	0.17 155	0.15 199	0.19 249	0.17 163

Foundation-i1b	0.39 147	0.18 3	0.41 33	0.37 16	0.20 16	0.52 223	0.48 407	1.19 325	0.43 104	0.52 217	0.44 112	0.60 272	0.52 279	0.70 167	0.29 89	0.16 106	0.12 57	0.14 17	0.13 123	0.14 35	0.14 26

VMStereo-Base	0.39 147	0.25 157	0.47 78	0.37 16	0.22 35	0.39 75	0.33 183	0.72 98	0.87 292	0.43 148	0.69 236	0.60 272	0.33 104	0.76 199	0.37 213	0.18 209	0.14 250	0.15 55	0.12 54	0.17 156	0.18 189

DDF-Stereo	0.39 147	0.24 115	0.53 126	0.51 278	0.45 469	0.30 35	0.23 57	0.64 57	0.34 41	0.34 71	0.40 84	0.37 120	0.48 228	0.94 270	0.35 180	0.24 445	0.12 57	0.18 205	0.13 123	0.85 677	0.19 235

HUF	0.39 147	0.27 220	0.71 251	0.43 112	0.24 64	0.51 211	0.47 396	0.99 229	0.55 166	0.37 102	0.45 119	0.53 227	0.41 162	0.70 167	0.29 89	0.18 209	0.14 250	0.16 101	0.12 54	0.15 77	0.17 163

fffft	0.39 147	0.24 115	0.56 145	0.45 158	0.34 326	0.42 103	0.48 407	0.85 169	0.39 78	0.45 164	0.35 62	0.38 128	0.31 85	1.32 388	0.34 168	0.14 39	0.12 57	0.19 237	0.15 199	0.16 113	0.18 189
1: 1. 1
AIO-Stereo	0.39 147	0.26 188	0.54 132	0.50 261	0.24 64	0.45 127	0.39 278	1.13 293	0.57 176	0.42 146	0.49 144	0.52 220	0.25 30	0.74 187	0.32 140	0.16 106	0.13 155	0.18 205	0.14 172	0.16 113	0.15 70

DF	0.40 153	0.25 157	0.67 229	0.49 238	0.28 177	0.49 176	0.31 152	0.88 188	0.51 145	0.47 171	0.72 250	0.59 267	0.30 77	0.83 226	0.34 168	0.19 261	0.13 155	0.16 101	0.12 54	0.16 113	0.17 163

Foundation-i1a	0.40 153	0.19 13	0.42 38	0.36 8	0.20 16	0.51 211	0.46 383	1.17 319	0.49 135	0.57 241	0.46 126	0.63 290	0.56 309	0.82 220	0.30 106	0.15 71	0.12 57	0.14 17	0.12 54	0.13 7	0.16 128

ours_stereo	0.40 153	0.30 310	0.57 150	0.47 195	0.31 246	0.40 79	0.44 358	0.79 138	0.58 179	0.36 90	0.58 198	0.46 179	0.33 104	1.14 344	0.33 157	0.17 157	0.13 155	0.19 237	0.15 199	0.19 249	0.20 271

RSM++	0.40 153	0.26 188	0.55 137	0.51 278	0.27 136	0.49 176	0.41 305	0.83 154	0.52 149	0.39 127	0.47 132	0.60 272	0.34 112	1.02 301	0.31 125	0.16 106	0.13 155	0.17 155	0.15 199	0.18 208	0.15 70

RSM	0.40 153	0.25 157	0.53 126	0.50 261	0.27 136	0.46 137	0.40 291	0.94 209	0.49 135	0.42 146	0.44 112	0.65 297	0.33 104	1.07 319	0.32 140	0.15 71	0.13 155	0.17 155	0.14 172	0.17 156	0.15 70

trnet	0.40 153	0.23 83	0.40 24	0.37 16	0.20 16	0.53 233	0.29 128	0.81 146	1.15 441	0.59 247	0.72 250	0.53 227	0.43 181	0.56 102	0.37 213	0.18 209	0.13 155	0.15 55	0.10 1	0.14 35	0.14 26

CREStereo	0.40 153	0.24 115	0.40 24	0.37 16	0.22 35	0.52 223	0.29 128	0.81 146	1.15 441	0.59 247	0.72 250	0.51 212	0.42 172	0.57 107	0.37 213	0.19 261	0.13 155	0.15 55	0.10 1	0.14 35	0.15 70
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
aanet-new	0.41 160	0.27 220	0.70 248	0.48 216	0.38 390	0.73 386	0.29 128	0.71 90	0.39 78	0.38 114	0.51 156	0.36 108	0.73 401	0.98 287	0.31 125	0.17 157	0.12 57	0.17 155	0.13 123	0.19 249	0.16 128

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.41 160	0.53 571	1.34 540	0.47 195	0.40 417	0.37 67	0.24 71	1.18 320	0.43 104	0.37 102	0.43 102	0.41 154	0.41 162	0.46 51	0.30 106	0.14 39	0.13 155	0.17 155	0.13 123	0.15 77	0.18 189

BStereo	0.41 160	0.27 220	1.63 575	0.43 112	0.29 198	0.55 258	0.40 291	0.60 44	0.54 157	0.37 102	0.36 66	0.38 128	0.29 65	0.66 155	0.41 258	0.13 19	0.14 250	0.15 55	0.19 339	0.16 113	0.18 189

FlowAnything_test	0.41 160	0.27 220	0.67 229	0.60 448	0.33 301	0.62 312	0.35 216	0.64 57	0.48 130	0.46 169	0.36 66	0.45 174	0.37 139	0.54 96	0.52 353	0.25 468	0.19 452	0.28 532	0.33 616	0.22 383	0.22 341

MSCF	0.41 160	0.28 245	0.64 208	0.50 261	0.27 136	0.58 288	0.37 248	1.03 241	0.54 157	0.54 225	0.72 250	0.32 72	0.64 366	0.56 102	0.30 106	0.19 261	0.13 155	0.17 155	0.15 199	0.17 156	0.21 305

water-stereo	0.41 160	0.21 43	0.69 242	0.45 158	0.28 177	0.50 198	0.27 106	0.96 211	0.52 149	0.57 241	0.78 267	0.59 267	0.53 287	0.44 43	0.43 277	0.17 157	0.16 367	0.17 155	0.15 199	0.17 156	0.22 341

DEFOM-Stereo_RVC	0.41 160	0.68 623	0.45 64	0.66 522	0.30 222	0.48 166	0.25 80	0.87 180	0.46 124	0.39 127	0.37 72	0.30 54	0.69 390	1.16 349	0.31 125	0.17 157	0.11 22	0.16 101	0.12 54	0.18 208	0.14 26

castereo++	0.41 160	0.26 188	0.51 113	0.44 135	0.32 281	0.96 504	0.22 41	1.13 293	0.61 198	0.33 60	0.45 119	0.50 207	0.39 154	0.94 270	0.25 19	0.18 209	0.12 57	0.17 155	0.12 54	0.14 35	0.16 128

SMoEStereo_RVC	0.41 160	0.26 188	0.55 137	0.46 174	0.31 246	0.60 301	0.36 233	0.85 169	0.47 127	0.47 171	0.43 102	0.42 156	0.34 112	1.40 411	0.31 125	0.15 71	0.12 57	0.20 288	0.15 199	0.16 113	0.18 189

GCAP-BAT	0.41 160	0.24 115	0.76 286	0.45 158	0.38 390	0.34 49	0.37 248	0.98 220	0.69 227	0.50 200	0.56 192	0.55 240	0.38 148	0.75 196	0.32 140	0.17 157	0.13 155	0.19 237	0.15 199	0.15 77	0.19 235

Pointernet	0.41 160	0.21 43	0.63 194	0.45 158	0.29 198	0.51 211	0.27 106	1.54 421	0.70 230	0.48 183	0.64 215	0.49 199	0.37 139	0.51 87	0.36 198	0.18 209	0.13 155	0.14 17	0.11 11	0.14 35	0.14 26

GCAPDPT-zeroshot	0.41 160	0.24 115	0.76 286	0.45 158	0.38 390	0.34 49	0.37 248	0.98 220	0.69 227	0.50 200	0.56 192	0.55 240	0.38 148	0.75 196	0.32 140	0.17 157	0.13 155	0.19 237	0.15 199	0.15 77	0.19 235

AEACV	0.41 160	0.25 157	0.60 171	0.55 362	0.52 518	0.43 113	0.38 260	0.98 220	0.63 207	0.44 155	0.56 192	0.46 179	0.59 339	0.56 102	0.31 125	0.17 157	0.13 155	0.18 205	0.16 244	0.17 156	0.17 163

LoS	0.41 160	0.23 83	0.46 69	0.39 45	0.23 48	0.48 166	0.40 291	1.12 287	0.94 324	0.50 200	0.66 224	0.49 199	0.42 172	0.63 144	0.39 230	0.19 261	0.14 250	0.16 101	0.11 11	0.14 35	0.15 70
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
EGLCR-Stereo	0.41 160	0.24 115	0.59 159	0.45 158	0.27 136	0.54 251	0.22 41	1.23 344	0.56 170	0.44 155	0.43 102	0.68 307	0.29 65	0.89 255	0.34 168	0.17 157	0.12 57	0.20 288	0.17 280	0.17 156	0.18 189

GLC_STEREO	0.41 160	0.27 220	0.43 43	0.55 362	0.24 64	0.47 151	0.30 141	0.81 146	0.64 212	0.53 222	0.74 258	0.50 207	0.31 85	0.65 153	0.45 296	0.18 209	0.20 470	0.23 413	0.19 339	0.21 359	0.21 305

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.42 176	0.21 43	0.92 391	0.41 78	0.29 198	0.45 127	0.28 116	0.87 180	0.39 78	0.35 77	0.55 186	0.39 133	0.48 228	0.40 22	0.24 8	0.15 71	0.12 57	0.16 101	0.12 54	0.17 156	1.51 700

Selective-IGEV-i32	0.42 176	0.26 188	0.56 145	0.48 216	0.27 136	0.45 127	0.33 183	1.56 428	0.61 198	0.36 90	0.47 132	0.52 220	0.30 77	1.08 322	0.33 157	0.15 71	0.13 155	0.17 155	0.13 123	0.16 113	0.15 70

mms	0.42 176	0.29 278	0.60 171	0.47 195	0.33 301	0.43 113	0.46 383	0.75 119	0.50 140	0.36 90	0.61 206	0.44 164	0.30 77	1.39 409	0.34 168	0.16 106	0.14 250	0.18 205	0.15 199	0.19 249	0.21 305

GCAPDPT-zeroshot4090	0.42 176	0.21 43	0.92 391	0.41 78	0.29 198	0.45 127	0.28 116	0.87 180	0.39 78	0.35 77	0.55 186	0.39 133	0.48 228	0.40 22	0.24 8	0.15 71	0.12 57	0.16 101	0.12 54	0.17 156	1.51 700

CASnet	0.42 176	0.26 188	0.52 121	0.52 305	0.21 27	0.49 176	0.35 216	0.85 169	0.85 286	0.84 320	0.69 236	0.48 195	0.31 85	0.57 107	0.34 168	0.19 261	0.12 57	0.27 516	0.22 452	0.23 409	0.15 70
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Selective-IGEV	0.42 176	0.26 188	0.56 145	0.48 216	0.27 136	0.45 127	0.33 183	1.56 428	0.61 198	0.36 90	0.47 132	0.52 220	0.30 77	1.08 322	0.33 157	0.15 71	0.13 155	0.17 155	0.13 123	0.16 113	0.15 70

CroCo-Stereo	0.42 176	0.33 387	0.83 333	0.59 440	0.28 177	0.26 20	0.33 183	1.22 337	0.85 286	0.43 148	0.49 144	0.65 297	0.46 212	0.40 22	0.36 198	0.19 261	0.15 329	0.16 101	0.14 172	0.20 307	0.17 163
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
Foundation-i1	0.43 183	0.19 13	0.39 15	0.44 135	0.37 374	0.54 251	0.47 396	1.46 401	0.59 185	0.58 243	0.54 180	0.63 290	0.48 228	0.71 174	0.35 180	0.16 106	0.13 155	0.15 55	0.14 172	0.15 77	0.15 70

Replicate-Monster	0.43 183	0.30 310	2.04 611	0.37 16	0.22 35	0.47 151	0.23 57	0.82 151	0.50 140	0.44 155	0.27 21	0.31 61	0.29 65	1.01 297	0.26 35	0.14 39	0.11 22	0.14 17	0.12 54	0.13 7	0.38 574

GASTEREO	0.43 183	0.29 278	0.62 189	0.51 278	0.27 136	0.62 312	0.36 233	1.02 232	0.58 179	0.55 232	0.83 282	0.30 54	0.65 371	0.64 147	0.30 106	0.19 261	0.13 155	0.17 155	0.15 199	0.16 113	0.21 305

castereo	0.43 183	0.25 157	0.50 103	0.46 174	0.30 222	0.60 301	0.56 481	1.23 344	0.83 279	0.39 127	0.70 243	0.45 174	0.68 386	0.54 96	0.33 157	0.17 157	0.11 22	0.17 155	0.13 123	0.16 113	0.14 26

WCG-NET	0.43 183	0.23 83	0.58 153	0.42 92	0.26 118	0.46 137	0.32 173	0.77 128	1.16 448	0.77 296	0.75 259	0.58 261	0.44 191	0.62 134	0.38 223	0.16 106	0.12 57	0.16 101	0.14 172	0.15 77	0.14 26

MGS-Stereo	0.43 183	0.28 245	0.61 180	0.46 174	0.28 177	0.49 176	0.33 183	0.60 44	0.89 298	0.47 171	1.32 488	0.51 212	0.32 98	0.66 155	0.39 230	0.20 315	0.16 367	0.18 205	0.16 244	0.18 208	0.18 189

MoCha-V2	0.43 183	0.23 83	0.55 137	0.56 384	0.23 48	0.44 122	0.32 173	1.35 378	0.63 207	0.54 225	0.55 186	0.42 156	0.57 316	1.12 339	0.28 70	0.15 71	0.13 155	0.15 55	0.13 123	0.17 156	0.18 189

GCAP-Stereo	0.43 183	0.32 364	0.80 310	0.50 261	0.27 136	0.53 233	0.31 152	1.05 253	0.67 220	0.69 278	0.71 247	0.58 261	0.42 172	0.51 87	0.35 180	0.18 209	0.15 329	0.18 205	0.13 123	0.17 156	0.15 70

FAST (zero-shot)	0.44 191	0.28 245	0.73 269	0.66 522	1.25 694	0.48 166	0.30 141	0.89 193	0.50 140	0.33 60	0.41 87	0.31 61	0.34 112	0.73 182	0.30 106	0.26 495	0.23 541	0.18 205	0.20 379	0.18 208	0.19 235

MM-Stereo_test2	0.44 191	0.25 157	0.70 248	0.54 345	0.33 301	0.55 258	0.45 377	1.02 232	0.84 282	0.61 260	0.51 156	0.49 199	0.42 172	0.82 220	0.32 140	0.16 106	0.13 155	0.18 205	0.14 172	0.19 249	0.17 163

fffy	0.44 191	0.29 278	0.67 229	0.47 195	0.30 222	0.46 137	0.34 200	0.98 220	0.57 176	0.40 138	0.59 201	0.55 240	0.41 162	1.26 370	0.37 213	0.16 106	0.14 250	0.19 237	0.16 244	0.19 249	0.20 271

Occ-G	0.44 191	0.23 83	0.59 159	0.44 135	0.27 136	0.43 113	0.61 516	0.85 169	0.62 203	0.48 183	0.66 224	1.00 442	0.45 202	0.79 213	0.45 296	0.17 157	0.14 250	0.18 205	0.13 123	0.16 113	0.18 189

DN	0.45 195	0.25 157	0.59 159	0.51 278	0.44 464	0.59 294	0.31 152	0.97 212	0.90 303	0.47 171	0.54 180	0.76 334	0.35 123	0.66 155	0.37 213	0.25 468	0.18 430	0.20 288	0.16 244	0.21 359	0.23 367

depthmonostereo	0.45 195	0.26 188	0.89 373	0.49 238	0.24 64	0.60 301	0.36 233	1.03 241	0.77 249	0.50 200	0.65 218	0.50 207	0.55 300	0.70 167	0.39 230	0.16 106	0.16 367	0.16 101	0.14 172	0.16 113	0.20 271

IGEV++	0.45 195	0.24 115	0.63 194	0.58 421	0.32 281	0.42 103	0.25 80	2.16 602	0.65 216	0.38 114	0.58 198	0.46 179	0.44 191	0.56 102	0.40 247	0.20 315	0.13 155	0.16 101	0.13 123	0.17 156	0.18 189

ff7	0.45 195	0.30 310	0.64 208	0.47 195	0.33 301	0.49 176	0.42 318	0.93 198	0.59 185	0.50 200	0.53 169	0.44 164	0.48 228	1.41 415	0.36 198	0.18 209	0.13 155	0.21 333	0.15 199	0.18 208	0.21 305

ffff	0.45 195	0.30 310	0.64 208	0.47 195	0.33 301	0.49 176	0.42 318	0.93 198	0.59 185	0.50 200	0.53 169	0.44 164	0.48 228	1.41 415	0.36 198	0.18 209	0.13 155	0.21 333	0.15 199	0.18 208	0.21 305

11t	0.45 195	0.30 310	0.64 208	0.47 195	0.33 301	0.49 176	0.42 318	0.93 198	0.59 185	0.50 200	0.53 169	0.44 164	0.48 228	1.41 415	0.36 198	0.18 209	0.13 155	0.21 333	0.15 199	0.18 208	0.21 305

LoS_RVC	0.45 195	0.29 278	0.48 86	0.49 238	0.83 644	0.51 211	0.43 337	0.65 63	0.44 109	0.47 171	0.78 267	0.44 164	0.60 347	0.59 120	0.37 213	0.14 39	0.12 57	0.14 17	0.10 1	0.14 35	1.08 690

anonymousdsp	0.45 195	0.30 310	0.60 171	0.48 216	0.34 326	0.49 176	0.42 318	0.97 212	0.60 192	0.51 212	0.53 169	0.46 179	0.47 222	1.36 397	0.35 180	0.18 209	0.13 155	0.21 333	0.15 199	0.18 208	0.21 305

ccc-4	0.45 195	0.30 310	0.64 208	0.47 195	0.33 301	0.49 176	0.42 318	0.93 198	0.59 185	0.50 200	0.53 169	0.44 164	0.48 228	1.41 415	0.36 198	0.18 209	0.13 155	0.21 333	0.15 199	0.18 208	0.21 305

IGEV-Stereo	0.45 195	0.30 310	0.60 171	0.48 216	0.34 326	0.49 176	0.42 318	0.98 220	0.60 192	0.51 212	0.53 169	0.46 179	0.47 222	1.36 397	0.35 180	0.18 209	0.13 155	0.21 333	0.15 199	0.18 208	0.21 305
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
TANstereo	0.45 195	0.23 83	0.50 103	0.43 112	0.21 27	0.65 343	0.26 92	0.83 154	0.88 296	0.95 350	0.99 334	0.51 212	0.45 202	0.56 102	0.36 198	0.19 261	0.24 553	0.16 101	0.13 123	0.17 156	0.27 463

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.46 206	1.51 691	1.58 572	0.39 45	0.35 344	0.40 79	0.26 92	1.05 253	0.41 96	0.36 90	0.48 135	0.41 154	0.40 159	0.48 64	0.25 19	0.15 71	0.13 155	0.15 55	0.13 123	0.15 77	0.24 393

PSi22	0.46 206	0.26 188	0.50 103	0.47 195	0.24 64	0.46 137	0.22 41	0.83 154	1.02 364	0.47 171	0.65 218	0.80 346	0.51 269	1.44 429	0.32 140	0.15 71	0.12 57	0.14 17	0.12 54	0.20 307	0.19 235

DVStereo	0.46 206	0.24 115	0.72 253	0.45 158	0.33 301	0.72 381	0.29 128	0.83 154	0.53 153	0.82 310	0.73 255	0.52 220	0.44 191	1.16 349	0.42 271	0.15 71	0.15 329	0.15 55	0.14 172	0.16 113	0.17 163

Reg-Stereo(zero)	0.46 206	0.23 83	0.50 103	0.45 158	0.25 93	0.41 91	0.27 106	0.80 141	1.12 421	0.93 344	0.79 270	0.91 403	0.46 212	0.74 187	0.44 282	0.15 71	0.13 155	0.15 55	0.12 54	0.15 77	0.18 189

rvit_stereo_0081_aga	0.46 206	0.37 479	0.91 388	0.52 305	0.41 438	0.49 176	0.40 291	0.88 188	0.66 218	0.59 247	0.56 192	0.53 227	0.43 181	0.67 160	0.44 282	0.27 517	0.21 489	0.22 375	0.20 379	0.26 471	0.19 235

rvit_stereo_0081	0.46 206	0.34 416	0.72 253	0.56 384	0.35 344	0.41 91	0.44 358	0.74 115	1.04 378	0.49 191	0.52 165	0.51 212	0.49 247	0.86 241	0.47 313	0.25 468	0.20 470	0.22 375	0.19 339	0.26 471	0.19 235

rvit_stereo_0082	0.46 206	0.34 416	0.72 253	0.56 384	0.35 344	0.41 91	0.44 358	0.74 115	1.04 378	0.49 191	0.52 165	0.51 212	0.49 247	0.86 241	0.47 313	0.25 468	0.20 470	0.22 375	0.19 339	0.26 471	0.19 235

IGEV-Stereo+	0.46 206	0.23 83	0.51 113	0.42 92	0.46 478	0.15 2	0.19 9	0.45 15	0.37 67	0.28 18	0.25 11	0.31 61	0.41 162	1.43 423	0.31 125	0.18 209	0.13 155	0.15 55	0.12 54	1.09 690	1.74 704

WCG-NET（raft）	0.46 206	0.23 83	0.59 159	0.42 92	0.24 64	0.50 198	0.35 216	0.76 125	1.10 406	0.72 285	0.76 260	0.91 403	0.50 259	0.88 250	0.40 247	0.16 106	0.13 155	0.15 55	0.14 172	0.15 77	0.17 163

ProNet	0.46 206	0.30 310	0.69 242	0.46 174	0.32 281	0.57 274	0.52 443	1.15 310	0.67 220	0.44 155	0.50 152	0.44 164	0.43 181	1.31 382	0.38 223	0.16 106	0.15 329	0.19 237	0.16 244	0.18 208	0.18 189

MC-Stereo	0.46 206	0.24 115	0.58 153	0.63 486	0.30 222	0.38 73	0.32 173	0.98 220	0.74 242	0.66 271	0.85 287	0.56 252	0.60 347	1.07 319	0.32 140	0.17 157	0.12 57	0.17 155	0.15 199	0.16 113	0.16 128

CroCo-Stereo Lap2	0.46 206	0.37 479	0.87 364	0.62 474	0.79 635	0.28 27	0.35 216	0.81 146	0.73 235	0.39 127	0.54 180	0.71 325	0.54 295	0.60 124	0.48 324	0.18 209	0.18 430	0.19 237	0.16 244	0.21 359	0.21 305

RT-Monster	0.47 218	0.24 115	0.54 132	0.46 174	0.40 417	0.51 211	0.27 106	0.97 212	1.02 364	0.89 334	0.87 295	0.68 307	0.41 162	0.70 167	0.41 258	0.16 106	0.14 250	0.15 55	0.13 123	0.14 35	0.22 341

DA	0.47 218	0.23 83	0.59 159	0.54 345	0.26 118	1.08 530	0.44 358	1.51 411	0.63 207	0.48 183	0.69 236	0.55 240	0.49 247	0.49 71	0.38 223	0.20 315	0.14 250	0.19 237	0.13 123	0.19 249	0.17 163

GGEV	0.47 218	0.23 83	0.59 159	0.54 345	0.26 118	1.08 530	0.44 358	1.51 411	0.63 207	0.48 183	0.69 236	0.55 240	0.49 247	0.49 71	0.38 223	0.20 315	0.14 250	0.19 237	0.13 123	0.19 249	0.17 163

tt45	0.47 218	0.25 157	0.52 121	0.47 195	0.34 326	0.78 412	0.32 173	0.86 176	0.45 121	0.52 217	0.45 119	0.49 199	0.37 139	2.12 543	0.36 198	0.16 106	0.13 155	0.19 237	0.16 244	0.17 156	0.21 305

rvit_stereo_0080	0.47 218	0.35 445	0.87 364	0.48 216	0.36 359	0.42 103	0.54 464	0.93 198	0.78 254	0.52 217	0.60 203	0.55 240	0.47 222	0.62 134	0.48 324	0.27 517	0.21 489	0.20 288	0.20 379	0.31 534	0.20 271

Former-RAFT_DAM_RVC	0.47 218	0.38 497	0.75 282	0.48 216	0.37 374	0.67 355	0.35 216	0.82 151	1.14 433	0.61 260	0.64 215	0.39 133	0.39 154	0.74 187	0.39 230	0.20 315	0.17 396	0.22 375	0.18 311	0.24 442	0.20 271

whm_eth	0.47 218	0.35 445	0.87 364	0.48 216	0.36 359	0.42 103	0.54 464	0.93 198	0.78 254	0.52 217	0.60 203	0.55 240	0.47 222	0.62 134	0.48 324	0.27 517	0.21 489	0.20 288	0.20 379	0.31 534	0.20 271

XX-TBD	0.47 218	0.71 629	0.39 15	0.81 627	0.25 93	0.57 274	0.26 92	0.73 106	1.30 540	0.78 298	1.01 341	0.45 174	0.33 104	0.49 71	0.39 230	0.20 315	0.15 329	0.15 55	0.11 11	0.17 156	0.15 70

PMTNet	0.47 218	0.22 60	0.43 43	0.39 45	0.24 64	0.71 377	0.26 92	0.78 136	1.03 371	0.65 268	0.69 236	0.55 240	0.48 228	0.90 258	0.36 198	0.99 694	0.13 155	0.15 55	0.10 1	0.15 77	0.15 70

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.48 227	1.24 678	2.47 632	0.41 78	0.31 246	0.29 31	0.27 106	1.09 272	0.39 78	0.35 77	0.49 144	0.38 128	0.44 191	0.38 12	0.26 35	0.15 71	0.12 57	0.15 55	0.12 54	0.16 113	0.20 271

HART	0.48 227	0.24 115	0.63 194	0.52 305	0.27 136	0.41 91	0.29 128	1.32 371	0.54 157	0.59 247	1.47 543	0.61 281	0.34 112	1.09 327	0.32 140	0.16 106	0.14 250	0.19 237	0.14 172	0.19 249	0.18 189

SCV_C0	0.48 227	0.29 278	0.88 369	0.46 174	0.31 246	0.46 137	0.31 152	1.67 452	0.87 292	0.40 138	0.52 165	0.54 234	0.29 65	1.27 374	0.34 168	0.18 209	0.14 250	0.17 155	0.14 172	0.20 307	0.18 189

CAS++	0.48 227	0.34 416	0.59 159	0.48 216	0.32 281	0.45 127	0.29 128	1.73 479	0.78 254	0.71 281	0.73 255	0.36 108	0.28 59	0.70 167	0.35 180	0.27 517	0.22 510	0.26 502	0.21 424	0.29 512	0.22 341
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MIF-Stereo (partial)	0.48 227	0.28 245	0.83 333	0.51 278	0.53 526	0.39 75	0.27 106	1.03 241	0.64 212	0.47 171	0.71 247	0.51 212	0.51 269	1.13 341	0.47 313	0.20 315	0.16 367	0.23 413	0.20 379	0.24 442	0.20 271

StereoAnything_RVC	0.49 232	1.60 697	0.87 364	0.37 16	0.21 27	0.26 20	0.21 31	0.53 24	0.23 5	0.23 2	0.21 6	0.19 3	0.35 123	1.29 378	0.23 1	0.22 392	0.11 22	0.15 55	0.11 11	2.36 705	0.13 3

999	0.49 232	0.25 157	0.55 137	0.51 278	0.35 344	0.74 390	0.31 152	0.89 193	0.59 185	0.39 127	0.50 152	0.50 207	0.36 132	2.41 570	0.41 258	0.17 157	0.13 155	0.18 205	0.15 199	0.16 113	0.23 367

rvit_stereo_0083	0.49 232	0.34 416	0.85 352	0.57 406	0.36 359	0.49 176	0.43 337	0.73 106	1.05 384	0.50 200	0.57 197	0.55 240	0.50 259	0.92 265	0.50 341	0.25 468	0.25 565	0.24 439	0.20 379	0.25 456	0.19 235

rvit_stereo_ft	0.49 232	0.38 497	1.03 444	0.68 548	0.42 449	0.40 79	0.58 494	0.93 198	0.86 290	0.47 171	0.55 186	0.57 259	0.48 228	0.67 160	0.53 364	0.26 495	0.17 396	0.22 375	0.22 452	0.24 442	0.19 235

RAFT-Stereo-weight	0.49 232	0.26 188	0.58 153	0.49 238	0.28 177	0.61 309	0.34 200	1.16 315	1.11 413	1.06 388	0.79 270	0.75 333	0.28 59	0.79 213	0.42 271	0.16 106	0.13 155	0.17 155	0.15 199	0.16 113	0.18 189

IGEVStereo-DCA	0.49 232	0.33 387	0.64 208	0.46 174	0.34 326	0.50 198	0.42 318	0.93 198	0.59 185	0.48 183	0.48 135	0.48 195	0.45 202	2.28 559	0.44 282	0.19 261	0.14 250	0.19 237	0.15 199	0.17 156	0.21 305

plain	0.49 232	0.29 278	1.23 515	0.51 278	0.40 417	0.35 53	0.37 248	1.04 249	0.62 203	0.44 155	0.76 260	0.42 156	0.41 162	1.17 355	0.46 303	0.23 421	0.15 329	0.24 439	0.19 339	0.25 456	0.18 189

iRaftStereo_RVC	0.49 232	0.28 245	0.72 253	0.53 329	0.29 198	0.52 223	0.33 183	1.14 298	0.84 282	0.85 323	0.99 334	0.55 240	0.36 132	0.83 226	0.40 247	0.18 209	0.13 155	0.22 375	0.20 379	0.20 307	0.18 189

CREStereo++_RVC	0.49 232	0.22 60	0.46 69	0.48 216	0.38 390	0.45 127	0.25 80	0.77 128	1.30 540	0.82 310	1.23 451	0.47 189	0.37 139	0.55 99	0.44 282	0.16 106	0.11 22	0.16 101	0.80 695	0.18 208	0.12 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
xyz-stereo-finetune	0.50 241	0.27 220	0.63 194	0.43 112	0.23 48	0.79 421	0.46 383	0.83 154	0.82 274	0.63 263	0.63 210	0.54 234	0.44 191	1.69 482	0.62 417	0.16 106	0.15 329	0.19 237	0.16 244	0.17 156	0.16 128

MyStereo07	0.50 241	0.30 310	0.58 153	0.58 421	0.48 491	0.59 294	0.78 566	1.19 325	0.60 192	0.49 191	0.54 180	0.43 161	0.55 300	1.32 388	0.36 198	0.18 209	0.18 430	0.24 439	0.21 424	0.23 409	0.23 367

4D-IteraStereo	0.50 241	0.26 188	0.84 346	0.51 278	0.49 498	0.64 337	0.31 152	0.91 196	1.02 364	1.05 382	0.72 250	0.76 334	0.32 98	0.69 165	0.40 247	0.18 209	0.11 22	0.23 413	0.20 379	0.19 249	0.16 128

SE	0.51 244	0.32 364	0.67 229	0.51 278	0.26 118	0.66 348	0.48 407	1.22 337	0.76 248	0.82 310	1.19 431	0.49 199	0.55 300	0.47 53	0.36 198	0.27 517	0.16 367	0.23 413	0.19 339	0.24 442	0.28 479

MM-Stereo_test1	0.51 244	0.26 188	0.59 159	0.53 329	0.31 246	0.50 198	0.53 449	1.06 257	1.09 402	0.88 331	0.70 243	0.54 234	0.59 339	1.18 356	0.35 180	0.19 261	0.17 396	0.20 288	0.17 280	0.20 307	0.18 189

SCV	0.51 244	0.29 278	0.72 253	0.63 486	0.27 136	0.40 79	0.38 260	2.32 634	0.75 247	0.36 90	0.49 144	0.55 240	0.35 123	1.31 382	0.34 168	0.25 468	0.13 155	0.17 155	0.14 172	0.18 208	0.18 189

CES	0.51 244	0.21 43	0.40 24	0.42 92	1.40 697	0.53 233	0.34 200	1.04 249	0.68 223	0.45 164	0.67 228	0.35 99	0.28 59	0.58 112	0.35 180	0.16 106	0.13 155	0.15 55	0.10 1	0.19 249	1.69 703

sCroCo_RVC	0.51 244	0.43 529	1.15 483	0.66 522	0.60 565	0.52 223	0.40 291	0.93 198	0.64 212	0.45 164	0.76 260	0.49 199	0.49 247	0.65 153	0.49 337	0.27 517	0.28 589	0.23 413	0.22 452	0.29 512	0.28 479

FE-Mocha	0.52 249	0.32 364	0.98 423	0.51 278	0.37 374	0.46 137	0.22 41	1.71 473	0.56 170	1.02 373	1.10 382	0.82 360	0.41 162	0.58 112	0.32 140	0.19 261	0.13 155	0.21 333	0.21 424	0.17 156	0.19 235

RCA-Stereo	0.52 249	0.26 188	0.66 223	0.49 238	0.33 301	0.54 251	0.44 358	1.20 330	1.41 587	0.69 278	1.06 365	0.63 290	0.79 429	0.62 134	0.35 180	0.17 157	0.12 57	0.17 155	0.14 172	0.16 113	0.16 128

GGDA	0.53 251	0.28 245	0.76 286	0.44 135	0.30 222	0.57 274	0.33 183	1.09 272	1.02 364	0.83 313	0.93 311	0.61 281	0.52 279	1.37 400	0.52 353	0.18 209	0.13 155	0.16 101	0.15 199	0.19 249	0.20 271

quiztm	0.53 251	0.28 245	0.60 171	0.51 278	0.67 597	0.45 127	0.42 318	1.85 515	0.93 317	0.81 307	1.15 418	0.56 252	0.31 85	0.59 120	0.38 223	0.18 209	0.12 57	0.17 155	0.14 172	0.19 249	0.19 235

Anonymus123	0.53 251	0.27 220	1.63 575	0.43 112	0.29 198	2.72 684	0.40 291	0.82 151	0.54 157	0.37 102	0.36 66	0.38 128	0.29 65	0.66 155	0.41 258	0.13 19	0.14 250	0.15 55	0.19 339	0.16 113	0.18 189

MM-Stereo_test3	0.53 251	0.26 188	0.60 171	0.56 384	0.73 610	0.49 176	0.53 449	1.31 367	1.08 394	0.64 265	0.97 328	0.61 281	0.42 172	0.82 220	0.40 247	0.21 355	0.18 430	0.20 288	0.16 244	0.19 249	0.21 305

model_zeroshot	0.53 251	0.31 343	1.00 433	0.57 406	0.39 402	0.74 390	0.39 278	1.38 385	0.67 220	0.88 331	0.85 287	0.71 325	0.37 139	0.77 202	0.39 230	0.21 355	0.17 396	0.19 237	0.17 280	0.17 156	0.22 341

knoymous	0.53 251	0.32 364	0.51 113	0.46 174	0.30 222	0.57 274	0.54 464	1.10 282	0.78 254	0.99 360	0.84 284	0.95 422	0.57 316	0.89 255	0.51 345	0.21 355	0.14 250	0.26 502	0.14 172	0.23 409	0.25 417

monster_256*512	0.54 257	0.32 364	0.61 180	0.52 305	0.35 344	0.51 211	0.57 487	1.34 376	0.93 317	0.60 254	0.89 303	1.08 473	0.67 381	0.74 187	0.47 313	0.17 157	0.13 155	0.21 333	0.18 311	0.21 359	0.19 235

Lsterematch	0.54 257	0.26 188	0.72 253	0.47 195	0.26 118	0.70 373	0.31 152	0.84 163	1.14 433	0.97 355	1.28 475	0.68 307	0.51 269	0.90 258	0.75 460	0.22 392	0.12 57	0.19 237	0.16 244	0.19 249	0.26 442

NLSM1	0.54 257	0.26 188	0.61 180	0.49 238	1.04 674	0.83 445	0.31 152	1.55 424	0.68 223	0.52 217	0.77 264	0.46 179	0.48 228	1.02 301	0.56 385	0.19 261	0.19 452	0.21 333	0.18 311	0.20 307	0.18 189

NLCSM	0.54 257	0.30 310	0.60 171	0.53 329	0.74 618	0.71 377	0.47 396	1.25 350	0.71 233	0.64 265	0.51 156	0.48 195	0.60 347	1.34 392	0.71 451	0.19 261	0.20 470	0.21 333	0.19 339	0.22 383	0.21 305

tg	0.54 257	0.25 157	0.70 248	0.52 305	0.31 246	0.89 469	0.29 128	1.12 287	0.98 343	0.85 323	1.03 352	0.62 285	0.42 172	1.37 400	0.41 258	0.17 157	0.13 155	0.22 375	0.21 424	0.17 156	0.17 163

HUI-Stereo	0.54 257	0.33 387	0.81 314	0.52 305	0.27 136	0.62 312	0.29 128	1.14 298	0.74 242	1.13 408	0.96 319	0.82 360	0.60 347	0.83 226	0.52 353	0.23 421	0.14 250	0.24 439	0.20 379	0.27 478	0.20 271

SMOE	0.55 263	0.28 245	0.79 304	0.51 278	0.23 48	0.93 488	0.63 525	0.97 212	0.88 296	0.75 293	1.22 442	0.69 313	0.66 377	0.58 112	0.45 296	0.29 553	0.16 367	0.37 617	0.19 339	0.23 409	0.22 341

HLf8	0.55 263	0.28 245	1.26 526	0.43 112	0.34 326	0.63 325	0.35 216	1.33 373	1.17 456	0.64 265	0.84 284	0.56 252	0.44 191	1.09 327	0.49 337	0.21 355	0.14 250	0.17 155	0.14 172	0.19 249	0.22 341

TestStereo_HL2	0.55 263	0.30 310	0.83 333	0.44 135	0.33 301	0.58 288	0.34 200	1.12 287	0.99 352	0.84 320	0.95 316	0.61 281	0.52 279	1.60 465	0.53 364	0.20 315	0.14 250	0.16 101	0.14 172	0.19 249	0.20 271

WQFJA1	0.55 263	0.29 278	0.56 145	0.47 195	0.85 647	0.78 412	0.38 260	2.26 622	0.79 263	0.51 212	0.53 169	0.53 227	0.50 259	0.73 182	0.66 436	0.17 157	0.21 489	0.19 237	0.17 280	0.19 249	0.18 189

NLMM	0.55 263	0.29 278	0.56 145	0.47 195	0.86 649	0.78 412	0.38 260	2.26 622	0.79 263	0.51 212	0.53 169	0.53 227	0.50 259	0.73 182	0.66 436	0.17 157	0.21 489	0.19 237	0.17 280	0.19 249	0.18 189

FSD	0.55 263	0.53 571	0.67 229	0.64 501	0.52 518	0.54 251	0.58 494	0.71 90	0.54 157	0.54 225	0.53 169	0.60 272	0.52 279	0.58 112	0.56 385	0.51 660	0.48 678	0.50 657	0.49 665	0.50 632	0.51 626

Any-RAFT	0.55 263	0.27 220	0.49 93	0.50 261	0.27 136	0.98 508	0.25 80	1.71 473	1.08 394	0.90 336	0.99 334	1.13 491	0.46 212	0.74 187	0.35 180	0.19 261	0.13 155	0.17 155	0.13 123	0.16 113	0.19 235

Selective-RAFT	0.55 263	0.29 278	0.85 352	0.58 421	0.28 177	0.91 476	0.34 200	1.00 231	0.96 334	0.59 247	0.64 215	0.80 346	0.76 410	1.34 392	0.51 345	0.21 355	0.15 329	0.17 155	0.15 199	0.19 249	0.19 235

test_4	0.55 263	0.23 83	0.67 229	0.56 384	0.32 281	0.71 377	0.39 278	0.83 154	0.72 234	0.93 344	1.87 632	0.70 318	0.41 162	1.21 362	0.39 230	0.16 106	0.13 155	0.21 333	0.23 484	0.20 307	0.18 189

GMOStereo	0.55 263	0.28 245	0.72 253	0.52 305	0.30 222	0.53 233	0.43 337	1.02 232	0.98 343	1.44 576	1.14 412	0.88 388	0.57 316	0.62 134	0.39 230	0.16 106	0.14 250	0.24 439	0.22 452	0.20 307	0.18 189

error version	0.55 263	0.28 245	0.72 253	0.52 305	0.30 222	0.53 233	0.43 337	1.02 232	0.98 343	1.44 576	1.14 412	0.88 388	0.57 316	0.62 134	0.39 230	0.16 106	0.14 250	0.24 439	0.22 452	0.20 307	0.18 189

test-v	0.55 263	0.28 245	0.72 253	0.52 305	0.30 222	0.53 233	0.43 337	1.02 232	0.98 343	1.44 576	1.14 412	0.88 388	0.57 316	0.62 134	0.39 230	0.16 106	0.14 250	0.24 439	0.22 452	0.20 307	0.18 189

test-2	0.55 263	0.28 245	0.72 253	0.52 305	0.30 222	0.53 233	0.43 337	1.02 232	0.98 343	1.44 576	1.14 412	0.88 388	0.57 316	0.62 134	0.39 230	0.16 106	0.14 250	0.24 439	0.22 452	0.20 307	0.18 189

rafts_anoy	0.55 263	0.32 364	0.66 223	0.72 583	0.61 571	0.53 233	0.40 291	1.24 346	1.06 386	0.85 323	0.83 282	0.67 305	0.53 287	0.77 202	0.55 379	0.20 315	0.15 329	0.25 480	0.26 526	0.22 383	0.21 305

s12784h	0.55 263	0.22 60	0.49 93	0.43 112	0.19 9	1.00 510	0.34 200	1.40 390	1.30 540	0.84 320	0.93 311	0.63 290	0.52 279	1.48 438	0.47 313	0.15 71	0.12 57	0.17 155	0.11 11	0.19 249	0.13 3

raftrobust	0.55 263	0.27 220	0.63 194	0.68 548	0.69 603	0.50 198	0.34 200	1.08 265	0.97 340	1.32 520	0.88 300	0.62 285	0.80 436	0.82 220	0.44 282	0.20 315	0.16 367	0.16 101	0.14 172	0.15 77	0.18 189

Gwc-CoAtRS	0.55 263	0.27 220	0.73 269	0.49 238	0.30 222	0.63 325	0.25 80	1.38 385	1.12 421	1.05 382	1.02 344	1.10 480	0.55 300	0.72 178	0.44 282	0.17 157	0.14 250	0.17 155	0.15 199	0.16 113	0.17 163

Weightmod	0.56 280	0.29 278	0.64 208	0.42 92	0.33 301	0.85 460	0.40 291	0.93 198	0.64 212	0.73 288	1.43 532	0.73 328	0.59 339	1.65 474	0.44 282	0.19 261	0.28 589	0.20 288	0.18 311	0.17 156	0.17 163

S0	0.56 280	0.27 220	0.79 304	0.51 278	0.36 359	1.13 540	0.68 539	0.97 212	0.61 198	0.78 298	1.36 508	0.65 297	0.54 295	0.73 182	0.41 258	0.28 536	0.25 565	0.29 544	0.26 526	0.20 307	0.22 341

ManiGeoR	0.56 280	0.28 245	1.23 515	0.43 112	0.35 344	0.56 269	0.35 216	1.30 363	1.14 433	0.58 243	0.85 287	0.56 252	0.50 259	1.43 423	0.58 395	0.18 209	0.13 155	0.17 155	0.14 172	0.17 156	0.21 305

HLf10	0.56 280	0.28 245	1.23 515	0.43 112	0.35 344	0.56 269	0.35 216	1.30 363	1.14 433	0.58 243	0.85 287	0.56 252	0.50 259	1.43 423	0.58 395	0.18 209	0.13 155	0.17 155	0.14 172	0.17 156	0.21 305

TestStereo-Hl	0.56 280	0.30 310	0.74 276	0.43 112	0.30 222	0.63 325	0.47 396	1.22 337	1.02 364	0.90 336	0.88 300	0.73 328	0.66 377	1.42 420	0.46 303	0.17 157	0.14 250	0.17 155	0.15 199	0.19 249	0.19 235

rvit_0105_6	0.56 280	0.38 497	1.13 476	0.67 537	0.38 390	0.50 198	0.51 432	0.88 188	1.33 552	0.54 225	0.56 192	0.65 297	0.57 316	0.97 284	0.46 303	0.32 573	0.31 608	0.28 532	0.25 509	0.29 512	0.23 367

MSKI-zero shot	0.56 280	0.30 310	0.61 180	0.55 362	0.28 177	0.68 359	0.28 116	1.25 350	0.68 223	0.92 341	1.33 494	0.81 354	0.33 104	1.94 519	0.36 198	0.18 209	0.13 155	0.17 155	0.13 123	0.16 113	0.19 235

EKT-Stereo	0.56 280	0.33 387	0.84 346	0.61 465	0.64 579	0.51 211	0.48 407	1.14 298	0.95 330	0.74 291	0.89 303	0.77 339	0.42 172	1.18 356	0.42 271	0.23 421	0.17 396	0.21 333	0.18 311	0.20 307	0.26 442

LL-Strereo2	0.56 280	0.36 458	0.77 292	0.56 384	0.40 417	0.68 359	0.37 248	1.21 335	0.83 279	0.96 353	0.79 270	0.91 403	0.41 162	1.08 322	0.48 324	0.18 209	0.17 396	0.29 544	0.25 509	0.22 383	0.19 235

test-3	0.56 280	0.24 115	0.82 323	0.50 261	0.29 198	0.57 274	0.34 200	1.09 272	1.03 371	1.33 526	0.69 236	0.87 382	0.45 202	1.68 478	0.39 230	0.17 157	0.12 57	0.20 288	0.17 280	0.17 156	0.16 128

test_1	0.56 280	0.24 115	0.82 323	0.50 261	0.29 198	0.57 274	0.34 200	1.09 272	1.03 371	1.28 504	0.69 236	0.87 382	0.45 202	1.67 476	0.39 230	0.17 157	0.12 57	0.20 288	0.17 280	0.17 156	0.16 128

PSM-adaLoss	0.56 280	0.33 387	0.81 314	0.52 305	0.27 136	0.63 325	0.41 305	1.14 298	0.73 235	1.13 408	0.96 319	0.82 360	0.60 347	1.09 327	0.52 353	0.23 421	0.14 250	0.24 439	0.20 379	0.27 478	0.20 271

ROB_FTStereo	0.56 280	0.33 387	0.82 323	0.52 305	0.27 136	0.62 312	0.25 80	1.14 298	0.74 242	1.13 408	0.96 319	0.82 360	0.60 347	1.18 356	0.52 353	0.23 421	0.14 250	0.24 439	0.20 379	0.27 478	0.20 271

cross-raft	0.56 280	0.26 188	0.65 217	0.55 362	0.31 246	0.66 348	0.37 248	1.68 456	0.82 274	1.06 388	1.07 369	1.25 517	0.45 202	0.74 187	0.39 230	0.15 71	0.13 155	0.19 237	0.16 244	0.19 249	0.17 163

test-1	0.56 280	0.28 245	1.13 476	0.58 421	0.34 326	0.60 301	0.38 260	1.56 428	0.98 343	0.80 302	1.02 344	0.83 370	0.52 279	0.64 147	0.46 303	0.17 157	0.16 367	0.20 288	0.17 280	0.20 307	0.26 442

raft+_RVC	0.56 280	0.29 278	0.61 180	0.65 509	0.56 547	0.53 233	0.53 449	1.40 390	1.02 364	0.78 298	1.04 358	0.70 318	0.55 300	1.00 293	0.49 337	0.18 209	0.16 367	0.19 237	0.19 339	0.18 208	0.17 163

RAFT-Stereo + iAFF	0.56 280	0.28 245	0.81 314	0.45 158	0.25 93	0.40 79	0.34 200	1.12 287	1.13 427	1.35 540	1.58 580	0.80 346	0.67 381	0.71 174	0.43 277	0.14 39	0.11 22	0.18 205	0.17 280	0.18 208	0.16 128

Weightmod_eth	0.57 297	0.27 220	0.66 223	0.48 216	0.53 526	0.62 312	0.43 337	1.05 253	0.60 192	0.66 271	1.59 584	0.66 304	0.75 408	1.30 381	0.34 168	0.53 663	0.19 452	0.18 205	0.17 280	0.19 249	0.16 128

H2IRNET	0.57 297	0.28 245	0.75 282	0.49 238	0.35 344	0.40 79	0.27 106	1.03 241	1.18 463	0.62 262	1.26 460	1.07 463	0.85 456	1.02 301	0.64 426	0.20 315	0.16 367	0.23 413	0.25 509	0.22 383	0.20 271

11t1	0.57 297	0.30 310	0.84 346	0.54 345	0.30 222	0.83 445	0.41 305	1.34 376	0.79 263	0.88 331	0.82 281	0.70 318	0.70 393	0.96 280	0.67 440	0.21 355	0.21 489	0.20 288	0.16 244	0.21 359	0.26 442

rrr	0.57 297	0.33 387	2.43 630	0.46 174	0.34 326	0.50 198	0.38 260	0.84 163	0.55 166	0.48 183	0.48 135	0.48 195	0.45 202	2.28 559	0.44 282	0.19 261	0.14 250	0.19 237	0.15 199	0.17 156	0.18 189

test_3	0.57 297	0.24 115	0.87 364	0.55 362	0.30 222	0.60 301	0.40 291	1.07 260	1.08 394	1.20 456	0.68 231	0.92 411	0.43 181	1.68 478	0.40 247	0.16 106	0.13 155	0.22 375	0.19 339	0.21 359	0.17 163

Patchmatch Stereo++	0.57 297	0.33 387	0.82 323	0.52 305	0.27 136	0.63 325	0.28 116	1.14 298	0.73 235	1.13 408	0.96 319	0.82 360	0.60 347	1.40 411	0.52 353	0.23 421	0.14 250	0.24 439	0.20 379	0.27 478	0.20 271
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
ROB_FTStereo_v2	0.57 297	0.33 387	0.81 314	0.52 305	0.27 136	0.62 312	0.42 318	1.14 298	0.73 235	1.13 408	0.97 328	0.82 360	0.60 347	1.15 345	0.53 364	0.23 421	0.14 250	0.24 439	0.20 379	0.27 478	0.20 271

DeepStereo_RVC	0.57 297	0.31 343	0.78 300	0.53 329	0.30 222	0.57 274	0.32 173	1.11 284	0.80 269	1.17 432	0.94 315	0.83 370	0.93 499	1.01 297	0.61 412	0.23 421	0.14 250	0.21 333	0.19 339	0.24 442	0.26 442

iRAFT	0.57 297	0.33 387	0.82 323	0.52 305	0.27 136	0.63 325	0.28 116	1.14 298	0.73 235	1.13 408	0.96 319	0.82 360	0.60 347	1.40 411	0.52 353	0.23 421	0.14 250	0.24 439	0.20 379	0.27 478	0.20 271

CRE-IMP	0.57 297	0.32 364	0.82 323	0.54 345	0.29 198	0.77 411	0.25 80	1.19 325	0.79 263	1.09 394	0.95 316	0.81 354	0.57 316	1.11 336	0.57 390	0.22 392	0.14 250	0.23 413	0.19 339	0.28 494	0.24 393

RAFT-IKP	0.57 297	0.33 387	0.82 323	0.52 305	0.27 136	0.57 274	0.35 216	1.14 298	0.73 235	1.13 408	0.96 319	0.83 370	0.61 357	1.26 370	0.53 364	0.23 421	0.14 250	0.24 439	0.20 379	0.27 478	0.20 271

test_xeample3	0.57 297	0.33 387	3.11 654	0.46 174	0.34 326	0.55 258	0.38 260	0.86 176	0.49 135	0.54 225	0.46 126	0.44 164	0.44 191	1.49 445	0.45 296	0.18 209	0.14 250	0.19 237	0.15 199	0.17 156	0.18 189

CFNet-RSSM	0.57 297	0.25 157	0.76 286	0.49 238	0.28 177	0.59 294	0.27 106	1.89 527	1.17 456	1.09 394	0.95 316	1.06 460	0.53 287	0.74 187	0.41 258	0.17 157	0.13 155	0.17 155	0.15 199	0.16 113	0.16 128

HLF11	0.58 310	0.28 245	1.29 533	0.43 112	0.36 359	0.50 198	0.28 116	1.33 373	1.07 389	0.69 278	0.91 307	0.63 290	0.52 279	1.55 449	0.66 436	0.18 209	0.14 250	0.16 101	0.13 123	0.17 156	0.21 305

WQFJX	0.58 310	0.29 278	0.57 150	0.46 174	0.87 655	0.75 396	0.39 278	2.67 681	0.80 269	0.55 232	0.53 169	0.54 234	0.55 300	0.97 284	0.61 412	0.17 157	0.19 452	0.19 237	0.16 244	0.19 249	0.20 271

rvit_0105_4	0.58 310	0.40 512	1.19 504	0.68 548	0.38 390	0.53 233	0.55 474	0.93 198	1.27 516	0.56 238	0.61 206	0.72 327	0.63 359	1.01 297	0.47 313	0.33 580	0.33 627	0.29 544	0.25 509	0.29 512	0.26 442

AE-Stereo	0.58 310	0.29 278	0.81 314	0.62 474	0.41 438	0.69 369	0.46 383	2.49 663	1.25 503	0.49 191	0.77 264	0.69 313	0.46 212	0.61 129	0.42 271	0.17 157	0.16 367	0.21 333	0.20 379	0.19 249	0.18 189

1test111	0.58 310	0.34 416	0.63 194	0.60 448	0.27 136	1.16 551	0.51 432	1.58 434	0.91 305	0.60 254	0.80 275	0.47 189	0.87 473	0.99 288	0.67 440	0.21 355	0.13 155	0.25 480	0.15 199	0.23 409	0.25 417

RAFT-Test	0.58 310	0.27 220	0.81 314	0.50 261	0.33 301	0.95 498	0.27 106	1.40 390	0.89 298	1.00 364	1.12 395	1.39 554	0.48 228	0.74 187	0.41 258	0.17 157	0.14 250	0.17 155	0.14 172	0.16 113	0.18 189

anonymousdsp2	0.58 310	0.29 278	0.93 395	0.51 278	0.30 222	0.75 396	0.46 383	1.95 546	0.87 292	0.81 307	0.78 267	0.76 334	0.48 228	1.10 333	0.45 296	0.19 261	0.14 250	0.18 205	0.13 123	0.20 307	0.22 341

fff	0.58 310	0.26 188	1.15 483	0.46 174	0.25 93	0.48 166	0.36 233	1.20 330	1.28 524	1.13 408	1.03 352	0.59 267	1.04 553	0.77 202	0.58 395	0.17 157	0.14 250	0.17 155	0.13 123	0.15 77	0.24 393

iGMRVC	0.58 310	0.33 387	0.81 314	0.52 305	0.27 136	0.62 312	0.38 260	1.14 298	0.73 235	1.13 408	0.97 328	0.82 360	0.59 339	1.54 448	0.53 364	0.23 421	0.14 250	0.24 439	0.20 379	0.27 478	0.20 271

RALCasStereoNet	0.58 310	0.34 416	0.77 292	0.65 509	0.64 579	0.64 337	0.51 432	1.06 257	0.99 352	0.71 281	1.06 365	0.77 339	0.44 191	1.38 405	0.52 353	0.20 315	0.18 430	0.18 205	0.16 244	0.20 307	0.22 341

DCANet	0.58 310	0.26 188	1.15 483	0.45 158	0.25 93	0.49 176	0.36 233	1.18 320	1.35 557	1.15 424	1.04 358	0.60 272	0.91 488	0.84 233	0.58 395	0.17 157	0.14 250	0.17 155	0.13 123	0.19 249	0.25 417

csc	0.58 310	0.26 188	1.15 483	0.46 174	0.25 93	0.48 166	0.36 233	1.20 330	1.28 524	1.13 408	1.03 352	0.59 267	1.04 553	0.77 202	0.58 395	0.17 157	0.14 250	0.17 155	0.13 123	0.15 77	0.24 393

cscssc	0.58 310	0.26 188	1.15 483	0.46 174	0.25 93	0.48 166	0.36 233	1.20 330	1.28 524	1.13 408	1.03 352	0.59 267	1.04 553	0.77 202	0.58 395	0.17 157	0.14 250	0.17 155	0.13 123	0.15 77	0.24 393

GMStereo	0.58 310	0.50 559	1.09 464	0.52 305	0.32 281	0.80 427	0.43 337	1.02 232	1.41 587	0.89 334	0.77 264	0.52 220	0.46 212	0.89 255	0.56 385	0.25 468	0.16 367	0.20 288	0.22 452	0.31 534	0.27 463
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
TestStereo_HLe17	0.59 324	0.27 220	1.66 580	0.43 112	0.31 246	0.63 325	0.40 291	1.48 408	1.16 448	0.63 263	0.87 295	0.53 227	0.46 212	1.40 411	0.47 313	0.19 261	0.13 155	0.18 205	0.16 244	0.18 208	0.20 271

WQFJX1	0.59 324	0.27 220	0.59 159	0.49 238	0.73 610	0.68 359	0.46 383	2.65 676	0.77 249	0.55 232	0.51 156	0.52 220	0.50 259	1.38 405	0.61 412	0.18 209	0.20 470	0.20 288	0.17 280	0.20 307	0.21 305

IGEV-FE	0.59 324	0.33 387	1.11 471	0.63 486	0.37 374	0.41 91	0.33 183	1.80 498	0.79 263	1.04 379	1.10 382	1.05 458	0.43 181	0.87 246	0.48 324	0.18 209	0.13 155	0.19 237	0.18 311	0.20 307	0.23 367

xyz-stereo-finetune2	0.59 324	0.29 278	0.66 223	0.41 78	0.24 64	1.08 530	0.34 200	0.87 180	0.60 192	0.68 277	1.08 376	0.58 261	0.79 429	2.39 569	0.83 488	0.17 157	0.15 329	0.21 333	0.17 280	0.16 113	0.18 189

ACVNet-DCA	0.59 324	0.34 416	0.63 194	0.60 448	0.27 136	1.16 551	0.51 432	1.58 434	0.91 305	0.60 254	0.80 275	0.47 189	0.87 473	1.48 438	0.35 180	0.21 355	0.13 155	0.25 480	0.15 199	0.23 409	0.25 417

IGEV_Zeroshot_test	0.59 324	0.33 387	1.11 471	0.63 486	0.37 374	0.41 91	0.33 183	1.80 498	0.79 263	1.04 379	1.10 382	1.06 460	0.43 181	0.87 246	0.48 324	0.18 209	0.13 155	0.19 237	0.18 311	0.20 307	0.23 367

DCANet-4	0.59 324	0.28 245	1.65 579	0.44 135	0.25 93	0.48 166	0.36 233	1.15 310	1.36 566	1.13 408	1.03 352	0.56 252	0.74 402	0.77 202	0.58 395	0.17 157	0.14 250	0.17 155	0.13 123	0.15 77	0.24 393

x	0.59 324	0.34 416	0.79 304	0.51 278	0.32 281	0.69 369	0.46 383	1.64 448	0.97 340	0.86 328	0.86 291	0.83 370	0.74 402	0.75 196	0.70 448	0.21 355	0.22 510	0.22 375	0.20 379	0.21 359	0.24 393

sAnonymous2	0.59 324	0.61 598	1.82 592	0.61 465	0.52 518	0.51 211	0.54 464	0.97 212	0.70 230	0.50 200	0.68 231	0.46 179	0.63 359	0.61 129	0.41 258	0.22 392	0.17 396	0.23 413	0.21 424	0.85 677	0.56 642

CroCo_RVC	0.59 324	0.61 598	1.82 592	0.61 465	0.52 518	0.51 211	0.54 464	0.97 212	0.70 230	0.50 200	0.68 231	0.46 179	0.63 359	0.61 129	0.41 258	0.22 392	0.17 396	0.23 413	0.21 424	0.85 677	0.56 642

NLMM1	0.60 334	0.28 245	0.63 194	0.48 216	0.73 610	0.68 359	0.43 337	2.47 658	1.11 413	0.60 254	0.63 210	0.51 212	0.47 222	1.34 392	0.58 395	0.19 261	0.21 489	0.20 288	0.17 280	0.20 307	0.19 235

MIM_Stereo	0.60 334	0.26 188	1.02 439	0.49 238	0.32 281	0.52 223	0.28 116	1.41 394	0.82 274	1.02 373	1.16 421	0.93 412	0.53 287	1.48 438	0.63 422	0.17 157	0.17 396	0.20 288	0.19 339	0.17 156	0.18 189

MIPNet	0.60 334	0.31 343	1.07 457	0.51 278	0.34 326	0.68 359	0.40 291	1.67 452	1.14 433	1.11 397	0.93 311	0.60 272	0.78 421	0.77 202	0.58 395	0.18 209	0.14 250	0.19 237	0.16 244	0.18 208	0.21 305

AFF-stereo	0.60 334	0.28 245	0.72 253	0.48 216	0.29 198	0.34 49	0.37 248	1.22 337	1.20 470	1.21 463	1.59 584	1.10 480	0.70 393	1.01 297	0.44 282	0.14 39	0.12 57	0.19 237	0.20 379	0.18 208	0.15 70

R-Stereo Train	0.60 334	0.30 310	0.72 253	0.57 406	0.37 374	0.68 359	0.52 443	1.45 399	0.78 254	1.61 617	1.50 554	0.76 334	0.53 287	0.67 160	0.51 345	0.19 261	0.16 367	0.18 205	0.15 199	0.18 208	0.19 235

RAFT-Stereo	0.60 334	0.30 310	0.72 253	0.57 406	0.37 374	0.68 359	0.52 443	1.45 399	0.78 254	1.61 617	1.50 554	0.76 334	0.53 287	0.67 160	0.51 345	0.19 261	0.16 367	0.18 205	0.15 199	0.18 208	0.19 235
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
AIO-test2	0.61 340	0.30 310	0.93 395	0.65 509	0.65 584	0.79 421	0.50 430	1.33 373	1.40 583	0.65 268	1.15 418	0.53 227	0.42 172	1.18 356	0.36 198	0.25 468	0.18 430	0.26 502	0.31 594	0.20 307	0.21 305

AIO-test1	0.61 340	0.27 220	0.68 237	0.68 548	1.02 671	0.79 421	0.36 233	1.59 439	1.35 557	0.59 247	0.89 303	0.60 272	0.49 247	1.20 361	0.36 198	0.18 209	0.17 396	0.23 413	0.25 509	0.18 208	0.26 442

rvit_0105_5	0.61 340	0.41 522	1.19 504	0.67 537	0.37 374	0.57 274	0.56 481	1.08 265	1.28 524	0.65 268	0.68 231	0.77 339	0.67 381	0.91 262	0.51 345	0.33 580	0.32 621	0.30 557	0.27 546	0.28 494	0.28 479

S	0.62 343	0.29 278	0.77 292	0.48 216	0.65 584	1.02 513	0.59 501	1.12 287	0.85 286	0.98 357	1.44 535	0.56 252	0.70 393	0.63 144	0.45 296	0.39 619	0.21 489	0.37 617	0.36 631	0.23 409	0.21 305

riskmin	0.62 343	0.29 278	0.73 269	0.50 261	0.34 326	0.86 462	0.44 358	1.74 482	1.07 389	0.76 295	0.76 260	1.19 500	1.01 536	0.84 233	0.60 409	0.20 315	0.16 367	0.24 439	0.16 244	0.24 442	0.29 494

qqq	0.62 343	0.36 458	0.88 369	0.50 261	0.28 177	0.64 337	0.62 519	1.58 434	0.91 305	0.83 313	0.96 319	0.95 422	0.79 429	0.99 288	0.67 440	0.21 355	0.23 541	0.24 439	0.23 484	0.23 409	0.25 417

ADStereo(finetuned)	0.62 343	0.26 188	1.59 573	0.45 158	0.25 93	0.49 176	0.36 233	1.18 320	1.35 557	1.16 428	1.04 358	0.60 272	1.18 591	0.85 237	0.57 390	0.17 157	0.14 250	0.17 155	0.13 123	0.19 249	0.24 393

dd	0.62 343	0.51 563	1.17 498	0.56 384	0.33 301	0.74 390	0.46 383	1.03 241	1.40 583	0.80 302	0.87 295	0.60 272	0.57 316	1.02 301	0.86 494	0.28 536	0.18 430	0.26 502	0.19 339	0.35 564	0.27 463

IPLGR	0.62 343	0.28 245	1.32 538	0.50 261	0.29 198	0.65 343	0.34 200	1.47 406	1.19 466	1.21 463	1.07 369	0.70 318	0.65 371	1.05 311	0.55 379	0.18 209	0.15 329	0.20 288	0.17 280	0.21 359	0.20 271

PFNet+	0.62 343	0.31 343	0.99 428	0.57 406	0.31 246	0.57 274	0.30 141	0.99 229	1.25 503	1.33 526	1.10 382	0.79 344	0.57 316	1.35 395	0.53 364	0.26 495	0.17 396	0.28 532	0.26 526	0.21 359	0.27 463

NRIStereo	0.62 343	0.31 343	0.78 300	0.56 384	0.28 177	0.63 325	0.33 183	1.16 315	0.92 310	1.15 424	0.87 295	0.90 399	0.58 333	2.24 554	0.56 385	0.22 392	0.14 250	0.21 333	0.19 339	0.22 383	0.18 189

RALAANet	0.62 343	0.37 479	0.97 419	0.66 522	0.50 503	0.67 355	0.31 152	1.27 356	1.09 402	1.11 397	1.17 424	0.88 388	0.46 212	1.27 374	0.45 296	0.20 315	0.15 329	0.21 333	0.18 311	0.27 478	0.19 235

FENet	0.62 343	0.30 310	0.68 237	0.57 406	0.33 301	0.82 437	0.40 291	1.41 394	1.12 421	1.03 377	0.87 295	0.98 431	0.84 451	1.00 293	0.70 448	0.23 421	0.16 367	0.23 413	0.20 379	0.22 383	0.24 393

RAFT+CT+SA	0.63 353	0.30 310	0.73 269	0.69 561	0.37 374	0.40 79	0.55 474	1.93 541	1.04 378	0.72 285	1.23 451	0.62 285	0.69 390	1.69 482	0.42 271	0.19 261	0.13 155	0.22 375	0.22 452	0.21 359	0.19 235

GANet-ADL	0.63 353	0.38 497	0.82 323	0.67 537	0.41 438	0.68 359	0.51 432	1.64 448	1.16 448	0.98 357	1.10 382	0.90 399	0.58 333	0.81 218	0.63 422	0.27 517	0.18 430	0.18 205	0.16 244	0.23 409	0.27 463

AnonymousM	0.63 353	1.14 670	0.43 43	0.46 174	0.32 281	0.43 113	0.46 383	1.27 356	0.78 254	1.00 364	0.66 224	0.68 307	0.45 202	0.61 129	0.46 303	0.21 355	0.16 367	1.84 709	0.98 704	0.15 77	0.15 70

HHNet	0.64 356	0.28 245	0.69 242	0.45 158	0.46 478	0.50 198	0.57 487	1.13 293	1.03 371	1.26 493	2.21 656	0.70 318	0.59 339	1.10 333	0.51 345	0.21 355	0.13 155	0.23 413	0.19 339	0.20 307	0.31 522

Pruner-Stereo	0.64 356	0.31 343	0.79 304	0.66 522	0.31 246	0.61 309	0.42 318	1.22 337	1.09 402	1.53 599	1.09 380	0.94 418	0.55 300	1.37 400	0.56 385	0.25 468	0.14 250	0.24 439	0.21 424	0.21 359	0.25 417

Anonymous3	0.64 356	0.47 545	1.31 535	0.59 440	0.50 503	0.93 488	0.69 543	1.11 284	0.83 279	0.74 291	0.89 303	0.65 297	0.68 386	1.08 322	0.54 374	0.40 622	0.31 608	0.26 502	0.26 526	0.31 534	0.30 512

DIP-Stereo	0.64 356	0.32 364	0.91 388	0.49 238	0.36 359	0.91 476	0.33 183	2.51 666	0.77 249	1.25 481	1.00 339	0.68 307	0.51 269	0.92 265	0.65 431	0.19 261	0.15 329	0.21 333	0.17 280	0.19 249	0.22 341
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
PStereo	0.65 360	1.00 659	0.53 126	0.48 216	0.35 344	1.06 523	0.62 519	0.74 115	0.96 334	0.67 274	0.41 87	0.55 240	0.65 371	1.04 306	0.78 471	0.63 678	0.28 589	0.38 623	0.34 622	0.75 671	0.73 670

tt1	0.65 360	0.34 416	0.65 217	0.60 448	0.27 136	1.14 544	0.48 407	1.08 265	2.62 689	0.59 247	0.79 270	0.49 199	0.80 436	1.57 452	0.35 180	0.21 355	0.13 155	0.25 480	0.16 244	0.20 307	0.23 367

TestStereo	0.65 360	0.42 524	0.83 333	0.52 305	0.27 136	0.57 274	0.44 358	1.07 260	0.92 310	0.85 323	1.01 341	0.68 307	0.56 309	3.22 608	0.47 313	0.23 421	0.15 329	0.24 439	0.18 311	0.28 494	0.18 189

FACV-RUCA	0.66 363	0.36 458	0.89 373	0.63 486	0.65 584	0.84 454	0.41 305	1.67 452	1.11 413	0.91 338	1.14 412	0.63 290	0.77 414	0.84 233	0.54 374	0.28 536	0.19 452	0.47 652	0.22 452	0.36 568	0.29 494

rvit_0105_3	0.66 363	0.47 545	1.27 527	0.74 597	0.40 417	0.63 325	0.70 550	1.22 337	1.28 524	0.83 313	0.71 247	0.82 360	0.72 400	0.93 268	0.58 395	0.37 610	0.34 632	0.34 596	0.32 602	0.28 494	0.31 522

rvit_stereo_0075_2	0.66 363	0.47 545	1.21 512	0.67 537	0.66 591	0.53 233	0.48 407	1.24 346	1.17 456	0.77 296	0.91 307	0.78 343	0.59 339	1.05 311	0.63 422	0.37 610	0.28 589	0.40 634	0.31 594	0.38 580	0.34 549

CAS	0.66 363	0.19 13	0.41 33	2.31 710	0.86 649	0.56 269	0.53 449	0.83 154	0.63 207	0.49 191	0.70 243	0.36 108	0.26 37	0.47 53	0.37 213	2.33 712	0.10 2	0.14 17	0.10 1	0.17 156	1.31 695

TestStereo1	0.66 363	0.29 278	0.95 409	0.82 630	0.32 281	0.47 151	0.43 337	1.52 415	1.22 486	0.99 360	1.32 488	0.65 297	0.76 410	1.78 494	0.44 282	0.20 315	0.16 367	0.22 375	0.19 339	0.21 359	0.20 271

RAFT_CTSACE	0.66 363	0.29 278	1.14 481	0.57 406	0.51 512	0.68 359	0.44 358	0.88 188	0.98 343	1.03 377	1.83 625	1.23 512	0.67 381	1.48 438	0.38 223	0.16 106	0.16 367	0.21 333	0.20 379	0.20 307	0.17 163

SA-5K	0.66 363	0.29 278	0.95 409	0.82 630	0.32 281	0.47 151	0.43 337	1.52 415	1.22 486	0.99 360	1.32 488	0.65 297	0.76 410	1.78 494	0.44 282	0.20 315	0.16 367	0.22 375	0.19 339	0.21 359	0.20 271

ACRE	0.66 363	0.37 479	1.27 527	0.60 448	0.50 503	0.74 390	0.47 396	1.26 352	1.10 406	1.40 563	1.56 574	0.62 285	0.46 212	0.88 250	0.78 471	0.24 445	0.15 329	0.19 237	0.16 244	0.19 249	0.29 494

ICVP	0.66 363	0.35 445	0.71 251	0.63 486	0.41 438	0.85 460	0.56 481	1.78 491	0.96 334	0.92 341	1.24 456	0.88 388	0.75 408	0.76 199	0.93 519	0.31 565	0.22 510	0.22 375	0.21 424	0.24 442	0.28 479
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
111	0.66 363	0.27 220	1.15 483	0.46 174	0.25 93	0.72 381	0.42 318	1.57 432	1.44 601	0.83 313	1.39 517	1.10 480	0.80 436	0.97 284	0.65 431	0.20 315	0.14 250	0.18 205	0.15 199	0.18 208	0.28 479

ACVNet	0.66 363	0.33 387	0.74 276	0.55 362	0.37 374	0.80 427	0.47 396	1.46 401	1.11 413	1.01 369	1.31 483	1.07 463	0.91 488	0.82 220	1.09 551	0.22 392	0.19 452	0.21 333	0.18 311	0.23 409	0.19 235

Hybrid-DGEV-03	0.67 374	0.29 278	0.69 242	0.55 362	0.36 359	0.73 386	0.38 260	1.09 272	1.18 463	1.74 636	2.49 673	0.84 377	0.56 309	0.99 288	0.47 313	0.19 261	0.12 57	0.22 375	0.19 339	0.17 156	0.17 163

FLISNet	0.67 374	0.34 416	0.80 310	0.51 278	0.51 512	0.41 91	0.37 248	1.15 310	0.80 269	1.34 533	1.42 528	1.60 592	1.11 571	0.96 280	0.90 508	0.16 106	0.12 57	0.20 288	0.21 424	0.20 307	0.20 271

CoSv	0.67 374	0.34 416	0.80 310	0.51 278	0.51 512	0.41 91	0.37 248	1.15 310	0.80 269	1.34 533	1.42 528	1.60 592	1.11 571	0.96 280	0.90 508	0.16 106	0.12 57	0.20 288	0.21 424	0.20 307	0.20 271

test_sample2	0.67 374	0.31 343	0.89 373	0.54 345	0.29 198	0.80 427	0.63 525	1.83 506	1.10 406	0.93 344	1.06 365	0.94 418	0.92 496	1.24 366	0.59 405	0.23 421	0.20 470	0.22 375	0.21 424	0.24 442	0.25 417

test_sample1	0.67 374	0.32 364	0.90 383	0.54 345	0.33 301	0.76 402	0.48 407	1.75 484	1.06 386	0.95 350	0.99 334	0.91 403	1.10 568	1.25 367	0.79 477	0.22 392	0.19 452	0.21 333	0.20 379	0.21 359	0.25 417

MyStereo06	0.67 374	0.29 278	1.06 452	0.58 421	0.48 491	0.62 312	0.72 554	2.26 622	0.89 298	1.07 391	1.12 395	1.22 508	0.56 309	0.83 226	0.47 313	0.17 157	0.17 396	0.24 439	0.21 424	0.23 409	0.23 367

StereoVision	0.67 374	0.37 479	1.02 439	0.60 448	0.41 438	0.50 198	0.41 305	1.32 371	0.96 334	0.73 288	2.48 671	0.82 360	0.57 316	1.06 316	0.50 341	0.26 495	0.28 589	0.29 544	0.28 557	0.37 574	0.22 341

CASS	0.67 374	0.36 458	0.84 346	0.57 406	0.28 177	0.82 437	0.43 337	1.62 447	0.92 310	1.39 557	1.28 475	0.87 382	0.84 451	0.88 250	0.59 405	0.36 607	0.19 452	0.26 502	0.22 452	0.29 512	0.43 601
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
CIPLG	0.67 374	0.37 479	1.17 498	0.60 448	0.51 512	0.75 396	0.48 407	1.26 352	1.11 413	1.43 573	1.58 580	0.64 296	0.48 228	0.94 270	0.78 471	0.24 445	0.15 329	0.19 237	0.16 244	0.19 249	0.29 494

IPLGR_C	0.67 374	0.38 497	1.20 508	0.60 448	0.50 503	0.75 396	0.48 407	1.28 360	1.13 427	1.42 569	1.57 578	0.62 285	0.48 228	0.85 237	0.80 484	0.24 445	0.15 329	0.19 237	0.16 244	0.19 249	0.29 494

GwcNet-ADL	0.67 374	0.33 387	0.90 383	0.58 421	0.41 438	0.60 301	0.59 501	1.55 424	1.28 524	1.11 397	1.13 406	0.90 399	0.59 339	1.11 336	0.91 512	0.28 536	0.18 430	0.18 205	0.18 311	0.25 456	0.33 539

TRStereo	0.67 374	0.71 629	1.06 452	0.77 616	0.68 600	0.53 233	0.38 260	2.52 667	0.96 334	0.81 307	0.84 284	0.87 382	0.39 154	1.16 349	0.46 303	0.24 445	0.17 396	0.23 413	0.24 499	0.18 208	0.20 271

RAFT	0.67 374	0.32 364	0.83 333	0.63 486	0.34 326	0.69 369	0.57 487	1.14 298	0.84 282	1.12 405	1.20 433	1.75 620	0.92 496	1.09 327	0.60 409	0.22 392	0.19 452	0.27 516	0.24 499	0.22 383	0.23 367

DN-CSS_ROB	0.67 374	0.36 458	1.36 546	0.59 440	0.41 438	0.54 251	0.45 377	1.30 363	0.95 330	1.05 382	1.47 543	0.69 313	0.64 366	1.80 501	0.60 409	0.19 261	0.15 329	0.25 480	0.23 484	0.22 383	0.23 367

SME	0.68 388	0.35 445	0.77 292	0.70 571	0.25 93	1.22 564	0.44 358	1.35 378	1.16 448	0.94 347	1.13 406	0.69 313	0.74 402	1.88 513	0.59 405	0.20 315	0.21 489	0.23 413	0.24 499	0.25 456	0.22 341

cc1	0.68 388	0.34 416	0.63 194	0.60 448	0.27 136	1.16 551	0.51 432	1.07 260	3.23 703	0.60 254	0.80 275	0.47 189	0.87 473	1.48 438	0.35 180	0.21 355	0.13 155	0.25 480	0.15 199	0.19 249	0.23 367

mmm	0.68 388	0.37 479	0.91 388	0.54 345	0.34 326	0.86 462	0.58 494	1.72 477	1.02 364	1.13 408	1.41 527	0.83 370	0.78 421	0.95 279	0.67 440	0.22 392	0.20 470	0.29 544	0.26 526	0.27 478	0.27 463

PCWNet_CMD	0.68 388	0.34 416	0.93 395	0.51 278	0.38 390	0.80 427	0.42 318	1.51 411	1.34 554	1.17 432	1.31 483	1.23 512	0.65 371	0.94 270	0.62 417	0.21 355	0.17 396	0.27 516	0.19 339	0.43 599	0.28 479

HH	0.68 388	0.33 387	0.83 333	0.53 329	0.34 326	0.92 483	0.45 377	1.79 494	0.74 242	0.71 281	1.13 406	1.60 592	0.83 448	1.95 522	0.39 230	0.18 209	0.14 250	0.19 237	0.17 280	0.19 249	0.19 235

HanStereo	0.68 388	0.33 387	0.83 333	0.53 329	0.34 326	0.92 483	0.45 377	1.79 494	0.74 242	0.71 281	1.13 406	1.60 592	0.83 448	1.95 522	0.39 230	0.18 209	0.14 250	0.19 237	0.17 280	0.19 249	0.19 235

DisPM	0.68 388	0.30 310	0.85 352	0.66 522	0.35 344	0.60 301	0.44 358	1.10 282	1.10 406	1.56 607	1.10 382	0.80 346	0.58 333	2.37 567	0.46 303	0.25 468	0.14 250	0.23 413	0.21 424	0.20 307	0.26 442

CFNet_pseudo	0.68 388	0.34 416	0.93 395	0.50 261	0.39 402	0.72 381	0.42 318	1.44 397	1.25 503	1.17 432	1.35 503	1.22 508	0.66 377	1.04 306	0.64 426	0.21 355	0.17 396	0.33 588	0.19 339	0.39 585	0.28 479

MSMDNet	0.68 388	0.34 416	0.93 395	0.52 305	0.38 390	0.80 427	0.42 318	1.52 415	1.35 557	1.17 432	1.31 483	1.23 512	0.65 371	0.94 270	0.62 417	0.21 355	0.17 396	0.26 502	0.19 339	0.41 593	0.28 479

ccs_rob	0.68 388	0.34 416	0.93 395	0.50 261	0.39 402	0.72 381	0.42 318	1.43 396	1.25 503	1.17 432	1.34 498	1.22 508	0.66 377	1.04 306	0.64 426	0.21 355	0.17 396	0.35 604	0.20 379	0.40 589	0.29 494

Hybrid-DGEV-2	0.69 398	0.35 445	0.85 352	0.61 465	0.37 374	1.06 523	0.28 116	1.73 479	1.42 596	1.37 547	0.93 311	1.02 449	1.01 536	1.09 327	0.54 374	0.19 261	0.15 329	0.22 375	0.19 339	0.17 156	0.18 189

SA	0.69 398	0.31 343	0.97 419	0.64 501	0.30 222	0.56 269	0.38 260	1.84 508	1.35 557	0.99 360	1.37 510	0.69 313	0.94 502	1.88 513	0.43 277	0.20 315	0.16 367	0.25 480	0.23 484	0.22 383	0.19 235

MyStereo8	0.70 400	0.32 364	1.24 520	0.63 486	0.53 526	0.90 473	0.34 200	1.60 442	1.35 557	1.20 456	1.31 483	0.89 397	0.64 366	0.77 202	1.02 542	0.18 209	0.15 329	0.20 288	0.18 311	0.22 383	0.30 512

MyStereo05	0.70 400	0.29 278	1.22 513	0.58 421	0.48 491	0.62 312	0.72 554	1.52 415	1.54 623	1.17 432	0.91 307	0.77 339	0.79 429	1.45 431	0.68 444	0.17 157	0.17 396	0.24 439	0.21 424	0.23 409	0.23 367

xx1	0.70 400	0.34 416	0.63 194	0.60 448	0.27 136	1.16 551	0.51 432	1.07 260	3.23 703	0.60 254	0.80 275	0.95 422	0.79 429	1.48 438	0.35 180	0.21 355	0.13 155	0.24 439	0.23 484	0.23 409	0.25 417

GMStereo_Zeroshot	0.70 400	0.64 609	1.11 471	0.65 509	0.38 390	0.84 454	0.37 248	1.09 272	1.16 448	1.14 422	1.07 369	1.26 523	0.55 300	1.23 364	0.65 431	0.34 590	0.17 396	0.31 564	0.18 311	0.57 649	0.23 367

test_5	0.70 400	0.32 364	0.99 428	0.69 561	0.50 503	0.89 469	0.51 432	1.88 524	1.14 433	0.78 298	1.13 406	1.04 454	0.89 482	1.59 460	0.46 303	0.19 261	0.14 250	0.23 413	0.22 452	0.22 383	0.20 271

GES	0.70 400	0.37 479	1.05 450	0.62 474	0.38 390	0.94 492	0.57 487	2.37 643	0.92 310	1.05 382	1.12 395	0.67 305	0.77 414	1.02 301	0.65 431	0.28 536	0.20 470	0.20 288	0.20 379	0.22 383	0.31 522

IGEV_i1	0.71 406	0.31 343	1.07 457	0.62 474	0.30 222	0.92 483	0.60 510	2.22 618	0.96 334	1.06 388	1.06 365	1.11 485	0.71 399	1.35 395	0.65 431	0.21 355	0.18 430	0.21 333	0.17 280	0.22 383	0.27 463

IGEV-BASED-STEREO-	0.71 406	3.18 731	2.55 636	0.40 64	0.24 64	0.42 103	0.23 57	0.66 69	0.46 124	0.47 171	0.45 119	0.33 84	0.27 49	0.58 112	0.30 106	1.34 705	0.10 2	0.22 375	0.19 339	0.45 613	1.32 697

MyStereo04	0.71 406	0.30 310	1.28 530	0.58 421	0.48 491	0.59 294	0.78 566	1.74 482	1.49 617	0.94 347	0.91 307	0.74 331	0.86 464	1.59 460	0.69 445	0.18 209	0.18 430	0.24 439	0.21 424	0.23 409	0.23 367

raft_robust	0.71 406	0.32 364	0.75 282	0.54 345	0.28 177	0.54 251	0.35 216	1.54 421	1.24 495	1.18 443	1.07 369	0.73 328	0.53 287	3.65 617	0.40 247	0.19 261	0.16 367	0.20 288	0.22 452	0.21 359	0.19 235

iRaft-Stereo_20w	0.71 406	0.33 387	1.25 523	0.50 261	0.36 359	0.82 437	0.31 152	3.16 698	0.89 298	1.24 478	1.14 412	0.79 344	0.65 371	1.15 345	0.43 277	0.18 209	0.13 155	0.18 205	0.17 280	0.20 307	0.23 367

DMCA	0.71 406	0.36 458	1.17 498	0.53 329	0.45 469	0.84 454	0.46 383	1.52 415	1.09 402	1.20 456	1.12 395	1.21 503	0.74 402	0.87 246	1.09 551	0.25 468	0.20 470	0.27 516	0.19 339	0.24 442	0.29 494

HITNet	0.71 406	0.42 524	1.07 457	0.52 305	0.25 93	1.05 520	0.48 407	2.12 584	1.08 394	1.21 463	1.23 451	0.91 403	0.84 451	0.90 258	0.91 512	0.17 157	0.12 57	0.21 333	0.17 280	0.29 512	0.18 189
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
Selective-IGEV-i1	0.72 413	0.29 278	1.00 433	0.60 448	0.39 402	1.10 536	0.78 566	2.14 594	1.25 503	0.91 338	1.20 433	1.21 503	0.58 333	1.06 316	0.62 417	0.20 315	0.18 430	0.20 288	0.18 311	0.20 307	0.25 417

IPLG	0.72 413	0.29 278	1.12 475	0.53 329	0.44 464	0.79 421	0.33 183	1.35 378	1.10 406	1.32 520	1.11 391	0.52 220	0.54 295	3.13 604	0.71 451	0.17 157	0.14 250	0.20 288	0.17 280	0.18 208	0.21 305

HCRNet	0.72 413	0.40 512	0.86 361	0.61 465	0.57 552	0.75 396	0.35 216	1.39 388	1.21 477	1.11 397	0.99 334	1.01 447	0.76 410	2.18 549	0.73 453	0.28 536	0.19 452	0.28 532	0.23 484	0.25 456	0.26 442

UCFNet_RVC	0.72 413	0.37 479	0.59 159	0.66 522	0.41 438	0.89 469	0.68 539	1.78 491	1.15 441	1.01 369	1.20 433	1.22 508	0.95 507	1.07 319	0.66 436	0.28 536	0.21 489	0.34 596	0.31 594	0.33 552	0.29 494

test_sample3	0.73 417	0.35 445	1.06 452	0.55 362	0.32 281	0.97 507	0.51 432	2.12 584	1.25 503	1.16 428	1.17 424	0.88 388	0.78 421	1.27 374	0.79 477	0.26 495	0.21 489	0.25 480	0.25 509	0.26 471	0.27 463

CFNet_ucs	0.73 417	0.34 416	0.94 403	0.53 329	0.44 464	0.76 402	0.46 383	1.73 479	1.34 554	1.24 478	1.54 565	1.08 473	0.64 366	1.05 311	0.64 426	0.26 495	0.20 470	0.37 617	0.22 452	0.42 597	0.30 512

ToySt	0.73 417	0.35 445	1.64 577	0.54 345	0.37 374	0.92 483	0.81 583	1.21 335	1.03 371	0.86 328	1.12 395	1.31 535	1.01 536	1.04 306	0.88 500	0.19 261	0.20 470	0.24 439	0.24 499	0.27 478	0.28 479

LCNet	0.73 417	0.30 310	0.58 153	0.58 421	0.31 246	0.68 359	0.53 449	1.09 272	0.94 324	1.19 451	1.34 498	0.96 427	1.32 613	2.50 578	0.46 303	0.19 261	0.13 155	0.21 333	0.25 509	0.28 494	0.69 668

test_sample4	0.74 421	0.36 458	1.09 464	0.55 362	0.32 281	0.92 483	0.51 432	2.14 594	1.25 503	1.22 471	1.22 442	0.86 380	0.82 443	1.29 378	0.76 465	0.26 495	0.21 489	0.26 502	0.26 526	0.27 478	0.28 479

IER	0.74 421	0.33 387	1.25 523	0.50 261	0.53 526	1.32 577	0.55 474	1.31 367	1.08 394	1.30 511	1.34 498	1.11 485	1.10 568	1.05 311	0.81 486	0.20 315	0.17 396	0.21 333	0.21 424	0.20 307	0.21 305

SFCPSM	0.74 421	0.30 310	1.06 452	0.52 305	0.39 402	1.36 586	0.64 528	2.42 649	1.11 413	1.18 443	1.21 440	0.81 354	0.78 421	1.08 322	0.57 390	0.22 392	0.17 396	0.22 375	0.24 499	0.23 409	0.21 305

AdaStereo	0.74 421	0.48 551	0.86 361	0.75 606	0.38 390	0.94 492	0.56 481	2.05 573	1.24 495	1.15 424	1.22 442	1.07 463	0.67 381	1.05 311	0.73 453	0.33 580	0.16 367	0.32 576	0.22 452	0.29 512	0.23 367
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.
DCVSM-stereo	0.75 425	0.36 458	0.82 323	0.58 421	0.43 454	0.78 412	0.42 318	1.30 363	1.05 384	1.79 643	1.04 358	1.60 592	1.08 562	1.12 339	0.86 494	0.25 468	0.27 583	0.29 544	0.24 499	0.30 527	0.37 566

test_sample5	0.75 425	0.36 458	1.04 445	0.55 362	0.31 246	0.84 454	0.53 449	2.12 584	1.23 491	1.18 443	1.30 481	0.88 388	0.86 464	1.37 400	0.76 465	0.26 495	0.22 510	0.27 516	0.28 557	0.28 494	0.29 494

DualNet	0.75 425	0.36 458	1.04 445	0.55 362	0.31 246	0.84 454	0.53 449	2.12 584	1.23 491	1.21 463	1.40 522	0.88 388	0.86 464	1.37 400	0.76 465	0.26 495	0.22 510	0.27 516	0.28 557	0.28 494	0.29 494

BSDual-CNN	0.75 425	0.34 416	0.77 292	0.55 362	0.45 469	1.25 570	0.66 534	2.65 676	1.04 378	1.25 481	1.12 395	1.11 485	0.77 414	0.94 270	0.76 465	0.25 468	0.18 430	0.25 480	0.22 452	0.23 409	0.24 393

psmg	0.75 425	0.34 416	0.77 292	0.52 305	0.45 469	1.46 601	0.73 557	2.15 600	1.04 378	1.25 481	1.33 494	1.11 485	0.77 414	0.94 270	0.76 465	0.25 468	0.20 470	0.25 480	0.26 526	0.23 409	0.24 393

UDGNet	0.75 425	1.23 677	0.99 428	0.82 630	0.42 449	0.76 402	0.38 260	0.98 220	1.37 571	0.83 313	0.88 300	0.70 318	0.60 347	1.25 367	0.57 390	0.57 670	0.19 452	1.03 699	0.26 526	0.79 675	0.35 558

PSMNet-ADL	0.75 425	0.36 458	0.69 242	0.71 577	0.47 489	1.13 540	0.46 383	1.47 406	1.07 389	0.85 323	1.18 427	1.31 535	0.94 502	1.56 450	1.06 548	0.34 590	0.22 510	0.22 375	0.23 484	0.27 478	0.36 562

GMM-Stereo	0.75 425	0.27 220	0.66 223	0.56 384	0.34 326	0.71 377	0.97 623	1.09 272	0.91 305	1.37 547	1.79 617	1.11 485	0.79 429	2.08 539	0.48 324	0.19 261	0.12 57	0.25 480	0.25 509	0.21 359	0.78 676

rvit_105_1	0.76 433	0.54 576	1.27 527	0.80 623	0.49 498	0.74 390	0.86 599	1.39 388	1.23 491	1.00 364	0.80 275	0.93 412	0.78 421	1.29 378	0.78 471	0.43 632	0.36 644	0.36 614	0.42 646	0.30 527	0.36 562

qqq1	0.76 433	0.32 364	0.95 409	0.49 238	0.27 136	0.83 445	0.43 337	2.16 602	1.45 606	1.27 498	1.50 554	0.98 431	0.96 509	1.87 507	0.48 324	0.24 445	0.22 510	0.18 205	0.15 199	0.19 249	0.22 341

fff1	0.76 433	0.32 364	0.95 409	0.49 238	0.27 136	0.83 445	0.43 337	2.16 602	1.45 606	1.27 498	1.50 554	0.98 431	0.96 509	1.87 507	0.48 324	0.24 445	0.22 510	0.18 205	0.15 199	0.19 249	0.22 341

Sa-1000	0.76 433	0.30 310	0.92 391	0.62 474	0.31 246	0.78 412	0.37 248	2.00 560	1.38 573	1.30 511	2.04 647	0.86 380	0.74 402	1.87 507	0.40 247	0.19 261	0.14 250	0.25 480	0.24 499	0.21 359	0.19 235

Prome-Stereo	0.76 433	0.29 278	0.57 150	0.58 421	0.33 301	0.58 288	0.94 618	0.98 220	0.92 310	1.46 585	2.45 669	0.91 403	1.38 620	1.60 465	0.44 282	0.19 261	0.13 155	0.19 237	0.18 311	0.20 307	0.87 682

EAI-Stereo	0.76 433	0.31 343	0.74 276	0.55 362	0.28 177	0.70 373	1.72 688	2.57 670	0.90 303	0.75 293	3.03 684	0.57 259	0.43 181	1.10 333	0.49 337	0.19 261	0.14 250	0.17 155	0.18 311	0.17 156	0.21 305

DFGA-Net	0.77 439	0.47 545	1.75 586	0.55 362	0.46 478	0.83 445	0.44 358	1.38 385	1.10 406	1.05 382	1.20 433	0.70 318	0.58 333	2.27 557	1.31 580	0.19 261	0.17 396	0.24 439	0.24 499	0.28 494	0.30 512

G2L-Stereo_test	0.77 439	0.31 343	0.97 419	0.51 278	0.41 438	0.90 473	0.80 578	1.67 452	1.22 486	1.32 520	1.27 469	1.50 576	0.81 441	1.74 487	1.02 542	0.20 315	0.14 250	0.16 101	0.16 244	0.18 208	0.22 341

test_sample6	0.77 439	0.36 458	1.07 457	0.56 384	0.31 246	0.82 437	0.56 481	2.12 584	1.24 495	1.21 463	1.40 522	0.90 399	0.90 485	1.45 431	0.87 499	0.28 536	0.23 541	0.28 532	0.29 576	0.28 494	0.30 512

KYRaft	0.77 439	0.29 278	0.68 237	0.59 440	0.29 198	0.66 348	0.83 588	1.05 253	0.89 298	1.63 623	2.22 657	1.15 495	0.99 526	1.59 460	0.41 258	0.21 355	0.14 250	0.22 375	0.28 557	0.21 359	1.01 686

MLCV	0.77 439	0.39 506	1.31 535	0.55 362	0.25 93	0.91 476	0.39 278	1.48 408	1.28 524	1.49 593	1.54 565	1.02 449	0.68 386	2.12 543	0.93 519	0.19 261	0.13 155	0.19 237	0.14 172	0.19 249	0.22 341

test_sample7	0.78 444	0.39 506	0.89 373	0.55 362	0.35 344	0.93 488	0.75 559	1.99 556	1.27 516	1.25 481	1.22 442	1.09 475	1.01 536	1.31 382	0.73 453	0.32 573	0.32 621	0.32 576	0.32 602	0.33 552	0.33 539

CoDeX	0.78 444	0.31 343	1.04 445	0.56 384	0.37 374	1.13 540	0.60 510	2.77 685	1.29 536	1.17 432	1.26 460	0.91 403	0.87 473	1.42 420	0.74 457	0.21 355	0.16 367	0.21 333	0.18 311	0.21 359	0.21 305

anonymousa	0.78 444	0.30 310	0.85 352	0.51 278	0.96 667	1.41 596	0.47 396	1.61 444	0.94 324	1.33 526	1.77 615	1.66 604	1.11 571	0.72 178	0.63 422	0.19 261	0.18 430	0.23 413	0.25 509	0.20 307	0.22 341

BUS	0.78 444	0.34 416	0.77 292	0.55 362	0.45 469	2.30 669	0.42 318	2.65 676	1.04 378	1.25 481	1.12 395	1.02 449	0.70 393	0.94 270	0.75 460	0.25 468	0.18 430	0.25 480	0.22 452	0.23 409	0.24 393

acv_ft	0.78 444	0.33 387	1.10 469	0.73 591	0.86 649	1.23 567	0.57 487	1.65 451	1.11 413	1.31 517	1.31 483	1.07 463	0.91 488	0.82 220	1.35 590	0.22 392	0.19 452	0.21 333	0.18 311	0.22 383	0.19 235

GANet-RSSM	0.78 444	0.31 343	0.90 383	0.67 537	0.58 555	0.80 427	0.62 519	2.04 569	1.15 441	1.11 397	1.27 469	1.26 523	1.18 591	1.68 478	0.74 457	0.26 495	0.21 489	0.22 375	0.22 452	0.23 409	0.23 367

PSMNet-RSSM	0.78 444	0.32 364	0.89 373	0.65 509	0.43 454	0.73 386	0.58 494	2.14 594	1.19 466	1.18 443	1.38 515	1.31 535	1.07 561	1.43 423	0.82 487	0.28 536	0.21 489	0.27 516	0.29 576	0.25 456	0.26 442

CFNet-ft	0.78 444	0.36 458	0.74 276	0.67 537	0.56 547	0.86 462	0.54 464	1.46 401	1.17 456	1.01 369	1.28 475	1.68 609	1.03 547	1.57 452	0.95 527	0.27 517	0.21 489	0.33 588	0.26 526	0.31 534	0.26 442

CFNet_RVC	0.78 444	0.36 458	0.74 276	0.67 537	0.56 547	0.86 462	0.54 464	1.46 401	1.17 456	1.01 369	1.28 475	1.68 609	1.03 547	1.57 452	0.95 527	0.27 517	0.21 489	0.33 588	0.26 526	0.31 534	0.26 442

G2L-ROB	0.79 453	0.28 245	1.01 436	0.57 406	0.39 402	0.94 492	0.65 530	1.76 486	1.18 463	1.27 498	1.03 352	1.62 597	0.78 421	1.93 518	1.26 575	0.20 315	0.14 250	0.17 155	0.15 199	0.20 307	0.24 393

SMFormer	0.79 453	0.32 364	0.95 409	0.49 238	0.27 136	0.83 445	0.43 337	2.16 602	1.45 606	1.27 498	1.50 554	0.98 431	0.96 509	1.87 507	0.99 534	0.24 445	0.22 510	0.22 375	0.21 424	0.23 409	0.27 463

tta	0.79 453	0.32 364	0.95 409	0.49 238	0.27 136	0.83 445	0.43 337	2.16 602	1.45 606	1.27 498	1.50 554	0.98 431	0.96 509	1.87 507	0.99 534	0.24 445	0.22 510	0.22 375	0.21 424	0.19 249	0.22 341

ffm	0.79 453	0.36 458	1.51 560	0.56 384	0.40 417	0.76 402	0.59 501	1.08 265	2.62 689	1.19 451	1.49 547	1.07 463	0.85 456	1.57 452	0.35 180	0.21 355	0.13 155	0.31 564	0.28 557	0.20 307	0.23 367

cf-r	0.79 453	0.32 364	1.06 452	0.57 406	0.64 579	0.78 412	0.51 432	2.04 569	1.22 486	1.20 456	1.27 469	1.53 582	0.91 488	1.47 436	0.94 524	0.25 468	0.19 452	0.22 375	0.23 484	0.19 249	0.21 305

DeepPruner_ROB	0.79 453	0.55 580	1.14 481	0.61 465	0.46 478	0.78 412	0.54 464	1.83 506	1.00 357	1.42 569	1.27 469	1.23 512	0.77 414	1.56 450	0.89 503	0.35 600	0.28 589	0.27 516	0.26 526	0.32 545	0.34 549

DDVS	0.80 459	0.43 529	1.09 464	0.64 501	0.44 464	1.27 573	0.43 337	1.49 410	0.94 324	1.21 463	1.16 421	1.42 557	0.63 359	2.14 545	1.02 542	0.29 553	0.22 510	0.26 502	0.23 484	0.31 534	0.37 566

gwcnet-sp	0.80 459	0.37 479	1.94 600	0.62 474	0.45 469	1.38 587	0.53 449	1.68 456	1.20 470	1.37 547	1.08 376	0.93 412	0.82 443	1.45 431	0.79 477	0.22 392	0.22 510	0.22 375	0.21 424	0.23 409	0.25 417

scenet	0.80 459	0.37 479	1.94 600	0.62 474	0.45 469	1.38 587	0.53 449	1.68 456	1.20 470	1.37 547	1.08 376	0.93 412	0.82 443	1.45 431	0.79 477	0.22 392	0.22 510	0.22 375	0.21 424	0.23 409	0.25 417

ssnet	0.80 459	0.37 479	1.94 600	0.62 474	0.45 469	1.38 587	0.53 449	1.68 456	1.20 470	1.37 547	1.08 376	0.93 412	0.82 443	1.45 431	0.79 477	0.22 392	0.22 510	0.22 375	0.21 424	0.23 409	0.25 417

AASNet	0.80 459	0.39 506	1.16 497	0.84 638	0.80 637	1.14 544	0.59 501	2.12 584	1.21 477	1.26 493	1.26 460	0.93 412	0.77 414	0.84 233	1.23 571	0.28 536	0.24 553	0.24 439	0.20 379	0.28 494	0.27 463

PSM-softLoss	0.80 459	0.33 387	0.89 373	0.63 486	0.32 281	0.55 258	0.40 291	1.26 352	0.78 254	1.25 481	1.07 369	0.83 370	0.51 269	5.33 653	0.61 412	0.25 468	0.15 329	0.25 480	0.22 452	0.20 307	0.26 442

KMStereo	0.80 459	0.33 387	0.89 373	0.63 486	0.32 281	0.55 258	0.40 291	1.26 352	0.78 254	1.25 481	1.07 369	0.83 370	0.51 269	5.33 653	0.61 412	0.25 468	0.15 329	0.25 480	0.22 452	0.20 307	0.26 442

PSM-AAD	0.80 459	0.29 278	0.58 153	0.58 421	0.29 198	0.76 402	1.19 653	1.08 265	0.94 324	1.65 626	1.58 580	0.81 354	2.12 681	1.67 476	0.44 282	0.19 261	0.14 250	0.38 623	0.32 602	0.22 383	0.68 665

iResNet	0.80 459	0.45 537	1.47 555	0.72 583	0.31 246	0.96 504	0.64 528	1.80 498	1.28 524	1.31 517	1.48 546	0.94 418	0.78 421	1.77 492	0.99 534	0.19 261	0.14 250	0.18 205	0.15 199	0.22 383	0.27 463

NINENet	0.81 468	0.40 512	0.89 373	0.65 509	0.53 526	2.30 669	0.42 318	2.12 584	1.13 427	1.20 456	1.27 469	1.02 449	0.70 393	1.26 370	0.75 460	0.29 553	0.24 553	0.31 564	0.21 424	0.27 478	0.26 442

DRaft	0.81 468	0.26 188	0.77 292	0.47 195	0.31 246	0.95 498	0.52 443	1.13 293	0.99 352	1.78 642	2.01 645	0.80 346	1.71 654	2.64 585	0.74 457	0.19 261	0.14 250	0.20 288	0.20 379	0.18 208	0.24 393

CCAANet	0.81 468	0.32 364	0.96 417	0.62 474	0.51 512	1.03 515	0.44 358	1.88 524	1.16 448	0.86 328	1.35 503	1.09 475	0.80 436	3.07 602	0.94 524	0.18 209	0.17 396	0.24 439	0.23 484	0.19 249	0.24 393

hknet	0.82 471	0.34 416	1.15 483	0.55 362	0.39 402	1.25 570	0.66 534	2.65 676	1.10 406	1.25 481	1.12 395	1.58 591	0.85 456	1.41 415	0.79 477	0.23 421	0.18 430	0.25 480	0.22 452	0.23 409	0.24 393

NF-Stereo	0.82 471	0.33 387	0.83 333	0.65 509	0.31 246	0.63 325	0.43 337	1.35 378	0.93 317	1.30 511	1.02 344	0.81 354	0.57 316	5.37 657	0.55 379	0.26 495	0.14 250	0.24 439	0.20 379	0.20 307	0.30 512

OCTAStereo	0.82 471	0.33 387	0.83 333	0.65 509	0.31 246	0.62 312	0.44 358	1.35 378	0.93 317	1.30 511	1.02 344	0.81 354	0.57 316	5.32 652	0.55 379	0.26 495	0.14 250	0.24 439	0.20 379	0.20 307	0.30 512

RE-Stereo	0.82 471	0.33 387	0.84 346	0.65 509	0.31 246	0.63 325	0.44 358	1.35 378	0.93 317	1.30 511	1.02 344	0.80 346	0.57 316	5.34 655	0.55 379	0.26 495	0.14 250	0.24 439	0.20 379	0.20 307	0.31 522

TVStereo	0.82 471	0.33 387	0.84 346	0.65 509	0.31 246	0.63 325	0.44 358	1.35 378	0.93 317	1.30 511	1.02 344	0.80 346	0.57 316	5.34 655	0.55 379	0.26 495	0.14 250	0.24 439	0.20 379	0.20 307	0.31 522

ARAFT	0.82 471	0.40 512	1.77 588	0.53 329	0.31 246	0.89 469	0.81 583	2.32 634	1.08 394	1.66 629	1.25 458	1.04 454	0.64 366	1.91 515	0.52 353	0.20 315	0.15 329	0.28 532	0.27 546	0.17 156	0.18 189

STTStereo	0.82 471	0.53 571	1.53 567	0.68 548	0.56 547	0.88 467	0.56 481	1.57 432	1.14 433	1.39 557	1.10 382	1.26 523	0.84 451	1.49 445	0.90 508	0.29 553	0.28 589	0.33 588	0.40 642	0.33 552	0.37 566

BEATNet_4x	0.82 471	0.54 576	2.02 607	0.56 384	0.28 177	1.04 517	0.55 474	2.14 594	1.13 427	1.24 478	1.26 460	1.00 442	0.94 502	1.13 341	1.23 571	0.21 355	0.14 250	0.24 439	0.20 379	0.37 574	0.23 367

iResNet_ROB	0.82 471	0.36 458	1.13 476	0.60 448	0.37 374	0.91 476	0.38 260	2.41 648	1.61 636	1.35 540	1.35 503	1.25 517	0.97 519	1.75 489	0.88 500	0.21 355	0.14 250	0.17 155	0.12 54	0.19 249	0.30 512

TestStereo_HL3	0.83 480	0.28 245	6.29 684	0.46 174	0.35 344	0.70 373	0.53 449	1.03 241	0.94 324	0.97 355	1.02 344	0.80 346	0.63 359	1.16 349	0.41 258	0.18 209	0.14 250	0.17 155	0.16 244	0.17 156	0.23 367

ISRNet	0.83 480	0.35 445	1.31 535	0.84 638	0.65 584	0.60 301	0.41 305	1.28 360	1.15 441	1.61 617	1.55 568	1.34 543	0.77 414	1.33 391	0.98 533	0.40 622	0.34 632	0.43 641	0.38 639	0.34 560	0.49 618

GrayStereo	0.83 480	0.28 245	0.62 189	0.66 522	0.37 374	0.76 402	1.79 692	1.19 325	0.91 305	1.98 662	1.89 633	1.07 463	1.76 659	1.43 423	0.50 341	0.20 315	0.15 329	0.19 237	0.21 424	0.18 208	0.41 589

psm_up	0.83 480	0.37 479	0.88 369	0.68 548	0.59 561	1.05 520	0.92 612	1.68 456	1.17 456	1.41 565	1.22 442	1.30 533	1.31 611	1.39 409	0.89 503	0.27 517	0.30 603	0.31 564	0.27 546	0.28 494	0.28 479

GwcNet-RSSM	0.83 480	0.34 416	1.29 533	0.65 509	0.55 541	0.78 412	0.62 519	1.89 527	1.27 516	1.18 443	1.39 517	1.56 587	0.91 488	1.60 465	1.22 568	0.26 495	0.20 470	0.23 413	0.24 499	0.21 359	0.21 305

DMCA-RVC	0.83 480	0.46 540	2.19 621	0.68 548	0.49 498	0.84 454	0.48 407	1.44 397	1.07 389	1.56 607	1.04 358	1.29 530	0.86 464	1.49 445	0.92 516	0.27 517	0.22 510	0.35 604	0.28 557	0.32 545	0.28 479

coex_refinement	0.84 486	0.30 310	0.89 373	0.72 583	0.52 518	0.95 498	0.60 510	1.92 539	1.29 536	1.38 553	1.37 510	1.80 626	0.82 443	1.48 438	1.31 580	0.27 517	0.17 396	0.19 237	0.20 379	0.25 456	0.27 463

G2L-Stereo	0.84 486	0.35 445	1.15 483	0.63 486	0.43 454	0.78 412	0.69 543	1.69 465	1.20 470	1.36 545	1.18 427	1.43 562	0.78 421	2.47 576	1.26 575	0.25 468	0.20 470	0.26 502	0.21 424	0.20 307	0.27 463

RAFT_R40	0.84 486	0.30 310	0.83 333	0.63 486	0.31 246	0.66 348	0.43 337	1.15 310	0.99 352	1.47 586	1.10 382	1.00 442	0.84 451	5.44 658	0.53 364	0.23 421	0.13 155	0.23 413	0.20 379	0.23 409	0.19 235

UPFNet	0.84 486	0.34 416	1.09 464	0.62 474	0.74 618	1.25 570	0.78 566	1.69 465	1.20 470	1.39 557	1.13 406	1.30 533	0.87 473	1.73 486	1.22 568	0.24 445	0.26 573	0.24 439	0.23 484	0.26 471	0.20 271

hitnet-ft	0.84 486	0.38 497	0.75 282	0.59 440	0.44 464	0.99 509	0.47 396	1.61 444	1.38 573	1.21 463	1.22 442	1.82 628	0.99 526	1.87 507	1.09 551	0.33 580	0.29 599	0.34 596	0.27 546	0.36 568	0.33 539

NLCA_NET_v2_RVC	0.84 486	0.46 540	1.40 551	0.69 561	0.61 571	0.95 498	0.52 443	1.68 456	1.21 477	1.39 557	1.15 418	1.42 557	0.88 479	1.78 494	0.93 519	0.26 495	0.23 541	0.27 516	0.27 546	0.30 527	0.39 579
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
StereoDRNet-Refined	0.84 486	0.43 529	1.01 436	0.66 522	0.43 454	1.32 577	0.49 420	1.64 448	1.24 495	1.53 599	1.45 538	1.49 573	0.97 519	1.32 388	1.31 580	0.21 355	0.17 396	0.27 516	0.25 509	0.25 456	0.34 549
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
ITSA-stereo	0.85 493	0.38 497	0.92 391	0.58 421	0.32 281	0.86 462	0.49 420	2.33 640	1.69 642	1.16 428	1.12 395	0.95 422	0.85 456	2.46 571	1.18 560	0.27 517	0.23 541	0.28 532	0.28 557	0.28 494	0.41 589

AIO-Stereo-zeroshot	0.85 493	0.38 497	2.79 645	0.51 278	0.60 565	0.72 381	0.38 260	2.87 692	0.77 249	0.80 302	1.07 369	2.14 660	0.93 499	0.96 280	0.62 417	0.21 355	0.13 155	0.21 333	0.26 526	0.29 512	0.32 531

DCRE	0.85 493	0.28 245	0.76 286	0.60 448	0.49 498	0.59 294	0.53 449	1.04 249	0.92 310	0.80 302	7.34 723	0.87 382	0.57 316	0.78 211	0.43 277	0.16 106	0.17 396	0.19 237	0.17 280	0.18 208	0.22 341

SST-Stereo	0.85 493	0.30 310	0.81 314	0.63 486	0.31 246	0.70 373	0.25 80	1.16 315	0.95 330	1.47 586	1.11 391	0.99 436	0.86 464	5.69 661	0.53 364	0.23 421	0.13 155	0.23 413	0.19 339	0.23 409	0.19 235

PAM	0.86 497	0.31 343	1.19 504	0.55 362	0.35 344	2.17 663	0.47 396	2.26 622	0.87 292	1.18 443	0.96 319	3.01 689	1.41 627	0.90 258	0.40 247	0.19 261	0.13 155	0.19 237	0.18 311	0.20 307	0.27 463

RAFT-345	0.86 497	0.26 188	0.73 269	0.53 329	0.28 177	0.53 233	0.41 305	0.85 169	1.31 547	1.33 526	2.32 661	0.85 379	0.53 287	5.69 661	0.48 324	0.19 261	0.14 250	0.22 375	0.17 280	0.17 156	0.17 163

UNet	0.86 497	0.36 458	1.52 564	0.62 474	0.74 618	1.56 613	0.49 420	1.55 424	1.12 421	1.28 504	1.10 382	1.52 581	1.10 568	1.69 482	1.14 556	0.24 445	0.18 430	0.25 480	0.21 424	0.25 456	0.25 417

ac_64	0.86 497	0.32 364	1.02 439	0.74 597	0.60 565	1.04 517	0.53 449	2.20 616	0.99 352	1.23 474	1.11 391	1.96 643	1.06 559	2.01 530	1.01 539	0.30 562	0.22 510	0.24 439	0.23 484	0.22 383	0.22 341

Select-FE	0.87 501	0.42 524	2.64 642	0.57 406	0.48 491	0.47 151	0.23 57	2.59 672	0.85 286	1.08 393	1.32 488	2.00 647	1.73 656	1.15 345	0.47 313	0.21 355	0.17 396	0.21 333	0.26 526	0.20 307	0.33 539

PAM_32	0.87 501	0.30 310	1.08 461	0.56 384	0.32 281	2.10 662	0.36 233	2.26 622	1.01 360	1.13 408	1.05 364	3.14 694	1.47 634	1.00 293	0.42 271	0.19 261	0.14 250	0.20 288	0.18 311	0.19 249	0.25 417

SepStereo	0.87 501	0.37 479	1.20 508	0.66 522	0.69 603	0.82 437	0.62 519	1.79 494	1.26 512	1.93 656	1.55 568	0.96 427	1.17 584	2.34 562	0.69 445	0.22 392	0.16 367	0.25 480	0.18 311	0.29 512	0.24 393

LMCR-Stereo	0.87 501	0.50 559	0.99 428	0.80 623	0.43 454	1.32 577	0.55 474	2.79 688	1.03 371	1.55 605	1.49 547	0.74 331	1.01 536	1.76 490	0.99 534	0.30 562	0.17 396	0.22 375	0.18 311	0.31 534	0.22 341

RT-IGEV	0.88 505	0.31 343	1.24 520	0.60 448	0.35 344	1.32 577	0.84 590	2.98 694	1.06 386	1.34 533	1.62 588	1.87 630	1.15 579	1.11 336	0.54 374	0.24 445	0.17 396	0.21 333	0.17 280	0.19 249	0.29 494

FADNet_RVC	0.88 505	0.56 584	2.15 618	0.57 406	0.43 454	1.17 558	0.46 383	1.68 456	1.12 421	0.91 338	1.24 456	0.91 403	0.94 502	2.22 551	1.20 563	0.28 536	0.22 510	0.32 576	0.28 557	0.46 620	0.42 597

iResNetv2_ROB	0.88 505	0.43 529	2.62 641	0.60 448	0.38 390	0.94 492	0.67 536	1.88 524	1.38 573	1.27 498	1.45 538	1.26 523	1.05 558	1.92 516	0.64 426	0.24 445	0.15 329	0.19 237	0.14 172	0.24 442	0.21 305

DualNet (step1)	0.89 508	0.51 563	1.35 541	0.58 421	0.40 417	1.07 526	0.80 578	1.99 556	1.27 516	1.25 481	1.22 442	1.09 475	1.01 536	1.31 382	0.73 453	0.59 673	0.32 621	0.62 680	0.67 688	0.45 613	0.48 613

iRaft-Stereo_5w	0.89 508	0.31 343	1.04 445	0.56 384	0.47 489	0.47 151	0.68 539	1.19 325	1.08 394	0.80 302	1.35 503	1.46 568	0.90 485	5.11 647	1.16 558	0.18 209	0.15 329	0.22 375	0.19 339	0.21 359	0.24 393

DAS	0.89 508	0.37 479	1.20 508	0.66 522	0.69 603	0.82 437	0.62 519	1.79 494	1.26 512	1.93 656	1.55 568	0.96 427	1.17 584	2.72 589	0.69 445	0.22 392	0.16 367	0.25 480	0.18 311	0.29 512	0.24 393

SACVNet	0.89 508	0.51 563	1.08 461	0.83 634	0.58 555	0.83 445	0.78 566	1.84 508	1.17 456	1.39 557	1.33 494	1.25 517	1.01 536	2.31 561	0.92 516	0.35 600	0.26 573	0.31 564	0.29 576	0.35 564	0.48 613

ASMatch	0.89 508	0.29 278	0.72 253	0.56 384	0.36 359	0.47 151	0.37 248	1.16 315	0.95 330	1.11 397	3.26 687	0.95 422	0.96 509	4.88 644	0.53 364	0.20 315	0.16 367	0.22 375	0.19 339	0.20 307	0.30 512

ADLNet	0.89 508	0.39 506	1.09 464	0.88 649	0.73 610	1.24 569	0.75 559	2.02 562	1.41 587	1.58 612	1.37 510	1.26 523	1.00 533	1.31 382	1.18 560	0.28 536	0.21 489	0.26 502	0.26 526	0.29 512	0.36 562

MMNet	0.89 508	0.35 445	1.44 552	0.64 501	0.59 561	1.83 641	0.48 407	1.70 469	1.38 573	1.45 582	1.19 431	1.25 517	1.16 580	1.77 492	1.27 578	0.20 315	0.19 452	0.23 413	0.22 452	0.25 456	0.24 393

HGLStereo	0.89 508	0.42 524	1.15 483	0.82 630	1.03 672	1.16 551	0.57 487	1.68 456	1.28 524	1.26 493	1.62 588	1.13 491	1.31 611	1.85 503	1.11 555	0.25 468	0.24 553	0.24 439	0.22 452	0.24 442	0.29 494

CRFU-Net	0.90 516	0.42 524	1.10 469	0.69 561	0.59 561	1.76 632	0.84 590	2.33 640	0.92 310	1.45 582	1.20 433	1.62 597	1.25 600	1.38 405	0.94 524	0.28 536	0.23 541	0.22 375	0.19 339	0.24 442	0.27 463

dad	0.90 516	0.73 635	1.28 530	0.59 440	0.39 402	0.83 445	0.45 377	1.24 346	1.54 623	1.52 596	1.28 475	1.36 546	0.86 464	2.54 581	0.91 512	0.43 632	0.27 583	0.82 689	0.26 526	0.44 610	0.34 549

AACVNet	0.90 516	0.40 512	0.98 423	0.86 644	0.40 417	0.80 427	0.49 420	1.81 502	0.86 290	1.11 397	1.34 498	1.32 539	0.99 526	4.23 628	0.86 494	0.26 495	0.22 510	0.28 532	0.22 452	0.30 527	0.28 479

IRAFT_RVC	0.90 516	0.30 310	0.89 373	0.67 537	0.31 246	0.64 337	1.00 629	1.40 390	0.97 340	1.23 474	1.04 358	1.00 442	0.96 509	5.77 666	0.57 390	0.24 445	0.13 155	0.25 480	0.21 424	0.20 307	0.21 305

delet	0.90 516	0.34 416	1.15 483	0.69 561	0.66 591	1.63 621	0.81 583	1.95 546	1.49 617	1.42 569	1.38 515	1.29 530	0.91 488	1.78 494	1.18 560	0.22 392	0.22 510	0.24 439	0.25 509	0.22 383	0.24 393

pcwnet_v2	0.91 521	0.39 506	2.74 643	0.64 501	0.55 541	0.81 435	0.49 420	2.19 613	1.63 637	1.44 576	1.64 595	1.09 475	0.79 429	1.31 382	0.70 448	0.32 573	0.25 565	0.29 544	0.27 546	0.37 574	0.37 566

FADNet-RVC-Resample	0.91 521	0.51 563	2.92 648	0.64 501	0.46 478	1.07 526	0.60 510	1.76 486	1.24 495	1.10 396	0.98 333	1.06 460	0.98 523	2.17 548	0.95 527	0.24 445	0.22 510	0.30 557	0.32 602	0.36 568	0.40 585

HSM-Net_RVC	0.91 521	0.31 343	0.60 171	0.54 345	0.31 246	1.15 548	0.60 510	3.76 707	1.30 540	1.57 611	1.75 611	1.67 606	1.01 536	1.61 468	0.90 508	0.23 421	0.17 396	0.19 237	0.18 311	0.20 307	0.22 341
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ssnet_v2	0.92 524	0.39 506	1.22 513	0.66 522	0.39 402	1.31 576	0.96 622	2.32 634	1.45 606	1.48 591	1.17 424	1.53 582	0.91 488	1.16 349	1.71 634	0.31 565	0.27 583	0.30 557	0.29 576	0.28 494	0.29 494

ADLNet2	0.92 524	0.37 479	1.25 523	0.80 623	0.65 584	1.12 539	0.75 559	1.95 546	1.42 596	1.26 493	1.67 599	1.68 609	1.04 553	1.80 501	1.23 571	0.25 468	0.22 510	0.21 333	0.22 452	0.27 478	0.31 522

FTStereo	0.92 524	0.28 245	0.61 180	0.57 406	0.34 326	0.65 343	1.80 695	1.09 272	0.84 282	1.75 638	4.13 698	1.04 454	1.62 643	1.59 460	0.48 324	0.21 355	0.17 396	0.23 413	0.22 452	0.19 249	0.58 648

PFNet	0.92 524	0.28 245	1.20 508	0.68 548	0.32 281	0.62 312	0.55 474	1.27 356	1.01 360	1.47 586	1.09 380	0.97 430	0.68 386	6.58 686	0.59 405	0.21 355	0.13 155	0.24 439	0.19 339	0.20 307	0.20 271

DLCB_ROB	0.92 524	0.43 529	0.95 409	0.71 577	0.55 541	1.11 537	0.83 588	1.61 444	1.32 550	1.67 630	1.66 597	1.70 612	0.93 499	1.96 524	1.34 588	0.26 495	0.25 565	0.27 516	0.28 557	0.28 494	0.28 479

GEStereo_RVC	0.93 529	0.40 512	1.15 483	0.67 537	0.50 503	0.95 498	0.78 566	2.73 683	1.21 477	1.20 456	1.12 395	1.25 517	0.91 488	3.21 607	0.95 527	0.31 565	0.20 470	0.23 413	0.20 379	0.28 494	0.31 522

CBFPSM	0.95 530	0.37 479	2.10 614	0.51 278	0.39 402	1.73 628	0.87 603	1.59 439	1.13 427	1.11 397	1.00 339	2.34 669	1.64 648	1.42 420	1.44 599	0.19 261	0.18 430	0.20 288	0.20 379	0.22 383	0.36 562

OMP-Stereo	0.95 530	0.35 445	0.79 304	0.92 661	0.32 281	0.49 176	0.35 216	1.22 337	1.11 413	1.58 612	1.12 395	1.44 563	0.69 390	6.92 692	0.51 345	0.20 315	0.15 329	0.24 439	0.19 339	0.21 359	0.16 128

DSFCA	0.95 530	0.38 497	1.23 515	0.55 362	0.66 591	1.50 604	0.93 616	1.58 434	1.24 495	1.59 615	1.16 421	1.48 571	0.95 507	2.96 597	1.20 563	0.31 565	0.28 589	0.25 480	0.26 526	0.29 512	0.26 442

PSMNet_ROB	0.95 530	0.57 589	1.45 553	0.75 606	0.64 579	1.28 574	1.12 642	1.84 508	1.15 441	1.16 428	1.29 480	1.44 563	0.89 482	1.74 487	1.70 632	0.33 580	0.25 565	0.37 617	0.39 640	0.36 568	0.32 531

FADNet-RVC	0.96 534	0.72 632	2.96 649	0.64 501	0.49 498	0.90 473	0.59 501	1.85 515	1.27 516	0.92 341	0.97 328	1.36 546	0.90 485	2.36 564	1.31 580	0.30 562	0.29 599	0.32 576	0.32 602	0.42 597	0.37 566

TransformOpticalFlow	0.97 535	0.30 310	0.96 417	0.54 345	0.31 246	0.65 343	0.54 464	1.87 519	1.19 466	1.12 405	1.44 535	1.34 543	0.98 523	6.68 689	0.44 282	0.19 261	0.12 57	0.21 333	0.19 339	0.18 208	0.23 367

IIG-Stereo	0.97 535	0.34 416	0.80 310	0.90 659	0.33 301	0.61 309	0.26 92	1.27 356	1.08 394	1.69 632	1.37 510	1.44 563	0.74 402	6.94 693	0.53 364	0.21 355	0.14 250	0.23 413	0.18 311	0.20 307	0.15 70

XX-Stereo	0.97 535	0.28 245	8.28 697	0.85 641	0.70 609	0.44 122	0.22 41	1.07 260	0.69 227	0.66 271	1.56 574	1.38 553	0.38 148	1.36 397	0.38 223	0.21 355	0.14 250	0.20 288	0.19 339	0.19 249	0.16 128

DispNO	0.98 538	0.34 416	2.02 607	0.58 421	0.55 541	0.88 467	0.49 420	1.70 469	1.24 495	1.22 471	1.26 460	1.18 498	0.88 479	5.17 648	0.88 500	0.23 421	0.18 430	0.24 439	0.22 452	0.19 249	0.22 341

DEmStereo	0.98 538	0.25 157	0.85 352	0.49 238	0.33 301	1.02 513	0.55 474	0.97 212	0.93 317	1.41 565	2.13 652	1.01 447	2.01 671	5.62 660	0.78 471	0.19 261	0.15 329	0.20 288	0.20 379	0.18 208	0.25 417

FADNet	0.98 538	0.64 609	2.57 637	0.66 522	0.55 541	0.95 498	0.57 487	1.91 533	1.38 573	0.94 347	1.02 344	1.36 546	1.00 533	2.69 587	0.97 532	0.34 590	0.34 632	0.31 564	0.34 622	0.61 658	0.42 597

CFNet	0.99 541	0.40 512	1.23 515	0.65 509	0.43 454	1.03 515	0.49 420	2.01 561	1.35 557	1.02 373	1.39 517	1.10 480	0.86 464	5.47 659	0.89 503	0.24 445	0.18 430	0.28 532	0.27 546	0.27 478	0.22 341

NVstereo2D	0.99 541	0.45 537	2.21 622	0.79 622	0.75 623	1.20 562	0.86 599	1.98 552	1.41 587	1.02 373	1.18 427	1.31 535	0.97 519	2.25 555	0.93 519	0.45 645	0.22 510	0.39 628	0.25 509	0.59 652	0.68 665

CBMV_ROB	0.99 541	0.46 540	0.68 237	0.53 329	0.39 402	1.40 594	0.48 407	2.09 580	1.30 540	1.53 599	2.29 660	1.36 546	1.23 596	2.46 571	1.04 546	0.44 641	0.42 667	0.47 652	0.44 653	0.41 593	0.39 579

ACV-stereo	1.00 544	0.55 580	1.47 555	0.59 440	0.42 449	2.38 673	0.58 494	1.20 330	1.21 477	0.83 313	1.01 341	3.36 696	2.10 677	1.64 471	1.17 559	0.28 536	0.22 510	0.23 413	0.22 452	0.29 512	0.35 558

fast-acv-ft	1.00 544	0.48 551	1.85 596	0.61 465	0.52 518	1.77 634	0.69 543	1.52 415	1.47 612	1.34 533	1.85 629	1.73 615	1.24 599	1.62 469	1.56 612	0.27 517	0.28 589	0.28 532	0.28 557	0.28 494	0.31 522

HBP-ISP	1.00 544	0.60 593	0.85 352	0.64 501	0.48 491	1.63 621	0.77 563	2.24 621	1.30 540	1.33 526	1.53 564	0.87 382	0.99 526	3.26 610	0.76 465	0.46 646	0.44 669	0.54 666	0.48 662	0.48 626	0.42 597

CSP-Net	1.00 544	0.41 522	0.99 428	0.56 384	0.43 454	1.62 620	0.76 562	2.16 602	1.16 448	1.33 526	1.22 442	1.32 539	0.89 482	4.67 639	0.93 519	0.35 600	0.24 553	0.20 288	0.20 379	0.23 409	0.30 512

ETE_ROB	1.01 548	0.69 624	1.49 558	0.72 583	0.50 503	1.15 548	1.12 642	1.91 533	1.24 495	1.94 658	1.50 554	1.73 615	1.06 559	1.78 494	1.33 587	0.33 580	0.26 573	0.38 623	0.34 622	0.40 589	0.44 604

THIR-Stereo	1.02 549	0.29 278	0.73 269	0.51 278	0.29 198	0.94 492	1.31 663	1.08 265	0.98 343	1.35 540	1.91 637	1.16 496	1.54 639	6.37 684	0.79 477	0.20 315	0.14 250	0.21 333	0.22 452	0.19 249	0.25 417

PS-NSSS	1.02 549	0.62 605	1.17 498	0.61 465	0.58 555	0.91 476	0.79 575	2.02 562	1.19 466	1.17 432	1.68 601	1.00 442	0.85 456	4.43 633	0.86 494	0.38 612	0.31 608	0.52 661	0.32 602	0.52 636	0.45 606

XPNet_ROB	1.02 549	0.56 584	1.33 539	0.75 606	0.58 555	1.11 537	1.13 644	1.77 488	1.29 536	1.88 650	1.43 532	1.63 601	1.13 578	2.04 533	1.69 630	0.40 622	0.31 608	0.33 588	0.29 576	0.37 574	0.37 566

YMNet	1.04 552	0.59 590	1.67 581	0.86 644	0.86 649	1.84 642	0.61 516	1.70 469	1.28 524	1.65 626	1.98 641	1.75 620	0.96 509	1.57 452	1.58 614	0.34 590	0.37 649	0.32 576	0.32 602	0.33 552	0.32 531

YMNet_1	1.04 552	0.59 590	1.67 581	0.86 644	0.86 649	1.84 642	0.61 516	1.70 469	1.28 524	1.65 626	1.98 641	1.75 620	0.96 509	1.57 452	1.58 614	0.34 590	0.37 649	0.32 576	0.32 602	0.33 552	0.32 531

iinet-f	1.04 552	0.50 559	4.24 672	0.58 421	0.43 454	1.78 638	0.70 550	1.29 362	1.16 448	1.25 481	1.42 528	1.57 589	1.42 628	1.47 436	1.70 632	0.26 495	0.23 541	0.20 288	0.20 379	0.26 471	0.26 442

RAFT-RH_RVC	1.04 552	0.26 188	0.76 286	0.53 329	0.29 198	0.80 427	0.32 173	0.85 169	1.12 421	2.04 665	4.63 704	1.03 453	0.57 316	5.93 669	0.52 353	0.20 315	0.13 155	0.26 502	0.20 379	0.16 113	0.19 235

CBMV	1.04 552	0.48 551	0.88 369	0.56 384	0.36 359	1.52 606	1.55 678	1.87 519	1.59 632	2.11 669	1.67 599	1.46 568	1.35 616	1.92 516	1.31 580	0.35 600	0.35 640	0.39 628	0.33 616	0.34 560	0.34 549
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
UGAM-zero	1.05 557	0.33 387	1.04 445	0.49 238	0.31 246	0.67 355	0.26 92	2.37 643	0.80 269	1.05 382	1.11 391	2.86 686	1.81 662	6.26 676	0.50 341	0.18 209	0.15 329	0.19 237	0.16 244	0.17 156	0.21 305

StereoDRNet	1.05 557	0.53 571	2.21 622	0.80 623	0.93 661	1.50 604	0.90 606	2.06 574	1.44 601	1.68 631	1.20 433	1.48 571	0.99 526	1.86 506	1.60 618	0.29 553	0.24 553	0.29 544	0.28 557	0.35 564	0.33 539

AIO-Stereo-zeroshot1	1.06 559	0.43 529	3.59 664	0.53 329	0.66 591	0.79 421	0.39 278	2.60 673	0.98 343	0.96 353	4.58 702	2.05 658	0.56 309	0.99 288	0.51 345	0.19 261	0.14 250	0.21 333	0.28 557	0.32 545	0.41 589

STrans-v2	1.06 559	0.31 343	1.02 439	0.52 305	0.33 301	0.67 355	0.78 566	2.66 680	1.26 512	1.15 424	1.46 540	1.37 550	1.40 623	6.68 689	0.46 303	0.19 261	0.13 155	0.21 333	0.18 311	0.18 208	0.21 305

DISCO	1.06 559	0.37 479	1.19 504	0.73 591	0.46 478	2.04 657	0.84 590	2.26 622	1.54 623	1.25 481	1.36 508	2.38 671	1.08 562	2.60 584	1.62 621	0.24 445	0.19 452	0.22 375	0.20 379	0.32 545	0.29 494

NCCL2	1.06 559	0.64 609	1.35 541	0.78 620	0.58 555	1.32 577	1.69 684	1.89 527	1.38 573	1.52 596	1.20 433	1.91 633	1.17 584	1.79 499	1.50 606	0.35 600	0.31 608	0.45 646	0.44 653	0.41 593	0.45 606

LALA_ROB	1.06 559	0.66 616	1.37 549	0.70 571	0.53 526	1.61 618	1.25 660	1.81 502	1.48 616	1.82 646	1.40 522	1.93 637	1.03 547	1.68 478	1.69 630	0.38 612	0.28 589	0.43 641	0.37 636	0.43 599	0.38 574

DNS	1.07 564	1.89 708	0.44 55	0.38 31	0.26 118	0.35 53	0.30 141	1.11 284	0.45 121	0.35 77	0.51 156	0.42 156	0.38 148	2.87 595	1.64 627	0.21 355	0.39 659	0.20 288	0.11 11	4.41 733	4.70 737

TCMNet	1.07 564	0.66 616	2.49 633	0.92 661	1.32 696	1.14 544	0.67 536	1.91 533	1.29 536	1.20 456	1.57 578	1.29 530	0.96 509	2.23 552	1.59 617	0.32 573	0.31 608	0.38 623	0.35 628	0.43 599	0.40 585

PSMNet-RUCA	1.07 564	1.06 661	1.64 577	1.23 690	1.10 678	1.39 590	0.65 530	1.91 533	1.43 598	0.95 350	1.52 562	0.99 436	0.83 448	1.28 377	1.01 539	0.71 685	0.34 632	0.99 697	0.61 684	1.01 685	0.67 661

RAFT + AFF	1.07 564	0.47 545	1.36 546	0.68 548	0.50 503	1.20 562	1.22 656	2.58 671	1.26 512	1.33 526	1.56 574	1.19 500	1.49 637	3.89 626	1.01 539	0.22 392	0.26 573	0.30 557	0.27 546	0.29 512	0.32 531

DRN-Test	1.07 564	0.49 556	1.95 604	0.75 606	0.81 641	1.61 618	0.78 566	2.26 622	1.53 621	1.84 647	1.35 503	1.42 557	1.04 553	2.26 556	1.61 619	0.28 536	0.23 541	0.31 564	0.30 588	0.33 552	0.33 539

TDLM	1.08 569	0.50 559	1.01 436	0.69 561	0.54 534	0.91 476	1.40 669	1.60 442	1.36 566	1.17 432	1.40 522	1.07 463	1.00 533	6.19 672	0.85 493	0.34 590	0.22 510	0.35 604	0.26 526	0.38 580	0.29 494

Wz-Net-LNSev-Ref	1.09 570	0.46 540	2.61 640	0.71 577	0.65 584	2.00 654	0.78 566	2.07 576	1.47 612	1.62 621	1.47 543	1.53 582	1.29 607	2.10 541	1.65 628	0.24 445	0.14 250	0.20 288	0.16 244	0.28 494	0.28 479

FAT-Stereo	1.10 571	0.43 529	1.46 554	0.74 597	0.60 565	1.13 540	0.92 612	2.06 574	1.71 645	1.75 638	2.00 644	2.02 651	1.47 634	2.02 532	1.26 575	0.44 641	0.36 644	0.34 596	0.29 576	0.36 568	0.57 645

CVANet_RVC	1.10 571	0.49 556	1.15 483	0.65 509	0.54 534	0.93 488	1.00 629	1.69 465	1.36 566	1.42 569	1.39 517	1.24 516	1.17 584	6.22 674	0.80 484	0.35 600	0.24 553	0.35 604	0.30 588	0.44 610	0.32 531

APVNet	1.11 573	0.59 590	1.95 604	0.87 647	0.77 629	1.90 647	0.82 587	2.03 566	1.15 441	1.14 422	1.43 532	1.55 585	1.12 577	3.03 599	1.62 621	0.32 573	0.34 632	0.42 640	0.36 631	0.36 568	0.41 589

GANetREF_RVC	1.11 573	0.90 649	1.56 569	0.88 649	0.53 526	1.41 596	1.35 666	1.91 533	1.54 623	1.28 504	1.32 488	1.46 568	1.23 596	2.04 533	1.00 538	0.57 670	0.45 671	0.67 683	0.52 672	0.91 681	0.62 656
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
DNSM	1.12 575	1.93 709	0.45 64	0.42 92	0.26 118	0.43 113	0.29 128	1.09 272	0.47 127	0.44 155	0.46 126	0.40 144	0.49 247	3.04 600	2.09 646	0.22 392	0.33 627	0.15 55	0.12 54	4.71 737	4.72 738

GCST	1.13 576	1.50 690	1.17 498	1.74 702	1.17 689	1.29 575	0.30 141	1.55 424	1.21 477	1.31 517	0.97 328	0.99 436	0.48 228	2.38 568	0.54 374	1.24 704	0.70 703	1.31 704	0.86 698	1.03 687	0.92 684

GASNet	1.13 576	1.10 668	3.29 659	1.00 676	0.68 600	0.82 437	0.67 536	1.85 515	1.38 573	1.39 557	1.25 458	1.25 517	1.20 594	2.72 589	1.62 621	0.46 646	0.26 573	0.36 614	0.34 622	0.55 646	0.33 539

anonymity	1.14 578	0.98 657	1.24 520	1.09 681	1.13 682	1.08 530	0.90 606	2.02 562	1.23 491	1.32 520	1.27 469	1.27 528	1.09 565	1.16 349	1.03 545	1.02 695	1.01 719	0.97 694	0.97 703	0.98 683	1.01 686

PA-Net	1.14 578	0.63 606	2.12 616	0.67 537	0.75 623	1.19 561	0.91 610	1.91 533	1.46 611	1.18 443	1.23 451	1.33 542	1.17 584	4.31 631	1.41 596	0.29 553	0.46 675	0.33 588	0.50 668	0.33 552	0.57 645
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
edge stereo	1.15 580	0.54 576	1.50 559	0.73 591	0.66 591	1.18 560	0.84 590	2.13 592	1.41 587	1.73 635	1.84 626	2.53 677	1.46 632	2.46 571	1.35 590	0.43 632	0.41 662	0.54 666	0.36 631	0.43 599	0.50 622

RASNet	1.16 581	0.34 416	1.11 471	0.73 591	0.86 649	1.00 510	0.60 510	1.56 428	1.43 598	1.07 391	1.37 510	2.08 659	1.44 631	7.00 694	1.56 612	0.20 315	0.17 396	0.17 155	0.19 339	0.19 249	0.19 235

DANet	1.16 581	0.64 609	1.52 564	0.88 649	0.74 618	1.52 606	0.52 443	1.68 456	1.21 477	1.81 644	1.55 568	2.02 651	1.11 571	3.30 612	2.28 656	0.34 590	0.31 608	0.40 634	0.30 588	0.46 620	0.54 633
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
UGAM	1.17 583	0.29 278	1.08 461	0.55 362	0.43 454	0.69 369	0.71 553	1.14 298	1.35 557	1.00 364	1.49 547	1.90 631	0.86 464	9.61 728	0.89 503	0.21 355	0.19 452	0.30 557	0.25 509	0.20 307	0.18 189

Wz-Net-LNSev	1.17 583	0.72 632	4.71 676	0.66 522	0.84 646	1.72 625	1.13 644	1.97 551	1.43 598	1.34 533	1.32 488	1.66 604	1.30 610	1.44 429	1.51 608	0.29 553	0.26 573	0.24 439	0.23 484	0.33 552	0.35 558

S-Stereo	1.17 583	0.48 551	2.25 626	0.83 634	0.81 641	1.22 564	1.17 651	2.12 584	2.08 673	1.47 586	2.13 652	1.55 585	1.16 580	2.09 540	1.46 602	0.42 631	0.40 661	0.35 604	0.32 602	0.45 613	0.73 670

MaskLacGwcNet_RVC	1.17 583	1.06 661	1.28 530	0.88 649	0.69 603	1.92 649	0.92 612	1.71 473	1.14 433	1.17 432	1.26 460	1.49 573	0.80 436	2.04 533	0.86 494	2.02 708	0.34 632	0.79 687	0.36 631	1.38 698	1.33 698

RP	1.17 583	0.54 576	1.48 557	0.93 667	1.05 675	1.14 544	0.85 597	1.99 556	1.70 643	1.72 634	2.07 649	1.91 633	1.93 669	2.00 529	1.37 593	0.55 668	0.37 649	0.48 654	0.37 636	0.46 620	0.46 611

z-ln-s-r	1.18 588	0.61 598	2.91 647	0.54 345	0.56 547	0.81 435	0.86 599	1.72 477	1.55 629	1.18 443	1.62 588	1.37 550	1.16 580	3.67 620	3.77 683	0.20 315	0.15 329	0.21 333	0.17 280	0.29 512	0.24 393

ccnet	1.19 589	0.71 629	1.36 546	0.81 627	0.75 623	1.72 625	1.13 644	1.98 552	1.31 547	1.52 596	1.84 626	1.75 620	1.36 618	2.01 530	2.04 645	0.57 670	0.54 689	0.57 675	0.56 677	0.60 655	0.60 654

Nwc_Net	1.19 589	0.53 571	2.34 628	0.92 661	0.81 641	1.49 603	0.70 550	2.28 632	1.32 550	1.41 565	2.27 658	2.03 654	1.76 659	2.05 537	1.46 602	0.43 632	0.30 603	0.43 641	0.46 658	0.39 585	0.40 585

NCC-stereo	1.20 591	0.60 593	1.84 594	0.88 649	0.95 665	1.32 577	0.94 618	2.14 594	1.36 566	1.43 573	1.79 617	1.93 637	2.13 682	2.54 581	1.41 596	0.49 654	0.38 654	0.45 646	0.59 681	0.43 599	0.45 606

Abc-Net	1.20 591	0.60 593	1.84 594	0.88 649	0.95 665	1.32 577	0.94 618	2.14 594	1.36 566	1.43 573	1.79 617	1.93 637	2.13 682	2.54 581	1.41 596	0.49 654	0.38 654	0.45 646	0.59 681	0.43 599	0.45 606
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
Wz-Net-MNSev	1.21 593	0.66 616	3.44 662	0.69 561	0.73 610	1.93 650	1.44 671	2.16 602	1.59 632	1.85 649	1.49 547	1.50 576	1.34 615	2.05 537	1.54 611	0.27 517	0.24 553	0.28 532	0.28 557	0.35 564	0.32 531

RGC	1.22 594	0.82 643	1.71 584	0.95 672	0.98 670	1.53 609	0.80 578	2.18 611	1.35 557	1.69 632	1.94 638	2.03 654	1.66 649	2.36 564	1.50 606	0.46 646	0.36 644	0.59 678	0.48 662	0.49 630	0.49 618

stereogan	1.22 594	0.45 537	2.03 610	0.87 647	0.85 647	2.52 675	0.72 554	1.98 552	1.78 653	1.92 654	1.94 638	2.31 668	1.42 628	2.10 541	1.14 556	0.38 612	0.36 644	0.39 628	0.32 602	0.52 636	0.49 618

AANet_RVC	1.22 594	0.60 593	1.94 600	0.69 561	0.46 478	0.75 396	0.69 543	1.51 411	1.57 630	1.36 545	1.90 635	1.51 579	0.87 473	7.23 698	1.89 642	0.26 495	0.19 452	0.19 237	0.16 244	0.23 409	0.37 566

HSM	1.22 594	0.34 416	0.81 314	0.61 465	0.39 402	1.22 564	0.63 525	2.45 653	1.25 503	1.32 520	1.26 460	1.91 633	1.08 562	9.21 724	0.75 460	0.23 421	0.17 396	0.20 288	0.16 244	0.22 383	0.24 393

Syn2CoEx	1.23 598	0.80 639	3.07 653	0.83 634	0.68 600	1.39 590	0.87 603	2.23 619	1.57 630	1.28 504	1.58 580	1.42 557	1.57 641	3.79 624	1.48 605	0.36 607	0.32 621	0.34 596	0.30 588	0.30 527	0.41 589

AF-Net	1.23 598	0.56 584	2.31 627	0.88 649	0.93 661	1.41 596	0.73 557	2.27 630	1.71 645	1.76 641	2.42 666	2.00 647	1.70 652	1.98 525	1.62 621	0.50 658	0.29 599	0.49 656	0.33 616	0.40 589	0.34 549

NaN_ROB	1.23 598	0.63 606	1.76 587	0.67 537	0.50 503	1.59 617	2.00 698	1.87 519	1.52 620	2.14 671	1.26 460	1.40 555	1.09 565	4.60 637	1.75 635	0.28 536	0.34 632	0.28 532	0.29 576	0.30 527	0.37 566

DGSMNet	1.24 601	0.84 646	3.20 655	0.91 660	0.92 658	1.39 590	1.34 665	2.46 657	1.44 601	1.34 533	1.66 597	1.50 576	1.03 547	1.85 503	1.30 579	0.48 652	0.48 678	0.55 671	0.51 671	0.78 674	0.79 677

RYNet	1.24 601	0.52 569	1.57 571	0.73 591	0.97 668	1.74 630	0.95 621	2.09 580	1.54 623	1.44 576	1.18 427	1.94 641	1.29 607	4.57 636	1.93 643	0.27 517	0.23 541	0.35 604	0.27 546	0.57 649	0.59 651

aanetorigin	1.26 603	0.85 647	3.00 651	0.72 583	0.80 637	1.08 530	1.05 635	1.12 287	1.39 581	3.53 708	2.60 674	1.72 613	1.73 656	1.98 525	1.77 638	0.26 495	0.24 553	0.26 502	0.25 509	0.38 580	0.51 626

GwcNet	1.26 603	0.63 606	5.13 678	0.81 627	1.15 686	1.73 628	0.69 543	1.84 508	1.53 621	1.51 594	1.71 607	1.72 613	1.09 565	2.20 550	1.61 619	0.31 565	0.30 603	0.29 544	0.27 546	0.30 527	0.41 589

Consistency-Raft	1.27 605	1.01 660	2.17 619	1.04 678	1.20 691	0.96 504	1.00 629	1.84 508	1.95 666	1.38 553	2.11 651	1.44 563	1.03 547	1.18 356	1.40 595	0.73 686	0.83 705	0.89 691	0.99 706	1.33 695	0.95 685

NOSS_ROB	1.29 606	0.49 556	0.68 237	0.60 448	0.40 417	1.09 535	0.77 563	1.94 543	1.44 601	1.04 379	1.46 540	1.10 480	0.81 441	10.57 739	0.78 471	0.46 646	0.43 668	0.48 654	0.45 656	0.45 613	0.43 601

SGM-Forest	1.29 606	0.40 512	0.74 276	0.54 345	0.37 374	1.55 611	1.26 661	1.82 504	1.39 581	2.22 672	1.81 623	1.64 602	1.02 545	7.65 709	1.20 563	0.39 619	0.37 649	0.39 628	0.34 622	0.37 574	0.34 549
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
WQFJA1++	1.34 608	0.23 83	0.51 113	0.40 64	0.29 198	0.46 137	0.20 17	0.67 72	0.31 28	0.40 138	0.39 75	0.34 95	0.39 154	0.66 155	0.28 70	0.19 261	0.13 155	0.16 101	0.13 123	20.39 755	0.17 163

Anonymous_2	1.37 609	0.56 584	0.94 403	0.57 406	0.62 575	1.04 517	0.65 530	1.82 504	1.01 360	1.00 364	0.79 270	1.42 557	1.27 603	1.06 316	0.83 488	0.62 676	0.67 700	1.05 700	9.88 752	1.09 690	0.55 640

SQANet	1.38 610	0.95 655	1.37 549	1.89 705	1.47 701	1.44 600	0.81 583	1.89 527	1.13 427	1.34 533	1.26 460	1.28 529	1.02 545	1.64 471	0.91 512	2.55 715	0.35 640	1.47 705	0.56 677	2.48 707	1.74 704

PWC_ROB	1.39 611	0.93 654	4.07 670	0.77 616	0.83 644	1.16 551	0.53 449	1.87 519	2.01 669	2.36 677	3.06 685	1.65 603	1.60 642	2.65 586	2.29 658	0.34 590	0.23 541	0.36 614	0.25 509	0.39 585	0.49 618

PWCDC_ROB	1.39 611	0.91 652	2.10 614	1.08 680	0.92 658	1.72 625	0.58 494	2.03 566	3.30 705	1.32 520	4.87 707	1.21 503	1.71 654	1.98 525	1.75 635	0.65 680	0.26 573	0.29 544	0.25 509	0.56 647	0.41 589

GANet	1.41 613	0.52 569	1.18 503	0.74 597	0.48 491	1.40 594	1.69 684	1.87 519	1.28 524	1.56 607	2.39 664	1.56 587	1.25 600	9.13 722	1.20 563	0.31 565	0.32 621	0.34 596	0.29 576	0.40 589	0.33 539

PDISCO_ROB	1.41 613	0.73 635	2.04 611	1.40 693	1.46 700	2.83 689	1.07 638	2.64 675	2.11 675	1.41 565	1.50 554	1.73 615	0.99 526	2.83 594	1.46 602	1.03 696	0.27 583	0.54 666	0.47 660	0.77 673	0.84 681

w-ln-seven-2	1.42 615	0.69 624	6.86 688	0.71 577	0.62 575	1.23 567	0.92 612	1.84 508	1.59 632	1.74 636	1.59 584	1.49 573	1.40 623	3.69 621	2.22 652	0.27 517	0.26 573	0.29 544	0.26 526	0.34 560	0.33 539

LL-Strereo	1.42 615	0.44 536	2.02 607	0.62 474	1.07 676	0.73 386	0.65 530	2.02 562	1.21 477	1.60 616	1.62 588	2.02 651	2.10 677	9.67 729	1.07 549	0.22 392	0.20 470	0.27 516	0.24 499	0.23 409	0.33 539

SHD	1.42 615	0.81 642	2.79 645	0.98 674	0.92 658	1.97 651	0.68 539	2.43 651	2.55 686	2.54 686	1.72 608	2.01 650	1.62 643	2.14 545	2.70 666	0.40 622	0.33 627	0.39 628	0.40 642	0.48 626	0.54 633

RTSC	1.43 618	0.89 648	3.62 666	0.94 670	0.64 579	1.85 644	0.69 543	2.20 616	2.04 672	2.22 672	1.70 605	1.67 606	1.27 603	2.53 580	4.48 691	0.33 580	0.25 565	0.27 516	0.29 576	0.38 580	0.40 585

UDG	1.47 619	2.69 726	1.13 476	1.45 698	1.65 703	1.34 584	0.79 575	1.75 484	1.27 516	1.29 508	1.74 610	1.99 646	1.39 622	1.66 475	1.51 608	0.91 692	0.55 691	2.30 713	0.76 692	1.99 700	1.20 694

MFMNet_re	1.47 619	1.20 674	2.50 634	1.46 699	1.08 677	1.58 615	1.51 674	1.96 550	1.87 660	2.31 676	2.20 655	1.51 579	1.88 667	1.57 452	1.34 588	0.94 693	0.83 705	0.84 690	0.80 695	1.00 684	1.06 689

PASM	1.48 621	1.08 664	3.96 669	0.93 667	0.93 661	1.17 558	1.19 653	1.77 488	1.65 638	1.90 651	1.52 562	1.75 620	1.42 628	4.54 635	1.52 610	0.64 679	0.68 702	0.69 685	0.79 694	0.70 667	0.74 672

noway7	1.49 622	2.51 725	16.16 723	0.53 329	0.33 301	0.57 274	0.49 420	1.59 439	1.07 389	0.73 288	0.86 291	1.12 490	0.92 496	0.91 262	0.89 503	0.19 261	0.13 155	0.20 288	0.17 280	0.22 383	0.18 189

ADCRef	1.50 623	0.61 598	3.83 668	0.76 614	0.77 629	1.91 648	0.77 563	2.16 602	1.34 554	1.63 623	1.59 584	1.35 545	1.40 623	1.79 499	8.32 711	0.25 468	0.21 489	0.32 576	0.31 594	0.31 534	0.32 531

XQC	1.51 624	0.98 657	3.20 655	0.92 661	0.76 628	2.01 655	1.17 651	2.53 668	1.99 668	2.01 664	1.54 565	2.00 647	1.54 639	3.16 605	3.46 680	0.49 654	0.31 608	0.45 646	0.40 642	0.71 669	0.62 656

DStereoRT	1.52 625	0.36 458	3.37 660	0.69 561	0.54 534	2.05 660	0.59 501	1.85 515	1.21 477	1.38 553	1.46 540	0.84 377	1.27 603	6.33 682	1.07 549	0.24 445	0.19 452	4.29 737	2.08 729	0.25 456	0.39 579

zzzzzzz1	1.53 626	2.78 729	15.31 715	0.54 345	0.67 597	0.62 312	0.49 420	1.77 488	1.03 371	0.72 285	0.96 319	1.32 539	0.97 519	1.26 370	1.04 546	0.20 315	0.15 329	0.20 288	0.19 339	0.26 471	0.21 305

CC-Net-ROB	1.53 626	1.31 683	1.68 583	0.92 661	0.80 637	1.75 631	0.99 627	2.04 569	1.27 516	1.12 405	1.62 588	1.20 502	0.98 523	7.82 711	0.92 516	1.15 703	0.41 662	2.20 711	0.46 658	1.37 697	0.56 642

FINET	1.54 628	0.67 620	7.28 691	0.76 614	0.97 668	1.42 599	1.38 668	2.80 690	3.12 701	1.23 474	1.68 601	1.04 454	1.11 571	3.35 613	1.78 639	0.43 632	0.37 649	0.32 576	0.29 576	0.43 599	0.41 589

test_xeample	1.55 629	0.31 343	0.94 403	0.54 345	0.31 246	0.94 492	0.58 494	2.40 647	1.40 583	1.29 508	1.55 568	0.89 397	0.88 479	1.72 485	15.94 739	0.22 392	0.22 510	0.22 375	0.21 424	0.23 409	0.25 417

w-ln-seven	1.56 630	0.83 645	5.96 682	0.78 620	0.74 618	2.64 682	1.01 632	2.13 592	2.03 670	2.09 668	1.76 612	1.84 629	1.27 603	2.98 598	3.23 677	0.29 553	0.26 573	0.31 564	0.30 588	0.41 593	0.38 574

DDUNet	1.56 630	2.70 727	1.35 541	1.79 703	1.88 706	1.82 640	0.91 610	1.84 508	1.20 470	1.40 563	1.79 617	1.62 597	1.17 584	1.59 460	1.22 568	1.11 700	0.76 704	2.38 716	0.94 700	2.12 701	1.53 702

CrosDoStereo	1.56 630	0.26 188	0.78 300	0.51 278	0.29 198	0.66 348	11.86 739	1.18 320	1.00 357	1.35 540	1.76 612	0.99 436	1.83 664	6.64 687	0.83 488	0.19 261	0.15 329	0.20 288	0.22 452	0.18 208	0.25 417

DeepStereo_LL	1.56 630	0.26 188	0.78 300	0.51 278	0.29 198	0.66 348	11.86 739	1.18 320	1.00 357	1.35 540	1.76 612	0.99 436	1.83 664	6.64 687	0.83 488	0.19 261	0.15 329	0.20 288	0.22 452	0.18 208	0.25 417

xxxx	1.61 634	0.32 364	0.98 423	0.58 421	0.31 246	1.15 548	0.43 337	2.43 651	1.41 587	1.17 432	1.40 522	1.21 503	0.86 464	1.94 519	16.68 741	0.24 445	0.24 553	0.21 333	0.20 379	0.23 409	0.27 463

CSAN	1.61 634	0.67 620	3.24 658	0.74 597	0.52 518	1.77 634	1.74 689	1.98 552	1.94 665	2.47 684	2.33 662	1.93 637	2.04 674	6.45 685	1.95 644	0.43 632	0.36 644	0.41 639	0.42 646	0.43 599	0.44 604

MFN_U_SF_RVC	1.62 636	0.96 656	4.36 674	0.92 661	0.69 603	2.62 681	1.10 640	2.50 664	1.74 648	1.99 663	1.86 631	2.45 675	1.78 661	3.08 603	2.84 669	0.54 664	0.50 685	0.56 673	0.60 683	0.60 655	0.67 661

SDNR	1.66 637	0.55 580	2.36 629	0.56 384	0.58 555	3.79 707	0.45 377	1.78 491	1.40 583	1.38 553	2.45 669	1.13 491	0.96 509	11.03 740	1.31 580	0.67 682	0.64 697	0.43 641	0.32 602	0.71 669	0.76 675

otaku	1.67 638	1.18 672	1.56 569	2.27 709	1.59 702	1.98 652	1.23 658	2.23 619	1.37 571	1.48 591	1.63 594	1.73 615	1.23 596	1.85 503	1.09 551	2.96 718	0.58 695	1.74 706	0.61 684	2.94 714	2.15 709

222	1.67 638	0.31 343	0.93 395	0.59 440	0.31 246	1.05 520	0.43 337	2.39 645	1.47 612	1.37 547	1.55 568	0.94 418	0.94 502	1.98 525	17.76 742	0.24 445	0.22 510	0.21 333	0.20 379	0.22 383	0.26 442

Wz-Net-SNSev	1.68 640	1.45 686	8.71 701	0.71 577	0.67 597	1.35 585	1.51 674	2.15 600	1.47 612	1.51 594	1.68 601	2.27 664	1.38 620	4.23 628	2.36 660	0.32 573	0.29 599	0.31 564	0.33 616	0.43 599	0.39 579

DeepPrunerF	1.68 640	0.82 643	6.82 687	0.94 670	1.20 691	0.91 476	0.97 623	2.50 664	5.19 727	1.22 471	1.30 481	1.18 498	1.29 607	4.96 646	1.75 635	0.43 632	0.35 640	0.52 661	0.48 662	0.43 599	0.42 597

psmorigin	1.69 642	0.74 637	13.13 713	0.70 571	0.60 565	1.16 551	0.79 575	1.69 465	1.25 503	2.07 667	1.77 615	2.23 661	1.51 638	2.14 545	1.45 600	0.39 619	0.41 662	0.34 596	0.33 616	0.45 613	0.63 658

G-Net	1.71 643	0.67 620	2.09 613	1.14 686	0.75 623	2.96 694	0.89 605	1.58 434	1.30 540	2.76 691	8.12 731	2.29 666	2.51 695	1.94 519	2.23 654	0.49 654	0.45 671	0.45 646	0.31 594	0.62 659	0.59 651

AANet	1.72 644	1.32 684	5.46 680	0.70 571	0.73 610	1.52 606	0.85 597	1.95 546	3.12 701	3.12 703	3.30 688	2.91 687	2.23 686	2.48 577	2.27 655	0.44 641	0.31 608	0.34 596	0.31 594	0.47 624	0.58 648

Ntro	1.72 644	1.21 675	1.62 574	2.54 716	1.86 705	2.09 661	1.14 647	2.08 577	1.38 573	1.23 474	1.62 588	1.62 597	1.33 614	2.04 533	1.21 567	3.09 719	0.56 692	1.82 708	0.65 686	2.97 717	2.25 711

z-mn7	1.77 646	1.06 661	7.02 690	0.74 597	0.54 534	2.58 677	1.03 633	1.90 531	2.73 697	1.61 617	3.00 683	1.96 643	1.40 623	5.23 650	2.87 670	0.31 565	0.25 565	0.27 516	0.25 509	0.34 560	0.35 558

FBW_ROB	1.78 647	0.66 616	1.90 599	0.72 583	0.66 591	1.79 639	1.07 638	2.79 688	1.77 649	1.84 647	1.79 617	1.98 645	1.37 619	12.42 742	2.22 652	0.36 607	0.38 654	0.57 675	0.39 640	0.46 620	0.51 626

SPS-STEREO	1.78 647	1.09 666	1.52 564	1.22 689	1.14 684	1.87 646	1.11 641	2.27 630	1.70 643	3.17 705	2.39 664	2.84 685	1.93 669	4.41 632	2.93 671	1.04 698	0.99 718	0.97 694	0.94 700	1.03 687	1.05 688
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MFN_U_SF_DS_RVC	1.80 649	1.11 669	4.33 673	0.84 638	0.77 629	3.70 702	2.41 717	2.04 569	1.85 659	1.75 638	1.90 635	1.92 636	1.25 600	7.33 699	1.45 600	0.47 650	0.47 676	0.53 665	0.77 693	0.50 632	0.55 640

SAMSARA	1.80 649	0.90 649	3.37 660	1.28 692	1.13 682	3.71 703	2.33 712	2.53 668	1.93 664	3.17 705	1.73 609	2.99 688	1.68 651	3.53 616	2.46 662	0.47 650	0.54 689	0.43 641	0.47 660	0.59 652	0.64 659

DStereoO	1.82 651	1.21 675	2.98 650	1.42 697	0.88 656	1.54 610	4.03 726	1.90 531	2.15 678	1.56 607	1.82 624	1.75 620	4.06 716	1.76 490	2.15 650	2.39 713	0.52 686	0.97 694	0.43 650	2.24 703	0.68 665

PVD	1.82 651	0.91 652	3.02 652	1.03 677	0.94 664	2.61 680	1.14 647	2.78 687	3.40 707	3.08 702	2.75 677	2.39 673	2.49 694	2.81 592	3.66 682	0.48 652	0.49 684	0.59 678	0.49 665	0.60 655	0.81 679

ADCL	1.82 651	0.70 627	4.57 675	0.70 571	0.63 578	2.56 676	1.77 691	2.08 577	1.77 649	1.95 660	1.89 633	2.04 656	1.88 667	2.36 564	9.55 717	0.27 517	0.25 565	0.35 604	0.32 602	0.39 585	0.39 579

zh-mn7	1.84 654	1.51 691	9.67 705	0.70 571	0.54 534	1.47 602	0.84 590	1.93 541	2.13 677	2.50 685	2.70 676	1.67 606	1.35 616	4.75 643	3.14 676	0.32 573	0.27 583	0.27 516	0.27 546	0.32 545	0.39 579

AAGNet	1.84 654	0.30 310	0.79 304	0.66 522	0.32 281	0.65 343	0.50 430	1.02 232	1.01 360	1.47 586	1.21 440	0.99 436	1.16 580	2.76 591	22.69 749	0.24 445	0.13 155	0.22 375	0.20 379	0.24 442	0.16 128

ff1	1.88 656	0.36 458	1.51 560	0.56 384	0.40 417	0.76 402	0.59 501	1.08 265	2.62 689	1.19 451	1.49 547	1.07 463	0.85 456	9.88 734	13.82 733	0.21 355	0.13 155	0.31 564	0.28 557	0.20 307	0.23 367

MDST_ROB	1.88 656	0.40 512	1.71 584	0.93 667	0.60 565	4.27 714	1.23 658	3.99 710	1.44 601	4.61 719	2.63 675	1.44 563	1.03 547	9.78 731	1.62 621	0.33 580	0.26 573	0.37 617	0.33 616	0.31 534	0.34 549

SGM_RVC	1.88 656	0.40 512	0.90 383	0.63 486	0.30 222	2.81 688	1.26 661	2.73 683	1.81 657	4.09 711	2.85 680	3.88 702	3.19 703	8.42 718	2.44 661	0.33 580	0.31 608	0.30 557	0.28 557	0.31 534	0.31 522
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
mmx	1.89 659	0.36 458	1.51 560	0.56 384	0.40 417	0.76 402	0.59 501	2.32 634	1.41 587	1.19 451	1.49 547	1.07 463	0.85 456	9.88 734	13.82 733	0.25 468	0.21 489	0.31 564	0.28 557	0.32 545	0.29 494

xxx	1.89 659	0.36 458	1.51 560	0.56 384	0.40 417	0.76 402	0.59 501	2.32 634	1.41 587	1.19 451	1.49 547	1.07 463	0.85 456	9.88 734	13.82 733	0.25 468	0.21 489	0.31 564	0.28 557	0.32 545	0.29 494

DPSNet	1.91 661	0.64 609	5.95 681	0.73 591	0.59 561	2.04 657	1.61 682	3.84 708	1.96 667	1.54 602	1.39 517	2.27 664	3.32 706	4.95 645	4.79 694	0.50 658	0.31 608	0.29 544	0.26 526	0.67 664	0.54 633

test_sample9	1.96 662	0.51 563	1.35 541	0.58 421	0.40 417	1.07 526	0.80 578	1.99 556	1.27 516	1.25 481	1.22 442	1.09 475	1.01 536	2.46 571	8.57 712	0.59 673	12.85 754	0.62 680	0.67 688	0.45 613	0.48 613

1111x	1.96 662	0.32 364	1.54 568	0.54 345	0.30 222	1.00 510	0.69 543	2.47 658	1.33 552	1.21 463	1.44 535	1.21 503	1.11 571	8.49 719	16.14 740	0.22 392	0.23 541	0.22 375	0.23 484	0.25 456	0.26 442

ADCPNet	1.97 664	0.78 638	9.38 703	0.74 597	0.61 571	2.73 686	1.36 667	2.11 583	1.66 639	1.92 654	1.70 605	2.45 675	2.07 675	2.50 578	6.84 706	0.38 612	0.38 654	0.38 623	0.43 650	0.47 624	0.50 622

zh-sn7	2.00 665	1.73 702	9.50 704	0.77 616	0.73 610	1.77 634	1.32 664	2.08 577	1.66 639	1.91 652	2.48 671	1.81 627	2.25 687	5.74 663	4.07 687	0.33 580	0.33 627	0.32 576	0.32 602	0.44 610	0.46 611

WCMA_ROB	2.05 666	0.55 580	1.77 588	0.74 597	0.61 571	2.24 666	1.56 679	2.17 610	1.79 655	4.16 715	6.36 719	5.66 715	4.66 719	3.19 606	2.77 667	0.55 668	0.45 671	0.40 634	0.43 650	0.48 626	0.50 622

RainbowNet	2.06 667	1.86 704	1.97 606	2.86 719	2.25 713	2.03 656	1.79 692	2.77 685	1.92 663	1.54 602	1.84 626	1.95 642	1.73 656	2.23 552	1.38 594	3.40 725	0.86 710	2.39 718	1.00 707	2.94 714	2.42 713

MSMD_ROB	2.08 668	0.61 598	1.15 483	0.71 577	0.62 575	4.00 709	0.93 616	1.94 543	1.79 655	4.71 721	4.60 703	8.14 725	3.87 714	3.75 623	1.65 628	0.54 664	0.48 678	0.55 671	0.58 679	0.53 641	0.52 629

Selective-IGEV-i16pc	2.09 669	0.31 343	19.73 735	0.57 406	0.39 402	2.72 684	1.47 672	1.46 401	1.31 547	0.83 313	1.23 451	1.05 458	0.63 359	7.69 710	0.83 488	0.41 626	0.22 510	0.22 375	0.23 484	0.22 383	0.24 393

Wz-Net-TNSev	2.10 670	2.71 728	9.30 702	0.72 583	0.65 584	2.41 674	1.81 696	2.45 653	1.77 649	1.62 621	1.56 574	2.56 678	2.01 671	5.30 651	4.46 690	0.41 626	0.38 654	0.33 588	0.37 636	0.54 644	0.64 659

ADCMid	2.11 671	0.90 649	8.39 699	0.75 606	0.69 603	1.98 652	1.14 647	2.18 611	1.67 641	2.85 693	1.85 629	2.35 670	2.02 673	2.35 563	10.58 727	0.34 590	0.32 621	0.39 628	0.44 653	0.51 635	0.53 632

ADCP+	2.12 672	0.56 584	10.01 706	0.68 548	0.91 657	2.25 667	1.04 634	1.92 539	1.50 619	1.58 612	1.34 498	1.73 615	1.62 643	2.27 557	13.20 730	0.25 468	0.22 510	0.32 576	0.29 576	0.38 580	0.34 549

WZ-Net	2.14 673	1.08 664	11.68 712	0.89 657	0.78 633	1.76 632	1.59 681	2.39 645	2.03 670	2.11 669	1.95 640	2.30 667	2.28 688	5.94 670	3.86 686	0.35 600	0.27 583	0.29 544	0.32 602	0.52 636	0.50 622

AnyNet_C32	2.14 673	1.45 686	7.38 692	0.95 672	1.12 679	2.23 665	2.34 713	2.10 582	1.54 623	2.44 680	1.79 617	2.04 656	1.66 649	2.69 587	10.48 726	0.38 612	0.35 640	0.35 604	0.42 646	0.50 632	0.60 654

NVStereoNet_ROB	2.17 675	1.18 672	3.51 663	1.14 686	1.26 695	1.57 614	1.51 674	2.19 613	2.11 675	2.04 665	4.80 705	3.17 695	2.11 680	7.97 713	2.10 647	1.12 701	0.94 715	1.10 701	1.34 714	0.95 682	1.31 695
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MSC_U_SF_DS_RVC	2.22 676	1.29 682	4.14 671	1.10 682	0.78 633	5.00 717	2.38 716	2.47 658	2.67 694	1.94 658	2.28 659	2.66 682	1.70 652	9.10 721	2.29 658	0.68 684	0.52 686	0.68 684	0.71 691	1.17 693	0.81 679

SANet	2.26 677	0.70 627	6.94 689	0.69 561	0.46 478	2.76 687	1.76 690	2.61 674	5.84 730	2.45 681	3.52 692	3.71 699	3.38 708	5.90 667	2.14 649	0.34 590	0.31 608	0.32 576	0.29 576	0.54 644	0.43 601

test_sample8	2.29 678	0.51 563	1.35 541	0.58 421	0.40 417	1.07 526	0.80 578	2.03 566	1.22 486	2.28 675	1.33 494	4.98 713	2.51 695	2.46 571	8.57 712	0.59 673	12.85 754	0.62 680	0.67 688	0.45 613	0.48 613

Selective-IGEV-i16pb	2.30 679	0.35 445	19.92 736	0.60 448	0.40 417	2.59 679	1.50 673	3.09 697	1.91 662	0.98 357	1.68 601	1.37 550	0.99 526	8.11 715	0.96 531	0.38 612	0.21 489	0.22 375	0.26 526	0.25 456	0.29 494

ADCS	2.35 680	1.26 679	6.54 686	0.85 641	0.77 629	2.18 664	1.79 692	2.47 658	2.20 679	2.80 692	2.14 654	2.38 671	2.09 676	2.81 592	13.83 736	0.43 632	0.41 662	0.40 634	0.45 656	0.59 652	0.67 661

MeshStereo	2.36 681	0.60 593	1.05 450	0.63 486	0.51 512	2.58 677	0.99 627	3.46 702	2.21 680	7.38 738	5.06 709	7.50 720	3.10 702	7.02 695	2.54 663	0.44 641	0.44 669	0.45 646	0.40 642	0.43 599	0.45 606
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
AnyNet_C01	2.38 682	2.21 716	10.17 707	0.99 675	0.79 635	3.12 695	2.37 714	2.69 682	1.89 661	2.58 688	2.44 668	2.70 683	1.86 666	3.65 617	7.12 707	0.41 626	0.41 662	0.40 634	0.42 646	0.68 665	0.79 677

DispFullNet	2.39 683	2.89 730	3.74 667	3.09 724	2.27 715	2.04 657	0.84 590	2.19 613	1.73 647	2.54 686	1.98 641	2.23 661	5.83 722	3.44 615	1.84 641	1.03 696	0.33 627	2.65 724	1.97 726	2.87 713	2.34 712

EDNetEfficient	2.40 684	1.14 670	8.59 700	0.77 616	0.73 610	1.06 523	1.53 677	1.54 421	4.06 717	4.87 722	2.81 678	2.23 661	3.53 709	3.04 600	9.65 718	0.27 517	0.24 553	0.27 516	0.31 594	0.70 667	0.67 661

MSAF-DinoV2	2.45 685	1.88 707	17.19 728	0.89 657	0.52 518	1.39 590	0.97 623	2.84 691	1.77 649	1.55 605	1.65 596	3.60 698	2.28 688	5.74 663	4.64 693	0.28 536	0.17 396	0.26 502	0.28 557	0.49 630	0.54 633

FCDSN-DC	2.47 686	0.65 615	1.00 433	0.85 641	0.75 623	2.26 668	0.97 623	2.31 633	1.83 658	5.52 733	7.65 726	7.72 723	7.70 729	4.43 633	2.64 664	0.52 661	0.48 678	0.52 661	0.52 672	0.57 649	0.59 651
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SuperB	2.50 687	0.72 632	18.07 733	0.72 583	0.53 526	1.85 644	0.86 599	1.80 498	2.40 683	1.54 602	1.42 528	1.13 491	1.17 584	4.18 627	4.80 696	0.25 468	0.20 470	0.23 413	0.19 339	7.64 741	0.38 574

ELAS	2.67 688	0.80 639	2.13 617	1.13 683	1.15 686	6.25 722	2.56 718	3.50 703	3.68 710	5.36 726	4.92 708	3.79 700	5.56 721	3.65 617	5.22 698	0.66 681	0.57 693	0.56 673	0.54 675	0.65 662	0.75 674
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RTS	2.76 689	1.55 695	15.40 717	1.13 683	1.42 698	3.75 705	2.21 707	2.45 653	2.72 695	2.91 696	2.85 680	2.58 679	1.62 643	6.28 678	5.80 701	0.41 626	0.30 603	0.35 604	0.35 628	0.52 636	0.54 633

RTSA	2.76 689	1.55 695	15.40 717	1.13 683	1.42 698	3.75 705	2.21 707	2.45 653	2.72 695	2.91 696	2.85 680	2.58 679	1.62 643	6.28 678	5.80 701	0.41 626	0.30 603	0.35 604	0.35 628	0.52 636	0.54 633

WAO-7	2.78 691	1.54 694	2.18 620	1.41 696	1.19 690	3.92 708	2.01 701	4.19 713	3.89 712	2.98 698	5.47 710	4.18 703	3.28 705	8.24 717	4.27 688	1.13 702	1.01 719	1.18 702	1.13 713	1.19 694	1.13 693

MADNet+	2.80 692	3.38 733	11.57 711	1.50 700	1.21 693	3.18 697	2.00 698	3.52 704	2.61 688	1.81 644	2.09 650	2.83 684	2.18 684	7.55 702	5.44 700	0.84 687	0.83 705	0.71 686	0.66 687	1.05 689	1.08 690

IMH-64-1	2.82 693	1.87 705	1.77 588	3.31 726	2.69 722	3.22 698	2.07 702	4.25 715	2.77 698	2.46 682	3.78 695	3.05 690	2.34 691	4.67 639	3.00 673	3.84 730	0.84 708	2.75 725	1.39 715	3.34 722	2.93 722

IMH-64	2.82 693	1.87 705	1.77 588	3.31 726	2.69 722	3.22 698	2.07 702	4.25 715	2.77 698	2.46 682	3.78 695	3.05 690	2.34 691	4.67 639	3.00 673	3.84 730	0.84 708	2.75 725	1.39 715	3.34 722	2.93 722

pmcnn	2.84 695	0.46 540	5.19 679	0.68 548	0.42 449	1.55 611	1.16 650	2.32 634	1.60 635	2.72 689	7.49 724	17.96 745	1.48 636	6.04 671	6.64 705	0.18 209	0.15 329	0.15 55	0.12 54	0.20 307	0.20 271

ACVNet_2	2.86 696	1.47 688	8.28 697	2.68 717	2.26 714	2.70 683	1.84 697	3.41 700	3.04 700	2.27 674	3.42 691	4.58 705	2.10 677	5.91 668	1.62 621	2.58 716	0.67 700	2.22 712	0.85 697	2.79 711	2.47 714

ELAS_RVC	2.87 697	0.80 639	3.22 657	1.16 688	1.12 679	2.92 693	5.33 729	2.98 694	4.18 719	5.04 723	4.82 706	4.71 707	8.23 730	4.25 630	4.79 694	0.67 682	0.57 693	0.57 675	0.53 674	0.66 663	0.74 672
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FC-DCNN	2.88 698	0.61 598	1.15 483	0.75 606	0.57 552	2.85 691	1.05 635	3.44 701	2.64 692	6.93 734	7.63 725	9.86 730	7.02 727	5.76 665	4.31 689	0.54 664	0.48 678	0.51 659	0.50 668	0.53 641	0.52 629

FC-DCNN v2	2.96 699	0.61 598	1.13 476	0.75 606	0.57 552	2.90 692	1.06 637	3.59 706	2.66 693	7.05 735	7.66 727	10.26 733	7.17 728	6.27 677	4.49 692	0.54 664	0.48 678	0.51 659	0.50 668	0.53 641	0.52 629

WAO-6	2.98 700	1.67 700	1.88 598	2.38 713	2.30 716	3.53 701	2.37 714	4.38 717	4.64 724	2.42 678	4.50 699	4.85 709	2.99 701	5.22 649	5.37 699	1.77 707	1.16 725	2.31 714	1.47 720	2.42 706	1.99 708

ACVNet-4b	3.05 701	1.42 685	18.09 734	2.85 718	2.33 717	2.32 672	1.22 656	2.47 658	2.21 680	1.26 493	2.36 663	2.64 681	1.46 632	6.32 681	1.23 571	3.29 722	0.45 671	2.37 715	1.02 709	3.03 718	2.61 716

ACVNet_1	3.08 702	1.48 689	17.70 729	2.90 721	2.35 719	2.30 669	1.43 670	3.16 698	2.26 682	1.91 652	2.05 648	3.51 697	2.32 690	3.71 622	1.58 614	3.25 721	0.66 699	2.40 719	1.06 710	3.07 719	2.59 715

MonStereo1	3.22 703	1.70 701	2.23 625	2.51 715	2.33 717	5.55 720	1.61 682	3.55 705	4.67 725	3.29 707	8.09 730	4.79 708	3.75 711	6.30 680	2.79 668	2.52 714	0.64 697	1.91 710	1.07 711	2.53 708	2.62 717

PWCK	3.24 704	2.37 717	10.86 709	2.14 708	1.14 684	3.71 703	4.19 727	3.02 696	3.55 709	3.05 701	3.63 693	3.09 693	2.35 693	8.16 716	3.41 679	2.17 711	0.96 716	1.77 707	1.01 708	2.84 712	1.40 699

IMH	3.35 705	1.95 710	1.86 597	3.30 725	2.72 724	4.03 711	2.00 698	4.58 719	3.83 711	2.87 694	6.99 722	4.69 706	3.21 704	6.77 691	2.97 672	3.91 733	0.89 712	2.78 727	1.40 719	3.36 724	2.93 722

LVE	3.40 706	1.80 703	2.21 622	2.90 721	2.44 720	3.27 700	2.25 709	4.80 720	5.06 726	2.43 679	6.79 720	5.99 716	2.64 699	9.20 723	2.28 656	3.30 723	1.11 724	2.38 716	1.48 721	2.95 716	2.62 717

Dean	3.77 707	1.65 698	17.87 730	3.01 723	2.54 721	3.15 696	2.10 705	4.80 720	4.42 721	2.89 695	6.03 717	5.45 714	2.55 698	3.40 614	2.13 648	3.22 720	0.89 712	2.51 722	1.07 711	3.07 719	2.65 720

JetBlue	4.18 708	2.45 722	10.42 708	1.40 693	2.89 726	10.68 728	10.68 737	3.91 709	2.52 684	2.74 690	3.39 690	4.50 704	4.27 717	7.97 713	7.67 710	0.89 689	0.97 717	0.89 691	0.92 699	2.26 704	2.21 710

notaker	4.29 709	2.42 720	5.06 677	3.89 735	3.29 731	4.00 709	2.25 709	4.93 722	3.47 708	4.21 717	6.79 720	7.67 722	3.37 707	9.25 725	6.47 703	4.09 735	1.42 727	3.35 734	2.13 730	4.11 731	3.54 728

ktn	4.56 710	2.41 719	2.54 635	3.79 734	3.25 729	4.81 716	2.91 722	5.52 724	7.36 732	4.12 714	14.55 744	7.54 721	3.70 710	7.84 712	3.35 678	4.06 734	1.86 731	3.26 733	2.22 731	3.27 721	2.86 721

WAO-8	4.57 711	2.01 711	2.58 638	2.37 711	2.21 711	9.75 724	1.71 686	6.04 728	16.34 744	4.11 712	7.69 728	7.41 718	3.85 712	10.02 737	3.85 684	2.05 709	1.09 722	2.44 720	1.39 715	2.56 709	1.86 706

Venus	4.57 711	2.01 711	2.58 638	2.37 711	2.21 711	9.75 724	1.71 686	6.04 728	16.34 744	4.11 712	7.69 728	7.41 718	3.85 712	10.02 737	3.85 684	2.05 709	1.09 722	2.44 720	1.39 715	2.56 709	1.86 706

MultiAttention	4.59 713	0.35 445	0.90 383	0.75 606	0.46 478	31.81 758	4.41 728	2.35 642	1.41 587	1.64 625	2.43 667	2.42 674	0.70 393	38.40 760	1.78 639	0.23 421	0.15 329	0.30 557	0.30 588	0.48 626	0.48 613

SGM+DAISY	5.38 714	1.28 681	8.24 696	1.27 691	1.16 688	10.62 727	16.01 744	2.93 693	2.53 685	8.64 741	13.03 739	8.26 726	13.38 740	6.34 683	7.59 709	1.07 699	1.05 721	1.00 698	0.98 704	1.02 686	1.12 692

TorneroNet-64	5.41 715	2.10 714	2.43 630	3.49 729	2.83 725	9.90 726	2.13 706	8.87 734	16.79 749	5.39 728	9.18 733	10.68 735	3.92 715	9.55 727	5.11 697	3.36 724	0.86 710	2.88 728	1.62 722	3.76 727	3.37 726

MADNet++	5.41 715	3.18 731	6.43 685	4.66 739	3.95 735	6.15 721	6.75 730	4.51 718	4.51 723	5.06 724	6.27 718	4.96 711	6.14 723	9.39 726	11.70 728	4.71 736	4.19 743	3.97 736	3.33 734	4.08 730	4.25 734

UNDER WATER	5.68 717	2.46 723	15.52 719	3.98 737	3.53 732	5.15 718	2.74 720	5.58 725	16.41 747	4.00 710	4.56 700	9.12 728	6.43 725	6.22 674	9.11 715	3.85 732	1.35 726	3.18 732	1.98 727	4.51 735	3.84 732

DStereoSA	5.78 718	1.09 666	8.20 695	2.07 707	4.09 736	4.26 713	21.23 747	4.17 712	5.59 728	1.96 661	12.40 737	1.57 589	13.59 741	7.02 695	13.02 729	0.90 690	3.63 741	0.91 693	3.68 742	1.84 699	4.43 735

UNDER WATER-64	5.84 719	2.48 724	17.93 731	3.97 736	3.58 733	7.70 723	3.03 723	5.72 727	14.13 739	4.18 716	4.00 697	9.27 729	6.80 726	6.20 673	9.22 716	3.67 727	1.52 729	3.14 730	1.95 725	4.43 734	3.83 731

DStereoFS	6.12 720	2.43 721	7.51 693	2.47 714	2.16 709	16.09 739	8.18 731	4.22 714	12.08 737	3.74 709	14.16 742	7.84 724	13.66 742	7.03 697	9.84 719	0.90 690	1.49 728	1.23 703	2.79 733	1.36 696	3.31 725

LSM	6.55 721	1.26 679	15.64 721	1.79 703	68.74 769	1.67 624	2.08 704	2.26 622	2.59 687	3.13 704	3.08 686	1.90 631	1.81 662	2.89 596	2.16 651	0.43 632	0.59 696	0.50 657	0.58 679	0.64 660	17.24 755

tt	6.61 722	0.28 245	6.10 683	3.77 733	2.17 710	11.53 729	19.61 745	13.53 740	5.81 729	3.00 699	2.82 679	4.97 712	6.33 724	3.83 625	7.23 708	9.13 747	11.32 753	5.87 746	6.22 748	6.01 738	2.63 719

JetRed	7.02 723	8.94 738	25.72 749	2.89 720	3.27 730	14.25 734	12.27 741	6.69 730	4.45 722	4.46 718	4.56 700	6.65 717	5.43 720	7.46 701	14.41 738	2.60 717	3.31 738	2.61 723	2.30 732	4.34 732	3.79 730

xyz-stereo	7.03 724	0.24 115	70.23 770	0.44 135	0.21 27	29.74 752	0.49 420	1.03 241	0.77 249	1.45 582	26.78 753	1.17 497	1.19 593	4.72 642	1.32 586	0.16 106	0.12 57	0.20 288	0.14 172	0.17 156	0.14 26

MANE	7.50 725	0.64 609	7.97 694	1.40 693	2.10 708	16.86 741	12.56 742	12.91 739	17.51 752	8.50 740	11.60 736	14.66 737	13.33 739	12.02 741	13.28 731	0.62 676	0.52 686	0.52 661	1.90 724	0.56 647	0.58 648

SGM-ForestM	7.81 726	0.48 551	11.02 710	0.74 597	0.40 417	16.83 740	12.72 743	7.91 732	8.13 733	11.53 743	10.25 735	22.44 755	14.01 743	17.02 744	20.52 744	0.38 612	0.39 659	0.37 617	0.36 631	0.37 574	0.38 574

coex-ft	8.35 727	2.39 718	100.24 776	0.68 548	0.54 534	1.77 634	1.57 680	1.71 473	11.00 735	18.91 753	3.76 694	3.85 701	8.23 730	3.29 611	6.58 704	0.31 565	0.31 608	0.32 576	0.31 594	0.69 666	0.57 645

LE_ROB	8.35 727	0.47 545	27.42 753	0.83 634	0.34 326	2.84 690	3.36 724	4.03 711	27.04 757	25.20 757	8.72 732	8.55 727	27.35 757	7.37 700	22.13 745	0.22 392	0.20 470	0.20 288	0.21 424	0.25 456	0.25 417

KSHMR	8.76 729	2.14 715	3.59 664	3.60 732	3.13 728	4.15 712	2.67 719	5.61 726	58.90 777	3.04 700	55.71 775	4.94 710	2.54 697	4.61 638	3.05 675	3.49 726	1.57 730	3.14 730	1.98 727	3.84 728	3.49 727

U	9.23 730	0.22 60	0.65 217	0.48 216	53.11 766	61.26 770	0.24 71	0.77 128	0.55 166	0.37 102	0.30 41	0.29 47	0.34 112	0.34 4	0.27 56	0.20 315	0.12 57	60.47 773	4.24 743	0.18 208	0.14 26

TCMNet-wrong-test	10.42 731	11.55 743	15.31 715	20.99 750	18.49 741	13.94 732	10.69 738	16.07 742	4.14 718	5.27 725	5.64 711	16.22 742	12.57 734	7.57 706	10.26 720	7.44 742	2.38 732	4.30 738	3.43 735	11.37 745	10.87 741

noway3	10.45 732	11.26 741	15.59 720	20.44 746	18.96 742	14.23 733	10.49 732	16.23 744	3.89 712	5.51 732	5.94 713	16.06 739	12.64 735	7.55 702	10.34 721	7.33 740	2.43 733	4.35 743	3.52 738	11.33 744	10.91 742

noway2	10.50 733	11.21 740	15.72 722	20.62 747	18.97 743	14.33 735	10.59 735	16.12 743	3.98 714	5.45 731	6.00 715	16.22 742	12.70 737	7.56 704	10.34 721	7.38 741	2.49 734	4.32 739	3.54 741	11.38 746	11.11 743

EDNetEfficientorigin	10.59 734	1.52 693	177.33 777	0.68 548	0.54 534	1.66 623	1.20 655	1.94 543	3.39 706	4.69 720	3.37 689	3.08 692	2.79 700	3.25 609	3.63 681	0.26 495	0.24 553	0.33 588	0.28 557	0.85 677	0.87 682

noway1	10.64 735	12.07 744	16.44 724	21.20 752	19.06 746	14.41 736	10.51 733	16.52 746	4.03 715	5.42 729	5.99 714	16.15 740	12.52 732	7.59 707	10.46 724	7.44 742	2.54 735	4.32 739	3.52 738	11.46 747	11.17 744

zzzz4	10.65 736	12.07 744	16.48 725	21.19 751	19.05 745	14.42 737	10.51 733	16.51 745	4.04 716	5.43 730	6.00 715	16.20 741	12.52 732	7.59 707	10.46 724	7.44 742	2.54 735	4.32 739	3.52 738	11.46 747	11.17 744

noway4	10.67 737	12.09 746	16.55 726	21.38 753	19.04 744	14.42 737	10.65 736	16.06 741	4.19 720	5.37 727	5.92 712	16.58 744	12.69 736	7.56 704	10.37 723	7.46 745	2.58 737	4.32 739	3.51 737	11.47 749	11.21 746

TorneroNet	10.72 738	2.09 713	2.76 644	3.48 728	3.03 727	44.72 760	2.31 711	8.62 733	67.06 778	7.45 739	23.21 752	10.59 734	4.28 718	9.03 720	9.00 714	3.67 727	0.91 714	3.04 729	1.63 723	3.92 729	3.55 729

HanzoNet	11.92 739	5.12 734	17.18 727	4.19 738	3.59 734	5.16 719	2.82 721	7.41 731	9.96 734	33.31 767	27.60 754	22.25 754	37.31 762	18.18 746	13.57 732	8.13 746	3.44 740	3.50 735	3.44 736	7.77 742	4.52 736

DGTPSM_ROB	13.06 740	8.27 736	22.29 741	9.53 741	18.14 739	11.53 729	31.97 753	10.82 737	16.25 742	7.14 736	19.39 750	10.12 731	16.69 746	9.85 732	22.49 747	4.77 737	8.72 746	5.37 744	10.24 753	6.15 739	11.56 747

DPSMNet_ROB	13.08 741	8.28 737	22.32 742	9.54 742	18.15 740	11.53 729	31.98 754	10.83 738	16.27 743	7.17 737	19.40 751	10.12 731	16.69 746	9.87 733	22.50 748	4.78 738	8.72 746	5.38 745	10.25 754	6.16 740	11.59 748

USTest	14.33 742	14.93 747	21.00 739	17.41 744	16.02 738	23.11 744	33.76 755	22.02 747	11.81 736	9.47 742	10.19 734	15.94 738	13.17 738	17.25 745	22.38 746	3.81 729	5.01 744	6.17 747	6.18 747	9.23 743	7.81 740

light-stereo	14.46 743	1.65 698	20.58 738	19.82 745	25.36 753	19.10 742	0.90 606	9.64 736	6.02 731	19.83 754	46.75 771	67.67 773	2.22 685	32.02 758	2.68 665	1.65 706	3.82 742	0.79 687	0.95 702	3.54 725	4.12 733

ASD4	17.95 744	11.38 742	20.07 737	11.32 743	12.21 737	21.39 743	31.23 752	22.73 749	12.78 738	12.19 744	12.67 738	13.79 736	14.32 744	20.13 747	25.17 753	18.93 755	15.37 756	28.00 763	22.52 765	17.63 754	15.21 754

iinet-test	18.01 745	18.04 748	23.78 744	20.87 748	19.69 748	26.45 746	35.63 756	25.63 752	15.99 740	13.41 745	13.26 740	20.54 746	17.74 749	20.59 748	25.07 751	9.57 748	8.78 748	9.86 750	9.83 750	13.20 750	12.18 749

IINet	18.01 745	18.04 748	23.78 744	20.87 748	19.69 748	26.45 746	35.63 756	25.63 752	15.99 740	13.41 745	13.26 740	20.54 746	17.73 748	20.59 748	25.07 751	9.57 748	8.78 748	9.86 750	9.83 750	13.20 750	12.18 749

DPSM_ROB	19.12 747	19.13 751	25.13 747	22.15 755	20.86 751	28.06 749	37.75 759	27.18 754	16.95 750	14.25 747	15.07 745	21.66 749	18.69 751	21.83 751	26.51 755	10.15 751	9.30 751	10.45 752	10.41 755	14.00 752	12.85 752

DPSM	19.12 747	19.13 751	25.13 747	22.15 755	20.86 751	28.06 749	37.75 759	27.18 754	16.95 750	14.25 747	15.07 745	21.66 749	18.69 751	21.83 751	26.51 755	10.15 751	9.30 751	10.45 752	10.41 755	14.00 752	12.85 752

Selective-IGEV-i1pa	20.34 749	26.89 757	23.27 743	3.54 730	1.82 704	32.96 759	20.08 746	31.17 758	25.55 753	24.32 756	27.65 755	33.37 758	27.28 756	32.74 759	27.03 757	20.62 764	6.83 745	12.51 754	4.91 746	3.61 726	20.74 756

LRCNet_RVC	22.79 750	32.09 758	22.06 740	29.83 757	26.15 754	4.40 715	0.84 590	22.64 748	2.10 674	26.93 758	29.25 756	23.03 756	15.56 745	23.91 753	18.92 743	32.00 767	20.04 766	34.68 767	32.13 768	30.66 765	28.52 764

DLNR_Zeroshot_test	23.23 751	48.25 771	43.77 757	177.04 778	78.39 771	0.35 53	0.21 31	23.33 750	0.82 274	0.67 274	0.86 291	0.58 261	0.30 77	1.64 471	0.48 324	10.69 753	0.13 155	0.18 205	0.14 172	76.63 776	0.23 367

DLNR-FE	23.24 752	48.33 772	43.35 756	177.19 779	78.30 770	0.35 53	0.21 31	23.45 751	0.82 274	0.67 274	0.86 291	0.58 261	0.29 65	1.62 469	0.48 324	10.93 754	0.13 155	0.18 205	0.14 172	76.65 777	0.23 367

DPSimNet_ROB	24.77 753	9.69 739	61.46 769	3.56 731	19.46 747	25.95 745	77.56 772	5.09 723	16.60 748	21.50 755	29.82 757	25.12 757	85.69 776	13.37 743	23.07 750	7.23 739	17.79 757	8.55 748	7.57 749	4.57 736	31.84 765

BEATNet-Init1	27.39 754	21.01 753	73.65 771	1.07 679	0.80 637	56.07 761	22.82 748	33.14 762	31.71 759	51.78 777	52.93 774	65.63 772	48.54 770	48.75 772	36.36 761	0.52 661	0.47 676	0.54 666	0.54 675	0.64 660	0.72 669

fast-reg	38.09 755	38.29 760	49.94 759	45.01 767	43.13 764	57.09 769	76.20 765	54.42 765	33.68 760	28.38 759	30.12 758	41.22 762	35.75 759	42.56 763	52.82 765	19.55 756	18.65 758	20.83 755	20.77 757	28.16 757	25.19 757

Hybrid-DGEV	38.41 756	38.43 765	50.24 762	44.83 764	41.93 759	56.45 763	76.20 765	54.48 770	33.86 762	28.46 761	30.13 759	43.49 763	37.75 767	43.77 768	53.30 767	20.31 760	18.69 760	21.02 756	20.97 758	28.20 760	25.72 758

CasAABBNet	38.42 757	38.42 762	50.26 763	44.76 762	41.87 758	56.47 764	76.22 768	54.44 766	33.92 765	28.53 764	30.36 764	43.53 766	37.59 765	43.77 768	53.32 769	20.27 757	18.70 761	21.03 757	21.04 760	28.19 759	25.79 760

RAFT-FEzeroshot	38.43 758	38.42 762	50.19 760	44.92 765	41.98 761	56.48 766	76.24 769	54.46 768	33.87 763	28.51 762	30.31 762	43.61 767	37.54 763	43.76 765	53.32 769	20.29 758	18.70 761	21.03 757	21.04 760	28.21 761	25.79 760

RAFT-FE	38.43 758	38.42 762	50.19 760	44.92 765	41.98 761	56.48 766	76.24 769	54.46 768	33.87 763	28.51 762	30.31 762	43.61 767	37.54 763	43.76 765	53.32 769	20.29 758	18.70 761	21.03 757	21.04 760	28.21 761	25.79 760

FlowAnything	38.45 760	38.38 761	50.32 764	44.77 763	41.97 760	56.43 762	76.20 765	54.49 771	34.43 767	28.45 760	30.15 760	43.52 765	37.69 766	43.76 765	53.31 768	20.36 761	18.71 764	21.03 757	21.10 764	28.18 758	25.74 759

Selective-RAFT-Error	38.47 761	38.44 766	50.38 765	44.74 761	42.01 763	56.47 764	76.24 769	54.44 766	34.02 766	28.59 765	30.30 761	43.51 764	38.10 768	43.69 764	53.24 766	20.36 761	18.72 765	21.05 761	21.02 759	28.25 763	25.87 763

HaxPig	39.02 762	41.39 768	41.59 754	30.10 758	32.36 755	29.49 751	27.65 750	30.56 757	37.94 768	43.75 770	43.81 766	33.42 759	35.69 758	41.51 761	40.33 763	43.91 773	47.48 776	45.87 770	47.14 772	42.29 766	44.06 770

AVERAGE_ROB	40.42 763	42.30 769	42.61 755	36.91 760	35.54 757	30.42 753	27.59 749	37.45 764	38.45 769	44.87 773	44.27 767	37.55 761	36.69 760	41.82 762	40.25 762	45.36 774	46.73 775	47.09 771	46.32 771	42.47 767	43.74 769

MEDIAN_ROB	42.01 764	44.30 770	44.14 758	35.08 759	34.90 756	31.33 757	29.90 751	36.77 763	40.11 770	47.14 776	46.55 770	37.49 760	38.50 769	44.30 771	42.32 764	47.93 775	49.31 777	49.68 772	49.00 773	44.98 770	46.46 773

Anonymous_1	42.79 765	18.71 750	24.75 746	21.81 754	45.16 765	27.68 748	37.52 758	28.64 756	16.34 744	14.72 749	14.53 743	20.60 748	17.82 750	21.52 750	25.88 754	113.45 778	8.91 750	100.63 774	126.37 776	158.50 780	12.31 751

LSM0	42.92 766	38.72 767	50.66 766	47.49 768	110.18 779	56.77 768	75.87 764	54.87 772	33.74 761	29.48 766	31.12 765	43.77 769	37.12 761	43.85 770	53.44 772	20.50 763	18.67 759	21.05 761	21.07 763	28.37 764	41.73 768

PML	51.64 767	37.49 759	14.31 714	7.45 740	20.27 750	107.80 777	231.34 780	8.94 735	27.70 758	86.74 778	268.93 780	69.03 774	61.09 773	24.71 757	14.36 737	9.71 750	3.40 739	9.60 749	4.67 745	20.46 756	4.76 739

xxxxx1	54.34 768	26.72 754	27.03 750	114.14 775	99.00 774	30.68 754	47.19 761	32.52 759	26.09 754	17.85 750	17.48 747	21.86 751	20.92 753	24.38 754	33.78 758	34.73 770	41.33 772	157.67 778	175.68 777	65.82 773	71.99 776

tt_ll	54.34 768	26.72 754	27.03 750	114.14 775	99.00 774	30.68 754	47.19 761	32.52 759	26.09 754	17.85 750	17.48 747	21.86 751	20.92 753	24.38 754	33.78 758	34.73 770	41.33 772	157.67 778	175.68 777	65.82 773	71.99 776

ff	54.34 768	26.72 754	27.03 750	114.14 775	99.00 774	30.68 754	47.19 761	32.52 759	26.09 754	17.85 750	17.48 747	21.86 751	20.92 753	24.38 754	33.78 758	34.73 770	41.33 772	157.67 778	175.68 777	65.82 773	71.99 776

zzzz2	57.29 771	57.87 773	75.49 772	67.95 769	62.83 767	84.61 773	114.77 775	80.77 773	50.68 773	42.61 768	45.02 768	61.60 770	53.70 771	64.97 773	79.22 773	30.48 765	28.14 768	31.71 764	31.96 766	42.55 768	38.79 766

noway5	57.29 771	57.87 773	75.49 772	67.95 769	62.83 767	84.61 773	114.77 775	80.77 773	50.68 773	42.61 768	45.02 768	61.60 770	53.70 771	64.97 773	79.22 773	30.48 765	28.14 768	31.71 764	31.96 766	42.55 768	38.79 766

zzz1	62.22 773	59.88 776	89.89 775	84.57 772	80.34 773	82.63 771	98.92 773	85.09 776	52.59 776	43.95 772	48.63 773	76.87 775	68.97 774	65.17 775	79.72 775	33.82 768	28.30 770	35.11 768	34.59 769	50.57 771	44.84 771

zzzzzz3	62.23 774	59.84 775	89.85 774	84.55 771	80.32 772	82.73 772	98.92 773	85.02 775	52.57 775	43.94 771	48.58 772	77.08 776	68.98 775	65.17 775	79.77 776	33.82 768	28.30 770	35.11 768	34.59 769	50.57 771	44.85 772

RSGM-EC	88.73 775	82.35 777	50.81 767	105.24 773	99.50 777	93.69 775	125.26 777	90.19 777	46.12 771	45.12 774	57.25 776	101.03 777	88.09 777	153.95 777	152.34 778	105.29 776	59.41 778	113.44 775	52.73 774	91.73 778	61.05 774

acva	88.73 775	82.35 777	50.81 767	105.24 773	99.50 777	93.69 775	125.26 777	90.19 777	46.12 771	45.12 774	57.25 776	101.03 777	88.09 777	153.95 777	152.34 778	105.29 776	59.41 778	113.44 775	52.73 774	91.73 778	61.05 774

Selective-IGEV-i16pa	99.10 777	136.42 779	18.03 732	1.63 701	1.03 672	188.26 779	3.57 725	184.13 780	171.49 780	89.33 779	181.04 778	121.37 779	199.53 780	226.69 780	143.13 777	134.07 779	21.81 767	32.22 766	4.64 744	2.18 702	121.36 779

test_example2	192.91 778	210.59 780	206.44 778	199.86 780	204.90 780	172.02 778	182.95 779	138.34 779	134.89 779	193.14 780	200.54 779	186.77 780	177.82 779	204.95 779	207.57 780	221.83 780	238.70 780	186.02 781	190.07 780	226.94 781	173.78 780

ccccc	497.36 779	492.94 781	590.78 779	530.37 781	529.69 781	476.06 780	438.68 781	494.48 781	344.79 781	446.40 781	517.23 781	473.27 781	547.51 781	541.46 781	607.83 781	660.58 781	458.79 781	353.88 782	309.98 781	597.94 782	534.45 781

GS-Stereo							0.35 216	1.31 367	0.53 153	0.38 114	0.39 75	0.32 72	0.33 104	0.45 45	0.29 89	0.20 315	0.12 57	0.16 101	0.13 123	0.17 156	0.18 189

STTRV1_RVC		0.69 624		0.88 649	1.12 679	1.58 615	0.90 606	2.42 649	1.78 653	1.29 508	2.02 646	1.40 555	1.22 595	9.72 730	1.35 590	0.86 688	0.34 632	0.54 666	0.49 665	0.75 671	0.54 633

FADE		6.16 735		1.90 706	1.95 707													122.45 777		1.14 692

Low-res two-view benchmark