Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

PSi22a	0.16 1	0.13 5	0.23 7	0.27 3	0.15 11	0.17 17	0.18 17	0.26 19	0.15 5	0.15 2	0.13 1	0.21 54	0.17 27	0.22 1	0.19 17	0.13 126	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

Foundation-i32	0.16 1	0.13 5	0.22 3	0.27 3	0.13 1	0.15 8	0.20 53	0.25 11	0.13 2	0.15 2	0.14 2	0.22 62	0.20 81	0.23 3	0.20 35	0.13 126	0.09 28	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.08 1

PipStereo	0.17 3	0.13 5	0.24 17	0.28 8	0.15 11	0.14 3	0.19 34	0.26 19	0.18 14	0.16 8	0.16 10	0.28 141	0.19 66	0.26 12	0.21 66	0.12 65	0.09 28	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

PSi22b	0.17 3	0.13 5	0.24 17	0.29 14	0.15 11	0.15 8	0.18 17	0.25 11	0.18 14	0.16 8	0.16 10	0.30 164	0.21 95	0.25 8	0.21 66	0.12 65	0.09 28	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

BLMT-Stereo	0.17 3	0.11 1	0.22 3	0.32 86	0.20 158	0.16 13	0.22 100	0.20 2	0.22 32	0.14 1	0.18 17	0.15 3	0.14 2	0.25 8	0.22 93	0.10 15	0.09 28	0.14 176	0.13 250	0.10 8	0.10 67

MLG-Stereo_test2	0.17 3	0.13 5	0.25 32	0.31 58	0.16 32	0.24 70	0.17 7	0.25 11	0.13 2	0.17 11	0.17 15	0.22 62	0.14 2	0.32 77	0.19 17	0.13 126	0.09 28	0.12 60	0.09 15	0.11 38	0.09 6

FoundationStereo	0.17 3	0.14 28	0.25 32	0.30 27	0.16 32	0.23 56	0.20 53	0.22 5	0.15 5	0.18 13	0.16 10	0.20 41	0.19 66	0.26 12	0.21 66	0.13 126	0.09 28	0.12 60	0.09 15	0.10 8	0.09 6

LACA_dic	0.18 8	0.20 300	0.25 32	0.30 27	0.14 7	0.20 30	0.18 17	0.25 11	0.20 27	0.23 64	0.17 15	0.20 41	0.16 20	0.32 77	0.17 1	0.12 65	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.18 416	0.10 67

small-0shot	0.18 8	0.13 5	0.28 83	0.29 14	0.18 78	0.17 17	0.29 255	0.27 22	0.17 10	0.18 13	0.29 134	0.14 2	0.16 20	0.24 4	0.21 66	0.12 65	0.09 28	0.14 176	0.11 161	0.12 109	0.10 67

testmc14	0.18 8	0.12 2	0.21 1	0.30 27	0.14 7	0.29 155	0.25 167	0.30 30	0.15 5	0.21 36	0.28 120	0.21 54	0.18 45	0.24 4	0.21 66	0.11 39	0.09 28	0.10 1	0.08 1	0.11 38	0.09 6

mm2	0.18 8	0.14 28	0.24 17	0.30 27	0.19 111	0.15 8	0.19 34	0.31 38	0.24 52	0.15 2	0.20 22	0.29 149	0.17 27	0.30 52	0.20 35	0.12 65	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

mm1	0.18 8	0.14 28	0.24 17	0.30 27	0.19 111	0.15 8	0.19 34	0.25 11	0.24 52	0.15 2	0.20 22	0.29 149	0.17 27	0.30 52	0.20 35	0.12 65	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

LACA1	0.18 8	0.15 75	0.26 48	0.29 14	0.14 7	0.25 90	0.23 134	0.25 11	0.19 20	0.20 23	0.16 10	0.19 32	0.18 45	0.30 52	0.21 66	0.14 192	0.10 99	0.11 5	0.10 94	0.11 38	0.09 6

Pro-Stereo	0.18 8	0.13 5	0.21 1	0.32 86	0.23 281	0.16 13	0.19 34	0.20 2	0.22 32	0.24 80	0.18 17	0.17 9	0.11 1	0.35 117	0.20 35	0.11 39	0.09 28	0.15 232	0.14 294	0.10 8	0.10 67

LG-Stereo_L2	0.18 8	0.13 5	0.28 83	0.30 27	0.19 111	0.20 30	0.18 17	0.30 30	0.21 30	0.18 13	0.15 5	0.19 32	0.18 45	0.33 96	0.19 17	0.13 126	0.09 28	0.13 119	0.09 15	0.10 8	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 8	0.13 5	0.28 83	0.30 27	0.20 158	0.20 30	0.19 34	0.27 22	0.19 20	0.15 2	0.15 5	0.18 25	0.17 27	0.33 96	0.19 17	0.13 126	0.09 28	0.12 60	0.09 15	0.11 38	0.08 1

MLG-Stereo_test1	0.18 8	0.13 5	0.27 63	0.33 108	0.17 46	0.24 70	0.17 7	0.25 11	0.12 1	0.18 13	0.14 2	0.23 79	0.15 8	0.31 64	0.20 35	0.12 65	0.09 28	0.12 60	0.09 15	0.10 8	0.09 6

MLG-Stereo	0.18 8	0.13 5	0.27 63	0.34 140	0.15 11	0.27 119	0.17 7	0.28 25	0.14 4	0.18 13	0.14 2	0.23 79	0.15 8	0.32 77	0.20 35	0.11 39	0.09 28	0.13 119	0.09 15	0.10 8	0.09 6

DF_test	0.19 19	0.13 5	0.26 48	0.33 108	0.24 319	0.10 1	0.23 134	0.26 19	0.30 116	0.22 54	0.27 106	0.16 6	0.18 45	0.22 1	0.20 35	0.15 275	0.11 241	0.13 119	0.12 202	0.13 162	0.10 67

derf	0.19 19	0.14 28	0.26 48	0.32 86	0.19 111	0.21 38	0.18 17	0.30 30	0.24 52	0.17 11	0.20 22	0.28 141	0.16 20	0.32 77	0.20 35	0.12 65	0.11 241	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.10 67

qqai	0.19 19	0.14 28	0.27 63	0.32 86	0.19 111	0.22 43	0.18 17	0.30 30	0.25 68	0.18 13	0.20 22	0.29 149	0.17 27	0.33 96	0.21 66	0.13 126	0.11 241	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.10 67

MGA	0.19 19	0.14 28	0.26 48	0.30 27	0.20 158	0.29 155	0.18 17	0.35 69	0.27 81	0.19 20	0.21 33	0.19 32	0.15 8	0.29 32	0.20 35	0.12 65	0.10 99	0.12 60	0.09 15	0.11 38	0.11 145

MSE-Stereo	0.19 19	0.14 28	0.25 32	0.30 27	0.19 111	0.25 90	0.18 17	0.42 137	0.27 81	0.19 20	0.25 82	0.17 9	0.14 2	0.29 32	0.20 35	0.12 65	0.10 99	0.12 60	0.10 94	0.11 38	0.11 145

DepthFocus	0.19 19	0.13 5	0.31 136	0.29 14	0.23 281	0.17 17	0.20 53	0.27 22	0.18 14	0.24 80	0.25 82	0.15 3	0.17 27	0.26 12	0.18 7	0.15 275	0.12 314	0.17 323	0.17 428	0.13 162	0.10 67

GeoVLM	0.19 19	0.14 28	0.24 17	0.30 27	0.19 111	0.27 119	0.19 34	0.31 38	0.24 52	0.21 36	0.20 22	0.29 149	0.20 81	0.29 32	0.22 93	0.12 65	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

MatchStereo	0.19 19	0.14 28	0.23 7	0.27 3	0.15 11	0.18 21	0.21 80	0.32 47	0.28 95	0.20 23	0.35 180	0.18 25	0.17 27	0.31 64	0.24 154	0.14 192	0.10 99	0.12 60	0.09 15	0.11 38	0.10 67
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
MonSter++	0.19 19	0.14 28	0.24 17	0.30 27	0.19 111	0.27 119	0.19 34	0.31 38	0.24 52	0.21 36	0.20 22	0.29 149	0.19 66	0.29 32	0.21 66	0.12 65	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

Monster-pub-mixall	0.19 19	0.13 5	0.25 32	0.31 58	0.16 32	0.19 26	0.17 7	0.42 137	0.24 52	0.23 64	0.21 33	0.17 9	0.16 20	0.45 217	0.19 17	0.13 126	0.09 28	0.11 5	0.08 1	0.10 8	0.11 145

S2M2_XL	0.19 19	0.18 200	0.27 63	0.27 3	0.20 158	0.15 8	0.16 4	0.22 5	0.15 5	0.21 36	0.26 97	0.17 9	0.17 27	0.24 4	0.21 66	0.17 393	0.16 501	0.15 232	0.13 250	0.15 284	0.12 208
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LGtest1	0.19 19	0.14 28	0.29 94	0.34 140	0.16 32	0.26 101	0.17 7	0.32 47	0.20 27	0.21 36	0.15 5	0.23 79	0.20 81	0.32 77	0.20 35	0.15 275	0.10 99	0.13 119	0.09 15	0.12 109	0.11 145

dual_stereo	0.19 19	0.14 28	0.24 17	0.31 58	0.16 32	0.16 13	0.20 53	0.29 27	0.20 27	0.23 64	0.20 22	0.22 62	0.14 2	0.52 286	0.24 154	0.13 126	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

test410_97500	0.20 32	0.15 75	0.33 181	0.33 108	0.19 111	0.35 256	0.16 4	0.33 58	0.22 32	0.22 54	0.22 46	0.23 79	0.18 45	0.32 77	0.17 1	0.10 15	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

test410	0.20 32	0.15 75	0.33 181	0.32 86	0.20 158	0.36 272	0.16 4	0.34 64	0.22 32	0.22 54	0.23 54	0.22 62	0.18 45	0.30 52	0.17 1	0.10 15	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.10 67

anonymous	0.20 32	0.16 106	0.29 94	0.32 86	0.21 191	0.14 3	0.21 80	0.24 9	0.28 95	0.25 92	0.36 190	0.18 25	0.16 20	0.27 17	0.20 35	0.12 65	0.10 99	0.14 176	0.12 202	0.12 109	0.10 67

WAFT-Stereo (ZS)	0.20 32	0.18 200	0.22 3	0.25 1	0.20 158	0.23 56	0.23 134	0.19 1	0.19 20	0.19 20	0.28 120	0.12 1	0.22 110	0.24 4	0.26 217	0.12 65	0.14 432	0.18 379	0.27 624	0.17 385	0.19 479

LGCAT	0.20 32	0.14 28	0.24 17	0.29 14	0.19 111	0.14 3	0.19 34	0.24 9	0.18 14	0.26 106	0.20 22	0.20 41	0.19 66	0.32 77	0.21 66	0.23 559	0.18 547	0.11 5	0.14 294	0.10 8	0.19 479

MCSU-Stereo	0.20 32	0.12 2	0.24 17	0.30 27	0.13 1	0.25 90	0.31 304	0.33 58	0.32 141	0.28 141	0.25 82	0.23 79	0.17 27	0.31 64	0.20 35	0.12 65	0.09 28	0.10 1	0.08 1	0.10 8	0.09 6

CAR	0.20 32	0.14 28	0.25 32	0.30 27	0.19 111	0.25 90	0.18 17	0.42 137	0.27 81	0.23 64	0.25 82	0.17 9	0.14 2	0.29 32	0.22 93	0.12 65	0.09 28	0.12 60	0.10 94	0.11 38	0.11 145

monster-pro	0.20 32	0.14 28	0.25 32	0.31 58	0.15 11	0.22 43	0.22 100	0.39 103	0.33 149	0.20 23	0.25 82	0.17 9	0.15 8	0.39 147	0.18 7	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

PointNet	0.20 32	0.15 75	0.25 32	0.32 86	0.18 78	0.29 155	0.23 134	0.25 11	0.27 81	0.15 2	0.24 71	0.28 141	0.17 27	0.34 106	0.20 35	0.13 126	0.11 241	0.13 119	0.10 94	0.11 38	0.09 6

LiteMatch*	0.20 32	0.14 28	0.31 136	0.31 58	0.23 281	0.24 70	0.21 80	0.31 38	0.30 116	0.21 36	0.19 19	0.24 98	0.19 66	0.31 64	0.20 35	0.13 126	0.11 241	0.13 119	0.10 94	0.10 8	0.11 145

LACA3	0.20 32	0.17 157	0.25 32	0.29 14	0.15 11	0.32 215	0.25 167	0.29 27	0.22 32	0.23 64	0.21 33	0.21 54	0.22 110	0.44 212	0.19 17	0.13 126	0.10 99	0.11 5	0.08 1	0.11 38	0.08 1

LACA2	0.20 32	0.15 75	0.26 48	0.30 27	0.15 11	0.29 155	0.29 255	0.30 30	0.22 32	0.21 36	0.23 54	0.28 141	0.20 81	0.34 106	0.19 17	0.13 126	0.10 99	0.10 1	0.09 15	0.12 109	0.09 6

Test_v1	0.20 32	0.14 28	0.22 3	0.28 8	0.18 78	0.24 70	0.21 80	0.39 103	0.31 127	0.21 36	0.22 46	0.17 9	0.17 27	0.34 106	0.19 17	0.13 126	0.10 99	0.12 60	0.10 94	0.10 8	0.09 6

BridgeDepth_RVC	0.20 32	0.14 28	0.24 17	0.26 2	0.15 11	0.35 256	0.17 7	0.40 117	0.22 32	0.21 36	0.21 33	0.20 41	0.24 138	0.33 96	0.25 187	0.13 126	0.09 28	0.11 5	0.09 15	0.12 109	0.09 6
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
HiDET	0.20 32	0.13 5	0.26 48	0.30 27	0.19 111	0.23 56	0.18 17	0.36 77	0.26 76	0.20 23	0.23 54	0.27 134	0.16 20	0.30 52	0.23 134	0.12 65	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.09 6

CSFM-Stereo	0.20 32	0.14 28	0.23 7	0.30 27	0.17 46	0.29 155	0.20 53	0.39 103	0.22 32	0.22 54	0.21 33	0.26 123	0.20 81	0.30 52	0.20 35	0.13 126	0.12 314	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

252Zero-FE	0.20 32	0.15 75	0.26 48	0.33 108	0.19 111	0.23 56	0.18 17	0.41 128	0.34 159	0.22 54	0.21 33	0.19 32	0.18 45	0.28 20	0.22 93	0.14 192	0.10 99	0.12 60	0.09 15	0.10 8	0.10 67

MonStereo	0.20 32	0.14 28	0.25 32	0.31 58	0.15 11	0.22 43	0.22 100	0.39 103	0.33 149	0.20 23	0.25 82	0.17 9	0.15 8	0.39 147	0.18 7	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

Wavelet-MonSter	0.20 32	0.13 5	0.27 63	0.33 108	0.18 78	0.17 17	0.21 80	0.32 47	0.23 44	0.25 92	0.34 172	0.22 62	0.24 138	0.27 17	0.21 66	0.09 1	0.09 28	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

Monster-pub-eth3d	0.20 32	0.14 28	0.25 32	0.31 58	0.15 11	0.22 43	0.22 100	0.39 103	0.33 149	0.20 23	0.25 82	0.17 9	0.15 8	0.39 147	0.18 7	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

IGEV	0.20 32	0.12 2	0.23 7	0.31 58	0.20 158	0.23 56	0.19 34	0.40 117	0.29 108	0.22 54	0.34 172	0.20 41	0.15 8	0.31 64	0.19 17	0.11 39	0.10 99	0.12 60	0.10 94	0.10 8	0.10 67

MLG-Stereo_test3	0.20 32	0.13 5	0.27 63	0.33 108	0.17 46	0.38 299	0.18 17	0.30 30	0.19 20	0.24 80	0.15 5	0.26 123	0.17 27	0.32 77	0.21 66	0.13 126	0.09 28	0.12 60	0.09 15	0.11 38	0.10 67

MonSter	0.20 32	0.14 28	0.25 32	0.31 58	0.15 11	0.22 43	0.22 100	0.39 103	0.33 149	0.20 23	0.25 82	0.17 9	0.15 8	0.38 139	0.18 7	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

VeloStereo	0.21 55	0.14 28	0.29 94	0.30 27	0.23 281	0.14 3	0.13 1	0.23 7	0.19 20	0.25 92	0.21 33	0.28 141	0.20 81	0.31 64	0.23 134	0.20 494	0.19 567	0.18 379	0.16 368	0.20 476	0.21 525

flow	0.21 55	0.14 28	0.29 94	0.30 27	0.23 281	0.14 3	0.13 1	0.23 7	0.19 20	0.25 92	0.21 33	0.28 141	0.20 81	0.30 52	0.23 134	0.20 494	0.19 567	0.18 379	0.16 368	0.20 476	0.21 525

over v1	0.21 55	0.19 248	0.26 48	0.35 187	0.13 1	0.35 256	0.20 53	0.31 38	0.16 9	0.23 64	0.23 54	0.25 113	0.27 188	0.41 171	0.22 93	0.13 126	0.10 99	0.11 5	0.08 1	0.11 38	0.12 208

over-8	0.21 55	0.19 248	0.27 63	0.35 187	0.13 1	0.33 227	0.21 80	0.34 64	0.17 10	0.21 36	0.22 46	0.26 123	0.25 151	0.41 171	0.20 35	0.14 192	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.11 145

over-9	0.21 55	0.19 248	0.27 63	0.35 187	0.13 1	0.33 227	0.21 80	0.35 69	0.17 10	0.21 36	0.22 46	0.26 123	0.25 151	0.41 171	0.20 35	0.13 126	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.11 145

depth_test_26	0.21 55	0.14 28	0.28 83	0.30 27	0.19 111	0.16 13	0.20 53	0.30 30	0.23 44	0.27 126	0.37 197	0.22 62	0.15 8	0.29 32	0.20 35	0.18 429	0.14 432	0.15 232	0.15 329	0.15 284	0.14 311

LCMNet	0.21 55	0.14 28	0.25 32	0.30 27	0.20 158	0.26 101	0.19 34	0.38 95	0.43 246	0.21 36	0.21 33	0.27 134	0.17 27	0.36 121	0.23 134	0.12 65	0.11 241	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.09 6

BridgeDepth	0.21 55	0.14 28	0.26 48	0.34 140	0.14 7	0.40 318	0.27 216	0.28 25	0.22 32	0.18 13	0.19 19	0.28 141	0.29 224	0.32 77	0.20 35	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.10 94	0.11 38	0.10 67
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
asda	0.21 55	0.19 248	0.29 94	0.31 58	0.17 46	0.25 90	0.23 134	0.36 77	0.28 95	0.27 126	0.24 71	0.18 25	0.21 95	0.40 159	0.21 66	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.10 67

asd	0.21 55	0.18 200	0.29 94	0.32 86	0.18 78	0.27 119	0.22 100	0.35 69	0.22 32	0.31 169	0.22 46	0.19 32	0.21 95	0.44 212	0.21 66	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.10 94	0.11 38	0.09 6

4.5_new	0.21 55	0.20 300	0.29 94	0.30 27	0.17 46	0.24 70	0.26 193	0.32 47	0.28 95	0.32 184	0.28 120	0.19 32	0.17 27	0.29 32	0.21 66	0.10 15	0.08 2	0.12 60	0.10 94	0.13 162	0.09 6

4.5w-stereo	0.21 55	0.20 300	0.29 94	0.30 27	0.17 46	0.24 70	0.26 193	0.32 47	0.28 95	0.32 184	0.28 120	0.19 32	0.17 27	0.29 32	0.21 66	0.10 15	0.08 2	0.12 60	0.10 94	0.13 162	0.09 6

4w-stereo	0.21 55	0.19 248	0.31 136	0.31 58	0.17 46	0.29 155	0.19 34	0.31 38	0.21 30	0.31 169	0.24 71	0.20 41	0.24 138	0.41 171	0.22 93	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.10 94	0.11 38	0.09 6

2.5w	0.21 55	0.18 200	0.31 136	0.32 86	0.18 78	0.31 195	0.25 167	0.31 38	0.23 44	0.28 141	0.35 180	0.18 25	0.17 27	0.39 147	0.21 66	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.10 94	0.11 38	0.09 6

2.75w_new	0.21 55	0.18 200	0.28 83	0.29 14	0.17 46	0.23 56	0.34 366	0.36 77	0.28 95	0.34 195	0.26 97	0.17 9	0.22 110	0.36 121	0.23 134	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

111111	0.21 55	0.14 28	0.27 63	0.37 247	0.22 226	0.21 38	0.19 34	0.43 156	0.27 81	0.20 23	0.20 22	0.29 149	0.14 2	0.41 171	0.22 93	0.14 192	0.10 99	0.12 60	0.09 15	0.12 109	0.12 208

LG-G_1	0.21 55	0.13 5	0.30 112	0.34 140	0.16 32	0.52 404	0.17 7	0.34 64	0.18 14	0.21 36	0.21 33	0.26 123	0.19 66	0.37 131	0.20 35	0.14 192	0.10 99	0.13 119	0.09 15	0.11 38	0.10 67

LG-G	0.21 55	0.13 5	0.30 112	0.34 140	0.16 32	0.52 404	0.17 7	0.34 64	0.18 14	0.21 36	0.21 33	0.26 123	0.19 66	0.37 131	0.20 35	0.14 192	0.10 99	0.13 119	0.09 15	0.11 38	0.10 67

StereoAnything_RVC	0.21 55	0.68 680	0.39 290	0.28 8	0.15 11	0.23 56	0.18 17	0.20 2	0.19 20	0.16 8	0.16 10	0.15 3	0.22 110	0.30 52	0.18 7	0.16 336	0.09 28	0.12 60	0.08 1	0.16 343	0.09 6

IGEV-Stereo++	0.21 55	0.15 75	0.27 63	0.37 247	0.19 111	0.22 43	0.18 17	0.42 137	0.35 172	0.22 54	0.28 120	0.24 98	0.18 45	0.27 17	0.22 93	0.12 65	0.09 28	0.12 60	0.10 94	0.12 109	0.10 67

over-6	0.22 75	0.18 200	0.28 83	0.34 140	0.13 1	0.32 215	0.22 100	0.49 197	0.25 68	0.24 80	0.24 71	0.21 54	0.25 151	0.38 139	0.20 35	0.14 192	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.12 109	0.10 67

GCAP-Stereo-DPT26K	0.22 75	0.15 75	0.35 223	0.33 108	0.17 46	0.23 56	0.25 167	0.42 137	0.24 52	0.26 106	0.26 97	0.21 54	0.30 243	0.31 64	0.20 35	0.10 15	0.10 99	0.13 119	0.10 94	0.12 109	0.10 67

aanet-new-16k	0.22 75	0.17 157	0.35 223	0.37 247	0.17 46	0.26 101	0.18 17	0.41 128	0.37 199	0.28 141	0.23 54	0.25 113	0.26 172	0.29 32	0.21 66	0.12 65	0.09 28	0.13 119	0.10 94	0.14 216	0.10 67

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.22 75	0.16 106	0.35 223	0.33 108	0.18 78	0.24 70	0.24 155	0.45 171	0.27 81	0.23 64	0.35 180	0.20 41	0.26 172	0.28 20	0.19 17	0.11 39	0.10 99	0.12 60	0.10 94	0.11 38	0.11 145

AdaDepth	0.22 75	0.17 157	0.32 160	0.37 247	0.18 78	0.34 245	0.22 100	0.33 58	0.23 44	0.21 36	0.21 33	0.20 41	0.20 81	0.56 322	0.21 66	0.10 15	0.10 99	0.13 119	0.10 94	0.11 38	0.12 208

qwe	0.22 75	0.18 200	0.28 83	0.31 58	0.18 78	0.29 155	0.21 80	0.38 95	0.32 141	0.35 206	0.30 139	0.20 41	0.20 81	0.43 199	0.21 66	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.12 109	0.09 6

2.25w	0.22 75	0.18 200	0.31 136	0.31 58	0.18 78	0.31 195	0.18 17	0.32 47	0.31 127	0.31 169	0.37 197	0.20 41	0.22 110	0.45 217	0.24 154	0.10 15	0.09 28	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.10 67

4.25_new	0.22 75	0.21 347	0.32 160	0.32 86	0.18 78	0.31 195	0.27 216	0.32 47	0.24 52	0.29 156	0.27 106	0.20 41	0.23 126	0.34 106	0.23 134	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

4.5w_new	0.22 75	0.21 347	0.32 160	0.32 86	0.18 78	0.31 195	0.27 216	0.32 47	0.24 52	0.29 156	0.27 106	0.20 41	0.23 126	0.34 106	0.23 134	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

4.25w-stereo	0.22 75	0.21 347	0.32 160	0.32 86	0.18 78	0.31 195	0.27 216	0.32 47	0.24 52	0.29 156	0.27 106	0.20 41	0.23 126	0.34 106	0.23 134	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

3.75w	0.22 75	0.17 157	0.30 112	0.31 58	0.19 111	0.43 350	0.24 155	0.35 69	0.24 52	0.31 169	0.27 106	0.17 9	0.22 110	0.37 131	0.20 35	0.10 15	0.07 1	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

3.5w_stereo	0.22 75	0.18 200	0.29 94	0.30 27	0.18 78	0.27 119	0.23 134	0.37 85	0.28 95	0.31 169	0.26 97	0.22 62	0.26 172	0.50 271	0.24 154	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

2w_stereo	0.22 75	0.18 200	0.30 112	0.32 86	0.16 32	0.28 142	0.38 455	0.38 95	0.35 172	0.32 184	0.33 160	0.17 9	0.18 45	0.29 32	0.22 93	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.10 94	0.12 109	0.10 67

monsterstereo	0.22 75	0.14 28	0.26 48	0.34 140	0.18 78	0.21 38	0.20 53	0.37 85	0.35 172	0.33 191	0.40 212	0.19 32	0.18 45	0.45 217	0.21 66	0.11 39	0.09 28	0.12 60	0.09 15	0.13 162	0.08 1

monsters	0.22 75	0.14 28	0.26 48	0.31 58	0.19 111	0.23 56	0.19 34	0.44 164	0.33 149	0.36 211	0.30 139	0.16 6	0.18 45	0.43 199	0.19 17	0.11 39	0.09 28	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.10 67

SGD-Stereo	0.22 75	0.15 75	0.27 63	0.31 58	0.15 11	0.29 155	0.20 53	0.37 85	0.29 108	0.24 80	0.29 134	0.21 54	0.27 188	0.36 121	0.25 187	0.16 336	0.09 28	0.13 119	0.10 94	0.13 162	0.10 67

GREAT-IGEV	0.22 75	0.15 75	0.31 136	0.29 14	0.22 226	0.21 38	0.26 193	0.33 58	0.31 127	0.20 23	0.30 139	0.22 62	0.22 110	0.47 246	0.22 93	0.11 39	0.09 28	0.12 60	0.09 15	0.13 162	0.10 67
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	0.22 75	0.15 75	0.26 48	0.33 108	0.20 158	0.61 475	0.21 80	0.30 30	0.31 127	0.23 64	0.19 19	0.18 25	0.18 45	0.41 171	0.22 93	0.12 65	0.10 99	0.12 60	0.09 15	0.11 38	0.11 145

GREATEN-IGEV_RVC	0.23 93	0.20 300	0.31 136	0.37 247	0.19 111	0.28 142	0.22 100	0.33 58	0.26 76	0.23 64	0.29 134	0.23 79	0.18 45	0.39 147	0.28 261	0.13 126	0.12 314	0.17 323	0.16 368	0.17 385	0.12 208

aanet-new-90k	0.23 93	0.16 106	0.45 376	0.35 187	0.17 46	0.33 227	0.27 216	0.38 95	0.26 76	0.20 23	0.24 71	0.21 54	0.35 303	0.46 236	0.17 1	0.11 39	0.09 28	0.12 60	0.10 94	0.14 216	0.09 6

aanet-new-70k	0.23 93	0.16 106	0.41 315	0.35 187	0.17 46	0.38 299	0.25 167	0.36 77	0.25 68	0.23 64	0.31 153	0.24 98	0.35 303	0.43 199	0.17 1	0.10 15	0.09 28	0.12 60	0.10 94	0.13 162	0.09 6

aanet-new-40k	0.23 93	0.17 157	0.39 290	0.34 140	0.18 78	0.38 299	0.20 53	0.36 77	0.26 76	0.24 80	0.28 120	0.25 113	0.35 303	0.25 8	0.21 66	0.11 39	0.09 28	0.13 119	0.10 94	0.14 216	0.09 6

aanet-new-36k	0.23 93	0.17 157	0.30 112	0.35 187	0.16 32	0.35 256	0.25 167	0.40 117	0.30 116	0.25 92	0.24 71	0.25 113	0.36 331	0.41 171	0.19 17	0.10 15	0.09 28	0.13 119	0.10 94	0.12 109	0.09 6

aanet-new-34k	0.23 93	0.16 106	0.37 255	0.34 140	0.16 32	0.24 70	0.24 155	0.43 156	0.36 182	0.26 106	0.27 106	0.23 79	0.35 303	0.28 20	0.20 35	0.10 15	0.09 28	0.13 119	0.09 15	0.12 109	0.09 6

aanet-32k-new	0.23 93	0.16 106	0.30 112	0.36 221	0.17 46	0.26 101	0.26 193	0.33 58	0.30 116	0.27 126	0.30 139	0.23 79	0.34 297	0.42 185	0.18 7	0.13 126	0.09 28	0.13 119	0.10 94	0.15 284	0.10 67

aanet-new-32k	0.23 93	0.15 75	0.32 160	0.36 221	0.18 78	0.38 299	0.21 80	0.40 117	0.24 52	0.27 126	0.23 54	0.34 195	0.35 303	0.30 52	0.19 17	0.12 65	0.10 99	0.13 119	0.10 94	0.13 162	0.10 67

aanet-new-30k	0.23 93	0.15 75	0.32 160	0.36 221	0.18 78	0.38 299	0.21 80	0.40 117	0.24 52	0.27 126	0.23 54	0.34 195	0.35 303	0.30 52	0.19 17	0.12 65	0.10 99	0.13 119	0.10 94	0.13 162	0.10 67

aanet-new-28k	0.23 93	0.17 157	0.40 304	0.36 221	0.17 46	0.33 227	0.22 100	0.35 69	0.27 81	0.27 126	0.23 54	0.29 149	0.34 297	0.31 64	0.22 93	0.13 126	0.10 99	0.13 119	0.11 161	0.16 343	0.12 208

aanet-new-24k	0.23 93	0.16 106	0.29 94	0.35 187	0.17 46	0.39 312	0.23 134	0.35 69	0.30 116	0.30 165	0.27 106	0.25 113	0.32 266	0.30 52	0.20 35	0.11 39	0.09 28	0.13 119	0.10 94	0.14 216	0.10 67

aanet-new-22k	0.23 93	0.16 106	0.30 112	0.35 187	0.18 78	0.31 195	0.19 34	0.46 179	0.42 241	0.25 92	0.23 54	0.25 113	0.30 243	0.32 77	0.22 93	0.11 39	0.10 99	0.12 60	0.10 94	0.12 109	0.10 67

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.23 93	0.14 28	0.27 63	0.35 187	0.18 78	0.26 101	0.26 193	0.42 137	0.38 209	0.25 92	0.43 224	0.23 79	0.28 205	0.25 8	0.22 93	0.11 39	0.09 28	0.12 60	0.09 15	0.11 38	0.10 67

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.23 93	0.14 28	0.31 136	0.33 108	0.18 78	0.21 38	0.33 347	0.52 223	0.42 241	0.26 106	0.33 160	0.19 32	0.30 243	0.28 20	0.21 66	0.11 39	0.09 28	0.12 60	0.09 15	0.11 38	0.09 6

Foundation-i1c-attn	0.23 93	0.13 5	0.23 7	0.29 14	0.15 11	0.35 256	0.27 216	0.45 171	0.28 95	0.28 141	0.34 172	0.40 256	0.30 243	0.33 96	0.24 154	0.13 126	0.10 99	0.12 60	0.09 15	0.10 8	0.09 6

DispViT+	0.23 93	0.14 28	0.27 63	0.29 14	0.17 46	0.19 26	0.20 53	0.59 271	0.45 263	0.28 141	0.26 97	0.24 98	0.17 27	0.46 236	0.24 154	0.13 126	0.10 99	0.10 1	0.08 1	0.10 8	0.10 67

WQFJA1++	0.23 93	0.15 75	0.27 63	0.30 27	0.21 191	0.31 195	0.18 17	0.36 77	0.17 10	0.25 92	0.30 139	0.29 149	0.28 205	0.40 159	0.22 93	0.15 275	0.10 99	0.13 119	0.10 94	0.42 661	0.11 145

GEAStereo	0.23 93	0.16 106	0.30 112	0.33 108	0.25 353	0.36 272	0.30 276	0.42 137	0.28 95	0.26 106	0.28 120	0.24 98	0.21 95	0.32 77	0.22 93	0.18 429	0.10 99	0.13 119	0.10 94	0.14 216	0.12 208

GSStereo	0.23 93	0.16 106	0.30 112	0.33 108	0.25 353	0.36 272	0.30 276	0.42 137	0.27 81	0.30 165	0.28 120	0.23 79	0.21 95	0.32 77	0.22 93	0.16 336	0.09 28	0.12 60	0.10 94	0.14 216	0.12 208

Zero-FE251	0.23 93	0.16 106	0.30 112	0.33 108	0.20 158	0.44 359	0.19 34	0.37 85	0.25 68	0.27 126	0.29 134	0.38 233	0.24 138	0.32 77	0.22 93	0.14 192	0.10 99	0.13 119	0.10 94	0.11 38	0.10 67

3.25w_new	0.23 93	0.17 157	0.32 160	0.31 58	0.17 46	0.43 350	0.20 53	0.37 85	0.30 116	0.37 218	0.28 120	0.22 62	0.25 151	0.42 185	0.22 93	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.10 67

3.25w	0.23 93	0.17 157	0.32 160	0.31 58	0.17 46	0.43 350	0.20 53	0.37 85	0.30 116	0.37 218	0.28 120	0.22 62	0.25 151	0.42 185	0.22 93	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.10 67

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 93	0.16 106	0.32 160	0.39 320	0.21 191	0.18 21	0.21 80	0.34 64	0.26 76	0.28 141	0.51 262	0.28 141	0.29 224	0.26 12	0.24 154	0.14 192	0.10 99	0.13 119	0.10 94	0.14 216	0.12 208

AIO_rvc	0.23 93	0.16 106	0.32 160	0.34 140	0.19 111	0.26 101	0.33 347	0.40 117	0.22 32	0.26 106	0.24 71	0.34 195	0.15 8	0.51 279	0.24 154	0.12 65	0.09 28	0.13 119	0.10 94	0.12 109	0.10 67

AIO_test	0.23 93	0.16 106	0.28 83	0.34 140	0.20 158	0.30 175	0.39 477	0.38 95	0.25 68	0.25 92	0.28 120	0.32 177	0.22 110	0.38 139	0.25 187	0.12 65	0.09 28	0.13 119	0.10 94	0.12 109	0.09 6

IGEV-Stereo+	0.23 93	0.14 28	0.26 48	0.32 86	0.19 111	0.12 2	0.17 7	0.29 27	0.29 108	0.21 36	0.15 5	0.22 62	0.22 110	0.40 159	0.22 93	0.14 192	0.10 99	0.12 60	0.09 15	0.15 284	0.86 711

SCION-M(vits-remse)	0.24 119	0.14 28	0.74 588	0.51 602	0.15 11	0.22 43	0.22 100	0.39 103	0.33 149	0.20 23	0.25 82	0.17 9	0.15 8	0.39 147	0.18 7	0.19 464	0.15 465	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

GEAR-Net	0.24 119	0.20 300	0.31 136	0.38 287	0.22 226	0.24 70	0.22 100	0.50 209	0.23 44	0.28 141	0.35 180	0.30 164	0.22 110	0.31 64	0.28 261	0.14 192	0.10 99	0.14 176	0.10 94	0.13 162	0.13 260

GELT-Stereo	0.24 119	0.17 157	0.27 63	0.37 247	0.21 191	0.24 70	0.25 167	0.57 255	0.42 241	0.34 195	0.26 97	0.26 123	0.21 95	0.34 106	0.21 66	0.11 39	0.09 28	0.14 176	0.13 250	0.11 38	0.09 6

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.24 119	0.16 106	0.30 112	0.35 187	0.18 78	0.36 272	0.17 7	0.37 85	0.37 199	0.29 156	0.23 54	0.23 79	0.24 138	0.29 32	0.22 93	0.16 336	0.15 465	0.21 504	0.17 428	0.19 455	0.15 346

Anonymus	0.24 119	0.14 28	0.29 94	0.37 247	0.23 281	0.30 175	0.22 100	0.39 103	0.32 141	0.23 64	0.20 22	0.38 233	0.26 172	0.45 217	0.24 154	0.13 126	0.10 99	0.14 176	0.13 250	0.12 109	0.13 260

TS12	0.24 119	0.15 75	0.29 94	0.37 247	0.17 46	0.32 215	0.26 193	0.42 137	0.24 52	0.31 169	0.51 262	0.25 113	0.27 188	0.40 159	0.29 284	0.11 39	0.10 99	0.12 60	0.09 15	0.13 162	0.10 67

aanet-new-60k	0.24 119	0.16 106	0.48 428	0.36 221	0.17 46	0.39 312	0.24 155	0.36 77	0.30 116	0.24 80	0.25 82	0.26 123	0.32 266	0.45 217	0.18 7	0.10 15	0.10 99	0.12 60	0.10 94	0.13 162	0.10 67

aanet-new-78k	0.24 119	0.17 157	0.51 470	0.36 221	0.16 32	0.26 101	0.29 255	0.36 77	0.29 108	0.22 54	0.29 134	0.23 79	0.37 341	0.42 185	0.17 1	0.10 15	0.09 28	0.12 60	0.10 94	0.14 216	0.09 6

aanet-new-12k	0.24 119	0.19 248	0.39 290	0.41 402	0.17 46	0.33 227	0.22 100	0.41 128	0.37 199	0.27 126	0.23 54	0.22 62	0.35 303	0.29 32	0.24 154	0.12 65	0.08 2	0.14 176	0.11 161	0.16 343	0.11 145

Foundation-i1b	0.24 119	0.13 5	0.23 7	0.29 14	0.15 11	0.40 318	0.26 193	0.48 191	0.25 68	0.31 169	0.33 160	0.40 256	0.30 243	0.35 117	0.24 154	0.13 126	0.10 99	0.12 60	0.11 161	0.11 38	0.09 6

Foundation-i1a	0.24 119	0.13 5	0.23 7	0.28 8	0.15 11	0.40 318	0.29 255	0.49 197	0.25 68	0.33 191	0.35 180	0.40 256	0.30 243	0.34 106	0.23 134	0.12 65	0.09 28	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.10 67

LiteMatch	0.24 119	0.17 157	0.24 17	0.37 247	0.20 158	0.27 119	0.27 216	0.31 38	0.24 52	0.21 36	0.20 22	0.29 149	0.40 366	0.29 32	0.43 448	0.16 336	0.10 99	0.15 232	0.13 250	0.14 216	0.14 311

Selective-IGEV-i32	0.24 119	0.18 200	0.35 223	0.35 187	0.19 111	0.27 119	0.25 167	0.55 242	0.23 44	0.27 126	0.25 82	0.34 195	0.19 66	0.58 357	0.22 93	0.12 65	0.10 99	0.14 176	0.11 161	0.12 109	0.10 67

VIP-Stereo	0.24 119	0.17 157	0.29 94	0.32 86	0.21 191	0.64 503	0.19 34	0.31 38	0.37 199	0.23 64	0.30 139	0.27 134	0.19 66	0.47 246	0.22 93	0.12 65	0.09 28	0.13 119	0.09 15	0.12 109	0.09 6

gasm-f	0.24 119	0.16 106	0.27 63	0.33 108	0.25 353	0.25 90	0.36 415	0.42 137	0.28 95	0.26 106	0.35 180	0.24 98	0.30 243	0.36 121	0.23 134	0.18 429	0.10 99	0.13 119	0.10 94	0.15 284	0.12 208

3w_stereo	0.24 119	0.20 300	0.37 255	0.33 108	0.16 32	0.32 215	0.42 517	0.41 128	0.38 209	0.31 169	0.27 106	0.16 6	0.26 172	0.34 106	0.22 93	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.12 109	0.11 145

1w_stereo	0.24 119	0.15 75	0.29 94	0.34 140	0.18 78	0.31 195	0.41 506	0.40 117	0.43 246	0.31 169	0.38 201	0.17 9	0.24 138	0.45 217	0.23 134	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

LG-Stereo	0.24 119	0.18 200	0.40 304	0.39 320	0.20 158	0.22 43	0.27 216	0.32 47	0.36 182	0.26 106	0.44 226	0.22 62	0.16 20	0.37 131	0.27 238	0.11 39	0.12 314	0.16 273	0.15 329	0.13 162	0.09 6

HUF	0.24 119	0.16 106	0.33 181	0.32 86	0.18 78	0.25 90	0.40 490	0.42 137	0.34 159	0.25 92	0.23 54	0.32 177	0.28 205	0.34 106	0.24 154	0.13 126	0.10 99	0.13 119	0.09 15	0.12 109	0.10 67

GIP-stereo	0.24 119	0.18 200	0.30 112	0.37 247	0.24 319	0.26 101	0.20 53	0.46 179	0.36 182	0.24 80	0.39 206	0.35 210	0.20 81	0.31 64	0.21 66	0.15 275	0.10 99	0.13 119	0.10 94	0.12 109	0.11 145

RAStereo	0.24 119	0.17 157	0.29 94	0.40 364	0.21 191	0.23 56	0.26 193	0.42 137	0.45 263	0.23 64	0.34 172	0.30 164	0.19 66	0.34 106	0.25 187	0.15 275	0.12 314	0.16 273	0.13 250	0.14 216	0.11 145

IGEV++	0.24 119	0.17 157	0.31 136	0.38 287	0.22 226	0.24 70	0.22 100	0.50 209	0.23 44	0.28 141	0.35 180	0.30 164	0.22 110	0.31 64	0.28 261	0.14 192	0.10 99	0.13 119	0.10 94	0.13 162	0.13 260

Selective-IGEV	0.24 119	0.18 200	0.35 223	0.35 187	0.19 111	0.27 119	0.25 167	0.55 242	0.23 44	0.27 126	0.25 82	0.34 195	0.19 66	0.58 357	0.22 93	0.12 65	0.10 99	0.14 176	0.11 161	0.12 109	0.10 67

PhaseNet	0.25 142	0.16 106	0.31 136	0.35 187	0.22 226	0.33 227	0.22 100	0.45 171	0.33 149	0.21 36	0.28 120	0.38 233	0.23 126	0.42 185	0.28 261	0.13 126	0.10 99	0.15 232	0.15 329	0.13 162	0.12 208

aanet-new-10k	0.25 142	0.18 200	0.44 363	0.38 287	0.18 78	0.45 371	0.21 80	0.44 164	0.35 172	0.27 126	0.31 153	0.25 113	0.30 243	0.28 20	0.21 66	0.13 126	0.09 28	0.13 119	0.10 94	0.16 343	0.10 67

aanet-new-14k	0.25 142	0.19 248	0.38 268	0.38 287	0.17 46	0.18 21	0.25 167	0.52 223	0.49 288	0.28 141	0.30 139	0.21 54	0.33 284	0.33 96	0.23 134	0.12 65	0.09 28	0.13 119	0.10 94	0.17 385	0.11 145

aanet-new-8k	0.25 142	0.19 248	0.32 160	0.37 247	0.20 158	0.40 318	0.29 255	0.49 197	0.39 221	0.24 80	0.25 82	0.22 62	0.34 297	0.49 263	0.21 66	0.11 39	0.09 28	0.13 119	0.10 94	0.12 109	0.10 67

GCAP-Stereo-cres-4k	0.25 142	0.16 106	0.33 181	0.38 287	0.20 158	0.46 377	0.27 216	0.41 128	0.34 159	0.28 141	0.38 201	0.24 98	0.35 303	0.29 32	0.24 154	0.11 39	0.09 28	0.13 119	0.10 94	0.13 162	0.10 67

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.25 142	0.14 28	0.30 112	0.34 140	0.21 191	0.44 359	0.25 167	0.44 164	0.35 172	0.27 126	0.35 180	0.37 224	0.35 303	0.28 20	0.26 217	0.12 65	0.09 28	0.13 119	0.11 161	0.11 38	0.09 6

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.25 142	0.14 28	0.74 588	0.33 108	0.19 111	0.29 155	0.22 100	0.38 95	0.29 108	0.25 92	0.22 46	0.23 79	0.32 266	0.28 20	0.19 17	0.11 39	0.10 99	0.12 60	0.10 94	0.12 109	0.30 612

zero-FE	0.25 142	0.15 75	0.30 112	0.35 187	0.29 493	0.19 26	0.20 53	0.35 69	0.31 127	0.26 106	0.27 106	0.29 149	0.29 224	0.33 96	0.24 154	0.17 393	0.10 99	0.14 176	0.10 94	0.64 698	0.12 208

GASTEREO	0.25 142	0.16 106	0.32 160	0.40 364	0.20 158	0.22 43	0.30 276	0.43 156	0.31 127	0.37 218	0.33 160	0.22 62	0.35 303	0.41 171	0.23 134	0.15 275	0.10 99	0.13 119	0.11 161	0.12 109	0.11 145

MSCF	0.25 142	0.16 106	0.33 181	0.39 320	0.20 158	0.20 30	0.31 304	0.43 156	0.31 127	0.36 211	0.33 160	0.23 79	0.35 303	0.36 121	0.23 134	0.15 275	0.10 99	0.13 119	0.11 161	0.13 162	0.11 145

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 142	0.31 554	0.24 17	0.51 602	0.19 111	0.29 155	0.22 100	0.40 117	0.37 199	0.26 106	0.24 71	0.24 98	0.31 260	0.44 212	0.22 93	0.14 192	0.09 28	0.12 60	0.09 15	0.14 216	0.10 67

IGEV-RUCA	0.25 142	0.16 106	0.34 206	0.39 320	0.27 437	0.33 227	0.20 53	0.38 95	0.36 182	0.26 106	0.31 153	0.25 113	0.21 95	0.48 257	0.24 154	0.20 494	0.11 241	0.13 119	0.10 94	0.17 385	0.15 346

fffft	0.25 142	0.17 157	0.37 255	0.36 221	0.22 226	0.28 142	0.36 415	0.42 137	0.24 52	0.36 211	0.23 54	0.27 134	0.22 110	0.52 286	0.27 238	0.12 65	0.09 28	0.16 273	0.12 202	0.12 109	0.12 208
1: 1. 1
AIO-Stereo	0.25 142	0.18 200	0.34 206	0.37 247	0.18 78	0.28 142	0.30 276	0.48 191	0.27 81	0.29 156	0.30 139	0.32 177	0.17 27	0.52 286	0.23 134	0.12 65	0.10 99	0.14 176	0.11 161	0.13 162	0.10 67

RSM++	0.25 142	0.18 200	0.34 206	0.36 221	0.20 158	0.28 142	0.30 276	0.51 213	0.32 141	0.25 92	0.22 46	0.37 224	0.21 95	0.50 271	0.24 154	0.12 65	0.10 99	0.14 176	0.12 202	0.14 216	0.10 67

RSM	0.25 142	0.18 200	0.33 181	0.36 221	0.20 158	0.27 119	0.34 366	0.51 213	0.27 81	0.26 106	0.23 54	0.39 242	0.21 95	0.56 322	0.22 93	0.12 65	0.10 99	0.14 176	0.11 161	0.14 216	0.10 67

GCAPDPT-zeroshot4090	0.25 142	0.14 28	0.74 588	0.33 108	0.19 111	0.29 155	0.22 100	0.38 95	0.29 108	0.25 92	0.22 46	0.23 79	0.32 266	0.28 20	0.19 17	0.11 39	0.10 99	0.12 60	0.10 94	0.12 109	0.30 612

MoCha-V2	0.25 142	0.15 75	0.29 94	0.40 364	0.18 78	0.27 119	0.26 193	0.49 197	0.27 81	0.36 211	0.27 106	0.33 191	0.35 303	0.49 263	0.22 93	0.12 65	0.10 99	0.12 60	0.10 94	0.13 162	0.11 145

EGLCR-Stereo	0.25 142	0.16 106	0.33 181	0.34 140	0.20 158	0.35 256	0.20 53	0.52 223	0.36 182	0.28 141	0.27 106	0.41 268	0.18 45	0.45 217	0.26 217	0.14 192	0.10 99	0.16 273	0.14 294	0.13 162	0.11 145

DF	0.26 161	0.15 75	0.38 268	0.35 187	0.19 111	0.26 101	0.26 193	0.42 137	0.27 81	0.29 156	0.49 248	0.50 331	0.22 110	0.48 257	0.20 35	0.14 192	0.10 99	0.13 119	0.10 94	0.12 109	0.11 145

aanet-new	0.26 161	0.19 248	0.34 206	0.38 287	0.25 353	0.51 398	0.24 155	0.40 117	0.30 116	0.27 126	0.27 106	0.23 79	0.36 331	0.43 199	0.22 93	0.14 192	0.09 28	0.14 176	0.10 94	0.15 284	0.12 208

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.26 161	0.16 106	0.30 112	0.33 108	0.22 226	0.36 272	0.32 335	0.47 183	0.48 284	0.38 230	0.51 262	0.24 98	0.18 45	0.29 32	0.24 154	0.13 126	0.09 28	0.15 232	0.12 202	0.11 38	0.11 145

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 161	0.16 106	0.31 136	0.34 140	0.21 191	0.33 227	0.31 304	0.45 171	0.45 263	0.40 252	0.54 284	0.24 98	0.18 45	0.36 121	0.22 93	0.12 65	0.09 28	0.15 232	0.12 202	0.11 38	0.10 67

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.26 161	0.16 106	0.30 112	0.33 108	0.22 226	0.34 245	0.31 304	0.48 191	0.50 294	0.39 243	0.54 284	0.23 79	0.19 66	0.29 32	0.23 134	0.12 65	0.09 28	0.15 232	0.12 202	0.11 38	0.10 67

Foundation-i1	0.26 161	0.14 28	0.25 32	0.33 108	0.21 191	0.39 312	0.26 193	0.60 283	0.38 209	0.35 206	0.38 201	0.44 299	0.29 224	0.32 77	0.26 217	0.13 126	0.10 99	0.12 60	0.11 161	0.11 38	0.10 67

gcap_with_dpt	0.26 161	0.16 106	0.32 160	0.34 140	0.21 191	0.35 256	0.36 415	0.44 164	0.41 230	0.38 230	0.54 284	0.22 62	0.21 95	0.28 20	0.22 93	0.12 65	0.09 28	0.15 232	0.12 202	0.11 38	0.10 67

NLSM3	0.26 161	0.16 106	0.30 112	0.38 287	0.21 191	0.34 245	0.27 216	0.57 255	0.47 276	0.28 141	0.35 180	0.29 149	0.24 138	0.42 185	0.27 238	0.12 65	0.10 99	0.16 273	0.15 329	0.12 109	0.10 67

DDF-Stereo	0.26 161	0.15 75	0.30 112	0.36 221	0.29 493	0.19 26	0.20 53	0.32 47	0.31 127	0.26 106	0.26 97	0.29 149	0.29 224	0.38 139	0.24 154	0.17 393	0.10 99	0.14 176	0.10 94	0.70 701	0.12 208

Replicate-Monster	0.26 161	0.15 75	1.07 647	0.30 27	0.17 46	0.38 299	0.19 34	0.43 156	0.39 221	0.23 64	0.21 33	0.23 79	0.21 95	0.45 217	0.19 17	0.11 39	0.09 28	0.12 60	0.09 15	0.09 1	0.14 311

S2M2_L	0.26 161	0.22 388	0.33 181	0.31 58	0.25 353	0.24 70	0.13 1	0.35 69	0.41 230	0.25 92	0.36 190	0.30 164	0.25 151	0.30 52	0.26 217	0.22 541	0.19 567	0.17 323	0.19 491	0.21 502	0.18 444
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SCV_C0	0.26 161	0.18 200	0.34 206	0.35 187	0.24 319	0.23 56	0.28 246	0.51 213	0.36 182	0.31 169	0.36 190	0.37 224	0.20 81	0.57 334	0.22 93	0.13 126	0.10 99	0.13 119	0.11 161	0.16 343	0.12 208

SCV	0.26 161	0.19 248	0.33 181	0.35 187	0.21 191	0.27 119	0.34 366	0.56 246	0.28 95	0.24 80	0.28 120	0.37 224	0.23 126	0.49 263	0.22 93	0.18 429	0.10 99	0.14 176	0.11 161	0.15 284	0.11 145

castereo++	0.26 161	0.16 106	0.26 48	0.33 108	0.19 111	0.75 553	0.20 53	0.37 85	0.47 276	0.23 64	0.23 54	0.35 210	0.28 205	0.39 147	0.19 17	0.14 192	0.09 28	0.14 176	0.09 15	0.11 38	0.10 67

SMoEStereo_RVC	0.26 161	0.19 248	0.35 223	0.35 187	0.22 226	0.36 272	0.32 335	0.39 103	0.34 159	0.37 218	0.30 139	0.33 191	0.24 138	0.53 295	0.24 154	0.12 65	0.10 99	0.16 273	0.12 202	0.12 109	0.11 145

mms	0.26 161	0.21 347	0.33 181	0.37 247	0.25 353	0.30 175	0.33 347	0.40 117	0.32 141	0.28 141	0.34 172	0.34 195	0.20 81	0.45 217	0.26 217	0.12 65	0.11 241	0.16 273	0.12 202	0.14 216	0.11 145

ours_stereo	0.26 161	0.21 347	0.33 181	0.38 287	0.23 281	0.30 175	0.33 347	0.42 137	0.38 209	0.26 106	0.34 172	0.35 210	0.23 126	0.47 246	0.27 238	0.13 126	0.11 241	0.16 273	0.12 202	0.14 216	0.10 67

Occ-G	0.26 161	0.14 28	0.28 83	0.34 140	0.20 158	0.27 119	0.34 366	0.41 128	0.31 127	0.29 156	0.43 224	0.49 325	0.25 151	0.47 246	0.28 261	0.13 126	0.11 241	0.14 176	0.11 161	0.12 109	0.12 208

gcap-zeroshot	0.26 161	0.16 106	0.31 136	0.33 108	0.22 226	0.36 272	0.31 304	0.47 183	0.46 269	0.38 230	0.50 252	0.24 98	0.18 45	0.28 20	0.24 154	0.13 126	0.09 28	0.15 232	0.12 202	0.11 38	0.10 67

test_for_model	0.26 161	0.16 106	0.31 136	0.33 108	0.22 226	0.36 272	0.32 335	0.47 183	0.48 284	0.38 230	0.51 262	0.24 98	0.18 45	0.29 32	0.24 154	0.13 126	0.09 28	0.15 232	0.12 202	0.11 38	0.11 145

MaDis-Stereo	0.26 161	0.18 200	0.36 238	0.36 221	0.26 401	0.27 119	0.27 216	0.43 156	0.35 172	0.27 126	0.26 97	0.41 268	0.28 205	0.40 159	0.28 261	0.16 336	0.14 432	0.16 273	0.13 250	0.14 216	0.12 208

testlalala	0.26 161	0.16 106	0.31 136	0.33 108	0.22 226	0.36 272	0.31 304	0.47 183	0.46 269	0.38 230	0.50 252	0.24 98	0.18 45	0.28 20	0.24 154	0.13 126	0.09 28	0.15 232	0.12 202	0.11 38	0.10 67

CroCo-Stereo	0.26 161	0.22 388	0.36 238	0.48 557	0.22 226	0.20 30	0.29 255	0.51 213	0.44 254	0.28 141	0.23 54	0.42 279	0.26 172	0.29 32	0.26 217	0.15 275	0.13 390	0.13 119	0.11 161	0.16 343	0.12 208
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
BStereo	0.27 184	0.16 106	0.88 621	0.34 140	0.22 226	0.22 43	0.31 304	0.39 103	0.41 230	0.26 106	0.24 71	0.26 123	0.19 66	0.42 185	0.28 261	0.10 15	0.12 314	0.12 60	0.16 368	0.12 109	0.14 311

tt45	0.27 184	0.17 157	0.34 206	0.35 187	0.23 281	0.38 299	0.28 246	0.46 179	0.28 95	0.40 252	0.27 106	0.38 233	0.25 151	0.57 334	0.26 217	0.13 126	0.11 241	0.16 273	0.13 250	0.12 109	0.14 311

999	0.27 184	0.16 106	0.35 223	0.36 221	0.24 319	0.31 195	0.27 216	0.49 197	0.38 209	0.26 106	0.30 139	0.39 242	0.23 126	0.63 415	0.25 187	0.13 126	0.10 99	0.14 176	0.12 202	0.12 109	0.14 311

Pointernet	0.27 184	0.14 28	0.33 181	0.35 187	0.23 281	0.35 256	0.21 80	0.72 395	0.38 209	0.39 243	0.36 190	0.34 195	0.25 151	0.36 121	0.25 187	0.15 275	0.10 99	0.12 60	0.08 1	0.11 38	0.10 67

trnet	0.27 184	0.14 28	0.23 7	0.28 8	0.15 11	0.37 286	0.23 134	0.52 223	0.72 400	0.42 265	0.51 262	0.34 195	0.26 172	0.39 147	0.25 187	0.15 275	0.11 241	0.12 60	0.08 1	0.11 38	0.10 67

UniTT-Stereo	0.27 184	0.17 157	0.37 255	0.40 364	0.27 437	0.30 175	0.28 246	0.39 103	0.31 127	0.29 156	0.46 235	0.27 134	0.25 151	0.47 246	0.34 342	0.17 393	0.13 390	0.13 119	0.12 202	0.14 216	0.12 208

AEACV	0.27 184	0.17 157	0.31 136	0.34 140	0.45 646	0.26 101	0.28 246	0.37 85	0.32 141	0.30 165	0.46 235	0.31 174	0.37 341	0.36 121	0.24 154	0.14 192	0.10 99	0.15 232	0.12 202	0.13 162	0.11 145

LoS_RVC	0.27 184	0.16 106	0.27 63	0.32 86	0.30 512	0.44 359	0.34 366	0.41 128	0.33 149	0.31 169	0.51 262	0.29 149	0.32 266	0.36 121	0.28 261	0.11 39	0.10 99	0.11 5	0.08 1	0.11 38	0.19 479

FAST (zero-shot)	0.28 192	0.18 200	0.46 393	0.51 602	0.57 682	0.18 21	0.25 167	0.54 238	0.22 32	0.22 54	0.31 153	0.27 134	0.25 151	0.42 185	0.24 154	0.21 513	0.18 547	0.15 232	0.17 428	0.14 216	0.17 423

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.28 192	0.51 648	1.28 672	0.31 58	0.19 111	0.22 43	0.22 100	0.45 171	0.28 95	0.23 64	0.32 157	0.25 113	0.24 138	0.32 77	0.20 35	0.12 65	0.11 241	0.12 60	0.10 94	0.11 38	0.11 145

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.28 192	0.23 410	1.22 667	0.34 140	0.21 191	0.29 155	0.21 80	0.41 128	0.33 149	0.24 80	0.30 139	0.32 177	0.28 205	0.33 96	0.20 35	0.12 65	0.11 241	0.13 119	0.10 94	0.10 8	0.11 145

VMStereo-Base	0.28 192	0.16 106	0.27 63	0.30 27	0.17 46	0.30 175	0.27 216	0.50 209	0.65 363	0.32 184	0.47 241	0.42 279	0.24 138	0.41 171	0.27 238	0.15 275	0.11 241	0.12 60	0.10 94	0.13 162	0.14 311

water-stereo	0.28 192	0.14 28	0.29 94	0.35 187	0.19 111	0.36 272	0.23 134	0.62 296	0.38 209	0.39 243	0.62 316	0.41 268	0.35 303	0.28 20	0.27 238	0.14 192	0.13 390	0.13 119	0.12 202	0.12 109	0.10 67

castereo	0.28 192	0.16 106	0.32 160	0.35 187	0.21 191	0.40 318	0.42 517	0.50 209	0.66 367	0.26 106	0.41 215	0.37 224	0.36 331	0.33 96	0.24 154	0.13 126	0.09 28	0.13 119	0.10 94	0.11 38	0.10 67

fffy	0.28 192	0.21 347	0.34 206	0.37 247	0.23 281	0.33 227	0.29 255	0.51 213	0.41 230	0.32 184	0.37 197	0.39 242	0.27 188	0.50 271	0.27 238	0.12 65	0.11 241	0.16 273	0.13 250	0.14 216	0.11 145

WCG-NET	0.28 192	0.15 75	0.33 181	0.33 108	0.19 111	0.33 227	0.27 216	0.39 103	0.80 462	0.46 285	0.49 248	0.39 242	0.25 151	0.40 159	0.25 187	0.12 65	0.09 28	0.13 119	0.11 161	0.12 109	0.10 67

GCAP-BAT	0.28 192	0.15 75	0.42 336	0.33 108	0.21 191	0.25 90	0.25 167	0.45 171	0.54 311	0.34 195	0.42 218	0.43 288	0.27 188	0.48 257	0.24 154	0.14 192	0.11 241	0.14 176	0.12 202	0.11 38	0.12 208

MGS-Stereo	0.28 192	0.19 248	0.40 304	0.36 221	0.23 281	0.37 286	0.30 276	0.39 103	0.44 254	0.31 169	0.51 262	0.40 256	0.24 138	0.43 199	0.26 217	0.15 275	0.12 314	0.15 232	0.13 250	0.14 216	0.13 260

GCAPDPT-zeroshot	0.28 192	0.15 75	0.42 336	0.33 108	0.21 191	0.25 90	0.25 167	0.45 171	0.54 311	0.34 195	0.42 218	0.43 288	0.27 188	0.48 257	0.24 154	0.14 192	0.11 241	0.14 176	0.12 202	0.11 38	0.12 208

GCAP-Stereo	0.28 192	0.19 248	0.40 304	0.38 287	0.19 111	0.38 299	0.23 134	0.57 255	0.41 230	0.45 277	0.49 248	0.39 242	0.27 188	0.33 96	0.23 134	0.14 192	0.12 314	0.14 176	0.11 161	0.12 109	0.11 145

CES	0.28 192	0.14 28	0.23 7	0.30 27	0.70 698	0.37 286	0.27 216	0.48 191	0.46 269	0.34 195	0.48 244	0.27 134	0.22 110	0.39 147	0.23 134	0.13 126	0.11 241	0.12 60	0.08 1	0.13 162	0.17 423

MC-Stereo	0.28 192	0.17 157	0.32 160	0.38 287	0.20 158	0.26 101	0.26 193	0.49 197	0.37 199	0.37 218	0.61 312	0.41 268	0.31 260	0.55 309	0.25 187	0.13 126	0.09 28	0.14 176	0.12 202	0.12 109	0.11 145

CroCo-Stereo Lap2	0.28 192	0.24 452	0.39 290	0.50 586	0.29 493	0.20 30	0.31 304	0.49 197	0.38 209	0.24 80	0.27 106	0.46 309	0.31 260	0.39 147	0.30 292	0.14 192	0.15 465	0.16 273	0.13 250	0.16 343	0.15 346

CREStereo	0.28 192	0.15 75	0.24 17	0.27 3	0.17 46	0.37 286	0.25 167	0.51 213	0.72 400	0.42 265	0.51 262	0.32 177	0.26 172	0.38 139	0.25 187	0.16 336	0.11 241	0.12 60	0.08 1	0.12 109	0.11 145
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
quiztm	0.29 208	0.19 248	0.35 223	0.40 364	0.23 281	0.27 119	0.33 347	0.63 306	0.39 221	0.45 277	0.60 307	0.39 242	0.18 45	0.40 159	0.26 217	0.14 192	0.10 99	0.14 176	0.11 161	0.14 216	0.10 67

DA	0.29 208	0.17 157	0.31 136	0.40 364	0.20 158	0.74 547	0.33 347	0.47 183	0.44 254	0.34 195	0.39 206	0.39 242	0.32 266	0.32 77	0.24 154	0.15 275	0.11 241	0.16 273	0.11 161	0.15 284	0.10 67

GGEV	0.29 208	0.17 157	0.31 136	0.40 364	0.20 158	0.74 547	0.33 347	0.47 183	0.44 254	0.34 195	0.39 206	0.39 242	0.32 266	0.32 77	0.24 154	0.15 275	0.11 241	0.16 273	0.11 161	0.15 284	0.10 67

FlowAnything_test	0.29 208	0.19 248	0.39 290	0.47 549	0.26 401	0.46 377	0.25 167	0.43 156	0.31 127	0.29 156	0.26 97	0.35 210	0.26 172	0.40 159	0.37 398	0.21 513	0.15 465	0.22 520	0.26 617	0.16 343	0.16 397

depthmonostereo	0.29 208	0.14 28	0.31 136	0.35 187	0.17 46	0.46 377	0.27 216	0.69 363	0.57 328	0.35 206	0.42 218	0.31 174	0.35 303	0.35 117	0.27 238	0.14 192	0.12 314	0.13 119	0.12 202	0.11 38	0.10 67

HART	0.29 208	0.16 106	0.32 160	0.40 364	0.21 191	0.32 215	0.26 193	0.62 296	0.31 127	0.33 191	0.65 326	0.41 268	0.22 110	0.55 309	0.25 187	0.12 65	0.10 99	0.15 232	0.11 161	0.15 284	0.11 145

ff7	0.29 208	0.21 347	0.38 268	0.36 221	0.26 401	0.31 195	0.35 392	0.62 296	0.34 159	0.38 230	0.33 160	0.32 177	0.29 224	0.58 357	0.25 187	0.14 192	0.10 99	0.17 323	0.12 202	0.14 216	0.15 346

IGEVStereo-DCA	0.29 208	0.22 388	0.38 268	0.35 187	0.27 437	0.37 286	0.35 392	0.62 296	0.34 159	0.38 230	0.30 139	0.35 210	0.27 188	0.51 279	0.22 93	0.15 275	0.12 314	0.16 273	0.12 202	0.13 162	0.15 346

ffff	0.29 208	0.21 347	0.38 268	0.36 221	0.26 401	0.31 195	0.35 392	0.62 296	0.34 159	0.38 230	0.33 160	0.32 177	0.29 224	0.58 357	0.25 187	0.14 192	0.10 99	0.17 323	0.12 202	0.14 216	0.15 346

rrr	0.29 208	0.22 388	0.41 315	0.35 187	0.27 437	0.37 286	0.32 335	0.52 223	0.42 241	0.38 230	0.30 139	0.35 210	0.27 188	0.51 279	0.22 93	0.15 275	0.12 314	0.16 273	0.13 250	0.13 162	0.14 311

11t	0.29 208	0.21 347	0.38 268	0.36 221	0.26 401	0.31 195	0.35 392	0.62 296	0.34 159	0.38 230	0.33 160	0.32 177	0.29 224	0.58 357	0.25 187	0.14 192	0.10 99	0.17 323	0.12 202	0.14 216	0.15 346

anonymousdsp	0.29 208	0.21 347	0.38 268	0.37 247	0.25 353	0.30 175	0.35 392	0.63 306	0.35 172	0.39 243	0.33 160	0.33 191	0.28 205	0.59 375	0.25 187	0.14 192	0.10 99	0.17 323	0.12 202	0.14 216	0.15 346

LoS	0.29 208	0.15 75	0.30 112	0.29 14	0.18 78	0.33 227	0.29 255	0.51 213	0.72 400	0.34 195	0.52 275	0.41 268	0.28 205	0.47 246	0.28 261	0.15 275	0.11 241	0.13 119	0.09 15	0.11 38	0.11 145
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	0.29 208	0.21 347	0.38 268	0.35 187	0.24 319	0.32 215	0.43 526	0.57 255	0.37 199	0.33 191	0.30 139	0.32 177	0.28 205	0.57 334	0.26 217	0.13 126	0.11 241	0.16 273	0.13 250	0.13 162	0.13 260

ccc-4	0.29 208	0.21 347	0.38 268	0.36 221	0.26 401	0.31 195	0.35 392	0.62 296	0.34 159	0.38 230	0.33 160	0.32 177	0.29 224	0.58 357	0.25 187	0.14 192	0.10 99	0.17 323	0.12 202	0.14 216	0.15 346

IGEV-Stereo	0.29 208	0.21 347	0.38 268	0.37 247	0.25 353	0.30 175	0.35 392	0.63 306	0.35 172	0.39 243	0.33 160	0.33 191	0.28 205	0.59 375	0.25 187	0.14 192	0.10 99	0.17 323	0.12 202	0.14 216	0.15 346
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GLC_STEREO	0.29 208	0.19 248	0.27 63	0.44 494	0.19 111	0.31 195	0.26 193	0.47 183	0.43 246	0.37 218	0.47 241	0.41 268	0.23 126	0.50 271	0.34 342	0.14 192	0.18 547	0.19 427	0.16 368	0.16 343	0.13 260

test_xeample3	0.29 208	0.21 347	0.41 315	0.35 187	0.26 401	0.35 256	0.32 335	0.56 246	0.36 182	0.43 269	0.32 157	0.34 195	0.28 205	0.54 302	0.23 134	0.14 192	0.11 241	0.16 273	0.12 202	0.14 216	0.13 260

SCION-Mon(vits-remp)	0.30 226	0.32 559	0.74 588	0.51 602	0.42 627	1.15 652	0.22 100	0.39 103	0.33 149	0.20 23	0.25 82	0.17 9	0.15 8	0.39 147	0.18 7	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

DN	0.30 226	0.17 157	0.33 181	0.37 247	0.26 401	0.35 256	0.27 216	0.54 238	0.55 318	0.32 184	0.42 218	0.50 331	0.23 126	0.39 147	0.22 93	0.21 513	0.14 432	0.16 273	0.13 250	0.17 385	0.18 444

PSi22	0.30 226	0.18 200	0.30 112	0.36 221	0.19 111	0.30 175	0.19 34	0.42 137	0.73 407	0.27 126	0.32 157	0.57 365	0.43 384	0.77 529	0.25 187	0.12 65	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.14 216	0.11 145

Anonymus123	0.30 226	0.16 106	0.88 621	0.34 140	0.22 226	0.64 503	0.31 304	0.54 238	0.41 230	0.26 106	0.24 71	0.26 123	0.19 66	0.42 185	0.28 261	0.10 15	0.12 314	0.12 60	0.16 368	0.12 109	0.14 311

DVStereo	0.30 226	0.15 75	0.34 206	0.33 108	0.20 158	0.53 412	0.25 167	0.56 246	0.43 246	0.56 331	0.50 252	0.35 210	0.29 224	0.49 263	0.28 261	0.13 126	0.11 241	0.12 60	0.11 161	0.11 38	0.10 67

MM-Stereo_test2	0.30 226	0.18 200	0.39 290	0.40 364	0.24 319	0.42 345	0.42 517	0.63 306	0.41 230	0.37 218	0.35 180	0.32 177	0.26 172	0.53 295	0.25 187	0.12 65	0.10 99	0.15 232	0.12 202	0.15 284	0.10 67

Reg-Stereo(zero)	0.30 226	0.16 106	0.28 83	0.34 140	0.18 78	0.32 215	0.20 53	0.63 306	0.68 379	0.50 301	0.52 275	0.51 337	0.30 243	0.45 217	0.25 187	0.13 126	0.10 99	0.12 60	0.10 94	0.12 109	0.11 145

CASnet	0.30 226	0.20 300	0.33 181	0.41 402	0.16 32	0.26 101	0.24 155	0.52 223	0.53 307	0.52 315	0.54 284	0.39 242	0.24 138	0.40 159	0.26 217	0.14 192	0.10 99	0.22 520	0.18 458	0.18 416	0.11 145
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
TANstereo	0.30 226	0.15 75	0.31 136	0.30 27	0.17 46	0.55 426	0.23 134	0.44 164	0.55 318	0.59 339	0.68 342	0.37 224	0.26 172	0.35 117	0.27 238	0.15 275	0.16 501	0.12 60	0.10 94	0.13 162	0.14 311

Weightmod_eth	0.31 235	0.19 248	0.31 136	0.35 187	0.18 78	0.45 371	0.35 392	0.62 296	0.39 221	0.44 272	0.39 206	0.48 317	0.41 375	0.45 217	0.23 134	0.17 393	0.16 501	0.15 232	0.14 294	0.15 284	0.09 6

rvit_stereo_0081_aga	0.31 235	0.28 527	0.44 363	0.42 450	0.29 493	0.34 245	0.31 304	0.44 164	0.40 226	0.39 243	0.44 226	0.40 256	0.32 266	0.42 185	0.29 284	0.23 559	0.17 522	0.19 427	0.16 368	0.20 476	0.15 346

rvit_stereo_0080	0.31 235	0.25 478	0.40 304	0.39 320	0.28 462	0.27 119	0.46 543	0.49 197	0.44 254	0.35 206	0.42 218	0.40 256	0.28 205	0.41 171	0.33 325	0.22 541	0.17 522	0.17 323	0.16 368	0.22 527	0.15 346

WCG-NET（raft）	0.31 235	0.15 75	0.36 238	0.32 86	0.19 111	0.35 256	0.27 216	0.51 213	0.78 451	0.45 277	0.55 294	0.48 317	0.27 188	0.54 302	0.26 217	0.13 126	0.10 99	0.12 60	0.11 161	0.12 109	0.11 145

whm_eth	0.31 235	0.25 478	0.40 304	0.39 320	0.28 462	0.27 119	0.46 543	0.49 197	0.44 254	0.35 206	0.42 218	0.40 256	0.28 205	0.41 171	0.33 325	0.22 541	0.17 522	0.17 323	0.16 368	0.22 527	0.15 346

plain	0.31 235	0.20 300	0.50 455	0.39 320	0.29 493	0.27 119	0.30 276	0.44 164	0.35 172	0.31 169	0.66 333	0.30 164	0.31 260	0.65 437	0.31 301	0.17 393	0.13 390	0.20 461	0.15 329	0.17 385	0.12 208

MIF-Stereo (partial)	0.31 235	0.18 200	0.37 255	0.41 402	0.31 536	0.28 142	0.23 134	0.47 183	0.42 241	0.31 169	0.63 317	0.36 220	0.35 303	0.57 334	0.31 301	0.17 393	0.13 390	0.19 427	0.17 428	0.18 416	0.14 311

Weightmod	0.32 242	0.18 200	0.30 112	0.34 140	0.19 111	0.54 419	0.34 366	0.56 246	0.50 294	0.41 259	0.52 275	0.48 317	0.33 284	0.46 236	0.29 284	0.15 275	0.23 610	0.16 273	0.15 329	0.14 216	0.11 145

SE	0.32 242	0.26 495	0.34 206	0.34 140	0.21 191	0.50 393	0.33 347	0.58 264	0.52 303	0.51 306	0.54 284	0.32 177	0.35 303	0.31 64	0.25 187	0.17 393	0.13 390	0.19 427	0.16 368	0.21 502	0.18 444

GGDA	0.32 242	0.18 200	0.32 160	0.31 58	0.21 191	0.31 195	0.26 193	0.59 271	0.66 367	0.50 301	0.68 342	0.40 256	0.36 331	0.55 309	0.35 361	0.15 275	0.11 241	0.13 119	0.12 202	0.15 284	0.15 346

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.32 242	0.38 601	2.34 711	0.33 108	0.19 111	0.20 30	0.22 100	0.43 156	0.29 108	0.22 54	0.25 82	0.22 62	0.26 172	0.29 32	0.20 35	0.11 39	0.10 99	0.12 60	0.09 15	0.11 38	0.10 67

RT-Monster	0.32 242	0.17 157	0.30 112	0.34 140	0.26 401	0.38 299	0.20 53	0.56 246	0.76 431	0.61 351	0.64 323	0.49 325	0.28 205	0.41 171	0.30 292	0.14 192	0.11 241	0.12 60	0.10 94	0.11 38	0.13 260

WQFJA1	0.32 242	0.19 248	0.34 206	0.39 320	0.26 401	0.62 483	0.30 276	0.56 246	0.47 276	0.37 218	0.39 206	0.38 233	0.33 284	0.50 271	0.42 438	0.14 192	0.18 547	0.16 273	0.14 294	0.14 216	0.13 260

WQFJX	0.32 242	0.18 200	0.33 181	0.39 320	0.27 437	0.60 472	0.30 276	0.53 235	0.47 276	0.39 243	0.38 201	0.34 195	0.33 284	0.61 391	0.40 424	0.14 192	0.17 522	0.16 273	0.13 250	0.14 216	0.14 311

NLMM	0.32 242	0.19 248	0.34 206	0.39 320	0.26 401	0.62 483	0.30 276	0.56 246	0.47 276	0.37 218	0.39 206	0.38 233	0.33 284	0.49 263	0.42 438	0.14 192	0.18 547	0.16 273	0.14 294	0.14 216	0.13 260

NLSM1	0.32 242	0.18 200	0.34 206	0.39 320	0.25 353	0.66 515	0.27 216	0.57 255	0.50 294	0.37 218	0.53 281	0.29 149	0.28 205	0.54 302	0.32 311	0.16 336	0.17 522	0.18 379	0.15 329	0.14 216	0.12 208

FE-Mocha	0.32 242	0.19 248	0.50 455	0.38 287	0.27 437	0.30 175	0.20 53	0.71 388	0.36 182	0.65 385	0.56 297	0.54 351	0.25 151	0.38 139	0.22 93	0.15 275	0.10 99	0.17 323	0.16 368	0.13 162	0.12 208

rvit_stereo_0081	0.32 242	0.24 452	0.47 407	0.43 473	0.26 401	0.30 175	0.37 433	0.42 137	0.55 318	0.36 211	0.40 212	0.39 242	0.35 303	0.43 199	0.33 325	0.22 541	0.16 501	0.19 427	0.16 368	0.19 455	0.13 260

rvit_stereo_0082	0.32 242	0.24 452	0.47 407	0.43 473	0.26 401	0.30 175	0.37 433	0.42 137	0.55 318	0.36 211	0.40 212	0.39 242	0.35 303	0.43 199	0.33 325	0.22 541	0.16 501	0.19 427	0.16 368	0.19 455	0.13 260

RAFT-Stereo-weight	0.32 242	0.18 200	0.33 181	0.39 320	0.22 226	0.26 101	0.29 255	0.67 344	0.80 462	0.53 318	0.51 262	0.58 374	0.20 81	0.47 246	0.27 238	0.13 126	0.10 99	0.14 176	0.11 161	0.13 162	0.11 145

CAS++	0.32 242	0.24 452	0.36 238	0.37 247	0.26 401	0.28 142	0.23 134	0.87 472	0.50 294	0.47 292	0.45 230	0.26 123	0.21 95	0.49 263	0.24 154	0.23 559	0.19 567	0.22 520	0.17 428	0.21 502	0.16 397
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.32 242	0.22 388	0.34 206	0.42 450	0.28 462	0.40 318	0.50 571	0.72 395	0.37 199	0.37 218	0.34 172	0.32 177	0.31 260	0.59 375	0.27 238	0.14 192	0.13 390	0.18 379	0.17 428	0.17 385	0.16 397

MSKI-zero shot	0.32 242	0.17 157	0.34 206	0.39 320	0.21 191	0.32 215	0.22 100	0.61 291	0.43 246	0.52 315	0.64 323	0.61 401	0.20 81	0.74 508	0.25 187	0.14 192	0.10 99	0.14 176	0.10 94	0.12 109	0.12 208

iRaftStereo_RVC	0.32 242	0.19 248	0.37 255	0.39 320	0.22 226	0.31 195	0.29 255	0.68 354	0.51 300	0.49 297	0.66 333	0.37 224	0.23 126	0.45 217	0.33 325	0.14 192	0.10 99	0.18 379	0.17 428	0.15 284	0.12 208

CREStereo++_RVC	0.32 242	0.15 75	0.23 7	0.31 58	0.24 319	0.27 119	0.22 100	0.46 179	0.88 512	0.46 285	0.80 406	0.30 164	0.26 172	0.36 121	0.33 325	0.13 126	0.09 28	0.13 119	0.51 705	0.13 162	0.09 6
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
XX-TBD	0.32 242	0.53 659	0.26 48	0.51 602	0.20 158	0.37 286	0.24 155	0.40 117	0.73 407	0.54 324	0.69 346	0.31 174	0.25 151	0.32 77	0.27 238	0.16 336	0.10 99	0.12 60	0.09 15	0.13 162	0.11 145

PMTNet	0.32 242	0.16 106	0.24 17	0.29 14	0.18 78	0.45 371	0.22 100	0.56 246	0.63 350	0.46 285	0.54 284	0.39 242	0.34 297	0.48 257	0.24 154	0.75 710	0.10 99	0.12 60	0.08 1	0.12 109	0.11 145

ManiGeoR	0.33 262	0.17 157	0.43 351	0.31 58	0.22 226	0.40 318	0.27 216	0.73 406	0.49 288	0.40 252	0.63 317	0.40 256	0.32 266	0.62 401	0.41 430	0.16 336	0.11 241	0.14 176	0.12 202	0.15 284	0.16 397

HLf10	0.33 262	0.17 157	0.43 351	0.31 58	0.22 226	0.40 318	0.27 216	0.73 406	0.49 288	0.40 252	0.63 317	0.40 256	0.32 266	0.62 401	0.41 430	0.16 336	0.11 241	0.14 176	0.12 202	0.15 284	0.16 397

HLf8	0.33 262	0.17 157	0.39 290	0.30 27	0.22 226	0.43 350	0.27 216	0.71 388	0.67 372	0.44 272	0.60 307	0.36 220	0.30 243	0.58 357	0.35 361	0.18 429	0.11 241	0.14 176	0.12 202	0.17 385	0.18 444

TestStereo_HL2	0.33 262	0.18 200	0.33 181	0.31 58	0.22 226	0.32 215	0.25 167	0.58 264	0.61 335	0.54 324	0.68 342	0.41 268	0.36 331	0.57 334	0.36 379	0.16 336	0.11 241	0.13 119	0.11 161	0.15 284	0.16 397

WQFJX1	0.33 262	0.19 248	0.34 206	0.41 402	0.28 462	0.53 412	0.33 347	0.51 213	0.50 294	0.39 243	0.36 190	0.34 195	0.31 260	0.69 474	0.39 416	0.15 275	0.18 547	0.16 273	0.14 294	0.16 343	0.14 311

NLMM1	0.33 262	0.21 347	0.36 238	0.41 402	0.25 353	0.55 426	0.33 347	0.55 242	0.63 350	0.42 265	0.44 226	0.30 164	0.25 151	0.63 415	0.38 408	0.16 336	0.18 547	0.17 323	0.14 294	0.15 284	0.13 260

xyz-stereo-finetune	0.33 262	0.18 200	0.36 238	0.33 108	0.18 78	0.57 447	0.31 304	0.58 264	0.69 386	0.45 277	0.54 284	0.38 233	0.33 284	0.56 322	0.36 379	0.12 65	0.12 314	0.16 273	0.13 250	0.13 162	0.12 208

MM-Stereo_test1	0.33 262	0.19 248	0.36 238	0.41 402	0.23 281	0.36 272	0.45 539	0.58 264	0.54 311	0.60 343	0.50 252	0.38 233	0.37 341	0.60 381	0.26 217	0.15 275	0.13 390	0.17 323	0.14 294	0.15 284	0.12 208

tg	0.33 262	0.18 200	0.37 255	0.39 320	0.22 226	0.38 299	0.26 193	0.70 379	0.56 326	0.47 292	0.65 326	0.42 279	0.24 138	0.55 309	0.33 325	0.14 192	0.10 99	0.18 379	0.17 428	0.14 216	0.11 145

model_zeroshot	0.33 262	0.18 200	0.48 428	0.39 320	0.28 462	0.45 371	0.25 167	0.63 306	0.45 263	0.61 351	0.50 252	0.51 337	0.25 151	0.45 217	0.26 217	0.16 336	0.13 390	0.15 232	0.14 294	0.13 162	0.13 260

rvit_stereo_ft	0.33 262	0.25 478	0.47 407	0.52 618	0.32 553	0.33 227	0.47 551	0.49 197	0.50 294	0.34 195	0.41 215	0.41 268	0.32 266	0.48 257	0.34 342	0.22 541	0.14 432	0.19 427	0.18 458	0.19 455	0.14 311

4D-IteraStereo	0.33 262	0.18 200	0.40 304	0.40 364	0.24 319	0.32 215	0.27 216	0.58 264	0.72 400	0.65 385	0.54 284	0.42 279	0.23 126	0.45 217	0.28 261	0.14 192	0.09 28	0.19 427	0.16 368	0.16 343	0.11 145

HLF11	0.34 274	0.17 157	0.42 336	0.30 27	0.23 281	0.36 272	0.22 100	0.69 363	0.48 284	0.49 297	0.66 333	0.43 288	0.37 341	0.70 481	0.45 475	0.15 275	0.12 314	0.13 119	0.11 161	0.15 284	0.17 423

TestStereo_HLe17	0.34 274	0.17 157	0.46 393	0.32 86	0.21 191	0.42 345	0.31 304	0.70 379	0.66 367	0.46 285	0.68 342	0.36 220	0.30 243	0.61 391	0.36 379	0.16 336	0.10 99	0.14 176	0.13 250	0.15 284	0.15 346

TestStereo-Hl	0.34 274	0.20 300	0.32 160	0.32 86	0.22 226	0.32 215	0.27 216	0.64 321	0.59 331	0.50 301	0.67 339	0.46 309	0.45 400	0.60 381	0.34 342	0.14 192	0.11 241	0.13 119	0.13 250	0.15 284	0.15 346

NLCSM	0.34 274	0.21 347	0.34 206	0.44 494	0.29 493	0.54 419	0.36 415	0.52 223	0.47 276	0.46 285	0.37 197	0.34 195	0.34 297	0.71 487	0.41 430	0.16 336	0.17 522	0.17 323	0.16 368	0.17 385	0.16 397

IGEV-FE	0.34 274	0.18 200	0.67 554	0.39 320	0.28 462	0.30 175	0.25 167	0.74 412	0.31 127	0.62 355	0.57 299	0.54 351	0.25 151	0.53 295	0.27 238	0.14 192	0.10 99	0.15 232	0.14 294	0.14 216	0.12 208

MM-Stereo_test3	0.34 274	0.19 248	0.31 136	0.41 402	0.25 353	0.35 256	0.44 536	0.72 395	0.92 543	0.46 285	0.52 275	0.41 268	0.29 224	0.44 212	0.28 261	0.16 336	0.15 465	0.17 323	0.13 250	0.14 216	0.13 260

rvit_stereo_0083	0.34 274	0.24 452	0.50 455	0.44 494	0.27 437	0.34 245	0.35 392	0.45 171	0.62 339	0.37 218	0.47 241	0.42 279	0.35 303	0.40 159	0.36 379	0.22 541	0.20 582	0.20 461	0.17 428	0.20 476	0.14 311

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 274	0.27 513	0.45 376	0.36 221	0.25 353	0.48 386	0.30 276	0.58 264	0.90 531	0.42 265	0.36 190	0.30 164	0.29 224	0.49 263	0.30 292	0.16 336	0.14 432	0.18 379	0.15 329	0.18 416	0.15 346

AE-Stereo	0.34 274	0.21 347	0.42 336	0.48 557	0.31 536	0.48 386	0.35 392	0.61 291	0.62 339	0.32 184	0.55 294	0.52 343	0.27 188	0.47 246	0.29 284	0.13 126	0.13 390	0.18 379	0.16 368	0.15 284	0.12 208

IGEV_Zeroshot_test	0.34 274	0.18 200	0.67 554	0.39 320	0.28 462	0.30 175	0.25 167	0.74 412	0.31 127	0.62 355	0.57 299	0.54 351	0.25 151	0.53 295	0.27 238	0.14 192	0.10 99	0.15 232	0.14 294	0.14 216	0.12 208

RAFT-Test	0.34 274	0.18 200	0.37 255	0.38 287	0.23 281	0.50 393	0.23 134	0.69 363	0.40 226	0.60 343	0.85 441	0.61 401	0.28 205	0.46 236	0.27 238	0.14 192	0.11 241	0.14 176	0.11 161	0.13 162	0.12 208

CAS	0.34 274	0.13 5	0.25 32	1.28 719	0.30 512	0.46 377	0.38 455	0.48 191	0.47 276	0.34 195	0.52 275	0.24 98	0.19 66	0.29 32	0.27 238	0.69 708	0.08 2	0.12 60	0.08 1	0.12 109	0.15 346

test-3	0.34 274	0.16 106	0.43 351	0.39 320	0.21 191	0.43 350	0.22 100	0.63 306	0.78 451	0.71 430	0.45 230	0.64 417	0.27 188	0.43 199	0.31 301	0.12 65	0.09 28	0.17 323	0.13 250	0.12 109	0.10 67

test_1	0.34 274	0.16 106	0.43 351	0.39 320	0.21 191	0.43 350	0.23 134	0.63 306	0.78 451	0.68 409	0.45 230	0.64 417	0.27 188	0.43 199	0.31 301	0.12 65	0.09 28	0.17 323	0.13 250	0.12 109	0.10 67

cross-raft	0.34 274	0.20 300	0.37 255	0.44 494	0.23 281	0.32 215	0.35 392	0.74 412	0.40 226	0.60 343	0.77 380	0.57 365	0.27 188	0.43 199	0.28 261	0.12 65	0.10 99	0.15 232	0.13 250	0.15 284	0.11 145

raftrobust	0.34 274	0.19 248	0.36 238	0.41 402	0.27 437	0.30 175	0.25 167	0.71 388	0.63 350	0.58 337	0.55 294	0.45 302	0.46 407	0.51 279	0.29 284	0.16 336	0.12 314	0.14 176	0.12 202	0.12 109	0.13 260

EAI-Stereo	0.34 274	0.19 248	0.44 363	0.39 320	0.21 191	0.31 195	0.30 276	1.15 598	0.30 116	0.49 297	0.75 370	0.36 220	0.28 205	0.62 401	0.27 238	0.14 192	0.11 241	0.14 176	0.13 250	0.13 162	0.12 208

CFNet-RSSM	0.34 274	0.17 157	0.45 376	0.39 320	0.22 226	0.35 256	0.23 134	0.73 406	0.84 485	0.65 385	0.54 284	0.57 365	0.28 205	0.46 236	0.26 217	0.13 126	0.10 99	0.14 176	0.12 202	0.13 162	0.11 145

Gwc-CoAtRS	0.34 274	0.17 157	0.44 363	0.39 320	0.23 281	0.34 245	0.22 100	0.70 379	0.75 422	0.60 343	0.59 305	0.58 374	0.29 224	0.45 217	0.26 217	0.14 192	0.11 241	0.14 176	0.12 202	0.12 109	0.12 208

monster_256*512	0.35 293	0.23 410	0.30 112	0.42 450	0.23 281	0.44 359	0.36 415	0.71 388	0.67 372	0.45 277	0.52 275	0.62 408	0.40 366	0.38 139	0.33 325	0.13 126	0.10 99	0.17 323	0.15 329	0.16 343	0.13 260

ACVNet-DCA	0.35 293	0.23 410	0.33 181	0.41 402	0.22 226	0.55 426	0.38 455	0.85 461	0.54 311	0.41 259	0.50 252	0.34 195	0.49 423	0.57 334	0.25 187	0.16 336	0.10 99	0.19 427	0.13 250	0.18 416	0.17 423

EKT-Stereo	0.35 293	0.23 410	0.39 290	0.43 473	0.29 493	0.38 299	0.31 304	0.69 363	0.64 358	0.45 277	0.63 317	0.49 325	0.27 188	0.56 322	0.33 325	0.18 429	0.14 432	0.18 379	0.15 329	0.16 343	0.16 397

Any-RAFT	0.35 293	0.16 106	0.30 112	0.34 140	0.21 191	0.52 404	0.22 100	0.88 477	0.73 407	0.53 318	0.73 359	0.64 417	0.28 205	0.46 236	0.24 154	0.15 275	0.10 99	0.13 119	0.10 94	0.13 162	0.12 208

HH	0.35 293	0.20 300	0.47 407	0.40 364	0.25 353	0.33 227	0.31 304	0.76 426	0.38 209	0.43 269	0.57 299	0.79 507	0.44 395	0.71 487	0.25 187	0.15 275	0.11 241	0.15 232	0.14 294	0.14 216	0.12 208

HanStereo	0.35 293	0.20 300	0.47 407	0.40 364	0.25 353	0.33 227	0.31 304	0.76 426	0.38 209	0.43 269	0.57 299	0.79 507	0.44 395	0.71 487	0.25 187	0.15 275	0.11 241	0.15 232	0.14 294	0.14 216	0.12 208

LL-Strereo2	0.35 293	0.24 452	0.48 428	0.41 402	0.26 401	0.35 256	0.24 155	0.67 344	0.44 254	0.54 324	0.51 262	0.66 435	0.25 151	0.66 446	0.30 292	0.14 192	0.12 314	0.23 541	0.20 518	0.18 416	0.13 260

anonymousdsp2	0.35 293	0.20 300	0.43 351	0.37 247	0.24 319	0.48 386	0.31 304	0.86 465	0.65 363	0.55 328	0.50 252	0.50 331	0.34 297	0.56 322	0.31 301	0.14 192	0.10 99	0.14 176	0.10 94	0.16 343	0.14 311

Selective-RAFT	0.35 293	0.23 410	0.51 470	0.44 494	0.21 191	0.64 503	0.27 216	0.59 271	0.63 350	0.40 252	0.38 201	0.55 356	0.40 366	0.57 334	0.35 361	0.13 126	0.11 241	0.14 176	0.12 202	0.16 343	0.13 260

RCA-Stereo	0.35 293	0.17 157	0.34 206	0.38 287	0.22 226	0.31 195	0.34 366	0.68 354	1.24 652	0.45 277	0.65 326	0.47 312	0.43 384	0.38 139	0.27 238	0.13 126	0.10 99	0.14 176	0.11 161	0.11 38	0.11 145

Patchmatch Stereo++	0.35 293	0.23 410	0.47 407	0.41 402	0.22 226	0.24 70	0.22 100	0.59 271	0.36 182	0.63 364	0.73 359	0.58 374	0.38 347	0.58 357	0.36 379	0.18 429	0.12 314	0.20 461	0.16 368	0.20 476	0.15 346
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.35 293	0.23 410	0.47 407	0.41 402	0.22 226	0.24 70	0.31 304	0.59 271	0.36 182	0.63 364	0.73 359	0.58 374	0.38 347	0.56 322	0.35 361	0.18 429	0.12 314	0.20 461	0.16 368	0.20 476	0.15 346

ROB_FTStereo_v2	0.35 293	0.23 410	0.47 407	0.41 402	0.22 226	0.24 70	0.31 304	0.59 271	0.36 182	0.63 364	0.73 359	0.57 365	0.38 347	0.57 334	0.36 379	0.18 429	0.12 314	0.20 461	0.16 368	0.20 476	0.15 346

ROB_FTStereo	0.35 293	0.23 410	0.47 407	0.41 402	0.22 226	0.25 90	0.21 80	0.59 271	0.36 182	0.63 364	0.73 359	0.58 374	0.38 347	0.57 334	0.35 361	0.18 429	0.12 314	0.20 461	0.16 368	0.20 476	0.15 346

HUI-Stereo	0.35 293	0.23 410	0.47 407	0.41 402	0.22 226	0.24 70	0.22 100	0.60 283	0.36 182	0.63 364	0.73 359	0.58 374	0.38 347	0.50 271	0.35 361	0.18 429	0.12 314	0.20 461	0.16 368	0.20 476	0.15 346

iGMRVC	0.35 293	0.23 410	0.47 407	0.41 402	0.22 226	0.24 70	0.30 276	0.59 271	0.36 182	0.63 364	0.73 359	0.58 374	0.38 347	0.58 357	0.36 379	0.18 429	0.12 314	0.20 461	0.16 368	0.20 476	0.15 346

iRAFT	0.35 293	0.23 410	0.47 407	0.41 402	0.22 226	0.24 70	0.22 100	0.59 271	0.36 182	0.63 364	0.73 359	0.58 374	0.38 347	0.58 357	0.36 379	0.18 429	0.12 314	0.20 461	0.16 368	0.20 476	0.15 346

RAFT-IKP	0.35 293	0.23 410	0.47 407	0.41 402	0.22 226	0.24 70	0.28 246	0.59 271	0.36 182	0.63 364	0.73 359	0.57 365	0.38 347	0.58 357	0.36 379	0.18 429	0.12 314	0.20 461	0.16 368	0.20 476	0.15 346

sCroCo_RVC	0.35 293	0.28 527	0.69 565	0.51 602	0.39 609	0.41 338	0.31 304	0.49 197	0.45 263	0.31 169	0.48 244	0.38 233	0.32 266	0.46 236	0.32 311	0.21 513	0.22 600	0.19 427	0.19 491	0.21 502	0.20 505

SMOE	0.36 312	0.20 300	0.35 223	0.36 221	0.17 46	0.63 495	0.41 506	0.65 323	0.55 318	0.54 324	0.72 354	0.49 325	0.38 347	0.40 159	0.30 292	0.19 464	0.12 314	0.28 612	0.15 329	0.19 455	0.14 311

xyz-stereo-finetune2	0.36 312	0.19 248	0.38 268	0.32 86	0.19 111	0.82 587	0.29 255	0.52 223	0.32 141	0.51 306	0.78 392	0.43 288	0.45 400	0.69 474	0.44 466	0.13 126	0.12 314	0.17 323	0.13 250	0.12 109	0.13 260

1test111	0.36 312	0.23 410	0.33 181	0.41 402	0.22 226	0.55 426	0.38 455	0.85 461	0.54 311	0.41 259	0.50 252	0.34 195	0.49 423	0.55 309	0.45 475	0.16 336	0.10 99	0.19 427	0.13 250	0.18 416	0.17 423

11t1	0.36 312	0.21 347	0.42 336	0.35 187	0.22 226	0.62 483	0.29 255	0.69 363	0.43 246	0.60 343	0.53 281	0.53 347	0.48 418	0.56 322	0.40 424	0.18 429	0.14 432	0.16 273	0.13 250	0.17 385	0.17 423

tt1	0.36 312	0.24 452	0.32 160	0.41 402	0.22 226	0.54 419	0.38 455	0.68 354	1.04 601	0.41 259	0.46 235	0.35 210	0.45 400	0.57 334	0.25 187	0.16 336	0.10 99	0.19 427	0.13 250	0.16 343	0.16 397

knoymous	0.36 312	0.20 300	0.31 136	0.31 58	0.22 226	0.36 272	0.29 255	0.61 291	0.64 358	0.67 403	0.70 350	0.60 395	0.40 366	0.58 357	0.34 342	0.17 393	0.11 241	0.20 461	0.11 161	0.17 385	0.18 444

DCANet-4	0.36 312	0.20 300	0.48 428	0.34 140	0.19 111	0.29 155	0.30 276	0.66 334	0.92 543	0.69 417	0.78 392	0.40 256	0.47 413	0.45 217	0.34 342	0.14 192	0.10 99	0.14 176	0.11 161	0.11 38	0.13 260

test_4	0.36 312	0.18 200	0.31 136	0.44 494	0.25 353	0.20 30	0.34 366	0.56 246	0.41 230	0.59 339	1.45 653	0.43 288	0.25 151	0.63 415	0.28 261	0.12 65	0.10 99	0.17 323	0.19 491	0.15 284	0.11 145

test_3	0.36 312	0.19 248	0.44 363	0.44 494	0.23 281	0.48 386	0.36 415	0.66 334	0.82 475	0.64 376	0.45 230	0.68 443	0.25 151	0.41 171	0.31 301	0.12 65	0.10 99	0.18 379	0.16 368	0.15 284	0.11 145

NRIStereo	0.36 312	0.20 300	0.45 376	0.41 402	0.23 281	0.34 245	0.26 193	0.65 323	0.55 318	0.64 376	0.63 317	0.56 359	0.37 341	0.65 437	0.37 398	0.15 275	0.11 241	0.18 379	0.15 329	0.17 385	0.14 311

DeepStereo_RVC	0.36 312	0.21 347	0.47 407	0.40 364	0.24 319	0.26 101	0.22 100	0.60 283	0.38 209	0.69 417	0.67 339	0.57 365	0.51 438	0.56 322	0.39 416	0.16 336	0.12 314	0.18 379	0.15 329	0.19 455	0.18 444

CRE-IMP	0.36 312	0.23 410	0.49 441	0.42 450	0.24 319	0.41 338	0.21 80	0.57 255	0.41 230	0.65 385	0.72 354	0.53 347	0.37 341	0.61 391	0.38 408	0.17 393	0.11 241	0.19 427	0.15 329	0.21 502	0.18 444

test-1	0.36 312	0.19 248	0.71 574	0.46 541	0.26 401	0.44 359	0.36 415	0.60 283	0.59 331	0.48 295	0.67 339	0.53 347	0.36 331	0.40 159	0.29 284	0.14 192	0.11 241	0.16 273	0.14 294	0.15 284	0.16 397

s12784h	0.36 312	0.15 75	0.24 17	0.34 140	0.15 11	0.77 560	0.29 255	0.80 443	0.83 480	0.56 331	0.57 299	0.43 288	0.40 366	0.57 334	0.33 325	0.12 65	0.10 99	0.14 176	0.09 15	0.14 216	0.09 6

RALCasStereoNet	0.36 312	0.21 347	0.37 255	0.42 450	0.26 401	0.35 256	0.38 455	0.63 306	0.64 358	0.50 301	0.72 354	0.51 337	0.29 224	0.59 375	0.36 379	0.16 336	0.14 432	0.15 232	0.13 250	0.17 385	0.16 397

DCANet	0.36 312	0.16 106	0.41 315	0.34 140	0.19 111	0.30 175	0.30 276	0.68 354	0.91 538	0.70 423	0.77 380	0.43 288	0.57 476	0.45 217	0.34 342	0.14 192	0.10 99	0.14 176	0.11 161	0.13 162	0.12 208

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 312	0.17 157	0.41 315	0.35 187	0.19 111	0.33 227	0.29 255	0.65 323	0.73 407	0.68 409	1.01 520	0.56 359	0.40 366	0.42 185	0.30 292	0.11 39	0.09 28	0.15 232	0.14 294	0.13 162	0.10 67

S0	0.37 329	0.18 200	0.33 181	0.40 364	0.21 191	0.79 568	0.56 610	0.63 306	0.45 263	0.53 318	0.61 312	0.44 299	0.36 331	0.45 217	0.31 301	0.22 541	0.21 592	0.26 590	0.22 559	0.16 343	0.12 208

TestStereo_HL3	0.37 329	0.19 248	0.49 441	0.34 140	0.24 319	0.51 398	0.39 477	0.60 283	0.43 246	0.61 351	0.83 425	0.56 359	0.46 407	0.55 309	0.28 261	0.15 275	0.11 241	0.14 176	0.13 250	0.14 216	0.17 423

H2IRNET	0.37 329	0.20 300	0.33 181	0.38 287	0.25 353	0.27 119	0.23 134	0.59 271	0.72 400	0.39 243	0.90 469	0.74 486	0.55 466	0.52 286	0.43 448	0.15 275	0.13 390	0.18 379	0.20 518	0.16 343	0.13 260

cc1	0.37 329	0.23 410	0.33 181	0.41 402	0.22 226	0.55 426	0.38 455	0.67 344	1.06 611	0.41 259	0.50 252	0.34 195	0.49 423	0.57 334	0.25 187	0.16 336	0.10 99	0.19 427	0.13 250	0.16 343	0.15 346

DCRE	0.37 329	0.18 200	0.46 393	0.45 519	0.32 553	0.42 345	0.37 433	0.63 306	0.51 300	0.47 292	0.94 480	0.56 359	0.36 331	0.52 286	0.32 311	0.14 192	0.13 390	0.15 232	0.14 294	0.14 216	0.13 260

fff	0.37 329	0.16 106	0.41 315	0.34 140	0.19 111	0.29 155	0.30 276	0.69 363	1.06 611	0.69 417	0.78 392	0.42 279	0.63 516	0.46 236	0.34 342	0.14 192	0.10 99	0.14 176	0.11 161	0.11 38	0.13 260

ADStereo(finetuned)	0.37 329	0.16 106	0.49 441	0.34 140	0.19 111	0.30 175	0.30 276	0.68 354	0.91 538	0.70 423	0.77 380	0.43 288	0.69 555	0.45 217	0.33 325	0.14 192	0.10 99	0.14 176	0.11 161	0.13 162	0.12 208

MIPNet	0.37 329	0.21 347	0.59 511	0.39 320	0.25 353	0.50 393	0.28 246	0.77 429	0.70 387	0.65 385	0.60 307	0.40 256	0.49 423	0.44 212	0.37 398	0.14 192	0.11 241	0.16 273	0.13 250	0.14 216	0.13 260

GMOStereo	0.37 329	0.19 248	0.38 268	0.43 473	0.24 319	0.37 286	0.38 455	0.52 223	0.62 339	0.87 541	0.84 431	0.64 417	0.35 303	0.37 131	0.28 261	0.13 126	0.11 241	0.20 461	0.18 458	0.15 284	0.11 145

error version	0.37 329	0.19 248	0.38 268	0.43 473	0.24 319	0.37 286	0.38 455	0.52 223	0.62 339	0.87 541	0.84 431	0.64 417	0.35 303	0.37 131	0.28 261	0.13 126	0.11 241	0.20 461	0.18 458	0.15 284	0.11 145

test-v	0.37 329	0.19 248	0.38 268	0.43 473	0.24 319	0.37 286	0.38 455	0.52 223	0.62 339	0.87 541	0.84 431	0.64 417	0.35 303	0.37 131	0.28 261	0.13 126	0.11 241	0.20 461	0.18 458	0.15 284	0.11 145

TRStereo	0.37 329	0.27 513	0.59 511	0.47 549	0.41 621	0.29 155	0.30 276	0.84 458	0.59 331	0.52 315	0.41 215	0.52 343	0.26 172	0.73 500	0.27 238	0.17 393	0.12 314	0.19 427	0.19 491	0.13 162	0.11 145

test-2	0.37 329	0.19 248	0.38 268	0.43 473	0.24 319	0.37 286	0.38 455	0.52 223	0.62 339	0.87 541	0.84 431	0.64 417	0.35 303	0.37 131	0.28 261	0.13 126	0.11 241	0.20 461	0.18 458	0.15 284	0.11 145

rafts_anoy	0.37 329	0.21 347	0.36 238	0.41 402	0.26 401	0.30 175	0.33 347	0.67 344	0.90 531	0.58 337	0.66 333	0.45 302	0.33 284	0.47 246	0.39 416	0.16 336	0.11 241	0.21 504	0.23 576	0.17 385	0.14 311

XX-Stereo	0.37 329	0.17 157	0.45 376	0.55 644	0.36 586	0.38 299	0.20 53	0.60 283	0.30 116	0.46 285	1.30 624	0.73 479	0.26 172	0.56 322	0.26 217	0.16 336	0.11 241	0.17 323	0.16 368	0.14 216	0.10 67

csc	0.37 329	0.16 106	0.41 315	0.34 140	0.19 111	0.29 155	0.30 276	0.69 363	1.06 611	0.69 417	0.78 392	0.42 279	0.63 516	0.46 236	0.34 342	0.14 192	0.10 99	0.14 176	0.11 161	0.11 38	0.13 260

cscssc	0.37 329	0.16 106	0.41 315	0.34 140	0.19 111	0.29 155	0.30 276	0.69 363	1.06 611	0.69 417	0.78 392	0.42 279	0.63 516	0.46 236	0.34 342	0.14 192	0.10 99	0.14 176	0.11 161	0.11 38	0.13 260

Lsterematch	0.38 346	0.17 157	0.38 268	0.37 247	0.20 158	0.42 345	0.27 216	0.57 255	0.71 398	0.66 398	1.02 529	0.49 325	0.40 366	0.57 334	0.43 448	0.16 336	0.10 99	0.15 232	0.13 250	0.14 216	0.14 311

AIO-test1	0.38 346	0.18 200	0.38 268	0.50 586	0.24 319	0.46 377	0.30 276	0.70 379	1.19 643	0.40 252	0.71 353	0.45 302	0.29 224	0.53 295	0.27 238	0.15 275	0.13 390	0.19 427	0.21 541	0.13 162	0.17 423

rvit_0105_6	0.38 346	0.28 527	0.64 538	0.50 586	0.30 512	0.39 312	0.38 455	0.51 213	0.67 372	0.40 252	0.45 230	0.50 331	0.41 375	0.54 302	0.36 379	0.27 602	0.26 636	0.24 558	0.21 541	0.22 527	0.16 397

MyStereo06	0.38 346	0.21 347	0.61 519	0.41 402	0.28 462	0.41 338	0.50 571	0.95 507	0.35 172	0.62 355	0.54 284	0.76 497	0.27 188	0.50 271	0.29 284	0.14 192	0.13 390	0.18 379	0.17 428	0.17 385	0.15 346

MIM_Stereo	0.38 346	0.17 157	0.53 483	0.37 247	0.24 319	0.27 119	0.24 155	0.70 379	0.54 311	0.72 441	1.00 517	0.63 411	0.29 224	0.64 430	0.38 408	0.13 126	0.14 432	0.17 323	0.16 368	0.14 216	0.11 145

riskmin	0.38 346	0.20 300	0.39 290	0.32 86	0.23 281	0.53 412	0.30 276	0.63 306	0.80 462	0.49 297	0.56 297	0.73 479	0.58 486	0.55 309	0.36 379	0.17 393	0.11 241	0.19 427	0.13 250	0.19 455	0.20 505

NF-Stereo	0.38 346	0.20 300	0.45 376	0.41 402	0.25 353	0.26 101	0.31 304	0.69 363	0.70 387	0.65 385	0.77 380	0.57 365	0.30 243	0.67 457	0.35 361	0.18 429	0.12 314	0.20 461	0.16 368	0.16 343	0.27 589

OCTAStereo	0.38 346	0.20 300	0.46 393	0.41 402	0.25 353	0.26 101	0.31 304	0.69 363	0.70 387	0.65 385	0.77 380	0.58 374	0.30 243	0.67 457	0.35 361	0.18 429	0.12 314	0.20 461	0.16 368	0.16 343	0.27 589

PSM-softLoss	0.38 346	0.20 300	0.48 428	0.41 402	0.26 401	0.30 175	0.35 392	0.69 363	0.46 269	0.62 355	0.82 419	0.59 389	0.33 284	0.70 481	0.39 416	0.19 464	0.12 314	0.20 461	0.18 458	0.16 343	0.22 547

KMStereo	0.38 346	0.20 300	0.48 428	0.41 402	0.26 401	0.30 175	0.35 392	0.69 363	0.46 269	0.62 355	0.82 419	0.59 389	0.33 284	0.70 481	0.39 416	0.19 464	0.12 314	0.20 461	0.18 458	0.16 343	0.22 547

RE-Stereo	0.38 346	0.20 300	0.46 393	0.41 402	0.25 353	0.26 101	0.31 304	0.69 363	0.70 387	0.65 385	0.77 380	0.58 374	0.30 243	0.67 457	0.35 361	0.18 429	0.12 314	0.20 461	0.16 368	0.16 343	0.27 589

Pruner-Stereo	0.38 346	0.20 300	0.45 376	0.40 364	0.25 353	0.22 43	0.24 155	0.67 344	0.55 318	0.89 555	0.76 376	0.68 443	0.29 224	0.62 401	0.35 361	0.18 429	0.12 314	0.20 461	0.17 428	0.17 385	0.18 444

TVStereo	0.38 346	0.20 300	0.46 393	0.41 402	0.25 353	0.26 101	0.31 304	0.69 363	0.70 387	0.65 385	0.77 380	0.58 374	0.30 243	0.67 457	0.35 361	0.18 429	0.12 314	0.20 461	0.16 368	0.16 343	0.27 589

TestStereo	0.38 346	0.31 554	0.40 304	0.45 519	0.20 158	0.40 318	0.37 433	0.66 334	0.65 363	0.53 318	0.78 392	0.47 312	0.40 366	0.55 309	0.37 398	0.18 429	0.13 390	0.20 461	0.15 329	0.22 527	0.13 260

raft+_RVC	0.38 346	0.19 248	0.35 223	0.37 247	0.25 353	0.45 371	0.37 433	0.78 435	0.89 528	0.51 306	0.78 392	0.50 331	0.29 224	0.53 295	0.40 424	0.15 275	0.12 314	0.17 323	0.15 329	0.14 216	0.12 208

RALAANet	0.38 346	0.23 410	0.48 428	0.42 450	0.29 493	0.35 256	0.25 167	0.86 465	0.64 358	0.67 403	0.65 326	0.60 395	0.29 224	0.60 381	0.34 342	0.15 275	0.12 314	0.17 323	0.15 329	0.21 502	0.13 260

AFF-stereo	0.38 346	0.19 248	0.39 290	0.37 247	0.21 191	0.27 119	0.31 304	0.65 323	0.66 367	0.64 376	1.13 575	0.76 497	0.39 360	0.55 309	0.33 325	0.11 39	0.09 28	0.16 273	0.16 368	0.13 162	0.11 145

AIO-test2	0.39 363	0.21 347	0.41 315	0.47 549	0.25 353	0.45 371	0.35 392	0.77 429	1.27 662	0.36 211	0.87 453	0.37 224	0.30 243	0.47 246	0.27 238	0.15 275	0.13 390	0.21 504	0.23 576	0.15 284	0.13 260

xx1	0.39 363	0.23 410	0.33 181	0.41 402	0.22 226	0.55 426	0.38 455	0.67 344	1.06 611	0.41 259	0.50 252	0.65 430	0.53 448	0.57 334	0.25 187	0.16 336	0.10 99	0.20 461	0.19 491	0.18 416	0.17 423

x	0.39 363	0.24 452	0.41 315	0.34 140	0.23 281	0.52 404	0.32 335	0.86 465	0.52 303	0.57 335	0.70 350	0.59 389	0.50 433	0.49 263	0.46 486	0.17 393	0.15 465	0.17 323	0.15 329	0.17 385	0.16 397

DisPM	0.39 363	0.19 248	0.44 363	0.41 402	0.27 437	0.24 70	0.31 304	0.65 323	0.57 328	0.87 541	0.87 453	0.60 395	0.32 266	0.76 519	0.32 311	0.18 429	0.12 314	0.19 427	0.17 428	0.15 284	0.20 505

RAFT+CT+SA	0.39 363	0.23 410	0.36 238	0.51 602	0.27 437	0.29 155	0.46 543	0.75 419	0.80 462	0.51 306	0.89 465	0.41 268	0.40 366	0.78 534	0.32 311	0.14 192	0.11 241	0.18 379	0.18 458	0.15 284	0.14 311

iRaft-Stereo_20w	0.39 363	0.19 248	0.57 505	0.37 247	0.27 437	0.31 195	0.24 155	1.44 684	0.29 108	0.69 417	0.53 281	0.60 395	0.42 378	0.83 557	0.27 238	0.14 192	0.11 241	0.14 176	0.13 250	0.15 284	0.13 260

IPLG	0.39 363	0.20 300	0.59 511	0.40 364	0.24 319	0.54 419	0.27 216	0.75 419	0.63 350	0.84 521	0.81 413	0.32 177	0.32 266	0.60 381	0.45 475	0.13 126	0.11 241	0.16 273	0.13 250	0.13 162	0.12 208

IPLGR	0.39 363	0.21 347	0.63 533	0.39 320	0.22 226	0.49 391	0.29 255	0.76 426	0.74 417	0.78 472	0.77 380	0.44 299	0.42 378	0.47 246	0.38 408	0.13 126	0.12 314	0.16 273	0.14 294	0.15 284	0.13 260

GMStereo	0.39 363	0.37 591	0.54 489	0.40 364	0.26 401	0.42 345	0.36 415	0.59 271	1.04 601	0.55 328	0.51 262	0.37 224	0.35 303	0.54 302	0.41 430	0.19 464	0.13 390	0.16 273	0.17 428	0.24 557	0.18 444
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DIP-Stereo	0.39 363	0.21 347	0.50 455	0.41 402	0.28 462	0.62 483	0.27 216	0.77 429	0.40 226	0.64 376	0.86 445	0.52 343	0.33 284	0.66 446	0.42 438	0.15 275	0.13 390	0.17 323	0.14 294	0.15 284	0.15 346
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.39 363	0.18 200	0.42 336	0.42 450	0.26 401	0.40 318	0.32 335	0.72 395	0.34 159	0.89 555	1.28 617	0.57 365	0.35 303	0.42 185	0.32 311	0.15 275	0.12 314	0.14 176	0.12 202	0.14 216	0.13 260

RAFT-Stereo	0.39 363	0.18 200	0.42 336	0.42 450	0.26 401	0.40 318	0.32 335	0.72 395	0.34 159	0.89 555	1.28 617	0.57 365	0.35 303	0.42 185	0.32 311	0.15 275	0.12 314	0.14 176	0.12 202	0.14 216	0.13 260
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
S	0.40 375	0.20 300	0.35 223	0.39 320	0.24 319	0.71 536	0.42 517	0.62 296	0.61 335	0.60 343	0.97 507	0.39 242	0.46 407	0.42 185	0.32 311	0.30 627	0.17 522	0.31 632	0.31 648	0.18 416	0.13 260

SME	0.40 375	0.20 300	0.35 223	0.36 221	0.19 111	0.79 568	0.31 304	0.79 439	0.73 407	0.56 331	0.77 380	0.43 288	0.51 438	0.57 334	0.36 379	0.16 336	0.17 522	0.19 427	0.19 491	0.18 416	0.16 397

MyStereo8	0.40 375	0.20 300	0.54 489	0.41 402	0.29 493	0.53 412	0.29 255	0.65 323	0.49 288	0.71 430	0.98 509	0.58 374	0.43 384	0.50 271	0.51 512	0.15 275	0.12 314	0.16 273	0.14 294	0.19 455	0.19 479

qqq	0.40 375	0.26 495	0.44 363	0.36 221	0.22 226	0.46 377	0.36 415	0.85 461	0.54 311	0.56 331	0.69 346	0.65 430	0.53 448	0.55 309	0.45 475	0.17 393	0.16 501	0.20 461	0.19 491	0.18 416	0.17 423

IPLGR_C	0.40 375	0.21 347	0.64 538	0.45 519	0.33 565	0.52 404	0.34 366	0.66 334	0.62 339	0.82 502	0.92 476	0.45 302	0.32 266	0.52 286	0.46 486	0.17 393	0.12 314	0.15 232	0.14 294	0.13 162	0.14 311

ACRE	0.40 375	0.21 347	0.65 544	0.45 519	0.33 565	0.51 398	0.33 347	0.66 334	0.63 350	0.80 480	0.92 476	0.45 302	0.32 266	0.52 286	0.45 475	0.16 336	0.12 314	0.15 232	0.14 294	0.13 162	0.14 311

PFNet+	0.40 375	0.19 248	0.49 441	0.39 320	0.25 353	0.28 142	0.23 134	0.64 321	0.70 387	0.85 525	0.79 403	0.64 417	0.35 303	0.72 493	0.34 342	0.19 464	0.14 432	0.23 541	0.20 518	0.16 343	0.20 505

SST-Stereo	0.40 375	0.19 248	0.45 376	0.42 450	0.25 353	0.25 90	0.21 80	0.66 334	0.47 276	1.08 641	0.79 403	0.72 466	0.43 384	0.77 529	0.35 361	0.16 336	0.11 241	0.20 461	0.16 368	0.19 455	0.15 346

RAFT_R40	0.40 375	0.19 248	0.44 363	0.43 473	0.25 353	0.23 56	0.26 193	0.67 344	0.67 372	0.98 602	0.78 392	0.72 466	0.43 384	0.76 519	0.35 361	0.16 336	0.11 241	0.20 461	0.16 368	0.18 416	0.14 311

RAFT-345	0.40 375	0.18 200	0.40 304	0.38 287	0.22 226	0.33 227	0.26 193	0.61 291	0.51 300	0.74 452	1.79 677	0.45 302	0.33 284	0.66 446	0.36 379	0.14 192	0.11 241	0.18 379	0.14 294	0.13 162	0.13 260

sAnonymous2	0.40 375	0.39 609	0.85 614	0.48 557	0.37 593	0.40 318	0.46 543	0.57 255	0.52 303	0.38 230	0.46 235	0.35 210	0.42 378	0.43 199	0.30 292	0.19 464	0.14 432	0.18 379	0.17 428	0.57 690	0.44 675

CroCo_RVC	0.40 375	0.39 609	0.85 614	0.48 557	0.37 593	0.40 318	0.46 543	0.57 255	0.52 303	0.38 230	0.46 235	0.35 210	0.42 378	0.43 199	0.30 292	0.19 464	0.14 432	0.18 379	0.17 428	0.57 690	0.44 675

111	0.40 375	0.17 157	0.41 315	0.34 140	0.19 111	0.52 404	0.28 246	0.74 412	1.16 637	0.50 301	0.91 472	0.63 411	0.48 418	0.61 391	0.35 361	0.14 192	0.10 99	0.14 176	0.12 202	0.13 162	0.13 260

Hybrid-DGEV-2	0.41 388	0.21 347	0.42 336	0.47 549	0.29 493	0.59 465	0.23 134	0.82 449	0.99 576	0.64 376	0.63 317	0.60 395	0.65 533	0.58 357	0.33 325	0.14 192	0.12 314	0.18 379	0.16 368	0.14 216	0.12 208

rvit_0105_4	0.41 388	0.29 539	0.71 574	0.50 586	0.29 493	0.41 338	0.41 506	0.55 242	0.73 407	0.45 277	0.48 244	0.55 356	0.44 395	0.57 334	0.36 379	0.28 613	0.26 636	0.25 571	0.22 559	0.23 544	0.18 444

raft_robust	0.41 388	0.23 410	0.36 238	0.42 450	0.21 191	0.40 318	0.33 347	0.79 439	0.98 571	0.79 477	0.87 453	0.39 242	0.33 284	0.84 562	0.29 284	0.13 126	0.12 314	0.16 273	0.17 428	0.15 284	0.12 208

CIPLG	0.41 388	0.21 347	0.63 533	0.45 519	0.33 565	0.52 404	0.33 347	0.65 323	0.60 334	0.82 502	0.96 494	0.46 309	0.32 266	0.55 309	0.44 466	0.16 336	0.12 314	0.15 232	0.14 294	0.13 162	0.14 311

LCNet	0.41 388	0.20 300	0.32 160	0.44 494	0.24 319	0.47 383	0.29 255	0.67 344	0.53 307	0.72 441	1.03 534	0.66 435	0.60 497	0.58 357	0.34 342	0.14 192	0.10 99	0.19 427	0.19 491	0.21 502	0.36 646

HHNet	0.41 388	0.17 157	0.41 315	0.34 140	0.37 593	0.33 227	0.34 366	0.69 363	0.75 422	0.86 533	1.30 624	0.52 343	0.32 266	0.52 286	0.35 361	0.15 275	0.11 241	0.19 427	0.15 329	0.15 284	0.24 564

AnonymousM	0.41 388	0.81 692	0.29 94	0.34 140	0.22 226	0.28 142	0.38 455	0.53 235	0.41 230	0.70 423	0.49 248	0.47 312	0.27 188	0.41 171	0.31 301	0.15 275	0.12 314	1.51 720	0.26 617	0.12 109	0.10 67

HITNet	0.41 388	0.26 495	0.45 376	0.33 108	0.17 46	0.63 495	0.30 276	0.93 495	0.64 358	0.71 430	0.82 419	0.64 417	0.52 442	0.59 375	0.43 448	0.14 192	0.10 99	0.15 232	0.13 250	0.19 455	0.12 208
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
rvit_0105_5	0.42 396	0.31 554	0.73 583	0.50 586	0.29 493	0.44 359	0.42 517	0.61 291	0.74 417	0.51 306	0.51 262	0.60 395	0.47 413	0.57 334	0.38 408	0.27 602	0.25 628	0.25 571	0.23 576	0.22 527	0.18 444

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 396	0.20 300	0.74 588	0.38 287	0.43 634	0.39 312	0.26 193	0.94 500	0.49 288	0.53 318	0.77 380	0.93 562	0.45 400	0.63 415	0.24 154	0.16 336	0.10 99	0.17 323	0.18 458	0.20 476	0.20 505

test_sample2	0.42 396	0.22 388	0.43 351	0.33 108	0.21 191	0.58 453	0.39 477	0.95 507	0.67 372	0.63 364	0.77 380	0.69 448	0.57 476	0.61 391	0.38 408	0.19 464	0.14 432	0.18 379	0.16 368	0.19 455	0.18 444

test_sample1	0.42 396	0.22 388	0.46 393	0.34 140	0.23 281	0.58 453	0.35 392	0.99 520	0.49 288	0.62 355	0.75 370	0.69 448	0.61 503	0.58 357	0.44 466	0.18 429	0.14 432	0.17 323	0.15 329	0.17 385	0.17 423

StereoVision	0.42 396	0.28 527	0.45 376	0.49 572	0.28 462	0.38 299	0.38 455	0.72 395	0.62 339	0.44 272	1.14 581	0.54 351	0.39 360	0.56 322	0.34 342	0.21 513	0.24 620	0.25 571	0.24 592	0.26 574	0.16 397

GANet-ADL	0.42 396	0.25 478	0.45 376	0.43 473	0.29 493	0.54 419	0.35 392	0.89 480	0.86 498	0.63 364	0.72 354	0.68 443	0.42 378	0.52 286	0.41 430	0.21 513	0.14 432	0.15 232	0.13 250	0.18 416	0.19 479

OMP-Stereo	0.42 396	0.22 388	0.46 393	0.52 618	0.24 319	0.36 272	0.25 167	0.71 388	0.78 451	0.77 468	0.64 323	0.89 546	0.39 360	0.91 593	0.35 361	0.15 275	0.12 314	0.20 461	0.15 329	0.15 284	0.12 208

PFNet	0.42 396	0.18 200	0.58 509	0.43 473	0.24 319	0.43 350	0.32 335	0.74 412	0.78 451	1.00 611	0.74 368	0.68 443	0.39 360	0.72 493	0.37 398	0.16 336	0.10 99	0.20 461	0.15 329	0.16 343	0.13 260

IRAFT_RVC	0.42 396	0.20 300	0.48 428	0.44 494	0.24 319	0.27 119	0.54 599	0.74 412	0.77 440	0.76 462	0.80 406	0.73 479	0.51 438	0.70 481	0.36 379	0.17 393	0.10 99	0.21 504	0.16 368	0.16 343	0.14 311

FENet	0.42 396	0.22 388	0.38 268	0.39 320	0.24 319	0.55 426	0.32 335	0.79 439	0.70 387	0.71 430	0.72 354	0.63 411	0.57 476	0.62 401	0.44 466	0.19 464	0.13 390	0.19 427	0.17 428	0.18 416	0.19 479

IGEV_i1	0.43 406	0.22 388	0.50 455	0.39 320	0.22 226	0.64 503	0.40 490	0.96 511	0.61 335	0.68 409	0.69 346	0.75 489	0.45 400	0.72 493	0.41 430	0.15 275	0.13 390	0.16 273	0.13 250	0.17 385	0.16 397

FACV-RUCA	0.43 406	0.28 527	0.47 407	0.45 519	0.33 565	0.58 453	0.34 366	0.82 449	0.73 407	0.57 335	0.84 431	0.47 312	0.50 433	0.54 302	0.39 416	0.22 541	0.15 465	0.35 649	0.16 368	0.28 589	0.21 525

TestStereo1	0.43 406	0.23 410	0.41 315	0.51 602	0.24 319	0.34 245	0.40 490	0.77 429	0.90 531	0.68 409	0.96 494	0.48 317	0.46 407	0.91 593	0.32 311	0.16 336	0.13 390	0.18 379	0.15 329	0.14 216	0.13 260

test_5	0.43 406	0.24 452	0.43 351	0.52 618	0.28 462	0.28 142	0.42 517	0.72 395	0.82 475	0.62 355	0.91 472	0.72 466	0.55 466	0.79 541	0.35 361	0.14 192	0.11 241	0.18 379	0.18 458	0.18 416	0.16 397

SA-5K	0.43 406	0.23 410	0.41 315	0.51 602	0.24 319	0.34 245	0.40 490	0.77 429	0.90 531	0.68 409	0.96 494	0.48 317	0.46 407	0.91 593	0.32 311	0.16 336	0.13 390	0.18 379	0.15 329	0.14 216	0.13 260

dd	0.43 406	0.38 601	0.55 495	0.44 494	0.25 353	0.47 383	0.38 455	0.70 379	1.05 605	0.59 339	0.65 326	0.42 279	0.39 360	0.66 446	0.50 502	0.24 572	0.15 465	0.21 504	0.15 329	0.22 527	0.18 444

IIG-Stereo	0.43 406	0.21 347	0.44 363	0.50 586	0.25 353	0.44 359	0.21 80	0.71 388	0.76 431	0.83 514	0.95 490	0.83 521	0.43 384	0.90 586	0.35 361	0.15 275	0.12 314	0.19 427	0.14 294	0.15 284	0.11 145

DN-CSS_ROB	0.43 406	0.26 495	0.62 523	0.40 364	0.29 493	0.44 359	0.27 216	0.77 429	0.75 422	0.72 441	1.09 561	0.48 317	0.43 384	0.69 474	0.37 398	0.15 275	0.12 314	0.21 504	0.19 491	0.18 416	0.16 397

Selective-IGEV-i1	0.44 414	0.20 300	0.53 483	0.41 402	0.22 226	0.62 483	0.50 571	1.01 535	0.88 512	0.63 364	0.81 413	0.79 507	0.38 347	0.54 302	0.38 408	0.16 336	0.13 390	0.15 232	0.13 250	0.15 284	0.15 346

MyStereo05	0.44 414	0.21 347	0.45 376	0.41 402	0.28 462	0.41 338	0.50 571	0.93 495	1.09 624	0.76 462	0.61 312	0.51 337	0.57 476	0.73 500	0.42 438	0.14 192	0.13 390	0.18 379	0.17 428	0.17 385	0.15 346

MyStereo04	0.44 414	0.22 388	0.44 363	0.42 450	0.28 462	0.40 318	0.50 571	1.00 525	1.08 622	0.62 355	0.58 304	0.55 356	0.57 476	0.71 487	0.44 466	0.14 192	0.13 390	0.18 379	0.17 428	0.17 385	0.16 397

mmm	0.44 414	0.27 513	0.46 393	0.38 287	0.24 319	0.61 475	0.35 392	0.94 500	0.53 307	0.72 441	1.05 544	0.63 411	0.50 433	0.57 334	0.45 475	0.18 429	0.15 465	0.23 541	0.20 518	0.20 476	0.18 444

ffm	0.44 414	0.26 495	0.49 441	0.37 247	0.25 353	0.55 426	0.37 433	0.68 354	1.04 601	0.73 447	0.96 494	0.71 457	0.53 448	0.57 334	0.25 187	0.16 336	0.10 99	0.25 571	0.21 541	0.16 343	0.16 397

SA	0.44 414	0.25 478	0.46 393	0.46 541	0.24 319	0.43 350	0.36 415	0.75 419	0.96 564	0.59 339	1.03 534	0.48 317	0.52 442	0.94 609	0.32 311	0.16 336	0.12 314	0.21 504	0.19 491	0.15 284	0.13 260

GwcNet-ADL	0.44 414	0.22 388	0.48 428	0.45 519	0.30 512	0.40 318	0.37 433	0.92 493	0.97 567	0.71 430	0.78 392	0.61 401	0.42 378	0.62 401	0.50 502	0.19 464	0.14 432	0.15 232	0.14 294	0.18 416	0.18 444

TransformOpticalFlow	0.44 414	0.20 300	0.47 407	0.41 402	0.23 281	0.37 286	0.47 551	0.94 500	0.76 431	0.65 385	1.14 581	0.73 479	0.56 473	0.76 519	0.32 311	0.15 275	0.10 99	0.17 323	0.15 329	0.14 216	0.13 260

GMM-Stereo	0.44 414	0.19 248	0.36 238	0.42 450	0.25 353	0.51 398	0.47 551	0.71 388	0.53 307	0.76 462	1.37 634	0.76 497	0.38 347	0.60 381	0.33 325	0.15 275	0.10 99	0.20 461	0.19 491	0.16 343	0.27 589

GES	0.44 414	0.23 410	0.57 505	0.40 364	0.30 512	0.59 465	0.36 415	0.96 511	0.68 379	0.74 452	0.83 425	0.47 312	0.48 418	0.67 457	0.43 448	0.22 541	0.16 501	0.17 323	0.16 368	0.18 416	0.23 555

HCRNet	0.44 414	0.34 573	0.41 315	0.53 628	0.26 401	0.53 412	0.29 255	0.83 454	0.63 350	0.71 430	0.81 413	0.77 503	0.50 433	0.66 446	0.36 379	0.24 572	0.16 501	0.24 558	0.20 518	0.21 502	0.18 444

Hybrid-DGEV-03	0.45 425	0.19 248	0.33 181	0.43 473	0.27 437	0.56 441	0.26 193	0.65 323	0.74 417	0.94 583	1.92 684	0.61 401	0.30 243	0.55 309	0.34 342	0.14 192	0.10 99	0.18 379	0.16 368	0.14 216	0.11 145

DFGA-Net	0.45 425	0.29 539	0.80 610	0.42 450	0.32 553	0.53 412	0.35 392	0.78 435	0.89 528	0.66 398	0.75 370	0.48 317	0.39 360	0.74 508	0.60 546	0.15 275	0.13 390	0.19 427	0.18 458	0.20 476	0.17 423

FLISNet	0.45 425	0.21 347	0.36 238	0.34 140	0.35 581	0.28 142	0.31 304	0.72 395	0.46 269	0.87 541	1.13 575	1.09 612	0.76 590	0.69 474	0.56 535	0.12 65	0.10 99	0.17 323	0.17 428	0.17 385	0.15 346

CoSv	0.45 425	0.21 347	0.36 238	0.34 140	0.35 581	0.28 142	0.31 304	0.72 395	0.46 269	0.87 541	1.13 575	1.09 612	0.76 590	0.69 474	0.56 535	0.12 65	0.10 99	0.17 323	0.17 428	0.17 385	0.15 346

U	0.45 425	0.16 106	0.32 160	0.40 364	0.71 699	3.55 733	0.20 53	0.41 128	0.38 209	0.26 106	0.23 54	0.24 98	0.22 110	0.26 12	0.22 93	0.15 275	0.09 28	0.88 711	0.13 250	0.13 162	0.11 145

CASS	0.45 425	0.27 513	0.42 336	0.48 557	0.22 226	0.61 475	0.34 366	0.97 515	0.62 339	0.71 430	0.85 441	0.61 401	0.55 466	0.57 334	0.41 430	0.29 620	0.16 501	0.22 520	0.18 458	0.22 527	0.28 596
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
BUS	0.45 425	0.25 478	0.43 351	0.45 519	0.28 462	0.70 530	0.34 366	0.94 500	0.76 431	0.75 454	0.80 406	0.65 430	0.49 423	0.64 430	0.51 512	0.20 494	0.14 432	0.22 520	0.19 491	0.18 416	0.18 444

RAFT_CTSACE	0.45 425	0.20 300	0.44 363	0.45 519	0.27 437	0.34 245	0.39 477	0.60 283	0.73 407	0.76 462	1.44 650	0.83 521	0.38 347	1.08 632	0.26 217	0.12 65	0.13 390	0.18 379	0.16 368	0.15 284	0.11 145

iRaft-Stereo_5w	0.45 425	0.21 347	0.48 428	0.42 450	0.28 462	0.31 195	0.54 599	0.63 306	0.62 339	0.62 355	0.89 465	1.01 585	0.69 555	0.75 514	0.66 565	0.13 126	0.12 314	0.17 323	0.15 329	0.14 216	0.15 346

RAFT	0.45 425	0.22 388	0.45 376	0.47 549	0.26 401	0.54 419	0.47 551	0.66 334	0.58 330	0.80 480	0.82 419	0.94 564	0.57 476	0.75 514	0.34 342	0.17 393	0.15 465	0.22 520	0.20 518	0.16 343	0.12 208

DMCA	0.45 425	0.26 495	0.50 455	0.38 287	0.28 462	0.51 398	0.34 366	0.93 495	0.68 379	0.75 454	0.83 425	0.79 507	0.53 448	0.51 279	0.54 528	0.21 513	0.16 501	0.21 504	0.16 368	0.19 455	0.21 525

SCION-MonSter(vits)	0.46 436	0.14 28	0.25 32	0.31 58	0.15 11	0.22 43	0.22 100	0.88 477	1.07 618	0.20 23	1.06 551	0.73 479	0.56 473	0.76 519	1.14 665	0.19 464	0.15 465	0.33 644	0.34 661	0.25 566	0.24 564

Select-FE	0.46 436	0.24 452	0.88 621	0.42 450	0.35 581	0.33 227	0.19 34	0.90 485	0.37 199	0.60 343	1.01 520	0.97 571	0.80 608	0.72 493	0.28 261	0.16 336	0.12 314	0.17 323	0.20 518	0.15 284	0.24 564

PAM_32	0.46 436	0.19 248	0.67 554	0.39 320	0.24 319	0.75 553	0.27 216	0.95 507	0.34 159	0.68 409	0.44 226	1.91 696	0.65 533	0.62 401	0.26 217	0.15 275	0.10 99	0.16 273	0.15 329	0.14 216	0.13 260

PAM	0.46 436	0.19 248	0.70 569	0.40 364	0.26 401	0.75 553	0.33 347	0.85 461	0.34 159	0.70 423	0.46 235	1.83 691	0.63 516	0.61 391	0.26 217	0.15 275	0.10 99	0.16 273	0.14 294	0.14 216	0.13 260

UGAM-zero	0.46 436	0.19 248	0.62 523	0.37 247	0.23 281	0.34 245	0.21 80	1.15 598	0.39 221	0.66 398	0.61 312	1.70 688	0.91 635	0.75 514	0.25 187	0.14 192	0.11 241	0.15 232	0.12 202	0.13 162	0.13 260

test_sample3	0.46 436	0.25 478	0.50 455	0.35 187	0.23 281	0.69 525	0.37 433	1.15 598	0.81 470	0.75 454	0.79 403	0.66 435	0.49 423	0.63 415	0.46 486	0.21 513	0.15 465	0.20 461	0.19 491	0.21 502	0.19 479

IER	0.46 436	0.23 410	0.50 455	0.38 287	0.28 462	0.69 525	0.35 392	0.80 443	0.66 367	0.83 514	0.94 480	0.75 489	0.77 597	0.60 381	0.42 438	0.17 393	0.14 432	0.17 323	0.17 428	0.17 385	0.15 346

BSDual-CNN	0.46 436	0.25 478	0.43 351	0.45 519	0.28 462	0.77 560	0.40 490	0.94 500	0.76 431	0.75 454	0.80 406	0.76 497	0.54 460	0.64 430	0.43 448	0.20 494	0.14 432	0.22 520	0.19 491	0.18 416	0.18 444

STrans-v2	0.46 436	0.20 300	0.48 428	0.40 364	0.24 319	0.55 426	0.50 571	1.07 560	0.73 407	0.65 385	1.05 544	0.72 466	0.69 555	0.72 493	0.33 325	0.14 192	0.10 99	0.17 323	0.14 294	0.13 162	0.12 208

Prome-Stereo	0.46 436	0.19 248	0.35 223	0.44 494	0.26 401	0.40 318	0.45 539	0.68 354	0.44 254	0.96 592	1.84 680	0.59 389	0.67 544	0.61 391	0.32 311	0.14 192	0.11 241	0.16 273	0.14 294	0.16 343	0.29 603

ICVP	0.46 436	0.25 478	0.38 268	0.48 557	0.28 462	0.58 453	0.43 526	1.00 525	0.70 387	0.67 403	0.95 490	0.75 489	0.55 466	0.53 295	0.54 528	0.23 559	0.17 522	0.19 427	0.17 428	0.19 455	0.20 505
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.46 436	0.34 573	0.86 619	0.50 586	0.37 593	0.81 579	0.50 571	0.72 395	0.65 363	0.51 306	0.65 326	0.45 302	0.45 400	0.64 430	0.38 408	0.24 572	0.24 620	0.22 520	0.21 541	0.23 544	0.23 555

CFNet_pseudo	0.46 436	0.24 452	0.52 476	0.37 247	0.27 437	0.58 453	0.30 276	0.86 465	0.88 512	0.82 502	1.03 534	0.75 489	0.47 413	0.58 357	0.44 466	0.17 393	0.12 314	0.24 558	0.16 368	0.24 557	0.19 479

ACVNet	0.46 436	0.23 410	0.36 238	0.39 320	0.28 462	0.58 453	0.40 490	0.87 472	0.80 462	0.64 376	0.96 494	0.79 507	0.60 497	0.63 415	0.67 568	0.17 393	0.15 465	0.16 273	0.15 329	0.18 416	0.15 346

BEATNet_4x	0.46 436	0.32 559	0.56 501	0.37 247	0.19 111	0.63 495	0.35 392	1.01 535	0.72 400	0.77 468	0.83 425	0.70 453	0.59 493	0.68 468	0.53 523	0.16 336	0.12 314	0.16 273	0.14 294	0.24 557	0.16 397

ccs_rob	0.46 436	0.24 452	0.52 476	0.37 247	0.27 437	0.58 453	0.31 304	0.86 465	0.88 512	0.82 502	1.02 529	0.75 489	0.47 413	0.58 357	0.44 466	0.17 393	0.12 314	0.24 558	0.16 368	0.24 557	0.19 479

G2L-ROB	0.47 452	0.19 248	0.42 336	0.35 187	0.22 226	0.57 447	0.42 517	1.14 594	0.71 398	0.84 521	0.75 370	1.09 612	0.53 448	0.74 508	0.53 523	0.17 393	0.12 314	0.14 176	0.12 202	0.17 385	0.19 479

rvit_0105_3	0.47 452	0.34 573	0.77 606	0.54 635	0.31 536	0.49 391	0.47 551	0.63 306	0.79 460	0.65 385	0.59 305	0.64 417	0.50 433	0.65 437	0.39 416	0.29 620	0.27 645	0.29 622	0.28 632	0.21 502	0.20 505

rvit_stereo_0075_2	0.47 452	0.37 591	0.70 569	0.53 628	0.46 654	0.43 350	0.36 415	0.81 447	0.67 372	0.55 328	0.74 368	0.59 389	0.43 384	0.63 415	0.43 448	0.32 643	0.23 610	0.35 649	0.25 602	0.30 602	0.25 572

test_sample5	0.47 452	0.26 495	0.49 441	0.36 221	0.22 226	0.64 503	0.39 477	1.13 585	0.81 470	0.77 468	0.94 480	0.64 417	0.54 460	0.65 437	0.43 448	0.21 513	0.16 501	0.22 520	0.20 518	0.22 527	0.20 505

test_sample4	0.47 452	0.26 495	0.50 455	0.35 187	0.22 226	0.69 525	0.38 455	1.15 598	0.81 470	0.78 472	0.82 419	0.62 408	0.53 448	0.63 415	0.44 466	0.21 513	0.15 465	0.21 504	0.19 491	0.21 502	0.19 479

DispNO	0.47 452	0.23 410	0.71 574	0.39 320	0.31 536	0.60 472	0.38 455	0.89 480	0.77 440	0.75 454	0.84 431	0.72 466	0.54 460	0.73 500	0.46 486	0.19 464	0.14 432	0.20 461	0.18 458	0.16 343	0.17 423

CoDeX	0.47 452	0.20 300	0.49 441	0.42 450	0.25 353	0.75 553	0.36 415	1.27 651	0.80 462	0.82 502	0.96 494	0.62 408	0.57 476	0.60 381	0.36 379	0.17 393	0.12 314	0.17 323	0.15 329	0.16 343	0.14 311

ARAFT	0.47 452	0.24 452	0.79 608	0.42 450	0.25 353	0.55 426	0.55 604	0.75 419	0.81 470	0.89 555	0.75 370	0.73 479	0.47 413	0.88 578	0.37 398	0.15 275	0.12 314	0.23 541	0.22 559	0.14 216	0.13 260

SFCPSM	0.47 452	0.21 347	0.55 495	0.40 364	0.27 437	0.87 598	0.37 433	1.33 663	0.77 440	0.80 480	0.84 431	0.54 351	0.49 423	0.57 334	0.37 398	0.18 429	0.13 390	0.18 379	0.20 518	0.16 343	0.15 346

cf-r	0.47 452	0.23 410	0.41 315	0.39 320	0.23 281	0.59 465	0.37 433	0.88 477	0.85 493	0.72 441	1.05 544	0.94 564	0.62 510	0.56 322	0.54 528	0.21 513	0.14 432	0.17 323	0.19 491	0.15 284	0.15 346

GANet-RSSM	0.47 452	0.21 347	0.37 255	0.38 287	0.25 353	0.58 453	0.36 415	1.07 560	0.78 451	0.68 409	1.01 520	0.86 531	0.67 544	0.62 401	0.44 466	0.21 513	0.15 465	0.18 379	0.18 458	0.18 416	0.17 423

CCAANet	0.47 452	0.20 300	0.47 407	0.41 402	0.28 462	0.67 520	0.31 304	0.99 520	0.75 422	0.63 364	1.22 603	0.69 448	0.52 442	0.79 541	0.42 438	0.14 192	0.13 390	0.19 427	0.19 491	0.15 284	0.19 479

MLCV	0.47 452	0.24 452	0.61 519	0.37 247	0.17 46	0.61 475	0.33 347	0.80 443	0.87 508	0.94 583	1.13 575	0.72 466	0.43 384	0.89 584	0.51 512	0.13 126	0.10 99	0.13 119	0.11 161	0.14 216	0.12 208

FSD	0.48 465	0.47 635	0.53 483	0.54 635	0.46 654	0.48 386	0.52 590	0.53 235	0.48 284	0.48 295	0.48 244	0.49 325	0.48 418	0.51 279	0.49 500	0.45 684	0.42 699	0.47 682	0.46 689	0.46 670	0.45 679

G2L-Stereo_test	0.48 465	0.20 300	0.40 304	0.34 140	0.23 281	0.57 447	0.58 615	1.10 571	0.77 440	0.86 533	0.94 480	0.95 566	0.54 460	0.68 468	0.60 546	0.16 336	0.12 314	0.14 176	0.12 202	0.15 284	0.15 346

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 465	0.21 347	1.26 671	0.39 320	0.51 667	0.28 142	0.30 276	1.25 647	0.44 254	0.68 409	1.11 564	0.86 531	0.33 284	0.67 457	0.27 238	0.15 275	0.11 241	0.17 323	0.20 518	0.22 527	0.24 564

DualNet	0.48 465	0.26 495	0.49 441	0.36 221	0.22 226	0.64 503	0.39 477	1.13 585	0.81 470	0.80 480	1.03 534	0.64 417	0.54 460	0.65 437	0.43 448	0.21 513	0.16 501	0.22 520	0.20 518	0.22 527	0.20 505

PCWNet_CMD	0.48 465	0.24 452	0.52 476	0.39 320	0.27 437	0.63 495	0.30 276	0.95 507	0.96 564	0.86 533	1.07 555	0.79 507	0.44 395	0.57 334	0.43 448	0.17 393	0.12 314	0.21 504	0.16 368	0.24 557	0.19 479

gwcnet-sp	0.48 465	0.23 410	0.70 569	0.40 364	0.26 401	0.81 579	0.41 506	0.89 480	0.84 485	0.91 568	0.76 376	0.66 435	0.61 503	0.66 446	0.50 502	0.18 429	0.17 522	0.18 379	0.18 458	0.18 416	0.18 444

scenet	0.48 465	0.23 410	0.70 569	0.40 364	0.26 401	0.81 579	0.41 506	0.89 480	0.84 485	0.91 568	0.76 376	0.66 435	0.61 503	0.66 446	0.50 502	0.18 429	0.17 522	0.18 379	0.18 458	0.18 416	0.18 444

ssnet	0.48 465	0.23 410	0.70 569	0.40 364	0.26 401	0.81 579	0.41 506	0.89 480	0.84 485	0.91 568	0.76 376	0.66 435	0.61 503	0.66 446	0.50 502	0.18 429	0.17 522	0.18 379	0.18 458	0.18 416	0.18 444

Sa-1000	0.48 465	0.24 452	0.41 315	0.45 519	0.25 353	0.59 465	0.34 366	0.81 447	0.93 550	0.82 502	1.50 657	0.53 347	0.45 400	0.92 596	0.30 292	0.15 275	0.12 314	0.21 504	0.19 491	0.15 284	0.13 260

UDGNet	0.48 465	0.77 689	0.50 455	0.48 557	0.31 536	0.41 338	0.34 366	0.70 379	0.92 543	0.65 385	0.60 307	0.58 374	0.43 384	0.63 415	0.41 430	0.32 643	0.15 465	0.66 702	0.19 491	0.36 639	0.21 525

PSMNet-ADL	0.48 465	0.27 513	0.40 304	0.48 557	0.30 512	0.68 523	0.37 433	0.90 485	0.80 462	0.61 351	0.80 406	0.92 559	0.62 510	0.72 493	0.63 557	0.23 559	0.18 547	0.18 379	0.20 518	0.22 527	0.20 505

PSM-AAD	0.48 465	0.20 300	0.37 255	0.43 473	0.23 281	0.56 441	0.50 571	0.65 323	0.70 387	1.07 637	1.12 568	0.58 374	0.92 640	0.61 391	0.32 311	0.15 275	0.11 241	0.25 571	0.26 617	0.18 416	0.43 674

KYRaft	0.48 465	0.20 300	0.38 268	0.44 494	0.23 281	0.44 359	0.37 433	0.66 334	0.41 230	0.94 583	1.73 673	0.79 507	0.41 375	0.63 415	0.31 301	0.16 336	0.11 241	0.18 379	0.22 559	0.16 343	0.78 706

ASMatch	0.48 465	0.19 248	0.45 376	0.39 320	0.28 462	0.37 286	0.26 193	0.74 412	0.68 379	0.76 462	2.34 697	0.61 401	0.52 442	0.62 401	0.37 398	0.14 192	0.12 314	0.17 323	0.15 329	0.14 216	0.21 525

DEmStereo	0.48 465	0.17 157	0.50 455	0.38 287	0.25 353	0.59 465	0.34 366	0.63 306	0.74 417	0.89 555	1.66 669	0.58 374	1.06 663	0.60 381	0.42 438	0.14 192	0.11 241	0.16 273	0.16 368	0.14 216	0.15 346

PSMNet-RSSM	0.48 465	0.22 388	0.38 268	0.42 450	0.25 353	0.50 393	0.37 433	1.10 571	0.77 440	0.70 423	1.06 551	0.84 524	0.64 527	0.62 401	0.47 493	0.23 559	0.15 465	0.23 541	0.25 602	0.20 476	0.19 479

CFNet-ft	0.48 465	0.23 410	0.36 238	0.40 364	0.26 401	0.64 503	0.37 433	0.87 472	0.85 493	0.64 376	1.00 517	1.01 585	0.64 527	0.61 391	0.53 523	0.23 559	0.15 465	0.24 558	0.21 541	0.23 544	0.18 444

MSMDNet	0.48 465	0.24 452	0.52 476	0.39 320	0.27 437	0.63 495	0.30 276	0.96 511	0.96 564	0.86 533	1.07 555	0.79 507	0.44 395	0.57 334	0.43 448	0.17 393	0.12 314	0.20 461	0.16 368	0.23 544	0.19 479

CFNet_RVC	0.48 465	0.23 410	0.36 238	0.40 364	0.26 401	0.64 503	0.37 433	0.87 472	0.85 493	0.64 376	1.00 517	1.01 585	0.64 527	0.61 391	0.53 523	0.23 559	0.15 465	0.24 558	0.21 541	0.23 544	0.18 444

G2L-Stereo	0.49 484	0.23 410	0.48 428	0.43 473	0.26 401	0.47 383	0.42 517	0.93 495	0.78 451	0.84 521	0.86 445	0.91 553	0.52 442	0.78 534	0.70 576	0.20 494	0.17 522	0.22 520	0.18 458	0.17 385	0.21 525

DCVSM-stereo	0.49 484	0.27 513	0.53 483	0.39 320	0.29 493	0.51 398	0.26 193	0.75 419	0.75 422	1.11 647	0.75 370	1.05 599	0.72 576	0.60 381	0.47 493	0.20 494	0.19 567	0.24 558	0.20 518	0.25 566	0.30 612

test_sample6	0.49 484	0.26 495	0.50 455	0.37 247	0.22 226	0.63 495	0.40 490	1.12 583	0.83 480	0.80 480	1.03 534	0.66 435	0.55 466	0.67 457	0.46 486	0.22 541	0.16 501	0.22 520	0.22 559	0.23 544	0.21 525

qqq1	0.49 484	0.23 410	0.62 523	0.34 140	0.20 158	0.62 483	0.34 366	1.21 623	1.02 590	0.81 493	1.01 520	0.71 457	0.65 533	0.84 562	0.34 342	0.19 464	0.15 465	0.14 176	0.12 202	0.15 284	0.14 311

fff1	0.49 484	0.23 410	0.62 523	0.34 140	0.20 158	0.62 483	0.34 366	1.21 623	1.02 590	0.81 493	1.01 520	0.71 457	0.65 533	0.84 562	0.34 342	0.19 464	0.15 465	0.14 176	0.12 202	0.15 284	0.14 311

ff1	0.49 484	0.26 495	0.49 441	0.37 247	0.25 353	0.55 426	0.37 433	0.68 354	1.04 601	0.73 447	0.96 494	0.71 457	0.53 448	1.01 616	0.88 619	0.16 336	0.10 99	0.25 571	0.21 541	0.16 343	0.16 397

GMStereo_Zeroshot	0.49 484	0.44 628	0.74 588	0.49 572	0.27 437	0.56 441	0.29 255	0.73 406	0.76 431	0.86 533	0.94 480	0.91 553	0.36 331	0.74 508	0.43 448	0.26 592	0.14 432	0.26 590	0.15 329	0.36 639	0.18 444

ToySt	0.49 484	0.27 513	0.75 596	0.40 364	0.27 437	0.64 503	0.49 566	0.84 458	0.77 440	0.60 343	0.83 425	0.88 542	0.66 541	0.70 481	0.56 535	0.16 336	0.17 522	0.21 504	0.20 518	0.21 502	0.19 479

anonymousa	0.49 484	0.20 300	0.42 336	0.38 287	0.23 281	0.91 602	0.35 392	0.75 419	0.62 339	0.85 525	1.54 662	1.06 601	0.66 541	0.51 279	0.43 448	0.16 336	0.13 390	0.19 427	0.21 541	0.16 343	0.14 311

hknet	0.49 484	0.25 478	0.51 470	0.45 519	0.29 493	0.77 560	0.40 490	0.94 500	0.83 480	0.75 454	0.80 406	0.97 571	0.61 503	0.73 500	0.45 475	0.18 429	0.14 432	0.22 520	0.19 491	0.18 416	0.18 444

psmg	0.49 484	0.25 478	0.43 351	0.41 402	0.28 462	0.85 594	0.43 526	0.99 520	0.76 431	0.91 568	0.94 480	0.76 497	0.54 460	0.64 430	0.43 448	0.20 494	0.15 465	0.20 461	0.20 518	0.18 416	0.18 444

DRaft	0.49 484	0.17 157	0.47 407	0.37 247	0.25 353	0.58 453	0.40 490	0.65 323	0.85 493	1.02 619	1.75 676	0.50 331	0.82 614	0.63 415	0.40 424	0.13 126	0.11 241	0.16 273	0.16 368	0.14 216	0.15 346

GrayStereo	0.49 484	0.19 248	0.42 336	0.46 541	0.28 462	0.53 412	0.67 642	0.69 363	0.63 350	1.02 619	1.47 656	0.78 505	0.76 590	0.56 322	0.33 325	0.14 192	0.12 314	0.17 323	0.17 428	0.15 284	0.29 603

GwcNet-RSSM	0.49 484	0.24 452	0.42 336	0.40 364	0.23 281	0.55 426	0.38 455	0.93 495	0.93 550	0.71 430	1.16 592	0.86 531	0.60 497	0.62 401	0.66 565	0.21 513	0.14 432	0.19 427	0.20 518	0.16 343	0.15 346

UCFNet_RVC	0.49 484	0.26 495	0.35 223	0.39 320	0.26 401	0.64 503	0.36 415	1.15 598	0.84 485	0.67 403	0.88 461	0.88 542	0.59 493	0.58 357	0.45 475	0.24 572	0.17 522	0.27 604	0.27 624	0.25 566	0.23 555

iResNet	0.49 484	0.29 539	0.79 608	0.42 450	0.21 191	0.61 475	0.40 490	0.82 449	0.99 576	0.87 541	1.12 568	0.69 448	0.53 448	0.78 534	0.51 512	0.15 275	0.11 241	0.14 176	0.12 202	0.17 385	0.15 346

MWDA-net	0.50 500	0.23 410	0.58 509	0.41 402	0.30 512	0.78 564	0.48 559	0.83 454	0.86 498	0.98 602	0.85 441	0.72 466	0.81 609	0.75 514	0.42 438	0.19 464	0.13 390	0.18 379	0.18 458	0.19 455	0.21 525

PStereo	0.50 500	0.75 685	0.42 336	0.37 247	0.28 462	0.55 426	0.46 543	0.54 238	0.88 512	0.53 318	0.33 160	0.51 337	0.51 438	0.78 534	0.67 568	0.51 695	0.25 628	0.30 631	0.27 624	0.59 694	0.49 692

CFNet_ucs	0.50 500	0.24 452	0.55 495	0.38 287	0.31 536	0.58 453	0.33 347	0.98 518	0.93 550	0.88 551	1.19 600	0.80 516	0.49 423	0.63 415	0.43 448	0.21 513	0.15 465	0.26 590	0.18 458	0.26 574	0.22 547

NINENet	0.50 500	0.29 539	0.51 470	0.45 519	0.32 553	0.70 530	0.34 366	1.10 571	0.88 512	0.80 480	0.94 480	0.65 430	0.49 423	0.73 500	0.51 512	0.22 541	0.20 582	0.25 571	0.18 458	0.22 527	0.21 525

AACVNet	0.50 500	0.23 410	0.49 441	0.46 541	0.29 493	0.52 404	0.38 455	0.90 485	0.55 318	0.81 493	1.03 534	1.00 581	0.70 568	0.83 557	0.54 528	0.21 513	0.18 547	0.24 558	0.18 458	0.23 544	0.20 505

CrosDoStereo	0.50 500	0.18 200	0.45 376	0.38 287	0.24 319	0.40 318	1.18 708	0.67 344	0.86 498	0.94 583	1.37 634	0.63 411	0.77 597	0.65 437	0.45 475	0.15 275	0.12 314	0.17 323	0.18 458	0.14 216	0.14 311

DeepStereo_LL	0.50 500	0.18 200	0.45 376	0.38 287	0.24 319	0.40 318	1.18 708	0.67 344	0.86 498	0.94 583	1.37 634	0.63 411	0.77 597	0.65 437	0.45 475	0.15 275	0.12 314	0.17 323	0.18 458	0.14 216	0.14 311

THIR-Stereo	0.50 500	0.18 200	0.45 376	0.38 287	0.23 281	0.75 553	0.67 642	0.66 334	0.87 508	1.02 619	1.40 640	0.72 466	0.76 590	0.62 401	0.42 438	0.15 275	0.11 241	0.17 323	0.18 458	0.14 216	0.15 346

AdaStereo	0.50 500	0.32 559	0.47 407	0.48 557	0.25 353	0.67 520	0.32 335	1.17 611	0.88 512	0.75 454	0.99 514	0.75 489	0.49 423	0.67 457	0.46 486	0.27 602	0.12 314	0.28 612	0.18 458	0.23 544	0.18 444
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.
SMFormer	0.51 509	0.23 410	0.62 523	0.34 140	0.20 158	0.62 483	0.34 366	1.21 623	1.02 590	0.81 493	1.01 520	0.71 457	0.65 533	0.84 562	0.55 533	0.19 464	0.15 465	0.18 379	0.16 368	0.18 416	0.18 444

tta	0.51 509	0.23 410	0.62 523	0.34 140	0.20 158	0.62 483	0.34 366	1.21 623	1.02 590	0.81 493	1.01 520	0.71 457	0.65 533	0.84 562	0.55 533	0.19 464	0.15 465	0.18 379	0.16 368	0.15 284	0.14 311

DAS	0.51 509	0.25 478	0.60 517	0.48 557	0.31 536	0.58 453	0.41 506	0.83 454	0.97 567	0.89 555	1.12 568	0.70 453	0.75 587	0.82 549	0.43 448	0.17 393	0.13 390	0.18 379	0.15 329	0.20 476	0.18 444

SepStereo	0.51 509	0.25 478	0.60 517	0.48 557	0.31 536	0.58 453	0.41 506	0.83 454	0.97 567	0.89 555	1.12 568	0.70 453	0.75 587	0.93 602	0.43 448	0.17 393	0.13 390	0.18 379	0.15 329	0.20 476	0.18 444

acv_ft	0.51 509	0.23 410	0.56 501	0.44 494	0.28 462	0.86 597	0.39 477	0.91 490	0.80 462	0.97 597	0.96 494	0.79 507	0.59 493	0.63 415	0.87 615	0.17 393	0.15 465	0.16 273	0.15 329	0.17 385	0.15 346

DMCA-RVC	0.51 509	0.30 549	0.59 511	0.50 586	0.32 553	0.54 419	0.38 455	0.86 465	0.68 379	0.94 583	0.86 445	0.91 553	0.68 551	0.70 481	0.59 544	0.23 559	0.18 547	0.31 632	0.23 576	0.26 574	0.19 479

CFNet	0.51 509	0.29 539	0.46 393	0.41 402	0.27 437	0.70 530	0.32 335	1.13 585	1.00 583	0.72 441	1.07 555	0.85 526	0.60 497	0.76 519	0.52 519	0.19 464	0.14 432	0.23 541	0.23 576	0.21 502	0.16 397

HSM	0.51 509	0.24 452	0.41 315	0.39 320	0.24 319	0.75 553	0.40 490	1.22 631	0.75 422	0.81 493	0.91 472	1.21 634	0.69 555	0.87 575	0.46 486	0.17 393	0.13 390	0.17 323	0.14 294	0.17 385	0.17 423

MWSP-net	0.52 517	0.23 410	0.54 489	0.45 519	0.30 512	0.70 530	0.81 677	1.02 539	0.92 543	0.75 454	0.78 392	0.91 553	0.73 579	0.62 401	0.52 519	0.19 464	0.15 465	0.19 427	0.18 458	0.21 502	0.22 547

RT-IGEV	0.52 517	0.19 248	0.59 511	0.40 364	0.25 353	0.79 568	0.62 628	1.15 598	0.74 417	0.89 555	0.99 514	1.18 633	0.61 503	0.65 437	0.31 301	0.19 464	0.13 390	0.17 323	0.13 250	0.15 284	0.20 505

DDVS	0.52 517	0.30 549	0.56 501	0.41 402	0.31 536	0.71 536	0.34 366	0.91 490	0.67 372	0.85 525	0.89 465	1.12 620	0.46 407	0.86 573	0.60 546	0.22 541	0.16 501	0.22 520	0.18 458	0.25 566	0.26 578

UGAM	0.52 517	0.22 388	0.46 393	0.45 519	0.25 353	0.41 338	0.52 590	0.62 296	1.16 637	0.76 462	1.13 575	1.32 652	0.57 476	1.00 615	0.53 523	0.17 393	0.14 432	0.25 571	0.21 541	0.15 284	0.13 260

test_sample7	0.52 517	0.29 539	0.50 455	0.36 221	0.27 437	0.62 483	0.41 506	1.06 556	0.88 512	0.92 576	0.86 445	0.85 526	0.69 555	0.68 468	0.50 502	0.26 592	0.20 582	0.27 604	0.26 617	0.27 585	0.24 564

ac_64	0.52 517	0.22 388	0.50 455	0.45 519	0.28 462	0.80 574	0.45 539	1.02 539	0.61 335	0.91 568	0.83 425	1.07 606	0.68 551	0.74 508	0.70 576	0.21 513	0.18 547	0.20 461	0.19 491	0.18 416	0.15 346

iResNetv2_ROB	0.52 517	0.27 513	0.69 565	0.38 287	0.25 353	0.62 483	0.35 392	1.17 611	1.01 587	0.99 606	1.06 551	0.88 542	0.67 544	0.66 446	0.39 416	0.19 464	0.13 390	0.15 232	0.11 161	0.18 416	0.16 397

iResNet_ROB	0.52 517	0.21 347	0.53 483	0.37 247	0.21 191	0.61 475	0.29 255	1.51 693	1.32 669	0.90 563	1.02 529	0.80 516	0.62 510	0.76 519	0.43 448	0.16 336	0.12 314	0.13 119	0.09 15	0.15 284	0.18 444

coex_refinement	0.53 525	0.21 347	0.39 290	0.44 494	0.30 512	0.76 559	0.39 477	1.09 568	0.90 531	0.85 525	1.12 568	1.00 581	0.56 473	0.63 415	0.81 599	0.21 513	0.13 390	0.16 273	0.16 368	0.20 476	0.21 525

ITSA-stereo	0.53 525	0.28 527	0.52 476	0.40 364	0.23 281	0.56 441	0.34 366	1.24 643	1.24 652	0.80 480	0.81 413	0.72 466	0.58 486	0.82 549	0.65 562	0.21 513	0.17 522	0.23 541	0.21 541	0.22 527	0.26 578

mmx	0.53 525	0.26 495	0.49 441	0.37 247	0.25 353	0.55 426	0.37 433	1.16 606	1.03 595	0.73 447	0.96 494	0.71 457	0.53 448	1.01 616	0.88 619	0.20 494	0.15 465	0.25 571	0.21 541	0.22 527	0.20 505

xxx	0.53 525	0.26 495	0.49 441	0.37 247	0.25 353	0.55 426	0.37 433	1.16 606	1.03 595	0.73 447	0.96 494	0.71 457	0.53 448	1.01 616	0.88 619	0.20 494	0.15 465	0.25 571	0.21 541	0.22 527	0.20 505

AASNet	0.53 525	0.25 478	0.52 476	0.49 572	0.32 553	0.74 547	0.40 490	1.50 690	0.86 498	0.86 533	0.92 476	0.64 417	0.59 493	0.59 375	0.79 594	0.23 559	0.19 567	0.20 461	0.16 368	0.21 502	0.19 479

LMCR-Stereo	0.53 525	0.30 549	0.53 483	0.58 655	0.30 512	0.83 590	0.36 415	1.19 616	0.76 431	0.88 551	1.04 540	0.56 359	0.62 510	0.82 549	0.67 568	0.19 464	0.15 465	0.19 427	0.14 294	0.23 544	0.17 423

RAFT + AFF	0.53 525	0.29 539	0.75 596	0.51 602	0.32 553	0.63 495	0.60 621	1.00 525	0.91 538	0.78 472	0.87 453	0.83 521	0.58 486	0.80 543	0.47 493	0.17 393	0.20 582	0.23 541	0.22 559	0.18 416	0.18 444

UPFNet	0.53 525	0.24 452	0.51 470	0.45 519	0.38 603	0.84 593	0.49 566	0.99 520	0.75 422	0.87 541	0.88 461	0.86 531	0.64 527	0.80 543	0.71 581	0.20 494	0.20 582	0.20 461	0.20 518	0.19 455	0.15 346

RASNet	0.53 525	0.22 388	0.52 476	0.38 287	0.22 226	0.68 523	0.38 455	0.97 515	0.88 512	0.73 447	1.04 540	1.03 592	0.92 640	0.90 586	0.86 609	0.16 336	0.14 432	0.14 176	0.17 428	0.15 284	0.13 260

HSM-Net_RVC	0.53 525	0.22 388	0.35 223	0.37 247	0.21 191	0.85 594	0.37 433	1.23 636	0.93 550	0.90 563	1.15 587	1.26 639	0.63 516	0.72 493	0.48 497	0.17 393	0.13 390	0.16 273	0.15 329	0.17 385	0.15 346
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NLCA_NET_v2_RVC	0.53 525	0.32 559	0.64 538	0.44 494	0.30 512	0.66 515	0.44 536	1.04 547	0.88 512	0.91 568	0.91 472	0.99 577	0.60 497	0.68 468	0.60 546	0.21 513	0.17 522	0.22 520	0.22 559	0.21 502	0.21 525
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DeepPruner_ROB	0.53 525	0.34 573	0.59 511	0.41 402	0.30 512	0.50 393	0.43 526	1.19 616	0.70 387	0.85 525	1.05 544	0.86 531	0.55 466	0.84 562	0.51 512	0.29 620	0.23 610	0.22 520	0.22 559	0.26 574	0.25 572

MEA-ACV	0.54 537	0.23 410	0.61 519	0.41 402	0.28 462	0.71 536	0.43 526	1.18 614	0.88 512	0.85 525	0.94 480	1.04 594	0.85 622	0.73 500	0.57 538	0.18 429	0.17 522	0.20 461	0.24 592	0.18 416	0.21 525

rvit_105_1	0.54 537	0.40 614	0.76 601	0.58 655	0.37 593	0.59 465	0.68 647	0.70 379	0.94 557	0.82 502	0.69 346	0.73 479	0.58 486	0.78 534	0.54 528	0.32 643	0.29 654	0.31 632	0.34 661	0.23 544	0.20 505

UNet	0.54 537	0.26 495	0.66 550	0.44 494	0.40 614	0.99 621	0.41 506	0.98 518	0.75 422	0.83 514	0.89 465	1.04 594	0.72 576	0.73 500	0.62 553	0.19 464	0.14 432	0.20 461	0.17 428	0.20 476	0.17 423

1111x	0.55 540	0.22 388	0.46 393	0.38 287	0.20 158	0.66 515	0.43 526	1.23 636	0.99 576	0.71 430	0.99 514	0.95 566	0.69 555	0.90 586	1.08 657	0.18 429	0.17 522	0.18 379	0.19 491	0.20 476	0.18 444

ADLNet2	0.55 540	0.25 478	0.65 544	0.47 549	0.30 512	0.83 590	0.50 571	1.05 552	0.95 563	0.80 480	0.98 509	0.99 577	0.69 555	0.77 529	0.73 584	0.20 494	0.16 501	0.17 323	0.18 458	0.21 502	0.21 525

GEStereo_RVC	0.55 540	0.29 539	0.63 533	0.49 572	0.31 536	0.70 530	0.54 599	1.22 631	0.92 543	0.82 502	0.85 441	0.85 526	0.63 516	0.90 586	0.65 562	0.24 572	0.16 501	0.19 427	0.16 368	0.21 502	0.22 547

ADLNet	0.55 540	0.27 513	0.51 470	0.44 494	0.35 581	0.78 564	0.46 543	1.08 564	0.86 498	0.99 606	0.98 509	0.92 559	0.63 516	0.69 474	0.81 599	0.22 541	0.16 501	0.22 520	0.22 559	0.21 502	0.21 525

MMNet	0.55 540	0.25 478	0.61 519	0.43 473	0.34 574	1.07 635	0.39 477	0.87 472	0.91 538	0.91 568	0.93 479	0.86 531	0.76 590	0.81 546	0.76 589	0.15 275	0.14 432	0.18 379	0.19 491	0.20 476	0.16 397

delet	0.55 540	0.24 452	0.55 495	0.44 494	0.33 565	1.07 635	0.50 571	1.00 525	0.86 498	0.85 525	0.96 494	0.90 551	0.63 516	0.83 557	0.74 587	0.18 429	0.18 547	0.20 461	0.21 541	0.16 343	0.15 346

psm_up	0.55 540	0.26 495	0.47 407	0.49 572	0.32 553	0.65 513	0.56 610	1.04 547	0.82 475	0.82 502	0.88 461	1.01 585	0.94 646	0.74 508	0.61 550	0.21 513	0.25 628	0.26 590	0.23 576	0.21 502	0.20 505

hitnet-ft	0.55 540	0.27 513	0.39 290	0.41 402	0.28 462	0.78 564	0.40 490	0.92 493	0.90 531	0.82 502	1.01 520	1.13 626	0.70 568	0.78 534	0.67 568	0.28 613	0.20 582	0.28 612	0.22 559	0.29 593	0.26 578

DSFCA	0.55 540	0.25 478	0.62 523	0.40 364	0.36 586	0.74 547	0.52 590	1.04 547	0.82 475	1.06 634	0.84 431	0.89 546	0.63 516	0.99 612	0.58 539	0.25 582	0.21 592	0.21 504	0.21 541	0.21 502	0.19 479

FADNet_RVC	0.55 540	0.37 591	1.17 661	0.44 494	0.31 536	0.56 441	0.34 366	1.06 556	0.88 512	0.67 403	0.90 469	0.61 401	0.65 533	0.93 602	0.70 576	0.21 513	0.18 547	0.26 590	0.23 576	0.31 609	0.28 596

STTStereo	0.55 540	0.37 591	0.76 601	0.44 494	0.31 536	0.60 472	0.44 536	0.96 511	0.86 498	0.99 606	0.90 469	0.96 569	0.58 486	0.71 487	0.61 550	0.25 582	0.23 610	0.26 590	0.32 656	0.24 557	0.23 555

Selective-IGEV-i16pc	0.56 551	0.20 300	1.13 653	0.40 364	0.31 536	2.00 707	0.66 639	0.68 354	1.11 626	0.51 306	0.81 413	0.68 443	0.36 331	0.67 457	0.40 424	0.31 631	0.17 522	0.17 323	0.18 458	0.19 455	0.20 505

ISRNet	0.56 551	0.24 452	0.66 550	0.56 647	0.36 586	0.44 359	0.25 167	0.82 449	0.84 485	1.07 637	1.25 612	0.91 553	0.60 497	0.66 446	0.58 539	0.35 662	0.26 636	0.36 654	0.33 659	0.30 602	0.42 668

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 551	3.08 748	2.43 714	0.31 58	0.18 78	0.29 155	0.20 53	0.37 85	0.32 141	0.28 141	0.24 71	0.18 25	0.18 45	0.31 64	0.22 93	1.09 722	0.08 2	0.17 323	0.16 368	0.14 216	0.97 720

CSP-Net	0.56 551	0.27 513	0.49 441	0.41 402	0.28 462	1.22 663	0.50 571	1.23 636	0.72 400	0.95 591	0.95 490	0.89 546	0.62 510	0.83 557	0.62 553	0.26 592	0.17 522	0.17 323	0.17 428	0.18 416	0.17 423

FTStereo	0.56 551	0.20 300	0.37 255	0.41 402	0.25 353	0.40 318	0.79 675	0.66 334	0.43 246	1.09 643	3.27 719	0.70 453	0.73 579	0.55 309	0.33 325	0.14 192	0.13 390	0.19 427	0.17 428	0.15 284	0.30 612

RAFT-RH_RVC	0.56 551	0.17 157	0.41 315	0.37 247	0.23 281	0.57 447	0.24 155	0.60 283	0.70 387	1.19 657	3.94 731	0.56 359	0.38 347	0.65 437	0.36 379	0.13 126	0.11 241	0.20 461	0.14 294	0.12 109	0.13 260

HGLStereo	0.56 551	0.28 527	0.57 505	0.50 586	0.37 593	0.80 574	0.45 539	1.02 539	0.78 451	0.86 533	1.14 581	0.89 546	0.82 614	0.76 519	0.73 584	0.21 513	0.20 582	0.19 427	0.18 458	0.19 455	0.21 525

FADNet-RVC-Resample	0.56 551	0.33 568	1.16 656	0.49 572	0.34 574	0.71 536	0.43 526	1.01 535	0.93 550	0.82 502	0.87 453	0.74 486	0.67 544	0.73 500	0.45 475	0.18 429	0.18 547	0.26 590	0.27 624	0.26 574	0.27 589

DualNet (step1)	0.57 559	0.36 584	0.72 579	0.38 287	0.30 512	0.71 536	0.43 526	1.06 556	0.88 512	0.92 576	0.86 445	0.85 526	0.69 555	0.68 468	0.50 502	0.41 677	0.20 582	0.40 667	0.41 682	0.36 639	0.33 631

LL-Strereo	0.57 559	0.27 513	0.68 559	0.48 557	0.34 574	0.39 312	0.48 559	0.94 500	0.97 567	0.83 514	0.78 392	1.10 616	1.18 675	1.33 668	0.49 500	0.17 393	0.14 432	0.22 520	0.19 491	0.16 343	0.17 423

CRFU-Net	0.57 559	0.27 513	0.57 505	0.46 541	0.30 512	1.20 661	0.52 590	1.10 571	0.56 326	1.00 611	0.98 509	1.06 601	0.79 604	0.81 546	0.71 581	0.21 513	0.19 567	0.18 379	0.16 368	0.18 416	0.19 479

TDLM	0.57 559	0.33 568	0.49 441	0.51 602	0.30 512	0.66 515	0.73 667	1.03 544	1.01 587	0.82 502	1.10 563	0.84 524	0.70 568	0.86 573	0.58 539	0.28 613	0.17 522	0.25 571	0.22 559	0.26 574	0.19 479

CVANet_RVC	0.57 559	0.33 568	0.44 363	0.47 549	0.32 553	0.67 520	0.61 626	1.05 552	0.93 550	0.85 525	1.04 540	1.01 585	0.73 579	0.83 557	0.52 519	0.29 620	0.19 567	0.27 604	0.25 602	0.31 609	0.21 525

AANet_RVC	0.57 559	0.32 559	0.54 489	0.45 519	0.27 437	0.57 447	0.48 559	1.00 525	1.28 664	0.86 533	1.33 628	0.87 537	0.58 486	1.07 629	0.75 588	0.18 429	0.12 314	0.15 232	0.13 250	0.18 416	0.18 444

NOSS_ROB	0.57 559	0.39 609	0.39 290	0.44 494	0.30 512	0.73 546	0.54 599	1.03 544	1.08 622	0.67 403	0.87 453	0.76 497	0.57 476	0.77 529	0.47 493	0.38 670	0.38 690	0.44 676	0.42 686	0.37 644	0.34 639

ssnet_v2	0.58 566	0.28 527	0.56 501	0.43 473	0.29 493	0.95 611	0.59 618	1.13 585	0.99 576	0.93 580	0.80 406	0.99 577	0.64 527	0.82 549	0.94 635	0.25 582	0.22 600	0.23 541	0.24 592	0.20 476	0.19 479

dad	0.58 566	0.50 644	0.64 538	0.43 473	0.30 512	0.59 465	0.36 415	0.78 435	1.25 658	1.01 616	1.17 594	1.15 630	0.53 448	0.68 468	0.50 502	0.35 662	0.23 610	0.37 659	0.21 541	0.29 593	0.20 505

SACVNet	0.58 566	0.34 573	0.55 495	0.55 644	0.36 586	0.63 495	0.48 559	1.13 585	0.77 440	1.02 619	1.06 551	1.02 590	0.74 583	0.90 586	0.51 512	0.27 602	0.21 592	0.25 571	0.24 592	0.29 593	0.36 646

pcwnet_v2	0.58 566	0.28 527	0.84 613	0.45 519	0.35 581	0.61 475	0.35 392	1.27 651	1.21 647	0.99 606	1.27 615	0.72 466	0.58 486	0.67 457	0.48 497	0.27 602	0.21 592	0.24 558	0.23 576	0.29 593	0.29 603

PS-NSSS	0.58 566	0.44 628	0.62 523	0.42 450	0.33 565	0.66 515	0.58 615	1.02 539	0.86 498	0.77 468	1.28 617	0.72 466	0.64 527	0.82 549	0.59 544	0.31 631	0.26 636	0.40 667	0.27 624	0.33 622	0.26 578

StereoDRNet-Refined	0.58 566	0.32 559	0.54 489	0.46 541	0.30 512	0.96 614	0.40 490	1.00 525	0.94 557	1.12 648	1.08 558	0.96 569	0.67 544	0.90 586	0.89 629	0.17 393	0.13 390	0.22 520	0.21 541	0.20 476	0.19 479
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	0.58 566	0.28 527	0.47 407	0.49 572	0.32 553	0.77 560	0.50 571	0.99 520	0.92 543	1.04 628	1.14 581	1.21 634	0.69 555	0.88 578	0.69 573	0.20 494	0.20 582	0.22 520	0.22 559	0.21 502	0.18 444

CBFPSM	0.59 573	0.22 388	1.31 677	0.38 287	0.27 437	1.12 648	0.65 636	0.79 439	0.82 475	0.80 480	0.81 413	1.35 661	0.87 628	0.67 457	0.76 589	0.16 336	0.15 465	0.15 232	0.16 368	0.17 385	0.22 547

HBP-ISP	0.59 573	0.45 632	0.43 351	0.45 519	0.33 565	0.70 530	0.28 246	1.11 577	1.00 583	0.83 514	1.18 596	0.65 430	0.68 551	0.88 578	0.52 519	0.35 662	0.38 690	0.47 682	0.41 682	0.38 648	0.31 622

CBMV_ROB	0.59 573	0.37 591	0.38 268	0.39 320	0.28 462	0.74 547	0.28 246	1.00 525	0.98 571	0.94 583	1.25 612	0.81 519	0.78 602	0.87 575	0.50 502	0.36 666	0.37 688	0.43 673	0.40 677	0.33 622	0.30 612

zzzzzzz1	0.60 576	0.31 554	4.33 730	0.42 450	0.26 401	0.44 359	0.39 477	0.73 406	0.77 440	0.51 306	0.70 350	0.72 466	0.48 418	0.60 381	0.42 438	0.14 192	0.12 314	0.17 323	0.16 368	0.18 416	0.14 311

noway7	0.60 576	0.29 539	4.94 732	0.43 473	0.23 281	0.44 359	0.33 347	0.73 406	0.73 407	0.51 306	0.51 262	0.75 489	0.52 442	0.43 199	0.37 398	0.14 192	0.11 241	0.16 273	0.14 294	0.16 343	0.13 260

FADNet-RVC	0.60 576	0.53 659	1.14 655	0.46 541	0.39 609	0.61 475	0.39 477	1.12 583	0.87 508	0.70 423	0.84 431	1.04 594	0.55 466	0.94 609	0.69 573	0.26 592	0.25 628	0.28 612	0.28 632	0.31 609	0.31 622

NVstereo2D	0.60 576	0.30 549	0.75 596	0.48 557	0.43 634	0.89 599	0.48 559	1.05 552	1.15 636	0.66 398	0.86 445	0.88 542	0.70 568	0.99 612	0.65 562	0.32 643	0.15 465	0.28 612	0.20 518	0.40 651	0.36 646

FADNet	0.61 580	0.51 648	1.10 649	0.45 519	0.44 641	0.65 513	0.41 506	1.19 616	1.05 605	0.70 423	0.84 431	0.98 575	0.66 541	0.82 549	0.50 502	0.29 620	0.30 659	0.27 604	0.30 640	0.46 670	0.35 644

ACV-stereo	0.62 581	0.34 573	1.00 638	0.43 473	0.31 536	1.20 661	0.40 490	0.75 419	0.83 480	0.64 376	0.77 380	2.10 700	1.03 660	0.81 546	0.64 560	0.21 513	0.17 522	0.18 379	0.18 458	0.21 502	0.21 525

SGM-Forest	0.62 581	0.32 559	0.39 290	0.43 473	0.30 512	1.02 625	0.55 604	1.09 568	1.05 605	1.06 634	1.18 596	1.10 616	0.67 544	0.88 578	0.62 553	0.31 631	0.33 680	0.33 644	0.30 640	0.30 602	0.28 596
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 583	0.28 527	0.99 637	0.40 364	0.30 512	1.03 628	0.56 610	1.10 571	0.99 576	0.97 597	1.22 603	1.06 601	0.69 555	1.07 629	0.95 638	0.19 464	0.11 241	0.16 273	0.13 250	0.22 527	0.21 525

fast-acv-ft	0.64 584	0.30 549	0.73 583	0.45 519	0.34 574	1.17 657	0.49 566	0.86 465	0.98 571	1.02 619	1.36 631	1.29 644	0.85 622	0.76 519	0.81 599	0.21 513	0.23 610	0.23 541	0.23 576	0.21 502	0.20 505

StereoDRNet	0.64 584	0.33 568	0.68 559	0.51 602	0.43 634	1.03 628	0.53 595	1.47 686	0.99 576	1.10 645	0.87 453	1.07 606	0.71 572	0.82 549	0.88 619	0.23 559	0.19 567	0.25 571	0.23 576	0.27 585	0.19 479

PSMNet_ROB	0.64 584	0.37 591	0.65 544	0.56 647	0.42 627	0.97 616	0.83 679	1.21 623	0.92 543	0.79 477	1.02 529	1.08 608	0.63 516	0.82 549	0.91 633	0.29 620	0.20 582	0.31 632	0.31 648	0.26 574	0.23 555

CBMV	0.64 584	0.35 579	0.41 315	0.42 450	0.25 353	1.01 623	0.77 671	1.13 585	1.09 624	1.17 653	1.22 603	1.04 594	0.75 587	0.88 578	0.63 557	0.28 613	0.30 659	0.34 647	0.30 640	0.26 574	0.26 578
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
z-ln-s-r	0.66 588	0.36 584	1.30 676	0.39 320	0.26 401	0.57 447	0.63 630	0.80 443	1.03 595	0.80 480	1.43 647	0.91 553	0.76 590	1.08 632	1.87 702	0.16 336	0.12 314	0.17 323	0.14 294	0.20 476	0.16 397

TCMNet	0.66 588	0.39 609	0.98 636	0.59 659	0.61 688	0.96 614	0.55 604	1.05 552	0.90 531	0.84 521	1.14 581	0.89 546	0.65 533	0.85 568	1.01 650	0.26 592	0.26 636	0.31 632	0.28 632	0.32 615	0.29 603

YMNet	0.66 588	0.38 601	0.90 626	0.52 618	0.46 654	1.08 639	0.49 566	1.00 525	0.77 440	1.18 655	1.29 621	1.12 620	0.74 583	0.85 568	0.86 609	0.27 602	0.31 668	0.25 571	0.25 602	0.24 557	0.23 555

YMNet_1	0.66 588	0.38 601	0.90 626	0.52 618	0.46 654	1.08 639	0.49 566	1.00 525	0.77 440	1.18 655	1.29 621	1.12 620	0.74 583	0.85 568	0.86 609	0.27 602	0.31 668	0.25 571	0.25 602	0.24 557	0.23 555

DRN-Test	0.66 588	0.32 559	0.66 550	0.50 586	0.39 609	1.15 652	0.61 626	1.49 689	1.01 587	1.12 648	1.08 558	1.06 601	0.69 555	0.77 529	0.94 635	0.23 559	0.17 522	0.26 590	0.25 602	0.25 566	0.21 525

SCION-MonSter	0.67 593	0.40 614	0.95 630	0.54 635	0.44 641	1.30 671	0.42 517	0.91 490	1.06 611	0.79 477	1.13 575	0.74 486	0.67 544	0.76 519	1.43 683	0.19 464	0.19 567	0.45 677	0.42 686	0.30 602	0.26 578

iinet-f	0.67 593	0.26 495	2.15 708	0.39 320	0.31 536	1.19 660	0.56 610	0.84 458	0.84 485	0.80 480	1.17 594	1.05 599	0.84 621	0.71 487	1.21 669	0.20 494	0.18 547	0.17 323	0.15 329	0.20 476	0.20 505

GASNet	0.67 593	0.72 682	0.96 633	0.70 692	0.48 659	0.62 483	0.47 551	1.08 564	1.03 595	0.94 583	0.82 419	0.93 562	0.83 619	1.33 668	0.80 596	0.31 631	0.22 600	0.29 622	0.28 632	0.44 663	0.24 564

FINET	0.67 593	0.42 621	1.00 638	0.46 541	0.43 634	0.83 590	0.89 687	1.08 564	1.50 685	0.87 541	1.14 581	0.71 457	0.68 551	0.92 596	0.70 576	0.36 666	0.30 659	0.26 590	0.24 592	0.35 633	0.33 631

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 593	0.81 692	0.73 583	0.53 628	0.37 593	1.40 676	0.53 595	1.04 547	0.79 460	0.88 551	0.94 480	0.95 566	0.53 448	0.93 602	0.58 539	0.39 672	0.30 659	0.57 697	0.31 648	0.53 684	0.30 612

PA-Net	0.67 593	0.43 623	0.83 612	0.50 586	0.53 672	0.94 608	0.68 647	1.10 571	1.14 635	0.80 480	0.88 461	0.87 537	0.77 597	1.02 621	0.88 619	0.24 572	0.41 697	0.29 622	0.44 688	0.26 574	0.34 639
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GwcNet	0.69 599	0.36 584	1.10 649	0.51 602	0.42 627	1.08 639	0.50 571	1.21 623	1.16 637	1.00 611	1.37 634	1.06 601	0.79 604	0.92 596	0.94 635	0.25 582	0.24 620	0.24 558	0.22 559	0.23 544	0.26 578

NaN_ROB	0.69 599	0.44 628	0.69 565	0.51 602	0.33 565	0.97 616	1.06 702	1.22 631	1.19 643	1.24 667	0.96 494	1.08 608	0.78 602	1.20 649	0.67 568	0.24 572	0.30 659	0.23 541	0.24 592	0.23 544	0.25 572

GANet	0.70 601	0.37 591	0.55 495	0.51 602	0.34 574	0.94 608	0.96 695	1.08 564	0.94 557	1.04 628	1.98 688	1.13 626	0.88 632	1.12 639	0.66 565	0.25 582	0.26 636	0.27 604	0.22 559	0.31 609	0.22 547

DISCO	0.70 601	0.26 495	0.68 559	0.44 494	0.31 536	1.14 650	0.51 587	1.23 636	1.23 650	0.81 493	1.05 544	1.50 676	0.85 622	1.82 699	1.03 651	0.19 464	0.15 465	0.18 379	0.16 368	0.24 557	0.23 555

XPNet_ROB	0.70 601	0.35 579	0.68 559	0.52 618	0.40 614	0.79 568	0.85 685	1.16 606	0.94 557	1.33 674	1.15 587	1.38 663	0.83 619	1.03 623	0.90 631	0.32 643	0.25 628	0.26 590	0.24 592	0.31 609	0.28 596

ETE_ROB	0.70 601	0.49 640	0.73 583	0.56 647	0.36 586	0.79 568	0.87 686	1.14 594	0.93 550	1.19 657	1.18 596	1.39 664	0.82 614	0.99 612	0.80 596	0.26 592	0.21 592	0.31 632	0.26 617	0.33 622	0.34 639

Wz-Net-LNSev	0.71 605	0.51 648	1.36 686	0.50 586	0.41 621	1.15 652	0.69 652	1.21 623	1.07 618	1.02 619	1.12 568	1.08 608	0.87 628	0.89 584	0.89 629	0.24 572	0.22 600	0.21 504	0.19 491	0.26 574	0.26 578

APVNet	0.71 605	0.37 591	0.89 625	0.56 647	0.45 646	1.18 659	0.68 647	1.41 680	0.85 493	0.81 493	1.15 587	1.04 594	0.81 609	1.10 636	1.17 666	0.26 592	0.28 649	0.32 639	0.31 648	0.29 593	0.30 612

Syn2CoEx	0.71 605	0.51 648	0.95 630	0.64 674	0.45 646	0.91 602	0.53 595	1.48 687	1.13 632	0.93 580	1.35 630	1.02 590	0.99 655	0.92 596	0.80 596	0.30 627	0.27 645	0.28 612	0.24 592	0.23 544	0.24 564

DANet	0.71 605	0.45 632	0.91 628	0.59 659	0.40 614	0.81 579	0.40 490	0.97 515	0.84 485	1.20 662	1.22 603	1.33 655	0.88 632	1.16 643	1.24 670	0.27 602	0.23 610	0.31 632	0.25 602	0.35 633	0.32 626
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
RYNet	0.72 609	0.35 579	0.64 538	0.53 628	0.67 694	1.31 672	0.67 642	1.20 621	1.18 641	1.05 630	0.87 453	1.27 641	0.93 645	0.93 602	1.27 674	0.22 541	0.16 501	0.26 590	0.23 576	0.40 651	0.39 660

NCCL2	0.72 609	0.41 619	0.65 544	0.64 674	0.44 641	0.98 620	1.20 710	1.11 577	1.00 583	0.98 602	0.96 494	1.49 675	0.87 628	0.90 586	0.79 594	0.31 631	0.26 636	0.39 664	0.39 674	0.32 615	0.32 626

FAT-Stereo	0.73 611	0.33 568	0.75 596	0.49 572	0.37 593	0.71 536	0.59 618	1.36 672	1.30 667	1.03 627	1.40 640	1.59 685	1.15 671	0.87 575	0.86 609	0.28 613	0.28 649	0.28 612	0.23 576	0.28 589	0.38 657

DStereoRT	0.74 612	0.19 248	0.50 455	0.51 602	0.33 565	1.10 643	0.34 366	0.82 449	0.76 431	0.78 472	1.05 544	0.51 337	0.73 579	0.76 519	0.48 497	0.16 336	0.13 390	3.96 757	1.37 742	0.19 455	0.14 311

S-Stereo	0.74 612	0.35 579	0.96 633	0.56 647	0.45 646	0.82 587	0.60 621	1.24 643	1.60 697	0.96 592	1.41 642	1.12 620	0.94 646	0.80 543	1.04 654	0.26 592	0.31 668	0.28 612	0.25 602	0.32 615	0.47 686

LALA_ROB	0.74 612	0.43 623	0.69 565	0.54 635	0.40 614	1.01 623	0.95 694	1.21 623	1.07 618	1.22 664	1.12 568	1.56 682	0.79 604	1.04 625	0.86 609	0.33 652	0.22 600	0.35 649	0.30 640	0.35 633	0.31 622

DNS	0.75 615	1.52 726	0.28 83	0.28 8	0.17 46	0.18 21	0.23 134	0.48 191	0.27 81	0.26 106	0.34 172	0.30 164	0.23 126	2.70 724	1.46 685	0.16 336	0.13 390	0.16 273	0.09 15	3.27 747	2.57 745

w-ln-seven-2	0.76 616	0.43 623	2.32 710	0.52 618	0.38 603	0.90 601	0.65 636	1.11 577	1.12 631	1.19 657	1.28 617	1.09 612	0.99 655	1.07 629	0.87 615	0.20 494	0.19 567	0.23 541	0.22 559	0.26 574	0.22 547

PSMNet-RUCA	0.76 616	0.75 685	1.08 648	1.01 709	0.90 705	0.69 525	0.50 571	1.11 577	1.03 595	0.78 472	1.11 564	0.80 516	0.72 576	0.88 578	0.63 557	0.53 701	0.27 645	0.76 705	0.46 689	0.66 699	0.47 686

Wz-Net-MNSev	0.76 616	0.40 614	1.34 681	0.50 586	0.40 614	1.44 682	0.83 679	1.15 598	1.16 637	1.25 669	1.20 601	1.13 626	0.81 609	1.16 643	1.00 649	0.22 541	0.19 567	0.24 558	0.23 576	0.28 589	0.26 578

DGSMNet	0.76 616	0.55 661	1.29 675	0.58 655	0.62 689	0.94 608	0.70 657	1.26 649	1.11 626	0.83 514	1.24 610	1.00 581	0.71 572	1.03 623	0.81 599	0.34 658	0.29 654	0.41 671	0.40 677	0.57 690	0.55 699

RP	0.76 616	0.36 584	0.63 533	0.66 682	0.58 685	0.80 574	0.55 604	1.14 594	1.22 649	0.97 597	1.65 667	1.43 669	1.32 685	1.01 616	0.84 604	0.33 652	0.30 659	0.36 654	0.30 640	0.34 628	0.34 639

edge stereo	0.76 616	0.38 601	0.74 588	0.52 618	0.43 634	0.80 574	0.53 595	1.28 654	1.06 611	1.28 670	1.38 639	1.81 690	1.11 668	1.08 632	0.85 608	0.33 652	0.32 674	0.41 671	0.28 632	0.32 615	0.36 646

NCC-stereo	0.78 622	0.40 614	0.76 601	0.61 667	0.67 694	0.81 579	0.69 652	1.54 698	1.11 626	0.90 563	1.36 631	1.33 655	1.16 672	1.19 647	0.88 619	0.31 631	0.30 659	0.37 659	0.48 698	0.33 622	0.33 631

Nwc_Net	0.78 622	0.38 601	0.73 583	0.60 665	0.55 676	1.05 633	0.55 604	1.67 707	1.05 605	0.88 551	1.86 682	1.40 666	1.09 666	1.10 636	0.87 615	0.30 627	0.25 628	0.36 654	0.38 670	0.29 593	0.29 603

Abc-Net	0.78 622	0.40 614	0.76 601	0.61 667	0.67 694	0.81 579	0.69 652	1.54 698	1.11 626	0.90 563	1.36 631	1.33 655	1.16 672	1.19 647	0.88 619	0.31 631	0.30 659	0.37 659	0.48 698	0.33 622	0.33 631
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RGC	0.79 625	0.59 666	0.71 574	0.65 679	0.65 692	0.92 607	0.58 615	1.29 655	1.05 605	1.07 637	1.45 653	1.47 673	1.03 660	1.21 653	0.88 619	0.32 643	0.30 659	0.48 687	0.40 677	0.37 644	0.37 651

stereogan	0.80 626	0.31 554	0.71 574	0.59 659	0.50 663	1.72 699	0.48 559	1.35 669	1.37 672	1.00 611	1.46 655	1.56 682	0.95 649	1.29 663	0.84 604	0.28 613	0.29 654	0.29 622	0.25 602	0.38 648	0.38 657

ADCRef	0.80 626	0.43 623	1.32 679	0.50 586	0.45 646	1.07 635	0.51 587	1.07 560	0.98 571	1.17 653	1.42 644	0.87 537	0.91 635	0.85 568	3.19 723	0.18 429	0.16 501	0.23 541	0.23 576	0.22 527	0.21 525

GANetREF_RVC	0.80 626	0.75 685	0.86 619	0.66 682	0.42 627	1.15 652	0.98 696	1.14 594	1.19 643	1.01 616	1.02 529	1.10 616	0.90 634	1.15 641	0.76 589	0.48 690	0.39 694	0.57 697	0.38 670	0.63 697	0.46 681
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
AF-Net	0.81 629	0.39 609	0.68 559	0.64 674	0.54 674	0.91 602	0.51 587	1.61 703	1.31 668	0.96 592	2.02 690	1.46 670	1.26 683	1.11 638	0.99 645	0.32 643	0.24 620	0.39 664	0.27 624	0.30 602	0.25 572

DNSM	0.82 630	1.54 727	0.27 63	0.30 27	0.17 46	0.27 119	0.25 167	0.49 197	0.25 68	0.34 195	0.36 190	0.29 149	0.26 172	2.84 726	1.96 705	0.16 336	0.12 314	0.12 60	0.10 94	3.66 750	2.58 746

SQANet	0.82 630	0.74 684	0.67 554	1.13 714	0.98 713	1.11 644	0.47 551	1.07 560	0.83 480	0.91 568	1.05 544	1.03 592	0.74 583	1.01 616	0.64 560	0.61 705	0.24 620	1.03 715	0.35 665	1.18 717	0.58 700

Anonymous_2	0.82 630	0.44 628	0.63 533	0.40 364	0.43 634	0.80 574	0.52 590	0.72 395	0.77 440	0.71 430	0.60 307	0.87 537	0.76 590	0.75 514	0.58 539	0.52 697	0.54 712	0.54 695	4.82 760	0.56 688	0.40 663

ccnet	0.82 630	0.57 664	0.75 596	0.54 635	0.59 686	1.09 642	0.66 639	1.38 675	0.94 557	1.12 648	1.44 650	1.29 644	0.92 640	0.95 611	1.24 670	0.49 692	0.42 699	0.50 692	0.47 696	0.51 679	0.46 681

psmorigin	0.82 630	0.51 648	2.09 706	0.49 572	0.41 621	0.85 594	0.50 571	1.04 547	0.88 512	1.45 679	1.43 647	1.50 676	1.06 663	1.22 655	0.97 641	0.31 631	0.32 674	0.27 604	0.27 624	0.33 622	0.42 668

STTRV1_RVC	0.82 630	0.59 666	1.16 656	0.67 685	0.81 701	1.11 644	0.63 630	1.30 658	1.11 626	0.98 602	1.33 628	1.08 608	0.95 649	1.26 659	0.87 615	0.55 703	0.25 628	0.43 673	0.39 674	0.58 693	0.40 663

CC-Net-ROB	0.82 630	0.96 704	0.85 614	0.58 655	0.45 646	1.27 669	0.70 657	1.17 611	1.02 590	0.83 514	1.23 608	0.90 551	0.77 597	1.06 626	0.69 573	0.46 686	0.34 682	1.71 723	0.38 670	0.59 694	0.36 646

GCST	0.83 637	1.22 715	0.74 588	1.58 722	1.01 716	1.06 634	0.23 134	0.78 435	0.78 451	0.97 597	0.65 326	0.78 505	0.35 303	0.92 596	0.34 342	0.96 716	0.65 718	1.20 717	0.81 721	0.91 706	0.70 703

aanetorigin	0.83 637	0.56 662	1.87 703	0.49 572	0.38 603	0.56 441	0.66 639	0.70 379	1.00 583	2.42 720	2.02 690	1.31 647	1.18 675	0.93 602	1.13 664	0.20 494	0.18 547	0.20 461	0.19 491	0.27 585	0.30 612

CSAN	0.83 637	0.49 640	0.77 606	0.60 665	0.41 621	1.14 650	1.06 702	1.19 616	1.46 683	1.32 672	1.43 647	1.37 662	1.19 677	1.27 662	0.86 609	0.39 672	0.31 668	0.36 654	0.37 667	0.35 633	0.34 639

SDNR	0.86 640	0.37 591	1.47 692	0.40 364	0.38 603	3.38 732	0.33 347	0.90 485	0.98 571	0.99 606	2.09 693	0.59 389	0.71 572	1.29 663	0.70 576	0.51 695	0.56 714	0.36 654	0.26 617	0.43 662	0.46 681

RTSC	0.87 641	0.48 636	1.23 668	0.52 618	0.37 593	1.13 649	0.50 571	1.34 665	1.79 703	1.51 683	1.24 610	1.12 620	0.81 609	1.62 687	2.16 709	0.25 582	0.19 567	0.23 541	0.24 592	0.30 602	0.31 622

PWC_ROB	0.87 641	0.52 656	1.28 672	0.50 586	0.32 553	0.91 602	0.37 433	1.36 672	1.46 683	1.61 690	2.59 708	1.16 631	1.01 659	1.34 670	1.40 682	0.25 582	0.18 547	0.28 612	0.20 518	0.29 593	0.28 596

UDG	0.88 643	0.82 695	0.67 554	1.00 708	0.96 710	1.02 625	0.57 614	1.13 585	0.99 576	0.90 563	0.97 507	1.31 647	0.99 655	0.85 568	0.84 604	0.54 702	0.32 674	1.77 724	0.40 677	0.94 708	0.66 702

FBW_ROB	0.88 643	0.50 644	0.85 614	0.55 644	0.40 614	1.17 657	0.78 673	1.50 690	1.37 672	1.33 674	1.27 615	1.48 674	1.00 658	2.57 723	0.98 644	0.25 582	0.32 674	0.45 677	0.30 640	0.34 628	0.28 596

XQC	0.89 645	0.65 676	1.31 677	0.67 685	0.52 671	1.22 663	0.68 647	1.26 649	1.52 686	1.14 651	1.11 564	1.28 643	1.04 662	1.40 678	1.77 696	0.38 670	0.24 620	0.37 659	0.31 648	0.53 684	0.47 686

DeepPrunerF	0.89 645	0.52 656	3.43 722	0.68 689	0.81 701	0.72 545	0.72 665	1.22 631	1.99 709	0.93 580	1.01 520	0.87 537	0.86 625	1.08 632	0.95 638	0.34 658	0.28 649	0.43 673	0.39 674	0.30 602	0.32 626

PWCDC_ROB	0.89 645	0.49 640	0.80 610	0.74 696	0.40 614	1.03 628	0.39 477	1.33 663	2.35 725	1.02 619	3.77 726	0.81 519	0.92 640	1.20 649	0.90 631	0.34 658	0.22 600	0.24 558	0.20 518	0.34 628	0.29 603

PASM	0.90 648	0.64 675	1.69 697	0.69 691	0.69 697	0.78 564	0.84 682	1.03 544	1.26 661	1.19 657	1.15 587	1.31 647	0.98 654	1.24 657	1.03 651	0.52 697	0.56 714	0.59 700	0.66 713	0.56 688	0.54 698

Wz-Net-SNSev	0.91 649	0.73 683	2.13 707	0.56 647	0.45 646	0.95 611	1.13 707	1.34 665	1.24 652	1.02 619	1.30 624	1.46 670	0.86 625	1.81 698	1.50 686	0.25 582	0.23 610	0.25 571	0.26 617	0.32 615	0.29 603

MDST_ROB	0.91 649	0.27 513	0.85 614	0.63 673	0.41 621	2.53 715	0.71 663	1.60 701	1.13 632	2.83 727	1.73 673	0.97 571	0.69 555	1.61 686	0.73 584	0.25 582	0.22 600	0.32 639	0.28 632	0.25 566	0.24 564

PDISCO_ROB	0.91 649	0.48 636	1.06 644	0.99 706	0.97 711	1.67 697	0.63 630	1.64 705	1.59 694	1.06 634	1.18 596	1.31 647	0.79 604	1.55 681	0.97 641	0.49 692	0.22 600	0.45 677	0.40 677	0.45 667	0.37 651

SHD	0.93 652	0.50 644	1.18 662	0.59 659	0.46 654	0.97 616	0.48 559	1.70 709	2.15 711	1.58 687	1.37 634	1.42 667	1.19 677	1.31 666	1.60 689	0.31 631	0.26 636	0.32 639	0.33 659	0.40 651	0.42 668

G-Net	0.95 653	0.46 634	1.04 642	0.64 674	0.48 659	2.12 711	0.64 634	1.01 535	0.87 508	1.75 699	2.82 715	1.30 646	1.64 706	1.06 626	0.96 640	0.36 666	0.29 654	0.35 649	0.25 602	0.45 667	0.42 668

DStereoO	0.96 654	0.70 681	0.72 579	0.62 671	0.45 646	0.74 547	0.92 692	1.09 568	1.29 666	1.19 657	1.23 608	0.99 577	1.71 708	1.29 663	0.99 645	2.01 739	0.35 684	0.77 706	0.30 640	1.42 719	0.38 657

w-ln-seven	0.96 654	0.48 636	2.41 713	0.54 635	0.50 663	1.41 678	0.70 657	1.67 707	1.81 704	1.49 680	1.50 657	1.26 639	0.87 628	1.15 641	1.80 700	0.23 559	0.21 592	0.25 571	0.25 602	0.31 609	0.26 578

anonymity	0.97 656	0.89 699	1.05 643	0.92 704	1.03 717	0.97 616	0.81 677	1.29 655	0.91 538	1.07 637	0.98 509	1.00 581	0.95 649	1.02 621	0.92 634	0.96 716	0.95 743	0.90 712	0.91 728	0.92 707	0.94 714

SGM_RVC	0.97 656	0.28 527	0.41 315	0.39 320	0.22 226	1.55 688	0.73 667	1.51 693	1.25 658	2.25 716	1.92 684	2.58 712	1.56 700	2.02 708	1.19 668	0.27 602	0.27 645	0.27 604	0.25 602	0.25 566	0.25 572
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DPSNet	0.99 658	0.42 621	1.88 704	0.53 628	0.41 621	1.59 691	1.26 716	2.21 720	1.43 678	1.10 645	1.11 564	1.46 670	1.95 717	1.34 670	1.26 672	0.34 658	0.25 628	0.25 571	0.21 541	0.46 670	0.37 651

z-mn7	1.00 659	0.50 644	1.70 699	0.53 628	0.36 586	1.75 700	0.71 663	1.22 631	2.28 718	0.96 592	2.54 704	1.42 667	0.95 649	2.19 715	1.54 687	0.22 541	0.19 567	0.21 504	0.20 518	0.27 585	0.25 572

Consistency-Raft	1.01 660	0.81 692	1.24 669	0.84 701	0.97 711	0.81 579	0.84 682	1.30 658	1.59 694	1.05 630	1.68 672	1.12 620	0.91 635	0.92 596	1.11 659	0.65 706	0.74 722	0.79 708	0.90 725	1.06 715	0.79 708

xxxx	1.01 660	0.22 388	0.43 351	0.36 221	0.21 191	0.82 587	0.36 415	1.32 661	0.88 512	0.71 430	0.94 480	0.97 571	0.63 516	0.64 430	10.58 751	0.20 494	0.16 501	0.18 379	0.17 428	0.19 455	0.19 479

test_xeample	1.01 660	0.21 347	0.42 336	0.35 187	0.21 191	0.71 536	0.39 477	1.23 636	0.86 498	0.81 493	1.04 540	0.69 448	0.61 503	0.69 474	10.93 752	0.19 464	0.15 465	0.18 379	0.17 428	0.18 416	0.17 423

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 663	0.57 664	1.51 694	0.67 685	0.50 663	2.57 716	1.66 732	1.20 621	1.43 678	1.38 676	1.57 664	1.33 655	0.92 640	1.64 690	0.88 619	0.37 669	0.39 694	0.46 681	0.60 710	0.41 657	0.40 663

ADCPNet	1.03 664	0.48 636	2.70 715	0.54 635	0.42 627	1.40 676	0.75 669	1.13 585	1.07 618	1.22 664	1.42 644	1.68 687	1.09 666	1.36 675	3.45 727	0.30 627	0.28 649	0.29 622	0.32 656	0.37 644	0.35 644

MSAF-DinoV2	1.04 665	0.38 601	1.32 679	0.54 635	0.29 493	0.89 599	0.72 665	1.52 696	1.24 652	1.05 630	1.41 642	2.98 716	1.49 695	2.74 725	2.83 721	0.22 541	0.14 432	0.20 461	0.22 559	0.32 615	0.32 626

otaku	1.04 665	0.93 701	0.88 621	1.33 720	1.05 719	1.66 695	0.70 657	1.40 679	1.18 641	1.08 641	1.32 627	1.33 655	0.91 635	1.23 656	0.76 589	0.72 709	0.46 709	1.24 718	0.50 703	1.40 718	0.75 704

SuperB	1.04 665	0.37 591	4.81 731	0.43 473	0.31 536	0.99 621	0.46 543	1.02 539	2.09 710	1.09 643	1.09 561	0.75 489	0.81 609	1.06 626	1.76 695	0.19 464	0.15 465	0.17 323	0.15 329	2.82 744	0.26 578

ADCL	1.04 665	0.38 601	1.35 682	0.50 586	0.39 609	1.61 692	0.89 687	1.29 655	1.39 675	1.29 671	1.50 657	1.24 637	1.24 680	1.37 676	4.87 735	0.21 513	0.19 567	0.25 571	0.25 602	0.29 593	0.27 589

test_sample9	1.05 669	0.36 584	0.72 579	0.38 287	0.30 512	0.71 536	0.43 526	1.06 556	0.88 512	0.92 576	0.86 445	0.85 526	0.69 555	1.20 649	1.36 678	0.41 677	8.41 761	0.40 667	0.41 682	0.36 639	0.33 631

DDUNet	1.06 670	2.56 745	0.68 559	1.21 716	1.26 722	1.03 628	0.69 652	1.11 577	0.94 557	0.96 592	1.22 603	1.27 641	0.82 614	0.93 602	0.72 583	0.84 713	0.38 690	1.99 727	0.60 710	1.10 716	0.85 710

ADCP+	1.06 670	0.35 579	1.51 694	0.49 572	0.51 667	1.45 683	0.55 604	1.25 647	1.03 595	1.16 652	1.15 587	1.10 616	1.07 665	1.56 683	6.75 742	0.19 464	0.16 501	0.23 541	0.21 541	0.28 589	0.21 525

Selective-IGEV-i16pb	1.07 672	0.24 452	9.45 740	0.41 402	0.32 553	1.76 701	0.59 618	1.00 525	1.54 689	0.66 398	1.20 601	0.98 575	0.57 476	0.78 534	0.62 553	0.27 602	0.17 522	0.18 379	0.20 518	0.21 502	0.23 555

SAMSARA	1.07 672	0.65 676	1.19 663	1.06 713	0.90 705	1.76 701	1.76 736	1.46 685	1.44 681	1.51 683	1.16 592	2.00 699	1.14 670	1.48 679	1.31 676	0.39 672	0.44 706	0.35 649	0.38 670	0.49 676	0.49 692

SANet	1.07 672	0.41 619	1.06 644	0.48 557	0.30 512	1.41 678	0.94 693	1.42 681	3.36 737	1.58 687	2.43 701	2.33 707	1.70 707	1.34 670	1.07 656	0.28 613	0.24 620	0.26 590	0.23 576	0.34 628	0.30 612

zh-mn7	1.08 675	0.65 676	4.00 726	0.52 618	0.38 603	1.16 656	0.62 628	1.15 598	1.77 702	1.74 698	2.31 694	1.17 632	0.91 635	2.10 710	1.77 696	0.24 572	0.21 592	0.22 520	0.22 559	0.25 566	0.28 596

zh-sn7	1.09 676	0.75 685	3.23 720	0.57 653	0.42 627	1.11 644	0.89 687	1.19 616	1.27 662	1.41 678	1.98 688	1.25 638	1.47 694	1.99 707	2.62 718	0.26 592	0.26 636	0.26 590	0.27 624	0.35 633	0.30 612

Ntro	1.09 676	0.97 707	0.91 628	1.44 721	1.19 721	1.69 698	0.80 676	1.35 669	1.25 658	1.00 611	1.29 621	1.31 647	0.97 653	1.26 659	0.84 604	0.84 713	0.43 704	1.36 719	0.50 703	1.56 720	0.78 706

MFN_U_SF_RVC	1.09 676	0.59 666	1.97 705	0.67 685	0.44 641	1.93 705	0.60 621	1.85 713	1.36 670	1.61 690	1.54 662	1.95 698	1.37 688	1.64 690	1.73 692	0.40 676	0.37 688	0.45 677	0.48 698	0.44 663	0.44 675

AANet	1.13 679	1.01 709	2.99 718	0.44 494	0.37 593	0.91 602	0.54 599	1.27 651	2.31 722	2.35 718	2.37 700	2.22 702	1.53 696	1.18 646	1.43 683	0.32 643	0.23 610	0.28 612	0.25 602	0.35 633	0.33 631

Wz-Net-TNSev	1.14 680	1.06 712	4.32 729	0.49 572	0.42 627	1.51 686	1.11 706	1.48 687	1.40 677	1.22 664	1.26 614	1.58 684	1.43 692	1.76 696	1.70 691	0.32 643	0.31 668	0.26 590	0.30 640	0.41 657	0.41 667

ADCMid	1.14 680	0.52 656	2.23 709	0.53 628	0.43 634	1.07 635	0.75 669	1.23 636	1.05 605	2.15 712	1.44 650	1.50 676	1.43 692	1.56 683	5.01 736	0.26 592	0.24 620	0.29 622	0.31 648	0.37 644	0.33 631

MFMNet_re	1.14 680	0.97 707	1.19 663	0.99 706	0.95 709	1.25 667	1.22 713	1.39 676	1.55 690	1.69 697	1.67 671	1.21 634	1.53 696	1.12 639	0.99 645	0.87 715	0.75 726	0.79 708	0.75 717	0.90 705	0.94 714

WCMA_ROB	1.14 680	0.36 584	0.76 601	0.49 572	0.44 641	1.23 665	0.67 642	1.11 577	1.23 650	2.84 728	3.95 732	3.28 723	1.83 713	1.25 658	0.99 645	0.44 682	0.34 682	0.34 647	0.37 667	0.41 657	0.40 663

AnyNet_C32	1.16 684	0.62 673	2.40 712	0.57 653	0.55 676	1.41 678	1.34 722	1.18 614	1.24 652	1.49 680	1.42 644	1.39 664	1.20 679	1.55 681	4.82 734	0.29 620	0.28 649	0.29 622	0.34 661	0.38 648	0.42 668

222	1.18 685	0.22 388	0.44 363	0.37 247	0.22 226	0.79 568	0.37 433	1.31 660	0.89 528	0.92 576	1.08 558	0.72 466	0.71 572	0.66 446	13.89 755	0.20 494	0.15 465	0.17 323	0.16 368	0.18 416	0.19 479

WZ-Net	1.19 686	0.59 666	4.07 727	0.62 671	0.51 667	1.34 673	1.31 721	1.32 661	1.74 701	1.53 686	1.65 667	1.74 689	1.28 684	2.25 717	2.01 706	0.27 602	0.21 592	0.23 541	0.25 602	0.40 651	0.39 660

MSMD_ROB	1.21 687	0.49 640	0.62 523	0.59 659	0.50 663	1.62 694	0.67 642	1.23 636	1.24 652	2.45 721	3.77 726	3.09 720	2.98 733	1.32 667	0.81 599	0.45 684	0.41 697	0.49 690	0.51 705	0.47 673	0.44 675

pmcnn	1.23 688	0.29 539	0.96 633	0.40 364	0.23 281	0.95 611	0.69 652	1.16 606	1.28 664	1.67 696	2.33 696	11.15 752	0.86 625	0.93 602	0.88 619	0.15 275	0.12 314	0.12 60	0.10 94	0.15 284	0.15 346

NVStereoNet_ROB	1.24 689	0.90 700	1.13 653	0.86 702	0.88 704	1.11 644	0.99 698	1.42 681	1.53 687	1.59 689	2.48 702	2.24 704	1.53 696	1.96 706	1.30 675	0.76 711	0.70 719	0.78 707	1.00 731	0.71 702	0.88 712
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
test_sample8	1.25 690	0.36 584	0.72 579	0.38 287	0.30 512	0.71 536	0.43 526	1.13 585	0.75 422	1.50 682	0.95 490	3.29 724	1.59 702	1.20 649	1.36 678	0.41 677	8.41 761	0.40 667	0.41 682	0.36 639	0.33 631

SPS-STEREO	1.25 690	0.93 701	1.06 644	1.04 711	1.03 717	1.41 678	0.91 691	1.51 693	1.19 643	2.09 710	1.83 679	1.94 697	1.39 689	1.62 687	1.39 681	0.97 718	0.94 742	0.90 712	0.89 724	0.96 710	0.96 717
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PVD	1.28 692	0.67 679	1.28 672	0.74 696	0.62 689	1.50 685	0.84 682	1.99 716	2.96 732	2.18 713	2.36 699	1.85 694	1.95 717	1.92 703	1.94 703	0.39 672	0.36 687	0.49 690	0.37 667	0.51 679	0.64 701

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 693	0.87 698	1.76 701	0.86 702	0.56 679	4.29 737	1.79 737	1.50 690	1.98 708	1.61 690	1.85 681	1.84 692	1.41 690	1.89 701	1.36 678	0.48 690	0.40 696	0.56 696	0.57 708	0.69 700	0.48 689

MeshStereo	1.34 693	0.43 623	0.54 489	0.44 494	0.34 574	1.66 695	0.60 621	1.94 714	1.37 672	4.47 741	3.25 717	4.71 733	1.94 716	1.92 703	1.17 666	0.35 662	0.35 684	0.37 659	0.31 648	0.32 615	0.32 626
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
RainbowNet	1.35 695	1.49 723	1.19 663	1.88 730	1.45 723	1.48 684	1.07 704	1.61 703	1.55 690	1.20 662	1.59 665	1.54 680	1.13 669	1.34 670	0.97 641	1.36 731	0.70 719	1.82 725	0.79 720	1.71 723	1.07 723

ACVNet-4b	1.35 695	1.31 718	1.10 649	1.90 731	1.59 725	1.92 704	0.77 671	1.52 696	1.62 698	1.05 630	1.60 666	2.11 701	0.94 646	1.64 690	0.77 593	1.30 728	0.35 684	2.03 731	0.67 714	1.88 731	0.84 709

SGM+DAISY	1.35 695	0.94 703	1.25 670	0.96 705	1.00 715	1.52 687	1.02 701	1.34 665	1.21 647	2.64 723	2.65 710	2.44 709	1.56 700	1.64 690	1.26 672	0.97 718	0.95 743	0.90 712	0.90 725	0.94 708	0.96 717

FCDSN-DC	1.39 698	0.56 662	0.65 544	0.74 696	0.59 686	1.38 675	0.63 630	1.35 669	1.39 675	3.26 735	4.50 738	4.61 731	2.63 728	1.58 685	1.03 651	0.46 686	0.42 699	0.48 687	0.47 696	0.50 678	0.50 694
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
AAGNet	1.43 699	0.20 300	0.48 428	0.44 494	0.25 353	0.29 155	0.31 304	0.65 323	0.68 379	0.97 597	0.86 445	0.67 442	0.62 510	0.64 430	20.63 761	0.16 336	0.11 241	0.19 427	0.15 329	0.19 455	0.12 208

ACVNet_1	1.46 700	1.33 719	1.12 652	1.91 732	1.62 726	1.83 703	0.98 696	2.00 717	1.85 706	1.39 677	1.53 661	2.32 706	1.53 696	1.34 670	1.11 659	1.30 728	0.50 711	2.06 733	0.58 709	1.93 733	0.95 716

EDNetEfficient	1.46 700	0.80 691	6.12 734	0.47 549	0.39 609	0.69 525	0.83 679	0.90 485	2.77 731	3.50 737	1.96 687	1.66 686	2.03 719	1.26 659	4.18 732	0.21 513	0.18 547	0.21 504	0.20 518	0.41 657	0.39 660

ADCS	1.51 702	0.61 670	3.42 721	0.59 659	0.51 667	1.27 669	1.08 705	1.59 700	1.81 704	1.91 706	1.66 669	1.51 679	1.42 691	1.94 705	8.60 744	0.33 652	0.32 674	0.33 644	0.36 666	0.44 663	0.42 668

AnyNet_C01	1.56 703	1.05 710	7.45 736	0.64 674	0.54 674	1.99 706	1.38 724	1.43 683	1.36 670	1.63 693	1.92 684	1.84 692	1.33 687	2.40 719	4.03 729	0.33 652	0.32 674	0.32 639	0.34 661	0.44 663	0.45 679

FC-DCNN	1.59 704	0.51 648	0.66 550	0.61 667	0.49 661	1.56 689	0.70 657	1.66 706	1.53 687	4.64 742	4.62 739	5.85 740	3.34 737	1.84 700	1.11 659	0.46 686	0.42 699	0.47 682	0.46 689	0.48 674	0.46 681

DispFullNet	1.60 705	2.63 746	2.75 716	2.56 741	1.79 733	1.24 666	0.47 551	1.37 674	1.45 682	1.87 702	1.50 657	1.55 681	2.46 723	2.04 709	1.04 654	0.59 704	0.18 547	2.32 736	0.68 715	2.29 737	1.14 725

ELAS_RVC	1.60 705	0.61 670	1.01 640	0.70 692	0.56 679	2.00 707	1.89 739	1.96 715	2.65 728	3.33 736	3.26 718	3.03 717	3.41 738	2.49 721	2.09 708	0.52 697	0.45 707	0.50 692	0.48 698	0.54 686	0.52 696
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 707	0.61 670	0.95 630	0.68 689	0.55 676	3.01 730	1.55 730	2.39 722	2.33 723	3.64 738	3.89 730	2.75 714	2.90 732	2.15 713	2.27 715	0.52 697	0.45 707	0.50 692	0.48 698	0.54 686	0.52 696
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FC-DCNN v2	1.65 708	0.51 648	0.65 544	0.61 667	0.49 661	1.61 692	0.70 657	1.75 712	1.56 693	4.74 745	4.91 741	6.46 744	3.31 735	1.91 702	1.11 659	0.46 686	0.42 699	0.47 682	0.46 689	0.48 674	0.46 681

ACVNet_2	1.65 708	1.27 717	1.41 689	1.75 726	1.62 726	2.22 712	1.20 710	2.30 721	2.62 727	1.78 700	2.56 705	3.03 717	1.61 703	1.54 680	1.12 663	1.06 721	0.58 716	1.82 725	0.70 716	1.82 727	0.96 717

DStereoSA	1.73 710	0.63 674	1.57 696	0.80 700	0.79 700	1.26 668	1.30 717	1.34 665	1.43 678	1.24 667	7.52 754	0.92 559	7.68 745	1.65 694	2.29 716	0.41 677	0.29 654	0.63 701	0.60 710	1.04 713	1.18 730

IMH-64-1	1.86 711	1.62 730	1.16 656	2.20 735	1.89 735	2.33 713	1.30 717	2.89 726	2.29 719	1.66 694	2.80 713	2.49 710	1.61 703	2.10 710	1.78 698	1.60 732	0.74 722	2.43 737	1.02 732	2.12 734	1.17 728

IMH-64	1.86 711	1.62 730	1.16 656	2.20 735	1.89 735	2.33 713	1.30 717	2.89 726	2.29 719	1.66 694	2.80 713	2.49 710	1.61 703	2.10 710	1.78 698	1.60 732	0.74 722	2.43 737	1.02 732	2.12 734	1.17 728

DStereoFS	1.87 713	0.85 697	1.03 641	0.75 699	0.62 689	2.04 709	0.65 636	1.74 711	1.55 690	1.52 685	1.90 683	2.36 708	12.92 756	3.85 736	1.74 693	0.44 682	0.31 668	0.82 710	0.46 689	0.84 704	1.10 724

WAO-7	1.90 714	1.20 714	1.35 682	1.27 718	1.06 720	2.84 723	1.56 731	3.23 731	3.06 735	2.23 715	3.33 722	3.17 721	2.28 722	3.12 727	2.21 710	1.02 720	0.91 738	1.06 716	1.03 734	1.04 713	0.97 720

PWCK	1.92 715	1.66 733	3.12 719	1.65 723	0.91 707	2.84 723	2.26 743	2.10 718	2.41 726	2.36 719	2.31 694	2.22 702	1.82 711	3.43 730	2.03 707	1.61 734	0.71 721	1.51 720	0.82 722	1.69 722	0.91 713

MonStereo1	1.98 716	1.48 722	1.43 691	1.81 729	1.69 731	2.88 726	0.78 673	2.47 723	3.47 738	2.20 714	4.36 737	3.39 726	2.50 725	2.18 714	1.58 688	1.19 723	0.54 712	1.65 722	0.87 723	1.78 725	1.29 734

Dean	1.98 716	1.36 720	1.36 686	2.12 734	1.81 734	2.74 718	1.36 723	3.37 735	3.80 742	2.08 709	3.32 721	3.21 722	1.82 711	1.71 695	1.67 690	1.27 725	0.77 728	1.99 727	0.90 725	1.86 728	1.03 722

RTS	1.98 716	0.96 704	11.36 748	0.65 679	0.57 682	2.77 721	1.40 725	1.39 676	2.26 714	1.89 703	2.56 705	1.32 652	1.25 681	5.20 740	4.05 730	0.31 631	0.22 600	0.29 622	0.29 638	0.40 651	0.37 651

RTSA	1.98 716	0.96 704	11.36 748	0.65 679	0.57 682	2.77 721	1.40 725	1.39 676	2.26 714	1.89 703	2.56 705	1.32 652	1.25 681	5.20 740	4.05 730	0.31 631	0.22 600	0.29 622	0.29 638	0.40 651	0.37 651

WAO-6	2.04 720	1.50 724	1.16 656	1.70 724	1.67 730	2.69 717	1.44 728	3.06 728	3.63 741	1.98 707	3.27 719	3.54 729	2.07 720	2.36 718	2.22 712	1.31 730	0.91 738	2.04 732	1.22 741	1.73 724	1.27 733

IMH	2.04 720	1.62 730	1.20 666	2.20 735	1.89 735	2.91 729	1.30 717	3.11 729	3.03 733	1.81 701	3.35 723	3.03 717	1.90 714	2.48 720	1.80 700	1.66 735	0.77 728	2.45 739	1.04 735	2.15 736	1.19 732

LVE	2.12 722	1.44 721	1.36 686	1.99 733	1.78 732	2.75 719	1.79 737	2.82 725	3.95 743	1.90 705	4.33 736	3.52 728	1.81 710	2.24 716	1.74 693	1.74 736	0.87 734	2.06 733	1.13 737	1.91 732	1.35 735

MADNet+	2.23 723	2.43 742	10.85 745	1.22 717	0.91 707	2.76 720	1.40 725	2.12 719	1.67 700	1.32 672	1.74 675	1.86 695	1.74 709	6.25 742	4.41 733	0.65 706	0.64 717	0.58 699	0.54 707	0.80 703	0.76 705

KSHMR	2.57 724	1.93 736	1.69 697	2.63 743	2.42 742	2.86 725	2.07 740	3.27 733	6.50 747	2.49 722	3.36 724	3.41 727	1.92 715	2.49 721	1.94 703	2.13 742	1.40 750	2.79 747	1.50 745	2.73 742	1.77 738

notaker	2.76 725	2.29 741	1.80 702	2.96 745	2.58 746	2.90 728	1.75 735	3.24 732	3.05 734	2.78 726	4.24 735	6.15 743	2.51 726	3.34 729	2.75 720	2.31 744	1.18 746	3.00 748	1.65 746	2.84 745	1.97 740

JetBlue	2.78 726	1.26 716	7.04 735	1.16 715	1.48 724	8.00 745	6.02 750	2.60 724	1.92 707	2.12 711	2.64 709	3.34 725	3.05 734	6.49 743	3.39 725	0.78 712	0.76 727	0.75 704	0.76 718	0.97 712	1.18 730

WAO-8	2.92 727	1.55 728	1.35 682	1.79 727	1.63 728	5.23 739	1.22 713	4.58 742	12.56 755	2.84 728	4.07 734	4.83 734	2.72 730	3.49 731	2.25 713	1.27 725	0.91 738	1.99 727	1.15 739	1.86 728	1.15 726

Venus	2.92 727	1.55 728	1.35 682	1.79 727	1.63 728	5.23 739	1.22 713	4.58 742	12.56 755	2.84 728	4.06 733	4.83 734	2.72 730	3.49 731	2.25 713	1.27 725	0.91 738	1.99 727	1.15 739	1.86 728	1.15 726

ktn	2.98 729	2.25 740	1.73 700	2.84 744	2.53 745	3.76 736	2.15 741	3.70 737	5.47 746	2.75 725	5.17 745	5.94 741	2.48 724	3.23 728	2.46 717	2.34 746	1.44 751	2.78 746	2.03 748	2.45 740	2.01 742

TorneroNet-64	3.44 730	1.86 734	1.42 690	2.58 742	2.28 740	6.87 742	1.68 733	4.70 744	12.03 752	2.31 717	5.59 750	8.25 747	2.55 727	3.97 737	2.73 719	1.81 737	0.74 722	2.57 741	1.07 736	2.35 738	1.44 736

UNDER WATER	3.46 731	2.07 739	3.64 724	3.09 746	2.48 743	3.75 735	2.42 745	3.31 734	13.77 757	2.90 732	2.95 716	5.84 739	3.69 739	3.69 733	3.48 728	2.07 741	1.11 745	2.70 745	1.40 743	2.84 745	1.98 741

light-stereo	3.53 732	1.05 710	10.69 744	9.45 755	6.82 750	2.10 710	0.64 634	3.71 738	2.70 730	4.77 746	4.98 742	6.83 745	1.32 685	6.71 744	1.35 677	1.20 724	1.29 749	0.66 702	0.77 719	1.79 726	1.85 739

UNDER WATER-64	3.53 732	2.01 737	3.94 725	3.22 748	2.49 744	5.41 741	2.60 746	3.43 736	12.41 754	3.03 733	2.68 711	6.07 742	4.04 740	3.79 735	3.33 724	2.02 740	1.24 748	2.63 742	1.46 744	2.78 743	2.08 743

MultiAttention	3.58 734	0.24 452	0.62 523	0.54 635	0.34 574	22.90 761	2.72 747	1.60 701	1.13 632	0.80 480	1.81 678	1.14 629	0.43 384	35.29 773	0.61 550	0.17 393	0.12 314	0.23 541	0.23 576	0.34 628	0.29 603

DPSimNet_ROB	3.58 734	2.45 743	8.57 737	2.53 739	2.37 741	2.88 726	3.77 749	3.14 730	3.23 736	4.71 744	3.86 729	4.68 732	4.87 743	4.07 738	5.62 737	2.33 745	2.33 754	2.47 740	2.52 749	2.51 741	2.64 747

MADNet++	4.03 736	2.70 747	3.44 723	3.72 750	3.44 749	4.44 738	3.52 748	3.95 740	3.61 740	4.46 740	4.98 742	4.10 730	4.58 742	7.00 746	5.89 738	3.74 748	3.67 758	3.27 750	2.71 751	3.70 751	3.66 750

SGM-ForestM	4.04 737	0.32 559	0.46 393	0.43 473	0.27 437	7.50 744	1.45 729	3.84 739	4.24 744	8.19 756	6.76 752	19.00 767	9.08 746	10.74 756	6.62 741	0.31 631	0.33 680	0.32 639	0.32 656	0.29 593	0.29 603

MANE	4.13 738	0.51 648	0.64 538	0.66 682	0.56 679	6.89 743	0.99 698	7.55 747	12.04 753	6.68 754	8.57 756	10.69 751	9.45 747	7.59 753	6.39 740	0.49 692	0.43 704	0.48 687	0.98 729	0.49 676	0.48 689

xyz-stereo	4.23 739	0.17 157	61.76 783	0.34 140	0.16 32	12.16 749	0.37 433	0.58 264	0.68 379	1.01 616	3.36 724	0.77 503	0.82 614	1.21 653	0.40 424	0.12 65	0.10 99	0.16 273	0.11 161	0.13 162	0.10 67

LE_ROB	4.42 740	0.24 452	2.75 716	0.42 450	0.23 281	1.57 690	0.90 690	1.71 710	17.88 766	16.56 768	4.88 740	5.17 738	18.85 768	1.63 689	14.62 756	0.17 393	0.14 432	0.16 273	0.16 368	0.19 455	0.17 423

TorneroNet	4.53 741	1.89 735	1.48 693	2.55 740	2.27 739	13.78 757	1.69 734	4.84 746	23.73 772	2.89 731	7.70 755	7.06 746	2.69 729	4.26 739	3.42 726	1.84 738	0.77 728	2.68 743	1.13 737	2.42 739	1.47 737

LSM	4.74 742	0.77 689	10.16 741	0.70 692	56.56 778	1.02 625	1.00 700	1.24 643	1.62 698	2.04 708	2.34 697	1.33 655	1.17 674	1.38 677	1.09 658	0.33 652	0.49 710	0.39 664	0.46 689	0.51 679	10.09 760

JetRed	5.27 743	5.84 749	12.81 751	2.36 738	2.83 747	12.23 750	10.50 758	4.46 741	3.60 739	3.86 739	3.83 728	4.85 736	4.18 741	6.78 745	11.96 753	2.17 743	2.96 757	2.18 735	1.97 747	3.38 749	2.68 748

tt	6.20 744	0.20 300	5.89 733	3.55 749	2.07 738	11.26 748	19.21 760	11.74 752	5.46 745	2.69 724	2.04 692	4.87 737	6.25 744	3.70 734	7.09 743	8.32 761	11.17 770	4.93 758	5.41 762	5.74 753	2.37 744

coex-ft	6.43 745	1.51 725	87.33 788	0.49 572	0.38 603	1.34 673	1.21 712	1.16 606	8.09 749	12.12 758	2.79 712	2.77 715	3.31 735	1.16 643	3.15 722	0.24 572	0.23 610	0.27 604	0.24 592	0.45 667	0.37 651

HanzoNet	6.76 746	2.45 743	4.22 728	3.19 747	2.94 748	3.62 734	2.28 744	4.79 745	7.20 748	14.00 764	13.19 763	17.49 763	22.30 769	13.25 758	6.19 739	4.20 750	1.93 753	3.10 749	2.56 750	3.35 748	2.88 749

TCMNet-wrong-test	8.97 747	10.42 755	8.74 738	19.56 759	17.61 756	12.53 752	9.01 756	13.59 755	2.18 712	4.64 742	5.11 744	14.63 759	11.09 753	7.19 747	9.73 745	5.56 760	0.89 736	3.77 751	3.11 752	10.34 758	9.80 756

noway3	9.04 748	9.99 754	10.50 743	19.30 757	17.88 757	12.49 751	8.93 754	13.62 756	2.27 717	4.85 748	5.57 747	14.37 754	10.99 750	7.30 748	9.94 746	5.36 753	0.86 731	3.94 755	3.20 754	10.28 757	9.17 754

noway2	9.12 749	9.84 753	11.24 747	19.40 758	17.88 757	12.54 753	8.94 755	13.58 754	2.22 713	4.85 748	5.59 750	14.48 757	11.09 753	7.31 749	9.96 747	5.48 756	0.86 731	3.93 752	3.20 754	10.34 758	9.76 755

noway4	9.14 750	10.89 756	8.97 739	19.91 764	17.90 759	12.71 756	9.04 757	13.72 757	2.34 724	4.80 747	5.47 746	14.56 758	11.25 755	7.32 750	9.98 748	5.54 759	0.89 736	3.93 752	3.19 753	10.47 762	10.04 759

noway1	9.20 751	11.07 757	10.41 742	19.80 762	17.91 760	12.67 754	8.90 753	13.79 758	2.26 714	4.85 748	5.58 748	14.44 755	11.03 751	7.33 751	10.03 749	5.51 757	0.86 731	3.93 752	3.20 754	10.42 760	9.93 757

zzzz4	9.23 752	11.07 757	11.03 746	19.80 762	17.91 760	12.68 755	8.89 752	13.79 758	2.29 719	4.85 748	5.58 748	14.47 756	11.04 752	7.33 751	10.03 749	5.51 757	0.87 734	3.94 755	3.20 754	10.42 760	9.93 757

EDNetEfficientorigin	9.93 753	1.15 713	175.16 789	0.48 557	0.36 586	1.04 632	0.68 647	1.24 643	2.69 729	3.17 734	2.50 703	2.30 705	2.07 720	1.76 696	2.21 710	0.20 494	0.18 547	0.24 558	0.19 491	0.51 679	0.50 694

ASD4	9.96 754	8.86 752	17.78 753	7.17 751	9.80 751	16.08 758	28.92 764	9.77 751	8.20 750	7.02 755	7.08 753	8.47 748	9.57 748	11.17 757	20.26 760	4.12 749	4.14 759	5.57 762	4.74 759	5.53 752	4.90 752

DGTPSM_ROB	12.07 755	8.00 750	20.99 756	8.93 753	16.78 754	10.67 746	30.87 765	9.01 749	15.16 759	6.50 752	15.41 767	9.04 749	14.85 758	9.25 754	21.67 763	4.57 751	8.57 763	5.08 759	9.28 763	5.90 754	10.95 761

DPSMNet_ROB	12.08 756	8.00 750	21.00 757	8.97 754	16.79 755	10.67 746	30.89 766	9.02 750	15.17 760	6.51 753	15.41 767	9.04 749	14.85 758	9.27 755	21.67 763	4.58 752	8.57 763	5.09 761	9.29 766	5.90 754	10.95 761

USTest	12.99 757	14.18 759	20.00 755	16.24 756	14.97 753	20.80 760	31.95 767	16.20 762	10.91 751	8.79 757	9.48 757	13.94 753	10.50 749	16.11 759	21.44 762	3.17 747	4.82 760	5.08 759	5.36 761	8.81 756	7.13 753

BEATNet-Init1	15.13 758	0.82 695	50.86 782	0.72 695	0.53 672	38.10 773	7.03 751	11.83 753	14.25 758	29.78 779	30.17 779	48.21 783	22.64 770	26.78 770	18.11 759	0.42 681	0.38 690	0.47 682	0.46 689	0.51 679	0.48 689

Selective-IGEV-i1pa	15.35 759	22.27 768	18.31 754	1.71 725	0.87 703	28.61 772	12.26 759	25.48 773	20.48 770	19.78 769	22.75 769	28.20 772	22.64 770	29.07 771	17.31 758	12.88 768	2.88 755	6.84 763	0.99 730	1.67 721	12.03 768

iinet-test	16.76 760	17.57 760	22.97 759	19.69 760	18.39 762	24.48 762	34.18 768	20.02 763	15.35 761	12.55 759	12.85 758	18.13 765	15.39 761	19.59 760	24.25 765	8.86 763	8.72 765	8.95 765	9.28 763	12.74 763	11.26 764

IINet	16.76 760	17.57 760	22.97 759	19.69 760	18.39 762	24.48 762	34.18 768	20.02 763	15.35 761	12.55 759	12.85 758	18.13 765	15.39 761	19.59 760	24.25 765	8.86 763	8.72 765	8.95 765	9.28 763	12.74 763	11.26 764

DPSM_ROB	17.78 762	18.63 763	24.31 765	20.90 766	19.47 764	25.97 765	36.21 771	21.23 770	16.24 764	13.38 762	14.06 765	19.18 768	16.30 763	20.78 763	25.67 768	9.38 765	9.23 768	9.49 767	9.82 767	13.51 766	11.91 766

DPSM	17.78 762	18.63 763	24.31 765	20.90 766	19.47 764	25.97 765	36.21 771	21.23 770	16.24 764	13.38 762	14.06 765	19.18 768	16.30 763	20.78 763	25.67 768	9.38 765	9.23 768	9.49 767	9.82 767	13.51 766	11.91 766

DLNR-FE	20.05 764	36.38 772	38.08 769	170.06 790	60.08 781	0.23 56	0.20 53	14.13 761	0.36 182	0.44 272	0.66 333	0.43 288	0.21 95	0.63 415	0.28 261	5.38 754	0.10 99	0.15 232	0.11 161	73.09 788	0.11 145

DLNR_Zeroshot_test	20.09 765	36.28 771	38.04 768	169.85 789	61.80 782	0.23 56	0.20 53	13.88 760	0.37 199	0.44 272	0.66 333	0.43 288	0.21 95	0.62 401	0.28 261	5.46 755	0.10 99	0.15 232	0.11 161	72.60 787	0.11 145

LRCNet_RVC	21.24 766	31.15 770	21.41 758	28.98 769	23.82 767	3.13 731	0.60 621	20.96 769	1.59 694	25.58 770	28.15 775	21.99 770	14.79 757	21.94 769	16.41 757	28.89 783	14.87 771	33.53 782	31.28 780	29.51 779	26.16 776

HaxPig	31.96 767	37.24 773	34.27 767	24.37 768	24.88 768	18.26 759	19.86 761	20.64 768	28.52 773	35.97 780	38.75 780	25.57 771	28.72 773	33.88 772	34.39 773	35.94 786	38.87 787	37.80 783	40.48 785	39.68 780	41.15 785

Anonymous_1	33.25 768	18.26 762	23.92 761	20.54 765	21.28 766	25.59 764	35.94 770	22.01 772	15.57 763	13.33 761	13.49 764	18.08 764	15.29 760	20.36 762	24.60 767	16.28 772	8.84 767	66.59 786	118.00 788	155.73 791	11.23 763

fast-reg	35.48 769	37.51 779	48.70 777	42.44 778	40.46 777	52.73 781	73.11 779	42.56 776	32.38 774	26.19 771	27.27 770	36.81 775	30.62 774	41.02 776	51.32 776	18.30 773	18.53 776	19.10 769	19.67 771	27.14 768	23.66 769

RAFT-FEzeroshot	35.73 770	37.45 775	48.67 775	42.23 774	39.22 773	52.25 775	73.13 781	42.62 779	32.59 776	26.71 773	27.70 771	38.57 777	32.57 775	41.68 780	51.67 781	18.75 775	18.58 779	19.15 771	19.78 773	27.21 772	23.98 772

RAFT-FE	35.73 770	37.45 775	48.67 775	42.23 774	39.22 773	52.25 775	73.13 781	42.62 779	32.59 776	26.71 773	27.70 771	38.57 777	32.57 775	41.68 780	51.67 781	18.75 775	18.58 779	19.15 771	19.78 773	27.21 772	23.98 772

CasAABBNet	35.74 772	37.43 774	48.72 778	42.22 773	39.20 771	52.24 774	73.12 780	42.61 778	32.62 779	26.78 776	27.95 773	38.58 779	32.60 777	41.67 778	51.65 780	18.74 774	18.57 778	19.15 771	19.77 772	27.20 770	23.98 772

Hybrid-DGEV	35.78 773	37.50 778	48.96 781	42.25 776	39.20 771	52.33 779	73.10 778	42.63 781	32.52 775	26.62 772	28.31 778	38.50 776	32.87 778	41.67 778	51.55 777	18.77 778	18.56 777	19.18 775	19.83 776	27.20 770	23.97 771

FlowAnything	35.81 774	37.53 780	48.80 779	42.20 772	39.22 773	52.25 775	73.16 783	42.56 776	32.89 781	26.76 775	28.30 776	38.69 781	33.09 780	41.63 777	51.62 779	18.76 777	18.59 782	19.21 776	19.92 777	27.16 769	23.91 770

Selective-RAFT-Error	35.84 775	37.49 777	48.83 780	42.26 777	39.24 776	52.30 778	73.09 777	42.66 782	32.61 778	26.80 777	28.30 776	38.84 782	33.51 781	41.68 780	51.59 778	18.82 779	18.58 779	19.17 774	19.80 775	27.28 774	24.05 775

xxxxx1	36.64 776	19.51 765	24.21 762	61.66 780	64.63 783	27.28 768	40.10 773	20.25 765	18.63 767	14.07 765	12.97 760	17.26 760	17.36 765	21.70 766	27.93 770	13.18 769	18.50 773	111.26 789	133.37 789	29.24 776	39.73 782

tt_ll	36.64 776	19.51 765	24.21 762	61.66 780	64.63 783	27.28 768	40.10 773	20.25 765	18.63 767	14.07 765	12.97 760	17.26 760	17.36 765	21.70 766	27.93 770	13.18 769	18.50 773	111.26 789	133.37 789	29.24 776	39.73 782

ff	36.64 776	19.51 765	24.21 762	61.66 780	64.63 783	27.28 768	40.10 773	20.25 765	18.63 767	14.07 765	12.97 760	17.26 760	17.36 765	21.70 766	27.93 770	13.18 769	18.50 773	111.26 789	133.37 789	29.24 776	39.73 782

MEDIAN_ROB	37.38 779	40.85 783	40.60 771	32.31 770	31.85 769	27.20 767	24.55 762	29.10 774	33.19 782	42.09 788	41.76 782	33.35 773	34.39 782	39.78 775	37.07 774	43.64 788	44.10 789	44.12 785	43.40 787	41.51 784	42.76 787

AVERAGE_ROB	37.58 780	40.13 782	40.15 770	34.81 771	33.82 770	28.55 771	25.10 763	32.02 775	34.06 783	41.28 787	40.66 781	34.46 774	34.81 783	39.18 774	37.57 775	42.78 787	43.44 788	43.82 784	43.03 786	40.47 781	41.51 786

LSM0	38.95 781	37.60 781	48.58 774	43.57 779	91.06 788	52.57 780	72.57 776	43.17 783	32.63 780	26.97 778	27.97 774	38.65 780	32.94 779	41.86 783	51.78 783	18.89 780	18.41 772	19.13 770	19.63 770	27.29 775	33.77 777

PML	40.80 782	29.24 769	11.87 750	7.20 752	14.47 752	92.13 788	213.69 791	7.63 748	23.35 771	74.72 790	190.14 791	50.17 784	26.15 772	21.39 765	12.70 754	8.76 762	2.92 756	8.45 764	3.25 758	13.26 765	4.42 751

zzzz2	53.63 783	56.68 784	73.37 784	63.97 783	58.93 779	78.37 786	110.06 786	64.29 788	48.31 786	40.26 783	42.53 783	57.21 785	47.86 784	62.08 786	77.14 786	28.03 781	27.91 783	28.80 778	29.89 778	40.95 782	35.94 778

noway5	53.63 783	56.68 784	73.37 784	63.97 783	58.93 779	78.37 786	110.06 786	64.29 788	48.31 786	40.26 783	42.53 783	57.21 785	47.86 784	62.08 786	77.14 786	28.03 781	27.91 783	28.80 778	29.89 778	40.95 782	35.94 778

zzzzzz3	56.43 785	57.01 786	74.40 786	78.00 785	76.38 786	77.61 785	92.21 785	62.81 786	50.42 788	40.52 785	45.11 785	70.20 787	62.22 786	61.64 784	77.00 785	29.64 784	27.99 785	31.12 780	32.03 781	45.83 786	36.59 780

zzz1	56.46 786	57.02 787	74.61 787	78.01 786	76.39 787	77.52 784	92.13 784	62.93 787	50.48 789	40.59 786	45.21 786	70.20 787	62.34 787	61.65 785	76.98 784	29.64 784	27.99 785	31.12 780	32.03 781	45.82 785	36.60 781

RSGM-EC	74.81 787	63.03 788	41.60 772	97.74 787	92.11 789	74.93 782	114.81 788	53.77 784	38.96 784	39.88 781	48.98 787	90.73 789	64.81 788	139.63 788	128.53 789	93.27 789	53.96 790	95.12 787	38.31 783	81.45 789	44.63 788

acva	74.81 787	63.03 788	41.60 772	97.74 787	92.11 789	74.93 782	114.81 788	53.77 784	38.96 784	39.88 781	48.98 787	90.73 789	64.81 788	139.63 788	128.53 789	93.27 789	53.96 790	95.12 787	38.31 783	81.45 789	44.63 788

Selective-IGEV-i16pa	78.59 789	120.99 790	16.46 752	1.04 711	0.66 693	181.07 790	2.17 742	153.90 791	139.75 791	56.45 789	153.05 789	107.32 791	157.92 791	200.46 791	96.57 788	94.09 791	1.23 747	2.69 744	0.31 648	0.96 710	84.68 790

test_example2	176.61 790	205.14 791	198.86 790	188.60 791	190.98 791	152.67 789	170.61 790	94.86 790	123.55 790	178.88 791	179.48 790	158.94 792	141.34 790	192.61 790	198.96 791	203.76 792	236.37 792	164.13 792	173.55 792	218.58 792	160.41 791

ccccc	429.48 791	429.19 792	527.00 791	507.10 792	501.20 792	356.95 791	342.70 792	380.82 792	297.90 792	334.51 792	389.17 792	372.86 793	449.39 792	499.17 792	553.56 792	561.44 793	431.22 793	334.28 793	290.86 793	540.88 793	489.46 792

GS-Stereo							0.30 276	0.42 137	0.27 81	0.30 165	0.28 120	0.23 79	0.21 95	0.32 77	0.22 93	0.16 336	0.09 28	0.12 60	0.10 94	0.14 216	0.12 208

FADE		2.05 738		1.03 710	0.99 714							2.73 713				11.57 767	1.70 752	23.09 777	15.86 769	0.62 696

Low-res two-view benchmark