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 3	0.23 5	0.27 2	0.15 4	0.17 9	0.18 12	0.26 12	0.15 5	0.15 2	0.13 1	0.21 43	0.17 17	0.22 1	0.19 12	0.13 110	0.10 93	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.09 6

Foundation-i32	0.16 1	0.13 3	0.22 2	0.27 2	0.13 1	0.15 3	0.20 39	0.25 6	0.13 2	0.15 2	0.14 2	0.22 49	0.20 60	0.23 2	0.20 30	0.13 110	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.08 1

PipStereo	0.17 3	0.13 3	0.24 15	0.28 7	0.15 4	0.14 2	0.19 23	0.26 12	0.18 9	0.16 6	0.16 10	0.28 117	0.19 46	0.26 8	0.21 49	0.12 60	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

PSi22b	0.17 3	0.13 3	0.24 15	0.29 12	0.15 4	0.15 3	0.18 12	0.25 6	0.18 9	0.16 6	0.16 10	0.30 133	0.21 72	0.25 4	0.21 49	0.12 60	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

BLMT-Stereo	0.17 3	0.11 1	0.22 2	0.32 63	0.20 131	0.16 6	0.22 81	0.20 1	0.22 22	0.14 1	0.18 16	0.15 1	0.14 2	0.25 4	0.22 71	0.10 14	0.09 27	0.14 151	0.13 219	0.10 6	0.10 58

MLG-Stereo_test2	0.17 3	0.13 3	0.25 26	0.31 40	0.16 23	0.24 53	0.17 3	0.25 6	0.13 2	0.17 9	0.17 15	0.22 49	0.14 2	0.32 59	0.19 12	0.13 110	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.09 6

FoundationStereo	0.17 3	0.14 24	0.25 26	0.30 23	0.16 23	0.23 40	0.20 39	0.22 4	0.15 5	0.18 10	0.16 10	0.20 32	0.19 46	0.26 8	0.21 49	0.13 110	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.10 6	0.09 6

LACA1	0.18 8	0.15 57	0.26 38	0.29 12	0.14 2	0.25 71	0.23 106	0.25 6	0.19 14	0.20 15	0.16 10	0.19 24	0.18 31	0.30 42	0.21 49	0.14 169	0.10 93	0.11 3	0.10 77	0.11 30	0.09 6

Pro-Stereo	0.18 8	0.13 3	0.21 1	0.32 63	0.23 238	0.16 6	0.19 23	0.20 1	0.22 22	0.24 56	0.18 16	0.17 6	0.11 1	0.35 93	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.15 196	0.14 258	0.10 6	0.10 58

LG-Stereo_L2	0.18 8	0.13 3	0.28 64	0.30 23	0.19 96	0.20 19	0.18 12	0.30 21	0.21 20	0.18 10	0.15 5	0.19 24	0.18 31	0.33 74	0.19 12	0.13 110	0.09 27	0.13 99	0.09 12	0.10 6	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 8	0.13 3	0.28 64	0.30 23	0.20 131	0.20 19	0.19 23	0.27 14	0.19 14	0.15 2	0.15 5	0.18 18	0.17 17	0.33 74	0.19 12	0.13 110	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.08 1

MLG-Stereo_test1	0.18 8	0.13 3	0.27 49	0.33 79	0.17 37	0.24 53	0.17 3	0.25 6	0.12 1	0.18 10	0.14 2	0.23 64	0.15 6	0.31 50	0.20 30	0.12 60	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.10 6	0.09 6

MLG-Stereo	0.18 8	0.13 3	0.27 49	0.34 109	0.15 4	0.27 97	0.17 3	0.28 16	0.14 4	0.18 10	0.14 2	0.23 64	0.15 6	0.32 59	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.13 99	0.09 12	0.10 6	0.09 6

DepthFocus	0.19 14	0.13 3	0.31 106	0.29 12	0.23 238	0.17 9	0.20 39	0.27 14	0.18 9	0.24 56	0.25 65	0.15 1	0.17 17	0.26 8	0.18 4	0.15 244	0.12 279	0.17 280	0.17 379	0.13 140	0.10 58

GeoVLM	0.19 14	0.14 24	0.24 15	0.30 23	0.19 96	0.27 97	0.19 23	0.31 25	0.24 37	0.21 25	0.20 21	0.29 122	0.20 60	0.29 27	0.22 71	0.12 60	0.10 93	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.09 6

MatchStereo	0.19 14	0.14 24	0.23 5	0.27 2	0.15 4	0.18 12	0.21 64	0.32 32	0.28 69	0.20 15	0.35 148	0.18 18	0.17 17	0.31 50	0.24 126	0.14 169	0.10 93	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.10 58
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 14	0.14 24	0.24 15	0.30 23	0.19 96	0.27 97	0.19 23	0.31 25	0.24 37	0.21 25	0.20 21	0.29 122	0.19 46	0.29 27	0.21 49	0.12 60	0.10 93	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.09 6

Monster-pub-mixall	0.19 14	0.13 3	0.25 26	0.31 40	0.16 23	0.19 15	0.17 3	0.42 111	0.24 37	0.23 45	0.21 26	0.17 6	0.16 14	0.45 179	0.19 12	0.13 110	0.09 27	0.11 3	0.08 1	0.10 6	0.11 127

S2M2_XL	0.19 14	0.18 171	0.27 49	0.27 2	0.20 131	0.15 3	0.16 2	0.22 4	0.15 5	0.21 25	0.26 75	0.17 6	0.17 17	0.24 3	0.21 49	0.17 349	0.16 451	0.15 196	0.13 219	0.15 255	0.12 184
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LGtest1	0.19 14	0.14 24	0.29 71	0.34 109	0.16 23	0.26 79	0.17 3	0.32 32	0.20 18	0.21 25	0.15 5	0.23 64	0.20 60	0.32 59	0.20 30	0.15 244	0.10 93	0.13 99	0.09 12	0.12 91	0.11 127

dual_stereo	0.19 14	0.14 24	0.24 15	0.31 40	0.16 23	0.16 6	0.20 39	0.29 18	0.20 18	0.23 45	0.20 21	0.22 49	0.14 2	0.52 244	0.24 126	0.13 110	0.10 93	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.09 6

monster-pro	0.20 22	0.14 24	0.25 26	0.31 40	0.15 4	0.22 30	0.22 81	0.39 80	0.33 119	0.20 15	0.25 65	0.17 6	0.15 6	0.39 121	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

PointNet	0.20 22	0.15 57	0.25 26	0.32 63	0.18 66	0.29 130	0.23 106	0.25 6	0.27 59	0.15 2	0.24 55	0.28 117	0.17 17	0.34 83	0.20 30	0.13 110	0.11 217	0.13 99	0.10 77	0.11 30	0.09 6

LiteMatch*	0.20 22	0.14 24	0.31 106	0.31 40	0.23 238	0.24 53	0.21 64	0.31 25	0.30 89	0.21 25	0.19 18	0.24 79	0.19 46	0.31 50	0.20 30	0.13 110	0.11 217	0.13 99	0.10 77	0.10 6	0.11 127

LACA3	0.20 22	0.17 134	0.25 26	0.29 12	0.15 4	0.32 186	0.25 136	0.29 18	0.22 22	0.23 45	0.21 26	0.21 43	0.22 86	0.44 174	0.19 12	0.13 110	0.10 93	0.11 3	0.08 1	0.11 30	0.08 1

LACA2	0.20 22	0.15 57	0.26 38	0.30 23	0.15 4	0.29 130	0.29 214	0.30 21	0.22 22	0.21 25	0.23 41	0.28 117	0.20 60	0.34 83	0.19 12	0.13 110	0.10 93	0.10 1	0.09 12	0.12 91	0.09 6

Test_v1	0.20 22	0.14 24	0.22 2	0.28 7	0.18 66	0.24 53	0.21 64	0.39 80	0.31 99	0.21 25	0.22 36	0.17 6	0.17 17	0.34 83	0.19 12	0.13 110	0.10 93	0.12 44	0.10 77	0.10 6	0.09 6

BridgeDepth_RVC	0.20 22	0.14 24	0.24 15	0.26 1	0.15 4	0.35 221	0.17 3	0.40 91	0.22 22	0.21 25	0.21 26	0.20 32	0.24 110	0.33 74	0.25 157	0.13 110	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.12 91	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 22	0.13 3	0.26 38	0.30 23	0.19 96	0.23 40	0.18 12	0.36 55	0.26 55	0.20 15	0.23 41	0.27 111	0.16 14	0.30 42	0.23 109	0.12 60	0.10 93	0.11 3	0.09 12	0.09 1	0.09 6

CSFM-Stereo	0.20 22	0.14 24	0.23 5	0.30 23	0.17 37	0.29 130	0.20 39	0.39 80	0.22 22	0.22 39	0.21 26	0.26 103	0.20 60	0.30 42	0.20 30	0.13 110	0.12 279	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.09 6

252Zero-FE	0.20 22	0.15 57	0.26 38	0.33 79	0.19 96	0.23 40	0.18 12	0.41 102	0.34 126	0.22 39	0.21 26	0.19 24	0.18 31	0.28 15	0.22 71	0.14 169	0.10 93	0.12 44	0.09 12	0.10 6	0.10 58

MonStereo	0.20 22	0.14 24	0.25 26	0.31 40	0.15 4	0.22 30	0.22 81	0.39 80	0.33 119	0.20 15	0.25 65	0.17 6	0.15 6	0.39 121	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

Wavelet-MonSter	0.20 22	0.13 3	0.27 49	0.33 79	0.18 66	0.17 9	0.21 64	0.32 32	0.23 31	0.25 67	0.34 141	0.22 49	0.24 110	0.27 13	0.21 49	0.09 1	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.09 6

Monster-pub-eth3d	0.20 22	0.14 24	0.25 26	0.31 40	0.15 4	0.22 30	0.22 81	0.39 80	0.33 119	0.20 15	0.25 65	0.17 6	0.15 6	0.39 121	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

IGEV	0.20 22	0.12 2	0.23 5	0.31 40	0.20 131	0.23 40	0.19 23	0.40 91	0.29 81	0.22 39	0.34 141	0.20 32	0.15 6	0.31 50	0.19 12	0.11 36	0.10 93	0.12 44	0.10 77	0.10 6	0.10 58

MLG-Stereo_test3	0.20 22	0.13 3	0.27 49	0.33 79	0.17 37	0.38 259	0.18 12	0.30 21	0.19 14	0.24 56	0.15 5	0.26 103	0.17 17	0.32 59	0.21 49	0.13 110	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.10 58

MonSter	0.20 22	0.14 24	0.25 26	0.31 40	0.15 4	0.22 30	0.22 81	0.39 80	0.33 119	0.20 15	0.25 65	0.17 6	0.15 6	0.38 115	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

LCMNet	0.21 38	0.14 24	0.25 26	0.30 23	0.20 131	0.26 79	0.19 23	0.38 72	0.43 209	0.21 25	0.21 26	0.27 111	0.17 17	0.36 97	0.23 109	0.12 60	0.11 217	0.11 3	0.09 12	0.09 1	0.09 6

BridgeDepth	0.21 38	0.14 24	0.26 38	0.34 109	0.14 2	0.40 278	0.27 179	0.28 16	0.22 22	0.18 10	0.19 18	0.28 117	0.29 188	0.32 59	0.20 30	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.10 77	0.11 30	0.10 58
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
asda	0.21 38	0.19 212	0.29 71	0.31 40	0.17 37	0.25 71	0.23 106	0.36 55	0.28 69	0.27 96	0.24 55	0.18 18	0.21 72	0.40 130	0.21 49	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.10 58

asd	0.21 38	0.18 171	0.29 71	0.32 63	0.18 66	0.27 97	0.22 81	0.35 49	0.22 22	0.31 135	0.22 36	0.19 24	0.21 72	0.44 174	0.21 49	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.10 77	0.11 30	0.09 6

4.5_new	0.21 38	0.20 258	0.29 71	0.30 23	0.17 37	0.24 53	0.26 157	0.32 32	0.28 69	0.32 150	0.28 96	0.19 24	0.17 17	0.29 27	0.21 49	0.10 14	0.08 2	0.12 44	0.10 77	0.13 140	0.09 6

4.5w-stereo	0.21 38	0.20 258	0.29 71	0.30 23	0.17 37	0.24 53	0.26 157	0.32 32	0.28 69	0.32 150	0.28 96	0.19 24	0.17 17	0.29 27	0.21 49	0.10 14	0.08 2	0.12 44	0.10 77	0.13 140	0.09 6

4w-stereo	0.21 38	0.19 212	0.31 106	0.31 40	0.17 37	0.29 130	0.19 23	0.31 25	0.21 20	0.31 135	0.24 55	0.20 32	0.24 110	0.41 140	0.22 71	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.10 77	0.11 30	0.09 6

2.5w	0.21 38	0.18 171	0.31 106	0.32 63	0.18 66	0.31 167	0.25 136	0.31 25	0.23 31	0.28 110	0.35 148	0.18 18	0.17 17	0.39 121	0.21 49	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.10 77	0.11 30	0.09 6

2.75w_new	0.21 38	0.18 171	0.28 64	0.29 12	0.17 37	0.23 40	0.34 317	0.36 55	0.28 69	0.34 161	0.26 75	0.17 6	0.22 86	0.36 97	0.23 109	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.09 6

111111	0.21 38	0.14 24	0.27 49	0.37 204	0.22 190	0.21 26	0.19 23	0.43 128	0.27 59	0.20 15	0.20 21	0.29 122	0.14 2	0.41 140	0.22 71	0.14 169	0.10 93	0.12 44	0.09 12	0.12 91	0.12 184

LG-G_1	0.21 38	0.13 3	0.30 85	0.34 109	0.16 23	0.52 354	0.17 3	0.34 46	0.18 9	0.21 25	0.21 26	0.26 103	0.19 46	0.37 107	0.20 30	0.14 169	0.10 93	0.13 99	0.09 12	0.11 30	0.10 58

LG-G	0.21 38	0.13 3	0.30 85	0.34 109	0.16 23	0.52 354	0.17 3	0.34 46	0.18 9	0.21 25	0.21 26	0.26 103	0.19 46	0.37 107	0.20 30	0.14 169	0.10 93	0.13 99	0.09 12	0.11 30	0.10 58

StereoAnything_RVC	0.21 38	0.68 621	0.39 245	0.28 7	0.15 4	0.23 40	0.18 12	0.20 1	0.19 14	0.16 6	0.16 10	0.15 1	0.22 86	0.30 42	0.18 4	0.16 300	0.09 27	0.12 44	0.08 1	0.16 304	0.09 6

IGEV-Stereo++	0.21 38	0.15 57	0.27 49	0.37 204	0.19 96	0.22 30	0.18 12	0.42 111	0.35 139	0.22 39	0.28 96	0.24 79	0.18 31	0.27 13	0.22 71	0.12 60	0.09 27	0.12 44	0.10 77	0.12 91	0.10 58

GCAP-Stereo-DPT26K	0.22 52	0.15 57	0.35 182	0.33 79	0.17 37	0.23 40	0.25 136	0.42 111	0.24 37	0.26 78	0.26 75	0.21 43	0.30 207	0.31 50	0.20 30	0.10 14	0.10 93	0.13 99	0.10 77	0.12 91	0.10 58

aanet-new-16k	0.22 52	0.17 134	0.35 182	0.37 204	0.17 37	0.26 79	0.18 12	0.41 102	0.37 166	0.28 110	0.23 41	0.25 94	0.26 139	0.29 27	0.21 49	0.12 60	0.09 27	0.13 99	0.10 77	0.14 191	0.10 58

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.22 52	0.16 86	0.35 182	0.33 79	0.18 66	0.24 53	0.24 124	0.45 143	0.27 59	0.23 45	0.35 148	0.20 32	0.26 139	0.28 15	0.19 12	0.11 36	0.10 93	0.12 44	0.10 77	0.11 30	0.11 127

AdaDepth	0.22 52	0.17 134	0.32 126	0.37 204	0.18 66	0.34 210	0.22 81	0.33 43	0.23 31	0.21 25	0.21 26	0.20 32	0.20 60	0.56 278	0.21 49	0.10 14	0.10 93	0.13 99	0.10 77	0.11 30	0.12 184

qwe	0.22 52	0.18 171	0.28 64	0.31 40	0.18 66	0.29 130	0.21 64	0.38 72	0.32 113	0.35 170	0.30 110	0.20 32	0.20 60	0.43 162	0.21 49	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.12 91	0.09 6

2.25w	0.22 52	0.18 171	0.31 106	0.31 40	0.18 66	0.31 167	0.18 12	0.32 32	0.31 99	0.31 135	0.37 162	0.20 32	0.22 86	0.45 179	0.24 126	0.10 14	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.10 58

4.25_new	0.22 52	0.21 297	0.32 126	0.32 63	0.18 66	0.31 167	0.27 179	0.32 32	0.24 37	0.29 123	0.27 83	0.20 32	0.23 100	0.34 83	0.23 109	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

4.5w_new	0.22 52	0.21 297	0.32 126	0.32 63	0.18 66	0.31 167	0.27 179	0.32 32	0.24 37	0.29 123	0.27 83	0.20 32	0.23 100	0.34 83	0.23 109	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

4.25w-stereo	0.22 52	0.21 297	0.32 126	0.32 63	0.18 66	0.31 167	0.27 179	0.32 32	0.24 37	0.29 123	0.27 83	0.20 32	0.23 100	0.34 83	0.23 109	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

3.75w	0.22 52	0.17 134	0.30 85	0.31 40	0.19 96	0.43 307	0.24 124	0.35 49	0.24 37	0.31 135	0.27 83	0.17 6	0.22 86	0.37 107	0.20 30	0.10 14	0.07 1	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

3.5w_stereo	0.22 52	0.18 171	0.29 71	0.30 23	0.18 66	0.27 97	0.23 106	0.37 63	0.28 69	0.31 135	0.26 75	0.22 49	0.26 139	0.50 229	0.24 126	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

2w_stereo	0.22 52	0.18 171	0.30 85	0.32 63	0.16 23	0.28 118	0.38 403	0.38 72	0.35 139	0.32 150	0.33 130	0.17 6	0.18 31	0.29 27	0.22 71	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.10 77	0.12 91	0.10 58

monsterstereo	0.22 52	0.14 24	0.26 38	0.34 109	0.18 66	0.21 26	0.20 39	0.37 63	0.35 139	0.33 157	0.40 175	0.19 24	0.18 31	0.45 179	0.21 49	0.11 36	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.13 140	0.08 1

monsters	0.22 52	0.14 24	0.26 38	0.31 40	0.19 96	0.23 40	0.19 23	0.44 136	0.33 119	0.36 175	0.30 110	0.16 4	0.18 31	0.43 162	0.19 12	0.11 36	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.10 58

SGD-Stereo	0.22 52	0.15 57	0.27 49	0.31 40	0.15 4	0.29 130	0.20 39	0.37 63	0.29 81	0.24 56	0.29 107	0.21 43	0.27 153	0.36 97	0.25 157	0.16 300	0.09 27	0.13 99	0.10 77	0.13 140	0.10 58

GREAT-IGEV	0.22 52	0.15 57	0.31 106	0.29 12	0.22 190	0.21 26	0.26 157	0.33 43	0.31 99	0.20 15	0.30 110	0.22 49	0.22 86	0.47 204	0.22 71	0.11 36	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.13 140	0.10 58
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 52	0.15 57	0.26 38	0.33 79	0.20 131	0.61 423	0.21 64	0.30 21	0.31 99	0.23 45	0.19 18	0.18 18	0.18 31	0.41 140	0.22 71	0.12 60	0.10 93	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.11 127

aanet-new-90k	0.23 69	0.16 86	0.45 326	0.35 152	0.17 37	0.33 195	0.27 179	0.38 72	0.26 55	0.20 15	0.24 55	0.21 43	0.35 262	0.46 195	0.17 1	0.11 36	0.09 27	0.12 44	0.10 77	0.14 191	0.09 6

aanet-new-70k	0.23 69	0.16 86	0.41 269	0.35 152	0.17 37	0.38 259	0.25 136	0.36 55	0.25 50	0.23 45	0.31 124	0.24 79	0.35 262	0.43 162	0.17 1	0.10 14	0.09 27	0.12 44	0.10 77	0.13 140	0.09 6

aanet-new-40k	0.23 69	0.17 134	0.39 245	0.34 109	0.18 66	0.38 259	0.20 39	0.36 55	0.26 55	0.24 56	0.28 96	0.25 94	0.35 262	0.25 4	0.21 49	0.11 36	0.09 27	0.13 99	0.10 77	0.14 191	0.09 6

aanet-new-36k	0.23 69	0.17 134	0.30 85	0.35 152	0.16 23	0.35 221	0.25 136	0.40 91	0.30 89	0.25 67	0.24 55	0.25 94	0.36 289	0.41 140	0.19 12	0.10 14	0.09 27	0.13 99	0.10 77	0.12 91	0.09 6

aanet-new-34k	0.23 69	0.16 86	0.37 210	0.34 109	0.16 23	0.24 53	0.24 124	0.43 128	0.36 149	0.26 78	0.27 83	0.23 64	0.35 262	0.28 15	0.20 30	0.10 14	0.09 27	0.13 99	0.09 12	0.12 91	0.09 6

aanet-32k-new	0.23 69	0.16 86	0.30 85	0.36 180	0.17 37	0.26 79	0.26 157	0.33 43	0.30 89	0.27 96	0.30 110	0.23 64	0.34 256	0.42 151	0.18 4	0.13 110	0.09 27	0.13 99	0.10 77	0.15 255	0.10 58

aanet-new-32k	0.23 69	0.15 57	0.32 126	0.36 180	0.18 66	0.38 259	0.21 64	0.40 91	0.24 37	0.27 96	0.23 41	0.34 161	0.35 262	0.30 42	0.19 12	0.12 60	0.10 93	0.13 99	0.10 77	0.13 140	0.10 58

aanet-new-30k	0.23 69	0.15 57	0.32 126	0.36 180	0.18 66	0.38 259	0.21 64	0.40 91	0.24 37	0.27 96	0.23 41	0.34 161	0.35 262	0.30 42	0.19 12	0.12 60	0.10 93	0.13 99	0.10 77	0.13 140	0.10 58

aanet-new-28k	0.23 69	0.17 134	0.40 258	0.36 180	0.17 37	0.33 195	0.22 81	0.35 49	0.27 59	0.27 96	0.23 41	0.29 122	0.34 256	0.31 50	0.22 71	0.13 110	0.10 93	0.13 99	0.11 140	0.16 304	0.12 184

aanet-new-24k	0.23 69	0.16 86	0.29 71	0.35 152	0.17 37	0.39 272	0.23 106	0.35 49	0.30 89	0.30 131	0.27 83	0.25 94	0.32 228	0.30 42	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.13 99	0.10 77	0.14 191	0.10 58

aanet-new-22k	0.23 69	0.16 86	0.30 85	0.35 152	0.18 66	0.31 167	0.19 23	0.46 150	0.42 205	0.25 67	0.23 41	0.25 94	0.30 207	0.32 59	0.22 71	0.11 36	0.10 93	0.12 44	0.10 77	0.12 91	0.10 58

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.23 69	0.14 24	0.27 49	0.35 152	0.18 66	0.26 79	0.26 157	0.42 111	0.38 175	0.25 67	0.43 187	0.23 64	0.28 169	0.25 4	0.22 71	0.11 36	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.10 58

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.23 69	0.14 24	0.31 106	0.33 79	0.18 66	0.21 26	0.33 301	0.52 190	0.42 205	0.26 78	0.33 130	0.19 24	0.30 207	0.28 15	0.21 49	0.11 36	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.09 6

Foundation-i1c-attn	0.23 69	0.13 3	0.23 5	0.29 12	0.15 4	0.35 221	0.27 179	0.45 143	0.28 69	0.28 110	0.34 141	0.40 216	0.30 207	0.33 74	0.24 126	0.13 110	0.10 93	0.12 44	0.09 12	0.10 6	0.09 6

DispViT+	0.23 69	0.14 24	0.27 49	0.29 12	0.17 37	0.19 15	0.20 39	0.59 232	0.45 225	0.28 110	0.26 75	0.24 79	0.17 17	0.46 195	0.24 126	0.13 110	0.10 93	0.10 1	0.08 1	0.10 6	0.10 58

WQFJA1++	0.23 69	0.15 57	0.27 49	0.30 23	0.21 161	0.31 167	0.18 12	0.36 55	0.17 8	0.25 67	0.30 110	0.29 122	0.28 169	0.40 130	0.22 71	0.15 244	0.10 93	0.13 99	0.10 77	0.42 602	0.11 127

GEAStereo	0.23 69	0.16 86	0.30 85	0.33 79	0.25 300	0.36 235	0.30 234	0.42 111	0.28 69	0.26 78	0.28 96	0.24 79	0.21 72	0.32 59	0.22 71	0.18 383	0.10 93	0.13 99	0.10 77	0.14 191	0.12 184

GSStereo	0.23 69	0.16 86	0.30 85	0.33 79	0.25 300	0.36 235	0.30 234	0.42 111	0.27 59	0.30 131	0.28 96	0.23 64	0.21 72	0.32 59	0.22 71	0.16 300	0.09 27	0.12 44	0.10 77	0.14 191	0.12 184

Zero-FE251	0.23 69	0.16 86	0.30 85	0.33 79	0.20 131	0.44 315	0.19 23	0.37 63	0.25 50	0.27 96	0.29 107	0.38 197	0.24 110	0.32 59	0.22 71	0.14 169	0.10 93	0.13 99	0.10 77	0.11 30	0.10 58

3.25w_new	0.23 69	0.17 134	0.32 126	0.31 40	0.17 37	0.43 307	0.20 39	0.37 63	0.30 89	0.37 182	0.28 96	0.22 49	0.25 122	0.42 151	0.22 71	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.09 1	0.10 58

3.25w	0.23 69	0.17 134	0.32 126	0.31 40	0.17 37	0.43 307	0.20 39	0.37 63	0.30 89	0.37 182	0.28 96	0.22 49	0.25 122	0.42 151	0.22 71	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.09 1	0.10 58

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 69	0.16 86	0.32 126	0.39 272	0.21 161	0.18 12	0.21 64	0.34 46	0.26 55	0.28 110	0.51 225	0.28 117	0.29 188	0.26 8	0.24 126	0.14 169	0.10 93	0.13 99	0.10 77	0.14 191	0.12 184

AIO_rvc	0.23 69	0.16 86	0.32 126	0.34 109	0.19 96	0.26 79	0.33 301	0.40 91	0.22 22	0.26 78	0.24 55	0.34 161	0.15 6	0.51 237	0.24 126	0.12 60	0.09 27	0.13 99	0.10 77	0.12 91	0.10 58

AIO_test	0.23 69	0.16 86	0.28 64	0.34 109	0.20 131	0.30 148	0.39 425	0.38 72	0.25 50	0.25 67	0.28 96	0.32 144	0.22 86	0.38 115	0.25 157	0.12 60	0.09 27	0.13 99	0.10 77	0.12 91	0.09 6

IGEV-Stereo+	0.23 69	0.14 24	0.26 38	0.32 63	0.19 96	0.12 1	0.17 3	0.29 18	0.29 81	0.21 25	0.15 5	0.22 49	0.22 86	0.40 130	0.22 71	0.14 169	0.10 93	0.12 44	0.09 12	0.15 255	0.86 651

TS12	0.24 94	0.15 57	0.29 71	0.37 204	0.17 37	0.32 186	0.26 157	0.42 111	0.24 37	0.31 135	0.51 225	0.25 94	0.27 153	0.40 130	0.29 247	0.11 36	0.10 93	0.12 44	0.09 12	0.13 140	0.10 58

aanet-new-60k	0.24 94	0.16 86	0.48 375	0.36 180	0.17 37	0.39 272	0.24 124	0.36 55	0.30 89	0.24 56	0.25 65	0.26 103	0.32 228	0.45 179	0.18 4	0.10 14	0.10 93	0.12 44	0.10 77	0.13 140	0.10 58

aanet-new-78k	0.24 94	0.17 134	0.51 416	0.36 180	0.16 23	0.26 79	0.29 214	0.36 55	0.29 81	0.22 39	0.29 107	0.23 64	0.37 296	0.42 151	0.17 1	0.10 14	0.09 27	0.12 44	0.10 77	0.14 191	0.09 6

aanet-new-12k	0.24 94	0.19 212	0.39 245	0.41 351	0.17 37	0.33 195	0.22 81	0.41 102	0.37 166	0.27 96	0.23 41	0.22 49	0.35 262	0.29 27	0.24 126	0.12 60	0.08 2	0.14 151	0.11 140	0.16 304	0.11 127

Foundation-i1b	0.24 94	0.13 3	0.23 5	0.29 12	0.15 4	0.40 278	0.26 157	0.48 162	0.25 50	0.31 135	0.33 130	0.40 216	0.30 207	0.35 93	0.24 126	0.13 110	0.10 93	0.12 44	0.11 140	0.11 30	0.09 6

Foundation-i1a	0.24 94	0.13 3	0.23 5	0.28 7	0.15 4	0.40 278	0.29 214	0.49 167	0.25 50	0.33 157	0.35 148	0.40 216	0.30 207	0.34 83	0.23 109	0.12 60	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.10 58

LiteMatch	0.24 94	0.17 134	0.24 15	0.37 204	0.20 131	0.27 97	0.27 179	0.31 25	0.24 37	0.21 25	0.20 21	0.29 122	0.40 319	0.29 27	0.43 394	0.16 300	0.10 93	0.15 196	0.13 219	0.14 191	0.14 278

Selective-IGEV-i32	0.24 94	0.18 171	0.35 182	0.35 152	0.19 96	0.27 97	0.25 136	0.55 207	0.23 31	0.27 96	0.25 65	0.34 161	0.19 46	0.58 311	0.22 71	0.12 60	0.10 93	0.14 151	0.11 140	0.12 91	0.10 58

VIP-Stereo	0.24 94	0.17 134	0.29 71	0.32 63	0.21 161	0.64 450	0.19 23	0.31 25	0.37 166	0.23 45	0.30 110	0.27 111	0.19 46	0.47 204	0.22 71	0.12 60	0.09 27	0.13 99	0.09 12	0.12 91	0.09 6

gasm-f	0.24 94	0.16 86	0.27 49	0.33 79	0.25 300	0.25 71	0.36 364	0.42 111	0.28 69	0.26 78	0.35 148	0.24 79	0.30 207	0.36 97	0.23 109	0.18 383	0.10 93	0.13 99	0.10 77	0.15 255	0.12 184

3w_stereo	0.24 94	0.20 258	0.37 210	0.33 79	0.16 23	0.32 186	0.42 462	0.41 102	0.38 175	0.31 135	0.27 83	0.16 4	0.26 139	0.34 83	0.22 71	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.12 91	0.11 127

1w_stereo	0.24 94	0.15 57	0.29 71	0.34 109	0.18 66	0.31 167	0.41 452	0.40 91	0.43 209	0.31 135	0.38 165	0.17 6	0.24 110	0.45 179	0.23 109	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

LG-Stereo	0.24 94	0.18 171	0.40 258	0.39 272	0.20 131	0.22 30	0.27 179	0.32 32	0.36 149	0.26 78	0.44 189	0.22 49	0.16 14	0.37 107	0.27 205	0.11 36	0.12 279	0.16 233	0.15 290	0.13 140	0.09 6

HUF	0.24 94	0.16 86	0.33 145	0.32 63	0.18 66	0.25 71	0.40 436	0.42 111	0.34 126	0.25 67	0.23 41	0.32 144	0.28 169	0.34 83	0.24 126	0.13 110	0.10 93	0.13 99	0.09 12	0.12 91	0.10 58

GIP-stereo	0.24 94	0.18 171	0.30 85	0.37 204	0.24 269	0.26 79	0.20 39	0.46 150	0.36 149	0.24 56	0.39 170	0.35 176	0.20 60	0.31 50	0.21 49	0.15 244	0.10 93	0.13 99	0.10 77	0.12 91	0.11 127

RAStereo	0.24 94	0.17 134	0.29 71	0.40 315	0.21 161	0.23 40	0.26 157	0.42 111	0.45 225	0.23 45	0.34 141	0.30 133	0.19 46	0.34 83	0.25 157	0.15 244	0.12 279	0.16 233	0.13 219	0.14 191	0.11 127

IGEV++	0.24 94	0.17 134	0.31 106	0.38 240	0.22 190	0.24 53	0.22 81	0.50 177	0.23 31	0.28 110	0.35 148	0.30 133	0.22 86	0.31 50	0.28 228	0.14 169	0.10 93	0.13 99	0.10 77	0.13 140	0.13 232

Selective-IGEV	0.24 94	0.18 171	0.35 182	0.35 152	0.19 96	0.27 97	0.25 136	0.55 207	0.23 31	0.27 96	0.25 65	0.34 161	0.19 46	0.58 311	0.22 71	0.12 60	0.10 93	0.14 151	0.11 140	0.12 91	0.10 58

aanet-new-10k	0.25 112	0.18 171	0.44 313	0.38 240	0.18 66	0.45 324	0.21 64	0.44 136	0.35 139	0.27 96	0.31 124	0.25 94	0.30 207	0.28 15	0.21 49	0.13 110	0.09 27	0.13 99	0.10 77	0.16 304	0.10 58

aanet-new-14k	0.25 112	0.19 212	0.38 223	0.38 240	0.17 37	0.18 12	0.25 136	0.52 190	0.49 248	0.28 110	0.30 110	0.21 43	0.33 244	0.33 74	0.23 109	0.12 60	0.09 27	0.13 99	0.10 77	0.17 343	0.11 127

aanet-new-8k	0.25 112	0.19 212	0.32 126	0.37 204	0.20 131	0.40 278	0.29 214	0.49 167	0.39 187	0.24 56	0.25 65	0.22 49	0.34 256	0.49 221	0.21 49	0.11 36	0.09 27	0.13 99	0.10 77	0.12 91	0.10 58

GCAP-Stereo-cres-4k	0.25 112	0.16 86	0.33 145	0.38 240	0.20 131	0.46 329	0.27 179	0.41 102	0.34 126	0.28 110	0.38 165	0.24 79	0.35 262	0.29 27	0.24 126	0.11 36	0.09 27	0.13 99	0.10 77	0.13 140	0.10 58

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.25 112	0.14 24	0.30 85	0.34 109	0.21 161	0.44 315	0.25 136	0.44 136	0.35 139	0.27 96	0.35 148	0.37 188	0.35 262	0.28 15	0.26 186	0.12 60	0.09 27	0.13 99	0.11 140	0.11 30	0.09 6

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.25 112	0.14 24	0.74 531	0.33 79	0.19 96	0.29 130	0.22 81	0.38 72	0.29 81	0.25 67	0.22 36	0.23 64	0.32 228	0.28 15	0.19 12	0.11 36	0.10 93	0.12 44	0.10 77	0.12 91	0.30 553

zero-FE	0.25 112	0.15 57	0.30 85	0.35 152	0.29 436	0.19 15	0.20 39	0.35 49	0.31 99	0.26 78	0.27 83	0.29 122	0.29 188	0.33 74	0.24 126	0.17 349	0.10 93	0.14 151	0.10 77	0.64 638	0.12 184

GASTEREO	0.25 112	0.16 86	0.32 126	0.40 315	0.20 131	0.22 30	0.30 234	0.43 128	0.31 99	0.37 182	0.33 130	0.22 49	0.35 262	0.41 140	0.23 109	0.15 244	0.10 93	0.13 99	0.11 140	0.12 91	0.11 127

MSCF	0.25 112	0.16 86	0.33 145	0.39 272	0.20 131	0.20 19	0.31 262	0.43 128	0.31 99	0.36 175	0.33 130	0.23 64	0.35 262	0.36 97	0.23 109	0.15 244	0.10 93	0.13 99	0.11 140	0.13 140	0.11 127

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 112	0.31 498	0.24 15	0.51 544	0.19 96	0.29 130	0.22 81	0.40 91	0.37 166	0.26 78	0.24 55	0.24 79	0.31 222	0.44 174	0.22 71	0.14 169	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.14 191	0.10 58

IGEV-RUCA	0.25 112	0.16 86	0.34 166	0.39 272	0.27 383	0.33 195	0.20 39	0.38 72	0.36 149	0.26 78	0.31 124	0.25 94	0.21 72	0.48 215	0.24 126	0.20 439	0.11 217	0.13 99	0.10 77	0.17 343	0.15 310

fffft	0.25 112	0.17 134	0.37 210	0.36 180	0.22 190	0.28 118	0.36 364	0.42 111	0.24 37	0.36 175	0.23 41	0.27 111	0.22 86	0.52 244	0.27 205	0.12 60	0.09 27	0.16 233	0.12 177	0.12 91	0.12 184
1: 1. 1
AIO-Stereo	0.25 112	0.18 171	0.34 166	0.37 204	0.18 66	0.28 118	0.30 234	0.48 162	0.27 59	0.29 123	0.30 110	0.32 144	0.17 17	0.52 244	0.23 109	0.12 60	0.10 93	0.14 151	0.11 140	0.13 140	0.10 58

RSM++	0.25 112	0.18 171	0.34 166	0.36 180	0.20 131	0.28 118	0.30 234	0.51 180	0.32 113	0.25 67	0.22 36	0.37 188	0.21 72	0.50 229	0.24 126	0.12 60	0.10 93	0.14 151	0.12 177	0.14 191	0.10 58

RSM	0.25 112	0.18 171	0.33 145	0.36 180	0.20 131	0.27 97	0.34 317	0.51 180	0.27 59	0.26 78	0.23 41	0.39 204	0.21 72	0.56 278	0.22 71	0.12 60	0.10 93	0.14 151	0.11 140	0.14 191	0.10 58

GCAPDPT-zeroshot4090	0.25 112	0.14 24	0.74 531	0.33 79	0.19 96	0.29 130	0.22 81	0.38 72	0.29 81	0.25 67	0.22 36	0.23 64	0.32 228	0.28 15	0.19 12	0.11 36	0.10 93	0.12 44	0.10 77	0.12 91	0.30 553

MoCha-V2	0.25 112	0.15 57	0.29 71	0.40 315	0.18 66	0.27 97	0.26 157	0.49 167	0.27 59	0.36 175	0.27 83	0.33 157	0.35 262	0.49 221	0.22 71	0.12 60	0.10 93	0.12 44	0.10 77	0.13 140	0.11 127

EGLCR-Stereo	0.25 112	0.16 86	0.33 145	0.34 109	0.20 131	0.35 221	0.20 39	0.52 190	0.36 149	0.28 110	0.27 83	0.41 225	0.18 31	0.45 179	0.26 186	0.14 169	0.10 93	0.16 233	0.14 258	0.13 140	0.11 127

DF	0.26 130	0.15 57	0.38 223	0.35 152	0.19 96	0.26 79	0.26 157	0.42 111	0.27 59	0.29 123	0.49 211	0.50 280	0.22 86	0.48 215	0.20 30	0.14 169	0.10 93	0.13 99	0.10 77	0.12 91	0.11 127

aanet-new	0.26 130	0.19 212	0.34 166	0.38 240	0.25 300	0.51 349	0.24 124	0.40 91	0.30 89	0.27 96	0.27 83	0.23 64	0.36 289	0.43 162	0.22 71	0.14 169	0.09 27	0.14 151	0.10 77	0.15 255	0.12 184

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.26 130	0.16 86	0.30 85	0.33 79	0.22 190	0.36 235	0.32 289	0.47 154	0.48 245	0.38 194	0.51 225	0.24 79	0.18 31	0.29 27	0.24 126	0.13 110	0.09 27	0.15 196	0.12 177	0.11 30	0.11 127

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 130	0.16 86	0.31 106	0.34 109	0.21 161	0.33 195	0.31 262	0.45 143	0.45 225	0.40 216	0.54 244	0.24 79	0.18 31	0.36 97	0.22 71	0.12 60	0.09 27	0.15 196	0.12 177	0.11 30	0.10 58

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.26 130	0.16 86	0.30 85	0.33 79	0.22 190	0.34 210	0.31 262	0.48 162	0.50 252	0.39 207	0.54 244	0.23 64	0.19 46	0.29 27	0.23 109	0.12 60	0.09 27	0.15 196	0.12 177	0.11 30	0.10 58

Foundation-i1	0.26 130	0.14 24	0.25 26	0.33 79	0.21 161	0.39 272	0.26 157	0.60 243	0.38 175	0.35 170	0.38 165	0.44 253	0.29 188	0.32 59	0.26 186	0.13 110	0.10 93	0.12 44	0.11 140	0.11 30	0.10 58

gcap_with_dpt	0.26 130	0.16 86	0.32 126	0.34 109	0.21 161	0.35 221	0.36 364	0.44 136	0.41 194	0.38 194	0.54 244	0.22 49	0.21 72	0.28 15	0.22 71	0.12 60	0.09 27	0.15 196	0.12 177	0.11 30	0.10 58

NLSM3	0.26 130	0.16 86	0.30 85	0.38 240	0.21 161	0.34 210	0.27 179	0.57 219	0.47 237	0.28 110	0.35 148	0.29 122	0.24 110	0.42 151	0.27 205	0.12 60	0.10 93	0.16 233	0.15 290	0.12 91	0.10 58

DDF-Stereo	0.26 130	0.15 57	0.30 85	0.36 180	0.29 436	0.19 15	0.20 39	0.32 32	0.31 99	0.26 78	0.26 75	0.29 122	0.29 188	0.38 115	0.24 126	0.17 349	0.10 93	0.14 151	0.10 77	0.70 641	0.12 184

Replicate-Monster	0.26 130	0.15 57	1.07 587	0.30 23	0.17 37	0.38 259	0.19 23	0.43 128	0.39 187	0.23 45	0.21 26	0.23 64	0.21 72	0.45 179	0.19 12	0.11 36	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.09 1	0.14 278

S2M2_L	0.26 130	0.22 338	0.33 145	0.31 40	0.25 300	0.24 53	0.13 1	0.35 49	0.41 194	0.25 67	0.36 157	0.30 133	0.25 122	0.30 42	0.26 186	0.22 483	0.19 511	0.17 280	0.19 438	0.21 447	0.18 397
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SCV_C0	0.26 130	0.18 171	0.34 166	0.35 152	0.24 269	0.23 40	0.28 205	0.51 180	0.36 149	0.31 135	0.36 157	0.37 188	0.20 60	0.57 290	0.22 71	0.13 110	0.10 93	0.13 99	0.11 140	0.16 304	0.12 184

SCV	0.26 130	0.19 212	0.33 145	0.35 152	0.21 161	0.27 97	0.34 317	0.56 211	0.28 69	0.24 56	0.28 96	0.37 188	0.23 100	0.49 221	0.22 71	0.18 383	0.10 93	0.14 151	0.11 140	0.15 255	0.11 127

castereo++	0.26 130	0.16 86	0.26 38	0.33 79	0.19 96	0.75 496	0.20 39	0.37 63	0.47 237	0.23 45	0.23 41	0.35 176	0.28 169	0.39 121	0.19 12	0.14 169	0.09 27	0.14 151	0.09 12	0.11 30	0.10 58

SMoEStereo_RVC	0.26 130	0.19 212	0.35 182	0.35 152	0.22 190	0.36 235	0.32 289	0.39 80	0.34 126	0.37 182	0.30 110	0.33 157	0.24 110	0.53 253	0.24 126	0.12 60	0.10 93	0.16 233	0.12 177	0.12 91	0.11 127

mms	0.26 130	0.21 297	0.33 145	0.37 204	0.25 300	0.30 148	0.33 301	0.40 91	0.32 113	0.28 110	0.34 141	0.34 161	0.20 60	0.45 179	0.26 186	0.12 60	0.11 217	0.16 233	0.12 177	0.14 191	0.11 127

ours_stereo	0.26 130	0.21 297	0.33 145	0.38 240	0.23 238	0.30 148	0.33 301	0.42 111	0.38 175	0.26 78	0.34 141	0.35 176	0.23 100	0.47 204	0.27 205	0.13 110	0.11 217	0.16 233	0.12 177	0.14 191	0.10 58

Occ-G	0.26 130	0.14 24	0.28 64	0.34 109	0.20 131	0.27 97	0.34 317	0.41 102	0.31 99	0.29 123	0.43 187	0.49 275	0.25 122	0.47 204	0.28 228	0.13 110	0.11 217	0.14 151	0.11 140	0.12 91	0.12 184

gcap-zeroshot	0.26 130	0.16 86	0.31 106	0.33 79	0.22 190	0.36 235	0.31 262	0.47 154	0.46 230	0.38 194	0.50 215	0.24 79	0.18 31	0.28 15	0.24 126	0.13 110	0.09 27	0.15 196	0.12 177	0.11 30	0.10 58

test_for_model	0.26 130	0.16 86	0.31 106	0.33 79	0.22 190	0.36 235	0.32 289	0.47 154	0.48 245	0.38 194	0.51 225	0.24 79	0.18 31	0.29 27	0.24 126	0.13 110	0.09 27	0.15 196	0.12 177	0.11 30	0.11 127

MaDis-Stereo	0.26 130	0.18 171	0.36 193	0.36 180	0.26 348	0.27 97	0.27 179	0.43 128	0.35 139	0.27 96	0.26 75	0.41 225	0.28 169	0.40 130	0.28 228	0.16 300	0.14 388	0.16 233	0.13 219	0.14 191	0.12 184

testlalala	0.26 130	0.16 86	0.31 106	0.33 79	0.22 190	0.36 235	0.31 262	0.47 154	0.46 230	0.38 194	0.50 215	0.24 79	0.18 31	0.28 15	0.24 126	0.13 110	0.09 27	0.15 196	0.12 177	0.11 30	0.10 58

CroCo-Stereo	0.26 130	0.22 338	0.36 193	0.48 499	0.22 190	0.20 19	0.29 214	0.51 180	0.44 216	0.28 110	0.23 41	0.42 235	0.26 139	0.29 27	0.26 186	0.15 244	0.13 350	0.13 99	0.11 140	0.16 304	0.12 184
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	0.27 153	0.16 86	0.88 562	0.34 109	0.22 190	0.22 30	0.31 262	0.39 80	0.41 194	0.26 78	0.24 55	0.26 103	0.19 46	0.42 151	0.28 228	0.10 14	0.12 279	0.12 44	0.16 324	0.12 91	0.14 278

tt45	0.27 153	0.17 134	0.34 166	0.35 152	0.23 238	0.38 259	0.28 205	0.46 150	0.28 69	0.40 216	0.27 83	0.38 197	0.25 122	0.57 290	0.26 186	0.13 110	0.11 217	0.16 233	0.13 219	0.12 91	0.14 278

999	0.27 153	0.16 86	0.35 182	0.36 180	0.24 269	0.31 167	0.27 179	0.49 167	0.38 175	0.26 78	0.30 110	0.39 204	0.23 100	0.63 362	0.25 157	0.13 110	0.10 93	0.14 151	0.12 177	0.12 91	0.14 278

Pointernet	0.27 153	0.14 24	0.33 145	0.35 152	0.23 238	0.35 221	0.21 64	0.72 344	0.38 175	0.39 207	0.36 157	0.34 161	0.25 122	0.36 97	0.25 157	0.15 244	0.10 93	0.12 44	0.08 1	0.11 30	0.10 58

trnet	0.27 153	0.14 24	0.23 5	0.28 7	0.15 4	0.37 246	0.23 106	0.52 190	0.72 348	0.42 226	0.51 225	0.34 161	0.26 139	0.39 121	0.25 157	0.15 244	0.11 217	0.12 44	0.08 1	0.11 30	0.10 58

UniTT-Stereo	0.27 153	0.17 134	0.37 210	0.40 315	0.27 383	0.30 148	0.28 205	0.39 80	0.31 99	0.29 123	0.46 198	0.27 111	0.25 122	0.47 204	0.34 300	0.17 349	0.13 350	0.13 99	0.12 177	0.14 191	0.12 184

AEACV	0.27 153	0.17 134	0.31 106	0.34 109	0.45 585	0.26 79	0.28 205	0.37 63	0.32 113	0.30 131	0.46 198	0.31 141	0.37 296	0.36 97	0.24 126	0.14 169	0.10 93	0.15 196	0.12 177	0.13 140	0.11 127

LoS_RVC	0.27 153	0.16 86	0.27 49	0.32 63	0.30 455	0.44 315	0.34 317	0.41 102	0.33 119	0.31 135	0.51 225	0.29 122	0.32 228	0.36 97	0.28 228	0.11 36	0.10 93	0.11 3	0.08 1	0.11 30	0.19 430

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.28 161	0.51 589	1.28 612	0.31 40	0.19 96	0.22 30	0.22 81	0.45 143	0.28 69	0.23 45	0.32 127	0.25 94	0.24 110	0.32 59	0.20 30	0.12 60	0.11 217	0.12 44	0.10 77	0.11 30	0.11 127

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.28 161	0.23 360	1.22 607	0.34 109	0.21 161	0.29 130	0.21 64	0.41 102	0.33 119	0.24 56	0.30 110	0.32 144	0.28 169	0.33 74	0.20 30	0.12 60	0.11 217	0.13 99	0.10 77	0.10 6	0.11 127

VMStereo-Base	0.28 161	0.16 86	0.27 49	0.30 23	0.17 37	0.30 148	0.27 179	0.50 177	0.65 315	0.32 150	0.47 204	0.42 235	0.24 110	0.41 140	0.27 205	0.15 244	0.11 217	0.12 44	0.10 77	0.13 140	0.14 278

water-stereo	0.28 161	0.14 24	0.29 71	0.35 152	0.19 96	0.36 235	0.23 106	0.62 255	0.38 175	0.39 207	0.62 272	0.41 225	0.35 262	0.28 15	0.27 205	0.14 169	0.13 350	0.13 99	0.12 177	0.12 91	0.10 58

castereo	0.28 161	0.16 86	0.32 126	0.35 152	0.21 161	0.40 278	0.42 462	0.50 177	0.66 319	0.26 78	0.41 178	0.37 188	0.36 289	0.33 74	0.24 126	0.13 110	0.09 27	0.13 99	0.10 77	0.11 30	0.10 58

fffy	0.28 161	0.21 297	0.34 166	0.37 204	0.23 238	0.33 195	0.29 214	0.51 180	0.41 194	0.32 150	0.37 162	0.39 204	0.27 153	0.50 229	0.27 205	0.12 60	0.11 217	0.16 233	0.13 219	0.14 191	0.11 127

WCG-NET	0.28 161	0.15 57	0.33 145	0.33 79	0.19 96	0.33 195	0.27 179	0.39 80	0.80 406	0.46 242	0.49 211	0.39 204	0.25 122	0.40 130	0.25 157	0.12 60	0.09 27	0.13 99	0.11 140	0.12 91	0.10 58

GCAP-BAT	0.28 161	0.15 57	0.42 290	0.33 79	0.21 161	0.25 71	0.25 136	0.45 143	0.54 267	0.34 161	0.42 181	0.43 244	0.27 153	0.48 215	0.24 126	0.14 169	0.11 217	0.14 151	0.12 177	0.11 30	0.12 184

MGS-Stereo	0.28 161	0.19 212	0.40 258	0.36 180	0.23 238	0.37 246	0.30 234	0.39 80	0.44 216	0.31 135	0.51 225	0.40 216	0.24 110	0.43 162	0.26 186	0.15 244	0.12 279	0.15 196	0.13 219	0.14 191	0.13 232

GCAPDPT-zeroshot	0.28 161	0.15 57	0.42 290	0.33 79	0.21 161	0.25 71	0.25 136	0.45 143	0.54 267	0.34 161	0.42 181	0.43 244	0.27 153	0.48 215	0.24 126	0.14 169	0.11 217	0.14 151	0.12 177	0.11 30	0.12 184

GCAP-Stereo	0.28 161	0.19 212	0.40 258	0.38 240	0.19 96	0.38 259	0.23 106	0.57 219	0.41 194	0.45 236	0.49 211	0.39 204	0.27 153	0.33 74	0.23 109	0.14 169	0.12 279	0.14 151	0.11 140	0.12 91	0.11 127

CES	0.28 161	0.14 24	0.23 5	0.30 23	0.70 636	0.37 246	0.27 179	0.48 162	0.46 230	0.34 161	0.48 207	0.27 111	0.22 86	0.39 121	0.23 109	0.13 110	0.11 217	0.12 44	0.08 1	0.13 140	0.17 379

MC-Stereo	0.28 161	0.17 134	0.32 126	0.38 240	0.20 131	0.26 79	0.26 157	0.49 167	0.37 166	0.37 182	0.61 269	0.41 225	0.31 222	0.55 267	0.25 157	0.13 110	0.09 27	0.14 151	0.12 177	0.12 91	0.11 127

CroCo-Stereo Lap2	0.28 161	0.24 398	0.39 245	0.50 528	0.29 436	0.20 19	0.31 262	0.49 167	0.38 175	0.24 56	0.27 83	0.46 262	0.31 222	0.39 121	0.30 254	0.14 169	0.15 419	0.16 233	0.13 219	0.16 304	0.15 310

CREStereo	0.28 161	0.15 57	0.24 15	0.27 2	0.17 37	0.37 246	0.25 136	0.51 180	0.72 348	0.42 226	0.51 225	0.32 144	0.26 139	0.38 115	0.25 157	0.16 300	0.11 217	0.12 44	0.08 1	0.12 91	0.11 127
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
DA	0.29 176	0.17 134	0.31 106	0.40 315	0.20 131	0.74 490	0.33 301	0.47 154	0.44 216	0.34 161	0.39 170	0.39 204	0.32 228	0.32 59	0.24 126	0.15 244	0.11 217	0.16 233	0.11 140	0.15 255	0.10 58

GGEV	0.29 176	0.17 134	0.31 106	0.40 315	0.20 131	0.74 490	0.33 301	0.47 154	0.44 216	0.34 161	0.39 170	0.39 204	0.32 228	0.32 59	0.24 126	0.15 244	0.11 217	0.16 233	0.11 140	0.15 255	0.10 58

FlowAnything_test	0.29 176	0.19 212	0.39 245	0.47 491	0.26 348	0.46 329	0.25 136	0.43 128	0.31 99	0.29 123	0.26 75	0.35 176	0.26 139	0.40 130	0.37 350	0.21 456	0.15 419	0.22 464	0.26 560	0.16 304	0.16 357

depthmonostereo	0.29 176	0.14 24	0.31 106	0.35 152	0.17 37	0.46 329	0.27 179	0.69 316	0.57 283	0.35 170	0.42 181	0.31 141	0.35 262	0.35 93	0.27 205	0.14 169	0.12 279	0.13 99	0.12 177	0.11 30	0.10 58

HART	0.29 176	0.16 86	0.32 126	0.40 315	0.21 161	0.32 186	0.26 157	0.62 255	0.31 99	0.33 157	0.65 280	0.41 225	0.22 86	0.55 267	0.25 157	0.12 60	0.10 93	0.15 196	0.11 140	0.15 255	0.11 127

ff7	0.29 176	0.21 297	0.38 223	0.36 180	0.26 348	0.31 167	0.35 342	0.62 255	0.34 126	0.38 194	0.33 130	0.32 144	0.29 188	0.58 311	0.25 157	0.14 169	0.10 93	0.17 280	0.12 177	0.14 191	0.15 310

IGEVStereo-DCA	0.29 176	0.22 338	0.38 223	0.35 152	0.27 383	0.37 246	0.35 342	0.62 255	0.34 126	0.38 194	0.30 110	0.35 176	0.27 153	0.51 237	0.22 71	0.15 244	0.12 279	0.16 233	0.12 177	0.13 140	0.15 310

ffff	0.29 176	0.21 297	0.38 223	0.36 180	0.26 348	0.31 167	0.35 342	0.62 255	0.34 126	0.38 194	0.33 130	0.32 144	0.29 188	0.58 311	0.25 157	0.14 169	0.10 93	0.17 280	0.12 177	0.14 191	0.15 310

rrr	0.29 176	0.22 338	0.41 269	0.35 152	0.27 383	0.37 246	0.32 289	0.52 190	0.42 205	0.38 194	0.30 110	0.35 176	0.27 153	0.51 237	0.22 71	0.15 244	0.12 279	0.16 233	0.13 219	0.13 140	0.14 278

11t	0.29 176	0.21 297	0.38 223	0.36 180	0.26 348	0.31 167	0.35 342	0.62 255	0.34 126	0.38 194	0.33 130	0.32 144	0.29 188	0.58 311	0.25 157	0.14 169	0.10 93	0.17 280	0.12 177	0.14 191	0.15 310

anonymousdsp	0.29 176	0.21 297	0.38 223	0.37 204	0.25 300	0.30 148	0.35 342	0.63 263	0.35 139	0.39 207	0.33 130	0.33 157	0.28 169	0.59 328	0.25 157	0.14 169	0.10 93	0.17 280	0.12 177	0.14 191	0.15 310

LoS	0.29 176	0.15 57	0.30 85	0.29 12	0.18 66	0.33 195	0.29 214	0.51 180	0.72 348	0.34 161	0.52 237	0.41 225	0.28 169	0.47 204	0.28 228	0.15 244	0.11 217	0.13 99	0.09 12	0.11 30	0.11 127
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	0.29 176	0.21 297	0.38 223	0.35 152	0.24 269	0.32 186	0.43 469	0.57 219	0.37 166	0.33 157	0.30 110	0.32 144	0.28 169	0.57 290	0.26 186	0.13 110	0.11 217	0.16 233	0.13 219	0.13 140	0.13 232

ccc-4	0.29 176	0.21 297	0.38 223	0.36 180	0.26 348	0.31 167	0.35 342	0.62 255	0.34 126	0.38 194	0.33 130	0.32 144	0.29 188	0.58 311	0.25 157	0.14 169	0.10 93	0.17 280	0.12 177	0.14 191	0.15 310

IGEV-Stereo	0.29 176	0.21 297	0.38 223	0.37 204	0.25 300	0.30 148	0.35 342	0.63 263	0.35 139	0.39 207	0.33 130	0.33 157	0.28 169	0.59 328	0.25 157	0.14 169	0.10 93	0.17 280	0.12 177	0.14 191	0.15 310
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GLC_STEREO	0.29 176	0.19 212	0.27 49	0.44 437	0.19 96	0.31 167	0.26 157	0.47 154	0.43 209	0.37 182	0.47 204	0.41 225	0.23 100	0.50 229	0.34 300	0.14 169	0.18 493	0.19 377	0.16 324	0.16 304	0.13 232

test_xeample3	0.29 176	0.21 297	0.41 269	0.35 152	0.26 348	0.35 221	0.32 289	0.56 211	0.36 149	0.43 230	0.32 127	0.34 161	0.28 169	0.54 260	0.23 109	0.14 169	0.11 217	0.16 233	0.12 177	0.14 191	0.13 232

DN	0.30 193	0.17 134	0.33 145	0.37 204	0.26 348	0.35 221	0.27 179	0.54 205	0.55 274	0.32 150	0.42 181	0.50 280	0.23 100	0.39 121	0.22 71	0.21 456	0.14 388	0.16 233	0.13 219	0.17 343	0.18 397

PSi22	0.30 193	0.18 171	0.30 85	0.36 180	0.19 96	0.30 148	0.19 23	0.42 111	0.73 355	0.27 96	0.32 127	0.57 312	0.43 335	0.77 471	0.25 157	0.12 60	0.10 93	0.11 3	0.09 12	0.14 191	0.11 127

Wave_Phase_stereo	0.30 193	0.16 86	0.88 562	0.34 109	0.22 190	0.64 450	0.31 262	0.54 205	0.41 194	0.26 78	0.24 55	0.26 103	0.19 46	0.42 151	0.28 228	0.10 14	0.12 279	0.12 44	0.16 324	0.12 91	0.14 278

DilatedVolume-Stereo	0.30 193	0.15 57	0.34 166	0.33 79	0.20 131	0.53 362	0.25 136	0.56 211	0.43 209	0.56 277	0.50 215	0.35 176	0.29 188	0.49 221	0.28 228	0.13 110	0.11 217	0.12 44	0.11 140	0.11 30	0.10 58

MM-Stereo_test2	0.30 193	0.18 171	0.39 245	0.40 315	0.24 269	0.42 303	0.42 462	0.63 263	0.41 194	0.37 182	0.35 148	0.32 144	0.26 139	0.53 253	0.25 157	0.12 60	0.10 93	0.15 196	0.12 177	0.15 255	0.10 58

Reg-Stereo(zero)	0.30 193	0.16 86	0.28 64	0.34 109	0.18 66	0.32 186	0.20 39	0.63 263	0.68 327	0.50 256	0.52 237	0.51 286	0.30 207	0.45 179	0.25 157	0.13 110	0.10 93	0.12 44	0.10 77	0.12 91	0.11 127

CASnet	0.30 193	0.20 258	0.33 145	0.41 351	0.16 23	0.26 79	0.24 124	0.52 190	0.53 263	0.52 265	0.54 244	0.39 204	0.24 110	0.40 130	0.26 186	0.14 169	0.10 93	0.22 464	0.18 407	0.18 371	0.11 127
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
TANstereo	0.30 193	0.15 57	0.31 106	0.30 23	0.17 37	0.55 375	0.23 106	0.44 136	0.55 274	0.59 284	0.68 294	0.37 188	0.26 139	0.35 93	0.27 205	0.15 244	0.16 451	0.12 44	0.10 77	0.13 140	0.14 278

rvit_stereo_0081_aga	0.31 201	0.28 472	0.44 313	0.42 396	0.29 436	0.34 210	0.31 262	0.44 136	0.40 190	0.39 207	0.44 189	0.40 216	0.32 228	0.42 151	0.29 247	0.23 500	0.17 471	0.19 377	0.16 324	0.20 423	0.15 310

rvit_stereo_0080	0.31 201	0.25 424	0.40 258	0.39 272	0.28 408	0.27 97	0.46 485	0.49 167	0.44 216	0.35 170	0.42 181	0.40 216	0.28 169	0.41 140	0.33 284	0.22 483	0.17 471	0.17 280	0.16 324	0.22 470	0.15 310

WCG-NET（raft）	0.31 201	0.15 57	0.36 193	0.32 63	0.19 96	0.35 221	0.27 179	0.51 180	0.78 395	0.45 236	0.55 253	0.48 269	0.27 153	0.54 260	0.26 186	0.13 110	0.10 93	0.12 44	0.11 140	0.12 91	0.11 127

whm_eth	0.31 201	0.25 424	0.40 258	0.39 272	0.28 408	0.27 97	0.46 485	0.49 167	0.44 216	0.35 170	0.42 181	0.40 216	0.28 169	0.41 140	0.33 284	0.22 483	0.17 471	0.17 280	0.16 324	0.22 470	0.15 310

plain	0.31 201	0.20 258	0.50 401	0.39 272	0.29 436	0.27 97	0.30 234	0.44 136	0.35 139	0.31 135	0.66 287	0.30 133	0.31 222	0.65 384	0.31 262	0.17 349	0.13 350	0.20 407	0.15 290	0.17 343	0.12 184

MIF-Stereo (partial)	0.31 201	0.18 171	0.37 210	0.41 351	0.31 477	0.28 118	0.23 106	0.47 154	0.42 205	0.31 135	0.63 273	0.36 186	0.35 262	0.57 290	0.31 262	0.17 349	0.13 350	0.19 377	0.17 379	0.18 371	0.14 278

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.32 207	0.38 543	2.34 651	0.33 79	0.19 96	0.20 19	0.22 81	0.43 128	0.29 81	0.22 39	0.25 65	0.22 49	0.26 139	0.29 27	0.20 30	0.11 36	0.10 93	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.10 58

RT-Monster	0.32 207	0.17 134	0.30 85	0.34 109	0.26 348	0.38 259	0.20 39	0.56 211	0.76 376	0.61 295	0.64 277	0.49 275	0.28 169	0.41 140	0.30 254	0.14 169	0.11 217	0.12 44	0.10 77	0.11 30	0.13 232

WQFJA1	0.32 207	0.19 212	0.34 166	0.39 272	0.26 348	0.62 431	0.30 234	0.56 211	0.47 237	0.37 182	0.39 170	0.38 197	0.33 244	0.50 229	0.42 387	0.14 169	0.18 493	0.16 233	0.14 258	0.14 191	0.13 232

WQFJX	0.32 207	0.18 171	0.33 145	0.39 272	0.27 383	0.60 420	0.30 234	0.53 202	0.47 237	0.39 207	0.38 165	0.34 161	0.33 244	0.61 342	0.40 375	0.14 169	0.17 471	0.16 233	0.13 219	0.14 191	0.14 278

NLMM	0.32 207	0.19 212	0.34 166	0.39 272	0.26 348	0.62 431	0.30 234	0.56 211	0.47 237	0.37 182	0.39 170	0.38 197	0.33 244	0.49 221	0.42 387	0.14 169	0.18 493	0.16 233	0.14 258	0.14 191	0.13 232

NLSM1	0.32 207	0.18 171	0.34 166	0.39 272	0.25 300	0.66 462	0.27 179	0.57 219	0.50 252	0.37 182	0.53 241	0.29 122	0.28 169	0.54 260	0.32 271	0.16 300	0.17 471	0.18 333	0.15 290	0.14 191	0.12 184

FE-Mocha	0.32 207	0.19 212	0.50 401	0.38 240	0.27 383	0.30 148	0.20 39	0.71 339	0.36 149	0.65 327	0.56 256	0.54 299	0.25 122	0.38 115	0.22 71	0.15 244	0.10 93	0.17 280	0.16 324	0.13 140	0.12 184

rvit_stereo_0081	0.32 207	0.24 398	0.47 355	0.43 417	0.26 348	0.30 148	0.37 381	0.42 111	0.55 274	0.36 175	0.40 175	0.39 204	0.35 262	0.43 162	0.33 284	0.22 483	0.16 451	0.19 377	0.16 324	0.19 405	0.13 232

rvit_stereo_0082	0.32 207	0.24 398	0.47 355	0.43 417	0.26 348	0.30 148	0.37 381	0.42 111	0.55 274	0.36 175	0.40 175	0.39 204	0.35 262	0.43 162	0.33 284	0.22 483	0.16 451	0.19 377	0.16 324	0.19 405	0.13 232

RAFT-Stereo-weight	0.32 207	0.18 171	0.33 145	0.39 272	0.22 190	0.26 79	0.29 214	0.67 297	0.80 406	0.53 268	0.51 225	0.58 321	0.20 60	0.47 204	0.27 205	0.13 110	0.10 93	0.14 151	0.11 140	0.13 140	0.11 127

CAS++	0.32 207	0.24 398	0.36 193	0.37 204	0.26 348	0.28 118	0.23 106	0.87 415	0.50 252	0.47 248	0.45 193	0.26 103	0.21 72	0.49 221	0.24 126	0.23 500	0.19 511	0.22 464	0.17 379	0.21 447	0.16 357
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.32 207	0.22 338	0.34 166	0.42 396	0.28 408	0.40 278	0.50 511	0.72 344	0.37 166	0.37 182	0.34 141	0.32 144	0.31 222	0.59 328	0.27 205	0.14 169	0.13 350	0.18 333	0.17 379	0.17 343	0.16 357

MSKI-zero shot	0.32 207	0.17 134	0.34 166	0.39 272	0.21 161	0.32 186	0.22 81	0.61 250	0.43 209	0.52 265	0.64 277	0.61 348	0.20 60	0.74 453	0.25 157	0.14 169	0.10 93	0.14 151	0.10 77	0.12 91	0.12 184

iRaftStereo_RVC	0.32 207	0.19 212	0.37 210	0.39 272	0.22 190	0.31 167	0.29 214	0.68 307	0.51 257	0.49 253	0.66 287	0.37 188	0.23 100	0.45 179	0.33 284	0.14 169	0.10 93	0.18 333	0.17 379	0.15 255	0.12 184

CREStereo++_RVC	0.32 207	0.15 57	0.23 5	0.31 40	0.24 269	0.27 97	0.22 81	0.46 150	0.88 455	0.46 242	0.80 351	0.30 133	0.26 139	0.36 97	0.33 284	0.13 110	0.09 27	0.13 99	0.51 643	0.13 140	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	0.32 207	0.53 600	0.26 38	0.51 544	0.20 131	0.37 246	0.24 124	0.40 91	0.73 355	0.54 272	0.69 295	0.31 141	0.25 122	0.32 59	0.27 205	0.16 300	0.10 93	0.12 44	0.09 12	0.13 140	0.11 127

PMTNet	0.32 207	0.16 86	0.24 15	0.29 12	0.18 66	0.45 324	0.22 81	0.56 211	0.63 302	0.46 242	0.54 244	0.39 204	0.34 256	0.48 215	0.24 126	0.75 648	0.10 93	0.12 44	0.08 1	0.12 91	0.11 127

WQFJX1	0.33 224	0.19 212	0.34 166	0.41 351	0.28 408	0.53 362	0.33 301	0.51 180	0.50 252	0.39 207	0.36 157	0.34 161	0.31 222	0.69 421	0.39 367	0.15 244	0.18 493	0.16 233	0.14 258	0.16 304	0.14 278

NLMM1	0.33 224	0.21 297	0.36 193	0.41 351	0.25 300	0.55 375	0.33 301	0.55 207	0.63 302	0.42 226	0.44 189	0.30 133	0.25 122	0.63 362	0.38 359	0.16 300	0.18 493	0.17 280	0.14 258	0.15 255	0.13 232

xyz-stereo-finetune	0.33 224	0.18 171	0.36 193	0.33 79	0.18 66	0.57 395	0.31 262	0.58 227	0.69 334	0.45 236	0.54 244	0.38 197	0.33 244	0.56 278	0.36 334	0.12 60	0.12 279	0.16 233	0.13 219	0.13 140	0.12 184

MM-Stereo_test1	0.33 224	0.19 212	0.36 193	0.41 351	0.23 238	0.36 235	0.45 481	0.58 227	0.54 267	0.60 288	0.50 215	0.38 197	0.37 296	0.60 334	0.26 186	0.15 244	0.13 350	0.17 280	0.14 258	0.15 255	0.12 184

tg	0.33 224	0.18 171	0.37 210	0.39 272	0.22 190	0.38 259	0.26 157	0.70 331	0.56 281	0.47 248	0.65 280	0.42 235	0.24 110	0.55 267	0.33 284	0.14 169	0.10 93	0.18 333	0.17 379	0.14 191	0.11 127

model_zeroshot	0.33 224	0.18 171	0.48 375	0.39 272	0.28 408	0.45 324	0.25 136	0.63 263	0.45 225	0.61 295	0.50 215	0.51 286	0.25 122	0.45 179	0.26 186	0.16 300	0.13 350	0.15 196	0.14 258	0.13 140	0.13 232

rvit_stereo_ft	0.33 224	0.25 424	0.47 355	0.52 557	0.32 494	0.33 195	0.47 492	0.49 167	0.50 252	0.34 161	0.41 178	0.41 225	0.32 228	0.48 215	0.34 300	0.22 483	0.14 388	0.19 377	0.18 407	0.19 405	0.14 278

4D-IteraStereo	0.33 224	0.18 171	0.40 258	0.40 315	0.24 269	0.32 186	0.27 179	0.58 227	0.72 348	0.65 327	0.54 244	0.42 235	0.23 100	0.45 179	0.28 228	0.14 169	0.09 27	0.19 377	0.16 324	0.16 304	0.11 127

NLCSM	0.34 232	0.21 297	0.34 166	0.44 437	0.29 436	0.54 369	0.36 364	0.52 190	0.47 237	0.46 242	0.37 162	0.34 161	0.34 256	0.71 433	0.41 381	0.16 300	0.17 471	0.17 280	0.16 324	0.17 343	0.16 357

IGEV-FE	0.34 232	0.18 171	0.67 497	0.39 272	0.28 408	0.30 148	0.25 136	0.74 357	0.31 99	0.62 298	0.57 258	0.54 299	0.25 122	0.53 253	0.27 205	0.14 169	0.10 93	0.15 196	0.14 258	0.14 191	0.12 184

MM-Stereo_test3	0.34 232	0.19 212	0.31 106	0.41 351	0.25 300	0.35 221	0.44 478	0.72 344	0.92 484	0.46 242	0.52 237	0.41 225	0.29 188	0.44 174	0.28 228	0.16 300	0.15 419	0.17 280	0.13 219	0.14 191	0.13 232

rvit_stereo_0083	0.34 232	0.24 398	0.50 401	0.44 437	0.27 383	0.34 210	0.35 342	0.45 143	0.62 291	0.37 182	0.47 204	0.42 235	0.35 262	0.40 130	0.36 334	0.22 483	0.20 523	0.20 407	0.17 379	0.20 423	0.14 278

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 232	0.27 458	0.45 326	0.36 180	0.25 300	0.48 338	0.30 234	0.58 227	0.90 472	0.42 226	0.36 157	0.30 133	0.29 188	0.49 221	0.30 254	0.16 300	0.14 388	0.18 333	0.15 290	0.18 371	0.15 310

AE-Stereo	0.34 232	0.21 297	0.42 290	0.48 499	0.31 477	0.48 338	0.35 342	0.61 250	0.62 291	0.32 150	0.55 253	0.52 291	0.27 153	0.47 204	0.29 247	0.13 110	0.13 350	0.18 333	0.16 324	0.15 255	0.12 184

IGEV_Zeroshot_test	0.34 232	0.18 171	0.67 497	0.39 272	0.28 408	0.30 148	0.25 136	0.74 357	0.31 99	0.62 298	0.57 258	0.54 299	0.25 122	0.53 253	0.27 205	0.14 169	0.10 93	0.15 196	0.14 258	0.14 191	0.12 184

RAFT-Test	0.34 232	0.18 171	0.37 210	0.38 240	0.23 238	0.50 345	0.23 106	0.69 316	0.40 190	0.60 288	0.85 385	0.61 348	0.28 169	0.46 195	0.27 205	0.14 169	0.11 217	0.14 151	0.11 140	0.13 140	0.12 184

CAS	0.34 232	0.13 3	0.25 26	1.28 657	0.30 455	0.46 329	0.38 403	0.48 162	0.47 237	0.34 161	0.52 237	0.24 79	0.19 46	0.29 27	0.27 205	0.69 646	0.08 2	0.12 44	0.08 1	0.12 91	0.15 310

test-3	0.34 232	0.16 86	0.43 303	0.39 272	0.21 161	0.43 307	0.22 81	0.63 263	0.78 395	0.71 372	0.45 193	0.64 363	0.27 153	0.43 162	0.31 262	0.12 60	0.09 27	0.17 280	0.13 219	0.12 91	0.10 58

test_1	0.34 232	0.16 86	0.43 303	0.39 272	0.21 161	0.43 307	0.23 106	0.63 263	0.78 395	0.68 351	0.45 193	0.64 363	0.27 153	0.43 162	0.31 262	0.12 60	0.09 27	0.17 280	0.13 219	0.12 91	0.10 58

cross-raft	0.34 232	0.20 258	0.37 210	0.44 437	0.23 238	0.32 186	0.35 342	0.74 357	0.40 190	0.60 288	0.77 327	0.57 312	0.27 153	0.43 162	0.28 228	0.12 60	0.10 93	0.15 196	0.13 219	0.15 255	0.11 127

raftrobust	0.34 232	0.19 212	0.36 193	0.41 351	0.27 383	0.30 148	0.25 136	0.71 339	0.63 302	0.58 282	0.55 253	0.45 255	0.46 357	0.51 237	0.29 247	0.16 300	0.12 279	0.14 151	0.12 177	0.12 91	0.13 232

EAI-Stereo	0.34 232	0.19 212	0.44 313	0.39 272	0.21 161	0.31 167	0.30 234	1.15 537	0.30 89	0.49 253	0.75 317	0.36 186	0.28 169	0.62 351	0.27 205	0.14 169	0.11 217	0.14 151	0.13 219	0.13 140	0.12 184

CFNet-RSSM	0.34 232	0.17 134	0.45 326	0.39 272	0.22 190	0.35 221	0.23 106	0.73 355	0.84 429	0.65 327	0.54 244	0.57 312	0.28 169	0.46 195	0.26 186	0.13 110	0.10 93	0.14 151	0.12 177	0.13 140	0.11 127

Gwc-CoAtRS	0.34 232	0.17 134	0.44 313	0.39 272	0.23 238	0.34 210	0.22 81	0.70 331	0.75 368	0.60 288	0.59 264	0.58 321	0.29 188	0.45 179	0.26 186	0.14 169	0.11 217	0.14 151	0.12 177	0.12 91	0.12 184

ACVNet-DCA	0.35 248	0.23 360	0.33 145	0.41 351	0.22 190	0.55 375	0.38 403	0.85 404	0.54 267	0.41 221	0.50 215	0.34 161	0.49 370	0.57 290	0.25 157	0.16 300	0.10 93	0.19 377	0.13 219	0.18 371	0.17 379

EKT-Stereo	0.35 248	0.23 360	0.39 245	0.43 417	0.29 436	0.38 259	0.31 262	0.69 316	0.64 310	0.45 236	0.63 273	0.49 275	0.27 153	0.56 278	0.33 284	0.18 383	0.14 388	0.18 333	0.15 290	0.16 304	0.16 357

Any-RAFT	0.35 248	0.16 86	0.30 85	0.34 109	0.21 161	0.52 354	0.22 81	0.88 420	0.73 355	0.53 268	0.73 306	0.64 363	0.28 169	0.46 195	0.24 126	0.15 244	0.10 93	0.13 99	0.10 77	0.13 140	0.12 184

HH	0.35 248	0.20 258	0.47 355	0.40 315	0.25 300	0.33 195	0.31 262	0.76 371	0.38 175	0.43 230	0.57 258	0.79 447	0.44 346	0.71 433	0.25 157	0.15 244	0.11 217	0.15 196	0.14 258	0.14 191	0.12 184

HanStereo	0.35 248	0.20 258	0.47 355	0.40 315	0.25 300	0.33 195	0.31 262	0.76 371	0.38 175	0.43 230	0.57 258	0.79 447	0.44 346	0.71 433	0.25 157	0.15 244	0.11 217	0.15 196	0.14 258	0.14 191	0.12 184

LL-Strereo2	0.35 248	0.24 398	0.48 375	0.41 351	0.26 348	0.35 221	0.24 124	0.67 297	0.44 216	0.54 272	0.51 225	0.66 381	0.25 122	0.66 393	0.30 254	0.14 169	0.12 279	0.23 485	0.20 463	0.18 371	0.13 232

anonymousdsp2	0.35 248	0.20 258	0.43 303	0.37 204	0.24 269	0.48 338	0.31 262	0.86 408	0.65 315	0.55 274	0.50 215	0.50 280	0.34 256	0.56 278	0.31 262	0.14 169	0.10 93	0.14 151	0.10 77	0.16 304	0.14 278

Selective-RAFT	0.35 248	0.23 360	0.51 416	0.44 437	0.21 161	0.64 450	0.27 179	0.59 232	0.63 302	0.40 216	0.38 165	0.55 304	0.40 319	0.57 290	0.35 318	0.13 110	0.11 217	0.14 151	0.12 177	0.16 304	0.13 232

RCA-Stereo	0.35 248	0.17 134	0.34 166	0.38 240	0.22 190	0.31 167	0.34 317	0.68 307	1.24 590	0.45 236	0.65 280	0.47 264	0.43 335	0.38 115	0.27 205	0.13 110	0.10 93	0.14 151	0.11 140	0.11 30	0.11 127

Patchmatch Stereo++	0.35 248	0.23 360	0.47 355	0.41 351	0.22 190	0.24 53	0.22 81	0.59 232	0.36 149	0.63 307	0.73 306	0.58 321	0.38 301	0.58 311	0.36 334	0.18 383	0.12 279	0.20 407	0.16 324	0.20 423	0.15 310
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	0.35 248	0.23 360	0.47 355	0.41 351	0.22 190	0.24 53	0.31 262	0.59 232	0.36 149	0.63 307	0.73 306	0.58 321	0.38 301	0.56 278	0.35 318	0.18 383	0.12 279	0.20 407	0.16 324	0.20 423	0.15 310

ROB_FTStereo_v2	0.35 248	0.23 360	0.47 355	0.41 351	0.22 190	0.24 53	0.31 262	0.59 232	0.36 149	0.63 307	0.73 306	0.57 312	0.38 301	0.57 290	0.36 334	0.18 383	0.12 279	0.20 407	0.16 324	0.20 423	0.15 310

ROB_FTStereo	0.35 248	0.23 360	0.47 355	0.41 351	0.22 190	0.25 71	0.21 64	0.59 232	0.36 149	0.63 307	0.73 306	0.58 321	0.38 301	0.57 290	0.35 318	0.18 383	0.12 279	0.20 407	0.16 324	0.20 423	0.15 310

HUI-Stereo	0.35 248	0.23 360	0.47 355	0.41 351	0.22 190	0.24 53	0.22 81	0.60 243	0.36 149	0.63 307	0.73 306	0.58 321	0.38 301	0.50 229	0.35 318	0.18 383	0.12 279	0.20 407	0.16 324	0.20 423	0.15 310

iGMRVC	0.35 248	0.23 360	0.47 355	0.41 351	0.22 190	0.24 53	0.30 234	0.59 232	0.36 149	0.63 307	0.73 306	0.58 321	0.38 301	0.58 311	0.36 334	0.18 383	0.12 279	0.20 407	0.16 324	0.20 423	0.15 310

iRAFT	0.35 248	0.23 360	0.47 355	0.41 351	0.22 190	0.24 53	0.22 81	0.59 232	0.36 149	0.63 307	0.73 306	0.58 321	0.38 301	0.58 311	0.36 334	0.18 383	0.12 279	0.20 407	0.16 324	0.20 423	0.15 310

RAFT-IKP	0.35 248	0.23 360	0.47 355	0.41 351	0.22 190	0.24 53	0.28 205	0.59 232	0.36 149	0.63 307	0.73 306	0.57 312	0.38 301	0.58 311	0.36 334	0.18 383	0.12 279	0.20 407	0.16 324	0.20 423	0.15 310

sCroCo_RVC	0.35 248	0.28 472	0.69 508	0.51 544	0.39 550	0.41 296	0.31 262	0.49 167	0.45 225	0.31 135	0.48 207	0.38 197	0.32 228	0.46 195	0.32 271	0.21 456	0.22 540	0.19 377	0.19 438	0.21 447	0.20 453

xyz-stereo-finetune2	0.36 266	0.19 212	0.38 223	0.32 63	0.19 96	0.82 527	0.29 214	0.52 190	0.32 113	0.51 259	0.78 338	0.43 244	0.45 351	0.69 421	0.44 412	0.13 110	0.12 279	0.17 280	0.13 219	0.12 91	0.13 232

1test111	0.36 266	0.23 360	0.33 145	0.41 351	0.22 190	0.55 375	0.38 403	0.85 404	0.54 267	0.41 221	0.50 215	0.34 161	0.49 370	0.55 267	0.45 421	0.16 300	0.10 93	0.19 377	0.13 219	0.18 371	0.17 379

11t1	0.36 266	0.21 297	0.42 290	0.35 152	0.22 190	0.62 431	0.29 214	0.69 316	0.43 209	0.60 288	0.53 241	0.53 295	0.48 366	0.56 278	0.40 375	0.18 383	0.14 388	0.16 233	0.13 219	0.17 343	0.17 379

tt1	0.36 266	0.24 398	0.32 126	0.41 351	0.22 190	0.54 369	0.38 403	0.68 307	1.04 541	0.41 221	0.46 198	0.35 176	0.45 351	0.57 290	0.25 157	0.16 300	0.10 93	0.19 377	0.13 219	0.16 304	0.16 357

knoymous	0.36 266	0.20 258	0.31 106	0.31 40	0.22 190	0.36 235	0.29 214	0.61 250	0.64 310	0.67 345	0.70 299	0.60 342	0.40 319	0.58 311	0.34 300	0.17 349	0.11 217	0.20 407	0.11 140	0.17 343	0.18 397

DCANet-4	0.36 266	0.20 258	0.48 375	0.34 109	0.19 96	0.29 130	0.30 234	0.66 287	0.92 484	0.69 359	0.78 338	0.40 216	0.47 361	0.45 179	0.34 300	0.14 169	0.10 93	0.14 151	0.11 140	0.11 30	0.13 232

test_4	0.36 266	0.18 171	0.31 106	0.44 437	0.25 300	0.20 19	0.34 317	0.56 211	0.41 194	0.59 284	1.45 591	0.43 244	0.25 122	0.63 362	0.28 228	0.12 60	0.10 93	0.17 280	0.19 438	0.15 255	0.11 127

test_3	0.36 266	0.19 212	0.44 313	0.44 437	0.23 238	0.48 338	0.36 364	0.66 287	0.82 419	0.64 318	0.45 193	0.68 389	0.25 122	0.41 140	0.31 262	0.12 60	0.10 93	0.18 333	0.16 324	0.15 255	0.11 127

NRIStereo	0.36 266	0.20 258	0.45 326	0.41 351	0.23 238	0.34 210	0.26 157	0.65 277	0.55 274	0.64 318	0.63 273	0.56 307	0.37 296	0.65 384	0.37 350	0.15 244	0.11 217	0.18 333	0.15 290	0.17 343	0.14 278

DeepStereo_RVC	0.36 266	0.21 297	0.47 355	0.40 315	0.24 269	0.26 79	0.22 81	0.60 243	0.38 175	0.69 359	0.67 292	0.57 312	0.51 385	0.56 278	0.39 367	0.16 300	0.12 279	0.18 333	0.15 290	0.19 405	0.18 397

CRE-IMP	0.36 266	0.23 360	0.49 388	0.42 396	0.24 269	0.41 296	0.21 64	0.57 219	0.41 194	0.65 327	0.72 302	0.53 295	0.37 296	0.61 342	0.38 359	0.17 349	0.11 217	0.19 377	0.15 290	0.21 447	0.18 397

test-1	0.36 266	0.19 212	0.71 517	0.46 483	0.26 348	0.44 315	0.36 364	0.60 243	0.59 286	0.48 251	0.67 292	0.53 295	0.36 289	0.40 130	0.29 247	0.14 169	0.11 217	0.16 233	0.14 258	0.15 255	0.16 357

s12784h	0.36 266	0.15 57	0.24 15	0.34 109	0.15 4	0.77 503	0.29 214	0.80 387	0.83 424	0.56 277	0.57 258	0.43 244	0.40 319	0.57 290	0.33 284	0.12 60	0.10 93	0.14 151	0.09 12	0.14 191	0.09 6

RALCasStereoNet	0.36 266	0.21 297	0.37 210	0.42 396	0.26 348	0.35 221	0.38 403	0.63 263	0.64 310	0.50 256	0.72 302	0.51 286	0.29 188	0.59 328	0.36 334	0.16 300	0.14 388	0.15 196	0.13 219	0.17 343	0.16 357

DCANet	0.36 266	0.16 86	0.41 269	0.34 109	0.19 96	0.30 148	0.30 234	0.68 307	0.91 479	0.70 365	0.77 327	0.43 244	0.57 418	0.45 179	0.34 300	0.14 169	0.10 93	0.14 151	0.11 140	0.13 140	0.12 184

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 266	0.17 134	0.41 269	0.35 152	0.19 96	0.33 195	0.29 214	0.65 277	0.73 355	0.68 351	1.01 461	0.56 307	0.40 319	0.42 151	0.30 254	0.11 36	0.09 27	0.15 196	0.14 258	0.13 140	0.10 58

H2IRNET	0.37 282	0.20 258	0.33 145	0.38 240	0.25 300	0.27 97	0.23 106	0.59 232	0.72 348	0.39 207	0.90 412	0.74 428	0.55 409	0.52 244	0.43 394	0.15 244	0.13 350	0.18 333	0.20 463	0.16 304	0.13 232

cc1	0.37 282	0.23 360	0.33 145	0.41 351	0.22 190	0.55 375	0.38 403	0.67 297	1.06 551	0.41 221	0.50 215	0.34 161	0.49 370	0.57 290	0.25 157	0.16 300	0.10 93	0.19 377	0.13 219	0.16 304	0.15 310

DCRE	0.37 282	0.18 171	0.46 343	0.45 462	0.32 494	0.42 303	0.37 381	0.63 263	0.51 257	0.47 248	0.94 423	0.56 307	0.36 289	0.52 244	0.32 271	0.14 169	0.13 350	0.15 196	0.14 258	0.14 191	0.13 232

fff	0.37 282	0.16 86	0.41 269	0.34 109	0.19 96	0.29 130	0.30 234	0.69 316	1.06 551	0.69 359	0.78 338	0.42 235	0.63 458	0.46 195	0.34 300	0.14 169	0.10 93	0.14 151	0.11 140	0.11 30	0.13 232

ADStereo(finetuned)	0.37 282	0.16 86	0.49 388	0.34 109	0.19 96	0.30 148	0.30 234	0.68 307	0.91 479	0.70 365	0.77 327	0.43 244	0.69 496	0.45 179	0.33 284	0.14 169	0.10 93	0.14 151	0.11 140	0.13 140	0.12 184

MIPNet	0.37 282	0.21 297	0.59 455	0.39 272	0.25 300	0.50 345	0.28 205	0.77 374	0.70 335	0.65 327	0.60 266	0.40 216	0.49 370	0.44 174	0.37 350	0.14 169	0.11 217	0.16 233	0.13 219	0.14 191	0.13 232

GMOStereo	0.37 282	0.19 212	0.38 223	0.43 417	0.24 269	0.37 246	0.38 403	0.52 190	0.62 291	0.87 480	0.84 375	0.64 363	0.35 262	0.37 107	0.28 228	0.13 110	0.11 217	0.20 407	0.18 407	0.15 255	0.11 127

error version	0.37 282	0.19 212	0.38 223	0.43 417	0.24 269	0.37 246	0.38 403	0.52 190	0.62 291	0.87 480	0.84 375	0.64 363	0.35 262	0.37 107	0.28 228	0.13 110	0.11 217	0.20 407	0.18 407	0.15 255	0.11 127

test-v	0.37 282	0.19 212	0.38 223	0.43 417	0.24 269	0.37 246	0.38 403	0.52 190	0.62 291	0.87 480	0.84 375	0.64 363	0.35 262	0.37 107	0.28 228	0.13 110	0.11 217	0.20 407	0.18 407	0.15 255	0.11 127

TRStereo	0.37 282	0.27 458	0.59 455	0.47 491	0.41 562	0.29 130	0.30 234	0.84 401	0.59 286	0.52 265	0.41 178	0.52 291	0.26 139	0.73 446	0.27 205	0.17 349	0.12 279	0.19 377	0.19 438	0.13 140	0.11 127

test-2	0.37 282	0.19 212	0.38 223	0.43 417	0.24 269	0.37 246	0.38 403	0.52 190	0.62 291	0.87 480	0.84 375	0.64 363	0.35 262	0.37 107	0.28 228	0.13 110	0.11 217	0.20 407	0.18 407	0.15 255	0.11 127

rafts_anoy	0.37 282	0.21 297	0.36 193	0.41 351	0.26 348	0.30 148	0.33 301	0.67 297	0.90 472	0.58 282	0.66 287	0.45 255	0.33 244	0.47 204	0.39 367	0.16 300	0.11 217	0.21 449	0.23 520	0.17 343	0.14 278

XX-Stereo	0.37 282	0.17 134	0.45 326	0.55 582	0.36 527	0.38 259	0.20 39	0.60 243	0.30 89	0.46 242	1.30 562	0.73 422	0.26 139	0.56 278	0.26 186	0.16 300	0.11 217	0.17 280	0.16 324	0.14 191	0.10 58

csc	0.37 282	0.16 86	0.41 269	0.34 109	0.19 96	0.29 130	0.30 234	0.69 316	1.06 551	0.69 359	0.78 338	0.42 235	0.63 458	0.46 195	0.34 300	0.14 169	0.10 93	0.14 151	0.11 140	0.11 30	0.13 232

cscssc	0.37 282	0.16 86	0.41 269	0.34 109	0.19 96	0.29 130	0.30 234	0.69 316	1.06 551	0.69 359	0.78 338	0.42 235	0.63 458	0.46 195	0.34 300	0.14 169	0.10 93	0.14 151	0.11 140	0.11 30	0.13 232

Lsterematch	0.38 297	0.17 134	0.38 223	0.37 204	0.20 131	0.42 303	0.27 179	0.57 219	0.71 346	0.66 340	1.02 470	0.49 275	0.40 319	0.57 290	0.43 394	0.16 300	0.10 93	0.15 196	0.13 219	0.14 191	0.14 278

AIO-test1	0.38 297	0.18 171	0.38 223	0.50 528	0.24 269	0.46 329	0.30 234	0.70 331	1.19 581	0.40 216	0.71 301	0.45 255	0.29 188	0.53 253	0.27 205	0.15 244	0.13 350	0.19 377	0.21 486	0.13 140	0.17 379

rvit_0105_6	0.38 297	0.28 472	0.64 481	0.50 528	0.30 455	0.39 272	0.38 403	0.51 180	0.67 322	0.40 216	0.45 193	0.50 280	0.41 327	0.54 260	0.36 334	0.27 542	0.26 574	0.24 502	0.21 486	0.22 470	0.16 357

MyStereo06	0.38 297	0.21 297	0.61 463	0.41 351	0.28 408	0.41 296	0.50 511	0.95 448	0.35 139	0.62 298	0.54 244	0.76 437	0.27 153	0.50 229	0.29 247	0.14 169	0.13 350	0.18 333	0.17 379	0.17 343	0.15 310

MIM_Stereo	0.38 297	0.17 134	0.53 429	0.37 204	0.24 269	0.27 97	0.24 124	0.70 331	0.54 267	0.72 383	1.00 458	0.63 357	0.29 188	0.64 377	0.38 359	0.13 110	0.14 388	0.17 280	0.16 324	0.14 191	0.11 127

riskmin	0.38 297	0.20 258	0.39 245	0.32 63	0.23 238	0.53 362	0.30 234	0.63 263	0.80 406	0.49 253	0.56 256	0.73 422	0.58 428	0.55 267	0.36 334	0.17 349	0.11 217	0.19 377	0.13 219	0.19 405	0.20 453

NF-Stereo	0.38 297	0.20 258	0.45 326	0.41 351	0.25 300	0.26 79	0.31 262	0.69 316	0.70 335	0.65 327	0.77 327	0.57 312	0.30 207	0.67 404	0.35 318	0.18 383	0.12 279	0.20 407	0.16 324	0.16 304	0.27 530

OCTAStereo	0.38 297	0.20 258	0.46 343	0.41 351	0.25 300	0.26 79	0.31 262	0.69 316	0.70 335	0.65 327	0.77 327	0.58 321	0.30 207	0.67 404	0.35 318	0.18 383	0.12 279	0.20 407	0.16 324	0.16 304	0.27 530

PSM-softLoss	0.38 297	0.20 258	0.48 375	0.41 351	0.26 348	0.30 148	0.35 342	0.69 316	0.46 230	0.62 298	0.82 364	0.59 336	0.33 244	0.70 428	0.39 367	0.19 415	0.12 279	0.20 407	0.18 407	0.16 304	0.22 491

KMStereo	0.38 297	0.20 258	0.48 375	0.41 351	0.26 348	0.30 148	0.35 342	0.69 316	0.46 230	0.62 298	0.82 364	0.59 336	0.33 244	0.70 428	0.39 367	0.19 415	0.12 279	0.20 407	0.18 407	0.16 304	0.22 491

RE-Stereo	0.38 297	0.20 258	0.46 343	0.41 351	0.25 300	0.26 79	0.31 262	0.69 316	0.70 335	0.65 327	0.77 327	0.58 321	0.30 207	0.67 404	0.35 318	0.18 383	0.12 279	0.20 407	0.16 324	0.16 304	0.27 530

Pruner-Stereo	0.38 297	0.20 258	0.45 326	0.40 315	0.25 300	0.22 30	0.24 124	0.67 297	0.55 274	0.89 494	0.76 323	0.68 389	0.29 188	0.62 351	0.35 318	0.18 383	0.12 279	0.20 407	0.17 379	0.17 343	0.18 397

TVStereo	0.38 297	0.20 258	0.46 343	0.41 351	0.25 300	0.26 79	0.31 262	0.69 316	0.70 335	0.65 327	0.77 327	0.58 321	0.30 207	0.67 404	0.35 318	0.18 383	0.12 279	0.20 407	0.16 324	0.16 304	0.27 530

TestStereo	0.38 297	0.31 498	0.40 258	0.45 462	0.20 131	0.40 278	0.37 381	0.66 287	0.65 315	0.53 268	0.78 338	0.47 264	0.40 319	0.55 267	0.37 350	0.18 383	0.13 350	0.20 407	0.15 290	0.22 470	0.13 232

raft+_RVC	0.38 297	0.19 212	0.35 182	0.37 204	0.25 300	0.45 324	0.37 381	0.78 380	0.89 469	0.51 259	0.78 338	0.50 280	0.29 188	0.53 253	0.40 375	0.15 244	0.12 279	0.17 280	0.15 290	0.14 191	0.12 184

RALAANet	0.38 297	0.23 360	0.48 375	0.42 396	0.29 436	0.35 221	0.25 136	0.86 408	0.64 310	0.67 345	0.65 280	0.60 342	0.29 188	0.60 334	0.34 300	0.15 244	0.12 279	0.17 280	0.15 290	0.21 447	0.13 232

AFF-stereo	0.38 297	0.19 212	0.39 245	0.37 204	0.21 161	0.27 97	0.31 262	0.65 277	0.66 319	0.64 318	1.13 515	0.76 437	0.39 313	0.55 267	0.33 284	0.11 36	0.09 27	0.16 233	0.16 324	0.13 140	0.11 127

AIO-test2	0.39 314	0.21 297	0.41 269	0.47 491	0.25 300	0.45 324	0.35 342	0.77 374	1.27 600	0.36 175	0.87 396	0.37 188	0.30 207	0.47 204	0.27 205	0.15 244	0.13 350	0.21 449	0.23 520	0.15 255	0.13 232

xx1	0.39 314	0.23 360	0.33 145	0.41 351	0.22 190	0.55 375	0.38 403	0.67 297	1.06 551	0.41 221	0.50 215	0.65 376	0.53 391	0.57 290	0.25 157	0.16 300	0.10 93	0.20 407	0.19 438	0.18 371	0.17 379

x	0.39 314	0.24 398	0.41 269	0.34 109	0.23 238	0.52 354	0.32 289	0.86 408	0.52 260	0.57 280	0.70 299	0.59 336	0.50 380	0.49 221	0.46 431	0.17 349	0.15 419	0.17 280	0.15 290	0.17 343	0.16 357

DisPM	0.39 314	0.19 212	0.44 313	0.41 351	0.27 383	0.24 53	0.31 262	0.65 277	0.57 283	0.87 480	0.87 396	0.60 342	0.32 228	0.76 463	0.32 271	0.18 383	0.12 279	0.19 377	0.17 379	0.15 255	0.20 453

RAFT+CT+SA	0.39 314	0.23 360	0.36 193	0.51 544	0.27 383	0.29 130	0.46 485	0.75 364	0.80 406	0.51 259	0.89 408	0.41 225	0.40 319	0.78 476	0.32 271	0.14 169	0.11 217	0.18 333	0.18 407	0.15 255	0.14 278

iRaft-Stereo_20w	0.39 314	0.19 212	0.57 450	0.37 204	0.27 383	0.31 167	0.24 124	1.44 622	0.29 81	0.69 359	0.53 241	0.60 342	0.42 329	0.83 497	0.27 205	0.14 169	0.11 217	0.14 151	0.13 219	0.15 255	0.13 232

IPLG	0.39 314	0.20 258	0.59 455	0.40 315	0.24 269	0.54 369	0.27 179	0.75 364	0.63 302	0.84 461	0.81 358	0.32 144	0.32 228	0.60 334	0.45 421	0.13 110	0.11 217	0.16 233	0.13 219	0.13 140	0.12 184

IPLGR	0.39 314	0.21 297	0.63 476	0.39 272	0.22 190	0.49 343	0.29 214	0.76 371	0.74 363	0.78 413	0.77 327	0.44 253	0.42 329	0.47 204	0.38 359	0.13 110	0.12 279	0.16 233	0.14 258	0.15 255	0.13 232

GMStereo	0.39 314	0.37 533	0.54 435	0.40 315	0.26 348	0.42 303	0.36 364	0.59 232	1.04 541	0.55 274	0.51 225	0.37 188	0.35 262	0.54 260	0.41 381	0.19 415	0.13 350	0.16 233	0.17 379	0.24 500	0.18 397
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DIP-Stereo	0.39 314	0.21 297	0.50 401	0.41 351	0.28 408	0.62 431	0.27 179	0.77 374	0.40 190	0.64 318	0.86 388	0.52 291	0.33 244	0.66 393	0.42 387	0.15 244	0.13 350	0.17 280	0.14 258	0.15 255	0.15 310
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	0.39 314	0.18 171	0.42 290	0.42 396	0.26 348	0.40 278	0.32 289	0.72 344	0.34 126	0.89 494	1.28 555	0.57 312	0.35 262	0.42 151	0.32 271	0.15 244	0.12 279	0.14 151	0.12 177	0.14 191	0.13 232

RAFT-Stereo	0.39 314	0.18 171	0.42 290	0.42 396	0.26 348	0.40 278	0.32 289	0.72 344	0.34 126	0.89 494	1.28 555	0.57 312	0.35 262	0.42 151	0.32 271	0.15 244	0.12 279	0.14 151	0.12 177	0.14 191	0.13 232
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MyStereo8	0.40 326	0.20 258	0.54 435	0.41 351	0.29 436	0.53 362	0.29 214	0.65 277	0.49 248	0.71 372	0.98 450	0.58 321	0.43 335	0.50 229	0.51 457	0.15 244	0.12 279	0.16 233	0.14 258	0.19 405	0.19 430

qqq	0.40 326	0.26 441	0.44 313	0.36 180	0.22 190	0.46 329	0.36 364	0.85 404	0.54 267	0.56 277	0.69 295	0.65 376	0.53 391	0.55 267	0.45 421	0.17 349	0.16 451	0.20 407	0.19 438	0.18 371	0.17 379

IPLGR_C	0.40 326	0.21 297	0.64 481	0.45 462	0.33 506	0.52 354	0.34 317	0.66 287	0.62 291	0.82 442	0.92 419	0.45 255	0.32 228	0.52 244	0.46 431	0.17 349	0.12 279	0.15 196	0.14 258	0.13 140	0.14 278

ACRE	0.40 326	0.21 297	0.65 487	0.45 462	0.33 506	0.51 349	0.33 301	0.66 287	0.63 302	0.80 420	0.92 419	0.45 255	0.32 228	0.52 244	0.45 421	0.16 300	0.12 279	0.15 196	0.14 258	0.13 140	0.14 278

PFNet+	0.40 326	0.19 212	0.49 388	0.39 272	0.25 300	0.28 118	0.23 106	0.64 276	0.70 335	0.85 465	0.79 348	0.64 363	0.35 262	0.72 439	0.34 300	0.19 415	0.14 388	0.23 485	0.20 463	0.16 304	0.20 453

SST-Stereo	0.40 326	0.19 212	0.45 326	0.42 396	0.25 300	0.25 71	0.21 64	0.66 287	0.47 237	1.08 579	0.79 348	0.72 411	0.43 335	0.77 471	0.35 318	0.16 300	0.11 217	0.20 407	0.16 324	0.19 405	0.15 310

RAFT_R40	0.40 326	0.19 212	0.44 313	0.43 417	0.25 300	0.23 40	0.26 157	0.67 297	0.67 322	0.98 541	0.78 338	0.72 411	0.43 335	0.76 463	0.35 318	0.16 300	0.11 217	0.20 407	0.16 324	0.18 371	0.14 278

RAFT-345	0.40 326	0.18 171	0.40 258	0.38 240	0.22 190	0.33 195	0.26 157	0.61 250	0.51 257	0.74 394	1.79 615	0.45 255	0.33 244	0.66 393	0.36 334	0.14 169	0.11 217	0.18 333	0.14 258	0.13 140	0.13 232

sAnonymous2	0.40 326	0.39 551	0.85 555	0.48 499	0.37 534	0.40 278	0.46 485	0.57 219	0.52 260	0.38 194	0.46 198	0.35 176	0.42 329	0.43 162	0.30 254	0.19 415	0.14 388	0.18 333	0.17 379	0.57 631	0.44 616

CroCo_RVC	0.40 326	0.39 551	0.85 555	0.48 499	0.37 534	0.40 278	0.46 485	0.57 219	0.52 260	0.38 194	0.46 198	0.35 176	0.42 329	0.43 162	0.30 254	0.19 415	0.14 388	0.18 333	0.17 379	0.57 631	0.44 616

111	0.40 326	0.17 134	0.41 269	0.34 109	0.19 96	0.52 354	0.28 205	0.74 357	1.16 575	0.50 256	0.91 415	0.63 357	0.48 366	0.61 342	0.35 318	0.14 169	0.10 93	0.14 151	0.12 177	0.13 140	0.13 232

Hybrid-DGEV-2	0.41 337	0.21 297	0.42 290	0.47 491	0.29 436	0.59 413	0.23 106	0.82 393	0.99 516	0.64 318	0.63 273	0.60 342	0.65 475	0.58 311	0.33 284	0.14 169	0.12 279	0.18 333	0.16 324	0.14 191	0.12 184

rvit_0105_4	0.41 337	0.29 484	0.71 517	0.50 528	0.29 436	0.41 296	0.41 452	0.55 207	0.73 355	0.45 236	0.48 207	0.55 304	0.44 346	0.57 290	0.36 334	0.28 553	0.26 574	0.25 515	0.22 504	0.23 487	0.18 397

raft_robust	0.41 337	0.23 360	0.36 193	0.42 396	0.21 161	0.40 278	0.33 301	0.79 384	0.98 511	0.79 418	0.87 396	0.39 204	0.33 244	0.84 502	0.29 247	0.13 110	0.12 279	0.16 233	0.17 379	0.15 255	0.12 184

CIPLG	0.41 337	0.21 297	0.63 476	0.45 462	0.33 506	0.52 354	0.33 301	0.65 277	0.60 288	0.82 442	0.96 436	0.46 262	0.32 228	0.55 267	0.44 412	0.16 300	0.12 279	0.15 196	0.14 258	0.13 140	0.14 278

LCNet	0.41 337	0.20 258	0.32 126	0.44 437	0.24 269	0.47 335	0.29 214	0.67 297	0.53 263	0.72 383	1.03 475	0.66 381	0.60 439	0.58 311	0.34 300	0.14 169	0.10 93	0.19 377	0.19 438	0.21 447	0.36 587

HHNet	0.41 337	0.17 134	0.41 269	0.34 109	0.37 534	0.33 195	0.34 317	0.69 316	0.75 368	0.86 472	1.30 562	0.52 291	0.32 228	0.52 244	0.35 318	0.15 244	0.11 217	0.19 377	0.15 290	0.15 255	0.24 507

AnonymousM	0.41 337	0.81 632	0.29 71	0.34 109	0.22 190	0.28 118	0.38 403	0.53 202	0.41 194	0.70 365	0.49 211	0.47 264	0.27 153	0.41 140	0.31 262	0.15 244	0.12 279	1.51 658	0.26 560	0.12 91	0.10 58

HITNet	0.41 337	0.26 441	0.45 326	0.33 79	0.17 37	0.63 443	0.30 234	0.93 436	0.64 310	0.71 372	0.82 364	0.64 363	0.52 387	0.59 328	0.43 394	0.14 169	0.10 93	0.15 196	0.13 219	0.19 405	0.12 184
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	0.42 345	0.31 498	0.73 526	0.50 528	0.29 436	0.44 315	0.42 462	0.61 250	0.74 363	0.51 259	0.51 225	0.60 342	0.47 361	0.57 290	0.38 359	0.27 542	0.25 567	0.25 515	0.23 520	0.22 470	0.18 397

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 345	0.20 258	0.74 531	0.38 240	0.43 574	0.39 272	0.26 157	0.94 441	0.49 248	0.53 268	0.77 327	0.93 501	0.45 351	0.63 362	0.24 126	0.16 300	0.10 93	0.17 280	0.18 407	0.20 423	0.20 453

test_sample2	0.42 345	0.22 338	0.43 303	0.33 79	0.21 161	0.58 401	0.39 425	0.95 448	0.67 322	0.63 307	0.77 327	0.69 394	0.57 418	0.61 342	0.38 359	0.19 415	0.14 388	0.18 333	0.16 324	0.19 405	0.18 397

test_sample1	0.42 345	0.22 338	0.46 343	0.34 109	0.23 238	0.58 401	0.35 342	0.99 461	0.49 248	0.62 298	0.75 317	0.69 394	0.61 445	0.58 311	0.44 412	0.18 383	0.14 388	0.17 280	0.15 290	0.17 343	0.17 379

StereoVision	0.42 345	0.28 472	0.45 326	0.49 514	0.28 408	0.38 259	0.38 403	0.72 344	0.62 291	0.44 233	1.14 520	0.54 299	0.39 313	0.56 278	0.34 300	0.21 456	0.24 559	0.25 515	0.24 536	0.26 516	0.16 357

GANet-ADL	0.42 345	0.25 424	0.45 326	0.43 417	0.29 436	0.54 369	0.35 342	0.89 422	0.86 442	0.63 307	0.72 302	0.68 389	0.42 329	0.52 244	0.41 381	0.21 456	0.14 388	0.15 196	0.13 219	0.18 371	0.19 430

OMP-Stereo	0.42 345	0.22 338	0.46 343	0.52 557	0.24 269	0.36 235	0.25 136	0.71 339	0.78 395	0.77 409	0.64 277	0.89 486	0.39 313	0.91 533	0.35 318	0.15 244	0.12 279	0.20 407	0.15 290	0.15 255	0.12 184

PFNet	0.42 345	0.18 171	0.58 454	0.43 417	0.24 269	0.43 307	0.32 289	0.74 357	0.78 395	1.00 549	0.74 315	0.68 389	0.39 313	0.72 439	0.37 350	0.16 300	0.10 93	0.20 407	0.15 290	0.16 304	0.13 232

IRAFT_RVC	0.42 345	0.20 258	0.48 375	0.44 437	0.24 269	0.27 97	0.54 539	0.74 357	0.77 385	0.76 403	0.80 351	0.73 422	0.51 385	0.70 428	0.36 334	0.17 349	0.10 93	0.21 449	0.16 324	0.16 304	0.14 278

FENet	0.42 345	0.22 338	0.38 223	0.39 272	0.24 269	0.55 375	0.32 289	0.79 384	0.70 335	0.71 372	0.72 302	0.63 357	0.57 418	0.62 351	0.44 412	0.19 415	0.13 350	0.19 377	0.17 379	0.18 371	0.19 430

IGEV_i1	0.43 355	0.22 338	0.50 401	0.39 272	0.22 190	0.64 450	0.40 436	0.96 452	0.61 289	0.68 351	0.69 295	0.75 430	0.45 351	0.72 439	0.41 381	0.15 244	0.13 350	0.16 233	0.13 219	0.17 343	0.16 357

FACV-RUCA	0.43 355	0.28 472	0.47 355	0.45 462	0.33 506	0.58 401	0.34 317	0.82 393	0.73 355	0.57 280	0.84 375	0.47 264	0.50 380	0.54 260	0.39 367	0.22 483	0.15 419	0.35 588	0.16 324	0.28 531	0.21 473

TestStereo1	0.43 355	0.23 360	0.41 269	0.51 544	0.24 269	0.34 210	0.40 436	0.77 374	0.90 472	0.68 351	0.96 436	0.48 269	0.46 357	0.91 533	0.32 271	0.16 300	0.13 350	0.18 333	0.15 290	0.14 191	0.13 232

test_5	0.43 355	0.24 398	0.43 303	0.52 557	0.28 408	0.28 118	0.42 462	0.72 344	0.82 419	0.62 298	0.91 415	0.72 411	0.55 409	0.79 482	0.35 318	0.14 169	0.11 217	0.18 333	0.18 407	0.18 371	0.16 357

SA-5K	0.43 355	0.23 360	0.41 269	0.51 544	0.24 269	0.34 210	0.40 436	0.77 374	0.90 472	0.68 351	0.96 436	0.48 269	0.46 357	0.91 533	0.32 271	0.16 300	0.13 350	0.18 333	0.15 290	0.14 191	0.13 232

dd	0.43 355	0.38 543	0.55 440	0.44 437	0.25 300	0.47 335	0.38 403	0.70 331	1.05 545	0.59 284	0.65 280	0.42 235	0.39 313	0.66 393	0.50 447	0.24 512	0.15 419	0.21 449	0.15 290	0.22 470	0.18 397

IIG-Stereo	0.43 355	0.21 297	0.44 313	0.50 528	0.25 300	0.44 315	0.21 64	0.71 339	0.76 376	0.83 454	0.95 432	0.83 461	0.43 335	0.90 526	0.35 318	0.15 244	0.12 279	0.19 377	0.14 258	0.15 255	0.11 127

DN-CSS_ROB	0.43 355	0.26 441	0.62 466	0.40 315	0.29 436	0.44 315	0.27 179	0.77 374	0.75 368	0.72 383	1.09 501	0.48 269	0.43 335	0.69 421	0.37 350	0.15 244	0.12 279	0.21 449	0.19 438	0.18 371	0.16 357

Selective-IGEV-i1	0.44 363	0.20 258	0.53 429	0.41 351	0.22 190	0.62 431	0.50 511	1.01 475	0.88 455	0.63 307	0.81 358	0.79 447	0.38 301	0.54 260	0.38 359	0.16 300	0.13 350	0.15 196	0.13 219	0.15 255	0.15 310

MyStereo05	0.44 363	0.21 297	0.45 326	0.41 351	0.28 408	0.41 296	0.50 511	0.93 436	1.09 562	0.76 403	0.61 269	0.51 286	0.57 418	0.73 446	0.42 387	0.14 169	0.13 350	0.18 333	0.17 379	0.17 343	0.15 310

MyStereo04	0.44 363	0.22 338	0.44 313	0.42 396	0.28 408	0.40 278	0.50 511	1.00 465	1.08 560	0.62 298	0.58 263	0.55 304	0.57 418	0.71 433	0.44 412	0.14 169	0.13 350	0.18 333	0.17 379	0.17 343	0.16 357

mmm	0.44 363	0.27 458	0.46 343	0.38 240	0.24 269	0.61 423	0.35 342	0.94 441	0.53 263	0.72 383	1.05 485	0.63 357	0.50 380	0.57 290	0.45 421	0.18 383	0.15 419	0.23 485	0.20 463	0.20 423	0.18 397

ffm	0.44 363	0.26 441	0.49 388	0.37 204	0.25 300	0.55 375	0.37 381	0.68 307	1.04 541	0.73 389	0.96 436	0.71 402	0.53 391	0.57 290	0.25 157	0.16 300	0.10 93	0.25 515	0.21 486	0.16 304	0.16 357

SA	0.44 363	0.25 424	0.46 343	0.46 483	0.24 269	0.43 307	0.36 364	0.75 364	0.96 504	0.59 284	1.03 475	0.48 269	0.52 387	0.94 549	0.32 271	0.16 300	0.12 279	0.21 449	0.19 438	0.15 255	0.13 232

GwcNet-ADL	0.44 363	0.22 338	0.48 375	0.45 462	0.30 455	0.40 278	0.37 381	0.92 434	0.97 507	0.71 372	0.78 338	0.61 348	0.42 329	0.62 351	0.50 447	0.19 415	0.14 388	0.15 196	0.14 258	0.18 371	0.18 397

TransformOpticalFlow	0.44 363	0.20 258	0.47 355	0.41 351	0.23 238	0.37 246	0.47 492	0.94 441	0.76 376	0.65 327	1.14 520	0.73 422	0.56 416	0.76 463	0.32 271	0.15 244	0.10 93	0.17 280	0.15 290	0.14 191	0.13 232

GMM-Stereo	0.44 363	0.19 212	0.36 193	0.42 396	0.25 300	0.51 349	0.47 492	0.71 339	0.53 263	0.76 403	1.37 572	0.76 437	0.38 301	0.60 334	0.33 284	0.15 244	0.10 93	0.20 407	0.19 438	0.16 304	0.27 530

GES	0.44 363	0.23 360	0.57 450	0.40 315	0.30 455	0.59 413	0.36 364	0.96 452	0.68 327	0.74 394	0.83 370	0.47 264	0.48 366	0.67 404	0.43 394	0.22 483	0.16 451	0.17 280	0.16 324	0.18 371	0.23 498

HCRNet	0.44 363	0.34 515	0.41 269	0.53 567	0.26 348	0.53 362	0.29 214	0.83 398	0.63 302	0.71 372	0.81 358	0.77 443	0.50 380	0.66 393	0.36 334	0.24 512	0.16 451	0.24 502	0.20 463	0.21 447	0.18 397

Hybrid-DGEV-03	0.45 374	0.19 212	0.33 145	0.43 417	0.27 383	0.56 389	0.26 157	0.65 277	0.74 363	0.94 522	1.92 622	0.61 348	0.30 207	0.55 267	0.34 300	0.14 169	0.10 93	0.18 333	0.16 324	0.14 191	0.11 127

DFGA-Net	0.45 374	0.29 484	0.80 551	0.42 396	0.32 494	0.53 362	0.35 342	0.78 380	0.89 469	0.66 340	0.75 317	0.48 269	0.39 313	0.74 453	0.60 489	0.15 244	0.13 350	0.19 377	0.18 407	0.20 423	0.17 379

HI	0.45 374	0.21 297	0.36 193	0.34 109	0.35 522	0.28 118	0.31 262	0.72 344	0.46 230	0.87 480	1.13 515	1.09 550	0.76 530	0.69 421	0.56 479	0.12 60	0.10 93	0.17 280	0.17 379	0.17 343	0.15 310

CoSv	0.45 374	0.21 297	0.36 193	0.34 109	0.35 522	0.28 118	0.31 262	0.72 344	0.46 230	0.87 480	1.13 515	1.09 550	0.76 530	0.69 421	0.56 479	0.12 60	0.10 93	0.17 280	0.17 379	0.17 343	0.15 310

U	0.45 374	0.16 86	0.32 126	0.40 315	0.71 637	3.55 671	0.20 39	0.41 102	0.38 175	0.26 78	0.23 41	0.24 79	0.22 86	0.26 8	0.22 71	0.15 244	0.09 27	0.88 649	0.13 219	0.13 140	0.11 127

CASS	0.45 374	0.27 458	0.42 290	0.48 499	0.22 190	0.61 423	0.34 317	0.97 456	0.62 291	0.71 372	0.85 385	0.61 348	0.55 409	0.57 290	0.41 381	0.29 560	0.16 451	0.22 464	0.18 407	0.22 470	0.28 537
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
BUS	0.45 374	0.25 424	0.43 303	0.45 462	0.28 408	0.70 476	0.34 317	0.94 441	0.76 376	0.75 396	0.80 351	0.65 376	0.49 370	0.64 377	0.51 457	0.20 439	0.14 388	0.22 464	0.19 438	0.18 371	0.18 397

RAFT_CTSACE	0.45 374	0.20 258	0.44 313	0.45 462	0.27 383	0.34 210	0.39 425	0.60 243	0.73 355	0.76 403	1.44 588	0.83 461	0.38 301	1.08 572	0.26 186	0.12 60	0.13 350	0.18 333	0.16 324	0.15 255	0.11 127

iRaft-Stereo_5w	0.45 374	0.21 297	0.48 375	0.42 396	0.28 408	0.31 167	0.54 539	0.63 263	0.62 291	0.62 298	0.89 408	1.01 524	0.69 496	0.75 459	0.66 508	0.13 110	0.12 279	0.17 280	0.15 290	0.14 191	0.15 310

RAFT	0.45 374	0.22 338	0.45 326	0.47 491	0.26 348	0.54 369	0.47 492	0.66 287	0.58 285	0.80 420	0.82 364	0.94 503	0.57 418	0.75 459	0.34 300	0.17 349	0.15 419	0.22 464	0.20 463	0.16 304	0.12 184

DMCA	0.45 374	0.26 441	0.50 401	0.38 240	0.28 408	0.51 349	0.34 317	0.93 436	0.68 327	0.75 396	0.83 370	0.79 447	0.53 391	0.51 237	0.54 472	0.21 456	0.16 451	0.21 449	0.16 324	0.19 405	0.21 473

Select-FE	0.46 385	0.24 398	0.88 562	0.42 396	0.35 522	0.33 195	0.19 23	0.90 427	0.37 166	0.60 288	1.01 461	0.97 510	0.80 548	0.72 439	0.28 228	0.16 300	0.12 279	0.17 280	0.20 463	0.15 255	0.24 507

PAM_32	0.46 385	0.19 212	0.67 497	0.39 272	0.24 269	0.75 496	0.27 179	0.95 448	0.34 126	0.68 351	0.44 189	1.91 634	0.65 475	0.62 351	0.26 186	0.15 244	0.10 93	0.16 233	0.15 290	0.14 191	0.13 232

PAM	0.46 385	0.19 212	0.70 512	0.40 315	0.26 348	0.75 496	0.33 301	0.85 404	0.34 126	0.70 365	0.46 198	1.83 629	0.63 458	0.61 342	0.26 186	0.15 244	0.10 93	0.16 233	0.14 258	0.14 191	0.13 232

UGAM-zero	0.46 385	0.19 212	0.62 466	0.37 204	0.23 238	0.34 210	0.21 64	1.15 537	0.39 187	0.66 340	0.61 269	1.70 626	0.91 573	0.75 459	0.25 157	0.14 169	0.11 217	0.15 196	0.12 177	0.13 140	0.13 232

test_sample3	0.46 385	0.25 424	0.50 401	0.35 152	0.23 238	0.69 471	0.37 381	1.15 537	0.81 414	0.75 396	0.79 348	0.66 381	0.49 370	0.63 362	0.46 431	0.21 456	0.15 419	0.20 407	0.19 438	0.21 447	0.19 430

IER	0.46 385	0.23 360	0.50 401	0.38 240	0.28 408	0.69 471	0.35 342	0.80 387	0.66 319	0.83 454	0.94 423	0.75 430	0.77 537	0.60 334	0.42 387	0.17 349	0.14 388	0.17 280	0.17 379	0.17 343	0.15 310

BSDual-CNN	0.46 385	0.25 424	0.43 303	0.45 462	0.28 408	0.77 503	0.40 436	0.94 441	0.76 376	0.75 396	0.80 351	0.76 437	0.54 403	0.64 377	0.43 394	0.20 439	0.14 388	0.22 464	0.19 438	0.18 371	0.18 397

STrans-v2	0.46 385	0.20 258	0.48 375	0.40 315	0.24 269	0.55 375	0.50 511	1.07 499	0.73 355	0.65 327	1.05 485	0.72 411	0.69 496	0.72 439	0.33 284	0.14 169	0.10 93	0.17 280	0.14 258	0.13 140	0.12 184

Prome-Stereo	0.46 385	0.19 212	0.35 182	0.44 437	0.26 348	0.40 278	0.45 481	0.68 307	0.44 216	0.96 531	1.84 618	0.59 336	0.67 486	0.61 342	0.32 271	0.14 169	0.11 217	0.16 233	0.14 258	0.16 304	0.29 544

ICVP	0.46 385	0.25 424	0.38 223	0.48 499	0.28 408	0.58 401	0.43 469	1.00 465	0.70 335	0.67 345	0.95 432	0.75 430	0.55 409	0.53 253	0.54 472	0.23 500	0.17 471	0.19 377	0.17 379	0.19 405	0.20 453
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.46 385	0.34 515	0.86 560	0.50 528	0.37 534	0.81 519	0.50 511	0.72 344	0.65 315	0.51 259	0.65 280	0.45 255	0.45 351	0.64 377	0.38 359	0.24 512	0.24 559	0.22 464	0.21 486	0.23 487	0.23 498

CFNet_pseudo	0.46 385	0.24 398	0.52 422	0.37 204	0.27 383	0.58 401	0.30 234	0.86 408	0.88 455	0.82 442	1.03 475	0.75 430	0.47 361	0.58 311	0.44 412	0.17 349	0.12 279	0.24 502	0.16 324	0.24 500	0.19 430

ACVNet	0.46 385	0.23 360	0.36 193	0.39 272	0.28 408	0.58 401	0.40 436	0.87 415	0.80 406	0.64 318	0.96 436	0.79 447	0.60 439	0.63 362	0.67 511	0.17 349	0.15 419	0.16 233	0.15 290	0.18 371	0.15 310

BEATNet_4x	0.46 385	0.32 502	0.56 446	0.37 204	0.19 96	0.63 443	0.35 342	1.01 475	0.72 348	0.77 409	0.83 370	0.70 398	0.59 435	0.68 415	0.53 467	0.16 300	0.12 279	0.16 233	0.14 258	0.24 500	0.16 357

ccs_rob	0.46 385	0.24 398	0.52 422	0.37 204	0.27 383	0.58 401	0.31 262	0.86 408	0.88 455	0.82 442	1.02 470	0.75 430	0.47 361	0.58 311	0.44 412	0.17 349	0.12 279	0.24 502	0.16 324	0.24 500	0.19 430

G2L-ROB	0.47 400	0.19 212	0.42 290	0.35 152	0.22 190	0.57 395	0.42 462	1.14 533	0.71 346	0.84 461	0.75 317	1.09 550	0.53 391	0.74 453	0.53 467	0.17 349	0.12 279	0.14 151	0.12 177	0.17 343	0.19 430

rvit_0105_3	0.47 400	0.34 515	0.77 547	0.54 574	0.31 477	0.49 343	0.47 492	0.63 263	0.79 404	0.65 327	0.59 264	0.64 363	0.50 380	0.65 384	0.39 367	0.29 560	0.27 583	0.29 564	0.28 573	0.21 447	0.20 453

rvit_stereo_0075_2	0.47 400	0.37 533	0.70 512	0.53 567	0.46 593	0.43 307	0.36 364	0.81 391	0.67 322	0.55 274	0.74 315	0.59 336	0.43 335	0.63 362	0.43 394	0.32 582	0.23 550	0.35 588	0.25 545	0.30 544	0.25 514

test_sample5	0.47 400	0.26 441	0.49 388	0.36 180	0.22 190	0.64 450	0.39 425	1.13 524	0.81 414	0.77 409	0.94 423	0.64 363	0.54 403	0.65 384	0.43 394	0.21 456	0.16 451	0.22 464	0.20 463	0.22 470	0.20 453

test_sample4	0.47 400	0.26 441	0.50 401	0.35 152	0.22 190	0.69 471	0.38 403	1.15 537	0.81 414	0.78 413	0.82 364	0.62 355	0.53 391	0.63 362	0.44 412	0.21 456	0.15 419	0.21 449	0.19 438	0.21 447	0.19 430

DispNO	0.47 400	0.23 360	0.71 517	0.39 272	0.31 477	0.60 420	0.38 403	0.89 422	0.77 385	0.75 396	0.84 375	0.72 411	0.54 403	0.73 446	0.46 431	0.19 415	0.14 388	0.20 407	0.18 407	0.16 304	0.17 379

CoDeX	0.47 400	0.20 258	0.49 388	0.42 396	0.25 300	0.75 496	0.36 364	1.27 589	0.80 406	0.82 442	0.96 436	0.62 355	0.57 418	0.60 334	0.36 334	0.17 349	0.12 279	0.17 280	0.15 290	0.16 304	0.14 278

ARAFT	0.47 400	0.24 398	0.79 549	0.42 396	0.25 300	0.55 375	0.55 544	0.75 364	0.81 414	0.89 494	0.75 317	0.73 422	0.47 361	0.88 518	0.37 350	0.15 244	0.12 279	0.23 485	0.22 504	0.14 191	0.13 232

SFCPSM	0.47 400	0.21 297	0.55 440	0.40 315	0.27 383	0.87 538	0.37 381	1.33 601	0.77 385	0.80 420	0.84 375	0.54 299	0.49 370	0.57 290	0.37 350	0.18 383	0.13 350	0.18 333	0.20 463	0.16 304	0.15 310

cf-r	0.47 400	0.23 360	0.41 269	0.39 272	0.23 238	0.59 413	0.37 381	0.88 420	0.85 437	0.72 383	1.05 485	0.94 503	0.62 452	0.56 278	0.54 472	0.21 456	0.14 388	0.17 280	0.19 438	0.15 255	0.15 310

GANet-RSSM	0.47 400	0.21 297	0.37 210	0.38 240	0.25 300	0.58 401	0.36 364	1.07 499	0.78 395	0.68 351	1.01 461	0.86 471	0.67 486	0.62 351	0.44 412	0.21 456	0.15 419	0.18 333	0.18 407	0.18 371	0.17 379

MLCV	0.47 400	0.24 398	0.61 463	0.37 204	0.17 37	0.61 423	0.33 301	0.80 387	0.87 451	0.94 522	1.13 515	0.72 411	0.43 335	0.89 524	0.51 457	0.13 110	0.10 93	0.13 99	0.11 140	0.14 191	0.12 184

FSD	0.48 412	0.47 576	0.53 429	0.54 574	0.46 593	0.48 338	0.52 530	0.53 202	0.48 245	0.48 251	0.48 207	0.49 275	0.48 366	0.51 237	0.49 445	0.45 623	0.42 637	0.47 620	0.46 627	0.46 611	0.45 620

G2L-Stereo_test	0.48 412	0.20 258	0.40 258	0.34 109	0.23 238	0.57 395	0.58 554	1.10 510	0.77 385	0.86 472	0.94 423	0.95 505	0.54 403	0.68 415	0.60 489	0.16 300	0.12 279	0.14 151	0.12 177	0.15 255	0.15 310

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 412	0.21 297	1.26 611	0.39 272	0.51 606	0.28 118	0.30 234	1.25 585	0.44 216	0.68 351	1.11 504	0.86 471	0.33 244	0.67 404	0.27 205	0.15 244	0.11 217	0.17 280	0.20 463	0.22 470	0.24 507

DualNet	0.48 412	0.26 441	0.49 388	0.36 180	0.22 190	0.64 450	0.39 425	1.13 524	0.81 414	0.80 420	1.03 475	0.64 363	0.54 403	0.65 384	0.43 394	0.21 456	0.16 451	0.22 464	0.20 463	0.22 470	0.20 453

PCWNet_CMD	0.48 412	0.24 398	0.52 422	0.39 272	0.27 383	0.63 443	0.30 234	0.95 448	0.96 504	0.86 472	1.07 495	0.79 447	0.44 346	0.57 290	0.43 394	0.17 349	0.12 279	0.21 449	0.16 324	0.24 500	0.19 430

gwcnet-sp	0.48 412	0.23 360	0.70 512	0.40 315	0.26 348	0.81 519	0.41 452	0.89 422	0.84 429	0.91 507	0.76 323	0.66 381	0.61 445	0.66 393	0.50 447	0.18 383	0.17 471	0.18 333	0.18 407	0.18 371	0.18 397

scenet	0.48 412	0.23 360	0.70 512	0.40 315	0.26 348	0.81 519	0.41 452	0.89 422	0.84 429	0.91 507	0.76 323	0.66 381	0.61 445	0.66 393	0.50 447	0.18 383	0.17 471	0.18 333	0.18 407	0.18 371	0.18 397

ssnet	0.48 412	0.23 360	0.70 512	0.40 315	0.26 348	0.81 519	0.41 452	0.89 422	0.84 429	0.91 507	0.76 323	0.66 381	0.61 445	0.66 393	0.50 447	0.18 383	0.17 471	0.18 333	0.18 407	0.18 371	0.18 397

Sa-1000	0.48 412	0.24 398	0.41 269	0.45 462	0.25 300	0.59 413	0.34 317	0.81 391	0.93 490	0.82 442	1.50 595	0.53 295	0.45 351	0.92 536	0.30 254	0.15 244	0.12 279	0.21 449	0.19 438	0.15 255	0.13 232

UDGNet	0.48 412	0.77 629	0.50 401	0.48 499	0.31 477	0.41 296	0.34 317	0.70 331	0.92 484	0.65 327	0.60 266	0.58 321	0.43 335	0.63 362	0.41 381	0.32 582	0.15 419	0.66 640	0.19 438	0.36 580	0.21 473

PSMNet-ADL	0.48 412	0.27 458	0.40 258	0.48 499	0.30 455	0.68 469	0.37 381	0.90 427	0.80 406	0.61 295	0.80 351	0.92 498	0.62 452	0.72 439	0.63 500	0.23 500	0.18 493	0.18 333	0.20 463	0.22 470	0.20 453

PSM-AAD	0.48 412	0.20 258	0.37 210	0.43 417	0.23 238	0.56 389	0.50 511	0.65 277	0.70 335	1.07 575	1.12 508	0.58 321	0.92 578	0.61 342	0.32 271	0.15 244	0.11 217	0.25 515	0.26 560	0.18 371	0.43 615

KYRaft	0.48 412	0.20 258	0.38 223	0.44 437	0.23 238	0.44 315	0.37 381	0.66 287	0.41 194	0.94 522	1.73 611	0.79 447	0.41 327	0.63 362	0.31 262	0.16 300	0.11 217	0.18 333	0.22 504	0.16 304	0.78 646

ASMatch	0.48 412	0.19 212	0.45 326	0.39 272	0.28 408	0.37 246	0.26 157	0.74 357	0.68 327	0.76 403	2.34 635	0.61 348	0.52 387	0.62 351	0.37 350	0.14 169	0.12 279	0.17 280	0.15 290	0.14 191	0.21 473

DEmStereo	0.48 412	0.17 134	0.50 401	0.38 240	0.25 300	0.59 413	0.34 317	0.63 263	0.74 363	0.89 494	1.66 607	0.58 321	1.06 601	0.60 334	0.42 387	0.14 169	0.11 217	0.16 233	0.16 324	0.14 191	0.15 310

PSMNet-RSSM	0.48 412	0.22 338	0.38 223	0.42 396	0.25 300	0.50 345	0.37 381	1.10 510	0.77 385	0.70 365	1.06 492	0.84 464	0.64 469	0.62 351	0.47 438	0.23 500	0.15 419	0.23 485	0.25 545	0.20 423	0.19 430

CFNet-ft	0.48 412	0.23 360	0.36 193	0.40 315	0.26 348	0.64 450	0.37 381	0.87 415	0.85 437	0.64 318	1.00 458	1.01 524	0.64 469	0.61 342	0.53 467	0.23 500	0.15 419	0.24 502	0.21 486	0.23 487	0.18 397

MSMDNet	0.48 412	0.24 398	0.52 422	0.39 272	0.27 383	0.63 443	0.30 234	0.96 452	0.96 504	0.86 472	1.07 495	0.79 447	0.44 346	0.57 290	0.43 394	0.17 349	0.12 279	0.20 407	0.16 324	0.23 487	0.19 430

CFNet_RVC	0.48 412	0.23 360	0.36 193	0.40 315	0.26 348	0.64 450	0.37 381	0.87 415	0.85 437	0.64 318	1.00 458	1.01 524	0.64 469	0.61 342	0.53 467	0.23 500	0.15 419	0.24 502	0.21 486	0.23 487	0.18 397

G2L-Stereo	0.49 431	0.23 360	0.48 375	0.43 417	0.26 348	0.47 335	0.42 462	0.93 436	0.78 395	0.84 461	0.86 388	0.91 493	0.52 387	0.78 476	0.70 518	0.20 439	0.17 471	0.22 464	0.18 407	0.17 343	0.21 473

DCVSM-stereo	0.49 431	0.27 458	0.53 429	0.39 272	0.29 436	0.51 349	0.26 157	0.75 364	0.75 368	1.11 585	0.75 317	1.05 537	0.72 517	0.60 334	0.47 438	0.20 439	0.19 511	0.24 502	0.20 463	0.25 509	0.30 553

test_sample6	0.49 431	0.26 441	0.50 401	0.37 204	0.22 190	0.63 443	0.40 436	1.12 522	0.83 424	0.80 420	1.03 475	0.66 381	0.55 409	0.67 404	0.46 431	0.22 483	0.16 451	0.22 464	0.22 504	0.23 487	0.21 473

qqq1	0.49 431	0.23 360	0.62 466	0.34 109	0.20 131	0.62 431	0.34 317	1.21 561	1.02 530	0.81 433	1.01 461	0.71 402	0.65 475	0.84 502	0.34 300	0.19 415	0.15 419	0.14 151	0.12 177	0.15 255	0.14 278

fff1	0.49 431	0.23 360	0.62 466	0.34 109	0.20 131	0.62 431	0.34 317	1.21 561	1.02 530	0.81 433	1.01 461	0.71 402	0.65 475	0.84 502	0.34 300	0.19 415	0.15 419	0.14 151	0.12 177	0.15 255	0.14 278

ff1	0.49 431	0.26 441	0.49 388	0.37 204	0.25 300	0.55 375	0.37 381	0.68 307	1.04 541	0.73 389	0.96 436	0.71 402	0.53 391	1.01 556	0.88 561	0.16 300	0.10 93	0.25 515	0.21 486	0.16 304	0.16 357

GMStereo_Zeroshot	0.49 431	0.44 569	0.74 531	0.49 514	0.27 383	0.56 389	0.29 214	0.73 355	0.76 376	0.86 472	0.94 423	0.91 493	0.36 289	0.74 453	0.43 394	0.26 532	0.14 388	0.26 534	0.15 290	0.36 580	0.18 397

ToySt	0.49 431	0.27 458	0.75 537	0.40 315	0.27 383	0.64 450	0.49 506	0.84 401	0.77 385	0.60 288	0.83 370	0.88 482	0.66 483	0.70 428	0.56 479	0.16 300	0.17 471	0.21 449	0.20 463	0.21 447	0.19 430

anonymousa	0.49 431	0.20 258	0.42 290	0.38 240	0.23 238	0.91 542	0.35 342	0.75 364	0.62 291	0.85 465	1.54 600	1.06 539	0.66 483	0.51 237	0.43 394	0.16 300	0.13 350	0.19 377	0.21 486	0.16 304	0.14 278

hknet	0.49 431	0.25 424	0.51 416	0.45 462	0.29 436	0.77 503	0.40 436	0.94 441	0.83 424	0.75 396	0.80 351	0.97 510	0.61 445	0.73 446	0.45 421	0.18 383	0.14 388	0.22 464	0.19 438	0.18 371	0.18 397

psmg	0.49 431	0.25 424	0.43 303	0.41 351	0.28 408	0.85 534	0.43 469	0.99 461	0.76 376	0.91 507	0.94 423	0.76 437	0.54 403	0.64 377	0.43 394	0.20 439	0.15 419	0.20 407	0.20 463	0.18 371	0.18 397

DRaft	0.49 431	0.17 134	0.47 355	0.37 204	0.25 300	0.58 401	0.40 436	0.65 277	0.85 437	1.02 557	1.75 614	0.50 280	0.82 553	0.63 362	0.40 375	0.13 110	0.11 217	0.16 233	0.16 324	0.14 191	0.15 310

GrayStereo	0.49 431	0.19 212	0.42 290	0.46 483	0.28 408	0.53 362	0.67 581	0.69 316	0.63 302	1.02 557	1.47 594	0.78 445	0.76 530	0.56 278	0.33 284	0.14 169	0.12 279	0.17 280	0.17 379	0.15 255	0.29 544

GwcNet-RSSM	0.49 431	0.24 398	0.42 290	0.40 315	0.23 238	0.55 375	0.38 403	0.93 436	0.93 490	0.71 372	1.16 531	0.86 471	0.60 439	0.62 351	0.66 508	0.21 456	0.14 388	0.19 377	0.20 463	0.16 304	0.15 310

UCFNet_RVC	0.49 431	0.26 441	0.35 182	0.39 272	0.26 348	0.64 450	0.36 364	1.15 537	0.84 429	0.67 345	0.88 404	0.88 482	0.59 435	0.58 311	0.45 421	0.24 512	0.17 471	0.27 547	0.27 567	0.25 509	0.23 498

iResNet	0.49 431	0.29 484	0.79 549	0.42 396	0.21 161	0.61 423	0.40 436	0.82 393	0.99 516	0.87 480	1.12 508	0.69 394	0.53 391	0.78 476	0.51 457	0.15 244	0.11 217	0.14 151	0.12 177	0.17 343	0.15 310

CFNet_ucs	0.50 447	0.24 398	0.55 440	0.38 240	0.31 477	0.58 401	0.33 301	0.98 459	0.93 490	0.88 490	1.19 539	0.80 456	0.49 370	0.63 362	0.43 394	0.21 456	0.15 419	0.26 534	0.18 407	0.26 516	0.22 491

NINENet	0.50 447	0.29 484	0.51 416	0.45 462	0.32 494	0.70 476	0.34 317	1.10 510	0.88 455	0.80 420	0.94 423	0.65 376	0.49 370	0.73 446	0.51 457	0.22 483	0.20 523	0.25 515	0.18 407	0.22 470	0.21 473

AACVNet	0.50 447	0.23 360	0.49 388	0.46 483	0.29 436	0.52 354	0.38 403	0.90 427	0.55 274	0.81 433	1.03 475	1.00 520	0.70 509	0.83 497	0.54 472	0.21 456	0.18 493	0.24 502	0.18 407	0.23 487	0.20 453

CrosDoStereo	0.50 447	0.18 171	0.45 326	0.38 240	0.24 269	0.40 278	1.18 646	0.67 297	0.86 442	0.94 522	1.37 572	0.63 357	0.77 537	0.65 384	0.45 421	0.15 244	0.12 279	0.17 280	0.18 407	0.14 191	0.14 278

DeepStereo_LL	0.50 447	0.18 171	0.45 326	0.38 240	0.24 269	0.40 278	1.18 646	0.67 297	0.86 442	0.94 522	1.37 572	0.63 357	0.77 537	0.65 384	0.45 421	0.15 244	0.12 279	0.17 280	0.18 407	0.14 191	0.14 278

THIR-Stereo	0.50 447	0.18 171	0.45 326	0.38 240	0.23 238	0.75 496	0.67 581	0.66 287	0.87 451	1.02 557	1.40 578	0.72 411	0.76 530	0.62 351	0.42 387	0.15 244	0.11 217	0.17 280	0.18 407	0.14 191	0.15 310

AdaStereo	0.50 447	0.32 502	0.47 355	0.48 499	0.25 300	0.67 467	0.32 289	1.17 550	0.88 455	0.75 396	0.99 455	0.75 430	0.49 370	0.67 404	0.46 431	0.27 542	0.12 279	0.28 555	0.18 407	0.23 487	0.18 397
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	0.51 454	0.23 360	0.62 466	0.34 109	0.20 131	0.62 431	0.34 317	1.21 561	1.02 530	0.81 433	1.01 461	0.71 402	0.65 475	0.84 502	0.55 477	0.19 415	0.15 419	0.18 333	0.16 324	0.18 371	0.18 397

tta	0.51 454	0.23 360	0.62 466	0.34 109	0.20 131	0.62 431	0.34 317	1.21 561	1.02 530	0.81 433	1.01 461	0.71 402	0.65 475	0.84 502	0.55 477	0.19 415	0.15 419	0.18 333	0.16 324	0.15 255	0.14 278

DAS	0.51 454	0.25 424	0.60 461	0.48 499	0.31 477	0.58 401	0.41 452	0.83 398	0.97 507	0.89 494	1.12 508	0.70 398	0.75 527	0.82 489	0.43 394	0.17 349	0.13 350	0.18 333	0.15 290	0.20 423	0.18 397

SepStereo	0.51 454	0.25 424	0.60 461	0.48 499	0.31 477	0.58 401	0.41 452	0.83 398	0.97 507	0.89 494	1.12 508	0.70 398	0.75 527	0.93 542	0.43 394	0.17 349	0.13 350	0.18 333	0.15 290	0.20 423	0.18 397

acv_ft	0.51 454	0.23 360	0.56 446	0.44 437	0.28 408	0.86 537	0.39 425	0.91 432	0.80 406	0.97 536	0.96 436	0.79 447	0.59 435	0.63 362	0.87 557	0.17 349	0.15 419	0.16 233	0.15 290	0.17 343	0.15 310

DMCA-RVC	0.51 454	0.30 493	0.59 455	0.50 528	0.32 494	0.54 369	0.38 403	0.86 408	0.68 327	0.94 522	0.86 388	0.91 493	0.68 492	0.70 428	0.59 487	0.23 500	0.18 493	0.31 573	0.23 520	0.26 516	0.19 430

CFNet	0.51 454	0.29 484	0.46 343	0.41 351	0.27 383	0.70 476	0.32 289	1.13 524	1.00 523	0.72 383	1.07 495	0.85 466	0.60 439	0.76 463	0.52 464	0.19 415	0.14 388	0.23 485	0.23 520	0.21 447	0.16 357

HSM	0.51 454	0.24 398	0.41 269	0.39 272	0.24 269	0.75 496	0.40 436	1.22 569	0.75 368	0.81 433	0.91 415	1.21 572	0.69 496	0.87 515	0.46 431	0.17 349	0.13 350	0.17 280	0.14 258	0.17 343	0.17 379

RT-IGEV	0.52 462	0.19 212	0.59 455	0.40 315	0.25 300	0.79 510	0.62 567	1.15 537	0.74 363	0.89 494	0.99 455	1.18 571	0.61 445	0.65 384	0.31 262	0.19 415	0.13 350	0.17 280	0.13 219	0.15 255	0.20 453

DDVS	0.52 462	0.30 493	0.56 446	0.41 351	0.31 477	0.71 481	0.34 317	0.91 432	0.67 322	0.85 465	0.89 408	1.12 558	0.46 357	0.86 513	0.60 489	0.22 483	0.16 451	0.22 464	0.18 407	0.25 509	0.26 520

UGAM	0.52 462	0.22 338	0.46 343	0.45 462	0.25 300	0.41 296	0.52 530	0.62 255	1.16 575	0.76 403	1.13 515	1.32 590	0.57 418	1.00 555	0.53 467	0.17 349	0.14 388	0.25 515	0.21 486	0.15 255	0.13 232

test_sample7	0.52 462	0.29 484	0.50 401	0.36 180	0.27 383	0.62 431	0.41 452	1.06 495	0.88 455	0.92 515	0.86 388	0.85 466	0.69 496	0.68 415	0.50 447	0.26 532	0.20 523	0.27 547	0.26 560	0.27 527	0.24 507

ac_64	0.52 462	0.22 338	0.50 401	0.45 462	0.28 408	0.80 514	0.45 481	1.02 479	0.61 289	0.91 507	0.83 370	1.07 544	0.68 492	0.74 453	0.70 518	0.21 456	0.18 493	0.20 407	0.19 438	0.18 371	0.15 310

iResNetv2_ROB	0.52 462	0.27 458	0.69 508	0.38 240	0.25 300	0.62 431	0.35 342	1.17 550	1.01 527	0.99 544	1.06 492	0.88 482	0.67 486	0.66 393	0.39 367	0.19 415	0.13 350	0.15 196	0.11 140	0.18 371	0.16 357

iResNet_ROB	0.52 462	0.21 297	0.53 429	0.37 204	0.21 161	0.61 423	0.29 214	1.51 631	1.32 607	0.90 502	1.02 470	0.80 456	0.62 452	0.76 463	0.43 394	0.16 300	0.12 279	0.13 99	0.09 12	0.15 255	0.18 397

coex_refinement	0.53 469	0.21 297	0.39 245	0.44 437	0.30 455	0.76 502	0.39 425	1.09 507	0.90 472	0.85 465	1.12 508	1.00 520	0.56 416	0.63 362	0.81 541	0.21 456	0.13 350	0.16 233	0.16 324	0.20 423	0.21 473

ITSA-stereo	0.53 469	0.28 472	0.52 422	0.40 315	0.23 238	0.56 389	0.34 317	1.24 581	1.24 590	0.80 420	0.81 358	0.72 411	0.58 428	0.82 489	0.65 505	0.21 456	0.17 471	0.23 485	0.21 486	0.22 470	0.26 520

mmx	0.53 469	0.26 441	0.49 388	0.37 204	0.25 300	0.55 375	0.37 381	1.16 545	1.03 535	0.73 389	0.96 436	0.71 402	0.53 391	1.01 556	0.88 561	0.20 439	0.15 419	0.25 515	0.21 486	0.22 470	0.20 453

xxx	0.53 469	0.26 441	0.49 388	0.37 204	0.25 300	0.55 375	0.37 381	1.16 545	1.03 535	0.73 389	0.96 436	0.71 402	0.53 391	1.01 556	0.88 561	0.20 439	0.15 419	0.25 515	0.21 486	0.22 470	0.20 453

AASNet	0.53 469	0.25 424	0.52 422	0.49 514	0.32 494	0.74 490	0.40 436	1.50 628	0.86 442	0.86 472	0.92 419	0.64 363	0.59 435	0.59 328	0.79 536	0.23 500	0.19 511	0.20 407	0.16 324	0.21 447	0.19 430

LMCR-Stereo	0.53 469	0.30 493	0.53 429	0.58 593	0.30 455	0.83 530	0.36 364	1.19 554	0.76 376	0.88 490	1.04 481	0.56 307	0.62 452	0.82 489	0.67 511	0.19 415	0.15 419	0.19 377	0.14 258	0.23 487	0.17 379

RAFT + AFF	0.53 469	0.29 484	0.75 537	0.51 544	0.32 494	0.63 443	0.60 560	1.00 465	0.91 479	0.78 413	0.87 396	0.83 461	0.58 428	0.80 483	0.47 438	0.17 349	0.20 523	0.23 485	0.22 504	0.18 371	0.18 397

UPFNet	0.53 469	0.24 398	0.51 416	0.45 462	0.38 544	0.84 533	0.49 506	0.99 461	0.75 368	0.87 480	0.88 404	0.86 471	0.64 469	0.80 483	0.71 523	0.20 439	0.20 523	0.20 407	0.20 463	0.19 405	0.15 310

RASNet	0.53 469	0.22 338	0.52 422	0.38 240	0.22 190	0.68 469	0.38 403	0.97 456	0.88 455	0.73 389	1.04 481	1.03 531	0.92 578	0.90 526	0.86 551	0.16 300	0.14 388	0.14 151	0.17 379	0.15 255	0.13 232

HSM-Net_RVC	0.53 469	0.22 338	0.35 182	0.37 204	0.21 161	0.85 534	0.37 381	1.23 574	0.93 490	0.90 502	1.15 526	1.26 577	0.63 458	0.72 439	0.48 442	0.17 349	0.13 350	0.16 233	0.15 290	0.17 343	0.15 310
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NLCA_NET_v2_RVC	0.53 469	0.32 502	0.64 481	0.44 437	0.30 455	0.66 462	0.44 478	1.04 486	0.88 455	0.91 507	0.91 415	0.99 516	0.60 439	0.68 415	0.60 489	0.21 456	0.17 471	0.22 464	0.22 504	0.21 447	0.21 473
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	0.53 469	0.34 515	0.59 455	0.41 351	0.30 455	0.50 345	0.43 469	1.19 554	0.70 335	0.85 465	1.05 485	0.86 471	0.55 409	0.84 502	0.51 457	0.29 560	0.23 550	0.22 464	0.22 504	0.26 516	0.25 514

rvit_105_1	0.54 481	0.40 556	0.76 542	0.58 593	0.37 534	0.59 413	0.68 586	0.70 331	0.94 497	0.82 442	0.69 295	0.73 422	0.58 428	0.78 476	0.54 472	0.32 582	0.29 592	0.31 573	0.34 601	0.23 487	0.20 453

UNet	0.54 481	0.26 441	0.66 493	0.44 437	0.40 555	0.99 561	0.41 452	0.98 459	0.75 368	0.83 454	0.89 408	1.04 533	0.72 517	0.73 446	0.62 496	0.19 415	0.14 388	0.20 407	0.17 379	0.20 423	0.17 379

1111x	0.55 483	0.22 338	0.46 343	0.38 240	0.20 131	0.66 462	0.43 469	1.23 574	0.99 516	0.71 372	0.99 455	0.95 505	0.69 496	0.90 526	1.08 599	0.18 383	0.17 471	0.18 333	0.19 438	0.20 423	0.18 397

ADLNet2	0.55 483	0.25 424	0.65 487	0.47 491	0.30 455	0.83 530	0.50 511	1.05 491	0.95 503	0.80 420	0.98 450	0.99 516	0.69 496	0.77 471	0.73 526	0.20 439	0.16 451	0.17 280	0.18 407	0.21 447	0.21 473

GEStereo_RVC	0.55 483	0.29 484	0.63 476	0.49 514	0.31 477	0.70 476	0.54 539	1.22 569	0.92 484	0.82 442	0.85 385	0.85 466	0.63 458	0.90 526	0.65 505	0.24 512	0.16 451	0.19 377	0.16 324	0.21 447	0.22 491

ADLNet	0.55 483	0.27 458	0.51 416	0.44 437	0.35 522	0.78 507	0.46 485	1.08 503	0.86 442	0.99 544	0.98 450	0.92 498	0.63 458	0.69 421	0.81 541	0.22 483	0.16 451	0.22 464	0.22 504	0.21 447	0.21 473

MMNet	0.55 483	0.25 424	0.61 463	0.43 417	0.34 515	1.07 575	0.39 425	0.87 415	0.91 479	0.91 507	0.93 422	0.86 471	0.76 530	0.81 486	0.76 531	0.15 244	0.14 388	0.18 333	0.19 438	0.20 423	0.16 357

delet	0.55 483	0.24 398	0.55 440	0.44 437	0.33 506	1.07 575	0.50 511	1.00 465	0.86 442	0.85 465	0.96 436	0.90 491	0.63 458	0.83 497	0.74 529	0.18 383	0.18 493	0.20 407	0.21 486	0.16 304	0.15 310

psm_up	0.55 483	0.26 441	0.47 355	0.49 514	0.32 494	0.65 460	0.56 550	1.04 486	0.82 419	0.82 442	0.88 404	1.01 524	0.94 584	0.74 453	0.61 493	0.21 456	0.25 567	0.26 534	0.23 520	0.21 447	0.20 453

hitnet-ft	0.55 483	0.27 458	0.39 245	0.41 351	0.28 408	0.78 507	0.40 436	0.92 434	0.90 472	0.82 442	1.01 461	1.13 564	0.70 509	0.78 476	0.67 511	0.28 553	0.20 523	0.28 555	0.22 504	0.29 535	0.26 520

DSFCA	0.55 483	0.25 424	0.62 466	0.40 315	0.36 527	0.74 490	0.52 530	1.04 486	0.82 419	1.06 572	0.84 375	0.89 486	0.63 458	0.99 552	0.58 482	0.25 522	0.21 533	0.21 449	0.21 486	0.21 447	0.19 430

FADNet_RVC	0.55 483	0.37 533	1.17 601	0.44 437	0.31 477	0.56 389	0.34 317	1.06 495	0.88 455	0.67 345	0.90 412	0.61 348	0.65 475	0.93 542	0.70 518	0.21 456	0.18 493	0.26 534	0.23 520	0.31 550	0.28 537

STTStereo	0.55 483	0.37 533	0.76 542	0.44 437	0.31 477	0.60 420	0.44 478	0.96 452	0.86 442	0.99 544	0.90 412	0.96 508	0.58 428	0.71 433	0.61 493	0.25 522	0.23 550	0.26 534	0.32 596	0.24 500	0.23 498

Selective-IGEV-i16pc	0.56 494	0.20 258	1.13 593	0.40 315	0.31 477	2.00 645	0.66 578	0.68 307	1.11 564	0.51 259	0.81 358	0.68 389	0.36 289	0.67 404	0.40 375	0.31 570	0.17 471	0.17 280	0.18 407	0.19 405	0.20 453

ISRNet	0.56 494	0.24 398	0.66 493	0.56 585	0.36 527	0.44 315	0.25 136	0.82 393	0.84 429	1.07 575	1.25 550	0.91 493	0.60 439	0.66 393	0.58 482	0.35 601	0.26 574	0.36 593	0.33 599	0.30 544	0.42 609

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 494	3.08 686	2.43 654	0.31 40	0.18 66	0.29 130	0.20 39	0.37 63	0.32 113	0.28 110	0.24 55	0.18 18	0.18 31	0.31 50	0.22 71	1.09 660	0.08 2	0.17 280	0.16 324	0.14 191	0.97 660

CSP-Net	0.56 494	0.27 458	0.49 388	0.41 351	0.28 408	1.22 602	0.50 511	1.23 574	0.72 348	0.95 530	0.95 432	0.89 486	0.62 452	0.83 497	0.62 496	0.26 532	0.17 471	0.17 280	0.17 379	0.18 371	0.17 379

FTStereo	0.56 494	0.20 258	0.37 210	0.41 351	0.25 300	0.40 278	0.79 614	0.66 287	0.43 209	1.09 581	3.27 657	0.70 398	0.73 520	0.55 267	0.33 284	0.14 169	0.13 350	0.19 377	0.17 379	0.15 255	0.30 553

RAFT-RH_RVC	0.56 494	0.17 134	0.41 269	0.37 204	0.23 238	0.57 395	0.24 124	0.60 243	0.70 335	1.19 595	3.94 669	0.56 307	0.38 301	0.65 384	0.36 334	0.13 110	0.11 217	0.20 407	0.14 258	0.12 91	0.13 232

HGLStereo	0.56 494	0.28 472	0.57 450	0.50 528	0.37 534	0.80 514	0.45 481	1.02 479	0.78 395	0.86 472	1.14 520	0.89 486	0.82 553	0.76 463	0.73 526	0.21 456	0.20 523	0.19 377	0.18 407	0.19 405	0.21 473

FADNet-RVC-Resample	0.56 494	0.33 510	1.16 596	0.49 514	0.34 515	0.71 481	0.43 469	1.01 475	0.93 490	0.82 442	0.87 396	0.74 428	0.67 486	0.73 446	0.45 421	0.18 383	0.18 493	0.26 534	0.27 567	0.26 516	0.27 530

DualNet (step1)	0.57 502	0.36 526	0.72 522	0.38 240	0.30 455	0.71 481	0.43 469	1.06 495	0.88 455	0.92 515	0.86 388	0.85 466	0.69 496	0.68 415	0.50 447	0.41 616	0.20 523	0.40 606	0.41 621	0.36 580	0.33 572

LL-Strereo	0.57 502	0.27 458	0.68 502	0.48 499	0.34 515	0.39 272	0.48 500	0.94 441	0.97 507	0.83 454	0.78 338	1.10 554	1.18 613	1.33 608	0.49 445	0.17 349	0.14 388	0.22 464	0.19 438	0.16 304	0.17 379

CRFU-Net	0.57 502	0.27 458	0.57 450	0.46 483	0.30 455	1.20 600	0.52 530	1.10 510	0.56 281	1.00 549	0.98 450	1.06 539	0.79 544	0.81 486	0.71 523	0.21 456	0.19 511	0.18 333	0.16 324	0.18 371	0.19 430

TDLM	0.57 502	0.33 510	0.49 388	0.51 544	0.30 455	0.66 462	0.73 606	1.03 483	1.01 527	0.82 442	1.10 503	0.84 464	0.70 509	0.86 513	0.58 482	0.28 553	0.17 471	0.25 515	0.22 504	0.26 516	0.19 430

CVANet_RVC	0.57 502	0.33 510	0.44 313	0.47 491	0.32 494	0.67 467	0.61 565	1.05 491	0.93 490	0.85 465	1.04 481	1.01 524	0.73 520	0.83 497	0.52 464	0.29 560	0.19 511	0.27 547	0.25 545	0.31 550	0.21 473

AANet_RVC	0.57 502	0.32 502	0.54 435	0.45 462	0.27 383	0.57 395	0.48 500	1.00 465	1.28 602	0.86 472	1.33 566	0.87 477	0.58 428	1.07 569	0.75 530	0.18 383	0.12 279	0.15 196	0.13 219	0.18 371	0.18 397

NOSS_ROB	0.57 502	0.39 551	0.39 245	0.44 437	0.30 455	0.73 489	0.54 539	1.03 483	1.08 560	0.67 345	0.87 396	0.76 437	0.57 418	0.77 471	0.47 438	0.38 609	0.38 628	0.44 615	0.42 625	0.37 585	0.34 580

ssnet_v2	0.58 509	0.28 472	0.56 446	0.43 417	0.29 436	0.95 551	0.59 557	1.13 524	0.99 516	0.93 519	0.80 351	0.99 516	0.64 469	0.82 489	0.94 577	0.25 522	0.22 540	0.23 485	0.24 536	0.20 423	0.19 430

dad	0.58 509	0.50 585	0.64 481	0.43 417	0.30 455	0.59 413	0.36 364	0.78 380	1.25 596	1.01 554	1.17 533	1.15 568	0.53 391	0.68 415	0.50 447	0.35 601	0.23 550	0.37 598	0.21 486	0.29 535	0.20 453

SACVNet	0.58 509	0.34 515	0.55 440	0.55 582	0.36 527	0.63 443	0.48 500	1.13 524	0.77 385	1.02 557	1.06 492	1.02 529	0.74 523	0.90 526	0.51 457	0.27 542	0.21 533	0.25 515	0.24 536	0.29 535	0.36 587

pcwnet_v2	0.58 509	0.28 472	0.84 554	0.45 462	0.35 522	0.61 423	0.35 342	1.27 589	1.21 585	0.99 544	1.27 553	0.72 411	0.58 428	0.67 404	0.48 442	0.27 542	0.21 533	0.24 502	0.23 520	0.29 535	0.29 544

PS-NSSS	0.58 509	0.44 569	0.62 466	0.42 396	0.33 506	0.66 462	0.58 554	1.02 479	0.86 442	0.77 409	1.28 555	0.72 411	0.64 469	0.82 489	0.59 487	0.31 570	0.26 574	0.40 606	0.27 567	0.33 563	0.26 520

StereoDRNet-Refined	0.58 509	0.32 502	0.54 435	0.46 483	0.30 455	0.96 554	0.40 436	1.00 465	0.94 497	1.12 586	1.08 498	0.96 508	0.67 486	0.90 526	0.89 571	0.17 349	0.13 350	0.22 464	0.21 486	0.20 423	0.19 430
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	0.58 509	0.28 472	0.47 355	0.49 514	0.32 494	0.77 503	0.50 511	0.99 461	0.92 484	1.04 566	1.14 520	1.21 572	0.69 496	0.88 518	0.69 515	0.20 439	0.20 523	0.22 464	0.22 504	0.21 447	0.18 397

CBFPSM	0.59 516	0.22 338	1.31 617	0.38 240	0.27 383	1.12 588	0.65 575	0.79 384	0.82 419	0.80 420	0.81 358	1.35 599	0.87 566	0.67 404	0.76 531	0.16 300	0.15 419	0.15 196	0.16 324	0.17 343	0.22 491

HBP-ISP	0.59 516	0.45 573	0.43 303	0.45 462	0.33 506	0.70 476	0.28 205	1.11 516	1.00 523	0.83 454	1.18 535	0.65 376	0.68 492	0.88 518	0.52 464	0.35 601	0.38 628	0.47 620	0.41 621	0.38 589	0.31 563

CBMV_ROB	0.59 516	0.37 533	0.38 223	0.39 272	0.28 408	0.74 490	0.28 205	1.00 465	0.98 511	0.94 522	1.25 550	0.81 459	0.78 542	0.87 515	0.50 447	0.36 605	0.37 626	0.43 612	0.40 616	0.33 563	0.30 553

FADNet-RVC	0.60 519	0.53 600	1.14 595	0.46 483	0.39 550	0.61 423	0.39 425	1.12 522	0.87 451	0.70 365	0.84 375	1.04 533	0.55 409	0.94 549	0.69 515	0.26 532	0.25 567	0.28 555	0.28 573	0.31 550	0.31 563

NVstereo2D	0.60 519	0.30 493	0.75 537	0.48 499	0.43 574	0.89 539	0.48 500	1.05 491	1.15 574	0.66 340	0.86 388	0.88 482	0.70 509	0.99 552	0.65 505	0.32 582	0.15 419	0.28 555	0.20 463	0.40 592	0.36 587

FADNet	0.61 521	0.51 589	1.10 589	0.45 462	0.44 581	0.65 460	0.41 452	1.19 554	1.05 545	0.70 365	0.84 375	0.98 514	0.66 483	0.82 489	0.50 447	0.29 560	0.30 597	0.27 547	0.30 581	0.46 611	0.35 585

ACV-stereo	0.62 522	0.34 515	1.00 578	0.43 417	0.31 477	1.20 600	0.40 436	0.75 364	0.83 424	0.64 318	0.77 327	2.10 638	1.03 598	0.81 486	0.64 503	0.21 456	0.17 471	0.18 333	0.18 407	0.21 447	0.21 473

SGM-Forest	0.62 522	0.32 502	0.39 245	0.43 417	0.30 455	1.02 565	0.55 544	1.09 507	1.05 545	1.06 572	1.18 535	1.10 554	0.67 486	0.88 518	0.62 496	0.31 570	0.33 618	0.33 584	0.30 581	0.30 544	0.28 537
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	0.63 524	0.28 472	0.99 577	0.40 315	0.30 455	1.03 568	0.56 550	1.10 510	0.99 516	0.97 536	1.22 542	1.06 539	0.69 496	1.07 569	0.95 580	0.19 415	0.11 217	0.16 233	0.13 219	0.22 470	0.21 473

fast-acv-ft	0.64 525	0.30 493	0.73 526	0.45 462	0.34 515	1.17 596	0.49 506	0.86 408	0.98 511	1.02 557	1.36 569	1.29 582	0.85 561	0.76 463	0.81 541	0.21 456	0.23 550	0.23 485	0.23 520	0.21 447	0.20 453

StereoDRNet	0.64 525	0.33 510	0.68 502	0.51 544	0.43 574	1.03 568	0.53 535	1.47 624	0.99 516	1.10 583	0.87 396	1.07 544	0.71 513	0.82 489	0.88 561	0.23 500	0.19 511	0.25 515	0.23 520	0.27 527	0.19 430

PSMNet_ROB	0.64 525	0.37 533	0.65 487	0.56 585	0.42 568	0.97 556	0.83 617	1.21 561	0.92 484	0.79 418	1.02 470	1.08 546	0.63 458	0.82 489	0.91 575	0.29 560	0.20 523	0.31 573	0.31 589	0.26 516	0.23 498

CBMV	0.64 525	0.35 521	0.41 269	0.42 396	0.25 300	1.01 563	0.77 610	1.13 524	1.09 562	1.17 591	1.22 542	1.04 533	0.75 527	0.88 518	0.63 500	0.28 553	0.30 597	0.34 586	0.30 581	0.26 516	0.26 520
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	0.66 529	0.36 526	1.30 616	0.39 272	0.26 348	0.57 395	0.63 569	0.80 387	1.03 535	0.80 420	1.43 585	0.91 493	0.76 530	1.08 572	1.87 641	0.16 300	0.12 279	0.17 280	0.14 258	0.20 423	0.16 357

TCMNet	0.66 529	0.39 551	0.98 576	0.59 597	0.61 626	0.96 554	0.55 544	1.05 491	0.90 472	0.84 461	1.14 520	0.89 486	0.65 475	0.85 508	1.01 592	0.26 532	0.26 574	0.31 573	0.28 573	0.32 556	0.29 544

YMNet	0.66 529	0.38 543	0.90 567	0.52 557	0.46 593	1.08 579	0.49 506	1.00 465	0.77 385	1.18 593	1.29 559	1.12 558	0.74 523	0.85 508	0.86 551	0.27 542	0.31 606	0.25 515	0.25 545	0.24 500	0.23 498

YMNet_1	0.66 529	0.38 543	0.90 567	0.52 557	0.46 593	1.08 579	0.49 506	1.00 465	0.77 385	1.18 593	1.29 559	1.12 558	0.74 523	0.85 508	0.86 551	0.27 542	0.31 606	0.25 515	0.25 545	0.24 500	0.23 498

DRN-Test	0.66 529	0.32 502	0.66 493	0.50 528	0.39 550	1.15 592	0.61 565	1.49 627	1.01 527	1.12 586	1.08 498	1.06 539	0.69 496	0.77 471	0.94 577	0.23 500	0.17 471	0.26 534	0.25 545	0.25 509	0.21 473

iinet-f	0.67 534	0.26 441	2.15 648	0.39 272	0.31 477	1.19 599	0.56 550	0.84 401	0.84 429	0.80 420	1.17 533	1.05 537	0.84 560	0.71 433	1.21 610	0.20 439	0.18 493	0.17 280	0.15 290	0.20 423	0.20 453

GASNet	0.67 534	0.72 623	0.96 573	0.70 630	0.48 598	0.62 431	0.47 492	1.08 503	1.03 535	0.94 522	0.82 364	0.93 501	0.83 558	1.33 608	0.80 538	0.31 570	0.22 540	0.29 564	0.28 573	0.44 604	0.24 507

FINET	0.67 534	0.42 562	1.00 578	0.46 483	0.43 574	0.83 530	0.89 625	1.08 503	1.50 623	0.87 480	1.14 520	0.71 402	0.68 492	0.92 536	0.70 518	0.36 605	0.30 597	0.26 534	0.24 536	0.35 574	0.33 572

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 534	0.81 632	0.73 526	0.53 567	0.37 534	1.40 614	0.53 535	1.04 486	0.79 404	0.88 490	0.94 423	0.95 505	0.53 391	0.93 542	0.58 482	0.39 611	0.30 597	0.57 635	0.31 589	0.53 625	0.30 553

PA-Net	0.67 534	0.43 564	0.83 553	0.50 528	0.53 611	0.94 548	0.68 586	1.10 510	1.14 573	0.80 420	0.88 404	0.87 477	0.77 537	1.02 561	0.88 561	0.24 512	0.41 635	0.29 564	0.44 626	0.26 516	0.34 580
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GwcNet	0.69 539	0.36 526	1.10 589	0.51 544	0.42 568	1.08 579	0.50 511	1.21 561	1.16 575	1.00 549	1.37 572	1.06 539	0.79 544	0.92 536	0.94 577	0.25 522	0.24 559	0.24 502	0.22 504	0.23 487	0.26 520

NaN_ROB	0.69 539	0.44 569	0.69 508	0.51 544	0.33 506	0.97 556	1.06 640	1.22 569	1.19 581	1.24 605	0.96 436	1.08 546	0.78 542	1.20 589	0.67 511	0.24 512	0.30 597	0.23 485	0.24 536	0.23 487	0.25 514

GANet	0.70 541	0.37 533	0.55 440	0.51 544	0.34 515	0.94 548	0.96 633	1.08 503	0.94 497	1.04 566	1.98 626	1.13 564	0.88 570	1.12 579	0.66 508	0.25 522	0.26 574	0.27 547	0.22 504	0.31 550	0.22 491

DISCO	0.70 541	0.26 441	0.68 502	0.44 437	0.31 477	1.14 590	0.51 527	1.23 574	1.23 588	0.81 433	1.05 485	1.50 614	0.85 561	1.82 639	1.03 593	0.19 415	0.15 419	0.18 333	0.16 324	0.24 500	0.23 498

XPNet_ROB	0.70 541	0.35 521	0.68 502	0.52 557	0.40 555	0.79 510	0.85 623	1.16 545	0.94 497	1.33 612	1.15 526	1.38 601	0.83 558	1.03 563	0.90 573	0.32 582	0.25 567	0.26 534	0.24 536	0.31 550	0.28 537

ETE_ROB	0.70 541	0.49 581	0.73 526	0.56 585	0.36 527	0.79 510	0.87 624	1.14 533	0.93 490	1.19 595	1.18 535	1.39 602	0.82 553	0.99 552	0.80 538	0.26 532	0.21 533	0.31 573	0.26 560	0.33 563	0.34 580

Wz-Net-LNSev	0.71 545	0.51 589	1.36 626	0.50 528	0.41 562	1.15 592	0.69 591	1.21 561	1.07 557	1.02 557	1.12 508	1.08 546	0.87 566	0.89 524	0.89 571	0.24 512	0.22 540	0.21 449	0.19 438	0.26 516	0.26 520

APVNet	0.71 545	0.37 533	0.89 566	0.56 585	0.45 585	1.18 598	0.68 586	1.41 618	0.85 437	0.81 433	1.15 526	1.04 533	0.81 549	1.10 576	1.17 607	0.26 532	0.28 587	0.32 579	0.31 589	0.29 535	0.30 553

Syn2CoEx	0.71 545	0.51 589	0.95 571	0.64 612	0.45 585	0.91 542	0.53 535	1.48 625	1.13 570	0.93 519	1.35 568	1.02 529	0.99 593	0.92 536	0.80 538	0.30 567	0.27 583	0.28 555	0.24 536	0.23 487	0.24 507

DANet	0.71 545	0.45 573	0.91 569	0.59 597	0.40 555	0.81 519	0.40 436	0.97 456	0.84 429	1.20 600	1.22 542	1.33 593	0.88 570	1.16 583	1.24 611	0.27 542	0.23 550	0.31 573	0.25 545	0.35 574	0.32 567
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
RYNet	0.72 549	0.35 521	0.64 481	0.53 567	0.67 632	1.31 610	0.67 581	1.20 559	1.18 579	1.05 568	0.87 396	1.27 579	0.93 583	0.93 542	1.27 615	0.22 483	0.16 451	0.26 534	0.23 520	0.40 592	0.39 601

NCCL2	0.72 549	0.41 560	0.65 487	0.64 612	0.44 581	0.98 560	1.20 648	1.11 516	1.00 523	0.98 541	0.96 436	1.49 613	0.87 566	0.90 526	0.79 536	0.31 570	0.26 574	0.39 603	0.39 613	0.32 556	0.32 567

FAT-Stereo	0.73 551	0.33 510	0.75 537	0.49 514	0.37 534	0.71 481	0.59 557	1.36 610	1.30 605	1.03 565	1.40 578	1.59 623	1.15 609	0.87 515	0.86 551	0.28 553	0.28 587	0.28 555	0.23 520	0.28 531	0.38 598

DStereoRT	0.74 552	0.19 212	0.50 401	0.51 544	0.33 506	1.10 583	0.34 317	0.82 393	0.76 376	0.78 413	1.05 485	0.51 286	0.73 520	0.76 463	0.48 442	0.16 300	0.13 350	3.96 690	1.37 680	0.19 405	0.14 278

S-Stereo	0.74 552	0.35 521	0.96 573	0.56 585	0.45 585	0.82 527	0.60 560	1.24 581	1.60 635	0.96 531	1.41 580	1.12 558	0.94 584	0.80 483	1.04 596	0.26 532	0.31 606	0.28 555	0.25 545	0.32 556	0.47 627

LALA_ROB	0.74 552	0.43 564	0.69 508	0.54 574	0.40 555	1.01 563	0.95 632	1.21 561	1.07 557	1.22 602	1.12 508	1.56 620	0.79 544	1.04 565	0.86 551	0.33 591	0.22 540	0.35 588	0.30 581	0.35 574	0.31 563

w-ln-seven-2	0.76 555	0.43 564	2.32 650	0.52 557	0.38 544	0.90 541	0.65 575	1.11 516	1.12 569	1.19 595	1.28 555	1.09 550	0.99 593	1.07 569	0.87 557	0.20 439	0.19 511	0.23 485	0.22 504	0.26 516	0.22 491

PSMNet-RUCA	0.76 555	0.75 626	1.08 588	1.01 647	0.90 643	0.69 471	0.50 511	1.11 516	1.03 535	0.78 413	1.11 504	0.80 456	0.72 517	0.88 518	0.63 500	0.53 639	0.27 583	0.76 643	0.46 627	0.66 639	0.47 627

Wz-Net-MNSev	0.76 555	0.40 556	1.34 621	0.50 528	0.40 555	1.44 620	0.83 617	1.15 537	1.16 575	1.25 607	1.20 540	1.13 564	0.81 549	1.16 583	1.00 591	0.22 483	0.19 511	0.24 502	0.23 520	0.28 531	0.26 520

DGSMNet	0.76 555	0.55 602	1.29 615	0.58 593	0.62 627	0.94 548	0.70 596	1.26 587	1.11 564	0.83 454	1.24 548	1.00 520	0.71 513	1.03 563	0.81 541	0.34 597	0.29 592	0.41 610	0.40 616	0.57 631	0.55 639

RP	0.76 555	0.36 526	0.63 476	0.66 620	0.58 623	0.80 514	0.55 544	1.14 533	1.22 587	0.97 536	1.65 605	1.43 607	1.32 623	1.01 556	0.84 546	0.33 591	0.30 597	0.36 593	0.30 581	0.34 569	0.34 580

edge stereo	0.76 555	0.38 543	0.74 531	0.52 557	0.43 574	0.80 514	0.53 535	1.28 592	1.06 551	1.28 608	1.38 577	1.81 628	1.11 606	1.08 572	0.85 550	0.33 591	0.32 612	0.41 610	0.28 573	0.32 556	0.36 587

NCC-stereo	0.78 561	0.40 556	0.76 542	0.61 605	0.67 632	0.81 519	0.69 591	1.54 636	1.11 564	0.90 502	1.36 569	1.33 593	1.16 610	1.19 587	0.88 561	0.31 570	0.30 597	0.37 598	0.48 636	0.33 563	0.33 572

Nwc_Net	0.78 561	0.38 543	0.73 526	0.60 603	0.55 615	1.05 573	0.55 544	1.67 645	1.05 545	0.88 490	1.86 620	1.40 604	1.09 604	1.10 576	0.87 557	0.30 567	0.25 567	0.36 593	0.38 609	0.29 535	0.29 544

Abc-Net	0.78 561	0.40 556	0.76 542	0.61 605	0.67 632	0.81 519	0.69 591	1.54 636	1.11 564	0.90 502	1.36 569	1.33 593	1.16 610	1.19 587	0.88 561	0.31 570	0.30 597	0.37 598	0.48 636	0.33 563	0.33 572
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RGC	0.79 564	0.59 607	0.71 517	0.65 617	0.65 630	0.92 547	0.58 554	1.29 593	1.05 545	1.07 575	1.45 591	1.47 611	1.03 598	1.21 593	0.88 561	0.32 582	0.30 597	0.48 625	0.40 616	0.37 585	0.37 592

stereogan	0.80 565	0.31 498	0.71 517	0.59 597	0.50 602	1.72 637	0.48 500	1.35 607	1.37 610	1.00 549	1.46 593	1.56 620	0.95 587	1.29 603	0.84 546	0.28 553	0.29 592	0.29 564	0.25 545	0.38 589	0.38 598

ADCRef	0.80 565	0.43 564	1.32 619	0.50 528	0.45 585	1.07 575	0.51 527	1.07 499	0.98 511	1.17 591	1.42 582	0.87 477	0.91 573	0.85 508	3.19 661	0.18 383	0.16 451	0.23 485	0.23 520	0.22 470	0.21 473

GANetREF_RVC	0.80 565	0.75 626	0.86 560	0.66 620	0.42 568	1.15 592	0.98 634	1.14 533	1.19 581	1.01 554	1.02 470	1.10 554	0.90 572	1.15 581	0.76 531	0.48 629	0.39 632	0.57 635	0.38 609	0.63 637	0.46 622
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	0.81 568	0.39 551	0.68 502	0.64 612	0.54 613	0.91 542	0.51 527	1.61 641	1.31 606	0.96 531	2.02 628	1.46 608	1.26 621	1.11 578	0.99 587	0.32 582	0.24 559	0.39 603	0.27 567	0.30 544	0.25 514

SQANet	0.82 569	0.74 625	0.67 497	1.13 652	0.98 651	1.11 584	0.47 492	1.07 499	0.83 424	0.91 507	1.05 485	1.03 531	0.74 523	1.01 556	0.64 503	0.61 643	0.24 559	1.03 653	0.35 604	1.18 657	0.58 640

Anonymous_2	0.82 569	0.44 569	0.63 476	0.40 315	0.43 574	0.80 514	0.52 530	0.72 344	0.77 385	0.71 372	0.60 266	0.87 477	0.76 530	0.75 459	0.58 482	0.52 635	0.54 650	0.54 633	4.82 693	0.56 629	0.40 604

ccnet	0.82 569	0.57 605	0.75 537	0.54 574	0.59 624	1.09 582	0.66 578	1.38 613	0.94 497	1.12 586	1.44 588	1.29 582	0.92 578	0.95 551	1.24 611	0.49 631	0.42 637	0.50 630	0.47 634	0.51 620	0.46 622

psmorigin	0.82 569	0.51 589	2.09 646	0.49 514	0.41 562	0.85 534	0.50 511	1.04 486	0.88 455	1.45 617	1.43 585	1.50 614	1.06 601	1.22 595	0.97 583	0.31 570	0.32 612	0.27 547	0.27 567	0.33 563	0.42 609

STTRV1_RVC	0.82 569	0.59 607	1.16 596	0.67 623	0.81 639	1.11 584	0.63 569	1.30 596	1.11 564	0.98 541	1.33 566	1.08 546	0.95 587	1.26 599	0.87 557	0.55 641	0.25 567	0.43 612	0.39 613	0.58 634	0.40 604

CC-Net-ROB	0.82 569	0.96 644	0.85 555	0.58 593	0.45 585	1.27 608	0.70 596	1.17 550	1.02 530	0.83 454	1.23 546	0.90 491	0.77 537	1.06 566	0.69 515	0.46 625	0.34 620	1.71 661	0.38 609	0.59 635	0.36 587

GCST	0.83 575	1.22 655	0.74 531	1.58 660	1.01 654	1.06 574	0.23 106	0.78 380	0.78 395	0.97 536	0.65 280	0.78 445	0.35 262	0.92 536	0.34 300	0.96 654	0.65 656	1.20 655	0.81 659	0.91 646	0.70 643

aanetorigin	0.83 575	0.56 603	1.87 643	0.49 514	0.38 544	0.56 389	0.66 578	0.70 331	1.00 523	2.42 658	2.02 628	1.31 585	1.18 613	0.93 542	1.13 606	0.20 439	0.18 493	0.20 407	0.19 438	0.27 527	0.30 553

CSAN	0.83 575	0.49 581	0.77 547	0.60 603	0.41 562	1.14 590	1.06 640	1.19 554	1.46 621	1.32 610	1.43 585	1.37 600	1.19 615	1.27 602	0.86 551	0.39 611	0.31 606	0.36 593	0.37 606	0.35 574	0.34 580

SDNR	0.86 578	0.37 533	1.47 632	0.40 315	0.38 544	3.38 670	0.33 301	0.90 427	0.98 511	0.99 544	2.09 631	0.59 336	0.71 513	1.29 603	0.70 518	0.51 634	0.56 652	0.36 593	0.26 560	0.43 603	0.46 622

RTSC	0.87 579	0.48 577	1.23 608	0.52 557	0.37 534	1.13 589	0.50 511	1.34 603	1.79 641	1.51 621	1.24 548	1.12 558	0.81 549	1.62 627	2.16 647	0.25 522	0.19 511	0.23 485	0.24 536	0.30 544	0.31 563

PWC_ROB	0.87 579	0.52 597	1.28 612	0.50 528	0.32 494	0.91 542	0.37 381	1.36 610	1.46 621	1.61 628	2.59 646	1.16 569	1.01 597	1.34 610	1.40 623	0.25 522	0.18 493	0.28 555	0.20 463	0.29 535	0.28 537

UDG	0.88 581	0.82 635	0.67 497	1.00 646	0.96 648	1.02 565	0.57 553	1.13 524	0.99 516	0.90 502	0.97 449	1.31 585	0.99 593	0.85 508	0.84 546	0.54 640	0.32 612	1.77 662	0.40 616	0.94 648	0.66 642

FBW_ROB	0.88 581	0.50 585	0.85 555	0.55 582	0.40 555	1.17 596	0.78 612	1.50 628	1.37 610	1.33 612	1.27 553	1.48 612	1.00 596	2.57 663	0.98 586	0.25 522	0.32 612	0.45 616	0.30 581	0.34 569	0.28 537

XQC	0.89 583	0.65 617	1.31 617	0.67 623	0.52 610	1.22 602	0.68 586	1.26 587	1.52 624	1.14 589	1.11 504	1.28 581	1.04 600	1.40 618	1.77 635	0.38 609	0.24 559	0.37 598	0.31 589	0.53 625	0.47 627

DeepPrunerF	0.89 583	0.52 597	3.43 662	0.68 627	0.81 639	0.72 488	0.72 604	1.22 569	1.99 647	0.93 519	1.01 461	0.87 477	0.86 563	1.08 572	0.95 580	0.34 597	0.28 587	0.43 612	0.39 613	0.30 544	0.32 567

PWCDC_ROB	0.89 583	0.49 581	0.80 551	0.74 634	0.40 555	1.03 568	0.39 425	1.33 601	2.35 658	1.02 557	3.77 664	0.81 459	0.92 578	1.20 589	0.90 573	0.34 597	0.22 540	0.24 502	0.20 463	0.34 569	0.29 544

PASM	0.90 586	0.64 616	1.69 637	0.69 629	0.69 635	0.78 507	0.84 620	1.03 483	1.26 599	1.19 595	1.15 526	1.31 585	0.98 592	1.24 597	1.03 593	0.52 635	0.56 652	0.59 638	0.66 651	0.56 629	0.54 638

Wz-Net-SNSev	0.91 587	0.73 624	2.13 647	0.56 585	0.45 585	0.95 551	1.13 645	1.34 603	1.24 590	1.02 557	1.30 562	1.46 608	0.86 563	1.81 638	1.50 625	0.25 522	0.23 550	0.25 515	0.26 560	0.32 556	0.29 544

MDST_ROB	0.91 587	0.27 458	0.85 555	0.63 611	0.41 562	2.53 653	0.71 602	1.60 639	1.13 570	2.83 665	1.73 611	0.97 510	0.69 496	1.61 626	0.73 526	0.25 522	0.22 540	0.32 579	0.28 573	0.25 509	0.24 507

PDISCO_ROB	0.91 587	0.48 577	1.06 584	0.99 644	0.97 649	1.67 635	0.63 569	1.64 643	1.59 632	1.06 572	1.18 535	1.31 585	0.79 544	1.55 621	0.97 583	0.49 631	0.22 540	0.45 616	0.40 616	0.45 608	0.37 592

SHD	0.93 590	0.50 585	1.18 602	0.59 597	0.46 593	0.97 556	0.48 500	1.70 647	2.15 649	1.58 625	1.37 572	1.42 605	1.19 615	1.31 606	1.60 628	0.31 570	0.26 574	0.32 579	0.33 599	0.40 592	0.42 609

G-Net	0.95 591	0.46 575	1.04 582	0.64 612	0.48 598	2.12 649	0.64 573	1.01 475	0.87 451	1.75 637	2.82 653	1.30 584	1.64 644	1.06 566	0.96 582	0.36 605	0.29 592	0.35 588	0.25 545	0.45 608	0.42 609

DStereoO	0.96 592	0.70 622	0.72 522	0.62 609	0.45 585	0.74 490	0.92 630	1.09 507	1.29 604	1.19 595	1.23 546	0.99 516	1.71 646	1.29 603	0.99 587	2.01 677	0.35 622	0.77 644	0.30 581	1.42 659	0.38 598

w-ln-seven	0.96 592	0.48 577	2.41 653	0.54 574	0.50 602	1.41 616	0.70 596	1.67 645	1.81 642	1.49 618	1.50 595	1.26 577	0.87 566	1.15 581	1.80 639	0.23 500	0.21 533	0.25 515	0.25 545	0.31 550	0.26 520

anonymity	0.97 594	0.89 639	1.05 583	0.92 642	1.03 655	0.97 556	0.81 616	1.29 593	0.91 479	1.07 575	0.98 450	1.00 520	0.95 587	1.02 561	0.92 576	0.96 654	0.95 676	0.90 650	0.91 666	0.92 647	0.94 654

SGM_RVC	0.97 594	0.28 472	0.41 269	0.39 272	0.22 190	1.55 626	0.73 606	1.51 631	1.25 596	2.25 654	1.92 622	2.58 650	1.56 638	2.02 648	1.19 609	0.27 542	0.27 583	0.27 547	0.25 545	0.25 509	0.25 514
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DPSNet	0.99 596	0.42 562	1.88 644	0.53 567	0.41 562	1.59 629	1.26 654	2.21 658	1.43 616	1.10 583	1.11 504	1.46 608	1.95 655	1.34 610	1.26 613	0.34 597	0.25 567	0.25 515	0.21 486	0.46 611	0.37 592

z-mn7	1.00 597	0.50 585	1.70 639	0.53 567	0.36 527	1.75 638	0.71 602	1.22 569	2.28 653	0.96 531	2.54 642	1.42 605	0.95 587	2.19 655	1.54 626	0.22 483	0.19 511	0.21 449	0.20 463	0.27 527	0.25 514

Consistency-Raft	1.01 598	0.81 632	1.24 609	0.84 639	0.97 649	0.81 519	0.84 620	1.30 596	1.59 632	1.05 568	1.68 610	1.12 558	0.91 573	0.92 536	1.11 601	0.65 644	0.74 660	0.79 646	0.90 663	1.06 655	0.79 648

xxxx	1.01 598	0.22 338	0.43 303	0.36 180	0.21 161	0.82 527	0.36 364	1.32 599	0.88 455	0.71 372	0.94 423	0.97 510	0.63 458	0.64 377	10.58 684	0.20 439	0.16 451	0.18 333	0.17 379	0.19 405	0.19 430

test_xeample	1.01 598	0.21 297	0.42 290	0.35 152	0.21 161	0.71 481	0.39 425	1.23 574	0.86 442	0.81 433	1.04 481	0.69 394	0.61 445	0.69 421	10.93 685	0.19 415	0.15 419	0.18 333	0.17 379	0.18 371	0.17 379

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 601	0.57 605	1.51 634	0.67 623	0.50 602	2.57 654	1.66 670	1.20 559	1.43 616	1.38 614	1.57 602	1.33 593	0.92 578	1.64 630	0.88 561	0.37 608	0.39 632	0.46 619	0.60 648	0.41 598	0.40 604

ADCPNet	1.03 602	0.48 577	2.70 655	0.54 574	0.42 568	1.40 614	0.75 608	1.13 524	1.07 557	1.22 602	1.42 582	1.68 625	1.09 604	1.36 615	3.45 665	0.30 567	0.28 587	0.29 564	0.32 596	0.37 585	0.35 585

MSAF-DinoV2	1.04 603	0.38 543	1.32 619	0.54 574	0.29 436	0.89 539	0.72 604	1.52 634	1.24 590	1.05 568	1.41 580	2.98 654	1.49 633	2.74 664	2.83 659	0.22 483	0.14 388	0.20 407	0.22 504	0.32 556	0.32 567

otaku	1.04 603	0.93 641	0.88 562	1.33 658	1.05 657	1.66 633	0.70 596	1.40 617	1.18 579	1.08 579	1.32 565	1.33 593	0.91 573	1.23 596	0.76 531	0.72 647	0.46 647	1.24 656	0.50 641	1.40 658	0.75 644

SuperB	1.04 603	0.37 533	4.81 670	0.43 417	0.31 477	0.99 561	0.46 485	1.02 479	2.09 648	1.09 581	1.09 501	0.75 430	0.81 549	1.06 566	1.76 634	0.19 415	0.15 419	0.17 280	0.15 290	2.82 684	0.26 520

ADCL	1.04 603	0.38 543	1.35 622	0.50 528	0.39 550	1.61 630	0.89 625	1.29 593	1.39 613	1.29 609	1.50 595	1.24 575	1.24 618	1.37 616	4.87 673	0.21 456	0.19 511	0.25 515	0.25 545	0.29 535	0.27 530

test_sample9	1.05 607	0.36 526	0.72 522	0.38 240	0.30 455	0.71 481	0.43 469	1.06 495	0.88 455	0.92 515	0.86 388	0.85 466	0.69 496	1.20 589	1.36 619	0.41 616	8.41 694	0.40 606	0.41 621	0.36 580	0.33 572

DDUNet	1.06 608	2.56 683	0.68 502	1.21 654	1.26 660	1.03 568	0.69 591	1.11 516	0.94 497	0.96 531	1.22 542	1.27 579	0.82 553	0.93 542	0.72 525	0.84 651	0.38 628	1.99 665	0.60 648	1.10 656	0.85 650

ADCP+	1.06 608	0.35 521	1.51 634	0.49 514	0.51 606	1.45 621	0.55 544	1.25 585	1.03 535	1.16 590	1.15 526	1.10 554	1.07 603	1.56 623	6.75 680	0.19 415	0.16 451	0.23 485	0.21 486	0.28 531	0.21 473

Selective-IGEV-i16pb	1.07 610	0.24 398	9.45 677	0.41 351	0.32 494	1.76 639	0.59 557	1.00 465	1.54 627	0.66 340	1.20 540	0.98 514	0.57 418	0.78 476	0.62 496	0.27 542	0.17 471	0.18 333	0.20 463	0.21 447	0.23 498

SAMSARA	1.07 610	0.65 617	1.19 603	1.06 651	0.90 643	1.76 639	1.76 674	1.46 623	1.44 619	1.51 621	1.16 531	2.00 637	1.14 608	1.48 619	1.31 617	0.39 611	0.44 644	0.35 588	0.38 609	0.49 617	0.49 633

SANet	1.07 610	0.41 560	1.06 584	0.48 499	0.30 455	1.41 616	0.94 631	1.42 619	3.36 670	1.58 625	2.43 639	2.33 645	1.70 645	1.34 610	1.07 598	0.28 553	0.24 559	0.26 534	0.23 520	0.34 569	0.30 553

zh-mn7	1.08 613	0.65 617	4.00 666	0.52 557	0.38 544	1.16 595	0.62 567	1.15 537	1.77 640	1.74 636	2.31 632	1.17 570	0.91 573	2.10 650	1.77 635	0.24 512	0.21 533	0.22 464	0.22 504	0.25 509	0.28 537

zh-sn7	1.09 614	0.75 626	3.23 660	0.57 591	0.42 568	1.11 584	0.89 625	1.19 554	1.27 600	1.41 616	1.98 626	1.25 576	1.47 632	1.99 647	2.62 656	0.26 532	0.26 574	0.26 534	0.27 567	0.35 574	0.30 553

Ntro	1.09 614	0.97 647	0.91 569	1.44 659	1.19 659	1.69 636	0.80 615	1.35 607	1.25 596	1.00 549	1.29 559	1.31 585	0.97 591	1.26 599	0.84 546	0.84 651	0.43 642	1.36 657	0.50 641	1.56 660	0.78 646

MFN_U_SF_RVC	1.09 614	0.59 607	1.97 645	0.67 623	0.44 581	1.93 643	0.60 560	1.85 651	1.36 608	1.61 628	1.54 600	1.95 636	1.37 626	1.64 630	1.73 631	0.40 615	0.37 626	0.45 616	0.48 636	0.44 604	0.44 616

AANet	1.13 617	1.01 649	2.99 658	0.44 437	0.37 534	0.91 542	0.54 539	1.27 589	2.31 656	2.35 656	2.37 638	2.22 640	1.53 634	1.18 586	1.43 624	0.32 582	0.23 550	0.28 555	0.25 545	0.35 574	0.33 572

Wz-Net-TNSev	1.14 618	1.06 652	4.32 669	0.49 514	0.42 568	1.51 624	1.11 644	1.48 625	1.40 615	1.22 602	1.26 552	1.58 622	1.43 630	1.76 636	1.70 630	0.32 582	0.31 606	0.26 534	0.30 581	0.41 598	0.41 608

ADCMid	1.14 618	0.52 597	2.23 649	0.53 567	0.43 574	1.07 575	0.75 608	1.23 574	1.05 545	2.15 650	1.44 588	1.50 614	1.43 630	1.56 623	5.01 674	0.26 532	0.24 559	0.29 564	0.31 589	0.37 585	0.33 572

MFMNet_re	1.14 618	0.97 647	1.19 603	0.99 644	0.95 647	1.25 606	1.22 651	1.39 614	1.55 628	1.69 635	1.67 609	1.21 572	1.53 634	1.12 579	0.99 587	0.87 653	0.75 664	0.79 646	0.75 655	0.90 645	0.94 654

WCMA_ROB	1.14 618	0.36 526	0.76 542	0.49 514	0.44 581	1.23 604	0.67 581	1.11 516	1.23 588	2.84 666	3.95 670	3.28 661	1.83 651	1.25 598	0.99 587	0.44 621	0.34 620	0.34 586	0.37 606	0.41 598	0.40 604

AnyNet_C32	1.16 622	0.62 614	2.40 652	0.57 591	0.55 615	1.41 616	1.34 660	1.18 553	1.24 590	1.49 618	1.42 582	1.39 602	1.20 617	1.55 621	4.82 672	0.29 560	0.28 587	0.29 564	0.34 601	0.38 589	0.42 609

222	1.18 623	0.22 338	0.44 313	0.37 204	0.22 190	0.79 510	0.37 381	1.31 598	0.89 469	0.92 515	1.08 498	0.72 411	0.71 513	0.66 393	13.89 688	0.20 439	0.15 419	0.17 280	0.16 324	0.18 371	0.19 430

WZ-Net	1.19 624	0.59 607	4.07 667	0.62 609	0.51 606	1.34 611	1.31 659	1.32 599	1.74 639	1.53 624	1.65 605	1.74 627	1.28 622	2.25 657	2.01 644	0.27 542	0.21 533	0.23 485	0.25 545	0.40 592	0.39 601

MSMD_ROB	1.21 625	0.49 581	0.62 466	0.59 597	0.50 602	1.62 632	0.67 581	1.23 574	1.24 590	2.45 659	3.77 664	3.09 658	2.98 671	1.32 607	0.81 541	0.45 623	0.41 635	0.49 628	0.51 643	0.47 614	0.44 616

pmcnn	1.23 626	0.29 484	0.96 573	0.40 315	0.23 238	0.95 551	0.69 591	1.16 545	1.28 602	1.67 634	2.33 634	11.15 690	0.86 563	0.93 542	0.88 561	0.15 244	0.12 279	0.12 44	0.10 77	0.15 255	0.15 310

NVStereoNet_ROB	1.24 627	0.90 640	1.13 593	0.86 640	0.88 642	1.11 584	0.99 636	1.42 619	1.53 625	1.59 627	2.48 640	2.24 642	1.53 634	1.96 646	1.30 616	0.76 649	0.70 657	0.78 645	1.00 669	0.71 642	0.88 652
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	1.25 628	0.36 526	0.72 522	0.38 240	0.30 455	0.71 481	0.43 469	1.13 524	0.75 368	1.50 620	0.95 432	3.29 662	1.59 640	1.20 589	1.36 619	0.41 616	8.41 694	0.40 606	0.41 621	0.36 580	0.33 572

SPS-STEREO	1.25 628	0.93 641	1.06 584	1.04 649	1.03 655	1.41 616	0.91 629	1.51 631	1.19 581	2.09 648	1.83 617	1.94 635	1.39 627	1.62 627	1.39 622	0.97 656	0.94 675	0.90 650	0.89 662	0.96 650	0.96 657
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PVD	1.28 630	0.67 620	1.28 612	0.74 634	0.62 627	1.50 623	0.84 620	1.99 654	2.96 665	2.18 651	2.36 637	1.85 632	1.95 655	1.92 643	1.94 642	0.39 611	0.36 625	0.49 628	0.37 606	0.51 620	0.64 641

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 631	0.87 638	1.76 641	0.86 640	0.56 618	4.29 675	1.79 675	1.50 628	1.98 646	1.61 628	1.85 619	1.84 630	1.41 628	1.89 641	1.36 619	0.48 629	0.40 634	0.56 634	0.57 646	0.69 640	0.48 630

MeshStereo	1.34 631	0.43 564	0.54 435	0.44 437	0.34 515	1.66 633	0.60 560	1.94 652	1.37 610	4.47 679	3.25 655	4.71 671	1.94 654	1.92 643	1.17 607	0.35 601	0.35 622	0.37 598	0.31 589	0.32 556	0.32 567
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	1.35 633	1.49 663	1.19 603	1.88 668	1.45 661	1.48 622	1.07 642	1.61 641	1.55 628	1.20 600	1.59 603	1.54 618	1.13 607	1.34 610	0.97 583	1.36 669	0.70 657	1.82 663	0.79 658	1.71 663	1.07 663

ACVNet-4b	1.35 633	1.31 658	1.10 589	1.90 669	1.59 663	1.92 642	0.77 610	1.52 634	1.62 636	1.05 568	1.60 604	2.11 639	0.94 584	1.64 630	0.77 535	1.30 666	0.35 622	2.03 669	0.67 652	1.88 671	0.84 649

SGM+DAISY	1.35 633	0.94 643	1.25 610	0.96 643	1.00 653	1.52 625	1.02 639	1.34 603	1.21 585	2.64 661	2.65 648	2.44 647	1.56 638	1.64 630	1.26 613	0.97 656	0.95 676	0.90 650	0.90 663	0.94 648	0.96 657

FCDSN-DC	1.39 636	0.56 603	0.65 487	0.74 634	0.59 624	1.38 613	0.63 569	1.35 607	1.39 613	3.26 673	4.50 676	4.61 669	2.63 666	1.58 625	1.03 593	0.46 625	0.42 637	0.48 625	0.47 634	0.50 619	0.50 634
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
AAGNet	1.43 637	0.20 258	0.48 375	0.44 437	0.25 300	0.29 130	0.31 262	0.65 277	0.68 327	0.97 536	0.86 388	0.67 388	0.62 452	0.64 377	20.63 694	0.16 300	0.11 217	0.19 377	0.15 290	0.19 405	0.12 184

ACVNet_1	1.46 638	1.33 659	1.12 592	1.91 670	1.62 664	1.83 641	0.98 634	2.00 655	1.85 644	1.39 615	1.53 599	2.32 644	1.53 634	1.34 610	1.11 601	1.30 666	0.50 649	2.06 671	0.58 647	1.93 673	0.95 656

EDNetEfficient	1.46 638	0.80 631	6.12 672	0.47 491	0.39 550	0.69 471	0.83 617	0.90 427	2.77 664	3.50 675	1.96 625	1.66 624	2.03 657	1.26 599	4.18 670	0.21 456	0.18 493	0.21 449	0.20 463	0.41 598	0.39 601

ADCS	1.51 640	0.61 611	3.42 661	0.59 597	0.51 606	1.27 608	1.08 643	1.59 638	1.81 642	1.91 644	1.66 607	1.51 617	1.42 629	1.94 645	8.60 682	0.33 591	0.32 612	0.33 584	0.36 605	0.44 604	0.42 609

AnyNet_C01	1.56 641	1.05 650	7.45 674	0.64 612	0.54 613	1.99 644	1.38 662	1.43 621	1.36 608	1.63 631	1.92 622	1.84 630	1.33 625	2.40 659	4.03 667	0.33 591	0.32 612	0.32 579	0.34 601	0.44 604	0.45 620

FC-DCNN	1.59 642	0.51 589	0.66 493	0.61 605	0.49 600	1.56 627	0.70 596	1.66 644	1.53 625	4.64 680	4.62 677	5.85 678	3.34 675	1.84 640	1.11 601	0.46 625	0.42 637	0.47 620	0.46 627	0.48 615	0.46 622

DispFullNet	1.60 643	2.63 684	2.75 656	2.56 679	1.79 671	1.24 605	0.47 492	1.37 612	1.45 620	1.87 640	1.50 595	1.55 619	2.46 661	2.04 649	1.04 596	0.59 642	0.18 493	2.32 674	0.68 653	2.29 677	1.14 665

ELAS_RVC	1.60 643	0.61 611	1.01 580	0.70 630	0.56 618	2.00 645	1.89 677	1.96 653	2.65 661	3.33 674	3.26 656	3.03 655	3.41 676	2.49 661	2.09 646	0.52 635	0.45 645	0.50 630	0.48 636	0.54 627	0.52 636
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 645	0.61 611	0.95 571	0.68 627	0.55 615	3.01 668	1.55 668	2.39 660	2.33 657	3.64 676	3.89 668	2.75 652	2.90 670	2.15 653	2.27 653	0.52 635	0.45 645	0.50 630	0.48 636	0.54 627	0.52 636
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FC-DCNN v2	1.65 646	0.51 589	0.65 487	0.61 605	0.49 600	1.61 630	0.70 596	1.75 650	1.56 631	4.74 683	4.91 679	6.46 682	3.31 673	1.91 642	1.11 601	0.46 625	0.42 637	0.47 620	0.46 627	0.48 615	0.46 622

ACVNet_2	1.65 646	1.27 657	1.41 629	1.75 664	1.62 664	2.22 650	1.20 648	2.30 659	2.62 660	1.78 638	2.56 643	3.03 655	1.61 641	1.54 620	1.12 605	1.06 659	0.58 654	1.82 663	0.70 654	1.82 667	0.96 657

DStereoSA	1.73 648	0.63 615	1.57 636	0.80 638	0.79 638	1.26 607	1.30 655	1.34 603	1.43 616	1.24 605	7.52 687	0.92 498	7.68 683	1.65 634	2.29 654	0.41 616	0.29 592	0.63 639	0.60 648	1.04 653	1.18 670

IMH-64-1	1.86 649	1.62 668	1.16 596	2.20 673	1.89 673	2.33 651	1.30 655	2.89 664	2.29 654	1.66 632	2.80 651	2.49 648	1.61 641	2.10 650	1.78 637	1.60 670	0.74 660	2.43 675	1.02 670	2.12 674	1.17 668

IMH-64	1.86 649	1.62 668	1.16 596	2.20 673	1.89 673	2.33 651	1.30 655	2.89 664	2.29 654	1.66 632	2.80 651	2.49 648	1.61 641	2.10 650	1.78 637	1.60 670	0.74 660	2.43 675	1.02 670	2.12 674	1.17 668

DStereoFS	1.87 651	0.85 637	1.03 581	0.75 637	0.62 627	2.04 647	0.65 575	1.74 649	1.55 628	1.52 623	1.90 621	2.36 646	12.92 689	3.85 674	1.74 632	0.44 621	0.31 606	0.82 648	0.46 627	0.84 644	1.10 664

WAO-7	1.90 652	1.20 654	1.35 622	1.27 656	1.06 658	2.84 661	1.56 669	3.23 669	3.06 668	2.23 653	3.33 660	3.17 659	2.28 660	3.12 665	2.21 648	1.02 658	0.91 671	1.06 654	1.03 672	1.04 653	0.97 660

PWCK	1.92 653	1.66 671	3.12 659	1.65 661	0.91 645	2.84 661	2.26 681	2.10 656	2.41 659	2.36 657	2.31 632	2.22 640	1.82 649	3.43 668	2.03 645	1.61 672	0.71 659	1.51 658	0.82 660	1.69 662	0.91 653

MonStereo1	1.98 654	1.48 662	1.43 631	1.81 667	1.69 669	2.88 664	0.78 612	2.47 661	3.47 671	2.20 652	4.36 675	3.39 664	2.50 663	2.18 654	1.58 627	1.19 661	0.54 650	1.65 660	0.87 661	1.78 665	1.29 674

Dean	1.98 654	1.36 660	1.36 626	2.12 672	1.81 672	2.74 656	1.36 661	3.37 673	3.80 675	2.08 647	3.32 659	3.21 660	1.82 649	1.71 635	1.67 629	1.27 663	0.77 666	1.99 665	0.90 663	1.86 668	1.03 662

RTS	1.98 654	0.96 644	11.36 681	0.65 617	0.57 621	2.77 659	1.40 663	1.39 614	2.26 651	1.89 641	2.56 643	1.32 590	1.25 619	5.20 678	4.05 668	0.31 570	0.22 540	0.29 564	0.29 579	0.40 592	0.37 592

RTSA	1.98 654	0.96 644	11.36 681	0.65 617	0.57 621	2.77 659	1.40 663	1.39 614	2.26 651	1.89 641	2.56 643	1.32 590	1.25 619	5.20 678	4.05 668	0.31 570	0.22 540	0.29 564	0.29 579	0.40 592	0.37 592

WAO-6	2.04 658	1.50 664	1.16 596	1.70 662	1.67 668	2.69 655	1.44 666	3.06 666	3.63 674	1.98 645	3.27 657	3.54 667	2.07 658	2.36 658	2.22 650	1.31 668	0.91 671	2.04 670	1.22 679	1.73 664	1.27 673

IMH	2.04 658	1.62 668	1.20 606	2.20 673	1.89 673	2.91 667	1.30 655	3.11 667	3.03 666	1.81 639	3.35 661	3.03 655	1.90 652	2.48 660	1.80 639	1.66 673	0.77 666	2.45 677	1.04 673	2.15 676	1.19 672

LVE	2.12 660	1.44 661	1.36 626	1.99 671	1.78 670	2.75 657	1.79 675	2.82 663	3.95 676	1.90 643	4.33 674	3.52 666	1.81 648	2.24 656	1.74 632	1.74 674	0.87 669	2.06 671	1.13 675	1.91 672	1.35 675

MADNet+	2.23 661	2.43 680	10.85 680	1.22 655	0.91 645	2.76 658	1.40 663	2.12 657	1.67 638	1.32 610	1.74 613	1.86 633	1.74 647	6.25 680	4.41 671	0.65 644	0.64 655	0.58 637	0.54 645	0.80 643	0.76 645

KSHMR	2.57 662	1.93 674	1.69 637	2.63 681	2.42 680	2.86 663	2.07 678	3.27 671	6.50 680	2.49 660	3.36 662	3.41 665	1.92 653	2.49 661	1.94 642	2.13 680	1.40 683	2.79 685	1.50 683	2.73 682	1.77 678

notaker	2.76 663	2.29 679	1.80 642	2.96 683	2.58 684	2.90 666	1.75 673	3.24 670	3.05 667	2.78 664	4.24 673	6.15 681	2.51 664	3.34 667	2.75 658	2.31 682	1.18 679	3.00 686	1.65 684	2.84 685	1.97 680

JetBlue	2.78 664	1.26 656	7.04 673	1.16 653	1.48 662	8.00 683	6.02 688	2.60 662	1.92 645	2.12 649	2.64 647	3.34 663	3.05 672	6.49 681	3.39 663	0.78 650	0.76 665	0.75 642	0.76 656	0.97 652	1.18 670

WAO-8	2.92 665	1.55 666	1.35 622	1.79 665	1.63 666	5.23 677	1.22 651	4.58 680	12.56 688	2.84 666	4.07 672	4.83 672	2.72 668	3.49 669	2.25 651	1.27 663	0.91 671	1.99 665	1.15 677	1.86 668	1.15 666

Venus	2.92 665	1.55 666	1.35 622	1.79 665	1.63 666	5.23 677	1.22 651	4.58 680	12.56 688	2.84 666	4.06 671	4.83 672	2.72 668	3.49 669	2.25 651	1.27 663	0.91 671	1.99 665	1.15 677	1.86 668	1.15 666

ktn	2.98 667	2.25 678	1.73 640	2.84 682	2.53 683	3.76 674	2.15 679	3.70 675	5.47 679	2.75 663	5.17 683	5.94 679	2.48 662	3.23 666	2.46 655	2.34 684	1.44 684	2.78 684	2.03 686	2.45 680	2.01 682

TorneroNet-64	3.44 668	1.86 672	1.42 630	2.58 680	2.28 678	6.87 680	1.68 671	4.70 682	12.03 685	2.31 655	5.59 684	8.25 685	2.55 665	3.97 675	2.73 657	1.81 675	0.74 660	2.57 679	1.07 674	2.35 678	1.44 676

UNDER WATER	3.46 669	2.07 677	3.64 664	3.09 684	2.48 681	3.75 673	2.42 683	3.31 672	13.77 690	2.90 670	2.95 654	5.84 677	3.69 677	3.69 671	3.48 666	2.07 679	1.11 678	2.70 683	1.40 681	2.84 685	1.98 681

light-stereo	3.53 670	1.05 650	10.69 679	9.45 693	6.82 688	2.10 648	0.64 573	3.71 676	2.70 663	4.77 684	4.98 680	6.83 683	1.32 623	6.71 682	1.35 618	1.20 662	1.29 682	0.66 640	0.77 657	1.79 666	1.85 679

UNDER WATER-64	3.53 670	2.01 675	3.94 665	3.22 686	2.49 682	5.41 679	2.60 684	3.43 674	12.41 687	3.03 671	2.68 649	6.07 680	4.04 678	3.79 673	3.33 662	2.02 678	1.24 681	2.63 680	1.46 682	2.78 683	2.08 683

MultiAttention	3.58 672	0.24 398	0.62 466	0.54 574	0.34 515	22.90 694	2.72 685	1.60 639	1.13 570	0.80 420	1.81 616	1.14 567	0.43 335	35.29 706	0.61 493	0.17 349	0.12 279	0.23 485	0.23 520	0.34 569	0.29 544

DPSimNet_ROB	3.58 672	2.45 681	8.57 675	2.53 677	2.37 679	2.88 664	3.77 687	3.14 668	3.23 669	4.71 682	3.86 667	4.68 670	4.87 681	4.07 676	5.62 675	2.33 683	2.33 687	2.47 678	2.52 687	2.51 681	2.64 685

MADNet++	4.03 674	2.70 685	3.44 663	3.72 688	3.44 687	4.44 676	3.52 686	3.95 678	3.61 673	4.46 678	4.98 680	4.10 668	4.58 680	7.00 684	5.89 676	3.74 686	3.67 691	3.27 688	2.71 689	3.70 689	3.66 688

SGM-ForestM	4.04 675	0.32 502	0.46 343	0.43 417	0.27 383	7.50 682	1.45 667	3.84 677	4.24 677	8.19 689	6.76 685	19.00 700	9.08 684	10.74 689	6.62 679	0.31 570	0.33 618	0.32 579	0.32 596	0.29 535	0.29 544

MANE	4.13 676	0.51 589	0.64 481	0.66 620	0.56 618	6.89 681	0.99 636	7.55 685	12.04 686	6.68 687	8.57 689	10.69 689	9.45 685	7.59 686	6.39 678	0.49 631	0.43 642	0.48 625	0.98 667	0.49 617	0.48 630

xyz-stereo	4.23 677	0.17 134	61.76 715	0.34 109	0.16 23	12.16 687	0.37 381	0.58 227	0.68 327	1.01 554	3.36 662	0.77 443	0.82 553	1.21 593	0.40 375	0.12 60	0.10 93	0.16 233	0.11 140	0.13 140	0.10 58

LE_ROB	4.42 678	0.24 398	2.75 656	0.42 396	0.23 238	1.57 628	0.90 628	1.71 648	17.88 699	16.56 701	4.88 678	5.17 676	18.85 701	1.63 629	14.62 689	0.17 349	0.14 388	0.16 233	0.16 324	0.19 405	0.17 379

TorneroNet	4.53 679	1.89 673	1.48 633	2.55 678	2.27 677	13.78 690	1.69 672	4.84 684	23.73 705	2.89 669	7.70 688	7.06 684	2.69 667	4.26 677	3.42 664	1.84 676	0.77 666	2.68 681	1.13 675	2.42 679	1.47 677

LSM	4.74 680	0.77 629	10.16 678	0.70 630	56.56 710	1.02 565	1.00 638	1.24 581	1.62 636	2.04 646	2.34 635	1.33 593	1.17 612	1.38 617	1.09 600	0.33 591	0.49 648	0.39 603	0.46 627	0.51 620	10.09 693

JetRed	5.27 681	5.84 687	12.81 684	2.36 676	2.83 685	12.23 688	10.50 691	4.46 679	3.60 672	3.86 677	3.83 666	4.85 674	4.18 679	6.78 683	11.96 686	2.17 681	2.96 690	2.18 673	1.97 685	3.38 688	2.68 686

tt	6.20 682	0.20 258	5.89 671	3.55 687	2.07 676	11.26 686	19.21 693	11.74 690	5.46 678	2.69 662	2.04 630	4.87 675	6.25 682	3.70 672	7.09 681	8.32 694	11.17 703	4.93 691	5.41 695	5.74 691	2.37 684

coex-ft	6.43 683	1.51 665	87.33 716	0.49 514	0.38 544	1.34 611	1.21 650	1.16 545	8.09 682	12.12 691	2.79 650	2.77 653	3.31 673	1.16 583	3.15 660	0.24 512	0.23 550	0.27 547	0.24 536	0.45 608	0.37 592

HanzoNet	6.76 684	2.45 681	4.22 668	3.19 685	2.94 686	3.62 672	2.28 682	4.79 683	7.20 681	14.00 697	13.19 696	17.49 696	22.30 702	13.25 691	6.19 677	4.20 688	1.93 686	3.10 687	2.56 688	3.35 687	2.88 687

TCMNet-wrong-test	8.97 685	10.42 691	8.74 676	19.56 695	17.61 694	12.53 689	9.01 690	13.59 692	2.18 650	4.64 680	5.11 682	14.63 692	11.09 688	7.19 685	9.73 683	5.56 693	0.89 670	3.77 689	3.11 690	10.34 695	9.80 692

EDNetEfficientorigin	9.93 686	1.15 653	175.16 717	0.48 499	0.36 527	1.04 572	0.68 586	1.24 581	2.69 662	3.17 672	2.50 641	2.30 643	2.07 658	1.76 636	2.21 648	0.20 439	0.18 493	0.24 502	0.19 438	0.51 620	0.50 634

ASD4	9.96 687	8.86 690	17.78 686	7.17 689	9.80 689	16.08 691	28.92 697	9.77 689	8.20 683	7.02 688	7.08 686	8.47 686	9.57 686	11.17 690	20.26 693	4.12 687	4.14 692	5.57 695	4.74 692	5.53 690	4.90 690

DGTPSM_ROB	12.07 688	8.00 688	20.99 689	8.93 691	16.78 692	10.67 684	30.87 698	9.01 687	15.16 692	6.50 685	15.41 700	9.04 687	14.85 691	9.25 687	21.67 696	4.57 689	8.57 696	5.08 692	9.28 696	5.90 692	10.95 694

DPSMNet_ROB	12.08 689	8.00 688	21.00 690	8.97 692	16.79 693	10.67 684	30.89 699	9.02 688	15.17 693	6.51 686	15.41 700	9.04 687	14.85 691	9.27 688	21.67 696	4.58 690	8.57 696	5.09 694	9.29 699	5.90 692	10.95 694

USTest	12.99 690	14.18 692	20.00 688	16.24 694	14.97 691	20.80 693	31.95 700	16.20 695	10.91 684	8.79 690	9.48 690	13.94 691	10.50 687	16.11 692	21.44 695	3.17 685	4.82 693	5.08 692	5.36 694	8.81 694	7.13 691

BEATNet-Init1	15.13 691	0.82 635	50.86 714	0.72 633	0.53 611	38.10 706	7.03 689	11.83 691	14.25 691	29.78 711	30.17 711	48.21 715	22.64 703	26.78 703	18.11 692	0.42 620	0.38 628	0.47 620	0.46 627	0.51 620	0.48 630

Selective-IGEV-i1pa	15.35 692	22.27 701	18.31 687	1.71 663	0.87 641	28.61 705	12.26 692	25.48 706	20.48 703	19.78 702	22.75 702	28.20 705	22.64 703	29.07 704	17.31 691	12.88 701	2.88 688	6.84 696	0.99 668	1.67 661	12.03 701

iinet-test	16.76 693	17.57 693	22.97 692	19.69 696	18.39 695	24.48 695	34.18 701	20.02 696	15.35 694	12.55 692	12.85 691	18.13 698	15.39 694	19.59 693	24.25 698	8.86 696	8.72 698	8.95 698	9.28 696	12.74 696	11.26 697

IINet	16.76 693	17.57 693	22.97 692	19.69 696	18.39 695	24.48 695	34.18 701	20.02 696	15.35 694	12.55 692	12.85 691	18.13 698	15.39 694	19.59 693	24.25 698	8.86 696	8.72 698	8.95 698	9.28 696	12.74 696	11.26 697

DPSM_ROB	17.78 695	18.63 696	24.31 698	20.90 699	19.47 697	25.97 698	36.21 704	21.23 703	16.24 697	13.38 695	14.06 698	19.18 701	16.30 696	20.78 696	25.67 701	9.38 698	9.23 701	9.49 700	9.82 700	13.51 699	11.91 699

DPSM	17.78 695	18.63 696	24.31 698	20.90 699	19.47 697	25.97 698	36.21 704	21.23 703	16.24 697	13.38 695	14.06 698	19.18 701	16.30 696	20.78 696	25.67 701	9.38 698	9.23 701	9.49 700	9.82 700	13.51 699	11.91 699

DLNR-FE	20.05 697	36.38 705	38.08 702	170.06 718	60.08 711	0.23 40	0.20 39	14.13 694	0.36 149	0.44 233	0.66 287	0.43 244	0.21 72	0.63 362	0.28 228	5.38 691	0.10 93	0.15 196	0.11 140	73.09 716	0.11 127

DLNR_Zeroshot_test	20.09 698	36.28 704	38.04 701	169.85 717	61.80 712	0.23 40	0.20 39	13.88 693	0.37 166	0.44 233	0.66 287	0.43 244	0.21 72	0.62 351	0.28 228	5.46 692	0.10 93	0.15 196	0.11 140	72.60 715	0.11 127

LRCNet_RVC	21.24 699	31.15 703	21.41 691	28.98 702	23.82 700	3.13 669	0.60 560	20.96 702	1.59 632	25.58 703	28.15 707	21.99 703	14.79 690	21.94 702	16.41 690	28.89 713	14.87 704	33.53 710	31.28 710	29.51 711	26.16 708

HaxPig	31.96 700	37.24 706	34.27 700	24.37 701	24.88 701	18.26 692	19.86 694	20.64 701	28.52 706	35.97 712	38.75 712	25.57 704	28.72 706	33.88 705	34.39 706	35.94 714	38.87 715	37.80 711	40.48 713	39.68 712	41.15 713

Anonymous_1	33.25 701	18.26 695	23.92 694	20.54 698	21.28 699	25.59 697	35.94 703	22.01 705	15.57 696	13.33 694	13.49 697	18.08 697	15.29 693	20.36 695	24.60 700	16.28 705	8.84 700	66.59 714	118.00 716	155.73 719	11.23 696

RAFT-FEzeroshot	35.73 702	37.45 708	48.67 708	42.23 707	39.22 706	52.25 708	73.13 713	42.62 711	32.59 708	26.71 705	27.70 703	38.57 709	32.57 707	41.68 712	51.67 713	18.75 707	18.58 711	19.15 703	19.78 705	27.21 704	23.98 704

RAFT-FE	35.73 702	37.45 708	48.67 708	42.23 707	39.22 706	52.25 708	73.13 713	42.62 711	32.59 708	26.71 705	27.70 703	38.57 709	32.57 707	41.68 712	51.67 713	18.75 707	18.58 711	19.15 703	19.78 705	27.21 704	23.98 704

CasAABBNet	35.74 704	37.43 707	48.72 710	42.22 706	39.20 704	52.24 707	73.12 712	42.61 710	32.62 711	26.78 708	27.95 705	38.58 711	32.60 709	41.67 710	51.65 712	18.74 706	18.57 710	19.15 703	19.77 704	27.20 702	23.98 704

Hybrid-DGEV	35.78 705	37.50 711	48.96 713	42.25 709	39.20 704	52.33 712	73.10 711	42.63 713	32.52 707	26.62 704	28.31 710	38.50 708	32.87 710	41.67 710	51.55 709	18.77 710	18.56 709	19.18 707	19.83 708	27.20 702	23.97 703

FlowAnything	35.81 706	37.53 712	48.80 711	42.20 705	39.22 706	52.25 708	73.16 715	42.56 709	32.89 713	26.76 707	28.30 708	38.69 713	33.09 712	41.63 709	51.62 711	18.76 709	18.59 714	19.21 708	19.92 709	27.16 701	23.91 702

Selective-RAFT-Error	35.84 707	37.49 710	48.83 712	42.26 710	39.24 709	52.30 711	73.09 710	42.66 714	32.61 710	26.80 709	28.30 708	38.84 714	33.51 713	41.68 712	51.59 710	18.82 711	18.58 711	19.17 706	19.80 707	27.28 706	24.05 707

xxxxx1	36.64 708	19.51 698	24.21 695	61.66 712	64.63 713	27.28 701	40.10 706	20.25 698	18.63 700	14.07 698	12.97 693	17.26 693	17.36 698	21.70 699	27.93 703	13.18 702	18.50 706	111.26 717	133.37 717	29.24 708	39.73 710

tt_ll	36.64 708	19.51 698	24.21 695	61.66 712	64.63 713	27.28 701	40.10 706	20.25 698	18.63 700	14.07 698	12.97 693	17.26 693	17.36 698	21.70 699	27.93 703	13.18 702	18.50 706	111.26 717	133.37 717	29.24 708	39.73 710

ff	36.64 708	19.51 698	24.21 695	61.66 712	64.63 713	27.28 701	40.10 706	20.25 698	18.63 700	14.07 698	12.97 693	17.26 693	17.36 698	21.70 699	27.93 703	13.18 702	18.50 706	111.26 717	133.37 717	29.24 708	39.73 710

MEDIAN_ROB	37.38 711	40.85 715	40.60 704	32.31 703	31.85 702	27.20 700	24.55 695	29.10 707	33.19 714	42.09 716	41.76 714	33.35 706	34.39 714	39.78 708	37.07 707	43.64 716	44.10 717	44.12 713	43.40 715	41.51 714	42.76 715

AVERAGE_ROB	37.58 712	40.13 714	40.15 703	34.81 704	33.82 703	28.55 704	25.10 696	32.02 708	34.06 715	41.28 715	40.66 713	34.46 707	34.81 715	39.18 707	37.57 708	42.78 715	43.44 716	43.82 712	43.03 714	40.47 713	41.51 714

LSM0	38.95 713	37.60 713	48.58 707	43.57 711	91.06 716	52.57 713	72.57 709	43.17 715	32.63 712	26.97 710	27.97 706	38.65 712	32.94 711	41.86 715	51.78 715	18.89 712	18.41 705	19.13 702	19.63 703	27.29 707	33.77 709

PML	40.80 714	29.24 702	11.87 683	7.20 690	14.47 690	92.13 716	213.69 719	7.63 686	23.35 704	74.72 718	190.14 719	50.17 716	26.15 705	21.39 698	12.70 687	8.76 695	2.92 689	8.45 697	3.25 691	13.26 698	4.42 689

RSGM-EC	74.81 715	63.03 716	41.60 705	97.74 715	92.11 717	74.93 714	114.81 716	53.77 716	38.96 716	39.88 713	48.98 715	90.73 717	64.81 716	139.63 716	128.53 717	93.27 717	53.96 718	95.12 715	38.31 711	81.45 717	44.63 716

acva	74.81 715	63.03 716	41.60 705	97.74 715	92.11 717	74.93 714	114.81 716	53.77 716	38.96 716	39.88 713	48.98 715	90.73 717	64.81 716	139.63 716	128.53 717	93.27 717	53.96 718	95.12 715	38.31 711	81.45 717	44.63 716

Selective-IGEV-i16pa	78.59 717	120.99 718	16.46 685	1.04 649	0.66 631	181.07 718	2.17 680	153.90 719	139.75 719	56.45 717	153.05 717	107.32 719	157.92 719	200.46 719	96.57 716	94.09 719	1.23 680	2.69 682	0.31 589	0.96 650	84.68 718

test_example2	176.61 718	205.14 719	198.86 718	188.60 719	190.98 719	152.67 717	170.61 718	94.86 718	123.55 718	178.88 719	179.48 718	158.94 720	141.34 718	192.61 718	198.96 719	203.76 720	236.37 720	164.13 720	173.55 720	218.58 720	160.41 719

ccccc	429.48 719	429.19 720	527.00 719	507.10 720	501.20 720	356.95 719	342.70 720	380.82 720	297.90 720	334.51 720	389.17 720	372.86 721	449.39 720	499.17 720	553.56 720	561.44 721	431.22 721	334.28 721	290.86 721	540.88 721	489.46 720

GS-Stereo							0.30 234	0.42 111	0.27 59	0.30 131	0.28 96	0.23 64	0.21 72	0.32 59	0.22 71	0.16 300	0.09 27	0.12 44	0.10 77	0.14 191	0.12 184

FADE		2.05 676		1.03 648	0.99 652							2.73 651				11.57 700	1.70 685	23.09 709	15.86 702	0.62 636

Low-res two-view benchmark