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

WAFT-Stereo (ZS)	0.20 50	0.18 261	0.22 4	0.25 1	0.20 203	0.23 76	0.23 170	0.19 4	0.19 32	0.19 30	0.28 170	0.12 1	0.22 160	0.24 7	0.26 272	0.12 87	0.14 503	0.18 446	0.27 699	0.17 452	0.19 548

GeoAtt-L-single (ZS)	0.17 5	0.13 8	0.24 22	0.26 2	0.14 16	0.15 13	0.16 5	0.18 3	0.17 15	0.24 123	0.21 54	0.14 2	0.15 9	0.31 84	0.20 58	0.14 248	0.09 35	0.13 143	0.12 244	0.13 211	0.12 266

GeoAtt-L (ZS)	0.15 1	0.12 2	0.23 9	0.27 5	0.13 2	0.13 6	0.15 4	0.17 2	0.17 15	0.23 102	0.16 16	0.14 2	0.15 9	0.23 5	0.20 58	0.13 169	0.08 2	0.10 1	0.11 192	0.10 9	0.09 6

NBS	0.18 11	0.15 96	0.22 4	0.37 299	0.18 118	0.14 7	0.24 196	0.16 1	0.14 4	0.15 2	0.19 34	0.14 2	0.13 2	0.19 1	0.24 205	0.14 248	0.12 382	0.19 495	0.16 438	0.16 407	0.10 91

small-0shot	0.18 11	0.13 8	0.28 127	0.29 17	0.18 118	0.17 24	0.29 313	0.27 29	0.17 15	0.18 18	0.29 185	0.14 2	0.16 24	0.24 7	0.21 100	0.12 87	0.09 35	0.14 217	0.11 192	0.12 144	0.10 91

test_c	0.18 11	0.13 8	0.23 9	0.30 34	0.13 2	0.17 24	0.19 38	0.37 129	0.23 74	0.21 58	0.17 23	0.15 6	0.21 131	0.33 123	0.20 58	0.12 87	0.10 138	0.11 8	0.09 24	0.10 9	0.11 196

DepthFocus	0.19 29	0.13 8	0.31 189	0.29 17	0.23 336	0.17 24	0.20 64	0.27 29	0.18 24	0.24 123	0.25 124	0.15 6	0.17 35	0.26 15	0.18 19	0.15 337	0.12 382	0.17 390	0.17 499	0.13 211	0.10 91

BLMT-Stereo	0.17 5	0.11 1	0.22 4	0.32 101	0.20 203	0.16 19	0.22 127	0.20 5	0.22 59	0.14 1	0.18 28	0.15 6	0.14 3	0.25 11	0.22 136	0.10 15	0.09 35	0.14 217	0.13 306	0.10 9	0.10 91

MatchAttention (ZS)	0.16 2	0.14 36	0.20 1	0.26 2	0.12 1	0.16 19	0.21 100	0.22 9	0.22 59	0.16 9	0.27 155	0.15 6	0.15 9	0.26 15	0.18 19	0.13 169	0.10 138	0.10 1	0.07 1	0.10 9	0.09 6
Tingman Yan, Tao Liu, Chenghao Li, Xilian Yang, Qunfei Zhao, and Zeyang Xia: MatchAttention: Embedding explicit matching constraints into attention for efficient stereo matching. Arxiv, 2025
StereoAnything_RVC	0.21 95	0.68 763	0.39 356	0.28 11	0.15 37	0.23 76	0.18 19	0.20 5	0.19 32	0.16 9	0.16 16	0.15 6	0.22 160	0.30 70	0.18 19	0.16 398	0.09 35	0.12 82	0.08 2	0.16 407	0.09 6

DF_test	0.19 29	0.13 8	0.26 79	0.33 137	0.24 380	0.10 2	0.23 170	0.26 26	0.30 166	0.22 83	0.27 155	0.16 11	0.18 56	0.22 3	0.20 58	0.15 337	0.11 302	0.13 143	0.12 244	0.13 211	0.10 91

3w_stereo	0.24 171	0.20 365	0.37 319	0.33 137	0.16 64	0.32 272	0.42 590	0.41 186	0.38 268	0.31 223	0.27 155	0.16 11	0.26 233	0.34 136	0.22 136	0.10 15	0.08 2	0.11 8	0.09 24	0.12 144	0.11 196

monsters	0.22 118	0.14 36	0.26 79	0.31 69	0.19 153	0.23 76	0.19 38	0.44 223	0.33 202	0.36 266	0.30 191	0.16 11	0.18 56	0.43 251	0.19 33	0.11 46	0.09 35	0.11 8	0.09 24	0.10 9	0.10 91

FORCE_4.5	0.20 50	0.15 96	0.29 141	0.34 178	0.14 16	0.21 50	0.29 313	0.38 147	0.20 44	0.17 13	0.22 72	0.17 14	0.22 160	0.37 178	0.17 7	0.13 169	0.09 35	0.13 143	0.12 244	0.10 9	0.09 6

SCION-M(vits-remse)	0.24 171	0.14 36	0.74 662	0.51 671	0.15 37	0.22 58	0.22 127	0.39 156	0.33 202	0.20 42	0.25 124	0.17 14	0.15 9	0.39 197	0.18 19	0.19 531	0.15 537	0.11 8	0.09 24	0.11 52	0.09 6

SCION-Mon(vits-remp)	0.30 290	0.32 626	0.74 662	0.51 671	0.42 702	1.15 726	0.22 127	0.39 156	0.33 202	0.20 42	0.25 124	0.17 14	0.15 9	0.39 197	0.18 19	0.09 1	0.08 2	0.11 8	0.09 24	0.11 52	0.09 6

CAR	0.20 50	0.14 36	0.25 49	0.30 34	0.19 153	0.25 114	0.18 19	0.42 196	0.27 119	0.23 102	0.25 124	0.17 14	0.14 3	0.29 46	0.22 136	0.12 87	0.09 35	0.12 82	0.10 113	0.11 52	0.11 196

MSE-Stereo	0.19 29	0.14 36	0.25 49	0.30 34	0.19 153	0.25 114	0.18 19	0.42 196	0.27 119	0.19 30	0.25 124	0.17 14	0.14 3	0.29 46	0.20 58	0.12 87	0.10 138	0.12 82	0.10 113	0.11 52	0.11 196

monster-pro	0.20 50	0.14 36	0.25 49	0.31 69	0.15 37	0.22 58	0.22 127	0.39 156	0.33 202	0.20 42	0.25 124	0.17 14	0.15 9	0.39 197	0.18 19	0.09 1	0.08 2	0.11 8	0.09 24	0.11 52	0.09 6

Test_v1	0.20 50	0.14 36	0.22 4	0.28 11	0.18 118	0.24 92	0.21 100	0.39 156	0.31 179	0.21 58	0.22 72	0.17 14	0.17 35	0.34 136	0.19 33	0.13 169	0.10 138	0.12 82	0.10 113	0.10 9	0.09 6

Pro-Stereo	0.18 11	0.13 8	0.21 2	0.32 101	0.23 336	0.16 19	0.19 38	0.20 5	0.22 59	0.24 123	0.18 28	0.17 14	0.11 1	0.35 152	0.20 58	0.11 46	0.09 35	0.15 286	0.14 360	0.10 9	0.10 91

MonStereo	0.20 50	0.14 36	0.25 49	0.31 69	0.15 37	0.22 58	0.22 127	0.39 156	0.33 202	0.20 42	0.25 124	0.17 14	0.15 9	0.39 197	0.18 19	0.09 1	0.08 2	0.11 8	0.09 24	0.11 52	0.09 6

Monster-pub-eth3d	0.20 50	0.14 36	0.25 49	0.31 69	0.15 37	0.22 58	0.22 127	0.39 156	0.33 202	0.20 42	0.25 124	0.17 14	0.15 9	0.39 197	0.18 19	0.09 1	0.08 2	0.11 8	0.09 24	0.11 52	0.09 6

Monster-pub-mixall	0.19 29	0.13 8	0.25 49	0.31 69	0.16 64	0.19 36	0.17 9	0.42 196	0.24 85	0.23 102	0.21 54	0.17 14	0.16 24	0.45 269	0.19 33	0.13 169	0.09 35	0.11 8	0.08 2	0.10 9	0.11 196

S2M2_XL	0.19 29	0.18 261	0.27 103	0.27 5	0.20 203	0.15 13	0.16 5	0.22 9	0.15 6	0.21 58	0.26 144	0.17 14	0.17 35	0.24 7	0.21 100	0.17 458	0.16 573	0.15 286	0.13 306	0.15 347	0.12 266
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
2.75w_new	0.21 95	0.18 261	0.28 127	0.29 17	0.17 80	0.23 76	0.34 437	0.36 117	0.28 137	0.34 249	0.26 144	0.17 14	0.22 160	0.36 161	0.23 183	0.10 15	0.08 2	0.11 8	0.09 24	0.10 9	0.09 6

3.75w	0.22 118	0.17 214	0.30 161	0.31 69	0.19 153	0.43 420	0.24 196	0.35 109	0.24 85	0.31 223	0.27 155	0.17 14	0.22 160	0.37 178	0.20 58	0.10 15	0.07 1	0.11 8	0.09 24	0.11 52	0.09 6

2w_stereo	0.22 118	0.18 261	0.30 161	0.32 101	0.16 64	0.28 179	0.38 527	0.38 147	0.35 227	0.32 238	0.33 214	0.17 14	0.18 56	0.29 46	0.22 136	0.09 1	0.08 2	0.11 8	0.10 113	0.12 144	0.10 91

1w_stereo	0.24 171	0.15 96	0.29 141	0.34 178	0.18 118	0.31 247	0.41 578	0.40 173	0.43 312	0.31 223	0.38 259	0.17 14	0.24 195	0.45 269	0.23 183	0.10 15	0.08 2	0.11 8	0.09 24	0.11 52	0.09 6

MonSter	0.20 50	0.14 36	0.25 49	0.31 69	0.15 37	0.22 58	0.22 127	0.39 156	0.33 202	0.20 42	0.25 124	0.17 14	0.15 9	0.38 188	0.18 19	0.09 1	0.08 2	0.11 8	0.09 24	0.11 52	0.09 6

MGE	0.20 50	0.14 36	0.25 49	0.38 343	0.16 64	0.28 179	0.20 64	0.31 55	0.33 202	0.19 30	0.21 54	0.18 31	0.16 24	0.36 161	0.21 100	0.10 15	0.09 35	0.11 8	0.08 2	0.11 52	0.09 6

L400	0.22 118	0.18 261	0.27 103	0.39 379	0.23 336	0.29 197	0.29 313	0.34 96	0.30 166	0.24 123	0.24 110	0.18 31	0.20 105	0.40 209	0.25 239	0.11 46	0.09 35	0.15 286	0.13 306	0.12 144	0.10 91

rgla	0.20 50	0.15 96	0.27 103	0.33 137	0.19 153	0.29 197	0.20 64	0.32 68	0.24 85	0.24 123	0.18 28	0.18 31	0.18 56	0.30 70	0.20 58	0.12 87	0.10 138	0.11 8	0.09 24	0.11 52	0.10 91

416test	0.19 29	0.16 153	0.27 103	0.34 178	0.20 203	0.28 179	0.20 64	0.31 55	0.24 85	0.24 123	0.18 28	0.18 31	0.19 81	0.28 27	0.19 33	0.12 87	0.10 138	0.11 8	0.09 24	0.12 144	0.10 91

anonymous	0.20 50	0.16 153	0.29 141	0.32 101	0.21 244	0.14 7	0.21 100	0.24 14	0.28 137	0.25 141	0.36 248	0.18 31	0.16 24	0.27 21	0.20 58	0.12 87	0.10 138	0.14 217	0.12 244	0.12 144	0.10 91

asda	0.21 95	0.19 312	0.29 141	0.31 69	0.17 80	0.25 114	0.23 170	0.36 117	0.28 137	0.27 178	0.24 110	0.18 31	0.21 131	0.40 209	0.21 100	0.09 1	0.08 2	0.11 8	0.09 24	0.11 52	0.10 91

2.5w	0.21 95	0.18 261	0.31 189	0.32 101	0.18 118	0.31 247	0.25 213	0.31 55	0.23 74	0.28 193	0.35 237	0.18 31	0.17 35	0.39 197	0.21 100	0.10 15	0.08 2	0.11 8	0.10 113	0.11 52	0.09 6

LG-Stereo_L1	0.18 11	0.13 8	0.28 127	0.30 34	0.20 203	0.20 40	0.19 38	0.27 29	0.19 32	0.15 2	0.15 9	0.18 31	0.17 35	0.33 123	0.19 33	0.13 169	0.09 35	0.12 82	0.09 24	0.11 52	0.08 1

DEFOM-Stereo	0.22 118	0.15 96	0.26 79	0.33 137	0.20 203	0.61 545	0.21 100	0.30 46	0.31 179	0.23 102	0.19 34	0.18 31	0.18 56	0.41 222	0.22 136	0.12 87	0.10 138	0.12 82	0.09 24	0.11 52	0.11 196

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 621	3.08 840	2.43 799	0.31 69	0.18 118	0.29 197	0.20 64	0.37 129	0.32 194	0.28 193	0.24 110	0.18 31	0.18 56	0.31 84	0.22 136	1.09 817	0.08 2	0.17 390	0.16 438	0.14 271	0.97 807

L500	0.23 142	0.18 261	0.30 161	0.39 379	0.23 336	0.32 272	0.28 301	0.37 129	0.33 202	0.26 157	0.32 210	0.19 41	0.19 81	0.32 100	0.25 239	0.11 46	0.09 35	0.15 286	0.13 306	0.13 211	0.10 91

Cross2Single-S	0.18 11	0.12 2	0.25 49	0.29 17	0.17 80	0.11 4	0.22 127	0.21 8	0.28 137	0.23 102	0.22 72	0.19 41	0.17 35	0.21 2	0.18 19	0.13 169	0.09 35	0.13 143	0.11 192	0.11 52	0.10 91

tt7	0.19 29	0.16 153	0.24 22	0.33 137	0.14 16	0.27 153	0.24 196	0.29 39	0.20 44	0.18 18	0.14 5	0.19 41	0.21 131	0.35 152	0.20 58	0.12 87	0.09 35	0.11 8	0.09 24	0.11 52	0.09 6

CR-RVC	0.18 11	0.12 2	0.24 22	0.29 17	0.13 2	0.20 40	0.18 19	0.34 96	0.17 15	0.24 123	0.13 1	0.19 41	0.19 81	0.34 136	0.19 33	0.12 87	0.10 138	0.11 8	0.08 2	0.11 52	0.09 6

FORCE_6	0.20 50	0.15 96	0.25 49	0.34 178	0.13 2	0.30 222	0.23 170	0.31 55	0.20 44	0.21 58	0.24 110	0.19 41	0.18 56	0.35 152	0.18 19	0.11 46	0.09 35	0.14 217	0.13 306	0.12 144	0.09 6

416test1013	0.20 50	0.16 153	0.27 103	0.34 178	0.20 203	0.29 197	0.19 38	0.32 68	0.27 119	0.25 141	0.19 34	0.19 41	0.19 81	0.29 46	0.20 58	0.13 169	0.10 138	0.11 8	0.09 24	0.11 52	0.10 91

MGA	0.19 29	0.14 36	0.26 79	0.30 34	0.20 203	0.29 197	0.18 19	0.35 109	0.27 119	0.19 30	0.21 54	0.19 41	0.15 9	0.29 46	0.20 58	0.12 87	0.10 138	0.12 82	0.09 24	0.11 52	0.11 196

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.23 142	0.14 36	0.31 189	0.33 137	0.18 118	0.21 50	0.33 418	0.52 285	0.42 306	0.26 157	0.33 214	0.19 41	0.30 308	0.28 27	0.21 100	0.11 46	0.09 35	0.12 82	0.09 24	0.11 52	0.09 6

LACA1	0.18 11	0.15 96	0.26 79	0.29 17	0.14 16	0.25 114	0.23 170	0.25 17	0.19 32	0.20 42	0.16 16	0.19 41	0.18 56	0.30 70	0.21 100	0.14 248	0.10 138	0.11 8	0.10 113	0.11 52	0.09 6

252Zero-FE	0.20 50	0.15 96	0.26 79	0.33 137	0.19 153	0.23 76	0.18 19	0.41 186	0.34 214	0.22 83	0.21 54	0.19 41	0.18 56	0.28 27	0.22 136	0.14 248	0.10 138	0.12 82	0.09 24	0.10 9	0.10 91

asd	0.21 95	0.18 261	0.29 141	0.32 101	0.18 118	0.27 153	0.22 127	0.35 109	0.22 59	0.31 223	0.22 72	0.19 41	0.21 131	0.44 264	0.21 100	0.10 15	0.08 2	0.11 8	0.10 113	0.11 52	0.09 6

4.5_new	0.21 95	0.20 365	0.29 141	0.30 34	0.17 80	0.24 92	0.26 244	0.32 68	0.28 137	0.32 238	0.28 170	0.19 41	0.17 35	0.29 46	0.21 100	0.10 15	0.08 2	0.12 82	0.10 113	0.13 211	0.09 6

4.5w-stereo	0.21 95	0.20 365	0.29 141	0.30 34	0.17 80	0.24 92	0.26 244	0.32 68	0.28 137	0.32 238	0.28 170	0.19 41	0.17 35	0.29 46	0.21 100	0.10 15	0.08 2	0.12 82	0.10 113	0.13 211	0.09 6

monsterstereo	0.22 118	0.14 36	0.26 79	0.34 178	0.18 118	0.21 50	0.20 64	0.37 129	0.35 227	0.33 245	0.40 270	0.19 41	0.18 56	0.45 269	0.21 100	0.11 46	0.09 35	0.12 82	0.09 24	0.13 211	0.08 1

LG-Stereo_L2	0.18 11	0.13 8	0.28 127	0.30 34	0.19 153	0.20 40	0.18 19	0.30 46	0.21 53	0.18 18	0.15 9	0.19 41	0.18 56	0.33 123	0.19 33	0.13 169	0.09 35	0.13 143	0.09 24	0.10 9	0.08 1

ww2	0.19 29	0.15 96	0.25 49	0.32 101	0.15 37	0.30 222	0.21 100	0.32 68	0.17 15	0.19 30	0.25 124	0.20 56	0.16 24	0.33 123	0.20 58	0.10 15	0.09 35	0.11 8	0.08 2	0.11 52	0.10 91

ww	0.19 29	0.14 36	0.24 22	0.33 137	0.15 37	0.29 197	0.21 100	0.32 68	0.19 32	0.19 30	0.25 124	0.20 56	0.16 24	0.32 100	0.20 58	0.10 15	0.09 35	0.11 8	0.08 2	0.11 52	0.10 91

ACC-I	0.20 50	0.15 96	0.25 49	0.32 101	0.19 153	0.10 2	0.23 170	0.24 14	0.29 157	0.23 102	0.29 185	0.20 56	0.21 131	0.28 27	0.19 33	0.14 248	0.10 138	0.15 286	0.12 244	0.14 271	0.10 91

ACC	0.19 29	0.16 153	0.25 49	0.32 101	0.20 203	0.08 1	0.22 127	0.25 17	0.30 166	0.23 102	0.26 144	0.20 56	0.20 105	0.27 21	0.19 33	0.14 248	0.10 138	0.16 334	0.12 244	0.14 271	0.10 91

tt5	0.20 50	0.16 153	0.25 49	0.32 101	0.16 64	0.31 247	0.19 38	0.32 68	0.20 44	0.19 30	0.20 39	0.20 56	0.21 131	0.38 188	0.18 19	0.13 169	0.10 138	0.12 82	0.09 24	0.11 52	0.10 91

FORCE_4.7	0.20 50	0.16 153	0.26 79	0.38 343	0.15 37	0.26 130	0.32 403	0.30 46	0.22 59	0.18 18	0.22 72	0.20 56	0.20 105	0.32 100	0.15 1	0.13 169	0.09 35	0.15 286	0.14 360	0.14 271	0.10 91

LACA_dic	0.18 11	0.20 365	0.25 49	0.30 34	0.14 16	0.20 40	0.18 19	0.25 17	0.20 44	0.23 102	0.17 23	0.20 56	0.16 24	0.32 100	0.17 7	0.12 87	0.10 138	0.11 8	0.09 24	0.18 485	0.10 91

LGCAT	0.20 50	0.14 36	0.24 22	0.29 17	0.19 153	0.14 7	0.19 38	0.24 14	0.18 24	0.26 157	0.20 39	0.20 56	0.19 81	0.32 100	0.21 100	0.23 630	0.18 620	0.11 8	0.14 360	0.10 9	0.19 548

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.22 118	0.16 153	0.35 282	0.33 137	0.18 118	0.24 92	0.24 196	0.45 232	0.27 119	0.23 102	0.35 237	0.20 56	0.26 233	0.28 27	0.19 33	0.11 46	0.10 138	0.12 82	0.10 113	0.11 52	0.11 196

BridgeDepth_RVC	0.20 50	0.14 36	0.24 22	0.26 2	0.15 37	0.35 321	0.17 9	0.40 173	0.22 59	0.21 58	0.21 54	0.20 56	0.24 195	0.33 123	0.25 239	0.13 169	0.09 35	0.11 8	0.09 24	0.12 144	0.09 6
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
AdaDepth	0.22 118	0.17 214	0.32 214	0.37 299	0.18 118	0.34 309	0.22 127	0.33 84	0.23 74	0.21 58	0.21 54	0.20 56	0.20 105	0.56 390	0.21 100	0.10 15	0.10 138	0.13 143	0.10 113	0.11 52	0.12 266

qwe	0.22 118	0.18 261	0.28 127	0.31 69	0.18 118	0.29 197	0.21 100	0.38 147	0.32 194	0.35 261	0.30 191	0.20 56	0.20 105	0.43 251	0.21 100	0.09 1	0.08 2	0.11 8	0.09 24	0.12 144	0.09 6

2.25w	0.22 118	0.18 261	0.31 189	0.31 69	0.18 118	0.31 247	0.18 19	0.32 68	0.31 179	0.31 223	0.37 255	0.20 56	0.22 160	0.45 269	0.24 205	0.10 15	0.09 35	0.11 8	0.09 24	0.10 9	0.10 91

4.25_new	0.22 118	0.21 412	0.32 214	0.32 101	0.18 118	0.31 247	0.27 270	0.32 68	0.24 85	0.29 209	0.27 155	0.20 56	0.23 182	0.34 136	0.23 183	0.09 1	0.08 2	0.11 8	0.09 24	0.11 52	0.09 6

4.5w_new	0.22 118	0.21 412	0.32 214	0.32 101	0.18 118	0.31 247	0.27 270	0.32 68	0.24 85	0.29 209	0.27 155	0.20 56	0.23 182	0.34 136	0.23 183	0.09 1	0.08 2	0.11 8	0.09 24	0.11 52	0.09 6

4.25w-stereo	0.22 118	0.21 412	0.32 214	0.32 101	0.18 118	0.31 247	0.27 270	0.32 68	0.24 85	0.29 209	0.27 155	0.20 56	0.23 182	0.34 136	0.23 183	0.09 1	0.08 2	0.11 8	0.09 24	0.11 52	0.09 6

4w-stereo	0.21 95	0.19 312	0.31 189	0.31 69	0.17 80	0.29 197	0.19 38	0.31 55	0.21 53	0.31 223	0.24 110	0.20 56	0.24 195	0.41 222	0.22 136	0.09 1	0.08 2	0.11 8	0.10 113	0.11 52	0.09 6

IGEV	0.20 50	0.12 2	0.23 9	0.31 69	0.20 203	0.23 76	0.19 38	0.40 173	0.29 157	0.22 83	0.34 227	0.20 56	0.15 9	0.31 84	0.19 33	0.11 46	0.10 138	0.12 82	0.10 113	0.10 9	0.10 91

FoundationStereo	0.17 5	0.14 36	0.25 49	0.30 34	0.16 64	0.23 76	0.20 64	0.22 9	0.15 6	0.18 18	0.16 16	0.20 56	0.19 81	0.26 15	0.21 100	0.13 169	0.09 35	0.12 82	0.09 24	0.10 9	0.09 6

ww3	0.19 29	0.15 96	0.24 22	0.31 69	0.14 16	0.27 153	0.21 100	0.33 84	0.16 11	0.19 30	0.28 170	0.21 75	0.17 35	0.31 84	0.21 100	0.10 15	0.09 35	0.11 8	0.08 2	0.11 52	0.10 91

tt9	0.18 11	0.16 153	0.24 22	0.33 137	0.14 16	0.26 130	0.21 100	0.28 34	0.22 59	0.19 30	0.13 1	0.21 75	0.21 131	0.28 27	0.20 58	0.12 87	0.09 35	0.11 8	0.09 24	0.11 52	0.09 6

TYNG	0.18 11	0.16 153	0.24 22	0.33 137	0.14 16	0.26 130	0.20 64	0.27 29	0.23 74	0.19 30	0.13 1	0.21 75	0.21 131	0.28 27	0.19 33	0.12 87	0.09 35	0.11 8	0.09 24	0.11 52	0.09 6

GFORCE	0.20 50	0.15 96	0.29 141	0.38 343	0.15 37	0.33 288	0.21 100	0.34 96	0.17 15	0.24 123	0.20 39	0.21 75	0.25 209	0.27 21	0.17 7	0.11 46	0.09 35	0.14 217	0.12 244	0.12 144	0.09 6

FORCE_4.6	0.20 50	0.16 153	0.28 127	0.33 137	0.14 16	0.29 197	0.31 368	0.37 129	0.19 32	0.19 30	0.23 89	0.21 75	0.19 81	0.27 21	0.17 7	0.13 169	0.09 35	0.12 82	0.11 192	0.12 144	0.09 6

over-6	0.22 118	0.18 261	0.28 127	0.34 178	0.13 2	0.32 272	0.22 127	0.49 259	0.25 105	0.24 123	0.24 110	0.21 75	0.25 209	0.38 188	0.20 58	0.14 248	0.10 138	0.11 8	0.09 24	0.12 144	0.10 91

testmc14	0.18 11	0.12 2	0.21 2	0.30 34	0.14 16	0.29 197	0.25 213	0.30 46	0.15 6	0.21 58	0.28 170	0.21 75	0.18 56	0.24 7	0.21 100	0.11 46	0.09 35	0.10 1	0.08 2	0.11 52	0.09 6

canet-new	0.23 142	0.16 153	0.45 442	0.35 232	0.17 80	0.33 288	0.27 270	0.38 147	0.26 113	0.20 42	0.24 110	0.21 75	0.35 371	0.46 289	0.17 7	0.11 46	0.09 35	0.12 82	0.10 113	0.14 271	0.09 6

GCAP-Stereo-DPT26K	0.22 118	0.15 96	0.35 282	0.33 137	0.17 80	0.23 76	0.25 213	0.42 196	0.24 85	0.26 157	0.26 144	0.21 75	0.30 308	0.31 84	0.20 58	0.10 15	0.10 138	0.13 143	0.10 113	0.12 144	0.10 91

ACMStereo	0.25 198	0.19 312	0.38 333	0.38 343	0.17 80	0.18 30	0.25 213	0.52 285	0.49 355	0.28 193	0.30 191	0.21 75	0.33 351	0.33 123	0.23 183	0.12 87	0.09 35	0.13 143	0.10 113	0.17 452	0.11 196

PSi22a	0.16 2	0.13 8	0.23 9	0.27 5	0.15 37	0.17 24	0.18 19	0.26 26	0.15 6	0.15 2	0.13 1	0.21 75	0.17 35	0.22 3	0.19 33	0.13 169	0.10 138	0.11 8	0.09 24	0.10 9	0.09 6

LACA3	0.20 50	0.17 214	0.25 49	0.29 17	0.15 37	0.32 272	0.25 213	0.29 39	0.22 59	0.23 102	0.21 54	0.21 75	0.22 160	0.44 264	0.19 33	0.13 169	0.10 138	0.11 8	0.08 2	0.11 52	0.08 1

SGD-Stereo	0.22 118	0.15 96	0.27 103	0.31 69	0.15 37	0.29 197	0.20 64	0.37 129	0.29 157	0.24 123	0.29 185	0.21 75	0.27 250	0.36 161	0.25 239	0.16 398	0.09 35	0.13 143	0.10 113	0.13 211	0.10 91

tt4	0.20 50	0.15 96	0.24 22	0.31 69	0.13 2	0.25 114	0.31 368	0.40 173	0.21 53	0.19 30	0.21 54	0.22 88	0.19 81	0.37 178	0.21 100	0.13 169	0.10 138	0.11 8	0.08 2	0.11 52	0.11 196

tt8	0.19 29	0.17 214	0.25 49	0.34 178	0.14 16	0.30 222	0.22 127	0.27 29	0.21 53	0.17 13	0.17 23	0.22 88	0.22 160	0.29 46	0.21 100	0.12 87	0.09 35	0.11 8	0.10 113	0.11 52	0.09 6

F7	0.20 50	0.15 96	0.25 49	0.35 232	0.14 16	0.22 58	0.26 244	0.33 84	0.19 32	0.21 58	0.23 89	0.22 88	0.20 105	0.35 152	0.16 2	0.11 46	0.10 138	0.14 217	0.11 192	0.11 52	0.09 6

test410	0.20 50	0.15 96	0.33 238	0.32 101	0.20 203	0.36 338	0.16 5	0.34 96	0.22 59	0.22 83	0.23 89	0.22 88	0.18 56	0.30 70	0.17 7	0.10 15	0.10 138	0.11 8	0.09 24	0.10 9	0.10 91

depth_test_26	0.21 95	0.14 36	0.28 127	0.30 34	0.19 153	0.16 19	0.20 64	0.30 46	0.23 74	0.27 178	0.37 255	0.22 88	0.15 9	0.29 46	0.20 58	0.18 496	0.14 503	0.15 286	0.15 398	0.15 347	0.14 375

ATMStereo	0.24 171	0.19 312	0.39 356	0.41 466	0.17 80	0.33 288	0.22 127	0.41 186	0.37 256	0.27 178	0.23 89	0.22 88	0.35 371	0.29 46	0.24 205	0.12 87	0.08 2	0.14 217	0.11 192	0.16 407	0.11 196

KABStereo	0.25 198	0.19 312	0.32 214	0.37 299	0.20 203	0.40 388	0.29 313	0.49 259	0.39 283	0.24 123	0.25 124	0.22 88	0.34 364	0.49 321	0.21 100	0.11 46	0.09 35	0.13 143	0.10 113	0.12 144	0.10 91

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.32 308	0.38 669	2.34 796	0.33 137	0.19 153	0.20 40	0.22 127	0.43 215	0.29 157	0.22 83	0.25 124	0.22 88	0.26 233	0.29 46	0.20 58	0.11 46	0.10 138	0.12 82	0.09 24	0.11 52	0.10 91

Foundation-i32	0.16 2	0.13 8	0.22 4	0.27 5	0.13 2	0.15 13	0.20 64	0.25 17	0.13 2	0.15 2	0.14 5	0.22 88	0.20 105	0.23 5	0.20 58	0.13 169	0.09 35	0.11 8	0.09 24	0.10 9	0.08 1

gcap_with_dpt	0.26 219	0.16 153	0.32 214	0.34 178	0.21 244	0.35 321	0.36 487	0.44 223	0.41 295	0.38 286	0.54 350	0.22 88	0.21 131	0.28 27	0.22 136	0.12 87	0.09 35	0.15 286	0.12 244	0.11 52	0.10 91

Wavelet-MonSter	0.20 50	0.13 8	0.27 103	0.33 137	0.18 118	0.17 24	0.21 100	0.32 68	0.23 74	0.25 141	0.34 227	0.22 88	0.24 195	0.27 21	0.21 100	0.09 1	0.09 35	0.11 8	0.09 24	0.10 9	0.09 6

GASTEREO	0.25 198	0.16 153	0.32 214	0.40 427	0.20 203	0.22 58	0.30 336	0.43 215	0.31 179	0.37 273	0.33 214	0.22 88	0.35 371	0.41 222	0.23 183	0.15 337	0.10 138	0.13 143	0.11 192	0.12 144	0.11 196

3.25w_new	0.23 142	0.17 214	0.32 214	0.31 69	0.17 80	0.43 420	0.20 64	0.37 129	0.30 166	0.37 273	0.28 170	0.22 88	0.25 209	0.42 236	0.22 136	0.10 15	0.08 2	0.11 8	0.09 24	0.09 1	0.10 91

3.25w	0.23 142	0.17 214	0.32 214	0.31 69	0.17 80	0.43 420	0.20 64	0.37 129	0.30 166	0.37 273	0.28 170	0.22 88	0.25 209	0.42 236	0.22 136	0.10 15	0.08 2	0.11 8	0.09 24	0.09 1	0.10 91

3.5w_stereo	0.22 118	0.18 261	0.29 141	0.30 34	0.18 118	0.27 153	0.23 170	0.37 129	0.28 137	0.31 223	0.26 144	0.22 88	0.26 233	0.50 330	0.24 205	0.09 1	0.08 2	0.11 8	0.09 24	0.11 52	0.09 6

MLG-Stereo_test2	0.17 5	0.13 8	0.25 49	0.31 69	0.16 64	0.24 92	0.17 9	0.25 17	0.13 2	0.17 13	0.17 23	0.22 88	0.14 3	0.32 100	0.19 33	0.13 169	0.09 35	0.12 82	0.09 24	0.11 52	0.09 6

LG-Stereo	0.24 171	0.18 261	0.40 370	0.39 379	0.20 203	0.22 58	0.27 270	0.32 68	0.36 237	0.26 157	0.44 289	0.22 88	0.16 24	0.37 178	0.27 295	0.11 46	0.12 382	0.16 334	0.15 398	0.13 211	0.09 6

GREAT-IGEV	0.22 118	0.15 96	0.31 189	0.29 17	0.22 279	0.21 50	0.26 244	0.33 84	0.31 179	0.20 42	0.30 191	0.22 88	0.22 160	0.47 302	0.22 136	0.11 46	0.09 35	0.12 82	0.09 24	0.13 211	0.10 91
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
dual_stereo	0.19 29	0.14 36	0.24 22	0.31 69	0.16 64	0.16 19	0.20 64	0.29 39	0.20 44	0.23 102	0.20 39	0.22 88	0.14 3	0.52 347	0.24 205	0.13 169	0.10 138	0.11 8	0.09 24	0.10 9	0.09 6

IGEV-Stereo+	0.23 142	0.14 36	0.26 79	0.32 101	0.19 153	0.12 5	0.17 9	0.29 39	0.29 157	0.21 58	0.15 9	0.22 88	0.22 160	0.40 209	0.22 136	0.14 248	0.10 138	0.12 82	0.09 24	0.15 347	0.86 798

tt3	0.20 50	0.15 96	0.26 79	0.32 101	0.13 2	0.35 321	0.19 38	0.31 55	0.18 24	0.23 102	0.20 39	0.23 108	0.19 81	0.49 321	0.21 100	0.13 169	0.09 35	0.10 1	0.09 24	0.11 52	0.09 6

test410_97500	0.20 50	0.15 96	0.33 238	0.33 137	0.19 153	0.35 321	0.16 5	0.33 84	0.22 59	0.22 83	0.22 72	0.23 108	0.18 56	0.32 100	0.17 7	0.10 15	0.10 138	0.11 8	0.09 24	0.10 9	0.09 6

GREATEN-IGEV_RVC	0.23 142	0.20 365	0.31 189	0.37 299	0.19 153	0.28 179	0.22 127	0.33 84	0.26 113	0.23 102	0.29 185	0.23 108	0.18 56	0.39 197	0.28 319	0.13 169	0.12 382	0.17 390	0.16 438	0.17 452	0.12 266

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.24 171	0.16 153	0.30 161	0.35 232	0.18 118	0.36 338	0.17 9	0.37 129	0.37 256	0.29 209	0.23 89	0.23 108	0.24 195	0.29 46	0.22 136	0.16 398	0.15 537	0.21 574	0.17 499	0.19 524	0.15 411

MCSU-Stereo	0.20 50	0.12 2	0.24 22	0.30 34	0.13 2	0.25 114	0.31 368	0.33 84	0.32 194	0.28 193	0.25 124	0.23 108	0.17 35	0.31 84	0.20 58	0.12 87	0.09 35	0.10 1	0.08 2	0.10 9	0.09 6

LMStereo	0.24 171	0.17 214	0.51 536	0.36 269	0.16 64	0.26 130	0.29 313	0.36 117	0.29 157	0.22 83	0.29 185	0.23 108	0.37 411	0.42 236	0.17 7	0.10 15	0.09 35	0.12 82	0.10 113	0.14 271	0.09 6

ARStereo-new	0.23 142	0.16 153	0.37 319	0.34 178	0.16 64	0.24 92	0.24 196	0.43 215	0.36 237	0.26 157	0.27 155	0.23 108	0.35 371	0.28 27	0.20 58	0.10 15	0.09 35	0.13 143	0.09 24	0.12 144	0.09 6

BARStereo	0.23 142	0.16 153	0.30 161	0.36 269	0.17 80	0.26 130	0.26 244	0.33 84	0.30 166	0.27 178	0.30 191	0.23 108	0.34 364	0.42 236	0.18 19	0.13 169	0.09 35	0.13 143	0.10 113	0.15 347	0.10 91

KMOStereo	0.26 219	0.19 312	0.34 263	0.38 343	0.25 416	0.51 468	0.24 196	0.40 173	0.30 166	0.27 178	0.27 155	0.23 108	0.36 400	0.43 251	0.22 136	0.14 248	0.09 35	0.14 217	0.10 113	0.15 347	0.12 266

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.23 142	0.14 36	0.27 103	0.35 232	0.18 118	0.26 130	0.26 244	0.42 196	0.38 268	0.25 141	0.43 285	0.23 108	0.28 269	0.25 11	0.22 136	0.11 46	0.09 35	0.12 82	0.09 24	0.11 52	0.10 91

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.25 198	0.14 36	0.74 662	0.33 137	0.19 153	0.29 197	0.22 127	0.38 147	0.29 157	0.25 141	0.22 72	0.23 108	0.32 331	0.28 27	0.19 33	0.11 46	0.10 138	0.12 82	0.10 113	0.12 144	0.30 685

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.26 219	0.16 153	0.30 161	0.33 137	0.22 279	0.34 309	0.31 368	0.48 253	0.50 362	0.39 299	0.54 350	0.23 108	0.19 81	0.29 46	0.23 183	0.12 87	0.09 35	0.15 286	0.12 244	0.11 52	0.10 91

GSStereo	0.23 142	0.16 153	0.30 161	0.33 137	0.25 416	0.36 338	0.30 336	0.42 196	0.27 119	0.30 218	0.28 170	0.23 108	0.21 131	0.32 100	0.22 136	0.16 398	0.09 35	0.12 82	0.10 113	0.14 271	0.12 266

GS-Stereo							0.30 336	0.42 196	0.27 119	0.30 218	0.28 170	0.23 108	0.21 131	0.32 100	0.22 136	0.16 398	0.09 35	0.12 82	0.10 113	0.14 271	0.12 266

Replicate-Monster	0.26 219	0.15 96	1.07 725	0.30 34	0.17 80	0.38 368	0.19 38	0.43 215	0.39 283	0.23 102	0.21 54	0.23 108	0.21 131	0.45 269	0.19 33	0.11 46	0.09 35	0.12 82	0.09 24	0.09 1	0.14 375

MSCF	0.25 198	0.16 153	0.33 238	0.39 379	0.20 203	0.20 40	0.31 368	0.43 215	0.31 179	0.36 266	0.33 214	0.23 108	0.35 371	0.36 161	0.23 183	0.15 337	0.10 138	0.13 143	0.11 192	0.13 211	0.11 196

MLG-Stereo_test1	0.18 11	0.13 8	0.27 103	0.33 137	0.17 80	0.24 92	0.17 9	0.25 17	0.12 1	0.18 18	0.14 5	0.23 108	0.15 9	0.31 84	0.20 58	0.12 87	0.09 35	0.12 82	0.09 24	0.10 9	0.09 6

MLG-Stereo	0.18 11	0.13 8	0.27 103	0.34 178	0.15 37	0.27 153	0.17 9	0.28 34	0.14 4	0.18 18	0.14 5	0.23 108	0.15 9	0.32 100	0.20 58	0.11 46	0.09 35	0.13 143	0.09 24	0.10 9	0.09 6

LGtest1	0.19 29	0.14 36	0.29 141	0.34 178	0.16 64	0.26 130	0.17 9	0.32 68	0.20 44	0.21 58	0.15 9	0.23 108	0.20 105	0.32 100	0.20 58	0.15 337	0.10 138	0.13 143	0.09 24	0.12 144	0.11 196

GCAPDPT-zeroshot4090	0.25 198	0.14 36	0.74 662	0.33 137	0.19 153	0.29 197	0.22 127	0.38 147	0.29 157	0.25 141	0.22 72	0.23 108	0.32 331	0.28 27	0.19 33	0.11 46	0.10 138	0.12 82	0.10 113	0.12 144	0.30 685

MGW-Stereo-1	0.20 50	0.14 36	0.25 49	0.32 101	0.15 37	0.30 222	0.21 100	0.29 39	0.36 237	0.22 83	0.21 54	0.24 128	0.16 24	0.32 100	0.21 100	0.10 15	0.09 35	0.11 8	0.08 2	0.11 52	0.10 91

Cross2Single Stereo	0.26 219	0.25 543	0.23 9	0.40 427	0.15 37	0.18 30	0.25 213	0.28 34	0.38 268	0.75 528	0.25 124	0.24 128	0.20 105	0.50 330	0.25 239	0.25 653	0.08 2	0.16 334	0.13 306	0.25 638	0.10 91

MGW-Stereo	0.21 95	0.13 8	0.25 49	0.30 34	0.15 37	0.25 114	0.20 64	0.37 129	0.36 237	0.22 83	0.34 227	0.24 128	0.21 131	0.36 161	0.19 33	0.10 15	0.08 2	0.11 8	0.08 2	0.10 9	0.09 6

F5.5	0.20 50	0.14 36	0.24 22	0.35 232	0.14 16	0.31 247	0.22 127	0.34 96	0.20 44	0.18 18	0.23 89	0.24 128	0.19 81	0.28 27	0.16 2	0.11 46	0.11 302	0.14 217	0.12 244	0.13 211	0.09 6

F8.5	0.20 50	0.15 96	0.24 22	0.36 269	0.14 16	0.21 50	0.22 127	0.33 84	0.19 32	0.21 58	0.25 124	0.24 128	0.20 105	0.35 152	0.16 2	0.11 46	0.09 35	0.14 217	0.12 244	0.12 144	0.09 6

FORCE_9	0.20 50	0.15 96	0.24 22	0.36 269	0.14 16	0.22 58	0.22 127	0.32 68	0.19 32	0.21 58	0.24 110	0.24 128	0.20 105	0.36 161	0.16 2	0.11 46	0.09 35	0.14 217	0.12 244	0.12 144	0.09 6

LiteMatch*	0.20 50	0.14 36	0.31 189	0.31 69	0.23 336	0.24 92	0.21 100	0.31 55	0.30 166	0.21 58	0.19 34	0.24 128	0.19 81	0.31 84	0.20 58	0.13 169	0.11 302	0.13 143	0.10 113	0.10 9	0.11 196

LWStereo	0.23 142	0.16 153	0.41 381	0.35 232	0.17 80	0.38 368	0.25 213	0.36 117	0.25 105	0.23 102	0.31 206	0.24 128	0.35 371	0.43 251	0.17 7	0.10 15	0.09 35	0.12 82	0.10 113	0.13 211	0.09 6

GCAP-Stereo-cres-4k	0.25 198	0.16 153	0.33 238	0.38 343	0.20 203	0.46 447	0.27 270	0.41 186	0.34 214	0.28 193	0.38 259	0.24 128	0.35 371	0.29 46	0.24 205	0.11 46	0.09 35	0.13 143	0.10 113	0.13 211	0.10 91

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.26 219	0.16 153	0.30 161	0.33 137	0.22 279	0.36 338	0.32 403	0.47 245	0.48 351	0.38 286	0.51 326	0.24 128	0.18 56	0.29 46	0.24 205	0.13 169	0.09 35	0.15 286	0.12 244	0.11 52	0.11 196

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 219	0.16 153	0.31 189	0.34 178	0.21 244	0.33 288	0.31 368	0.45 232	0.45 329	0.40 309	0.54 350	0.24 128	0.18 56	0.36 161	0.22 136	0.12 87	0.09 35	0.15 286	0.12 244	0.11 52	0.10 91

DispViT+	0.23 142	0.14 36	0.27 103	0.29 17	0.17 80	0.19 36	0.20 64	0.59 334	0.45 329	0.28 193	0.26 144	0.24 128	0.17 35	0.46 289	0.24 205	0.13 169	0.10 138	0.10 1	0.08 2	0.10 9	0.10 91

GEAStereo	0.23 142	0.16 153	0.30 161	0.33 137	0.25 416	0.36 338	0.30 336	0.42 196	0.28 137	0.26 157	0.28 170	0.24 128	0.21 131	0.32 100	0.22 136	0.18 496	0.10 138	0.13 143	0.10 113	0.14 271	0.12 266

gasm-f	0.24 171	0.16 153	0.27 103	0.33 137	0.25 416	0.25 114	0.36 487	0.42 196	0.28 137	0.26 157	0.35 237	0.24 128	0.30 308	0.36 161	0.23 183	0.18 496	0.10 138	0.13 143	0.10 113	0.15 347	0.12 266

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 198	0.31 621	0.24 22	0.51 671	0.19 153	0.29 197	0.22 127	0.40 173	0.37 256	0.26 157	0.24 110	0.24 128	0.31 325	0.44 264	0.22 136	0.14 248	0.09 35	0.12 82	0.09 24	0.14 271	0.10 91

IGEV-Stereo++	0.21 95	0.15 96	0.27 103	0.37 299	0.19 153	0.22 58	0.18 19	0.42 196	0.35 227	0.22 83	0.28 170	0.24 128	0.18 56	0.27 21	0.22 136	0.12 87	0.09 35	0.12 82	0.10 113	0.12 144	0.10 91

U	0.45 494	0.16 153	0.32 214	0.40 427	0.71 785	3.55 819	0.20 64	0.41 186	0.38 268	0.26 157	0.23 89	0.24 128	0.22 160	0.26 15	0.22 136	0.15 337	0.09 35	0.88 805	0.13 306	0.13 211	0.11 196

gcap-zeroshot	0.26 219	0.16 153	0.31 189	0.33 137	0.22 279	0.36 338	0.31 368	0.47 245	0.46 335	0.38 286	0.50 316	0.24 128	0.18 56	0.28 27	0.24 205	0.13 169	0.09 35	0.15 286	0.12 244	0.11 52	0.10 91

test_for_model	0.26 219	0.16 153	0.31 189	0.33 137	0.22 279	0.36 338	0.32 403	0.47 245	0.48 351	0.38 286	0.51 326	0.24 128	0.18 56	0.29 46	0.24 205	0.13 169	0.09 35	0.15 286	0.12 244	0.11 52	0.11 196

testlalala	0.26 219	0.16 153	0.31 189	0.33 137	0.22 279	0.36 338	0.31 368	0.47 245	0.46 335	0.38 286	0.50 316	0.24 128	0.18 56	0.28 27	0.24 205	0.13 169	0.09 35	0.15 286	0.12 244	0.11 52	0.10 91

CAS	0.34 340	0.13 8	0.25 49	1.28 811	0.30 580	0.46 447	0.38 527	0.48 253	0.47 342	0.34 249	0.52 341	0.24 128	0.19 81	0.29 46	0.27 295	0.69 801	0.08 2	0.12 82	0.08 2	0.12 144	0.15 411

L4000	0.27 243	0.15 96	0.38 333	0.39 379	0.23 336	0.33 288	0.30 336	0.64 385	0.28 137	0.25 141	0.46 298	0.25 149	0.25 209	0.47 302	0.29 347	0.12 87	0.09 35	0.15 286	0.13 306	0.12 144	0.10 91

WiStereo	0.19 29	0.15 96	0.26 79	0.29 17	0.14 16	0.32 272	0.20 64	0.29 39	0.21 53	0.18 18	0.15 9	0.25 149	0.21 131	0.31 84	0.20 58	0.12 87	0.10 138	0.11 8	0.09 24	0.10 9	0.10 91

tt6	0.19 29	0.15 96	0.26 79	0.29 17	0.14 16	0.32 272	0.20 64	0.29 39	0.21 53	0.18 18	0.15 9	0.25 149	0.21 131	0.31 84	0.20 58	0.12 87	0.10 138	0.11 8	0.09 24	0.10 9	0.10 91

GCAP-Stereo-w-DA	0.22 118	0.17 214	0.35 282	0.37 299	0.17 80	0.26 130	0.18 19	0.41 186	0.37 256	0.28 193	0.23 89	0.25 149	0.26 233	0.29 46	0.21 100	0.12 87	0.09 35	0.13 143	0.10 113	0.14 271	0.10 91

F4.4	0.20 50	0.15 96	0.26 79	0.34 178	0.13 2	0.25 114	0.25 213	0.34 96	0.16 11	0.22 83	0.18 28	0.25 149	0.23 182	0.30 70	0.19 33	0.12 87	0.09 35	0.13 143	0.11 192	0.12 144	0.10 91

FORCE_4	0.20 50	0.13 8	0.26 79	0.36 269	0.14 16	0.30 222	0.30 336	0.33 84	0.15 6	0.21 58	0.20 39	0.25 149	0.21 131	0.36 161	0.17 7	0.12 87	0.10 138	0.15 286	0.13 306	0.13 211	0.09 6

over v1	0.21 95	0.19 312	0.26 79	0.35 232	0.13 2	0.35 321	0.20 64	0.31 55	0.16 11	0.23 102	0.23 89	0.25 149	0.27 250	0.41 222	0.22 136	0.13 169	0.10 138	0.11 8	0.08 2	0.11 52	0.12 266

TS12	0.24 171	0.15 96	0.29 141	0.37 299	0.17 80	0.32 272	0.26 244	0.42 196	0.24 85	0.31 223	0.51 326	0.25 149	0.27 250	0.40 209	0.29 347	0.11 46	0.10 138	0.12 82	0.09 24	0.13 211	0.10 91

CR7Stereo	0.23 142	0.17 214	0.39 356	0.34 178	0.18 118	0.38 368	0.20 64	0.36 117	0.26 113	0.24 123	0.28 170	0.25 149	0.35 371	0.25 11	0.21 100	0.11 46	0.09 35	0.13 143	0.10 113	0.14 271	0.09 6

ARStereo	0.23 142	0.17 214	0.30 161	0.35 232	0.16 64	0.35 321	0.25 213	0.40 173	0.30 166	0.25 141	0.24 110	0.25 149	0.36 400	0.41 222	0.19 33	0.10 15	0.09 35	0.13 143	0.10 113	0.12 144	0.09 6

CHEStereo	0.23 142	0.16 153	0.29 141	0.35 232	0.17 80	0.39 382	0.23 170	0.35 109	0.30 166	0.30 218	0.27 155	0.25 149	0.32 331	0.30 70	0.20 58	0.11 46	0.09 35	0.13 143	0.10 113	0.14 271	0.10 91

TOTStereo	0.23 142	0.16 153	0.30 161	0.35 232	0.18 118	0.31 247	0.19 38	0.46 240	0.42 306	0.25 141	0.23 89	0.25 149	0.30 308	0.32 100	0.22 136	0.11 46	0.10 138	0.12 82	0.10 113	0.12 144	0.10 91

GCAP-Stereo-CNN-DA	0.22 118	0.17 214	0.35 282	0.37 299	0.17 80	0.26 130	0.18 19	0.41 186	0.37 256	0.28 193	0.23 89	0.25 149	0.26 233	0.29 46	0.21 100	0.12 87	0.09 35	0.13 143	0.10 113	0.14 271	0.10 91

RMAStereo	0.25 198	0.18 261	0.44 429	0.38 343	0.18 118	0.45 441	0.21 100	0.44 223	0.35 227	0.27 178	0.31 206	0.25 149	0.30 308	0.28 27	0.21 100	0.13 169	0.09 35	0.13 143	0.10 113	0.16 407	0.10 91

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.28 254	0.51 723	1.28 750	0.31 69	0.19 153	0.22 58	0.22 127	0.45 232	0.28 137	0.23 102	0.32 210	0.25 149	0.24 195	0.32 100	0.20 58	0.12 87	0.11 302	0.12 82	0.10 113	0.11 52	0.11 196

IGEV-RUCA	0.25 198	0.16 153	0.34 263	0.39 379	0.27 501	0.33 288	0.20 64	0.38 147	0.36 237	0.26 157	0.31 206	0.25 149	0.21 131	0.48 314	0.24 205	0.20 561	0.11 302	0.13 143	0.10 113	0.17 452	0.15 411

HNOStereo	0.24 171	0.14 36	0.26 79	0.33 137	0.17 80	0.23 76	0.27 270	0.39 156	0.39 283	0.39 299	0.41 274	0.26 165	0.22 160	0.36 161	0.26 272	0.11 46	0.09 35	0.12 82	0.10 113	0.11 52	0.09 6

CR-Stereo	0.18 11	0.16 153	0.24 22	0.27 5	0.13 2	0.17 24	0.23 170	0.28 34	0.18 24	0.17 13	0.16 16	0.26 165	0.24 195	0.33 123	0.17 7	0.12 87	0.10 138	0.11 8	0.10 113	0.12 144	0.11 196

FORCE_8	0.20 50	0.15 96	0.23 9	0.37 299	0.14 16	0.23 76	0.23 170	0.33 84	0.20 44	0.22 83	0.25 124	0.26 165	0.20 105	0.36 161	0.16 2	0.11 46	0.09 35	0.14 217	0.12 244	0.12 144	0.09 6

GELT-Stereo	0.24 171	0.17 214	0.27 103	0.37 299	0.21 244	0.24 92	0.25 213	0.57 318	0.42 306	0.34 249	0.26 144	0.26 165	0.21 131	0.34 136	0.21 100	0.11 46	0.09 35	0.14 217	0.13 306	0.11 52	0.09 6

over-8	0.21 95	0.19 312	0.27 103	0.35 232	0.13 2	0.33 288	0.21 100	0.34 96	0.17 15	0.21 58	0.22 72	0.26 165	0.25 209	0.41 222	0.20 58	0.14 248	0.10 138	0.11 8	0.09 24	0.11 52	0.11 196

over-9	0.21 95	0.19 312	0.27 103	0.35 232	0.13 2	0.33 288	0.21 100	0.35 109	0.17 15	0.21 58	0.22 72	0.26 165	0.25 209	0.41 222	0.20 58	0.13 169	0.10 138	0.11 8	0.09 24	0.11 52	0.11 196

bcnet-new	0.24 171	0.16 153	0.48 494	0.36 269	0.17 80	0.39 382	0.24 196	0.36 117	0.30 166	0.24 123	0.25 124	0.26 165	0.32 331	0.45 269	0.18 19	0.10 15	0.10 138	0.12 82	0.10 113	0.13 211	0.10 91

BStereo	0.27 243	0.16 153	0.88 696	0.34 178	0.22 279	0.22 58	0.31 368	0.39 156	0.41 295	0.26 157	0.24 110	0.26 165	0.19 81	0.42 236	0.28 319	0.10 15	0.12 382	0.12 82	0.16 438	0.12 144	0.14 375

Anonymus123	0.30 290	0.16 153	0.88 696	0.34 178	0.22 279	0.64 573	0.31 368	0.54 301	0.41 295	0.26 157	0.24 110	0.26 165	0.19 81	0.42 236	0.28 319	0.10 15	0.12 382	0.12 82	0.16 438	0.12 144	0.14 375

CSFM-Stereo	0.20 50	0.14 36	0.23 9	0.30 34	0.17 80	0.29 197	0.20 64	0.39 156	0.22 59	0.22 83	0.21 54	0.26 165	0.20 105	0.30 70	0.20 58	0.13 169	0.12 382	0.11 8	0.09 24	0.10 9	0.09 6

MLG-Stereo_test3	0.20 50	0.13 8	0.27 103	0.33 137	0.17 80	0.38 368	0.18 19	0.30 46	0.19 32	0.24 123	0.15 9	0.26 165	0.17 35	0.32 100	0.21 100	0.13 169	0.09 35	0.12 82	0.09 24	0.11 52	0.10 91

LG-G_1	0.21 95	0.13 8	0.30 161	0.34 178	0.16 64	0.52 474	0.17 9	0.34 96	0.18 24	0.21 58	0.21 54	0.26 165	0.19 81	0.37 178	0.20 58	0.14 248	0.10 138	0.13 143	0.09 24	0.11 52	0.10 91

LG-G	0.21 95	0.13 8	0.30 161	0.34 178	0.16 64	0.52 474	0.17 9	0.34 96	0.18 24	0.21 58	0.21 54	0.26 165	0.19 81	0.37 178	0.20 58	0.14 248	0.10 138	0.13 143	0.09 24	0.11 52	0.10 91

CAS++	0.32 308	0.24 517	0.36 300	0.37 299	0.26 464	0.28 179	0.23 170	0.87 548	0.50 362	0.47 357	0.45 293	0.26 165	0.21 131	0.49 321	0.24 205	0.23 630	0.19 640	0.22 590	0.17 499	0.21 572	0.16 463
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
FORCE_5	0.20 50	0.13 8	0.25 49	0.37 299	0.14 16	0.26 130	0.19 38	0.37 129	0.16 11	0.20 42	0.22 72	0.27 179	0.20 105	0.34 136	0.17 7	0.11 46	0.08 2	0.13 143	0.12 244	0.13 211	0.09 6

FAST (zero-shot)	0.28 254	0.18 261	0.46 459	0.51 671	0.57 762	0.18 30	0.25 213	0.54 301	0.22 59	0.22 83	0.31 206	0.27 179	0.25 209	0.42 236	0.24 205	0.21 581	0.18 620	0.15 286	0.17 499	0.14 271	0.17 490

HiDET	0.20 50	0.13 8	0.26 79	0.30 34	0.19 153	0.23 76	0.18 19	0.36 117	0.26 113	0.20 42	0.23 89	0.27 179	0.16 24	0.30 70	0.23 183	0.12 87	0.10 138	0.11 8	0.09 24	0.09 1	0.09 6

LCMNet	0.21 95	0.14 36	0.25 49	0.30 34	0.20 203	0.26 130	0.19 38	0.38 147	0.43 312	0.21 58	0.21 54	0.27 179	0.17 35	0.36 161	0.23 183	0.12 87	0.11 302	0.11 8	0.09 24	0.09 1	0.09 6

VIP-Stereo	0.24 171	0.17 214	0.29 141	0.32 101	0.21 244	0.64 573	0.19 38	0.31 55	0.37 256	0.23 102	0.30 191	0.27 179	0.19 81	0.47 302	0.22 136	0.12 87	0.09 35	0.13 143	0.09 24	0.12 144	0.09 6

fffft	0.25 198	0.17 214	0.37 319	0.36 269	0.22 279	0.28 179	0.36 487	0.42 196	0.24 85	0.36 266	0.23 89	0.27 179	0.22 160	0.52 347	0.27 295	0.12 87	0.09 35	0.16 334	0.12 244	0.12 144	0.12 266
1: 1. 1
UniTT-Stereo	0.27 243	0.17 214	0.37 319	0.40 427	0.27 501	0.30 222	0.28 301	0.39 156	0.31 179	0.29 209	0.46 298	0.27 179	0.25 209	0.47 302	0.34 412	0.17 458	0.13 461	0.13 143	0.12 244	0.14 271	0.12 266

CES	0.28 254	0.14 36	0.23 9	0.30 34	0.70 784	0.37 352	0.27 270	0.48 253	0.46 335	0.34 249	0.48 308	0.27 179	0.22 160	0.39 197	0.23 183	0.13 169	0.11 302	0.12 82	0.08 2	0.13 211	0.17 490

VeloStereo	0.21 95	0.14 36	0.29 141	0.30 34	0.23 336	0.14 7	0.13 1	0.23 12	0.19 32	0.25 141	0.21 54	0.28 187	0.20 105	0.31 84	0.23 183	0.20 561	0.19 640	0.18 446	0.16 438	0.20 545	0.21 594

flow	0.21 95	0.14 36	0.29 141	0.30 34	0.23 336	0.14 7	0.13 1	0.23 12	0.19 32	0.25 141	0.21 54	0.28 187	0.20 105	0.30 70	0.23 183	0.20 561	0.19 640	0.18 446	0.16 438	0.20 545	0.21 594

derf	0.19 29	0.14 36	0.26 79	0.32 101	0.19 153	0.21 50	0.18 19	0.30 46	0.24 85	0.17 13	0.20 39	0.28 187	0.16 24	0.32 100	0.20 58	0.12 87	0.11 302	0.11 8	0.09 24	0.09 1	0.10 91

PointNet	0.20 50	0.15 96	0.25 49	0.32 101	0.18 118	0.29 197	0.23 170	0.25 17	0.27 119	0.15 2	0.24 110	0.28 187	0.17 35	0.34 136	0.20 58	0.13 169	0.11 302	0.13 143	0.10 113	0.11 52	0.09 6

PipStereo	0.17 5	0.13 8	0.24 22	0.28 11	0.15 37	0.14 7	0.19 38	0.26 26	0.18 24	0.16 9	0.16 16	0.28 187	0.19 81	0.26 15	0.21 100	0.12 87	0.09 35	0.11 8	0.09 24	0.11 52	0.09 6

LACA2	0.20 50	0.15 96	0.26 79	0.30 34	0.15 37	0.29 197	0.29 313	0.30 46	0.22 59	0.21 58	0.23 89	0.28 187	0.20 105	0.34 136	0.19 33	0.13 169	0.10 138	0.10 1	0.09 24	0.12 144	0.09 6

BridgeDepth	0.21 95	0.14 36	0.26 79	0.34 178	0.14 16	0.40 388	0.27 270	0.28 34	0.22 59	0.18 18	0.19 34	0.28 187	0.29 289	0.32 100	0.20 58	0.10 15	0.08 2	0.11 8	0.10 113	0.11 52	0.10 91
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LG-Stereo_Zeroshot	0.23 142	0.16 153	0.32 214	0.39 379	0.21 244	0.18 30	0.21 100	0.34 96	0.26 113	0.28 193	0.51 326	0.28 187	0.29 289	0.26 15	0.24 205	0.14 248	0.10 138	0.13 143	0.10 113	0.14 271	0.12 266

DNSM	0.82 700	1.54 819	0.27 103	0.30 34	0.17 80	0.27 153	0.25 213	0.49 259	0.25 105	0.34 249	0.36 248	0.29 195	0.26 233	2.84 816	1.96 788	0.16 398	0.12 382	0.12 82	0.10 113	3.66 845	2.58 835

mm2	0.18 11	0.14 36	0.24 22	0.30 34	0.19 153	0.15 13	0.19 38	0.31 55	0.24 85	0.15 2	0.20 39	0.29 195	0.17 35	0.30 70	0.20 58	0.12 87	0.10 138	0.11 8	0.09 24	0.10 9	0.09 6

mm1	0.18 11	0.14 36	0.24 22	0.30 34	0.19 153	0.15 13	0.19 38	0.25 17	0.24 85	0.15 2	0.20 39	0.29 195	0.17 35	0.30 70	0.20 58	0.12 87	0.10 138	0.11 8	0.09 24	0.10 9	0.09 6

qqai	0.19 29	0.14 36	0.27 103	0.32 101	0.19 153	0.22 58	0.18 19	0.30 46	0.25 105	0.18 18	0.20 39	0.29 195	0.17 35	0.33 123	0.21 100	0.13 169	0.11 302	0.11 8	0.09 24	0.09 1	0.10 91

MUNStereo	0.23 142	0.17 214	0.40 370	0.36 269	0.17 80	0.33 288	0.22 127	0.35 109	0.27 119	0.27 178	0.23 89	0.29 195	0.34 364	0.31 84	0.22 136	0.13 169	0.10 138	0.13 143	0.11 192	0.16 407	0.12 266

LiteMatch	0.24 171	0.17 214	0.24 22	0.37 299	0.20 203	0.27 153	0.27 270	0.31 55	0.24 85	0.21 58	0.20 39	0.29 195	0.40 438	0.29 46	0.43 520	0.16 398	0.10 138	0.15 286	0.13 306	0.14 271	0.14 375

GeoVLM	0.19 29	0.14 36	0.24 22	0.30 34	0.19 153	0.27 153	0.19 38	0.31 55	0.24 85	0.21 58	0.20 39	0.29 195	0.20 105	0.29 46	0.22 136	0.12 87	0.10 138	0.11 8	0.09 24	0.10 9	0.09 6

WQFJA1++	0.23 142	0.15 96	0.27 103	0.30 34	0.21 244	0.31 247	0.18 19	0.36 117	0.17 15	0.25 141	0.30 191	0.29 195	0.28 269	0.40 209	0.22 136	0.15 337	0.10 138	0.13 143	0.10 113	0.42 742	0.11 196

NLSM3	0.26 219	0.16 153	0.30 161	0.38 343	0.21 244	0.34 309	0.27 270	0.57 318	0.47 342	0.28 193	0.35 237	0.29 195	0.24 195	0.42 236	0.27 295	0.12 87	0.10 138	0.16 334	0.15 398	0.12 144	0.10 91

NLSM1	0.32 308	0.18 261	0.34 263	0.39 379	0.25 416	0.66 585	0.27 270	0.57 318	0.50 362	0.37 273	0.53 347	0.29 195	0.28 269	0.54 367	0.32 380	0.16 398	0.17 595	0.18 446	0.15 398	0.14 271	0.12 266

MonSter++	0.19 29	0.14 36	0.24 22	0.30 34	0.19 153	0.27 153	0.19 38	0.31 55	0.24 85	0.21 58	0.20 39	0.29 195	0.19 81	0.29 46	0.21 100	0.12 87	0.10 138	0.11 8	0.09 24	0.10 9	0.09 6

DDF-Stereo	0.26 219	0.15 96	0.30 161	0.36 269	0.29 560	0.19 36	0.20 64	0.32 68	0.31 179	0.26 157	0.26 144	0.29 195	0.29 289	0.38 188	0.24 205	0.17 458	0.10 138	0.14 217	0.10 113	0.70 792	0.12 266

zero-FE	0.25 198	0.15 96	0.30 161	0.35 232	0.29 560	0.19 36	0.20 64	0.35 109	0.31 179	0.26 157	0.27 155	0.29 195	0.29 289	0.33 123	0.24 205	0.17 458	0.10 138	0.14 217	0.10 113	0.64 786	0.12 266

111111	0.21 95	0.14 36	0.27 103	0.37 299	0.22 279	0.21 50	0.19 38	0.43 215	0.27 119	0.20 42	0.20 39	0.29 195	0.14 3	0.41 222	0.22 136	0.14 248	0.10 138	0.12 82	0.09 24	0.12 144	0.12 266

LoS_RVC	0.27 243	0.16 153	0.27 103	0.32 101	0.30 580	0.44 429	0.34 437	0.41 186	0.33 202	0.31 223	0.51 326	0.29 195	0.32 331	0.36 161	0.28 319	0.11 46	0.10 138	0.11 8	0.08 2	0.11 52	0.19 548

FETCStereo	0.23 142	0.14 36	0.25 49	0.32 101	0.17 80	0.28 179	0.25 213	0.36 117	0.31 179	0.41 318	0.43 285	0.30 210	0.21 131	0.34 136	0.27 295	0.11 46	0.09 35	0.13 143	0.11 192	0.11 52	0.09 6

CEFStereo	0.25 198	0.14 36	0.26 79	0.32 101	0.18 118	0.28 179	0.24 196	0.40 173	0.38 268	0.41 318	0.51 326	0.30 210	0.21 131	0.42 236	0.28 319	0.11 46	0.08 2	0.13 143	0.11 192	0.12 144	0.10 91

GEAR-Net	0.24 171	0.20 365	0.31 189	0.38 343	0.22 279	0.24 92	0.22 127	0.50 271	0.23 74	0.28 193	0.35 237	0.30 210	0.22 160	0.31 84	0.28 319	0.14 248	0.10 138	0.14 217	0.10 113	0.13 211	0.13 320

DNS	0.75 685	1.52 818	0.28 127	0.28 11	0.17 80	0.18 30	0.23 170	0.48 253	0.27 119	0.26 157	0.34 227	0.30 210	0.23 182	2.70 813	1.46 764	0.16 398	0.13 461	0.16 334	0.09 24	3.27 842	2.57 834

PSi22b	0.17 5	0.13 8	0.24 22	0.29 17	0.15 37	0.15 13	0.18 19	0.25 17	0.18 24	0.16 9	0.16 16	0.30 210	0.21 131	0.25 11	0.21 100	0.12 87	0.09 35	0.11 8	0.09 24	0.11 52	0.09 6

NLMM1	0.33 328	0.21 412	0.36 300	0.41 466	0.25 416	0.55 496	0.33 418	0.55 305	0.63 421	0.42 327	0.44 289	0.30 210	0.25 209	0.63 484	0.38 480	0.16 398	0.18 620	0.17 390	0.14 360	0.15 347	0.13 320

S2M2_L	0.26 219	0.22 453	0.33 238	0.31 69	0.25 416	0.24 92	0.13 1	0.35 109	0.41 295	0.25 141	0.36 248	0.30 210	0.25 209	0.30 70	0.26 272	0.22 612	0.19 640	0.17 390	0.19 564	0.21 572	0.18 513
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
RAStereo	0.24 171	0.17 214	0.29 141	0.40 427	0.21 244	0.23 76	0.26 244	0.42 196	0.45 329	0.23 102	0.34 227	0.30 210	0.19 81	0.34 136	0.25 239	0.15 337	0.12 382	0.16 334	0.13 306	0.14 271	0.11 196

IGEV++	0.24 171	0.17 214	0.31 189	0.38 343	0.22 279	0.24 92	0.22 127	0.50 271	0.23 74	0.28 193	0.35 237	0.30 210	0.22 160	0.31 84	0.28 319	0.14 248	0.10 138	0.13 143	0.10 113	0.13 211	0.13 320

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 340	0.27 580	0.45 442	0.36 269	0.25 416	0.48 456	0.30 336	0.58 327	0.90 606	0.42 327	0.36 248	0.30 210	0.29 289	0.49 321	0.30 358	0.16 398	0.14 503	0.18 446	0.15 398	0.18 485	0.15 411

plain	0.31 300	0.20 365	0.50 521	0.39 379	0.29 560	0.27 153	0.30 336	0.44 223	0.35 227	0.31 223	0.66 404	0.30 210	0.31 325	0.65 506	0.31 367	0.17 458	0.13 461	0.20 530	0.15 398	0.17 452	0.12 266

CREStereo++_RVC	0.32 308	0.15 96	0.23 9	0.31 69	0.24 380	0.27 153	0.22 127	0.46 240	0.88 587	0.46 350	0.80 478	0.30 210	0.26 233	0.36 161	0.33 395	0.13 169	0.09 35	0.13 143	0.51 793	0.13 211	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
G4	0.34 340	0.25 543	0.52 542	0.52 688	0.29 560	0.31 247	0.30 336	0.65 389	0.50 362	0.48 360	0.51 326	0.31 222	0.34 364	0.61 459	0.31 367	0.21 581	0.09 35	0.20 530	0.14 360	0.16 407	0.14 375

FETStereo	0.24 171	0.14 36	0.25 49	0.32 101	0.17 80	0.37 352	0.24 196	0.36 117	0.39 283	0.40 309	0.41 274	0.31 222	0.22 160	0.35 152	0.28 319	0.10 15	0.08 2	0.13 143	0.11 192	0.11 52	0.10 91

CGFBStereo	0.24 171	0.14 36	0.26 79	0.32 101	0.17 80	0.31 247	0.25 213	0.37 129	0.37 256	0.41 318	0.43 285	0.31 222	0.22 160	0.34 136	0.28 319	0.11 46	0.08 2	0.13 143	0.11 192	0.11 52	0.09 6

depthmonostereo	0.29 271	0.14 36	0.31 189	0.35 232	0.17 80	0.46 447	0.27 270	0.69 431	0.57 398	0.35 261	0.42 279	0.31 222	0.35 371	0.35 152	0.27 295	0.14 248	0.12 382	0.13 143	0.12 244	0.11 52	0.10 91

AEACV	0.27 243	0.17 214	0.31 189	0.34 178	0.45 721	0.26 130	0.28 301	0.37 129	0.32 194	0.30 218	0.46 298	0.31 222	0.37 411	0.36 161	0.24 205	0.14 248	0.10 138	0.15 286	0.12 244	0.13 211	0.11 196

XX-TBD	0.32 308	0.53 736	0.26 79	0.51 671	0.20 203	0.37 352	0.24 196	0.40 173	0.73 480	0.54 391	0.69 418	0.31 222	0.25 209	0.32 100	0.27 295	0.16 398	0.10 138	0.12 82	0.09 24	0.13 211	0.11 196

SE	0.32 308	0.26 562	0.34 263	0.34 178	0.21 244	0.50 463	0.33 418	0.58 327	0.52 372	0.51 372	0.54 350	0.32 228	0.35 371	0.31 84	0.25 239	0.17 458	0.13 461	0.19 495	0.16 438	0.21 572	0.18 513

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.28 254	0.23 475	1.22 745	0.34 178	0.21 244	0.29 197	0.21 100	0.41 186	0.33 202	0.24 123	0.30 191	0.32 228	0.28 269	0.33 123	0.20 58	0.12 87	0.11 302	0.13 143	0.10 113	0.10 9	0.11 196

MM-Stereo_test2	0.30 290	0.18 261	0.39 356	0.40 427	0.24 380	0.42 415	0.42 590	0.63 370	0.41 295	0.37 273	0.35 237	0.32 228	0.26 233	0.53 359	0.25 239	0.12 87	0.10 138	0.15 286	0.12 244	0.15 347	0.10 91

HUF	0.24 171	0.16 153	0.33 238	0.32 101	0.18 118	0.25 114	0.40 562	0.42 196	0.34 214	0.25 141	0.23 89	0.32 228	0.28 269	0.34 136	0.24 205	0.13 169	0.10 138	0.13 143	0.09 24	0.12 144	0.10 91

AIO_test	0.23 142	0.16 153	0.28 127	0.34 178	0.20 203	0.30 222	0.39 549	0.38 147	0.25 105	0.25 141	0.28 170	0.32 228	0.22 160	0.38 188	0.25 239	0.12 87	0.09 35	0.13 143	0.10 113	0.12 144	0.09 6

AIO-Stereo	0.25 198	0.18 261	0.34 263	0.37 299	0.18 118	0.28 179	0.30 336	0.48 253	0.27 119	0.29 209	0.30 191	0.32 228	0.17 35	0.52 347	0.23 183	0.12 87	0.10 138	0.14 217	0.11 192	0.13 211	0.10 91

MyStereo07	0.32 308	0.22 453	0.34 263	0.42 515	0.28 528	0.40 388	0.50 645	0.72 465	0.37 256	0.37 273	0.34 227	0.32 228	0.31 325	0.59 443	0.27 295	0.14 248	0.13 461	0.18 446	0.17 499	0.17 452	0.16 463

ff7	0.29 271	0.21 412	0.38 333	0.36 269	0.26 464	0.31 247	0.35 464	0.62 360	0.34 214	0.38 286	0.33 214	0.32 228	0.29 289	0.58 425	0.25 239	0.14 248	0.10 138	0.17 390	0.12 244	0.14 271	0.15 411

ffff	0.29 271	0.21 412	0.38 333	0.36 269	0.26 464	0.31 247	0.35 464	0.62 360	0.34 214	0.38 286	0.33 214	0.32 228	0.29 289	0.58 425	0.25 239	0.14 248	0.10 138	0.17 390	0.12 244	0.14 271	0.15 411

11t	0.29 271	0.21 412	0.38 333	0.36 269	0.26 464	0.31 247	0.35 464	0.62 360	0.34 214	0.38 286	0.33 214	0.32 228	0.29 289	0.58 425	0.25 239	0.14 248	0.10 138	0.17 390	0.12 244	0.14 271	0.15 411

ProNet	0.29 271	0.21 412	0.38 333	0.35 232	0.24 380	0.32 272	0.43 599	0.57 318	0.37 256	0.33 245	0.30 191	0.32 228	0.28 269	0.57 402	0.26 272	0.13 169	0.11 302	0.16 334	0.13 306	0.13 211	0.13 320

ccc-4	0.29 271	0.21 412	0.38 333	0.36 269	0.26 464	0.31 247	0.35 464	0.62 360	0.34 214	0.38 286	0.33 214	0.32 228	0.29 289	0.58 425	0.25 239	0.14 248	0.10 138	0.17 390	0.12 244	0.14 271	0.15 411

IPLG	0.39 430	0.20 365	0.59 582	0.40 427	0.24 380	0.54 489	0.27 270	0.75 490	0.63 421	0.84 596	0.81 485	0.32 228	0.32 331	0.60 449	0.45 547	0.13 169	0.11 302	0.16 334	0.13 306	0.13 211	0.12 266

CREStereo	0.28 254	0.15 96	0.24 22	0.27 5	0.17 80	0.37 352	0.25 213	0.51 275	0.72 473	0.42 327	0.51 326	0.32 228	0.26 233	0.38 188	0.25 239	0.16 398	0.11 302	0.12 82	0.08 2	0.12 144	0.11 196
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
E$^{3}$Stereo	0.22 118	0.15 96	0.32 214	0.33 137	0.23 336	0.22 58	0.20 64	0.37 129	0.28 137	0.20 42	0.22 72	0.33 242	0.20 105	0.52 347	0.22 136	0.12 87	0.10 138	0.13 143	0.10 113	0.10 9	0.11 196

LLLLL	0.22 118	0.15 96	0.32 214	0.33 137	0.23 336	0.22 58	0.20 64	0.37 129	0.28 137	0.20 42	0.22 72	0.33 242	0.20 105	0.52 347	0.22 136	0.12 87	0.10 138	0.13 143	0.10 113	0.10 9	0.11 196

LLL	0.23 142	0.15 96	0.31 189	0.32 101	0.22 279	0.27 153	0.28 301	0.39 156	0.27 119	0.20 42	0.22 72	0.33 242	0.20 105	0.53 359	0.22 136	0.13 169	0.09 35	0.13 143	0.10 113	0.11 52	0.11 196

SMoEStereo_RVC	0.26 219	0.19 312	0.35 282	0.35 232	0.22 279	0.36 338	0.32 403	0.39 156	0.34 214	0.37 273	0.30 191	0.33 242	0.24 195	0.53 359	0.24 205	0.12 87	0.10 138	0.16 334	0.12 244	0.12 144	0.11 196

MoCha-V2	0.25 198	0.15 96	0.29 141	0.40 427	0.18 118	0.27 153	0.26 244	0.49 259	0.27 119	0.36 266	0.27 155	0.33 242	0.35 371	0.49 321	0.22 136	0.12 87	0.10 138	0.12 82	0.10 113	0.13 211	0.11 196

anonymousdsp	0.29 271	0.21 412	0.38 333	0.37 299	0.25 416	0.30 222	0.35 464	0.63 370	0.35 227	0.39 299	0.33 214	0.33 242	0.28 269	0.59 443	0.25 239	0.14 248	0.10 138	0.17 390	0.12 244	0.14 271	0.15 411

IGEV-Stereo	0.29 271	0.21 412	0.38 333	0.37 299	0.25 416	0.30 222	0.35 464	0.63 370	0.35 227	0.39 299	0.33 214	0.33 242	0.28 269	0.59 443	0.25 239	0.14 248	0.10 138	0.17 390	0.12 244	0.14 271	0.15 411
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
StereoNetSlim	0.27 243	0.18 261	0.35 282	0.42 515	0.24 380	0.38 368	0.26 244	0.44 223	0.28 137	0.40 309	0.30 191	0.34 249	0.17 35	0.50 330	0.29 347	0.17 458	0.11 302	0.16 334	0.14 360	0.14 271	0.13 320

G2	0.39 430	0.52 731	0.56 570	0.65 755	0.31 605	0.31 247	0.28 301	0.68 421	0.47 342	0.56 398	0.55 360	0.34 249	0.37 411	0.72 562	0.35 432	0.27 674	0.09 35	0.24 630	0.13 306	0.26 647	0.17 490

GStereo	0.25 198	0.15 96	0.34 263	0.30 34	0.26 464	0.34 309	0.19 38	0.34 96	0.28 137	0.30 218	0.35 237	0.34 249	0.27 250	0.36 161	0.31 367	0.17 458	0.14 503	0.16 334	0.12 244	0.17 452	0.16 463

300	0.21 95	0.14 36	0.30 161	0.32 101	0.20 203	0.22 58	0.21 100	0.36 117	0.28 137	0.22 83	0.22 72	0.34 249	0.18 56	0.28 27	0.21 100	0.12 87	0.11 302	0.14 217	0.10 113	0.10 9	0.10 91

FCBStereo	0.23 142	0.15 96	0.32 214	0.36 269	0.18 118	0.38 368	0.21 100	0.40 173	0.24 85	0.27 178	0.23 89	0.34 249	0.35 371	0.30 70	0.19 33	0.12 87	0.10 138	0.13 143	0.10 113	0.13 211	0.10 91

PSGStereo	0.23 142	0.15 96	0.32 214	0.36 269	0.18 118	0.38 368	0.21 100	0.40 173	0.24 85	0.27 178	0.23 89	0.34 249	0.35 371	0.30 70	0.19 33	0.12 87	0.10 138	0.13 143	0.10 113	0.13 211	0.10 91

Selective-IGEV-i32	0.24 171	0.18 261	0.35 282	0.35 232	0.19 153	0.27 153	0.25 213	0.55 305	0.23 74	0.27 178	0.25 124	0.34 249	0.19 81	0.58 425	0.22 136	0.12 87	0.10 138	0.14 217	0.11 192	0.12 144	0.10 91

WQFJX1	0.33 328	0.19 312	0.34 263	0.41 466	0.28 528	0.53 482	0.33 418	0.51 275	0.50 362	0.39 299	0.36 248	0.34 249	0.31 325	0.69 543	0.39 488	0.15 337	0.18 620	0.16 334	0.14 360	0.16 407	0.14 375

WQFJX	0.32 308	0.18 261	0.33 238	0.39 379	0.27 501	0.60 542	0.30 336	0.53 297	0.47 342	0.39 299	0.38 259	0.34 249	0.33 351	0.61 459	0.40 496	0.14 248	0.17 595	0.16 334	0.13 306	0.14 271	0.14 375

NLCSM	0.34 340	0.21 412	0.34 263	0.44 560	0.29 560	0.54 489	0.36 487	0.52 285	0.47 342	0.46 350	0.37 255	0.34 249	0.34 364	0.71 556	0.41 502	0.16 398	0.17 595	0.17 390	0.16 438	0.17 452	0.16 463

AIO_rvc	0.23 142	0.16 153	0.32 214	0.34 178	0.19 153	0.26 130	0.33 418	0.40 173	0.22 59	0.26 157	0.24 110	0.34 249	0.15 9	0.51 340	0.24 205	0.12 87	0.09 35	0.13 143	0.10 113	0.12 144	0.10 91

mms	0.26 219	0.21 412	0.33 238	0.37 299	0.25 416	0.30 222	0.33 418	0.40 173	0.32 194	0.28 193	0.34 227	0.34 249	0.20 105	0.45 269	0.26 272	0.12 87	0.11 302	0.16 334	0.12 244	0.14 271	0.11 196

Pointernet	0.27 243	0.14 36	0.33 238	0.35 232	0.23 336	0.35 321	0.21 100	0.72 465	0.38 268	0.39 299	0.36 248	0.34 249	0.25 209	0.36 161	0.25 239	0.15 337	0.10 138	0.12 82	0.08 2	0.11 52	0.10 91

trnet	0.27 243	0.14 36	0.23 9	0.28 11	0.15 37	0.37 352	0.23 170	0.52 285	0.72 473	0.42 327	0.51 326	0.34 249	0.26 233	0.39 197	0.25 239	0.15 337	0.11 302	0.12 82	0.08 2	0.11 52	0.10 91

ACVNet-DCA	0.35 360	0.23 475	0.33 238	0.41 466	0.22 279	0.55 496	0.38 527	0.85 535	0.54 380	0.41 318	0.50 316	0.34 249	0.49 495	0.57 402	0.25 239	0.16 398	0.10 138	0.19 495	0.13 306	0.18 485	0.17 490

1test111	0.36 379	0.23 475	0.33 238	0.41 466	0.22 279	0.55 496	0.38 527	0.85 535	0.54 380	0.41 318	0.50 316	0.34 249	0.49 495	0.55 376	0.45 547	0.16 398	0.10 138	0.19 495	0.13 306	0.18 485	0.17 490

cc1	0.37 396	0.23 475	0.33 238	0.41 466	0.22 279	0.55 496	0.38 527	0.67 411	1.06 690	0.41 318	0.50 316	0.34 249	0.49 495	0.57 402	0.25 239	0.16 398	0.10 138	0.19 495	0.13 306	0.16 407	0.15 411

Selective-IGEV	0.24 171	0.18 261	0.35 282	0.35 232	0.19 153	0.27 153	0.25 213	0.55 305	0.23 74	0.27 178	0.25 124	0.34 249	0.19 81	0.58 425	0.22 136	0.12 87	0.10 138	0.14 217	0.11 192	0.12 144	0.10 91

test_xeample3	0.29 271	0.21 412	0.41 381	0.35 232	0.26 464	0.35 321	0.32 403	0.56 309	0.36 237	0.43 331	0.32 210	0.34 249	0.28 269	0.54 367	0.23 183	0.14 248	0.11 302	0.16 334	0.12 244	0.14 271	0.13 320

low	0.24 171	0.15 96	0.34 263	0.34 178	0.20 203	0.20 40	0.32 403	0.44 223	0.28 137	0.22 83	0.26 144	0.35 268	0.25 209	0.46 289	0.24 205	0.14 248	0.09 35	0.14 217	0.11 192	0.12 144	0.11 196

TT111	0.20 50	0.14 36	0.28 127	0.31 69	0.19 153	0.24 92	0.19 38	0.36 117	0.23 74	0.22 83	0.17 23	0.35 268	0.19 81	0.29 46	0.22 136	0.12 87	0.11 302	0.13 143	0.10 113	0.09 1	0.10 91

FlowAnything_test	0.29 271	0.19 312	0.39 356	0.47 615	0.26 464	0.46 447	0.25 213	0.43 215	0.31 179	0.29 209	0.26 144	0.35 268	0.26 233	0.40 209	0.37 470	0.21 581	0.15 537	0.22 590	0.26 692	0.16 407	0.16 463

DVStereo	0.30 290	0.15 96	0.34 263	0.33 137	0.20 203	0.53 482	0.25 213	0.56 309	0.43 312	0.56 398	0.50 316	0.35 268	0.29 289	0.49 321	0.28 319	0.13 169	0.11 302	0.12 82	0.11 192	0.11 52	0.10 91

castereo++	0.26 219	0.16 153	0.26 79	0.33 137	0.19 153	0.75 623	0.20 64	0.37 129	0.47 342	0.23 102	0.23 89	0.35 268	0.28 269	0.39 197	0.19 33	0.14 248	0.09 35	0.14 217	0.09 24	0.11 52	0.10 91

GIP-stereo	0.24 171	0.18 261	0.30 161	0.37 299	0.24 380	0.26 130	0.20 64	0.46 240	0.36 237	0.24 123	0.39 264	0.35 268	0.20 105	0.31 84	0.21 100	0.15 337	0.10 138	0.13 143	0.10 113	0.12 144	0.11 196

ours_stereo	0.26 219	0.21 412	0.33 238	0.38 343	0.23 336	0.30 222	0.33 418	0.42 196	0.38 268	0.26 157	0.34 227	0.35 268	0.23 182	0.47 302	0.27 295	0.13 169	0.11 302	0.16 334	0.12 244	0.14 271	0.10 91

IGEVStereo-DCA	0.29 271	0.22 453	0.38 333	0.35 232	0.27 501	0.37 352	0.35 464	0.62 360	0.34 214	0.38 286	0.30 191	0.35 268	0.27 250	0.51 340	0.22 136	0.15 337	0.12 382	0.16 334	0.12 244	0.13 211	0.15 411

rrr	0.29 271	0.22 453	0.41 381	0.35 232	0.27 501	0.37 352	0.32 403	0.52 285	0.42 306	0.38 286	0.30 191	0.35 268	0.27 250	0.51 340	0.22 136	0.15 337	0.12 382	0.16 334	0.13 306	0.13 211	0.14 375

tt1	0.36 379	0.24 517	0.32 214	0.41 466	0.22 279	0.54 489	0.38 527	0.68 421	1.04 680	0.41 318	0.46 298	0.35 268	0.45 472	0.57 402	0.25 239	0.16 398	0.10 138	0.19 495	0.13 306	0.16 407	0.16 463

sAnonymous2	0.40 443	0.39 677	0.85 688	0.48 623	0.37 667	0.40 388	0.46 617	0.57 318	0.52 372	0.38 286	0.46 298	0.35 268	0.42 450	0.43 251	0.30 358	0.19 531	0.14 503	0.18 446	0.17 499	0.57 778	0.44 752

CroCo_RVC	0.40 443	0.39 677	0.85 688	0.48 623	0.37 667	0.40 388	0.46 617	0.57 318	0.52 372	0.38 286	0.46 298	0.35 268	0.42 450	0.43 251	0.30 358	0.19 531	0.14 503	0.18 446	0.17 499	0.57 778	0.44 752

100	0.22 118	0.14 36	0.30 161	0.32 101	0.22 279	0.21 50	0.22 127	0.33 84	0.27 119	0.22 83	0.22 72	0.36 280	0.18 56	0.48 314	0.21 100	0.11 46	0.10 138	0.13 143	0.10 113	0.10 9	0.10 91

HLf8	0.33 328	0.17 214	0.39 356	0.30 34	0.22 279	0.43 420	0.27 270	0.71 458	0.67 443	0.44 337	0.60 376	0.36 280	0.30 308	0.58 425	0.35 432	0.18 496	0.11 302	0.14 217	0.12 244	0.17 452	0.18 513

TestStereo_HLe17	0.34 340	0.17 214	0.46 459	0.32 101	0.21 244	0.42 415	0.31 368	0.70 447	0.66 438	0.46 350	0.68 414	0.36 280	0.30 308	0.61 459	0.36 451	0.16 398	0.10 138	0.14 217	0.13 306	0.15 347	0.15 411

MIF-Stereo (partial)	0.31 300	0.18 261	0.37 319	0.41 466	0.31 605	0.28 179	0.23 170	0.47 245	0.42 306	0.31 223	0.63 388	0.36 280	0.35 371	0.57 402	0.31 367	0.17 458	0.13 461	0.19 495	0.17 499	0.18 485	0.14 375

EAI-Stereo	0.34 340	0.19 312	0.44 429	0.39 379	0.21 244	0.31 247	0.30 336	1.15 676	0.30 166	0.49 363	0.75 442	0.36 280	0.28 269	0.62 470	0.27 295	0.14 248	0.11 302	0.14 217	0.13 306	0.13 211	0.12 266

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.25 198	0.14 36	0.30 161	0.34 178	0.21 244	0.44 429	0.25 213	0.44 223	0.35 227	0.27 178	0.35 237	0.37 285	0.35 371	0.28 27	0.26 272	0.12 87	0.09 35	0.13 143	0.11 192	0.11 52	0.09 6

SCV_C0	0.26 219	0.18 261	0.34 263	0.35 232	0.24 380	0.23 76	0.28 301	0.51 275	0.36 237	0.31 223	0.36 248	0.37 285	0.20 105	0.57 402	0.22 136	0.13 169	0.10 138	0.13 143	0.11 192	0.16 407	0.12 266

SCV	0.26 219	0.19 312	0.33 238	0.35 232	0.21 244	0.27 153	0.34 437	0.56 309	0.28 137	0.24 123	0.28 170	0.37 285	0.23 182	0.49 321	0.22 136	0.18 496	0.10 138	0.14 217	0.11 192	0.15 347	0.11 196

AIO-test2	0.39 430	0.21 412	0.41 381	0.47 615	0.25 416	0.45 441	0.35 464	0.77 502	1.27 743	0.36 266	0.87 526	0.37 285	0.30 308	0.47 302	0.27 295	0.15 337	0.13 461	0.21 574	0.23 651	0.15 347	0.13 320

castereo	0.28 254	0.16 153	0.32 214	0.35 232	0.21 244	0.40 388	0.42 590	0.50 271	0.66 438	0.26 157	0.41 274	0.37 285	0.36 400	0.33 123	0.24 205	0.13 169	0.09 35	0.13 143	0.10 113	0.11 52	0.10 91

RSM++	0.25 198	0.18 261	0.34 263	0.36 269	0.20 203	0.28 179	0.30 336	0.51 275	0.32 194	0.25 141	0.22 72	0.37 285	0.21 131	0.50 330	0.24 205	0.12 87	0.10 138	0.14 217	0.12 244	0.14 271	0.10 91

iRaftStereo_RVC	0.32 308	0.19 312	0.37 319	0.39 379	0.22 279	0.31 247	0.29 313	0.68 421	0.51 369	0.49 363	0.66 404	0.37 285	0.23 182	0.45 269	0.33 395	0.14 248	0.10 138	0.18 446	0.17 499	0.15 347	0.12 266

TANstereo	0.30 290	0.15 96	0.31 189	0.30 34	0.17 80	0.55 496	0.23 170	0.44 223	0.55 388	0.59 408	0.68 414	0.37 285	0.26 233	0.35 152	0.27 295	0.15 337	0.16 573	0.12 82	0.10 113	0.13 211	0.14 375

GMStereo	0.39 430	0.37 659	0.54 556	0.40 427	0.26 464	0.42 415	0.36 487	0.59 334	1.04 680	0.55 395	0.51 326	0.37 285	0.35 371	0.54 367	0.41 502	0.19 531	0.13 461	0.16 334	0.17 499	0.24 629	0.18 513
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
GeoMambaStereo_RVC	0.27 243	0.17 214	0.32 214	0.30 34	0.27 501	0.37 352	0.25 213	0.34 96	0.24 85	0.37 273	0.40 270	0.38 294	0.28 269	0.34 136	0.28 319	0.20 561	0.16 573	0.16 334	0.13 306	0.16 407	0.21 594

Anonymus	0.24 171	0.14 36	0.29 141	0.37 299	0.23 336	0.30 222	0.22 127	0.39 156	0.32 194	0.23 102	0.20 39	0.38 294	0.26 233	0.45 269	0.24 205	0.13 169	0.10 138	0.14 217	0.13 306	0.12 144	0.13 320

PhaseNet	0.25 198	0.16 153	0.31 189	0.35 232	0.22 279	0.33 288	0.22 127	0.45 232	0.33 202	0.21 58	0.28 170	0.38 294	0.23 182	0.42 236	0.28 319	0.13 169	0.10 138	0.15 286	0.15 398	0.13 211	0.12 266

WQFJA1	0.32 308	0.19 312	0.34 263	0.39 379	0.26 464	0.62 553	0.30 336	0.56 309	0.47 342	0.37 273	0.39 264	0.38 294	0.33 351	0.50 330	0.42 510	0.14 248	0.18 620	0.16 334	0.14 360	0.14 271	0.13 320

NLMM	0.32 308	0.19 312	0.34 263	0.39 379	0.26 464	0.62 553	0.30 336	0.56 309	0.47 342	0.37 273	0.39 264	0.38 294	0.33 351	0.49 321	0.42 510	0.14 248	0.18 620	0.16 334	0.14 360	0.14 271	0.13 320

Zero-FE251	0.23 142	0.16 153	0.30 161	0.33 137	0.20 203	0.44 429	0.19 38	0.37 129	0.25 105	0.27 178	0.29 185	0.38 294	0.24 195	0.32 100	0.22 136	0.14 248	0.10 138	0.13 143	0.10 113	0.11 52	0.10 91

xyz-stereo-finetune	0.33 328	0.18 261	0.36 300	0.33 137	0.18 118	0.57 517	0.31 368	0.58 327	0.69 457	0.45 342	0.54 350	0.38 294	0.33 351	0.56 390	0.36 451	0.12 87	0.12 382	0.16 334	0.13 306	0.13 211	0.12 266

MM-Stereo_test1	0.33 328	0.19 312	0.36 300	0.41 466	0.23 336	0.36 338	0.45 613	0.58 327	0.54 380	0.60 413	0.50 316	0.38 294	0.37 411	0.60 449	0.26 272	0.15 337	0.13 461	0.17 390	0.14 360	0.15 347	0.12 266

tt45	0.27 243	0.17 214	0.34 263	0.35 232	0.23 336	0.38 368	0.28 301	0.46 240	0.28 137	0.40 309	0.27 155	0.38 294	0.25 209	0.57 402	0.26 272	0.13 169	0.11 302	0.16 334	0.13 306	0.12 144	0.14 375

sCroCo_RVC	0.35 360	0.28 594	0.69 639	0.51 671	0.39 684	0.41 408	0.31 368	0.49 259	0.45 329	0.31 223	0.48 308	0.38 294	0.32 331	0.46 289	0.32 380	0.21 581	0.22 673	0.19 495	0.19 564	0.21 572	0.20 574

S	0.40 443	0.20 365	0.35 282	0.39 379	0.24 380	0.71 606	0.42 590	0.62 360	0.61 406	0.60 413	0.97 583	0.39 304	0.46 479	0.42 236	0.32 380	0.30 701	0.17 595	0.31 707	0.31 724	0.18 485	0.13 320

quiztm	0.29 271	0.19 312	0.35 282	0.40 427	0.23 336	0.27 153	0.33 418	0.63 370	0.39 283	0.45 342	0.60 376	0.39 304	0.18 56	0.40 209	0.26 272	0.14 248	0.10 138	0.14 217	0.11 192	0.14 271	0.10 91

DA	0.29 271	0.17 214	0.31 189	0.40 427	0.20 203	0.74 617	0.33 418	0.47 245	0.44 320	0.34 249	0.39 264	0.39 304	0.32 331	0.32 100	0.24 205	0.15 337	0.11 302	0.16 334	0.11 192	0.15 347	0.10 91

GGEV	0.29 271	0.17 214	0.31 189	0.40 427	0.20 203	0.74 617	0.33 418	0.47 245	0.44 320	0.34 249	0.39 264	0.39 304	0.32 331	0.32 100	0.24 205	0.15 337	0.11 302	0.16 334	0.11 192	0.15 347	0.10 91

999	0.27 243	0.16 153	0.35 282	0.36 269	0.24 380	0.31 247	0.27 270	0.49 259	0.38 268	0.26 157	0.30 191	0.39 304	0.23 182	0.63 484	0.25 239	0.13 169	0.10 138	0.14 217	0.12 244	0.12 144	0.14 375

fffy	0.28 254	0.21 412	0.34 263	0.37 299	0.23 336	0.33 288	0.29 313	0.51 275	0.41 295	0.32 238	0.37 255	0.39 304	0.27 250	0.50 330	0.27 295	0.12 87	0.11 302	0.16 334	0.13 306	0.14 271	0.11 196

WCG-NET	0.28 254	0.15 96	0.33 238	0.33 137	0.19 153	0.33 288	0.27 270	0.39 156	0.80 535	0.46 350	0.49 312	0.39 304	0.25 209	0.40 209	0.25 239	0.12 87	0.09 35	0.13 143	0.11 192	0.12 144	0.10 91

rvit_stereo_0081	0.32 308	0.24 517	0.47 473	0.43 539	0.26 464	0.30 222	0.37 505	0.42 196	0.55 388	0.36 266	0.40 270	0.39 304	0.35 371	0.43 251	0.33 395	0.22 612	0.16 573	0.19 495	0.16 438	0.19 524	0.13 320

rvit_stereo_0082	0.32 308	0.24 517	0.47 473	0.43 539	0.26 464	0.30 222	0.37 505	0.42 196	0.55 388	0.36 266	0.40 270	0.39 304	0.35 371	0.43 251	0.33 395	0.22 612	0.16 573	0.19 495	0.16 438	0.19 524	0.13 320

RSM	0.25 198	0.18 261	0.33 238	0.36 269	0.20 203	0.27 153	0.34 437	0.51 275	0.27 119	0.26 157	0.23 89	0.39 304	0.21 131	0.56 390	0.22 136	0.12 87	0.10 138	0.14 217	0.11 192	0.14 271	0.10 91

CASnet	0.30 290	0.20 365	0.33 238	0.41 466	0.16 64	0.26 130	0.24 196	0.52 285	0.53 376	0.52 382	0.54 350	0.39 304	0.24 195	0.40 209	0.26 272	0.14 248	0.10 138	0.22 590	0.18 530	0.18 485	0.11 196
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAP-Stereo	0.28 254	0.19 312	0.40 370	0.38 343	0.19 153	0.38 368	0.23 170	0.57 318	0.41 295	0.45 342	0.49 312	0.39 304	0.27 250	0.33 123	0.23 183	0.14 248	0.12 382	0.14 217	0.11 192	0.12 144	0.11 196

raft_robust	0.41 456	0.23 475	0.36 300	0.42 515	0.21 244	0.40 388	0.33 418	0.79 512	0.98 648	0.79 552	0.87 526	0.39 304	0.33 351	0.84 634	0.29 347	0.13 169	0.12 382	0.16 334	0.17 499	0.15 347	0.12 266

PMTNet	0.32 308	0.16 153	0.24 22	0.29 17	0.18 118	0.45 441	0.22 127	0.56 309	0.63 421	0.46 350	0.54 350	0.39 304	0.34 364	0.48 314	0.24 205	0.75 803	0.10 138	0.12 82	0.08 2	0.12 144	0.11 196

G3	0.42 464	0.66 761	0.56 570	0.86 789	0.28 528	0.32 272	0.31 368	0.75 490	0.40 290	0.58 405	0.57 366	0.40 318	0.27 250	0.77 599	0.32 380	0.27 674	0.11 302	0.32 714	0.18 530	0.31 683	0.15 411

ManiGeoR	0.33 328	0.17 214	0.43 417	0.31 69	0.22 279	0.40 388	0.27 270	0.73 476	0.49 355	0.40 309	0.63 388	0.40 318	0.32 331	0.62 470	0.41 502	0.16 398	0.11 302	0.14 217	0.12 244	0.15 347	0.16 463

HLf10	0.33 328	0.17 214	0.43 417	0.31 69	0.22 279	0.40 388	0.27 270	0.73 476	0.49 355	0.40 309	0.63 388	0.40 318	0.32 331	0.62 470	0.41 502	0.16 398	0.11 302	0.14 217	0.12 244	0.15 347	0.16 463

GGDA	0.32 308	0.18 261	0.32 214	0.31 69	0.21 244	0.31 247	0.26 244	0.59 334	0.66 438	0.50 367	0.68 414	0.40 318	0.36 400	0.55 376	0.35 432	0.15 337	0.11 302	0.13 143	0.12 244	0.15 347	0.15 411

Foundation-i1c-attn	0.23 142	0.13 8	0.23 9	0.29 17	0.15 37	0.35 321	0.27 270	0.45 232	0.28 137	0.28 193	0.34 227	0.40 318	0.30 308	0.33 123	0.24 205	0.13 169	0.10 138	0.12 82	0.09 24	0.10 9	0.09 6

Foundation-i1b	0.24 171	0.13 8	0.23 9	0.29 17	0.15 37	0.40 388	0.26 244	0.48 253	0.25 105	0.31 223	0.33 214	0.40 318	0.30 308	0.35 152	0.24 205	0.13 169	0.10 138	0.12 82	0.11 192	0.11 52	0.09 6

Foundation-i1a	0.24 171	0.13 8	0.23 9	0.28 11	0.15 37	0.40 388	0.29 313	0.49 259	0.25 105	0.33 245	0.35 237	0.40 318	0.30 308	0.34 136	0.23 183	0.12 87	0.09 35	0.11 8	0.09 24	0.11 52	0.10 91

rvit_stereo_0081_aga	0.31 300	0.28 594	0.44 429	0.42 515	0.29 560	0.34 309	0.31 368	0.44 223	0.40 290	0.39 299	0.44 289	0.40 318	0.32 331	0.42 236	0.29 347	0.23 630	0.17 595	0.19 495	0.16 438	0.20 545	0.15 411

rvit_stereo_0080	0.31 300	0.25 543	0.40 370	0.39 379	0.28 528	0.27 153	0.46 617	0.49 259	0.44 320	0.35 261	0.42 279	0.40 318	0.28 269	0.41 222	0.33 395	0.22 612	0.17 595	0.17 390	0.16 438	0.22 597	0.15 411

MGS-Stereo	0.28 254	0.19 312	0.40 370	0.36 269	0.23 336	0.37 352	0.30 336	0.39 156	0.44 320	0.31 223	0.51 326	0.40 318	0.24 195	0.43 251	0.26 272	0.15 337	0.12 382	0.15 286	0.13 306	0.14 271	0.13 320

whm_eth	0.31 300	0.25 543	0.40 370	0.39 379	0.28 528	0.27 153	0.46 617	0.49 259	0.44 320	0.35 261	0.42 279	0.40 318	0.28 269	0.41 222	0.33 395	0.22 612	0.17 595	0.17 390	0.16 438	0.22 597	0.15 411

DCANet-4	0.36 379	0.20 365	0.48 494	0.34 178	0.19 153	0.29 197	0.30 336	0.66 401	0.92 619	0.69 488	0.78 464	0.40 318	0.47 485	0.45 269	0.34 412	0.14 248	0.10 138	0.14 217	0.11 192	0.11 52	0.13 320

MIPNet	0.37 396	0.21 412	0.59 582	0.39 379	0.25 416	0.50 463	0.28 301	0.77 502	0.70 460	0.65 455	0.60 376	0.40 318	0.49 495	0.44 264	0.37 470	0.14 248	0.11 302	0.16 334	0.13 306	0.14 271	0.13 320

StereoNetSlim22	0.29 271	0.17 214	0.36 300	0.41 466	0.27 501	0.37 352	0.23 170	0.53 297	0.26 113	0.43 331	0.33 214	0.41 331	0.22 160	0.55 376	0.28 319	0.16 398	0.11 302	0.18 446	0.15 398	0.15 347	0.13 320

GOStereo-base	0.45 494	0.69 766	0.61 591	0.82 785	0.30 580	0.33 288	0.31 368	0.73 476	0.54 380	0.69 488	0.66 404	0.41 331	0.38 418	0.84 634	0.34 412	0.34 733	0.12 382	0.29 696	0.17 499	0.32 690	0.17 490

Last	0.22 118	0.14 36	0.30 161	0.32 101	0.20 203	0.25 114	0.22 127	0.34 96	0.27 119	0.21 58	0.21 54	0.41 331	0.17 35	0.45 269	0.22 136	0.12 87	0.10 138	0.13 143	0.10 113	0.10 9	0.10 91

TestStereo_HL2	0.33 328	0.18 261	0.33 238	0.31 69	0.22 279	0.32 272	0.25 213	0.58 327	0.61 406	0.54 391	0.68 414	0.41 331	0.36 400	0.57 402	0.36 451	0.16 398	0.11 302	0.13 143	0.11 192	0.15 347	0.16 463

water-stereo	0.28 254	0.14 36	0.29 141	0.35 232	0.19 153	0.36 338	0.23 170	0.62 360	0.38 268	0.39 299	0.62 386	0.41 331	0.35 371	0.28 27	0.27 295	0.14 248	0.13 461	0.13 143	0.12 244	0.12 144	0.10 91

MM-Stereo_test3	0.34 340	0.19 312	0.31 189	0.41 466	0.25 416	0.35 321	0.44 610	0.72 465	0.92 619	0.46 350	0.52 341	0.41 331	0.29 289	0.44 264	0.28 319	0.16 398	0.15 537	0.17 390	0.13 306	0.14 271	0.13 320

HART	0.29 271	0.16 153	0.32 214	0.40 427	0.21 244	0.32 272	0.26 244	0.62 360	0.31 179	0.33 245	0.65 397	0.41 331	0.22 160	0.55 376	0.25 239	0.12 87	0.10 138	0.15 286	0.11 192	0.15 347	0.11 196

rvit_stereo_ft	0.33 328	0.25 543	0.47 473	0.52 688	0.32 623	0.33 288	0.47 625	0.49 259	0.50 362	0.34 249	0.41 274	0.41 331	0.32 331	0.48 314	0.34 412	0.22 612	0.14 503	0.19 495	0.18 530	0.19 524	0.14 375

MaDis-Stereo	0.26 219	0.18 261	0.36 300	0.36 269	0.26 464	0.27 153	0.27 270	0.43 215	0.35 227	0.27 178	0.26 144	0.41 331	0.28 269	0.40 209	0.28 319	0.16 398	0.14 503	0.16 334	0.13 306	0.14 271	0.12 266

LoS	0.29 271	0.15 96	0.30 161	0.29 17	0.18 118	0.33 288	0.29 313	0.51 275	0.72 473	0.34 249	0.52 341	0.41 331	0.28 269	0.47 302	0.28 319	0.15 337	0.11 302	0.13 143	0.09 24	0.11 52	0.11 196
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
EGLCR-Stereo	0.25 198	0.16 153	0.33 238	0.34 178	0.20 203	0.35 321	0.20 64	0.52 285	0.36 237	0.28 193	0.27 155	0.41 331	0.18 56	0.45 269	0.26 272	0.14 248	0.10 138	0.16 334	0.14 360	0.13 211	0.11 196

MC-Stereo	0.28 254	0.17 214	0.32 214	0.38 343	0.20 203	0.26 130	0.26 244	0.49 259	0.37 256	0.37 273	0.61 381	0.41 331	0.31 325	0.55 376	0.25 239	0.13 169	0.09 35	0.14 217	0.12 244	0.12 144	0.11 196

RAFT+CT+SA	0.39 430	0.23 475	0.36 300	0.51 671	0.27 501	0.29 197	0.46 617	0.75 490	0.80 535	0.51 372	0.89 538	0.41 331	0.40 438	0.78 605	0.32 380	0.14 248	0.11 302	0.18 446	0.18 530	0.15 347	0.14 375

GLC_STEREO	0.29 271	0.19 312	0.27 103	0.44 560	0.19 153	0.31 247	0.26 244	0.47 245	0.43 312	0.37 273	0.47 305	0.41 331	0.23 182	0.50 330	0.34 412	0.14 248	0.18 620	0.19 495	0.16 438	0.16 407	0.13 320

VMStereo-Base	0.28 254	0.16 153	0.27 103	0.30 34	0.17 80	0.30 222	0.27 270	0.50 271	0.65 434	0.32 238	0.47 305	0.42 345	0.24 195	0.41 222	0.27 295	0.15 337	0.11 302	0.12 82	0.10 113	0.13 211	0.14 375

tg	0.33 328	0.18 261	0.37 319	0.39 379	0.22 279	0.38 368	0.26 244	0.70 447	0.56 396	0.47 357	0.65 397	0.42 345	0.24 195	0.55 376	0.33 395	0.14 248	0.10 138	0.18 446	0.17 499	0.14 271	0.11 196

rvit_stereo_0083	0.34 340	0.24 517	0.50 521	0.44 560	0.27 501	0.34 309	0.35 464	0.45 232	0.62 410	0.37 273	0.47 305	0.42 345	0.35 371	0.40 209	0.36 451	0.22 612	0.20 655	0.20 530	0.17 499	0.20 545	0.14 375

4D-IteraStereo	0.33 328	0.18 261	0.40 370	0.40 427	0.24 380	0.32 272	0.27 270	0.58 327	0.72 473	0.65 455	0.54 350	0.42 345	0.23 182	0.45 269	0.28 319	0.14 248	0.09 35	0.19 495	0.16 438	0.16 407	0.11 196

fff	0.37 396	0.16 153	0.41 381	0.34 178	0.19 153	0.29 197	0.30 336	0.69 431	1.06 690	0.69 488	0.78 464	0.42 345	0.63 591	0.46 289	0.34 412	0.14 248	0.10 138	0.14 217	0.11 192	0.11 52	0.13 320

dd	0.43 475	0.38 669	0.55 564	0.44 560	0.25 416	0.47 453	0.38 527	0.70 447	1.05 684	0.59 408	0.65 397	0.42 345	0.39 432	0.66 515	0.50 575	0.24 643	0.15 537	0.21 574	0.15 398	0.22 597	0.18 513

CroCo-Stereo	0.26 219	0.22 453	0.36 300	0.48 623	0.22 279	0.20 40	0.29 313	0.51 275	0.44 320	0.28 193	0.23 89	0.42 345	0.26 233	0.29 46	0.26 272	0.15 337	0.13 461	0.13 143	0.11 192	0.16 407	0.12 266
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
csc	0.37 396	0.16 153	0.41 381	0.34 178	0.19 153	0.29 197	0.30 336	0.69 431	1.06 690	0.69 488	0.78 464	0.42 345	0.63 591	0.46 289	0.34 412	0.14 248	0.10 138	0.14 217	0.11 192	0.11 52	0.13 320

cscssc	0.37 396	0.16 153	0.41 381	0.34 178	0.19 153	0.29 197	0.30 336	0.69 431	1.06 690	0.69 488	0.78 464	0.42 345	0.63 591	0.46 289	0.34 412	0.14 248	0.10 138	0.14 217	0.11 192	0.11 52	0.13 320

SME	0.40 443	0.20 365	0.35 282	0.36 269	0.19 153	0.79 640	0.31 368	0.79 512	0.73 480	0.56 398	0.77 452	0.43 354	0.51 510	0.57 402	0.36 451	0.16 398	0.17 595	0.19 495	0.19 564	0.18 485	0.16 463

HLF11	0.34 340	0.17 214	0.42 402	0.30 34	0.23 336	0.36 338	0.22 127	0.69 431	0.48 351	0.49 363	0.66 404	0.43 354	0.37 411	0.70 550	0.45 547	0.15 337	0.12 382	0.13 143	0.11 192	0.15 347	0.17 490

DLNR-FE	20.05 855	36.38 864	38.08 860	170.06 883	60.08 872	0.23 76	0.20 64	14.13 856	0.36 237	0.44 337	0.66 404	0.43 354	0.21 131	0.63 484	0.28 319	5.38 851	0.10 138	0.15 286	0.11 192	73.09 886	0.11 196

xyz-stereo-finetune2	0.36 379	0.19 312	0.38 333	0.32 101	0.19 153	0.82 660	0.29 313	0.52 285	0.32 194	0.51 372	0.78 464	0.43 354	0.45 472	0.69 543	0.44 538	0.13 169	0.12 382	0.17 390	0.13 306	0.12 144	0.13 320

GCAP-BAT	0.28 254	0.15 96	0.42 402	0.33 137	0.21 244	0.25 114	0.25 213	0.45 232	0.54 380	0.34 249	0.42 279	0.43 354	0.27 250	0.48 314	0.24 205	0.14 248	0.11 302	0.14 217	0.12 244	0.11 52	0.12 266

DLNR_Zeroshot_test	20.09 856	36.28 863	38.04 859	169.85 882	61.80 873	0.23 76	0.20 64	13.88 855	0.37 256	0.44 337	0.66 404	0.43 354	0.21 131	0.62 470	0.28 319	5.46 852	0.10 138	0.15 286	0.11 192	72.60 885	0.11 196

GCAPDPT-zeroshot	0.28 254	0.15 96	0.42 402	0.33 137	0.21 244	0.25 114	0.25 213	0.45 232	0.54 380	0.34 249	0.42 279	0.43 354	0.27 250	0.48 314	0.24 205	0.14 248	0.11 302	0.14 217	0.12 244	0.11 52	0.12 266

ADStereo(finetuned)	0.37 396	0.16 153	0.49 507	0.34 178	0.19 153	0.30 222	0.30 336	0.68 421	0.91 614	0.70 495	0.77 452	0.43 354	0.69 631	0.45 269	0.33 395	0.14 248	0.10 138	0.14 217	0.11 192	0.13 211	0.12 266

test_4	0.36 379	0.18 261	0.31 189	0.44 560	0.25 416	0.20 40	0.34 437	0.56 309	0.41 295	0.59 408	1.45 732	0.43 354	0.25 209	0.63 484	0.28 319	0.12 87	0.10 138	0.17 390	0.19 564	0.15 347	0.11 196

s12784h	0.36 379	0.15 96	0.24 22	0.34 178	0.15 37	0.77 630	0.29 313	0.80 516	0.83 553	0.56 398	0.57 366	0.43 354	0.40 438	0.57 402	0.33 395	0.12 87	0.10 138	0.14 217	0.09 24	0.14 271	0.09 6

DCANet	0.36 379	0.16 153	0.41 381	0.34 178	0.19 153	0.30 222	0.30 336	0.68 421	0.91 614	0.70 495	0.77 452	0.43 354	0.57 549	0.45 269	0.34 412	0.14 248	0.10 138	0.14 217	0.11 192	0.13 211	0.12 266

DDDD	0.21 95	0.15 96	0.28 127	0.31 69	0.20 203	0.25 114	0.22 127	0.39 156	0.24 85	0.22 83	0.18 28	0.44 365	0.21 131	0.28 27	0.23 183	0.12 87	0.10 138	0.13 143	0.10 113	0.10 9	0.10 91

S0	0.37 396	0.18 261	0.33 238	0.40 427	0.21 244	0.79 640	0.56 684	0.63 370	0.45 329	0.53 385	0.61 381	0.44 365	0.36 400	0.45 269	0.31 367	0.22 612	0.21 665	0.26 663	0.22 632	0.16 407	0.12 266

Foundation-i1	0.26 219	0.14 36	0.25 49	0.33 137	0.21 244	0.39 382	0.26 244	0.60 347	0.38 268	0.35 261	0.38 259	0.44 365	0.29 289	0.32 100	0.26 272	0.13 169	0.10 138	0.12 82	0.11 192	0.11 52	0.10 91

IPLGR	0.39 430	0.21 412	0.63 607	0.39 379	0.22 279	0.49 461	0.29 313	0.76 498	0.74 490	0.78 547	0.77 452	0.44 365	0.42 450	0.47 302	0.38 480	0.13 169	0.12 382	0.16 334	0.14 360	0.15 347	0.13 320

AIO-test1	0.38 413	0.18 261	0.38 333	0.50 652	0.24 380	0.46 447	0.30 336	0.70 447	1.19 722	0.40 309	0.71 425	0.45 369	0.29 289	0.53 359	0.27 295	0.15 337	0.13 461	0.19 495	0.21 614	0.13 211	0.17 490

IPLGR_C	0.40 443	0.21 412	0.64 612	0.45 585	0.33 635	0.52 474	0.34 437	0.66 401	0.62 410	0.82 577	0.92 550	0.45 369	0.32 331	0.52 347	0.46 558	0.17 458	0.12 382	0.15 286	0.14 360	0.13 211	0.14 375

ACRE	0.40 443	0.21 412	0.65 618	0.45 585	0.33 635	0.51 468	0.33 418	0.66 401	0.63 421	0.80 555	0.92 550	0.45 369	0.32 331	0.52 347	0.45 547	0.16 398	0.12 382	0.15 286	0.14 360	0.13 211	0.14 375

RAFT-345	0.40 443	0.18 261	0.40 370	0.38 343	0.22 279	0.33 288	0.26 244	0.61 355	0.51 369	0.74 526	1.79 756	0.45 369	0.33 351	0.66 515	0.36 451	0.14 248	0.11 302	0.18 446	0.14 360	0.13 211	0.13 320

rafts_anoy	0.37 396	0.21 412	0.36 300	0.41 466	0.26 464	0.30 222	0.33 418	0.67 411	0.90 606	0.58 405	0.66 404	0.45 369	0.33 351	0.47 302	0.39 488	0.16 398	0.11 302	0.21 574	0.23 651	0.17 452	0.14 375

Anonymous3	0.46 506	0.34 640	0.86 693	0.50 652	0.37 667	0.81 652	0.50 645	0.72 465	0.65 434	0.51 372	0.65 397	0.45 369	0.45 472	0.64 499	0.38 480	0.24 643	0.24 695	0.22 590	0.21 614	0.23 614	0.23 625

raftrobust	0.34 340	0.19 312	0.36 300	0.41 466	0.27 501	0.30 222	0.25 213	0.71 458	0.63 421	0.58 405	0.55 360	0.45 369	0.46 479	0.51 340	0.29 347	0.16 398	0.12 382	0.14 217	0.12 244	0.12 144	0.13 320

TestStereo-Hl	0.34 340	0.20 365	0.32 214	0.32 101	0.22 279	0.32 272	0.27 270	0.64 385	0.59 402	0.50 367	0.67 411	0.46 376	0.45 472	0.60 449	0.34 412	0.14 248	0.11 302	0.13 143	0.13 306	0.15 347	0.15 411

CroCo-Stereo Lap2	0.28 254	0.24 517	0.39 356	0.50 652	0.29 560	0.20 40	0.31 368	0.49 259	0.38 268	0.24 123	0.27 155	0.46 376	0.31 325	0.39 197	0.30 358	0.14 248	0.15 537	0.16 334	0.13 306	0.16 407	0.15 411

CIPLG	0.41 456	0.21 412	0.63 607	0.45 585	0.33 635	0.52 474	0.33 418	0.65 389	0.60 405	0.82 577	0.96 569	0.46 376	0.32 331	0.55 376	0.44 538	0.16 398	0.12 382	0.15 286	0.14 360	0.13 211	0.14 375

GIO	0.30 290	0.15 96	0.36 300	0.35 232	0.20 203	0.24 92	0.41 578	0.46 240	0.58 400	0.43 331	0.61 381	0.47 379	0.21 131	0.46 289	0.26 272	0.13 169	0.10 138	0.14 217	0.13 306	0.12 144	0.13 320

EE1	0.28 254	0.15 96	0.35 282	0.36 269	0.24 380	0.18 30	0.26 244	0.59 334	0.38 268	0.34 249	0.35 237	0.47 379	0.35 371	0.54 367	0.22 136	0.16 398	0.10 138	0.14 217	0.11 192	0.14 271	0.12 266

FACV-RUCA	0.43 475	0.28 594	0.47 473	0.45 585	0.33 635	0.58 523	0.34 437	0.82 523	0.73 480	0.57 403	0.84 503	0.47 379	0.50 505	0.54 367	0.39 488	0.22 612	0.15 537	0.35 725	0.16 438	0.28 663	0.21 594

RCA-Stereo	0.35 360	0.17 214	0.34 263	0.38 343	0.22 279	0.31 247	0.34 437	0.68 421	1.24 731	0.45 342	0.65 397	0.47 379	0.43 456	0.38 188	0.27 295	0.13 169	0.10 138	0.14 217	0.11 192	0.11 52	0.11 196

AnonymousM	0.41 456	0.81 782	0.29 141	0.34 178	0.22 279	0.28 179	0.38 527	0.53 297	0.41 295	0.70 495	0.49 312	0.47 379	0.27 250	0.41 222	0.31 367	0.15 337	0.12 382	1.51 815	0.26 692	0.12 144	0.10 91

TestStereo	0.38 413	0.31 621	0.40 370	0.45 585	0.20 203	0.40 388	0.37 505	0.66 401	0.65 434	0.53 385	0.78 464	0.47 379	0.40 438	0.55 376	0.37 470	0.18 496	0.13 461	0.20 530	0.15 398	0.22 597	0.13 320

GES	0.44 483	0.23 475	0.57 576	0.40 427	0.30 580	0.59 535	0.36 487	0.96 588	0.68 450	0.74 526	0.83 497	0.47 379	0.48 490	0.67 526	0.43 520	0.22 612	0.16 573	0.17 390	0.16 438	0.18 485	0.23 625

Weightmod_eth	0.31 300	0.19 312	0.31 189	0.35 232	0.18 118	0.45 441	0.35 464	0.62 360	0.39 283	0.44 337	0.39 264	0.48 386	0.41 447	0.45 269	0.23 183	0.17 458	0.16 573	0.15 286	0.14 360	0.15 347	0.09 6

Weightmod	0.32 308	0.18 261	0.30 161	0.34 178	0.19 153	0.54 489	0.34 437	0.56 309	0.50 362	0.41 318	0.52 341	0.48 386	0.33 351	0.46 289	0.29 347	0.15 337	0.23 683	0.16 334	0.15 398	0.14 271	0.11 196

DFGA-Net	0.45 494	0.29 606	0.80 684	0.42 515	0.32 623	0.53 482	0.35 464	0.78 508	0.89 603	0.66 468	0.75 442	0.48 386	0.39 432	0.74 578	0.60 620	0.15 337	0.13 461	0.19 495	0.18 530	0.20 545	0.17 490

WCG-NET（raft）	0.31 300	0.15 96	0.36 300	0.32 101	0.19 153	0.35 321	0.27 270	0.51 275	0.78 524	0.45 342	0.55 360	0.48 386	0.27 250	0.54 367	0.26 272	0.13 169	0.10 138	0.12 82	0.11 192	0.12 144	0.11 196

TestStereo1	0.43 475	0.23 475	0.41 381	0.51 671	0.24 380	0.34 309	0.40 562	0.77 502	0.90 606	0.68 480	0.96 569	0.48 386	0.46 479	0.91 668	0.32 380	0.16 398	0.13 461	0.18 446	0.15 398	0.14 271	0.13 320

SA-5K	0.43 475	0.23 475	0.41 381	0.51 671	0.24 380	0.34 309	0.40 562	0.77 502	0.90 606	0.68 480	0.96 569	0.48 386	0.46 479	0.91 668	0.32 380	0.16 398	0.13 461	0.18 446	0.15 398	0.14 271	0.13 320

SA	0.44 483	0.25 543	0.46 459	0.46 607	0.24 380	0.43 420	0.36 487	0.75 490	0.96 641	0.59 408	1.03 610	0.48 386	0.52 514	0.94 685	0.32 380	0.16 398	0.12 382	0.21 574	0.19 564	0.15 347	0.13 320

DN-CSS_ROB	0.43 475	0.26 562	0.62 597	0.40 427	0.29 560	0.44 429	0.27 270	0.77 502	0.75 495	0.72 515	1.09 637	0.48 386	0.43 456	0.69 543	0.37 470	0.15 337	0.12 382	0.21 574	0.19 564	0.18 485	0.16 463

SMOE	0.36 379	0.20 365	0.35 282	0.36 269	0.17 80	0.63 565	0.41 578	0.65 389	0.55 388	0.54 391	0.72 426	0.49 394	0.38 418	0.40 209	0.30 358	0.19 531	0.12 382	0.28 685	0.15 398	0.19 524	0.14 375

RT-Monster	0.32 308	0.17 214	0.30 161	0.34 178	0.26 464	0.38 368	0.20 64	0.56 309	0.76 504	0.61 421	0.64 394	0.49 394	0.28 269	0.41 222	0.30 358	0.14 248	0.11 302	0.12 82	0.10 113	0.11 52	0.13 320

Lsterematch	0.38 413	0.17 214	0.38 333	0.37 299	0.20 203	0.42 415	0.27 270	0.57 318	0.71 471	0.66 468	1.02 605	0.49 394	0.40 438	0.57 402	0.43 520	0.16 398	0.10 138	0.15 286	0.13 306	0.14 271	0.14 375

FSD	0.48 535	0.47 710	0.53 550	0.54 708	0.46 729	0.48 456	0.52 664	0.53 297	0.48 351	0.48 360	0.48 308	0.49 394	0.48 490	0.51 340	0.49 572	0.45 772	0.42 788	0.47 765	0.46 776	0.46 751	0.45 756

Occ-G	0.26 219	0.14 36	0.28 127	0.34 178	0.20 203	0.27 153	0.34 437	0.41 186	0.31 179	0.29 209	0.43 285	0.49 394	0.25 209	0.47 302	0.28 319	0.13 169	0.11 302	0.14 217	0.11 192	0.12 144	0.12 266

EKT-Stereo	0.35 360	0.23 475	0.39 356	0.43 539	0.29 560	0.38 368	0.31 368	0.69 431	0.64 429	0.45 342	0.63 388	0.49 394	0.27 250	0.56 390	0.33 395	0.18 496	0.14 503	0.18 446	0.15 398	0.16 407	0.16 463

DF	0.26 219	0.15 96	0.38 333	0.35 232	0.19 153	0.26 130	0.26 244	0.42 196	0.27 119	0.29 209	0.49 312	0.50 400	0.22 160	0.48 314	0.20 58	0.14 248	0.10 138	0.13 143	0.10 113	0.12 144	0.11 196

DN	0.30 290	0.17 214	0.33 238	0.37 299	0.26 464	0.35 321	0.27 270	0.54 301	0.55 388	0.32 238	0.42 279	0.50 400	0.23 182	0.39 197	0.22 136	0.21 581	0.14 503	0.16 334	0.13 306	0.17 452	0.18 513

rvit_0105_6	0.38 413	0.28 594	0.64 612	0.50 652	0.30 580	0.39 382	0.38 527	0.51 275	0.67 443	0.40 309	0.45 293	0.50 400	0.41 447	0.54 367	0.36 451	0.27 674	0.26 711	0.24 630	0.21 614	0.22 597	0.16 463

anonymousdsp2	0.35 360	0.20 365	0.43 417	0.37 299	0.24 380	0.48 456	0.31 368	0.86 539	0.65 434	0.55 395	0.50 316	0.50 400	0.34 364	0.56 390	0.31 367	0.14 248	0.10 138	0.14 217	0.10 113	0.16 407	0.14 375

DRaft	0.49 554	0.17 214	0.47 473	0.37 299	0.25 416	0.58 523	0.40 562	0.65 389	0.85 568	1.02 698	1.75 755	0.50 400	0.82 691	0.63 484	0.40 496	0.13 169	0.11 302	0.16 334	0.16 438	0.14 271	0.15 411

raft+_RVC	0.38 413	0.19 312	0.35 282	0.37 299	0.25 416	0.45 441	0.37 505	0.78 508	0.89 603	0.51 372	0.78 464	0.50 400	0.29 289	0.53 359	0.40 496	0.15 337	0.12 382	0.17 390	0.15 398	0.14 271	0.12 266

PStereo	0.50 570	0.75 773	0.42 402	0.37 299	0.28 528	0.55 496	0.46 617	0.54 301	0.88 587	0.53 385	0.33 214	0.51 406	0.51 510	0.78 605	0.67 642	0.51 787	0.25 703	0.30 706	0.27 699	0.59 782	0.49 772

DStereoRT	0.74 682	0.19 312	0.50 521	0.51 671	0.33 635	1.10 717	0.34 437	0.82 523	0.76 504	0.78 547	1.05 620	0.51 406	0.73 655	0.76 589	0.48 569	0.16 398	0.13 461	3.96 854	1.37 836	0.19 524	0.14 375

Reg-Stereo(zero)	0.30 290	0.16 153	0.28 127	0.34 178	0.18 118	0.32 272	0.20 64	0.63 370	0.68 450	0.50 367	0.52 341	0.51 406	0.30 308	0.45 269	0.25 239	0.13 169	0.10 138	0.12 82	0.10 113	0.12 144	0.11 196

model_zeroshot	0.33 328	0.18 261	0.48 494	0.39 379	0.28 528	0.45 441	0.25 213	0.63 370	0.45 329	0.61 421	0.50 316	0.51 406	0.25 209	0.45 269	0.26 272	0.16 398	0.13 461	0.15 286	0.14 360	0.13 211	0.13 320

MyStereo05	0.44 483	0.21 412	0.45 442	0.41 466	0.28 528	0.41 408	0.50 645	0.93 571	1.09 703	0.76 537	0.61 381	0.51 406	0.57 549	0.73 570	0.42 510	0.14 248	0.13 461	0.18 446	0.17 499	0.17 452	0.15 411

RALCasStereoNet	0.36 379	0.21 412	0.37 319	0.42 515	0.26 464	0.35 321	0.38 527	0.63 370	0.64 429	0.50 367	0.72 426	0.51 406	0.29 289	0.59 443	0.36 451	0.16 398	0.14 503	0.15 286	0.13 306	0.17 452	0.16 463

AE-Stereo	0.34 340	0.21 412	0.42 402	0.48 623	0.31 605	0.48 456	0.35 464	0.61 355	0.62 410	0.32 238	0.55 360	0.52 412	0.27 250	0.47 302	0.29 347	0.13 169	0.13 461	0.18 446	0.16 438	0.15 347	0.12 266

TRStereo	0.37 396	0.27 580	0.59 582	0.47 615	0.41 696	0.29 197	0.30 336	0.84 532	0.59 402	0.52 382	0.41 274	0.52 412	0.26 233	0.73 570	0.27 295	0.17 458	0.12 382	0.19 495	0.19 564	0.13 211	0.11 196

HHNet	0.41 456	0.17 214	0.41 381	0.34 178	0.37 667	0.33 288	0.34 437	0.69 431	0.75 495	0.86 608	1.30 703	0.52 412	0.32 331	0.52 347	0.35 432	0.15 337	0.11 302	0.19 495	0.15 398	0.15 347	0.24 634

DIP-Stereo	0.39 430	0.21 412	0.50 521	0.41 466	0.28 528	0.62 553	0.27 270	0.77 502	0.40 290	0.64 446	0.86 517	0.52 412	0.33 351	0.66 515	0.42 510	0.15 337	0.13 461	0.17 390	0.14 360	0.15 347	0.15 411
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
11t1	0.36 379	0.21 412	0.42 402	0.35 232	0.22 279	0.62 553	0.29 313	0.69 431	0.43 312	0.60 413	0.53 347	0.53 416	0.48 490	0.56 390	0.40 496	0.18 496	0.14 503	0.16 334	0.13 306	0.17 452	0.17 490

Sa-1000	0.48 535	0.24 517	0.41 381	0.45 585	0.25 416	0.59 535	0.34 437	0.81 521	0.93 627	0.82 577	1.50 736	0.53 416	0.45 472	0.92 672	0.30 358	0.15 337	0.12 382	0.21 574	0.19 564	0.15 347	0.13 320

CRE-IMP	0.36 379	0.23 475	0.49 507	0.42 515	0.24 380	0.41 408	0.21 100	0.57 318	0.41 295	0.65 455	0.72 426	0.53 416	0.37 411	0.61 459	0.38 480	0.17 458	0.11 302	0.19 495	0.15 398	0.21 572	0.18 513

test-1	0.36 379	0.19 312	0.71 648	0.46 607	0.26 464	0.44 429	0.36 487	0.60 347	0.59 402	0.48 360	0.67 411	0.53 416	0.36 400	0.40 209	0.29 347	0.14 248	0.11 302	0.16 334	0.14 360	0.15 347	0.16 463

FE-Mocha	0.32 308	0.19 312	0.50 521	0.38 343	0.27 501	0.30 222	0.20 64	0.71 458	0.36 237	0.65 455	0.56 364	0.54 420	0.25 209	0.38 188	0.22 136	0.15 337	0.10 138	0.17 390	0.16 438	0.13 211	0.12 266

IGEV-FE	0.34 340	0.18 261	0.67 628	0.39 379	0.28 528	0.30 222	0.25 213	0.74 483	0.31 179	0.62 425	0.57 366	0.54 420	0.25 209	0.53 359	0.27 295	0.14 248	0.10 138	0.15 286	0.14 360	0.14 271	0.12 266

IGEV_Zeroshot_test	0.34 340	0.18 261	0.67 628	0.39 379	0.28 528	0.30 222	0.25 213	0.74 483	0.31 179	0.62 425	0.57 366	0.54 420	0.25 209	0.53 359	0.27 295	0.14 248	0.10 138	0.15 286	0.14 360	0.14 271	0.12 266

StereoVision	0.42 464	0.28 594	0.45 442	0.49 638	0.28 528	0.38 368	0.38 527	0.72 465	0.62 410	0.44 337	1.14 658	0.54 420	0.39 432	0.56 390	0.34 412	0.21 581	0.24 695	0.25 644	0.24 667	0.26 647	0.16 463

SFCPSM	0.47 522	0.21 412	0.55 564	0.40 427	0.27 501	0.87 672	0.37 505	1.33 742	0.77 513	0.80 555	0.84 503	0.54 420	0.49 495	0.57 402	0.37 470	0.18 496	0.13 461	0.18 446	0.20 591	0.16 407	0.15 411

AnonStereo	0.31 300	0.19 312	0.37 319	0.39 379	0.23 336	0.28 179	0.34 437	0.64 385	0.49 355	0.43 331	0.34 227	0.55 425	0.32 331	0.54 367	0.23 183	0.16 398	0.10 138	0.15 286	0.12 244	0.17 452	0.13 320

rvit_0105_4	0.41 456	0.29 606	0.71 648	0.50 652	0.29 560	0.41 408	0.41 578	0.55 305	0.73 480	0.45 342	0.48 308	0.55 425	0.44 467	0.57 402	0.36 451	0.28 687	0.26 711	0.25 644	0.22 632	0.23 614	0.18 513

MyStereo04	0.44 483	0.22 453	0.44 429	0.42 515	0.28 528	0.40 388	0.50 645	1.00 603	1.08 701	0.62 425	0.58 372	0.55 425	0.57 549	0.71 556	0.44 538	0.14 248	0.13 461	0.18 446	0.17 499	0.17 452	0.16 463

Selective-RAFT	0.35 360	0.23 475	0.51 536	0.44 560	0.21 244	0.64 573	0.27 270	0.59 334	0.63 421	0.40 309	0.38 259	0.55 425	0.40 438	0.57 402	0.35 432	0.13 169	0.11 302	0.14 217	0.12 244	0.16 407	0.13 320

TestStereo_HL3	0.37 396	0.19 312	0.49 507	0.34 178	0.24 380	0.51 468	0.39 549	0.60 347	0.43 312	0.61 421	0.83 497	0.56 429	0.46 479	0.55 376	0.28 319	0.15 337	0.11 302	0.14 217	0.13 306	0.14 271	0.17 490

DCRE	0.37 396	0.18 261	0.46 459	0.45 585	0.32 623	0.42 415	0.37 505	0.63 370	0.51 369	0.47 357	0.94 554	0.56 429	0.36 400	0.52 347	0.32 380	0.14 248	0.13 461	0.15 286	0.14 360	0.14 271	0.13 320

NRIStereo	0.36 379	0.20 365	0.45 442	0.41 466	0.23 336	0.34 309	0.26 244	0.65 389	0.55 388	0.64 446	0.63 388	0.56 429	0.37 411	0.65 506	0.37 470	0.15 337	0.11 302	0.18 446	0.15 398	0.17 452	0.14 375

RAFT-RH_RVC	0.56 621	0.17 214	0.41 381	0.37 299	0.23 336	0.57 517	0.24 196	0.60 347	0.70 460	1.19 736	3.94 817	0.56 429	0.38 418	0.65 506	0.36 451	0.13 169	0.11 302	0.20 530	0.14 360	0.12 144	0.13 320

LMCR-Stereo	0.53 595	0.30 616	0.53 550	0.58 729	0.30 580	0.83 663	0.36 487	1.19 695	0.76 504	0.88 627	1.04 616	0.56 429	0.62 585	0.82 620	0.67 642	0.19 531	0.15 537	0.19 495	0.14 360	0.23 614	0.17 490

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 379	0.17 214	0.41 381	0.35 232	0.19 153	0.33 288	0.29 313	0.65 389	0.73 480	0.68 480	1.01 596	0.56 429	0.40 438	0.42 236	0.30 358	0.11 46	0.09 35	0.15 286	0.14 360	0.13 211	0.10 91

PSi22	0.30 290	0.18 261	0.30 161	0.36 269	0.19 153	0.30 222	0.19 38	0.42 196	0.73 480	0.27 178	0.32 210	0.57 435	0.43 456	0.77 599	0.25 239	0.12 87	0.10 138	0.11 8	0.09 24	0.14 271	0.11 196

NF-Stereo	0.38 413	0.20 365	0.45 442	0.41 466	0.25 416	0.26 130	0.31 368	0.69 431	0.70 460	0.65 455	0.77 452	0.57 435	0.30 308	0.67 526	0.35 432	0.18 496	0.12 382	0.20 530	0.16 438	0.16 407	0.27 660

ROB_FTStereo_v2	0.35 360	0.23 475	0.47 473	0.41 466	0.22 279	0.24 92	0.31 368	0.59 334	0.36 237	0.63 434	0.73 431	0.57 435	0.38 418	0.57 402	0.36 451	0.18 496	0.12 382	0.20 530	0.16 438	0.20 545	0.15 411

DeepStereo_RVC	0.36 379	0.21 412	0.47 473	0.40 427	0.24 380	0.26 130	0.22 127	0.60 347	0.38 268	0.69 488	0.67 411	0.57 435	0.51 510	0.56 390	0.39 488	0.16 398	0.12 382	0.18 446	0.15 398	0.19 524	0.18 513

cross-raft	0.34 340	0.20 365	0.37 319	0.44 560	0.23 336	0.32 272	0.35 464	0.74 483	0.40 290	0.60 413	0.77 452	0.57 435	0.27 250	0.43 251	0.28 319	0.12 87	0.10 138	0.15 286	0.13 306	0.15 347	0.11 196

RAFT-IKP	0.35 360	0.23 475	0.47 473	0.41 466	0.22 279	0.24 92	0.28 301	0.59 334	0.36 237	0.63 434	0.73 431	0.57 435	0.38 418	0.58 425	0.36 451	0.18 496	0.12 382	0.20 530	0.16 438	0.20 545	0.15 411

CFNet-RSSM	0.34 340	0.17 214	0.45 442	0.39 379	0.22 279	0.35 321	0.23 170	0.73 476	0.84 559	0.65 455	0.54 350	0.57 435	0.28 269	0.46 289	0.26 272	0.13 169	0.10 138	0.14 217	0.12 244	0.13 211	0.11 196

R-Stereo Train	0.39 430	0.18 261	0.42 402	0.42 515	0.26 464	0.40 388	0.32 403	0.72 465	0.34 214	0.89 631	1.28 696	0.57 435	0.35 371	0.42 236	0.32 380	0.15 337	0.12 382	0.14 217	0.12 244	0.14 271	0.13 320

RAFT-Stereo	0.39 430	0.18 261	0.42 402	0.42 515	0.26 464	0.40 388	0.32 403	0.72 465	0.34 214	0.89 631	1.28 696	0.57 435	0.35 371	0.42 236	0.32 380	0.15 337	0.12 382	0.14 217	0.12 244	0.14 271	0.13 320
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RAFT-Stereo-weight	0.32 308	0.18 261	0.33 238	0.39 379	0.22 279	0.26 130	0.29 313	0.67 411	0.80 535	0.53 385	0.51 326	0.58 444	0.20 105	0.47 302	0.27 295	0.13 169	0.10 138	0.14 217	0.11 192	0.13 211	0.11 196

MyStereo8	0.40 443	0.20 365	0.54 556	0.41 466	0.29 560	0.53 482	0.29 313	0.65 389	0.49 355	0.71 502	0.98 585	0.58 444	0.43 456	0.50 330	0.51 585	0.15 337	0.12 382	0.16 334	0.14 360	0.19 524	0.19 548

UDGNet	0.48 535	0.77 777	0.50 521	0.48 623	0.31 605	0.41 408	0.34 437	0.70 447	0.92 619	0.65 455	0.60 376	0.58 444	0.43 456	0.63 484	0.41 502	0.32 717	0.15 537	0.66 791	0.19 564	0.36 716	0.21 594

Patchmatch Stereo++	0.35 360	0.23 475	0.47 473	0.41 466	0.22 279	0.24 92	0.22 127	0.59 334	0.36 237	0.63 434	0.73 431	0.58 444	0.38 418	0.58 425	0.36 451	0.18 496	0.12 382	0.20 530	0.16 438	0.20 545	0.15 411
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
OCTAStereo	0.38 413	0.20 365	0.46 459	0.41 466	0.25 416	0.26 130	0.31 368	0.69 431	0.70 460	0.65 455	0.77 452	0.58 444	0.30 308	0.67 526	0.35 432	0.18 496	0.12 382	0.20 530	0.16 438	0.16 407	0.27 660

PSM-adaLoss	0.35 360	0.23 475	0.47 473	0.41 466	0.22 279	0.24 92	0.31 368	0.59 334	0.36 237	0.63 434	0.73 431	0.58 444	0.38 418	0.56 390	0.35 432	0.18 496	0.12 382	0.20 530	0.16 438	0.20 545	0.15 411

PSM-AAD	0.48 535	0.20 365	0.37 319	0.43 539	0.23 336	0.56 511	0.50 645	0.65 389	0.70 460	1.07 716	1.12 644	0.58 444	0.92 718	0.61 459	0.32 380	0.15 337	0.11 302	0.25 644	0.26 692	0.18 485	0.43 751

ROB_FTStereo	0.35 360	0.23 475	0.47 473	0.41 466	0.22 279	0.25 114	0.21 100	0.59 334	0.36 237	0.63 434	0.73 431	0.58 444	0.38 418	0.57 402	0.35 432	0.18 496	0.12 382	0.20 530	0.16 438	0.20 545	0.15 411

HUI-Stereo	0.35 360	0.23 475	0.47 473	0.41 466	0.22 279	0.24 92	0.22 127	0.60 347	0.36 237	0.63 434	0.73 431	0.58 444	0.38 418	0.50 330	0.35 432	0.18 496	0.12 382	0.20 530	0.16 438	0.20 545	0.15 411

DEmStereo	0.48 535	0.17 214	0.50 521	0.38 343	0.25 416	0.59 535	0.34 437	0.63 370	0.74 490	0.89 631	1.66 748	0.58 444	1.06 742	0.60 449	0.42 510	0.14 248	0.11 302	0.16 334	0.16 438	0.14 271	0.15 411

RE-Stereo	0.38 413	0.20 365	0.46 459	0.41 466	0.25 416	0.26 130	0.31 368	0.69 431	0.70 460	0.65 455	0.77 452	0.58 444	0.30 308	0.67 526	0.35 432	0.18 496	0.12 382	0.20 530	0.16 438	0.16 407	0.27 660

TVStereo	0.38 413	0.20 365	0.46 459	0.41 466	0.25 416	0.26 130	0.31 368	0.69 431	0.70 460	0.65 455	0.77 452	0.58 444	0.30 308	0.67 526	0.35 432	0.18 496	0.12 382	0.20 530	0.16 438	0.16 407	0.27 660

iGMRVC	0.35 360	0.23 475	0.47 473	0.41 466	0.22 279	0.24 92	0.30 336	0.59 334	0.36 237	0.63 434	0.73 431	0.58 444	0.38 418	0.58 425	0.36 451	0.18 496	0.12 382	0.20 530	0.16 438	0.20 545	0.15 411

iRAFT	0.35 360	0.23 475	0.47 473	0.41 466	0.22 279	0.24 92	0.22 127	0.59 334	0.36 237	0.63 434	0.73 431	0.58 444	0.38 418	0.58 425	0.36 451	0.18 496	0.12 382	0.20 530	0.16 438	0.20 545	0.15 411

Gwc-CoAtRS	0.34 340	0.17 214	0.44 429	0.39 379	0.23 336	0.34 309	0.22 127	0.70 447	0.75 495	0.60 413	0.59 373	0.58 444	0.29 289	0.45 269	0.26 272	0.14 248	0.11 302	0.14 217	0.12 244	0.12 144	0.12 266

rvit_stereo_0075_2	0.47 522	0.37 659	0.70 643	0.53 701	0.46 729	0.43 420	0.36 487	0.81 521	0.67 443	0.55 395	0.74 440	0.59 459	0.43 456	0.63 484	0.43 520	0.32 717	0.23 683	0.35 725	0.25 677	0.30 676	0.25 642

SDNR	0.86 711	0.37 659	1.47 771	0.40 427	0.38 678	3.38 818	0.33 418	0.90 561	0.98 648	0.99 684	2.09 772	0.59 459	0.71 648	1.29 741	0.70 650	0.51 787	0.56 806	0.36 730	0.26 692	0.43 743	0.46 760

x	0.39 430	0.24 517	0.41 381	0.34 178	0.23 336	0.52 474	0.32 403	0.86 539	0.52 372	0.57 403	0.70 422	0.59 459	0.50 505	0.49 321	0.46 558	0.17 458	0.15 537	0.17 390	0.15 398	0.17 452	0.16 463

PSM-softLoss	0.38 413	0.20 365	0.48 494	0.41 466	0.26 464	0.30 222	0.35 464	0.69 431	0.46 335	0.62 425	0.82 491	0.59 459	0.33 351	0.70 550	0.39 488	0.19 531	0.12 382	0.20 530	0.18 530	0.16 407	0.22 617

KMStereo	0.38 413	0.20 365	0.48 494	0.41 466	0.26 464	0.30 222	0.35 464	0.69 431	0.46 335	0.62 425	0.82 491	0.59 459	0.33 351	0.70 550	0.39 488	0.19 531	0.12 382	0.20 530	0.18 530	0.16 407	0.22 617

Prome-Stereo	0.46 506	0.19 312	0.35 282	0.44 560	0.26 464	0.40 388	0.45 613	0.68 421	0.44 320	0.96 669	1.84 759	0.59 459	0.67 620	0.61 459	0.32 380	0.14 248	0.11 302	0.16 334	0.14 360	0.16 407	0.29 674

Hybrid-DGEV-2	0.41 456	0.21 412	0.42 402	0.47 615	0.29 560	0.59 535	0.23 170	0.82 523	0.99 653	0.64 446	0.63 388	0.60 465	0.65 609	0.58 425	0.33 395	0.14 248	0.12 382	0.18 446	0.16 438	0.14 271	0.12 266

rvit_0105_5	0.42 464	0.31 621	0.73 657	0.50 652	0.29 560	0.44 429	0.42 590	0.61 355	0.74 490	0.51 372	0.51 326	0.60 465	0.47 485	0.57 402	0.38 480	0.27 674	0.25 703	0.25 644	0.23 651	0.22 597	0.18 513

knoymous	0.36 379	0.20 365	0.31 189	0.31 69	0.22 279	0.36 338	0.29 313	0.61 355	0.64 429	0.67 473	0.70 422	0.60 465	0.40 438	0.58 425	0.34 412	0.17 458	0.11 302	0.20 530	0.11 192	0.17 452	0.18 513

DisPM	0.39 430	0.19 312	0.44 429	0.41 466	0.27 501	0.24 92	0.31 368	0.65 389	0.57 398	0.87 616	0.87 526	0.60 465	0.32 331	0.76 589	0.32 380	0.18 496	0.12 382	0.19 495	0.17 499	0.15 347	0.20 574

iRaft-Stereo_20w	0.39 430	0.19 312	0.57 576	0.37 299	0.27 501	0.31 247	0.24 196	1.44 763	0.29 157	0.69 488	0.53 347	0.60 465	0.42 450	0.83 628	0.27 295	0.14 248	0.11 302	0.14 217	0.13 306	0.15 347	0.13 320

RALAANet	0.38 413	0.23 475	0.48 494	0.42 515	0.29 560	0.35 321	0.25 213	0.86 539	0.64 429	0.67 473	0.65 397	0.60 465	0.29 289	0.60 449	0.34 412	0.15 337	0.12 382	0.17 390	0.15 398	0.21 572	0.13 320

Hybrid-DGEV-03	0.45 494	0.19 312	0.33 238	0.43 539	0.27 501	0.56 511	0.26 244	0.65 389	0.74 490	0.94 659	1.92 763	0.61 471	0.30 308	0.55 376	0.34 412	0.14 248	0.10 138	0.18 446	0.16 438	0.14 271	0.11 196

MSKI-zero shot	0.32 308	0.17 214	0.34 263	0.39 379	0.21 244	0.32 272	0.22 127	0.61 355	0.43 312	0.52 382	0.64 394	0.61 471	0.20 105	0.74 578	0.25 239	0.14 248	0.10 138	0.14 217	0.10 113	0.12 144	0.12 266

RAFT-Test	0.34 340	0.18 261	0.37 319	0.38 343	0.23 336	0.50 463	0.23 170	0.69 431	0.40 290	0.60 413	0.85 513	0.61 471	0.28 269	0.46 289	0.27 295	0.14 248	0.11 302	0.14 217	0.11 192	0.13 211	0.12 266

CASS	0.45 494	0.27 580	0.42 402	0.48 623	0.22 279	0.61 545	0.34 437	0.97 593	0.62 410	0.71 502	0.85 513	0.61 471	0.55 539	0.57 402	0.41 502	0.29 694	0.16 573	0.22 590	0.18 530	0.22 597	0.28 667
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
GwcNet-ADL	0.44 483	0.22 453	0.48 494	0.45 585	0.30 580	0.40 388	0.37 505	0.92 569	0.97 644	0.71 502	0.78 464	0.61 471	0.42 450	0.62 470	0.50 575	0.19 531	0.14 503	0.15 286	0.14 360	0.18 485	0.18 513

ASMatch	0.48 535	0.19 312	0.45 442	0.39 379	0.28 528	0.37 352	0.26 244	0.74 483	0.68 450	0.76 537	2.34 778	0.61 471	0.52 514	0.62 470	0.37 470	0.14 248	0.12 382	0.17 390	0.15 398	0.14 271	0.21 594

FADNet_RVC	0.55 610	0.37 659	1.17 739	0.44 560	0.31 605	0.56 511	0.34 437	1.06 634	0.88 587	0.67 473	0.90 542	0.61 471	0.65 609	0.93 678	0.70 650	0.21 581	0.18 620	0.26 663	0.23 651	0.31 683	0.28 667

TADF							0.32 403	0.76 498	0.90 606	0.97 674	0.59 373	0.62 478	0.36 400	0.52 347	0.31 367	0.13 169	0.09 35	0.14 217	0.12 244	0.14 271

monster_256*512	0.35 360	0.23 475	0.30 161	0.42 515	0.23 336	0.44 429	0.36 487	0.71 458	0.67 443	0.45 342	0.52 341	0.62 478	0.40 438	0.38 188	0.33 395	0.13 169	0.10 138	0.17 390	0.15 398	0.16 407	0.13 320

test_sample4	0.47 522	0.26 562	0.50 521	0.35 232	0.22 279	0.69 595	0.38 527	1.15 676	0.81 543	0.78 547	0.82 491	0.62 478	0.53 521	0.63 484	0.44 538	0.21 581	0.15 537	0.21 574	0.19 564	0.21 572	0.19 548

CoDeX	0.47 522	0.20 365	0.49 507	0.42 515	0.25 416	0.75 623	0.36 487	1.27 730	0.80 535	0.82 577	0.96 569	0.62 478	0.57 549	0.60 449	0.36 451	0.17 458	0.12 382	0.17 390	0.15 398	0.16 407	0.14 375

mmm	0.44 483	0.27 580	0.46 459	0.38 343	0.24 380	0.61 545	0.35 464	0.94 577	0.53 376	0.72 515	1.05 620	0.63 482	0.50 505	0.57 402	0.45 547	0.18 496	0.15 537	0.23 611	0.20 591	0.20 545	0.18 513

MIM_Stereo	0.38 413	0.17 214	0.53 550	0.37 299	0.24 380	0.27 153	0.24 196	0.70 447	0.54 380	0.72 515	1.00 593	0.63 482	0.29 289	0.64 499	0.38 480	0.13 169	0.14 503	0.17 390	0.16 438	0.14 271	0.11 196

CrosDoStereo	0.50 570	0.18 261	0.45 442	0.38 343	0.24 380	0.40 388	1.18 794	0.67 411	0.86 573	0.94 659	1.37 713	0.63 482	0.77 674	0.65 506	0.45 547	0.15 337	0.12 382	0.17 390	0.18 530	0.14 271	0.14 375

DeepStereo_LL	0.50 570	0.18 261	0.45 442	0.38 343	0.24 380	0.40 388	1.18 794	0.67 411	0.86 573	0.94 659	1.37 713	0.63 482	0.77 674	0.65 506	0.45 547	0.15 337	0.12 382	0.17 390	0.18 530	0.14 271	0.14 375

111	0.40 443	0.17 214	0.41 381	0.34 178	0.19 153	0.52 474	0.28 301	0.74 483	1.16 716	0.50 367	0.91 545	0.63 482	0.48 490	0.61 459	0.35 432	0.14 248	0.10 138	0.14 217	0.12 244	0.13 211	0.13 320

FENet	0.42 464	0.22 453	0.38 333	0.39 379	0.24 380	0.55 496	0.32 403	0.79 512	0.70 460	0.71 502	0.72 426	0.63 482	0.57 549	0.62 470	0.44 538	0.19 531	0.13 461	0.19 495	0.17 499	0.18 485	0.19 548

base	0.98 731	0.34 640	8.70 824	0.50 652	0.37 667	0.80 646	0.43 599	0.96 588	1.03 673	1.01 694	1.12 644	0.64 488	0.63 591	0.83 628	0.55 606	0.42 764	0.28 724	0.28 685	0.30 715	0.20 545	0.26 648

rvit_0105_3	0.47 522	0.34 640	0.77 680	0.54 708	0.31 605	0.49 461	0.47 625	0.63 370	0.79 533	0.65 455	0.59 373	0.64 488	0.50 505	0.65 506	0.39 488	0.29 694	0.27 720	0.29 696	0.28 707	0.21 572	0.20 574

test_sample5	0.47 522	0.26 562	0.49 507	0.36 269	0.22 279	0.64 573	0.39 549	1.13 663	0.81 543	0.77 543	0.94 554	0.64 488	0.54 533	0.65 506	0.43 520	0.21 581	0.16 573	0.22 590	0.20 591	0.22 597	0.20 574

DualNet	0.48 535	0.26 562	0.49 507	0.36 269	0.22 279	0.64 573	0.39 549	1.13 663	0.81 543	0.80 555	1.03 610	0.64 488	0.54 533	0.65 506	0.43 520	0.21 581	0.16 573	0.22 590	0.20 591	0.22 597	0.20 574

Any-RAFT	0.35 360	0.16 153	0.30 161	0.34 178	0.21 244	0.52 474	0.22 127	0.88 553	0.73 480	0.53 385	0.73 431	0.64 488	0.28 269	0.46 289	0.24 205	0.15 337	0.10 138	0.13 143	0.10 113	0.13 211	0.12 266

AASNet	0.53 595	0.25 543	0.52 542	0.49 638	0.32 623	0.74 617	0.40 562	1.50 771	0.86 573	0.86 608	0.92 550	0.64 488	0.59 566	0.59 443	0.79 669	0.23 630	0.19 640	0.20 530	0.16 438	0.21 572	0.19 548

GMOStereo	0.37 396	0.19 312	0.38 333	0.43 539	0.24 380	0.37 352	0.38 527	0.52 285	0.62 410	0.87 616	0.84 503	0.64 488	0.35 371	0.37 178	0.28 319	0.13 169	0.11 302	0.20 530	0.18 530	0.15 347	0.11 196

error version	0.37 396	0.19 312	0.38 333	0.43 539	0.24 380	0.37 352	0.38 527	0.52 285	0.62 410	0.87 616	0.84 503	0.64 488	0.35 371	0.37 178	0.28 319	0.13 169	0.11 302	0.20 530	0.18 530	0.15 347	0.11 196

test-v	0.37 396	0.19 312	0.38 333	0.43 539	0.24 380	0.37 352	0.38 527	0.52 285	0.62 410	0.87 616	0.84 503	0.64 488	0.35 371	0.37 178	0.28 319	0.13 169	0.11 302	0.20 530	0.18 530	0.15 347	0.11 196

test-3	0.34 340	0.16 153	0.43 417	0.39 379	0.21 244	0.43 420	0.22 127	0.63 370	0.78 524	0.71 502	0.45 293	0.64 488	0.27 250	0.43 251	0.31 367	0.12 87	0.09 35	0.17 390	0.13 306	0.12 144	0.10 91

test_1	0.34 340	0.16 153	0.43 417	0.39 379	0.21 244	0.43 420	0.23 170	0.63 370	0.78 524	0.68 480	0.45 293	0.64 488	0.27 250	0.43 251	0.31 367	0.12 87	0.09 35	0.17 390	0.13 306	0.12 144	0.10 91

PFNet+	0.40 443	0.19 312	0.49 507	0.39 379	0.25 416	0.28 179	0.23 170	0.64 385	0.70 460	0.85 600	0.79 475	0.64 488	0.35 371	0.72 562	0.34 412	0.19 531	0.14 503	0.23 611	0.20 591	0.16 407	0.20 574

test-2	0.37 396	0.19 312	0.38 333	0.43 539	0.24 380	0.37 352	0.38 527	0.52 285	0.62 410	0.87 616	0.84 503	0.64 488	0.35 371	0.37 178	0.28 319	0.13 169	0.11 302	0.20 530	0.18 530	0.15 347	0.11 196

HITNet	0.41 456	0.26 562	0.45 442	0.33 137	0.17 80	0.63 565	0.30 336	0.93 571	0.64 429	0.71 502	0.82 491	0.64 488	0.52 514	0.59 443	0.43 520	0.14 248	0.10 138	0.15 286	0.13 306	0.19 524	0.12 266
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
xx1	0.39 430	0.23 475	0.33 238	0.41 466	0.22 279	0.55 496	0.38 527	0.67 411	1.06 690	0.41 318	0.50 316	0.65 502	0.53 521	0.57 402	0.25 239	0.16 398	0.10 138	0.20 530	0.19 564	0.18 485	0.17 490

HBP-ISP	0.59 643	0.45 705	0.43 417	0.45 585	0.33 635	0.70 600	0.28 301	1.11 655	1.00 660	0.83 589	1.18 675	0.65 502	0.68 627	0.88 652	0.52 592	0.35 738	0.38 776	0.47 765	0.41 767	0.38 729	0.31 695

qqq	0.40 443	0.26 562	0.44 429	0.36 269	0.22 279	0.46 447	0.36 487	0.85 535	0.54 380	0.56 398	0.69 418	0.65 502	0.53 521	0.55 376	0.45 547	0.17 458	0.16 573	0.20 530	0.19 564	0.18 485	0.17 490

BUS	0.45 494	0.25 543	0.43 417	0.45 585	0.28 528	0.70 600	0.34 437	0.94 577	0.76 504	0.75 528	0.80 478	0.65 502	0.49 495	0.64 499	0.51 585	0.20 561	0.14 503	0.22 590	0.19 564	0.18 485	0.18 513

NINENet	0.50 570	0.29 606	0.51 536	0.45 585	0.32 623	0.70 600	0.34 437	1.10 649	0.88 587	0.80 555	0.94 554	0.65 502	0.49 495	0.73 570	0.51 585	0.22 612	0.20 655	0.25 644	0.18 530	0.22 597	0.21 594

test_sample6	0.49 554	0.26 562	0.50 521	0.37 299	0.22 279	0.63 565	0.40 562	1.12 661	0.83 553	0.80 555	1.03 610	0.66 507	0.55 539	0.67 526	0.46 558	0.22 612	0.16 573	0.22 590	0.22 632	0.23 614	0.21 594

test_sample3	0.46 506	0.25 543	0.50 521	0.35 232	0.23 336	0.69 595	0.37 505	1.15 676	0.81 543	0.75 528	0.79 475	0.66 507	0.49 495	0.63 484	0.46 558	0.21 581	0.15 537	0.20 530	0.19 564	0.21 572	0.19 548

LL-Strereo2	0.35 360	0.24 517	0.48 494	0.41 466	0.26 464	0.35 321	0.24 196	0.67 411	0.44 320	0.54 391	0.51 326	0.66 507	0.25 209	0.66 515	0.30 358	0.14 248	0.12 382	0.23 611	0.20 591	0.18 485	0.13 320

gwcnet-sp	0.48 535	0.23 475	0.70 643	0.40 427	0.26 464	0.81 652	0.41 578	0.89 556	0.84 559	0.91 644	0.76 448	0.66 507	0.61 576	0.66 515	0.50 575	0.18 496	0.17 595	0.18 446	0.18 530	0.18 485	0.18 513

scenet	0.48 535	0.23 475	0.70 643	0.40 427	0.26 464	0.81 652	0.41 578	0.89 556	0.84 559	0.91 644	0.76 448	0.66 507	0.61 576	0.66 515	0.50 575	0.18 496	0.17 595	0.18 446	0.18 530	0.18 485	0.18 513

ssnet	0.48 535	0.23 475	0.70 643	0.40 427	0.26 464	0.81 652	0.41 578	0.89 556	0.84 559	0.91 644	0.76 448	0.66 507	0.61 576	0.66 515	0.50 575	0.18 496	0.17 595	0.18 446	0.18 530	0.18 485	0.18 513

LCNet	0.41 456	0.20 365	0.32 214	0.44 560	0.24 380	0.47 453	0.29 313	0.67 411	0.53 376	0.72 515	1.03 610	0.66 507	0.60 570	0.58 425	0.34 412	0.14 248	0.10 138	0.19 495	0.19 564	0.21 572	0.36 723

AAGNet	1.43 775	0.20 365	0.48 494	0.44 560	0.25 416	0.29 197	0.31 368	0.65 389	0.68 450	0.97 674	0.86 517	0.67 514	0.62 585	0.64 499	20.63 857	0.16 398	0.11 302	0.19 495	0.15 398	0.19 524	0.12 266

RSGM							0.24 196	0.70 447	0.42 306	0.67 473	0.62 386	0.68 515	0.32 331	0.46 289	0.29 347	0.14 248	0.11 302	0.14 217	0.12 244	0.13 211

Selective-IGEV-i16pc	0.56 621	0.20 365	1.13 731	0.40 427	0.31 605	2.00 789	0.66 715	0.68 421	1.11 705	0.51 372	0.81 485	0.68 515	0.36 400	0.67 526	0.40 496	0.31 705	0.17 595	0.17 390	0.18 530	0.19 524	0.20 574

test_3	0.36 379	0.19 312	0.44 429	0.44 560	0.23 336	0.48 456	0.36 487	0.66 401	0.82 548	0.64 446	0.45 293	0.68 515	0.25 209	0.41 222	0.31 367	0.12 87	0.10 138	0.18 446	0.16 438	0.15 347	0.11 196

GANet-ADL	0.42 464	0.25 543	0.45 442	0.43 539	0.29 560	0.54 489	0.35 464	0.89 556	0.86 573	0.63 434	0.72 426	0.68 515	0.42 450	0.52 347	0.41 502	0.21 581	0.14 503	0.15 286	0.13 306	0.18 485	0.19 548

PFNet	0.42 464	0.18 261	0.58 580	0.43 539	0.24 380	0.43 420	0.32 403	0.74 483	0.78 524	1.00 689	0.74 440	0.68 515	0.39 432	0.72 562	0.37 470	0.16 398	0.10 138	0.20 530	0.15 398	0.16 407	0.13 320

Pruner-Stereo	0.38 413	0.20 365	0.45 442	0.40 427	0.25 416	0.22 58	0.24 196	0.67 411	0.55 388	0.89 631	0.76 448	0.68 515	0.29 289	0.62 470	0.35 432	0.18 496	0.12 382	0.20 530	0.17 499	0.17 452	0.18 513

test_sample2	0.42 464	0.22 453	0.43 417	0.33 137	0.21 244	0.58 523	0.39 549	0.95 584	0.67 443	0.63 434	0.77 452	0.69 521	0.57 549	0.61 459	0.38 480	0.19 531	0.14 503	0.18 446	0.16 438	0.19 524	0.18 513

test_sample1	0.42 464	0.22 453	0.46 459	0.34 178	0.23 336	0.58 523	0.35 464	0.99 598	0.49 355	0.62 425	0.75 442	0.69 521	0.61 576	0.58 425	0.44 538	0.18 496	0.14 503	0.17 390	0.15 398	0.17 452	0.17 490

test_xeample	1.01 734	0.21 412	0.42 402	0.35 232	0.21 244	0.71 606	0.39 549	1.23 715	0.86 573	0.81 568	1.04 616	0.69 521	0.61 576	0.69 543	10.93 846	0.19 531	0.15 537	0.18 446	0.17 499	0.18 485	0.17 490

CCAANet	0.47 522	0.20 365	0.47 473	0.41 466	0.28 528	0.67 590	0.31 368	0.99 598	0.75 495	0.63 434	1.22 682	0.69 521	0.52 514	0.79 612	0.42 510	0.14 248	0.13 461	0.19 495	0.19 564	0.15 347	0.19 548

iResNet	0.49 554	0.29 606	0.79 682	0.42 515	0.21 244	0.61 545	0.40 562	0.82 523	0.99 653	0.87 616	1.12 644	0.69 521	0.53 521	0.78 605	0.51 585	0.15 337	0.11 302	0.14 217	0.12 244	0.17 452	0.15 411

DAS	0.51 579	0.25 543	0.60 589	0.48 623	0.31 605	0.58 523	0.41 578	0.83 528	0.97 644	0.89 631	1.12 644	0.70 526	0.75 663	0.82 620	0.43 520	0.17 458	0.13 461	0.18 446	0.15 398	0.20 545	0.18 513

SepStereo	0.51 579	0.25 543	0.60 589	0.48 623	0.31 605	0.58 523	0.41 578	0.83 528	0.97 644	0.89 631	1.12 644	0.70 526	0.75 663	0.93 678	0.43 520	0.17 458	0.13 461	0.18 446	0.15 398	0.20 545	0.18 513

FTStereo	0.56 621	0.20 365	0.37 319	0.41 466	0.25 416	0.40 388	0.79 752	0.66 401	0.43 312	1.09 722	3.27 805	0.70 526	0.73 655	0.55 376	0.33 395	0.14 248	0.13 461	0.19 495	0.17 499	0.15 347	0.30 685

BEATNet_4x	0.46 506	0.32 626	0.56 570	0.37 299	0.19 153	0.63 565	0.35 464	1.01 613	0.72 473	0.77 543	0.83 497	0.70 526	0.59 566	0.68 537	0.53 596	0.16 398	0.12 382	0.16 334	0.14 360	0.24 629	0.16 463

SMFormer	0.51 579	0.23 475	0.62 597	0.34 178	0.20 203	0.62 553	0.34 437	1.21 702	1.02 667	0.81 568	1.01 596	0.71 530	0.65 609	0.84 634	0.55 606	0.19 531	0.15 537	0.18 446	0.16 438	0.18 485	0.18 513

tta	0.51 579	0.23 475	0.62 597	0.34 178	0.20 203	0.62 553	0.34 437	1.21 702	1.02 667	0.81 568	1.01 596	0.71 530	0.65 609	0.84 634	0.55 606	0.19 531	0.15 537	0.18 446	0.16 438	0.15 347	0.14 375

qqq1	0.49 554	0.23 475	0.62 597	0.34 178	0.20 203	0.62 553	0.34 437	1.21 702	1.02 667	0.81 568	1.01 596	0.71 530	0.65 609	0.84 634	0.34 412	0.19 531	0.15 537	0.14 217	0.12 244	0.15 347	0.14 375

fff1	0.49 554	0.23 475	0.62 597	0.34 178	0.20 203	0.62 553	0.34 437	1.21 702	1.02 667	0.81 568	1.01 596	0.71 530	0.65 609	0.84 634	0.34 412	0.19 531	0.15 537	0.14 217	0.12 244	0.15 347	0.14 375

ffm	0.44 483	0.26 562	0.49 507	0.37 299	0.25 416	0.55 496	0.37 505	0.68 421	1.04 680	0.73 521	0.96 569	0.71 530	0.53 521	0.57 402	0.25 239	0.16 398	0.10 138	0.25 644	0.21 614	0.16 407	0.16 463

ff1	0.49 554	0.26 562	0.49 507	0.37 299	0.25 416	0.55 496	0.37 505	0.68 421	1.04 680	0.73 521	0.96 569	0.71 530	0.53 521	1.01 692	0.88 695	0.16 398	0.10 138	0.25 644	0.21 614	0.16 407	0.16 463

mmx	0.53 595	0.26 562	0.49 507	0.37 299	0.25 416	0.55 496	0.37 505	1.16 684	1.03 673	0.73 521	0.96 569	0.71 530	0.53 521	1.01 692	0.88 695	0.20 561	0.15 537	0.25 644	0.21 614	0.22 597	0.20 574

xxx	0.53 595	0.26 562	0.49 507	0.37 299	0.25 416	0.55 496	0.37 505	1.16 684	1.03 673	0.73 521	0.96 569	0.71 530	0.53 521	1.01 692	0.88 695	0.20 561	0.15 537	0.25 644	0.21 614	0.22 597	0.20 574

FINET	0.67 663	0.42 689	1.00 714	0.46 607	0.43 709	0.83 663	0.89 766	1.08 642	1.50 766	0.87 616	1.14 658	0.71 530	0.68 627	0.92 672	0.70 650	0.36 742	0.30 737	0.26 663	0.24 667	0.35 709	0.33 704

MWDA-net	0.50 570	0.23 475	0.58 580	0.41 466	0.30 580	0.78 635	0.48 633	0.83 528	0.86 573	0.98 680	0.85 513	0.72 539	0.81 686	0.75 584	0.42 510	0.19 531	0.13 461	0.18 446	0.18 530	0.19 524	0.21 594

zzzzzzz1	0.60 646	0.31 621	4.33 816	0.42 515	0.26 464	0.44 429	0.39 549	0.73 476	0.77 513	0.51 372	0.70 422	0.72 539	0.48 490	0.60 449	0.42 510	0.14 248	0.12 382	0.17 390	0.16 438	0.18 485	0.14 375

ITSA-stereo	0.53 595	0.28 594	0.52 542	0.40 427	0.23 336	0.56 511	0.34 437	1.24 722	1.24 731	0.80 555	0.81 485	0.72 539	0.58 559	0.82 620	0.65 636	0.21 581	0.17 595	0.23 611	0.21 614	0.22 597	0.26 648

DispNO	0.47 522	0.23 475	0.71 648	0.39 379	0.31 605	0.60 542	0.38 527	0.89 556	0.77 513	0.75 528	0.84 503	0.72 539	0.54 533	0.73 570	0.46 558	0.19 531	0.14 503	0.20 530	0.18 530	0.16 407	0.17 490

test_5	0.43 475	0.24 517	0.43 417	0.52 688	0.28 528	0.28 179	0.42 590	0.72 465	0.82 548	0.62 425	0.91 545	0.72 539	0.55 539	0.79 612	0.35 432	0.14 248	0.11 302	0.18 446	0.18 530	0.18 485	0.16 463

STrans-v2	0.46 506	0.20 365	0.48 494	0.40 427	0.24 380	0.55 496	0.50 645	1.07 638	0.73 480	0.65 455	1.05 620	0.72 539	0.69 631	0.72 562	0.33 395	0.14 248	0.10 138	0.17 390	0.14 360	0.13 211	0.12 266

SST-Stereo	0.40 443	0.19 312	0.45 442	0.42 515	0.25 416	0.25 114	0.21 100	0.66 401	0.47 342	1.08 720	0.79 475	0.72 539	0.43 456	0.77 599	0.35 432	0.16 398	0.11 302	0.20 530	0.16 438	0.19 524	0.15 411

THIR-Stereo	0.50 570	0.18 261	0.45 442	0.38 343	0.23 336	0.75 623	0.67 718	0.66 401	0.87 583	1.02 698	1.40 719	0.72 539	0.76 666	0.62 470	0.42 510	0.15 337	0.11 302	0.17 390	0.18 530	0.14 271	0.15 411

RAFT_R40	0.40 443	0.19 312	0.44 429	0.43 539	0.25 416	0.23 76	0.26 244	0.67 411	0.67 443	0.98 680	0.78 464	0.72 539	0.43 456	0.76 589	0.35 432	0.16 398	0.11 302	0.20 530	0.16 438	0.18 485	0.14 375

pcwnet_v2	0.58 636	0.28 594	0.84 687	0.45 585	0.35 651	0.61 545	0.35 464	1.27 730	1.21 726	0.99 684	1.27 694	0.72 539	0.58 559	0.67 526	0.48 569	0.27 674	0.21 665	0.24 630	0.23 651	0.29 667	0.29 674

222	1.18 761	0.22 453	0.44 429	0.37 299	0.22 279	0.79 640	0.37 505	1.31 739	0.89 603	0.92 652	1.08 634	0.72 539	0.71 648	0.66 515	13.89 849	0.20 561	0.15 537	0.17 390	0.16 438	0.18 485	0.19 548

PS-NSSS	0.58 636	0.44 698	0.62 597	0.42 515	0.33 635	0.66 585	0.58 689	1.02 617	0.86 573	0.77 543	1.28 696	0.72 539	0.64 603	0.82 620	0.59 618	0.31 705	0.26 711	0.40 748	0.27 699	0.33 698	0.26 648

MLCV	0.47 522	0.24 517	0.61 591	0.37 299	0.17 80	0.61 545	0.33 418	0.80 516	0.87 583	0.94 659	1.13 652	0.72 539	0.43 456	0.89 659	0.51 585	0.13 169	0.10 138	0.13 143	0.11 192	0.14 271	0.12 266

SCION-MonSter(vits)	0.46 506	0.14 36	0.25 49	0.31 69	0.15 37	0.22 58	0.22 127	0.88 553	1.07 697	0.20 42	1.06 627	0.73 552	0.56 546	0.76 589	1.14 742	0.19 531	0.15 537	0.33 720	0.34 737	0.25 638	0.24 634

rvit_105_1	0.54 607	0.40 682	0.76 675	0.58 729	0.37 667	0.59 535	0.68 723	0.70 447	0.94 634	0.82 577	0.69 418	0.73 552	0.58 559	0.78 605	0.54 601	0.32 717	0.29 732	0.31 707	0.34 737	0.23 614	0.20 574

riskmin	0.38 413	0.20 365	0.39 356	0.32 101	0.23 336	0.53 482	0.30 336	0.63 370	0.80 535	0.49 363	0.56 364	0.73 552	0.58 559	0.55 376	0.36 451	0.17 458	0.11 302	0.19 495	0.13 306	0.19 524	0.20 574

TransformOpticalFlow	0.44 483	0.20 365	0.47 473	0.41 466	0.23 336	0.37 352	0.47 625	0.94 577	0.76 504	0.65 455	1.14 658	0.73 552	0.56 546	0.76 589	0.32 380	0.15 337	0.10 138	0.17 390	0.15 398	0.14 271	0.13 320

IRAFT_RVC	0.42 464	0.20 365	0.48 494	0.44 560	0.24 380	0.27 153	0.54 673	0.74 483	0.77 513	0.76 537	0.80 478	0.73 552	0.51 510	0.70 550	0.36 451	0.17 458	0.10 138	0.21 574	0.16 438	0.16 407	0.14 375

XX-Stereo	0.37 396	0.17 214	0.45 442	0.55 717	0.36 659	0.38 368	0.20 64	0.60 347	0.30 166	0.46 350	1.30 703	0.73 552	0.26 233	0.56 390	0.26 272	0.16 398	0.11 302	0.17 390	0.16 438	0.14 271	0.10 91

ARAFT	0.47 522	0.24 517	0.79 682	0.42 515	0.25 416	0.55 496	0.55 678	0.75 490	0.81 543	0.89 631	0.75 442	0.73 552	0.47 485	0.88 652	0.37 470	0.15 337	0.12 382	0.23 611	0.22 632	0.14 271	0.13 320

SCION-MonSter	0.67 663	0.40 682	0.95 706	0.54 708	0.44 716	1.30 745	0.42 590	0.91 566	1.06 690	0.79 552	1.13 652	0.74 559	0.67 620	0.76 589	1.43 762	0.19 531	0.19 640	0.45 760	0.42 773	0.30 676	0.26 648

H2IRNET	0.37 396	0.20 365	0.33 238	0.38 343	0.25 416	0.27 153	0.23 170	0.59 334	0.72 473	0.39 299	0.90 542	0.74 559	0.55 539	0.52 347	0.43 520	0.15 337	0.13 461	0.18 446	0.20 591	0.16 407	0.13 320

FADNet-RVC-Resample	0.56 621	0.33 635	1.16 734	0.49 638	0.34 644	0.71 606	0.43 599	1.01 613	0.93 627	0.82 577	0.87 526	0.74 559	0.67 620	0.73 570	0.45 547	0.18 496	0.18 620	0.26 663	0.27 699	0.26 647	0.27 660

noway7	0.60 646	0.29 606	4.94 818	0.43 539	0.23 336	0.44 429	0.33 418	0.73 476	0.73 480	0.51 372	0.51 326	0.75 562	0.52 514	0.43 251	0.37 470	0.14 248	0.11 302	0.16 334	0.14 360	0.16 407	0.13 320

IGEV_i1	0.43 475	0.22 453	0.50 521	0.39 379	0.22 279	0.64 573	0.40 562	0.96 588	0.61 406	0.68 480	0.69 418	0.75 562	0.45 472	0.72 562	0.41 502	0.15 337	0.13 461	0.16 334	0.13 306	0.17 452	0.16 463

IER	0.46 506	0.23 475	0.50 521	0.38 343	0.28 528	0.69 595	0.35 464	0.80 516	0.66 438	0.83 589	0.94 554	0.75 562	0.77 674	0.60 449	0.42 510	0.17 458	0.14 503	0.17 390	0.17 499	0.17 452	0.15 411

ICVP	0.46 506	0.25 543	0.38 333	0.48 623	0.28 528	0.58 523	0.43 599	1.00 603	0.70 460	0.67 473	0.95 565	0.75 562	0.55 539	0.53 359	0.54 601	0.23 630	0.17 595	0.19 495	0.17 499	0.19 524	0.20 574
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
CFNet_pseudo	0.46 506	0.24 517	0.52 542	0.37 299	0.27 501	0.58 523	0.30 336	0.86 539	0.88 587	0.82 577	1.03 610	0.75 562	0.47 485	0.58 425	0.44 538	0.17 458	0.12 382	0.24 630	0.16 438	0.24 629	0.19 548

SuperB	1.04 739	0.37 659	4.81 817	0.43 539	0.31 605	0.99 695	0.46 617	1.02 617	2.09 792	1.09 722	1.09 637	0.75 562	0.81 686	1.06 702	1.76 777	0.19 531	0.15 537	0.17 390	0.15 398	2.82 839	0.26 648

ccs_rob	0.46 506	0.24 517	0.52 542	0.37 299	0.27 501	0.58 523	0.31 368	0.86 539	0.88 587	0.82 577	1.02 605	0.75 562	0.47 485	0.58 425	0.44 538	0.17 458	0.12 382	0.24 630	0.16 438	0.24 629	0.19 548

AdaStereo	0.50 570	0.32 626	0.47 473	0.48 623	0.25 416	0.67 590	0.32 403	1.17 689	0.88 587	0.75 528	0.99 590	0.75 562	0.49 495	0.67 526	0.46 558	0.27 674	0.12 382	0.28 685	0.18 530	0.23 614	0.18 513
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.
MyStereo06	0.38 413	0.21 412	0.61 591	0.41 466	0.28 528	0.41 408	0.50 645	0.95 584	0.35 227	0.62 425	0.54 350	0.76 570	0.27 250	0.50 330	0.29 347	0.14 248	0.13 461	0.18 446	0.17 499	0.17 452	0.15 411

BSDual-CNN	0.46 506	0.25 543	0.43 417	0.45 585	0.28 528	0.77 630	0.40 562	0.94 577	0.76 504	0.75 528	0.80 478	0.76 570	0.54 533	0.64 499	0.43 520	0.20 561	0.14 503	0.22 590	0.19 564	0.18 485	0.18 513

psmg	0.49 554	0.25 543	0.43 417	0.41 466	0.28 528	0.85 667	0.43 599	0.99 598	0.76 504	0.91 644	0.94 554	0.76 570	0.54 533	0.64 499	0.43 520	0.20 561	0.15 537	0.20 530	0.20 591	0.18 485	0.18 513

GMM-Stereo	0.44 483	0.19 312	0.36 300	0.42 515	0.25 416	0.51 468	0.47 625	0.71 458	0.53 376	0.76 537	1.37 713	0.76 570	0.38 418	0.60 449	0.33 395	0.15 337	0.10 138	0.20 530	0.19 564	0.16 407	0.27 660

AFF-stereo	0.38 413	0.19 312	0.39 356	0.37 299	0.21 244	0.27 153	0.31 368	0.65 389	0.66 438	0.64 446	1.13 652	0.76 570	0.39 432	0.55 376	0.33 395	0.11 46	0.09 35	0.16 334	0.16 438	0.13 211	0.11 196

NOSS_ROB	0.57 629	0.39 677	0.39 356	0.44 560	0.30 580	0.73 616	0.54 673	1.03 622	1.08 701	0.67 473	0.87 526	0.76 570	0.57 549	0.77 599	0.47 565	0.38 748	0.38 776	0.44 759	0.42 773	0.37 725	0.34 712

relurobot	0.84 710	0.87 788	1.04 719	1.02 800	0.87 790	0.78 635	0.97 776	0.70 447	0.83 553	0.87 616	0.86 517	0.77 576	0.86 702	0.85 641	0.87 690	0.84 806	0.73 814	0.81 803	0.76 810	0.80 794	0.77 791

xyz-stereo	4.23 825	0.17 214	61.76 874	0.34 178	0.16 64	12.16 839	0.37 505	0.58 327	0.68 450	1.01 694	3.36 810	0.77 576	0.82 691	1.21 729	0.40 496	0.12 87	0.10 138	0.16 334	0.11 192	0.13 211	0.10 91

HCRNet	0.44 483	0.34 640	0.41 381	0.53 701	0.26 464	0.53 482	0.29 313	0.83 528	0.63 421	0.71 502	0.81 485	0.77 576	0.50 505	0.66 515	0.36 451	0.24 643	0.16 573	0.24 630	0.20 591	0.21 572	0.18 513

GCST	0.83 707	1.22 807	0.74 662	1.58 814	1.01 807	1.06 708	0.23 170	0.78 508	0.78 524	0.97 674	0.65 397	0.78 579	0.35 371	0.92 672	0.34 412	0.96 811	0.65 810	1.20 812	0.81 815	0.91 801	0.70 786

GrayStereo	0.49 554	0.19 312	0.42 402	0.46 607	0.28 528	0.53 482	0.67 718	0.69 431	0.63 421	1.02 698	1.47 735	0.78 579	0.76 666	0.56 390	0.33 395	0.14 248	0.12 382	0.17 390	0.17 499	0.15 347	0.29 674

Selective-IGEV-i1	0.44 483	0.20 365	0.53 550	0.41 466	0.22 279	0.62 553	0.50 645	1.01 613	0.88 587	0.63 434	0.81 485	0.79 581	0.38 418	0.54 367	0.38 480	0.16 398	0.13 461	0.15 286	0.13 306	0.15 347	0.15 411

PCWNet_CMD	0.48 535	0.24 517	0.52 542	0.39 379	0.27 501	0.63 565	0.30 336	0.95 584	0.96 641	0.86 608	1.07 631	0.79 581	0.44 467	0.57 402	0.43 520	0.17 458	0.12 382	0.21 574	0.16 438	0.24 629	0.19 548

HH	0.35 360	0.20 365	0.47 473	0.40 427	0.25 416	0.33 288	0.31 368	0.76 498	0.38 268	0.43 331	0.57 366	0.79 581	0.44 467	0.71 556	0.25 239	0.15 337	0.11 302	0.15 286	0.14 360	0.14 271	0.12 266

HanStereo	0.35 360	0.20 365	0.47 473	0.40 427	0.25 416	0.33 288	0.31 368	0.76 498	0.38 268	0.43 331	0.57 366	0.79 581	0.44 467	0.71 556	0.25 239	0.15 337	0.11 302	0.15 286	0.14 360	0.14 271	0.12 266

KYRaft	0.48 535	0.20 365	0.38 333	0.44 560	0.23 336	0.44 429	0.37 505	0.66 401	0.41 295	0.94 659	1.73 752	0.79 581	0.41 447	0.63 484	0.31 367	0.16 398	0.11 302	0.18 446	0.22 632	0.16 407	0.78 793

ACVNet	0.46 506	0.23 475	0.36 300	0.39 379	0.28 528	0.58 523	0.40 562	0.87 548	0.80 535	0.64 446	0.96 569	0.79 581	0.60 570	0.63 484	0.67 642	0.17 458	0.15 537	0.16 334	0.15 398	0.18 485	0.15 411

acv_ft	0.51 579	0.23 475	0.56 570	0.44 560	0.28 528	0.86 670	0.39 549	0.91 566	0.80 535	0.97 674	0.96 569	0.79 581	0.59 566	0.63 484	0.87 690	0.17 458	0.15 537	0.16 334	0.15 398	0.17 452	0.15 411

DMCA	0.45 494	0.26 562	0.50 521	0.38 343	0.28 528	0.51 468	0.34 437	0.93 571	0.68 450	0.75 528	0.83 497	0.79 581	0.53 521	0.51 340	0.54 601	0.21 581	0.16 573	0.21 574	0.16 438	0.19 524	0.21 594

MSMDNet	0.48 535	0.24 517	0.52 542	0.39 379	0.27 501	0.63 565	0.30 336	0.96 588	0.96 641	0.86 608	1.07 631	0.79 581	0.44 467	0.57 402	0.43 520	0.17 458	0.12 382	0.20 530	0.16 438	0.23 614	0.19 548

relubot	0.88 714	0.92 792	1.03 717	1.07 805	0.94 797	0.86 670	0.96 774	0.80 516	0.84 559	0.95 667	0.91 545	0.80 590	0.93 723	0.88 652	0.95 714	0.84 806	0.80 824	0.80 802	0.76 810	0.80 794	0.77 791

AHVO							0.58 689	0.86 539	0.69 457	0.71 502	1.15 664	0.80 590	0.61 576	1.21 729	1.28 752	0.21 581	0.23 683	0.23 611	0.22 632	0.23 614

MCPF							0.30 336	0.93 571	1.02 667	0.59 408	0.96 569	0.80 590	0.52 514	0.91 668	0.49 572	0.14 248	0.12 382	0.16 334	0.13 306	0.14 271

DSFM							0.58 689	0.86 539	0.69 457	0.71 502	1.15 664	0.80 590	0.61 576	1.21 729	1.28 752	0.21 581	0.23 683	0.23 611	0.22 632	0.23 614

PSMNet-RUCA	0.76 686	0.75 773	1.08 726	1.01 799	0.90 793	0.69 595	0.50 645	1.11 655	1.03 673	0.78 547	1.11 640	0.80 590	0.72 652	0.88 652	0.63 631	0.53 793	0.27 720	0.76 797	0.46 776	0.66 789	0.47 765

CFNet_ucs	0.50 570	0.24 517	0.55 564	0.38 343	0.31 605	0.58 523	0.33 418	0.98 596	0.93 627	0.88 627	1.19 679	0.80 590	0.49 495	0.63 484	0.43 520	0.21 581	0.15 537	0.26 663	0.18 530	0.26 647	0.22 617

iResNet_ROB	0.52 587	0.21 412	0.53 550	0.37 299	0.21 244	0.61 545	0.29 313	1.51 774	1.32 750	0.90 639	1.02 605	0.80 590	0.62 585	0.76 589	0.43 520	0.16 398	0.12 382	0.13 143	0.09 24	0.15 347	0.18 513

CBMV_ROB	0.59 643	0.37 659	0.38 333	0.39 379	0.28 528	0.74 617	0.28 301	1.00 603	0.98 648	0.94 659	1.25 691	0.81 597	0.78 679	0.87 649	0.50 575	0.36 742	0.37 772	0.43 754	0.40 762	0.33 698	0.30 685

PWCDC_ROB	0.89 717	0.49 715	0.80 684	0.74 774	0.40 689	1.03 702	0.39 549	1.33 742	2.35 807	1.02 698	3.77 812	0.81 597	0.92 718	1.20 725	0.90 707	0.34 733	0.22 673	0.24 630	0.20 591	0.34 704	0.29 674

RAFT_CTSACE	0.45 494	0.20 365	0.44 429	0.45 585	0.27 501	0.34 309	0.39 549	0.60 347	0.73 480	0.76 537	1.44 729	0.83 599	0.38 418	1.08 708	0.26 272	0.12 87	0.13 461	0.18 446	0.16 438	0.15 347	0.11 196

IIG-Stereo	0.43 475	0.21 412	0.44 429	0.50 652	0.25 416	0.44 429	0.21 100	0.71 458	0.76 504	0.83 589	0.95 565	0.83 599	0.43 456	0.90 661	0.35 432	0.15 337	0.12 382	0.19 495	0.14 360	0.15 347	0.11 196

RAFT + AFF	0.53 595	0.29 606	0.75 670	0.51 671	0.32 623	0.63 565	0.60 697	1.00 603	0.91 614	0.78 547	0.87 526	0.83 599	0.58 559	0.80 614	0.47 565	0.17 458	0.20 655	0.23 611	0.22 632	0.18 485	0.18 513

PSMNet-RSSM	0.48 535	0.22 453	0.38 333	0.42 515	0.25 416	0.50 463	0.37 505	1.10 649	0.77 513	0.70 495	1.06 627	0.84 602	0.64 603	0.62 470	0.47 565	0.23 630	0.15 537	0.23 611	0.25 677	0.20 545	0.19 548

TDLM	0.57 629	0.33 635	0.49 507	0.51 671	0.30 580	0.66 585	0.73 743	1.03 622	1.01 664	0.82 577	1.10 639	0.84 602	0.70 644	0.86 647	0.58 613	0.28 687	0.17 595	0.25 644	0.22 632	0.26 647	0.19 548

DualNet (step1)	0.57 629	0.36 652	0.72 653	0.38 343	0.30 580	0.71 606	0.43 599	1.06 634	0.88 587	0.92 652	0.86 517	0.85 604	0.69 631	0.68 537	0.50 575	0.41 760	0.20 655	0.40 748	0.41 767	0.36 716	0.33 704

test_sample9	1.05 743	0.36 652	0.72 653	0.38 343	0.30 580	0.71 606	0.43 599	1.06 634	0.88 587	0.92 652	0.86 517	0.85 604	0.69 631	1.20 725	1.36 757	0.41 760	8.41 857	0.40 748	0.41 767	0.36 716	0.33 704

test_sample7	0.52 587	0.29 606	0.50 521	0.36 269	0.27 501	0.62 553	0.41 578	1.06 634	0.88 587	0.92 652	0.86 517	0.85 604	0.69 631	0.68 537	0.50 575	0.26 664	0.20 655	0.27 677	0.26 692	0.27 659	0.24 634

GEStereo_RVC	0.55 610	0.29 606	0.63 607	0.49 638	0.31 605	0.70 600	0.54 673	1.22 710	0.92 619	0.82 577	0.85 513	0.85 604	0.63 591	0.90 661	0.65 636	0.24 643	0.16 573	0.19 495	0.16 438	0.21 572	0.22 617

CFNet	0.51 579	0.29 606	0.46 459	0.41 466	0.27 501	0.70 600	0.32 403	1.13 663	1.00 660	0.72 515	1.07 631	0.85 604	0.60 570	0.76 589	0.52 592	0.19 531	0.14 503	0.23 611	0.23 651	0.21 572	0.16 463

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 535	0.21 412	1.26 749	0.39 379	0.51 744	0.28 179	0.30 336	1.25 726	0.44 320	0.68 480	1.11 640	0.86 609	0.33 351	0.67 526	0.27 295	0.15 337	0.11 302	0.17 390	0.20 591	0.22 597	0.24 634

MMNet	0.55 610	0.25 543	0.61 591	0.43 539	0.34 644	1.07 709	0.39 549	0.87 548	0.91 614	0.91 644	0.93 553	0.86 609	0.76 666	0.81 617	0.76 664	0.15 337	0.14 503	0.18 446	0.19 564	0.20 545	0.16 463

UPFNet	0.53 595	0.24 517	0.51 536	0.45 585	0.38 678	0.84 666	0.49 640	0.99 598	0.75 495	0.87 616	0.88 534	0.86 609	0.64 603	0.80 614	0.71 655	0.20 561	0.20 655	0.20 530	0.20 591	0.19 524	0.15 411

GANet-RSSM	0.47 522	0.21 412	0.37 319	0.38 343	0.25 416	0.58 523	0.36 487	1.07 638	0.78 524	0.68 480	1.01 596	0.86 609	0.67 620	0.62 470	0.44 538	0.21 581	0.15 537	0.18 446	0.18 530	0.18 485	0.17 490

GwcNet-RSSM	0.49 554	0.24 517	0.42 402	0.40 427	0.23 336	0.55 496	0.38 527	0.93 571	0.93 627	0.71 502	1.16 671	0.86 609	0.60 570	0.62 470	0.66 639	0.21 581	0.14 503	0.19 495	0.20 591	0.16 407	0.15 411

DeepPruner_ROB	0.53 595	0.34 640	0.59 582	0.41 466	0.30 580	0.50 463	0.43 599	1.19 695	0.70 460	0.85 600	1.05 620	0.86 609	0.55 539	0.84 634	0.51 585	0.29 694	0.23 683	0.22 590	0.22 632	0.26 647	0.25 642

Anonymous_2	0.82 700	0.44 698	0.63 607	0.40 427	0.43 709	0.80 646	0.52 664	0.72 465	0.77 513	0.71 502	0.60 376	0.87 615	0.76 666	0.75 584	0.58 613	0.52 789	0.54 804	0.54 783	4.82 856	0.56 774	0.40 740

ADCRef	0.80 696	0.43 693	1.32 757	0.50 652	0.45 721	1.07 709	0.51 661	1.07 638	0.98 648	1.17 732	1.42 723	0.87 615	0.91 713	0.85 641	3.19 811	0.18 496	0.16 573	0.23 611	0.23 651	0.22 597	0.21 594

DeepPrunerF	0.89 717	0.52 731	3.43 808	0.68 766	0.81 788	0.72 615	0.72 741	1.22 710	1.99 791	0.93 656	1.01 596	0.87 615	0.86 702	1.08 708	0.95 714	0.34 733	0.28 724	0.43 754	0.39 759	0.30 676	0.32 699

PA-Net	0.67 663	0.43 693	0.83 686	0.50 652	0.53 749	0.94 682	0.68 723	1.10 649	1.14 714	0.80 555	0.88 534	0.87 615	0.77 674	1.02 697	0.88 695	0.24 643	0.41 786	0.29 696	0.44 775	0.26 647	0.34 712
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
AANet_RVC	0.57 629	0.32 626	0.54 556	0.45 585	0.27 501	0.57 517	0.48 633	1.00 603	1.28 745	0.86 608	1.33 707	0.87 615	0.58 559	1.07 705	0.75 663	0.18 496	0.12 382	0.15 286	0.13 306	0.18 485	0.18 513

ToySt	0.49 554	0.27 580	0.75 670	0.40 427	0.27 501	0.64 573	0.49 640	0.84 532	0.77 513	0.60 413	0.83 497	0.88 620	0.66 617	0.70 550	0.56 609	0.16 398	0.17 595	0.21 574	0.20 591	0.21 572	0.19 548

UCFNet_RVC	0.49 554	0.26 562	0.35 282	0.39 379	0.26 464	0.64 573	0.36 487	1.15 676	0.84 559	0.67 473	0.88 534	0.88 620	0.59 566	0.58 425	0.45 547	0.24 643	0.17 595	0.27 677	0.27 699	0.25 638	0.23 625

NVstereo2D	0.60 646	0.30 616	0.75 670	0.48 623	0.43 709	0.89 673	0.48 633	1.05 630	1.15 715	0.66 468	0.86 517	0.88 620	0.70 644	0.99 688	0.65 636	0.32 717	0.15 537	0.28 685	0.20 591	0.40 732	0.36 723

iResNetv2_ROB	0.52 587	0.27 580	0.69 639	0.38 343	0.25 416	0.62 553	0.35 464	1.17 689	1.01 664	0.99 684	1.06 627	0.88 620	0.67 620	0.66 515	0.39 488	0.19 531	0.13 461	0.15 286	0.11 192	0.18 485	0.16 463

TCMNet	0.66 658	0.39 677	0.98 712	0.59 733	0.61 772	0.96 688	0.55 678	1.05 630	0.90 606	0.84 596	1.14 658	0.89 624	0.65 609	0.85 641	1.01 727	0.26 664	0.26 711	0.31 707	0.28 707	0.32 690	0.29 674

CSP-Net	0.56 621	0.27 580	0.49 507	0.41 466	0.28 528	1.22 737	0.50 645	1.23 715	0.72 473	0.95 667	0.95 565	0.89 624	0.62 585	0.83 628	0.62 627	0.26 664	0.17 595	0.17 390	0.17 499	0.18 485	0.17 490

OMP-Stereo	0.42 464	0.22 453	0.46 459	0.52 688	0.24 380	0.36 338	0.25 213	0.71 458	0.78 524	0.77 543	0.64 394	0.89 624	0.39 432	0.91 668	0.35 432	0.15 337	0.12 382	0.20 530	0.15 398	0.15 347	0.12 266

HGLStereo	0.56 621	0.28 594	0.57 576	0.50 652	0.37 667	0.80 646	0.45 613	1.02 617	0.78 524	0.86 608	1.14 658	0.89 624	0.82 691	0.76 589	0.73 658	0.21 581	0.20 655	0.19 495	0.18 530	0.19 524	0.21 594

DSFCA	0.55 610	0.25 543	0.62 597	0.40 427	0.36 659	0.74 617	0.52 664	1.04 625	0.82 548	1.06 713	0.84 503	0.89 624	0.63 591	0.99 688	0.58 613	0.25 653	0.21 665	0.21 574	0.21 614	0.21 572	0.19 548

delet	0.55 610	0.24 517	0.55 564	0.44 560	0.33 635	1.07 709	0.50 645	1.00 603	0.86 573	0.85 600	0.96 569	0.90 629	0.63 591	0.83 628	0.74 662	0.18 496	0.18 620	0.20 530	0.21 614	0.16 407	0.15 411

CC-Net-ROB	0.82 700	0.96 796	0.85 688	0.58 729	0.45 721	1.27 743	0.70 733	1.17 689	1.02 667	0.83 589	1.23 687	0.90 629	0.77 674	1.06 702	0.69 647	0.46 776	0.34 762	1.71 818	0.38 754	0.59 782	0.36 723

MWSP-net	0.52 587	0.23 475	0.54 556	0.45 585	0.30 580	0.70 600	0.81 754	1.02 617	0.92 619	0.75 528	0.78 464	0.91 631	0.73 655	0.62 470	0.52 592	0.19 531	0.15 537	0.19 495	0.18 530	0.21 572	0.22 617

z-ln-s-r	0.66 658	0.36 652	1.30 754	0.39 379	0.26 464	0.57 517	0.63 706	0.80 516	1.03 673	0.80 555	1.43 726	0.91 631	0.76 666	1.08 708	1.87 784	0.16 398	0.12 382	0.17 390	0.14 360	0.20 545	0.16 463

G2L-Stereo	0.49 554	0.23 475	0.48 494	0.43 539	0.26 464	0.47 453	0.42 590	0.93 571	0.78 524	0.84 596	0.86 517	0.91 631	0.52 514	0.78 605	0.70 650	0.20 561	0.17 595	0.22 590	0.18 530	0.17 452	0.21 594

ISRNet	0.56 621	0.24 517	0.66 624	0.56 721	0.36 659	0.44 429	0.25 213	0.82 523	0.84 559	1.07 716	1.25 691	0.91 631	0.60 570	0.66 515	0.58 613	0.35 738	0.26 711	0.36 730	0.33 735	0.30 676	0.42 745

GMStereo_Zeroshot	0.49 554	0.44 698	0.74 662	0.49 638	0.27 501	0.56 511	0.29 313	0.73 476	0.76 504	0.86 608	0.94 554	0.91 631	0.36 400	0.74 578	0.43 520	0.26 664	0.14 503	0.26 663	0.15 398	0.36 716	0.18 513

DMCA-RVC	0.51 579	0.30 616	0.59 582	0.50 652	0.32 623	0.54 489	0.38 527	0.86 539	0.68 450	0.94 659	0.86 517	0.91 631	0.68 627	0.70 550	0.59 618	0.23 630	0.18 620	0.31 707	0.23 651	0.26 647	0.19 548

DStereoSA	1.73 789	0.63 755	1.57 777	0.80 783	0.79 787	1.26 742	1.30 803	1.34 744	1.43 759	1.24 747	7.52 841	0.92 637	7.68 837	1.65 775	2.29 802	0.41 760	0.29 732	0.63 789	0.60 798	1.04 808	1.18 817

PSMNet-ADL	0.48 535	0.27 580	0.40 370	0.48 623	0.30 580	0.68 593	0.37 505	0.90 561	0.80 535	0.61 421	0.80 478	0.92 637	0.62 585	0.72 562	0.63 631	0.23 630	0.18 620	0.18 446	0.20 591	0.22 597	0.20 574

ADLNet	0.55 610	0.27 580	0.51 536	0.44 560	0.35 651	0.78 635	0.46 617	1.08 642	0.86 573	0.99 684	0.98 585	0.92 637	0.63 591	0.69 543	0.81 674	0.22 612	0.16 573	0.22 590	0.22 632	0.21 572	0.21 594

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 464	0.20 365	0.74 662	0.38 343	0.43 709	0.39 382	0.26 244	0.94 577	0.49 355	0.53 385	0.77 452	0.93 640	0.45 472	0.63 484	0.24 205	0.16 398	0.10 138	0.17 390	0.18 530	0.20 545	0.20 574

GASNet	0.67 663	0.72 770	0.96 709	0.70 769	0.48 736	0.62 553	0.47 625	1.08 642	1.03 673	0.94 659	0.82 491	0.93 640	0.83 696	1.33 747	0.80 671	0.31 705	0.22 673	0.29 696	0.28 707	0.44 744	0.24 634

RAFT	0.45 494	0.22 453	0.45 442	0.47 615	0.26 464	0.54 489	0.47 625	0.66 401	0.58 400	0.80 555	0.82 491	0.94 642	0.57 549	0.75 584	0.34 412	0.17 458	0.15 537	0.22 590	0.20 591	0.16 407	0.12 266

cf-r	0.47 522	0.23 475	0.41 381	0.39 379	0.23 336	0.59 535	0.37 505	0.88 553	0.85 568	0.72 515	1.05 620	0.94 642	0.62 585	0.56 390	0.54 601	0.21 581	0.14 503	0.17 390	0.19 564	0.15 347	0.15 411

G2L-Stereo_test	0.48 535	0.20 365	0.40 370	0.34 178	0.23 336	0.57 517	0.58 689	1.10 649	0.77 513	0.86 608	0.94 554	0.95 644	0.54 533	0.68 537	0.60 620	0.16 398	0.12 382	0.14 217	0.12 244	0.15 347	0.15 411

1111x	0.55 610	0.22 453	0.46 459	0.38 343	0.20 203	0.66 585	0.43 599	1.23 715	0.99 653	0.71 502	0.99 590	0.95 644	0.69 631	0.90 661	1.08 734	0.18 496	0.17 595	0.18 446	0.19 564	0.20 545	0.18 513

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 663	0.81 782	0.73 657	0.53 701	0.37 667	1.40 750	0.53 669	1.04 625	0.79 533	0.88 627	0.94 554	0.95 644	0.53 521	0.93 678	0.58 613	0.39 754	0.30 737	0.57 785	0.31 724	0.53 769	0.30 685

STTStereo	0.55 610	0.37 659	0.76 675	0.44 560	0.31 605	0.60 542	0.44 610	0.96 588	0.86 573	0.99 684	0.90 542	0.96 647	0.58 559	0.71 556	0.61 624	0.25 653	0.23 683	0.26 663	0.32 732	0.24 629	0.23 625

StereoDRNet-Refined	0.58 636	0.32 626	0.54 556	0.46 607	0.30 580	0.96 688	0.40 562	1.00 603	0.94 634	1.12 727	1.08 634	0.96 647	0.67 620	0.90 661	0.89 705	0.17 458	0.13 461	0.22 590	0.21 614	0.20 545	0.19 548
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
Select-FE	0.46 506	0.24 517	0.88 696	0.42 515	0.35 651	0.33 288	0.19 38	0.90 561	0.37 256	0.60 413	1.01 596	0.97 649	0.80 685	0.72 562	0.28 319	0.16 398	0.12 382	0.17 390	0.20 591	0.15 347	0.24 634

hknet	0.49 554	0.25 543	0.51 536	0.45 585	0.29 560	0.77 630	0.40 562	0.94 577	0.83 553	0.75 528	0.80 478	0.97 649	0.61 576	0.73 570	0.45 547	0.18 496	0.14 503	0.22 590	0.19 564	0.18 485	0.18 513

xxxx	1.01 734	0.22 453	0.43 417	0.36 269	0.21 244	0.82 660	0.36 487	1.32 740	0.88 587	0.71 502	0.94 554	0.97 649	0.63 591	0.64 499	10.58 843	0.20 561	0.16 573	0.18 446	0.17 499	0.19 524	0.19 548

MDST_ROB	0.91 722	0.27 580	0.85 688	0.63 747	0.41 696	2.53 797	0.71 739	1.60 782	1.13 711	2.83 813	1.73 752	0.97 649	0.69 631	1.61 767	0.73 658	0.25 653	0.22 673	0.32 714	0.28 707	0.25 638	0.24 634

Selective-IGEV-i16pb	1.07 746	0.24 517	9.45 829	0.41 466	0.32 623	1.76 780	0.59 694	1.00 603	1.54 770	0.66 468	1.20 680	0.98 653	0.57 549	0.78 605	0.62 627	0.27 674	0.17 595	0.18 446	0.20 591	0.21 572	0.23 625

FADNet	0.61 650	0.51 723	1.10 727	0.45 585	0.44 716	0.65 583	0.41 578	1.19 695	1.05 684	0.70 495	0.84 503	0.98 653	0.66 617	0.82 620	0.50 575	0.29 694	0.30 737	0.27 677	0.30 715	0.46 751	0.35 717

DStereoO	0.96 727	0.70 769	0.72 653	0.62 745	0.45 721	0.74 617	0.92 771	1.09 646	1.29 747	1.19 736	1.23 687	0.99 655	1.71 789	1.29 741	0.99 722	2.01 834	0.35 764	0.77 798	0.30 715	1.42 814	0.38 734

ssnet_v2	0.58 636	0.28 594	0.56 570	0.43 539	0.29 560	0.95 685	0.59 694	1.13 663	0.99 653	0.93 656	0.80 478	0.99 655	0.64 603	0.82 620	0.94 711	0.25 653	0.22 673	0.23 611	0.24 667	0.20 545	0.19 548

ADLNet2	0.55 610	0.25 543	0.65 618	0.47 615	0.30 580	0.83 663	0.50 645	1.05 630	0.95 640	0.80 555	0.98 585	0.99 655	0.69 631	0.77 599	0.73 658	0.20 561	0.16 573	0.17 390	0.18 530	0.21 572	0.21 594

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 595	0.32 626	0.64 612	0.44 560	0.30 580	0.66 585	0.44 610	1.04 625	0.88 587	0.91 644	0.91 545	0.99 655	0.60 570	0.68 537	0.60 620	0.21 581	0.17 595	0.22 590	0.22 632	0.21 572	0.21 594
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
coex_refinement	0.53 595	0.21 412	0.39 356	0.44 560	0.30 580	0.76 629	0.39 549	1.09 646	0.90 606	0.85 600	1.12 644	1.00 659	0.56 546	0.63 484	0.81 674	0.21 581	0.13 461	0.16 334	0.16 438	0.20 545	0.21 594

anonymity	0.97 729	0.89 790	1.05 721	0.92 794	1.03 808	0.97 690	0.81 754	1.29 734	0.91 614	1.07 716	0.98 585	1.00 659	0.95 728	1.02 697	0.92 710	0.96 811	0.95 837	0.90 806	0.91 822	0.92 802	0.94 801

AACVNet	0.50 570	0.23 475	0.49 507	0.46 607	0.29 560	0.52 474	0.38 527	0.90 561	0.55 388	0.81 568	1.03 610	1.00 659	0.70 644	0.83 628	0.54 601	0.21 581	0.18 620	0.24 630	0.18 530	0.23 614	0.20 574

DGSMNet	0.76 686	0.55 740	1.29 753	0.58 729	0.62 773	0.94 682	0.70 733	1.26 728	1.11 705	0.83 589	1.24 689	1.00 659	0.71 648	1.03 699	0.81 674	0.34 733	0.29 732	0.41 752	0.40 762	0.57 778	0.55 780

iRaft-Stereo_5w	0.45 494	0.21 412	0.48 494	0.42 515	0.28 528	0.31 247	0.54 673	0.63 370	0.62 410	0.62 425	0.89 538	1.01 663	0.69 631	0.75 584	0.66 639	0.13 169	0.12 382	0.17 390	0.15 398	0.14 271	0.15 411

psm_up	0.55 610	0.26 562	0.47 473	0.49 638	0.32 623	0.65 583	0.56 684	1.04 625	0.82 548	0.82 577	0.88 534	1.01 663	0.94 725	0.74 578	0.61 624	0.21 581	0.25 703	0.26 663	0.23 651	0.21 572	0.20 574

CFNet-ft	0.48 535	0.23 475	0.36 300	0.40 427	0.26 464	0.64 573	0.37 505	0.87 548	0.85 568	0.64 446	1.00 593	1.01 663	0.64 603	0.61 459	0.53 596	0.23 630	0.15 537	0.24 630	0.21 614	0.23 614	0.18 513

CFNet_RVC	0.48 535	0.23 475	0.36 300	0.40 427	0.26 464	0.64 573	0.37 505	0.87 548	0.85 568	0.64 446	1.00 593	1.01 663	0.64 603	0.61 459	0.53 596	0.23 630	0.15 537	0.24 630	0.21 614	0.23 614	0.18 513

CVANet_RVC	0.57 629	0.33 635	0.44 429	0.47 615	0.32 623	0.67 590	0.61 702	1.05 630	0.93 627	0.85 600	1.04 616	1.01 663	0.73 655	0.83 628	0.52 592	0.29 694	0.19 640	0.27 677	0.25 677	0.31 683	0.21 594

SACVNet	0.58 636	0.34 640	0.55 564	0.55 717	0.36 659	0.63 565	0.48 633	1.13 663	0.77 513	1.02 698	1.06 627	1.02 668	0.74 659	0.90 661	0.51 585	0.27 674	0.21 665	0.25 644	0.24 667	0.29 667	0.36 723

Syn2CoEx	0.71 675	0.51 723	0.95 706	0.64 748	0.45 721	0.91 676	0.53 669	1.48 766	1.13 711	0.93 656	1.35 709	1.02 668	0.99 734	0.92 672	0.80 671	0.30 701	0.27 720	0.28 685	0.24 667	0.23 614	0.24 634

SQANet	0.82 700	0.74 772	0.67 628	1.13 806	0.98 802	1.11 718	0.47 625	1.07 638	0.83 553	0.91 644	1.05 620	1.03 670	0.74 659	1.01 692	0.64 634	0.61 798	0.24 695	1.03 809	0.35 743	1.18 812	0.58 781

RASNet	0.53 595	0.22 453	0.52 542	0.38 343	0.22 279	0.68 593	0.38 527	0.97 593	0.88 587	0.73 521	1.04 616	1.03 670	0.92 718	0.90 661	0.86 684	0.16 398	0.14 503	0.14 217	0.17 499	0.15 347	0.13 320

MEA-ACV	0.54 607	0.23 475	0.61 591	0.41 466	0.28 528	0.71 606	0.43 599	1.18 693	0.88 587	0.85 600	0.94 554	1.04 672	0.85 699	0.73 570	0.57 612	0.18 496	0.17 595	0.20 530	0.24 667	0.18 485	0.21 594

APVNet	0.71 675	0.37 659	0.89 700	0.56 721	0.45 721	1.18 733	0.68 723	1.41 759	0.85 568	0.81 568	1.15 664	1.04 672	0.81 686	1.10 712	1.17 743	0.26 664	0.28 724	0.32 714	0.31 724	0.29 667	0.30 685

UNet	0.54 607	0.26 562	0.66 624	0.44 560	0.40 689	0.99 695	0.41 578	0.98 596	0.75 495	0.83 589	0.89 538	1.04 672	0.72 652	0.73 570	0.62 627	0.19 531	0.14 503	0.20 530	0.17 499	0.20 545	0.17 490

FADNet-RVC	0.60 646	0.53 736	1.14 733	0.46 607	0.39 684	0.61 545	0.39 549	1.12 661	0.87 583	0.70 495	0.84 503	1.04 672	0.55 539	0.94 685	0.69 647	0.26 664	0.25 703	0.28 685	0.28 707	0.31 683	0.31 695

CBMV	0.64 654	0.35 647	0.41 381	0.42 515	0.25 416	1.01 697	0.77 748	1.13 663	1.09 703	1.17 732	1.22 682	1.04 672	0.75 663	0.88 652	0.63 631	0.28 687	0.30 737	0.34 723	0.30 715	0.26 647	0.26 648
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DCVSM-stereo	0.49 554	0.27 580	0.53 550	0.39 379	0.29 560	0.51 468	0.26 244	0.75 490	0.75 495	1.11 726	0.75 442	1.05 677	0.72 652	0.60 449	0.47 565	0.20 561	0.19 640	0.24 630	0.20 591	0.25 638	0.30 685

iinet-f	0.67 663	0.26 562	2.15 792	0.39 379	0.31 605	1.19 734	0.56 684	0.84 532	0.84 559	0.80 555	1.17 673	1.05 677	0.84 698	0.71 556	1.21 746	0.20 561	0.18 620	0.17 390	0.15 398	0.20 545	0.20 574

anonymousa	0.49 554	0.20 365	0.42 402	0.38 343	0.23 336	0.91 676	0.35 464	0.75 490	0.62 410	0.85 600	1.54 741	1.06 679	0.66 617	0.51 340	0.43 520	0.16 398	0.13 461	0.19 495	0.21 614	0.16 407	0.14 375

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 653	0.28 594	0.99 713	0.40 427	0.30 580	1.03 702	0.56 684	1.10 649	0.99 653	0.97 674	1.22 682	1.06 679	0.69 631	1.07 705	0.95 714	0.19 531	0.11 302	0.16 334	0.13 306	0.22 597	0.21 594

CRFU-Net	0.57 629	0.27 580	0.57 576	0.46 607	0.30 580	1.20 735	0.52 664	1.10 649	0.56 396	1.00 689	0.98 585	1.06 679	0.79 681	0.81 617	0.71 655	0.21 581	0.19 640	0.18 446	0.16 438	0.18 485	0.19 548

GwcNet	0.69 669	0.36 652	1.10 727	0.51 671	0.42 702	1.08 713	0.50 645	1.21 702	1.16 716	1.00 689	1.37 713	1.06 679	0.79 681	0.92 672	0.94 711	0.25 653	0.24 695	0.24 630	0.22 632	0.23 614	0.26 648

DRN-Test	0.66 658	0.32 626	0.66 624	0.50 652	0.39 684	1.15 726	0.61 702	1.49 768	1.01 664	1.12 727	1.08 634	1.06 679	0.69 631	0.77 599	0.94 711	0.23 630	0.17 595	0.26 663	0.25 677	0.25 638	0.21 594

ac_64	0.52 587	0.22 453	0.50 521	0.45 585	0.28 528	0.80 646	0.45 613	1.02 617	0.61 406	0.91 644	0.83 497	1.07 684	0.68 627	0.74 578	0.70 650	0.21 581	0.18 620	0.20 530	0.19 564	0.18 485	0.15 411

StereoDRNet	0.64 654	0.33 635	0.68 633	0.51 671	0.43 709	1.03 702	0.53 669	1.47 765	0.99 653	1.10 724	0.87 526	1.07 684	0.71 648	0.82 620	0.88 695	0.23 630	0.19 640	0.25 644	0.23 651	0.27 659	0.19 548

Wz-Net-LNSev	0.71 675	0.51 723	1.36 765	0.50 652	0.41 696	1.15 726	0.69 728	1.21 702	1.07 697	1.02 698	1.12 644	1.08 686	0.87 706	0.89 659	0.89 705	0.24 643	0.22 673	0.21 574	0.19 564	0.26 647	0.26 648

STTRV1_RVC	0.82 700	0.59 745	1.16 734	0.67 762	0.81 788	1.11 718	0.63 706	1.30 737	1.11 705	0.98 680	1.33 707	1.08 686	0.95 728	1.26 737	0.87 690	0.55 796	0.25 703	0.43 754	0.39 759	0.58 781	0.40 740

NaN_ROB	0.69 669	0.44 698	0.69 639	0.51 671	0.33 635	0.97 690	1.06 786	1.22 710	1.19 722	1.24 747	0.96 569	1.08 686	0.78 679	1.20 725	0.67 642	0.24 643	0.30 737	0.23 611	0.24 667	0.23 614	0.25 642

PSMNet_ROB	0.64 654	0.37 659	0.65 618	0.56 721	0.42 702	0.97 690	0.83 757	1.21 702	0.92 619	0.79 552	1.02 605	1.08 686	0.63 591	0.82 620	0.91 709	0.29 694	0.20 655	0.31 707	0.31 724	0.26 647	0.23 625

w-ln-seven-2	0.76 686	0.43 693	2.32 795	0.52 688	0.38 678	0.90 675	0.65 712	1.11 655	1.12 710	1.19 736	1.28 696	1.09 690	0.99 734	1.07 705	0.87 690	0.20 561	0.19 640	0.23 611	0.22 632	0.26 647	0.22 617

G2L-ROB	0.47 522	0.19 312	0.42 402	0.35 232	0.22 279	0.57 517	0.42 590	1.14 672	0.71 471	0.84 596	0.75 442	1.09 690	0.53 521	0.74 578	0.53 596	0.17 458	0.12 382	0.14 217	0.12 244	0.17 452	0.19 548

FLISNet	0.45 494	0.21 412	0.36 300	0.34 178	0.35 651	0.28 179	0.31 368	0.72 465	0.46 335	0.87 616	1.13 652	1.09 690	0.76 666	0.69 543	0.56 609	0.12 87	0.10 138	0.17 390	0.17 499	0.17 452	0.15 411

CoSv	0.45 494	0.21 412	0.36 300	0.34 178	0.35 651	0.28 179	0.31 368	0.72 465	0.46 335	0.87 616	1.13 652	1.09 690	0.76 666	0.69 543	0.56 609	0.12 87	0.10 138	0.17 390	0.17 499	0.17 452	0.15 411

LL-Strereo	0.57 629	0.27 580	0.68 633	0.48 623	0.34 644	0.39 382	0.48 633	0.94 577	0.97 644	0.83 589	0.78 464	1.10 694	1.18 754	1.33 747	0.49 572	0.17 458	0.14 503	0.22 590	0.19 564	0.16 407	0.17 490

ADCP+	1.06 744	0.35 647	1.51 773	0.49 638	0.51 744	1.45 757	0.55 678	1.25 726	1.03 673	1.16 731	1.15 664	1.10 694	1.07 744	1.56 764	6.75 834	0.19 531	0.16 573	0.23 611	0.21 614	0.28 663	0.21 594

GANetREF_RVC	0.80 696	0.75 773	0.86 693	0.66 759	0.42 702	1.15 726	0.98 777	1.14 672	1.19 722	1.01 694	1.02 605	1.10 694	0.90 712	1.15 717	0.76 664	0.48 782	0.39 781	0.57 785	0.38 754	0.63 785	0.46 760
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
SGM-Forest	0.62 651	0.32 626	0.39 356	0.43 539	0.30 580	1.02 699	0.55 678	1.09 646	1.05 684	1.06 713	1.18 675	1.10 694	0.67 620	0.88 652	0.62 627	0.31 705	0.33 760	0.33 720	0.30 715	0.30 676	0.28 667
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
YMNet	0.66 658	0.38 669	0.90 701	0.52 688	0.46 729	1.08 713	0.49 640	1.00 603	0.77 513	1.18 734	1.29 700	1.12 698	0.74 659	0.85 641	0.86 684	0.27 674	0.31 748	0.25 644	0.25 677	0.24 629	0.23 625

YMNet_1	0.66 658	0.38 669	0.90 701	0.52 688	0.46 729	1.08 713	0.49 640	1.00 603	0.77 513	1.18 734	1.29 700	1.12 698	0.74 659	0.85 641	0.86 684	0.27 674	0.31 748	0.25 644	0.25 677	0.24 629	0.23 625

DDVS	0.52 587	0.30 616	0.56 570	0.41 466	0.31 605	0.71 606	0.34 437	0.91 566	0.67 443	0.85 600	0.89 538	1.12 698	0.46 479	0.86 647	0.60 620	0.22 612	0.16 573	0.22 590	0.18 530	0.25 638	0.26 648

Consistency-Raft	1.01 734	0.81 782	1.24 747	0.84 788	0.97 800	0.81 652	0.84 760	1.30 737	1.59 775	1.05 709	1.68 751	1.12 698	0.91 713	0.92 672	1.11 736	0.65 799	0.74 815	0.79 800	0.90 819	1.06 810	0.79 795

S-Stereo	0.74 682	0.35 647	0.96 709	0.56 721	0.45 721	0.82 660	0.60 697	1.24 722	1.60 778	0.96 669	1.41 721	1.12 698	0.94 725	0.80 614	1.04 731	0.26 664	0.31 748	0.28 685	0.25 677	0.32 690	0.47 765

RTSC	0.87 712	0.48 711	1.23 746	0.52 688	0.37 667	1.13 723	0.50 645	1.34 744	1.79 784	1.51 765	1.24 689	1.12 698	0.81 686	1.62 768	2.16 794	0.25 653	0.19 640	0.23 611	0.24 667	0.30 676	0.31 695

Wz-Net-MNSev	0.76 686	0.40 682	1.34 759	0.50 652	0.40 689	1.44 756	0.83 757	1.15 676	1.16 716	1.25 751	1.20 680	1.13 704	0.81 686	1.16 719	1.00 726	0.22 612	0.19 640	0.24 630	0.23 651	0.28 663	0.26 648

hitnet-ft	0.55 610	0.27 580	0.39 356	0.41 466	0.28 528	0.78 635	0.40 562	0.92 569	0.90 606	0.82 577	1.01 596	1.13 704	0.70 644	0.78 605	0.67 642	0.28 687	0.20 655	0.28 685	0.22 632	0.29 667	0.26 648

GANet	0.70 671	0.37 659	0.55 564	0.51 671	0.34 644	0.94 682	0.96 774	1.08 642	0.94 634	1.04 707	1.98 767	1.13 704	0.88 710	1.12 715	0.66 639	0.25 653	0.26 711	0.27 677	0.22 632	0.31 683	0.22 617

MultiAttention	3.58 819	0.24 517	0.62 597	0.54 708	0.34 644	22.90 851	2.72 838	1.60 782	1.13 711	0.80 555	1.81 757	1.14 707	0.43 456	35.29 870	0.61 624	0.17 458	0.12 382	0.23 611	0.23 651	0.34 704	0.29 674

dad	0.58 636	0.50 719	0.64 612	0.43 539	0.30 580	0.59 535	0.36 487	0.78 508	1.25 739	1.01 694	1.17 673	1.15 708	0.53 521	0.68 537	0.50 575	0.35 738	0.23 683	0.37 735	0.21 614	0.29 667	0.20 574

PWC_ROB	0.87 712	0.52 731	1.28 750	0.50 652	0.32 623	0.91 676	0.37 505	1.36 751	1.46 764	1.61 772	2.59 789	1.16 709	1.01 738	1.34 749	1.40 761	0.25 653	0.18 620	0.28 685	0.20 591	0.29 667	0.28 667

zh-mn7	1.08 749	0.65 758	4.00 812	0.52 688	0.38 678	1.16 730	0.62 704	1.15 676	1.77 783	1.74 780	2.31 775	1.17 710	0.91 713	2.10 791	1.77 778	0.24 643	0.21 665	0.22 590	0.22 632	0.25 638	0.28 667

RT-IGEV	0.52 587	0.19 312	0.59 582	0.40 427	0.25 416	0.79 640	0.62 704	1.15 676	0.74 490	0.89 631	0.99 590	1.18 711	0.61 576	0.65 506	0.31 367	0.19 531	0.13 461	0.17 390	0.13 306	0.15 347	0.20 574

HSM	0.51 579	0.24 517	0.41 381	0.39 379	0.24 380	0.75 623	0.40 562	1.22 710	0.75 495	0.81 568	0.91 545	1.21 712	0.69 631	0.87 649	0.46 558	0.17 458	0.13 461	0.17 390	0.14 360	0.17 452	0.17 490

MFMNet_re	1.14 754	0.97 799	1.19 741	0.99 796	0.95 798	1.25 741	1.22 799	1.39 755	1.55 771	1.69 779	1.67 750	1.21 712	1.53 777	1.12 715	0.99 722	0.87 810	0.75 819	0.79 800	0.75 809	0.90 800	0.94 801

DLCB_ROB	0.58 636	0.28 594	0.47 473	0.49 638	0.32 623	0.77 630	0.50 645	0.99 598	0.92 619	1.04 707	1.14 658	1.21 712	0.69 631	0.88 652	0.69 647	0.20 561	0.20 655	0.22 590	0.22 632	0.21 572	0.18 513

ADCL	1.04 739	0.38 669	1.35 761	0.50 652	0.39 684	1.61 769	0.89 766	1.29 734	1.39 756	1.29 753	1.50 736	1.24 715	1.24 759	1.37 755	4.87 826	0.21 581	0.19 640	0.25 644	0.25 677	0.29 667	0.27 660

zh-sn7	1.09 750	0.75 773	3.23 806	0.57 727	0.42 702	1.11 718	0.89 766	1.19 695	1.27 743	1.41 760	1.98 767	1.25 716	1.47 775	1.99 788	2.62 806	0.26 664	0.26 711	0.26 663	0.27 699	0.35 709	0.30 685

w-ln-seven	0.96 727	0.48 711	2.41 798	0.54 708	0.50 740	1.41 752	0.70 733	1.67 788	1.81 785	1.49 762	1.50 736	1.26 717	0.87 706	1.15 717	1.80 782	0.23 630	0.21 665	0.25 644	0.25 677	0.31 683	0.26 648

HSM-Net_RVC	0.53 595	0.22 453	0.35 282	0.37 299	0.21 244	0.85 667	0.37 505	1.23 715	0.93 627	0.90 639	1.15 664	1.26 717	0.63 591	0.72 562	0.48 569	0.17 458	0.13 461	0.16 334	0.15 398	0.17 452	0.15 411
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DDUNet	1.06 744	2.56 837	0.68 633	1.21 808	1.26 813	1.03 702	0.69 728	1.11 655	0.94 634	0.96 669	1.22 682	1.27 719	0.82 691	0.93 678	0.72 657	0.84 806	0.38 776	1.99 822	0.60 798	1.10 811	0.85 797

RYNet	0.72 679	0.35 647	0.64 612	0.53 701	0.67 780	1.31 746	0.67 718	1.20 700	1.18 720	1.05 709	0.87 526	1.27 719	0.93 723	0.93 678	1.27 751	0.22 612	0.16 573	0.26 663	0.23 651	0.40 732	0.39 737

XQC	0.89 717	0.65 758	1.31 755	0.67 762	0.52 748	1.22 737	0.68 723	1.26 728	1.52 767	1.14 730	1.11 640	1.28 721	1.04 741	1.40 757	1.77 778	0.38 748	0.24 695	0.37 735	0.31 724	0.53 769	0.47 765

fast-acv-ft	0.64 654	0.30 616	0.73 657	0.45 585	0.34 644	1.17 731	0.49 640	0.86 539	0.98 648	1.02 698	1.36 710	1.29 722	0.85 699	0.76 589	0.81 674	0.21 581	0.23 683	0.23 611	0.23 651	0.21 572	0.20 574

ccnet	0.82 700	0.57 743	0.75 670	0.54 708	0.59 769	1.09 716	0.66 715	1.38 754	0.94 634	1.12 727	1.44 729	1.29 722	0.92 718	0.95 687	1.24 747	0.49 784	0.42 788	0.50 778	0.47 783	0.51 764	0.46 760

G-Net	0.95 726	0.46 709	1.04 719	0.64 748	0.48 736	2.12 793	0.64 710	1.01 613	0.87 583	1.75 781	2.82 799	1.30 724	1.64 787	1.06 702	0.96 717	0.36 742	0.29 732	0.35 725	0.25 677	0.45 748	0.42 745

Ntro	1.09 750	0.97 799	0.91 703	1.44 813	1.19 812	1.69 775	0.80 753	1.35 748	1.25 739	1.00 689	1.29 700	1.31 725	0.97 732	1.26 737	0.84 679	0.84 806	0.43 793	1.36 814	0.50 791	1.56 815	0.78 793

UDG	0.88 714	0.82 785	0.67 628	1.00 798	0.96 799	1.02 699	0.57 688	1.13 663	0.99 653	0.90 639	0.97 583	1.31 725	0.99 734	0.85 641	0.84 679	0.54 795	0.32 754	1.77 819	0.40 762	0.94 803	0.66 785

aanetorigin	0.83 707	0.56 741	1.87 786	0.49 638	0.38 678	0.56 511	0.66 715	0.70 447	1.00 660	2.42 805	2.02 769	1.31 725	1.18 754	0.93 678	1.13 741	0.20 561	0.18 620	0.20 530	0.19 564	0.27 659	0.30 685

PASM	0.90 720	0.64 756	1.69 778	0.69 768	0.69 783	0.78 635	0.84 760	1.03 622	1.26 742	1.19 736	1.15 664	1.31 725	0.98 733	1.24 735	1.03 728	0.52 789	0.56 806	0.59 788	0.66 805	0.56 774	0.54 779

PDISCO_ROB	0.91 722	0.48 711	1.06 722	0.99 796	0.97 800	1.67 774	0.63 706	1.64 786	1.59 775	1.06 713	1.18 675	1.31 725	0.79 681	1.55 762	0.97 718	0.49 784	0.22 673	0.45 760	0.40 762	0.45 748	0.37 728

UGAM	0.52 587	0.22 453	0.46 459	0.45 585	0.25 416	0.41 408	0.52 664	0.62 360	1.16 716	0.76 537	1.13 652	1.32 730	0.57 549	1.00 691	0.53 596	0.17 458	0.14 503	0.25 644	0.21 614	0.15 347	0.13 320

RTS	1.98 796	0.96 796	11.36 837	0.65 755	0.57 762	2.77 807	1.40 812	1.39 755	2.26 796	1.89 785	2.56 786	1.32 730	1.25 760	5.20 833	4.05 821	0.31 705	0.22 673	0.29 696	0.29 713	0.40 732	0.37 728

RTSA	1.98 796	0.96 796	11.36 837	0.65 755	0.57 762	2.77 807	1.40 812	1.39 755	2.26 796	1.89 785	2.56 786	1.32 730	1.25 760	5.20 833	4.05 821	0.31 705	0.22 673	0.29 696	0.29 713	0.40 732	0.37 728

otaku	1.04 739	0.93 793	0.88 696	1.33 812	1.05 810	1.66 772	0.70 733	1.40 758	1.18 720	1.08 720	1.32 706	1.33 733	0.91 713	1.23 734	0.76 664	0.72 802	0.46 800	1.24 813	0.50 791	1.40 813	0.75 789

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 737	0.57 743	1.51 773	0.67 762	0.50 740	2.57 799	1.66 821	1.20 700	1.43 759	1.38 758	1.57 743	1.33 733	0.92 718	1.64 771	0.88 695	0.37 745	0.39 781	0.46 764	0.60 798	0.41 738	0.40 740

NCC-stereo	0.78 692	0.40 682	0.76 675	0.61 741	0.67 780	0.81 652	0.69 728	1.54 779	1.11 705	0.90 639	1.36 710	1.33 733	1.16 751	1.19 723	0.88 695	0.31 705	0.30 737	0.37 735	0.48 785	0.33 698	0.33 704

Abc-Net	0.78 692	0.40 682	0.76 675	0.61 741	0.67 780	0.81 652	0.69 728	1.54 779	1.11 705	0.90 639	1.36 710	1.33 733	1.16 751	1.19 723	0.88 695	0.31 705	0.30 737	0.37 735	0.48 785	0.33 698	0.33 704
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DANet	0.71 675	0.45 705	0.91 703	0.59 733	0.40 689	0.81 652	0.40 562	0.97 593	0.84 559	1.20 742	1.22 682	1.33 733	0.88 710	1.16 719	1.24 747	0.27 674	0.23 683	0.31 707	0.25 677	0.35 709	0.32 699
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
LSM	4.74 828	0.77 777	10.16 830	0.70 769	56.56 869	1.02 699	1.00 781	1.24 722	1.62 779	2.04 790	2.34 778	1.33 733	1.17 753	1.38 756	1.09 735	0.33 726	0.49 801	0.39 745	0.46 776	0.51 764	10.09 851

CBFPSM	0.59 643	0.22 453	1.31 755	0.38 343	0.27 501	1.12 722	0.65 712	0.79 512	0.82 548	0.80 555	0.81 485	1.35 739	0.87 706	0.67 526	0.76 664	0.16 398	0.15 537	0.15 286	0.16 438	0.17 452	0.22 617

CSAN	0.83 707	0.49 715	0.77 680	0.60 739	0.41 696	1.14 724	1.06 786	1.19 695	1.46 764	1.32 754	1.43 726	1.37 740	1.19 756	1.27 740	0.86 684	0.39 754	0.31 748	0.36 730	0.37 749	0.35 709	0.34 712

XPNet_ROB	0.70 671	0.35 647	0.68 633	0.52 688	0.40 689	0.79 640	0.85 763	1.16 684	0.94 634	1.33 756	1.15 664	1.38 741	0.83 696	1.03 699	0.90 707	0.32 717	0.25 703	0.26 663	0.24 667	0.31 683	0.28 667

AnyNet_C32	1.16 760	0.62 753	2.40 797	0.57 727	0.55 756	1.41 752	1.34 809	1.18 693	1.24 731	1.49 762	1.42 723	1.39 742	1.20 758	1.55 762	4.82 825	0.29 694	0.28 724	0.29 696	0.34 737	0.38 729	0.42 745

ETE_ROB	0.70 671	0.49 715	0.73 657	0.56 721	0.36 659	0.79 640	0.87 764	1.14 672	0.93 627	1.19 736	1.18 675	1.39 742	0.82 691	0.99 688	0.80 671	0.26 664	0.21 665	0.31 707	0.26 692	0.33 698	0.34 712

Nwc_Net	0.78 692	0.38 669	0.73 657	0.60 739	0.55 756	1.05 707	0.55 678	1.67 788	1.05 684	0.88 627	1.86 761	1.40 744	1.09 745	1.10 712	0.87 690	0.30 701	0.25 703	0.36 730	0.38 754	0.29 667	0.29 674

z-mn7	1.00 733	0.50 719	1.70 780	0.53 701	0.36 659	1.75 778	0.71 739	1.22 710	2.28 800	0.96 669	2.54 785	1.42 745	0.95 728	2.19 796	1.54 766	0.22 612	0.19 640	0.21 574	0.20 591	0.27 659	0.25 642

SHD	0.93 725	0.50 719	1.18 740	0.59 733	0.46 729	0.97 690	0.48 633	1.70 790	2.15 793	1.58 769	1.37 713	1.42 745	1.19 756	1.31 745	1.60 768	0.31 705	0.26 711	0.32 714	0.33 735	0.40 732	0.42 745

RP	0.76 686	0.36 652	0.63 607	0.66 759	0.58 768	0.80 646	0.55 678	1.14 672	1.22 728	0.97 674	1.65 746	1.43 747	1.32 766	1.01 692	0.84 679	0.33 726	0.30 737	0.36 730	0.30 715	0.34 704	0.34 712

Wz-Net-SNSev	0.91 722	0.73 771	2.13 790	0.56 721	0.45 721	0.95 685	1.13 791	1.34 744	1.24 731	1.02 698	1.30 703	1.46 748	0.86 702	1.81 779	1.50 765	0.25 653	0.23 683	0.25 644	0.26 692	0.32 690	0.29 674

AF-Net	0.81 699	0.39 677	0.68 633	0.64 748	0.54 751	0.91 676	0.51 661	1.61 784	1.31 749	0.96 669	2.02 769	1.46 748	1.26 764	1.11 714	0.99 722	0.32 717	0.24 695	0.39 745	0.27 699	0.30 676	0.25 642

DPSNet	0.99 732	0.42 689	1.88 787	0.53 701	0.41 696	1.59 768	1.26 802	2.21 808	1.43 759	1.10 724	1.11 640	1.46 748	1.95 800	1.34 749	1.26 749	0.34 733	0.25 703	0.25 644	0.21 614	0.46 751	0.37 728

RGC	0.79 695	0.59 745	0.71 648	0.65 755	0.65 778	0.92 681	0.58 689	1.29 734	1.05 684	1.07 716	1.45 732	1.47 751	1.03 739	1.21 729	0.88 695	0.32 717	0.30 737	0.48 771	0.40 762	0.37 725	0.37 728

FBW_ROB	0.88 714	0.50 719	0.85 688	0.55 717	0.40 689	1.17 731	0.78 750	1.50 771	1.37 753	1.33 756	1.27 694	1.48 752	1.00 737	2.57 809	0.98 721	0.25 653	0.32 754	0.45 760	0.30 715	0.34 704	0.28 667

NCCL2	0.72 679	0.41 687	0.65 618	0.64 748	0.44 716	0.98 694	1.20 796	1.11 655	1.00 660	0.98 680	0.96 569	1.49 753	0.87 706	0.90 661	0.79 669	0.31 705	0.26 711	0.39 745	0.39 759	0.32 690	0.32 699

psmorigin	0.82 700	0.51 723	2.09 789	0.49 638	0.41 696	0.85 667	0.50 645	1.04 625	0.88 587	1.45 761	1.43 726	1.50 754	1.06 742	1.22 733	0.97 718	0.31 705	0.32 754	0.27 677	0.27 699	0.33 698	0.42 745

ADCMid	1.14 754	0.52 731	2.23 794	0.53 701	0.43 709	1.07 709	0.75 745	1.23 715	1.05 684	2.15 794	1.44 729	1.50 754	1.43 773	1.56 764	5.01 827	0.26 664	0.24 695	0.29 696	0.31 724	0.37 725	0.33 704

DISCO	0.70 671	0.26 562	0.68 633	0.44 560	0.31 605	1.14 724	0.51 661	1.23 715	1.23 729	0.81 568	1.05 620	1.50 754	0.85 699	1.82 780	1.03 728	0.19 531	0.15 537	0.18 446	0.16 438	0.24 629	0.23 625

ADCS	1.51 780	0.61 750	3.42 807	0.59 733	0.51 744	1.27 743	1.08 789	1.59 781	1.81 785	1.91 788	1.66 748	1.51 757	1.42 772	1.94 786	8.60 836	0.33 726	0.32 754	0.33 720	0.36 746	0.44 744	0.42 745

RainbowNet	1.35 771	1.49 815	1.19 741	1.88 822	1.45 814	1.48 758	1.07 788	1.61 784	1.55 771	1.20 742	1.59 744	1.54 758	1.13 748	1.34 749	0.97 718	1.36 826	0.70 811	1.82 820	0.79 814	1.71 818	1.07 810

DispFullNet	1.60 783	2.63 838	2.75 802	2.56 833	1.79 824	1.24 740	0.47 625	1.37 753	1.45 763	1.87 784	1.50 736	1.55 759	2.46 807	2.04 790	1.04 731	0.59 797	0.18 620	2.32 831	0.68 807	2.29 832	1.14 812

stereogan	0.80 696	0.31 621	0.71 648	0.59 733	0.50 740	1.72 776	0.48 633	1.35 748	1.37 753	1.00 689	1.46 734	1.56 760	0.95 728	1.29 741	0.84 679	0.28 687	0.29 732	0.29 696	0.25 677	0.38 729	0.38 734

LALA_ROB	0.74 682	0.43 693	0.69 639	0.54 708	0.40 689	1.01 697	0.95 773	1.21 702	1.07 697	1.22 744	1.12 644	1.56 760	0.79 681	1.04 701	0.86 684	0.33 726	0.22 673	0.35 725	0.30 715	0.35 709	0.31 695

Wz-Net-TNSev	1.14 754	1.06 804	4.32 815	0.49 638	0.42 702	1.51 760	1.11 790	1.48 766	1.40 758	1.22 744	1.26 693	1.58 762	1.43 773	1.76 777	1.70 772	0.32 717	0.31 748	0.26 663	0.30 715	0.41 738	0.41 744

FAT-Stereo	0.73 681	0.33 635	0.75 670	0.49 638	0.37 667	0.71 606	0.59 694	1.36 751	1.30 748	1.03 706	1.40 719	1.59 763	1.15 750	0.87 649	0.86 684	0.28 687	0.28 724	0.28 685	0.23 651	0.28 663	0.38 734

EDNetEfficient	1.46 776	0.80 781	6.12 820	0.47 615	0.39 684	0.69 595	0.83 757	0.90 561	2.77 818	3.50 823	1.96 766	1.66 764	2.03 802	1.26 737	4.18 823	0.21 581	0.18 620	0.21 574	0.20 591	0.41 738	0.39 737

ADCPNet	1.03 738	0.48 711	2.70 801	0.54 708	0.42 702	1.40 750	0.75 745	1.13 663	1.07 697	1.22 744	1.42 723	1.68 765	1.09 745	1.36 754	3.45 818	0.30 701	0.28 724	0.29 696	0.32 732	0.37 725	0.35 717

UGAM-zero	0.46 506	0.19 312	0.62 597	0.37 299	0.23 336	0.34 309	0.21 100	1.15 676	0.39 283	0.66 468	0.61 381	1.70 766	0.91 713	0.75 584	0.25 239	0.14 248	0.11 302	0.15 286	0.12 244	0.13 211	0.13 320

WZ-Net	1.19 762	0.59 745	4.07 813	0.62 745	0.51 744	1.34 747	1.31 807	1.32 740	1.74 782	1.53 768	1.65 746	1.74 767	1.28 765	2.25 798	2.01 790	0.27 674	0.21 665	0.23 611	0.25 677	0.40 732	0.39 737

edge stereo	0.76 686	0.38 669	0.74 662	0.52 688	0.43 709	0.80 646	0.53 669	1.28 733	1.06 690	1.28 752	1.38 718	1.81 768	1.11 747	1.08 708	0.85 683	0.33 726	0.32 754	0.41 752	0.28 707	0.32 690	0.36 723

PAM	0.46 506	0.19 312	0.70 643	0.40 427	0.26 464	0.75 623	0.33 418	0.85 535	0.34 214	0.70 495	0.46 298	1.83 769	0.63 591	0.61 459	0.26 272	0.15 337	0.10 138	0.16 334	0.14 360	0.14 271	0.13 320

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 769	0.87 788	1.76 782	0.86 789	0.56 759	4.29 823	1.79 828	1.50 771	1.98 790	1.61 772	1.85 760	1.84 770	1.41 771	1.89 782	1.36 757	0.48 782	0.40 783	0.56 784	0.57 796	0.69 790	0.48 769

AnyNet_C01	1.56 781	1.05 802	7.45 822	0.64 748	0.54 751	1.99 788	1.38 811	1.43 762	1.36 751	1.63 775	1.92 763	1.84 770	1.33 768	2.40 803	4.03 820	0.33 726	0.32 754	0.32 714	0.34 737	0.44 744	0.45 756

PVD	1.28 768	0.67 762	1.28 750	0.74 774	0.62 773	1.50 759	0.84 760	1.99 799	2.96 819	2.18 795	2.36 780	1.85 772	1.95 800	1.92 784	1.94 785	0.39 754	0.36 770	0.49 776	0.37 749	0.51 764	0.64 784

MADNet+	2.23 805	2.43 834	10.85 834	1.22 809	0.91 795	2.76 806	1.40 812	2.12 806	1.67 781	1.32 754	1.74 754	1.86 773	1.74 790	6.25 835	4.41 824	0.65 799	0.64 809	0.58 787	0.54 795	0.80 794	0.76 790

PAM_32	0.46 506	0.19 312	0.67 628	0.39 379	0.24 380	0.75 623	0.27 270	0.95 584	0.34 214	0.68 480	0.44 289	1.91 774	0.65 609	0.62 470	0.26 272	0.15 337	0.10 138	0.16 334	0.15 398	0.14 271	0.13 320

SPS-STEREO	1.25 766	0.93 793	1.06 722	1.04 802	1.03 808	1.41 752	0.91 770	1.51 774	1.19 722	2.09 792	1.83 758	1.94 775	1.39 770	1.62 768	1.39 760	0.97 813	0.94 836	0.90 806	0.89 818	0.96 805	0.96 804
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MFN_U_SF_RVC	1.09 750	0.59 745	1.97 788	0.67 762	0.44 716	1.93 787	0.60 697	1.85 796	1.36 751	1.61 772	1.54 741	1.95 776	1.37 769	1.64 771	1.73 774	0.40 759	0.37 772	0.45 760	0.48 785	0.44 744	0.44 752

SAMSARA	1.07 746	0.65 758	1.19 741	1.06 804	0.90 793	1.76 780	1.76 827	1.46 764	1.44 762	1.51 765	1.16 671	2.00 777	1.14 749	1.48 758	1.31 755	0.39 754	0.44 795	0.35 725	0.38 754	0.49 761	0.49 772

ACV-stereo	0.62 651	0.34 640	1.00 714	0.43 539	0.31 605	1.20 735	0.40 562	0.75 490	0.83 553	0.64 446	0.77 452	2.10 778	1.03 739	0.81 617	0.64 634	0.21 581	0.17 595	0.18 446	0.18 530	0.21 572	0.21 594

ACVNet-4b	1.35 771	1.31 810	1.10 727	1.90 823	1.59 816	1.92 786	0.77 748	1.52 777	1.62 779	1.05 709	1.60 745	2.11 779	0.94 725	1.64 771	0.77 668	1.30 823	0.35 764	2.03 826	0.67 806	1.88 826	0.84 796

Light-Stereo-hy	0.90 720	0.52 731	1.34 759	0.55 717	0.59 769	1.57 766	0.82 756	1.17 689	0.92 619	1.19 736	0.94 554	2.18 780	0.76 666	1.29 741	0.73 658	0.33 726	0.36 770	1.18 811	0.64 802	0.47 754	0.47 765

AANet	1.13 753	1.01 801	2.99 804	0.44 560	0.37 667	0.91 676	0.54 673	1.27 730	2.31 804	2.35 803	2.37 781	2.22 781	1.53 777	1.18 722	1.43 762	0.32 717	0.23 683	0.28 685	0.25 677	0.35 709	0.33 704

PWCK	1.92 794	1.66 825	3.12 805	1.65 815	0.91 795	2.84 809	2.26 834	2.10 804	2.41 809	2.36 804	2.31 775	2.22 781	1.82 794	3.43 820	2.03 791	1.61 829	0.71 813	1.51 815	0.82 816	1.69 817	0.91 800

NVStereoNet_ROB	1.24 765	0.90 791	1.13 731	0.86 789	0.88 792	1.11 718	0.99 779	1.42 760	1.53 768	1.59 771	2.48 783	2.24 783	1.53 777	1.96 787	1.30 754	0.76 804	0.70 811	0.78 799	1.00 825	0.71 793	0.88 799
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
EDNetEfficientorigin	9.93 842	1.15 805	175.16 881	0.48 623	0.36 659	1.04 706	0.68 723	1.24 722	2.69 816	3.17 820	2.50 784	2.30 784	2.07 803	1.76 777	2.21 795	0.20 561	0.18 620	0.24 630	0.19 564	0.51 764	0.50 774

ACVNet_1	1.46 776	1.33 811	1.12 730	1.91 824	1.62 817	1.83 783	0.98 777	2.00 800	1.85 787	1.39 759	1.53 740	2.32 785	1.53 777	1.34 749	1.11 736	1.30 823	0.50 802	2.06 828	0.58 797	1.93 828	0.95 803

SANet	1.07 746	0.41 687	1.06 722	0.48 623	0.30 580	1.41 752	0.94 772	1.42 760	3.36 824	1.58 769	2.43 782	2.33 786	1.70 788	1.34 749	1.07 733	0.28 687	0.24 695	0.26 663	0.23 651	0.34 704	0.30 685

DStereoFS	1.87 792	0.85 787	1.03 717	0.75 777	0.62 773	2.04 791	0.65 712	1.74 792	1.55 771	1.52 767	1.90 762	2.36 787	12.92 850	3.85 828	1.74 775	0.44 770	0.31 748	0.82 804	0.46 776	0.84 799	1.10 811

SGM+DAISY	1.35 771	0.94 795	1.25 748	0.96 795	1.00 804	1.52 761	1.02 784	1.34 744	1.21 726	2.64 808	2.65 793	2.44 788	1.56 781	1.64 771	1.26 749	0.97 813	0.95 837	0.90 806	0.90 819	0.94 803	0.96 804

IMH-64-1	1.86 790	1.62 822	1.16 734	2.20 827	1.89 826	2.33 795	1.30 803	2.89 816	2.29 801	1.66 776	2.80 797	2.49 789	1.61 784	2.10 791	1.78 780	1.60 827	0.74 815	2.43 832	1.02 826	2.12 829	1.17 815

IMH-64	1.86 790	1.62 822	1.16 734	2.20 827	1.89 826	2.33 795	1.30 803	2.89 816	2.29 801	1.66 776	2.80 797	2.49 789	1.61 784	2.10 791	1.78 780	1.60 827	0.74 815	2.43 832	1.02 826	2.12 829	1.17 815

SGM_RVC	0.97 729	0.28 594	0.41 381	0.39 379	0.22 279	1.55 762	0.73 743	1.51 774	1.25 739	2.25 800	1.92 763	2.58 791	1.56 781	2.02 789	1.19 745	0.27 674	0.27 720	0.27 677	0.25 677	0.25 638	0.25 642
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
UHP(FT)	1.48 778	0.69 766	1.79 783	0.78 779	0.54 751	2.60 800	1.44 815	1.77 794	2.54 810	2.20 796	2.61 790	2.61 792	1.78 791	2.35 799	2.56 804	0.45 772	0.45 796	0.75 794	0.64 802	0.64 786	0.45 756

mmmmmm	1.48 778	0.69 766	1.79 783	0.78 779	0.54 751	2.60 800	1.44 815	1.77 794	2.54 810	2.20 796	2.61 790	2.61 792	1.78 791	2.35 799	2.56 804	0.45 772	0.45 796	0.75 794	0.64 802	0.64 786	0.45 756

FADE		2.05 830		1.03 801	0.99 803							2.73 794				11.57 864	1.70 848	23.09 875	15.86 865	0.62 784

ELAS	1.63 785	0.61 750	0.95 706	0.68 766	0.55 756	3.01 816	1.55 819	2.39 810	2.33 805	3.64 825	3.89 816	2.75 795	2.90 816	2.15 794	2.27 800	0.52 789	0.45 796	0.50 778	0.48 785	0.54 771	0.52 776
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
coex-ft	6.43 834	1.51 817	87.33 879	0.49 638	0.38 678	1.34 747	1.21 798	1.16 684	8.09 842	12.12 853	2.79 796	2.77 796	3.31 822	1.16 719	3.15 810	0.24 643	0.23 683	0.27 677	0.24 667	0.45 748	0.37 728

MSAF-DinoV2	1.04 739	0.38 669	1.32 757	0.54 708	0.29 560	0.89 673	0.72 741	1.52 777	1.24 731	1.05 709	1.41 721	2.98 797	1.49 776	2.74 815	2.83 809	0.22 612	0.14 503	0.20 530	0.22 632	0.32 690	0.32 699

IMH	2.04 801	1.62 822	1.20 744	2.20 827	1.89 826	2.91 815	1.30 803	3.11 819	3.03 820	1.81 783	3.35 809	3.03 798	1.90 797	2.48 805	1.80 782	1.66 830	0.77 821	2.45 834	1.04 829	2.15 831	1.19 819

ACVNet_2	1.65 786	1.27 809	1.41 768	1.75 818	1.62 817	2.22 794	1.20 796	2.30 809	2.62 814	1.78 782	2.56 786	3.03 798	1.61 784	1.54 761	1.12 740	1.06 816	0.58 808	1.82 820	0.70 808	1.82 822	0.96 804

ELAS_RVC	1.60 783	0.61 750	1.01 716	0.70 769	0.56 759	2.00 789	1.89 830	1.96 798	2.65 815	3.33 822	3.26 804	3.03 798	3.41 825	2.49 806	2.09 792	0.52 789	0.45 796	0.50 778	0.48 785	0.54 771	0.52 776
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MSMD_ROB	1.21 763	0.49 715	0.62 597	0.59 733	0.50 740	1.62 771	0.67 718	1.23 715	1.24 731	2.45 806	3.77 812	3.09 801	2.98 818	1.32 746	0.81 674	0.45 772	0.41 786	0.49 776	0.51 793	0.47 754	0.44 752

WAO-7	1.90 793	1.20 806	1.35 761	1.27 810	1.06 811	2.84 809	1.56 820	3.23 821	3.06 822	2.23 799	3.33 808	3.17 802	2.28 805	3.12 817	2.21 795	1.02 815	0.91 832	1.06 810	1.03 828	1.04 808	0.97 807

TARStereo(FT)	1.14 754	0.53 736	1.55 775	0.79 781	0.47 734	1.56 763	1.67 822	1.49 768	1.24 731	1.24 747	2.23 773	3.21 803	1.25 760	1.53 759	1.63 769	0.47 780	0.28 724	0.50 778	0.36 746	0.48 757	0.29 674

2222	1.14 754	0.53 736	1.55 775	0.79 781	0.47 734	1.56 763	1.67 822	1.49 768	1.24 731	1.24 747	2.23 773	3.21 803	1.25 760	1.53 759	1.63 769	0.47 780	0.28 724	0.50 778	0.36 746	0.48 757	0.29 674

1111	1.92 794	0.60 749	2.43 799	0.71 772	0.57 762	2.60 800	3.13 839	2.12 806	1.97 789	2.27 801	2.74 795	3.21 803	3.13 821	5.16 832	5.06 828	0.38 748	0.35 764	0.47 765	0.38 754	0.54 771	0.53 778

Dean	1.98 796	1.36 812	1.36 765	2.12 826	1.81 825	2.74 804	1.36 810	3.37 825	3.80 829	2.08 791	3.32 807	3.21 803	1.82 794	1.71 776	1.67 771	1.27 820	0.77 821	1.99 822	0.90 819	1.86 823	1.03 809

WCMA_ROB	1.14 754	0.36 652	0.76 675	0.49 638	0.44 716	1.23 739	0.67 718	1.11 655	1.23 729	2.84 814	3.95 818	3.28 807	1.83 796	1.25 736	0.99 722	0.44 770	0.34 762	0.34 723	0.37 749	0.41 738	0.40 740

test_sample8	1.25 766	0.36 652	0.72 653	0.38 343	0.30 580	0.71 606	0.43 599	1.13 663	0.75 495	1.50 764	0.95 565	3.29 808	1.59 783	1.20 725	1.36 757	0.41 760	8.41 857	0.40 748	0.41 767	0.36 716	0.33 704

JetBlue	2.78 810	1.26 808	7.04 821	1.16 807	1.48 815	8.00 832	6.02 846	2.60 814	1.92 788	2.12 793	2.64 792	3.34 809	3.05 820	6.49 836	3.39 815	0.78 805	0.76 820	0.75 794	0.76 810	0.97 807	1.18 817

MonStereo1	1.98 796	1.48 814	1.43 770	1.81 821	1.69 822	2.88 812	0.78 750	2.47 811	3.47 825	2.20 796	4.36 824	3.39 810	2.50 809	2.18 795	1.58 767	1.19 818	0.54 804	1.65 817	0.87 817	1.78 820	1.29 821

KSHMR	2.57 807	1.93 828	1.69 778	2.63 835	2.42 833	2.86 811	2.07 831	3.27 823	6.50 839	2.49 807	3.36 810	3.41 811	1.92 798	2.49 806	1.94 785	2.13 837	1.40 846	2.79 842	1.50 839	2.73 837	1.77 825

LVE	2.12 803	1.44 813	1.36 765	1.99 825	1.78 823	2.75 805	1.79 828	2.82 815	3.95 831	1.90 787	4.33 823	3.52 812	1.81 793	2.24 797	1.74 775	1.74 831	0.87 828	2.06 828	1.13 831	1.91 827	1.35 822

WAO-6	2.04 801	1.50 816	1.16 734	1.70 816	1.67 821	2.69 803	1.44 815	3.06 818	3.63 828	1.98 789	3.27 805	3.54 813	2.07 803	2.36 801	2.22 797	1.31 825	0.91 832	2.04 827	1.22 835	1.73 819	1.27 820

MADNet++	4.03 822	2.70 839	3.44 809	3.72 842	3.44 840	4.44 824	3.52 840	3.95 831	3.61 827	4.46 827	4.98 829	4.10 814	4.58 831	7.00 839	5.89 830	3.74 845	3.67 854	3.27 845	2.71 845	3.70 846	3.66 839

FCDSN-DC	1.39 774	0.56 741	0.65 618	0.74 774	0.59 769	1.38 749	0.63 706	1.35 748	1.39 756	3.26 821	4.50 825	4.61 815	2.63 812	1.58 766	1.03 728	0.46 776	0.42 788	0.48 771	0.47 783	0.50 763	0.50 774
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DPSimNet_ROB	3.58 819	2.45 835	8.57 823	2.53 831	2.37 832	2.88 812	3.77 841	3.14 820	3.23 823	4.71 835	3.86 815	4.68 816	4.87 834	4.07 830	5.62 829	2.33 840	2.33 850	2.47 835	2.52 843	2.51 836	2.64 836

nnnnnnn	1.69 788	0.64 756	2.14 791	0.80 783	0.73 786	1.79 782	1.01 783	2.00 800	2.36 808	2.69 809	4.20 821	4.71 817	2.34 806	2.45 804	2.27 800	0.53 793	0.53 803	0.66 791	0.62 801	0.69 790	0.62 783

MeshStereo	1.34 769	0.43 693	0.54 556	0.44 560	0.34 644	1.66 772	0.60 697	1.94 797	1.37 753	4.47 829	3.25 803	4.71 817	1.94 799	1.92 784	1.17 743	0.35 738	0.35 764	0.37 735	0.31 724	0.32 690	0.32 699
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
WAO-8	2.92 811	1.55 820	1.35 761	1.79 819	1.63 819	5.23 825	1.22 799	4.58 833	12.56 848	2.84 814	4.07 820	4.83 819	2.72 814	3.49 821	2.25 798	1.27 820	0.91 832	1.99 822	1.15 833	1.86 823	1.15 813

Venus	2.92 811	1.55 820	1.35 761	1.79 819	1.63 819	5.23 825	1.22 799	4.58 833	12.56 848	2.84 814	4.06 819	4.83 819	2.72 814	3.49 821	2.25 798	1.27 820	0.91 832	1.99 822	1.15 833	1.86 823	1.15 813

JetRed	5.27 830	5.84 841	12.81 840	2.36 830	2.83 838	12.23 840	10.50 855	4.46 832	3.60 826	3.86 826	3.83 814	4.85 821	4.18 830	6.78 838	11.96 847	2.17 838	2.96 853	2.18 830	1.97 841	3.38 844	2.68 837

tt	6.20 833	0.20 365	5.89 819	3.55 841	2.07 829	11.26 838	19.21 857	11.74 847	5.46 837	2.69 809	2.04 771	4.87 822	6.25 836	3.70 824	7.09 835	8.32 858	11.17 867	4.93 855	5.41 858	5.74 848	2.37 833

PM Graph cmp D40	2.03 800	0.44 698	0.92 705	0.52 688	0.36 659	1.83 783	1.05 785	2.02 802	3.88 830	4.46 827	10.69 848	5.00 823	2.94 817	2.59 810	1.71 773	0.38 748	0.35 764	0.37 735	0.34 737	0.36 716	0.35 717

LE_ROB	4.42 826	0.24 517	2.75 802	0.42 515	0.23 336	1.57 766	0.90 769	1.71 791	17.88 861	16.56 863	4.88 827	5.17 824	18.85 862	1.63 770	14.62 852	0.17 458	0.14 503	0.16 334	0.16 438	0.19 524	0.17 490

UNDER WATER	3.46 816	2.07 831	3.64 810	3.09 838	2.48 834	3.75 821	2.42 836	3.31 824	13.77 852	2.90 818	2.95 800	5.84 825	3.69 826	3.69 823	3.48 819	2.07 836	1.11 839	2.70 840	1.40 837	2.84 840	1.98 828

FC-DCNN	1.59 782	0.51 723	0.66 624	0.61 741	0.49 738	1.56 763	0.70 733	1.66 787	1.53 768	4.64 833	4.62 826	5.85 826	3.34 824	1.84 781	1.11 736	0.46 776	0.42 788	0.47 765	0.46 776	0.48 757	0.46 760

ktn	2.98 813	2.25 832	1.73 781	2.84 836	2.53 836	3.76 822	2.15 832	3.70 827	5.47 838	2.75 811	5.17 832	5.94 827	2.48 808	3.23 818	2.46 803	2.34 841	1.44 847	2.78 841	2.03 842	2.45 835	2.01 829

PatchMatch		0.44 698		0.52 688		1.73 777		2.10 804		4.63 832		6.05 828		2.64 812		0.37 745		0.37 735		0.36 716

UNDER WATER-64	3.53 817	2.01 829	3.94 811	3.22 840	2.49 835	5.41 827	2.60 837	3.43 826	12.41 847	3.03 819	2.68 794	6.07 829	4.04 829	3.79 825	3.33 812	2.02 835	1.24 842	2.63 837	1.46 838	2.78 838	2.08 830

notaker	2.76 809	2.29 833	1.80 785	2.96 837	2.58 837	2.90 814	1.75 826	3.24 822	3.05 821	2.78 812	4.24 822	6.15 830	2.51 810	3.34 819	2.75 808	2.31 839	1.18 840	3.00 843	1.65 840	2.84 840	1.97 827

PatchMatch Graph Cmp	2.13 804	0.44 698	0.87 695	0.51 671	0.35 651	1.75 778	1.00 781	2.02 802	4.28 834	4.74 836	10.89 849	6.21 831	2.98 818	2.37 802	1.94 785	0.38 748	0.35 764	0.37 735	0.34 737	0.36 716	0.35 717

FC-DCNN v2	1.65 786	0.51 723	0.65 618	0.61 741	0.49 738	1.61 769	0.70 733	1.75 793	1.56 774	4.74 836	4.91 828	6.46 832	3.31 822	1.91 783	1.11 736	0.46 776	0.42 788	0.47 765	0.46 776	0.48 757	0.46 760

light-stereo	3.53 817	1.05 802	10.69 833	9.45 847	6.82 841	2.10 792	0.64 710	3.71 828	2.70 817	4.77 838	4.98 829	6.83 833	1.32 766	6.71 837	1.35 756	1.20 819	1.29 845	0.66 791	0.77 813	1.79 821	1.85 826

TorneroNet	4.53 827	1.89 827	1.48 772	2.55 832	2.27 830	13.78 847	1.69 825	4.84 837	23.73 867	2.89 817	7.70 842	7.06 834	2.69 813	4.26 831	3.42 816	1.84 833	0.77 821	2.68 838	1.13 831	2.42 834	1.47 824

TorneroNet-64	3.44 815	1.86 826	1.42 769	2.58 834	2.28 831	6.87 828	1.68 824	4.70 835	12.03 845	2.31 802	5.59 837	8.25 835	2.55 811	3.97 829	2.73 807	1.81 832	0.74 815	2.57 836	1.07 830	2.35 833	1.44 823

ASD4	9.96 843	8.86 844	17.78 842	7.17 843	9.80 842	16.08 848	28.92 861	9.77 846	8.20 843	7.02 848	7.08 840	8.47 836	9.57 840	11.17 852	20.26 856	4.12 846	4.14 855	5.57 859	4.74 855	5.53 847	4.90 841

PM Cens cmp D40	2.27 806	0.42 689	0.61 591	0.50 652	0.35 651	1.90 785	0.87 764	2.50 812	4.48 835	4.57 830	9.82 845	8.65 837	3.79 828	2.70 813	2.09 792	0.37 745	0.37 772	0.37 735	0.35 743	0.36 716	0.35 717

DPSMNet_ROB	12.08 845	8.00 842	21.00 848	8.97 846	16.79 846	10.67 836	30.89 863	9.02 843	15.17 855	6.51 846	15.41 861	9.04 838	14.85 852	9.27 850	21.67 859	4.58 849	8.57 859	5.09 858	9.29 862	5.90 851	10.95 852

DGTPSM_ROB	12.07 844	8.00 842	20.99 847	8.93 845	16.78 845	10.67 836	30.87 862	9.01 842	15.16 854	6.50 845	15.41 861	9.04 838	14.85 852	9.25 849	21.67 859	4.57 848	8.57 859	5.08 856	9.28 859	5.90 851	10.95 852

ply	3.85 821	0.78 779	0.54 556	0.88 792	1.00 804	0.77 630	0.75 745	9.62 844	2.59 812	0.51 372	3.19 801	9.49 840	4.78 832	8.08 847	10.60 844	3.57 843	1.27 843	3.90 847	3.22 852	5.87 849	5.65 842

xbf	4.86 829	0.79 780	0.54 556	0.88 792	1.00 804	8.28 833	10.25 854	9.62 844	2.59 812	3.58 824	3.19 801	9.49 840	4.78 832	8.08 847	10.60 844	3.57 843	1.27 843	3.90 847	3.22 852	5.87 849	5.65 842

MANE	4.13 824	0.51 723	0.64 612	0.66 759	0.56 759	6.89 829	0.99 779	7.55 838	12.04 846	6.68 847	8.57 843	10.69 842	9.45 839	7.59 846	6.39 832	0.49 784	0.43 793	0.48 771	0.98 823	0.49 761	0.48 769

pmcnn	1.23 764	0.29 606	0.96 709	0.40 427	0.23 336	0.95 685	0.69 728	1.16 684	1.28 745	1.67 778	2.33 777	11.15 843	0.86 702	0.93 678	0.88 695	0.15 337	0.12 382	0.12 82	0.10 113	0.15 347	0.15 411

fsdfsdds	3.34 814	0.62 753	2.19 793	0.75 777	0.54 751	7.70 831	1.13 791	3.94 830	6.50 839	6.05 844	10.49 847	11.93 844	6.06 835	2.52 808	3.44 817	0.39 754	0.38 776	0.65 790	0.49 790	0.47 754	0.61 782

USTest	12.99 848	14.18 851	20.00 846	16.24 848	14.97 844	20.80 850	31.95 864	16.20 857	10.91 844	8.79 850	9.48 844	13.94 845	10.50 841	16.11 856	21.44 858	3.17 842	4.82 856	5.08 856	5.36 857	8.81 853	7.13 844

noway3	9.04 837	9.99 846	10.50 832	19.30 849	17.88 848	12.49 841	8.93 850	13.62 851	2.27 799	4.85 840	5.57 834	14.37 846	10.99 842	7.30 841	9.94 838	5.36 850	0.86 825	3.94 852	3.20 848	10.28 854	9.17 845

noway1	9.20 840	11.07 849	10.41 831	19.80 854	17.91 851	12.67 844	8.90 849	13.79 853	2.26 796	4.85 840	5.58 835	14.44 847	11.03 843	7.33 844	10.03 841	5.51 854	0.86 825	3.93 849	3.20 848	10.42 857	9.93 848

zzzz4	9.23 841	11.07 849	11.03 835	19.80 854	17.91 851	12.68 845	8.89 848	13.79 853	2.29 801	4.85 840	5.58 835	14.47 848	11.04 844	7.33 844	10.03 841	5.51 854	0.87 828	3.94 852	3.20 848	10.42 857	9.93 848

noway2	9.12 838	9.84 845	11.24 836	19.40 850	17.88 848	12.54 843	8.94 851	13.58 849	2.22 795	4.85 840	5.59 837	14.48 849	11.09 847	7.31 842	9.96 839	5.48 853	0.86 825	3.93 849	3.20 848	10.34 855	9.76 846

noway4	9.14 839	10.89 848	8.97 826	19.91 856	17.90 850	12.71 846	9.04 853	13.72 852	2.34 806	4.80 839	5.47 833	14.56 850	11.25 849	7.32 843	9.98 840	5.54 856	0.89 830	3.93 849	3.19 847	10.47 859	10.04 850

TCMNet-wrong-test	8.97 836	10.42 847	8.74 825	19.56 851	17.61 847	12.53 842	9.01 852	13.59 850	2.18 794	4.64 833	5.11 831	14.63 851	11.09 847	7.19 840	9.73 837	5.56 857	0.89 830	3.77 846	3.11 846	10.34 855	9.80 847

PatchMatch Cens Cmp	2.71 808	0.42 689	0.59 582	0.50 652	0.35 651	2.54 798	1.13 791	2.56 813	4.99 836	4.58 831	9.98 846	16.08 852	3.75 827	2.63 811	2.00 789	0.38 748	0.37 772	0.37 735	0.35 743	0.35 709	0.35 717

TARSTereo(ZeroShot)	5.47 831	0.45 705	9.36 827	0.64 748	0.57 762	8.94 834	4.10 842	8.88 840	13.09 850	10.59 851	15.01 859	16.60 853	11.04 844	3.84 826	3.37 813	0.42 764	0.40 783	0.43 754	0.41 767	0.56 774	0.72 787

TestStereooo	5.47 831	0.45 705	9.36 827	0.64 748	0.57 762	8.94 834	4.10 842	8.88 840	13.09 850	10.59 851	15.01 859	16.60 853	11.04 844	3.84 826	3.37 813	0.42 764	0.40 783	0.43 754	0.41 767	0.56 774	0.72 787

xxxxx1	36.64 867	19.51 857	24.21 853	61.66 872	64.63 874	27.28 860	40.10 870	20.25 860	18.63 862	14.07 860	12.97 852	17.26 855	17.36 859	21.70 863	27.93 866	13.18 866	18.50 870	111.26 887	133.37 886	29.24 874	39.73 873

tt_ll	36.64 867	19.51 857	24.21 853	61.66 872	64.63 874	27.28 860	40.10 870	20.25 860	18.63 862	14.07 860	12.97 852	17.26 855	17.36 859	21.70 863	27.93 866	13.18 866	18.50 870	111.26 887	133.37 886	29.24 874	39.73 873

ff	36.64 867	19.51 857	24.21 853	61.66 872	64.63 874	27.28 860	40.10 870	20.25 860	18.63 862	14.07 860	12.97 852	17.26 855	17.36 859	21.70 863	27.93 866	13.18 866	18.50 870	111.26 887	133.37 886	29.24 874	39.73 873

HanzoNet	6.76 835	2.45 835	4.22 814	3.19 839	2.94 839	3.62 820	2.28 835	4.79 836	7.20 841	14.00 859	13.19 855	17.49 858	22.30 863	13.25 853	6.19 831	4.20 847	1.93 849	3.10 844	2.56 844	3.35 843	2.88 838

Anonymous_1	33.25 859	18.26 854	23.92 852	20.54 857	21.28 857	25.59 856	35.94 867	22.01 869	15.57 858	13.33 856	13.49 856	18.08 859	15.29 854	20.36 859	24.60 863	16.28 869	8.84 863	66.59 884	118.00 885	155.73 889	11.23 854

iinet-test	16.76 851	17.57 852	22.97 850	19.69 852	18.39 853	24.48 852	34.18 865	20.02 858	15.35 856	12.55 854	12.85 850	18.13 860	15.39 855	19.59 857	24.25 861	8.86 860	8.72 861	8.95 862	9.28 859	12.74 860	11.26 855

IINet	16.76 851	17.57 852	22.97 850	19.69 852	18.39 853	24.48 852	34.18 865	20.02 858	15.35 856	12.55 854	12.85 850	18.13 860	15.39 855	19.59 857	24.25 861	8.86 860	8.72 861	8.95 862	9.28 859	12.74 860	11.26 855

SGM-ForestM	4.04 823	0.32 626	0.46 459	0.43 539	0.27 501	7.50 830	1.45 818	3.84 829	4.24 832	8.19 849	6.76 839	19.00 862	9.08 838	10.74 851	6.62 833	0.31 705	0.33 760	0.32 714	0.32 732	0.29 667	0.29 674

DPSM_ROB	17.78 853	18.63 855	24.31 856	20.90 858	19.47 855	25.97 857	36.21 868	21.23 865	16.24 859	13.38 857	14.06 857	19.18 863	16.30 857	20.78 860	25.67 864	9.38 862	9.23 864	9.49 864	9.82 863	13.51 863	11.91 857

DPSM	17.78 853	18.63 855	24.31 856	20.90 858	19.47 855	25.97 857	36.21 868	21.23 865	16.24 859	13.38 857	14.06 857	19.18 863	16.30 857	20.78 860	25.67 864	9.38 862	9.23 864	9.49 864	9.82 863	13.51 863	11.91 857

LRCNet_RVC	21.24 857	31.15 862	21.41 849	28.98 861	23.82 858	3.13 817	0.60 697	20.96 864	1.59 775	25.58 867	28.15 869	21.99 865	14.79 851	21.94 866	16.41 853	28.89 881	14.87 868	33.53 880	31.28 877	29.51 877	26.16 867

UHP(ZeroShot)	12.84 846	0.68 763	18.22 843	0.82 785	0.62 773	25.49 854	5.53 844	21.64 867	40.95 882	23.57 865	34.53 875	25.52 866	26.31 867	14.39 854	14.00 850	0.43 768	0.30 737	0.48 771	0.37 749	0.81 797	2.09 831

UHP	12.84 846	0.68 763	18.22 843	0.82 785	0.62 773	25.49 854	5.53 844	21.64 867	40.95 882	23.57 865	34.53 875	25.52 866	26.31 867	14.39 854	14.00 850	0.43 768	0.30 737	0.48 771	0.37 749	0.81 797	2.09 831

HaxPig	31.96 858	37.24 865	34.27 858	24.37 860	24.88 859	18.26 849	19.86 858	20.64 863	28.52 868	35.97 878	38.75 877	25.57 868	28.72 870	33.88 869	34.39 869	35.94 884	38.87 885	37.80 881	40.48 882	39.68 878	41.15 876

Selective-IGEV-i1pa	15.35 850	22.27 860	18.31 845	1.71 817	0.87 790	28.61 864	12.26 856	25.48 870	20.48 865	19.78 864	22.75 863	28.20 869	22.64 864	29.07 868	17.31 854	12.88 865	2.88 851	6.84 860	0.99 824	1.67 816	12.03 859

MEDIAN_ROB	37.38 870	40.85 875	40.60 862	32.31 862	31.85 860	27.20 859	24.55 859	29.10 871	33.19 878	42.09 886	41.76 879	33.35 870	34.39 880	39.78 872	37.07 870	43.64 886	44.10 887	44.12 883	43.40 884	41.51 882	42.76 878

AVERAGE_ROB	37.58 871	40.13 874	40.15 861	34.81 863	33.82 861	28.55 863	25.10 860	32.02 872	34.06 879	41.28 885	40.66 878	34.46 871	34.81 881	39.18 871	37.57 871	42.78 885	43.44 886	43.82 882	43.03 883	40.47 879	41.51 877

fast-reg	35.48 860	37.51 871	48.70 868	42.44 870	40.46 868	52.73 873	73.11 876	42.56 873	32.38 869	26.19 868	27.27 864	36.81 872	30.62 871	41.02 873	51.32 873	18.30 870	18.53 873	19.10 866	19.67 867	27.14 865	23.66 860

Hybrid-DGEV	35.78 864	37.50 870	48.96 872	42.25 868	39.20 862	52.33 871	73.10 875	42.63 878	32.52 870	26.62 869	28.31 872	38.50 873	32.87 876	41.67 875	51.55 874	18.77 876	18.56 874	19.18 873	19.83 873	27.20 867	23.97 862

RAFT-FEzeroshot	35.73 861	37.45 867	48.67 866	42.23 866	39.22 864	52.25 867	73.13 878	42.62 876	32.59 871	26.71 871	27.70 865	38.57 874	32.57 872	41.68 877	51.67 878	18.75 872	18.58 877	19.15 869	19.78 869	27.21 869	23.98 863

RAFT-FE	35.73 861	37.45 867	48.67 866	42.23 866	39.22 864	52.25 867	73.13 878	42.62 876	32.59 871	26.71 871	27.70 865	38.57 874	32.57 872	41.68 877	51.67 878	18.75 872	18.58 877	19.15 869	19.78 869	27.21 869	23.98 863

CasAABBNet	35.74 863	37.43 866	48.72 869	42.22 865	39.20 862	52.24 866	73.12 877	42.61 875	32.62 874	26.78 874	27.95 867	38.58 876	32.60 874	41.67 875	51.65 877	18.74 871	18.57 875	19.15 869	19.77 868	27.20 867	23.98 863

LSM0	38.95 872	37.60 873	48.58 865	43.57 871	91.06 879	52.57 872	72.57 873	43.17 881	32.63 875	26.97 876	27.97 868	38.65 877	32.94 877	41.86 880	51.78 880	18.89 878	18.41 869	19.13 867	19.63 866	27.29 873	33.77 868

RAFTStereoReplicaGSO							73.16 880	42.72 880	32.71 876	26.67 870	28.31 872	38.66 878	32.70 875	41.89 881	51.31 872	18.76 874	18.57 875	19.13 867	19.81 872	27.22 871

FlowAnything	35.81 865	37.53 872	48.80 870	42.20 864	39.22 864	52.25 867	73.16 880	42.56 873	32.89 877	26.76 873	28.30 870	38.69 879	33.09 878	41.63 874	51.62 876	18.76 874	18.59 880	19.21 874	19.92 874	27.16 866	23.91 861

Selective-RAFT-Error	35.84 866	37.49 869	48.83 871	42.26 869	39.24 867	52.30 870	73.09 874	42.66 879	32.61 873	26.80 875	28.30 870	38.84 880	33.51 879	41.68 877	51.59 875	18.82 877	18.58 877	19.17 872	19.80 871	27.28 872	24.05 866

BEATNet-Init1	15.13 849	0.82 785	50.86 873	0.72 773	0.53 749	38.10 865	7.03 847	11.83 848	14.25 853	29.78 877	30.17 874	48.21 881	22.64 864	26.78 867	18.11 855	0.42 764	0.38 776	0.47 765	0.46 776	0.51 764	0.48 769

PML	40.80 873	29.24 861	11.87 839	7.20 844	14.47 843	92.13 880	213.69 889	7.63 839	23.35 866	74.72 888	190.14 889	50.17 882	26.15 866	21.39 862	12.70 848	8.76 859	2.92 852	8.45 861	3.25 854	13.26 862	4.42 840

zzzz2	53.63 874	56.68 876	73.37 875	63.97 875	58.93 870	78.37 878	110.06 884	64.29 886	48.31 884	40.26 881	42.53 880	57.21 883	47.86 882	62.08 884	77.14 883	28.03 879	27.91 881	28.80 876	29.89 875	40.95 880	35.94 869

noway5	53.63 874	56.68 876	73.37 875	63.97 875	58.93 870	78.37 878	110.06 884	64.29 886	48.31 884	40.26 881	42.53 880	57.21 883	47.86 882	62.08 884	77.14 883	28.03 879	27.91 881	28.80 876	29.89 875	40.95 880	35.94 869

zzzzzz3	56.43 876	57.01 878	74.40 877	78.00 877	76.38 877	77.61 877	92.21 883	62.81 884	50.42 886	40.52 883	45.11 882	70.20 885	62.22 884	61.64 882	77.00 882	29.64 882	27.99 883	31.12 878	32.03 878	45.83 884	36.59 871

zzz1	56.46 877	57.02 879	74.61 878	78.01 878	76.39 878	77.52 876	92.13 882	62.93 885	50.48 887	40.59 884	45.21 883	70.20 885	62.34 885	61.65 883	76.98 881	29.64 882	27.99 883	31.12 878	32.03 878	45.82 883	36.60 872

RSGM-EC	74.81 878	63.03 880	41.60 863	97.74 879	92.11 880	74.93 874	114.81 886	53.77 882	38.96 880	39.88 879	48.98 884	90.73 887	64.81 886	139.63 886	128.53 886	93.27 887	53.96 888	95.12 885	38.31 880	81.45 887	44.63 879

acva	74.81 878	63.03 880	41.60 863	97.74 879	92.11 880	74.93 874	114.81 886	53.77 882	38.96 880	39.88 879	48.98 884	90.73 887	64.81 886	139.63 886	128.53 886	93.27 887	53.96 888	95.12 885	38.31 880	81.45 887	44.63 879

Selective-IGEV-i16pa	78.59 880	120.99 883	16.46 841	1.04 802	0.66 779	181.07 883	2.17 833	153.90 890	139.75 889	56.45 887	153.05 887	107.32 889	157.92 889	200.46 890	96.57 885	94.09 889	1.23 841	2.69 839	0.31 724	0.96 805	84.68 881

Light2-Stereo	116.02 881	69.93 882	104.38 880	163.04 881	123.58 882	95.99 881	1.32 808	130.98 889	4.26 833	169.96 889	137.68 886	122.18 890	26.58 869	172.14 888	151.71 888	165.00 890	10.91 866	177.63 891	173.42 889	168.86 890	150.83 882

test_example2	176.61 882	205.14 884	198.86 882	188.60 884	190.98 883	152.67 882	170.61 888	94.86 888	123.55 888	178.88 890	179.48 888	158.94 891	141.34 888	192.61 889	198.96 889	203.76 891	236.37 890	164.13 890	173.55 890	218.58 891	160.41 883

ccccc	429.48 883	429.19 885	527.00 883	507.10 885	501.20 884	356.95 884	342.70 890	380.82 891	297.90 890	334.51 891	389.17 890	372.86 892	449.39 890	499.17 891	553.56 890	561.44 892	431.22 891	334.28 892	290.86 891	540.88 892	489.46 884

Low-res two-view benchmark