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

testmc14	0.18 9	0.12 2	0.21 2	0.30 29	0.14 12	0.29 179	0.25 188	0.30 33	0.15 6	0.21 46	0.28 150	0.21 62	0.18 47	0.24 5	0.21 85	0.11 39	0.09 29	0.10 1	0.08 2	0.11 47	0.09 6

MCSU-Stereo	0.20 36	0.12 2	0.24 19	0.30 29	0.13 2	0.25 105	0.31 331	0.33 66	0.32 169	0.28 169	0.25 108	0.23 90	0.17 29	0.31 77	0.20 52	0.12 74	0.09 29	0.10 1	0.08 2	0.10 9	0.09 6

LACA2	0.20 36	0.15 83	0.26 58	0.30 29	0.15 25	0.29 179	0.29 280	0.30 33	0.22 47	0.21 46	0.23 74	0.28 161	0.20 93	0.34 120	0.19 31	0.13 148	0.10 112	0.10 1	0.09 17	0.12 122	0.09 6

DispViT+	0.23 120	0.14 31	0.27 76	0.29 15	0.17 61	0.19 29	0.20 58	0.59 300	0.45 293	0.28 169	0.26 125	0.24 109	0.17 29	0.46 260	0.24 184	0.13 148	0.10 112	0.10 1	0.08 2	0.10 9	0.10 80

MatchAttention (ZS)	0.16 1	0.14 31	0.20 1	0.26 2	0.12 1	0.16 14	0.21 89	0.22 6	0.22 47	0.16 9	0.27 135	0.15 4	0.15 9	0.26 13	0.18 19	0.13 148	0.10 112	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
CR-Stereo	0.18 9	0.16 130	0.24 19	0.27 4	0.13 2	0.17 19	0.23 151	0.28 27	0.18 20	0.17 13	0.16 11	0.26 140	0.24 163	0.33 109	0.17 7	0.12 74	0.10 112	0.11 6	0.10 98	0.12 122	0.11 169

CR-RVC	0.18 9	0.12 2	0.24 19	0.29 15	0.13 2	0.20 33	0.18 17	0.34 77	0.17 14	0.24 103	0.13 1	0.19 36	0.19 72	0.34 120	0.19 31	0.12 74	0.10 112	0.11 6	0.08 2	0.11 47	0.09 6

rgla	0.20 36	0.15 83	0.27 76	0.33 116	0.19 128	0.29 179	0.20 58	0.32 53	0.24 70	0.24 103	0.18 20	0.18 28	0.18 47	0.30 63	0.20 52	0.12 74	0.10 112	0.11 6	0.09 17	0.11 47	0.10 80

416test1013	0.20 36	0.16 130	0.27 76	0.34 152	0.20 177	0.29 179	0.19 36	0.32 53	0.27 102	0.25 119	0.19 26	0.19 36	0.19 72	0.29 40	0.20 52	0.13 148	0.10 112	0.11 6	0.09 17	0.11 47	0.10 80

416test	0.19 23	0.16 130	0.27 76	0.34 152	0.20 177	0.28 164	0.20 58	0.31 42	0.24 70	0.24 103	0.18 20	0.18 28	0.19 72	0.28 24	0.19 31	0.12 74	0.10 112	0.11 6	0.09 17	0.12 122	0.10 80

test410_97500	0.20 36	0.15 83	0.33 208	0.33 116	0.19 128	0.35 287	0.16 4	0.33 66	0.22 47	0.22 70	0.22 58	0.23 90	0.18 47	0.32 89	0.17 7	0.10 15	0.10 112	0.11 6	0.09 17	0.10 9	0.09 6

test410	0.20 36	0.15 83	0.33 208	0.32 90	0.20 177	0.36 303	0.16 4	0.34 77	0.22 47	0.22 70	0.23 74	0.22 72	0.18 47	0.30 63	0.17 7	0.10 15	0.10 112	0.11 6	0.09 17	0.10 9	0.10 80

SCION-M(vits-remse)	0.24 147	0.14 31	0.74 621	0.51 635	0.15 25	0.22 51	0.22 111	0.39 128	0.33 177	0.20 30	0.25 108	0.17 11	0.15 9	0.39 170	0.18 19	0.19 495	0.15 496	0.11 6	0.09 17	0.11 47	0.09 6

SCION-Mon(vits-remp)	0.30 256	0.32 590	0.74 621	0.51 635	0.42 662	1.15 683	0.22 111	0.39 128	0.33 177	0.20 30	0.25 108	0.17 11	0.15 9	0.39 170	0.18 19	0.09 1	0.08 2	0.11 6	0.09 17	0.11 47	0.09 6

LACA_dic	0.18 9	0.20 331	0.25 39	0.30 29	0.14 12	0.20 33	0.18 17	0.25 13	0.20 38	0.23 87	0.17 17	0.20 48	0.16 22	0.32 89	0.17 7	0.12 74	0.10 112	0.11 6	0.09 17	0.18 447	0.10 80

over-6	0.22 97	0.18 230	0.28 99	0.34 152	0.13 2	0.32 245	0.22 111	0.49 226	0.25 89	0.24 103	0.24 95	0.21 62	0.25 177	0.38 162	0.20 52	0.14 220	0.10 112	0.11 6	0.09 17	0.12 122	0.10 80

over v1	0.21 75	0.19 278	0.26 58	0.35 205	0.13 2	0.35 287	0.20 58	0.31 42	0.16 11	0.23 87	0.23 74	0.25 127	0.27 217	0.41 194	0.22 115	0.13 148	0.10 112	0.11 6	0.08 2	0.11 47	0.12 237

over-8	0.21 75	0.19 278	0.27 76	0.35 205	0.13 2	0.33 257	0.21 89	0.34 77	0.17 14	0.21 46	0.22 58	0.26 140	0.25 177	0.41 194	0.20 52	0.14 220	0.10 112	0.11 6	0.09 17	0.11 47	0.11 169

over-9	0.21 75	0.19 278	0.27 76	0.35 205	0.13 2	0.33 257	0.21 89	0.35 87	0.17 14	0.21 46	0.22 58	0.26 140	0.25 177	0.41 194	0.20 52	0.13 148	0.10 112	0.11 6	0.09 17	0.11 47	0.11 169

LGCAT	0.20 36	0.14 31	0.24 19	0.29 15	0.19 128	0.14 3	0.19 36	0.24 11	0.18 20	0.26 134	0.20 31	0.20 48	0.19 72	0.32 89	0.21 85	0.23 590	0.18 578	0.11 6	0.14 323	0.10 9	0.19 510

derf	0.19 23	0.14 31	0.26 58	0.32 90	0.19 128	0.21 43	0.18 17	0.30 33	0.24 70	0.17 13	0.20 31	0.28 161	0.16 22	0.32 89	0.20 52	0.12 74	0.11 268	0.11 6	0.09 17	0.09 1	0.10 80

mm2	0.18 9	0.14 31	0.24 19	0.30 29	0.19 128	0.15 9	0.19 36	0.31 42	0.24 70	0.15 2	0.20 31	0.29 169	0.17 29	0.30 63	0.20 52	0.12 74	0.10 112	0.11 6	0.09 17	0.10 9	0.09 6

mm1	0.18 9	0.14 31	0.24 19	0.30 29	0.19 128	0.15 9	0.19 36	0.25 13	0.24 70	0.15 2	0.20 31	0.29 169	0.17 29	0.30 63	0.20 52	0.12 74	0.10 112	0.11 6	0.09 17	0.10 9	0.09 6

qqai	0.19 23	0.14 31	0.27 76	0.32 90	0.19 128	0.22 51	0.18 17	0.30 33	0.25 89	0.18 17	0.20 31	0.29 169	0.17 29	0.33 109	0.21 85	0.13 148	0.11 268	0.11 6	0.09 17	0.09 1	0.10 80

monster-pro	0.20 36	0.14 31	0.25 39	0.31 60	0.15 25	0.22 51	0.22 111	0.39 128	0.33 177	0.20 30	0.25 108	0.17 11	0.15 9	0.39 170	0.18 19	0.09 1	0.08 2	0.11 6	0.09 17	0.11 47	0.09 6

PipStereo	0.17 4	0.13 6	0.24 19	0.28 9	0.15 25	0.14 3	0.19 36	0.26 21	0.18 20	0.16 9	0.16 11	0.28 161	0.19 72	0.26 13	0.21 85	0.12 74	0.09 29	0.11 6	0.09 17	0.11 47	0.09 6

PSi22b	0.17 4	0.13 6	0.24 19	0.29 15	0.15 25	0.15 9	0.18 17	0.25 13	0.18 20	0.16 9	0.16 11	0.30 184	0.21 116	0.25 9	0.21 85	0.12 74	0.09 29	0.11 6	0.09 17	0.11 47	0.09 6

PSi22a	0.16 1	0.13 6	0.23 9	0.27 4	0.15 25	0.17 19	0.18 17	0.26 21	0.15 6	0.15 2	0.13 1	0.21 62	0.17 29	0.22 2	0.19 31	0.13 148	0.10 112	0.11 6	0.09 17	0.10 9	0.09 6

LACA3	0.20 36	0.17 186	0.25 39	0.29 15	0.15 25	0.32 245	0.25 188	0.29 30	0.22 47	0.23 87	0.21 44	0.21 62	0.22 133	0.44 235	0.19 31	0.13 148	0.10 112	0.11 6	0.08 2	0.11 47	0.08 1

PSi22	0.30 256	0.18 230	0.30 133	0.36 241	0.19 128	0.30 202	0.19 36	0.42 165	0.73 438	0.27 154	0.32 187	0.57 396	0.43 415	0.77 560	0.25 218	0.12 74	0.10 112	0.11 6	0.09 17	0.14 242	0.11 169

Foundation-i1a	0.24 147	0.13 6	0.23 9	0.28 9	0.15 25	0.40 349	0.29 280	0.49 226	0.25 89	0.33 220	0.35 211	0.40 283	0.30 272	0.34 120	0.23 162	0.12 74	0.09 29	0.11 6	0.09 17	0.11 47	0.10 80

Foundation-i32	0.16 1	0.13 6	0.22 4	0.27 4	0.13 2	0.15 9	0.20 58	0.25 13	0.13 2	0.15 2	0.14 3	0.22 72	0.20 93	0.23 4	0.20 52	0.13 148	0.09 29	0.11 6	0.09 17	0.10 9	0.08 1

GeoVLM	0.19 23	0.14 31	0.24 19	0.30 29	0.19 128	0.27 140	0.19 36	0.31 42	0.24 70	0.21 46	0.20 31	0.29 169	0.20 93	0.29 40	0.22 115	0.12 74	0.10 112	0.11 6	0.09 17	0.10 9	0.09 6

LACA1	0.18 9	0.15 83	0.26 58	0.29 15	0.14 12	0.25 105	0.23 151	0.25 13	0.19 27	0.20 30	0.16 11	0.19 36	0.18 47	0.30 63	0.21 85	0.14 220	0.10 112	0.11 6	0.10 98	0.11 47	0.09 6

BridgeDepth_RVC	0.20 36	0.14 31	0.24 19	0.26 2	0.15 25	0.35 287	0.17 7	0.40 144	0.22 47	0.21 46	0.21 44	0.20 48	0.24 163	0.33 109	0.25 218	0.13 148	0.09 29	0.11 6	0.09 17	0.12 122	0.09 6
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.19 23	0.14 31	0.24 19	0.30 29	0.19 128	0.27 140	0.19 36	0.31 42	0.24 70	0.21 46	0.20 31	0.29 169	0.19 72	0.29 40	0.21 85	0.12 74	0.10 112	0.11 6	0.09 17	0.10 9	0.09 6

HiDET	0.20 36	0.13 6	0.26 58	0.30 29	0.19 128	0.23 69	0.18 17	0.36 95	0.26 97	0.20 30	0.23 74	0.27 153	0.16 22	0.30 63	0.23 162	0.12 74	0.10 112	0.11 6	0.09 17	0.09 1	0.09 6

LCMNet	0.21 75	0.14 31	0.25 39	0.30 29	0.20 177	0.26 119	0.19 36	0.38 119	0.43 276	0.21 46	0.21 44	0.27 153	0.17 29	0.36 140	0.23 162	0.12 74	0.11 268	0.11 6	0.09 17	0.09 1	0.09 6

CSFM-Stereo	0.20 36	0.14 31	0.23 9	0.30 29	0.17 61	0.29 179	0.20 58	0.39 128	0.22 47	0.22 70	0.21 44	0.26 140	0.20 93	0.30 63	0.20 52	0.13 148	0.12 344	0.11 6	0.09 17	0.10 9	0.09 6

BridgeDepth	0.21 75	0.14 31	0.26 58	0.34 152	0.14 12	0.40 349	0.27 240	0.28 27	0.22 47	0.18 17	0.19 26	0.28 161	0.29 253	0.32 89	0.20 52	0.10 15	0.08 2	0.11 6	0.10 98	0.11 47	0.10 80
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.20 36	0.14 31	0.25 39	0.31 60	0.15 25	0.22 51	0.22 111	0.39 128	0.33 177	0.20 30	0.25 108	0.17 11	0.15 9	0.39 170	0.18 19	0.09 1	0.08 2	0.11 6	0.09 17	0.11 47	0.09 6

Wavelet-MonSter	0.20 36	0.13 6	0.27 76	0.33 116	0.18 94	0.17 19	0.21 89	0.32 53	0.23 61	0.25 119	0.34 202	0.22 72	0.24 163	0.27 19	0.21 85	0.09 1	0.09 29	0.11 6	0.09 17	0.10 9	0.09 6

Monster-pub-eth3d	0.20 36	0.14 31	0.25 39	0.31 60	0.15 25	0.22 51	0.22 111	0.39 128	0.33 177	0.20 30	0.25 108	0.17 11	0.15 9	0.39 170	0.18 19	0.09 1	0.08 2	0.11 6	0.09 17	0.11 47	0.09 6

Monster-pub-mixall	0.19 23	0.13 6	0.25 39	0.31 60	0.16 47	0.19 29	0.17 7	0.42 165	0.24 70	0.23 87	0.21 44	0.17 11	0.16 22	0.45 240	0.19 31	0.13 148	0.09 29	0.11 6	0.08 2	0.10 9	0.11 169

asda	0.21 75	0.19 278	0.29 113	0.31 60	0.17 61	0.25 105	0.23 151	0.36 95	0.28 120	0.27 154	0.24 95	0.18 28	0.21 116	0.40 182	0.21 85	0.09 1	0.08 2	0.11 6	0.09 17	0.11 47	0.10 80

asd	0.21 75	0.18 230	0.29 113	0.32 90	0.18 94	0.27 140	0.22 111	0.35 87	0.22 47	0.31 198	0.22 58	0.19 36	0.21 116	0.44 235	0.21 85	0.10 15	0.08 2	0.11 6	0.10 98	0.11 47	0.09 6

qwe	0.22 97	0.18 230	0.28 99	0.31 60	0.18 94	0.29 179	0.21 89	0.38 119	0.32 169	0.35 236	0.30 169	0.20 48	0.20 93	0.43 222	0.21 85	0.09 1	0.08 2	0.11 6	0.09 17	0.12 122	0.09 6

2.25w	0.22 97	0.18 230	0.31 160	0.31 60	0.18 94	0.31 224	0.18 17	0.32 53	0.31 155	0.31 198	0.37 228	0.20 48	0.22 133	0.45 240	0.24 184	0.10 15	0.09 29	0.11 6	0.09 17	0.10 9	0.10 80

4.25_new	0.22 97	0.21 378	0.32 185	0.32 90	0.18 94	0.31 224	0.27 240	0.32 53	0.24 70	0.29 185	0.27 135	0.20 48	0.23 150	0.34 120	0.23 162	0.09 1	0.08 2	0.11 6	0.09 17	0.11 47	0.09 6

4.5w_new	0.22 97	0.21 378	0.32 185	0.32 90	0.18 94	0.31 224	0.27 240	0.32 53	0.24 70	0.29 185	0.27 135	0.20 48	0.23 150	0.34 120	0.23 162	0.09 1	0.08 2	0.11 6	0.09 17	0.11 47	0.09 6

4.25w-stereo	0.22 97	0.21 378	0.32 185	0.32 90	0.18 94	0.31 224	0.27 240	0.32 53	0.24 70	0.29 185	0.27 135	0.20 48	0.23 150	0.34 120	0.23 162	0.09 1	0.08 2	0.11 6	0.09 17	0.11 47	0.09 6

4w-stereo	0.21 75	0.19 278	0.31 160	0.31 60	0.17 61	0.29 179	0.19 36	0.31 42	0.21 45	0.31 198	0.24 95	0.20 48	0.24 163	0.41 194	0.22 115	0.09 1	0.08 2	0.11 6	0.10 98	0.11 47	0.09 6

2.5w	0.21 75	0.18 230	0.31 160	0.32 90	0.18 94	0.31 224	0.25 188	0.31 42	0.23 61	0.28 169	0.35 211	0.18 28	0.17 29	0.39 170	0.21 85	0.10 15	0.08 2	0.11 6	0.10 98	0.11 47	0.09 6

2.75w_new	0.21 75	0.18 230	0.28 99	0.29 15	0.17 61	0.23 69	0.34 396	0.36 95	0.28 120	0.34 224	0.26 125	0.17 11	0.22 133	0.36 140	0.23 162	0.10 15	0.08 2	0.11 6	0.09 17	0.10 9	0.09 6

3.25w_new	0.23 120	0.17 186	0.32 185	0.31 60	0.17 61	0.43 381	0.20 58	0.37 105	0.30 144	0.37 248	0.28 150	0.22 72	0.25 177	0.42 208	0.22 115	0.10 15	0.08 2	0.11 6	0.09 17	0.09 1	0.10 80

3.25w	0.23 120	0.17 186	0.32 185	0.31 60	0.17 61	0.43 381	0.20 58	0.37 105	0.30 144	0.37 248	0.28 150	0.22 72	0.25 177	0.42 208	0.22 115	0.10 15	0.08 2	0.11 6	0.09 17	0.09 1	0.10 80

3.75w	0.22 97	0.17 186	0.30 133	0.31 60	0.19 128	0.43 381	0.24 175	0.35 87	0.24 70	0.31 198	0.27 135	0.17 11	0.22 133	0.37 153	0.20 52	0.10 15	0.07 1	0.11 6	0.09 17	0.11 47	0.09 6

3.5w_stereo	0.22 97	0.18 230	0.29 113	0.30 29	0.18 94	0.27 140	0.23 151	0.37 105	0.28 120	0.31 198	0.26 125	0.22 72	0.26 200	0.50 297	0.24 184	0.09 1	0.08 2	0.11 6	0.09 17	0.11 47	0.09 6

3w_stereo	0.24 147	0.20 331	0.37 285	0.33 116	0.16 47	0.32 245	0.42 548	0.41 155	0.38 238	0.31 198	0.27 135	0.16 8	0.26 200	0.34 120	0.22 115	0.10 15	0.08 2	0.11 6	0.09 17	0.12 122	0.11 169

2w_stereo	0.22 97	0.18 230	0.30 133	0.32 90	0.16 47	0.28 164	0.38 486	0.38 119	0.35 200	0.32 213	0.33 190	0.17 11	0.18 47	0.29 40	0.22 115	0.09 1	0.08 2	0.11 6	0.10 98	0.12 122	0.10 80

1w_stereo	0.24 147	0.15 83	0.29 113	0.34 152	0.18 94	0.31 224	0.41 537	0.40 144	0.43 276	0.31 198	0.38 232	0.17 11	0.24 163	0.45 240	0.23 162	0.10 15	0.08 2	0.11 6	0.09 17	0.11 47	0.09 6

monsters	0.22 97	0.14 31	0.26 58	0.31 60	0.19 128	0.23 69	0.19 36	0.44 192	0.33 177	0.36 241	0.30 169	0.16 8	0.18 47	0.43 222	0.19 31	0.11 39	0.09 29	0.11 6	0.09 17	0.10 9	0.10 80

MonSter	0.20 36	0.14 31	0.25 39	0.31 60	0.15 25	0.22 51	0.22 111	0.39 128	0.33 177	0.20 30	0.25 108	0.17 11	0.15 9	0.38 162	0.18 19	0.09 1	0.08 2	0.11 6	0.09 17	0.11 47	0.09 6

dual_stereo	0.19 23	0.14 31	0.24 19	0.31 60	0.16 47	0.16 14	0.20 58	0.29 30	0.20 38	0.23 87	0.20 31	0.22 72	0.14 3	0.52 312	0.24 184	0.13 148	0.10 112	0.11 6	0.09 17	0.10 9	0.09 6

LoS_RVC	0.27 213	0.16 130	0.27 76	0.32 90	0.30 543	0.44 390	0.34 396	0.41 155	0.33 177	0.31 198	0.51 293	0.29 169	0.32 295	0.36 140	0.28 292	0.11 39	0.10 112	0.11 6	0.08 2	0.11 47	0.19 510

FORCE_4.6	0.20 36	0.16 130	0.28 99	0.33 116	0.14 12	0.29 179	0.31 331	0.37 105	0.19 27	0.19 26	0.23 74	0.21 62	0.19 72	0.27 19	0.17 7	0.13 148	0.09 29	0.12 66	0.11 175	0.12 122	0.09 6

DNSM	0.82 661	1.54 774	0.27 76	0.30 29	0.17 61	0.27 140	0.25 188	0.49 226	0.25 89	0.34 224	0.36 221	0.29 169	0.26 200	2.84 768	1.96 740	0.16 365	0.12 344	0.12 66	0.10 98	3.66 797	2.58 792

MGA	0.19 23	0.14 31	0.26 58	0.30 29	0.20 177	0.29 179	0.18 17	0.35 87	0.27 102	0.19 26	0.21 44	0.19 36	0.15 9	0.29 40	0.20 52	0.12 74	0.10 112	0.12 66	0.09 17	0.11 47	0.11 169

CAR	0.20 36	0.14 31	0.25 39	0.30 29	0.19 128	0.25 105	0.18 17	0.42 165	0.27 102	0.23 87	0.25 108	0.17 11	0.14 3	0.29 40	0.22 115	0.12 74	0.09 29	0.12 66	0.10 98	0.11 47	0.11 169

MSE-Stereo	0.19 23	0.14 31	0.25 39	0.30 29	0.19 128	0.25 105	0.18 17	0.42 165	0.27 102	0.19 26	0.25 108	0.17 11	0.14 3	0.29 40	0.20 52	0.12 74	0.10 112	0.12 66	0.10 98	0.11 47	0.11 169

TS12	0.24 147	0.15 83	0.29 113	0.37 271	0.17 61	0.32 245	0.26 215	0.42 165	0.24 70	0.31 198	0.51 293	0.25 127	0.27 217	0.40 182	0.29 315	0.11 39	0.10 112	0.12 66	0.09 17	0.13 185	0.10 80

canet-new	0.23 120	0.16 130	0.45 407	0.35 205	0.17 61	0.33 257	0.27 240	0.38 119	0.26 97	0.20 30	0.24 95	0.21 62	0.35 333	0.46 260	0.17 7	0.11 39	0.09 29	0.12 66	0.10 98	0.14 242	0.09 6

bcnet-new	0.24 147	0.16 130	0.48 459	0.36 241	0.17 61	0.39 343	0.24 175	0.36 95	0.30 144	0.24 103	0.25 108	0.26 140	0.32 295	0.45 240	0.18 19	0.10 15	0.10 112	0.12 66	0.10 98	0.13 185	0.10 80

LWStereo	0.23 120	0.16 130	0.41 346	0.35 205	0.17 61	0.38 330	0.25 188	0.36 95	0.25 89	0.23 87	0.31 183	0.24 109	0.35 333	0.43 222	0.17 7	0.10 15	0.09 29	0.12 66	0.10 98	0.13 185	0.09 6

LMStereo	0.24 147	0.17 186	0.51 501	0.36 241	0.16 47	0.26 119	0.29 280	0.36 95	0.29 136	0.22 70	0.29 164	0.23 90	0.37 372	0.42 208	0.17 7	0.10 15	0.09 29	0.12 66	0.10 98	0.14 242	0.09 6

TOTStereo	0.23 120	0.16 130	0.30 133	0.35 205	0.18 94	0.31 224	0.19 36	0.46 208	0.42 271	0.25 119	0.23 74	0.25 127	0.30 272	0.32 89	0.22 115	0.11 39	0.10 112	0.12 66	0.10 98	0.12 122	0.10 80

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.28 221	0.51 686	1.28 707	0.31 60	0.19 128	0.22 51	0.22 111	0.45 200	0.28 120	0.23 87	0.32 187	0.25 127	0.24 163	0.32 89	0.20 52	0.12 74	0.11 268	0.12 66	0.10 98	0.11 47	0.11 169

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.23 120	0.14 31	0.27 76	0.35 205	0.18 94	0.26 119	0.26 215	0.42 165	0.38 238	0.25 119	0.43 255	0.23 90	0.28 234	0.25 9	0.22 115	0.11 39	0.09 29	0.12 66	0.09 17	0.11 47	0.10 80

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.25 171	0.14 31	0.74 621	0.33 116	0.19 128	0.29 179	0.22 111	0.38 119	0.29 136	0.25 119	0.22 58	0.23 90	0.32 295	0.28 24	0.19 31	0.11 39	0.10 112	0.12 66	0.10 98	0.12 122	0.30 645

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.22 97	0.16 130	0.35 251	0.33 116	0.18 94	0.24 84	0.24 175	0.45 200	0.27 102	0.23 87	0.35 211	0.20 48	0.26 200	0.28 24	0.19 31	0.11 39	0.10 112	0.12 66	0.10 98	0.11 47	0.11 169

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.32 273	0.38 632	2.34 752	0.33 116	0.19 128	0.20 33	0.22 111	0.43 184	0.29 136	0.22 70	0.25 108	0.22 72	0.26 200	0.29 40	0.20 52	0.11 39	0.10 112	0.12 66	0.09 17	0.11 47	0.10 80

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.23 120	0.14 31	0.31 160	0.33 116	0.18 94	0.21 43	0.33 377	0.52 252	0.42 271	0.26 134	0.33 190	0.19 36	0.30 272	0.28 24	0.21 85	0.11 39	0.09 29	0.12 66	0.09 17	0.11 47	0.09 6

RT-Monster	0.32 273	0.17 186	0.30 133	0.34 152	0.26 432	0.38 330	0.20 58	0.56 275	0.76 462	0.61 382	0.64 354	0.49 355	0.28 234	0.41 194	0.30 323	0.14 220	0.11 268	0.12 66	0.10 98	0.11 47	0.13 290

Foundation-i1c-attn	0.23 120	0.13 6	0.23 9	0.29 15	0.15 25	0.35 287	0.27 240	0.45 200	0.28 120	0.28 169	0.34 202	0.40 283	0.30 272	0.33 109	0.24 184	0.13 148	0.10 112	0.12 66	0.09 17	0.10 9	0.09 6

Foundation-i1b	0.24 147	0.13 6	0.23 9	0.29 15	0.15 25	0.40 349	0.26 215	0.48 220	0.25 89	0.31 198	0.33 190	0.40 283	0.30 272	0.35 133	0.24 184	0.13 148	0.10 112	0.12 66	0.11 175	0.11 47	0.09 6

Foundation-i1	0.26 190	0.14 31	0.25 39	0.33 116	0.21 216	0.39 343	0.26 215	0.60 313	0.38 238	0.35 236	0.38 232	0.44 327	0.29 253	0.32 89	0.26 248	0.13 148	0.10 112	0.12 66	0.11 175	0.11 47	0.10 80

Test_v1	0.20 36	0.14 31	0.22 4	0.28 9	0.18 94	0.24 84	0.21 89	0.39 128	0.31 155	0.21 46	0.22 58	0.17 11	0.17 29	0.34 120	0.19 31	0.13 148	0.10 112	0.12 66	0.10 98	0.10 9	0.09 6

VMStereo-Base	0.28 221	0.16 130	0.27 76	0.30 29	0.17 61	0.30 202	0.27 240	0.50 238	0.65 394	0.32 213	0.47 272	0.42 307	0.24 163	0.41 194	0.27 269	0.15 304	0.11 268	0.12 66	0.10 98	0.13 185	0.14 342

BStereo	0.27 213	0.16 130	0.88 655	0.34 152	0.22 251	0.22 51	0.31 331	0.39 128	0.41 260	0.26 134	0.24 95	0.26 140	0.19 72	0.42 208	0.28 292	0.10 15	0.12 344	0.12 66	0.16 398	0.12 122	0.14 342

Anonymus123	0.30 256	0.16 130	0.88 655	0.34 152	0.22 251	0.64 534	0.31 331	0.54 267	0.41 260	0.26 134	0.24 95	0.26 140	0.19 72	0.42 208	0.28 292	0.10 15	0.12 344	0.12 66	0.16 398	0.12 122	0.14 342

GSStereo	0.23 120	0.16 130	0.30 133	0.33 116	0.25 384	0.36 303	0.30 302	0.42 165	0.27 102	0.30 194	0.28 150	0.23 90	0.21 116	0.32 89	0.22 115	0.16 365	0.09 29	0.12 66	0.10 98	0.14 242	0.12 237

GS-Stereo							0.30 302	0.42 165	0.27 102	0.30 194	0.28 150	0.23 90	0.21 116	0.32 89	0.22 115	0.16 365	0.09 29	0.12 66	0.10 98	0.14 242	0.12 237

252Zero-FE	0.20 36	0.15 83	0.26 58	0.33 116	0.19 128	0.23 69	0.18 17	0.41 155	0.34 187	0.22 70	0.21 44	0.19 36	0.18 47	0.28 24	0.22 115	0.14 220	0.10 112	0.12 66	0.09 17	0.10 9	0.10 80

Replicate-Monster	0.26 190	0.15 83	1.07 682	0.30 29	0.17 61	0.38 330	0.19 36	0.43 184	0.39 251	0.23 87	0.21 44	0.23 90	0.21 116	0.45 240	0.19 31	0.11 39	0.09 29	0.12 66	0.09 17	0.09 1	0.14 342

DVStereo	0.30 256	0.15 83	0.34 233	0.33 116	0.20 177	0.53 443	0.25 188	0.56 275	0.43 276	0.56 362	0.50 283	0.35 234	0.29 253	0.49 289	0.28 292	0.13 148	0.11 268	0.12 66	0.11 175	0.11 47	0.10 80

4.5_new	0.21 75	0.20 331	0.29 113	0.30 29	0.17 61	0.24 84	0.26 215	0.32 53	0.28 120	0.32 213	0.28 150	0.19 36	0.17 29	0.29 40	0.21 85	0.10 15	0.08 2	0.12 66	0.10 98	0.13 185	0.09 6

4.5w-stereo	0.21 75	0.20 331	0.29 113	0.30 29	0.17 61	0.24 84	0.26 215	0.32 53	0.28 120	0.32 213	0.28 150	0.19 36	0.17 29	0.29 40	0.21 85	0.10 15	0.08 2	0.12 66	0.10 98	0.13 185	0.09 6

monsterstereo	0.22 97	0.14 31	0.26 58	0.34 152	0.18 94	0.21 43	0.20 58	0.37 105	0.35 200	0.33 220	0.40 243	0.19 36	0.18 47	0.45 240	0.21 85	0.11 39	0.09 29	0.12 66	0.09 17	0.13 185	0.08 1

IGEV	0.20 36	0.12 2	0.23 9	0.31 60	0.20 177	0.23 69	0.19 36	0.40 144	0.29 136	0.22 70	0.34 202	0.20 48	0.15 9	0.31 77	0.19 31	0.11 39	0.10 112	0.12 66	0.10 98	0.10 9	0.10 80

111111	0.21 75	0.14 31	0.27 76	0.37 271	0.22 251	0.21 43	0.19 36	0.43 184	0.27 102	0.20 30	0.20 31	0.29 169	0.14 3	0.41 194	0.22 115	0.14 220	0.10 112	0.12 66	0.09 17	0.12 122	0.12 237

LG-Stereo_L1	0.18 9	0.13 6	0.28 99	0.30 29	0.20 177	0.20 33	0.19 36	0.27 24	0.19 27	0.15 2	0.15 6	0.18 28	0.17 29	0.33 109	0.19 31	0.13 148	0.09 29	0.12 66	0.09 17	0.11 47	0.08 1

MLG-Stereo_test3	0.20 36	0.13 6	0.27 76	0.33 116	0.17 61	0.38 330	0.18 17	0.30 33	0.19 27	0.24 103	0.15 6	0.26 140	0.17 29	0.32 89	0.21 85	0.13 148	0.09 29	0.12 66	0.09 17	0.11 47	0.10 80

MLG-Stereo_test2	0.17 4	0.13 6	0.25 39	0.31 60	0.16 47	0.24 84	0.17 7	0.25 13	0.13 2	0.17 13	0.17 17	0.22 72	0.14 3	0.32 89	0.19 31	0.13 148	0.09 29	0.12 66	0.09 17	0.11 47	0.09 6

MLG-Stereo_test1	0.18 9	0.13 6	0.27 76	0.33 116	0.17 61	0.24 84	0.17 7	0.25 13	0.12 1	0.18 17	0.14 3	0.23 90	0.15 9	0.31 77	0.20 52	0.12 74	0.09 29	0.12 66	0.09 17	0.10 9	0.09 6

GREAT-IGEV	0.22 97	0.15 83	0.31 160	0.29 15	0.22 251	0.21 43	0.26 215	0.33 66	0.31 155	0.20 30	0.30 169	0.22 72	0.22 133	0.47 271	0.22 115	0.11 39	0.09 29	0.12 66	0.09 17	0.13 185	0.10 80
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
Reg-Stereo(zero)	0.30 256	0.16 130	0.28 99	0.34 152	0.18 94	0.32 245	0.20 58	0.63 336	0.68 410	0.50 332	0.52 306	0.51 367	0.30 272	0.45 240	0.25 218	0.13 148	0.10 112	0.12 66	0.10 98	0.12 122	0.11 169

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 171	0.31 585	0.24 19	0.51 635	0.19 128	0.29 179	0.22 111	0.40 144	0.37 227	0.26 134	0.24 95	0.24 109	0.31 289	0.44 235	0.22 115	0.14 220	0.09 29	0.12 66	0.09 17	0.14 242	0.10 80

FoundationStereo	0.17 4	0.14 31	0.25 39	0.30 29	0.16 47	0.23 69	0.20 58	0.22 6	0.15 6	0.18 17	0.16 11	0.20 48	0.19 72	0.26 13	0.21 85	0.13 148	0.09 29	0.12 66	0.09 17	0.10 9	0.09 6

StereoAnything_RVC	0.21 75	0.68 723	0.39 321	0.28 9	0.15 25	0.23 69	0.18 17	0.20 3	0.19 27	0.16 9	0.16 11	0.15 4	0.22 133	0.30 63	0.18 19	0.16 365	0.09 29	0.12 66	0.08 2	0.16 372	0.09 6

DEFOM-Stereo	0.22 97	0.15 83	0.26 58	0.33 116	0.20 177	0.61 506	0.21 89	0.30 33	0.31 155	0.23 87	0.19 26	0.18 28	0.18 47	0.41 194	0.22 115	0.12 74	0.10 112	0.12 66	0.09 17	0.11 47	0.11 169

IGEV-Stereo++	0.21 75	0.15 83	0.27 76	0.37 271	0.19 128	0.22 51	0.18 17	0.42 165	0.35 200	0.22 70	0.28 150	0.24 109	0.18 47	0.27 19	0.22 115	0.12 74	0.09 29	0.12 66	0.10 98	0.12 122	0.10 80

Pointernet	0.27 213	0.14 31	0.33 208	0.35 205	0.23 308	0.35 287	0.21 89	0.72 426	0.38 238	0.39 273	0.36 221	0.34 218	0.25 177	0.36 140	0.25 218	0.15 304	0.10 112	0.12 66	0.08 2	0.11 47	0.10 80

IGEV-Stereo+	0.23 120	0.14 31	0.26 58	0.32 90	0.19 128	0.12 2	0.17 7	0.29 30	0.29 136	0.21 46	0.15 6	0.22 72	0.22 133	0.40 182	0.22 115	0.14 220	0.10 112	0.12 66	0.09 17	0.15 313	0.86 755

WCG-NET（raft）	0.31 265	0.15 83	0.36 268	0.32 90	0.19 128	0.35 287	0.27 240	0.51 242	0.78 482	0.45 308	0.55 325	0.48 347	0.27 217	0.54 331	0.26 248	0.13 148	0.10 112	0.12 66	0.11 175	0.12 122	0.11 169

trnet	0.27 213	0.14 31	0.23 9	0.28 9	0.15 25	0.37 317	0.23 151	0.52 252	0.72 431	0.42 295	0.51 293	0.34 218	0.26 200	0.39 170	0.25 218	0.15 304	0.11 268	0.12 66	0.08 2	0.11 47	0.10 80

GCAPDPT-zeroshot4090	0.25 171	0.14 31	0.74 621	0.33 116	0.19 128	0.29 179	0.22 111	0.38 119	0.29 136	0.25 119	0.22 58	0.23 90	0.32 295	0.28 24	0.19 31	0.11 39	0.10 112	0.12 66	0.10 98	0.12 122	0.30 645

MoCha-V2	0.25 171	0.15 83	0.29 113	0.40 395	0.18 94	0.27 140	0.26 215	0.49 226	0.27 102	0.36 241	0.27 135	0.33 211	0.35 333	0.49 289	0.22 115	0.12 74	0.10 112	0.12 66	0.10 98	0.13 185	0.11 169

CAS	0.34 305	0.13 6	0.25 39	1.28 766	0.30 543	0.46 408	0.38 486	0.48 220	0.47 306	0.34 224	0.52 306	0.24 109	0.19 72	0.29 40	0.27 269	0.69 755	0.08 2	0.12 66	0.08 2	0.12 122	0.15 377

CES	0.28 221	0.14 31	0.23 9	0.30 29	0.70 743	0.37 317	0.27 240	0.48 220	0.46 299	0.34 224	0.48 275	0.27 153	0.22 133	0.39 170	0.23 162	0.13 148	0.11 268	0.12 66	0.08 2	0.13 185	0.17 454

TANstereo	0.30 256	0.15 83	0.31 160	0.30 29	0.17 61	0.55 457	0.23 151	0.44 192	0.55 349	0.59 370	0.68 373	0.37 251	0.26 200	0.35 133	0.27 269	0.15 304	0.16 532	0.12 66	0.10 98	0.13 185	0.14 342

XX-TBD	0.32 273	0.53 697	0.26 58	0.51 635	0.20 177	0.37 317	0.24 175	0.40 144	0.73 438	0.54 355	0.69 377	0.31 194	0.25 177	0.32 89	0.27 269	0.16 365	0.10 112	0.12 66	0.09 17	0.13 185	0.11 169

CREStereo	0.28 221	0.15 83	0.24 19	0.27 4	0.17 61	0.37 317	0.25 188	0.51 242	0.72 431	0.42 295	0.51 293	0.32 197	0.26 200	0.38 162	0.25 218	0.16 365	0.11 268	0.12 66	0.08 2	0.12 122	0.11 169
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
PMTNet	0.32 273	0.16 130	0.24 19	0.29 15	0.18 94	0.45 402	0.22 111	0.56 275	0.63 381	0.46 316	0.54 315	0.39 269	0.34 327	0.48 282	0.24 184	0.75 757	0.10 112	0.12 66	0.08 2	0.12 122	0.11 169

pmcnn	1.23 721	0.29 570	0.96 668	0.40 395	0.23 308	0.95 642	0.69 683	1.16 637	1.28 697	1.67 729	2.33 729	11.15 793	0.86 656	0.93 633	0.88 650	0.15 304	0.12 344	0.12 66	0.10 98	0.15 313	0.15 377

GCAP-Stereo-w-DA	0.22 97	0.17 186	0.35 251	0.37 271	0.17 61	0.26 119	0.18 17	0.41 155	0.37 227	0.28 169	0.23 74	0.25 127	0.26 200	0.29 40	0.21 85	0.12 74	0.09 29	0.13 125	0.10 98	0.14 242	0.10 80

E$^{3}$Stereo	0.22 97	0.15 83	0.32 185	0.33 116	0.23 308	0.22 51	0.20 58	0.37 105	0.28 120	0.20 30	0.22 58	0.33 211	0.20 93	0.52 312	0.22 115	0.12 74	0.10 112	0.13 125	0.10 98	0.10 9	0.11 169

LLLLL	0.22 97	0.15 83	0.32 185	0.33 116	0.23 308	0.22 51	0.20 58	0.37 105	0.28 120	0.20 30	0.22 58	0.33 211	0.20 93	0.52 312	0.22 115	0.12 74	0.10 112	0.13 125	0.10 98	0.10 9	0.11 169

LLL	0.23 120	0.15 83	0.31 160	0.32 90	0.22 251	0.27 140	0.28 270	0.39 128	0.27 102	0.20 30	0.22 58	0.33 211	0.20 93	0.53 323	0.22 115	0.13 148	0.09 29	0.13 125	0.10 98	0.11 47	0.11 169

100	0.22 97	0.14 31	0.30 133	0.32 90	0.22 251	0.21 43	0.22 111	0.33 66	0.27 102	0.22 70	0.22 58	0.36 246	0.18 47	0.48 282	0.21 85	0.11 39	0.10 112	0.13 125	0.10 98	0.10 9	0.10 80

Last	0.22 97	0.14 31	0.30 133	0.32 90	0.20 177	0.25 105	0.22 111	0.34 77	0.27 102	0.21 46	0.21 44	0.41 295	0.17 29	0.45 240	0.22 115	0.12 74	0.10 112	0.13 125	0.10 98	0.10 9	0.10 80

DDDD	0.21 75	0.15 83	0.28 99	0.31 60	0.20 177	0.25 105	0.22 111	0.39 128	0.24 70	0.22 70	0.18 20	0.44 327	0.21 116	0.28 24	0.23 162	0.12 74	0.10 112	0.13 125	0.10 98	0.10 9	0.10 80

F4.4	0.20 36	0.15 83	0.26 58	0.34 152	0.13 2	0.25 105	0.25 188	0.34 77	0.16 11	0.22 70	0.18 20	0.25 127	0.23 150	0.30 63	0.19 31	0.12 74	0.09 29	0.13 125	0.11 175	0.12 122	0.10 80

FORCE_4.5	0.20 36	0.15 83	0.29 113	0.34 152	0.14 12	0.21 43	0.29 280	0.38 119	0.20 38	0.17 13	0.22 58	0.17 11	0.22 133	0.37 153	0.17 7	0.13 148	0.09 29	0.13 125	0.12 221	0.10 9	0.09 6

TT111	0.20 36	0.14 31	0.28 99	0.31 60	0.19 128	0.24 84	0.19 36	0.36 95	0.23 61	0.22 70	0.17 17	0.35 234	0.19 72	0.29 40	0.22 115	0.12 74	0.11 268	0.13 125	0.10 98	0.09 1	0.10 80

FORCE_5	0.20 36	0.13 6	0.25 39	0.37 271	0.14 12	0.26 119	0.19 36	0.37 105	0.16 11	0.20 30	0.22 58	0.27 153	0.20 93	0.34 120	0.17 7	0.11 39	0.08 2	0.13 125	0.12 221	0.13 185	0.09 6

DF_test	0.19 23	0.13 6	0.26 58	0.33 116	0.24 349	0.10 1	0.23 151	0.26 21	0.30 144	0.22 70	0.27 135	0.16 8	0.18 47	0.22 2	0.20 52	0.15 304	0.11 268	0.13 125	0.12 221	0.13 185	0.10 80

HLF11	0.34 305	0.17 186	0.42 367	0.30 29	0.23 308	0.36 303	0.22 111	0.69 394	0.48 314	0.49 328	0.66 364	0.43 316	0.37 372	0.70 512	0.45 506	0.15 304	0.12 344	0.13 125	0.11 175	0.15 313	0.17 454

TestStereo_HL2	0.33 293	0.18 230	0.33 208	0.31 60	0.22 251	0.32 245	0.25 188	0.58 293	0.61 366	0.54 355	0.68 373	0.41 295	0.36 362	0.57 365	0.36 410	0.16 365	0.11 268	0.13 125	0.11 175	0.15 313	0.16 428

GGDA	0.32 273	0.18 230	0.32 185	0.31 60	0.21 216	0.31 224	0.26 215	0.59 300	0.66 398	0.50 332	0.68 373	0.40 283	0.36 362	0.55 340	0.35 392	0.15 304	0.11 268	0.13 125	0.12 221	0.15 313	0.15 377

TestStereo-Hl	0.34 305	0.20 331	0.32 185	0.32 90	0.22 251	0.32 245	0.27 240	0.64 351	0.59 362	0.50 332	0.67 370	0.46 338	0.45 431	0.60 412	0.34 373	0.14 220	0.11 268	0.13 125	0.13 277	0.15 313	0.15 377

PointNet	0.20 36	0.15 83	0.25 39	0.32 90	0.18 94	0.29 179	0.23 151	0.25 13	0.27 102	0.15 2	0.24 95	0.28 161	0.17 29	0.34 120	0.20 52	0.13 148	0.11 268	0.13 125	0.10 98	0.11 47	0.09 6

DF	0.26 190	0.15 83	0.38 299	0.35 205	0.19 128	0.26 119	0.26 215	0.42 165	0.27 102	0.29 185	0.49 279	0.50 361	0.22 133	0.48 282	0.20 52	0.14 220	0.10 112	0.13 125	0.10 98	0.12 122	0.11 169

LiteMatch*	0.20 36	0.14 31	0.31 160	0.31 60	0.23 308	0.24 84	0.21 89	0.31 42	0.30 144	0.21 46	0.19 26	0.24 109	0.19 72	0.31 77	0.20 52	0.13 148	0.11 268	0.13 125	0.10 98	0.10 9	0.11 169

CR7Stereo	0.23 120	0.17 186	0.39 321	0.34 152	0.18 94	0.38 330	0.20 58	0.36 95	0.26 97	0.24 103	0.28 150	0.25 127	0.35 333	0.25 9	0.21 85	0.11 39	0.09 29	0.13 125	0.10 98	0.14 242	0.09 6

ARStereo	0.23 120	0.17 186	0.30 133	0.35 205	0.16 47	0.35 287	0.25 188	0.40 144	0.30 144	0.25 119	0.24 95	0.25 127	0.36 362	0.41 194	0.19 31	0.10 15	0.09 29	0.13 125	0.10 98	0.12 122	0.09 6

ARStereo-new	0.23 120	0.16 130	0.37 285	0.34 152	0.16 47	0.24 84	0.24 175	0.43 184	0.36 210	0.26 134	0.27 135	0.23 90	0.35 333	0.28 24	0.20 52	0.10 15	0.09 29	0.13 125	0.09 17	0.12 122	0.09 6

BARStereo	0.23 120	0.16 130	0.30 133	0.36 241	0.17 61	0.26 119	0.26 215	0.33 66	0.30 144	0.27 154	0.30 169	0.23 90	0.34 327	0.42 208	0.18 19	0.13 148	0.09 29	0.13 125	0.10 98	0.15 313	0.10 80

FCBStereo	0.23 120	0.15 83	0.32 185	0.36 241	0.18 94	0.38 330	0.21 89	0.40 144	0.24 70	0.27 154	0.23 74	0.34 218	0.35 333	0.30 63	0.19 31	0.12 74	0.10 112	0.13 125	0.10 98	0.13 185	0.10 80

PSGStereo	0.23 120	0.15 83	0.32 185	0.36 241	0.18 94	0.38 330	0.21 89	0.40 144	0.24 70	0.27 154	0.23 74	0.34 218	0.35 333	0.30 63	0.19 31	0.12 74	0.10 112	0.13 125	0.10 98	0.13 185	0.10 80

MUNStereo	0.23 120	0.17 186	0.40 335	0.36 241	0.17 61	0.33 257	0.22 111	0.35 87	0.27 102	0.27 154	0.23 74	0.29 169	0.34 327	0.31 77	0.22 115	0.13 148	0.10 112	0.13 125	0.11 175	0.16 372	0.12 237

GCAP-Stereo-DPT26K	0.22 97	0.15 83	0.35 251	0.33 116	0.17 61	0.23 69	0.25 188	0.42 165	0.24 70	0.26 134	0.26 125	0.21 62	0.30 272	0.31 77	0.20 52	0.10 15	0.10 112	0.13 125	0.10 98	0.12 122	0.10 80

CHEStereo	0.23 120	0.16 130	0.29 113	0.35 205	0.17 61	0.39 343	0.23 151	0.35 87	0.30 144	0.30 194	0.27 135	0.25 127	0.32 295	0.30 63	0.20 52	0.11 39	0.09 29	0.13 125	0.10 98	0.14 242	0.10 80

GCAP-Stereo-CNN-DA	0.22 97	0.17 186	0.35 251	0.37 271	0.17 61	0.26 119	0.18 17	0.41 155	0.37 227	0.28 169	0.23 74	0.25 127	0.26 200	0.29 40	0.21 85	0.12 74	0.09 29	0.13 125	0.10 98	0.14 242	0.10 80

RMAStereo	0.25 171	0.18 230	0.44 394	0.38 315	0.18 94	0.45 402	0.21 89	0.44 192	0.35 200	0.27 154	0.31 183	0.25 127	0.30 272	0.28 24	0.21 85	0.13 148	0.09 29	0.13 125	0.10 98	0.16 372	0.10 80

ACMStereo	0.25 171	0.19 278	0.38 299	0.38 315	0.17 61	0.18 24	0.25 188	0.52 252	0.49 318	0.28 169	0.30 169	0.21 62	0.33 314	0.33 109	0.23 162	0.12 74	0.09 29	0.13 125	0.10 98	0.17 415	0.11 169

KABStereo	0.25 171	0.19 278	0.32 185	0.37 271	0.20 177	0.40 349	0.29 280	0.49 226	0.39 251	0.24 103	0.25 108	0.22 72	0.34 327	0.49 289	0.21 85	0.11 39	0.09 29	0.13 125	0.10 98	0.12 122	0.10 80

GCAP-Stereo-cres-4k	0.25 171	0.16 130	0.33 208	0.38 315	0.20 177	0.46 408	0.27 240	0.41 155	0.34 187	0.28 169	0.38 232	0.24 109	0.35 333	0.29 40	0.24 184	0.11 39	0.09 29	0.13 125	0.10 98	0.13 185	0.10 80

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.25 171	0.14 31	0.30 133	0.34 152	0.21 216	0.44 390	0.25 188	0.44 192	0.35 200	0.27 154	0.35 211	0.37 251	0.35 333	0.28 24	0.26 248	0.12 74	0.09 29	0.13 125	0.11 175	0.11 47	0.09 6

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.28 221	0.23 441	1.22 702	0.34 152	0.21 216	0.29 179	0.21 89	0.41 155	0.33 177	0.24 103	0.30 169	0.32 197	0.28 234	0.33 109	0.20 52	0.12 74	0.11 268	0.13 125	0.10 98	0.10 9	0.11 169

WQFJA1++	0.23 120	0.15 83	0.27 76	0.30 29	0.21 216	0.31 224	0.18 17	0.36 95	0.17 14	0.25 119	0.30 169	0.29 169	0.28 234	0.40 182	0.22 115	0.15 304	0.10 112	0.13 125	0.10 98	0.42 697	0.11 169

VIP-Stereo	0.24 147	0.17 186	0.29 113	0.32 90	0.21 216	0.64 534	0.19 36	0.31 42	0.37 227	0.23 87	0.30 169	0.27 153	0.19 72	0.47 271	0.22 115	0.12 74	0.09 29	0.13 125	0.09 17	0.12 122	0.09 6

GEAStereo	0.23 120	0.16 130	0.30 133	0.33 116	0.25 384	0.36 303	0.30 302	0.42 165	0.28 120	0.26 134	0.28 150	0.24 109	0.21 116	0.32 89	0.22 115	0.18 460	0.10 112	0.13 125	0.10 98	0.14 242	0.12 237

gasm-f	0.24 147	0.16 130	0.27 76	0.33 116	0.25 384	0.25 105	0.36 446	0.42 165	0.28 120	0.26 134	0.35 211	0.24 109	0.30 272	0.36 140	0.23 162	0.18 460	0.10 112	0.13 125	0.10 98	0.15 313	0.12 237

Zero-FE251	0.23 120	0.16 130	0.30 133	0.33 116	0.20 177	0.44 390	0.19 36	0.37 105	0.25 89	0.27 154	0.29 164	0.38 260	0.24 163	0.32 89	0.22 115	0.14 220	0.10 112	0.13 125	0.10 98	0.11 47	0.10 80

AdaDepth	0.22 97	0.17 186	0.32 185	0.37 271	0.18 94	0.34 276	0.22 111	0.33 66	0.23 61	0.21 46	0.21 44	0.20 48	0.20 93	0.56 353	0.21 85	0.10 15	0.10 112	0.13 125	0.10 98	0.11 47	0.12 237

GASTEREO	0.25 171	0.16 130	0.32 185	0.40 395	0.20 177	0.22 51	0.30 302	0.43 184	0.31 155	0.37 248	0.33 190	0.22 72	0.35 333	0.41 194	0.23 162	0.15 304	0.10 112	0.13 125	0.11 175	0.12 122	0.11 169

MSCF	0.25 171	0.16 130	0.33 208	0.39 350	0.20 177	0.20 33	0.31 331	0.43 184	0.31 155	0.36 241	0.33 190	0.23 90	0.35 333	0.36 140	0.23 162	0.15 304	0.10 112	0.13 125	0.11 175	0.13 185	0.11 169

water-stereo	0.28 221	0.14 31	0.29 113	0.35 205	0.19 128	0.36 303	0.23 151	0.62 326	0.38 238	0.39 273	0.62 347	0.41 295	0.35 333	0.28 24	0.27 269	0.14 220	0.13 421	0.13 125	0.12 221	0.12 122	0.10 80

depthmonostereo	0.29 238	0.14 31	0.31 160	0.35 205	0.17 61	0.46 408	0.27 240	0.69 394	0.57 359	0.35 236	0.42 249	0.31 194	0.35 333	0.35 133	0.27 269	0.14 220	0.12 344	0.13 125	0.12 221	0.11 47	0.10 80

LG-Stereo_L2	0.18 9	0.13 6	0.28 99	0.30 29	0.19 128	0.20 33	0.18 17	0.30 33	0.21 45	0.18 17	0.15 6	0.19 36	0.18 47	0.33 109	0.19 31	0.13 148	0.09 29	0.13 125	0.09 17	0.10 9	0.08 1

MLG-Stereo	0.18 9	0.13 6	0.27 76	0.34 152	0.15 25	0.27 140	0.17 7	0.28 27	0.14 4	0.18 17	0.14 3	0.23 90	0.15 9	0.32 89	0.20 52	0.11 39	0.09 29	0.13 125	0.09 17	0.10 9	0.09 6

LG-G_1	0.21 75	0.13 6	0.30 133	0.34 152	0.16 47	0.52 435	0.17 7	0.34 77	0.18 20	0.21 46	0.21 44	0.26 140	0.19 72	0.37 153	0.20 52	0.14 220	0.10 112	0.13 125	0.09 17	0.11 47	0.10 80

LG-G	0.21 75	0.13 6	0.30 133	0.34 152	0.16 47	0.52 435	0.17 7	0.34 77	0.18 20	0.21 46	0.21 44	0.26 140	0.19 72	0.37 153	0.20 52	0.14 220	0.10 112	0.13 125	0.09 17	0.11 47	0.10 80

LGtest1	0.19 23	0.14 31	0.29 113	0.34 152	0.16 47	0.26 119	0.17 7	0.32 53	0.20 38	0.21 46	0.15 6	0.23 90	0.20 93	0.32 89	0.20 52	0.15 304	0.10 112	0.13 125	0.09 17	0.12 122	0.11 169

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 120	0.16 130	0.32 185	0.39 350	0.21 216	0.18 24	0.21 89	0.34 77	0.26 97	0.28 169	0.51 293	0.28 161	0.29 253	0.26 13	0.24 184	0.14 220	0.10 112	0.13 125	0.10 98	0.14 242	0.12 237

SGD-Stereo	0.22 97	0.15 83	0.27 76	0.31 60	0.15 25	0.29 179	0.20 58	0.37 105	0.29 136	0.24 103	0.29 164	0.21 62	0.27 217	0.36 140	0.25 218	0.16 365	0.09 29	0.13 125	0.10 98	0.13 185	0.10 80

SCV_C0	0.26 190	0.18 230	0.34 233	0.35 205	0.24 349	0.23 69	0.28 270	0.51 242	0.36 210	0.31 198	0.36 221	0.37 251	0.20 93	0.57 365	0.22 115	0.13 148	0.10 112	0.13 125	0.11 175	0.16 372	0.12 237

AIO_rvc	0.23 120	0.16 130	0.32 185	0.34 152	0.19 128	0.26 119	0.33 377	0.40 144	0.22 47	0.26 134	0.24 95	0.34 218	0.15 9	0.51 305	0.24 184	0.12 74	0.09 29	0.13 125	0.10 98	0.12 122	0.10 80

HUF	0.24 147	0.16 130	0.33 208	0.32 90	0.18 94	0.25 105	0.40 521	0.42 165	0.34 187	0.25 119	0.23 74	0.32 197	0.28 234	0.34 120	0.24 184	0.13 148	0.10 112	0.13 125	0.09 17	0.12 122	0.10 80

AIO_test	0.23 120	0.16 130	0.28 99	0.34 152	0.20 177	0.30 202	0.39 508	0.38 119	0.25 89	0.25 119	0.28 150	0.32 197	0.22 133	0.38 162	0.25 218	0.12 74	0.09 29	0.13 125	0.10 98	0.12 122	0.09 6

IGEV-RUCA	0.25 171	0.16 130	0.34 233	0.39 350	0.27 468	0.33 257	0.20 58	0.38 119	0.36 210	0.26 134	0.31 183	0.25 127	0.21 116	0.48 282	0.24 184	0.20 525	0.11 268	0.13 125	0.10 98	0.17 415	0.15 377

castereo	0.28 221	0.16 130	0.32 185	0.35 205	0.21 216	0.40 349	0.42 548	0.50 238	0.66 398	0.26 134	0.41 246	0.37 251	0.36 362	0.33 109	0.24 184	0.13 148	0.09 29	0.13 125	0.10 98	0.11 47	0.10 80

GIP-stereo	0.24 147	0.18 230	0.30 133	0.37 271	0.24 349	0.26 119	0.20 58	0.46 208	0.36 210	0.24 103	0.39 237	0.35 234	0.20 93	0.31 77	0.21 85	0.15 304	0.10 112	0.13 125	0.10 98	0.12 122	0.11 169

WCG-NET	0.28 221	0.15 83	0.33 208	0.33 116	0.19 128	0.33 257	0.27 240	0.39 128	0.80 493	0.46 316	0.49 279	0.39 269	0.25 177	0.40 182	0.25 218	0.12 74	0.09 29	0.13 125	0.11 175	0.12 122	0.10 80

IGEV++	0.24 147	0.17 186	0.31 160	0.38 315	0.22 251	0.24 84	0.22 111	0.50 238	0.23 61	0.28 169	0.35 211	0.30 184	0.22 133	0.31 77	0.28 292	0.14 220	0.10 112	0.13 125	0.10 98	0.13 185	0.13 290

UniTT-Stereo	0.27 213	0.17 186	0.37 285	0.40 395	0.27 468	0.30 202	0.28 270	0.39 128	0.31 155	0.29 185	0.46 266	0.27 153	0.25 177	0.47 271	0.34 373	0.17 424	0.13 421	0.13 125	0.12 221	0.14 242	0.12 237

Any-RAFT	0.35 324	0.16 130	0.30 133	0.34 152	0.21 216	0.52 435	0.22 111	0.88 508	0.73 438	0.53 349	0.73 390	0.64 448	0.28 234	0.46 260	0.24 184	0.15 304	0.10 112	0.13 125	0.10 98	0.13 185	0.12 237

LoS	0.29 238	0.15 83	0.30 133	0.29 15	0.18 94	0.33 257	0.29 280	0.51 242	0.72 431	0.34 224	0.52 306	0.41 295	0.28 234	0.47 271	0.28 292	0.15 304	0.11 268	0.13 125	0.09 17	0.11 47	0.11 169
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CroCo-Stereo	0.26 190	0.22 419	0.36 268	0.48 588	0.22 251	0.20 33	0.29 280	0.51 242	0.44 284	0.28 169	0.23 74	0.42 307	0.26 200	0.29 40	0.26 248	0.15 304	0.13 421	0.13 125	0.11 175	0.16 372	0.12 237
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
CREStereo++_RVC	0.32 273	0.15 83	0.23 9	0.31 60	0.24 349	0.27 140	0.22 111	0.46 208	0.88 543	0.46 316	0.80 437	0.30 184	0.26 200	0.36 140	0.33 356	0.13 148	0.09 29	0.13 125	0.51 748	0.13 185	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
MLCV	0.47 483	0.24 483	0.61 551	0.37 271	0.17 61	0.61 506	0.33 377	0.80 474	0.87 539	0.94 614	1.13 606	0.72 497	0.43 415	0.89 615	0.51 543	0.13 148	0.10 112	0.13 125	0.11 175	0.14 242	0.12 237

iResNet_ROB	0.52 548	0.21 378	0.53 514	0.37 271	0.21 216	0.61 506	0.29 280	1.51 726	1.32 702	0.90 594	1.02 560	0.80 547	0.62 541	0.76 550	0.43 479	0.16 365	0.12 344	0.13 125	0.09 17	0.15 313	0.18 475

GFORCE	0.20 36	0.15 83	0.29 113	0.38 315	0.15 25	0.33 257	0.21 89	0.34 77	0.17 14	0.24 103	0.20 31	0.21 62	0.25 177	0.27 19	0.17 7	0.11 39	0.09 29	0.14 193	0.12 221	0.12 122	0.09 6

low	0.24 147	0.15 83	0.34 233	0.34 152	0.20 177	0.20 33	0.32 363	0.44 192	0.28 120	0.22 70	0.26 125	0.35 234	0.25 177	0.46 260	0.24 184	0.14 220	0.09 29	0.14 193	0.11 175	0.12 122	0.11 169

300	0.21 75	0.14 31	0.30 133	0.32 90	0.20 177	0.22 51	0.21 89	0.36 95	0.28 120	0.22 70	0.22 58	0.34 218	0.18 47	0.28 24	0.21 85	0.12 74	0.11 268	0.14 193	0.10 98	0.10 9	0.10 80

F5.5	0.20 36	0.14 31	0.24 19	0.35 205	0.14 12	0.31 224	0.22 111	0.34 77	0.20 38	0.18 17	0.23 74	0.24 109	0.19 72	0.28 24	0.16 2	0.11 39	0.11 268	0.14 193	0.12 221	0.13 185	0.09 6

F8.5	0.20 36	0.15 83	0.24 19	0.36 241	0.14 12	0.21 43	0.22 111	0.33 66	0.19 27	0.21 46	0.25 108	0.24 109	0.20 93	0.35 133	0.16 2	0.11 39	0.09 29	0.14 193	0.12 221	0.12 122	0.09 6

FORCE_9	0.20 36	0.15 83	0.24 19	0.36 241	0.14 12	0.22 51	0.22 111	0.32 53	0.19 27	0.21 46	0.24 95	0.24 109	0.20 93	0.36 140	0.16 2	0.11 39	0.09 29	0.14 193	0.12 221	0.12 122	0.09 6

FORCE_8	0.20 36	0.15 83	0.23 9	0.37 271	0.14 12	0.23 69	0.23 151	0.33 66	0.20 38	0.22 70	0.25 108	0.26 140	0.20 93	0.36 140	0.16 2	0.11 39	0.09 29	0.14 193	0.12 221	0.12 122	0.09 6

F7	0.20 36	0.15 83	0.25 39	0.35 205	0.14 12	0.22 51	0.26 215	0.33 66	0.19 27	0.21 46	0.23 74	0.22 72	0.20 93	0.35 133	0.16 2	0.11 39	0.10 112	0.14 193	0.11 175	0.11 47	0.09 6

FORCE_6	0.20 36	0.15 83	0.25 39	0.34 152	0.13 2	0.30 202	0.23 151	0.31 42	0.20 38	0.21 46	0.24 95	0.19 36	0.18 47	0.35 133	0.18 19	0.11 39	0.09 29	0.14 193	0.13 277	0.12 122	0.09 6

EE1	0.28 221	0.15 83	0.35 251	0.36 241	0.24 349	0.18 24	0.26 215	0.59 300	0.38 238	0.34 224	0.35 211	0.47 341	0.35 333	0.54 331	0.22 115	0.16 365	0.10 112	0.14 193	0.11 175	0.14 242	0.12 237

GEAR-Net	0.24 147	0.20 331	0.31 160	0.38 315	0.22 251	0.24 84	0.22 111	0.50 238	0.23 61	0.28 169	0.35 211	0.30 184	0.22 133	0.31 77	0.28 292	0.14 220	0.10 112	0.14 193	0.10 98	0.13 185	0.13 290

GELT-Stereo	0.24 147	0.17 186	0.27 76	0.37 271	0.21 216	0.24 84	0.25 188	0.57 284	0.42 271	0.34 224	0.26 125	0.26 140	0.21 116	0.34 120	0.21 85	0.11 39	0.09 29	0.14 193	0.13 277	0.11 47	0.09 6

small-0shot	0.18 9	0.13 6	0.28 99	0.29 15	0.18 94	0.17 19	0.29 280	0.27 24	0.17 14	0.18 17	0.29 164	0.14 2	0.16 22	0.24 5	0.21 85	0.12 74	0.09 29	0.14 193	0.11 175	0.12 122	0.10 80

anonymous	0.20 36	0.16 130	0.29 113	0.32 90	0.21 216	0.14 3	0.21 89	0.24 11	0.28 120	0.25 119	0.36 221	0.18 28	0.16 22	0.27 19	0.20 52	0.12 74	0.10 112	0.14 193	0.12 221	0.12 122	0.10 80

Anonymus	0.24 147	0.14 31	0.29 113	0.37 271	0.23 308	0.30 202	0.22 111	0.39 128	0.32 169	0.23 87	0.20 31	0.38 260	0.26 200	0.45 240	0.24 184	0.13 148	0.10 112	0.14 193	0.13 277	0.12 122	0.13 290

ManiGeoR	0.33 293	0.17 186	0.43 382	0.31 60	0.22 251	0.40 349	0.27 240	0.73 437	0.49 318	0.40 282	0.63 348	0.40 283	0.32 295	0.62 432	0.41 461	0.16 365	0.11 268	0.14 193	0.12 221	0.15 313	0.16 428

HLf10	0.33 293	0.17 186	0.43 382	0.31 60	0.22 251	0.40 349	0.27 240	0.73 437	0.49 318	0.40 282	0.63 348	0.40 283	0.32 295	0.62 432	0.41 461	0.16 365	0.11 268	0.14 193	0.12 221	0.15 313	0.16 428

HLf8	0.33 293	0.17 186	0.39 321	0.30 29	0.22 251	0.43 381	0.27 240	0.71 419	0.67 403	0.44 303	0.60 338	0.36 246	0.30 272	0.58 388	0.35 392	0.18 460	0.11 268	0.14 193	0.12 221	0.17 415	0.18 475

TestStereo_HLe17	0.34 305	0.17 186	0.46 424	0.32 90	0.21 216	0.42 376	0.31 331	0.70 410	0.66 398	0.46 316	0.68 373	0.36 246	0.30 272	0.61 422	0.36 410	0.16 365	0.10 112	0.14 193	0.13 277	0.15 313	0.15 377

TestStereo_HL3	0.37 360	0.19 278	0.49 472	0.34 152	0.24 349	0.51 429	0.39 508	0.60 313	0.43 276	0.61 382	0.83 456	0.56 390	0.46 438	0.55 340	0.28 292	0.15 304	0.11 268	0.14 193	0.13 277	0.14 242	0.17 454

quiztm	0.29 238	0.19 278	0.35 251	0.40 395	0.23 308	0.27 140	0.33 377	0.63 336	0.39 251	0.45 308	0.60 338	0.39 269	0.18 47	0.40 182	0.26 248	0.14 220	0.10 112	0.14 193	0.11 175	0.14 242	0.10 80

ATMStereo	0.24 147	0.19 278	0.39 321	0.41 433	0.17 61	0.33 257	0.22 111	0.41 155	0.37 227	0.27 154	0.23 74	0.22 72	0.35 333	0.29 40	0.24 184	0.12 74	0.08 2	0.14 193	0.11 175	0.16 372	0.11 169

KMOStereo	0.26 190	0.19 278	0.34 233	0.38 315	0.25 384	0.51 429	0.24 175	0.40 144	0.30 144	0.27 154	0.27 135	0.23 90	0.36 362	0.43 222	0.22 115	0.14 220	0.09 29	0.14 193	0.10 98	0.15 313	0.12 237

Selective-IGEV-i32	0.24 147	0.18 230	0.35 251	0.35 205	0.19 128	0.27 140	0.25 188	0.55 271	0.23 61	0.27 154	0.25 108	0.34 218	0.19 72	0.58 388	0.22 115	0.12 74	0.10 112	0.14 193	0.11 175	0.12 122	0.10 80

BLMT-Stereo	0.17 4	0.11 1	0.22 4	0.32 90	0.20 177	0.16 14	0.22 111	0.20 3	0.22 47	0.14 1	0.18 20	0.15 4	0.14 3	0.25 9	0.22 115	0.10 15	0.09 29	0.14 193	0.13 277	0.10 9	0.10 80

DDF-Stereo	0.26 190	0.15 83	0.30 133	0.36 241	0.29 524	0.19 29	0.20 58	0.32 53	0.31 155	0.26 134	0.26 125	0.29 169	0.29 253	0.38 162	0.24 184	0.17 424	0.10 112	0.14 193	0.10 98	0.70 746	0.12 237

zero-FE	0.25 171	0.15 83	0.30 133	0.35 205	0.29 524	0.19 29	0.20 58	0.35 87	0.31 155	0.26 134	0.27 135	0.29 169	0.29 253	0.33 109	0.24 184	0.17 424	0.10 112	0.14 193	0.10 98	0.64 740	0.12 237

G2L-ROB	0.47 483	0.19 278	0.42 367	0.35 205	0.22 251	0.57 478	0.42 548	1.14 625	0.71 429	0.84 552	0.75 401	1.09 643	0.53 479	0.74 539	0.53 554	0.17 424	0.12 344	0.14 193	0.12 221	0.17 415	0.19 510

G2L-Stereo_test	0.48 496	0.20 331	0.40 335	0.34 152	0.23 308	0.57 478	0.58 646	1.10 602	0.77 471	0.86 564	0.94 511	0.95 597	0.54 491	0.68 499	0.60 577	0.16 365	0.12 344	0.14 193	0.12 221	0.15 313	0.15 377

SCV	0.26 190	0.19 278	0.33 208	0.35 205	0.21 216	0.27 140	0.34 396	0.56 275	0.28 120	0.24 103	0.28 150	0.37 251	0.23 150	0.49 289	0.22 115	0.18 460	0.10 112	0.14 193	0.11 175	0.15 313	0.11 169

castereo++	0.26 190	0.16 130	0.26 58	0.33 116	0.19 128	0.75 584	0.20 58	0.37 105	0.47 306	0.23 87	0.23 74	0.35 234	0.28 234	0.39 170	0.19 31	0.14 220	0.09 29	0.14 193	0.09 17	0.11 47	0.10 80

999	0.27 213	0.16 130	0.35 251	0.36 241	0.24 349	0.31 224	0.27 240	0.49 226	0.38 238	0.26 134	0.30 169	0.39 269	0.23 150	0.63 446	0.25 218	0.13 148	0.10 112	0.14 193	0.12 221	0.12 122	0.14 342

GCAP-BAT	0.28 221	0.15 83	0.42 367	0.33 116	0.21 216	0.25 105	0.25 188	0.45 200	0.54 342	0.34 224	0.42 249	0.43 316	0.27 217	0.48 282	0.24 184	0.14 220	0.11 268	0.14 193	0.12 221	0.11 47	0.12 237

Occ-G	0.26 190	0.14 31	0.28 99	0.34 152	0.20 177	0.27 140	0.34 396	0.41 155	0.31 155	0.29 185	0.43 255	0.49 355	0.25 177	0.47 271	0.28 292	0.13 148	0.11 268	0.14 193	0.11 175	0.12 122	0.12 237

AIO-Stereo	0.25 171	0.18 230	0.34 233	0.37 271	0.18 94	0.28 164	0.30 302	0.48 220	0.27 102	0.29 185	0.30 169	0.32 197	0.17 29	0.52 312	0.23 162	0.12 74	0.10 112	0.14 193	0.11 175	0.13 185	0.10 80

RSM++	0.25 171	0.18 230	0.34 233	0.36 241	0.20 177	0.28 164	0.30 302	0.51 242	0.32 169	0.25 119	0.22 58	0.37 251	0.21 116	0.50 297	0.24 184	0.12 74	0.10 112	0.14 193	0.12 221	0.14 242	0.10 80

RSM	0.25 171	0.18 230	0.33 208	0.36 241	0.20 177	0.27 140	0.34 396	0.51 242	0.27 102	0.26 134	0.23 74	0.39 269	0.21 116	0.56 353	0.22 115	0.12 74	0.10 112	0.14 193	0.11 175	0.14 242	0.10 80

RAFT-Stereo-weight	0.32 273	0.18 230	0.33 208	0.39 350	0.22 251	0.26 119	0.29 280	0.67 375	0.80 493	0.53 349	0.51 293	0.58 405	0.20 93	0.47 271	0.27 269	0.13 148	0.10 112	0.14 193	0.11 175	0.13 185	0.11 169

qqq1	0.49 515	0.23 441	0.62 556	0.34 152	0.20 177	0.62 514	0.34 396	1.21 654	1.02 621	0.81 524	1.01 551	0.71 488	0.65 564	0.84 593	0.34 373	0.19 495	0.15 496	0.14 193	0.12 221	0.15 313	0.14 342

fff1	0.49 515	0.23 441	0.62 556	0.34 152	0.20 177	0.62 514	0.34 396	1.21 654	1.02 621	0.81 524	1.01 551	0.71 488	0.65 564	0.84 593	0.34 373	0.19 495	0.15 496	0.14 193	0.12 221	0.15 313	0.14 342

MSKI-zero shot	0.32 273	0.17 186	0.34 233	0.39 350	0.21 216	0.32 245	0.22 111	0.61 321	0.43 276	0.52 346	0.64 354	0.61 432	0.20 93	0.74 539	0.25 218	0.14 220	0.10 112	0.14 193	0.10 98	0.12 122	0.12 237

GCAPDPT-zeroshot	0.28 221	0.15 83	0.42 367	0.33 116	0.21 216	0.25 105	0.25 188	0.45 200	0.54 342	0.34 224	0.42 249	0.43 316	0.27 217	0.48 282	0.24 184	0.14 220	0.11 268	0.14 193	0.12 221	0.11 47	0.12 237

GCAP-Stereo	0.28 221	0.19 278	0.40 335	0.38 315	0.19 128	0.38 330	0.23 151	0.57 284	0.41 260	0.45 308	0.49 279	0.39 269	0.27 217	0.33 109	0.23 162	0.14 220	0.12 344	0.14 193	0.11 175	0.12 122	0.11 169

RAFT-Test	0.34 305	0.18 230	0.37 285	0.38 315	0.23 308	0.50 424	0.23 151	0.69 394	0.40 256	0.60 374	0.85 472	0.61 432	0.28 234	0.46 260	0.27 269	0.14 220	0.11 268	0.14 193	0.11 175	0.13 185	0.12 237

anonymousdsp2	0.35 324	0.20 331	0.43 382	0.37 271	0.24 349	0.48 417	0.31 331	0.86 496	0.65 394	0.55 359	0.50 283	0.50 361	0.34 327	0.56 353	0.31 332	0.14 220	0.10 112	0.14 193	0.10 98	0.16 372	0.14 342

Selective-IGEV	0.24 147	0.18 230	0.35 251	0.35 205	0.19 128	0.27 140	0.25 188	0.55 271	0.23 61	0.27 154	0.25 108	0.34 218	0.19 72	0.58 388	0.22 115	0.12 74	0.10 112	0.14 193	0.11 175	0.12 122	0.10 80

Selective-RAFT	0.35 324	0.23 441	0.51 501	0.44 525	0.21 216	0.64 534	0.27 240	0.59 300	0.63 381	0.40 282	0.38 232	0.55 386	0.40 397	0.57 365	0.35 392	0.13 148	0.11 268	0.14 193	0.12 221	0.16 372	0.13 290

MC-Stereo	0.28 221	0.17 186	0.32 185	0.38 315	0.20 177	0.26 119	0.26 215	0.49 226	0.37 227	0.37 248	0.61 343	0.41 295	0.31 289	0.55 340	0.25 218	0.13 148	0.09 29	0.14 193	0.12 221	0.12 122	0.11 169

RCA-Stereo	0.35 324	0.17 186	0.34 233	0.38 315	0.22 251	0.31 224	0.34 396	0.68 385	1.24 683	0.45 308	0.65 357	0.47 341	0.43 415	0.38 162	0.27 269	0.13 148	0.10 112	0.14 193	0.11 175	0.11 47	0.11 169

DCANet-4	0.36 343	0.20 331	0.48 459	0.34 152	0.19 128	0.29 179	0.30 302	0.66 365	0.92 574	0.69 448	0.78 423	0.40 283	0.47 444	0.45 240	0.34 373	0.14 220	0.10 112	0.14 193	0.11 175	0.11 47	0.13 290

fff	0.37 360	0.16 130	0.41 346	0.34 152	0.19 128	0.29 179	0.30 302	0.69 394	1.06 642	0.69 448	0.78 423	0.42 307	0.63 547	0.46 260	0.34 373	0.14 220	0.10 112	0.14 193	0.11 175	0.11 47	0.13 290

ADStereo(finetuned)	0.37 360	0.16 130	0.49 472	0.34 152	0.19 128	0.30 202	0.30 302	0.68 385	0.91 569	0.70 454	0.77 411	0.43 316	0.69 586	0.45 240	0.33 356	0.14 220	0.10 112	0.14 193	0.11 175	0.13 185	0.12 237

iRaft-Stereo_20w	0.39 394	0.19 278	0.57 536	0.37 271	0.27 468	0.31 224	0.24 175	1.44 715	0.29 136	0.69 448	0.53 312	0.60 426	0.42 409	0.83 588	0.27 269	0.14 220	0.11 268	0.14 193	0.13 277	0.15 313	0.13 290

s12784h	0.36 343	0.15 83	0.24 19	0.34 152	0.15 25	0.77 591	0.29 280	0.80 474	0.83 511	0.56 362	0.57 330	0.43 316	0.40 397	0.57 365	0.33 356	0.12 74	0.10 112	0.14 193	0.09 17	0.14 242	0.09 6

raftrobust	0.34 305	0.19 278	0.36 268	0.41 433	0.27 468	0.30 202	0.25 188	0.71 419	0.63 381	0.58 368	0.55 325	0.45 331	0.46 438	0.51 305	0.29 315	0.16 365	0.12 344	0.14 193	0.12 221	0.12 122	0.13 290

DCANet	0.36 343	0.16 130	0.41 346	0.34 152	0.19 128	0.30 202	0.30 302	0.68 385	0.91 569	0.70 454	0.77 411	0.43 316	0.57 507	0.45 240	0.34 373	0.14 220	0.10 112	0.14 193	0.11 175	0.13 185	0.12 237

csc	0.37 360	0.16 130	0.41 346	0.34 152	0.19 128	0.29 179	0.30 302	0.69 394	1.06 642	0.69 448	0.78 423	0.42 307	0.63 547	0.46 260	0.34 373	0.14 220	0.10 112	0.14 193	0.11 175	0.11 47	0.13 290

cscssc	0.37 360	0.16 130	0.41 346	0.34 152	0.19 128	0.29 179	0.30 302	0.69 394	1.06 642	0.69 448	0.78 423	0.42 307	0.63 547	0.46 260	0.34 373	0.14 220	0.10 112	0.14 193	0.11 175	0.11 47	0.13 290

111	0.40 406	0.17 186	0.41 346	0.34 152	0.19 128	0.52 435	0.28 270	0.74 443	1.16 668	0.50 332	0.91 503	0.63 442	0.48 449	0.61 422	0.35 392	0.14 220	0.10 112	0.14 193	0.12 221	0.13 185	0.13 290

EAI-Stereo	0.34 305	0.19 278	0.44 394	0.39 350	0.21 216	0.31 224	0.30 302	1.15 629	0.30 144	0.49 328	0.75 401	0.36 246	0.28 234	0.62 432	0.27 269	0.14 220	0.11 268	0.14 193	0.13 277	0.13 185	0.12 237

CFNet-RSSM	0.34 305	0.17 186	0.45 407	0.39 350	0.22 251	0.35 287	0.23 151	0.73 437	0.84 516	0.65 416	0.54 315	0.57 396	0.28 234	0.46 260	0.26 248	0.13 148	0.10 112	0.14 193	0.12 221	0.13 185	0.11 169

Gwc-CoAtRS	0.34 305	0.17 186	0.44 394	0.39 350	0.23 308	0.34 276	0.22 111	0.70 410	0.75 453	0.60 374	0.59 336	0.58 405	0.29 253	0.45 240	0.26 248	0.14 220	0.11 268	0.14 193	0.12 221	0.12 122	0.12 237

R-Stereo Train	0.39 394	0.18 230	0.42 367	0.42 481	0.26 432	0.40 349	0.32 363	0.72 426	0.34 187	0.89 586	1.28 648	0.57 396	0.35 333	0.42 208	0.32 342	0.15 304	0.12 344	0.14 193	0.12 221	0.14 242	0.13 290

RAFT-Stereo	0.39 394	0.18 230	0.42 367	0.42 481	0.26 432	0.40 349	0.32 363	0.72 426	0.34 187	0.89 586	1.28 648	0.57 396	0.35 333	0.42 208	0.32 342	0.15 304	0.12 344	0.14 193	0.12 221	0.14 242	0.13 290
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	0.53 556	0.22 419	0.52 507	0.38 315	0.22 251	0.68 554	0.38 486	0.97 546	0.88 543	0.73 478	1.04 571	1.03 623	0.92 671	0.90 617	0.86 640	0.16 365	0.14 463	0.14 193	0.17 459	0.15 313	0.13 290

iResNet	0.49 515	0.29 570	0.79 641	0.42 481	0.21 216	0.61 506	0.40 521	0.82 480	0.99 607	0.87 572	1.12 599	0.69 479	0.53 479	0.78 565	0.51 543	0.15 304	0.11 268	0.14 193	0.12 221	0.17 415	0.15 377

FORCE_4.7	0.20 36	0.16 130	0.26 58	0.38 315	0.15 25	0.26 119	0.32 363	0.30 33	0.22 47	0.18 17	0.22 58	0.20 48	0.20 93	0.32 89	0.15 1	0.13 148	0.09 29	0.15 259	0.14 323	0.14 242	0.10 80

FORCE_4	0.20 36	0.13 6	0.26 58	0.36 241	0.14 12	0.30 202	0.30 302	0.33 66	0.15 6	0.21 46	0.20 31	0.25 127	0.21 116	0.36 140	0.17 7	0.12 74	0.10 112	0.15 259	0.13 277	0.13 185	0.09 6

AnonStereo	0.31 265	0.19 278	0.37 285	0.39 350	0.23 308	0.28 164	0.34 396	0.64 351	0.49 318	0.43 299	0.34 202	0.55 386	0.32 295	0.54 331	0.23 162	0.16 365	0.10 112	0.15 259	0.12 221	0.17 415	0.13 290

FAST (zero-shot)	0.28 221	0.18 230	0.46 424	0.51 635	0.57 722	0.18 24	0.25 188	0.54 267	0.22 47	0.22 70	0.31 183	0.27 153	0.25 177	0.42 208	0.24 184	0.21 544	0.18 578	0.15 259	0.17 459	0.14 242	0.17 454

Weightmod_eth	0.31 265	0.19 278	0.31 160	0.35 205	0.18 94	0.45 402	0.35 423	0.62 326	0.39 251	0.44 303	0.39 237	0.48 347	0.41 406	0.45 240	0.23 162	0.17 424	0.16 532	0.15 259	0.14 323	0.15 313	0.09 6

depth_test_26	0.21 75	0.14 31	0.28 99	0.30 29	0.19 128	0.16 14	0.20 58	0.30 33	0.23 61	0.27 154	0.37 228	0.22 72	0.15 9	0.29 40	0.20 52	0.18 460	0.14 463	0.15 259	0.15 359	0.15 313	0.14 342

PhaseNet	0.25 171	0.16 130	0.31 160	0.35 205	0.22 251	0.33 257	0.22 111	0.45 200	0.33 177	0.21 46	0.28 150	0.38 260	0.23 150	0.42 208	0.28 292	0.13 148	0.10 112	0.15 259	0.15 359	0.13 185	0.12 237

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.26 190	0.16 130	0.30 133	0.33 116	0.22 251	0.36 303	0.32 363	0.47 212	0.48 314	0.38 260	0.51 293	0.24 109	0.18 47	0.29 40	0.24 184	0.13 148	0.09 29	0.15 259	0.12 221	0.11 47	0.11 169

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 190	0.16 130	0.31 160	0.34 152	0.21 216	0.33 257	0.31 331	0.45 200	0.45 293	0.40 282	0.54 315	0.24 109	0.18 47	0.36 140	0.22 115	0.12 74	0.09 29	0.15 259	0.12 221	0.11 47	0.10 80

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.26 190	0.16 130	0.30 133	0.33 116	0.22 251	0.34 276	0.31 331	0.48 220	0.50 325	0.39 273	0.54 315	0.23 90	0.19 72	0.29 40	0.23 162	0.12 74	0.09 29	0.15 259	0.12 221	0.11 47	0.10 80

LiteMatch	0.24 147	0.17 186	0.24 19	0.37 271	0.20 177	0.27 140	0.27 240	0.31 42	0.24 70	0.21 46	0.20 31	0.29 169	0.40 397	0.29 40	0.43 479	0.16 365	0.10 112	0.15 259	0.13 277	0.14 242	0.14 342

Lsterematch	0.38 377	0.17 186	0.38 299	0.37 271	0.20 177	0.42 376	0.27 240	0.57 284	0.71 429	0.66 429	1.02 560	0.49 355	0.40 397	0.57 365	0.43 479	0.16 365	0.10 112	0.15 259	0.13 277	0.14 242	0.14 342

Selective-IGEV-i1	0.44 445	0.20 331	0.53 514	0.41 433	0.22 251	0.62 514	0.50 602	1.01 566	0.88 543	0.63 395	0.81 444	0.79 538	0.38 378	0.54 331	0.38 439	0.16 365	0.13 421	0.15 259	0.13 277	0.15 313	0.15 377

gcap_with_dpt	0.26 190	0.16 130	0.32 185	0.34 152	0.21 216	0.35 287	0.36 446	0.44 192	0.41 260	0.38 260	0.54 315	0.22 72	0.21 116	0.28 24	0.22 115	0.12 74	0.09 29	0.15 259	0.12 221	0.11 47	0.10 80

Pro-Stereo	0.18 9	0.13 6	0.21 2	0.32 90	0.23 308	0.16 14	0.19 36	0.20 3	0.22 47	0.24 103	0.18 20	0.17 11	0.11 1	0.35 133	0.20 52	0.11 39	0.09 29	0.15 259	0.14 323	0.10 9	0.10 80

DLNR-FE	20.05 810	36.38 819	38.08 815	170.06 837	60.08 827	0.23 69	0.20 58	14.13 806	0.36 210	0.44 303	0.66 364	0.43 316	0.21 116	0.63 446	0.28 292	5.38 801	0.10 112	0.15 259	0.11 175	73.09 836	0.11 169

IGEV-FE	0.34 305	0.18 230	0.67 587	0.39 350	0.28 493	0.30 202	0.25 188	0.74 443	0.31 155	0.62 386	0.57 330	0.54 381	0.25 177	0.53 323	0.27 269	0.14 220	0.10 112	0.15 259	0.14 323	0.14 242	0.12 237

S2M2_XL	0.19 23	0.18 230	0.27 76	0.27 4	0.20 177	0.15 9	0.16 4	0.22 6	0.15 6	0.21 46	0.26 125	0.17 11	0.17 29	0.24 5	0.21 85	0.17 424	0.16 532	0.15 259	0.13 277	0.15 313	0.12 237
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MM-Stereo_test2	0.30 256	0.18 230	0.39 321	0.40 395	0.24 349	0.42 376	0.42 548	0.63 336	0.41 260	0.37 248	0.35 211	0.32 197	0.26 200	0.53 323	0.25 218	0.12 74	0.10 112	0.15 259	0.12 221	0.15 313	0.10 80

HART	0.29 238	0.16 130	0.32 185	0.40 395	0.21 216	0.32 245	0.26 215	0.62 326	0.31 155	0.33 220	0.65 357	0.41 295	0.22 133	0.55 340	0.25 218	0.12 74	0.10 112	0.15 259	0.11 175	0.15 313	0.11 169

UGAM-zero	0.46 467	0.19 278	0.62 556	0.37 271	0.23 308	0.34 276	0.21 89	1.15 629	0.39 251	0.66 429	0.61 343	1.70 719	0.91 666	0.75 545	0.25 218	0.14 220	0.11 268	0.15 259	0.12 221	0.13 185	0.13 290

model_zeroshot	0.33 293	0.18 230	0.48 459	0.39 350	0.28 493	0.45 402	0.25 188	0.63 336	0.45 293	0.61 382	0.50 283	0.51 367	0.25 177	0.45 240	0.26 248	0.16 365	0.13 421	0.15 259	0.14 323	0.13 185	0.13 290

gcap-zeroshot	0.26 190	0.16 130	0.31 160	0.33 116	0.22 251	0.36 303	0.31 331	0.47 212	0.46 299	0.38 260	0.50 283	0.24 109	0.18 47	0.28 24	0.24 184	0.13 148	0.09 29	0.15 259	0.12 221	0.11 47	0.10 80

test_for_model	0.26 190	0.16 130	0.31 160	0.33 116	0.22 251	0.36 303	0.32 363	0.47 212	0.48 314	0.38 260	0.51 293	0.24 109	0.18 47	0.29 40	0.24 184	0.13 148	0.09 29	0.15 259	0.12 221	0.11 47	0.11 169

MGS-Stereo	0.28 221	0.19 278	0.40 335	0.36 241	0.23 308	0.37 317	0.30 302	0.39 128	0.44 284	0.31 198	0.51 293	0.40 283	0.24 163	0.43 222	0.26 248	0.15 304	0.12 344	0.15 259	0.13 277	0.14 242	0.13 290

IGEV_Zeroshot_test	0.34 305	0.18 230	0.67 587	0.39 350	0.28 493	0.30 202	0.25 188	0.74 443	0.31 155	0.62 386	0.57 330	0.54 381	0.25 177	0.53 323	0.27 269	0.14 220	0.10 112	0.15 259	0.14 323	0.14 242	0.12 237

DLNR_Zeroshot_test	20.09 811	36.28 818	38.04 814	169.85 836	61.80 828	0.23 69	0.20 58	13.88 805	0.37 227	0.44 303	0.66 364	0.43 316	0.21 116	0.62 432	0.28 292	5.46 802	0.10 112	0.15 259	0.11 175	72.60 835	0.11 169

testlalala	0.26 190	0.16 130	0.31 160	0.33 116	0.22 251	0.36 303	0.31 331	0.47 212	0.46 299	0.38 260	0.50 283	0.24 109	0.18 47	0.28 24	0.24 184	0.13 148	0.09 29	0.15 259	0.12 221	0.11 47	0.10 80

AEACV	0.27 213	0.17 186	0.31 160	0.34 152	0.45 681	0.26 119	0.28 270	0.37 105	0.32 169	0.30 194	0.46 266	0.31 194	0.37 372	0.36 140	0.24 184	0.14 220	0.10 112	0.15 259	0.12 221	0.13 185	0.11 169

HH	0.35 324	0.20 331	0.47 438	0.40 395	0.25 384	0.33 257	0.31 331	0.76 457	0.38 238	0.43 299	0.57 330	0.79 538	0.44 426	0.71 518	0.25 218	0.15 304	0.11 268	0.15 259	0.14 323	0.14 242	0.12 237

HanStereo	0.35 324	0.20 331	0.47 438	0.40 395	0.25 384	0.33 257	0.31 331	0.76 457	0.38 238	0.43 299	0.57 330	0.79 538	0.44 426	0.71 518	0.25 218	0.15 304	0.11 268	0.15 259	0.14 323	0.14 242	0.12 237

CBFPSM	0.59 604	0.22 419	1.31 712	0.38 315	0.27 468	1.12 679	0.65 667	0.79 470	0.82 506	0.80 511	0.81 444	1.35 692	0.87 659	0.67 488	0.76 620	0.16 365	0.15 496	0.15 259	0.16 398	0.17 415	0.22 578

DCRE	0.37 360	0.18 230	0.46 424	0.45 550	0.32 584	0.42 376	0.37 464	0.63 336	0.51 331	0.47 323	0.94 511	0.56 390	0.36 362	0.52 312	0.32 342	0.14 220	0.13 421	0.15 259	0.14 323	0.14 242	0.13 290

CIPLG	0.41 419	0.21 378	0.63 566	0.45 550	0.33 596	0.52 435	0.33 377	0.65 354	0.60 365	0.82 533	0.96 525	0.46 338	0.32 295	0.55 340	0.44 497	0.16 365	0.12 344	0.15 259	0.14 323	0.13 185	0.14 342

IPLGR_C	0.40 406	0.21 378	0.64 571	0.45 550	0.33 596	0.52 435	0.34 396	0.66 365	0.62 370	0.82 533	0.92 507	0.45 331	0.32 295	0.52 312	0.46 517	0.17 424	0.12 344	0.15 259	0.14 323	0.13 185	0.14 342

ACRE	0.40 406	0.21 378	0.65 577	0.45 550	0.33 596	0.51 429	0.33 377	0.66 365	0.63 381	0.80 511	0.92 507	0.45 331	0.32 295	0.52 312	0.45 506	0.16 365	0.12 344	0.15 259	0.14 323	0.13 185	0.14 342

GwcNet-ADL	0.44 445	0.22 419	0.48 459	0.45 550	0.30 543	0.40 349	0.37 464	0.92 524	0.97 598	0.71 461	0.78 423	0.61 432	0.42 409	0.62 432	0.50 533	0.19 495	0.14 463	0.15 259	0.14 323	0.18 447	0.18 475

GANet-ADL	0.42 427	0.25 509	0.45 407	0.43 504	0.29 524	0.54 450	0.35 423	0.89 511	0.86 529	0.63 395	0.72 385	0.68 474	0.42 409	0.52 312	0.41 461	0.21 544	0.14 463	0.15 259	0.13 277	0.18 447	0.19 510

cross-raft	0.34 305	0.20 331	0.37 285	0.44 525	0.23 308	0.32 245	0.35 423	0.74 443	0.40 256	0.60 374	0.77 411	0.57 396	0.27 217	0.43 222	0.28 292	0.12 74	0.10 112	0.15 259	0.13 277	0.15 313	0.11 169

RALCasStereoNet	0.36 343	0.21 378	0.37 285	0.42 481	0.26 432	0.35 287	0.38 486	0.63 336	0.64 389	0.50 332	0.72 385	0.51 367	0.29 253	0.59 406	0.36 410	0.16 365	0.14 463	0.15 259	0.13 277	0.17 415	0.16 428

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 343	0.17 186	0.41 346	0.35 205	0.19 128	0.33 257	0.29 280	0.65 354	0.73 438	0.68 440	1.01 551	0.56 390	0.40 397	0.42 208	0.30 323	0.11 39	0.09 29	0.15 259	0.14 323	0.13 185	0.10 80

AANet_RVC	0.57 590	0.32 590	0.54 520	0.45 550	0.27 468	0.57 478	0.48 590	1.00 556	1.28 697	0.86 564	1.33 659	0.87 568	0.58 517	1.07 660	0.75 619	0.18 460	0.12 344	0.15 259	0.13 277	0.18 447	0.18 475

HITNet	0.41 419	0.26 526	0.45 407	0.33 116	0.17 61	0.63 526	0.30 302	0.93 526	0.64 389	0.71 461	0.82 450	0.64 448	0.52 473	0.59 406	0.43 479	0.14 220	0.10 112	0.15 259	0.13 277	0.19 486	0.12 237
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
iResNetv2_ROB	0.52 548	0.27 544	0.69 598	0.38 315	0.25 384	0.62 514	0.35 423	1.17 642	1.01 618	0.99 637	1.06 582	0.88 573	0.67 575	0.66 477	0.39 447	0.19 495	0.13 421	0.15 259	0.11 175	0.18 447	0.16 428

noway7	0.60 607	0.29 570	4.94 774	0.43 504	0.23 308	0.44 390	0.33 377	0.73 437	0.73 438	0.51 337	0.51 293	0.75 520	0.52 473	0.43 222	0.37 429	0.14 220	0.11 268	0.16 303	0.14 323	0.16 372	0.13 290

Weightmod	0.32 273	0.18 230	0.30 133	0.34 152	0.19 128	0.54 450	0.34 396	0.56 275	0.50 325	0.41 289	0.52 306	0.48 347	0.33 314	0.46 260	0.29 315	0.15 304	0.23 641	0.16 303	0.15 359	0.14 242	0.11 169

DNS	0.75 646	1.52 773	0.28 99	0.28 9	0.17 61	0.18 24	0.23 151	0.48 220	0.27 102	0.26 134	0.34 202	0.30 184	0.23 150	2.70 765	1.46 716	0.16 365	0.13 421	0.16 303	0.09 17	3.27 794	2.57 791

DN	0.30 256	0.17 186	0.33 208	0.37 271	0.26 432	0.35 287	0.27 240	0.54 267	0.55 349	0.32 213	0.42 249	0.50 361	0.23 150	0.39 170	0.22 115	0.21 544	0.14 463	0.16 303	0.13 277	0.17 415	0.18 475

IGEV_i1	0.43 437	0.22 419	0.50 486	0.39 350	0.22 251	0.64 534	0.40 521	0.96 542	0.61 366	0.68 440	0.69 377	0.75 520	0.45 431	0.72 524	0.41 461	0.15 304	0.13 421	0.16 303	0.13 277	0.17 415	0.16 428

WQFJA1	0.32 273	0.19 278	0.34 233	0.39 350	0.26 432	0.62 514	0.30 302	0.56 275	0.47 306	0.37 248	0.39 237	0.38 260	0.33 314	0.50 297	0.42 469	0.14 220	0.18 578	0.16 303	0.14 323	0.14 242	0.13 290

WQFJX1	0.33 293	0.19 278	0.34 233	0.41 433	0.28 493	0.53 443	0.33 377	0.51 242	0.50 325	0.39 273	0.36 221	0.34 218	0.31 289	0.69 505	0.39 447	0.15 304	0.18 578	0.16 303	0.14 323	0.16 372	0.14 342

WQFJX	0.32 273	0.18 230	0.33 208	0.39 350	0.27 468	0.60 503	0.30 302	0.53 264	0.47 306	0.39 273	0.38 232	0.34 218	0.33 314	0.61 422	0.40 455	0.14 220	0.17 553	0.16 303	0.13 277	0.14 242	0.14 342

NLMM	0.32 273	0.19 278	0.34 233	0.39 350	0.26 432	0.62 514	0.30 302	0.56 275	0.47 306	0.37 248	0.39 237	0.38 260	0.33 314	0.49 289	0.42 469	0.14 220	0.18 578	0.16 303	0.14 323	0.14 242	0.13 290

NLSM3	0.26 190	0.16 130	0.30 133	0.38 315	0.21 216	0.34 276	0.27 240	0.57 284	0.47 306	0.28 169	0.35 211	0.29 169	0.24 163	0.42 208	0.27 269	0.12 74	0.10 112	0.16 303	0.15 359	0.12 122	0.10 80

DA	0.29 238	0.17 186	0.31 160	0.40 395	0.20 177	0.74 578	0.33 377	0.47 212	0.44 284	0.34 224	0.39 237	0.39 269	0.32 295	0.32 89	0.24 184	0.15 304	0.11 268	0.16 303	0.11 175	0.15 313	0.10 80

GGEV	0.29 238	0.17 186	0.31 160	0.40 395	0.20 177	0.74 578	0.33 377	0.47 212	0.44 284	0.34 224	0.39 237	0.39 269	0.32 295	0.32 89	0.24 184	0.15 304	0.11 268	0.16 303	0.11 175	0.15 313	0.10 80

xyz-stereo-finetune	0.33 293	0.18 230	0.36 268	0.33 116	0.18 94	0.57 478	0.31 331	0.58 293	0.69 417	0.45 308	0.54 315	0.38 260	0.33 314	0.56 353	0.36 410	0.12 74	0.12 344	0.16 303	0.13 277	0.13 185	0.12 237

xyz-stereo	4.23 781	0.17 186	61.76 829	0.34 152	0.16 47	12.16 794	0.37 464	0.58 293	0.68 410	1.01 647	3.36 760	0.77 534	0.82 645	1.21 684	0.40 455	0.12 74	0.10 112	0.16 303	0.11 175	0.13 185	0.10 80

coex_refinement	0.53 556	0.21 378	0.39 321	0.44 525	0.30 543	0.76 590	0.39 508	1.09 599	0.90 562	0.85 556	1.12 599	1.00 612	0.56 504	0.63 446	0.81 630	0.21 544	0.13 421	0.16 303	0.16 398	0.20 507	0.21 556

LG-Stereo	0.24 147	0.18 230	0.40 335	0.39 350	0.20 177	0.22 51	0.27 240	0.32 53	0.36 210	0.26 134	0.44 257	0.22 72	0.16 22	0.37 153	0.27 269	0.11 39	0.12 344	0.16 303	0.15 359	0.13 185	0.09 6

fffft	0.25 171	0.17 186	0.37 285	0.36 241	0.22 251	0.28 164	0.36 446	0.42 165	0.24 70	0.36 241	0.23 74	0.27 153	0.22 133	0.52 312	0.27 269	0.12 74	0.09 29	0.16 303	0.12 221	0.12 122	0.12 237
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.26 190	0.19 278	0.35 251	0.35 205	0.22 251	0.36 303	0.32 363	0.39 128	0.34 187	0.37 248	0.30 169	0.33 211	0.24 163	0.53 323	0.24 184	0.12 74	0.10 112	0.16 303	0.12 221	0.12 122	0.11 169

tt45	0.27 213	0.17 186	0.34 233	0.35 205	0.23 308	0.38 330	0.28 270	0.46 208	0.28 120	0.40 282	0.27 135	0.38 260	0.25 177	0.57 365	0.26 248	0.13 148	0.11 268	0.16 303	0.13 277	0.12 122	0.14 342

mms	0.26 190	0.21 378	0.33 208	0.37 271	0.25 384	0.30 202	0.33 377	0.40 144	0.32 169	0.28 169	0.34 202	0.34 218	0.20 93	0.45 240	0.26 248	0.12 74	0.11 268	0.16 303	0.12 221	0.14 242	0.11 169

ours_stereo	0.26 190	0.21 378	0.33 208	0.38 315	0.23 308	0.30 202	0.33 377	0.42 165	0.38 238	0.26 134	0.34 202	0.35 234	0.23 150	0.47 271	0.27 269	0.13 148	0.11 268	0.16 303	0.12 221	0.14 242	0.10 80

fffy	0.28 221	0.21 378	0.34 233	0.37 271	0.23 308	0.33 257	0.29 280	0.51 242	0.41 260	0.32 213	0.37 228	0.39 269	0.27 217	0.50 297	0.27 269	0.12 74	0.11 268	0.16 303	0.13 277	0.14 242	0.11 169

PAM_32	0.46 467	0.19 278	0.67 587	0.39 350	0.24 349	0.75 584	0.27 240	0.95 538	0.34 187	0.68 440	0.44 257	1.91 727	0.65 564	0.62 432	0.26 248	0.15 304	0.10 112	0.16 303	0.15 359	0.14 242	0.13 290

PAM	0.46 467	0.19 278	0.70 602	0.40 395	0.26 432	0.75 584	0.33 377	0.85 492	0.34 187	0.70 454	0.46 266	1.83 722	0.63 547	0.61 422	0.26 248	0.15 304	0.10 112	0.16 303	0.14 323	0.14 242	0.13 290

RAStereo	0.24 147	0.17 186	0.29 113	0.40 395	0.21 216	0.23 69	0.26 215	0.42 165	0.45 293	0.23 87	0.34 202	0.30 184	0.19 72	0.34 120	0.25 218	0.15 304	0.12 344	0.16 303	0.13 277	0.14 242	0.11 169

MyStereo8	0.40 406	0.20 331	0.54 520	0.41 433	0.29 524	0.53 443	0.29 280	0.65 354	0.49 318	0.71 461	0.98 540	0.58 405	0.43 415	0.50 297	0.51 543	0.15 304	0.12 344	0.16 303	0.14 323	0.19 486	0.19 510

11t1	0.36 343	0.21 378	0.42 367	0.35 205	0.22 251	0.62 514	0.29 280	0.69 394	0.43 276	0.60 374	0.53 312	0.53 377	0.48 449	0.56 353	0.40 455	0.18 460	0.14 463	0.16 303	0.13 277	0.17 415	0.17 454

IGEVStereo-DCA	0.29 238	0.22 419	0.38 299	0.35 205	0.27 468	0.37 317	0.35 423	0.62 326	0.34 187	0.38 260	0.30 169	0.35 234	0.27 217	0.51 305	0.22 115	0.15 304	0.12 344	0.16 303	0.12 221	0.13 185	0.15 377

rrr	0.29 238	0.22 419	0.41 346	0.35 205	0.27 468	0.37 317	0.32 363	0.52 252	0.42 271	0.38 260	0.30 169	0.35 234	0.27 217	0.51 305	0.22 115	0.15 304	0.12 344	0.16 303	0.13 277	0.13 185	0.14 342

MaDis-Stereo	0.26 190	0.18 230	0.36 268	0.36 241	0.26 432	0.27 140	0.27 240	0.43 184	0.35 200	0.27 154	0.26 125	0.41 295	0.28 234	0.40 182	0.28 292	0.16 365	0.14 463	0.16 303	0.13 277	0.14 242	0.12 237

EGLCR-Stereo	0.25 171	0.16 130	0.33 208	0.34 152	0.20 177	0.35 287	0.20 58	0.52 252	0.36 210	0.28 169	0.27 135	0.41 295	0.18 47	0.45 240	0.26 248	0.14 220	0.10 112	0.16 303	0.14 323	0.13 185	0.11 169

ProNet	0.29 238	0.21 378	0.38 299	0.35 205	0.24 349	0.32 245	0.43 557	0.57 284	0.37 227	0.33 220	0.30 169	0.32 197	0.28 234	0.57 365	0.26 248	0.13 148	0.11 268	0.16 303	0.13 277	0.13 185	0.13 290

CroCo-Stereo Lap2	0.28 221	0.24 483	0.39 321	0.50 617	0.29 524	0.20 33	0.31 331	0.49 226	0.38 238	0.24 103	0.27 135	0.46 338	0.31 289	0.39 170	0.30 323	0.14 220	0.15 496	0.16 303	0.13 277	0.16 372	0.15 377

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 614	0.28 558	0.99 672	0.40 395	0.30 543	1.03 659	0.56 641	1.10 602	0.99 607	0.97 628	1.22 634	1.06 632	0.69 586	1.07 660	0.95 669	0.19 495	0.11 268	0.16 303	0.13 277	0.22 558	0.21 556

raft_robust	0.41 419	0.23 441	0.36 268	0.42 481	0.21 216	0.40 349	0.33 377	0.79 470	0.98 602	0.79 508	0.87 484	0.39 269	0.33 314	0.84 593	0.29 315	0.13 148	0.12 344	0.16 303	0.17 459	0.15 313	0.12 237

IPLG	0.39 394	0.20 331	0.59 542	0.40 395	0.24 349	0.54 450	0.27 240	0.75 450	0.63 381	0.84 552	0.81 444	0.32 197	0.32 295	0.60 412	0.45 506	0.13 148	0.11 268	0.16 303	0.13 277	0.13 185	0.12 237

MIPNet	0.37 360	0.21 378	0.59 542	0.39 350	0.25 384	0.50 424	0.28 270	0.77 460	0.70 418	0.65 416	0.60 338	0.40 283	0.49 454	0.44 235	0.37 429	0.14 220	0.11 268	0.16 303	0.13 277	0.14 242	0.13 290

IPLGR	0.39 394	0.21 378	0.63 566	0.39 350	0.22 251	0.49 422	0.29 280	0.76 457	0.74 448	0.78 503	0.77 411	0.44 327	0.42 409	0.47 271	0.38 439	0.13 148	0.12 344	0.16 303	0.14 323	0.15 313	0.13 290

DEmStereo	0.48 496	0.17 186	0.50 486	0.38 315	0.25 384	0.59 496	0.34 396	0.63 336	0.74 448	0.89 586	1.66 700	0.58 405	1.06 694	0.60 412	0.42 469	0.14 220	0.11 268	0.16 303	0.16 398	0.14 242	0.15 377

DRaft	0.49 515	0.17 186	0.47 438	0.37 271	0.25 384	0.58 484	0.40 521	0.65 354	0.85 524	1.02 650	1.75 707	0.50 361	0.82 645	0.63 446	0.40 455	0.13 148	0.11 268	0.16 303	0.16 398	0.14 242	0.15 377

test-1	0.36 343	0.19 278	0.71 607	0.46 572	0.26 432	0.44 390	0.36 446	0.60 313	0.59 362	0.48 326	0.67 370	0.53 377	0.36 362	0.40 182	0.29 315	0.14 220	0.11 268	0.16 303	0.14 323	0.15 313	0.16 428

Prome-Stereo	0.46 467	0.19 278	0.35 251	0.44 525	0.26 432	0.40 349	0.45 570	0.68 385	0.44 284	0.96 623	1.84 711	0.59 420	0.67 575	0.61 422	0.32 342	0.14 220	0.11 268	0.16 303	0.14 323	0.16 372	0.29 634

test_xeample3	0.29 238	0.21 378	0.41 346	0.35 205	0.26 432	0.35 287	0.32 363	0.56 275	0.36 210	0.43 299	0.32 187	0.34 218	0.28 234	0.54 331	0.23 162	0.14 220	0.11 268	0.16 303	0.12 221	0.14 242	0.13 290

AFF-stereo	0.38 377	0.19 278	0.39 321	0.37 271	0.21 216	0.27 140	0.31 331	0.65 354	0.66 398	0.64 407	1.13 606	0.76 528	0.39 391	0.55 340	0.33 356	0.11 39	0.09 29	0.16 303	0.16 398	0.13 185	0.11 169

GMStereo	0.39 394	0.37 622	0.54 520	0.40 395	0.26 432	0.42 376	0.36 446	0.59 300	1.04 632	0.55 359	0.51 293	0.37 251	0.35 333	0.54 331	0.41 461	0.19 495	0.13 421	0.16 303	0.17 459	0.24 588	0.18 475
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ACVNet	0.46 467	0.23 441	0.36 268	0.39 350	0.28 493	0.58 484	0.40 521	0.87 503	0.80 493	0.64 407	0.96 525	0.79 538	0.60 528	0.63 446	0.67 599	0.17 424	0.15 496	0.16 303	0.15 359	0.18 447	0.15 377

acv_ft	0.51 540	0.23 441	0.56 532	0.44 525	0.28 493	0.86 628	0.39 508	0.91 521	0.80 493	0.97 628	0.96 525	0.79 538	0.59 524	0.63 446	0.87 646	0.17 424	0.15 496	0.16 303	0.15 359	0.17 415	0.15 377

BEATNet_4x	0.46 467	0.32 590	0.56 532	0.37 271	0.19 128	0.63 526	0.35 423	1.01 566	0.72 431	0.77 499	0.83 456	0.70 484	0.59 524	0.68 499	0.53 554	0.16 365	0.12 344	0.16 303	0.14 323	0.24 588	0.16 428

HSM-Net_RVC	0.53 556	0.22 419	0.35 251	0.37 271	0.21 216	0.85 625	0.37 464	1.23 667	0.93 581	0.90 594	1.15 618	1.26 670	0.63 547	0.72 524	0.48 528	0.17 424	0.13 421	0.16 303	0.15 359	0.17 415	0.15 377
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
LE_ROB	4.42 782	0.24 483	2.75 758	0.42 481	0.23 308	1.57 723	0.90 722	1.71 743	17.88 810	16.56 813	4.88 777	5.17 776	18.85 812	1.63 722	14.62 802	0.17 424	0.14 463	0.16 303	0.16 398	0.19 486	0.17 454

zzzzzzz1	0.60 607	0.31 585	4.33 772	0.42 481	0.26 432	0.44 390	0.39 508	0.73 437	0.77 471	0.51 337	0.70 381	0.72 497	0.48 449	0.60 412	0.42 469	0.14 220	0.12 344	0.17 353	0.16 398	0.18 447	0.14 342

monster_256*512	0.35 324	0.23 441	0.30 133	0.42 481	0.23 308	0.44 390	0.36 446	0.71 419	0.67 403	0.45 308	0.52 306	0.62 439	0.40 397	0.38 162	0.33 356	0.13 148	0.10 112	0.17 353	0.15 359	0.16 372	0.13 290

GREATEN-IGEV_RVC	0.23 120	0.20 331	0.31 160	0.37 271	0.19 128	0.28 164	0.22 111	0.33 66	0.26 97	0.23 87	0.29 164	0.23 90	0.18 47	0.39 170	0.28 292	0.13 148	0.12 344	0.17 353	0.16 398	0.17 415	0.12 237

RT-IGEV	0.52 548	0.19 278	0.59 542	0.40 395	0.25 384	0.79 599	0.62 659	1.15 629	0.74 448	0.89 586	0.99 545	1.18 664	0.61 534	0.65 468	0.31 332	0.19 495	0.13 421	0.17 353	0.13 277	0.15 313	0.20 536

Selective-IGEV-i16pc	0.56 582	0.20 331	1.13 688	0.40 395	0.31 567	2.00 745	0.66 670	0.68 385	1.11 657	0.51 337	0.81 444	0.68 474	0.36 362	0.67 488	0.40 455	0.31 662	0.17 553	0.17 353	0.18 489	0.19 486	0.20 536

DepthFocus	0.19 23	0.13 6	0.31 160	0.29 15	0.23 308	0.17 19	0.20 58	0.27 24	0.18 20	0.24 103	0.25 108	0.15 4	0.17 29	0.26 13	0.18 19	0.15 304	0.12 344	0.17 353	0.17 459	0.13 185	0.10 80

NLMM1	0.33 293	0.21 378	0.36 268	0.41 433	0.25 384	0.55 457	0.33 377	0.55 271	0.63 381	0.42 295	0.44 257	0.30 184	0.25 177	0.63 446	0.38 439	0.16 365	0.18 578	0.17 353	0.14 323	0.15 313	0.13 290

NLCSM	0.34 305	0.21 378	0.34 233	0.44 525	0.29 524	0.54 450	0.36 446	0.52 252	0.47 306	0.46 316	0.37 228	0.34 218	0.34 327	0.71 518	0.41 461	0.16 365	0.17 553	0.17 353	0.16 398	0.17 415	0.16 428

FE-Mocha	0.32 273	0.19 278	0.50 486	0.38 315	0.27 468	0.30 202	0.20 58	0.71 419	0.36 210	0.65 416	0.56 328	0.54 381	0.25 177	0.38 162	0.22 115	0.15 304	0.10 112	0.17 353	0.16 398	0.13 185	0.12 237

Select-FE	0.46 467	0.24 483	0.88 655	0.42 481	0.35 612	0.33 257	0.19 36	0.90 516	0.37 227	0.60 374	1.01 551	0.97 602	0.80 639	0.72 524	0.28 292	0.16 365	0.12 344	0.17 353	0.20 549	0.15 313	0.24 595

z-ln-s-r	0.66 619	0.36 615	1.30 711	0.39 350	0.26 432	0.57 478	0.63 661	0.80 474	1.03 626	0.80 511	1.43 678	0.91 584	0.76 621	1.08 663	1.87 736	0.16 365	0.12 344	0.17 353	0.14 323	0.20 507	0.16 428

xyz-stereo-finetune2	0.36 343	0.19 278	0.38 299	0.32 90	0.19 128	0.82 618	0.29 280	0.52 252	0.32 169	0.51 337	0.78 423	0.43 316	0.45 431	0.69 505	0.44 497	0.13 148	0.12 344	0.17 353	0.13 277	0.12 122	0.13 290

S2M2_L	0.26 190	0.22 419	0.33 208	0.31 60	0.25 384	0.24 84	0.13 1	0.35 87	0.41 260	0.25 119	0.36 221	0.30 184	0.25 177	0.30 63	0.26 248	0.22 572	0.19 598	0.17 353	0.19 522	0.21 533	0.18 475
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MM-Stereo_test3	0.34 305	0.19 278	0.31 160	0.41 433	0.25 384	0.35 287	0.44 567	0.72 426	0.92 574	0.46 316	0.52 306	0.41 295	0.29 253	0.44 235	0.28 292	0.16 365	0.15 496	0.17 353	0.13 277	0.14 242	0.13 290

MM-Stereo_test1	0.33 293	0.19 278	0.36 268	0.41 433	0.23 308	0.36 303	0.45 570	0.58 293	0.54 342	0.60 374	0.50 283	0.38 260	0.37 372	0.60 412	0.26 248	0.15 304	0.13 421	0.17 353	0.14 323	0.15 313	0.12 237

FLISNet	0.45 456	0.21 378	0.36 268	0.34 152	0.35 612	0.28 164	0.31 331	0.72 426	0.46 299	0.87 572	1.13 606	1.09 643	0.76 621	0.69 505	0.56 566	0.12 74	0.10 112	0.17 353	0.17 459	0.17 415	0.15 377

CoSv	0.45 456	0.21 378	0.36 268	0.34 152	0.35 612	0.28 164	0.31 331	0.72 426	0.46 299	0.87 572	1.13 606	1.09 643	0.76 621	0.69 505	0.56 566	0.12 74	0.10 112	0.17 353	0.17 459	0.17 415	0.15 377

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 496	0.21 378	1.26 706	0.39 350	0.51 704	0.28 164	0.30 302	1.25 678	0.44 284	0.68 440	1.11 595	0.86 562	0.33 314	0.67 488	0.27 269	0.15 304	0.11 268	0.17 353	0.20 549	0.22 558	0.24 595

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 427	0.20 331	0.74 621	0.38 315	0.43 669	0.39 343	0.26 215	0.94 531	0.49 318	0.53 349	0.77 411	0.93 593	0.45 431	0.63 446	0.24 184	0.16 365	0.10 112	0.17 353	0.18 489	0.20 507	0.20 536

rvit_stereo_0080	0.31 265	0.25 509	0.40 335	0.39 350	0.28 493	0.27 140	0.46 574	0.49 226	0.44 284	0.35 236	0.42 249	0.40 283	0.28 234	0.41 194	0.33 356	0.22 572	0.17 553	0.17 353	0.16 398	0.22 558	0.15 377

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 582	3.08 795	2.43 755	0.31 60	0.18 94	0.29 179	0.20 58	0.37 105	0.32 169	0.28 169	0.24 95	0.18 28	0.18 47	0.31 77	0.22 115	1.09 769	0.08 2	0.17 353	0.16 398	0.14 242	0.97 764

test_sample1	0.42 427	0.22 419	0.46 424	0.34 152	0.23 308	0.58 484	0.35 423	0.99 551	0.49 318	0.62 386	0.75 401	0.69 479	0.61 534	0.58 388	0.44 497	0.18 460	0.14 463	0.17 353	0.15 359	0.17 415	0.17 454

CoDeX	0.47 483	0.20 331	0.49 472	0.42 481	0.25 384	0.75 584	0.36 446	1.27 682	0.80 493	0.82 533	0.96 525	0.62 439	0.57 507	0.60 412	0.36 410	0.17 424	0.12 344	0.17 353	0.15 359	0.16 372	0.14 342

ff7	0.29 238	0.21 378	0.38 299	0.36 241	0.26 432	0.31 224	0.35 423	0.62 326	0.34 187	0.38 260	0.33 190	0.32 197	0.29 253	0.58 388	0.25 218	0.14 220	0.10 112	0.17 353	0.12 221	0.14 242	0.15 377

ffff	0.29 238	0.21 378	0.38 299	0.36 241	0.26 432	0.31 224	0.35 423	0.62 326	0.34 187	0.38 260	0.33 190	0.32 197	0.29 253	0.58 388	0.25 218	0.14 220	0.10 112	0.17 353	0.12 221	0.14 242	0.15 377

11t	0.29 238	0.21 378	0.38 299	0.36 241	0.26 432	0.31 224	0.35 423	0.62 326	0.34 187	0.38 260	0.33 190	0.32 197	0.29 253	0.58 388	0.25 218	0.14 220	0.10 112	0.17 353	0.12 221	0.14 242	0.15 377

whm_eth	0.31 265	0.25 509	0.40 335	0.39 350	0.28 493	0.27 140	0.46 574	0.49 226	0.44 284	0.35 236	0.42 249	0.40 283	0.28 234	0.41 194	0.33 356	0.22 572	0.17 553	0.17 353	0.16 398	0.22 558	0.15 377

MIM_Stereo	0.38 377	0.17 186	0.53 514	0.37 271	0.24 349	0.27 140	0.24 175	0.70 410	0.54 342	0.72 472	1.00 548	0.63 442	0.29 253	0.64 461	0.38 439	0.13 148	0.14 463	0.17 353	0.16 398	0.14 242	0.11 169

anonymousdsp	0.29 238	0.21 378	0.38 299	0.37 271	0.25 384	0.30 202	0.35 423	0.63 336	0.35 200	0.39 273	0.33 190	0.33 211	0.28 234	0.59 406	0.25 218	0.14 220	0.10 112	0.17 353	0.12 221	0.14 242	0.15 377

iinet-f	0.67 624	0.26 526	2.15 748	0.39 350	0.31 567	1.19 691	0.56 641	0.84 489	0.84 516	0.80 511	1.17 625	1.05 630	0.84 652	0.71 518	1.21 700	0.20 525	0.18 578	0.17 353	0.15 359	0.20 507	0.20 536

ccc-4	0.29 238	0.21 378	0.38 299	0.36 241	0.26 432	0.31 224	0.35 423	0.62 326	0.34 187	0.38 260	0.33 190	0.32 197	0.29 253	0.58 388	0.25 218	0.14 220	0.10 112	0.17 353	0.12 221	0.14 242	0.15 377

x	0.39 394	0.24 483	0.41 346	0.34 152	0.23 308	0.52 435	0.32 363	0.86 496	0.52 334	0.57 366	0.70 381	0.59 420	0.50 464	0.49 289	0.46 517	0.17 424	0.15 496	0.17 353	0.15 359	0.17 415	0.16 428

IER	0.46 467	0.23 441	0.50 486	0.38 315	0.28 493	0.69 556	0.35 423	0.80 474	0.66 398	0.83 545	0.94 511	0.75 520	0.77 628	0.60 412	0.42 469	0.17 424	0.14 463	0.17 353	0.17 459	0.17 415	0.15 377

test_4	0.36 343	0.18 230	0.31 160	0.44 525	0.25 384	0.20 33	0.34 396	0.56 275	0.41 260	0.59 370	1.45 684	0.43 316	0.25 177	0.63 446	0.28 292	0.12 74	0.10 112	0.17 353	0.19 522	0.15 313	0.11 169

IGEV-Stereo	0.29 238	0.21 378	0.38 299	0.37 271	0.25 384	0.30 202	0.35 423	0.63 336	0.35 200	0.39 273	0.33 190	0.33 211	0.28 234	0.59 406	0.25 218	0.14 220	0.10 112	0.17 353	0.12 221	0.14 242	0.15 377
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.45 456	0.21 378	0.48 459	0.42 481	0.28 493	0.31 224	0.54 630	0.63 336	0.62 370	0.62 386	0.89 496	1.01 616	0.69 586	0.75 545	0.66 596	0.13 148	0.12 344	0.17 353	0.15 359	0.14 242	0.15 377

CSP-Net	0.56 582	0.27 544	0.49 472	0.41 433	0.28 493	1.22 694	0.50 602	1.23 667	0.72 431	0.95 622	0.95 521	0.89 577	0.62 541	0.83 588	0.62 584	0.26 623	0.17 553	0.17 353	0.17 459	0.18 447	0.17 454

test-3	0.34 305	0.16 130	0.43 382	0.39 350	0.21 216	0.43 381	0.22 111	0.63 336	0.78 482	0.71 461	0.45 261	0.64 448	0.27 217	0.43 222	0.31 332	0.12 74	0.09 29	0.17 353	0.13 277	0.12 122	0.10 80

test_1	0.34 305	0.16 130	0.43 382	0.39 350	0.21 216	0.43 381	0.23 151	0.63 336	0.78 482	0.68 440	0.45 261	0.64 448	0.27 217	0.43 222	0.31 332	0.12 74	0.09 29	0.17 353	0.13 277	0.12 122	0.10 80

ADLNet2	0.55 571	0.25 509	0.65 577	0.47 580	0.30 543	0.83 621	0.50 602	1.05 583	0.95 594	0.80 511	0.98 540	0.99 608	0.69 586	0.77 560	0.73 615	0.20 525	0.16 532	0.17 353	0.18 489	0.21 533	0.21 556

CrosDoStereo	0.50 531	0.18 230	0.45 407	0.38 315	0.24 349	0.40 349	1.18 745	0.67 375	0.86 529	0.94 614	1.37 665	0.63 442	0.77 628	0.65 468	0.45 506	0.15 304	0.12 344	0.17 353	0.18 489	0.14 242	0.14 342

STrans-v2	0.46 467	0.20 331	0.48 459	0.40 395	0.24 349	0.55 457	0.50 602	1.07 591	0.73 438	0.65 416	1.05 575	0.72 497	0.69 586	0.72 524	0.33 356	0.14 220	0.10 112	0.17 353	0.14 323	0.13 185	0.12 237

TransformOpticalFlow	0.44 445	0.20 331	0.47 438	0.41 433	0.23 308	0.37 317	0.47 582	0.94 531	0.76 462	0.65 416	1.14 612	0.73 510	0.56 504	0.76 550	0.32 342	0.15 304	0.10 112	0.17 353	0.15 359	0.14 242	0.13 290

ASMatch	0.48 496	0.19 278	0.45 407	0.39 350	0.28 493	0.37 317	0.26 215	0.74 443	0.68 410	0.76 493	2.34 730	0.61 432	0.52 473	0.62 432	0.37 429	0.14 220	0.12 344	0.17 353	0.15 359	0.14 242	0.21 556

DeepStereo_LL	0.50 531	0.18 230	0.45 407	0.38 315	0.24 349	0.40 349	1.18 745	0.67 375	0.86 529	0.94 614	1.37 665	0.63 442	0.77 628	0.65 468	0.45 506	0.15 304	0.12 344	0.17 353	0.18 489	0.14 242	0.14 342

THIR-Stereo	0.50 531	0.18 230	0.45 407	0.38 315	0.23 308	0.75 584	0.67 673	0.66 365	0.87 539	1.02 650	1.40 671	0.72 497	0.76 621	0.62 432	0.42 469	0.15 304	0.11 268	0.17 353	0.18 489	0.14 242	0.15 377

GrayStereo	0.49 515	0.19 278	0.42 367	0.46 572	0.28 493	0.53 443	0.67 673	0.69 394	0.63 381	1.02 650	1.47 687	0.78 536	0.76 621	0.56 353	0.33 356	0.14 220	0.12 344	0.17 353	0.17 459	0.15 313	0.29 634

raft+_RVC	0.38 377	0.19 278	0.35 251	0.37 271	0.25 384	0.45 402	0.37 464	0.78 466	0.89 559	0.51 337	0.78 423	0.50 361	0.29 253	0.53 323	0.40 455	0.15 304	0.12 344	0.17 353	0.15 359	0.14 242	0.12 237

RALAANet	0.38 377	0.23 441	0.48 459	0.42 481	0.29 524	0.35 287	0.25 188	0.86 496	0.64 389	0.67 434	0.65 357	0.60 426	0.29 253	0.60 412	0.34 373	0.15 304	0.12 344	0.17 353	0.15 359	0.21 533	0.13 290

XX-Stereo	0.37 360	0.17 186	0.45 407	0.55 680	0.36 620	0.38 330	0.20 58	0.60 313	0.30 144	0.46 316	1.30 655	0.73 510	0.26 200	0.56 353	0.26 248	0.16 365	0.11 268	0.17 353	0.16 398	0.14 242	0.10 80

GES	0.44 445	0.23 441	0.57 536	0.40 395	0.30 543	0.59 496	0.36 446	0.96 542	0.68 410	0.74 483	0.83 456	0.47 341	0.48 449	0.67 488	0.43 479	0.22 572	0.16 532	0.17 353	0.16 398	0.18 447	0.23 586

222	1.18 718	0.22 419	0.44 394	0.37 271	0.22 251	0.79 599	0.37 464	1.31 691	0.89 559	0.92 607	1.08 589	0.72 497	0.71 603	0.66 477	13.89 799	0.20 525	0.15 496	0.17 353	0.16 398	0.18 447	0.19 510

cf-r	0.47 483	0.23 441	0.41 346	0.39 350	0.23 308	0.59 496	0.37 464	0.88 508	0.85 524	0.72 472	1.05 575	0.94 595	0.62 541	0.56 353	0.54 559	0.21 544	0.14 463	0.17 353	0.19 522	0.15 313	0.15 377

DIP-Stereo	0.39 394	0.21 378	0.50 486	0.41 433	0.28 493	0.62 514	0.27 240	0.77 460	0.40 256	0.64 407	0.86 476	0.52 373	0.33 314	0.66 477	0.42 469	0.15 304	0.13 421	0.17 353	0.14 323	0.15 313	0.15 377
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
SuperB	1.04 696	0.37 622	4.81 773	0.43 504	0.31 567	0.99 652	0.46 574	1.02 570	2.09 744	1.09 674	1.09 592	0.75 520	0.81 640	1.06 657	1.76 729	0.19 495	0.15 496	0.17 353	0.15 359	2.82 791	0.26 609

HSM	0.51 540	0.24 483	0.41 346	0.39 350	0.24 349	0.75 584	0.40 521	1.22 662	0.75 453	0.81 524	0.91 503	1.21 665	0.69 586	0.87 606	0.46 517	0.17 424	0.13 421	0.17 353	0.14 323	0.17 415	0.17 454

MWDA-net	0.50 531	0.23 441	0.58 540	0.41 433	0.30 543	0.78 595	0.48 590	0.83 485	0.86 529	0.98 633	0.85 472	0.72 497	0.81 640	0.75 545	0.42 469	0.19 495	0.13 421	0.18 409	0.18 489	0.19 486	0.21 556

VeloStereo	0.21 75	0.14 31	0.29 113	0.30 29	0.23 308	0.14 3	0.13 1	0.23 9	0.19 27	0.25 119	0.21 44	0.28 161	0.20 93	0.31 77	0.23 162	0.20 525	0.19 598	0.18 409	0.16 398	0.20 507	0.21 556

flow	0.21 75	0.14 31	0.29 113	0.30 29	0.23 308	0.14 3	0.13 1	0.23 9	0.19 27	0.25 119	0.21 44	0.28 161	0.20 93	0.30 63	0.23 162	0.20 525	0.19 598	0.18 409	0.16 398	0.20 507	0.21 556

WAFT-Stereo (ZS)	0.20 36	0.18 230	0.22 4	0.25 1	0.20 177	0.23 69	0.23 151	0.19 2	0.19 27	0.19 26	0.28 150	0.12 1	0.22 133	0.24 5	0.26 248	0.12 74	0.14 463	0.18 409	0.27 655	0.17 415	0.19 510

Selective-IGEV-i16pb	1.07 703	0.24 483	9.45 784	0.41 433	0.32 584	1.76 736	0.59 649	1.00 556	1.54 722	0.66 429	1.20 632	0.98 606	0.57 507	0.78 565	0.62 584	0.27 633	0.17 553	0.18 409	0.20 549	0.21 533	0.23 586

Hybrid-DGEV-03	0.45 456	0.19 278	0.33 208	0.43 504	0.27 468	0.56 472	0.26 215	0.65 354	0.74 448	0.94 614	1.92 715	0.61 432	0.30 272	0.55 340	0.34 373	0.14 220	0.10 112	0.18 409	0.16 398	0.14 242	0.11 169

Hybrid-DGEV-2	0.41 419	0.21 378	0.42 367	0.47 580	0.29 524	0.59 496	0.23 151	0.82 480	0.99 607	0.64 407	0.63 348	0.60 426	0.65 564	0.58 388	0.33 356	0.14 220	0.12 344	0.18 409	0.16 398	0.14 242	0.12 237

NLSM1	0.32 273	0.18 230	0.34 233	0.39 350	0.25 384	0.66 546	0.27 240	0.57 284	0.50 325	0.37 248	0.53 312	0.29 169	0.28 234	0.54 331	0.32 342	0.16 365	0.17 553	0.18 409	0.15 359	0.14 242	0.12 237

tg	0.33 293	0.18 230	0.37 285	0.39 350	0.22 251	0.38 330	0.26 215	0.70 410	0.56 357	0.47 323	0.65 357	0.42 307	0.24 163	0.55 340	0.33 356	0.14 220	0.10 112	0.18 409	0.17 459	0.14 242	0.11 169

ACV-stereo	0.62 612	0.34 604	1.00 673	0.43 504	0.31 567	1.20 692	0.40 521	0.75 450	0.83 511	0.64 407	0.77 411	2.10 731	1.03 691	0.81 577	0.64 591	0.21 544	0.17 553	0.18 409	0.18 489	0.21 533	0.21 556

test_sample2	0.42 427	0.22 419	0.43 382	0.33 116	0.21 216	0.58 484	0.39 508	0.95 538	0.67 403	0.63 395	0.77 411	0.69 479	0.57 507	0.61 422	0.38 439	0.19 495	0.14 463	0.18 409	0.16 398	0.19 486	0.18 475

H2IRNET	0.37 360	0.20 331	0.33 208	0.38 315	0.25 384	0.27 140	0.23 151	0.59 300	0.72 431	0.39 273	0.90 500	0.74 517	0.55 497	0.52 312	0.43 479	0.15 304	0.13 421	0.18 409	0.20 549	0.16 372	0.13 290

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 305	0.27 544	0.45 407	0.36 241	0.25 384	0.48 417	0.30 302	0.58 293	0.90 562	0.42 295	0.36 221	0.30 184	0.29 253	0.49 289	0.30 323	0.16 365	0.14 463	0.18 409	0.15 359	0.18 447	0.15 377

SMFormer	0.51 540	0.23 441	0.62 556	0.34 152	0.20 177	0.62 514	0.34 396	1.21 654	1.02 621	0.81 524	1.01 551	0.71 488	0.65 564	0.84 593	0.55 564	0.19 495	0.15 496	0.18 409	0.16 398	0.18 447	0.18 475

tta	0.51 540	0.23 441	0.62 556	0.34 152	0.20 177	0.62 514	0.34 396	1.21 654	1.02 621	0.81 524	1.01 551	0.71 488	0.65 564	0.84 593	0.55 564	0.19 495	0.15 496	0.18 409	0.16 398	0.15 313	0.14 342

MyStereo07	0.32 273	0.22 419	0.34 233	0.42 481	0.28 493	0.40 349	0.50 602	0.72 426	0.37 227	0.37 248	0.34 202	0.32 197	0.31 289	0.59 406	0.27 269	0.14 220	0.13 421	0.18 409	0.17 459	0.17 415	0.16 428

MyStereo06	0.38 377	0.21 378	0.61 551	0.41 433	0.28 493	0.41 369	0.50 602	0.95 538	0.35 200	0.62 386	0.54 315	0.76 528	0.27 217	0.50 297	0.29 315	0.14 220	0.13 421	0.18 409	0.17 459	0.17 415	0.15 377

MyStereo05	0.44 445	0.21 378	0.45 407	0.41 433	0.28 493	0.41 369	0.50 602	0.93 526	1.09 655	0.76 493	0.61 343	0.51 367	0.57 507	0.73 531	0.42 469	0.14 220	0.13 421	0.18 409	0.17 459	0.17 415	0.15 377

MyStereo04	0.44 445	0.22 419	0.44 394	0.42 481	0.28 493	0.40 349	0.50 602	1.00 556	1.08 653	0.62 386	0.58 335	0.55 386	0.57 507	0.71 518	0.44 497	0.14 220	0.13 421	0.18 409	0.17 459	0.17 415	0.16 428

AE-Stereo	0.34 305	0.21 378	0.42 367	0.48 588	0.31 567	0.48 417	0.35 423	0.61 321	0.62 370	0.32 213	0.55 325	0.52 373	0.27 217	0.47 271	0.29 315	0.13 148	0.13 421	0.18 409	0.16 398	0.15 313	0.12 237

1111x	0.55 571	0.22 419	0.46 424	0.38 315	0.20 177	0.66 546	0.43 557	1.23 667	0.99 607	0.71 461	0.99 545	0.95 597	0.69 586	0.90 617	1.08 688	0.18 460	0.17 553	0.18 409	0.19 522	0.20 507	0.18 475

EKT-Stereo	0.35 324	0.23 441	0.39 321	0.43 504	0.29 524	0.38 330	0.31 331	0.69 394	0.64 389	0.45 308	0.63 348	0.49 355	0.27 217	0.56 353	0.33 356	0.18 460	0.14 463	0.18 409	0.15 359	0.16 372	0.16 428

gwcnet-sp	0.48 496	0.23 441	0.70 602	0.40 395	0.26 432	0.81 610	0.41 537	0.89 511	0.84 516	0.91 599	0.76 407	0.66 466	0.61 534	0.66 477	0.50 533	0.18 460	0.17 553	0.18 409	0.18 489	0.18 447	0.18 475

scenet	0.48 496	0.23 441	0.70 602	0.40 395	0.26 432	0.81 610	0.41 537	0.89 511	0.84 516	0.91 599	0.76 407	0.66 466	0.61 534	0.66 477	0.50 533	0.18 460	0.17 553	0.18 409	0.18 489	0.18 447	0.18 475

ssnet	0.48 496	0.23 441	0.70 602	0.40 395	0.26 432	0.81 610	0.41 537	0.89 511	0.84 516	0.91 599	0.76 407	0.66 466	0.61 534	0.66 477	0.50 533	0.18 460	0.17 553	0.18 409	0.18 489	0.18 447	0.18 475

TestStereo1	0.43 437	0.23 441	0.41 346	0.51 635	0.24 349	0.34 276	0.40 521	0.77 460	0.90 562	0.68 440	0.96 525	0.48 347	0.46 438	0.91 624	0.32 342	0.16 365	0.13 421	0.18 409	0.15 359	0.14 242	0.13 290

RAFT_CTSACE	0.45 456	0.20 331	0.44 394	0.45 550	0.27 468	0.34 276	0.39 508	0.60 313	0.73 438	0.76 493	1.44 681	0.83 552	0.38 378	1.08 663	0.26 248	0.12 74	0.13 421	0.18 409	0.16 398	0.15 313	0.11 169

CRFU-Net	0.57 590	0.27 544	0.57 536	0.46 572	0.30 543	1.20 692	0.52 621	1.10 602	0.56 357	1.00 642	0.98 540	1.06 632	0.79 635	0.81 577	0.71 612	0.21 544	0.19 598	0.18 409	0.16 398	0.18 447	0.19 510

RAFT+CT+SA	0.39 394	0.23 441	0.36 268	0.51 635	0.27 468	0.29 179	0.46 574	0.75 450	0.80 493	0.51 337	0.89 496	0.41 295	0.40 397	0.78 565	0.32 342	0.14 220	0.11 268	0.18 409	0.18 489	0.15 313	0.14 342

test_5	0.43 437	0.24 483	0.43 382	0.52 652	0.28 493	0.28 164	0.42 548	0.72 426	0.82 506	0.62 386	0.91 503	0.72 497	0.55 497	0.79 572	0.35 392	0.14 220	0.11 268	0.18 409	0.18 489	0.18 447	0.16 428

SA-5K	0.43 437	0.23 441	0.41 346	0.51 635	0.24 349	0.34 276	0.40 521	0.77 460	0.90 562	0.68 440	0.96 525	0.48 347	0.46 438	0.91 624	0.32 342	0.16 365	0.13 421	0.18 409	0.15 359	0.14 242	0.13 290

DAS	0.51 540	0.25 509	0.60 549	0.48 588	0.31 567	0.58 484	0.41 537	0.83 485	0.97 598	0.89 586	1.12 599	0.70 484	0.75 618	0.82 580	0.43 479	0.17 424	0.13 421	0.18 409	0.15 359	0.20 507	0.18 475

SepStereo	0.51 540	0.25 509	0.60 549	0.48 588	0.31 567	0.58 484	0.41 537	0.83 485	0.97 598	0.89 586	1.12 599	0.70 484	0.75 618	0.93 633	0.43 479	0.17 424	0.13 421	0.18 409	0.15 359	0.20 507	0.18 475

test_3	0.36 343	0.19 278	0.44 394	0.44 525	0.23 308	0.48 417	0.36 446	0.66 365	0.82 506	0.64 407	0.45 261	0.68 474	0.25 177	0.41 194	0.31 332	0.12 74	0.10 112	0.18 409	0.16 398	0.15 313	0.11 169

PSMNet-ADL	0.48 496	0.27 544	0.40 335	0.48 588	0.30 543	0.68 554	0.37 464	0.90 516	0.80 493	0.61 382	0.80 437	0.92 590	0.62 541	0.72 524	0.63 588	0.23 590	0.18 578	0.18 409	0.20 549	0.22 558	0.20 536

NRIStereo	0.36 343	0.20 331	0.45 407	0.41 433	0.23 308	0.34 276	0.26 215	0.65 354	0.55 349	0.64 407	0.63 348	0.56 390	0.37 372	0.65 468	0.37 429	0.15 304	0.11 268	0.18 409	0.15 359	0.17 415	0.14 342

KYRaft	0.48 496	0.20 331	0.38 299	0.44 525	0.23 308	0.44 390	0.37 464	0.66 365	0.41 260	0.94 614	1.73 704	0.79 538	0.41 406	0.63 446	0.31 332	0.16 365	0.11 268	0.18 409	0.22 590	0.16 372	0.78 750

DeepStereo_RVC	0.36 343	0.21 378	0.47 438	0.40 395	0.24 349	0.26 119	0.22 111	0.60 313	0.38 238	0.69 448	0.67 370	0.57 396	0.51 469	0.56 353	0.39 447	0.16 365	0.12 344	0.18 409	0.15 359	0.19 486	0.18 475

RAFT-345	0.40 406	0.18 230	0.40 335	0.38 315	0.22 251	0.33 257	0.26 215	0.61 321	0.51 331	0.74 483	1.79 708	0.45 331	0.33 314	0.66 477	0.36 410	0.14 220	0.11 268	0.18 409	0.14 323	0.13 185	0.13 290

iRaftStereo_RVC	0.32 273	0.19 278	0.37 285	0.39 350	0.22 251	0.31 224	0.29 280	0.68 385	0.51 331	0.49 328	0.66 364	0.37 251	0.23 150	0.45 240	0.33 356	0.14 220	0.10 112	0.18 409	0.17 459	0.15 313	0.12 237

sAnonymous2	0.40 406	0.39 640	0.85 647	0.48 588	0.37 628	0.40 349	0.46 574	0.57 284	0.52 334	0.38 260	0.46 266	0.35 234	0.42 409	0.43 222	0.30 323	0.19 495	0.14 463	0.18 409	0.17 459	0.57 732	0.44 712

CroCo_RVC	0.40 406	0.39 640	0.85 647	0.48 588	0.37 628	0.40 349	0.46 574	0.57 284	0.52 334	0.38 260	0.46 266	0.35 234	0.42 409	0.43 222	0.30 323	0.19 495	0.14 463	0.18 409	0.17 459	0.57 732	0.44 712

xxxx	1.01 691	0.22 419	0.43 382	0.36 241	0.21 216	0.82 618	0.36 446	1.32 692	0.88 543	0.71 461	0.94 511	0.97 602	0.63 547	0.64 461	10.58 795	0.20 525	0.16 532	0.18 409	0.17 459	0.19 486	0.19 510

test_xeample	1.01 691	0.21 378	0.42 367	0.35 205	0.21 216	0.71 567	0.39 508	1.23 667	0.86 529	0.81 524	1.04 571	0.69 479	0.61 534	0.69 505	10.93 796	0.19 495	0.15 496	0.18 409	0.17 459	0.18 447	0.17 454

SFCPSM	0.47 483	0.21 378	0.55 526	0.40 395	0.27 468	0.87 629	0.37 464	1.33 694	0.77 471	0.80 511	0.84 462	0.54 381	0.49 454	0.57 365	0.37 429	0.18 460	0.13 421	0.18 409	0.20 549	0.16 372	0.15 377

MMNet	0.55 571	0.25 509	0.61 551	0.43 504	0.34 605	1.07 666	0.39 508	0.87 503	0.91 569	0.91 599	0.93 510	0.86 562	0.76 621	0.81 577	0.76 620	0.15 304	0.14 463	0.18 409	0.19 522	0.20 507	0.16 428

GANet-RSSM	0.47 483	0.21 378	0.37 285	0.38 315	0.25 384	0.58 484	0.36 446	1.07 591	0.78 482	0.68 440	1.01 551	0.86 562	0.67 575	0.62 432	0.44 497	0.21 544	0.15 496	0.18 409	0.18 489	0.18 447	0.17 454

DISCO	0.70 632	0.26 526	0.68 592	0.44 525	0.31 567	1.14 681	0.51 618	1.23 667	1.23 681	0.81 524	1.05 575	1.50 707	0.85 653	1.82 732	1.03 682	0.19 495	0.15 496	0.18 409	0.16 398	0.24 588	0.23 586

NBS	0.18 9	0.15 83	0.22 4	0.37 271	0.18 94	0.14 3	0.24 175	0.16 1	0.14 4	0.15 2	0.19 26	0.14 2	0.13 2	0.19 1	0.24 184	0.14 220	0.12 344	0.19 457	0.16 398	0.16 372	0.10 80

MWSP-net	0.52 548	0.23 441	0.54 520	0.45 550	0.30 543	0.70 561	0.81 708	1.02 570	0.92 574	0.75 485	0.78 423	0.91 584	0.73 610	0.62 432	0.52 550	0.19 495	0.15 496	0.19 457	0.18 489	0.21 533	0.22 578

SE	0.32 273	0.26 526	0.34 233	0.34 152	0.21 216	0.50 424	0.33 377	0.58 293	0.52 334	0.51 337	0.54 315	0.32 197	0.35 333	0.31 77	0.25 218	0.17 424	0.13 421	0.19 457	0.16 398	0.21 533	0.18 475

SME	0.40 406	0.20 331	0.35 251	0.36 241	0.19 128	0.79 599	0.31 331	0.79 470	0.73 438	0.56 362	0.77 411	0.43 316	0.51 469	0.57 365	0.36 410	0.16 365	0.17 553	0.19 457	0.19 522	0.18 447	0.16 428

DFGA-Net	0.45 456	0.29 570	0.80 643	0.42 481	0.32 584	0.53 443	0.35 423	0.78 466	0.89 559	0.66 429	0.75 401	0.48 347	0.39 391	0.74 539	0.60 577	0.15 304	0.13 421	0.19 457	0.18 489	0.20 507	0.17 454

AIO-test1	0.38 377	0.18 230	0.38 299	0.50 617	0.24 349	0.46 408	0.30 302	0.70 410	1.19 674	0.40 282	0.71 384	0.45 331	0.29 253	0.53 323	0.27 269	0.15 304	0.13 421	0.19 457	0.21 572	0.13 185	0.17 454

rvit_stereo_0081_aga	0.31 265	0.28 558	0.44 394	0.42 481	0.29 524	0.34 276	0.31 331	0.44 192	0.40 256	0.39 273	0.44 257	0.40 283	0.32 295	0.42 208	0.29 315	0.23 590	0.17 553	0.19 457	0.16 398	0.20 507	0.15 377

rvit_stereo_0081	0.32 273	0.24 483	0.47 438	0.43 504	0.26 432	0.30 202	0.37 464	0.42 165	0.55 349	0.36 241	0.40 243	0.39 269	0.35 333	0.43 222	0.33 356	0.22 572	0.16 532	0.19 457	0.16 398	0.19 486	0.13 290

rvit_stereo_0082	0.32 273	0.24 483	0.47 438	0.43 504	0.26 432	0.30 202	0.37 464	0.42 165	0.55 349	0.36 241	0.40 243	0.39 269	0.35 333	0.43 222	0.33 356	0.22 572	0.16 532	0.19 457	0.16 398	0.19 486	0.13 290

rvit_stereo_ft	0.33 293	0.25 509	0.47 438	0.52 652	0.32 584	0.33 257	0.47 582	0.49 226	0.50 325	0.34 224	0.41 246	0.41 295	0.32 295	0.48 282	0.34 373	0.22 572	0.14 463	0.19 457	0.18 489	0.19 486	0.14 342

ACVNet-DCA	0.35 324	0.23 441	0.33 208	0.41 433	0.22 251	0.55 457	0.38 486	0.85 492	0.54 342	0.41 289	0.50 283	0.34 218	0.49 454	0.57 365	0.25 218	0.16 365	0.10 112	0.19 457	0.13 277	0.18 447	0.17 454

1test111	0.36 343	0.23 441	0.33 208	0.41 433	0.22 251	0.55 457	0.38 486	0.85 492	0.54 342	0.41 289	0.50 283	0.34 218	0.49 454	0.55 340	0.45 506	0.16 365	0.10 112	0.19 457	0.13 277	0.18 447	0.17 454

cc1	0.37 360	0.23 441	0.33 208	0.41 433	0.22 251	0.55 457	0.38 486	0.67 375	1.06 642	0.41 289	0.50 283	0.34 218	0.49 454	0.57 365	0.25 218	0.16 365	0.10 112	0.19 457	0.13 277	0.16 372	0.15 377

tt1	0.36 343	0.24 483	0.32 185	0.41 433	0.22 251	0.54 450	0.38 486	0.68 385	1.04 632	0.41 289	0.46 266	0.35 234	0.45 431	0.57 365	0.25 218	0.16 365	0.10 112	0.19 457	0.13 277	0.16 372	0.16 428

MIF-Stereo (partial)	0.31 265	0.18 230	0.37 285	0.41 433	0.31 567	0.28 164	0.23 151	0.47 212	0.42 271	0.31 198	0.63 348	0.36 246	0.35 333	0.57 365	0.31 332	0.17 424	0.13 421	0.19 457	0.17 459	0.18 447	0.14 342

4D-IteraStereo	0.33 293	0.18 230	0.40 335	0.40 395	0.24 349	0.32 245	0.27 240	0.58 293	0.72 431	0.65 416	0.54 315	0.42 307	0.23 150	0.45 240	0.28 292	0.14 220	0.09 29	0.19 457	0.16 398	0.16 372	0.11 169

anonymousa	0.49 515	0.20 331	0.42 367	0.38 315	0.23 308	0.91 633	0.35 423	0.75 450	0.62 370	0.85 556	1.54 693	1.06 632	0.66 572	0.51 305	0.43 479	0.16 365	0.13 421	0.19 457	0.21 572	0.16 372	0.14 342

riskmin	0.38 377	0.20 331	0.39 321	0.32 90	0.23 308	0.53 443	0.30 302	0.63 336	0.80 493	0.49 328	0.56 328	0.73 510	0.58 517	0.55 340	0.36 410	0.17 424	0.11 268	0.19 457	0.13 277	0.19 486	0.20 536

DisPM	0.39 394	0.19 278	0.44 394	0.41 433	0.27 468	0.24 84	0.31 331	0.65 354	0.57 359	0.87 572	0.87 484	0.60 426	0.32 295	0.76 550	0.32 342	0.18 460	0.12 344	0.19 457	0.17 459	0.15 313	0.20 536

GLC_STEREO	0.29 238	0.19 278	0.27 76	0.44 525	0.19 128	0.31 224	0.26 215	0.47 212	0.43 276	0.37 248	0.47 272	0.41 295	0.23 150	0.50 297	0.34 373	0.14 220	0.18 578	0.19 457	0.16 398	0.16 372	0.13 290

TRStereo	0.37 360	0.27 544	0.59 542	0.47 580	0.41 656	0.29 179	0.30 302	0.84 489	0.59 362	0.52 346	0.41 246	0.52 373	0.26 200	0.73 531	0.27 269	0.17 424	0.12 344	0.19 457	0.19 522	0.13 185	0.11 169

LCNet	0.41 419	0.20 331	0.32 185	0.44 525	0.24 349	0.47 414	0.29 280	0.67 375	0.53 338	0.72 472	1.03 565	0.66 466	0.60 528	0.58 388	0.34 373	0.14 220	0.10 112	0.19 457	0.19 522	0.21 533	0.36 683

HHNet	0.41 419	0.17 186	0.41 346	0.34 152	0.37 628	0.33 257	0.34 396	0.69 394	0.75 453	0.86 564	1.30 655	0.52 373	0.32 295	0.52 312	0.35 392	0.15 304	0.11 268	0.19 457	0.15 359	0.15 313	0.24 595

AAGNet	1.43 732	0.20 331	0.48 459	0.44 525	0.25 384	0.29 179	0.31 331	0.65 354	0.68 410	0.97 628	0.86 476	0.67 473	0.62 541	0.64 461	20.63 807	0.16 365	0.11 268	0.19 457	0.15 359	0.19 486	0.12 237

IIG-Stereo	0.43 437	0.21 378	0.44 394	0.50 617	0.25 384	0.44 390	0.21 89	0.71 419	0.76 462	0.83 545	0.95 521	0.83 552	0.43 415	0.90 617	0.35 392	0.15 304	0.12 344	0.19 457	0.14 323	0.15 313	0.11 169

FTStereo	0.56 582	0.20 331	0.37 285	0.41 433	0.25 384	0.40 349	0.79 706	0.66 365	0.43 276	1.09 674	3.27 755	0.70 484	0.73 610	0.55 340	0.33 356	0.14 220	0.13 421	0.19 457	0.17 459	0.15 313	0.30 645

CRE-IMP	0.36 343	0.23 441	0.49 472	0.42 481	0.24 349	0.41 369	0.21 89	0.57 284	0.41 260	0.65 416	0.72 385	0.53 377	0.37 372	0.61 422	0.38 439	0.17 424	0.11 268	0.19 457	0.15 359	0.21 533	0.18 475

LMCR-Stereo	0.53 556	0.30 580	0.53 514	0.58 691	0.30 543	0.83 621	0.36 446	1.19 647	0.76 462	0.88 582	1.04 571	0.56 390	0.62 541	0.82 580	0.67 599	0.19 495	0.15 496	0.19 457	0.14 323	0.23 575	0.17 454

ICVP	0.46 467	0.25 509	0.38 299	0.48 588	0.28 493	0.58 484	0.43 557	1.00 556	0.70 418	0.67 434	0.95 521	0.75 520	0.55 497	0.53 323	0.54 559	0.23 590	0.17 553	0.19 457	0.17 459	0.19 486	0.20 536
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.55 571	0.29 570	0.63 566	0.49 603	0.31 567	0.70 561	0.54 630	1.22 662	0.92 574	0.82 533	0.85 472	0.85 557	0.63 547	0.90 617	0.65 593	0.24 603	0.16 532	0.19 457	0.16 398	0.21 533	0.22 578

sCroCo_RVC	0.35 324	0.28 558	0.69 598	0.51 635	0.39 644	0.41 369	0.31 331	0.49 226	0.45 293	0.31 198	0.48 275	0.38 260	0.32 295	0.46 260	0.32 342	0.21 544	0.22 631	0.19 457	0.19 522	0.21 533	0.20 536

FENet	0.42 427	0.22 419	0.38 299	0.39 350	0.24 349	0.55 457	0.32 363	0.79 470	0.70 418	0.71 461	0.72 385	0.63 442	0.57 507	0.62 432	0.44 497	0.19 495	0.13 421	0.19 457	0.17 459	0.18 447	0.19 510

HGLStereo	0.56 582	0.28 558	0.57 536	0.50 617	0.37 628	0.80 605	0.45 570	1.02 570	0.78 482	0.86 564	1.14 612	0.89 577	0.82 645	0.76 550	0.73 615	0.21 544	0.20 613	0.19 457	0.18 489	0.19 486	0.21 556

GwcNet-RSSM	0.49 515	0.24 483	0.42 367	0.40 395	0.23 308	0.55 457	0.38 486	0.93 526	0.93 581	0.71 461	1.16 623	0.86 562	0.60 528	0.62 432	0.66 596	0.21 544	0.14 463	0.19 457	0.20 549	0.16 372	0.15 377

CCAANet	0.47 483	0.20 331	0.47 438	0.41 433	0.28 493	0.67 551	0.31 331	0.99 551	0.75 453	0.63 395	1.22 634	0.69 479	0.52 473	0.79 572	0.42 469	0.14 220	0.13 421	0.19 457	0.19 522	0.15 313	0.19 510

MEA-ACV	0.54 568	0.23 441	0.61 551	0.41 433	0.28 493	0.71 567	0.43 557	1.18 645	0.88 543	0.85 556	0.94 511	1.04 625	0.85 653	0.73 531	0.57 569	0.18 460	0.17 553	0.20 492	0.24 623	0.18 447	0.21 556

MSAF-DinoV2	1.04 696	0.38 632	1.32 714	0.54 671	0.29 524	0.89 630	0.72 696	1.52 729	1.24 683	1.05 661	1.41 673	2.98 749	1.49 728	2.74 767	2.83 761	0.22 572	0.14 463	0.20 492	0.22 590	0.32 646	0.32 659

rvit_stereo_0083	0.34 305	0.24 483	0.50 486	0.44 525	0.27 468	0.34 276	0.35 423	0.45 200	0.62 370	0.37 248	0.47 272	0.42 307	0.35 333	0.40 182	0.36 410	0.22 572	0.20 613	0.20 492	0.17 459	0.20 507	0.14 342

test_sample3	0.46 467	0.25 509	0.50 486	0.35 205	0.23 308	0.69 556	0.37 464	1.15 629	0.81 501	0.75 485	0.79 434	0.66 466	0.49 454	0.63 446	0.46 517	0.21 544	0.15 496	0.20 492	0.19 522	0.21 533	0.19 510

DispNO	0.47 483	0.23 441	0.71 607	0.39 350	0.31 567	0.60 503	0.38 486	0.89 511	0.77 471	0.75 485	0.84 462	0.72 497	0.54 491	0.73 531	0.46 517	0.19 495	0.14 463	0.20 492	0.18 489	0.16 372	0.17 454

xx1	0.39 394	0.23 441	0.33 208	0.41 433	0.22 251	0.55 457	0.38 486	0.67 375	1.06 642	0.41 289	0.50 283	0.65 461	0.53 479	0.57 365	0.25 218	0.16 365	0.10 112	0.20 492	0.19 522	0.18 447	0.17 454

plain	0.31 265	0.20 331	0.50 486	0.39 350	0.29 524	0.27 140	0.30 302	0.44 192	0.35 200	0.31 198	0.66 364	0.30 184	0.31 289	0.65 468	0.31 332	0.17 424	0.13 421	0.20 492	0.15 359	0.17 415	0.12 237

knoymous	0.36 343	0.20 331	0.31 160	0.31 60	0.22 251	0.36 303	0.29 280	0.61 321	0.64 389	0.67 434	0.70 381	0.60 426	0.40 397	0.58 388	0.34 373	0.17 424	0.11 268	0.20 492	0.11 175	0.17 415	0.18 475

qqq	0.40 406	0.26 526	0.44 394	0.36 241	0.22 251	0.46 408	0.36 446	0.85 492	0.54 342	0.56 362	0.69 377	0.65 461	0.53 479	0.55 340	0.45 506	0.17 424	0.16 532	0.20 492	0.19 522	0.18 447	0.17 454

psmg	0.49 515	0.25 509	0.43 382	0.41 433	0.28 493	0.85 625	0.43 557	0.99 551	0.76 462	0.91 599	0.94 511	0.76 528	0.54 491	0.64 461	0.43 479	0.20 525	0.15 496	0.20 492	0.20 549	0.18 447	0.18 475

AASNet	0.53 556	0.25 509	0.52 507	0.49 603	0.32 584	0.74 578	0.40 521	1.50 723	0.86 529	0.86 564	0.92 507	0.64 448	0.59 524	0.59 406	0.79 625	0.23 590	0.19 598	0.20 492	0.16 398	0.21 533	0.19 510

GMOStereo	0.37 360	0.19 278	0.38 299	0.43 504	0.24 349	0.37 317	0.38 486	0.52 252	0.62 370	0.87 572	0.84 462	0.64 448	0.35 333	0.37 153	0.28 292	0.13 148	0.11 268	0.20 492	0.18 489	0.15 313	0.11 169

error version	0.37 360	0.19 278	0.38 299	0.43 504	0.24 349	0.37 317	0.38 486	0.52 252	0.62 370	0.87 572	0.84 462	0.64 448	0.35 333	0.37 153	0.28 292	0.13 148	0.11 268	0.20 492	0.18 489	0.15 313	0.11 169

test-v	0.37 360	0.19 278	0.38 299	0.43 504	0.24 349	0.37 317	0.38 486	0.52 252	0.62 370	0.87 572	0.84 462	0.64 448	0.35 333	0.37 153	0.28 292	0.13 148	0.11 268	0.20 492	0.18 489	0.15 313	0.11 169

Patchmatch Stereo++	0.35 324	0.23 441	0.47 438	0.41 433	0.22 251	0.24 84	0.22 111	0.59 300	0.36 210	0.63 395	0.73 390	0.58 405	0.38 378	0.58 388	0.36 410	0.18 460	0.12 344	0.20 492	0.16 398	0.20 507	0.15 377
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
OMP-Stereo	0.42 427	0.22 419	0.46 424	0.52 652	0.24 349	0.36 303	0.25 188	0.71 419	0.78 482	0.77 499	0.64 354	0.89 577	0.39 391	0.91 624	0.35 392	0.15 304	0.12 344	0.20 492	0.15 359	0.15 313	0.12 237

NF-Stereo	0.38 377	0.20 331	0.45 407	0.41 433	0.25 384	0.26 119	0.31 331	0.69 394	0.70 418	0.65 416	0.77 411	0.57 396	0.30 272	0.67 488	0.35 392	0.18 460	0.12 344	0.20 492	0.16 398	0.16 372	0.27 620

OCTAStereo	0.38 377	0.20 331	0.46 424	0.41 433	0.25 384	0.26 119	0.31 331	0.69 394	0.70 418	0.65 416	0.77 411	0.58 405	0.30 272	0.67 488	0.35 392	0.18 460	0.12 344	0.20 492	0.16 398	0.16 372	0.27 620

PSM-softLoss	0.38 377	0.20 331	0.48 459	0.41 433	0.26 432	0.30 202	0.35 423	0.69 394	0.46 299	0.62 386	0.82 450	0.59 420	0.33 314	0.70 512	0.39 447	0.19 495	0.12 344	0.20 492	0.18 489	0.16 372	0.22 578

KMStereo	0.38 377	0.20 331	0.48 459	0.41 433	0.26 432	0.30 202	0.35 423	0.69 394	0.46 299	0.62 386	0.82 450	0.59 420	0.33 314	0.70 512	0.39 447	0.19 495	0.12 344	0.20 492	0.18 489	0.16 372	0.22 578

PSM-adaLoss	0.35 324	0.23 441	0.47 438	0.41 433	0.22 251	0.24 84	0.31 331	0.59 300	0.36 210	0.63 395	0.73 390	0.58 405	0.38 378	0.56 353	0.35 392	0.18 460	0.12 344	0.20 492	0.16 398	0.20 507	0.15 377

ROB_FTStereo_v2	0.35 324	0.23 441	0.47 438	0.41 433	0.22 251	0.24 84	0.31 331	0.59 300	0.36 210	0.63 395	0.73 390	0.57 396	0.38 378	0.57 365	0.36 410	0.18 460	0.12 344	0.20 492	0.16 398	0.20 507	0.15 377

ROB_FTStereo	0.35 324	0.23 441	0.47 438	0.41 433	0.22 251	0.25 105	0.21 89	0.59 300	0.36 210	0.63 395	0.73 390	0.58 405	0.38 378	0.57 365	0.35 392	0.18 460	0.12 344	0.20 492	0.16 398	0.20 507	0.15 377

HUI-Stereo	0.35 324	0.23 441	0.47 438	0.41 433	0.22 251	0.24 84	0.22 111	0.60 313	0.36 210	0.63 395	0.73 390	0.58 405	0.38 378	0.50 297	0.35 392	0.18 460	0.12 344	0.20 492	0.16 398	0.20 507	0.15 377

SST-Stereo	0.40 406	0.19 278	0.45 407	0.42 481	0.25 384	0.25 105	0.21 89	0.66 365	0.47 306	1.08 672	0.79 434	0.72 497	0.43 415	0.77 560	0.35 392	0.16 365	0.11 268	0.20 492	0.16 398	0.19 486	0.15 377

RAFT_R40	0.40 406	0.19 278	0.44 394	0.43 504	0.25 384	0.23 69	0.26 215	0.67 375	0.67 403	0.98 633	0.78 423	0.72 497	0.43 415	0.76 550	0.35 392	0.16 365	0.11 268	0.20 492	0.16 398	0.18 447	0.14 342

PFNet	0.42 427	0.18 230	0.58 540	0.43 504	0.24 349	0.43 381	0.32 363	0.74 443	0.78 482	1.00 642	0.74 399	0.68 474	0.39 391	0.72 524	0.37 429	0.16 365	0.10 112	0.20 492	0.15 359	0.16 372	0.13 290

RE-Stereo	0.38 377	0.20 331	0.46 424	0.41 433	0.25 384	0.26 119	0.31 331	0.69 394	0.70 418	0.65 416	0.77 411	0.58 405	0.30 272	0.67 488	0.35 392	0.18 460	0.12 344	0.20 492	0.16 398	0.16 372	0.27 620

Pruner-Stereo	0.38 377	0.20 331	0.45 407	0.40 395	0.25 384	0.22 51	0.24 175	0.67 375	0.55 349	0.89 586	0.76 407	0.68 474	0.29 253	0.62 432	0.35 392	0.18 460	0.12 344	0.20 492	0.17 459	0.17 415	0.18 475

TVStereo	0.38 377	0.20 331	0.46 424	0.41 433	0.25 384	0.26 119	0.31 331	0.69 394	0.70 418	0.65 416	0.77 411	0.58 405	0.30 272	0.67 488	0.35 392	0.18 460	0.12 344	0.20 492	0.16 398	0.16 372	0.27 620

iGMRVC	0.35 324	0.23 441	0.47 438	0.41 433	0.22 251	0.24 84	0.30 302	0.59 300	0.36 210	0.63 395	0.73 390	0.58 405	0.38 378	0.58 388	0.36 410	0.18 460	0.12 344	0.20 492	0.16 398	0.20 507	0.15 377

RAFT-RH_RVC	0.56 582	0.17 186	0.41 346	0.37 271	0.23 308	0.57 478	0.24 175	0.60 313	0.70 418	1.19 688	3.94 767	0.56 390	0.38 378	0.65 468	0.36 410	0.13 148	0.11 268	0.20 492	0.14 323	0.12 122	0.13 290

iRAFT	0.35 324	0.23 441	0.47 438	0.41 433	0.22 251	0.24 84	0.22 111	0.59 300	0.36 210	0.63 395	0.73 390	0.58 405	0.38 378	0.58 388	0.36 410	0.18 460	0.12 344	0.20 492	0.16 398	0.20 507	0.15 377

test-2	0.37 360	0.19 278	0.38 299	0.43 504	0.24 349	0.37 317	0.38 486	0.52 252	0.62 370	0.87 572	0.84 462	0.64 448	0.35 333	0.37 153	0.28 292	0.13 148	0.11 268	0.20 492	0.18 489	0.15 313	0.11 169

GMM-Stereo	0.44 445	0.19 278	0.36 268	0.42 481	0.25 384	0.51 429	0.47 582	0.71 419	0.53 338	0.76 493	1.37 665	0.76 528	0.38 378	0.60 412	0.33 356	0.15 304	0.10 112	0.20 492	0.19 522	0.16 372	0.27 620

RAFT-IKP	0.35 324	0.23 441	0.47 438	0.41 433	0.22 251	0.24 84	0.28 270	0.59 300	0.36 210	0.63 395	0.73 390	0.57 396	0.38 378	0.58 388	0.36 410	0.18 460	0.12 344	0.20 492	0.16 398	0.20 507	0.15 377

TestStereo	0.38 377	0.31 585	0.40 335	0.45 550	0.20 177	0.40 349	0.37 464	0.66 365	0.65 394	0.53 349	0.78 423	0.47 341	0.40 397	0.55 340	0.37 429	0.18 460	0.13 421	0.20 492	0.15 359	0.22 558	0.13 290

delet	0.55 571	0.24 483	0.55 526	0.44 525	0.33 596	1.07 666	0.50 602	1.00 556	0.86 529	0.85 556	0.96 525	0.90 582	0.63 547	0.83 588	0.74 618	0.18 460	0.18 578	0.20 492	0.21 572	0.16 372	0.15 377

UNet	0.54 568	0.26 526	0.66 583	0.44 525	0.40 649	0.99 652	0.41 537	0.98 549	0.75 453	0.83 545	0.89 496	1.04 625	0.72 607	0.73 531	0.62 584	0.19 495	0.14 463	0.20 492	0.17 459	0.20 507	0.17 454

UPFNet	0.53 556	0.24 483	0.51 501	0.45 550	0.38 638	0.84 624	0.49 597	0.99 551	0.75 453	0.87 572	0.88 492	0.86 562	0.64 558	0.80 574	0.71 612	0.20 525	0.20 613	0.20 492	0.20 549	0.19 486	0.15 377

aanetorigin	0.83 668	0.56 702	1.87 742	0.49 603	0.38 638	0.56 472	0.66 670	0.70 410	1.00 614	2.42 756	2.02 721	1.31 678	1.18 706	0.93 633	1.13 695	0.20 525	0.18 578	0.20 492	0.19 522	0.27 616	0.30 645

ac_64	0.52 548	0.22 419	0.50 486	0.45 550	0.28 493	0.80 605	0.45 570	1.02 570	0.61 366	0.91 599	0.83 456	1.07 637	0.68 582	0.74 539	0.70 607	0.21 544	0.18 578	0.20 492	0.19 522	0.18 447	0.15 377

MSMDNet	0.48 496	0.24 483	0.52 507	0.39 350	0.27 468	0.63 526	0.30 302	0.96 542	0.96 595	0.86 564	1.07 586	0.79 538	0.44 426	0.57 365	0.43 479	0.17 424	0.12 344	0.20 492	0.16 398	0.23 575	0.19 510

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.24 147	0.16 130	0.30 133	0.35 205	0.18 94	0.36 303	0.17 7	0.37 105	0.37 227	0.29 185	0.23 74	0.23 90	0.24 163	0.29 40	0.22 115	0.16 365	0.15 496	0.21 535	0.17 459	0.19 486	0.15 377

z-mn7	1.00 690	0.50 682	1.70 736	0.53 664	0.36 620	1.75 734	0.71 694	1.22 662	2.28 752	0.96 623	2.54 737	1.42 698	0.95 680	2.19 748	1.54 718	0.22 572	0.19 598	0.21 535	0.20 549	0.27 616	0.25 603

AIO-test2	0.39 394	0.21 378	0.41 346	0.47 580	0.25 384	0.45 402	0.35 423	0.77 460	1.27 695	0.36 241	0.87 484	0.37 251	0.30 272	0.47 271	0.27 269	0.15 304	0.13 421	0.21 535	0.23 607	0.15 313	0.13 290

test_sample4	0.47 483	0.26 526	0.50 486	0.35 205	0.22 251	0.69 556	0.38 486	1.15 629	0.81 501	0.78 503	0.82 450	0.62 439	0.53 479	0.63 446	0.44 497	0.21 544	0.15 496	0.21 535	0.19 522	0.21 533	0.19 510

PCWNet_CMD	0.48 496	0.24 483	0.52 507	0.39 350	0.27 468	0.63 526	0.30 302	0.95 538	0.96 595	0.86 564	1.07 586	0.79 538	0.44 426	0.57 365	0.43 479	0.17 424	0.12 344	0.21 535	0.16 398	0.24 588	0.19 510

ToySt	0.49 515	0.27 544	0.75 629	0.40 395	0.27 468	0.64 534	0.49 597	0.84 489	0.77 471	0.60 374	0.83 456	0.88 573	0.66 572	0.70 512	0.56 566	0.16 365	0.17 553	0.21 535	0.20 549	0.21 533	0.19 510

Wz-Net-LNSev	0.71 636	0.51 686	1.36 721	0.50 617	0.41 656	1.15 683	0.69 683	1.21 654	1.07 649	1.02 650	1.12 599	1.08 639	0.87 659	0.89 615	0.89 660	0.24 603	0.22 631	0.21 535	0.19 522	0.26 605	0.26 609

Sa-1000	0.48 496	0.24 483	0.41 346	0.45 550	0.25 384	0.59 496	0.34 396	0.81 478	0.93 581	0.82 533	1.50 688	0.53 377	0.45 431	0.92 627	0.30 323	0.15 304	0.12 344	0.21 535	0.19 522	0.15 313	0.13 290

SA	0.44 445	0.25 509	0.46 424	0.46 572	0.24 349	0.43 381	0.36 446	0.75 450	0.96 595	0.59 370	1.03 565	0.48 347	0.52 473	0.94 640	0.32 342	0.16 365	0.12 344	0.21 535	0.19 522	0.15 313	0.13 290

dd	0.43 437	0.38 632	0.55 526	0.44 525	0.25 384	0.47 414	0.38 486	0.70 410	1.05 636	0.59 370	0.65 357	0.42 307	0.39 391	0.66 477	0.50 533	0.24 603	0.15 496	0.21 535	0.15 359	0.22 558	0.18 475

IRAFT_RVC	0.42 427	0.20 331	0.48 459	0.44 525	0.24 349	0.27 140	0.54 630	0.74 443	0.77 471	0.76 493	0.80 437	0.73 510	0.51 469	0.70 512	0.36 410	0.17 424	0.10 112	0.21 535	0.16 398	0.16 372	0.14 342

rafts_anoy	0.37 360	0.21 378	0.36 268	0.41 433	0.26 432	0.30 202	0.33 377	0.67 375	0.90 562	0.58 368	0.66 364	0.45 331	0.33 314	0.47 271	0.39 447	0.16 365	0.11 268	0.21 535	0.23 607	0.17 415	0.14 342

EDNetEfficient	1.46 733	0.80 738	6.12 776	0.47 580	0.39 644	0.69 556	0.83 710	0.90 516	2.77 768	3.50 774	1.96 718	1.66 717	2.03 754	1.26 690	4.18 775	0.21 544	0.18 578	0.21 535	0.20 549	0.41 693	0.39 697

DSFCA	0.55 571	0.25 509	0.62 556	0.40 395	0.36 620	0.74 578	0.52 621	1.04 578	0.82 506	1.06 665	0.84 462	0.89 577	0.63 547	0.99 643	0.58 570	0.25 613	0.21 623	0.21 535	0.21 572	0.21 533	0.19 510

DMCA	0.45 456	0.26 526	0.50 486	0.38 315	0.28 493	0.51 429	0.34 396	0.93 526	0.68 410	0.75 485	0.83 456	0.79 538	0.53 479	0.51 305	0.54 559	0.21 544	0.16 532	0.21 535	0.16 398	0.19 486	0.21 556

DN-CSS_ROB	0.43 437	0.26 526	0.62 556	0.40 395	0.29 524	0.44 390	0.27 240	0.77 460	0.75 453	0.72 472	1.09 592	0.48 347	0.43 415	0.69 505	0.37 429	0.15 304	0.12 344	0.21 535	0.19 522	0.18 447	0.16 428

FlowAnything_test	0.29 238	0.19 278	0.39 321	0.47 580	0.26 432	0.46 408	0.25 188	0.43 184	0.31 155	0.29 185	0.26 125	0.35 234	0.26 200	0.40 182	0.37 429	0.21 544	0.15 496	0.22 551	0.26 648	0.16 372	0.16 428

zh-mn7	1.08 706	0.65 719	4.00 768	0.52 652	0.38 638	1.16 687	0.62 659	1.15 629	1.77 735	1.74 731	2.31 727	1.17 663	0.91 666	2.10 743	1.77 730	0.24 603	0.21 623	0.22 551	0.22 590	0.25 597	0.28 627

G2L-Stereo	0.49 515	0.23 441	0.48 459	0.43 504	0.26 432	0.47 414	0.42 548	0.93 526	0.78 482	0.84 552	0.86 476	0.91 584	0.52 473	0.78 565	0.70 607	0.20 525	0.17 553	0.22 551	0.18 489	0.17 415	0.21 556

DDVS	0.52 548	0.30 580	0.56 532	0.41 433	0.31 567	0.71 567	0.34 396	0.91 521	0.67 403	0.85 556	0.89 496	1.12 651	0.46 438	0.86 604	0.60 577	0.22 572	0.16 532	0.22 551	0.18 489	0.25 597	0.26 609

test_sample6	0.49 515	0.26 526	0.50 486	0.37 271	0.22 251	0.63 526	0.40 521	1.12 614	0.83 511	0.80 511	1.03 565	0.66 466	0.55 497	0.67 488	0.46 517	0.22 572	0.16 532	0.22 551	0.22 590	0.23 575	0.21 556

test_sample5	0.47 483	0.26 526	0.49 472	0.36 241	0.22 251	0.64 534	0.39 508	1.13 616	0.81 501	0.77 499	0.94 511	0.64 448	0.54 491	0.65 468	0.43 479	0.21 544	0.16 532	0.22 551	0.20 549	0.22 558	0.20 536

CAS++	0.32 273	0.24 483	0.36 268	0.37 271	0.26 432	0.28 164	0.23 151	0.87 503	0.50 325	0.47 323	0.45 261	0.26 140	0.21 116	0.49 289	0.24 184	0.23 590	0.19 598	0.22 551	0.17 459	0.21 533	0.16 428
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
DualNet	0.48 496	0.26 526	0.49 472	0.36 241	0.22 251	0.64 534	0.39 508	1.13 616	0.81 501	0.80 511	1.03 565	0.64 448	0.54 491	0.65 468	0.43 479	0.21 544	0.16 532	0.22 551	0.20 549	0.22 558	0.20 536

CASnet	0.30 256	0.20 331	0.33 208	0.41 433	0.16 47	0.26 119	0.24 175	0.52 252	0.53 338	0.52 346	0.54 315	0.39 269	0.24 163	0.40 182	0.26 248	0.14 220	0.10 112	0.22 551	0.18 489	0.18 447	0.11 169
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo	0.57 590	0.27 544	0.68 592	0.48 588	0.34 605	0.39 343	0.48 590	0.94 531	0.97 598	0.83 545	0.78 423	1.10 647	1.18 706	1.33 699	0.49 531	0.17 424	0.14 463	0.22 551	0.19 522	0.16 372	0.17 454

CASS	0.45 456	0.27 544	0.42 367	0.48 588	0.22 251	0.61 506	0.34 396	0.97 546	0.62 370	0.71 461	0.85 472	0.61 432	0.55 497	0.57 365	0.41 461	0.29 651	0.16 532	0.22 551	0.18 489	0.22 558	0.28 627
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
BUS	0.45 456	0.25 509	0.43 382	0.45 550	0.28 493	0.70 561	0.34 396	0.94 531	0.76 462	0.75 485	0.80 437	0.65 461	0.49 454	0.64 461	0.51 543	0.20 525	0.14 463	0.22 551	0.19 522	0.18 447	0.18 475

BSDual-CNN	0.46 467	0.25 509	0.43 382	0.45 550	0.28 493	0.77 591	0.40 521	0.94 531	0.76 462	0.75 485	0.80 437	0.76 528	0.54 491	0.64 461	0.43 479	0.20 525	0.14 463	0.22 551	0.19 522	0.18 447	0.18 475

hknet	0.49 515	0.25 509	0.51 501	0.45 550	0.29 524	0.77 591	0.40 521	0.94 531	0.83 511	0.75 485	0.80 437	0.97 602	0.61 534	0.73 531	0.45 506	0.18 460	0.14 463	0.22 551	0.19 522	0.18 447	0.18 475

RAFT	0.45 456	0.22 419	0.45 407	0.47 580	0.26 432	0.54 450	0.47 582	0.66 365	0.58 361	0.80 511	0.82 450	0.94 595	0.57 507	0.75 545	0.34 373	0.17 424	0.15 496	0.22 551	0.20 549	0.16 372	0.12 237

Anonymous3	0.46 467	0.34 604	0.86 652	0.50 617	0.37 628	0.81 610	0.50 602	0.72 426	0.65 394	0.51 337	0.65 357	0.45 331	0.45 431	0.64 461	0.38 439	0.24 603	0.24 651	0.22 551	0.21 572	0.23 575	0.23 586

ADLNet	0.55 571	0.27 544	0.51 501	0.44 525	0.35 612	0.78 595	0.46 574	1.08 595	0.86 529	0.99 637	0.98 540	0.92 590	0.63 547	0.69 505	0.81 630	0.22 572	0.16 532	0.22 551	0.22 590	0.21 533	0.21 556

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 556	0.32 590	0.64 571	0.44 525	0.30 543	0.66 546	0.44 567	1.04 578	0.88 543	0.91 599	0.91 503	0.99 608	0.60 528	0.68 499	0.60 577	0.21 544	0.17 553	0.22 551	0.22 590	0.21 533	0.21 556
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DeepPruner_ROB	0.53 556	0.34 604	0.59 542	0.41 433	0.30 543	0.50 424	0.43 557	1.19 647	0.70 418	0.85 556	1.05 575	0.86 562	0.55 497	0.84 593	0.51 543	0.29 651	0.23 641	0.22 551	0.22 590	0.26 605	0.25 603

StereoDRNet-Refined	0.58 597	0.32 590	0.54 520	0.46 572	0.30 543	0.96 645	0.40 521	1.00 556	0.94 588	1.12 679	1.08 589	0.96 600	0.67 575	0.90 617	0.89 660	0.17 424	0.13 421	0.22 551	0.21 572	0.20 507	0.19 510
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	0.58 597	0.28 558	0.47 438	0.49 603	0.32 584	0.77 591	0.50 602	0.99 551	0.92 574	1.04 659	1.14 612	1.21 665	0.69 586	0.88 609	0.69 604	0.20 525	0.20 613	0.22 551	0.22 590	0.21 533	0.18 475

MultiAttention	3.58 776	0.24 483	0.62 556	0.54 671	0.34 605	22.90 806	2.72 788	1.60 734	1.13 663	0.80 511	1.81 709	1.14 660	0.43 415	35.29 820	0.61 581	0.17 424	0.12 344	0.23 572	0.23 607	0.34 659	0.29 634

w-ln-seven-2	0.76 647	0.43 656	2.32 751	0.52 652	0.38 638	0.90 632	0.65 667	1.11 608	1.12 662	1.19 688	1.28 648	1.09 643	0.99 686	1.07 660	0.87 646	0.20 525	0.19 598	0.23 572	0.22 590	0.26 605	0.22 578

ITSA-stereo	0.53 556	0.28 558	0.52 507	0.40 395	0.23 308	0.56 472	0.34 396	1.24 674	1.24 683	0.80 511	0.81 444	0.72 497	0.58 517	0.82 580	0.65 593	0.21 544	0.17 553	0.23 572	0.21 572	0.22 558	0.26 609

mmm	0.44 445	0.27 544	0.46 424	0.38 315	0.24 349	0.61 506	0.35 423	0.94 531	0.53 338	0.72 472	1.05 575	0.63 442	0.50 464	0.57 365	0.45 506	0.18 460	0.15 496	0.23 572	0.20 549	0.20 507	0.18 475

LL-Strereo2	0.35 324	0.24 483	0.48 459	0.41 433	0.26 432	0.35 287	0.24 175	0.67 375	0.44 284	0.54 355	0.51 293	0.66 466	0.25 177	0.66 477	0.30 323	0.14 220	0.12 344	0.23 572	0.20 549	0.18 447	0.13 290

fast-acv-ft	0.64 615	0.30 580	0.73 616	0.45 550	0.34 605	1.17 688	0.49 597	0.86 496	0.98 602	1.02 650	1.36 662	1.29 675	0.85 653	0.76 550	0.81 630	0.21 544	0.23 641	0.23 572	0.23 607	0.21 533	0.20 536

ssnet_v2	0.58 597	0.28 558	0.56 532	0.43 504	0.29 524	0.95 642	0.59 649	1.13 616	0.99 607	0.93 611	0.80 437	0.99 608	0.64 558	0.82 580	0.94 666	0.25 613	0.22 631	0.23 572	0.24 623	0.20 507	0.19 510

WZ-Net	1.19 719	0.59 706	4.07 769	0.62 707	0.51 704	1.34 704	1.31 758	1.32 692	1.74 734	1.53 719	1.65 698	1.74 720	1.28 717	2.25 750	2.01 742	0.27 633	0.21 623	0.23 572	0.25 633	0.40 687	0.39 697

PFNet+	0.40 406	0.19 278	0.49 472	0.39 350	0.25 384	0.28 164	0.23 151	0.64 351	0.70 418	0.85 556	0.79 434	0.64 448	0.35 333	0.72 524	0.34 373	0.19 495	0.14 463	0.23 572	0.20 549	0.16 372	0.20 536

ARAFT	0.47 483	0.24 483	0.79 641	0.42 481	0.25 384	0.55 457	0.55 635	0.75 450	0.81 501	0.89 586	0.75 401	0.73 510	0.47 444	0.88 609	0.37 429	0.15 304	0.12 344	0.23 572	0.22 590	0.14 242	0.13 290

RAFT + AFF	0.53 556	0.29 570	0.75 629	0.51 635	0.32 584	0.63 526	0.60 652	1.00 556	0.91 569	0.78 503	0.87 484	0.83 552	0.58 517	0.80 574	0.47 524	0.17 424	0.20 613	0.23 572	0.22 590	0.18 447	0.18 475

PSMNet-RSSM	0.48 496	0.22 419	0.38 299	0.42 481	0.25 384	0.50 424	0.37 464	1.10 602	0.77 471	0.70 454	1.06 582	0.84 555	0.64 558	0.62 432	0.47 524	0.23 590	0.15 496	0.23 572	0.25 633	0.20 507	0.19 510

RTSC	0.87 672	0.48 674	1.23 703	0.52 652	0.37 628	1.13 680	0.50 602	1.34 696	1.79 736	1.51 716	1.24 641	1.12 651	0.81 640	1.62 720	2.16 746	0.25 613	0.19 598	0.23 572	0.24 623	0.30 633	0.31 655

ADCRef	0.80 657	0.43 656	1.32 714	0.50 617	0.45 681	1.07 666	0.51 618	1.07 591	0.98 602	1.17 684	1.42 675	0.87 568	0.91 666	0.85 599	3.19 763	0.18 460	0.16 532	0.23 572	0.23 607	0.22 558	0.21 556

ADCP+	1.06 701	0.35 610	1.51 729	0.49 603	0.51 704	1.45 714	0.55 635	1.25 678	1.03 626	1.16 683	1.15 618	1.10 647	1.07 696	1.56 716	6.75 786	0.19 495	0.16 532	0.23 572	0.21 572	0.28 620	0.21 556

CFNet	0.51 540	0.29 570	0.46 424	0.41 433	0.27 468	0.70 561	0.32 363	1.13 616	1.00 614	0.72 472	1.07 586	0.85 557	0.60 528	0.76 550	0.52 550	0.19 495	0.14 463	0.23 572	0.23 607	0.21 533	0.16 428

NaN_ROB	0.69 630	0.44 661	0.69 598	0.51 635	0.33 596	0.97 647	1.06 737	1.22 662	1.19 674	1.24 698	0.96 525	1.08 639	0.78 633	1.20 680	0.67 599	0.24 603	0.30 692	0.23 572	0.24 623	0.23 575	0.25 603

rvit_0105_6	0.38 377	0.28 558	0.64 571	0.50 617	0.30 543	0.39 343	0.38 486	0.51 242	0.67 403	0.40 282	0.45 261	0.50 361	0.41 406	0.54 331	0.36 410	0.27 633	0.26 667	0.24 589	0.21 572	0.22 558	0.16 428

DCVSM-stereo	0.49 515	0.27 544	0.53 514	0.39 350	0.29 524	0.51 429	0.26 215	0.75 450	0.75 453	1.11 678	0.75 401	1.05 630	0.72 607	0.60 412	0.47 524	0.20 525	0.19 598	0.24 589	0.20 549	0.25 597	0.30 645

Wz-Net-MNSev	0.76 647	0.40 645	1.34 716	0.50 617	0.40 649	1.44 713	0.83 710	1.15 629	1.16 668	1.25 702	1.20 632	1.13 657	0.81 640	1.16 674	1.00 680	0.22 572	0.19 598	0.24 589	0.23 607	0.28 620	0.26 609

AACVNet	0.50 531	0.23 441	0.49 472	0.46 572	0.29 524	0.52 435	0.38 486	0.90 516	0.55 349	0.81 524	1.03 565	1.00 612	0.70 599	0.83 588	0.54 559	0.21 544	0.18 578	0.24 589	0.18 489	0.23 575	0.20 536

CFNet_pseudo	0.46 467	0.24 483	0.52 507	0.37 271	0.27 468	0.58 484	0.30 302	0.86 496	0.88 543	0.82 533	1.03 565	0.75 520	0.47 444	0.58 388	0.44 497	0.17 424	0.12 344	0.24 589	0.16 398	0.24 588	0.19 510

pcwnet_v2	0.58 597	0.28 558	0.84 646	0.45 550	0.35 612	0.61 506	0.35 423	1.27 682	1.21 678	0.99 637	1.27 646	0.72 497	0.58 517	0.67 488	0.48 528	0.27 633	0.21 623	0.24 589	0.23 607	0.29 624	0.29 634

HCRNet	0.44 445	0.34 604	0.41 346	0.53 664	0.26 432	0.53 443	0.29 280	0.83 485	0.63 381	0.71 461	0.81 444	0.77 534	0.50 464	0.66 477	0.36 410	0.24 603	0.16 532	0.24 589	0.20 549	0.21 533	0.18 475

EDNetEfficientorigin	9.93 797	1.15 760	175.16 835	0.48 588	0.36 620	1.04 663	0.68 678	1.24 674	2.69 766	3.17 771	2.50 736	2.30 736	2.07 755	1.76 729	2.21 747	0.20 525	0.18 578	0.24 589	0.19 522	0.51 718	0.50 733

GwcNet	0.69 630	0.36 615	1.10 684	0.51 635	0.42 662	1.08 670	0.50 602	1.21 654	1.16 668	1.00 642	1.37 665	1.06 632	0.79 635	0.92 627	0.94 666	0.25 613	0.24 651	0.24 589	0.22 590	0.23 575	0.26 609

CFNet-ft	0.48 496	0.23 441	0.36 268	0.40 395	0.26 432	0.64 534	0.37 464	0.87 503	0.85 524	0.64 407	1.00 548	1.01 616	0.64 558	0.61 422	0.53 554	0.23 590	0.15 496	0.24 589	0.21 572	0.23 575	0.18 475

CFNet_RVC	0.48 496	0.23 441	0.36 268	0.40 395	0.26 432	0.64 534	0.37 464	0.87 503	0.85 524	0.64 407	1.00 548	1.01 616	0.64 558	0.61 422	0.53 554	0.23 590	0.15 496	0.24 589	0.21 572	0.23 575	0.18 475

ccs_rob	0.46 467	0.24 483	0.52 507	0.37 271	0.27 468	0.58 484	0.31 331	0.86 496	0.88 543	0.82 533	1.02 560	0.75 520	0.47 444	0.58 388	0.44 497	0.17 424	0.12 344	0.24 589	0.16 398	0.24 588	0.19 510

PWCDC_ROB	0.89 676	0.49 678	0.80 643	0.74 735	0.40 649	1.03 659	0.39 508	1.33 694	2.35 759	1.02 650	3.77 762	0.81 550	0.92 671	1.20 680	0.90 662	0.34 689	0.22 631	0.24 589	0.20 549	0.34 659	0.29 634

w-ln-seven	0.96 685	0.48 674	2.41 754	0.54 671	0.50 700	1.41 709	0.70 688	1.67 740	1.81 737	1.49 713	1.50 688	1.26 670	0.87 659	1.15 672	1.80 734	0.23 590	0.21 623	0.25 602	0.25 633	0.31 640	0.26 609

YMNet	0.66 619	0.38 632	0.90 660	0.52 652	0.46 689	1.08 670	0.49 597	1.00 556	0.77 471	1.18 686	1.29 652	1.12 651	0.74 614	0.85 599	0.86 640	0.27 633	0.31 703	0.25 602	0.25 633	0.24 588	0.23 586

YMNet_1	0.66 619	0.38 632	0.90 660	0.52 652	0.46 689	1.08 670	0.49 597	1.00 556	0.77 471	1.18 686	1.29 652	1.12 651	0.74 614	0.85 599	0.86 640	0.27 633	0.31 703	0.25 602	0.25 633	0.24 588	0.23 586

rvit_0105_5	0.42 427	0.31 585	0.73 616	0.50 617	0.29 524	0.44 390	0.42 548	0.61 321	0.74 448	0.51 337	0.51 293	0.60 426	0.47 444	0.57 365	0.38 439	0.27 633	0.25 659	0.25 602	0.23 607	0.22 558	0.18 475

rvit_0105_4	0.41 419	0.29 570	0.71 607	0.50 617	0.29 524	0.41 369	0.41 537	0.55 271	0.73 438	0.45 308	0.48 275	0.55 386	0.44 426	0.57 365	0.36 410	0.28 644	0.26 667	0.25 602	0.22 590	0.23 575	0.18 475

UGAM	0.52 548	0.22 419	0.46 424	0.45 550	0.25 384	0.41 369	0.52 621	0.62 326	1.16 668	0.76 493	1.13 606	1.32 683	0.57 507	1.00 646	0.53 554	0.17 424	0.14 463	0.25 602	0.21 572	0.15 313	0.13 290

ffm	0.44 445	0.26 526	0.49 472	0.37 271	0.25 384	0.55 457	0.37 464	0.68 385	1.04 632	0.73 478	0.96 525	0.71 488	0.53 479	0.57 365	0.25 218	0.16 365	0.10 112	0.25 602	0.21 572	0.16 372	0.16 428

ff1	0.49 515	0.26 526	0.49 472	0.37 271	0.25 384	0.55 457	0.37 464	0.68 385	1.04 632	0.73 478	0.96 525	0.71 488	0.53 479	1.01 647	0.88 650	0.16 365	0.10 112	0.25 602	0.21 572	0.16 372	0.16 428

mmx	0.53 556	0.26 526	0.49 472	0.37 271	0.25 384	0.55 457	0.37 464	1.16 637	1.03 626	0.73 478	0.96 525	0.71 488	0.53 479	1.01 647	0.88 650	0.20 525	0.15 496	0.25 602	0.21 572	0.22 558	0.20 536

xxx	0.53 556	0.26 526	0.49 472	0.37 271	0.25 384	0.55 457	0.37 464	1.16 637	1.03 626	0.73 478	0.96 525	0.71 488	0.53 479	1.01 647	0.88 650	0.20 525	0.15 496	0.25 602	0.21 572	0.22 558	0.20 536

StereoVision	0.42 427	0.28 558	0.45 407	0.49 603	0.28 493	0.38 330	0.38 486	0.72 426	0.62 370	0.44 303	1.14 612	0.54 381	0.39 391	0.56 353	0.34 373	0.21 544	0.24 651	0.25 602	0.24 623	0.26 605	0.16 428

Wz-Net-SNSev	0.91 680	0.73 730	2.13 746	0.56 683	0.45 681	0.95 642	1.13 742	1.34 696	1.24 683	1.02 650	1.30 655	1.46 701	0.86 656	1.81 731	1.50 717	0.25 613	0.23 641	0.25 602	0.26 648	0.32 646	0.29 634

NINENet	0.50 531	0.29 570	0.51 501	0.45 550	0.32 584	0.70 561	0.34 396	1.10 602	0.88 543	0.80 511	0.94 511	0.65 461	0.49 454	0.73 531	0.51 543	0.22 572	0.20 613	0.25 602	0.18 489	0.22 558	0.21 556

SACVNet	0.58 597	0.34 604	0.55 526	0.55 680	0.36 620	0.63 526	0.48 590	1.13 616	0.77 471	1.02 650	1.06 582	1.02 621	0.74 614	0.90 617	0.51 543	0.27 633	0.21 623	0.25 602	0.24 623	0.29 624	0.36 683

PSM-AAD	0.48 496	0.20 331	0.37 285	0.43 504	0.23 308	0.56 472	0.50 602	0.65 354	0.70 418	1.07 668	1.12 599	0.58 405	0.92 671	0.61 422	0.32 342	0.15 304	0.11 268	0.25 602	0.26 648	0.18 447	0.43 711

ADCL	1.04 696	0.38 632	1.35 717	0.50 617	0.39 644	1.61 725	0.89 719	1.29 686	1.39 708	1.29 704	1.50 688	1.24 668	1.24 711	1.37 707	4.87 778	0.21 544	0.19 598	0.25 602	0.25 633	0.29 624	0.27 620

TDLM	0.57 590	0.33 599	0.49 472	0.51 635	0.30 543	0.66 546	0.73 698	1.03 575	1.01 618	0.82 533	1.10 594	0.84 555	0.70 599	0.86 604	0.58 570	0.28 644	0.17 553	0.25 602	0.22 590	0.26 605	0.19 510

DPSNet	0.99 689	0.42 652	1.88 743	0.53 664	0.41 656	1.59 724	1.26 753	2.21 760	1.43 711	1.10 676	1.11 595	1.46 701	1.95 752	1.34 701	1.26 703	0.34 689	0.25 659	0.25 602	0.21 572	0.46 706	0.37 688

StereoDRNet	0.64 615	0.33 599	0.68 592	0.51 635	0.43 669	1.03 659	0.53 626	1.47 717	0.99 607	1.10 676	0.87 484	1.07 637	0.71 603	0.82 580	0.88 650	0.23 590	0.19 598	0.25 602	0.23 607	0.27 616	0.19 510

S0	0.37 360	0.18 230	0.33 208	0.40 395	0.21 216	0.79 599	0.56 641	0.63 336	0.45 293	0.53 349	0.61 343	0.44 327	0.36 362	0.45 240	0.31 332	0.22 572	0.21 623	0.26 621	0.22 590	0.16 372	0.12 237

zh-sn7	1.09 707	0.75 732	3.23 762	0.57 689	0.42 662	1.11 675	0.89 719	1.19 647	1.27 695	1.41 711	1.98 719	1.25 669	1.47 727	1.99 740	2.62 758	0.26 623	0.26 667	0.26 621	0.27 655	0.35 664	0.30 645

GMStereo_Zeroshot	0.49 515	0.44 661	0.74 621	0.49 603	0.27 468	0.56 472	0.29 280	0.73 437	0.76 462	0.86 564	0.94 511	0.91 584	0.36 362	0.74 539	0.43 479	0.26 623	0.14 463	0.26 621	0.15 359	0.36 671	0.18 475

CFNet_ucs	0.50 531	0.24 483	0.55 526	0.38 315	0.31 567	0.58 484	0.33 377	0.98 549	0.93 581	0.88 582	1.19 631	0.80 547	0.49 454	0.63 446	0.43 479	0.21 544	0.15 496	0.26 621	0.18 489	0.26 605	0.22 578

Wz-Net-TNSev	1.14 711	1.06 759	4.32 771	0.49 603	0.42 662	1.51 717	1.11 741	1.48 718	1.40 710	1.22 695	1.26 645	1.58 715	1.43 725	1.76 729	1.70 724	0.32 674	0.31 703	0.26 621	0.30 671	0.41 693	0.41 704

FINET	0.67 624	0.42 652	1.00 673	0.46 572	0.43 669	0.83 621	0.89 719	1.08 595	1.50 718	0.87 572	1.14 612	0.71 488	0.68 582	0.92 627	0.70 607	0.36 697	0.30 692	0.26 621	0.24 623	0.35 664	0.33 664

psm_up	0.55 571	0.26 526	0.47 438	0.49 603	0.32 584	0.65 544	0.56 641	1.04 578	0.82 506	0.82 533	0.88 492	1.01 616	0.94 677	0.74 539	0.61 581	0.21 544	0.25 659	0.26 621	0.23 607	0.21 533	0.20 536

FADNet-RVC-Resample	0.56 582	0.33 599	1.16 691	0.49 603	0.34 605	0.71 567	0.43 557	1.01 566	0.93 581	0.82 533	0.87 484	0.74 517	0.67 575	0.73 531	0.45 506	0.18 460	0.18 578	0.26 621	0.27 655	0.26 605	0.27 620

FADNet_RVC	0.55 571	0.37 622	1.17 696	0.44 525	0.31 567	0.56 472	0.34 396	1.06 587	0.88 543	0.67 434	0.90 500	0.61 432	0.65 564	0.93 633	0.70 607	0.21 544	0.18 578	0.26 621	0.23 607	0.31 640	0.28 627

STTStereo	0.55 571	0.37 622	0.76 634	0.44 525	0.31 567	0.60 503	0.44 567	0.96 542	0.86 529	0.99 637	0.90 500	0.96 600	0.58 517	0.71 518	0.61 581	0.25 613	0.23 641	0.26 621	0.32 687	0.24 588	0.23 586

RYNet	0.72 640	0.35 610	0.64 571	0.53 664	0.67 739	1.31 703	0.67 673	1.20 652	1.18 672	1.05 661	0.87 484	1.27 672	0.93 676	0.93 633	1.27 705	0.22 572	0.16 532	0.26 621	0.23 607	0.40 687	0.39 697

DRN-Test	0.66 619	0.32 590	0.66 583	0.50 617	0.39 644	1.15 683	0.61 657	1.49 720	1.01 618	1.12 679	1.08 589	1.06 632	0.69 586	0.77 560	0.94 666	0.23 590	0.17 553	0.26 621	0.25 633	0.25 597	0.21 556

SANet	1.07 703	0.41 650	1.06 679	0.48 588	0.30 543	1.41 709	0.94 725	1.42 712	3.36 774	1.58 720	2.43 734	2.33 738	1.70 740	1.34 701	1.07 687	0.28 644	0.24 651	0.26 621	0.23 607	0.34 659	0.30 645

XPNet_ROB	0.70 632	0.35 610	0.68 592	0.52 652	0.40 649	0.79 599	0.85 716	1.16 637	0.94 588	1.33 707	1.15 618	1.38 694	0.83 650	1.03 654	0.90 662	0.32 674	0.25 659	0.26 621	0.24 623	0.31 640	0.28 627

test_sample7	0.52 548	0.29 570	0.50 486	0.36 241	0.27 468	0.62 514	0.41 537	1.06 587	0.88 543	0.92 607	0.86 476	0.85 557	0.69 586	0.68 499	0.50 533	0.26 623	0.20 613	0.27 635	0.26 648	0.27 616	0.24 595

coex-ft	6.43 789	1.51 772	87.33 834	0.49 603	0.38 638	1.34 704	1.21 749	1.16 637	8.09 791	12.12 803	2.79 748	2.77 748	3.31 774	1.16 674	3.15 762	0.24 603	0.23 641	0.27 635	0.24 623	0.45 703	0.37 688

psmorigin	0.82 661	0.51 686	2.09 745	0.49 603	0.41 656	0.85 625	0.50 602	1.04 578	0.88 543	1.45 712	1.43 678	1.50 707	1.06 694	1.22 686	0.97 672	0.31 662	0.32 709	0.27 635	0.27 655	0.33 653	0.42 705

FADNet	0.61 611	0.51 686	1.10 684	0.45 550	0.44 676	0.65 544	0.41 537	1.19 647	1.05 636	0.70 454	0.84 462	0.98 606	0.66 572	0.82 580	0.50 533	0.29 651	0.30 692	0.27 635	0.30 671	0.46 706	0.35 677

GANet	0.70 632	0.37 622	0.55 526	0.51 635	0.34 605	0.94 639	0.96 727	1.08 595	0.94 588	1.04 659	1.98 719	1.13 657	0.88 663	1.12 670	0.66 596	0.25 613	0.26 667	0.27 635	0.22 590	0.31 640	0.22 578

CVANet_RVC	0.57 590	0.33 599	0.44 394	0.47 580	0.32 584	0.67 551	0.61 657	1.05 583	0.93 581	0.85 556	1.04 571	1.01 616	0.73 610	0.83 588	0.52 550	0.29 651	0.19 598	0.27 635	0.25 633	0.31 640	0.21 556

UCFNet_RVC	0.49 515	0.26 526	0.35 251	0.39 350	0.26 432	0.64 534	0.36 446	1.15 629	0.84 516	0.67 434	0.88 492	0.88 573	0.59 524	0.58 388	0.45 506	0.24 603	0.17 553	0.27 635	0.27 655	0.25 597	0.23 586

SGM_RVC	0.97 687	0.28 558	0.41 346	0.39 350	0.22 251	1.55 719	0.73 698	1.51 726	1.25 691	2.25 751	1.92 715	2.58 743	1.56 733	2.02 741	1.19 699	0.27 633	0.27 676	0.27 635	0.25 633	0.25 597	0.25 603
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SMOE	0.36 343	0.20 331	0.35 251	0.36 241	0.17 61	0.63 526	0.41 537	0.65 354	0.55 349	0.54 355	0.72 385	0.49 355	0.38 378	0.40 182	0.30 323	0.19 495	0.12 344	0.28 643	0.15 359	0.19 486	0.14 342

AANet	1.13 710	1.01 756	2.99 760	0.44 525	0.37 628	0.91 633	0.54 630	1.27 682	2.31 756	2.35 754	2.37 733	2.22 733	1.53 729	1.18 677	1.43 714	0.32 674	0.23 641	0.28 643	0.25 633	0.35 664	0.33 664

Syn2CoEx	0.71 636	0.51 686	0.95 665	0.64 710	0.45 681	0.91 633	0.53 626	1.48 718	1.13 663	0.93 611	1.35 661	1.02 621	0.99 686	0.92 627	0.80 627	0.30 658	0.27 676	0.28 643	0.24 623	0.23 575	0.24 595

hitnet-ft	0.55 571	0.27 544	0.39 321	0.41 433	0.28 493	0.78 595	0.40 521	0.92 524	0.90 562	0.82 533	1.01 551	1.13 657	0.70 599	0.78 565	0.67 599	0.28 644	0.20 613	0.28 643	0.22 590	0.29 624	0.26 609

FAT-Stereo	0.73 642	0.33 599	0.75 629	0.49 603	0.37 628	0.71 567	0.59 649	1.36 703	1.30 700	1.03 658	1.40 671	1.59 716	1.15 702	0.87 606	0.86 640	0.28 644	0.28 680	0.28 643	0.23 607	0.28 620	0.38 694

FADNet-RVC	0.60 607	0.53 697	1.14 690	0.46 572	0.39 644	0.61 506	0.39 508	1.12 614	0.87 539	0.70 454	0.84 462	1.04 625	0.55 497	0.94 640	0.69 604	0.26 623	0.25 659	0.28 643	0.28 663	0.31 640	0.31 655

S-Stereo	0.74 643	0.35 610	0.96 668	0.56 683	0.45 681	0.82 618	0.60 652	1.24 674	1.60 730	0.96 623	1.41 673	1.12 651	0.94 677	0.80 574	1.04 685	0.26 623	0.31 703	0.28 643	0.25 633	0.32 646	0.47 725

AdaStereo	0.50 531	0.32 590	0.47 438	0.48 588	0.25 384	0.67 551	0.32 363	1.17 642	0.88 543	0.75 485	0.99 545	0.75 520	0.49 454	0.67 488	0.46 517	0.27 633	0.12 344	0.28 643	0.18 489	0.23 575	0.18 475
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.
NVstereo2D	0.60 607	0.30 580	0.75 629	0.48 588	0.43 669	0.89 630	0.48 590	1.05 583	1.15 667	0.66 429	0.86 476	0.88 573	0.70 599	0.99 643	0.65 593	0.32 674	0.15 496	0.28 643	0.20 549	0.40 687	0.36 683

PWC_ROB	0.87 672	0.52 694	1.28 707	0.50 617	0.32 584	0.91 633	0.37 464	1.36 703	1.46 716	1.61 723	2.59 741	1.16 662	1.01 690	1.34 701	1.40 713	0.25 613	0.18 578	0.28 643	0.20 549	0.29 624	0.28 627

rvit_0105_3	0.47 483	0.34 604	0.77 639	0.54 671	0.31 567	0.49 422	0.47 582	0.63 336	0.79 491	0.65 416	0.59 336	0.64 448	0.50 464	0.65 468	0.39 447	0.29 651	0.27 676	0.29 653	0.28 663	0.21 533	0.20 536

GASNet	0.67 624	0.72 729	0.96 668	0.70 730	0.48 696	0.62 514	0.47 582	1.08 595	1.03 626	0.94 614	0.82 450	0.93 593	0.83 650	1.33 699	0.80 627	0.31 662	0.22 631	0.29 653	0.28 663	0.44 699	0.24 595

stereogan	0.80 657	0.31 585	0.71 607	0.59 695	0.50 700	1.72 732	0.48 590	1.35 700	1.37 705	1.00 642	1.46 686	1.56 713	0.95 680	1.29 694	0.84 635	0.28 644	0.29 687	0.29 653	0.25 633	0.38 684	0.38 694

RTS	1.98 753	0.96 751	11.36 792	0.65 717	0.57 722	2.77 763	1.40 762	1.39 707	2.26 748	1.89 736	2.56 738	1.32 683	1.25 712	5.20 785	4.05 773	0.31 662	0.22 631	0.29 653	0.29 669	0.40 687	0.37 688

RTSA	1.98 753	0.96 751	11.36 792	0.65 717	0.57 722	2.77 763	1.40 762	1.39 707	2.26 748	1.89 736	2.56 738	1.32 683	1.25 712	5.20 785	4.05 773	0.31 662	0.22 631	0.29 653	0.29 669	0.40 687	0.37 688

ADCMid	1.14 711	0.52 694	2.23 750	0.53 664	0.43 669	1.07 666	0.75 700	1.23 667	1.05 636	2.15 745	1.44 681	1.50 707	1.43 725	1.56 716	5.01 779	0.26 623	0.24 651	0.29 653	0.31 679	0.37 680	0.33 664

AnyNet_C32	1.16 717	0.62 714	2.40 753	0.57 689	0.55 716	1.41 709	1.34 759	1.18 645	1.24 683	1.49 713	1.42 675	1.39 695	1.20 710	1.55 714	4.82 777	0.29 651	0.28 680	0.29 653	0.34 692	0.38 684	0.42 705

ADCPNet	1.03 695	0.48 674	2.70 757	0.54 671	0.42 662	1.40 707	0.75 700	1.13 616	1.07 649	1.22 695	1.42 675	1.68 718	1.09 697	1.36 706	3.45 770	0.30 658	0.28 680	0.29 653	0.32 687	0.37 680	0.35 677

PA-Net	0.67 624	0.43 656	0.83 645	0.50 617	0.53 709	0.94 639	0.68 678	1.10 602	1.14 666	0.80 511	0.88 492	0.87 568	0.77 628	1.02 652	0.88 650	0.24 603	0.41 740	0.29 653	0.44 730	0.26 605	0.34 672
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
PStereo	0.50 531	0.75 732	0.42 367	0.37 271	0.28 493	0.55 457	0.46 574	0.54 267	0.88 543	0.53 349	0.33 190	0.51 367	0.51 469	0.78 565	0.67 599	0.51 741	0.25 659	0.30 662	0.27 655	0.59 736	0.49 731

S	0.40 406	0.20 331	0.35 251	0.39 350	0.24 349	0.71 567	0.42 548	0.62 326	0.61 366	0.60 374	0.97 538	0.39 269	0.46 438	0.42 208	0.32 342	0.30 658	0.17 553	0.31 663	0.31 679	0.18 447	0.13 290

TCMNet	0.66 619	0.39 640	0.98 671	0.59 695	0.61 731	0.96 645	0.55 635	1.05 583	0.90 562	0.84 552	1.14 612	0.89 577	0.65 564	0.85 599	1.01 681	0.26 623	0.26 667	0.31 663	0.28 663	0.32 646	0.29 634

rvit_105_1	0.54 568	0.40 645	0.76 634	0.58 691	0.37 628	0.59 496	0.68 678	0.70 410	0.94 588	0.82 533	0.69 377	0.73 510	0.58 517	0.78 565	0.54 559	0.32 674	0.29 687	0.31 663	0.34 692	0.23 575	0.20 536

DMCA-RVC	0.51 540	0.30 580	0.59 542	0.50 617	0.32 584	0.54 450	0.38 486	0.86 496	0.68 410	0.94 614	0.86 476	0.91 584	0.68 582	0.70 512	0.59 575	0.23 590	0.18 578	0.31 663	0.23 607	0.26 605	0.19 510

DANet	0.71 636	0.45 668	0.91 662	0.59 695	0.40 649	0.81 610	0.40 521	0.97 546	0.84 516	1.20 693	1.22 634	1.33 686	0.88 663	1.16 674	1.24 701	0.27 633	0.23 641	0.31 663	0.25 633	0.35 664	0.32 659
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
ETE_ROB	0.70 632	0.49 678	0.73 616	0.56 683	0.36 620	0.79 599	0.87 717	1.14 625	0.93 581	1.19 688	1.18 627	1.39 695	0.82 645	0.99 643	0.80 627	0.26 623	0.21 623	0.31 663	0.26 648	0.33 653	0.34 672

PSMNet_ROB	0.64 615	0.37 622	0.65 577	0.56 683	0.42 662	0.97 647	0.83 710	1.21 654	0.92 574	0.79 508	1.02 560	1.08 639	0.63 547	0.82 580	0.91 664	0.29 651	0.20 613	0.31 663	0.31 679	0.26 605	0.23 586

APVNet	0.71 636	0.37 622	0.89 659	0.56 683	0.45 681	1.18 690	0.68 678	1.41 711	0.85 524	0.81 524	1.15 618	1.04 625	0.81 640	1.10 667	1.17 697	0.26 623	0.28 680	0.32 670	0.31 679	0.29 624	0.30 645

SHD	0.93 683	0.50 682	1.18 697	0.59 695	0.46 689	0.97 647	0.48 590	1.70 742	2.15 745	1.58 720	1.37 665	1.42 698	1.19 708	1.31 697	1.60 720	0.31 662	0.26 667	0.32 670	0.33 690	0.40 687	0.42 705

AnyNet_C01	1.56 738	1.05 757	7.45 778	0.64 710	0.54 711	1.99 744	1.38 761	1.43 714	1.36 703	1.63 726	1.92 715	1.84 723	1.33 720	2.40 755	4.03 772	0.33 683	0.32 709	0.32 670	0.34 692	0.44 699	0.45 716

SGM-ForestM	4.04 779	0.32 590	0.46 424	0.43 504	0.27 468	7.50 786	1.45 768	3.84 781	4.24 782	8.19 799	6.76 789	19.00 812	9.08 788	10.74 801	6.62 785	0.31 662	0.33 715	0.32 670	0.32 687	0.29 624	0.29 634

MDST_ROB	0.91 680	0.27 544	0.85 647	0.63 709	0.41 656	2.53 753	0.71 694	1.60 734	1.13 663	2.83 764	1.73 704	0.97 602	0.69 586	1.61 719	0.73 615	0.25 613	0.22 631	0.32 670	0.28 663	0.25 597	0.24 595

SCION-MonSter(vits)	0.46 467	0.14 31	0.25 39	0.31 60	0.15 25	0.22 51	0.22 111	0.88 508	1.07 649	0.20 30	1.06 582	0.73 510	0.56 504	0.76 550	1.14 696	0.19 495	0.15 496	0.33 675	0.34 692	0.25 597	0.24 595

ADCS	1.51 737	0.61 711	3.42 763	0.59 695	0.51 704	1.27 700	1.08 740	1.59 733	1.81 737	1.91 739	1.66 700	1.51 710	1.42 724	1.94 738	8.60 788	0.33 683	0.32 709	0.33 675	0.36 701	0.44 699	0.42 705

SGM-Forest	0.62 612	0.32 590	0.39 321	0.43 504	0.30 543	1.02 656	0.55 635	1.09 599	1.05 636	1.06 665	1.18 627	1.10 647	0.67 575	0.88 609	0.62 584	0.31 662	0.33 715	0.33 675	0.30 671	0.30 633	0.28 627
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
WCMA_ROB	1.14 711	0.36 615	0.76 634	0.49 603	0.44 676	1.23 696	0.67 673	1.11 608	1.23 681	2.84 765	3.95 768	3.28 759	1.83 748	1.25 689	0.99 676	0.44 724	0.34 717	0.34 678	0.37 704	0.41 693	0.40 700

CBMV	0.64 615	0.35 610	0.41 346	0.42 481	0.25 384	1.01 654	0.77 702	1.13 616	1.09 655	1.17 684	1.22 634	1.04 625	0.75 618	0.88 609	0.63 588	0.28 644	0.30 692	0.34 678	0.30 671	0.26 605	0.26 609
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
FACV-RUCA	0.43 437	0.28 558	0.47 438	0.45 550	0.33 596	0.58 484	0.34 396	0.82 480	0.73 438	0.57 366	0.84 462	0.47 341	0.50 464	0.54 331	0.39 447	0.22 572	0.15 496	0.35 680	0.16 398	0.28 620	0.21 556

rvit_stereo_0075_2	0.47 483	0.37 622	0.70 602	0.53 664	0.46 689	0.43 381	0.36 446	0.81 478	0.67 403	0.55 359	0.74 399	0.59 420	0.43 415	0.63 446	0.43 479	0.32 674	0.23 641	0.35 680	0.25 633	0.30 633	0.25 603

G-Net	0.95 684	0.46 672	1.04 677	0.64 710	0.48 696	2.12 749	0.64 665	1.01 566	0.87 539	1.75 732	2.82 751	1.30 677	1.64 739	1.06 657	0.96 671	0.36 697	0.29 687	0.35 680	0.25 633	0.45 703	0.42 705

SAMSARA	1.07 703	0.65 719	1.19 698	1.06 760	0.90 751	1.76 736	1.76 777	1.46 716	1.44 714	1.51 716	1.16 623	2.00 730	1.14 701	1.48 710	1.31 707	0.39 709	0.44 749	0.35 680	0.38 709	0.49 715	0.49 731

LALA_ROB	0.74 643	0.43 656	0.69 598	0.54 671	0.40 649	1.01 654	0.95 726	1.21 654	1.07 649	1.22 695	1.12 599	1.56 713	0.79 635	1.04 656	0.86 640	0.33 683	0.22 631	0.35 680	0.30 671	0.35 664	0.31 655

ISRNet	0.56 582	0.24 483	0.66 583	0.56 683	0.36 620	0.44 390	0.25 188	0.82 480	0.84 516	1.07 668	1.25 643	0.91 584	0.60 528	0.66 477	0.58 570	0.35 693	0.26 667	0.36 685	0.33 690	0.30 633	0.42 705

SDNR	0.86 671	0.37 622	1.47 727	0.40 395	0.38 638	3.38 774	0.33 377	0.90 516	0.98 602	0.99 637	2.09 724	0.59 420	0.71 603	1.29 694	0.70 607	0.51 741	0.56 760	0.36 685	0.26 648	0.43 698	0.46 720

RP	0.76 647	0.36 615	0.63 566	0.66 720	0.58 728	0.80 605	0.55 635	1.14 625	1.22 680	0.97 628	1.65 698	1.43 700	1.32 718	1.01 647	0.84 635	0.33 683	0.30 692	0.36 685	0.30 671	0.34 659	0.34 672

Nwc_Net	0.78 653	0.38 632	0.73 616	0.60 701	0.55 716	1.05 664	0.55 635	1.67 740	1.05 636	0.88 582	1.86 713	1.40 697	1.09 697	1.10 667	0.87 646	0.30 658	0.25 659	0.36 685	0.38 709	0.29 624	0.29 634

CSAN	0.83 668	0.49 678	0.77 639	0.60 701	0.41 656	1.14 681	1.06 737	1.19 647	1.46 716	1.32 705	1.43 678	1.37 693	1.19 708	1.27 693	0.86 640	0.39 709	0.31 703	0.36 685	0.37 704	0.35 664	0.34 672

PM Cens cmp D40	2.27 763	0.42 652	0.61 551	0.50 617	0.35 612	1.90 741	0.87 717	2.50 764	4.48 784	4.57 780	9.82 795	8.65 789	3.79 780	2.70 765	2.09 744	0.37 700	0.37 726	0.37 690	0.35 698	0.36 671	0.35 677

PM Graph cmp D40	2.03 757	0.44 661	0.92 664	0.52 652	0.36 620	1.83 739	1.05 736	2.02 754	3.88 780	4.46 777	10.69 798	5.00 775	2.94 769	2.59 762	1.71 725	0.38 703	0.35 719	0.37 690	0.34 692	0.36 671	0.35 677

PatchMatch Cens Cmp	2.71 765	0.42 652	0.59 542	0.50 617	0.35 612	2.54 754	1.13 742	2.56 765	4.99 785	4.58 781	9.98 796	16.08 802	3.75 779	2.63 763	2.00 741	0.38 703	0.37 726	0.37 690	0.35 698	0.35 664	0.35 677

PatchMatch Graph Cmp	2.13 761	0.44 661	0.87 654	0.51 635	0.35 612	1.75 734	1.00 732	2.02 754	4.28 783	4.74 786	10.89 799	6.21 783	2.98 770	2.37 754	1.94 737	0.38 703	0.35 719	0.37 690	0.34 692	0.36 671	0.35 677

PatchMatch		0.44 661		0.52 652		1.73 733		2.10 756		4.63 782		6.05 780		2.64 764		0.37 700		0.37 690		0.36 671

dad	0.58 597	0.50 682	0.64 571	0.43 504	0.30 543	0.59 496	0.36 446	0.78 466	1.25 691	1.01 647	1.17 625	1.15 661	0.53 479	0.68 499	0.50 533	0.35 693	0.23 641	0.37 690	0.21 572	0.29 624	0.20 536

NCC-stereo	0.78 653	0.40 645	0.76 634	0.61 703	0.67 739	0.81 610	0.69 683	1.54 731	1.11 657	0.90 594	1.36 662	1.33 686	1.16 703	1.19 678	0.88 650	0.31 662	0.30 692	0.37 690	0.48 740	0.33 653	0.33 664

Abc-Net	0.78 653	0.40 645	0.76 634	0.61 703	0.67 739	0.81 610	0.69 683	1.54 731	1.11 657	0.90 594	1.36 662	1.33 686	1.16 703	1.19 678	0.88 650	0.31 662	0.30 692	0.37 690	0.48 740	0.33 653	0.33 664
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
XQC	0.89 676	0.65 719	1.31 712	0.67 723	0.52 708	1.22 694	0.68 678	1.26 680	1.52 719	1.14 682	1.11 595	1.28 674	1.04 693	1.40 709	1.77 730	0.38 703	0.24 651	0.37 690	0.31 679	0.53 723	0.47 725

MeshStereo	1.34 726	0.43 656	0.54 520	0.44 525	0.34 605	1.66 728	0.60 652	1.94 749	1.37 705	4.47 779	3.25 753	4.71 769	1.94 751	1.92 736	1.17 697	0.35 693	0.35 719	0.37 690	0.31 679	0.32 646	0.32 659
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
AF-Net	0.81 660	0.39 640	0.68 592	0.64 710	0.54 711	0.91 633	0.51 618	1.61 736	1.31 701	0.96 623	2.02 721	1.46 701	1.26 716	1.11 669	0.99 676	0.32 674	0.24 651	0.39 700	0.27 655	0.30 633	0.25 603

LSM	4.74 784	0.77 736	10.16 785	0.70 730	56.56 824	1.02 656	1.00 732	1.24 674	1.62 731	2.04 741	2.34 730	1.33 686	1.17 705	1.38 708	1.09 689	0.33 683	0.49 755	0.39 700	0.46 731	0.51 718	10.09 806

NCCL2	0.72 640	0.41 650	0.65 577	0.64 710	0.44 676	0.98 651	1.20 747	1.11 608	1.00 614	0.98 633	0.96 525	1.49 706	0.87 659	0.90 617	0.79 625	0.31 662	0.26 667	0.39 700	0.39 714	0.32 646	0.32 659

DualNet (step1)	0.57 590	0.36 615	0.72 612	0.38 315	0.30 543	0.71 567	0.43 557	1.06 587	0.88 543	0.92 607	0.86 476	0.85 557	0.69 586	0.68 499	0.50 533	0.41 715	0.20 613	0.40 703	0.41 722	0.36 671	0.33 664

test_sample9	1.05 700	0.36 615	0.72 612	0.38 315	0.30 543	0.71 567	0.43 557	1.06 587	0.88 543	0.92 607	0.86 476	0.85 557	0.69 586	1.20 680	1.36 709	0.41 715	8.41 807	0.40 703	0.41 722	0.36 671	0.33 664

test_sample8	1.25 723	0.36 615	0.72 612	0.38 315	0.30 543	0.71 567	0.43 557	1.13 616	0.75 453	1.50 715	0.95 521	3.29 760	1.59 735	1.20 680	1.36 709	0.41 715	8.41 807	0.40 703	0.41 722	0.36 671	0.33 664

PS-NSSS	0.58 597	0.44 661	0.62 556	0.42 481	0.33 596	0.66 546	0.58 646	1.02 570	0.86 529	0.77 499	1.28 648	0.72 497	0.64 558	0.82 580	0.59 575	0.31 662	0.26 667	0.40 703	0.27 655	0.33 653	0.26 609

DGSMNet	0.76 647	0.55 701	1.29 710	0.58 691	0.62 732	0.94 639	0.70 688	1.26 680	1.11 657	0.83 545	1.24 641	1.00 612	0.71 603	1.03 654	0.81 630	0.34 689	0.29 687	0.41 707	0.40 717	0.57 732	0.55 739

edge stereo	0.76 647	0.38 632	0.74 621	0.52 652	0.43 669	0.80 605	0.53 626	1.28 685	1.06 642	1.28 703	1.38 670	1.81 721	1.11 699	1.08 663	0.85 639	0.33 683	0.32 709	0.41 707	0.28 663	0.32 646	0.36 683

TARSTereo(ZeroShot)	5.47 786	0.45 668	9.36 782	0.64 710	0.57 722	8.94 789	4.10 792	8.88 792	13.09 799	10.59 801	15.01 809	16.60 803	11.04 794	3.84 778	3.37 765	0.42 719	0.40 737	0.43 709	0.41 722	0.56 728	0.72 746

TestStereooo	5.47 786	0.45 668	9.36 782	0.64 710	0.57 722	8.94 789	4.10 792	8.88 792	13.09 799	10.59 801	15.01 809	16.60 803	11.04 794	3.84 778	3.37 765	0.42 719	0.40 737	0.43 709	0.41 722	0.56 728	0.72 746

DeepPrunerF	0.89 676	0.52 694	3.43 764	0.68 727	0.81 747	0.72 576	0.72 696	1.22 662	1.99 743	0.93 611	1.01 551	0.87 568	0.86 656	1.08 663	0.95 669	0.34 689	0.28 680	0.43 709	0.39 714	0.30 633	0.32 659

STTRV1_RVC	0.82 661	0.59 706	1.16 691	0.67 723	0.81 747	1.11 675	0.63 661	1.30 689	1.11 657	0.98 633	1.33 659	1.08 639	0.95 680	1.26 690	0.87 646	0.55 750	0.25 659	0.43 709	0.39 714	0.58 735	0.40 700

CBMV_ROB	0.59 604	0.37 622	0.38 299	0.39 350	0.28 493	0.74 578	0.28 270	1.00 556	0.98 602	0.94 614	1.25 643	0.81 550	0.78 633	0.87 606	0.50 533	0.36 697	0.37 726	0.43 709	0.40 717	0.33 653	0.30 645

NOSS_ROB	0.57 590	0.39 640	0.39 321	0.44 525	0.30 543	0.73 577	0.54 630	1.03 575	1.08 653	0.67 434	0.87 484	0.76 528	0.57 507	0.77 560	0.47 524	0.38 703	0.38 730	0.44 714	0.42 728	0.37 680	0.34 672

SCION-MonSter	0.67 624	0.40 645	0.95 665	0.54 671	0.44 676	1.30 702	0.42 548	0.91 521	1.06 642	0.79 508	1.13 606	0.74 517	0.67 575	0.76 550	1.43 714	0.19 495	0.19 598	0.45 715	0.42 728	0.30 633	0.26 609

MFN_U_SF_RVC	1.09 707	0.59 706	1.97 744	0.67 723	0.44 676	1.93 743	0.60 652	1.85 748	1.36 703	1.61 723	1.54 693	1.95 729	1.37 721	1.64 723	1.73 726	0.40 714	0.37 726	0.45 715	0.48 740	0.44 699	0.44 712

FBW_ROB	0.88 674	0.50 682	0.85 647	0.55 680	0.40 649	1.17 688	0.78 704	1.50 723	1.37 705	1.33 707	1.27 646	1.48 705	1.00 689	2.57 761	0.98 675	0.25 613	0.32 709	0.45 715	0.30 671	0.34 659	0.28 627

PDISCO_ROB	0.91 680	0.48 674	1.06 679	0.99 753	0.97 757	1.67 730	0.63 661	1.64 738	1.59 727	1.06 665	1.18 627	1.31 678	0.79 635	1.55 714	0.97 672	0.49 738	0.22 631	0.45 715	0.40 717	0.45 703	0.37 688

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 694	0.57 704	1.51 729	0.67 723	0.50 700	2.57 755	1.66 771	1.20 652	1.43 711	1.38 709	1.57 695	1.33 686	0.92 671	1.64 723	0.88 650	0.37 700	0.39 735	0.46 719	0.60 753	0.41 693	0.40 700

1111	1.92 751	0.60 710	2.43 755	0.71 733	0.57 722	2.60 756	3.13 789	2.12 758	1.97 741	2.27 752	2.74 747	3.21 755	3.13 773	5.16 784	5.06 780	0.38 703	0.35 719	0.47 720	0.38 709	0.54 725	0.53 737

FSD	0.48 496	0.47 673	0.53 514	0.54 671	0.46 689	0.48 417	0.52 621	0.53 264	0.48 314	0.48 326	0.48 275	0.49 355	0.48 449	0.51 305	0.49 531	0.45 726	0.42 742	0.47 720	0.46 731	0.46 706	0.45 716

FC-DCNN v2	1.65 743	0.51 686	0.65 577	0.61 703	0.49 698	1.61 725	0.70 688	1.75 745	1.56 726	4.74 786	4.91 778	6.46 784	3.31 774	1.91 735	1.11 690	0.46 730	0.42 742	0.47 720	0.46 731	0.48 711	0.46 720

HBP-ISP	0.59 604	0.45 668	0.43 382	0.45 550	0.33 596	0.70 561	0.28 270	1.11 608	1.00 614	0.83 545	1.18 627	0.65 461	0.68 582	0.88 609	0.52 550	0.35 693	0.38 730	0.47 720	0.41 722	0.38 684	0.31 655

BEATNet-Init1	15.13 804	0.82 742	50.86 828	0.72 734	0.53 709	38.10 820	7.03 797	11.83 798	14.25 802	29.78 827	30.17 823	48.21 831	22.64 814	26.78 817	18.11 805	0.42 719	0.38 730	0.47 720	0.46 731	0.51 718	0.48 728

FC-DCNN	1.59 739	0.51 686	0.66 583	0.61 703	0.49 698	1.56 720	0.70 688	1.66 739	1.53 720	4.64 783	4.62 776	5.85 778	3.34 776	1.84 733	1.11 690	0.46 730	0.42 742	0.47 720	0.46 731	0.48 711	0.46 720

UHP(ZeroShot)	12.84 801	0.68 723	18.22 798	0.82 746	0.62 732	25.49 809	5.53 794	21.64 817	40.95 831	23.57 815	34.53 825	25.52 816	26.31 817	14.39 804	14.00 800	0.43 722	0.30 692	0.48 726	0.37 704	0.81 749	2.09 788

UHP	12.84 801	0.68 723	18.22 798	0.82 746	0.62 732	25.49 809	5.53 794	21.64 817	40.95 831	23.57 815	34.53 825	25.52 816	26.31 817	14.39 804	14.00 800	0.43 722	0.30 692	0.48 726	0.37 704	0.81 749	2.09 788

FCDSN-DC	1.39 731	0.56 702	0.65 577	0.74 735	0.59 729	1.38 706	0.63 661	1.35 700	1.39 708	3.26 772	4.50 775	4.61 767	2.63 764	1.58 718	1.03 682	0.46 730	0.42 742	0.48 726	0.47 738	0.50 717	0.50 733
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
RGC	0.79 656	0.59 706	0.71 607	0.65 717	0.65 737	0.92 638	0.58 646	1.29 686	1.05 636	1.07 668	1.45 684	1.47 704	1.03 691	1.21 684	0.88 650	0.32 674	0.30 692	0.48 726	0.40 717	0.37 680	0.37 688

MANE	4.13 780	0.51 686	0.64 571	0.66 720	0.56 719	6.89 785	0.99 730	7.55 790	12.04 795	6.68 797	8.57 793	10.69 792	9.45 789	7.59 798	6.39 784	0.49 738	0.43 747	0.48 726	0.98 775	0.49 715	0.48 728

PVD	1.28 725	0.67 722	1.28 707	0.74 735	0.62 732	1.50 716	0.84 713	1.99 751	2.96 769	2.18 746	2.36 732	1.85 725	1.95 752	1.92 736	1.94 737	0.39 709	0.36 725	0.49 731	0.37 704	0.51 718	0.64 743

MSMD_ROB	1.21 720	0.49 678	0.62 556	0.59 695	0.50 700	1.62 727	0.67 673	1.23 667	1.24 683	2.45 757	3.77 762	3.09 753	2.98 770	1.32 698	0.81 630	0.45 726	0.41 740	0.49 731	0.51 748	0.47 709	0.44 712

TARStereo(FT)	1.14 711	0.53 697	1.55 731	0.79 742	0.47 694	1.56 720	1.67 772	1.49 720	1.24 683	1.24 698	2.23 725	3.21 755	1.25 712	1.53 711	1.63 721	0.47 734	0.28 680	0.50 733	0.36 701	0.48 711	0.29 634

2222	1.14 711	0.53 697	1.55 731	0.79 742	0.47 694	1.56 720	1.67 772	1.49 720	1.24 683	1.24 698	2.23 725	3.21 755	1.25 712	1.53 711	1.63 721	0.47 734	0.28 680	0.50 733	0.36 701	0.48 711	0.29 634

ccnet	0.82 661	0.57 704	0.75 629	0.54 671	0.59 729	1.09 673	0.66 670	1.38 706	0.94 588	1.12 679	1.44 681	1.29 675	0.92 671	0.95 642	1.24 701	0.49 738	0.42 742	0.50 733	0.47 738	0.51 718	0.46 720

ELAS_RVC	1.60 740	0.61 711	1.01 675	0.70 730	0.56 719	2.00 745	1.89 780	1.96 750	2.65 765	3.33 773	3.26 754	3.03 750	3.41 777	2.49 758	2.09 744	0.52 743	0.45 750	0.50 733	0.48 740	0.54 725	0.52 735
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 742	0.61 711	0.95 665	0.68 727	0.55 716	3.01 772	1.55 769	2.39 762	2.33 757	3.64 775	3.89 766	2.75 747	2.90 768	2.15 746	2.27 752	0.52 743	0.45 750	0.50 733	0.48 740	0.54 725	0.52 735
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
Anonymous_2	0.82 661	0.44 661	0.63 566	0.40 395	0.43 669	0.80 605	0.52 621	0.72 426	0.77 471	0.71 461	0.60 338	0.87 568	0.76 621	0.75 545	0.58 570	0.52 743	0.54 758	0.54 738	4.82 806	0.56 728	0.40 700

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 726	0.87 745	1.76 738	0.86 749	0.56 719	4.29 779	1.79 778	1.50 723	1.98 742	1.61 723	1.85 712	1.84 723	1.41 723	1.89 734	1.36 709	0.48 736	0.40 737	0.56 739	0.57 751	0.69 744	0.48 728

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 624	0.81 739	0.73 616	0.53 664	0.37 628	1.40 707	0.53 626	1.04 578	0.79 491	0.88 582	0.94 511	0.95 597	0.53 479	0.93 633	0.58 570	0.39 709	0.30 692	0.57 740	0.31 679	0.53 723	0.30 645

GANetREF_RVC	0.80 657	0.75 732	0.86 652	0.66 720	0.42 662	1.15 683	0.98 728	1.14 625	1.19 674	1.01 647	1.02 560	1.10 647	0.90 665	1.15 672	0.76 620	0.48 736	0.39 735	0.57 740	0.38 709	0.63 739	0.46 720
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
MADNet+	2.23 762	2.43 789	10.85 789	1.22 764	0.91 753	2.76 762	1.40 762	2.12 758	1.67 733	1.32 705	1.74 706	1.86 726	1.74 742	6.25 787	4.41 776	0.65 753	0.64 763	0.58 742	0.54 750	0.80 748	0.76 749

PASM	0.90 679	0.64 717	1.69 734	0.69 729	0.69 742	0.78 595	0.84 713	1.03 575	1.26 694	1.19 688	1.15 618	1.31 678	0.98 685	1.24 688	1.03 682	0.52 743	0.56 760	0.59 743	0.66 759	0.56 728	0.54 738

DStereoSA	1.73 746	0.63 716	1.57 733	0.80 744	0.79 746	1.26 699	1.30 754	1.34 696	1.43 711	1.24 698	7.52 791	0.92 590	7.68 787	1.65 727	2.29 754	0.41 715	0.29 687	0.63 744	0.60 753	1.04 760	1.18 774

fsdfsdds	3.34 771	0.62 714	2.19 749	0.75 738	0.54 711	7.70 787	1.13 742	3.94 782	6.50 788	6.05 794	10.49 797	11.93 794	6.06 785	2.52 760	3.44 769	0.39 709	0.38 730	0.65 745	0.49 745	0.47 709	0.61 741

nnnnnnn	1.69 745	0.64 717	2.14 747	0.80 744	0.73 745	1.79 738	1.01 734	2.00 752	2.36 760	2.69 760	4.20 771	4.71 769	2.34 758	2.45 756	2.27 752	0.53 747	0.53 757	0.66 746	0.62 756	0.69 744	0.62 742

light-stereo	3.53 774	1.05 757	10.69 788	9.45 802	6.82 796	2.10 748	0.64 665	3.71 780	2.70 767	4.77 788	4.98 779	6.83 785	1.32 718	6.71 789	1.35 708	1.20 771	1.29 795	0.66 746	0.77 765	1.79 773	1.85 783

UDGNet	0.48 496	0.77 736	0.50 486	0.48 588	0.31 567	0.41 369	0.34 396	0.70 410	0.92 574	0.65 416	0.60 338	0.58 405	0.43 415	0.63 446	0.41 461	0.32 674	0.15 496	0.66 746	0.19 522	0.36 671	0.21 556

UHP(FT)	1.48 735	0.69 726	1.79 739	0.78 740	0.54 711	2.60 756	1.44 765	1.77 746	2.54 762	2.20 747	2.61 742	2.61 744	1.78 743	2.35 751	2.56 756	0.45 726	0.45 750	0.75 749	0.64 757	0.64 740	0.45 716

mmmmmm	1.48 735	0.69 726	1.79 739	0.78 740	0.54 711	2.60 756	1.44 765	1.77 746	2.54 762	2.20 747	2.61 742	2.61 744	1.78 743	2.35 751	2.56 756	0.45 726	0.45 750	0.75 749	0.64 757	0.64 740	0.45 716

JetBlue	2.78 767	1.26 763	7.04 777	1.16 762	1.48 770	8.00 788	6.02 796	2.60 766	1.92 740	2.12 744	2.64 744	3.34 761	3.05 772	6.49 788	3.39 767	0.78 759	0.76 773	0.75 749	0.76 764	0.97 759	1.18 774

PSMNet-RUCA	0.76 647	0.75 732	1.08 683	1.01 756	0.90 751	0.69 556	0.50 602	1.11 608	1.03 626	0.78 503	1.11 595	0.80 547	0.72 607	0.88 609	0.63 588	0.53 747	0.27 676	0.76 752	0.46 731	0.66 743	0.47 725

DStereoO	0.96 685	0.70 728	0.72 612	0.62 707	0.45 681	0.74 578	0.92 724	1.09 599	1.29 699	1.19 688	1.23 639	0.99 608	1.71 741	1.29 694	0.99 676	2.01 786	0.35 719	0.77 753	0.30 671	1.42 766	0.38 694

NVStereoNet_ROB	1.24 722	0.90 747	1.13 688	0.86 749	0.88 750	1.11 675	0.99 730	1.42 712	1.53 720	1.59 722	2.48 735	2.24 735	1.53 729	1.96 739	1.30 706	0.76 758	0.70 765	0.78 754	1.00 777	0.71 747	0.88 756
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
Consistency-Raft	1.01 691	0.81 739	1.24 704	0.84 748	0.97 757	0.81 610	0.84 713	1.30 689	1.59 727	1.05 661	1.68 703	1.12 651	0.91 666	0.92 627	1.11 690	0.65 753	0.74 768	0.79 755	0.90 771	1.06 762	0.79 752

MFMNet_re	1.14 711	0.97 754	1.19 698	0.99 753	0.95 755	1.25 698	1.22 750	1.39 707	1.55 723	1.69 730	1.67 702	1.21 665	1.53 729	1.12 670	0.99 676	0.87 762	0.75 772	0.79 755	0.75 763	0.90 752	0.94 758

DStereoFS	1.87 749	0.85 744	1.03 676	0.75 738	0.62 732	2.04 747	0.65 667	1.74 744	1.55 723	1.52 718	1.90 714	2.36 739	12.92 800	3.85 780	1.74 727	0.44 724	0.31 703	0.82 757	0.46 731	0.84 751	1.10 768

U	0.45 456	0.16 130	0.32 185	0.40 395	0.71 744	3.55 775	0.20 58	0.41 155	0.38 238	0.26 134	0.23 74	0.24 109	0.22 133	0.26 13	0.22 115	0.15 304	0.09 29	0.88 758	0.13 277	0.13 185	0.11 169

anonymity	0.97 687	0.89 746	1.05 678	0.92 751	1.03 763	0.97 647	0.81 708	1.29 686	0.91 569	1.07 668	0.98 540	1.00 612	0.95 680	1.02 652	0.92 665	0.96 763	0.95 789	0.90 759	0.91 774	0.92 754	0.94 758

SPS-STEREO	1.25 723	0.93 748	1.06 679	1.04 758	1.03 763	1.41 709	0.91 723	1.51 726	1.19 674	2.09 743	1.83 710	1.94 728	1.39 722	1.62 720	1.39 712	0.97 765	0.94 788	0.90 759	0.89 770	0.96 757	0.96 761
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	1.35 728	0.94 750	1.25 705	0.96 752	1.00 761	1.52 718	1.02 735	1.34 696	1.21 678	2.64 759	2.65 745	2.44 740	1.56 733	1.64 723	1.26 703	0.97 765	0.95 789	0.90 759	0.90 771	0.94 755	0.96 761

SQANet	0.82 661	0.74 731	0.67 587	1.13 761	0.98 759	1.11 675	0.47 582	1.07 591	0.83 511	0.91 599	1.05 575	1.03 623	0.74 614	1.01 647	0.64 591	0.61 752	0.24 651	1.03 762	0.35 698	1.18 764	0.58 740

WAO-7	1.90 750	1.20 761	1.35 717	1.27 765	1.06 766	2.84 765	1.56 770	3.23 773	3.06 772	2.23 750	3.33 758	3.17 754	2.28 757	3.12 769	2.21 747	1.02 767	0.91 784	1.06 763	1.03 780	1.04 760	0.97 764

GCST	0.83 668	1.22 762	0.74 621	1.58 769	1.01 762	1.06 665	0.23 151	0.78 466	0.78 482	0.97 628	0.65 357	0.78 536	0.35 333	0.92 627	0.34 373	0.96 763	0.65 764	1.20 764	0.81 767	0.91 753	0.70 745

otaku	1.04 696	0.93 748	0.88 655	1.33 767	1.05 765	1.66 728	0.70 688	1.40 710	1.18 672	1.08 672	1.32 658	1.33 686	0.91 666	1.23 687	0.76 620	0.72 756	0.46 754	1.24 765	0.50 746	1.40 765	0.75 748

Ntro	1.09 707	0.97 754	0.91 662	1.44 768	1.19 767	1.69 731	0.80 707	1.35 700	1.25 691	1.00 642	1.29 652	1.31 678	0.97 684	1.26 690	0.84 635	0.84 760	0.43 747	1.36 766	0.50 746	1.56 767	0.78 750

AnonymousM	0.41 419	0.81 739	0.29 113	0.34 152	0.22 251	0.28 164	0.38 486	0.53 264	0.41 260	0.70 454	0.49 279	0.47 341	0.27 217	0.41 194	0.31 332	0.15 304	0.12 344	1.51 767	0.26 648	0.12 122	0.10 80

PWCK	1.92 751	1.66 780	3.12 761	1.65 770	0.91 753	2.84 765	2.26 784	2.10 756	2.41 761	2.36 755	2.31 727	2.22 733	1.82 746	3.43 772	2.03 743	1.61 781	0.71 767	1.51 767	0.82 768	1.69 769	0.91 757

MonStereo1	1.98 753	1.48 769	1.43 726	1.81 776	1.69 777	2.88 768	0.78 704	2.47 763	3.47 775	2.20 747	4.36 774	3.39 762	2.50 761	2.18 747	1.58 719	1.19 770	0.54 758	1.65 769	0.87 769	1.78 772	1.29 778

CC-Net-ROB	0.82 661	0.96 751	0.85 647	0.58 691	0.45 681	1.27 700	0.70 688	1.17 642	1.02 621	0.83 545	1.23 639	0.90 582	0.77 628	1.06 657	0.69 604	0.46 730	0.34 717	1.71 770	0.38 709	0.59 736	0.36 683

UDG	0.88 674	0.82 742	0.67 587	1.00 755	0.96 756	1.02 656	0.57 645	1.13 616	0.99 607	0.90 594	0.97 538	1.31 678	0.99 686	0.85 599	0.84 635	0.54 749	0.32 709	1.77 771	0.40 717	0.94 755	0.66 744

RainbowNet	1.35 728	1.49 770	1.19 698	1.88 777	1.45 769	1.48 715	1.07 739	1.61 736	1.55 723	1.20 693	1.59 696	1.54 711	1.13 700	1.34 701	0.97 672	1.36 778	0.70 765	1.82 772	0.79 766	1.71 770	1.07 767

ACVNet_2	1.65 743	1.27 764	1.41 724	1.75 773	1.62 772	2.22 750	1.20 747	2.30 761	2.62 764	1.78 733	2.56 738	3.03 750	1.61 736	1.54 713	1.12 694	1.06 768	0.58 762	1.82 772	0.70 762	1.82 774	0.96 761

WAO-8	2.92 768	1.55 775	1.35 717	1.79 774	1.63 774	5.23 781	1.22 750	4.58 785	12.56 797	2.84 765	4.07 770	4.83 771	2.72 766	3.49 773	2.25 750	1.27 772	0.91 784	1.99 774	1.15 785	1.86 775	1.15 770

Venus	2.92 768	1.55 775	1.35 717	1.79 774	1.63 774	5.23 781	1.22 750	4.58 785	12.56 797	2.84 765	4.06 769	4.83 771	2.72 766	3.49 773	2.25 750	1.27 772	0.91 784	1.99 774	1.15 785	1.86 775	1.15 770

Dean	1.98 753	1.36 767	1.36 721	2.12 781	1.81 780	2.74 760	1.36 760	3.37 777	3.80 779	2.08 742	3.32 757	3.21 755	1.82 746	1.71 728	1.67 723	1.27 772	0.77 774	1.99 774	0.90 771	1.86 775	1.03 766

DDUNet	1.06 701	2.56 792	0.68 592	1.21 763	1.26 768	1.03 659	0.69 683	1.11 608	0.94 588	0.96 623	1.22 634	1.27 672	0.82 645	0.93 633	0.72 614	0.84 760	0.38 730	1.99 774	0.60 753	1.10 763	0.85 754

ACVNet-4b	1.35 728	1.31 765	1.10 684	1.90 778	1.59 771	1.92 742	0.77 702	1.52 729	1.62 731	1.05 661	1.60 697	2.11 732	0.94 677	1.64 723	0.77 624	1.30 775	0.35 719	2.03 778	0.67 760	1.88 778	0.84 753

WAO-6	2.04 758	1.50 771	1.16 691	1.70 771	1.67 776	2.69 759	1.44 765	3.06 770	3.63 778	1.98 740	3.27 755	3.54 765	2.07 755	2.36 753	2.22 749	1.31 777	0.91 784	2.04 779	1.22 787	1.73 771	1.27 777

LVE	2.12 760	1.44 768	1.36 721	1.99 780	1.78 778	2.75 761	1.79 778	2.82 767	3.95 781	1.90 738	4.33 773	3.52 764	1.81 745	2.24 749	1.74 727	1.74 783	0.87 780	2.06 780	1.13 783	1.91 779	1.35 779

ACVNet_1	1.46 733	1.33 766	1.12 687	1.91 779	1.62 772	1.83 739	0.98 728	2.00 752	1.85 739	1.39 710	1.53 692	2.32 737	1.53 729	1.34 701	1.11 690	1.30 775	0.50 756	2.06 780	0.58 752	1.93 780	0.95 760

JetRed	5.27 785	5.84 796	12.81 795	2.36 785	2.83 793	12.23 795	10.50 804	4.46 784	3.60 776	3.86 776	3.83 764	4.85 773	4.18 782	6.78 790	11.96 797	2.17 790	2.96 803	2.18 782	1.97 793	3.38 796	2.68 794

DispFullNet	1.60 740	2.63 793	2.75 758	2.56 788	1.79 779	1.24 697	0.47 582	1.37 705	1.45 715	1.87 735	1.50 688	1.55 712	2.46 759	2.04 742	1.04 685	0.59 751	0.18 578	2.32 783	0.68 761	2.29 784	1.14 769

IMH-64-1	1.86 747	1.62 777	1.16 691	2.20 782	1.89 781	2.33 751	1.30 754	2.89 768	2.29 753	1.66 727	2.80 749	2.49 741	1.61 736	2.10 743	1.78 732	1.60 779	0.74 768	2.43 784	1.02 778	2.12 781	1.17 772

IMH-64	1.86 747	1.62 777	1.16 691	2.20 782	1.89 781	2.33 751	1.30 754	2.89 768	2.29 753	1.66 727	2.80 749	2.49 741	1.61 736	2.10 743	1.78 732	1.60 779	0.74 768	2.43 784	1.02 778	2.12 781	1.17 772

IMH	2.04 758	1.62 777	1.20 701	2.20 782	1.89 781	2.91 771	1.30 754	3.11 771	3.03 770	1.81 734	3.35 759	3.03 750	1.90 749	2.48 757	1.80 734	1.66 782	0.77 774	2.45 786	1.04 781	2.15 783	1.19 776

DPSimNet_ROB	3.58 776	2.45 790	8.57 779	2.53 786	2.37 787	2.88 768	3.77 791	3.14 772	3.23 773	4.71 785	3.86 765	4.68 768	4.87 784	4.07 782	5.62 781	2.33 792	2.33 800	2.47 787	2.52 795	2.51 788	2.64 793

TorneroNet-64	3.44 772	1.86 781	1.42 725	2.58 789	2.28 786	6.87 784	1.68 774	4.70 787	12.03 794	2.31 753	5.59 787	8.25 787	2.55 763	3.97 781	2.73 759	1.81 784	0.74 768	2.57 788	1.07 782	2.35 785	1.44 780

UNDER WATER-64	3.53 774	2.01 784	3.94 767	3.22 795	2.49 790	5.41 783	2.60 787	3.43 778	12.41 796	3.03 770	2.68 746	6.07 781	4.04 781	3.79 777	3.33 764	2.02 787	1.24 794	2.63 789	1.46 790	2.78 790	2.08 787

TorneroNet	4.53 783	1.89 782	1.48 728	2.55 787	2.27 785	13.78 802	1.69 775	4.84 789	23.73 816	2.89 768	7.70 792	7.06 786	2.69 765	4.26 783	3.42 768	1.84 785	0.77 774	2.68 790	1.13 783	2.42 786	1.47 781

Selective-IGEV-i16pa	78.59 835	120.99 837	16.46 796	1.04 758	0.66 738	181.07 837	2.17 783	153.90 839	139.75 838	56.45 837	153.05 836	107.32 839	157.92 838	200.46 839	96.57 835	94.09 839	1.23 793	2.69 791	0.31 679	0.96 757	84.68 836

UNDER WATER	3.46 773	2.07 786	3.64 766	3.09 793	2.48 789	3.75 777	2.42 786	3.31 776	13.77 801	2.90 769	2.95 752	5.84 777	3.69 778	3.69 775	3.48 771	2.07 788	1.11 791	2.70 792	1.40 789	2.84 792	1.98 785

ktn	2.98 770	2.25 787	1.73 737	2.84 791	2.53 791	3.76 778	2.15 782	3.70 779	5.47 787	2.75 762	5.17 782	5.94 779	2.48 760	3.23 770	2.46 755	2.34 793	1.44 797	2.78 793	2.03 794	2.45 787	2.01 786

KSHMR	2.57 764	1.93 783	1.69 734	2.63 790	2.42 788	2.86 767	2.07 781	3.27 775	6.50 788	2.49 758	3.36 760	3.41 763	1.92 750	2.49 758	1.94 737	2.13 789	1.40 796	2.79 794	1.50 791	2.73 789	1.77 782

notaker	2.76 766	2.29 788	1.80 741	2.96 792	2.58 792	2.90 770	1.75 776	3.24 774	3.05 771	2.78 763	4.24 772	6.15 782	2.51 762	3.34 771	2.75 760	2.31 791	1.18 792	3.00 795	1.65 792	2.84 792	1.97 784

HanzoNet	6.76 790	2.45 790	4.22 770	3.19 794	2.94 794	3.62 776	2.28 785	4.79 788	7.20 790	14.00 809	13.19 805	17.49 808	22.30 813	13.25 803	6.19 783	4.20 797	1.93 799	3.10 796	2.56 796	3.35 795	2.88 795

MADNet++	4.03 778	2.70 794	3.44 765	3.72 797	3.44 795	4.44 780	3.52 790	3.95 783	3.61 777	4.46 777	4.98 779	4.10 766	4.58 783	7.00 791	5.89 782	3.74 795	3.67 804	3.27 797	2.71 797	3.70 798	3.66 796

TCMNet-wrong-test	8.97 791	10.42 802	8.74 780	19.56 806	17.61 802	12.53 797	9.01 802	13.59 800	2.18 746	4.64 783	5.11 781	14.63 801	11.09 797	7.19 792	9.73 789	5.56 807	0.89 782	3.77 798	3.11 798	10.34 805	9.80 802

noway4	9.14 794	10.89 803	8.97 781	19.91 811	17.90 805	12.71 801	9.04 803	13.72 802	2.34 758	4.80 789	5.47 783	14.56 800	11.25 799	7.32 795	9.98 792	5.54 806	0.89 782	3.93 799	3.19 799	10.47 809	10.04 805

noway2	9.12 793	9.84 800	11.24 791	19.40 805	17.88 803	12.54 798	8.94 801	13.58 799	2.22 747	4.85 790	5.59 787	14.48 799	11.09 797	7.31 794	9.96 791	5.48 803	0.86 777	3.93 799	3.20 800	10.34 805	9.76 801

noway1	9.20 795	11.07 804	10.41 786	19.80 809	17.91 806	12.67 799	8.90 799	13.79 803	2.26 748	4.85 790	5.58 785	14.44 797	11.03 793	7.33 796	10.03 793	5.51 804	0.86 777	3.93 799	3.20 800	10.42 807	9.93 803

zzzz4	9.23 796	11.07 804	11.03 790	19.80 809	17.91 806	12.68 800	8.89 798	13.79 803	2.29 753	4.85 790	5.58 785	14.47 798	11.04 794	7.33 796	10.03 793	5.51 804	0.87 780	3.94 802	3.20 800	10.42 807	9.93 803

noway3	9.04 792	9.99 801	10.50 787	19.30 804	17.88 803	12.49 796	8.93 800	13.62 801	2.27 751	4.85 790	5.57 784	14.37 796	10.99 792	7.30 793	9.94 790	5.36 800	0.86 777	3.94 802	3.20 800	10.28 804	9.17 800

DStereoRT	0.74 643	0.19 278	0.50 486	0.51 635	0.33 596	1.10 674	0.34 396	0.82 480	0.76 462	0.78 503	1.05 575	0.51 367	0.73 610	0.76 550	0.48 528	0.16 365	0.13 421	3.96 804	1.37 788	0.19 486	0.14 342

tt	6.20 788	0.20 331	5.89 775	3.55 796	2.07 784	11.26 793	19.21 806	11.74 797	5.46 786	2.69 760	2.04 723	4.87 774	6.25 786	3.70 776	7.09 787	8.32 808	11.17 816	4.93 805	5.41 808	5.74 800	2.37 790

USTest	12.99 803	14.18 806	20.00 801	16.24 803	14.97 799	20.80 805	31.95 813	16.20 807	10.91 793	8.79 800	9.48 794	13.94 795	10.50 791	16.11 806	21.44 808	3.17 794	4.82 806	5.08 806	5.36 807	8.81 803	7.13 799

DGTPSM_ROB	12.07 799	8.00 797	20.99 802	8.93 800	16.78 800	10.67 791	30.87 811	9.01 794	15.16 803	6.50 795	15.41 811	9.04 790	14.85 802	9.25 799	21.67 809	4.57 798	8.57 809	5.08 806	9.28 809	5.90 801	10.95 807

DPSMNet_ROB	12.08 800	8.00 797	21.00 803	8.97 801	16.79 801	10.67 791	30.89 812	9.02 795	15.17 804	6.51 796	15.41 811	9.04 790	14.85 802	9.27 800	21.67 809	4.58 799	8.57 809	5.09 808	9.29 812	5.90 801	10.95 807

ASD4	9.96 798	8.86 799	17.78 797	7.17 798	9.80 797	16.08 803	28.92 810	9.77 796	8.20 792	7.02 798	7.08 790	8.47 788	9.57 790	11.17 802	20.26 806	4.12 796	4.14 805	5.57 809	4.74 805	5.53 799	4.90 798

Selective-IGEV-i1pa	15.35 805	22.27 815	18.31 800	1.71 772	0.87 749	28.61 819	12.26 805	25.48 820	20.48 814	19.78 814	22.75 813	28.20 819	22.64 814	29.07 818	17.31 804	12.88 815	2.88 801	6.84 810	0.99 776	1.67 768	12.03 814

PML	40.80 828	29.24 816	11.87 794	7.20 799	14.47 798	92.13 835	213.69 838	7.63 791	23.35 815	74.72 838	190.14 838	50.17 832	26.15 816	21.39 812	12.70 798	8.76 809	2.92 802	8.45 811	3.25 804	13.26 812	4.42 797

iinet-test	16.76 806	17.57 807	22.97 805	19.69 807	18.39 808	24.48 807	34.18 814	20.02 808	15.35 805	12.55 804	12.85 800	18.13 810	15.39 805	19.59 807	24.25 811	8.86 810	8.72 811	8.95 812	9.28 809	12.74 810	11.26 810

IINet	16.76 806	17.57 807	22.97 805	19.69 807	18.39 808	24.48 807	34.18 814	20.02 808	15.35 805	12.55 804	12.85 800	18.13 810	15.39 805	19.59 807	24.25 811	8.86 810	8.72 811	8.95 812	9.28 809	12.74 810	11.26 810

DPSM_ROB	17.78 808	18.63 810	24.31 811	20.90 813	19.47 810	25.97 812	36.21 817	21.23 815	16.24 808	13.38 807	14.06 807	19.18 813	16.30 807	20.78 810	25.67 814	9.38 812	9.23 814	9.49 814	9.82 813	13.51 813	11.91 812

DPSM	17.78 808	18.63 810	24.31 811	20.90 813	19.47 810	25.97 812	36.21 817	21.23 815	16.24 808	13.38 807	14.06 807	19.18 813	16.30 807	20.78 810	25.67 814	9.38 812	9.23 814	9.49 814	9.82 813	13.51 813	11.91 812

fast-reg	35.48 815	37.51 826	48.70 823	42.44 825	40.46 823	52.73 828	73.11 825	42.56 823	32.38 818	26.19 818	27.27 814	36.81 822	30.62 820	41.02 823	51.32 822	18.30 820	18.53 822	19.10 816	19.67 817	27.14 815	23.66 815

LSM0	38.95 827	37.60 828	48.58 820	43.57 826	91.06 834	52.57 827	72.57 822	43.17 831	32.63 824	26.97 825	27.97 818	38.65 828	32.94 825	41.86 831	51.78 829	18.89 828	18.41 818	19.13 817	19.63 816	27.29 823	33.77 823

RAFT-FEzeroshot	35.73 816	37.45 822	48.67 821	42.23 821	39.22 819	52.25 822	73.13 827	42.62 826	32.59 820	26.71 820	27.70 815	38.57 825	32.57 821	41.68 828	51.67 827	18.75 822	18.58 825	19.15 818	19.78 819	27.21 820	23.98 818

RAFT-FE	35.73 816	37.45 822	48.67 821	42.23 821	39.22 819	52.25 822	73.13 827	42.62 826	32.59 820	26.71 820	27.70 815	38.57 825	32.57 821	41.68 828	51.67 827	18.75 822	18.58 825	19.15 818	19.78 819	27.21 820	23.98 818

CasAABBNet	35.74 818	37.43 821	48.72 824	42.22 820	39.20 817	52.24 821	73.12 826	42.61 825	32.62 823	26.78 823	27.95 817	38.58 827	32.60 823	41.67 826	51.65 826	18.74 821	18.57 824	19.15 818	19.77 818	27.20 818	23.98 818

Selective-RAFT-Error	35.84 821	37.49 824	48.83 826	42.26 824	39.24 822	52.30 825	73.09 823	42.66 829	32.61 822	26.80 824	28.30 820	38.84 830	33.51 828	41.68 828	51.59 824	18.82 827	18.58 825	19.17 821	19.80 821	27.28 822	24.05 821

Hybrid-DGEV	35.78 819	37.50 825	48.96 827	42.25 823	39.20 817	52.33 826	73.10 824	42.63 828	32.52 819	26.62 819	28.31 822	38.50 823	32.87 824	41.67 826	51.55 823	18.77 826	18.56 823	19.18 822	19.83 822	27.20 818	23.97 817

RAFTStereoReplicaGSO							73.31 830	43.02 830	32.83 825	27.11 826	31.43 824	38.53 824	32.98 826	41.15 824	52.63 830	18.75 822	18.66 829	19.19 823	20.01 824	27.18 817

FlowAnything	35.81 820	37.53 827	48.80 825	42.20 819	39.22 819	52.25 822	73.16 829	42.56 823	32.89 826	26.76 822	28.30 820	38.69 829	33.09 827	41.63 825	51.62 825	18.76 825	18.59 828	19.21 824	19.92 823	27.16 816	23.91 816

FADE		2.05 785		1.03 757	0.99 760							2.73 746				11.57 814	1.70 798	23.09 825	15.86 815	0.62 738

zzzz2	53.63 829	56.68 831	73.37 830	63.97 830	58.93 825	78.37 833	110.06 833	64.29 836	48.31 833	40.26 831	42.53 830	57.21 833	47.86 831	62.08 834	77.14 833	28.03 829	27.91 830	28.80 826	29.89 825	40.95 830	35.94 824

noway5	53.63 829	56.68 831	73.37 830	63.97 830	58.93 825	78.37 833	110.06 833	64.29 836	48.31 833	40.26 831	42.53 830	57.21 833	47.86 831	62.08 834	77.14 833	28.03 829	27.91 830	28.80 826	29.89 825	40.95 830	35.94 824

zzzzzz3	56.43 831	57.01 833	74.40 832	78.00 832	76.38 832	77.61 832	92.21 832	62.81 834	50.42 835	40.52 833	45.11 832	70.20 835	62.22 833	61.64 832	77.00 832	29.64 832	27.99 832	31.12 828	32.03 828	45.83 834	36.59 826

zzz1	56.46 832	57.02 834	74.61 833	78.01 833	76.39 833	77.52 831	92.13 831	62.93 835	50.48 836	40.59 834	45.21 833	70.20 835	62.34 834	61.65 833	76.98 831	29.64 832	27.99 832	31.12 828	32.03 828	45.82 833	36.60 827

LRCNet_RVC	21.24 812	31.15 817	21.41 804	28.98 816	23.82 813	3.13 773	0.60 652	20.96 814	1.59 727	25.58 817	28.15 819	21.99 815	14.79 801	21.94 816	16.41 803	28.89 831	14.87 817	33.53 830	31.28 827	29.51 827	26.16 822

HaxPig	31.96 813	37.24 820	34.27 813	24.37 815	24.88 814	18.26 804	19.86 807	20.64 813	28.52 817	35.97 828	38.75 827	25.57 818	28.72 819	33.88 819	34.39 819	35.94 834	38.87 834	37.80 831	40.48 832	39.68 828	41.15 831

AVERAGE_ROB	37.58 826	40.13 829	40.15 816	34.81 818	33.82 816	28.55 818	25.10 809	32.02 822	34.06 828	41.28 835	40.66 828	34.46 821	34.81 830	39.18 821	37.57 821	42.78 835	43.44 835	43.82 832	43.03 833	40.47 829	41.51 832

MEDIAN_ROB	37.38 825	40.85 830	40.60 817	32.31 817	31.85 815	27.20 814	24.55 808	29.10 821	33.19 827	42.09 836	41.76 829	33.35 820	34.39 829	39.78 822	37.07 820	43.64 836	44.10 836	44.12 833	43.40 834	41.51 832	42.76 833

Anonymous_1	33.25 814	18.26 809	23.92 807	20.54 812	21.28 812	25.59 811	35.94 816	22.01 819	15.57 807	13.33 806	13.49 806	18.08 809	15.29 804	20.36 809	24.60 813	16.28 819	8.84 813	66.59 834	118.00 835	155.73 839	11.23 809

RSGM-EC	74.81 833	63.03 835	41.60 818	97.74 834	92.11 835	74.93 829	114.81 835	53.77 832	38.96 829	39.88 829	48.98 834	90.73 837	64.81 835	139.63 836	128.53 836	93.27 837	53.96 837	95.12 835	38.31 830	81.45 837	44.63 834

acva	74.81 833	63.03 835	41.60 818	97.74 834	92.11 835	74.93 829	114.81 835	53.77 832	38.96 829	39.88 829	48.98 834	90.73 837	64.81 835	139.63 836	128.53 836	93.27 837	53.96 837	95.12 835	38.31 830	81.45 837	44.63 834

xxxxx1	36.64 822	19.51 812	24.21 808	61.66 827	64.63 829	27.28 815	40.10 819	20.25 810	18.63 811	14.07 810	12.97 802	17.26 805	17.36 809	21.70 813	27.93 816	13.18 816	18.50 819	111.26 837	133.37 836	29.24 824	39.73 828

tt_ll	36.64 822	19.51 812	24.21 808	61.66 827	64.63 829	27.28 815	40.10 819	20.25 810	18.63 811	14.07 810	12.97 802	17.26 805	17.36 809	21.70 813	27.93 816	13.18 816	18.50 819	111.26 837	133.37 836	29.24 824	39.73 828

ff	36.64 822	19.51 812	24.21 808	61.66 827	64.63 829	27.28 815	40.10 819	20.25 810	18.63 811	14.07 810	12.97 802	17.26 805	17.36 809	21.70 813	27.93 816	13.18 816	18.50 819	111.26 837	133.37 836	29.24 824	39.73 828

test_example2	176.61 836	205.14 838	198.86 836	188.60 838	190.98 837	152.67 836	170.61 837	94.86 838	123.55 837	178.88 839	179.48 837	158.94 840	141.34 837	192.61 838	198.96 838	203.76 840	236.37 839	164.13 840	173.55 839	218.58 840	160.41 837

ccccc	429.48 837	429.19 839	527.00 837	507.10 839	501.20 838	356.95 838	342.70 839	380.82 840	297.90 839	334.51 840	389.17 839	372.86 841	449.39 839	499.17 840	553.56 839	561.44 841	431.22 840	334.28 841	290.86 840	540.88 841	489.46 838

Low-res two-view benchmark