Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

PSi22a	0.22 1	0.17 3	0.31 1	0.33 1	0.18 3	0.25 8	0.20 12	0.49 14	0.19 2	0.23 6	0.16 1	0.37 105	0.31 67	0.31 2	0.22 1	0.15 77	0.12 97	0.13 1	0.11 12	0.13 5	0.12 21

Foundation-i32	0.22 1	0.17 3	0.32 2	0.33 1	0.16 1	0.25 8	0.22 31	0.41 6	0.16 1	0.22 2	0.16 1	0.34 82	0.32 77	0.30 1	0.24 14	0.15 77	0.11 38	0.13 1	0.11 12	0.14 38	0.10 1

BLMT-Stereo	0.23 3	0.14 1	0.34 3	0.39 57	0.26 116	0.24 7	0.24 59	0.33 2	0.26 15	0.21 1	0.27 21	0.21 3	0.20 2	0.34 5	0.28 79	0.12 9	0.10 9	0.16 93	0.16 230	0.13 5	0.13 69

PipStereo	0.24 4	0.17 3	0.34 3	0.34 5	0.18 3	0.21 4	0.21 22	0.54 26	0.23 8	0.22 2	0.19 4	0.43 134	0.34 95	0.37 11	0.24 14	0.14 50	0.11 38	0.13 1	0.11 12	0.13 5	0.12 21

PSi22b	0.24 4	0.17 3	0.34 3	0.35 11	0.18 3	0.21 4	0.20 12	0.50 20	0.23 8	0.22 2	0.19 4	0.43 134	0.35 103	0.37 11	0.24 14	0.14 50	0.11 38	0.13 1	0.11 12	0.13 5	0.12 21

DepthFocus	0.24 4	0.18 8	0.38 29	0.36 18	0.28 172	0.20 3	0.23 44	0.36 4	0.23 8	0.28 16	0.35 48	0.20 2	0.21 5	0.38 14	0.22 1	0.18 222	0.14 253	0.20 261	0.20 344	0.17 151	0.12 21

S2M2_XL	0.24 4	0.24 156	0.39 38	0.34 5	0.24 75	0.16 2	0.18 2	0.32 1	0.22 6	0.29 25	0.40 66	0.24 13	0.23 16	0.32 3	0.26 49	0.20 312	0.18 410	0.18 184	0.16 230	0.18 194	0.14 123
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FoundationStereo	0.24 4	0.21 62	0.36 9	0.38 47	0.22 42	0.32 32	0.22 31	0.39 5	0.23 8	0.30 36	0.25 12	0.30 49	0.33 84	0.34 5	0.26 49	0.16 115	0.12 97	0.15 46	0.11 12	0.13 5	0.12 21

LACA1	0.25 9	0.20 35	0.38 29	0.34 5	0.18 3	0.31 26	0.27 89	0.45 9	0.25 12	0.30 36	0.22 8	0.25 19	0.32 77	0.46 56	0.25 33	0.16 115	0.12 97	0.14 13	0.12 63	0.15 72	0.12 21

GeoVLM	0.26 10	0.19 21	0.37 15	0.37 30	0.24 75	0.34 35	0.20 12	0.49 14	0.31 32	0.29 25	0.26 16	0.40 122	0.26 30	0.45 48	0.27 63	0.13 26	0.12 97	0.13 1	0.11 12	0.13 5	0.12 21

BridgeDepth_RVC	0.26 10	0.19 21	0.37 15	0.33 1	0.19 9	0.47 126	0.19 7	0.54 26	0.27 18	0.30 36	0.29 31	0.26 24	0.32 77	0.43 40	0.30 109	0.16 115	0.11 38	0.13 1	0.11 12	0.15 72	0.11 3
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.26 10	0.19 21	0.37 15	0.37 30	0.24 75	0.34 35	0.20 12	0.49 14	0.31 32	0.29 25	0.26 16	0.40 122	0.26 30	0.45 48	0.27 63	0.13 26	0.12 97	0.13 1	0.11 12	0.13 5	0.12 21

HiDET	0.26 10	0.18 8	0.37 15	0.38 47	0.24 75	0.30 22	0.20 12	0.54 26	0.33 47	0.27 14	0.30 36	0.33 74	0.25 21	0.46 56	0.30 109	0.14 50	0.12 97	0.14 13	0.11 12	0.13 5	0.13 69

CSFM-Stereo	0.26 10	0.18 8	0.37 15	0.39 57	0.21 24	0.40 66	0.21 22	0.53 22	0.29 24	0.30 36	0.28 25	0.31 53	0.29 49	0.47 65	0.25 33	0.15 77	0.13 194	0.14 13	0.11 12	0.13 5	0.11 3

MLG-Stereo_test2	0.26 10	0.20 35	0.36 9	0.37 30	0.22 42	0.35 43	0.18 2	0.45 9	0.21 4	0.26 11	0.23 10	0.34 82	0.20 2	0.77 183	0.23 8	0.16 115	0.11 38	0.15 46	0.11 12	0.13 5	0.11 3

PointNet	0.27 16	0.19 21	0.37 15	0.39 57	0.23 54	0.39 60	0.26 79	0.54 26	0.34 56	0.24 7	0.31 37	0.38 114	0.21 5	0.49 72	0.26 49	0.15 77	0.12 97	0.17 142	0.12 63	0.15 72	0.11 3

LiteMatch*	0.27 16	0.19 21	0.49 116	0.38 47	0.27 145	0.31 26	0.23 44	0.49 14	0.38 78	0.29 25	0.28 25	0.36 92	0.29 49	0.46 56	0.24 14	0.15 77	0.12 97	0.15 46	0.12 63	0.13 5	0.13 69

LACA3	0.27 16	0.21 62	0.38 29	0.35 11	0.19 9	0.37 51	0.38 229	0.47 11	0.28 20	0.29 25	0.27 21	0.26 24	0.31 67	0.73 168	0.22 1	0.16 115	0.12 97	0.13 1	0.10 2	0.15 72	0.11 3

LACA2	0.27 16	0.21 62	0.44 73	0.35 11	0.18 3	0.39 60	0.39 246	0.56 37	0.27 18	0.29 25	0.33 41	0.36 92	0.26 30	0.45 48	0.22 1	0.15 77	0.12 97	0.13 1	0.11 12	0.16 108	0.11 3

Test_v1	0.27 16	0.20 35	0.37 15	0.34 5	0.25 100	0.31 26	0.30 116	0.59 46	0.37 71	0.29 25	0.33 41	0.25 19	0.25 21	0.48 71	0.24 14	0.15 77	0.11 38	0.14 13	0.12 63	0.13 5	0.11 3

252Zero-FE	0.27 16	0.22 95	0.40 46	0.41 86	0.24 75	0.29 19	0.19 7	0.59 46	0.46 118	0.31 40	0.33 41	0.22 4	0.25 21	0.40 28	0.29 90	0.16 115	0.12 97	0.14 13	0.11 12	0.13 5	0.13 69

Wavelet-MonSter	0.27 16	0.20 35	0.41 53	0.39 57	0.26 116	0.26 11	0.25 66	0.49 14	0.29 24	0.36 79	0.47 111	0.28 40	0.32 77	0.49 72	0.26 49	0.11 1	0.10 9	0.14 13	0.11 12	0.13 5	0.12 21

MLG-Stereo_test1	0.27 16	0.19 21	0.38 29	0.40 70	0.24 75	0.38 55	0.20 12	0.59 46	0.19 2	0.24 7	0.17 3	0.33 74	0.27 40	0.90 237	0.25 33	0.14 50	0.11 38	0.16 93	0.11 12	0.13 5	0.12 21

LGtest1	0.27 16	0.21 62	0.44 73	0.41 86	0.21 24	0.42 83	0.19 7	0.56 37	0.26 15	0.29 25	0.24 11	0.29 42	0.29 49	0.55 93	0.25 33	0.18 222	0.12 97	0.16 93	0.12 63	0.14 38	0.13 69

dual_stereo	0.27 16	0.19 21	0.35 7	0.39 57	0.21 24	0.25 8	0.22 31	0.48 12	0.31 32	0.32 46	0.26 16	0.37 105	0.24 18	0.83 210	0.29 90	0.16 115	0.12 97	0.14 13	0.11 12	0.14 38	0.11 3

monster-pro	0.28 26	0.18 8	0.39 38	0.36 18	0.21 24	0.55 228	0.31 128	0.55 31	0.43 100	0.28 16	0.28 25	0.23 6	0.21 5	0.57 101	0.25 33	0.11 1	0.10 9	0.14 13	0.11 12	0.14 38	0.11 3

MatchStereo	0.28 26	0.21 62	0.39 38	0.33 1	0.18 3	0.22 6	0.23 44	0.65 85	0.48 126	0.27 14	0.47 111	0.25 19	0.24 18	0.49 72	0.31 136	0.16 115	0.12 97	0.14 13	0.10 2	0.13 5	0.13 69
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
LCMNet	0.28 26	0.18 8	0.36 9	0.37 30	0.24 75	0.31 26	0.20 12	0.57 42	0.57 172	0.28 16	0.32 40	0.33 74	0.29 49	0.54 87	0.30 109	0.14 50	0.13 194	0.14 13	0.11 12	0.13 5	0.13 69

MonStereo	0.28 26	0.18 8	0.39 38	0.36 18	0.21 24	0.55 228	0.31 128	0.55 31	0.43 100	0.28 16	0.28 25	0.23 6	0.21 5	0.57 101	0.25 33	0.11 1	0.10 9	0.14 13	0.11 12	0.14 38	0.11 3

Monster-pub-eth3d	0.28 26	0.18 8	0.39 38	0.36 18	0.21 24	0.55 228	0.31 128	0.55 31	0.43 100	0.28 16	0.28 25	0.23 6	0.21 5	0.56 96	0.25 33	0.11 1	0.10 9	0.14 13	0.11 12	0.14 38	0.11 3

IGEV	0.28 26	0.18 8	0.39 38	0.37 30	0.31 247	0.45 106	0.21 22	0.59 46	0.40 84	0.31 40	0.43 87	0.26 24	0.21 5	0.43 40	0.25 33	0.13 26	0.12 97	0.16 93	0.13 121	0.12 1	0.12 21

MLG-Stereo_test3	0.28 26	0.18 8	0.42 62	0.40 70	0.23 54	0.47 126	0.19 7	0.61 58	0.29 24	0.35 71	0.21 6	0.35 89	0.21 5	0.60 118	0.25 33	0.15 77	0.11 38	0.16 93	0.11 12	0.13 5	0.13 69

MonSter	0.28 26	0.18 8	0.39 38	0.36 18	0.21 24	0.55 228	0.31 128	0.55 31	0.43 100	0.28 16	0.29 31	0.23 6	0.21 5	0.56 96	0.25 33	0.11 1	0.10 9	0.14 13	0.11 12	0.14 38	0.11 3

BridgeDepth	0.29 34	0.19 21	0.37 15	0.40 70	0.17 2	0.58 245	0.32 144	0.60 56	0.29 24	0.26 11	0.26 16	0.39 117	0.43 153	0.47 65	0.26 49	0.13 26	0.10 9	0.13 1	0.12 63	0.15 72	0.12 21
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
4.5_new	0.29 34	0.25 189	0.41 53	0.36 18	0.23 54	0.52 194	0.36 196	0.56 37	0.34 56	0.45 149	0.42 75	0.27 31	0.25 21	0.40 28	0.24 14	0.13 26	0.10 9	0.15 46	0.13 121	0.16 108	0.12 21

4.5w-stereo	0.29 34	0.25 189	0.41 53	0.36 18	0.23 54	0.52 194	0.36 196	0.56 37	0.34 56	0.45 149	0.42 75	0.27 31	0.25 21	0.40 28	0.24 14	0.13 26	0.10 9	0.15 46	0.13 121	0.16 108	0.12 21

LG-Stereo_L2	0.29 34	0.20 35	0.45 88	0.37 30	0.25 100	0.26 11	0.20 12	0.78 144	0.28 20	0.28 16	0.26 16	0.24 13	0.26 30	0.91 238	0.23 8	0.15 77	0.11 38	0.15 46	0.12 63	0.14 38	0.11 3

MLG-Stereo	0.29 34	0.19 21	0.38 29	0.41 86	0.20 16	0.42 83	0.20 12	0.66 93	0.21 4	0.25 9	0.22 8	0.33 74	0.28 45	1.09 304	0.25 33	0.14 50	0.11 38	0.16 93	0.11 12	0.13 5	0.12 21

Monster-pub-mixall	0.30 39	0.19 21	0.39 38	0.36 18	0.21 24	0.28 17	0.18 2	0.58 44	0.34 56	0.36 79	0.34 44	0.26 24	0.20 2	1.40 395	0.24 14	0.15 77	0.11 38	0.13 1	0.10 2	0.12 1	0.13 69

AdaDepth	0.30 39	0.22 95	0.49 116	0.44 150	0.27 145	0.44 102	0.24 59	0.52 21	0.30 28	0.31 40	0.37 54	0.26 24	0.32 77	0.79 195	0.25 33	0.12 9	0.12 97	0.16 93	0.13 121	0.16 108	0.15 167

asda	0.30 39	0.24 156	0.42 62	0.38 47	0.23 54	0.43 92	0.34 171	0.58 44	0.37 71	0.38 105	0.42 75	0.27 31	0.34 95	0.52 82	0.30 109	0.11 1	0.09 1	0.14 13	0.11 12	0.14 38	0.12 21

asd	0.30 39	0.21 62	0.41 53	0.39 57	0.24 75	0.47 126	0.30 116	0.69 107	0.30 28	0.41 121	0.39 62	0.28 40	0.33 84	0.62 125	0.27 63	0.13 26	0.09 1	0.14 13	0.12 63	0.14 38	0.12 21

4.25_new	0.30 39	0.26 217	0.44 73	0.38 47	0.26 116	0.49 152	0.40 261	0.59 46	0.31 32	0.38 105	0.42 75	0.27 31	0.34 95	0.46 56	0.31 136	0.12 9	0.09 1	0.15 46	0.11 12	0.14 38	0.12 21

4.5w_new	0.30 39	0.26 217	0.44 73	0.38 47	0.26 116	0.49 152	0.40 261	0.59 46	0.31 32	0.38 105	0.42 75	0.27 31	0.34 95	0.46 56	0.31 136	0.12 9	0.09 1	0.15 46	0.11 12	0.14 38	0.12 21

4.25w-stereo	0.30 39	0.26 217	0.44 73	0.38 47	0.26 116	0.49 152	0.40 261	0.59 46	0.32 42	0.38 105	0.42 75	0.27 31	0.34 95	0.46 56	0.31 136	0.12 9	0.09 1	0.15 46	0.11 12	0.14 38	0.12 21

4w-stereo	0.30 39	0.24 156	0.44 73	0.37 30	0.23 54	0.46 112	0.27 89	0.63 68	0.31 32	0.41 121	0.44 96	0.27 31	0.36 114	0.59 106	0.30 109	0.11 1	0.09 1	0.15 46	0.12 63	0.13 5	0.12 21

LG-Stereo_L1	0.30 39	0.20 35	0.44 73	0.37 30	0.26 116	0.29 19	0.21 22	0.66 93	0.26 15	0.25 9	0.25 12	0.24 13	0.22 14	1.24 343	0.23 8	0.15 77	0.11 38	0.15 46	0.12 63	0.14 38	0.11 3

IGEV-Stereo++	0.30 39	0.20 35	0.40 46	0.46 184	0.30 219	0.33 33	0.22 31	0.75 134	0.45 112	0.32 46	0.41 73	0.32 61	0.48 203	0.38 14	0.27 63	0.15 77	0.11 38	0.15 46	0.12 63	0.15 72	0.13 69

GCAP-Stereo-DPT26K	0.31 49	0.20 35	0.57 205	0.40 70	0.22 42	0.36 48	0.33 157	0.73 125	0.31 32	0.37 90	0.40 66	0.31 53	0.44 164	0.50 77	0.26 49	0.13 26	0.11 38	0.16 93	0.12 63	0.16 108	0.13 69

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.31 49	0.22 95	0.48 108	0.41 86	0.26 116	0.41 73	0.26 79	0.76 137	0.33 47	0.33 52	0.43 87	0.29 42	0.46 178	0.35 7	0.24 14	0.13 26	0.12 97	0.16 93	0.12 63	0.17 151	0.18 266

Pro-Stereo	0.31 49	0.16 2	0.34 3	0.39 57	0.29 195	0.63 282	0.21 22	0.35 3	0.28 20	0.34 61	0.25 12	0.23 6	0.13 1	1.58 430	0.26 49	0.13 26	0.11 38	0.18 184	0.17 259	0.13 5	0.12 21

GEAStereo	0.31 49	0.21 62	0.43 68	0.43 116	0.31 247	0.46 112	0.36 196	0.74 131	0.33 47	0.34 61	0.38 55	0.32 61	0.33 84	0.43 40	0.26 49	0.21 346	0.12 97	0.17 142	0.12 63	0.17 151	0.14 123

2.5w	0.31 49	0.23 130	0.46 100	0.39 57	0.24 75	0.42 83	0.39 246	0.61 58	0.30 28	0.37 90	0.53 149	0.24 13	0.25 21	0.77 183	0.28 79	0.12 9	0.10 9	0.14 13	0.12 63	0.14 38	0.12 21

2.75w_new	0.31 49	0.23 130	0.43 68	0.35 11	0.23 54	0.42 83	0.42 283	0.54 26	0.35 63	0.47 161	0.43 87	0.24 13	0.30 58	0.66 143	0.33 166	0.12 9	0.10 9	0.14 13	0.11 12	0.13 5	0.12 21

LG-G_1	0.31 49	0.20 35	0.44 73	0.42 100	0.20 16	0.64 286	0.18 2	0.70 112	0.25 12	0.29 25	0.29 31	0.36 92	0.35 103	0.87 228	0.24 14	0.16 115	0.12 97	0.16 93	0.11 12	0.13 5	0.13 69

LG-G	0.31 49	0.20 35	0.44 73	0.42 100	0.20 16	0.64 286	0.18 2	0.70 112	0.25 12	0.29 25	0.29 31	0.36 92	0.35 103	0.87 228	0.24 14	0.16 115	0.12 97	0.16 93	0.11 12	0.13 5	0.13 69

aanet-new-32k	0.32 57	0.22 95	0.53 156	0.43 116	0.24 75	0.54 215	0.23 44	0.72 119	0.31 32	0.37 90	0.38 55	0.43 134	0.54 260	0.41 32	0.24 14	0.14 50	0.12 97	0.16 93	0.12 63	0.17 151	0.13 69

aanet-new-30k	0.32 57	0.22 95	0.53 156	0.43 116	0.24 75	0.54 215	0.23 44	0.72 119	0.31 32	0.37 90	0.38 55	0.43 134	0.54 260	0.41 32	0.24 14	0.14 50	0.12 97	0.16 93	0.12 63	0.17 151	0.13 69

aanet-new-28k	0.32 57	0.21 62	0.66 260	0.43 116	0.21 24	0.47 126	0.28 96	0.64 75	0.33 47	0.36 79	0.39 62	0.36 92	0.49 220	0.39 21	0.27 63	0.15 77	0.11 38	0.16 93	0.13 121	0.22 361	0.15 167

aanet-new-22k	0.32 57	0.21 62	0.54 168	0.43 116	0.22 42	0.47 126	0.23 44	0.67 101	0.50 136	0.35 71	0.46 107	0.33 74	0.50 229	0.44 46	0.29 90	0.14 50	0.12 97	0.15 46	0.13 121	0.16 108	0.13 69

aanet-new-16k	0.32 57	0.21 62	0.56 192	0.45 168	0.22 42	0.43 92	0.21 22	0.66 93	0.44 108	0.36 79	0.43 87	0.37 105	0.48 203	0.41 32	0.28 79	0.14 50	0.10 9	0.16 93	0.12 63	0.18 194	0.13 69

LiteMatch	0.32 57	0.24 156	0.37 15	0.45 168	0.25 100	0.34 35	0.31 128	0.49 14	0.32 42	0.29 25	0.27 21	0.40 122	0.48 203	0.45 48	0.66 411	0.21 346	0.12 97	0.19 209	0.16 230	0.18 194	0.19 309

qwe	0.32 57	0.21 62	0.40 46	0.37 30	0.26 116	0.49 152	0.29 106	0.64 75	0.39 80	0.49 178	0.48 118	0.26 24	0.27 40	0.80 198	0.34 181	0.12 9	0.10 9	0.14 13	0.11 12	0.15 72	0.12 21

2.25w	0.32 57	0.24 156	0.48 108	0.37 30	0.24 75	0.45 106	0.25 66	0.62 61	0.40 84	0.45 149	0.58 173	0.27 31	0.32 77	0.74 177	0.35 192	0.12 9	0.10 9	0.14 13	0.12 63	0.13 5	0.14 123

3.25w_new	0.32 57	0.21 62	0.45 88	0.38 47	0.23 54	0.52 194	0.34 171	0.65 85	0.39 80	0.47 161	0.45 102	0.32 61	0.35 103	0.61 123	0.27 63	0.12 9	0.10 9	0.14 13	0.11 12	0.12 1	0.12 21

3.25w	0.32 57	0.21 62	0.45 88	0.37 30	0.23 54	0.52 194	0.34 171	0.65 85	0.39 80	0.47 161	0.45 102	0.32 61	0.35 103	0.61 123	0.27 63	0.12 9	0.10 9	0.14 13	0.11 12	0.12 1	0.12 21

3.75w	0.32 57	0.23 130	0.44 73	0.37 30	0.29 195	0.62 278	0.36 196	0.59 46	0.32 42	0.41 121	0.47 111	0.25 19	0.34 95	0.64 129	0.26 49	0.12 9	0.09 1	0.14 13	0.12 63	0.13 5	0.12 21

2w_stereo	0.32 57	0.24 156	0.45 88	0.39 57	0.22 42	0.46 112	0.47 355	0.69 107	0.42 95	0.43 135	0.50 131	0.24 13	0.45 170	0.47 65	0.29 90	0.12 9	0.10 9	0.15 46	0.12 63	0.15 72	0.13 69

SGD-Stereo	0.32 57	0.20 35	0.40 46	0.38 47	0.19 9	0.43 92	0.22 31	0.64 75	0.33 47	0.42 128	0.34 44	0.27 31	0.35 103	1.15 320	0.30 109	0.20 312	0.10 9	0.15 46	0.13 121	0.17 151	0.13 69

GREAT-IGEV	0.32 57	0.20 35	0.42 62	0.37 30	0.29 195	0.36 48	0.28 96	0.56 37	0.58 176	0.28 16	0.50 131	0.29 42	0.29 49	0.84 215	0.27 63	0.14 50	0.11 38	0.15 46	0.11 12	0.17 151	0.14 123
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
aanet-new-40k	0.33 71	0.22 95	0.81 376	0.40 70	0.25 100	0.52 194	0.23 44	0.67 101	0.32 42	0.33 52	0.47 111	0.33 74	0.52 245	0.35 7	0.28 79	0.13 26	0.10 9	0.16 93	0.12 63	0.18 194	0.12 21

aanet-new-36k	0.33 71	0.21 62	0.52 147	0.42 100	0.21 24	0.52 194	0.32 144	0.64 75	0.36 66	0.34 61	0.38 55	0.36 92	0.56 275	0.81 204	0.24 14	0.13 26	0.11 38	0.16 93	0.12 63	0.15 72	0.13 69

aanet-new-34k	0.33 71	0.22 95	0.65 249	0.40 70	0.20 16	0.34 35	0.30 116	0.80 160	0.42 95	0.34 61	0.53 149	0.34 82	0.57 287	0.38 14	0.25 33	0.13 26	0.11 38	0.16 93	0.12 63	0.15 72	0.12 21

aanet-32k-new	0.33 71	0.23 130	0.55 183	0.43 116	0.23 54	0.50 167	0.32 144	0.55 31	0.36 66	0.34 61	0.42 75	0.36 92	0.55 268	0.77 183	0.24 14	0.16 115	0.11 38	0.15 46	0.12 63	0.19 243	0.12 21

aanet-new-24k	0.33 71	0.21 62	0.51 137	0.42 100	0.23 54	0.53 205	0.30 116	0.62 61	0.37 71	0.40 118	0.61 178	0.34 82	0.48 203	0.44 46	0.25 33	0.13 26	0.11 38	0.16 93	0.12 63	0.17 151	0.12 21

aanet-new-12k	0.33 71	0.23 130	0.77 356	0.48 231	0.21 24	0.48 135	0.25 66	0.80 160	0.44 108	0.38 105	0.29 31	0.32 61	0.48 203	0.39 21	0.29 90	0.14 50	0.10 9	0.17 142	0.13 121	0.19 243	0.15 167

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.33 71	0.20 35	0.45 88	0.44 150	0.30 219	0.40 66	0.34 171	0.73 125	0.43 100	0.37 90	0.61 178	0.41 128	0.51 238	0.36 10	0.27 63	0.14 50	0.11 38	0.15 46	0.11 12	0.16 108	0.14 123

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.33 71	0.20 35	0.45 88	0.40 70	0.26 116	0.43 92	0.39 246	0.86 190	0.51 146	0.36 79	0.48 118	0.34 82	0.45 170	0.35 7	0.26 49	0.14 50	0.11 38	0.15 46	0.12 63	0.15 72	0.12 21

DispViT+	0.33 71	0.19 21	0.37 15	0.36 18	0.56 507	0.30 22	0.23 44	0.72 119	0.55 167	0.33 52	0.34 44	0.30 49	0.25 21	1.12 314	0.29 90	0.15 77	0.12 97	0.13 1	0.10 2	0.13 5	0.12 21

GSStereo	0.33 71	0.21 62	0.43 68	0.45 168	0.31 247	0.46 112	0.36 196	0.92 214	0.47 122	0.37 90	0.38 55	0.32 61	0.33 84	0.43 40	0.26 49	0.19 270	0.11 38	0.16 93	0.12 63	0.17 151	0.15 167

3.5w_stereo	0.33 71	0.25 189	0.45 88	0.37 30	0.24 75	0.54 215	0.35 181	0.66 93	0.36 66	0.43 135	0.44 96	0.29 42	0.34 95	0.77 183	0.39 238	0.11 1	0.09 1	0.15 46	0.11 12	0.14 38	0.13 69

3w_stereo	0.33 71	0.25 189	0.52 147	0.40 70	0.21 24	0.53 205	0.54 414	0.65 85	0.46 118	0.44 141	0.48 118	0.23 6	0.45 170	0.46 56	0.29 90	0.12 9	0.10 9	0.15 46	0.12 63	0.15 72	0.15 167

DEFOM-Stereo	0.33 71	0.20 35	0.40 46	0.42 100	0.28 172	0.80 394	0.23 44	0.48 12	0.37 71	0.37 90	0.31 37	0.23 6	0.24 18	1.20 333	0.27 63	0.16 115	0.12 97	0.14 13	0.11 12	0.14 38	0.14 123

aanet-new-90k	0.34 84	0.21 62	0.77 356	0.41 86	0.23 54	0.43 92	0.36 196	0.64 75	0.30 28	0.28 16	0.40 66	0.31 53	0.50 229	0.97 263	0.22 1	0.13 26	0.11 38	0.15 46	0.12 63	0.19 243	0.11 3

aanet-new-60k	0.34 84	0.21 62	0.76 348	0.42 100	0.22 42	0.58 245	0.31 128	0.71 117	0.33 47	0.33 52	0.39 62	0.40 122	0.43 153	0.77 183	0.23 8	0.13 26	0.11 38	0.15 46	0.12 63	0.17 151	0.12 21

gasm-f	0.34 84	0.22 95	0.42 62	0.43 116	0.31 247	0.39 60	0.44 319	0.74 131	0.33 47	0.34 61	0.64 190	0.32 61	0.46 178	0.55 93	0.28 79	0.21 346	0.12 97	0.17 142	0.12 63	0.18 194	0.14 123

Zero-FE251	0.34 84	0.23 130	0.51 137	0.45 168	0.29 195	0.58 245	0.24 59	0.82 175	0.34 56	0.49 178	0.38 55	0.52 193	0.42 144	0.47 65	0.27 63	0.18 222	0.14 253	0.17 142	0.12 63	0.14 38	0.13 69

1w_stereo	0.34 84	0.20 35	0.42 62	0.43 116	0.26 116	0.47 126	0.54 414	0.59 46	0.50 136	0.41 121	0.66 198	0.25 19	0.44 164	0.62 125	0.33 166	0.12 9	0.10 9	0.14 13	0.11 12	0.14 38	0.12 21

monsterstereo	0.34 84	0.20 35	0.44 73	0.45 168	0.35 316	0.27 16	0.29 106	0.53 22	0.51 146	0.44 141	0.61 178	0.26 24	0.25 21	1.19 331	0.27 63	0.13 26	0.11 38	0.15 46	0.12 63	0.15 72	0.10 1

monsters	0.34 84	0.20 35	0.41 53	0.39 57	0.36 331	0.34 35	0.27 89	0.66 93	0.43 100	0.47 161	0.40 66	0.22 4	0.23 16	1.33 367	0.25 33	0.13 26	0.10 9	0.14 13	0.11 12	0.13 5	0.13 69

111111	0.34 84	0.20 35	0.41 53	0.45 168	0.42 411	0.37 51	0.22 31	0.95 234	0.38 78	0.31 40	0.31 37	0.40 122	0.27 40	0.96 255	0.26 49	0.17 173	0.12 97	0.15 46	0.11 12	0.15 72	0.13 69

LG-Stereo	0.34 84	0.25 189	0.78 366	0.47 200	0.26 116	0.37 51	0.30 116	0.71 117	0.52 153	0.36 79	0.57 170	0.29 42	0.21 5	0.50 77	0.36 204	0.13 26	0.13 194	0.20 261	0.18 283	0.18 194	0.12 21

S2M2_L	0.34 84	0.28 275	0.45 88	0.40 70	0.30 219	0.31 26	0.16 1	0.60 56	0.64 199	0.31 40	0.48 118	0.47 159	0.34 95	0.38 14	0.32 148	0.25 450	0.22 494	0.20 261	0.22 419	0.25 417	0.22 384
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
GIP-stereo	0.34 84	0.23 130	0.45 88	0.50 264	0.36 331	0.38 55	0.23 44	0.78 144	0.52 153	0.34 61	0.51 137	0.46 152	0.38 123	0.51 80	0.27 63	0.20 312	0.12 97	0.16 93	0.12 63	0.16 108	0.14 123

RAStereo	0.34 84	0.21 62	0.66 260	0.47 200	0.27 145	0.26 11	0.29 106	0.69 107	0.63 194	0.32 46	0.42 75	0.45 148	0.31 67	0.45 48	0.34 181	0.17 173	0.15 315	0.19 209	0.15 184	0.18 194	0.13 69

aanet-new-70k	0.35 96	0.20 35	0.79 369	0.42 100	0.21 24	0.50 167	0.30 116	0.65 85	0.31 32	0.33 52	0.40 66	0.31 53	0.51 238	1.00 278	0.24 14	0.12 9	0.11 38	0.16 93	0.12 63	0.16 108	0.12 21

aanet-new-78k	0.35 96	0.22 95	0.91 430	0.43 116	0.21 24	0.33 33	0.36 196	0.65 85	0.32 42	0.32 46	0.40 66	0.31 53	0.59 299	0.91 238	0.22 1	0.12 9	0.10 9	0.16 93	0.12 63	0.18 194	0.12 21

aanet-new-10k	0.35 96	0.22 95	0.87 408	0.47 200	0.23 54	0.66 311	0.24 59	0.63 68	0.40 84	0.38 105	0.42 75	0.40 122	0.53 253	0.40 28	0.29 90	0.16 115	0.11 38	0.16 93	0.12 63	0.19 243	0.13 69

aanet-new-8k	0.35 96	0.23 130	0.50 127	0.45 168	0.25 100	0.54 215	0.36 196	0.68 104	0.49 129	0.35 71	0.42 75	0.32 61	0.62 319	0.68 150	0.28 79	0.14 50	0.11 38	0.16 93	0.13 121	0.15 72	0.13 69

GCAP-Stereo-cres-4k	0.35 96	0.21 62	0.52 147	0.48 231	0.27 145	0.75 359	0.38 229	0.63 68	0.43 100	0.37 90	0.50 131	0.35 89	0.50 229	0.43 40	0.30 109	0.15 77	0.11 38	0.17 142	0.13 121	0.16 108	0.13 69

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.35 96	0.20 35	0.50 127	0.42 100	0.37 351	0.58 245	0.30 116	0.68 104	0.42 95	0.37 90	0.53 149	0.47 159	0.60 303	0.39 21	0.34 181	0.15 77	0.10 9	0.17 142	0.13 121	0.16 108	0.12 21

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.35 96	0.22 95	0.53 156	0.41 86	0.36 331	0.48 135	0.42 283	0.63 68	0.57 172	0.54 205	0.64 190	0.32 61	0.26 30	0.41 32	0.31 136	0.17 173	0.12 97	0.19 209	0.15 184	0.14 38	0.13 69

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.35 96	0.22 95	0.54 168	0.42 100	0.35 316	0.46 112	0.40 261	0.62 61	0.54 164	0.56 214	0.67 205	0.36 92	0.27 40	0.49 72	0.28 79	0.16 115	0.11 38	0.19 209	0.15 184	0.14 38	0.13 69

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.35 96	0.22 95	0.54 168	0.41 86	0.37 351	0.49 152	0.41 278	0.64 75	0.59 185	0.54 205	0.66 198	0.31 53	0.26 30	0.41 32	0.30 109	0.16 115	0.11 38	0.19 209	0.14 160	0.15 72	0.13 69

Foundation-i1c-attn	0.35 96	0.17 3	0.36 9	0.35 11	0.19 9	0.51 187	0.48 368	0.96 242	0.37 71	0.42 128	0.43 87	0.52 193	0.49 220	0.66 143	0.29 90	0.15 77	0.12 97	0.15 46	0.11 12	0.13 5	0.12 21

gcap_with_dpt	0.35 96	0.22 95	0.56 192	0.42 100	0.35 316	0.50 167	0.45 339	0.62 61	0.49 129	0.54 205	0.66 198	0.32 61	0.30 58	0.38 14	0.28 79	0.16 115	0.11 38	0.19 209	0.14 160	0.14 38	0.13 69

VIP-Stereo	0.35 96	0.22 95	0.49 116	0.40 70	0.43 422	0.82 405	0.22 31	0.59 46	0.45 112	0.31 40	0.53 149	0.37 105	0.31 67	0.83 210	0.27 63	0.17 173	0.11 38	0.15 46	0.11 12	0.15 72	0.12 21

AIO_test	0.35 96	0.22 95	0.44 73	0.43 116	0.27 145	0.57 242	0.44 319	0.79 151	0.41 90	0.32 46	0.47 111	0.46 152	0.30 58	0.69 151	0.30 109	0.16 115	0.11 38	0.16 93	0.13 121	0.15 72	0.12 21

gcap-zeroshot	0.35 96	0.22 95	0.55 183	0.41 86	0.37 351	0.48 135	0.42 283	0.64 75	0.54 164	0.53 199	0.63 185	0.33 74	0.26 30	0.38 14	0.31 136	0.16 115	0.11 38	0.19 209	0.15 184	0.14 38	0.13 69

test_for_model	0.35 96	0.22 95	0.53 156	0.41 86	0.36 331	0.48 135	0.42 283	0.63 68	0.57 172	0.54 205	0.64 190	0.32 61	0.26 30	0.41 32	0.31 136	0.17 173	0.12 97	0.19 209	0.15 184	0.14 38	0.13 69

testlalala	0.35 96	0.22 95	0.55 183	0.41 86	0.37 351	0.48 135	0.42 283	0.64 75	0.54 164	0.53 199	0.63 185	0.33 74	0.26 30	0.38 14	0.31 136	0.16 115	0.11 38	0.19 209	0.15 184	0.14 38	0.13 69

TS12	0.36 112	0.20 35	0.40 46	0.43 116	0.20 16	0.58 245	0.31 128	0.89 202	0.41 90	0.40 118	0.73 227	0.36 92	0.40 132	0.73 168	0.37 215	0.14 50	0.12 97	0.15 46	0.12 63	0.16 108	0.14 123

aanet-new-14k	0.36 112	0.24 156	0.83 385	0.46 184	0.22 42	0.46 112	0.33 157	0.66 93	0.61 188	0.39 116	0.48 118	0.29 42	0.64 329	0.41 32	0.29 90	0.15 77	0.11 38	0.16 93	0.12 63	0.21 335	0.14 123

Foundation-i1b	0.36 112	0.18 8	0.36 9	0.35 11	0.19 9	0.53 205	0.49 380	1.00 255	0.35 63	0.47 161	0.43 87	0.56 221	0.53 253	0.66 143	0.28 79	0.16 115	0.11 38	0.14 13	0.13 121	0.14 38	0.12 21

NLSM3	0.36 112	0.21 62	0.43 68	0.45 168	0.36 331	0.43 92	0.32 144	0.69 107	0.58 176	0.41 121	0.68 208	0.39 117	0.43 153	0.60 118	0.35 192	0.14 50	0.12 97	0.19 209	0.17 259	0.16 108	0.13 69

zero-FE	0.36 112	0.22 95	0.47 103	0.45 168	0.43 422	0.30 22	0.24 59	0.61 58	0.33 47	0.33 52	0.41 73	0.37 105	0.50 229	0.64 129	0.32 148	0.22 377	0.11 38	0.18 184	0.12 63	0.83 627	0.16 207

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 112	0.23 130	0.54 168	0.50 264	0.28 172	0.36 48	0.22 31	1.02 264	0.39 80	0.42 128	0.64 190	0.36 92	0.51 238	0.39 21	0.29 90	0.18 222	0.12 97	0.17 142	0.13 121	0.18 194	0.18 266

AIO_rvc	0.36 112	0.23 130	0.49 116	0.43 116	0.27 145	0.59 256	0.38 229	0.94 229	0.45 112	0.33 52	0.46 107	0.49 175	0.22 14	0.84 215	0.30 109	0.16 115	0.11 38	0.16 93	0.12 63	0.15 72	0.13 69

HUF	0.36 112	0.23 130	0.52 147	0.40 70	0.22 42	0.54 215	0.47 355	0.82 175	0.43 100	0.36 79	0.43 87	0.50 181	0.42 144	0.64 129	0.29 90	0.17 173	0.12 97	0.16 93	0.12 63	0.15 72	0.14 123

MaDis-Stereo	0.36 112	0.25 189	0.58 212	0.44 150	0.34 312	0.30 22	0.30 116	0.72 119	0.50 136	0.37 90	0.36 51	0.58 231	0.49 220	0.52 82	0.36 204	0.19 270	0.16 353	0.19 209	0.15 184	0.18 194	0.14 123

UniTT-Stereo	0.36 112	0.23 130	0.59 218	0.48 231	0.36 331	0.40 66	0.32 144	0.53 22	0.49 129	0.54 205	0.55 162	0.36 92	0.31 67	0.58 105	0.51 342	0.20 312	0.15 315	0.17 142	0.15 184	0.19 243	0.15 167

Foundation-i1a	0.37 122	0.18 8	0.37 15	0.34 5	0.19 9	0.51 187	0.47 355	1.01 262	0.42 95	0.51 194	0.44 96	0.57 225	0.57 287	0.78 190	0.29 90	0.15 77	0.11 38	0.14 13	0.12 63	0.13 5	0.13 69

DDF-Stereo	0.37 122	0.22 95	0.47 103	0.48 231	0.42 411	0.31 26	0.24 59	0.53 22	0.33 47	0.33 52	0.40 66	0.37 105	0.48 203	0.91 238	0.32 148	0.23 404	0.11 38	0.18 184	0.12 63	0.86 629	0.16 207

IGEV-RUCA	0.37 122	0.23 130	0.48 108	0.49 253	0.36 331	0.60 263	0.23 44	0.64 75	0.49 129	0.39 116	0.49 128	0.44 140	0.31 67	0.85 221	0.30 109	0.24 422	0.13 194	0.16 93	0.12 63	0.20 290	0.19 309

Pointernet	0.37 122	0.20 35	0.57 205	0.43 116	0.28 172	0.51 187	0.27 89	0.93 223	0.61 188	0.47 161	0.63 185	0.49 175	0.38 123	0.49 72	0.33 166	0.17 173	0.13 194	0.14 13	0.11 12	0.13 5	0.12 21

AIO-Stereo	0.37 122	0.25 189	0.51 137	0.47 200	0.23 54	0.45 106	0.39 246	1.07 298	0.52 153	0.41 121	0.48 118	0.52 193	0.25 21	0.72 163	0.30 109	0.16 115	0.12 97	0.17 142	0.13 121	0.16 108	0.13 69

AEACV	0.37 122	0.24 156	0.52 147	0.47 200	0.51 479	0.37 51	0.38 229	0.65 85	0.53 160	0.42 128	0.56 165	0.46 152	0.60 303	0.53 84	0.30 109	0.16 115	0.13 194	0.18 184	0.15 184	0.17 151	0.14 123

EGLCR-Stereo	0.37 122	0.22 95	0.51 137	0.43 116	0.26 116	0.44 102	0.22 31	0.99 251	0.48 126	0.42 128	0.42 75	0.67 267	0.29 49	0.86 225	0.33 166	0.17 173	0.12 97	0.19 209	0.17 259	0.17 151	0.15 167

DF	0.38 129	0.22 95	0.60 221	0.46 184	0.26 116	0.46 112	0.31 128	0.84 186	0.47 122	0.43 135	0.66 198	0.58 231	0.31 67	0.79 195	0.30 109	0.18 222	0.12 97	0.16 93	0.12 63	0.16 108	0.15 167

VMStereo-Base	0.38 129	0.23 130	0.44 73	0.36 18	0.22 42	0.39 60	0.34 171	0.70 112	0.86 280	0.43 135	0.69 213	0.60 242	0.33 84	0.73 168	0.35 192	0.17 173	0.14 253	0.15 46	0.12 63	0.17 151	0.17 239

BStereo	0.38 129	0.25 189	1.42 555	0.42 100	0.28 172	0.55 228	0.39 246	0.55 31	0.52 153	0.36 79	0.35 48	0.37 105	0.29 49	0.64 129	0.38 227	0.13 26	0.14 253	0.15 46	0.19 308	0.15 72	0.16 207

MSCF	0.38 129	0.25 189	0.52 147	0.47 200	0.25 100	0.62 278	0.37 221	0.81 167	0.47 122	0.50 187	0.71 221	0.32 61	0.65 337	0.54 87	0.28 79	0.19 270	0.12 97	0.17 142	0.14 160	0.17 151	0.14 123

castereo++	0.38 129	0.23 130	0.41 53	0.43 116	0.31 247	0.97 460	0.22 31	0.86 190	0.58 176	0.32 46	0.44 96	0.51 185	0.39 127	0.93 248	0.24 14	0.17 173	0.11 38	0.17 142	0.12 63	0.14 38	0.14 123

fffft	0.38 129	0.23 130	0.51 137	0.44 150	0.32 269	0.43 92	0.48 368	0.76 137	0.36 66	0.44 141	0.34 44	0.38 114	0.31 67	1.31 359	0.32 148	0.14 50	0.11 38	0.19 209	0.15 184	0.16 108	0.16 207
1: 1. 1
RSM++	0.38 129	0.24 156	0.51 137	0.47 200	0.26 116	0.50 167	0.41 278	0.79 151	0.45 112	0.37 90	0.45 102	0.60 242	0.35 103	1.02 282	0.30 109	0.15 77	0.13 194	0.17 142	0.14 160	0.18 194	0.13 69

aanet-new	0.39 136	0.25 189	0.54 168	0.47 200	0.37 351	0.74 353	0.28 96	0.62 61	0.34 56	0.37 90	0.50 131	0.36 92	0.74 363	0.98 266	0.30 109	0.17 173	0.11 38	0.17 142	0.13 121	0.19 243	0.14 123

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.39 136	0.52 539	1.32 539	0.44 150	0.38 373	0.38 55	0.23 44	0.95 234	0.41 90	0.36 79	0.43 87	0.41 128	0.42 144	0.45 48	0.29 90	0.14 50	0.13 194	0.16 93	0.13 121	0.15 72	0.14 123

Selective-IGEV-i32	0.39 136	0.24 156	0.50 127	0.44 150	0.25 100	0.46 112	0.33 157	1.25 364	0.40 84	0.35 71	0.45 102	0.52 193	0.30 58	1.07 298	0.30 109	0.14 50	0.12 97	0.17 142	0.13 121	0.16 108	0.13 69

FlowAnything_test	0.39 136	0.26 217	0.61 226	0.59 431	0.33 291	0.62 278	0.36 196	0.62 61	0.40 84	0.45 149	0.36 51	0.45 148	0.37 118	0.53 84	0.48 321	0.24 422	0.18 410	0.28 486	0.33 568	0.21 335	0.19 309

water-stereo	0.39 136	0.20 35	0.48 108	0.44 150	0.27 145	0.50 167	0.26 79	0.92 214	0.51 146	0.53 199	0.78 241	0.55 210	0.49 220	0.42 39	0.42 267	0.16 115	0.15 315	0.17 142	0.15 184	0.16 108	0.15 167

SMoEStereo_RVC	0.39 136	0.25 189	0.50 127	0.45 168	0.30 219	0.61 269	0.36 196	0.72 119	0.45 112	0.46 156	0.43 87	0.42 131	0.35 103	1.39 389	0.29 90	0.15 77	0.12 97	0.20 261	0.15 184	0.16 108	0.15 167

ours_stereo	0.39 136	0.28 275	0.51 137	0.46 184	0.30 219	0.40 66	0.44 319	0.73 125	0.56 170	0.35 71	0.56 165	0.46 152	0.33 84	1.11 310	0.32 148	0.16 115	0.13 194	0.19 209	0.15 184	0.19 243	0.14 123

GCAP-BAT	0.39 136	0.22 95	0.65 249	0.43 116	0.35 316	0.34 35	0.37 221	0.83 180	0.67 218	0.48 170	0.56 165	0.55 210	0.38 123	0.74 177	0.31 136	0.17 173	0.13 194	0.18 184	0.14 160	0.15 72	0.15 167

RSM	0.39 136	0.24 156	0.49 116	0.46 184	0.26 116	0.47 126	0.40 261	0.92 214	0.44 108	0.41 121	0.42 75	0.65 260	0.33 84	1.07 298	0.29 90	0.15 77	0.12 97	0.17 142	0.13 121	0.17 151	0.13 69

trnet	0.39 136	0.21 62	0.37 15	0.36 18	0.20 16	0.53 205	0.29 106	0.78 144	1.12 403	0.59 226	0.71 221	0.53 200	0.42 144	0.54 87	0.34 181	0.18 222	0.13 194	0.15 46	0.10 2	0.14 38	0.13 69

GCAPDPT-zeroshot	0.39 136	0.22 95	0.65 249	0.43 116	0.35 316	0.34 35	0.37 221	0.83 180	0.67 218	0.48 170	0.56 165	0.55 210	0.38 123	0.74 177	0.31 136	0.17 173	0.13 194	0.18 184	0.14 160	0.15 72	0.15 167

Selective-IGEV	0.39 136	0.24 156	0.50 127	0.44 150	0.25 100	0.46 112	0.33 157	1.25 364	0.40 84	0.35 71	0.45 102	0.52 193	0.30 58	1.07 298	0.30 109	0.14 50	0.12 97	0.17 142	0.13 121	0.16 108	0.13 69

GLC_STEREO	0.39 136	0.25 189	0.41 53	0.54 353	0.23 54	0.48 135	0.30 116	0.73 125	0.58 176	0.52 198	0.73 227	0.51 185	0.31 67	0.64 129	0.42 267	0.17 173	0.20 448	0.23 377	0.19 308	0.21 335	0.17 239

CREStereo	0.39 136	0.21 62	0.38 29	0.34 5	0.22 42	0.53 205	0.29 106	0.77 141	1.11 399	0.58 218	0.71 221	0.51 185	0.41 136	0.54 87	0.34 181	0.18 222	0.13 194	0.15 46	0.10 2	0.14 38	0.14 123
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
Foundation-i1	0.40 150	0.19 21	0.36 9	0.42 100	0.32 269	0.54 215	0.48 368	1.18 334	0.52 153	0.54 205	0.54 161	0.58 231	0.49 220	0.65 140	0.32 148	0.16 115	0.13 194	0.15 46	0.14 160	0.14 38	0.13 69

GASTEREO	0.40 150	0.25 189	0.51 137	0.48 231	0.25 100	0.65 302	0.36 196	0.81 167	0.49 129	0.51 194	0.82 253	0.30 49	0.66 340	0.62 125	0.28 79	0.19 270	0.12 97	0.16 93	0.14 160	0.16 108	0.14 123

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 150	0.67 585	0.42 62	0.64 488	0.29 195	0.48 135	0.25 66	0.85 188	0.44 108	0.38 105	0.36 51	0.30 49	0.70 351	1.15 320	0.29 90	0.16 115	0.11 38	0.16 93	0.11 12	0.18 194	0.12 21

mms	0.40 150	0.27 249	0.52 147	0.46 184	0.32 269	0.43 92	0.46 347	0.70 112	0.46 118	0.35 71	0.58 173	0.44 140	0.30 58	1.36 378	0.33 166	0.16 115	0.13 194	0.18 184	0.15 184	0.19 243	0.15 167

MoCha-V2	0.40 150	0.20 35	0.49 116	0.50 264	0.21 24	0.44 102	0.33 157	0.93 223	0.53 160	0.53 199	0.53 149	0.42 131	0.58 298	1.09 304	0.27 63	0.14 50	0.12 97	0.15 46	0.12 63	0.17 151	0.15 167

IGEV++	0.40 150	0.22 95	0.51 137	0.52 317	0.29 195	0.45 106	0.25 66	1.65 464	0.46 118	0.37 90	0.57 170	0.46 152	0.45 170	0.50 77	0.38 227	0.19 270	0.12 97	0.16 93	0.13 121	0.16 108	0.15 167

GCAP-Stereo	0.40 150	0.28 275	0.68 270	0.47 200	0.25 100	0.53 205	0.32 144	0.82 175	0.58 176	0.65 238	0.69 213	0.58 231	0.42 144	0.47 65	0.29 90	0.17 173	0.14 253	0.17 142	0.13 121	0.17 151	0.14 123

LoS	0.40 150	0.21 62	0.44 73	0.37 30	0.22 42	0.50 167	0.40 261	1.00 255	0.94 313	0.48 170	0.66 198	0.48 166	0.40 132	0.60 118	0.37 215	0.18 222	0.14 253	0.16 93	0.11 12	0.14 38	0.14 123
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CroCo-Stereo	0.40 150	0.31 367	0.73 317	0.58 418	0.27 145	0.26 11	0.33 157	0.95 234	0.81 267	0.42 128	0.47 111	0.65 260	0.47 189	0.39 21	0.34 181	0.18 222	0.15 315	0.16 93	0.14 160	0.19 243	0.16 207
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
GCAP-Stereo-DPT-20K	0.41 159	0.19 21	0.84 389	0.40 70	0.28 172	0.46 112	0.28 96	0.78 144	0.37 71	0.34 61	0.51 137	0.39 117	0.48 203	0.39 21	0.23 8	0.14 50	0.12 97	0.16 93	0.12 63	0.17 151	1.46 652

Replicate-Monster	0.41 159	0.26 217	2.03 606	0.36 18	0.21 24	0.46 112	0.23 44	0.67 101	0.48 126	0.42 128	0.27 21	0.31 53	0.30 58	0.98 266	0.24 14	0.14 50	0.10 9	0.14 13	0.11 12	0.13 5	0.28 478

depthmonostereo	0.41 159	0.23 130	0.53 156	0.47 200	0.23 54	0.61 269	0.35 181	1.00 255	0.76 251	0.48 170	0.65 197	0.47 159	0.49 220	0.67 147	0.37 215	0.16 115	0.15 315	0.16 93	0.14 160	0.16 108	0.15 167

castereo	0.41 159	0.22 95	0.46 100	0.44 150	0.30 219	0.61 269	0.56 440	0.97 245	0.80 264	0.38 105	0.69 213	0.45 148	0.69 346	0.51 80	0.30 109	0.16 115	0.11 38	0.16 93	0.13 121	0.16 108	0.12 21

GCAPDPT-zeroshot4090	0.41 159	0.19 21	0.83 385	0.40 70	0.28 172	0.46 112	0.28 96	0.78 144	0.37 71	0.34 61	0.51 137	0.39 117	0.48 203	0.39 21	0.23 8	0.14 50	0.12 97	0.16 93	0.12 63	0.17 151	1.46 652

CASnet	0.41 159	0.25 189	0.48 108	0.50 264	0.20 16	0.50 167	0.36 196	0.81 167	0.80 264	0.83 279	0.68 208	0.48 166	0.31 67	0.54 87	0.32 148	0.18 222	0.12 97	0.27 471	0.22 419	0.23 389	0.14 123
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
DN	0.42 165	0.24 156	0.49 116	0.47 200	0.41 405	0.58 245	0.32 144	0.81 167	0.84 277	0.45 149	0.52 142	0.77 295	0.35 103	0.64 129	0.33 166	0.24 422	0.17 385	0.19 209	0.16 230	0.20 290	0.21 364

fffy	0.42 165	0.27 249	0.57 205	0.46 184	0.29 195	0.48 135	0.35 181	0.91 211	0.55 167	0.40 118	0.58 173	0.55 210	0.41 136	1.26 347	0.36 204	0.15 77	0.13 194	0.19 209	0.16 230	0.18 194	0.14 123

WCG-NET	0.42 165	0.21 62	0.54 168	0.40 70	0.25 100	0.47 126	0.32 144	0.73 125	1.15 430	0.76 255	0.73 227	0.58 231	0.45 170	0.60 118	0.34 181	0.15 77	0.11 38	0.16 93	0.14 160	0.15 72	0.13 69

Occ-G	0.42 165	0.21 62	0.48 108	0.41 86	0.26 116	0.42 83	0.62 475	0.77 141	0.49 129	0.43 135	0.66 198	1.02 404	0.46 178	0.78 190	0.41 256	0.16 115	0.13 194	0.18 184	0.13 121	0.16 108	0.16 207

MGS-Stereo	0.42 165	0.26 217	0.58 212	0.44 150	0.28 172	0.50 167	0.34 171	0.57 42	0.83 273	0.46 156	1.31 444	0.52 193	0.33 84	0.65 140	0.36 204	0.19 270	0.16 353	0.18 184	0.15 184	0.17 151	0.16 207

LoS_RVC	0.42 165	0.26 217	0.40 46	0.44 150	0.82 602	0.51 187	0.44 319	0.64 75	0.41 90	0.44 141	0.78 241	0.44 140	0.47 189	0.56 96	0.36 204	0.13 26	0.12 97	0.14 13	0.10 2	0.13 5	0.84 634

test_xeample3	0.42 165	0.28 275	0.69 282	0.43 116	0.33 291	0.56 237	0.38 229	0.79 151	0.45 112	0.53 199	0.46 107	0.44 140	0.44 164	1.38 384	0.31 136	0.18 222	0.14 253	0.19 209	0.15 184	0.17 151	0.16 207

PSi22	0.43 172	0.25 189	0.45 88	0.45 168	0.24 75	0.46 112	0.22 31	0.63 68	0.99 339	0.45 149	0.64 190	0.80 305	0.52 245	1.44 402	0.30 109	0.14 50	0.12 97	0.14 13	0.11 12	0.19 243	0.15 167

DA	0.43 172	0.23 130	0.49 116	0.50 264	0.25 100	1.08 485	0.44 319	1.18 334	0.58 176	0.46 156	0.64 190	0.54 205	0.47 189	0.46 56	0.32 148	0.19 270	0.13 194	0.19 209	0.13 121	0.18 194	0.14 123

GGEV	0.43 172	0.23 130	0.49 116	0.50 264	0.25 100	1.08 485	0.44 319	1.18 334	0.58 176	0.46 156	0.64 190	0.54 205	0.47 189	0.46 56	0.32 148	0.19 270	0.13 194	0.19 209	0.13 121	0.18 194	0.14 123

DilatedVolume-Stereo	0.43 172	0.21 62	0.55 183	0.43 116	0.32 269	0.72 343	0.29 106	0.80 160	0.51 146	0.77 260	0.73 227	0.48 166	0.40 132	1.13 317	0.39 238	0.15 77	0.14 253	0.15 46	0.14 160	0.16 108	0.14 123

MM-Stereo_test2	0.43 172	0.24 156	0.67 266	0.51 296	0.32 269	0.55 228	0.45 339	0.97 245	0.77 255	0.59 226	0.51 137	0.49 175	0.42 144	0.80 198	0.30 109	0.15 77	0.13 194	0.18 184	0.14 160	0.19 243	0.14 123

SCV_C0	0.43 172	0.26 217	0.65 249	0.43 116	0.29 195	0.47 126	0.31 128	1.34 380	0.73 240	0.38 105	0.49 128	0.54 205	0.29 49	1.24 343	0.30 109	0.17 173	0.13 194	0.16 93	0.13 121	0.20 290	0.15 167

ff7	0.43 172	0.27 249	0.56 192	0.44 150	0.33 291	0.50 167	0.42 283	0.87 192	0.50 136	0.49 178	0.53 149	0.44 140	0.48 203	1.38 384	0.33 166	0.17 173	0.12 97	0.21 300	0.15 184	0.18 194	0.18 266

ffff	0.43 172	0.27 249	0.56 192	0.44 150	0.33 291	0.50 167	0.42 283	0.87 192	0.50 136	0.49 178	0.53 149	0.44 140	0.48 203	1.38 384	0.33 166	0.17 173	0.12 97	0.21 300	0.15 184	0.18 194	0.18 266

11t	0.43 172	0.27 249	0.56 192	0.44 150	0.33 291	0.50 167	0.42 283	0.87 192	0.50 136	0.49 178	0.53 149	0.44 140	0.48 203	1.38 384	0.33 166	0.17 173	0.12 97	0.21 300	0.15 184	0.18 194	0.18 266

anonymousdsp	0.43 172	0.27 249	0.53 156	0.44 150	0.32 269	0.50 167	0.42 283	0.89 202	0.51 146	0.49 178	0.53 149	0.47 159	0.47 189	1.33 367	0.33 166	0.17 173	0.12 97	0.21 300	0.15 184	0.18 194	0.18 266

ProNet	0.43 172	0.28 275	0.58 212	0.43 116	0.30 219	0.56 237	0.52 400	1.00 255	0.58 176	0.44 141	0.49 128	0.43 134	0.43 153	1.28 352	0.36 204	0.15 77	0.13 194	0.19 209	0.16 230	0.17 151	0.16 207

MC-Stereo	0.43 172	0.23 130	0.48 108	0.51 296	0.28 172	0.39 60	0.32 144	0.88 201	0.68 224	0.60 229	0.84 256	0.56 221	0.61 313	1.03 283	0.31 136	0.17 173	0.11 38	0.17 142	0.15 184	0.16 108	0.13 69

ccc-4	0.43 172	0.27 249	0.56 192	0.44 150	0.33 291	0.50 167	0.42 283	0.87 192	0.50 136	0.49 178	0.53 149	0.44 140	0.48 203	1.38 384	0.33 166	0.17 173	0.12 97	0.21 300	0.15 184	0.18 194	0.18 266

IGEV-Stereo	0.43 172	0.27 249	0.54 168	0.45 168	0.32 269	0.50 167	0.42 283	0.90 210	0.51 146	0.49 178	0.53 149	0.47 159	0.47 189	1.32 363	0.33 166	0.17 173	0.12 97	0.21 300	0.15 184	0.18 194	0.18 266
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GCAP-Stereo-DPT-36K	0.44 186	1.50 654	1.55 575	0.37 30	0.33 291	0.41 73	0.26 79	0.79 151	0.35 63	0.34 61	0.46 107	0.41 128	0.41 136	0.45 48	0.24 14	0.15 77	0.13 194	0.15 46	0.12 63	0.15 72	0.18 266

Reg-Stereo(zero)	0.44 186	0.22 95	0.45 88	0.43 116	0.23 54	0.38 55	0.25 66	0.76 137	1.08 382	0.90 294	0.78 241	0.90 353	0.47 189	0.70 155	0.36 204	0.15 77	0.12 97	0.15 46	0.12 63	0.15 72	0.15 167

rvit_stereo_0081_aga	0.44 186	0.34 431	0.73 317	0.51 296	0.41 405	0.50 167	0.40 261	0.81 167	0.57 172	0.58 218	0.56 165	0.53 200	0.43 153	0.66 143	0.40 246	0.26 473	0.21 472	0.22 336	0.20 344	0.26 430	0.18 266

rvit_stereo_0081	0.44 186	0.33 406	0.64 242	0.54 353	0.35 316	0.41 73	0.44 319	0.66 93	0.95 315	0.48 170	0.52 142	0.50 181	0.46 178	0.82 208	0.44 280	0.25 450	0.20 448	0.22 336	0.19 308	0.25 417	0.17 239

rvit_stereo_0082	0.44 186	0.33 406	0.64 242	0.54 353	0.35 316	0.41 73	0.44 319	0.66 93	0.95 315	0.48 170	0.52 142	0.50 181	0.46 178	0.82 208	0.44 280	0.25 450	0.20 448	0.22 336	0.19 308	0.25 417	0.17 239

rvit_stereo_0080	0.44 186	0.32 383	0.71 299	0.47 200	0.36 331	0.42 83	0.55 432	0.82 175	0.68 224	0.50 187	0.60 176	0.55 210	0.47 189	0.59 106	0.44 280	0.26 473	0.21 472	0.20 261	0.20 344	0.31 493	0.19 309

whm_eth	0.44 186	0.32 383	0.71 299	0.47 200	0.36 331	0.42 83	0.55 432	0.82 175	0.68 224	0.50 187	0.60 176	0.55 210	0.47 189	0.59 106	0.44 280	0.26 473	0.21 472	0.20 261	0.20 344	0.31 493	0.19 309

CroCo-Stereo Lap2	0.44 186	0.34 431	0.77 356	0.61 458	0.79 593	0.28 17	0.35 181	0.75 134	0.71 234	0.38 105	0.50 131	0.72 283	0.55 268	0.57 101	0.47 316	0.17 173	0.18 410	0.19 209	0.16 230	0.21 335	0.20 343

TANstereo	0.44 186	0.21 62	0.44 73	0.41 86	0.21 24	0.65 302	0.26 79	0.79 151	0.83 273	0.93 301	0.98 293	0.51 185	0.46 178	0.54 87	0.35 192	0.18 222	0.24 516	0.16 93	0.13 121	0.16 108	0.26 455

RT-Monster	0.45 195	0.23 130	0.47 103	0.44 150	0.40 395	0.51 187	0.25 66	0.87 192	1.01 348	0.87 290	0.86 260	0.68 269	0.41 136	0.67 147	0.40 246	0.16 115	0.14 253	0.15 46	0.13 121	0.14 38	0.17 239

Wave_Phase_stereo	0.45 195	0.25 189	1.42 555	0.42 100	0.28 172	1.78 588	0.39 246	0.72 119	0.52 153	0.36 79	0.35 48	0.37 105	0.29 49	0.64 129	0.38 227	0.13 26	0.14 253	0.15 46	0.19 308	0.15 72	0.16 207

HART	0.45 195	0.22 95	0.54 168	0.50 264	0.26 116	0.41 73	0.29 106	1.03 269	0.50 136	0.58 218	1.45 495	0.61 247	0.35 103	1.08 303	0.30 109	0.15 77	0.13 194	0.19 209	0.14 160	0.19 243	0.14 123

StereoAnything_RVC	0.45 195	1.43 648	0.48 108	0.35 11	0.20 16	0.26 11	0.21 22	0.43 7	0.22 6	0.22 2	0.21 6	0.19 1	0.36 114	1.27 350	0.22 1	0.21 346	0.11 38	0.14 13	0.10 2	2.37 658	0.11 3

tt45	0.45 195	0.23 130	0.46 100	0.45 168	0.33 291	0.79 385	0.32 144	0.78 144	0.41 90	0.51 194	0.44 96	0.49 175	0.37 118	2.14 504	0.34 181	0.16 115	0.13 194	0.19 209	0.16 230	0.17 151	0.18 266

IGEV-Stereo+	0.45 195	0.21 62	0.43 68	0.41 86	0.39 384	0.15 1	0.19 7	0.44 8	0.36 66	0.26 11	0.25 12	0.31 53	0.41 136	1.43 398	0.30 109	0.17 173	0.12 97	0.15 46	0.11 12	1.16 643	1.70 658

WCG-NET（raft）	0.45 195	0.21 62	0.55 183	0.40 70	0.24 75	0.50 167	0.36 196	0.73 125	1.09 390	0.71 248	0.76 236	0.92 364	0.51 238	0.84 215	0.34 181	0.16 115	0.12 97	0.15 46	0.14 160	0.14 38	0.14 123

MIF-Stereo (partial)	0.45 195	0.25 189	0.70 288	0.50 264	0.52 491	0.35 43	0.26 79	0.91 211	0.59 185	0.45 149	0.71 221	0.51 185	0.51 238	1.11 310	0.45 295	0.20 312	0.16 353	0.23 377	0.20 344	0.24 404	0.18 266

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.46 203	1.22 638	2.46 625	0.39 57	0.30 219	0.29 19	0.28 96	0.81 167	0.34 56	0.33 52	0.47 111	0.38 114	0.44 164	0.37 11	0.25 33	0.15 77	0.12 97	0.15 46	0.11 12	0.16 108	0.16 207

SCV	0.46 203	0.26 217	0.55 183	0.47 200	0.25 100	0.39 60	0.38 229	1.98 567	0.60 187	0.35 71	0.48 118	0.55 210	0.36 114	1.28 352	0.32 148	0.24 422	0.12 97	0.17 142	0.13 121	0.18 194	0.14 123

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 203	0.36 461	0.71 299	0.47 200	0.36 331	0.67 316	0.35 181	0.78 144	1.12 403	0.61 230	0.62 182	0.39 117	0.39 127	0.71 159	0.39 238	0.20 312	0.17 385	0.22 336	0.18 283	0.23 389	0.19 309

IGEVStereo-DCA	0.46 203	0.28 275	0.56 192	0.43 116	0.33 291	0.49 152	0.42 283	0.87 192	0.50 136	0.47 161	0.48 118	0.48 166	0.46 178	2.03 494	0.30 109	0.19 270	0.14 253	0.19 209	0.15 184	0.16 108	0.18 266

rrr	0.46 203	0.28 275	0.73 317	0.43 116	0.33 291	0.49 152	0.38 229	0.76 137	0.50 136	0.47 161	0.48 118	0.48 166	0.46 178	2.03 494	0.30 109	0.19 270	0.14 253	0.19 209	0.15 184	0.16 108	0.16 207

plain	0.46 203	0.27 249	1.01 468	0.50 264	0.40 395	0.35 43	0.37 221	0.87 192	0.56 170	0.43 135	0.76 236	0.42 131	0.40 132	1.13 317	0.45 295	0.21 346	0.15 315	0.24 397	0.19 308	0.24 404	0.16 207

XX-TBD	0.46 203	0.70 593	0.35 7	0.79 581	0.25 100	0.58 245	0.26 79	0.69 107	1.27 499	0.76 255	1.00 299	0.45 148	0.33 84	0.47 65	0.37 215	0.19 270	0.15 315	0.15 46	0.11 12	0.17 151	0.14 123

PMTNet	0.46 203	0.21 62	0.38 29	0.37 30	0.23 54	0.71 340	0.27 89	0.74 131	1.04 361	0.64 236	0.70 218	0.55 210	0.47 189	0.86 225	0.35 192	1.00 643	0.13 194	0.15 46	0.10 2	0.15 72	0.13 69

rvit_stereo_0083	0.47 211	0.33 406	0.81 376	0.56 394	0.36 331	0.50 167	0.44 319	0.68 104	0.95 315	0.49 178	0.57 170	0.55 210	0.49 220	0.88 230	0.46 309	0.25 450	0.25 525	0.24 397	0.20 344	0.24 404	0.17 239

rvit_stereo_ft	0.47 211	0.35 451	0.87 408	0.67 520	0.42 411	0.40 66	0.59 464	0.81 167	0.74 241	0.46 156	0.55 162	0.57 225	0.49 220	0.65 140	0.50 337	0.25 450	0.17 385	0.22 336	0.22 419	0.24 404	0.17 239

RAFT-Stereo-weight	0.47 211	0.24 156	0.53 156	0.48 231	0.27 145	0.60 263	0.35 181	1.02 264	1.07 376	0.99 322	0.78 241	0.76 293	0.28 45	0.76 180	0.36 204	0.16 115	0.12 97	0.17 142	0.15 184	0.16 108	0.15 167

CAS++	0.47 211	0.31 367	0.56 192	0.47 200	0.32 269	0.42 83	0.28 96	1.76 498	0.72 236	0.71 248	0.72 225	0.37 105	0.28 45	0.69 151	0.33 166	0.27 489	0.22 494	0.26 455	0.21 390	0.29 474	0.19 309
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
iRaftStereo_RVC	0.47 211	0.26 217	0.64 242	0.50 264	0.29 195	0.53 205	0.33 157	1.05 283	0.77 255	0.84 282	1.00 299	0.55 210	0.37 118	0.81 204	0.40 246	0.17 173	0.12 97	0.22 336	0.20 344	0.19 243	0.15 167

CREStereo++_RVC	0.47 211	0.21 62	0.38 29	0.45 168	0.38 373	0.45 106	0.25 66	0.75 134	1.29 509	0.80 268	1.21 404	0.47 159	0.37 118	0.53 84	0.44 280	0.16 115	0.11 38	0.15 46	0.80 644	0.18 194	0.11 3
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
WQFJA1	0.48 217	0.27 249	0.53 156	0.46 184	0.85 607	0.79 385	0.39 246	1.11 314	0.75 242	0.50 187	0.52 142	0.53 200	0.50 229	0.71 159	0.65 406	0.17 173	0.21 472	0.19 209	0.16 230	0.19 243	0.16 207

NLMM	0.48 217	0.27 249	0.53 156	0.46 184	0.85 607	0.79 385	0.39 246	1.12 317	0.75 242	0.50 187	0.52 142	0.53 200	0.50 229	0.72 163	0.65 406	0.17 173	0.21 472	0.19 209	0.16 230	0.19 243	0.16 207

xyz-stereo-finetune	0.48 217	0.25 189	0.54 168	0.42 100	0.23 54	0.80 394	0.42 283	0.80 160	0.80 264	0.61 230	0.62 182	0.54 205	0.43 153	1.70 454	0.58 378	0.15 77	0.15 315	0.19 209	0.15 184	0.16 108	0.15 167

999	0.48 217	0.22 95	0.49 116	0.48 231	0.34 312	0.75 359	0.31 128	0.85 188	0.55 167	0.37 90	0.48 118	0.50 181	0.36 114	2.45 531	0.39 238	0.16 115	0.13 194	0.18 184	0.15 184	0.16 108	0.19 309

model_zeroshot	0.48 217	0.29 310	0.86 396	0.51 296	0.36 331	0.69 329	0.37 221	1.12 317	0.62 191	0.85 287	0.84 256	0.66 264	0.37 118	0.73 168	0.34 181	0.20 312	0.16 353	0.19 209	0.16 230	0.17 151	0.16 207

MyStereo07	0.48 217	0.29 310	0.50 127	0.55 378	0.45 438	0.59 256	0.79 527	1.05 283	0.51 146	0.48 170	0.53 149	0.43 134	0.55 268	1.30 358	0.34 181	0.17 173	0.16 353	0.24 397	0.20 344	0.23 389	0.20 343

4D-IteraStereo	0.48 217	0.24 156	0.76 348	0.50 264	0.44 431	0.66 311	0.31 128	0.87 192	1.02 352	1.03 341	0.72 225	0.78 299	0.32 77	0.64 129	0.37 215	0.17 173	0.11 38	0.23 377	0.19 308	0.19 243	0.13 69

CES	0.48 217	0.20 35	0.37 15	0.39 57	1.39 650	0.55 228	0.35 181	0.98 249	0.66 216	0.44 141	0.66 198	0.35 89	0.27 40	0.56 96	0.33 166	0.15 77	0.13 194	0.15 46	0.10 2	0.19 243	1.46 652

NLSM1	0.49 225	0.25 189	0.55 183	0.48 231	1.08 630	0.83 411	0.31 128	0.83 180	0.66 216	0.51 194	0.76 236	0.47 159	0.48 203	0.98 266	0.55 367	0.18 222	0.19 428	0.21 300	0.18 283	0.20 290	0.15 167

FE-Mocha	0.49 225	0.30 332	0.87 408	0.48 231	0.36 331	0.45 106	0.22 31	1.58 446	0.49 129	1.00 327	1.09 344	0.74 286	0.41 136	0.55 93	0.30 109	0.18 222	0.12 97	0.21 300	0.20 344	0.17 151	0.15 167

MM-Stereo_test1	0.49 225	0.24 156	0.56 192	0.51 296	0.30 219	0.50 167	0.54 414	0.91 211	1.03 356	0.84 282	0.69 213	0.54 205	0.60 303	1.16 324	0.33 166	0.18 222	0.16 353	0.20 261	0.17 259	0.19 243	0.15 167

AE-Stereo	0.49 225	0.27 249	0.67 266	0.60 443	0.39 384	0.67 316	0.46 347	1.18 334	1.09 390	0.47 161	0.75 234	0.69 275	0.47 189	0.59 106	0.40 246	0.16 115	0.15 315	0.21 300	0.20 344	0.19 243	0.15 167

sCroCo_RVC	0.49 225	0.40 487	1.02 475	0.65 502	0.60 531	0.52 194	0.40 261	0.83 180	0.61 188	0.44 141	0.74 232	0.49 175	0.50 229	0.63 128	0.48 321	0.26 473	0.27 539	0.23 377	0.22 419	0.29 474	0.25 431

MM-Stereo_test3	0.50 230	0.24 156	0.54 168	0.54 353	0.74 575	0.49 152	0.53 408	1.09 305	1.05 366	0.62 233	0.95 280	0.61 247	0.42 144	0.77 183	0.38 227	0.20 312	0.17 385	0.20 261	0.16 230	0.18 194	0.18 266

RCA-Stereo	0.50 230	0.23 130	0.58 212	0.48 231	0.33 291	0.55 228	0.45 339	0.97 245	1.38 551	0.68 243	1.05 328	0.63 254	0.80 394	0.59 106	0.32 148	0.17 173	0.12 97	0.17 142	0.14 160	0.16 108	0.14 123

WQFJX	0.51 232	0.27 249	0.52 147	0.46 184	0.87 613	0.75 359	0.39 246	1.29 372	0.77 255	0.53 199	0.52 142	0.55 210	0.55 268	0.95 254	0.60 389	0.17 173	0.19 428	0.19 209	0.16 230	0.19 243	0.18 266

knoymous	0.51 232	0.29 310	0.47 103	0.43 116	0.30 219	0.55 228	0.55 432	1.02 264	0.77 255	0.98 319	0.85 258	0.94 369	0.56 275	0.85 221	0.45 295	0.20 312	0.14 253	0.26 455	0.14 160	0.23 389	0.23 404

Lsterematch	0.52 234	0.24 156	0.64 242	0.45 168	0.25 100	0.71 340	0.31 128	0.81 167	1.05 366	0.96 310	1.28 433	0.69 275	0.48 203	0.84 215	0.66 411	0.21 346	0.12 97	0.19 209	0.16 230	0.18 194	0.19 309

NLCSM	0.52 234	0.28 275	0.55 183	0.52 317	0.74 575	0.72 343	0.46 347	0.96 242	0.65 213	0.63 234	0.51 137	0.48 166	0.61 313	1.32 363	0.70 424	0.19 270	0.20 448	0.21 300	0.18 283	0.22 361	0.20 343

tg	0.52 234	0.24 156	0.61 226	0.49 253	0.30 219	0.90 430	0.29 106	1.07 298	0.83 273	0.83 279	1.02 312	0.62 251	0.43 153	1.35 373	0.41 256	0.17 173	0.12 97	0.22 336	0.20 344	0.17 151	0.15 167

11t1	0.52 234	0.28 275	0.68 270	0.51 296	0.28 172	0.83 411	0.39 246	1.22 356	0.63 194	0.84 282	0.74 232	0.68 269	0.68 342	0.91 238	0.57 374	0.21 346	0.18 410	0.19 209	0.16 230	0.20 290	0.21 364

LL-Strereo2	0.52 234	0.33 406	0.69 282	0.52 317	0.37 351	0.70 336	0.30 116	1.13 321	0.67 218	0.94 306	0.78 241	0.91 356	0.42 144	1.05 292	0.42 267	0.17 173	0.16 353	0.29 497	0.25 470	0.21 335	0.16 207

Selective-RAFT	0.52 234	0.28 275	0.79 369	0.55 378	0.27 145	0.91 434	0.33 157	0.80 160	0.88 289	0.58 218	0.63 185	0.81 310	0.77 377	1.29 356	0.48 321	0.19 270	0.14 253	0.17 142	0.15 184	0.19 243	0.17 239

HUI-Stereo	0.52 234	0.30 332	0.73 317	0.50 264	0.27 145	0.65 302	0.30 116	1.04 275	0.64 199	1.12 372	0.96 283	0.83 322	0.60 303	0.79 195	0.45 295	0.22 377	0.14 253	0.24 397	0.20 344	0.26 430	0.18 266

test-1	0.52 234	0.26 217	1.04 483	0.56 394	0.32 269	0.61 269	0.38 229	1.10 308	0.91 301	0.78 263	1.01 304	0.77 295	0.52 245	0.60 118	0.42 267	0.17 173	0.14 253	0.20 261	0.17 259	0.20 290	0.23 404

rafts_anoy	0.52 234	0.29 310	0.59 218	0.59 431	0.50 467	0.53 205	0.40 261	1.11 314	1.03 356	0.84 282	0.83 254	0.68 269	0.54 260	0.72 163	0.51 342	0.19 270	0.14 253	0.24 397	0.26 488	0.21 335	0.18 266

s12784h	0.52 234	0.20 35	0.38 29	0.41 86	0.19 9	0.96 456	0.34 171	1.17 329	1.25 488	0.81 273	0.90 271	0.63 254	0.50 229	1.45 403	0.42 267	0.14 50	0.12 97	0.17 142	0.11 12	0.18 194	0.11 3

raftrobust	0.52 234	0.25 189	0.56 192	0.65 502	0.52 491	0.49 152	0.34 171	0.98 249	0.91 301	1.30 480	0.87 265	0.63 254	0.81 398	0.78 190	0.41 256	0.19 270	0.15 315	0.16 93	0.14 160	0.15 72	0.16 207

Gwc-CoAtRS	0.52 234	0.24 156	0.68 270	0.48 231	0.29 195	0.64 286	0.25 66	1.16 327	1.08 382	1.01 333	1.00 299	1.12 439	0.56 275	0.69 151	0.37 215	0.16 115	0.13 194	0.17 142	0.15 184	0.15 72	0.15 167

IGEV-FE	0.53 246	0.30 332	0.99 458	0.56 394	0.35 316	0.41 73	0.32 144	1.37 385	0.63 194	1.00 327	1.09 344	0.94 369	0.41 136	0.83 210	0.39 238	0.18 222	0.12 97	0.19 209	0.18 283	0.19 243	0.17 239

rvit_0105_6	0.53 246	0.37 468	0.98 457	0.65 502	0.38 373	0.51 187	0.51 389	0.77 141	1.20 464	0.54 205	0.55 162	0.65 260	0.53 253	0.94 251	0.44 280	0.32 533	0.32 576	0.28 486	0.24 456	0.28 463	0.21 364

IGEV_Zeroshot_test	0.53 246	0.30 332	0.99 458	0.56 394	0.35 316	0.41 73	0.32 144	1.37 385	0.63 194	1.00 327	1.09 344	0.95 378	0.41 136	0.83 210	0.39 238	0.18 222	0.12 97	0.19 209	0.18 283	0.19 243	0.17 239

EKT-Stereo	0.53 246	0.30 332	0.73 317	0.58 418	0.60 531	0.51 187	0.48 368	0.94 229	0.90 296	0.71 248	0.88 267	0.77 295	0.43 153	1.07 298	0.40 246	0.22 377	0.16 353	0.21 300	0.18 283	0.20 290	0.22 384

Any-RAFT	0.53 246	0.24 156	0.47 103	0.47 200	0.27 145	1.00 468	0.25 66	1.58 446	1.05 366	0.85 287	0.99 295	1.06 414	0.47 189	0.70 155	0.32 148	0.18 222	0.13 194	0.16 93	0.13 121	0.16 108	0.16 207

anonymousdsp2	0.53 246	0.27 249	0.74 334	0.48 231	0.29 195	0.76 367	0.47 355	1.61 455	0.82 272	0.77 260	0.77 239	0.75 289	0.47 189	1.03 283	0.40 246	0.18 222	0.13 194	0.18 184	0.13 121	0.19 243	0.18 266

fff	0.53 246	0.24 156	0.70 288	0.43 116	0.24 75	0.48 135	0.36 196	1.07 298	1.25 488	1.10 364	1.02 312	0.57 225	1.06 515	0.73 168	0.52 349	0.16 115	0.13 194	0.17 142	0.13 121	0.15 72	0.19 309

test_4	0.53 246	0.22 95	0.56 192	0.54 353	0.32 269	0.64 286	0.39 246	0.80 160	0.62 191	0.92 300	1.87 582	0.68 269	0.42 144	1.16 324	0.37 215	0.15 77	0.13 194	0.20 261	0.22 419	0.20 290	0.15 167

GMOStereo	0.53 246	0.26 217	0.65 249	0.50 264	0.29 195	0.52 194	0.43 305	0.89 202	0.96 320	1.41 530	1.14 372	0.85 332	0.56 275	0.59 106	0.38 227	0.16 115	0.14 253	0.24 397	0.21 390	0.20 290	0.15 167

error version	0.53 246	0.26 217	0.65 249	0.50 264	0.29 195	0.52 194	0.43 305	0.89 202	0.96 320	1.41 530	1.14 372	0.85 332	0.56 275	0.59 106	0.38 227	0.16 115	0.14 253	0.24 397	0.21 390	0.20 290	0.15 167

test-v	0.53 246	0.26 217	0.65 249	0.50 264	0.29 195	0.52 194	0.43 305	0.89 202	0.96 320	1.41 530	1.14 372	0.85 332	0.56 275	0.59 106	0.38 227	0.16 115	0.14 253	0.24 397	0.21 390	0.20 290	0.15 167

test-2	0.53 246	0.26 217	0.65 249	0.50 264	0.29 195	0.52 194	0.43 305	0.89 202	0.96 320	1.41 530	1.14 372	0.85 332	0.56 275	0.59 106	0.38 227	0.16 115	0.14 253	0.24 397	0.21 390	0.20 290	0.15 167

raft+_RVC	0.53 246	0.26 217	0.54 168	0.60 443	0.47 455	0.54 215	0.54 414	1.27 367	0.99 339	0.76 255	1.03 322	0.70 279	0.56 275	0.93 248	0.47 316	0.18 222	0.14 253	0.19 209	0.18 283	0.18 194	0.15 167

csc	0.53 246	0.24 156	0.70 288	0.43 116	0.24 75	0.48 135	0.36 196	1.07 298	1.25 488	1.10 364	1.02 312	0.57 225	1.06 515	0.73 168	0.52 349	0.16 115	0.13 194	0.17 142	0.13 121	0.15 72	0.19 309

cscssc	0.53 246	0.24 156	0.70 288	0.43 116	0.24 75	0.48 135	0.36 196	1.07 298	1.25 488	1.10 364	1.02 312	0.57 225	1.06 515	0.73 168	0.52 349	0.16 115	0.13 194	0.17 142	0.13 121	0.15 72	0.19 309

FSD	0.54 261	0.52 539	0.65 249	0.62 469	0.50 467	0.54 215	0.58 455	0.65 85	0.53 160	0.54 205	0.52 142	0.56 221	0.52 245	0.57 101	0.55 367	0.51 612	0.47 629	0.50 606	0.49 615	0.50 587	0.49 588

1test111	0.54 261	0.31 367	0.50 127	0.54 353	0.26 116	1.18 508	0.51 389	1.42 397	0.78 259	0.58 218	0.79 247	0.48 166	0.88 436	0.88 230	0.59 381	0.20 312	0.12 97	0.25 436	0.15 184	0.22 361	0.21 364

RAFT-Test	0.54 261	0.25 189	0.64 242	0.47 200	0.30 219	0.97 460	0.27 89	1.24 362	0.81 267	0.96 310	1.12 363	1.28 481	0.48 203	0.71 159	0.36 204	0.17 173	0.13 194	0.17 142	0.14 160	0.16 108	0.16 207

DCANet-4	0.54 261	0.26 217	1.07 493	0.42 100	0.24 75	0.48 135	0.36 196	0.99 251	1.30 515	1.10 364	1.02 312	0.56 221	0.75 366	0.73 168	0.52 349	0.16 115	0.13 194	0.17 142	0.13 121	0.15 72	0.19 309

x	0.54 261	0.31 367	0.61 226	0.47 200	0.30 219	0.67 316	0.47 355	1.53 434	0.79 263	0.81 273	0.83 254	0.78 299	0.70 351	0.70 155	0.62 396	0.21 346	0.19 428	0.22 336	0.19 308	0.21 335	0.20 343

test-3	0.54 261	0.22 95	0.68 270	0.47 200	0.27 145	0.58 245	0.35 181	0.92 214	1.00 345	1.32 494	0.69 213	0.87 340	0.45 170	1.68 452	0.37 215	0.16 115	0.11 38	0.20 261	0.16 230	0.17 151	0.13 69

test_1	0.54 261	0.22 95	0.68 270	0.47 200	0.27 145	0.58 245	0.35 181	0.92 214	1.00 345	1.28 464	0.68 208	0.87 340	0.45 170	1.67 447	0.37 215	0.16 115	0.11 38	0.20 261	0.16 230	0.17 151	0.13 69

PSM-adaLoss	0.54 261	0.30 332	0.73 317	0.50 264	0.27 145	0.65 302	0.41 278	1.04 275	0.64 199	1.12 372	0.96 283	0.82 315	0.61 313	1.06 294	0.45 295	0.22 377	0.14 253	0.24 397	0.20 344	0.26 430	0.18 266

ROB_FTStereo_v2	0.54 261	0.30 332	0.73 317	0.50 264	0.27 145	0.64 286	0.42 283	1.05 283	0.64 199	1.12 372	0.96 283	0.83 322	0.60 303	1.12 314	0.46 309	0.22 377	0.14 253	0.24 397	0.20 344	0.26 430	0.18 266

ROB_FTStereo	0.54 261	0.30 332	0.73 317	0.50 264	0.27 145	0.64 286	0.25 66	1.05 283	0.64 199	1.12 372	0.95 280	0.82 315	0.61 313	1.15 320	0.45 295	0.22 377	0.14 253	0.24 397	0.20 344	0.26 430	0.18 266

cross-raft	0.54 261	0.25 189	0.61 226	0.52 317	0.29 195	0.68 323	0.37 221	1.46 410	0.76 251	1.01 333	1.06 330	1.28 481	0.46 178	0.71 159	0.35 192	0.15 77	0.12 97	0.18 184	0.16 230	0.19 243	0.14 123

RAFT-IKP	0.54 261	0.30 332	0.73 317	0.50 264	0.27 145	0.59 256	0.36 196	1.04 275	0.64 199	1.12 372	0.96 283	0.83 322	0.61 313	1.22 336	0.45 295	0.22 377	0.14 253	0.24 397	0.20 344	0.26 430	0.18 266

RALCasStereoNet	0.54 261	0.30 332	0.66 260	0.59 431	0.51 479	0.61 269	0.52 400	0.94 229	0.93 309	0.70 246	1.01 304	0.78 299	0.44 164	1.33 367	0.47 316	0.20 312	0.16 353	0.18 184	0.16 230	0.20 290	0.19 309

DCANet	0.54 261	0.24 156	0.70 288	0.43 116	0.24 75	0.49 152	0.36 196	1.05 283	1.30 515	1.12 372	1.03 322	0.58 231	0.92 449	0.81 204	0.52 349	0.16 115	0.13 194	0.17 142	0.13 121	0.18 194	0.19 309

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 261	0.25 189	0.68 270	0.43 116	0.24 75	0.40 66	0.34 171	1.04 275	1.09 390	1.32 494	1.60 537	0.80 305	0.68 342	0.67 147	0.39 238	0.13 26	0.10 9	0.18 184	0.17 259	0.17 151	0.13 69

CFNet-RSSM	0.54 261	0.24 156	0.70 288	0.48 231	0.28 172	0.60 263	0.27 89	1.49 416	1.14 418	1.06 346	0.93 277	1.08 421	0.54 260	0.70 155	0.35 192	0.16 115	0.12 97	0.17 142	0.15 184	0.16 108	0.14 123

MSKI-zero shot	0.55 277	0.26 217	0.57 205	0.51 296	0.26 116	0.69 329	0.28 96	1.18 334	0.64 199	0.91 298	1.32 451	0.82 315	0.33 84	1.92 482	0.32 148	0.17 173	0.12 97	0.17 142	0.13 121	0.16 108	0.16 207

test_3	0.55 277	0.23 130	0.71 299	0.53 336	0.28 172	0.61 269	0.40 261	0.92 214	1.05 366	1.19 424	0.68 208	0.93 366	0.44 164	1.67 447	0.39 238	0.15 77	0.12 97	0.22 336	0.19 308	0.21 335	0.14 123

Patchmatch Stereo++	0.55 277	0.30 332	0.73 317	0.50 264	0.27 145	0.65 302	0.29 106	1.05 283	0.64 199	1.12 372	0.96 283	0.83 322	0.60 303	1.37 380	0.45 295	0.22 377	0.14 253	0.24 397	0.20 344	0.26 430	0.18 266
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
DeepStereo_RVC	0.55 277	0.29 310	0.72 305	0.51 296	0.30 219	0.59 256	0.33 157	1.03 269	0.70 230	1.16 406	0.93 277	0.83 322	0.94 463	0.96 255	0.54 362	0.21 346	0.14 253	0.21 300	0.19 308	0.24 404	0.24 419

iRAFT	0.55 277	0.30 332	0.73 317	0.50 264	0.27 145	0.65 302	0.29 106	1.05 283	0.64 199	1.12 372	0.96 283	0.83 322	0.60 303	1.37 380	0.45 295	0.22 377	0.14 253	0.24 397	0.20 344	0.26 430	0.18 266

CRE-IMP	0.55 277	0.30 332	0.74 334	0.52 317	0.29 195	0.79 385	0.25 66	1.04 275	0.72 236	1.09 356	0.95 280	0.81 310	0.57 287	1.10 307	0.50 337	0.21 346	0.14 253	0.23 377	0.19 308	0.28 463	0.22 384

sAnonymous2	0.55 277	0.56 555	1.46 565	0.60 443	0.51 479	0.48 135	0.52 400	0.79 151	0.68 224	0.50 187	0.67 205	0.46 152	0.62 319	0.59 106	0.40 246	0.22 377	0.17 385	0.22 336	0.21 390	0.86 629	0.56 604

CroCo_RVC	0.55 277	0.56 555	1.46 565	0.60 443	0.51 479	0.48 135	0.52 400	0.79 151	0.68 224	0.50 187	0.67 205	0.46 152	0.62 319	0.59 106	0.40 246	0.22 377	0.17 385	0.22 336	0.21 390	0.86 629	0.56 604

GMStereo	0.55 277	0.45 511	0.94 442	0.50 264	0.32 269	0.64 286	0.43 305	1.00 255	1.40 561	0.82 277	0.73 227	0.51 185	0.45 170	0.85 221	0.55 367	0.24 422	0.15 315	0.20 261	0.21 390	0.31 493	0.24 419
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
NLMM1	0.56 286	0.27 249	0.60 221	0.47 200	0.74 575	0.68 323	0.43 305	1.83 524	1.04 361	0.59 226	0.62 182	0.51 185	0.47 189	1.33 367	0.57 374	0.18 222	0.21 472	0.20 261	0.17 259	0.20 290	0.15 167

AIO-test1	0.56 286	0.25 189	0.55 183	0.64 488	0.78 590	0.80 394	0.36 196	1.18 334	1.34 530	0.57 216	0.88 267	0.61 247	0.50 229	1.12 314	0.35 192	0.17 173	0.17 385	0.22 336	0.24 456	0.18 194	0.23 404

rvit_0105_4	0.56 286	0.38 475	1.06 488	0.66 508	0.38 373	0.53 205	0.53 408	0.84 186	1.17 443	0.56 214	0.61 178	0.72 283	0.59 299	0.98 266	0.45 295	0.32 533	0.33 581	0.29 497	0.25 470	0.29 474	0.23 404

H2IRNET	0.56 286	0.26 217	0.66 260	0.47 200	0.35 316	0.41 73	0.26 79	0.92 214	1.17 443	0.61 230	1.28 433	1.08 421	0.86 426	0.99 273	0.63 401	0.19 270	0.16 353	0.22 336	0.25 470	0.21 335	0.18 266

ACVNet-DCA	0.56 286	0.31 367	0.50 127	0.54 353	0.26 116	1.18 508	0.51 389	1.42 397	0.78 259	0.58 218	0.79 247	0.48 166	0.88 436	1.46 405	0.32 148	0.20 312	0.12 97	0.25 436	0.15 184	0.22 361	0.21 364

riskmin	0.56 286	0.27 249	0.60 221	0.43 116	0.31 247	0.83 411	0.42 283	1.14 323	1.04 361	0.73 254	0.75 234	1.11 438	1.01 497	0.81 204	0.51 342	0.20 312	0.14 253	0.24 397	0.15 184	0.24 404	0.25 431

MIPNet	0.56 286	0.28 275	0.94 442	0.49 253	0.33 291	0.66 311	0.38 229	1.35 382	1.08 382	1.06 346	0.92 274	0.60 242	0.79 388	0.73 168	0.52 349	0.17 173	0.14 253	0.19 209	0.16 230	0.18 194	0.17 239

iGMRVC	0.56 286	0.30 332	0.73 317	0.50 264	0.27 145	0.65 302	0.38 229	1.05 283	0.64 199	1.12 372	0.96 283	0.83 322	0.60 303	1.52 416	0.46 309	0.22 377	0.14 253	0.24 397	0.20 344	0.26 430	0.18 266

WQFJX1	0.57 294	0.26 217	0.54 168	0.48 231	0.72 567	0.68 323	0.47 355	2.46 639	0.71 234	0.54 205	0.50 131	0.53 200	0.51 238	1.36 378	0.60 389	0.18 222	0.20 448	0.20 261	0.16 230	0.20 290	0.20 343

AIO-test2	0.57 294	0.28 275	0.63 235	0.61 458	0.58 520	0.79 385	0.51 389	1.18 334	1.40 561	0.63 234	1.15 380	0.51 185	0.43 153	1.09 304	0.35 192	0.21 346	0.17 385	0.26 455	0.30 542	0.20 290	0.19 309

MIM_Stereo	0.57 294	0.24 156	0.92 435	0.46 184	0.30 219	0.54 215	0.28 96	1.27 367	0.75 242	1.00 327	1.16 385	0.93 366	0.53 253	1.45 403	0.61 393	0.16 115	0.16 353	0.20 261	0.19 308	0.17 151	0.14 123

qqq	0.57 294	0.34 431	0.71 299	0.47 200	0.27 145	0.64 286	0.62 475	1.42 397	0.78 259	0.80 268	0.92 274	0.95 378	0.77 377	0.88 230	0.59 381	0.21 346	0.20 448	0.24 397	0.23 442	0.22 361	0.21 364

ADStereo(finetuned)	0.57 294	0.24 156	1.06 488	0.43 116	0.24 75	0.49 152	0.35 181	1.05 283	1.30 515	1.12 372	1.03 322	0.58 231	1.20 547	0.84 215	0.51 342	0.16 115	0.13 194	0.17 142	0.13 121	0.18 194	0.19 309

R-Stereo Train	0.57 294	0.26 217	0.63 235	0.54 353	0.36 331	0.69 329	0.54 414	1.22 356	0.72 236	1.61 574	1.50 512	0.75 289	0.53 253	0.64 129	0.44 280	0.18 222	0.15 315	0.17 142	0.15 184	0.17 151	0.17 239

RAFT-Stereo	0.57 294	0.26 217	0.63 235	0.54 353	0.36 331	0.69 329	0.54 414	1.22 356	0.72 236	1.61 574	1.50 512	0.75 289	0.53 253	0.64 129	0.44 280	0.18 222	0.15 315	0.17 142	0.15 184	0.17 151	0.17 239
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
xyz-stereo-finetune2	0.58 301	0.27 249	0.57 205	0.40 70	0.24 75	1.09 491	0.32 144	0.79 151	0.53 160	0.65 238	1.07 334	0.58 231	0.80 394	2.47 536	0.80 464	0.16 115	0.15 315	0.21 300	0.17 259	0.16 108	0.17 239

rvit_0105_5	0.58 301	0.39 480	1.05 484	0.66 508	0.37 351	0.58 245	0.56 440	0.94 229	1.18 450	0.64 236	0.68 208	0.75 289	0.63 325	0.88 230	0.50 337	0.32 533	0.32 576	0.30 510	0.27 500	0.28 463	0.25 431

RAFT+CT+SA	0.58 301	0.29 310	0.60 221	0.66 508	0.37 351	0.42 83	0.55 432	1.27 367	1.03 356	0.70 246	1.22 407	0.60 242	0.70 351	1.64 441	0.41 256	0.18 222	0.13 194	0.22 336	0.22 419	0.21 335	0.18 266

IPLGR	0.58 301	0.27 249	1.14 513	0.48 231	0.28 172	0.65 302	0.33 157	1.22 356	1.13 415	1.18 420	1.05 328	0.69 275	0.66 340	0.96 255	0.52 349	0.17 173	0.15 315	0.20 261	0.17 259	0.20 290	0.18 266

AFF-stereo	0.58 301	0.25 189	0.64 242	0.46 184	0.29 195	0.34 35	0.38 229	1.15 325	1.14 418	1.17 415	1.60 537	1.10 434	0.71 356	0.97 263	0.43 277	0.13 26	0.11 38	0.19 209	0.19 308	0.17 151	0.14 123

dd	0.59 306	0.48 522	0.97 454	0.55 378	0.32 269	0.64 286	0.47 355	1.02 264	1.34 530	0.78 263	0.86 260	0.58 231	0.54 260	1.01 279	0.86 481	0.28 503	0.18 410	0.26 455	0.19 308	0.32 502	0.24 419

PFNet+	0.59 306	0.28 275	0.77 356	0.53 336	0.30 219	0.59 256	0.31 128	0.92 214	1.14 418	1.33 503	1.10 350	0.79 303	0.57 287	1.31 359	0.49 330	0.25 450	0.17 385	0.28 486	0.26 488	0.21 335	0.25 431

AnonymousM	0.59 306	1.11 630	0.41 53	0.44 150	0.32 269	0.43 92	0.47 355	1.05 283	0.64 199	0.98 319	0.63 185	0.67 267	0.43 153	0.59 106	0.41 256	0.20 312	0.15 315	1.84 658	0.84 646	0.14 38	0.13 69

GANet-ADL	0.60 309	0.35 451	0.72 305	0.64 488	0.40 395	0.68 323	0.51 389	1.49 416	1.12 403	0.95 308	1.08 339	0.91 356	0.57 287	0.76 180	0.55 367	0.26 473	0.18 410	0.18 184	0.16 230	0.23 389	0.25 431

TRStereo	0.60 309	0.60 573	0.97 454	0.74 567	0.67 554	0.46 112	0.38 229	1.85 529	0.89 292	0.79 266	0.80 252	0.88 344	0.39 127	1.10 307	0.41 256	0.23 404	0.15 315	0.23 377	0.24 456	0.17 151	0.15 167

NRIStereo	0.60 309	0.29 310	0.69 282	0.53 336	0.28 172	0.63 282	0.33 157	1.08 304	0.87 285	1.14 390	0.87 265	0.91 356	0.59 299	2.24 515	0.49 330	0.20 312	0.14 253	0.21 300	0.19 308	0.21 335	0.17 239

RALAANet	0.60 309	0.33 406	0.87 408	0.62 469	0.50 467	0.69 329	0.31 128	1.21 348	1.06 371	1.09 356	1.16 385	0.88 344	0.46 178	1.22 336	0.42 267	0.19 270	0.15 315	0.21 300	0.17 259	0.27 444	0.17 239

111	0.60 309	0.23 130	0.70 288	0.43 116	0.24 75	0.72 343	0.42 283	1.18 334	1.41 567	0.80 268	1.38 474	1.10 434	0.79 388	0.96 255	0.58 378	0.18 222	0.13 194	0.17 142	0.15 184	0.17 151	0.19 309

FENet	0.60 309	0.28 275	0.63 235	0.54 353	0.33 291	0.83 411	0.38 229	1.27 367	1.07 376	1.00 327	0.86 260	0.99 394	0.85 418	0.96 255	0.68 420	0.22 377	0.15 315	0.23 377	0.20 344	0.22 361	0.23 404

test_sample1	0.61 315	0.29 310	0.75 338	0.50 264	0.31 247	0.76 367	0.48 368	1.59 448	0.84 277	0.90 294	0.94 279	0.88 344	0.95 468	1.16 324	0.67 416	0.22 377	0.18 410	0.20 261	0.19 308	0.21 335	0.21 364

MyStereo06	0.61 315	0.28 275	0.95 446	0.56 394	0.46 450	0.61 269	0.73 510	1.78 506	0.67 218	1.03 341	1.12 363	1.13 444	0.56 275	0.78 190	0.41 256	0.17 173	0.16 353	0.23 377	0.20 344	0.22 361	0.20 343

ACRE	0.61 315	0.33 406	1.01 468	0.58 418	0.49 460	0.75 359	0.47 355	1.06 296	0.95 315	1.37 515	1.55 523	0.62 251	0.46 178	0.83 210	0.70 424	0.23 404	0.15 315	0.19 209	0.16 230	0.18 194	0.21 364

Anonymous3	0.61 315	0.44 504	1.11 505	0.59 431	0.49 460	0.93 446	0.65 484	0.93 223	0.81 267	0.72 253	0.88 267	0.65 260	0.69 346	1.06 294	0.53 356	0.35 559	0.30 562	0.26 455	0.26 488	0.31 493	0.27 466

test_sample2	0.62 319	0.29 310	0.74 334	0.50 264	0.28 172	0.80 394	0.61 472	1.61 455	1.00 345	0.88 291	0.99 295	0.94 369	0.83 411	1.16 324	0.51 342	0.23 404	0.18 410	0.22 336	0.21 390	0.23 389	0.22 384

tt1	0.62 319	0.32 383	0.51 137	0.54 353	0.26 116	1.16 505	0.48 368	0.95 234	2.47 639	0.57 216	0.77 239	0.49 175	0.81 398	1.55 424	0.32 148	0.20 312	0.12 97	0.24 397	0.15 184	0.19 243	0.20 343

CIPLG	0.62 319	0.33 406	0.96 452	0.58 418	0.50 467	0.75 359	0.48 368	1.05 283	0.96 320	1.40 528	1.57 531	0.64 257	0.48 203	0.89 235	0.70 424	0.23 404	0.15 315	0.19 209	0.16 230	0.19 243	0.21 364

IPLGR_C	0.62 319	0.33 406	0.99 458	0.58 418	0.49 460	0.76 367	0.48 368	1.10 308	0.96 320	1.40 528	1.56 527	0.62 251	0.48 203	0.80 198	0.71 430	0.23 404	0.15 315	0.19 209	0.16 230	0.19 243	0.21 364

HHNet	0.62 319	0.26 217	0.63 235	0.43 116	0.45 438	0.50 167	0.58 455	1.07 298	1.01 348	1.25 455	2.23 607	0.70 279	0.61 313	1.07 298	0.47 316	0.20 312	0.13 194	0.23 377	0.19 308	0.19 243	0.30 498

Pruner-Stereo	0.62 319	0.29 310	0.70 288	0.61 458	0.31 247	0.63 282	0.43 305	1.17 329	0.99 339	1.53 556	1.08 339	0.95 378	0.55 268	1.35 373	0.51 342	0.23 404	0.14 253	0.24 397	0.21 390	0.21 335	0.23 404

DIP-Stereo	0.62 319	0.30 332	0.83 385	0.48 231	0.36 331	0.95 450	0.33 157	2.37 632	0.67 218	1.25 455	1.00 299	0.68 269	0.51 238	0.91 238	0.61 393	0.18 222	0.15 315	0.21 300	0.17 259	0.19 243	0.19 309
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
FACV-RUCA	0.63 326	0.34 431	0.82 380	0.62 469	0.65 546	0.81 403	0.41 278	1.44 404	1.07 376	0.86 289	1.14 372	0.61 247	0.69 346	0.80 198	0.53 356	0.28 503	0.19 428	0.47 601	0.21 390	0.35 518	0.25 431

rvit_0105_3	0.63 326	0.44 504	1.08 497	0.72 555	0.40 395	0.64 286	0.71 506	1.03 269	1.17 443	0.82 277	0.70 218	0.80 305	0.70 351	0.91 238	0.56 371	0.35 559	0.34 583	0.34 550	0.32 558	0.27 444	0.28 478

mmm	0.63 326	0.35 451	0.72 305	0.51 296	0.30 219	0.86 424	0.54 414	1.59 448	0.86 280	1.07 349	1.38 474	0.79 303	0.75 366	0.91 238	0.58 378	0.22 377	0.18 410	0.29 497	0.25 470	0.25 417	0.23 404

HH	0.63 326	0.30 332	0.77 356	0.50 264	0.32 269	0.49 152	0.46 347	1.65 464	0.64 199	0.69 244	1.09 344	1.63 552	0.85 418	1.90 480	0.37 215	0.18 222	0.13 194	0.19 209	0.17 259	0.19 243	0.16 207

HanStereo	0.63 326	0.30 332	0.77 356	0.50 264	0.32 269	0.49 152	0.46 347	1.65 464	0.64 199	0.69 244	1.09 344	1.63 552	0.85 418	1.90 480	0.37 215	0.18 222	0.13 194	0.19 209	0.17 259	0.19 243	0.16 207

CAS	0.63 326	0.18 8	0.37 15	2.27 660	0.84 604	0.57 242	0.54 414	0.79 151	0.62 191	0.48 170	0.70 218	0.36 92	0.26 30	0.45 48	0.35 192	2.24 661	0.10 9	0.14 13	0.09 1	0.15 72	1.06 646

TestStereo1	0.63 326	0.28 275	0.75 338	0.76 574	0.31 247	0.48 135	0.43 305	1.30 373	1.21 470	0.97 314	1.31 444	0.64 257	0.77 377	1.75 462	0.42 267	0.20 312	0.15 315	0.22 336	0.18 283	0.21 335	0.17 239

RAFT_CTSACE	0.63 326	0.26 217	0.88 417	0.55 378	0.51 479	0.71 340	0.44 319	0.80 160	0.97 327	0.97 314	1.84 577	1.18 452	0.68 342	1.47 409	0.36 204	0.16 115	0.15 315	0.21 300	0.20 344	0.20 290	0.14 123

SA-5K	0.63 326	0.28 275	0.75 338	0.76 574	0.31 247	0.48 135	0.43 305	1.30 373	1.21 470	0.97 314	1.31 444	0.64 257	0.77 377	1.75 462	0.42 267	0.20 312	0.15 315	0.22 336	0.18 283	0.21 335	0.17 239

ICVP	0.63 326	0.33 406	0.57 205	0.61 458	0.40 395	0.80 394	0.58 455	1.61 455	0.89 292	0.90 294	1.24 413	0.88 344	0.73 361	0.72 163	0.88 483	0.29 514	0.21 472	0.22 336	0.21 390	0.24 404	0.27 466
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
XX-Stereo	0.63 326	0.26 217	1.90 601	0.81 587	0.67 554	0.43 92	0.23 44	1.03 269	0.58 176	0.65 238	1.56 527	1.41 507	0.39 127	1.28 352	0.35 192	0.20 312	0.14 253	0.20 261	0.19 308	0.18 194	0.14 123

ACVNet	0.63 326	0.31 367	0.54 168	0.54 353	0.36 331	0.80 394	0.46 347	1.37 385	1.07 376	0.93 301	1.30 438	1.08 421	0.85 418	0.80 198	0.94 495	0.21 346	0.19 428	0.21 300	0.18 283	0.22 361	0.18 266

HI	0.64 338	0.32 383	0.68 270	0.47 200	0.51 479	0.41 73	0.36 196	1.04 275	0.75 242	1.31 490	1.43 487	1.62 547	1.12 528	0.94 251	0.88 483	0.15 77	0.12 97	0.20 261	0.20 344	0.20 290	0.18 266

CoSv	0.64 338	0.32 383	0.68 270	0.47 200	0.51 479	0.41 73	0.36 196	1.04 275	0.75 242	1.31 490	1.43 487	1.62 547	1.12 528	0.94 251	0.88 483	0.15 77	0.12 97	0.20 261	0.20 344	0.20 290	0.18 266

rvit_stereo_0075_2	0.64 338	0.46 513	1.05 484	0.66 508	0.66 550	0.53 205	0.48 368	1.20 347	1.12 403	0.76 255	0.92 274	0.78 299	0.53 253	1.03 283	0.59 381	0.37 567	0.28 546	0.40 584	0.31 550	0.37 529	0.32 515

cc1	0.64 338	0.31 367	0.50 127	0.54 353	0.26 116	1.18 508	0.51 389	0.93 223	3.05 653	0.58 218	0.79 247	0.48 166	0.88 436	1.46 405	0.32 148	0.20 312	0.12 97	0.25 436	0.15 184	0.19 243	0.19 309

GwcNet-ADL	0.64 338	0.31 367	0.79 369	0.56 394	0.41 405	0.60 263	0.58 455	1.41 395	1.26 493	1.08 350	1.13 368	0.91 356	0.60 303	1.04 289	0.78 453	0.27 489	0.18 410	0.18 184	0.18 283	0.25 417	0.29 485

RAFT	0.64 338	0.30 332	0.73 317	0.59 431	0.33 291	0.68 323	0.58 455	1.04 275	0.76 251	1.08 350	1.19 397	1.65 558	0.93 458	1.06 294	0.56 371	0.21 346	0.18 410	0.27 471	0.24 456	0.22 361	0.17 239

TestStereo	0.64 338	0.39 480	0.71 299	0.51 296	0.27 145	0.56 237	0.42 283	1.03 269	0.91 301	0.80 268	1.00 299	0.68 269	0.52 245	3.25 566	0.45 295	0.22 377	0.15 315	0.24 397	0.18 283	0.27 444	0.16 207

DN-CSS_ROB	0.64 338	0.32 383	1.05 484	0.55 378	0.40 395	0.54 215	0.45 339	1.21 348	0.93 309	1.03 341	1.47 502	0.69 275	0.63 325	1.76 467	0.49 330	0.18 222	0.14 253	0.25 436	0.22 419	0.22 361	0.20 343

Hybrid-DGEV-03	0.65 346	0.26 217	0.56 192	0.53 336	0.36 331	0.73 348	0.39 246	0.89 202	1.15 430	1.73 589	2.52 622	0.84 331	0.56 275	0.97 263	0.44 280	0.18 222	0.12 97	0.22 336	0.19 308	0.17 151	0.14 123

Hybrid-DGEV-2	0.65 346	0.31 367	0.73 317	0.60 443	0.37 351	1.08 485	0.28 96	1.45 409	1.40 561	1.32 494	0.85 258	1.03 408	1.01 497	1.05 292	0.48 321	0.18 222	0.15 315	0.22 336	0.19 308	0.17 151	0.15 167

MyStereo8	0.65 346	0.29 310	1.00 464	0.58 418	0.49 460	0.91 434	0.35 181	1.18 334	1.31 519	1.16 406	1.27 427	0.90 353	0.64 329	0.72 163	0.95 499	0.18 222	0.14 253	0.20 261	0.18 283	0.22 361	0.26 455

StereoVision	0.65 346	0.34 431	0.86 396	0.59 431	0.40 395	0.50 167	0.41 278	1.09 305	0.93 309	0.71 248	2.50 621	0.82 315	0.57 287	1.03 283	0.49 330	0.25 450	0.28 546	0.29 497	0.28 521	0.36 525	0.20 343

CASS	0.65 346	0.34 431	0.72 305	0.56 394	0.27 145	0.78 379	0.42 283	1.59 448	0.86 280	1.30 480	1.25 417	0.87 340	0.84 415	0.84 215	0.54 362	0.35 559	0.19 428	0.26 455	0.21 390	0.28 463	0.42 561
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
test_5	0.65 346	0.30 332	0.75 338	0.67 520	0.50 467	0.92 441	0.52 400	1.39 392	1.12 403	0.76 255	1.11 356	1.00 395	0.90 443	1.53 420	0.45 295	0.18 222	0.13 194	0.23 377	0.22 419	0.21 335	0.19 309

iRaft-Stereo_20w	0.65 346	0.31 367	1.00 464	0.47 200	0.34 312	0.73 348	0.30 116	2.96 650	0.70 230	1.15 396	1.14 372	0.76 293	0.65 337	1.11 310	0.38 227	0.17 173	0.13 194	0.18 184	0.16 230	0.19 243	0.18 266

EAI-Stereo	0.65 346	0.28 275	0.69 282	0.53 336	0.27 145	0.60 263	0.40 261	2.28 623	0.64 199	0.71 248	3.18 635	0.57 225	0.43 153	1.06 294	0.41 256	0.18 222	0.13 194	0.17 142	0.17 259	0.17 151	0.17 239

HITNet	0.65 346	0.40 487	0.77 356	0.48 231	0.24 75	1.05 479	0.49 380	1.76 498	1.02 352	1.18 420	1.18 390	0.89 352	0.80 394	0.85 221	0.79 459	0.17 173	0.12 97	0.21 300	0.17 259	0.29 474	0.15 167
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
IGEV_i1	0.66 355	0.29 310	0.89 423	0.55 378	0.28 172	0.92 441	0.60 468	1.98 567	0.83 273	1.00 327	1.04 325	1.09 431	0.68 342	1.29 356	0.62 396	0.20 312	0.17 385	0.21 300	0.17 259	0.21 335	0.21 364

Selective-IGEV-i1	0.66 355	0.27 249	0.86 396	0.54 353	0.33 291	1.01 469	0.78 523	1.75 491	1.18 450	0.88 291	1.19 397	1.19 453	0.56 275	0.98 266	0.54 362	0.19 270	0.16 353	0.20 261	0.17 259	0.19 243	0.20 343

MyStereo05	0.66 355	0.28 275	1.07 493	0.56 394	0.46 450	0.61 269	0.73 510	1.34 380	1.41 567	1.15 396	0.91 272	0.77 295	0.80 394	1.41 397	0.63 401	0.17 173	0.16 353	0.23 377	0.20 344	0.22 361	0.20 343

PCWNet_CMD	0.66 355	0.32 383	0.88 417	0.49 253	0.37 351	0.78 379	0.40 261	1.42 397	1.31 519	1.16 406	1.31 444	1.25 470	0.62 319	0.89 235	0.57 374	0.20 312	0.16 353	0.27 471	0.19 308	0.40 546	0.25 431

ToySt	0.66 355	0.33 406	1.23 523	0.51 296	0.33 291	0.86 424	0.68 497	1.10 308	0.97 327	0.84 282	1.08 339	1.25 470	0.94 463	1.01 279	0.74 437	0.19 270	0.19 428	0.24 397	0.24 456	0.27 444	0.23 404

DisPM	0.66 355	0.28 275	0.72 305	0.61 458	0.35 316	0.62 278	0.45 339	1.02 264	0.99 339	1.56 566	1.10 350	0.80 305	0.59 299	2.37 526	0.41 256	0.23 404	0.14 253	0.23 377	0.21 390	0.20 290	0.25 431

SA	0.66 355	0.30 332	0.82 380	0.61 458	0.30 219	0.58 245	0.38 229	1.44 404	1.30 515	0.96 310	1.36 467	0.66 264	0.95 468	1.85 477	0.42 267	0.19 270	0.15 315	0.25 436	0.23 442	0.21 335	0.17 239

CFNet_pseudo	0.66 355	0.32 383	0.86 396	0.48 231	0.39 384	0.70 336	0.40 261	1.33 375	1.22 476	1.16 406	1.34 460	1.24 466	0.64 329	0.98 266	0.59 381	0.21 346	0.16 353	0.33 540	0.19 308	0.36 525	0.25 431

GES	0.66 355	0.34 431	0.90 427	0.59 431	0.38 373	0.94 447	0.57 451	2.11 593	0.86 280	1.02 337	1.11 356	0.66 264	0.79 388	0.99 273	0.61 393	0.27 489	0.19 428	0.20 261	0.20 344	0.21 335	0.30 498

MSMDNet	0.66 355	0.32 383	0.87 408	0.49 253	0.37 351	0.79 385	0.40 261	1.43 403	1.31 519	1.15 396	1.31 444	1.24 466	0.63 325	0.88 230	0.57 374	0.21 346	0.16 353	0.26 455	0.19 308	0.39 542	0.24 419

ccs_rob	0.66 355	0.33 406	0.86 396	0.48 231	0.39 384	0.70 336	0.40 261	1.33 375	1.22 476	1.16 406	1.34 460	1.23 464	0.64 329	0.98 266	0.59 381	0.21 346	0.16 353	0.35 559	0.20 344	0.37 529	0.25 431

MyStereo04	0.67 366	0.29 310	1.07 493	0.55 378	0.45 438	0.59 256	0.79 527	1.50 420	1.40 561	0.91 298	0.91 272	0.74 286	0.86 426	1.52 416	0.62 396	0.17 173	0.16 353	0.24 397	0.20 344	0.23 389	0.20 343

xx1	0.67 366	0.31 367	0.50 127	0.54 353	0.26 116	1.18 508	0.51 389	0.93 223	3.05 653	0.58 218	0.79 247	0.95 378	0.77 377	1.46 405	0.32 148	0.20 312	0.12 97	0.24 397	0.23 442	0.22 361	0.21 364

GMStereo_Zeroshot	0.67 366	0.61 575	1.01 468	0.64 488	0.37 351	0.84 420	0.35 181	1.05 283	1.12 403	1.12 372	1.06 330	1.27 478	0.54 260	1.19 331	0.59 381	0.32 533	0.17 385	0.31 516	0.18 283	0.52 594	0.22 384

DMCA	0.67 366	0.34 431	0.90 427	0.51 296	0.44 431	0.86 424	0.47 355	1.42 397	1.02 352	1.17 415	1.12 363	1.23 464	0.75 366	0.78 190	0.95 499	0.25 450	0.19 428	0.27 471	0.19 308	0.24 404	0.27 466

test_sample3	0.68 370	0.32 383	0.88 417	0.52 317	0.30 219	0.97 460	0.52 400	1.86 532	1.15 430	1.08 350	1.11 356	0.88 344	0.71 356	1.17 328	0.68 420	0.25 450	0.20 448	0.25 436	0.25 470	0.25 417	0.25 431

raft_robust	0.68 370	0.30 332	0.64 242	0.52 317	0.26 116	0.54 215	0.35 181	1.33 375	1.24 485	1.16 406	1.07 334	0.60 242	0.54 260	3.58 576	0.37 215	0.18 222	0.14 253	0.20 261	0.22 419	0.20 290	0.16 207

test_sample5	0.69 372	0.34 431	0.87 408	0.52 317	0.30 219	0.84 420	0.54 414	1.83 524	1.14 418	1.11 370	1.25 417	0.88 344	0.78 384	1.23 338	0.65 406	0.26 473	0.20 448	0.27 471	0.27 500	0.27 444	0.26 455

test_sample4	0.69 372	0.33 406	0.91 430	0.51 296	0.30 219	0.92 441	0.52 400	1.87 535	1.15 430	1.14 390	1.18 390	0.87 340	0.75 366	1.18 330	0.68 420	0.25 450	0.20 448	0.26 455	0.26 488	0.26 430	0.25 431

IPLG	0.69 372	0.27 249	0.97 454	0.51 296	0.43 422	0.79 385	0.33 157	1.21 348	1.06 371	1.30 480	1.10 350	0.52 193	0.55 268	3.16 564	0.63 401	0.16 115	0.14 253	0.19 209	0.16 230	0.18 194	0.17 239

UCFNet_RVC	0.69 372	0.35 451	0.49 116	0.64 488	0.39 384	0.85 423	0.58 455	1.75 491	1.14 418	0.97 314	1.19 397	1.17 449	0.93 458	0.99 273	0.62 396	0.28 503	0.20 448	0.34 550	0.31 550	0.32 502	0.27 466

IGEV-BASED-STEREO-	0.70 376	3.18 681	2.55 628	0.39 57	0.23 54	0.44 102	0.23 44	0.63 68	0.42 95	0.44 141	0.44 96	0.34 82	0.28 45	0.56 96	0.29 90	1.35 654	0.10 9	0.22 336	0.19 308	0.46 577	1.31 650

DualNet	0.70 376	0.34 431	0.87 408	0.52 317	0.30 219	0.84 420	0.54 414	1.83 524	1.14 418	1.14 390	1.33 453	0.88 344	0.78 384	1.23 338	0.65 406	0.26 473	0.20 448	0.27 471	0.27 500	0.27 444	0.26 455

CFNet_ucs	0.70 376	0.33 406	0.88 417	0.50 264	0.43 422	0.74 353	0.44 319	1.60 452	1.29 509	1.22 437	1.54 521	1.09 431	0.63 325	0.99 273	0.59 381	0.25 450	0.20 448	0.37 570	0.21 390	0.40 546	0.28 478

IER	0.70 376	0.31 367	1.02 475	0.48 231	0.52 491	1.34 536	0.51 389	1.17 329	0.99 339	1.23 443	1.34 460	1.12 439	1.11 525	0.99 273	0.71 430	0.20 312	0.16 353	0.21 300	0.21 390	0.20 290	0.19 309

HCRNet	0.70 376	0.39 480	0.73 317	0.60 443	0.59 528	0.76 367	0.35 181	1.22 356	1.13 415	1.02 337	0.99 295	1.02 404	0.76 374	2.19 512	0.70 424	0.28 503	0.19 428	0.28 486	0.23 442	0.25 417	0.23 404

SFCPSM	0.70 376	0.28 275	1.02 475	0.51 296	0.38 373	1.37 539	0.66 489	2.00 571	1.03 356	1.17 415	1.21 404	0.82 315	0.78 384	1.03 283	0.53 356	0.21 346	0.17 385	0.22 336	0.24 456	0.21 335	0.19 309

AdaStereo	0.70 376	0.43 501	0.75 338	0.73 563	0.37 351	0.92 441	0.53 408	1.85 529	1.18 450	1.12 372	1.23 411	1.07 420	0.65 337	0.96 255	0.63 401	0.31 526	0.15 315	0.32 531	0.21 390	0.29 474	0.22 384
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.
test_sample6	0.71 383	0.34 431	0.87 408	0.52 317	0.30 219	0.82 405	0.58 455	1.79 512	1.15 430	1.14 390	1.33 453	0.91 356	0.79 388	1.31 359	0.74 437	0.27 489	0.21 472	0.27 471	0.29 533	0.28 463	0.27 466

BSDual-CNN	0.71 383	0.32 383	0.68 270	0.54 353	0.44 431	1.27 524	0.65 484	2.16 603	0.98 332	1.20 428	1.11 356	1.12 439	0.74 363	0.91 238	0.66 411	0.24 422	0.17 385	0.25 436	0.22 419	0.22 361	0.22 384

DFGA-Net	0.72 385	0.40 487	1.40 548	0.52 317	0.45 438	0.83 411	0.44 319	1.28 371	1.08 382	0.99 322	1.19 397	0.70 279	0.55 268	2.14 504	1.16 533	0.18 222	0.16 353	0.24 397	0.23 442	0.27 444	0.25 431

rvit_105_1	0.72 385	0.52 539	1.01 468	0.78 579	0.49 460	0.75 359	0.87 552	1.12 317	1.18 450	0.99 322	0.79 247	0.90 353	0.77 377	1.26 347	0.75 442	0.41 583	0.36 599	0.36 567	0.41 595	0.30 484	0.33 521

DCVSM-stereo	0.72 385	0.35 451	0.76 348	0.55 378	0.42 411	0.73 348	0.38 229	1.21 348	1.02 352	1.79 597	1.04 325	1.62 547	1.03 506	1.04 289	0.79 459	0.24 422	0.27 539	0.29 497	0.24 456	0.30 484	0.36 537

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 385	0.35 451	1.70 586	0.49 253	0.56 507	0.63 282	0.38 229	2.41 635	0.65 213	0.77 260	1.07 334	1.82 580	0.95 468	0.93 248	0.43 277	0.20 312	0.13 194	0.21 300	0.25 470	0.28 463	0.26 455

qqq1	0.72 385	0.30 332	0.86 396	0.46 184	0.26 116	0.82 405	0.43 305	2.05 583	1.39 556	1.23 443	1.47 502	0.98 388	0.95 468	1.71 456	0.44 280	0.24 422	0.20 448	0.18 184	0.15 184	0.18 194	0.18 266

fff1	0.72 385	0.30 332	0.86 396	0.46 184	0.26 116	0.82 405	0.43 305	2.05 583	1.39 556	1.23 443	1.47 502	0.98 388	0.95 468	1.71 456	0.44 280	0.24 422	0.20 448	0.18 184	0.15 184	0.18 194	0.18 266

ffm	0.72 385	0.33 406	0.85 390	0.53 336	0.37 351	0.74 353	0.56 440	0.95 234	2.47 639	1.15 396	1.45 495	1.06 414	0.82 403	1.55 424	0.32 148	0.20 312	0.12 97	0.31 516	0.27 500	0.19 243	0.20 343

anonymousa	0.72 385	0.27 249	0.75 338	0.47 200	0.63 541	1.43 553	0.45 339	1.24 362	0.89 292	1.28 464	1.75 567	1.62 547	1.13 532	0.69 151	0.59 381	0.19 270	0.16 353	0.23 377	0.25 470	0.20 290	0.18 266

Sa-1000	0.72 385	0.29 310	0.76 348	0.59 431	0.30 219	0.73 348	0.37 221	1.62 459	1.33 527	1.28 464	2.04 598	0.86 336	0.75 366	1.84 474	0.38 227	0.19 270	0.14 253	0.25 436	0.23 442	0.20 290	0.16 207

psmg	0.72 385	0.32 383	0.68 270	0.50 264	0.44 431	1.48 557	0.75 515	1.94 558	0.98 332	1.21 432	1.33 453	1.12 439	0.74 363	0.91 238	0.66 411	0.24 422	0.19 428	0.25 436	0.25 470	0.23 389	0.22 384

UDGNet	0.72 385	1.17 636	0.80 375	0.77 577	0.41 405	0.77 374	0.38 229	0.97 245	1.34 530	0.81 273	0.88 267	0.71 282	0.60 303	1.21 335	0.54 362	0.52 613	0.19 428	1.02 648	0.26 488	0.71 623	0.31 508

PSMNet-ADL	0.72 385	0.35 451	0.62 232	0.69 537	0.46 450	1.14 497	0.44 319	1.37 385	1.01 348	0.83 279	1.17 388	1.33 492	0.96 475	1.43 398	0.95 499	0.33 542	0.22 494	0.21 300	0.23 442	0.27 444	0.29 485

LCNet	0.72 385	0.28 275	0.52 147	0.55 378	0.31 247	0.69 329	0.54 414	1.00 255	0.88 289	1.19 424	1.34 460	0.97 386	1.34 571	2.56 540	0.45 295	0.18 222	0.13 194	0.21 300	0.25 470	0.27 444	0.73 629

GANet-RSSM	0.72 385	0.28 275	0.63 235	0.64 488	0.58 520	0.80 394	0.58 455	1.89 541	1.08 382	1.04 344	1.25 417	1.15 447	1.04 508	1.49 411	0.62 396	0.25 450	0.19 428	0.22 336	0.22 419	0.22 361	0.21 364

PSMNet-RSSM	0.72 385	0.30 332	0.61 226	0.63 479	0.42 411	0.73 348	0.56 440	1.92 551	1.10 397	1.09 356	1.37 469	1.22 459	0.98 485	1.28 352	0.72 433	0.27 489	0.19 428	0.27 471	0.29 533	0.24 404	0.24 419

CFNet-ft	0.72 385	0.32 383	0.54 168	0.66 508	0.54 498	0.83 411	0.55 432	1.37 385	1.15 430	0.93 301	1.28 433	1.57 539	0.97 478	1.35 373	0.81 466	0.26 473	0.20 448	0.33 540	0.25 470	0.30 484	0.23 404

CFNet_RVC	0.72 385	0.32 383	0.54 168	0.66 508	0.54 498	0.83 411	0.55 432	1.37 385	1.15 430	0.93 301	1.28 433	1.57 539	0.97 478	1.35 373	0.81 466	0.26 473	0.20 448	0.33 540	0.25 470	0.30 484	0.23 404

MLCV	0.72 385	0.34 431	1.10 503	0.51 296	0.23 54	0.91 434	0.39 246	1.33 375	1.23 479	1.46 541	1.55 523	1.01 402	0.64 329	1.95 487	0.80 464	0.18 222	0.12 97	0.18 184	0.14 160	0.19 243	0.17 239

G2L-ROB	0.73 403	0.25 189	0.76 348	0.54 353	0.39 384	0.95 450	0.66 489	1.66 469	1.09 390	1.24 450	1.02 312	1.64 555	0.71 356	1.63 439	1.02 511	0.20 312	0.14 253	0.17 142	0.15 184	0.20 290	0.22 384

G2L-Stereo_test	0.73 403	0.27 249	0.74 334	0.49 253	0.40 395	0.90 430	0.81 536	1.53 434	1.14 418	1.28 464	1.27 427	1.52 533	0.72 359	1.62 437	0.94 495	0.19 270	0.14 253	0.16 93	0.15 184	0.18 194	0.19 309

CoDeX	0.73 403	0.29 310	0.93 437	0.54 353	0.36 331	1.14 497	0.61 472	2.34 629	1.17 443	1.16 406	1.25 417	0.91 356	0.87 431	1.33 367	0.64 405	0.20 312	0.16 353	0.21 300	0.18 283	0.20 290	0.18 266

cf-r	0.73 403	0.30 332	0.77 356	0.55 378	0.63 541	0.78 379	0.48 368	1.79 512	1.15 430	1.13 387	1.26 424	1.43 509	0.87 431	1.40 395	0.85 479	0.25 450	0.18 410	0.22 336	0.23 442	0.19 243	0.19 309

BEATNet_4x	0.73 403	0.49 525	1.17 517	0.53 336	0.26 116	1.03 476	0.55 432	1.82 519	1.06 371	1.21 432	1.22 407	0.96 384	0.91 446	1.01 279	1.06 515	0.21 346	0.14 253	0.24 397	0.19 308	0.37 529	0.21 364

Select-FE	0.74 408	0.39 480	1.56 576	0.55 378	0.46 450	0.40 66	0.22 31	1.86 532	0.68 224	1.05 345	1.31 444	1.82 580	1.74 608	1.11 310	0.38 227	0.21 346	0.16 353	0.21 300	0.25 470	0.19 243	0.31 508

test_sample7	0.74 408	0.37 468	0.76 348	0.52 317	0.35 316	0.91 434	0.67 493	1.78 506	1.21 470	1.22 437	1.18 390	1.08 421	0.92 449	1.23 338	0.67 416	0.31 526	0.28 546	0.32 531	0.31 550	0.33 511	0.29 485

gwcnet-sp	0.74 408	0.33 406	1.44 558	0.57 412	0.45 438	1.40 546	0.54 414	1.50 420	1.14 418	1.30 480	1.02 312	0.94 369	0.82 403	1.39 389	0.76 445	0.21 346	0.21 472	0.22 336	0.21 390	0.22 361	0.22 384

scenet	0.74 408	0.33 406	1.44 558	0.57 412	0.45 438	1.40 546	0.54 414	1.50 420	1.14 418	1.30 480	1.02 312	0.94 369	0.82 403	1.39 389	0.76 445	0.21 346	0.21 472	0.22 336	0.21 390	0.22 361	0.22 384

ssnet	0.74 408	0.33 406	1.44 558	0.57 412	0.45 438	1.40 546	0.54 414	1.50 420	1.14 418	1.30 480	1.02 312	0.94 369	0.82 403	1.39 389	0.76 445	0.21 346	0.21 472	0.22 336	0.21 390	0.22 361	0.22 384

BUS	0.74 408	0.32 383	0.68 270	0.54 353	0.44 431	2.34 624	0.42 283	2.16 603	0.98 332	1.20 428	1.11 356	1.03 408	0.62 319	0.91 238	0.70 424	0.24 422	0.17 385	0.25 436	0.22 419	0.22 361	0.22 384

GMM-Stereo	0.74 408	0.25 189	0.59 218	0.54 353	0.34 312	0.72 343	0.99 582	1.01 262	0.87 285	1.36 512	1.78 570	1.12 439	0.81 398	2.09 500	0.46 309	0.18 222	0.12 97	0.25 436	0.25 470	0.20 290	0.85 635

DMCA-RVC	0.74 408	0.40 487	1.27 532	0.66 508	0.49 460	0.77 374	0.47 355	1.35 382	1.01 348	1.53 556	1.01 304	1.29 484	0.82 403	1.31 359	0.78 453	0.27 489	0.21 472	0.35 559	0.27 500	0.32 502	0.24 419

DeepPruner_ROB	0.74 408	0.48 522	0.87 408	0.57 412	0.44 431	0.79 385	0.54 414	1.73 483	0.96 320	1.38 521	1.27 427	1.24 466	0.73 361	1.43 398	0.73 436	0.34 552	0.28 546	0.27 471	0.26 488	0.31 493	0.31 508

SMFormer	0.75 417	0.30 332	0.86 396	0.46 184	0.26 116	0.82 405	0.43 305	2.05 583	1.39 556	1.23 443	1.47 502	0.98 388	0.95 468	1.71 456	0.82 471	0.24 422	0.20 448	0.22 336	0.21 390	0.23 389	0.24 419

tta	0.75 417	0.30 332	0.86 396	0.46 184	0.26 116	0.82 405	0.43 305	2.05 583	1.39 556	1.23 443	1.47 502	0.98 388	0.95 468	1.71 456	0.82 471	0.24 422	0.20 448	0.22 336	0.21 390	0.18 194	0.18 266

KYRaft	0.75 417	0.28 275	0.62 232	0.56 394	0.29 195	0.67 316	0.86 550	0.94 229	0.84 277	1.62 578	2.21 606	1.16 448	1.02 504	1.57 428	0.40 246	0.20 312	0.13 194	0.22 336	0.28 521	0.20 290	1.02 641

Prome-Stereo	0.75 417	0.27 249	0.53 156	0.55 378	0.32 269	0.59 256	0.97 577	0.89 202	0.88 289	1.45 539	2.46 619	0.91 356	1.41 576	1.58 430	0.44 280	0.18 222	0.13 194	0.19 209	0.17 259	0.20 290	0.92 637

acv_ft	0.75 417	0.31 367	0.95 446	0.70 543	0.86 611	1.24 520	0.53 408	1.44 404	1.07 376	1.24 450	1.30 438	1.08 421	0.92 449	0.80 198	1.34 556	0.21 346	0.19 428	0.21 300	0.18 283	0.21 335	0.18 266

iResNet	0.75 417	0.40 487	1.36 546	0.67 520	0.29 195	0.92 441	0.59 464	1.52 428	1.25 488	1.28 464	1.48 507	0.94 369	0.76 374	1.62 437	0.78 453	0.18 222	0.14 253	0.18 184	0.15 184	0.22 361	0.23 404

PAM	0.76 423	0.29 310	1.08 497	0.52 317	0.33 291	1.38 542	0.39 246	2.01 575	0.67 218	1.06 346	0.96 283	2.89 637	1.43 578	0.86 225	0.35 192	0.19 270	0.12 97	0.19 209	0.17 259	0.19 243	0.20 343

AASNet	0.76 423	0.35 451	0.91 430	0.79 581	0.81 600	1.14 497	0.56 440	2.02 579	1.08 382	1.22 437	1.24 413	0.93 366	0.76 374	0.77 183	1.16 533	0.27 489	0.23 507	0.24 397	0.20 344	0.28 463	0.24 419

RT-IGEV	0.77 425	0.28 275	0.93 437	0.55 378	0.33 291	1.01 469	0.83 541	2.03 582	0.93 309	1.28 464	1.58 534	1.77 573	1.17 536	1.04 289	0.49 330	0.23 404	0.16 353	0.21 300	0.17 259	0.19 243	0.26 455

PAM_32	0.77 425	0.28 275	1.03 479	0.52 317	0.30 219	1.32 532	0.35 181	1.97 565	0.65 213	1.02 337	1.06 330	3.05 639	1.49 588	0.96 255	0.36 204	0.19 270	0.13 194	0.20 261	0.18 283	0.19 243	0.19 309

NINENet	0.77 425	0.37 468	0.78 366	0.62 469	0.51 479	2.34 624	0.42 283	1.83 524	1.04 361	1.14 390	1.23 411	1.03 408	0.62 319	1.24 343	0.70 424	0.28 503	0.23 507	0.31 516	0.21 390	0.26 430	0.25 431

hknet	0.77 425	0.32 383	0.95 446	0.54 353	0.38 373	1.27 524	0.65 484	2.16 603	1.07 376	1.20 428	1.11 356	1.59 543	0.81 398	1.37 380	0.66 411	0.22 377	0.17 385	0.25 436	0.22 419	0.22 361	0.22 384

ARAFT	0.77 425	0.36 461	1.49 572	0.51 296	0.31 247	0.90 430	0.82 538	1.90 544	1.06 371	1.62 578	1.24 413	1.02 404	0.64 329	1.84 474	0.50 337	0.18 222	0.14 253	0.28 486	0.27 500	0.17 151	0.16 207

psm_up	0.77 425	0.34 431	0.70 288	0.66 508	0.58 520	1.05 479	0.92 565	1.52 428	1.12 403	1.26 459	1.16 385	1.31 489	1.23 553	1.20 333	0.81 466	0.25 450	0.29 557	0.31 516	0.27 500	0.27 444	0.25 431

GwcNet-RSSM	0.77 425	0.32 383	1.01 468	0.62 469	0.54 498	0.78 379	0.51 389	1.73 483	1.20 464	1.09 356	1.37 469	1.46 519	0.85 418	1.53 420	1.09 521	0.25 450	0.18 410	0.23 377	0.24 456	0.20 290	0.19 309

iResNet_ROB	0.77 425	0.30 332	0.99 458	0.57 412	0.36 331	0.83 411	0.36 196	2.33 626	1.58 590	1.27 462	1.30 438	1.25 470	0.84 415	1.65 442	0.79 459	0.20 312	0.14 253	0.17 142	0.12 63	0.18 194	0.27 466

DDVS	0.78 433	0.41 494	0.94 442	0.60 443	0.43 422	1.30 529	0.43 305	1.40 394	0.91 301	1.20 428	1.15 380	1.43 509	0.64 329	2.18 510	0.89 486	0.28 503	0.22 494	0.26 455	0.23 442	0.31 493	0.33 521

PSM-softLoss	0.78 433	0.31 367	0.77 356	0.58 418	0.32 269	0.56 237	0.40 261	1.18 334	0.70 230	1.24 450	1.07 334	0.83 322	0.52 245	5.36 608	0.53 356	0.24 422	0.15 315	0.25 436	0.22 419	0.20 290	0.25 431

KMStereo	0.78 433	0.31 367	0.77 356	0.58 418	0.32 269	0.56 237	0.40 261	1.18 334	0.70 230	1.24 450	1.07 334	0.83 322	0.52 245	5.36 608	0.53 356	0.24 422	0.15 315	0.25 436	0.22 419	0.20 290	0.25 431

STTStereo	0.78 433	0.50 532	1.22 522	0.64 488	0.54 498	0.89 427	0.54 414	1.44 404	1.11 399	1.38 521	1.09 344	1.27 478	0.85 418	1.43 398	0.83 473	0.29 514	0.27 539	0.33 540	0.39 590	0.32 502	0.30 498

PSM-AAD	0.79 437	0.27 249	0.53 156	0.55 378	0.28 172	0.77 374	1.24 610	0.99 251	0.91 301	1.66 583	1.57 531	0.81 310	2.19 638	1.65 442	0.44 280	0.19 270	0.14 253	0.38 573	0.32 558	0.21 335	0.70 626

hitnet-ft	0.79 437	0.35 451	0.57 205	0.58 418	0.42 411	0.96 456	0.46 347	1.47 412	1.33 527	1.19 424	1.22 407	1.81 577	0.98 485	1.66 446	0.94 495	0.33 542	0.28 546	0.34 550	0.27 500	0.35 518	0.31 508

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 437	0.43 501	1.05 484	0.64 488	0.58 520	0.95 450	0.53 408	1.53 434	1.18 450	1.37 515	1.15 380	1.43 509	0.88 436	1.61 436	0.84 476	0.25 450	0.22 494	0.27 471	0.27 500	0.29 474	0.29 485
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
coex_refinement	0.80 440	0.28 275	0.73 317	0.70 543	0.51 479	0.95 450	0.60 468	1.78 506	1.23 479	1.36 512	1.37 469	1.82 580	0.81 398	1.32 363	1.13 530	0.26 473	0.17 385	0.19 209	0.20 344	0.24 404	0.25 431

G2L-Stereo	0.80 440	0.32 383	0.95 446	0.60 443	0.42 411	0.78 379	0.69 501	1.50 420	1.09 390	1.33 503	1.14 372	1.45 516	0.72 359	2.45 531	1.10 524	0.25 450	0.20 448	0.26 455	0.21 390	0.20 290	0.26 455

ISRNet	0.80 440	0.33 406	1.07 493	0.81 587	0.66 550	0.60 263	0.34 171	1.19 345	1.13 415	1.59 573	1.53 516	1.35 497	0.77 377	1.27 350	0.94 495	0.39 575	0.34 583	0.43 591	0.38 588	0.34 515	0.49 588

NF-Stereo	0.80 440	0.30 332	0.75 338	0.60 443	0.31 247	0.64 286	0.44 319	1.21 348	0.90 296	1.29 471	1.02 312	0.82 315	0.57 287	5.40 613	0.48 321	0.23 404	0.14 253	0.24 397	0.20 344	0.20 290	0.30 498

OCTAStereo	0.80 440	0.30 332	0.75 338	0.60 443	0.31 247	0.64 286	0.44 319	1.21 348	0.90 296	1.29 471	1.01 304	0.82 315	0.57 287	5.35 607	0.48 321	0.24 422	0.14 253	0.24 397	0.20 344	0.20 290	0.30 498

DRaft	0.80 440	0.24 156	0.70 288	0.45 168	0.30 219	0.97 460	0.53 408	1.05 283	0.97 327	1.78 594	2.02 596	0.80 305	1.74 608	2.73 548	0.72 433	0.17 173	0.14 253	0.20 261	0.20 344	0.18 194	0.21 364

RE-Stereo	0.80 440	0.30 332	0.75 338	0.60 443	0.31 247	0.64 286	0.44 319	1.21 348	0.90 296	1.29 471	1.01 304	0.81 310	0.57 287	5.37 610	0.48 321	0.24 422	0.14 253	0.24 397	0.20 344	0.20 290	0.30 498

TVStereo	0.80 440	0.30 332	0.75 338	0.60 443	0.31 247	0.64 286	0.44 319	1.21 348	0.90 296	1.29 471	1.01 304	0.81 310	0.57 287	5.37 610	0.48 321	0.24 422	0.14 253	0.24 397	0.20 344	0.20 290	0.30 498

UPFNet	0.80 440	0.32 383	0.90 427	0.59 431	0.74 575	1.26 523	0.80 533	1.52 428	1.10 397	1.30 480	1.12 363	1.30 485	0.84 415	1.67 447	1.09 521	0.24 422	0.24 516	0.24 397	0.23 442	0.25 417	0.18 266

iResNetv2_ROB	0.80 440	0.37 468	1.71 588	0.56 394	0.37 351	0.94 447	0.64 482	1.73 483	1.34 530	1.23 443	1.42 483	1.26 474	0.92 449	1.85 477	0.56 371	0.23 404	0.15 315	0.19 209	0.14 160	0.24 404	0.19 309

StereoDRNet-Refined	0.80 440	0.41 494	0.88 417	0.62 469	0.42 411	1.33 534	0.48 368	1.52 428	1.17 443	1.45 539	1.44 492	1.44 514	0.90 443	1.26 347	1.24 542	0.20 312	0.16 353	0.27 471	0.24 456	0.25 417	0.28 478
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
ITSA-stereo	0.82 451	0.36 461	0.82 380	0.54 353	0.31 247	0.80 394	0.47 355	2.17 609	1.67 597	1.13 387	1.13 368	0.94 369	0.86 426	2.46 534	1.00 509	0.26 473	0.23 507	0.28 486	0.27 500	0.28 463	0.36 537

DCRE	0.82 451	0.26 217	0.70 288	0.58 418	0.44 431	0.54 215	0.48 368	0.95 234	0.78 259	0.78 263	7.33 669	0.86 336	0.52 245	0.76 180	0.41 256	0.16 115	0.16 353	0.19 209	0.17 259	0.18 194	0.17 239

SepStereo	0.82 451	0.34 431	1.03 479	0.64 488	0.69 562	0.77 374	0.63 480	1.54 437	1.20 464	1.79 597	1.55 523	0.95 378	1.04 508	2.30 521	0.60 389	0.21 346	0.16 353	0.25 436	0.18 283	0.27 444	0.22 384

GrayStereo	0.82 451	0.26 217	0.58 212	0.63 479	0.37 351	0.76 367	1.86 648	1.11 314	0.87 285	1.99 614	1.89 584	1.08 421	1.82 617	1.39 389	0.48 321	0.19 270	0.14 253	0.19 209	0.21 390	0.18 194	0.39 551

LMCR-Stereo	0.82 451	0.46 513	0.88 417	0.75 571	0.43 422	1.33 534	0.56 440	2.43 637	0.98 332	1.53 556	1.49 509	0.74 286	1.00 495	1.63 439	0.89 486	0.28 503	0.17 385	0.22 336	0.17 259	0.29 474	0.20 343

ac_64	0.82 451	0.29 310	0.81 376	0.71 551	0.60 531	1.05 479	0.54 414	1.99 570	0.92 307	1.18 420	1.06 330	1.99 600	1.08 520	1.94 486	0.97 504	0.27 489	0.22 494	0.24 397	0.23 442	0.22 361	0.19 309

DualNet (step1)	0.83 457	0.49 525	1.13 509	0.56 394	0.39 384	1.02 473	0.73 510	1.78 506	1.21 470	1.22 437	1.18 390	1.08 421	0.92 449	1.23 338	0.67 416	0.57 622	0.28 546	0.62 629	0.67 637	0.45 570	0.42 561

SST-Stereo	0.83 457	0.28 275	0.72 305	0.59 431	0.31 247	0.72 343	0.26 79	1.09 305	0.86 280	1.47 542	1.10 350	1.00 395	0.87 431	5.73 621	0.45 295	0.22 377	0.13 194	0.23 377	0.19 308	0.23 389	0.18 266

RAFT_R40	0.83 457	0.28 275	0.73 317	0.59 431	0.31 247	0.69 329	0.44 319	1.10 308	0.95 315	1.47 542	1.10 350	1.00 395	0.85 418	5.53 615	0.46 309	0.22 377	0.13 194	0.23 377	0.20 344	0.23 389	0.18 266

UNet	0.83 457	0.34 431	1.31 536	0.58 418	0.74 575	1.58 567	0.49 380	1.41 395	1.04 361	1.21 432	1.08 339	1.54 535	1.12 528	1.65 442	1.09 521	0.23 404	0.17 385	0.25 436	0.20 344	0.25 417	0.22 384

FADNet_RVC	0.83 457	0.51 535	1.83 599	0.54 353	0.42 411	1.19 512	0.46 347	1.51 426	1.09 390	0.89 293	1.24 413	0.91 356	0.87 431	2.11 502	1.11 527	0.27 489	0.22 494	0.31 516	0.28 521	0.43 560	0.38 548

DAS	0.84 462	0.34 431	1.03 479	0.64 488	0.69 562	0.77 374	0.63 480	1.54 437	1.20 464	1.79 597	1.55 523	0.95 378	1.04 508	2.83 550	0.60 389	0.21 346	0.16 353	0.25 436	0.18 283	0.27 444	0.22 384

RAFT-345	0.84 462	0.25 189	0.66 260	0.50 264	0.27 145	0.54 215	0.42 283	0.83 180	1.11 399	1.32 494	2.34 612	0.86 336	0.54 260	5.72 620	0.47 316	0.18 222	0.13 194	0.22 336	0.17 259	0.17 151	0.16 207

MMNet	0.84 462	0.32 383	1.09 500	0.60 443	0.59 528	1.85 596	0.49 380	1.51 426	1.27 499	1.37 515	1.15 380	1.26 474	1.18 541	1.67 447	1.22 540	0.19 270	0.18 410	0.23 377	0.22 419	0.25 417	0.21 364

FADNet-RVC-Resample	0.84 462	0.47 518	2.10 610	0.61 458	0.45 438	1.07 484	0.61 472	1.59 448	1.20 464	1.08 350	0.98 293	1.03 408	0.98 485	2.17 507	0.72 433	0.23 404	0.22 494	0.30 510	0.32 558	0.35 518	0.34 526

iRaft-Stereo_5w	0.85 466	0.29 310	0.91 430	0.53 336	0.43 422	0.49 152	0.68 497	0.99 251	0.87 285	0.79 266	1.34 460	1.46 519	0.91 446	5.11 602	1.11 527	0.17 173	0.14 253	0.22 336	0.18 283	0.20 290	0.20 343

SACVNet	0.85 466	0.46 513	0.85 390	0.81 587	0.56 507	0.80 394	0.79 527	1.68 472	1.12 403	1.34 507	1.33 453	1.25 470	0.94 463	2.39 528	0.76 445	0.34 552	0.26 531	0.31 516	0.29 533	0.35 518	0.44 571

ADLNet	0.85 466	0.36 461	0.89 423	0.85 604	0.72 567	1.24 520	0.76 518	1.82 519	1.36 543	1.52 554	1.35 466	1.27 478	0.99 493	1.23 338	1.15 532	0.27 489	0.20 448	0.26 455	0.25 470	0.28 463	0.30 498

delet	0.85 466	0.32 383	0.95 446	0.65 502	0.66 550	1.64 573	0.84 542	1.75 491	1.35 539	1.32 494	1.30 438	1.30 485	0.88 436	1.68 452	1.10 524	0.21 346	0.21 472	0.24 397	0.24 456	0.21 335	0.21 364

HGLStereo	0.85 466	0.38 475	0.94 442	0.80 584	1.03 626	1.17 507	0.58 455	1.52 428	1.20 464	1.19 424	1.62 543	1.13 444	1.20 547	1.80 471	1.06 515	0.24 422	0.24 516	0.24 397	0.21 390	0.23 389	0.27 466

CRFU-Net	0.86 471	0.39 480	1.00 464	0.65 502	0.57 511	1.78 588	0.86 550	2.15 600	0.81 267	1.38 521	1.18 390	1.64 555	1.19 544	1.35 373	0.90 489	0.26 473	0.22 494	0.21 300	0.19 308	0.23 389	0.24 419

dad	0.86 471	0.66 584	1.06 488	0.56 394	0.37 351	0.76 367	0.44 319	1.17 329	1.50 580	1.44 537	1.27 427	1.34 496	0.75 366	2.52 539	0.84 476	0.42 587	0.27 539	0.83 638	0.26 488	0.41 549	0.29 485

AACVNet	0.86 471	0.35 451	0.79 369	0.82 595	0.39 384	0.76 367	0.49 380	1.61 455	0.81 267	1.08 350	1.33 453	1.30 485	0.93 458	4.34 587	0.74 437	0.25 450	0.21 472	0.28 486	0.22 419	0.29 474	0.25 431

DLCB_ROB	0.86 471	0.40 487	0.78 366	0.68 533	0.54 498	1.11 492	0.84 542	1.49 416	1.23 479	1.64 582	1.65 550	1.70 564	0.91 446	1.70 454	1.05 513	0.25 450	0.24 516	0.26 455	0.27 500	0.27 444	0.24 419

HSM-Net_RVC	0.87 475	0.29 310	0.53 156	0.53 336	0.30 219	1.15 503	0.55 432	3.57 659	1.28 504	1.53 556	1.74 564	1.68 561	0.93 458	1.49 411	0.77 451	0.22 377	0.17 385	0.19 209	0.18 283	0.20 290	0.19 309
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ssnet_v2	0.88 476	0.36 461	1.02 475	0.62 469	0.38 373	1.32 532	0.97 577	2.07 589	1.34 530	1.37 515	1.18 390	1.54 535	0.92 449	1.10 307	1.65 591	0.30 519	0.27 539	0.30 510	0.28 521	0.27 444	0.26 455

ADLNet2	0.88 476	0.34 431	1.17 517	0.77 577	0.64 544	1.12 495	0.76 518	1.74 488	1.24 485	1.21 432	1.65 550	1.71 565	1.05 512	1.67 447	1.17 536	0.24 422	0.21 472	0.21 300	0.22 419	0.26 430	0.29 485

ASMatch	0.88 476	0.26 217	0.69 282	0.51 296	0.35 316	0.48 135	0.37 221	1.12 317	0.92 307	1.10 364	3.28 637	0.96 384	0.98 485	4.90 599	0.49 330	0.19 270	0.16 353	0.22 336	0.19 308	0.19 243	0.27 466

IRAFT_RVC	0.88 476	0.28 275	0.76 348	0.63 479	0.31 247	0.65 302	1.02 587	1.22 356	0.94 313	1.22 437	1.04 325	1.01 402	0.98 485	5.82 623	0.53 356	0.22 377	0.12 97	0.25 436	0.20 344	0.20 290	0.19 309

FADNet-RVC	0.88 476	0.67 585	1.93 603	0.60 443	0.48 456	0.91 434	0.60 468	1.71 481	1.18 450	0.90 294	0.96 283	1.36 498	0.92 449	2.25 517	1.17 536	0.30 519	0.29 557	0.32 531	0.32 558	0.41 549	0.35 531

GEStereo_RVC	0.90 481	0.37 468	0.99 458	0.64 488	0.50 467	0.95 450	0.79 527	2.42 636	1.17 443	1.16 406	1.11 356	1.26 474	0.92 449	3.24 565	0.90 489	0.29 514	0.19 428	0.23 377	0.20 344	0.27 444	0.29 485

CBMV_ROB	0.90 481	0.44 504	0.63 235	0.51 296	0.37 351	1.25 522	0.49 380	1.77 502	1.27 499	1.41 530	2.00 593	1.33 492	1.08 520	2.17 507	0.76 445	0.43 593	0.42 616	0.47 601	0.44 603	0.41 549	0.36 537

PSMNet_ROB	0.90 481	0.52 539	1.17 517	0.72 555	0.61 534	1.27 524	1.12 599	1.76 498	1.12 403	1.09 356	1.28 433	1.45 516	0.89 442	1.65 442	1.42 574	0.33 542	0.25 525	0.37 570	0.39 590	0.35 518	0.29 485

FTStereo	0.91 484	0.26 217	0.56 192	0.54 353	0.33 291	0.66 311	1.87 649	1.00 255	0.75 242	1.75 591	4.15 647	1.04 412	1.65 601	1.57 428	0.46 309	0.19 270	0.16 353	0.23 377	0.21 390	0.18 194	0.63 617

PFNet	0.91 484	0.26 217	1.10 503	0.63 479	0.32 269	0.64 286	0.56 440	1.17 329	0.99 339	1.47 542	1.08 339	0.98 388	0.69 346	6.62 637	0.54 362	0.20 312	0.12 97	0.24 397	0.19 308	0.20 290	0.17 239

CBFPSM	0.92 486	0.33 406	1.86 600	0.49 253	0.38 373	1.75 581	0.84 542	1.39 392	1.12 403	1.09 356	0.99 295	2.37 619	1.66 605	1.32 363	1.42 574	0.19 270	0.18 410	0.20 261	0.20 344	0.21 335	0.33 521

FADNet	0.92 486	0.61 575	1.81 595	0.62 469	0.55 504	0.96 456	0.57 451	1.78 506	1.33 527	0.93 301	1.01 304	1.36 498	1.01 497	2.71 547	0.75 442	0.33 542	0.34 583	0.31 516	0.34 574	0.59 607	0.40 552

NVstereo2D	0.92 486	0.41 494	1.48 570	0.72 555	0.72 567	1.20 514	0.87 552	1.75 491	1.38 551	0.99 322	1.13 368	1.26 474	0.98 485	2.21 514	0.89 486	0.43 593	0.20 448	0.38 573	0.24 456	0.57 603	0.63 617

DispNO	0.93 489	0.30 332	1.34 545	0.55 378	0.55 504	0.89 427	0.49 380	1.48 414	1.21 470	1.17 415	1.27 427	1.19 453	0.90 443	5.23 605	0.74 437	0.22 377	0.17 385	0.24 397	0.21 390	0.19 243	0.20 343

DSFCA	0.93 489	0.34 431	1.06 488	0.52 317	0.65 546	1.55 564	0.93 569	1.49 416	1.19 459	1.56 566	1.15 380	1.50 528	0.96 475	3.07 559	1.02 511	0.30 519	0.26 531	0.25 436	0.25 470	0.28 463	0.24 419

fast-acv-ft	0.94 491	0.44 504	1.40 548	0.58 418	0.51 479	1.77 586	0.69 501	1.36 384	1.42 570	1.29 471	1.86 580	1.74 569	1.25 557	1.52 416	1.38 562	0.26 473	0.28 546	0.28 486	0.28 521	0.27 444	0.26 455

OMP-Stereo	0.94 491	0.33 406	0.72 305	0.90 619	0.31 247	0.49 152	0.36 196	1.16 327	1.06 371	1.58 572	1.12 363	1.46 519	0.69 346	6.94 645	0.49 330	0.19 270	0.14 253	0.24 397	0.18 283	0.20 290	0.14 123

CBMV	0.95 493	0.44 504	0.66 260	0.53 336	0.35 316	1.53 562	1.63 639	1.69 474	1.42 570	2.00 617	1.60 537	1.43 509	1.17 536	1.59 433	0.99 508	0.34 552	0.34 583	0.39 579	0.33 568	0.33 511	0.32 515
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
HBP-ISP	0.96 494	0.58 562	0.72 305	0.61 458	0.46 450	1.64 573	0.76 518	1.86 532	1.28 504	1.30 480	1.53 516	0.86 336	0.94 463	3.27 567	0.69 423	0.45 599	0.44 620	0.54 616	0.48 612	0.47 578	0.40 552

TransformOpticalFlow	0.96 494	0.28 275	0.89 423	0.52 317	0.31 247	0.66 311	0.54 414	1.75 491	1.12 403	1.09 356	1.44 492	1.37 501	1.01 497	6.70 642	0.42 267	0.19 270	0.12 97	0.20 261	0.19 308	0.18 194	0.19 309

IIG-Stereo	0.96 494	0.31 367	0.72 305	0.88 614	0.33 291	0.61 269	0.26 79	1.19 345	1.03 356	1.69 586	1.37 469	1.46 519	0.75 366	6.96 647	0.51 342	0.19 270	0.14 253	0.23 377	0.18 283	0.20 290	0.14 123

CFNet	0.96 494	0.36 461	1.01 468	0.62 469	0.42 411	0.99 466	0.47 355	1.90 544	1.32 523	0.99 322	1.39 478	1.10 434	0.86 426	5.58 618	0.79 459	0.23 404	0.17 385	0.28 486	0.27 500	0.26 430	0.21 364

XPNet_ROB	0.96 494	0.49 525	1.09 500	0.72 555	0.57 511	1.11 492	1.14 601	1.66 469	1.23 479	1.85 604	1.39 478	1.64 555	1.11 525	1.80 471	1.42 574	0.38 572	0.30 562	0.33 540	0.29 533	0.37 529	0.34 526

ETE_ROB	0.96 494	0.64 582	1.16 515	0.69 537	0.48 456	1.14 497	1.13 600	1.77 502	1.19 459	1.91 611	1.45 495	1.73 567	1.05 512	1.60 434	1.14 531	0.32 533	0.26 531	0.38 573	0.34 574	0.39 542	0.41 557

CSP-Net	0.97 500	0.38 475	0.83 385	0.53 336	0.41 405	1.63 571	0.77 521	2.00 571	1.05 366	1.25 455	1.20 402	1.33 492	0.83 411	4.93 601	0.85 479	0.32 533	0.22 494	0.20 261	0.20 344	0.23 389	0.25 431

DEmStereo	0.97 500	0.23 130	0.79 369	0.47 200	0.32 269	1.04 478	0.56 440	0.93 223	0.89 292	1.39 527	2.14 604	1.02 404	2.07 633	5.64 619	0.77 451	0.17 173	0.15 315	0.20 261	0.20 344	0.18 194	0.20 343

pcwnet_v2	0.97 500	0.37 468	4.33 645	0.62 469	0.54 498	0.79 385	0.45 339	2.02 579	1.58 590	1.42 536	1.64 548	1.09 431	0.79 388	1.24 343	0.67 416	0.32 533	0.25 525	0.29 497	0.27 500	0.37 529	0.35 531

FINET	0.97 500	0.54 546	1.60 580	0.63 479	0.79 593	1.08 485	1.07 594	1.56 444	2.20 632	1.15 396	1.49 509	0.94 369	0.88 436	2.32 522	1.05 513	0.42 587	0.35 594	0.32 531	0.28 521	0.43 560	0.38 548

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 504	0.39 480	3.21 637	0.50 264	0.63 541	0.64 286	0.39 246	2.36 630	0.75 242	0.95 308	4.63 652	1.81 577	0.56 275	0.96 255	0.41 256	0.18 222	0.13 194	0.21 300	0.26 488	0.32 502	0.35 531

StereoDRNet	0.98 504	0.47 518	1.70 586	0.76 574	0.94 620	1.51 560	0.91 563	1.92 551	1.32 523	1.61 574	1.13 368	1.47 524	0.97 478	1.75 462	1.46 581	0.28 503	0.23 507	0.29 497	0.27 500	0.35 518	0.27 466

ACV-stereo	0.99 506	0.51 535	1.41 553	0.56 394	0.41 405	2.43 628	0.57 451	1.15 325	1.18 450	0.81 273	1.01 304	3.39 645	2.14 636	1.60 434	1.07 518	0.27 489	0.22 494	0.22 336	0.22 419	0.28 463	0.32 515

iinet-f	0.99 506	0.45 511	3.71 642	0.55 378	0.43 422	1.81 591	0.68 497	1.14 323	1.14 418	1.18 420	1.42 483	1.58 542	1.44 580	1.34 372	1.59 590	0.24 422	0.23 507	0.20 261	0.19 308	0.26 430	0.25 431

GASNet	0.99 506	0.97 618	1.72 589	0.98 628	0.68 560	0.83 411	0.67 493	1.60 452	1.28 504	1.31 490	1.22 407	1.22 459	1.21 550	2.41 529	1.41 570	0.43 593	0.26 531	0.36 567	0.34 574	0.55 600	0.31 508

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 506	0.40 487	1.82 597	0.66 508	0.62 540	2.05 610	0.78 523	1.91 548	1.29 509	1.54 562	1.42 483	1.51 530	1.23 553	1.99 490	1.33 554	0.23 404	0.14 253	0.20 261	0.15 184	0.27 444	0.26 455

PS-NSSS	0.99 506	0.58 562	0.93 437	0.58 418	0.57 511	0.91 434	0.80 533	1.81 518	1.14 418	1.14 390	1.67 555	1.00 395	0.83 411	4.62 592	0.78 453	0.37 567	0.31 568	0.52 610	0.32 558	0.45 570	0.38 548

YMNet	1.00 511	0.54 546	1.40 548	0.81 587	0.85 607	1.87 598	0.62 475	1.55 441	1.18 450	1.63 580	1.99 591	1.77 573	0.97 478	1.50 413	1.45 578	0.33 542	0.37 601	0.31 516	0.32 558	0.32 502	0.29 485

YMNet_1	1.00 511	0.54 546	1.40 548	0.81 587	0.85 607	1.87 598	0.62 475	1.55 441	1.18 450	1.63 580	1.99 591	1.77 573	0.97 478	1.50 413	1.45 578	0.33 542	0.37 601	0.31 516	0.32 558	0.32 502	0.29 485

UGAM-zero	1.00 511	0.30 332	0.93 437	0.47 200	0.30 219	0.57 242	0.25 66	2.25 619	0.63 194	1.01 333	1.10 350	2.73 633	1.85 618	6.26 629	0.40 246	0.17 173	0.14 253	0.19 209	0.15 184	0.16 108	0.17 239

RAFT + AFF	1.00 511	0.42 498	1.09 500	0.67 520	0.50 467	1.22 518	1.24 610	2.24 618	1.19 459	1.30 480	1.56 527	1.17 449	1.49 588	3.44 573	0.83 473	0.21 346	0.25 525	0.30 510	0.26 488	0.27 444	0.27 466

DRN-Test	1.00 511	0.44 504	1.13 509	0.70 543	0.81 600	1.62 570	0.79 527	2.14 598	1.44 573	1.78 594	1.33 453	1.43 509	1.05 512	2.18 510	1.53 587	0.27 489	0.21 472	0.31 516	0.30 542	0.32 502	0.28 478

NCCL2	1.00 511	0.56 555	1.06 488	0.75 571	0.57 511	1.31 531	1.72 640	1.77 502	1.36 543	1.50 551	1.17 388	1.91 589	1.17 536	1.54 422	1.29 550	0.35 559	0.31 568	0.45 596	0.44 603	0.40 546	0.40 552

TCMNet	1.01 517	0.60 573	2.10 610	0.86 606	1.33 649	1.14 497	0.67 493	1.69 474	1.23 479	1.11 370	1.57 531	1.30 485	0.97 478	2.01 492	1.50 585	0.31 526	0.31 568	0.38 573	0.34 574	0.42 554	0.36 537

PA-Net	1.01 517	0.57 559	1.29 534	0.64 488	0.74 575	1.19 512	0.84 542	1.69 474	1.43 572	1.16 406	1.19 397	1.32 490	1.19 544	3.42 571	1.25 543	0.29 514	0.45 624	0.33 540	0.49 615	0.32 502	0.47 581
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
LALA_ROB	1.01 517	0.59 565	1.16 515	0.67 520	0.51 479	1.63 571	1.26 614	1.69 474	1.38 551	1.81 601	1.37 469	1.94 594	1.02 504	1.58 430	1.38 562	0.37 567	0.27 539	0.43 591	0.37 586	0.43 560	0.37 542

z-ln-s-r	1.02 520	0.55 551	2.09 609	0.52 317	0.55 504	0.78 379	0.87 552	1.47 412	1.34 530	1.12 372	1.62 543	1.37 501	1.06 515	2.62 544	3.32 638	0.19 270	0.14 253	0.21 300	0.17 259	0.27 444	0.21 364

PSMNet-RUCA	1.02 520	0.97 618	1.44 558	1.23 643	1.10 631	1.40 546	0.62 475	1.69 474	1.38 551	0.94 306	1.53 516	0.97 386	0.83 411	1.17 328	0.93 493	0.69 635	0.34 583	0.99 646	0.60 633	0.97 634	0.64 621

THIR-Stereo	1.02 520	0.27 249	0.69 282	0.49 253	0.28 172	0.95 450	1.34 619	1.03 269	0.97 327	1.34 507	1.90 585	1.17 449	1.58 594	6.44 634	0.78 453	0.19 270	0.14 253	0.21 300	0.22 419	0.19 243	0.20 343

Wz-Net-LNSev	1.03 523	0.67 585	2.71 633	0.64 488	0.84 604	1.75 581	1.00 584	1.80 515	1.32 523	1.28 464	1.25 417	1.65 558	1.22 551	1.39 389	1.40 566	0.28 503	0.26 531	0.24 397	0.23 442	0.33 511	0.32 515

RAFT-RH_RVC	1.03 523	0.24 156	0.67 266	0.49 253	0.28 172	0.81 403	0.33 157	0.83 180	1.08 382	2.05 618	4.65 654	1.04 412	0.57 287	5.98 628	0.50 337	0.18 222	0.13 194	0.26 455	0.20 344	0.16 108	0.17 239

DISCO	1.03 523	0.34 431	1.11 505	0.69 537	0.45 438	2.07 611	0.84 542	2.13 594	1.50 580	1.15 396	1.33 453	2.40 621	1.07 519	2.60 542	1.51 586	0.23 404	0.18 410	0.22 336	0.20 344	0.31 493	0.27 466

STrans-v2	1.04 526	0.28 275	0.96 452	0.49 253	0.32 269	0.68 323	0.79 527	2.47 640	1.12 403	1.12 372	1.46 501	1.40 504	1.46 583	6.70 642	0.43 277	0.18 222	0.13 194	0.20 261	0.18 283	0.18 194	0.18 266

APVNet	1.06 527	0.53 545	1.42 555	0.84 599	0.79 593	1.92 601	0.82 538	1.90 544	1.08 382	1.08 350	1.43 487	1.56 538	1.13 532	3.07 559	1.58 588	0.31 526	0.34 583	0.42 589	0.36 583	0.36 525	0.37 542

TDLM	1.06 527	0.44 504	0.79 369	0.63 479	0.50 467	0.89 427	1.44 624	1.48 414	1.26 493	1.12 372	1.40 480	1.08 421	0.98 485	6.65 638	0.78 453	0.33 542	0.21 472	0.33 540	0.26 488	0.37 529	0.24 419

FAT-Stereo	1.07 529	0.41 494	1.32 539	0.72 555	0.58 520	1.08 485	0.89 557	1.96 561	1.65 595	1.75 591	1.98 590	2.03 605	1.48 586	2.02 493	1.18 539	0.42 587	0.35 594	0.34 550	0.29 533	0.35 518	0.53 598

GANetREF_RVC	1.07 529	0.86 611	1.31 536	0.82 595	0.53 494	1.41 551	1.31 617	1.76 498	1.52 583	1.27 462	1.31 444	1.46 519	1.24 556	2.03 494	0.96 503	0.56 621	0.45 624	0.67 632	0.50 619	0.88 632	0.59 611
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
CVANet_RVC	1.07 529	0.43 501	0.76 348	0.60 443	0.50 467	0.90 430	0.97 577	1.52 428	1.26 493	1.33 503	1.38 474	1.24 466	1.18 541	6.75 644	0.75 442	0.34 552	0.23 507	0.34 550	0.29 533	0.42 554	0.27 466

GCST	1.08 532	1.47 651	0.93 437	1.73 654	1.14 639	1.30 529	0.31 128	1.33 375	1.16 440	1.29 471	0.97 292	0.98 388	0.49 220	2.08 499	0.46 309	1.19 653	0.70 653	1.30 653	0.85 648	1.02 638	0.89 636

GwcNet	1.08 532	0.51 535	2.33 621	0.79 581	1.18 642	1.76 583	0.70 504	1.68 472	1.47 576	1.41 530	1.64 548	1.74 569	1.04 508	2.20 513	1.41 570	0.30 519	0.29 557	0.29 497	0.27 500	0.30 484	0.35 531

DANet	1.08 532	0.61 575	1.32 539	0.85 604	0.72 567	1.37 539	0.51 389	1.54 437	1.15 430	1.78 594	1.54 521	2.01 602	1.11 525	2.90 553	2.00 608	0.33 542	0.30 562	0.40 584	0.30 542	0.44 566	0.45 573
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
RP	1.09 535	0.50 532	1.12 507	0.90 619	1.04 627	1.11 492	0.84 542	1.80 515	1.62 592	1.55 565	2.00 593	1.90 588	1.78 612	1.84 474	1.25 543	0.52 613	0.36 599	0.48 603	0.36 583	0.45 570	0.43 568

Nwc_Net	1.09 535	0.49 525	1.33 542	0.89 618	0.80 598	1.49 559	0.66 489	2.19 612	1.27 499	1.32 494	2.26 608	1.96 597	1.54 591	1.92 482	1.34 556	0.40 578	0.30 562	0.43 591	0.45 605	0.38 538	0.37 542

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 537	1.02 623	1.00 464	0.82 595	0.67 554	1.93 602	0.93 569	1.62 459	1.11 399	1.15 396	1.25 417	1.50 528	0.79 388	1.96 488	0.76 445	1.89 657	0.34 583	0.79 637	0.36 583	1.25 647	0.83 633

NCC-stereo	1.10 537	0.54 546	1.24 526	0.84 599	0.94 620	1.29 527	0.89 557	2.01 575	1.34 530	1.32 494	1.74 564	1.88 584	1.74 608	2.35 524	1.25 543	0.45 599	0.37 601	0.45 596	0.58 629	0.42 554	0.42 561

Abc-Net	1.10 537	0.54 546	1.24 526	0.84 599	0.94 620	1.29 527	0.89 557	2.01 575	1.34 530	1.32 494	1.74 564	1.88 584	1.74 608	2.35 524	1.25 543	0.45 599	0.37 601	0.45 596	0.58 629	0.42 554	0.42 561
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
Wz-Net-MNSev	1.11 540	0.58 562	2.23 619	0.66 508	0.71 565	1.95 604	1.46 625	1.98 567	1.45 574	1.79 597	1.43 487	1.49 527	1.33 570	1.97 489	1.42 574	0.27 489	0.23 507	0.28 486	0.28 521	0.34 515	0.31 508

edge stereo	1.11 540	0.50 532	1.30 535	0.71 551	0.65 546	1.14 497	0.75 515	1.93 556	1.37 547	1.71 587	1.83 575	2.54 626	1.44 580	2.43 530	1.23 541	0.42 587	0.41 614	0.54 616	0.35 579	0.42 554	0.46 577

anonymity	1.12 542	0.97 618	1.21 520	1.07 636	1.12 635	1.08 485	0.89 557	1.95 560	1.16 440	1.29 471	1.26 424	1.22 459	1.09 523	1.15 320	1.01 510	1.02 646	1.00 669	0.97 643	0.97 655	0.98 635	0.99 640

ccnet	1.12 542	0.67 585	1.01 468	0.78 579	0.73 574	1.72 579	0.99 582	1.84 528	1.26 493	1.47 542	1.85 579	1.75 572	1.29 562	1.75 462	1.88 602	0.57 622	0.53 639	0.57 626	0.55 626	0.59 607	0.54 600

RASNet	1.12 542	0.30 332	0.91 430	0.66 508	0.77 588	0.97 460	0.57 451	1.37 385	1.35 539	1.02 337	1.34 460	2.11 609	1.43 578	7.09 649	1.39 565	0.19 270	0.17 385	0.17 142	0.19 308	0.18 194	0.16 207

AF-Net	1.13 545	0.52 539	1.33 542	0.86 606	0.91 616	1.38 542	0.71 506	2.16 603	1.62 592	1.56 566	2.40 615	1.99 600	1.65 601	1.81 473	1.48 583	0.48 607	0.28 546	0.49 605	0.33 568	0.39 542	0.32 515

NaN_ROB	1.13 545	0.55 551	1.15 514	0.64 488	0.48 456	1.61 569	2.03 657	1.72 482	1.48 577	2.09 620	1.27 427	1.40 504	1.08 520	3.94 579	1.30 551	0.28 503	0.34 583	0.28 486	0.28 521	0.30 484	0.33 521

UGAM	1.14 547	0.27 249	0.95 446	0.53 336	0.42 411	0.70 336	0.72 509	0.95 234	1.32 523	0.98 319	1.48 507	1.78 576	0.87 431	9.65 678	0.87 482	0.21 346	0.18 410	0.30 510	0.24 456	0.19 243	0.16 207

DGSMNet	1.14 547	0.76 602	2.49 627	0.81 587	0.86 611	1.39 544	1.39 621	2.13 594	1.35 539	1.26 459	1.63 547	1.48 526	0.98 485	1.75 462	1.10 524	0.45 599	0.43 617	0.55 621	0.49 615	0.75 626	0.70 626

Syn2CoEx	1.14 547	0.69 590	1.66 583	0.80 584	0.67 554	1.40 546	0.88 555	2.06 588	1.54 586	1.25 455	1.58 534	1.42 508	1.50 590	4.09 581	1.40 566	0.36 563	0.32 576	0.34 550	0.29 533	0.29 474	0.34 526

RGC	1.14 547	0.79 604	1.26 529	0.91 622	0.96 623	1.52 561	0.77 521	1.92 551	1.26 493	1.54 562	1.93 587	2.02 604	1.54 591	2.25 517	1.31 552	0.44 598	0.35 594	0.58 627	0.48 612	0.47 578	0.46 577

S-Stereo	1.15 551	0.46 513	2.17 615	0.81 587	0.80 598	1.21 516	1.19 607	1.93 556	2.02 625	1.47 542	2.11 601	1.57 539	1.17 536	2.05 497	1.41 570	0.40 578	0.40 612	0.35 559	0.31 550	0.44 566	0.70 626

stereogan	1.15 551	0.42 498	1.40 548	0.86 606	0.84 604	2.38 626	0.71 506	1.88 538	1.73 604	1.72 588	1.94 589	2.31 616	1.29 562	2.07 498	1.08 519	0.36 563	0.35 594	0.39 579	0.31 550	0.51 592	0.46 577

AANet_RVC	1.16 553	0.52 539	1.49 572	0.65 502	0.45 438	0.75 359	0.69 501	1.42 397	1.55 588	1.34 507	1.87 582	1.53 534	0.78 384	7.43 655	1.38 562	0.25 450	0.17 385	0.19 209	0.16 230	0.22 361	0.26 455

RYNet	1.17 554	0.49 525	1.24 526	0.70 543	0.97 624	1.71 577	0.92 565	1.91 548	1.46 575	1.38 521	1.14 372	1.88 584	1.30 566	4.24 583	1.87 600	0.26 473	0.21 472	0.35 559	0.27 500	0.55 600	0.54 600

w-ln-seven-2	1.18 555	0.61 575	4.25 644	0.68 533	0.61 534	1.20 514	0.93 569	1.63 461	1.35 539	1.66 583	1.53 516	1.47 524	1.37 574	3.00 558	1.74 595	0.25 450	0.24 516	0.29 497	0.26 488	0.33 511	0.28 478

HSM	1.19 556	0.32 383	0.65 249	0.57 412	0.38 373	1.23 519	0.59 464	2.25 619	1.19 459	1.30 480	1.25 417	1.94 594	1.03 506	9.32 673	0.71 430	0.22 377	0.16 353	0.20 261	0.16 230	0.21 335	0.21 364

aanetorigin	1.23 557	0.79 604	2.78 635	0.70 543	0.79 593	0.99 466	1.06 593	1.06 296	1.37 547	3.52 658	2.61 624	1.72 566	1.63 599	1.99 490	1.78 597	0.25 450	0.24 516	0.26 455	0.25 470	0.38 538	0.45 573

PWC_ROB	1.24 558	0.76 602	2.46 625	0.72 555	0.78 590	1.15 503	0.49 380	1.75 491	1.92 619	2.31 626	3.07 633	1.59 543	1.40 575	2.46 534	2.10 612	0.33 542	0.22 494	0.35 559	0.24 456	0.38 538	0.41 557

SGM-Forest	1.24 558	0.38 475	0.60 221	0.52 317	0.37 351	1.56 565	1.30 616	1.65 464	1.36 543	2.11 621	1.79 571	1.63 552	0.93 458	7.48 657	0.95 499	0.36 563	0.37 601	0.39 579	0.34 574	0.37 529	0.32 515
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Consistency-Raft	1.25 560	0.99 621	1.93 603	1.02 632	1.21 644	0.96 456	1.01 586	1.75 491	1.92 619	1.36 512	2.12 602	1.44 514	1.01 497	1.14 319	1.40 566	0.72 636	0.82 656	0.89 641	0.98 657	1.31 649	0.95 638

NOSS_ROB	1.26 561	0.46 513	0.62 232	0.56 394	0.38 373	1.06 482	0.78 523	1.73 483	1.40 561	1.01 333	1.43 487	1.10 434	0.75 366	10.62 683	0.65 406	0.45 599	0.43 617	0.48 603	0.45 605	0.44 566	0.41 557

RTSC	1.29 562	0.73 596	2.44 624	0.83 598	0.57 511	1.85 596	0.65 484	1.88 538	2.00 624	2.20 623	1.66 553	1.60 545	1.26 559	2.33 523	3.92 644	0.32 533	0.23 507	0.27 471	0.29 533	0.37 529	0.37 542

PWCDC_ROB	1.29 562	0.75 601	1.33 542	1.05 633	0.88 615	1.73 580	0.52 400	1.89 541	3.28 655	1.29 471	4.88 657	1.22 459	1.46 583	1.77 469	1.45 578	0.60 627	0.26 531	0.29 497	0.25 470	0.52 594	0.37 542

Anonymous_2	1.30 564	0.55 551	0.82 380	0.52 317	0.58 520	1.01 469	0.64 482	1.25 364	0.97 327	0.96 310	0.78 241	1.33 492	1.29 562	1.03 283	0.74 437	0.62 629	0.64 649	1.06 649	9.63 694	1.16 643	0.49 588

SQANet	1.31 565	0.88 614	1.08 497	1.83 656	1.44 651	1.44 554	0.75 515	1.74 488	1.09 390	1.32 494	1.26 424	1.28 481	1.01 497	1.50 413	0.83 473	2.50 664	0.34 583	1.47 654	0.55 626	2.32 657	1.57 655

SHD	1.31 565	0.71 595	2.34 622	0.86 606	0.75 584	1.77 586	0.65 484	2.22 616	2.50 642	2.40 633	1.71 560	1.91 589	1.60 597	1.93 485	2.37 619	0.38 572	0.31 568	0.38 573	0.40 594	0.48 583	0.50 591

PDISCO_ROB	1.32 567	0.65 583	1.44 558	1.36 645	1.46 652	2.55 631	0.92 565	2.45 638	2.07 628	1.37 515	1.49 509	1.65 558	1.00 495	2.82 549	1.35 559	1.01 644	0.27 539	0.54 616	0.47 610	0.71 623	0.73 629

LL-Strereo	1.33 568	0.39 480	1.38 547	0.61 458	0.61 534	0.75 359	0.66 489	1.63 461	1.17 443	1.56 566	1.60 537	2.03 605	2.12 635	9.72 679	0.97 504	0.21 346	0.18 410	0.27 471	0.23 442	0.22 361	0.25 431

PASM	1.34 569	0.92 615	2.62 631	0.86 606	0.87 613	1.03 476	1.08 595	1.50 420	1.51 582	1.82 602	1.41 482	1.68 561	1.26 559	4.87 598	1.34 556	0.61 628	0.65 651	0.68 633	0.78 643	0.69 621	0.68 625

ADCRef	1.35 570	0.55 551	2.37 623	0.72 555	0.77 588	1.94 603	0.78 523	1.91 548	1.27 499	1.57 570	1.59 536	1.36 498	1.41 576	1.54 422	7.53 661	0.23 404	0.20 448	0.32 531	0.30 542	0.29 474	0.29 485

DStereoRT	1.36 571	0.32 383	1.41 553	0.67 520	0.50 467	2.07 611	0.60 468	1.44 404	0.91 301	1.37 515	1.44 492	0.73 285	1.30 566	6.39 633	0.90 489	0.23 404	0.17 385	4.29 686	1.94 676	0.24 404	0.20 343

GANet	1.36 571	0.47 518	0.86 396	0.67 520	0.45 438	1.34 536	1.73 641	1.64 463	1.24 485	1.49 550	2.38 613	1.55 537	1.20 547	9.30 672	0.93 493	0.30 519	0.31 568	0.33 540	0.28 521	0.39 542	0.30 498

ff1	1.37 573	0.33 406	0.85 390	0.53 336	0.37 351	0.74 353	0.56 440	0.95 234	2.47 639	1.15 396	1.45 495	1.06 414	0.82 403	7.22 650	7.61 662	0.20 312	0.12 97	0.31 516	0.27 500	0.19 243	0.20 343

XQC	1.37 573	0.87 612	2.56 629	0.84 599	0.69 562	1.83 594	0.89 557	2.07 589	1.88 615	1.88 607	1.53 516	1.91 589	1.55 593	2.85 552	3.05 630	0.48 607	0.29 557	0.44 595	0.39 590	0.69 621	0.60 614

w-ln-seven	1.38 575	0.70 593	3.91 643	0.75 571	0.72 567	2.69 638	0.95 574	2.02 579	1.99 623	1.99 614	1.73 562	1.82 580	1.17 536	2.45 531	2.84 627	0.28 503	0.25 525	0.31 516	0.30 542	0.41 549	0.33 521

mmx	1.39 576	0.33 406	0.85 390	0.53 336	0.37 351	0.74 353	0.56 440	2.13 594	1.37 547	1.15 396	1.45 495	1.06 414	0.82 403	7.22 650	7.61 662	0.24 422	0.19 428	0.31 516	0.27 500	0.30 484	0.25 431

xxx	1.39 576	0.33 406	0.85 390	0.53 336	0.37 351	0.74 353	0.56 440	2.13 594	1.37 547	1.15 396	1.45 495	1.06 414	0.82 403	7.22 650	7.61 662	0.24 422	0.19 428	0.31 516	0.27 500	0.30 484	0.25 431

MFMNet_re	1.40 578	1.14 633	1.68 584	1.39 647	1.07 628	1.48 557	1.43 623	1.87 535	1.82 612	2.26 624	2.19 605	1.51 530	1.86 619	1.52 416	1.25 543	0.93 642	0.83 657	0.84 639	0.80 644	0.99 637	1.05 645

UDG	1.41 579	2.65 677	0.99 458	1.44 650	1.64 655	1.34 536	0.80 533	1.60 452	1.23 479	1.23 443	1.71 560	2.01 602	1.34 571	1.47 409	1.41 570	0.90 641	0.54 642	2.29 662	0.75 641	1.84 652	1.04 643

CSAN	1.41 579	0.59 565	1.26 529	0.70 543	0.50 467	1.76 583	1.78 642	1.77 502	1.90 618	2.35 629	2.32 610	1.92 592	1.94 625	5.56 617	1.49 584	0.43 593	0.35 594	0.40 584	0.41 595	0.43 560	0.41 557

DStereoO	1.44 581	1.11 630	1.69 585	1.16 639	0.72 567	1.21 516	1.56 632	1.74 488	1.63 594	1.52 554	1.67 555	1.51 530	3.16 657	1.73 460	1.72 594	2.35 663	0.45 624	0.97 643	0.42 598	2.01 654	0.53 598

test_xeample	1.45 582	0.28 275	0.65 249	0.51 296	0.28 172	0.94 447	0.59 464	2.14 598	1.29 509	1.24 450	1.51 514	0.88 344	0.86 426	1.46 405	15.10 683	0.22 377	0.20 448	0.22 336	0.20 344	0.22 361	0.22 384

Wz-Net-SNSev	1.49 583	1.23 639	6.27 657	0.68 533	0.67 554	1.37 539	1.41 622	2.00 571	1.39 556	1.48 548	1.61 541	2.29 614	1.32 569	3.93 578	2.14 614	0.31 526	0.28 546	0.31 516	0.33 568	0.42 554	0.36 537

CC-Net-ROB	1.49 583	1.26 640	1.27 532	0.88 614	0.79 593	1.76 583	1.00 584	1.79 512	1.26 493	1.10 364	1.61 541	1.21 457	0.99 493	8.13 665	0.84 476	1.09 650	0.41 614	2.20 660	0.46 608	1.20 646	0.48 584

DDUNet	1.50 585	2.69 678	1.12 507	1.77 655	1.88 657	1.84 595	0.92 565	1.70 479	1.16 440	1.38 521	1.79 571	1.60 545	1.12 528	1.37 380	1.08 519	1.10 651	0.76 654	2.37 664	0.94 653	2.00 653	1.37 651

xxxx	1.51 586	0.28 275	0.68 270	0.54 353	0.28 172	1.16 505	0.44 319	2.19 612	1.29 509	1.09 356	1.36 467	1.22 459	0.85 418	1.79 470	15.70 686	0.24 422	0.21 472	0.21 300	0.20 344	0.22 361	0.23 404

psmorigin	1.52 587	0.69 590	10.52 671	0.68 533	0.59 528	1.13 496	0.70 504	1.57 445	1.19 459	1.99 614	1.79 571	2.26 613	1.47 585	2.09 500	1.36 560	0.39 575	0.40 612	0.34 550	0.33 568	0.43 560	0.56 604

MFN_U_SF_RVC	1.52 587	0.84 607	3.42 638	0.87 613	0.66 550	2.56 632	0.95 574	2.36 630	1.70 600	1.98 613	1.86 580	2.45 624	1.79 613	2.95 554	2.58 622	0.52 613	0.48 631	0.55 621	0.59 632	0.59 607	0.61 615

WQFJA1++	1.55 589	0.22 95	0.45 88	0.38 47	0.28 172	0.38 55	0.20 12	0.62 61	0.28 20	0.38 105	0.39 62	0.34 82	0.39 127	0.64 129	0.27 63	0.19 270	0.12 97	0.16 93	0.12 63	25.04 700	0.14 123

SAMSARA	1.55 589	0.84 607	2.61 630	1.22 642	1.07 628	2.50 630	1.93 652	2.05 583	1.89 616	2.75 643	1.66 553	2.81 634	1.69 606	3.08 561	1.97 607	0.46 605	0.51 637	0.42 589	0.46 608	0.58 605	0.59 611

z-mn7	1.56 591	0.84 607	4.36 647	0.71 551	0.51 479	2.60 633	1.04 589	1.73 483	2.70 648	1.53 556	2.99 632	1.94 594	1.34 571	4.78 596	2.41 620	0.29 514	0.24 516	0.27 471	0.24 456	0.34 515	0.31 508

CrosDoStereo	1.58 592	0.24 156	0.72 305	0.48 231	0.29 195	0.67 316	12.49 687	1.10 308	0.98 332	1.34 507	1.75 567	1.00 395	1.89 621	6.65 638	0.81 466	0.19 270	0.15 315	0.20 261	0.22 419	0.18 194	0.19 309

DeepStereo_LL	1.58 592	0.24 156	0.72 305	0.48 231	0.29 195	0.67 316	12.49 687	1.10 308	0.98 332	1.34 507	1.75 567	1.00 395	1.89 621	6.65 638	0.81 466	0.19 270	0.15 315	0.20 261	0.22 419	0.18 194	0.19 309

STTRV1_RVC	1.58 592	0.68 589	1.96 605	0.88 614	1.12 635	1.57 566	0.90 562	2.25 619	1.75 607	1.29 471	2.02 596	1.40 504	1.22 551	9.77 680	1.31 552	0.81 639	0.33 581	0.54 616	0.49 615	0.73 625	0.52 597

otaku	1.60 595	1.11 630	1.21 520	2.20 659	1.56 653	1.97 605	1.24 610	2.07 589	1.36 543	1.44 537	1.62 543	1.73 567	1.19 544	1.73 460	0.98 507	2.89 668	0.57 644	1.74 655	0.60 633	2.78 664	1.94 661

DeepPrunerF	1.60 595	0.73 596	5.81 655	0.88 614	1.19 643	0.91 434	0.95 574	2.19 612	5.24 672	1.17 415	1.30 438	1.19 453	1.30 566	4.90 599	1.66 593	0.42 587	0.34 583	0.52 610	0.47 610	0.41 549	0.40 552

222	1.61 597	0.29 310	0.67 266	0.56 394	0.29 195	1.06 482	0.42 283	2.17 609	1.31 519	1.31 490	1.52 515	0.92 364	0.94 463	1.76 467	17.65 687	0.24 422	0.20 448	0.21 300	0.19 308	0.22 361	0.23 404

SDNR	1.62 598	0.51 535	2.17 615	0.53 336	0.56 507	3.80 658	0.45 339	1.54 437	1.29 509	1.33 503	2.41 616	1.08 421	0.96 475	11.18 684	1.16 533	0.66 633	0.63 648	0.43 591	0.32 558	0.64 614	0.67 623

AANet	1.64 599	1.27 641	5.08 650	0.67 520	0.65 546	1.41 551	0.84 542	1.92 551	2.90 651	3.11 656	3.20 636	2.91 638	2.06 632	2.49 537	2.10 612	0.42 587	0.29 557	0.34 550	0.30 542	0.45 570	0.45 573

Ntro	1.64 599	1.15 634	1.23 523	2.48 665	1.83 656	2.09 613	1.16 604	1.96 561	1.38 551	1.21 432	1.62 543	1.62 547	1.29 562	1.87 479	1.11 527	3.04 669	0.56 643	1.82 657	0.64 635	2.80 665	2.05 663

G-Net	1.66 601	0.63 580	1.56 576	1.11 638	0.74 575	2.98 647	0.91 563	1.55 441	1.22 476	2.76 644	8.18 676	2.32 617	2.53 649	1.92 482	1.87 600	0.48 607	0.44 620	0.45 596	0.31 550	0.60 611	0.57 608

MDST_ROB	1.67 602	0.34 431	1.58 579	0.92 624	0.58 520	4.26 664	1.11 597	2.83 647	1.41 567	4.49 669	2.55 623	1.45 516	0.97 478	7.79 662	1.17 536	0.31 526	0.25 525	0.37 570	0.33 568	0.31 493	0.30 498

SPS-STEREO	1.67 602	1.04 624	1.23 523	1.21 641	1.13 638	1.82 593	1.11 597	2.16 603	1.52 583	3.07 654	2.32 610	2.82 635	1.80 614	4.11 582	2.04 609	1.03 647	0.99 668	0.97 643	0.94 653	1.03 640	1.02 641
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM_RVC	1.68 604	0.36 461	0.61 226	0.59 431	0.29 195	2.25 619	1.18 606	2.38 633	1.68 599	3.60 659	2.67 626	3.69 649	2.42 645	8.13 665	1.90 603	0.31 526	0.31 568	0.30 510	0.28 521	0.30 484	0.29 485
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DPSNet	1.69 605	0.59 565	4.33 645	0.70 543	0.57 511	2.02 609	1.62 638	3.35 656	1.78 608	1.48 548	1.38 474	2.17 610	2.84 652	4.77 595	3.66 641	0.48 607	0.31 568	0.29 497	0.25 470	0.64 614	0.48 584

zh-mn7	1.70 606	1.21 637	8.30 665	0.69 537	0.53 494	1.45 555	0.84 542	1.70 479	2.09 629	2.41 634	2.67 626	1.68 561	1.23 553	4.49 588	2.87 628	0.30 519	0.26 531	0.27 471	0.27 500	0.31 493	0.35 531

1111x	1.70 606	0.29 310	0.86 396	0.51 296	0.27 145	1.01 469	0.68 497	2.22 616	1.28 504	1.13 387	1.40 480	1.21 457	1.10 524	5.53 615	15.20 684	0.22 377	0.21 472	0.22 336	0.22 419	0.24 404	0.22 384

PVD	1.70 606	0.84 607	2.26 620	0.94 627	0.83 603	2.48 629	0.97 577	2.59 644	3.35 656	3.01 652	2.77 628	2.34 618	2.47 647	2.67 546	3.14 633	0.47 606	0.45 624	0.59 628	0.48 612	0.59 607	0.75 631

FBW_ROB	1.71 609	0.62 579	1.45 563	0.67 520	0.61 534	1.81 591	1.08 595	2.52 641	1.70 600	1.77 593	1.73 562	1.98 599	1.25 557	12.57 686	1.84 599	0.34 552	0.37 601	0.56 624	0.38 588	0.45 570	0.43 568

ADCL	1.72 610	0.57 559	3.66 640	0.67 520	0.61 534	2.61 635	1.85 647	1.96 561	1.67 597	1.90 610	1.83 575	2.06 608	1.90 623	2.13 503	9.15 670	0.26 473	0.24 516	0.34 550	0.32 558	0.38 538	0.35 531

MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 611	0.87 612	3.56 639	0.80 584	0.75 584	3.72 655	2.44 670	1.82 519	1.82 612	1.74 590	1.91 586	1.92 592	1.26 559	7.69 660	1.28 549	0.45 599	0.47 629	0.52 610	0.77 642	0.50 587	0.50 591

zh-sn7	1.76 612	1.38 642	6.58 658	0.74 567	0.72 567	1.78 588	1.31 617	1.88 538	1.56 589	1.86 606	2.47 620	1.81 577	2.08 634	5.12 603	3.80 643	0.32 533	0.32 576	0.32 531	0.32 558	0.44 566	0.40 552

AAGNet	1.83 613	0.28 275	0.72 305	0.61 458	0.32 269	0.67 316	0.51 389	0.96 242	0.98 332	1.47 542	1.20 402	1.00 395	1.18 541	2.83 550	22.77 694	0.22 377	0.13 194	0.22 336	0.19 308	0.23 389	0.15 167

WCMA_ROB	1.84 614	0.47 518	1.31 536	0.69 537	0.57 511	2.11 614	1.14 601	1.87 535	1.73 604	4.04 663	6.43 663	5.62 667	3.61 662	2.59 541	1.94 605	0.52 613	0.44 620	0.39 579	0.42 598	0.48 583	0.47 581

ADCPNet	1.85 615	0.69 590	8.07 662	0.71 551	0.58 520	2.79 642	1.22 609	1.94 558	1.54 586	1.88 607	1.69 558	2.46 625	2.04 629	2.37 526	6.48 656	0.38 572	0.37 601	0.38 573	0.43 601	0.47 578	0.45 573

test_sample9	1.86 616	0.49 525	1.13 509	0.56 394	0.39 384	1.02 473	0.73 510	1.78 506	1.21 470	1.22 437	1.18 390	1.08 421	0.92 449	2.27 519	7.92 666	0.57 622	12.61 701	0.62 629	0.67 637	0.45 570	0.42 561

Wz-Net-TNSev	1.88 617	2.08 671	7.66 660	0.67 520	0.64 544	2.42 627	1.83 646	2.33 626	1.74 606	1.57 570	1.56 527	2.58 627	1.90 623	4.86 597	3.12 632	0.39 575	0.37 601	0.33 540	0.37 586	0.53 596	0.58 609

NVStereoNet_ROB	1.88 617	1.07 625	1.45 563	1.07 636	1.17 640	1.47 556	1.48 627	1.89 541	1.93 621	1.94 612	4.67 655	3.08 642	1.80 614	6.51 635	1.65 591	1.06 649	0.86 663	1.08 650	1.32 663	0.93 633	1.26 649
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SANet	1.88 617	0.57 559	2.18 617	0.63 479	0.40 395	2.80 643	1.57 635	2.39 634	5.88 675	2.36 631	3.57 641	3.72 650	2.97 654	4.74 594	1.76 596	0.34 552	0.30 562	0.32 531	0.29 533	0.48 583	0.37 542

ADCMid	1.89 620	0.73 596	5.06 649	0.72 555	0.67 554	2.00 608	1.14 601	1.97 565	1.48 577	2.86 647	1.81 574	2.37 619	2.05 631	2.24 515	10.39 675	0.33 542	0.31 568	0.39 579	0.43 601	0.50 587	0.44 571

WZ-Net	1.95 621	0.95 617	10.10 667	0.86 606	0.78 590	1.69 576	1.60 637	2.20 615	1.98 622	2.08 619	1.93 587	2.30 615	1.97 626	5.30 606	3.17 635	0.34 552	0.26 531	0.29 497	0.31 550	0.51 592	0.47 581

AnyNet_C32	1.96 622	1.10 627	5.17 651	0.90 619	1.11 633	2.12 615	2.37 668	1.85 529	1.48 577	2.45 635	1.70 559	2.05 607	1.64 600	2.50 538	10.28 674	0.37 567	0.34 583	0.35 559	0.41 595	0.49 586	0.54 600

MSAF-DinoV2	1.97 623	0.80 606	10.38 670	0.86 606	0.48 456	1.39 544	0.97 577	2.55 643	1.72 603	1.53 556	1.65 550	3.59 647	2.20 639	5.39 612	3.94 645	0.27 489	0.17 385	0.26 455	0.28 521	0.47 578	0.46 577

RainbowNet	1.97 623	1.76 659	1.57 578	2.81 668	2.21 662	1.98 607	1.81 644	2.54 642	1.89 616	1.50 551	1.84 577	1.96 597	1.65 601	2.14 504	1.25 543	3.33 675	0.85 661	2.39 667	0.98 657	2.82 667	2.22 664

ADCP+	1.99 625	0.48 522	7.73 661	0.66 508	0.91 616	2.30 622	1.05 591	1.82 519	1.34 530	1.54 562	1.32 451	1.74 569	1.61 598	2.17 507	13.37 679	0.24 422	0.21 472	0.32 531	0.28 521	0.37 529	0.29 485

MSMD_ROB	1.99 625	0.59 565	0.89 423	0.70 543	0.61 534	3.95 660	0.94 572	1.80 515	1.79 609	4.41 667	4.43 648	8.17 676	3.66 663	3.40 569	1.33 554	0.52 613	0.48 631	0.54 616	0.58 629	0.53 596	0.50 591

Selective-IGEV-i16pc	2.07 627	0.29 310	19.83 682	0.53 336	0.39 384	2.74 639	1.51 628	1.13 321	1.28 504	0.80 268	1.21 404	1.06 414	0.64 329	7.77 661	0.79 459	0.40 578	0.22 494	0.21 300	0.23 442	0.22 361	0.23 404

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 628	1.15 634	3.10 636	1.05 633	0.76 587	5.03 670	2.40 669	2.16 603	2.62 645	1.89 609	2.28 609	2.69 631	1.65 601	9.35 674	2.04 609	0.64 632	0.51 637	0.68 633	0.71 640	1.09 642	0.67 623

ACVNet-4b	2.15 629	1.41 646	1.64 581	2.80 667	2.31 666	2.31 623	1.24 610	2.32 625	2.14 630	1.26 459	2.39 614	2.66 630	1.48 586	5.95 627	1.06 515	3.20 673	0.45 624	2.37 664	0.89 649	2.83 668	2.37 668

ACVNet_1	2.18 630	1.45 649	1.72 589	2.85 669	2.33 668	2.28 620	1.46 625	3.08 652	2.22 633	1.82 602	2.05 599	3.56 646	1.98 627	3.09 562	1.40 566	3.17 670	0.60 646	2.40 668	0.92 651	2.91 671	2.37 668

test_sample8	2.19 631	0.49 525	1.13 509	0.56 394	0.39 384	1.02 473	0.73 510	1.82 519	1.15 430	2.26 624	1.30 438	4.94 662	2.52 648	2.27 519	7.92 666	0.57 622	12.61 701	0.62 629	0.67 637	0.45 570	0.42 561

ADCS	2.25 632	0.99 621	5.55 652	0.81 587	0.74 575	2.19 617	1.80 643	2.27 622	2.14 630	2.80 646	2.13 603	2.40 621	2.03 628	2.64 545	13.69 680	0.41 583	0.39 610	0.40 584	0.45 605	0.58 605	0.56 604

AnyNet_C01	2.26 633	1.78 660	10.22 669	0.93 625	0.74 575	2.92 645	2.20 663	2.29 624	1.80 610	2.53 637	2.41 616	2.71 632	1.73 607	3.41 570	6.72 658	0.41 583	0.39 610	0.40 584	0.42 598	0.67 619	0.63 617

MeshStereo	2.26 633	0.56 555	0.92 435	0.61 458	0.49 460	2.60 633	1.02 587	3.18 653	2.05 627	7.40 684	4.98 658	7.58 673	2.98 655	6.37 632	1.96 606	0.43 593	0.43 617	0.45 596	0.39 590	0.43 560	0.42 561
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
Selective-IGEV-i16pb	2.29 635	0.33 406	20.08 683	0.56 394	0.40 395	2.61 635	1.54 631	2.60 645	1.87 614	0.97 314	1.68 557	1.38 503	1.01 497	8.19 668	0.92 492	0.37 567	0.21 472	0.22 336	0.26 488	0.25 417	0.28 478

FCDSN-DC	2.32 636	0.63 580	0.81 376	0.84 599	0.75 584	2.23 618	0.94 572	2.09 592	1.80 610	5.45 677	7.72 673	7.77 675	6.93 680	3.39 568	1.80 598	0.52 613	0.48 631	0.52 610	0.51 622	0.57 603	0.58 609
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DispFullNet	2.34 637	2.85 679	3.66 640	3.08 675	2.27 664	1.97 605	0.67 493	2.00 571	1.70 600	2.52 636	2.00 593	2.23 611	5.86 673	3.44 573	1.58 588	1.01 644	0.32 576	2.64 673	1.94 676	2.85 669	2.24 665

EDNetEfficient	2.37 638	1.10 627	8.08 663	0.74 567	0.71 565	0.98 465	1.56 632	1.46 410	4.06 664	4.90 672	2.82 629	2.25 612	3.48 661	2.95 554	9.97 671	0.26 473	0.24 516	0.26 455	0.30 542	0.68 620	0.61 615

pmcnn	2.37 638	0.42 498	2.71 633	0.63 479	0.43 422	1.54 563	1.19 607	2.01 575	1.53 585	2.64 640	7.60 670	18.07 691	1.45 582	3.44 573	2.78 626	0.18 222	0.15 315	0.15 46	0.12 63	0.20 290	0.18 266

ELAS	2.37 638	0.74 599	1.54 574	0.99 629	0.92 618	4.78 667	2.33 667	3.33 655	3.37 657	5.05 675	4.77 656	3.67 648	4.53 670	3.42 571	4.50 648	0.62 629	0.53 639	0.55 621	0.53 624	0.63 612	0.64 621
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM+DAISY	2.41 641	1.07 625	2.14 614	1.18 640	1.10 631	2.14 616	1.36 620	1.96 561	1.66 596	5.46 678	7.07 667	4.95 663	4.32 669	5.50 614	2.26 616	1.04 648	1.02 671	0.99 646	0.97 655	1.02 638	1.04 643

ACVNet_2	2.43 642	1.41 646	2.04 607	2.62 666	2.24 663	2.63 637	1.88 650	3.31 654	3.01 652	2.19 622	3.45 640	4.62 655	2.04 629	4.50 590	1.47 582	2.55 665	0.64 649	2.22 661	0.84 646	2.69 663	2.29 666

ELAS_RVC	2.48 643	0.74 599	1.90 601	1.05 633	0.92 618	2.76 640	4.01 680	2.76 646	4.11 665	4.69 670	4.63 652	4.62 655	5.96 675	3.97 580	3.96 646	0.63 631	0.53 639	0.56 624	0.52 623	0.64 614	0.63 617
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SuperB	2.53 644	0.59 565	18.45 680	0.69 537	0.50 467	1.87 598	0.88 555	1.67 471	2.39 636	1.50 551	1.42 483	1.14 446	1.15 534	4.28 586	5.07 651	0.24 422	0.19 428	0.22 336	0.19 308	7.86 691	0.34 526

WAO-7	2.66 645	1.40 645	1.73 591	1.39 647	1.17 640	3.93 659	1.94 653	4.11 665	3.88 663	2.92 648	5.50 659	4.18 653	3.00 656	7.63 659	3.71 642	1.13 652	1.00 669	1.17 651	1.13 662	1.18 645	1.09 647

RTS	2.67 646	1.38 642	15.28 676	0.99 629	1.26 646	3.78 656	1.96 654	2.15 600	2.62 645	2.61 638	2.85 630	2.60 628	1.59 595	6.27 630	5.71 654	0.40 578	0.28 546	0.35 559	0.35 579	0.50 587	0.48 584

RTSA	2.67 646	1.38 642	15.28 676	0.99 629	1.26 646	3.78 656	1.96 654	2.15 600	2.62 645	2.61 638	2.85 630	2.60 628	1.59 595	6.27 630	5.71 654	0.40 578	0.28 546	0.35 559	0.35 579	0.50 587	0.48 584

MADNet+	2.69 648	3.22 682	11.53 672	1.44 650	1.12 635	3.19 649	1.81 644	2.85 648	2.37 635	1.68 585	2.07 600	2.85 636	2.18 637	7.41 654	5.23 652	0.79 638	0.76 654	0.69 635	0.65 636	0.98 635	0.95 638

IMH-64-1	2.70 649	1.79 661	1.46 565	3.26 677	2.66 672	3.23 651	2.10 658	4.08 663	2.75 649	2.34 627	3.81 644	3.06 640	2.22 640	4.25 584	2.59 623	3.75 679	0.84 658	2.75 674	1.35 664	3.15 673	2.60 675

IMH-64	2.70 649	1.79 661	1.46 565	3.26 677	2.66 672	3.23 651	2.10 658	4.08 663	2.75 649	2.34 627	3.81 644	3.06 640	2.22 640	4.25 584	2.59 623	3.75 679	0.84 658	2.75 674	1.35 664	3.15 673	2.60 675

FC-DCNN	2.72 651	0.59 565	0.86 396	0.73 563	0.57 511	2.91 644	1.04 589	3.01 651	2.60 643	6.83 679	7.64 671	9.92 680	6.33 678	5.21 604	3.14 633	0.53 619	0.48 631	0.51 608	0.50 619	0.53 596	0.51 595

FC-DCNN v2	2.81 652	0.59 565	0.85 390	0.73 563	0.57 511	2.97 646	1.05 591	3.39 657	2.61 644	6.98 680	7.67 672	10.38 683	6.31 677	5.75 622	3.37 639	0.53 619	0.48 631	0.51 608	0.50 619	0.53 596	0.51 595

WAO-6	2.81 652	1.60 656	1.46 565	2.36 663	2.28 665	3.55 653	2.29 666	4.21 666	4.56 669	2.36 631	4.51 649	4.88 661	2.66 650	4.60 591	4.07 647	1.72 656	1.15 675	2.31 663	1.46 669	2.31 656	1.85 659

PWCK	2.88 654	2.05 669	5.72 654	2.08 658	1.11 633	3.55 653	3.90 679	2.86 649	3.54 661	3.03 653	3.63 642	3.10 643	2.31 642	8.15 667	3.09 631	2.12 660	0.91 666	1.75 656	0.98 657	2.57 662	1.18 648

Dean	2.91 655	1.53 655	2.07 608	2.96 674	2.51 670	3.15 648	2.14 661	4.75 670	4.41 668	2.76 644	6.10 662	5.53 666	2.37 643	2.97 556	1.92 604	3.18 671	0.85 661	2.51 671	1.04 660	2.88 670	2.47 672

MonStereo1	3.14 656	1.66 657	1.81 595	2.43 664	2.32 667	5.80 673	1.58 636	3.52 658	4.70 670	3.09 655	8.22 677	4.76 659	3.36 659	6.52 636	2.29 618	2.33 662	0.61 647	1.91 659	1.05 661	2.44 659	2.34 667

IMH	3.21 657	1.85 665	1.48 570	3.25 676	2.69 674	4.07 662	2.02 656	4.41 668	3.80 662	2.72 641	7.11 668	4.75 658	2.92 653	5.92 625	2.55 621	3.85 683	0.88 664	2.78 676	1.36 666	3.19 675	2.59 674

LVE	3.31 658	1.67 658	1.64 581	2.85 669	2.42 669	3.20 650	2.26 665	4.78 671	5.05 671	2.35 629	6.91 665	6.02 668	2.37 643	9.15 670	2.17 615	3.19 672	1.08 674	2.38 666	1.47 670	2.81 666	2.40 670

DStereoFS	3.67 659	1.49 653	2.18 617	1.32 644	1.32 648	4.41 665	1.26 614	3.75 662	9.27 679	3.36 657	6.80 664	4.81 660	13.54 687	6.95 646	4.76 650	0.73 637	0.69 652	1.17 651	2.40 682	1.27 648	1.95 662

JetBlue	3.97 660	2.01 666	10.19 668	1.38 646	2.84 676	10.53 679	9.54 684	3.60 660	2.41 637	2.73 642	3.39 639	4.54 654	4.31 668	7.85 664	6.84 659	0.88 640	0.93 667	0.89 641	0.91 650	1.74 651	1.91 660

notaker	3.98 661	2.40 676	2.68 632	3.82 684	3.27 681	3.97 661	2.14 661	4.78 671	3.45 659	4.12 666	6.94 666	7.65 674	3.26 658	7.82 663	5.30 653	4.04 684	1.41 677	3.36 683	2.10 679	3.88 681	3.31 681

WAO-8	4.40 662	1.82 663	1.79 593	2.34 661	2.20 660	9.19 676	1.53 629	6.09 677	16.46 690	3.94 661	7.84 674	7.32 670	3.72 665	9.41 676	3.31 636	2.00 658	1.07 672	2.44 669	1.37 667	2.50 660	1.68 656

Venus	4.40 662	1.82 663	1.79 593	2.34 661	2.20 660	9.19 676	1.53 629	6.09 677	16.46 690	3.94 661	7.84 674	7.32 670	3.72 665	9.41 676	3.31 636	2.00 658	1.07 672	2.44 669	1.37 667	2.50 660	1.68 656

DStereoSA	4.44 664	0.92 615	6.79 659	1.58 653	2.54 671	2.29 621	14.04 689	2.33 626	2.31 634	1.85 604	10.58 683	1.32 490	13.05 685	7.07 648	11.18 677	0.67 634	1.97 681	0.88 640	3.29 683	1.69 650	2.44 671

MultiAttention	4.51 665	0.33 406	0.82 380	0.73 563	0.45 438	30.98 700	4.50 682	2.18 611	1.40 561	1.61 574	2.41 616	2.43 623	0.70 351	38.42 704	1.36 560	0.22 377	0.15 315	0.29 497	0.30 542	0.47 578	0.43 568

ktn	4.70 666	2.38 675	2.12 613	3.76 682	3.24 679	4.85 668	2.95 676	5.52 673	7.37 678	4.07 665	19.32 694	7.46 672	3.47 660	7.39 653	2.95 629	4.04 684	1.85 680	3.26 682	2.22 680	3.08 672	2.65 677

MADNet++	5.01 667	3.14 680	4.91 648	4.55 688	3.94 685	5.20 671	4.41 681	4.40 667	4.13 666	4.95 673	6.08 661	4.74 657	5.37 671	9.40 675	10.67 676	4.65 686	4.15 688	3.97 685	3.34 685	4.09 683	4.08 687

UNDER WATER	5.08 668	2.33 674	5.55 652	3.94 686	3.51 682	5.20 671	2.72 673	5.61 675	16.52 692	3.84 660	4.60 651	9.21 678	5.89 674	5.90 624	8.66 669	3.75 679	1.34 676	3.18 681	1.88 674	4.33 686	3.61 683

UNDER WATER-64	5.27 669	2.32 673	8.78 666	3.93 685	3.54 683	7.61 674	3.03 677	5.84 676	14.19 684	4.04 663	4.04 646	9.39 679	6.26 676	5.93 626	8.48 668	3.60 678	1.51 678	3.13 679	1.88 674	4.29 685	3.61 683

TorneroNet-64	5.30 670	2.03 667	1.74 592	3.43 679	2.81 675	10.09 678	2.12 660	9.10 684	17.12 695	4.96 674	9.27 680	10.72 685	3.70 664	9.20 671	4.55 649	3.31 674	0.84 658	2.88 677	1.55 671	3.49 678	3.04 678

MANE	6.19 671	0.59 565	1.03 479	0.93 625	1.22 645	13.38 684	2.69 671	12.81 688	17.94 696	8.21 685	10.82 684	14.72 687	11.68 682	11.39 685	11.90 678	0.59 626	0.50 636	0.52 610	1.76 673	0.55 600	0.54 600

LSM	6.33 672	1.10 627	13.19 673	1.41 649	68.17 710	1.64 573	1.90 651	1.92 551	2.46 638	2.99 650	3.11 634	1.88 584	1.80 614	2.61 543	2.06 611	0.41 583	0.58 645	0.50 606	0.57 628	0.64 614	17.66 700

SGM-ForestM	6.52 673	0.38 475	1.26 529	0.63 479	0.35 316	13.59 685	5.32 683	6.32 680	6.70 677	11.14 687	9.18 679	22.51 701	13.93 688	16.89 689	20.07 689	0.36 563	0.37 601	0.36 567	0.35 579	0.36 525	0.34 526

tt	6.58 674	0.26 217	6.10 656	3.77 683	2.16 659	11.55 681	19.63 691	13.33 689	5.74 674	2.96 649	2.65 625	4.97 664	6.33 678	3.81 577	7.24 660	9.15 691	11.32 700	5.89 691	6.24 692	6.03 687	2.55 673

JetRed	6.91 675	8.80 688	25.96 695	2.85 669	3.25 680	13.98 687	11.87 686	6.25 679	4.28 667	4.45 668	4.56 650	6.69 669	5.46 672	7.46 656	14.05 681	2.59 666	3.31 685	2.59 672	2.29 681	4.20 684	3.36 682

xyz-stereo	7.16 676	0.22 95	69.90 714	0.42 100	0.21 24	32.92 703	0.49 380	0.87 192	0.76 251	1.38 521	27.04 697	1.19 453	1.16 535	4.69 593	0.97 504	0.16 115	0.12 97	0.20 261	0.14 160	0.16 108	0.12 21

LE_ROB	8.05 677	0.37 468	23.53 689	0.74 567	0.33 291	2.77 641	2.87 675	3.71 661	27.24 701	25.39 701	8.87 678	8.46 677	26.71 700	6.65 638	21.99 690	0.21 346	0.19 428	0.20 261	0.21 390	0.25 417	0.22 384

coex-ft	8.13 678	2.13 672	98.04 716	0.67 520	0.53 494	1.71 577	1.56 632	1.65 464	11.11 682	18.17 699	3.75 643	3.88 651	7.61 681	2.98 557	6.49 657	0.30 519	0.30 562	0.32 531	0.31 550	0.66 618	0.50 591

KSHMR	8.75 679	2.06 670	2.11 612	3.53 681	3.11 678	4.13 663	2.69 671	5.60 674	61.37 716	3.00 651	55.83 714	4.98 665	2.45 646	4.49 588	2.61 625	3.46 676	1.55 679	3.14 680	1.94 676	3.72 680	3.18 680

U	9.45 680	0.21 62	0.58 212	0.47 200	53.11 709	61.27 713	0.24 59	0.70 112	0.52 153	0.36 79	0.28 25	0.29 42	0.35 103	0.33 4	0.26 49	0.19 270	0.11 38	60.50 712	8.88 693	0.17 151	0.13 69

TCMNet-wrong-test	10.31 681	11.40 690	14.84 675	20.96 697	18.45 691	13.80 686	10.76 685	15.78 690	3.53 660	5.20 676	5.52 660	16.26 689	12.61 683	7.51 658	10.15 672	7.43 689	2.37 682	4.31 687	3.43 686	11.36 693	10.61 691

EDNetEfficientorigin	10.57 682	1.47 651	177.42 717	0.67 520	0.53 494	1.58 567	1.16 604	1.90 544	3.37 657	4.71 671	3.38 638	3.10 643	2.69 651	3.13 563	3.58 640	0.25 450	0.23 507	0.33 540	0.27 500	0.83 627	0.81 632

TorneroNet	10.70 683	2.03 667	1.82 597	3.43 679	3.01 677	43.83 704	2.22 664	8.87 683	67.47 717	7.17 683	27.36 698	10.68 684	3.85 667	8.67 669	7.65 665	3.59 677	0.88 664	3.04 678	1.57 672	3.71 679	3.17 679

HanzoNet	11.04 684	3.62 683	8.10 664	4.08 687	3.55 684	4.90 669	2.73 674	7.19 681	10.10 680	31.86 710	28.92 700	21.96 700	36.36 703	18.08 691	10.17 673	7.94 690	3.32 686	3.47 684	3.31 684	7.06 690	4.04 686

DPSimNet_ROB	11.20 685	4.98 685	35.43 699	2.90 672	4.52 686	7.89 675	17.09 690	4.66 669	6.06 676	14.89 694	10.93 685	17.29 690	36.81 705	13.18 687	15.68 685	2.86 667	6.29 691	5.75 690	5.09 690	3.91 682	7.70 689

light-stereo	12.42 686	1.45 649	18.02 679	17.94 694	23.64 697	11.13 680	0.82 538	9.91 685	5.73 673	15.42 695	42.83 709	55.24 714	1.88 620	28.77 702	2.26 616	1.61 655	3.00 684	0.78 636	0.93 652	3.48 677	3.62 685

DGTPSM_ROB	13.01 687	8.23 686	21.87 685	9.51 690	18.10 689	11.56 682	32.01 698	10.63 686	16.20 688	7.03 681	19.48 695	10.15 681	16.66 690	9.83 681	22.42 691	4.75 687	8.68 692	5.37 688	10.25 697	6.16 688	11.36 692

DPSMNet_ROB	13.02 688	8.23 686	21.91 686	9.53 691	18.11 690	11.56 682	32.02 699	10.64 687	16.23 689	7.05 682	19.49 696	10.16 682	16.66 690	9.85 682	22.43 692	4.77 688	8.68 692	5.38 689	10.26 698	6.17 689	11.36 692

USTest	14.33 689	14.94 692	21.04 684	17.44 693	16.05 688	23.26 689	33.84 700	21.73 692	11.80 683	9.36 686	10.14 681	15.97 688	13.20 686	17.28 690	22.43 692	3.78 682	5.01 689	6.17 692	6.16 691	9.25 692	7.72 690

ASD4	15.85 690	10.99 689	19.63 681	10.21 692	11.70 687	19.24 688	31.10 697	19.35 691	10.68 681	11.14 687	10.18 682	12.59 686	12.64 684	14.74 688	24.83 695	12.93 699	9.94 699	26.83 706	19.40 701	16.23 698	12.70 699

iinet-test	17.98 691	18.06 693	23.82 691	20.87 695	19.70 692	26.55 690	35.70 701	25.04 696	15.93 685	13.33 689	13.25 686	20.58 692	17.79 692	20.62 692	25.11 696	9.58 693	8.78 694	9.88 694	9.85 695	13.23 694	11.95 694

IINet	17.98 691	18.06 693	23.81 690	20.87 695	19.70 692	26.55 690	35.70 701	25.04 696	15.93 685	13.33 689	13.25 686	20.58 692	17.79 692	20.62 692	25.11 696	9.58 693	8.78 694	9.88 694	9.85 695	13.23 694	11.95 694

DPSM_ROB	19.08 693	19.14 696	25.17 693	22.15 699	20.85 695	28.17 693	37.82 704	26.56 698	16.85 693	14.14 691	14.84 689	21.70 695	18.75 695	21.87 695	26.55 700	10.16 697	9.30 697	10.47 696	10.42 699	14.03 696	12.61 697

DPSM	19.08 693	19.14 696	25.17 693	22.15 699	20.85 695	28.17 693	37.82 704	26.56 698	16.85 693	14.14 691	14.84 689	21.70 695	18.75 695	21.87 695	26.55 700	10.16 697	9.30 697	10.47 696	10.42 699	14.03 696	12.61 697

Selective-IGEV-i1pa	19.94 695	26.52 701	23.52 688	2.94 673	1.59 654	31.97 702	20.54 692	30.88 702	25.25 697	23.87 700	27.58 699	33.01 703	26.91 701	32.38 703	25.47 698	20.69 707	5.85 690	12.49 698	4.43 688	3.35 676	19.48 701

LRCNet_RVC	22.74 696	32.10 702	21.97 687	29.84 701	26.23 698	4.42 666	0.81 536	22.66 693	2.02 625	26.93 702	29.26 701	23.06 702	15.59 689	23.84 697	18.88 688	31.75 708	19.90 711	34.65 708	32.13 709	30.54 708	28.32 708

DLNR-FE	23.17 697	48.55 715	42.94 702	176.85 718	78.48 711	0.35 43	0.21 22	23.51 695	0.75 242	0.66 241	0.86 260	0.59 240	0.30 58	1.55 424	0.44 280	9.85 696	0.12 97	0.18 184	0.14 160	76.92 715	0.16 207

DLNR_Zeroshot_test	23.17 697	48.52 714	43.29 703	176.68 717	78.69 712	0.35 43	0.21 22	23.41 694	0.75 242	0.66 241	0.86 260	0.59 240	0.30 58	1.56 427	0.44 280	9.57 692	0.12 97	0.18 184	0.14 160	76.92 715	0.16 207

BEATNet-Init1	26.87 699	13.43 691	70.68 715	0.91 622	0.68 560	57.02 712	21.06 693	32.82 706	32.67 703	52.12 716	53.61 713	66.05 715	49.56 714	48.79 715	34.71 705	0.49 611	0.44 620	0.53 615	0.53 624	0.63 612	0.59 611

RAFT-FEzeroshot	38.32 700	38.45 705	50.28 705	44.74 706	41.87 703	56.68 707	76.38 713	53.24 710	33.76 705	28.29 704	29.37 702	43.69 711	37.66 707	43.83 708	53.41 712	20.32 701	18.70 706	21.07 700	21.07 704	28.25 703	25.35 705

RAFT-FE	38.32 700	38.45 705	50.28 705	44.74 706	41.87 703	56.68 707	76.38 713	53.24 710	33.76 705	28.29 704	29.37 702	43.69 711	37.66 707	43.83 708	53.41 712	20.32 701	18.70 706	21.07 700	21.07 704	28.25 703	25.35 705

CasAABBNet	38.33 702	38.46 707	50.35 708	44.75 708	41.84 702	56.68 707	76.37 712	53.22 709	33.83 708	28.31 707	29.54 704	43.62 710	37.71 709	43.84 711	53.41 712	20.30 700	18.70 706	21.07 700	21.07 704	28.24 702	25.34 703

Hybrid-DGEV	38.35 703	38.46 707	50.28 705	44.82 710	41.90 705	56.66 706	76.35 711	53.24 710	33.80 707	28.29 704	29.84 706	43.58 707	37.86 711	43.84 711	53.39 711	20.34 703	18.69 705	21.06 699	21.00 702	28.25 703	25.34 703

FlowAnything	38.37 704	38.41 704	50.38 709	44.76 709	41.94 706	56.64 705	76.34 710	53.28 714	34.23 710	28.25 703	29.72 705	43.60 708	37.79 710	43.83 708	53.38 710	20.39 705	18.71 710	21.07 700	21.14 708	28.23 701	25.29 702

Selective-RAFT-Error	38.39 705	38.47 709	50.44 710	44.73 705	41.97 707	56.68 707	76.38 713	53.24 710	33.92 709	28.34 708	29.85 707	43.60 708	38.20 712	43.75 707	53.34 709	20.38 704	18.70 706	21.09 704	21.05 703	28.30 706	25.43 707

HaxPig	38.92 706	41.40 711	41.64 700	29.95 702	32.27 699	28.90 695	27.60 694	29.73 701	37.71 711	43.82 711	43.87 710	33.17 704	35.56 702	41.53 705	40.37 707	43.94 712	47.51 716	45.82 709	47.08 711	42.38 709	44.15 711

AVERAGE_ROB	40.43 707	42.37 712	42.73 701	36.96 704	35.58 701	30.50 696	27.61 695	36.71 708	38.39 712	44.91 712	44.36 711	37.45 706	36.70 704	41.88 706	40.35 706	45.43 713	46.81 715	47.11 710	46.35 710	42.51 710	43.87 710

MEDIAN_ROB	42.00 708	44.40 713	44.29 704	35.15 703	34.95 700	31.28 701	29.60 696	35.88 707	40.02 713	47.20 715	46.64 712	37.37 705	38.48 713	44.35 714	42.45 708	48.03 714	49.39 717	49.71 711	49.03 712	45.14 711	46.65 712

LSM0	42.82 709	38.75 710	50.81 711	47.07 711	109.38 718	57.00 711	76.02 709	53.74 715	33.71 704	29.02 709	30.41 708	43.87 713	37.22 706	43.91 713	53.54 715	20.52 706	18.62 704	21.10 705	21.11 707	28.41 707	42.22 709

Anonymous_1	43.04 710	18.73 695	24.79 692	21.81 698	46.26 708	27.80 692	37.60 703	28.08 700	16.14 687	14.66 693	14.30 688	20.65 694	17.88 694	21.56 694	25.94 699	117.93 717	8.92 696	100.65 713	126.50 715	158.64 719	12.08 696

PML	51.67 711	36.25 703	13.28 674	7.46 689	20.81 694	108.69 716	232.22 719	8.72 682	27.82 702	87.01 717	269.67 719	69.67 716	61.95 715	24.76 701	14.20 682	9.74 695	3.40 687	9.62 693	4.70 689	18.74 699	4.72 688

xxxxx1	54.10 712	25.67 698	27.13 696	113.43 714	96.96 713	30.69 697	47.44 706	32.38 703	25.60 698	17.75 696	17.27 691	21.81 697	21.02 697	24.43 698	33.82 702	33.37 709	40.54 712	157.71 717	175.86 717	66.16 712	72.93 715

tt_ll	54.10 712	25.67 698	27.13 696	113.43 714	96.96 713	30.69 697	47.44 706	32.38 703	25.60 698	17.75 696	17.27 691	21.81 697	21.02 697	24.43 698	33.82 702	33.37 709	40.54 712	157.71 717	175.86 717	66.16 712	72.93 715

ff	54.10 712	25.67 698	27.13 696	113.43 714	96.96 713	30.69 697	47.44 706	32.38 703	25.60 698	17.75 696	17.27 691	21.81 697	21.02 697	24.43 698	33.82 702	33.37 709	40.54 712	157.71 717	175.86 717	66.16 712	72.93 715

RSGM-EC	88.84 715	82.86 716	51.22 712	105.38 712	99.51 716	94.51 714	125.67 716	90.02 716	46.43 714	45.14 713	57.50 715	101.22 717	88.55 716	154.40 716	153.26 717	105.54 715	59.55 718	113.88 714	53.02 713	92.89 717	56.17 713

acva	88.84 715	82.86 716	51.22 712	105.38 712	99.51 716	94.51 714	125.67 716	90.02 716	46.43 714	45.14 713	57.50 715	101.22 717	88.55 716	154.40 716	153.26 717	105.54 715	59.55 718	113.88 714	53.02 713	92.89 717	56.17 713

Selective-IGEV-i16pa	97.29 717	136.83 718	17.95 678	1.52 652	1.00 625	188.16 718	3.63 678	183.02 719	169.43 719	88.01 718	178.60 717	119.35 719	191.45 719	226.33 719	135.51 716	131.38 718	17.89 703	32.25 707	3.46 687	2.02 655	117.94 718

test_example2	192.40 718	210.76 719	206.48 718	199.83 719	204.73 719	172.94 717	183.52 718	133.93 718	133.41 718	191.38 719	196.19 718	187.13 720	178.77 718	205.33 718	208.00 719	222.09 720	238.72 720	186.54 720	190.54 720	227.34 720	170.31 719

ccccc	497.63 719	492.34 720	595.97 719	530.87 720	530.37 720	478.08 719	442.62 720	491.76 720	343.70 720	448.18 720	520.80 720	476.12 721	550.57 720	541.64 720	605.32 720	663.49 721	459.54 721	353.94 721	309.79 721	586.66 721	530.90 720

GS-Stereo							0.36 196	0.92 214	0.47 122	0.37 90	0.38 55	0.32 61	0.33 84	0.43 40	0.26 49	0.19 270	0.11 38	0.16 93	0.12 63	0.17 151	0.15 167

FADE		4.78 684		1.89 657	1.92 658							4.13 652				188.09 719	2.77 683	123.78 716	127.92 716	1.06 641

Low-res two-view benchmark