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

over v1	0.30 55	0.24 174	0.41 66	0.42 125	0.16 1	0.49 175	0.27 109	0.53 38	0.28 23	0.31 53	0.31 45	0.35 100	0.43 178	0.70 181	0.30 126	0.16 127	0.12 102	0.13 1	0.10 2	0.16 119	0.14 135

over-8	0.29 47	0.23 145	0.40 57	0.43 144	0.16 1	0.47 147	0.26 95	0.52 34	0.28 23	0.30 45	0.32 51	0.35 100	0.37 138	0.69 176	0.25 39	0.17 186	0.13 208	0.13 1	0.11 15	0.16 119	0.13 73

over-9	0.29 47	0.24 174	0.41 66	0.43 144	0.16 1	0.46 132	0.26 95	0.53 38	0.28 23	0.30 45	0.32 51	0.35 100	0.39 150	0.68 174	0.26 57	0.17 186	0.12 102	0.13 1	0.11 15	0.16 119	0.13 73

Foundation-i32	0.22 1	0.17 3	0.32 2	0.33 3	0.16 1	0.25 12	0.22 42	0.41 13	0.16 1	0.22 2	0.16 1	0.34 93	0.32 95	0.30 1	0.24 14	0.15 85	0.11 39	0.13 1	0.11 15	0.14 44	0.10 1

over-6	0.31 66	0.22 109	0.42 82	0.40 84	0.17 5	0.41 88	0.31 151	0.63 91	0.30 36	0.31 53	0.36 68	0.30 55	0.37 138	0.82 237	0.26 57	0.19 295	0.12 102	0.14 21	0.11 15	0.17 165	0.13 73

MCSU-Stereo	0.28 37	0.17 3	0.36 12	0.36 21	0.17 5	0.35 53	0.39 276	0.55 50	0.41 111	0.37 112	0.40 88	0.37 119	0.23 24	0.45 53	0.29 106	0.14 53	0.11 39	0.13 1	0.10 2	0.13 7	0.12 21

BridgeDepth	0.29 47	0.19 24	0.37 19	0.40 84	0.17 5	0.58 277	0.32 168	0.60 77	0.29 32	0.26 13	0.26 17	0.39 133	0.43 178	0.47 77	0.26 57	0.13 26	0.10 9	0.13 1	0.12 73	0.15 82	0.12 21
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
testmc14	0.25 10	0.17 3	0.33 3	0.37 37	0.18 8	0.41 88	0.29 128	0.40 12	0.22 6	0.29 33	0.33 54	0.32 70	0.31 83	0.32 3	0.31 154	0.13 26	0.10 9	0.13 1	0.10 2	0.14 44	0.12 21

PipStereo	0.24 4	0.17 3	0.34 5	0.34 7	0.18 8	0.21 7	0.21 32	0.54 44	0.23 9	0.22 2	0.19 4	0.43 156	0.34 114	0.37 14	0.24 14	0.14 53	0.11 39	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 21

PSi22b	0.24 4	0.17 3	0.34 5	0.35 13	0.18 8	0.21 7	0.20 16	0.50 32	0.23 9	0.22 2	0.19 4	0.43 156	0.35 122	0.37 14	0.24 14	0.14 53	0.11 39	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 21

PSi22a	0.22 1	0.17 3	0.31 1	0.33 3	0.18 8	0.25 12	0.20 16	0.49 24	0.19 2	0.23 8	0.16 1	0.37 119	0.31 83	0.31 2	0.22 1	0.15 85	0.12 102	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 21

LACA2	0.27 23	0.21 76	0.44 94	0.35 13	0.18 8	0.39 73	0.39 276	0.56 57	0.27 21	0.29 33	0.33 54	0.36 106	0.26 40	0.45 53	0.22 1	0.15 85	0.12 102	0.13 1	0.11 15	0.16 119	0.11 3

LACA1	0.25 10	0.20 46	0.38 37	0.34 7	0.18 8	0.31 36	0.27 109	0.45 18	0.25 13	0.30 45	0.22 8	0.25 22	0.32 95	0.46 65	0.25 39	0.16 127	0.12 102	0.14 21	0.12 73	0.15 82	0.12 21

MatchStereo	0.28 37	0.21 76	0.39 46	0.33 3	0.18 8	0.22 10	0.23 55	0.65 109	0.48 149	0.27 19	0.47 135	0.25 22	0.24 27	0.49 87	0.31 154	0.16 127	0.12 102	0.14 21	0.10 2	0.13 7	0.13 73
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
LACA3	0.27 23	0.21 76	0.38 37	0.35 13	0.19 15	0.37 63	0.38 259	0.47 20	0.28 23	0.29 33	0.27 26	0.26 27	0.31 83	0.73 197	0.22 1	0.16 127	0.12 102	0.13 1	0.10 2	0.15 82	0.11 3

Foundation-i1c-attn	0.35 119	0.17 3	0.36 12	0.35 13	0.19 15	0.51 213	0.48 406	0.96 273	0.37 90	0.42 152	0.43 111	0.52 217	0.49 248	0.66 167	0.29 106	0.15 85	0.12 102	0.15 57	0.11 15	0.13 7	0.12 21

Foundation-i1b	0.36 136	0.18 10	0.36 12	0.35 13	0.19 15	0.53 231	0.49 418	1.00 288	0.35 79	0.47 185	0.43 111	0.56 250	0.53 286	0.66 167	0.28 94	0.16 127	0.11 39	0.14 21	0.13 134	0.14 44	0.12 21

Foundation-i1a	0.37 146	0.18 10	0.37 19	0.34 7	0.19 15	0.51 213	0.47 393	1.01 296	0.42 117	0.51 218	0.44 120	0.57 256	0.57 322	0.78 219	0.29 106	0.15 85	0.11 39	0.14 21	0.12 73	0.13 7	0.13 73

BridgeDepth_RVC	0.26 14	0.19 24	0.37 19	0.33 3	0.19 15	0.47 147	0.19 9	0.54 44	0.27 21	0.30 45	0.29 39	0.26 27	0.32 95	0.43 43	0.30 126	0.16 127	0.11 39	0.13 1	0.11 15	0.15 82	0.11 3
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
SGD-Stereo	0.32 76	0.20 46	0.40 57	0.38 58	0.19 15	0.43 109	0.22 42	0.64 99	0.33 62	0.42 152	0.34 61	0.27 34	0.35 122	1.15 353	0.30 126	0.20 341	0.10 9	0.15 57	0.13 134	0.17 165	0.13 73

s12784h	0.52 265	0.20 46	0.38 37	0.41 104	0.19 15	0.96 495	0.34 197	1.17 367	1.25 532	0.81 309	0.90 305	0.63 289	0.50 257	1.45 442	0.42 299	0.14 53	0.12 102	0.17 160	0.11 15	0.18 215	0.11 3

TS12	0.36 136	0.20 46	0.40 57	0.43 144	0.20 22	0.58 277	0.31 151	0.89 228	0.41 111	0.40 142	0.73 252	0.36 106	0.40 157	0.73 197	0.37 240	0.14 53	0.12 102	0.15 57	0.12 73	0.16 119	0.14 135

aanet-new-34k	0.33 92	0.22 109	0.65 286	0.40 84	0.20 22	0.34 45	0.30 139	0.80 185	0.42 117	0.34 81	0.53 173	0.34 93	0.57 322	0.38 17	0.25 39	0.13 26	0.11 39	0.16 108	0.12 73	0.15 82	0.12 21

MLG-Stereo	0.29 47	0.19 24	0.38 37	0.41 104	0.20 22	0.42 100	0.20 16	0.66 118	0.21 4	0.25 11	0.22 8	0.33 84	0.28 58	1.09 337	0.25 39	0.14 53	0.11 39	0.16 108	0.11 15	0.13 7	0.12 21

LG-G_1	0.31 66	0.20 46	0.44 94	0.42 125	0.20 22	0.64 321	0.18 4	0.70 137	0.25 13	0.29 33	0.29 39	0.36 106	0.35 122	0.87 258	0.24 14	0.16 127	0.12 102	0.16 108	0.11 15	0.13 7	0.13 73

LG-G	0.31 66	0.20 46	0.44 94	0.42 125	0.20 22	0.64 321	0.18 4	0.70 137	0.25 13	0.29 33	0.29 39	0.36 106	0.35 122	0.87 258	0.24 14	0.16 127	0.12 102	0.16 108	0.11 15	0.13 7	0.13 73

StereoAnything_RVC	0.45 220	1.43 692	0.48 132	0.35 13	0.20 22	0.26 17	0.21 32	0.43 16	0.22 6	0.22 2	0.21 6	0.19 3	0.36 133	1.27 385	0.22 1	0.21 376	0.11 39	0.14 21	0.10 2	2.37 702	0.11 3

trnet	0.39 160	0.21 76	0.37 19	0.36 21	0.20 22	0.53 231	0.29 128	0.78 169	1.12 445	0.59 252	0.71 246	0.53 224	0.42 169	0.54 103	0.34 203	0.18 241	0.13 208	0.15 57	0.10 2	0.14 44	0.13 73

CASnet	0.41 184	0.25 214	0.48 132	0.50 306	0.20 22	0.50 193	0.36 225	0.81 192	0.80 293	0.83 318	0.68 233	0.48 188	0.31 83	0.54 103	0.32 167	0.18 241	0.12 102	0.27 509	0.22 455	0.23 423	0.14 135
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
monster-pro	0.28 37	0.18 10	0.39 46	0.36 21	0.21 30	0.55 256	0.31 151	0.55 50	0.43 123	0.28 22	0.28 32	0.23 9	0.21 8	0.57 120	0.25 39	0.11 1	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.14 44	0.11 3

aanet-new-70k	0.35 119	0.20 46	0.79 406	0.42 125	0.21 30	0.50 193	0.30 139	0.65 109	0.31 42	0.33 71	0.40 88	0.31 61	0.51 270	1.00 309	0.24 14	0.12 9	0.11 39	0.16 108	0.12 73	0.16 119	0.12 21

aanet-new-78k	0.35 119	0.22 109	0.91 468	0.43 144	0.21 30	0.33 43	0.36 225	0.65 109	0.32 52	0.32 62	0.40 88	0.31 61	0.59 334	0.91 268	0.22 1	0.12 9	0.10 9	0.16 108	0.12 73	0.18 215	0.12 21

aanet-new-36k	0.33 92	0.21 76	0.52 176	0.42 125	0.21 30	0.52 220	0.32 168	0.64 99	0.36 82	0.34 81	0.38 76	0.36 106	0.56 309	0.81 233	0.24 14	0.13 26	0.11 39	0.16 108	0.12 73	0.15 82	0.13 73

aanet-new-28k	0.32 76	0.21 76	0.66 297	0.43 144	0.21 30	0.47 147	0.28 117	0.64 99	0.33 62	0.36 101	0.39 83	0.36 106	0.49 248	0.39 24	0.27 74	0.15 85	0.11 39	0.16 108	0.13 134	0.22 394	0.15 183

aanet-new-12k	0.33 92	0.23 145	0.77 393	0.48 271	0.21 30	0.48 158	0.25 80	0.80 185	0.44 131	0.38 128	0.29 39	0.32 70	0.48 231	0.39 24	0.29 106	0.14 53	0.10 9	0.17 160	0.13 134	0.19 270	0.15 183

CSFM-Stereo	0.26 14	0.18 10	0.37 19	0.39 71	0.21 30	0.40 81	0.21 32	0.53 38	0.29 32	0.30 45	0.28 32	0.31 61	0.29 63	0.47 77	0.25 39	0.15 85	0.13 208	0.14 21	0.11 15	0.13 7	0.11 3

MonStereo	0.28 37	0.18 10	0.39 46	0.36 21	0.21 30	0.55 256	0.31 151	0.55 50	0.43 123	0.28 22	0.28 32	0.23 9	0.21 8	0.57 120	0.25 39	0.11 1	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.14 44	0.11 3

Monster-pub-eth3d	0.28 37	0.18 10	0.39 46	0.36 21	0.21 30	0.55 256	0.31 151	0.55 50	0.43 123	0.28 22	0.28 32	0.23 9	0.21 8	0.56 115	0.25 39	0.11 1	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.14 44	0.11 3

Monster-pub-mixall	0.30 55	0.19 24	0.39 46	0.36 21	0.21 30	0.28 24	0.18 4	0.58 65	0.34 71	0.36 101	0.34 61	0.26 27	0.20 5	1.40 434	0.24 14	0.15 85	0.11 39	0.13 1	0.10 2	0.12 1	0.13 73

Replicate-Monster	0.41 184	0.26 249	2.03 650	0.36 21	0.21 30	0.46 132	0.23 55	0.67 126	0.48 149	0.42 152	0.27 26	0.31 61	0.30 72	0.98 296	0.24 14	0.14 53	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.13 7	0.28 519

3w_stereo	0.33 92	0.25 214	0.52 176	0.40 84	0.21 30	0.53 231	0.54 454	0.65 109	0.46 141	0.44 165	0.48 142	0.23 9	0.45 197	0.46 65	0.29 106	0.12 9	0.10 9	0.15 57	0.12 73	0.15 82	0.15 183

xyz-stereo	7.16 720	0.22 109	69.90 759	0.42 125	0.21 30	32.92 747	0.49 418	0.87 218	0.76 280	1.38 565	27.04 741	1.19 497	1.16 579	4.69 637	0.97 548	0.16 127	0.12 102	0.20 289	0.14 174	0.16 119	0.12 21

LGtest1	0.27 23	0.21 76	0.44 94	0.41 104	0.21 30	0.42 100	0.19 9	0.56 57	0.26 17	0.29 33	0.24 11	0.29 46	0.29 63	0.55 110	0.25 39	0.18 241	0.12 102	0.16 108	0.12 73	0.14 44	0.13 73

MonSter	0.28 37	0.18 10	0.39 46	0.36 21	0.21 30	0.55 256	0.31 151	0.55 50	0.43 123	0.28 22	0.29 39	0.23 9	0.21 8	0.56 115	0.25 39	0.11 1	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.14 44	0.11 3

dual_stereo	0.27 23	0.19 24	0.35 9	0.39 71	0.21 30	0.25 12	0.22 42	0.48 22	0.31 42	0.32 62	0.26 17	0.37 119	0.24 27	0.83 240	0.29 106	0.16 127	0.12 102	0.14 21	0.11 15	0.14 44	0.11 3

MoCha-V2	0.40 175	0.20 46	0.49 141	0.50 306	0.21 30	0.44 121	0.33 181	0.93 253	0.53 185	0.53 223	0.53 173	0.42 152	0.58 333	1.09 337	0.27 74	0.14 53	0.12 102	0.15 57	0.12 73	0.17 165	0.15 183

TANstereo	0.44 211	0.21 76	0.44 94	0.41 104	0.21 30	0.65 337	0.26 95	0.79 176	0.83 305	0.93 343	0.98 327	0.51 209	0.46 205	0.54 103	0.35 216	0.18 241	0.24 555	0.16 108	0.13 134	0.16 119	0.26 495

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.32 76	0.23 145	0.50 152	0.42 125	0.22 48	0.49 175	0.20 16	0.57 62	0.50 159	0.38 128	0.28 32	0.33 84	0.31 83	0.45 53	0.28 94	0.21 376	0.17 416	0.24 432	0.19 338	0.27 484	0.20 372

SMOE	0.52 265	0.25 214	0.55 215	0.47 237	0.22 48	0.92 479	0.65 526	0.92 242	0.81 297	0.71 280	1.21 442	0.69 314	0.67 381	0.55 110	0.41 285	0.28 542	0.15 342	0.38 615	0.19 338	0.23 423	0.18 288

aanet-new-60k	0.34 106	0.21 76	0.76 385	0.42 125	0.22 48	0.58 277	0.31 151	0.71 142	0.33 62	0.33 71	0.39 83	0.40 141	0.43 178	0.77 212	0.23 8	0.13 26	0.11 39	0.15 57	0.12 73	0.17 165	0.12 21

GCAP-Stereo-DPT26K	0.31 66	0.20 46	0.57 240	0.40 84	0.22 48	0.36 59	0.33 181	0.73 150	0.31 42	0.37 112	0.40 88	0.31 61	0.44 190	0.50 93	0.26 57	0.13 26	0.11 39	0.16 108	0.12 73	0.16 119	0.13 73

aanet-new-22k	0.32 76	0.21 76	0.54 200	0.43 144	0.22 48	0.47 147	0.23 55	0.67 126	0.50 159	0.35 91	0.46 131	0.33 84	0.50 257	0.44 50	0.29 106	0.14 53	0.12 102	0.15 57	0.13 134	0.16 119	0.13 73

aanet-new-16k	0.32 76	0.21 76	0.56 226	0.45 201	0.22 48	0.43 109	0.21 32	0.66 118	0.44 131	0.36 101	0.43 111	0.37 119	0.48 231	0.41 35	0.28 94	0.14 53	0.10 9	0.16 108	0.12 73	0.18 215	0.13 73

aanet-new-14k	0.36 136	0.24 174	0.83 422	0.46 220	0.22 48	0.46 132	0.33 181	0.66 118	0.61 215	0.39 140	0.48 142	0.29 46	0.64 366	0.41 35	0.29 106	0.15 85	0.11 39	0.16 108	0.12 73	0.21 366	0.14 135

VMStereo-Base	0.38 153	0.23 145	0.44 94	0.36 21	0.22 48	0.39 73	0.34 197	0.70 137	0.86 313	0.43 159	0.69 238	0.60 274	0.33 103	0.73 197	0.35 216	0.17 186	0.14 277	0.15 57	0.12 73	0.17 165	0.17 257

2w_stereo	0.32 76	0.24 174	0.45 110	0.39 71	0.22 48	0.46 132	0.47 393	0.69 132	0.42 117	0.43 159	0.50 155	0.24 16	0.45 197	0.47 77	0.29 106	0.12 9	0.10 9	0.15 57	0.12 73	0.15 82	0.13 73

MLG-Stereo_test2	0.26 14	0.20 46	0.36 12	0.37 37	0.22 48	0.35 53	0.18 4	0.45 18	0.21 4	0.26 13	0.23 10	0.34 93	0.20 5	0.77 212	0.23 8	0.16 127	0.11 39	0.15 57	0.11 15	0.13 7	0.11 3

FoundationStereo	0.24 4	0.21 76	0.36 12	0.38 58	0.22 48	0.32 42	0.22 42	0.39 11	0.23 9	0.30 45	0.25 12	0.30 55	0.33 103	0.34 6	0.26 57	0.16 127	0.12 102	0.15 57	0.11 15	0.13 7	0.12 21

HUF	0.36 136	0.23 145	0.52 176	0.40 84	0.22 48	0.54 241	0.47 393	0.82 200	0.43 123	0.36 101	0.43 111	0.50 203	0.42 169	0.64 153	0.29 106	0.17 186	0.12 102	0.16 108	0.12 73	0.15 82	0.14 135

LoS	0.40 175	0.21 76	0.44 94	0.37 37	0.22 48	0.50 193	0.40 292	1.00 288	0.94 348	0.48 194	0.66 223	0.48 188	0.40 157	0.60 139	0.37 240	0.18 241	0.14 277	0.16 108	0.11 15	0.14 44	0.14 135
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CREStereo	0.39 160	0.21 76	0.38 37	0.34 7	0.22 48	0.53 231	0.29 128	0.77 166	1.11 441	0.58 244	0.71 246	0.51 209	0.41 161	0.54 103	0.34 203	0.18 241	0.13 208	0.15 57	0.10 2	0.14 44	0.14 135
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
GREATEN-IGEV_RVC	0.31 66	0.25 214	0.46 122	0.43 144	0.23 62	0.36 59	0.26 95	0.61 79	0.36 82	0.32 62	0.36 68	0.37 119	0.22 21	0.61 145	0.34 203	0.17 186	0.13 208	0.21 330	0.18 311	0.21 366	0.14 135

derf	0.25 10	0.20 46	0.40 57	0.40 84	0.23 62	0.26 17	0.19 9	0.47 20	0.32 52	0.26 13	0.26 17	0.39 133	0.21 8	0.47 77	0.24 14	0.14 53	0.13 208	0.14 21	0.11 15	0.12 1	0.13 73

qqai	0.26 14	0.20 46	0.41 66	0.40 84	0.23 62	0.28 24	0.19 9	0.51 33	0.32 52	0.26 13	0.25 12	0.42 152	0.21 8	0.48 85	0.24 14	0.15 85	0.12 102	0.14 21	0.11 15	0.12 1	0.13 73

PointNet	0.27 23	0.19 24	0.37 19	0.39 71	0.23 62	0.39 73	0.26 95	0.54 44	0.34 71	0.24 9	0.31 45	0.38 130	0.21 8	0.49 87	0.26 57	0.15 85	0.12 102	0.17 160	0.12 73	0.15 82	0.11 3

aanet-new-90k	0.34 106	0.21 76	0.77 393	0.41 104	0.23 62	0.43 109	0.36 225	0.64 99	0.30 36	0.28 22	0.40 88	0.31 61	0.50 257	0.97 293	0.22 1	0.13 26	0.11 39	0.15 57	0.12 73	0.19 270	0.11 3

aanet-32k-new	0.33 92	0.23 145	0.55 215	0.43 144	0.23 62	0.50 193	0.32 168	0.55 50	0.36 82	0.34 81	0.42 99	0.36 106	0.55 301	0.77 212	0.24 14	0.16 127	0.11 39	0.15 57	0.12 73	0.19 270	0.12 21

aanet-new-24k	0.33 92	0.21 76	0.51 163	0.42 125	0.23 62	0.53 231	0.30 139	0.62 83	0.37 90	0.40 142	0.61 203	0.34 93	0.48 231	0.44 50	0.25 39	0.13 26	0.11 39	0.16 108	0.12 73	0.17 165	0.12 21

aanet-new-10k	0.35 119	0.22 109	0.87 446	0.47 237	0.23 62	0.66 346	0.24 70	0.63 91	0.40 104	0.38 128	0.42 99	0.40 141	0.53 286	0.40 31	0.29 106	0.16 127	0.11 39	0.16 108	0.12 73	0.19 270	0.13 73

asda	0.30 55	0.24 174	0.42 82	0.38 58	0.23 62	0.43 109	0.34 197	0.58 65	0.37 90	0.38 128	0.42 99	0.27 34	0.34 114	0.52 98	0.30 126	0.11 1	0.09 1	0.14 21	0.11 15	0.14 44	0.12 21

depthmonostereo	0.41 184	0.23 145	0.53 187	0.47 237	0.23 62	0.61 302	0.35 208	1.00 288	0.76 280	0.48 194	0.65 222	0.47 181	0.49 248	0.67 171	0.37 240	0.16 127	0.15 342	0.16 108	0.14 174	0.16 119	0.15 183

4.5_new	0.29 47	0.25 214	0.41 66	0.36 21	0.23 62	0.52 220	0.36 225	0.56 57	0.34 71	0.45 173	0.42 99	0.27 34	0.25 31	0.40 31	0.24 14	0.13 26	0.10 9	0.15 57	0.13 134	0.16 119	0.12 21

4.5w-stereo	0.29 47	0.25 214	0.41 66	0.36 21	0.23 62	0.52 220	0.36 225	0.56 57	0.34 71	0.45 173	0.42 99	0.27 34	0.25 31	0.40 31	0.24 14	0.13 26	0.10 9	0.15 57	0.13 134	0.16 119	0.12 21

4w-stereo	0.30 55	0.24 174	0.44 94	0.37 37	0.23 62	0.46 132	0.27 109	0.63 91	0.31 42	0.41 145	0.44 120	0.27 34	0.36 133	0.59 127	0.30 126	0.11 1	0.09 1	0.15 57	0.12 73	0.13 7	0.12 21

2.75w_new	0.31 66	0.23 145	0.43 89	0.35 13	0.23 62	0.42 100	0.42 316	0.54 44	0.35 79	0.47 185	0.43 111	0.24 16	0.30 72	0.66 167	0.33 188	0.12 9	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.13 7	0.12 21

3.25w_new	0.32 76	0.21 76	0.45 110	0.38 58	0.23 62	0.52 220	0.34 197	0.65 109	0.39 100	0.47 185	0.45 126	0.32 70	0.35 122	0.61 145	0.27 74	0.12 9	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.12 1	0.12 21

3.25w	0.32 76	0.21 76	0.45 110	0.37 37	0.23 62	0.52 220	0.34 197	0.65 109	0.39 100	0.47 185	0.45 126	0.32 70	0.35 122	0.61 145	0.27 74	0.12 9	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.12 1	0.12 21

xyz-stereo-finetune	0.48 242	0.25 214	0.54 200	0.42 125	0.23 62	0.80 431	0.42 316	0.80 185	0.80 293	0.61 257	0.62 207	0.54 230	0.43 178	1.70 497	0.58 419	0.15 85	0.15 342	0.19 237	0.15 204	0.16 119	0.15 183

MLG-Stereo_test3	0.28 37	0.18 10	0.42 82	0.40 84	0.23 62	0.47 147	0.19 9	0.61 79	0.29 32	0.35 91	0.21 6	0.35 100	0.21 8	0.60 139	0.25 39	0.15 85	0.11 39	0.16 108	0.11 15	0.13 7	0.13 73

Reg-Stereo(zero)	0.44 211	0.22 109	0.45 110	0.43 144	0.23 62	0.38 68	0.25 80	0.76 162	1.08 423	0.90 336	0.78 266	0.90 396	0.47 217	0.70 181	0.36 228	0.15 85	0.12 102	0.15 57	0.12 73	0.15 82	0.15 183

IGEV-BASED-STEREO-	0.70 419	3.18 725	2.55 672	0.39 71	0.23 62	0.44 121	0.23 55	0.63 91	0.42 117	0.44 165	0.44 120	0.34 93	0.28 58	0.56 115	0.29 106	1.35 698	0.10 9	0.22 369	0.19 338	0.46 620	1.31 694

AIO-Stereo	0.37 146	0.25 214	0.51 163	0.47 237	0.23 62	0.45 125	0.39 276	1.07 333	0.52 178	0.41 145	0.48 142	0.52 217	0.25 31	0.72 192	0.30 126	0.16 127	0.12 102	0.17 160	0.13 134	0.16 119	0.13 73

GLC_STEREO	0.39 160	0.25 214	0.41 66	0.54 395	0.23 62	0.48 158	0.30 139	0.73 150	0.58 202	0.52 222	0.73 252	0.51 209	0.31 83	0.64 153	0.42 299	0.17 186	0.20 481	0.23 410	0.19 338	0.21 366	0.17 257

PMTNet	0.46 228	0.21 76	0.38 37	0.37 37	0.23 62	0.71 377	0.27 109	0.74 156	1.04 399	0.64 265	0.70 243	0.55 236	0.47 217	0.86 255	0.35 216	1.00 686	0.13 208	0.15 57	0.10 2	0.15 82	0.13 73

MLCV	0.72 428	0.34 473	1.10 545	0.51 338	0.23 62	0.91 472	0.39 276	1.33 417	1.23 523	1.46 585	1.55 567	1.01 445	0.64 366	1.95 530	0.80 508	0.18 241	0.12 102	0.18 208	0.14 174	0.19 270	0.17 257

depth_test_26	0.29 47	0.19 24	0.41 66	0.36 21	0.24 86	0.21 7	0.24 70	0.41 13	0.34 71	0.30 45	0.81 278	0.28 43	0.24 27	0.47 77	0.25 39	0.22 408	0.16 381	0.18 208	0.17 283	0.19 270	0.17 257

LGCAT	0.27 23	0.19 24	0.37 19	0.38 58	0.24 86	0.16 2	0.21 32	0.35 8	0.25 13	0.35 91	0.26 17	0.30 55	0.26 40	0.62 148	0.27 74	0.27 526	0.22 530	0.13 1	0.17 283	0.13 7	0.21 397

mm2	0.25 10	0.19 24	0.37 19	0.37 37	0.24 86	0.25 12	0.20 16	0.49 24	0.32 52	0.22 2	0.26 17	0.40 141	0.21 8	0.45 53	0.24 14	0.13 26	0.12 102	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 21

mm1	0.24 4	0.19 24	0.37 19	0.37 37	0.24 86	0.25 12	0.20 16	0.41 13	0.32 52	0.22 2	0.26 17	0.40 141	0.21 8	0.45 53	0.24 14	0.13 26	0.12 102	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 21

aanet-new-32k	0.32 76	0.22 109	0.53 187	0.43 144	0.24 86	0.54 241	0.23 55	0.72 144	0.31 42	0.37 112	0.38 76	0.43 156	0.54 293	0.41 35	0.24 14	0.14 53	0.12 102	0.16 108	0.12 73	0.17 165	0.13 73

aanet-new-30k	0.32 76	0.22 109	0.53 187	0.43 144	0.24 86	0.54 241	0.23 55	0.72 144	0.31 42	0.37 112	0.38 76	0.43 156	0.54 293	0.41 35	0.24 14	0.14 53	0.12 102	0.16 108	0.12 73	0.17 165	0.13 73

PSi22	0.43 197	0.25 214	0.45 110	0.45 201	0.24 86	0.46 132	0.22 42	0.63 91	0.99 377	0.45 173	0.64 215	0.80 347	0.52 278	1.44 441	0.30 126	0.14 53	0.12 102	0.14 21	0.11 15	0.19 270	0.15 183

GeoVLM	0.26 14	0.19 24	0.37 19	0.37 37	0.24 86	0.34 45	0.20 16	0.49 24	0.31 42	0.29 33	0.26 17	0.40 141	0.26 40	0.45 53	0.27 74	0.13 26	0.12 102	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 21

MonSter++	0.26 14	0.19 24	0.37 19	0.37 37	0.24 86	0.34 45	0.20 16	0.49 24	0.31 42	0.29 33	0.26 17	0.40 141	0.26 40	0.45 53	0.27 74	0.13 26	0.12 102	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 21

HiDET	0.26 14	0.18 10	0.37 19	0.38 58	0.24 86	0.30 32	0.20 16	0.54 44	0.33 62	0.27 19	0.30 44	0.33 84	0.25 31	0.46 65	0.30 126	0.14 53	0.12 102	0.14 21	0.11 15	0.13 7	0.13 73

LCMNet	0.28 37	0.18 10	0.36 12	0.37 37	0.24 86	0.31 36	0.20 16	0.57 62	0.57 197	0.28 22	0.32 51	0.33 84	0.29 63	0.54 103	0.30 126	0.14 53	0.13 208	0.14 21	0.11 15	0.13 7	0.13 73

252Zero-FE	0.27 23	0.22 109	0.40 57	0.41 104	0.24 86	0.29 27	0.19 9	0.59 67	0.46 141	0.31 53	0.33 54	0.22 7	0.25 31	0.40 31	0.29 106	0.16 127	0.12 102	0.14 21	0.11 15	0.13 7	0.13 73

S2M2_XL	0.24 4	0.24 174	0.39 46	0.34 7	0.24 86	0.16 2	0.18 4	0.32 3	0.22 6	0.29 33	0.40 88	0.24 16	0.23 24	0.32 3	0.26 57	0.20 341	0.18 442	0.18 208	0.16 252	0.18 215	0.14 135
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.30 55	0.21 76	0.41 66	0.39 71	0.24 86	0.47 147	0.30 139	0.69 132	0.30 36	0.41 145	0.39 83	0.28 43	0.33 103	0.62 148	0.27 74	0.13 26	0.09 1	0.14 21	0.12 73	0.14 44	0.12 21

2.25w	0.32 76	0.24 174	0.48 132	0.37 37	0.24 86	0.45 125	0.25 80	0.62 83	0.40 104	0.45 173	0.58 198	0.27 34	0.32 95	0.74 206	0.35 216	0.12 9	0.10 9	0.14 21	0.12 73	0.13 7	0.14 135

2.5w	0.31 66	0.23 145	0.46 122	0.39 71	0.24 86	0.42 100	0.39 276	0.61 79	0.30 36	0.37 112	0.53 173	0.24 16	0.25 31	0.77 212	0.28 94	0.12 9	0.10 9	0.14 21	0.12 73	0.14 44	0.12 21

3.5w_stereo	0.33 92	0.25 214	0.45 110	0.37 37	0.24 86	0.54 241	0.35 208	0.66 118	0.36 82	0.43 159	0.44 120	0.29 46	0.34 114	0.77 212	0.39 265	0.11 1	0.09 1	0.15 57	0.11 15	0.14 44	0.13 73

xyz-stereo-finetune2	0.58 341	0.27 283	0.57 240	0.40 84	0.24 86	1.09 533	0.32 168	0.79 176	0.53 185	0.65 268	1.07 369	0.58 263	0.80 438	2.47 579	0.80 508	0.16 127	0.15 342	0.21 330	0.17 283	0.16 119	0.17 257

MLG-Stereo_test1	0.27 23	0.19 24	0.38 37	0.40 84	0.24 86	0.38 68	0.20 16	0.59 67	0.19 2	0.24 9	0.17 3	0.33 84	0.27 51	0.90 267	0.25 39	0.14 53	0.11 39	0.16 108	0.11 15	0.13 7	0.12 21

WCG-NET（raft）	0.45 220	0.21 76	0.55 215	0.40 84	0.24 86	0.50 193	0.36 225	0.73 150	1.09 431	0.71 280	0.76 261	0.92 407	0.51 270	0.84 245	0.34 203	0.16 127	0.12 102	0.15 57	0.14 174	0.14 44	0.14 135

DCANet-4	0.54 299	0.26 249	1.07 535	0.42 125	0.24 86	0.48 158	0.36 225	0.99 284	1.30 559	1.10 408	1.02 347	0.56 250	0.75 408	0.73 197	0.52 388	0.16 127	0.13 208	0.17 160	0.13 134	0.15 82	0.19 335

fff	0.53 281	0.24 174	0.70 325	0.43 144	0.24 86	0.48 158	0.36 225	1.07 333	1.25 532	1.10 408	1.02 347	0.57 256	1.06 559	0.73 197	0.52 388	0.16 127	0.13 208	0.17 160	0.13 134	0.15 82	0.19 335

ADStereo(finetuned)	0.57 334	0.24 174	1.06 530	0.43 144	0.24 86	0.49 175	0.35 208	1.05 317	1.30 559	1.12 416	1.03 357	0.58 263	1.20 591	0.84 245	0.51 380	0.16 127	0.13 208	0.17 160	0.13 134	0.18 215	0.19 335

DCANet	0.54 299	0.24 174	0.70 325	0.43 144	0.24 86	0.49 175	0.36 225	1.05 317	1.30 559	1.12 416	1.03 357	0.58 263	0.92 493	0.81 233	0.52 388	0.16 127	0.13 208	0.17 160	0.13 134	0.18 215	0.19 335

csc	0.53 281	0.24 174	0.70 325	0.43 144	0.24 86	0.48 158	0.36 225	1.07 333	1.25 532	1.10 408	1.02 347	0.57 256	1.06 559	0.73 197	0.52 388	0.16 127	0.13 208	0.17 160	0.13 134	0.15 82	0.19 335

cscssc	0.53 281	0.24 174	0.70 325	0.43 144	0.24 86	0.48 158	0.36 225	1.07 333	1.25 532	1.10 408	1.02 347	0.57 256	1.06 559	0.73 197	0.52 388	0.16 127	0.13 208	0.17 160	0.13 134	0.15 82	0.19 335

111	0.60 350	0.23 145	0.70 325	0.43 144	0.24 86	0.72 380	0.42 316	1.18 375	1.41 611	0.80 304	1.38 515	1.10 477	0.79 432	0.96 285	0.58 419	0.18 241	0.13 208	0.17 160	0.15 204	0.17 165	0.19 335

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 299	0.25 214	0.68 307	0.43 144	0.24 86	0.40 81	0.34 197	1.04 309	1.09 431	1.32 538	1.60 581	0.80 347	0.68 382	0.67 171	0.39 265	0.13 26	0.10 9	0.18 208	0.17 283	0.17 165	0.13 73

HITNet	0.65 389	0.40 530	0.77 393	0.48 271	0.24 86	1.05 520	0.49 418	1.76 542	1.02 390	1.18 464	1.18 428	0.89 395	0.80 438	0.85 251	0.79 503	0.17 186	0.12 102	0.21 330	0.17 283	0.29 515	0.15 183
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
WAFT-Stereo (ZS)	0.27 23	0.24 174	0.33 3	0.29 1	0.25 115	0.29 27	0.26 95	0.33 4	0.26 17	0.26 13	0.33 54	0.16 1	0.28 58	0.36 12	0.32 167	0.15 85	0.20 481	0.26 492	0.34 614	0.24 441	0.24 456

SE	0.48 242	0.30 371	0.51 163	0.45 201	0.25 115	0.66 346	0.49 418	1.10 343	0.72 264	0.81 309	1.17 425	0.50 203	0.56 309	0.44 50	0.34 203	0.25 485	0.16 381	0.23 410	0.19 338	0.24 441	0.26 495

SME	0.62 360	0.29 348	0.51 163	0.61 501	0.25 115	1.23 562	0.44 354	1.17 367	1.12 445	0.89 334	1.12 398	0.66 300	0.74 404	1.55 464	0.51 380	0.19 295	0.20 481	0.23 410	0.23 478	0.24 441	0.20 372

CAR	0.27 23	0.18 10	0.39 46	0.37 37	0.25 115	0.39 73	0.20 16	0.52 34	0.36 82	0.35 91	0.33 54	0.29 46	0.19 2	0.49 87	0.26 57	0.14 53	0.11 39	0.15 57	0.12 73	0.14 44	0.13 73

MSE-Stereo	0.26 14	0.19 24	0.39 46	0.36 21	0.25 115	0.39 73	0.20 16	0.52 34	0.36 82	0.28 22	0.33 54	0.29 46	0.19 2	0.46 65	0.24 14	0.14 53	0.11 39	0.15 57	0.12 73	0.14 44	0.13 73

aanet-new-40k	0.33 92	0.22 109	0.81 413	0.40 84	0.25 115	0.52 220	0.23 55	0.67 126	0.32 52	0.33 71	0.47 135	0.33 84	0.52 278	0.35 8	0.28 94	0.13 26	0.10 9	0.16 108	0.12 73	0.18 215	0.12 21

aanet-new-8k	0.35 119	0.23 145	0.50 152	0.45 201	0.25 115	0.54 241	0.36 225	0.68 129	0.49 152	0.35 91	0.42 99	0.32 70	0.62 355	0.68 174	0.28 94	0.14 53	0.11 39	0.16 108	0.13 134	0.15 82	0.13 73

LiteMatch	0.32 76	0.24 174	0.37 19	0.45 201	0.25 115	0.34 45	0.31 151	0.49 24	0.32 52	0.29 33	0.27 26	0.40 141	0.48 231	0.45 53	0.66 453	0.21 376	0.12 102	0.19 237	0.16 252	0.18 215	0.19 335

Lsterematch	0.52 265	0.24 174	0.64 279	0.45 201	0.25 115	0.71 377	0.31 151	0.81 192	1.05 404	0.96 353	1.28 472	0.69 314	0.48 231	0.84 245	0.66 453	0.21 376	0.12 102	0.19 237	0.16 252	0.18 215	0.19 335

Selective-IGEV-i32	0.39 160	0.24 174	0.50 152	0.44 182	0.25 115	0.46 132	0.33 181	1.25 406	0.40 104	0.35 91	0.45 126	0.52 217	0.30 72	1.07 330	0.30 126	0.14 53	0.12 102	0.17 160	0.13 134	0.16 119	0.13 73

Test_v1	0.27 23	0.20 46	0.37 19	0.34 7	0.25 115	0.31 36	0.30 139	0.59 67	0.37 90	0.29 33	0.33 54	0.25 22	0.25 31	0.48 85	0.24 14	0.15 85	0.11 39	0.14 21	0.12 73	0.13 7	0.11 3

DA	0.43 197	0.23 145	0.49 141	0.50 306	0.25 115	1.08 527	0.44 354	1.18 375	0.58 202	0.46 180	0.64 215	0.54 230	0.47 217	0.46 65	0.32 167	0.19 295	0.13 208	0.19 237	0.13 134	0.18 215	0.14 135

GGEV	0.43 197	0.23 145	0.49 141	0.50 306	0.25 115	1.08 527	0.44 354	1.18 375	0.58 202	0.46 180	0.64 215	0.54 230	0.47 217	0.46 65	0.32 167	0.19 295	0.13 208	0.19 237	0.13 134	0.18 215	0.14 135

GASTEREO	0.40 175	0.25 214	0.51 163	0.48 271	0.25 115	0.65 337	0.36 225	0.81 192	0.49 152	0.51 218	0.82 279	0.30 55	0.66 378	0.62 148	0.28 94	0.19 295	0.12 102	0.16 108	0.14 174	0.16 119	0.14 135

MSCF	0.38 153	0.25 214	0.52 176	0.47 237	0.25 115	0.62 312	0.37 251	0.81 192	0.47 145	0.50 211	0.71 246	0.32 70	0.65 374	0.54 103	0.28 94	0.19 295	0.12 102	0.17 160	0.14 174	0.17 165	0.14 135

LG-Stereo_L2	0.29 47	0.20 46	0.45 110	0.37 37	0.25 115	0.26 17	0.20 16	0.78 169	0.28 23	0.28 22	0.26 17	0.24 16	0.26 40	0.91 268	0.23 8	0.15 85	0.11 39	0.15 57	0.12 73	0.14 44	0.11 3

SCV	0.46 228	0.26 249	0.55 215	0.47 237	0.25 115	0.39 73	0.38 259	1.98 611	0.60 214	0.35 91	0.48 142	0.55 236	0.36 133	1.28 387	0.32 167	0.24 457	0.12 102	0.17 160	0.13 134	0.18 215	0.14 135

WCG-NET	0.42 190	0.21 76	0.54 200	0.40 84	0.25 115	0.47 147	0.32 168	0.73 150	1.15 474	0.76 289	0.73 252	0.58 263	0.45 197	0.60 139	0.34 203	0.15 85	0.11 39	0.16 108	0.14 174	0.15 82	0.13 73

GCAP-Stereo	0.40 175	0.28 313	0.68 307	0.47 237	0.25 115	0.53 231	0.32 168	0.82 200	0.58 202	0.65 268	0.69 238	0.58 263	0.42 169	0.47 77	0.29 106	0.17 186	0.14 277	0.17 160	0.13 134	0.17 165	0.14 135

Selective-IGEV	0.39 160	0.24 174	0.50 152	0.44 182	0.25 115	0.46 132	0.33 181	1.25 406	0.40 104	0.35 91	0.45 126	0.52 217	0.30 72	1.07 330	0.30 126	0.14 53	0.12 102	0.17 160	0.13 134	0.16 119	0.13 73

XX-TBD	0.46 228	0.70 636	0.35 9	0.79 625	0.25 115	0.58 277	0.26 95	0.69 132	1.27 543	0.76 289	1.00 334	0.45 170	0.33 103	0.47 77	0.37 240	0.19 295	0.15 342	0.15 57	0.11 15	0.17 165	0.14 135

MGA	0.26 14	0.19 24	0.39 46	0.36 21	0.26 136	0.43 109	0.20 16	0.49 24	0.37 90	0.28 22	0.31 45	0.31 61	0.19 2	0.46 65	0.24 14	0.15 85	0.11 39	0.15 57	0.12 73	0.14 44	0.14 135

DF	0.38 153	0.22 109	0.60 258	0.46 220	0.26 136	0.46 132	0.31 151	0.84 211	0.47 145	0.43 159	0.66 223	0.58 263	0.31 83	0.79 224	0.30 126	0.18 241	0.12 102	0.16 108	0.12 73	0.16 119	0.15 183

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.31 66	0.22 109	0.48 132	0.41 104	0.26 136	0.41 88	0.26 95	0.76 162	0.33 62	0.33 71	0.43 111	0.29 46	0.46 205	0.35 8	0.24 14	0.13 26	0.12 102	0.16 108	0.12 73	0.17 165	0.18 288

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.33 92	0.20 46	0.45 110	0.40 84	0.26 136	0.43 109	0.39 276	0.86 215	0.51 171	0.36 101	0.48 142	0.34 93	0.45 197	0.35 8	0.26 57	0.14 53	0.11 39	0.15 57	0.12 73	0.15 82	0.12 21

BLMT-Stereo	0.23 3	0.14 1	0.34 5	0.39 71	0.26 136	0.24 11	0.24 70	0.33 4	0.26 17	0.21 1	0.27 26	0.21 6	0.20 5	0.34 6	0.28 94	0.12 9	0.10 9	0.16 108	0.16 252	0.13 7	0.13 73

Wavelet-MonSter	0.27 23	0.20 46	0.41 66	0.39 71	0.26 136	0.26 17	0.25 80	0.49 24	0.29 32	0.36 101	0.47 135	0.28 43	0.32 95	0.49 87	0.26 57	0.11 1	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.13 7	0.12 21

qwe	0.32 76	0.21 76	0.40 57	0.37 37	0.26 136	0.49 175	0.29 128	0.64 99	0.39 100	0.49 202	0.48 142	0.26 27	0.27 51	0.80 227	0.34 203	0.12 9	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.15 82	0.12 21

4.25_new	0.30 55	0.26 249	0.44 94	0.38 58	0.26 136	0.49 175	0.40 292	0.59 67	0.31 42	0.38 128	0.42 99	0.27 34	0.34 114	0.46 65	0.31 154	0.12 9	0.09 1	0.15 57	0.11 15	0.14 44	0.12 21

4.5w_new	0.30 55	0.26 249	0.44 94	0.38 58	0.26 136	0.49 175	0.40 292	0.59 67	0.31 42	0.38 128	0.42 99	0.27 34	0.34 114	0.46 65	0.31 154	0.12 9	0.09 1	0.15 57	0.11 15	0.14 44	0.12 21

4.25w-stereo	0.30 55	0.26 249	0.44 94	0.38 58	0.26 136	0.49 175	0.40 292	0.59 67	0.32 52	0.38 128	0.42 99	0.27 34	0.34 114	0.46 65	0.31 154	0.12 9	0.09 1	0.15 57	0.11 15	0.14 44	0.12 21

1w_stereo	0.34 106	0.20 46	0.42 82	0.43 144	0.26 136	0.47 147	0.54 454	0.59 67	0.50 159	0.41 145	0.66 223	0.25 22	0.44 190	0.62 148	0.33 188	0.12 9	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.14 44	0.12 21

LG-Stereo_L1	0.30 55	0.20 46	0.44 94	0.37 37	0.26 136	0.29 27	0.21 32	0.66 118	0.26 17	0.25 11	0.25 12	0.24 16	0.22 21	1.24 377	0.23 8	0.15 85	0.11 39	0.15 57	0.12 73	0.14 44	0.11 3

LG-Stereo	0.34 106	0.25 214	0.78 403	0.47 237	0.26 136	0.37 63	0.30 139	0.71 142	0.52 178	0.36 101	0.57 195	0.29 46	0.21 8	0.50 93	0.36 228	0.13 26	0.13 208	0.20 289	0.18 311	0.18 215	0.12 21

HART	0.45 220	0.22 109	0.54 200	0.50 306	0.26 136	0.41 88	0.29 128	1.03 303	0.50 159	0.58 244	1.45 538	0.61 279	0.35 122	1.08 335	0.30 126	0.15 85	0.13 208	0.19 237	0.14 174	0.19 270	0.14 135

Occ-G	0.42 190	0.21 76	0.48 132	0.41 104	0.26 136	0.42 100	0.62 516	0.77 166	0.49 152	0.43 159	0.66 223	1.02 447	0.46 205	0.78 219	0.41 285	0.16 127	0.13 208	0.18 208	0.13 134	0.16 119	0.16 224

RSM++	0.38 153	0.24 174	0.51 163	0.47 237	0.26 136	0.50 193	0.41 310	0.79 176	0.45 135	0.37 112	0.45 126	0.60 274	0.35 122	1.02 314	0.30 126	0.15 85	0.13 208	0.17 160	0.14 174	0.18 215	0.13 73

RSM	0.39 160	0.24 174	0.49 141	0.46 220	0.26 136	0.47 147	0.40 292	0.92 242	0.44 131	0.41 145	0.42 99	0.65 295	0.33 103	1.07 330	0.29 106	0.15 85	0.12 102	0.17 160	0.13 134	0.17 165	0.13 73

SMFormer	0.75 460	0.30 371	0.86 434	0.46 220	0.26 136	0.82 442	0.43 339	2.05 627	1.39 600	1.23 487	1.47 545	0.98 431	0.95 512	1.71 499	0.82 515	0.24 457	0.20 481	0.22 369	0.21 426	0.23 423	0.24 456

tta	0.75 460	0.30 371	0.86 434	0.46 220	0.26 136	0.82 442	0.43 339	2.05 627	1.39 600	1.23 487	1.47 545	0.98 431	0.95 512	1.71 499	0.82 515	0.24 457	0.20 481	0.22 369	0.21 426	0.18 215	0.18 288

qqq1	0.72 428	0.30 371	0.86 434	0.46 220	0.26 136	0.82 442	0.43 339	2.05 627	1.39 600	1.23 487	1.47 545	0.98 431	0.95 512	1.71 499	0.44 314	0.24 457	0.20 481	0.18 208	0.15 204	0.18 215	0.18 288

fff1	0.72 428	0.30 371	0.86 434	0.46 220	0.26 136	0.82 442	0.43 339	2.05 627	1.39 600	1.23 487	1.47 545	0.98 431	0.95 512	1.71 499	0.44 314	0.24 457	0.20 481	0.18 208	0.15 204	0.18 215	0.18 288

ACVNet-DCA	0.56 325	0.31 408	0.50 152	0.54 395	0.26 136	1.18 551	0.51 428	1.42 439	0.78 288	0.58 244	0.79 272	0.48 188	0.88 480	1.46 444	0.32 167	0.20 341	0.12 102	0.25 473	0.15 204	0.22 394	0.21 397

xx1	0.67 409	0.31 408	0.50 152	0.54 395	0.26 136	1.18 551	0.51 428	0.93 253	3.05 697	0.58 244	0.79 272	0.95 421	0.77 420	1.46 444	0.32 167	0.20 341	0.12 102	0.24 432	0.23 478	0.22 394	0.21 397

1test111	0.54 299	0.31 408	0.50 152	0.54 395	0.26 136	1.18 551	0.51 428	1.42 439	0.78 288	0.58 244	0.79 272	0.48 188	0.88 480	0.88 260	0.59 422	0.20 341	0.12 102	0.25 473	0.15 204	0.22 394	0.21 397

cc1	0.64 381	0.31 408	0.50 152	0.54 395	0.26 136	1.18 551	0.51 428	0.93 253	3.05 697	0.58 244	0.79 272	0.48 188	0.88 480	1.46 444	0.32 167	0.20 341	0.12 102	0.25 473	0.15 204	0.19 270	0.19 335

tt1	0.62 360	0.32 425	0.51 163	0.54 395	0.26 136	1.16 548	0.48 406	0.95 265	2.47 683	0.57 242	0.77 264	0.49 197	0.81 442	1.55 464	0.32 167	0.20 341	0.12 102	0.24 432	0.15 204	0.19 270	0.20 372

MSKI-zero shot	0.55 316	0.26 249	0.57 240	0.51 338	0.26 136	0.69 366	0.28 117	1.18 375	0.64 227	0.91 340	1.32 490	0.82 358	0.33 103	1.92 525	0.32 167	0.17 186	0.12 102	0.17 160	0.13 134	0.16 119	0.16 224

EGLCR-Stereo	0.37 146	0.22 109	0.51 163	0.43 144	0.26 136	0.44 121	0.22 42	0.99 284	0.48 149	0.42 152	0.42 99	0.67 306	0.29 63	0.86 255	0.33 188	0.17 186	0.12 102	0.19 237	0.17 283	0.17 165	0.15 183

raft_robust	0.68 413	0.30 371	0.64 279	0.52 359	0.26 136	0.54 241	0.35 208	1.33 417	1.24 529	1.16 450	1.07 369	0.60 274	0.54 293	3.58 620	0.37 240	0.18 241	0.14 277	0.20 289	0.22 455	0.20 320	0.16 224

BEATNet_4x	0.73 446	0.49 568	1.17 559	0.53 378	0.26 136	1.03 515	0.55 472	1.82 563	1.06 411	1.21 476	1.22 446	0.96 427	0.91 490	1.01 311	1.06 559	0.21 376	0.14 277	0.24 432	0.19 338	0.37 572	0.21 397

LSFM	0.27 23	0.19 24	0.41 66	0.38 58	0.27 166	0.17 4	0.15 1	0.33 4	0.28 23	0.32 62	0.27 26	0.39 133	0.27 51	0.46 65	0.27 74	0.23 436	0.22 530	0.21 330	0.19 338	0.23 423	0.24 456

flow	0.28 37	0.19 24	0.41 66	0.38 58	0.27 166	0.17 4	0.15 1	0.33 4	0.28 23	0.32 62	0.27 26	0.39 133	0.27 51	0.54 103	0.27 74	0.23 436	0.22 530	0.21 330	0.19 338	0.23 423	0.24 456

LiteMatch*	0.27 23	0.19 24	0.49 141	0.38 58	0.27 166	0.31 36	0.23 55	0.49 24	0.38 98	0.29 33	0.28 32	0.36 106	0.29 63	0.46 65	0.24 14	0.15 85	0.12 102	0.15 57	0.12 73	0.13 7	0.13 73

GCAP-Stereo-cres-4k	0.35 119	0.21 76	0.52 176	0.48 271	0.27 166	0.75 396	0.38 259	0.63 91	0.43 123	0.37 112	0.50 155	0.35 100	0.50 257	0.43 43	0.30 126	0.15 85	0.11 39	0.17 160	0.13 134	0.16 119	0.13 73

AdaDepth	0.30 55	0.22 109	0.49 141	0.44 182	0.27 166	0.44 121	0.24 70	0.52 34	0.30 36	0.31 53	0.37 74	0.26 27	0.32 95	0.79 224	0.25 39	0.12 9	0.12 102	0.16 108	0.13 134	0.16 119	0.15 183

water-stereo	0.39 160	0.20 46	0.48 132	0.44 182	0.27 166	0.50 193	0.26 95	0.92 242	0.51 171	0.53 223	0.78 266	0.55 236	0.49 248	0.42 42	0.42 299	0.16 127	0.15 342	0.17 160	0.15 204	0.16 119	0.15 183

AIO_rvc	0.36 136	0.23 145	0.49 141	0.43 144	0.27 166	0.59 288	0.38 259	0.94 259	0.45 135	0.33 71	0.46 131	0.49 197	0.22 21	0.84 245	0.30 126	0.16 127	0.11 39	0.16 108	0.12 73	0.15 82	0.13 73

AIO_test	0.35 119	0.22 109	0.44 94	0.43 144	0.27 166	0.57 271	0.44 354	0.79 176	0.41 111	0.32 62	0.47 135	0.46 174	0.30 72	0.69 176	0.30 126	0.16 127	0.11 39	0.16 108	0.13 134	0.15 82	0.12 21

RAStereo	0.34 106	0.21 76	0.66 297	0.47 237	0.27 166	0.26 17	0.29 128	0.69 132	0.63 222	0.32 62	0.42 99	0.45 170	0.31 83	0.45 53	0.34 203	0.17 186	0.15 342	0.19 237	0.15 204	0.18 215	0.13 73

RAFT-Stereo-weight	0.47 236	0.24 174	0.53 187	0.48 271	0.27 166	0.60 296	0.35 208	1.02 298	1.07 416	0.99 366	0.78 266	0.76 335	0.28 58	0.76 209	0.36 228	0.16 127	0.12 102	0.17 160	0.15 204	0.16 119	0.15 183

1111x	1.70 650	0.29 348	0.86 434	0.51 338	0.27 166	1.01 508	0.68 540	2.22 660	1.28 548	1.13 431	1.40 522	1.21 501	1.10 568	5.53 659	15.20 728	0.22 408	0.21 508	0.22 369	0.22 455	0.24 441	0.22 420

Any-RAFT	0.53 281	0.24 174	0.47 127	0.47 237	0.27 166	1.00 507	0.25 80	1.58 489	1.05 404	0.85 326	0.99 329	1.06 457	0.47 217	0.70 181	0.32 167	0.18 241	0.13 208	0.16 108	0.13 134	0.16 119	0.16 224

CASS	0.65 389	0.34 473	0.72 342	0.56 436	0.27 166	0.78 416	0.42 316	1.59 491	0.86 313	1.30 524	1.25 456	0.87 383	0.84 459	0.84 245	0.54 401	0.35 600	0.19 460	0.26 492	0.21 426	0.28 504	0.42 604
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Selective-RAFT	0.52 265	0.28 313	0.79 406	0.55 420	0.27 166	0.91 472	0.33 181	0.80 185	0.88 322	0.58 244	0.63 210	0.81 353	0.77 420	1.29 391	0.48 358	0.19 295	0.14 277	0.17 160	0.15 204	0.19 270	0.17 257

qqq	0.57 334	0.34 473	0.71 336	0.47 237	0.27 166	0.64 321	0.62 516	1.42 439	0.78 288	0.80 304	0.92 308	0.95 421	0.77 420	0.88 260	0.59 422	0.21 376	0.20 481	0.24 432	0.23 478	0.22 394	0.21 397

test-3	0.54 299	0.22 109	0.68 307	0.47 237	0.27 166	0.58 277	0.35 208	0.92 242	1.00 383	1.32 538	0.69 238	0.87 383	0.45 197	1.68 495	0.37 240	0.16 127	0.11 39	0.20 289	0.16 252	0.17 165	0.13 73

test_1	0.54 299	0.22 109	0.68 307	0.47 237	0.27 166	0.58 277	0.35 208	0.92 242	1.00 383	1.28 508	0.68 233	0.87 383	0.45 197	1.67 490	0.37 240	0.16 127	0.11 39	0.20 289	0.16 252	0.17 165	0.13 73

Patchmatch Stereo++	0.55 316	0.30 371	0.73 354	0.50 306	0.27 166	0.65 337	0.29 128	1.05 317	0.64 227	1.12 416	0.96 317	0.83 365	0.60 338	1.37 417	0.45 329	0.22 408	0.14 277	0.24 432	0.20 380	0.26 470	0.18 288
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.54 299	0.30 371	0.73 354	0.50 306	0.27 166	0.65 337	0.41 310	1.04 309	0.64 227	1.12 416	0.96 317	0.82 358	0.61 349	1.06 326	0.45 329	0.22 408	0.14 277	0.24 432	0.20 380	0.26 470	0.18 288

ROB_FTStereo_v2	0.54 299	0.30 371	0.73 354	0.50 306	0.27 166	0.64 321	0.42 316	1.05 317	0.64 227	1.12 416	0.96 317	0.83 365	0.60 338	1.12 347	0.46 344	0.22 408	0.14 277	0.24 432	0.20 380	0.26 470	0.18 288

ROB_FTStereo	0.54 299	0.30 371	0.73 354	0.50 306	0.27 166	0.64 321	0.25 80	1.05 317	0.64 227	1.12 416	0.95 314	0.82 358	0.61 349	1.15 353	0.45 329	0.22 408	0.14 277	0.24 432	0.20 380	0.26 470	0.18 288

HUI-Stereo	0.52 265	0.30 371	0.73 354	0.50 306	0.27 166	0.65 337	0.30 139	1.04 309	0.64 227	1.12 416	0.96 317	0.83 365	0.60 338	0.79 224	0.45 329	0.22 408	0.14 277	0.24 432	0.20 380	0.26 470	0.18 288

iGMRVC	0.56 325	0.30 371	0.73 354	0.50 306	0.27 166	0.65 337	0.38 259	1.05 317	0.64 227	1.12 416	0.96 317	0.83 365	0.60 338	1.52 456	0.46 344	0.22 408	0.14 277	0.24 432	0.20 380	0.26 470	0.18 288

RAFT-345	0.84 506	0.25 214	0.66 297	0.50 306	0.27 166	0.54 241	0.42 316	0.83 205	1.11 441	1.32 538	2.34 656	0.86 379	0.54 293	5.72 664	0.47 352	0.18 241	0.13 208	0.22 369	0.17 283	0.17 165	0.16 224

iRAFT	0.55 316	0.30 371	0.73 354	0.50 306	0.27 166	0.65 337	0.29 128	1.05 317	0.64 227	1.12 416	0.96 317	0.83 365	0.60 338	1.37 417	0.45 329	0.22 408	0.14 277	0.24 432	0.20 380	0.26 470	0.18 288

CroCo-Stereo	0.40 175	0.31 408	0.73 354	0.58 460	0.27 166	0.26 17	0.33 181	0.95 265	0.81 297	0.42 152	0.47 135	0.65 295	0.47 217	0.39 24	0.34 203	0.18 241	0.15 342	0.16 108	0.14 174	0.19 270	0.16 224
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
RAFT-IKP	0.54 299	0.30 371	0.73 354	0.50 306	0.27 166	0.59 288	0.36 225	1.04 309	0.64 227	1.12 416	0.96 317	0.83 365	0.61 349	1.22 370	0.45 329	0.22 408	0.14 277	0.24 432	0.20 380	0.26 470	0.18 288

TestStereo	0.64 381	0.39 523	0.71 336	0.51 338	0.27 166	0.56 266	0.42 316	1.03 303	0.91 335	0.80 304	1.00 334	0.68 308	0.52 278	3.25 610	0.45 329	0.22 408	0.15 342	0.24 432	0.18 311	0.27 484	0.16 224

EAI-Stereo	0.65 389	0.28 313	0.69 319	0.53 378	0.27 166	0.60 296	0.40 292	2.28 667	0.64 227	0.71 280	3.18 679	0.57 256	0.43 178	1.06 326	0.41 285	0.18 241	0.13 208	0.17 160	0.17 283	0.17 165	0.17 257

Anonymus	0.32 76	0.20 46	0.41 66	0.45 201	0.28 195	0.43 109	0.24 70	0.54 44	0.40 104	0.33 71	0.31 45	0.50 203	0.38 145	0.57 120	0.32 167	0.14 53	0.12 102	0.18 208	0.17 283	0.15 82	0.16 224

PhaseNet	0.33 92	0.23 145	0.44 94	0.43 144	0.28 195	0.57 271	0.24 70	0.62 83	0.42 117	0.30 45	0.39 83	0.54 230	0.30 72	0.55 110	0.37 240	0.15 85	0.13 208	0.20 289	0.19 338	0.17 165	0.17 257

DNS	0.39 160	0.27 283	0.57 240	0.47 237	0.28 195	0.49 175	0.25 80	0.90 236	0.50 159	0.59 252	0.55 186	0.66 300	0.39 150	0.43 43	0.27 74	0.23 436	0.14 277	0.15 57	0.14 174	0.21 366	0.20 372

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.41 184	0.19 24	0.84 427	0.40 84	0.28 195	0.46 132	0.28 117	0.78 169	0.37 90	0.34 81	0.51 161	0.39 133	0.48 231	0.39 24	0.23 8	0.14 53	0.12 102	0.16 108	0.12 73	0.17 165	1.46 696

IGEV_i1	0.66 398	0.29 348	0.89 461	0.55 420	0.28 195	0.92 479	0.60 509	1.98 611	0.83 305	1.00 371	1.04 360	1.09 474	0.68 382	1.29 391	0.62 437	0.20 341	0.17 416	0.21 330	0.17 283	0.21 366	0.21 397

DepthFocus	0.24 4	0.18 10	0.38 37	0.36 21	0.28 195	0.20 6	0.23 55	0.36 10	0.23 9	0.28 22	0.35 65	0.20 4	0.21 8	0.38 17	0.22 1	0.18 241	0.14 277	0.20 289	0.20 380	0.17 165	0.12 21

WQFJA1++	1.55 633	0.22 109	0.45 110	0.38 58	0.28 195	0.38 68	0.20 16	0.62 83	0.28 23	0.38 128	0.39 83	0.34 93	0.39 150	0.64 153	0.27 74	0.19 295	0.12 102	0.16 108	0.12 73	25.04 744	0.14 135

BStereo	0.38 153	0.25 214	1.42 599	0.42 125	0.28 195	0.55 256	0.39 276	0.55 50	0.52 178	0.36 101	0.35 65	0.37 119	0.29 63	0.64 153	0.38 253	0.13 26	0.14 277	0.15 57	0.19 338	0.15 82	0.16 224

Anonymus123	0.45 220	0.25 214	1.42 599	0.42 125	0.28 195	1.78 632	0.39 276	0.72 144	0.52 178	0.36 101	0.35 65	0.37 119	0.29 63	0.64 153	0.38 253	0.13 26	0.14 277	0.15 57	0.19 338	0.15 82	0.16 224

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 136	0.23 145	0.54 200	0.50 306	0.28 195	0.36 59	0.22 42	1.02 298	0.39 100	0.42 152	0.64 215	0.36 106	0.51 270	0.39 24	0.29 106	0.18 241	0.12 102	0.17 160	0.13 134	0.18 215	0.18 288

DEFOM-Stereo	0.33 92	0.20 46	0.40 57	0.42 125	0.28 195	0.80 431	0.23 55	0.48 22	0.37 90	0.37 112	0.31 45	0.23 9	0.24 27	1.20 367	0.27 74	0.16 127	0.12 102	0.14 21	0.11 15	0.14 44	0.14 135

Pointernet	0.37 146	0.20 46	0.57 240	0.43 144	0.28 195	0.51 213	0.27 109	0.93 253	0.61 215	0.47 185	0.63 210	0.49 197	0.38 145	0.49 87	0.33 188	0.17 186	0.13 208	0.14 21	0.11 15	0.13 7	0.12 21

test_sample2	0.62 360	0.29 348	0.74 371	0.50 306	0.28 195	0.80 431	0.61 513	1.61 498	1.00 383	0.88 332	0.99 329	0.94 412	0.83 455	1.16 357	0.51 380	0.23 436	0.18 442	0.22 369	0.21 426	0.23 423	0.22 420

GCAPDPT-zeroshot4090	0.41 184	0.19 24	0.83 422	0.40 84	0.28 195	0.46 132	0.28 117	0.78 169	0.37 90	0.34 81	0.51 161	0.39 133	0.48 231	0.39 24	0.23 8	0.14 53	0.12 102	0.16 108	0.12 73	0.17 165	1.46 696

MGS-Stereo	0.42 190	0.26 249	0.58 249	0.44 182	0.28 195	0.50 193	0.34 197	0.57 62	0.83 305	0.46 180	1.31 483	0.52 217	0.33 103	0.65 164	0.36 228	0.19 295	0.16 381	0.18 208	0.15 204	0.17 165	0.16 224

11t1	0.52 265	0.28 313	0.68 307	0.51 338	0.28 195	0.83 448	0.39 276	1.22 397	0.63 222	0.84 321	0.74 257	0.68 308	0.68 382	0.91 268	0.57 415	0.21 376	0.18 442	0.19 237	0.16 252	0.20 320	0.21 397

MC-Stereo	0.43 197	0.23 145	0.48 132	0.51 338	0.28 195	0.39 73	0.32 168	0.88 227	0.68 252	0.60 256	0.84 283	0.56 250	0.61 349	1.03 315	0.31 154	0.17 186	0.11 39	0.17 160	0.15 204	0.16 119	0.13 73

IPLGR	0.58 341	0.27 283	1.14 555	0.48 271	0.28 195	0.65 337	0.33 181	1.22 397	1.13 459	1.18 464	1.05 363	0.69 314	0.66 378	0.96 285	0.52 388	0.17 186	0.15 342	0.20 289	0.17 283	0.20 320	0.18 288

test_3	0.55 316	0.23 145	0.71 336	0.53 378	0.28 195	0.61 302	0.40 292	0.92 242	1.05 404	1.19 468	0.68 233	0.93 409	0.44 190	1.67 490	0.39 265	0.15 85	0.12 102	0.22 369	0.19 338	0.21 366	0.14 135

NRIStereo	0.60 350	0.29 348	0.69 319	0.53 378	0.28 195	0.63 317	0.33 181	1.08 339	0.87 318	1.14 434	0.87 296	0.91 399	0.59 334	2.24 558	0.49 368	0.20 341	0.14 277	0.21 330	0.19 338	0.21 366	0.17 257

PSM-AAD	0.79 481	0.27 283	0.53 187	0.55 420	0.28 195	0.77 411	1.24 654	0.99 284	0.91 335	1.66 627	1.57 575	0.81 353	2.19 682	1.65 485	0.44 314	0.19 295	0.14 277	0.38 615	0.32 597	0.21 366	0.70 670

THIR-Stereo	1.02 564	0.27 283	0.69 319	0.49 293	0.28 195	0.95 489	1.34 663	1.03 303	0.97 364	1.34 551	1.90 629	1.17 493	1.58 638	6.44 678	0.78 496	0.19 295	0.14 277	0.21 330	0.22 455	0.19 270	0.20 372

RAFT-RH_RVC	1.03 567	0.24 174	0.67 303	0.49 293	0.28 195	0.81 440	0.33 181	0.83 205	1.08 423	2.05 662	4.65 698	1.04 455	0.57 322	5.98 672	0.50 375	0.18 241	0.13 208	0.26 492	0.20 380	0.16 119	0.17 257

xxxx	1.51 630	0.28 313	0.68 307	0.54 395	0.28 195	1.16 548	0.44 354	2.19 656	1.29 553	1.09 400	1.36 508	1.22 503	0.85 462	1.79 513	15.70 730	0.24 457	0.21 508	0.21 330	0.20 380	0.22 394	0.23 440

test_xeample	1.45 626	0.28 313	0.65 286	0.51 338	0.28 195	0.94 486	0.59 505	2.14 642	1.29 553	1.24 494	1.51 558	0.88 387	0.86 470	1.46 444	15.10 727	0.22 408	0.20 481	0.22 369	0.20 380	0.22 394	0.22 420

CFNet-RSSM	0.54 299	0.24 174	0.70 325	0.48 271	0.28 195	0.60 296	0.27 109	1.49 459	1.14 462	1.06 390	0.93 311	1.08 464	0.54 293	0.70 181	0.35 216	0.16 127	0.12 102	0.17 160	0.15 204	0.16 119	0.14 135

GGDA	0.49 252	0.25 214	0.53 187	0.41 104	0.29 221	0.57 271	0.33 181	0.98 281	0.97 364	0.81 309	0.89 304	0.61 279	0.51 270	1.26 381	0.47 352	0.18 241	0.13 208	0.16 108	0.15 204	0.18 215	0.18 288

TestStereo-Hl	0.51 260	0.27 283	0.55 215	0.41 104	0.29 221	0.55 256	0.45 375	1.05 317	0.90 329	0.87 330	0.85 287	0.72 323	0.65 374	1.33 402	0.43 310	0.17 186	0.13 208	0.17 160	0.15 204	0.18 215	0.18 288

Pro-Stereo	0.31 66	0.16 2	0.34 5	0.39 71	0.29 221	0.63 317	0.21 32	0.35 8	0.28 23	0.34 81	0.25 12	0.23 9	0.13 1	1.58 473	0.26 57	0.13 26	0.11 39	0.18 208	0.17 283	0.13 7	0.12 21

Zero-FE251	0.34 106	0.23 145	0.51 163	0.45 201	0.29 221	0.58 277	0.24 70	0.82 200	0.34 71	0.49 202	0.38 76	0.52 217	0.42 169	0.47 77	0.27 74	0.18 241	0.14 277	0.17 160	0.12 73	0.14 44	0.13 73

3.75w	0.32 76	0.23 145	0.44 94	0.37 37	0.29 221	0.62 312	0.36 225	0.59 67	0.32 52	0.41 145	0.47 135	0.25 22	0.34 114	0.64 153	0.26 57	0.12 9	0.09 1	0.14 21	0.12 73	0.13 7	0.12 21

GREAT-IGEV	0.32 76	0.20 46	0.42 82	0.37 37	0.29 221	0.36 59	0.28 117	0.56 57	0.58 202	0.28 22	0.50 155	0.29 46	0.29 63	0.84 245	0.27 74	0.14 53	0.11 39	0.15 57	0.11 15	0.17 165	0.14 135
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
SCV_C0	0.43 197	0.26 249	0.65 286	0.43 144	0.29 221	0.47 147	0.31 151	1.34 422	0.73 269	0.38 128	0.49 152	0.54 230	0.29 63	1.24 377	0.30 126	0.17 186	0.13 208	0.16 108	0.13 134	0.20 320	0.15 183

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 175	0.67 628	0.42 82	0.64 532	0.29 221	0.48 158	0.25 80	0.85 213	0.44 131	0.38 128	0.36 68	0.30 55	0.70 391	1.15 353	0.29 106	0.16 127	0.11 39	0.16 108	0.11 15	0.18 215	0.12 21

fffy	0.42 190	0.27 283	0.57 240	0.46 220	0.29 221	0.48 158	0.35 208	0.91 239	0.55 192	0.40 142	0.58 198	0.55 236	0.41 161	1.26 381	0.36 228	0.15 85	0.13 208	0.19 237	0.16 252	0.18 215	0.14 135

IGEV++	0.40 175	0.22 109	0.51 163	0.52 359	0.29 221	0.45 125	0.25 80	1.65 507	0.46 141	0.37 112	0.57 195	0.46 174	0.45 197	0.50 93	0.38 253	0.19 295	0.12 102	0.16 108	0.13 134	0.16 119	0.15 183

anonymousdsp2	0.53 281	0.27 283	0.74 371	0.48 271	0.29 221	0.76 404	0.47 393	1.61 498	0.82 304	0.77 295	0.77 264	0.75 331	0.47 217	1.03 315	0.40 275	0.18 241	0.13 208	0.18 208	0.13 134	0.19 270	0.18 288

GMOStereo	0.53 281	0.26 249	0.65 286	0.50 306	0.29 221	0.52 220	0.43 339	0.89 228	0.96 356	1.41 574	1.14 408	0.85 375	0.56 309	0.59 127	0.38 253	0.16 127	0.14 277	0.24 432	0.21 426	0.20 320	0.15 183

error version	0.53 281	0.26 249	0.65 286	0.50 306	0.29 221	0.52 220	0.43 339	0.89 228	0.96 356	1.41 574	1.14 408	0.85 375	0.56 309	0.59 127	0.38 253	0.16 127	0.14 277	0.24 432	0.21 426	0.20 320	0.15 183

test-v	0.53 281	0.26 249	0.65 286	0.50 306	0.29 221	0.52 220	0.43 339	0.89 228	0.96 356	1.41 574	1.14 408	0.85 375	0.56 309	0.59 127	0.38 253	0.16 127	0.14 277	0.24 432	0.21 426	0.20 320	0.15 183

CrosDoStereo	1.58 636	0.24 174	0.72 342	0.48 271	0.29 221	0.67 352	12.49 731	1.10 343	0.98 370	1.34 551	1.75 611	1.00 438	1.89 665	6.65 682	0.81 510	0.19 295	0.15 342	0.20 289	0.22 455	0.18 215	0.19 335

KYRaft	0.75 460	0.28 313	0.62 269	0.56 436	0.29 221	0.67 352	0.86 594	0.94 259	0.84 309	1.62 622	2.21 650	1.16 492	1.02 548	1.57 471	0.40 275	0.20 341	0.13 208	0.22 369	0.28 560	0.20 320	1.02 685

DeepStereo_LL	1.58 636	0.24 174	0.72 342	0.48 271	0.29 221	0.67 352	12.49 731	1.10 343	0.98 370	1.34 551	1.75 611	1.00 438	1.89 665	6.65 682	0.81 510	0.19 295	0.15 342	0.20 289	0.22 455	0.18 215	0.19 335

CRE-IMP	0.55 316	0.30 371	0.74 371	0.52 359	0.29 221	0.79 422	0.25 80	1.04 309	0.72 264	1.09 400	0.95 314	0.81 353	0.57 322	1.10 340	0.50 375	0.21 376	0.14 277	0.23 410	0.19 338	0.28 504	0.22 420

test-2	0.53 281	0.26 249	0.65 286	0.50 306	0.29 221	0.52 220	0.43 339	0.89 228	0.96 356	1.41 574	1.14 408	0.85 375	0.56 309	0.59 127	0.38 253	0.16 127	0.14 277	0.24 432	0.21 426	0.20 320	0.15 183

cross-raft	0.54 299	0.25 214	0.61 263	0.52 359	0.29 221	0.68 360	0.37 251	1.46 453	0.76 280	1.01 377	1.06 365	1.28 525	0.46 205	0.71 188	0.35 216	0.15 85	0.12 102	0.18 208	0.16 252	0.19 270	0.14 135

iRaftStereo_RVC	0.47 236	0.26 249	0.64 279	0.50 306	0.29 221	0.53 231	0.33 181	1.05 317	0.77 284	0.84 321	1.00 334	0.55 236	0.37 138	0.81 233	0.40 275	0.17 186	0.12 102	0.22 369	0.20 380	0.19 270	0.15 183

222	1.61 641	0.29 348	0.67 303	0.56 436	0.29 221	1.06 523	0.42 316	2.17 653	1.31 563	1.31 534	1.52 559	0.92 407	0.94 507	1.76 510	17.65 731	0.24 457	0.20 481	0.21 330	0.19 338	0.22 394	0.23 440

AFF-stereo	0.58 341	0.25 214	0.64 279	0.46 220	0.29 221	0.34 45	0.38 259	1.15 361	1.14 462	1.17 459	1.60 581	1.10 477	0.71 396	0.97 293	0.43 310	0.13 26	0.11 39	0.19 237	0.19 338	0.17 165	0.14 135

Gwc-CoAtRS	0.52 265	0.24 174	0.68 307	0.48 271	0.29 221	0.64 321	0.25 80	1.16 363	1.08 423	1.01 377	1.00 334	1.12 483	0.56 309	0.69 176	0.37 240	0.16 127	0.13 208	0.17 160	0.15 204	0.15 82	0.15 183

iResNet	0.75 460	0.40 530	1.36 589	0.67 564	0.29 221	0.92 479	0.59 505	1.52 471	1.25 532	1.28 508	1.48 550	0.94 412	0.76 416	1.62 480	0.78 496	0.18 241	0.14 277	0.18 208	0.15 204	0.22 394	0.23 440

SGM_RVC	1.68 648	0.36 504	0.61 263	0.59 474	0.29 221	2.25 663	1.18 650	2.38 677	1.68 643	3.60 703	2.67 670	3.69 693	2.42 689	8.13 709	1.90 647	0.31 566	0.31 612	0.30 549	0.28 560	0.30 526	0.29 526
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
TestStereo_HLe17	0.54 299	0.24 174	1.22 564	0.41 104	0.30 247	0.61 302	0.41 310	1.22 397	1.09 431	0.61 257	0.86 290	0.53 224	0.46 205	1.33 402	0.45 329	0.19 295	0.12 102	0.18 208	0.16 252	0.18 215	0.18 288

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.33 92	0.20 46	0.45 110	0.44 182	0.30 247	0.40 81	0.34 197	0.73 150	0.43 123	0.37 112	0.61 203	0.41 149	0.51 270	0.36 12	0.27 74	0.14 53	0.11 39	0.15 57	0.11 15	0.16 119	0.14 135

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.46 228	1.22 682	2.46 669	0.39 71	0.30 247	0.29 27	0.28 117	0.81 192	0.34 71	0.33 71	0.47 135	0.38 130	0.44 190	0.37 14	0.25 39	0.15 85	0.12 102	0.15 57	0.11 15	0.16 119	0.16 224

S2M2_L	0.34 106	0.28 313	0.45 110	0.40 84	0.30 247	0.31 36	0.16 3	0.60 77	0.64 227	0.31 53	0.48 142	0.47 181	0.34 114	0.38 17	0.32 167	0.25 485	0.22 530	0.20 289	0.22 455	0.25 457	0.22 420
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MM-Stereo_test1	0.49 252	0.24 174	0.56 226	0.51 338	0.30 247	0.50 193	0.54 454	0.91 239	1.03 394	0.84 321	0.69 238	0.54 230	0.60 338	1.16 357	0.33 188	0.18 241	0.16 381	0.20 289	0.17 283	0.19 270	0.15 183

castereo	0.41 184	0.22 109	0.46 122	0.44 182	0.30 247	0.61 302	0.56 480	0.97 277	0.80 293	0.38 128	0.69 238	0.45 170	0.69 386	0.51 96	0.30 126	0.16 127	0.11 39	0.16 108	0.13 134	0.16 119	0.12 21

SMoEStereo_RVC	0.39 160	0.25 214	0.50 152	0.45 201	0.30 247	0.61 302	0.36 225	0.72 144	0.45 135	0.46 180	0.43 111	0.42 152	0.35 122	1.39 428	0.29 106	0.15 85	0.12 102	0.20 289	0.15 204	0.16 119	0.15 183

ours_stereo	0.39 160	0.28 313	0.51 163	0.46 220	0.30 247	0.40 81	0.44 354	0.73 150	0.56 195	0.35 91	0.56 190	0.46 174	0.33 103	1.11 343	0.32 167	0.16 127	0.13 208	0.19 237	0.15 204	0.19 270	0.14 135

tg	0.52 265	0.24 174	0.61 263	0.49 293	0.30 247	0.90 468	0.29 128	1.07 333	0.83 305	0.83 318	1.02 347	0.62 286	0.43 178	1.35 410	0.41 285	0.17 186	0.12 102	0.22 369	0.20 380	0.17 165	0.15 183

PAM_32	0.77 468	0.28 313	1.03 521	0.52 359	0.30 247	1.32 576	0.35 208	1.97 609	0.65 241	1.02 381	1.06 365	3.05 683	1.49 632	0.96 285	0.36 228	0.19 295	0.13 208	0.20 289	0.18 311	0.19 270	0.19 335

UGAM-zero	1.00 555	0.30 371	0.93 475	0.47 237	0.30 247	0.57 271	0.25 80	2.25 663	0.63 222	1.01 377	1.10 385	2.73 677	1.85 662	6.26 673	0.40 275	0.17 186	0.14 277	0.19 237	0.15 204	0.16 119	0.17 257

IGEV-Stereo++	0.30 55	0.20 46	0.40 57	0.46 220	0.30 247	0.33 43	0.22 42	0.75 159	0.45 135	0.32 62	0.41 96	0.32 70	0.48 231	0.38 17	0.27 74	0.15 85	0.11 39	0.15 57	0.12 73	0.15 82	0.13 73

test_sample6	0.71 426	0.34 473	0.87 446	0.52 359	0.30 247	0.82 442	0.58 495	1.79 556	1.15 474	1.14 434	1.33 493	0.91 399	0.79 432	1.31 394	0.74 479	0.27 526	0.21 508	0.27 509	0.29 572	0.28 504	0.27 507

test_sample5	0.69 415	0.34 473	0.87 446	0.52 359	0.30 247	0.84 457	0.54 454	1.83 568	1.14 462	1.11 414	1.25 456	0.88 387	0.78 428	1.23 372	0.65 448	0.26 509	0.20 481	0.27 509	0.27 539	0.27 484	0.26 495

test_sample4	0.69 415	0.33 448	0.91 468	0.51 338	0.30 247	0.92 479	0.52 439	1.87 579	1.15 474	1.14 434	1.18 428	0.87 383	0.75 408	1.18 363	0.68 462	0.25 485	0.20 481	0.26 492	0.26 526	0.26 470	0.25 471

test_sample3	0.68 413	0.32 425	0.88 455	0.52 359	0.30 247	0.97 499	0.52 439	1.86 576	1.15 474	1.08 394	1.11 391	0.88 387	0.71 396	1.17 361	0.68 462	0.25 485	0.20 481	0.25 473	0.25 508	0.25 457	0.25 471

mmm	0.63 368	0.35 493	0.72 342	0.51 338	0.30 247	0.86 462	0.54 454	1.59 491	0.86 313	1.07 393	1.38 515	0.79 345	0.75 408	0.91 268	0.58 419	0.22 408	0.18 442	0.29 535	0.25 508	0.25 457	0.23 440

DualNet	0.70 419	0.34 473	0.87 446	0.52 359	0.30 247	0.84 457	0.54 454	1.83 568	1.14 462	1.14 434	1.33 493	0.88 387	0.78 428	1.23 372	0.65 448	0.26 509	0.20 481	0.27 509	0.27 539	0.27 484	0.26 495

MIM_Stereo	0.57 334	0.24 174	0.92 473	0.46 220	0.30 247	0.54 241	0.28 117	1.27 409	0.75 271	1.00 371	1.16 422	0.93 409	0.53 286	1.45 442	0.61 434	0.16 127	0.16 381	0.20 289	0.19 338	0.17 165	0.14 135

RAFT-Test	0.54 299	0.25 214	0.64 279	0.47 237	0.30 247	0.97 499	0.27 109	1.24 404	0.81 297	0.96 353	1.12 398	1.28 525	0.48 231	0.71 188	0.36 228	0.17 186	0.13 208	0.17 160	0.14 174	0.16 119	0.16 224

knoymous	0.51 260	0.29 348	0.47 127	0.43 144	0.30 247	0.55 256	0.55 472	1.02 298	0.77 284	0.98 363	0.85 287	0.94 412	0.56 309	0.85 251	0.45 329	0.20 341	0.14 277	0.26 492	0.14 174	0.23 423	0.23 440

ProNet	0.43 197	0.28 313	0.58 249	0.43 144	0.30 247	0.56 266	0.52 439	1.00 288	0.58 202	0.44 165	0.49 152	0.43 156	0.43 178	1.28 387	0.36 228	0.15 85	0.13 208	0.19 237	0.16 252	0.17 165	0.16 224

x	0.54 299	0.31 408	0.61 263	0.47 237	0.30 247	0.67 352	0.47 393	1.53 477	0.79 292	0.81 309	0.83 280	0.78 341	0.70 391	0.70 181	0.62 437	0.21 376	0.19 460	0.22 369	0.19 338	0.21 366	0.20 372

Sa-1000	0.72 428	0.29 348	0.76 385	0.59 474	0.30 247	0.73 385	0.37 251	1.62 502	1.33 571	1.28 508	2.04 642	0.86 379	0.75 408	1.84 517	0.38 253	0.19 295	0.14 277	0.25 473	0.23 478	0.20 320	0.16 224

SA	0.66 398	0.30 371	0.82 417	0.61 501	0.30 247	0.58 277	0.38 259	1.44 446	1.30 559	0.96 353	1.36 508	0.66 300	0.95 512	1.85 520	0.42 299	0.19 295	0.15 342	0.25 473	0.23 478	0.21 366	0.17 257

PFNet+	0.59 347	0.28 313	0.77 393	0.53 378	0.30 247	0.59 288	0.31 151	0.92 242	1.14 462	1.33 547	1.10 385	0.79 345	0.57 322	1.31 394	0.49 368	0.25 485	0.17 416	0.28 524	0.26 526	0.21 366	0.25 471

DRaft	0.80 484	0.24 174	0.70 325	0.45 201	0.30 247	0.97 499	0.53 447	1.05 317	0.97 364	1.78 638	2.02 640	0.80 347	1.74 652	2.73 591	0.72 475	0.17 186	0.14 277	0.20 289	0.20 380	0.18 215	0.21 397

DeepStereo_RVC	0.55 316	0.29 348	0.72 342	0.51 338	0.30 247	0.59 288	0.33 181	1.03 303	0.70 258	1.16 450	0.93 311	0.83 365	0.94 507	0.96 285	0.54 401	0.21 376	0.14 277	0.21 330	0.19 338	0.24 441	0.24 456

HSM-Net_RVC	0.87 519	0.29 348	0.53 187	0.53 378	0.30 247	1.15 546	0.55 472	3.57 703	1.28 548	1.53 600	1.74 608	1.68 605	0.93 502	1.49 450	0.77 494	0.22 408	0.17 416	0.19 237	0.18 311	0.20 320	0.19 335
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
anonymous	0.34 106	0.35 493	0.35 9	0.35 13	0.31 276	0.37 63	0.25 80	0.31 1	0.30 36	0.31 53	0.36 68	0.20 4	0.30 72	0.70 181	0.42 299	0.26 509	0.29 600	0.37 610	0.40 637	0.36 567	0.31 550

Weightmod	0.53 281	0.25 214	0.46 122	0.41 104	0.31 276	0.85 460	0.40 292	0.86 215	0.61 215	0.71 280	1.39 519	0.73 326	0.60 338	1.56 469	0.41 285	0.18 241	0.28 588	0.20 289	0.18 311	0.17 165	0.14 135

GEAStereo	0.31 66	0.21 76	0.43 89	0.43 144	0.31 276	0.46 132	0.36 225	0.74 156	0.33 62	0.34 81	0.38 76	0.32 70	0.33 103	0.43 43	0.26 57	0.21 376	0.12 102	0.17 160	0.12 73	0.17 165	0.14 135

GSStereo	0.33 92	0.21 76	0.43 89	0.45 201	0.31 276	0.46 132	0.36 225	0.92 242	0.47 145	0.37 112	0.38 76	0.32 70	0.33 103	0.43 43	0.26 57	0.19 295	0.11 39	0.16 108	0.12 73	0.17 165	0.15 183

gasm-f	0.34 106	0.22 109	0.42 82	0.43 144	0.31 276	0.39 73	0.44 354	0.74 156	0.33 62	0.34 81	0.64 215	0.32 70	0.46 205	0.55 110	0.28 94	0.21 376	0.12 102	0.17 160	0.12 73	0.18 215	0.14 135

IGEV	0.28 37	0.18 10	0.39 46	0.37 37	0.31 276	0.45 125	0.21 32	0.59 67	0.40 104	0.31 53	0.43 111	0.26 27	0.21 8	0.43 43	0.25 39	0.13 26	0.12 102	0.16 108	0.13 134	0.12 1	0.12 21

castereo++	0.38 153	0.23 145	0.41 66	0.43 144	0.31 276	0.97 499	0.22 42	0.86 215	0.58 202	0.32 62	0.44 120	0.51 209	0.39 150	0.93 278	0.24 14	0.17 186	0.11 39	0.17 160	0.12 73	0.14 44	0.14 135

ITSA-stereo	0.82 495	0.36 504	0.82 417	0.54 395	0.31 276	0.80 431	0.47 393	2.17 653	1.67 641	1.13 431	1.13 404	0.94 412	0.86 470	2.46 577	1.00 553	0.26 509	0.23 546	0.28 524	0.27 539	0.28 504	0.36 580

test_sample1	0.61 356	0.29 348	0.75 375	0.50 306	0.31 276	0.76 404	0.48 406	1.59 491	0.84 309	0.90 336	0.94 313	0.88 387	0.95 512	1.16 357	0.67 458	0.22 408	0.18 442	0.20 289	0.19 338	0.21 366	0.21 397

riskmin	0.56 325	0.27 283	0.60 258	0.43 144	0.31 276	0.83 448	0.42 316	1.14 359	1.04 399	0.73 288	0.75 259	1.11 482	1.01 541	0.81 233	0.51 380	0.20 341	0.14 277	0.24 432	0.15 204	0.24 441	0.25 471

TestStereo1	0.63 368	0.28 313	0.75 375	0.76 618	0.31 276	0.48 158	0.43 339	1.30 415	1.21 514	0.97 358	1.31 483	0.64 292	0.77 420	1.75 505	0.42 299	0.20 341	0.15 342	0.22 369	0.18 311	0.21 366	0.17 257

SA-5K	0.63 368	0.28 313	0.75 375	0.76 618	0.31 276	0.48 158	0.43 339	1.30 415	1.21 514	0.97 358	1.31 483	0.64 292	0.77 420	1.75 505	0.42 299	0.20 341	0.15 342	0.22 369	0.18 311	0.21 366	0.17 257

LCNet	0.72 428	0.28 313	0.52 176	0.55 420	0.31 276	0.69 366	0.54 454	1.00 288	0.88 322	1.19 468	1.34 500	0.97 429	1.34 615	2.56 583	0.45 329	0.18 241	0.13 208	0.21 330	0.25 508	0.27 484	0.73 673

TransformOpticalFlow	0.96 538	0.28 313	0.89 461	0.52 359	0.31 276	0.66 346	0.54 454	1.75 535	1.12 445	1.09 400	1.44 535	1.37 545	1.01 541	6.70 686	0.42 299	0.19 295	0.12 102	0.20 289	0.19 338	0.18 215	0.19 335

OMP-Stereo	0.94 535	0.33 448	0.72 342	0.90 663	0.31 276	0.49 175	0.36 225	1.16 363	1.06 411	1.58 616	1.12 398	1.46 563	0.69 386	6.94 689	0.49 368	0.19 295	0.14 277	0.24 432	0.18 311	0.20 320	0.14 135

NF-Stereo	0.80 484	0.30 371	0.75 375	0.60 486	0.31 276	0.64 321	0.44 354	1.21 389	0.90 329	1.29 515	1.02 347	0.82 358	0.57 322	5.40 657	0.48 358	0.23 436	0.14 277	0.24 432	0.20 380	0.20 320	0.30 540

OCTAStereo	0.80 484	0.30 371	0.75 375	0.60 486	0.31 276	0.64 321	0.44 354	1.21 389	0.90 329	1.29 515	1.01 339	0.82 358	0.57 322	5.35 651	0.48 358	0.24 457	0.14 277	0.24 432	0.20 380	0.20 320	0.30 540

SST-Stereo	0.83 501	0.28 313	0.72 342	0.59 474	0.31 276	0.72 380	0.26 95	1.09 340	0.86 313	1.47 586	1.10 385	1.00 438	0.87 475	5.73 665	0.45 329	0.22 408	0.13 208	0.23 410	0.19 338	0.23 423	0.18 288

RAFT_R40	0.83 501	0.28 313	0.73 354	0.59 474	0.31 276	0.69 366	0.44 354	1.10 343	0.95 350	1.47 586	1.10 385	1.00 438	0.85 462	5.53 659	0.46 344	0.22 408	0.13 208	0.23 410	0.20 380	0.23 423	0.18 288

RE-Stereo	0.80 484	0.30 371	0.75 375	0.60 486	0.31 276	0.64 321	0.44 354	1.21 389	0.90 329	1.29 515	1.01 339	0.81 353	0.57 322	5.37 654	0.48 358	0.24 457	0.14 277	0.24 432	0.20 380	0.20 320	0.30 540

Pruner-Stereo	0.62 360	0.29 348	0.70 325	0.61 501	0.31 276	0.63 317	0.43 339	1.17 367	0.99 377	1.53 600	1.08 374	0.95 421	0.55 301	1.35 410	0.51 380	0.23 436	0.14 277	0.24 432	0.21 426	0.21 366	0.23 440

TVStereo	0.80 484	0.30 371	0.75 375	0.60 486	0.31 276	0.64 321	0.44 354	1.21 389	0.90 329	1.29 515	1.01 339	0.81 353	0.57 322	5.37 654	0.48 358	0.24 457	0.14 277	0.24 432	0.20 380	0.20 320	0.30 540

IRAFT_RVC	0.88 520	0.28 313	0.76 385	0.63 523	0.31 276	0.65 337	1.02 631	1.22 397	0.94 348	1.22 481	1.04 360	1.01 445	0.98 529	5.82 667	0.53 395	0.22 408	0.12 102	0.25 473	0.20 380	0.20 320	0.19 335

ARAFT	0.77 468	0.36 504	1.49 616	0.51 338	0.31 276	0.90 468	0.82 582	1.90 588	1.06 411	1.62 622	1.24 452	1.02 447	0.64 366	1.84 517	0.50 375	0.18 241	0.14 277	0.28 524	0.27 539	0.17 165	0.16 224

small-zeroshot	0.35 119	0.31 408	0.37 19	0.32 2	0.32 300	0.29 27	0.33 181	0.31 1	0.32 52	0.27 19	0.37 74	0.18 2	0.36 133	0.35 8	0.38 253	1.04 691	0.25 564	0.33 579	0.39 632	0.29 515	0.29 526

S0	0.53 281	0.24 174	0.52 176	0.49 293	0.32 300	1.14 539	0.68 540	0.90 236	0.58 202	0.76 289	1.32 490	0.65 295	0.55 301	0.70 181	0.39 265	0.27 526	0.25 564	0.29 535	0.26 526	0.20 320	0.17 257

TestStereo_HL2	0.51 260	0.27 283	0.56 226	0.42 125	0.32 300	0.57 271	0.34 197	1.00 288	0.91 335	0.82 315	0.87 296	0.61 279	0.50 257	1.55 464	0.48 358	0.19 295	0.13 208	0.16 108	0.14 174	0.18 215	0.19 335

Foundation-i1	0.40 175	0.19 24	0.36 12	0.42 125	0.32 300	0.54 241	0.48 406	1.18 375	0.52 178	0.54 229	0.54 185	0.58 263	0.49 248	0.65 164	0.32 167	0.16 127	0.13 208	0.15 57	0.14 174	0.14 44	0.13 73

DilatedVolume-Stereo	0.43 197	0.21 76	0.55 215	0.43 144	0.32 300	0.72 380	0.29 128	0.80 185	0.51 171	0.77 295	0.73 252	0.48 188	0.40 157	1.13 350	0.39 265	0.15 85	0.14 277	0.15 57	0.14 174	0.16 119	0.14 135

MM-Stereo_test2	0.43 197	0.24 174	0.67 303	0.51 338	0.32 300	0.55 256	0.45 375	0.97 277	0.77 284	0.59 252	0.51 161	0.49 197	0.42 169	0.80 227	0.30 126	0.15 85	0.13 208	0.18 208	0.14 174	0.19 270	0.14 135

fffft	0.38 153	0.23 145	0.51 163	0.44 182	0.32 300	0.43 109	0.48 406	0.76 162	0.36 82	0.44 165	0.34 61	0.38 130	0.31 83	1.31 394	0.32 167	0.14 53	0.11 39	0.19 237	0.15 204	0.16 119	0.16 224
1: 1. 1
mms	0.40 175	0.27 283	0.52 176	0.46 220	0.32 300	0.43 109	0.46 385	0.70 137	0.46 141	0.35 91	0.58 198	0.44 162	0.30 72	1.36 415	0.33 188	0.16 127	0.13 208	0.18 208	0.15 204	0.19 270	0.15 183

CAS++	0.47 236	0.31 408	0.56 226	0.47 237	0.32 300	0.42 100	0.28 117	1.76 542	0.72 264	0.71 280	0.72 250	0.37 119	0.28 58	0.69 176	0.33 188	0.27 526	0.22 530	0.26 492	0.21 426	0.29 515	0.19 335
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
HH	0.63 368	0.30 371	0.77 393	0.50 306	0.32 300	0.49 175	0.46 385	1.65 507	0.64 227	0.69 276	1.09 379	1.63 596	0.85 462	1.90 523	0.37 240	0.18 241	0.13 208	0.19 237	0.17 283	0.19 270	0.16 224

HanStereo	0.63 368	0.30 371	0.77 393	0.50 306	0.32 300	0.49 175	0.46 385	1.65 507	0.64 227	0.69 276	1.09 379	1.63 596	0.85 462	1.90 523	0.37 240	0.18 241	0.13 208	0.19 237	0.17 283	0.19 270	0.16 224

anonymousdsp	0.43 197	0.27 283	0.53 187	0.44 182	0.32 300	0.50 193	0.42 316	0.89 228	0.51 171	0.49 202	0.53 173	0.47 181	0.47 217	1.33 402	0.33 188	0.17 186	0.12 102	0.21 330	0.15 204	0.18 215	0.18 288

test_4	0.53 281	0.22 109	0.56 226	0.54 395	0.32 300	0.64 321	0.39 276	0.80 185	0.62 219	0.92 342	1.87 626	0.68 308	0.42 169	1.16 357	0.37 240	0.15 85	0.13 208	0.20 289	0.22 455	0.20 320	0.15 183

IGEV-Stereo	0.43 197	0.27 283	0.54 200	0.45 201	0.32 300	0.50 193	0.42 316	0.90 236	0.51 171	0.49 202	0.53 173	0.47 181	0.47 217	1.32 398	0.33 188	0.17 186	0.12 102	0.21 330	0.15 204	0.18 215	0.18 288
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
dd	0.59 347	0.48 565	0.97 493	0.55 420	0.32 300	0.64 321	0.47 393	1.02 298	1.34 574	0.78 298	0.86 290	0.58 263	0.54 293	1.01 311	0.86 525	0.28 542	0.18 442	0.26 492	0.19 338	0.32 544	0.24 456

AAGNet	1.83 657	0.28 313	0.72 342	0.61 501	0.32 300	0.67 352	0.51 428	0.96 273	0.98 370	1.47 586	1.20 440	1.00 438	1.18 585	2.83 593	22.77 738	0.22 408	0.13 208	0.22 369	0.19 338	0.23 423	0.15 183

STrans-v2	1.04 570	0.28 313	0.96 490	0.49 293	0.32 300	0.68 360	0.79 571	2.47 684	1.12 445	1.12 416	1.46 544	1.40 548	1.46 627	6.70 686	0.43 310	0.18 241	0.13 208	0.20 289	0.18 311	0.18 215	0.18 288

PSM-softLoss	0.78 476	0.31 408	0.77 393	0.58 460	0.32 300	0.56 266	0.40 292	1.18 375	0.70 258	1.24 494	1.07 369	0.83 365	0.52 278	5.36 652	0.53 395	0.24 457	0.15 342	0.25 473	0.22 455	0.20 320	0.25 471

KMStereo	0.78 476	0.31 408	0.77 393	0.58 460	0.32 300	0.56 266	0.40 292	1.18 375	0.70 258	1.24 494	1.07 369	0.83 365	0.52 278	5.36 652	0.53 395	0.24 457	0.15 342	0.25 473	0.22 455	0.20 320	0.25 471

DEmStereo	0.97 544	0.23 145	0.79 406	0.47 237	0.32 300	1.04 518	0.56 480	0.93 253	0.89 325	1.39 571	2.14 648	1.02 447	2.07 677	5.64 663	0.77 494	0.17 186	0.15 342	0.20 289	0.20 380	0.18 215	0.20 372

PFNet	0.91 528	0.26 249	1.10 545	0.63 523	0.32 300	0.64 321	0.56 480	1.17 367	0.99 377	1.47 586	1.08 374	0.98 431	0.69 386	6.62 681	0.54 401	0.20 341	0.12 102	0.24 432	0.19 338	0.20 320	0.17 257

AnonymousM	0.59 347	1.11 674	0.41 66	0.44 182	0.32 300	0.43 109	0.47 393	1.05 317	0.64 227	0.98 363	0.63 210	0.67 306	0.43 178	0.59 127	0.41 285	0.20 341	0.15 342	1.84 702	0.84 690	0.14 44	0.13 73

test-1	0.52 265	0.26 249	1.04 525	0.56 436	0.32 300	0.61 302	0.38 259	1.10 343	0.91 335	0.78 298	1.01 339	0.77 337	0.52 278	0.60 139	0.42 299	0.17 186	0.14 277	0.20 289	0.17 283	0.20 320	0.23 440

Prome-Stereo	0.75 460	0.27 283	0.53 187	0.55 420	0.32 300	0.59 288	0.97 621	0.89 228	0.88 322	1.45 583	2.46 663	0.91 399	1.41 620	1.58 473	0.44 314	0.18 241	0.13 208	0.19 237	0.17 283	0.20 320	0.92 681

GMStereo	0.55 316	0.45 554	0.94 480	0.50 306	0.32 300	0.64 321	0.43 339	1.00 288	1.40 605	0.82 315	0.73 252	0.51 209	0.45 197	0.85 251	0.55 406	0.24 457	0.15 342	0.20 289	0.21 426	0.31 535	0.24 456
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HLf8	0.51 260	0.25 214	0.96 490	0.40 84	0.33 325	0.62 312	0.36 225	1.17 367	1.07 416	0.61 257	0.83 280	0.56 250	0.44 190	0.99 303	0.46 344	0.20 341	0.13 208	0.17 160	0.14 174	0.19 270	0.21 397

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.44 211	1.50 698	1.55 619	0.37 37	0.33 325	0.41 88	0.26 95	0.79 176	0.35 79	0.34 81	0.46 131	0.41 149	0.41 161	0.45 53	0.24 14	0.15 85	0.13 208	0.15 57	0.12 73	0.15 82	0.18 288

RT-IGEV	0.77 468	0.28 313	0.93 475	0.55 420	0.33 325	1.01 508	0.83 585	2.03 626	0.93 344	1.28 508	1.58 578	1.77 617	1.17 580	1.04 321	0.49 368	0.23 436	0.16 381	0.21 330	0.17 283	0.19 270	0.26 495

Selective-IGEV-i1	0.66 398	0.27 283	0.86 434	0.54 395	0.33 325	1.01 508	0.78 567	1.75 535	1.18 494	0.88 332	1.19 435	1.19 497	0.56 309	0.98 296	0.54 401	0.19 295	0.16 381	0.20 289	0.17 283	0.19 270	0.20 372

FlowAnything_test	0.39 160	0.26 249	0.61 263	0.59 474	0.33 325	0.62 312	0.36 225	0.62 83	0.40 104	0.45 173	0.36 68	0.45 170	0.37 138	0.53 100	0.48 358	0.24 457	0.18 442	0.28 524	0.33 607	0.21 366	0.19 335

tt45	0.45 220	0.23 145	0.46 122	0.45 201	0.33 325	0.79 422	0.32 168	0.78 169	0.41 111	0.51 218	0.44 120	0.49 197	0.37 138	2.14 547	0.34 203	0.16 127	0.13 208	0.19 237	0.16 252	0.17 165	0.18 288

PAM	0.76 466	0.29 348	1.08 539	0.52 359	0.33 325	1.38 586	0.39 276	2.01 619	0.67 246	1.06 390	0.96 317	2.89 681	1.43 622	0.86 255	0.35 216	0.19 295	0.12 102	0.19 237	0.17 283	0.19 270	0.20 372

ff7	0.43 197	0.27 283	0.56 226	0.44 182	0.33 325	0.50 193	0.42 316	0.87 218	0.50 159	0.49 202	0.53 173	0.44 162	0.48 231	1.38 421	0.33 188	0.17 186	0.12 102	0.21 330	0.15 204	0.18 215	0.18 288

IGEVStereo-DCA	0.46 228	0.28 313	0.56 226	0.43 144	0.33 325	0.49 175	0.42 316	0.87 218	0.50 159	0.47 185	0.48 142	0.48 188	0.46 205	2.03 537	0.30 126	0.19 295	0.14 277	0.19 237	0.15 204	0.16 119	0.18 288

ffff	0.43 197	0.27 283	0.56 226	0.44 182	0.33 325	0.50 193	0.42 316	0.87 218	0.50 159	0.49 202	0.53 173	0.44 162	0.48 231	1.38 421	0.33 188	0.17 186	0.12 102	0.21 330	0.15 204	0.18 215	0.18 288

rrr	0.46 228	0.28 313	0.73 354	0.43 144	0.33 325	0.49 175	0.38 259	0.76 162	0.50 159	0.47 185	0.48 142	0.48 188	0.46 205	2.03 537	0.30 126	0.19 295	0.14 277	0.19 237	0.15 204	0.16 119	0.16 224

11t	0.43 197	0.27 283	0.56 226	0.44 182	0.33 325	0.50 193	0.42 316	0.87 218	0.50 159	0.49 202	0.53 173	0.44 162	0.48 231	1.38 421	0.33 188	0.17 186	0.12 102	0.21 330	0.15 204	0.18 215	0.18 288

ToySt	0.66 398	0.33 448	1.23 566	0.51 338	0.33 325	0.86 462	0.68 540	1.10 343	0.97 364	0.84 321	1.08 374	1.25 514	0.94 507	1.01 311	0.74 479	0.19 295	0.19 460	0.24 432	0.24 494	0.27 484	0.23 440

RCA-Stereo	0.50 258	0.23 145	0.58 249	0.48 271	0.33 325	0.55 256	0.45 375	0.97 277	1.38 595	0.68 275	1.05 363	0.63 289	0.80 438	0.59 127	0.32 167	0.17 186	0.12 102	0.17 160	0.14 174	0.16 119	0.14 135

ccc-4	0.43 197	0.27 283	0.56 226	0.44 182	0.33 325	0.50 193	0.42 316	0.87 218	0.50 159	0.49 202	0.53 173	0.44 162	0.48 231	1.38 421	0.33 188	0.17 186	0.12 102	0.21 330	0.15 204	0.18 215	0.18 288

MIPNet	0.56 325	0.28 313	0.94 480	0.49 293	0.33 325	0.66 346	0.38 259	1.35 424	1.08 423	1.06 390	0.92 308	0.60 274	0.79 432	0.73 197	0.52 388	0.17 186	0.14 277	0.19 237	0.16 252	0.18 215	0.17 257

IIG-Stereo	0.96 538	0.31 408	0.72 342	0.88 658	0.33 325	0.61 302	0.26 95	1.19 386	1.03 394	1.69 630	1.37 510	1.46 563	0.75 408	6.96 691	0.51 380	0.19 295	0.14 277	0.23 410	0.18 311	0.20 320	0.14 135

FTStereo	0.91 528	0.26 249	0.56 226	0.54 395	0.33 325	0.66 346	1.87 693	1.00 288	0.75 271	1.75 635	4.15 691	1.04 455	1.65 645	1.57 471	0.46 344	0.19 295	0.16 381	0.23 410	0.21 426	0.18 215	0.63 660

RAFT	0.64 381	0.30 371	0.73 354	0.59 474	0.33 325	0.68 360	0.58 495	1.04 309	0.76 280	1.08 394	1.19 435	1.65 602	0.93 502	1.06 326	0.56 412	0.21 376	0.18 442	0.27 509	0.24 494	0.22 394	0.17 257

test_xeample3	0.42 190	0.28 313	0.69 319	0.43 144	0.33 325	0.56 266	0.38 259	0.79 176	0.45 135	0.53 223	0.46 131	0.44 162	0.44 190	1.38 421	0.31 154	0.18 241	0.14 277	0.19 237	0.15 204	0.17 165	0.16 224

FENet	0.60 350	0.28 313	0.63 272	0.54 395	0.33 325	0.83 448	0.38 259	1.27 409	1.07 416	1.00 371	0.86 290	0.99 437	0.85 462	0.96 285	0.68 462	0.22 408	0.15 342	0.23 410	0.20 380	0.22 394	0.23 440

LE_ROB	8.05 721	0.37 511	23.53 733	0.74 611	0.33 325	2.77 685	2.87 719	3.71 705	27.24 745	25.39 745	8.87 722	8.46 721	26.71 744	6.65 682	21.99 734	0.21 376	0.19 460	0.20 289	0.21 426	0.25 457	0.22 420

ManiGeoR	0.52 265	0.24 174	0.97 493	0.41 104	0.34 347	0.54 241	0.35 208	1.16 363	1.05 404	0.54 229	0.84 283	0.55 236	0.50 257	1.38 421	0.55 406	0.18 241	0.13 208	0.17 160	0.14 174	0.17 165	0.19 335

HLf10	0.52 265	0.24 174	0.97 493	0.41 104	0.34 347	0.54 241	0.35 208	1.16 363	1.05 404	0.54 229	0.84 283	0.55 236	0.50 257	1.38 421	0.55 406	0.18 241	0.13 208	0.17 160	0.14 174	0.17 165	0.19 335

TestStereo_HL3	0.56 325	0.26 249	1.40 591	0.44 182	0.34 347	0.67 352	0.53 447	0.92 242	0.84 309	0.96 353	0.99 329	0.80 347	0.62 355	1.08 335	0.39 265	0.18 241	0.14 277	0.17 160	0.16 252	0.17 165	0.21 397

999	0.48 242	0.22 109	0.49 141	0.48 271	0.34 347	0.75 396	0.31 151	0.85 213	0.55 192	0.37 112	0.48 142	0.50 203	0.36 133	2.45 574	0.39 265	0.16 127	0.13 208	0.18 208	0.15 204	0.16 119	0.19 335

MaDis-Stereo	0.36 136	0.25 214	0.58 249	0.44 182	0.34 347	0.30 32	0.30 139	0.72 144	0.50 159	0.37 112	0.36 68	0.58 263	0.49 248	0.52 98	0.36 228	0.19 295	0.16 381	0.19 237	0.15 204	0.18 215	0.14 135

iRaft-Stereo_20w	0.65 389	0.31 408	1.00 505	0.47 237	0.34 347	0.73 385	0.30 139	2.96 694	0.70 258	1.15 440	1.14 408	0.76 335	0.65 374	1.11 343	0.38 253	0.17 186	0.13 208	0.18 208	0.16 252	0.19 270	0.18 288

GMM-Stereo	0.74 451	0.25 214	0.59 255	0.54 395	0.34 347	0.72 380	0.99 626	1.01 296	0.87 318	1.36 556	1.78 614	1.12 483	0.81 442	2.09 543	0.46 344	0.18 241	0.12 102	0.25 473	0.25 508	0.20 320	0.85 679

PStereo	0.63 368	0.99 664	0.51 163	0.47 237	0.35 354	1.07 525	0.63 521	0.65 109	0.95 350	0.66 272	0.41 96	0.55 236	0.66 378	1.00 309	0.76 487	0.62 671	0.27 580	0.38 615	0.33 607	0.74 669	0.68 668

HLF11	0.53 281	0.25 214	1.02 516	0.41 104	0.35 354	0.47 147	0.28 117	1.17 367	0.96 356	0.64 265	0.87 296	0.61 279	0.50 257	1.51 455	0.63 442	0.18 241	0.14 277	0.16 108	0.13 134	0.17 165	0.20 372

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.35 119	0.22 109	0.54 200	0.42 125	0.35 354	0.46 132	0.40 292	0.62 83	0.54 189	0.56 240	0.67 230	0.36 106	0.27 51	0.49 87	0.28 94	0.16 127	0.11 39	0.19 237	0.15 204	0.14 44	0.13 73

gcap_with_dpt	0.35 119	0.22 109	0.56 226	0.42 125	0.35 354	0.50 193	0.45 375	0.62 83	0.49 152	0.54 229	0.66 223	0.32 70	0.30 72	0.38 17	0.28 94	0.16 127	0.11 39	0.19 237	0.14 174	0.14 44	0.13 73

IGEV-FE	0.53 281	0.30 371	0.99 499	0.56 436	0.35 354	0.41 88	0.32 168	1.37 427	0.63 222	1.00 371	1.09 379	0.94 412	0.41 161	0.83 240	0.39 265	0.18 241	0.12 102	0.19 237	0.18 311	0.19 270	0.17 257

monsterstereo	0.34 106	0.20 46	0.44 94	0.45 201	0.35 354	0.27 23	0.29 128	0.53 38	0.51 171	0.44 165	0.61 203	0.26 27	0.25 31	1.19 364	0.27 74	0.13 26	0.11 39	0.15 57	0.12 73	0.15 82	0.10 1

rvit_stereo_0081	0.44 211	0.33 448	0.64 279	0.54 395	0.35 354	0.41 88	0.44 354	0.66 118	0.95 350	0.48 194	0.52 166	0.50 203	0.46 205	0.82 237	0.44 314	0.25 485	0.20 481	0.22 369	0.19 338	0.25 457	0.17 257

GCAP-BAT	0.39 160	0.22 109	0.65 286	0.43 144	0.35 354	0.34 45	0.37 251	0.83 205	0.67 246	0.48 194	0.56 190	0.55 236	0.38 145	0.74 206	0.31 154	0.17 186	0.13 208	0.18 208	0.14 174	0.15 82	0.15 183

rvit_stereo_0082	0.44 211	0.33 448	0.64 279	0.54 395	0.35 354	0.41 88	0.44 354	0.66 118	0.95 350	0.48 194	0.52 166	0.50 203	0.46 205	0.82 237	0.44 314	0.25 485	0.20 481	0.22 369	0.19 338	0.25 457	0.17 257

test_sample7	0.74 451	0.37 511	0.76 385	0.52 359	0.35 354	0.91 472	0.67 536	1.78 550	1.21 514	1.22 481	1.18 428	1.08 464	0.92 493	1.23 372	0.67 458	0.31 566	0.28 588	0.32 570	0.31 589	0.33 553	0.29 526

H2IRNET	0.56 325	0.26 249	0.66 297	0.47 237	0.35 354	0.41 88	0.26 95	0.92 242	1.17 487	0.61 257	1.28 472	1.08 464	0.86 470	0.99 303	0.63 442	0.19 295	0.16 381	0.22 369	0.25 508	0.21 366	0.18 288

IGEV_Zeroshot_test	0.53 281	0.30 371	0.99 499	0.56 436	0.35 354	0.41 88	0.32 168	1.37 427	0.63 222	1.00 371	1.09 379	0.95 421	0.41 161	0.83 240	0.39 265	0.18 241	0.12 102	0.19 237	0.18 311	0.19 270	0.17 257

GCAPDPT-zeroshot	0.39 160	0.22 109	0.65 286	0.43 144	0.35 354	0.34 45	0.37 251	0.83 205	0.67 246	0.48 194	0.56 190	0.55 236	0.38 145	0.74 206	0.31 154	0.17 186	0.13 208	0.18 208	0.14 174	0.15 82	0.15 183

DisPM	0.66 398	0.28 313	0.72 342	0.61 501	0.35 354	0.62 312	0.45 375	1.02 298	0.99 377	1.56 610	1.10 385	0.80 347	0.59 334	2.37 569	0.41 285	0.23 436	0.14 277	0.23 410	0.21 426	0.20 320	0.25 471

ASMatch	0.88 520	0.26 249	0.69 319	0.51 338	0.35 354	0.48 158	0.37 251	1.12 353	0.92 342	1.10 408	3.28 681	0.96 427	0.98 529	4.90 643	0.49 368	0.19 295	0.16 381	0.22 369	0.19 338	0.19 270	0.27 507

SGM-ForestM	6.52 717	0.38 518	1.26 572	0.63 523	0.35 354	13.59 729	5.32 727	6.32 724	6.70 721	11.14 731	9.18 723	22.51 745	13.93 732	16.89 733	20.07 733	0.36 604	0.37 645	0.36 607	0.35 620	0.36 567	0.34 569

CBMV	0.95 537	0.44 547	0.66 297	0.53 378	0.35 354	1.53 606	1.63 683	1.69 518	1.42 614	2.00 661	1.60 581	1.43 553	1.17 580	1.59 476	0.99 552	0.34 593	0.34 627	0.39 623	0.33 607	0.33 553	0.32 558
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
GCAP-Stereo-DPT-5K	0.35 119	0.22 109	0.53 187	0.41 104	0.36 371	0.48 158	0.42 316	0.63 91	0.57 197	0.54 229	0.64 215	0.32 70	0.26 40	0.41 35	0.31 154	0.17 186	0.12 102	0.19 237	0.15 204	0.14 44	0.13 73

Hybrid-DGEV-03	0.65 389	0.26 249	0.56 226	0.53 378	0.36 371	0.73 385	0.39 276	0.89 228	1.15 474	1.73 633	2.52 666	0.84 374	0.56 309	0.97 293	0.44 314	0.18 241	0.12 102	0.22 369	0.19 338	0.17 165	0.14 135

NLSM3	0.36 136	0.21 76	0.43 89	0.45 201	0.36 371	0.43 109	0.32 168	0.69 132	0.58 202	0.41 145	0.68 233	0.39 133	0.43 178	0.60 139	0.35 216	0.14 53	0.12 102	0.19 237	0.17 283	0.16 119	0.13 73

FE-Mocha	0.49 252	0.30 371	0.87 446	0.48 271	0.36 371	0.45 125	0.22 42	1.58 489	0.49 152	1.00 371	1.09 379	0.74 328	0.41 161	0.55 110	0.30 126	0.18 241	0.12 102	0.21 330	0.20 380	0.17 165	0.15 183

monsters	0.34 106	0.20 46	0.41 66	0.39 71	0.36 371	0.34 45	0.27 109	0.66 118	0.43 123	0.47 185	0.40 88	0.22 7	0.23 24	1.33 402	0.25 39	0.13 26	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.13 7	0.13 73

IGEV-RUCA	0.37 146	0.23 145	0.48 132	0.49 293	0.36 371	0.60 296	0.23 55	0.64 99	0.49 152	0.39 140	0.49 152	0.44 162	0.31 83	0.85 251	0.30 126	0.24 457	0.13 208	0.16 108	0.12 73	0.20 320	0.19 335

GIP-stereo	0.34 106	0.23 145	0.45 110	0.50 306	0.36 371	0.38 68	0.23 55	0.78 169	0.52 178	0.34 81	0.51 161	0.46 174	0.38 145	0.51 96	0.27 74	0.20 341	0.12 102	0.16 108	0.12 73	0.16 119	0.14 135

rvit_stereo_0083	0.47 236	0.33 448	0.81 413	0.56 436	0.36 371	0.50 193	0.44 354	0.68 129	0.95 350	0.49 202	0.57 195	0.55 236	0.49 248	0.88 260	0.46 344	0.25 485	0.25 564	0.24 432	0.20 380	0.24 441	0.17 257

model_zeroshot	0.48 242	0.29 348	0.86 434	0.51 338	0.36 371	0.69 366	0.37 251	1.12 353	0.62 219	0.85 326	0.84 283	0.66 300	0.37 138	0.73 197	0.34 203	0.20 341	0.16 381	0.19 237	0.16 252	0.17 165	0.16 224

rvit_stereo_0080	0.44 211	0.32 425	0.71 336	0.47 237	0.36 371	0.42 100	0.55 472	0.82 200	0.68 252	0.50 211	0.60 201	0.55 236	0.47 217	0.59 127	0.44 314	0.26 509	0.21 508	0.20 289	0.20 380	0.31 535	0.19 335

test_for_model	0.35 119	0.22 109	0.53 187	0.41 104	0.36 371	0.48 158	0.42 316	0.63 91	0.57 197	0.54 229	0.64 215	0.32 70	0.26 40	0.41 35	0.31 154	0.17 186	0.12 102	0.19 237	0.15 204	0.14 44	0.13 73

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 228	0.36 504	0.71 336	0.47 237	0.36 371	0.67 352	0.35 208	0.78 169	1.12 445	0.61 257	0.62 207	0.39 133	0.39 150	0.71 188	0.39 265	0.20 341	0.17 416	0.22 369	0.18 311	0.23 423	0.19 335

CoDeX	0.73 446	0.29 348	0.93 475	0.54 395	0.36 371	1.14 539	0.61 513	2.34 673	1.17 487	1.16 450	1.25 456	0.91 399	0.87 475	1.33 402	0.64 447	0.20 341	0.16 381	0.21 330	0.18 311	0.20 320	0.18 288

whm_eth	0.44 211	0.32 425	0.71 336	0.47 237	0.36 371	0.42 100	0.55 472	0.82 200	0.68 252	0.50 211	0.60 201	0.55 236	0.47 217	0.59 127	0.44 314	0.26 509	0.21 508	0.20 289	0.20 380	0.31 535	0.19 335

UniTT-Stereo	0.36 136	0.23 145	0.59 255	0.48 271	0.36 371	0.40 81	0.32 168	0.53 38	0.49 152	0.54 229	0.55 186	0.36 106	0.31 83	0.58 125	0.51 380	0.20 341	0.15 342	0.17 160	0.15 204	0.19 270	0.15 183

ACVNet	0.63 368	0.31 408	0.54 200	0.54 395	0.36 371	0.80 431	0.46 385	1.37 427	1.07 416	0.93 343	1.30 477	1.08 464	0.85 462	0.80 227	0.94 539	0.21 376	0.19 460	0.21 330	0.18 311	0.22 394	0.18 288

DIP-Stereo	0.62 360	0.30 371	0.83 422	0.48 271	0.36 371	0.95 489	0.33 181	2.37 676	0.67 246	1.25 499	1.00 334	0.68 308	0.51 270	0.91 268	0.61 434	0.18 241	0.15 342	0.21 330	0.17 283	0.19 270	0.19 335
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.57 334	0.26 249	0.63 272	0.54 395	0.36 371	0.69 366	0.54 454	1.22 397	0.72 264	1.61 618	1.50 555	0.75 331	0.53 286	0.64 153	0.44 314	0.18 241	0.15 342	0.17 160	0.15 204	0.17 165	0.17 257

RAFT-Stereo	0.57 334	0.26 249	0.63 272	0.54 395	0.36 371	0.69 366	0.54 454	1.22 397	0.72 264	1.61 618	1.50 555	0.75 331	0.53 286	0.64 153	0.44 314	0.18 241	0.15 342	0.17 160	0.15 204	0.17 165	0.17 257
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNet_ROB	0.77 468	0.30 371	0.99 499	0.57 454	0.36 371	0.83 448	0.36 225	2.33 670	1.58 634	1.27 506	1.30 477	1.25 514	0.84 459	1.65 485	0.79 503	0.20 341	0.14 277	0.17 160	0.12 73	0.18 215	0.27 507

aanet-new	0.39 160	0.25 214	0.54 200	0.47 237	0.37 391	0.74 390	0.28 117	0.62 83	0.34 71	0.37 112	0.50 155	0.36 106	0.74 404	0.98 296	0.30 126	0.17 186	0.11 39	0.17 160	0.13 134	0.19 270	0.14 135

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.35 119	0.20 46	0.50 152	0.42 125	0.37 391	0.58 277	0.30 139	0.68 129	0.42 117	0.37 112	0.53 173	0.47 181	0.60 338	0.39 24	0.34 203	0.15 85	0.10 9	0.17 160	0.13 134	0.16 119	0.12 21

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.35 119	0.22 109	0.54 200	0.41 104	0.37 391	0.49 175	0.41 310	0.64 99	0.59 212	0.54 229	0.66 223	0.31 61	0.26 40	0.41 35	0.30 126	0.16 127	0.11 39	0.19 237	0.14 174	0.15 82	0.13 73

Hybrid-DGEV-2	0.65 389	0.31 408	0.73 354	0.60 486	0.37 391	1.08 527	0.28 117	1.45 451	1.40 605	1.32 538	0.85 287	1.03 451	1.01 541	1.05 324	0.48 358	0.18 241	0.15 342	0.22 369	0.19 338	0.17 165	0.15 183

rvit_0105_5	0.58 341	0.39 523	1.05 526	0.66 552	0.37 391	0.58 277	0.56 480	0.94 259	1.18 494	0.64 265	0.68 233	0.75 331	0.63 362	0.88 260	0.50 375	0.32 573	0.32 620	0.30 549	0.27 539	0.28 504	0.25 471

gcap-zeroshot	0.35 119	0.22 109	0.55 215	0.41 104	0.37 391	0.48 158	0.42 316	0.64 99	0.54 189	0.53 223	0.63 210	0.33 84	0.26 40	0.38 17	0.31 154	0.16 127	0.11 39	0.19 237	0.15 204	0.14 44	0.13 73

ffm	0.72 428	0.33 448	0.85 428	0.53 378	0.37 391	0.74 390	0.56 480	0.95 265	2.47 683	1.15 440	1.45 538	1.06 457	0.82 447	1.55 464	0.32 167	0.20 341	0.12 102	0.31 555	0.27 539	0.19 270	0.20 372

ff1	1.37 617	0.33 448	0.85 428	0.53 378	0.37 391	0.74 390	0.56 480	0.95 265	2.47 683	1.15 440	1.45 538	1.06 457	0.82 447	7.22 694	7.61 706	0.20 341	0.12 102	0.31 555	0.27 539	0.19 270	0.20 372

mmx	1.39 620	0.33 448	0.85 428	0.53 378	0.37 391	0.74 390	0.56 480	2.13 638	1.37 591	1.15 440	1.45 538	1.06 457	0.82 447	7.22 694	7.61 706	0.24 457	0.19 460	0.31 555	0.27 539	0.30 526	0.25 471

xxx	1.39 620	0.33 448	0.85 428	0.53 378	0.37 391	0.74 390	0.56 480	2.13 638	1.37 591	1.15 440	1.45 538	1.06 457	0.82 447	7.22 694	7.61 706	0.24 457	0.19 460	0.31 555	0.27 539	0.30 526	0.25 471

GMStereo_Zeroshot	0.67 409	0.61 618	1.01 509	0.64 532	0.37 391	0.84 457	0.35 208	1.05 317	1.12 445	1.12 416	1.06 365	1.27 522	0.54 293	1.19 364	0.59 422	0.32 573	0.17 416	0.31 555	0.18 311	0.52 637	0.22 420

PCWNet_CMD	0.66 398	0.32 425	0.88 455	0.49 293	0.37 391	0.78 416	0.40 292	1.42 439	1.31 563	1.16 450	1.31 483	1.25 514	0.62 355	0.89 265	0.57 415	0.20 341	0.16 381	0.27 509	0.19 338	0.40 589	0.25 471

testlalala	0.35 119	0.22 109	0.55 215	0.41 104	0.37 391	0.48 158	0.42 316	0.64 99	0.54 189	0.53 223	0.63 210	0.33 84	0.26 40	0.38 17	0.31 154	0.16 127	0.11 39	0.19 237	0.15 204	0.14 44	0.13 73

LL-Strereo2	0.52 265	0.33 448	0.69 319	0.52 359	0.37 391	0.70 373	0.30 139	1.13 357	0.67 246	0.94 348	0.78 266	0.91 399	0.42 169	1.05 324	0.42 299	0.17 186	0.16 381	0.29 535	0.25 508	0.21 366	0.16 224

RAFT+CT+SA	0.58 341	0.29 348	0.60 258	0.66 552	0.37 391	0.42 100	0.55 472	1.27 409	1.03 394	0.70 278	1.22 446	0.60 274	0.70 391	1.64 484	0.41 285	0.18 241	0.13 208	0.22 369	0.22 455	0.21 366	0.18 288

dad	0.86 515	0.66 627	1.06 530	0.56 436	0.37 391	0.76 404	0.44 354	1.17 367	1.50 624	1.44 581	1.27 466	1.34 540	0.75 408	2.52 582	0.84 520	0.42 629	0.27 580	0.83 682	0.26 526	0.41 592	0.29 526

GrayStereo	0.82 495	0.26 249	0.58 249	0.63 523	0.37 391	0.76 404	1.86 692	1.11 350	0.87 318	1.99 658	1.89 628	1.08 464	1.82 661	1.39 428	0.48 358	0.19 295	0.14 277	0.19 237	0.21 426	0.18 215	0.39 594

MSMDNet	0.66 398	0.32 425	0.87 446	0.49 293	0.37 391	0.79 422	0.40 292	1.43 445	1.31 563	1.15 440	1.31 483	1.24 510	0.63 362	0.88 260	0.57 415	0.21 376	0.16 381	0.26 492	0.19 338	0.39 585	0.24 456

AdaStereo	0.70 419	0.43 544	0.75 375	0.73 607	0.37 391	0.92 479	0.53 447	1.85 573	1.18 494	1.12 416	1.23 450	1.07 463	0.65 374	0.96 285	0.63 442	0.31 566	0.15 342	0.32 570	0.21 426	0.29 515	0.22 420
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.
iResNetv2_ROB	0.80 484	0.37 511	1.71 632	0.56 436	0.37 391	0.94 486	0.64 524	1.73 527	1.34 574	1.23 487	1.42 525	1.26 518	0.92 493	1.85 520	0.56 412	0.23 436	0.15 342	0.19 237	0.14 174	0.24 441	0.19 335

CBMV_ROB	0.90 525	0.44 547	0.63 272	0.51 338	0.37 391	1.25 566	0.49 418	1.77 546	1.27 543	1.41 574	2.00 637	1.33 536	1.08 564	2.17 550	0.76 487	0.43 635	0.42 660	0.47 645	0.44 647	0.41 592	0.36 580

SGM-Forest	1.24 602	0.38 518	0.60 258	0.52 359	0.37 391	1.56 609	1.30 660	1.65 507	1.36 587	2.11 665	1.79 615	1.63 596	0.93 502	7.48 701	0.95 543	0.36 604	0.37 645	0.39 623	0.34 614	0.37 572	0.32 558
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
GCAP-Stereo-DPT-FT	0.39 160	0.52 582	1.32 582	0.44 182	0.38 413	0.38 68	0.23 55	0.95 265	0.41 111	0.36 101	0.43 111	0.41 149	0.42 169	0.45 53	0.29 106	0.14 53	0.13 208	0.16 108	0.13 134	0.15 82	0.14 135

rvit_0105_6	0.53 281	0.37 511	0.98 498	0.65 546	0.38 413	0.51 213	0.51 428	0.77 166	1.20 508	0.54 229	0.55 186	0.65 295	0.53 286	0.94 281	0.44 314	0.32 573	0.32 620	0.28 524	0.24 494	0.28 504	0.21 397

rvit_0105_4	0.56 325	0.38 518	1.06 530	0.66 552	0.38 413	0.53 231	0.53 447	0.84 211	1.17 487	0.56 240	0.61 203	0.72 323	0.59 334	0.98 296	0.45 329	0.32 573	0.33 625	0.29 535	0.25 508	0.29 515	0.23 440

CBFPSM	0.92 530	0.33 448	1.86 644	0.49 293	0.38 413	1.75 625	0.84 586	1.39 434	1.12 445	1.09 400	0.99 329	2.37 663	1.66 649	1.32 398	1.42 618	0.19 295	0.18 442	0.20 289	0.20 380	0.21 366	0.33 564

ssnet_v2	0.88 520	0.36 504	1.02 516	0.62 513	0.38 413	1.32 576	0.97 621	2.07 633	1.34 574	1.37 559	1.18 428	1.54 579	0.92 493	1.10 340	1.65 635	0.30 559	0.27 580	0.30 549	0.28 560	0.27 484	0.26 495

hknet	0.77 468	0.32 425	0.95 484	0.54 395	0.38 413	1.27 568	0.65 526	2.16 647	1.07 416	1.20 472	1.11 391	1.59 587	0.81 442	1.37 417	0.66 453	0.22 408	0.17 416	0.25 473	0.22 455	0.22 394	0.22 420

CREStereo++_RVC	0.47 236	0.21 76	0.38 37	0.45 201	0.38 413	0.45 125	0.25 80	0.75 159	1.29 553	0.80 304	1.21 442	0.47 181	0.37 138	0.53 100	0.44 314	0.16 127	0.11 39	0.15 57	0.80 688	0.18 215	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
GES	0.66 398	0.34 473	0.90 465	0.59 474	0.38 413	0.94 486	0.57 491	2.11 637	0.86 313	1.02 381	1.11 391	0.66 300	0.79 432	0.99 303	0.61 434	0.27 526	0.19 460	0.20 289	0.20 380	0.21 366	0.30 540

SFCPSM	0.70 419	0.28 313	1.02 516	0.51 338	0.38 413	1.37 583	0.66 532	2.00 615	1.03 394	1.17 459	1.21 442	0.82 358	0.78 428	1.03 315	0.53 395	0.21 376	0.17 416	0.22 369	0.24 494	0.21 366	0.19 335

HSM	1.19 600	0.32 425	0.65 286	0.57 454	0.38 413	1.23 562	0.59 505	2.25 663	1.19 503	1.30 524	1.25 456	1.94 638	1.03 550	9.32 717	0.71 472	0.22 408	0.16 381	0.20 289	0.16 252	0.21 366	0.21 397

NOSS_ROB	1.26 605	0.46 556	0.62 269	0.56 436	0.38 413	1.06 523	0.78 567	1.73 527	1.40 605	1.01 377	1.43 530	1.10 477	0.75 408	10.62 727	0.65 448	0.45 641	0.43 661	0.48 647	0.45 649	0.44 609	0.41 600

Weightmod_eth	0.52 265	0.25 214	0.48 132	0.45 201	0.39 424	0.59 288	0.43 339	0.96 273	0.57 197	0.65 268	1.50 555	0.66 300	0.76 416	1.19 364	0.32 167	0.33 582	0.19 460	0.18 208	0.17 283	0.18 215	0.13 73

Selective-IGEV-i16pc	2.07 671	0.29 348	19.83 726	0.53 378	0.39 424	2.74 683	1.51 672	1.13 357	1.28 548	0.80 304	1.21 442	1.06 457	0.64 366	7.77 705	0.79 503	0.40 620	0.22 530	0.21 330	0.23 478	0.22 394	0.23 440

G2L-ROB	0.73 446	0.25 214	0.76 385	0.54 395	0.39 424	0.95 489	0.66 532	1.66 512	1.09 431	1.24 494	1.02 347	1.64 599	0.71 396	1.63 482	1.02 555	0.20 341	0.14 277	0.17 160	0.15 204	0.20 320	0.22 420

IGEV-Stereo+	0.45 220	0.21 76	0.43 89	0.41 104	0.39 424	0.15 1	0.19 9	0.44 17	0.36 82	0.26 13	0.25 12	0.31 61	0.41 161	1.43 437	0.30 126	0.17 186	0.12 102	0.15 57	0.11 15	1.16 687	1.70 702

DualNet (step1)	0.83 501	0.49 568	1.13 551	0.56 436	0.39 424	1.02 512	0.73 554	1.78 550	1.21 514	1.22 481	1.18 428	1.08 464	0.92 493	1.23 372	0.67 458	0.57 664	0.28 588	0.62 673	0.67 681	0.45 613	0.42 604

test_sample9	1.86 660	0.49 568	1.13 551	0.56 436	0.39 424	1.02 512	0.73 554	1.78 550	1.21 514	1.22 481	1.18 428	1.08 464	0.92 493	2.27 562	7.92 710	0.57 664	12.61 745	0.62 673	0.67 681	0.45 613	0.42 604

test_sample8	2.19 675	0.49 568	1.13 551	0.56 436	0.39 424	1.02 512	0.73 554	1.82 563	1.15 474	2.26 668	1.30 477	4.94 706	2.52 692	2.27 562	7.92 710	0.57 664	12.61 745	0.62 673	0.67 681	0.45 613	0.42 604

AE-Stereo	0.49 252	0.27 283	0.67 303	0.60 486	0.39 424	0.67 352	0.46 385	1.18 375	1.09 431	0.47 185	0.75 259	0.69 314	0.47 217	0.59 127	0.40 275	0.16 127	0.15 342	0.21 330	0.20 380	0.19 270	0.15 183

AACVNet	0.86 515	0.35 493	0.79 406	0.82 639	0.39 424	0.76 404	0.49 418	1.61 498	0.81 297	1.08 394	1.33 493	1.30 529	0.93 502	4.34 631	0.74 479	0.25 485	0.21 508	0.28 524	0.22 455	0.29 515	0.25 471

CFNet_pseudo	0.66 398	0.32 425	0.86 434	0.48 271	0.39 424	0.70 373	0.40 292	1.33 417	1.22 520	1.16 450	1.34 500	1.24 510	0.64 366	0.98 296	0.59 422	0.21 376	0.16 381	0.33 579	0.19 338	0.36 567	0.25 471

ccs_rob	0.66 398	0.33 448	0.86 434	0.48 271	0.39 424	0.70 373	0.40 292	1.33 417	1.22 520	1.16 450	1.34 500	1.23 508	0.64 366	0.98 296	0.59 422	0.21 376	0.16 381	0.35 599	0.20 380	0.37 572	0.25 471

UCFNet_RVC	0.69 415	0.35 493	0.49 141	0.64 532	0.39 424	0.85 460	0.58 495	1.75 535	1.14 462	0.97 358	1.19 435	1.17 493	0.93 502	0.99 303	0.62 437	0.28 542	0.20 481	0.34 590	0.31 589	0.32 544	0.27 507

RT-Monster	0.45 220	0.23 145	0.47 127	0.44 182	0.40 436	0.51 213	0.25 80	0.87 218	1.01 386	0.87 330	0.86 290	0.68 308	0.41 161	0.67 171	0.40 275	0.16 127	0.14 277	0.15 57	0.13 134	0.14 44	0.17 257

Selective-IGEV-i16pb	2.29 679	0.33 448	20.08 727	0.56 436	0.40 436	2.61 679	1.54 675	2.60 689	1.87 658	0.97 358	1.68 601	1.38 547	1.01 541	8.19 712	0.92 536	0.37 608	0.21 508	0.22 369	0.26 526	0.25 457	0.28 519

G2L-Stereo_test	0.73 446	0.27 283	0.74 371	0.49 293	0.40 436	0.90 468	0.81 580	1.53 477	1.14 462	1.28 508	1.27 466	1.52 577	0.72 400	1.62 480	0.94 539	0.19 295	0.14 277	0.16 108	0.15 204	0.18 215	0.19 335

rvit_0105_3	0.63 368	0.44 547	1.08 539	0.72 599	0.40 436	0.64 321	0.71 550	1.03 303	1.17 487	0.82 315	0.70 243	0.80 347	0.70 391	0.91 268	0.56 412	0.35 600	0.34 627	0.34 590	0.32 597	0.27 484	0.28 519

plain	0.46 228	0.27 283	1.01 509	0.50 306	0.40 436	0.35 53	0.37 251	0.87 218	0.56 195	0.43 159	0.76 261	0.42 152	0.40 157	1.13 350	0.45 329	0.21 376	0.15 342	0.24 432	0.19 338	0.24 441	0.16 224

StereoVision	0.65 389	0.34 473	0.86 434	0.59 474	0.40 436	0.50 193	0.41 310	1.09 340	0.93 344	0.71 280	2.50 665	0.82 358	0.57 322	1.03 315	0.49 368	0.25 485	0.28 588	0.29 535	0.28 560	0.36 567	0.20 372

GANet-ADL	0.60 350	0.35 493	0.72 342	0.64 532	0.40 436	0.68 360	0.51 428	1.49 459	1.12 445	0.95 350	1.08 374	0.91 399	0.57 322	0.76 209	0.55 406	0.26 509	0.18 442	0.18 208	0.16 252	0.23 423	0.25 471

ICVP	0.63 368	0.33 448	0.57 240	0.61 501	0.40 436	0.80 431	0.58 495	1.61 498	0.89 325	0.90 336	1.24 452	0.88 387	0.73 402	0.72 192	0.88 527	0.29 554	0.21 508	0.22 369	0.21 426	0.24 441	0.27 507
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
SANet	1.88 661	0.57 602	2.18 661	0.63 523	0.40 436	2.80 687	1.57 679	2.39 678	5.88 719	2.36 675	3.57 685	3.72 694	2.97 698	4.74 638	1.76 640	0.34 593	0.30 606	0.32 570	0.29 572	0.48 626	0.37 585

DN-CSS_ROB	0.64 381	0.32 425	1.05 526	0.55 420	0.40 436	0.54 241	0.45 375	1.21 389	0.93 344	1.03 385	1.47 545	0.69 314	0.63 362	1.76 510	0.49 368	0.18 241	0.14 277	0.25 473	0.22 455	0.22 394	0.20 372

DN	0.42 190	0.24 174	0.49 141	0.47 237	0.41 446	0.58 277	0.32 168	0.81 192	0.84 309	0.45 173	0.52 166	0.77 337	0.35 122	0.64 153	0.33 188	0.24 457	0.17 416	0.19 237	0.16 252	0.20 320	0.21 397

rvit_stereo_0081_aga	0.44 211	0.34 473	0.73 354	0.51 338	0.41 446	0.50 193	0.40 292	0.81 192	0.57 197	0.58 244	0.56 190	0.53 224	0.43 178	0.66 167	0.40 275	0.26 509	0.21 508	0.22 369	0.20 380	0.26 470	0.18 288

ACV-stereo	0.99 550	0.51 578	1.41 597	0.56 436	0.41 446	2.43 672	0.57 491	1.15 361	1.18 494	0.81 309	1.01 339	3.39 689	2.14 680	1.60 477	1.07 562	0.27 526	0.22 530	0.22 369	0.22 455	0.28 504	0.32 558

CSP-Net	0.97 544	0.38 518	0.83 422	0.53 378	0.41 446	1.63 615	0.77 565	2.00 615	1.05 404	1.25 499	1.20 440	1.33 536	0.83 455	4.93 645	0.85 523	0.32 573	0.22 530	0.20 289	0.20 380	0.23 423	0.25 471

UDGNet	0.72 428	1.17 680	0.80 412	0.77 621	0.41 446	0.77 411	0.38 259	0.97 277	1.34 574	0.81 309	0.88 300	0.71 322	0.60 338	1.21 369	0.54 401	0.52 655	0.19 460	1.02 692	0.26 526	0.71 666	0.31 550

GwcNet-ADL	0.64 381	0.31 408	0.79 406	0.56 436	0.41 446	0.60 296	0.58 495	1.41 437	1.26 537	1.08 394	1.13 404	0.91 399	0.60 338	1.04 321	0.78 496	0.27 526	0.18 442	0.18 208	0.18 311	0.25 457	0.29 526

DDF-Stereo	0.37 146	0.22 109	0.47 127	0.48 271	0.42 452	0.31 36	0.24 70	0.53 38	0.33 62	0.33 71	0.40 88	0.37 119	0.48 231	0.91 268	0.32 167	0.23 436	0.11 39	0.18 208	0.12 73	0.86 673	0.16 224

111111	0.34 106	0.20 46	0.41 66	0.45 201	0.42 452	0.37 63	0.22 42	0.95 265	0.38 98	0.31 53	0.31 45	0.40 141	0.27 51	0.96 285	0.26 57	0.17 186	0.12 102	0.15 57	0.11 15	0.15 82	0.13 73

G2L-Stereo	0.80 484	0.32 425	0.95 484	0.60 486	0.42 452	0.78 416	0.69 545	1.50 463	1.09 431	1.33 547	1.14 408	1.45 560	0.72 400	2.45 574	1.10 568	0.25 485	0.20 481	0.26 492	0.21 426	0.20 320	0.26 495

UGAM	1.14 591	0.27 283	0.95 484	0.53 378	0.42 452	0.70 373	0.72 553	0.95 265	1.32 567	0.98 363	1.48 550	1.78 620	0.87 475	9.65 722	0.87 526	0.21 376	0.18 442	0.30 549	0.24 494	0.19 270	0.16 224

DCVSM-stereo	0.72 428	0.35 493	0.76 385	0.55 420	0.42 452	0.73 385	0.38 259	1.21 389	1.02 390	1.79 641	1.04 360	1.62 591	1.03 550	1.04 321	0.79 503	0.24 457	0.27 580	0.29 535	0.24 494	0.30 526	0.36 580

rvit_stereo_ft	0.47 236	0.35 493	0.87 446	0.67 564	0.42 452	0.40 81	0.59 505	0.81 192	0.74 270	0.46 180	0.55 186	0.57 256	0.49 248	0.65 164	0.50 375	0.25 485	0.17 416	0.22 369	0.22 455	0.24 441	0.17 257

hitnet-ft	0.79 481	0.35 493	0.57 240	0.58 460	0.42 452	0.96 495	0.46 385	1.47 455	1.33 571	1.19 468	1.22 446	1.81 621	0.98 529	1.66 489	0.94 539	0.33 582	0.28 588	0.34 590	0.27 539	0.35 560	0.31 550

PSMNet-RSSM	0.72 428	0.30 371	0.61 263	0.63 523	0.42 452	0.73 385	0.56 480	1.92 595	1.10 439	1.09 400	1.37 510	1.22 503	0.98 529	1.28 387	0.72 475	0.27 526	0.19 460	0.27 509	0.29 572	0.24 441	0.24 456

FADNet_RVC	0.83 501	0.51 578	1.83 643	0.54 395	0.42 452	1.19 555	0.46 385	1.51 469	1.09 431	0.89 334	1.24 452	0.91 399	0.87 475	2.11 545	1.11 571	0.27 526	0.22 530	0.31 555	0.28 560	0.43 603	0.38 591

CFNet	0.96 538	0.36 504	1.01 509	0.62 513	0.42 452	0.99 505	0.47 393	1.90 588	1.32 567	0.99 366	1.39 519	1.10 477	0.86 470	5.58 662	0.79 503	0.23 436	0.17 416	0.28 524	0.27 539	0.26 470	0.21 397

StereoDRNet-Refined	0.80 484	0.41 537	0.88 455	0.62 513	0.42 452	1.33 578	0.48 406	1.52 471	1.17 487	1.45 583	1.44 535	1.44 558	0.90 487	1.26 381	1.24 586	0.20 341	0.16 381	0.27 509	0.24 494	0.25 457	0.28 519
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
VIP-Stereo	0.35 119	0.22 109	0.49 141	0.40 84	0.43 463	0.82 442	0.22 42	0.59 67	0.45 135	0.31 53	0.53 173	0.37 119	0.31 83	0.83 240	0.27 74	0.17 186	0.11 39	0.15 57	0.11 15	0.15 82	0.12 21

zero-FE	0.36 136	0.22 109	0.47 127	0.45 201	0.43 463	0.30 32	0.24 70	0.61 79	0.33 62	0.33 71	0.41 96	0.37 119	0.50 257	0.64 153	0.32 167	0.22 408	0.11 39	0.18 208	0.12 73	0.83 671	0.16 224

DDVS	0.78 476	0.41 537	0.94 480	0.60 486	0.43 463	1.30 573	0.43 339	1.40 436	0.91 335	1.20 472	1.15 417	1.43 553	0.64 366	2.18 553	0.89 530	0.28 542	0.22 530	0.26 492	0.23 478	0.31 535	0.33 564

CFNet_ucs	0.70 419	0.33 448	0.88 455	0.50 306	0.43 463	0.74 390	0.44 354	1.60 495	1.29 553	1.22 481	1.54 565	1.09 474	0.63 362	0.99 303	0.59 422	0.25 485	0.20 481	0.37 610	0.21 426	0.40 589	0.28 519

iinet-f	0.99 550	0.45 554	3.71 686	0.55 420	0.43 463	1.81 635	0.68 540	1.14 359	1.14 462	1.18 464	1.42 525	1.58 586	1.44 624	1.34 409	1.59 634	0.24 457	0.23 546	0.20 289	0.19 338	0.26 470	0.25 471

iRaft-Stereo_5w	0.85 510	0.29 348	0.91 468	0.53 378	0.43 463	0.49 175	0.68 540	0.99 284	0.87 318	0.79 301	1.34 500	1.46 563	0.91 490	5.11 646	1.11 571	0.17 186	0.14 277	0.22 369	0.18 311	0.20 320	0.20 372

IPLG	0.69 415	0.27 283	0.97 493	0.51 338	0.43 463	0.79 422	0.33 181	1.21 389	1.06 411	1.30 524	1.10 385	0.52 217	0.55 301	3.16 608	0.63 442	0.16 127	0.14 277	0.19 237	0.16 252	0.18 215	0.17 257

LMCR-Stereo	0.82 495	0.46 556	0.88 455	0.75 615	0.43 463	1.33 578	0.56 480	2.43 681	0.98 370	1.53 600	1.49 552	0.74 328	1.00 539	1.63 482	0.89 530	0.28 542	0.17 416	0.22 369	0.17 283	0.29 515	0.20 372

pmcnn	2.37 682	0.42 541	2.71 677	0.63 523	0.43 463	1.54 607	1.19 651	2.01 619	1.53 629	2.64 684	7.60 714	18.07 735	1.45 626	3.44 617	2.78 670	0.18 241	0.15 342	0.15 57	0.12 73	0.20 320	0.18 288

4D-IteraStereo	0.48 242	0.24 174	0.76 385	0.50 306	0.44 472	0.66 346	0.31 151	0.87 218	1.02 390	1.03 385	0.72 250	0.78 341	0.32 95	0.64 153	0.37 240	0.17 186	0.11 39	0.23 410	0.19 338	0.19 270	0.13 73

DCRE	0.82 495	0.26 249	0.70 325	0.58 460	0.44 472	0.54 241	0.48 406	0.95 265	0.78 288	0.78 298	7.33 713	0.86 379	0.52 278	0.76 209	0.41 285	0.16 127	0.16 381	0.19 237	0.17 283	0.18 215	0.17 257

BUS	0.74 451	0.32 425	0.68 307	0.54 395	0.44 472	2.34 668	0.42 316	2.16 647	0.98 370	1.20 472	1.11 391	1.03 451	0.62 355	0.91 268	0.70 466	0.24 457	0.17 416	0.25 473	0.22 455	0.22 394	0.22 420

BSDual-CNN	0.71 426	0.32 425	0.68 307	0.54 395	0.44 472	1.27 568	0.65 526	2.16 647	0.98 370	1.20 472	1.11 391	1.12 483	0.74 404	0.91 268	0.66 453	0.24 457	0.17 416	0.25 473	0.22 455	0.22 394	0.22 420

psmg	0.72 428	0.32 425	0.68 307	0.50 306	0.44 472	1.48 601	0.75 559	1.94 602	0.98 370	1.21 476	1.33 493	1.12 483	0.74 404	0.91 268	0.66 453	0.24 457	0.19 460	0.25 473	0.25 508	0.23 423	0.22 420

DMCA	0.67 409	0.34 473	0.90 465	0.51 338	0.44 472	0.86 462	0.47 393	1.42 439	1.02 390	1.17 459	1.12 398	1.23 508	0.75 408	0.78 219	0.95 543	0.25 485	0.19 460	0.27 509	0.19 338	0.24 441	0.27 507

DeepPruner_ROB	0.74 451	0.48 565	0.87 446	0.57 454	0.44 472	0.79 422	0.54 454	1.73 527	0.96 356	1.38 565	1.27 466	1.24 510	0.73 402	1.43 437	0.73 478	0.34 593	0.28 588	0.27 509	0.26 526	0.31 535	0.31 550

MultiAttention	4.51 709	0.33 448	0.82 417	0.73 607	0.45 479	30.98 744	4.50 726	2.18 655	1.40 605	1.61 618	2.41 660	2.43 667	0.70 391	38.42 748	1.36 604	0.22 408	0.15 342	0.29 535	0.30 581	0.47 621	0.43 611

DFGA-Net	0.72 428	0.40 530	1.40 591	0.52 359	0.45 479	0.83 448	0.44 354	1.28 413	1.08 423	0.99 366	1.19 435	0.70 319	0.55 301	2.14 547	1.16 577	0.18 241	0.16 381	0.24 432	0.23 478	0.27 484	0.25 471

MyStereo07	0.48 242	0.29 348	0.50 152	0.55 420	0.45 479	0.59 288	0.79 571	1.05 317	0.51 171	0.48 194	0.53 173	0.43 156	0.55 301	1.30 393	0.34 203	0.17 186	0.16 381	0.24 432	0.20 380	0.23 423	0.20 372

MyStereo04	0.67 409	0.29 348	1.07 535	0.55 420	0.45 479	0.59 288	0.79 571	1.50 463	1.40 605	0.91 340	0.91 306	0.74 328	0.86 470	1.52 456	0.62 437	0.17 186	0.16 381	0.24 432	0.20 380	0.23 423	0.20 372

gwcnet-sp	0.74 451	0.33 448	1.44 602	0.57 454	0.45 479	1.40 590	0.54 454	1.50 463	1.14 462	1.30 524	1.02 347	0.94 412	0.82 447	1.39 428	0.76 487	0.21 376	0.21 508	0.22 369	0.21 426	0.22 394	0.22 420

scenet	0.74 451	0.33 448	1.44 602	0.57 454	0.45 479	1.40 590	0.54 454	1.50 463	1.14 462	1.30 524	1.02 347	0.94 412	0.82 447	1.39 428	0.76 487	0.21 376	0.21 508	0.22 369	0.21 426	0.22 394	0.22 420

ssnet	0.74 451	0.33 448	1.44 602	0.57 454	0.45 479	1.40 590	0.54 454	1.50 463	1.14 462	1.30 524	1.02 347	0.94 412	0.82 447	1.39 428	0.76 487	0.21 376	0.21 508	0.22 369	0.21 426	0.22 394	0.22 420

HHNet	0.62 360	0.26 249	0.63 272	0.43 144	0.45 479	0.50 193	0.58 495	1.07 333	1.01 386	1.25 499	2.23 651	0.70 319	0.61 349	1.07 330	0.47 352	0.20 341	0.13 208	0.23 410	0.19 338	0.19 270	0.30 540

FADNet-RVC-Resample	0.84 506	0.47 561	2.10 654	0.61 501	0.45 479	1.07 525	0.61 513	1.59 491	1.20 508	1.08 394	0.98 327	1.03 451	0.98 529	2.17 550	0.72 475	0.23 436	0.22 530	0.30 549	0.32 597	0.35 560	0.34 569

GANet	1.36 615	0.47 561	0.86 434	0.67 564	0.45 479	1.34 580	1.73 685	1.64 506	1.24 529	1.49 594	2.38 657	1.55 581	1.20 591	9.30 716	0.93 537	0.30 559	0.31 612	0.33 579	0.28 560	0.39 585	0.30 540

AANet_RVC	1.16 597	0.52 582	1.49 616	0.65 546	0.45 479	0.75 396	0.69 545	1.42 439	1.55 632	1.34 551	1.87 626	1.53 578	0.78 428	7.43 699	1.38 606	0.25 485	0.17 416	0.19 237	0.16 252	0.22 394	0.26 495

DISCO	1.03 567	0.34 473	1.11 547	0.69 581	0.45 479	2.07 655	0.84 586	2.13 638	1.50 624	1.15 440	1.33 493	2.40 665	1.07 563	2.60 585	1.51 630	0.23 436	0.18 442	0.22 369	0.20 380	0.31 535	0.27 507

Select-FE	0.74 451	0.39 523	1.56 620	0.55 420	0.46 491	0.40 81	0.22 42	1.86 576	0.68 252	1.05 389	1.31 483	1.82 624	1.74 652	1.11 343	0.38 253	0.21 376	0.16 381	0.21 330	0.25 508	0.19 270	0.31 550

MyStereo06	0.61 356	0.28 313	0.95 484	0.56 436	0.46 491	0.61 302	0.73 554	1.78 550	0.67 246	1.03 385	1.12 398	1.13 488	0.56 309	0.78 219	0.41 285	0.17 186	0.16 381	0.23 410	0.20 380	0.22 394	0.20 372

MyStereo05	0.66 398	0.28 313	1.07 535	0.56 436	0.46 491	0.61 302	0.73 554	1.34 422	1.41 611	1.15 440	0.91 306	0.77 337	0.80 438	1.41 436	0.63 442	0.17 186	0.16 381	0.23 410	0.20 380	0.22 394	0.20 372

HBP-ISP	0.96 538	0.58 605	0.72 342	0.61 501	0.46 491	1.64 617	0.76 562	1.86 576	1.28 548	1.30 524	1.53 560	0.86 379	0.94 507	3.27 611	0.69 465	0.45 641	0.44 664	0.54 660	0.48 656	0.47 621	0.40 595

PSMNet-ADL	0.72 428	0.35 493	0.62 269	0.69 581	0.46 491	1.14 539	0.44 354	1.37 427	1.01 386	0.83 318	1.17 425	1.33 536	0.96 519	1.43 437	0.95 543	0.33 582	0.22 530	0.21 330	0.23 478	0.27 484	0.29 526

raft+_RVC	0.53 281	0.26 249	0.54 200	0.60 486	0.47 496	0.54 241	0.54 454	1.27 409	0.99 377	0.76 289	1.03 357	0.70 319	0.56 309	0.93 278	0.47 352	0.18 241	0.14 277	0.19 237	0.18 311	0.18 215	0.15 183

MSAF-DinoV2	1.97 667	0.80 649	10.38 714	0.86 650	0.48 497	1.39 588	0.97 621	2.55 687	1.72 647	1.53 600	1.65 594	3.59 691	2.20 683	5.39 656	3.94 689	0.27 526	0.17 416	0.26 492	0.28 560	0.47 621	0.46 620

FADNet-RVC	0.88 520	0.67 628	1.93 647	0.60 486	0.48 497	0.91 472	0.60 509	1.71 525	1.18 494	0.90 336	0.96 317	1.36 542	0.92 493	2.25 560	1.17 580	0.30 559	0.29 600	0.32 570	0.32 597	0.41 592	0.35 574

NaN_ROB	1.13 589	0.55 594	1.15 556	0.64 532	0.48 497	1.61 613	2.03 701	1.72 526	1.48 621	2.09 664	1.27 466	1.40 548	1.08 564	3.94 623	1.30 595	0.28 542	0.34 627	0.28 524	0.28 560	0.30 526	0.33 564

ETE_ROB	0.96 538	0.64 625	1.16 557	0.69 581	0.48 497	1.14 539	1.13 644	1.77 546	1.19 503	1.91 655	1.45 538	1.73 611	1.05 556	1.60 477	1.14 575	0.32 573	0.26 572	0.38 615	0.34 614	0.39 585	0.41 600

rvit_105_1	0.72 428	0.52 582	1.01 509	0.78 623	0.49 501	0.75 396	0.87 596	1.12 353	1.18 494	0.99 366	0.79 272	0.90 396	0.77 420	1.26 381	0.75 484	0.41 625	0.36 643	0.36 607	0.41 639	0.30 526	0.33 564

MyStereo8	0.65 389	0.29 348	1.00 505	0.58 460	0.49 501	0.91 472	0.35 208	1.18 375	1.31 563	1.16 450	1.27 466	0.90 396	0.64 366	0.72 192	0.95 543	0.18 241	0.14 277	0.20 289	0.18 311	0.22 394	0.26 495

IPLGR_C	0.62 360	0.33 448	0.99 499	0.58 460	0.49 501	0.76 404	0.48 406	1.10 343	0.96 356	1.40 572	1.56 571	0.62 286	0.48 231	0.80 227	0.71 472	0.23 436	0.15 342	0.19 237	0.16 252	0.19 270	0.21 397

ACRE	0.61 356	0.33 448	1.01 509	0.58 460	0.49 501	0.75 396	0.47 393	1.06 331	0.95 350	1.37 559	1.55 567	0.62 286	0.46 205	0.83 240	0.70 466	0.23 436	0.15 342	0.19 237	0.16 252	0.18 215	0.21 397

Anonymous3	0.61 356	0.44 547	1.11 547	0.59 474	0.49 501	0.93 485	0.65 526	0.93 253	0.81 297	0.72 287	0.88 300	0.65 295	0.69 386	1.06 326	0.53 395	0.35 600	0.30 606	0.26 492	0.26 526	0.31 535	0.27 507

DMCA-RVC	0.74 451	0.40 530	1.27 575	0.66 552	0.49 501	0.77 411	0.47 393	1.35 424	1.01 386	1.53 600	1.01 339	1.29 528	0.82 447	1.31 394	0.78 496	0.27 526	0.21 508	0.35 599	0.27 539	0.32 544	0.24 456

MeshStereo	2.26 677	0.56 598	0.92 473	0.61 501	0.49 501	2.60 677	1.02 631	3.18 697	2.05 671	7.40 728	4.98 702	7.58 717	2.98 699	6.37 676	1.96 650	0.43 635	0.43 661	0.45 640	0.39 632	0.43 603	0.42 604
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
DStereoRT	1.36 615	0.32 425	1.41 597	0.67 564	0.50 508	2.07 655	0.60 509	1.44 446	0.91 335	1.37 559	1.44 535	0.73 326	1.30 610	6.39 677	0.90 533	0.23 436	0.17 416	4.29 730	1.94 720	0.24 441	0.20 372

FSD	0.54 299	0.52 582	0.65 286	0.62 513	0.50 508	0.54 241	0.58 495	0.65 109	0.53 185	0.54 229	0.52 166	0.56 250	0.52 278	0.57 120	0.55 406	0.51 654	0.47 673	0.50 650	0.49 659	0.50 630	0.49 631

test_5	0.65 389	0.30 371	0.75 375	0.67 564	0.50 508	0.92 479	0.52 439	1.39 434	1.12 445	0.76 289	1.11 391	1.00 438	0.90 487	1.53 460	0.45 329	0.18 241	0.13 208	0.23 410	0.22 455	0.21 366	0.19 335

CIPLG	0.62 360	0.33 448	0.96 490	0.58 460	0.50 508	0.75 396	0.48 406	1.05 317	0.96 356	1.40 572	1.57 575	0.64 292	0.48 231	0.89 265	0.70 466	0.23 436	0.15 342	0.19 237	0.16 252	0.19 270	0.21 397

rafts_anoy	0.52 265	0.29 348	0.59 255	0.59 474	0.50 508	0.53 231	0.40 292	1.11 350	1.03 394	0.84 321	0.83 280	0.68 308	0.54 293	0.72 192	0.51 380	0.19 295	0.14 277	0.24 432	0.26 526	0.21 366	0.18 288

GEStereo_RVC	0.90 525	0.37 511	0.99 499	0.64 532	0.50 508	0.95 489	0.79 571	2.42 680	1.17 487	1.16 450	1.11 391	1.26 518	0.92 493	3.24 609	0.90 533	0.29 554	0.19 460	0.23 410	0.20 380	0.27 484	0.29 526

RALAANet	0.60 350	0.33 448	0.87 446	0.62 513	0.50 508	0.69 366	0.31 151	1.21 389	1.06 411	1.09 400	1.16 422	0.88 387	0.46 205	1.22 370	0.42 299	0.19 295	0.15 342	0.21 330	0.17 283	0.27 484	0.17 257

RAFT + AFF	1.00 555	0.42 541	1.09 542	0.67 564	0.50 508	1.22 561	1.24 654	2.24 662	1.19 503	1.30 524	1.56 571	1.17 493	1.49 632	3.44 617	0.83 517	0.21 376	0.25 564	0.30 549	0.26 526	0.27 484	0.27 507

SuperB	2.53 688	0.59 608	18.45 724	0.69 581	0.50 508	1.87 642	0.88 599	1.67 514	2.39 680	1.50 595	1.42 525	1.14 490	1.15 578	4.28 630	5.07 695	0.24 457	0.19 460	0.22 369	0.19 338	7.86 735	0.34 569

TDLM	1.06 571	0.44 547	0.79 406	0.63 523	0.50 508	0.89 465	1.44 668	1.48 457	1.26 537	1.12 416	1.40 522	1.08 464	0.98 529	6.65 682	0.78 496	0.33 582	0.21 508	0.33 579	0.26 526	0.37 572	0.24 456

CVANet_RVC	1.07 573	0.43 544	0.76 385	0.60 486	0.50 508	0.90 468	0.97 621	1.52 471	1.26 537	1.33 547	1.38 515	1.24 510	1.18 585	6.75 688	0.75 484	0.34 593	0.23 546	0.34 590	0.29 572	0.42 597	0.27 507

CSAN	1.41 623	0.59 608	1.26 572	0.70 587	0.50 508	1.76 627	1.78 686	1.77 546	1.90 662	2.35 673	2.32 654	1.92 636	1.94 669	5.56 661	1.49 628	0.43 635	0.35 638	0.40 628	0.41 639	0.43 603	0.41 600

z-mn7	1.56 635	0.84 650	4.36 691	0.71 595	0.51 520	2.60 677	1.04 633	1.73 527	2.70 692	1.53 600	2.99 676	1.94 638	1.34 615	4.78 640	2.41 664	0.29 554	0.24 555	0.27 509	0.24 494	0.34 557	0.31 550

coex_refinement	0.80 484	0.28 313	0.73 354	0.70 587	0.51 520	0.95 489	0.60 509	1.78 550	1.23 523	1.36 556	1.37 510	1.82 624	0.81 442	1.32 398	1.13 574	0.26 509	0.17 416	0.19 237	0.20 380	0.24 441	0.25 471

fast-iter	0.64 381	0.32 425	0.68 307	0.47 237	0.51 520	0.41 88	0.36 225	1.04 309	0.75 271	1.31 534	1.43 530	1.62 591	1.12 572	0.94 281	0.88 527	0.15 85	0.12 102	0.20 289	0.20 380	0.20 320	0.18 288

CoSv	0.64 381	0.32 425	0.68 307	0.47 237	0.51 520	0.41 88	0.36 225	1.04 309	0.75 271	1.31 534	1.43 530	1.62 591	1.12 572	0.94 281	0.88 527	0.15 85	0.12 102	0.20 289	0.20 380	0.20 320	0.18 288

AEACV	0.37 146	0.24 174	0.52 176	0.47 237	0.51 520	0.37 63	0.38 259	0.65 109	0.53 185	0.42 152	0.56 190	0.46 174	0.60 338	0.53 100	0.30 126	0.16 127	0.13 208	0.18 208	0.15 204	0.17 165	0.14 135

fast-acv-ft	0.94 535	0.44 547	1.40 591	0.58 460	0.51 520	1.77 630	0.69 545	1.36 426	1.42 614	1.29 515	1.86 624	1.74 613	1.25 601	1.52 456	1.38 606	0.26 509	0.28 588	0.28 524	0.28 560	0.27 484	0.26 495

RAFT_CTSACE	0.63 368	0.26 249	0.88 455	0.55 420	0.51 520	0.71 377	0.44 354	0.80 185	0.97 364	0.97 358	1.84 621	1.18 496	0.68 382	1.47 448	0.36 228	0.16 127	0.15 342	0.21 330	0.20 380	0.20 320	0.14 135

NINENet	0.77 468	0.37 511	0.78 403	0.62 513	0.51 520	2.34 668	0.42 316	1.83 568	1.04 399	1.14 434	1.23 450	1.03 451	0.62 355	1.24 377	0.70 466	0.28 542	0.23 546	0.31 555	0.21 426	0.26 470	0.25 471

sAnonymous2	0.55 316	0.56 598	1.46 609	0.60 486	0.51 520	0.48 158	0.52 439	0.79 176	0.68 252	0.50 211	0.67 230	0.46 174	0.62 355	0.59 127	0.40 275	0.22 408	0.17 416	0.22 369	0.21 426	0.86 673	0.56 647

CroCo_RVC	0.55 316	0.56 598	1.46 609	0.60 486	0.51 520	0.48 158	0.52 439	0.79 176	0.68 252	0.50 211	0.67 230	0.46 174	0.62 355	0.59 127	0.40 275	0.22 408	0.17 416	0.22 369	0.21 426	0.86 673	0.56 647

RALCasStereoNet	0.54 299	0.30 371	0.66 297	0.59 474	0.51 520	0.61 302	0.52 439	0.94 259	0.93 344	0.70 278	1.01 339	0.78 341	0.44 190	1.33 402	0.47 352	0.20 341	0.16 381	0.18 208	0.16 252	0.20 320	0.19 335

CCAANet	0.78 476	0.30 371	0.83 422	0.58 460	0.51 520	1.04 518	0.45 375	1.68 515	1.12 445	0.85 326	1.35 506	1.10 477	0.77 420	3.04 602	0.78 496	0.17 186	0.16 381	0.24 432	0.23 478	0.19 270	0.23 440

LALA_ROB	1.01 561	0.59 608	1.16 557	0.67 564	0.51 520	1.63 615	1.26 658	1.69 518	1.38 595	1.81 645	1.37 510	1.94 638	1.02 548	1.58 473	1.38 606	0.37 608	0.27 580	0.43 635	0.37 628	0.43 603	0.37 585

MIF-Stereo (partial)	0.45 220	0.25 214	0.70 325	0.50 306	0.52 533	0.35 53	0.26 95	0.91 239	0.59 212	0.45 173	0.71 246	0.51 209	0.51 270	1.11 343	0.45 329	0.20 341	0.16 381	0.23 410	0.20 380	0.24 441	0.18 288

IER	0.70 419	0.31 408	1.02 516	0.48 271	0.52 533	1.34 580	0.51 428	1.17 367	0.99 377	1.23 487	1.34 500	1.12 483	1.11 569	0.99 303	0.71 472	0.20 341	0.16 381	0.21 330	0.21 426	0.20 320	0.19 335

raftrobust	0.52 265	0.25 214	0.56 226	0.65 546	0.52 533	0.49 175	0.34 197	0.98 281	0.91 335	1.30 524	0.87 296	0.63 289	0.81 442	0.78 219	0.41 285	0.19 295	0.15 342	0.16 108	0.14 174	0.15 82	0.16 224

zh-mn7	1.70 650	1.21 681	8.30 709	0.69 581	0.53 536	1.45 599	0.84 586	1.70 523	2.09 673	2.41 678	2.67 670	1.68 605	1.23 597	4.49 632	2.87 672	0.30 559	0.26 572	0.27 509	0.27 539	0.31 535	0.35 574

coex-ft	8.13 722	2.13 716	98.04 761	0.67 564	0.53 536	1.71 621	1.56 676	1.65 507	11.11 726	18.17 743	3.75 687	3.88 695	7.61 725	2.98 600	6.49 701	0.30 559	0.30 606	0.32 570	0.31 589	0.66 661	0.50 634

EDNetEfficientorigin	10.57 726	1.47 695	177.42 762	0.67 564	0.53 536	1.58 611	1.16 648	1.90 588	3.37 701	4.71 715	3.38 682	3.10 687	2.69 695	3.13 607	3.58 684	0.25 485	0.23 546	0.33 579	0.27 539	0.83 671	0.81 676

GANetREF_RVC	1.07 573	0.86 654	1.31 579	0.82 639	0.53 536	1.41 595	1.31 661	1.76 542	1.52 627	1.27 506	1.31 483	1.46 563	1.24 600	2.03 537	0.96 547	0.56 663	0.45 668	0.67 676	0.50 663	0.88 676	0.59 654
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
S	0.58 341	0.27 283	0.57 240	0.46 220	0.54 540	1.03 515	0.58 495	0.94 259	0.80 293	0.95 350	1.42 525	0.56 250	0.71 396	0.60 139	0.41 285	0.38 613	0.20 481	0.37 610	0.36 624	0.22 394	0.17 257

pcwnet_v2	0.97 544	0.37 511	4.33 689	0.62 513	0.54 540	0.79 422	0.45 375	2.02 623	1.58 634	1.42 580	1.64 592	1.09 474	0.79 432	1.24 377	0.67 458	0.32 573	0.25 564	0.29 535	0.27 539	0.37 572	0.35 574

GwcNet-RSSM	0.77 468	0.32 425	1.01 509	0.62 513	0.54 540	0.78 416	0.51 428	1.73 527	1.20 508	1.09 400	1.37 510	1.46 563	0.85 462	1.53 460	1.09 565	0.25 485	0.18 442	0.23 410	0.24 494	0.20 320	0.19 335

CFNet-ft	0.72 428	0.32 425	0.54 200	0.66 552	0.54 540	0.83 448	0.55 472	1.37 427	1.15 474	0.93 343	1.28 472	1.57 583	0.97 522	1.35 410	0.81 510	0.26 509	0.20 481	0.33 579	0.25 508	0.30 526	0.23 440

STTStereo	0.78 476	0.50 575	1.22 564	0.64 532	0.54 540	0.89 465	0.54 454	1.44 446	1.11 441	1.38 565	1.09 379	1.27 522	0.85 462	1.43 437	0.83 517	0.29 554	0.27 580	0.33 579	0.39 632	0.32 544	0.30 540

CFNet_RVC	0.72 428	0.32 425	0.54 200	0.66 552	0.54 540	0.83 448	0.55 472	1.37 427	1.15 474	0.93 343	1.28 472	1.57 583	0.97 522	1.35 410	0.81 510	0.26 509	0.20 481	0.33 579	0.25 508	0.30 526	0.23 440

DLCB_ROB	0.86 515	0.40 530	0.78 403	0.68 577	0.54 540	1.11 534	0.84 586	1.49 459	1.23 523	1.64 626	1.65 594	1.70 608	0.91 490	1.70 497	1.05 557	0.25 485	0.24 555	0.26 492	0.27 539	0.27 484	0.24 456

quiztm	0.48 242	0.26 249	0.52 176	0.49 293	0.55 547	0.45 125	0.42 316	1.45 451	0.81 297	0.79 301	1.14 408	0.57 256	0.32 95	0.58 125	0.36 228	0.17 186	0.12 102	0.17 160	0.14 174	0.18 215	0.15 183

z-ln-s-r	1.02 564	0.55 594	2.09 653	0.52 359	0.55 547	0.78 416	0.87 596	1.47 455	1.34 574	1.12 416	1.62 587	1.37 545	1.06 559	2.62 587	3.32 682	0.19 295	0.14 277	0.21 330	0.17 283	0.27 484	0.21 397

DispNO	0.93 533	0.30 371	1.34 588	0.55 420	0.55 547	0.89 465	0.49 418	1.48 457	1.21 514	1.17 459	1.27 466	1.19 497	0.90 487	5.23 649	0.74 479	0.22 408	0.17 416	0.24 432	0.21 426	0.19 270	0.20 372

FADNet	0.92 530	0.61 618	1.81 639	0.62 513	0.55 547	0.96 495	0.57 491	1.78 550	1.33 571	0.93 343	1.01 339	1.36 542	1.01 541	2.71 590	0.75 484	0.33 582	0.34 627	0.31 555	0.34 614	0.59 650	0.40 595

DispViT+	0.33 92	0.19 24	0.37 19	0.36 21	0.56 551	0.30 32	0.23 55	0.72 144	0.55 192	0.33 71	0.34 61	0.30 55	0.25 31	1.12 347	0.29 106	0.15 85	0.12 102	0.13 1	0.10 2	0.13 7	0.12 21

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 428	0.35 493	1.70 630	0.49 293	0.56 551	0.63 317	0.38 259	2.41 679	0.65 241	0.77 295	1.07 369	1.82 624	0.95 512	0.93 278	0.43 310	0.20 341	0.13 208	0.21 330	0.25 508	0.28 504	0.26 495

SDNR	1.62 642	0.51 578	2.17 659	0.53 378	0.56 551	3.80 702	0.45 375	1.54 480	1.29 553	1.33 547	2.41 660	1.08 464	0.96 519	11.18 728	1.16 577	0.66 676	0.63 692	0.43 635	0.32 597	0.64 657	0.67 666

SACVNet	0.85 510	0.46 556	0.85 428	0.81 631	0.56 551	0.80 431	0.79 571	1.68 515	1.12 445	1.34 551	1.33 493	1.25 514	0.94 507	2.39 571	0.76 487	0.34 593	0.26 572	0.31 555	0.29 572	0.35 560	0.44 614

FC-DCNN v2	2.81 696	0.59 608	0.85 428	0.73 607	0.57 555	2.97 690	1.05 635	3.39 701	2.61 688	6.98 724	7.67 716	10.38 727	6.31 721	5.75 666	3.37 683	0.53 661	0.48 675	0.51 652	0.50 663	0.53 639	0.51 638

CRFU-Net	0.86 515	0.39 523	1.00 505	0.65 546	0.57 555	1.78 632	0.86 594	2.15 644	0.81 297	1.38 565	1.18 428	1.64 599	1.19 588	1.35 410	0.90 533	0.26 509	0.22 530	0.21 330	0.19 338	0.23 423	0.24 456

RTSC	1.29 606	0.73 639	2.44 668	0.83 642	0.57 555	1.85 640	0.65 526	1.88 582	2.00 668	2.20 667	1.66 597	1.60 589	1.26 603	2.33 566	3.92 688	0.32 573	0.23 546	0.27 509	0.29 572	0.37 572	0.37 585

FC-DCNN	2.72 695	0.59 608	0.86 434	0.73 607	0.57 555	2.91 688	1.04 633	3.01 695	2.60 687	6.83 723	7.64 715	9.92 724	6.33 722	5.21 648	3.14 677	0.53 661	0.48 675	0.51 652	0.50 663	0.53 639	0.51 638

PS-NSSS	0.99 550	0.58 605	0.93 475	0.58 460	0.57 555	0.91 472	0.80 577	1.81 562	1.14 462	1.14 434	1.67 599	1.00 438	0.83 455	4.62 636	0.78 496	0.37 608	0.31 612	0.52 654	0.32 597	0.45 613	0.38 591

DPSNet	1.69 649	0.59 608	4.33 689	0.70 587	0.57 555	2.02 653	1.62 682	3.35 700	1.78 652	1.48 592	1.38 515	2.17 654	2.84 696	4.77 639	3.66 685	0.48 649	0.31 612	0.29 535	0.25 508	0.64 657	0.48 627

NCCL2	1.00 555	0.56 598	1.06 530	0.75 615	0.57 555	1.31 575	1.72 684	1.77 546	1.36 587	1.50 595	1.17 425	1.91 633	1.17 580	1.54 462	1.29 594	0.35 600	0.31 612	0.45 640	0.44 647	0.40 589	0.40 595

XPNet_ROB	0.96 538	0.49 568	1.09 542	0.72 599	0.57 555	1.11 534	1.14 645	1.66 512	1.23 523	1.85 648	1.39 519	1.64 599	1.11 569	1.80 514	1.42 618	0.38 613	0.30 606	0.33 579	0.29 572	0.37 572	0.34 569

WCMA_ROB	1.84 658	0.47 561	1.31 579	0.69 581	0.57 555	2.11 658	1.14 645	1.87 579	1.73 648	4.04 707	6.43 707	5.62 711	3.61 706	2.59 584	1.94 649	0.52 655	0.44 664	0.39 623	0.42 642	0.48 626	0.47 624

AIO-test2	0.57 334	0.28 313	0.63 272	0.61 501	0.58 564	0.79 422	0.51 428	1.18 375	1.40 605	0.63 263	1.15 417	0.51 209	0.43 178	1.09 337	0.35 216	0.21 376	0.17 416	0.26 492	0.30 581	0.20 320	0.19 335

Anonymous_2	1.30 608	0.55 594	0.82 417	0.52 359	0.58 564	1.01 508	0.64 524	1.25 406	0.97 364	0.96 353	0.78 266	1.33 536	1.29 606	1.03 315	0.74 479	0.62 671	0.64 693	1.06 693	9.63 738	1.16 687	0.49 631

psm_up	0.77 468	0.34 473	0.70 325	0.66 552	0.58 564	1.05 520	0.92 609	1.52 471	1.12 445	1.26 503	1.16 422	1.31 533	1.23 597	1.20 367	0.81 510	0.25 485	0.29 600	0.31 555	0.27 539	0.27 484	0.25 471

GANet-RSSM	0.72 428	0.28 313	0.63 272	0.64 532	0.58 564	0.80 431	0.58 495	1.89 585	1.08 423	1.04 388	1.25 456	1.15 491	1.04 552	1.49 450	0.62 437	0.25 485	0.19 460	0.22 369	0.22 455	0.22 394	0.21 397

FAT-Stereo	1.07 573	0.41 537	1.32 582	0.72 599	0.58 564	1.08 527	0.89 601	1.96 605	1.65 639	1.75 635	1.98 634	2.03 649	1.48 630	2.02 536	1.18 583	0.42 629	0.35 638	0.34 590	0.29 572	0.35 560	0.53 641

ADCPNet	1.85 659	0.69 633	8.07 706	0.71 595	0.58 564	2.79 686	1.22 653	1.94 602	1.54 630	1.88 651	1.69 602	2.46 669	2.04 673	2.37 569	6.48 700	0.38 613	0.37 645	0.38 615	0.43 645	0.47 621	0.45 616

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 481	0.43 544	1.05 526	0.64 532	0.58 564	0.95 489	0.53 447	1.53 477	1.18 494	1.37 559	1.15 417	1.43 553	0.88 480	1.61 479	0.84 520	0.25 485	0.22 530	0.27 509	0.27 539	0.29 515	0.29 526
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MDST_ROB	1.67 646	0.34 473	1.58 623	0.92 668	0.58 564	4.26 708	1.11 641	2.83 691	1.41 611	4.49 713	2.55 667	1.45 560	0.97 522	7.79 706	1.17 580	0.31 566	0.25 564	0.37 610	0.33 607	0.31 535	0.30 540

HCRNet	0.70 419	0.39 523	0.73 354	0.60 486	0.59 572	0.76 404	0.35 208	1.22 397	1.13 459	1.02 381	0.99 329	1.02 447	0.76 416	2.19 555	0.70 466	0.28 542	0.19 460	0.28 524	0.23 478	0.25 457	0.23 440

MMNet	0.84 506	0.32 425	1.09 542	0.60 486	0.59 572	1.85 640	0.49 418	1.51 469	1.27 543	1.37 559	1.15 417	1.26 518	1.18 585	1.67 490	1.22 584	0.19 295	0.18 442	0.23 410	0.22 455	0.25 457	0.21 397

psmorigin	1.52 631	0.69 633	10.52 715	0.68 577	0.59 572	1.13 538	0.70 548	1.57 488	1.19 503	1.99 658	1.79 615	2.26 657	1.47 629	2.09 543	1.36 604	0.39 617	0.40 656	0.34 590	0.33 607	0.43 603	0.56 647

EKT-Stereo	0.53 281	0.30 371	0.73 354	0.58 460	0.60 575	0.51 213	0.48 406	0.94 259	0.90 329	0.71 280	0.88 300	0.77 337	0.43 178	1.07 330	0.40 275	0.22 408	0.16 381	0.21 330	0.18 311	0.20 320	0.22 420

sCroCo_RVC	0.49 252	0.40 530	1.02 516	0.65 546	0.60 575	0.52 220	0.40 292	0.83 205	0.61 215	0.44 165	0.74 257	0.49 197	0.50 257	0.63 152	0.48 358	0.26 509	0.27 580	0.23 410	0.22 455	0.29 515	0.25 471

ac_64	0.82 495	0.29 348	0.81 413	0.71 595	0.60 575	1.05 520	0.54 454	1.99 614	0.92 342	1.18 464	1.06 365	1.99 644	1.08 564	1.94 529	0.97 548	0.27 526	0.22 530	0.24 432	0.23 478	0.22 394	0.19 335

w-ln-seven-2	1.18 599	0.61 618	4.25 688	0.68 577	0.61 578	1.20 557	0.93 613	1.63 504	1.35 583	1.66 627	1.53 560	1.47 568	1.37 618	3.00 601	1.74 639	0.25 485	0.24 555	0.29 535	0.26 526	0.33 553	0.28 519

LL-Strereo	1.33 612	0.39 523	1.38 590	0.61 501	0.61 578	0.75 396	0.66 532	1.63 504	1.17 487	1.56 610	1.60 581	2.03 649	2.12 679	9.72 723	0.97 548	0.21 376	0.18 442	0.27 509	0.23 478	0.22 394	0.25 471

ADCL	1.72 654	0.57 602	3.66 684	0.67 564	0.61 578	2.61 679	1.85 691	1.96 605	1.67 641	1.90 654	1.83 619	2.06 652	1.90 667	2.13 546	9.15 714	0.26 509	0.24 555	0.34 590	0.32 597	0.38 581	0.35 574

FBW_ROB	1.71 653	0.62 622	1.45 607	0.67 564	0.61 578	1.81 635	1.08 639	2.52 685	1.70 644	1.77 637	1.73 606	1.98 643	1.25 601	12.57 730	1.84 643	0.34 593	0.37 645	0.56 668	0.38 630	0.45 613	0.43 611

MSMD_ROB	1.99 669	0.59 608	0.89 461	0.70 587	0.61 578	3.95 704	0.94 616	1.80 559	1.79 653	4.41 711	4.43 692	8.17 720	3.66 707	3.40 613	1.33 598	0.52 655	0.48 675	0.54 660	0.58 673	0.53 639	0.50 634

PSMNet_ROB	0.90 525	0.52 582	1.17 559	0.72 599	0.61 578	1.27 568	1.12 643	1.76 542	1.12 445	1.09 400	1.28 472	1.45 560	0.89 486	1.65 485	1.42 618	0.33 582	0.25 564	0.37 610	0.39 632	0.35 560	0.29 526

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 550	0.40 530	1.82 641	0.66 552	0.62 584	2.05 654	0.78 567	1.91 592	1.29 553	1.54 606	1.42 525	1.51 574	1.23 597	1.99 533	1.33 598	0.23 436	0.14 277	0.20 289	0.15 204	0.27 484	0.26 495

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 548	0.39 523	3.21 681	0.50 306	0.63 585	0.64 321	0.39 276	2.36 674	0.75 271	0.95 350	4.63 696	1.81 621	0.56 309	0.96 285	0.41 285	0.18 241	0.13 208	0.21 330	0.26 526	0.32 544	0.35 574

anonymousa	0.72 428	0.27 283	0.75 375	0.47 237	0.63 585	1.43 597	0.45 375	1.24 404	0.89 325	1.28 508	1.75 611	1.62 591	1.13 576	0.69 176	0.59 422	0.19 295	0.16 381	0.23 410	0.25 508	0.20 320	0.18 288

cf-r	0.73 446	0.30 371	0.77 393	0.55 420	0.63 585	0.78 416	0.48 406	1.79 556	1.15 474	1.13 431	1.26 463	1.43 553	0.87 475	1.40 434	0.85 523	0.25 485	0.18 442	0.22 369	0.23 478	0.19 270	0.19 335

Wz-Net-TNSev	1.88 661	2.08 715	7.66 704	0.67 564	0.64 588	2.42 671	1.83 690	2.33 670	1.74 650	1.57 614	1.56 571	2.58 671	1.90 667	4.86 641	3.12 676	0.39 617	0.37 645	0.33 579	0.37 628	0.53 639	0.58 652

ADLNet2	0.88 520	0.34 473	1.17 559	0.77 621	0.64 588	1.12 537	0.76 562	1.74 532	1.24 529	1.21 476	1.65 594	1.71 609	1.05 556	1.67 490	1.17 580	0.24 457	0.21 508	0.21 330	0.22 455	0.26 470	0.29 526

AANet	1.64 643	1.27 685	5.08 694	0.67 564	0.65 590	1.41 595	0.84 586	1.92 595	2.90 695	3.11 700	3.20 680	2.91 682	2.06 676	2.49 580	2.10 656	0.42 629	0.29 600	0.34 590	0.30 581	0.45 613	0.45 616

FACV-RUCA	0.63 368	0.34 473	0.82 417	0.62 513	0.65 590	0.81 440	0.41 310	1.44 446	1.07 416	0.86 329	1.14 408	0.61 279	0.69 386	0.80 227	0.53 395	0.28 542	0.19 460	0.47 645	0.21 426	0.35 560	0.25 471

DSFCA	0.93 533	0.34 473	1.06 530	0.52 359	0.65 590	1.55 608	0.93 613	1.49 459	1.19 503	1.56 610	1.15 417	1.50 572	0.96 519	3.07 603	1.02 555	0.30 559	0.26 572	0.25 473	0.25 508	0.28 504	0.24 456

edge stereo	1.11 584	0.50 575	1.30 578	0.71 595	0.65 590	1.14 539	0.75 559	1.93 600	1.37 591	1.71 631	1.83 619	2.54 670	1.44 624	2.43 573	1.23 585	0.42 629	0.41 658	0.54 660	0.35 620	0.42 597	0.46 620

ISRNet	0.80 484	0.33 448	1.07 535	0.81 631	0.66 594	0.60 296	0.34 197	1.19 386	1.13 459	1.59 617	1.53 560	1.35 541	0.77 420	1.27 385	0.94 539	0.39 617	0.34 627	0.43 635	0.38 630	0.34 557	0.49 631

rvit_stereo_0075_2	0.64 381	0.46 556	1.05 526	0.66 552	0.66 594	0.53 231	0.48 406	1.20 388	1.12 445	0.76 289	0.92 308	0.78 341	0.53 286	1.03 315	0.59 422	0.37 608	0.28 588	0.40 628	0.31 589	0.37 572	0.32 558

delet	0.85 510	0.32 425	0.95 484	0.65 546	0.66 594	1.64 617	0.84 586	1.75 535	1.35 583	1.32 538	1.30 477	1.30 529	0.88 480	1.68 495	1.10 568	0.21 376	0.21 508	0.24 432	0.24 494	0.21 366	0.21 397

MFN_U_SF_RVC	1.52 631	0.84 650	3.42 682	0.87 657	0.66 594	2.56 676	0.95 618	2.36 674	1.70 644	1.98 657	1.86 624	2.45 668	1.79 657	2.95 597	2.58 666	0.52 655	0.48 675	0.55 665	0.59 676	0.59 650	0.61 658

Wz-Net-SNSev	1.49 627	1.23 683	6.27 701	0.68 577	0.67 598	1.37 583	1.41 666	2.00 615	1.39 600	1.48 592	1.61 585	2.29 658	1.32 613	3.93 622	2.14 658	0.31 566	0.28 588	0.31 555	0.33 607	0.42 597	0.36 580

TRStereo	0.60 350	0.60 616	0.97 493	0.74 611	0.67 598	0.46 132	0.38 259	1.85 573	0.89 325	0.79 301	0.80 277	0.88 387	0.39 150	1.10 340	0.41 285	0.23 436	0.15 342	0.23 410	0.24 494	0.17 165	0.15 183

XX-Stereo	0.63 368	0.26 249	1.90 645	0.81 631	0.67 598	0.43 109	0.23 55	1.03 303	0.58 202	0.65 268	1.56 571	1.41 551	0.39 150	1.28 387	0.35 216	0.20 341	0.14 277	0.20 289	0.19 338	0.18 215	0.14 135

Syn2CoEx	1.14 591	0.69 633	1.66 627	0.80 628	0.67 598	1.40 590	0.88 599	2.06 632	1.54 630	1.25 499	1.58 578	1.42 552	1.50 634	4.09 625	1.40 610	0.36 604	0.32 620	0.34 590	0.29 572	0.29 515	0.34 569

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 581	1.02 667	1.00 505	0.82 639	0.67 598	1.93 646	0.93 613	1.62 502	1.11 441	1.15 440	1.25 456	1.50 572	0.79 432	1.96 531	0.76 487	1.89 701	0.34 627	0.79 681	0.36 624	1.25 691	0.83 677

ADCMid	1.89 664	0.73 639	5.06 693	0.72 599	0.67 598	2.00 652	1.14 645	1.97 609	1.48 621	2.86 691	1.81 618	2.37 663	2.05 675	2.24 558	10.39 719	0.33 582	0.31 612	0.39 623	0.43 645	0.50 630	0.44 614

GASNet	0.99 550	0.97 661	1.72 633	0.98 672	0.68 604	0.83 448	0.67 536	1.60 495	1.28 548	1.31 534	1.22 446	1.22 503	1.21 594	2.41 572	1.41 614	0.43 635	0.26 572	0.36 607	0.34 614	0.55 643	0.31 550

BEATNet-Init1	26.87 743	13.43 735	70.68 760	0.91 666	0.68 604	57.02 756	21.06 737	32.82 750	32.67 747	52.12 761	53.61 758	66.05 760	49.56 759	48.79 760	34.71 749	0.49 653	0.44 664	0.53 659	0.53 668	0.63 655	0.59 654

DAS	0.84 506	0.34 473	1.03 521	0.64 532	0.69 606	0.77 411	0.63 521	1.54 480	1.20 508	1.79 641	1.55 567	0.95 421	1.04 552	2.83 593	0.60 430	0.21 376	0.16 381	0.25 473	0.18 311	0.27 484	0.22 420

SepStereo	0.82 495	0.34 473	1.03 521	0.64 532	0.69 606	0.77 411	0.63 521	1.54 480	1.20 508	1.79 641	1.55 567	0.95 421	1.04 552	2.30 564	0.60 430	0.21 376	0.16 381	0.25 473	0.18 311	0.27 484	0.22 420

XQC	1.37 617	0.87 655	2.56 673	0.84 643	0.69 606	1.83 638	0.89 601	2.07 633	1.88 659	1.88 651	1.53 560	1.91 633	1.55 637	2.85 595	3.05 674	0.48 649	0.29 600	0.44 639	0.39 632	0.69 664	0.60 657

Wz-Net-MNSev	1.11 584	0.58 605	2.23 663	0.66 552	0.71 609	1.95 648	1.46 669	1.98 611	1.45 618	1.79 641	1.43 530	1.49 571	1.33 614	1.97 532	1.42 618	0.27 526	0.23 546	0.28 524	0.28 560	0.34 557	0.31 550

EDNetEfficient	2.37 682	1.10 671	8.08 707	0.74 611	0.71 609	0.98 504	1.56 676	1.46 453	4.06 708	4.90 716	2.82 673	2.25 656	3.48 705	2.95 597	9.97 715	0.26 509	0.24 555	0.26 492	0.30 581	0.68 663	0.61 658

DStereoO	1.44 625	1.11 674	1.69 629	1.16 683	0.72 611	1.21 559	1.56 676	1.74 532	1.63 638	1.52 598	1.67 599	1.51 574	3.16 701	1.73 503	1.72 638	2.35 707	0.45 668	0.97 687	0.42 642	2.01 698	0.53 641

WQFJX1	0.57 334	0.26 249	0.54 200	0.48 271	0.72 611	0.68 360	0.47 393	2.46 683	0.71 262	0.54 229	0.50 155	0.53 224	0.51 270	1.36 415	0.60 430	0.18 241	0.20 481	0.20 289	0.16 252	0.20 320	0.20 372

zh-sn7	1.76 656	1.38 686	6.58 702	0.74 611	0.72 611	1.78 632	1.31 661	1.88 582	1.56 633	1.86 650	2.47 664	1.81 621	2.08 678	5.12 647	3.80 687	0.32 573	0.32 620	0.32 570	0.32 597	0.44 609	0.40 595

w-ln-seven	1.38 619	0.70 636	3.91 687	0.75 615	0.72 611	2.69 682	0.95 618	2.02 623	1.99 667	1.99 658	1.73 606	1.82 624	1.17 580	2.45 574	2.84 671	0.28 542	0.25 564	0.31 555	0.30 581	0.41 592	0.33 564

ADLNet	0.85 510	0.36 504	0.89 461	0.85 648	0.72 611	1.24 564	0.76 562	1.82 563	1.36 587	1.52 598	1.35 506	1.27 522	0.99 537	1.23 372	1.15 576	0.27 526	0.20 481	0.26 492	0.25 508	0.28 504	0.30 540

DANet	1.08 576	0.61 618	1.32 582	0.85 648	0.72 611	1.37 583	0.51 428	1.54 480	1.15 474	1.78 638	1.54 565	2.01 646	1.11 569	2.90 596	2.00 652	0.33 582	0.30 606	0.40 628	0.30 581	0.44 609	0.45 616
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NVstereo2D	0.92 530	0.41 537	1.48 614	0.72 599	0.72 611	1.20 557	0.87 596	1.75 535	1.38 595	0.99 366	1.13 404	1.26 518	0.98 529	2.21 557	0.89 530	0.43 635	0.20 481	0.38 615	0.24 494	0.57 646	0.63 660

ccnet	1.12 586	0.67 628	1.01 509	0.78 623	0.73 618	1.72 623	0.99 626	1.84 572	1.26 537	1.47 586	1.85 623	1.75 616	1.29 606	1.75 505	1.88 646	0.57 664	0.53 683	0.57 670	0.55 670	0.59 650	0.54 643

NLMM1	0.56 325	0.27 283	0.60 258	0.47 237	0.74 619	0.68 360	0.43 339	1.83 568	1.04 399	0.59 252	0.62 207	0.51 209	0.47 217	1.33 402	0.57 415	0.18 241	0.21 508	0.20 289	0.17 283	0.20 320	0.15 183

NLCSM	0.52 265	0.28 313	0.55 215	0.52 359	0.74 619	0.72 380	0.46 385	0.96 273	0.65 241	0.63 263	0.51 161	0.48 188	0.61 349	1.32 398	0.70 466	0.19 295	0.20 481	0.21 330	0.18 311	0.22 394	0.20 372

MM-Stereo_test3	0.50 258	0.24 174	0.54 200	0.54 395	0.74 619	0.49 175	0.53 447	1.09 340	1.05 404	0.62 262	0.95 314	0.61 279	0.42 169	0.77 212	0.38 253	0.20 341	0.17 416	0.20 289	0.16 252	0.18 215	0.18 288

UNet	0.83 501	0.34 473	1.31 579	0.58 460	0.74 619	1.58 611	0.49 418	1.41 437	1.04 399	1.21 476	1.08 374	1.54 579	1.12 572	1.65 485	1.09 565	0.23 436	0.17 416	0.25 473	0.20 380	0.25 457	0.22 420

UPFNet	0.80 484	0.32 425	0.90 465	0.59 474	0.74 619	1.26 567	0.80 577	1.52 471	1.10 439	1.30 524	1.12 398	1.30 529	0.84 459	1.67 490	1.09 565	0.24 457	0.24 555	0.24 432	0.23 478	0.25 457	0.18 288

G-Net	1.66 645	0.63 623	1.56 620	1.11 682	0.74 619	2.98 691	0.91 607	1.55 484	1.22 520	2.76 688	8.18 720	2.32 661	2.53 693	1.92 525	1.87 644	0.48 649	0.44 664	0.45 640	0.31 589	0.60 654	0.57 651

ADCS	2.25 676	0.99 664	5.55 696	0.81 631	0.74 619	2.19 661	1.80 687	2.27 666	2.14 674	2.80 690	2.13 647	2.40 665	2.03 672	2.64 588	13.69 724	0.41 625	0.39 654	0.40 628	0.45 649	0.58 648	0.56 647

AnyNet_C01	2.26 677	1.78 704	10.22 713	0.93 669	0.74 619	2.92 689	2.20 707	2.29 668	1.80 654	2.53 681	2.41 660	2.71 676	1.73 651	3.41 614	6.72 702	0.41 625	0.39 654	0.40 628	0.42 642	0.67 662	0.63 660

PA-Net	1.01 561	0.57 602	1.29 577	0.64 532	0.74 619	1.19 555	0.84 586	1.69 518	1.43 616	1.16 450	1.19 435	1.32 534	1.19 588	3.42 615	1.25 587	0.29 554	0.45 668	0.33 579	0.49 659	0.32 544	0.47 624
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
FCDSN-DC	2.32 680	0.63 623	0.81 413	0.84 643	0.75 628	2.23 662	0.94 616	2.09 636	1.80 654	5.45 721	7.72 717	7.77 719	6.93 724	3.39 612	1.80 642	0.52 655	0.48 675	0.52 654	0.51 666	0.57 646	0.58 652
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 655	0.87 655	3.56 683	0.80 628	0.75 628	3.72 699	2.44 714	1.82 563	1.82 656	1.74 634	1.91 630	1.92 636	1.26 603	7.69 704	1.28 593	0.45 641	0.47 673	0.52 654	0.77 686	0.50 630	0.50 634

SHD	1.31 609	0.71 638	2.34 666	0.86 650	0.75 628	1.77 630	0.65 526	2.22 660	2.50 686	2.40 677	1.71 604	1.91 633	1.60 641	1.93 528	2.37 663	0.38 613	0.31 612	0.38 615	0.40 637	0.48 626	0.50 634

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 672	1.15 678	3.10 680	1.05 677	0.76 631	5.03 714	2.40 713	2.16 647	2.62 689	1.89 653	2.28 653	2.69 675	1.65 645	9.35 718	2.04 653	0.64 675	0.51 681	0.68 677	0.71 684	1.09 686	0.67 666

ADCRef	1.35 614	0.55 594	2.37 667	0.72 599	0.77 632	1.94 647	0.78 567	1.91 592	1.27 543	1.57 614	1.59 580	1.36 542	1.41 620	1.54 462	7.53 705	0.23 436	0.20 481	0.32 570	0.30 581	0.29 515	0.29 526

RASNet	1.12 586	0.30 371	0.91 468	0.66 552	0.77 632	0.97 499	0.57 491	1.37 427	1.35 583	1.02 381	1.34 500	2.11 653	1.43 622	7.09 693	1.39 609	0.19 295	0.17 416	0.17 160	0.19 338	0.18 215	0.16 224

AIO-test1	0.56 325	0.25 214	0.55 215	0.64 532	0.78 634	0.80 431	0.36 225	1.18 375	1.34 574	0.57 242	0.88 300	0.61 279	0.50 257	1.12 347	0.35 216	0.17 186	0.17 416	0.22 369	0.24 494	0.18 215	0.23 440

WZ-Net	1.95 665	0.95 660	10.10 711	0.86 650	0.78 634	1.69 620	1.60 681	2.20 659	1.98 666	2.08 663	1.93 631	2.30 659	1.97 670	5.30 650	3.17 679	0.34 593	0.26 572	0.29 535	0.31 589	0.51 635	0.47 624

PWC_ROB	1.24 602	0.76 645	2.46 669	0.72 599	0.78 634	1.15 546	0.49 418	1.75 535	1.92 663	2.31 670	3.07 677	1.59 587	1.40 619	2.46 577	2.10 656	0.33 582	0.22 530	0.35 599	0.24 494	0.38 581	0.41 600

CroCo-Stereo Lap2	0.44 211	0.34 473	0.77 393	0.61 501	0.79 637	0.28 24	0.35 208	0.75 159	0.71 262	0.38 128	0.50 155	0.72 323	0.55 301	0.57 120	0.47 352	0.17 186	0.18 442	0.19 237	0.16 252	0.21 366	0.20 372

FINET	0.97 544	0.54 589	1.60 624	0.63 523	0.79 637	1.08 527	1.07 638	1.56 487	2.20 676	1.15 440	1.49 552	0.94 412	0.88 480	2.32 565	1.05 557	0.42 629	0.35 638	0.32 570	0.28 560	0.43 603	0.38 591

APVNet	1.06 571	0.53 588	1.42 599	0.84 643	0.79 637	1.92 645	0.82 582	1.90 588	1.08 423	1.08 394	1.43 530	1.56 582	1.13 576	3.07 603	1.58 632	0.31 566	0.34 627	0.42 633	0.36 624	0.36 567	0.37 585

aanetorigin	1.23 601	0.79 647	2.78 679	0.70 587	0.79 637	0.99 505	1.06 637	1.06 331	1.37 591	3.52 702	2.61 668	1.72 610	1.63 643	1.99 533	1.78 641	0.25 485	0.24 555	0.26 492	0.25 508	0.38 581	0.45 616

CC-Net-ROB	1.49 627	1.26 684	1.27 575	0.88 658	0.79 637	1.76 627	1.00 628	1.79 556	1.26 537	1.10 408	1.61 585	1.21 501	0.99 537	8.13 709	0.84 520	1.09 694	0.41 658	2.20 704	0.46 652	1.20 690	0.48 627

S-Stereo	1.15 595	0.46 556	2.17 659	0.81 631	0.80 642	1.21 559	1.19 651	1.93 600	2.02 669	1.47 586	2.11 645	1.57 583	1.17 580	2.05 540	1.41 614	0.40 620	0.40 656	0.35 599	0.31 589	0.44 609	0.70 670

Nwc_Net	1.09 579	0.49 568	1.33 585	0.89 662	0.80 642	1.49 603	0.66 532	2.19 656	1.27 543	1.32 538	2.26 652	1.96 641	1.54 635	1.92 525	1.34 600	0.40 620	0.30 606	0.43 635	0.45 649	0.38 581	0.37 585

AASNet	0.76 466	0.35 493	0.91 468	0.79 625	0.81 644	1.14 539	0.56 480	2.02 623	1.08 423	1.22 481	1.24 452	0.93 409	0.76 416	0.77 212	1.16 577	0.27 526	0.23 546	0.24 432	0.20 380	0.28 504	0.24 456

DRN-Test	1.00 555	0.44 547	1.13 551	0.70 587	0.81 644	1.62 614	0.79 571	2.14 642	1.44 617	1.78 638	1.33 493	1.43 553	1.05 556	2.18 553	1.53 631	0.27 526	0.21 508	0.31 555	0.30 581	0.32 544	0.28 519

LoS_RVC	0.42 190	0.26 249	0.40 57	0.44 182	0.82 646	0.51 213	0.44 354	0.64 99	0.41 111	0.44 165	0.78 266	0.44 162	0.47 217	0.56 115	0.36 228	0.13 26	0.12 102	0.14 21	0.10 2	0.13 7	0.84 678

PVD	1.70 650	0.84 650	2.26 664	0.94 671	0.83 647	2.48 673	0.97 621	2.59 688	3.35 700	3.01 696	2.77 672	2.34 662	2.47 691	2.67 589	3.14 677	0.47 648	0.45 668	0.59 672	0.48 656	0.59 650	0.75 675

CAS	0.63 368	0.18 10	0.37 19	2.27 704	0.84 648	0.57 271	0.54 454	0.79 176	0.62 219	0.48 194	0.70 243	0.36 106	0.26 40	0.45 53	0.35 216	2.24 705	0.10 9	0.14 21	0.09 1	0.15 82	1.06 690

Wz-Net-LNSev	1.03 567	0.67 628	2.71 677	0.64 532	0.84 648	1.75 625	1.00 628	1.80 559	1.32 567	1.28 508	1.25 456	1.65 602	1.22 595	1.39 428	1.40 610	0.28 542	0.26 572	0.24 432	0.23 478	0.33 553	0.32 558

stereogan	1.15 595	0.42 541	1.40 591	0.86 650	0.84 648	2.38 670	0.71 550	1.88 582	1.73 648	1.72 632	1.94 633	2.31 660	1.29 606	2.07 541	1.08 563	0.36 604	0.35 638	0.39 623	0.31 589	0.51 635	0.46 620

WQFJA1	0.48 242	0.27 283	0.53 187	0.46 220	0.85 651	0.79 422	0.39 276	1.11 350	0.75 271	0.50 211	0.52 166	0.53 224	0.50 257	0.71 188	0.65 448	0.17 186	0.21 508	0.19 237	0.16 252	0.19 270	0.16 224

NLMM	0.48 242	0.27 283	0.53 187	0.46 220	0.85 651	0.79 422	0.39 276	1.12 353	0.75 271	0.50 211	0.52 166	0.53 224	0.50 257	0.72 192	0.65 448	0.17 186	0.21 508	0.19 237	0.16 252	0.19 270	0.16 224

YMNet	1.00 555	0.54 589	1.40 591	0.81 631	0.85 651	1.87 642	0.62 516	1.55 484	1.18 494	1.63 624	1.99 635	1.77 617	0.97 522	1.50 452	1.45 622	0.33 582	0.37 645	0.31 555	0.32 597	0.32 544	0.29 526

YMNet_1	1.00 555	0.54 589	1.40 591	0.81 631	0.85 651	1.87 642	0.62 516	1.55 484	1.18 494	1.63 624	1.99 635	1.77 617	0.97 522	1.50 452	1.45 622	0.33 582	0.37 645	0.31 555	0.32 597	0.32 544	0.29 526

DGSMNet	1.14 591	0.76 645	2.49 671	0.81 631	0.86 655	1.39 588	1.39 665	2.13 638	1.35 583	1.26 503	1.63 591	1.48 570	0.98 529	1.75 505	1.10 568	0.45 641	0.43 661	0.55 665	0.49 659	0.75 670	0.70 670

acv_ft	0.75 460	0.31 408	0.95 484	0.70 587	0.86 655	1.24 564	0.53 447	1.44 446	1.07 416	1.24 494	1.30 477	1.08 464	0.92 493	0.80 227	1.34 600	0.21 376	0.19 460	0.21 330	0.18 311	0.21 366	0.18 288

WQFJX	0.51 260	0.27 283	0.52 176	0.46 220	0.87 657	0.75 396	0.39 276	1.29 414	0.77 284	0.53 223	0.52 166	0.55 236	0.55 301	0.95 284	0.60 430	0.17 186	0.19 460	0.19 237	0.16 252	0.19 270	0.18 288

PASM	1.34 613	0.92 658	2.62 675	0.86 650	0.87 657	1.03 515	1.08 639	1.50 463	1.51 626	1.82 646	1.41 524	1.68 605	1.26 603	4.87 642	1.34 600	0.61 670	0.65 695	0.68 677	0.78 687	0.69 664	0.68 668

PWCDC_ROB	1.29 606	0.75 644	1.33 585	1.05 677	0.88 659	1.73 624	0.52 439	1.89 585	3.28 699	1.29 515	4.88 701	1.22 503	1.46 627	1.77 512	1.45 622	0.60 669	0.26 572	0.29 535	0.25 508	0.52 637	0.37 585

AF-Net	1.13 589	0.52 582	1.33 585	0.86 650	0.91 660	1.38 586	0.71 550	2.16 647	1.62 636	1.56 610	2.40 659	1.99 644	1.65 645	1.81 516	1.48 627	0.48 649	0.28 588	0.49 649	0.33 607	0.39 585	0.32 558

ADCP+	1.99 669	0.48 565	7.73 705	0.66 552	0.91 660	2.30 666	1.05 635	1.82 563	1.34 574	1.54 606	1.32 490	1.74 613	1.61 642	2.17 550	13.37 723	0.24 457	0.21 508	0.32 570	0.28 560	0.37 572	0.29 526

ELAS_RVC	2.48 687	0.74 642	1.90 645	1.05 677	0.92 662	2.76 684	4.01 724	2.76 690	4.11 709	4.69 714	4.63 696	4.62 699	5.96 719	3.97 624	3.96 690	0.63 674	0.53 683	0.56 668	0.52 667	0.64 657	0.63 660
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	2.37 682	0.74 642	1.54 618	0.99 673	0.92 662	4.78 711	2.33 711	3.33 699	3.37 701	5.05 719	4.77 700	3.67 692	4.53 714	3.42 615	4.50 692	0.62 671	0.53 683	0.55 665	0.53 668	0.63 655	0.64 664
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
NCC-stereo	1.10 581	0.54 589	1.24 569	0.84 643	0.94 664	1.29 571	0.89 601	2.01 619	1.34 574	1.32 538	1.74 608	1.88 628	1.74 652	2.35 567	1.25 587	0.45 641	0.37 645	0.45 640	0.58 673	0.42 597	0.42 604

Abc-Net	1.10 581	0.54 589	1.24 569	0.84 643	0.94 664	1.29 571	0.89 601	2.01 619	1.34 574	1.32 538	1.74 608	1.88 628	1.74 652	2.35 567	1.25 587	0.45 641	0.37 645	0.45 640	0.58 673	0.42 597	0.42 604
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
StereoDRNet	0.98 548	0.47 561	1.70 630	0.76 618	0.94 664	1.51 604	0.91 607	1.92 595	1.32 567	1.61 618	1.13 404	1.47 568	0.97 522	1.75 505	1.46 625	0.28 542	0.23 546	0.29 535	0.27 539	0.35 560	0.27 507

RGC	1.14 591	0.79 647	1.26 572	0.91 666	0.96 667	1.52 605	0.77 565	1.92 595	1.26 537	1.54 606	1.93 631	2.02 648	1.54 635	2.25 560	1.31 596	0.44 640	0.35 638	0.58 671	0.48 656	0.47 621	0.46 620

RYNet	1.17 598	0.49 568	1.24 569	0.70 587	0.97 668	1.71 621	0.92 609	1.91 592	1.46 619	1.38 565	1.14 408	1.88 628	1.30 610	4.24 627	1.87 644	0.26 509	0.21 508	0.35 599	0.27 539	0.55 643	0.54 643

Selective-IGEV-i16pa	97.29 762	136.83 763	17.95 722	1.52 696	1.00 669	188.16 763	3.63 722	183.02 764	169.43 764	88.01 763	178.60 762	119.35 764	191.45 764	226.33 764	135.51 761	131.38 763	17.89 747	32.25 752	3.46 731	2.02 699	117.94 763

HGLStereo	0.85 510	0.38 518	0.94 480	0.80 628	1.03 670	1.17 550	0.58 495	1.52 471	1.20 508	1.19 468	1.62 587	1.13 488	1.20 591	1.80 514	1.06 559	0.24 457	0.24 555	0.24 432	0.21 426	0.23 423	0.27 507

RP	1.09 579	0.50 575	1.12 549	0.90 663	1.04 671	1.11 534	0.84 586	1.80 559	1.62 636	1.55 609	2.00 637	1.90 632	1.78 656	1.84 517	1.25 587	0.52 655	0.36 643	0.48 647	0.36 624	0.45 613	0.43 611

SAMSARA	1.55 633	0.84 650	2.61 674	1.22 686	1.07 672	2.50 674	1.93 696	2.05 627	1.89 660	2.75 687	1.66 597	2.81 678	1.69 650	3.08 605	1.97 651	0.46 647	0.51 681	0.42 633	0.46 652	0.58 648	0.59 654

MFMNet_re	1.40 622	1.14 677	1.68 628	1.39 691	1.07 672	1.48 601	1.43 667	1.87 579	1.82 656	2.26 668	2.19 649	1.51 574	1.86 663	1.52 456	1.25 587	0.93 685	0.83 701	0.84 683	0.80 688	0.99 681	1.05 689

NLSM1	0.49 252	0.25 214	0.55 215	0.48 271	1.08 674	0.83 448	0.31 151	0.83 205	0.66 244	0.51 218	0.76 261	0.47 181	0.48 231	0.98 296	0.55 406	0.18 241	0.19 460	0.21 330	0.18 311	0.20 320	0.15 183

PSMNet-RUCA	1.02 564	0.97 661	1.44 602	1.23 687	1.10 675	1.40 590	0.62 516	1.69 518	1.38 595	0.94 348	1.53 560	0.97 429	0.83 455	1.17 361	0.93 537	0.69 678	0.34 627	0.99 690	0.60 677	0.97 678	0.64 664

SGM+DAISY	2.41 685	1.07 669	2.14 658	1.18 684	1.10 675	2.14 660	1.36 664	1.96 605	1.66 640	5.46 722	7.07 711	4.95 707	4.32 713	5.50 658	2.26 660	1.04 691	1.02 715	0.99 690	0.97 699	1.02 682	1.04 687

AnyNet_C32	1.96 666	1.10 671	5.17 695	0.90 663	1.11 677	2.12 659	2.37 712	1.85 573	1.48 621	2.45 679	1.70 603	2.05 651	1.64 644	2.50 581	10.28 718	0.37 608	0.34 627	0.35 599	0.41 639	0.49 629	0.54 643

PWCK	2.88 698	2.05 713	5.72 698	2.08 702	1.11 677	3.55 697	3.90 723	2.86 693	3.54 705	3.03 697	3.63 686	3.10 687	2.31 686	8.15 711	3.09 675	2.12 704	0.91 710	1.75 700	0.98 701	2.57 706	1.18 692

anonymity	1.12 586	0.97 661	1.21 562	1.07 680	1.12 679	1.08 527	0.89 601	1.95 604	1.16 484	1.29 515	1.26 463	1.22 503	1.09 567	1.15 353	1.01 554	1.02 689	1.00 713	0.97 687	0.97 699	0.98 679	0.99 684

MADNet+	2.69 692	3.22 726	11.53 716	1.44 694	1.12 679	3.19 693	1.81 688	2.85 692	2.37 679	1.68 629	2.07 644	2.85 680	2.18 681	7.41 698	5.23 696	0.79 681	0.76 698	0.69 679	0.65 680	0.98 679	0.95 682

STTRV1_RVC	1.58 636	0.68 632	1.96 649	0.88 658	1.12 679	1.57 610	0.90 606	2.25 663	1.75 651	1.29 515	2.02 640	1.40 548	1.22 595	9.77 724	1.31 596	0.81 682	0.33 625	0.54 660	0.49 659	0.73 668	0.52 640

SPS-STEREO	1.67 646	1.04 668	1.23 566	1.21 685	1.13 682	1.82 637	1.11 641	2.16 647	1.52 627	3.07 698	2.32 654	2.82 679	1.80 658	4.11 626	2.04 653	1.03 690	0.99 712	0.97 687	0.94 697	1.03 684	1.02 685
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
GCST	1.08 576	1.47 695	0.93 475	1.73 698	1.14 683	1.30 573	0.31 151	1.33 417	1.16 484	1.29 515	0.97 326	0.98 431	0.49 248	2.08 542	0.46 344	1.19 697	0.70 697	1.30 697	0.85 692	1.02 682	0.89 680

WAO-7	2.66 689	1.40 689	1.73 635	1.39 691	1.17 684	3.93 703	1.94 697	4.11 709	3.88 707	2.92 692	5.50 703	4.18 697	3.00 700	7.63 703	3.71 686	1.13 696	1.00 713	1.17 695	1.13 706	1.18 689	1.09 691

NVStereoNet_ROB	1.88 661	1.07 669	1.45 607	1.07 680	1.17 684	1.47 600	1.48 671	1.89 585	1.93 665	1.94 656	4.67 699	3.08 686	1.80 658	6.51 679	1.65 635	1.06 693	0.86 707	1.08 694	1.32 707	0.93 677	1.26 693
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
GwcNet	1.08 576	0.51 578	2.33 665	0.79 625	1.18 686	1.76 627	0.70 548	1.68 515	1.47 620	1.41 574	1.64 592	1.74 613	1.04 552	2.20 556	1.41 614	0.30 559	0.29 600	0.29 535	0.27 539	0.30 526	0.35 574

DeepPrunerF	1.60 639	0.73 639	5.81 699	0.88 658	1.19 687	0.91 472	0.95 618	2.19 656	5.24 716	1.17 459	1.30 477	1.19 497	1.30 610	4.90 643	1.66 637	0.42 629	0.34 627	0.52 654	0.47 654	0.41 592	0.40 595

Consistency-Raft	1.25 604	0.99 664	1.93 647	1.02 676	1.21 688	0.96 495	1.01 630	1.75 535	1.92 663	1.36 556	2.12 646	1.44 558	1.01 541	1.14 352	1.40 610	0.72 679	0.82 700	0.89 685	0.98 701	1.31 693	0.95 682

MANE	6.19 715	0.59 608	1.03 521	0.93 669	1.22 689	13.38 728	2.69 715	12.81 732	17.94 740	8.21 729	10.82 728	14.72 731	11.68 726	11.39 729	11.90 722	0.59 668	0.50 680	0.52 654	1.76 717	0.55 643	0.54 643

RTS	2.67 690	1.38 686	15.28 720	0.99 673	1.26 690	3.78 700	1.96 698	2.15 644	2.62 689	2.61 682	2.85 674	2.60 672	1.59 639	6.27 674	5.71 698	0.40 620	0.28 588	0.35 599	0.35 620	0.50 630	0.48 627

RTSA	2.67 690	1.38 686	15.28 720	0.99 673	1.26 690	3.78 700	1.96 698	2.15 644	2.62 689	2.61 682	2.85 674	2.60 672	1.59 639	6.27 674	5.71 698	0.40 620	0.28 588	0.35 599	0.35 620	0.50 630	0.48 627

DStereoFS	3.67 703	1.49 697	2.18 661	1.32 688	1.32 692	4.41 709	1.26 658	3.75 706	9.27 723	3.36 701	6.80 708	4.81 704	13.54 731	6.95 690	4.76 694	0.73 680	0.69 696	1.17 695	2.40 726	1.27 692	1.95 706

TCMNet	1.01 561	0.60 616	2.10 654	0.86 650	1.33 693	1.14 539	0.67 536	1.69 518	1.23 523	1.11 414	1.57 575	1.30 529	0.97 522	2.01 535	1.50 629	0.31 566	0.31 612	0.38 615	0.34 614	0.42 597	0.36 580

CES	0.48 242	0.20 46	0.37 19	0.39 71	1.39 694	0.55 256	0.35 208	0.98 281	0.66 244	0.44 165	0.66 223	0.35 100	0.27 51	0.56 115	0.33 188	0.15 85	0.13 208	0.15 57	0.10 2	0.19 270	1.46 696

SQANet	1.31 609	0.88 657	1.08 539	1.83 700	1.44 695	1.44 598	0.75 559	1.74 532	1.09 431	1.32 538	1.26 463	1.28 525	1.01 541	1.50 452	0.83 517	2.50 708	0.34 627	1.47 698	0.55 670	2.32 701	1.57 699

PDISCO_ROB	1.32 611	0.65 626	1.44 602	1.36 689	1.46 696	2.55 675	0.92 609	2.45 682	2.07 672	1.37 559	1.49 552	1.65 602	1.00 539	2.82 592	1.35 603	1.01 687	0.27 580	0.54 660	0.47 654	0.71 666	0.73 673

otaku	1.60 639	1.11 674	1.21 562	2.20 703	1.56 697	1.97 649	1.24 654	2.07 633	1.36 587	1.44 581	1.62 587	1.73 611	1.19 588	1.73 503	0.98 551	2.89 712	0.57 688	1.74 699	0.60 677	2.78 708	1.94 705

Selective-IGEV-i1pa	19.94 739	26.52 745	23.52 732	2.94 717	1.59 698	31.97 746	20.54 736	30.88 746	25.25 741	23.87 744	27.58 743	33.01 747	26.91 745	32.38 747	25.47 742	20.69 752	5.85 734	12.49 742	4.43 732	3.35 720	19.48 745

UDG	1.41 623	2.65 721	0.99 499	1.44 694	1.64 699	1.34 580	0.80 577	1.60 495	1.23 523	1.23 487	1.71 604	2.01 646	1.34 615	1.47 448	1.41 614	0.90 684	0.54 686	2.29 706	0.75 685	1.84 696	1.04 687

Ntro	1.64 643	1.15 678	1.23 566	2.48 709	1.83 700	2.09 657	1.16 648	1.96 605	1.38 595	1.21 476	1.62 587	1.62 591	1.29 606	1.87 522	1.11 571	3.04 713	0.56 687	1.82 701	0.64 679	2.80 709	2.05 707

DDUNet	1.50 629	2.69 722	1.12 549	1.77 699	1.88 701	1.84 639	0.92 609	1.70 523	1.16 484	1.38 565	1.79 615	1.60 589	1.12 572	1.37 417	1.08 563	1.10 695	0.76 698	2.37 708	0.94 697	2.00 697	1.37 695

FADE		4.78 728		1.89 701	1.92 702							4.13 696				188.09 764	2.77 727	123.78 761	127.92 761	1.06 685

tt	6.58 718	0.26 249	6.10 700	3.77 727	2.16 703	11.55 725	19.63 735	13.33 733	5.74 718	2.96 693	2.65 669	4.97 708	6.33 722	3.81 621	7.24 704	9.15 735	11.32 744	5.89 735	6.24 736	6.03 731	2.55 717

WAO-8	4.40 706	1.82 707	1.79 637	2.34 705	2.20 704	9.19 720	1.53 673	6.09 721	16.46 734	3.94 705	7.84 718	7.32 714	3.72 709	9.41 720	3.31 680	2.00 702	1.07 716	2.44 713	1.37 711	2.50 704	1.68 700

Venus	4.40 706	1.82 707	1.79 637	2.34 705	2.20 704	9.19 720	1.53 673	6.09 721	16.46 734	3.94 705	7.84 718	7.32 714	3.72 709	9.41 720	3.31 680	2.00 702	1.07 716	2.44 713	1.37 711	2.50 704	1.68 700

RainbowNet	1.97 667	1.76 703	1.57 622	2.81 712	2.21 706	1.98 651	1.81 688	2.54 686	1.89 660	1.50 595	1.84 621	1.96 641	1.65 645	2.14 547	1.25 587	3.33 719	0.85 705	2.39 711	0.98 701	2.82 711	2.22 708

ACVNet_2	2.43 686	1.41 690	2.04 651	2.62 710	2.24 707	2.63 681	1.88 694	3.31 698	3.01 696	2.19 666	3.45 684	4.62 699	2.04 673	4.50 634	1.47 626	2.55 709	0.64 693	2.22 705	0.84 690	2.69 707	2.29 710

DispFullNet	2.34 681	2.85 723	3.66 684	3.08 719	2.27 708	1.97 649	0.67 536	2.00 615	1.70 644	2.52 680	2.00 637	2.23 655	5.86 717	3.44 617	1.58 632	1.01 687	0.32 620	2.64 717	1.94 720	2.85 713	2.24 709

WAO-6	2.81 696	1.60 700	1.46 609	2.36 707	2.28 709	3.55 697	2.29 710	4.21 710	4.56 713	2.36 675	4.51 693	4.88 705	2.66 694	4.60 635	4.07 691	1.72 700	1.15 719	2.31 707	1.46 713	2.31 700	1.85 703

ACVNet-4b	2.15 673	1.41 690	1.64 625	2.80 711	2.31 710	2.31 667	1.24 654	2.32 669	2.14 674	1.26 503	2.39 658	2.66 674	1.48 630	5.95 671	1.06 559	3.20 717	0.45 668	2.37 708	0.89 693	2.83 712	2.37 712

MonStereo1	3.14 700	1.66 701	1.81 639	2.43 708	2.32 711	5.80 717	1.58 680	3.52 702	4.70 714	3.09 699	8.22 721	4.76 703	3.36 703	6.52 680	2.29 662	2.33 706	0.61 691	1.91 703	1.05 705	2.44 703	2.34 711

ACVNet_1	2.18 674	1.45 693	1.72 633	2.85 713	2.33 712	2.28 664	1.46 669	3.08 696	2.22 677	1.82 646	2.05 643	3.56 690	1.98 671	3.09 606	1.40 610	3.17 714	0.60 690	2.40 712	0.92 695	2.91 715	2.37 712

LVE	3.31 702	1.67 702	1.64 625	2.85 713	2.42 713	3.20 694	2.26 709	4.78 715	5.05 715	2.35 673	6.91 709	6.02 712	2.37 687	9.15 714	2.17 659	3.19 716	1.08 718	2.38 710	1.47 714	2.81 710	2.40 714

Dean	2.91 699	1.53 699	2.07 652	2.96 718	2.51 714	3.15 692	2.14 705	4.75 714	4.41 712	2.76 688	6.10 706	5.53 710	2.37 687	2.97 599	1.92 648	3.18 715	0.85 705	2.51 715	1.04 704	2.88 714	2.47 716

DStereoSA	4.44 708	0.92 658	6.79 703	1.58 697	2.54 715	2.29 665	14.04 733	2.33 670	2.31 678	1.85 648	10.58 727	1.32 534	13.05 729	7.07 692	11.18 721	0.67 677	1.97 725	0.88 684	3.29 727	1.69 694	2.44 715

IMH-64-1	2.70 693	1.79 705	1.46 609	3.26 721	2.66 716	3.23 695	2.10 702	4.08 707	2.75 693	2.34 671	3.81 688	3.06 684	2.22 684	4.25 628	2.59 667	3.75 723	0.84 702	2.75 718	1.35 708	3.15 717	2.60 719

IMH-64	2.70 693	1.79 705	1.46 609	3.26 721	2.66 716	3.23 695	2.10 702	4.08 707	2.75 693	2.34 671	3.81 688	3.06 684	2.22 684	4.25 628	2.59 667	3.75 723	0.84 702	2.75 718	1.35 708	3.15 717	2.60 719

IMH	3.21 701	1.85 709	1.48 614	3.25 720	2.69 718	4.07 706	2.02 700	4.41 712	3.80 706	2.72 685	7.11 712	4.75 702	2.92 697	5.92 669	2.55 665	3.85 727	0.88 708	2.78 720	1.36 710	3.19 719	2.59 718

TorneroNet-64	5.30 714	2.03 711	1.74 636	3.43 723	2.81 719	10.09 722	2.12 704	9.10 728	17.12 739	4.96 718	9.27 724	10.72 729	3.70 708	9.20 715	4.55 693	3.31 718	0.84 702	2.88 721	1.55 715	3.49 722	3.04 722

JetBlue	3.97 704	2.01 710	10.19 712	1.38 690	2.84 720	10.53 723	9.54 728	3.60 704	2.41 681	2.73 686	3.39 683	4.54 698	4.31 712	7.85 708	6.84 703	0.88 683	0.93 711	0.89 685	0.91 694	1.74 695	1.91 704

TorneroNet	10.70 727	2.03 711	1.82 641	3.43 723	3.01 721	43.83 748	2.22 708	8.87 727	67.47 762	7.17 727	27.36 742	10.68 728	3.85 711	8.67 713	7.65 709	3.59 721	0.88 708	3.04 722	1.57 716	3.71 723	3.17 723

KSHMR	8.75 723	2.06 714	2.11 656	3.53 725	3.11 722	4.13 707	2.69 715	5.60 718	61.37 761	3.00 695	55.83 759	4.98 709	2.45 690	4.49 632	2.61 669	3.46 720	1.55 723	3.14 724	1.94 720	3.72 724	3.18 724

ktn	4.70 710	2.38 719	2.12 657	3.76 726	3.24 723	4.85 712	2.95 720	5.52 717	7.37 722	4.07 709	19.32 738	7.46 716	3.47 704	7.39 697	2.95 673	4.04 728	1.85 724	3.26 726	2.22 724	3.08 716	2.65 721

JetRed	6.91 719	8.80 732	25.96 739	2.85 713	3.25 724	13.98 731	11.87 730	6.25 723	4.28 711	4.45 712	4.56 694	6.69 713	5.46 716	7.46 700	14.05 725	2.59 710	3.31 729	2.59 716	2.29 725	4.20 728	3.36 726

notaker	3.98 705	2.40 720	2.68 676	3.82 728	3.27 725	3.97 705	2.14 705	4.78 715	3.45 703	4.12 710	6.94 710	7.65 718	3.26 702	7.82 707	5.30 697	4.04 728	1.41 721	3.36 727	2.10 723	3.88 725	3.31 725

UNDER WATER	5.08 712	2.33 718	5.55 696	3.94 730	3.51 726	5.20 715	2.72 717	5.61 719	16.52 736	3.84 704	4.60 695	9.21 722	5.89 718	5.90 668	8.66 713	3.75 723	1.34 720	3.18 725	1.88 718	4.33 730	3.61 727

UNDER WATER-64	5.27 713	2.32 717	8.78 710	3.93 729	3.54 727	7.61 718	3.03 721	5.84 720	14.19 728	4.04 707	4.04 690	9.39 723	6.26 720	5.93 670	8.48 712	3.60 722	1.51 722	3.13 723	1.88 718	4.29 729	3.61 727

HanzoNet	11.04 728	3.62 727	8.10 708	4.08 731	3.55 728	4.90 713	2.73 718	7.19 725	10.10 724	31.86 755	28.92 744	21.96 744	36.36 748	18.08 735	10.17 717	7.94 734	3.32 730	3.47 728	3.31 728	7.06 734	4.04 730

MADNet++	5.01 711	3.14 724	4.91 692	4.55 732	3.94 729	5.20 715	4.41 725	4.40 711	4.13 710	4.95 717	6.08 705	4.74 701	5.37 715	9.40 719	10.67 720	4.65 730	4.15 732	3.97 729	3.34 729	4.09 727	4.08 731

DPSimNet_ROB	11.20 729	4.98 729	35.43 743	2.90 716	4.52 730	7.89 719	17.09 734	4.66 713	6.06 720	14.89 738	10.93 729	17.29 734	36.81 750	13.18 731	15.68 729	2.86 711	6.29 735	5.75 734	5.09 734	3.91 726	7.70 733

ASD4	15.85 734	10.99 733	19.63 725	10.21 736	11.70 731	19.24 732	31.10 741	19.35 735	10.68 725	11.14 731	10.18 726	12.59 730	12.64 728	14.74 732	24.83 739	12.93 743	9.94 743	26.83 751	19.40 745	16.23 742	12.70 743

USTest	14.33 733	14.94 736	21.04 728	17.44 737	16.05 732	23.26 733	33.84 744	21.73 736	11.80 727	9.36 730	10.14 725	15.97 732	13.20 730	17.28 734	22.43 736	3.78 726	5.01 733	6.17 736	6.16 735	9.25 736	7.72 734

DGTPSM_ROB	13.01 731	8.23 730	21.87 729	9.51 734	18.10 733	11.56 726	32.01 742	10.63 730	16.20 732	7.03 725	19.48 739	10.15 725	16.66 734	9.83 725	22.42 735	4.75 731	8.68 736	5.37 732	10.25 741	6.16 732	11.36 736

DPSMNet_ROB	13.02 732	8.23 730	21.91 730	9.53 735	18.11 734	11.56 726	32.02 743	10.64 731	16.23 733	7.05 726	19.49 740	10.16 726	16.66 734	9.85 726	22.43 736	4.77 732	8.68 736	5.38 733	10.26 742	6.17 733	11.36 736

TCMNet-wrong-test	10.31 725	11.40 734	14.84 719	20.96 741	18.45 735	13.80 730	10.76 729	15.78 734	3.53 704	5.20 720	5.52 704	16.26 733	12.61 727	7.51 702	10.15 716	7.43 733	2.37 726	4.31 731	3.43 730	11.36 737	10.61 735

iinet-test	17.98 735	18.06 737	23.82 735	20.87 739	19.70 736	26.55 734	35.70 745	25.04 740	15.93 729	13.33 733	13.25 730	20.58 736	17.79 736	20.62 736	25.11 740	9.58 737	8.78 738	9.88 738	9.85 739	13.23 738	11.95 738

IINet	17.98 735	18.06 737	23.81 734	20.87 739	19.70 736	26.55 734	35.70 745	25.04 740	15.93 729	13.33 733	13.25 730	20.58 736	17.79 736	20.62 736	25.11 740	9.58 737	8.78 738	9.88 738	9.85 739	13.23 738	11.95 738

PML	51.67 756	36.25 747	13.28 718	7.46 733	20.81 738	108.69 761	232.22 764	8.72 726	27.82 746	87.01 762	269.67 764	69.67 761	61.95 760	24.76 745	14.20 726	9.74 739	3.40 731	9.62 737	4.70 733	18.74 743	4.72 732

DPSM_ROB	19.08 737	19.14 740	25.17 737	22.15 743	20.85 739	28.17 737	37.82 748	26.56 742	16.85 737	14.14 735	14.84 733	21.70 739	18.75 739	21.87 739	26.55 744	10.16 741	9.30 741	10.47 740	10.42 743	14.03 740	12.61 741

DPSM	19.08 737	19.14 740	25.17 737	22.15 743	20.85 739	28.17 737	37.82 748	26.56 742	16.85 737	14.14 735	14.84 733	21.70 739	18.75 739	21.87 739	26.55 744	10.16 741	9.30 741	10.47 740	10.42 743	14.03 740	12.61 741

light-stereo	12.42 730	1.45 693	18.02 723	17.94 738	23.64 741	11.13 724	0.82 582	9.91 729	5.73 717	15.42 739	42.83 754	55.24 759	1.88 664	28.77 746	2.26 660	1.61 699	3.00 728	0.78 680	0.93 696	3.48 721	3.62 729

LRCNet_RVC	22.74 740	32.10 746	21.97 731	29.84 745	26.23 742	4.42 710	0.81 580	22.66 737	2.02 669	26.93 746	29.26 745	23.06 746	15.59 733	23.84 741	18.88 732	31.75 753	19.90 756	34.65 753	32.13 754	30.54 753	28.32 753

HaxPig	38.92 751	41.40 756	41.64 744	29.95 746	32.27 743	28.90 739	27.60 738	29.73 745	37.71 756	43.82 756	43.87 755	33.17 748	35.56 746	41.53 749	40.37 751	43.94 757	47.51 761	45.82 754	47.08 756	42.38 754	44.15 756

MEDIAN_ROB	42.00 753	44.40 758	44.29 748	35.15 747	34.95 744	31.28 745	29.60 740	35.88 751	40.02 758	47.20 760	46.64 757	37.37 749	38.48 758	44.35 759	42.45 752	48.03 759	49.39 762	49.71 756	49.03 757	45.14 756	46.65 757

AVERAGE_ROB	40.43 752	42.37 757	42.73 745	36.96 748	35.58 745	30.50 740	27.61 739	36.71 752	38.39 757	44.91 757	44.36 756	37.45 750	36.70 749	41.88 750	40.35 750	45.43 758	46.81 760	47.11 755	46.35 755	42.51 755	43.87 755

CasAABBNet	38.33 747	38.46 752	50.35 753	44.75 752	41.84 746	56.68 751	76.37 757	53.22 754	33.83 753	28.31 752	29.54 748	43.62 755	37.71 754	43.84 756	53.41 757	20.30 745	18.70 751	21.07 745	21.07 749	28.24 747	25.34 748

RAFT-FEzeroshot	38.32 745	38.45 750	50.28 750	44.74 750	41.87 747	56.68 751	76.38 758	53.24 755	33.76 750	28.29 749	29.37 746	43.69 756	37.66 752	43.83 753	53.41 757	20.32 746	18.70 751	21.07 745	21.07 749	28.25 748	25.35 750

RAFT-FE	38.32 745	38.45 750	50.28 750	44.74 750	41.87 747	56.68 751	76.38 758	53.24 755	33.76 750	28.29 749	29.37 746	43.69 756	37.66 752	43.83 753	53.41 757	20.32 746	18.70 751	21.07 745	21.07 749	28.25 748	25.35 750

Hybrid-DGEV	38.35 748	38.46 752	50.28 750	44.82 754	41.90 749	56.66 750	76.35 755	53.24 755	33.80 752	28.29 749	29.84 751	43.58 752	37.86 756	43.84 756	53.39 756	20.34 748	18.69 750	21.06 744	21.00 747	28.25 748	25.34 748

FlowAnything	38.37 749	38.41 749	50.38 754	44.76 753	41.94 750	56.64 749	76.34 754	53.28 759	34.23 755	28.25 748	29.72 750	43.60 753	37.79 755	43.83 753	53.38 755	20.39 750	18.71 755	21.07 745	21.14 753	28.23 746	25.29 747

Selective-RAFT-Error	38.39 750	38.47 754	50.44 755	44.73 749	41.97 751	56.68 751	76.38 758	53.24 755	33.92 754	28.34 753	29.85 752	43.60 753	38.20 757	43.75 752	53.34 754	20.38 749	18.70 751	21.09 749	21.05 748	28.30 751	25.43 752

fast-reg	37.99 744	38.31 748	50.02 749	45.00 755	43.04 752	57.29 757	76.35 755	53.18 753	33.49 748	28.15 747	29.55 749	41.27 751	35.82 747	42.63 751	52.86 753	19.57 744	18.63 749	20.88 743	20.79 746	28.20 745	24.79 746

Anonymous_1	43.04 755	18.73 739	24.79 736	21.81 742	46.26 753	27.80 736	37.60 747	28.08 744	16.14 731	14.66 737	14.30 732	20.65 738	17.88 738	21.56 738	25.94 743	117.93 762	8.92 740	100.65 758	126.50 760	158.64 764	12.08 740

U	9.45 724	0.21 76	0.58 249	0.47 237	53.11 754	61.27 758	0.24 70	0.70 137	0.52 178	0.36 101	0.28 32	0.29 46	0.35 122	0.33 5	0.26 57	0.19 295	0.11 39	60.50 757	8.88 737	0.17 165	0.13 73

LSM	6.33 716	1.10 671	13.19 717	1.41 693	68.17 755	1.64 617	1.90 695	1.92 595	2.46 682	2.99 694	3.11 678	1.88 628	1.80 658	2.61 586	2.06 655	0.41 625	0.58 689	0.50 650	0.57 672	0.64 657	17.66 744

DLNR-FE	23.17 741	48.55 760	42.94 746	176.85 763	78.48 756	0.35 53	0.21 32	23.51 739	0.75 271	0.66 272	0.86 290	0.59 272	0.30 72	1.55 464	0.44 314	9.85 740	0.12 102	0.18 208	0.14 174	76.92 760	0.16 224

DLNR_Zeroshot_test	23.17 741	48.52 759	43.29 747	176.68 762	78.69 757	0.35 53	0.21 32	23.41 738	0.75 271	0.66 272	0.86 290	0.59 272	0.30 72	1.56 469	0.44 314	9.57 736	0.12 102	0.18 208	0.14 174	76.92 760	0.16 224

xxxxx1	54.10 757	25.67 742	27.13 740	113.43 759	96.96 758	30.69 741	47.44 750	32.38 747	25.60 742	17.75 740	17.27 735	21.81 741	21.02 741	24.43 742	33.82 746	33.37 754	40.54 757	157.71 762	175.86 762	66.16 757	72.93 760

tt_ll	54.10 757	25.67 742	27.13 740	113.43 759	96.96 758	30.69 741	47.44 750	32.38 747	25.60 742	17.75 740	17.27 735	21.81 741	21.02 741	24.43 742	33.82 746	33.37 754	40.54 757	157.71 762	175.86 762	66.16 757	72.93 760

ff	54.10 757	25.67 742	27.13 740	113.43 759	96.96 758	30.69 741	47.44 750	32.38 747	25.60 742	17.75 740	17.27 735	21.81 741	21.02 741	24.43 742	33.82 746	33.37 754	40.54 757	157.71 762	175.86 762	66.16 757	72.93 760

RSGM-EC	88.84 760	82.86 761	51.22 757	105.38 757	99.51 761	94.51 759	125.67 761	90.02 761	46.43 759	45.14 758	57.50 760	101.22 762	88.55 761	154.40 761	153.26 762	105.54 760	59.55 763	113.88 759	53.02 758	92.89 762	56.17 758

acva	88.84 760	82.86 761	51.22 757	105.38 757	99.51 761	94.51 759	125.67 761	90.02 761	46.43 759	45.14 758	57.50 760	101.22 762	88.55 761	154.40 761	153.26 762	105.54 760	59.55 763	113.88 759	53.02 758	92.89 762	56.17 758

LSM0	42.82 754	38.75 755	50.81 756	47.07 756	109.38 763	57.00 755	76.02 753	53.74 760	33.71 749	29.02 754	30.41 753	43.87 758	37.22 751	43.91 758	53.54 760	20.52 751	18.62 748	21.10 750	21.11 752	28.41 752	42.22 754

test_example2	192.40 763	210.76 764	206.48 763	199.83 764	204.73 764	172.94 762	183.52 763	133.93 763	133.41 763	191.38 764	196.19 763	187.13 765	178.77 763	205.33 763	208.00 764	222.09 765	238.72 765	186.54 765	190.54 765	227.34 765	170.31 764

ccccc	497.63 764	492.34 765	595.97 764	530.87 765	530.37 765	478.08 764	442.62 765	491.76 765	343.70 765	448.18 765	520.80 765	476.12 766	550.57 765	541.64 765	605.32 765	663.49 766	459.54 766	353.94 766	309.79 766	586.66 766	530.90 765

GS-Stereo							0.36 225	0.92 242	0.47 145	0.37 112	0.38 76	0.32 70	0.33 103	0.43 43	0.26 57	0.19 295	0.11 39	0.16 108	0.12 73	0.17 165	0.15 183

Low-res two-view benchmark