Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

PSi22a	0.22 1	0.17 3	0.31 1	0.33 2	0.18 8	0.25 15	0.20 18	0.49 26	0.19 2	0.23 8	0.16 1	0.37 129	0.31 91	0.31 2	0.22 2	0.15 91	0.12 106	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 23

Foundation-i32	0.22 1	0.17 3	0.32 2	0.33 2	0.16 1	0.25 15	0.22 45	0.41 14	0.16 1	0.22 2	0.16 1	0.34 103	0.32 103	0.30 1	0.24 18	0.15 91	0.11 40	0.13 1	0.11 15	0.14 46	0.10 1

BLMT-Stereo	0.23 3	0.14 1	0.34 5	0.39 75	0.26 142	0.24 14	0.24 76	0.33 2	0.26 19	0.21 1	0.27 30	0.21 5	0.20 5	0.34 6	0.28 104	0.12 10	0.10 9	0.16 116	0.16 266	0.13 7	0.13 77

mm1	0.24 4	0.19 28	0.37 19	0.37 38	0.24 90	0.25 15	0.20 18	0.41 14	0.32 55	0.22 2	0.26 21	0.40 152	0.21 8	0.45 57	0.24 18	0.13 29	0.12 106	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 23

PipStereo	0.24 4	0.17 3	0.34 5	0.34 6	0.18 8	0.21 8	0.21 35	0.54 48	0.23 10	0.22 2	0.19 4	0.43 169	0.34 124	0.37 13	0.24 18	0.14 57	0.11 40	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 23

PSi22b	0.24 4	0.17 3	0.34 5	0.35 12	0.18 8	0.21 8	0.20 18	0.50 34	0.23 10	0.22 2	0.19 4	0.43 169	0.35 133	0.37 13	0.24 18	0.14 57	0.11 40	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 23

DepthFocus	0.24 4	0.18 10	0.38 36	0.36 20	0.28 204	0.20 7	0.23 60	0.36 9	0.23 10	0.28 21	0.35 74	0.20 4	0.21 8	0.38 17	0.22 2	0.18 252	0.14 291	0.20 303	0.20 397	0.17 176	0.12 23

S2M2_XL	0.24 4	0.24 185	0.39 46	0.34 6	0.24 90	0.16 3	0.18 4	0.32 1	0.22 7	0.29 35	0.40 95	0.24 18	0.23 27	0.32 3	0.26 68	0.20 357	0.18 457	0.18 219	0.16 266	0.18 227	0.14 146
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FoundationStereo	0.24 4	0.21 82	0.36 12	0.38 60	0.22 51	0.32 44	0.22 45	0.39 10	0.23 10	0.30 48	0.25 15	0.30 61	0.33 113	0.34 6	0.26 68	0.16 137	0.12 106	0.15 65	0.11 15	0.13 7	0.12 23

LACA_dic	0.25 10	0.24 185	0.35 9	0.37 38	0.18 8	0.33 46	0.20 18	0.39 10	0.23 10	0.33 80	0.21 6	0.30 61	0.26 43	0.53 107	0.21 1	0.14 57	0.12 106	0.13 1	0.11 15	0.21 380	0.12 23

DF_test	0.25 10	0.18 10	0.38 36	0.40 90	0.30 256	0.11 1	0.26 101	0.40 12	0.36 88	0.30 48	0.34 69	0.23 8	0.26 43	0.39 24	0.24 18	0.18 252	0.13 219	0.16 116	0.15 215	0.18 227	0.15 194

small-0shot	0.25 10	0.18 10	0.42 85	0.35 12	0.23 65	0.21 8	0.41 323	0.42 17	0.19 2	0.29 35	0.45 135	0.18 2	0.21 8	0.37 13	0.24 18	0.15 91	0.11 40	0.18 219	0.15 215	0.15 86	0.13 77

testmc14	0.25 10	0.17 3	0.33 3	0.37 38	0.18 8	0.41 92	0.29 135	0.40 12	0.22 7	0.29 35	0.33 62	0.32 79	0.31 91	0.32 3	0.31 165	0.13 29	0.10 9	0.13 1	0.10 2	0.14 46	0.12 23

derf	0.25 10	0.20 50	0.40 59	0.40 90	0.23 65	0.26 20	0.19 11	0.47 22	0.32 55	0.26 13	0.26 21	0.39 143	0.21 8	0.47 82	0.24 18	0.14 57	0.13 219	0.14 22	0.11 15	0.12 1	0.13 77

mm2	0.25 10	0.19 28	0.37 19	0.37 38	0.24 90	0.25 15	0.20 18	0.49 26	0.32 55	0.22 2	0.26 21	0.40 152	0.21 8	0.45 57	0.24 18	0.13 29	0.12 106	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 23

LACA1	0.25 10	0.20 50	0.38 36	0.34 6	0.18 8	0.31 38	0.27 116	0.45 20	0.25 15	0.30 48	0.22 9	0.25 25	0.32 103	0.46 70	0.25 46	0.16 137	0.12 106	0.14 22	0.12 82	0.15 86	0.12 23

qqai	0.26 17	0.20 50	0.41 69	0.40 90	0.23 65	0.28 27	0.19 11	0.51 35	0.32 55	0.26 13	0.25 15	0.42 164	0.21 8	0.48 90	0.24 18	0.15 91	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.12 1	0.13 77

MGA	0.26 17	0.19 28	0.39 46	0.36 20	0.26 142	0.43 114	0.20 18	0.49 26	0.37 97	0.28 21	0.31 53	0.31 68	0.19 2	0.46 70	0.24 18	0.15 91	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.14 46	0.14 146

MSE-Stereo	0.26 17	0.19 28	0.39 46	0.36 20	0.25 120	0.39 77	0.20 18	0.52 36	0.36 88	0.28 21	0.33 62	0.29 52	0.19 2	0.46 70	0.24 18	0.14 57	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.14 46	0.13 77

GeoVLM	0.26 17	0.19 28	0.37 19	0.37 38	0.24 90	0.34 49	0.20 18	0.49 26	0.31 44	0.29 35	0.26 21	0.40 152	0.26 43	0.45 57	0.27 85	0.13 29	0.12 106	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 23

BridgeDepth_RVC	0.26 17	0.19 28	0.37 19	0.33 2	0.19 16	0.47 156	0.19 11	0.54 48	0.27 23	0.30 48	0.29 45	0.26 30	0.32 103	0.43 46	0.30 137	0.16 137	0.11 40	0.13 1	0.11 15	0.15 86	0.11 3
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.26 17	0.19 28	0.37 19	0.37 38	0.24 90	0.34 49	0.20 18	0.49 26	0.31 44	0.29 35	0.26 21	0.40 152	0.26 43	0.45 57	0.27 85	0.13 29	0.12 106	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 23

HiDET	0.26 17	0.18 10	0.37 19	0.38 60	0.24 90	0.30 34	0.20 18	0.54 48	0.33 65	0.27 19	0.30 51	0.33 94	0.25 34	0.46 70	0.30 137	0.14 57	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.13 77

CSFM-Stereo	0.26 17	0.18 10	0.37 19	0.39 75	0.21 31	0.40 85	0.21 35	0.53 41	0.29 34	0.30 48	0.28 36	0.31 68	0.29 71	0.47 82	0.25 46	0.15 91	0.13 219	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.11 3

MLG-Stereo_test2	0.26 17	0.20 50	0.36 12	0.37 38	0.22 51	0.35 58	0.18 4	0.45 20	0.21 5	0.26 13	0.23 11	0.34 103	0.20 5	0.77 224	0.23 9	0.16 137	0.11 40	0.15 65	0.11 15	0.13 7	0.11 3

416test	0.27 26	0.20 50	0.46 128	0.43 153	0.31 286	0.43 114	0.22 45	0.52 36	0.32 55	0.30 48	0.24 12	0.26 30	0.28 65	0.39 24	0.24 18	0.14 57	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.15 86	0.12 23

VeloStereo	0.27 26	0.19 28	0.41 69	0.38 60	0.27 174	0.17 5	0.15 1	0.33 2	0.28 25	0.32 69	0.27 30	0.39 143	0.27 57	0.46 70	0.27 85	0.23 454	0.22 549	0.21 347	0.19 354	0.23 438	0.24 472

WAFT-Stereo (ZS)	0.27 26	0.24 185	0.33 3	0.29 1	0.25 120	0.29 30	0.26 101	0.33 2	0.26 19	0.26 13	0.33 62	0.16 1	0.28 65	0.36 11	0.32 179	0.15 91	0.20 499	0.26 513	0.34 635	0.24 458	0.24 472

LGCAT	0.27 26	0.19 28	0.37 19	0.38 60	0.24 90	0.16 3	0.21 35	0.35 6	0.25 15	0.35 102	0.26 21	0.30 61	0.26 43	0.62 159	0.27 85	0.27 548	0.22 549	0.13 1	0.17 297	0.13 7	0.21 413

CAR	0.27 26	0.18 10	0.39 46	0.37 38	0.25 120	0.39 77	0.20 18	0.52 36	0.36 88	0.35 102	0.33 62	0.29 52	0.19 2	0.49 92	0.26 68	0.14 57	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.14 46	0.13 77

PointNet	0.27 26	0.19 28	0.37 19	0.39 75	0.23 65	0.39 77	0.26 101	0.54 48	0.34 74	0.24 9	0.31 53	0.38 140	0.21 8	0.49 92	0.26 68	0.15 91	0.12 106	0.17 170	0.12 82	0.15 86	0.11 3

LiteMatch*	0.27 26	0.19 28	0.49 150	0.38 60	0.27 174	0.31 38	0.23 60	0.49 26	0.38 105	0.29 35	0.28 36	0.36 116	0.29 71	0.46 70	0.24 18	0.15 91	0.12 106	0.15 65	0.12 82	0.13 7	0.13 77

LACA3	0.27 26	0.21 82	0.38 36	0.35 12	0.19 16	0.37 68	0.38 272	0.47 22	0.28 25	0.29 35	0.27 30	0.26 30	0.31 91	0.73 209	0.22 2	0.16 137	0.12 106	0.13 1	0.10 2	0.15 86	0.11 3

LACA2	0.27 26	0.21 82	0.44 99	0.35 12	0.18 8	0.39 77	0.39 289	0.56 66	0.27 23	0.29 35	0.33 62	0.36 116	0.26 43	0.45 57	0.22 2	0.15 91	0.12 106	0.13 1	0.11 15	0.16 128	0.11 3

Test_v1	0.27 26	0.20 50	0.37 19	0.34 6	0.25 120	0.31 38	0.30 147	0.59 76	0.37 97	0.29 35	0.33 62	0.25 25	0.25 34	0.48 90	0.24 18	0.15 91	0.11 40	0.14 22	0.12 82	0.13 7	0.11 3

252Zero-FE	0.27 26	0.22 118	0.40 59	0.41 111	0.24 90	0.29 30	0.19 11	0.59 76	0.46 152	0.31 60	0.33 62	0.22 6	0.25 34	0.40 33	0.29 116	0.16 137	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.13 77

Wavelet-MonSter	0.27 26	0.20 50	0.41 69	0.39 75	0.26 142	0.26 20	0.25 87	0.49 26	0.29 34	0.36 112	0.47 146	0.28 49	0.32 103	0.49 92	0.26 68	0.11 1	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.12 23

MLG-Stereo_test1	0.27 26	0.19 28	0.38 36	0.40 90	0.24 90	0.38 72	0.20 18	0.59 76	0.19 2	0.24 9	0.17 3	0.33 94	0.27 57	0.90 280	0.25 46	0.14 57	0.11 40	0.16 116	0.11 15	0.13 7	0.12 23

LGtest1	0.27 26	0.21 82	0.44 99	0.41 111	0.21 31	0.42 104	0.19 11	0.56 66	0.26 19	0.29 35	0.24 12	0.29 52	0.29 71	0.55 118	0.25 46	0.18 252	0.12 106	0.16 116	0.12 82	0.14 46	0.13 77

dual_stereo	0.27 26	0.19 28	0.35 9	0.39 75	0.21 31	0.25 15	0.22 45	0.48 24	0.31 44	0.32 69	0.26 21	0.37 129	0.24 30	0.83 253	0.29 116	0.16 137	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.14 46	0.11 3

rgla	0.28 41	0.21 82	0.47 134	0.41 111	0.31 286	0.46 139	0.23 60	0.55 54	0.34 74	0.31 60	0.24 12	0.26 30	0.26 43	0.44 52	0.25 46	0.15 91	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.15 86	0.13 77

416test1013	0.28 41	0.21 82	0.47 134	0.42 133	0.31 286	0.46 139	0.22 45	0.53 41	0.35 84	0.32 69	0.25 15	0.27 39	0.29 71	0.42 44	0.25 46	0.15 91	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.15 86	0.13 77

test410_97500	0.28 41	0.20 50	0.49 150	0.38 60	0.26 142	0.49 184	0.18 4	0.55 54	0.30 38	0.30 48	0.29 45	0.32 79	0.32 103	0.45 57	0.23 9	0.12 10	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.13 77

test410	0.28 41	0.21 82	0.50 162	0.38 60	0.27 174	0.49 184	0.18 4	0.55 54	0.31 44	0.30 48	0.30 51	0.31 68	0.32 103	0.44 52	0.23 9	0.12 10	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.13 77

flow	0.28 41	0.19 28	0.41 69	0.38 60	0.27 174	0.17 5	0.15 1	0.33 2	0.28 25	0.32 69	0.27 30	0.39 143	0.27 57	0.54 111	0.27 85	0.23 454	0.22 549	0.21 347	0.19 354	0.23 438	0.24 472

anonymous	0.28 41	0.22 118	0.43 93	0.39 75	0.26 142	0.22 12	0.24 76	0.35 6	0.34 74	0.42 164	0.60 213	0.24 18	0.27 57	0.50 98	0.23 9	0.15 91	0.11 40	0.18 219	0.14 185	0.15 86	0.13 77

MCSU-Stereo	0.28 41	0.17 3	0.36 12	0.36 20	0.17 5	0.35 58	0.39 289	0.55 54	0.41 120	0.37 123	0.40 95	0.37 129	0.23 27	0.45 57	0.29 116	0.14 57	0.11 40	0.13 1	0.10 2	0.13 7	0.12 23

monster-pro	0.28 41	0.18 10	0.39 46	0.36 20	0.21 31	0.55 268	0.31 160	0.55 54	0.43 132	0.28 21	0.28 36	0.23 8	0.21 8	0.57 129	0.25 46	0.11 1	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.14 46	0.11 3

MatchStereo	0.28 41	0.21 82	0.39 46	0.33 2	0.18 8	0.22 12	0.23 60	0.65 118	0.48 162	0.27 19	0.47 146	0.25 25	0.24 30	0.49 92	0.31 165	0.16 137	0.12 106	0.14 22	0.10 2	0.13 7	0.13 77
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
LCMNet	0.28 41	0.18 10	0.36 12	0.37 38	0.24 90	0.31 38	0.20 18	0.57 71	0.57 210	0.28 21	0.32 59	0.33 94	0.29 71	0.54 111	0.30 137	0.14 57	0.13 219	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.13 77

MonStereo	0.28 41	0.18 10	0.39 46	0.36 20	0.21 31	0.55 268	0.31 160	0.55 54	0.43 132	0.28 21	0.28 36	0.23 8	0.21 8	0.57 129	0.25 46	0.11 1	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.14 46	0.11 3

Monster-pub-eth3d	0.28 41	0.18 10	0.39 46	0.36 20	0.21 31	0.55 268	0.31 160	0.55 54	0.43 132	0.28 21	0.28 36	0.23 8	0.21 8	0.56 123	0.25 46	0.11 1	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.14 46	0.11 3

IGEV	0.28 41	0.18 10	0.39 46	0.37 38	0.31 286	0.45 131	0.21 35	0.59 76	0.40 111	0.31 60	0.43 120	0.26 30	0.21 8	0.43 46	0.25 46	0.13 29	0.12 106	0.16 116	0.13 144	0.12 1	0.12 23

MLG-Stereo_test3	0.28 41	0.18 10	0.42 85	0.40 90	0.23 65	0.47 156	0.19 11	0.61 88	0.29 34	0.35 102	0.21 6	0.35 110	0.21 8	0.60 150	0.25 46	0.15 91	0.11 40	0.16 116	0.11 15	0.13 7	0.13 77

MonSter	0.28 41	0.18 10	0.39 46	0.36 20	0.21 31	0.55 268	0.31 160	0.55 54	0.43 132	0.28 21	0.29 45	0.23 8	0.21 8	0.56 123	0.25 46	0.11 1	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.14 46	0.11 3

over-8	0.29 56	0.23 156	0.40 59	0.43 153	0.16 1	0.47 156	0.26 101	0.52 36	0.28 25	0.30 48	0.32 59	0.35 110	0.37 149	0.69 187	0.25 46	0.17 197	0.13 219	0.13 1	0.11 15	0.16 128	0.13 77

over-9	0.29 56	0.24 185	0.41 69	0.43 153	0.16 1	0.46 139	0.26 101	0.53 41	0.28 25	0.30 48	0.32 59	0.35 110	0.39 161	0.68 185	0.26 68	0.17 197	0.12 106	0.13 1	0.11 15	0.16 128	0.13 77

depth_test_26	0.29 56	0.19 28	0.41 69	0.36 20	0.24 90	0.21 8	0.24 76	0.41 14	0.34 74	0.30 48	0.81 291	0.28 49	0.24 30	0.47 82	0.25 46	0.22 426	0.16 395	0.18 219	0.17 297	0.19 283	0.17 271

BridgeDepth	0.29 56	0.19 28	0.37 19	0.40 90	0.17 5	0.58 292	0.32 182	0.60 86	0.29 34	0.26 13	0.26 21	0.39 143	0.43 189	0.47 82	0.26 68	0.13 29	0.10 9	0.13 1	0.12 82	0.15 86	0.12 23
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
4.5_new	0.29 56	0.25 226	0.41 69	0.36 20	0.23 65	0.52 232	0.36 238	0.56 66	0.34 74	0.45 187	0.42 108	0.27 39	0.25 34	0.40 33	0.24 18	0.13 29	0.10 9	0.15 65	0.13 144	0.16 128	0.12 23

4.5w-stereo	0.29 56	0.25 226	0.41 69	0.36 20	0.23 65	0.52 232	0.36 238	0.56 66	0.34 74	0.45 187	0.42 108	0.27 39	0.25 34	0.40 33	0.24 18	0.13 29	0.10 9	0.15 65	0.13 144	0.16 128	0.12 23

LG-Stereo_L2	0.29 56	0.20 50	0.45 115	0.37 38	0.25 120	0.26 20	0.20 18	0.78 179	0.28 25	0.28 21	0.26 21	0.24 18	0.26 43	0.91 281	0.23 9	0.15 91	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.14 46	0.11 3

MLG-Stereo	0.29 56	0.19 28	0.38 36	0.41 111	0.20 23	0.42 104	0.20 18	0.66 127	0.21 5	0.25 11	0.22 9	0.33 94	0.28 65	1.09 351	0.25 46	0.14 57	0.11 40	0.16 116	0.11 15	0.13 7	0.12 23

over v1	0.30 64	0.24 185	0.41 69	0.42 133	0.16 1	0.49 184	0.27 116	0.53 41	0.28 25	0.31 60	0.31 53	0.35 110	0.43 189	0.70 193	0.30 137	0.16 137	0.12 106	0.13 1	0.10 2	0.16 128	0.14 146

Monster-pub-mixall	0.30 64	0.19 28	0.39 46	0.36 20	0.21 31	0.28 27	0.18 4	0.58 74	0.34 74	0.36 112	0.34 69	0.26 30	0.20 5	1.40 451	0.24 18	0.15 91	0.11 40	0.13 1	0.10 2	0.12 1	0.13 77

AdaDepth	0.30 64	0.22 118	0.49 150	0.44 192	0.27 174	0.44 127	0.24 76	0.52 36	0.30 38	0.31 60	0.37 82	0.26 30	0.32 103	0.79 236	0.25 46	0.12 10	0.12 106	0.16 116	0.13 144	0.16 128	0.15 194

asda	0.30 64	0.24 185	0.42 85	0.38 60	0.23 65	0.43 114	0.34 210	0.58 74	0.37 97	0.38 140	0.42 108	0.27 39	0.34 124	0.52 105	0.30 137	0.11 1	0.09 1	0.14 22	0.11 15	0.14 46	0.12 23

asd	0.30 64	0.21 82	0.41 69	0.39 75	0.24 90	0.47 156	0.30 147	0.69 142	0.30 38	0.41 157	0.39 90	0.28 49	0.33 113	0.62 159	0.27 85	0.13 29	0.09 1	0.14 22	0.12 82	0.14 46	0.12 23

4.25_new	0.30 64	0.26 261	0.44 99	0.38 60	0.26 142	0.49 184	0.40 305	0.59 76	0.31 44	0.38 140	0.42 108	0.27 39	0.34 124	0.46 70	0.31 165	0.12 10	0.09 1	0.15 65	0.11 15	0.14 46	0.12 23

4.5w_new	0.30 64	0.26 261	0.44 99	0.38 60	0.26 142	0.49 184	0.40 305	0.59 76	0.31 44	0.38 140	0.42 108	0.27 39	0.34 124	0.46 70	0.31 165	0.12 10	0.09 1	0.15 65	0.11 15	0.14 46	0.12 23

4.25w-stereo	0.30 64	0.26 261	0.44 99	0.38 60	0.26 142	0.49 184	0.40 305	0.59 76	0.32 55	0.38 140	0.42 108	0.27 39	0.34 124	0.46 70	0.31 165	0.12 10	0.09 1	0.15 65	0.11 15	0.14 46	0.12 23

4w-stereo	0.30 64	0.24 185	0.44 99	0.37 38	0.23 65	0.46 139	0.27 116	0.63 100	0.31 44	0.41 157	0.44 129	0.27 39	0.36 145	0.59 138	0.30 137	0.11 1	0.09 1	0.15 65	0.12 82	0.13 7	0.12 23

LG-Stereo_L1	0.30 64	0.20 50	0.44 99	0.37 38	0.26 142	0.29 30	0.21 35	0.66 127	0.26 19	0.25 11	0.25 15	0.24 18	0.22 24	1.24 394	0.23 9	0.15 91	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.14 46	0.11 3

IGEV-Stereo++	0.30 64	0.20 50	0.40 59	0.46 231	0.30 256	0.33 46	0.22 45	0.75 169	0.45 146	0.32 69	0.41 104	0.32 79	0.48 243	0.38 17	0.27 85	0.15 91	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.15 86	0.13 77

GREATEN-IGEV_RVC	0.31 75	0.25 226	0.46 128	0.43 153	0.23 65	0.36 64	0.26 101	0.61 88	0.36 88	0.32 69	0.36 77	0.37 129	0.22 24	0.61 156	0.34 215	0.17 197	0.13 219	0.21 347	0.18 326	0.21 380	0.14 146

over-6	0.31 75	0.22 118	0.42 85	0.40 90	0.17 5	0.41 92	0.31 160	0.63 100	0.30 38	0.31 60	0.36 77	0.30 61	0.37 149	0.82 250	0.26 68	0.19 309	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.17 176	0.13 77

GCAP-Stereo-DPT26K	0.31 75	0.20 50	0.57 253	0.40 90	0.22 51	0.36 64	0.33 195	0.73 160	0.31 44	0.37 123	0.40 95	0.31 68	0.44 201	0.50 98	0.26 68	0.13 29	0.11 40	0.16 116	0.12 82	0.16 128	0.13 77

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.31 75	0.22 118	0.48 141	0.41 111	0.26 142	0.41 92	0.26 101	0.76 172	0.33 65	0.33 80	0.43 120	0.29 52	0.46 217	0.35 8	0.24 18	0.13 29	0.12 106	0.16 116	0.12 82	0.17 176	0.18 302

Pro-Stereo	0.31 75	0.16 2	0.34 5	0.39 75	0.29 229	0.63 333	0.21 35	0.35 6	0.28 25	0.34 92	0.25 15	0.23 8	0.13 1	1.58 490	0.26 68	0.13 29	0.11 40	0.18 219	0.17 297	0.13 7	0.12 23

GEAStereo	0.31 75	0.21 82	0.43 93	0.43 153	0.31 286	0.46 139	0.36 238	0.74 166	0.33 65	0.34 92	0.38 83	0.32 79	0.33 113	0.43 46	0.26 68	0.21 394	0.12 106	0.17 170	0.12 82	0.17 176	0.14 146

2.5w	0.31 75	0.23 156	0.46 128	0.39 75	0.24 90	0.42 104	0.39 289	0.61 88	0.30 38	0.37 123	0.53 185	0.24 18	0.25 34	0.77 224	0.28 104	0.12 10	0.10 9	0.14 22	0.12 82	0.14 46	0.12 23

2.75w_new	0.31 75	0.23 156	0.43 93	0.35 12	0.23 65	0.42 104	0.42 330	0.54 48	0.35 84	0.47 199	0.43 120	0.24 18	0.30 81	0.66 178	0.33 200	0.12 10	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.12 23

LG-G_1	0.31 75	0.20 50	0.44 99	0.42 133	0.20 23	0.64 337	0.18 4	0.70 147	0.25 15	0.29 35	0.29 45	0.36 116	0.35 133	0.87 271	0.24 18	0.16 137	0.12 106	0.16 116	0.11 15	0.13 7	0.13 77

LG-G	0.31 75	0.20 50	0.44 99	0.42 133	0.20 23	0.64 337	0.18 4	0.70 147	0.25 15	0.29 35	0.29 45	0.36 116	0.35 133	0.87 271	0.24 18	0.16 137	0.12 106	0.16 116	0.11 15	0.13 7	0.13 77

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.32 85	0.23 156	0.50 162	0.42 133	0.22 51	0.49 184	0.20 18	0.57 71	0.50 172	0.38 140	0.28 36	0.33 94	0.31 91	0.45 57	0.28 104	0.21 394	0.17 431	0.24 453	0.19 354	0.27 503	0.20 389

Anonymus	0.32 85	0.20 50	0.41 69	0.45 212	0.28 204	0.43 114	0.24 76	0.54 48	0.40 111	0.33 80	0.31 53	0.50 217	0.38 156	0.57 129	0.32 179	0.14 57	0.12 106	0.18 219	0.17 297	0.15 86	0.16 237

aanet-new-32k	0.32 85	0.22 118	0.53 199	0.43 153	0.24 90	0.54 253	0.23 60	0.72 154	0.31 44	0.37 123	0.38 83	0.43 169	0.54 306	0.41 37	0.24 18	0.14 57	0.12 106	0.16 116	0.12 82	0.17 176	0.13 77

aanet-new-30k	0.32 85	0.22 118	0.53 199	0.43 153	0.24 90	0.54 253	0.23 60	0.72 154	0.31 44	0.37 123	0.38 83	0.43 169	0.54 306	0.41 37	0.24 18	0.14 57	0.12 106	0.16 116	0.12 82	0.17 176	0.13 77

aanet-new-28k	0.32 85	0.21 82	0.66 309	0.43 153	0.21 31	0.47 156	0.28 124	0.64 108	0.33 65	0.36 112	0.39 90	0.36 116	0.49 260	0.39 24	0.27 85	0.15 91	0.11 40	0.16 116	0.13 144	0.22 409	0.15 194

aanet-new-22k	0.32 85	0.21 82	0.54 213	0.43 153	0.22 51	0.47 156	0.23 60	0.67 135	0.50 172	0.35 102	0.46 141	0.33 94	0.50 269	0.44 52	0.29 116	0.14 57	0.12 106	0.15 65	0.13 144	0.16 128	0.13 77

aanet-new-16k	0.32 85	0.21 82	0.56 239	0.45 212	0.22 51	0.43 114	0.21 35	0.66 127	0.44 142	0.36 112	0.43 120	0.37 129	0.48 243	0.41 37	0.28 104	0.14 57	0.10 9	0.16 116	0.12 82	0.18 227	0.13 77

LiteMatch	0.32 85	0.24 185	0.37 19	0.45 212	0.25 120	0.34 49	0.31 160	0.49 26	0.32 55	0.29 35	0.27 30	0.40 152	0.48 243	0.45 57	0.66 466	0.21 394	0.12 106	0.19 251	0.16 266	0.18 227	0.19 351

qwe	0.32 85	0.21 82	0.40 59	0.37 38	0.26 142	0.49 184	0.29 135	0.64 108	0.39 107	0.49 216	0.48 153	0.26 30	0.27 57	0.80 239	0.34 215	0.12 10	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.15 86	0.12 23

2.25w	0.32 85	0.24 185	0.48 141	0.37 38	0.24 90	0.45 131	0.25 87	0.62 92	0.40 111	0.45 187	0.58 209	0.27 39	0.32 103	0.74 218	0.35 228	0.12 10	0.10 9	0.14 22	0.12 82	0.13 7	0.14 146

3.25w_new	0.32 85	0.21 82	0.45 115	0.38 60	0.23 65	0.52 232	0.34 210	0.65 118	0.39 107	0.47 199	0.45 135	0.32 79	0.35 133	0.61 156	0.27 85	0.12 10	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.12 1	0.12 23

3.25w	0.32 85	0.21 82	0.45 115	0.37 38	0.23 65	0.52 232	0.34 210	0.65 118	0.39 107	0.47 199	0.45 135	0.32 79	0.35 133	0.61 156	0.27 85	0.12 10	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.12 1	0.12 23

3.75w	0.32 85	0.23 156	0.44 99	0.37 38	0.29 229	0.62 327	0.36 238	0.59 76	0.32 55	0.41 157	0.47 146	0.25 25	0.34 124	0.64 164	0.26 68	0.12 10	0.09 1	0.14 22	0.12 82	0.13 7	0.12 23

2w_stereo	0.32 85	0.24 185	0.45 115	0.39 75	0.22 51	0.46 139	0.47 410	0.69 142	0.42 126	0.43 172	0.50 166	0.24 18	0.45 208	0.47 82	0.29 116	0.12 10	0.10 9	0.15 65	0.12 82	0.15 86	0.13 77

SGD-Stereo	0.32 85	0.20 50	0.40 59	0.38 60	0.19 16	0.43 114	0.22 45	0.64 108	0.33 65	0.42 164	0.34 69	0.27 39	0.35 133	1.15 368	0.30 137	0.20 357	0.10 9	0.15 65	0.13 144	0.17 176	0.13 77

GREAT-IGEV	0.32 85	0.20 50	0.42 85	0.37 38	0.29 229	0.36 64	0.28 124	0.56 66	0.58 215	0.28 21	0.50 166	0.29 52	0.29 71	0.84 258	0.27 85	0.14 57	0.11 40	0.15 65	0.11 15	0.17 176	0.14 146
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
GELT-Stereo	0.33 101	0.22 118	0.45 115	0.44 192	0.36 384	0.32 44	0.29 135	0.67 135	0.55 204	0.52 236	0.41 104	0.39 143	0.35 133	0.56 123	0.31 165	0.13 29	0.11 40	0.17 170	0.15 215	0.16 128	0.13 77

PhaseNet	0.33 101	0.23 156	0.44 99	0.43 153	0.28 204	0.57 285	0.24 76	0.62 92	0.42 126	0.30 48	0.39 90	0.54 244	0.30 81	0.55 118	0.37 252	0.15 91	0.13 219	0.20 303	0.19 354	0.17 176	0.17 271

aanet-new-40k	0.33 101	0.22 118	0.81 426	0.40 90	0.25 120	0.52 232	0.23 60	0.67 135	0.32 55	0.33 80	0.47 146	0.33 94	0.52 291	0.35 8	0.28 104	0.13 29	0.10 9	0.16 116	0.12 82	0.18 227	0.12 23

aanet-new-36k	0.33 101	0.21 82	0.52 188	0.42 133	0.21 31	0.52 232	0.32 182	0.64 108	0.36 88	0.34 92	0.38 83	0.36 116	0.56 322	0.81 246	0.24 18	0.13 29	0.11 40	0.16 116	0.12 82	0.15 86	0.13 77

aanet-new-34k	0.33 101	0.22 118	0.65 298	0.40 90	0.20 23	0.34 49	0.30 147	0.80 195	0.42 126	0.34 92	0.53 185	0.34 103	0.57 335	0.38 17	0.25 46	0.13 29	0.11 40	0.16 116	0.12 82	0.15 86	0.12 23

aanet-32k-new	0.33 101	0.23 156	0.55 228	0.43 153	0.23 65	0.50 204	0.32 182	0.55 54	0.36 88	0.34 92	0.42 108	0.36 116	0.55 314	0.77 224	0.24 18	0.16 137	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.19 283	0.12 23

aanet-new-24k	0.33 101	0.21 82	0.51 174	0.42 133	0.23 65	0.53 243	0.30 147	0.62 92	0.37 97	0.40 154	0.61 216	0.34 103	0.48 243	0.44 52	0.25 46	0.13 29	0.11 40	0.16 116	0.12 82	0.17 176	0.12 23

aanet-new-12k	0.33 101	0.23 156	0.77 406	0.48 281	0.21 31	0.48 167	0.25 87	0.80 195	0.44 142	0.38 140	0.29 45	0.32 79	0.48 243	0.39 24	0.29 116	0.14 57	0.10 9	0.17 170	0.13 144	0.19 283	0.15 194

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.33 101	0.20 50	0.45 115	0.44 192	0.30 256	0.40 85	0.34 210	0.73 160	0.43 132	0.37 123	0.61 216	0.41 161	0.51 283	0.36 11	0.27 85	0.14 57	0.11 40	0.15 65	0.11 15	0.16 128	0.14 146

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.33 101	0.20 50	0.45 115	0.40 90	0.26 142	0.43 114	0.39 289	0.86 226	0.51 183	0.36 112	0.48 153	0.34 103	0.45 208	0.35 8	0.26 68	0.14 57	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.15 86	0.12 23

DispViT+	0.33 101	0.19 28	0.37 19	0.36 20	0.56 568	0.30 34	0.23 60	0.72 154	0.55 204	0.33 80	0.34 69	0.30 61	0.25 34	1.12 362	0.29 116	0.15 91	0.12 106	0.13 1	0.10 2	0.13 7	0.12 23

GSStereo	0.33 101	0.21 82	0.43 93	0.45 212	0.31 286	0.46 139	0.36 238	0.92 252	0.47 157	0.37 123	0.38 83	0.32 79	0.33 113	0.43 46	0.26 68	0.19 309	0.11 40	0.16 116	0.12 82	0.17 176	0.15 194

3.5w_stereo	0.33 101	0.25 226	0.45 115	0.37 38	0.24 90	0.54 253	0.35 221	0.66 127	0.36 88	0.43 172	0.44 129	0.29 52	0.34 124	0.77 224	0.39 277	0.11 1	0.09 1	0.15 65	0.11 15	0.14 46	0.13 77

3w_stereo	0.33 101	0.25 226	0.52 188	0.40 90	0.21 31	0.53 243	0.54 473	0.65 118	0.46 152	0.44 179	0.48 153	0.23 8	0.45 208	0.46 70	0.29 116	0.12 10	0.10 9	0.15 65	0.12 82	0.15 86	0.15 194

DEFOM-Stereo	0.33 101	0.20 50	0.40 59	0.42 133	0.28 204	0.80 447	0.23 60	0.48 24	0.37 97	0.37 123	0.31 53	0.23 8	0.24 30	1.20 383	0.27 85	0.16 137	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.14 46	0.14 146

SCION-M(vits-remse)	0.34 116	0.18 10	1.23 582	0.67 582	0.21 31	0.55 268	0.31 160	0.55 54	0.43 132	0.28 21	0.28 36	0.23 8	0.21 8	0.57 129	0.25 46	0.23 454	0.18 457	0.14 22	0.11 15	0.14 46	0.11 3

aanet-new-90k	0.34 116	0.21 82	0.77 406	0.41 111	0.23 65	0.43 114	0.36 238	0.64 108	0.30 38	0.28 21	0.40 95	0.31 68	0.50 269	0.97 307	0.22 2	0.13 29	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.19 283	0.11 3

aanet-new-60k	0.34 116	0.21 82	0.76 398	0.42 133	0.22 51	0.58 292	0.31 160	0.71 152	0.33 65	0.33 80	0.39 90	0.40 152	0.43 189	0.77 224	0.23 9	0.13 29	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.17 176	0.12 23

gasm-f	0.34 116	0.22 118	0.42 85	0.43 153	0.31 286	0.39 77	0.44 369	0.74 166	0.33 65	0.34 92	0.64 228	0.32 79	0.46 217	0.55 118	0.28 104	0.21 394	0.12 106	0.17 170	0.12 82	0.18 227	0.14 146

Zero-FE251	0.34 116	0.23 156	0.51 174	0.45 212	0.29 229	0.58 292	0.24 76	0.82 210	0.34 74	0.49 216	0.38 83	0.52 231	0.42 180	0.47 82	0.27 85	0.18 252	0.14 291	0.17 170	0.12 82	0.14 46	0.13 77

1w_stereo	0.34 116	0.20 50	0.42 85	0.43 153	0.26 142	0.47 156	0.54 473	0.59 76	0.50 172	0.41 157	0.66 236	0.25 25	0.44 201	0.62 159	0.33 200	0.12 10	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.14 46	0.12 23

monsterstereo	0.34 116	0.20 50	0.44 99	0.45 212	0.35 366	0.27 26	0.29 135	0.53 41	0.51 183	0.44 179	0.61 216	0.26 30	0.25 34	1.19 380	0.27 85	0.13 29	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.15 86	0.10 1

monsters	0.34 116	0.20 50	0.41 69	0.39 75	0.36 384	0.34 49	0.27 116	0.66 127	0.43 132	0.47 199	0.40 95	0.22 6	0.23 27	1.33 419	0.25 46	0.13 29	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.13 77

111111	0.34 116	0.20 50	0.41 69	0.45 212	0.42 468	0.37 68	0.22 45	0.95 275	0.38 105	0.31 60	0.31 53	0.40 152	0.27 57	0.96 299	0.26 68	0.17 197	0.12 106	0.15 65	0.11 15	0.15 86	0.13 77

LG-Stereo	0.34 116	0.25 226	0.78 416	0.47 248	0.26 142	0.37 68	0.30 147	0.71 152	0.52 190	0.36 112	0.57 206	0.29 52	0.21 8	0.50 98	0.36 240	0.13 29	0.13 219	0.20 303	0.18 326	0.18 227	0.12 23

S2M2_L	0.34 116	0.28 326	0.45 115	0.40 90	0.30 256	0.31 38	0.16 3	0.60 86	0.64 240	0.31 60	0.48 153	0.47 195	0.34 124	0.38 17	0.32 179	0.25 507	0.22 549	0.20 303	0.22 475	0.25 475	0.22 436
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
GIP-stereo	0.34 116	0.23 156	0.45 115	0.50 316	0.36 384	0.38 72	0.23 60	0.78 179	0.52 190	0.34 92	0.51 173	0.46 187	0.38 156	0.51 103	0.27 85	0.20 357	0.12 106	0.16 116	0.12 82	0.16 128	0.14 146

RAStereo	0.34 116	0.21 82	0.66 309	0.47 248	0.27 174	0.26 20	0.29 135	0.69 142	0.63 235	0.32 69	0.42 108	0.45 183	0.31 91	0.45 57	0.34 215	0.17 197	0.15 356	0.19 251	0.15 215	0.18 227	0.13 77

aanet-new-70k	0.35 129	0.20 50	0.79 419	0.42 133	0.21 31	0.50 204	0.30 147	0.65 118	0.31 44	0.33 80	0.40 95	0.31 68	0.51 283	1.00 323	0.24 18	0.12 10	0.11 40	0.16 116	0.12 82	0.16 128	0.12 23

aanet-new-78k	0.35 129	0.22 118	0.91 483	0.43 153	0.21 31	0.33 46	0.36 238	0.65 118	0.32 55	0.32 69	0.40 95	0.31 68	0.59 347	0.91 281	0.22 2	0.12 10	0.10 9	0.16 116	0.12 82	0.18 227	0.12 23

aanet-new-10k	0.35 129	0.22 118	0.87 459	0.47 248	0.23 65	0.66 362	0.24 76	0.63 100	0.40 111	0.38 140	0.42 108	0.40 152	0.53 299	0.40 33	0.29 116	0.16 137	0.11 40	0.16 116	0.12 82	0.19 283	0.13 77

aanet-new-8k	0.35 129	0.23 156	0.50 162	0.45 212	0.25 120	0.54 253	0.36 238	0.68 139	0.49 165	0.35 102	0.42 108	0.32 79	0.62 368	0.68 185	0.28 104	0.14 57	0.11 40	0.16 116	0.13 144	0.15 86	0.13 77

GCAP-Stereo-cres-4k	0.35 129	0.21 82	0.52 188	0.48 281	0.27 174	0.75 412	0.38 272	0.63 100	0.43 132	0.37 123	0.50 166	0.35 110	0.50 269	0.43 46	0.30 137	0.15 91	0.11 40	0.17 170	0.13 144	0.16 128	0.13 77

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.35 129	0.20 50	0.50 162	0.42 133	0.37 406	0.58 292	0.30 147	0.68 139	0.42 126	0.37 123	0.53 185	0.47 195	0.60 351	0.39 24	0.34 215	0.15 91	0.10 9	0.17 170	0.13 144	0.16 128	0.12 23

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.35 129	0.22 118	0.53 199	0.41 111	0.36 384	0.48 167	0.42 330	0.63 100	0.57 210	0.54 244	0.64 228	0.32 79	0.26 43	0.41 37	0.31 165	0.17 197	0.12 106	0.19 251	0.15 215	0.14 46	0.13 77

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.35 129	0.22 118	0.54 213	0.42 133	0.35 366	0.46 139	0.40 305	0.62 92	0.54 201	0.56 255	0.67 243	0.36 116	0.27 57	0.49 92	0.28 104	0.16 137	0.11 40	0.19 251	0.15 215	0.14 46	0.13 77

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.35 129	0.22 118	0.54 213	0.41 111	0.37 406	0.49 184	0.41 323	0.64 108	0.59 225	0.54 244	0.66 236	0.31 68	0.26 43	0.41 37	0.30 137	0.16 137	0.11 40	0.19 251	0.14 185	0.15 86	0.13 77

Foundation-i1c-attn	0.35 129	0.17 3	0.36 12	0.35 12	0.19 16	0.51 224	0.48 423	0.96 284	0.37 97	0.42 164	0.43 120	0.52 231	0.49 260	0.66 178	0.29 116	0.15 91	0.12 106	0.15 65	0.11 15	0.13 7	0.12 23

gcap_with_dpt	0.35 129	0.22 118	0.56 239	0.42 133	0.35 366	0.50 204	0.45 390	0.62 92	0.49 165	0.54 244	0.66 236	0.32 79	0.30 81	0.38 17	0.28 104	0.16 137	0.11 40	0.19 251	0.14 185	0.14 46	0.13 77

VIP-Stereo	0.35 129	0.22 118	0.49 150	0.40 90	0.43 479	0.82 458	0.22 45	0.59 76	0.45 146	0.31 60	0.53 185	0.37 129	0.31 91	0.83 253	0.27 85	0.17 197	0.11 40	0.15 65	0.11 15	0.15 86	0.12 23

AIO_test	0.35 129	0.22 118	0.44 99	0.43 153	0.27 174	0.57 285	0.44 369	0.79 186	0.41 120	0.32 69	0.47 146	0.46 187	0.30 81	0.69 187	0.30 137	0.16 137	0.11 40	0.16 116	0.13 144	0.15 86	0.12 23

gcap-zeroshot	0.35 129	0.22 118	0.55 228	0.41 111	0.37 406	0.48 167	0.42 330	0.64 108	0.54 201	0.53 238	0.63 223	0.33 94	0.26 43	0.38 17	0.31 165	0.16 137	0.11 40	0.19 251	0.15 215	0.14 46	0.13 77

test_for_model	0.35 129	0.22 118	0.53 199	0.41 111	0.36 384	0.48 167	0.42 330	0.63 100	0.57 210	0.54 244	0.64 228	0.32 79	0.26 43	0.41 37	0.31 165	0.17 197	0.12 106	0.19 251	0.15 215	0.14 46	0.13 77

testlalala	0.35 129	0.22 118	0.55 228	0.41 111	0.37 406	0.48 167	0.42 330	0.64 108	0.54 201	0.53 238	0.63 223	0.33 94	0.26 43	0.38 17	0.31 165	0.16 137	0.11 40	0.19 251	0.15 215	0.14 46	0.13 77

TS12	0.36 145	0.20 50	0.40 59	0.43 153	0.20 23	0.58 292	0.31 160	0.89 239	0.41 120	0.40 154	0.73 265	0.36 116	0.40 168	0.73 209	0.37 252	0.14 57	0.12 106	0.15 65	0.12 82	0.16 128	0.14 146

aanet-new-14k	0.36 145	0.24 185	0.83 435	0.46 231	0.22 51	0.46 139	0.33 195	0.66 127	0.61 228	0.39 152	0.48 153	0.29 52	0.64 379	0.41 37	0.29 116	0.15 91	0.11 40	0.16 116	0.12 82	0.21 380	0.14 146

Foundation-i1b	0.36 145	0.18 10	0.36 12	0.35 12	0.19 16	0.53 243	0.49 435	1.00 300	0.35 84	0.47 199	0.43 120	0.56 264	0.53 299	0.66 178	0.28 104	0.16 137	0.11 40	0.14 22	0.13 144	0.14 46	0.12 23

NLSM3	0.36 145	0.21 82	0.43 93	0.45 212	0.36 384	0.43 114	0.32 182	0.69 142	0.58 215	0.41 157	0.68 246	0.39 143	0.43 189	0.60 150	0.35 228	0.14 57	0.12 106	0.19 251	0.17 297	0.16 128	0.13 77

zero-FE	0.36 145	0.22 118	0.47 134	0.45 212	0.43 479	0.30 34	0.24 76	0.61 88	0.33 65	0.33 80	0.41 104	0.37 129	0.50 269	0.64 164	0.32 179	0.22 426	0.11 40	0.18 219	0.12 82	0.83 690	0.16 237

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 145	0.23 156	0.54 213	0.50 316	0.28 204	0.36 64	0.22 45	1.02 310	0.39 107	0.42 164	0.64 228	0.36 116	0.51 283	0.39 24	0.29 116	0.18 252	0.12 106	0.17 170	0.13 144	0.18 227	0.18 302

AIO_rvc	0.36 145	0.23 156	0.49 150	0.43 153	0.27 174	0.59 303	0.38 272	0.94 269	0.45 146	0.33 80	0.46 141	0.49 211	0.22 24	0.84 258	0.30 137	0.16 137	0.11 40	0.16 116	0.12 82	0.15 86	0.13 77

HUF	0.36 145	0.23 156	0.52 188	0.40 90	0.22 51	0.54 253	0.47 410	0.82 210	0.43 132	0.36 112	0.43 120	0.50 217	0.42 180	0.64 164	0.29 116	0.17 197	0.12 106	0.16 116	0.12 82	0.15 86	0.14 146

MaDis-Stereo	0.36 145	0.25 226	0.58 261	0.44 192	0.34 359	0.30 34	0.30 147	0.72 154	0.50 172	0.37 123	0.36 77	0.58 277	0.49 260	0.52 105	0.36 240	0.19 309	0.16 395	0.19 251	0.15 215	0.18 227	0.14 146

UniTT-Stereo	0.36 145	0.23 156	0.59 267	0.48 281	0.36 384	0.40 85	0.32 182	0.53 41	0.49 165	0.54 244	0.55 198	0.36 116	0.31 91	0.58 136	0.51 392	0.20 357	0.15 356	0.17 170	0.15 215	0.19 283	0.15 194

Foundation-i1a	0.37 155	0.18 10	0.37 19	0.34 6	0.19 16	0.51 224	0.47 410	1.01 308	0.42 126	0.51 232	0.44 129	0.57 270	0.57 335	0.78 231	0.29 116	0.15 91	0.11 40	0.14 22	0.12 82	0.13 7	0.13 77

DDF-Stereo	0.37 155	0.22 118	0.47 134	0.48 281	0.42 468	0.31 38	0.24 76	0.53 41	0.33 65	0.33 80	0.40 95	0.37 129	0.48 243	0.91 281	0.32 179	0.23 454	0.11 40	0.18 219	0.12 82	0.86 692	0.16 237

IGEV-RUCA	0.37 155	0.23 156	0.48 141	0.49 303	0.36 384	0.60 311	0.23 60	0.64 108	0.49 165	0.39 152	0.49 163	0.44 175	0.31 91	0.85 264	0.30 137	0.24 479	0.13 219	0.16 116	0.12 82	0.20 333	0.19 351

Pointernet	0.37 155	0.20 50	0.57 253	0.43 153	0.28 204	0.51 224	0.27 116	0.93 263	0.61 228	0.47 199	0.63 223	0.49 211	0.38 156	0.49 92	0.33 200	0.17 197	0.13 219	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.12 23

AIO-Stereo	0.37 155	0.25 226	0.51 174	0.47 248	0.23 65	0.45 131	0.39 289	1.07 346	0.52 190	0.41 157	0.48 153	0.52 231	0.25 34	0.72 203	0.30 137	0.16 137	0.12 106	0.17 170	0.13 144	0.16 128	0.13 77

AEACV	0.37 155	0.24 185	0.52 188	0.47 248	0.51 536	0.37 68	0.38 272	0.65 118	0.53 197	0.42 164	0.56 201	0.46 187	0.60 351	0.53 107	0.30 137	0.16 137	0.13 219	0.18 219	0.15 215	0.17 176	0.14 146

EGLCR-Stereo	0.37 155	0.22 118	0.51 174	0.43 153	0.26 142	0.44 127	0.22 45	0.99 296	0.48 162	0.42 164	0.42 108	0.67 319	0.29 71	0.86 268	0.33 200	0.17 197	0.12 106	0.19 251	0.17 297	0.17 176	0.15 194

DF	0.38 162	0.22 118	0.60 270	0.46 231	0.26 142	0.46 139	0.31 160	0.84 221	0.47 157	0.43 172	0.66 236	0.58 277	0.31 91	0.79 236	0.30 137	0.18 252	0.12 106	0.16 116	0.12 82	0.16 128	0.15 194

VMStereo-Base	0.38 162	0.23 156	0.44 99	0.36 20	0.22 51	0.39 77	0.34 210	0.70 147	0.86 326	0.43 172	0.69 251	0.60 288	0.33 113	0.73 209	0.35 228	0.17 197	0.14 291	0.15 65	0.12 82	0.17 176	0.17 271

BStereo	0.38 162	0.25 226	1.42 617	0.42 133	0.28 204	0.55 268	0.39 289	0.55 54	0.52 190	0.36 112	0.35 74	0.37 129	0.29 71	0.64 164	0.38 265	0.13 29	0.14 291	0.15 65	0.19 354	0.15 86	0.16 237

MSCF	0.38 162	0.25 226	0.52 188	0.47 248	0.25 120	0.62 327	0.37 264	0.81 202	0.47 157	0.50 225	0.71 259	0.32 79	0.65 387	0.54 111	0.28 104	0.19 309	0.12 106	0.17 170	0.14 185	0.17 176	0.14 146

castereo++	0.38 162	0.23 156	0.41 69	0.43 153	0.31 286	0.97 515	0.22 45	0.86 226	0.58 215	0.32 69	0.44 129	0.51 223	0.39 161	0.93 292	0.24 18	0.17 197	0.11 40	0.17 170	0.12 82	0.14 46	0.14 146

fffft	0.38 162	0.23 156	0.51 174	0.44 192	0.32 312	0.43 114	0.48 423	0.76 172	0.36 88	0.44 179	0.34 69	0.38 140	0.31 91	1.31 411	0.32 179	0.14 57	0.11 40	0.19 251	0.15 215	0.16 128	0.16 237
1: 1. 1
RSM++	0.38 162	0.24 185	0.51 174	0.47 248	0.26 142	0.50 204	0.41 323	0.79 186	0.45 146	0.37 123	0.45 135	0.60 288	0.35 133	1.02 328	0.30 137	0.15 91	0.13 219	0.17 170	0.14 185	0.18 227	0.13 77

aanet-new	0.39 169	0.25 226	0.54 213	0.47 248	0.37 406	0.74 406	0.28 124	0.62 92	0.34 74	0.37 123	0.50 166	0.36 116	0.74 418	0.98 310	0.30 137	0.17 197	0.11 40	0.17 170	0.13 144	0.19 283	0.14 146

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.39 169	0.52 598	1.32 600	0.44 192	0.38 428	0.38 72	0.23 60	0.95 275	0.41 120	0.36 112	0.43 120	0.41 161	0.42 180	0.45 57	0.29 116	0.14 57	0.13 219	0.16 116	0.13 144	0.15 86	0.14 146

Selective-IGEV-i32	0.39 169	0.24 185	0.50 162	0.44 192	0.25 120	0.46 139	0.33 195	1.25 420	0.40 111	0.35 102	0.45 135	0.52 231	0.30 81	1.07 344	0.30 137	0.14 57	0.12 106	0.17 170	0.13 144	0.16 128	0.13 77

FlowAnything_test	0.39 169	0.26 261	0.61 275	0.59 490	0.33 336	0.62 327	0.36 238	0.62 92	0.40 111	0.45 187	0.36 77	0.45 183	0.37 149	0.53 107	0.48 370	0.24 479	0.18 457	0.28 545	0.33 628	0.21 380	0.19 351

water-stereo	0.39 169	0.20 50	0.48 141	0.44 192	0.27 174	0.50 204	0.26 101	0.92 252	0.51 183	0.53 238	0.78 279	0.55 250	0.49 260	0.42 44	0.42 311	0.16 137	0.15 356	0.17 170	0.15 215	0.16 128	0.15 194

SMoEStereo_RVC	0.39 169	0.25 226	0.50 162	0.45 212	0.30 256	0.61 317	0.36 238	0.72 154	0.45 146	0.46 194	0.43 120	0.42 164	0.35 133	1.39 445	0.29 116	0.15 91	0.12 106	0.20 303	0.15 215	0.16 128	0.15 194

ours_stereo	0.39 169	0.28 326	0.51 174	0.46 231	0.30 256	0.40 85	0.44 369	0.73 160	0.56 208	0.35 102	0.56 201	0.46 187	0.33 113	1.11 357	0.32 179	0.16 137	0.13 219	0.19 251	0.15 215	0.19 283	0.14 146

GCAP-BAT	0.39 169	0.22 118	0.65 298	0.43 153	0.35 366	0.34 49	0.37 264	0.83 215	0.67 259	0.48 208	0.56 201	0.55 250	0.38 156	0.74 218	0.31 165	0.17 197	0.13 219	0.18 219	0.14 185	0.15 86	0.15 194

RSM	0.39 169	0.24 185	0.49 150	0.46 231	0.26 142	0.47 156	0.40 305	0.92 252	0.44 142	0.41 157	0.42 108	0.65 309	0.33 113	1.07 344	0.29 116	0.15 91	0.12 106	0.17 170	0.13 144	0.17 176	0.13 77

trnet	0.39 169	0.21 82	0.37 19	0.36 20	0.20 23	0.53 243	0.29 135	0.78 179	1.12 462	0.59 267	0.71 259	0.53 238	0.42 180	0.54 111	0.34 215	0.18 252	0.13 219	0.15 65	0.10 2	0.14 46	0.13 77

GCAPDPT-zeroshot	0.39 169	0.22 118	0.65 298	0.43 153	0.35 366	0.34 49	0.37 264	0.83 215	0.67 259	0.48 208	0.56 201	0.55 250	0.38 156	0.74 218	0.31 165	0.17 197	0.13 219	0.18 219	0.14 185	0.15 86	0.15 194

Selective-IGEV	0.39 169	0.24 185	0.50 162	0.44 192	0.25 120	0.46 139	0.33 195	1.25 420	0.40 111	0.35 102	0.45 135	0.52 231	0.30 81	1.07 344	0.30 137	0.14 57	0.12 106	0.17 170	0.13 144	0.16 128	0.13 77

GLC_STEREO	0.39 169	0.25 226	0.41 69	0.54 409	0.23 65	0.48 167	0.30 147	0.73 160	0.58 215	0.52 236	0.73 265	0.51 223	0.31 91	0.64 164	0.42 311	0.17 197	0.20 499	0.23 429	0.19 354	0.21 380	0.17 271

CREStereo	0.39 169	0.21 82	0.38 36	0.34 6	0.22 51	0.53 243	0.29 135	0.77 176	1.11 458	0.58 259	0.71 259	0.51 223	0.41 172	0.54 111	0.34 215	0.18 252	0.13 219	0.15 65	0.10 2	0.14 46	0.14 146
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
GEAR-Net	0.40 183	0.26 261	0.51 174	0.52 370	0.29 229	0.45 131	0.25 87	1.66 531	0.46 152	0.37 123	0.58 209	0.46 187	0.45 208	0.50 98	0.38 265	0.19 309	0.12 106	0.16 116	0.13 144	0.16 128	0.15 194

Foundation-i1	0.40 183	0.19 28	0.36 12	0.42 133	0.32 312	0.54 253	0.48 423	1.18 389	0.52 190	0.54 244	0.54 197	0.58 277	0.49 260	0.65 175	0.32 179	0.16 137	0.13 219	0.15 65	0.14 185	0.14 46	0.13 77

GASTEREO	0.40 183	0.25 226	0.51 174	0.48 281	0.25 120	0.65 353	0.36 238	0.81 202	0.49 165	0.51 232	0.82 292	0.30 61	0.66 391	0.62 159	0.28 104	0.19 309	0.12 106	0.16 116	0.14 185	0.16 128	0.14 146

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 183	0.67 645	0.42 85	0.64 549	0.29 229	0.48 167	0.25 87	0.85 224	0.44 142	0.38 140	0.36 77	0.30 61	0.70 405	1.15 368	0.29 116	0.16 137	0.11 40	0.16 116	0.11 15	0.18 227	0.12 23

mms	0.40 183	0.27 296	0.52 188	0.46 231	0.32 312	0.43 114	0.46 400	0.70 147	0.46 152	0.35 102	0.58 209	0.44 175	0.30 81	1.36 432	0.33 200	0.16 137	0.13 219	0.18 219	0.15 215	0.19 283	0.15 194

MoCha-V2	0.40 183	0.20 50	0.49 150	0.50 316	0.21 31	0.44 127	0.33 195	0.93 263	0.53 197	0.53 238	0.53 185	0.42 164	0.58 346	1.09 351	0.27 85	0.14 57	0.12 106	0.15 65	0.12 82	0.17 176	0.15 194

IGEV++	0.40 183	0.22 118	0.51 174	0.52 370	0.29 229	0.45 131	0.25 87	1.65 526	0.46 152	0.37 123	0.57 206	0.46 187	0.45 208	0.50 98	0.38 265	0.19 309	0.12 106	0.16 116	0.13 144	0.16 128	0.15 194

GCAP-Stereo	0.40 183	0.28 326	0.68 319	0.47 248	0.25 120	0.53 243	0.32 182	0.82 210	0.58 215	0.65 283	0.69 251	0.58 277	0.42 180	0.47 82	0.29 116	0.17 197	0.14 291	0.17 170	0.13 144	0.17 176	0.14 146

LoS	0.40 183	0.21 82	0.44 99	0.37 38	0.22 51	0.50 204	0.40 305	1.00 300	0.94 362	0.48 208	0.66 236	0.48 202	0.40 168	0.60 150	0.37 252	0.18 252	0.14 291	0.16 116	0.11 15	0.14 46	0.14 146
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CroCo-Stereo	0.40 183	0.31 421	0.73 367	0.58 475	0.27 174	0.26 20	0.33 195	0.95 275	0.81 310	0.42 164	0.47 146	0.65 309	0.47 229	0.39 24	0.34 215	0.18 252	0.15 356	0.16 116	0.14 185	0.19 283	0.16 237
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
GCAP-Stereo-DPT-20K	0.41 193	0.19 28	0.84 440	0.40 90	0.28 204	0.46 139	0.28 124	0.78 179	0.37 97	0.34 92	0.51 173	0.39 143	0.48 243	0.39 24	0.23 9	0.14 57	0.12 106	0.16 116	0.12 82	0.17 176	1.46 715

Replicate-Monster	0.41 193	0.26 261	2.03 669	0.36 20	0.21 31	0.46 139	0.23 60	0.67 135	0.48 162	0.42 164	0.27 30	0.31 68	0.30 81	0.98 310	0.24 18	0.14 57	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.28 537

depthmonostereo	0.41 193	0.23 156	0.53 199	0.47 248	0.23 65	0.61 317	0.35 221	1.00 300	0.76 293	0.48 208	0.65 235	0.47 195	0.49 260	0.67 182	0.37 252	0.16 137	0.15 356	0.16 116	0.14 185	0.16 128	0.15 194

castereo	0.41 193	0.22 118	0.46 128	0.44 192	0.30 256	0.61 317	0.56 499	0.97 288	0.80 306	0.38 140	0.69 251	0.45 183	0.69 399	0.51 103	0.30 137	0.16 137	0.11 40	0.16 116	0.13 144	0.16 128	0.12 23

GCAPDPT-zeroshot4090	0.41 193	0.19 28	0.83 435	0.40 90	0.28 204	0.46 139	0.28 124	0.78 179	0.37 97	0.34 92	0.51 173	0.39 143	0.48 243	0.39 24	0.23 9	0.14 57	0.12 106	0.16 116	0.12 82	0.17 176	1.46 715

CASnet	0.41 193	0.25 226	0.48 141	0.50 316	0.20 23	0.50 204	0.36 238	0.81 202	0.80 306	0.83 335	0.68 246	0.48 202	0.31 91	0.54 111	0.32 179	0.18 252	0.12 106	0.27 530	0.22 475	0.23 438	0.14 146
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
DN	0.42 199	0.24 185	0.49 150	0.47 248	0.41 462	0.58 292	0.32 182	0.81 202	0.84 322	0.45 187	0.52 178	0.77 350	0.35 133	0.64 164	0.33 200	0.24 479	0.17 431	0.19 251	0.16 266	0.20 333	0.21 413

fffy	0.42 199	0.27 296	0.57 253	0.46 231	0.29 229	0.48 167	0.35 221	0.91 249	0.55 204	0.40 154	0.58 209	0.55 250	0.41 172	1.26 398	0.36 240	0.15 91	0.13 219	0.19 251	0.16 266	0.18 227	0.14 146

WCG-NET	0.42 199	0.21 82	0.54 213	0.40 90	0.25 120	0.47 156	0.32 182	0.73 160	1.15 491	0.76 306	0.73 265	0.58 277	0.45 208	0.60 150	0.34 215	0.15 91	0.11 40	0.16 116	0.14 185	0.15 86	0.13 77

Occ-G	0.42 199	0.21 82	0.48 141	0.41 111	0.26 142	0.42 104	0.62 535	0.77 176	0.49 165	0.43 172	0.66 236	1.02 460	0.46 217	0.78 231	0.41 297	0.16 137	0.13 219	0.18 219	0.13 144	0.16 128	0.16 237

MGS-Stereo	0.42 199	0.26 261	0.58 261	0.44 192	0.28 204	0.50 204	0.34 210	0.57 71	0.83 318	0.46 194	1.31 502	0.52 231	0.33 113	0.65 175	0.36 240	0.19 309	0.16 395	0.18 219	0.15 215	0.17 176	0.16 237

LoS_RVC	0.42 199	0.26 261	0.40 59	0.44 192	0.82 664	0.51 224	0.44 369	0.64 108	0.41 120	0.44 179	0.78 279	0.44 175	0.47 229	0.56 123	0.36 240	0.13 29	0.12 106	0.14 22	0.10 2	0.13 7	0.84 697

test_xeample3	0.42 199	0.28 326	0.69 331	0.43 153	0.33 336	0.56 280	0.38 272	0.79 186	0.45 146	0.53 238	0.46 141	0.44 175	0.44 201	1.38 438	0.31 165	0.18 252	0.14 291	0.19 251	0.15 215	0.17 176	0.16 237

FAST (zero-shot)	0.43 206	0.27 296	0.71 348	0.64 549	1.27 711	0.49 184	0.31 160	0.84 221	0.47 157	0.32 69	0.40 95	0.31 68	0.34 124	0.72 203	0.29 116	0.25 507	0.23 567	0.18 219	0.20 397	0.17 176	0.19 351

PSi22	0.43 206	0.25 226	0.45 115	0.45 212	0.24 90	0.46 139	0.22 45	0.63 100	0.99 391	0.45 187	0.64 228	0.80 360	0.52 291	1.44 458	0.30 137	0.14 57	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.19 283	0.15 194

DA	0.43 206	0.23 156	0.49 150	0.50 316	0.25 120	1.08 543	0.44 369	1.18 389	0.58 215	0.46 194	0.64 228	0.54 244	0.47 229	0.46 70	0.32 179	0.19 309	0.13 219	0.19 251	0.13 144	0.18 227	0.14 146

GGEV	0.43 206	0.23 156	0.49 150	0.50 316	0.25 120	1.08 543	0.44 369	1.18 389	0.58 215	0.46 194	0.64 228	0.54 244	0.47 229	0.46 70	0.32 179	0.19 309	0.13 219	0.19 251	0.13 144	0.18 227	0.14 146

DVStereo	0.43 206	0.21 82	0.55 228	0.43 153	0.32 312	0.72 396	0.29 135	0.80 195	0.51 183	0.77 312	0.73 265	0.48 202	0.40 168	1.13 365	0.39 277	0.15 91	0.14 291	0.15 65	0.14 185	0.16 128	0.14 146

MM-Stereo_test2	0.43 206	0.24 185	0.67 315	0.51 348	0.32 312	0.55 268	0.45 390	0.97 288	0.77 297	0.59 267	0.51 173	0.49 211	0.42 180	0.80 239	0.30 137	0.15 91	0.13 219	0.18 219	0.14 185	0.19 283	0.14 146

SCV_C0	0.43 206	0.26 261	0.65 298	0.43 153	0.29 229	0.47 156	0.31 160	1.34 436	0.73 282	0.38 140	0.49 163	0.54 244	0.29 71	1.24 394	0.30 137	0.17 197	0.13 219	0.16 116	0.13 144	0.20 333	0.15 194

ff7	0.43 206	0.27 296	0.56 239	0.44 192	0.33 336	0.50 204	0.42 330	0.87 229	0.50 172	0.49 216	0.53 185	0.44 175	0.48 243	1.38 438	0.33 200	0.17 197	0.12 106	0.21 347	0.15 215	0.18 227	0.18 302

ffff	0.43 206	0.27 296	0.56 239	0.44 192	0.33 336	0.50 204	0.42 330	0.87 229	0.50 172	0.49 216	0.53 185	0.44 175	0.48 243	1.38 438	0.33 200	0.17 197	0.12 106	0.21 347	0.15 215	0.18 227	0.18 302

11t	0.43 206	0.27 296	0.56 239	0.44 192	0.33 336	0.50 204	0.42 330	0.87 229	0.50 172	0.49 216	0.53 185	0.44 175	0.48 243	1.38 438	0.33 200	0.17 197	0.12 106	0.21 347	0.15 215	0.18 227	0.18 302

anonymousdsp	0.43 206	0.27 296	0.53 199	0.44 192	0.32 312	0.50 204	0.42 330	0.89 239	0.51 183	0.49 216	0.53 185	0.47 195	0.47 229	1.33 419	0.33 200	0.17 197	0.12 106	0.21 347	0.15 215	0.18 227	0.18 302

ProNet	0.43 206	0.28 326	0.58 261	0.43 153	0.30 256	0.56 280	0.52 458	1.00 300	0.58 215	0.44 179	0.49 163	0.43 169	0.43 189	1.28 404	0.36 240	0.15 91	0.13 219	0.19 251	0.16 266	0.17 176	0.16 237

MC-Stereo	0.43 206	0.23 156	0.48 141	0.51 348	0.28 204	0.39 77	0.32 182	0.88 238	0.68 265	0.60 271	0.84 297	0.56 264	0.61 362	1.03 329	0.31 165	0.17 197	0.11 40	0.17 170	0.15 215	0.16 128	0.13 77

ccc-4	0.43 206	0.27 296	0.56 239	0.44 192	0.33 336	0.50 204	0.42 330	0.87 229	0.50 172	0.49 216	0.53 185	0.44 175	0.48 243	1.38 438	0.33 200	0.17 197	0.12 106	0.21 347	0.15 215	0.18 227	0.18 302

IGEV-Stereo	0.43 206	0.27 296	0.54 213	0.45 212	0.32 312	0.50 204	0.42 330	0.90 247	0.51 183	0.49 216	0.53 185	0.47 195	0.47 229	1.32 415	0.33 200	0.17 197	0.12 106	0.21 347	0.15 215	0.18 227	0.18 302
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GCAP-Stereo-DPT-36K	0.44 221	1.50 716	1.55 638	0.37 38	0.33 336	0.41 92	0.26 101	0.79 186	0.35 84	0.34 92	0.46 141	0.41 161	0.41 172	0.45 57	0.24 18	0.15 91	0.13 219	0.15 65	0.12 82	0.15 86	0.18 302

Reg-Stereo(zero)	0.44 221	0.22 118	0.45 115	0.43 153	0.23 65	0.38 72	0.25 87	0.76 172	1.08 439	0.90 353	0.78 279	0.90 409	0.47 229	0.70 193	0.36 240	0.15 91	0.12 106	0.15 65	0.12 82	0.15 86	0.15 194

rvit_stereo_0081_aga	0.44 221	0.34 489	0.73 367	0.51 348	0.41 462	0.50 204	0.40 305	0.81 202	0.57 210	0.58 259	0.56 201	0.53 238	0.43 189	0.66 178	0.40 287	0.26 532	0.21 527	0.22 388	0.20 397	0.26 489	0.18 302

rvit_stereo_0081	0.44 221	0.33 464	0.64 291	0.54 409	0.35 366	0.41 92	0.44 369	0.66 127	0.95 364	0.48 208	0.52 178	0.50 217	0.46 217	0.82 250	0.44 325	0.25 507	0.20 499	0.22 388	0.19 354	0.25 475	0.17 271

rvit_stereo_0082	0.44 221	0.33 464	0.64 291	0.54 409	0.35 366	0.41 92	0.44 369	0.66 127	0.95 364	0.48 208	0.52 178	0.50 217	0.46 217	0.82 250	0.44 325	0.25 507	0.20 499	0.22 388	0.19 354	0.25 475	0.17 271

rvit_stereo_0080	0.44 221	0.32 440	0.71 348	0.47 248	0.36 384	0.42 104	0.55 491	0.82 210	0.68 265	0.50 225	0.60 213	0.55 250	0.47 229	0.59 138	0.44 325	0.26 532	0.21 527	0.20 303	0.20 397	0.31 553	0.19 351

whm_eth	0.44 221	0.32 440	0.71 348	0.47 248	0.36 384	0.42 104	0.55 491	0.82 210	0.68 265	0.50 225	0.60 213	0.55 250	0.47 229	0.59 138	0.44 325	0.26 532	0.21 527	0.20 303	0.20 397	0.31 553	0.19 351

CroCo-Stereo Lap2	0.44 221	0.34 489	0.77 406	0.61 518	0.79 655	0.28 27	0.35 221	0.75 169	0.71 275	0.38 140	0.50 166	0.72 336	0.55 314	0.57 129	0.47 364	0.17 197	0.18 457	0.19 251	0.16 266	0.21 380	0.20 389

TANstereo	0.44 221	0.21 82	0.44 99	0.41 111	0.21 31	0.65 353	0.26 101	0.79 186	0.83 318	0.93 360	0.98 343	0.51 223	0.46 217	0.54 111	0.35 228	0.18 252	0.24 577	0.16 116	0.13 144	0.16 128	0.26 511

RT-Monster	0.45 230	0.23 156	0.47 134	0.44 192	0.40 451	0.51 224	0.25 87	0.87 229	1.01 400	0.87 347	0.86 304	0.68 321	0.41 172	0.67 182	0.40 287	0.16 137	0.14 291	0.15 65	0.13 144	0.14 46	0.17 271

Anonymus123	0.45 230	0.25 226	1.42 617	0.42 133	0.28 204	1.78 652	0.39 289	0.72 154	0.52 190	0.36 112	0.35 74	0.37 129	0.29 71	0.64 164	0.38 265	0.13 29	0.14 291	0.15 65	0.19 354	0.15 86	0.16 237

HART	0.45 230	0.22 118	0.54 213	0.50 316	0.26 142	0.41 92	0.29 135	1.03 315	0.50 172	0.58 259	1.45 558	0.61 293	0.35 133	1.08 349	0.30 137	0.15 91	0.13 219	0.19 251	0.14 185	0.19 283	0.14 146

StereoAnything_RVC	0.45 230	1.43 710	0.48 141	0.35 12	0.20 23	0.26 20	0.21 35	0.43 18	0.22 7	0.22 2	0.21 6	0.19 3	0.36 145	1.27 402	0.22 2	0.21 394	0.11 40	0.14 22	0.10 2	2.37 721	0.11 3

tt45	0.45 230	0.23 156	0.46 128	0.45 212	0.33 336	0.79 438	0.32 182	0.78 179	0.41 120	0.51 232	0.44 129	0.49 211	0.37 149	2.14 565	0.34 215	0.16 137	0.13 219	0.19 251	0.16 266	0.17 176	0.18 302

IGEV-Stereo+	0.45 230	0.21 82	0.43 93	0.41 111	0.39 439	0.15 2	0.19 11	0.44 19	0.36 88	0.26 13	0.25 15	0.31 68	0.41 172	1.43 454	0.30 137	0.17 197	0.12 106	0.15 65	0.11 15	1.16 706	1.70 721

WCG-NET（raft）	0.45 230	0.21 82	0.55 228	0.40 90	0.24 90	0.50 204	0.36 238	0.73 160	1.09 448	0.71 295	0.76 274	0.92 420	0.51 283	0.84 258	0.34 215	0.16 137	0.12 106	0.15 65	0.14 185	0.14 46	0.14 146

MIF-Stereo (partial)	0.45 230	0.25 226	0.70 337	0.50 316	0.52 549	0.35 58	0.26 101	0.91 249	0.59 225	0.45 187	0.71 259	0.51 223	0.51 283	1.11 357	0.45 340	0.20 357	0.16 395	0.23 429	0.20 397	0.24 458	0.18 302

SCION-Mon(vits-remp)	0.46 238	0.48 580	1.23 582	0.67 582	1.31 712	1.59 632	0.31 160	0.55 54	0.43 132	0.28 21	0.28 36	0.23 8	0.21 8	0.57 129	0.25 46	0.11 1	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.14 46	0.11 3

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.46 238	1.22 699	2.46 688	0.39 75	0.30 256	0.29 30	0.28 124	0.81 202	0.34 74	0.33 80	0.47 146	0.38 140	0.44 201	0.37 13	0.25 46	0.15 91	0.12 106	0.15 65	0.11 15	0.16 128	0.16 237

SCV	0.46 238	0.26 261	0.55 228	0.47 248	0.25 120	0.39 77	0.38 272	1.98 632	0.60 227	0.35 102	0.48 153	0.55 250	0.36 145	1.28 404	0.32 179	0.24 479	0.12 106	0.17 170	0.13 144	0.18 227	0.14 146

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 238	0.36 519	0.71 348	0.47 248	0.36 384	0.67 368	0.35 221	0.78 179	1.12 462	0.61 272	0.62 220	0.39 143	0.39 161	0.71 199	0.39 277	0.20 357	0.17 431	0.22 388	0.18 326	0.23 438	0.19 351

IGEVStereo-DCA	0.46 238	0.28 326	0.56 239	0.43 153	0.33 336	0.49 184	0.42 330	0.87 229	0.50 172	0.47 199	0.48 153	0.48 202	0.46 217	2.03 555	0.30 137	0.19 309	0.14 291	0.19 251	0.15 215	0.16 128	0.18 302

rrr	0.46 238	0.28 326	0.73 367	0.43 153	0.33 336	0.49 184	0.38 272	0.76 172	0.50 172	0.47 199	0.48 153	0.48 202	0.46 217	2.03 555	0.30 137	0.19 309	0.14 291	0.19 251	0.15 215	0.16 128	0.16 237

plain	0.46 238	0.27 296	1.01 524	0.50 316	0.40 451	0.35 58	0.37 264	0.87 229	0.56 208	0.43 172	0.76 274	0.42 164	0.40 168	1.13 365	0.45 340	0.21 394	0.15 356	0.24 453	0.19 354	0.24 458	0.16 237

XX-TBD	0.46 238	0.70 653	0.35 9	0.79 646	0.25 120	0.58 292	0.26 101	0.69 142	1.27 564	0.76 306	1.00 350	0.45 183	0.33 113	0.47 82	0.37 252	0.19 309	0.15 356	0.15 65	0.11 15	0.17 176	0.14 146

PMTNet	0.46 238	0.21 82	0.38 36	0.37 38	0.23 65	0.71 393	0.27 116	0.74 166	1.04 415	0.64 280	0.70 256	0.55 250	0.47 229	0.86 268	0.35 228	1.00 708	0.13 219	0.15 65	0.10 2	0.15 86	0.13 77

rvit_stereo_0083	0.47 247	0.33 464	0.81 426	0.56 450	0.36 384	0.50 204	0.44 369	0.68 139	0.95 364	0.49 216	0.57 206	0.55 250	0.49 260	0.88 273	0.46 355	0.25 507	0.25 587	0.24 453	0.20 397	0.24 458	0.17 271

rvit_stereo_ft	0.47 247	0.35 509	0.87 459	0.67 582	0.42 468	0.40 85	0.59 524	0.81 202	0.74 283	0.46 194	0.55 198	0.57 270	0.49 260	0.65 175	0.50 387	0.25 507	0.17 431	0.22 388	0.22 475	0.24 458	0.17 271

RAFT-Stereo-weight	0.47 247	0.24 185	0.53 199	0.48 281	0.27 174	0.60 311	0.35 221	1.02 310	1.07 432	0.99 383	0.78 279	0.76 348	0.28 65	0.76 221	0.36 240	0.16 137	0.12 106	0.17 170	0.15 215	0.16 128	0.15 194

CAS++	0.47 247	0.31 421	0.56 239	0.47 248	0.32 312	0.42 104	0.28 124	1.76 563	0.72 277	0.71 295	0.72 263	0.37 129	0.28 65	0.69 187	0.33 200	0.27 548	0.22 549	0.26 513	0.21 444	0.29 534	0.19 351
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
iRaftStereo_RVC	0.47 247	0.26 261	0.64 291	0.50 316	0.29 229	0.53 243	0.33 195	1.05 330	0.77 297	0.84 338	1.00 350	0.55 250	0.37 149	0.81 246	0.40 287	0.17 197	0.12 106	0.22 388	0.20 397	0.19 283	0.15 194

CREStereo++_RVC	0.47 247	0.21 82	0.38 36	0.45 212	0.38 428	0.45 131	0.25 87	0.75 169	1.29 574	0.80 321	1.21 461	0.47 195	0.37 149	0.53 107	0.44 325	0.16 137	0.11 40	0.15 65	0.80 709	0.18 227	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
SE	0.48 253	0.30 384	0.51 174	0.45 212	0.25 120	0.66 362	0.49 435	1.10 356	0.72 277	0.81 326	1.17 443	0.50 217	0.56 322	0.44 52	0.34 215	0.25 507	0.16 395	0.23 429	0.19 354	0.24 458	0.26 511

quiztm	0.48 253	0.26 261	0.52 188	0.49 303	0.55 564	0.45 131	0.42 330	1.45 469	0.81 310	0.79 318	1.14 426	0.57 270	0.32 103	0.58 136	0.36 240	0.17 197	0.12 106	0.17 170	0.14 185	0.18 227	0.15 194

WQFJA1	0.48 253	0.27 296	0.53 199	0.46 231	0.85 669	0.79 438	0.39 289	1.11 363	0.75 284	0.50 225	0.52 178	0.53 238	0.50 269	0.71 199	0.65 460	0.17 197	0.21 527	0.19 251	0.16 266	0.19 283	0.16 237

NLMM	0.48 253	0.27 296	0.53 199	0.46 231	0.85 669	0.79 438	0.39 289	1.12 366	0.75 284	0.50 225	0.52 178	0.53 238	0.50 269	0.72 203	0.65 460	0.17 197	0.21 527	0.19 251	0.16 266	0.19 283	0.16 237

xyz-stereo-finetune	0.48 253	0.25 226	0.54 213	0.42 133	0.23 65	0.80 447	0.42 330	0.80 195	0.80 306	0.61 272	0.62 220	0.54 244	0.43 189	1.70 515	0.58 431	0.15 91	0.15 356	0.19 251	0.15 215	0.16 128	0.15 194

999	0.48 253	0.22 118	0.49 150	0.48 281	0.34 359	0.75 412	0.31 160	0.85 224	0.55 204	0.37 123	0.48 153	0.50 217	0.36 145	2.45 592	0.39 277	0.16 137	0.13 219	0.18 219	0.15 215	0.16 128	0.19 351

model_zeroshot	0.48 253	0.29 361	0.86 447	0.51 348	0.36 384	0.69 382	0.37 264	1.12 366	0.62 232	0.85 343	0.84 297	0.66 314	0.37 149	0.73 209	0.34 215	0.20 357	0.16 395	0.19 251	0.16 266	0.17 176	0.16 237

MyStereo07	0.48 253	0.29 361	0.50 162	0.55 434	0.45 495	0.59 303	0.79 591	1.05 330	0.51 183	0.48 208	0.53 185	0.43 169	0.55 314	1.30 410	0.34 215	0.17 197	0.16 395	0.24 453	0.20 397	0.23 438	0.20 389

4D-IteraStereo	0.48 253	0.24 185	0.76 398	0.50 316	0.44 488	0.66 362	0.31 160	0.87 229	1.02 404	1.03 402	0.72 263	0.78 354	0.32 103	0.64 164	0.37 252	0.17 197	0.11 40	0.23 429	0.19 354	0.19 283	0.13 77

CES	0.48 253	0.20 50	0.37 19	0.39 75	1.39 715	0.55 268	0.35 221	0.98 293	0.66 257	0.44 179	0.66 236	0.35 110	0.27 57	0.56 123	0.33 200	0.15 91	0.13 219	0.15 65	0.10 2	0.19 283	1.46 715

GGDA	0.49 263	0.25 226	0.53 199	0.41 111	0.29 229	0.57 285	0.33 195	0.98 293	0.97 378	0.81 326	0.89 319	0.61 293	0.51 283	1.26 398	0.47 364	0.18 252	0.13 219	0.16 116	0.15 215	0.18 227	0.18 302

NLSM1	0.49 263	0.25 226	0.55 228	0.48 281	1.08 692	0.83 464	0.31 160	0.83 215	0.66 257	0.51 232	0.76 274	0.47 195	0.48 243	0.98 310	0.55 418	0.18 252	0.19 478	0.21 347	0.18 326	0.20 333	0.15 194

FE-Mocha	0.49 263	0.30 384	0.87 459	0.48 281	0.36 384	0.45 131	0.22 45	1.58 508	0.49 165	1.00 388	1.09 396	0.74 341	0.41 172	0.55 118	0.30 137	0.18 252	0.12 106	0.21 347	0.20 397	0.17 176	0.15 194

MM-Stereo_test1	0.49 263	0.24 185	0.56 239	0.51 348	0.30 256	0.50 204	0.54 473	0.91 249	1.03 410	0.84 338	0.69 251	0.54 244	0.60 351	1.16 372	0.33 200	0.18 252	0.16 395	0.20 303	0.17 297	0.19 283	0.15 194

AE-Stereo	0.49 263	0.27 296	0.67 315	0.60 502	0.39 439	0.67 368	0.46 400	1.18 389	1.09 448	0.47 199	0.75 272	0.69 327	0.47 229	0.59 138	0.40 287	0.16 137	0.15 356	0.21 347	0.20 397	0.19 283	0.15 194

sCroCo_RVC	0.49 263	0.40 545	1.02 531	0.65 564	0.60 592	0.52 232	0.40 305	0.83 215	0.61 228	0.44 179	0.74 270	0.49 211	0.50 269	0.63 163	0.48 370	0.26 532	0.27 602	0.23 429	0.22 475	0.29 534	0.25 487

monster_256*512	0.50 269	0.31 421	0.53 199	0.51 348	0.35 366	0.51 224	0.46 400	1.03 315	0.92 355	0.59 267	0.87 310	1.10 491	0.69 399	0.69 187	0.46 355	0.16 137	0.13 219	0.21 347	0.18 326	0.20 333	0.18 302

MM-Stereo_test3	0.50 269	0.24 185	0.54 213	0.54 409	0.74 637	0.49 184	0.53 466	1.09 353	1.05 420	0.62 277	0.95 329	0.61 293	0.42 180	0.77 224	0.38 265	0.20 357	0.17 431	0.20 303	0.16 266	0.18 227	0.18 302

RCA-Stereo	0.50 269	0.23 156	0.58 261	0.48 281	0.33 336	0.55 268	0.45 390	0.97 288	1.38 616	0.68 290	1.05 379	0.63 303	0.80 453	0.59 138	0.32 179	0.17 197	0.12 106	0.17 170	0.14 185	0.16 128	0.14 146

HLf8	0.51 272	0.25 226	0.96 505	0.40 90	0.33 336	0.62 327	0.36 238	1.17 381	1.07 432	0.61 272	0.83 293	0.56 264	0.44 201	0.99 317	0.46 355	0.20 357	0.13 219	0.17 170	0.14 185	0.19 283	0.21 413

TestStereo_HL2	0.51 272	0.27 296	0.56 239	0.42 133	0.32 312	0.57 285	0.34 210	1.00 300	0.91 348	0.82 332	0.87 310	0.61 293	0.50 269	1.55 481	0.48 370	0.19 309	0.13 219	0.16 116	0.14 185	0.18 227	0.19 351

TestStereo-Hl	0.51 272	0.27 296	0.55 228	0.41 111	0.29 229	0.55 268	0.45 390	1.05 330	0.90 342	0.87 347	0.85 301	0.72 336	0.65 387	1.33 419	0.43 321	0.17 197	0.13 219	0.17 170	0.15 215	0.18 227	0.18 302

WQFJX	0.51 272	0.27 296	0.52 188	0.46 231	0.87 675	0.75 412	0.39 289	1.29 428	0.77 297	0.53 238	0.52 178	0.55 250	0.55 314	0.95 298	0.60 442	0.17 197	0.19 478	0.19 251	0.16 266	0.19 283	0.18 302

knoymous	0.51 272	0.29 361	0.47 134	0.43 153	0.30 256	0.55 268	0.55 491	1.02 310	0.77 297	0.98 380	0.85 301	0.94 425	0.56 322	0.85 264	0.45 340	0.20 357	0.14 291	0.26 513	0.14 185	0.23 438	0.23 456

Weightmod_eth	0.52 277	0.25 226	0.48 141	0.45 212	0.39 439	0.59 303	0.43 354	0.96 284	0.57 210	0.65 283	1.50 575	0.66 314	0.76 430	1.19 380	0.32 179	0.33 604	0.19 478	0.18 219	0.17 297	0.18 227	0.13 77

SMOE	0.52 277	0.25 226	0.55 228	0.47 248	0.22 51	0.92 495	0.65 545	0.92 252	0.81 310	0.71 295	1.21 461	0.69 327	0.67 394	0.55 118	0.41 297	0.28 564	0.15 356	0.38 634	0.19 354	0.23 438	0.18 302

ManiGeoR	0.52 277	0.24 185	0.97 508	0.41 111	0.34 359	0.54 253	0.35 221	1.16 377	1.05 420	0.54 244	0.84 297	0.55 250	0.50 269	1.38 438	0.55 418	0.18 252	0.13 219	0.17 170	0.14 185	0.17 176	0.19 351

HLf10	0.52 277	0.24 185	0.97 508	0.41 111	0.34 359	0.54 253	0.35 221	1.16 377	1.05 420	0.54 244	0.84 297	0.55 250	0.50 269	1.38 438	0.55 418	0.18 252	0.13 219	0.17 170	0.14 185	0.17 176	0.19 351

Lsterematch	0.52 277	0.24 185	0.64 291	0.45 212	0.25 120	0.71 393	0.31 160	0.81 202	1.05 420	0.96 370	1.28 491	0.69 327	0.48 243	0.84 258	0.66 466	0.21 394	0.12 106	0.19 251	0.16 266	0.18 227	0.19 351

NLCSM	0.52 277	0.28 326	0.55 228	0.52 370	0.74 637	0.72 396	0.46 400	0.96 284	0.65 254	0.63 278	0.51 173	0.48 202	0.61 362	1.32 415	0.70 480	0.19 309	0.20 499	0.21 347	0.18 326	0.22 409	0.20 389

tg	0.52 277	0.24 185	0.61 275	0.49 303	0.30 256	0.90 484	0.29 135	1.07 346	0.83 318	0.83 335	1.02 363	0.62 300	0.43 189	1.35 427	0.41 297	0.17 197	0.12 106	0.22 388	0.20 397	0.17 176	0.15 194

11t1	0.52 277	0.28 326	0.68 319	0.51 348	0.28 204	0.83 464	0.39 289	1.22 411	0.63 235	0.84 338	0.74 270	0.68 321	0.68 395	0.91 281	0.57 427	0.21 394	0.18 457	0.19 251	0.16 266	0.20 333	0.21 413

LL-Strereo2	0.52 277	0.33 464	0.69 331	0.52 370	0.37 406	0.70 389	0.30 147	1.13 370	0.67 259	0.94 365	0.78 279	0.91 412	0.42 180	1.05 338	0.42 311	0.17 197	0.16 395	0.29 556	0.25 528	0.21 380	0.16 237

Selective-RAFT	0.52 277	0.28 326	0.79 419	0.55 434	0.27 174	0.91 488	0.33 195	0.80 195	0.88 335	0.58 259	0.63 223	0.81 366	0.77 434	1.29 408	0.48 370	0.19 309	0.14 291	0.17 170	0.15 215	0.19 283	0.17 271

HUI-Stereo	0.52 277	0.30 384	0.73 367	0.50 316	0.27 174	0.65 353	0.30 147	1.04 322	0.64 240	1.12 435	0.96 333	0.83 378	0.60 351	0.79 236	0.45 340	0.22 426	0.14 291	0.24 453	0.20 397	0.26 489	0.18 302

test-1	0.52 277	0.26 261	1.04 541	0.56 450	0.32 312	0.61 317	0.38 272	1.10 356	0.91 348	0.78 315	1.01 355	0.77 350	0.52 291	0.60 150	0.42 311	0.17 197	0.14 291	0.20 303	0.17 297	0.20 333	0.23 456

rafts_anoy	0.52 277	0.29 361	0.59 267	0.59 490	0.50 524	0.53 243	0.40 305	1.11 363	1.03 410	0.84 338	0.83 293	0.68 321	0.54 306	0.72 203	0.51 392	0.19 309	0.14 291	0.24 453	0.26 546	0.21 380	0.18 302

s12784h	0.52 277	0.20 50	0.38 36	0.41 111	0.19 16	0.96 511	0.34 210	1.17 381	1.25 553	0.81 326	0.90 320	0.63 303	0.50 269	1.45 459	0.42 311	0.14 57	0.12 106	0.17 170	0.11 15	0.18 227	0.11 3

raftrobust	0.52 277	0.25 226	0.56 239	0.65 564	0.52 549	0.49 184	0.34 210	0.98 293	0.91 348	1.30 544	0.87 310	0.63 303	0.81 457	0.78 231	0.41 297	0.19 309	0.15 356	0.16 116	0.14 185	0.15 86	0.16 237

Gwc-CoAtRS	0.52 277	0.24 185	0.68 319	0.48 281	0.29 229	0.64 337	0.25 87	1.16 377	1.08 439	1.01 394	1.00 350	1.12 499	0.56 322	0.69 187	0.37 252	0.16 137	0.13 219	0.17 170	0.15 215	0.15 86	0.15 194

Weightmod	0.53 293	0.25 226	0.46 128	0.41 111	0.31 286	0.85 476	0.40 305	0.86 226	0.61 228	0.71 295	1.39 539	0.73 339	0.60 351	1.56 486	0.41 297	0.18 252	0.28 610	0.20 303	0.18 326	0.17 176	0.14 146

S0	0.53 293	0.24 185	0.52 188	0.49 303	0.32 312	1.14 557	0.68 559	0.90 247	0.58 215	0.76 306	1.32 509	0.65 309	0.55 314	0.70 193	0.39 277	0.27 548	0.25 587	0.29 556	0.26 546	0.20 333	0.17 271

HLF11	0.53 293	0.25 226	1.02 531	0.41 111	0.35 366	0.47 156	0.28 124	1.17 381	0.96 370	0.64 280	0.87 310	0.61 293	0.50 269	1.51 472	0.63 454	0.18 252	0.14 291	0.16 116	0.13 144	0.17 176	0.20 389

IGEV-FE	0.53 293	0.30 384	0.99 514	0.56 450	0.35 366	0.41 92	0.32 182	1.37 442	0.63 235	1.00 388	1.09 396	0.94 425	0.41 172	0.83 253	0.39 277	0.18 252	0.12 106	0.19 251	0.18 326	0.19 283	0.17 271

rvit_0105_6	0.53 293	0.37 526	0.98 513	0.65 564	0.38 428	0.51 224	0.51 447	0.77 176	1.20 526	0.54 244	0.55 198	0.65 309	0.53 299	0.94 295	0.44 325	0.32 595	0.32 641	0.28 545	0.24 514	0.28 523	0.21 413

IGEV_Zeroshot_test	0.53 293	0.30 384	0.99 514	0.56 450	0.35 366	0.41 92	0.32 182	1.37 442	0.63 235	1.00 388	1.09 396	0.95 434	0.41 172	0.83 253	0.39 277	0.18 252	0.12 106	0.19 251	0.18 326	0.19 283	0.17 271

EKT-Stereo	0.53 293	0.30 384	0.73 367	0.58 475	0.60 592	0.51 224	0.48 423	0.94 269	0.90 342	0.71 295	0.88 315	0.77 350	0.43 189	1.07 344	0.40 287	0.22 426	0.16 395	0.21 347	0.18 326	0.20 333	0.22 436

Any-RAFT	0.53 293	0.24 185	0.47 134	0.47 248	0.27 174	1.00 523	0.25 87	1.58 508	1.05 420	0.85 343	0.99 345	1.06 471	0.47 229	0.70 193	0.32 179	0.18 252	0.13 219	0.16 116	0.13 144	0.16 128	0.16 237

anonymousdsp2	0.53 293	0.27 296	0.74 384	0.48 281	0.29 229	0.76 420	0.47 410	1.61 517	0.82 317	0.77 312	0.77 277	0.75 344	0.47 229	1.03 329	0.40 287	0.18 252	0.13 219	0.18 219	0.13 144	0.19 283	0.18 302

fff	0.53 293	0.24 185	0.70 337	0.43 153	0.24 90	0.48 167	0.36 238	1.07 346	1.25 553	1.10 427	1.02 363	0.57 270	1.06 577	0.73 209	0.52 400	0.16 137	0.13 219	0.17 170	0.13 144	0.15 86	0.19 351

test_4	0.53 293	0.22 118	0.56 239	0.54 409	0.32 312	0.64 337	0.39 289	0.80 195	0.62 232	0.92 359	1.87 647	0.68 321	0.42 180	1.16 372	0.37 252	0.15 91	0.13 219	0.20 303	0.22 475	0.20 333	0.15 194

GMOStereo	0.53 293	0.26 261	0.65 298	0.50 316	0.29 229	0.52 232	0.43 354	0.89 239	0.96 370	1.41 595	1.14 426	0.85 388	0.56 322	0.59 138	0.38 265	0.16 137	0.14 291	0.24 453	0.21 444	0.20 333	0.15 194

error version	0.53 293	0.26 261	0.65 298	0.50 316	0.29 229	0.52 232	0.43 354	0.89 239	0.96 370	1.41 595	1.14 426	0.85 388	0.56 322	0.59 138	0.38 265	0.16 137	0.14 291	0.24 453	0.21 444	0.20 333	0.15 194

test-v	0.53 293	0.26 261	0.65 298	0.50 316	0.29 229	0.52 232	0.43 354	0.89 239	0.96 370	1.41 595	1.14 426	0.85 388	0.56 322	0.59 138	0.38 265	0.16 137	0.14 291	0.24 453	0.21 444	0.20 333	0.15 194

test-2	0.53 293	0.26 261	0.65 298	0.50 316	0.29 229	0.52 232	0.43 354	0.89 239	0.96 370	1.41 595	1.14 426	0.85 388	0.56 322	0.59 138	0.38 265	0.16 137	0.14 291	0.24 453	0.21 444	0.20 333	0.15 194

raft+_RVC	0.53 293	0.26 261	0.54 213	0.60 502	0.47 512	0.54 253	0.54 473	1.27 423	0.99 391	0.76 306	1.03 373	0.70 332	0.56 322	0.93 292	0.47 364	0.18 252	0.14 291	0.19 251	0.18 326	0.18 227	0.15 194

csc	0.53 293	0.24 185	0.70 337	0.43 153	0.24 90	0.48 167	0.36 238	1.07 346	1.25 553	1.10 427	1.02 363	0.57 270	1.06 577	0.73 209	0.52 400	0.16 137	0.13 219	0.17 170	0.13 144	0.15 86	0.19 351

cscssc	0.53 293	0.24 185	0.70 337	0.43 153	0.24 90	0.48 167	0.36 238	1.07 346	1.25 553	1.10 427	1.02 363	0.57 270	1.06 577	0.73 209	0.52 400	0.16 137	0.13 219	0.17 170	0.13 144	0.15 86	0.19 351

TestStereo_HLe17	0.54 311	0.24 185	1.22 580	0.41 111	0.30 256	0.61 317	0.41 323	1.22 411	1.09 448	0.61 272	0.86 304	0.53 238	0.46 217	1.33 419	0.45 340	0.19 309	0.12 106	0.18 219	0.16 266	0.18 227	0.18 302

FSD	0.54 311	0.52 598	0.65 298	0.62 530	0.50 524	0.54 253	0.58 514	0.65 118	0.53 197	0.54 244	0.52 178	0.56 264	0.52 291	0.57 129	0.55 418	0.51 676	0.47 694	0.50 670	0.49 679	0.50 648	0.49 650

1test111	0.54 311	0.31 421	0.50 162	0.54 409	0.26 142	1.18 569	0.51 447	1.42 457	0.78 301	0.58 259	0.79 285	0.48 202	0.88 495	0.88 273	0.59 434	0.20 357	0.12 106	0.25 494	0.15 215	0.22 409	0.21 413

RAFT-Test	0.54 311	0.25 226	0.64 291	0.47 248	0.30 256	0.97 515	0.27 116	1.24 418	0.81 310	0.96 370	1.12 415	1.28 543	0.48 243	0.71 199	0.36 240	0.17 197	0.13 219	0.17 170	0.14 185	0.16 128	0.16 237

DCANet-4	0.54 311	0.26 261	1.07 551	0.42 133	0.24 90	0.48 167	0.36 238	0.99 296	1.30 580	1.10 427	1.02 363	0.56 264	0.75 422	0.73 209	0.52 400	0.16 137	0.13 219	0.17 170	0.13 144	0.15 86	0.19 351

x	0.54 311	0.31 421	0.61 275	0.47 248	0.30 256	0.67 368	0.47 410	1.53 496	0.79 305	0.81 326	0.83 293	0.78 354	0.70 405	0.70 193	0.62 449	0.21 394	0.19 478	0.22 388	0.19 354	0.21 380	0.20 389

test-3	0.54 311	0.22 118	0.68 319	0.47 248	0.27 174	0.58 292	0.35 221	0.92 252	1.00 397	1.32 558	0.69 251	0.87 396	0.45 208	1.68 513	0.37 252	0.16 137	0.11 40	0.20 303	0.16 266	0.17 176	0.13 77

test_1	0.54 311	0.22 118	0.68 319	0.47 248	0.27 174	0.58 292	0.35 221	0.92 252	1.00 397	1.28 528	0.68 246	0.87 396	0.45 208	1.67 508	0.37 252	0.16 137	0.11 40	0.20 303	0.16 266	0.17 176	0.13 77

PSM-adaLoss	0.54 311	0.30 384	0.73 367	0.50 316	0.27 174	0.65 353	0.41 323	1.04 322	0.64 240	1.12 435	0.96 333	0.82 371	0.61 362	1.06 340	0.45 340	0.22 426	0.14 291	0.24 453	0.20 397	0.26 489	0.18 302

ROB_FTStereo_v2	0.54 311	0.30 384	0.73 367	0.50 316	0.27 174	0.64 337	0.42 330	1.05 330	0.64 240	1.12 435	0.96 333	0.83 378	0.60 351	1.12 362	0.46 355	0.22 426	0.14 291	0.24 453	0.20 397	0.26 489	0.18 302

ROB_FTStereo	0.54 311	0.30 384	0.73 367	0.50 316	0.27 174	0.64 337	0.25 87	1.05 330	0.64 240	1.12 435	0.95 329	0.82 371	0.61 362	1.15 368	0.45 340	0.22 426	0.14 291	0.24 453	0.20 397	0.26 489	0.18 302

cross-raft	0.54 311	0.25 226	0.61 275	0.52 370	0.29 229	0.68 376	0.37 264	1.46 471	0.76 293	1.01 394	1.06 381	1.28 543	0.46 217	0.71 199	0.35 228	0.15 91	0.12 106	0.18 219	0.16 266	0.19 283	0.14 146

RAFT-IKP	0.54 311	0.30 384	0.73 367	0.50 316	0.27 174	0.59 303	0.36 238	1.04 322	0.64 240	1.12 435	0.96 333	0.83 378	0.61 362	1.22 386	0.45 340	0.22 426	0.14 291	0.24 453	0.20 397	0.26 489	0.18 302

RALCasStereoNet	0.54 311	0.30 384	0.66 309	0.59 490	0.51 536	0.61 317	0.52 458	0.94 269	0.93 358	0.70 293	1.01 355	0.78 354	0.44 201	1.33 419	0.47 364	0.20 357	0.16 395	0.18 219	0.16 266	0.20 333	0.19 351

DCANet	0.54 311	0.24 185	0.70 337	0.43 153	0.24 90	0.49 184	0.36 238	1.05 330	1.30 580	1.12 435	1.03 373	0.58 277	0.92 509	0.81 246	0.52 400	0.16 137	0.13 219	0.17 170	0.13 144	0.18 227	0.19 351

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 311	0.25 226	0.68 319	0.43 153	0.24 90	0.40 85	0.34 210	1.04 322	1.09 448	1.32 558	1.60 602	0.80 360	0.68 395	0.67 182	0.39 277	0.13 29	0.10 9	0.18 219	0.17 297	0.17 176	0.13 77

CFNet-RSSM	0.54 311	0.24 185	0.70 337	0.48 281	0.28 204	0.60 311	0.27 116	1.49 477	1.14 479	1.06 408	0.93 326	1.08 478	0.54 306	0.70 193	0.35 228	0.16 137	0.12 106	0.17 170	0.15 215	0.16 128	0.14 146

MSKI-zero shot	0.55 328	0.26 261	0.57 253	0.51 348	0.26 142	0.69 382	0.28 124	1.18 389	0.64 240	0.91 357	1.32 509	0.82 371	0.33 113	1.92 543	0.32 179	0.17 197	0.12 106	0.17 170	0.13 144	0.16 128	0.16 237

test_3	0.55 328	0.23 156	0.71 348	0.53 392	0.28 204	0.61 317	0.40 305	0.92 252	1.05 420	1.19 487	0.68 246	0.93 422	0.44 201	1.67 508	0.39 277	0.15 91	0.12 106	0.22 388	0.19 354	0.21 380	0.14 146

Patchmatch Stereo++	0.55 328	0.30 384	0.73 367	0.50 316	0.27 174	0.65 353	0.29 135	1.05 330	0.64 240	1.12 435	0.96 333	0.83 378	0.60 351	1.37 434	0.45 340	0.22 426	0.14 291	0.24 453	0.20 397	0.26 489	0.18 302
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
DeepStereo_RVC	0.55 328	0.29 361	0.72 355	0.51 348	0.30 256	0.59 303	0.33 195	1.03 315	0.70 271	1.16 469	0.93 326	0.83 378	0.94 524	0.96 299	0.54 413	0.21 394	0.14 291	0.21 347	0.19 354	0.24 458	0.24 472

iRAFT	0.55 328	0.30 384	0.73 367	0.50 316	0.27 174	0.65 353	0.29 135	1.05 330	0.64 240	1.12 435	0.96 333	0.83 378	0.60 351	1.37 434	0.45 340	0.22 426	0.14 291	0.24 453	0.20 397	0.26 489	0.18 302

CRE-IMP	0.55 328	0.30 384	0.74 384	0.52 370	0.29 229	0.79 438	0.25 87	1.04 322	0.72 277	1.09 419	0.95 329	0.81 366	0.57 335	1.10 354	0.50 387	0.21 394	0.14 291	0.23 429	0.19 354	0.28 523	0.22 436

sAnonymous2	0.55 328	0.56 614	1.46 628	0.60 502	0.51 536	0.48 167	0.52 458	0.79 186	0.68 265	0.50 225	0.67 243	0.46 187	0.62 368	0.59 138	0.40 287	0.22 426	0.17 431	0.22 388	0.21 444	0.86 692	0.56 666

CroCo_RVC	0.55 328	0.56 614	1.46 628	0.60 502	0.51 536	0.48 167	0.52 458	0.79 186	0.68 265	0.50 225	0.67 243	0.46 187	0.62 368	0.59 138	0.40 287	0.22 426	0.17 431	0.22 388	0.21 444	0.86 692	0.56 666

GMStereo	0.55 328	0.45 569	0.94 495	0.50 316	0.32 312	0.64 337	0.43 354	1.00 300	1.40 626	0.82 332	0.73 265	0.51 223	0.45 208	0.85 264	0.55 418	0.24 479	0.15 356	0.20 303	0.21 444	0.31 553	0.24 472
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
TestStereo_HL3	0.56 337	0.26 261	1.40 609	0.44 192	0.34 359	0.67 368	0.53 466	0.92 252	0.84 322	0.96 370	0.99 345	0.80 360	0.62 368	1.08 349	0.39 277	0.18 252	0.14 291	0.17 170	0.16 266	0.17 176	0.21 413

NLMM1	0.56 337	0.27 296	0.60 270	0.47 248	0.74 637	0.68 376	0.43 354	1.83 589	1.04 415	0.59 267	0.62 220	0.51 223	0.47 229	1.33 419	0.57 427	0.18 252	0.21 527	0.20 303	0.17 297	0.20 333	0.15 194

AIO-test1	0.56 337	0.25 226	0.55 228	0.64 549	0.78 652	0.80 447	0.36 238	1.18 389	1.34 595	0.57 257	0.88 315	0.61 293	0.50 269	1.12 362	0.35 228	0.17 197	0.17 431	0.22 388	0.24 514	0.18 227	0.23 456

rvit_0105_4	0.56 337	0.38 533	1.06 546	0.66 570	0.38 428	0.53 243	0.53 466	0.84 221	1.17 504	0.56 255	0.61 216	0.72 336	0.59 347	0.98 310	0.45 340	0.32 595	0.33 646	0.29 556	0.25 528	0.29 534	0.23 456

H2IRNET	0.56 337	0.26 261	0.66 309	0.47 248	0.35 366	0.41 92	0.26 101	0.92 252	1.17 504	0.61 272	1.28 491	1.08 478	0.86 485	0.99 317	0.63 454	0.19 309	0.16 395	0.22 388	0.25 528	0.21 380	0.18 302

ACVNet-DCA	0.56 337	0.31 421	0.50 162	0.54 409	0.26 142	1.18 569	0.51 447	1.42 457	0.78 301	0.58 259	0.79 285	0.48 202	0.88 495	1.46 461	0.32 179	0.20 357	0.12 106	0.25 494	0.15 215	0.22 409	0.21 413

riskmin	0.56 337	0.27 296	0.60 270	0.43 153	0.31 286	0.83 464	0.42 330	1.14 372	1.04 415	0.73 305	0.75 272	1.11 498	1.01 559	0.81 246	0.51 392	0.20 357	0.14 291	0.24 453	0.15 215	0.24 458	0.25 487

MIPNet	0.56 337	0.28 326	0.94 495	0.49 303	0.33 336	0.66 362	0.38 272	1.35 438	1.08 439	1.06 408	0.92 323	0.60 288	0.79 447	0.73 209	0.52 400	0.17 197	0.14 291	0.19 251	0.16 266	0.18 227	0.17 271

iGMRVC	0.56 337	0.30 384	0.73 367	0.50 316	0.27 174	0.65 353	0.38 272	1.05 330	0.64 240	1.12 435	0.96 333	0.83 378	0.60 351	1.52 473	0.46 355	0.22 426	0.14 291	0.24 453	0.20 397	0.26 489	0.18 302

WQFJX1	0.57 346	0.26 261	0.54 213	0.48 281	0.72 629	0.68 376	0.47 410	2.46 704	0.71 275	0.54 244	0.50 166	0.53 238	0.51 283	1.36 432	0.60 442	0.18 252	0.20 499	0.20 303	0.16 266	0.20 333	0.20 389

AIO-test2	0.57 346	0.28 326	0.63 284	0.61 518	0.58 581	0.79 438	0.51 447	1.18 389	1.40 626	0.63 278	1.15 435	0.51 223	0.43 189	1.09 351	0.35 228	0.21 394	0.17 431	0.26 513	0.30 602	0.20 333	0.19 351

MIM_Stereo	0.57 346	0.24 185	0.92 488	0.46 231	0.30 256	0.54 253	0.28 124	1.27 423	0.75 284	1.00 388	1.16 440	0.93 422	0.53 299	1.45 459	0.61 446	0.16 137	0.16 395	0.20 303	0.19 354	0.17 176	0.14 146

qqq	0.57 346	0.34 489	0.71 348	0.47 248	0.27 174	0.64 337	0.62 535	1.42 457	0.78 301	0.80 321	0.92 323	0.95 434	0.77 434	0.88 273	0.59 434	0.21 394	0.20 499	0.24 453	0.23 498	0.22 409	0.21 413

ADStereo(finetuned)	0.57 346	0.24 185	1.06 546	0.43 153	0.24 90	0.49 184	0.35 221	1.05 330	1.30 580	1.12 435	1.03 373	0.58 277	1.20 609	0.84 258	0.51 392	0.16 137	0.13 219	0.17 170	0.13 144	0.18 227	0.19 351

R-Stereo Train	0.57 346	0.26 261	0.63 284	0.54 409	0.36 384	0.69 382	0.54 473	1.22 411	0.72 277	1.61 639	1.50 575	0.75 344	0.53 299	0.64 164	0.44 325	0.18 252	0.15 356	0.17 170	0.15 215	0.17 176	0.17 271

RAFT-Stereo	0.57 346	0.26 261	0.63 284	0.54 409	0.36 384	0.69 382	0.54 473	1.22 411	0.72 277	1.61 639	1.50 575	0.75 344	0.53 299	0.64 164	0.44 325	0.18 252	0.15 356	0.17 170	0.15 215	0.17 176	0.17 271
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
S	0.58 353	0.27 296	0.57 253	0.46 231	0.54 557	1.03 531	0.58 514	0.94 269	0.80 306	0.95 367	1.42 545	0.56 264	0.71 410	0.60 150	0.41 297	0.38 635	0.20 499	0.37 630	0.36 645	0.22 409	0.17 271

xyz-stereo-finetune2	0.58 353	0.27 296	0.57 253	0.40 90	0.24 90	1.09 549	0.32 182	0.79 186	0.53 197	0.65 283	1.07 385	0.58 277	0.80 453	2.47 597	0.80 522	0.16 137	0.15 356	0.21 347	0.17 297	0.16 128	0.17 271

rvit_0105_5	0.58 353	0.39 538	1.05 542	0.66 570	0.37 406	0.58 292	0.56 499	0.94 269	1.18 512	0.64 280	0.68 246	0.75 344	0.63 375	0.88 273	0.50 387	0.32 595	0.32 641	0.30 570	0.27 559	0.28 523	0.25 487

RAFT+CT+SA	0.58 353	0.29 361	0.60 270	0.66 570	0.37 406	0.42 104	0.55 491	1.27 423	1.03 410	0.70 293	1.22 465	0.60 288	0.70 405	1.64 502	0.41 297	0.18 252	0.13 219	0.22 388	0.22 475	0.21 380	0.18 302

IPLGR	0.58 353	0.27 296	1.14 571	0.48 281	0.28 204	0.65 353	0.33 195	1.22 411	1.13 476	1.18 483	1.05 379	0.69 327	0.66 391	0.96 299	0.52 400	0.17 197	0.15 356	0.20 303	0.17 297	0.20 333	0.18 302

AFF-stereo	0.58 353	0.25 226	0.64 291	0.46 231	0.29 229	0.34 49	0.38 272	1.15 375	1.14 479	1.17 478	1.60 602	1.10 491	0.71 410	0.97 307	0.43 321	0.13 29	0.11 40	0.19 251	0.19 354	0.17 176	0.14 146

dd	0.59 359	0.48 580	0.97 508	0.55 434	0.32 312	0.64 337	0.47 410	1.02 310	1.34 595	0.78 315	0.86 304	0.58 277	0.54 306	1.01 325	0.86 540	0.28 564	0.18 457	0.26 513	0.19 354	0.32 562	0.24 472

PFNet+	0.59 359	0.28 326	0.77 406	0.53 392	0.30 256	0.59 303	0.31 160	0.92 252	1.14 479	1.33 568	1.10 402	0.79 358	0.57 335	1.31 411	0.49 380	0.25 507	0.17 431	0.28 545	0.26 546	0.21 380	0.25 487

AnonymousM	0.59 359	1.11 691	0.41 69	0.44 192	0.32 312	0.43 114	0.47 410	1.05 330	0.64 240	0.98 380	0.63 223	0.67 319	0.43 189	0.59 138	0.41 297	0.20 357	0.15 356	1.84 723	0.84 711	0.14 46	0.13 77

GANet-ADL	0.60 362	0.35 509	0.72 355	0.64 549	0.40 451	0.68 376	0.51 447	1.49 477	1.12 462	0.95 367	1.08 391	0.91 412	0.57 335	0.76 221	0.55 418	0.26 532	0.18 457	0.18 219	0.16 266	0.23 438	0.25 487

TRStereo	0.60 362	0.60 633	0.97 508	0.74 632	0.67 616	0.46 139	0.38 272	1.85 594	0.89 338	0.79 318	0.80 290	0.88 400	0.39 161	1.10 354	0.41 297	0.23 454	0.15 356	0.23 429	0.24 514	0.17 176	0.15 194

NRIStereo	0.60 362	0.29 361	0.69 331	0.53 392	0.28 204	0.63 333	0.33 195	1.08 352	0.87 331	1.14 453	0.87 310	0.91 412	0.59 347	2.24 576	0.49 380	0.20 357	0.14 291	0.21 347	0.19 354	0.21 380	0.17 271

RALAANet	0.60 362	0.33 464	0.87 459	0.62 530	0.50 524	0.69 382	0.31 160	1.21 403	1.06 427	1.09 419	1.16 440	0.88 400	0.46 217	1.22 386	0.42 311	0.19 309	0.15 356	0.21 347	0.17 297	0.27 503	0.17 271

111	0.60 362	0.23 156	0.70 337	0.43 153	0.24 90	0.72 396	0.42 330	1.18 389	1.41 632	0.80 321	1.38 535	1.10 491	0.79 447	0.96 299	0.58 431	0.18 252	0.13 219	0.17 170	0.15 215	0.17 176	0.19 351

FENet	0.60 362	0.28 326	0.63 284	0.54 409	0.33 336	0.83 464	0.38 272	1.27 423	1.07 432	1.00 388	0.86 304	0.99 450	0.85 477	0.96 299	0.68 476	0.22 426	0.15 356	0.23 429	0.20 397	0.22 409	0.23 456

test_sample1	0.61 368	0.29 361	0.75 388	0.50 316	0.31 286	0.76 420	0.48 423	1.59 510	0.84 322	0.90 353	0.94 328	0.88 400	0.95 529	1.16 372	0.67 471	0.22 426	0.18 457	0.20 303	0.19 354	0.21 380	0.21 413

MyStereo06	0.61 368	0.28 326	0.95 499	0.56 450	0.46 507	0.61 317	0.73 573	1.78 571	0.67 259	1.03 402	1.12 415	1.13 505	0.56 322	0.78 231	0.41 297	0.17 197	0.16 395	0.23 429	0.20 397	0.22 409	0.20 389

ACRE	0.61 368	0.33 464	1.01 524	0.58 475	0.49 517	0.75 412	0.47 410	1.06 344	0.95 364	1.37 580	1.55 588	0.62 300	0.46 217	0.83 253	0.70 480	0.23 454	0.15 356	0.19 251	0.16 266	0.18 227	0.21 413

Anonymous3	0.61 368	0.44 562	1.11 563	0.59 490	0.49 517	0.93 501	0.65 545	0.93 263	0.81 310	0.72 303	0.88 315	0.65 309	0.69 399	1.06 340	0.53 407	0.35 622	0.30 627	0.26 513	0.26 546	0.31 553	0.27 523

SME	0.62 372	0.29 361	0.51 174	0.61 518	0.25 120	1.23 580	0.44 369	1.17 381	1.12 462	0.89 351	1.12 415	0.66 314	0.74 418	1.55 481	0.51 392	0.19 309	0.20 499	0.23 429	0.23 498	0.24 458	0.20 389

test_sample2	0.62 372	0.29 361	0.74 384	0.50 316	0.28 204	0.80 447	0.61 532	1.61 517	1.00 397	0.88 349	0.99 345	0.94 425	0.83 470	1.16 372	0.51 392	0.23 454	0.18 457	0.22 388	0.21 444	0.23 438	0.22 436

tt1	0.62 372	0.32 440	0.51 174	0.54 409	0.26 142	1.16 566	0.48 423	0.95 275	2.47 704	0.57 257	0.77 277	0.49 211	0.81 457	1.55 481	0.32 179	0.20 357	0.12 106	0.24 453	0.15 215	0.19 283	0.20 389

CIPLG	0.62 372	0.33 464	0.96 505	0.58 475	0.50 524	0.75 412	0.48 423	1.05 330	0.96 370	1.40 593	1.57 596	0.64 306	0.48 243	0.89 278	0.70 480	0.23 454	0.15 356	0.19 251	0.16 266	0.19 283	0.21 413

IPLGR_C	0.62 372	0.33 464	0.99 514	0.58 475	0.49 517	0.76 420	0.48 423	1.10 356	0.96 370	1.40 593	1.56 592	0.62 300	0.48 243	0.80 239	0.71 486	0.23 454	0.15 356	0.19 251	0.16 266	0.19 283	0.21 413

HHNet	0.62 372	0.26 261	0.63 284	0.43 153	0.45 495	0.50 204	0.58 514	1.07 346	1.01 400	1.25 519	2.23 672	0.70 332	0.61 362	1.07 344	0.47 364	0.20 357	0.13 219	0.23 429	0.19 354	0.19 283	0.30 558

Pruner-Stereo	0.62 372	0.29 361	0.70 337	0.61 518	0.31 286	0.63 333	0.43 354	1.17 381	0.99 391	1.53 621	1.08 391	0.95 434	0.55 314	1.35 427	0.51 392	0.23 454	0.14 291	0.24 453	0.21 444	0.21 380	0.23 456

DIP-Stereo	0.62 372	0.30 384	0.83 435	0.48 281	0.36 384	0.95 505	0.33 195	2.37 697	0.67 259	1.25 519	1.00 350	0.68 321	0.51 283	0.91 281	0.61 446	0.18 252	0.15 356	0.21 347	0.17 297	0.19 283	0.19 351
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
PStereo	0.63 380	0.99 681	0.51 174	0.47 248	0.35 366	1.07 541	0.63 540	0.65 118	0.95 364	0.66 287	0.41 104	0.55 250	0.66 391	1.00 323	0.76 501	0.62 693	0.27 602	0.38 634	0.33 628	0.74 688	0.68 687

FACV-RUCA	0.63 380	0.34 489	0.82 430	0.62 530	0.65 607	0.81 456	0.41 323	1.44 464	1.07 432	0.86 346	1.14 426	0.61 293	0.69 399	0.80 239	0.53 407	0.28 564	0.19 478	0.47 665	0.21 444	0.35 578	0.25 487

rvit_0105_3	0.63 380	0.44 562	1.08 555	0.72 620	0.40 451	0.64 337	0.71 569	1.03 315	1.17 504	0.82 332	0.70 256	0.80 360	0.70 405	0.91 281	0.56 424	0.35 622	0.34 648	0.34 610	0.32 618	0.27 503	0.28 537

mmm	0.63 380	0.35 509	0.72 355	0.51 348	0.30 256	0.86 478	0.54 473	1.59 510	0.86 326	1.07 412	1.38 535	0.79 358	0.75 422	0.91 281	0.58 431	0.22 426	0.18 457	0.29 556	0.25 528	0.25 475	0.23 456

HH	0.63 380	0.30 384	0.77 406	0.50 316	0.32 312	0.49 184	0.46 400	1.65 526	0.64 240	0.69 291	1.09 396	1.63 617	0.85 477	1.90 541	0.37 252	0.18 252	0.13 219	0.19 251	0.17 297	0.19 283	0.16 237

HanStereo	0.63 380	0.30 384	0.77 406	0.50 316	0.32 312	0.49 184	0.46 400	1.65 526	0.64 240	0.69 291	1.09 396	1.63 617	0.85 477	1.90 541	0.37 252	0.18 252	0.13 219	0.19 251	0.17 297	0.19 283	0.16 237

CAS	0.63 380	0.18 10	0.37 19	2.27 725	0.84 666	0.57 285	0.54 473	0.79 186	0.62 232	0.48 208	0.70 256	0.36 116	0.26 43	0.45 57	0.35 228	2.24 726	0.10 9	0.14 22	0.09 1	0.15 86	1.06 709

TestStereo1	0.63 380	0.28 326	0.75 388	0.76 639	0.31 286	0.48 167	0.43 354	1.30 429	1.21 533	0.97 375	1.31 502	0.64 306	0.77 434	1.75 523	0.42 311	0.20 357	0.15 356	0.22 388	0.18 326	0.21 380	0.17 271

RAFT_CTSACE	0.63 380	0.26 261	0.88 468	0.55 434	0.51 536	0.71 393	0.44 369	0.80 195	0.97 378	0.97 375	1.84 642	1.18 514	0.68 395	1.47 465	0.36 240	0.16 137	0.15 356	0.21 347	0.20 397	0.20 333	0.14 146

SA-5K	0.63 380	0.28 326	0.75 388	0.76 639	0.31 286	0.48 167	0.43 354	1.30 429	1.21 533	0.97 375	1.31 502	0.64 306	0.77 434	1.75 523	0.42 311	0.20 357	0.15 356	0.22 388	0.18 326	0.21 380	0.17 271

ICVP	0.63 380	0.33 464	0.57 253	0.61 518	0.40 451	0.80 447	0.58 514	1.61 517	0.89 338	0.90 353	1.24 471	0.88 400	0.73 416	0.72 203	0.88 542	0.29 576	0.21 527	0.22 388	0.21 444	0.24 458	0.27 523
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
XX-Stereo	0.63 380	0.26 261	1.90 664	0.81 652	0.67 616	0.43 114	0.23 60	1.03 315	0.58 215	0.65 283	1.56 592	1.41 570	0.39 161	1.28 404	0.35 228	0.20 357	0.14 291	0.20 303	0.19 354	0.18 227	0.14 146

ACVNet	0.63 380	0.31 421	0.54 213	0.54 409	0.36 384	0.80 447	0.46 400	1.37 442	1.07 432	0.93 360	1.30 496	1.08 478	0.85 477	0.80 239	0.94 556	0.21 394	0.19 478	0.21 347	0.18 326	0.22 409	0.18 302

FLISNet	0.64 393	0.32 440	0.68 319	0.47 248	0.51 536	0.41 92	0.36 238	1.04 322	0.75 284	1.31 554	1.43 550	1.62 612	1.12 590	0.94 295	0.88 542	0.15 91	0.12 106	0.20 303	0.20 397	0.20 333	0.18 302

CoSv	0.64 393	0.32 440	0.68 319	0.47 248	0.51 536	0.41 92	0.36 238	1.04 322	0.75 284	1.31 554	1.43 550	1.62 612	1.12 590	0.94 295	0.88 542	0.15 91	0.12 106	0.20 303	0.20 397	0.20 333	0.18 302

rvit_stereo_0075_2	0.64 393	0.46 571	1.05 542	0.66 570	0.66 612	0.53 243	0.48 423	1.20 402	1.12 462	0.76 306	0.92 323	0.78 354	0.53 299	1.03 329	0.59 434	0.37 630	0.28 610	0.40 648	0.31 610	0.37 589	0.32 576

cc1	0.64 393	0.31 421	0.50 162	0.54 409	0.26 142	1.18 569	0.51 447	0.93 263	3.05 718	0.58 259	0.79 285	0.48 202	0.88 495	1.46 461	0.32 179	0.20 357	0.12 106	0.25 494	0.15 215	0.19 283	0.19 351

GwcNet-ADL	0.64 393	0.31 421	0.79 419	0.56 450	0.41 462	0.60 311	0.58 514	1.41 455	1.26 558	1.08 413	1.13 421	0.91 412	0.60 351	1.04 335	0.78 510	0.27 548	0.18 457	0.18 219	0.18 326	0.25 475	0.29 545

RAFT	0.64 393	0.30 384	0.73 367	0.59 490	0.33 336	0.68 376	0.58 514	1.04 322	0.76 293	1.08 413	1.19 453	1.65 623	0.93 518	1.06 340	0.56 424	0.21 394	0.18 457	0.27 530	0.24 514	0.22 409	0.17 271

TestStereo	0.64 393	0.39 538	0.71 348	0.51 348	0.27 174	0.56 280	0.42 330	1.03 315	0.91 348	0.80 321	1.00 350	0.68 321	0.52 291	3.25 631	0.45 340	0.22 426	0.15 356	0.24 453	0.18 326	0.27 503	0.16 237

DN-CSS_ROB	0.64 393	0.32 440	1.05 542	0.55 434	0.40 451	0.54 253	0.45 390	1.21 403	0.93 358	1.03 402	1.47 565	0.69 327	0.63 375	1.76 528	0.49 380	0.18 252	0.14 291	0.25 494	0.22 475	0.22 409	0.20 389

SCION-MonSter(vits)	0.65 401	0.18 10	0.39 46	0.36 20	0.21 31	0.55 268	0.31 160	1.40 452	1.21 533	0.28 21	1.36 527	1.10 491	0.78 442	1.22 386	1.81 661	0.23 454	0.18 457	0.38 634	0.40 657	0.41 609	0.31 568

Hybrid-DGEV-03	0.65 401	0.26 261	0.56 239	0.53 392	0.36 384	0.73 401	0.39 289	0.89 239	1.15 491	1.73 654	2.52 687	0.84 387	0.56 322	0.97 307	0.44 325	0.18 252	0.12 106	0.22 388	0.19 354	0.17 176	0.14 146

Hybrid-DGEV-2	0.65 401	0.31 421	0.73 367	0.60 502	0.37 406	1.08 543	0.28 124	1.45 469	1.40 626	1.32 558	0.85 301	1.03 464	1.01 559	1.05 338	0.48 370	0.18 252	0.15 356	0.22 388	0.19 354	0.17 176	0.15 194

MyStereo8	0.65 401	0.29 361	1.00 520	0.58 475	0.49 517	0.91 488	0.35 221	1.18 389	1.31 584	1.16 469	1.27 485	0.90 409	0.64 379	0.72 203	0.95 560	0.18 252	0.14 291	0.20 303	0.18 326	0.22 409	0.26 511

StereoVision	0.65 401	0.34 489	0.86 447	0.59 490	0.40 451	0.50 204	0.41 323	1.09 353	0.93 358	0.71 295	2.50 686	0.82 371	0.57 335	1.03 329	0.49 380	0.25 507	0.28 610	0.29 556	0.28 580	0.36 585	0.20 389

CASS	0.65 401	0.34 489	0.72 355	0.56 450	0.27 174	0.78 432	0.42 330	1.59 510	0.86 326	1.30 544	1.25 475	0.87 396	0.84 474	0.84 258	0.54 413	0.35 622	0.19 478	0.26 513	0.21 444	0.28 523	0.42 623
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
test_5	0.65 401	0.30 384	0.75 388	0.67 582	0.50 524	0.92 495	0.52 458	1.39 450	1.12 462	0.76 306	1.11 408	1.00 451	0.90 503	1.53 477	0.45 340	0.18 252	0.13 219	0.23 429	0.22 475	0.21 380	0.19 351

iRaft-Stereo_20w	0.65 401	0.31 421	1.00 520	0.47 248	0.34 359	0.73 401	0.30 147	2.96 715	0.70 271	1.15 459	1.14 426	0.76 348	0.65 387	1.11 357	0.38 265	0.17 197	0.13 219	0.18 219	0.16 266	0.19 283	0.18 302

EAI-Stereo	0.65 401	0.28 326	0.69 331	0.53 392	0.27 174	0.60 311	0.40 305	2.28 688	0.64 240	0.71 295	3.18 700	0.57 270	0.43 189	1.06 340	0.41 297	0.18 252	0.13 219	0.17 170	0.17 297	0.17 176	0.17 271

HITNet	0.65 401	0.40 545	0.77 406	0.48 281	0.24 90	1.05 536	0.49 435	1.76 563	1.02 404	1.18 483	1.18 446	0.89 408	0.80 453	0.85 264	0.79 517	0.17 197	0.12 106	0.21 347	0.17 297	0.29 534	0.15 194
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
IGEV_i1	0.66 411	0.29 361	0.89 475	0.55 434	0.28 204	0.92 495	0.60 528	1.98 632	0.83 318	1.00 388	1.04 376	1.09 488	0.68 395	1.29 408	0.62 449	0.20 357	0.17 431	0.21 347	0.17 297	0.21 380	0.21 413

Selective-IGEV-i1	0.66 411	0.27 296	0.86 447	0.54 409	0.33 336	1.01 524	0.78 587	1.75 556	1.18 512	0.88 349	1.19 453	1.19 515	0.56 322	0.98 310	0.54 413	0.19 309	0.16 395	0.20 303	0.17 297	0.19 283	0.20 389

MyStereo05	0.66 411	0.28 326	1.07 551	0.56 450	0.46 507	0.61 317	0.73 573	1.34 436	1.41 632	1.15 459	0.91 321	0.77 350	0.80 453	1.41 453	0.63 454	0.17 197	0.16 395	0.23 429	0.20 397	0.22 409	0.20 389

PCWNet_CMD	0.66 411	0.32 440	0.88 468	0.49 303	0.37 406	0.78 432	0.40 305	1.42 457	1.31 584	1.16 469	1.31 502	1.25 532	0.62 368	0.89 278	0.57 427	0.20 357	0.16 395	0.27 530	0.19 354	0.40 606	0.25 487

ToySt	0.66 411	0.33 464	1.23 582	0.51 348	0.33 336	0.86 478	0.68 559	1.10 356	0.97 378	0.84 338	1.08 391	1.25 532	0.94 524	1.01 325	0.74 493	0.19 309	0.19 478	0.24 453	0.24 514	0.27 503	0.23 456

DisPM	0.66 411	0.28 326	0.72 355	0.61 518	0.35 366	0.62 327	0.45 390	1.02 310	0.99 391	1.56 631	1.10 402	0.80 360	0.59 347	2.37 587	0.41 297	0.23 454	0.14 291	0.23 429	0.21 444	0.20 333	0.25 487

SA	0.66 411	0.30 384	0.82 430	0.61 518	0.30 256	0.58 292	0.38 272	1.44 464	1.30 580	0.96 370	1.36 527	0.66 314	0.95 529	1.85 538	0.42 311	0.19 309	0.15 356	0.25 494	0.23 498	0.21 380	0.17 271

CFNet_pseudo	0.66 411	0.32 440	0.86 447	0.48 281	0.39 439	0.70 389	0.40 305	1.33 431	1.22 540	1.16 469	1.34 519	1.24 528	0.64 379	0.98 310	0.59 434	0.21 394	0.16 395	0.33 600	0.19 354	0.36 585	0.25 487

GES	0.66 411	0.34 489	0.90 480	0.59 490	0.38 428	0.94 502	0.57 510	2.11 658	0.86 326	1.02 398	1.11 408	0.66 314	0.79 447	0.99 317	0.61 446	0.27 548	0.19 478	0.20 303	0.20 397	0.21 380	0.30 558

MSMDNet	0.66 411	0.32 440	0.87 459	0.49 303	0.37 406	0.79 438	0.40 305	1.43 463	1.31 584	1.15 459	1.31 502	1.24 528	0.63 375	0.88 273	0.57 427	0.21 394	0.16 395	0.26 513	0.19 354	0.39 602	0.24 472

ccs_rob	0.66 411	0.33 464	0.86 447	0.48 281	0.39 439	0.70 389	0.40 305	1.33 431	1.22 540	1.16 469	1.34 519	1.23 526	0.64 379	0.98 310	0.59 434	0.21 394	0.16 395	0.35 619	0.20 397	0.37 589	0.25 487

MyStereo04	0.67 422	0.29 361	1.07 551	0.55 434	0.45 495	0.59 303	0.79 591	1.50 481	1.40 626	0.91 357	0.91 321	0.74 341	0.86 485	1.52 473	0.62 449	0.17 197	0.16 395	0.24 453	0.20 397	0.23 438	0.20 389

xx1	0.67 422	0.31 421	0.50 162	0.54 409	0.26 142	1.18 569	0.51 447	0.93 263	3.05 718	0.58 259	0.79 285	0.95 434	0.77 434	1.46 461	0.32 179	0.20 357	0.12 106	0.24 453	0.23 498	0.22 409	0.21 413

GMStereo_Zeroshot	0.67 422	0.61 635	1.01 524	0.64 549	0.37 406	0.84 473	0.35 221	1.05 330	1.12 462	1.12 435	1.06 381	1.27 540	0.54 306	1.19 380	0.59 434	0.32 595	0.17 431	0.31 576	0.18 326	0.52 656	0.22 436

DMCA	0.67 422	0.34 489	0.90 480	0.51 348	0.44 488	0.86 478	0.47 410	1.42 457	1.02 404	1.17 478	1.12 415	1.23 526	0.75 422	0.78 231	0.95 560	0.25 507	0.19 478	0.27 530	0.19 354	0.24 458	0.27 523

test_sample3	0.68 426	0.32 440	0.88 468	0.52 370	0.30 256	0.97 515	0.52 458	1.86 597	1.15 491	1.08 413	1.11 408	0.88 400	0.71 410	1.17 377	0.68 476	0.25 507	0.20 499	0.25 494	0.25 528	0.25 475	0.25 487

raft_robust	0.68 426	0.30 384	0.64 291	0.52 370	0.26 142	0.54 253	0.35 221	1.33 431	1.24 549	1.16 469	1.07 385	0.60 288	0.54 306	3.58 641	0.37 252	0.18 252	0.14 291	0.20 303	0.22 475	0.20 333	0.16 237

test_sample5	0.69 428	0.34 489	0.87 459	0.52 370	0.30 256	0.84 473	0.54 473	1.83 589	1.14 479	1.11 433	1.25 475	0.88 400	0.78 442	1.23 389	0.65 460	0.26 532	0.20 499	0.27 530	0.27 559	0.27 503	0.26 511

test_sample4	0.69 428	0.33 464	0.91 483	0.51 348	0.30 256	0.92 495	0.52 458	1.87 600	1.15 491	1.14 453	1.18 446	0.87 396	0.75 422	1.18 379	0.68 476	0.25 507	0.20 499	0.26 513	0.26 546	0.26 489	0.25 487

IPLG	0.69 428	0.27 296	0.97 508	0.51 348	0.43 479	0.79 438	0.33 195	1.21 403	1.06 427	1.30 544	1.10 402	0.52 231	0.55 314	3.16 629	0.63 454	0.16 137	0.14 291	0.19 251	0.16 266	0.18 227	0.17 271

UCFNet_RVC	0.69 428	0.35 509	0.49 150	0.64 549	0.39 439	0.85 476	0.58 514	1.75 556	1.14 479	0.97 375	1.19 453	1.17 511	0.93 518	0.99 317	0.62 449	0.28 564	0.20 499	0.34 610	0.31 610	0.32 562	0.27 523

IGEV-BASED-STEREO-	0.70 432	3.18 746	2.55 691	0.39 75	0.23 65	0.44 127	0.23 60	0.63 100	0.42 126	0.44 179	0.44 129	0.34 103	0.28 65	0.56 123	0.29 116	1.35 719	0.10 9	0.22 388	0.19 354	0.46 638	1.31 713

DualNet	0.70 432	0.34 489	0.87 459	0.52 370	0.30 256	0.84 473	0.54 473	1.83 589	1.14 479	1.14 453	1.33 512	0.88 400	0.78 442	1.23 389	0.65 460	0.26 532	0.20 499	0.27 530	0.27 559	0.27 503	0.26 511

CFNet_ucs	0.70 432	0.33 464	0.88 468	0.50 316	0.43 479	0.74 406	0.44 369	1.60 514	1.29 574	1.22 501	1.54 586	1.09 488	0.63 375	0.99 317	0.59 434	0.25 507	0.20 499	0.37 630	0.21 444	0.40 606	0.28 537

IER	0.70 432	0.31 421	1.02 531	0.48 281	0.52 549	1.34 599	0.51 447	1.17 381	0.99 391	1.23 507	1.34 519	1.12 499	1.11 587	0.99 317	0.71 486	0.20 357	0.16 395	0.21 347	0.21 444	0.20 333	0.19 351

HCRNet	0.70 432	0.39 538	0.73 367	0.60 502	0.59 589	0.76 420	0.35 221	1.22 411	1.13 476	1.02 398	0.99 345	1.02 460	0.76 430	2.19 573	0.70 480	0.28 564	0.19 478	0.28 545	0.23 498	0.25 475	0.23 456

SFCPSM	0.70 432	0.28 326	1.02 531	0.51 348	0.38 428	1.37 602	0.66 551	2.00 636	1.03 410	1.17 478	1.21 461	0.82 371	0.78 442	1.03 329	0.53 407	0.21 394	0.17 431	0.22 388	0.24 514	0.21 380	0.19 351

AdaStereo	0.70 432	0.43 559	0.75 388	0.73 628	0.37 406	0.92 495	0.53 466	1.85 594	1.18 512	1.12 435	1.23 469	1.07 477	0.65 387	0.96 299	0.63 454	0.31 588	0.15 356	0.32 591	0.21 444	0.29 534	0.22 436
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
test_sample6	0.71 439	0.34 489	0.87 459	0.52 370	0.30 256	0.82 458	0.58 514	1.79 577	1.15 491	1.14 453	1.33 512	0.91 412	0.79 447	1.31 411	0.74 493	0.27 548	0.21 527	0.27 530	0.29 593	0.28 523	0.27 523

BSDual-CNN	0.71 439	0.32 440	0.68 319	0.54 409	0.44 488	1.27 587	0.65 545	2.16 668	0.98 384	1.20 491	1.11 408	1.12 499	0.74 418	0.91 281	0.66 466	0.24 479	0.17 431	0.25 494	0.22 475	0.22 409	0.22 436

DFGA-Net	0.72 441	0.40 545	1.40 609	0.52 370	0.45 495	0.83 464	0.44 369	1.28 427	1.08 439	0.99 383	1.19 453	0.70 332	0.55 314	2.14 565	1.16 594	0.18 252	0.16 395	0.24 453	0.23 498	0.27 503	0.25 487

rvit_105_1	0.72 441	0.52 598	1.01 524	0.78 644	0.49 517	0.75 412	0.87 616	1.12 366	1.18 512	0.99 383	0.79 285	0.90 409	0.77 434	1.26 398	0.75 498	0.41 647	0.36 664	0.36 627	0.41 659	0.30 544	0.33 582

DCVSM-stereo	0.72 441	0.35 509	0.76 398	0.55 434	0.42 468	0.73 401	0.38 272	1.21 403	1.02 404	1.79 662	1.04 376	1.62 612	1.03 568	1.04 335	0.79 517	0.24 479	0.27 602	0.29 556	0.24 514	0.30 544	0.36 599

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 441	0.35 509	1.70 649	0.49 303	0.56 568	0.63 333	0.38 272	2.41 700	0.65 254	0.77 312	1.07 385	1.82 645	0.95 529	0.93 292	0.43 321	0.20 357	0.13 219	0.21 347	0.25 528	0.28 523	0.26 511

qqq1	0.72 441	0.30 384	0.86 447	0.46 231	0.26 142	0.82 458	0.43 354	2.05 648	1.39 621	1.23 507	1.47 565	0.98 444	0.95 529	1.71 517	0.44 325	0.24 479	0.20 499	0.18 219	0.15 215	0.18 227	0.18 302

fff1	0.72 441	0.30 384	0.86 447	0.46 231	0.26 142	0.82 458	0.43 354	2.05 648	1.39 621	1.23 507	1.47 565	0.98 444	0.95 529	1.71 517	0.44 325	0.24 479	0.20 499	0.18 219	0.15 215	0.18 227	0.18 302

ffm	0.72 441	0.33 464	0.85 441	0.53 392	0.37 406	0.74 406	0.56 499	0.95 275	2.47 704	1.15 459	1.45 558	1.06 471	0.82 462	1.55 481	0.32 179	0.20 357	0.12 106	0.31 576	0.27 559	0.19 283	0.20 389

anonymousa	0.72 441	0.27 296	0.75 388	0.47 248	0.63 602	1.43 616	0.45 390	1.24 418	0.89 338	1.28 528	1.75 632	1.62 612	1.13 594	0.69 187	0.59 434	0.19 309	0.16 395	0.23 429	0.25 528	0.20 333	0.18 302

Sa-1000	0.72 441	0.29 361	0.76 398	0.59 490	0.30 256	0.73 401	0.37 264	1.62 521	1.33 592	1.28 528	2.04 663	0.86 392	0.75 422	1.84 535	0.38 265	0.19 309	0.14 291	0.25 494	0.23 498	0.20 333	0.16 237

psmg	0.72 441	0.32 440	0.68 319	0.50 316	0.44 488	1.48 620	0.75 579	1.94 623	0.98 384	1.21 495	1.33 512	1.12 499	0.74 418	0.91 281	0.66 466	0.24 479	0.19 478	0.25 494	0.25 528	0.23 438	0.22 436

UDGNet	0.72 441	1.17 697	0.80 425	0.77 642	0.41 462	0.77 427	0.38 272	0.97 288	1.34 595	0.81 326	0.88 315	0.71 335	0.60 351	1.21 385	0.54 413	0.52 677	0.19 478	1.02 713	0.26 546	0.71 685	0.31 568

PSMNet-ADL	0.72 441	0.35 509	0.62 281	0.69 602	0.46 507	1.14 557	0.44 369	1.37 442	1.01 400	0.83 335	1.17 443	1.33 554	0.96 536	1.43 454	0.95 560	0.33 604	0.22 549	0.21 347	0.23 498	0.27 503	0.29 545

LCNet	0.72 441	0.28 326	0.52 188	0.55 434	0.31 286	0.69 382	0.54 473	1.00 300	0.88 335	1.19 487	1.34 519	0.97 442	1.34 636	2.56 601	0.45 340	0.18 252	0.13 219	0.21 347	0.25 528	0.27 503	0.73 692

GANet-RSSM	0.72 441	0.28 326	0.63 284	0.64 549	0.58 581	0.80 447	0.58 514	1.89 606	1.08 439	1.04 406	1.25 475	1.15 508	1.04 570	1.49 467	0.62 449	0.25 507	0.19 478	0.22 388	0.22 475	0.22 409	0.21 413

PSMNet-RSSM	0.72 441	0.30 384	0.61 275	0.63 540	0.42 468	0.73 401	0.56 499	1.92 616	1.10 456	1.09 419	1.37 530	1.22 521	0.98 546	1.28 404	0.72 489	0.27 548	0.19 478	0.27 530	0.29 593	0.24 458	0.24 472

CFNet-ft	0.72 441	0.32 440	0.54 213	0.66 570	0.54 557	0.83 464	0.55 491	1.37 442	1.15 491	0.93 360	1.28 491	1.57 604	0.97 539	1.35 427	0.81 525	0.26 532	0.20 499	0.33 600	0.25 528	0.30 544	0.23 456

CFNet_RVC	0.72 441	0.32 440	0.54 213	0.66 570	0.54 557	0.83 464	0.55 491	1.37 442	1.15 491	0.93 360	1.28 491	1.57 604	0.97 539	1.35 427	0.81 525	0.26 532	0.20 499	0.33 600	0.25 528	0.30 544	0.23 456

MLCV	0.72 441	0.34 489	1.10 561	0.51 348	0.23 65	0.91 488	0.39 289	1.33 431	1.23 543	1.46 606	1.55 588	1.01 458	0.64 379	1.95 548	0.80 522	0.18 252	0.12 106	0.18 219	0.14 185	0.19 283	0.17 271

G2L-ROB	0.73 459	0.25 226	0.76 398	0.54 409	0.39 439	0.95 505	0.66 551	1.66 531	1.09 448	1.24 514	1.02 363	1.64 620	0.71 410	1.63 500	1.02 572	0.20 357	0.14 291	0.17 170	0.15 215	0.20 333	0.22 436

G2L-Stereo_test	0.73 459	0.27 296	0.74 384	0.49 303	0.40 451	0.90 484	0.81 600	1.53 496	1.14 479	1.28 528	1.27 485	1.52 598	0.72 414	1.62 498	0.94 556	0.19 309	0.14 291	0.16 116	0.15 215	0.18 227	0.19 351

CoDeX	0.73 459	0.29 361	0.93 490	0.54 409	0.36 384	1.14 557	0.61 532	2.34 694	1.17 504	1.16 469	1.25 475	0.91 412	0.87 490	1.33 419	0.64 459	0.20 357	0.16 395	0.21 347	0.18 326	0.20 333	0.18 302

cf-r	0.73 459	0.30 384	0.77 406	0.55 434	0.63 602	0.78 432	0.48 423	1.79 577	1.15 491	1.13 450	1.26 482	1.43 572	0.87 490	1.40 451	0.85 538	0.25 507	0.18 457	0.22 388	0.23 498	0.19 283	0.19 351

BEATNet_4x	0.73 459	0.49 584	1.17 575	0.53 392	0.26 142	1.03 531	0.55 491	1.82 584	1.06 427	1.21 495	1.22 465	0.96 440	0.91 506	1.01 325	1.06 576	0.21 394	0.14 291	0.24 453	0.19 354	0.37 589	0.21 413

Select-FE	0.74 464	0.39 538	1.56 639	0.55 434	0.46 507	0.40 85	0.22 45	1.86 597	0.68 265	1.05 407	1.31 502	1.82 645	1.74 673	1.11 357	0.38 265	0.21 394	0.16 395	0.21 347	0.25 528	0.19 283	0.31 568

test_sample7	0.74 464	0.37 526	0.76 398	0.52 370	0.35 366	0.91 488	0.67 555	1.78 571	1.21 533	1.22 501	1.18 446	1.08 478	0.92 509	1.23 389	0.67 471	0.31 588	0.28 610	0.32 591	0.31 610	0.33 571	0.29 545

gwcnet-sp	0.74 464	0.33 464	1.44 620	0.57 469	0.45 495	1.40 609	0.54 473	1.50 481	1.14 479	1.30 544	1.02 363	0.94 425	0.82 462	1.39 445	0.76 501	0.21 394	0.21 527	0.22 388	0.21 444	0.22 409	0.22 436

scenet	0.74 464	0.33 464	1.44 620	0.57 469	0.45 495	1.40 609	0.54 473	1.50 481	1.14 479	1.30 544	1.02 363	0.94 425	0.82 462	1.39 445	0.76 501	0.21 394	0.21 527	0.22 388	0.21 444	0.22 409	0.22 436

ssnet	0.74 464	0.33 464	1.44 620	0.57 469	0.45 495	1.40 609	0.54 473	1.50 481	1.14 479	1.30 544	1.02 363	0.94 425	0.82 462	1.39 445	0.76 501	0.21 394	0.21 527	0.22 388	0.21 444	0.22 409	0.22 436

BUS	0.74 464	0.32 440	0.68 319	0.54 409	0.44 488	2.34 689	0.42 330	2.16 668	0.98 384	1.20 491	1.11 408	1.03 464	0.62 368	0.91 281	0.70 480	0.24 479	0.17 431	0.25 494	0.22 475	0.22 409	0.22 436

GMM-Stereo	0.74 464	0.25 226	0.59 267	0.54 409	0.34 359	0.72 396	0.99 646	1.01 308	0.87 331	1.36 577	1.78 635	1.12 499	0.81 457	2.09 561	0.46 355	0.18 252	0.12 106	0.25 494	0.25 528	0.20 333	0.85 698

DMCA-RVC	0.74 464	0.40 545	1.27 593	0.66 570	0.49 517	0.77 427	0.47 410	1.35 438	1.01 400	1.53 621	1.01 355	1.29 546	0.82 462	1.31 411	0.78 510	0.27 548	0.21 527	0.35 619	0.27 559	0.32 562	0.24 472

DeepPruner_ROB	0.74 464	0.48 580	0.87 459	0.57 469	0.44 488	0.79 438	0.54 473	1.73 547	0.96 370	1.38 586	1.27 485	1.24 528	0.73 416	1.43 454	0.73 492	0.34 615	0.28 610	0.27 530	0.26 546	0.31 553	0.31 568

SMFormer	0.75 473	0.30 384	0.86 447	0.46 231	0.26 142	0.82 458	0.43 354	2.05 648	1.39 621	1.23 507	1.47 565	0.98 444	0.95 529	1.71 517	0.82 530	0.24 479	0.20 499	0.22 388	0.21 444	0.23 438	0.24 472

tta	0.75 473	0.30 384	0.86 447	0.46 231	0.26 142	0.82 458	0.43 354	2.05 648	1.39 621	1.23 507	1.47 565	0.98 444	0.95 529	1.71 517	0.82 530	0.24 479	0.20 499	0.22 388	0.21 444	0.18 227	0.18 302

KYRaft	0.75 473	0.28 326	0.62 281	0.56 450	0.29 229	0.67 368	0.86 614	0.94 269	0.84 322	1.62 643	2.21 671	1.16 510	1.02 566	1.57 488	0.40 287	0.20 357	0.13 219	0.22 388	0.28 580	0.20 333	1.02 704

Prome-Stereo	0.75 473	0.27 296	0.53 199	0.55 434	0.32 312	0.59 303	0.97 641	0.89 239	0.88 335	1.45 604	2.46 684	0.91 412	1.41 641	1.58 490	0.44 325	0.18 252	0.13 219	0.19 251	0.17 297	0.20 333	0.92 700

acv_ft	0.75 473	0.31 421	0.95 499	0.70 608	0.86 673	1.24 582	0.53 466	1.44 464	1.07 432	1.24 514	1.30 496	1.08 478	0.92 509	0.80 239	1.34 617	0.21 394	0.19 478	0.21 347	0.18 326	0.21 380	0.18 302

iResNet	0.75 473	0.40 545	1.36 607	0.67 582	0.29 229	0.92 495	0.59 524	1.52 489	1.25 553	1.28 528	1.48 570	0.94 425	0.76 430	1.62 498	0.78 510	0.18 252	0.14 291	0.18 219	0.15 215	0.22 409	0.23 456

PAM	0.76 479	0.29 361	1.08 555	0.52 370	0.33 336	1.38 605	0.39 289	2.01 640	0.67 259	1.06 408	0.96 333	2.89 702	1.43 643	0.86 268	0.35 228	0.19 309	0.12 106	0.19 251	0.17 297	0.19 283	0.20 389

AASNet	0.76 479	0.35 509	0.91 483	0.79 646	0.81 662	1.14 557	0.56 499	2.02 644	1.08 439	1.22 501	1.24 471	0.93 422	0.76 430	0.77 224	1.16 594	0.27 548	0.23 567	0.24 453	0.20 397	0.28 523	0.24 472

RT-IGEV	0.77 481	0.28 326	0.93 490	0.55 434	0.33 336	1.01 524	0.83 605	2.03 647	0.93 358	1.28 528	1.58 599	1.77 638	1.17 598	1.04 335	0.49 380	0.23 454	0.16 395	0.21 347	0.17 297	0.19 283	0.26 511

PAM_32	0.77 481	0.28 326	1.03 536	0.52 370	0.30 256	1.32 595	0.35 221	1.97 630	0.65 254	1.02 398	1.06 381	3.05 704	1.49 653	0.96 299	0.36 240	0.19 309	0.13 219	0.20 303	0.18 326	0.19 283	0.19 351

NINENet	0.77 481	0.37 526	0.78 416	0.62 530	0.51 536	2.34 689	0.42 330	1.83 589	1.04 415	1.14 453	1.23 469	1.03 464	0.62 368	1.24 394	0.70 480	0.28 564	0.23 567	0.31 576	0.21 444	0.26 489	0.25 487

hknet	0.77 481	0.32 440	0.95 499	0.54 409	0.38 428	1.27 587	0.65 545	2.16 668	1.07 432	1.20 491	1.11 408	1.59 608	0.81 457	1.37 434	0.66 466	0.22 426	0.17 431	0.25 494	0.22 475	0.22 409	0.22 436

ARAFT	0.77 481	0.36 519	1.49 635	0.51 348	0.31 286	0.90 484	0.82 602	1.90 609	1.06 427	1.62 643	1.24 471	1.02 460	0.64 379	1.84 535	0.50 387	0.18 252	0.14 291	0.28 545	0.27 559	0.17 176	0.16 237

psm_up	0.77 481	0.34 489	0.70 337	0.66 570	0.58 581	1.05 536	0.92 629	1.52 489	1.12 462	1.26 523	1.16 440	1.31 551	1.23 615	1.20 383	0.81 525	0.25 507	0.29 622	0.31 576	0.27 559	0.27 503	0.25 487

GwcNet-RSSM	0.77 481	0.32 440	1.01 524	0.62 530	0.54 557	0.78 432	0.51 447	1.73 547	1.20 526	1.09 419	1.37 530	1.46 584	0.85 477	1.53 477	1.09 582	0.25 507	0.18 457	0.23 429	0.24 514	0.20 333	0.19 351

iResNet_ROB	0.77 481	0.30 384	0.99 514	0.57 469	0.36 384	0.83 464	0.36 238	2.33 691	1.58 655	1.27 526	1.30 496	1.25 532	0.84 474	1.65 503	0.79 517	0.20 357	0.14 291	0.17 170	0.12 82	0.18 227	0.27 523

MWSP-net	0.78 489	0.31 421	0.89 475	0.60 502	0.40 451	1.09 549	1.50 692	1.52 489	1.17 504	1.06 408	1.07 385	1.44 577	1.32 633	0.91 281	0.93 552	0.23 454	0.20 499	0.23 429	0.21 444	0.25 475	0.28 537

DDVS	0.78 489	0.41 552	0.94 495	0.60 502	0.43 479	1.30 592	0.43 354	1.40 452	0.91 348	1.20 491	1.15 435	1.43 572	0.64 379	2.18 571	0.89 545	0.28 564	0.22 549	0.26 513	0.23 498	0.31 553	0.33 582

PSM-softLoss	0.78 489	0.31 421	0.77 406	0.58 475	0.32 312	0.56 280	0.40 305	1.18 389	0.70 271	1.24 514	1.07 385	0.83 378	0.52 291	5.36 673	0.53 407	0.24 479	0.15 356	0.25 494	0.22 475	0.20 333	0.25 487

KMStereo	0.78 489	0.31 421	0.77 406	0.58 475	0.32 312	0.56 280	0.40 305	1.18 389	0.70 271	1.24 514	1.07 385	0.83 378	0.52 291	5.36 673	0.53 407	0.24 479	0.15 356	0.25 494	0.22 475	0.20 333	0.25 487

CCAANet	0.78 489	0.30 384	0.83 435	0.58 475	0.51 536	1.04 534	0.45 390	1.68 535	1.12 462	0.85 343	1.35 525	1.10 491	0.77 434	3.04 623	0.78 510	0.17 197	0.16 395	0.24 453	0.23 498	0.19 283	0.23 456

STTStereo	0.78 489	0.50 591	1.22 580	0.64 549	0.54 557	0.89 481	0.54 473	1.44 464	1.11 458	1.38 586	1.09 396	1.27 540	0.85 477	1.43 454	0.83 532	0.29 576	0.27 602	0.33 600	0.39 653	0.32 562	0.30 558

PSM-AAD	0.79 495	0.27 296	0.53 199	0.55 434	0.28 204	0.77 427	1.24 674	0.99 296	0.91 348	1.66 648	1.57 596	0.81 366	2.19 703	1.65 503	0.44 325	0.19 309	0.14 291	0.38 634	0.32 618	0.21 380	0.70 689

hitnet-ft	0.79 495	0.35 509	0.57 253	0.58 475	0.42 468	0.96 511	0.46 400	1.47 473	1.33 592	1.19 487	1.22 465	1.81 642	0.98 546	1.66 507	0.94 556	0.33 604	0.28 610	0.34 610	0.27 559	0.35 578	0.31 568

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 495	0.43 559	1.05 542	0.64 549	0.58 581	0.95 505	0.53 466	1.53 496	1.18 512	1.37 580	1.15 435	1.43 572	0.88 495	1.61 496	0.84 535	0.25 507	0.22 549	0.27 530	0.27 559	0.29 534	0.29 545
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MEA-ACV	0.80 498	0.31 421	1.03 536	0.56 450	0.36 384	1.26 585	0.50 445	1.74 552	1.20 526	1.21 495	1.19 453	1.45 580	1.31 632	1.61 496	0.93 552	0.20 357	0.22 549	0.23 429	0.28 580	0.23 438	0.27 523

coex_refinement	0.80 498	0.28 326	0.73 367	0.70 608	0.51 536	0.95 505	0.60 528	1.78 571	1.23 543	1.36 577	1.37 530	1.82 645	0.81 457	1.32 415	1.13 591	0.26 532	0.17 431	0.19 251	0.20 397	0.24 458	0.25 487

G2L-Stereo	0.80 498	0.32 440	0.95 499	0.60 502	0.42 468	0.78 432	0.69 564	1.50 481	1.09 448	1.33 568	1.14 426	1.45 580	0.72 414	2.45 592	1.10 585	0.25 507	0.20 499	0.26 513	0.21 444	0.20 333	0.26 511

ISRNet	0.80 498	0.33 464	1.07 551	0.81 652	0.66 612	0.60 311	0.34 210	1.19 400	1.13 476	1.59 638	1.53 581	1.35 560	0.77 434	1.27 402	0.94 556	0.39 639	0.34 648	0.43 655	0.38 651	0.34 575	0.49 650

NF-Stereo	0.80 498	0.30 384	0.75 388	0.60 502	0.31 286	0.64 337	0.44 369	1.21 403	0.90 342	1.29 535	1.02 363	0.82 371	0.57 335	5.40 678	0.48 370	0.23 454	0.14 291	0.24 453	0.20 397	0.20 333	0.30 558

OCTAStereo	0.80 498	0.30 384	0.75 388	0.60 502	0.31 286	0.64 337	0.44 369	1.21 403	0.90 342	1.29 535	1.01 355	0.82 371	0.57 335	5.35 672	0.48 370	0.24 479	0.14 291	0.24 453	0.20 397	0.20 333	0.30 558

DRaft	0.80 498	0.24 185	0.70 337	0.45 212	0.30 256	0.97 515	0.53 466	1.05 330	0.97 378	1.78 659	2.02 661	0.80 360	1.74 673	2.73 609	0.72 489	0.17 197	0.14 291	0.20 303	0.20 397	0.18 227	0.21 413

RE-Stereo	0.80 498	0.30 384	0.75 388	0.60 502	0.31 286	0.64 337	0.44 369	1.21 403	0.90 342	1.29 535	1.01 355	0.81 366	0.57 335	5.37 675	0.48 370	0.24 479	0.14 291	0.24 453	0.20 397	0.20 333	0.30 558

TVStereo	0.80 498	0.30 384	0.75 388	0.60 502	0.31 286	0.64 337	0.44 369	1.21 403	0.90 342	1.29 535	1.01 355	0.81 366	0.57 335	5.37 675	0.48 370	0.24 479	0.14 291	0.24 453	0.20 397	0.20 333	0.30 558

UPFNet	0.80 498	0.32 440	0.90 480	0.59 490	0.74 637	1.26 585	0.80 597	1.52 489	1.10 456	1.30 544	1.12 415	1.30 547	0.84 474	1.67 508	1.09 582	0.24 479	0.24 577	0.24 453	0.23 498	0.25 475	0.18 302

iResNetv2_ROB	0.80 498	0.37 526	1.71 651	0.56 450	0.37 406	0.94 502	0.64 543	1.73 547	1.34 595	1.23 507	1.42 545	1.26 536	0.92 509	1.85 538	0.56 424	0.23 454	0.15 356	0.19 251	0.14 185	0.24 458	0.19 351

StereoDRNet-Refined	0.80 498	0.41 552	0.88 468	0.62 530	0.42 468	1.33 597	0.48 423	1.52 489	1.17 504	1.45 604	1.44 555	1.44 577	0.90 503	1.26 398	1.24 603	0.20 357	0.16 395	0.27 530	0.24 514	0.25 475	0.28 537
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MWDA-net	0.82 510	0.32 440	0.88 468	0.58 475	0.52 549	1.13 555	0.73 573	1.37 442	1.08 439	1.32 558	1.13 421	1.15 508	1.28 624	2.86 614	0.65 460	0.23 454	0.16 395	0.21 347	0.21 444	0.23 438	0.27 523

ITSA-stereo	0.82 510	0.36 519	0.82 430	0.54 409	0.31 286	0.80 447	0.47 410	2.17 674	1.67 662	1.13 450	1.13 421	0.94 425	0.86 485	2.46 595	1.00 570	0.26 532	0.23 567	0.28 545	0.27 559	0.28 523	0.36 599

DCRE	0.82 510	0.26 261	0.70 337	0.58 475	0.44 488	0.54 253	0.48 423	0.95 275	0.78 301	0.78 315	7.33 739	0.86 392	0.52 291	0.76 221	0.41 297	0.16 137	0.16 395	0.19 251	0.17 297	0.18 227	0.17 271

SepStereo	0.82 510	0.34 489	1.03 536	0.64 549	0.69 624	0.77 427	0.63 540	1.54 499	1.20 526	1.79 662	1.55 588	0.95 434	1.04 570	2.30 582	0.60 442	0.21 394	0.16 395	0.25 494	0.18 326	0.27 503	0.22 436

GrayStereo	0.82 510	0.26 261	0.58 261	0.63 540	0.37 406	0.76 420	1.86 713	1.11 363	0.87 331	1.99 679	1.89 649	1.08 478	1.82 682	1.39 445	0.48 370	0.19 309	0.14 291	0.19 251	0.21 444	0.18 227	0.39 613

LMCR-Stereo	0.82 510	0.46 571	0.88 468	0.75 636	0.43 479	1.33 597	0.56 499	2.43 702	0.98 384	1.53 621	1.49 572	0.74 341	1.00 557	1.63 500	0.89 545	0.28 564	0.17 431	0.22 388	0.17 297	0.29 534	0.20 389

ac_64	0.82 510	0.29 361	0.81 426	0.71 616	0.60 592	1.05 536	0.54 473	1.99 635	0.92 355	1.18 483	1.06 381	1.99 665	1.08 582	1.94 547	0.97 565	0.27 548	0.22 549	0.24 453	0.23 498	0.22 409	0.19 351

DualNet (step1)	0.83 517	0.49 584	1.13 567	0.56 450	0.39 439	1.02 528	0.73 573	1.78 571	1.21 533	1.22 501	1.18 446	1.08 478	0.92 509	1.23 389	0.67 471	0.57 686	0.28 610	0.62 694	0.67 702	0.45 631	0.42 623

SST-Stereo	0.83 517	0.28 326	0.72 355	0.59 490	0.31 286	0.72 396	0.26 101	1.09 353	0.86 326	1.47 607	1.10 402	1.00 451	0.87 490	5.73 686	0.45 340	0.22 426	0.13 219	0.23 429	0.19 354	0.23 438	0.18 302

RAFT_R40	0.83 517	0.28 326	0.73 367	0.59 490	0.31 286	0.69 382	0.44 369	1.10 356	0.95 364	1.47 607	1.10 402	1.00 451	0.85 477	5.53 680	0.46 355	0.22 426	0.13 219	0.23 429	0.20 397	0.23 438	0.18 302

UNet	0.83 517	0.34 489	1.31 597	0.58 475	0.74 637	1.58 630	0.49 435	1.41 455	1.04 415	1.21 495	1.08 391	1.54 600	1.12 590	1.65 503	1.09 582	0.23 454	0.17 431	0.25 494	0.20 397	0.25 475	0.22 436

FADNet_RVC	0.83 517	0.51 594	1.83 662	0.54 409	0.42 468	1.19 573	0.46 400	1.51 487	1.09 448	0.89 351	1.24 471	0.91 412	0.87 490	2.11 563	1.11 588	0.27 548	0.22 549	0.31 576	0.28 580	0.43 621	0.38 610

DAS	0.84 522	0.34 489	1.03 536	0.64 549	0.69 624	0.77 427	0.63 540	1.54 499	1.20 526	1.79 662	1.55 588	0.95 434	1.04 570	2.83 611	0.60 442	0.21 394	0.16 395	0.25 494	0.18 326	0.27 503	0.22 436

RAFT-345	0.84 522	0.25 226	0.66 309	0.50 316	0.27 174	0.54 253	0.42 330	0.83 215	1.11 458	1.32 558	2.34 677	0.86 392	0.54 306	5.72 685	0.47 364	0.18 252	0.13 219	0.22 388	0.17 297	0.17 176	0.16 237

MMNet	0.84 522	0.32 440	1.09 558	0.60 502	0.59 589	1.85 661	0.49 435	1.51 487	1.27 564	1.37 580	1.15 435	1.26 536	1.18 603	1.67 508	1.22 601	0.19 309	0.18 457	0.23 429	0.22 475	0.25 475	0.21 413

FADNet-RVC-Resample	0.84 522	0.47 576	2.10 673	0.61 518	0.45 495	1.07 541	0.61 532	1.59 510	1.20 526	1.08 413	0.98 343	1.03 464	0.98 546	2.17 568	0.72 489	0.23 454	0.22 549	0.30 570	0.32 618	0.35 578	0.34 588

iRaft-Stereo_5w	0.85 526	0.29 361	0.91 483	0.53 392	0.43 479	0.49 184	0.68 559	0.99 296	0.87 331	0.79 318	1.34 519	1.46 584	0.91 506	5.11 667	1.11 588	0.17 197	0.14 291	0.22 388	0.18 326	0.20 333	0.20 389

SACVNet	0.85 526	0.46 571	0.85 441	0.81 652	0.56 568	0.80 447	0.79 591	1.68 535	1.12 462	1.34 572	1.33 512	1.25 532	0.94 524	2.39 589	0.76 501	0.34 615	0.26 594	0.31 576	0.29 593	0.35 578	0.44 633

ADLNet	0.85 526	0.36 519	0.89 475	0.85 669	0.72 629	1.24 582	0.76 582	1.82 584	1.36 608	1.52 619	1.35 525	1.27 540	0.99 555	1.23 389	1.15 593	0.27 548	0.20 499	0.26 513	0.25 528	0.28 523	0.30 558

delet	0.85 526	0.32 440	0.95 499	0.65 564	0.66 612	1.64 637	0.84 606	1.75 556	1.35 604	1.32 558	1.30 496	1.30 547	0.88 495	1.68 513	1.10 585	0.21 394	0.21 527	0.24 453	0.24 514	0.21 380	0.21 413

HGLStereo	0.85 526	0.38 533	0.94 495	0.80 649	1.03 688	1.17 568	0.58 514	1.52 489	1.20 526	1.19 487	1.62 608	1.13 505	1.20 609	1.80 532	1.06 576	0.24 479	0.24 577	0.24 453	0.21 444	0.23 438	0.27 523

CRFU-Net	0.86 531	0.39 538	1.00 520	0.65 564	0.57 572	1.78 652	0.86 614	2.15 665	0.81 310	1.38 586	1.18 446	1.64 620	1.19 606	1.35 427	0.90 548	0.26 532	0.22 549	0.21 347	0.19 354	0.23 438	0.24 472

dad	0.86 531	0.66 644	1.06 546	0.56 450	0.37 406	0.76 420	0.44 369	1.17 381	1.50 645	1.44 602	1.27 485	1.34 559	0.75 422	2.52 600	0.84 535	0.42 651	0.27 602	0.83 703	0.26 546	0.41 609	0.29 545

AACVNet	0.86 531	0.35 509	0.79 419	0.82 660	0.39 439	0.76 420	0.49 435	1.61 517	0.81 310	1.08 413	1.33 512	1.30 547	0.93 518	4.34 652	0.74 493	0.25 507	0.21 527	0.28 545	0.22 475	0.29 534	0.25 487

DLCB_ROB	0.86 531	0.40 545	0.78 416	0.68 598	0.54 557	1.11 551	0.84 606	1.49 477	1.23 543	1.64 647	1.65 615	1.70 629	0.91 506	1.70 515	1.05 574	0.25 507	0.24 577	0.26 513	0.27 559	0.27 503	0.24 472

HSM-Net_RVC	0.87 535	0.29 361	0.53 199	0.53 392	0.30 256	1.15 564	0.55 491	3.57 724	1.28 569	1.53 621	1.74 629	1.68 626	0.93 518	1.49 467	0.77 508	0.22 426	0.17 431	0.19 251	0.18 326	0.20 333	0.19 351
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ssnet_v2	0.88 536	0.36 519	1.02 531	0.62 530	0.38 428	1.32 595	0.97 641	2.07 654	1.34 595	1.37 580	1.18 446	1.54 600	0.92 509	1.10 354	1.65 653	0.30 581	0.27 602	0.30 570	0.28 580	0.27 503	0.26 511

ADLNet2	0.88 536	0.34 489	1.17 575	0.77 642	0.64 605	1.12 554	0.76 582	1.74 552	1.24 549	1.21 495	1.65 615	1.71 630	1.05 574	1.67 508	1.17 597	0.24 479	0.21 527	0.21 347	0.22 475	0.26 489	0.29 545

ASMatch	0.88 536	0.26 261	0.69 331	0.51 348	0.35 366	0.48 167	0.37 264	1.12 366	0.92 355	1.10 427	3.28 702	0.96 440	0.98 546	4.90 664	0.49 380	0.19 309	0.16 395	0.22 388	0.19 354	0.19 283	0.27 523

IRAFT_RVC	0.88 536	0.28 326	0.76 398	0.63 540	0.31 286	0.65 353	1.02 651	1.22 411	0.94 362	1.22 501	1.04 376	1.01 458	0.98 546	5.82 688	0.53 407	0.22 426	0.12 106	0.25 494	0.20 397	0.20 333	0.19 351

FADNet-RVC	0.88 536	0.67 645	1.93 666	0.60 502	0.48 513	0.91 488	0.60 528	1.71 545	1.18 512	0.90 353	0.96 333	1.36 561	0.92 509	2.25 578	1.17 597	0.30 581	0.29 622	0.32 591	0.32 618	0.41 609	0.35 593

GEStereo_RVC	0.90 541	0.37 526	0.99 514	0.64 549	0.50 524	0.95 505	0.79 591	2.42 701	1.17 504	1.16 469	1.11 408	1.26 536	0.92 509	3.24 630	0.90 548	0.29 576	0.19 478	0.23 429	0.20 397	0.27 503	0.29 545

CBMV_ROB	0.90 541	0.44 562	0.63 284	0.51 348	0.37 406	1.25 584	0.49 435	1.77 567	1.27 564	1.41 595	2.00 658	1.33 554	1.08 582	2.17 568	0.76 501	0.43 657	0.42 681	0.47 665	0.44 667	0.41 609	0.36 599

PSMNet_ROB	0.90 541	0.52 598	1.17 575	0.72 620	0.61 595	1.27 587	1.12 663	1.76 563	1.12 462	1.09 419	1.28 491	1.45 580	0.89 501	1.65 503	1.42 635	0.33 604	0.25 587	0.37 630	0.39 653	0.35 578	0.29 545

FTStereo	0.91 544	0.26 261	0.56 239	0.54 409	0.33 336	0.66 362	1.87 714	1.00 300	0.75 284	1.75 656	4.15 712	1.04 469	1.65 666	1.57 488	0.46 355	0.19 309	0.16 395	0.23 429	0.21 444	0.18 227	0.63 679

PFNet	0.91 544	0.26 261	1.10 561	0.63 540	0.32 312	0.64 337	0.56 499	1.17 381	0.99 391	1.47 607	1.08 391	0.98 444	0.69 399	6.62 702	0.54 413	0.20 357	0.12 106	0.24 453	0.19 354	0.20 333	0.17 271

CBFPSM	0.92 546	0.33 464	1.86 663	0.49 303	0.38 428	1.75 645	0.84 606	1.39 450	1.12 462	1.09 419	0.99 345	2.37 684	1.66 670	1.32 415	1.42 635	0.19 309	0.18 457	0.20 303	0.20 397	0.21 380	0.33 582

FADNet	0.92 546	0.61 635	1.81 658	0.62 530	0.55 564	0.96 511	0.57 510	1.78 571	1.33 592	0.93 360	1.01 355	1.36 561	1.01 559	2.71 608	0.75 498	0.33 604	0.34 648	0.31 576	0.34 635	0.59 669	0.40 614

NVstereo2D	0.92 546	0.41 552	1.48 633	0.72 620	0.72 629	1.20 575	0.87 616	1.75 556	1.38 616	0.99 383	1.13 421	1.26 536	0.98 546	2.21 575	0.89 545	0.43 657	0.20 499	0.38 634	0.24 514	0.57 665	0.63 679

DispNO	0.93 549	0.30 384	1.34 606	0.55 434	0.55 564	0.89 481	0.49 435	1.48 475	1.21 533	1.17 478	1.27 485	1.19 515	0.90 503	5.23 670	0.74 493	0.22 426	0.17 431	0.24 453	0.21 444	0.19 283	0.20 389

DSFCA	0.93 549	0.34 489	1.06 546	0.52 370	0.65 607	1.55 627	0.93 633	1.49 477	1.19 521	1.56 631	1.15 435	1.50 593	0.96 536	3.07 624	1.02 572	0.30 581	0.26 594	0.25 494	0.25 528	0.28 523	0.24 472

SCION-MonSter	0.94 551	0.59 624	1.44 620	0.67 582	1.14 701	1.80 655	0.50 445	1.40 452	1.24 549	1.03 402	1.50 575	1.03 464	0.89 501	1.11 357	2.12 678	0.23 454	0.24 577	0.52 674	0.50 683	0.51 653	0.33 582

fast-acv-ft	0.94 551	0.44 562	1.40 609	0.58 475	0.51 536	1.77 650	0.69 564	1.36 441	1.42 635	1.29 535	1.86 645	1.74 634	1.25 619	1.52 473	1.38 623	0.26 532	0.28 610	0.28 545	0.28 580	0.27 503	0.26 511

OMP-Stereo	0.94 551	0.33 464	0.72 355	0.90 684	0.31 286	0.49 184	0.36 238	1.16 377	1.06 427	1.58 637	1.12 415	1.46 584	0.69 399	6.94 710	0.49 380	0.19 309	0.14 291	0.24 453	0.18 326	0.20 333	0.14 146

CBMV	0.95 554	0.44 562	0.66 309	0.53 392	0.35 366	1.53 625	1.63 704	1.69 538	1.42 635	2.00 682	1.60 602	1.43 572	1.17 598	1.59 493	0.99 569	0.34 615	0.34 648	0.39 643	0.33 628	0.33 571	0.32 576
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
HBP-ISP	0.96 555	0.58 621	0.72 355	0.61 518	0.46 507	1.64 637	0.76 582	1.86 597	1.28 569	1.30 544	1.53 581	0.86 392	0.94 524	3.27 632	0.69 479	0.45 663	0.44 685	0.54 681	0.48 676	0.47 639	0.40 614

TransformOpticalFlow	0.96 555	0.28 326	0.89 475	0.52 370	0.31 286	0.66 362	0.54 473	1.75 556	1.12 462	1.09 419	1.44 555	1.37 564	1.01 559	6.70 707	0.42 311	0.19 309	0.12 106	0.20 303	0.19 354	0.18 227	0.19 351

IIG-Stereo	0.96 555	0.31 421	0.72 355	0.88 679	0.33 336	0.61 317	0.26 101	1.19 400	1.03 410	1.69 651	1.37 530	1.46 584	0.75 422	6.96 712	0.51 392	0.19 309	0.14 291	0.23 429	0.18 326	0.20 333	0.14 146

CFNet	0.96 555	0.36 519	1.01 524	0.62 530	0.42 468	0.99 521	0.47 410	1.90 609	1.32 588	0.99 383	1.39 539	1.10 491	0.86 485	5.58 683	0.79 517	0.23 454	0.17 431	0.28 545	0.27 559	0.26 489	0.21 413

XPNet_ROB	0.96 555	0.49 584	1.09 558	0.72 620	0.57 572	1.11 551	1.14 665	1.66 531	1.23 543	1.85 669	1.39 539	1.64 620	1.11 587	1.80 532	1.42 635	0.38 635	0.30 627	0.33 600	0.29 593	0.37 589	0.34 588

ETE_ROB	0.96 555	0.64 642	1.16 573	0.69 602	0.48 513	1.14 557	1.13 664	1.77 567	1.19 521	1.91 676	1.45 558	1.73 632	1.05 574	1.60 494	1.14 592	0.32 595	0.26 594	0.38 634	0.34 635	0.39 602	0.41 619

CSP-Net	0.97 561	0.38 533	0.83 435	0.53 392	0.41 462	1.63 635	0.77 585	2.00 636	1.05 420	1.25 519	1.20 459	1.33 554	0.83 470	4.93 666	0.85 538	0.32 595	0.22 549	0.20 303	0.20 397	0.23 438	0.25 487

DEmStereo	0.97 561	0.23 156	0.79 419	0.47 248	0.32 312	1.04 534	0.56 499	0.93 263	0.89 338	1.39 592	2.14 669	1.02 460	2.07 698	5.64 684	0.77 508	0.17 197	0.15 356	0.20 303	0.20 397	0.18 227	0.20 389

pcwnet_v2	0.97 561	0.37 526	4.33 708	0.62 530	0.54 557	0.79 438	0.45 390	2.02 644	1.58 655	1.42 601	1.64 613	1.09 488	0.79 447	1.24 394	0.67 471	0.32 595	0.25 587	0.29 556	0.27 559	0.37 589	0.35 593

FINET	0.97 561	0.54 605	1.60 643	0.63 540	0.79 655	1.08 543	1.07 658	1.56 506	2.20 697	1.15 459	1.49 572	0.94 425	0.88 495	2.32 583	1.05 574	0.42 651	0.35 659	0.32 591	0.28 580	0.43 621	0.38 610

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 565	0.39 538	3.21 700	0.50 316	0.63 602	0.64 337	0.39 289	2.36 695	0.75 284	0.95 367	4.63 717	1.81 642	0.56 322	0.96 299	0.41 297	0.18 252	0.13 219	0.21 347	0.26 546	0.32 562	0.35 593

StereoDRNet	0.98 565	0.47 576	1.70 649	0.76 639	0.94 682	1.51 623	0.91 627	1.92 616	1.32 588	1.61 639	1.13 421	1.47 589	0.97 539	1.75 523	1.46 642	0.28 564	0.23 567	0.29 556	0.27 559	0.35 578	0.27 523

ACV-stereo	0.99 567	0.51 594	1.41 615	0.56 450	0.41 462	2.43 693	0.57 510	1.15 375	1.18 512	0.81 326	1.01 355	3.39 710	2.14 701	1.60 494	1.07 579	0.27 548	0.22 549	0.22 388	0.22 475	0.28 523	0.32 576

iinet-f	0.99 567	0.45 569	3.71 705	0.55 434	0.43 479	1.81 656	0.68 559	1.14 372	1.14 479	1.18 483	1.42 545	1.58 607	1.44 645	1.34 426	1.59 651	0.24 479	0.23 567	0.20 303	0.19 354	0.26 489	0.25 487

GASNet	0.99 567	0.97 678	1.72 652	0.98 693	0.68 622	0.83 464	0.67 555	1.60 514	1.28 569	1.31 554	1.22 465	1.22 521	1.21 612	2.41 590	1.41 631	0.43 657	0.26 594	0.36 627	0.34 635	0.55 662	0.31 568

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 567	0.40 545	1.82 660	0.66 570	0.62 601	2.05 675	0.78 587	1.91 613	1.29 574	1.54 627	1.42 545	1.51 595	1.23 615	1.99 551	1.33 615	0.23 454	0.14 291	0.20 303	0.15 215	0.27 503	0.26 511

PS-NSSS	0.99 567	0.58 621	0.93 490	0.58 475	0.57 572	0.91 488	0.80 597	1.81 583	1.14 479	1.14 453	1.67 620	1.00 451	0.83 470	4.62 657	0.78 510	0.37 630	0.31 633	0.52 674	0.32 618	0.45 631	0.38 610

YMNet	1.00 572	0.54 605	1.40 609	0.81 652	0.85 669	1.87 663	0.62 535	1.55 503	1.18 512	1.63 645	1.99 656	1.77 638	0.97 539	1.50 469	1.45 639	0.33 604	0.37 666	0.31 576	0.32 618	0.32 562	0.29 545

YMNet_1	1.00 572	0.54 605	1.40 609	0.81 652	0.85 669	1.87 663	0.62 535	1.55 503	1.18 512	1.63 645	1.99 656	1.77 638	0.97 539	1.50 469	1.45 639	0.33 604	0.37 666	0.31 576	0.32 618	0.32 562	0.29 545

UGAM-zero	1.00 572	0.30 384	0.93 490	0.47 248	0.30 256	0.57 285	0.25 87	2.25 684	0.63 235	1.01 394	1.10 402	2.73 698	1.85 683	6.26 694	0.40 287	0.17 197	0.14 291	0.19 251	0.15 215	0.16 128	0.17 271

RAFT + AFF	1.00 572	0.42 556	1.09 558	0.67 582	0.50 524	1.22 579	1.24 674	2.24 683	1.19 521	1.30 544	1.56 592	1.17 511	1.49 653	3.44 638	0.83 532	0.21 394	0.25 587	0.30 570	0.26 546	0.27 503	0.27 523

DRN-Test	1.00 572	0.44 562	1.13 567	0.70 608	0.81 662	1.62 634	0.79 591	2.14 663	1.44 638	1.78 659	1.33 512	1.43 572	1.05 574	2.18 571	1.53 648	0.27 548	0.21 527	0.31 576	0.30 602	0.32 562	0.28 537

NCCL2	1.00 572	0.56 614	1.06 546	0.75 636	0.57 572	1.31 594	1.72 705	1.77 567	1.36 608	1.50 616	1.17 443	1.91 654	1.17 598	1.54 479	1.29 611	0.35 622	0.31 633	0.45 660	0.44 667	0.40 606	0.40 614

DNS	1.01 578	1.88 729	0.39 46	0.36 20	0.24 90	0.34 49	0.31 160	0.95 275	0.40 111	0.33 80	0.50 166	0.42 164	0.39 161	2.86 614	1.63 652	0.19 309	0.22 549	0.20 303	0.11 15	4.26 748	4.24 751

TCMNet	1.01 578	0.60 633	2.10 673	0.86 671	1.33 714	1.14 557	0.67 555	1.69 538	1.23 543	1.11 433	1.57 596	1.30 547	0.97 539	2.01 553	1.50 646	0.31 588	0.31 633	0.38 634	0.34 635	0.42 615	0.36 599

PA-Net	1.01 578	0.57 618	1.29 595	0.64 549	0.74 637	1.19 573	0.84 606	1.69 538	1.43 637	1.16 469	1.19 453	1.32 552	1.19 606	3.42 636	1.25 604	0.29 576	0.45 689	0.33 600	0.49 679	0.32 562	0.47 643
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
LALA_ROB	1.01 578	0.59 624	1.16 573	0.67 582	0.51 536	1.63 635	1.26 678	1.69 538	1.38 616	1.81 666	1.37 530	1.94 659	1.02 566	1.58 490	1.38 623	0.37 630	0.27 602	0.43 655	0.37 649	0.43 621	0.37 604

z-ln-s-r	1.02 582	0.55 610	2.09 672	0.52 370	0.55 564	0.78 432	0.87 616	1.47 473	1.34 595	1.12 435	1.62 608	1.37 564	1.06 577	2.62 605	3.32 703	0.19 309	0.14 291	0.21 347	0.17 297	0.27 503	0.21 413

PSMNet-RUCA	1.02 582	0.97 678	1.44 620	1.23 708	1.10 693	1.40 609	0.62 535	1.69 538	1.38 616	0.94 365	1.53 581	0.97 442	0.83 470	1.17 377	0.93 552	0.69 700	0.34 648	0.99 711	0.60 698	0.97 697	0.64 683

THIR-Stereo	1.02 582	0.27 296	0.69 331	0.49 303	0.28 204	0.95 505	1.34 683	1.03 315	0.97 378	1.34 572	1.90 650	1.17 511	1.58 659	6.44 699	0.78 510	0.19 309	0.14 291	0.21 347	0.22 475	0.19 283	0.20 389

Wz-Net-LNSev	1.03 585	0.67 645	2.71 696	0.64 549	0.84 666	1.75 645	1.00 648	1.80 580	1.32 588	1.28 528	1.25 475	1.65 623	1.22 613	1.39 445	1.40 627	0.28 564	0.26 594	0.24 453	0.23 498	0.33 571	0.32 576

RAFT-RH_RVC	1.03 585	0.24 185	0.67 315	0.49 303	0.28 204	0.81 456	0.33 195	0.83 215	1.08 439	2.05 683	4.65 719	1.04 469	0.57 335	5.98 693	0.50 387	0.18 252	0.13 219	0.26 513	0.20 397	0.16 128	0.17 271

DISCO	1.03 585	0.34 489	1.11 563	0.69 602	0.45 495	2.07 676	0.84 606	2.13 659	1.50 645	1.15 459	1.33 512	2.40 686	1.07 581	2.60 603	1.51 647	0.23 454	0.18 457	0.22 388	0.20 397	0.31 553	0.27 523

STrans-v2	1.04 588	0.28 326	0.96 505	0.49 303	0.32 312	0.68 376	0.79 591	2.47 705	1.12 462	1.12 435	1.46 564	1.40 567	1.46 648	6.70 707	0.43 321	0.18 252	0.13 219	0.20 303	0.18 326	0.18 227	0.18 302

APVNet	1.06 589	0.53 604	1.42 617	0.84 664	0.79 655	1.92 666	0.82 602	1.90 609	1.08 439	1.08 413	1.43 550	1.56 603	1.13 594	3.07 624	1.58 649	0.31 588	0.34 648	0.42 653	0.36 645	0.36 585	0.37 604

TDLM	1.06 589	0.44 562	0.79 419	0.63 540	0.50 524	0.89 481	1.44 688	1.48 475	1.26 558	1.12 435	1.40 542	1.08 478	0.98 546	6.65 703	0.78 510	0.33 604	0.21 527	0.33 600	0.26 546	0.37 589	0.24 472

DNSM	1.07 591	1.92 730	0.40 59	0.39 75	0.25 120	0.42 104	0.30 147	0.97 288	0.40 111	0.43 172	0.46 141	0.40 152	0.50 269	3.03 622	2.08 675	0.20 357	0.18 457	0.15 65	0.12 82	4.57 751	4.29 752

FAT-Stereo	1.07 591	0.41 552	1.32 600	0.72 620	0.58 581	1.08 543	0.89 621	1.96 626	1.65 660	1.75 656	1.98 655	2.03 670	1.48 651	2.02 554	1.18 600	0.42 651	0.35 659	0.34 610	0.29 593	0.35 578	0.53 660

GANetREF_RVC	1.07 591	0.86 671	1.31 597	0.82 660	0.53 553	1.41 614	1.31 681	1.76 563	1.52 648	1.27 526	1.31 502	1.46 584	1.24 618	2.03 555	0.96 564	0.56 685	0.45 689	0.67 697	0.50 683	0.88 695	0.59 673
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
CVANet_RVC	1.07 591	0.43 559	0.76 398	0.60 502	0.50 524	0.90 484	0.97 641	1.52 489	1.26 558	1.33 568	1.38 535	1.24 528	1.18 603	6.75 709	0.75 498	0.34 615	0.23 567	0.34 610	0.29 593	0.42 615	0.27 523

GCST	1.08 595	1.47 713	0.93 490	1.73 719	1.14 701	1.30 592	0.31 160	1.33 431	1.16 501	1.29 535	0.97 342	0.98 444	0.49 260	2.08 560	0.46 355	1.19 718	0.70 718	1.30 718	0.85 713	1.02 701	0.89 699

GwcNet	1.08 595	0.51 594	2.33 684	0.79 646	1.18 705	1.76 647	0.70 567	1.68 535	1.47 641	1.41 595	1.64 613	1.74 634	1.04 570	2.20 574	1.41 631	0.30 581	0.29 622	0.29 556	0.27 559	0.30 544	0.35 593

DANet	1.08 595	0.61 635	1.32 600	0.85 669	0.72 629	1.37 602	0.51 447	1.54 499	1.15 491	1.78 659	1.54 586	2.01 667	1.11 587	2.90 616	2.00 671	0.33 604	0.30 627	0.40 648	0.30 602	0.44 627	0.45 635
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
RP	1.09 598	0.50 591	1.12 565	0.90 684	1.04 689	1.11 551	0.84 606	1.80 580	1.62 657	1.55 630	2.00 658	1.90 653	1.78 677	1.84 535	1.25 604	0.52 677	0.36 664	0.48 667	0.36 645	0.45 631	0.43 630

Nwc_Net	1.09 598	0.49 584	1.33 603	0.89 683	0.80 660	1.49 622	0.66 551	2.19 677	1.27 564	1.32 558	2.26 673	1.96 662	1.54 656	1.92 543	1.34 617	0.40 642	0.30 627	0.43 655	0.45 669	0.38 598	0.37 604

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 600	1.02 684	1.00 520	0.82 660	0.67 616	1.93 667	0.93 633	1.62 521	1.11 458	1.15 459	1.25 475	1.50 593	0.79 447	1.96 549	0.76 501	1.89 722	0.34 648	0.79 702	0.36 645	1.25 710	0.83 696

NCC-stereo	1.10 600	0.54 605	1.24 587	0.84 664	0.94 682	1.29 590	0.89 621	2.01 640	1.34 595	1.32 558	1.74 629	1.88 649	1.74 673	2.35 585	1.25 604	0.45 663	0.37 666	0.45 660	0.58 694	0.42 615	0.42 623

Abc-Net	1.10 600	0.54 605	1.24 587	0.84 664	0.94 682	1.29 590	0.89 621	2.01 640	1.34 595	1.32 558	1.74 629	1.88 649	1.74 673	2.35 585	1.25 604	0.45 663	0.37 666	0.45 660	0.58 694	0.42 615	0.42 623
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
Wz-Net-MNSev	1.11 603	0.58 621	2.23 682	0.66 570	0.71 627	1.95 669	1.46 689	1.98 632	1.45 639	1.79 662	1.43 550	1.49 592	1.33 635	1.97 550	1.42 635	0.27 548	0.23 567	0.28 545	0.28 580	0.34 575	0.31 568

edge stereo	1.11 603	0.50 591	1.30 596	0.71 616	0.65 607	1.14 557	0.75 579	1.93 621	1.37 612	1.71 652	1.83 640	2.54 691	1.44 645	2.43 591	1.23 602	0.42 651	0.41 679	0.54 681	0.35 641	0.42 615	0.46 639

anonymity	1.12 605	0.97 678	1.21 578	1.07 701	1.12 697	1.08 543	0.89 621	1.95 625	1.16 501	1.29 535	1.26 482	1.22 521	1.09 585	1.15 368	1.01 571	1.02 711	1.00 734	0.97 708	0.97 720	0.98 698	0.99 703

ccnet	1.12 605	0.67 645	1.01 524	0.78 644	0.73 636	1.72 643	0.99 646	1.84 593	1.26 558	1.47 607	1.85 644	1.75 637	1.29 625	1.75 523	1.88 665	0.57 686	0.53 704	0.57 691	0.55 691	0.59 669	0.54 662

RASNet	1.12 605	0.30 384	0.91 483	0.66 570	0.77 650	0.97 515	0.57 510	1.37 442	1.35 604	1.02 398	1.34 519	2.11 674	1.43 643	7.09 714	1.39 626	0.19 309	0.17 431	0.17 170	0.19 354	0.18 227	0.16 237

AF-Net	1.13 608	0.52 598	1.33 603	0.86 671	0.91 678	1.38 605	0.71 569	2.16 668	1.62 657	1.56 631	2.40 680	1.99 665	1.65 666	1.81 534	1.48 644	0.48 671	0.28 610	0.49 669	0.33 628	0.39 602	0.32 576

NaN_ROB	1.13 608	0.55 610	1.15 572	0.64 549	0.48 513	1.61 633	2.03 722	1.72 546	1.48 642	2.09 685	1.27 485	1.40 567	1.08 582	3.94 644	1.30 612	0.28 564	0.34 648	0.28 545	0.28 580	0.30 544	0.33 582

UGAM	1.14 610	0.27 296	0.95 499	0.53 392	0.42 468	0.70 389	0.72 572	0.95 275	1.32 588	0.98 380	1.48 570	1.78 641	0.87 490	9.65 748	0.87 541	0.21 394	0.18 457	0.30 570	0.24 514	0.19 283	0.16 237

DGSMNet	1.14 610	0.76 662	2.49 690	0.81 652	0.86 673	1.39 607	1.39 685	2.13 659	1.35 604	1.26 523	1.63 612	1.48 591	0.98 546	1.75 523	1.10 585	0.45 663	0.43 682	0.55 686	0.49 679	0.75 689	0.70 689

Syn2CoEx	1.14 610	0.69 650	1.66 646	0.80 649	0.67 616	1.40 609	0.88 619	2.06 653	1.54 651	1.25 519	1.58 599	1.42 571	1.50 655	4.09 646	1.40 627	0.36 626	0.32 641	0.34 610	0.29 593	0.29 534	0.34 588

RGC	1.14 610	0.79 664	1.26 590	0.91 687	0.96 685	1.52 624	0.77 585	1.92 616	1.26 558	1.54 627	1.93 652	2.02 669	1.54 656	2.25 578	1.31 613	0.44 662	0.35 659	0.58 692	0.48 676	0.47 639	0.46 639

S-Stereo	1.15 614	0.46 571	2.17 678	0.81 652	0.80 660	1.21 577	1.19 671	1.93 621	2.02 690	1.47 607	2.11 666	1.57 604	1.17 598	2.05 558	1.41 631	0.40 642	0.40 677	0.35 619	0.31 610	0.44 627	0.70 689

stereogan	1.15 614	0.42 556	1.40 609	0.86 671	0.84 666	2.38 691	0.71 569	1.88 603	1.73 669	1.72 653	1.94 654	2.31 681	1.29 625	2.07 559	1.08 580	0.36 626	0.35 659	0.39 643	0.31 610	0.51 653	0.46 639

AANet_RVC	1.16 616	0.52 598	1.49 635	0.65 564	0.45 495	0.75 412	0.69 564	1.42 457	1.55 653	1.34 572	1.87 647	1.53 599	0.78 442	7.43 720	1.38 623	0.25 507	0.17 431	0.19 251	0.16 266	0.22 409	0.26 511

RYNet	1.17 617	0.49 584	1.24 587	0.70 608	0.97 686	1.71 641	0.92 629	1.91 613	1.46 640	1.38 586	1.14 426	1.88 649	1.30 629	4.24 648	1.87 663	0.26 532	0.21 527	0.35 619	0.27 559	0.55 662	0.54 662

w-ln-seven-2	1.18 618	0.61 635	4.25 707	0.68 598	0.61 595	1.20 575	0.93 633	1.63 523	1.35 604	1.66 648	1.53 581	1.47 589	1.37 639	3.00 621	1.74 657	0.25 507	0.24 577	0.29 556	0.26 546	0.33 571	0.28 537

HSM	1.19 619	0.32 440	0.65 298	0.57 469	0.38 428	1.23 580	0.59 524	2.25 684	1.19 521	1.30 544	1.25 475	1.94 659	1.03 568	9.32 743	0.71 486	0.22 426	0.16 395	0.20 303	0.16 266	0.21 380	0.21 413

aanetorigin	1.23 620	0.79 664	2.78 698	0.70 608	0.79 655	0.99 521	1.06 657	1.06 344	1.37 612	3.52 723	2.61 689	1.72 631	1.63 664	1.99 551	1.78 659	0.25 507	0.24 577	0.26 513	0.25 528	0.38 598	0.45 635

PWC_ROB	1.24 621	0.76 662	2.46 688	0.72 620	0.78 652	1.15 564	0.49 435	1.75 556	1.92 684	2.31 691	3.07 698	1.59 608	1.40 640	2.46 595	2.10 676	0.33 604	0.22 549	0.35 619	0.24 514	0.38 598	0.41 619

SGM-Forest	1.24 621	0.38 533	0.60 270	0.52 370	0.37 406	1.56 628	1.30 680	1.65 526	1.36 608	2.11 686	1.79 636	1.63 617	0.93 518	7.48 722	0.95 560	0.36 626	0.37 666	0.39 643	0.34 635	0.37 589	0.32 576
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Consistency-Raft	1.25 623	0.99 681	1.93 666	1.02 697	1.21 707	0.96 511	1.01 650	1.75 556	1.92 684	1.36 577	2.12 667	1.44 577	1.01 559	1.14 367	1.40 627	0.72 701	0.82 721	0.89 706	0.98 722	1.31 712	0.95 701

NOSS_ROB	1.26 624	0.46 571	0.62 281	0.56 450	0.38 428	1.06 539	0.78 587	1.73 547	1.40 626	1.01 394	1.43 550	1.10 491	0.75 422	10.62 753	0.65 460	0.45 663	0.43 682	0.48 667	0.45 669	0.44 627	0.41 619

noway7	1.29 625	1.22 699	14.37 739	0.52 370	0.33 336	0.57 285	0.42 330	1.14 372	1.02 404	0.72 303	0.83 293	1.12 499	0.93 518	0.80 239	0.67 471	0.18 252	0.13 219	0.20 303	0.17 297	0.21 380	0.16 237

RTSC	1.29 625	0.73 656	2.44 687	0.83 663	0.57 572	1.85 661	0.65 545	1.88 603	2.00 689	2.20 688	1.66 618	1.60 610	1.26 621	2.33 584	3.92 709	0.32 595	0.23 567	0.27 530	0.29 593	0.37 589	0.37 604

PWCDC_ROB	1.29 625	0.75 661	1.33 603	1.05 698	0.88 677	1.73 644	0.52 458	1.89 606	3.28 720	1.29 535	4.88 722	1.22 521	1.46 648	1.77 530	1.45 639	0.60 691	0.26 594	0.29 556	0.25 528	0.52 656	0.37 604

Anonymous_2	1.30 628	0.55 610	0.82 430	0.52 370	0.58 581	1.01 524	0.64 543	1.25 420	0.97 378	0.96 370	0.78 279	1.33 554	1.29 625	1.03 329	0.74 493	0.62 693	0.64 714	1.06 714	9.63 764	1.16 706	0.49 650

zzzzzzz1	1.31 629	1.54 718	13.00 736	0.52 370	0.65 607	0.62 327	0.46 400	1.35 438	1.02 404	0.71 295	0.95 329	1.33 554	0.98 546	1.16 372	0.80 522	0.18 252	0.14 291	0.20 303	0.19 354	0.24 458	0.18 302

SQANet	1.31 629	0.88 674	1.08 555	1.83 721	1.44 716	1.44 617	0.75 579	1.74 552	1.09 448	1.32 558	1.26 482	1.28 543	1.01 559	1.50 469	0.83 532	2.50 729	0.34 648	1.47 719	0.55 691	2.32 720	1.57 718

SHD	1.31 629	0.71 655	2.34 685	0.86 671	0.75 646	1.77 650	0.65 545	2.22 681	2.50 707	2.40 698	1.71 625	1.91 654	1.60 662	1.93 546	2.37 684	0.38 635	0.31 633	0.38 634	0.40 657	0.48 644	0.50 653

PDISCO_ROB	1.32 632	0.65 643	1.44 620	1.36 710	1.46 717	2.55 696	0.92 629	2.45 703	2.07 693	1.37 580	1.49 572	1.65 623	1.00 557	2.82 610	1.35 620	1.01 709	0.27 602	0.54 681	0.47 674	0.71 685	0.73 692

LL-Strereo	1.33 633	0.39 538	1.38 608	0.61 518	0.61 595	0.75 412	0.66 551	1.63 523	1.17 504	1.56 631	1.60 602	2.03 670	2.12 700	9.72 749	0.97 565	0.21 394	0.18 457	0.27 530	0.23 498	0.22 409	0.25 487

PASM	1.34 634	0.92 675	2.62 694	0.86 671	0.87 675	1.03 531	1.08 659	1.50 481	1.51 647	1.82 667	1.41 544	1.68 626	1.26 621	4.87 663	1.34 617	0.61 692	0.65 716	0.68 698	0.78 708	0.69 683	0.68 687

ADCRef	1.35 635	0.55 610	2.37 686	0.72 620	0.77 650	1.94 668	0.78 587	1.91 613	1.27 564	1.57 635	1.59 601	1.36 561	1.41 641	1.54 479	7.53 726	0.23 454	0.20 499	0.32 591	0.30 602	0.29 534	0.29 545

DStereoRT	1.36 636	0.32 440	1.41 615	0.67 582	0.50 524	2.07 676	0.60 528	1.44 464	0.91 348	1.37 580	1.44 555	0.73 339	1.30 629	6.39 698	0.90 548	0.23 454	0.17 431	4.29 751	1.94 741	0.24 458	0.20 389

GANet	1.36 636	0.47 576	0.86 447	0.67 582	0.45 495	1.34 599	1.73 706	1.64 525	1.24 549	1.49 615	2.38 678	1.55 602	1.20 609	9.30 742	0.93 552	0.30 581	0.31 633	0.33 600	0.28 580	0.39 602	0.30 558

ff1	1.37 638	0.33 464	0.85 441	0.53 392	0.37 406	0.74 406	0.56 499	0.95 275	2.47 704	1.15 459	1.45 558	1.06 471	0.82 462	7.22 715	7.61 727	0.20 357	0.12 106	0.31 576	0.27 559	0.19 283	0.20 389

XQC	1.37 638	0.87 672	2.56 692	0.84 664	0.69 624	1.83 659	0.89 621	2.07 654	1.88 680	1.88 672	1.53 581	1.91 654	1.55 658	2.85 613	3.05 695	0.48 671	0.29 622	0.44 659	0.39 653	0.69 683	0.60 676

w-ln-seven	1.38 640	0.70 653	3.91 706	0.75 636	0.72 629	2.69 703	0.95 638	2.02 644	1.99 688	1.99 679	1.73 627	1.82 645	1.17 598	2.45 592	2.84 692	0.28 564	0.25 587	0.31 576	0.30 602	0.41 609	0.33 582

mmx	1.39 641	0.33 464	0.85 441	0.53 392	0.37 406	0.74 406	0.56 499	2.13 659	1.37 612	1.15 459	1.45 558	1.06 471	0.82 462	7.22 715	7.61 727	0.24 479	0.19 478	0.31 576	0.27 559	0.30 544	0.25 487

xxx	1.39 641	0.33 464	0.85 441	0.53 392	0.37 406	0.74 406	0.56 499	2.13 659	1.37 612	1.15 459	1.45 558	1.06 471	0.82 462	7.22 715	7.61 727	0.24 479	0.19 478	0.31 576	0.27 559	0.30 544	0.25 487

MFMNet_re	1.40 643	1.14 694	1.68 647	1.39 712	1.07 690	1.48 620	1.43 687	1.87 600	1.82 677	2.26 689	2.19 670	1.51 595	1.86 684	1.52 473	1.25 604	0.93 707	0.83 722	0.84 704	0.80 709	0.99 700	1.05 708

UDG	1.41 644	2.65 742	0.99 514	1.44 715	1.64 720	1.34 599	0.80 597	1.60 514	1.23 543	1.23 507	1.71 625	2.01 667	1.34 636	1.47 465	1.41 631	0.90 706	0.54 707	2.29 727	0.75 706	1.84 715	1.04 706

CSAN	1.41 644	0.59 624	1.26 590	0.70 608	0.50 524	1.76 647	1.78 707	1.77 567	1.90 683	2.35 694	2.32 675	1.92 657	1.94 690	5.56 682	1.49 645	0.43 657	0.35 659	0.40 648	0.41 659	0.43 621	0.41 619

DStereoO	1.44 646	1.11 691	1.69 648	1.16 704	0.72 629	1.21 577	1.56 697	1.74 552	1.63 659	1.52 619	1.67 620	1.51 595	3.16 722	1.73 521	1.72 656	2.35 728	0.45 689	0.97 708	0.42 662	2.01 717	0.53 660

test_xeample	1.45 647	0.28 326	0.65 298	0.51 348	0.28 204	0.94 502	0.59 524	2.14 663	1.29 574	1.24 514	1.51 579	0.88 400	0.86 485	1.46 461	15.10 753	0.22 426	0.20 499	0.22 388	0.20 397	0.22 409	0.22 436

Wz-Net-SNSev	1.49 648	1.23 701	6.27 720	0.68 598	0.67 616	1.37 602	1.41 686	2.00 636	1.39 621	1.48 613	1.61 606	2.29 679	1.32 633	3.93 643	2.14 679	0.31 588	0.28 610	0.31 576	0.33 628	0.42 615	0.36 599

CC-Net-ROB	1.49 648	1.26 702	1.27 593	0.88 679	0.79 655	1.76 647	1.00 648	1.79 577	1.26 558	1.10 427	1.61 606	1.21 519	0.99 555	8.13 735	0.84 535	1.09 715	0.41 679	2.20 725	0.46 672	1.20 709	0.48 646

DDUNet	1.50 650	2.69 743	1.12 565	1.77 720	1.88 722	1.84 660	0.92 629	1.70 543	1.16 501	1.38 586	1.79 636	1.60 610	1.12 590	1.37 434	1.08 580	1.10 716	0.76 719	2.37 729	0.94 718	2.00 716	1.37 714

xxxx	1.51 651	0.28 326	0.68 319	0.54 409	0.28 204	1.16 566	0.44 369	2.19 677	1.29 574	1.09 419	1.36 527	1.22 521	0.85 477	1.79 531	15.70 756	0.24 479	0.21 527	0.21 347	0.20 397	0.22 409	0.23 456

psmorigin	1.52 652	0.69 650	10.52 734	0.68 598	0.59 589	1.13 555	0.70 567	1.57 507	1.19 521	1.99 679	1.79 636	2.26 678	1.47 650	2.09 561	1.36 621	0.39 639	0.40 677	0.34 610	0.33 628	0.43 621	0.56 666

MFN_U_SF_RVC	1.52 652	0.84 667	3.42 701	0.87 678	0.66 612	2.56 697	0.95 638	2.36 695	1.70 665	1.98 678	1.86 645	2.45 689	1.79 678	2.95 617	2.58 687	0.52 677	0.48 696	0.55 686	0.59 697	0.59 669	0.61 677

WQFJA1++	1.55 654	0.22 118	0.45 115	0.38 60	0.28 204	0.38 72	0.20 18	0.62 92	0.28 25	0.38 140	0.39 90	0.34 103	0.39 161	0.64 164	0.27 85	0.19 309	0.12 106	0.16 116	0.12 82	25.04 770	0.14 146

SAMSARA	1.55 654	0.84 667	2.61 693	1.22 707	1.07 690	2.50 695	1.93 717	2.05 648	1.89 681	2.75 708	1.66 618	2.81 699	1.69 671	3.08 626	1.97 670	0.46 669	0.51 702	0.42 653	0.46 672	0.58 667	0.59 673

z-mn7	1.56 656	0.84 667	4.36 710	0.71 616	0.51 536	2.60 698	1.04 653	1.73 547	2.70 713	1.53 621	2.99 697	1.94 659	1.34 636	4.78 661	2.41 685	0.29 576	0.24 577	0.27 530	0.24 514	0.34 575	0.31 568

CrosDoStereo	1.58 657	0.24 185	0.72 355	0.48 281	0.29 229	0.67 368	12.49 757	1.10 356	0.98 384	1.34 572	1.75 632	1.00 451	1.89 686	6.65 703	0.81 525	0.19 309	0.15 356	0.20 303	0.22 475	0.18 227	0.19 351

DeepStereo_LL	1.58 657	0.24 185	0.72 355	0.48 281	0.29 229	0.67 368	12.49 757	1.10 356	0.98 384	1.34 572	1.75 632	1.00 451	1.89 686	6.65 703	0.81 525	0.19 309	0.15 356	0.20 303	0.22 475	0.18 227	0.19 351

STTRV1_RVC	1.58 657	0.68 649	1.96 668	0.88 679	1.12 697	1.57 629	0.90 626	2.25 684	1.75 672	1.29 535	2.02 661	1.40 567	1.22 613	9.77 750	1.31 613	0.81 704	0.33 646	0.54 681	0.49 679	0.73 687	0.52 659

otaku	1.60 660	1.11 691	1.21 578	2.20 724	1.56 718	1.97 670	1.24 674	2.07 654	1.36 608	1.44 602	1.62 608	1.73 632	1.19 606	1.73 521	0.98 568	2.89 733	0.57 709	1.74 720	0.60 698	2.78 727	1.94 724

DeepPrunerF	1.60 660	0.73 656	5.81 718	0.88 679	1.19 706	0.91 488	0.95 638	2.19 677	5.24 742	1.17 478	1.30 496	1.19 515	1.30 629	4.90 664	1.66 655	0.42 651	0.34 648	0.52 674	0.47 674	0.41 609	0.40 614

222	1.61 662	0.29 361	0.67 315	0.56 450	0.29 229	1.06 539	0.42 330	2.17 674	1.31 584	1.31 554	1.52 580	0.92 420	0.94 524	1.76 528	17.65 757	0.24 479	0.20 499	0.21 347	0.19 354	0.22 409	0.23 456

SDNR	1.62 663	0.51 594	2.17 678	0.53 392	0.56 568	3.80 723	0.45 390	1.54 499	1.29 574	1.33 568	2.41 681	1.08 478	0.96 536	11.18 754	1.16 594	0.66 698	0.63 713	0.43 655	0.32 618	0.64 676	0.67 685

AANet	1.64 664	1.27 703	5.08 713	0.67 582	0.65 607	1.41 614	0.84 606	1.92 616	2.90 716	3.11 721	3.20 701	2.91 703	2.06 697	2.49 598	2.10 676	0.42 651	0.29 622	0.34 610	0.30 602	0.45 631	0.45 635

Ntro	1.64 664	1.15 695	1.23 582	2.48 730	1.83 721	2.09 678	1.16 668	1.96 626	1.38 616	1.21 495	1.62 608	1.62 612	1.29 625	1.87 540	1.11 588	3.04 734	0.56 708	1.82 722	0.64 700	2.80 728	2.05 726

G-Net	1.66 666	0.63 640	1.56 639	1.11 703	0.74 637	2.98 712	0.91 627	1.55 503	1.22 540	2.76 709	8.18 746	2.32 682	2.53 714	1.92 543	1.87 663	0.48 671	0.44 685	0.45 660	0.31 610	0.60 673	0.57 670

MDST_ROB	1.67 667	0.34 489	1.58 642	0.92 689	0.58 581	4.26 729	1.11 661	2.83 712	1.41 632	4.49 734	2.55 688	1.45 580	0.97 539	7.79 732	1.17 597	0.31 588	0.25 587	0.37 630	0.33 628	0.31 553	0.30 558

SPS-STEREO	1.67 667	1.04 685	1.23 582	1.21 706	1.13 700	1.82 658	1.11 661	2.16 668	1.52 648	3.07 719	2.32 675	2.82 700	1.80 679	4.11 647	2.04 672	1.03 712	0.99 733	0.97 708	0.94 718	1.03 703	1.02 704
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM_RVC	1.68 669	0.36 519	0.61 275	0.59 490	0.29 229	2.25 684	1.18 670	2.38 698	1.68 664	3.60 724	2.67 691	3.69 714	2.42 710	8.13 735	1.90 666	0.31 588	0.31 633	0.30 570	0.28 580	0.30 544	0.29 545
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DPSNet	1.69 670	0.59 624	4.33 708	0.70 608	0.57 572	2.02 674	1.62 703	3.35 721	1.78 673	1.48 613	1.38 535	2.17 675	2.84 717	4.77 660	3.66 706	0.48 671	0.31 633	0.29 556	0.25 528	0.64 676	0.48 646

zh-mn7	1.70 671	1.21 698	8.30 728	0.69 602	0.53 553	1.45 618	0.84 606	1.70 543	2.09 694	2.41 699	2.67 691	1.68 626	1.23 615	4.49 653	2.87 693	0.30 581	0.26 594	0.27 530	0.27 559	0.31 553	0.35 593

1111x	1.70 671	0.29 361	0.86 447	0.51 348	0.27 174	1.01 524	0.68 559	2.22 681	1.28 569	1.13 450	1.40 542	1.21 519	1.10 586	5.53 680	15.20 754	0.22 426	0.21 527	0.22 388	0.22 475	0.24 458	0.22 436

PVD	1.70 671	0.84 667	2.26 683	0.94 692	0.83 665	2.48 694	0.97 641	2.59 709	3.35 721	3.01 717	2.77 693	2.34 683	2.47 712	2.67 607	3.14 698	0.47 670	0.45 689	0.59 693	0.48 676	0.59 669	0.75 694

FBW_ROB	1.71 674	0.62 639	1.45 626	0.67 582	0.61 595	1.81 656	1.08 659	2.52 706	1.70 665	1.77 658	1.73 627	1.98 664	1.25 619	12.57 756	1.84 662	0.34 615	0.37 666	0.56 689	0.38 651	0.45 631	0.43 630

ADCL	1.72 675	0.57 618	3.66 703	0.67 582	0.61 595	2.61 700	1.85 712	1.96 626	1.67 662	1.90 675	1.83 640	2.06 673	1.90 688	2.13 564	9.15 735	0.26 532	0.24 577	0.34 610	0.32 618	0.38 598	0.35 593

MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 676	0.87 672	3.56 702	0.80 649	0.75 646	3.72 720	2.44 735	1.82 584	1.82 677	1.74 655	1.91 651	1.92 657	1.26 621	7.69 730	1.28 610	0.45 663	0.47 694	0.52 674	0.77 707	0.50 648	0.50 653

zh-sn7	1.76 677	1.38 704	6.58 721	0.74 632	0.72 629	1.78 652	1.31 681	1.88 603	1.56 654	1.86 671	2.47 685	1.81 642	2.08 699	5.12 668	3.80 708	0.32 595	0.32 641	0.32 591	0.32 618	0.44 627	0.40 614

AAGNet	1.83 678	0.28 326	0.72 355	0.61 518	0.32 312	0.67 368	0.51 447	0.96 284	0.98 384	1.47 607	1.20 459	1.00 451	1.18 603	2.83 611	22.77 764	0.22 426	0.13 219	0.22 388	0.19 354	0.23 438	0.15 194

WCMA_ROB	1.84 679	0.47 576	1.31 597	0.69 602	0.57 572	2.11 679	1.14 665	1.87 600	1.73 669	4.04 728	6.43 733	5.62 732	3.61 727	2.59 602	1.94 668	0.52 677	0.44 685	0.39 643	0.42 662	0.48 644	0.47 643

ADCPNet	1.85 680	0.69 650	8.07 725	0.71 616	0.58 581	2.79 707	1.22 673	1.94 623	1.54 651	1.88 672	1.69 623	2.46 690	2.04 694	2.37 587	6.48 721	0.38 635	0.37 666	0.38 634	0.43 665	0.47 639	0.45 635

test_sample9	1.86 681	0.49 584	1.13 567	0.56 450	0.39 439	1.02 528	0.73 573	1.78 571	1.21 533	1.22 501	1.18 446	1.08 478	0.92 509	2.27 580	7.92 731	0.57 686	12.61 771	0.62 694	0.67 702	0.45 631	0.42 623

Wz-Net-TNSev	1.88 682	2.08 736	7.66 723	0.67 582	0.64 605	2.42 692	1.83 711	2.33 691	1.74 671	1.57 635	1.56 592	2.58 692	1.90 688	4.86 662	3.12 697	0.39 639	0.37 666	0.33 600	0.37 649	0.53 658	0.58 671

NVStereoNet_ROB	1.88 682	1.07 686	1.45 626	1.07 701	1.17 703	1.47 619	1.48 691	1.89 606	1.93 686	1.94 677	4.67 720	3.08 707	1.80 679	6.51 700	1.65 653	1.06 714	0.86 728	1.08 715	1.32 728	0.93 696	1.26 712
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SANet	1.88 682	0.57 618	2.18 680	0.63 540	0.40 451	2.80 708	1.57 700	2.39 699	5.88 745	2.36 696	3.57 706	3.72 715	2.97 719	4.74 659	1.76 658	0.34 615	0.30 627	0.32 591	0.29 593	0.48 644	0.37 604

ADCMid	1.89 685	0.73 656	5.06 712	0.72 620	0.67 616	2.00 673	1.14 665	1.97 630	1.48 642	2.86 712	1.81 639	2.37 684	2.05 696	2.24 576	10.39 745	0.33 604	0.31 633	0.39 643	0.43 665	0.50 648	0.44 633

WZ-Net	1.95 686	0.95 677	10.10 730	0.86 671	0.78 652	1.69 640	1.60 702	2.20 680	1.98 687	2.08 684	1.93 652	2.30 680	1.97 691	5.30 671	3.17 700	0.34 615	0.26 594	0.29 556	0.31 610	0.51 653	0.47 643

AnyNet_C32	1.96 687	1.10 688	5.17 714	0.90 684	1.11 695	2.12 680	2.37 733	1.85 594	1.48 642	2.45 700	1.70 624	2.05 672	1.64 665	2.50 599	10.28 741	0.37 630	0.34 648	0.35 619	0.41 659	0.49 647	0.54 662

MSAF-DinoV2	1.97 688	0.80 666	10.38 733	0.86 671	0.48 513	1.39 607	0.97 641	2.55 708	1.72 668	1.53 621	1.65 615	3.59 712	2.20 704	5.39 677	3.94 710	0.27 548	0.17 431	0.26 513	0.28 580	0.47 639	0.46 639

RainbowNet	1.97 688	1.76 722	1.57 641	2.81 733	2.21 727	1.98 672	1.81 709	2.54 707	1.89 681	1.50 616	1.84 642	1.96 662	1.65 666	2.14 565	1.25 604	3.33 740	0.85 726	2.39 732	0.98 722	2.82 730	2.22 727

ADCP+	1.99 690	0.48 580	7.73 724	0.66 570	0.91 678	2.30 687	1.05 655	1.82 584	1.34 595	1.54 627	1.32 509	1.74 634	1.61 663	2.17 568	13.37 749	0.24 479	0.21 527	0.32 591	0.28 580	0.37 589	0.29 545

MSMD_ROB	1.99 690	0.59 624	0.89 475	0.70 608	0.61 595	3.95 725	0.94 636	1.80 580	1.79 674	4.41 732	4.43 713	8.17 741	3.66 728	3.40 634	1.33 615	0.52 677	0.48 696	0.54 681	0.58 694	0.53 658	0.50 653

Selective-IGEV-i16pc	2.07 692	0.29 361	19.83 752	0.53 392	0.39 439	2.74 704	1.51 693	1.13 370	1.28 569	0.80 321	1.21 461	1.06 471	0.64 379	7.77 731	0.79 517	0.40 642	0.22 549	0.21 347	0.23 498	0.22 409	0.23 456

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 693	1.15 695	3.10 699	1.05 698	0.76 649	5.03 735	2.40 734	2.16 668	2.62 710	1.89 674	2.28 674	2.69 696	1.65 666	9.35 744	2.04 672	0.64 697	0.51 702	0.68 698	0.71 705	1.09 705	0.67 685

ACVNet-4b	2.15 694	1.41 708	1.64 644	2.80 732	2.31 731	2.31 688	1.24 674	2.32 690	2.14 695	1.26 523	2.39 679	2.66 695	1.48 651	5.95 692	1.06 576	3.20 738	0.45 689	2.37 729	0.89 714	2.83 731	2.37 731

ACVNet_1	2.18 695	1.45 711	1.72 652	2.85 734	2.33 733	2.28 685	1.46 689	3.08 717	2.22 698	1.82 667	2.05 664	3.56 711	1.98 692	3.09 627	1.40 627	3.17 735	0.60 711	2.40 733	0.92 716	2.91 734	2.37 731

test_sample8	2.19 696	0.49 584	1.13 567	0.56 450	0.39 439	1.02 528	0.73 573	1.82 584	1.15 491	2.26 689	1.30 496	4.94 727	2.52 713	2.27 580	7.92 731	0.57 686	12.61 771	0.62 694	0.67 702	0.45 631	0.42 623

ADCS	2.25 697	0.99 681	5.55 715	0.81 652	0.74 637	2.19 682	1.80 708	2.27 687	2.14 695	2.80 711	2.13 668	2.40 686	2.03 693	2.64 606	13.69 750	0.41 647	0.39 675	0.40 648	0.45 669	0.58 667	0.56 666

AnyNet_C01	2.26 698	1.78 723	10.22 732	0.93 690	0.74 637	2.92 710	2.20 728	2.29 689	1.80 675	2.53 702	2.41 681	2.71 697	1.73 672	3.41 635	6.72 723	0.41 647	0.39 675	0.40 648	0.42 662	0.67 681	0.63 679

MeshStereo	2.26 698	0.56 614	0.92 488	0.61 518	0.49 517	2.60 698	1.02 651	3.18 718	2.05 692	7.40 754	4.98 723	7.58 738	2.98 720	6.37 697	1.96 669	0.43 657	0.43 682	0.45 660	0.39 653	0.43 621	0.42 623
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
Selective-IGEV-i16pb	2.29 700	0.33 464	20.08 753	0.56 450	0.40 451	2.61 700	1.54 696	2.60 710	1.87 679	0.97 375	1.68 622	1.38 566	1.01 559	8.19 738	0.92 551	0.37 630	0.21 527	0.22 388	0.26 546	0.25 475	0.28 537

FCDSN-DC	2.32 701	0.63 640	0.81 426	0.84 664	0.75 646	2.23 683	0.94 636	2.09 657	1.80 675	5.45 746	7.72 743	7.77 740	6.93 745	3.39 633	1.80 660	0.52 677	0.48 696	0.52 674	0.51 687	0.57 665	0.58 671
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DispFullNet	2.34 702	2.85 744	3.66 703	3.08 740	2.27 729	1.97 670	0.67 555	2.00 636	1.70 665	2.52 701	2.00 658	2.23 676	5.86 738	3.44 638	1.58 649	1.01 709	0.32 641	2.64 738	1.94 741	2.85 732	2.24 728

EDNetEfficient	2.37 703	1.10 688	8.08 726	0.74 632	0.71 627	0.98 520	1.56 697	1.46 471	4.06 734	4.90 737	2.82 694	2.25 677	3.48 726	2.95 617	9.97 736	0.26 532	0.24 577	0.26 513	0.30 602	0.68 682	0.61 677

pmcnn	2.37 703	0.42 556	2.71 696	0.63 540	0.43 479	1.54 626	1.19 671	2.01 640	1.53 650	2.64 705	7.60 740	18.07 761	1.45 647	3.44 638	2.78 691	0.18 252	0.15 356	0.15 65	0.12 82	0.20 333	0.18 302

ELAS	2.37 703	0.74 659	1.54 637	0.99 694	0.92 680	4.78 732	2.33 732	3.33 720	3.37 722	5.05 740	4.77 721	3.67 713	4.53 735	3.42 636	4.50 713	0.62 693	0.53 704	0.55 686	0.53 689	0.63 674	0.64 683
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM+DAISY	2.41 706	1.07 686	2.14 677	1.18 705	1.10 693	2.14 681	1.36 684	1.96 626	1.66 661	5.46 747	7.07 737	4.95 728	4.32 734	5.50 679	2.26 681	1.04 713	1.02 736	0.99 711	0.97 720	1.02 701	1.04 706

ACVNet_2	2.43 707	1.41 708	2.04 670	2.62 731	2.24 728	2.63 702	1.88 715	3.31 719	3.01 717	2.19 687	3.45 705	4.62 720	2.04 694	4.50 655	1.47 643	2.55 730	0.64 714	2.22 726	0.84 711	2.69 726	2.29 729

ELAS_RVC	2.48 708	0.74 659	1.90 664	1.05 698	0.92 680	2.76 705	4.01 745	2.76 711	4.11 735	4.69 735	4.63 717	4.62 720	5.96 740	3.97 645	3.96 711	0.63 696	0.53 704	0.56 689	0.52 688	0.64 676	0.63 679
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SuperB	2.53 709	0.59 624	18.45 750	0.69 602	0.50 524	1.87 663	0.88 619	1.67 534	2.39 701	1.50 616	1.42 545	1.14 507	1.15 596	4.28 651	5.07 716	0.24 479	0.19 478	0.22 388	0.19 354	7.86 756	0.34 588

WAO-7	2.66 710	1.40 707	1.73 654	1.39 712	1.17 703	3.93 724	1.94 718	4.11 730	3.88 733	2.92 713	5.50 724	4.18 718	3.00 721	7.63 729	3.71 707	1.13 717	1.00 734	1.17 716	1.13 727	1.18 708	1.09 710

RTS	2.67 711	1.38 704	15.28 743	0.99 694	1.26 709	3.78 721	1.96 719	2.15 665	2.62 710	2.61 703	2.85 695	2.60 693	1.59 660	6.27 695	5.71 719	0.40 642	0.28 610	0.35 619	0.35 641	0.50 648	0.48 646

RTSA	2.67 711	1.38 704	15.28 743	0.99 694	1.26 709	3.78 721	1.96 719	2.15 665	2.62 710	2.61 703	2.85 695	2.60 693	1.59 660	6.27 695	5.71 719	0.40 642	0.28 610	0.35 619	0.35 641	0.50 648	0.48 646

MADNet+	2.69 713	3.22 747	11.53 735	1.44 715	1.12 697	3.19 714	1.81 709	2.85 713	2.37 700	1.68 650	2.07 665	2.85 701	2.18 702	7.41 719	5.23 717	0.79 703	0.76 719	0.69 700	0.65 701	0.98 698	0.95 701

IMH-64-1	2.70 714	1.79 724	1.46 628	3.26 742	2.66 737	3.23 716	2.10 723	4.08 728	2.75 714	2.34 692	3.81 709	3.06 705	2.22 705	4.25 649	2.59 688	3.75 744	0.84 723	2.75 739	1.35 729	3.15 736	2.60 738

IMH-64	2.70 714	1.79 724	1.46 628	3.26 742	2.66 737	3.23 716	2.10 723	4.08 728	2.75 714	2.34 692	3.81 709	3.06 705	2.22 705	4.25 649	2.59 688	3.75 744	0.84 723	2.75 739	1.35 729	3.15 736	2.60 738

FC-DCNN	2.72 716	0.59 624	0.86 447	0.73 628	0.57 572	2.91 709	1.04 653	3.01 716	2.60 708	6.83 749	7.64 741	9.92 745	6.33 743	5.21 669	3.14 698	0.53 683	0.48 696	0.51 672	0.50 683	0.53 658	0.51 657

FC-DCNN v2	2.81 717	0.59 624	0.85 441	0.73 628	0.57 572	2.97 711	1.05 655	3.39 722	2.61 709	6.98 750	7.67 742	10.38 748	6.31 742	5.75 687	3.37 704	0.53 683	0.48 696	0.51 672	0.50 683	0.53 658	0.51 657

WAO-6	2.81 717	1.60 719	1.46 628	2.36 728	2.28 730	3.55 718	2.29 731	4.21 731	4.56 739	2.36 696	4.51 714	4.88 726	2.66 715	4.60 656	4.07 712	1.72 721	1.15 740	2.31 728	1.46 734	2.31 719	1.85 722

PWCK	2.88 719	2.05 734	5.72 717	2.08 723	1.11 695	3.55 718	3.90 744	2.86 714	3.54 726	3.03 718	3.63 707	3.10 708	2.31 707	8.15 737	3.09 696	2.12 725	0.91 731	1.75 721	0.98 722	2.57 725	1.18 711

Dean	2.91 720	1.53 717	2.07 671	2.96 739	2.51 735	3.15 713	2.14 726	4.75 735	4.41 738	2.76 709	6.10 732	5.53 731	2.37 708	2.97 619	1.92 667	3.18 736	0.85 726	2.51 736	1.04 725	2.88 733	2.47 735

MonStereo1	3.14 721	1.66 720	1.81 658	2.43 729	2.32 732	5.80 738	1.58 701	3.52 723	4.70 740	3.09 720	8.22 747	4.76 724	3.36 724	6.52 701	2.29 683	2.33 727	0.61 712	1.91 724	1.05 726	2.44 722	2.34 730

IMH	3.21 722	1.85 728	1.48 633	3.25 741	2.69 739	4.07 727	2.02 721	4.41 733	3.80 731	2.72 706	7.11 738	4.75 723	2.92 718	5.92 690	2.55 686	3.85 748	0.88 729	2.78 741	1.36 731	3.19 738	2.59 737

LVE	3.31 723	1.67 721	1.64 644	2.85 734	2.42 734	3.20 715	2.26 730	4.78 736	5.05 741	2.35 694	6.91 735	6.02 733	2.37 708	9.15 740	2.17 680	3.19 737	1.08 739	2.38 731	1.47 735	2.81 729	2.40 733

DStereoFS	3.67 724	1.49 715	2.18 680	1.32 709	1.32 713	4.41 730	1.26 678	3.75 727	9.27 749	3.36 722	6.80 734	4.81 725	13.54 757	6.95 711	4.76 715	0.73 702	0.69 717	1.17 716	2.40 747	1.27 711	1.95 725

JetBlue	3.97 725	2.01 731	10.19 731	1.38 711	2.84 741	10.53 744	9.54 749	3.60 725	2.41 702	2.73 707	3.39 704	4.54 719	4.31 733	7.85 734	6.84 724	0.88 705	0.93 732	0.89 706	0.91 715	1.74 714	1.91 723

notaker	3.98 726	2.40 741	2.68 695	3.82 749	3.27 746	3.97 726	2.14 726	4.78 736	3.45 724	4.12 731	6.94 736	7.65 739	3.26 723	7.82 733	5.30 718	4.04 749	1.41 742	3.36 748	2.10 744	3.88 744	3.31 744

WAO-8	4.40 727	1.82 726	1.79 656	2.34 726	2.20 725	9.19 741	1.53 694	6.09 742	16.46 760	3.94 726	7.84 744	7.32 735	3.72 730	9.41 746	3.31 701	2.00 723	1.07 737	2.44 734	1.37 732	2.50 723	1.68 719

Venus	4.40 727	1.82 726	1.79 656	2.34 726	2.20 725	9.19 741	1.53 694	6.09 742	16.46 760	3.94 726	7.84 744	7.32 735	3.72 730	9.41 746	3.31 701	2.00 723	1.07 737	2.44 734	1.37 732	2.50 723	1.68 719

DStereoSA	4.44 729	0.92 675	6.79 722	1.58 718	2.54 736	2.29 686	14.04 759	2.33 691	2.31 699	1.85 669	10.58 753	1.32 552	13.05 755	7.07 713	11.18 747	0.67 699	1.97 746	0.88 705	3.29 748	1.69 713	2.44 734

MultiAttention	4.51 730	0.33 464	0.82 430	0.73 628	0.45 495	30.98 770	4.50 747	2.18 676	1.40 626	1.61 639	2.41 681	2.43 688	0.70 405	38.42 774	1.36 621	0.22 426	0.15 356	0.29 556	0.30 602	0.47 639	0.43 630

ktn	4.70 731	2.38 740	2.12 676	3.76 747	3.24 744	4.85 733	2.95 741	5.52 738	7.37 748	4.07 730	19.32 764	7.46 737	3.47 725	7.39 718	2.95 694	4.04 749	1.85 745	3.26 747	2.22 745	3.08 735	2.65 740

MADNet++	5.01 732	3.14 745	4.91 711	4.55 753	3.94 750	5.20 736	4.41 746	4.40 732	4.13 736	4.95 738	6.08 731	4.74 722	5.37 736	9.40 745	10.67 746	4.65 751	4.15 758	3.97 750	3.34 750	4.09 746	4.08 750

UNDER WATER	5.08 733	2.33 739	5.55 715	3.94 751	3.51 747	5.20 736	2.72 738	5.61 740	16.52 762	3.84 725	4.60 716	9.21 743	5.89 739	5.90 689	8.66 734	3.75 744	1.34 741	3.18 746	1.88 739	4.33 750	3.61 746

UNDER WATER-64	5.27 734	2.32 738	8.78 729	3.93 750	3.54 748	7.61 739	3.03 742	5.84 741	14.19 754	4.04 728	4.04 711	9.39 744	6.26 741	5.93 691	8.48 733	3.60 743	1.51 743	3.13 744	1.88 739	4.29 749	3.61 746

TorneroNet-64	5.30 735	2.03 732	1.74 655	3.43 744	2.81 740	10.09 743	2.12 725	9.10 749	17.12 765	4.96 739	9.27 750	10.72 750	3.70 729	9.20 741	4.55 714	3.31 739	0.84 723	2.88 742	1.55 736	3.49 741	3.04 741

MANE	6.19 736	0.59 624	1.03 536	0.93 690	1.22 708	13.38 749	2.69 736	12.81 753	17.94 766	8.21 755	10.82 754	14.72 752	11.68 747	11.39 755	11.90 748	0.59 690	0.50 701	0.52 674	1.76 738	0.55 662	0.54 662

LSM	6.33 737	1.10 688	13.19 737	1.41 714	68.17 783	1.64 637	1.90 716	1.92 616	2.46 703	2.99 715	3.11 699	1.88 649	1.80 679	2.61 604	2.06 674	0.41 647	0.58 710	0.50 670	0.57 693	0.64 676	17.66 770

SGM-ForestM	6.52 738	0.38 533	1.26 590	0.63 540	0.35 366	13.59 750	5.32 748	6.32 745	6.70 747	11.14 757	9.18 749	22.51 771	13.93 758	16.89 759	20.07 759	0.36 626	0.37 666	0.36 627	0.35 641	0.36 585	0.34 588

tt	6.58 739	0.26 261	6.10 719	3.77 748	2.16 724	11.55 746	19.63 761	13.33 754	5.74 744	2.96 714	2.65 690	4.97 729	6.33 743	3.81 642	7.24 725	9.15 761	11.32 770	5.89 761	6.24 762	6.03 752	2.55 736

JetRed	6.91 740	8.80 753	25.96 765	2.85 734	3.25 745	13.98 752	11.87 756	6.25 744	4.28 737	4.45 733	4.56 715	6.69 734	5.46 737	7.46 721	14.05 751	2.59 731	3.31 755	2.59 737	2.29 746	4.20 747	3.36 745

xyz-stereo	7.16 741	0.22 118	69.90 785	0.42 133	0.21 31	32.92 773	0.49 435	0.87 229	0.76 293	1.38 586	27.04 767	1.19 515	1.16 597	4.69 658	0.97 565	0.16 137	0.12 106	0.20 303	0.14 185	0.16 128	0.12 23

LE_ROB	8.05 742	0.37 526	23.53 759	0.74 632	0.33 336	2.77 706	2.87 740	3.71 726	27.24 771	25.39 771	8.87 748	8.46 742	26.71 770	6.65 703	21.99 760	0.21 394	0.19 478	0.20 303	0.21 444	0.25 475	0.22 436

coex-ft	8.13 743	2.13 737	98.04 791	0.67 582	0.53 553	1.71 641	1.56 697	1.65 526	11.11 752	18.17 769	3.75 708	3.88 716	7.61 746	2.98 620	6.49 722	0.30 581	0.30 627	0.32 591	0.31 610	0.66 680	0.50 653

KSHMR	8.75 744	2.06 735	2.11 675	3.53 746	3.11 743	4.13 728	2.69 736	5.60 739	61.37 791	3.00 716	55.83 789	4.98 730	2.45 711	4.49 653	2.61 690	3.46 741	1.55 744	3.14 745	1.94 741	3.72 743	3.18 743

U	9.45 745	0.21 82	0.58 261	0.47 248	53.11 780	61.27 784	0.24 76	0.70 147	0.52 190	0.36 112	0.28 36	0.29 52	0.35 133	0.33 5	0.26 68	0.19 309	0.11 40	60.50 787	8.88 763	0.17 176	0.13 77

TCMNet-wrong-test	10.31 746	11.40 757	14.84 740	20.96 764	18.45 756	13.80 751	10.76 755	15.78 755	3.53 725	5.20 741	5.52 725	16.26 757	12.61 750	7.51 723	10.15 737	7.43 756	2.37 747	4.31 752	3.43 751	11.36 759	10.61 756

noway3	10.35 747	11.00 756	15.02 741	20.39 760	18.94 757	14.12 753	10.56 750	15.98 758	3.54 726	5.46 747	5.85 726	16.09 754	12.69 752	7.52 725	10.27 739	7.32 754	2.42 748	4.36 757	3.53 756	11.32 758	10.69 757

noway2	10.40 748	10.97 754	15.08 742	20.56 761	18.94 757	14.22 754	10.66 753	15.84 756	3.63 728	5.40 745	5.90 728	16.26 757	12.75 754	7.52 725	10.27 739	7.37 755	2.47 749	4.33 755	3.54 757	11.37 760	10.96 758

noway1	10.55 749	11.90 760	15.90 746	21.17 765	19.04 761	14.32 755	10.58 751	16.25 760	3.67 729	5.37 743	5.92 729	16.18 755	12.57 748	7.55 727	10.38 743	7.43 756	2.52 750	4.32 753	3.52 754	11.46 761	11.03 759

zzzz4	10.56 750	11.89 759	15.95 747	21.17 765	19.03 760	14.33 756	10.58 751	16.24 759	3.67 729	5.38 744	5.93 730	16.23 756	12.58 749	7.55 727	10.38 743	7.43 756	2.52 750	4.32 753	3.52 754	11.46 761	11.03 759

noway4	10.57 751	11.82 758	15.74 745	21.37 767	19.02 759	14.35 757	10.72 754	15.85 757	3.82 732	5.34 742	5.85 726	16.62 759	12.73 753	7.51 723	10.29 742	7.45 759	2.57 752	4.33 755	3.51 753	11.47 763	11.08 761

EDNetEfficientorigin	10.57 751	1.47 713	177.42 792	0.67 582	0.53 553	1.58 630	1.16 668	1.90 609	3.37 722	4.71 736	3.38 703	3.10 708	2.69 716	3.13 628	3.58 705	0.25 507	0.23 567	0.33 600	0.27 559	0.83 690	0.81 695

TorneroNet	10.70 753	2.03 732	1.82 660	3.43 744	3.01 742	43.83 774	2.22 729	8.87 748	67.47 792	7.17 753	27.36 768	10.68 749	3.85 732	8.67 739	7.65 730	3.59 742	0.88 729	3.04 743	1.57 737	3.71 742	3.17 742

HanzoNet	11.04 754	3.62 748	8.10 727	4.08 752	3.55 749	4.90 734	2.73 739	7.19 746	10.10 750	31.86 781	28.92 770	21.96 770	36.36 774	18.08 761	10.17 738	7.94 760	3.32 756	3.47 749	3.31 749	7.06 755	4.04 749

DPSimNet_ROB	11.20 755	4.98 750	35.43 769	2.90 737	4.52 751	7.89 740	17.09 760	4.66 734	6.06 746	14.89 764	10.93 755	17.29 760	36.81 776	13.18 757	15.68 755	2.86 732	6.29 761	5.75 760	5.09 760	3.91 745	7.70 754

light-stereo	12.42 756	1.45 711	18.02 749	17.94 759	23.64 767	11.13 745	0.82 602	9.91 750	5.73 743	15.42 765	42.83 780	55.24 785	1.88 685	28.77 772	2.26 681	1.61 720	3.00 754	0.78 701	0.93 717	3.48 740	3.62 748

DGTPSM_ROB	13.01 757	8.23 751	21.87 755	9.51 755	18.10 754	11.56 747	32.01 768	10.63 751	16.20 758	7.03 751	19.48 765	10.15 746	16.66 760	9.83 751	22.42 761	4.75 752	8.68 762	5.37 758	10.25 767	6.16 753	11.36 762

DPSMNet_ROB	13.02 758	8.23 751	21.91 756	9.53 756	18.11 755	11.56 747	32.02 769	10.64 752	16.23 759	7.05 752	19.49 766	10.16 747	16.66 760	9.85 752	22.43 762	4.77 753	8.68 762	5.38 759	10.26 768	6.17 754	11.36 762

USTest	14.33 759	14.94 762	21.04 754	17.44 758	16.05 753	23.26 759	33.84 770	21.73 762	11.80 753	9.36 756	10.14 751	15.97 753	13.20 756	17.28 760	22.43 762	3.78 747	5.01 759	6.17 762	6.16 761	9.25 757	7.72 755

ASD4	15.85 760	10.99 755	19.63 751	10.21 757	11.70 752	19.24 758	31.10 767	19.35 761	10.68 751	11.14 757	10.18 752	12.59 751	12.64 751	14.74 758	24.83 765	12.93 769	9.94 769	26.83 777	19.40 771	16.23 768	12.70 769

iinet-test	17.98 761	18.06 763	23.82 761	20.87 762	19.70 762	26.55 760	35.70 771	25.04 766	15.93 755	13.33 759	13.25 756	20.58 762	17.79 762	20.62 762	25.11 766	9.58 763	8.78 764	9.88 764	9.85 765	13.23 764	11.95 764

IINet	17.98 761	18.06 763	23.81 760	20.87 762	19.70 762	26.55 760	35.70 771	25.04 766	15.93 755	13.33 759	13.25 756	20.58 762	17.79 762	20.62 762	25.11 766	9.58 763	8.78 764	9.88 764	9.85 765	13.23 764	11.95 764

DPSM_ROB	19.08 763	19.14 766	25.17 763	22.15 769	20.85 765	28.17 763	37.82 774	26.56 768	16.85 763	14.14 761	14.84 759	21.70 765	18.75 765	21.87 765	26.55 770	10.16 767	9.30 767	10.47 766	10.42 769	14.03 766	12.61 767

DPSM	19.08 763	19.14 766	25.17 763	22.15 769	20.85 765	28.17 763	37.82 774	26.56 768	16.85 763	14.14 761	14.84 759	21.70 765	18.75 765	21.87 765	26.55 770	10.16 767	9.30 767	10.47 766	10.42 769	14.03 766	12.61 767

Selective-IGEV-i1pa	19.94 765	26.52 771	23.52 758	2.94 738	1.59 719	31.97 772	20.54 762	30.88 772	25.25 767	23.87 770	27.58 769	33.01 773	26.91 771	32.38 773	25.47 768	20.69 778	5.85 760	12.49 768	4.43 758	3.35 739	19.48 771

LRCNet_RVC	22.74 766	32.10 772	21.97 757	29.84 771	26.23 768	4.42 731	0.81 600	22.66 763	2.02 690	26.93 772	29.26 771	23.06 772	15.59 759	23.84 767	18.88 758	31.75 781	19.90 782	34.65 781	32.13 782	30.54 779	28.32 779

DLNR-FE	23.17 767	48.55 786	42.94 772	176.85 793	78.48 784	0.35 58	0.21 35	23.51 765	0.75 284	0.66 287	0.86 304	0.59 286	0.30 81	1.55 481	0.44 325	9.85 766	0.12 106	0.18 219	0.14 185	76.92 790	0.16 237

DLNR_Zeroshot_test	23.17 767	48.52 785	43.29 773	176.68 792	78.69 785	0.35 58	0.21 35	23.41 764	0.75 284	0.66 287	0.86 304	0.59 286	0.30 81	1.56 486	0.44 325	9.57 762	0.12 106	0.18 219	0.14 185	76.92 790	0.16 237

BEATNet-Init1	26.87 769	13.43 761	70.68 786	0.91 687	0.68 622	57.02 782	21.06 763	32.82 776	32.67 773	52.12 791	53.61 788	66.05 788	49.56 785	48.79 786	34.71 775	0.49 675	0.44 685	0.53 680	0.53 689	0.63 674	0.59 673

fast-reg	37.99 770	38.31 774	50.02 775	45.00 781	43.04 778	57.29 783	76.35 781	53.18 779	33.49 774	28.15 773	29.55 775	41.27 777	35.82 773	42.63 777	52.86 779	19.57 770	18.63 775	20.88 769	20.79 772	28.20 771	24.79 772

RAFT-FEzeroshot	38.32 771	38.45 776	50.28 776	44.74 776	41.87 773	56.68 777	76.38 784	53.24 781	33.76 776	28.29 775	29.37 772	43.69 782	37.66 778	43.83 779	53.41 783	20.32 772	18.70 777	21.07 771	21.07 775	28.25 774	25.35 776

RAFT-FE	38.32 771	38.45 776	50.28 776	44.74 776	41.87 773	56.68 777	76.38 784	53.24 781	33.76 776	28.29 775	29.37 772	43.69 782	37.66 778	43.83 779	53.41 783	20.32 772	18.70 777	21.07 771	21.07 775	28.25 774	25.35 776

CasAABBNet	38.33 773	38.46 778	50.35 779	44.75 778	41.84 772	56.68 777	76.37 783	53.22 780	33.83 779	28.31 778	29.54 774	43.62 781	37.71 780	43.84 782	53.41 783	20.30 771	18.70 777	21.07 771	21.07 775	28.24 773	25.34 774

Hybrid-DGEV	38.35 774	38.46 778	50.28 776	44.82 780	41.90 775	56.66 776	76.35 781	53.24 781	33.80 778	28.29 775	29.84 777	43.58 778	37.86 782	43.84 782	53.39 782	20.34 774	18.69 776	21.06 770	21.00 773	28.25 774	25.34 774

FlowAnything	38.37 775	38.41 775	50.38 780	44.76 779	41.94 776	56.64 775	76.34 780	53.28 785	34.23 781	28.25 774	29.72 776	43.60 779	37.79 781	43.83 779	53.38 781	20.39 776	18.71 781	21.07 771	21.14 779	28.23 772	25.29 773

Selective-RAFT-Error	38.39 776	38.47 780	50.44 781	44.73 775	41.97 777	56.68 777	76.38 784	53.24 781	33.92 780	28.34 779	29.85 778	43.60 779	38.20 783	43.75 778	53.34 780	20.38 775	18.70 777	21.09 775	21.05 774	28.30 777	25.43 778

HaxPig	38.92 777	41.40 782	41.64 770	29.95 772	32.27 769	28.90 765	27.60 764	29.73 771	37.71 782	43.82 786	43.87 781	33.17 774	35.56 772	41.53 775	40.37 777	43.94 787	47.51 791	45.82 784	47.08 786	42.38 780	44.15 786

AVERAGE_ROB	40.43 778	42.37 783	42.73 771	36.96 774	35.58 771	30.50 766	27.61 765	36.71 778	38.39 783	44.91 787	44.36 784	37.45 776	36.70 775	41.88 776	40.35 776	45.43 788	46.81 790	47.11 785	46.35 785	42.51 781	43.87 785

MEDIAN_ROB	42.00 779	44.40 784	44.29 774	35.15 773	34.95 770	31.28 771	29.60 766	35.88 777	40.02 784	47.20 790	46.64 785	37.37 775	38.48 784	44.35 785	42.45 778	48.03 789	49.39 792	49.71 786	49.03 787	45.14 784	46.65 787

LSM0	42.82 780	38.75 781	50.81 782	47.07 782	109.38 793	57.00 781	76.02 779	53.74 786	33.71 775	29.02 780	30.41 779	43.87 784	37.22 777	43.91 784	53.54 786	20.52 777	18.62 774	21.10 776	21.11 778	28.41 778	42.22 782

Anonymous_1	43.04 781	18.73 765	24.79 762	21.81 768	46.26 779	27.80 762	37.60 773	28.08 770	16.14 757	14.66 763	14.30 758	20.65 764	17.88 764	21.56 764	25.94 769	117.93 792	8.92 766	100.65 788	126.50 790	158.64 794	12.08 766

PML	51.67 782	36.25 773	13.28 738	7.46 754	20.81 764	108.69 791	232.22 794	8.72 747	27.82 772	87.01 792	269.67 794	69.67 789	61.95 788	24.76 771	14.20 752	9.74 765	3.40 757	9.62 763	4.70 759	18.74 769	4.72 753

xxxxx1	54.10 783	25.67 768	27.13 766	113.43 789	96.96 788	30.69 767	47.44 776	32.38 773	25.60 768	17.75 766	17.27 761	21.81 767	21.02 767	24.43 768	33.82 772	33.37 782	40.54 787	157.71 792	175.86 792	66.16 787	72.93 790

tt_ll	54.10 783	25.67 768	27.13 766	113.43 789	96.96 788	30.69 767	47.44 776	32.38 773	25.60 768	17.75 766	17.27 761	21.81 767	21.02 767	24.43 768	33.82 772	33.37 782	40.54 787	157.71 792	175.86 792	66.16 787	72.93 790

ff	54.10 783	25.67 768	27.13 766	113.43 789	96.96 788	30.69 767	47.44 776	32.38 773	25.60 768	17.75 766	17.27 761	21.81 767	21.02 767	24.43 768	33.82 772	33.37 782	40.54 787	157.71 792	175.86 792	66.16 787	72.93 790

zzzz2	57.17 786	57.86 787	75.47 787	67.94 783	62.74 781	84.92 787	114.99 789	79.18 787	50.68 787	42.39 782	44.33 782	61.67 786	53.81 786	65.07 787	79.30 787	30.51 779	28.15 783	31.78 778	32.01 780	42.61 782	38.08 780

noway5	57.17 786	57.86 787	75.47 787	67.94 783	62.74 781	84.92 787	114.99 789	79.18 787	50.68 787	42.39 782	44.33 782	61.67 786	53.81 786	65.07 787	79.30 787	30.51 779	28.15 783	31.78 778	32.01 780	42.61 782	38.08 780

zzz1	61.79 788	59.16 790	84.91 790	83.86 786	80.22 787	82.74 785	99.25 787	85.15 790	52.28 790	43.59 785	48.47 787	77.02 790	69.19 789	65.23 790	79.63 789	33.72 785	28.30 785	35.17 782	34.66 783	50.16 785	43.13 783

zzzzzz3	61.80 789	59.14 789	84.88 789	83.84 785	80.20 786	82.87 786	99.25 787	85.10 789	52.26 789	43.57 784	48.41 786	77.21 791	69.20 790	65.22 789	79.68 790	33.72 785	28.30 785	35.17 782	34.66 783	50.16 785	43.13 783

RSGM-EC	88.84 790	82.86 791	51.22 783	105.38 787	99.51 791	94.51 789	125.67 791	90.02 791	46.43 785	45.14 788	57.50 790	101.22 792	88.55 791	154.40 791	153.26 792	105.54 790	59.55 793	113.88 789	53.02 788	92.89 792	56.17 788

acva	88.84 790	82.86 791	51.22 783	105.38 787	99.51 791	94.51 789	125.67 791	90.02 791	46.43 785	45.14 788	57.50 790	101.22 792	88.55 791	154.40 791	153.26 792	105.54 790	59.55 793	113.88 789	53.02 788	92.89 792	56.17 788

Selective-IGEV-i16pa	97.29 792	136.83 793	17.95 748	1.52 717	1.00 687	188.16 793	3.63 743	183.02 794	169.43 794	88.01 793	178.60 792	119.35 794	191.45 794	226.33 794	135.51 791	131.38 793	17.89 773	32.25 780	3.46 752	2.02 718	117.94 793

test_example2	192.40 793	210.76 794	206.48 793	199.83 794	204.73 794	172.94 792	183.52 793	133.93 793	133.41 793	191.38 794	196.19 793	187.13 795	178.77 793	205.33 793	208.00 794	222.09 795	238.72 795	186.54 795	190.54 795	227.34 795	170.31 794

ccccc	497.63 794	492.34 795	595.97 794	530.87 795	530.37 795	478.08 794	442.62 795	491.76 795	343.70 795	448.18 795	520.80 795	476.12 796	550.57 795	541.64 795	605.32 795	663.49 796	459.54 796	353.94 796	309.79 796	586.66 796	530.90 795

GS-Stereo							0.36 238	0.92 252	0.47 157	0.37 123	0.38 83	0.32 79	0.33 113	0.43 46	0.26 68	0.19 309	0.11 40	0.16 116	0.12 82	0.17 176	0.15 194

FADE		4.78 749		1.89 722	1.92 723							4.13 717				188.09 794	2.77 753	123.78 791	127.92 791	1.06 704

Low-res two-view benchmark