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

mm2	0.17 1	0.19 11	0.65 52	0.20 10	0.12 26	0.20 9	0.14 31	0.29 11	0.28 27	0.13 5	0.13 17	0.18 97	0.13 22	0.25 54	0.15 16	0.07 29	0.07 87	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

mm1	0.17 1	0.19 11	0.65 52	0.20 10	0.12 26	0.20 9	0.14 31	0.32 26	0.28 27	0.13 5	0.13 17	0.18 97	0.13 22	0.25 54	0.15 16	0.07 29	0.07 87	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

BLMT-Stereo	0.17 1	0.20 27	0.61 30	0.21 38	0.13 57	0.15 1	0.16 83	0.21 1	0.36 141	0.11 1	0.17 55	0.13 5	0.10 2	0.18 1	0.19 104	0.07 29	0.06 25	0.08 75	0.08 164	0.08 47	0.11 161

LACA3	0.18 4	0.20 27	0.67 67	0.19 3	0.12 26	0.35 83	0.17 97	0.27 7	0.31 48	0.16 27	0.13 17	0.15 43	0.15 62	0.28 99	0.13 1	0.08 72	0.07 87	0.07 2	0.05 1	0.10 118	0.06 1

GeoVLM	0.18 4	0.19 11	0.64 42	0.20 10	0.12 26	0.30 39	0.14 31	0.29 11	0.28 27	0.16 27	0.13 17	0.18 97	0.15 62	0.25 54	0.21 165	0.07 29	0.07 87	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

MonSter++	0.18 4	0.19 11	0.65 52	0.20 10	0.12 26	0.30 39	0.14 31	0.29 11	0.28 27	0.16 27	0.13 17	0.18 97	0.15 62	0.25 54	0.21 165	0.07 29	0.07 87	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

Wavelet-MonSter	0.18 4	0.20 27	0.51 2	0.22 69	0.17 186	0.35 83	0.14 31	0.27 7	0.25 10	0.19 90	0.21 94	0.14 16	0.15 62	0.27 79	0.16 40	0.06 1	0.06 25	0.07 2	0.06 27	0.06 1	0.14 282

LACA_dic	0.19 8	0.33 244	0.74 84	0.20 10	0.10 2	0.36 98	0.13 14	0.22 2	0.19 2	0.16 27	0.11 8	0.15 43	0.13 22	0.33 176	0.14 4	0.08 72	0.06 25	0.07 2	0.06 27	0.10 118	0.07 12

VeloStereo	0.19 8	0.19 11	0.64 42	0.20 10	0.15 115	0.20 9	0.08 1	0.26 5	0.19 2	0.16 27	0.13 17	0.17 77	0.15 62	0.24 45	0.19 104	0.12 426	0.12 449	0.11 331	0.10 259	0.14 251	0.15 326

flow	0.19 8	0.19 11	0.64 42	0.20 10	0.15 115	0.20 9	0.08 1	0.26 5	0.19 2	0.16 27	0.13 17	0.17 77	0.15 62	0.28 99	0.19 104	0.12 426	0.12 449	0.11 331	0.10 259	0.14 251	0.15 326

derf	0.19 8	0.19 11	0.64 42	0.35 465	0.12 26	0.32 55	0.14 31	0.30 17	0.31 48	0.14 10	0.13 17	0.17 77	0.13 22	0.27 79	0.14 4	0.08 72	0.08 207	0.07 2	0.15 467	0.07 5	0.09 89

MGA	0.19 8	0.27 149	0.57 19	0.20 10	0.18 236	0.37 107	0.14 31	0.30 17	0.25 10	0.18 67	0.14 32	0.15 43	0.10 2	0.30 136	0.17 62	0.08 72	0.08 207	0.07 2	0.06 27	0.09 85	0.08 59

CAR	0.19 8	0.28 178	0.60 25	0.21 38	0.16 152	0.37 107	0.13 14	0.32 26	0.25 10	0.19 90	0.15 35	0.14 16	0.10 2	0.27 79	0.17 62	0.08 72	0.08 207	0.07 2	0.06 27	0.10 118	0.08 59

MSE-Stereo	0.19 8	0.27 149	0.60 25	0.20 10	0.16 152	0.37 107	0.13 14	0.32 26	0.25 10	0.18 67	0.15 35	0.14 16	0.10 2	0.30 136	0.17 62	0.08 72	0.08 207	0.07 2	0.06 27	0.10 118	0.08 59

LiteMatch*	0.19 8	0.19 11	0.85 108	0.20 10	0.14 82	0.28 28	0.15 53	0.29 11	0.28 27	0.16 27	0.13 17	0.16 59	0.14 36	0.24 45	0.21 165	0.08 72	0.07 87	0.08 75	0.06 27	0.08 47	0.08 59

PipStereo	0.19 8	0.26 136	0.85 108	0.21 38	0.10 2	0.16 3	0.15 53	0.35 45	0.35 109	0.12 2	0.10 3	0.21 145	0.14 36	0.21 12	0.15 16	0.08 72	0.09 303	0.07 2	0.06 27	0.12 178	0.09 89

DepthFocus	0.19 8	0.30 211	0.77 93	0.19 3	0.15 115	0.20 9	0.15 53	0.31 21	0.19 2	0.16 27	0.17 55	0.15 43	0.13 22	0.22 26	0.17 62	0.09 157	0.08 207	0.11 331	0.10 259	0.08 47	0.07 12

LACA1	0.19 8	0.39 312	0.60 25	0.19 3	0.10 2	0.42 172	0.15 53	0.31 21	0.34 92	0.15 15	0.11 8	0.14 16	0.15 62	0.25 54	0.15 16	0.09 157	0.07 87	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.07 12

HiDET	0.19 8	0.20 27	0.62 37	0.20 10	0.13 57	0.36 98	0.13 14	0.35 45	0.31 48	0.16 27	0.14 32	0.17 77	0.15 62	0.25 54	0.23 202	0.08 72	0.07 87	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

CSFM-Stereo	0.19 8	0.20 27	0.60 25	0.20 10	0.11 12	0.39 130	0.15 53	0.35 45	0.27 20	0.18 67	0.15 35	0.17 77	0.16 81	0.26 73	0.21 165	0.08 72	0.07 87	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.09 89

BridgeDepth	0.19 8	0.30 211	0.55 14	0.23 99	0.09 1	0.38 124	0.15 53	0.32 26	0.33 78	0.16 27	0.12 14	0.23 170	0.19 145	0.27 79	0.15 16	0.07 29	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
test410_97500	0.20 22	0.23 84	0.70 73	0.22 69	0.18 236	0.46 223	0.11 4	0.34 42	0.29 39	0.18 67	0.15 35	0.15 43	0.15 62	0.23 36	0.15 16	0.06 1	0.07 87	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

test410	0.20 22	0.24 103	0.70 73	0.22 69	0.19 274	0.47 235	0.11 4	0.35 45	0.30 41	0.21 122	0.15 35	0.14 16	0.14 36	0.23 36	0.15 16	0.06 1	0.07 87	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

DF_test	0.20 22	0.28 178	1.00 154	0.23 99	0.16 152	0.15 1	0.15 53	0.28 10	0.25 10	0.15 15	0.16 50	0.14 16	0.14 36	0.21 12	0.18 76	0.10 270	0.07 87	0.08 75	0.07 114	0.11 156	0.08 59

WAFT-Stereo (ZS)	0.20 22	0.29 193	0.90 127	0.17 1	0.13 57	0.21 15	0.17 97	0.29 11	0.24 7	0.15 15	0.17 55	0.10 1	0.13 22	0.20 4	0.19 104	0.08 72	0.09 303	0.11 331	0.14 440	0.13 215	0.11 161

monster-pro	0.20 22	0.22 61	0.65 52	0.21 38	0.17 186	0.33 62	0.15 53	0.46 156	0.32 61	0.16 27	0.17 55	0.14 16	0.11 7	0.27 79	0.23 202	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 114	0.07 5	0.09 89

PointNet	0.20 22	0.21 43	0.82 103	0.21 38	0.12 26	0.37 107	0.16 83	0.33 36	0.28 27	0.16 27	0.15 35	0.18 97	0.13 22	0.22 26	0.16 40	0.08 72	0.07 87	0.08 75	0.07 114	0.07 5	0.07 12

PSi22b	0.20 22	0.26 136	0.88 119	0.21 38	0.10 2	0.16 3	0.15 53	0.35 45	0.35 109	0.12 2	0.10 3	0.21 145	0.14 36	0.21 12	0.15 16	0.08 72	0.10 356	0.07 2	0.06 27	0.12 178	0.09 89

PSi22a	0.20 22	0.28 178	0.89 123	0.20 10	0.11 12	0.16 3	0.14 31	0.32 26	0.35 109	0.12 2	0.09 1	0.22 152	0.16 81	0.20 4	0.14 4	0.09 157	0.09 303	0.07 2	0.05 1	0.13 215	0.11 161

Foundation-i32	0.20 22	0.28 178	0.87 116	0.20 10	0.11 12	0.20 9	0.15 53	0.32 26	0.36 141	0.13 5	0.10 3	0.25 204	0.14 36	0.19 2	0.15 16	0.09 157	0.09 303	0.07 2	0.06 27	0.11 156	0.12 210

BridgeDepth_RVC	0.20 22	0.20 27	0.74 84	0.17 1	0.12 26	0.32 55	0.12 8	0.33 36	0.46 269	0.15 15	0.15 35	0.16 59	0.19 145	0.23 36	0.18 76	0.10 270	0.06 25	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LCMNet	0.20 22	0.21 43	0.61 30	0.20 10	0.13 57	0.39 130	0.14 31	0.34 42	0.34 92	0.16 27	0.16 50	0.16 59	0.15 62	0.27 79	0.22 191	0.08 72	0.07 87	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.08 59

MonStereo	0.20 22	0.22 61	0.65 52	0.21 38	0.17 186	0.33 62	0.15 53	0.46 156	0.32 61	0.16 27	0.17 55	0.14 16	0.11 7	0.27 79	0.23 202	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 114	0.07 5	0.09 89

Monster-pub-eth3d	0.20 22	0.22 61	0.65 52	0.21 38	0.17 186	0.33 62	0.15 53	0.46 156	0.32 61	0.16 27	0.17 55	0.14 16	0.11 7	0.27 79	0.23 202	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 114	0.07 5	0.09 89

S2M2_XL	0.20 22	0.32 234	1.10 176	0.19 3	0.13 57	0.16 3	0.11 4	0.27 7	0.17 1	0.15 15	0.19 74	0.15 43	0.14 36	0.19 2	0.21 165	0.11 363	0.09 303	0.10 250	0.08 164	0.10 118	0.08 59
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.20 22	0.22 61	0.65 52	0.22 69	0.17 186	0.41 156	0.14 31	0.35 45	0.32 61	0.24 180	0.20 85	0.15 43	0.18 117	0.26 73	0.16 40	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.08 59

4w-stereo	0.20 22	0.21 43	0.57 19	0.21 38	0.15 115	0.39 130	0.13 14	0.39 81	0.33 78	0.22 145	0.21 94	0.13 5	0.20 160	0.29 119	0.21 165	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 12

3.25w_new	0.20 22	0.20 27	0.52 5	0.21 38	0.14 82	0.37 107	0.14 31	0.43 123	0.35 109	0.23 169	0.21 94	0.16 59	0.18 117	0.27 79	0.20 143	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.08 59

3.25w	0.20 22	0.20 27	0.52 5	0.21 38	0.14 82	0.37 107	0.14 31	0.43 123	0.35 109	0.23 169	0.21 94	0.16 59	0.18 117	0.27 79	0.20 143	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.08 59

FoundationStereo	0.20 22	0.30 211	0.81 101	0.21 38	0.22 345	0.21 15	0.16 83	0.25 4	0.38 163	0.15 15	0.11 8	0.18 97	0.17 90	0.23 36	0.16 40	0.09 157	0.13 477	0.08 75	0.06 27	0.07 5	0.07 12

MonSter	0.20 22	0.22 61	0.65 52	0.21 38	0.17 186	0.33 62	0.15 53	0.46 156	0.32 61	0.16 27	0.17 55	0.14 16	0.11 7	0.27 79	0.23 202	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 114	0.07 5	0.09 89

small-0shot	0.21 42	0.38 299	0.93 137	0.20 10	0.14 82	0.22 17	0.21 211	0.31 21	0.39 178	0.14 10	0.24 142	0.14 16	0.12 14	0.20 4	0.19 104	0.08 72	0.06 25	0.08 75	0.07 114	0.09 85	0.07 12

Anonymus	0.21 42	0.21 43	0.75 86	0.25 158	0.14 82	0.34 74	0.16 83	0.32 26	0.31 48	0.18 67	0.15 35	0.23 170	0.17 90	0.27 79	0.24 230	0.09 157	0.07 87	0.09 180	0.08 164	0.10 118	0.10 130

qqai	0.21 42	0.20 27	0.63 38	0.39 540	0.13 57	0.32 55	0.15 53	0.35 45	0.31 48	0.14 10	0.13 17	0.18 97	0.13 22	0.27 79	0.15 16	0.08 72	0.08 207	0.07 2	0.27 605	0.07 5	0.09 89

Test_v1	0.21 42	0.27 149	0.95 143	0.20 10	0.14 82	0.28 28	0.15 53	0.37 64	0.27 20	0.16 27	0.18 68	0.15 43	0.13 22	0.25 54	0.19 104	0.08 72	0.06 25	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.11 161

Monster-pub-mixall	0.21 42	0.31 225	0.69 70	0.21 38	0.13 57	0.27 25	0.12 8	0.37 64	0.26 17	0.21 122	0.19 74	0.15 43	0.12 14	0.47 318	0.29 301	0.08 72	0.07 87	0.07 2	0.05 1	0.08 47	0.12 210

qwe	0.21 42	0.22 61	0.61 30	0.21 38	0.20 298	0.41 156	0.15 53	0.46 156	0.35 109	0.26 219	0.22 114	0.14 16	0.14 36	0.31 147	0.22 191	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.07 12

2.25w	0.21 42	0.22 61	0.51 2	0.21 38	0.14 82	0.36 98	0.13 14	0.42 115	0.34 92	0.23 169	0.27 181	0.14 16	0.18 117	0.33 176	0.24 230	0.06 1	0.06 25	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 12

4.25_new	0.21 42	0.23 84	0.64 42	0.22 69	0.18 236	0.41 156	0.17 97	0.41 104	0.35 109	0.22 145	0.21 94	0.14 16	0.18 117	0.25 54	0.18 76	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 12

4.5w_new	0.21 42	0.23 84	0.64 42	0.22 69	0.18 236	0.41 156	0.17 97	0.41 104	0.35 109	0.22 145	0.21 94	0.14 16	0.18 117	0.25 54	0.18 76	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 12

4.5_new	0.21 42	0.22 61	0.63 38	0.21 38	0.15 115	0.40 145	0.17 97	0.40 92	0.35 109	0.25 201	0.22 114	0.14 16	0.14 36	0.22 26	0.21 165	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.07 12

4.5w-stereo	0.21 42	0.22 61	0.63 38	0.21 38	0.15 115	0.40 145	0.17 97	0.40 92	0.35 109	0.25 201	0.22 114	0.14 16	0.14 36	0.22 26	0.21 165	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.07 12

4.25w-stereo	0.21 42	0.23 84	0.64 42	0.22 69	0.18 236	0.41 156	0.17 97	0.41 104	0.35 109	0.22 145	0.21 94	0.14 16	0.18 117	0.25 54	0.18 76	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 12

2.5w	0.21 42	0.23 84	0.50 1	0.22 69	0.15 115	0.39 130	0.19 136	0.47 180	0.36 141	0.21 122	0.22 114	0.13 5	0.17 90	0.33 176	0.20 143	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 12

2.75w_new	0.21 42	0.21 43	0.57 19	0.20 10	0.14 82	0.40 145	0.18 120	0.47 180	0.36 141	0.24 180	0.20 85	0.13 5	0.19 145	0.31 147	0.21 165	0.07 29	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.06 1	0.07 12

3.75w	0.21 42	0.21 43	0.61 30	0.21 38	0.20 298	0.44 193	0.16 83	0.44 132	0.30 41	0.22 145	0.20 85	0.13 5	0.18 117	0.29 119	0.21 165	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.08 59

3.5w_stereo	0.21 42	0.22 61	0.55 14	0.21 38	0.15 115	0.40 145	0.14 31	0.43 123	0.33 78	0.21 122	0.24 142	0.14 16	0.18 117	0.34 191	0.22 191	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.08 59

3w_stereo	0.21 42	0.22 61	0.59 23	0.22 69	0.12 26	0.37 107	0.22 255	0.50 215	0.38 163	0.22 145	0.21 94	0.12 3	0.22 192	0.26 73	0.18 76	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.08 59

2w_stereo	0.21 42	0.19 11	0.51 2	0.22 69	0.13 57	0.41 156	0.20 164	0.50 215	0.34 92	0.25 201	0.23 130	0.13 5	0.23 219	0.24 45	0.22 191	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 12

LG-Stereo_L2	0.21 42	0.31 225	0.85 108	0.22 69	0.14 82	0.31 47	0.22 255	0.38 74	0.25 10	0.17 56	0.11 8	0.13 5	0.12 14	0.32 161	0.18 76	0.08 72	0.07 87	0.08 75	0.06 27	0.08 47	0.10 130

LG-Stereo_L1	0.21 42	0.31 225	0.85 108	0.22 69	0.14 82	0.28 28	0.21 211	0.38 74	0.26 17	0.16 27	0.11 8	0.13 5	0.11 7	0.37 226	0.18 76	0.08 72	0.07 87	0.08 75	0.06 27	0.08 47	0.10 130

MLG-Stereo_test3	0.21 42	0.35 272	0.65 52	0.21 38	0.14 82	0.36 98	0.13 14	0.37 64	0.40 196	0.21 122	0.12 14	0.17 77	0.12 14	0.25 54	0.16 40	0.08 72	0.07 87	0.08 75	0.06 27	0.09 85	0.10 130

MLG-Stereo_test2	0.21 42	0.36 282	0.68 68	0.21 38	0.17 186	0.45 203	0.12 8	0.35 45	0.42 223	0.15 15	0.11 8	0.22 152	0.10 2	0.28 99	0.16 40	0.09 157	0.07 87	0.08 75	0.06 27	0.09 85	0.09 89

MLG-Stereo_test1	0.21 42	0.33 244	0.61 30	0.23 99	0.21 315	0.45 203	0.13 14	0.33 36	0.46 269	0.13 5	0.09 1	0.18 97	0.12 14	0.32 161	0.15 16	0.08 72	0.07 87	0.08 75	0.06 27	0.09 85	0.09 89

MLG-Stereo	0.21 42	0.33 244	0.60 25	0.23 99	0.12 26	0.44 193	0.13 14	0.39 81	0.46 269	0.13 5	0.10 3	0.17 77	0.13 22	0.35 201	0.15 16	0.08 72	0.07 87	0.08 75	0.06 27	0.09 85	0.09 89

LGtest1	0.21 42	0.37 285	0.70 73	0.22 69	0.12 26	0.31 47	0.11 4	0.36 58	0.39 178	0.17 56	0.13 17	0.16 59	0.14 36	0.25 54	0.27 271	0.10 270	0.09 303	0.08 75	0.06 27	0.10 118	0.10 130

depth_test_26	0.22 67	0.28 178	0.91 131	0.20 10	0.13 57	0.18 7	0.13 14	0.31 21	0.41 209	0.16 27	0.31 234	0.19 123	0.13 22	0.22 26	0.14 4	0.11 363	0.09 303	0.10 250	0.09 215	0.10 118	0.14 282

Foundation-i1c-attn	0.22 67	0.18 7	0.68 68	0.20 10	0.10 2	0.27 25	0.20 164	0.49 206	0.37 155	0.20 107	0.23 130	0.24 188	0.25 251	0.29 119	0.18 76	0.08 72	0.07 87	0.08 75	0.06 27	0.06 1	0.09 89

Foundation-i1b	0.22 67	0.20 27	0.69 70	0.20 10	0.11 12	0.28 28	0.20 164	0.50 215	0.37 155	0.21 122	0.22 114	0.27 233	0.24 235	0.28 99	0.18 76	0.08 72	0.08 207	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.06 1

Foundation-i1a	0.22 67	0.16 1	0.66 64	0.20 10	0.10 2	0.29 35	0.21 211	0.50 215	0.39 178	0.25 201	0.22 114	0.27 233	0.25 251	0.33 176	0.18 76	0.08 72	0.09 303	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.08 59

Pro-Stereo	0.22 67	0.25 118	0.66 64	0.22 69	0.14 82	0.49 271	0.15 53	0.23 3	0.35 109	0.16 27	0.13 17	0.14 16	0.09 1	0.49 336	0.18 76	0.08 72	0.06 25	0.09 180	0.37 664	0.08 47	0.09 89

asda	0.22 67	0.25 118	0.70 73	0.21 38	0.16 152	0.43 181	0.16 83	0.44 132	0.35 109	0.22 145	0.20 85	0.14 16	0.20 160	0.25 54	0.22 191	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 12

1w_stereo	0.22 67	0.17 2	0.52 5	0.23 99	0.16 152	0.44 193	0.22 255	0.55 268	0.40 196	0.25 201	0.29 202	0.13 5	0.26 271	0.28 99	0.20 143	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.07 12

monsterstereo	0.22 67	0.22 61	0.52 5	0.25 158	0.27 436	0.39 130	0.14 31	0.51 226	0.33 78	0.25 201	0.27 181	0.13 5	0.13 22	0.38 237	0.21 165	0.07 29	0.07 87	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.06 1

monsters	0.22 67	0.22 61	0.52 5	0.23 99	0.28 450	0.42 172	0.14 31	0.46 156	0.31 48	0.24 180	0.20 85	0.13 5	0.14 36	0.43 271	0.20 143	0.07 29	0.06 25	0.07 2	0.08 164	0.06 1	0.06 1

IGEV	0.22 67	0.28 178	0.88 119	0.21 38	0.24 381	0.42 172	0.17 97	0.35 45	0.37 155	0.20 107	0.22 114	0.14 16	0.12 14	0.24 45	0.20 143	0.08 72	0.07 87	0.08 75	0.06 27	0.09 85	0.07 12

SGD-Stereo	0.22 67	0.28 178	0.77 93	0.22 69	0.11 12	0.40 145	0.16 83	0.31 21	0.36 141	0.19 90	0.19 74	0.17 77	0.17 90	0.37 226	0.16 40	0.10 270	0.06 25	0.08 75	0.07 114	0.10 118	0.07 12

DEFOM-Stereo	0.22 67	0.22 61	0.91 131	0.23 99	0.13 57	0.49 271	0.18 120	0.30 17	0.28 27	0.19 90	0.17 55	0.14 16	0.14 36	0.41 258	0.16 40	0.08 72	0.06 25	0.07 2	0.06 27	0.09 85	0.09 89

GREATEN-IGEV_RVC	0.23 79	0.41 330	0.59 23	0.27 232	0.24 381	0.34 74	0.17 97	0.36 58	0.30 41	0.19 90	0.19 74	0.16 59	0.12 14	0.32 161	0.19 104	0.08 72	0.07 87	0.11 331	0.09 215	0.11 156	0.31 586

over v1	0.23 79	0.77 537	0.73 82	0.23 99	0.10 2	0.31 47	0.12 8	0.39 81	0.35 109	0.16 27	0.15 35	0.18 97	0.20 160	0.29 119	0.18 76	0.08 72	0.06 25	0.07 2	0.05 1	0.11 156	0.07 12

over-8	0.23 79	0.76 527	0.79 97	0.24 130	0.10 2	0.34 74	0.13 14	0.35 45	0.33 78	0.15 15	0.15 35	0.19 123	0.18 117	0.29 119	0.17 62	0.09 157	0.06 25	0.07 2	0.05 1	0.11 156	0.07 12

MCSU-Stereo	0.23 79	0.19 11	0.73 82	0.22 69	0.16 152	0.48 252	0.20 164	0.33 36	0.38 163	0.20 107	0.21 94	0.24 188	0.13 22	0.42 266	0.19 104	0.08 72	0.07 87	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.10 130

DispViT+	0.23 79	0.23 84	0.98 151	0.19 3	0.44 613	0.22 17	0.14 31	0.41 104	0.37 155	0.19 90	0.16 50	0.18 97	0.15 62	0.38 237	0.17 62	0.11 363	0.07 87	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

Replicate-Monster	0.23 79	0.40 320	0.94 142	0.21 38	0.14 82	0.37 107	0.13 14	0.40 92	0.36 141	0.22 145	0.15 35	0.15 43	0.15 62	0.40 252	0.15 16	0.08 72	0.07 87	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.15 326

FlowAnything_test	0.23 79	0.32 234	0.52 5	0.28 265	0.17 186	0.37 107	0.20 164	0.38 74	0.24 7	0.24 180	0.20 85	0.21 145	0.17 90	0.26 73	0.25 245	0.13 462	0.10 356	0.14 506	0.16 492	0.17 342	0.12 210

LG-G_1	0.23 79	0.37 285	0.71 77	0.23 99	0.11 12	0.51 300	0.12 8	0.44 132	0.39 178	0.19 90	0.15 35	0.19 123	0.15 62	0.36 215	0.16 40	0.09 157	0.08 207	0.08 75	0.06 27	0.09 85	0.11 161

LG-G	0.23 79	0.37 285	0.71 77	0.23 99	0.11 12	0.51 300	0.12 8	0.44 132	0.39 178	0.19 90	0.15 35	0.19 123	0.15 62	0.36 215	0.16 40	0.09 157	0.08 207	0.08 75	0.06 27	0.09 85	0.11 161

dual_stereo	0.23 79	0.25 118	0.66 64	0.21 38	0.15 115	0.27 25	0.15 53	0.62 317	0.40 196	0.15 15	0.13 17	0.18 97	0.14 36	0.37 226	0.19 104	0.09 157	0.31 662	0.07 2	0.10 259	0.07 5	0.07 12

IGEV-Stereo++	0.23 79	0.23 84	0.64 42	0.24 130	0.22 345	0.47 235	0.13 14	0.52 242	0.33 78	0.18 67	0.24 142	0.17 77	0.22 192	0.32 161	0.19 104	0.08 72	0.06 25	0.08 75	0.06 27	0.17 342	0.09 89

GELT-Stereo	0.24 90	0.33 244	0.63 38	0.24 130	0.31 499	0.42 172	0.18 120	0.59 295	0.43 234	0.24 180	0.19 74	0.21 145	0.18 117	0.29 119	0.20 143	0.07 29	0.06 25	0.08 75	0.08 164	0.08 47	0.08 59

over-9	0.24 90	0.77 537	0.85 108	0.23 99	0.11 12	0.35 83	0.13 14	0.37 64	0.34 92	0.15 15	0.14 32	0.19 123	0.19 145	0.29 119	0.17 62	0.09 157	0.06 25	0.07 2	0.05 1	0.10 118	0.07 12

anonymous	0.24 90	0.43 347	1.04 163	0.24 130	0.15 115	0.23 20	0.22 255	0.39 81	0.28 27	0.20 107	0.24 142	0.16 59	0.13 22	0.28 99	0.17 62	0.08 72	0.06 25	0.09 180	0.07 114	0.09 85	0.20 440

LGCAT	0.24 90	0.19 11	0.64 42	0.20 10	0.12 26	0.47 235	0.14 31	0.34 42	0.19 2	0.17 56	0.13 17	0.23 170	0.15 62	0.39 245	0.21 165	0.14 508	0.34 668	0.07 2	0.08 164	0.07 5	0.53 669

TS12	0.24 90	0.26 136	0.83 105	0.25 158	0.11 12	0.46 223	0.17 97	0.46 156	0.43 234	0.20 107	0.31 234	0.18 97	0.20 160	0.31 147	0.22 191	0.07 29	0.07 87	0.08 75	0.06 27	0.11 156	0.07 12

aanet-new-12k	0.24 90	0.24 103	1.06 168	0.27 232	0.12 26	0.43 181	0.20 164	0.51 226	0.34 92	0.19 90	0.16 50	0.15 43	0.21 175	0.25 54	0.16 40	0.07 29	0.06 25	0.09 180	0.07 114	0.11 156	0.09 89

GCAP-Stereo-cres-4k	0.24 90	0.31 225	0.88 119	0.25 158	0.23 366	0.45 203	0.22 255	0.39 81	0.30 41	0.21 122	0.27 181	0.18 97	0.21 175	0.23 36	0.16 40	0.07 29	0.09 303	0.08 75	0.07 114	0.11 156	0.13 253

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.24 90	0.22 61	0.90 127	0.23 99	0.32 510	0.47 235	0.21 211	0.48 195	0.34 92	0.20 107	0.25 159	0.21 145	0.23 219	0.20 4	0.17 62	0.08 72	0.06 25	0.08 75	0.06 27	0.08 47	0.09 89

MatchStereo	0.24 90	0.38 299	1.37 242	0.20 10	0.10 2	0.22 17	0.14 31	0.41 104	0.40 196	0.14 10	0.25 159	0.15 43	0.15 62	0.25 54	0.18 76	0.09 157	0.07 87	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
AdaDepth	0.24 90	0.18 7	1.03 159	0.25 158	0.21 315	0.46 223	0.16 83	0.30 17	0.27 20	0.17 56	0.19 74	0.14 16	0.18 117	0.35 201	0.17 62	0.07 29	0.07 87	0.08 75	0.25 591	0.10 118	0.10 130

water-stereo	0.24 90	0.17 2	0.88 119	0.24 130	0.14 82	0.37 107	0.17 97	0.43 123	0.32 61	0.26 219	0.35 268	0.26 219	0.24 235	0.22 26	0.25 245	0.09 157	0.09 303	0.09 180	0.08 164	0.10 118	0.10 130

111111	0.24 90	0.21 43	0.82 103	0.24 130	0.21 315	0.43 181	0.13 14	0.45 147	0.35 109	0.22 145	0.27 181	0.18 97	0.16 81	0.35 201	0.18 76	0.09 157	0.06 25	0.08 75	0.06 27	0.25 487	0.08 59

S2M2_L	0.24 90	0.29 193	0.90 127	0.23 99	0.17 186	0.24 22	0.09 3	0.36 58	0.45 258	0.17 56	0.25 159	0.23 170	0.17 90	0.24 45	0.28 286	0.15 531	0.12 449	0.11 331	0.12 377	0.15 279	0.11 161
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SCION-M(vits-remse)	0.25 103	0.22 61	1.44 261	0.35 465	0.17 186	0.33 62	0.15 53	0.46 156	0.32 61	0.16 27	0.17 55	0.14 16	0.11 7	0.27 79	0.23 202	0.15 531	0.10 356	0.07 2	0.07 114	0.07 5	0.09 89

testmc14	0.25 103	0.17 2	0.71 77	0.45 597	0.24 381	0.47 235	0.18 120	0.35 45	0.35 109	0.16 27	0.20 85	0.20 130	0.15 62	0.48 325	0.19 104	0.07 29	0.08 207	0.06 1	0.05 1	0.09 85	0.28 554

PhaseNet	0.25 103	0.26 136	0.96 148	0.25 158	0.15 115	0.31 47	0.16 83	0.36 58	0.30 41	0.19 90	0.18 68	0.28 246	0.17 90	0.30 136	0.27 271	0.09 157	0.08 207	0.10 250	0.10 259	0.14 251	0.26 535

aanet-new-40k	0.25 103	0.37 285	1.35 235	0.24 130	0.24 381	0.38 124	0.20 164	0.39 81	0.26 17	0.18 67	0.24 142	0.16 59	0.20 160	0.20 4	0.15 16	0.07 29	0.06 25	0.08 75	0.06 27	0.09 85	0.18 404

aanet-new-14k	0.25 103	0.33 244	1.13 179	0.26 206	0.12 26	0.37 107	0.21 211	0.45 147	0.36 141	0.20 107	0.27 181	0.15 43	0.29 335	0.24 45	0.17 62	0.08 72	0.06 25	0.08 75	0.06 27	0.11 156	0.12 210

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.25 103	0.35 272	0.69 70	0.23 99	0.27 436	0.35 83	0.20 164	0.44 132	0.28 27	0.21 122	0.22 114	0.14 16	0.22 192	0.21 12	0.14 4	0.07 29	0.08 207	0.08 75	0.47 683	0.09 85	0.34 611

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.25 103	0.24 103	0.76 89	0.22 69	0.33 525	0.48 252	0.20 164	0.47 180	0.35 109	0.26 219	0.30 217	0.22 152	0.14 36	0.21 12	0.19 104	0.08 72	0.06 25	0.10 250	0.08 164	0.07 5	0.15 326

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.25 103	0.24 103	0.84 107	0.22 69	0.32 510	0.48 252	0.20 164	0.45 147	0.35 109	0.26 219	0.30 217	0.22 152	0.14 36	0.21 12	0.18 76	0.08 72	0.06 25	0.09 180	0.08 164	0.07 5	0.13 253

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.25 103	0.41 330	1.08 170	0.23 99	0.23 366	0.45 203	0.20 164	0.44 132	0.30 41	0.18 67	0.21 94	0.22 152	0.20 160	0.23 36	0.16 40	0.08 72	0.07 87	0.08 75	0.06 27	0.08 47	0.14 282

LiteMatch	0.25 103	0.69 497	0.65 52	0.28 265	0.14 82	0.30 39	0.21 211	0.29 11	0.28 27	0.16 27	0.13 17	0.18 97	0.37 407	0.25 54	0.40 425	0.10 270	0.06 25	0.10 250	0.08 164	0.14 251	0.12 210

LACA2	0.25 103	0.74 523	1.30 219	0.20 10	0.10 2	0.39 130	0.17 97	0.32 26	0.36 141	0.15 15	0.15 35	0.18 97	0.14 36	0.22 26	0.14 4	0.08 72	0.06 25	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.06 1

gcap_with_dpt	0.25 103	0.22 61	1.00 154	0.22 69	0.30 478	0.48 252	0.21 211	0.45 147	0.32 61	0.27 235	0.31 234	0.20 130	0.14 36	0.20 4	0.18 76	0.08 72	0.06 25	0.09 180	0.08 164	0.08 47	0.13 253

rvit_stereo_0083	0.25 103	0.19 11	0.58 22	0.28 265	0.18 236	0.28 28	0.22 255	0.38 74	0.54 364	0.23 169	0.30 217	0.27 233	0.26 271	0.37 226	0.24 230	0.14 508	0.12 449	0.13 467	0.10 259	0.12 178	0.10 130

rvit_stereo_0081	0.25 103	0.21 43	0.61 30	0.28 265	0.17 186	0.31 47	0.22 255	0.42 115	0.53 349	0.24 180	0.25 159	0.25 204	0.21 175	0.34 191	0.23 202	0.13 462	0.10 356	0.11 331	0.10 259	0.12 178	0.09 89

rvit_stereo_0082	0.25 103	0.21 43	0.61 30	0.28 265	0.17 186	0.31 47	0.22 255	0.42 115	0.53 349	0.24 180	0.25 159	0.25 204	0.21 175	0.34 191	0.23 202	0.13 462	0.10 356	0.11 331	0.10 259	0.12 178	0.09 89

test_for_model	0.25 103	0.24 103	0.76 89	0.22 69	0.33 525	0.48 252	0.20 164	0.47 180	0.35 109	0.26 219	0.30 217	0.22 152	0.14 36	0.21 12	0.19 104	0.08 72	0.06 25	0.10 250	0.08 164	0.07 5	0.15 326

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.26 119	0.57 441	0.93 137	0.24 130	0.13 57	0.39 130	0.13 14	0.32 26	0.36 141	0.21 122	0.15 35	0.18 97	0.17 90	0.28 99	0.18 76	0.10 270	0.09 303	0.13 467	0.11 334	0.14 251	0.32 596

over-6	0.26 119	0.78 547	1.04 163	0.23 99	0.11 12	0.36 98	0.15 53	0.46 156	0.37 155	0.16 27	0.16 50	0.16 59	0.18 117	0.37 226	0.16 40	0.10 270	0.06 25	0.07 2	0.06 27	0.09 85	0.07 12

aanet-new-16k	0.26 119	0.47 383	1.36 237	0.25 158	0.12 26	0.36 98	0.18 120	0.40 92	0.35 109	0.18 67	0.21 94	0.18 97	0.21 175	0.21 12	0.16 40	0.07 29	0.06 25	0.08 75	0.06 27	0.10 118	0.11 161

aanet-new-8k	0.26 119	0.38 299	1.21 198	0.25 158	0.13 57	0.44 193	0.22 255	0.49 206	0.34 92	0.18 67	0.21 94	0.17 77	0.25 251	0.29 119	0.17 62	0.07 29	0.06 25	0.08 75	0.06 27	0.08 47	0.12 210

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 119	0.23 84	1.00 154	0.22 69	0.31 499	0.47 235	0.20 164	0.44 132	0.33 78	0.27 235	0.32 245	0.24 188	0.14 36	0.23 36	0.18 76	0.08 72	0.06 25	0.09 180	0.08 164	0.08 47	0.16 362

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.26 119	0.38 299	0.90 127	0.23 99	0.17 186	0.35 83	0.22 255	0.44 132	0.33 78	0.21 122	0.25 159	0.16 59	0.22 192	0.23 36	0.15 16	0.07 29	0.07 87	0.08 75	0.45 679	0.08 47	0.27 545

Foundation-i1	0.26 119	0.29 193	0.75 86	0.23 99	0.21 315	0.30 39	0.22 255	0.60 308	0.43 234	0.24 180	0.31 234	0.35 304	0.23 219	0.27 79	0.19 104	0.09 157	0.08 207	0.08 75	0.07 114	0.11 156	0.07 12

VMStereo-Base	0.26 119	0.27 149	1.26 207	0.20 10	0.12 26	0.42 172	0.17 97	0.37 64	0.40 196	0.22 145	0.31 234	0.29 259	0.21 175	0.32 161	0.20 143	0.10 270	0.08 207	0.08 75	0.06 27	0.09 85	0.09 89

NLSM3	0.26 119	0.39 312	0.75 86	0.25 158	0.24 381	0.43 181	0.19 136	0.58 286	0.45 258	0.20 107	0.26 172	0.20 130	0.25 251	0.29 119	0.24 230	0.07 29	0.06 25	0.10 250	0.09 215	0.10 118	0.07 12

depthmonostereo	0.26 119	0.23 84	0.65 52	0.41 560	0.13 57	0.41 156	0.19 136	0.51 226	0.40 196	0.25 201	0.29 202	0.26 219	0.28 312	0.44 281	0.23 202	0.09 157	0.10 356	0.09 180	0.07 114	0.10 118	0.08 59

DVStereo	0.26 119	0.20 27	0.64 42	0.25 158	0.15 115	0.41 156	0.18 120	0.42 115	0.35 109	0.34 281	0.34 263	0.25 204	0.23 219	0.43 271	0.53 496	0.09 157	0.09 303	0.08 75	0.10 259	0.12 178	0.11 161

GIP-stereo	0.26 119	0.22 61	0.78 95	0.29 302	0.20 298	0.42 172	0.17 97	0.64 330	0.39 178	0.18 67	0.24 142	0.23 170	0.18 117	0.25 54	0.47 466	0.09 157	0.07 87	0.08 75	0.06 27	0.17 342	0.08 59

gcap-zeroshot	0.26 119	0.24 103	1.03 159	0.22 69	0.33 525	0.48 252	0.20 164	0.47 180	0.34 92	0.26 219	0.29 202	0.22 152	0.14 36	0.21 12	0.19 104	0.08 72	0.06 25	0.09 180	0.08 164	0.08 47	0.14 282

testlalala	0.26 119	0.24 103	1.03 159	0.22 69	0.33 525	0.48 252	0.20 164	0.47 180	0.34 92	0.26 219	0.29 202	0.22 152	0.14 36	0.21 12	0.19 104	0.08 72	0.06 25	0.09 180	0.08 164	0.08 47	0.14 282

FAST (zero-shot)	0.27 133	0.32 234	0.78 95	0.31 355	0.49 640	0.38 124	0.19 136	0.41 104	0.43 234	0.17 56	0.22 114	0.18 97	0.24 235	0.34 191	0.20 143	0.13 462	0.14 496	0.09 180	0.10 259	0.15 279	0.13 253

aanet-new-70k	0.27 133	0.48 388	1.33 228	0.25 158	0.12 26	0.39 130	0.19 136	0.45 147	0.33 78	0.17 56	0.21 94	0.16 59	0.21 175	0.38 237	0.14 4	0.06 1	0.06 25	0.08 75	0.06 27	0.10 118	0.22 470

aanet-new-34k	0.27 133	0.57 441	1.36 237	0.23 99	0.11 12	0.34 74	0.20 164	0.36 58	0.30 41	0.19 90	0.27 181	0.17 77	0.22 192	0.20 4	0.15 16	0.07 29	0.07 87	0.08 75	0.06 27	0.08 47	0.29 562

aanet-new-32k	0.27 133	0.49 393	1.73 333	0.25 158	0.17 186	0.40 145	0.20 164	0.35 45	0.27 20	0.18 67	0.21 94	0.20 130	0.22 192	0.22 26	0.14 4	0.07 29	0.07 87	0.08 75	0.06 27	0.09 85	0.11 161

GCAP-Stereo-DPT26K	0.27 133	0.46 373	1.39 249	0.23 99	0.17 186	0.35 83	0.21 211	0.40 92	0.25 10	0.18 67	0.21 94	0.17 77	0.18 117	0.25 54	0.17 62	0.07 29	0.06 25	0.08 75	0.28 609	0.08 47	0.27 545

aanet-new-24k	0.27 133	0.40 320	1.12 178	0.24 130	0.45 624	0.40 145	0.21 211	0.39 81	0.28 27	0.19 90	0.28 193	0.17 77	0.20 160	0.23 36	0.15 16	0.07 29	0.06 25	0.08 75	0.32 640	0.09 85	0.10 130

aanet-new-10k	0.27 133	0.52 407	1.27 210	0.27 232	0.15 115	0.49 271	0.21 211	0.46 156	0.31 48	0.21 122	0.20 85	0.19 123	0.22 192	0.26 73	0.18 76	0.08 72	0.08 207	0.08 75	0.07 114	0.10 118	0.16 362

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.27 133	0.39 312	0.79 97	0.24 130	0.24 381	0.37 107	0.21 211	0.37 64	0.33 78	0.19 90	0.27 181	0.18 97	0.22 192	0.20 4	0.16 40	0.07 29	0.14 496	0.08 75	0.51 692	0.08 47	0.39 638

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.27 133	0.40 320	0.87 116	0.22 69	0.17 186	0.36 98	0.19 136	0.39 81	0.32 61	0.21 122	0.24 142	0.18 97	0.23 219	0.21 12	0.15 16	0.08 72	0.08 207	0.08 75	0.30 625	0.13 215	0.55 673

LG-Stereo	0.27 133	0.25 118	0.95 143	0.25 158	0.15 115	0.43 181	0.21 211	0.50 215	0.40 196	0.18 67	0.29 202	0.25 204	0.16 81	0.28 99	0.35 385	0.07 29	0.07 87	0.11 331	0.10 259	0.24 473	0.10 130

mms	0.27 133	0.26 136	0.91 131	0.25 158	0.18 236	0.32 55	0.23 296	0.37 64	0.31 48	0.21 122	0.30 217	0.23 170	0.17 90	0.46 306	0.21 165	0.08 72	0.10 356	0.10 250	0.08 164	0.22 441	0.47 660

ours_stereo	0.27 133	0.25 118	1.21 198	0.25 158	0.17 186	0.35 83	0.23 296	0.38 74	0.35 109	0.20 107	0.31 234	0.23 170	0.17 90	0.41 258	0.20 143	0.08 72	0.07 87	0.10 250	0.08 164	0.22 441	0.18 404

rvit_stereo_0081_aga	0.27 133	0.29 193	1.08 170	0.26 206	0.20 298	0.33 62	0.21 211	0.41 104	0.42 223	0.26 219	0.28 193	0.27 233	0.21 175	0.31 147	0.21 165	0.14 508	0.10 356	0.11 331	0.10 259	0.14 251	0.10 130

rvit_stereo_0080	0.27 133	0.38 299	0.76 89	0.24 130	0.18 236	0.34 74	0.27 407	0.54 264	0.44 242	0.24 180	0.26 172	0.27 233	0.22 192	0.29 119	0.23 202	0.13 462	0.10 356	0.10 250	0.10 259	0.15 279	0.11 161

RSM++	0.27 133	0.26 136	0.87 116	0.28 265	0.13 57	0.39 130	0.20 164	0.45 147	0.45 258	0.20 107	0.24 142	0.24 188	0.17 90	0.36 215	0.20 143	0.08 72	0.07 87	0.09 180	0.35 652	0.26 509	0.18 404

GCAPDPT-zeroshot4090	0.27 133	0.40 320	0.86 113	0.22 69	0.17 186	0.36 98	0.19 136	0.39 81	0.32 61	0.21 122	0.24 142	0.18 97	0.23 219	0.21 12	0.15 16	0.08 72	0.08 207	0.08 75	0.30 625	0.13 215	0.55 673

whm_eth	0.27 133	0.38 299	0.76 89	0.24 130	0.18 236	0.34 74	0.27 407	0.54 264	0.44 242	0.24 180	0.26 172	0.27 233	0.22 192	0.29 119	0.23 202	0.13 462	0.10 356	0.10 250	0.10 259	0.15 279	0.11 161

aanet-new-30k	0.28 150	0.49 393	1.75 345	0.25 158	0.17 186	0.40 145	0.20 164	0.35 45	0.27 20	0.18 67	0.21 94	0.20 130	0.22 192	0.22 26	0.14 4	0.07 29	0.07 87	0.08 75	0.06 27	0.09 85	0.11 161

aanet-new-22k	0.28 150	0.52 407	1.51 285	0.24 130	0.13 57	0.33 62	0.22 255	0.37 64	0.32 61	0.18 67	0.24 142	0.18 97	0.21 175	0.27 79	0.16 40	0.07 29	0.07 87	0.08 75	0.07 114	0.09 85	0.31 586

BStereo	0.28 150	0.33 244	1.34 232	0.23 99	0.29 460	0.33 62	0.20 164	0.46 156	0.35 109	0.22 145	0.17 55	0.20 130	0.14 36	0.28 99	0.25 245	0.07 29	0.07 87	0.16 556	0.21 567	0.12 178	0.11 161

VIP-Stereo	0.28 150	0.56 435	1.05 166	0.23 99	0.19 274	0.52 321	0.17 97	0.44 132	0.39 178	0.18 67	0.25 159	0.24 188	0.15 62	0.33 176	0.19 104	0.08 72	0.07 87	0.08 75	0.06 27	0.14 251	0.32 596

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 150	0.28 178	1.09 174	0.33 414	0.15 115	0.30 39	0.16 83	0.58 286	0.42 223	0.19 90	0.19 74	0.17 77	0.26 271	0.38 237	0.37 399	0.09 157	0.08 207	0.08 75	0.25 591	0.10 118	0.06 1

castereo++	0.28 150	0.43 347	0.93 137	0.28 265	0.17 186	0.53 330	0.21 211	0.55 268	0.45 258	0.17 56	0.26 172	0.32 280	0.17 90	0.33 176	0.16 40	0.09 157	0.08 207	0.09 180	0.29 615	0.13 215	0.06 1

fffy	0.28 150	0.24 103	1.19 192	0.27 232	0.15 115	0.37 107	0.22 255	0.42 115	0.32 61	0.20 107	0.29 202	0.26 219	0.20 160	0.44 281	0.20 143	0.08 72	0.10 356	0.10 250	0.08 164	0.22 441	0.18 404

RAStereo	0.28 150	0.48 388	1.52 287	0.26 206	0.18 236	0.25 23	0.19 136	0.42 115	0.35 109	0.20 107	0.25 159	0.20 130	0.16 81	0.24 45	0.24 230	0.09 157	0.08 207	0.10 250	0.08 164	0.12 178	0.08 59

RSM	0.28 150	0.26 136	0.97 149	0.25 158	0.24 381	0.37 107	0.21 211	0.49 206	0.44 242	0.21 122	0.27 181	0.28 246	0.17 90	0.38 237	0.20 143	0.07 29	0.07 87	0.09 180	0.34 648	0.21 424	0.16 362

trnet	0.28 150	0.26 136	1.32 225	0.19 3	0.12 26	0.54 337	0.15 53	0.48 195	0.46 269	0.27 235	0.33 255	0.24 188	0.21 175	0.30 136	0.21 165	0.10 270	0.07 87	0.08 75	0.05 1	0.09 85	0.07 12

CASnet	0.28 150	0.31 225	1.20 196	0.28 265	0.11 12	0.47 235	0.19 136	0.44 132	0.44 242	0.38 310	0.31 234	0.23 170	0.17 90	0.29 119	0.19 104	0.10 270	0.06 25	0.15 537	0.12 377	0.16 318	0.07 12
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GLC_STEREO	0.28 150	0.27 149	1.36 237	0.28 265	0.12 26	0.41 156	0.20 164	0.37 64	0.38 163	0.26 219	0.30 217	0.25 204	0.19 145	0.33 176	0.24 230	0.09 157	0.11 415	0.12 403	0.10 259	0.13 215	0.09 89

CREStereo	0.28 150	0.30 211	1.33 228	0.19 3	0.13 57	0.55 352	0.17 97	0.48 195	0.46 269	0.27 235	0.33 255	0.24 188	0.21 175	0.31 147	0.21 165	0.11 363	0.07 87	0.08 75	0.05 1	0.10 118	0.07 12
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
SCION-Mon(vits-remp)	0.29 163	0.37 285	1.44 261	0.35 465	0.46 632	0.72 571	0.15 53	0.46 156	0.32 61	0.16 27	0.17 55	0.14 16	0.11 7	0.27 79	0.23 202	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 114	0.07 5	0.09 89

aanet-new-90k	0.29 163	0.47 383	1.41 252	0.26 206	0.18 236	0.43 181	0.19 136	0.47 180	0.32 61	0.16 27	0.18 68	0.15 43	0.21 175	0.37 226	0.13 1	0.07 29	0.06 25	0.08 75	0.06 27	0.09 85	0.46 658

aanet-new-60k	0.29 163	0.51 405	1.68 316	0.25 158	0.12 26	0.39 130	0.19 136	0.43 123	0.33 78	0.18 67	0.19 74	0.17 77	0.19 145	0.31 147	0.14 4	0.07 29	0.07 87	0.08 75	0.06 27	0.09 85	0.26 535

aanet-new-36k	0.29 163	0.63 469	1.51 285	0.24 130	0.11 12	0.43 181	0.19 136	0.44 132	0.35 109	0.19 90	0.24 142	0.16 59	0.22 192	0.29 119	0.15 16	0.06 1	0.06 25	0.08 75	0.06 27	0.08 47	0.24 512

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.29 163	0.58 443	0.98 151	0.21 38	0.31 499	0.41 156	0.20 164	0.46 156	0.34 92	0.21 122	0.22 114	0.19 123	0.17 90	0.24 45	0.15 16	0.08 72	0.10 356	0.08 75	0.45 679	0.09 85	0.29 562

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.29 163	0.53 414	1.28 212	0.22 69	0.32 510	0.35 83	0.19 136	0.46 156	0.33 78	0.18 67	0.19 74	0.18 97	0.18 117	0.21 12	0.14 4	0.08 72	0.10 356	0.08 75	0.46 682	0.10 118	0.32 596

RT-Monster	0.29 163	0.30 211	0.95 143	0.25 158	0.28 450	0.46 223	0.15 53	0.53 251	0.55 371	0.37 300	0.36 272	0.28 246	0.21 175	0.32 161	0.21 165	0.09 157	0.08 207	0.08 75	0.06 27	0.15 279	0.14 282

Selective-IGEV-i32	0.29 163	0.23 84	1.28 212	0.27 232	0.30 478	0.35 83	0.20 164	0.56 274	0.38 163	0.21 122	0.30 217	0.22 152	0.18 117	0.37 226	0.18 76	0.07 29	0.06 25	0.08 75	0.15 467	0.16 318	0.29 562

fffft	0.29 163	0.21 43	1.10 176	0.24 130	0.15 115	0.42 172	0.24 333	0.42 115	0.38 163	0.21 122	0.18 68	0.20 130	0.16 81	0.44 281	0.70 556	0.07 29	0.06 25	0.10 250	0.08 164	0.28 526	0.20 440
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.29 163	0.26 136	1.03 159	0.25 158	0.14 82	0.46 223	0.22 255	0.36 58	0.38 163	0.23 169	0.23 130	0.21 145	0.18 117	0.45 297	0.60 529	0.07 29	0.06 25	0.10 250	0.08 164	0.20 408	0.20 440

tt45	0.29 163	0.24 103	1.06 168	0.25 158	0.17 186	0.55 352	0.22 255	0.41 104	0.35 109	0.24 180	0.25 159	0.25 204	0.18 117	0.64 400	0.34 373	0.08 72	0.07 87	0.10 250	0.08 164	0.21 424	0.11 161

999	0.29 163	0.25 118	1.05 166	0.26 206	0.18 236	0.49 271	0.23 296	0.38 74	0.37 155	0.20 107	0.32 245	0.23 170	0.18 117	0.73 437	0.36 391	0.08 72	0.07 87	0.09 180	0.08 164	0.24 473	0.10 130

Pointernet	0.29 163	0.25 118	1.49 278	0.24 130	0.20 298	0.47 235	0.15 53	0.62 317	0.47 289	0.22 145	0.29 202	0.26 219	0.20 160	0.28 99	0.20 143	0.10 270	0.07 87	0.07 2	0.12 377	0.10 118	0.07 12

IGEV-Stereo+	0.29 163	0.29 193	0.86 113	0.25 158	0.34 538	0.30 39	0.14 31	0.32 26	0.53 349	0.18 67	0.12 14	0.18 97	0.19 145	0.49 336	0.17 62	0.09 157	0.08 207	0.08 75	0.20 559	0.46 661	0.59 679

MaDis-Stereo	0.29 163	0.54 423	1.44 261	0.24 130	0.29 460	0.29 35	0.16 83	0.45 147	0.37 155	0.19 90	0.21 94	0.28 246	0.22 192	0.30 136	0.29 301	0.10 270	0.09 303	0.10 250	0.08 164	0.11 156	0.11 161

LoS_RVC	0.29 163	0.33 244	1.19 192	0.25 158	0.34 538	0.43 181	0.22 255	0.42 115	0.32 61	0.22 145	0.33 255	0.23 170	0.24 235	0.31 147	0.21 165	0.07 29	0.07 87	0.07 2	0.05 1	0.10 118	0.31 586

Selective-IGEV	0.29 163	0.23 84	1.28 212	0.27 232	0.30 478	0.35 83	0.20 164	0.56 274	0.38 163	0.21 122	0.30 217	0.22 152	0.18 117	0.37 226	0.18 76	0.07 29	0.06 25	0.08 75	0.15 467	0.16 318	0.29 562

EGLCR-Stereo	0.29 163	0.27 149	0.97 149	0.30 324	0.19 274	0.56 369	0.17 97	0.68 356	0.36 141	0.30 257	0.18 68	0.27 233	0.17 90	0.38 237	0.19 104	0.09 157	0.07 87	0.10 250	0.08 164	0.10 118	0.35 614

aanet-32k-new	0.30 181	0.60 448	1.61 303	0.25 158	0.15 115	0.46 223	0.21 211	0.41 104	0.33 78	0.17 56	0.24 142	0.17 77	0.23 219	0.30 136	0.15 16	0.08 72	0.06 25	0.08 75	0.06 27	0.09 85	0.39 638

castereo	0.30 181	0.44 359	0.81 101	0.24 130	0.29 460	0.41 156	0.27 407	0.72 379	0.45 258	0.22 145	0.30 217	0.24 188	0.31 356	0.25 54	0.21 165	0.09 157	0.07 87	0.08 75	0.31 634	0.12 178	0.09 89

WCG-NET	0.30 181	0.42 340	1.26 207	0.24 130	0.12 26	0.43 181	0.24 333	0.40 92	0.56 383	0.35 287	0.37 278	0.26 219	0.24 235	0.29 119	0.19 104	0.08 72	0.12 449	0.08 75	0.07 114	0.22 441	0.10 130

Occ-G	0.30 181	0.30 211	1.33 228	0.23 99	0.15 115	0.36 98	0.25 358	0.43 123	0.31 48	0.26 219	0.35 268	0.46 397	0.22 192	0.30 136	0.25 245	0.09 157	0.07 87	0.09 180	0.16 492	0.31 553	0.08 59

AIO-Stereo	0.30 181	0.27 149	1.25 205	0.27 232	0.24 381	0.37 107	0.20 164	0.52 242	0.36 141	0.21 122	0.30 217	0.23 170	0.14 36	0.31 147	0.20 143	0.08 72	0.07 87	0.09 180	0.38 665	0.19 392	0.31 586

UniTT-Stereo	0.30 181	0.36 282	1.68 316	0.27 232	0.24 381	0.29 35	0.18 120	0.33 36	0.34 92	0.26 219	0.37 278	0.18 97	0.18 117	0.31 147	0.27 271	0.10 270	0.08 207	0.08 75	0.07 114	0.25 487	0.08 59

CES	0.30 181	0.27 149	1.09 174	0.23 99	0.50 643	0.40 145	0.20 164	0.46 156	0.44 242	0.22 145	0.28 193	0.26 219	0.19 145	0.33 176	0.21 165	0.09 157	0.07 87	0.08 75	0.05 1	0.15 279	0.49 664

ProNet	0.30 181	0.54 423	1.29 216	0.25 158	0.15 115	0.47 235	0.25 358	0.48 195	0.39 178	0.21 122	0.23 130	0.22 152	0.20 160	0.44 281	0.19 104	0.08 72	0.08 207	0.10 250	0.08 164	0.23 456	0.12 210

CroCo-Stereo	0.30 181	0.45 369	1.08 170	0.31 355	0.17 186	0.19 8	0.21 211	0.73 393	0.50 312	0.21 122	0.24 142	0.55 447	0.22 192	0.27 79	0.26 259	0.09 157	0.08 207	0.08 75	0.07 114	0.12 178	0.09 89
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
Anonymus123	0.31 190	0.33 244	1.34 232	0.23 99	0.29 460	0.98 658	0.20 164	0.49 206	0.35 109	0.22 145	0.17 55	0.20 130	0.14 36	0.28 99	0.25 245	0.07 29	0.07 87	0.16 556	0.21 567	0.12 178	0.11 161

xyz-stereo-finetune	0.31 190	0.46 373	0.79 97	0.21 38	0.12 26	0.53 330	0.25 358	0.52 242	0.54 364	0.28 242	0.32 245	0.29 259	0.23 219	0.59 381	0.55 507	0.08 72	0.07 87	0.10 250	0.08 164	0.13 215	0.08 59

rvit_0105_6	0.31 190	0.29 193	1.00 154	0.31 355	0.18 236	0.35 83	0.25 358	0.51 226	0.61 431	0.25 201	0.28 193	0.32 280	0.25 251	0.39 245	0.25 245	0.18 583	0.16 545	0.15 537	0.13 411	0.14 251	0.13 253

rvit_stereo_ft	0.31 190	0.61 453	1.18 190	0.32 387	0.21 315	0.28 28	0.27 407	0.55 268	0.48 293	0.23 169	0.27 181	0.28 246	0.26 271	0.32 161	0.25 245	0.13 462	0.09 303	0.11 331	0.11 334	0.13 215	0.14 282

CAS++	0.31 190	0.33 244	1.43 258	0.25 158	0.17 186	0.31 47	0.20 164	0.78 451	0.41 209	0.30 257	0.30 217	0.21 145	0.16 81	0.33 176	0.18 76	0.15 531	0.12 449	0.13 467	0.10 259	0.15 279	0.11 161
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
LoS	0.31 190	0.30 211	1.52 287	0.23 99	0.13 57	0.54 337	0.20 164	0.48 195	0.49 301	0.25 201	0.28 193	0.37 316	0.24 235	0.38 237	0.23 202	0.10 270	0.08 207	0.08 75	0.05 1	0.15 279	0.07 12
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
PMTNet	0.31 190	0.35 272	1.30 219	0.20 10	0.14 82	0.57 388	0.25 358	0.46 156	0.42 223	0.27 235	0.32 245	0.27 233	0.24 235	0.39 245	0.23 202	0.43 683	0.07 87	0.08 75	0.05 1	0.18 370	0.07 12

GEAR-Net	0.32 197	0.19 11	1.32 225	0.31 355	0.14 82	0.32 55	0.21 211	0.70 368	0.34 92	0.22 145	0.28 193	0.22 152	0.27 292	0.35 201	0.27 271	0.09 157	0.16 545	0.08 75	0.15 467	0.25 487	0.45 654

monster_256*512	0.32 197	0.53 414	0.71 77	0.28 265	0.19 274	0.41 156	0.24 333	0.66 340	0.51 319	0.29 251	0.37 278	0.47 405	0.37 407	0.34 191	0.28 286	0.08 72	0.06 25	0.11 331	0.10 259	0.18 370	0.15 326

aanet-new	0.32 197	0.29 193	2.39 563	0.25 158	0.25 405	0.43 181	0.21 211	0.41 104	0.31 48	0.18 67	0.23 130	0.16 59	0.30 346	0.33 176	0.15 16	0.09 157	0.07 87	0.08 75	0.06 27	0.10 118	0.13 253

DA	0.32 197	0.26 136	0.89 123	0.29 302	0.25 405	0.63 496	0.22 255	0.60 308	0.39 178	0.23 169	0.30 217	0.24 188	0.26 271	0.60 388	0.18 76	0.10 270	0.12 449	0.09 180	0.07 114	0.10 118	0.52 667

GGEV	0.32 197	0.26 136	0.89 123	0.29 302	0.25 405	0.63 496	0.22 255	0.60 308	0.39 178	0.23 169	0.30 217	0.24 188	0.26 271	0.60 388	0.18 76	0.10 270	0.12 449	0.09 180	0.07 114	0.10 118	0.52 667

WCG-NET（raft）	0.32 197	0.53 414	1.21 198	0.23 99	0.12 26	0.44 193	0.24 333	0.40 92	0.50 312	0.35 287	0.35 268	0.47 405	0.25 251	0.35 201	0.20 143	0.08 72	0.29 657	0.08 75	0.07 114	0.22 441	0.11 161

MGS-Stereo	0.32 197	0.34 263	1.70 322	0.25 158	0.14 82	0.40 145	0.22 255	0.38 74	0.43 234	0.24 180	0.51 400	0.25 204	0.18 117	0.31 147	0.20 143	0.09 157	0.08 207	0.09 180	0.08 164	0.47 663	0.08 59

ff7	0.32 197	0.52 407	1.38 244	0.25 158	0.16 152	0.56 369	0.23 296	0.46 156	0.41 209	0.24 180	0.23 130	0.20 130	0.23 219	0.48 325	0.19 104	0.09 157	0.08 207	0.10 250	0.18 526	0.23 456	0.22 470

ffff	0.32 197	0.52 407	1.38 244	0.25 158	0.16 152	0.56 369	0.23 296	0.46 156	0.41 209	0.24 180	0.23 130	0.20 130	0.23 219	0.48 325	0.19 104	0.09 157	0.08 207	0.10 250	0.18 526	0.23 456	0.22 470

11t	0.32 197	0.52 407	1.38 244	0.25 158	0.16 152	0.56 369	0.23 296	0.46 156	0.41 209	0.24 180	0.23 130	0.20 130	0.23 219	0.48 325	0.19 104	0.09 157	0.08 207	0.10 250	0.18 526	0.23 456	0.22 470

MC-Stereo	0.32 197	0.31 225	1.46 268	0.31 355	0.15 115	0.53 330	0.19 136	0.44 132	0.35 109	0.36 294	0.38 292	0.27 233	0.27 292	0.42 266	0.19 104	0.09 157	0.13 477	0.09 180	0.16 492	0.20 408	0.13 253

ccc-4	0.32 197	0.52 407	1.38 244	0.25 158	0.16 152	0.56 369	0.23 296	0.46 156	0.41 209	0.24 180	0.23 130	0.20 130	0.23 219	0.48 325	0.19 104	0.09 157	0.08 207	0.10 250	0.18 526	0.23 456	0.22 470

SE	0.33 209	0.44 359	0.89 123	0.29 302	0.15 115	0.50 285	0.24 333	0.50 215	0.34 92	0.34 281	0.46 345	0.27 233	0.36 390	0.28 99	0.29 301	0.18 583	0.08 207	0.12 403	0.15 467	0.41 638	0.32 596

SMOE	0.33 209	0.37 285	0.95 143	0.28 265	0.13 57	0.50 285	0.32 499	0.47 180	0.39 178	0.34 281	0.47 352	0.31 270	0.32 365	0.30 136	0.29 301	0.12 426	0.08 207	0.17 577	0.10 259	0.48 665	0.20 440

aanet-new-78k	0.33 209	0.44 359	2.51 599	0.26 206	0.12 26	0.42 172	0.20 164	0.45 147	0.31 48	0.16 27	0.22 114	0.15 43	0.25 251	0.34 191	0.13 1	0.07 29	0.06 25	0.08 75	0.06 27	0.10 118	0.31 586

SCV_C0	0.33 209	0.43 347	1.42 257	0.25 158	0.16 152	0.35 83	0.20 164	0.68 356	0.44 242	0.24 180	0.27 181	0.29 259	0.20 160	0.58 375	0.18 76	0.09 157	0.08 207	0.08 75	0.30 625	0.26 509	0.17 384

11t1	0.33 209	0.19 11	1.41 252	0.33 414	0.16 152	0.48 252	0.21 211	0.67 351	0.48 293	0.40 319	0.34 263	0.32 280	0.33 373	0.42 266	0.27 271	0.11 363	0.12 449	0.10 250	0.08 164	0.13 215	0.14 282

IGEVStereo-DCA	0.33 209	0.34 263	1.38 244	0.27 232	0.16 152	0.45 203	0.23 296	0.46 156	0.41 209	0.24 180	0.21 94	0.26 219	0.25 251	0.64 400	0.52 492	0.09 157	0.07 87	0.10 250	0.18 526	0.16 318	0.22 470

AEACV	0.33 209	0.24 103	1.44 261	0.28 265	0.35 551	0.47 235	0.21 211	0.43 123	0.28 27	0.26 219	0.25 159	0.22 152	0.38 417	0.30 136	0.18 76	0.09 157	0.35 670	0.09 180	0.36 661	0.23 456	0.25 524

CroCo-Stereo Lap2	0.33 209	0.61 453	1.47 272	0.32 387	0.38 578	0.23 20	0.22 255	0.58 286	0.46 269	0.22 145	0.27 181	0.29 259	0.23 219	0.32 161	0.26 259	0.09 157	0.09 303	0.10 250	0.08 164	0.21 424	0.14 282

CREStereo++_RVC	0.33 209	0.29 193	1.74 338	0.24 130	0.16 152	0.54 337	0.15 53	0.40 92	0.55 371	0.37 300	0.51 400	0.24 188	0.19 145	0.27 79	0.26 259	0.09 157	0.06 25	0.08 75	0.30 625	0.08 47	0.06 1
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
TANstereo	0.33 209	0.49 393	1.75 345	0.23 99	0.12 26	0.54 337	0.16 83	0.40 92	0.45 258	0.45 357	0.51 400	0.26 219	0.22 192	0.29 119	0.20 143	0.10 270	0.10 356	0.08 75	0.06 27	0.08 47	0.11 161

sCroCo_RVC	0.33 209	0.32 234	1.89 432	0.34 447	0.27 436	0.30 39	0.22 255	0.48 195	0.44 242	0.22 145	0.33 255	0.25 204	0.25 251	0.32 161	0.24 230	0.14 508	0.16 545	0.12 403	0.12 377	0.15 279	0.13 253

DF	0.34 220	0.29 193	0.95 143	0.31 355	0.44 613	0.40 145	0.21 211	0.71 373	0.32 61	0.23 169	0.37 278	0.32 280	0.17 90	0.39 245	0.85 586	0.10 270	0.09 303	0.08 75	0.29 615	0.09 85	0.20 440

aanet-new-28k	0.34 220	0.53 414	2.69 628	0.25 158	0.12 26	0.39 130	0.21 211	0.37 64	0.29 39	0.18 67	0.24 142	0.17 77	0.21 175	0.22 26	0.15 16	0.08 72	0.06 25	0.08 75	0.31 634	0.10 118	0.23 497

RAFT-Stereo-weight	0.34 220	0.29 193	1.43 258	0.28 265	0.28 450	0.55 352	0.22 255	0.78 451	0.48 293	0.46 369	0.38 292	0.36 311	0.17 90	0.33 176	0.23 202	0.09 157	0.08 207	0.09 180	0.07 114	0.09 85	0.09 89

IGEV++	0.34 220	0.43 347	1.32 225	0.31 355	0.14 82	0.32 55	0.21 211	0.70 368	0.34 92	0.22 145	0.28 193	0.22 152	0.27 292	0.35 201	0.27 271	0.09 157	0.39 685	0.08 75	0.15 467	0.25 487	0.45 654

MyStereo07	0.34 220	0.40 320	1.46 268	0.29 302	0.23 366	0.60 437	0.31 476	0.53 251	0.42 223	0.25 201	0.25 159	0.20 130	0.26 271	0.57 370	0.19 104	0.09 157	0.18 578	0.12 403	0.11 334	0.16 318	0.19 421

MIF-Stereo (partial)	0.34 220	0.41 330	1.93 449	0.26 206	0.24 381	0.32 55	0.17 97	0.53 251	0.42 223	0.25 201	0.37 278	0.25 204	0.26 271	0.44 281	0.31 337	0.11 363	0.08 207	0.12 403	0.10 259	0.19 392	0.14 282

GCAP-Stereo	0.34 220	0.89 589	1.76 354	0.26 206	0.12 26	0.52 321	0.14 31	0.49 206	0.38 163	0.29 251	0.30 217	0.29 259	0.22 192	0.30 136	0.20 143	0.09 157	0.17 566	0.09 180	0.07 114	0.21 424	0.11 161

anonymousdsp2	0.34 220	0.24 103	1.16 187	0.28 265	0.15 115	0.57 388	0.23 296	0.79 467	0.47 289	0.38 310	0.37 278	0.40 341	0.25 251	0.47 318	0.21 165	0.09 157	0.07 87	0.10 250	0.13 411	0.19 392	0.27 545

anonymousdsp	0.34 220	0.53 414	1.47 272	0.25 158	0.16 152	0.56 369	0.23 296	0.49 206	0.40 196	0.25 201	0.24 142	0.22 152	0.24 235	0.55 366	0.19 104	0.09 157	0.11 415	0.10 250	0.18 526	0.24 473	0.29 562

knoymous	0.34 220	0.25 118	1.75 345	0.24 130	0.18 236	0.45 203	0.24 333	0.57 280	0.38 163	0.41 328	0.39 301	0.55 447	0.25 251	0.38 237	0.23 202	0.11 363	0.08 207	0.12 403	0.07 114	0.13 215	0.12 210

RCA-Stereo	0.34 220	0.32 234	1.30 219	0.26 206	0.14 82	0.58 405	0.23 296	0.78 451	0.62 449	0.40 319	0.44 332	0.28 246	0.35 384	0.29 119	0.20 143	0.09 157	0.10 356	0.09 180	0.07 114	0.19 392	0.08 59

IGEV-Stereo	0.34 220	0.54 423	1.47 272	0.25 158	0.16 152	0.56 369	0.23 296	0.49 206	0.40 196	0.25 201	0.24 142	0.22 152	0.24 235	0.54 362	0.19 104	0.09 157	0.10 356	0.10 250	0.18 526	0.24 473	0.29 562
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
XX-TBD	0.34 220	0.77 537	1.75 345	0.34 447	0.13 57	0.51 300	0.17 97	0.43 123	0.50 312	0.37 300	0.49 383	0.23 170	0.18 117	0.28 99	0.24 230	0.10 270	0.07 87	0.08 75	0.06 27	0.09 85	0.07 12

GEAStereo	0.35 233	0.32 234	1.17 188	0.53 637	0.60 671	0.55 352	0.21 211	0.40 92	0.27 20	0.20 107	0.22 114	0.16 59	0.18 117	0.44 281	0.16 40	0.11 363	0.37 674	0.08 75	0.06 27	0.33 571	0.71 690

GASTEREO	0.35 233	0.72 510	1.15 184	0.56 651	0.20 298	0.52 321	0.22 255	0.56 274	0.40 196	0.30 257	0.31 234	0.16 59	0.31 356	0.35 201	0.26 259	0.09 157	0.14 496	0.08 75	0.28 609	0.14 251	0.20 440

MSCF	0.35 233	0.72 510	1.15 184	0.58 659	0.21 315	0.50 285	0.22 255	0.56 274	0.38 163	0.29 251	0.29 202	0.17 77	0.30 346	0.35 201	0.26 259	0.09 157	0.12 449	0.08 75	0.29 615	0.15 279	0.21 455

xyz-stereo-finetune2	0.35 233	0.45 369	1.04 163	0.21 38	0.12 26	0.58 405	0.23 296	0.50 215	0.45 258	0.31 263	0.46 345	0.30 267	0.41 452	0.81 457	0.51 488	0.08 72	0.07 87	0.11 331	0.09 215	0.12 178	0.09 89

SCV	0.35 233	0.59 446	1.37 242	0.34 447	0.22 345	0.28 28	0.23 296	0.72 379	0.35 109	0.19 90	0.30 217	0.24 188	0.20 160	0.64 400	0.19 104	0.11 363	0.08 207	0.09 180	0.29 615	0.34 583	0.29 562

StereoAnything_RVC	0.35 233	1.25 683	1.82 400	0.20 10	0.12 26	0.26 24	0.15 53	0.43 123	0.37 155	0.14 10	0.10 3	0.11 2	0.19 145	0.46 306	0.14 4	0.11 363	0.09 303	0.08 75	0.05 1	0.76 698	0.18 404

rvit_0105_4	0.35 233	0.35 272	1.45 266	0.31 355	0.18 236	0.37 107	0.28 427	0.59 295	0.62 449	0.27 235	0.31 234	0.35 304	0.27 292	0.43 271	0.25 245	0.18 583	0.16 545	0.15 537	0.13 411	0.15 279	0.12 210

CAS	0.35 233	0.25 118	1.30 219	0.79 686	0.34 538	0.51 300	0.23 296	0.46 156	0.39 178	0.22 145	0.31 234	0.20 130	0.17 90	0.28 99	0.23 202	0.73 706	0.06 25	0.07 2	0.05 1	0.09 85	0.37 629

Selective-RAFT	0.35 233	0.26 136	1.48 275	0.31 355	0.15 115	0.61 457	0.19 136	0.60 308	0.54 364	0.28 242	0.29 202	0.40 341	0.33 373	0.50 343	0.27 271	0.10 270	0.07 87	0.09 180	0.35 652	0.19 392	0.08 59

x	0.35 233	0.20 27	1.36 237	0.33 414	0.17 186	0.47 235	0.24 333	0.75 409	0.54 364	0.40 319	0.40 306	0.42 361	0.34 382	0.45 297	0.32 350	0.11 363	0.14 496	0.11 331	0.09 215	0.12 178	0.14 282

GSStereo	0.36 243	0.32 234	1.17 188	0.34 447	0.60 671	0.55 352	0.21 211	0.62 317	0.41 209	0.22 145	0.22 114	0.17 77	0.18 117	0.44 281	0.16 40	0.10 270	0.16 545	0.08 75	0.11 334	0.33 571	0.84 701

gasm-f	0.36 243	0.34 263	1.13 179	0.53 637	0.44 613	0.54 337	0.27 407	0.40 92	0.27 20	0.20 107	0.33 255	0.16 59	0.22 192	0.36 215	0.25 245	0.11 363	0.37 674	0.08 75	0.06 27	0.38 620	0.71 690

FSD	0.36 243	0.41 330	0.91 131	0.34 447	0.29 460	0.35 83	0.33 509	0.44 132	0.46 269	0.32 273	0.32 245	0.37 316	0.32 365	0.35 201	0.32 350	0.28 663	0.27 653	0.31 666	0.30 625	0.31 553	0.29 562

rvit_0105_5	0.36 243	0.39 312	1.48 275	0.30 324	0.18 236	0.41 156	0.30 463	0.64 330	0.62 449	0.30 257	0.33 255	0.37 316	0.29 335	0.41 258	0.28 286	0.18 583	0.16 545	0.15 537	0.15 467	0.15 279	0.14 282

MoCha-V2	0.36 243	0.32 234	1.41 252	0.36 488	0.31 499	0.35 83	0.19 136	0.57 280	0.39 178	0.30 257	0.32 245	0.28 246	0.27 292	0.47 318	0.24 230	0.08 72	0.56 704	0.08 75	0.38 665	0.18 370	0.12 210

s12784h	0.36 243	0.28 178	1.58 296	0.23 99	0.11 12	0.62 478	0.24 333	0.79 467	0.64 470	0.44 346	0.52 415	0.28 246	0.26 271	0.50 343	0.24 230	0.11 363	0.06 25	0.09 180	0.06 27	0.16 318	0.06 1

R-Stereo Train	0.36 243	0.21 43	1.70 322	0.29 302	0.18 236	0.55 352	0.26 382	0.78 451	0.36 141	0.57 495	0.67 554	0.33 292	0.24 235	0.32 161	0.23 202	0.10 270	0.08 207	0.09 180	0.07 114	0.09 85	0.12 210

RAFT-Stereo	0.36 243	0.21 43	1.70 322	0.29 302	0.18 236	0.55 352	0.26 382	0.78 451	0.36 141	0.57 495	0.67 554	0.33 292	0.24 235	0.32 161	0.23 202	0.10 270	0.08 207	0.09 180	0.07 114	0.09 85	0.12 210
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
quiztm	0.37 251	0.82 561	1.45 266	0.40 552	0.29 460	0.42 172	0.23 296	0.73 393	0.47 289	0.36 294	0.42 318	0.28 246	0.20 160	0.29 119	0.26 259	0.10 270	0.06 25	0.09 180	0.09 215	0.34 583	0.09 89

DN	0.37 251	0.23 84	1.40 250	0.37 513	0.40 594	0.48 252	0.21 211	0.51 226	0.40 196	0.23 169	0.24 142	0.36 311	0.18 117	0.81 457	0.54 503	0.13 462	0.11 415	0.11 331	0.34 648	0.12 178	0.19 421

PSi22	0.37 251	0.73 518	1.71 329	0.28 265	0.13 57	0.44 193	0.14 31	0.64 330	0.51 319	0.22 145	0.28 193	0.36 311	0.22 192	0.65 412	0.27 271	0.07 29	0.14 496	0.07 2	0.06 27	0.28 526	0.12 210

DDF-Stereo	0.37 251	0.27 149	0.79 97	0.39 540	0.29 460	0.38 124	0.21 211	0.47 180	0.51 319	0.32 273	0.17 55	0.79 594	0.23 219	0.64 400	1.04 617	0.11 363	0.07 87	0.09 180	0.12 377	0.35 596	0.15 326

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 251	0.37 285	1.21 198	0.26 206	0.18 236	0.73 579	0.18 120	0.53 251	0.41 209	0.35 287	0.30 217	0.58 475	0.22 192	0.33 176	0.95 596	0.09 157	0.07 87	0.09 180	0.35 652	0.13 215	0.15 326

GREAT-IGEV	0.37 251	0.28 178	1.48 275	0.25 158	0.38 578	0.46 223	0.18 120	0.33 36	0.34 92	0.15 15	0.29 202	0.15 43	0.17 90	0.36 215	0.23 202	0.07 29	0.76 723	0.07 2	0.26 599	0.21 424	1.03 719
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
tg	0.37 251	0.55 432	1.35 235	0.28 265	0.16 152	0.57 388	0.18 120	0.57 280	0.49 301	0.37 300	0.44 332	0.38 325	0.24 235	0.46 306	0.24 230	0.09 157	0.08 207	0.11 331	0.11 334	0.43 648	0.36 622

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 251	1.34 695	1.24 204	0.23 99	0.12 26	0.33 62	0.20 164	0.40 92	0.33 78	0.25 201	0.21 94	0.16 59	0.14 36	0.27 79	0.63 536	0.55 695	0.06 25	0.11 331	0.13 411	0.25 487	0.49 664

plain	0.37 251	0.47 383	2.15 515	0.27 232	0.19 274	0.33 62	0.20 164	0.58 286	0.46 269	0.23 169	0.37 278	0.23 170	0.25 251	0.45 297	0.28 286	0.11 363	0.08 207	0.13 467	0.09 215	0.42 646	0.12 210

riskmin	0.37 251	0.22 61	1.74 338	0.32 387	0.20 298	0.48 252	0.20 164	0.66 340	0.46 269	0.36 294	0.34 263	0.69 541	0.45 495	0.39 245	0.27 271	0.11 363	0.08 207	0.12 403	0.08 164	0.13 215	0.16 362

AnonymousM	0.37 251	0.44 359	1.50 282	0.25 158	0.15 115	0.52 321	0.23 296	0.60 308	0.42 223	0.42 333	0.32 245	0.30 267	0.25 251	0.34 191	0.23 202	0.11 363	0.09 303	0.71 706	0.36 661	0.12 178	0.07 12

iRaftStereo_RVC	0.37 251	0.53 414	1.41 252	0.28 265	0.15 115	0.52 321	0.20 164	0.54 264	0.46 269	0.37 300	0.43 321	0.41 347	0.23 219	0.36 215	0.26 259	0.09 157	0.15 527	0.12 403	0.11 334	0.41 638	0.37 629

DIP-Stereo	0.37 251	0.34 263	1.50 282	0.27 232	0.18 236	0.63 496	0.17 97	0.92 576	0.53 349	0.49 402	0.48 366	0.30 267	0.30 346	0.39 245	0.30 324	0.10 270	0.08 207	0.10 250	0.08 164	0.15 279	0.12 210
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
SCION-MonSter(vits)	0.38 264	0.22 61	0.65 52	0.21 38	0.17 186	0.33 62	0.15 53	0.75 409	0.72 553	0.16 27	0.61 504	0.55 447	0.39 431	0.57 370	0.77 572	0.15 531	0.10 356	0.21 625	0.21 567	0.45 658	0.23 497

MM-Stereo_test2	0.38 264	0.28 178	2.46 579	0.43 576	0.15 115	0.50 285	0.25 358	0.47 180	0.38 163	0.33 277	0.26 172	0.23 170	0.22 192	0.34 191	0.29 301	0.08 72	0.09 303	0.09 180	0.10 259	0.36 604	0.22 470

HART	0.38 264	0.53 414	1.66 312	0.26 206	0.15 115	0.30 39	0.19 136	0.67 351	0.46 269	0.29 251	0.52 415	0.38 325	0.16 81	0.41 258	0.20 143	0.08 72	0.68 716	0.09 180	0.07 114	0.34 583	0.21 455

mmm	0.38 264	0.21 43	1.18 190	0.35 465	0.17 186	0.49 271	0.26 382	0.78 451	0.52 331	0.50 409	0.57 471	0.41 347	0.37 407	0.71 434	0.31 337	0.11 363	0.13 477	0.14 506	0.13 411	0.15 279	0.14 282

Any-RAFT	0.38 264	0.25 118	1.89 432	0.27 232	0.17 186	0.68 551	0.21 211	0.78 451	0.53 349	0.43 339	0.43 321	0.54 444	0.30 346	0.41 258	0.20 143	0.10 270	0.12 449	0.08 75	0.06 27	0.10 118	0.09 89

qqq	0.38 264	0.21 43	1.34 232	0.28 265	0.15 115	0.45 203	0.26 382	0.76 422	0.52 331	0.39 317	0.41 312	0.46 397	0.36 390	0.96 478	0.30 324	0.11 363	0.14 496	0.12 403	0.12 377	0.12 178	0.14 282

PSM-adaLoss	0.38 264	0.27 149	1.78 367	0.44 583	0.17 186	0.60 437	0.29 453	0.51 226	0.52 331	0.47 371	0.43 321	0.44 376	0.28 312	0.47 318	0.28 286	0.12 426	0.08 207	0.12 403	0.10 259	0.17 342	0.12 210

ROB_FTStereo_v2	0.38 264	0.27 149	1.78 367	0.44 583	0.17 186	0.61 457	0.28 427	0.51 226	0.52 331	0.47 371	0.43 321	0.44 376	0.28 312	0.47 318	0.28 286	0.12 426	0.08 207	0.12 403	0.10 259	0.17 342	0.12 210

ROB_FTStereo	0.38 264	0.27 149	1.78 367	0.44 583	0.17 186	0.61 457	0.26 382	0.51 226	0.52 331	0.47 371	0.43 321	0.43 365	0.28 312	0.49 336	0.28 286	0.12 426	0.08 207	0.12 403	0.10 259	0.17 342	0.12 210

HUI-Stereo	0.38 264	0.27 149	1.79 387	0.44 583	0.17 186	0.61 457	0.28 427	0.51 226	0.52 331	0.47 371	0.43 321	0.44 376	0.28 312	0.45 297	0.28 286	0.12 426	0.08 207	0.12 403	0.10 259	0.17 342	0.12 210

RAFT-IKP	0.38 264	0.27 149	1.79 387	0.44 583	0.16 152	0.60 437	0.28 427	0.51 226	0.52 331	0.47 371	0.43 321	0.43 365	0.28 312	0.50 343	0.28 286	0.12 426	0.08 207	0.12 403	0.10 259	0.17 342	0.12 210

raftrobust	0.38 264	0.68 493	1.54 289	0.32 387	0.46 632	0.52 321	0.21 211	0.56 274	0.42 223	0.52 431	0.35 268	0.31 270	0.33 373	0.37 226	0.30 324	0.10 270	0.11 415	0.08 75	0.07 114	0.21 424	0.19 421

sAnonymous2	0.38 264	0.62 459	2.15 515	0.31 355	0.24 381	0.34 74	0.27 407	0.53 251	0.46 269	0.24 180	0.29 202	0.23 170	0.28 312	0.28 99	0.22 191	0.12 426	0.09 303	0.11 331	0.13 411	0.38 620	0.35 614

CroCo_RVC	0.38 264	0.62 459	2.15 515	0.31 355	0.24 381	0.34 74	0.27 407	0.53 251	0.46 269	0.24 180	0.29 202	0.23 170	0.28 312	0.28 99	0.22 191	0.12 426	0.09 303	0.11 331	0.13 411	0.38 620	0.35 614

GMStereo	0.38 264	0.99 633	1.91 443	0.27 232	0.16 152	0.39 130	0.23 296	0.47 180	0.62 449	0.38 310	0.34 263	0.25 204	0.25 251	0.39 245	0.29 301	0.14 508	0.08 207	0.10 250	0.12 377	0.15 279	0.11 161
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
Gwc-CoAtRS	0.38 264	0.33 244	1.92 446	0.27 232	0.41 603	0.48 252	0.19 136	0.59 295	0.46 269	0.43 339	0.39 301	0.57 468	0.26 271	0.32 161	0.26 259	0.09 157	0.09 303	0.09 180	0.31 634	0.11 156	0.09 89

Weightmod_eth	0.39 280	0.45 369	0.99 153	0.28 265	0.28 450	0.39 130	0.23 296	0.46 156	0.36 141	0.28 242	0.63 523	0.33 292	0.36 390	0.76 445	0.27 271	0.67 702	0.10 356	0.10 250	0.09 215	0.47 663	0.22 470

TestStereo-Hl	0.39 280	0.50 401	1.74 338	0.25 158	0.15 115	0.49 271	0.21 211	0.70 368	0.51 319	0.38 310	0.39 301	0.37 316	0.31 356	1.07 492	0.25 245	0.09 157	0.07 87	0.09 180	0.08 164	0.12 178	0.09 89

Lsterematch	0.39 280	0.69 497	1.65 307	0.28 265	0.14 82	0.50 285	0.21 211	0.47 180	0.58 398	0.43 339	0.59 480	0.44 376	0.37 407	0.44 281	0.40 425	0.10 270	0.06 25	0.10 250	0.08 164	0.14 251	0.12 210

NLSM1	0.39 280	0.24 103	0.56 17	0.27 232	0.40 594	0.49 271	0.21 211	1.44 703	1.64 712	0.25 201	0.33 255	0.25 204	0.26 271	0.40 252	0.32 350	0.10 270	0.10 356	0.11 331	0.10 259	0.22 441	0.13 253

AIO_test	0.39 280	0.37 285	1.19 192	0.73 679	0.67 680	0.35 83	0.25 358	0.47 180	0.34 92	0.34 281	0.22 114	0.33 292	0.17 90	1.31 526	0.19 104	0.11 363	0.15 527	0.08 75	0.21 567	0.15 279	0.23 497

rvit_0105_3	0.39 280	0.47 383	1.46 268	0.33 414	0.19 274	0.45 203	0.35 523	0.69 360	0.65 486	0.37 300	0.37 278	0.40 341	0.31 356	0.44 281	0.30 324	0.18 583	0.17 566	0.17 577	0.18 526	0.15 279	0.15 326

CASS	0.39 280	0.30 211	1.61 303	0.32 387	0.17 186	0.53 330	0.24 333	0.70 368	0.49 301	0.59 527	0.54 440	0.40 341	0.40 441	0.41 258	0.30 324	0.17 570	0.10 356	0.14 506	0.11 334	0.18 370	0.17 384
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Patchmatch Stereo++	0.39 280	0.27 149	1.78 367	0.44 583	0.16 152	0.61 457	0.27 407	0.51 226	0.52 331	0.47 371	0.43 321	0.43 365	0.28 312	0.54 362	0.28 286	0.12 426	0.08 207	0.12 403	0.10 259	0.17 342	0.12 210
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
iGMRVC	0.39 280	0.27 149	1.78 367	0.44 583	0.17 186	0.61 457	0.27 407	0.51 226	0.52 331	0.47 371	0.43 321	0.44 376	0.28 312	0.55 366	0.28 286	0.12 426	0.08 207	0.12 403	0.10 259	0.17 342	0.12 210

iRAFT	0.39 280	0.27 149	1.78 367	0.44 583	0.16 152	0.61 457	0.27 407	0.51 226	0.52 331	0.47 371	0.43 321	0.43 365	0.28 312	0.54 362	0.28 286	0.12 426	0.08 207	0.12 403	0.10 259	0.17 342	0.12 210

S0	0.40 290	0.69 497	1.02 158	0.30 324	0.19 274	0.61 457	0.35 523	0.48 195	0.31 48	0.34 281	0.50 393	0.32 280	0.32 365	0.34 191	0.36 391	0.19 599	0.14 496	0.17 577	0.20 559	0.46 661	0.65 685

MM-Stereo_test3	0.40 290	0.58 443	1.75 345	0.36 488	0.30 478	0.45 203	0.30 463	0.72 379	0.59 408	0.31 263	0.43 321	0.32 280	0.23 219	0.35 201	0.29 301	0.10 270	0.20 602	0.10 250	0.08 164	0.40 635	0.11 161

rvit_stereo_0075_2	0.40 290	0.40 320	1.88 425	0.33 414	0.32 510	0.41 156	0.22 255	0.58 286	0.53 349	0.38 310	0.51 400	0.40 341	0.27 292	0.44 281	0.29 301	0.20 610	0.15 527	0.22 629	0.15 467	0.18 370	0.23 497

test_sample1	0.40 290	0.18 7	1.19 192	0.31 355	0.18 236	0.48 252	0.23 296	0.78 451	0.49 301	0.44 346	0.44 332	0.45 385	0.41 452	1.39 535	0.33 363	0.11 363	0.09 303	0.10 250	0.09 215	0.12 178	0.13 253

H2IRNET	0.40 290	0.61 453	1.90 437	0.29 302	0.17 186	0.54 337	0.18 120	0.52 242	0.50 312	0.27 235	0.56 462	0.47 405	0.35 384	0.46 306	0.33 363	0.10 270	0.07 87	0.12 403	0.14 440	0.32 562	0.12 210

DCANet-4	0.40 290	0.27 149	2.21 526	0.25 158	0.14 82	0.51 300	0.22 255	0.77 434	0.72 553	0.54 455	0.47 352	0.28 246	0.37 407	0.37 226	0.34 373	0.09 157	0.07 87	0.08 75	0.07 114	0.08 47	0.22 470

test_4	0.40 290	0.37 285	2.01 480	0.29 302	0.21 315	0.50 285	0.28 427	0.47 180	0.39 178	0.42 333	0.76 603	0.38 325	0.22 192	0.52 351	0.33 363	0.08 72	0.07 87	0.11 331	0.15 467	0.28 526	0.07 12

cross-raft	0.40 290	0.27 149	2.22 530	0.30 324	0.17 186	0.49 271	0.35 523	0.71 373	0.39 178	0.43 339	0.45 336	0.64 505	0.25 251	0.32 161	0.25 245	0.08 72	0.08 207	0.09 180	0.23 582	0.11 156	0.14 282

TestStereo_HL2	0.41 298	0.86 576	1.82 400	0.26 206	0.16 152	0.48 252	0.20 164	0.62 317	0.51 319	0.35 287	0.41 312	0.32 280	0.27 292	1.09 495	0.29 301	0.10 270	0.07 87	0.08 75	0.07 114	0.13 215	0.10 130

GGDA	0.41 298	0.90 593	1.83 404	0.26 206	0.15 115	0.50 285	0.20 164	0.63 326	0.52 331	0.35 287	0.41 312	0.31 270	0.27 292	1.11 500	0.27 271	0.10 270	0.07 87	0.08 75	0.07 114	0.13 215	0.10 130

FE-Mocha	0.41 298	0.31 225	1.44 261	0.28 265	0.33 525	0.41 156	0.17 97	0.69 360	0.45 258	0.44 346	0.50 393	0.41 347	0.45 495	0.36 215	1.17 636	0.10 270	0.08 207	0.11 331	0.21 567	0.13 215	0.13 253

MM-Stereo_test1	0.41 298	0.39 312	2.29 545	0.38 530	0.26 423	0.44 193	0.28 427	0.63 326	0.51 319	0.40 319	0.32 245	0.26 219	0.26 271	0.46 306	0.22 191	0.09 157	0.21 612	0.10 250	0.09 215	0.39 630	0.15 326

FLISNet	0.41 298	0.63 469	1.72 330	0.27 232	0.21 315	0.45 203	0.19 136	0.55 268	0.41 209	0.57 495	0.59 480	0.65 510	0.45 495	0.45 297	0.39 417	0.08 72	0.09 303	0.10 250	0.11 334	0.20 408	0.10 130

CoSv	0.41 298	0.63 469	1.72 330	0.27 232	0.21 315	0.45 203	0.19 136	0.55 268	0.41 209	0.57 495	0.59 480	0.65 510	0.45 495	0.45 297	0.39 417	0.08 72	0.09 303	0.10 250	0.11 334	0.20 408	0.10 130

AIO_rvc	0.41 298	0.64 474	1.29 216	0.58 659	0.39 584	0.37 107	0.24 333	0.50 215	0.43 234	0.28 242	0.23 130	0.25 204	0.16 81	0.99 481	0.19 104	0.10 270	0.16 545	0.08 75	0.11 334	0.25 487	0.85 703

test_sample2	0.41 298	0.19 11	1.23 202	0.31 355	0.17 186	0.51 300	0.27 407	0.81 476	0.55 371	0.44 346	0.45 336	0.46 397	0.38 417	1.51 557	0.30 324	0.12 426	0.09 303	0.11 331	0.10 259	0.14 251	0.14 282

GMStereo_Zeroshot	0.41 298	0.36 282	1.54 289	0.41 560	0.19 274	0.52 321	0.19 136	0.59 295	0.52 331	0.57 495	0.59 480	0.63 495	0.29 335	0.58 375	0.33 363	0.15 531	0.09 303	0.16 556	0.09 215	0.24 473	0.12 210

MIM_Stereo	0.41 298	0.60 448	1.88 425	0.31 355	0.21 315	0.50 285	0.19 136	0.64 330	0.44 242	0.43 339	0.53 428	0.43 365	0.27 292	0.51 347	0.28 286	0.08 72	0.14 496	0.11 331	0.10 259	0.26 509	0.26 535

LL-Strereo2	0.41 298	0.90 593	1.83 404	0.44 583	0.24 381	0.54 337	0.27 407	0.58 286	0.45 258	0.41 328	0.33 255	0.44 376	0.21 175	0.44 281	0.34 373	0.09 157	0.08 207	0.16 556	0.14 440	0.17 342	0.17 384

BUS	0.41 298	0.27 149	1.13 179	0.30 324	0.21 315	0.91 649	0.23 296	1.00 646	0.61 431	0.63 567	0.53 428	0.66 517	0.30 346	0.43 271	0.32 350	0.13 462	0.10 356	0.14 506	0.12 377	0.12 178	0.11 161

BSDual-CNN	0.41 298	0.27 149	1.13 179	0.30 324	0.21 315	0.76 596	0.31 476	1.00 646	0.61 431	0.63 567	0.53 428	0.63 495	0.37 407	0.43 271	0.38 406	0.13 462	0.10 356	0.14 506	0.12 377	0.12 178	0.11 161

psmg	0.41 298	0.27 149	1.13 179	0.27 232	0.21 315	0.75 592	0.36 531	0.90 555	0.61 431	0.59 527	0.59 480	0.63 495	0.37 407	0.43 271	0.38 406	0.13 462	0.10 356	0.13 467	0.12 377	0.13 215	0.11 161

GMOStereo	0.41 298	0.62 459	1.78 367	0.28 265	0.36 560	0.51 300	0.31 476	0.53 251	0.44 242	0.57 495	0.48 366	0.41 347	0.27 292	0.28 99	0.23 202	0.08 72	0.38 678	0.13 467	0.11 334	0.34 583	0.11 161

error version	0.41 298	0.62 459	1.78 367	0.28 265	0.36 560	0.51 300	0.31 476	0.53 251	0.44 242	0.57 495	0.48 366	0.41 347	0.27 292	0.28 99	0.23 202	0.08 72	0.38 678	0.13 467	0.11 334	0.34 583	0.11 161

test-v	0.41 298	0.62 459	1.78 367	0.28 265	0.36 560	0.51 300	0.31 476	0.53 251	0.44 242	0.57 495	0.48 366	0.41 347	0.27 292	0.28 99	0.23 202	0.08 72	0.38 678	0.13 467	0.11 334	0.34 583	0.11 161

CRE-IMP	0.41 298	0.22 61	1.76 354	0.48 616	0.17 186	0.79 613	0.69 667	0.52 242	0.52 331	0.47 371	0.42 318	0.45 385	0.26 271	0.41 258	0.31 337	0.11 363	0.07 87	0.12 403	0.09 215	0.17 342	0.23 497

test-2	0.41 298	0.62 459	1.78 367	0.28 265	0.36 560	0.51 300	0.31 476	0.53 251	0.44 242	0.57 495	0.48 366	0.41 347	0.27 292	0.28 99	0.23 202	0.08 72	0.38 678	0.13 467	0.11 334	0.34 583	0.11 161

CFNet-RSSM	0.41 298	0.32 234	2.20 525	0.27 232	0.44 613	0.52 321	0.19 136	0.76 422	0.48 293	0.43 339	0.36 272	0.54 444	0.26 271	0.33 176	0.25 245	0.09 157	0.08 207	0.09 180	0.38 665	0.10 118	0.09 89

DMCA	0.41 298	0.52 407	1.26 207	0.31 355	0.24 381	0.59 424	0.26 382	0.77 434	0.63 462	0.58 513	0.48 366	0.57 468	0.35 384	0.40 252	0.50 482	0.14 508	0.10 356	0.14 506	0.10 259	0.15 279	0.15 326

WQFJA1	0.42 319	0.24 103	0.53 11	0.26 206	0.38 578	0.48 252	0.23 296	1.72 714	2.07 728	0.25 201	0.25 159	0.28 246	0.27 292	0.32 161	0.34 373	0.09 157	0.11 415	0.10 250	0.08 164	0.20 408	0.13 253

WQFJX	0.42 319	0.25 118	0.55 14	0.26 206	0.39 584	0.47 235	0.23 296	1.76 716	1.82 722	0.26 219	0.26 172	0.28 246	0.28 312	0.42 266	0.32 350	0.10 270	0.10 356	0.09 180	0.08 164	0.24 473	0.16 362

NLMM	0.42 319	0.24 103	0.53 11	0.26 206	0.38 578	0.48 252	0.23 296	1.72 714	2.06 727	0.25 201	0.25 159	0.28 246	0.27 292	0.32 161	0.34 373	0.09 157	0.11 415	0.10 250	0.08 164	0.20 408	0.13 253

AE-Stereo	0.42 319	0.29 193	1.65 307	0.43 576	0.47 637	0.56 369	0.23 296	0.86 523	0.46 269	0.31 263	0.41 312	0.43 365	0.24 235	0.34 191	0.24 230	0.09 157	0.48 699	0.11 331	0.45 679	0.22 441	0.19 421

ACVNet-DCA	0.42 319	0.64 474	2.07 492	0.35 465	0.14 82	0.76 596	0.25 358	0.76 422	0.52 331	0.31 263	0.38 292	0.24 188	0.38 417	0.69 427	0.19 104	0.10 270	0.24 630	0.11 331	0.09 215	0.12 178	0.14 282

dd	0.42 319	0.96 615	1.77 363	0.31 355	0.17 186	0.57 388	0.26 382	0.49 206	0.68 514	0.41 328	0.40 306	0.34 300	0.27 292	0.45 297	0.40 425	0.17 570	0.10 356	0.13 467	0.12 377	0.21 424	0.12 210

Anonymous3	0.42 319	0.35 272	2.09 498	0.33 414	0.24 381	0.72 571	0.31 476	0.74 398	0.55 371	0.35 287	0.40 306	0.33 292	0.29 335	0.44 281	0.28 286	0.18 583	0.18 578	0.13 467	0.13 411	0.17 342	0.17 384

DCANet	0.42 319	0.77 537	1.95 462	0.25 158	0.14 82	0.51 300	0.22 255	0.77 434	0.72 553	0.54 455	0.48 366	0.31 270	0.41 452	0.36 215	0.39 417	0.09 157	0.07 87	0.09 180	0.07 114	0.13 215	0.23 497

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 319	0.86 576	1.78 367	0.28 265	0.17 186	0.52 321	0.20 164	0.62 317	0.61 431	0.50 409	0.61 504	0.39 332	0.32 365	0.35 201	0.30 324	0.07 29	0.10 356	0.09 180	0.09 215	0.35 596	0.10 130

Weightmod	0.43 328	0.56 435	0.91 131	0.26 206	0.22 345	0.56 369	0.22 255	0.45 147	0.38 163	0.30 257	0.72 591	0.38 325	0.32 365	0.61 394	0.33 363	0.40 681	0.14 496	0.10 250	0.10 259	0.52 677	1.06 721

fff	0.43 328	0.77 537	1.95 462	0.24 130	0.13 57	0.51 300	0.22 255	0.77 434	0.75 587	0.54 455	0.47 352	0.31 270	0.65 603	0.36 215	0.34 373	0.09 157	0.07 87	0.08 75	0.07 114	0.08 47	0.22 470

DisPM	0.43 328	0.33 244	1.78 367	0.57 657	0.18 236	0.59 424	0.63 655	0.53 251	0.61 431	0.60 537	0.53 428	0.38 325	0.26 271	0.75 441	0.29 301	0.12 426	0.07 87	0.12 403	0.11 334	0.11 156	0.14 282

IER	0.43 328	0.38 299	1.69 318	0.26 206	0.25 405	0.66 532	0.26 382	0.71 373	0.55 371	0.54 455	0.59 480	0.60 486	0.53 549	0.52 351	0.39 417	0.11 363	0.08 207	0.11 331	0.11 334	0.14 251	0.11 161

test-3	0.43 328	0.20 27	1.70 322	0.34 447	0.32 510	0.45 203	0.23 296	0.71 373	0.46 269	0.51 422	0.29 202	0.45 385	0.21 175	0.59 381	0.98 601	0.08 72	0.07 87	0.10 250	0.35 652	0.29 533	0.28 554

test_1	0.43 328	0.20 27	1.70 322	0.34 447	0.32 510	0.45 203	0.23 296	0.71 373	0.46 269	0.50 409	0.29 202	0.45 385	0.21 175	0.59 381	0.98 601	0.08 72	0.07 87	0.10 250	0.35 652	0.29 533	0.29 562

rafts_anoy	0.43 328	0.89 589	1.96 471	0.32 387	0.30 478	0.48 252	0.24 333	0.62 317	0.49 301	0.37 300	0.38 292	0.33 292	0.30 346	0.51 347	0.34 373	0.10 270	0.39 685	0.13 467	0.15 467	0.17 342	0.15 326

RALAANet	0.43 328	0.98 628	1.90 437	0.32 387	0.23 366	0.48 252	0.19 136	0.67 351	0.53 349	0.48 390	0.45 336	0.39 332	0.30 346	0.48 325	0.37 399	0.10 270	0.08 207	0.11 331	0.14 440	0.27 520	0.10 130

csc	0.43 328	0.77 537	1.95 462	0.24 130	0.13 57	0.51 300	0.22 255	0.77 434	0.75 587	0.54 455	0.47 352	0.31 270	0.65 603	0.36 215	0.34 373	0.09 157	0.07 87	0.08 75	0.07 114	0.08 47	0.22 470

cscssc	0.43 328	0.77 537	1.95 462	0.24 130	0.13 57	0.51 300	0.22 255	0.77 434	0.75 587	0.54 455	0.47 352	0.31 270	0.65 603	0.36 215	0.34 373	0.09 157	0.07 87	0.08 75	0.07 114	0.08 47	0.22 470

S	0.44 338	0.42 340	1.08 170	0.27 232	0.24 381	0.66 532	0.28 427	0.53 251	0.46 269	0.45 357	0.56 462	0.33 292	0.39 431	0.31 147	0.30 324	0.17 570	0.11 415	0.19 606	0.20 559	0.52 677	1.29 727

ManiGeoR	0.44 338	1.04 646	2.50 594	0.22 69	0.19 274	0.47 235	0.18 120	0.72 379	0.53 349	0.28 242	0.36 272	0.32 280	0.28 312	0.85 463	0.33 363	0.10 270	0.07 87	0.09 180	0.07 114	0.12 178	0.10 130

HLF11	0.44 338	0.97 623	2.44 575	0.22 69	0.19 274	0.43 181	0.17 97	0.66 340	0.51 319	0.33 277	0.40 306	0.31 270	0.29 335	0.88 470	0.35 385	0.10 270	0.08 207	0.08 75	0.07 114	0.13 215	0.11 161

HLf10	0.44 338	1.04 646	2.50 594	0.22 69	0.19 274	0.47 235	0.18 120	0.72 379	0.53 349	0.28 242	0.36 272	0.32 280	0.28 312	0.85 463	0.33 363	0.10 270	0.07 87	0.09 180	0.07 114	0.12 178	0.10 130

IGEV_i1	0.44 338	0.26 136	2.01 480	0.33 414	0.18 236	0.58 405	0.27 407	0.84 503	0.49 301	0.45 357	0.47 352	0.55 447	0.33 373	0.65 412	0.36 391	0.11 363	0.11 415	0.13 467	0.19 546	0.17 342	0.28 554

Selective-IGEV-i1	0.44 338	0.23 84	1.30 219	0.33 414	0.45 624	0.60 437	0.32 499	0.85 512	0.64 470	0.42 333	0.52 415	0.60 486	0.28 312	0.46 306	0.34 373	0.10 270	0.10 356	0.13 467	0.28 609	0.14 251	0.75 694

rvit_105_1	0.44 338	0.54 423	1.46 268	0.36 488	0.24 381	0.51 300	0.45 593	0.75 409	0.74 573	0.45 357	0.44 332	0.44 376	0.36 390	0.62 395	0.38 406	0.20 610	0.18 578	0.18 599	0.22 579	0.18 370	0.18 404

model_zeroshot	0.44 338	0.68 493	1.97 476	0.28 265	0.18 236	0.69 557	0.21 211	0.63 326	0.40 196	1.00 669	0.34 263	0.42 361	0.20 160	0.69 427	0.24 230	0.10 270	0.22 618	0.10 250	0.22 579	0.12 178	0.10 130

1test111	0.44 338	0.64 474	2.07 492	0.35 465	0.14 82	0.76 596	0.25 358	0.76 422	0.52 331	0.31 263	0.38 292	0.24 188	0.38 417	0.96 478	0.30 324	0.10 270	0.24 630	0.11 331	0.09 215	0.12 178	0.14 282

tt1	0.44 338	0.64 474	1.83 404	0.35 465	0.14 82	0.76 596	0.25 358	0.74 398	0.88 640	0.31 263	0.37 278	0.25 204	0.35 384	0.63 398	0.19 104	0.10 270	0.24 630	0.11 331	0.09 215	0.25 487	0.36 622

RAFT-Test	0.44 338	0.38 299	2.01 480	0.27 232	0.44 613	0.64 510	0.37 540	0.72 379	0.57 387	0.45 357	0.48 366	0.65 510	0.24 235	0.35 201	0.29 301	0.09 157	0.11 415	0.09 180	0.38 665	0.10 118	0.11 161

4D-IteraStereo	0.44 338	0.96 615	2.63 618	0.27 232	0.30 478	0.45 203	0.25 358	0.52 242	0.50 312	0.40 319	0.31 234	0.40 341	0.19 145	0.35 201	0.32 350	0.09 157	0.06 25	0.12 403	0.11 334	0.19 392	0.30 576

ToySt	0.44 338	0.61 453	1.89 432	0.29 302	0.18 236	0.55 352	0.35 523	0.67 351	0.53 349	0.39 317	0.50 393	0.59 479	0.43 481	0.51 347	0.49 477	0.10 270	0.12 449	0.13 467	0.16 492	0.24 473	0.19 421

UDGNet	0.44 338	1.02 644	1.74 338	0.35 465	0.19 274	0.58 405	0.23 296	0.49 206	0.66 502	0.41 328	0.38 292	0.34 300	0.29 335	0.53 357	0.30 324	0.24 644	0.10 356	0.37 680	0.19 546	0.27 520	0.15 326

test_3	0.44 338	0.20 27	1.70 322	0.36 488	0.32 510	0.47 235	0.30 463	0.73 393	0.49 301	0.50 409	0.30 217	0.45 385	0.22 192	0.59 381	0.98 601	0.08 72	0.10 356	0.11 331	0.35 652	0.29 533	0.28 554

GANet-ADL	0.44 338	0.41 330	2.31 547	0.33 414	0.20 298	0.57 388	0.25 358	0.75 409	0.54 364	0.42 333	0.59 480	0.56 461	0.30 346	0.40 252	0.38 406	0.14 508	0.11 415	0.09 180	0.08 164	0.22 441	0.17 384

DeepStereo_RVC	0.44 338	0.28 178	1.92 446	0.49 618	0.17 186	0.60 437	0.59 641	0.50 215	0.52 331	0.49 402	0.45 336	0.39 332	0.86 651	0.45 297	0.33 363	0.11 363	0.08 207	0.11 331	0.09 215	0.15 279	0.19 421

test-1	0.44 338	0.48 388	1.69 318	0.30 324	0.27 436	0.50 285	0.28 427	0.80 472	0.43 234	0.40 319	0.54 440	0.41 347	0.24 235	0.31 147	1.16 634	0.09 157	0.20 602	0.10 250	0.17 512	0.11 156	0.26 535

raft+_RVC	0.44 338	0.67 490	1.85 410	0.34 447	0.71 685	0.51 300	0.25 358	0.64 330	0.51 319	0.35 287	0.45 336	0.32 280	0.28 312	0.43 271	0.32 350	0.09 157	0.19 591	0.10 250	0.09 215	0.20 408	0.40 644

GES	0.44 338	0.28 178	1.88 425	0.30 324	0.18 236	0.61 457	0.30 463	0.88 543	0.46 269	0.47 371	0.52 415	0.39 332	0.42 470	0.58 375	0.67 549	0.15 531	0.11 415	0.12 403	0.10 259	0.15 279	0.17 384

AFF-stereo	0.44 338	0.96 615	1.78 367	0.31 355	0.15 115	0.50 285	0.21 211	0.64 330	0.63 462	0.47 371	0.64 540	0.49 419	0.34 382	0.46 306	0.31 337	0.08 72	0.09 303	0.10 250	0.10 259	0.37 613	0.10 130

FENet	0.44 338	0.30 211	2.42 569	0.32 387	0.17 186	0.58 405	0.22 255	0.77 434	0.59 408	0.47 371	0.42 318	0.55 447	0.38 417	0.49 336	0.47 466	0.12 426	0.09 303	0.12 403	0.11 334	0.13 215	0.16 362

AdaStereo	0.44 338	0.38 299	1.79 387	0.34 447	0.20 298	0.57 388	0.28 427	0.92 576	0.69 523	0.52 431	0.55 450	0.61 489	0.33 373	0.48 325	0.39 417	0.17 570	0.08 207	0.17 577	0.11 334	0.18 370	0.12 210
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.
HLf8	0.45 361	1.10 656	2.46 579	0.21 38	0.19 274	0.51 300	0.18 120	0.76 422	0.58 398	0.32 273	0.37 278	0.32 280	0.28 312	0.92 472	0.26 259	0.12 426	0.07 87	0.09 180	0.07 114	0.14 251	0.11 161

Hybrid-DGEV-03	0.45 361	0.88 584	1.75 345	0.29 302	0.17 186	0.58 405	0.24 333	0.65 337	0.48 293	0.59 527	1.01 654	0.39 332	0.28 312	0.41 258	0.34 373	0.09 157	0.08 207	0.12 403	0.09 215	0.34 583	0.24 512

WQFJX1	0.45 361	0.28 178	0.56 17	0.27 232	0.35 551	0.48 252	0.25 358	1.98 727	2.08 729	0.26 219	0.26 172	0.29 259	0.28 312	0.50 343	0.31 337	0.10 270	0.11 415	0.10 250	0.08 164	0.23 456	0.14 282

AIO-test1	0.45 361	0.87 580	2.27 541	0.33 414	0.33 525	0.50 285	0.22 255	0.74 398	0.66 502	0.29 251	0.41 312	0.29 259	0.22 192	0.73 437	0.29 301	0.09 157	0.08 207	0.12 403	0.14 440	0.30 545	0.22 470

StereoVision	0.45 361	0.72 510	1.94 459	0.33 414	0.32 510	0.47 235	0.26 382	0.68 356	0.57 387	0.32 273	0.89 633	0.45 385	0.27 292	0.49 336	0.36 391	0.13 462	0.15 527	0.16 556	0.15 467	0.19 392	0.13 253

ADStereo(finetuned)	0.45 361	0.77 537	2.12 507	0.25 158	0.14 82	0.51 300	0.22 255	0.77 434	0.72 553	0.54 455	0.48 366	0.31 270	0.76 634	0.37 226	0.38 406	0.09 157	0.07 87	0.09 180	0.07 114	0.13 215	0.23 497

PFNet+	0.45 361	0.37 285	1.86 418	0.46 603	0.18 236	0.58 405	0.77 679	0.52 242	0.64 470	0.56 484	0.48 366	0.39 332	0.26 271	0.93 473	0.32 350	0.13 462	0.09 303	0.14 506	0.13 411	0.12 178	0.15 326

RAFT	0.45 361	0.92 597	1.59 297	0.34 447	0.19 274	0.46 223	0.35 523	0.65 337	0.49 301	0.49 402	0.49 383	0.70 552	0.40 441	0.47 318	0.32 350	0.11 363	0.16 545	0.14 506	0.13 411	0.51 673	0.13 253

TestStereo	0.45 361	0.54 423	2.11 503	0.29 302	0.16 152	0.43 181	0.24 333	0.54 264	0.45 258	0.37 300	0.46 345	0.34 300	0.27 292	1.98 643	0.27 271	0.11 363	0.08 207	0.12 403	0.09 215	0.14 251	0.08 59

CFNet_pseudo	0.45 361	0.46 373	2.23 534	0.25 158	0.19 274	0.56 369	0.21 211	0.77 434	0.60 413	0.49 402	0.56 462	0.69 541	0.47 521	0.52 351	0.31 337	0.11 363	0.10 356	0.15 537	0.10 259	0.17 342	0.14 282

RALCasStereoNet	0.45 361	0.88 584	1.85 410	0.30 324	0.26 423	0.49 271	0.26 382	0.58 286	0.51 319	0.36 294	0.48 366	0.36 311	0.28 312	0.55 366	0.34 373	0.10 270	0.53 702	0.09 180	0.08 164	0.25 487	0.34 611

ACVNet	0.45 361	0.44 359	1.79 387	0.28 265	0.21 315	0.59 424	0.36 531	0.66 340	0.68 514	0.45 357	0.59 480	0.69 541	0.40 441	0.44 281	0.55 507	0.11 363	0.09 303	0.10 250	0.09 215	0.34 583	0.10 130

ccs_rob	0.45 361	0.46 373	2.22 530	0.26 206	0.19 274	0.56 369	0.21 211	0.77 434	0.60 413	0.49 402	0.56 462	0.69 541	0.47 521	0.52 351	0.31 337	0.11 363	0.09 303	0.16 556	0.10 259	0.17 342	0.14 282

NLMM1	0.46 374	0.27 149	0.53 11	0.27 232	0.38 578	0.49 271	0.24 333	1.97 726	2.38 732	0.28 242	0.27 181	0.26 219	0.25 251	0.47 318	0.31 337	0.10 270	0.11 415	0.10 250	0.09 215	0.23 456	0.15 326

NLCSM	0.46 374	0.37 285	0.72 81	0.29 302	0.36 560	0.49 271	0.27 407	1.33 697	1.59 711	0.29 251	0.29 202	0.29 259	0.31 356	1.44 541	0.35 385	0.11 363	0.11 415	0.11 331	0.10 259	0.35 596	0.14 282

Reg-Stereo(zero)	0.46 374	0.17 2	2.10 502	0.24 130	0.34 538	0.51 300	0.42 566	0.50 215	0.54 364	0.37 300	0.46 345	0.54 444	0.60 581	0.43 271	1.10 624	0.08 72	0.09 303	0.08 75	0.22 579	0.12 178	0.22 470

xx1	0.46 374	0.64 474	2.07 492	0.35 465	0.14 82	0.76 596	0.25 358	0.74 398	1.01 663	0.31 263	0.38 292	0.46 397	0.36 390	0.69 427	0.19 104	0.10 270	0.24 630	0.12 403	0.12 377	0.12 178	0.14 282

rrr	0.46 374	0.34 263	3.08 677	0.27 232	0.16 152	0.45 203	0.28 427	1.09 676	0.51 319	0.24 180	0.21 94	0.26 219	0.25 251	0.64 400	0.52 492	0.09 157	0.07 87	0.10 250	0.29 615	0.16 318	0.25 524

MSKI-zero shot	0.46 374	0.38 299	2.47 585	0.27 232	0.43 612	0.56 369	0.20 164	0.77 434	0.43 234	0.60 537	0.51 400	0.44 376	0.17 90	0.68 421	0.21 165	0.09 157	0.29 657	0.09 180	0.32 640	0.14 251	0.10 130

PCWNet_CMD	0.46 374	0.45 369	2.28 543	0.26 206	0.20 298	0.55 352	0.21 211	0.75 409	0.64 470	0.48 390	0.55 450	0.68 534	0.57 567	0.46 306	0.30 324	0.11 363	0.10 356	0.14 506	0.10 259	0.18 370	0.14 282

RAFT_CTSACE	0.46 374	0.76 527	2.07 492	0.35 465	0.30 478	0.54 337	0.30 463	0.61 313	0.48 293	0.49 402	0.76 603	0.55 447	0.36 390	0.58 375	0.22 191	0.08 72	0.13 477	0.11 331	0.10 259	0.41 638	0.08 59

NRIStereo	0.46 374	0.25 118	1.77 363	0.47 608	0.16 152	0.95 654	0.74 675	0.51 226	0.56 383	0.48 390	0.39 301	0.59 479	0.29 335	0.77 450	0.32 350	0.11 363	0.13 477	0.11 331	0.09 215	0.21 424	0.24 512

ICVP	0.46 374	0.29 193	2.41 567	0.33 414	0.22 345	0.59 424	0.55 628	0.75 409	0.50 312	0.44 346	0.60 497	0.49 419	0.35 384	0.53 357	0.37 399	0.16 554	0.16 545	0.14 506	0.11 334	0.15 279	0.15 326
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
HCRNet	0.46 374	0.49 393	1.65 307	0.38 530	0.29 460	0.58 405	0.22 255	0.75 409	0.62 449	0.47 371	0.49 383	0.48 417	0.36 390	1.12 504	0.37 399	0.15 531	0.10 356	0.15 537	0.13 411	0.17 342	0.17 384

test_xeample3	0.46 374	0.34 263	2.99 671	0.37 513	0.16 152	0.49 271	0.33 509	1.06 670	0.44 242	0.25 201	0.23 130	0.24 188	0.25 251	0.49 336	0.56 515	0.09 157	0.07 87	0.10 250	0.40 671	0.17 342	0.26 535

SFCPSM	0.46 374	0.24 103	2.35 556	0.27 232	0.27 436	0.70 563	0.32 499	0.96 612	0.63 462	0.49 402	0.52 415	0.43 365	0.36 390	0.52 351	0.43 445	0.12 426	0.09 303	0.12 403	0.16 492	0.16 318	0.12 210

UPFNet	0.46 374	0.28 178	1.73 333	0.33 414	0.32 510	0.65 525	0.38 547	0.83 490	0.59 408	0.57 495	0.52 415	0.61 489	0.40 441	0.75 441	0.52 492	0.13 462	0.12 449	0.13 467	0.12 377	0.15 279	0.11 161

MSMDNet	0.46 374	0.44 359	2.28 543	0.26 206	0.20 298	0.55 352	0.21 211	0.75 409	0.64 470	0.48 390	0.55 450	0.68 534	0.56 561	0.46 306	0.30 324	0.11 363	0.10 356	0.13 467	0.10 259	0.18 370	0.15 326

HITNet	0.46 374	0.92 597	2.09 498	0.33 414	0.14 82	0.55 352	0.22 255	0.83 490	0.56 383	0.51 422	0.49 383	0.48 417	0.37 407	0.48 325	0.54 503	0.09 157	0.06 25	0.10 250	0.08 164	0.23 456	0.09 89
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
PStereo	0.47 390	1.01 639	1.49 278	0.56 651	0.20 298	0.51 300	0.33 509	0.48 195	0.60 413	0.36 294	0.22 114	0.35 304	0.44 490	0.53 357	0.54 503	0.31 670	0.20 602	0.20 616	0.17 512	0.43 648	0.45 654

ISRNet	0.47 390	0.44 359	1.55 291	0.37 513	0.31 499	0.49 271	0.19 136	0.75 409	0.66 502	0.63 567	0.71 586	0.67 527	0.39 431	0.58 375	0.44 451	0.23 635	0.16 545	0.21 625	0.20 559	0.21 424	0.25 524

test_sample7	0.47 390	0.33 244	1.49 278	0.34 447	0.20 298	0.51 300	0.30 463	0.93 584	0.66 502	0.57 495	0.51 400	0.55 447	0.45 495	1.11 500	0.38 406	0.17 570	0.14 496	0.16 556	0.15 467	0.19 392	0.18 404

cc1	0.47 390	0.64 474	2.07 492	0.35 465	0.14 82	0.76 596	0.25 358	0.74 398	1.01 663	0.31 263	0.38 292	0.24 188	0.38 417	0.69 427	0.19 104	0.10 270	0.24 630	0.11 331	0.09 215	0.25 487	0.40 644

ffm	0.47 390	0.23 84	2.01 480	0.30 324	0.21 315	0.57 388	0.26 382	0.74 398	0.88 640	0.53 442	0.63 523	0.66 517	0.39 431	0.63 398	0.19 104	0.10 270	0.24 630	0.15 537	0.13 411	0.25 487	0.36 622

hknet	0.47 390	0.29 193	1.70 322	0.30 324	0.24 381	0.76 596	0.31 476	1.00 646	0.64 470	0.63 567	0.53 428	0.80 598	0.38 417	0.77 450	0.37 399	0.11 363	0.10 356	0.14 506	0.12 377	0.12 178	0.11 161

BEATNet_4x	0.47 390	0.73 518	1.91 443	0.33 414	0.15 115	0.56 369	0.25 358	0.85 512	0.58 398	0.54 455	0.51 400	0.57 468	0.42 470	0.57 370	0.61 532	0.11 363	0.08 207	0.12 403	0.09 215	0.20 408	0.16 362

MEA-ACV	0.48 397	0.31 225	1.43 258	0.30 324	0.19 274	0.64 510	0.29 453	0.85 512	0.67 511	0.55 474	0.59 480	0.63 495	0.58 573	1.22 515	0.53 496	0.12 426	0.12 449	0.12 403	0.15 467	0.13 215	0.14 282

TestStereo_HLe17	0.48 397	1.17 675	2.73 637	0.22 69	0.18 236	0.50 285	0.21 211	0.78 451	0.58 398	0.31 263	0.37 278	0.31 270	0.28 312	1.06 491	0.25 245	0.10 270	0.06 25	0.09 180	0.08 164	0.13 215	0.09 89

ITSA-stereo	0.48 397	0.33 244	1.20 196	0.33 414	0.18 236	0.60 437	0.29 453	0.94 593	0.80 615	0.50 409	0.49 383	0.53 436	0.59 577	1.25 523	0.64 541	0.15 531	0.12 449	0.17 577	0.16 492	0.18 370	0.23 497

qqq1	0.48 397	0.46 373	1.60 299	0.30 324	0.15 115	0.45 203	0.24 333	0.90 555	0.72 553	0.56 484	0.64 540	0.51 427	0.41 452	1.87 624	0.23 202	0.13 462	0.10 356	0.09 180	0.08 164	0.14 251	0.11 161

fff1	0.48 397	0.46 373	1.60 299	0.30 324	0.15 115	0.45 203	0.24 333	0.90 555	0.72 553	0.56 484	0.64 540	0.51 427	0.41 452	1.87 624	0.23 202	0.13 462	0.10 356	0.09 180	0.08 164	0.14 251	0.11 161

MyStereo04	0.48 397	0.40 320	2.65 622	0.29 302	0.23 366	0.60 437	0.31 476	0.83 490	0.75 587	0.47 371	0.36 272	0.53 436	0.42 470	0.53 357	0.39 417	0.09 157	0.18 578	0.12 403	0.11 334	0.16 318	0.19 421

CFNet_ucs	0.48 397	0.50 401	2.32 548	0.26 206	0.22 345	0.57 388	0.22 255	0.85 512	0.65 486	0.53 442	0.64 540	0.68 534	0.44 490	0.54 362	0.31 337	0.13 462	0.12 449	0.16 556	0.11 334	0.19 392	0.17 384

anonymousa	0.48 397	0.46 373	2.44 575	0.29 302	0.34 538	0.61 457	0.25 358	0.66 340	0.54 364	0.53 442	0.77 607	0.73 565	0.46 511	0.33 176	0.31 337	0.10 270	0.09 303	0.12 403	0.29 615	0.10 118	0.19 421

NF-Stereo	0.48 397	0.25 118	1.81 394	0.52 631	0.16 152	0.61 457	0.44 584	0.66 340	0.61 431	0.50 409	0.47 352	0.37 316	0.26 271	1.45 546	0.79 579	0.11 363	0.07 87	0.12 403	0.10 259	0.13 215	0.16 362

OCTAStereo	0.48 397	0.25 118	1.81 394	0.52 631	0.16 152	0.61 457	0.43 573	0.66 340	0.61 431	0.50 409	0.47 352	0.37 316	0.26 271	1.44 541	0.80 580	0.11 363	0.07 87	0.12 403	0.10 259	0.13 215	0.17 384

PSM-softLoss	0.48 397	0.27 149	1.85 410	0.51 627	0.17 186	0.61 457	0.40 556	0.61 313	0.57 387	0.52 431	0.48 366	0.39 332	0.25 251	1.46 547	0.77 572	0.12 426	0.08 207	0.13 467	0.12 377	0.12 178	0.14 282

KMStereo	0.48 397	0.27 149	1.85 410	0.51 627	0.17 186	0.61 457	0.40 556	0.61 313	0.57 387	0.52 431	0.48 366	0.39 332	0.25 251	1.46 547	0.77 572	0.12 426	0.08 207	0.13 467	0.12 377	0.12 178	0.14 282

KYRaft	0.48 397	0.29 193	1.75 345	0.33 414	0.21 315	0.75 592	0.44 584	0.58 286	0.57 387	0.64 577	0.93 641	0.53 436	0.72 622	0.60 388	0.24 230	0.10 270	0.07 87	0.12 403	0.14 440	0.12 178	0.54 670

RE-Stereo	0.48 397	0.25 118	1.81 394	0.52 631	0.16 152	0.61 457	0.43 573	0.66 340	0.60 413	0.50 409	0.47 352	0.37 316	0.26 271	1.44 541	0.78 575	0.11 363	0.07 87	0.12 403	0.10 259	0.13 215	0.17 384

TVStereo	0.48 397	0.25 118	1.81 394	0.52 631	0.16 152	0.61 457	0.43 573	0.66 340	0.60 413	0.50 409	0.47 352	0.37 316	0.26 271	1.44 541	0.78 575	0.11 363	0.07 87	0.12 403	0.10 259	0.13 215	0.17 384

111	0.48 397	1.09 655	1.95 462	0.24 130	0.13 57	0.59 424	0.26 382	0.83 490	0.78 607	0.48 390	0.52 415	0.56 461	0.38 417	0.49 336	0.38 406	0.09 157	0.07 87	0.09 180	0.07 114	0.23 456	0.35 614

acv_ft	0.48 397	0.44 359	1.76 354	0.32 387	0.41 603	0.63 496	0.28 427	0.81 476	0.68 514	0.61 546	0.59 480	0.69 541	0.45 495	0.44 281	0.63 536	0.11 363	0.09 303	0.10 250	0.09 215	0.41 638	0.10 130

UCFNet_RVC	0.48 397	0.82 561	1.85 410	0.30 324	0.27 436	0.64 510	0.26 382	0.74 398	0.55 371	0.48 390	0.53 428	0.63 495	0.41 452	0.88 470	0.38 406	0.15 531	0.10 356	0.17 577	0.17 512	0.18 370	0.15 326

MLCV	0.48 397	0.89 589	1.85 410	0.29 302	0.14 82	0.59 424	0.23 296	0.72 379	0.59 408	0.66 586	0.66 551	0.55 447	0.36 390	1.03 488	0.49 477	0.09 157	0.06 25	0.09 180	0.07 114	0.19 392	0.11 161

DN-CSS_ROB	0.48 397	1.23 680	1.99 477	0.39 540	0.22 345	0.56 369	0.19 136	0.75 409	0.61 431	0.45 357	0.62 510	0.41 347	0.31 356	0.70 432	0.32 350	0.11 363	0.08 207	0.14 506	0.13 411	0.36 604	0.12 210

TestStereo_HL3	0.49 417	0.88 584	3.21 692	0.25 158	0.17 186	0.47 235	0.23 296	0.68 356	0.39 178	0.45 357	0.52 415	0.36 311	0.28 312	1.16 510	0.21 165	0.10 270	0.08 207	0.09 180	0.08 164	0.10 118	0.11 161

AIO-test2	0.49 417	1.15 669	1.96 471	0.42 571	0.37 572	0.50 285	0.23 296	0.79 467	0.70 533	0.33 277	0.53 428	0.27 233	0.22 192	0.67 418	0.29 301	0.73 706	0.08 207	0.13 467	0.17 512	0.17 342	0.18 404

DCVSM-stereo	0.49 417	0.29 193	2.49 590	0.29 302	0.22 345	0.53 330	0.52 616	0.58 286	0.49 301	0.69 599	0.46 345	0.79 594	0.48 530	0.53 357	0.42 436	0.13 462	0.14 496	0.15 537	0.12 377	0.20 408	0.20 440

MyStereo05	0.49 417	0.41 330	2.72 632	0.30 324	0.23 366	0.60 437	0.30 463	0.82 484	0.77 603	0.52 431	0.37 278	0.51 427	0.42 470	0.52 351	0.38 406	0.09 157	0.17 566	0.12 403	0.10 259	0.16 318	0.20 440

HH	0.49 417	0.49 393	2.78 646	0.50 622	0.41 603	0.38 124	0.23 296	0.72 379	0.38 163	0.63 567	0.48 366	0.87 626	0.41 452	0.64 400	0.21 165	0.09 157	0.17 566	0.10 250	0.09 215	0.16 318	0.12 210

HanStereo	0.49 417	0.49 393	2.78 646	0.50 622	0.41 603	0.38 124	0.23 296	0.72 379	0.38 163	0.63 567	0.48 366	0.87 626	0.41 452	0.64 400	0.21 165	0.09 157	0.17 566	0.10 250	0.09 215	0.16 318	0.12 210

gwcnet-sp	0.49 417	0.43 347	2.54 606	0.31 355	0.22 345	0.67 539	0.31 476	0.78 451	0.65 486	0.58 513	0.47 352	0.46 397	0.43 481	0.76 445	0.46 457	0.11 363	0.11 415	0.11 331	0.11 334	0.15 279	0.14 282

scenet	0.49 417	0.43 347	2.54 606	0.31 355	0.22 345	0.67 539	0.31 476	0.78 451	0.65 486	0.58 513	0.47 352	0.46 397	0.43 481	0.76 445	0.46 457	0.11 363	0.11 415	0.11 331	0.11 334	0.15 279	0.14 282

ssnet	0.49 417	0.43 347	2.54 606	0.31 355	0.22 345	0.67 539	0.31 476	0.78 451	0.65 486	0.58 513	0.47 352	0.46 397	0.43 481	0.76 445	0.46 457	0.11 363	0.11 415	0.11 331	0.11 334	0.15 279	0.14 282

TestStereo1	0.49 417	0.81 557	1.85 410	0.39 540	0.57 662	0.56 369	0.34 515	0.75 409	0.69 523	0.44 346	0.63 523	0.35 304	0.42 470	0.64 400	0.29 301	0.10 270	0.08 207	0.12 403	0.10 259	0.33 571	0.26 535

SA-5K	0.49 417	0.81 557	1.85 410	0.39 540	0.57 662	0.56 369	0.34 515	0.75 409	0.69 523	0.44 346	0.63 523	0.35 304	0.42 470	0.64 400	0.29 301	0.10 270	0.08 207	0.12 403	0.10 259	0.33 571	0.26 535

Prome-Stereo	0.49 417	0.30 211	1.76 354	0.60 668	0.23 366	0.63 496	0.42 566	0.62 317	0.60 413	0.59 527	1.03 659	0.43 365	0.72 622	0.60 388	0.33 363	0.09 157	0.07 87	0.10 250	0.09 215	0.11 156	0.43 651

test_sample4	0.50 429	0.42 340	1.88 425	0.32 387	0.19 274	0.56 369	0.26 382	0.93 584	0.65 486	0.54 455	0.54 440	0.45 385	0.36 390	1.79 606	0.36 391	0.13 462	0.10 356	0.13 467	0.12 377	0.17 342	0.16 362

test_sample3	0.50 429	0.41 330	1.88 425	0.32 387	0.19 274	0.57 388	0.25 358	0.92 576	0.64 470	0.52 431	0.49 383	0.47 405	0.35 384	1.79 606	0.37 399	0.13 462	0.10 356	0.12 403	0.11 334	0.16 318	0.16 362

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 429	0.33 244	0.93 137	0.26 206	0.22 345	0.46 223	0.20 164	1.10 677	1.34 693	3.16 743	0.32 245	0.22 152	0.20 160	0.30 136	0.22 191	0.10 270	0.09 303	0.11 331	0.09 215	0.15 279	0.19 421

SMFormer	0.50 429	0.46 373	1.60 299	0.30 324	0.15 115	0.45 203	0.24 333	0.90 555	0.72 553	0.56 484	0.64 540	0.51 427	0.41 452	1.87 624	0.49 477	0.13 462	0.10 356	0.11 331	0.10 259	0.15 279	0.16 362

tta	0.50 429	0.46 373	1.60 299	0.30 324	0.15 115	0.45 203	0.24 333	0.90 555	0.72 553	0.56 484	0.64 540	0.51 427	0.41 452	1.87 624	0.49 477	0.13 462	0.10 356	0.11 331	0.10 259	0.14 251	0.11 161

DCRE	0.50 429	0.63 469	2.13 509	0.30 324	0.23 366	0.45 203	0.24 333	0.59 295	0.53 349	0.50 409	2.10 706	0.42 361	0.26 271	0.35 201	0.23 202	0.09 157	0.14 496	0.10 250	0.32 640	0.16 318	0.15 326

RAFT+CT+SA	0.50 429	0.86 576	1.82 400	0.37 513	0.75 687	0.54 337	0.34 515	0.77 434	0.63 462	0.38 310	0.55 450	0.34 300	0.29 335	0.68 421	0.27 271	0.09 157	0.07 87	0.11 331	0.51 692	0.29 533	0.41 649

NINENet	0.50 429	0.33 244	1.69 318	0.55 649	0.25 405	0.91 649	0.23 296	0.98 625	0.71 543	0.53 442	0.55 450	0.66 517	0.30 346	1.22 515	0.32 350	0.15 531	0.13 477	0.16 556	0.11 334	0.16 318	0.13 253

SA	0.50 429	0.75 526	1.95 462	0.31 355	0.61 675	0.57 388	0.31 476	0.91 567	0.73 569	0.42 333	0.62 510	0.38 325	0.47 521	0.68 421	0.29 301	0.09 157	0.09 303	0.13 467	0.32 640	0.30 545	0.10 130

CSP-Net	0.50 429	0.39 312	1.25 205	0.29 302	0.23 366	0.77 604	0.35 523	0.86 523	0.57 387	0.59 527	0.59 480	0.65 510	0.40 441	1.77 601	0.44 451	0.16 554	0.11 415	0.10 250	0.10 259	0.20 408	0.14 282

GwcNet-ADL	0.50 429	0.74 523	2.90 662	0.31 355	0.20 298	0.58 405	0.29 453	0.87 534	0.64 470	0.47 371	0.47 352	0.56 461	0.33 373	0.46 306	0.46 457	0.13 462	0.12 449	0.09 180	0.09 215	0.14 251	0.21 455

RAFT_R40	0.50 429	0.21 43	1.76 354	0.50 622	0.40 594	0.61 457	0.53 620	0.56 274	0.60 413	0.56 484	0.54 440	0.55 447	0.51 542	1.57 567	0.53 496	0.11 363	0.07 87	0.12 403	0.10 259	0.16 318	0.09 89

GMM-Stereo	0.50 429	0.23 84	2.41 567	0.54 642	0.24 381	0.77 604	0.46 596	0.59 295	0.57 387	0.58 513	0.73 594	0.47 405	0.43 481	0.68 421	0.27 271	0.10 270	0.06 25	0.13 467	0.13 411	0.14 251	0.44 653

MMNet	0.50 429	0.48 388	1.93 449	0.33 414	0.27 436	0.79 613	0.28 427	0.81 476	0.74 573	0.60 537	0.56 462	0.59 479	0.55 557	0.79 455	0.59 527	0.10 270	0.09 303	0.12 403	0.11 334	0.13 215	0.14 282

DeepPruner_ROB	0.50 429	0.70 503	1.94 459	0.29 302	0.26 423	0.63 496	0.31 476	0.80 472	0.48 293	0.61 546	0.55 450	0.66 517	0.38 417	0.98 480	0.40 425	0.19 599	0.14 496	0.14 506	0.14 440	0.23 456	0.17 384

StereoDRNet-Refined	0.50 429	0.41 330	1.50 282	0.33 414	0.21 315	0.68 551	0.26 382	0.81 476	0.68 514	0.67 591	0.68 562	0.73 565	0.42 470	1.10 497	0.59 527	0.11 363	0.08 207	0.14 506	0.14 440	0.25 487	0.21 455
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet_ROB	0.50 429	1.15 669	1.73 333	0.31 355	0.21 315	0.58 405	0.22 255	0.95 607	0.82 623	0.58 513	0.62 510	0.57 468	0.39 431	0.84 461	0.40 425	0.11 363	0.08 207	0.09 180	0.06 27	0.21 424	0.13 253

MWSP-net	0.51 446	0.48 388	1.30 219	0.31 355	0.21 315	0.59 424	0.84 686	0.83 490	0.65 486	0.54 455	0.50 393	0.69 541	0.75 631	0.43 271	1.28 650	0.13 462	0.10 356	0.11 331	0.11 334	0.13 215	0.16 362

SCION-MonSter	0.51 446	0.42 340	1.28 212	0.36 488	0.46 632	0.80 621	0.28 427	0.77 434	0.75 587	0.45 357	0.70 581	0.50 422	0.43 481	0.64 400	0.89 588	0.16 554	0.12 449	0.29 663	0.26 599	0.41 638	0.26 535

Hybrid-DGEV-2	0.51 446	0.84 568	1.75 345	0.32 387	0.17 186	0.73 579	0.18 120	0.83 490	0.69 523	0.52 431	0.38 292	0.53 436	0.42 470	0.99 481	0.92 591	0.10 270	0.08 207	0.11 331	0.10 259	0.25 487	0.23 497

G2L-ROB	0.51 446	0.95 612	1.96 471	0.29 302	0.22 345	0.59 424	0.28 427	0.76 422	0.57 387	0.55 474	0.45 336	0.70 552	0.32 365	1.38 534	0.47 466	0.11 363	0.07 87	0.09 180	0.08 164	0.20 408	0.13 253

DFGA-Net	0.51 446	1.06 651	1.75 345	0.30 324	0.24 381	0.54 337	0.22 255	0.63 326	0.60 413	0.48 390	0.51 400	0.35 304	0.27 292	1.82 615	0.53 496	0.10 270	0.08 207	0.12 403	0.12 377	0.37 613	0.15 326

test_sample5	0.51 446	0.43 347	1.83 404	0.32 387	0.18 236	0.55 352	0.26 382	0.92 576	0.65 486	0.53 442	0.59 480	0.45 385	0.36 390	1.87 624	0.36 391	0.13 462	0.10 356	0.13 467	0.12 377	0.17 342	0.16 362

DualNet	0.51 446	0.43 347	1.83 404	0.32 387	0.18 236	0.55 352	0.26 382	0.92 576	0.65 486	0.54 455	0.62 510	0.45 385	0.36 390	1.87 624	0.36 391	0.13 462	0.10 356	0.13 467	0.12 377	0.17 342	0.16 362

test_5	0.51 446	0.87 580	1.99 477	0.37 513	0.65 679	0.58 405	0.35 523	0.78 451	0.62 449	0.48 390	0.55 450	0.45 385	0.40 441	0.72 436	0.30 324	0.09 157	0.07 87	0.12 403	0.12 377	0.33 571	0.38 632

Sa-1000	0.51 446	0.72 510	1.90 437	0.31 355	0.60 671	0.60 437	0.31 476	0.94 593	0.71 543	0.52 431	0.83 617	0.42 361	0.33 373	0.68 421	0.28 286	0.10 270	0.09 303	0.13 467	0.29 615	0.29 533	0.10 130

dad	0.51 446	1.01 639	1.74 338	0.29 302	0.19 274	0.60 437	0.26 382	0.52 242	0.75 587	0.63 567	0.63 523	0.63 495	0.33 373	0.85 463	0.47 466	0.27 659	0.15 527	0.40 683	0.18 526	0.22 441	0.14 282

PSMNet-ADL	0.51 446	0.38 299	1.65 307	0.35 465	0.21 315	0.67 539	0.26 382	0.74 398	0.55 371	0.42 333	0.52 415	0.70 552	0.45 495	1.91 636	0.57 519	0.15 531	0.13 477	0.11 331	0.13 411	0.15 279	0.20 440

Pruner-Stereo	0.51 446	0.27 149	1.78 367	1.79 727	0.19 274	0.62 478	0.45 593	0.57 280	0.60 413	0.61 546	0.48 366	0.41 347	0.24 235	0.46 306	1.00 607	0.12 426	0.07 87	0.12 403	0.10 259	0.12 178	0.13 253

CFNet-ft	0.51 446	0.76 527	1.79 387	0.28 265	0.30 478	0.63 496	0.28 427	0.66 340	0.55 371	0.45 357	0.57 471	0.74 571	0.41 452	1.46 547	0.42 436	0.14 508	0.10 356	0.28 656	0.13 411	0.18 370	0.14 282

STTStereo	0.51 446	0.69 497	2.14 514	0.36 488	0.30 478	0.61 457	0.32 499	0.77 434	0.60 413	0.60 537	0.54 440	0.67 527	0.43 481	0.86 466	0.42 436	0.16 554	0.15 527	0.17 577	0.20 559	0.16 318	0.15 326

CFNet_RVC	0.51 446	0.76 527	1.79 387	0.28 265	0.30 478	0.63 496	0.28 427	0.66 340	0.55 371	0.45 357	0.57 471	0.74 571	0.41 452	1.46 547	0.42 436	0.14 508	0.10 356	0.28 656	0.13 411	0.18 370	0.14 282

iResNet	0.51 446	0.76 527	2.59 614	0.41 560	0.17 186	0.64 510	0.27 407	0.82 484	0.70 533	0.57 495	0.64 540	0.43 365	0.36 390	0.70 432	0.52 492	0.10 270	0.07 87	0.09 180	0.08 164	0.21 424	0.13 253

test_sample6	0.52 462	0.44 359	1.81 394	0.33 414	0.18 236	0.55 352	0.27 407	0.94 593	0.66 502	0.54 455	0.62 510	0.47 405	0.36 390	1.97 642	0.38 406	0.14 508	0.10 356	0.13 467	0.13 411	0.17 342	0.16 362

CoDeX	0.52 462	0.43 347	2.25 538	0.29 302	0.26 423	0.61 457	0.32 499	0.99 637	0.68 514	0.48 390	0.55 450	0.52 433	0.40 441	1.60 574	0.35 385	0.12 426	0.09 303	0.11 331	0.10 259	0.13 215	0.12 210

SepStereo	0.52 462	0.35 272	1.55 291	0.33 414	0.34 538	0.50 285	0.42 566	0.83 490	0.74 573	0.83 647	0.68 562	0.56 461	0.48 530	1.56 563	0.46 457	0.12 426	0.08 207	0.12 403	0.09 215	0.18 370	0.15 326

SST-Stereo	0.52 462	0.20 27	1.76 354	0.62 670	0.53 652	0.62 478	0.66 658	0.55 268	0.61 431	0.58 513	0.53 428	0.52 433	0.60 581	1.59 573	0.29 301	0.11 363	0.07 87	0.12 403	0.10 259	0.16 318	0.10 130

LMCR-Stereo	0.52 462	0.71 505	2.39 563	0.40 552	0.21 315	0.74 585	0.31 476	1.02 657	0.64 470	0.61 546	0.63 523	0.39 332	0.51 542	0.62 395	0.42 436	0.19 599	0.09 303	0.12 403	0.09 215	0.23 456	0.12 210

delet	0.52 462	0.54 423	1.62 305	0.31 355	0.35 551	0.74 585	0.46 596	0.85 512	0.74 573	0.55 474	0.60 497	0.67 527	0.50 540	1.12 504	0.57 519	0.11 363	0.11 415	0.13 467	0.14 440	0.16 318	0.12 210

SME	0.53 468	1.10 656	1.55 291	0.35 465	0.20 298	0.65 525	0.25 358	0.67 351	0.48 293	0.47 371	0.49 383	0.35 304	0.36 390	1.79 606	0.51 488	0.26 653	0.10 356	0.12 403	0.13 411	0.45 658	0.25 524

IGEV-FE	0.53 468	0.34 263	2.91 663	0.32 387	0.18 236	0.54 337	0.21 211	0.72 379	0.42 223	0.81 641	0.51 400	0.70 552	0.41 452	0.48 325	1.13 628	0.09 157	0.15 527	0.10 250	0.35 652	0.19 392	0.09 89

IGEV_Zeroshot_test	0.53 468	0.33 244	2.91 663	0.32 387	0.18 236	0.54 337	0.21 211	0.72 379	0.42 223	0.81 641	0.51 400	0.71 557	0.41 452	0.48 325	1.13 628	0.09 157	0.15 527	0.10 250	0.35 652	0.19 392	0.09 89

TRStereo	0.53 468	0.76 527	2.38 561	0.42 571	0.29 460	0.69 557	0.23 296	1.81 719	0.55 371	0.36 294	0.32 245	0.47 405	0.40 441	0.46 306	0.25 245	0.12 426	0.11 415	0.11 331	0.41 674	0.13 215	0.32 596

RAFT-345	0.53 468	0.30 211	2.34 553	0.38 530	0.34 538	0.58 405	0.42 566	0.47 180	0.61 431	0.51 422	1.00 653	0.43 365	0.28 312	1.57 567	0.82 582	0.10 270	0.07 87	0.11 331	0.09 215	0.10 118	0.08 59

cf-r	0.53 468	0.81 557	2.15 515	0.33 414	0.28 450	0.60 437	0.28 427	0.78 451	0.64 470	0.51 422	0.60 497	0.75 577	0.40 441	1.32 527	0.43 445	0.13 462	0.09 303	0.11 331	0.12 377	0.15 279	0.14 282

PSMNet-RSSM	0.53 468	0.82 561	1.78 367	0.31 355	0.25 405	0.58 405	0.28 427	0.84 503	0.60 413	0.50 409	0.61 504	0.67 527	0.43 481	1.68 585	0.42 436	0.15 531	0.10 356	0.14 506	0.16 492	0.15 279	0.13 253

MyStereo8	0.54 475	0.80 552	2.76 641	0.32 387	0.33 525	0.71 565	0.20 164	0.87 534	0.57 387	0.51 422	0.59 480	0.50 422	0.33 373	0.68 421	0.55 507	0.10 270	0.29 657	0.10 250	0.13 411	0.21 424	0.34 611

MyStereo06	0.54 475	0.41 330	2.68 625	0.30 324	0.23 366	0.60 437	0.30 463	0.81 476	0.44 242	0.84 649	0.52 415	0.78 589	0.58 573	0.48 325	1.10 624	0.09 157	0.17 566	0.12 403	0.10 259	0.16 318	0.20 440

iRaft-Stereo_5w	0.54 475	1.01 639	2.08 497	0.27 232	0.21 315	0.49 271	0.28 427	0.73 393	0.58 398	0.40 319	0.61 504	0.62 493	0.46 511	1.78 602	0.47 466	0.09 157	0.07 87	0.11 331	0.10 259	0.39 630	0.12 210

IPLGR	0.54 475	0.56 435	2.68 625	0.36 488	0.18 236	0.62 478	0.54 624	1.02 657	0.64 470	0.73 617	0.46 345	0.47 405	0.45 495	1.12 504	0.29 301	0.09 157	0.08 207	0.11 331	0.09 215	0.19 392	0.12 210

AACVNet	0.54 475	0.78 547	1.73 333	0.36 488	0.21 315	0.57 388	0.25 358	0.71 373	0.51 319	0.55 474	0.59 480	0.64 505	0.41 452	2.13 662	0.41 433	0.14 508	0.11 415	0.14 506	0.11 334	0.33 571	0.15 326

LCNet	0.54 475	0.37 285	1.78 367	0.92 696	0.22 345	0.96 655	0.30 463	0.59 295	0.58 398	0.51 422	0.55 450	0.41 347	0.76 634	0.84 461	0.26 259	0.09 157	0.06 25	0.12 403	0.18 526	0.98 710	0.39 638

IRAFT_RVC	0.54 475	0.53 414	1.78 367	0.46 603	0.21 315	0.58 405	0.43 573	0.65 337	0.66 502	0.54 455	0.50 393	0.49 419	0.51 542	1.58 571	1.01 611	0.11 363	0.25 643	0.13 467	0.10 259	0.15 279	0.13 253

GEStereo_RVC	0.54 475	0.87 580	1.95 462	0.47 608	0.25 405	0.62 478	0.37 540	1.00 646	0.74 573	0.53 442	0.54 440	0.59 479	0.44 490	1.10 497	0.46 457	0.15 531	0.11 415	0.12 403	0.10 259	0.26 509	0.19 421

UNet	0.54 475	0.44 359	2.83 651	0.31 355	0.33 525	0.74 585	0.27 407	0.82 484	0.61 431	0.53 442	0.54 440	0.72 560	0.54 552	0.78 454	0.56 515	0.11 363	0.09 303	0.13 467	0.11 334	0.14 251	0.12 210

HGLStereo	0.54 475	0.69 497	2.00 479	0.35 465	0.40 594	0.66 532	0.30 463	0.83 490	0.62 449	0.57 495	0.69 571	0.69 541	0.54 552	1.07 492	0.55 507	0.13 462	0.13 477	0.13 467	0.11 334	0.19 392	0.17 384

DSFCA	0.54 475	0.35 272	1.41 252	0.28 265	0.28 450	0.79 613	0.88 689	0.76 422	0.70 533	0.72 613	0.66 551	0.67 527	0.57 567	1.17 511	0.63 536	0.16 554	0.14 496	0.13 467	0.14 440	0.16 318	0.13 253

DLCB_ROB	0.54 475	0.55 432	1.49 278	0.36 488	0.25 405	0.65 525	0.36 531	0.80 472	0.70 533	0.72 613	0.69 571	0.83 608	0.46 511	1.53 560	0.60 529	0.13 462	0.12 449	0.14 506	0.14 440	0.14 251	0.13 253

DNS	0.55 487	0.72 510	0.93 137	0.30 324	0.50 643	0.41 156	0.20 164	0.48 195	0.39 178	0.18 67	0.49 383	0.27 233	0.19 145	1.22 515	0.66 545	0.10 270	0.48 699	0.11 331	0.21 567	1.72 731	1.49 731

G2L-Stereo_test	0.55 487	0.97 623	1.89 432	0.33 414	0.24 381	0.75 592	0.38 547	0.79 467	0.60 413	0.60 537	0.54 440	0.74 571	0.39 431	1.56 563	0.43 445	0.10 270	0.08 207	0.08 75	0.08 164	0.28 526	0.13 253

G2L-Stereo	0.55 487	0.85 573	2.18 522	0.31 355	0.27 436	0.59 424	0.27 407	0.77 434	0.55 371	0.54 455	0.52 415	0.71 557	0.36 390	1.75 597	0.50 482	0.13 462	0.11 415	0.13 467	0.11 334	0.29 533	0.15 326

ssnet_v2	0.55 487	0.60 448	1.86 418	0.32 387	0.22 345	0.72 571	0.44 584	0.94 593	0.74 573	0.63 567	0.54 440	0.81 601	0.47 521	0.77 450	0.70 556	0.16 554	0.14 496	0.14 506	0.14 440	0.30 545	0.30 576

raft_robust	0.55 487	0.84 568	1.73 333	0.28 265	0.54 654	0.53 330	0.25 358	0.88 543	0.75 587	0.48 390	0.46 345	0.76 583	0.75 631	1.46 547	0.27 271	0.09 157	0.10 356	0.10 250	0.30 625	0.26 509	0.16 362

XX-Stereo	0.55 487	0.54 423	3.50 704	0.48 616	0.39 584	0.54 337	0.17 97	0.89 549	0.40 196	0.44 346	0.65 549	0.85 617	0.19 145	0.77 450	0.21 165	0.10 270	0.14 496	0.10 250	0.32 640	0.17 342	0.14 282

ac_64	0.55 487	0.46 373	1.92 446	0.36 488	0.34 538	0.63 496	0.31 476	0.82 484	0.61 431	0.55 474	0.51 400	0.89 632	0.48 530	1.83 616	0.55 507	0.14 508	0.11 415	0.12 403	0.12 377	0.18 370	0.12 210

GANet-RSSM	0.55 487	0.73 518	1.90 437	0.36 488	0.26 423	0.59 424	0.27 407	0.78 451	0.52 331	0.47 371	0.57 471	0.63 495	0.45 495	1.92 640	0.43 445	0.14 508	0.10 356	0.25 648	0.11 334	0.34 583	0.14 282

CCAANet	0.55 487	0.73 518	2.47 585	0.30 324	0.24 381	0.55 352	0.24 333	0.84 503	0.64 470	0.40 319	0.67 554	0.56 461	0.36 390	1.87 624	0.41 433	0.10 270	0.08 207	0.13 467	0.12 377	0.11 156	0.13 253

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 487	0.92 597	2.36 559	0.38 530	0.37 572	0.60 437	0.28 427	0.82 484	0.62 449	0.62 557	0.55 450	0.72 560	0.45 495	1.00 484	0.43 445	0.15 531	0.11 415	0.14 506	0.14 440	0.15 279	0.16 362
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DNSM	0.56 497	0.71 505	0.86 113	0.25 158	0.14 82	0.44 193	0.20 164	0.48 195	0.44 242	0.21 122	0.45 336	0.26 219	0.22 192	1.29 525	1.02 613	0.11 363	0.47 695	0.08 75	0.14 440	1.91 735	1.50 733

Zero-FE251	0.56 497	0.29 193	1.27 210	0.26 206	0.16 152	0.44 193	0.16 83	0.44 132	0.35 109	5.31 748	0.19 74	0.22 152	0.19 145	0.24 45	1.08 621	0.10 270	0.07 87	0.08 75	0.06 27	0.09 85	0.13 253

CBFPSM	0.56 497	0.91 595	1.82 400	0.28 265	0.23 366	0.71 565	0.37 540	0.72 379	0.64 470	0.50 409	0.49 383	1.03 664	0.83 644	0.62 395	1.35 654	0.10 270	0.12 449	0.10 250	0.10 259	0.18 370	0.19 421

CRFU-Net	0.56 497	0.38 299	1.86 418	0.46 603	0.26 423	0.82 626	0.36 531	0.90 555	0.49 301	0.62 557	0.59 480	0.78 589	1.35 695	1.00 484	0.48 472	0.15 531	0.14 496	0.17 577	0.10 259	0.19 392	0.14 282

CIPLG	0.56 497	1.19 676	2.46 579	0.80 687	0.31 499	0.61 457	0.57 637	0.76 422	0.57 387	0.56 484	0.63 523	0.41 347	0.30 346	0.45 297	0.40 425	0.11 363	0.20 602	0.13 467	0.13 411	0.35 596	0.19 421

DAS	0.56 497	0.35 272	1.55 291	0.33 414	0.34 538	0.50 285	0.42 566	0.83 490	0.74 573	0.83 647	0.68 562	0.56 461	0.48 530	2.40 682	0.46 457	0.12 426	0.08 207	0.12 403	0.09 215	0.18 370	0.15 326

AASNet	0.56 497	1.03 645	2.34 553	0.37 513	0.33 525	0.65 525	0.29 453	0.96 612	0.73 569	0.54 455	0.60 497	0.55 447	0.38 417	0.59 381	0.58 524	0.14 508	0.12 449	0.13 467	0.10 259	0.43 648	0.24 512

ACRE	0.56 497	1.14 665	2.77 644	0.76 683	0.28 450	0.60 437	0.56 633	0.76 422	0.58 398	0.55 474	0.62 510	0.41 347	0.29 335	0.44 281	0.39 417	0.11 363	0.19 591	0.13 467	0.14 440	0.36 604	0.18 404

iinet-f	0.57 505	0.93 603	2.27 541	0.31 355	0.25 405	0.83 629	0.33 509	0.81 476	0.65 486	0.54 455	0.63 523	0.73 565	0.67 610	0.73 437	0.67 549	0.13 462	0.13 477	0.11 331	0.10 259	0.43 648	0.16 362

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 505	0.87 580	2.11 503	0.32 387	0.30 478	0.84 631	0.40 556	0.88 543	0.72 553	0.65 584	0.73 594	0.66 517	0.57 567	0.93 473	0.71 559	0.13 462	0.07 87	0.10 250	0.08 164	0.15 279	0.14 282

psm_up	0.57 505	0.61 453	1.83 404	0.35 465	0.30 478	0.64 510	0.37 540	0.90 555	0.68 514	0.59 527	0.55 450	0.68 534	0.54 552	1.91 636	0.46 457	0.16 554	0.15 527	0.16 556	0.15 467	0.23 456	0.13 253

GwcNet-RSSM	0.57 505	0.94 605	2.13 509	0.32 387	0.25 405	0.60 437	0.30 463	0.80 472	0.66 502	0.52 431	0.64 540	0.71 557	0.40 441	1.79 606	0.50 482	0.13 462	0.09 303	0.12 403	0.12 377	0.21 424	0.15 326

DISCO	0.57 505	0.34 263	1.87 423	0.45 597	0.34 538	0.84 631	0.35 523	0.84 503	0.78 607	0.59 527	0.63 523	1.06 671	0.53 549	1.10 497	0.82 582	0.12 426	0.09 303	0.11 331	0.10 259	0.22 441	0.18 404

coex_refinement	0.58 510	0.94 605	1.87 423	0.38 530	0.25 405	0.64 510	0.34 515	0.83 490	0.65 486	0.60 537	0.63 523	0.81 601	0.48 530	1.85 623	0.56 515	0.13 462	0.09 303	0.10 250	0.10 259	0.16 318	0.16 362

PSMNet-RUCA	0.58 510	0.82 561	1.89 432	0.59 664	0.56 660	0.64 510	0.36 531	0.84 503	0.69 523	0.51 422	0.68 562	0.53 436	0.43 481	0.56 369	0.43 445	0.34 676	0.18 578	0.44 689	0.29 615	0.48 665	0.30 576

FACV-RUCA	0.58 510	0.40 320	1.78 367	0.43 576	1.67 729	0.48 252	0.28 427	0.69 360	0.62 449	0.40 319	0.53 428	0.33 292	0.63 598	0.40 252	0.31 337	0.13 462	0.11 415	0.62 701	0.12 377	0.70 692	0.98 711

UGAM	0.58 510	0.47 383	2.21 526	0.30 324	0.19 274	0.53 330	0.34 515	0.59 295	0.63 462	0.44 346	0.73 594	0.78 589	0.37 407	2.58 699	0.39 417	0.10 270	0.08 207	0.17 577	0.14 440	0.42 646	0.17 384

iRaft-Stereo_20w	0.58 510	0.39 312	1.96 471	0.45 597	0.32 510	0.92 651	0.57 637	1.14 682	0.56 383	0.81 641	0.40 306	0.55 447	0.69 615	0.65 412	1.04 617	0.09 157	0.16 545	0.09 180	0.36 661	0.17 342	0.25 524

IPLGR_C	0.58 510	1.25 683	2.72 632	0.80 687	0.31 499	0.60 437	0.61 647	0.76 422	0.58 398	0.56 484	0.62 510	0.41 347	0.31 356	0.43 271	0.40 425	0.11 363	0.22 618	0.13 467	0.15 467	0.35 596	0.19 421

CFNet	0.58 510	0.96 615	1.78 367	0.33 414	0.25 405	0.63 496	0.22 255	0.88 543	0.75 587	0.46 369	0.59 480	0.58 475	0.40 441	2.29 670	0.48 472	0.12 426	0.09 303	0.15 537	0.14 440	0.30 545	0.15 326

NVstereo2D	0.58 510	0.40 320	2.03 488	0.35 465	0.35 551	0.69 557	0.39 553	0.91 567	0.80 615	0.47 371	0.53 428	0.67 527	0.46 511	1.99 646	0.48 472	0.19 599	0.11 415	0.17 577	0.13 411	0.25 487	0.25 524

HUF	0.59 518	0.65 481	2.46 579	0.45 597	0.77 691	0.34 74	0.24 333	0.46 156	0.39 178	0.31 263	0.28 193	0.25 204	0.19 145	0.67 418	0.18 76	0.12 426	2.03 748	0.08 75	0.06 27	0.31 553	1.59 737

DualNet (step1)	0.59 518	0.62 459	1.93 449	0.27 232	0.22 345	0.68 551	0.31 476	0.93 584	0.66 502	0.57 495	0.51 400	0.55 447	0.45 495	1.11 500	0.38 406	0.61 697	0.14 496	0.87 710	0.56 700	0.25 487	0.23 497

Wz-Net-LNSev	0.59 518	0.96 615	2.47 585	0.34 447	0.37 572	0.79 613	0.44 584	0.86 523	0.77 603	0.61 546	0.67 554	0.79 594	0.56 561	0.64 400	0.62 534	0.15 531	0.14 496	0.12 403	0.12 377	0.18 370	0.19 421

OMP-Stereo	0.59 518	0.65 481	1.74 338	0.56 651	0.37 572	0.60 437	0.26 382	0.70 368	0.65 486	0.66 586	0.60 497	0.69 541	0.32 365	2.09 658	1.20 640	0.10 270	0.07 87	0.12 403	0.09 215	0.17 342	0.10 130

IIG-Stereo	0.59 518	0.65 481	1.74 338	0.54 642	0.23 366	0.61 457	0.21 211	0.73 393	0.65 486	0.64 577	0.69 571	0.69 541	0.38 417	2.09 658	1.39 657	0.11 363	0.07 87	0.11 331	0.09 215	0.15 279	0.09 89

iResNetv2_ROB	0.59 518	1.43 698	2.96 666	0.40 552	0.22 345	0.58 405	0.28 427	0.91 567	0.73 569	0.57 495	0.63 523	0.60 486	0.41 452	0.74 440	0.35 385	0.11 363	0.08 207	0.10 250	0.07 114	0.43 648	0.17 384

SACVNet	0.60 524	0.74 523	1.90 437	0.37 513	0.28 450	0.64 510	0.37 540	0.86 523	0.61 431	0.65 584	0.62 510	0.69 541	0.44 490	2.08 656	0.42 436	0.18 583	0.14 496	0.16 556	0.15 467	0.38 620	0.24 512

HHNet	0.60 524	0.65 481	2.60 616	0.36 488	0.25 405	0.64 510	0.61 647	0.64 330	0.62 449	0.55 474	1.13 670	0.32 280	0.60 581	0.42 266	1.79 678	0.15 531	0.07 87	0.12 403	0.10 259	0.18 370	0.15 326

ASMatch	0.60 524	0.43 347	2.58 612	0.91 695	0.36 560	0.56 369	0.25 358	0.52 242	0.61 431	0.47 371	1.21 673	0.47 405	0.66 608	1.34 530	0.94 594	0.10 270	0.08 207	0.11 331	0.11 334	0.10 118	0.16 362

PFNet	0.60 524	0.33 244	2.47 585	0.41 560	0.55 657	0.62 478	0.27 407	0.61 313	0.63 462	0.61 546	0.56 462	0.45 385	0.32 365	1.88 633	1.14 630	0.28 663	0.09 303	0.12 403	0.16 492	0.26 509	0.20 440

ADLNet	0.60 524	0.71 505	1.95 462	0.35 465	0.34 538	0.67 539	0.34 515	0.90 555	0.74 573	0.68 597	0.62 510	0.80 598	0.45 495	1.78 602	0.64 541	0.14 508	0.11 415	0.14 506	0.14 440	0.29 533	0.21 455

ARAFT	0.60 524	1.23 680	3.10 680	0.28 265	0.16 152	0.64 510	0.36 531	0.90 555	0.67 511	0.61 546	0.49 383	0.55 447	0.31 356	1.24 522	0.32 350	0.10 270	0.08 207	0.14 506	0.13 411	0.37 613	0.21 455

ETE_ROB	0.60 524	0.71 505	1.55 291	0.37 513	0.25 405	0.69 557	0.51 613	1.47 704	0.70 533	0.80 635	0.69 571	0.85 617	0.49 537	1.36 532	0.58 524	0.16 554	0.13 477	0.19 606	0.16 492	0.21 424	0.23 497

LALA_ROB	0.60 524	0.76 527	1.69 318	0.36 488	0.29 460	0.79 613	0.55 628	0.94 593	0.77 603	0.81 641	0.67 554	0.94 646	0.49 537	0.99 481	0.73 566	0.21 618	0.15 527	0.20 616	0.18 526	0.23 456	0.21 455

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 532	0.61 453	3.35 701	0.33 414	0.58 664	0.66 532	0.20 164	0.98 625	0.55 371	0.73 617	0.52 415	0.99 656	0.65 603	0.58 375	0.29 301	0.10 270	0.16 545	0.10 250	0.41 674	0.29 533	0.20 440

RAFT-RH_RVC	0.61 532	0.50 401	2.33 551	0.36 488	0.29 460	0.60 437	0.18 120	0.44 132	0.58 398	0.76 625	1.91 702	0.47 405	0.29 335	1.60 574	1.23 644	0.14 508	0.07 87	0.13 467	0.13 411	0.10 118	0.09 89

FADNet-RVC	0.61 532	1.26 685	2.12 507	0.33 414	0.26 423	0.59 424	0.29 453	0.86 523	0.62 449	0.45 357	0.50 393	0.62 493	0.46 511	1.73 593	0.55 507	0.17 570	0.20 602	0.17 577	0.18 526	0.59 683	0.28 554

RASNet	0.61 532	0.68 493	2.03 488	0.35 465	0.46 632	0.65 525	0.28 427	0.78 451	0.70 533	0.48 390	0.64 540	0.93 642	0.61 590	2.21 666	0.73 566	0.12 426	0.09 303	0.09 180	0.10 259	0.14 251	0.11 161

XPNet_ROB	0.61 532	0.72 510	1.66 312	0.37 513	0.27 436	0.67 539	0.47 604	0.89 549	0.71 543	0.78 631	0.70 581	0.81 601	0.53 549	1.70 588	0.76 570	0.21 618	0.16 545	0.16 556	0.15 467	0.20 408	0.21 455

252Zero-FE	0.62 537	0.27 149	0.83 105	0.24 130	0.13 57	0.31 47	0.13 14	0.39 81	0.32 61	8.03 751	0.23 130	0.12 3	0.12 14	0.26 73	0.44 451	0.09 157	0.12 449	0.07 2	0.06 27	0.09 85	0.12 210

YMNet	0.62 537	0.72 510	1.93 449	0.41 560	0.41 603	0.87 641	0.43 573	0.87 534	0.71 543	0.74 620	0.81 612	0.83 608	0.46 511	0.86 466	0.93 592	0.19 599	0.22 618	0.20 616	0.17 512	0.41 638	0.21 455

YMNet_1	0.62 537	0.72 510	1.93 449	0.41 560	0.41 603	0.87 641	0.43 573	0.87 534	0.71 543	0.74 620	0.81 612	0.83 608	0.46 511	0.86 466	0.93 592	0.19 599	0.22 618	0.20 616	0.17 512	0.41 638	0.21 455

DDVS	0.62 537	0.40 320	1.40 250	2.21 736	0.35 551	0.87 641	1.00 699	0.69 360	0.50 312	0.53 442	0.56 462	0.90 634	0.37 407	1.22 515	0.47 466	0.15 531	0.14 496	0.14 506	0.12 377	0.19 392	0.22 470

DRaft	0.62 537	0.38 299	1.76 354	0.24 130	0.16 152	0.64 510	0.66 658	0.53 251	0.53 349	0.67 591	0.99 651	0.38 325	1.00 668	1.44 541	2.10 692	0.10 270	0.14 496	0.10 250	0.14 440	0.18 370	0.21 455

DMCA-RVC	0.62 537	0.96 615	2.63 618	0.36 488	0.90 697	0.56 369	0.31 476	0.69 360	0.57 387	0.68 597	0.52 415	0.59 479	0.56 561	1.23 519	0.53 496	0.16 554	0.38 678	0.20 616	0.15 467	0.20 408	0.15 326

HSM	0.62 537	0.76 527	1.72 330	0.30 324	0.29 460	0.64 510	0.28 427	0.94 593	0.62 449	0.58 513	0.57 471	1.40 697	0.64 601	2.59 700	0.42 436	0.11 363	0.08 207	0.10 250	0.08 164	0.14 251	0.11 161

UGAM-zero	0.63 544	0.39 312	2.49 590	0.30 324	0.49 640	0.67 539	0.19 136	0.91 567	0.45 258	0.77 629	0.45 336	1.16 685	0.82 643	2.05 651	0.29 301	0.09 157	0.15 527	0.09 180	0.44 678	0.11 156	0.22 470

fast-acv-ft	0.63 544	0.88 584	3.10 680	0.38 530	0.30 478	0.79 613	0.48 608	0.69 360	0.72 553	0.58 513	0.78 608	0.76 583	0.60 581	0.67 418	0.73 566	0.15 531	0.15 527	0.18 599	0.17 512	0.37 613	0.16 362

PSM-AAD	0.63 544	0.22 61	1.77 363	0.37 513	0.23 366	0.86 637	1.17 711	0.59 295	0.60 413	0.64 577	0.71 586	0.68 534	2.93 728	0.65 412	0.31 337	0.09 157	0.07 87	0.17 577	0.15 467	0.13 215	0.33 607

PS-NSSS	0.63 544	1.00 635	1.81 394	0.30 324	0.31 499	0.63 496	0.34 515	0.98 625	0.69 523	0.54 455	0.74 597	0.51 427	0.41 452	2.43 687	0.48 472	0.24 644	0.17 566	0.27 652	0.18 526	0.27 520	0.21 455

z-ln-s-r	0.64 548	0.89 589	2.23 534	0.32 387	0.26 423	0.57 388	0.37 540	0.84 503	0.76 598	0.51 422	0.81 612	0.64 505	0.45 495	2.06 652	1.27 648	0.10 270	0.07 87	0.11 331	0.09 215	0.24 473	0.13 253

TransformOpticalFlow	0.64 548	0.56 435	2.66 623	0.44 583	0.26 423	0.62 478	0.28 427	0.83 490	0.71 543	0.76 625	0.74 597	0.91 636	0.85 648	1.83 616	0.81 581	0.10 270	0.07 87	0.11 331	0.09 215	0.11 156	0.12 210

pcwnet_v2	0.64 548	0.49 393	4.41 721	0.32 387	0.27 436	0.60 437	0.25 358	0.97 621	0.88 640	0.59 527	0.70 581	0.63 495	0.55 557	0.66 417	0.37 399	0.17 570	0.15 527	0.15 537	0.14 440	0.21 424	0.23 497

RAFT + AFF	0.64 548	1.20 677	1.95 462	0.34 447	0.33 525	0.67 539	0.52 616	0.99 637	0.74 573	0.53 442	0.58 477	0.57 468	0.80 640	1.76 598	0.51 488	0.12 426	0.27 653	0.15 537	0.14 440	0.43 648	0.29 562

FADNet	0.64 548	1.22 679	2.06 490	0.32 387	0.30 478	0.66 532	0.29 453	0.88 543	0.72 553	0.44 346	0.48 366	0.66 517	0.57 567	1.84 621	0.45 456	0.46 688	0.20 602	0.17 577	0.19 546	0.59 683	0.24 512

DRN-Test	0.64 548	0.43 347	2.44 575	0.39 540	0.44 613	0.80 621	0.41 562	1.02 657	0.78 607	0.80 635	0.63 523	0.69 541	0.56 561	1.79 606	0.69 554	0.15 531	0.12 449	0.17 577	0.16 492	0.18 370	0.17 384

StereoDRNet	0.64 548	0.88 584	2.35 556	0.41 560	0.45 624	0.73 579	0.47 604	0.94 593	0.74 573	0.75 622	0.54 440	0.74 571	0.47 521	1.70 588	0.72 563	0.15 531	0.14 496	0.15 537	0.14 440	0.20 408	0.19 421

NOSS_ROB	0.64 548	0.65 481	1.62 305	0.46 603	0.25 405	0.67 539	0.30 463	0.93 584	0.77 603	0.59 527	0.57 471	0.77 585	0.38 417	2.78 712	0.44 451	0.23 635	0.24 630	0.28 656	0.26 599	0.27 520	0.39 638

noway7	0.65 556	2.12 736	4.60 723	0.34 447	0.20 298	0.46 223	0.26 382	0.77 434	0.64 470	0.34 281	0.39 301	0.50 422	0.46 511	0.40 252	0.54 503	0.09 157	0.07 87	0.10 250	0.09 215	0.29 533	0.30 576

Select-FE	0.65 556	0.67 490	2.76 641	0.49 618	0.55 657	0.79 613	0.16 83	0.90 555	0.53 349	0.84 649	0.55 450	0.91 636	0.75 631	0.57 370	1.16 634	0.11 363	0.18 578	0.11 331	0.49 688	0.14 251	0.31 586

Wz-Net-MNSev	0.65 556	0.97 623	2.19 524	0.36 488	0.33 525	0.90 647	0.60 643	0.92 576	0.81 622	0.75 622	0.72 591	0.73 565	0.65 603	1.39 535	0.71 559	0.16 554	0.13 477	0.14 506	0.14 440	0.24 473	0.18 404

FINET	0.65 556	0.95 612	3.06 676	0.35 465	0.40 594	0.58 405	0.48 608	0.92 576	1.10 675	0.57 495	0.68 562	0.47 405	0.44 490	1.15 509	0.60 529	0.23 635	0.21 612	0.17 577	0.15 467	0.26 509	0.25 524

CVANet_RVC	0.65 556	0.80 552	2.13 509	0.36 488	0.26 423	0.62 478	0.42 566	0.84 503	0.72 553	0.69 599	0.68 562	0.68 534	0.52 547	2.64 702	0.42 436	0.19 599	0.12 449	0.22 629	0.17 512	0.37 613	0.15 326

NCCL2	0.65 556	0.94 605	1.96 471	0.43 576	0.30 478	0.71 565	0.68 664	0.84 503	0.65 486	0.70 605	0.60 497	0.86 624	0.54 552	1.56 563	0.57 519	0.20 610	0.16 545	0.67 704	0.25 591	0.22 441	0.24 512

RT-IGEV	0.66 562	0.25 118	2.11 503	0.56 651	0.46 632	0.62 478	0.54 624	0.99 637	0.75 587	0.79 633	0.93 641	0.85 617	0.78 638	0.59 381	1.64 671	0.12 426	0.16 545	0.11 331	0.47 683	0.28 526	0.30 576

TCMNet	0.66 562	0.85 573	2.55 611	0.50 622	0.52 651	0.72 571	0.39 553	0.87 534	0.72 553	0.58 513	0.68 562	0.63 495	0.46 511	1.70 588	0.63 536	0.18 583	0.18 578	0.23 636	0.18 526	0.38 620	0.27 545

ACV-stereo	0.66 562	0.76 527	2.86 652	0.32 387	0.25 405	1.01 663	0.60 643	0.59 295	0.52 331	0.41 328	0.45 336	1.55 703	0.94 663	1.40 538	0.69 554	0.14 508	0.13 477	0.12 403	0.11 334	0.20 408	0.19 421

GrayStereo	0.66 562	0.19 11	1.76 354	0.90 694	0.23 366	0.62 478	1.42 726	0.62 317	0.60 413	0.72 613	0.78 608	0.56 461	3.07 731	0.60 388	0.26 259	0.09 157	0.08 207	0.10 250	0.21 567	0.11 156	0.18 404

PSMNet_ROB	0.66 562	1.01 639	2.33 551	0.38 530	0.31 499	0.72 571	0.55 628	0.86 523	0.69 523	0.54 455	0.60 497	0.75 577	0.47 521	2.00 647	0.82 582	0.17 570	0.13 477	0.19 606	0.19 546	0.24 473	0.27 545

zzzzzzz1	0.67 567	2.12 736	4.32 720	0.32 387	0.29 460	0.44 193	0.29 453	0.74 398	0.62 449	0.33 277	0.40 306	0.52 433	0.45 495	0.93 473	0.58 524	0.14 508	0.09 303	0.10 250	0.10 259	0.36 604	0.22 470

DispNO	0.67 567	0.98 628	2.58 612	0.31 355	0.27 436	0.59 424	0.29 453	0.83 490	0.68 514	0.53 442	0.79 611	0.83 608	0.47 521	2.46 690	0.68 552	0.12 426	0.10 356	0.19 606	0.31 634	0.16 318	0.17 384

STrans-v2	0.67 567	0.56 435	2.64 620	0.27 232	0.23 366	0.57 388	0.33 509	0.96 612	0.69 523	0.92 661	0.85 624	0.89 632	0.93 660	1.83 616	1.21 642	0.09 157	0.07 87	0.10 250	0.09 215	0.11 156	0.12 210

hitnet-ft	0.67 567	0.80 552	1.90 437	0.28 265	0.22 345	0.69 557	0.36 531	0.85 512	0.65 486	0.56 484	0.84 620	1.03 664	0.95 666	2.32 673	0.55 507	0.23 635	0.14 496	0.41 684	0.13 411	0.24 473	0.17 384

FADNet-RVC-Resample	0.67 567	1.16 674	3.16 686	0.37 513	0.29 460	0.62 478	0.38 547	0.86 523	0.63 462	0.51 422	0.50 393	0.57 468	0.45 495	1.57 567	0.49 477	0.24 644	0.32 667	0.23 636	0.19 546	0.27 520	0.62 682

RP	0.67 567	0.82 561	1.94 459	0.43 576	0.44 613	0.65 525	0.45 593	0.89 549	0.82 623	0.66 586	0.92 637	0.99 656	0.76 634	1.55 562	0.66 545	0.25 649	0.18 578	0.23 636	0.20 559	0.31 553	0.22 470

HSM-Net_RVC	0.67 567	0.34 263	2.23 534	0.26 206	0.19 274	0.67 539	0.29 453	1.26 694	0.69 523	0.72 613	0.70 581	0.78 589	0.42 470	3.77 732	0.41 433	0.13 462	0.09 303	0.10 250	0.09 215	0.12 178	0.11 161
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
TDLM	0.67 567	0.92 597	1.76 354	0.37 513	0.24 381	0.66 532	0.56 633	0.82 484	0.74 573	1.16 682	0.62 510	0.61 489	0.48 530	2.70 708	0.50 482	0.20 610	0.11 415	0.35 674	0.14 440	0.32 562	0.16 362

w-ln-seven-2	0.68 575	1.13 663	2.46 579	0.36 488	0.27 436	0.65 525	0.44 584	0.87 534	0.83 627	0.69 599	0.75 600	0.72 560	0.63 598	1.56 563	1.15 632	0.13 462	0.13 477	0.15 537	0.14 440	0.35 596	0.19 421

ADLNet2	0.68 575	0.84 568	3.19 690	0.33 414	0.36 560	0.64 510	0.37 540	0.89 549	0.79 612	0.54 455	0.65 549	0.93 642	0.48 530	2.07 654	0.56 515	0.13 462	0.11 415	0.11 331	0.11 334	0.33 571	0.18 404

DEmStereo	0.68 575	0.31 225	2.25 538	0.42 571	0.17 186	0.66 532	0.89 690	0.51 226	0.59 408	0.60 537	1.01 654	0.45 385	1.26 687	1.54 561	2.26 698	0.10 270	0.08 207	0.10 250	0.10 259	0.10 118	0.11 161

Nwc_Net	0.68 575	0.83 566	2.53 600	0.41 560	0.39 584	0.77 604	0.38 547	1.01 654	0.70 533	0.60 537	0.99 651	0.98 653	0.68 613	1.41 539	0.63 536	0.23 635	0.15 527	0.23 636	0.25 591	0.23 456	0.18 404

AANet_RVC	0.68 575	1.00 635	2.09 498	0.33 414	0.25 405	0.58 405	0.32 499	0.81 476	0.80 615	0.61 546	0.94 643	0.80 598	0.41 452	2.46 690	1.02 613	0.36 679	0.14 496	0.10 250	0.09 215	0.23 456	0.22 470

IPLG	0.69 580	0.84 568	2.43 573	0.35 465	0.21 315	1.65 704	0.61 647	1.36 699	0.58 398	1.39 704	0.51 400	0.37 316	0.87 652	1.41 539	0.36 391	0.09 157	0.07 87	0.14 506	0.12 377	0.32 562	0.11 161

GwcNet	0.69 580	0.71 505	3.12 683	0.36 488	0.45 624	0.81 623	0.44 584	0.86 523	0.84 630	0.60 537	0.74 597	0.82 606	0.49 537	1.65 580	0.66 545	0.16 554	0.15 527	0.15 537	0.15 467	0.31 553	0.24 512

AF-Net	0.69 580	0.92 597	2.21 526	0.41 560	0.40 594	0.68 551	0.40 556	1.02 657	0.86 633	0.69 599	1.03 659	1.04 667	0.84 647	1.19 512	0.78 575	0.22 631	0.14 496	0.25 648	0.17 512	0.30 545	0.18 404

stereogan	0.69 580	0.51 405	2.44 575	0.39 540	0.39 584	1.01 663	0.41 562	0.94 593	0.92 651	0.73 617	0.85 624	1.15 683	0.69 615	1.57 567	0.53 496	0.19 599	0.18 578	0.20 616	0.16 492	0.36 604	0.24 512

PAM_32	0.70 584	0.35 272	2.73 637	0.54 642	0.61 675	1.07 674	0.43 573	0.84 503	0.49 301	0.90 658	0.91 635	1.23 687	0.77 637	0.65 412	1.10 624	0.10 270	0.19 591	0.10 250	0.49 688	0.15 279	0.38 632

PAM	0.70 584	0.35 272	2.72 632	0.56 651	0.62 677	1.08 676	0.53 620	0.85 512	0.44 242	0.93 663	0.92 637	1.24 688	0.68 613	0.64 400	1.01 611	0.10 270	0.19 591	0.10 250	0.48 686	0.14 251	0.38 632

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 584	0.65 481	3.45 702	0.50 622	0.60 671	0.75 592	0.23 296	0.96 612	0.60 413	0.76 625	1.30 681	0.81 601	0.60 581	0.57 370	0.82 582	0.10 270	0.16 545	0.11 331	0.43 677	0.31 553	0.22 470

xxxx	0.70 584	0.21 43	1.33 228	0.28 265	0.18 236	0.63 496	0.24 333	1.02 657	0.69 523	0.50 409	0.62 510	0.58 475	0.38 417	1.47 554	5.21 738	0.13 462	0.12 449	0.11 331	0.10 259	0.12 178	0.15 326

APVNet	0.70 584	0.67 490	2.71 630	0.38 530	0.36 560	0.85 635	0.43 573	0.91 567	0.68 514	0.55 474	0.69 571	0.75 577	0.55 557	2.31 671	0.78 575	0.17 570	0.17 566	0.24 643	0.19 546	0.33 571	0.23 497

Syn2CoEx	0.70 584	1.07 654	2.74 639	0.43 576	0.30 478	0.64 510	0.42 566	0.99 637	0.78 607	0.62 557	0.78 608	0.74 571	0.72 622	1.92 640	0.61 532	0.20 610	0.17 566	0.19 606	0.15 467	0.29 533	0.22 470

FAT-Stereo	0.70 584	0.54 423	2.88 654	0.36 488	0.29 460	0.62 478	0.54 624	0.97 621	0.87 636	0.76 625	0.92 637	0.94 646	0.80 640	1.84 621	0.57 519	0.18 583	0.19 591	0.17 577	0.16 492	0.22 441	0.25 524

RYNet	0.70 584	0.56 435	2.25 538	0.35 465	0.41 603	0.86 637	0.43 573	0.94 593	0.82 623	0.62 557	0.53 428	0.91 636	0.60 581	2.70 708	1.00 607	0.14 508	0.11 415	0.16 556	0.14 440	0.25 487	0.27 545

PWC_ROB	0.70 584	0.94 605	1.88 425	0.39 540	0.39 584	0.62 478	0.30 463	0.98 625	0.94 653	0.91 660	1.29 680	0.77 585	0.62 595	1.62 578	1.03 616	0.18 583	0.11 415	0.18 599	0.13 411	0.51 673	0.22 470

ccnet	0.71 593	0.41 330	1.59 297	0.40 552	0.45 624	1.06 669	0.55 628	0.98 625	0.71 543	0.88 654	0.97 648	0.82 606	0.88 656	1.68 585	0.94 594	0.32 672	0.26 646	0.32 670	0.27 605	0.34 583	0.30 576

RGC	0.71 593	0.97 623	2.18 522	0.44 583	0.44 613	0.73 579	0.40 556	0.94 593	0.71 543	0.71 610	1.04 662	1.01 660	0.71 619	1.74 595	0.70 556	0.23 635	0.18 578	0.28 656	0.26 599	0.29 533	0.27 545

CBMV	0.71 593	0.76 527	2.64 620	0.33 414	0.20 298	0.78 609	0.79 680	0.98 625	0.78 607	0.85 653	0.71 586	0.86 624	1.10 679	1.46 547	0.62 534	0.18 583	0.20 602	0.21 625	0.19 546	0.25 487	0.33 607
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
GCST	0.72 596	1.10 656	2.15 515	1.11 709	0.59 666	0.62 478	0.19 136	0.75 409	0.53 349	0.56 484	0.63 523	0.47 405	0.31 356	1.11 500	0.33 363	0.75 708	0.45 690	0.84 709	0.64 713	0.69 691	0.54 670

mmx	0.72 596	0.23 84	2.01 480	0.30 324	0.21 315	0.57 388	0.26 382	0.99 637	0.76 598	0.53 442	0.63 523	0.66 517	0.39 431	2.52 695	3.43 723	0.13 462	0.10 356	0.15 537	0.13 411	0.15 279	0.15 326

xxx	0.72 596	0.23 84	2.01 480	0.30 324	0.21 315	0.57 388	0.26 382	0.99 637	0.76 598	0.53 442	0.63 523	0.66 517	0.39 431	2.52 695	3.43 723	0.13 462	0.10 356	0.15 537	0.13 411	0.15 279	0.15 326

LL-Strereo	0.72 596	1.29 687	2.49 590	0.36 488	0.45 624	0.55 352	0.32 499	0.93 584	0.71 543	0.67 591	0.58 477	0.85 617	0.79 639	2.67 706	0.46 457	0.10 270	0.18 578	0.14 506	0.12 377	0.40 635	0.42 650

test_xeample	0.72 596	0.21 43	1.36 237	0.27 232	0.17 186	0.59 424	0.28 427	1.01 654	0.70 533	0.55 474	0.67 554	0.44 376	0.39 431	1.88 633	5.17 737	0.12 426	0.10 356	0.11 331	0.10 259	0.13 215	0.15 326

SHD	0.72 596	0.77 537	2.36 559	0.45 597	0.40 594	0.71 565	0.32 499	1.02 657	1.25 686	1.07 675	0.84 620	0.90 634	0.73 625	1.09 495	0.98 601	0.21 618	0.18 578	0.20 616	0.21 567	0.32 562	0.31 586

RTSC	0.72 596	1.00 635	2.22 530	0.40 552	0.29 460	0.82 626	0.31 476	0.96 612	1.10 675	0.92 661	0.81 612	0.78 589	0.58 573	1.23 519	1.55 666	0.18 583	0.17 566	0.14 506	0.17 512	0.43 648	0.30 576

PASM	0.72 596	0.68 493	1.91 443	0.47 608	0.44 613	0.60 437	0.51 613	0.76 422	0.80 615	0.77 629	0.67 554	0.87 626	0.61 590	2.40 682	0.67 549	0.32 672	0.35 670	0.36 676	0.41 674	0.45 658	0.39 638

PWCDC_ROB	0.72 596	1.06 651	2.09 498	0.47 608	0.36 560	0.78 609	0.26 382	0.98 625	1.34 693	0.61 546	2.07 704	0.64 505	0.61 590	0.83 459	0.71 559	0.31 670	0.14 496	0.15 537	0.12 377	0.60 686	0.21 455

ff1	0.73 605	0.23 84	2.01 480	0.30 324	0.21 315	0.57 388	0.26 382	0.74 398	0.88 640	0.53 442	0.63 523	0.66 517	0.39 431	2.52 695	3.43 723	0.10 270	0.24 630	0.15 537	0.13 411	0.25 487	0.36 622

GASNet	0.73 605	1.47 700	3.04 674	0.47 608	0.33 525	0.57 388	0.34 515	0.91 567	0.75 587	0.58 513	0.58 477	0.74 571	0.55 557	2.03 648	0.65 544	0.21 618	0.15 527	0.19 606	0.17 512	0.51 673	0.28 554

XQC	0.73 605	0.98 628	2.39 563	0.46 603	0.35 551	0.81 623	0.46 596	1.00 646	1.00 661	0.80 635	0.69 571	0.88 630	0.74 630	1.32 527	1.20 640	0.24 644	0.16 545	0.23 636	0.20 559	0.41 638	0.33 607

w-ln-seven	0.74 608	1.05 649	2.54 606	0.37 513	0.34 538	1.03 666	0.47 604	1.00 646	1.08 672	0.90 658	0.85 624	0.85 617	0.57 567	1.37 533	1.26 647	0.14 508	0.13 477	0.16 556	0.15 467	0.31 553	0.20 440

1111x	0.74 608	0.21 43	1.93 449	0.31 355	0.17 186	0.63 496	0.32 499	1.03 664	0.74 573	0.52 431	0.62 510	0.57 468	0.47 521	2.38 678	4.25 732	0.12 426	0.14 496	0.11 331	0.12 377	0.12 178	0.14 282

Anonymous_2	0.74 608	0.32 234	1.65 307	0.33 414	0.30 478	0.67 539	0.32 499	0.69 360	0.46 269	0.48 390	0.41 312	0.84 613	0.58 573	0.51 347	0.40 425	0.32 672	0.38 678	1.43 733	3.69 756	0.80 701	0.27 545

Selective-IGEV-i16pc	0.75 611	0.29 193	5.48 730	0.32 387	0.19 274	1.18 686	0.62 652	0.86 523	0.74 573	0.37 300	0.51 400	0.53 436	0.29 335	2.10 660	0.35 385	0.22 631	0.23 626	0.12 403	0.16 492	0.22 441	0.19 421

GANetREF_RVC	0.75 611	1.15 669	2.46 579	0.47 608	0.26 423	0.83 629	0.61 647	0.97 621	0.89 644	0.62 557	0.61 504	0.72 560	0.59 577	2.42 684	0.55 507	0.32 672	0.25 643	0.36 676	0.24 584	0.39 630	0.31 586
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
GANet	0.75 611	0.84 568	2.01 480	0.40 552	0.25 405	0.74 585	0.66 658	0.87 534	0.73 569	0.71 610	1.07 665	0.84 613	0.59 577	2.71 710	1.15 632	0.17 570	0.16 545	0.44 689	0.16 492	0.31 553	0.20 440

PDISCO_ROB	0.75 611	1.06 651	2.11 503	0.64 672	0.59 666	1.13 681	0.43 573	1.14 682	1.05 667	0.64 577	0.71 586	0.96 649	0.61 590	1.21 513	0.76 570	0.37 680	0.18 578	0.27 652	0.24 584	0.56 682	0.32 596

HBP-ISP	0.76 615	1.30 688	3.19 690	0.35 465	0.26 423	0.85 635	0.54 624	1.03 664	0.72 553	0.80 635	0.69 571	0.68 534	0.83 644	2.04 650	0.44 451	0.23 635	0.24 630	0.29 663	0.25 591	0.28 526	0.24 512

Wz-Net-SNSev	0.76 615	1.32 692	3.11 682	0.40 552	0.31 499	0.71 565	0.60 643	0.98 625	0.87 636	0.67 591	0.83 617	0.96 649	0.60 581	1.67 583	0.97 598	0.16 554	0.15 527	0.16 556	0.17 512	0.36 604	0.24 512

FTStereo	0.76 615	0.18 7	2.35 556	0.71 678	0.21 315	0.73 579	1.79 730	0.57 280	0.53 349	1.07 675	1.63 696	1.29 691	2.13 720	0.75 441	0.29 301	0.19 599	0.08 207	0.12 403	0.11 334	0.11 156	0.40 644

CBMV_ROB	0.76 615	0.42 340	2.68 625	0.33 414	0.22 345	0.74 585	0.47 604	0.96 612	0.76 598	1.04 674	0.96 646	0.88 630	0.93 660	2.06 652	1.19 639	0.22 631	0.24 630	0.27 652	0.25 591	0.25 487	0.28 554

DDUNet	0.77 619	1.12 660	1.88 425	0.76 683	0.69 683	0.84 631	0.43 573	0.85 512	0.65 486	0.67 591	0.75 600	0.91 636	0.52 547	1.03 488	0.57 519	0.54 693	0.37 674	0.95 716	0.52 695	0.71 694	0.57 676

UDG	0.77 619	1.23 680	2.15 515	0.67 676	0.59 666	0.78 609	0.38 547	0.90 555	0.70 533	0.61 546	0.69 571	1.01 660	0.67 610	1.02 486	0.73 566	0.45 686	0.34 668	0.87 710	0.51 692	0.67 690	0.46 658

aanetorigin	0.77 619	0.80 552	2.59 614	0.43 576	0.44 613	0.58 405	1.01 701	0.57 280	0.68 514	1.53 710	1.23 674	0.81 601	1.08 676	1.07 492	1.07 620	0.18 583	0.15 527	0.17 577	0.21 567	0.54 680	0.30 576

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 619	1.04 646	2.06 490	0.94 698	0.35 551	0.89 646	0.40 556	0.85 512	0.63 462	0.55 474	0.63 523	0.75 577	0.38 417	2.38 678	0.48 472	1.10 722	0.31 662	0.36 676	0.21 567	0.53 679	0.55 673

222	0.78 623	0.23 84	1.23 202	0.28 265	0.18 236	0.62 478	0.24 333	1.02 657	0.70 533	0.58 513	0.66 551	0.46 397	0.42 470	1.80 611	6.53 749	0.13 462	0.10 356	0.11 331	0.10 259	0.12 178	0.17 384

EAI-Stereo	0.78 623	0.25 118	1.67 314	0.54 642	0.59 666	1.95 713	2.05 734	1.11 681	0.64 470	0.95 666	1.49 691	0.50 422	0.67 610	0.59 381	1.44 661	0.09 157	0.19 591	0.09 180	0.49 688	0.13 215	0.22 470

NCC-stereo	0.79 625	0.94 605	2.42 569	0.59 664	0.45 624	1.90 711	0.46 596	0.99 637	0.72 553	0.64 577	0.84 620	0.91 636	0.73 625	1.80 611	1.00 607	0.27 659	0.19 591	0.23 636	0.31 634	0.24 473	0.22 470

Abc-Net	0.79 625	0.94 605	2.42 569	0.59 664	0.45 624	1.90 711	0.46 596	0.99 637	0.72 553	0.64 577	0.84 620	0.91 636	0.73 625	1.80 611	1.00 607	0.27 659	0.19 591	0.23 636	0.31 634	0.24 473	0.22 470
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
zero-FE	0.80 627	0.27 149	8.23 744	0.49 618	0.98 701	0.33 62	0.20 164	0.48 195	1.28 689	0.17 56	0.20 85	0.77 585	0.22 192	0.60 388	0.97 598	0.11 363	0.07 87	0.09 180	0.10 259	0.33 571	0.14 282

zh-mn7	0.80 627	1.54 703	3.00 672	0.35 465	0.27 436	0.72 571	0.41 562	0.93 584	1.11 677	1.00 669	1.28 678	0.75 577	0.57 567	1.87 624	1.18 637	0.16 554	0.13 477	0.14 506	0.14 440	0.26 509	0.21 455

z-mn7	0.80 627	1.52 702	2.62 617	0.36 488	0.28 450	1.01 663	0.48 608	0.90 555	1.29 690	0.69 599	1.35 686	0.85 617	0.59 577	2.03 648	1.09 623	0.14 508	0.12 449	0.14 506	0.12 377	0.32 562	0.20 440

SQANet	0.80 627	1.58 705	2.53 600	0.76 683	0.83 692	0.76 596	0.36 531	0.83 490	0.64 470	0.63 567	0.69 571	0.73 565	0.51 542	1.21 513	0.53 496	0.77 709	0.29 657	0.59 700	0.29 615	0.86 704	0.61 681

anonymity	0.80 627	0.66 488	1.29 216	0.59 664	0.75 687	0.67 539	0.52 616	0.95 607	0.71 543	0.94 664	0.70 581	0.67 527	0.87 652	0.71 434	1.35 654	0.64 700	0.62 708	0.58 698	1.44 737	0.60 686	0.65 685

S-Stereo	0.80 627	0.69 497	3.89 711	0.39 540	0.37 572	0.69 557	0.70 670	0.94 593	0.98 660	0.62 557	0.91 635	0.83 608	0.60 581	2.37 675	0.66 545	0.18 583	0.21 612	0.17 577	0.18 526	0.30 545	0.35 614

ADCRef	0.80 627	0.96 615	2.29 545	0.37 513	0.35 551	0.96 655	0.51 613	0.87 534	0.75 587	0.88 654	0.83 617	0.61 489	1.36 696	1.02 486	3.27 717	0.13 462	0.11 415	0.17 577	0.19 546	0.25 487	0.21 455

STTRV1_RVC	0.80 627	0.55 432	2.89 657	0.42 571	0.49 640	0.79 613	0.44 584	1.15 685	0.82 623	0.62 557	0.89 633	0.72 560	0.63 598	2.69 707	0.64 541	0.48 689	0.64 709	0.27 652	0.24 584	0.35 596	0.27 545

DANet	0.80 627	0.65 481	2.21 526	1.19 712	0.48 639	0.74 585	1.25 714	0.89 549	1.53 707	0.89 656	0.71 586	0.96 649	0.56 561	1.83 616	0.96 597	0.18 583	0.16 545	0.19 606	0.16 492	0.26 509	0.29 562
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DStereoRT	0.81 636	0.53 414	2.23 534	0.36 488	0.33 525	0.92 651	0.36 531	0.86 523	0.80 615	0.57 495	0.62 510	0.59 479	1.15 684	1.76 598	1.04 617	0.14 508	0.13 477	2.17 744	0.78 719	0.16 318	0.66 688

FADNet_RVC	0.81 636	1.14 665	2.42 569	0.30 324	0.24 381	0.71 565	0.24 333	0.95 607	0.61 431	0.44 346	0.56 462	0.59 479	0.42 470	1.52 559	0.68 552	0.94 714	0.96 730	0.28 656	1.00 729	0.90 705	1.36 729

edge stereo	0.81 636	0.73 518	3.30 697	0.37 513	1.21 717	0.62 478	0.39 553	0.93 584	0.79 612	0.80 635	0.88 631	1.14 682	0.71 619	2.18 664	0.71 559	0.21 618	0.20 602	0.26 651	0.18 526	0.38 620	0.26 535

AANet	0.82 639	0.91 595	2.89 657	0.34 447	0.29 460	0.63 496	0.38 547	0.81 476	1.31 691	1.33 699	1.39 687	1.26 690	1.14 683	1.32 527	0.97 598	0.20 610	0.17 566	0.18 599	0.19 546	0.33 571	0.31 586

MIPNet	0.83 640	0.81 557	2.40 566	0.61 669	0.18 236	1.48 694	1.39 722	1.60 711	0.74 573	1.94 715	0.85 624	0.73 565	1.68 711	0.87 469	0.31 337	0.09 157	0.08 207	0.11 331	0.32 640	0.25 487	0.12 210

FBW_ROB	0.83 640	0.77 537	1.77 363	0.44 583	0.30 478	0.87 641	0.46 596	1.10 677	0.91 647	0.81 641	0.75 600	1.01 660	0.61 590	3.66 731	1.23 644	0.26 653	0.23 626	0.36 676	0.25 591	0.27 520	0.62 682

PA-Net	0.84 642	1.00 635	3.49 703	0.63 671	0.40 594	0.70 563	0.52 616	0.86 523	0.84 630	0.52 431	0.59 480	0.70 552	0.54 552	2.35 674	2.23 696	0.17 570	0.27 653	0.19 606	0.28 609	0.22 441	0.36 622
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CC-Net-ROB	0.85 643	1.15 669	2.13 509	0.88 693	0.38 578	0.88 645	0.44 584	1.06 670	0.79 612	0.58 513	0.69 571	0.65 510	0.50 540	2.74 711	0.51 488	0.93 712	0.39 685	0.87 710	0.29 615	0.54 680	0.54 670

Selective-IGEV-i16pb	0.86 644	0.33 244	6.08 733	0.32 387	0.21 315	1.08 676	0.68 664	1.06 670	0.92 651	0.43 339	0.76 603	0.66 517	0.46 511	2.31 671	0.50 482	0.23 635	0.25 643	0.14 506	0.19 546	0.26 509	0.24 512

THIR-Stereo	0.86 644	0.62 459	2.13 509	0.25 158	0.16 152	0.58 405	2.74 742	0.59 295	0.51 319	0.62 557	1.62 695	0.97 652	1.80 716	1.69 587	2.25 697	0.10 270	0.08 207	0.14 506	0.11 334	0.15 279	0.11 161

DeepPrunerF	0.86 644	0.86 576	2.91 663	0.45 597	0.50 643	0.64 510	0.48 608	1.14 682	2.64 737	0.63 567	0.61 504	0.65 510	0.62 595	2.21 666	1.31 651	0.23 635	0.19 591	0.30 665	0.28 609	0.36 604	0.25 524

DPSNet	0.86 644	0.60 448	2.34 553	0.58 659	0.36 560	1.07 674	0.75 676	1.30 695	1.05 667	0.70 605	0.68 562	0.94 646	1.29 688	2.08 656	1.82 679	0.26 653	0.23 626	0.16 556	0.17 512	0.48 665	0.40 644

AAGNet	0.88 648	0.33 244	1.79 387	0.54 642	0.98 701	0.62 478	0.46 596	0.50 215	0.60 413	0.58 513	0.53 428	0.50 422	0.73 625	1.23 519	7.48 750	0.11 363	0.07 87	0.12 403	0.10 259	0.14 251	0.09 89

Consistency-Raft	0.88 648	0.93 603	3.23 695	0.99 702	0.64 678	0.77 604	0.55 628	0.98 625	0.97 657	0.61 546	1.03 659	0.65 510	1.05 673	0.79 455	1.38 656	0.44 684	0.46 692	0.51 695	0.58 706	0.65 688	0.47 660

zh-sn7	0.89 650	1.73 716	3.09 679	0.39 540	0.30 478	0.82 626	0.63 655	0.96 612	0.87 636	0.79 633	1.12 668	0.84 613	0.87 652	2.42 684	1.63 669	0.16 554	0.17 566	0.16 556	0.16 492	0.34 583	0.29 562

PVD	0.90 651	0.85 573	2.15 515	0.53 637	0.50 643	0.99 659	0.56 633	1.15 685	1.64 712	1.41 706	1.41 690	1.11 679	1.13 682	1.35 531	1.31 651	0.26 653	0.28 656	0.28 656	0.26 599	0.37 613	0.49 664

Wz-Net-TNSev	0.91 652	1.73 716	3.08 677	0.36 488	0.31 499	1.00 662	0.71 671	1.06 670	0.97 657	0.71 610	0.72 591	1.09 675	0.87 652	2.42 684	1.59 667	0.20 610	0.20 602	0.16 556	0.20 559	0.44 657	0.35 614

SAMSARA	0.91 652	0.97 623	2.22 530	0.80 687	0.58 664	1.32 688	1.31 716	1.01 654	0.94 653	1.36 700	0.87 628	1.38 696	0.90 658	1.72 592	1.02 613	0.24 644	0.30 661	0.22 629	0.25 591	0.36 604	0.35 614

WZ-Net	0.92 654	1.31 689	3.76 708	0.41 560	0.36 560	0.86 637	0.71 671	1.00 646	1.06 670	0.82 646	0.92 637	1.06 671	1.05 673	2.16 663	1.61 668	0.19 599	0.13 477	0.15 537	0.16 492	0.32 562	0.28 554

MFMNet_re	0.92 654	1.28 686	2.53 600	0.82 691	0.76 690	0.90 647	0.75 676	0.98 625	1.04 666	1.03 672	1.05 663	0.84 613	0.94 663	0.83 459	0.72 563	0.68 703	0.60 706	0.63 702	0.60 709	0.77 699	0.74 692

test_sample9	0.94 656	0.62 459	1.93 449	0.27 232	0.22 345	0.68 551	0.31 476	0.93 584	0.66 502	0.57 495	0.51 400	0.55 447	0.45 495	1.91 636	2.55 705	0.61 697	4.16 755	0.87 710	0.56 700	0.25 487	0.23 497

CrosDoStereo	0.94 656	0.37 285	2.53 600	0.25 158	0.32 510	0.54 337	3.76 746	0.72 379	0.60 413	0.70 605	1.40 688	0.53 436	1.49 703	1.78 602	3.09 712	0.10 270	0.08 207	0.11 331	0.11 334	0.21 424	0.11 161

DeepStereo_LL	0.94 656	0.37 285	2.53 600	0.25 158	0.32 510	0.54 337	3.76 746	0.72 379	0.60 413	0.70 605	1.40 688	0.53 436	1.49 703	1.78 602	3.09 712	0.10 270	0.08 207	0.11 331	0.11 334	0.21 424	0.11 161

ADCP+	0.94 656	1.12 660	3.14 684	0.34 447	0.39 584	1.06 669	0.79 680	0.89 549	0.80 615	0.66 586	0.67 554	0.85 617	1.55 706	0.93 473	4.55 734	0.13 462	0.11 415	0.16 556	0.15 467	0.26 509	0.25 524

ADCMid	0.96 660	1.32 692	2.74 639	0.38 530	0.35 551	0.99 659	0.58 639	0.94 593	0.86 633	1.23 692	1.01 654	1.01 660	1.00 668	1.05 490	3.97 727	0.21 618	0.19 591	0.42 685	0.32 640	0.40 635	0.29 562

DStereoO	0.99 661	0.66 488	1.67 314	0.75 682	0.99 704	0.73 579	1.33 718	0.94 593	0.91 647	0.70 605	1.06 664	0.75 577	1.75 715	0.95 477	2.39 702	1.20 726	0.41 688	0.48 692	0.59 708	0.85 703	0.60 680

G-Net	0.99 661	0.64 474	2.76 641	0.57 657	0.67 680	2.03 719	0.72 674	0.76 422	0.67 511	1.14 681	2.56 718	1.30 694	1.02 670	1.48 555	1.74 676	0.25 649	0.24 630	0.24 643	0.26 599	0.37 613	0.31 586

ADCL	0.99 661	0.79 550	2.43 573	0.39 540	0.32 510	1.50 696	1.90 732	0.92 576	0.97 657	1.26 696	1.27 677	1.00 658	1.42 701	1.14 507	3.31 719	0.17 570	0.14 496	0.22 629	0.21 567	0.30 545	0.22 470

ADCPNet	0.99 661	0.99 633	3.93 714	0.37 513	0.68 682	1.36 690	0.62 652	0.87 534	0.76 598	0.78 631	0.81 612	1.08 673	1.18 685	1.14 507	2.49 704	0.21 618	0.69 718	0.21 625	0.95 727	0.29 533	0.37 629

Ntro	1.00 665	1.68 712	2.80 648	0.95 699	0.85 693	1.06 669	0.53 620	0.98 625	0.90 646	0.62 557	0.76 603	0.93 642	0.66 608	1.66 581	0.98 601	0.99 717	0.45 690	0.75 708	0.40 671	1.19 716	0.75 694

AnyNet_C32	1.00 665	1.33 694	2.53 600	0.49 618	0.54 654	1.15 683	1.14 709	0.91 567	0.89 644	1.11 678	0.95 645	0.87 626	0.93 660	1.50 556	4.07 729	0.21 618	0.20 602	0.25 648	0.24 584	0.38 620	0.33 607

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 667	1.67 710	2.32 548	0.47 608	0.39 584	1.47 693	0.95 693	0.95 607	0.91 647	0.84 649	0.94 643	1.05 669	0.60 581	2.95 718	0.72 563	0.41 682	0.72 722	0.32 670	0.55 697	0.74 695	1.22 725

otaku	1.03 668	1.68 712	2.72 632	0.95 699	0.73 686	1.03 666	0.59 641	0.99 637	0.86 633	0.69 599	1.61 694	0.98 653	0.64 601	1.46 547	1.14 630	0.95 715	0.46 692	0.72 707	0.40 671	1.24 720	0.78 698

SGM-Forest	1.04 669	0.42 340	3.59 706	0.41 560	0.32 510	1.05 668	1.32 717	0.94 593	0.83 627	1.16 682	2.23 712	1.03 664	1.39 699	2.49 693	2.35 700	0.21 618	0.21 612	0.20 616	0.19 546	0.23 456	0.32 596
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ADCS	1.05 670	1.36 697	2.98 670	0.42 571	0.36 560	0.96 655	0.81 684	1.06 670	1.12 678	1.25 693	0.97 648	1.08 673	0.90 658	1.25 523	4.86 736	0.21 618	0.21 612	0.22 629	0.23 582	0.36 604	0.38 632

SPS-STEREO	1.07 671	1.13 663	2.88 654	0.65 674	0.69 683	0.99 659	0.68 664	1.05 669	0.87 636	1.36 700	1.23 674	1.46 699	0.94 663	1.87 624	1.72 675	0.66 701	0.61 707	0.58 698	0.57 703	0.65 688	0.77 697
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
GCAPDPT-zeroshot	1.09 672	0.30 211	8.70 745	3.22 744	5.88 744	0.39 130	0.20 164	0.59 295	0.41 209	0.26 219	0.26 172	0.23 170	0.17 90	0.31 147	0.19 104	0.09 157	0.08 207	0.09 180	0.07 114	0.13 215	0.19 421

test_sample8	1.12 673	0.62 459	1.93 449	0.27 232	0.22 345	0.68 551	0.31 476	0.95 607	0.61 431	1.18 690	0.56 462	2.53 719	1.31 691	1.91 636	2.55 705	0.61 697	4.16 755	0.87 710	0.56 700	0.25 487	0.23 497

WCMA_ROB	1.12 673	0.83 566	2.66 623	0.58 659	0.34 538	1.17 685	0.71 671	0.93 584	0.94 653	1.74 713	2.63 721	3.09 725	1.71 713	1.70 588	1.84 680	0.26 653	0.21 612	0.20 616	0.21 567	0.28 526	0.43 651

GCAP-BAT	1.13 675	0.30 211	9.45 748	3.22 744	5.97 745	0.39 130	0.20 164	0.59 295	0.41 209	0.26 219	0.26 172	0.23 170	0.17 90	0.31 147	0.19 104	0.09 157	0.08 207	0.09 180	0.07 114	0.13 215	0.17 384

AnyNet_C01	1.14 676	1.49 701	4.23 719	0.54 642	0.53 652	1.51 697	1.37 720	1.04 668	1.07 671	1.17 688	1.33 684	1.15 683	1.08 676	1.61 577	2.74 708	0.25 649	0.22 618	0.28 656	0.24 584	0.48 665	0.40 644

NaN_ROB	1.14 676	0.94 605	2.96 666	0.53 637	0.56 660	1.13 681	0.99 696	0.98 625	1.00 661	1.09 677	0.87 628	0.77 585	1.06 675	5.90 746	2.72 707	0.16 554	0.23 626	0.16 556	0.24 584	0.22 441	0.36 622

RainbowNet	1.15 678	1.78 718	2.72 632	1.12 710	0.91 698	1.06 669	0.76 678	1.16 687	1.13 680	0.75 622	0.97 648	1.09 675	0.80 640	1.60 574	1.21 642	1.17 724	1.26 739	1.01 720	0.57 703	1.13 714	0.88 708

SuperB	1.15 678	1.14 665	5.43 729	0.36 488	0.26 423	0.81 623	0.89 690	0.88 543	1.17 681	0.67 591	0.68 562	0.63 495	1.39 699	1.74 595	3.37 721	0.15 531	0.12 449	0.17 577	0.16 492	2.80 743	0.25 524

NVStereoNet_ROB	1.16 680	0.95 612	2.54 606	0.58 659	0.55 657	0.78 609	0.63 655	1.00 646	1.08 672	1.03 672	4.07 744	1.48 700	1.22 686	2.88 717	1.27 648	0.50 690	0.46 692	0.54 696	0.62 710	0.50 671	0.63 684
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MDST_ROB	1.17 681	0.42 340	3.87 710	0.54 642	0.44 613	4.11 739	0.58 639	1.31 696	0.84 630	2.12 717	1.12 668	0.98 653	0.71 619	4.24 736	0.99 606	0.16 554	0.14 496	0.19 606	0.17 512	0.18 370	0.35 614

MWDA-net	1.20 682	2.17 741	3.60 707	1.52 721	1.97 734	0.74 585	1.83 731	0.79 467	1.54 709	0.66 586	1.26 676	0.58 475	1.08 676	1.67 583	3.84 726	0.14 508	0.10 356	0.11 331	0.11 334	0.15 279	0.15 326

SANet	1.20 682	1.21 678	3.33 700	0.38 530	0.27 436	1.73 708	0.85 687	1.10 677	2.49 735	1.16 682	1.83 700	1.72 706	1.50 705	2.37 675	2.84 710	0.18 583	0.16 545	0.16 556	0.15 467	0.32 562	0.32 596

RTS	1.21 684	1.31 689	6.39 737	0.52 631	0.51 649	1.61 700	0.79 680	1.03 664	1.37 695	1.13 679	1.30 681	1.10 677	0.85 648	2.65 703	2.08 689	0.21 618	0.24 630	0.18 599	0.18 526	0.43 648	0.32 596

RTSA	1.21 684	1.31 689	6.39 737	0.52 631	0.51 649	1.61 700	0.79 680	1.03 664	1.37 695	1.13 679	1.30 681	1.10 677	0.85 648	2.65 703	2.08 689	0.21 618	0.24 630	0.18 599	0.18 526	0.43 648	0.32 596

MeshStereo	1.21 684	1.15 669	3.01 673	0.34 447	0.28 450	1.10 678	0.69 667	1.35 698	1.01 663	2.71 737	2.41 715	2.96 722	1.45 702	2.80 714	1.40 659	0.22 631	0.22 618	0.22 629	0.19 546	0.50 671	0.26 535
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
SDNR	1.22 687	0.80 552	2.71 630	0.33 414	1.48 725	1.98 718	0.23 296	1.93 723	2.44 733	0.89 656	2.52 716	1.36 695	0.51 542	3.65 730	1.93 681	0.30 668	0.31 662	0.22 629	0.16 492	0.33 571	0.36 622

CSAN	1.25 688	1.12 660	3.04 674	0.51 627	0.37 572	1.06 669	1.15 710	1.22 688	1.08 672	1.17 688	1.91 702	1.04 667	1.31 691	5.96 747	2.43 703	0.26 653	0.22 618	0.24 643	0.24 584	0.31 553	0.30 576

EDNetEfficient	1.27 689	0.70 503	4.05 716	0.64 672	0.98 701	0.94 653	1.40 723	0.85 512	1.75 717	2.34 726	1.33 684	1.05 669	2.21 722	1.58 571	4.15 730	0.15 531	0.19 591	0.14 506	0.27 605	0.38 620	0.32 596

FCDSN-DC	1.29 690	0.54 423	2.50 594	0.47 608	0.41 603	1.12 679	0.60 643	1.10 677	1.27 688	2.23 723	2.87 724	3.67 730	3.12 733	2.39 681	1.69 673	0.30 668	0.26 646	0.31 666	0.30 625	0.35 596	0.38 632
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
pmcnn	1.32 691	1.05 649	2.77 644	0.74 681	1.43 720	0.72 571	0.56 633	0.96 612	0.91 647	0.99 668	2.92 727	6.01 744	0.70 617	2.38 678	3.32 720	0.13 462	0.10 356	0.08 75	0.06 27	0.34 583	0.22 470

ACVNet_1	1.33 692	1.91 727	4.03 715	1.09 707	0.88 695	1.19 687	0.66 658	1.24 692	1.17 681	0.94 664	0.96 646	3.09 725	1.04 672	2.37 675	1.11 627	1.04 719	0.48 699	1.03 721	0.48 686	1.12 713	0.83 700

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 693	1.70 714	2.50 594	0.56 651	0.40 594	2.15 723	0.99 696	1.24 692	1.26 687	1.02 671	1.10 667	1.29 691	0.88 656	3.10 722	1.08 621	1.66 735	0.83 726	0.68 705	0.88 724	1.57 727	1.80 740

MSMD_ROB	1.34 693	0.96 615	2.38 561	0.39 540	0.32 510	1.96 714	0.62 652	0.91 567	1.43 702	2.94 741	2.60 719	4.77 739	1.95 718	2.43 687	1.33 653	0.29 665	0.26 646	0.32 670	0.32 640	0.30 545	0.30 576

psmorigin	1.36 695	0.60 448	13.80 761	0.37 513	0.29 460	0.62 478	0.33 509	0.77 434	0.61 431	0.96 667	0.88 631	1.17 686	0.73 625	4.00 733	0.86 587	0.19 599	0.22 618	0.17 577	0.18 526	0.24 473	0.29 562

MADNet+	1.36 695	1.93 729	5.95 731	0.81 690	0.59 666	1.57 699	1.09 705	1.39 702	1.22 684	0.84 649	1.01 654	1.25 689	1.12 681	3.19 723	2.36 701	0.45 686	0.47 695	0.38 682	0.34 648	0.59 683	0.57 676

ELAS_RVC	1.37 697	0.78 547	3.21 692	0.55 649	0.50 643	1.49 695	2.48 740	1.48 705	1.71 716	2.13 720	2.09 705	2.07 711	2.56 726	1.90 635	2.02 686	0.35 677	0.36 672	0.37 680	0.34 648	0.49 669	0.47 660
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH-64-1	1.39 698	1.64 708	1.86 418	1.36 716	1.11 712	1.39 691	1.19 712	1.76 716	1.45 704	1.16 682	2.21 710	1.53 701	1.38 697	1.98 643	1.52 664	1.29 727	0.67 712	1.27 727	0.69 714	1.29 722	0.98 711

IMH-64	1.39 698	1.64 708	1.86 418	1.36 716	1.11 712	1.39 691	1.19 712	1.76 716	1.45 704	1.16 682	2.21 710	1.53 701	1.38 697	1.98 643	1.52 664	1.29 727	0.67 712	1.27 727	0.69 714	1.29 722	0.98 711

ELAS	1.39 698	0.79 550	2.86 652	0.53 637	0.50 643	2.81 730	2.20 736	1.61 712	1.50 706	2.28 725	2.35 713	1.82 707	2.13 720	1.73 593	2.22 695	0.35 677	0.37 674	0.35 674	0.35 652	0.49 669	0.47 660
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	1.42 701	1.81 719	3.23 695	1.08 705	0.92 699	1.32 688	0.85 687	1.49 706	1.69 714	1.19 691	1.73 698	2.13 712	1.03 671	2.50 694	1.40 659	0.91 711	0.53 702	1.00 719	0.55 697	2.11 737	0.85 703

EKT-Stereo	1.47 702	0.49 393	1.93 449	2.57 740	19.31 767	0.55 352	0.22 255	0.69 360	0.42 223	0.38 310	0.36 272	0.43 365	0.27 292	0.69 427	0.26 259	0.12 426	0.14 496	0.11 331	0.16 492	0.20 408	0.15 326

WAO-7	1.48 703	1.63 706	2.49 590	0.93 697	0.75 687	1.72 707	1.10 706	1.84 721	1.96 726	1.43 707	2.54 717	1.97 709	1.61 709	3.06 720	2.08 689	0.69 704	0.66 711	0.94 715	0.74 717	0.80 701	0.69 689

FC-DCNN	1.49 704	0.59 446	2.88 654	0.44 583	0.39 584	1.97 716	0.66 658	1.67 713	1.70 715	2.72 738	2.89 725	4.22 733	2.97 730	2.55 698	2.19 694	0.29 665	0.26 646	0.31 666	0.30 625	0.32 562	0.39 638

PWCK	1.49 704	1.90 726	3.22 694	1.09 707	0.54 654	1.71 706	1.73 729	1.49 706	1.53 707	1.44 708	1.80 699	1.82 707	1.30 690	3.34 726	1.76 677	1.07 721	0.56 704	0.97 718	0.58 706	1.38 726	0.65 685

FC-DCNN v2	1.54 706	0.58 443	2.80 648	0.44 583	0.39 584	2.05 720	0.66 658	1.90 722	1.84 723	2.79 739	2.97 728	4.41 737	3.07 731	2.65 703	2.30 699	0.29 665	0.26 646	0.31 666	0.30 625	0.32 562	0.38 632

MFN_U_SF_RVC	1.55 707	2.39 743	3.16 686	0.65 674	0.41 603	1.12 679	0.46 596	1.23 691	1.33 692	1.61 711	1.20 672	1.43 698	0.98 667	1.76 598	1.97 683	1.90 738	1.80 743	1.98 742	2.15 749	1.63 728	1.77 739

WAO-6	1.58 708	1.54 703	2.32 548	1.14 711	1.00 705	2.30 725	1.03 702	1.82 720	2.85 739	1.25 693	2.61 720	2.20 713	1.56 707	2.47 692	1.99 685	0.95 715	0.67 712	1.19 726	0.83 722	1.08 711	0.88 708

DispFullNet	1.67 709	2.10 732	5.22 726	1.53 722	8.90 746	0.86 637	0.31 476	0.96 612	0.96 656	1.37 703	1.01 654	1.13 680	1.98 719	1.51 557	0.91 590	0.54 693	0.31 662	1.18 723	0.63 712	1.13 714	0.80 699

JetBlue	1.78 710	1.63 706	3.92 712	0.73 679	1.21 717	4.38 740	3.35 743	1.59 710	1.20 683	1.26 696	1.52 693	2.37 716	1.88 717	3.23 724	3.00 711	0.53 691	0.47 695	0.48 692	0.49 688	1.29 722	0.97 710

Dean	1.79 711	1.83 720	3.92 712	1.29 715	1.07 711	1.55 698	1.00 699	1.95 724	2.33 731	1.47 709	4.19 745	4.26 736	1.33 694	2.21 666	1.48 663	1.14 723	0.68 716	1.18 723	0.74 717	1.24 720	0.98 711

SGM+DAISY	1.83 712	1.43 698	3.81 709	0.87 692	1.01 706	2.38 727	2.53 741	1.36 699	1.75 717	2.92 740	3.22 731	2.65 720	2.93 728	2.22 669	3.10 714	0.72 705	0.69 718	0.63 702	0.62 710	0.77 699	0.98 711

SGM_RVC	1.89 713	0.92 597	2.50 594	0.96 701	0.93 700	1.63 702	1.37 720	1.52 708	12.43 755	1.85 714	1.69 697	2.40 718	1.74 714	2.81 715	1.71 674	0.53 691	0.47 695	0.42 685	0.47 683	0.74 695	0.74 692
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ACVNet-4b	1.93 714	1.85 722	4.10 717	1.07 704	0.86 694	1.15 683	0.53 620	1.06 670	1.12 678	0.64 577	1.09 666	1.99 710	0.70 617	2.20 665	9.86 757	5.62 754	0.41 688	1.03 721	0.55 697	1.86 734	0.85 703

LVE	1.96 715	2.17 741	3.14 684	1.68 724	1.80 731	1.63 702	1.03 702	2.34 730	2.81 738	1.25 693	2.89 725	4.24 735	1.29 688	2.79 713	1.44 661	2.85 743	0.91 729	1.18 723	1.46 738	1.23 719	1.10 722

MonStereo1	1.98 716	1.01 639	1.78 367	1.19 712	1.04 708	3.58 734	0.61 647	1.53 709	1.93 725	1.39 704	3.37 738	2.23 715	10.80 756	2.84 716	1.25 646	1.04 719	0.38 678	0.96 717	0.57 703	1.10 712	1.00 718

IMH	2.02 717	2.15 740	2.69 628	1.68 724	1.12 714	1.66 705	0.92 692	2.10 728	1.92 724	1.32 698	2.66 722	2.21 714	1.69 712	5.78 745	1.68 672	5.54 753	0.96 730	1.31 729	0.71 716	1.32 725	0.99 716

DStereoSA	2.12 718	0.98 628	2.80 648	1.25 714	2.23 735	1.97 716	4.62 748	1.22 688	2.54 736	1.16 682	3.84 743	1.00 658	4.05 737	2.07 654	5.29 739	0.93 712	1.48 742	0.48 692	1.51 739	0.95 709	1.95 741

DStereoFS	2.23 719	2.10 732	2.47 585	1.61 723	1.88 733	3.81 735	2.06 735	1.95 724	3.33 741	2.38 727	3.31 733	2.37 716	4.92 739	2.45 689	3.27 717	1.03 718	1.27 741	0.55 697	1.04 730	0.70 692	2.05 742

IGEV-RUCA	2.28 720	0.30 211	1.15 184	0.40 552	1.86 732	2.06 721	1.90 732	1.36 699	1.80 721	3.70 745	3.76 741	5.02 740	8.19 753	2.12 661	1.63 669	0.25 649	0.76 723	2.72 751	1.91 742	2.39 740	2.36 745

WQFJA1++	2.30 721	0.22 61	6.03 732	1.08 705	1.15 715	0.29 35	0.14 31	0.39 81	0.24 7	13.61 762	0.19 74	3.34 729	0.17 90	0.33 176	0.24 230	0.10 270	0.07 87	0.08 75	0.07 114	18.19 773	0.14 282

MultiAttention	2.38 722	0.50 401	1.93 449	1.80 728	2.56 738	10.86 753	2.30 737	1.22 688	0.80 615	0.62 557	1.16 671	1.13 680	0.56 561	16.09 764	1.18 637	0.20 610	0.09 303	0.43 688	1.62 740	0.94 707	1.58 736

UNDER WATER-64	2.47 723	1.89 725	4.86 724	1.82 731	1.44 722	3.18 732	1.57 728	2.62 731	5.64 746	2.05 716	2.13 707	4.13 732	3.76 735	2.62 701	3.42 722	1.47 732	0.85 727	1.57 737	1.07 732	1.82 733	1.49 731

TorneroNet-64	2.65 724	1.83 720	3.30 697	1.46 719	1.20 716	3.89 736	0.99 696	3.51 743	6.71 750	2.56 729	4.60 746	4.22 733	3.85 736	3.33 725	3.14 715	1.19 725	0.65 710	1.39 732	0.79 721	3.31 745	1.15 723

notaker	2.66 725	2.07 731	3.31 699	2.61 741	1.43 720	1.76 709	1.11 707	2.76 734	1.79 719	2.26 724	11.53 759	3.96 731	4.29 738	3.09 721	2.76 709	1.55 734	0.88 728	1.70 740	1.07 732	2.00 736	1.35 728

UNDER WATER	2.74 726	1.85 722	4.54 722	1.81 730	1.44 722	2.34 726	1.40 723	3.24 738	6.60 749	2.60 730	2.76 723	5.75 742	5.24 742	3.02 719	4.01 728	1.45 731	0.81 725	1.59 738	1.06 731	1.80 732	1.51 734

MADNet++	2.79 727	2.11 735	2.97 669	2.49 739	2.28 736	2.95 731	2.31 738	2.67 732	2.47 734	3.03 742	3.13 730	2.70 721	2.92 727	4.10 734	4.48 733	2.68 742	2.24 751	3.04 754	2.44 751	2.37 739	2.34 744

WAO-8	2.80 728	2.14 738	2.89 657	1.91 732	1.04 708	3.98 737	0.96 694	3.26 739	6.17 747	2.15 721	3.37 738	3.31 727	2.41 724	11.84 754	2.03 687	2.05 739	1.86 745	1.54 735	0.92 725	1.22 717	0.87 706

Venus	2.80 728	2.14 738	2.89 657	1.91 732	1.04 708	3.98 737	0.96 694	3.26 739	6.17 747	2.15 721	3.37 738	3.31 727	2.41 724	11.84 754	2.03 687	2.05 739	1.86 745	1.54 735	0.92 725	1.22 717	0.87 706

DGSMNet	2.89 730	0.63 469	3.18 689	3.43 746	4.17 743	2.57 729	6.98 756	0.97 621	0.83 627	0.56 484	1.86 701	0.79 594	0.62 595	1.64 579	1.39 657	4.61 752	5.01 757	5.17 757	4.71 757	4.44 750	4.19 749

MANE	2.90 731	1.14 665	2.96 666	1.03 703	1.01 706	5.01 741	2.45 739	5.36 745	6.88 751	3.58 744	4.76 748	5.99 743	4.99 740	4.23 735	4.61 735	0.56 696	0.67 712	0.44 689	0.78 719	0.51 673	1.03 719

SGM-ForestM	2.98 732	1.70 714	3.52 705	0.67 676	0.47 637	5.18 742	3.36 744	3.30 741	2.86 740	4.44 746	3.79 742	9.80 755	5.50 743	6.29 748	6.52 748	0.27 659	0.36 672	0.24 643	0.27 605	0.38 620	0.58 678

xyz-stereo	3.02 733	0.29 193	30.64 783	0.23 99	0.12 26	15.52 757	0.24 333	0.51 226	0.47 289	0.59 527	7.99 750	0.64 505	0.47 521	1.39 535	0.50 482	0.09 157	0.07 87	0.34 673	0.07 114	0.13 215	0.08 59

MSAF-DinoV2	3.10 734	1.86 724	10.68 752	3.61 747	0.30 478	3.34 733	0.82 685	2.81 735	1.79 719	0.80 635	0.87 628	1.56 704	1.10 679	26.49 780	1.96 682	0.17 570	0.13 477	0.19 606	1.63 741	0.92 706	0.99 716

JetRed	3.29 735	4.93 747	10.17 751	1.45 718	1.72 730	7.44 749	5.05 749	3.06 736	2.12 730	2.41 728	2.39 714	2.99 723	2.37 723	3.51 729	6.44 747	1.32 730	1.90 747	1.37 731	1.23 736	2.21 738	1.76 738

LSM	3.31 736	1.11 659	5.29 728	9.40 753	30.65 778	0.84 631	1.12 708	0.91 567	1.22 684	1.36 700	2.19 709	0.93 642	0.83 644	1.66 581	0.90 589	0.21 618	0.31 662	0.24 643	0.28 609	0.39 630	6.33 757

U	3.37 737	0.17 2	0.91 131	0.26 206	13.79 763	19.19 766	0.15 53	0.41 104	0.31 48	0.17 56	0.18 68	0.27 233	0.15 62	0.21 12	0.16 40	0.09 157	0.06 25	17.88 773	12.81 766	0.10 118	0.08 59

KSHMR	4.10 738	1.97 730	5.27 727	1.71 726	1.47 724	1.96 714	1.28 715	3.19 737	17.33 768	2.12 717	15.91 763	9.18 754	1.57 708	8.42 751	1.98 684	1.52 733	1.26 739	1.67 739	1.19 734	1.67 730	1.40 730

ktn	4.35 739	2.10 732	2.89 657	1.80 728	1.49 726	2.13 722	1.41 725	2.26 729	12.72 756	11.41 758	16.43 764	11.15 757	3.75 734	4.36 737	3.18 716	1.82 737	0.98 732	1.73 741	1.21 735	2.97 744	1.27 726

LE_ROB	4.43 740	1.35 696	9.38 747	2.79 742	3.93 741	2.43 728	3.46 745	2.68 733	11.19 753	11.66 759	4.73 747	5.26 741	10.46 755	4.50 738	9.49 754	0.82 710	0.69 718	1.34 730	0.98 728	0.75 697	0.76 696

tt	4.93 741	0.27 149	4.20 718	2.29 737	1.58 728	10.20 752	16.97 762	9.42 758	5.02 745	1.67 712	1.28 678	4.68 738	5.03 741	3.37 728	5.92 740	6.16 755	9.47 766	2.82 752	3.18 754	3.60 746	1.53 735

TorneroNet	5.50 742	1.92 728	3.16 686	1.47 720	1.25 719	14.07 755	1.06 704	4.90 744	20.99 774	10.17 754	16.48 765	11.88 761	6.93 750	3.34 726	4.20 731	1.30 729	0.69 718	1.45 734	0.86 723	2.61 742	1.20 724

noway3	5.51 743	6.38 751	6.27 735	12.92 760	12.02 753	7.08 743	5.48 752	6.99 752	1.39 697	2.69 733	3.33 735	8.37 750	5.97 747	4.68 743	6.13 742	3.05 744	1.00 734	2.44 749	2.05 745	6.61 753	5.27 751

TCMNet-wrong-test	5.51 743	6.62 752	6.20 734	13.02 762	11.90 752	7.14 747	5.53 754	6.99 752	1.44 703	2.65 731	3.10 729	8.37 750	5.95 746	4.75 744	6.05 741	3.07 746	0.98 732	2.38 745	1.99 743	6.62 754	5.43 752

noway2	5.52 745	6.31 750	6.33 736	12.97 761	12.02 753	7.09 744	5.49 753	6.95 750	1.40 698	2.70 734	3.32 734	8.40 752	6.00 748	4.60 739	6.13 742	3.07 746	1.04 735	2.43 746	2.05 745	6.65 755	5.44 753

noway1	5.58 746	6.89 753	6.57 740	13.08 763	12.04 755	7.13 745	5.47 750	7.10 754	1.40 698	2.70 734	3.33 735	8.32 748	5.92 744	4.65 740	6.23 744	3.09 748	1.05 736	2.43 746	2.05 745	6.70 756	5.51 754

zzzz4	5.59 747	6.90 754	6.62 741	13.08 763	12.04 755	7.13 745	5.47 750	7.10 754	1.41 700	2.70 734	3.33 735	8.32 748	5.92 744	4.65 740	6.23 744	3.09 748	1.05 736	2.43 746	2.05 745	6.70 756	5.51 754

noway4	5.60 748	6.93 755	6.50 739	13.12 765	12.06 757	7.19 748	5.54 755	6.97 751	1.42 701	2.67 732	3.29 732	8.41 753	6.00 748	4.66 742	6.23 744	3.11 750	1.06 738	2.44 749	2.04 744	6.73 758	5.55 756

coex-ft	5.95 749	1.67 710	60.57 788	0.34 447	0.30 478	0.77 604	0.69 667	0.74 398	4.41 744	19.22 768	2.15 708	1.62 705	7.97 752	1.81 614	8.96 753	0.44 684	2.08 749	0.18 599	0.19 546	0.38 620	4.62 750

HanzoNet	7.64 750	2.86 745	5.05 725	7.01 750	3.97 742	2.18 724	1.34 719	3.37 742	4.05 743	13.17 760	10.58 753	10.73 756	16.52 766	8.45 752	10.51 758	10.48 765	9.72 767	5.59 759	13.46 767	6.84 759	6.83 758

USTest	8.10 751	7.17 756	8.96 746	9.25 752	9.05 747	15.27 756	23.78 764	9.96 759	9.47 752	5.94 750	6.75 749	7.80 747	7.48 751	8.83 753	11.21 759	2.21 741	3.56 754	2.86 753	3.20 755	5.02 751	4.16 748

light-stereo	8.15 752	2.75 744	9.83 750	12.24 756	9.63 748	19.16 765	0.44 584	6.84 749	3.57 742	13.44 761	22.94 780	23.04 773	1.65 710	17.20 768	7.61 751	3.06 745	2.25 752	0.42 685	0.52 695	4.07 748	2.31 743

EDNetEfficientorigin	8.18 753	0.98 628	145.96 790	0.51 627	0.89 696	0.72 571	0.48 608	0.85 512	1.56 710	2.12 717	1.49 691	1.29 691	1.31 691	1.83 616	2.13 693	0.13 462	0.12 449	0.17 577	0.18 526	0.39 630	0.45 654

DGTPSM_ROB	8.89 754	5.62 748	12.25 756	5.92 749	11.32 750	8.54 750	24.18 765	6.40 747	13.49 759	5.15 747	11.46 757	6.19 745	10.92 757	7.00 749	13.72 760	4.47 751	7.65 758	3.92 755	7.45 762	4.38 749	7.87 762

Selective-IGEV-i1pa	9.22 755	12.57 763	9.49 749	2.20 735	1.49 726	16.83 759	8.03 757	14.34 765	11.26 754	10.52 755	15.24 762	14.52 765	11.94 764	18.22 769	9.78 756	7.79 764	3.09 753	5.20 758	2.49 752	2.46 741	6.90 759

DPSMNet_ROB	9.48 756	5.64 749	13.01 760	8.82 751	11.82 751	8.54 750	24.20 766	6.41 748	13.65 762	5.32 749	11.47 758	6.33 746	10.92 757	7.69 750	13.89 761	7.25 763	8.19 762	5.06 756	7.78 763	5.31 752	8.26 763

iinet-test	11.61 757	10.56 757	11.80 753	12.17 754	12.09 758	18.69 760	26.70 770	13.53 761	13.46 757	9.91 752	10.28 751	11.17 758	11.16 759	12.37 758	14.43 762	6.71 759	7.85 759	6.13 760	6.95 758	8.33 760	7.85 760

IINet	11.61 757	10.56 757	11.80 753	12.17 754	12.09 758	18.69 760	26.70 770	13.53 761	13.46 757	9.91 752	10.28 751	11.17 758	11.16 759	12.37 758	14.43 762	6.71 759	7.85 759	6.13 760	6.95 758	8.33 760	7.85 760

BEATNet-Init1	12.10 759	11.19 759	27.29 781	2.99 743	3.51 740	21.84 772	11.10 758	14.34 765	13.83 763	20.34 769	20.33 770	26.35 783	20.03 768	19.06 770	14.80 766	1.74 736	1.81 744	2.05 743	2.49 752	3.69 747	3.12 747

DPSM_ROB	12.34 760	11.21 761	12.51 757	12.91 758	12.80 761	19.84 769	28.28 773	14.38 767	14.28 764	10.58 756	11.26 755	12.03 762	11.85 762	13.15 762	15.34 767	7.11 761	8.31 763	6.50 763	7.35 760	8.84 762	8.31 764

DPSM	12.34 760	11.21 761	12.51 757	12.91 758	12.80 761	19.84 769	28.28 773	14.38 767	14.28 764	10.58 756	11.26 755	12.03 762	11.85 762	13.15 762	15.34 767	7.11 761	8.31 763	6.50 763	7.35 760	8.84 762	8.31 764

DLNR-FE	13.43 762	20.01 768	23.53 769	121.73 791	33.87 779	0.46 223	0.15 53	8.09 757	0.35 109	0.28 242	0.37 278	0.26 219	0.17 90	0.75 441	0.29 301	6.68 758	0.26 646	0.09 180	0.38 665	50.82 790	0.18 404

DLNR_Zeroshot_test	13.43 762	19.94 767	23.55 770	121.61 790	35.03 780	0.46 223	0.15 53	8.02 756	0.35 109	0.28 242	0.37 278	0.26 219	0.17 90	0.76 445	0.29 301	6.42 757	0.26 646	0.09 180	0.38 665	50.13 789	0.18 404

LRCNet_RVC	13.74 764	19.30 765	12.75 759	19.46 768	12.69 760	1.86 710	0.41 562	12.33 760	1.05 667	15.77 764	18.83 769	12.62 764	8.70 754	12.21 757	9.62 755	22.22 780	8.37 765	25.85 781	24.01 782	19.32 775	17.44 775

DPSimNet_ROB	17.97 765	20.20 772	24.98 774	17.62 766	15.92 764	21.53 771	21.00 763	13.70 763	15.61 766	23.89 781	14.69 761	22.87 771	24.58 782	12.70 761	14.56 764	18.48 774	12.91 768	20.21 777	12.05 765	17.76 765	14.17 767

HaxPig	19.86 766	22.40 773	22.34 768	17.95 767	17.95 766	11.77 754	11.89 759	16.02 769	15.89 767	21.10 771	21.41 771	18.74 769	18.39 767	20.08 771	19.69 770	23.63 784	23.22 779	24.06 780	23.69 781	23.00 776	23.95 780

ASD4	21.52 767	19.65 766	22.13 767	22.45 770	16.42 765	23.29 773	30.71 775	33.06 783	17.47 769	24.18 782	14.11 760	21.71 770	15.88 765	21.06 772	18.11 769	19.78 775	17.78 778	26.52 782	20.33 776	27.03 781	18.73 776

Anonymous_1	22.91 768	11.20 760	12.13 755	12.75 757	26.28 776	19.43 767	27.92 772	14.08 764	13.61 760	14.96 763	10.58 753	11.26 760	11.19 761	12.55 760	14.57 765	38.28 787	7.88 761	34.96 785	63.99 787	89.57 791	10.94 766

PML	23.15 769	16.83 764	7.78 743	5.49 748	9.93 749	51.13 784	104.50 790	5.76 746	13.62 761	37.30 790	105.93 790	30.86 784	23.50 774	12.07 756	7.87 752	6.30 756	2.12 750	6.32 762	2.43 750	10.44 764	2.90 746

MEDIAN_ROB	23.96 770	27.05 782	26.39 779	22.16 769	22.13 768	16.12 758	13.97 760	20.24 770	20.05 770	25.50 783	25.31 781	22.96 772	22.63 772	24.39 773	23.24 774	28.20 785	27.23 787	28.62 783	27.75 785	27.50 782	27.76 785

RAFT-FEzeroshot	24.80 771	22.55 776	24.73 771	26.10 773	25.76 771	39.84 776	57.07 782	28.84 775	28.79 779	21.14 773	22.48 774	24.18 776	23.88 776	26.38 774	30.87 778	14.26 767	16.71 773	13.09 765	14.82 770	17.79 769	16.72 772

RAFT-FE	24.80 771	22.55 776	24.73 771	26.10 773	25.76 771	39.84 776	57.07 782	28.84 775	28.79 779	21.14 773	22.48 774	24.18 776	23.88 776	26.38 774	30.87 778	14.26 767	16.71 773	13.09 765	14.82 770	17.79 769	16.72 772

CasAABBNet	24.81 773	22.53 774	24.83 773	26.08 772	25.74 770	39.86 778	57.06 780	28.87 778	28.83 781	21.16 776	22.54 776	24.22 778	23.89 779	26.38 774	30.87 778	14.25 766	16.71 773	13.09 765	14.81 769	17.78 766	16.71 769

FlowAnything	24.85 774	22.54 775	25.10 775	26.11 775	25.76 771	39.86 778	57.00 777	28.89 779	28.87 782	21.31 778	22.68 779	24.22 778	23.87 775	26.39 777	30.89 782	14.26 767	16.78 777	13.10 769	14.90 774	17.78 766	16.69 768

Hybrid-DGEV	24.86 775	22.58 778	25.22 777	26.11 775	25.76 771	39.92 780	57.06 780	29.03 782	29.01 785	21.12 772	22.64 777	24.13 775	23.91 780	26.46 779	30.82 776	14.27 770	16.70 772	13.09 765	14.83 773	17.78 766	16.71 769

Selective-RAFT-Error	24.87 776	22.59 779	25.14 776	26.13 777	25.82 775	39.93 781	57.03 778	28.97 780	28.95 783	21.21 777	22.65 778	24.25 780	23.98 781	26.43 778	30.83 777	14.27 770	16.71 773	13.10 769	14.82 770	17.82 771	16.76 774

fast-reg	25.26 777	22.76 781	26.49 780	26.66 778	27.60 777	41.51 783	57.03 778	28.84 775	28.98 784	20.78 770	22.21 772	23.55 774	23.30 773	26.97 783	31.44 783	14.39 773	16.67 771	15.16 772	15.84 775	18.23 774	16.71 769

LSM0	26.58 778	22.63 780	25.88 778	30.13 779	52.21 790	39.94 782	56.74 776	28.97 780	28.72 778	21.14 773	22.26 773	24.43 781	23.88 776	26.54 781	30.87 778	14.32 772	16.55 770	13.12 771	14.71 768	17.92 772	20.60 777

AVERAGE_ROB	26.93 779	30.34 785	29.27 782	25.82 771	25.34 769	19.48 768	15.17 761	23.55 774	23.00 777	28.45 784	27.87 782	26.25 782	25.86 783	26.96 782	25.55 775	31.30 786	30.07 788	31.76 784	30.81 786	30.79 786	30.93 786

xxxxx1	28.96 780	20.11 769	14.07 762	49.74 784	39.15 783	18.98 762	26.64 767	21.94 771	20.21 771	16.45 765	17.48 766	18.36 766	21.56 769	16.21 765	20.88 771	23.07 781	26.55 784	66.40 789	78.70 789	30.27 783	32.51 787

tt_ll	28.96 780	20.11 769	14.07 762	49.74 784	39.15 783	18.98 762	26.64 767	21.94 771	20.21 771	16.45 765	17.48 766	18.36 766	21.56 769	16.21 765	20.88 771	23.07 781	26.55 784	66.40 789	78.70 789	30.27 783	32.51 787

ff	28.96 780	20.11 769	14.07 762	49.74 784	39.15 783	18.98 762	26.64 767	21.94 771	20.21 771	16.45 765	17.48 766	18.36 766	21.56 769	16.21 765	20.88 771	23.07 781	26.55 784	66.40 789	78.70 789	30.27 783	32.51 787

zzzz2	37.36 783	34.10 788	37.81 784	39.61 780	38.70 781	60.14 787	86.04 788	43.62 788	43.68 786	31.88 787	34.07 786	35.66 785	35.41 786	39.41 784	46.07 784	21.44 778	25.20 782	19.84 775	22.48 777	26.77 779	25.16 781

noway5	37.36 783	34.10 788	37.81 784	39.61 780	38.70 781	60.14 787	86.04 788	43.62 788	43.68 786	31.88 787	34.07 786	35.66 785	35.41 786	39.41 784	46.07 784	21.44 778	25.20 782	19.84 775	22.48 777	26.77 779	25.16 781

zzzzzz3	37.89 785	29.68 783	38.88 786	48.93 782	48.83 788	58.10 786	76.69 787	42.34 786	43.95 788	31.42 785	34.06 785	40.19 787	40.01 788	39.79 786	48.00 787	21.11 776	25.13 780	20.33 778	22.80 779	25.12 777	22.46 778

zzz1	37.91 786	29.70 784	39.14 787	48.93 782	48.83 788	58.08 785	76.65 786	42.36 787	44.00 789	31.44 786	34.09 788	40.20 788	40.01 788	39.82 787	47.98 786	21.12 777	25.13 780	20.33 778	22.80 779	25.12 777	22.47 779

RSGM-EC	41.56 787	31.72 786	19.92 765	51.66 787	47.86 786	38.70 774	61.61 784	33.83 784	22.80 775	23.45 779	29.29 783	43.76 789	35.31 784	66.76 788	70.17 789	66.40 789	37.60 790	48.67 786	25.68 783	48.86 787	27.21 783

acva	41.56 787	31.72 786	19.92 765	51.66 787	47.86 786	38.70 774	61.61 784	33.83 784	22.80 775	23.45 779	29.29 783	43.76 789	35.31 784	66.76 788	70.17 789	66.40 789	37.60 790	48.67 786	25.68 783	48.86 787	27.21 783

Selective-IGEV-i16pa	47.65 789	67.17 790	7.20 742	2.47 738	2.32 737	116.02 790	1.42 726	90.41 791	82.69 790	32.69 789	90.10 789	60.10 791	84.41 790	129.53 791	52.52 788	50.16 788	15.10 769	18.00 774	9.63 764	0.94 707	40.09 790

test_example2	115.39 790	123.23 791	94.57 789	115.52 789	123.55 791	101.63 789	114.33 791	53.41 790	99.48 791	134.90 791	135.05 791	85.83 792	85.11 791	111.32 790	106.15 791	152.55 792	205.26 792	99.78 792	114.96 792	140.96 792	110.20 791

ccccc	291.34 791	297.21 792	347.09 791	374.70 792	380.44 792	203.92 791	213.88 792	216.32 792	172.72 792	203.37 792	218.57 792	215.01 793	258.31 792	312.78 792	341.56 792	412.57 793	356.13 793	256.09 793	227.69 793	428.88 793	389.64 792

GS-Stereo							0.21 211	0.62 317	0.41 209	0.22 145	0.22 114	0.17 77	0.18 117	0.44 281	0.16 40	0.10 270	0.16 545	0.08 75	0.11 334	0.33 571	0.84 701

FADE		3.00 746		2.11 734	2.94 739							3.05 724				94.83 791	35.90 789	65.83 788	66.18 788	1.66 729

Low-res two-view benchmark