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

BLMT-Stereo	0.17 1	0.20 18	0.61 26	0.21 27	0.13 48	0.15 1	0.16 60	0.21 1	0.36 113	0.11 1	0.17 35	0.13 4	0.10 2	0.18 1	0.19 86	0.07 26	0.06 24	0.08 56	0.08 139	0.08 37	0.11 133

LACA3	0.18 2	0.20 18	0.67 54	0.19 2	0.12 21	0.35 64	0.17 72	0.27 4	0.31 32	0.16 18	0.13 16	0.15 35	0.15 44	0.28 84	0.13 1	0.08 65	0.07 75	0.07 1	0.05 1	0.10 102	0.06 1

GeoVLM	0.18 2	0.19 10	0.64 36	0.20 9	0.12 21	0.30 30	0.14 19	0.29 7	0.28 18	0.16 18	0.13 16	0.18 80	0.15 44	0.25 47	0.21 138	0.07 26	0.07 75	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

MonSter++	0.18 2	0.19 10	0.65 42	0.20 9	0.12 21	0.30 30	0.14 19	0.29 7	0.28 18	0.16 18	0.13 16	0.18 80	0.15 44	0.25 47	0.21 138	0.07 26	0.07 75	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

Wavelet-MonSter	0.18 2	0.20 18	0.51 2	0.22 55	0.17 156	0.35 64	0.14 19	0.27 4	0.25 5	0.19 64	0.21 67	0.14 15	0.15 44	0.27 70	0.16 32	0.06 1	0.06 24	0.07 1	0.06 18	0.06 1	0.14 248

LiteMatch*	0.19 6	0.19 10	0.85 85	0.20 9	0.14 68	0.28 19	0.15 36	0.29 7	0.28 18	0.16 18	0.13 16	0.16 48	0.14 20	0.24 39	0.21 138	0.08 65	0.07 75	0.08 56	0.06 18	0.08 37	0.08 49

PipStereo	0.19 6	0.26 121	0.85 85	0.21 27	0.10 2	0.16 2	0.15 36	0.35 27	0.35 83	0.12 2	0.10 3	0.21 118	0.14 20	0.21 10	0.15 13	0.08 65	0.09 264	0.07 1	0.06 18	0.12 150	0.09 74

DepthFocus	0.19 6	0.30 189	0.77 72	0.19 2	0.15 97	0.20 7	0.15 36	0.31 13	0.19 2	0.16 18	0.17 35	0.15 35	0.13 15	0.22 23	0.17 53	0.09 137	0.08 180	0.11 288	0.10 223	0.08 37	0.07 12

LACA1	0.19 6	0.39 283	0.60 23	0.19 2	0.10 2	0.42 142	0.15 36	0.31 13	0.34 69	0.15 10	0.11 8	0.14 15	0.15 44	0.25 47	0.15 13	0.09 137	0.07 75	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.07 12

HiDET	0.19 6	0.20 18	0.62 33	0.20 9	0.13 48	0.36 78	0.13 9	0.35 27	0.31 32	0.16 18	0.14 24	0.17 63	0.15 44	0.25 47	0.23 173	0.08 65	0.07 75	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

CSFM-Stereo	0.19 6	0.20 18	0.60 23	0.20 9	0.11 9	0.39 104	0.15 36	0.35 27	0.27 11	0.18 46	0.15 25	0.17 63	0.16 58	0.26 64	0.21 138	0.08 65	0.07 75	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.09 74

BridgeDepth	0.19 6	0.30 189	0.55 14	0.23 78	0.09 1	0.38 99	0.15 36	0.32 16	0.33 56	0.16 18	0.12 13	0.23 141	0.19 116	0.27 70	0.15 13	0.07 26	0.05 1	0.07 1	0.06 18	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
monster-pro	0.20 13	0.22 50	0.65 42	0.21 27	0.17 156	0.33 48	0.15 36	0.46 127	0.32 41	0.16 18	0.17 35	0.14 15	0.11 4	0.27 70	0.23 173	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 100	0.07 5	0.09 74

PointNet	0.20 13	0.21 33	0.82 80	0.21 27	0.12 21	0.37 85	0.16 60	0.33 21	0.28 18	0.16 18	0.15 25	0.18 80	0.13 15	0.22 23	0.16 32	0.08 65	0.07 75	0.08 56	0.07 100	0.07 5	0.07 12

PSi22b	0.20 13	0.26 121	0.88 94	0.21 27	0.10 2	0.16 2	0.15 36	0.35 27	0.35 83	0.12 2	0.10 3	0.21 118	0.14 20	0.21 10	0.15 13	0.08 65	0.10 313	0.07 1	0.06 18	0.12 150	0.09 74

PSi22a	0.20 13	0.28 160	0.89 98	0.20 9	0.11 9	0.16 2	0.14 19	0.32 16	0.35 83	0.12 2	0.09 1	0.22 124	0.16 58	0.20 4	0.14 4	0.09 137	0.09 264	0.07 1	0.05 1	0.13 184	0.11 133

Foundation-i32	0.20 13	0.28 160	0.87 91	0.20 9	0.11 9	0.20 7	0.15 36	0.32 16	0.36 113	0.13 5	0.10 3	0.25 172	0.14 20	0.19 2	0.15 13	0.09 137	0.09 264	0.07 1	0.06 18	0.11 133	0.12 178

BridgeDepth_RVC	0.20 13	0.20 18	0.74 65	0.17 1	0.12 21	0.32 44	0.12 4	0.33 21	0.46 228	0.15 10	0.15 25	0.16 48	0.19 116	0.23 32	0.18 61	0.10 243	0.06 24	0.07 1	0.06 18	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 13	0.21 33	0.61 26	0.20 9	0.13 48	0.39 104	0.14 19	0.34 26	0.34 69	0.16 18	0.16 32	0.16 48	0.15 44	0.27 70	0.22 162	0.08 65	0.07 75	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.08 49

MonStereo	0.20 13	0.22 50	0.65 42	0.21 27	0.17 156	0.33 48	0.15 36	0.46 127	0.32 41	0.16 18	0.17 35	0.14 15	0.11 4	0.27 70	0.23 173	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 100	0.07 5	0.09 74

Monster-pub-eth3d	0.20 13	0.22 50	0.65 42	0.21 27	0.17 156	0.33 48	0.15 36	0.46 127	0.32 41	0.16 18	0.17 35	0.14 15	0.11 4	0.27 70	0.23 173	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 100	0.07 5	0.09 74

S2M2_XL	0.20 13	0.32 211	1.10 136	0.19 2	0.13 48	0.16 2	0.11 2	0.27 4	0.17 1	0.15 10	0.19 50	0.15 35	0.14 20	0.19 2	0.21 138	0.11 323	0.09 264	0.10 213	0.08 139	0.10 102	0.08 49
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.20 13	0.22 50	0.65 42	0.22 55	0.17 156	0.41 128	0.14 19	0.35 27	0.32 41	0.24 145	0.20 59	0.15 35	0.18 91	0.26 64	0.16 32	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.08 49

4w-stereo	0.20 13	0.21 33	0.57 19	0.21 27	0.15 97	0.39 104	0.13 9	0.39 56	0.33 56	0.22 111	0.21 67	0.13 4	0.20 129	0.29 100	0.21 138	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.07 12

3.25w_new	0.20 13	0.20 18	0.52 5	0.21 27	0.14 68	0.37 85	0.14 19	0.43 95	0.35 83	0.23 134	0.21 67	0.16 48	0.18 91	0.27 70	0.20 118	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.08 49

3.25w	0.20 13	0.20 18	0.52 5	0.21 27	0.14 68	0.37 85	0.14 19	0.43 95	0.35 83	0.23 134	0.21 67	0.16 48	0.18 91	0.27 70	0.20 118	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.08 49

FoundationStereo	0.20 13	0.30 189	0.81 78	0.21 27	0.22 297	0.21 9	0.16 60	0.25 3	0.38 132	0.15 10	0.11 8	0.18 80	0.17 67	0.23 32	0.16 32	0.09 137	0.13 423	0.08 56	0.06 18	0.07 5	0.07 12

MonSter	0.20 13	0.22 50	0.65 42	0.21 27	0.17 156	0.33 48	0.15 36	0.46 127	0.32 41	0.16 18	0.17 35	0.14 15	0.11 4	0.27 70	0.23 173	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 100	0.07 5	0.09 74

Test_v1	0.21 29	0.27 133	0.95 111	0.20 9	0.14 68	0.28 19	0.15 36	0.37 40	0.27 11	0.16 18	0.18 45	0.15 35	0.13 15	0.25 47	0.19 86	0.08 65	0.06 24	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.11 133

Monster-pub-mixall	0.21 29	0.31 203	0.69 57	0.21 27	0.13 48	0.27 16	0.12 4	0.37 40	0.26 8	0.21 91	0.19 50	0.15 35	0.12 9	0.47 278	0.29 260	0.08 65	0.07 75	0.07 1	0.05 1	0.08 37	0.12 178

qwe	0.21 29	0.22 50	0.61 26	0.21 27	0.20 254	0.41 128	0.15 36	0.46 127	0.35 83	0.26 183	0.22 86	0.14 15	0.14 20	0.31 119	0.22 162	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.07 12

2.25w	0.21 29	0.22 50	0.51 2	0.21 27	0.14 68	0.36 78	0.13 9	0.42 87	0.34 69	0.23 134	0.27 149	0.14 15	0.18 91	0.33 146	0.24 199	0.06 1	0.06 24	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.07 12

4.25_new	0.21 29	0.23 71	0.64 36	0.22 55	0.18 203	0.41 128	0.17 72	0.41 77	0.35 83	0.22 111	0.21 67	0.14 15	0.18 91	0.25 47	0.18 61	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.07 12

4.5w_new	0.21 29	0.23 71	0.64 36	0.22 55	0.18 203	0.41 128	0.17 72	0.41 77	0.35 83	0.22 111	0.21 67	0.14 15	0.18 91	0.25 47	0.18 61	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.07 12

4.5_new	0.21 29	0.22 50	0.63 34	0.21 27	0.15 97	0.40 117	0.17 72	0.40 65	0.35 83	0.25 165	0.22 86	0.14 15	0.14 20	0.22 23	0.21 138	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.07 12

4.5w-stereo	0.21 29	0.22 50	0.63 34	0.21 27	0.15 97	0.40 117	0.17 72	0.40 65	0.35 83	0.25 165	0.22 86	0.14 15	0.14 20	0.22 23	0.21 138	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.07 12

4.25w-stereo	0.21 29	0.23 71	0.64 36	0.22 55	0.18 203	0.41 128	0.17 72	0.41 77	0.35 83	0.22 111	0.21 67	0.14 15	0.18 91	0.25 47	0.18 61	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.07 12

2.5w	0.21 29	0.23 71	0.50 1	0.22 55	0.15 97	0.39 104	0.19 103	0.47 147	0.36 113	0.21 91	0.22 86	0.13 4	0.17 67	0.33 146	0.20 118	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.07 12

2.75w_new	0.21 29	0.21 33	0.57 19	0.20 9	0.14 68	0.40 117	0.18 92	0.47 147	0.36 113	0.24 145	0.20 59	0.13 4	0.19 116	0.31 119	0.21 138	0.07 26	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.06 1	0.07 12

3.75w	0.21 29	0.21 33	0.61 26	0.21 27	0.20 254	0.44 160	0.16 60	0.44 104	0.30 28	0.22 111	0.20 59	0.13 4	0.18 91	0.29 100	0.21 138	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.08 49

3.5w_stereo	0.21 29	0.22 50	0.55 14	0.21 27	0.15 97	0.40 117	0.14 19	0.43 95	0.33 56	0.21 91	0.24 112	0.14 15	0.18 91	0.34 160	0.22 162	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.08 49

3w_stereo	0.21 29	0.22 50	0.59 22	0.22 55	0.12 21	0.37 85	0.22 212	0.50 177	0.38 132	0.22 111	0.21 67	0.12 2	0.22 159	0.26 64	0.18 61	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.08 49

2w_stereo	0.21 29	0.19 10	0.51 2	0.22 55	0.13 48	0.41 128	0.20 130	0.50 177	0.34 69	0.25 165	0.23 100	0.13 4	0.23 185	0.24 39	0.22 162	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.07 12

LG-Stereo_L2	0.21 29	0.31 203	0.85 85	0.22 55	0.14 68	0.31 38	0.22 212	0.38 49	0.25 5	0.17 37	0.11 8	0.13 4	0.12 9	0.32 132	0.18 61	0.08 65	0.07 75	0.08 56	0.06 18	0.08 37	0.10 108

LG-Stereo_L1	0.21 29	0.31 203	0.85 85	0.22 55	0.14 68	0.28 19	0.21 172	0.38 49	0.26 8	0.16 18	0.11 8	0.13 4	0.11 4	0.37 191	0.18 61	0.08 65	0.07 75	0.08 56	0.06 18	0.08 37	0.10 108

MLG-Stereo_test3	0.21 29	0.35 246	0.65 42	0.21 27	0.14 68	0.36 78	0.13 9	0.37 40	0.40 159	0.21 91	0.12 13	0.17 63	0.12 9	0.25 47	0.16 32	0.08 65	0.07 75	0.08 56	0.06 18	0.09 74	0.10 108

MLG-Stereo_test2	0.21 29	0.36 256	0.68 55	0.21 27	0.17 156	0.45 168	0.12 4	0.35 27	0.42 185	0.15 10	0.11 8	0.22 124	0.10 2	0.28 84	0.16 32	0.09 137	0.07 75	0.08 56	0.06 18	0.09 74	0.09 74

MLG-Stereo_test1	0.21 29	0.33 220	0.61 26	0.23 78	0.21 268	0.45 168	0.13 9	0.33 21	0.46 228	0.13 5	0.09 1	0.18 80	0.12 9	0.32 132	0.15 13	0.08 65	0.07 75	0.08 56	0.06 18	0.09 74	0.09 74

MLG-Stereo	0.21 29	0.33 220	0.60 23	0.23 78	0.12 21	0.44 160	0.13 9	0.39 56	0.46 228	0.13 5	0.10 3	0.17 63	0.13 15	0.35 167	0.15 13	0.08 65	0.07 75	0.08 56	0.06 18	0.09 74	0.09 74

LGtest1	0.21 29	0.37 259	0.70 60	0.22 55	0.12 21	0.31 38	0.11 2	0.36 36	0.39 145	0.17 37	0.13 16	0.16 48	0.14 20	0.25 47	0.27 235	0.10 243	0.09 264	0.08 56	0.06 18	0.10 102	0.10 108

Foundation-i1c-attn	0.22 51	0.18 6	0.68 55	0.20 9	0.10 2	0.27 16	0.20 130	0.49 168	0.37 125	0.20 78	0.23 100	0.24 157	0.25 216	0.29 100	0.18 61	0.08 65	0.07 75	0.08 56	0.06 18	0.06 1	0.09 74

Foundation-i1b	0.22 51	0.20 18	0.69 57	0.20 9	0.11 9	0.28 19	0.20 130	0.50 177	0.37 125	0.21 91	0.22 86	0.27 200	0.24 201	0.28 84	0.18 61	0.08 65	0.08 180	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.06 1

Foundation-i1a	0.22 51	0.16 1	0.66 51	0.20 9	0.10 2	0.29 26	0.21 172	0.50 177	0.39 145	0.25 165	0.22 86	0.27 200	0.25 216	0.33 146	0.18 61	0.08 65	0.09 264	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.08 49

Pro-Stereo	0.22 51	0.25 103	0.66 51	0.22 55	0.14 68	0.49 226	0.15 36	0.23 2	0.35 83	0.16 18	0.13 16	0.14 15	0.09 1	0.49 295	0.18 61	0.08 65	0.06 24	0.09 153	0.37 602	0.08 37	0.09 74

asda	0.22 51	0.25 103	0.70 60	0.21 27	0.16 127	0.43 149	0.16 60	0.44 104	0.35 83	0.22 111	0.20 59	0.14 15	0.20 129	0.25 47	0.22 162	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.07 12

1w_stereo	0.22 51	0.17 2	0.52 5	0.23 78	0.16 127	0.44 160	0.22 212	0.55 228	0.40 159	0.25 165	0.29 169	0.13 4	0.26 236	0.28 84	0.20 118	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.07 12

monsterstereo	0.22 51	0.22 50	0.52 5	0.25 129	0.27 383	0.39 104	0.14 19	0.51 187	0.33 56	0.25 165	0.27 149	0.13 4	0.13 15	0.38 201	0.21 138	0.07 26	0.07 75	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.06 1

monsters	0.22 51	0.22 50	0.52 5	0.23 78	0.28 397	0.42 142	0.14 19	0.46 127	0.31 32	0.24 145	0.20 59	0.13 4	0.14 20	0.43 232	0.20 118	0.07 26	0.06 24	0.07 1	0.08 139	0.06 1	0.06 1

IGEV	0.22 51	0.28 160	0.88 94	0.21 27	0.24 332	0.42 142	0.17 72	0.35 27	0.37 125	0.20 78	0.22 86	0.14 15	0.12 9	0.24 39	0.20 118	0.08 65	0.07 75	0.08 56	0.06 18	0.09 74	0.07 12

SGD-Stereo	0.22 51	0.28 160	0.77 72	0.22 55	0.11 9	0.40 117	0.16 60	0.31 13	0.36 113	0.19 64	0.19 50	0.17 63	0.17 67	0.37 191	0.16 32	0.10 243	0.06 24	0.08 56	0.07 100	0.10 102	0.07 12

DEFOM-Stereo	0.22 51	0.22 50	0.91 104	0.23 78	0.13 48	0.49 226	0.18 92	0.30 11	0.28 18	0.19 64	0.17 35	0.14 15	0.14 20	0.41 220	0.16 32	0.08 65	0.06 24	0.07 1	0.06 18	0.09 74	0.09 74

DispViT+	0.23 62	0.23 71	0.98 117	0.19 2	0.44 556	0.22 10	0.14 19	0.41 77	0.37 125	0.19 64	0.16 32	0.18 80	0.15 44	0.38 201	0.17 53	0.11 323	0.07 75	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

Replicate-Monster	0.23 62	0.40 291	0.94 110	0.21 27	0.14 68	0.37 85	0.13 9	0.40 65	0.36 113	0.22 111	0.15 25	0.15 35	0.15 44	0.40 215	0.15 13	0.08 65	0.07 75	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.15 290

FlowAnything_test	0.23 62	0.32 211	0.52 5	0.28 226	0.17 156	0.37 85	0.20 130	0.38 49	0.24 3	0.24 145	0.20 59	0.21 118	0.17 67	0.26 64	0.25 213	0.13 415	0.10 313	0.14 450	0.16 437	0.17 297	0.12 178

LG-G_1	0.23 62	0.37 259	0.71 62	0.23 78	0.11 9	0.51 250	0.12 4	0.44 104	0.39 145	0.19 64	0.15 25	0.19 100	0.15 44	0.36 180	0.16 32	0.09 137	0.08 180	0.08 56	0.06 18	0.09 74	0.11 133

LG-G	0.23 62	0.37 259	0.71 62	0.23 78	0.11 9	0.51 250	0.12 4	0.44 104	0.39 145	0.19 64	0.15 25	0.19 100	0.15 44	0.36 180	0.16 32	0.09 137	0.08 180	0.08 56	0.06 18	0.09 74	0.11 133

dual_stereo	0.23 62	0.25 103	0.66 51	0.21 27	0.15 97	0.27 16	0.15 36	0.62 276	0.40 159	0.15 10	0.13 16	0.18 80	0.14 20	0.37 191	0.19 86	0.09 137	0.31 603	0.07 1	0.10 223	0.07 5	0.07 12

IGEV-Stereo++	0.23 62	0.23 71	0.64 36	0.24 105	0.22 297	0.47 198	0.13 9	0.52 203	0.33 56	0.18 46	0.24 112	0.17 63	0.22 159	0.32 132	0.19 86	0.08 65	0.06 24	0.08 56	0.06 18	0.17 297	0.09 74

TS12	0.24 69	0.26 121	0.83 82	0.25 129	0.11 9	0.46 188	0.17 72	0.46 127	0.43 196	0.20 78	0.31 201	0.18 80	0.20 129	0.31 119	0.22 162	0.07 26	0.07 75	0.08 56	0.06 18	0.11 133	0.07 12

aanet-new-12k	0.24 69	0.24 89	1.06 129	0.27 195	0.12 21	0.43 149	0.20 130	0.51 187	0.34 69	0.19 64	0.16 32	0.15 35	0.21 142	0.25 47	0.16 32	0.07 26	0.06 24	0.09 153	0.07 100	0.11 133	0.09 74

GCAP-Stereo-cres-4k	0.24 69	0.31 203	0.88 94	0.25 129	0.23 317	0.45 168	0.22 212	0.39 56	0.30 28	0.21 91	0.27 149	0.18 80	0.21 142	0.23 32	0.16 32	0.07 26	0.09 264	0.08 56	0.07 100	0.11 133	0.13 221

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.24 69	0.22 50	0.90 101	0.23 78	0.32 453	0.47 198	0.21 172	0.48 161	0.34 69	0.20 78	0.25 127	0.21 118	0.23 185	0.20 4	0.17 53	0.08 65	0.06 24	0.08 56	0.06 18	0.08 37	0.09 74

MatchStereo	0.24 69	0.38 271	1.37 199	0.20 9	0.10 2	0.22 10	0.14 19	0.41 77	0.40 159	0.14 8	0.25 127	0.15 35	0.15 44	0.25 47	0.18 61	0.09 137	0.07 75	0.07 1	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 69	0.18 6	1.03 122	0.25 129	0.21 268	0.46 188	0.16 60	0.30 11	0.27 11	0.17 37	0.19 50	0.14 15	0.18 91	0.35 167	0.17 53	0.07 26	0.07 75	0.08 56	0.25 531	0.10 102	0.10 108

water-stereo	0.24 69	0.17 2	0.88 94	0.24 105	0.14 68	0.37 85	0.17 72	0.43 95	0.32 41	0.26 183	0.35 234	0.26 187	0.24 201	0.22 23	0.25 213	0.09 137	0.09 264	0.09 153	0.08 139	0.10 102	0.10 108

111111	0.24 69	0.21 33	0.82 80	0.24 105	0.21 268	0.43 149	0.13 9	0.45 119	0.35 83	0.22 111	0.27 149	0.18 80	0.16 58	0.35 167	0.18 61	0.09 137	0.06 24	0.08 56	0.06 18	0.25 441	0.08 49

S2M2_L	0.24 69	0.29 172	0.90 101	0.23 78	0.17 156	0.24 13	0.09 1	0.36 36	0.45 217	0.17 37	0.25 127	0.23 141	0.17 67	0.24 39	0.28 246	0.15 479	0.12 399	0.11 288	0.12 330	0.15 236	0.11 133
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
aanet-new-40k	0.25 78	0.37 259	1.35 192	0.24 105	0.24 332	0.38 99	0.20 130	0.39 56	0.26 8	0.18 46	0.24 112	0.16 48	0.20 129	0.20 4	0.15 13	0.07 26	0.06 24	0.08 56	0.06 18	0.09 74	0.18 363

aanet-new-14k	0.25 78	0.33 220	1.13 139	0.26 172	0.12 21	0.37 85	0.21 172	0.45 119	0.36 113	0.20 78	0.27 149	0.15 35	0.29 292	0.24 39	0.17 53	0.08 65	0.06 24	0.08 56	0.06 18	0.11 133	0.12 178

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.25 78	0.35 246	0.69 57	0.23 78	0.27 383	0.35 64	0.20 130	0.44 104	0.28 18	0.21 91	0.22 86	0.14 15	0.22 159	0.21 10	0.14 4	0.07 26	0.08 180	0.08 56	0.47 621	0.09 74	0.34 557

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.25 78	0.24 89	0.76 68	0.22 55	0.33 468	0.48 209	0.20 130	0.47 147	0.35 83	0.26 183	0.30 184	0.22 124	0.14 20	0.21 10	0.19 86	0.08 65	0.06 24	0.10 213	0.08 139	0.07 5	0.15 290

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.25 78	0.24 89	0.84 84	0.22 55	0.32 453	0.48 209	0.20 130	0.45 119	0.35 83	0.26 183	0.30 184	0.22 124	0.14 20	0.21 10	0.18 61	0.08 65	0.06 24	0.09 153	0.08 139	0.07 5	0.13 221

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.25 78	0.41 301	1.08 131	0.23 78	0.23 317	0.45 168	0.20 130	0.44 104	0.30 28	0.18 46	0.21 67	0.22 124	0.20 129	0.23 32	0.16 32	0.08 65	0.07 75	0.08 56	0.06 18	0.08 37	0.14 248

LiteMatch	0.25 78	0.69 457	0.65 42	0.28 226	0.14 68	0.30 30	0.21 172	0.29 7	0.28 18	0.16 18	0.13 16	0.18 80	0.37 355	0.25 47	0.40 375	0.10 243	0.06 24	0.10 213	0.08 139	0.14 213	0.12 178

LACA2	0.25 78	0.74 479	1.30 178	0.20 9	0.10 2	0.39 104	0.17 72	0.32 16	0.36 113	0.15 10	0.15 25	0.18 80	0.14 20	0.22 23	0.14 4	0.08 65	0.06 24	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.06 1

gcap_with_dpt	0.25 78	0.22 50	1.00 119	0.22 55	0.30 422	0.48 209	0.21 172	0.45 119	0.32 41	0.27 199	0.31 201	0.20 104	0.14 20	0.20 4	0.18 61	0.08 65	0.06 24	0.09 153	0.08 139	0.08 37	0.13 221

rvit_stereo_0083	0.25 78	0.19 10	0.58 21	0.28 226	0.18 203	0.28 19	0.22 212	0.38 49	0.54 313	0.23 134	0.30 184	0.27 200	0.26 236	0.37 191	0.24 199	0.14 459	0.12 399	0.13 413	0.10 223	0.12 150	0.10 108

rvit_stereo_0081	0.25 78	0.21 33	0.61 26	0.28 226	0.17 156	0.31 38	0.22 212	0.42 87	0.53 300	0.24 145	0.25 127	0.25 172	0.21 142	0.34 160	0.23 173	0.13 415	0.10 313	0.11 288	0.10 223	0.12 150	0.09 74

rvit_stereo_0082	0.25 78	0.21 33	0.61 26	0.28 226	0.17 156	0.31 38	0.22 212	0.42 87	0.53 300	0.24 145	0.25 127	0.25 172	0.21 142	0.34 160	0.23 173	0.13 415	0.10 313	0.11 288	0.10 223	0.12 150	0.09 74

test_for_model	0.25 78	0.24 89	0.76 68	0.22 55	0.33 468	0.48 209	0.20 130	0.47 147	0.35 83	0.26 183	0.30 184	0.22 124	0.14 20	0.21 10	0.19 86	0.08 65	0.06 24	0.10 213	0.08 139	0.07 5	0.15 290

aanet-new-16k	0.26 91	0.47 348	1.36 194	0.25 129	0.12 21	0.36 78	0.18 92	0.40 65	0.35 83	0.18 46	0.21 67	0.18 80	0.21 142	0.21 10	0.16 32	0.07 26	0.06 24	0.08 56	0.06 18	0.10 102	0.11 133

aanet-new-8k	0.26 91	0.38 271	1.21 158	0.25 129	0.13 48	0.44 160	0.22 212	0.49 168	0.34 69	0.18 46	0.21 67	0.17 63	0.25 216	0.29 100	0.17 53	0.07 26	0.06 24	0.08 56	0.06 18	0.08 37	0.12 178

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 91	0.23 71	1.00 119	0.22 55	0.31 443	0.47 198	0.20 130	0.44 104	0.33 56	0.27 199	0.32 211	0.24 157	0.14 20	0.23 32	0.18 61	0.08 65	0.06 24	0.09 153	0.08 139	0.08 37	0.16 322

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.26 91	0.38 271	0.90 101	0.23 78	0.17 156	0.35 64	0.22 212	0.44 104	0.33 56	0.21 91	0.25 127	0.16 48	0.22 159	0.23 32	0.15 13	0.07 26	0.07 75	0.08 56	0.45 617	0.08 37	0.27 496

Foundation-i1	0.26 91	0.29 172	0.75 66	0.23 78	0.21 268	0.30 30	0.22 212	0.60 267	0.43 196	0.24 145	0.31 201	0.35 256	0.23 185	0.27 70	0.19 86	0.09 137	0.08 180	0.08 56	0.07 100	0.11 133	0.07 12

VMStereo-Base	0.26 91	0.27 133	1.26 167	0.20 9	0.12 21	0.42 142	0.17 72	0.37 40	0.40 159	0.22 111	0.31 201	0.29 222	0.21 142	0.32 132	0.20 118	0.10 243	0.08 180	0.08 56	0.06 18	0.09 74	0.09 74

NLSM3	0.26 91	0.39 283	0.75 66	0.25 129	0.24 332	0.43 149	0.19 103	0.58 246	0.45 217	0.20 78	0.26 140	0.20 104	0.25 216	0.29 100	0.24 199	0.07 26	0.06 24	0.10 213	0.09 184	0.10 102	0.07 12

depthmonostereo	0.26 91	0.23 71	0.65 42	0.41 501	0.13 48	0.41 128	0.19 103	0.51 187	0.40 159	0.25 165	0.29 169	0.26 187	0.28 274	0.44 241	0.23 173	0.09 137	0.10 313	0.09 153	0.07 100	0.10 102	0.08 49

DilatedVolume-Stereo	0.26 91	0.20 18	0.64 36	0.25 129	0.15 97	0.41 128	0.18 92	0.42 87	0.35 83	0.34 236	0.34 229	0.25 172	0.23 185	0.43 232	0.53 444	0.09 137	0.09 264	0.08 56	0.10 223	0.12 150	0.11 133

GIP-stereo	0.26 91	0.22 50	0.78 74	0.29 260	0.20 254	0.42 142	0.17 72	0.64 287	0.39 145	0.18 46	0.24 112	0.23 141	0.18 91	0.25 47	0.47 415	0.09 137	0.07 75	0.08 56	0.06 18	0.17 297	0.08 49

gcap-zeroshot	0.26 91	0.24 89	1.03 122	0.22 55	0.33 468	0.48 209	0.20 130	0.47 147	0.34 69	0.26 183	0.29 169	0.22 124	0.14 20	0.21 10	0.19 86	0.08 65	0.06 24	0.09 153	0.08 139	0.08 37	0.14 248

testlalala	0.26 91	0.24 89	1.03 122	0.22 55	0.33 468	0.48 209	0.20 130	0.47 147	0.34 69	0.26 183	0.29 169	0.22 124	0.14 20	0.21 10	0.19 86	0.08 65	0.06 24	0.09 153	0.08 139	0.08 37	0.14 248

aanet-new-70k	0.27 103	0.48 353	1.33 185	0.25 129	0.12 21	0.39 104	0.19 103	0.45 119	0.33 56	0.17 37	0.21 67	0.16 48	0.21 142	0.38 201	0.14 4	0.06 1	0.06 24	0.08 56	0.06 18	0.10 102	0.22 427

aanet-new-34k	0.27 103	0.57 402	1.36 194	0.23 78	0.11 9	0.34 58	0.20 130	0.36 36	0.30 28	0.19 64	0.27 149	0.17 63	0.22 159	0.20 4	0.15 13	0.07 26	0.07 75	0.08 56	0.06 18	0.08 37	0.29 512

aanet-new-32k	0.27 103	0.49 357	1.73 284	0.25 129	0.17 156	0.40 117	0.20 130	0.35 27	0.27 11	0.18 46	0.21 67	0.20 104	0.22 159	0.22 23	0.14 4	0.07 26	0.07 75	0.08 56	0.06 18	0.09 74	0.11 133

GCAP-Stereo-DPT26K	0.27 103	0.46 338	1.39 206	0.23 78	0.17 156	0.35 64	0.21 172	0.40 65	0.25 5	0.18 46	0.21 67	0.17 63	0.18 91	0.25 47	0.17 53	0.07 26	0.06 24	0.08 56	0.28 547	0.08 37	0.27 496

aanet-new-24k	0.27 103	0.40 291	1.12 138	0.24 105	0.45 567	0.40 117	0.21 172	0.39 56	0.28 18	0.19 64	0.28 161	0.17 63	0.20 129	0.23 32	0.15 13	0.07 26	0.06 24	0.08 56	0.32 578	0.09 74	0.10 108

aanet-new-10k	0.27 103	0.52 370	1.27 170	0.27 195	0.15 97	0.49 226	0.21 172	0.46 127	0.31 32	0.21 91	0.20 59	0.19 100	0.22 159	0.26 64	0.18 61	0.08 65	0.08 180	0.08 56	0.07 100	0.10 102	0.16 322

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.27 103	0.39 283	0.79 75	0.24 105	0.24 332	0.37 85	0.21 172	0.37 40	0.33 56	0.19 64	0.27 149	0.18 80	0.22 159	0.20 4	0.16 32	0.07 26	0.14 442	0.08 56	0.51 630	0.08 37	0.39 584

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.27 103	0.40 291	0.87 91	0.22 55	0.17 156	0.36 78	0.19 103	0.39 56	0.32 41	0.21 91	0.24 112	0.18 80	0.23 185	0.21 10	0.15 13	0.08 65	0.08 180	0.08 56	0.30 563	0.13 184	0.55 616

LG-Stereo	0.27 103	0.25 103	0.95 111	0.25 129	0.15 97	0.43 149	0.21 172	0.50 177	0.40 159	0.18 46	0.29 169	0.25 172	0.16 58	0.28 84	0.35 337	0.07 26	0.07 75	0.11 288	0.10 223	0.24 427	0.10 108

mms	0.27 103	0.26 121	0.91 104	0.25 129	0.18 203	0.32 44	0.23 251	0.37 40	0.31 32	0.21 91	0.30 184	0.23 141	0.17 67	0.46 266	0.21 138	0.08 65	0.10 313	0.10 213	0.08 139	0.22 395	0.47 604

ours_stereo	0.27 103	0.25 103	1.21 158	0.25 129	0.17 156	0.35 64	0.23 251	0.38 49	0.35 83	0.20 78	0.31 201	0.23 141	0.17 67	0.41 220	0.20 118	0.08 65	0.07 75	0.10 213	0.08 139	0.22 395	0.18 363

rvit_stereo_0081_aga	0.27 103	0.29 172	1.08 131	0.26 172	0.20 254	0.33 48	0.21 172	0.41 77	0.42 185	0.26 183	0.28 161	0.27 200	0.21 142	0.31 119	0.21 138	0.14 459	0.10 313	0.11 288	0.10 223	0.14 213	0.10 108

rvit_stereo_0080	0.27 103	0.38 271	0.76 68	0.24 105	0.18 203	0.34 58	0.27 354	0.54 224	0.44 202	0.24 145	0.26 140	0.27 200	0.22 159	0.29 100	0.23 173	0.13 415	0.10 313	0.10 213	0.10 223	0.15 236	0.11 133

RSM++	0.27 103	0.26 121	0.87 91	0.28 226	0.13 48	0.39 104	0.20 130	0.45 119	0.45 217	0.20 78	0.24 112	0.24 157	0.17 67	0.36 180	0.20 118	0.08 65	0.07 75	0.09 153	0.35 590	0.26 462	0.18 363

GCAPDPT-zeroshot4090	0.27 103	0.40 291	0.86 89	0.22 55	0.17 156	0.36 78	0.19 103	0.39 56	0.32 41	0.21 91	0.24 112	0.18 80	0.23 185	0.21 10	0.15 13	0.08 65	0.08 180	0.08 56	0.30 563	0.13 184	0.55 616

whm_eth	0.27 103	0.38 271	0.76 68	0.24 105	0.18 203	0.34 58	0.27 354	0.54 224	0.44 202	0.24 145	0.26 140	0.27 200	0.22 159	0.29 100	0.23 173	0.13 415	0.10 313	0.10 213	0.10 223	0.15 236	0.11 133

aanet-new-30k	0.28 119	0.49 357	1.75 295	0.25 129	0.17 156	0.40 117	0.20 130	0.35 27	0.27 11	0.18 46	0.21 67	0.20 104	0.22 159	0.22 23	0.14 4	0.07 26	0.07 75	0.08 56	0.06 18	0.09 74	0.11 133

aanet-new-22k	0.28 119	0.52 370	1.51 237	0.24 105	0.13 48	0.33 48	0.22 212	0.37 40	0.32 41	0.18 46	0.24 112	0.18 80	0.21 142	0.27 70	0.16 32	0.07 26	0.07 75	0.08 56	0.07 100	0.09 74	0.31 535

BStereo	0.28 119	0.33 220	1.34 189	0.23 78	0.29 406	0.33 48	0.20 130	0.46 127	0.35 83	0.22 111	0.17 35	0.20 104	0.14 20	0.28 84	0.25 213	0.07 26	0.07 75	0.16 500	0.21 509	0.12 150	0.11 133

VIP-Stereo	0.28 119	0.56 397	1.05 127	0.23 78	0.19 238	0.52 269	0.17 72	0.44 104	0.39 145	0.18 46	0.25 127	0.24 157	0.15 44	0.33 146	0.19 86	0.08 65	0.07 75	0.08 56	0.06 18	0.14 213	0.32 544

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 119	0.28 160	1.09 134	0.33 363	0.15 97	0.30 30	0.16 60	0.58 246	0.42 185	0.19 64	0.19 50	0.17 63	0.26 236	0.38 201	0.37 349	0.09 137	0.08 180	0.08 56	0.25 531	0.10 102	0.06 1

castereo++	0.28 119	0.43 315	0.93 108	0.28 226	0.17 156	0.53 278	0.21 172	0.55 228	0.45 217	0.17 37	0.26 140	0.32 239	0.17 67	0.33 146	0.16 32	0.09 137	0.08 180	0.09 153	0.29 553	0.13 184	0.06 1

fffy	0.28 119	0.24 89	1.19 152	0.27 195	0.15 97	0.37 85	0.22 212	0.42 87	0.32 41	0.20 78	0.29 169	0.26 187	0.20 129	0.44 241	0.20 118	0.08 65	0.10 313	0.10 213	0.08 139	0.22 395	0.18 363

RAStereo	0.28 119	0.48 353	1.52 239	0.26 172	0.18 203	0.25 14	0.19 103	0.42 87	0.35 83	0.20 78	0.25 127	0.20 104	0.16 58	0.24 39	0.24 199	0.09 137	0.08 180	0.10 213	0.08 139	0.12 150	0.08 49

RSM	0.28 119	0.26 121	0.97 115	0.25 129	0.24 332	0.37 85	0.21 172	0.49 168	0.44 202	0.21 91	0.27 149	0.28 211	0.17 67	0.38 201	0.20 118	0.07 26	0.07 75	0.09 153	0.34 586	0.21 378	0.16 322

trnet	0.28 119	0.26 121	1.32 183	0.19 2	0.12 21	0.54 285	0.15 36	0.48 161	0.46 228	0.27 199	0.33 221	0.24 157	0.21 142	0.30 112	0.21 138	0.10 243	0.07 75	0.08 56	0.05 1	0.09 74	0.07 12

CASnet	0.28 119	0.31 203	1.20 156	0.28 226	0.11 9	0.47 198	0.19 103	0.44 104	0.44 202	0.38 257	0.31 201	0.23 141	0.17 67	0.29 100	0.19 86	0.10 243	0.06 24	0.15 481	0.12 330	0.16 273	0.07 12
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GLC_STEREO	0.28 119	0.27 133	1.36 194	0.28 226	0.12 21	0.41 128	0.20 130	0.37 40	0.38 132	0.26 183	0.30 184	0.25 172	0.19 116	0.33 146	0.24 199	0.09 137	0.11 366	0.12 352	0.10 223	0.13 184	0.09 74

CREStereo	0.28 119	0.30 189	1.33 185	0.19 2	0.13 48	0.55 300	0.17 72	0.48 161	0.46 228	0.27 199	0.33 221	0.24 157	0.21 142	0.31 119	0.21 138	0.11 323	0.07 75	0.08 56	0.05 1	0.10 102	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
aanet-new-90k	0.29 132	0.47 348	1.41 209	0.26 172	0.18 203	0.43 149	0.19 103	0.47 147	0.32 41	0.16 18	0.18 45	0.15 35	0.21 142	0.37 191	0.13 1	0.07 26	0.06 24	0.08 56	0.06 18	0.09 74	0.46 602

aanet-new-60k	0.29 132	0.51 368	1.68 267	0.25 129	0.12 21	0.39 104	0.19 103	0.43 95	0.33 56	0.18 46	0.19 50	0.17 63	0.19 116	0.31 119	0.14 4	0.07 26	0.07 75	0.08 56	0.06 18	0.09 74	0.26 488

aanet-new-36k	0.29 132	0.63 429	1.51 237	0.24 105	0.11 9	0.43 149	0.19 103	0.44 104	0.35 83	0.19 64	0.24 112	0.16 48	0.22 159	0.29 100	0.15 13	0.06 1	0.06 24	0.08 56	0.06 18	0.08 37	0.24 466

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.29 132	0.58 403	0.98 117	0.21 27	0.31 443	0.41 128	0.20 130	0.46 127	0.34 69	0.21 91	0.22 86	0.19 100	0.17 67	0.24 39	0.15 13	0.08 65	0.10 313	0.08 56	0.45 617	0.09 74	0.29 512

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.29 132	0.53 377	1.28 172	0.22 55	0.32 453	0.35 64	0.19 103	0.46 127	0.33 56	0.18 46	0.19 50	0.18 80	0.18 91	0.21 10	0.14 4	0.08 65	0.10 313	0.08 56	0.46 620	0.10 102	0.32 544

RT-Monster	0.29 132	0.30 189	0.95 111	0.25 129	0.28 397	0.46 188	0.15 36	0.53 212	0.55 320	0.37 247	0.36 238	0.28 211	0.21 142	0.32 132	0.21 138	0.09 137	0.08 180	0.08 56	0.06 18	0.15 236	0.14 248

Selective-IGEV-i32	0.29 132	0.23 71	1.28 172	0.27 195	0.30 422	0.35 64	0.20 130	0.56 234	0.38 132	0.21 91	0.30 184	0.22 124	0.18 91	0.37 191	0.18 61	0.07 26	0.06 24	0.08 56	0.15 416	0.16 273	0.29 512

fffft	0.29 132	0.21 33	1.10 136	0.24 105	0.15 97	0.42 142	0.24 285	0.42 87	0.38 132	0.21 91	0.18 45	0.20 104	0.16 58	0.44 241	0.70 499	0.07 26	0.06 24	0.10 213	0.08 139	0.28 479	0.20 399
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.29 132	0.26 121	1.03 122	0.25 129	0.14 68	0.46 188	0.22 212	0.36 36	0.38 132	0.23 134	0.23 100	0.21 118	0.18 91	0.45 257	0.60 473	0.07 26	0.06 24	0.10 213	0.08 139	0.20 362	0.20 399

tt45	0.29 132	0.24 89	1.06 129	0.25 129	0.17 156	0.55 300	0.22 212	0.41 77	0.35 83	0.24 145	0.25 127	0.25 172	0.18 91	0.64 356	0.34 325	0.08 65	0.07 75	0.10 213	0.08 139	0.21 378	0.11 133

999	0.29 132	0.25 103	1.05 127	0.26 172	0.18 203	0.49 226	0.23 251	0.38 49	0.37 125	0.20 78	0.32 211	0.23 141	0.18 91	0.73 392	0.36 342	0.08 65	0.07 75	0.09 153	0.08 139	0.24 427	0.10 108

Pointernet	0.29 132	0.25 103	1.49 231	0.24 105	0.20 254	0.47 198	0.15 36	0.62 276	0.47 247	0.22 111	0.29 169	0.26 187	0.20 129	0.28 84	0.20 118	0.10 243	0.07 75	0.07 1	0.12 330	0.10 102	0.07 12

IGEV-Stereo+	0.29 132	0.29 172	0.86 89	0.25 129	0.34 481	0.30 30	0.14 19	0.32 16	0.53 300	0.18 46	0.12 13	0.18 80	0.19 116	0.49 295	0.17 53	0.09 137	0.08 180	0.08 56	0.20 503	0.46 606	0.59 622

MaDis-Stereo	0.29 132	0.54 385	1.44 217	0.24 105	0.29 406	0.29 26	0.16 60	0.45 119	0.37 125	0.19 64	0.21 67	0.28 211	0.22 159	0.30 112	0.29 260	0.10 243	0.09 264	0.10 213	0.08 139	0.11 133	0.11 133

LoS_RVC	0.29 132	0.33 220	1.19 152	0.25 129	0.34 481	0.43 149	0.22 212	0.42 87	0.32 41	0.22 111	0.33 221	0.23 141	0.24 201	0.31 119	0.21 138	0.07 26	0.07 75	0.07 1	0.05 1	0.10 102	0.31 535

Selective-IGEV	0.29 132	0.23 71	1.28 172	0.27 195	0.30 422	0.35 64	0.20 130	0.56 234	0.38 132	0.21 91	0.30 184	0.22 124	0.18 91	0.37 191	0.18 61	0.07 26	0.06 24	0.08 56	0.15 416	0.16 273	0.29 512

EGLCR-Stereo	0.29 132	0.27 133	0.97 115	0.30 281	0.19 238	0.56 316	0.17 72	0.68 310	0.36 113	0.30 217	0.18 45	0.27 200	0.17 67	0.38 201	0.19 86	0.09 137	0.07 75	0.10 213	0.08 139	0.10 102	0.35 560

aanet-32k-new	0.30 149	0.60 408	1.61 254	0.25 129	0.15 97	0.46 188	0.21 172	0.41 77	0.33 56	0.17 37	0.24 112	0.17 63	0.23 185	0.30 112	0.15 13	0.08 65	0.06 24	0.08 56	0.06 18	0.09 74	0.39 584

castereo	0.30 149	0.44 326	0.81 78	0.24 105	0.29 406	0.41 128	0.27 354	0.72 330	0.45 217	0.22 111	0.30 184	0.24 157	0.31 312	0.25 47	0.21 138	0.09 137	0.07 75	0.08 56	0.31 572	0.12 150	0.09 74

WCG-NET	0.30 149	0.42 310	1.26 167	0.24 105	0.12 21	0.43 149	0.24 285	0.40 65	0.56 332	0.35 238	0.37 242	0.26 187	0.24 201	0.29 100	0.19 86	0.08 65	0.12 399	0.08 56	0.07 100	0.22 395	0.10 108

Occ-G	0.30 149	0.30 189	1.33 185	0.23 78	0.15 97	0.36 78	0.25 307	0.43 95	0.31 32	0.26 183	0.35 234	0.46 344	0.22 159	0.30 112	0.25 213	0.09 137	0.07 75	0.09 153	0.16 437	0.31 505	0.08 49

AIO-Stereo	0.30 149	0.27 133	1.25 165	0.27 195	0.24 332	0.37 85	0.20 130	0.52 203	0.36 113	0.21 91	0.30 184	0.23 141	0.14 20	0.31 119	0.20 118	0.08 65	0.07 75	0.09 153	0.38 603	0.19 346	0.31 535

UniTT-Stereo	0.30 149	0.36 256	1.68 267	0.27 195	0.24 332	0.29 26	0.18 92	0.33 21	0.34 69	0.26 183	0.37 242	0.18 80	0.18 91	0.31 119	0.27 235	0.10 243	0.08 180	0.08 56	0.07 100	0.25 441	0.08 49

CES	0.30 149	0.27 133	1.09 134	0.23 78	0.50 583	0.40 117	0.20 130	0.46 127	0.44 202	0.22 111	0.28 161	0.26 187	0.19 116	0.33 146	0.21 138	0.09 137	0.07 75	0.08 56	0.05 1	0.15 236	0.49 608

ProNet	0.30 149	0.54 385	1.29 175	0.25 129	0.15 97	0.47 198	0.25 307	0.48 161	0.39 145	0.21 91	0.23 100	0.22 124	0.20 129	0.44 241	0.19 86	0.08 65	0.08 180	0.10 213	0.08 139	0.23 410	0.12 178

CroCo-Stereo	0.30 149	0.45 335	1.08 131	0.31 308	0.17 156	0.19 6	0.21 172	0.73 342	0.50 268	0.21 91	0.24 112	0.55 390	0.22 159	0.27 70	0.26 225	0.09 137	0.08 180	0.08 56	0.07 100	0.12 150	0.09 74
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
Wave_Phase_stereo	0.31 158	0.33 220	1.34 189	0.23 78	0.29 406	0.98 596	0.20 130	0.49 168	0.35 83	0.22 111	0.17 35	0.20 104	0.14 20	0.28 84	0.25 213	0.07 26	0.07 75	0.16 500	0.21 509	0.12 150	0.11 133

xyz-stereo-finetune	0.31 158	0.46 338	0.79 75	0.21 27	0.12 21	0.53 278	0.25 307	0.52 203	0.54 313	0.28 206	0.32 211	0.29 222	0.23 185	0.59 338	0.55 452	0.08 65	0.07 75	0.10 213	0.08 139	0.13 184	0.08 49

rvit_0105_6	0.31 158	0.29 172	1.00 119	0.31 308	0.18 203	0.35 64	0.25 307	0.51 187	0.61 377	0.25 165	0.28 161	0.32 239	0.25 216	0.39 209	0.25 213	0.18 527	0.16 488	0.15 481	0.13 363	0.14 213	0.13 221

rvit_stereo_ft	0.31 158	0.61 413	1.18 150	0.32 337	0.21 268	0.28 19	0.27 354	0.55 228	0.48 250	0.23 134	0.27 149	0.28 211	0.26 236	0.32 132	0.25 213	0.13 415	0.09 264	0.11 288	0.11 290	0.13 184	0.14 248

CAS++	0.31 158	0.33 220	1.43 215	0.25 129	0.17 156	0.31 38	0.20 130	0.78 394	0.41 172	0.30 217	0.30 184	0.21 118	0.16 58	0.33 146	0.18 61	0.15 479	0.12 399	0.13 413	0.10 223	0.15 236	0.11 133
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
LoS	0.31 158	0.30 189	1.52 239	0.23 78	0.13 48	0.54 285	0.20 130	0.48 161	0.49 257	0.25 165	0.28 161	0.37 265	0.24 201	0.38 201	0.23 173	0.10 243	0.08 180	0.08 56	0.05 1	0.15 236	0.07 12
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
PMTNet	0.31 158	0.35 246	1.30 178	0.20 9	0.14 68	0.57 334	0.25 307	0.46 127	0.42 185	0.27 199	0.32 211	0.27 200	0.24 201	0.39 209	0.23 173	0.43 622	0.07 75	0.08 56	0.05 1	0.18 325	0.07 12

aanet-new	0.32 165	0.29 172	2.39 511	0.25 129	0.25 352	0.43 149	0.21 172	0.41 77	0.31 32	0.18 46	0.23 100	0.16 48	0.30 302	0.33 146	0.15 13	0.09 137	0.07 75	0.08 56	0.06 18	0.10 102	0.13 221

DA	0.32 165	0.26 121	0.89 98	0.29 260	0.25 352	0.63 440	0.22 212	0.60 267	0.39 145	0.23 134	0.30 184	0.24 157	0.26 236	0.60 345	0.18 61	0.10 243	0.12 399	0.09 153	0.07 100	0.10 102	0.52 611

GGEV	0.32 165	0.26 121	0.89 98	0.29 260	0.25 352	0.63 440	0.22 212	0.60 267	0.39 145	0.23 134	0.30 184	0.24 157	0.26 236	0.60 345	0.18 61	0.10 243	0.12 399	0.09 153	0.07 100	0.10 102	0.52 611

WCG-NET（raft）	0.32 165	0.53 377	1.21 158	0.23 78	0.12 21	0.44 160	0.24 285	0.40 65	0.50 268	0.35 238	0.35 234	0.47 352	0.25 216	0.35 167	0.20 118	0.08 65	0.29 598	0.08 56	0.07 100	0.22 395	0.11 133

MGS-Stereo	0.32 165	0.34 237	1.70 273	0.25 129	0.14 68	0.40 117	0.22 212	0.38 49	0.43 196	0.24 145	0.51 347	0.25 172	0.18 91	0.31 119	0.20 118	0.09 137	0.08 180	0.09 153	0.08 139	0.47 607	0.08 49

ff7	0.32 165	0.52 370	1.38 201	0.25 129	0.16 127	0.56 316	0.23 251	0.46 127	0.41 172	0.24 145	0.23 100	0.20 104	0.23 185	0.48 285	0.19 86	0.09 137	0.08 180	0.10 213	0.18 470	0.23 410	0.22 427

ffff	0.32 165	0.52 370	1.38 201	0.25 129	0.16 127	0.56 316	0.23 251	0.46 127	0.41 172	0.24 145	0.23 100	0.20 104	0.23 185	0.48 285	0.19 86	0.09 137	0.08 180	0.10 213	0.18 470	0.23 410	0.22 427

11t	0.32 165	0.52 370	1.38 201	0.25 129	0.16 127	0.56 316	0.23 251	0.46 127	0.41 172	0.24 145	0.23 100	0.20 104	0.23 185	0.48 285	0.19 86	0.09 137	0.08 180	0.10 213	0.18 470	0.23 410	0.22 427

MC-Stereo	0.32 165	0.31 203	1.46 221	0.31 308	0.15 97	0.53 278	0.19 103	0.44 104	0.35 83	0.36 243	0.38 253	0.27 200	0.27 257	0.42 228	0.19 86	0.09 137	0.13 423	0.09 153	0.16 437	0.20 362	0.13 221

ccc-4	0.32 165	0.52 370	1.38 201	0.25 129	0.16 127	0.56 316	0.23 251	0.46 127	0.41 172	0.24 145	0.23 100	0.20 104	0.23 185	0.48 285	0.19 86	0.09 137	0.08 180	0.10 213	0.18 470	0.23 410	0.22 427

aanet-new-78k	0.33 175	0.44 326	2.51 542	0.26 172	0.12 21	0.42 142	0.20 130	0.45 119	0.31 32	0.16 18	0.22 86	0.15 35	0.25 216	0.34 160	0.13 1	0.07 26	0.06 24	0.08 56	0.06 18	0.10 102	0.31 535

SCV_C0	0.33 175	0.43 315	1.42 214	0.25 129	0.16 127	0.35 64	0.20 130	0.68 310	0.44 202	0.24 145	0.27 149	0.29 222	0.20 129	0.58 332	0.18 61	0.09 137	0.08 180	0.08 56	0.30 563	0.26 462	0.17 343

11t1	0.33 175	0.19 10	1.41 209	0.33 363	0.16 127	0.48 209	0.21 172	0.67 306	0.48 250	0.40 265	0.34 229	0.32 239	0.33 325	0.42 228	0.27 235	0.11 323	0.12 399	0.10 213	0.08 139	0.13 184	0.14 248

IGEVStereo-DCA	0.33 175	0.34 237	1.38 201	0.27 195	0.16 127	0.45 168	0.23 251	0.46 127	0.41 172	0.24 145	0.21 67	0.26 187	0.25 216	0.64 356	0.52 440	0.09 137	0.07 75	0.10 213	0.18 470	0.16 273	0.22 427

AEACV	0.33 175	0.24 89	1.44 217	0.28 226	0.35 494	0.47 198	0.21 172	0.43 95	0.28 18	0.26 183	0.25 127	0.22 124	0.38 364	0.30 112	0.18 61	0.09 137	0.35 610	0.09 153	0.36 599	0.23 410	0.25 478

CroCo-Stereo Lap2	0.33 175	0.61 413	1.47 225	0.32 337	0.38 521	0.23 12	0.22 212	0.58 246	0.46 228	0.22 111	0.27 149	0.29 222	0.23 185	0.32 132	0.26 225	0.09 137	0.09 264	0.10 213	0.08 139	0.21 378	0.14 248

CREStereo++_RVC	0.33 175	0.29 172	1.74 289	0.24 105	0.16 127	0.54 285	0.15 36	0.40 65	0.55 320	0.37 247	0.51 347	0.24 157	0.19 116	0.27 70	0.26 225	0.09 137	0.06 24	0.08 56	0.30 563	0.08 37	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	0.33 175	0.49 357	1.75 295	0.23 78	0.12 21	0.54 285	0.16 60	0.40 65	0.45 217	0.45 302	0.51 347	0.26 187	0.22 159	0.29 100	0.20 118	0.10 243	0.10 313	0.08 56	0.06 18	0.08 37	0.11 133

sCroCo_RVC	0.33 175	0.32 211	1.89 380	0.34 396	0.27 383	0.30 30	0.22 212	0.48 161	0.44 202	0.22 111	0.33 221	0.25 172	0.25 216	0.32 132	0.24 199	0.14 459	0.16 488	0.12 352	0.12 330	0.15 236	0.13 221

DF	0.34 184	0.29 172	0.95 111	0.31 308	0.44 556	0.40 117	0.21 172	0.71 324	0.32 41	0.23 134	0.37 242	0.32 239	0.17 67	0.39 209	0.85 528	0.10 243	0.09 264	0.08 56	0.29 553	0.09 74	0.20 399

aanet-new-28k	0.34 184	0.53 377	2.69 571	0.25 129	0.12 21	0.39 104	0.21 172	0.37 40	0.29 27	0.18 46	0.24 112	0.17 63	0.21 142	0.22 23	0.15 13	0.08 65	0.06 24	0.08 56	0.31 572	0.10 102	0.23 452

RAFT-Stereo-weight	0.34 184	0.29 172	1.43 215	0.28 226	0.28 397	0.55 300	0.22 212	0.78 394	0.48 250	0.46 311	0.38 253	0.36 261	0.17 67	0.33 146	0.23 173	0.09 137	0.08 180	0.09 153	0.07 100	0.09 74	0.09 74

IGEV++	0.34 184	0.43 315	1.32 183	0.31 308	0.14 68	0.32 44	0.21 172	0.70 321	0.34 69	0.22 111	0.28 161	0.22 124	0.27 257	0.35 167	0.27 235	0.09 137	0.39 625	0.08 56	0.15 416	0.25 441	0.45 600

MyStereo07	0.34 184	0.40 291	1.46 221	0.29 260	0.23 317	0.60 382	0.31 419	0.53 212	0.42 185	0.25 165	0.25 127	0.20 104	0.26 236	0.57 328	0.19 86	0.09 137	0.18 520	0.12 352	0.11 290	0.16 273	0.19 380

MIF-Stereo (partial)	0.34 184	0.41 301	1.93 397	0.26 172	0.24 332	0.32 44	0.17 72	0.53 212	0.42 185	0.25 165	0.37 242	0.25 172	0.26 236	0.44 241	0.31 292	0.11 323	0.08 180	0.12 352	0.10 223	0.19 346	0.14 248

GCAP-Stereo	0.34 184	0.89 538	1.76 304	0.26 172	0.12 21	0.52 269	0.14 19	0.49 168	0.38 132	0.29 212	0.30 184	0.29 222	0.22 159	0.30 112	0.20 118	0.09 137	0.17 508	0.09 153	0.07 100	0.21 378	0.11 133

anonymousdsp2	0.34 184	0.24 89	1.16 147	0.28 226	0.15 97	0.57 334	0.23 251	0.79 409	0.47 247	0.38 257	0.37 242	0.40 288	0.25 216	0.47 278	0.21 138	0.09 137	0.07 75	0.10 213	0.13 363	0.19 346	0.27 496

anonymousdsp	0.34 184	0.53 377	1.47 225	0.25 129	0.16 127	0.56 316	0.23 251	0.49 168	0.40 159	0.25 165	0.24 112	0.22 124	0.24 201	0.55 324	0.19 86	0.09 137	0.11 366	0.10 213	0.18 470	0.24 427	0.29 512

knoymous	0.34 184	0.25 103	1.75 295	0.24 105	0.18 203	0.45 168	0.24 285	0.57 240	0.38 132	0.41 273	0.39 262	0.55 390	0.25 216	0.38 201	0.23 173	0.11 323	0.08 180	0.12 352	0.07 100	0.13 184	0.12 178

RCA-Stereo	0.34 184	0.32 211	1.30 178	0.26 172	0.14 68	0.58 351	0.23 251	0.78 394	0.62 395	0.40 265	0.44 286	0.28 211	0.35 336	0.29 100	0.20 118	0.09 137	0.10 313	0.09 153	0.07 100	0.19 346	0.08 49

IGEV-Stereo	0.34 184	0.54 385	1.47 225	0.25 129	0.16 127	0.56 316	0.23 251	0.49 168	0.40 159	0.25 165	0.24 112	0.22 124	0.24 201	0.54 320	0.19 86	0.09 137	0.10 313	0.10 213	0.18 470	0.24 427	0.29 512
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
XX-TBD	0.34 184	0.77 492	1.75 295	0.34 396	0.13 48	0.51 250	0.17 72	0.43 95	0.50 268	0.37 247	0.49 334	0.23 141	0.18 91	0.28 84	0.24 199	0.10 243	0.07 75	0.08 56	0.06 18	0.09 74	0.07 12

GEAStereo	0.35 197	0.32 211	1.17 148	0.53 577	0.60 610	0.55 300	0.21 172	0.40 65	0.27 11	0.20 78	0.22 86	0.16 48	0.18 91	0.44 241	0.16 32	0.11 323	0.37 614	0.08 56	0.06 18	0.33 523	0.71 632

GASTEREO	0.35 197	0.72 468	1.15 144	0.56 591	0.20 254	0.52 269	0.22 212	0.56 234	0.40 159	0.30 217	0.31 201	0.16 48	0.31 312	0.35 167	0.26 225	0.09 137	0.14 442	0.08 56	0.28 547	0.14 213	0.20 399

MSCF	0.35 197	0.72 468	1.15 144	0.58 598	0.21 268	0.50 239	0.22 212	0.56 234	0.38 132	0.29 212	0.29 169	0.17 63	0.30 302	0.35 167	0.26 225	0.09 137	0.12 399	0.08 56	0.29 553	0.15 236	0.21 412

xyz-stereo-finetune2	0.35 197	0.45 335	1.04 126	0.21 27	0.12 21	0.58 351	0.23 251	0.50 177	0.45 217	0.31 222	0.46 298	0.30 230	0.41 397	0.81 411	0.51 437	0.08 65	0.07 75	0.11 288	0.09 184	0.12 150	0.09 74

SCV	0.35 197	0.59 406	1.37 199	0.34 396	0.22 297	0.28 19	0.23 251	0.72 330	0.35 83	0.19 64	0.30 184	0.24 157	0.20 129	0.64 356	0.19 86	0.11 323	0.08 180	0.09 153	0.29 553	0.34 535	0.29 512

StereoAnything_RVC	0.35 197	1.25 624	1.82 350	0.20 9	0.12 21	0.26 15	0.15 36	0.43 95	0.37 125	0.14 8	0.10 3	0.11 1	0.19 116	0.46 266	0.14 4	0.11 323	0.09 264	0.08 56	0.05 1	0.76 638	0.18 363

rvit_0105_4	0.35 197	0.35 246	1.45 220	0.31 308	0.18 203	0.37 85	0.28 374	0.59 255	0.62 395	0.27 199	0.31 201	0.35 256	0.27 257	0.43 232	0.25 213	0.18 527	0.16 488	0.15 481	0.13 363	0.15 236	0.12 178

CAS	0.35 197	0.25 103	1.30 178	0.79 625	0.34 481	0.51 250	0.23 251	0.46 127	0.39 145	0.22 111	0.31 201	0.20 104	0.17 67	0.28 84	0.23 173	0.73 644	0.06 24	0.07 1	0.05 1	0.09 74	0.37 575

Selective-RAFT	0.35 197	0.26 121	1.48 228	0.31 308	0.15 97	0.61 402	0.19 103	0.60 267	0.54 313	0.28 206	0.29 169	0.40 288	0.33 325	0.50 302	0.27 235	0.10 243	0.07 75	0.09 153	0.35 590	0.19 346	0.08 49

x	0.35 197	0.20 18	1.36 194	0.33 363	0.17 156	0.47 198	0.24 285	0.75 356	0.54 313	0.40 265	0.40 265	0.42 308	0.34 334	0.45 257	0.32 305	0.11 323	0.14 442	0.11 288	0.09 184	0.12 150	0.14 248

GSStereo	0.36 207	0.32 211	1.17 148	0.34 396	0.60 610	0.55 300	0.21 172	0.62 276	0.41 172	0.22 111	0.22 86	0.17 63	0.18 91	0.44 241	0.16 32	0.10 243	0.16 488	0.08 56	0.11 290	0.33 523	0.84 643

gasm-f	0.36 207	0.34 237	1.13 139	0.53 577	0.44 556	0.54 285	0.27 354	0.40 65	0.27 11	0.20 78	0.33 221	0.16 48	0.22 159	0.36 180	0.25 213	0.11 323	0.37 614	0.08 56	0.06 18	0.38 570	0.71 632

FSD	0.36 207	0.41 301	0.91 104	0.34 396	0.29 406	0.35 64	0.33 451	0.44 104	0.46 228	0.32 231	0.32 211	0.37 265	0.32 320	0.35 167	0.32 305	0.28 604	0.27 594	0.31 604	0.30 563	0.31 505	0.29 512

rvit_0105_5	0.36 207	0.39 283	1.48 228	0.30 281	0.18 203	0.41 128	0.30 406	0.64 287	0.62 395	0.30 217	0.33 221	0.37 265	0.29 292	0.41 220	0.28 246	0.18 527	0.16 488	0.15 481	0.15 416	0.15 236	0.14 248

MoCha-V2	0.36 207	0.32 211	1.41 209	0.36 432	0.31 443	0.35 64	0.19 103	0.57 240	0.39 145	0.30 217	0.32 211	0.28 211	0.27 257	0.47 278	0.24 199	0.08 65	0.56 642	0.08 56	0.38 603	0.18 325	0.12 178

s12784h	0.36 207	0.28 160	1.58 247	0.23 78	0.11 9	0.62 422	0.24 285	0.79 409	0.64 415	0.44 291	0.52 362	0.28 211	0.26 236	0.50 302	0.24 199	0.11 323	0.06 24	0.09 153	0.06 18	0.16 273	0.06 1

R-Stereo Train	0.36 207	0.21 33	1.70 273	0.29 260	0.18 203	0.55 300	0.26 330	0.78 394	0.36 113	0.57 434	0.67 496	0.33 246	0.24 201	0.32 132	0.23 173	0.10 243	0.08 180	0.09 153	0.07 100	0.09 74	0.12 178

RAFT-Stereo	0.36 207	0.21 33	1.70 273	0.29 260	0.18 203	0.55 300	0.26 330	0.78 394	0.36 113	0.57 434	0.67 496	0.33 246	0.24 201	0.32 132	0.23 173	0.10 243	0.08 180	0.09 153	0.07 100	0.09 74	0.12 178
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DN	0.37 215	0.23 71	1.40 207	0.37 456	0.40 537	0.48 209	0.21 172	0.51 187	0.40 159	0.23 134	0.24 112	0.36 261	0.18 91	0.81 411	0.54 450	0.13 415	0.11 366	0.11 288	0.34 586	0.12 150	0.19 380

PSi22	0.37 215	0.73 475	1.71 280	0.28 226	0.13 48	0.44 160	0.14 19	0.64 287	0.51 275	0.22 111	0.28 161	0.36 261	0.22 159	0.65 367	0.27 235	0.07 26	0.14 442	0.07 1	0.06 18	0.28 479	0.12 178

DDF-Stereo	0.37 215	0.27 133	0.79 75	0.39 483	0.29 406	0.38 99	0.21 172	0.47 147	0.51 275	0.32 231	0.17 35	0.79 532	0.23 185	0.64 356	1.04 557	0.11 323	0.07 75	0.09 153	0.12 330	0.35 547	0.15 290

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 215	0.37 259	1.21 158	0.26 172	0.18 203	0.73 519	0.18 92	0.53 212	0.41 172	0.35 238	0.30 184	0.58 416	0.22 159	0.33 146	0.95 537	0.09 137	0.07 75	0.09 153	0.35 590	0.13 184	0.15 290

GREAT-IGEV	0.37 215	0.28 160	1.48 228	0.25 129	0.38 521	0.46 188	0.18 92	0.33 21	0.34 69	0.15 10	0.29 169	0.15 35	0.17 67	0.36 180	0.23 173	0.07 26	0.76 661	0.07 1	0.26 539	0.21 378	1.03 661
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	0.37 215	0.55 394	1.35 192	0.28 226	0.16 127	0.57 334	0.18 92	0.57 240	0.49 257	0.37 247	0.44 286	0.38 273	0.24 201	0.46 266	0.24 199	0.09 137	0.08 180	0.11 288	0.11 290	0.43 596	0.36 568

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 215	1.34 636	1.24 164	0.23 78	0.12 21	0.33 48	0.20 130	0.40 65	0.33 56	0.25 165	0.21 67	0.16 48	0.14 20	0.27 70	0.63 480	0.55 634	0.06 24	0.11 288	0.13 363	0.25 441	0.49 608

plain	0.37 215	0.47 348	2.15 463	0.27 195	0.19 238	0.33 48	0.20 130	0.58 246	0.46 228	0.23 134	0.37 242	0.23 141	0.25 216	0.45 257	0.28 246	0.11 323	0.08 180	0.13 413	0.09 184	0.42 594	0.12 178

riskmin	0.37 215	0.22 50	1.74 289	0.32 337	0.20 254	0.48 209	0.20 130	0.66 297	0.46 228	0.36 243	0.34 229	0.69 480	0.45 438	0.39 209	0.27 235	0.11 323	0.08 180	0.12 352	0.08 139	0.13 184	0.16 322

AnonymousM	0.37 215	0.44 326	1.50 234	0.25 129	0.15 97	0.52 269	0.23 251	0.60 267	0.42 185	0.42 278	0.32 211	0.30 230	0.25 216	0.34 160	0.23 173	0.11 323	0.09 264	0.71 644	0.36 599	0.12 150	0.07 12

iRaftStereo_RVC	0.37 215	0.53 377	1.41 209	0.28 226	0.15 97	0.52 269	0.20 130	0.54 224	0.46 228	0.37 247	0.43 275	0.41 294	0.23 185	0.36 180	0.26 225	0.09 137	0.15 470	0.12 352	0.11 290	0.41 588	0.37 575

DIP-Stereo	0.37 215	0.34 237	1.50 234	0.27 195	0.18 203	0.63 440	0.17 72	0.92 514	0.53 300	0.49 343	0.48 317	0.30 230	0.30 302	0.39 209	0.30 280	0.10 243	0.08 180	0.10 213	0.08 139	0.15 236	0.12 178
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MM-Stereo_test2	0.38 227	0.28 160	2.46 526	0.43 517	0.15 97	0.50 239	0.25 307	0.47 147	0.38 132	0.33 234	0.26 140	0.23 141	0.22 159	0.34 160	0.29 260	0.08 65	0.09 264	0.09 153	0.10 223	0.36 555	0.22 427

HART	0.38 227	0.53 377	1.66 263	0.26 172	0.15 97	0.30 30	0.19 103	0.67 306	0.46 228	0.29 212	0.52 362	0.38 273	0.16 58	0.41 220	0.20 118	0.08 65	0.68 654	0.09 153	0.07 100	0.34 535	0.21 412

mmm	0.38 227	0.21 33	1.18 150	0.35 413	0.17 156	0.49 226	0.26 330	0.78 394	0.52 283	0.50 350	0.57 416	0.41 294	0.37 355	0.71 389	0.31 292	0.11 323	0.13 423	0.14 450	0.13 363	0.15 236	0.14 248

Any-RAFT	0.38 227	0.25 103	1.89 380	0.27 195	0.17 156	0.68 492	0.21 172	0.78 394	0.53 300	0.43 284	0.43 275	0.54 387	0.30 302	0.41 220	0.20 118	0.10 243	0.12 399	0.08 56	0.06 18	0.10 102	0.09 74

qqq	0.38 227	0.21 33	1.34 189	0.28 226	0.15 97	0.45 168	0.26 330	0.76 368	0.52 283	0.39 263	0.41 269	0.46 344	0.36 342	0.96 427	0.30 280	0.11 323	0.14 442	0.12 352	0.12 330	0.12 150	0.14 248

PSM-adaLoss	0.38 227	0.27 133	1.78 317	0.44 524	0.17 156	0.60 382	0.29 398	0.51 187	0.52 283	0.47 313	0.43 275	0.44 323	0.28 274	0.47 278	0.28 246	0.12 384	0.08 180	0.12 352	0.10 223	0.17 297	0.12 178

ROB_FTStereo_v2	0.38 227	0.27 133	1.78 317	0.44 524	0.17 156	0.61 402	0.28 374	0.51 187	0.52 283	0.47 313	0.43 275	0.44 323	0.28 274	0.47 278	0.28 246	0.12 384	0.08 180	0.12 352	0.10 223	0.17 297	0.12 178

ROB_FTStereo	0.38 227	0.27 133	1.78 317	0.44 524	0.17 156	0.61 402	0.26 330	0.51 187	0.52 283	0.47 313	0.43 275	0.43 312	0.28 274	0.49 295	0.28 246	0.12 384	0.08 180	0.12 352	0.10 223	0.17 297	0.12 178

HUI-Stereo	0.38 227	0.27 133	1.79 337	0.44 524	0.17 156	0.61 402	0.28 374	0.51 187	0.52 283	0.47 313	0.43 275	0.44 323	0.28 274	0.45 257	0.28 246	0.12 384	0.08 180	0.12 352	0.10 223	0.17 297	0.12 178

RAFT-IKP	0.38 227	0.27 133	1.79 337	0.44 524	0.16 127	0.60 382	0.28 374	0.51 187	0.52 283	0.47 313	0.43 275	0.43 312	0.28 274	0.50 302	0.28 246	0.12 384	0.08 180	0.12 352	0.10 223	0.17 297	0.12 178

raftrobust	0.38 227	0.68 453	1.54 241	0.32 337	0.46 575	0.52 269	0.21 172	0.56 234	0.42 185	0.52 372	0.35 234	0.31 233	0.33 325	0.37 191	0.30 280	0.10 243	0.11 366	0.08 56	0.07 100	0.21 378	0.19 380

sAnonymous2	0.38 227	0.62 419	2.15 463	0.31 308	0.24 332	0.34 58	0.27 354	0.53 212	0.46 228	0.24 145	0.29 169	0.23 141	0.28 274	0.28 84	0.22 162	0.12 384	0.09 264	0.11 288	0.13 363	0.38 570	0.35 560

CroCo_RVC	0.38 227	0.62 419	2.15 463	0.31 308	0.24 332	0.34 58	0.27 354	0.53 212	0.46 228	0.24 145	0.29 169	0.23 141	0.28 274	0.28 84	0.22 162	0.12 384	0.09 264	0.11 288	0.13 363	0.38 570	0.35 560

GMStereo	0.38 227	0.99 580	1.91 391	0.27 195	0.16 127	0.39 104	0.23 251	0.47 147	0.62 395	0.38 257	0.34 229	0.25 172	0.25 216	0.39 209	0.29 260	0.14 459	0.08 180	0.10 213	0.12 330	0.15 236	0.11 133
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
Gwc-CoAtRS	0.38 227	0.33 220	1.92 394	0.27 195	0.41 546	0.48 209	0.19 103	0.59 255	0.46 228	0.43 284	0.39 262	0.57 409	0.26 236	0.32 132	0.26 225	0.09 137	0.09 264	0.09 153	0.31 572	0.11 133	0.09 74

Lsterematch	0.39 242	0.69 457	1.65 258	0.28 226	0.14 68	0.50 239	0.21 172	0.47 147	0.58 347	0.43 284	0.59 425	0.44 323	0.37 355	0.44 241	0.40 375	0.10 243	0.06 24	0.10 213	0.08 139	0.14 213	0.12 178

NLSM1	0.39 242	0.24 89	0.56 17	0.27 195	0.40 537	0.49 226	0.21 172	1.44 641	1.64 645	0.25 165	0.33 221	0.25 172	0.26 236	0.40 215	0.32 305	0.10 243	0.10 313	0.11 288	0.10 223	0.22 395	0.13 221

AIO_test	0.39 242	0.37 259	1.19 152	0.73 618	0.67 619	0.35 64	0.25 307	0.47 147	0.34 69	0.34 236	0.22 86	0.33 246	0.17 67	1.31 467	0.19 86	0.11 323	0.15 470	0.08 56	0.21 509	0.15 236	0.23 452

rvit_0105_3	0.39 242	0.47 348	1.46 221	0.33 363	0.19 238	0.45 168	0.35 464	0.69 313	0.65 429	0.37 247	0.37 242	0.40 288	0.31 312	0.44 241	0.30 280	0.18 527	0.17 508	0.17 521	0.18 470	0.15 236	0.15 290

CASS	0.39 242	0.30 189	1.61 254	0.32 337	0.17 156	0.53 278	0.24 285	0.70 321	0.49 257	0.59 466	0.54 386	0.40 288	0.40 386	0.41 220	0.30 280	0.17 515	0.10 313	0.14 450	0.11 290	0.18 325	0.17 343
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Patchmatch Stereo++	0.39 242	0.27 133	1.78 317	0.44 524	0.16 127	0.61 402	0.27 354	0.51 187	0.52 283	0.47 313	0.43 275	0.43 312	0.28 274	0.54 320	0.28 246	0.12 384	0.08 180	0.12 352	0.10 223	0.17 297	0.12 178
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	0.39 242	0.27 133	1.78 317	0.44 524	0.17 156	0.61 402	0.27 354	0.51 187	0.52 283	0.47 313	0.43 275	0.44 323	0.28 274	0.55 324	0.28 246	0.12 384	0.08 180	0.12 352	0.10 223	0.17 297	0.12 178

iRAFT	0.39 242	0.27 133	1.78 317	0.44 524	0.16 127	0.61 402	0.27 354	0.51 187	0.52 283	0.47 313	0.43 275	0.43 312	0.28 274	0.54 320	0.28 246	0.12 384	0.08 180	0.12 352	0.10 223	0.17 297	0.12 178

MM-Stereo_test3	0.40 250	0.58 403	1.75 295	0.36 432	0.30 422	0.45 168	0.30 406	0.72 330	0.59 355	0.31 222	0.43 275	0.32 239	0.23 185	0.35 167	0.29 260	0.10 243	0.20 544	0.10 213	0.08 139	0.40 585	0.11 133

rvit_stereo_0075_2	0.40 250	0.40 291	1.88 373	0.33 363	0.32 453	0.41 128	0.22 212	0.58 246	0.53 300	0.38 257	0.51 347	0.40 288	0.27 257	0.44 241	0.29 260	0.20 552	0.15 470	0.22 568	0.15 416	0.18 325	0.23 452

test_sample1	0.40 250	0.18 6	1.19 152	0.31 308	0.18 203	0.48 209	0.23 251	0.78 394	0.49 257	0.44 291	0.44 286	0.45 332	0.41 397	1.39 476	0.33 318	0.11 323	0.09 264	0.10 213	0.09 184	0.12 150	0.13 221

H2IRNET	0.40 250	0.61 413	1.90 385	0.29 260	0.17 156	0.54 285	0.18 92	0.52 203	0.50 268	0.27 199	0.56 408	0.47 352	0.35 336	0.46 266	0.33 318	0.10 243	0.07 75	0.12 352	0.14 391	0.32 514	0.12 178

DCANet-4	0.40 250	0.27 133	2.21 474	0.25 129	0.14 68	0.51 250	0.22 212	0.77 379	0.72 494	0.54 396	0.47 304	0.28 211	0.37 355	0.37 191	0.34 325	0.09 137	0.07 75	0.08 56	0.07 100	0.08 37	0.22 427

test_4	0.40 250	0.37 259	2.01 428	0.29 260	0.21 268	0.50 239	0.28 374	0.47 147	0.39 145	0.42 278	0.76 542	0.38 273	0.22 159	0.52 310	0.33 318	0.08 65	0.07 75	0.11 288	0.15 416	0.28 479	0.07 12

cross-raft	0.40 250	0.27 133	2.22 478	0.30 281	0.17 156	0.49 226	0.35 464	0.71 324	0.39 145	0.43 284	0.45 290	0.64 444	0.25 216	0.32 132	0.25 213	0.08 65	0.08 180	0.09 153	0.23 522	0.11 133	0.14 248

FE-Mocha	0.41 257	0.31 203	1.44 217	0.28 226	0.33 468	0.41 128	0.17 72	0.69 313	0.45 217	0.44 291	0.50 342	0.41 294	0.45 438	0.36 180	1.17 576	0.10 243	0.08 180	0.11 288	0.21 509	0.13 184	0.13 221

MM-Stereo_test1	0.41 257	0.39 283	2.29 493	0.38 473	0.26 370	0.44 160	0.28 374	0.63 284	0.51 275	0.40 265	0.32 211	0.26 187	0.26 236	0.46 266	0.22 162	0.09 137	0.21 553	0.10 213	0.09 184	0.39 580	0.15 290

HI	0.41 257	0.63 429	1.72 281	0.27 195	0.21 268	0.45 168	0.19 103	0.55 228	0.41 172	0.57 434	0.59 425	0.65 449	0.45 438	0.45 257	0.39 367	0.08 65	0.09 264	0.10 213	0.11 290	0.20 362	0.10 108

CoSv	0.41 257	0.63 429	1.72 281	0.27 195	0.21 268	0.45 168	0.19 103	0.55 228	0.41 172	0.57 434	0.59 425	0.65 449	0.45 438	0.45 257	0.39 367	0.08 65	0.09 264	0.10 213	0.11 290	0.20 362	0.10 108

AIO_rvc	0.41 257	0.64 434	1.29 175	0.58 598	0.39 527	0.37 85	0.24 285	0.50 177	0.43 196	0.28 206	0.23 100	0.25 172	0.16 58	0.99 430	0.19 86	0.10 243	0.16 488	0.08 56	0.11 290	0.25 441	0.85 645

test_sample2	0.41 257	0.19 10	1.23 162	0.31 308	0.17 156	0.51 250	0.27 354	0.81 417	0.55 320	0.44 291	0.45 290	0.46 344	0.38 364	1.51 498	0.30 280	0.12 384	0.09 264	0.11 288	0.10 223	0.14 213	0.14 248

GMStereo_Zeroshot	0.41 257	0.36 256	1.54 241	0.41 501	0.19 238	0.52 269	0.19 103	0.59 255	0.52 283	0.57 434	0.59 425	0.63 435	0.29 292	0.58 332	0.33 318	0.15 479	0.09 264	0.16 500	0.09 184	0.24 427	0.12 178

MIM_Stereo	0.41 257	0.60 408	1.88 373	0.31 308	0.21 268	0.50 239	0.19 103	0.64 287	0.44 202	0.43 284	0.53 374	0.43 312	0.27 257	0.51 306	0.28 246	0.08 65	0.14 442	0.11 288	0.10 223	0.26 462	0.26 488

LL-Strereo2	0.41 257	0.90 542	1.83 353	0.44 524	0.24 332	0.54 285	0.27 354	0.58 246	0.45 217	0.41 273	0.33 221	0.44 323	0.21 142	0.44 241	0.34 325	0.09 137	0.08 180	0.16 500	0.14 391	0.17 297	0.17 343

BUS	0.41 257	0.27 133	1.13 139	0.30 281	0.21 268	0.91 587	0.23 251	1.00 584	0.61 377	0.63 506	0.53 374	0.66 456	0.30 302	0.43 232	0.32 305	0.13 415	0.10 313	0.14 450	0.12 330	0.12 150	0.11 133

BSDual-CNN	0.41 257	0.27 133	1.13 139	0.30 281	0.21 268	0.76 535	0.31 419	1.00 584	0.61 377	0.63 506	0.53 374	0.63 435	0.37 355	0.43 232	0.38 356	0.13 415	0.10 313	0.14 450	0.12 330	0.12 150	0.11 133

psmg	0.41 257	0.27 133	1.13 139	0.27 195	0.21 268	0.75 531	0.36 471	0.90 493	0.61 377	0.59 466	0.59 425	0.63 435	0.37 355	0.43 232	0.38 356	0.13 415	0.10 313	0.13 413	0.12 330	0.13 184	0.11 133

GMOStereo	0.41 257	0.62 419	1.78 317	0.28 226	0.36 503	0.51 250	0.31 419	0.53 212	0.44 202	0.57 434	0.48 317	0.41 294	0.27 257	0.28 84	0.23 173	0.08 65	0.38 618	0.13 413	0.11 290	0.34 535	0.11 133

error version	0.41 257	0.62 419	1.78 317	0.28 226	0.36 503	0.51 250	0.31 419	0.53 212	0.44 202	0.57 434	0.48 317	0.41 294	0.27 257	0.28 84	0.23 173	0.08 65	0.38 618	0.13 413	0.11 290	0.34 535	0.11 133

test-v	0.41 257	0.62 419	1.78 317	0.28 226	0.36 503	0.51 250	0.31 419	0.53 212	0.44 202	0.57 434	0.48 317	0.41 294	0.27 257	0.28 84	0.23 173	0.08 65	0.38 618	0.13 413	0.11 290	0.34 535	0.11 133

CRE-IMP	0.41 257	0.22 50	1.76 304	0.48 556	0.17 156	0.79 552	0.69 607	0.52 203	0.52 283	0.47 313	0.42 273	0.45 332	0.26 236	0.41 220	0.31 292	0.11 323	0.07 75	0.12 352	0.09 184	0.17 297	0.23 452

test-2	0.41 257	0.62 419	1.78 317	0.28 226	0.36 503	0.51 250	0.31 419	0.53 212	0.44 202	0.57 434	0.48 317	0.41 294	0.27 257	0.28 84	0.23 173	0.08 65	0.38 618	0.13 413	0.11 290	0.34 535	0.11 133

CFNet-RSSM	0.41 257	0.32 211	2.20 473	0.27 195	0.44 556	0.52 269	0.19 103	0.76 368	0.48 250	0.43 284	0.36 238	0.54 387	0.26 236	0.33 146	0.25 213	0.09 137	0.08 180	0.09 153	0.38 603	0.10 102	0.09 74

DMCA	0.41 257	0.52 370	1.26 167	0.31 308	0.24 332	0.59 370	0.26 330	0.77 379	0.63 407	0.58 452	0.48 317	0.57 409	0.35 336	0.40 215	0.50 431	0.14 459	0.10 313	0.14 450	0.10 223	0.15 236	0.15 290

WQFJA1	0.42 276	0.24 89	0.53 11	0.26 172	0.38 521	0.48 209	0.23 251	1.72 652	2.07 661	0.25 165	0.25 127	0.28 211	0.27 257	0.32 132	0.34 325	0.09 137	0.11 366	0.10 213	0.08 139	0.20 362	0.13 221

WQFJX	0.42 276	0.25 103	0.55 14	0.26 172	0.39 527	0.47 198	0.23 251	1.76 654	1.82 655	0.26 183	0.26 140	0.28 211	0.28 274	0.42 228	0.32 305	0.10 243	0.10 313	0.09 153	0.08 139	0.24 427	0.16 322

NLMM	0.42 276	0.24 89	0.53 11	0.26 172	0.38 521	0.48 209	0.23 251	1.72 652	2.06 660	0.25 165	0.25 127	0.28 211	0.27 257	0.32 132	0.34 325	0.09 137	0.11 366	0.10 213	0.08 139	0.20 362	0.13 221

AE-Stereo	0.42 276	0.29 172	1.65 258	0.43 517	0.47 578	0.56 316	0.23 251	0.86 461	0.46 228	0.31 222	0.41 269	0.43 312	0.24 201	0.34 160	0.24 199	0.09 137	0.48 638	0.11 288	0.45 617	0.22 395	0.19 380

ACVNet-DCA	0.42 276	0.64 434	2.07 440	0.35 413	0.14 68	0.76 535	0.25 307	0.76 368	0.52 283	0.31 222	0.38 253	0.24 157	0.38 364	0.69 382	0.19 86	0.10 243	0.24 571	0.11 288	0.09 184	0.12 150	0.14 248

dd	0.42 276	0.96 563	1.77 313	0.31 308	0.17 156	0.57 334	0.26 330	0.49 168	0.68 455	0.41 273	0.40 265	0.34 252	0.27 257	0.45 257	0.40 375	0.17 515	0.10 313	0.13 413	0.12 330	0.21 378	0.12 178

Anonymous3	0.42 276	0.35 246	2.09 446	0.33 363	0.24 332	0.72 512	0.31 419	0.74 346	0.55 320	0.35 238	0.40 265	0.33 246	0.29 292	0.44 241	0.28 246	0.18 527	0.18 520	0.13 413	0.13 363	0.17 297	0.17 343

DCANet	0.42 276	0.77 492	1.95 410	0.25 129	0.14 68	0.51 250	0.22 212	0.77 379	0.72 494	0.54 396	0.48 317	0.31 233	0.41 397	0.36 180	0.39 367	0.09 137	0.07 75	0.09 153	0.07 100	0.13 184	0.23 452

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 276	0.86 527	1.78 317	0.28 226	0.17 156	0.52 269	0.20 130	0.62 276	0.61 377	0.50 350	0.61 448	0.39 279	0.32 320	0.35 167	0.30 280	0.07 26	0.10 313	0.09 153	0.09 184	0.35 547	0.10 108

fff	0.43 285	0.77 492	1.95 410	0.24 105	0.13 48	0.51 250	0.22 212	0.77 379	0.75 527	0.54 396	0.47 304	0.31 233	0.65 543	0.36 180	0.34 325	0.09 137	0.07 75	0.08 56	0.07 100	0.08 37	0.22 427

DisPM	0.43 285	0.33 220	1.78 317	0.57 596	0.18 203	0.59 370	0.63 595	0.53 212	0.61 377	0.60 476	0.53 374	0.38 273	0.26 236	0.75 396	0.29 260	0.12 384	0.07 75	0.12 352	0.11 290	0.11 133	0.14 248

IER	0.43 285	0.38 271	1.69 269	0.26 172	0.25 352	0.66 474	0.26 330	0.71 324	0.55 320	0.54 396	0.59 425	0.60 426	0.53 490	0.52 310	0.39 367	0.11 323	0.08 180	0.11 288	0.11 290	0.14 213	0.11 133

test-3	0.43 285	0.20 18	1.70 273	0.34 396	0.32 453	0.45 168	0.23 251	0.71 324	0.46 228	0.51 363	0.29 169	0.45 332	0.21 142	0.59 338	0.98 542	0.08 65	0.07 75	0.10 213	0.35 590	0.29 486	0.28 505

test_1	0.43 285	0.20 18	1.70 273	0.34 396	0.32 453	0.45 168	0.23 251	0.71 324	0.46 228	0.50 350	0.29 169	0.45 332	0.21 142	0.59 338	0.98 542	0.08 65	0.07 75	0.10 213	0.35 590	0.29 486	0.29 512

rafts_anoy	0.43 285	0.89 538	1.96 419	0.32 337	0.30 422	0.48 209	0.24 285	0.62 276	0.49 257	0.37 247	0.38 253	0.33 246	0.30 302	0.51 306	0.34 325	0.10 243	0.39 625	0.13 413	0.15 416	0.17 297	0.15 290

RALAANet	0.43 285	0.98 575	1.90 385	0.32 337	0.23 317	0.48 209	0.19 103	0.67 306	0.53 300	0.48 331	0.45 290	0.39 279	0.30 302	0.48 285	0.37 349	0.10 243	0.08 180	0.11 288	0.14 391	0.27 473	0.10 108

csc	0.43 285	0.77 492	1.95 410	0.24 105	0.13 48	0.51 250	0.22 212	0.77 379	0.75 527	0.54 396	0.47 304	0.31 233	0.65 543	0.36 180	0.34 325	0.09 137	0.07 75	0.08 56	0.07 100	0.08 37	0.22 427

cscssc	0.43 285	0.77 492	1.95 410	0.24 105	0.13 48	0.51 250	0.22 212	0.77 379	0.75 527	0.54 396	0.47 304	0.31 233	0.65 543	0.36 180	0.34 325	0.09 137	0.07 75	0.08 56	0.07 100	0.08 37	0.22 427

IGEV_i1	0.44 294	0.26 121	2.01 428	0.33 363	0.18 203	0.58 351	0.27 354	0.84 443	0.49 257	0.45 302	0.47 304	0.55 390	0.33 325	0.65 367	0.36 342	0.11 323	0.11 366	0.13 413	0.19 490	0.17 297	0.28 505

Selective-IGEV-i1	0.44 294	0.23 71	1.30 178	0.33 363	0.45 567	0.60 382	0.32 442	0.85 451	0.64 415	0.42 278	0.52 362	0.60 426	0.28 274	0.46 266	0.34 325	0.10 243	0.10 313	0.13 413	0.28 547	0.14 213	0.75 636

rvit_105_1	0.44 294	0.54 385	1.46 221	0.36 432	0.24 332	0.51 250	0.45 533	0.75 356	0.74 513	0.45 302	0.44 286	0.44 323	0.36 342	0.62 351	0.38 356	0.20 552	0.18 520	0.18 541	0.22 519	0.18 325	0.18 363

model_zeroshot	0.44 294	0.68 453	1.97 424	0.28 226	0.18 203	0.69 498	0.21 172	0.63 284	0.40 159	1.00 607	0.34 229	0.42 308	0.20 129	0.69 382	0.24 199	0.10 243	0.22 559	0.10 213	0.22 519	0.12 150	0.10 108

1test111	0.44 294	0.64 434	2.07 440	0.35 413	0.14 68	0.76 535	0.25 307	0.76 368	0.52 283	0.31 222	0.38 253	0.24 157	0.38 364	0.96 427	0.30 280	0.10 243	0.24 571	0.11 288	0.09 184	0.12 150	0.14 248

tt1	0.44 294	0.64 434	1.83 353	0.35 413	0.14 68	0.76 535	0.25 307	0.74 346	0.88 579	0.31 222	0.37 242	0.25 172	0.35 336	0.63 354	0.19 86	0.10 243	0.24 571	0.11 288	0.09 184	0.25 441	0.36 568

RAFT-Test	0.44 294	0.38 271	2.01 428	0.27 195	0.44 556	0.64 454	0.37 480	0.72 330	0.57 336	0.45 302	0.48 317	0.65 449	0.24 201	0.35 167	0.29 260	0.09 137	0.11 366	0.09 153	0.38 603	0.10 102	0.11 133

4D-IteraStereo	0.44 294	0.96 563	2.63 561	0.27 195	0.30 422	0.45 168	0.25 307	0.52 203	0.50 268	0.40 265	0.31 201	0.40 288	0.19 116	0.35 167	0.32 305	0.09 137	0.06 24	0.12 352	0.11 290	0.19 346	0.30 526

ToySt	0.44 294	0.61 413	1.89 380	0.29 260	0.18 203	0.55 300	0.35 464	0.67 306	0.53 300	0.39 263	0.50 342	0.59 419	0.43 426	0.51 306	0.49 426	0.10 243	0.12 399	0.13 413	0.16 437	0.24 427	0.19 380

UDGNet	0.44 294	1.02 590	1.74 289	0.35 413	0.19 238	0.58 351	0.23 251	0.49 168	0.66 444	0.41 273	0.38 253	0.34 252	0.29 292	0.53 316	0.30 280	0.24 586	0.10 313	0.37 618	0.19 490	0.27 473	0.15 290

test_3	0.44 294	0.20 18	1.70 273	0.36 432	0.32 453	0.47 198	0.30 406	0.73 342	0.49 257	0.50 350	0.30 184	0.45 332	0.22 159	0.59 338	0.98 542	0.08 65	0.10 313	0.11 288	0.35 590	0.29 486	0.28 505

GANet-ADL	0.44 294	0.41 301	2.31 495	0.33 363	0.20 254	0.57 334	0.25 307	0.75 356	0.54 313	0.42 278	0.59 425	0.56 403	0.30 302	0.40 215	0.38 356	0.14 459	0.11 366	0.09 153	0.08 139	0.22 395	0.17 343

DeepStereo_RVC	0.44 294	0.28 160	1.92 394	0.49 558	0.17 156	0.60 382	0.59 581	0.50 177	0.52 283	0.49 343	0.45 290	0.39 279	0.86 590	0.45 257	0.33 318	0.11 323	0.08 180	0.11 288	0.09 184	0.15 236	0.19 380

test-1	0.44 294	0.48 353	1.69 269	0.30 281	0.27 383	0.50 239	0.28 374	0.80 413	0.43 196	0.40 265	0.54 386	0.41 294	0.24 201	0.31 119	1.16 574	0.09 137	0.20 544	0.10 213	0.17 457	0.11 133	0.26 488

raft+_RVC	0.44 294	0.67 450	1.85 358	0.34 396	0.71 624	0.51 250	0.25 307	0.64 287	0.51 275	0.35 238	0.45 290	0.32 239	0.28 274	0.43 232	0.32 305	0.09 137	0.19 533	0.10 213	0.09 184	0.20 362	0.40 590

GES	0.44 294	0.28 160	1.88 373	0.30 281	0.18 203	0.61 402	0.30 406	0.88 481	0.46 228	0.47 313	0.52 362	0.39 279	0.42 415	0.58 332	0.67 492	0.15 479	0.11 366	0.12 352	0.10 223	0.15 236	0.17 343

AFF-stereo	0.44 294	0.96 563	1.78 317	0.31 308	0.15 97	0.50 239	0.21 172	0.64 287	0.63 407	0.47 313	0.64 482	0.49 365	0.34 334	0.46 266	0.31 292	0.08 65	0.09 264	0.10 213	0.10 223	0.37 563	0.10 108

FENet	0.44 294	0.30 189	2.42 517	0.32 337	0.17 156	0.58 351	0.22 212	0.77 379	0.59 355	0.47 313	0.42 273	0.55 390	0.38 364	0.49 295	0.47 415	0.12 384	0.09 264	0.12 352	0.11 290	0.13 184	0.16 322

AdaStereo	0.44 294	0.38 271	1.79 337	0.34 396	0.20 254	0.57 334	0.28 374	0.92 514	0.69 464	0.52 372	0.55 396	0.61 429	0.33 325	0.48 285	0.39 367	0.17 515	0.08 180	0.17 521	0.11 290	0.18 325	0.12 178
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.
Hybrid-DGEV-03	0.45 313	0.88 534	1.75 295	0.29 260	0.17 156	0.58 351	0.24 285	0.65 294	0.48 250	0.59 466	1.01 593	0.39 279	0.28 274	0.41 220	0.34 325	0.09 137	0.08 180	0.12 352	0.09 184	0.34 535	0.24 466

WQFJX1	0.45 313	0.28 160	0.56 17	0.27 195	0.35 494	0.48 209	0.25 307	1.98 665	2.08 662	0.26 183	0.26 140	0.29 222	0.28 274	0.50 302	0.31 292	0.10 243	0.11 366	0.10 213	0.08 139	0.23 410	0.14 248

AIO-test1	0.45 313	0.87 530	2.27 489	0.33 363	0.33 468	0.50 239	0.22 212	0.74 346	0.66 444	0.29 212	0.41 269	0.29 222	0.22 159	0.73 392	0.29 260	0.09 137	0.08 180	0.12 352	0.14 391	0.30 497	0.22 427

StereoVision	0.45 313	0.72 468	1.94 407	0.33 363	0.32 453	0.47 198	0.26 330	0.68 310	0.57 336	0.32 231	0.89 572	0.45 332	0.27 257	0.49 295	0.36 342	0.13 415	0.15 470	0.16 500	0.15 416	0.19 346	0.13 221

ADStereo(finetuned)	0.45 313	0.77 492	2.12 455	0.25 129	0.14 68	0.51 250	0.22 212	0.77 379	0.72 494	0.54 396	0.48 317	0.31 233	0.76 573	0.37 191	0.38 356	0.09 137	0.07 75	0.09 153	0.07 100	0.13 184	0.23 452

PFNet+	0.45 313	0.37 259	1.86 366	0.46 543	0.18 203	0.58 351	0.77 619	0.52 203	0.64 415	0.56 423	0.48 317	0.39 279	0.26 236	0.93 423	0.32 305	0.13 415	0.09 264	0.14 450	0.13 363	0.12 150	0.15 290

RAFT	0.45 313	0.92 545	1.59 248	0.34 396	0.19 238	0.46 188	0.35 464	0.65 294	0.49 257	0.49 343	0.49 334	0.70 490	0.40 386	0.47 278	0.32 305	0.11 323	0.16 488	0.14 450	0.13 363	0.51 615	0.13 221

TestStereo	0.45 313	0.54 385	2.11 451	0.29 260	0.16 127	0.43 149	0.24 285	0.54 224	0.45 217	0.37 247	0.46 298	0.34 252	0.27 257	1.98 581	0.27 235	0.11 323	0.08 180	0.12 352	0.09 184	0.14 213	0.08 49

CFNet_pseudo	0.45 313	0.46 338	2.23 482	0.25 129	0.19 238	0.56 316	0.21 172	0.77 379	0.60 360	0.49 343	0.56 408	0.69 480	0.47 462	0.52 310	0.31 292	0.11 323	0.10 313	0.15 481	0.10 223	0.17 297	0.14 248

RALCasStereoNet	0.45 313	0.88 534	1.85 358	0.30 281	0.26 370	0.49 226	0.26 330	0.58 246	0.51 275	0.36 243	0.48 317	0.36 261	0.28 274	0.55 324	0.34 325	0.10 243	0.53 640	0.09 153	0.08 139	0.25 441	0.34 557

ACVNet	0.45 313	0.44 326	1.79 337	0.28 226	0.21 268	0.59 370	0.36 471	0.66 297	0.68 455	0.45 302	0.59 425	0.69 480	0.40 386	0.44 241	0.55 452	0.11 323	0.09 264	0.10 213	0.09 184	0.34 535	0.10 108

ccs_rob	0.45 313	0.46 338	2.22 478	0.26 172	0.19 238	0.56 316	0.21 172	0.77 379	0.60 360	0.49 343	0.56 408	0.69 480	0.47 462	0.52 310	0.31 292	0.11 323	0.09 264	0.16 500	0.10 223	0.17 297	0.14 248

NLMM1	0.46 325	0.27 133	0.53 11	0.27 195	0.38 521	0.49 226	0.24 285	1.97 664	2.38 665	0.28 206	0.27 149	0.26 187	0.25 216	0.47 278	0.31 292	0.10 243	0.11 366	0.10 213	0.09 184	0.23 410	0.15 290

NLCSM	0.46 325	0.37 259	0.72 64	0.29 260	0.36 503	0.49 226	0.27 354	1.33 635	1.59 644	0.29 212	0.29 169	0.29 222	0.31 312	1.44 482	0.35 337	0.11 323	0.11 366	0.11 288	0.10 223	0.35 547	0.14 248

Reg-Stereo(zero)	0.46 325	0.17 2	2.10 450	0.24 105	0.34 481	0.51 250	0.42 506	0.50 177	0.54 313	0.37 247	0.46 298	0.54 387	0.60 521	0.43 232	1.10 564	0.08 65	0.09 264	0.08 56	0.22 519	0.12 150	0.22 427

xx1	0.46 325	0.64 434	2.07 440	0.35 413	0.14 68	0.76 535	0.25 307	0.74 346	1.01 602	0.31 222	0.38 253	0.46 344	0.36 342	0.69 382	0.19 86	0.10 243	0.24 571	0.12 352	0.12 330	0.12 150	0.14 248

rrr	0.46 325	0.34 237	3.08 619	0.27 195	0.16 127	0.45 168	0.28 374	1.09 614	0.51 275	0.24 145	0.21 67	0.26 187	0.25 216	0.64 356	0.52 440	0.09 137	0.07 75	0.10 213	0.29 553	0.16 273	0.25 478

MSKI-zero shot	0.46 325	0.38 271	2.47 531	0.27 195	0.43 555	0.56 316	0.20 130	0.77 379	0.43 196	0.60 476	0.51 347	0.44 323	0.17 67	0.68 376	0.21 138	0.09 137	0.29 598	0.09 153	0.32 578	0.14 213	0.10 108

PCWNet_CMD	0.46 325	0.45 335	2.28 491	0.26 172	0.20 254	0.55 300	0.21 172	0.75 356	0.64 415	0.48 331	0.55 396	0.68 473	0.57 508	0.46 266	0.30 280	0.11 323	0.10 313	0.14 450	0.10 223	0.18 325	0.14 248

RAFT_CTSACE	0.46 325	0.76 483	2.07 440	0.35 413	0.30 422	0.54 285	0.30 406	0.61 272	0.48 250	0.49 343	0.76 542	0.55 390	0.36 342	0.58 332	0.22 162	0.08 65	0.13 423	0.11 288	0.10 223	0.41 588	0.08 49

NRIStereo	0.46 325	0.25 103	1.77 313	0.47 548	0.16 127	0.95 592	0.74 615	0.51 187	0.56 332	0.48 331	0.39 262	0.59 419	0.29 292	0.77 404	0.32 305	0.11 323	0.13 423	0.11 288	0.09 184	0.21 378	0.24 466

ICVP	0.46 325	0.29 172	2.41 515	0.33 363	0.22 297	0.59 370	0.55 568	0.75 356	0.50 268	0.44 291	0.60 441	0.49 365	0.35 336	0.53 316	0.37 349	0.16 500	0.16 488	0.14 450	0.11 290	0.15 236	0.15 290
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
HCRNet	0.46 325	0.49 357	1.65 258	0.38 473	0.29 406	0.58 351	0.22 212	0.75 356	0.62 395	0.47 313	0.49 334	0.48 363	0.36 342	1.12 449	0.37 349	0.15 479	0.10 313	0.15 481	0.13 363	0.17 297	0.17 343

test_xeample3	0.46 325	0.34 237	2.99 613	0.37 456	0.16 127	0.49 226	0.33 451	1.06 608	0.44 202	0.25 165	0.23 100	0.24 157	0.25 216	0.49 295	0.56 460	0.09 137	0.07 75	0.10 213	0.40 609	0.17 297	0.26 488

SFCPSM	0.46 325	0.24 89	2.35 504	0.27 195	0.27 383	0.70 504	0.32 442	0.96 550	0.63 407	0.49 343	0.52 362	0.43 312	0.36 342	0.52 310	0.43 394	0.12 384	0.09 264	0.12 352	0.16 437	0.16 273	0.12 178

UPFNet	0.46 325	0.28 160	1.73 284	0.33 363	0.32 453	0.65 468	0.38 487	0.83 431	0.59 355	0.57 434	0.52 362	0.61 429	0.40 386	0.75 396	0.52 440	0.13 415	0.12 399	0.13 413	0.12 330	0.15 236	0.11 133

MSMDNet	0.46 325	0.44 326	2.28 491	0.26 172	0.20 254	0.55 300	0.21 172	0.75 356	0.64 415	0.48 331	0.55 396	0.68 473	0.56 502	0.46 266	0.30 280	0.11 323	0.10 313	0.13 413	0.10 223	0.18 325	0.15 290

HITNet	0.46 325	0.92 545	2.09 446	0.33 363	0.14 68	0.55 300	0.22 212	0.83 431	0.56 332	0.51 363	0.49 334	0.48 363	0.37 355	0.48 285	0.54 450	0.09 137	0.06 24	0.10 213	0.08 139	0.23 410	0.09 74
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
ISRNet	0.47 341	0.44 326	1.55 243	0.37 456	0.31 443	0.49 226	0.19 103	0.75 356	0.66 444	0.63 506	0.71 526	0.67 466	0.39 378	0.58 332	0.44 400	0.23 577	0.16 488	0.21 565	0.20 503	0.21 378	0.25 478

test_sample7	0.47 341	0.33 220	1.49 231	0.34 396	0.20 254	0.51 250	0.30 406	0.93 522	0.66 444	0.57 434	0.51 347	0.55 390	0.45 438	1.11 446	0.38 356	0.17 515	0.14 442	0.16 500	0.15 416	0.19 346	0.18 363

cc1	0.47 341	0.64 434	2.07 440	0.35 413	0.14 68	0.76 535	0.25 307	0.74 346	1.01 602	0.31 222	0.38 253	0.24 157	0.38 364	0.69 382	0.19 86	0.10 243	0.24 571	0.11 288	0.09 184	0.25 441	0.40 590

ffm	0.47 341	0.23 71	2.01 428	0.30 281	0.21 268	0.57 334	0.26 330	0.74 346	0.88 579	0.53 383	0.63 466	0.66 456	0.39 378	0.63 354	0.19 86	0.10 243	0.24 571	0.15 481	0.13 363	0.25 441	0.36 568

hknet	0.47 341	0.29 172	1.70 273	0.30 281	0.24 332	0.76 535	0.31 419	1.00 584	0.64 415	0.63 506	0.53 374	0.80 536	0.38 364	0.77 404	0.37 349	0.11 323	0.10 313	0.14 450	0.12 330	0.12 150	0.11 133

BEATNet_4x	0.47 341	0.73 475	1.91 391	0.33 363	0.15 97	0.56 316	0.25 307	0.85 451	0.58 347	0.54 396	0.51 347	0.57 409	0.42 415	0.57 328	0.61 476	0.11 323	0.08 180	0.12 352	0.09 184	0.20 362	0.16 322

ITSA-stereo	0.48 347	0.33 220	1.20 156	0.33 363	0.18 203	0.60 382	0.29 398	0.94 531	0.80 554	0.50 350	0.49 334	0.53 379	0.59 517	1.25 465	0.64 485	0.15 479	0.12 399	0.17 521	0.16 437	0.18 325	0.23 452

qqq1	0.48 347	0.46 338	1.60 250	0.30 281	0.15 97	0.45 168	0.24 285	0.90 493	0.72 494	0.56 423	0.64 482	0.51 371	0.41 397	1.87 563	0.23 173	0.13 415	0.10 313	0.09 153	0.08 139	0.14 213	0.11 133

fff1	0.48 347	0.46 338	1.60 250	0.30 281	0.15 97	0.45 168	0.24 285	0.90 493	0.72 494	0.56 423	0.64 482	0.51 371	0.41 397	1.87 563	0.23 173	0.13 415	0.10 313	0.09 153	0.08 139	0.14 213	0.11 133

MyStereo04	0.48 347	0.40 291	2.65 565	0.29 260	0.23 317	0.60 382	0.31 419	0.83 431	0.75 527	0.47 313	0.36 238	0.53 379	0.42 415	0.53 316	0.39 367	0.09 137	0.18 520	0.12 352	0.11 290	0.16 273	0.19 380

CFNet_ucs	0.48 347	0.50 365	2.32 496	0.26 172	0.22 297	0.57 334	0.22 212	0.85 451	0.65 429	0.53 383	0.64 482	0.68 473	0.44 434	0.54 320	0.31 292	0.13 415	0.12 399	0.16 500	0.11 290	0.19 346	0.17 343

anonymousa	0.48 347	0.46 338	2.44 523	0.29 260	0.34 481	0.61 402	0.25 307	0.66 297	0.54 313	0.53 383	0.77 546	0.73 503	0.46 453	0.33 146	0.31 292	0.10 243	0.09 264	0.12 352	0.29 553	0.10 102	0.19 380

NF-Stereo	0.48 347	0.25 103	1.81 344	0.52 571	0.16 127	0.61 402	0.44 524	0.66 297	0.61 377	0.50 350	0.47 304	0.37 265	0.26 236	1.45 487	0.79 521	0.11 323	0.07 75	0.12 352	0.10 223	0.13 184	0.16 322

OCTAStereo	0.48 347	0.25 103	1.81 344	0.52 571	0.16 127	0.61 402	0.43 513	0.66 297	0.61 377	0.50 350	0.47 304	0.37 265	0.26 236	1.44 482	0.80 522	0.11 323	0.07 75	0.12 352	0.10 223	0.13 184	0.17 343

PSM-softLoss	0.48 347	0.27 133	1.85 358	0.51 567	0.17 156	0.61 402	0.40 496	0.61 272	0.57 336	0.52 372	0.48 317	0.39 279	0.25 216	1.46 488	0.77 515	0.12 384	0.08 180	0.13 413	0.12 330	0.12 150	0.14 248

KMStereo	0.48 347	0.27 133	1.85 358	0.51 567	0.17 156	0.61 402	0.40 496	0.61 272	0.57 336	0.52 372	0.48 317	0.39 279	0.25 216	1.46 488	0.77 515	0.12 384	0.08 180	0.13 413	0.12 330	0.12 150	0.14 248

KYRaft	0.48 347	0.29 172	1.75 295	0.33 363	0.21 268	0.75 531	0.44 524	0.58 246	0.57 336	0.64 516	0.93 580	0.53 379	0.72 562	0.60 345	0.24 199	0.10 243	0.07 75	0.12 352	0.14 391	0.12 150	0.54 613

RE-Stereo	0.48 347	0.25 103	1.81 344	0.52 571	0.16 127	0.61 402	0.43 513	0.66 297	0.60 360	0.50 350	0.47 304	0.37 265	0.26 236	1.44 482	0.78 517	0.11 323	0.07 75	0.12 352	0.10 223	0.13 184	0.17 343

TVStereo	0.48 347	0.25 103	1.81 344	0.52 571	0.16 127	0.61 402	0.43 513	0.66 297	0.60 360	0.50 350	0.47 304	0.37 265	0.26 236	1.44 482	0.78 517	0.11 323	0.07 75	0.12 352	0.10 223	0.13 184	0.17 343

111	0.48 347	1.09 599	1.95 410	0.24 105	0.13 48	0.59 370	0.26 330	0.83 431	0.78 546	0.48 331	0.52 362	0.56 403	0.38 364	0.49 295	0.38 356	0.09 137	0.07 75	0.09 153	0.07 100	0.23 410	0.35 560

acv_ft	0.48 347	0.44 326	1.76 304	0.32 337	0.41 546	0.63 440	0.28 374	0.81 417	0.68 455	0.61 485	0.59 425	0.69 480	0.45 438	0.44 241	0.63 480	0.11 323	0.09 264	0.10 213	0.09 184	0.41 588	0.10 108

UCFNet_RVC	0.48 347	0.82 513	1.85 358	0.30 281	0.27 383	0.64 454	0.26 330	0.74 346	0.55 320	0.48 331	0.53 374	0.63 435	0.41 397	0.88 422	0.38 356	0.15 479	0.10 313	0.17 521	0.17 457	0.18 325	0.15 290

MLCV	0.48 347	0.89 538	1.85 358	0.29 260	0.14 68	0.59 370	0.23 251	0.72 330	0.59 355	0.66 525	0.66 493	0.55 390	0.36 342	1.03 437	0.49 426	0.09 137	0.06 24	0.09 153	0.07 100	0.19 346	0.11 133

DN-CSS_ROB	0.48 347	1.23 621	1.99 425	0.39 483	0.22 297	0.56 316	0.19 103	0.75 356	0.61 377	0.45 302	0.62 453	0.41 294	0.31 312	0.70 387	0.32 305	0.11 323	0.08 180	0.14 450	0.13 363	0.36 555	0.12 178

AIO-test2	0.49 365	1.15 611	1.96 419	0.42 512	0.37 515	0.50 239	0.23 251	0.79 409	0.70 474	0.33 234	0.53 374	0.27 200	0.22 159	0.67 373	0.29 260	0.73 644	0.08 180	0.13 413	0.17 457	0.17 297	0.18 363

DCVSM-stereo	0.49 365	0.29 172	2.49 535	0.29 260	0.22 297	0.53 278	0.52 556	0.58 246	0.49 257	0.69 537	0.46 298	0.79 532	0.48 471	0.53 316	0.42 385	0.13 415	0.14 442	0.15 481	0.12 330	0.20 362	0.20 399

MyStereo05	0.49 365	0.41 301	2.72 575	0.30 281	0.23 317	0.60 382	0.30 406	0.82 425	0.77 542	0.52 372	0.37 242	0.51 371	0.42 415	0.52 310	0.38 356	0.09 137	0.17 508	0.12 352	0.10 223	0.16 273	0.20 399

HH	0.49 365	0.49 357	2.78 588	0.50 562	0.41 546	0.38 99	0.23 251	0.72 330	0.38 132	0.63 506	0.48 317	0.87 564	0.41 397	0.64 356	0.21 138	0.09 137	0.17 508	0.10 213	0.09 184	0.16 273	0.12 178

HanStereo	0.49 365	0.49 357	2.78 588	0.50 562	0.41 546	0.38 99	0.23 251	0.72 330	0.38 132	0.63 506	0.48 317	0.87 564	0.41 397	0.64 356	0.21 138	0.09 137	0.17 508	0.10 213	0.09 184	0.16 273	0.12 178

gwcnet-sp	0.49 365	0.43 315	2.54 549	0.31 308	0.22 297	0.67 480	0.31 419	0.78 394	0.65 429	0.58 452	0.47 304	0.46 344	0.43 426	0.76 400	0.46 406	0.11 323	0.11 366	0.11 288	0.11 290	0.15 236	0.14 248

scenet	0.49 365	0.43 315	2.54 549	0.31 308	0.22 297	0.67 480	0.31 419	0.78 394	0.65 429	0.58 452	0.47 304	0.46 344	0.43 426	0.76 400	0.46 406	0.11 323	0.11 366	0.11 288	0.11 290	0.15 236	0.14 248

ssnet	0.49 365	0.43 315	2.54 549	0.31 308	0.22 297	0.67 480	0.31 419	0.78 394	0.65 429	0.58 452	0.47 304	0.46 344	0.43 426	0.76 400	0.46 406	0.11 323	0.11 366	0.11 288	0.11 290	0.15 236	0.14 248

TestStereo1	0.49 365	0.81 509	1.85 358	0.39 483	0.57 601	0.56 316	0.34 456	0.75 356	0.69 464	0.44 291	0.63 466	0.35 256	0.42 415	0.64 356	0.29 260	0.10 243	0.08 180	0.12 352	0.10 223	0.33 523	0.26 488

SA-5K	0.49 365	0.81 509	1.85 358	0.39 483	0.57 601	0.56 316	0.34 456	0.75 356	0.69 464	0.44 291	0.63 466	0.35 256	0.42 415	0.64 356	0.29 260	0.10 243	0.08 180	0.12 352	0.10 223	0.33 523	0.26 488

Prome-Stereo	0.49 365	0.30 189	1.76 304	0.60 607	0.23 317	0.63 440	0.42 506	0.62 276	0.60 360	0.59 466	1.03 598	0.43 312	0.72 562	0.60 345	0.33 318	0.09 137	0.07 75	0.10 213	0.09 184	0.11 133	0.43 597

test_sample4	0.50 376	0.42 310	1.88 373	0.32 337	0.19 238	0.56 316	0.26 330	0.93 522	0.65 429	0.54 396	0.54 386	0.45 332	0.36 342	1.79 546	0.36 342	0.13 415	0.10 313	0.13 413	0.12 330	0.17 297	0.16 322

test_sample3	0.50 376	0.41 301	1.88 373	0.32 337	0.19 238	0.57 334	0.25 307	0.92 514	0.64 415	0.52 372	0.49 334	0.47 352	0.35 336	1.79 546	0.37 349	0.13 415	0.10 313	0.12 352	0.11 290	0.16 273	0.16 322

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 376	0.33 220	0.93 108	0.26 172	0.22 297	0.46 188	0.20 130	1.10 615	1.34 632	3.16 676	0.32 211	0.22 124	0.20 129	0.30 112	0.22 162	0.10 243	0.09 264	0.11 288	0.09 184	0.15 236	0.19 380

SMFormer	0.50 376	0.46 338	1.60 250	0.30 281	0.15 97	0.45 168	0.24 285	0.90 493	0.72 494	0.56 423	0.64 482	0.51 371	0.41 397	1.87 563	0.49 426	0.13 415	0.10 313	0.11 288	0.10 223	0.15 236	0.16 322

tta	0.50 376	0.46 338	1.60 250	0.30 281	0.15 97	0.45 168	0.24 285	0.90 493	0.72 494	0.56 423	0.64 482	0.51 371	0.41 397	1.87 563	0.49 426	0.13 415	0.10 313	0.11 288	0.10 223	0.14 213	0.11 133

DCRE	0.50 376	0.63 429	2.13 457	0.30 281	0.23 317	0.45 168	0.24 285	0.59 255	0.53 300	0.50 350	2.10 644	0.42 308	0.26 236	0.35 167	0.23 173	0.09 137	0.14 442	0.10 213	0.32 578	0.16 273	0.15 290

RAFT+CT+SA	0.50 376	0.86 527	1.82 350	0.37 456	0.75 626	0.54 285	0.34 456	0.77 379	0.63 407	0.38 257	0.55 396	0.34 252	0.29 292	0.68 376	0.27 235	0.09 137	0.07 75	0.11 288	0.51 630	0.29 486	0.41 595

NINENet	0.50 376	0.33 220	1.69 269	0.55 589	0.25 352	0.91 587	0.23 251	0.98 563	0.71 484	0.53 383	0.55 396	0.66 456	0.30 302	1.22 459	0.32 305	0.15 479	0.13 423	0.16 500	0.11 290	0.16 273	0.13 221

SA	0.50 376	0.75 482	1.95 410	0.31 308	0.61 614	0.57 334	0.31 419	0.91 505	0.73 509	0.42 278	0.62 453	0.38 273	0.47 462	0.68 376	0.29 260	0.09 137	0.09 264	0.13 413	0.32 578	0.30 497	0.10 108

CSP-Net	0.50 376	0.39 283	1.25 165	0.29 260	0.23 317	0.77 543	0.35 464	0.86 461	0.57 336	0.59 466	0.59 425	0.65 449	0.40 386	1.77 541	0.44 400	0.16 500	0.11 366	0.10 213	0.10 223	0.20 362	0.14 248

GwcNet-ADL	0.50 376	0.74 479	2.90 604	0.31 308	0.20 254	0.58 351	0.29 398	0.87 472	0.64 415	0.47 313	0.47 304	0.56 403	0.33 325	0.46 266	0.46 406	0.13 415	0.12 399	0.09 153	0.09 184	0.14 213	0.21 412

RAFT_R40	0.50 376	0.21 33	1.76 304	0.50 562	0.40 537	0.61 402	0.53 560	0.56 234	0.60 360	0.56 423	0.54 386	0.55 390	0.51 483	1.57 508	0.53 444	0.11 323	0.07 75	0.12 352	0.10 223	0.16 273	0.09 74

GMM-Stereo	0.50 376	0.23 71	2.41 515	0.54 582	0.24 332	0.77 543	0.46 536	0.59 255	0.57 336	0.58 452	0.73 533	0.47 352	0.43 426	0.68 376	0.27 235	0.10 243	0.06 24	0.13 413	0.13 363	0.14 213	0.44 599

MMNet	0.50 376	0.48 353	1.93 397	0.33 363	0.27 383	0.79 552	0.28 374	0.81 417	0.74 513	0.60 476	0.56 408	0.59 419	0.55 498	0.79 409	0.59 471	0.10 243	0.09 264	0.12 352	0.11 290	0.13 184	0.14 248

DeepPruner_ROB	0.50 376	0.70 462	1.94 407	0.29 260	0.26 370	0.63 440	0.31 419	0.80 413	0.48 250	0.61 485	0.55 396	0.66 456	0.38 364	0.98 429	0.40 375	0.19 542	0.14 442	0.14 450	0.14 391	0.23 410	0.17 343

StereoDRNet-Refined	0.50 376	0.41 301	1.50 234	0.33 363	0.21 268	0.68 492	0.26 330	0.81 417	0.68 455	0.67 529	0.68 503	0.73 503	0.42 415	1.10 443	0.59 471	0.11 323	0.08 180	0.14 450	0.14 391	0.25 441	0.21 412
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet_ROB	0.50 376	1.15 611	1.73 284	0.31 308	0.21 268	0.58 351	0.22 212	0.95 545	0.82 562	0.58 452	0.62 453	0.57 409	0.39 378	0.84 415	0.40 375	0.11 323	0.08 180	0.09 153	0.06 18	0.21 378	0.13 221

Hybrid-DGEV-2	0.51 393	0.84 519	1.75 295	0.32 337	0.17 156	0.73 519	0.18 92	0.83 431	0.69 464	0.52 372	0.38 253	0.53 379	0.42 415	0.99 430	0.92 532	0.10 243	0.08 180	0.11 288	0.10 223	0.25 441	0.23 452

G2L-ROB	0.51 393	0.95 560	1.96 419	0.29 260	0.22 297	0.59 370	0.28 374	0.76 368	0.57 336	0.55 414	0.45 290	0.70 490	0.32 320	1.38 475	0.47 415	0.11 323	0.07 75	0.09 153	0.08 139	0.20 362	0.13 221

DFGA-Net	0.51 393	1.06 595	1.75 295	0.30 281	0.24 332	0.54 285	0.22 212	0.63 284	0.60 360	0.48 331	0.51 347	0.35 256	0.27 257	1.82 554	0.53 444	0.10 243	0.08 180	0.12 352	0.12 330	0.37 563	0.15 290

test_sample5	0.51 393	0.43 315	1.83 353	0.32 337	0.18 203	0.55 300	0.26 330	0.92 514	0.65 429	0.53 383	0.59 425	0.45 332	0.36 342	1.87 563	0.36 342	0.13 415	0.10 313	0.13 413	0.12 330	0.17 297	0.16 322

DualNet	0.51 393	0.43 315	1.83 353	0.32 337	0.18 203	0.55 300	0.26 330	0.92 514	0.65 429	0.54 396	0.62 453	0.45 332	0.36 342	1.87 563	0.36 342	0.13 415	0.10 313	0.13 413	0.12 330	0.17 297	0.16 322

test_5	0.51 393	0.87 530	1.99 425	0.37 456	0.65 618	0.58 351	0.35 464	0.78 394	0.62 395	0.48 331	0.55 396	0.45 332	0.40 386	0.72 391	0.30 280	0.09 137	0.07 75	0.12 352	0.12 330	0.33 523	0.38 578

Sa-1000	0.51 393	0.72 468	1.90 385	0.31 308	0.60 610	0.60 382	0.31 419	0.94 531	0.71 484	0.52 372	0.83 556	0.42 308	0.33 325	0.68 376	0.28 246	0.10 243	0.09 264	0.13 413	0.29 553	0.29 486	0.10 108

dad	0.51 393	1.01 586	1.74 289	0.29 260	0.19 238	0.60 382	0.26 330	0.52 203	0.75 527	0.63 506	0.63 466	0.63 435	0.33 325	0.85 417	0.47 415	0.27 600	0.15 470	0.40 621	0.18 470	0.22 395	0.14 248

PSMNet-ADL	0.51 393	0.38 271	1.65 258	0.35 413	0.21 268	0.67 480	0.26 330	0.74 346	0.55 320	0.42 278	0.52 362	0.70 490	0.45 438	1.91 574	0.57 464	0.15 479	0.13 423	0.11 288	0.13 363	0.15 236	0.20 399

Pruner-Stereo	0.51 393	0.27 133	1.78 317	1.79 665	0.19 238	0.62 422	0.45 533	0.57 240	0.60 360	0.61 485	0.48 317	0.41 294	0.24 201	0.46 266	1.00 548	0.12 384	0.07 75	0.12 352	0.10 223	0.12 150	0.13 221

CFNet-ft	0.51 393	0.76 483	1.79 337	0.28 226	0.30 422	0.63 440	0.28 374	0.66 297	0.55 320	0.45 302	0.57 416	0.74 509	0.41 397	1.46 488	0.42 385	0.14 459	0.10 313	0.28 595	0.13 363	0.18 325	0.14 248

STTStereo	0.51 393	0.69 457	2.14 462	0.36 432	0.30 422	0.61 402	0.32 442	0.77 379	0.60 360	0.60 476	0.54 386	0.67 466	0.43 426	0.86 418	0.42 385	0.16 500	0.15 470	0.17 521	0.20 503	0.16 273	0.15 290

CFNet_RVC	0.51 393	0.76 483	1.79 337	0.28 226	0.30 422	0.63 440	0.28 374	0.66 297	0.55 320	0.45 302	0.57 416	0.74 509	0.41 397	1.46 488	0.42 385	0.14 459	0.10 313	0.28 595	0.13 363	0.18 325	0.14 248

iResNet	0.51 393	0.76 483	2.59 557	0.41 501	0.17 156	0.64 454	0.27 354	0.82 425	0.70 474	0.57 434	0.64 482	0.43 312	0.36 342	0.70 387	0.52 440	0.10 243	0.07 75	0.09 153	0.08 139	0.21 378	0.13 221

test_sample6	0.52 407	0.44 326	1.81 344	0.33 363	0.18 203	0.55 300	0.27 354	0.94 531	0.66 444	0.54 396	0.62 453	0.47 352	0.36 342	1.97 580	0.38 356	0.14 459	0.10 313	0.13 413	0.13 363	0.17 297	0.16 322

CoDeX	0.52 407	0.43 315	2.25 486	0.29 260	0.26 370	0.61 402	0.32 442	0.99 575	0.68 455	0.48 331	0.55 396	0.52 377	0.40 386	1.60 515	0.35 337	0.12 384	0.09 264	0.11 288	0.10 223	0.13 184	0.12 178

SepStereo	0.52 407	0.35 246	1.55 243	0.33 363	0.34 481	0.50 239	0.42 506	0.83 431	0.74 513	0.83 585	0.68 503	0.56 403	0.48 471	1.56 504	0.46 406	0.12 384	0.08 180	0.12 352	0.09 184	0.18 325	0.15 290

SST-Stereo	0.52 407	0.20 18	1.76 304	0.62 609	0.53 591	0.62 422	0.66 598	0.55 228	0.61 377	0.58 452	0.53 374	0.52 377	0.60 521	1.59 514	0.29 260	0.11 323	0.07 75	0.12 352	0.10 223	0.16 273	0.10 108

LMCR-Stereo	0.52 407	0.71 464	2.39 511	0.40 494	0.21 268	0.74 525	0.31 419	1.02 595	0.64 415	0.61 485	0.63 466	0.39 279	0.51 483	0.62 351	0.42 385	0.19 542	0.09 264	0.12 352	0.09 184	0.23 410	0.12 178

delet	0.52 407	0.54 385	1.62 256	0.31 308	0.35 494	0.74 525	0.46 536	0.85 451	0.74 513	0.55 414	0.60 441	0.67 466	0.50 481	1.12 449	0.57 464	0.11 323	0.11 366	0.13 413	0.14 391	0.16 273	0.12 178

IGEV-FE	0.53 413	0.34 237	2.91 605	0.32 337	0.18 203	0.54 285	0.21 172	0.72 330	0.42 185	0.81 579	0.51 347	0.70 490	0.41 397	0.48 285	1.13 568	0.09 137	0.15 470	0.10 213	0.35 590	0.19 346	0.09 74

IGEV_Zeroshot_test	0.53 413	0.33 220	2.91 605	0.32 337	0.18 203	0.54 285	0.21 172	0.72 330	0.42 185	0.81 579	0.51 347	0.71 495	0.41 397	0.48 285	1.13 568	0.09 137	0.15 470	0.10 213	0.35 590	0.19 346	0.09 74

TRStereo	0.53 413	0.76 483	2.38 509	0.42 512	0.29 406	0.69 498	0.23 251	1.81 657	0.55 320	0.36 243	0.32 211	0.47 352	0.40 386	0.46 266	0.25 213	0.12 384	0.11 366	0.11 288	0.41 612	0.13 184	0.32 544

RAFT-345	0.53 413	0.30 189	2.34 501	0.38 473	0.34 481	0.58 351	0.42 506	0.47 147	0.61 377	0.51 363	1.00 592	0.43 312	0.28 274	1.57 508	0.82 524	0.10 243	0.07 75	0.11 288	0.09 184	0.10 102	0.08 49

cf-r	0.53 413	0.81 509	2.15 463	0.33 363	0.28 397	0.60 382	0.28 374	0.78 394	0.64 415	0.51 363	0.60 441	0.75 515	0.40 386	1.32 468	0.43 394	0.13 415	0.09 264	0.11 288	0.12 330	0.15 236	0.14 248

PSMNet-RSSM	0.53 413	0.82 513	1.78 317	0.31 308	0.25 352	0.58 351	0.28 374	0.84 443	0.60 360	0.50 350	0.61 448	0.67 466	0.43 426	1.68 525	0.42 385	0.15 479	0.10 313	0.14 450	0.16 437	0.15 236	0.13 221

MyStereo8	0.54 419	0.80 504	2.76 583	0.32 337	0.33 468	0.71 506	0.20 130	0.87 472	0.57 336	0.51 363	0.59 425	0.50 368	0.33 325	0.68 376	0.55 452	0.10 243	0.29 598	0.10 213	0.13 363	0.21 378	0.34 557

MyStereo06	0.54 419	0.41 301	2.68 568	0.30 281	0.23 317	0.60 382	0.30 406	0.81 417	0.44 202	0.84 587	0.52 362	0.78 527	0.58 514	0.48 285	1.10 564	0.09 137	0.17 508	0.12 352	0.10 223	0.16 273	0.20 399

iRaft-Stereo_5w	0.54 419	1.01 586	2.08 445	0.27 195	0.21 268	0.49 226	0.28 374	0.73 342	0.58 347	0.40 265	0.61 448	0.62 433	0.46 453	1.78 542	0.47 415	0.09 137	0.07 75	0.11 288	0.10 223	0.39 580	0.12 178

IPLGR	0.54 419	0.56 397	2.68 568	0.36 432	0.18 203	0.62 422	0.54 564	1.02 595	0.64 415	0.73 555	0.46 298	0.47 352	0.45 438	1.12 449	0.29 260	0.09 137	0.08 180	0.11 288	0.09 184	0.19 346	0.12 178

AACVNet	0.54 419	0.78 500	1.73 284	0.36 432	0.21 268	0.57 334	0.25 307	0.71 324	0.51 275	0.55 414	0.59 425	0.64 444	0.41 397	2.13 600	0.41 383	0.14 459	0.11 366	0.14 450	0.11 290	0.33 523	0.15 290

LCNet	0.54 419	0.37 259	1.78 317	0.92 635	0.22 297	0.96 593	0.30 406	0.59 255	0.58 347	0.51 363	0.55 396	0.41 294	0.76 573	0.84 415	0.26 225	0.09 137	0.06 24	0.12 352	0.18 470	0.98 650	0.39 584

IRAFT_RVC	0.54 419	0.53 377	1.78 317	0.46 543	0.21 268	0.58 351	0.43 513	0.65 294	0.66 444	0.54 396	0.50 342	0.49 365	0.51 483	1.58 512	1.01 552	0.11 323	0.25 584	0.13 413	0.10 223	0.15 236	0.13 221

GEStereo_RVC	0.54 419	0.87 530	1.95 410	0.47 548	0.25 352	0.62 422	0.37 480	1.00 584	0.74 513	0.53 383	0.54 386	0.59 419	0.44 434	1.10 443	0.46 406	0.15 479	0.11 366	0.12 352	0.10 223	0.26 462	0.19 380

UNet	0.54 419	0.44 326	2.83 593	0.31 308	0.33 468	0.74 525	0.27 354	0.82 425	0.61 377	0.53 383	0.54 386	0.72 498	0.54 493	0.78 408	0.56 460	0.11 323	0.09 264	0.13 413	0.11 290	0.14 213	0.12 178

HGLStereo	0.54 419	0.69 457	2.00 427	0.35 413	0.40 537	0.66 474	0.30 406	0.83 431	0.62 395	0.57 434	0.69 512	0.69 480	0.54 493	1.07 440	0.55 452	0.13 415	0.13 423	0.13 413	0.11 290	0.19 346	0.17 343

DSFCA	0.54 419	0.35 246	1.41 209	0.28 226	0.28 397	0.79 552	0.88 628	0.76 368	0.70 474	0.72 551	0.66 493	0.67 466	0.57 508	1.17 455	0.63 480	0.16 500	0.14 442	0.13 413	0.14 391	0.16 273	0.13 221

DLCB_ROB	0.54 419	0.55 394	1.49 231	0.36 432	0.25 352	0.65 468	0.36 471	0.80 413	0.70 474	0.72 551	0.69 512	0.83 546	0.46 453	1.53 501	0.60 473	0.13 415	0.12 399	0.14 450	0.14 391	0.14 213	0.13 221

G2L-Stereo_test	0.55 431	0.97 571	1.89 380	0.33 363	0.24 332	0.75 531	0.38 487	0.79 409	0.60 360	0.60 476	0.54 386	0.74 509	0.39 378	1.56 504	0.43 394	0.10 243	0.08 180	0.08 56	0.08 139	0.28 479	0.13 221

G2L-Stereo	0.55 431	0.85 524	2.18 470	0.31 308	0.27 383	0.59 370	0.27 354	0.77 379	0.55 320	0.54 396	0.52 362	0.71 495	0.36 342	1.75 537	0.50 431	0.13 415	0.11 366	0.13 413	0.11 290	0.29 486	0.15 290

ssnet_v2	0.55 431	0.60 408	1.86 366	0.32 337	0.22 297	0.72 512	0.44 524	0.94 531	0.74 513	0.63 506	0.54 386	0.81 539	0.47 462	0.77 404	0.70 499	0.16 500	0.14 442	0.14 450	0.14 391	0.30 497	0.30 526

raft_robust	0.55 431	0.84 519	1.73 284	0.28 226	0.54 593	0.53 278	0.25 307	0.88 481	0.75 527	0.48 331	0.46 298	0.76 521	0.75 571	1.46 488	0.27 235	0.09 137	0.10 313	0.10 213	0.30 563	0.26 462	0.16 322

XX-Stereo	0.55 431	0.54 385	3.50 645	0.48 556	0.39 527	0.54 285	0.17 72	0.89 487	0.40 159	0.44 291	0.65 491	0.85 555	0.19 116	0.77 404	0.21 138	0.10 243	0.14 442	0.10 213	0.32 578	0.17 297	0.14 248

ac_64	0.55 431	0.46 338	1.92 394	0.36 432	0.34 481	0.63 440	0.31 419	0.82 425	0.61 377	0.55 414	0.51 347	0.89 570	0.48 471	1.83 555	0.55 452	0.14 459	0.11 366	0.12 352	0.12 330	0.18 325	0.12 178

GANet-RSSM	0.55 431	0.73 475	1.90 385	0.36 432	0.26 370	0.59 370	0.27 354	0.78 394	0.52 283	0.47 313	0.57 416	0.63 435	0.45 438	1.92 578	0.43 394	0.14 459	0.10 313	0.25 587	0.11 290	0.34 535	0.14 248

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 431	0.92 545	2.36 507	0.38 473	0.37 515	0.60 382	0.28 374	0.82 425	0.62 395	0.62 496	0.55 396	0.72 498	0.45 438	1.00 433	0.43 394	0.15 479	0.11 366	0.14 450	0.14 391	0.15 236	0.16 322
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
Zero-FE251	0.56 439	0.29 172	1.27 170	0.26 172	0.16 127	0.44 160	0.16 60	0.44 104	0.35 83	5.31 681	0.19 50	0.22 124	0.19 116	0.24 39	1.08 561	0.10 243	0.07 75	0.08 56	0.06 18	0.09 74	0.13 221

CBFPSM	0.56 439	0.91 543	1.82 350	0.28 226	0.23 317	0.71 506	0.37 480	0.72 330	0.64 415	0.50 350	0.49 334	1.03 602	0.83 583	0.62 351	1.35 593	0.10 243	0.12 399	0.10 213	0.10 223	0.18 325	0.19 380

CRFU-Net	0.56 439	0.38 271	1.86 366	0.46 543	0.26 370	0.82 564	0.36 471	0.90 493	0.49 257	0.62 496	0.59 425	0.78 527	1.35 633	1.00 433	0.48 421	0.15 479	0.14 442	0.17 521	0.10 223	0.19 346	0.14 248

CIPLG	0.56 439	1.19 617	2.46 526	0.80 626	0.31 443	0.61 402	0.57 577	0.76 368	0.57 336	0.56 423	0.63 466	0.41 294	0.30 302	0.45 257	0.40 375	0.11 323	0.20 544	0.13 413	0.13 363	0.35 547	0.19 380

DAS	0.56 439	0.35 246	1.55 243	0.33 363	0.34 481	0.50 239	0.42 506	0.83 431	0.74 513	0.83 585	0.68 503	0.56 403	0.48 471	2.40 620	0.46 406	0.12 384	0.08 180	0.12 352	0.09 184	0.18 325	0.15 290

AASNet	0.56 439	1.03 591	2.34 501	0.37 456	0.33 468	0.65 468	0.29 398	0.96 550	0.73 509	0.54 396	0.60 441	0.55 390	0.38 364	0.59 338	0.58 469	0.14 459	0.12 399	0.13 413	0.10 223	0.43 596	0.24 466

ACRE	0.56 439	1.14 607	2.77 586	0.76 622	0.28 397	0.60 382	0.56 573	0.76 368	0.58 347	0.55 414	0.62 453	0.41 294	0.29 292	0.44 241	0.39 367	0.11 323	0.19 533	0.13 413	0.14 391	0.36 555	0.18 363

iinet-f	0.57 446	0.93 551	2.27 489	0.31 308	0.25 352	0.83 567	0.33 451	0.81 417	0.65 429	0.54 396	0.63 466	0.73 503	0.67 550	0.73 392	0.67 492	0.13 415	0.13 423	0.11 288	0.10 223	0.43 596	0.16 322

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 446	0.87 530	2.11 451	0.32 337	0.30 422	0.84 569	0.40 496	0.88 481	0.72 494	0.65 523	0.73 533	0.66 456	0.57 508	0.93 423	0.71 502	0.13 415	0.07 75	0.10 213	0.08 139	0.15 236	0.14 248

psm_up	0.57 446	0.61 413	1.83 353	0.35 413	0.30 422	0.64 454	0.37 480	0.90 493	0.68 455	0.59 466	0.55 396	0.68 473	0.54 493	1.91 574	0.46 406	0.16 500	0.15 470	0.16 500	0.15 416	0.23 410	0.13 221

GwcNet-RSSM	0.57 446	0.94 553	2.13 457	0.32 337	0.25 352	0.60 382	0.30 406	0.80 413	0.66 444	0.52 372	0.64 482	0.71 495	0.40 386	1.79 546	0.50 431	0.13 415	0.09 264	0.12 352	0.12 330	0.21 378	0.15 290

DISCO	0.57 446	0.34 237	1.87 371	0.45 538	0.34 481	0.84 569	0.35 464	0.84 443	0.78 546	0.59 466	0.63 466	1.06 609	0.53 490	1.10 443	0.82 524	0.12 384	0.09 264	0.11 288	0.10 223	0.22 395	0.18 363

coex_refinement	0.58 451	0.94 553	1.87 371	0.38 473	0.25 352	0.64 454	0.34 456	0.83 431	0.65 429	0.60 476	0.63 466	0.81 539	0.48 471	1.85 562	0.56 460	0.13 415	0.09 264	0.10 213	0.10 223	0.16 273	0.16 322

PSMNet-RUCA	0.58 451	0.82 513	1.89 380	0.59 603	0.56 599	0.64 454	0.36 471	0.84 443	0.69 464	0.51 363	0.68 503	0.53 379	0.43 426	0.56 327	0.43 394	0.34 616	0.18 520	0.44 627	0.29 553	0.48 608	0.30 526

FACV-RUCA	0.58 451	0.40 291	1.78 317	0.43 517	1.67 668	0.48 209	0.28 374	0.69 313	0.62 395	0.40 265	0.53 374	0.33 246	0.63 538	0.40 215	0.31 292	0.13 415	0.11 366	0.62 639	0.12 330	0.70 632	0.98 653

UGAM	0.58 451	0.47 348	2.21 474	0.30 281	0.19 238	0.53 278	0.34 456	0.59 255	0.63 407	0.44 291	0.73 533	0.78 527	0.37 355	2.58 637	0.39 367	0.10 243	0.08 180	0.17 521	0.14 391	0.42 594	0.17 343

iRaft-Stereo_20w	0.58 451	0.39 283	1.96 419	0.45 538	0.32 453	0.92 589	0.57 577	1.14 620	0.56 332	0.81 579	0.40 265	0.55 390	0.69 555	0.65 367	1.04 557	0.09 137	0.16 488	0.09 153	0.36 599	0.17 297	0.25 478

IPLGR_C	0.58 451	1.25 624	2.72 575	0.80 626	0.31 443	0.60 382	0.61 587	0.76 368	0.58 347	0.56 423	0.62 453	0.41 294	0.31 312	0.43 232	0.40 375	0.11 323	0.22 559	0.13 413	0.15 416	0.35 547	0.19 380

CFNet	0.58 451	0.96 563	1.78 317	0.33 363	0.25 352	0.63 440	0.22 212	0.88 481	0.75 527	0.46 311	0.59 425	0.58 416	0.40 386	2.29 608	0.48 421	0.12 384	0.09 264	0.15 481	0.14 391	0.30 497	0.15 290

NVstereo2D	0.58 451	0.40 291	2.03 436	0.35 413	0.35 494	0.69 498	0.39 493	0.91 505	0.80 554	0.47 313	0.53 374	0.67 466	0.46 453	1.99 584	0.48 421	0.19 542	0.11 366	0.17 521	0.13 363	0.25 441	0.25 478

HUF	0.59 459	0.65 441	2.46 526	0.45 538	0.77 630	0.34 58	0.24 285	0.46 127	0.39 145	0.31 222	0.28 161	0.25 172	0.19 116	0.67 373	0.18 61	0.12 384	2.03 681	0.08 56	0.06 18	0.31 505	1.59 675

DualNet (step1)	0.59 459	0.62 419	1.93 397	0.27 195	0.22 297	0.68 492	0.31 419	0.93 522	0.66 444	0.57 434	0.51 347	0.55 390	0.45 438	1.11 446	0.38 356	0.61 636	0.14 442	0.87 648	0.56 638	0.25 441	0.23 452

Wz-Net-LNSev	0.59 459	0.96 563	2.47 531	0.34 396	0.37 515	0.79 552	0.44 524	0.86 461	0.77 542	0.61 485	0.67 496	0.79 532	0.56 502	0.64 356	0.62 478	0.15 479	0.14 442	0.12 352	0.12 330	0.18 325	0.19 380

OMP-Stereo	0.59 459	0.65 441	1.74 289	0.56 591	0.37 515	0.60 382	0.26 330	0.70 321	0.65 429	0.66 525	0.60 441	0.69 480	0.32 320	2.09 596	1.20 580	0.10 243	0.07 75	0.12 352	0.09 184	0.17 297	0.10 108

IIG-Stereo	0.59 459	0.65 441	1.74 289	0.54 582	0.23 317	0.61 402	0.21 172	0.73 342	0.65 429	0.64 516	0.69 512	0.69 480	0.38 364	2.09 596	1.39 596	0.11 323	0.07 75	0.11 288	0.09 184	0.15 236	0.09 74

iResNetv2_ROB	0.59 459	1.43 639	2.96 608	0.40 494	0.22 297	0.58 351	0.28 374	0.91 505	0.73 509	0.57 434	0.63 466	0.60 426	0.41 397	0.74 395	0.35 337	0.11 323	0.08 180	0.10 213	0.07 100	0.43 596	0.17 343

SACVNet	0.60 465	0.74 479	1.90 385	0.37 456	0.28 397	0.64 454	0.37 480	0.86 461	0.61 377	0.65 523	0.62 453	0.69 480	0.44 434	2.08 594	0.42 385	0.18 527	0.14 442	0.16 500	0.15 416	0.38 570	0.24 466

HHNet	0.60 465	0.65 441	2.60 559	0.36 432	0.25 352	0.64 454	0.61 587	0.64 287	0.62 395	0.55 414	1.13 609	0.32 239	0.60 521	0.42 228	1.79 617	0.15 479	0.07 75	0.12 352	0.10 223	0.18 325	0.15 290

ASMatch	0.60 465	0.43 315	2.58 555	0.91 634	0.36 503	0.56 316	0.25 307	0.52 203	0.61 377	0.47 313	1.21 612	0.47 352	0.66 548	1.34 471	0.94 535	0.10 243	0.08 180	0.11 288	0.11 290	0.10 102	0.16 322

PFNet	0.60 465	0.33 220	2.47 531	0.41 501	0.55 596	0.62 422	0.27 354	0.61 272	0.63 407	0.61 485	0.56 408	0.45 332	0.32 320	1.88 571	1.14 570	0.28 604	0.09 264	0.12 352	0.16 437	0.26 462	0.20 399

ADLNet	0.60 465	0.71 464	1.95 410	0.35 413	0.34 481	0.67 480	0.34 456	0.90 493	0.74 513	0.68 535	0.62 453	0.80 536	0.45 438	1.78 542	0.64 485	0.14 459	0.11 366	0.14 450	0.14 391	0.29 486	0.21 412

ARAFT	0.60 465	1.23 621	3.10 622	0.28 226	0.16 127	0.64 454	0.36 471	0.90 493	0.67 453	0.61 485	0.49 334	0.55 390	0.31 312	1.24 464	0.32 305	0.10 243	0.08 180	0.14 450	0.13 363	0.37 563	0.21 412

ETE_ROB	0.60 465	0.71 464	1.55 243	0.37 456	0.25 352	0.69 498	0.51 553	1.47 642	0.70 474	0.80 573	0.69 512	0.85 555	0.49 478	1.36 473	0.58 469	0.16 500	0.13 423	0.19 548	0.16 437	0.21 378	0.23 452

LALA_ROB	0.60 465	0.76 483	1.69 269	0.36 432	0.29 406	0.79 552	0.55 568	0.94 531	0.77 542	0.81 579	0.67 496	0.94 584	0.49 478	0.99 430	0.73 509	0.21 560	0.15 470	0.20 557	0.18 470	0.23 410	0.21 412

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 473	0.61 413	3.35 642	0.33 363	0.58 603	0.66 474	0.20 130	0.98 563	0.55 320	0.73 555	0.52 362	0.99 594	0.65 543	0.58 332	0.29 260	0.10 243	0.16 488	0.10 213	0.41 612	0.29 486	0.20 399

RAFT-RH_RVC	0.61 473	0.50 365	2.33 499	0.36 432	0.29 406	0.60 382	0.18 92	0.44 104	0.58 347	0.76 563	1.91 640	0.47 352	0.29 292	1.60 515	1.23 584	0.14 459	0.07 75	0.13 413	0.13 363	0.10 102	0.09 74

FADNet-RVC	0.61 473	1.26 626	2.12 455	0.33 363	0.26 370	0.59 370	0.29 398	0.86 461	0.62 395	0.45 302	0.50 342	0.62 433	0.46 453	1.73 533	0.55 452	0.17 515	0.20 544	0.17 521	0.18 470	0.59 623	0.28 505

RASNet	0.61 473	0.68 453	2.03 436	0.35 413	0.46 575	0.65 468	0.28 374	0.78 394	0.70 474	0.48 331	0.64 482	0.93 580	0.61 530	2.21 604	0.73 509	0.12 384	0.09 264	0.09 153	0.10 223	0.14 213	0.11 133

XPNet_ROB	0.61 473	0.72 468	1.66 263	0.37 456	0.27 383	0.67 480	0.47 544	0.89 487	0.71 484	0.78 569	0.70 522	0.81 539	0.53 490	1.70 528	0.76 513	0.21 560	0.16 488	0.16 500	0.15 416	0.20 362	0.21 412

252Zero-FE	0.62 478	0.27 133	0.83 82	0.24 105	0.13 48	0.31 38	0.13 9	0.39 56	0.32 41	8.03 684	0.23 100	0.12 2	0.12 9	0.26 64	0.44 400	0.09 137	0.12 399	0.07 1	0.06 18	0.09 74	0.12 178

YMNet	0.62 478	0.72 468	1.93 397	0.41 501	0.41 546	0.87 579	0.43 513	0.87 472	0.71 484	0.74 558	0.81 551	0.83 546	0.46 453	0.86 418	0.93 533	0.19 542	0.22 559	0.20 557	0.17 457	0.41 588	0.21 412

YMNet_1	0.62 478	0.72 468	1.93 397	0.41 501	0.41 546	0.87 579	0.43 513	0.87 472	0.71 484	0.74 558	0.81 551	0.83 546	0.46 453	0.86 418	0.93 533	0.19 542	0.22 559	0.20 557	0.17 457	0.41 588	0.21 412

DDVS	0.62 478	0.40 291	1.40 207	2.21 674	0.35 494	0.87 579	1.00 638	0.69 313	0.50 268	0.53 383	0.56 408	0.90 572	0.37 355	1.22 459	0.47 415	0.15 479	0.14 442	0.14 450	0.12 330	0.19 346	0.22 427

DRaft	0.62 478	0.38 271	1.76 304	0.24 105	0.16 127	0.64 454	0.66 598	0.53 212	0.53 300	0.67 529	0.99 590	0.38 273	1.00 607	1.44 482	2.10 631	0.10 243	0.14 442	0.10 213	0.14 391	0.18 325	0.21 412

DMCA-RVC	0.62 478	0.96 563	2.63 561	0.36 432	0.90 636	0.56 316	0.31 419	0.69 313	0.57 336	0.68 535	0.52 362	0.59 419	0.56 502	1.23 461	0.53 444	0.16 500	0.38 618	0.20 557	0.15 416	0.20 362	0.15 290

HSM	0.62 478	0.76 483	1.72 281	0.30 281	0.29 406	0.64 454	0.28 374	0.94 531	0.62 395	0.58 452	0.57 416	1.40 635	0.64 541	2.59 638	0.42 385	0.11 323	0.08 180	0.10 213	0.08 139	0.14 213	0.11 133

UGAM-zero	0.63 485	0.39 283	2.49 535	0.30 281	0.49 581	0.67 480	0.19 103	0.91 505	0.45 217	0.77 567	0.45 290	1.16 623	0.82 582	2.05 589	0.29 260	0.09 137	0.15 470	0.09 153	0.44 616	0.11 133	0.22 427

fast-acv-ft	0.63 485	0.88 534	3.10 622	0.38 473	0.30 422	0.79 552	0.48 548	0.69 313	0.72 494	0.58 452	0.78 547	0.76 521	0.60 521	0.67 373	0.73 509	0.15 479	0.15 470	0.18 541	0.17 457	0.37 563	0.16 322

PSM-AAD	0.63 485	0.22 50	1.77 313	0.37 456	0.23 317	0.86 575	1.17 650	0.59 255	0.60 360	0.64 516	0.71 526	0.68 473	2.93 666	0.65 367	0.31 292	0.09 137	0.07 75	0.17 521	0.15 416	0.13 184	0.33 553

PS-NSSS	0.63 485	1.00 582	1.81 344	0.30 281	0.31 443	0.63 440	0.34 456	0.98 563	0.69 464	0.54 396	0.74 536	0.51 371	0.41 397	2.43 625	0.48 421	0.24 586	0.17 508	0.27 591	0.18 470	0.27 473	0.21 412

z-ln-s-r	0.64 489	0.89 538	2.23 482	0.32 337	0.26 370	0.57 334	0.37 480	0.84 443	0.76 537	0.51 363	0.81 551	0.64 444	0.45 438	2.06 590	1.27 588	0.10 243	0.07 75	0.11 288	0.09 184	0.24 427	0.13 221

TransformOpticalFlow	0.64 489	0.56 397	2.66 566	0.44 524	0.26 370	0.62 422	0.28 374	0.83 431	0.71 484	0.76 563	0.74 536	0.91 574	0.85 587	1.83 555	0.81 523	0.10 243	0.07 75	0.11 288	0.09 184	0.11 133	0.12 178

pcwnet_v2	0.64 489	0.49 357	4.41 660	0.32 337	0.27 383	0.60 382	0.25 307	0.97 559	0.88 579	0.59 466	0.70 522	0.63 435	0.55 498	0.66 372	0.37 349	0.17 515	0.15 470	0.15 481	0.14 391	0.21 378	0.23 452

RAFT + AFF	0.64 489	1.20 618	1.95 410	0.34 396	0.33 468	0.67 480	0.52 556	0.99 575	0.74 513	0.53 383	0.58 422	0.57 409	0.80 579	1.76 538	0.51 437	0.12 384	0.27 594	0.15 481	0.14 391	0.43 596	0.29 512

FADNet	0.64 489	1.22 620	2.06 438	0.32 337	0.30 422	0.66 474	0.29 398	0.88 481	0.72 494	0.44 291	0.48 317	0.66 456	0.57 508	1.84 560	0.45 405	0.46 627	0.20 544	0.17 521	0.19 490	0.59 623	0.24 466

DRN-Test	0.64 489	0.43 315	2.44 523	0.39 483	0.44 556	0.80 560	0.41 502	1.02 595	0.78 546	0.80 573	0.63 466	0.69 480	0.56 502	1.79 546	0.69 497	0.15 479	0.12 399	0.17 521	0.16 437	0.18 325	0.17 343

StereoDRNet	0.64 489	0.88 534	2.35 504	0.41 501	0.45 567	0.73 519	0.47 544	0.94 531	0.74 513	0.75 560	0.54 386	0.74 509	0.47 462	1.70 528	0.72 506	0.15 479	0.14 442	0.15 481	0.14 391	0.20 362	0.19 380

NOSS_ROB	0.64 489	0.65 441	1.62 256	0.46 543	0.25 352	0.67 480	0.30 406	0.93 522	0.77 542	0.59 466	0.57 416	0.77 523	0.38 364	2.78 650	0.44 400	0.23 577	0.24 571	0.28 595	0.26 539	0.27 473	0.39 584

Select-FE	0.65 497	0.67 450	2.76 583	0.49 558	0.55 596	0.79 552	0.16 60	0.90 493	0.53 300	0.84 587	0.55 396	0.91 574	0.75 571	0.57 328	1.16 574	0.11 323	0.18 520	0.11 288	0.49 626	0.14 213	0.31 535

Wz-Net-MNSev	0.65 497	0.97 571	2.19 472	0.36 432	0.33 468	0.90 585	0.60 583	0.92 514	0.81 561	0.75 560	0.72 531	0.73 503	0.65 543	1.39 476	0.71 502	0.16 500	0.13 423	0.14 450	0.14 391	0.24 427	0.18 363

FINET	0.65 497	0.95 560	3.06 618	0.35 413	0.40 537	0.58 351	0.48 548	0.92 514	1.10 614	0.57 434	0.68 503	0.47 352	0.44 434	1.15 454	0.60 473	0.23 577	0.21 553	0.17 521	0.15 416	0.26 462	0.25 478

CVANet_RVC	0.65 497	0.80 504	2.13 457	0.36 432	0.26 370	0.62 422	0.42 506	0.84 443	0.72 494	0.69 537	0.68 503	0.68 473	0.52 488	2.64 640	0.42 385	0.19 542	0.12 399	0.22 568	0.17 457	0.37 563	0.15 290

NCCL2	0.65 497	0.94 553	1.96 419	0.43 517	0.30 422	0.71 506	0.68 604	0.84 443	0.65 429	0.70 543	0.60 441	0.86 562	0.54 493	1.56 504	0.57 464	0.20 552	0.16 488	0.67 642	0.25 531	0.22 395	0.24 466

RT-IGEV	0.66 502	0.25 103	2.11 451	0.56 591	0.46 575	0.62 422	0.54 564	0.99 575	0.75 527	0.79 571	0.93 580	0.85 555	0.78 577	0.59 338	1.64 610	0.12 384	0.16 488	0.11 288	0.47 621	0.28 479	0.30 526

TCMNet	0.66 502	0.85 524	2.55 554	0.50 562	0.52 590	0.72 512	0.39 493	0.87 472	0.72 494	0.58 452	0.68 503	0.63 435	0.46 453	1.70 528	0.63 480	0.18 527	0.18 520	0.23 575	0.18 470	0.38 570	0.27 496

ACV-stereo	0.66 502	0.76 483	2.86 594	0.32 337	0.25 352	1.01 601	0.60 583	0.59 255	0.52 283	0.41 273	0.45 290	1.55 641	0.94 602	1.40 479	0.69 497	0.14 459	0.13 423	0.12 352	0.11 290	0.20 362	0.19 380

GrayStereo	0.66 502	0.19 10	1.76 304	0.90 633	0.23 317	0.62 422	1.42 665	0.62 276	0.60 360	0.72 551	0.78 547	0.56 403	3.07 669	0.60 345	0.26 225	0.09 137	0.08 180	0.10 213	0.21 509	0.11 133	0.18 363

PSMNet_ROB	0.66 502	1.01 586	2.33 499	0.38 473	0.31 443	0.72 512	0.55 568	0.86 461	0.69 464	0.54 396	0.60 441	0.75 515	0.47 462	2.00 585	0.82 524	0.17 515	0.13 423	0.19 548	0.19 490	0.24 427	0.27 496

DispNO	0.67 507	0.98 575	2.58 555	0.31 308	0.27 383	0.59 370	0.29 398	0.83 431	0.68 455	0.53 383	0.79 550	0.83 546	0.47 462	2.46 628	0.68 495	0.12 384	0.10 313	0.19 548	0.31 572	0.16 273	0.17 343

STrans-v2	0.67 507	0.56 397	2.64 563	0.27 195	0.23 317	0.57 334	0.33 451	0.96 550	0.69 464	0.92 599	0.85 563	0.89 570	0.93 599	1.83 555	1.21 582	0.09 137	0.07 75	0.10 213	0.09 184	0.11 133	0.12 178

hitnet-ft	0.67 507	0.80 504	1.90 385	0.28 226	0.22 297	0.69 498	0.36 471	0.85 451	0.65 429	0.56 423	0.84 559	1.03 602	0.95 605	2.32 611	0.55 452	0.23 577	0.14 442	0.41 622	0.13 363	0.24 427	0.17 343

FADNet-RVC-Resample	0.67 507	1.16 616	3.16 628	0.37 456	0.29 406	0.62 422	0.38 487	0.86 461	0.63 407	0.51 363	0.50 342	0.57 409	0.45 438	1.57 508	0.49 426	0.24 586	0.32 608	0.23 575	0.19 490	0.27 473	0.62 625

RP	0.67 507	0.82 513	1.94 407	0.43 517	0.44 556	0.65 468	0.45 533	0.89 487	0.82 562	0.66 525	0.92 576	0.99 594	0.76 573	1.55 503	0.66 489	0.25 591	0.18 520	0.23 575	0.20 503	0.31 505	0.22 427

HSM-Net_RVC	0.67 507	0.34 237	2.23 482	0.26 172	0.19 238	0.67 480	0.29 398	1.26 632	0.69 464	0.72 551	0.70 522	0.78 527	0.42 415	3.77 670	0.41 383	0.13 415	0.09 264	0.10 213	0.09 184	0.12 150	0.11 133
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
TDLM	0.67 507	0.92 545	1.76 304	0.37 456	0.24 332	0.66 474	0.56 573	0.82 425	0.74 513	1.16 620	0.62 453	0.61 429	0.48 471	2.70 646	0.50 431	0.20 552	0.11 366	0.35 612	0.14 391	0.32 514	0.16 322

w-ln-seven-2	0.68 514	1.13 605	2.46 526	0.36 432	0.27 383	0.65 468	0.44 524	0.87 472	0.83 566	0.69 537	0.75 539	0.72 498	0.63 538	1.56 504	1.15 572	0.13 415	0.13 423	0.15 481	0.14 391	0.35 547	0.19 380

ADLNet2	0.68 514	0.84 519	3.19 632	0.33 363	0.36 503	0.64 454	0.37 480	0.89 487	0.79 551	0.54 396	0.65 491	0.93 580	0.48 471	2.07 592	0.56 460	0.13 415	0.11 366	0.11 288	0.11 290	0.33 523	0.18 363

DEmStereo	0.68 514	0.31 203	2.25 486	0.42 512	0.17 156	0.66 474	0.89 629	0.51 187	0.59 355	0.60 476	1.01 593	0.45 332	1.26 625	1.54 502	2.26 637	0.10 243	0.08 180	0.10 213	0.10 223	0.10 102	0.11 133

Nwc_Net	0.68 514	0.83 517	2.53 543	0.41 501	0.39 527	0.77 543	0.38 487	1.01 592	0.70 474	0.60 476	0.99 590	0.98 591	0.68 553	1.41 480	0.63 480	0.23 577	0.15 470	0.23 575	0.25 531	0.23 410	0.18 363

AANet_RVC	0.68 514	1.00 582	2.09 446	0.33 363	0.25 352	0.58 351	0.32 442	0.81 417	0.80 554	0.61 485	0.94 582	0.80 536	0.41 397	2.46 628	1.02 554	0.36 619	0.14 442	0.10 213	0.09 184	0.23 410	0.22 427

IPLG	0.69 519	0.84 519	2.43 521	0.35 413	0.21 268	1.65 642	0.61 587	1.36 637	0.58 347	1.39 642	0.51 347	0.37 265	0.87 591	1.41 480	0.36 342	0.09 137	0.07 75	0.14 450	0.12 330	0.32 514	0.11 133

GwcNet	0.69 519	0.71 464	3.12 625	0.36 432	0.45 567	0.81 561	0.44 524	0.86 461	0.84 569	0.60 476	0.74 536	0.82 544	0.49 478	1.65 521	0.66 489	0.16 500	0.15 470	0.15 481	0.15 416	0.31 505	0.24 466

AF-Net	0.69 519	0.92 545	2.21 474	0.41 501	0.40 537	0.68 492	0.40 496	1.02 595	0.86 572	0.69 537	1.03 598	1.04 605	0.84 586	1.19 456	0.78 517	0.22 573	0.14 442	0.25 587	0.17 457	0.30 497	0.18 363

stereogan	0.69 519	0.51 368	2.44 523	0.39 483	0.39 527	1.01 601	0.41 502	0.94 531	0.92 590	0.73 555	0.85 563	1.15 621	0.69 555	1.57 508	0.53 444	0.19 542	0.18 520	0.20 557	0.16 437	0.36 555	0.24 466

PAM_32	0.70 523	0.35 246	2.73 580	0.54 582	0.61 614	1.07 612	0.43 513	0.84 443	0.49 257	0.90 596	0.91 574	1.23 625	0.77 576	0.65 367	1.10 564	0.10 243	0.19 533	0.10 213	0.49 626	0.15 236	0.38 578

PAM	0.70 523	0.35 246	2.72 575	0.56 591	0.62 616	1.08 614	0.53 560	0.85 451	0.44 202	0.93 601	0.92 576	1.24 626	0.68 553	0.64 356	1.01 552	0.10 243	0.19 533	0.10 213	0.48 624	0.14 213	0.38 578

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 523	0.65 441	3.45 643	0.50 562	0.60 610	0.75 531	0.23 251	0.96 550	0.60 360	0.76 563	1.30 619	0.81 539	0.60 521	0.57 328	0.82 524	0.10 243	0.16 488	0.11 288	0.43 615	0.31 505	0.22 427

xxxx	0.70 523	0.21 33	1.33 185	0.28 226	0.18 203	0.63 440	0.24 285	1.02 595	0.69 464	0.50 350	0.62 453	0.58 416	0.38 364	1.47 495	5.21 676	0.13 415	0.12 399	0.11 288	0.10 223	0.12 150	0.15 290

APVNet	0.70 523	0.67 450	2.71 573	0.38 473	0.36 503	0.85 573	0.43 513	0.91 505	0.68 455	0.55 414	0.69 512	0.75 515	0.55 498	2.31 609	0.78 517	0.17 515	0.17 508	0.24 582	0.19 490	0.33 523	0.23 452

Syn2CoEx	0.70 523	1.07 598	2.74 581	0.43 517	0.30 422	0.64 454	0.42 506	0.99 575	0.78 546	0.62 496	0.78 547	0.74 509	0.72 562	1.92 578	0.61 476	0.20 552	0.17 508	0.19 548	0.15 416	0.29 486	0.22 427

FAT-Stereo	0.70 523	0.54 385	2.88 596	0.36 432	0.29 406	0.62 422	0.54 564	0.97 559	0.87 575	0.76 563	0.92 576	0.94 584	0.80 579	1.84 560	0.57 464	0.18 527	0.19 533	0.17 521	0.16 437	0.22 395	0.25 478

RYNet	0.70 523	0.56 397	2.25 486	0.35 413	0.41 546	0.86 575	0.43 513	0.94 531	0.82 562	0.62 496	0.53 374	0.91 574	0.60 521	2.70 646	1.00 548	0.14 459	0.11 366	0.16 500	0.14 391	0.25 441	0.27 496

PWC_ROB	0.70 523	0.94 553	1.88 373	0.39 483	0.39 527	0.62 422	0.30 406	0.98 563	0.94 592	0.91 598	1.29 618	0.77 523	0.62 535	1.62 519	1.03 556	0.18 527	0.11 366	0.18 541	0.13 363	0.51 615	0.22 427

ccnet	0.71 532	0.41 301	1.59 248	0.40 494	0.45 567	1.06 607	0.55 568	0.98 563	0.71 484	0.88 592	0.97 587	0.82 544	0.88 595	1.68 525	0.94 535	0.32 612	0.26 587	0.32 608	0.27 544	0.34 535	0.30 526

RGC	0.71 532	0.97 571	2.18 470	0.44 524	0.44 556	0.73 519	0.40 496	0.94 531	0.71 484	0.71 548	1.04 601	1.01 598	0.71 559	1.74 535	0.70 499	0.23 577	0.18 520	0.28 595	0.26 539	0.29 486	0.27 496

CBMV	0.71 532	0.76 483	2.64 563	0.33 363	0.20 254	0.78 548	0.79 620	0.98 563	0.78 546	0.85 591	0.71 526	0.86 562	1.10 617	1.46 488	0.62 478	0.18 527	0.20 544	0.21 565	0.19 490	0.25 441	0.33 553
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
GCST	0.72 535	1.10 600	2.15 463	1.11 648	0.59 605	0.62 422	0.19 103	0.75 356	0.53 300	0.56 423	0.63 466	0.47 352	0.31 312	1.11 446	0.33 318	0.75 646	0.45 630	0.84 647	0.64 651	0.69 631	0.54 613

mmx	0.72 535	0.23 71	2.01 428	0.30 281	0.21 268	0.57 334	0.26 330	0.99 575	0.76 537	0.53 383	0.63 466	0.66 456	0.39 378	2.52 633	3.43 662	0.13 415	0.10 313	0.15 481	0.13 363	0.15 236	0.15 290

xxx	0.72 535	0.23 71	2.01 428	0.30 281	0.21 268	0.57 334	0.26 330	0.99 575	0.76 537	0.53 383	0.63 466	0.66 456	0.39 378	2.52 633	3.43 662	0.13 415	0.10 313	0.15 481	0.13 363	0.15 236	0.15 290

LL-Strereo	0.72 535	1.29 628	2.49 535	0.36 432	0.45 567	0.55 300	0.32 442	0.93 522	0.71 484	0.67 529	0.58 422	0.85 555	0.79 578	2.67 644	0.46 406	0.10 243	0.18 520	0.14 450	0.12 330	0.40 585	0.42 596

test_xeample	0.72 535	0.21 33	1.36 194	0.27 195	0.17 156	0.59 370	0.28 374	1.01 592	0.70 474	0.55 414	0.67 496	0.44 323	0.39 378	1.88 571	5.17 675	0.12 384	0.10 313	0.11 288	0.10 223	0.13 184	0.15 290

SHD	0.72 535	0.77 492	2.36 507	0.45 538	0.40 537	0.71 506	0.32 442	1.02 595	1.25 625	1.07 613	0.84 559	0.90 572	0.73 565	1.09 442	0.98 542	0.21 560	0.18 520	0.20 557	0.21 509	0.32 514	0.31 535

RTSC	0.72 535	1.00 582	2.22 478	0.40 494	0.29 406	0.82 564	0.31 419	0.96 550	1.10 614	0.92 599	0.81 551	0.78 527	0.58 514	1.23 461	1.55 605	0.18 527	0.17 508	0.14 450	0.17 457	0.43 596	0.30 526

PASM	0.72 535	0.68 453	1.91 391	0.47 548	0.44 556	0.60 382	0.51 553	0.76 368	0.80 554	0.77 567	0.67 496	0.87 564	0.61 530	2.40 620	0.67 492	0.32 612	0.35 610	0.36 614	0.41 612	0.45 605	0.39 584

PWCDC_ROB	0.72 535	1.06 595	2.09 446	0.47 548	0.36 503	0.78 548	0.26 330	0.98 563	1.34 632	0.61 485	2.07 642	0.64 444	0.61 530	0.83 413	0.71 502	0.31 611	0.14 442	0.15 481	0.12 330	0.60 626	0.21 412

ff1	0.73 544	0.23 71	2.01 428	0.30 281	0.21 268	0.57 334	0.26 330	0.74 346	0.88 579	0.53 383	0.63 466	0.66 456	0.39 378	2.52 633	3.43 662	0.10 243	0.24 571	0.15 481	0.13 363	0.25 441	0.36 568

GASNet	0.73 544	1.47 641	3.04 616	0.47 548	0.33 468	0.57 334	0.34 456	0.91 505	0.75 527	0.58 452	0.58 422	0.74 509	0.55 498	2.03 586	0.65 488	0.21 560	0.15 470	0.19 548	0.17 457	0.51 615	0.28 505

XQC	0.73 544	0.98 575	2.39 511	0.46 543	0.35 494	0.81 561	0.46 536	1.00 584	1.00 600	0.80 573	0.69 512	0.88 568	0.74 570	1.32 468	1.20 580	0.24 586	0.16 488	0.23 575	0.20 503	0.41 588	0.33 553

w-ln-seven	0.74 547	1.05 593	2.54 549	0.37 456	0.34 481	1.03 604	0.47 544	1.00 584	1.08 611	0.90 596	0.85 563	0.85 555	0.57 508	1.37 474	1.26 587	0.14 459	0.13 423	0.16 500	0.15 416	0.31 505	0.20 399

1111x	0.74 547	0.21 33	1.93 397	0.31 308	0.17 156	0.63 440	0.32 442	1.03 602	0.74 513	0.52 372	0.62 453	0.57 409	0.47 462	2.38 616	4.25 670	0.12 384	0.14 442	0.11 288	0.12 330	0.12 150	0.14 248

Anonymous_2	0.74 547	0.32 211	1.65 258	0.33 363	0.30 422	0.67 480	0.32 442	0.69 313	0.46 228	0.48 331	0.41 269	0.84 551	0.58 514	0.51 306	0.40 375	0.32 612	0.38 618	1.43 671	3.69 689	0.80 641	0.27 496

Selective-IGEV-i16pc	0.75 550	0.29 172	5.48 668	0.32 337	0.19 238	1.18 624	0.62 592	0.86 461	0.74 513	0.37 247	0.51 347	0.53 379	0.29 292	2.10 598	0.35 337	0.22 573	0.23 567	0.12 352	0.16 437	0.22 395	0.19 380

GANetREF_RVC	0.75 550	1.15 611	2.46 526	0.47 548	0.26 370	0.83 567	0.61 587	0.97 559	0.89 583	0.62 496	0.61 448	0.72 498	0.59 517	2.42 622	0.55 452	0.32 612	0.25 584	0.36 614	0.24 524	0.39 580	0.31 535
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	0.75 550	0.84 519	2.01 428	0.40 494	0.25 352	0.74 525	0.66 598	0.87 472	0.73 509	0.71 548	1.07 604	0.84 551	0.59 517	2.71 648	1.15 572	0.17 515	0.16 488	0.44 627	0.16 437	0.31 505	0.20 399

PDISCO_ROB	0.75 550	1.06 595	2.11 451	0.64 611	0.59 605	1.13 619	0.43 513	1.14 620	1.05 606	0.64 516	0.71 526	0.96 587	0.61 530	1.21 457	0.76 513	0.37 620	0.18 520	0.27 591	0.24 524	0.56 622	0.32 544

HBP-ISP	0.76 554	1.30 629	3.19 632	0.35 413	0.26 370	0.85 573	0.54 564	1.03 602	0.72 494	0.80 573	0.69 512	0.68 473	0.83 583	2.04 588	0.44 400	0.23 577	0.24 571	0.29 602	0.25 531	0.28 479	0.24 466

Wz-Net-SNSev	0.76 554	1.32 633	3.11 624	0.40 494	0.31 443	0.71 506	0.60 583	0.98 563	0.87 575	0.67 529	0.83 556	0.96 587	0.60 521	1.67 524	0.97 539	0.16 500	0.15 470	0.16 500	0.17 457	0.36 555	0.24 466

FTStereo	0.76 554	0.18 6	2.35 504	0.71 617	0.21 268	0.73 519	1.79 669	0.57 240	0.53 300	1.07 613	1.63 634	1.29 629	2.13 658	0.75 396	0.29 260	0.19 542	0.08 180	0.12 352	0.11 290	0.11 133	0.40 590

CBMV_ROB	0.76 554	0.42 310	2.68 568	0.33 363	0.22 297	0.74 525	0.47 544	0.96 550	0.76 537	1.04 612	0.96 585	0.88 568	0.93 599	2.06 590	1.19 579	0.22 573	0.24 571	0.27 591	0.25 531	0.25 441	0.28 505

DDUNet	0.77 558	1.12 602	1.88 373	0.76 622	0.69 622	0.84 569	0.43 513	0.85 451	0.65 429	0.67 529	0.75 539	0.91 574	0.52 488	1.03 437	0.57 464	0.54 632	0.37 614	0.95 654	0.52 633	0.71 634	0.57 619

UDG	0.77 558	1.23 621	2.15 463	0.67 615	0.59 605	0.78 548	0.38 487	0.90 493	0.70 474	0.61 485	0.69 512	1.01 598	0.67 550	1.02 435	0.73 509	0.45 625	0.34 609	0.87 648	0.51 630	0.67 630	0.46 602

aanetorigin	0.77 558	0.80 504	2.59 557	0.43 517	0.44 556	0.58 351	1.01 640	0.57 240	0.68 455	1.53 648	1.23 613	0.81 539	1.08 615	1.07 440	1.07 560	0.18 527	0.15 470	0.17 521	0.21 509	0.54 620	0.30 526

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 558	1.04 592	2.06 438	0.94 637	0.35 494	0.89 584	0.40 496	0.85 451	0.63 407	0.55 414	0.63 466	0.75 515	0.38 364	2.38 616	0.48 421	1.10 660	0.31 603	0.36 614	0.21 509	0.53 619	0.55 616

222	0.78 562	0.23 71	1.23 162	0.28 226	0.18 203	0.62 422	0.24 285	1.02 595	0.70 474	0.58 452	0.66 493	0.46 344	0.42 415	1.80 550	6.53 682	0.13 415	0.10 313	0.11 288	0.10 223	0.12 150	0.17 343

EAI-Stereo	0.78 562	0.25 103	1.67 265	0.54 582	0.59 605	1.95 651	2.05 672	1.11 619	0.64 415	0.95 604	1.49 629	0.50 368	0.67 550	0.59 338	1.44 600	0.09 137	0.19 533	0.09 153	0.49 626	0.13 184	0.22 427

NCC-stereo	0.79 564	0.94 553	2.42 517	0.59 603	0.45 567	1.90 649	0.46 536	0.99 575	0.72 494	0.64 516	0.84 559	0.91 574	0.73 565	1.80 550	1.00 548	0.27 600	0.19 533	0.23 575	0.31 572	0.24 427	0.22 427

Abc-Net	0.79 564	0.94 553	2.42 517	0.59 603	0.45 567	1.90 649	0.46 536	0.99 575	0.72 494	0.64 516	0.84 559	0.91 574	0.73 565	1.80 550	1.00 548	0.27 600	0.19 533	0.23 575	0.31 572	0.24 427	0.22 427
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	0.80 566	0.27 133	8.23 677	0.49 558	0.98 640	0.33 48	0.20 130	0.48 161	1.28 628	0.17 37	0.20 59	0.77 523	0.22 159	0.60 345	0.97 539	0.11 323	0.07 75	0.09 153	0.10 223	0.33 523	0.14 248

zh-mn7	0.80 566	1.54 644	3.00 614	0.35 413	0.27 383	0.72 512	0.41 502	0.93 522	1.11 616	1.00 607	1.28 616	0.75 515	0.57 508	1.87 563	1.18 577	0.16 500	0.13 423	0.14 450	0.14 391	0.26 462	0.21 412

z-mn7	0.80 566	1.52 643	2.62 560	0.36 432	0.28 397	1.01 601	0.48 548	0.90 493	1.29 629	0.69 537	1.35 624	0.85 555	0.59 517	2.03 586	1.09 563	0.14 459	0.12 399	0.14 450	0.12 330	0.32 514	0.20 399

SQANet	0.80 566	1.58 646	2.53 543	0.76 622	0.83 631	0.76 535	0.36 471	0.83 431	0.64 415	0.63 506	0.69 512	0.73 503	0.51 483	1.21 457	0.53 444	0.77 647	0.29 598	0.59 638	0.29 553	0.86 644	0.61 624

anonymity	0.80 566	0.66 448	1.29 175	0.59 603	0.75 626	0.67 480	0.52 556	0.95 545	0.71 484	0.94 602	0.70 522	0.67 466	0.87 591	0.71 389	1.35 593	0.64 639	0.62 646	0.58 636	1.44 675	0.60 626	0.65 628

S-Stereo	0.80 566	0.69 457	3.89 651	0.39 483	0.37 515	0.69 498	0.70 610	0.94 531	0.98 599	0.62 496	0.91 574	0.83 546	0.60 521	2.37 613	0.66 489	0.18 527	0.21 553	0.17 521	0.18 470	0.30 497	0.35 560

ADCRef	0.80 566	0.96 563	2.29 493	0.37 456	0.35 494	0.96 593	0.51 553	0.87 472	0.75 527	0.88 592	0.83 556	0.61 429	1.36 634	1.02 435	3.27 656	0.13 415	0.11 366	0.17 521	0.19 490	0.25 441	0.21 412

STTRV1_RVC	0.80 566	0.55 394	2.89 599	0.42 512	0.49 581	0.79 552	0.44 524	1.15 623	0.82 562	0.62 496	0.89 572	0.72 498	0.63 538	2.69 645	0.64 485	0.48 628	0.64 647	0.27 591	0.24 524	0.35 547	0.27 496

DANet	0.80 566	0.65 441	2.21 474	1.19 651	0.48 580	0.74 525	1.25 653	0.89 487	1.53 641	0.89 594	0.71 526	0.96 587	0.56 502	1.83 555	0.96 538	0.18 527	0.16 488	0.19 548	0.16 437	0.26 462	0.29 512
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DStereoRT	0.81 575	0.53 377	2.23 482	0.36 432	0.33 468	0.92 589	0.36 471	0.86 461	0.80 554	0.57 434	0.62 453	0.59 419	1.15 622	1.76 538	1.04 557	0.14 459	0.13 423	2.17 682	0.78 657	0.16 273	0.66 630

FADNet_RVC	0.81 575	1.14 607	2.42 517	0.30 281	0.24 332	0.71 506	0.24 285	0.95 545	0.61 377	0.44 291	0.56 408	0.59 419	0.42 415	1.52 500	0.68 495	0.94 652	0.96 668	0.28 595	1.00 667	0.90 645	1.36 669

edge stereo	0.81 575	0.73 475	3.30 638	0.37 456	1.21 656	0.62 422	0.39 493	0.93 522	0.79 551	0.80 573	0.88 570	1.14 620	0.71 559	2.18 602	0.71 502	0.21 560	0.20 544	0.26 590	0.18 470	0.38 570	0.26 488

AANet	0.82 578	0.91 543	2.89 599	0.34 396	0.29 406	0.63 440	0.38 487	0.81 417	1.31 630	1.33 637	1.39 625	1.26 628	1.14 621	1.32 468	0.97 539	0.20 552	0.17 508	0.18 541	0.19 490	0.33 523	0.31 535

MIPNet	0.83 579	0.81 509	2.40 514	0.61 608	0.18 203	1.48 632	1.39 661	1.60 649	0.74 513	1.94 653	0.85 563	0.73 503	1.68 649	0.87 421	0.31 292	0.09 137	0.08 180	0.11 288	0.32 578	0.25 441	0.12 178

FBW_ROB	0.83 579	0.77 492	1.77 313	0.44 524	0.30 422	0.87 579	0.46 536	1.10 615	0.91 586	0.81 579	0.75 539	1.01 598	0.61 530	3.66 669	1.23 584	0.26 595	0.23 567	0.36 614	0.25 531	0.27 473	0.62 625

PA-Net	0.84 581	1.00 582	3.49 644	0.63 610	0.40 537	0.70 504	0.52 556	0.86 461	0.84 569	0.52 372	0.59 425	0.70 490	0.54 493	2.35 612	2.23 635	0.17 515	0.27 594	0.19 548	0.28 547	0.22 395	0.36 568
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CC-Net-ROB	0.85 582	1.15 611	2.13 457	0.88 632	0.38 521	0.88 583	0.44 524	1.06 608	0.79 551	0.58 452	0.69 512	0.65 449	0.50 481	2.74 649	0.51 437	0.93 650	0.39 625	0.87 648	0.29 553	0.54 620	0.54 613

Selective-IGEV-i16pb	0.86 583	0.33 220	6.08 671	0.32 337	0.21 268	1.08 614	0.68 604	1.06 608	0.92 590	0.43 284	0.76 542	0.66 456	0.46 453	2.31 609	0.50 431	0.23 577	0.25 584	0.14 450	0.19 490	0.26 462	0.24 466

THIR-Stereo	0.86 583	0.62 419	2.13 457	0.25 129	0.16 127	0.58 351	2.74 680	0.59 255	0.51 275	0.62 496	1.62 633	0.97 590	1.80 654	1.69 527	2.25 636	0.10 243	0.08 180	0.14 450	0.11 290	0.15 236	0.11 133

DeepPrunerF	0.86 583	0.86 527	2.91 605	0.45 538	0.50 583	0.64 454	0.48 548	1.14 620	2.64 670	0.63 506	0.61 448	0.65 449	0.62 535	2.21 604	1.31 590	0.23 577	0.19 533	0.30 603	0.28 547	0.36 555	0.25 478

DPSNet	0.86 583	0.60 408	2.34 501	0.58 598	0.36 503	1.07 612	0.75 616	1.30 633	1.05 606	0.70 543	0.68 503	0.94 584	1.29 626	2.08 594	1.82 618	0.26 595	0.23 567	0.16 500	0.17 457	0.48 608	0.40 590

AAGNet	0.88 587	0.33 220	1.79 337	0.54 582	0.98 640	0.62 422	0.46 536	0.50 177	0.60 360	0.58 452	0.53 374	0.50 368	0.73 565	1.23 461	7.48 683	0.11 323	0.07 75	0.12 352	0.10 223	0.14 213	0.09 74

Consistency-Raft	0.88 587	0.93 551	3.23 636	0.99 641	0.64 617	0.77 543	0.55 568	0.98 563	0.97 596	0.61 485	1.03 598	0.65 449	1.05 612	0.79 409	1.38 595	0.44 623	0.46 632	0.51 633	0.58 644	0.65 628	0.47 604

zh-sn7	0.89 589	1.73 657	3.09 621	0.39 483	0.30 422	0.82 564	0.63 595	0.96 550	0.87 575	0.79 571	1.12 607	0.84 551	0.87 591	2.42 622	1.63 608	0.16 500	0.17 508	0.16 500	0.16 437	0.34 535	0.29 512

PVD	0.90 590	0.85 524	2.15 463	0.53 577	0.50 583	0.99 597	0.56 573	1.15 623	1.64 645	1.41 644	1.41 628	1.11 617	1.13 620	1.35 472	1.31 590	0.26 595	0.28 597	0.28 595	0.26 539	0.37 563	0.49 608

Wz-Net-TNSev	0.91 591	1.73 657	3.08 619	0.36 432	0.31 443	1.00 600	0.71 611	1.06 608	0.97 596	0.71 548	0.72 531	1.09 613	0.87 591	2.42 622	1.59 606	0.20 552	0.20 544	0.16 500	0.20 503	0.44 604	0.35 560

SAMSARA	0.91 591	0.97 571	2.22 478	0.80 626	0.58 603	1.32 626	1.31 655	1.01 592	0.94 592	1.36 638	0.87 567	1.38 634	0.90 597	1.72 532	1.02 554	0.24 586	0.30 602	0.22 568	0.25 531	0.36 555	0.35 560

WZ-Net	0.92 593	1.31 630	3.76 648	0.41 501	0.36 503	0.86 575	0.71 611	1.00 584	1.06 609	0.82 584	0.92 576	1.06 609	1.05 612	2.16 601	1.61 607	0.19 542	0.13 423	0.15 481	0.16 437	0.32 514	0.28 505

MFMNet_re	0.92 593	1.28 627	2.53 543	0.82 630	0.76 629	0.90 585	0.75 616	0.98 563	1.04 605	1.03 610	1.05 602	0.84 551	0.94 602	0.83 413	0.72 506	0.68 641	0.60 644	0.63 640	0.60 647	0.77 639	0.74 634

test_sample9	0.94 595	0.62 419	1.93 397	0.27 195	0.22 297	0.68 492	0.31 419	0.93 522	0.66 444	0.57 434	0.51 347	0.55 390	0.45 438	1.91 574	2.55 644	0.61 636	4.16 688	0.87 648	0.56 638	0.25 441	0.23 452

CrosDoStereo	0.94 595	0.37 259	2.53 543	0.25 129	0.32 453	0.54 285	3.76 684	0.72 330	0.60 360	0.70 543	1.40 626	0.53 379	1.49 641	1.78 542	3.09 651	0.10 243	0.08 180	0.11 288	0.11 290	0.21 378	0.11 133

DeepStereo_LL	0.94 595	0.37 259	2.53 543	0.25 129	0.32 453	0.54 285	3.76 684	0.72 330	0.60 360	0.70 543	1.40 626	0.53 379	1.49 641	1.78 542	3.09 651	0.10 243	0.08 180	0.11 288	0.11 290	0.21 378	0.11 133

ADCP+	0.94 595	1.12 602	3.14 626	0.34 396	0.39 527	1.06 607	0.79 620	0.89 487	0.80 554	0.66 525	0.67 496	0.85 555	1.55 644	0.93 423	4.55 672	0.13 415	0.11 366	0.16 500	0.15 416	0.26 462	0.25 478

ADCMid	0.96 599	1.32 633	2.74 581	0.38 473	0.35 494	0.99 597	0.58 579	0.94 531	0.86 572	1.23 630	1.01 593	1.01 598	1.00 607	1.05 439	3.97 665	0.21 560	0.19 533	0.42 623	0.32 578	0.40 585	0.29 512

DStereoO	0.99 600	0.66 448	1.67 265	0.75 621	0.99 643	0.73 519	1.33 657	0.94 531	0.91 586	0.70 543	1.06 603	0.75 515	1.75 653	0.95 426	2.39 641	1.20 664	0.41 628	0.48 630	0.59 646	0.85 643	0.60 623

G-Net	0.99 600	0.64 434	2.76 583	0.57 596	0.67 619	2.03 657	0.72 614	0.76 368	0.67 453	1.14 619	2.56 656	1.30 632	1.02 609	1.48 496	1.74 615	0.25 591	0.24 571	0.24 582	0.26 539	0.37 563	0.31 535

ADCL	0.99 600	0.79 502	2.43 521	0.39 483	0.32 453	1.50 634	1.90 670	0.92 514	0.97 596	1.26 634	1.27 615	1.00 596	1.42 639	1.14 452	3.31 658	0.17 515	0.14 442	0.22 568	0.21 509	0.30 497	0.22 427

ADCPNet	0.99 600	0.99 580	3.93 654	0.37 456	0.68 621	1.36 628	0.62 592	0.87 472	0.76 537	0.78 569	0.81 551	1.08 611	1.18 623	1.14 452	2.49 643	0.21 560	0.69 656	0.21 565	0.95 665	0.29 486	0.37 575

Ntro	1.00 604	1.68 653	2.80 590	0.95 638	0.85 632	1.06 607	0.53 560	0.98 563	0.90 585	0.62 496	0.76 542	0.93 580	0.66 548	1.66 522	0.98 542	0.99 655	0.45 630	0.75 646	0.40 609	1.19 656	0.75 636

AnyNet_C32	1.00 604	1.33 635	2.53 543	0.49 558	0.54 593	1.15 621	1.14 648	0.91 505	0.89 583	1.11 616	0.95 584	0.87 564	0.93 599	1.50 497	4.07 667	0.21 560	0.20 544	0.25 587	0.24 524	0.38 570	0.33 553

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 606	1.67 651	2.32 496	0.47 548	0.39 527	1.47 631	0.95 632	0.95 545	0.91 586	0.84 587	0.94 582	1.05 607	0.60 521	2.95 656	0.72 506	0.41 621	0.72 660	0.32 608	0.55 635	0.74 635	1.22 666

otaku	1.03 607	1.68 653	2.72 575	0.95 638	0.73 625	1.03 604	0.59 581	0.99 575	0.86 572	0.69 537	1.61 632	0.98 591	0.64 541	1.46 488	1.14 570	0.95 653	0.46 632	0.72 645	0.40 609	1.24 660	0.78 640

SGM-Forest	1.04 608	0.42 310	3.59 647	0.41 501	0.32 453	1.05 606	1.32 656	0.94 531	0.83 566	1.16 620	2.23 650	1.03 602	1.39 637	2.49 631	2.35 639	0.21 560	0.21 553	0.20 557	0.19 490	0.23 410	0.32 544
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ADCS	1.05 609	1.36 638	2.98 612	0.42 512	0.36 503	0.96 593	0.81 624	1.06 608	1.12 617	1.25 631	0.97 587	1.08 611	0.90 597	1.25 465	4.86 674	0.21 560	0.21 553	0.22 568	0.23 522	0.36 555	0.38 578

SPS-STEREO	1.07 610	1.13 605	2.88 596	0.65 613	0.69 622	0.99 597	0.68 604	1.05 607	0.87 575	1.36 638	1.23 613	1.46 637	0.94 602	1.87 563	1.72 614	0.66 640	0.61 645	0.58 636	0.57 641	0.65 628	0.77 639
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
GCAPDPT-zeroshot	1.09 611	0.30 189	8.70 678	3.22 682	5.88 682	0.39 104	0.20 130	0.59 255	0.41 172	0.26 183	0.26 140	0.23 141	0.17 67	0.31 119	0.19 86	0.09 137	0.08 180	0.09 153	0.07 100	0.13 184	0.19 380

test_sample8	1.12 612	0.62 419	1.93 397	0.27 195	0.22 297	0.68 492	0.31 419	0.95 545	0.61 377	1.18 628	0.56 408	2.53 657	1.31 629	1.91 574	2.55 644	0.61 636	4.16 688	0.87 648	0.56 638	0.25 441	0.23 452

WCMA_ROB	1.12 612	0.83 517	2.66 566	0.58 598	0.34 481	1.17 623	0.71 611	0.93 522	0.94 592	1.74 651	2.63 659	3.09 663	1.71 651	1.70 528	1.84 619	0.26 595	0.21 553	0.20 557	0.21 509	0.28 479	0.43 597

GCAP-BAT	1.13 614	0.30 189	9.45 681	3.22 682	5.97 683	0.39 104	0.20 130	0.59 255	0.41 172	0.26 183	0.26 140	0.23 141	0.17 67	0.31 119	0.19 86	0.09 137	0.08 180	0.09 153	0.07 100	0.13 184	0.17 343

AnyNet_C01	1.14 615	1.49 642	4.23 659	0.54 582	0.53 591	1.51 635	1.37 659	1.04 606	1.07 610	1.17 626	1.33 622	1.15 621	1.08 615	1.61 518	2.74 647	0.25 591	0.22 559	0.28 595	0.24 524	0.48 608	0.40 590

NaN_ROB	1.14 615	0.94 553	2.96 608	0.53 577	0.56 599	1.13 619	0.99 635	0.98 563	1.00 600	1.09 615	0.87 567	0.77 523	1.06 614	5.90 679	2.72 646	0.16 500	0.23 567	0.16 500	0.24 524	0.22 395	0.36 568

RainbowNet	1.15 617	1.78 659	2.72 575	1.12 649	0.91 637	1.06 607	0.76 618	1.16 625	1.13 619	0.75 560	0.97 587	1.09 613	0.80 579	1.60 515	1.21 582	1.17 662	1.26 672	1.01 658	0.57 641	1.13 654	0.88 650

SuperB	1.15 617	1.14 607	5.43 667	0.36 432	0.26 370	0.81 561	0.89 629	0.88 481	1.17 620	0.67 529	0.68 503	0.63 435	1.39 637	1.74 535	3.37 660	0.15 479	0.12 399	0.17 521	0.16 437	2.80 681	0.25 478

NVStereoNet_ROB	1.16 619	0.95 560	2.54 549	0.58 598	0.55 596	0.78 548	0.63 595	1.00 584	1.08 611	1.03 610	4.07 677	1.48 638	1.22 624	2.88 655	1.27 588	0.50 629	0.46 632	0.54 634	0.62 648	0.50 613	0.63 627
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	1.17 620	0.42 310	3.87 650	0.54 582	0.44 556	4.11 677	0.58 579	1.31 634	0.84 569	2.12 655	1.12 607	0.98 591	0.71 559	4.24 674	0.99 547	0.16 500	0.14 442	0.19 548	0.17 457	0.18 325	0.35 560

SANet	1.20 621	1.21 619	3.33 641	0.38 473	0.27 383	1.73 646	0.85 626	1.10 615	2.49 668	1.16 620	1.83 638	1.72 644	1.50 643	2.37 613	2.84 649	0.18 527	0.16 488	0.16 500	0.15 416	0.32 514	0.32 544

RTS	1.21 622	1.31 630	6.39 673	0.52 571	0.51 588	1.61 638	0.79 620	1.03 602	1.37 634	1.13 617	1.30 619	1.10 615	0.85 587	2.65 641	2.08 628	0.21 560	0.24 571	0.18 541	0.18 470	0.43 596	0.32 544

RTSA	1.21 622	1.31 630	6.39 673	0.52 571	0.51 588	1.61 638	0.79 620	1.03 602	1.37 634	1.13 617	1.30 619	1.10 615	0.85 587	2.65 641	2.08 628	0.21 560	0.24 571	0.18 541	0.18 470	0.43 596	0.32 544

MeshStereo	1.21 622	1.15 611	3.01 615	0.34 396	0.28 397	1.10 616	0.69 607	1.35 636	1.01 602	2.71 670	2.41 653	2.96 660	1.45 640	2.80 652	1.40 598	0.22 573	0.22 559	0.22 568	0.19 490	0.50 613	0.26 488
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	1.22 625	0.80 504	2.71 573	0.33 363	1.48 664	1.98 656	0.23 251	1.93 661	2.44 666	0.89 594	2.52 654	1.36 633	0.51 483	3.65 668	1.93 620	0.30 609	0.31 603	0.22 568	0.16 437	0.33 523	0.36 568

CSAN	1.25 626	1.12 602	3.04 616	0.51 567	0.37 515	1.06 607	1.15 649	1.22 626	1.08 611	1.17 626	1.91 640	1.04 605	1.31 629	5.96 680	2.43 642	0.26 595	0.22 559	0.24 582	0.24 524	0.31 505	0.30 526

EDNetEfficient	1.27 627	0.70 462	4.05 656	0.64 611	0.98 640	0.94 591	1.40 662	0.85 451	1.75 650	2.34 664	1.33 622	1.05 607	2.21 660	1.58 512	4.15 668	0.15 479	0.19 533	0.14 450	0.27 544	0.38 570	0.32 544

FCDSN-DC	1.29 628	0.54 385	2.50 539	0.47 548	0.41 546	1.12 617	0.60 583	1.10 615	1.27 627	2.23 661	2.87 662	3.67 668	3.12 671	2.39 619	1.69 612	0.30 609	0.26 587	0.31 604	0.30 563	0.35 547	0.38 578
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
pmcnn	1.32 629	1.05 593	2.77 586	0.74 620	1.43 659	0.72 512	0.56 573	0.96 550	0.91 586	0.99 606	2.92 665	6.01 682	0.70 557	2.38 616	3.32 659	0.13 415	0.10 313	0.08 56	0.06 18	0.34 535	0.22 427

ACVNet_1	1.33 630	1.91 668	4.03 655	1.09 646	0.88 634	1.19 625	0.66 598	1.24 630	1.17 620	0.94 602	0.96 585	3.09 663	1.04 611	2.37 613	1.11 567	1.04 657	0.48 638	1.03 659	0.48 624	1.12 653	0.83 642

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 631	1.70 655	2.50 539	0.56 591	0.40 537	2.15 661	0.99 635	1.24 630	1.26 626	1.02 609	1.10 606	1.29 629	0.88 595	3.10 660	1.08 561	1.66 673	0.83 664	0.68 643	0.88 662	1.57 667	1.80 678

MSMD_ROB	1.34 631	0.96 563	2.38 509	0.39 483	0.32 453	1.96 652	0.62 592	0.91 505	1.43 636	2.94 674	2.60 657	4.77 677	1.95 656	2.43 625	1.33 592	0.29 606	0.26 587	0.32 608	0.32 578	0.30 497	0.30 526

psmorigin	1.36 633	0.60 408	13.80 694	0.37 456	0.29 406	0.62 422	0.33 451	0.77 379	0.61 377	0.96 605	0.88 570	1.17 624	0.73 565	4.00 671	0.86 529	0.19 542	0.22 559	0.17 521	0.18 470	0.24 427	0.29 512

MADNet+	1.36 633	1.93 670	5.95 669	0.81 629	0.59 605	1.57 637	1.09 644	1.39 640	1.22 623	0.84 587	1.01 593	1.25 627	1.12 619	3.19 661	2.36 640	0.45 625	0.47 635	0.38 620	0.34 586	0.59 623	0.57 619

ELAS_RVC	1.37 635	0.78 500	3.21 634	0.55 589	0.50 583	1.49 633	2.48 678	1.48 643	1.71 649	2.13 658	2.09 643	2.07 649	2.56 664	1.90 573	2.02 625	0.35 617	0.36 612	0.37 618	0.34 586	0.49 611	0.47 604
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH-64-1	1.39 636	1.64 649	1.86 366	1.36 655	1.11 651	1.39 629	1.19 651	1.76 654	1.45 638	1.16 620	2.21 648	1.53 639	1.38 635	1.98 581	1.52 603	1.29 665	0.67 650	1.27 665	0.69 652	1.29 662	0.98 653

IMH-64	1.39 636	1.64 649	1.86 366	1.36 655	1.11 651	1.39 629	1.19 651	1.76 654	1.45 638	1.16 620	2.21 648	1.53 639	1.38 635	1.98 581	1.52 603	1.29 665	0.67 650	1.27 665	0.69 652	1.29 662	0.98 653

ELAS	1.39 636	0.79 502	2.86 594	0.53 577	0.50 583	2.81 668	2.20 674	1.61 650	1.50 640	2.28 663	2.35 651	1.82 645	2.13 658	1.73 533	2.22 634	0.35 617	0.37 614	0.35 612	0.35 590	0.49 611	0.47 604
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	1.42 639	1.81 660	3.23 636	1.08 644	0.92 638	1.32 626	0.85 626	1.49 644	1.69 647	1.19 629	1.73 636	2.13 650	1.03 610	2.50 632	1.40 598	0.91 649	0.53 640	1.00 657	0.55 635	2.11 675	0.85 645

EKT-Stereo	1.47 640	0.49 357	1.93 397	2.57 678	19.31 700	0.55 300	0.22 212	0.69 313	0.42 185	0.38 257	0.36 238	0.43 312	0.27 257	0.69 382	0.26 225	0.12 384	0.14 442	0.11 288	0.16 437	0.20 362	0.15 290

WAO-7	1.48 641	1.63 647	2.49 535	0.93 636	0.75 626	1.72 645	1.10 645	1.84 659	1.96 659	1.43 645	2.54 655	1.97 647	1.61 647	3.06 658	2.08 628	0.69 642	0.66 649	0.94 653	0.74 655	0.80 641	0.69 631

FC-DCNN	1.49 642	0.59 406	2.88 596	0.44 524	0.39 527	1.97 654	0.66 598	1.67 651	1.70 648	2.72 671	2.89 663	4.22 671	2.97 668	2.55 636	2.19 633	0.29 606	0.26 587	0.31 604	0.30 563	0.32 514	0.39 584

PWCK	1.49 642	1.90 667	3.22 635	1.09 646	0.54 593	1.71 644	1.73 668	1.49 644	1.53 641	1.44 646	1.80 637	1.82 645	1.30 628	3.34 664	1.76 616	1.07 659	0.56 642	0.97 656	0.58 644	1.38 666	0.65 628

FC-DCNN v2	1.54 644	0.58 403	2.80 590	0.44 524	0.39 527	2.05 658	0.66 598	1.90 660	1.84 656	2.79 672	2.97 666	4.41 675	3.07 669	2.65 641	2.30 638	0.29 606	0.26 587	0.31 604	0.30 563	0.32 514	0.38 578

MFN_U_SF_RVC	1.55 645	2.39 681	3.16 628	0.65 613	0.41 546	1.12 617	0.46 536	1.23 629	1.33 631	1.61 649	1.20 611	1.43 636	0.98 606	1.76 538	1.97 622	1.90 676	1.80 676	1.98 680	2.15 682	1.63 668	1.77 677

WAO-6	1.58 646	1.54 644	2.32 496	1.14 650	1.00 644	2.30 663	1.03 641	1.82 658	2.85 672	1.25 631	2.61 658	2.20 651	1.56 645	2.47 630	1.99 624	0.95 653	0.67 650	1.19 664	0.83 660	1.08 651	0.88 650

DispFullNet	1.67 647	2.10 673	5.22 664	1.53 660	8.90 684	0.86 575	0.31 419	0.96 550	0.96 595	1.37 641	1.01 593	1.13 618	1.98 657	1.51 498	0.91 531	0.54 632	0.31 603	1.18 661	0.63 650	1.13 654	0.80 641

JetBlue	1.78 648	1.63 647	3.92 652	0.73 618	1.21 656	4.38 678	3.35 681	1.59 648	1.20 622	1.26 634	1.52 631	2.37 654	1.88 655	3.23 662	3.00 650	0.53 630	0.47 635	0.48 630	0.49 626	1.29 662	0.97 652

Dean	1.79 649	1.83 661	3.92 652	1.29 654	1.07 650	1.55 636	1.00 638	1.95 662	2.33 664	1.47 647	4.19 678	4.26 674	1.33 632	2.21 604	1.48 602	1.14 661	0.68 654	1.18 661	0.74 655	1.24 660	0.98 653

SGM+DAISY	1.83 650	1.43 639	3.81 649	0.87 631	1.01 645	2.38 665	2.53 679	1.36 637	1.75 650	2.92 673	3.22 669	2.65 658	2.93 666	2.22 607	3.10 653	0.72 643	0.69 656	0.63 640	0.62 648	0.77 639	0.98 653

SGM_RVC	1.89 651	0.92 545	2.50 539	0.96 640	0.93 639	1.63 640	1.37 659	1.52 646	12.43 688	1.85 652	1.69 635	2.40 656	1.74 652	2.81 653	1.71 613	0.53 630	0.47 635	0.42 623	0.47 621	0.74 635	0.74 634
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ACVNet-4b	1.93 652	1.85 663	4.10 657	1.07 643	0.86 633	1.15 621	0.53 560	1.06 608	1.12 617	0.64 516	1.09 605	1.99 648	0.70 557	2.20 603	9.86 690	5.62 687	0.41 628	1.03 659	0.55 635	1.86 673	0.85 645

LVE	1.96 653	2.17 680	3.14 626	1.68 662	1.80 670	1.63 640	1.03 641	2.34 668	2.81 671	1.25 631	2.89 663	4.24 673	1.29 626	2.79 651	1.44 600	2.85 681	0.91 667	1.18 661	1.46 676	1.23 659	1.10 663

MonStereo1	1.98 654	1.01 586	1.78 317	1.19 651	1.04 647	3.58 672	0.61 587	1.53 647	1.93 658	1.39 642	3.37 671	2.23 653	10.80 689	2.84 654	1.25 586	1.04 657	0.38 618	0.96 655	0.57 641	1.10 652	1.00 660

IMH	2.02 655	2.15 679	2.69 571	1.68 662	1.12 653	1.66 643	0.92 631	2.10 666	1.92 657	1.32 636	2.66 660	2.21 652	1.69 650	5.78 678	1.68 611	5.54 686	0.96 668	1.31 667	0.71 654	1.32 665	0.99 658

DStereoSA	2.12 656	0.98 575	2.80 590	1.25 653	2.23 673	1.97 654	4.62 686	1.22 626	2.54 669	1.16 620	3.84 676	1.00 596	4.05 675	2.07 592	5.29 677	0.93 650	1.48 675	0.48 630	1.51 677	0.95 649	1.95 679

DStereoFS	2.23 657	2.10 673	2.47 531	1.61 661	1.88 672	3.81 673	2.06 673	1.95 662	3.33 674	2.38 665	3.31 670	2.37 654	4.92 677	2.45 627	3.27 656	1.03 656	1.27 674	0.55 635	1.04 668	0.70 632	2.05 680

IGEV-RUCA	2.28 658	0.30 189	1.15 144	0.40 494	1.86 671	2.06 659	1.90 670	1.36 637	1.80 654	3.70 678	3.76 674	5.02 678	8.19 686	2.12 599	1.63 608	0.25 591	0.76 661	2.72 684	1.91 680	2.39 678	2.36 683

WQFJA1++	2.30 659	0.22 50	6.03 670	1.08 644	1.15 654	0.29 26	0.14 19	0.39 56	0.24 3	13.61 695	0.19 50	3.34 667	0.17 67	0.33 146	0.24 199	0.10 243	0.07 75	0.08 56	0.07 100	18.19 706	0.14 248

MultiAttention	2.38 660	0.50 365	1.93 397	1.80 666	2.56 676	10.86 686	2.30 675	1.22 626	0.80 554	0.62 496	1.16 610	1.13 618	0.56 502	16.09 697	1.18 577	0.20 552	0.09 264	0.43 626	1.62 678	0.94 647	1.58 674

UNDER WATER-64	2.47 661	1.89 666	4.86 662	1.82 669	1.44 661	3.18 670	1.57 667	2.62 669	5.64 679	2.05 654	2.13 645	4.13 670	3.76 673	2.62 639	3.42 661	1.47 670	0.85 665	1.57 675	1.07 670	1.82 672	1.49 671

TorneroNet-64	2.65 662	1.83 661	3.30 638	1.46 658	1.20 655	3.89 674	0.99 635	3.51 681	6.71 683	2.56 667	4.60 679	4.22 671	3.85 674	3.33 663	3.14 654	1.19 663	0.65 648	1.39 670	0.79 659	3.31 683	1.15 664

notaker	2.66 663	2.07 672	3.31 640	2.61 679	1.43 659	1.76 647	1.11 646	2.76 672	1.79 652	2.26 662	11.53 692	3.96 669	4.29 676	3.09 659	2.76 648	1.55 672	0.88 666	1.70 678	1.07 670	2.00 674	1.35 668

UNDER WATER	2.74 664	1.85 663	4.54 661	1.81 668	1.44 661	2.34 664	1.40 662	3.24 676	6.60 682	2.60 668	2.76 661	5.75 680	5.24 680	3.02 657	4.01 666	1.45 669	0.81 663	1.59 676	1.06 669	1.80 671	1.51 672

MADNet++	2.79 665	2.11 676	2.97 611	2.49 677	2.28 674	2.95 669	2.31 676	2.67 670	2.47 667	3.03 675	3.13 668	2.70 659	2.92 665	4.10 672	4.48 671	2.68 680	2.24 684	3.04 687	2.44 684	2.37 677	2.34 682

WAO-8	2.80 666	2.14 677	2.89 599	1.91 670	1.04 647	3.98 675	0.96 633	3.26 677	6.17 680	2.15 659	3.37 671	3.31 665	2.41 662	11.84 687	2.03 626	2.05 677	1.86 678	1.54 673	0.92 663	1.22 657	0.87 648

Venus	2.80 666	2.14 677	2.89 599	1.91 670	1.04 647	3.98 675	0.96 633	3.26 677	6.17 680	2.15 659	3.37 671	3.31 665	2.41 662	11.84 687	2.03 626	2.05 677	1.86 678	1.54 673	0.92 663	1.22 657	0.87 648

DGSMNet	2.89 668	0.63 429	3.18 631	3.43 684	4.17 681	2.57 667	6.98 689	0.97 559	0.83 566	0.56 423	1.86 639	0.79 532	0.62 535	1.64 520	1.39 596	4.61 685	5.01 690	5.17 690	4.71 690	4.44 688	4.19 687

MANE	2.90 669	1.14 607	2.96 608	1.03 642	1.01 645	5.01 679	2.45 677	5.36 683	6.88 684	3.58 677	4.76 681	5.99 681	4.99 678	4.23 673	4.61 673	0.56 635	0.67 650	0.44 627	0.78 657	0.51 615	1.03 661

SGM-ForestM	2.98 670	1.70 655	3.52 646	0.67 615	0.47 578	5.18 680	3.36 682	3.30 679	2.86 673	4.44 679	3.79 675	9.80 688	5.50 681	6.29 681	6.52 681	0.27 600	0.36 612	0.24 582	0.27 544	0.38 570	0.58 621

xyz-stereo	3.02 671	0.29 172	30.64 715	0.23 78	0.12 21	15.52 690	0.24 285	0.51 187	0.47 247	0.59 466	7.99 683	0.64 444	0.47 462	1.39 476	0.50 431	0.09 137	0.07 75	0.34 611	0.07 100	0.13 184	0.08 49

MSAF-DinoV2	3.10 672	1.86 665	10.68 685	3.61 685	0.30 422	3.34 671	0.82 625	2.81 673	1.79 652	0.80 573	0.87 567	1.56 642	1.10 617	26.49 713	1.96 621	0.17 515	0.13 423	0.19 548	1.63 679	0.92 646	0.99 658

JetRed	3.29 673	4.93 685	10.17 684	1.45 657	1.72 669	7.44 682	5.05 687	3.06 674	2.12 663	2.41 666	2.39 652	2.99 661	2.37 661	3.51 667	6.44 680	1.32 668	1.90 680	1.37 669	1.23 674	2.21 676	1.76 676

LSM	3.31 674	1.11 601	5.29 666	9.40 691	30.65 710	0.84 569	1.12 647	0.91 505	1.22 623	1.36 638	2.19 647	0.93 580	0.83 583	1.66 522	0.90 530	0.21 560	0.31 603	0.24 582	0.28 547	0.39 580	6.33 690

U	3.37 675	0.17 2	0.91 104	0.26 172	13.79 696	19.19 699	0.15 36	0.41 77	0.31 32	0.17 37	0.18 45	0.27 200	0.15 44	0.21 10	0.16 32	0.09 137	0.06 24	17.88 705	12.81 699	0.10 102	0.08 49

KSHMR	4.10 676	1.97 671	5.27 665	1.71 664	1.47 663	1.96 652	1.28 654	3.19 675	17.33 701	2.12 655	15.91 696	9.18 687	1.57 646	8.42 684	1.98 623	1.52 671	1.26 672	1.67 677	1.19 672	1.67 670	1.40 670

ktn	4.35 677	2.10 673	2.89 599	1.80 666	1.49 665	2.13 660	1.41 664	2.26 667	12.72 689	11.41 691	16.43 697	11.15 690	3.75 672	4.36 675	3.18 655	1.82 675	0.98 670	1.73 679	1.21 673	2.97 682	1.27 667

LE_ROB	4.43 678	1.35 637	9.38 680	2.79 680	3.93 679	2.43 666	3.46 683	2.68 671	11.19 686	11.66 692	4.73 680	5.26 679	10.46 688	4.50 676	9.49 687	0.82 648	0.69 656	1.34 668	0.98 666	0.75 637	0.76 638

tt	4.93 679	0.27 133	4.20 658	2.29 675	1.58 667	10.20 685	16.97 695	9.42 691	5.02 678	1.67 650	1.28 616	4.68 676	5.03 679	3.37 666	5.92 678	6.16 688	9.47 699	2.82 685	3.18 687	3.60 684	1.53 673

TorneroNet	5.50 680	1.92 669	3.16 628	1.47 659	1.25 658	14.07 688	1.06 643	4.90 682	20.99 707	10.17 687	16.48 698	11.88 694	6.93 683	3.34 664	4.20 669	1.30 667	0.69 656	1.45 672	0.86 661	2.61 680	1.20 665

TCMNet-wrong-test	5.51 681	6.62 688	6.20 672	13.02 698	11.90 690	7.14 681	5.53 688	6.99 688	1.44 637	2.65 669	3.10 667	8.37 686	5.95 682	4.75 677	6.05 679	3.07 683	0.98 670	2.38 683	1.99 681	6.62 691	5.43 689

coex-ft	5.95 682	1.67 651	60.57 716	0.34 396	0.30 422	0.77 543	0.69 607	0.74 346	4.41 677	19.22 701	2.15 646	1.62 643	7.97 685	1.81 553	8.96 686	0.44 623	2.08 682	0.18 541	0.19 490	0.38 570	4.62 688

HanzoNet	7.64 683	2.86 683	5.05 663	7.01 688	3.97 680	2.18 662	1.34 658	3.37 680	4.05 676	13.17 693	10.58 686	10.73 689	16.52 699	8.45 685	10.51 691	10.48 698	9.72 700	5.59 692	13.46 700	6.84 692	6.83 691

USTest	8.10 684	7.17 689	8.96 679	9.25 690	9.05 685	15.27 689	23.78 697	9.96 692	9.47 685	5.94 683	6.75 682	7.80 685	7.48 684	8.83 686	11.21 692	2.21 679	3.56 687	2.86 686	3.20 688	5.02 689	4.16 686

light-stereo	8.15 685	2.75 682	9.83 683	12.24 694	9.63 686	19.16 698	0.44 524	6.84 687	3.57 675	13.44 694	22.94 712	23.04 706	1.65 648	17.20 701	7.61 684	3.06 682	2.25 685	0.42 623	0.52 633	4.07 686	2.31 681

EDNetEfficientorigin	8.18 686	0.98 575	145.96 718	0.51 567	0.89 635	0.72 512	0.48 548	0.85 451	1.56 643	2.12 655	1.49 629	1.29 629	1.31 629	1.83 555	2.13 632	0.13 415	0.12 399	0.17 521	0.18 470	0.39 580	0.45 600

DGTPSM_ROB	8.89 687	5.62 686	12.25 689	5.92 687	11.32 688	8.54 683	24.18 698	6.40 685	13.49 692	5.15 680	11.46 690	6.19 683	10.92 690	7.00 682	13.72 693	4.47 684	7.65 691	3.92 688	7.45 695	4.38 687	7.87 695

Selective-IGEV-i1pa	9.22 688	12.57 696	9.49 682	2.20 673	1.49 665	16.83 692	8.03 690	14.34 698	11.26 687	10.52 688	15.24 695	14.52 698	11.94 697	18.22 702	9.78 689	7.79 697	3.09 686	5.20 691	2.49 685	2.46 679	6.90 692

DPSMNet_ROB	9.48 689	5.64 687	13.01 693	8.82 689	11.82 689	8.54 683	24.20 699	6.41 686	13.65 695	5.32 682	11.47 691	6.33 684	10.92 690	7.69 683	13.89 694	7.25 696	8.19 695	5.06 689	7.78 696	5.31 690	8.26 696

iinet-test	11.61 690	10.56 690	11.80 686	12.17 692	12.09 691	18.69 693	26.70 703	13.53 694	13.46 690	9.91 685	10.28 684	11.17 691	11.16 692	12.37 691	14.43 695	6.71 692	7.85 692	6.13 693	6.95 691	8.33 693	7.85 693

IINet	11.61 690	10.56 690	11.80 686	12.17 692	12.09 691	18.69 693	26.70 703	13.53 694	13.46 690	9.91 685	10.28 684	11.17 691	11.16 692	12.37 691	14.43 695	6.71 692	7.85 692	6.13 693	6.95 691	8.33 693	7.85 693

BEATNet-Init1	12.10 692	11.19 692	27.29 713	2.99 681	3.51 678	21.84 705	11.10 691	14.34 698	13.83 696	20.34 702	20.33 703	26.35 715	20.03 701	19.06 703	14.80 699	1.74 674	1.81 677	2.05 681	2.49 685	3.69 685	3.12 685

DPSM_ROB	12.34 693	11.21 694	12.51 690	12.91 696	12.80 694	19.84 702	28.28 706	14.38 700	14.28 697	10.58 689	11.26 688	12.03 695	11.85 695	13.15 695	15.34 700	7.11 694	8.31 696	6.50 696	7.35 693	8.84 695	8.31 697

DPSM	12.34 693	11.21 694	12.51 690	12.91 696	12.80 694	19.84 702	28.28 706	14.38 700	14.28 697	10.58 689	11.26 688	12.03 695	11.85 695	13.15 695	15.34 700	7.11 694	8.31 696	6.50 696	7.35 693	8.84 695	8.31 697

DLNR-FE	13.43 695	20.01 701	23.53 702	121.73 719	33.87 711	0.46 188	0.15 36	8.09 690	0.35 83	0.28 206	0.37 242	0.26 187	0.17 67	0.75 396	0.29 260	6.68 691	0.26 587	0.09 153	0.38 603	50.82 718	0.18 363

DLNR_Zeroshot_test	13.43 695	19.94 700	23.55 703	121.61 718	35.03 712	0.46 188	0.15 36	8.02 689	0.35 83	0.28 206	0.37 242	0.26 187	0.17 67	0.76 400	0.29 260	6.42 690	0.26 587	0.09 153	0.38 603	50.13 717	0.18 363

LRCNet_RVC	13.74 697	19.30 698	12.75 692	19.46 701	12.69 693	1.86 648	0.41 502	12.33 693	1.05 606	15.77 697	18.83 702	12.62 697	8.70 687	12.21 690	9.62 688	22.22 708	8.37 698	25.85 709	24.01 710	19.32 707	17.44 707

DPSimNet_ROB	17.97 698	20.20 705	24.98 707	17.62 699	15.92 697	21.53 704	21.00 696	13.70 696	15.61 699	23.89 713	14.69 694	22.87 704	24.58 714	12.70 694	14.56 697	18.48 706	12.91 701	20.21 707	12.05 698	17.76 698	14.17 700

HaxPig	19.86 699	22.40 706	22.34 701	17.95 700	17.95 699	11.77 687	11.89 692	16.02 702	15.89 700	21.10 703	21.41 704	18.74 702	18.39 700	20.08 704	19.69 703	23.63 712	23.22 711	24.06 708	23.69 709	23.00 708	23.95 710

ASD4	21.52 700	19.65 699	22.13 700	22.45 703	16.42 698	23.29 706	30.71 708	33.06 715	17.47 702	24.18 714	14.11 693	21.71 703	15.88 698	21.06 705	18.11 702	19.78 707	17.78 710	26.52 710	20.33 708	27.03 709	18.73 708

Anonymous_1	22.91 701	11.20 693	12.13 688	12.75 695	26.28 709	19.43 700	27.92 705	14.08 697	13.61 693	14.96 696	10.58 686	11.26 693	11.19 694	12.55 693	14.57 698	38.28 715	7.88 694	34.96 713	63.99 715	89.57 719	10.94 699

PML	23.15 702	16.83 697	7.78 676	5.49 686	9.93 687	51.13 716	104.50 718	5.76 684	13.62 694	37.30 718	105.93 718	30.86 716	23.50 706	12.07 689	7.87 685	6.30 689	2.12 683	6.32 695	2.43 683	10.44 697	2.90 684

MEDIAN_ROB	23.96 703	27.05 714	26.39 712	22.16 702	22.13 701	16.12 691	13.97 693	20.24 703	20.05 703	25.50 715	25.31 713	22.96 705	22.63 705	24.39 706	23.24 707	28.20 713	27.23 715	28.62 711	27.75 713	27.50 710	27.76 713

RAFT-FEzeroshot	24.80 704	22.55 709	24.73 704	26.10 706	25.76 704	39.84 709	57.07 714	28.84 708	28.79 712	21.14 705	22.48 706	24.18 708	23.88 708	26.38 707	30.87 711	14.26 700	16.71 705	13.09 698	14.82 703	17.79 702	16.72 704

RAFT-FE	24.80 704	22.55 709	24.73 704	26.10 706	25.76 704	39.84 709	57.07 714	28.84 708	28.79 712	21.14 705	22.48 706	24.18 708	23.88 708	26.38 707	30.87 711	14.26 700	16.71 705	13.09 698	14.82 703	17.79 702	16.72 704

CasAABBNet	24.81 706	22.53 707	24.83 706	26.08 705	25.74 703	39.86 711	57.06 712	28.87 710	28.83 714	21.16 708	22.54 708	24.22 710	23.89 711	26.38 707	30.87 711	14.25 699	16.71 705	13.09 698	14.81 702	17.78 699	16.71 702

FlowAnything	24.85 707	22.54 708	25.10 708	26.11 708	25.76 704	39.86 711	57.00 710	28.89 711	28.87 715	21.31 710	22.68 711	24.22 710	23.87 707	26.39 710	30.89 715	14.26 700	16.78 709	13.10 702	14.90 707	17.78 699	16.69 701

Hybrid-DGEV	24.86 708	22.58 711	25.22 710	26.11 708	25.76 704	39.92 713	57.06 712	29.03 714	29.01 717	21.12 704	22.64 709	24.13 707	23.91 712	26.46 712	30.82 709	14.27 703	16.70 704	13.09 698	14.83 706	17.78 699	16.71 702

Selective-RAFT-Error	24.87 709	22.59 712	25.14 709	26.13 710	25.82 708	39.93 714	57.03 711	28.97 712	28.95 716	21.21 709	22.65 710	24.25 712	23.98 713	26.43 711	30.83 710	14.27 703	16.71 705	13.10 702	14.82 703	17.82 704	16.76 706

LSM0	26.58 710	22.63 713	25.88 711	30.13 711	52.21 718	39.94 715	56.74 709	28.97 712	28.72 711	21.14 705	22.26 705	24.43 713	23.88 708	26.54 714	30.87 711	14.32 705	16.55 703	13.12 704	14.71 701	17.92 705	20.60 709

AVERAGE_ROB	26.93 711	30.34 715	29.27 714	25.82 704	25.34 702	19.48 701	15.17 694	23.55 707	23.00 710	28.45 716	27.87 714	26.25 714	25.86 715	26.96 715	25.55 708	31.30 714	30.07 716	31.76 712	30.81 714	30.79 714	30.93 714

xxxxx1	28.96 712	20.11 702	14.07 695	49.74 712	39.15 713	18.98 695	26.64 700	21.94 704	20.21 704	16.45 698	17.48 699	18.36 699	21.56 702	16.21 698	20.88 704	23.07 709	26.55 712	66.40 717	78.70 717	30.27 711	32.51 715

tt_ll	28.96 712	20.11 702	14.07 695	49.74 712	39.15 713	18.98 695	26.64 700	21.94 704	20.21 704	16.45 698	17.48 699	18.36 699	21.56 702	16.21 698	20.88 704	23.07 709	26.55 712	66.40 717	78.70 717	30.27 711	32.51 715

ff	28.96 712	20.11 702	14.07 695	49.74 712	39.15 713	18.98 695	26.64 700	21.94 704	20.21 704	16.45 698	17.48 699	18.36 699	21.56 702	16.21 698	20.88 704	23.07 709	26.55 712	66.40 717	78.70 717	30.27 711	32.51 715

RSGM-EC	41.56 715	31.72 716	19.92 698	51.66 715	47.86 716	38.70 707	61.61 716	33.83 716	22.80 708	23.45 711	29.29 715	43.76 717	35.31 716	66.76 716	70.17 717	66.40 717	37.60 718	48.67 714	25.68 711	48.86 715	27.21 711

acva	41.56 715	31.72 716	19.92 698	51.66 715	47.86 716	38.70 707	61.61 716	33.83 716	22.80 708	23.45 711	29.29 715	43.76 717	35.31 716	66.76 716	70.17 717	66.40 717	37.60 718	48.67 714	25.68 711	48.86 715	27.21 711

Selective-IGEV-i16pa	47.65 717	67.17 718	7.20 675	2.47 676	2.32 675	116.02 718	1.42 665	90.41 719	82.69 718	32.69 717	90.10 717	60.10 719	84.41 718	129.53 719	52.52 716	50.16 716	15.10 702	18.00 706	9.63 697	0.94 647	40.09 718

test_example2	115.39 718	123.23 719	94.57 717	115.52 717	123.55 719	101.63 717	114.33 719	53.41 718	99.48 719	134.90 719	135.05 719	85.83 720	85.11 719	111.32 718	106.15 719	152.55 720	205.26 720	99.78 720	114.96 720	140.96 720	110.20 719

ccccc	291.34 719	297.21 720	347.09 719	374.70 720	380.44 720	203.92 719	213.88 720	216.32 720	172.72 720	203.37 720	218.57 720	215.01 721	258.31 720	312.78 720	341.56 720	412.57 721	356.13 721	256.09 721	227.69 721	428.88 721	389.64 720

GS-Stereo							0.21 172	0.62 276	0.41 172	0.22 111	0.22 86	0.17 63	0.18 91	0.44 241	0.16 32	0.10 243	0.16 488	0.08 56	0.11 290	0.33 523	0.84 643

FADE		3.00 684		2.11 672	2.94 677							3.05 662				94.83 719	35.90 717	65.83 716	66.18 716	1.66 669

Low-res two-view benchmark