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

S2M2_XL	0.20 21	0.32 228	1.10 166	0.19 3	0.13 56	0.16 2	0.11 4	0.27 6	0.17 1	0.15 15	0.19 68	0.15 40	0.14 31	0.19 2	0.21 157	0.11 351	0.09 293	0.10 239	0.08 156	0.10 111	0.08 55
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LSFM	0.19 8	0.19 11	0.64 41	0.20 11	0.15 111	0.20 8	0.08 1	0.26 4	0.19 2	0.16 26	0.13 16	0.17 71	0.15 56	0.24 42	0.19 99	0.12 414	0.12 436	0.11 318	0.10 250	0.14 241	0.15 318

flow	0.19 8	0.19 11	0.64 41	0.20 11	0.15 111	0.20 8	0.08 1	0.26 4	0.19 2	0.16 26	0.13 16	0.17 71	0.15 56	0.28 95	0.19 99	0.12 414	0.12 436	0.11 318	0.10 250	0.14 241	0.15 318

LGCAT	0.24 87	0.19 11	0.64 41	0.20 11	0.12 25	0.47 222	0.14 28	0.34 41	0.19 2	0.17 52	0.13 16	0.23 161	0.15 56	0.39 235	0.21 157	0.14 494	0.34 652	0.07 2	0.08 156	0.07 5	0.53 652

DepthFocus	0.19 8	0.30 206	0.77 87	0.19 3	0.15 111	0.20 8	0.15 50	0.31 20	0.19 2	0.16 26	0.17 51	0.15 40	0.13 19	0.22 25	0.17 59	0.09 149	0.08 197	0.11 318	0.10 250	0.08 43	0.07 12

anonymous	0.22 62	0.37 277	0.88 112	0.20 11	0.15 111	0.22 16	0.17 90	0.31 20	0.23 6	0.16 26	0.19 68	0.14 17	0.14 31	0.27 76	0.21 157	0.11 351	0.11 401	0.15 520	0.15 452	0.15 269	0.13 245

WAFT-Stereo (ZS)	0.20 21	0.29 188	0.90 121	0.17 1	0.13 56	0.21 14	0.17 90	0.29 9	0.24 7	0.15 15	0.17 51	0.10 1	0.13 19	0.20 5	0.19 99	0.08 68	0.09 293	0.11 318	0.14 426	0.13 207	0.11 153

WQFJA1++	2.30 703	0.22 60	6.03 714	1.08 687	1.15 698	0.29 33	0.14 28	0.39 78	0.24 7	13.61 739	0.19 68	3.34 711	0.17 84	0.33 170	0.24 222	0.10 260	0.07 81	0.08 70	0.07 111	18.19 750	0.14 275

FlowAnything_test	0.23 75	0.32 228	0.52 5	0.28 258	0.17 182	0.37 102	0.20 157	0.38 71	0.24 7	0.24 169	0.20 80	0.21 138	0.17 84	0.26 70	0.25 237	0.13 449	0.10 345	0.14 489	0.16 476	0.17 332	0.12 202

MGA	0.19 8	0.27 145	0.57 19	0.20 11	0.18 230	0.37 102	0.14 28	0.30 15	0.25 10	0.18 62	0.14 31	0.15 40	0.10 2	0.30 130	0.17 59	0.08 68	0.08 197	0.07 2	0.06 25	0.09 80	0.08 55

CAR	0.19 8	0.28 174	0.60 25	0.21 38	0.16 149	0.37 102	0.13 12	0.32 25	0.25 10	0.19 83	0.15 34	0.14 17	0.10 2	0.27 76	0.17 59	0.08 68	0.08 197	0.07 2	0.06 25	0.10 111	0.08 55

MSE-Stereo	0.19 8	0.27 145	0.60 25	0.20 11	0.16 149	0.37 102	0.13 12	0.32 25	0.25 10	0.18 62	0.15 34	0.14 17	0.10 2	0.30 130	0.17 59	0.08 68	0.08 197	0.07 2	0.06 25	0.10 111	0.08 55

GCAP-Stereo-DPT26K	0.27 127	0.46 362	1.39 237	0.23 96	0.17 182	0.35 79	0.21 203	0.40 88	0.25 10	0.18 62	0.21 89	0.17 71	0.18 111	0.25 51	0.17 59	0.07 26	0.06 24	0.08 70	0.28 591	0.08 43	0.27 530

Wavelet-MonSter	0.18 4	0.20 26	0.51 2	0.22 68	0.17 182	0.35 79	0.14 28	0.27 6	0.25 10	0.19 83	0.21 89	0.14 17	0.15 56	0.27 76	0.16 37	0.06 1	0.06 24	0.07 2	0.06 25	0.06 1	0.14 275

LG-Stereo_L2	0.21 38	0.31 220	0.85 101	0.22 68	0.14 81	0.31 45	0.22 245	0.38 71	0.25 10	0.17 52	0.11 8	0.13 6	0.12 12	0.32 155	0.18 72	0.08 68	0.07 81	0.08 70	0.06 25	0.08 43	0.10 122

aanet-new-40k	0.25 98	0.37 277	1.35 223	0.24 126	0.24 369	0.38 119	0.20 157	0.39 78	0.26 16	0.18 62	0.24 136	0.16 54	0.20 152	0.20 5	0.15 15	0.07 26	0.06 24	0.08 70	0.06 25	0.09 80	0.18 393

Monster-pub-mixall	0.21 38	0.31 220	0.69 68	0.21 38	0.13 56	0.27 23	0.12 6	0.37 61	0.26 16	0.21 114	0.19 68	0.15 40	0.12 12	0.47 307	0.29 291	0.08 68	0.07 81	0.07 2	0.05 1	0.08 43	0.12 202

LG-Stereo_L1	0.21 38	0.31 220	0.85 101	0.22 68	0.14 81	0.28 26	0.21 203	0.38 71	0.26 16	0.16 26	0.11 8	0.13 6	0.11 7	0.37 216	0.18 72	0.08 68	0.07 81	0.08 70	0.06 25	0.08 43	0.10 122

small-zeroshot	0.23 75	0.33 237	0.85 101	0.19 3	0.15 111	0.32 53	0.20 157	0.30 15	0.27 19	0.14 10	0.19 68	0.10 1	0.16 74	0.19 2	0.21 157	0.38 662	0.10 345	0.13 449	0.16 476	0.15 269	0.13 245

aanet-new-32k	0.27 127	0.49 381	1.73 318	0.25 152	0.17 182	0.40 139	0.20 157	0.35 43	0.27 19	0.18 62	0.21 89	0.20 123	0.22 185	0.22 25	0.14 4	0.07 26	0.07 81	0.08 70	0.06 25	0.09 80	0.11 153

aanet-new-30k	0.28 143	0.49 381	1.75 330	0.25 152	0.17 182	0.40 139	0.20 157	0.35 43	0.27 19	0.18 62	0.21 89	0.20 123	0.22 185	0.22 25	0.14 4	0.07 26	0.07 81	0.08 70	0.06 25	0.09 80	0.11 153

Test_v1	0.21 38	0.27 145	0.95 135	0.20 11	0.14 81	0.28 26	0.15 50	0.37 61	0.27 19	0.16 26	0.18 62	0.15 40	0.13 19	0.25 51	0.19 99	0.08 68	0.06 24	0.07 2	0.06 25	0.08 43	0.11 153

CSFM-Stereo	0.19 8	0.20 26	0.60 25	0.20 11	0.11 11	0.39 124	0.15 50	0.35 43	0.27 19	0.18 62	0.15 34	0.17 71	0.16 74	0.26 70	0.21 157	0.08 68	0.07 81	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.09 83

GEAStereo	0.35 223	0.32 228	1.17 178	0.53 619	0.60 654	0.55 338	0.21 203	0.40 88	0.27 19	0.20 100	0.22 109	0.16 54	0.18 111	0.44 270	0.16 37	0.11 351	0.37 658	0.08 70	0.06 25	0.33 558	0.71 673

gasm-f	0.36 233	0.34 255	1.13 169	0.53 619	0.44 600	0.54 323	0.27 394	0.40 88	0.27 19	0.20 100	0.33 246	0.16 54	0.22 185	0.36 205	0.25 237	0.11 351	0.37 658	0.08 70	0.06 25	0.38 606	0.71 673

AdaDepth	0.24 87	0.18 7	1.03 150	0.25 152	0.21 304	0.46 212	0.16 76	0.30 15	0.27 19	0.17 52	0.19 68	0.14 17	0.18 111	0.35 192	0.17 59	0.07 26	0.07 81	0.08 70	0.25 574	0.10 111	0.10 122

mm2	0.17 1	0.19 11	0.65 51	0.20 11	0.12 25	0.20 8	0.14 28	0.29 9	0.28 27	0.13 5	0.13 16	0.18 91	0.13 19	0.25 51	0.15 15	0.07 26	0.07 81	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

mm1	0.17 1	0.19 11	0.65 51	0.20 11	0.12 25	0.20 8	0.14 28	0.32 25	0.28 27	0.13 5	0.13 16	0.18 91	0.13 19	0.25 51	0.15 15	0.07 26	0.07 81	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

PointNet	0.20 21	0.21 42	0.82 96	0.21 38	0.12 25	0.37 102	0.16 76	0.33 35	0.28 27	0.16 26	0.15 34	0.18 91	0.13 19	0.22 25	0.16 37	0.08 68	0.07 81	0.08 70	0.07 111	0.07 5	0.07 12

LiteMatch*	0.19 8	0.19 11	0.85 101	0.20 11	0.14 81	0.28 26	0.15 50	0.29 9	0.28 27	0.16 26	0.13 16	0.16 54	0.14 31	0.24 42	0.21 157	0.08 68	0.07 81	0.08 70	0.06 25	0.08 43	0.08 55

aanet-new-24k	0.27 127	0.40 311	1.12 168	0.24 126	0.45 611	0.40 139	0.21 203	0.39 78	0.28 27	0.19 83	0.28 185	0.17 71	0.20 152	0.23 35	0.15 15	0.07 26	0.06 24	0.08 70	0.32 622	0.09 80	0.10 122

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.25 98	0.35 264	0.69 68	0.23 96	0.27 424	0.35 79	0.20 157	0.44 127	0.28 27	0.21 114	0.22 109	0.14 17	0.22 185	0.21 12	0.14 4	0.07 26	0.08 197	0.08 70	0.47 665	0.09 80	0.34 595

LiteMatch	0.25 98	0.69 484	0.65 51	0.28 258	0.14 81	0.30 37	0.21 203	0.29 9	0.28 27	0.16 26	0.13 16	0.18 91	0.37 397	0.25 51	0.40 415	0.10 260	0.06 24	0.10 239	0.08 156	0.14 241	0.12 202

GeoVLM	0.18 4	0.19 11	0.64 41	0.20 11	0.12 25	0.30 37	0.14 28	0.29 9	0.28 27	0.16 26	0.13 16	0.18 91	0.15 56	0.25 51	0.21 157	0.07 26	0.07 81	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

MonSter++	0.18 4	0.19 11	0.65 51	0.20 11	0.12 25	0.30 37	0.14 28	0.29 9	0.28 27	0.16 26	0.13 16	0.18 91	0.15 56	0.25 51	0.21 157	0.07 26	0.07 81	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

DEFOM-Stereo	0.22 62	0.22 60	0.91 125	0.23 96	0.13 56	0.49 257	0.18 114	0.30 15	0.28 27	0.19 83	0.17 51	0.14 17	0.14 31	0.41 247	0.16 37	0.08 68	0.06 24	0.07 2	0.06 25	0.09 80	0.09 83

AEACV	0.33 199	0.24 100	1.44 248	0.28 258	0.35 538	0.47 222	0.21 203	0.43 118	0.28 27	0.26 207	0.25 151	0.22 144	0.38 406	0.30 130	0.18 72	0.09 149	0.35 654	0.09 171	0.36 643	0.23 445	0.25 510

aanet-new-28k	0.34 210	0.53 402	2.69 613	0.25 152	0.12 25	0.39 124	0.21 203	0.37 61	0.29 38	0.18 62	0.24 136	0.17 71	0.21 167	0.22 25	0.15 15	0.08 68	0.06 24	0.08 70	0.31 616	0.10 111	0.23 484

GREATEN-IGEV_RVC	0.23 75	0.41 321	0.59 23	0.27 225	0.24 369	0.34 70	0.17 90	0.36 55	0.30 39	0.19 83	0.19 68	0.16 54	0.12 12	0.32 155	0.19 99	0.08 68	0.07 81	0.11 318	0.09 207	0.11 148	0.31 570

PhaseNet	0.25 98	0.26 132	0.96 140	0.25 152	0.15 111	0.31 45	0.16 76	0.36 55	0.30 39	0.19 83	0.18 62	0.28 235	0.17 84	0.30 130	0.27 263	0.09 149	0.08 197	0.10 239	0.10 250	0.14 241	0.26 521

aanet-new-34k	0.27 127	0.57 428	1.36 225	0.23 96	0.11 11	0.34 70	0.20 157	0.36 55	0.30 39	0.19 83	0.27 173	0.17 71	0.22 185	0.20 5	0.15 15	0.07 26	0.07 81	0.08 70	0.06 25	0.08 43	0.29 547

GCAP-Stereo-cres-4k	0.24 87	0.31 220	0.88 112	0.25 152	0.23 354	0.45 192	0.22 245	0.39 78	0.30 39	0.21 114	0.27 173	0.18 91	0.21 167	0.23 35	0.16 37	0.07 26	0.09 293	0.08 70	0.07 111	0.11 148	0.13 245

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.25 98	0.41 321	1.08 160	0.23 96	0.23 354	0.45 192	0.20 157	0.44 127	0.30 39	0.18 62	0.21 89	0.22 144	0.20 152	0.23 35	0.16 37	0.08 68	0.07 81	0.08 70	0.06 25	0.08 43	0.14 275

3.75w	0.21 38	0.21 42	0.61 30	0.21 38	0.20 288	0.44 184	0.16 76	0.44 127	0.30 39	0.22 135	0.20 80	0.13 6	0.18 111	0.29 114	0.21 157	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.08 55

S0	0.40 279	0.69 484	1.02 149	0.30 316	0.19 267	0.61 442	0.35 507	0.48 188	0.31 45	0.34 267	0.50 380	0.32 269	0.32 355	0.34 184	0.36 381	0.19 580	0.14 482	0.17 561	0.20 544	0.46 645	0.65 668

Anonymus	0.21 38	0.21 42	0.75 80	0.25 152	0.14 81	0.34 70	0.16 76	0.32 25	0.31 45	0.18 62	0.15 34	0.23 161	0.17 84	0.27 76	0.24 222	0.09 149	0.07 81	0.09 171	0.08 156	0.10 111	0.10 122

derf	0.19 8	0.19 11	0.64 41	0.35 450	0.12 25	0.32 53	0.14 28	0.30 15	0.31 45	0.14 10	0.13 16	0.17 71	0.13 19	0.27 76	0.14 4	0.08 68	0.08 197	0.07 2	0.15 452	0.07 5	0.09 83

qqai	0.21 38	0.20 26	0.63 38	0.39 522	0.13 56	0.32 53	0.15 50	0.35 43	0.31 45	0.14 10	0.13 16	0.18 91	0.13 19	0.27 76	0.15 15	0.08 68	0.08 197	0.07 2	0.27 587	0.07 5	0.09 83

aanet-new-78k	0.33 199	0.44 348	2.51 584	0.26 199	0.12 25	0.42 164	0.20 157	0.45 142	0.31 45	0.16 26	0.22 109	0.15 40	0.25 242	0.34 184	0.13 1	0.07 26	0.06 24	0.08 70	0.06 25	0.10 111	0.31 570

aanet-new-10k	0.27 127	0.52 395	1.27 200	0.27 225	0.15 111	0.49 257	0.21 203	0.46 151	0.31 45	0.21 114	0.20 80	0.19 116	0.22 185	0.26 70	0.18 72	0.08 68	0.08 197	0.08 70	0.07 111	0.10 111	0.16 352

aanet-new	0.32 189	0.29 188	2.39 548	0.25 152	0.25 393	0.43 172	0.21 203	0.41 100	0.31 45	0.18 62	0.23 124	0.16 54	0.30 336	0.33 170	0.15 15	0.09 149	0.07 81	0.08 70	0.06 25	0.10 111	0.13 245

LACA3	0.18 4	0.20 26	0.67 65	0.19 3	0.12 25	0.35 79	0.17 90	0.27 6	0.31 45	0.16 26	0.13 16	0.15 40	0.15 56	0.28 95	0.13 1	0.08 68	0.07 81	0.07 2	0.05 1	0.10 111	0.06 1

HiDET	0.19 8	0.20 26	0.62 37	0.20 11	0.13 56	0.36 94	0.13 12	0.35 43	0.31 45	0.16 26	0.14 31	0.17 71	0.15 56	0.25 51	0.23 196	0.08 68	0.07 81	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

monsters	0.22 62	0.22 60	0.52 5	0.23 96	0.28 439	0.42 164	0.14 28	0.46 151	0.31 45	0.24 169	0.20 80	0.13 6	0.14 31	0.43 261	0.20 137	0.07 26	0.06 24	0.07 2	0.08 156	0.06 1	0.06 1

mms	0.27 127	0.26 132	0.91 125	0.25 152	0.18 230	0.32 53	0.23 285	0.37 61	0.31 45	0.21 114	0.30 208	0.23 161	0.17 84	0.46 295	0.21 157	0.08 68	0.10 345	0.10 239	0.08 156	0.22 430	0.47 643

Occ-G	0.30 173	0.30 206	1.33 215	0.23 96	0.15 111	0.36 94	0.25 346	0.43 118	0.31 45	0.26 207	0.35 259	0.46 387	0.22 185	0.30 130	0.25 237	0.09 149	0.07 81	0.09 171	0.16 476	0.31 540	0.08 55

U	3.37 719	0.17 2	0.91 125	0.26 199	13.79 740	19.19 743	0.15 50	0.41 100	0.31 45	0.17 52	0.18 62	0.27 223	0.15 56	0.21 12	0.16 37	0.09 149	0.06 24	17.88 750	12.81 743	0.10 111	0.08 55

monster-pro	0.20 21	0.22 60	0.65 51	0.21 38	0.17 182	0.33 60	0.15 50	0.46 151	0.32 58	0.16 26	0.17 51	0.14 17	0.11 7	0.27 76	0.23 196	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 111	0.07 5	0.09 83

DF	0.34 210	0.29 188	0.95 135	0.31 345	0.44 600	0.40 139	0.21 203	0.71 362	0.32 58	0.23 158	0.37 270	0.32 269	0.17 84	0.39 235	0.85 572	0.10 260	0.09 293	0.08 70	0.29 597	0.09 80	0.20 429

aanet-new-90k	0.29 156	0.47 372	1.41 240	0.26 199	0.18 230	0.43 172	0.19 130	0.47 173	0.32 58	0.16 26	0.18 62	0.15 40	0.21 167	0.37 216	0.13 1	0.07 26	0.06 24	0.08 70	0.06 25	0.09 80	0.46 641

aanet-new-22k	0.28 143	0.52 395	1.51 270	0.24 126	0.13 56	0.33 60	0.22 245	0.37 61	0.32 58	0.18 62	0.24 136	0.18 91	0.21 167	0.27 76	0.16 37	0.07 26	0.07 81	0.08 70	0.07 111	0.09 80	0.31 570

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.27 127	0.40 311	0.87 109	0.22 68	0.17 182	0.36 94	0.19 130	0.39 78	0.32 58	0.21 114	0.24 136	0.18 91	0.23 211	0.21 12	0.15 15	0.08 68	0.08 197	0.08 70	0.30 607	0.13 207	0.55 656

gcap_with_dpt	0.25 98	0.22 60	1.00 146	0.22 68	0.30 466	0.48 238	0.21 203	0.45 142	0.32 58	0.27 223	0.31 225	0.20 123	0.14 31	0.20 5	0.18 72	0.08 68	0.06 24	0.09 171	0.08 156	0.08 43	0.13 245

252Zero-FE	0.62 521	0.27 145	0.83 98	0.24 126	0.13 56	0.31 45	0.13 12	0.39 78	0.32 58	8.03 728	0.23 124	0.12 4	0.12 12	0.26 70	0.44 441	0.09 149	0.12 436	0.07 2	0.06 25	0.09 80	0.12 202

MonStereo	0.20 21	0.22 60	0.65 51	0.21 38	0.17 182	0.33 60	0.15 50	0.46 151	0.32 58	0.16 26	0.17 51	0.14 17	0.11 7	0.27 76	0.23 196	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 111	0.07 5	0.09 83

Monster-pub-eth3d	0.20 21	0.22 60	0.65 51	0.21 38	0.17 182	0.33 60	0.15 50	0.46 151	0.32 58	0.16 26	0.17 51	0.14 17	0.11 7	0.27 76	0.23 196	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 111	0.07 5	0.09 83

water-stereo	0.24 87	0.17 2	0.88 112	0.24 126	0.14 81	0.37 102	0.17 90	0.43 118	0.32 58	0.26 207	0.35 259	0.26 210	0.24 227	0.22 25	0.25 237	0.09 149	0.09 293	0.09 171	0.08 156	0.10 111	0.10 122

asd	0.20 21	0.22 60	0.65 51	0.22 68	0.17 182	0.41 150	0.14 28	0.35 43	0.32 58	0.24 169	0.20 80	0.15 40	0.18 111	0.26 70	0.16 37	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.08 43	0.08 55

MonSter	0.20 21	0.22 60	0.65 51	0.21 38	0.17 182	0.33 60	0.15 50	0.46 151	0.32 58	0.16 26	0.17 51	0.14 17	0.11 7	0.27 76	0.23 196	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 111	0.07 5	0.09 83

fffy	0.28 143	0.24 100	1.19 182	0.27 225	0.15 111	0.37 102	0.22 245	0.42 110	0.32 58	0.20 100	0.29 193	0.26 210	0.20 152	0.44 270	0.20 137	0.08 68	0.10 345	0.10 239	0.08 156	0.22 430	0.18 393

GCAPDPT-zeroshot4090	0.27 127	0.40 311	0.86 107	0.22 68	0.17 182	0.36 94	0.19 130	0.39 78	0.32 58	0.21 114	0.24 136	0.18 91	0.23 211	0.21 12	0.15 15	0.08 68	0.08 197	0.08 70	0.30 607	0.13 207	0.55 656

LoS_RVC	0.29 156	0.33 237	1.19 182	0.25 152	0.34 525	0.43 172	0.22 245	0.42 110	0.32 58	0.22 135	0.33 246	0.23 161	0.24 227	0.31 141	0.21 157	0.07 26	0.07 81	0.07 2	0.05 1	0.10 111	0.31 570

over-8	0.23 75	0.76 512	0.79 90	0.24 126	0.10 2	0.34 70	0.13 12	0.35 43	0.33 73	0.15 15	0.15 34	0.19 116	0.18 111	0.29 114	0.17 59	0.09 149	0.06 24	0.07 2	0.05 1	0.11 148	0.07 12

DNS	0.93 638	0.22 60	1.33 215	1.53 703	0.27 424	2.18 705	0.18 114	0.54 255	0.33 73	7.89 727	0.36 263	0.37 305	0.21 167	0.41 247	0.63 523	0.13 449	0.12 436	0.08 70	0.08 156	0.12 169	1.56 717

aanet-new-60k	0.29 156	0.51 393	1.68 301	0.25 152	0.12 25	0.39 124	0.19 130	0.43 118	0.33 73	0.18 62	0.19 68	0.17 71	0.19 138	0.31 141	0.14 4	0.07 26	0.07 81	0.08 70	0.06 25	0.09 80	0.26 521

aanet-new-70k	0.27 127	0.48 377	1.33 215	0.25 152	0.12 25	0.39 124	0.19 130	0.45 142	0.33 73	0.17 52	0.21 89	0.16 54	0.21 167	0.38 227	0.14 4	0.06 1	0.06 24	0.08 70	0.06 25	0.10 111	0.22 458

aanet-32k-new	0.30 173	0.60 435	1.61 288	0.25 152	0.15 111	0.46 212	0.21 203	0.41 100	0.33 73	0.17 52	0.24 136	0.17 71	0.23 211	0.30 130	0.15 15	0.08 68	0.06 24	0.08 70	0.06 25	0.09 80	0.39 622

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.27 127	0.39 303	0.79 90	0.24 126	0.24 369	0.37 102	0.21 203	0.37 61	0.33 73	0.19 83	0.27 173	0.18 91	0.22 185	0.20 5	0.16 37	0.07 26	0.14 482	0.08 70	0.51 674	0.08 43	0.39 622

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 113	0.23 82	1.00 146	0.22 68	0.31 487	0.47 222	0.20 157	0.44 127	0.33 73	0.27 223	0.32 236	0.24 179	0.14 31	0.23 35	0.18 72	0.08 68	0.06 24	0.09 171	0.08 156	0.08 43	0.16 352

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.29 156	0.53 402	1.28 202	0.22 68	0.32 497	0.35 79	0.19 130	0.46 151	0.33 73	0.18 62	0.19 68	0.18 91	0.18 111	0.21 12	0.14 4	0.08 68	0.10 345	0.08 70	0.46 664	0.10 111	0.32 580

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.26 113	0.38 291	0.90 121	0.23 96	0.17 182	0.35 79	0.22 245	0.44 127	0.33 73	0.21 114	0.25 151	0.16 54	0.22 185	0.23 35	0.15 15	0.07 26	0.07 81	0.08 70	0.45 661	0.08 43	0.27 530

BridgeDepth	0.19 8	0.30 206	0.55 14	0.23 96	0.09 1	0.38 119	0.15 50	0.32 25	0.33 73	0.16 26	0.12 13	0.23 161	0.19 138	0.27 76	0.15 15	0.07 26	0.05 1	0.07 2	0.06 25	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
4w-stereo	0.20 21	0.21 42	0.57 19	0.21 38	0.15 111	0.39 124	0.13 12	0.39 78	0.33 73	0.22 135	0.21 89	0.13 6	0.20 152	0.29 114	0.21 157	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.07 12

3.5w_stereo	0.21 38	0.22 60	0.55 14	0.21 38	0.15 111	0.40 139	0.14 28	0.43 118	0.33 73	0.21 114	0.24 136	0.14 17	0.18 111	0.34 184	0.22 185	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.08 55

monsterstereo	0.22 62	0.22 60	0.52 5	0.25 152	0.27 424	0.39 124	0.14 28	0.51 217	0.33 73	0.25 189	0.27 173	0.13 6	0.13 19	0.38 227	0.21 157	0.07 26	0.07 81	0.07 2	0.06 25	0.08 43	0.06 1

IGEV-Stereo++	0.23 75	0.23 82	0.64 41	0.24 126	0.22 333	0.47 222	0.13 12	0.52 233	0.33 73	0.18 62	0.24 136	0.17 71	0.22 185	0.32 155	0.19 99	0.08 68	0.06 24	0.08 70	0.06 25	0.17 332	0.09 83

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 241	1.34 680	1.24 194	0.23 96	0.12 25	0.33 60	0.20 157	0.40 88	0.33 73	0.25 189	0.21 89	0.16 54	0.14 31	0.27 76	0.63 523	0.55 677	0.06 24	0.11 318	0.13 397	0.25 476	0.49 647

over-9	0.24 87	0.77 522	0.85 101	0.23 96	0.11 11	0.35 79	0.13 12	0.37 61	0.34 88	0.15 15	0.14 31	0.19 116	0.19 138	0.29 114	0.17 59	0.09 149	0.06 24	0.07 2	0.05 1	0.10 111	0.07 12

SE	0.33 199	0.44 348	0.89 117	0.29 294	0.15 111	0.50 271	0.24 322	0.50 206	0.34 88	0.34 267	0.46 333	0.27 223	0.36 380	0.28 95	0.29 291	0.18 564	0.08 197	0.12 386	0.15 452	0.41 624	0.32 580

aanet-new-12k	0.24 87	0.24 100	1.06 158	0.27 225	0.12 25	0.43 172	0.20 157	0.51 217	0.34 88	0.19 83	0.16 47	0.15 40	0.21 167	0.25 51	0.16 37	0.07 26	0.06 24	0.09 171	0.07 111	0.11 148	0.09 83

aanet-new-8k	0.26 113	0.38 291	1.21 188	0.25 152	0.13 56	0.44 184	0.22 245	0.49 197	0.34 88	0.18 62	0.21 89	0.17 71	0.25 242	0.29 114	0.17 59	0.07 26	0.06 24	0.08 70	0.06 25	0.08 43	0.12 202

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.24 87	0.22 60	0.90 121	0.23 96	0.32 497	0.47 222	0.21 203	0.48 188	0.34 88	0.20 100	0.25 151	0.21 138	0.23 211	0.20 5	0.17 59	0.08 68	0.06 24	0.08 70	0.06 25	0.08 43	0.09 83

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.29 156	0.58 430	0.98 143	0.21 38	0.31 487	0.41 150	0.20 157	0.46 151	0.34 88	0.21 114	0.22 109	0.19 116	0.17 84	0.24 42	0.15 15	0.08 68	0.10 345	0.08 70	0.45 661	0.09 80	0.29 547

LACA1	0.19 8	0.39 303	0.60 25	0.19 3	0.10 2	0.42 164	0.15 50	0.31 20	0.34 88	0.15 15	0.11 8	0.14 17	0.15 56	0.25 51	0.15 15	0.09 149	0.07 81	0.07 2	0.06 25	0.08 43	0.07 12

LCMNet	0.20 21	0.21 42	0.61 30	0.20 11	0.13 56	0.39 124	0.14 28	0.34 41	0.34 88	0.16 26	0.16 47	0.16 54	0.15 56	0.27 76	0.22 185	0.08 68	0.07 81	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.08 55

2.25w	0.21 38	0.22 60	0.51 2	0.21 38	0.14 81	0.36 94	0.13 12	0.42 110	0.34 88	0.23 158	0.27 173	0.14 17	0.18 111	0.33 170	0.24 222	0.06 1	0.06 24	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.07 12

2w_stereo	0.21 38	0.19 11	0.51 2	0.22 68	0.13 56	0.41 150	0.20 157	0.50 206	0.34 88	0.25 189	0.23 124	0.13 6	0.23 211	0.24 42	0.22 185	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.07 12

GREAT-IGEV	0.37 241	0.28 174	1.48 260	0.25 152	0.38 565	0.46 212	0.18 114	0.33 35	0.34 88	0.15 15	0.29 193	0.15 40	0.17 84	0.36 205	0.23 196	0.07 26	0.76 705	0.07 2	0.26 582	0.21 413	1.03 702
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
AIO_test	0.39 269	0.37 277	1.19 182	0.73 661	0.67 663	0.35 79	0.25 346	0.47 173	0.34 88	0.34 267	0.22 109	0.33 281	0.17 84	1.31 509	0.19 99	0.11 351	0.15 512	0.08 70	0.21 552	0.15 269	0.23 484

gcap-zeroshot	0.26 113	0.24 100	1.03 150	0.22 68	0.33 512	0.48 238	0.20 157	0.47 173	0.34 88	0.26 207	0.29 193	0.22 144	0.14 31	0.21 12	0.19 99	0.08 68	0.06 24	0.09 171	0.08 156	0.08 43	0.14 275

IGEV++	0.34 210	0.43 337	1.32 213	0.31 345	0.14 81	0.32 53	0.21 203	0.70 358	0.34 88	0.22 135	0.28 185	0.22 144	0.27 283	0.35 192	0.27 263	0.09 149	0.39 669	0.08 70	0.15 452	0.25 476	0.45 638

UniTT-Stereo	0.30 173	0.36 274	1.68 301	0.27 225	0.24 369	0.29 33	0.18 114	0.33 35	0.34 88	0.26 207	0.37 270	0.18 91	0.18 111	0.31 141	0.27 263	0.10 260	0.08 197	0.08 70	0.07 111	0.25 476	0.08 55

testlalala	0.26 113	0.24 100	1.03 150	0.22 68	0.33 512	0.48 238	0.20 157	0.47 173	0.34 88	0.26 207	0.29 193	0.22 144	0.14 31	0.21 12	0.19 99	0.08 68	0.06 24	0.09 171	0.08 156	0.08 43	0.14 275

over v1	0.23 75	0.77 522	0.73 77	0.23 96	0.10 2	0.31 45	0.12 6	0.39 78	0.35 104	0.16 26	0.15 34	0.18 91	0.20 152	0.29 114	0.18 72	0.08 68	0.06 24	0.07 2	0.05 1	0.11 148	0.07 12

testmc14	0.25 98	0.17 2	0.71 73	0.45 579	0.24 369	0.47 222	0.18 114	0.35 43	0.35 104	0.16 26	0.20 80	0.20 123	0.15 56	0.48 314	0.19 99	0.07 26	0.08 197	0.06 1	0.05 1	0.09 80	0.28 539

aanet-new-36k	0.29 156	0.63 456	1.51 270	0.24 126	0.11 11	0.43 172	0.19 130	0.44 127	0.35 104	0.19 83	0.24 136	0.16 54	0.22 185	0.29 114	0.15 15	0.06 1	0.06 24	0.08 70	0.06 25	0.08 43	0.24 498

aanet-new-16k	0.26 113	0.47 372	1.36 225	0.25 152	0.12 25	0.36 94	0.18 114	0.40 88	0.35 104	0.18 62	0.21 89	0.18 91	0.21 167	0.21 12	0.16 37	0.07 26	0.06 24	0.08 70	0.06 25	0.10 111	0.11 153

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.25 98	0.24 100	0.76 83	0.22 68	0.33 512	0.48 238	0.20 157	0.47 173	0.35 104	0.26 207	0.30 208	0.22 144	0.14 31	0.21 12	0.19 99	0.08 68	0.06 24	0.10 239	0.08 156	0.07 5	0.15 318

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.25 98	0.24 100	0.84 100	0.22 68	0.32 497	0.48 238	0.20 157	0.45 142	0.35 104	0.26 207	0.30 208	0.22 144	0.14 31	0.21 12	0.18 72	0.08 68	0.06 24	0.09 171	0.08 156	0.07 5	0.13 245

PipStereo	0.19 8	0.26 132	0.85 101	0.21 38	0.10 2	0.16 2	0.15 50	0.35 43	0.35 104	0.12 2	0.10 3	0.21 138	0.14 31	0.21 12	0.15 15	0.08 68	0.09 293	0.07 2	0.06 25	0.12 169	0.09 83

PSi22b	0.20 21	0.26 132	0.88 112	0.21 38	0.10 2	0.16 2	0.15 50	0.35 43	0.35 104	0.12 2	0.10 3	0.21 138	0.14 31	0.21 12	0.15 15	0.08 68	0.10 345	0.07 2	0.06 25	0.12 169	0.09 83

PSi22a	0.20 21	0.28 174	0.89 117	0.20 11	0.11 11	0.16 2	0.14 28	0.32 25	0.35 104	0.12 2	0.09 1	0.22 144	0.16 74	0.20 5	0.14 4	0.09 149	0.09 293	0.07 2	0.05 1	0.13 207	0.11 153

Pro-Stereo	0.22 62	0.25 114	0.66 62	0.22 68	0.14 81	0.49 257	0.15 50	0.23 2	0.35 104	0.16 26	0.13 16	0.14 17	0.09 1	0.49 325	0.18 72	0.08 68	0.06 24	0.09 171	0.37 646	0.08 43	0.09 83

BStereo	0.28 143	0.33 237	1.34 220	0.23 96	0.29 449	0.33 60	0.20 157	0.46 151	0.35 104	0.22 135	0.17 51	0.20 123	0.14 31	0.28 95	0.25 237	0.07 26	0.07 81	0.16 540	0.21 552	0.12 169	0.11 153

Anonymus123	0.31 182	0.33 237	1.34 220	0.23 96	0.29 449	0.98 639	0.20 157	0.49 197	0.35 104	0.22 135	0.17 51	0.20 123	0.14 31	0.28 95	0.25 237	0.07 26	0.07 81	0.16 540	0.21 552	0.12 169	0.11 153

DLNR-FE	13.43 739	20.01 745	23.53 746	121.73 764	33.87 756	0.46 212	0.15 50	8.09 734	0.35 104	0.28 230	0.37 270	0.26 210	0.17 84	0.75 428	0.29 291	6.68 735	0.26 630	0.09 171	0.38 647	50.82 763	0.18 393

Zero-FE251	0.56 482	0.29 188	1.27 200	0.26 199	0.16 149	0.44 184	0.16 76	0.44 127	0.35 104	5.31 724	0.19 68	0.22 144	0.19 138	0.24 42	1.08 605	0.10 260	0.07 81	0.08 70	0.06 25	0.09 80	0.13 245

asda	0.22 62	0.25 114	0.70 71	0.21 38	0.16 149	0.43 172	0.16 76	0.44 127	0.35 104	0.22 135	0.20 80	0.14 17	0.20 152	0.25 51	0.22 185	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.07 12

qwe	0.21 38	0.22 60	0.61 30	0.21 38	0.20 288	0.41 150	0.15 50	0.46 151	0.35 104	0.26 207	0.22 109	0.14 17	0.14 31	0.31 141	0.22 185	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.08 43	0.07 12

DilatedVolume-Stereo	0.26 113	0.20 26	0.64 41	0.25 152	0.15 111	0.41 150	0.18 114	0.42 110	0.35 104	0.34 267	0.34 254	0.25 195	0.23 211	0.43 261	0.53 486	0.09 149	0.09 293	0.08 70	0.10 250	0.12 169	0.11 153

4.25_new	0.21 38	0.23 82	0.64 41	0.22 68	0.18 230	0.41 150	0.17 90	0.41 100	0.35 104	0.22 135	0.21 89	0.14 17	0.18 111	0.25 51	0.18 72	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.07 12

4.5w_new	0.21 38	0.23 82	0.64 41	0.22 68	0.18 230	0.41 150	0.17 90	0.41 100	0.35 104	0.22 135	0.21 89	0.14 17	0.18 111	0.25 51	0.18 72	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.07 12

4.5_new	0.21 38	0.22 60	0.63 38	0.21 38	0.15 111	0.40 139	0.17 90	0.40 88	0.35 104	0.25 189	0.22 109	0.14 17	0.14 31	0.22 25	0.21 157	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.08 43	0.07 12

4.5w-stereo	0.21 38	0.22 60	0.63 38	0.21 38	0.15 111	0.40 139	0.17 90	0.40 88	0.35 104	0.25 189	0.22 109	0.14 17	0.14 31	0.22 25	0.21 157	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.08 43	0.07 12

4.25w-stereo	0.21 38	0.23 82	0.64 41	0.22 68	0.18 230	0.41 150	0.17 90	0.41 100	0.35 104	0.22 135	0.21 89	0.14 17	0.18 111	0.25 51	0.18 72	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.07 12

3.25w_new	0.20 21	0.20 26	0.52 5	0.21 38	0.14 81	0.37 102	0.14 28	0.43 118	0.35 104	0.23 158	0.21 89	0.16 54	0.18 111	0.27 76	0.20 137	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.08 55

3.25w	0.20 21	0.20 26	0.52 5	0.21 38	0.14 81	0.37 102	0.14 28	0.43 118	0.35 104	0.23 158	0.21 89	0.16 54	0.18 111	0.27 76	0.20 137	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.08 55

111111	0.24 87	0.21 42	0.82 96	0.24 126	0.21 304	0.43 172	0.13 12	0.45 142	0.35 104	0.22 135	0.27 173	0.18 91	0.16 74	0.35 192	0.18 72	0.09 149	0.06 24	0.08 70	0.06 25	0.25 476	0.08 55

SCV	0.35 223	0.59 433	1.37 230	0.34 433	0.22 333	0.28 26	0.23 285	0.72 368	0.35 104	0.19 83	0.30 208	0.24 179	0.20 152	0.64 388	0.19 99	0.11 351	0.08 197	0.09 171	0.29 597	0.34 570	0.29 547

tt45	0.29 156	0.24 100	1.06 158	0.25 152	0.17 182	0.55 338	0.22 245	0.41 100	0.35 104	0.24 169	0.25 151	0.25 195	0.18 111	0.64 388	0.34 363	0.08 68	0.07 81	0.10 239	0.08 156	0.21 413	0.11 153

ours_stereo	0.27 127	0.25 114	1.21 188	0.25 152	0.17 182	0.35 79	0.23 285	0.38 71	0.35 104	0.20 100	0.31 225	0.23 161	0.17 84	0.41 247	0.20 137	0.08 68	0.07 81	0.10 239	0.08 156	0.22 430	0.18 393

RAStereo	0.28 143	0.48 377	1.52 272	0.26 199	0.18 230	0.25 21	0.19 130	0.42 110	0.35 104	0.20 100	0.25 151	0.20 123	0.16 74	0.24 42	0.24 222	0.09 149	0.08 197	0.10 239	0.08 156	0.12 169	0.08 55

test_for_model	0.25 98	0.24 100	0.76 83	0.22 68	0.33 512	0.48 238	0.20 157	0.47 173	0.35 104	0.26 207	0.30 208	0.22 144	0.14 31	0.21 12	0.19 99	0.08 68	0.06 24	0.10 239	0.08 156	0.07 5	0.15 318

DLNR_Zeroshot_test	13.43 739	19.94 744	23.55 747	121.61 763	35.03 757	0.46 212	0.15 50	8.02 733	0.35 104	0.28 230	0.37 270	0.26 210	0.17 84	0.76 432	0.29 291	6.42 734	0.26 630	0.09 171	0.38 647	50.13 762	0.18 393

MC-Stereo	0.32 189	0.31 220	1.46 253	0.31 345	0.15 111	0.53 316	0.19 130	0.44 127	0.35 104	0.36 279	0.38 283	0.27 223	0.27 283	0.42 256	0.19 99	0.09 149	0.13 463	0.09 171	0.16 476	0.20 397	0.13 245

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.26 113	0.57 428	0.93 131	0.24 126	0.13 56	0.39 124	0.13 12	0.32 25	0.36 136	0.21 114	0.15 34	0.18 91	0.17 84	0.28 95	0.18 72	0.10 260	0.09 293	0.13 449	0.11 322	0.14 241	0.32 580

Weightmod_eth	0.39 269	0.45 358	0.99 145	0.28 258	0.28 439	0.39 124	0.23 285	0.46 151	0.36 136	0.28 230	0.63 507	0.33 281	0.36 380	0.76 432	0.27 263	0.67 684	0.10 345	0.10 239	0.09 207	0.47 647	0.22 458

aanet-new-14k	0.25 98	0.33 237	1.13 169	0.26 199	0.12 25	0.37 102	0.21 203	0.45 142	0.36 136	0.20 100	0.27 173	0.15 40	0.29 325	0.24 42	0.17 59	0.08 68	0.06 24	0.08 70	0.06 25	0.11 148	0.12 202

Foundation-i32	0.20 21	0.28 174	0.87 109	0.20 11	0.11 11	0.20 8	0.15 50	0.32 25	0.36 136	0.13 5	0.10 3	0.25 195	0.14 31	0.19 2	0.15 15	0.09 149	0.09 293	0.07 2	0.06 25	0.11 148	0.12 202

LACA2	0.25 98	0.74 508	1.30 208	0.20 11	0.10 2	0.39 124	0.17 90	0.32 25	0.36 136	0.15 15	0.15 34	0.18 91	0.14 31	0.22 25	0.14 4	0.08 68	0.06 24	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.06 1

BLMT-Stereo	0.17 1	0.20 26	0.61 30	0.21 38	0.13 56	0.15 1	0.16 76	0.21 1	0.36 136	0.11 1	0.17 51	0.13 6	0.10 2	0.18 1	0.19 99	0.07 26	0.06 24	0.08 70	0.08 156	0.08 43	0.11 153

Replicate-Monster	0.23 75	0.40 311	0.94 134	0.21 38	0.14 81	0.37 102	0.13 12	0.40 88	0.36 136	0.22 135	0.15 34	0.15 40	0.15 56	0.40 242	0.15 15	0.08 68	0.07 81	0.07 2	0.06 25	0.08 43	0.15 318

2.5w	0.21 38	0.23 82	0.50 1	0.22 68	0.15 111	0.39 124	0.19 130	0.47 173	0.36 136	0.21 114	0.22 109	0.13 6	0.17 84	0.33 170	0.20 137	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.07 12

2.75w_new	0.21 38	0.21 42	0.57 19	0.20 11	0.14 81	0.40 139	0.18 114	0.47 173	0.36 136	0.24 169	0.20 80	0.13 6	0.19 138	0.31 141	0.21 157	0.07 26	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.06 1	0.07 12

SGD-Stereo	0.22 62	0.28 174	0.77 87	0.22 68	0.11 11	0.40 139	0.16 76	0.31 20	0.36 136	0.19 83	0.19 68	0.17 71	0.17 84	0.37 216	0.16 37	0.10 260	0.06 24	0.08 70	0.07 111	0.10 111	0.07 12

AIO-Stereo	0.30 173	0.27 145	1.25 195	0.27 225	0.24 369	0.37 102	0.20 157	0.52 233	0.36 136	0.21 114	0.30 208	0.23 161	0.14 31	0.31 141	0.20 137	0.08 68	0.07 81	0.09 171	0.38 647	0.19 381	0.31 570

EGLCR-Stereo	0.29 156	0.27 145	0.97 141	0.30 316	0.19 267	0.56 355	0.17 90	0.68 346	0.36 136	0.30 244	0.18 62	0.27 223	0.17 84	0.38 227	0.19 99	0.09 149	0.07 81	0.10 239	0.08 156	0.10 111	0.35 598

R-Stereo Train	0.36 233	0.21 42	1.70 307	0.29 294	0.18 230	0.55 338	0.26 370	0.78 436	0.36 136	0.57 477	0.67 538	0.33 281	0.24 227	0.32 155	0.23 196	0.10 260	0.08 197	0.09 171	0.07 111	0.09 80	0.12 202

RAFT-Stereo	0.36 233	0.21 42	1.70 307	0.29 294	0.18 230	0.55 338	0.26 370	0.78 436	0.36 136	0.57 477	0.67 538	0.33 281	0.24 227	0.32 155	0.23 196	0.10 260	0.08 197	0.09 171	0.07 111	0.09 80	0.12 202
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
over-6	0.26 113	0.78 532	1.04 154	0.23 96	0.11 11	0.36 94	0.15 50	0.46 151	0.37 150	0.16 26	0.16 47	0.16 54	0.18 111	0.37 216	0.16 37	0.10 260	0.06 24	0.07 2	0.06 25	0.09 80	0.07 12

Foundation-i1c-attn	0.22 62	0.18 7	0.68 66	0.20 11	0.10 2	0.27 23	0.20 157	0.49 197	0.37 150	0.20 100	0.23 124	0.24 179	0.25 242	0.29 114	0.18 72	0.08 68	0.07 81	0.08 70	0.06 25	0.06 1	0.09 83

Foundation-i1b	0.22 62	0.20 26	0.69 68	0.20 11	0.11 11	0.28 26	0.20 157	0.50 206	0.37 150	0.21 114	0.22 109	0.27 223	0.24 227	0.28 95	0.18 72	0.08 68	0.08 197	0.07 2	0.06 25	0.08 43	0.06 1

DispViT+	0.23 75	0.23 82	0.98 143	0.19 3	0.44 600	0.22 16	0.14 28	0.41 100	0.37 150	0.19 83	0.16 47	0.18 91	0.15 56	0.38 227	0.17 59	0.11 351	0.07 81	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

IGEV	0.22 62	0.28 174	0.88 112	0.21 38	0.24 369	0.42 164	0.17 90	0.35 43	0.37 150	0.20 100	0.22 109	0.14 17	0.12 12	0.24 42	0.20 137	0.08 68	0.07 81	0.08 70	0.06 25	0.09 80	0.07 12

StereoAnything_RVC	0.35 223	1.25 668	1.82 385	0.20 11	0.12 25	0.26 22	0.15 50	0.43 118	0.37 150	0.14 10	0.10 3	0.11 3	0.19 138	0.46 295	0.14 4	0.11 351	0.09 293	0.08 70	0.05 1	0.76 682	0.18 393

999	0.29 156	0.25 114	1.05 156	0.26 199	0.18 230	0.49 257	0.23 285	0.38 71	0.37 150	0.20 100	0.32 236	0.23 161	0.18 111	0.73 424	0.36 381	0.08 68	0.07 81	0.09 171	0.08 156	0.24 462	0.10 122

MaDis-Stereo	0.29 156	0.54 410	1.44 248	0.24 126	0.29 449	0.29 33	0.16 76	0.45 142	0.37 150	0.19 83	0.21 89	0.28 235	0.22 185	0.30 130	0.29 291	0.10 260	0.09 293	0.10 239	0.08 156	0.11 148	0.11 153

Weightmod	0.43 317	0.56 422	0.91 125	0.26 199	0.22 333	0.56 355	0.22 245	0.45 142	0.38 158	0.30 244	0.72 574	0.38 315	0.32 355	0.61 382	0.33 353	0.40 663	0.14 482	0.10 239	0.10 250	0.52 661	1.06 704

MCSU-Stereo	0.23 75	0.19 11	0.73 77	0.22 68	0.16 149	0.48 238	0.20 157	0.33 35	0.38 158	0.20 100	0.21 89	0.24 179	0.13 19	0.42 256	0.19 99	0.08 68	0.07 81	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.10 122

Selective-IGEV-i32	0.29 156	0.23 82	1.28 202	0.27 225	0.30 466	0.35 79	0.20 157	0.56 266	0.38 158	0.21 114	0.30 208	0.22 144	0.18 111	0.37 216	0.18 72	0.07 26	0.06 24	0.08 70	0.15 452	0.16 308	0.29 547

MSCF	0.35 223	0.72 496	1.15 174	0.58 641	0.21 304	0.50 271	0.22 245	0.56 266	0.38 158	0.29 239	0.29 193	0.17 71	0.30 336	0.35 192	0.26 251	0.09 149	0.12 436	0.08 70	0.29 597	0.15 269	0.21 443

3w_stereo	0.21 38	0.22 60	0.59 23	0.22 68	0.12 25	0.37 102	0.22 245	0.50 206	0.38 158	0.22 135	0.21 89	0.12 4	0.22 185	0.26 70	0.18 72	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.08 43	0.08 55

MM-Stereo_test2	0.38 254	0.28 174	2.46 564	0.43 558	0.15 111	0.50 271	0.25 346	0.47 173	0.38 158	0.33 264	0.26 164	0.23 161	0.22 185	0.34 184	0.29 291	0.08 68	0.09 293	0.09 171	0.10 250	0.36 591	0.22 458

FoundationStereo	0.20 21	0.30 206	0.81 94	0.21 38	0.22 333	0.21 14	0.16 76	0.25 3	0.38 158	0.15 15	0.11 8	0.18 91	0.17 84	0.23 35	0.16 37	0.09 149	0.13 463	0.08 70	0.06 25	0.07 5	0.07 12

fffft	0.29 156	0.21 42	1.10 166	0.24 126	0.15 111	0.42 164	0.24 322	0.42 110	0.38 158	0.21 114	0.18 62	0.20 123	0.16 74	0.44 270	0.70 543	0.07 26	0.06 24	0.10 239	0.08 156	0.28 514	0.20 429
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.29 156	0.26 132	1.03 150	0.25 152	0.14 81	0.46 212	0.22 245	0.36 55	0.38 158	0.23 158	0.23 124	0.21 138	0.18 111	0.45 286	0.60 516	0.07 26	0.06 24	0.10 239	0.08 156	0.20 397	0.20 429

GCAP-Stereo	0.34 210	0.89 574	1.76 339	0.26 199	0.12 25	0.52 307	0.14 28	0.49 197	0.38 158	0.29 239	0.30 208	0.29 248	0.22 185	0.30 130	0.20 137	0.09 149	0.17 550	0.09 171	0.07 111	0.21 413	0.11 153

HH	0.49 405	0.49 381	2.78 631	0.50 604	0.41 590	0.38 119	0.23 285	0.72 368	0.38 158	0.63 549	0.48 354	0.87 608	0.41 440	0.64 388	0.21 157	0.09 149	0.17 550	0.10 239	0.09 207	0.16 308	0.12 202

HanStereo	0.49 405	0.49 381	2.78 631	0.50 604	0.41 590	0.38 119	0.23 285	0.72 368	0.38 158	0.63 549	0.48 354	0.87 608	0.41 440	0.64 388	0.21 157	0.09 149	0.17 550	0.10 239	0.09 207	0.16 308	0.12 202

Selective-IGEV	0.29 156	0.23 82	1.28 202	0.27 225	0.30 466	0.35 79	0.20 157	0.56 266	0.38 158	0.21 114	0.30 208	0.22 144	0.18 111	0.37 216	0.18 72	0.07 26	0.06 24	0.08 70	0.15 452	0.16 308	0.29 547

knoymous	0.34 210	0.25 114	1.75 330	0.24 126	0.18 230	0.45 192	0.24 322	0.57 272	0.38 158	0.41 313	0.39 292	0.55 433	0.25 242	0.38 227	0.23 196	0.11 351	0.08 197	0.12 386	0.07 111	0.13 207	0.12 202

GLC_STEREO	0.28 143	0.27 145	1.36 225	0.28 258	0.12 25	0.41 150	0.20 157	0.37 61	0.38 158	0.26 207	0.30 208	0.25 195	0.19 138	0.33 170	0.24 222	0.09 149	0.11 401	0.12 386	0.10 250	0.13 207	0.09 83

SMOE	0.33 199	0.37 277	0.95 135	0.28 258	0.13 56	0.50 271	0.32 483	0.47 173	0.39 173	0.34 267	0.47 340	0.31 259	0.32 355	0.30 130	0.29 291	0.12 414	0.08 197	0.17 561	0.10 250	0.48 649	0.20 429

TestStereo_HL3	0.49 405	0.88 569	3.21 677	0.25 152	0.17 182	0.47 222	0.23 285	0.68 346	0.39 173	0.45 342	0.52 401	0.36 300	0.28 302	1.16 496	0.21 157	0.10 260	0.08 197	0.09 171	0.08 156	0.10 111	0.11 153

Foundation-i1a	0.22 62	0.16 1	0.66 62	0.20 11	0.10 2	0.29 33	0.21 203	0.50 206	0.39 173	0.25 189	0.22 109	0.27 223	0.25 242	0.33 170	0.18 72	0.08 68	0.09 293	0.07 2	0.06 25	0.08 43	0.08 55

VIP-Stereo	0.28 143	0.56 422	1.05 156	0.23 96	0.19 267	0.52 307	0.17 90	0.44 127	0.39 173	0.18 62	0.25 151	0.24 179	0.15 56	0.33 170	0.19 99	0.08 68	0.07 81	0.08 70	0.06 25	0.14 241	0.32 580

DA	0.32 189	0.26 132	0.89 117	0.29 294	0.25 393	0.63 481	0.22 245	0.60 299	0.39 173	0.23 158	0.30 208	0.24 179	0.26 262	0.60 376	0.18 72	0.10 260	0.12 436	0.09 171	0.07 111	0.10 111	0.52 650

GGEV	0.32 189	0.26 132	0.89 117	0.29 294	0.25 393	0.63 481	0.22 245	0.60 299	0.39 173	0.23 158	0.30 208	0.24 179	0.26 262	0.60 376	0.18 72	0.10 260	0.12 436	0.09 171	0.07 111	0.10 111	0.52 650

LG-G_1	0.23 75	0.37 277	0.71 73	0.23 96	0.11 11	0.51 286	0.12 6	0.44 127	0.39 173	0.19 83	0.15 34	0.19 116	0.15 56	0.36 205	0.16 37	0.09 149	0.08 197	0.08 70	0.06 25	0.09 80	0.11 153

LG-G	0.23 75	0.37 277	0.71 73	0.23 96	0.11 11	0.51 286	0.12 6	0.44 127	0.39 173	0.19 83	0.15 34	0.19 116	0.15 56	0.36 205	0.16 37	0.09 149	0.08 197	0.08 70	0.06 25	0.09 80	0.11 153

LGtest1	0.21 38	0.37 277	0.70 71	0.22 68	0.12 25	0.31 45	0.11 4	0.36 55	0.39 173	0.17 52	0.13 16	0.16 54	0.14 31	0.25 51	0.27 263	0.10 260	0.09 293	0.08 70	0.06 25	0.10 111	0.10 122

HUF	0.59 502	0.65 468	2.46 564	0.45 579	0.77 674	0.34 70	0.24 322	0.46 151	0.39 173	0.31 250	0.28 185	0.25 195	0.19 138	0.67 405	0.18 72	0.12 414	2.03 725	0.08 70	0.06 25	0.31 540	1.59 719

GIP-stereo	0.26 113	0.22 60	0.78 89	0.29 294	0.20 288	0.42 164	0.17 90	0.64 321	0.39 173	0.18 62	0.24 136	0.23 161	0.18 111	0.25 51	0.47 456	0.09 149	0.07 81	0.08 70	0.06 25	0.17 332	0.08 55

MoCha-V2	0.36 233	0.32 228	1.41 240	0.36 471	0.31 487	0.35 79	0.19 130	0.57 272	0.39 173	0.30 244	0.32 236	0.28 235	0.27 283	0.47 307	0.24 222	0.08 68	0.56 686	0.08 70	0.38 647	0.18 360	0.12 202

CAS	0.35 223	0.25 114	1.30 208	0.79 668	0.34 525	0.51 286	0.23 285	0.46 151	0.39 173	0.22 135	0.31 225	0.20 123	0.17 84	0.28 95	0.23 196	0.73 688	0.06 24	0.07 2	0.05 1	0.09 80	0.37 613

ProNet	0.30 173	0.54 410	1.29 205	0.25 152	0.15 111	0.47 222	0.25 346	0.48 188	0.39 173	0.21 114	0.23 124	0.22 144	0.20 152	0.44 270	0.19 99	0.08 68	0.08 197	0.10 239	0.08 156	0.23 445	0.12 202

test_4	0.40 279	0.37 277	2.01 465	0.29 294	0.21 304	0.50 271	0.28 414	0.47 173	0.39 173	0.42 318	0.76 586	0.38 315	0.22 185	0.52 340	0.33 353	0.08 68	0.07 81	0.11 318	0.15 452	0.28 514	0.07 12

cross-raft	0.40 279	0.27 145	2.22 515	0.30 316	0.17 182	0.49 257	0.35 507	0.71 362	0.39 173	0.43 324	0.45 325	0.64 488	0.25 242	0.32 155	0.25 237	0.08 68	0.08 197	0.09 171	0.23 565	0.11 148	0.14 275

DN	0.37 241	0.23 82	1.40 238	0.37 495	0.40 581	0.48 238	0.21 203	0.51 217	0.40 189	0.23 158	0.24 136	0.36 300	0.18 111	0.81 444	0.54 492	0.13 449	0.11 401	0.11 318	0.34 630	0.12 169	0.19 410

VMStereo-Base	0.26 113	0.27 145	1.26 197	0.20 11	0.12 25	0.42 164	0.17 90	0.37 61	0.40 189	0.22 135	0.31 225	0.29 248	0.21 167	0.32 155	0.20 137	0.10 260	0.08 197	0.08 70	0.06 25	0.09 80	0.09 83

MatchStereo	0.24 87	0.38 291	1.37 230	0.20 11	0.10 2	0.22 16	0.14 28	0.41 100	0.40 189	0.14 10	0.25 151	0.15 40	0.15 56	0.25 51	0.18 72	0.09 149	0.07 81	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
GASTEREO	0.35 223	0.72 496	1.15 174	0.56 633	0.20 288	0.52 307	0.22 245	0.56 266	0.40 189	0.30 244	0.31 225	0.16 54	0.31 346	0.35 192	0.26 251	0.09 149	0.14 482	0.08 70	0.28 591	0.14 241	0.20 429

depthmonostereo	0.26 113	0.23 82	0.65 51	0.41 542	0.13 56	0.41 150	0.19 130	0.51 217	0.40 189	0.25 189	0.29 193	0.26 210	0.28 302	0.44 270	0.23 196	0.09 149	0.10 345	0.09 171	0.07 111	0.10 111	0.08 55

1w_stereo	0.22 62	0.17 2	0.52 5	0.23 96	0.16 149	0.44 184	0.22 245	0.55 260	0.40 189	0.25 189	0.29 193	0.13 6	0.26 262	0.28 95	0.20 137	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.08 43	0.07 12

MLG-Stereo_test3	0.21 38	0.35 264	0.65 51	0.21 38	0.14 81	0.36 94	0.13 12	0.37 61	0.40 189	0.21 114	0.12 13	0.17 71	0.12 12	0.25 51	0.16 37	0.08 68	0.07 81	0.08 70	0.06 25	0.09 80	0.10 122

LG-Stereo	0.27 127	0.25 114	0.95 135	0.25 152	0.15 111	0.43 172	0.21 203	0.50 206	0.40 189	0.18 62	0.29 193	0.25 195	0.16 74	0.28 95	0.35 375	0.07 26	0.07 81	0.11 318	0.10 250	0.24 462	0.10 122

dual_stereo	0.23 75	0.25 114	0.66 62	0.21 38	0.15 111	0.27 23	0.15 50	0.62 308	0.40 189	0.15 15	0.13 16	0.18 91	0.14 31	0.37 216	0.19 99	0.09 149	0.31 646	0.07 2	0.10 250	0.07 5	0.07 12

model_zeroshot	0.44 327	0.68 480	1.97 461	0.28 258	0.18 230	0.69 541	0.21 203	0.63 317	0.40 189	1.00 650	0.34 254	0.42 351	0.20 152	0.69 414	0.24 222	0.10 260	0.22 602	0.10 239	0.22 562	0.12 169	0.10 122

anonymousdsp	0.34 210	0.53 402	1.47 257	0.25 152	0.16 149	0.56 355	0.23 285	0.49 197	0.40 189	0.25 189	0.24 136	0.22 144	0.24 227	0.55 355	0.19 99	0.09 149	0.11 401	0.10 239	0.18 511	0.24 462	0.29 547

IGEV-Stereo	0.34 210	0.54 410	1.47 257	0.25 152	0.16 149	0.56 355	0.23 285	0.49 197	0.40 189	0.25 189	0.24 136	0.22 144	0.24 227	0.54 351	0.19 99	0.09 149	0.10 345	0.10 239	0.18 511	0.24 462	0.29 547
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
XX-Stereo	0.55 473	0.54 410	3.50 689	0.48 598	0.39 571	0.54 323	0.17 90	0.89 531	0.40 189	0.44 331	0.65 533	0.85 599	0.19 138	0.77 437	0.21 157	0.10 260	0.14 482	0.10 239	0.32 622	0.17 332	0.14 275

depth_test_26	0.22 62	0.28 174	0.91 125	0.20 11	0.13 56	0.18 6	0.13 12	0.31 20	0.41 202	0.16 26	0.31 225	0.19 116	0.13 19	0.22 25	0.14 4	0.11 351	0.09 293	0.10 239	0.09 207	0.10 111	0.14 275

GSStereo	0.36 233	0.32 228	1.17 178	0.34 433	0.60 654	0.55 338	0.21 203	0.62 308	0.41 202	0.22 135	0.22 109	0.17 71	0.18 111	0.44 270	0.16 37	0.10 260	0.16 530	0.08 70	0.11 322	0.33 558	0.84 684

GS-Stereo							0.21 203	0.62 308	0.41 202	0.22 135	0.22 109	0.17 71	0.18 111	0.44 270	0.16 37	0.10 260	0.16 530	0.08 70	0.11 322	0.33 558	0.84 684

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 241	0.37 277	1.21 188	0.26 199	0.18 230	0.73 562	0.18 114	0.53 242	0.41 202	0.35 272	0.30 208	0.58 460	0.22 185	0.33 170	0.95 581	0.09 149	0.07 81	0.09 171	0.35 634	0.13 207	0.15 318

fast-iter	0.41 287	0.63 456	1.72 315	0.27 225	0.21 304	0.45 192	0.19 130	0.55 260	0.41 202	0.57 477	0.59 466	0.65 493	0.45 482	0.45 286	0.39 407	0.08 68	0.09 293	0.10 239	0.11 322	0.20 397	0.10 122

CoSv	0.41 287	0.63 456	1.72 315	0.27 225	0.21 304	0.45 192	0.19 130	0.55 260	0.41 202	0.57 477	0.59 466	0.65 493	0.45 482	0.45 286	0.39 407	0.08 68	0.09 293	0.10 239	0.11 322	0.20 397	0.10 122

GCAP-BAT	1.13 658	0.30 206	9.45 725	3.22 726	5.97 727	0.39 124	0.20 157	0.59 287	0.41 202	0.26 207	0.26 164	0.23 161	0.17 84	0.31 141	0.19 99	0.09 149	0.08 197	0.09 171	0.07 111	0.13 207	0.17 373

CAS++	0.31 182	0.33 237	1.43 246	0.25 152	0.17 182	0.31 45	0.20 157	0.78 436	0.41 202	0.30 244	0.30 208	0.21 138	0.16 74	0.33 170	0.18 72	0.15 515	0.12 436	0.13 449	0.10 250	0.15 269	0.11 153
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
ff7	0.32 189	0.52 395	1.38 232	0.25 152	0.16 149	0.56 355	0.23 285	0.46 151	0.41 202	0.24 169	0.23 124	0.20 123	0.23 211	0.48 314	0.19 99	0.09 149	0.08 197	0.10 239	0.18 511	0.23 445	0.22 458

IGEVStereo-DCA	0.33 199	0.34 255	1.38 232	0.27 225	0.16 149	0.45 192	0.23 285	0.46 151	0.41 202	0.24 169	0.21 89	0.26 210	0.25 242	0.64 388	0.52 482	0.09 149	0.07 81	0.10 239	0.18 511	0.16 308	0.22 458

ffff	0.32 189	0.52 395	1.38 232	0.25 152	0.16 149	0.56 355	0.23 285	0.46 151	0.41 202	0.24 169	0.23 124	0.20 123	0.23 211	0.48 314	0.19 99	0.09 149	0.08 197	0.10 239	0.18 511	0.23 445	0.22 458

11t	0.32 189	0.52 395	1.38 232	0.25 152	0.16 149	0.56 355	0.23 285	0.46 151	0.41 202	0.24 169	0.23 124	0.20 123	0.23 211	0.48 314	0.19 99	0.09 149	0.08 197	0.10 239	0.18 511	0.23 445	0.22 458

GCAPDPT-zeroshot	1.09 655	0.30 206	8.70 722	3.22 726	5.88 726	0.39 124	0.20 157	0.59 287	0.41 202	0.26 207	0.26 164	0.23 161	0.17 84	0.31 141	0.19 99	0.09 149	0.08 197	0.09 171	0.07 111	0.13 207	0.19 410

ccc-4	0.32 189	0.52 395	1.38 232	0.25 152	0.16 149	0.56 355	0.23 285	0.46 151	0.41 202	0.24 169	0.23 124	0.20 123	0.23 211	0.48 314	0.19 99	0.09 149	0.08 197	0.10 239	0.18 511	0.23 445	0.22 458

IGEV-FE	0.53 454	0.34 255	2.91 648	0.32 374	0.18 230	0.54 323	0.21 203	0.72 368	0.42 216	0.81 622	0.51 386	0.70 534	0.41 440	0.48 314	1.13 612	0.09 149	0.15 512	0.10 239	0.35 634	0.19 381	0.09 83

MLG-Stereo_test2	0.21 38	0.36 274	0.68 66	0.21 38	0.17 182	0.45 192	0.12 6	0.35 43	0.42 216	0.15 15	0.11 8	0.22 144	0.10 2	0.28 95	0.16 37	0.09 149	0.07 81	0.08 70	0.06 25	0.09 80	0.09 83

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 143	0.28 174	1.09 164	0.33 400	0.15 111	0.30 37	0.16 76	0.58 278	0.42 216	0.19 83	0.19 68	0.17 71	0.26 262	0.38 227	0.37 389	0.09 149	0.08 197	0.08 70	0.25 574	0.10 111	0.06 1

rvit_stereo_0081_aga	0.27 127	0.29 188	1.08 160	0.26 199	0.20 288	0.33 60	0.21 203	0.41 100	0.42 216	0.26 207	0.28 185	0.27 223	0.21 167	0.31 141	0.21 157	0.14 494	0.10 345	0.11 318	0.10 250	0.14 241	0.10 122

MyStereo07	0.34 210	0.40 311	1.46 253	0.29 294	0.23 354	0.60 422	0.31 460	0.53 242	0.42 216	0.25 189	0.25 151	0.20 123	0.26 262	0.57 359	0.19 99	0.09 149	0.18 562	0.12 386	0.11 322	0.16 308	0.19 410

IGEV_Zeroshot_test	0.53 454	0.33 237	2.91 648	0.32 374	0.18 230	0.54 323	0.21 203	0.72 368	0.42 216	0.81 622	0.51 386	0.71 539	0.41 440	0.48 314	1.13 612	0.09 149	0.15 512	0.10 239	0.35 634	0.19 381	0.09 83

MIF-Stereo (partial)	0.34 210	0.41 321	1.93 434	0.26 199	0.24 369	0.32 53	0.17 90	0.53 242	0.42 216	0.25 189	0.37 270	0.25 195	0.26 262	0.44 270	0.31 327	0.11 351	0.08 197	0.12 386	0.10 250	0.19 381	0.14 275

EKT-Stereo	1.47 684	0.49 381	1.93 434	2.57 722	19.31 744	0.55 338	0.22 245	0.69 350	0.42 216	0.38 295	0.36 263	0.43 355	0.27 283	0.69 414	0.26 251	0.12 414	0.14 482	0.11 318	0.16 476	0.20 397	0.15 318

AnonymousM	0.37 241	0.44 348	1.50 267	0.25 152	0.15 111	0.52 307	0.23 285	0.60 299	0.42 216	0.42 318	0.32 236	0.30 256	0.25 242	0.34 184	0.23 196	0.11 351	0.09 293	0.71 688	0.36 643	0.12 169	0.07 12

raftrobust	0.38 254	0.68 480	1.54 274	0.32 374	0.46 619	0.52 307	0.21 203	0.56 266	0.42 216	0.52 415	0.35 259	0.31 259	0.33 363	0.37 216	0.30 314	0.10 260	0.11 401	0.08 70	0.07 111	0.21 413	0.19 410

PMTNet	0.31 182	0.35 264	1.30 208	0.20 11	0.14 81	0.57 374	0.25 346	0.46 151	0.42 216	0.27 223	0.32 236	0.27 223	0.24 227	0.39 235	0.23 196	0.43 665	0.07 81	0.08 70	0.05 1	0.18 360	0.07 12

TS12	0.24 87	0.26 132	0.83 98	0.25 152	0.11 11	0.46 212	0.17 90	0.46 151	0.43 227	0.20 100	0.31 225	0.18 91	0.20 152	0.31 141	0.22 185	0.07 26	0.07 81	0.08 70	0.06 25	0.11 148	0.07 12

Foundation-i1	0.26 113	0.29 188	0.75 80	0.23 96	0.21 304	0.30 37	0.22 245	0.60 299	0.43 227	0.24 169	0.31 225	0.35 293	0.23 211	0.27 76	0.19 99	0.09 149	0.08 197	0.08 70	0.07 111	0.11 148	0.07 12

AIO_rvc	0.41 287	0.64 461	1.29 205	0.58 641	0.39 571	0.37 102	0.24 322	0.50 206	0.43 227	0.28 230	0.23 124	0.25 195	0.16 74	0.99 467	0.19 99	0.10 260	0.16 530	0.08 70	0.11 322	0.25 476	0.85 686

MGS-Stereo	0.32 189	0.34 255	1.70 307	0.25 152	0.14 81	0.40 139	0.22 245	0.38 71	0.43 227	0.24 169	0.51 386	0.25 195	0.18 111	0.31 141	0.20 137	0.09 149	0.08 197	0.09 171	0.08 156	0.47 647	0.08 55

MSKI-zero shot	0.46 363	0.38 291	2.47 570	0.27 225	0.43 599	0.56 355	0.20 157	0.77 421	0.43 227	0.60 519	0.51 386	0.44 366	0.17 84	0.68 408	0.21 157	0.09 149	0.29 641	0.09 171	0.32 622	0.14 241	0.10 122

test-1	0.44 327	0.48 377	1.69 303	0.30 316	0.27 424	0.50 271	0.28 414	0.80 456	0.43 227	0.40 304	0.54 426	0.41 337	0.24 227	0.31 141	1.16 618	0.09 149	0.20 586	0.10 239	0.17 497	0.11 148	0.26 521

SCV_C0	0.33 199	0.43 337	1.42 245	0.25 152	0.16 149	0.35 79	0.20 157	0.68 346	0.44 233	0.24 169	0.27 173	0.29 248	0.20 152	0.58 363	0.18 72	0.09 149	0.08 197	0.08 70	0.30 607	0.26 497	0.17 373

PAM	0.70 566	0.35 264	2.72 617	0.56 633	0.62 660	1.08 657	0.53 604	0.85 495	0.44 233	0.93 644	0.92 620	1.24 670	0.68 597	0.64 388	1.01 596	0.10 260	0.19 575	0.10 239	0.48 668	0.14 241	0.38 616

rvit_stereo_0080	0.27 127	0.38 291	0.76 83	0.24 126	0.18 230	0.34 70	0.27 394	0.54 255	0.44 233	0.24 169	0.26 164	0.27 223	0.22 185	0.29 114	0.23 196	0.13 449	0.10 345	0.10 239	0.10 250	0.15 269	0.11 153

RSM	0.28 143	0.26 132	0.97 141	0.25 152	0.24 369	0.37 102	0.21 203	0.49 197	0.44 233	0.21 114	0.27 173	0.28 235	0.17 84	0.38 227	0.20 137	0.07 26	0.07 81	0.09 171	0.34 630	0.21 413	0.16 352

MyStereo06	0.54 461	0.41 321	2.68 610	0.30 316	0.23 354	0.60 422	0.30 447	0.81 460	0.44 233	0.84 630	0.52 401	0.78 571	0.58 558	0.48 314	1.10 608	0.09 149	0.17 550	0.12 386	0.10 250	0.16 308	0.20 429

whm_eth	0.27 127	0.38 291	0.76 83	0.24 126	0.18 230	0.34 70	0.27 394	0.54 255	0.44 233	0.24 169	0.26 164	0.27 223	0.22 185	0.29 114	0.23 196	0.13 449	0.10 345	0.10 239	0.10 250	0.15 269	0.11 153

MIM_Stereo	0.41 287	0.60 435	1.88 410	0.31 345	0.21 304	0.50 271	0.19 130	0.64 321	0.44 233	0.43 324	0.53 414	0.43 355	0.27 283	0.51 336	0.28 277	0.08 68	0.14 482	0.11 318	0.10 250	0.26 497	0.26 521

CASnet	0.28 143	0.31 220	1.20 186	0.28 258	0.11 11	0.47 222	0.19 130	0.44 127	0.44 233	0.38 295	0.31 225	0.23 161	0.17 84	0.29 114	0.19 99	0.10 260	0.06 24	0.15 520	0.12 363	0.16 308	0.07 12
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CES	0.30 173	0.27 145	1.09 164	0.23 96	0.50 627	0.40 139	0.20 157	0.46 151	0.44 233	0.22 135	0.28 185	0.26 210	0.19 138	0.33 170	0.21 157	0.09 149	0.07 81	0.08 70	0.05 1	0.15 269	0.49 647

GMOStereo	0.41 287	0.62 446	1.78 352	0.28 258	0.36 547	0.51 286	0.31 460	0.53 242	0.44 233	0.57 477	0.48 354	0.41 337	0.27 283	0.28 95	0.23 196	0.08 68	0.38 662	0.13 449	0.11 322	0.34 570	0.11 153

error version	0.41 287	0.62 446	1.78 352	0.28 258	0.36 547	0.51 286	0.31 460	0.53 242	0.44 233	0.57 477	0.48 354	0.41 337	0.27 283	0.28 95	0.23 196	0.08 68	0.38 662	0.13 449	0.11 322	0.34 570	0.11 153

test-v	0.41 287	0.62 446	1.78 352	0.28 258	0.36 547	0.51 286	0.31 460	0.53 242	0.44 233	0.57 477	0.48 354	0.41 337	0.27 283	0.28 95	0.23 196	0.08 68	0.38 662	0.13 449	0.11 322	0.34 570	0.11 153

test-2	0.41 287	0.62 446	1.78 352	0.28 258	0.36 547	0.51 286	0.31 460	0.53 242	0.44 233	0.57 477	0.48 354	0.41 337	0.27 283	0.28 95	0.23 196	0.08 68	0.38 662	0.13 449	0.11 322	0.34 570	0.11 153

sCroCo_RVC	0.33 199	0.32 228	1.89 417	0.34 433	0.27 424	0.30 37	0.22 245	0.48 188	0.44 233	0.22 135	0.33 246	0.25 195	0.25 242	0.32 155	0.24 222	0.14 494	0.16 530	0.12 386	0.12 363	0.15 269	0.13 245

test_xeample3	0.46 363	0.34 255	2.99 656	0.37 495	0.16 149	0.49 257	0.33 493	1.06 652	0.44 233	0.25 189	0.23 124	0.24 179	0.25 242	0.49 325	0.56 503	0.09 149	0.07 81	0.10 239	0.40 653	0.17 332	0.26 521

NLSM3	0.26 113	0.39 303	0.75 80	0.25 152	0.24 369	0.43 172	0.19 130	0.58 278	0.45 248	0.20 100	0.26 164	0.20 123	0.25 242	0.29 114	0.24 222	0.07 26	0.06 24	0.10 239	0.09 207	0.10 111	0.07 12

FE-Mocha	0.41 287	0.31 220	1.44 248	0.28 258	0.33 512	0.41 150	0.17 90	0.69 350	0.45 248	0.44 331	0.50 380	0.41 337	0.45 482	0.36 205	1.17 620	0.10 260	0.08 197	0.11 318	0.21 552	0.13 207	0.13 245

xyz-stereo-finetune2	0.35 223	0.45 358	1.04 154	0.21 38	0.12 25	0.58 391	0.23 285	0.50 206	0.45 248	0.31 250	0.46 333	0.30 256	0.41 440	0.81 444	0.51 478	0.08 68	0.07 81	0.11 318	0.09 207	0.12 169	0.09 83

S2M2_L	0.24 87	0.29 188	0.90 121	0.23 96	0.17 182	0.24 20	0.09 3	0.36 55	0.45 248	0.17 52	0.25 151	0.23 161	0.17 84	0.24 42	0.28 277	0.15 515	0.12 436	0.11 318	0.12 363	0.15 269	0.11 153
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
castereo++	0.28 143	0.43 337	0.93 131	0.28 258	0.17 182	0.53 316	0.21 203	0.55 260	0.45 248	0.17 52	0.26 164	0.32 269	0.17 84	0.33 170	0.16 37	0.09 149	0.08 197	0.09 171	0.29 597	0.13 207	0.06 1

castereo	0.30 173	0.44 348	0.81 94	0.24 126	0.29 449	0.41 150	0.27 394	0.72 368	0.45 248	0.22 135	0.30 208	0.24 179	0.31 346	0.25 51	0.21 157	0.09 149	0.07 81	0.08 70	0.31 616	0.12 169	0.09 83

UGAM-zero	0.63 528	0.39 303	2.49 575	0.30 316	0.49 625	0.67 523	0.19 130	0.91 549	0.45 248	0.77 610	0.45 325	1.16 667	0.82 626	2.05 633	0.29 291	0.09 149	0.15 512	0.09 171	0.44 660	0.11 148	0.22 458

RSM++	0.27 127	0.26 132	0.87 109	0.28 258	0.13 56	0.39 124	0.20 157	0.45 142	0.45 248	0.20 100	0.24 136	0.24 179	0.17 84	0.36 205	0.20 137	0.08 68	0.07 81	0.09 171	0.35 634	0.26 497	0.18 393

LL-Strereo2	0.41 287	0.90 578	1.83 389	0.44 565	0.24 369	0.54 323	0.27 394	0.58 278	0.45 248	0.41 313	0.33 246	0.44 366	0.21 167	0.44 270	0.34 363	0.09 149	0.08 197	0.16 540	0.14 426	0.17 332	0.17 373

TestStereo	0.45 350	0.54 410	2.11 488	0.29 294	0.16 149	0.43 172	0.24 322	0.54 255	0.45 248	0.37 285	0.46 333	0.34 289	0.27 283	1.98 625	0.27 263	0.11 351	0.08 197	0.12 386	0.09 207	0.14 241	0.08 55

TANstereo	0.33 199	0.49 381	1.75 330	0.23 96	0.12 25	0.54 323	0.16 76	0.40 88	0.45 248	0.45 342	0.51 386	0.26 210	0.22 185	0.29 114	0.20 137	0.10 260	0.10 345	0.08 70	0.06 25	0.08 43	0.11 153

S	0.44 327	0.42 331	1.08 160	0.27 225	0.24 369	0.66 516	0.28 414	0.53 242	0.46 259	0.45 342	0.56 448	0.33 281	0.39 420	0.31 141	0.30 314	0.17 551	0.11 401	0.19 590	0.20 544	0.52 661	1.29 710

BridgeDepth_RVC	0.20 21	0.20 26	0.74 79	0.17 1	0.12 25	0.32 53	0.12 6	0.33 35	0.46 259	0.15 15	0.15 34	0.16 54	0.19 138	0.23 35	0.18 72	0.10 260	0.06 24	0.07 2	0.06 25	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
FSD	0.36 233	0.41 321	0.91 125	0.34 433	0.29 449	0.35 79	0.33 493	0.44 127	0.46 259	0.32 260	0.32 236	0.37 305	0.32 355	0.35 192	0.32 340	0.28 644	0.27 637	0.31 648	0.30 607	0.31 540	0.29 547

MLG-Stereo_test1	0.21 38	0.33 237	0.61 30	0.23 96	0.21 304	0.45 192	0.13 12	0.33 35	0.46 259	0.13 5	0.09 1	0.18 91	0.12 12	0.32 155	0.15 15	0.08 68	0.07 81	0.08 70	0.06 25	0.09 80	0.09 83

MLG-Stereo	0.21 38	0.33 237	0.60 25	0.23 96	0.12 25	0.44 184	0.13 12	0.39 78	0.46 259	0.13 5	0.10 3	0.17 71	0.13 19	0.35 192	0.15 15	0.08 68	0.07 81	0.08 70	0.06 25	0.09 80	0.09 83

HART	0.38 254	0.53 402	1.66 297	0.26 199	0.15 111	0.30 37	0.19 130	0.67 341	0.46 259	0.29 239	0.52 401	0.38 315	0.16 74	0.41 247	0.20 137	0.08 68	0.68 698	0.09 171	0.07 111	0.34 570	0.21 443

trnet	0.28 143	0.26 132	1.32 213	0.19 3	0.12 25	0.54 323	0.15 50	0.48 188	0.46 259	0.27 223	0.33 246	0.24 179	0.21 167	0.30 130	0.21 157	0.10 260	0.07 81	0.08 70	0.05 1	0.09 80	0.07 12

AE-Stereo	0.42 308	0.29 188	1.65 292	0.43 558	0.47 622	0.56 355	0.23 285	0.86 505	0.46 259	0.31 250	0.41 301	0.43 355	0.24 227	0.34 184	0.24 222	0.09 149	0.48 682	0.11 318	0.45 661	0.22 430	0.19 410

plain	0.37 241	0.47 372	2.15 500	0.27 225	0.19 267	0.33 60	0.20 157	0.58 278	0.46 259	0.23 158	0.37 270	0.23 161	0.25 242	0.45 286	0.28 277	0.11 351	0.08 197	0.13 449	0.09 207	0.42 631	0.12 202

riskmin	0.37 241	0.22 60	1.74 323	0.32 374	0.20 288	0.48 238	0.20 157	0.66 331	0.46 259	0.36 279	0.34 254	0.69 524	0.45 482	0.39 235	0.27 263	0.11 351	0.08 197	0.12 386	0.08 156	0.13 207	0.16 352

Anonymous_2	0.74 590	0.32 228	1.65 292	0.33 400	0.30 466	0.67 523	0.32 483	0.69 350	0.46 259	0.48 374	0.41 301	0.84 595	0.58 558	0.51 336	0.40 415	0.32 653	0.38 662	1.43 715	3.69 733	0.80 685	0.27 530

CroCo-Stereo Lap2	0.33 199	0.61 440	1.47 257	0.32 374	0.38 565	0.23 19	0.22 245	0.58 278	0.46 259	0.22 135	0.27 173	0.29 248	0.23 211	0.32 155	0.26 251	0.09 149	0.09 293	0.10 239	0.08 156	0.21 413	0.14 275

test-3	0.43 317	0.20 26	1.70 307	0.34 433	0.32 497	0.45 192	0.23 285	0.71 362	0.46 259	0.51 406	0.29 193	0.45 375	0.21 167	0.59 369	0.98 586	0.08 68	0.07 81	0.10 239	0.35 634	0.29 521	0.28 539

test_1	0.43 317	0.20 26	1.70 307	0.34 433	0.32 497	0.45 192	0.23 285	0.71 362	0.46 259	0.50 393	0.29 193	0.45 375	0.21 167	0.59 369	0.98 586	0.08 68	0.07 81	0.10 239	0.35 634	0.29 521	0.29 547

iRaftStereo_RVC	0.37 241	0.53 402	1.41 240	0.28 258	0.15 111	0.52 307	0.20 157	0.54 255	0.46 259	0.37 285	0.43 310	0.41 337	0.23 211	0.36 205	0.26 251	0.09 149	0.15 512	0.12 386	0.11 322	0.41 624	0.37 613

sAnonymous2	0.38 254	0.62 446	2.15 500	0.31 345	0.24 369	0.34 70	0.27 394	0.53 242	0.46 259	0.24 169	0.29 193	0.23 161	0.28 302	0.28 95	0.22 185	0.12 414	0.09 293	0.11 318	0.13 397	0.38 606	0.35 598

CroCo_RVC	0.38 254	0.62 446	2.15 500	0.31 345	0.24 369	0.34 70	0.27 394	0.53 242	0.46 259	0.24 169	0.29 193	0.23 161	0.28 302	0.28 95	0.22 185	0.12 414	0.09 293	0.11 318	0.13 397	0.38 606	0.35 598

GES	0.44 327	0.28 174	1.88 410	0.30 316	0.18 230	0.61 442	0.30 447	0.88 525	0.46 259	0.47 355	0.52 401	0.39 322	0.42 458	0.58 363	0.67 536	0.15 515	0.11 401	0.12 386	0.10 250	0.15 269	0.17 373

Gwc-CoAtRS	0.38 254	0.33 237	1.92 431	0.27 225	0.41 590	0.48 238	0.19 130	0.59 287	0.46 259	0.43 324	0.39 292	0.57 453	0.26 262	0.32 155	0.26 251	0.09 149	0.09 293	0.09 171	0.31 616	0.11 148	0.09 83

CREStereo	0.28 143	0.30 206	1.33 215	0.19 3	0.13 56	0.55 338	0.17 90	0.48 188	0.46 259	0.27 223	0.33 246	0.24 179	0.21 167	0.31 141	0.21 157	0.11 351	0.07 81	0.08 70	0.05 1	0.10 111	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
quiztm	0.37 241	0.82 546	1.45 251	0.40 534	0.29 449	0.42 164	0.23 285	0.73 382	0.47 279	0.36 279	0.42 307	0.28 235	0.20 152	0.29 114	0.26 251	0.10 260	0.06 24	0.09 171	0.09 207	0.34 570	0.09 83

xyz-stereo	3.02 715	0.29 188	30.64 760	0.23 96	0.12 25	15.52 734	0.24 322	0.51 217	0.47 279	0.59 509	7.99 727	0.64 488	0.47 506	1.39 518	0.50 472	0.09 149	0.07 81	0.34 655	0.07 111	0.13 207	0.08 55

Pointernet	0.29 156	0.25 114	1.49 263	0.24 126	0.20 288	0.47 222	0.15 50	0.62 308	0.47 279	0.22 135	0.29 193	0.26 210	0.20 152	0.28 95	0.20 137	0.10 260	0.07 81	0.07 2	0.12 363	0.10 111	0.07 12

anonymousdsp2	0.34 210	0.24 100	1.16 177	0.28 258	0.15 111	0.57 374	0.23 285	0.79 452	0.47 279	0.38 295	0.37 270	0.40 331	0.25 242	0.47 307	0.21 157	0.09 149	0.07 81	0.10 239	0.13 397	0.19 381	0.27 530

SME	0.53 454	1.10 641	1.55 276	0.35 450	0.20 288	0.65 509	0.25 346	0.67 341	0.48 283	0.47 355	0.49 371	0.35 293	0.36 380	1.79 588	0.51 478	0.26 634	0.10 345	0.12 386	0.13 397	0.45 643	0.25 510

Hybrid-DGEV-03	0.45 350	0.88 569	1.75 330	0.29 294	0.17 182	0.58 391	0.24 322	0.65 328	0.48 283	0.59 509	1.01 637	0.39 322	0.28 302	0.41 247	0.34 363	0.09 149	0.08 197	0.12 386	0.09 207	0.34 570	0.24 498

rvit_stereo_ft	0.31 182	0.61 440	1.18 180	0.32 374	0.21 304	0.28 26	0.27 394	0.55 260	0.48 283	0.23 158	0.27 173	0.28 235	0.26 262	0.32 155	0.25 237	0.13 449	0.09 293	0.11 318	0.11 322	0.13 207	0.14 275

RAFT-Stereo-weight	0.34 210	0.29 188	1.43 246	0.28 258	0.28 439	0.55 338	0.22 245	0.78 436	0.48 283	0.46 353	0.38 283	0.36 300	0.17 84	0.33 170	0.23 196	0.09 149	0.08 197	0.09 171	0.07 111	0.09 80	0.09 83

11t1	0.33 199	0.19 11	1.41 240	0.33 400	0.16 149	0.48 238	0.21 203	0.67 341	0.48 283	0.40 304	0.34 254	0.32 269	0.33 363	0.42 256	0.27 263	0.11 351	0.12 436	0.10 239	0.08 156	0.13 207	0.14 275

RAFT_CTSACE	0.46 363	0.76 512	2.07 477	0.35 450	0.30 466	0.54 323	0.30 447	0.61 304	0.48 283	0.49 386	0.76 586	0.55 433	0.36 380	0.58 363	0.22 185	0.08 68	0.13 463	0.11 318	0.10 250	0.41 624	0.08 55

CFNet-RSSM	0.41 287	0.32 228	2.20 510	0.27 225	0.44 600	0.52 307	0.19 130	0.76 409	0.48 283	0.43 324	0.36 263	0.54 430	0.26 262	0.33 170	0.25 237	0.09 149	0.08 197	0.09 171	0.38 647	0.10 111	0.09 83

DeepPruner_ROB	0.50 417	0.70 490	1.94 444	0.29 294	0.26 411	0.63 481	0.31 460	0.80 456	0.48 283	0.61 528	0.55 436	0.66 500	0.38 406	0.98 466	0.40 415	0.19 580	0.14 482	0.14 489	0.14 426	0.23 445	0.17 373

IGEV_i1	0.44 327	0.26 132	2.01 465	0.33 400	0.18 230	0.58 391	0.27 394	0.84 486	0.49 291	0.45 342	0.47 340	0.55 433	0.33 363	0.65 399	0.36 381	0.11 351	0.11 401	0.13 449	0.19 531	0.17 332	0.28 539

tg	0.37 241	0.55 419	1.35 223	0.28 258	0.16 149	0.57 374	0.18 114	0.57 272	0.49 291	0.37 285	0.44 321	0.38 315	0.24 227	0.46 295	0.24 222	0.09 149	0.08 197	0.11 318	0.11 322	0.43 633	0.36 606

PAM_32	0.70 566	0.35 264	2.73 622	0.54 624	0.61 658	1.07 655	0.43 557	0.84 486	0.49 291	0.90 639	0.91 618	1.23 669	0.77 620	0.65 399	1.10 608	0.10 260	0.19 575	0.10 239	0.49 670	0.15 269	0.38 616

DCVSM-stereo	0.49 405	0.29 188	2.49 575	0.29 294	0.22 333	0.53 316	0.52 600	0.58 278	0.49 291	0.69 580	0.46 333	0.79 576	0.48 515	0.53 346	0.42 426	0.13 449	0.14 482	0.15 520	0.12 363	0.20 397	0.20 429

test_sample1	0.40 279	0.18 7	1.19 182	0.31 345	0.18 230	0.48 238	0.23 285	0.78 436	0.49 291	0.44 331	0.44 321	0.45 375	0.41 440	1.39 518	0.33 353	0.11 351	0.09 293	0.10 239	0.09 207	0.12 169	0.13 245

LoS	0.31 182	0.30 206	1.52 272	0.23 96	0.13 56	0.54 323	0.20 157	0.48 188	0.49 291	0.25 189	0.28 185	0.37 305	0.24 227	0.38 227	0.23 196	0.10 260	0.08 197	0.08 70	0.05 1	0.15 269	0.07 12
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CASS	0.39 269	0.30 206	1.61 288	0.32 374	0.17 182	0.53 316	0.24 322	0.70 358	0.49 291	0.59 509	0.54 426	0.40 331	0.40 429	0.41 247	0.30 314	0.17 551	0.10 345	0.14 489	0.11 322	0.18 360	0.17 373
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
CRFU-Net	0.56 482	0.38 291	1.86 403	0.46 585	0.26 411	0.82 607	0.36 515	0.90 537	0.49 291	0.62 539	0.59 466	0.78 571	1.35 677	1.00 470	0.48 462	0.15 515	0.14 482	0.17 561	0.10 250	0.19 381	0.14 275

test_3	0.44 327	0.20 26	1.70 307	0.36 471	0.32 497	0.47 222	0.30 447	0.73 382	0.49 291	0.50 393	0.30 208	0.45 375	0.22 185	0.59 369	0.98 586	0.08 68	0.10 345	0.11 318	0.35 634	0.29 521	0.28 539

RAFT	0.45 350	0.92 582	1.59 282	0.34 433	0.19 267	0.46 212	0.35 507	0.65 328	0.49 291	0.49 386	0.49 371	0.70 534	0.40 429	0.47 307	0.32 340	0.11 351	0.16 530	0.14 489	0.13 397	0.51 657	0.13 245

rafts_anoy	0.43 317	0.89 574	1.96 456	0.32 374	0.30 466	0.48 238	0.24 322	0.62 308	0.49 291	0.37 285	0.38 283	0.33 281	0.30 336	0.51 336	0.34 363	0.10 260	0.39 669	0.13 449	0.15 452	0.17 332	0.15 318

DDVS	0.62 521	0.40 311	1.40 238	2.21 718	0.35 538	0.87 622	1.00 682	0.69 350	0.50 302	0.53 426	0.56 448	0.90 616	0.37 397	1.22 501	0.47 456	0.15 515	0.14 482	0.14 489	0.12 363	0.19 381	0.22 458

WCG-NET（raft）	0.32 189	0.53 402	1.21 188	0.23 96	0.12 25	0.44 184	0.24 322	0.40 88	0.50 302	0.35 272	0.35 259	0.47 395	0.25 242	0.35 192	0.20 137	0.08 68	0.29 641	0.08 70	0.07 111	0.22 430	0.11 153

H2IRNET	0.40 279	0.61 440	1.90 422	0.29 294	0.17 182	0.54 323	0.18 114	0.52 233	0.50 302	0.27 223	0.56 448	0.47 395	0.35 374	0.46 295	0.33 353	0.10 260	0.07 81	0.12 386	0.14 426	0.32 549	0.12 202

4D-IteraStereo	0.44 327	0.96 600	2.63 603	0.27 225	0.30 466	0.45 192	0.25 346	0.52 233	0.50 302	0.40 304	0.31 225	0.40 331	0.19 138	0.35 192	0.32 340	0.09 149	0.06 24	0.12 386	0.11 322	0.19 381	0.30 561

CroCo-Stereo	0.30 173	0.45 358	1.08 160	0.31 345	0.17 182	0.19 7	0.21 203	0.73 382	0.50 302	0.21 114	0.24 136	0.55 433	0.22 185	0.27 76	0.26 251	0.09 149	0.08 197	0.08 70	0.07 111	0.12 169	0.09 83
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
ICVP	0.46 363	0.29 188	2.41 552	0.33 400	0.22 333	0.59 410	0.55 612	0.75 397	0.50 302	0.44 331	0.60 482	0.49 408	0.35 374	0.53 346	0.37 389	0.16 536	0.16 530	0.14 489	0.11 322	0.15 269	0.15 318
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
XX-TBD	0.34 210	0.77 522	1.75 330	0.34 433	0.13 56	0.51 286	0.17 90	0.43 118	0.50 302	0.37 285	0.49 371	0.23 161	0.18 111	0.28 95	0.24 222	0.10 260	0.07 81	0.08 70	0.06 25	0.09 80	0.07 12

HLF11	0.44 327	0.97 608	2.44 560	0.22 68	0.19 267	0.43 172	0.17 90	0.66 331	0.51 309	0.33 264	0.40 296	0.31 259	0.29 325	0.88 457	0.35 375	0.10 260	0.08 197	0.08 70	0.07 111	0.13 207	0.11 153

TestStereo_HL2	0.41 287	0.86 561	1.82 385	0.26 199	0.16 149	0.48 238	0.20 157	0.62 308	0.51 309	0.35 272	0.41 301	0.32 269	0.27 283	1.09 481	0.29 291	0.10 260	0.07 81	0.08 70	0.07 111	0.13 207	0.10 122

TestStereo-Hl	0.39 269	0.50 389	1.74 323	0.25 152	0.15 111	0.49 257	0.21 203	0.70 358	0.51 309	0.38 295	0.39 292	0.37 305	0.31 346	1.07 478	0.25 237	0.09 149	0.07 81	0.09 171	0.08 156	0.12 169	0.09 83

PSi22	0.37 241	0.73 503	1.71 314	0.28 258	0.13 56	0.44 184	0.14 28	0.64 321	0.51 309	0.22 135	0.28 185	0.36 300	0.22 185	0.65 399	0.27 263	0.07 26	0.14 482	0.07 2	0.06 25	0.28 514	0.12 202

DDF-Stereo	0.37 241	0.27 145	0.79 90	0.39 522	0.29 449	0.38 119	0.21 203	0.47 173	0.51 309	0.32 260	0.17 51	0.79 576	0.23 211	0.64 388	1.04 601	0.11 351	0.07 81	0.09 171	0.12 363	0.35 583	0.15 318

MM-Stereo_test1	0.41 287	0.39 303	2.29 530	0.38 512	0.26 411	0.44 184	0.28 414	0.63 317	0.51 309	0.40 304	0.32 236	0.26 210	0.26 262	0.46 295	0.22 185	0.09 149	0.21 596	0.10 239	0.09 207	0.39 616	0.15 318

rrr	0.46 363	0.34 255	3.08 662	0.27 225	0.16 149	0.45 192	0.28 414	1.09 658	0.51 309	0.24 169	0.21 89	0.26 210	0.25 242	0.64 388	0.52 482	0.09 149	0.07 81	0.10 239	0.29 597	0.16 308	0.25 510

AACVNet	0.54 461	0.78 532	1.73 318	0.36 471	0.21 304	0.57 374	0.25 346	0.71 362	0.51 309	0.55 457	0.59 466	0.64 488	0.41 440	2.13 644	0.41 423	0.14 494	0.11 401	0.14 489	0.11 322	0.33 558	0.15 318

THIR-Stereo	0.86 626	0.62 446	2.13 494	0.25 152	0.16 149	0.58 391	2.74 724	0.59 287	0.51 309	0.62 539	1.62 677	0.97 634	1.80 698	1.69 569	2.25 680	0.10 260	0.08 197	0.14 489	0.11 322	0.15 269	0.11 153

raft+_RVC	0.44 327	0.67 477	1.85 395	0.34 433	0.71 668	0.51 286	0.25 346	0.64 321	0.51 309	0.35 272	0.45 325	0.32 269	0.28 302	0.43 261	0.32 340	0.09 149	0.19 575	0.10 239	0.09 207	0.20 397	0.40 628

RALCasStereoNet	0.45 350	0.88 569	1.85 395	0.30 316	0.26 411	0.49 257	0.26 370	0.58 278	0.51 309	0.36 279	0.48 354	0.36 300	0.28 302	0.55 355	0.34 363	0.10 260	0.53 684	0.09 171	0.08 156	0.25 476	0.34 595

GGDA	0.41 287	0.90 578	1.83 389	0.26 199	0.15 111	0.50 271	0.20 157	0.63 317	0.52 320	0.35 272	0.41 301	0.31 259	0.27 283	1.11 486	0.27 263	0.10 260	0.07 81	0.08 70	0.07 111	0.13 207	0.10 122

ACV-stereo	0.66 545	0.76 512	2.86 637	0.32 374	0.25 393	1.01 644	0.60 627	0.59 287	0.52 320	0.41 313	0.45 325	1.55 685	0.94 646	1.40 521	0.69 541	0.14 494	0.13 463	0.12 386	0.11 322	0.20 397	0.19 410

ACVNet-DCA	0.42 308	0.64 461	2.07 477	0.35 450	0.14 81	0.76 578	0.25 346	0.76 409	0.52 320	0.31 250	0.38 283	0.24 179	0.38 406	0.69 414	0.19 99	0.10 260	0.24 614	0.11 318	0.09 207	0.12 169	0.14 275

1test111	0.44 327	0.64 461	2.07 477	0.35 450	0.14 81	0.76 578	0.25 346	0.76 409	0.52 320	0.31 250	0.38 283	0.24 179	0.38 406	0.96 464	0.30 314	0.10 260	0.24 614	0.11 318	0.09 207	0.12 169	0.14 275

mmm	0.38 254	0.21 42	1.18 180	0.35 450	0.17 182	0.49 257	0.26 370	0.78 436	0.52 320	0.50 393	0.57 457	0.41 337	0.37 397	0.71 421	0.31 327	0.11 351	0.13 463	0.14 489	0.13 397	0.15 269	0.14 275

GMStereo_Zeroshot	0.41 287	0.36 274	1.54 274	0.41 542	0.19 267	0.52 307	0.19 130	0.59 287	0.52 320	0.57 477	0.59 466	0.63 479	0.29 325	0.58 363	0.33 353	0.15 515	0.09 293	0.16 540	0.09 207	0.24 462	0.12 202

qqq	0.38 254	0.21 42	1.34 220	0.28 258	0.15 111	0.45 192	0.26 370	0.76 409	0.52 320	0.39 302	0.41 301	0.46 387	0.36 380	0.96 464	0.30 314	0.11 351	0.14 482	0.12 386	0.12 363	0.12 169	0.14 275

Patchmatch Stereo++	0.39 269	0.27 145	1.78 352	0.44 565	0.16 149	0.61 442	0.27 394	0.51 217	0.52 320	0.47 355	0.43 310	0.43 355	0.28 302	0.54 351	0.28 277	0.12 414	0.08 197	0.12 386	0.10 250	0.17 332	0.12 202
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.38 254	0.27 145	1.78 352	0.44 565	0.17 182	0.60 422	0.29 439	0.51 217	0.52 320	0.47 355	0.43 310	0.44 366	0.28 302	0.47 307	0.28 277	0.12 414	0.08 197	0.12 386	0.10 250	0.17 332	0.12 202

ROB_FTStereo_v2	0.38 254	0.27 145	1.78 352	0.44 565	0.17 182	0.61 442	0.28 414	0.51 217	0.52 320	0.47 355	0.43 310	0.44 366	0.28 302	0.47 307	0.28 277	0.12 414	0.08 197	0.12 386	0.10 250	0.17 332	0.12 202

ROB_FTStereo	0.38 254	0.27 145	1.78 352	0.44 565	0.17 182	0.61 442	0.26 370	0.51 217	0.52 320	0.47 355	0.43 310	0.43 355	0.28 302	0.49 325	0.28 277	0.12 414	0.08 197	0.12 386	0.10 250	0.17 332	0.12 202

HUI-Stereo	0.38 254	0.27 145	1.79 372	0.44 565	0.17 182	0.61 442	0.28 414	0.51 217	0.52 320	0.47 355	0.43 310	0.44 366	0.28 302	0.45 286	0.28 277	0.12 414	0.08 197	0.12 386	0.10 250	0.17 332	0.12 202

DeepStereo_RVC	0.44 327	0.28 174	1.92 431	0.49 600	0.17 182	0.60 422	0.59 625	0.50 206	0.52 320	0.49 386	0.45 325	0.39 322	0.86 634	0.45 286	0.33 353	0.11 351	0.08 197	0.11 318	0.09 207	0.15 269	0.19 410

iGMRVC	0.39 269	0.27 145	1.78 352	0.44 565	0.17 182	0.61 442	0.27 394	0.51 217	0.52 320	0.47 355	0.43 310	0.44 366	0.28 302	0.55 355	0.28 277	0.12 414	0.08 197	0.12 386	0.10 250	0.17 332	0.12 202

iRAFT	0.39 269	0.27 145	1.78 352	0.44 565	0.16 149	0.61 442	0.27 394	0.51 217	0.52 320	0.47 355	0.43 310	0.43 355	0.28 302	0.54 351	0.28 277	0.12 414	0.08 197	0.12 386	0.10 250	0.17 332	0.12 202

CRE-IMP	0.41 287	0.22 60	1.76 339	0.48 598	0.17 182	0.79 595	0.69 651	0.52 233	0.52 320	0.47 355	0.42 307	0.45 375	0.26 262	0.41 247	0.31 327	0.11 351	0.07 81	0.12 386	0.09 207	0.17 332	0.23 484

RAFT-IKP	0.38 254	0.27 145	1.79 372	0.44 565	0.16 149	0.60 422	0.28 414	0.51 217	0.52 320	0.47 355	0.43 310	0.43 355	0.28 302	0.50 332	0.28 277	0.12 414	0.08 197	0.12 386	0.10 250	0.17 332	0.12 202

GANet-RSSM	0.55 473	0.73 503	1.90 422	0.36 471	0.26 411	0.59 410	0.27 394	0.78 436	0.52 320	0.47 355	0.57 457	0.63 479	0.45 482	1.92 622	0.43 435	0.14 494	0.10 345	0.25 631	0.11 322	0.34 570	0.14 275

ManiGeoR	0.44 327	1.04 631	2.50 579	0.22 68	0.19 267	0.47 222	0.18 114	0.72 368	0.53 338	0.28 230	0.36 263	0.32 269	0.28 302	0.85 450	0.33 353	0.10 260	0.07 81	0.09 171	0.07 111	0.12 169	0.10 122

HLf10	0.44 327	1.04 631	2.50 579	0.22 68	0.19 267	0.47 222	0.18 114	0.72 368	0.53 338	0.28 230	0.36 263	0.32 269	0.28 302	0.85 450	0.33 353	0.10 260	0.07 81	0.09 171	0.07 111	0.12 169	0.10 122

Select-FE	0.65 540	0.67 477	2.76 626	0.49 600	0.55 640	0.79 595	0.16 76	0.90 537	0.53 338	0.84 630	0.55 436	0.91 618	0.75 615	0.57 359	1.16 618	0.11 351	0.18 562	0.11 318	0.49 670	0.14 241	0.31 570

rvit_stereo_0081	0.25 98	0.21 42	0.61 30	0.28 258	0.17 182	0.31 45	0.22 245	0.42 110	0.53 338	0.24 169	0.25 151	0.25 195	0.21 167	0.34 184	0.23 196	0.13 449	0.10 345	0.11 318	0.10 250	0.12 169	0.09 83

rvit_stereo_0082	0.25 98	0.21 42	0.61 30	0.28 258	0.17 182	0.31 45	0.22 245	0.42 110	0.53 338	0.24 169	0.25 151	0.25 195	0.21 167	0.34 184	0.23 196	0.13 449	0.10 345	0.11 318	0.10 250	0.12 169	0.09 83

rvit_stereo_0075_2	0.40 279	0.40 311	1.88 410	0.33 400	0.32 497	0.41 150	0.22 245	0.58 278	0.53 338	0.38 295	0.51 386	0.40 331	0.27 283	0.44 270	0.29 291	0.20 591	0.15 512	0.22 612	0.15 452	0.18 360	0.23 484

IGEV-Stereo+	0.29 156	0.29 188	0.86 107	0.25 152	0.34 525	0.30 37	0.14 28	0.32 25	0.53 338	0.18 62	0.12 13	0.18 91	0.19 138	0.49 325	0.17 59	0.09 149	0.08 197	0.08 70	0.20 544	0.46 645	0.59 662

GCST	0.72 578	1.10 641	2.15 500	1.11 691	0.59 649	0.62 463	0.19 130	0.75 397	0.53 338	0.56 466	0.63 507	0.47 395	0.31 346	1.11 486	0.33 353	0.75 690	0.45 674	0.84 691	0.64 695	0.69 675	0.54 653

Any-RAFT	0.38 254	0.25 114	1.89 417	0.27 225	0.17 182	0.68 535	0.21 203	0.78 436	0.53 338	0.43 324	0.43 310	0.54 430	0.30 336	0.41 247	0.20 137	0.10 260	0.12 436	0.08 70	0.06 25	0.10 111	0.09 83

ToySt	0.44 327	0.61 440	1.89 417	0.29 294	0.18 230	0.55 338	0.35 507	0.67 341	0.53 338	0.39 302	0.50 380	0.59 463	0.43 469	0.51 336	0.49 467	0.10 260	0.12 436	0.13 449	0.16 476	0.24 462	0.19 410

DCRE	0.50 417	0.63 456	2.13 494	0.30 316	0.23 354	0.45 192	0.24 322	0.59 287	0.53 338	0.50 393	2.10 688	0.42 351	0.26 262	0.35 192	0.23 196	0.09 149	0.14 482	0.10 239	0.32 622	0.16 308	0.15 318

FTStereo	0.76 597	0.18 7	2.35 541	0.71 660	0.21 304	0.73 562	1.79 713	0.57 272	0.53 338	1.07 656	1.63 678	1.29 673	2.13 702	0.75 428	0.29 291	0.19 580	0.08 197	0.12 386	0.11 322	0.11 148	0.40 628

DRaft	0.62 521	0.38 291	1.76 339	0.24 126	0.16 149	0.64 495	0.66 642	0.53 242	0.53 338	0.67 572	0.99 634	0.38 315	1.00 651	1.44 524	2.10 675	0.10 260	0.14 482	0.10 239	0.14 426	0.18 360	0.21 443

RALAANet	0.43 317	0.98 613	1.90 422	0.32 374	0.23 354	0.48 238	0.19 130	0.67 341	0.53 338	0.48 374	0.45 325	0.39 322	0.30 336	0.48 314	0.37 389	0.10 260	0.08 197	0.11 318	0.14 426	0.27 508	0.10 122

DIP-Stereo	0.37 241	0.34 255	1.50 267	0.27 225	0.18 230	0.63 481	0.17 90	0.92 558	0.53 338	0.49 386	0.48 354	0.30 256	0.30 336	0.39 235	0.30 314	0.10 260	0.08 197	0.10 239	0.08 156	0.15 269	0.12 202
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
xyz-stereo-finetune	0.31 182	0.46 362	0.79 90	0.21 38	0.12 25	0.53 316	0.25 346	0.52 233	0.54 353	0.28 230	0.32 236	0.29 248	0.23 211	0.59 369	0.55 495	0.08 68	0.07 81	0.10 239	0.08 156	0.13 207	0.08 55

Reg-Stereo(zero)	0.46 363	0.17 2	2.10 487	0.24 126	0.34 525	0.51 286	0.42 550	0.50 206	0.54 353	0.37 285	0.46 333	0.54 430	0.60 565	0.43 261	1.10 608	0.08 68	0.09 293	0.08 70	0.22 562	0.12 169	0.22 458

rvit_stereo_0083	0.25 98	0.19 11	0.58 22	0.28 258	0.18 230	0.28 26	0.22 245	0.38 71	0.54 353	0.23 158	0.30 208	0.27 223	0.26 262	0.37 216	0.24 222	0.14 494	0.12 436	0.13 449	0.10 250	0.12 169	0.10 122

anonymousa	0.48 386	0.46 362	2.44 560	0.29 294	0.34 525	0.61 442	0.25 346	0.66 331	0.54 353	0.53 426	0.77 590	0.73 547	0.46 497	0.33 170	0.31 327	0.10 260	0.09 293	0.12 386	0.29 597	0.10 111	0.19 410

Selective-RAFT	0.35 223	0.26 132	1.48 260	0.31 345	0.15 111	0.61 442	0.19 130	0.60 299	0.54 353	0.28 230	0.29 193	0.40 331	0.33 363	0.50 332	0.27 263	0.10 260	0.07 81	0.09 171	0.35 634	0.19 381	0.08 55

x	0.35 223	0.20 26	1.36 225	0.33 400	0.17 182	0.47 222	0.24 322	0.75 397	0.54 353	0.40 304	0.40 296	0.42 351	0.34 372	0.45 286	0.32 340	0.11 351	0.14 482	0.11 318	0.09 207	0.12 169	0.14 275

GANet-ADL	0.44 327	0.41 321	2.31 532	0.33 400	0.20 288	0.57 374	0.25 346	0.75 397	0.54 353	0.42 318	0.59 466	0.56 446	0.30 336	0.40 242	0.38 396	0.14 494	0.11 401	0.09 171	0.08 156	0.22 430	0.17 373

RT-Monster	0.29 156	0.30 206	0.95 135	0.25 152	0.28 439	0.46 212	0.15 50	0.53 242	0.55 360	0.37 285	0.36 263	0.28 235	0.21 167	0.32 155	0.21 157	0.09 149	0.08 197	0.08 70	0.06 25	0.15 269	0.14 275

G2L-Stereo	0.55 473	0.85 558	2.18 507	0.31 345	0.27 424	0.59 410	0.27 394	0.77 421	0.55 360	0.54 439	0.52 401	0.71 539	0.36 380	1.75 579	0.50 472	0.13 449	0.11 401	0.13 449	0.11 322	0.29 521	0.15 318

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 516	0.61 440	3.35 686	0.33 400	0.58 647	0.66 516	0.20 157	0.98 607	0.55 360	0.73 598	0.52 401	0.99 638	0.65 587	0.58 363	0.29 291	0.10 260	0.16 530	0.10 239	0.41 656	0.29 521	0.20 429

test_sample2	0.41 287	0.19 11	1.23 192	0.31 345	0.17 182	0.51 286	0.27 394	0.81 460	0.55 360	0.44 331	0.45 325	0.46 387	0.38 406	1.51 540	0.30 314	0.12 414	0.09 293	0.11 318	0.10 250	0.14 241	0.14 275

IER	0.43 317	0.38 291	1.69 303	0.26 199	0.25 393	0.66 516	0.26 370	0.71 362	0.55 360	0.54 439	0.59 466	0.60 470	0.53 534	0.52 340	0.39 407	0.11 351	0.08 197	0.11 318	0.11 322	0.14 241	0.11 153

PSMNet-ADL	0.51 434	0.38 291	1.65 292	0.35 450	0.21 304	0.67 523	0.26 370	0.74 387	0.55 360	0.42 318	0.52 401	0.70 534	0.45 482	1.91 618	0.57 507	0.15 515	0.13 463	0.11 318	0.13 397	0.15 269	0.20 429

TRStereo	0.53 454	0.76 512	2.38 546	0.42 553	0.29 449	0.69 541	0.23 285	1.81 701	0.55 360	0.36 279	0.32 236	0.47 395	0.40 429	0.46 295	0.25 237	0.12 414	0.11 401	0.11 318	0.41 656	0.13 207	0.32 580

Anonymous3	0.42 308	0.35 264	2.09 483	0.33 400	0.24 369	0.72 555	0.31 460	0.74 387	0.55 360	0.35 272	0.40 296	0.33 281	0.29 325	0.44 270	0.28 277	0.18 564	0.18 562	0.13 449	0.13 397	0.17 332	0.17 373

CREStereo++_RVC	0.33 199	0.29 188	1.74 323	0.24 126	0.16 149	0.54 323	0.15 50	0.40 88	0.55 360	0.37 285	0.51 386	0.24 179	0.19 138	0.27 76	0.26 251	0.09 149	0.06 24	0.08 70	0.30 607	0.08 43	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
CFNet-ft	0.51 434	0.76 512	1.79 372	0.28 258	0.30 466	0.63 481	0.28 414	0.66 331	0.55 360	0.45 342	0.57 457	0.74 553	0.41 440	1.46 530	0.42 426	0.14 494	0.10 345	0.28 639	0.13 397	0.18 360	0.14 275

CFNet_RVC	0.51 434	0.76 512	1.79 372	0.28 258	0.30 466	0.63 481	0.28 414	0.66 331	0.55 360	0.45 342	0.57 457	0.74 553	0.41 440	1.46 530	0.42 426	0.14 494	0.10 345	0.28 639	0.13 397	0.18 360	0.14 275

UCFNet_RVC	0.48 386	0.82 546	1.85 395	0.30 316	0.27 424	0.64 495	0.26 370	0.74 387	0.55 360	0.48 374	0.53 414	0.63 479	0.41 440	0.88 457	0.38 396	0.15 515	0.10 345	0.17 561	0.17 497	0.18 360	0.15 318

WCG-NET	0.30 173	0.42 331	1.26 197	0.24 126	0.12 25	0.43 172	0.24 322	0.40 88	0.56 372	0.35 272	0.37 270	0.26 210	0.24 227	0.29 114	0.19 99	0.08 68	0.12 436	0.08 70	0.07 111	0.22 430	0.10 122

iRaft-Stereo_20w	0.58 494	0.39 303	1.96 456	0.45 579	0.32 497	0.92 632	0.57 621	1.14 664	0.56 372	0.81 622	0.40 296	0.55 433	0.69 599	0.65 399	1.04 601	0.09 149	0.16 530	0.09 171	0.36 643	0.17 332	0.25 510

NRIStereo	0.46 363	0.25 114	1.77 348	0.47 590	0.16 149	0.95 635	0.74 659	0.51 217	0.56 372	0.48 374	0.39 292	0.59 463	0.29 325	0.77 437	0.32 340	0.11 351	0.13 463	0.11 318	0.09 207	0.21 413	0.24 498

HITNet	0.46 363	0.92 582	2.09 483	0.33 400	0.14 81	0.55 338	0.22 245	0.83 474	0.56 372	0.51 406	0.49 371	0.48 406	0.37 397	0.48 314	0.54 492	0.09 149	0.06 24	0.10 239	0.08 156	0.23 445	0.09 83
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
G2L-ROB	0.51 434	0.95 597	1.96 456	0.29 294	0.22 333	0.59 410	0.28 414	0.76 409	0.57 376	0.55 457	0.45 325	0.70 534	0.32 355	1.38 517	0.47 456	0.11 351	0.07 81	0.09 171	0.08 156	0.20 397	0.13 245

MyStereo8	0.54 461	0.80 537	2.76 626	0.32 374	0.33 512	0.71 549	0.20 157	0.87 516	0.57 376	0.51 406	0.59 466	0.50 411	0.33 363	0.68 408	0.55 495	0.10 260	0.29 641	0.10 239	0.13 397	0.21 413	0.34 595

StereoVision	0.45 350	0.72 496	1.94 444	0.33 400	0.32 497	0.47 222	0.26 370	0.68 346	0.57 376	0.32 260	0.89 616	0.45 375	0.27 283	0.49 325	0.36 381	0.13 449	0.15 512	0.16 540	0.15 452	0.19 381	0.13 245

RAFT-Test	0.44 327	0.38 291	2.01 465	0.27 225	0.44 600	0.64 495	0.37 524	0.72 368	0.57 376	0.45 342	0.48 354	0.65 493	0.24 227	0.35 192	0.29 291	0.09 149	0.11 401	0.09 171	0.38 647	0.10 111	0.11 153

CSP-Net	0.50 417	0.39 303	1.25 195	0.29 294	0.23 354	0.77 586	0.35 507	0.86 505	0.57 376	0.59 509	0.59 466	0.65 493	0.40 429	1.77 583	0.44 441	0.16 536	0.11 401	0.10 239	0.10 250	0.20 397	0.14 275

CIPLG	0.56 482	1.19 661	2.46 564	0.80 669	0.31 487	0.61 442	0.57 621	0.76 409	0.57 376	0.56 466	0.63 507	0.41 337	0.30 336	0.45 286	0.40 415	0.11 351	0.20 586	0.13 449	0.13 397	0.35 583	0.19 410

PSM-softLoss	0.48 386	0.27 145	1.85 395	0.51 609	0.17 182	0.61 442	0.40 540	0.61 304	0.57 376	0.52 415	0.48 354	0.39 322	0.25 242	1.46 530	0.77 559	0.12 414	0.08 197	0.13 449	0.12 363	0.12 169	0.14 275

KMStereo	0.48 386	0.27 145	1.85 395	0.51 609	0.17 182	0.61 442	0.40 540	0.61 304	0.57 376	0.52 415	0.48 354	0.39 322	0.25 242	1.46 530	0.77 559	0.12 414	0.08 197	0.13 449	0.12 363	0.12 169	0.14 275

KYRaft	0.48 386	0.29 188	1.75 330	0.33 400	0.21 304	0.75 574	0.44 568	0.58 278	0.57 376	0.64 559	0.93 624	0.53 422	0.72 606	0.60 376	0.24 222	0.10 260	0.07 81	0.12 386	0.14 426	0.12 169	0.54 653

GMM-Stereo	0.50 417	0.23 82	2.41 552	0.54 624	0.24 369	0.77 586	0.46 580	0.59 287	0.57 376	0.58 495	0.73 577	0.47 395	0.43 469	0.68 408	0.27 263	0.10 260	0.06 24	0.13 449	0.13 397	0.14 241	0.44 637

DMCA-RVC	0.62 521	0.96 600	2.63 603	0.36 471	0.90 680	0.56 355	0.31 460	0.69 350	0.57 376	0.68 578	0.52 401	0.59 463	0.56 546	1.23 503	0.53 486	0.16 536	0.38 662	0.20 600	0.15 452	0.20 397	0.15 318

HLf8	0.45 350	1.10 641	2.46 564	0.21 38	0.19 267	0.51 286	0.18 114	0.76 409	0.58 387	0.32 260	0.37 270	0.32 269	0.28 302	0.92 459	0.26 251	0.12 414	0.07 81	0.09 171	0.07 111	0.14 241	0.11 153

TestStereo_HLe17	0.48 386	1.17 660	2.73 622	0.22 68	0.18 230	0.50 271	0.21 203	0.78 436	0.58 387	0.31 250	0.37 270	0.31 259	0.28 302	1.06 477	0.25 237	0.10 260	0.06 24	0.09 171	0.08 156	0.13 207	0.09 83

Lsterematch	0.39 269	0.69 484	1.65 292	0.28 258	0.14 81	0.50 271	0.21 203	0.47 173	0.58 387	0.43 324	0.59 466	0.44 366	0.37 397	0.44 270	0.40 415	0.10 260	0.06 24	0.10 239	0.08 156	0.14 241	0.12 202

iRaft-Stereo_5w	0.54 461	1.01 624	2.08 482	0.27 225	0.21 304	0.49 257	0.28 414	0.73 382	0.58 387	0.40 304	0.61 489	0.62 477	0.46 497	1.78 584	0.47 456	0.09 149	0.07 81	0.11 318	0.10 250	0.39 616	0.12 202

IPLG	0.69 562	0.84 553	2.43 558	0.35 450	0.21 304	1.65 685	0.61 631	1.36 681	0.58 387	1.39 685	0.51 386	0.37 305	0.87 635	1.41 522	0.36 381	0.09 149	0.07 81	0.14 489	0.12 363	0.32 549	0.11 153

IPLGR_C	0.58 494	1.25 668	2.72 617	0.80 669	0.31 487	0.60 422	0.61 631	0.76 409	0.58 387	0.56 466	0.62 494	0.41 337	0.31 346	0.43 261	0.40 415	0.11 351	0.22 602	0.13 449	0.15 452	0.35 583	0.19 410

ACRE	0.56 482	1.14 650	2.77 629	0.76 665	0.28 439	0.60 422	0.56 617	0.76 409	0.58 387	0.55 457	0.62 494	0.41 337	0.29 325	0.44 270	0.39 407	0.11 351	0.19 575	0.13 449	0.14 426	0.36 591	0.18 393

LCNet	0.54 461	0.37 277	1.78 352	0.92 678	0.22 333	0.96 636	0.30 447	0.59 287	0.58 387	0.51 406	0.55 436	0.41 337	0.76 617	0.84 448	0.26 251	0.09 149	0.06 24	0.12 386	0.18 511	0.98 694	0.39 622

RAFT-RH_RVC	0.61 516	0.50 389	2.33 536	0.36 471	0.29 449	0.60 422	0.18 114	0.44 127	0.58 387	0.76 606	1.91 684	0.47 395	0.29 325	1.60 557	1.23 628	0.14 494	0.07 81	0.13 449	0.13 397	0.10 111	0.09 83

BEATNet_4x	0.47 379	0.73 503	1.91 428	0.33 400	0.15 111	0.56 355	0.25 346	0.85 495	0.58 387	0.54 439	0.51 386	0.57 453	0.42 458	0.57 359	0.61 519	0.11 351	0.08 197	0.12 386	0.09 207	0.20 397	0.16 352

MM-Stereo_test3	0.40 279	0.58 430	1.75 330	0.36 471	0.30 466	0.45 192	0.30 447	0.72 368	0.59 397	0.31 250	0.43 310	0.32 269	0.23 211	0.35 192	0.29 291	0.10 260	0.20 586	0.10 239	0.08 156	0.40 621	0.11 153

DEmStereo	0.68 557	0.31 220	2.25 523	0.42 553	0.17 182	0.66 516	0.89 673	0.51 217	0.59 397	0.60 519	1.01 637	0.45 375	1.26 669	1.54 544	2.26 681	0.10 260	0.08 197	0.10 239	0.10 250	0.10 111	0.11 153

UPFNet	0.46 363	0.28 174	1.73 318	0.33 400	0.32 497	0.65 509	0.38 531	0.83 474	0.59 397	0.57 477	0.52 401	0.61 473	0.40 429	0.75 428	0.52 482	0.13 449	0.12 436	0.13 449	0.12 363	0.15 269	0.11 153

FENet	0.44 327	0.30 206	2.42 554	0.32 374	0.17 182	0.58 391	0.22 245	0.77 421	0.59 397	0.47 355	0.42 307	0.55 433	0.38 406	0.49 325	0.47 456	0.12 414	0.09 293	0.12 386	0.11 322	0.13 207	0.16 352

MLCV	0.48 386	0.89 574	1.85 395	0.29 294	0.14 81	0.59 410	0.23 285	0.72 368	0.59 397	0.66 568	0.66 535	0.55 433	0.36 380	1.03 474	0.49 467	0.09 149	0.06 24	0.09 171	0.07 111	0.19 381	0.11 153

PStereo	0.47 379	1.01 624	1.49 263	0.56 633	0.20 288	0.51 286	0.33 493	0.48 188	0.60 402	0.36 279	0.22 109	0.35 293	0.44 477	0.53 346	0.54 492	0.31 651	0.20 586	0.20 600	0.17 497	0.43 633	0.45 638

DFGA-Net	0.51 434	1.06 636	1.75 330	0.30 316	0.24 369	0.54 323	0.22 245	0.63 317	0.60 402	0.48 374	0.51 386	0.35 293	0.27 283	1.82 597	0.53 486	0.10 260	0.08 197	0.12 386	0.12 363	0.37 599	0.15 318

G2L-Stereo_test	0.55 473	0.97 608	1.89 417	0.33 400	0.24 369	0.75 574	0.38 531	0.79 452	0.60 402	0.60 519	0.54 426	0.74 553	0.39 420	1.56 546	0.43 435	0.10 260	0.08 197	0.08 70	0.08 156	0.28 514	0.13 245

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 566	0.65 468	3.45 687	0.50 604	0.60 654	0.75 574	0.23 285	0.96 594	0.60 402	0.76 606	1.30 663	0.81 583	0.60 565	0.57 359	0.82 568	0.10 260	0.16 530	0.11 318	0.43 659	0.31 540	0.22 458

CrosDoStereo	0.94 639	0.37 277	2.53 585	0.25 152	0.32 497	0.54 323	3.76 728	0.72 368	0.60 402	0.70 586	1.40 670	0.53 422	1.49 685	1.78 584	3.09 695	0.10 260	0.08 197	0.11 318	0.11 322	0.21 413	0.11 153

AAGNet	0.88 630	0.33 237	1.79 372	0.54 624	0.98 684	0.62 463	0.46 580	0.50 206	0.60 402	0.58 495	0.53 414	0.50 411	0.73 609	1.23 503	7.48 727	0.11 351	0.07 81	0.12 386	0.10 250	0.14 241	0.09 83

PSM-AAD	0.63 528	0.22 60	1.77 348	0.37 495	0.23 354	0.86 618	1.17 694	0.59 287	0.60 402	0.64 559	0.71 569	0.68 517	2.93 710	0.65 399	0.31 327	0.09 149	0.07 81	0.17 561	0.15 452	0.13 207	0.33 591

DeepStereo_LL	0.94 639	0.37 277	2.53 585	0.25 152	0.32 497	0.54 323	3.76 728	0.72 368	0.60 402	0.70 586	1.40 670	0.53 422	1.49 685	1.78 584	3.09 695	0.10 260	0.08 197	0.11 318	0.11 322	0.21 413	0.11 153

RAFT_R40	0.50 417	0.21 42	1.76 339	0.50 604	0.40 581	0.61 442	0.53 604	0.56 266	0.60 402	0.56 466	0.54 426	0.55 433	0.51 527	1.57 550	0.53 486	0.11 351	0.07 81	0.12 386	0.10 250	0.16 308	0.09 83

GrayStereo	0.66 545	0.19 11	1.76 339	0.90 676	0.23 354	0.62 463	1.42 709	0.62 308	0.60 402	0.72 594	0.78 591	0.56 446	3.07 713	0.60 376	0.26 251	0.09 149	0.08 197	0.10 239	0.21 552	0.11 148	0.18 393

RE-Stereo	0.48 386	0.25 114	1.81 379	0.52 613	0.16 149	0.61 442	0.43 557	0.66 331	0.60 402	0.50 393	0.47 340	0.37 305	0.26 262	1.44 524	0.78 561	0.11 351	0.07 81	0.12 386	0.10 250	0.13 207	0.17 373

Pruner-Stereo	0.51 434	0.27 145	1.78 352	1.79 709	0.19 267	0.62 463	0.45 577	0.57 272	0.60 402	0.61 528	0.48 354	0.41 337	0.24 227	0.46 295	1.00 592	0.12 414	0.07 81	0.12 386	0.10 250	0.12 169	0.13 245

TVStereo	0.48 386	0.25 114	1.81 379	0.52 613	0.16 149	0.61 442	0.43 557	0.66 331	0.60 402	0.50 393	0.47 340	0.37 305	0.26 262	1.44 524	0.78 561	0.11 351	0.07 81	0.12 386	0.10 250	0.13 207	0.17 373

Prome-Stereo	0.49 405	0.30 206	1.76 339	0.60 650	0.23 354	0.63 481	0.42 550	0.62 308	0.60 402	0.59 509	1.03 642	0.43 355	0.72 606	0.60 376	0.33 353	0.09 149	0.07 81	0.10 239	0.09 207	0.11 148	0.43 635

CFNet_pseudo	0.45 350	0.46 362	2.23 519	0.25 152	0.19 267	0.56 355	0.21 203	0.77 421	0.60 402	0.49 386	0.56 448	0.69 524	0.47 506	0.52 340	0.31 327	0.11 351	0.10 345	0.15 520	0.10 250	0.17 332	0.14 275

PSMNet-RSSM	0.53 454	0.82 546	1.78 352	0.31 345	0.25 393	0.58 391	0.28 414	0.84 486	0.60 402	0.50 393	0.61 489	0.67 510	0.43 469	1.68 567	0.42 426	0.15 515	0.10 345	0.14 489	0.16 476	0.15 269	0.13 245

STTStereo	0.51 434	0.69 484	2.14 499	0.36 471	0.30 466	0.61 442	0.32 483	0.77 421	0.60 402	0.60 519	0.54 426	0.67 510	0.43 469	0.86 453	0.42 426	0.16 536	0.15 512	0.17 561	0.20 544	0.16 308	0.15 318

ccs_rob	0.45 350	0.46 362	2.22 515	0.26 199	0.19 267	0.56 355	0.21 203	0.77 421	0.60 402	0.49 386	0.56 448	0.69 524	0.47 506	0.52 340	0.31 327	0.11 351	0.09 293	0.16 540	0.10 250	0.17 332	0.14 275

rvit_0105_6	0.31 182	0.29 188	1.00 146	0.31 345	0.18 230	0.35 79	0.25 346	0.51 217	0.61 420	0.25 189	0.28 185	0.32 269	0.25 242	0.39 235	0.25 237	0.18 564	0.16 530	0.15 520	0.13 397	0.14 241	0.13 245

test_sample8	1.12 656	0.62 446	1.93 434	0.27 225	0.22 333	0.68 535	0.31 460	0.95 589	0.61 420	1.18 671	0.56 448	2.53 701	1.31 673	1.91 618	2.55 688	0.61 679	4.16 732	0.87 692	0.56 682	0.25 476	0.23 484

DisPM	0.43 317	0.33 237	1.78 352	0.57 639	0.18 230	0.59 410	0.63 639	0.53 242	0.61 420	0.60 519	0.53 414	0.38 315	0.26 262	0.75 428	0.29 291	0.12 414	0.07 81	0.12 386	0.11 322	0.11 148	0.14 275

BUS	0.41 287	0.27 145	1.13 169	0.30 316	0.21 304	0.91 630	0.23 285	1.00 628	0.61 420	0.63 549	0.53 414	0.66 500	0.30 336	0.43 261	0.32 340	0.13 449	0.10 345	0.14 489	0.12 363	0.12 169	0.11 153

BSDual-CNN	0.41 287	0.27 145	1.13 169	0.30 316	0.21 304	0.76 578	0.31 460	1.00 628	0.61 420	0.63 549	0.53 414	0.63 479	0.37 397	0.43 261	0.38 396	0.13 449	0.10 345	0.14 489	0.12 363	0.12 169	0.11 153

psmg	0.41 287	0.27 145	1.13 169	0.27 225	0.21 304	0.75 574	0.36 515	0.90 537	0.61 420	0.59 509	0.59 466	0.63 479	0.37 397	0.43 261	0.38 396	0.13 449	0.10 345	0.13 449	0.12 363	0.13 207	0.11 153

SACVNet	0.60 508	0.74 508	1.90 422	0.37 495	0.28 439	0.64 495	0.37 524	0.86 505	0.61 420	0.65 566	0.62 494	0.69 524	0.44 477	2.08 638	0.42 426	0.18 564	0.14 482	0.16 540	0.15 452	0.38 606	0.24 498

NF-Stereo	0.48 386	0.25 114	1.81 379	0.52 613	0.16 149	0.61 442	0.44 568	0.66 331	0.61 420	0.50 393	0.47 340	0.37 305	0.26 262	1.45 529	0.79 565	0.11 351	0.07 81	0.12 386	0.10 250	0.13 207	0.16 352

OCTAStereo	0.48 386	0.25 114	1.81 379	0.52 613	0.16 149	0.61 442	0.43 557	0.66 331	0.61 420	0.50 393	0.47 340	0.37 305	0.26 262	1.44 524	0.80 566	0.11 351	0.07 81	0.12 386	0.10 250	0.13 207	0.17 373

ASMatch	0.60 508	0.43 337	2.58 597	0.91 677	0.36 547	0.56 355	0.25 346	0.52 233	0.61 420	0.47 355	1.21 656	0.47 395	0.66 592	1.34 513	0.94 579	0.10 260	0.08 197	0.11 318	0.11 322	0.10 111	0.16 352

SST-Stereo	0.52 448	0.20 26	1.76 339	0.62 652	0.53 635	0.62 463	0.66 642	0.55 260	0.61 420	0.58 495	0.53 414	0.52 420	0.60 565	1.59 556	0.29 291	0.11 351	0.07 81	0.12 386	0.10 250	0.16 308	0.10 122

RAFT-345	0.53 454	0.30 206	2.34 538	0.38 512	0.34 525	0.58 391	0.42 550	0.47 173	0.61 420	0.51 406	1.00 636	0.43 355	0.28 302	1.57 550	0.82 568	0.10 260	0.07 81	0.11 318	0.09 207	0.10 111	0.08 55

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 308	0.86 561	1.78 352	0.28 258	0.17 182	0.52 307	0.20 157	0.62 308	0.61 420	0.50 393	0.61 489	0.39 322	0.32 355	0.35 192	0.30 314	0.07 26	0.10 345	0.09 171	0.09 207	0.35 583	0.10 122

UNet	0.54 461	0.44 348	2.83 636	0.31 345	0.33 512	0.74 568	0.27 394	0.82 468	0.61 420	0.53 426	0.54 426	0.72 542	0.54 537	0.78 441	0.56 503	0.11 351	0.09 293	0.13 449	0.11 322	0.14 241	0.12 202

psmorigin	1.36 677	0.60 435	13.80 738	0.37 495	0.29 449	0.62 463	0.33 493	0.77 421	0.61 420	0.96 648	0.88 614	1.17 668	0.73 609	4.00 715	0.86 573	0.19 580	0.22 602	0.17 561	0.18 511	0.24 462	0.29 547

ac_64	0.55 473	0.46 362	1.92 431	0.36 471	0.34 525	0.63 481	0.31 460	0.82 468	0.61 420	0.55 457	0.51 386	0.89 614	0.48 515	1.83 598	0.55 495	0.14 494	0.11 401	0.12 386	0.12 363	0.18 360	0.12 202

FADNet_RVC	0.81 618	1.14 650	2.42 554	0.30 316	0.24 369	0.71 549	0.24 322	0.95 589	0.61 420	0.44 331	0.56 448	0.59 463	0.42 458	1.52 542	0.68 539	0.94 696	0.96 712	0.28 639	1.00 711	0.90 689	1.36 712

DN-CSS_ROB	0.48 386	1.23 665	1.99 462	0.39 522	0.22 333	0.56 355	0.19 130	0.75 397	0.61 420	0.45 342	0.62 494	0.41 337	0.31 346	0.70 419	0.32 340	0.11 351	0.08 197	0.14 489	0.13 397	0.36 591	0.12 202

FACV-RUCA	0.58 494	0.40 311	1.78 352	0.43 558	1.67 712	0.48 238	0.28 414	0.69 350	0.62 438	0.40 304	0.53 414	0.33 281	0.63 582	0.40 242	0.31 327	0.13 449	0.11 401	0.62 683	0.12 363	0.70 676	0.98 694

rvit_0105_5	0.36 233	0.39 303	1.48 260	0.30 316	0.18 230	0.41 150	0.30 447	0.64 321	0.62 438	0.30 244	0.33 246	0.37 305	0.29 325	0.41 247	0.28 277	0.18 564	0.16 530	0.15 520	0.15 452	0.15 269	0.14 275

rvit_0105_4	0.35 223	0.35 264	1.45 251	0.31 345	0.18 230	0.37 102	0.28 414	0.59 287	0.62 438	0.27 223	0.31 225	0.35 293	0.27 283	0.43 261	0.25 237	0.18 564	0.16 530	0.15 520	0.13 397	0.15 269	0.12 202

RCA-Stereo	0.34 210	0.32 228	1.30 208	0.26 199	0.14 81	0.58 391	0.23 285	0.78 436	0.62 438	0.40 304	0.44 321	0.28 235	0.35 374	0.29 114	0.20 137	0.09 149	0.10 345	0.09 171	0.07 111	0.19 381	0.08 55

test_5	0.51 434	0.87 565	1.99 462	0.37 495	0.65 662	0.58 391	0.35 507	0.78 436	0.62 438	0.48 374	0.55 436	0.45 375	0.40 429	0.72 423	0.30 314	0.09 149	0.07 81	0.12 386	0.12 363	0.33 558	0.38 616

HHNet	0.60 508	0.65 468	2.60 601	0.36 471	0.25 393	0.64 495	0.61 631	0.64 321	0.62 438	0.55 457	1.13 653	0.32 269	0.60 565	0.42 256	1.79 661	0.15 515	0.07 81	0.12 386	0.10 250	0.18 360	0.15 318

HCRNet	0.46 363	0.49 381	1.65 292	0.38 512	0.29 449	0.58 391	0.22 245	0.75 397	0.62 438	0.47 355	0.49 371	0.48 406	0.36 380	1.12 490	0.37 389	0.15 515	0.10 345	0.15 520	0.13 397	0.17 332	0.17 373

GMStereo	0.38 254	0.99 618	1.91 428	0.27 225	0.16 149	0.39 124	0.23 285	0.47 173	0.62 438	0.38 295	0.34 254	0.25 195	0.25 242	0.39 235	0.29 291	0.14 494	0.08 197	0.10 239	0.12 363	0.15 269	0.11 153
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HGLStereo	0.54 461	0.69 484	2.00 464	0.35 450	0.40 581	0.66 516	0.30 447	0.83 474	0.62 438	0.57 477	0.69 555	0.69 524	0.54 537	1.07 478	0.55 495	0.13 449	0.13 463	0.13 449	0.11 322	0.19 381	0.17 373

FADNet-RVC	0.61 516	1.26 670	2.12 492	0.33 400	0.26 411	0.59 410	0.29 439	0.86 505	0.62 438	0.45 342	0.50 380	0.62 477	0.46 497	1.73 575	0.55 495	0.17 551	0.20 586	0.17 561	0.18 511	0.59 667	0.28 539

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 473	0.92 582	2.36 544	0.38 512	0.37 559	0.60 422	0.28 414	0.82 468	0.62 438	0.62 539	0.55 436	0.72 542	0.45 482	1.00 470	0.43 435	0.15 515	0.11 401	0.14 489	0.14 426	0.15 269	0.16 352
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
HSM	0.62 521	0.76 512	1.72 315	0.30 316	0.29 449	0.64 495	0.28 414	0.94 575	0.62 438	0.58 495	0.57 457	1.40 679	0.64 585	2.59 682	0.42 426	0.11 351	0.08 197	0.10 239	0.08 156	0.14 241	0.11 153

UGAM	0.58 494	0.47 372	2.21 511	0.30 316	0.19 267	0.53 316	0.34 499	0.59 287	0.63 450	0.44 331	0.73 577	0.78 571	0.37 397	2.58 681	0.39 407	0.10 260	0.08 197	0.17 561	0.14 426	0.42 631	0.17 373

RAFT+CT+SA	0.50 417	0.86 561	1.82 385	0.37 495	0.75 670	0.54 323	0.34 499	0.77 421	0.63 450	0.38 295	0.55 436	0.34 289	0.29 325	0.68 408	0.27 263	0.09 149	0.07 81	0.11 318	0.51 674	0.29 521	0.41 633

PFNet	0.60 508	0.33 237	2.47 570	0.41 542	0.55 640	0.62 463	0.27 394	0.61 304	0.63 450	0.61 528	0.56 448	0.45 375	0.32 355	1.88 615	1.14 614	0.28 644	0.09 293	0.12 386	0.16 476	0.26 497	0.20 429

AFF-stereo	0.44 327	0.96 600	1.78 352	0.31 345	0.15 111	0.50 271	0.21 203	0.64 321	0.63 450	0.47 355	0.64 524	0.49 408	0.34 372	0.46 295	0.31 327	0.08 68	0.09 293	0.10 239	0.10 250	0.37 599	0.10 122

SFCPSM	0.46 363	0.24 100	2.35 541	0.27 225	0.27 424	0.70 547	0.32 483	0.96 594	0.63 450	0.49 386	0.52 401	0.43 355	0.36 380	0.52 340	0.43 435	0.12 414	0.09 293	0.12 386	0.16 476	0.16 308	0.12 202

DMCA	0.41 287	0.52 395	1.26 197	0.31 345	0.24 369	0.59 410	0.26 370	0.77 421	0.63 450	0.58 495	0.48 354	0.57 453	0.35 374	0.40 242	0.50 472	0.14 494	0.10 345	0.14 489	0.10 250	0.15 269	0.15 318

FADNet-RVC-Resample	0.67 550	1.16 659	3.16 671	0.37 495	0.29 449	0.62 463	0.38 531	0.86 505	0.63 450	0.51 406	0.50 380	0.57 453	0.45 482	1.57 550	0.49 467	0.24 625	0.32 651	0.23 619	0.19 531	0.27 508	0.62 665

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 601	1.04 631	2.06 475	0.94 680	0.35 538	0.89 627	0.40 540	0.85 495	0.63 450	0.55 457	0.63 507	0.75 559	0.38 406	2.38 660	0.48 462	1.10 704	0.31 646	0.36 658	0.21 552	0.53 663	0.55 656

Selective-IGEV-i1	0.44 327	0.23 82	1.30 208	0.33 400	0.45 611	0.60 422	0.32 483	0.85 495	0.64 458	0.42 318	0.52 401	0.60 470	0.28 302	0.46 295	0.34 363	0.10 260	0.10 345	0.13 449	0.28 591	0.14 241	0.75 677

test_sample3	0.50 417	0.41 321	1.88 410	0.32 374	0.19 267	0.57 374	0.25 346	0.92 558	0.64 458	0.52 415	0.49 371	0.47 395	0.35 374	1.79 588	0.37 389	0.13 449	0.10 345	0.12 386	0.11 322	0.16 308	0.16 352

SQANet	0.80 609	1.58 690	2.53 585	0.76 665	0.83 675	0.76 578	0.36 515	0.83 474	0.64 458	0.63 549	0.69 555	0.73 547	0.51 527	1.21 499	0.53 486	0.77 691	0.29 641	0.59 682	0.29 597	0.86 688	0.61 664

PCWNet_CMD	0.46 363	0.45 358	2.28 528	0.26 199	0.20 288	0.55 338	0.21 203	0.75 397	0.64 458	0.48 374	0.55 436	0.68 517	0.57 552	0.46 295	0.30 314	0.11 351	0.10 345	0.14 489	0.10 250	0.18 360	0.14 275

CBFPSM	0.56 482	0.91 580	1.82 385	0.28 258	0.23 354	0.71 549	0.37 524	0.72 368	0.64 458	0.50 393	0.49 371	1.03 646	0.83 627	0.62 383	1.35 637	0.10 260	0.12 436	0.10 239	0.10 250	0.18 360	0.19 410

hknet	0.47 379	0.29 188	1.70 307	0.30 316	0.24 369	0.76 578	0.31 460	1.00 628	0.64 458	0.63 549	0.53 414	0.80 580	0.38 406	0.77 437	0.37 389	0.11 351	0.10 345	0.14 489	0.12 363	0.12 169	0.11 153

IPLGR	0.54 461	0.56 422	2.68 610	0.36 471	0.18 230	0.62 463	0.54 608	1.02 639	0.64 458	0.73 598	0.46 333	0.47 395	0.45 482	1.12 490	0.29 291	0.09 149	0.08 197	0.11 318	0.09 207	0.19 381	0.12 202

GwcNet-ADL	0.50 417	0.74 508	2.90 647	0.31 345	0.20 288	0.58 391	0.29 439	0.87 516	0.64 458	0.47 355	0.47 340	0.56 446	0.33 363	0.46 295	0.46 447	0.13 449	0.12 436	0.09 171	0.09 207	0.14 241	0.21 443

PFNet+	0.45 350	0.37 277	1.86 403	0.46 585	0.18 230	0.58 391	0.77 663	0.52 233	0.64 458	0.56 466	0.48 354	0.39 322	0.26 262	0.93 460	0.32 340	0.13 449	0.09 293	0.14 489	0.13 397	0.12 169	0.15 318

LMCR-Stereo	0.52 448	0.71 492	2.39 548	0.40 534	0.21 304	0.74 568	0.31 460	1.02 639	0.64 458	0.61 528	0.63 507	0.39 322	0.51 527	0.62 383	0.42 426	0.19 580	0.09 293	0.12 386	0.09 207	0.23 445	0.12 202

s12784h	0.36 233	0.28 174	1.58 281	0.23 96	0.11 11	0.62 463	0.24 322	0.79 452	0.64 458	0.44 331	0.52 401	0.28 235	0.26 262	0.50 332	0.24 222	0.11 351	0.06 24	0.09 171	0.06 25	0.16 308	0.06 1

EAI-Stereo	0.78 605	0.25 114	1.67 299	0.54 624	0.59 649	1.95 694	2.05 716	1.11 663	0.64 458	0.95 647	1.49 673	0.50 411	0.67 594	0.59 369	1.44 644	0.09 149	0.19 575	0.09 171	0.49 670	0.13 207	0.22 458

cf-r	0.53 454	0.81 542	2.15 500	0.33 400	0.28 439	0.60 422	0.28 414	0.78 436	0.64 458	0.51 406	0.60 482	0.75 559	0.40 429	1.32 510	0.43 435	0.13 449	0.09 293	0.11 318	0.12 363	0.15 269	0.14 275

CCAANet	0.55 473	0.73 503	2.47 570	0.30 316	0.24 369	0.55 338	0.24 322	0.84 486	0.64 458	0.40 304	0.67 538	0.56 446	0.36 380	1.87 606	0.41 423	0.10 260	0.08 197	0.13 449	0.12 363	0.11 148	0.13 245

MSMDNet	0.46 363	0.44 348	2.28 528	0.26 199	0.20 288	0.55 338	0.21 203	0.75 397	0.64 458	0.48 374	0.55 436	0.68 517	0.56 546	0.46 295	0.30 314	0.11 351	0.10 345	0.13 449	0.10 250	0.18 360	0.15 318

coex_refinement	0.58 494	0.94 590	1.87 408	0.38 512	0.25 393	0.64 495	0.34 499	0.83 474	0.65 473	0.60 519	0.63 507	0.81 583	0.48 515	1.85 605	0.56 503	0.13 449	0.09 293	0.10 239	0.10 250	0.16 308	0.16 352

rvit_0105_3	0.39 269	0.47 372	1.46 253	0.33 400	0.19 267	0.45 192	0.35 507	0.69 350	0.65 473	0.37 285	0.37 270	0.40 331	0.31 346	0.44 270	0.30 314	0.18 564	0.17 550	0.17 561	0.18 511	0.15 269	0.15 318

test_sample5	0.51 434	0.43 337	1.83 389	0.32 374	0.18 230	0.55 338	0.26 370	0.92 558	0.65 473	0.53 426	0.59 466	0.45 375	0.36 380	1.87 606	0.36 381	0.13 449	0.10 345	0.13 449	0.12 363	0.17 332	0.16 352

test_sample4	0.50 417	0.42 331	1.88 410	0.32 374	0.19 267	0.56 355	0.26 370	0.93 566	0.65 473	0.54 439	0.54 426	0.45 375	0.36 380	1.79 588	0.36 381	0.13 449	0.10 345	0.13 449	0.12 363	0.17 332	0.16 352

DualNet	0.51 434	0.43 337	1.83 389	0.32 374	0.18 230	0.55 338	0.26 370	0.92 558	0.65 473	0.54 439	0.62 494	0.45 375	0.36 380	1.87 606	0.36 381	0.13 449	0.10 345	0.13 449	0.12 363	0.17 332	0.16 352

CFNet_ucs	0.48 386	0.50 389	2.32 533	0.26 199	0.22 333	0.57 374	0.22 245	0.85 495	0.65 473	0.53 426	0.64 524	0.68 517	0.44 477	0.54 351	0.31 327	0.13 449	0.12 436	0.16 540	0.11 322	0.19 381	0.17 373

iinet-f	0.57 489	0.93 588	2.27 526	0.31 345	0.25 393	0.83 610	0.33 493	0.81 460	0.65 473	0.54 439	0.63 507	0.73 547	0.67 594	0.73 424	0.67 536	0.13 449	0.13 463	0.11 318	0.10 250	0.43 633	0.16 352

gwcnet-sp	0.49 405	0.43 337	2.54 591	0.31 345	0.22 333	0.67 523	0.31 460	0.78 436	0.65 473	0.58 495	0.47 340	0.46 387	0.43 469	0.76 432	0.46 447	0.11 351	0.11 401	0.11 318	0.11 322	0.15 269	0.14 275

scenet	0.49 405	0.43 337	2.54 591	0.31 345	0.22 333	0.67 523	0.31 460	0.78 436	0.65 473	0.58 495	0.47 340	0.46 387	0.43 469	0.76 432	0.46 447	0.11 351	0.11 401	0.11 318	0.11 322	0.15 269	0.14 275

ssnet	0.49 405	0.43 337	2.54 591	0.31 345	0.22 333	0.67 523	0.31 460	0.78 436	0.65 473	0.58 495	0.47 340	0.46 387	0.43 469	0.76 432	0.46 447	0.11 351	0.11 401	0.11 318	0.11 322	0.15 269	0.14 275

DDUNet	0.77 601	1.12 645	1.88 410	0.76 665	0.69 666	0.84 612	0.43 557	0.85 495	0.65 473	0.67 572	0.75 583	0.91 618	0.52 532	1.03 474	0.57 507	0.54 675	0.37 658	0.95 698	0.52 677	0.71 678	0.57 659

OMP-Stereo	0.59 502	0.65 468	1.74 323	0.56 633	0.37 559	0.60 422	0.26 370	0.70 358	0.65 473	0.66 568	0.60 482	0.69 524	0.32 355	2.09 640	1.20 624	0.10 260	0.07 81	0.12 386	0.09 207	0.17 332	0.10 122

IIG-Stereo	0.59 502	0.65 468	1.74 323	0.54 624	0.23 354	0.61 442	0.21 203	0.73 382	0.65 473	0.64 559	0.69 555	0.69 524	0.38 406	2.09 640	1.39 640	0.11 351	0.07 81	0.11 318	0.09 207	0.15 269	0.09 83

hitnet-ft	0.67 550	0.80 537	1.90 422	0.28 258	0.22 333	0.69 541	0.36 515	0.85 495	0.65 473	0.56 466	0.84 603	1.03 646	0.95 649	2.32 655	0.55 495	0.23 616	0.14 482	0.41 666	0.13 397	0.24 462	0.17 373

NCCL2	0.65 540	0.94 590	1.96 456	0.43 558	0.30 466	0.71 549	0.68 648	0.84 486	0.65 473	0.70 586	0.60 482	0.86 606	0.54 537	1.56 546	0.57 507	0.20 591	0.16 530	0.67 686	0.25 574	0.22 430	0.24 498

ISRNet	0.47 379	0.44 348	1.55 276	0.37 495	0.31 487	0.49 257	0.19 130	0.75 397	0.66 488	0.63 549	0.71 569	0.67 510	0.39 420	0.58 363	0.44 441	0.23 616	0.16 530	0.21 609	0.20 544	0.21 413	0.25 510

AIO-test1	0.45 350	0.87 565	2.27 526	0.33 400	0.33 512	0.50 271	0.22 245	0.74 387	0.66 488	0.29 239	0.41 301	0.29 248	0.22 185	0.73 424	0.29 291	0.09 149	0.08 197	0.12 386	0.14 426	0.30 532	0.22 458

DualNet (step1)	0.59 502	0.62 446	1.93 434	0.27 225	0.22 333	0.68 535	0.31 460	0.93 566	0.66 488	0.57 477	0.51 386	0.55 433	0.45 482	1.11 486	0.38 396	0.61 679	0.14 482	0.87 692	0.56 682	0.25 476	0.23 484

test_sample9	0.94 639	0.62 446	1.93 434	0.27 225	0.22 333	0.68 535	0.31 460	0.93 566	0.66 488	0.57 477	0.51 386	0.55 433	0.45 482	1.91 618	2.55 688	0.61 679	4.16 732	0.87 692	0.56 682	0.25 476	0.23 484

test_sample7	0.47 379	0.33 237	1.49 263	0.34 433	0.20 288	0.51 286	0.30 447	0.93 566	0.66 488	0.57 477	0.51 386	0.55 433	0.45 482	1.11 486	0.38 396	0.17 551	0.14 482	0.16 540	0.15 452	0.19 381	0.18 393

test_sample6	0.52 448	0.44 348	1.81 379	0.33 400	0.18 230	0.55 338	0.27 394	0.94 575	0.66 488	0.54 439	0.62 494	0.47 395	0.36 380	1.97 624	0.38 396	0.14 494	0.10 345	0.13 449	0.13 397	0.17 332	0.16 352

UDGNet	0.44 327	1.02 629	1.74 323	0.35 450	0.19 267	0.58 391	0.23 285	0.49 197	0.66 488	0.41 313	0.38 283	0.34 289	0.29 325	0.53 346	0.30 314	0.24 625	0.10 345	0.37 662	0.19 531	0.27 508	0.15 318

IRAFT_RVC	0.54 461	0.53 402	1.78 352	0.46 585	0.21 304	0.58 391	0.43 557	0.65 328	0.66 488	0.54 439	0.50 380	0.49 408	0.51 527	1.58 554	1.01 596	0.11 351	0.25 627	0.13 449	0.10 250	0.15 269	0.13 245

GwcNet-RSSM	0.57 489	0.94 590	2.13 494	0.32 374	0.25 393	0.60 422	0.30 447	0.80 456	0.66 488	0.52 415	0.64 524	0.71 539	0.40 429	1.79 588	0.50 472	0.13 449	0.09 293	0.12 386	0.12 363	0.21 413	0.15 318

ARAFT	0.60 508	1.23 665	3.10 665	0.28 258	0.16 149	0.64 495	0.36 515	0.90 537	0.67 497	0.61 528	0.49 371	0.55 433	0.31 346	1.24 506	0.32 340	0.10 260	0.08 197	0.14 489	0.13 397	0.37 599	0.21 443

G-Net	0.99 644	0.64 461	2.76 626	0.57 639	0.67 663	2.03 700	0.72 658	0.76 409	0.67 497	1.14 662	2.56 700	1.30 676	1.02 653	1.48 538	1.74 659	0.25 630	0.24 614	0.24 626	0.26 582	0.37 599	0.31 570

DispNO	0.67 550	0.98 613	2.58 597	0.31 345	0.27 424	0.59 410	0.29 439	0.83 474	0.68 499	0.53 426	0.79 594	0.83 590	0.47 506	2.46 672	0.68 539	0.12 414	0.10 345	0.19 590	0.31 616	0.16 308	0.17 373

CoDeX	0.52 448	0.43 337	2.25 523	0.29 294	0.26 411	0.61 442	0.32 483	0.99 619	0.68 499	0.48 374	0.55 436	0.52 420	0.40 429	1.60 557	0.35 375	0.12 414	0.09 293	0.11 318	0.10 250	0.13 207	0.12 202

dd	0.42 308	0.96 600	1.77 348	0.31 345	0.17 182	0.57 374	0.26 370	0.49 197	0.68 499	0.41 313	0.40 296	0.34 289	0.27 283	0.45 286	0.40 415	0.17 551	0.10 345	0.13 449	0.12 363	0.21 413	0.12 202

APVNet	0.70 566	0.67 477	2.71 615	0.38 512	0.36 547	0.85 616	0.43 557	0.91 549	0.68 499	0.55 457	0.69 555	0.75 559	0.55 542	2.31 653	0.78 561	0.17 551	0.17 550	0.24 626	0.19 531	0.33 558	0.23 484

psm_up	0.57 489	0.61 440	1.83 389	0.35 450	0.30 466	0.64 495	0.37 524	0.90 537	0.68 499	0.59 509	0.55 436	0.68 517	0.54 537	1.91 618	0.46 447	0.16 536	0.15 512	0.16 540	0.15 452	0.23 445	0.13 245

aanetorigin	0.77 601	0.80 537	2.59 599	0.43 558	0.44 600	0.58 391	1.01 684	0.57 272	0.68 499	1.53 691	1.23 657	0.81 583	1.08 659	1.07 478	1.07 604	0.18 564	0.15 512	0.17 561	0.21 552	0.54 664	0.30 561

ACVNet	0.45 350	0.44 348	1.79 372	0.28 258	0.21 304	0.59 410	0.36 515	0.66 331	0.68 499	0.45 342	0.59 466	0.69 524	0.40 429	0.44 270	0.55 495	0.11 351	0.09 293	0.10 239	0.09 207	0.34 570	0.10 122

acv_ft	0.48 386	0.44 348	1.76 339	0.32 374	0.41 590	0.63 481	0.28 414	0.81 460	0.68 499	0.61 528	0.59 466	0.69 524	0.45 482	0.44 270	0.63 523	0.11 351	0.09 293	0.10 239	0.09 207	0.41 624	0.10 122

StereoDRNet-Refined	0.50 417	0.41 321	1.50 267	0.33 400	0.21 304	0.68 535	0.26 370	0.81 460	0.68 499	0.67 572	0.68 546	0.73 547	0.42 458	1.10 483	0.59 514	0.11 351	0.08 197	0.14 489	0.14 426	0.25 476	0.21 443
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
Hybrid-DGEV-2	0.51 434	0.84 553	1.75 330	0.32 374	0.17 182	0.73 562	0.18 114	0.83 474	0.69 508	0.52 415	0.38 283	0.53 422	0.42 458	0.99 467	0.92 576	0.10 260	0.08 197	0.11 318	0.10 250	0.25 476	0.23 484

PSMNet-RUCA	0.58 494	0.82 546	1.89 417	0.59 646	0.56 643	0.64 495	0.36 515	0.84 486	0.69 508	0.51 406	0.68 546	0.53 422	0.43 469	0.56 358	0.43 435	0.34 657	0.18 562	0.44 671	0.29 597	0.48 649	0.30 561

TestStereo1	0.49 405	0.81 542	1.85 395	0.39 522	0.57 645	0.56 355	0.34 499	0.75 397	0.69 508	0.44 331	0.63 507	0.35 293	0.42 458	0.64 388	0.29 291	0.10 260	0.08 197	0.12 386	0.10 250	0.33 558	0.26 521

SA-5K	0.49 405	0.81 542	1.85 395	0.39 522	0.57 645	0.56 355	0.34 499	0.75 397	0.69 508	0.44 331	0.63 507	0.35 293	0.42 458	0.64 388	0.29 291	0.10 260	0.08 197	0.12 386	0.10 250	0.33 558	0.26 521

STrans-v2	0.67 550	0.56 422	2.64 605	0.27 225	0.23 354	0.57 374	0.33 493	0.96 594	0.69 508	0.92 642	0.85 607	0.89 614	0.93 643	1.83 598	1.21 626	0.09 149	0.07 81	0.10 239	0.09 207	0.11 148	0.12 202

xxxx	0.70 566	0.21 42	1.33 215	0.28 258	0.18 230	0.63 481	0.24 322	1.02 639	0.69 508	0.50 393	0.62 494	0.58 460	0.38 406	1.47 537	5.21 720	0.13 449	0.12 436	0.11 318	0.10 250	0.12 169	0.15 318

HSM-Net_RVC	0.67 550	0.34 255	2.23 519	0.26 199	0.19 267	0.67 523	0.29 439	1.26 676	0.69 508	0.72 594	0.70 565	0.78 571	0.42 458	3.77 714	0.41 423	0.13 449	0.09 293	0.10 239	0.09 207	0.12 169	0.11 153
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
AdaStereo	0.44 327	0.38 291	1.79 372	0.34 433	0.20 288	0.57 374	0.28 414	0.92 558	0.69 508	0.52 415	0.55 436	0.61 473	0.33 363	0.48 314	0.39 407	0.17 551	0.08 197	0.17 561	0.11 322	0.18 360	0.12 202
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.
PS-NSSS	0.63 528	1.00 620	1.81 379	0.30 316	0.31 487	0.63 481	0.34 499	0.98 607	0.69 508	0.54 439	0.74 580	0.51 414	0.41 440	2.43 669	0.48 462	0.24 625	0.17 550	0.27 635	0.18 511	0.27 508	0.21 443

PSMNet_ROB	0.66 545	1.01 624	2.33 536	0.38 512	0.31 487	0.72 555	0.55 612	0.86 505	0.69 508	0.54 439	0.60 482	0.75 559	0.47 506	2.00 629	0.82 568	0.17 551	0.13 463	0.19 590	0.19 531	0.24 462	0.27 530

AIO-test2	0.49 405	1.15 654	1.96 456	0.42 553	0.37 559	0.50 271	0.23 285	0.79 452	0.70 518	0.33 264	0.53 414	0.27 223	0.22 185	0.67 405	0.29 291	0.73 688	0.08 197	0.13 449	0.17 497	0.17 332	0.18 393

UDG	0.77 601	1.23 665	2.15 500	0.67 658	0.59 649	0.78 591	0.38 531	0.90 537	0.70 518	0.61 528	0.69 555	1.01 642	0.67 594	1.02 472	0.73 553	0.45 668	0.34 652	0.87 692	0.51 674	0.67 674	0.46 641

222	0.78 605	0.23 82	1.23 192	0.28 258	0.18 230	0.62 463	0.24 322	1.02 639	0.70 518	0.58 495	0.66 535	0.46 387	0.42 458	1.80 593	6.53 726	0.13 449	0.10 345	0.11 318	0.10 250	0.12 169	0.17 373

test_xeample	0.72 578	0.21 42	1.36 225	0.27 225	0.17 182	0.59 410	0.28 414	1.01 636	0.70 518	0.55 457	0.67 538	0.44 366	0.39 420	1.88 615	5.17 719	0.12 414	0.10 345	0.11 318	0.10 250	0.13 207	0.15 318

DSFCA	0.54 461	0.35 264	1.41 240	0.28 258	0.28 439	0.79 595	0.88 672	0.76 409	0.70 518	0.72 594	0.66 535	0.67 510	0.57 552	1.17 497	0.63 523	0.16 536	0.14 482	0.13 449	0.14 426	0.16 308	0.13 245

Nwc_Net	0.68 557	0.83 551	2.53 585	0.41 542	0.39 571	0.77 586	0.38 531	1.01 636	0.70 518	0.60 519	0.99 634	0.98 635	0.68 597	1.41 522	0.63 523	0.23 616	0.15 512	0.23 619	0.25 574	0.23 445	0.18 393

RASNet	0.61 516	0.68 480	2.03 473	0.35 450	0.46 619	0.65 509	0.28 414	0.78 436	0.70 518	0.48 374	0.64 524	0.93 624	0.61 574	2.21 648	0.73 553	0.12 414	0.09 293	0.09 171	0.10 250	0.14 241	0.11 153

iResNet	0.51 434	0.76 512	2.59 599	0.41 542	0.17 182	0.64 495	0.27 394	0.82 468	0.70 518	0.57 477	0.64 524	0.43 355	0.36 380	0.70 419	0.52 482	0.10 260	0.07 81	0.09 171	0.08 156	0.21 413	0.13 245

DLCB_ROB	0.54 461	0.55 419	1.49 263	0.36 471	0.25 393	0.65 509	0.36 515	0.80 456	0.70 518	0.72 594	0.69 555	0.83 590	0.46 497	1.53 543	0.60 516	0.13 449	0.12 436	0.14 489	0.14 426	0.14 241	0.13 245

ETE_ROB	0.60 508	0.71 492	1.55 276	0.37 495	0.25 393	0.69 541	0.51 597	1.47 686	0.70 518	0.80 616	0.69 555	0.85 599	0.49 522	1.36 515	0.58 512	0.16 536	0.13 463	0.19 590	0.16 476	0.21 413	0.23 484

YMNet	0.62 521	0.72 496	1.93 434	0.41 542	0.41 590	0.87 622	0.43 557	0.87 516	0.71 528	0.74 601	0.81 595	0.83 590	0.46 497	0.86 453	0.93 577	0.19 580	0.22 602	0.20 600	0.17 497	0.41 624	0.21 443

YMNet_1	0.62 521	0.72 496	1.93 434	0.41 542	0.41 590	0.87 622	0.43 557	0.87 516	0.71 528	0.74 601	0.81 595	0.83 590	0.46 497	0.86 453	0.93 577	0.19 580	0.22 602	0.20 600	0.17 497	0.41 624	0.21 443

LL-Strereo	0.72 578	1.29 672	2.49 575	0.36 471	0.45 611	0.55 338	0.32 483	0.93 566	0.71 528	0.67 572	0.58 463	0.85 599	0.79 622	2.67 688	0.46 447	0.10 260	0.18 562	0.14 489	0.12 363	0.40 621	0.42 634

anonymity	0.80 609	0.66 475	1.29 205	0.59 646	0.75 670	0.67 523	0.52 600	0.95 589	0.71 528	0.94 645	0.70 565	0.67 510	0.87 635	0.71 421	1.35 637	0.64 682	0.62 690	0.58 680	1.44 719	0.60 670	0.65 668

NINENet	0.50 417	0.33 237	1.69 303	0.55 631	0.25 393	0.91 630	0.23 285	0.98 607	0.71 528	0.53 426	0.55 436	0.66 500	0.30 336	1.22 501	0.32 340	0.15 515	0.13 463	0.16 540	0.11 322	0.16 308	0.13 245

Sa-1000	0.51 434	0.72 496	1.90 422	0.31 345	0.60 654	0.60 422	0.31 460	0.94 575	0.71 528	0.52 415	0.83 600	0.42 351	0.33 363	0.68 408	0.28 277	0.10 260	0.09 293	0.13 449	0.29 597	0.29 521	0.10 122

TransformOpticalFlow	0.64 532	0.56 422	2.66 608	0.44 565	0.26 411	0.62 463	0.28 414	0.83 474	0.71 528	0.76 606	0.74 580	0.91 618	0.85 631	1.83 598	0.81 567	0.10 260	0.07 81	0.11 318	0.09 207	0.11 148	0.12 202

ccnet	0.71 575	0.41 321	1.59 282	0.40 534	0.45 611	1.06 650	0.55 612	0.98 607	0.71 528	0.88 635	0.97 631	0.82 588	0.88 639	1.68 567	0.94 579	0.32 653	0.26 630	0.32 652	0.27 587	0.34 570	0.30 561

RGC	0.71 575	0.97 608	2.18 507	0.44 565	0.44 600	0.73 562	0.40 540	0.94 575	0.71 528	0.71 591	1.04 645	1.01 642	0.71 603	1.74 577	0.70 543	0.23 616	0.18 562	0.28 639	0.26 582	0.29 521	0.27 530

XPNet_ROB	0.61 516	0.72 496	1.66 297	0.37 495	0.27 424	0.67 523	0.47 588	0.89 531	0.71 528	0.78 612	0.70 565	0.81 583	0.53 534	1.70 570	0.76 557	0.21 599	0.16 530	0.16 540	0.15 452	0.20 397	0.21 443

TCMNet	0.66 545	0.85 558	2.55 596	0.50 604	0.52 634	0.72 555	0.39 537	0.87 516	0.72 538	0.58 495	0.68 546	0.63 479	0.46 497	1.70 570	0.63 523	0.18 564	0.18 562	0.23 619	0.18 511	0.38 606	0.27 530

SMFormer	0.50 417	0.46 362	1.60 284	0.30 316	0.15 111	0.45 192	0.24 322	0.90 537	0.72 538	0.56 466	0.64 524	0.51 414	0.41 440	1.87 606	0.49 467	0.13 449	0.10 345	0.11 318	0.10 250	0.15 269	0.16 352

tta	0.50 417	0.46 362	1.60 284	0.30 316	0.15 111	0.45 192	0.24 322	0.90 537	0.72 538	0.56 466	0.64 524	0.51 414	0.41 440	1.87 606	0.49 467	0.13 449	0.10 345	0.11 318	0.10 250	0.14 241	0.11 153

qqq1	0.48 386	0.46 362	1.60 284	0.30 316	0.15 111	0.45 192	0.24 322	0.90 537	0.72 538	0.56 466	0.64 524	0.51 414	0.41 440	1.87 606	0.23 196	0.13 449	0.10 345	0.09 171	0.08 156	0.14 241	0.11 153

fff1	0.48 386	0.46 362	1.60 284	0.30 316	0.15 111	0.45 192	0.24 322	0.90 537	0.72 538	0.56 466	0.64 524	0.51 414	0.41 440	1.87 606	0.23 196	0.13 449	0.10 345	0.09 171	0.08 156	0.14 241	0.11 153

fast-acv-ft	0.63 528	0.88 569	3.10 665	0.38 512	0.30 466	0.79 595	0.48 592	0.69 350	0.72 538	0.58 495	0.78 591	0.76 565	0.60 565	0.67 405	0.73 553	0.15 515	0.15 512	0.18 583	0.17 497	0.37 599	0.16 352

HBP-ISP	0.76 597	1.30 673	3.19 675	0.35 450	0.26 411	0.85 616	0.54 608	1.03 646	0.72 538	0.80 616	0.69 555	0.68 517	0.83 627	2.04 632	0.44 441	0.23 616	0.24 614	0.29 646	0.25 574	0.28 514	0.24 498

DCANet-4	0.40 279	0.27 145	2.21 511	0.25 152	0.14 81	0.51 286	0.22 245	0.77 421	0.72 538	0.54 439	0.47 340	0.28 235	0.37 397	0.37 216	0.34 363	0.09 149	0.07 81	0.08 70	0.07 111	0.08 43	0.22 458

ADStereo(finetuned)	0.45 350	0.77 522	2.12 492	0.25 152	0.14 81	0.51 286	0.22 245	0.77 421	0.72 538	0.54 439	0.48 354	0.31 259	0.76 617	0.37 216	0.38 396	0.09 149	0.07 81	0.09 171	0.07 111	0.13 207	0.23 484

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 489	0.87 565	2.11 488	0.32 374	0.30 466	0.84 612	0.40 540	0.88 525	0.72 538	0.65 566	0.73 577	0.66 500	0.57 552	0.93 460	0.71 546	0.13 449	0.07 81	0.10 239	0.08 156	0.15 269	0.14 275

DCANet	0.42 308	0.77 522	1.95 447	0.25 152	0.14 81	0.51 286	0.22 245	0.77 421	0.72 538	0.54 439	0.48 354	0.31 259	0.41 440	0.36 205	0.39 407	0.09 149	0.07 81	0.09 171	0.07 111	0.13 207	0.23 484

FADNet	0.64 532	1.22 664	2.06 475	0.32 374	0.30 466	0.66 516	0.29 439	0.88 525	0.72 538	0.44 331	0.48 354	0.66 500	0.57 552	1.84 603	0.45 446	0.46 670	0.20 586	0.17 561	0.19 531	0.59 667	0.24 498

NCC-stereo	0.79 607	0.94 590	2.42 554	0.59 646	0.45 611	1.90 692	0.46 580	0.99 619	0.72 538	0.64 559	0.84 603	0.91 618	0.73 609	1.80 593	1.00 592	0.27 640	0.19 575	0.23 619	0.31 616	0.24 462	0.22 458

Abc-Net	0.79 607	0.94 590	2.42 554	0.59 646	0.45 611	1.90 692	0.46 580	0.99 619	0.72 538	0.64 559	0.84 603	0.91 618	0.73 609	1.80 593	1.00 592	0.27 640	0.19 575	0.23 619	0.31 616	0.24 462	0.22 458
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
CVANet_RVC	0.65 540	0.80 537	2.13 494	0.36 471	0.26 411	0.62 463	0.42 550	0.84 486	0.72 538	0.69 580	0.68 546	0.68 517	0.52 532	2.64 684	0.42 426	0.19 580	0.12 436	0.22 612	0.17 497	0.37 599	0.15 318

SA	0.50 417	0.75 511	1.95 447	0.31 345	0.61 658	0.57 374	0.31 460	0.91 549	0.73 553	0.42 318	0.62 494	0.38 315	0.47 506	0.68 408	0.29 291	0.09 149	0.09 293	0.13 449	0.32 622	0.30 532	0.10 122

AASNet	0.56 482	1.03 630	2.34 538	0.37 495	0.33 512	0.65 509	0.29 439	0.96 594	0.73 553	0.54 439	0.60 482	0.55 433	0.38 406	0.59 369	0.58 512	0.14 494	0.12 436	0.13 449	0.10 250	0.43 633	0.24 498

GANet	0.75 593	0.84 553	2.01 465	0.40 534	0.25 393	0.74 568	0.66 642	0.87 516	0.73 553	0.71 591	1.07 648	0.84 595	0.59 561	2.71 692	1.15 616	0.17 551	0.16 530	0.44 671	0.16 476	0.31 540	0.20 429

iResNetv2_ROB	0.59 502	1.43 683	2.96 651	0.40 534	0.22 333	0.58 391	0.28 414	0.91 549	0.73 553	0.57 477	0.63 507	0.60 470	0.41 440	0.74 427	0.35 375	0.11 351	0.08 197	0.10 239	0.07 111	0.43 633	0.17 373

Selective-IGEV-i16pc	0.75 593	0.29 188	5.48 712	0.32 374	0.19 267	1.18 667	0.62 636	0.86 505	0.74 557	0.37 285	0.51 386	0.53 422	0.29 325	2.10 642	0.35 375	0.22 612	0.23 610	0.12 386	0.16 476	0.22 430	0.19 410

rvit_105_1	0.44 327	0.54 410	1.46 253	0.36 471	0.24 369	0.51 286	0.45 577	0.75 397	0.74 557	0.45 342	0.44 321	0.44 366	0.36 380	0.62 383	0.38 396	0.20 591	0.18 562	0.18 583	0.22 562	0.18 360	0.18 393

1111x	0.74 590	0.21 42	1.93 434	0.31 345	0.17 182	0.63 481	0.32 483	1.03 646	0.74 557	0.52 415	0.62 494	0.57 453	0.47 506	2.38 660	4.25 714	0.12 414	0.14 482	0.11 318	0.12 363	0.12 169	0.14 275

ssnet_v2	0.55 473	0.60 435	1.86 403	0.32 374	0.22 333	0.72 555	0.44 568	0.94 575	0.74 557	0.63 549	0.54 426	0.81 583	0.47 506	0.77 437	0.70 543	0.16 536	0.14 482	0.14 489	0.14 426	0.30 532	0.30 561

DAS	0.56 482	0.35 264	1.55 276	0.33 400	0.34 525	0.50 271	0.42 550	0.83 474	0.74 557	0.83 628	0.68 546	0.56 446	0.48 515	2.40 664	0.46 447	0.12 414	0.08 197	0.12 386	0.09 207	0.18 360	0.15 318

SepStereo	0.52 448	0.35 264	1.55 276	0.33 400	0.34 525	0.50 271	0.42 550	0.83 474	0.74 557	0.83 628	0.68 546	0.56 446	0.48 515	1.56 546	0.46 447	0.12 414	0.08 197	0.12 386	0.09 207	0.18 360	0.15 318

MIPNet	0.83 622	0.81 542	2.40 551	0.61 651	0.18 230	1.48 675	1.39 705	1.60 693	0.74 557	1.94 696	0.85 607	0.73 547	1.68 693	0.87 456	0.31 327	0.09 149	0.08 197	0.11 318	0.32 622	0.25 476	0.12 202

GEStereo_RVC	0.54 461	0.87 565	1.95 447	0.47 590	0.25 393	0.62 463	0.37 524	1.00 628	0.74 557	0.53 426	0.54 426	0.59 463	0.44 477	1.10 483	0.46 447	0.15 515	0.11 401	0.12 386	0.10 250	0.26 497	0.19 410

ADLNet	0.60 508	0.71 492	1.95 447	0.35 450	0.34 525	0.67 523	0.34 499	0.90 537	0.74 557	0.68 578	0.62 494	0.80 580	0.45 482	1.78 584	0.64 529	0.14 494	0.11 401	0.14 489	0.14 426	0.29 521	0.21 443

RAFT + AFF	0.64 532	1.20 662	1.95 447	0.34 433	0.33 512	0.67 523	0.52 600	0.99 619	0.74 557	0.53 426	0.58 463	0.57 453	0.80 623	1.76 580	0.51 478	0.12 414	0.27 637	0.15 520	0.14 426	0.43 633	0.29 547

MMNet	0.50 417	0.48 377	1.93 434	0.33 400	0.27 424	0.79 595	0.28 414	0.81 460	0.74 557	0.60 519	0.56 448	0.59 463	0.55 542	0.79 442	0.59 514	0.10 260	0.09 293	0.12 386	0.11 322	0.13 207	0.14 275

delet	0.52 448	0.54 410	1.62 290	0.31 345	0.35 538	0.74 568	0.46 580	0.85 495	0.74 557	0.55 457	0.60 482	0.67 510	0.50 525	1.12 490	0.57 507	0.11 351	0.11 401	0.13 449	0.14 426	0.16 308	0.12 202

TDLM	0.67 550	0.92 582	1.76 339	0.37 495	0.24 369	0.66 516	0.56 617	0.82 468	0.74 557	1.16 663	0.62 494	0.61 473	0.48 515	2.70 690	0.50 472	0.20 591	0.11 401	0.35 656	0.14 426	0.32 549	0.16 352

StereoDRNet	0.64 532	0.88 569	2.35 541	0.41 542	0.45 611	0.73 562	0.47 588	0.94 575	0.74 557	0.75 603	0.54 426	0.74 553	0.47 506	1.70 570	0.72 550	0.15 515	0.14 482	0.15 520	0.14 426	0.20 397	0.19 410

RT-IGEV	0.66 545	0.25 114	2.11 488	0.56 633	0.46 619	0.62 463	0.54 608	0.99 619	0.75 571	0.79 614	0.93 624	0.85 599	0.78 621	0.59 369	1.64 654	0.12 414	0.16 530	0.11 318	0.47 665	0.28 514	0.30 561

MyStereo04	0.48 386	0.40 311	2.65 607	0.29 294	0.23 354	0.60 422	0.31 460	0.83 474	0.75 571	0.47 355	0.36 263	0.53 422	0.42 458	0.53 346	0.39 407	0.09 149	0.18 562	0.12 386	0.11 322	0.16 308	0.19 410

GASNet	0.73 587	1.47 685	3.04 659	0.47 590	0.33 512	0.57 374	0.34 499	0.91 549	0.75 571	0.58 495	0.58 463	0.74 553	0.55 542	2.03 630	0.65 532	0.21 599	0.15 512	0.19 590	0.17 497	0.51 657	0.28 539

fff	0.43 317	0.77 522	1.95 447	0.24 126	0.13 56	0.51 286	0.22 245	0.77 421	0.75 571	0.54 439	0.47 340	0.31 259	0.65 587	0.36 205	0.34 363	0.09 149	0.07 81	0.08 70	0.07 111	0.08 43	0.22 458

raft_robust	0.55 473	0.84 553	1.73 318	0.28 258	0.54 637	0.53 316	0.25 346	0.88 525	0.75 571	0.48 374	0.46 333	0.76 565	0.75 615	1.46 530	0.27 263	0.09 149	0.10 345	0.10 239	0.30 607	0.26 497	0.16 352

dad	0.51 434	1.01 624	1.74 323	0.29 294	0.19 267	0.60 422	0.26 370	0.52 233	0.75 571	0.63 549	0.63 507	0.63 479	0.33 363	0.85 450	0.47 456	0.27 640	0.15 512	0.40 665	0.18 511	0.22 430	0.14 275

csc	0.43 317	0.77 522	1.95 447	0.24 126	0.13 56	0.51 286	0.22 245	0.77 421	0.75 571	0.54 439	0.47 340	0.31 259	0.65 587	0.36 205	0.34 363	0.09 149	0.07 81	0.08 70	0.07 111	0.08 43	0.22 458

cscssc	0.43 317	0.77 522	1.95 447	0.24 126	0.13 56	0.51 286	0.22 245	0.77 421	0.75 571	0.54 439	0.47 340	0.31 259	0.65 587	0.36 205	0.34 363	0.09 149	0.07 81	0.08 70	0.07 111	0.08 43	0.22 458

ADCRef	0.80 609	0.96 600	2.29 530	0.37 495	0.35 538	0.96 636	0.51 597	0.87 516	0.75 571	0.88 635	0.83 600	0.61 473	1.36 678	1.02 472	3.27 700	0.13 449	0.11 401	0.17 561	0.19 531	0.25 476	0.21 443

CFNet	0.58 494	0.96 600	1.78 352	0.33 400	0.25 393	0.63 481	0.22 245	0.88 525	0.75 571	0.46 353	0.59 466	0.58 460	0.40 429	2.29 652	0.48 462	0.12 414	0.09 293	0.15 520	0.14 426	0.30 532	0.15 318

z-ln-s-r	0.64 532	0.89 574	2.23 519	0.32 374	0.26 411	0.57 374	0.37 524	0.84 486	0.76 581	0.51 406	0.81 595	0.64 488	0.45 482	2.06 634	1.27 632	0.10 260	0.07 81	0.11 318	0.09 207	0.24 462	0.13 245

mmx	0.72 578	0.23 82	2.01 465	0.30 316	0.21 304	0.57 374	0.26 370	0.99 619	0.76 581	0.53 426	0.63 507	0.66 500	0.39 420	2.52 677	3.43 706	0.13 449	0.10 345	0.15 520	0.13 397	0.15 269	0.15 318

xxx	0.72 578	0.23 82	2.01 465	0.30 316	0.21 304	0.57 374	0.26 370	0.99 619	0.76 581	0.53 426	0.63 507	0.66 500	0.39 420	2.52 677	3.43 706	0.13 449	0.10 345	0.15 520	0.13 397	0.15 269	0.15 318

ADCPNet	0.99 644	0.99 618	3.93 698	0.37 495	0.68 665	1.36 671	0.62 636	0.87 516	0.76 581	0.78 612	0.81 595	1.08 655	1.18 667	1.14 493	2.49 687	0.21 599	0.69 700	0.21 609	0.95 709	0.29 521	0.37 613

CBMV_ROB	0.76 597	0.42 331	2.68 610	0.33 400	0.22 333	0.74 568	0.47 588	0.96 594	0.76 581	1.04 655	0.96 629	0.88 612	0.93 643	2.06 634	1.19 623	0.22 612	0.24 614	0.27 635	0.25 574	0.25 476	0.28 539

MyStereo05	0.49 405	0.41 321	2.72 617	0.30 316	0.23 354	0.60 422	0.30 447	0.82 468	0.77 586	0.52 415	0.37 270	0.51 414	0.42 458	0.52 340	0.38 396	0.09 149	0.17 550	0.12 386	0.10 250	0.16 308	0.20 429

Wz-Net-LNSev	0.59 502	0.96 600	2.47 570	0.34 433	0.37 559	0.79 595	0.44 568	0.86 505	0.77 586	0.61 528	0.67 538	0.79 576	0.56 546	0.64 388	0.62 521	0.15 515	0.14 482	0.12 386	0.12 363	0.18 360	0.19 410

NOSS_ROB	0.64 532	0.65 468	1.62 290	0.46 585	0.25 393	0.67 523	0.30 447	0.93 566	0.77 586	0.59 509	0.57 457	0.77 567	0.38 406	2.78 694	0.44 441	0.23 616	0.24 614	0.28 639	0.26 582	0.27 508	0.39 622

LALA_ROB	0.60 508	0.76 512	1.69 303	0.36 471	0.29 449	0.79 595	0.55 612	0.94 575	0.77 586	0.81 622	0.67 538	0.94 628	0.49 522	0.99 467	0.73 553	0.21 599	0.15 512	0.20 600	0.18 511	0.23 445	0.21 443

111	0.48 386	1.09 640	1.95 447	0.24 126	0.13 56	0.59 410	0.26 370	0.83 474	0.78 590	0.48 374	0.52 401	0.56 446	0.38 406	0.49 325	0.38 396	0.09 149	0.07 81	0.09 171	0.07 111	0.23 445	0.35 598

Syn2CoEx	0.70 566	1.07 639	2.74 624	0.43 558	0.30 466	0.64 495	0.42 550	0.99 619	0.78 590	0.62 539	0.78 591	0.74 553	0.72 606	1.92 622	0.61 519	0.20 591	0.17 550	0.19 590	0.15 452	0.29 521	0.22 458

DRN-Test	0.64 532	0.43 337	2.44 560	0.39 522	0.44 600	0.80 603	0.41 546	1.02 639	0.78 590	0.80 616	0.63 507	0.69 524	0.56 546	1.79 588	0.69 541	0.15 515	0.12 436	0.17 561	0.16 476	0.18 360	0.17 373

DISCO	0.57 489	0.34 255	1.87 408	0.45 579	0.34 525	0.84 612	0.35 507	0.84 486	0.78 590	0.59 509	0.63 507	1.06 653	0.53 534	1.10 483	0.82 568	0.12 414	0.09 293	0.11 318	0.10 250	0.22 430	0.18 393

CBMV	0.71 575	0.76 512	2.64 605	0.33 400	0.20 288	0.78 591	0.79 664	0.98 607	0.78 590	0.85 634	0.71 569	0.86 606	1.10 661	1.46 530	0.62 521	0.18 564	0.20 586	0.21 609	0.19 531	0.25 476	0.33 591
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ADLNet2	0.68 557	0.84 553	3.19 675	0.33 400	0.36 547	0.64 495	0.37 524	0.89 531	0.79 595	0.54 439	0.65 533	0.93 624	0.48 515	2.07 636	0.56 503	0.13 449	0.11 401	0.11 318	0.11 322	0.33 558	0.18 393

edge stereo	0.81 618	0.73 503	3.30 682	0.37 495	1.21 700	0.62 463	0.39 537	0.93 566	0.79 595	0.80 616	0.88 614	1.14 664	0.71 603	2.18 646	0.71 546	0.21 599	0.20 586	0.26 634	0.18 511	0.38 606	0.26 521

CC-Net-ROB	0.85 625	1.15 654	2.13 494	0.88 675	0.38 565	0.88 626	0.44 568	1.06 652	0.79 595	0.58 495	0.69 555	0.65 493	0.50 525	2.74 693	0.51 478	0.93 694	0.39 669	0.87 692	0.29 597	0.54 664	0.54 653

DStereoRT	0.81 618	0.53 402	2.23 519	0.36 471	0.33 512	0.92 632	0.36 515	0.86 505	0.80 598	0.57 477	0.62 494	0.59 463	1.15 666	1.76 580	1.04 601	0.14 494	0.13 463	2.17 726	0.78 701	0.16 308	0.66 671

MultiAttention	2.38 704	0.50 389	1.93 434	1.80 710	2.56 720	10.86 730	2.30 719	1.22 670	0.80 598	0.62 539	1.16 654	1.13 662	0.56 546	16.09 741	1.18 621	0.20 591	0.09 293	0.43 670	1.62 722	0.94 691	1.58 718

ITSA-stereo	0.48 386	0.33 237	1.20 186	0.33 400	0.18 230	0.60 422	0.29 439	0.94 575	0.80 598	0.50 393	0.49 371	0.53 422	0.59 561	1.25 507	0.64 529	0.15 515	0.12 436	0.17 561	0.16 476	0.18 360	0.23 484

ADCP+	0.94 639	1.12 645	3.14 669	0.34 433	0.39 571	1.06 650	0.79 664	0.89 531	0.80 598	0.66 568	0.67 538	0.85 599	1.55 688	0.93 460	4.55 716	0.13 449	0.11 401	0.16 540	0.15 452	0.26 497	0.25 510

AANet_RVC	0.68 557	1.00 620	2.09 483	0.33 400	0.25 393	0.58 391	0.32 483	0.81 460	0.80 598	0.61 528	0.94 626	0.80 580	0.41 440	2.46 672	1.02 598	0.36 660	0.14 482	0.10 239	0.09 207	0.23 445	0.22 458

PASM	0.72 578	0.68 480	1.91 428	0.47 590	0.44 600	0.60 422	0.51 597	0.76 409	0.80 598	0.77 610	0.67 538	0.87 608	0.61 574	2.40 664	0.67 536	0.32 653	0.35 654	0.36 658	0.41 656	0.45 643	0.39 622

NVstereo2D	0.58 494	0.40 311	2.03 473	0.35 450	0.35 538	0.69 541	0.39 537	0.91 549	0.80 598	0.47 355	0.53 414	0.67 510	0.46 497	1.99 628	0.48 462	0.19 580	0.11 401	0.17 561	0.13 397	0.25 476	0.25 510

Wz-Net-MNSev	0.65 540	0.97 608	2.19 509	0.36 471	0.33 512	0.90 628	0.60 627	0.92 558	0.81 605	0.75 603	0.72 574	0.73 547	0.65 587	1.39 518	0.71 546	0.16 536	0.13 463	0.14 489	0.14 426	0.24 462	0.18 393

RP	0.67 550	0.82 546	1.94 444	0.43 558	0.44 600	0.65 509	0.45 577	0.89 531	0.82 606	0.66 568	0.92 620	0.99 638	0.76 617	1.55 545	0.66 533	0.25 630	0.18 562	0.23 619	0.20 544	0.31 540	0.22 458

STTRV1_RVC	0.80 609	0.55 419	2.89 642	0.42 553	0.49 625	0.79 595	0.44 568	1.15 667	0.82 606	0.62 539	0.89 616	0.72 542	0.63 582	2.69 689	0.64 529	0.48 671	0.64 691	0.27 635	0.24 567	0.35 583	0.27 530

RYNet	0.70 566	0.56 422	2.25 523	0.35 450	0.41 590	0.86 618	0.43 557	0.94 575	0.82 606	0.62 539	0.53 414	0.91 618	0.60 565	2.70 690	1.00 592	0.14 494	0.11 401	0.16 540	0.14 426	0.25 476	0.27 530

iResNet_ROB	0.50 417	1.15 654	1.73 318	0.31 345	0.21 304	0.58 391	0.22 245	0.95 589	0.82 606	0.58 495	0.62 494	0.57 453	0.39 420	0.84 448	0.40 415	0.11 351	0.08 197	0.09 171	0.06 25	0.21 413	0.13 245

w-ln-seven-2	0.68 557	1.13 648	2.46 564	0.36 471	0.27 424	0.65 509	0.44 568	0.87 516	0.83 610	0.69 580	0.75 583	0.72 542	0.63 582	1.56 546	1.15 616	0.13 449	0.13 463	0.15 520	0.14 426	0.35 583	0.19 410

DGSMNet	2.89 712	0.63 456	3.18 674	3.43 728	4.17 725	2.57 711	6.98 733	0.97 603	0.83 610	0.56 466	1.86 683	0.79 576	0.62 579	1.64 562	1.39 640	4.61 729	5.01 734	5.17 734	4.71 734	4.44 732	4.19 731

SGM-Forest	1.04 652	0.42 331	3.59 691	0.41 542	0.32 497	1.05 649	1.32 700	0.94 575	0.83 610	1.16 663	2.23 694	1.03 646	1.39 681	2.49 675	2.35 683	0.21 599	0.21 596	0.20 600	0.19 531	0.23 445	0.32 580
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
GwcNet	0.69 562	0.71 492	3.12 668	0.36 471	0.45 611	0.81 604	0.44 568	0.86 505	0.84 613	0.60 519	0.74 580	0.82 588	0.49 522	1.65 563	0.66 533	0.16 536	0.15 512	0.15 520	0.15 452	0.31 540	0.24 498

PA-Net	0.84 624	1.00 620	3.49 688	0.63 653	0.40 581	0.70 547	0.52 600	0.86 505	0.84 613	0.52 415	0.59 466	0.70 534	0.54 537	2.35 656	2.23 679	0.17 551	0.27 637	0.19 590	0.28 591	0.22 430	0.36 606
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MDST_ROB	1.17 664	0.42 331	3.87 694	0.54 624	0.44 600	4.11 721	0.58 623	1.31 678	0.84 613	2.12 698	1.12 651	0.98 635	0.71 603	4.24 718	0.99 591	0.16 536	0.14 482	0.19 590	0.17 497	0.18 360	0.35 598

otaku	1.03 651	1.68 697	2.72 617	0.95 681	0.73 669	1.03 647	0.59 625	0.99 619	0.86 616	0.69 580	1.61 676	0.98 635	0.64 585	1.46 530	1.14 614	0.95 697	0.46 676	0.72 689	0.40 653	1.24 704	0.78 681

AF-Net	0.69 562	0.92 582	2.21 511	0.41 542	0.40 581	0.68 535	0.40 540	1.02 639	0.86 616	0.69 580	1.03 642	1.04 649	0.84 630	1.19 498	0.78 561	0.22 612	0.14 482	0.25 631	0.17 497	0.30 532	0.18 393

ADCMid	0.96 643	1.32 677	2.74 624	0.38 512	0.35 538	0.99 640	0.58 623	0.94 575	0.86 616	1.23 673	1.01 637	1.01 642	1.00 651	1.05 476	3.97 709	0.21 599	0.19 575	0.42 667	0.32 622	0.40 621	0.29 547

zh-sn7	0.89 632	1.73 701	3.09 664	0.39 522	0.30 466	0.82 607	0.63 639	0.96 594	0.87 619	0.79 614	1.12 651	0.84 595	0.87 635	2.42 666	1.63 652	0.16 536	0.17 550	0.16 540	0.16 476	0.34 570	0.29 547

Wz-Net-SNSev	0.76 597	1.32 677	3.11 667	0.40 534	0.31 487	0.71 549	0.60 627	0.98 607	0.87 619	0.67 572	0.83 600	0.96 631	0.60 565	1.67 566	0.97 583	0.16 536	0.15 512	0.16 540	0.17 497	0.36 591	0.24 498

FAT-Stereo	0.70 566	0.54 410	2.88 639	0.36 471	0.29 449	0.62 463	0.54 608	0.97 603	0.87 619	0.76 606	0.92 620	0.94 628	0.80 623	1.84 603	0.57 507	0.18 564	0.19 575	0.17 561	0.16 476	0.22 430	0.25 510

SPS-STEREO	1.07 654	1.13 648	2.88 639	0.65 656	0.69 666	0.99 640	0.68 648	1.05 651	0.87 619	1.36 681	1.23 657	1.46 681	0.94 646	1.87 606	1.72 658	0.66 683	0.61 689	0.58 680	0.57 685	0.65 672	0.77 680
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ffm	0.47 379	0.23 82	2.01 465	0.30 316	0.21 304	0.57 374	0.26 370	0.74 387	0.88 623	0.53 426	0.63 507	0.66 500	0.39 420	0.63 386	0.19 99	0.10 260	0.24 614	0.15 520	0.13 397	0.25 476	0.36 606

ff1	0.73 587	0.23 82	2.01 465	0.30 316	0.21 304	0.57 374	0.26 370	0.74 387	0.88 623	0.53 426	0.63 507	0.66 500	0.39 420	2.52 677	3.43 706	0.10 260	0.24 614	0.15 520	0.13 397	0.25 476	0.36 606

tt1	0.44 327	0.64 461	1.83 389	0.35 450	0.14 81	0.76 578	0.25 346	0.74 387	0.88 623	0.31 250	0.37 270	0.25 195	0.35 374	0.63 386	0.19 99	0.10 260	0.24 614	0.11 318	0.09 207	0.25 476	0.36 606

pcwnet_v2	0.64 532	0.49 381	4.41 704	0.32 374	0.27 424	0.60 422	0.25 346	0.97 603	0.88 623	0.59 509	0.70 565	0.63 479	0.55 542	0.66 404	0.37 389	0.17 551	0.15 512	0.15 520	0.14 426	0.21 413	0.23 484

AnyNet_C32	1.00 648	1.33 679	2.53 585	0.49 600	0.54 637	1.15 664	1.14 692	0.91 549	0.89 627	1.11 659	0.95 628	0.87 608	0.93 643	1.50 539	4.07 711	0.21 599	0.20 586	0.25 631	0.24 567	0.38 606	0.33 591

GANetREF_RVC	0.75 593	1.15 654	2.46 564	0.47 590	0.26 411	0.83 610	0.61 631	0.97 603	0.89 627	0.62 539	0.61 489	0.72 542	0.59 561	2.42 666	0.55 495	0.32 653	0.25 627	0.36 658	0.24 567	0.39 616	0.31 570
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
Ntro	1.00 648	1.68 697	2.80 633	0.95 681	0.85 676	1.06 650	0.53 604	0.98 607	0.90 629	0.62 539	0.76 586	0.93 624	0.66 592	1.66 564	0.98 586	0.99 699	0.45 674	0.75 690	0.40 653	1.19 700	0.75 677

DStereoO	0.99 644	0.66 475	1.67 299	0.75 664	0.99 687	0.73 562	1.33 701	0.94 575	0.91 630	0.70 586	1.06 647	0.75 559	1.75 697	0.95 463	2.39 685	1.20 708	0.41 672	0.48 674	0.59 690	0.85 687	0.60 663

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 650	1.67 695	2.32 533	0.47 590	0.39 571	1.47 674	0.95 676	0.95 589	0.91 630	0.84 630	0.94 626	1.05 651	0.60 565	2.95 700	0.72 550	0.41 664	0.72 704	0.32 652	0.55 679	0.74 679	1.22 708

FBW_ROB	0.83 622	0.77 522	1.77 348	0.44 565	0.30 466	0.87 622	0.46 580	1.10 659	0.91 630	0.81 622	0.75 583	1.01 642	0.61 574	3.66 713	1.23 628	0.26 634	0.23 610	0.36 658	0.25 574	0.27 508	0.62 665

pmcnn	1.32 673	1.05 634	2.77 629	0.74 663	1.43 703	0.72 555	0.56 617	0.96 594	0.91 630	0.99 649	2.92 709	6.01 726	0.70 601	2.38 660	3.32 703	0.13 449	0.10 345	0.08 70	0.06 25	0.34 570	0.22 458

Selective-IGEV-i16pb	0.86 626	0.33 237	6.08 715	0.32 374	0.21 304	1.08 657	0.68 648	1.06 652	0.92 634	0.43 324	0.76 586	0.66 500	0.46 497	2.31 653	0.50 472	0.23 616	0.25 627	0.14 489	0.19 531	0.26 497	0.24 498

stereogan	0.69 562	0.51 393	2.44 560	0.39 522	0.39 571	1.01 644	0.41 546	0.94 575	0.92 634	0.73 598	0.85 607	1.15 665	0.69 599	1.57 550	0.53 486	0.19 580	0.18 562	0.20 600	0.16 476	0.36 591	0.24 498

SAMSARA	0.91 634	0.97 608	2.22 515	0.80 669	0.58 647	1.32 669	1.31 699	1.01 636	0.94 636	1.36 681	0.87 611	1.38 678	0.90 641	1.72 574	1.02 598	0.24 625	0.30 645	0.22 612	0.25 574	0.36 591	0.35 598

PWC_ROB	0.70 566	0.94 590	1.88 410	0.39 522	0.39 571	0.62 463	0.30 447	0.98 607	0.94 636	0.91 641	1.29 662	0.77 567	0.62 579	1.62 561	1.03 600	0.18 564	0.11 401	0.18 583	0.13 397	0.51 657	0.22 458

WCMA_ROB	1.12 656	0.83 551	2.66 608	0.58 641	0.34 525	1.17 666	0.71 655	0.93 566	0.94 636	1.74 694	2.63 703	3.09 707	1.71 695	1.70 570	1.84 663	0.26 634	0.21 596	0.20 600	0.21 552	0.28 514	0.43 635

DispFullNet	1.67 691	2.10 717	5.22 708	1.53 703	8.90 728	0.86 618	0.31 460	0.96 594	0.96 639	1.37 684	1.01 637	1.13 662	1.98 701	1.51 540	0.91 575	0.54 675	0.31 646	1.18 705	0.63 694	1.13 698	0.80 682

Wz-Net-TNSev	0.91 634	1.73 701	3.08 662	0.36 471	0.31 487	1.00 643	0.71 655	1.06 652	0.97 640	0.71 591	0.72 574	1.09 657	0.87 635	2.42 666	1.59 650	0.20 591	0.20 586	0.16 540	0.20 544	0.44 642	0.35 598

Consistency-Raft	0.88 630	0.93 588	3.23 680	0.99 684	0.64 661	0.77 586	0.55 612	0.98 607	0.97 640	0.61 528	1.03 642	0.65 493	1.05 656	0.79 442	1.38 639	0.44 666	0.46 676	0.51 677	0.58 688	0.65 672	0.47 643

ADCL	0.99 644	0.79 535	2.43 558	0.39 522	0.32 497	1.50 677	1.90 714	0.92 558	0.97 640	1.26 677	1.27 659	1.00 640	1.42 683	1.14 493	3.31 702	0.17 551	0.14 482	0.22 612	0.21 552	0.30 532	0.22 458

S-Stereo	0.80 609	0.69 484	3.89 695	0.39 522	0.37 559	0.69 541	0.70 654	0.94 575	0.98 643	0.62 539	0.91 618	0.83 590	0.60 565	2.37 657	0.66 533	0.18 564	0.21 596	0.17 561	0.18 511	0.30 532	0.35 598

XQC	0.73 587	0.98 613	2.39 548	0.46 585	0.35 538	0.81 604	0.46 580	1.00 628	1.00 644	0.80 616	0.69 555	0.88 612	0.74 614	1.32 510	1.20 624	0.24 625	0.16 530	0.23 619	0.20 544	0.41 624	0.33 591

NaN_ROB	1.14 659	0.94 590	2.96 651	0.53 619	0.56 643	1.13 662	0.99 679	0.98 607	1.00 644	1.09 658	0.87 611	0.77 567	1.06 658	5.90 723	2.72 690	0.16 536	0.23 610	0.16 540	0.24 567	0.22 430	0.36 606

xx1	0.46 363	0.64 461	2.07 477	0.35 450	0.14 81	0.76 578	0.25 346	0.74 387	1.01 646	0.31 250	0.38 283	0.46 387	0.36 380	0.69 414	0.19 99	0.10 260	0.24 614	0.12 386	0.12 363	0.12 169	0.14 275

cc1	0.47 379	0.64 461	2.07 477	0.35 450	0.14 81	0.76 578	0.25 346	0.74 387	1.01 646	0.31 250	0.38 283	0.24 179	0.38 406	0.69 414	0.19 99	0.10 260	0.24 614	0.11 318	0.09 207	0.25 476	0.40 628

MeshStereo	1.21 666	1.15 654	3.01 658	0.34 433	0.28 439	1.10 659	0.69 651	1.35 680	1.01 646	2.71 713	2.41 697	2.96 704	1.45 684	2.80 696	1.40 642	0.22 612	0.22 602	0.22 612	0.19 531	0.50 655	0.26 521
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
MFMNet_re	0.92 636	1.28 671	2.53 585	0.82 673	0.76 673	0.90 628	0.75 660	0.98 607	1.04 649	1.03 653	1.05 646	0.84 595	0.94 646	0.83 446	0.72 550	0.68 685	0.60 688	0.63 684	0.60 691	0.77 683	0.74 675

LRCNet_RVC	13.74 741	19.30 742	12.75 736	19.46 745	12.69 737	1.86 691	0.41 546	12.33 737	1.05 650	15.77 741	18.83 746	12.62 741	8.70 731	12.21 734	9.62 732	22.22 753	8.37 742	25.85 754	24.01 755	19.32 752	17.44 752

DPSNet	0.86 626	0.60 435	2.34 538	0.58 641	0.36 547	1.07 655	0.75 660	1.30 677	1.05 650	0.70 586	0.68 546	0.94 628	1.29 670	2.08 638	1.82 662	0.26 634	0.23 610	0.16 540	0.17 497	0.48 649	0.40 628

PDISCO_ROB	0.75 593	1.06 636	2.11 488	0.64 654	0.59 649	1.13 662	0.43 557	1.14 664	1.05 650	0.64 559	0.71 569	0.96 631	0.61 574	1.21 499	0.76 557	0.37 661	0.18 562	0.27 635	0.24 567	0.56 666	0.32 580

WZ-Net	0.92 636	1.31 674	3.76 692	0.41 542	0.36 547	0.86 618	0.71 655	1.00 628	1.06 653	0.82 627	0.92 620	1.06 653	1.05 656	2.16 645	1.61 651	0.19 580	0.13 463	0.15 520	0.16 476	0.32 549	0.28 539

AnyNet_C01	1.14 659	1.49 686	4.23 703	0.54 624	0.53 635	1.51 678	1.37 703	1.04 650	1.07 654	1.17 669	1.33 666	1.15 665	1.08 659	1.61 560	2.74 691	0.25 630	0.22 602	0.28 639	0.24 567	0.48 649	0.40 628

w-ln-seven	0.74 590	1.05 634	2.54 591	0.37 495	0.34 525	1.03 647	0.47 588	1.00 628	1.08 655	0.90 639	0.85 607	0.85 599	0.57 552	1.37 516	1.26 631	0.14 494	0.13 463	0.16 540	0.15 452	0.31 540	0.20 429

NVStereoNet_ROB	1.16 663	0.95 597	2.54 591	0.58 641	0.55 640	0.78 591	0.63 639	1.00 628	1.08 655	1.03 653	4.07 721	1.48 682	1.22 668	2.88 699	1.27 632	0.50 672	0.46 676	0.54 678	0.62 692	0.50 655	0.63 667
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
CSAN	1.25 670	1.12 645	3.04 659	0.51 609	0.37 559	1.06 650	1.15 693	1.22 670	1.08 655	1.17 669	1.91 684	1.04 649	1.31 673	5.96 724	2.43 686	0.26 634	0.22 602	0.24 626	0.24 567	0.31 540	0.30 561

FINET	0.65 540	0.95 597	3.06 661	0.35 450	0.40 581	0.58 391	0.48 592	0.92 558	1.10 658	0.57 477	0.68 546	0.47 395	0.44 477	1.15 495	0.60 516	0.23 616	0.21 596	0.17 561	0.15 452	0.26 497	0.25 510

RTSC	0.72 578	1.00 620	2.22 515	0.40 534	0.29 449	0.82 607	0.31 460	0.96 594	1.10 658	0.92 642	0.81 595	0.78 571	0.58 558	1.23 503	1.55 649	0.18 564	0.17 550	0.14 489	0.17 497	0.43 633	0.30 561

zh-mn7	0.80 609	1.54 688	3.00 657	0.35 450	0.27 424	0.72 555	0.41 546	0.93 566	1.11 660	1.00 650	1.28 660	0.75 559	0.57 552	1.87 606	1.18 621	0.16 536	0.13 463	0.14 489	0.14 426	0.26 497	0.21 443

ACVNet-4b	1.93 696	1.85 707	4.10 701	1.07 686	0.86 677	1.15 664	0.53 604	1.06 652	1.12 661	0.64 559	1.09 649	1.99 692	0.70 601	2.20 647	9.86 734	5.62 731	0.41 672	1.03 703	0.55 679	1.86 717	0.85 686

ADCS	1.05 653	1.36 682	2.98 655	0.42 553	0.36 547	0.96 636	0.81 668	1.06 652	1.12 661	1.25 674	0.97 631	1.08 655	0.90 641	1.25 507	4.86 718	0.21 599	0.21 596	0.22 612	0.23 565	0.36 591	0.38 616

RainbowNet	1.15 661	1.78 703	2.72 617	1.12 692	0.91 681	1.06 650	0.76 662	1.16 669	1.13 663	0.75 603	0.97 631	1.09 657	0.80 623	1.60 557	1.21 626	1.17 706	1.26 716	1.01 702	0.57 685	1.13 698	0.88 691

ACVNet_1	1.33 674	1.91 712	4.03 699	1.09 689	0.88 678	1.19 668	0.66 642	1.24 674	1.17 664	0.94 645	0.96 629	3.09 707	1.04 655	2.37 657	1.11 611	1.04 701	0.48 682	1.03 703	0.48 668	1.12 697	0.83 683

SuperB	1.15 661	1.14 650	5.43 711	0.36 471	0.26 411	0.81 604	0.89 673	0.88 525	1.17 664	0.67 572	0.68 546	0.63 479	1.39 681	1.74 577	3.37 704	0.15 515	0.12 436	0.17 561	0.16 476	2.80 725	0.25 510

JetBlue	1.78 692	1.63 691	3.92 696	0.73 661	1.21 700	4.38 722	3.35 725	1.59 692	1.20 666	1.26 677	1.52 675	2.37 698	1.88 699	3.23 706	3.00 694	0.53 673	0.47 679	0.48 674	0.49 670	1.29 706	0.97 693

MADNet+	1.36 677	1.93 714	5.95 713	0.81 672	0.59 649	1.57 680	1.09 688	1.39 684	1.22 667	0.84 630	1.01 637	1.25 671	1.12 663	3.19 705	2.36 684	0.45 668	0.47 679	0.38 664	0.34 630	0.59 667	0.57 659

LSM	3.31 718	1.11 644	5.29 710	9.40 735	30.65 755	0.84 612	1.12 691	0.91 549	1.22 667	1.36 681	2.19 691	0.93 624	0.83 627	1.66 564	0.90 574	0.21 599	0.31 646	0.24 626	0.28 591	0.39 616	6.33 734

SHD	0.72 578	0.77 522	2.36 544	0.45 579	0.40 581	0.71 549	0.32 483	1.02 639	1.25 669	1.07 656	0.84 603	0.90 616	0.73 609	1.09 481	0.98 586	0.21 599	0.18 562	0.20 600	0.21 552	0.32 549	0.31 570

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 675	1.70 699	2.50 579	0.56 633	0.40 581	2.15 704	0.99 679	1.24 674	1.26 670	1.02 652	1.10 650	1.29 673	0.88 639	3.10 704	1.08 605	1.66 717	0.83 708	0.68 687	0.88 706	1.57 711	1.80 722

FCDSN-DC	1.29 672	0.54 410	2.50 579	0.47 590	0.41 590	1.12 660	0.60 627	1.10 659	1.27 671	2.23 704	2.87 706	3.67 712	3.12 715	2.39 663	1.69 656	0.30 649	0.26 630	0.31 648	0.30 607	0.35 583	0.38 616
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
zero-FE	0.80 609	0.27 145	8.23 721	0.49 600	0.98 684	0.33 60	0.20 157	0.48 188	1.28 672	0.17 52	0.20 80	0.77 567	0.22 185	0.60 376	0.97 583	0.11 351	0.07 81	0.09 171	0.10 250	0.33 558	0.14 275

z-mn7	0.80 609	1.52 687	2.62 602	0.36 471	0.28 439	1.01 644	0.48 592	0.90 537	1.29 673	0.69 580	1.35 668	0.85 599	0.59 561	2.03 630	1.09 607	0.14 494	0.12 436	0.14 489	0.12 363	0.32 549	0.20 429

AANet	0.82 621	0.91 580	2.89 642	0.34 433	0.29 449	0.63 481	0.38 531	0.81 460	1.31 674	1.33 680	1.39 669	1.26 672	1.14 665	1.32 510	0.97 583	0.20 591	0.17 550	0.18 583	0.19 531	0.33 558	0.31 570

MFN_U_SF_RVC	1.55 689	2.39 725	3.16 671	0.65 656	0.41 590	1.12 660	0.46 580	1.23 673	1.33 675	1.61 692	1.20 655	1.43 680	0.98 650	1.76 580	1.97 666	1.90 720	1.80 720	1.98 724	2.15 726	1.63 712	1.77 721

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 417	0.33 237	0.93 131	0.26 199	0.22 333	0.46 212	0.20 157	1.10 659	1.34 676	3.16 719	0.32 236	0.22 144	0.20 152	0.30 130	0.22 185	0.10 260	0.09 293	0.11 318	0.09 207	0.15 269	0.19 410

PWCDC_ROB	0.72 578	1.06 636	2.09 483	0.47 590	0.36 547	0.78 591	0.26 370	0.98 607	1.34 676	0.61 528	2.07 686	0.64 488	0.61 574	0.83 446	0.71 546	0.31 651	0.14 482	0.15 520	0.12 363	0.60 670	0.21 443

RTS	1.21 666	1.31 674	6.39 717	0.52 613	0.51 632	1.61 681	0.79 664	1.03 646	1.37 678	1.13 660	1.30 663	1.10 659	0.85 631	2.65 685	2.08 672	0.21 599	0.24 614	0.18 583	0.18 511	0.43 633	0.32 580

RTSA	1.21 666	1.31 674	6.39 717	0.52 613	0.51 632	1.61 681	0.79 664	1.03 646	1.37 678	1.13 660	1.30 663	1.10 659	0.85 631	2.65 685	2.08 672	0.21 599	0.24 614	0.18 583	0.18 511	0.43 633	0.32 580

MSMD_ROB	1.34 675	0.96 600	2.38 546	0.39 522	0.32 497	1.96 695	0.62 636	0.91 549	1.43 680	2.94 717	2.60 701	4.77 721	1.95 700	2.43 669	1.33 636	0.29 646	0.26 630	0.32 652	0.32 622	0.30 532	0.30 561

TCMNet-wrong-test	5.51 725	6.62 732	6.20 716	13.02 742	11.90 734	7.14 725	5.53 732	6.99 732	1.44 681	2.65 712	3.10 711	8.37 730	5.95 726	4.75 721	6.05 723	3.07 727	0.98 714	2.38 727	1.99 725	6.62 735	5.43 733

IMH-64-1	1.39 680	1.64 693	1.86 403	1.36 698	1.11 695	1.39 672	1.19 695	1.76 698	1.45 682	1.16 663	2.21 692	1.53 683	1.38 679	1.98 625	1.52 647	1.29 709	0.67 694	1.27 709	0.69 696	1.29 706	0.98 694

IMH-64	1.39 680	1.64 693	1.86 403	1.36 698	1.11 695	1.39 672	1.19 695	1.76 698	1.45 682	1.16 663	2.21 692	1.53 683	1.38 679	1.98 625	1.52 647	1.29 709	0.67 694	1.27 709	0.69 696	1.29 706	0.98 694

ELAS	1.39 680	0.79 535	2.86 637	0.53 619	0.50 627	2.81 712	2.20 718	1.61 694	1.50 684	2.28 706	2.35 695	1.82 689	2.13 702	1.73 575	2.22 678	0.35 658	0.37 658	0.35 656	0.35 634	0.49 653	0.47 643
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DANet	0.80 609	0.65 468	2.21 511	1.19 694	0.48 624	0.74 568	1.25 697	0.89 531	1.53 685	0.89 637	0.71 569	0.96 631	0.56 546	1.83 598	0.96 582	0.18 564	0.16 530	0.19 590	0.16 476	0.26 497	0.29 547
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PWCK	1.49 686	1.90 711	3.22 679	1.09 689	0.54 637	1.71 687	1.73 712	1.49 688	1.53 685	1.44 689	1.80 681	1.82 689	1.30 672	3.34 708	1.76 660	1.07 703	0.56 686	0.97 700	0.58 688	1.38 710	0.65 668

EDNetEfficientorigin	8.18 730	0.98 613	145.96 763	0.51 609	0.89 679	0.72 555	0.48 592	0.85 495	1.56 687	2.12 698	1.49 673	1.29 673	1.31 673	1.83 598	2.13 676	0.13 449	0.12 436	0.17 561	0.18 511	0.39 616	0.45 638

NLCSM	0.46 363	0.37 277	0.72 76	0.29 294	0.36 547	0.49 257	0.27 394	1.33 679	1.59 688	0.29 239	0.29 193	0.29 248	0.31 346	1.44 524	0.35 375	0.11 351	0.11 401	0.11 318	0.10 250	0.35 583	0.14 275

NLSM1	0.39 269	0.24 100	0.56 17	0.27 225	0.40 581	0.49 257	0.21 203	1.44 685	1.64 689	0.25 189	0.33 246	0.25 195	0.26 262	0.40 242	0.32 340	0.10 260	0.10 345	0.11 318	0.10 250	0.22 430	0.13 245

PVD	0.90 633	0.85 558	2.15 500	0.53 619	0.50 627	0.99 640	0.56 617	1.15 667	1.64 689	1.41 687	1.41 672	1.11 661	1.13 664	1.35 514	1.31 634	0.26 634	0.28 640	0.28 639	0.26 582	0.37 599	0.49 647

ACVNet_2	1.42 683	1.81 704	3.23 680	1.08 687	0.92 682	1.32 669	0.85 670	1.49 688	1.69 691	1.19 672	1.73 680	2.13 694	1.03 654	2.50 676	1.40 642	0.91 693	0.53 684	1.00 701	0.55 679	2.11 719	0.85 686

FC-DCNN	1.49 686	0.59 433	2.88 639	0.44 565	0.39 571	1.97 697	0.66 642	1.67 695	1.70 692	2.72 714	2.89 707	4.22 715	2.97 712	2.55 680	2.19 677	0.29 646	0.26 630	0.31 648	0.30 607	0.32 549	0.39 622

ELAS_RVC	1.37 679	0.78 532	3.21 677	0.55 631	0.50 627	1.49 676	2.48 722	1.48 687	1.71 693	2.13 701	2.09 687	2.07 693	2.56 708	1.90 617	2.02 669	0.35 658	0.36 656	0.37 662	0.34 630	0.49 653	0.47 643
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficient	1.27 671	0.70 490	4.05 700	0.64 654	0.98 684	0.94 634	1.40 706	0.85 495	1.75 694	2.34 707	1.33 666	1.05 651	2.21 704	1.58 554	4.15 712	0.15 515	0.19 575	0.14 489	0.27 587	0.38 606	0.32 580

SGM+DAISY	1.83 694	1.43 683	3.81 693	0.87 674	1.01 689	2.38 709	2.53 723	1.36 681	1.75 694	2.92 716	3.22 713	2.65 702	2.93 710	2.22 651	3.10 697	0.72 687	0.69 700	0.63 684	0.62 692	0.77 683	0.98 694

MSAF-DinoV2	3.10 716	1.86 709	10.68 729	3.61 729	0.30 466	3.34 715	0.82 669	2.81 717	1.79 696	0.80 616	0.87 611	1.56 686	1.10 661	26.49 757	1.96 665	0.17 551	0.13 463	0.19 590	1.63 723	0.92 690	0.99 699

notaker	2.66 707	2.07 716	3.31 684	2.61 723	1.43 703	1.76 690	1.11 690	2.76 716	1.79 696	2.26 705	11.53 736	3.96 713	4.29 720	3.09 703	2.76 692	1.55 716	0.88 710	1.70 722	1.07 714	2.00 718	1.35 711

IGEV-RUCA	2.28 702	0.30 206	1.15 174	0.40 534	1.86 715	2.06 702	1.90 714	1.36 681	1.80 698	3.70 721	3.76 718	5.02 722	8.19 730	2.12 643	1.63 652	0.25 630	0.76 705	2.72 728	1.91 724	2.39 722	2.36 727

WQFJX	0.42 308	0.25 114	0.55 14	0.26 199	0.39 571	0.47 222	0.23 285	1.76 698	1.82 699	0.26 207	0.26 164	0.28 235	0.28 302	0.42 256	0.32 340	0.10 260	0.10 345	0.09 171	0.08 156	0.24 462	0.16 352

FC-DCNN v2	1.54 688	0.58 430	2.80 633	0.44 565	0.39 571	2.05 701	0.66 642	1.90 704	1.84 700	2.79 715	2.97 710	4.41 719	3.07 713	2.65 685	2.30 682	0.29 646	0.26 630	0.31 648	0.30 607	0.32 549	0.38 616

IMH	2.02 699	2.15 723	2.69 613	1.68 706	1.12 697	1.66 686	0.92 675	2.10 710	1.92 701	1.32 679	2.66 704	2.21 696	1.69 694	5.78 722	1.68 655	5.54 730	0.96 712	1.31 711	0.71 698	1.32 709	0.99 699

MonStereo1	1.98 698	1.01 624	1.78 352	1.19 694	1.04 691	3.58 716	0.61 631	1.53 691	1.93 702	1.39 685	3.37 715	2.23 697	10.80 733	2.84 698	1.25 630	1.04 701	0.38 662	0.96 699	0.57 685	1.10 696	1.00 701

WAO-7	1.48 685	1.63 691	2.49 575	0.93 679	0.75 670	1.72 688	1.10 689	1.84 703	1.96 703	1.43 688	2.54 699	1.97 691	1.61 691	3.06 702	2.08 672	0.69 686	0.66 693	0.94 697	0.74 699	0.80 685	0.69 672

NLMM	0.42 308	0.24 100	0.53 11	0.26 199	0.38 565	0.48 238	0.23 285	1.72 696	2.06 704	0.25 189	0.25 151	0.28 235	0.27 283	0.32 155	0.34 363	0.09 149	0.11 401	0.10 239	0.08 156	0.20 397	0.13 245

WQFJA1	0.42 308	0.24 100	0.53 11	0.26 199	0.38 565	0.48 238	0.23 285	1.72 696	2.07 705	0.25 189	0.25 151	0.28 235	0.27 283	0.32 155	0.34 363	0.09 149	0.11 401	0.10 239	0.08 156	0.20 397	0.13 245

WQFJX1	0.45 350	0.28 174	0.56 17	0.27 225	0.35 538	0.48 238	0.25 346	1.98 709	2.08 706	0.26 207	0.26 164	0.29 248	0.28 302	0.50 332	0.31 327	0.10 260	0.11 401	0.10 239	0.08 156	0.23 445	0.14 275

JetRed	3.29 717	4.93 729	10.17 728	1.45 700	1.72 713	7.44 726	5.05 731	3.06 718	2.12 707	2.41 709	2.39 696	2.99 705	2.37 705	3.51 711	6.44 724	1.32 712	1.90 724	1.37 713	1.23 718	2.21 720	1.76 720

Dean	1.79 693	1.83 705	3.92 696	1.29 697	1.07 694	1.55 679	1.00 682	1.95 706	2.33 708	1.47 690	4.19 722	4.26 718	1.33 676	2.21 648	1.48 646	1.14 705	0.68 698	1.18 705	0.74 699	1.24 704	0.98 694

NLMM1	0.46 363	0.27 145	0.53 11	0.27 225	0.38 565	0.49 257	0.24 322	1.97 708	2.38 709	0.28 230	0.27 173	0.26 210	0.25 242	0.47 307	0.31 327	0.10 260	0.11 401	0.10 239	0.09 207	0.23 445	0.15 318

SDNR	1.22 669	0.80 537	2.71 615	0.33 400	1.48 708	1.98 699	0.23 285	1.93 705	2.44 710	0.89 637	2.52 698	1.36 677	0.51 527	3.65 712	1.93 664	0.30 649	0.31 646	0.22 612	0.16 476	0.33 558	0.36 606

MADNet++	2.79 709	2.11 720	2.97 654	2.49 721	2.28 718	2.95 713	2.31 720	2.67 714	2.47 711	3.03 718	3.13 712	2.70 703	2.92 709	4.10 716	4.48 715	2.68 724	2.24 728	3.04 731	2.44 728	2.37 721	2.34 726

SANet	1.20 665	1.21 663	3.33 685	0.38 512	0.27 424	1.73 689	0.85 670	1.10 659	2.49 712	1.16 663	1.83 682	1.72 688	1.50 687	2.37 657	2.84 693	0.18 564	0.16 530	0.16 540	0.15 452	0.32 549	0.32 580

DStereoSA	2.12 700	0.98 613	2.80 633	1.25 696	2.23 717	1.97 697	4.62 730	1.22 670	2.54 713	1.16 663	3.84 720	1.00 640	4.05 719	2.07 636	5.29 721	0.93 694	1.48 719	0.48 674	1.51 721	0.95 693	1.95 723

DeepPrunerF	0.86 626	0.86 561	2.91 648	0.45 579	0.50 627	0.64 495	0.48 592	1.14 664	2.64 714	0.63 549	0.61 489	0.65 493	0.62 579	2.21 648	1.31 634	0.23 616	0.19 575	0.30 647	0.28 591	0.36 591	0.25 510

LVE	1.96 697	2.17 724	3.14 669	1.68 706	1.80 714	1.63 683	1.03 685	2.34 712	2.81 715	1.25 674	2.89 707	4.24 717	1.29 670	2.79 695	1.44 644	2.85 725	0.91 711	1.18 705	1.46 720	1.23 703	1.10 705

WAO-6	1.58 690	1.54 688	2.32 533	1.14 693	1.00 688	2.30 707	1.03 685	1.82 702	2.85 716	1.25 674	2.61 702	2.20 695	1.56 689	2.47 674	1.99 668	0.95 697	0.67 694	1.19 708	0.83 704	1.08 695	0.88 691

SGM-ForestM	2.98 714	1.70 699	3.52 690	0.67 658	0.47 622	5.18 724	3.36 726	3.30 723	2.86 717	4.44 722	3.79 719	9.80 732	5.50 725	6.29 725	6.52 725	0.27 640	0.36 656	0.24 626	0.27 587	0.38 606	0.58 661

DStereoFS	2.23 701	2.10 717	2.47 570	1.61 705	1.88 716	3.81 717	2.06 717	1.95 706	3.33 718	2.38 708	3.31 714	2.37 698	4.92 721	2.45 671	3.27 700	1.03 700	1.27 718	0.55 679	1.04 712	0.70 676	2.05 724

light-stereo	8.15 729	2.75 726	9.83 727	12.24 738	9.63 730	19.16 742	0.44 568	6.84 731	3.57 719	13.44 738	22.94 757	23.04 750	1.65 692	17.20 745	7.61 728	3.06 726	2.25 729	0.42 667	0.52 677	4.07 730	2.31 725

HanzoNet	7.64 727	2.86 727	5.05 707	7.01 732	3.97 724	2.18 705	1.34 702	3.37 724	4.05 720	13.17 737	10.58 730	10.73 733	16.52 743	8.45 729	10.51 735	10.48 742	9.72 744	5.59 736	13.46 744	6.84 736	6.83 735

coex-ft	5.95 726	1.67 695	60.57 761	0.34 433	0.30 466	0.77 586	0.69 651	0.74 387	4.41 721	19.22 745	2.15 690	1.62 687	7.97 729	1.81 596	8.96 730	0.44 666	2.08 726	0.18 583	0.19 531	0.38 606	4.62 732

tt	4.93 723	0.27 145	4.20 702	2.29 719	1.58 711	10.20 729	16.97 739	9.42 735	5.02 722	1.67 693	1.28 660	4.68 720	5.03 723	3.37 710	5.92 722	6.16 732	9.47 743	2.82 729	3.18 731	3.60 728	1.53 716

UNDER WATER-64	2.47 705	1.89 710	4.86 706	1.82 713	1.44 705	3.18 714	1.57 711	2.62 713	5.64 723	2.05 697	2.13 689	4.13 714	3.76 717	2.62 683	3.42 705	1.47 714	0.85 709	1.57 719	1.07 714	1.82 716	1.49 714

WAO-8	2.80 710	2.14 721	2.89 642	1.91 714	1.04 691	3.98 719	0.96 677	3.26 721	6.17 724	2.15 702	3.37 715	3.31 709	2.41 706	11.84 731	2.03 670	2.05 721	1.86 722	1.54 717	0.92 707	1.22 701	0.87 689

Venus	2.80 710	2.14 721	2.89 642	1.91 714	1.04 691	3.98 719	0.96 677	3.26 721	6.17 724	2.15 702	3.37 715	3.31 709	2.41 706	11.84 731	2.03 670	2.05 721	1.86 722	1.54 717	0.92 707	1.22 701	0.87 689

UNDER WATER	2.74 708	1.85 707	4.54 705	1.81 712	1.44 705	2.34 708	1.40 706	3.24 720	6.60 726	2.60 711	2.76 705	5.75 724	5.24 724	3.02 701	4.01 710	1.45 713	0.81 707	1.59 720	1.06 713	1.80 715	1.51 715

TorneroNet-64	2.65 706	1.83 705	3.30 682	1.46 701	1.20 699	3.89 718	0.99 679	3.51 725	6.71 727	2.56 710	4.60 723	4.22 715	3.85 718	3.33 707	3.14 698	1.19 707	0.65 692	1.39 714	0.79 703	3.31 727	1.15 706

MANE	2.90 713	1.14 650	2.96 651	1.03 685	1.01 689	5.01 723	2.45 721	5.36 727	6.88 728	3.58 720	4.76 725	5.99 725	4.99 722	4.23 717	4.61 717	0.56 678	0.67 694	0.44 671	0.78 701	0.51 657	1.03 702

USTest	8.10 728	7.17 733	8.96 723	9.25 734	9.05 729	15.27 733	23.78 741	9.96 736	9.47 729	5.94 726	6.75 726	7.80 729	7.48 728	8.83 730	11.21 736	2.21 723	3.56 731	2.86 730	3.20 732	5.02 733	4.16 730

LE_ROB	4.43 722	1.35 681	9.38 724	2.79 724	3.93 723	2.43 710	3.46 727	2.68 715	11.19 730	11.66 736	4.73 724	5.26 723	10.46 732	4.50 720	9.49 731	0.82 692	0.69 700	1.34 712	0.98 710	0.75 681	0.76 679

Selective-IGEV-i1pa	9.22 732	12.57 740	9.49 726	2.20 717	1.49 709	16.83 736	8.03 734	14.34 742	11.26 731	10.52 732	15.24 739	14.52 742	11.94 741	18.22 746	9.78 733	7.79 741	3.09 730	5.20 735	2.49 729	2.46 723	6.90 736

SGM_RVC	1.89 695	0.92 582	2.50 579	0.96 683	0.93 683	1.63 683	1.37 703	1.52 690	12.43 732	1.85 695	1.69 679	2.40 700	1.74 696	2.81 697	1.71 657	0.53 673	0.47 679	0.42 667	0.47 665	0.74 679	0.74 675
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ktn	4.35 721	2.10 717	2.89 642	1.80 710	1.49 709	2.13 703	1.41 708	2.26 711	12.72 733	11.41 735	16.43 741	11.15 734	3.75 716	4.36 719	3.18 699	1.82 719	0.98 714	1.73 723	1.21 717	2.97 726	1.27 709

iinet-test	11.61 734	10.56 734	11.80 730	12.17 736	12.09 735	18.69 737	26.70 747	13.53 738	13.46 734	9.91 729	10.28 728	11.17 735	11.16 736	12.37 735	14.43 739	6.71 736	7.85 736	6.13 737	6.95 735	8.33 737	7.85 737

IINet	11.61 734	10.56 734	11.80 730	12.17 736	12.09 735	18.69 737	26.70 747	13.53 738	13.46 734	9.91 729	10.28 728	11.17 735	11.16 736	12.37 735	14.43 739	6.71 736	7.85 736	6.13 737	6.95 735	8.33 737	7.85 737

DGTPSM_ROB	8.89 731	5.62 730	12.25 733	5.92 731	11.32 732	8.54 727	24.18 742	6.40 729	13.49 736	5.15 723	11.46 734	6.19 727	10.92 734	7.00 726	13.72 737	4.47 728	7.65 735	3.92 732	7.45 739	4.38 731	7.87 739

Anonymous_1	22.91 745	11.20 737	12.13 732	12.75 739	26.28 753	19.43 744	27.92 749	14.08 741	13.61 737	14.96 740	10.58 730	11.26 737	11.19 738	12.55 737	14.57 742	38.28 760	7.88 738	34.96 758	63.99 760	89.57 764	10.94 743

PML	23.15 746	16.83 741	7.78 720	5.49 730	9.93 731	51.13 761	104.50 763	5.76 728	13.62 738	37.30 763	105.93 763	30.86 761	23.50 751	12.07 733	7.87 729	6.30 733	2.12 727	6.32 739	2.43 727	10.44 741	2.90 728

DPSMNet_ROB	9.48 733	5.64 731	13.01 737	8.82 733	11.82 733	8.54 727	24.20 743	6.41 730	13.65 739	5.32 725	11.47 735	6.33 728	10.92 734	7.69 727	13.89 738	7.25 740	8.19 739	5.06 733	7.78 740	5.31 734	8.26 740

BEATNet-Init1	12.10 736	11.19 736	27.29 758	2.99 725	3.51 722	21.84 749	11.10 735	14.34 742	13.83 740	20.34 746	20.33 747	26.35 760	20.03 745	19.06 747	14.80 743	1.74 718	1.81 721	2.05 725	2.49 729	3.69 729	3.12 729

DPSM_ROB	12.34 737	11.21 738	12.51 734	12.91 740	12.80 738	19.84 746	28.28 750	14.38 744	14.28 741	10.58 733	11.26 732	12.03 739	11.85 739	13.15 739	15.34 744	7.11 738	8.31 740	6.50 740	7.35 737	8.84 739	8.31 741

DPSM	12.34 737	11.21 738	12.51 734	12.91 740	12.80 738	19.84 746	28.28 750	14.38 744	14.28 741	10.58 733	11.26 732	12.03 739	11.85 739	13.15 739	15.34 744	7.11 738	8.31 740	6.50 740	7.35 737	8.84 739	8.31 741

DPSimNet_ROB	17.97 742	20.20 749	24.98 751	17.62 743	15.92 741	21.53 748	21.00 740	13.70 740	15.61 743	23.89 758	14.69 738	22.87 748	24.58 759	12.70 738	14.56 741	18.48 751	12.91 745	20.21 752	12.05 742	17.76 742	14.17 744

HaxPig	19.86 743	22.40 750	22.34 745	17.95 744	17.95 743	11.77 731	11.89 736	16.02 746	15.89 744	21.10 748	21.41 748	18.74 746	18.39 744	20.08 748	19.69 747	23.63 757	23.22 756	24.06 753	23.69 754	23.00 753	23.95 755

KSHMR	4.10 720	1.97 715	5.27 709	1.71 708	1.47 707	1.96 695	1.28 698	3.19 719	17.33 745	2.12 698	15.91 740	9.18 731	1.57 690	8.42 728	1.98 667	1.52 715	1.26 716	1.67 721	1.19 716	1.67 714	1.40 713

ASD4	21.52 744	19.65 743	22.13 744	22.45 747	16.42 742	23.29 750	30.71 752	33.06 760	17.47 746	24.18 759	14.11 737	21.71 747	15.88 742	21.06 749	18.11 746	19.78 752	17.78 755	26.52 755	20.33 753	27.03 754	18.73 753

MEDIAN_ROB	23.96 747	27.05 759	26.39 756	22.16 746	22.13 745	16.12 735	13.97 737	20.24 747	20.05 747	25.50 760	25.31 758	22.96 749	22.63 749	24.39 750	23.24 751	28.20 758	27.23 760	28.62 756	27.75 758	27.50 755	27.76 758

xxxxx1	28.96 757	20.11 746	14.07 739	49.74 757	39.15 758	18.98 739	26.64 744	21.94 748	20.21 748	16.45 742	17.48 743	18.36 743	21.56 746	16.21 742	20.88 748	23.07 754	26.55 757	66.40 762	78.70 762	30.27 756	32.51 760

tt_ll	28.96 757	20.11 746	14.07 739	49.74 757	39.15 758	18.98 739	26.64 744	21.94 748	20.21 748	16.45 742	17.48 743	18.36 743	21.56 746	16.21 742	20.88 748	23.07 754	26.55 757	66.40 762	78.70 762	30.27 756	32.51 760

ff	28.96 757	20.11 746	14.07 739	49.74 757	39.15 758	18.98 739	26.64 744	21.94 748	20.21 748	16.45 742	17.48 743	18.36 743	21.56 746	16.21 742	20.88 748	23.07 754	26.55 757	66.40 762	78.70 762	30.27 756	32.51 760

TorneroNet	5.50 724	1.92 713	3.16 671	1.47 702	1.25 702	14.07 732	1.06 687	4.90 726	20.99 751	10.17 731	16.48 742	11.88 738	6.93 727	3.34 708	4.20 713	1.30 711	0.69 700	1.45 716	0.86 705	2.61 724	1.20 707

RSGM-EC	41.56 760	31.72 761	19.92 742	51.66 760	47.86 761	38.70 751	61.61 761	33.83 761	22.80 752	23.45 756	29.29 760	43.76 762	35.31 761	66.76 761	70.17 762	66.40 762	37.60 763	48.67 759	25.68 756	48.86 760	27.21 756

acva	41.56 760	31.72 761	19.92 742	51.66 760	47.86 761	38.70 751	61.61 761	33.83 761	22.80 752	23.45 756	29.29 760	43.76 762	35.31 761	66.76 761	70.17 762	66.40 762	37.60 763	48.67 759	25.68 756	48.86 760	27.21 756

AVERAGE_ROB	26.93 756	30.34 760	29.27 759	25.82 748	25.34 746	19.48 745	15.17 738	23.55 751	23.00 754	28.45 761	27.87 759	26.25 759	25.86 760	26.96 759	25.55 752	31.30 759	30.07 761	31.76 757	30.81 759	30.79 759	30.93 759

LSM0	26.58 755	22.63 757	25.88 755	30.13 756	52.21 763	39.94 759	56.74 753	28.97 757	28.72 755	21.14 750	22.26 750	24.43 758	23.88 753	26.54 758	30.87 755	14.32 749	16.55 747	13.12 748	14.71 745	17.92 749	20.60 754

RAFT-FEzeroshot	24.80 748	22.55 753	24.73 748	26.10 750	25.76 748	39.84 753	57.07 759	28.84 752	28.79 756	21.14 750	22.48 751	24.18 753	23.88 753	26.38 751	30.87 755	14.26 744	16.71 750	13.09 742	14.82 747	17.79 746	16.72 749

RAFT-FE	24.80 748	22.55 753	24.73 748	26.10 750	25.76 748	39.84 753	57.07 759	28.84 752	28.79 756	21.14 750	22.48 751	24.18 753	23.88 753	26.38 751	30.87 755	14.26 744	16.71 750	13.09 742	14.82 747	17.79 746	16.72 749

CasAABBNet	24.81 750	22.53 751	24.83 750	26.08 749	25.74 747	39.86 755	57.06 757	28.87 755	28.83 758	21.16 753	22.54 753	24.22 755	23.89 756	26.38 751	30.87 755	14.25 743	16.71 750	13.09 742	14.81 746	17.78 743	16.71 746

FlowAnything	24.85 751	22.54 752	25.10 752	26.11 752	25.76 748	39.86 755	57.00 754	28.89 756	28.87 759	21.31 755	22.68 756	24.22 755	23.87 752	26.39 754	30.89 759	14.26 744	16.78 754	13.10 746	14.90 751	17.78 743	16.69 745

Selective-RAFT-Error	24.87 753	22.59 756	25.14 753	26.13 754	25.82 752	39.93 758	57.03 755	28.97 757	28.95 760	21.21 754	22.65 755	24.25 757	23.98 758	26.43 755	30.83 754	14.27 747	16.71 750	13.10 746	14.82 747	17.82 748	16.76 751

fast-reg	25.26 754	22.76 758	26.49 757	26.66 755	27.60 754	41.51 760	57.03 755	28.84 752	28.98 761	20.78 747	22.21 749	23.55 751	23.30 750	26.97 760	31.44 760	14.39 750	16.67 748	15.16 749	15.84 752	18.23 751	16.71 746

Hybrid-DGEV	24.86 752	22.58 755	25.22 754	26.11 752	25.76 748	39.92 757	57.06 757	29.03 759	29.01 762	21.12 749	22.64 754	24.13 752	23.91 757	26.46 756	30.82 753	14.27 747	16.70 749	13.09 742	14.83 750	17.78 743	16.71 746

Selective-IGEV-i16pa	47.65 762	67.17 763	7.20 719	2.47 720	2.32 719	116.02 763	1.42 709	90.41 764	82.69 763	32.69 762	90.10 762	60.10 764	84.41 763	129.53 764	52.52 761	50.16 761	15.10 746	18.00 751	9.63 741	0.94 691	40.09 763

test_example2	115.39 763	123.23 764	94.57 762	115.52 762	123.55 764	101.63 762	114.33 764	53.41 763	99.48 764	134.90 764	135.05 764	85.83 765	85.11 764	111.32 763	106.15 764	152.55 765	205.26 765	99.78 765	114.96 765	140.96 765	110.20 764

ccccc	291.34 764	297.21 765	347.09 764	374.70 765	380.44 765	203.92 764	213.88 765	216.32 765	172.72 765	203.37 765	218.57 765	215.01 766	258.31 765	312.78 765	341.56 765	412.57 766	356.13 766	256.09 766	227.69 766	428.88 766	389.64 765

FADE		3.00 728		2.11 716	2.94 721							3.05 706				94.83 764	35.90 762	65.83 761	66.18 761	1.66 713

Low-res two-view benchmark