Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

PSi22a	0.17 1	0.14 10	0.23 2	0.28 4	0.15 9	0.17 17	0.18 16	0.28 21	0.15 3	0.15 2	0.13 1	0.22 57	0.17 22	0.23 2	0.19 5	0.13 106	0.10 71	0.11 5	0.09 9	0.10 5	0.10 6

Foundation-i32	0.17 1	0.14 10	0.23 2	0.28 4	0.13 1	0.15 8	0.19 30	0.27 11	0.14 2	0.16 3	0.14 2	0.23 67	0.19 48	0.24 3	0.21 41	0.13 106	0.09 18	0.11 5	0.09 9	0.10 5	0.09 1

BLMT-Stereo	0.17 1	0.11 1	0.23 2	0.33 95	0.20 141	0.16 13	0.22 105	0.21 2	0.23 32	0.14 1	0.18 15	0.16 6	0.14 2	0.26 9	0.22 74	0.10 9	0.09 18	0.14 165	0.13 241	0.10 5	0.11 61

PipStereo	0.18 4	0.14 10	0.25 9	0.29 9	0.15 9	0.14 3	0.19 30	0.28 21	0.19 15	0.16 3	0.16 8	0.29 145	0.19 48	0.27 13	0.21 41	0.12 56	0.10 71	0.11 5	0.09 9	0.11 33	0.11 61

PSi22b	0.18 4	0.14 10	0.25 9	0.29 9	0.15 9	0.15 8	0.18 16	0.27 11	0.19 15	0.16 3	0.16 8	0.31 166	0.20 71	0.26 9	0.21 41	0.12 56	0.10 71	0.11 5	0.09 9	0.11 33	0.10 6

Pro-Stereo	0.18 4	0.13 2	0.22 1	0.33 95	0.23 241	0.16 13	0.19 30	0.21 2	0.23 32	0.24 67	0.18 15	0.17 9	0.11 1	0.36 111	0.21 41	0.11 31	0.09 18	0.15 223	0.14 283	0.10 5	0.10 6

LG-Stereo_L1	0.18 4	0.14 10	0.29 63	0.31 41	0.21 171	0.19 27	0.19 30	0.30 24	0.20 20	0.16 3	0.15 4	0.19 29	0.17 22	0.35 100	0.20 23	0.13 106	0.10 71	0.12 52	0.09 9	0.11 33	0.10 6

MLG-Stereo_test2	0.18 4	0.14 10	0.26 27	0.31 41	0.17 33	0.24 64	0.17 5	0.27 11	0.15 3	0.18 11	0.19 17	0.22 57	0.14 2	0.32 59	0.19 5	0.13 106	0.09 18	0.12 52	0.09 9	0.11 33	0.10 6

MLG-Stereo_test1	0.18 4	0.14 10	0.28 49	0.34 109	0.17 33	0.24 64	0.17 5	0.27 11	0.13 1	0.18 11	0.14 2	0.23 67	0.15 8	0.32 59	0.20 23	0.12 56	0.09 18	0.13 106	0.09 9	0.10 5	0.10 6

MLG-Stereo	0.18 4	0.14 10	0.28 49	0.34 109	0.16 18	0.26 95	0.17 5	0.31 29	0.15 3	0.19 16	0.15 4	0.23 67	0.15 8	0.32 59	0.20 23	0.11 31	0.09 18	0.13 106	0.09 9	0.10 5	0.10 6

FoundationStereo	0.18 4	0.15 49	0.26 27	0.31 41	0.17 33	0.23 55	0.20 49	0.24 8	0.16 6	0.19 16	0.16 8	0.21 46	0.19 48	0.27 13	0.22 74	0.14 166	0.10 71	0.12 52	0.09 9	0.10 5	0.10 6

small-0shot	0.19 12	0.14 10	0.29 63	0.30 22	0.18 55	0.18 19	0.28 229	0.27 11	0.17 8	0.19 16	0.30 131	0.14 2	0.15 8	0.25 6	0.21 41	0.13 106	0.09 18	0.14 165	0.12 189	0.12 93	0.11 61

testmc14	0.19 12	0.13 2	0.24 7	0.31 41	0.15 9	0.29 151	0.25 162	0.31 29	0.17 8	0.21 30	0.29 119	0.21 46	0.18 31	0.25 6	0.21 41	0.11 31	0.09 18	0.10 1	0.08 1	0.11 33	0.10 6

mm2	0.19 12	0.14 10	0.25 9	0.30 22	0.19 95	0.15 8	0.19 30	0.33 36	0.26 55	0.16 3	0.20 21	0.29 145	0.19 48	0.31 47	0.21 41	0.12 56	0.10 71	0.11 5	0.09 9	0.10 5	0.10 6

mm1	0.19 12	0.14 10	0.25 9	0.30 22	0.19 95	0.15 8	0.19 30	0.27 11	0.26 55	0.16 3	0.20 21	0.29 145	0.19 48	0.31 47	0.21 41	0.12 56	0.10 71	0.11 5	0.09 9	0.10 5	0.10 6

LACA1	0.19 12	0.16 79	0.27 37	0.29 9	0.14 5	0.26 95	0.22 105	0.27 11	0.19 15	0.20 21	0.16 8	0.19 29	0.18 31	0.31 47	0.21 41	0.14 166	0.10 71	0.11 5	0.10 77	0.11 33	0.10 6

S2M2_XL	0.19 12	0.18 157	0.28 49	0.27 3	0.20 141	0.15 8	0.16 4	0.23 4	0.16 6	0.21 30	0.26 86	0.17 9	0.17 22	0.24 3	0.21 41	0.17 362	0.16 473	0.15 223	0.14 283	0.15 259	0.12 134
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LG-Stereo_L2	0.19 12	0.14 10	0.30 81	0.31 41	0.20 141	0.20 31	0.18 16	0.33 36	0.22 26	0.19 16	0.15 4	0.20 38	0.18 31	0.34 91	0.20 23	0.13 106	0.09 18	0.13 106	0.09 9	0.11 33	0.09 1

DF_test	0.20 19	0.13 2	0.26 27	0.33 95	0.24 297	0.10 1	0.23 130	0.27 11	0.31 109	0.23 54	0.28 106	0.15 3	0.18 31	0.22 1	0.21 41	0.15 250	0.11 204	0.13 106	0.12 189	0.14 199	0.11 61

anonymous	0.20 19	0.16 79	0.30 81	0.33 95	0.21 171	0.14 3	0.21 77	0.25 10	0.29 86	0.26 92	0.37 186	0.18 20	0.16 19	0.28 17	0.20 23	0.12 56	0.10 71	0.14 165	0.12 189	0.12 93	0.11 61

LGCAT	0.20 19	0.14 10	0.25 9	0.29 9	0.19 95	0.14 3	0.19 30	0.24 8	0.19 15	0.27 108	0.20 21	0.20 38	0.21 85	0.34 91	0.22 74	0.23 543	0.19 551	0.11 5	0.14 283	0.10 5	0.19 428

derf	0.20 19	0.15 49	0.28 49	0.32 70	0.19 95	0.21 39	0.18 16	0.31 29	0.26 55	0.18 11	0.21 31	0.27 128	0.18 31	0.33 76	0.21 41	0.12 56	0.11 204	0.11 5	0.09 9	0.09 1	0.11 61

qqai	0.20 19	0.15 49	0.30 81	0.32 70	0.19 95	0.22 42	0.18 16	0.32 32	0.27 71	0.18 11	0.20 21	0.28 139	0.18 31	0.34 91	0.21 41	0.13 106	0.11 204	0.12 52	0.09 9	0.09 1	0.11 61

MGA	0.20 19	0.14 10	0.29 63	0.30 22	0.20 141	0.29 151	0.18 16	0.36 63	0.27 71	0.20 21	0.22 41	0.19 29	0.15 8	0.31 47	0.21 41	0.13 106	0.10 71	0.12 52	0.10 77	0.11 33	0.12 134

CAR	0.20 19	0.14 10	0.28 49	0.30 22	0.19 95	0.26 95	0.18 16	0.42 112	0.28 76	0.23 54	0.26 86	0.17 9	0.14 2	0.30 32	0.22 74	0.12 56	0.09 18	0.12 52	0.10 77	0.11 33	0.12 134

MSE-Stereo	0.20 19	0.14 10	0.28 49	0.30 22	0.19 95	0.26 95	0.18 16	0.42 112	0.28 76	0.20 21	0.26 86	0.17 9	0.14 2	0.31 47	0.21 41	0.12 56	0.10 71	0.12 52	0.10 77	0.11 33	0.12 134

monster-pro	0.20 19	0.14 10	0.27 37	0.31 41	0.16 18	0.22 42	0.21 77	0.39 77	0.34 138	0.20 21	0.25 71	0.17 9	0.15 8	0.40 142	0.19 5	0.09 1	0.09 18	0.11 5	0.09 9	0.11 33	0.10 6

DepthFocus	0.20 19	0.13 2	0.31 96	0.29 9	0.24 297	0.18 19	0.20 49	0.27 11	0.18 12	0.24 67	0.25 71	0.15 3	0.18 31	0.27 13	0.19 5	0.15 250	0.12 292	0.17 314	0.17 417	0.13 145	0.10 6

GeoVLM	0.20 19	0.14 10	0.25 9	0.30 22	0.19 95	0.28 132	0.19 30	0.33 36	0.26 55	0.21 30	0.20 21	0.29 145	0.21 85	0.30 32	0.22 74	0.12 56	0.10 71	0.11 5	0.09 9	0.10 5	0.11 61

Test_v1	0.20 19	0.14 10	0.23 2	0.29 9	0.18 55	0.24 64	0.21 77	0.41 104	0.32 121	0.21 30	0.22 41	0.17 9	0.18 31	0.35 100	0.20 23	0.13 106	0.10 71	0.12 52	0.10 77	0.10 5	0.10 6

MatchStereo	0.20 19	0.14 10	0.25 9	0.28 4	0.15 9	0.17 17	0.20 49	0.35 57	0.29 86	0.21 30	0.36 180	0.18 20	0.17 22	0.33 76	0.25 155	0.14 166	0.10 71	0.12 52	0.09 9	0.11 33	0.11 61
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
BridgeDepth_RVC	0.20 19	0.14 10	0.26 27	0.26 2	0.15 9	0.34 238	0.17 5	0.41 104	0.22 26	0.21 30	0.21 31	0.20 38	0.25 135	0.33 76	0.25 155	0.13 106	0.09 18	0.11 5	0.09 9	0.12 93	0.10 6
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.20 19	0.14 10	0.25 9	0.30 22	0.20 141	0.28 132	0.19 30	0.33 36	0.26 55	0.21 30	0.20 21	0.28 139	0.21 85	0.31 47	0.22 74	0.12 56	0.10 71	0.11 5	0.09 9	0.10 5	0.10 6

HiDET	0.20 19	0.14 10	0.27 37	0.30 22	0.19 95	0.24 64	0.19 30	0.39 77	0.27 71	0.21 30	0.23 50	0.27 128	0.17 22	0.32 59	0.24 129	0.12 56	0.10 71	0.11 5	0.09 9	0.10 5	0.11 61

CSFM-Stereo	0.20 19	0.14 10	0.24 7	0.31 41	0.17 33	0.29 151	0.20 49	0.40 95	0.24 39	0.23 54	0.21 31	0.26 114	0.21 85	0.32 59	0.21 41	0.13 106	0.12 292	0.12 52	0.09 9	0.10 5	0.10 6

MonStereo	0.20 19	0.14 10	0.27 37	0.31 41	0.16 18	0.22 42	0.21 77	0.39 77	0.34 138	0.20 21	0.25 71	0.18 20	0.15 8	0.40 142	0.19 5	0.09 1	0.09 18	0.11 5	0.09 9	0.11 33	0.10 6

Wavelet-MonSter	0.20 19	0.14 10	0.29 63	0.34 109	0.19 95	0.18 19	0.21 77	0.34 53	0.24 39	0.25 79	0.34 167	0.22 57	0.27 171	0.28 17	0.22 74	0.09 1	0.09 18	0.11 5	0.09 9	0.10 5	0.10 6

Monster-pub-eth3d	0.20 19	0.14 10	0.27 37	0.31 41	0.16 18	0.22 42	0.21 77	0.39 77	0.34 138	0.20 21	0.25 71	0.17 9	0.15 8	0.40 142	0.19 5	0.09 1	0.09 18	0.11 5	0.09 9	0.11 33	0.10 6

Monster-pub-mixall	0.20 19	0.14 10	0.27 37	0.31 41	0.17 33	0.20 31	0.17 5	0.43 118	0.24 39	0.23 54	0.21 31	0.17 9	0.16 19	0.46 207	0.19 5	0.13 106	0.10 71	0.11 5	0.08 1	0.10 5	0.12 134

MLG-Stereo_test3	0.20 19	0.14 10	0.28 49	0.33 95	0.17 33	0.38 286	0.18 16	0.32 32	0.22 26	0.25 79	0.16 8	0.25 103	0.17 22	0.32 59	0.21 41	0.13 106	0.10 71	0.12 52	0.09 9	0.11 33	0.11 61

LGtest1	0.20 19	0.15 49	0.30 81	0.35 142	0.17 33	0.26 95	0.17 5	0.33 36	0.21 24	0.21 30	0.16 8	0.23 67	0.21 85	0.33 76	0.20 23	0.15 250	0.10 71	0.13 106	0.10 77	0.12 93	0.11 61

MonSter	0.20 19	0.14 10	0.27 37	0.31 41	0.16 18	0.22 42	0.21 77	0.39 77	0.34 138	0.20 21	0.25 71	0.18 20	0.15 8	0.39 132	0.19 5	0.09 1	0.09 18	0.11 5	0.09 9	0.11 33	0.10 6

dual_stereo	0.20 19	0.15 49	0.27 37	0.32 70	0.17 33	0.16 13	0.20 49	0.30 24	0.21 24	0.24 67	0.20 21	0.25 103	0.14 2	0.55 280	0.25 155	0.14 166	0.10 71	0.12 52	0.09 9	0.10 5	0.10 6

over-8	0.21 44	0.19 205	0.29 63	0.35 142	0.13 1	0.33 224	0.21 77	0.35 57	0.18 12	0.22 45	0.22 41	0.25 103	0.25 135	0.42 163	0.21 41	0.14 166	0.10 71	0.11 5	0.09 9	0.11 33	0.11 61

over-9	0.21 44	0.19 205	0.29 63	0.35 142	0.13 1	0.32 204	0.21 77	0.36 63	0.17 8	0.22 45	0.22 41	0.26 114	0.26 158	0.42 163	0.21 41	0.14 166	0.10 71	0.11 5	0.09 9	0.11 33	0.11 61

WAFT-Stereo (ZS)	0.21 44	0.19 205	0.23 2	0.25 1	0.20 141	0.23 55	0.23 130	0.19 1	0.20 20	0.19 16	0.28 106	0.13 1	0.22 101	0.24 3	0.26 181	0.13 106	0.14 413	0.17 314	0.27 612	0.18 403	0.20 461

depth_test_26	0.21 44	0.15 49	0.29 63	0.31 41	0.20 141	0.16 13	0.20 49	0.30 24	0.23 32	0.27 108	0.37 186	0.22 57	0.15 8	0.30 32	0.20 23	0.18 407	0.14 413	0.15 223	0.15 318	0.15 259	0.15 290

MCSU-Stereo	0.21 44	0.13 2	0.26 27	0.30 22	0.14 5	0.25 86	0.31 302	0.35 57	0.32 121	0.29 137	0.25 71	0.23 67	0.17 22	0.32 59	0.21 41	0.13 106	0.10 71	0.10 1	0.08 1	0.10 5	0.10 6

PointNet	0.21 44	0.15 49	0.27 37	0.32 70	0.19 95	0.29 151	0.24 140	0.27 11	0.28 76	0.16 3	0.24 63	0.29 145	0.19 48	0.35 100	0.20 23	0.13 106	0.11 204	0.13 106	0.10 77	0.11 33	0.10 6

LiteMatch*	0.21 44	0.15 49	0.33 118	0.31 41	0.23 241	0.24 64	0.21 77	0.33 36	0.33 130	0.21 30	0.19 17	0.24 90	0.21 85	0.32 59	0.21 41	0.13 106	0.11 204	0.13 106	0.10 77	0.11 33	0.12 134

LACA3	0.21 44	0.18 157	0.27 37	0.29 9	0.15 9	0.32 204	0.25 162	0.30 24	0.22 26	0.24 67	0.21 31	0.21 46	0.22 101	0.45 196	0.19 5	0.13 106	0.10 71	0.11 5	0.09 9	0.11 33	0.09 1

LACA2	0.21 44	0.16 79	0.28 49	0.30 22	0.15 9	0.29 151	0.29 249	0.32 32	0.23 32	0.22 45	0.23 50	0.28 139	0.20 71	0.35 100	0.19 5	0.13 106	0.10 71	0.10 1	0.09 9	0.13 145	0.10 6

BridgeDepth	0.21 44	0.15 49	0.27 37	0.35 142	0.14 5	0.38 286	0.26 189	0.30 24	0.23 32	0.18 11	0.19 17	0.28 139	0.30 239	0.32 59	0.22 74	0.11 31	0.08 1	0.11 5	0.10 77	0.11 33	0.11 61
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
252Zero-FE	0.21 44	0.16 79	0.29 63	0.34 109	0.19 95	0.23 55	0.18 16	0.43 118	0.35 149	0.23 54	0.22 41	0.19 29	0.18 31	0.29 25	0.23 105	0.14 166	0.10 71	0.12 52	0.09 9	0.10 5	0.11 61

4.5_new	0.21 44	0.20 255	0.31 96	0.31 41	0.18 55	0.24 64	0.26 189	0.34 53	0.29 86	0.33 172	0.29 119	0.19 29	0.19 48	0.30 32	0.21 41	0.10 9	0.08 1	0.12 52	0.11 150	0.14 199	0.10 6

4.5w-stereo	0.21 44	0.20 255	0.31 96	0.31 41	0.18 55	0.24 64	0.26 189	0.34 53	0.29 86	0.33 172	0.29 119	0.19 29	0.19 48	0.30 32	0.21 41	0.10 9	0.08 1	0.12 52	0.11 150	0.14 199	0.10 6

IGEV	0.21 44	0.13 2	0.25 9	0.31 41	0.20 141	0.22 42	0.19 30	0.42 112	0.30 100	0.22 45	0.34 167	0.20 38	0.15 8	0.32 59	0.19 5	0.12 56	0.10 71	0.12 52	0.10 77	0.10 5	0.10 6

VeloStereo	0.22 58	0.15 49	0.30 81	0.31 41	0.23 241	0.14 3	0.13 1	0.23 4	0.22 26	0.25 79	0.21 31	0.27 128	0.22 101	0.32 59	0.23 105	0.20 472	0.19 551	0.18 372	0.16 353	0.20 461	0.22 502

flow	0.22 58	0.15 49	0.30 81	0.31 41	0.23 241	0.14 3	0.13 1	0.23 4	0.22 26	0.25 79	0.21 31	0.27 128	0.22 101	0.31 47	0.23 105	0.20 472	0.19 551	0.18 372	0.16 353	0.20 461	0.22 502

over-6	0.22 58	0.18 157	0.29 63	0.34 109	0.14 5	0.32 204	0.22 105	0.50 179	0.26 55	0.24 67	0.24 63	0.21 46	0.25 135	0.39 132	0.21 41	0.15 250	0.10 71	0.11 5	0.09 9	0.12 93	0.11 61

over v1	0.22 58	0.20 255	0.28 49	0.35 142	0.13 1	0.35 247	0.20 49	0.33 36	0.17 8	0.24 67	0.23 50	0.25 103	0.27 171	0.42 163	0.23 105	0.13 106	0.10 71	0.11 5	0.09 9	0.11 33	0.12 134

LCMNet	0.22 58	0.14 10	0.26 27	0.30 22	0.20 141	0.26 95	0.19 30	0.40 95	0.45 239	0.21 30	0.21 31	0.27 128	0.18 31	0.38 126	0.24 129	0.12 56	0.12 292	0.11 5	0.09 9	0.09 1	0.11 61

asda	0.22 58	0.19 205	0.31 96	0.32 70	0.18 55	0.24 64	0.23 130	0.38 73	0.29 86	0.28 125	0.24 63	0.18 20	0.23 116	0.41 151	0.22 74	0.09 1	0.08 1	0.11 5	0.09 9	0.11 33	0.10 6

asd	0.22 58	0.18 157	0.31 96	0.32 70	0.18 55	0.26 95	0.22 105	0.37 70	0.25 47	0.32 165	0.23 50	0.19 29	0.23 116	0.46 207	0.21 41	0.10 9	0.08 1	0.11 5	0.10 77	0.12 93	0.10 6

4.25_new	0.22 58	0.22 339	0.34 136	0.32 70	0.19 95	0.31 184	0.28 229	0.33 36	0.25 47	0.30 149	0.28 106	0.21 46	0.26 158	0.35 100	0.25 155	0.10 9	0.08 1	0.11 5	0.09 9	0.11 33	0.10 6

4.5w_new	0.22 58	0.22 339	0.34 136	0.32 70	0.19 95	0.31 184	0.28 229	0.33 36	0.25 47	0.30 149	0.28 106	0.21 46	0.26 158	0.35 100	0.25 155	0.10 9	0.08 1	0.11 5	0.09 9	0.11 33	0.10 6

4.25w-stereo	0.22 58	0.22 339	0.34 136	0.32 70	0.19 95	0.31 184	0.28 229	0.33 36	0.25 47	0.30 149	0.28 106	0.21 46	0.26 158	0.35 100	0.25 155	0.10 9	0.08 1	0.11 5	0.09 9	0.11 33	0.10 6

4w-stereo	0.22 58	0.19 205	0.33 118	0.31 41	0.18 55	0.29 151	0.20 49	0.33 36	0.23 32	0.33 172	0.24 63	0.21 46	0.28 193	0.42 163	0.23 105	0.09 1	0.08 1	0.11 5	0.10 77	0.11 33	0.10 6

2.5w	0.22 58	0.18 157	0.34 136	0.32 70	0.18 55	0.31 184	0.27 205	0.33 36	0.24 39	0.29 137	0.35 173	0.18 20	0.19 48	0.41 151	0.21 41	0.10 9	0.08 1	0.11 5	0.10 77	0.12 93	0.10 6

2.75w_new	0.22 58	0.18 157	0.30 81	0.29 9	0.18 55	0.23 55	0.33 341	0.37 70	0.29 86	0.36 197	0.27 95	0.18 20	0.25 135	0.37 116	0.24 129	0.11 31	0.09 18	0.11 5	0.09 9	0.10 5	0.10 6

monsters	0.22 58	0.14 10	0.28 49	0.32 70	0.19 95	0.24 64	0.19 30	0.46 147	0.34 138	0.37 202	0.30 131	0.16 6	0.20 71	0.45 196	0.20 23	0.12 56	0.09 18	0.11 5	0.09 9	0.11 33	0.11 61

111111	0.22 58	0.15 49	0.29 63	0.37 219	0.23 241	0.21 39	0.19 30	0.46 147	0.29 86	0.20 21	0.20 21	0.29 145	0.14 2	0.44 186	0.22 74	0.14 166	0.10 71	0.12 52	0.09 9	0.12 93	0.12 134

LG-G_1	0.22 58	0.14 10	0.31 96	0.34 109	0.16 18	0.52 398	0.17 5	0.36 63	0.20 20	0.21 30	0.22 41	0.26 114	0.19 48	0.37 116	0.20 23	0.14 166	0.10 71	0.13 106	0.09 9	0.11 33	0.11 61

LG-G	0.22 58	0.14 10	0.31 96	0.34 109	0.16 18	0.52 398	0.17 5	0.36 63	0.20 20	0.21 30	0.22 41	0.26 114	0.19 48	0.37 116	0.20 23	0.14 166	0.10 71	0.13 106	0.09 9	0.11 33	0.11 61

SGD-Stereo	0.22 58	0.16 79	0.28 49	0.32 70	0.16 18	0.28 132	0.20 49	0.39 77	0.29 86	0.25 79	0.29 119	0.21 46	0.27 171	0.38 126	0.27 206	0.16 307	0.09 18	0.13 106	0.11 150	0.13 145	0.11 61

StereoAnything_RVC	0.22 58	0.85 681	0.41 256	0.28 4	0.16 18	0.23 55	0.18 16	0.23 4	0.19 15	0.16 3	0.16 8	0.15 3	0.21 85	0.32 59	0.19 5	0.16 307	0.09 18	0.12 52	0.09 9	0.16 330	0.10 6

IGEV-Stereo++	0.22 58	0.16 79	0.29 63	0.38 246	0.20 141	0.22 42	0.18 16	0.44 127	0.36 155	0.23 54	0.29 119	0.24 90	0.17 22	0.28 17	0.23 105	0.12 56	0.10 71	0.12 52	0.10 77	0.12 93	0.11 61

GCAP-Stereo-DPT26K	0.23 78	0.16 79	0.41 256	0.34 109	0.18 55	0.23 55	0.25 162	0.46 147	0.25 47	0.27 108	0.27 95	0.22 57	0.30 239	0.33 76	0.21 41	0.11 31	0.10 71	0.13 106	0.10 77	0.12 93	0.11 61

aanet-new-16k	0.23 78	0.17 108	0.38 216	0.37 219	0.17 33	0.26 95	0.18 16	0.44 127	0.38 171	0.28 125	0.24 63	0.25 103	0.26 158	0.31 47	0.22 74	0.12 56	0.09 18	0.13 106	0.10 77	0.14 199	0.11 61

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.23 78	0.15 49	0.30 81	0.36 185	0.19 95	0.25 86	0.25 162	0.45 135	0.39 181	0.26 92	0.43 214	0.23 67	0.27 171	0.26 9	0.22 74	0.11 31	0.10 71	0.12 52	0.10 77	0.11 33	0.11 61

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.23 78	0.17 108	0.39 231	0.34 109	0.18 55	0.25 86	0.24 140	0.47 162	0.28 76	0.24 67	0.35 173	0.20 38	0.25 135	0.28 17	0.19 5	0.11 31	0.10 71	0.12 52	0.10 77	0.11 33	0.13 196

DispViT+	0.23 78	0.15 49	0.29 63	0.30 22	0.18 55	0.18 19	0.20 49	0.61 255	0.45 239	0.29 137	0.26 86	0.23 67	0.18 31	0.47 221	0.24 129	0.13 106	0.10 71	0.10 1	0.08 1	0.10 5	0.11 61

AdaDepth	0.23 78	0.18 157	0.36 184	0.38 246	0.19 95	0.33 224	0.22 105	0.35 57	0.24 39	0.22 45	0.21 31	0.20 38	0.19 48	0.59 318	0.21 41	0.10 9	0.11 204	0.13 106	0.10 77	0.11 33	0.13 196

qwe	0.23 78	0.18 157	0.30 81	0.31 41	0.18 55	0.29 151	0.22 105	0.39 77	0.33 130	0.37 202	0.30 131	0.20 38	0.22 101	0.45 196	0.22 74	0.10 9	0.08 1	0.11 5	0.10 77	0.12 93	0.10 6

2.25w	0.23 78	0.19 205	0.35 159	0.31 41	0.18 55	0.30 167	0.18 16	0.34 53	0.32 121	0.33 172	0.37 186	0.20 38	0.25 135	0.47 221	0.25 155	0.10 9	0.09 18	0.11 5	0.10 77	0.10 5	0.12 134

3.75w	0.23 78	0.17 108	0.33 118	0.32 70	0.19 95	0.42 336	0.24 140	0.36 63	0.26 55	0.33 172	0.28 106	0.17 9	0.25 135	0.38 126	0.21 41	0.10 9	0.08 1	0.11 5	0.10 77	0.11 33	0.10 6

3.5w_stereo	0.23 78	0.18 157	0.31 96	0.31 41	0.18 55	0.27 116	0.22 105	0.39 77	0.30 100	0.33 172	0.27 95	0.24 90	0.29 214	0.52 264	0.25 155	0.09 1	0.08 1	0.11 5	0.09 9	0.11 33	0.11 61

2w_stereo	0.23 78	0.19 205	0.33 118	0.33 95	0.17 33	0.28 132	0.37 414	0.40 95	0.36 155	0.33 172	0.33 155	0.17 9	0.21 85	0.30 32	0.23 105	0.10 9	0.08 1	0.11 5	0.10 77	0.12 93	0.11 61

monsterstereo	0.23 78	0.15 49	0.28 49	0.35 142	0.19 95	0.22 42	0.20 49	0.38 73	0.37 166	0.34 185	0.40 203	0.19 29	0.19 48	0.46 207	0.22 74	0.11 31	0.10 71	0.12 52	0.09 9	0.13 145	0.09 1

GREAT-IGEV	0.23 78	0.15 49	0.33 118	0.30 22	0.23 241	0.20 31	0.26 189	0.35 57	0.34 138	0.21 30	0.31 140	0.22 57	0.21 85	0.50 247	0.22 74	0.12 56	0.10 71	0.12 52	0.09 9	0.13 145	0.12 134
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
DEFOM-Stereo	0.23 78	0.16 79	0.29 63	0.34 109	0.20 141	0.59 453	0.20 49	0.32 32	0.31 109	0.23 54	0.19 17	0.18 20	0.18 31	0.42 163	0.22 74	0.12 56	0.10 71	0.12 52	0.09 9	0.11 33	0.12 134

GREATEN-IGEV_RVC	0.24 92	0.21 299	0.35 159	0.38 246	0.19 95	0.28 132	0.22 105	0.33 36	0.27 71	0.23 54	0.30 131	0.23 67	0.19 48	0.40 142	0.28 229	0.13 106	0.12 292	0.17 314	0.16 353	0.17 364	0.13 196

Anonymus	0.24 92	0.15 49	0.30 81	0.38 246	0.23 241	0.31 184	0.22 105	0.40 95	0.33 130	0.23 54	0.20 21	0.38 225	0.28 193	0.46 207	0.24 129	0.13 106	0.10 71	0.14 165	0.13 241	0.12 93	0.14 243

aanet-new-90k	0.24 92	0.17 108	0.60 472	0.35 142	0.18 55	0.33 224	0.27 205	0.40 95	0.28 76	0.20 21	0.25 71	0.21 46	0.35 297	0.48 232	0.18 2	0.11 31	0.10 71	0.12 52	0.10 77	0.14 199	0.09 1

aanet-new-70k	0.24 92	0.16 79	0.50 369	0.36 185	0.17 33	0.38 286	0.25 162	0.40 95	0.26 55	0.23 54	0.31 140	0.24 90	0.34 282	0.45 196	0.18 2	0.10 9	0.10 71	0.12 52	0.10 77	0.13 145	0.10 6

aanet-new-40k	0.24 92	0.17 108	0.52 402	0.35 142	0.18 55	0.37 278	0.21 77	0.39 77	0.26 55	0.25 79	0.28 106	0.26 114	0.34 282	0.25 6	0.21 41	0.11 31	0.09 18	0.13 106	0.10 77	0.14 199	0.10 6

aanet-new-36k	0.24 92	0.17 108	0.35 159	0.36 185	0.17 33	0.34 238	0.24 140	0.43 118	0.30 100	0.26 92	0.24 63	0.25 103	0.35 297	0.44 186	0.20 23	0.10 9	0.09 18	0.13 106	0.10 77	0.12 93	0.10 6

aanet-new-34k	0.24 92	0.17 108	0.44 298	0.35 142	0.16 18	0.25 86	0.25 162	0.46 147	0.38 171	0.26 92	0.27 95	0.24 90	0.34 282	0.29 25	0.21 41	0.11 31	0.10 71	0.13 106	0.10 77	0.12 93	0.10 6

aanet-32k-new	0.24 92	0.17 108	0.35 159	0.37 219	0.18 55	0.25 86	0.27 205	0.35 57	0.31 109	0.28 125	0.30 131	0.23 67	0.34 282	0.43 174	0.19 5	0.14 166	0.09 18	0.13 106	0.10 77	0.15 259	0.10 6

aanet-new-32k	0.24 92	0.16 79	0.36 184	0.36 185	0.18 55	0.38 286	0.21 77	0.43 118	0.26 55	0.28 125	0.23 50	0.34 192	0.34 282	0.32 59	0.19 5	0.12 56	0.10 71	0.13 106	0.10 77	0.13 145	0.11 61

aanet-new-30k	0.24 92	0.16 79	0.36 184	0.36 185	0.18 55	0.38 286	0.21 77	0.43 118	0.26 55	0.28 125	0.23 50	0.34 192	0.34 282	0.32 59	0.19 5	0.12 56	0.10 71	0.13 106	0.10 77	0.13 145	0.11 61

aanet-new-28k	0.24 92	0.18 157	0.48 346	0.36 185	0.17 33	0.32 204	0.23 130	0.38 73	0.28 76	0.28 125	0.23 50	0.29 145	0.33 271	0.31 47	0.22 74	0.13 106	0.10 71	0.13 106	0.11 150	0.16 330	0.13 196

aanet-new-24k	0.24 92	0.17 108	0.33 118	0.36 185	0.18 55	0.39 301	0.24 140	0.39 77	0.31 109	0.30 149	0.28 106	0.26 114	0.31 251	0.31 47	0.20 23	0.11 31	0.09 18	0.13 106	0.10 77	0.14 199	0.11 61

aanet-new-22k	0.24 92	0.16 79	0.36 184	0.36 185	0.18 55	0.30 167	0.19 30	0.48 168	0.42 215	0.26 92	0.24 63	0.26 114	0.29 214	0.33 76	0.23 105	0.11 31	0.10 71	0.12 52	0.10 77	0.12 93	0.11 61

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.24 92	0.15 49	0.35 159	0.34 109	0.19 95	0.20 31	0.33 341	0.53 199	0.43 227	0.26 92	0.33 155	0.19 29	0.29 214	0.29 25	0.22 74	0.11 31	0.10 71	0.12 52	0.10 77	0.11 33	0.10 6

Foundation-i1c-attn	0.24 92	0.13 2	0.25 9	0.29 9	0.16 18	0.35 247	0.27 205	0.49 170	0.29 86	0.30 149	0.35 173	0.41 254	0.30 239	0.35 100	0.25 155	0.13 106	0.10 71	0.12 52	0.10 77	0.10 5	0.11 61

WQFJA1++	0.24 92	0.16 79	0.30 81	0.31 41	0.21 171	0.34 238	0.17 5	0.39 77	0.18 12	0.26 92	0.30 131	0.29 145	0.28 193	0.41 151	0.23 105	0.16 307	0.10 71	0.13 106	0.10 77	0.31 592	0.12 134

GEAStereo	0.24 92	0.16 79	0.31 96	0.35 142	0.26 369	0.35 247	0.29 249	0.46 147	0.30 100	0.27 108	0.29 119	0.24 90	0.20 71	0.33 76	0.22 74	0.18 407	0.10 71	0.13 106	0.10 77	0.14 199	0.13 196

GSStereo	0.24 92	0.16 79	0.31 96	0.35 142	0.26 369	0.35 247	0.29 249	0.50 179	0.29 86	0.30 149	0.29 119	0.23 67	0.20 71	0.33 76	0.22 74	0.16 307	0.09 18	0.13 106	0.10 77	0.14 199	0.13 196

Zero-FE251	0.24 92	0.17 108	0.33 118	0.34 109	0.20 141	0.44 355	0.19 30	0.40 95	0.26 55	0.28 125	0.30 131	0.38 225	0.24 124	0.33 76	0.23 105	0.15 250	0.11 204	0.13 106	0.10 77	0.11 33	0.11 61

3.25w_new	0.24 92	0.17 108	0.34 136	0.31 41	0.18 55	0.43 343	0.20 49	0.39 77	0.32 121	0.39 223	0.29 119	0.23 67	0.27 171	0.43 174	0.23 105	0.10 9	0.09 18	0.11 5	0.09 9	0.10 5	0.11 61

3.25w	0.24 92	0.17 108	0.34 136	0.31 41	0.18 55	0.43 343	0.20 49	0.39 77	0.32 121	0.39 223	0.29 119	0.23 67	0.27 171	0.43 174	0.23 105	0.10 9	0.09 18	0.11 5	0.09 9	0.10 5	0.11 61

LG-Stereo_Zeroshot	0.24 92	0.17 108	0.34 136	0.40 323	0.21 171	0.18 19	0.21 77	0.36 63	0.27 71	0.30 149	0.52 264	0.28 139	0.28 193	0.27 13	0.24 129	0.14 166	0.10 71	0.13 106	0.10 77	0.14 199	0.14 243

AIO_rvc	0.24 92	0.17 108	0.37 204	0.35 142	0.20 141	0.26 95	0.33 341	0.45 135	0.23 32	0.26 92	0.25 71	0.33 184	0.15 8	0.55 280	0.24 129	0.12 56	0.09 18	0.13 106	0.10 77	0.12 93	0.11 61

AIO_test	0.24 92	0.17 108	0.33 118	0.35 142	0.21 171	0.31 184	0.38 432	0.45 135	0.26 55	0.26 92	0.28 106	0.32 175	0.21 85	0.40 142	0.26 181	0.13 106	0.10 71	0.13 106	0.11 150	0.13 145	0.11 61

GELT-Stereo	0.25 116	0.17 108	0.29 63	0.38 246	0.22 199	0.24 64	0.26 189	0.58 235	0.44 233	0.34 185	0.27 95	0.27 128	0.21 85	0.35 100	0.22 74	0.11 31	0.09 18	0.14 165	0.13 241	0.11 33	0.11 61

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.25 116	0.17 108	0.34 136	0.36 185	0.18 55	0.39 301	0.17 5	0.38 73	0.40 196	0.29 137	0.23 50	0.23 67	0.24 124	0.30 32	0.22 74	0.17 362	0.15 445	0.21 495	0.17 417	0.20 461	0.17 378

PhaseNet	0.25 116	0.17 108	0.33 118	0.36 185	0.22 199	0.32 204	0.22 105	0.47 162	0.34 138	0.22 45	0.28 106	0.38 225	0.24 124	0.43 174	0.28 229	0.13 106	0.10 71	0.15 223	0.16 353	0.13 145	0.14 243

TS12	0.25 116	0.15 49	0.31 96	0.38 246	0.17 33	0.32 204	0.25 162	0.45 135	0.24 39	0.32 165	0.51 253	0.25 103	0.27 171	0.41 151	0.31 281	0.12 56	0.10 71	0.12 52	0.10 77	0.13 145	0.12 134

aanet-new-60k	0.25 116	0.17 108	0.60 472	0.37 219	0.17 33	0.38 286	0.24 140	0.39 77	0.31 109	0.24 67	0.25 71	0.26 114	0.31 251	0.45 196	0.18 2	0.11 31	0.10 71	0.12 52	0.10 77	0.13 145	0.11 61

aanet-new-78k	0.25 116	0.17 108	0.69 519	0.36 185	0.17 33	0.26 95	0.28 229	0.39 77	0.30 100	0.22 45	0.29 119	0.23 67	0.36 311	0.43 174	0.17 1	0.10 9	0.09 18	0.13 106	0.10 77	0.14 199	0.10 6

aanet-new-12k	0.25 116	0.19 205	0.49 357	0.41 355	0.18 55	0.32 204	0.22 105	0.45 135	0.38 171	0.28 125	0.23 50	0.23 67	0.36 311	0.30 32	0.24 129	0.12 56	0.09 18	0.14 165	0.11 150	0.16 330	0.12 134

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.25 116	0.15 49	0.32 110	0.35 142	0.21 171	0.43 343	0.24 140	0.46 147	0.36 155	0.28 125	0.35 173	0.37 217	0.34 282	0.29 25	0.26 181	0.12 56	0.09 18	0.13 106	0.11 150	0.11 33	0.10 6

Foundation-i1b	0.25 116	0.14 10	0.25 9	0.30 22	0.16 18	0.40 311	0.28 229	0.53 199	0.26 55	0.32 165	0.33 155	0.42 265	0.29 214	0.37 116	0.24 129	0.13 106	0.10 71	0.12 52	0.11 150	0.11 33	0.10 6

Foundation-i1a	0.25 116	0.14 10	0.25 9	0.29 9	0.16 18	0.40 311	0.29 249	0.53 199	0.28 76	0.36 197	0.36 180	0.43 278	0.30 239	0.36 111	0.23 105	0.13 106	0.10 71	0.11 5	0.09 9	0.11 33	0.11 61

LiteMatch	0.25 116	0.18 157	0.25 9	0.38 246	0.20 141	0.28 132	0.27 205	0.33 36	0.26 55	0.21 30	0.20 21	0.28 139	0.43 372	0.30 32	0.47 454	0.17 362	0.10 71	0.15 223	0.13 241	0.15 259	0.15 290

Selective-IGEV-i32	0.25 116	0.18 157	0.37 204	0.37 219	0.20 141	0.27 116	0.25 162	0.59 243	0.25 47	0.27 108	0.26 86	0.34 192	0.18 31	0.62 363	0.23 105	0.12 56	0.10 71	0.14 165	0.11 150	0.13 145	0.11 61

VIP-Stereo	0.25 116	0.18 157	0.33 118	0.32 70	0.21 171	0.63 473	0.19 30	0.33 36	0.38 171	0.24 67	0.31 140	0.27 128	0.19 48	0.49 242	0.23 105	0.13 106	0.10 71	0.13 106	0.09 9	0.12 93	0.10 6

gasm-f	0.25 116	0.17 108	0.30 81	0.35 142	0.26 369	0.25 86	0.36 399	0.46 147	0.30 100	0.27 108	0.35 173	0.24 90	0.30 239	0.37 116	0.24 129	0.18 407	0.10 71	0.13 106	0.10 77	0.15 259	0.13 196

MSCF	0.25 116	0.17 108	0.36 184	0.41 355	0.21 171	0.20 31	0.31 302	0.47 162	0.32 121	0.37 202	0.33 155	0.23 67	0.34 282	0.37 116	0.23 105	0.15 250	0.10 71	0.13 106	0.11 150	0.13 145	0.13 196

3w_stereo	0.25 116	0.20 255	0.40 246	0.33 95	0.17 33	0.32 204	0.41 487	0.42 112	0.39 181	0.33 172	0.28 106	0.16 6	0.29 214	0.35 100	0.22 74	0.10 9	0.08 1	0.11 5	0.10 77	0.12 93	0.12 134

1w_stereo	0.25 116	0.15 49	0.31 96	0.35 142	0.18 55	0.32 204	0.41 487	0.41 104	0.44 233	0.32 165	0.39 199	0.17 9	0.27 171	0.46 207	0.24 129	0.10 9	0.08 1	0.11 5	0.09 9	0.11 33	0.10 6

LG-Stereo	0.25 116	0.18 157	0.43 292	0.40 323	0.20 141	0.22 42	0.26 189	0.33 36	0.39 181	0.27 108	0.45 222	0.22 57	0.16 19	0.38 126	0.28 229	0.11 31	0.12 292	0.17 314	0.15 318	0.13 145	0.10 6

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 116	0.32 538	0.25 9	0.52 591	0.20 141	0.29 151	0.22 105	0.44 127	0.38 171	0.27 108	0.25 71	0.24 90	0.29 214	0.46 207	0.23 105	0.14 166	0.09 18	0.12 52	0.09 9	0.14 199	0.11 61

HUF	0.25 116	0.17 108	0.38 216	0.33 95	0.19 95	0.25 86	0.39 451	0.53 199	0.36 155	0.26 92	0.23 50	0.33 184	0.27 171	0.36 111	0.25 155	0.14 166	0.11 204	0.13 106	0.10 77	0.12 93	0.12 134

GIP-stereo	0.25 116	0.19 205	0.32 110	0.38 246	0.25 331	0.26 95	0.20 49	0.50 179	0.41 207	0.25 79	0.39 199	0.35 204	0.20 71	0.33 76	0.22 74	0.16 307	0.11 204	0.13 106	0.10 77	0.12 93	0.12 134

RAStereo	0.25 116	0.17 108	0.33 118	0.40 323	0.21 171	0.24 64	0.26 189	0.45 135	0.46 248	0.23 54	0.34 167	0.30 161	0.19 48	0.34 91	0.26 181	0.15 250	0.12 292	0.16 263	0.13 241	0.14 199	0.11 61

IGEV-Stereo+	0.25 116	0.15 49	0.28 49	0.32 70	0.19 95	0.13 2	0.17 5	0.29 23	0.30 100	0.22 45	0.15 4	0.22 57	0.22 101	0.42 163	0.22 74	0.14 166	0.10 71	0.12 52	0.09 9	0.15 259	1.09 708

IGEV++	0.25 116	0.17 108	0.35 159	0.40 323	0.23 241	0.24 64	0.23 130	0.56 223	0.24 39	0.29 137	0.36 180	0.30 161	0.22 101	0.33 76	0.29 248	0.14 166	0.10 71	0.14 165	0.10 77	0.13 145	0.14 243

Selective-IGEV	0.25 116	0.18 157	0.37 204	0.37 219	0.20 141	0.27 116	0.25 162	0.59 243	0.25 47	0.27 108	0.26 86	0.34 192	0.18 31	0.62 363	0.23 105	0.12 56	0.10 71	0.14 165	0.11 150	0.13 145	0.11 61

aanet-new-10k	0.26 141	0.18 157	0.57 454	0.39 280	0.18 55	0.44 355	0.22 105	0.46 147	0.36 155	0.27 108	0.31 140	0.26 114	0.29 214	0.29 25	0.22 74	0.13 106	0.09 18	0.13 106	0.10 77	0.16 330	0.11 61

aanet-new-14k	0.26 141	0.20 255	0.47 331	0.38 246	0.17 33	0.18 19	0.25 162	0.54 209	0.51 280	0.29 137	0.30 131	0.22 57	0.31 251	0.34 91	0.24 129	0.13 106	0.10 71	0.13 106	0.10 77	0.17 364	0.12 134

aanet-new-8k	0.26 141	0.19 205	0.36 184	0.37 219	0.21 171	0.40 311	0.28 229	0.51 186	0.42 215	0.24 67	0.25 71	0.23 67	0.33 271	0.51 258	0.22 74	0.11 31	0.10 71	0.13 106	0.11 150	0.12 93	0.11 61

GCAP-Stereo-cres-4k	0.26 141	0.17 108	0.36 184	0.39 280	0.20 141	0.45 365	0.28 229	0.43 118	0.36 155	0.28 125	0.38 195	0.24 90	0.35 297	0.31 47	0.25 155	0.12 56	0.10 71	0.13 106	0.10 77	0.13 145	0.12 134

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.26 141	0.14 10	0.75 546	0.34 109	0.19 95	0.28 132	0.21 77	0.41 104	0.30 100	0.25 79	0.22 41	0.23 67	0.31 251	0.28 17	0.19 5	0.11 31	0.10 71	0.13 106	0.10 77	0.12 93	0.61 687

gcap_with_dpt	0.26 141	0.17 108	0.35 159	0.35 142	0.21 171	0.35 247	0.35 384	0.45 135	0.42 215	0.39 223	0.54 277	0.23 67	0.22 101	0.29 25	0.24 129	0.12 56	0.09 18	0.15 223	0.12 189	0.11 33	0.11 61

DDF-Stereo	0.26 141	0.16 79	0.33 118	0.37 219	0.30 494	0.19 27	0.20 49	0.33 36	0.31 109	0.27 108	0.26 86	0.29 145	0.28 193	0.39 132	0.25 155	0.17 362	0.10 71	0.14 165	0.10 77	0.69 685	0.13 196

zero-FE	0.26 141	0.16 79	0.33 118	0.36 185	0.30 494	0.18 19	0.20 49	0.37 70	0.31 109	0.27 108	0.27 95	0.29 145	0.28 193	0.34 91	0.25 155	0.17 362	0.10 71	0.14 165	0.10 77	0.62 682	0.13 196

GASTEREO	0.26 141	0.17 108	0.35 159	0.41 355	0.21 171	0.22 42	0.30 272	0.47 162	0.32 121	0.38 211	0.33 155	0.22 57	0.33 271	0.43 174	0.24 129	0.15 250	0.10 71	0.13 106	0.11 150	0.13 145	0.12 134

S2M2_L	0.26 141	0.23 372	0.34 136	0.32 70	0.25 331	0.24 64	0.13 1	0.36 63	0.42 215	0.25 79	0.37 186	0.29 145	0.25 135	0.31 47	0.26 181	0.22 515	0.19 551	0.17 314	0.19 479	0.21 477	0.19 428
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
castereo++	0.26 141	0.17 108	0.29 63	0.34 109	0.20 141	0.74 537	0.20 49	0.41 104	0.49 265	0.24 67	0.24 63	0.35 204	0.27 171	0.41 151	0.20 23	0.14 166	0.09 18	0.14 165	0.09 9	0.11 33	0.11 61

IGEV-RUCA	0.26 141	0.16 79	0.36 184	0.40 323	0.27 415	0.32 204	0.20 49	0.39 77	0.36 155	0.27 108	0.31 140	0.25 103	0.21 85	0.50 247	0.24 129	0.20 472	0.11 204	0.13 106	0.10 77	0.17 364	0.16 329

fffft	0.26 141	0.18 157	0.39 231	0.37 219	0.23 241	0.29 151	0.35 384	0.46 147	0.26 55	0.37 202	0.23 50	0.27 128	0.22 101	0.55 280	0.28 229	0.12 56	0.09 18	0.16 263	0.13 241	0.13 145	0.13 196
1: 1. 1
AIO-Stereo	0.26 141	0.19 205	0.36 184	0.39 280	0.18 55	0.28 132	0.30 272	0.52 193	0.29 86	0.30 149	0.31 140	0.32 175	0.17 22	0.55 280	0.23 105	0.13 106	0.10 71	0.14 165	0.11 150	0.13 145	0.11 61

RSM++	0.26 141	0.19 205	0.36 184	0.37 219	0.21 171	0.28 132	0.29 249	0.54 209	0.34 138	0.26 92	0.23 50	0.36 214	0.21 85	0.52 264	0.24 129	0.12 56	0.11 204	0.14 165	0.12 189	0.14 199	0.11 61

RSM	0.26 141	0.19 205	0.35 159	0.37 219	0.21 171	0.27 116	0.33 341	0.55 215	0.28 76	0.26 92	0.25 71	0.38 225	0.20 71	0.59 318	0.23 105	0.12 56	0.10 71	0.14 165	0.11 150	0.14 199	0.11 61

gcap-zeroshot	0.26 141	0.17 108	0.34 136	0.33 95	0.23 241	0.35 247	0.31 302	0.49 170	0.48 261	0.38 211	0.50 244	0.26 114	0.20 71	0.28 17	0.25 155	0.13 106	0.09 18	0.15 223	0.12 189	0.11 33	0.11 61

GCAPDPT-zeroshot4090	0.26 141	0.14 10	0.75 546	0.34 109	0.19 95	0.28 132	0.21 77	0.41 104	0.30 100	0.25 79	0.22 41	0.23 67	0.31 251	0.28 17	0.19 5	0.11 31	0.10 71	0.13 106	0.10 77	0.12 93	0.61 687

MoCha-V2	0.26 141	0.16 79	0.30 81	0.41 355	0.18 55	0.27 116	0.26 189	0.57 230	0.28 76	0.37 202	0.27 95	0.33 184	0.34 282	0.56 290	0.23 105	0.12 56	0.10 71	0.12 52	0.10 77	0.13 145	0.13 196

testlalala	0.26 141	0.17 108	0.34 136	0.33 95	0.23 241	0.35 247	0.31 302	0.49 170	0.48 261	0.38 211	0.50 244	0.26 114	0.20 71	0.28 17	0.25 155	0.13 106	0.09 18	0.15 223	0.12 189	0.11 33	0.11 61

DF	0.27 161	0.16 79	0.41 256	0.36 185	0.19 95	0.28 132	0.25 162	0.44 127	0.29 86	0.31 160	0.49 242	0.50 323	0.22 101	0.51 258	0.21 41	0.15 250	0.10 71	0.13 106	0.10 77	0.12 93	0.13 196

aanet-new	0.27 161	0.20 255	0.38 216	0.39 280	0.26 369	0.50 383	0.25 162	0.44 127	0.31 109	0.28 125	0.27 95	0.24 90	0.37 324	0.46 207	0.22 74	0.14 166	0.10 71	0.14 165	0.10 77	0.15 259	0.13 196

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.27 161	0.17 108	0.33 118	0.34 109	0.23 241	0.35 247	0.31 302	0.49 170	0.49 265	0.39 223	0.51 253	0.25 103	0.19 48	0.30 32	0.25 155	0.13 106	0.10 71	0.15 223	0.12 189	0.11 33	0.11 61

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.27 161	0.17 108	0.34 136	0.34 109	0.22 199	0.33 224	0.30 272	0.46 147	0.47 257	0.40 239	0.54 277	0.24 90	0.19 48	0.37 116	0.24 129	0.12 56	0.10 71	0.15 223	0.12 189	0.11 33	0.11 61

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.27 161	0.17 108	0.33 118	0.34 109	0.22 199	0.34 238	0.31 302	0.50 179	0.51 280	0.39 223	0.54 277	0.24 90	0.20 71	0.30 32	0.24 129	0.12 56	0.09 18	0.15 223	0.12 189	0.11 33	0.11 61

Foundation-i1	0.27 161	0.14 10	0.26 27	0.34 109	0.22 199	0.38 286	0.26 189	0.64 284	0.40 196	0.38 211	0.38 195	0.46 300	0.29 214	0.35 100	0.27 206	0.14 166	0.10 71	0.12 52	0.11 150	0.11 33	0.11 61

NLSM3	0.27 161	0.17 108	0.32 110	0.38 246	0.22 199	0.33 224	0.28 229	0.58 235	0.50 272	0.29 137	0.35 173	0.29 145	0.25 135	0.43 174	0.27 206	0.12 56	0.10 71	0.16 263	0.15 318	0.12 93	0.11 61

Replicate-Monster	0.27 161	0.16 79	1.15 629	0.30 22	0.17 33	0.38 286	0.19 30	0.44 127	0.40 196	0.24 67	0.21 31	0.23 67	0.22 101	0.47 221	0.20 23	0.11 31	0.09 18	0.12 52	0.09 9	0.09 1	0.18 412

SCV	0.27 161	0.20 255	0.37 204	0.36 185	0.22 199	0.27 116	0.33 341	0.65 288	0.31 109	0.25 79	0.29 119	0.37 217	0.23 116	0.52 264	0.23 105	0.19 450	0.11 204	0.14 165	0.11 150	0.15 259	0.12 134

SMoEStereo_RVC	0.27 161	0.20 255	0.37 204	0.36 185	0.23 241	0.36 265	0.31 302	0.43 118	0.36 155	0.38 211	0.30 131	0.32 175	0.24 124	0.56 290	0.24 129	0.12 56	0.10 71	0.16 263	0.12 189	0.12 93	0.12 134

mms	0.27 161	0.21 299	0.36 184	0.38 246	0.25 331	0.31 184	0.32 322	0.43 118	0.33 130	0.29 137	0.34 167	0.34 192	0.20 71	0.48 232	0.26 181	0.13 106	0.11 204	0.16 263	0.13 241	0.15 259	0.13 196

ours_stereo	0.27 161	0.22 339	0.35 159	0.38 246	0.24 297	0.30 167	0.32 322	0.46 147	0.39 181	0.27 108	0.34 167	0.35 204	0.23 116	0.49 242	0.27 206	0.13 106	0.11 204	0.16 263	0.12 189	0.14 199	0.12 134

Occ-G	0.27 161	0.15 49	0.32 110	0.35 142	0.21 171	0.28 132	0.32 322	0.44 127	0.34 138	0.29 137	0.43 214	0.49 318	0.25 135	0.50 247	0.30 266	0.14 166	0.11 204	0.14 165	0.11 150	0.13 145	0.13 196

Pointernet	0.27 161	0.15 49	0.35 159	0.36 185	0.23 241	0.35 247	0.21 77	0.74 381	0.41 207	0.39 223	0.37 186	0.34 192	0.25 135	0.37 116	0.27 206	0.15 250	0.11 204	0.12 52	0.09 9	0.11 33	0.11 61

test_for_model	0.27 161	0.17 108	0.34 136	0.34 109	0.23 241	0.35 247	0.31 302	0.49 170	0.49 265	0.39 223	0.51 253	0.25 103	0.19 48	0.30 32	0.25 155	0.13 106	0.10 71	0.15 223	0.12 189	0.11 33	0.11 61

MaDis-Stereo	0.27 161	0.19 205	0.39 231	0.37 219	0.26 369	0.28 132	0.28 229	0.45 135	0.37 166	0.27 108	0.27 95	0.40 247	0.27 171	0.40 142	0.30 266	0.16 307	0.14 413	0.16 263	0.13 241	0.15 259	0.12 134

UniTT-Stereo	0.27 161	0.18 157	0.40 246	0.40 323	0.28 442	0.30 167	0.28 229	0.40 95	0.33 130	0.30 149	0.46 227	0.27 128	0.25 135	0.48 232	0.35 326	0.17 362	0.13 372	0.14 165	0.12 189	0.14 199	0.13 196

EGLCR-Stereo	0.27 161	0.17 108	0.36 184	0.35 142	0.21 171	0.37 278	0.20 49	0.58 235	0.37 166	0.29 137	0.28 106	0.42 265	0.18 31	0.47 221	0.27 206	0.14 166	0.10 71	0.16 263	0.14 283	0.13 145	0.12 134

CroCo-Stereo	0.27 161	0.23 372	0.40 246	0.49 551	0.22 199	0.20 31	0.29 249	0.55 215	0.45 239	0.29 137	0.27 95	0.42 265	0.26 158	0.30 32	0.26 181	0.15 250	0.13 372	0.13 106	0.12 189	0.16 330	0.13 196
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
VMStereo-Base	0.28 180	0.17 108	0.29 63	0.30 22	0.18 55	0.31 184	0.27 205	0.51 186	0.66 343	0.32 165	0.48 235	0.42 265	0.25 135	0.42 163	0.29 248	0.15 250	0.12 292	0.12 52	0.10 77	0.13 145	0.15 290

BStereo	0.28 180	0.18 157	1.08 620	0.34 109	0.22 199	0.22 42	0.33 341	0.39 77	0.42 215	0.26 92	0.25 71	0.26 114	0.19 48	0.44 186	0.30 266	0.10 9	0.12 292	0.12 52	0.16 353	0.12 93	0.15 290

SCV_C0	0.28 180	0.20 255	0.40 246	0.36 185	0.25 331	0.23 55	0.28 229	0.60 248	0.41 207	0.31 160	0.36 180	0.37 217	0.20 71	0.61 339	0.23 105	0.13 106	0.11 204	0.13 106	0.11 150	0.16 330	0.13 196

tt45	0.28 180	0.18 157	0.36 184	0.36 185	0.24 297	0.37 278	0.28 229	0.50 179	0.31 109	0.41 245	0.27 95	0.38 225	0.25 135	0.61 339	0.26 181	0.13 106	0.11 204	0.16 263	0.13 241	0.12 93	0.15 290

999	0.28 180	0.17 108	0.38 216	0.37 219	0.25 331	0.30 167	0.27 205	0.55 215	0.42 215	0.26 92	0.31 140	0.39 238	0.24 124	0.65 396	0.26 181	0.14 166	0.11 204	0.15 223	0.12 189	0.12 93	0.15 290

GCAP-BAT	0.28 180	0.16 79	0.45 306	0.34 109	0.22 199	0.26 95	0.24 140	0.49 170	0.56 298	0.35 190	0.42 208	0.43 278	0.27 171	0.50 247	0.24 129	0.14 166	0.11 204	0.14 165	0.12 189	0.12 93	0.13 196

trnet	0.28 180	0.15 49	0.25 9	0.29 9	0.16 18	0.38 286	0.23 130	0.53 199	0.77 408	0.43 258	0.52 264	0.34 192	0.28 193	0.39 132	0.27 206	0.15 250	0.11 204	0.12 52	0.08 1	0.11 33	0.11 61

GCAPDPT-zeroshot	0.28 180	0.16 79	0.45 306	0.34 109	0.22 199	0.26 95	0.24 140	0.49 170	0.56 298	0.35 190	0.42 208	0.43 278	0.27 171	0.50 247	0.24 129	0.14 166	0.11 204	0.14 165	0.12 189	0.12 93	0.13 196

AEACV	0.28 180	0.18 157	0.34 136	0.36 185	0.45 629	0.27 116	0.27 205	0.41 104	0.39 181	0.31 160	0.46 227	0.31 166	0.36 311	0.38 126	0.25 155	0.14 166	0.11 204	0.15 223	0.13 241	0.13 145	0.13 196

LoS_RVC	0.28 180	0.17 108	0.29 63	0.33 95	0.32 536	0.43 343	0.34 360	0.42 112	0.34 138	0.33 172	0.51 253	0.29 145	0.38 333	0.37 116	0.28 229	0.11 31	0.10 71	0.11 5	0.08 1	0.11 33	0.26 554

CREStereo	0.28 180	0.16 79	0.25 9	0.28 4	0.17 33	0.38 286	0.25 162	0.52 193	0.76 403	0.43 258	0.51 253	0.32 175	0.28 193	0.39 132	0.27 206	0.16 307	0.11 204	0.12 52	0.09 9	0.12 93	0.12 134
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
FAST (zero-shot)	0.29 191	0.18 157	0.48 346	0.52 591	0.58 668	0.18 19	0.25 162	0.56 223	0.24 39	0.23 54	0.31 140	0.27 128	0.24 124	0.43 174	0.24 129	0.21 491	0.19 551	0.15 223	0.17 417	0.14 199	0.17 378

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.29 191	0.25 428	1.23 636	0.35 142	0.21 171	0.28 132	0.21 77	0.46 147	0.34 138	0.25 79	0.31 140	0.32 175	0.27 171	0.34 91	0.21 41	0.12 56	0.11 204	0.13 106	0.10 77	0.10 5	0.12 134

water-stereo	0.29 191	0.15 49	0.32 110	0.36 185	0.20 141	0.36 265	0.24 140	0.65 288	0.39 181	0.41 245	0.61 305	0.44 285	0.39 351	0.29 25	0.28 229	0.14 166	0.13 372	0.14 165	0.12 189	0.12 93	0.12 134

castereo	0.29 191	0.17 108	0.34 136	0.36 185	0.21 171	0.40 311	0.41 487	0.52 193	0.67 350	0.27 108	0.41 206	0.37 217	0.36 311	0.34 91	0.25 155	0.13 106	0.09 18	0.13 106	0.10 77	0.12 93	0.10 6

fffy	0.29 191	0.22 339	0.38 216	0.38 246	0.23 241	0.33 224	0.29 249	0.55 215	0.42 215	0.33 172	0.37 186	0.39 238	0.27 171	0.52 264	0.28 229	0.13 106	0.12 292	0.16 263	0.13 241	0.14 199	0.12 134

WCG-NET	0.29 191	0.15 49	0.35 159	0.34 109	0.19 95	0.32 204	0.27 205	0.42 112	0.82 456	0.46 272	0.49 242	0.39 238	0.25 135	0.42 163	0.27 206	0.12 56	0.09 18	0.13 106	0.11 150	0.12 93	0.11 61

MGS-Stereo	0.29 191	0.20 255	0.42 272	0.37 219	0.24 297	0.37 278	0.30 272	0.40 95	0.50 272	0.32 165	0.51 253	0.40 247	0.24 124	0.45 196	0.28 229	0.16 307	0.12 292	0.15 223	0.13 241	0.15 259	0.14 243

GCAP-Stereo	0.29 191	0.21 299	0.45 306	0.39 280	0.20 141	0.39 301	0.22 105	0.60 248	0.46 248	0.47 277	0.50 244	0.39 238	0.27 171	0.34 91	0.24 129	0.14 166	0.12 292	0.14 165	0.11 150	0.13 145	0.12 134

CES	0.29 191	0.15 49	0.25 9	0.31 41	0.71 685	0.36 265	0.27 205	0.51 186	0.47 257	0.34 185	0.48 235	0.27 128	0.23 116	0.40 142	0.24 129	0.13 106	0.11 204	0.12 52	0.08 1	0.13 145	0.32 600

MC-Stereo	0.29 191	0.18 157	0.35 159	0.40 323	0.21 171	0.26 95	0.26 189	0.53 199	0.40 196	0.38 211	0.61 305	0.41 254	0.31 251	0.57 302	0.27 206	0.14 166	0.10 71	0.14 165	0.12 189	0.12 93	0.12 134

CroCo-Stereo Lap2	0.29 191	0.25 428	0.44 298	0.50 562	0.30 494	0.19 27	0.31 302	0.52 193	0.41 207	0.25 79	0.28 106	0.46 300	0.31 251	0.39 132	0.30 266	0.15 250	0.15 445	0.16 263	0.13 241	0.17 364	0.16 329

quiztm	0.30 202	0.20 255	0.38 216	0.40 323	0.24 297	0.27 116	0.32 322	0.68 315	0.47 257	0.45 264	0.60 300	0.39 238	0.18 31	0.42 163	0.27 206	0.14 166	0.10 71	0.14 165	0.11 150	0.14 199	0.12 134

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.30 202	0.57 647	1.38 655	0.32 70	0.20 141	0.21 39	0.21 77	0.47 162	0.29 86	0.23 54	0.32 152	0.25 103	0.24 124	0.32 59	0.20 23	0.12 56	0.11 204	0.12 52	0.10 77	0.11 33	0.13 196

FlowAnything_test	0.30 202	0.20 255	0.41 256	0.48 539	0.26 369	0.46 370	0.25 162	0.45 135	0.33 130	0.30 149	0.26 86	0.35 204	0.26 158	0.41 151	0.39 380	0.21 491	0.15 445	0.22 511	0.26 605	0.17 364	0.17 378

depthmonostereo	0.30 202	0.15 49	0.36 184	0.35 142	0.18 55	0.45 365	0.27 205	0.71 349	0.57 307	0.36 197	0.43 214	0.34 192	0.40 358	0.36 111	0.27 206	0.14 166	0.12 292	0.13 106	0.12 189	0.11 33	0.12 134

MM-Stereo_test2	0.30 202	0.18 157	0.41 256	0.41 355	0.25 331	0.41 325	0.41 487	0.65 288	0.43 227	0.38 211	0.36 180	0.31 166	0.26 158	0.55 280	0.25 155	0.12 56	0.11 204	0.15 223	0.12 189	0.15 259	0.12 134

HART	0.30 202	0.17 108	0.33 118	0.41 355	0.21 171	0.32 204	0.26 189	0.67 307	0.32 121	0.33 172	0.66 323	0.41 254	0.22 101	0.58 309	0.25 155	0.12 56	0.11 204	0.15 223	0.11 150	0.15 259	0.12 134

ff7	0.30 202	0.22 339	0.42 272	0.37 219	0.26 369	0.31 184	0.34 360	0.66 295	0.35 149	0.39 223	0.33 155	0.31 166	0.28 193	0.61 339	0.26 181	0.14 166	0.11 204	0.17 314	0.12 189	0.15 259	0.16 329

IGEVStereo-DCA	0.30 202	0.24 396	0.42 272	0.36 185	0.27 415	0.38 286	0.34 360	0.66 295	0.35 149	0.39 223	0.31 140	0.35 204	0.27 171	0.62 363	0.25 155	0.16 307	0.12 292	0.16 263	0.12 189	0.14 199	0.16 329

ffff	0.30 202	0.22 339	0.42 272	0.37 219	0.26 369	0.31 184	0.34 360	0.66 295	0.35 149	0.39 223	0.33 155	0.31 166	0.28 193	0.61 339	0.26 181	0.14 166	0.11 204	0.17 314	0.12 189	0.15 259	0.16 329

11t	0.30 202	0.22 339	0.42 272	0.37 219	0.26 369	0.31 184	0.34 360	0.66 295	0.35 149	0.39 223	0.33 155	0.31 166	0.28 193	0.61 339	0.26 181	0.14 166	0.11 204	0.17 314	0.12 189	0.15 259	0.16 329

CASnet	0.30 202	0.20 255	0.34 136	0.42 396	0.17 33	0.25 86	0.24 140	0.53 199	0.56 298	0.54 309	0.54 277	0.39 238	0.24 124	0.41 151	0.26 181	0.15 250	0.10 71	0.22 511	0.18 451	0.18 403	0.12 134
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
anonymousdsp	0.30 202	0.22 339	0.41 256	0.38 246	0.26 369	0.31 184	0.35 384	0.68 315	0.36 155	0.40 239	0.33 155	0.32 175	0.28 193	0.62 363	0.26 181	0.14 166	0.10 71	0.17 314	0.12 189	0.15 259	0.16 329

LoS	0.30 202	0.16 79	0.32 110	0.30 22	0.19 95	0.32 204	0.29 249	0.54 209	0.73 386	0.35 190	0.52 264	0.42 265	0.29 214	0.48 232	0.29 248	0.15 250	0.11 204	0.13 106	0.09 9	0.12 93	0.12 134
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	0.30 202	0.22 339	0.41 256	0.36 185	0.25 331	0.33 224	0.42 498	0.62 263	0.41 207	0.33 172	0.31 140	0.32 175	0.28 193	0.60 330	0.28 229	0.13 106	0.11 204	0.16 263	0.13 241	0.13 145	0.14 243

ccc-4	0.30 202	0.22 339	0.42 272	0.37 219	0.26 369	0.31 184	0.34 360	0.66 295	0.35 149	0.39 223	0.33 155	0.31 166	0.28 193	0.61 339	0.26 181	0.14 166	0.11 204	0.17 314	0.12 189	0.15 259	0.16 329

IGEV-Stereo	0.30 202	0.22 339	0.41 256	0.38 246	0.26 369	0.30 167	0.35 384	0.68 315	0.36 155	0.40 239	0.33 155	0.32 175	0.28 193	0.62 363	0.26 181	0.14 166	0.10 71	0.17 314	0.12 189	0.15 259	0.16 329
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GLC_STEREO	0.30 202	0.20 255	0.28 49	0.44 471	0.19 95	0.31 184	0.25 162	0.49 170	0.43 227	0.37 202	0.47 233	0.40 247	0.23 116	0.51 258	0.37 350	0.15 250	0.18 528	0.19 411	0.16 353	0.16 330	0.14 243

DN	0.31 219	0.19 205	0.35 159	0.39 280	0.27 415	0.35 247	0.27 205	0.57 230	0.58 311	0.33 172	0.43 214	0.50 323	0.23 116	0.41 151	0.24 129	0.21 491	0.14 413	0.16 263	0.13 241	0.17 364	0.19 428

PSi22	0.31 219	0.19 205	0.32 110	0.36 185	0.19 95	0.29 151	0.19 30	0.44 127	0.78 414	0.28 125	0.32 152	0.56 351	0.43 372	0.81 516	0.26 181	0.12 56	0.10 71	0.11 5	0.09 9	0.15 259	0.12 134

DA	0.31 219	0.18 157	0.35 159	0.41 355	0.21 171	0.73 531	0.33 341	0.51 186	0.46 248	0.35 190	0.42 208	0.40 247	0.35 297	0.33 76	0.27 206	0.16 307	0.11 204	0.16 263	0.11 150	0.15 259	0.12 134

GGEV	0.31 219	0.18 157	0.35 159	0.41 355	0.21 171	0.73 531	0.33 341	0.51 186	0.46 248	0.35 190	0.42 208	0.40 247	0.35 297	0.33 76	0.27 206	0.16 307	0.11 204	0.16 263	0.11 150	0.15 259	0.12 134

DVStereo	0.31 219	0.16 79	0.38 216	0.34 109	0.21 171	0.54 411	0.25 162	0.58 235	0.43 227	0.59 326	0.50 244	0.37 217	0.32 262	0.50 247	0.29 248	0.13 106	0.12 292	0.13 106	0.11 150	0.11 33	0.12 134

Reg-Stereo(zero)	0.31 219	0.17 108	0.30 81	0.35 142	0.19 95	0.33 224	0.21 77	0.64 284	0.72 375	0.52 296	0.52 264	0.51 330	0.29 214	0.48 232	0.27 206	0.13 106	0.10 71	0.12 52	0.10 77	0.12 93	0.13 196

WCG-NET（raft）	0.31 219	0.16 79	0.39 231	0.33 95	0.19 95	0.35 247	0.27 205	0.54 209	0.79 422	0.45 264	0.55 286	0.47 305	0.27 171	0.56 290	0.28 229	0.13 106	0.10 71	0.12 52	0.11 150	0.12 93	0.12 134

rrr	0.31 219	0.24 396	0.56 445	0.36 185	0.27 415	0.38 286	0.31 302	0.56 223	0.44 233	0.39 223	0.31 140	0.35 204	0.27 171	0.62 363	0.25 155	0.16 307	0.12 292	0.16 263	0.13 241	0.14 199	0.14 243

TANstereo	0.31 219	0.16 79	0.34 136	0.31 41	0.17 33	0.55 418	0.23 130	0.46 147	0.56 298	0.60 330	0.69 335	0.37 217	0.26 158	0.36 111	0.28 229	0.16 307	0.16 473	0.13 106	0.10 77	0.14 199	0.15 290

test_xeample3	0.31 219	0.23 372	0.56 445	0.36 185	0.26 369	0.35 247	0.32 322	0.60 248	0.38 171	0.44 262	0.32 152	0.33 184	0.28 193	0.66 410	0.27 206	0.14 166	0.12 292	0.16 263	0.12 189	0.14 199	0.14 243

Weightmod_eth	0.32 229	0.20 255	0.34 136	0.36 185	0.19 95	0.48 379	0.35 384	0.66 295	0.41 207	0.44 262	0.44 219	0.48 311	0.42 368	0.51 258	0.24 129	0.18 407	0.16 473	0.15 223	0.14 283	0.15 259	0.11 61

Anonymus123	0.32 229	0.18 157	1.08 620	0.34 109	0.22 199	0.69 516	0.33 341	0.57 230	0.42 215	0.26 92	0.25 71	0.26 114	0.19 48	0.44 186	0.30 266	0.10 9	0.12 292	0.12 52	0.16 353	0.12 93	0.15 290

rvit_stereo_0081_aga	0.32 229	0.29 511	0.50 369	0.43 441	0.29 469	0.36 265	0.32 322	0.46 147	0.42 215	0.40 239	0.44 219	0.41 254	0.34 282	0.43 174	0.31 281	0.23 543	0.17 507	0.19 411	0.16 353	0.20 461	0.15 290

rvit_stereo_0080	0.32 229	0.26 465	0.45 306	0.39 280	0.28 442	0.27 116	0.46 527	0.51 186	0.46 248	0.36 197	0.42 208	0.41 254	0.29 214	0.41 151	0.34 317	0.22 515	0.17 507	0.17 314	0.16 353	0.23 525	0.16 329

whm_eth	0.32 229	0.26 465	0.45 306	0.39 280	0.28 442	0.27 116	0.46 527	0.51 186	0.46 248	0.36 197	0.42 208	0.41 254	0.29 214	0.41 151	0.34 317	0.22 515	0.17 507	0.17 314	0.16 353	0.23 525	0.16 329

plain	0.32 229	0.21 299	0.59 466	0.40 323	0.29 469	0.27 116	0.30 272	0.46 147	0.36 155	0.32 165	0.66 323	0.31 166	0.33 271	0.68 429	0.32 291	0.18 407	0.13 372	0.20 451	0.15 318	0.18 403	0.13 196

MIF-Stereo (partial)	0.32 229	0.19 205	0.41 256	0.41 355	0.32 536	0.29 151	0.24 140	0.49 170	0.44 233	0.31 160	0.63 311	0.37 217	0.36 311	0.60 330	0.32 291	0.17 362	0.13 372	0.19 411	0.17 417	0.18 403	0.15 290

CREStereo++_RVC	0.32 229	0.16 79	0.25 9	0.32 70	0.24 297	0.27 116	0.22 105	0.48 168	0.89 498	0.47 277	0.80 397	0.29 145	0.25 135	0.37 116	0.34 317	0.14 166	0.09 18	0.13 106	0.52 695	0.14 199	0.10 6
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
XX-TBD	0.32 229	0.53 630	0.26 27	0.53 603	0.21 171	0.38 286	0.24 140	0.41 104	0.77 408	0.55 312	0.70 340	0.31 166	0.26 158	0.33 76	0.28 229	0.16 307	0.10 71	0.12 52	0.09 9	0.13 145	0.11 61

Weightmod	0.33 238	0.19 205	0.34 136	0.35 142	0.19 95	0.54 411	0.34 360	0.61 255	0.50 272	0.43 258	0.53 272	0.47 305	0.32 262	0.53 270	0.31 281	0.15 250	0.23 594	0.16 263	0.15 318	0.14 199	0.12 134

SE	0.33 238	0.27 481	0.38 216	0.36 185	0.22 199	0.50 383	0.33 341	0.64 284	0.54 295	0.53 305	0.56 289	0.33 184	0.36 311	0.32 59	0.25 155	0.17 362	0.13 372	0.19 411	0.16 353	0.21 477	0.20 461

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.33 238	0.43 604	2.39 693	0.34 109	0.19 95	0.20 31	0.21 77	0.45 135	0.31 109	0.22 45	0.26 86	0.21 46	0.25 135	0.30 32	0.20 23	0.12 56	0.10 71	0.12 52	0.09 9	0.11 33	0.12 134

RT-Monster	0.33 238	0.18 157	0.33 118	0.35 142	0.26 369	0.39 301	0.21 77	0.58 235	0.77 408	0.63 347	0.65 318	0.49 318	0.29 214	0.43 174	0.31 281	0.14 166	0.11 204	0.12 52	0.10 77	0.12 93	0.15 290

WQFJA1	0.33 238	0.19 205	0.35 159	0.39 280	0.26 369	0.61 461	0.30 272	0.61 255	0.53 292	0.38 211	0.39 199	0.38 225	0.36 311	0.51 258	0.43 421	0.14 166	0.18 528	0.16 263	0.14 283	0.15 259	0.14 243

WQFJX1	0.33 238	0.20 255	0.35 159	0.42 396	0.28 442	0.52 398	0.33 341	0.56 223	0.55 296	0.40 239	0.36 180	0.33 184	0.30 239	0.72 461	0.40 403	0.15 250	0.18 528	0.17 314	0.14 283	0.16 330	0.16 329

WQFJX	0.33 238	0.19 205	0.34 136	0.39 280	0.27 415	0.60 459	0.30 272	0.58 235	0.52 283	0.40 239	0.38 195	0.34 192	0.35 297	0.63 375	0.41 410	0.15 250	0.17 507	0.16 263	0.13 241	0.15 259	0.16 329

NLMM	0.33 238	0.19 205	0.35 159	0.39 280	0.26 369	0.61 461	0.30 272	0.61 255	0.52 283	0.38 211	0.39 199	0.38 225	0.36 311	0.50 247	0.43 421	0.14 166	0.18 528	0.16 263	0.14 283	0.15 259	0.14 243

NLSM1	0.33 238	0.19 205	0.36 184	0.40 323	0.25 331	0.65 491	0.27 205	0.59 243	0.52 283	0.38 211	0.53 272	0.29 145	0.29 214	0.56 290	0.33 304	0.16 307	0.17 507	0.18 372	0.15 318	0.14 199	0.13 196

FE-Mocha	0.33 238	0.20 255	0.55 431	0.39 280	0.27 415	0.31 184	0.20 49	0.77 404	0.38 171	0.67 381	0.56 289	0.57 358	0.26 158	0.38 126	0.23 105	0.15 250	0.10 71	0.17 314	0.16 353	0.13 145	0.13 196

rvit_stereo_0081	0.33 238	0.25 428	0.49 357	0.43 441	0.26 369	0.31 184	0.37 414	0.45 135	0.56 298	0.37 202	0.40 203	0.39 238	0.38 333	0.44 186	0.35 326	0.22 515	0.16 473	0.19 411	0.16 353	0.20 461	0.14 243

rvit_stereo_0082	0.33 238	0.25 428	0.49 357	0.43 441	0.26 369	0.31 184	0.37 414	0.45 135	0.56 298	0.37 202	0.40 203	0.39 238	0.38 333	0.44 186	0.35 326	0.22 515	0.16 473	0.19 411	0.16 353	0.20 461	0.14 243

RAFT-Stereo-weight	0.33 238	0.19 205	0.36 184	0.39 280	0.23 241	0.28 132	0.29 249	0.69 327	0.83 462	0.55 312	0.51 253	0.58 374	0.20 71	0.48 232	0.30 266	0.13 106	0.10 71	0.14 165	0.12 189	0.13 145	0.12 134

CAS++	0.33 238	0.25 428	0.39 231	0.38 246	0.26 369	0.32 204	0.24 140	0.87 442	0.53 292	0.48 284	0.46 227	0.26 114	0.21 85	0.50 247	0.26 181	0.23 543	0.20 564	0.22 511	0.17 417	0.21 477	0.17 378
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.33 238	0.23 372	0.37 204	0.43 441	0.29 469	0.40 311	0.48 543	0.78 408	0.38 171	0.38 211	0.34 167	0.32 175	0.30 239	0.63 375	0.28 229	0.14 166	0.13 372	0.19 411	0.17 417	0.18 403	0.17 378

MSKI-zero shot	0.33 238	0.19 205	0.36 184	0.41 355	0.22 199	0.32 204	0.22 105	0.65 288	0.45 239	0.52 296	0.64 314	0.60 389	0.19 48	0.78 503	0.27 206	0.14 166	0.11 204	0.14 165	0.10 77	0.13 145	0.13 196

4D-IteraStereo	0.33 238	0.19 205	0.43 292	0.40 323	0.24 297	0.32 204	0.27 205	0.59 243	0.72 375	0.66 372	0.53 272	0.42 265	0.22 101	0.46 207	0.30 266	0.14 166	0.09 18	0.20 451	0.16 353	0.16 330	0.12 134

iRaftStereo_RVC	0.33 238	0.20 255	0.40 246	0.40 323	0.23 241	0.31 184	0.29 249	0.70 341	0.55 296	0.49 288	0.66 323	0.37 217	0.23 116	0.47 221	0.33 304	0.14 166	0.11 204	0.19 411	0.17 417	0.16 330	0.13 196

PMTNet	0.33 238	0.17 108	0.26 27	0.29 9	0.18 55	0.44 355	0.22 105	0.57 230	0.66 343	0.46 272	0.54 277	0.38 225	0.34 282	0.50 247	0.25 155	0.75 696	0.10 71	0.12 52	0.09 9	0.13 145	0.12 134

TestStereo_HL2	0.34 257	0.20 255	0.38 216	0.32 70	0.23 241	0.34 238	0.25 162	0.62 263	0.63 326	0.57 321	0.73 349	0.42 265	0.38 333	0.60 330	0.38 368	0.16 307	0.11 204	0.13 106	0.12 189	0.15 259	0.17 378

GGDA	0.34 257	0.20 255	0.37 204	0.32 70	0.22 199	0.32 204	0.26 189	0.62 263	0.67 350	0.53 305	0.71 343	0.41 254	0.36 311	0.57 302	0.37 350	0.15 250	0.11 204	0.13 106	0.12 189	0.15 259	0.16 329

NLMM1	0.34 257	0.21 299	0.38 216	0.41 355	0.26 369	0.55 418	0.32 322	0.58 235	0.65 338	0.42 250	0.45 222	0.30 161	0.27 171	0.64 385	0.39 380	0.16 307	0.18 528	0.17 314	0.14 283	0.15 259	0.14 243

xyz-stereo-finetune	0.34 257	0.19 205	0.38 216	0.34 109	0.18 55	0.57 437	0.32 322	0.60 248	0.70 366	0.47 277	0.54 277	0.38 225	0.35 297	0.57 302	0.38 368	0.13 106	0.12 292	0.16 263	0.13 241	0.13 145	0.13 196

MM-Stereo_test1	0.34 257	0.19 205	0.37 204	0.42 396	0.23 241	0.35 247	0.44 517	0.62 263	0.56 298	0.61 335	0.51 253	0.38 225	0.36 311	0.65 396	0.27 206	0.15 250	0.13 372	0.17 314	0.14 283	0.15 259	0.13 196

tg	0.34 257	0.19 205	0.40 246	0.40 323	0.23 241	0.38 286	0.26 189	0.74 381	0.60 321	0.48 284	0.65 318	0.42 265	0.24 124	0.57 302	0.33 304	0.14 166	0.10 71	0.18 372	0.17 417	0.14 199	0.12 134

rvit_stereo_0083	0.34 257	0.25 428	0.53 413	0.45 486	0.28 442	0.35 247	0.35 384	0.47 162	0.64 332	0.38 211	0.47 233	0.42 265	0.37 324	0.41 151	0.39 380	0.22 515	0.20 564	0.20 451	0.17 417	0.21 477	0.15 290

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 257	0.28 497	0.48 346	0.37 219	0.25 331	0.47 374	0.30 272	0.60 248	0.92 517	0.43 258	0.37 186	0.30 161	0.29 214	0.50 247	0.30 266	0.17 362	0.14 413	0.18 372	0.15 318	0.18 403	0.16 329

cross-raft	0.34 257	0.20 255	0.38 216	0.45 486	0.24 297	0.32 204	0.35 384	0.77 404	0.42 215	0.62 340	0.77 371	0.58 374	0.27 171	0.46 207	0.31 281	0.12 56	0.10 71	0.15 223	0.13 241	0.15 259	0.12 134

ManiGeoR	0.35 266	0.18 157	0.51 379	0.32 70	0.23 241	0.42 336	0.27 205	0.76 396	0.52 283	0.42 250	0.64 314	0.41 254	0.33 271	0.65 396	0.43 421	0.16 307	0.11 204	0.14 165	0.12 189	0.15 259	0.17 378

HLf10	0.35 266	0.18 157	0.51 379	0.32 70	0.23 241	0.42 336	0.27 205	0.76 396	0.52 283	0.42 250	0.64 314	0.41 254	0.33 271	0.65 396	0.43 421	0.16 307	0.11 204	0.14 165	0.12 189	0.15 259	0.17 378

HLf8	0.35 266	0.19 205	0.46 318	0.31 41	0.23 241	0.44 355	0.27 205	0.75 390	0.68 354	0.46 272	0.60 300	0.36 214	0.30 239	0.60 330	0.37 350	0.18 407	0.11 204	0.14 165	0.12 189	0.17 364	0.18 412

TestStereo_HLe17	0.35 266	0.18 157	0.53 413	0.33 95	0.21 171	0.44 355	0.30 272	0.73 372	0.67 350	0.48 284	0.68 334	0.36 214	0.30 239	0.64 385	0.38 368	0.16 307	0.10 71	0.14 165	0.13 241	0.16 330	0.16 329

TestStereo-Hl	0.35 266	0.21 299	0.39 231	0.33 95	0.22 199	0.36 265	0.29 249	0.68 315	0.61 324	0.55 312	0.69 335	0.47 305	0.46 396	0.63 375	0.36 338	0.14 166	0.11 204	0.14 165	0.13 241	0.15 259	0.16 329

NLCSM	0.35 266	0.21 299	0.36 184	0.44 471	0.29 469	0.53 404	0.40 465	0.54 209	0.51 280	0.47 277	0.37 186	0.33 184	0.34 282	0.75 476	0.42 418	0.16 307	0.17 507	0.17 314	0.16 353	0.17 364	0.17 378

MM-Stereo_test3	0.35 266	0.19 205	0.33 118	0.42 396	0.26 369	0.34 238	0.44 517	0.74 381	0.93 523	0.47 277	0.52 264	0.42 265	0.29 214	0.46 207	0.29 248	0.17 362	0.15 445	0.17 314	0.13 241	0.14 199	0.15 290

model_zeroshot	0.35 266	0.20 255	0.56 445	0.41 355	0.30 494	0.51 390	0.26 189	0.69 327	0.48 261	0.65 365	0.51 253	0.52 335	0.25 135	0.46 207	0.27 206	0.17 362	0.13 372	0.15 223	0.14 283	0.13 145	0.14 243

rvit_stereo_ft	0.35 266	0.26 465	0.54 427	0.53 603	0.32 536	0.33 224	0.46 527	0.52 193	0.52 283	0.35 190	0.41 206	0.41 254	0.34 282	0.49 242	0.36 338	0.22 515	0.14 413	0.19 411	0.18 451	0.19 441	0.15 290

RAFT-Test	0.35 266	0.19 205	0.42 272	0.39 280	0.24 297	0.50 383	0.23 130	0.74 381	0.44 233	0.62 340	0.85 426	0.64 411	0.28 193	0.48 232	0.30 266	0.14 166	0.11 204	0.14 165	0.11 150	0.13 145	0.13 196

test-3	0.35 266	0.17 108	0.48 346	0.40 323	0.22 199	0.42 336	0.22 105	0.66 295	0.80 431	0.72 414	0.45 222	0.63 405	0.29 214	0.45 196	0.32 291	0.13 106	0.09 18	0.17 314	0.13 241	0.13 145	0.11 61

test_1	0.35 266	0.17 108	0.48 346	0.40 323	0.22 199	0.42 336	0.22 105	0.66 295	0.80 431	0.70 402	0.45 222	0.63 405	0.29 214	0.45 196	0.32 291	0.13 106	0.09 18	0.17 314	0.13 241	0.13 145	0.11 61

raftrobust	0.35 266	0.20 255	0.39 231	0.43 441	0.29 469	0.31 184	0.25 162	0.73 372	0.66 343	0.59 326	0.56 289	0.44 285	0.45 389	0.55 280	0.31 281	0.16 307	0.12 292	0.14 165	0.12 189	0.12 93	0.14 243

CFNet-RSSM	0.35 266	0.18 157	0.47 331	0.39 280	0.22 199	0.35 247	0.23 130	0.78 408	0.86 475	0.67 381	0.54 277	0.56 351	0.28 193	0.49 242	0.28 229	0.14 166	0.10 71	0.14 165	0.12 189	0.13 145	0.12 134

Gwc-CoAtRS	0.35 266	0.18 157	0.46 318	0.39 280	0.23 241	0.34 238	0.22 105	0.74 381	0.77 408	0.62 340	0.60 300	0.58 374	0.29 214	0.47 221	0.29 248	0.14 166	0.11 204	0.14 165	0.12 189	0.13 145	0.13 196

monster_256*512	0.36 281	0.24 396	0.32 110	0.43 441	0.23 241	0.45 365	0.42 498	0.76 396	0.72 375	0.46 272	0.52 264	0.61 391	0.39 351	0.40 142	0.35 326	0.13 106	0.11 204	0.17 314	0.15 318	0.17 364	0.14 243

HLF11	0.36 281	0.19 205	0.52 402	0.31 41	0.23 241	0.37 278	0.22 105	0.73 372	0.52 283	0.52 296	0.69 335	0.44 285	0.39 351	0.73 467	0.47 454	0.16 307	0.12 292	0.13 106	0.11 150	0.15 259	0.18 412

IGEV-FE	0.36 281	0.19 205	0.71 526	0.41 355	0.29 469	0.30 167	0.25 162	0.86 439	0.40 196	0.64 358	0.57 292	0.56 351	0.25 135	0.56 290	0.29 248	0.15 250	0.11 204	0.16 263	0.14 283	0.14 199	0.14 243

AE-Stereo	0.36 281	0.21 299	0.47 331	0.49 551	0.31 510	0.50 383	0.34 360	0.72 360	0.73 386	0.34 185	0.55 286	0.52 335	0.28 193	0.48 232	0.31 281	0.13 106	0.13 372	0.18 372	0.16 353	0.15 259	0.14 243

ACVNet-DCA	0.36 281	0.25 428	0.35 159	0.42 396	0.23 241	0.53 404	0.37 414	0.91 457	0.59 314	0.42 250	0.50 244	0.34 192	0.47 402	0.61 339	0.26 181	0.17 362	0.11 204	0.19 411	0.13 241	0.18 403	0.19 428

IGEV_Zeroshot_test	0.36 281	0.19 205	0.71 526	0.41 355	0.29 469	0.30 167	0.25 162	0.86 439	0.40 196	0.64 358	0.57 292	0.56 351	0.25 135	0.56 290	0.29 248	0.15 250	0.11 204	0.16 263	0.14 283	0.14 199	0.14 243

EKT-Stereo	0.36 281	0.24 396	0.44 298	0.44 471	0.30 494	0.37 278	0.30 272	0.72 360	0.68 354	0.47 277	0.63 311	0.49 318	0.28 193	0.59 318	0.34 317	0.19 450	0.14 413	0.18 372	0.15 318	0.16 330	0.18 412

Any-RAFT	0.36 281	0.17 108	0.31 96	0.35 142	0.21 171	0.51 390	0.21 77	0.93 468	0.75 396	0.56 317	0.73 349	0.66 429	0.29 214	0.48 232	0.25 155	0.15 250	0.10 71	0.13 106	0.10 77	0.13 145	0.13 196

LL-Strereo2	0.36 281	0.25 428	0.52 402	0.43 441	0.27 415	0.36 265	0.27 205	0.70 341	0.46 248	0.55 312	0.53 272	0.65 417	0.24 124	0.69 437	0.32 291	0.14 166	0.13 372	0.23 532	0.20 503	0.19 441	0.14 243

Selective-RAFT	0.36 281	0.23 372	0.54 427	0.45 486	0.22 199	0.64 483	0.27 205	0.62 263	0.65 338	0.41 245	0.38 195	0.55 345	0.39 351	0.59 318	0.36 338	0.14 166	0.12 292	0.14 165	0.12 189	0.16 330	0.14 243

RCA-Stereo	0.36 281	0.18 157	0.37 204	0.38 246	0.23 241	0.31 184	0.33 341	0.70 341	1.25 636	0.45 264	0.65 318	0.46 300	0.43 372	0.40 142	0.29 248	0.14 166	0.10 71	0.14 165	0.12 189	0.12 93	0.12 134

Patchmatch Stereo++	0.36 281	0.24 396	0.51 379	0.42 396	0.22 199	0.24 64	0.21 77	0.63 274	0.39 181	0.63 347	0.73 349	0.57 358	0.38 333	0.61 339	0.39 380	0.18 407	0.12 292	0.20 451	0.16 353	0.21 477	0.16 329
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	0.36 281	0.24 396	0.51 379	0.42 396	0.22 199	0.24 64	0.31 302	0.63 274	0.39 181	0.63 347	0.73 349	0.57 358	0.38 333	0.59 318	0.38 368	0.18 407	0.12 292	0.20 451	0.16 353	0.21 477	0.16 329

ROB_FTStereo_v2	0.36 281	0.24 396	0.51 379	0.42 396	0.22 199	0.24 64	0.31 302	0.63 274	0.39 181	0.63 347	0.73 349	0.57 358	0.38 333	0.60 330	0.39 380	0.18 407	0.12 292	0.20 451	0.16 353	0.21 477	0.16 329

ROB_FTStereo	0.36 281	0.24 396	0.51 379	0.42 396	0.22 199	0.24 64	0.20 49	0.63 274	0.39 181	0.63 347	0.73 349	0.57 358	0.38 333	0.60 330	0.38 368	0.18 407	0.12 292	0.20 451	0.16 353	0.21 477	0.16 329

HUI-Stereo	0.36 281	0.24 396	0.51 379	0.42 396	0.22 199	0.24 64	0.22 105	0.63 274	0.40 196	0.64 358	0.73 349	0.58 374	0.38 333	0.53 270	0.38 368	0.18 407	0.12 292	0.20 451	0.16 353	0.21 477	0.16 329

iGMRVC	0.36 281	0.24 396	0.51 379	0.42 396	0.22 199	0.24 64	0.29 249	0.63 274	0.39 181	0.63 347	0.73 349	0.57 358	0.38 333	0.61 339	0.39 380	0.18 407	0.12 292	0.20 451	0.16 353	0.21 477	0.16 329

iRAFT	0.36 281	0.24 396	0.51 379	0.42 396	0.22 199	0.24 64	0.21 77	0.63 274	0.39 181	0.63 347	0.73 349	0.57 358	0.38 333	0.61 339	0.39 380	0.18 407	0.12 292	0.20 451	0.16 353	0.21 477	0.16 329

RAFT-IKP	0.36 281	0.24 396	0.51 379	0.42 396	0.22 199	0.24 64	0.27 205	0.63 274	0.39 181	0.63 347	0.73 349	0.57 358	0.38 333	0.61 339	0.39 380	0.18 407	0.12 292	0.20 451	0.16 353	0.21 477	0.16 329

sCroCo_RVC	0.36 281	0.29 511	0.73 539	0.52 591	0.39 594	0.42 336	0.31 302	0.52 193	0.46 248	0.31 160	0.48 235	0.38 225	0.32 262	0.46 207	0.33 304	0.22 515	0.23 594	0.19 411	0.19 479	0.21 477	0.22 502

EAI-Stereo	0.36 281	0.21 299	0.46 318	0.40 323	0.22 199	0.33 224	0.36 399	1.22 594	0.32 121	0.52 296	0.75 364	0.35 204	0.28 193	0.65 396	0.30 266	0.14 166	0.11 204	0.14 165	0.14 283	0.14 199	0.13 196

SMOE	0.37 302	0.21 299	0.41 256	0.37 219	0.18 55	0.66 499	0.40 465	0.67 307	0.58 311	0.56 317	0.72 346	0.49 318	0.38 333	0.41 151	0.32 291	0.20 472	0.12 292	0.27 590	0.15 318	0.19 441	0.15 290

xyz-stereo-finetune2	0.37 302	0.20 255	0.40 246	0.32 70	0.19 95	0.80 559	0.29 249	0.56 223	0.33 130	0.53 305	0.79 386	0.43 278	0.48 409	0.70 445	0.46 443	0.13 106	0.12 292	0.17 314	0.13 241	0.12 93	0.14 243

1test111	0.37 302	0.25 428	0.35 159	0.42 396	0.23 241	0.53 404	0.37 414	0.91 457	0.59 314	0.42 250	0.50 244	0.34 192	0.47 402	0.59 318	0.48 463	0.17 362	0.11 204	0.19 411	0.13 241	0.18 403	0.19 428

tt1	0.37 302	0.25 428	0.35 159	0.43 441	0.23 241	0.52 398	0.37 414	0.72 360	1.13 609	0.42 250	0.46 227	0.35 204	0.44 382	0.61 339	0.26 181	0.17 362	0.11 204	0.19 411	0.13 241	0.16 330	0.17 378

HH	0.37 302	0.22 339	0.49 357	0.41 355	0.26 369	0.36 265	0.30 272	0.87 442	0.41 207	0.45 264	0.59 297	0.78 495	0.43 372	0.77 495	0.26 181	0.15 250	0.11 204	0.15 223	0.14 283	0.14 199	0.14 243

HanStereo	0.37 302	0.22 339	0.49 357	0.41 355	0.26 369	0.36 265	0.30 272	0.87 442	0.41 207	0.45 264	0.59 297	0.78 495	0.43 372	0.77 495	0.26 181	0.15 250	0.11 204	0.15 223	0.14 283	0.14 199	0.14 243

CAS	0.37 302	0.13 2	0.27 37	1.34 708	0.31 510	0.46 370	0.38 432	0.50 179	0.48 261	0.35 190	0.52 264	0.24 90	0.19 48	0.30 32	0.28 229	1.03 708	0.08 1	0.12 52	0.08 1	0.12 93	0.28 575

anonymousdsp2	0.37 302	0.21 299	0.49 357	0.38 246	0.24 297	0.48 379	0.31 302	0.91 457	0.68 354	0.57 321	0.51 253	0.51 330	0.34 282	0.59 318	0.33 304	0.14 166	0.11 204	0.14 165	0.10 77	0.16 330	0.16 329

knoymous	0.37 302	0.22 339	0.34 136	0.32 70	0.22 199	0.38 286	0.29 249	0.63 274	0.65 338	0.69 397	0.69 335	0.60 389	0.40 358	0.61 339	0.36 338	0.17 362	0.11 204	0.20 451	0.12 189	0.18 403	0.19 428

test_4	0.37 302	0.19 205	0.34 136	0.45 486	0.26 369	0.20 31	0.34 360	0.58 235	0.42 215	0.60 330	1.45 640	0.43 278	0.26 158	0.67 420	0.29 248	0.12 56	0.10 71	0.17 314	0.19 479	0.15 259	0.12 134

test_3	0.37 302	0.19 205	0.50 369	0.45 486	0.24 297	0.47 374	0.36 399	0.69 327	0.84 463	0.66 372	0.46 227	0.68 440	0.25 135	0.45 196	0.32 291	0.12 56	0.10 71	0.18 372	0.16 353	0.15 259	0.12 134

NRIStereo	0.37 302	0.21 299	0.49 357	0.42 396	0.23 241	0.33 224	0.25 162	0.68 315	0.59 314	0.65 365	0.63 311	0.55 345	0.37 324	0.67 420	0.40 403	0.16 307	0.12 292	0.18 372	0.15 318	0.17 364	0.15 290

DeepStereo_RVC	0.37 302	0.22 339	0.51 379	0.41 355	0.24 297	0.26 95	0.22 105	0.64 284	0.40 196	0.69 397	0.67 330	0.57 358	0.50 418	0.58 309	0.42 418	0.17 362	0.12 292	0.18 372	0.16 353	0.19 441	0.19 428

CRE-IMP	0.37 302	0.23 372	0.53 413	0.42 396	0.24 297	0.40 311	0.21 77	0.61 255	0.45 239	0.65 365	0.73 349	0.53 340	0.37 324	0.63 375	0.40 403	0.18 407	0.11 204	0.19 411	0.16 353	0.21 477	0.19 428

test-1	0.37 302	0.20 255	0.76 550	0.47 532	0.27 415	0.44 355	0.36 399	0.63 274	0.65 338	0.49 288	0.67 330	0.54 342	0.35 297	0.42 163	0.30 266	0.14 166	0.12 292	0.16 263	0.14 283	0.15 259	0.18 412

s12784h	0.37 302	0.15 49	0.26 27	0.34 109	0.15 9	0.80 559	0.29 249	0.83 430	0.87 482	0.58 325	0.58 295	0.43 278	0.41 363	0.59 318	0.35 326	0.12 56	0.10 71	0.14 165	0.09 9	0.14 199	0.10 6

RALCasStereoNet	0.37 302	0.23 372	0.41 256	0.44 471	0.28 442	0.36 265	0.38 432	0.66 295	0.67 350	0.51 291	0.74 362	0.51 330	0.29 214	0.64 385	0.38 368	0.17 362	0.14 413	0.15 223	0.13 241	0.17 364	0.17 378

RAFT-Stereo + iAFF	0.37 302	0.18 157	0.45 306	0.36 185	0.19 95	0.33 224	0.28 229	0.67 307	0.77 408	0.72 414	0.99 500	0.56 351	0.39 351	0.44 186	0.31 281	0.11 31	0.09 18	0.15 223	0.14 283	0.13 145	0.11 61

S0	0.38 320	0.19 205	0.38 216	0.41 355	0.22 199	0.78 546	0.55 587	0.69 327	0.46 248	0.55 312	0.62 309	0.45 294	0.36 311	0.47 221	0.32 291	0.22 515	0.21 574	0.26 580	0.23 564	0.16 330	0.14 243

TestStereo_HL3	0.38 320	0.20 255	0.59 466	0.35 142	0.24 297	0.55 418	0.38 432	0.62 263	0.45 239	0.64 358	0.86 430	0.56 351	0.50 418	0.57 302	0.30 266	0.15 250	0.11 204	0.14 165	0.13 241	0.14 199	0.18 412

H2IRNET	0.38 320	0.21 299	0.36 184	0.39 280	0.25 331	0.26 95	0.24 140	0.61 255	0.74 392	0.39 223	0.89 445	0.74 473	0.53 429	0.53 270	0.44 432	0.16 307	0.13 372	0.19 411	0.20 503	0.17 364	0.15 290

cc1	0.38 320	0.25 428	0.35 159	0.42 396	0.23 241	0.53 404	0.37 414	0.71 349	1.17 621	0.42 250	0.50 244	0.34 192	0.47 402	0.61 339	0.26 181	0.17 362	0.11 204	0.19 411	0.13 241	0.16 330	0.17 378

11t1	0.38 320	0.23 372	0.49 357	0.36 185	0.23 241	0.61 461	0.31 302	0.74 381	0.47 257	0.62 340	0.55 286	0.55 345	0.49 415	0.58 309	0.45 438	0.18 407	0.15 445	0.16 263	0.13 241	0.17 364	0.19 428

DCRE	0.38 320	0.19 205	0.47 331	0.45 486	0.33 549	0.45 365	0.40 465	0.66 295	0.53 292	0.49 288	0.95 474	0.57 358	0.39 351	0.53 270	0.32 291	0.14 166	0.13 372	0.15 223	0.14 283	0.14 199	0.15 290

DCANet-4	0.38 320	0.22 339	0.58 458	0.35 142	0.19 95	0.30 167	0.30 272	0.69 327	0.97 548	0.70 402	0.79 386	0.40 247	0.46 396	0.46 207	0.37 350	0.14 166	0.10 71	0.14 165	0.11 150	0.12 93	0.15 290

GMOStereo	0.38 320	0.19 205	0.42 272	0.43 441	0.24 297	0.40 311	0.39 451	0.55 215	0.64 332	0.89 529	0.84 417	0.65 417	0.37 324	0.39 132	0.29 248	0.14 166	0.12 292	0.20 451	0.18 451	0.15 259	0.12 134

error version	0.38 320	0.19 205	0.42 272	0.43 441	0.24 297	0.40 311	0.39 451	0.55 215	0.64 332	0.89 529	0.84 417	0.65 417	0.37 324	0.39 132	0.29 248	0.14 166	0.12 292	0.20 451	0.18 451	0.15 259	0.12 134

test-v	0.38 320	0.19 205	0.42 272	0.43 441	0.24 297	0.40 311	0.39 451	0.55 215	0.64 332	0.89 529	0.84 417	0.65 417	0.37 324	0.39 132	0.29 248	0.14 166	0.12 292	0.20 451	0.18 451	0.15 259	0.12 134

test-2	0.38 320	0.19 205	0.42 272	0.43 441	0.24 297	0.40 311	0.39 451	0.55 215	0.64 332	0.89 529	0.84 417	0.65 417	0.37 324	0.39 132	0.29 248	0.14 166	0.12 292	0.20 451	0.18 451	0.15 259	0.12 134

rafts_anoy	0.38 320	0.22 339	0.38 216	0.43 441	0.28 442	0.32 204	0.32 322	0.70 341	0.91 511	0.59 326	0.66 323	0.45 294	0.33 271	0.49 242	0.41 410	0.16 307	0.12 292	0.21 495	0.23 564	0.18 403	0.16 329

raft+_RVC	0.38 320	0.20 255	0.38 216	0.39 280	0.27 415	0.44 355	0.35 384	0.81 421	0.90 504	0.52 296	0.78 381	0.50 323	0.29 214	0.56 290	0.41 410	0.15 250	0.12 292	0.17 314	0.15 318	0.14 199	0.13 196

XX-Stereo	0.38 320	0.18 157	0.52 402	0.58 640	0.38 586	0.39 301	0.20 49	0.62 263	0.31 109	0.47 277	1.29 606	0.72 464	0.25 135	0.59 318	0.28 229	0.16 307	0.11 204	0.17 314	0.16 353	0.14 199	0.11 61

DCANet	0.38 320	0.18 157	0.46 318	0.35 142	0.19 95	0.30 167	0.30 272	0.72 360	0.96 543	0.72 414	0.77 371	0.45 294	0.56 450	0.47 221	0.36 338	0.14 166	0.10 71	0.14 165	0.11 150	0.13 145	0.15 290

Lsterematch	0.39 335	0.18 157	0.40 246	0.38 246	0.20 141	0.41 325	0.27 205	0.59 243	0.75 396	0.68 393	1.01 509	0.49 318	0.43 372	0.60 330	0.47 454	0.17 362	0.10 71	0.15 223	0.13 241	0.15 259	0.15 290

AIO-test1	0.39 335	0.18 157	0.42 272	0.51 574	0.25 331	0.44 355	0.30 272	0.74 381	1.20 630	0.41 245	0.71 343	0.45 294	0.29 214	0.56 290	0.27 206	0.15 250	0.13 372	0.19 411	0.21 527	0.13 145	0.18 412

MIM_Stereo	0.39 335	0.18 157	0.59 466	0.38 246	0.25 331	0.27 116	0.24 140	0.72 360	0.56 298	0.72 414	1.00 504	0.62 400	0.29 214	0.67 420	0.39 380	0.13 106	0.14 413	0.17 314	0.16 353	0.14 199	0.12 134

fff	0.39 335	0.18 157	0.46 318	0.35 142	0.19 95	0.30 167	0.30 272	0.73 372	1.08 594	0.70 402	0.79 386	0.44 285	0.62 489	0.47 221	0.37 350	0.14 166	0.10 71	0.14 165	0.11 150	0.12 93	0.15 290

ADStereo(finetuned)	0.39 335	0.18 157	0.58 458	0.35 142	0.19 95	0.30 167	0.30 272	0.72 360	0.96 543	0.72 414	0.77 371	0.45 294	0.68 530	0.46 207	0.36 338	0.14 166	0.10 71	0.14 165	0.11 150	0.13 145	0.15 290

MIPNet	0.39 335	0.22 339	0.66 498	0.40 323	0.25 331	0.53 404	0.29 249	0.78 408	0.74 392	0.68 393	0.60 300	0.40 247	0.48 409	0.45 196	0.39 380	0.14 166	0.11 204	0.16 263	0.13 241	0.14 199	0.14 243

TRStereo	0.39 335	0.32 538	0.64 490	0.49 551	0.41 605	0.30 167	0.30 272	0.97 483	0.63 326	0.53 305	0.43 214	0.52 335	0.26 158	0.77 495	0.29 248	0.18 407	0.12 292	0.19 411	0.19 479	0.13 145	0.13 196

NF-Stereo	0.39 335	0.21 299	0.51 379	0.42 396	0.25 331	0.26 95	0.30 272	0.71 349	0.72 375	0.66 372	0.77 371	0.57 358	0.31 251	0.69 437	0.39 380	0.18 407	0.12 292	0.20 451	0.16 353	0.16 330	0.27 564

OCTAStereo	0.39 335	0.21 299	0.51 379	0.42 396	0.25 331	0.26 95	0.30 272	0.71 349	0.72 375	0.66 372	0.77 371	0.58 374	0.31 251	0.69 437	0.39 380	0.18 407	0.12 292	0.20 451	0.16 353	0.16 330	0.27 564

RE-Stereo	0.39 335	0.21 299	0.51 379	0.42 396	0.25 331	0.26 95	0.30 272	0.71 349	0.72 375	0.66 372	0.77 371	0.57 358	0.31 251	0.70 445	0.39 380	0.18 407	0.12 292	0.20 451	0.16 353	0.16 330	0.27 564

Pruner-Stereo	0.39 335	0.21 299	0.51 379	0.41 355	0.25 331	0.22 42	0.24 140	0.71 349	0.59 314	0.90 537	0.75 364	0.67 436	0.30 239	0.64 385	0.39 380	0.19 450	0.12 292	0.20 451	0.17 417	0.17 364	0.19 428

TVStereo	0.39 335	0.21 299	0.51 379	0.42 396	0.25 331	0.26 95	0.30 272	0.71 349	0.72 375	0.66 372	0.77 371	0.57 358	0.31 251	0.70 445	0.39 380	0.18 407	0.12 292	0.20 451	0.16 353	0.16 330	0.27 564

TestStereo	0.39 335	0.32 538	0.42 272	0.45 486	0.20 141	0.41 325	0.38 432	0.69 327	0.66 343	0.56 317	0.78 381	0.48 311	0.43 372	0.59 318	0.37 350	0.18 407	0.13 372	0.20 451	0.15 318	0.23 525	0.14 243

csc	0.39 335	0.18 157	0.46 318	0.35 142	0.19 95	0.30 167	0.30 272	0.73 372	1.08 594	0.70 402	0.79 386	0.44 285	0.62 489	0.47 221	0.37 350	0.14 166	0.10 71	0.14 165	0.11 150	0.12 93	0.15 290

cscssc	0.39 335	0.18 157	0.46 318	0.35 142	0.19 95	0.30 167	0.30 272	0.73 372	1.08 594	0.70 402	0.79 386	0.44 285	0.62 489	0.47 221	0.37 350	0.14 166	0.10 71	0.14 165	0.11 150	0.12 93	0.15 290

AFF-stereo	0.39 335	0.20 255	0.42 272	0.37 219	0.22 199	0.27 116	0.31 302	0.67 307	0.72 375	0.66 372	1.12 554	0.75 479	0.38 333	0.57 302	0.35 326	0.11 31	0.09 18	0.16 263	0.16 353	0.14 199	0.12 134

AIO-test2	0.40 351	0.21 299	0.44 298	0.48 539	0.26 369	0.44 355	0.38 432	0.79 416	1.28 643	0.37 202	0.87 438	0.38 225	0.30 239	0.50 247	0.28 229	0.16 307	0.13 372	0.21 495	0.24 580	0.15 259	0.15 290

rvit_0105_6	0.40 351	0.28 497	0.68 510	0.51 574	0.30 494	0.39 301	0.41 487	0.53 199	0.68 354	0.41 245	0.45 222	0.50 323	0.45 389	0.55 280	0.37 350	0.28 595	0.26 624	0.24 548	0.22 548	0.22 505	0.17 378

MyStereo06	0.40 351	0.22 339	0.65 495	0.42 396	0.29 469	0.43 343	0.48 543	1.05 514	0.43 227	0.64 358	0.54 277	0.78 495	0.27 171	0.53 270	0.31 281	0.14 166	0.13 372	0.18 372	0.17 417	0.17 364	0.17 378

xx1	0.40 351	0.25 428	0.35 159	0.42 396	0.23 241	0.53 404	0.37 414	0.71 349	1.17 621	0.42 250	0.50 244	0.65 417	0.56 450	0.61 339	0.26 181	0.17 362	0.11 204	0.20 451	0.19 479	0.18 403	0.19 428

DisPM	0.40 351	0.20 255	0.50 369	0.42 396	0.27 415	0.24 64	0.30 272	0.68 315	0.61 324	0.88 522	0.87 438	0.59 384	0.32 262	0.80 510	0.34 317	0.19 450	0.12 292	0.19 411	0.17 417	0.16 330	0.21 483

RAFT+CT+SA	0.40 351	0.24 396	0.40 246	0.53 603	0.27 415	0.28 132	0.45 524	0.79 416	0.81 442	0.51 291	0.90 451	0.42 265	0.39 351	0.81 516	0.33 304	0.15 250	0.11 204	0.18 372	0.18 451	0.15 259	0.15 290

IPLG	0.40 351	0.21 299	0.64 490	0.41 355	0.25 331	0.54 411	0.27 205	0.77 404	0.68 354	0.85 497	0.82 407	0.33 184	0.32 262	0.64 385	0.49 472	0.13 106	0.11 204	0.16 263	0.14 283	0.14 199	0.14 243

IPLGR	0.40 351	0.22 339	0.70 523	0.40 323	0.22 199	0.51 390	0.29 249	0.78 408	0.78 414	0.80 463	0.77 371	0.44 285	0.41 363	0.48 232	0.40 403	0.14 166	0.12 292	0.16 263	0.14 283	0.16 330	0.14 243

PSM-softLoss	0.40 351	0.21 299	0.53 413	0.42 396	0.26 369	0.29 151	0.34 360	0.70 341	0.49 265	0.63 347	0.82 407	0.59 384	0.33 271	0.75 476	0.43 421	0.20 472	0.12 292	0.20 451	0.18 451	0.17 364	0.22 502

KMStereo	0.40 351	0.21 299	0.53 413	0.42 396	0.26 369	0.29 151	0.34 360	0.70 341	0.49 265	0.63 347	0.82 407	0.59 384	0.33 271	0.75 476	0.43 421	0.20 472	0.12 292	0.20 451	0.18 451	0.17 364	0.22 502

RALAANet	0.40 351	0.24 396	0.56 445	0.43 441	0.30 494	0.36 265	0.25 162	0.89 451	0.69 362	0.69 397	0.65 318	0.61 391	0.30 239	0.63 375	0.35 326	0.16 307	0.13 372	0.18 372	0.15 318	0.21 477	0.14 243

GMStereo	0.40 351	0.38 576	0.61 476	0.41 355	0.27 415	0.47 374	0.35 384	0.62 263	1.04 576	0.57 321	0.54 277	0.38 225	0.36 311	0.56 290	0.41 410	0.20 472	0.13 372	0.16 263	0.17 417	0.24 538	0.20 461
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DIP-Stereo	0.40 351	0.22 339	0.58 458	0.42 396	0.29 469	0.62 467	0.27 205	0.87 442	0.42 215	0.65 365	0.86 430	0.52 335	0.35 297	0.67 420	0.43 421	0.15 250	0.13 372	0.17 314	0.14 283	0.15 259	0.17 378
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.40 351	0.19 205	0.47 331	0.43 441	0.27 415	0.41 325	0.31 302	0.74 381	0.38 171	0.90 537	1.28 602	0.58 374	0.35 297	0.43 174	0.35 326	0.15 250	0.13 372	0.14 165	0.12 189	0.14 199	0.14 243

RAFT-Stereo	0.40 351	0.19 205	0.47 331	0.43 441	0.27 415	0.41 325	0.31 302	0.74 381	0.38 171	0.90 537	1.28 602	0.58 374	0.35 297	0.43 174	0.35 326	0.15 250	0.13 372	0.14 165	0.12 189	0.14 199	0.14 243
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
SME	0.41 366	0.21 299	0.39 231	0.38 246	0.19 95	0.77 545	0.32 322	0.81 421	0.77 408	0.59 326	0.77 371	0.45 294	0.55 441	0.61 339	0.37 350	0.17 362	0.17 507	0.19 411	0.20 503	0.19 441	0.17 378

riskmin	0.41 366	0.21 299	0.44 298	0.34 109	0.24 297	0.58 443	0.32 322	0.70 341	0.86 475	0.52 296	0.57 292	0.78 495	0.60 478	0.58 309	0.39 380	0.17 362	0.12 292	0.19 411	0.13 241	0.19 441	0.22 502

x	0.41 366	0.25 428	0.46 318	0.36 185	0.24 297	0.54 411	0.31 302	0.94 473	0.58 311	0.60 330	0.72 346	0.61 391	0.53 429	0.52 264	0.50 476	0.18 407	0.16 473	0.17 314	0.16 353	0.17 364	0.18 412

raft_robust	0.41 366	0.24 396	0.39 231	0.43 441	0.22 199	0.40 311	0.33 341	0.80 419	0.98 553	0.80 463	0.88 442	0.41 254	0.32 262	0.89 546	0.30 266	0.14 166	0.12 292	0.16 263	0.18 451	0.15 259	0.13 196

PFNet+	0.41 366	0.20 255	0.53 413	0.40 323	0.25 331	0.28 132	0.22 105	0.66 295	0.76 403	0.85 497	0.79 386	0.63 405	0.34 282	0.75 476	0.37 350	0.20 472	0.14 413	0.23 532	0.20 503	0.17 364	0.21 483

SST-Stereo	0.41 366	0.20 255	0.48 346	0.43 441	0.25 331	0.25 86	0.21 77	0.68 315	0.50 272	1.08 621	0.79 386	0.71 448	0.42 368	0.81 516	0.38 368	0.17 362	0.11 204	0.20 451	0.16 353	0.19 441	0.15 290

RAFT_R40	0.41 366	0.20 255	0.47 331	0.44 471	0.25 331	0.23 55	0.25 162	0.69 327	0.70 366	0.98 582	0.78 381	0.72 464	0.43 372	0.80 510	0.39 380	0.17 362	0.11 204	0.20 451	0.16 353	0.18 403	0.15 290

RAFT-345	0.41 366	0.19 205	0.42 272	0.39 280	0.23 241	0.32 204	0.25 162	0.62 263	0.56 298	0.74 428	1.77 664	0.44 285	0.35 297	0.67 420	0.37 350	0.14 166	0.11 204	0.18 372	0.14 283	0.14 199	0.13 196

S	0.42 374	0.21 299	0.42 272	0.40 323	0.26 369	0.72 526	0.43 508	0.67 307	0.63 326	0.61 335	0.97 487	0.39 238	0.47 402	0.44 186	0.33 304	0.30 613	0.17 507	0.31 623	0.32 641	0.18 403	0.14 243

rvit_0105_4	0.42 374	0.30 526	0.77 553	0.52 591	0.29 469	0.41 325	0.44 517	0.57 230	0.75 396	0.45 264	0.48 235	0.56 351	0.49 415	0.58 309	0.37 350	0.28 595	0.26 624	0.25 561	0.22 548	0.24 538	0.19 428

MyStereo8	0.42 374	0.21 299	0.64 490	0.43 441	0.29 469	0.55 418	0.28 229	0.72 360	0.50 272	0.73 421	1.01 509	0.57 358	0.44 382	0.52 264	0.52 485	0.15 250	0.12 292	0.16 263	0.14 283	0.19 441	0.21 483

qqq	0.42 374	0.28 497	0.50 369	0.37 219	0.22 199	0.47 374	0.39 451	0.91 457	0.59 314	0.57 321	0.71 343	0.65 417	0.56 450	0.59 318	0.48 463	0.17 362	0.17 507	0.20 451	0.19 479	0.18 403	0.19 428

CIPLG	0.42 374	0.23 372	0.71 526	0.45 486	0.33 549	0.51 390	0.33 341	0.68 315	0.68 354	0.84 484	0.96 478	0.47 305	0.33 271	0.56 290	0.52 485	0.17 362	0.12 292	0.16 263	0.14 283	0.13 145	0.16 329

iRaft-Stereo_20w	0.42 374	0.20 255	0.63 485	0.39 280	0.27 415	0.33 224	0.25 162	1.76 696	0.37 166	0.73 421	0.53 272	0.63 405	0.42 368	0.86 536	0.29 248	0.14 166	0.11 204	0.14 165	0.13 241	0.15 259	0.15 290

IPLGR_C	0.42 374	0.23 372	0.71 526	0.46 511	0.33 549	0.51 390	0.34 360	0.69 327	0.69 362	0.84 484	0.92 465	0.46 300	0.33 271	0.53 270	0.53 496	0.17 362	0.12 292	0.16 263	0.14 283	0.13 145	0.16 329

ACRE	0.42 374	0.23 372	0.73 539	0.45 486	0.33 549	0.50 383	0.33 341	0.68 315	0.70 366	0.82 470	0.92 465	0.46 300	0.32 262	0.53 270	0.52 485	0.17 362	0.12 292	0.15 223	0.14 283	0.13 145	0.16 329

LCNet	0.42 374	0.21 299	0.34 136	0.44 471	0.24 297	0.47 374	0.28 229	0.69 327	0.57 307	0.72 414	1.03 523	0.66 429	0.58 466	0.60 330	0.35 326	0.15 250	0.10 71	0.19 411	0.19 479	0.22 505	0.37 629

HHNet	0.42 374	0.19 205	0.43 292	0.35 142	0.38 586	0.33 224	0.33 341	0.71 349	0.78 414	0.87 512	1.30 608	0.52 335	0.36 311	0.53 270	0.37 350	0.16 307	0.11 204	0.19 411	0.15 318	0.15 259	0.25 550

AnonymousM	0.42 374	0.86 682	0.31 96	0.35 142	0.23 241	0.30 167	0.37 414	0.56 223	0.44 233	0.72 414	0.50 244	0.47 305	0.29 214	0.42 163	0.35 326	0.16 307	0.12 292	1.51 709	0.32 641	0.12 93	0.11 61

sAnonymous2	0.42 374	0.41 596	0.96 604	0.48 539	0.37 579	0.41 325	0.48 543	0.60 248	0.52 283	0.39 223	0.48 235	0.35 204	0.44 382	0.44 186	0.30 266	0.19 450	0.14 413	0.19 411	0.17 417	0.55 674	0.43 652

CroCo_RVC	0.42 374	0.41 596	0.96 604	0.48 539	0.37 579	0.41 325	0.48 543	0.60 248	0.52 283	0.39 223	0.48 235	0.35 204	0.44 382	0.44 186	0.30 266	0.19 450	0.14 413	0.19 411	0.17 417	0.55 674	0.43 652

111	0.42 374	0.18 157	0.46 318	0.35 142	0.19 95	0.52 398	0.28 229	0.76 396	1.16 618	0.52 296	0.92 465	0.65 417	0.51 424	0.65 396	0.37 350	0.15 250	0.10 71	0.14 165	0.12 189	0.13 145	0.16 329

Hybrid-DGEV-2	0.43 388	0.23 372	0.47 331	0.48 539	0.30 494	0.57 437	0.24 140	0.84 433	1.00 560	0.67 381	0.67 330	0.59 384	0.73 558	0.61 339	0.36 338	0.14 166	0.12 292	0.18 372	0.16 353	0.14 199	0.13 196

StereoVision	0.43 388	0.29 511	0.54 427	0.50 562	0.28 442	0.37 278	0.38 432	0.75 390	0.63 326	0.46 272	1.11 552	0.53 340	0.38 333	0.57 302	0.34 317	0.21 491	0.24 604	0.25 561	0.24 580	0.26 559	0.17 378

OMP-Stereo	0.43 388	0.23 372	0.50 369	0.53 603	0.25 331	0.36 265	0.24 140	0.73 372	0.81 442	0.78 455	0.64 314	0.88 528	0.41 363	0.95 572	0.36 338	0.15 250	0.12 292	0.20 451	0.15 318	0.16 330	0.13 196

PFNet	0.43 388	0.19 205	0.61 476	0.44 471	0.24 297	0.42 336	0.31 302	0.76 396	0.81 442	1.01 592	0.74 362	0.67 436	0.41 363	0.75 476	0.39 380	0.16 307	0.10 71	0.20 451	0.15 318	0.16 330	0.14 243

IRAFT_RVC	0.43 388	0.20 255	0.52 402	0.45 486	0.24 297	0.26 95	0.51 565	0.76 396	0.78 414	0.77 444	0.80 397	0.73 469	0.50 418	0.74 468	0.39 380	0.18 407	0.10 71	0.21 495	0.17 417	0.17 364	0.15 290

FENet	0.43 388	0.23 372	0.40 246	0.40 323	0.24 297	0.54 411	0.33 341	0.83 430	0.72 375	0.74 428	0.73 349	0.63 405	0.56 450	0.65 396	0.45 438	0.19 450	0.13 372	0.19 411	0.17 417	0.18 403	0.20 461

HITNet	0.43 388	0.27 481	0.50 369	0.34 109	0.18 55	0.65 491	0.32 322	0.99 489	0.70 366	0.73 421	0.86 430	0.66 429	0.56 450	0.61 339	0.47 454	0.14 166	0.10 71	0.15 223	0.13 241	0.18 403	0.13 196
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
rvit_0105_5	0.44 395	0.32 538	0.79 557	0.51 574	0.29 469	0.44 355	0.43 508	0.62 263	0.76 403	0.51 291	0.52 264	0.61 391	0.53 429	0.58 309	0.38 368	0.28 595	0.25 612	0.25 561	0.24 580	0.22 505	0.20 461

AIO-Stereo-zeroshot	0.44 395	0.22 339	0.83 569	0.39 280	0.45 629	0.41 325	0.26 189	1.04 507	0.50 272	0.54 309	0.76 367	1.03 575	0.43 372	0.67 420	0.28 229	0.16 307	0.11 204	0.17 314	0.19 479	0.21 477	0.21 483

test_sample1	0.44 395	0.24 396	0.52 402	0.35 142	0.23 241	0.59 453	0.36 399	1.05 514	0.57 307	0.66 372	0.78 381	0.70 445	0.71 542	0.62 363	0.51 480	0.18 407	0.15 445	0.17 314	0.16 353	0.18 403	0.18 412

TestStereo1	0.44 395	0.24 396	0.45 306	0.52 591	0.25 331	0.35 247	0.40 465	0.81 421	0.94 532	0.70 402	0.96 478	0.48 311	0.45 389	0.94 566	0.33 304	0.16 307	0.13 372	0.18 372	0.16 353	0.15 259	0.14 243

test_5	0.44 395	0.25 428	0.48 346	0.53 603	0.28 442	0.28 132	0.42 498	0.77 404	0.87 482	0.63 347	0.91 459	0.73 469	0.53 429	0.82 523	0.36 338	0.14 166	0.11 204	0.18 372	0.18 451	0.18 403	0.16 329

SA-5K	0.44 395	0.24 396	0.45 306	0.52 591	0.25 331	0.35 247	0.40 465	0.81 421	0.94 532	0.70 402	0.96 478	0.48 311	0.45 389	0.94 566	0.33 304	0.16 307	0.13 372	0.18 372	0.16 353	0.15 259	0.14 243

dd	0.44 395	0.40 590	0.62 481	0.44 471	0.26 369	0.51 390	0.38 432	0.72 360	1.07 590	0.60 330	0.66 323	0.43 278	0.40 358	0.68 429	0.53 496	0.24 555	0.15 445	0.21 495	0.16 353	0.24 538	0.19 428

GANet-ADL	0.44 395	0.27 481	0.48 346	0.44 471	0.30 494	0.54 411	0.36 399	0.94 473	0.88 493	0.64 358	0.72 346	0.68 440	0.44 382	0.55 280	0.44 432	0.22 515	0.15 445	0.15 223	0.13 241	0.18 403	0.21 483

GMM-Stereo	0.44 395	0.20 255	0.39 231	0.42 396	0.25 331	0.50 383	0.44 517	0.72 360	0.57 307	0.77 444	1.37 623	0.76 486	0.38 333	0.62 363	0.34 317	0.15 250	0.10 71	0.20 451	0.19 479	0.17 364	0.28 575

IGEV_i1	0.45 404	0.23 372	0.57 454	0.40 323	0.23 241	0.64 483	0.42 498	1.05 514	0.65 338	0.71 412	0.70 340	0.76 486	0.47 402	0.75 476	0.45 438	0.16 307	0.14 413	0.16 263	0.13 241	0.17 364	0.18 412

FACV-RUCA	0.45 404	0.28 497	0.51 379	0.46 511	0.33 549	0.62 467	0.34 360	0.87 442	0.75 396	0.60 330	0.84 417	0.48 311	0.54 437	0.56 290	0.39 380	0.22 515	0.15 445	0.35 638	0.16 353	0.29 580	0.22 502

test_sample2	0.45 404	0.24 396	0.49 357	0.34 109	0.21 171	0.60 459	0.43 508	1.01 496	0.73 386	0.67 381	0.80 397	0.70 445	0.64 502	0.65 396	0.41 410	0.19 450	0.15 445	0.18 372	0.16 353	0.19 441	0.19 428

MyStereo04	0.45 404	0.23 372	0.52 402	0.43 441	0.29 469	0.40 311	0.48 543	1.02 499	1.12 602	0.62 340	0.58 295	0.55 345	0.56 450	0.77 495	0.45 438	0.14 166	0.13 372	0.19 411	0.17 417	0.18 403	0.17 378

SA	0.45 404	0.26 465	0.50 369	0.47 532	0.24 297	0.46 370	0.36 399	0.79 416	1.00 560	0.61 335	1.04 526	0.50 323	0.50 418	0.98 583	0.33 304	0.16 307	0.13 372	0.21 495	0.19 479	0.15 259	0.14 243

GwcNet-ADL	0.45 404	0.24 396	0.51 379	0.46 511	0.30 494	0.41 325	0.40 465	0.95 476	0.98 553	0.73 421	0.78 381	0.61 391	0.41 363	0.67 420	0.55 504	0.20 472	0.14 413	0.15 223	0.14 283	0.19 441	0.22 502

IIG-Stereo	0.45 404	0.22 339	0.48 346	0.51 574	0.26 369	0.43 343	0.21 77	0.73 372	0.80 431	0.84 484	0.95 474	0.82 511	0.46 396	0.95 572	0.37 350	0.16 307	0.12 292	0.19 411	0.15 318	0.15 259	0.12 134

DN-CSS_ROB	0.45 404	0.27 481	0.74 543	0.41 355	0.29 469	0.43 343	0.29 249	0.80 419	0.78 414	0.73 421	1.08 546	0.48 311	0.45 389	0.81 516	0.40 403	0.15 250	0.12 292	0.21 495	0.19 479	0.18 403	0.17 378

Selective-IGEV-i1	0.46 412	0.21 299	0.60 472	0.43 441	0.24 297	0.67 509	0.53 576	1.07 524	0.90 504	0.65 365	0.82 407	0.80 506	0.38 333	0.56 290	0.40 403	0.16 307	0.14 413	0.15 223	0.13 241	0.16 330	0.17 378

Hybrid-DGEV-03	0.46 412	0.20 255	0.36 184	0.43 441	0.28 442	0.55 418	0.25 162	0.69 327	0.75 396	0.96 575	1.92 672	0.61 391	0.32 262	0.58 309	0.36 338	0.15 250	0.10 71	0.18 372	0.16 353	0.14 199	0.12 134

FLISNet	0.46 412	0.22 339	0.41 256	0.35 142	0.35 568	0.27 116	0.32 322	0.75 390	0.50 272	0.90 537	1.13 561	1.12 612	0.73 558	0.70 445	0.57 512	0.12 56	0.10 71	0.17 314	0.17 417	0.17 364	0.16 329

CoSv	0.46 412	0.22 339	0.41 256	0.35 142	0.35 568	0.27 116	0.32 322	0.75 390	0.50 272	0.90 537	1.13 561	1.12 612	0.73 558	0.70 445	0.57 512	0.12 56	0.10 71	0.17 314	0.17 417	0.17 364	0.16 329

MyStereo05	0.46 412	0.22 339	0.51 379	0.42 396	0.29 469	0.43 343	0.48 543	0.96 481	1.12 602	0.77 444	0.62 309	0.51 330	0.57 462	0.79 507	0.43 421	0.14 166	0.13 372	0.18 372	0.17 417	0.17 364	0.17 378

CASS	0.46 412	0.28 497	0.45 306	0.48 539	0.22 199	0.63 473	0.34 360	0.99 489	0.66 343	0.76 438	0.86 430	0.61 391	0.58 466	0.58 309	0.44 432	0.29 606	0.16 473	0.22 511	0.18 451	0.23 525	0.28 575
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
RAFT_CTSACE	0.46 412	0.20 255	0.48 346	0.46 511	0.27 415	0.34 238	0.39 451	0.62 263	0.74 392	0.78 455	1.44 636	0.86 519	0.38 333	1.09 607	0.27 206	0.13 106	0.13 372	0.18 372	0.16 353	0.16 330	0.12 134

iRaft-Stereo_5w	0.46 412	0.22 339	0.53 413	0.43 441	0.30 494	0.30 167	0.53 576	0.66 295	0.71 373	0.62 340	0.89 445	1.01 571	0.67 521	0.76 488	0.67 543	0.13 106	0.12 292	0.17 314	0.15 318	0.15 259	0.17 378

TransformOpticalFlow	0.46 412	0.21 299	0.49 357	0.42 396	0.24 297	0.36 265	0.46 527	1.04 507	0.84 463	0.67 381	1.14 565	0.73 469	0.56 450	0.78 503	0.33 304	0.15 250	0.10 71	0.17 314	0.15 318	0.14 199	0.15 290

RAFT	0.46 412	0.23 372	0.52 402	0.48 539	0.27 415	0.55 418	0.47 536	0.68 315	0.60 321	0.83 478	0.82 407	1.00 567	0.56 450	0.76 488	0.37 350	0.18 407	0.16 473	0.22 511	0.20 503	0.16 330	0.14 243

Prome-Stereo	0.46 412	0.20 255	0.37 204	0.45 486	0.26 369	0.40 311	0.42 498	0.69 327	0.49 265	0.96 575	1.84 668	0.58 374	0.64 502	0.63 375	0.32 291	0.15 250	0.11 204	0.16 263	0.14 283	0.17 364	0.30 587

GES	0.46 412	0.25 428	0.62 481	0.41 355	0.30 494	0.62 467	0.37 414	1.06 520	0.70 366	0.75 432	0.83 414	0.47 305	0.52 428	0.69 437	0.46 443	0.23 543	0.17 507	0.17 314	0.16 353	0.18 403	0.24 541

HCRNet	0.46 412	0.35 556	0.45 306	0.54 615	0.26 369	0.52 398	0.29 249	0.87 442	0.64 332	0.75 432	0.82 407	0.76 486	0.53 429	0.70 445	0.38 368	0.24 555	0.16 473	0.24 548	0.20 503	0.21 477	0.20 461

DFGA-Net	0.47 425	0.31 535	0.93 597	0.43 441	0.33 549	0.56 427	0.35 384	0.81 421	0.89 498	0.70 402	0.76 367	0.48 311	0.43 372	0.78 503	0.64 538	0.16 307	0.14 413	0.19 411	0.19 479	0.20 461	0.19 428

mmm	0.47 425	0.28 497	0.51 379	0.39 280	0.25 331	0.61 461	0.38 432	1.00 495	0.60 321	0.77 444	1.07 539	0.65 417	0.53 429	0.61 339	0.49 472	0.18 407	0.15 445	0.23 532	0.20 503	0.21 477	0.20 461

ffm	0.47 425	0.28 497	0.68 510	0.39 280	0.26 369	0.56 427	0.40 465	0.72 360	1.13 609	0.76 438	0.98 492	0.71 448	0.55 441	0.61 339	0.26 181	0.17 362	0.11 204	0.25 561	0.21 527	0.16 330	0.17 378

BUS	0.47 425	0.26 465	0.47 331	0.46 511	0.29 469	0.78 546	0.34 360	0.99 489	0.80 431	0.77 444	0.80 397	0.64 411	0.54 437	0.66 410	0.56 506	0.21 491	0.15 445	0.22 511	0.19 479	0.18 403	0.19 428

STrans-v2	0.47 425	0.21 299	0.49 357	0.41 355	0.25 331	0.54 411	0.49 556	1.16 561	0.82 456	0.67 381	1.05 529	0.71 448	0.67 521	0.74 468	0.34 317	0.15 250	0.11 204	0.17 314	0.15 318	0.14 199	0.14 243

Anonymous3	0.47 425	0.35 556	0.91 596	0.50 562	0.38 586	0.81 565	0.55 587	0.76 396	0.66 343	0.52 296	0.65 318	0.44 285	0.45 389	0.66 410	0.39 380	0.25 568	0.25 612	0.22 511	0.21 527	0.23 525	0.24 541

CFNet_pseudo	0.47 425	0.25 428	0.55 431	0.38 246	0.28 442	0.58 443	0.32 322	0.89 451	0.90 504	0.83 478	1.03 523	0.75 479	0.48 409	0.61 339	0.46 443	0.17 362	0.13 372	0.24 548	0.16 353	0.26 559	0.21 483

ACVNet	0.47 425	0.24 396	0.39 231	0.40 323	0.28 442	0.58 443	0.40 465	0.91 457	0.81 442	0.67 381	0.96 478	0.79 502	0.66 512	0.65 396	0.71 555	0.18 407	0.15 445	0.16 263	0.15 318	0.18 403	0.15 290

DMCA	0.47 425	0.27 481	0.59 466	0.39 280	0.29 469	0.53 404	0.34 360	0.98 485	0.70 366	0.78 455	0.83 414	0.79 502	0.55 441	0.54 279	0.57 512	0.21 491	0.16 473	0.21 495	0.16 353	0.19 441	0.22 502

ccs_rob	0.47 425	0.25 428	0.55 431	0.38 246	0.28 442	0.58 443	0.32 322	0.89 451	0.90 504	0.83 478	1.02 513	0.75 479	0.48 409	0.61 339	0.46 443	0.17 362	0.12 292	0.24 548	0.16 353	0.26 559	0.21 483

Select-FE	0.48 435	0.26 465	0.96 604	0.42 396	0.36 575	0.34 238	0.20 49	1.02 499	0.37 166	0.61 335	1.01 509	1.04 580	0.79 585	0.74 468	0.29 248	0.17 362	0.13 372	0.17 314	0.20 503	0.15 259	0.25 550

rvit_0105_3	0.48 435	0.35 556	0.85 582	0.56 628	0.31 510	0.48 379	0.48 543	0.65 288	0.81 442	0.66 372	0.59 297	0.66 429	0.56 450	0.66 410	0.41 410	0.30 613	0.27 631	0.29 611	0.28 621	0.21 477	0.21 483

UGAM-zero	0.48 435	0.21 299	0.66 498	0.38 246	0.23 241	0.36 265	0.22 105	1.30 626	0.43 227	0.67 381	0.61 305	1.74 677	0.89 618	0.79 507	0.27 206	0.15 250	0.12 292	0.15 223	0.12 189	0.13 145	0.14 243

rvit_stereo_0075_2	0.48 435	0.38 576	0.74 543	0.54 615	0.46 638	0.43 343	0.35 384	0.85 435	0.68 354	0.56 317	0.73 349	0.59 384	0.47 402	0.64 385	0.47 454	0.33 631	0.23 594	0.35 638	0.26 605	0.32 600	0.26 554

DispNO	0.48 435	0.24 396	0.84 576	0.40 323	0.31 510	0.58 443	0.39 451	0.91 457	0.79 422	0.79 460	0.83 414	0.71 448	0.59 472	0.75 476	0.50 476	0.19 450	0.14 413	0.20 451	0.18 451	0.16 330	0.17 378

CoDeX	0.48 435	0.21 299	0.53 413	0.43 441	0.25 331	0.74 537	0.38 432	1.36 644	0.82 456	0.84 484	0.96 478	0.63 405	0.57 462	0.63 375	0.40 403	0.17 362	0.13 372	0.17 314	0.15 318	0.16 330	0.15 290

IER	0.48 435	0.25 428	0.60 472	0.38 246	0.28 442	0.67 509	0.38 432	0.82 428	0.68 354	0.88 522	0.95 474	0.74 473	0.79 585	0.62 363	0.46 443	0.17 362	0.14 413	0.17 314	0.17 417	0.17 364	0.16 329

BSDual-CNN	0.48 435	0.26 465	0.47 331	0.46 511	0.29 469	0.75 541	0.46 527	0.99 489	0.80 431	0.77 444	0.80 397	0.76 486	0.59 472	0.66 410	0.48 463	0.21 491	0.15 445	0.22 511	0.19 479	0.18 403	0.19 428

PSM-AAD	0.48 435	0.21 299	0.39 231	0.44 471	0.23 241	0.56 427	0.47 536	0.67 307	0.73 386	1.08 621	1.12 554	0.58 374	0.87 610	0.63 375	0.33 304	0.15 250	0.11 204	0.25 561	0.26 605	0.18 403	0.42 647

KYRaft	0.48 435	0.21 299	0.41 256	0.45 486	0.23 241	0.43 343	0.36 399	0.68 315	0.45 239	0.94 558	1.72 662	0.78 495	0.40 358	0.65 396	0.32 291	0.16 307	0.11 204	0.18 372	0.22 548	0.17 364	0.76 694

ASMatch	0.48 435	0.20 255	0.47 331	0.39 280	0.28 442	0.37 278	0.26 189	0.76 396	0.72 375	0.77 444	2.29 683	0.61 391	0.51 424	0.64 385	0.39 380	0.15 250	0.12 292	0.17 314	0.15 318	0.14 199	0.22 502

ICVP	0.48 435	0.26 465	0.42 272	0.49 551	0.28 442	0.63 473	0.43 508	1.05 514	0.72 375	0.68 393	0.95 474	0.75 479	0.56 450	0.55 280	0.61 528	0.24 555	0.18 528	0.19 411	0.17 417	0.19 441	0.21 483
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ARAFT	0.48 435	0.25 428	0.82 565	0.42 396	0.25 331	0.56 427	0.54 584	0.82 428	0.82 456	0.92 547	0.75 364	0.75 479	0.48 409	0.89 546	0.37 350	0.15 250	0.12 292	0.23 532	0.22 548	0.14 199	0.14 243

SFCPSM	0.48 435	0.22 339	0.59 466	0.41 355	0.27 415	0.85 577	0.36 399	1.39 647	0.79 422	0.81 467	0.85 426	0.54 342	0.50 418	0.60 330	0.39 380	0.18 407	0.14 413	0.18 372	0.20 503	0.17 364	0.16 329

CCAANet	0.48 435	0.21 299	0.52 402	0.42 396	0.28 442	0.65 491	0.30 272	1.03 505	0.76 403	0.64 358	1.22 588	0.69 442	0.53 429	0.83 525	0.47 454	0.15 250	0.13 372	0.19 411	0.20 503	0.15 259	0.20 461

FSD	0.49 450	0.47 621	0.55 431	0.55 623	0.46 638	0.48 379	0.52 571	0.54 209	0.49 265	0.48 284	0.48 235	0.50 323	0.48 409	0.51 258	0.49 472	0.45 671	0.43 691	0.47 671	0.46 678	0.46 654	0.46 663

G2L-ROB	0.49 450	0.20 255	0.48 346	0.36 185	0.22 199	0.58 443	0.42 498	1.19 576	0.74 392	0.86 507	0.76 367	1.08 595	0.59 472	0.81 516	0.60 522	0.17 362	0.12 292	0.15 223	0.12 189	0.17 364	0.20 461

test_sample4	0.49 450	0.27 481	0.55 431	0.36 185	0.23 241	0.70 517	0.37 414	1.22 594	0.86 475	0.82 470	0.86 430	0.62 400	0.58 466	0.71 455	0.49 472	0.21 491	0.16 473	0.21 495	0.20 503	0.22 505	0.21 483

test_sample3	0.49 450	0.27 481	0.55 431	0.36 185	0.23 241	0.70 517	0.37 414	1.21 586	0.87 482	0.79 460	0.84 417	0.66 429	0.53 429	0.70 445	0.50 476	0.21 491	0.16 473	0.20 451	0.19 479	0.21 477	0.21 483

PCWNet_CMD	0.49 450	0.25 428	0.56 445	0.40 323	0.27 415	0.64 483	0.32 322	0.98 485	0.99 556	0.87 512	1.07 539	0.78 495	0.46 396	0.61 339	0.44 432	0.17 362	0.13 372	0.21 495	0.16 353	0.26 559	0.20 461

Sa-1000	0.49 450	0.25 428	0.45 306	0.46 511	0.25 331	0.64 483	0.34 360	0.85 435	0.95 536	0.85 497	1.51 647	0.55 345	0.44 382	0.94 566	0.31 281	0.16 307	0.12 292	0.21 495	0.20 503	0.15 259	0.14 243

DEmStereo	0.49 450	0.18 157	0.53 413	0.39 280	0.26 369	0.57 437	0.33 341	0.65 288	0.75 396	0.90 537	1.65 656	0.57 358	1.02 641	0.63 375	0.44 432	0.14 166	0.12 292	0.16 263	0.16 353	0.14 199	0.17 378

DRaft	0.49 450	0.18 157	0.50 369	0.38 246	0.25 331	0.57 437	0.39 451	0.67 307	0.86 475	1.02 596	1.75 663	0.50 323	0.79 585	0.65 396	0.42 418	0.14 166	0.11 204	0.16 263	0.16 353	0.14 199	0.17 378

GrayStereo	0.49 450	0.20 255	0.44 298	0.47 532	0.29 469	0.51 390	0.62 613	0.71 349	0.66 343	1.04 604	1.46 641	0.77 492	0.73 558	0.58 309	0.35 326	0.15 250	0.12 292	0.17 314	0.17 417	0.15 259	0.30 587

cf-r	0.49 450	0.24 396	0.49 357	0.40 323	0.23 241	0.58 443	0.38 432	0.92 466	0.87 482	0.77 444	1.06 535	0.98 559	0.67 521	0.59 318	0.61 528	0.21 491	0.14 413	0.17 314	0.19 479	0.15 259	0.16 329

GANet-RSSM	0.49 450	0.22 339	0.42 272	0.39 280	0.26 369	0.58 443	0.41 487	1.12 544	0.82 456	0.73 421	1.02 513	0.88 528	0.75 569	0.67 420	0.48 463	0.22 515	0.16 473	0.18 372	0.19 479	0.18 403	0.18 412

BEATNet_4x	0.49 450	0.35 556	0.72 533	0.38 246	0.20 141	0.65 491	0.36 399	1.08 530	0.78 414	0.78 455	0.88 442	0.73 469	0.64 502	0.71 455	0.60 522	0.16 307	0.12 292	0.16 263	0.15 318	0.24 538	0.18 412

MSMDNet	0.49 450	0.25 428	0.56 445	0.40 323	0.27 415	0.64 483	0.32 322	0.99 489	0.99 556	0.87 512	1.07 539	0.79 502	0.46 396	0.61 339	0.44 432	0.17 362	0.13 372	0.20 451	0.16 353	0.25 549	0.20 461

MLCV	0.49 450	0.26 465	0.73 539	0.38 246	0.18 55	0.64 483	0.33 341	0.84 433	0.89 498	0.96 575	1.12 554	0.72 464	0.45 389	1.00 593	0.59 521	0.14 166	0.10 71	0.14 165	0.11 150	0.14 199	0.14 243

G2L-Stereo_test	0.50 464	0.22 339	0.46 318	0.34 109	0.24 297	0.58 443	0.59 606	1.14 554	0.79 422	0.89 529	0.96 478	0.96 554	0.59 472	0.72 461	0.67 543	0.17 362	0.12 292	0.14 165	0.12 189	0.15 259	0.16 329

PAM_32	0.50 464	0.20 255	0.69 519	0.40 323	0.24 297	1.09 628	0.29 249	1.12 544	0.40 196	0.74 428	0.44 219	1.98 687	0.64 502	0.64 385	0.27 206	0.16 307	0.11 204	0.17 314	0.15 318	0.14 199	0.15 290

PAM	0.50 464	0.21 299	0.75 546	0.41 355	0.26 369	1.11 634	0.37 414	1.10 537	0.39 181	0.75 432	0.46 227	1.92 684	0.61 484	0.62 363	0.28 229	0.16 307	0.10 71	0.16 263	0.14 283	0.14 199	0.15 290

test_sample5	0.50 464	0.28 497	0.55 431	0.37 219	0.23 241	0.65 491	0.38 432	1.19 576	0.86 475	0.81 467	0.97 487	0.64 411	0.60 478	0.72 461	0.48 463	0.22 515	0.16 473	0.22 511	0.21 527	0.23 525	0.22 502

gwcnet-sp	0.50 464	0.25 428	0.84 576	0.41 355	0.27 415	0.79 553	0.40 465	0.93 468	0.85 469	0.95 563	0.79 386	0.65 417	0.63 494	0.69 437	0.52 485	0.18 407	0.17 507	0.18 372	0.18 451	0.18 403	0.19 428

scenet	0.50 464	0.25 428	0.84 576	0.41 355	0.27 415	0.79 553	0.40 465	0.93 468	0.85 469	0.95 563	0.79 386	0.65 417	0.63 494	0.69 437	0.52 485	0.18 407	0.17 507	0.18 372	0.18 451	0.18 403	0.19 428

ssnet	0.50 464	0.25 428	0.84 576	0.41 355	0.27 415	0.79 553	0.40 465	0.93 468	0.85 469	0.95 563	0.79 386	0.65 417	0.63 494	0.69 437	0.52 485	0.18 407	0.17 507	0.18 372	0.18 451	0.18 403	0.19 428

psmg	0.50 464	0.26 465	0.47 331	0.42 396	0.29 469	0.82 568	0.42 498	1.07 524	0.80 431	0.95 563	0.94 470	0.76 486	0.59 472	0.66 410	0.48 463	0.21 491	0.16 473	0.20 451	0.20 503	0.19 441	0.19 428

UDGNet	0.50 464	0.82 676	0.56 445	0.51 574	0.32 536	0.41 325	0.34 360	0.71 349	0.93 523	0.65 365	0.60 300	0.58 374	0.44 382	0.65 396	0.43 421	0.33 631	0.15 445	0.67 692	0.20 503	0.49 662	0.23 529

PSMNet-ADL	0.50 464	0.28 497	0.43 292	0.49 551	0.31 510	0.70 517	0.38 432	0.94 473	0.81 442	0.62 340	0.80 397	0.91 542	0.62 489	0.76 488	0.68 548	0.24 555	0.18 528	0.19 411	0.20 503	0.22 505	0.22 502

PSMNet-RSSM	0.50 464	0.24 396	0.41 256	0.43 441	0.26 369	0.51 390	0.40 465	1.16 561	0.79 422	0.75 432	1.07 539	0.87 525	0.69 532	0.66 410	0.52 485	0.24 555	0.16 473	0.23 532	0.26 605	0.20 461	0.20 461

CFNet-ft	0.50 464	0.25 428	0.39 231	0.41 355	0.26 369	0.66 499	0.37 414	0.91 457	0.87 482	0.67 381	1.00 504	1.05 585	0.70 537	0.68 429	0.57 512	0.23 543	0.16 473	0.24 548	0.21 527	0.24 538	0.19 428

CFNet_RVC	0.50 464	0.25 428	0.39 231	0.41 355	0.26 369	0.66 499	0.37 414	0.91 457	0.87 482	0.67 381	1.00 504	1.05 585	0.70 537	0.68 429	0.57 512	0.23 543	0.16 473	0.24 548	0.21 527	0.24 538	0.19 428

UCFNet_RVC	0.50 464	0.27 481	0.37 204	0.40 323	0.27 415	0.66 499	0.42 498	1.18 572	0.86 475	0.70 402	0.89 445	0.91 542	0.60 478	0.62 363	0.48 463	0.24 555	0.18 528	0.28 602	0.27 612	0.25 549	0.24 541

PStereo	0.51 478	0.76 669	0.42 272	0.37 219	0.28 442	0.56 427	0.46 527	0.56 223	0.89 498	0.54 309	0.33 155	0.51 330	0.51 424	0.80 510	0.68 548	0.53 684	0.25 612	0.30 621	0.27 612	0.62 682	0.52 679

G2L-Stereo	0.51 478	0.25 428	0.55 431	0.44 471	0.27 415	0.46 370	0.47 536	0.98 485	0.81 442	0.86 507	0.90 451	0.91 542	0.56 450	0.88 544	0.80 576	0.21 491	0.17 507	0.22 511	0.18 451	0.17 364	0.22 502

DCVSM-stereo	0.51 478	0.28 497	0.56 445	0.39 280	0.29 469	0.55 418	0.28 229	0.78 408	0.78 414	1.11 632	0.77 371	1.04 580	0.76 578	0.65 396	0.52 485	0.20 472	0.20 564	0.24 548	0.21 527	0.25 549	0.31 596

test_sample6	0.51 478	0.27 481	0.55 431	0.38 246	0.23 241	0.64 483	0.39 451	1.18 572	0.88 493	0.84 484	1.06 535	0.66 429	0.61 484	0.75 476	0.52 485	0.23 543	0.17 507	0.22 511	0.22 548	0.24 538	0.23 529

qqq1	0.51 478	0.24 396	0.67 503	0.35 142	0.20 141	0.63 473	0.34 360	1.26 607	1.06 582	0.85 497	1.02 513	0.71 448	0.66 512	0.96 574	0.36 338	0.19 450	0.16 473	0.14 165	0.12 189	0.15 259	0.16 329

fff1	0.51 478	0.24 396	0.67 503	0.35 142	0.20 141	0.63 473	0.34 360	1.26 607	1.06 582	0.85 497	1.02 513	0.71 448	0.66 512	0.96 574	0.36 338	0.19 450	0.16 473	0.14 165	0.12 189	0.15 259	0.16 329

DualNet	0.51 478	0.28 497	0.55 431	0.37 219	0.23 241	0.65 491	0.38 432	1.19 576	0.86 475	0.84 484	1.06 535	0.64 411	0.60 478	0.72 461	0.48 463	0.22 515	0.16 473	0.22 511	0.21 527	0.23 525	0.22 502

GMStereo_Zeroshot	0.51 478	0.46 614	0.80 558	0.50 562	0.28 442	0.57 437	0.30 272	0.75 390	0.79 422	0.88 522	0.94 470	0.90 536	0.37 324	0.77 495	0.46 443	0.27 584	0.14 413	0.26 580	0.15 318	0.39 637	0.19 428

CFNet_ucs	0.51 478	0.25 428	0.58 458	0.39 280	0.31 510	0.59 453	0.35 384	1.04 507	0.95 536	0.89 529	1.19 583	0.80 506	0.49 415	0.66 410	0.45 438	0.21 491	0.16 473	0.26 580	0.18 451	0.27 569	0.23 529

anonymousa	0.51 478	0.21 299	0.47 331	0.39 280	0.25 331	0.89 585	0.36 399	0.78 408	0.63 326	0.88 522	1.54 649	1.09 602	0.67 521	0.53 270	0.46 443	0.17 362	0.14 413	0.19 411	0.21 527	0.16 330	0.16 329

hknet	0.51 478	0.26 465	0.58 458	0.46 511	0.29 469	0.75 541	0.46 527	0.99 489	0.89 498	0.77 444	0.80 397	0.96 554	0.67 521	0.75 476	0.50 476	0.19 450	0.15 445	0.22 511	0.19 479	0.18 403	0.19 428

CrosDoStereo	0.51 478	0.19 205	0.46 318	0.39 280	0.24 297	0.39 301	1.14 691	0.69 327	0.87 482	0.94 558	1.36 620	0.62 400	0.75 569	0.68 429	0.46 443	0.15 250	0.12 292	0.17 314	0.18 451	0.14 199	0.16 329

DeepStereo_LL	0.51 478	0.19 205	0.46 318	0.39 280	0.24 297	0.39 301	1.14 691	0.69 327	0.87 482	0.94 558	1.36 620	0.62 400	0.75 569	0.68 429	0.46 443	0.15 250	0.12 292	0.17 314	0.18 451	0.14 199	0.16 329

THIR-Stereo	0.51 478	0.19 205	0.47 331	0.39 280	0.23 241	0.74 537	0.64 624	0.68 315	0.88 493	1.03 599	1.40 626	0.71 448	0.75 569	0.64 385	0.43 421	0.16 307	0.11 204	0.17 314	0.18 451	0.15 259	0.17 378

GwcNet-RSSM	0.51 478	0.25 428	0.51 379	0.41 355	0.24 297	0.56 427	0.41 487	0.97 483	0.96 543	0.75 432	1.17 578	0.89 533	0.66 512	0.66 410	0.74 562	0.22 515	0.15 445	0.19 411	0.21 527	0.17 364	0.16 329

AIO-Stereo-zeroshot1	0.52 493	0.23 372	1.38 655	0.40 323	0.53 658	0.29 151	0.30 272	1.49 665	0.45 239	0.69 397	1.15 568	0.98 559	0.32 262	0.70 445	0.29 248	0.15 250	0.11 204	0.17 314	0.20 503	0.22 505	0.27 564

ToySt	0.52 493	0.27 481	0.93 597	0.42 396	0.28 442	0.67 509	0.56 593	0.88 450	0.79 422	0.61 335	0.85 426	0.92 548	0.70 537	0.72 461	0.61 528	0.16 307	0.17 507	0.21 495	0.21 527	0.22 505	0.21 483

NINENet	0.52 493	0.30 526	0.55 431	0.46 511	0.33 549	0.78 546	0.34 360	1.18 572	0.91 511	0.84 484	0.97 487	0.64 411	0.54 437	0.74 468	0.56 506	0.23 543	0.20 564	0.25 561	0.18 451	0.22 505	0.22 502

AACVNet	0.52 493	0.25 428	0.56 445	0.48 539	0.29 469	0.55 418	0.38 432	0.96 481	0.59 314	0.83 478	1.03 523	1.03 575	0.77 583	0.91 557	0.58 519	0.22 515	0.18 528	0.24 548	0.18 451	0.24 538	0.22 502

acv_ft	0.52 493	0.24 396	0.64 490	0.45 486	0.28 442	0.85 577	0.40 465	0.95 476	0.81 442	1.00 589	0.96 478	0.79 502	0.62 489	0.65 396	0.88 587	0.18 407	0.15 445	0.16 263	0.15 318	0.18 403	0.15 290

AdaStereo	0.52 493	0.34 552	0.53 413	0.49 551	0.25 331	0.71 522	0.36 399	1.24 599	0.91 511	0.77 444	0.98 492	0.75 479	0.50 418	0.71 455	0.51 480	0.27 584	0.13 372	0.28 602	0.18 451	0.23 525	0.18 412
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.
iResNet	0.52 493	0.31 535	0.86 583	0.44 471	0.22 199	0.66 499	0.47 536	0.92 466	1.02 568	0.89 529	1.12 554	0.69 442	0.55 441	0.86 536	0.60 522	0.15 250	0.11 204	0.15 223	0.12 189	0.17 364	0.17 378

DDVS	0.53 500	0.32 538	0.63 485	0.42 396	0.31 510	0.71 522	0.35 384	0.95 476	0.69 362	0.86 507	0.90 451	1.11 606	0.46 396	0.90 554	0.67 543	0.23 543	0.17 507	0.22 511	0.18 451	0.25 549	0.28 575

SMFormer	0.53 500	0.24 396	0.67 503	0.35 142	0.20 141	0.63 473	0.34 360	1.26 607	1.06 582	0.85 497	1.02 513	0.71 448	0.66 512	0.96 574	0.60 522	0.19 450	0.16 473	0.18 372	0.17 417	0.19 441	0.20 461

tta	0.53 500	0.24 396	0.67 503	0.35 142	0.20 141	0.63 473	0.34 360	1.26 607	1.06 582	0.85 497	1.02 513	0.71 448	0.66 512	0.96 574	0.60 522	0.19 450	0.16 473	0.18 372	0.17 417	0.15 259	0.16 329

CFNet	0.53 500	0.30 526	0.53 413	0.42 396	0.28 442	0.73 531	0.35 384	1.21 586	1.01 563	0.74 428	1.07 539	0.85 515	0.60 478	0.83 525	0.58 519	0.19 450	0.15 445	0.23 532	0.23 564	0.21 477	0.17 378

HSM	0.53 500	0.25 428	0.46 318	0.40 323	0.25 331	0.74 537	0.44 517	1.29 623	0.78 414	0.82 470	0.92 465	1.21 622	0.75 569	0.90 554	0.48 463	0.18 407	0.14 413	0.17 314	0.14 283	0.17 364	0.18 412

coex_refinement	0.54 505	0.22 339	0.44 298	0.45 486	0.31 510	0.75 541	0.40 465	1.16 561	0.92 517	0.87 512	1.12 554	0.99 564	0.57 462	0.69 437	0.90 595	0.21 491	0.14 413	0.16 263	0.16 353	0.21 477	0.22 502

UGAM	0.54 505	0.23 372	0.51 379	0.46 511	0.26 369	0.40 311	0.52 571	0.65 288	1.19 627	0.78 455	1.15 568	1.38 652	0.56 450	1.03 599	0.56 506	0.18 407	0.15 445	0.25 561	0.21 527	0.15 259	0.13 196

ITSA-stereo	0.54 505	0.29 511	0.55 431	0.41 355	0.23 241	0.59 453	0.35 384	1.31 628	1.25 636	0.82 470	0.80 397	0.72 464	0.58 466	0.89 546	0.72 558	0.22 515	0.18 528	0.23 532	0.22 548	0.22 505	0.29 582

test_sample7	0.54 505	0.30 526	0.55 431	0.37 219	0.28 442	0.63 473	0.47 536	1.11 539	0.92 517	0.93 551	0.89 445	0.86 519	0.71 542	0.74 468	0.53 496	0.27 584	0.22 584	0.27 590	0.26 605	0.27 569	0.26 554

DAS	0.54 505	0.26 465	0.66 498	0.49 551	0.31 510	0.61 461	0.43 508	0.89 451	1.01 563	0.95 563	1.16 573	0.71 448	0.85 603	0.89 546	0.47 454	0.18 407	0.14 413	0.18 372	0.15 318	0.22 505	0.19 428

SepStereo	0.54 505	0.26 465	0.66 498	0.49 551	0.31 510	0.61 461	0.43 508	0.89 451	1.01 563	0.95 563	1.16 573	0.71 448	0.85 603	0.97 581	0.47 454	0.18 407	0.14 413	0.18 372	0.15 318	0.22 505	0.19 428

RAFT + AFF	0.54 505	0.30 526	0.84 576	0.51 574	0.32 536	0.63 473	0.57 596	1.05 514	0.95 536	0.80 463	0.87 438	0.85 515	0.57 462	0.87 538	0.51 480	0.18 407	0.21 574	0.23 532	0.22 548	0.19 441	0.19 428

ac_64	0.54 505	0.24 396	0.58 458	0.46 511	0.28 442	0.79 553	0.44 517	1.11 539	0.63 326	0.94 558	0.85 426	1.06 589	0.70 537	0.76 488	0.72 558	0.22 515	0.18 528	0.20 451	0.19 479	0.18 403	0.16 329

DMCA-RVC	0.54 505	0.32 538	0.83 569	0.51 574	0.32 536	0.59 453	0.38 432	0.89 451	0.70 366	0.95 563	0.88 442	0.90 536	0.69 532	0.75 476	0.63 535	0.23 543	0.18 528	0.31 623	0.24 580	0.27 569	0.21 483

RT-IGEV	0.55 514	0.20 255	0.70 523	0.42 396	0.25 331	0.89 585	0.63 618	1.27 612	0.80 431	0.92 547	1.00 504	1.23 626	0.67 521	0.68 429	0.33 304	0.19 450	0.14 413	0.17 314	0.14 283	0.16 330	0.22 502

AASNet	0.55 514	0.27 481	0.62 481	0.51 574	0.32 536	0.73 531	0.44 517	1.55 673	0.88 493	0.88 522	0.94 470	0.64 411	0.63 494	0.62 363	0.84 582	0.23 543	0.20 564	0.20 451	0.16 353	0.22 505	0.20 461

LMCR-Stereo	0.55 514	0.33 547	0.57 454	0.60 645	0.30 494	0.80 559	0.36 399	1.30 626	0.79 422	0.90 537	1.04 526	0.57 358	0.64 502	0.87 538	0.73 561	0.20 472	0.15 445	0.19 411	0.14 283	0.25 549	0.18 412

UNet	0.55 514	0.27 481	0.72 533	0.45 486	0.41 605	0.97 600	0.40 465	1.01 496	0.80 431	0.87 512	0.90 451	1.03 575	0.75 569	0.76 488	0.67 543	0.19 450	0.15 445	0.20 451	0.17 417	0.21 477	0.18 412

UPFNet	0.55 514	0.26 465	0.59 466	0.46 511	0.38 586	0.83 571	0.48 543	1.03 505	0.80 431	0.92 547	0.91 459	0.85 515	0.67 521	0.87 538	0.78 568	0.20 472	0.21 574	0.20 451	0.20 503	0.20 461	0.15 290

HSM-Net_RVC	0.55 514	0.23 372	0.37 204	0.38 246	0.22 199	0.86 579	0.40 465	1.31 628	0.93 523	0.92 547	1.15 568	1.26 627	0.71 542	0.75 476	0.53 496	0.17 362	0.14 413	0.16 263	0.15 318	0.17 364	0.17 378
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NLCA_NET_v2_RVC	0.55 514	0.33 547	0.71 526	0.46 511	0.31 510	0.66 499	0.43 508	1.07 524	0.89 498	0.93 551	0.91 459	0.98 559	0.61 484	0.76 488	0.64 538	0.22 515	0.18 528	0.22 511	0.22 548	0.22 505	0.24 541
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DeepPruner_ROB	0.55 514	0.37 567	0.67 503	0.42 396	0.31 510	0.50 383	0.43 508	1.22 594	0.73 386	0.86 507	1.05 529	0.85 515	0.58 466	0.90 554	0.56 506	0.29 606	0.23 594	0.22 511	0.22 548	0.26 559	0.26 554

iResNetv2_ROB	0.55 514	0.29 511	0.86 583	0.39 280	0.25 331	0.67 509	0.37 414	1.21 586	1.02 568	1.02 596	1.10 548	0.89 533	0.79 585	0.74 468	0.43 421	0.19 450	0.13 372	0.15 223	0.11 150	0.19 441	0.16 329

iResNet_ROB	0.55 514	0.24 396	0.61 476	0.38 246	0.22 199	0.66 499	0.30 272	1.59 682	1.33 653	0.94 558	1.05 529	0.81 509	0.69 532	0.84 531	0.46 443	0.17 362	0.12 292	0.14 165	0.09 9	0.15 259	0.20 461

rvit_105_1	0.56 524	0.42 601	0.84 576	0.59 643	0.37 579	0.59 453	0.68 629	0.73 372	0.97 548	0.82 470	0.69 335	0.75 479	0.63 494	0.80 510	0.56 506	0.34 640	0.29 640	0.31 623	0.34 651	0.23 525	0.23 529

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 524	3.08 737	2.41 694	0.32 70	0.18 55	0.29 151	0.20 49	0.39 77	0.33 130	0.29 137	0.25 71	0.18 20	0.18 31	0.32 59	0.22 74	1.08 709	0.09 18	0.17 314	0.16 353	0.15 259	0.96 701

ff1	0.56 524	0.28 497	0.68 510	0.39 280	0.26 369	0.56 427	0.40 465	0.72 360	1.13 609	0.76 438	0.98 492	0.71 448	0.55 441	1.25 630	1.46 660	0.17 362	0.11 204	0.25 561	0.21 527	0.16 330	0.17 378

FTStereo	0.56 524	0.21 299	0.39 231	0.42 396	0.25 331	0.39 301	0.73 647	0.69 327	0.45 239	1.09 625	3.23 707	0.69 442	0.71 542	0.55 280	0.34 317	0.15 250	0.13 372	0.19 411	0.17 417	0.15 259	0.32 600

GEStereo_RVC	0.56 524	0.30 526	0.70 523	0.51 574	0.31 510	0.70 517	0.54 584	1.31 628	0.93 523	0.85 497	0.86 430	0.84 513	0.63 494	0.92 559	0.67 543	0.24 555	0.16 473	0.19 411	0.17 417	0.21 477	0.23 529

Selective-IGEV-i16pc	0.57 529	0.21 299	1.29 644	0.41 355	0.31 510	1.98 693	0.62 613	0.70 341	1.12 602	0.51 291	0.82 407	0.67 436	0.35 297	0.71 455	0.41 410	0.32 623	0.18 528	0.17 314	0.19 479	0.19 441	0.20 461

ISRNet	0.57 529	0.25 428	0.72 533	0.57 634	0.36 575	0.43 343	0.28 229	0.85 435	0.84 463	1.09 625	1.25 593	0.91 542	0.61 484	0.68 429	0.60 522	0.35 646	0.26 624	0.36 643	0.33 648	0.30 588	0.42 647

CSP-Net	0.57 529	0.29 511	0.55 431	0.42 396	0.29 469	1.20 650	0.49 556	1.29 623	0.75 396	0.98 582	0.97 487	0.88 528	0.69 532	0.85 534	0.66 540	0.27 584	0.18 528	0.17 314	0.17 417	0.18 403	0.19 428

ADLNet2	0.57 529	0.26 465	0.71 526	0.48 539	0.31 510	0.83 571	0.51 565	1.10 537	0.99 556	0.85 497	0.99 500	0.99 564	0.70 537	0.79 507	0.78 568	0.21 491	0.17 507	0.18 372	0.18 451	0.22 505	0.22 502

RAFT-RH_RVC	0.57 529	0.18 157	0.44 298	0.38 246	0.23 241	0.56 427	0.24 140	0.61 255	0.73 386	1.18 639	3.90 718	0.55 345	0.40 358	0.67 420	0.38 368	0.14 166	0.11 204	0.20 451	0.15 318	0.12 93	0.14 243

ADLNet	0.57 529	0.29 511	0.58 458	0.46 511	0.35 568	0.80 559	0.46 527	1.14 554	0.88 493	1.03 599	0.98 492	0.92 548	0.66 512	0.71 455	0.83 581	0.22 515	0.16 473	0.22 511	0.22 548	0.22 505	0.23 529

MMNet	0.57 529	0.26 465	0.67 503	0.45 486	0.35 568	1.04 619	0.39 451	0.93 468	0.98 553	0.96 575	0.97 487	0.86 519	0.80 590	0.83 525	0.80 576	0.16 307	0.15 445	0.19 411	0.19 479	0.20 461	0.17 378

delet	0.57 529	0.25 428	0.63 485	0.46 511	0.34 561	1.05 624	0.51 565	1.04 507	0.94 532	0.90 537	0.99 500	0.90 536	0.68 530	0.87 538	0.78 568	0.18 407	0.18 528	0.20 451	0.21 527	0.17 364	0.17 378

psm_up	0.57 529	0.27 481	0.52 402	0.50 562	0.33 549	0.65 491	0.60 609	1.07 524	0.84 463	0.87 512	0.91 459	1.00 567	1.06 647	0.80 510	0.66 540	0.22 515	0.25 612	0.26 580	0.23 564	0.22 505	0.21 483

hitnet-ft	0.57 529	0.29 511	0.43 292	0.42 396	0.29 469	0.81 565	0.40 465	0.98 485	0.91 511	0.84 484	1.01 509	1.13 614	0.72 553	0.83 525	0.71 555	0.28 595	0.21 574	0.28 602	0.22 548	0.29 580	0.27 564

DSFCA	0.57 529	0.27 481	0.71 526	0.41 355	0.36 575	0.78 546	0.53 576	1.08 530	0.85 469	1.08 621	0.84 417	0.90 536	0.66 512	1.05 602	0.63 535	0.26 573	0.22 584	0.21 495	0.21 527	0.22 505	0.20 461

STTStereo	0.57 529	0.39 581	0.87 588	0.45 486	0.32 536	0.62 467	0.45 524	1.01 496	0.87 482	1.01 592	0.91 459	0.95 551	0.58 466	0.77 495	0.66 540	0.25 568	0.24 604	0.27 590	0.33 648	0.25 549	0.26 554

RASNet	0.57 529	0.24 396	0.61 476	0.39 280	0.23 241	0.71 522	0.40 465	1.02 499	0.93 523	0.77 444	1.05 529	1.05 585	0.98 636	0.99 588	1.03 624	0.16 307	0.14 413	0.14 165	0.17 417	0.15 259	0.14 243

LL-Strereo	0.58 542	0.29 511	0.83 569	0.48 539	0.35 568	0.39 301	0.48 543	1.04 507	0.99 556	0.87 512	0.79 386	1.08 595	1.15 659	1.35 651	0.51 480	0.18 407	0.15 445	0.22 511	0.19 479	0.17 364	0.21 483

HGLStereo	0.58 542	0.30 526	0.65 495	0.51 574	0.38 586	0.78 546	0.45 524	1.07 524	0.82 456	0.89 529	1.16 573	0.88 528	0.91 622	0.80 510	0.74 562	0.21 491	0.21 574	0.20 451	0.18 451	0.19 441	0.22 502

FADNet-RVC-Resample	0.58 542	0.35 556	1.34 652	0.50 562	0.34 561	0.73 531	0.43 508	1.09 533	0.96 543	0.83 478	0.87 438	0.76 486	0.66 512	0.77 495	0.52 485	0.19 450	0.18 528	0.26 580	0.27 612	0.28 578	0.29 582

FADNet_RVC	0.58 542	0.39 581	1.26 639	0.45 486	0.32 536	0.55 418	0.34 360	1.12 544	0.90 504	0.68 393	0.90 451	0.61 391	0.71 542	1.03 599	0.80 576	0.21 491	0.18 528	0.27 590	0.23 564	0.33 605	0.30 587

mmx	0.59 546	0.28 497	0.68 510	0.39 280	0.26 369	0.56 427	0.40 465	1.24 599	1.06 582	0.76 438	0.98 492	0.71 448	0.55 441	1.25 630	1.46 660	0.21 491	0.16 473	0.25 561	0.21 527	0.24 538	0.22 502

xxx	0.59 546	0.28 497	0.68 510	0.39 280	0.26 369	0.56 427	0.40 465	1.24 599	1.06 582	0.76 438	0.98 492	0.71 448	0.55 441	1.25 630	1.46 660	0.21 491	0.16 473	0.25 561	0.21 527	0.24 538	0.22 502

CRFU-Net	0.59 546	0.29 511	0.62 481	0.47 532	0.31 510	1.20 650	0.51 565	1.19 576	0.59 314	1.05 609	1.00 504	1.06 589	0.87 610	0.83 525	0.77 567	0.22 515	0.19 551	0.18 372	0.16 353	0.19 441	0.20 461

TDLM	0.59 546	0.35 556	0.57 454	0.53 603	0.32 536	0.67 509	0.72 642	1.09 533	1.03 572	0.84 484	1.11 552	0.84 513	0.71 542	0.96 574	0.61 528	0.28 595	0.18 528	0.26 580	0.22 548	0.27 569	0.21 483

CVANet_RVC	0.59 546	0.35 556	0.54 427	0.49 551	0.33 549	0.70 517	0.67 626	1.12 544	0.97 548	0.88 522	1.05 529	1.01 571	0.72 553	0.94 566	0.55 504	0.30 613	0.20 564	0.28 602	0.26 605	0.32 600	0.23 529

AANet_RVC	0.59 546	0.35 556	0.68 510	0.47 532	0.28 442	0.57 437	0.47 536	1.04 507	1.28 643	0.87 512	1.33 613	0.86 519	0.63 494	1.16 617	0.89 589	0.19 450	0.13 372	0.15 223	0.14 283	0.18 403	0.20 461

NOSS_ROB	0.59 546	0.40 590	0.42 272	0.45 486	0.31 510	0.79 553	0.53 576	1.09 533	1.12 602	0.69 397	0.92 465	0.77 492	0.63 494	0.81 516	0.52 485	0.39 659	0.38 676	0.44 665	0.42 676	0.38 633	0.36 623

DualNet (step1)	0.60 553	0.37 567	0.83 569	0.39 280	0.31 510	0.72 526	0.49 556	1.11 539	0.92 517	0.93 551	0.89 445	0.86 519	0.71 542	0.74 468	0.53 496	0.42 666	0.22 584	0.40 657	0.41 671	0.36 624	0.35 617

pcwnet_v2	0.60 553	0.29 511	0.89 593	0.46 511	0.36 575	0.62 467	0.38 432	1.33 637	1.24 634	1.02 596	1.27 601	0.71 448	0.59 472	0.71 455	0.51 480	0.28 595	0.21 574	0.24 548	0.23 564	0.29 580	0.30 587

PS-NSSS	0.60 553	0.46 614	0.68 510	0.43 441	0.34 561	0.66 499	0.57 596	1.05 514	0.91 511	0.80 463	1.28 602	0.72 464	0.67 521	0.89 546	0.61 528	0.32 623	0.26 624	0.40 657	0.27 612	0.35 618	0.29 582

DLCB_ROB	0.60 553	0.29 511	0.53 413	0.50 562	0.33 549	0.76 544	0.51 565	1.02 499	0.94 532	1.07 620	1.16 573	1.21 622	0.73 558	0.98 583	0.75 564	0.21 491	0.20 564	0.22 511	0.23 564	0.22 505	0.20 461

CBFPSM	0.61 557	0.25 428	1.41 659	0.39 280	0.27 415	1.10 629	0.67 626	0.83 430	0.84 463	0.82 470	0.81 405	1.33 641	0.85 603	0.72 461	0.86 585	0.16 307	0.15 445	0.15 223	0.17 417	0.17 364	0.23 529

ssnet_v2	0.61 557	0.29 511	0.69 519	0.45 486	0.30 494	0.93 592	0.62 613	1.20 583	1.03 572	0.97 579	0.81 405	0.98 559	0.67 521	0.84 531	0.97 615	0.26 573	0.23 594	0.23 532	0.24 580	0.20 461	0.21 483

HBP-ISP	0.61 557	0.47 621	0.45 306	0.46 511	0.33 549	0.79 553	0.29 249	1.15 558	1.05 578	0.85 497	1.18 582	0.67 436	0.71 542	0.92 559	0.57 512	0.37 653	0.38 676	0.47 671	0.41 671	0.39 637	0.32 600

dad	0.61 557	0.53 630	0.72 533	0.44 471	0.31 510	0.64 483	0.37 414	0.85 435	1.28 643	1.05 609	1.17 578	1.18 620	0.61 484	0.70 445	0.54 502	0.36 649	0.23 594	0.37 648	0.21 527	0.31 592	0.23 529

SACVNet	0.61 557	0.36 565	0.67 503	0.57 634	0.37 579	0.65 491	0.47 536	1.16 561	0.80 431	1.04 604	1.06 535	1.02 573	0.81 593	0.99 588	0.57 512	0.28 595	0.21 574	0.25 561	0.24 580	0.30 588	0.39 633

StereoDRNet-Refined	0.61 557	0.33 547	0.63 485	0.47 532	0.31 510	0.94 595	0.41 487	1.04 507	0.97 548	1.15 637	1.13 561	1.00 567	0.74 566	0.93 563	0.93 603	0.18 407	0.13 372	0.22 511	0.21 527	0.20 461	0.21 483
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
FADNet-RVC	0.62 563	0.56 645	1.29 644	0.47 532	0.39 594	0.63 473	0.40 465	1.16 561	0.91 511	0.71 412	0.86 430	1.04 580	0.55 441	0.99 588	0.78 568	0.27 584	0.26 624	0.28 602	0.29 627	0.32 600	0.31 596

NVstereo2D	0.62 563	0.32 538	0.82 565	0.50 562	0.44 623	0.88 582	0.48 543	1.12 544	1.17 621	0.67 381	0.90 451	0.90 536	0.69 532	1.02 597	0.69 551	0.33 631	0.16 473	0.29 611	0.20 503	0.43 647	0.46 663

CBMV_ROB	0.62 563	0.39 581	0.41 256	0.41 355	0.28 442	0.86 579	0.28 229	1.06 520	1.02 568	0.95 563	1.33 613	0.81 509	0.84 599	0.94 566	0.56 506	0.37 653	0.37 675	0.43 663	0.40 666	0.33 605	0.32 600

ACV-stereo	0.63 566	0.37 567	1.03 616	0.44 471	0.31 510	1.27 654	0.41 487	0.78 408	0.84 463	0.65 365	0.76 367	2.07 689	1.00 637	0.84 531	0.68 548	0.22 515	0.17 507	0.19 411	0.18 451	0.22 505	0.23 529

FADNet	0.63 566	0.53 630	1.20 633	0.46 511	0.44 623	0.66 499	0.41 487	1.24 599	1.07 590	0.70 402	0.84 417	0.98 559	0.65 510	0.87 538	0.54 502	0.29 606	0.30 645	0.27 590	0.30 628	0.48 658	0.36 623

1111x	0.64 568	0.23 372	0.61 476	0.39 280	0.21 171	0.68 514	0.46 527	1.32 634	1.03 572	0.76 438	1.02 513	0.95 551	0.72 553	1.13 611	2.15 694	0.18 407	0.18 528	0.18 372	0.19 479	0.20 461	0.19 428

SGM-Forest	0.65 569	0.33 547	0.43 292	0.44 471	0.30 494	1.01 613	0.54 584	1.13 552	1.09 599	1.11 632	1.21 586	1.10 604	0.76 578	0.99 588	0.71 555	0.32 623	0.33 665	0.33 635	0.30 628	0.30 588	0.28 575
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
fast-acv-ft	0.66 570	0.32 538	0.80 558	0.46 511	0.34 561	1.26 653	0.50 562	0.91 457	1.00 560	1.05 609	1.36 620	1.28 630	0.84 599	0.81 516	0.90 595	0.22 515	0.24 604	0.23 532	0.23 564	0.21 477	0.22 502

Wz-Net-LNSev-Ref	0.67 571	0.30 526	1.20 633	0.42 396	0.31 510	1.00 608	0.58 603	1.16 561	1.07 590	1.01 592	1.25 593	1.08 595	0.75 569	1.18 620	1.03 624	0.20 472	0.12 292	0.16 263	0.13 241	0.22 505	0.22 502

StereoDRNet	0.67 571	0.35 556	0.82 565	0.53 603	0.44 623	1.03 617	0.53 576	1.51 669	1.06 582	1.13 635	0.91 459	1.07 594	0.74 566	0.87 538	0.95 608	0.24 555	0.19 551	0.25 561	0.23 564	0.27 569	0.22 502

PSMNet_ROB	0.67 571	0.39 581	0.76 550	0.57 634	0.43 617	1.00 608	0.85 670	1.25 605	0.93 523	0.82 470	1.04 526	1.08 595	0.64 502	0.89 546	1.02 623	0.29 606	0.21 574	0.31 623	0.31 637	0.27 569	0.25 550

TCMNet	0.68 574	0.41 596	1.08 620	0.60 645	0.61 675	0.97 600	0.55 587	1.11 539	0.93 523	0.87 512	1.14 565	0.89 533	0.65 510	0.92 559	1.06 631	0.26 573	0.26 624	0.31 623	0.28 621	0.33 605	0.30 587

YMNet	0.68 574	0.40 590	1.01 612	0.53 603	0.46 638	1.04 619	0.48 543	1.06 520	0.81 442	1.21 642	1.31 609	1.11 606	0.73 558	0.89 546	0.96 610	0.27 584	0.31 653	0.25 561	0.25 593	0.25 549	0.24 541

YMNet_1	0.68 574	0.40 590	1.01 612	0.53 603	0.46 638	1.04 619	0.48 543	1.06 520	0.81 442	1.21 642	1.31 609	1.11 606	0.73 558	0.89 546	0.96 610	0.27 584	0.31 653	0.25 561	0.25 593	0.25 549	0.24 541

DRN-Test	0.68 574	0.34 552	0.77 553	0.52 591	0.40 599	1.14 639	0.61 611	1.56 677	1.04 576	1.18 639	1.10 548	1.05 585	0.72 553	0.82 523	1.01 619	0.24 555	0.18 528	0.26 580	0.25 593	0.26 559	0.23 529

CBMV	0.68 574	0.37 567	0.50 369	0.43 441	0.26 369	1.00 608	0.71 636	1.17 570	1.16 618	1.24 650	1.29 606	1.06 589	0.86 607	0.98 583	0.75 564	0.29 606	0.30 645	0.34 637	0.30 628	0.26 559	0.27 564
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
iinet-f	0.69 579	0.29 511	2.34 691	0.41 355	0.31 510	1.16 643	0.58 603	0.87 442	0.85 469	0.86 507	1.17 578	1.04 580	0.83 596	0.76 488	1.26 649	0.21 491	0.18 528	0.17 314	0.16 353	0.21 477	0.21 483

z-ln-s-r	0.70 580	0.39 581	1.51 664	0.40 323	0.27 415	0.58 443	0.62 613	0.87 442	1.09 599	0.84 484	1.44 636	0.91 542	0.87 610	1.20 624	2.07 690	0.16 307	0.12 292	0.17 314	0.15 318	0.21 477	0.17 378

GASNet	0.70 580	0.77 671	1.16 630	0.71 679	0.49 646	0.62 467	0.48 543	1.12 544	1.05 578	0.98 582	0.84 417	0.94 550	0.82 594	1.41 655	0.85 584	0.33 631	0.22 584	0.29 611	0.28 621	0.44 650	0.26 554

PA-Net	0.70 580	0.46 614	0.96 604	0.51 574	0.53 658	0.94 595	0.73 647	1.14 554	1.15 616	0.83 478	0.90 451	0.88 528	0.76 578	1.19 621	0.96 610	0.25 568	0.41 686	0.29 611	0.44 677	0.27 569	0.39 633
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MaskLacGwcNet_RVC	0.71 583	0.84 680	0.80 558	0.55 623	0.38 586	1.38 661	0.57 596	1.07 524	0.81 442	0.90 537	0.94 470	0.95 551	0.54 437	1.01 594	0.61 528	0.41 664	0.30 645	0.57 686	0.31 637	0.86 692	0.39 633

DISCO	0.72 584	0.27 481	0.72 533	0.45 486	0.31 510	1.12 636	0.53 576	1.32 634	1.25 636	0.84 484	1.07 539	1.52 668	0.87 610	1.82 682	1.08 637	0.20 472	0.15 445	0.18 372	0.16 353	0.24 538	0.24 541

APVNet	0.73 585	0.39 581	1.01 612	0.58 640	0.45 629	1.16 643	0.68 629	1.47 664	0.87 482	0.84 484	1.15 568	1.04 580	0.84 599	1.14 613	1.18 644	0.27 584	0.28 638	0.32 630	0.31 637	0.29 580	0.32 600

GwcNet	0.73 585	0.39 581	1.37 654	0.53 603	0.43 617	1.10 629	0.52 571	1.27 612	1.19 627	1.05 609	1.41 628	1.06 589	0.86 607	0.98 583	1.01 619	0.26 573	0.24 604	0.24 548	0.23 564	0.23 525	0.28 575

NaN_ROB	0.73 585	0.46 614	0.89 593	0.52 591	0.34 561	0.98 605	1.11 688	1.28 618	1.20 630	1.27 656	0.96 478	1.08 595	0.79 585	1.34 650	0.78 568	0.24 555	0.30 645	0.23 532	0.24 580	0.23 525	0.26 554

XPNet_ROB	0.73 585	0.38 576	0.80 558	0.53 603	0.40 599	0.80 559	0.83 666	1.21 586	0.96 543	1.37 662	1.17 578	1.37 648	0.87 610	1.14 613	0.99 617	0.33 631	0.25 612	0.27 590	0.24 580	0.31 592	0.29 582

ETE_ROB	0.73 585	0.52 627	0.93 597	0.57 634	0.37 579	0.80 559	0.86 671	1.19 576	0.95 536	1.20 641	1.22 588	1.39 654	0.86 607	1.07 603	0.88 587	0.27 584	0.21 574	0.31 623	0.27 612	0.34 613	0.35 617

Syn2CoEx	0.74 590	0.55 643	1.17 631	0.66 664	0.45 629	0.89 585	0.56 593	1.54 672	1.15 616	0.95 563	1.35 619	1.03 575	1.03 642	0.96 574	0.89 589	0.31 618	0.27 631	0.29 611	0.24 580	0.23 525	0.27 564

DANet	0.74 590	0.47 621	0.98 610	0.60 645	0.41 605	0.92 591	0.41 487	1.02 499	0.87 482	1.22 646	1.22 588	1.33 641	0.88 615	1.26 633	1.37 655	0.27 584	0.24 604	0.31 623	0.25 593	0.37 630	0.36 623
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.74 590	0.38 576	0.63 485	0.54 615	0.35 568	1.01 613	0.95 678	1.15 558	0.95 536	1.09 625	2.00 676	1.14 616	0.92 624	1.29 638	0.75 564	0.25 568	0.27 631	0.27 590	0.23 564	0.32 600	0.24 541

NCCL2	0.74 590	0.45 609	0.77 553	0.65 662	0.45 629	0.97 600	1.16 693	1.16 561	1.02 568	1.00 589	0.98 492	1.48 662	0.88 615	0.99 588	0.89 589	0.31 618	0.27 631	0.39 654	0.39 662	0.33 605	0.34 613

Wz-Net-LNSev	0.75 594	0.54 637	1.59 671	0.51 574	0.41 605	1.16 643	0.79 660	1.27 612	1.13 609	1.04 604	1.14 565	1.11 606	0.94 629	0.93 563	1.00 618	0.24 555	0.22 584	0.21 495	0.19 479	0.26 559	0.27 564

FINET	0.75 594	0.45 609	1.38 655	0.48 539	0.46 638	0.98 605	1.00 683	1.22 594	1.69 686	0.91 546	1.25 593	0.74 473	0.74 566	1.09 607	0.82 580	0.37 653	0.31 653	0.27 590	0.24 580	0.35 618	0.34 613

FAT-Stereo	0.75 594	0.34 552	0.81 564	0.51 574	0.38 586	0.78 546	0.63 618	1.39 647	1.32 651	1.05 609	1.40 626	1.58 673	1.14 657	0.92 559	0.91 599	0.29 606	0.28 638	0.28 602	0.23 564	0.28 578	0.41 643

S-Stereo	0.76 597	0.36 565	1.10 623	0.57 634	0.46 638	0.83 571	0.59 606	1.31 628	1.62 681	0.98 582	1.41 628	1.11 606	0.93 626	0.85 534	1.07 634	0.27 584	0.31 653	0.28 602	0.25 593	0.33 605	0.50 673

RYNet	0.76 597	0.37 567	0.74 543	0.54 615	0.67 681	1.35 658	0.68 629	1.28 618	1.21 633	1.10 629	0.90 451	1.31 634	0.94 629	1.01 594	1.30 651	0.22 515	0.16 473	0.27 590	0.23 564	0.43 647	0.45 659

LALA_ROB	0.76 597	0.46 614	0.86 583	0.55 623	0.41 605	1.00 608	0.93 677	1.25 605	1.13 609	1.23 648	1.15 568	1.55 670	0.80 590	1.11 610	0.96 610	0.33 631	0.23 594	0.35 638	0.30 628	0.35 618	0.32 600

zzzzzzz1	0.77 600	0.37 567	7.45 723	0.43 441	0.26 369	0.43 343	0.42 498	0.78 408	0.81 442	0.52 296	0.70 340	0.71 448	0.47 402	0.63 375	0.47 454	0.14 166	0.12 292	0.17 314	0.16 353	0.18 403	0.15 290

DStereoRT	0.77 600	0.21 299	0.72 533	0.52 591	0.34 561	1.07 625	0.36 399	0.86 439	0.80 431	0.81 467	1.07 539	0.54 342	0.73 558	0.78 503	0.53 496	0.17 362	0.14 413	3.96 746	1.38 731	0.20 461	0.16 329

PSMNet-RUCA	0.78 602	0.78 674	1.23 636	1.01 695	0.91 691	0.68 514	0.53 576	1.16 561	1.06 582	0.79 460	1.10 548	0.82 511	0.72 553	0.94 566	0.70 552	0.55 689	0.27 631	0.76 695	0.46 678	0.70 687	0.49 670

noway7	0.79 603	0.32 538	8.40 725	0.43 441	0.23 241	0.45 365	0.39 451	0.75 390	0.76 403	0.51 291	0.51 253	0.74 473	0.51 424	0.45 196	0.41 410	0.14 166	0.11 204	0.16 263	0.14 283	0.17 364	0.14 243

edge stereo	0.79 603	0.40 590	0.82 565	0.52 591	0.44 623	0.83 571	0.58 603	1.34 639	1.08 594	1.30 658	1.38 624	1.79 679	1.13 656	1.15 616	0.92 601	0.34 640	0.32 660	0.42 662	0.28 621	0.33 605	0.39 633

DGSMNet	0.80 605	0.58 651	1.42 660	0.61 650	0.65 678	0.94 595	0.75 652	1.35 640	1.16 618	0.88 522	1.26 597	1.00 567	0.75 569	1.07 603	0.89 589	0.36 649	0.31 653	0.41 661	0.40 666	0.60 680	0.59 686

RP	0.80 605	0.38 576	0.73 539	0.67 666	0.59 670	0.82 568	0.57 596	1.21 586	1.28 643	1.03 599	1.68 658	1.45 657	1.49 681	1.08 606	0.90 595	0.36 649	0.31 653	0.37 648	0.30 628	0.36 624	0.36 623

Wz-Net-MNSev	0.81 607	0.42 601	1.64 677	0.51 574	0.41 605	1.46 665	0.95 678	1.24 599	1.26 641	1.31 659	1.25 593	1.17 619	0.83 596	1.21 627	1.06 631	0.22 515	0.19 551	0.24 548	0.23 564	0.29 580	0.26 554

DNS	0.82 608	1.54 713	0.30 81	0.29 9	0.18 55	0.19 27	0.23 130	0.53 199	0.28 76	0.27 108	0.35 173	0.30 161	0.22 101	2.71 711	1.46 660	0.16 307	0.14 413	0.16 263	0.09 9	3.54 737	3.49 738

RGC	0.82 608	0.62 656	0.80 558	0.67 666	0.66 680	0.91 588	0.59 606	1.35 640	1.09 599	1.12 634	1.46 641	1.50 664	1.09 650	1.28 636	0.97 615	0.34 640	0.30 645	0.48 676	0.40 666	0.38 633	0.38 632

NCC-stereo	0.82 608	0.43 604	0.87 588	0.63 657	0.68 683	0.88 582	0.72 642	1.60 684	1.12 602	0.95 563	1.41 628	1.37 648	1.37 672	1.26 633	0.94 605	0.32 623	0.30 645	0.37 648	0.49 689	0.34 613	0.35 617

Nwc_Net	0.82 608	0.40 590	0.86 583	0.62 654	0.56 663	1.04 619	0.57 596	1.72 693	1.08 594	0.93 551	1.88 670	1.44 656	1.24 664	1.19 621	0.94 605	0.31 618	0.25 612	0.36 643	0.39 662	0.31 592	0.31 596

Abc-Net	0.82 608	0.43 604	0.87 588	0.63 657	0.68 683	0.88 582	0.72 642	1.60 684	1.12 602	0.95 563	1.41 628	1.37 648	1.37 672	1.26 633	0.94 605	0.32 623	0.30 645	0.37 648	0.49 689	0.34 613	0.35 617
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
GANetREF_RVC	0.82 608	0.77 671	0.95 603	0.68 671	0.43 617	1.15 641	1.06 686	1.19 576	1.20 630	1.03 599	1.02 513	1.10 604	0.89 618	1.20 624	0.78 568	0.49 679	0.39 681	0.58 687	0.39 662	0.69 685	0.49 670
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
w-ln-seven-2	0.83 614	0.46 614	2.93 697	0.54 615	0.39 594	0.93 592	0.63 618	1.16 561	1.18 625	1.25 652	1.32 611	1.09 602	1.05 646	1.23 628	1.07 634	0.21 491	0.20 564	0.23 532	0.22 548	0.26 559	0.24 541

stereogan	0.83 614	0.33 547	0.89 593	0.61 650	0.51 653	1.80 688	0.50 562	1.41 653	1.39 659	1.05 609	1.47 643	1.56 672	1.04 644	1.32 648	0.87 586	0.29 606	0.29 640	0.29 611	0.25 593	0.39 637	0.40 638

STTRV1_RVC	0.83 614	0.60 654	1.19 632	0.67 666	0.81 689	1.12 636	0.63 618	1.37 646	1.12 602	0.98 582	1.34 618	1.08 595	0.95 631	1.28 636	0.90 595	0.57 691	0.25 612	0.44 665	0.39 662	0.60 680	0.41 643

Anonymous_2	0.84 617	0.45 609	0.66 498	0.41 355	0.45 629	0.82 568	0.53 576	0.81 421	0.81 442	0.73 421	0.61 305	0.91 542	0.76 578	0.77 495	0.61 528	0.51 682	0.55 701	0.54 684	4.92 748	0.54 672	0.42 647

ccnet	0.84 617	0.59 653	0.86 583	0.56 628	0.60 673	1.11 634	0.72 642	1.44 660	0.97 548	1.15 637	1.44 636	1.28 630	0.95 631	1.01 594	1.33 654	0.49 679	0.43 691	0.50 681	0.47 682	0.52 670	0.48 669

psmorigin	0.84 617	0.53 630	2.21 689	0.50 562	0.41 605	0.86 579	0.57 596	1.08 530	0.90 504	1.50 668	1.42 633	1.50 664	1.09 650	1.29 638	1.03 624	0.32 623	0.33 665	0.27 590	0.27 612	0.34 613	0.45 659

ADCRef	0.84 617	0.46 614	1.60 674	0.52 591	0.45 629	1.08 627	0.52 571	1.13 552	1.03 572	1.22 646	1.43 635	0.87 525	0.93 626	0.91 557	3.35 711	0.19 450	0.16 473	0.23 532	0.23 564	0.23 525	0.22 502

CC-Net-ROB	0.84 617	1.01 693	0.93 597	0.60 645	0.45 629	1.25 652	0.71 636	1.20 583	1.05 578	0.84 484	1.24 592	0.90 536	0.78 584	1.14 613	0.70 552	0.48 678	0.34 669	1.71 712	0.38 660	0.78 690	0.40 638

GCST	0.85 622	1.25 703	0.80 558	1.58 711	1.03 704	1.04 619	0.24 140	0.81 421	0.81 442	0.99 588	0.67 330	0.78 495	0.35 297	0.98 583	0.38 368	0.97 704	0.65 706	1.20 706	0.81 710	0.93 695	0.72 692

aanetorigin	0.85 622	0.58 651	1.98 685	0.50 562	0.40 599	0.66 499	0.70 634	0.72 360	1.01 563	2.44 710	2.00 676	1.32 636	1.25 665	0.96 574	1.16 643	0.20 472	0.19 551	0.20 451	0.20 503	0.27 569	0.33 609

AF-Net	0.85 622	0.41 596	0.87 588	0.66 664	0.54 661	0.96 599	0.52 571	1.66 689	1.37 656	1.03 599	2.04 679	1.46 658	1.36 670	1.19 621	1.05 630	0.34 640	0.24 604	0.39 654	0.28 621	0.31 592	0.26 554

SQANet	0.87 625	0.76 669	0.76 550	1.16 703	0.99 700	1.10 629	0.51 565	1.12 544	0.85 469	0.93 551	1.05 529	1.03 575	0.76 578	1.07 603	0.70 552	0.79 697	0.25 612	1.04 704	0.36 655	1.56 707	0.70 691

DNSM	0.88 626	1.57 714	0.29 63	0.30 22	0.18 55	0.28 132	0.24 140	0.53 199	0.25 47	0.34 185	0.37 186	0.29 145	0.25 135	2.85 713	1.96 685	0.16 307	0.13 372	0.12 52	0.10 77	3.92 740	3.53 739

CSAN	0.88 626	0.52 627	0.93 597	0.61 650	0.42 614	1.19 649	1.11 688	1.27 612	1.48 670	1.37 662	1.44 636	1.37 648	1.30 667	1.46 662	1.01 619	0.39 659	0.31 653	0.36 643	0.37 657	0.35 618	0.36 623

SDNR	0.89 628	0.39 581	1.66 680	0.42 396	0.39 594	3.35 718	0.32 322	0.95 476	1.05 578	1.05 609	2.12 681	0.62 400	0.71 542	1.40 652	0.78 568	0.53 684	0.56 703	0.36 643	0.27 612	0.46 654	0.50 673

PWC_ROB	0.92 629	0.57 647	1.64 677	0.53 603	0.33 549	0.93 592	0.39 451	1.42 658	1.51 672	1.66 680	2.57 695	1.18 620	1.11 652	1.50 664	1.54 668	0.26 573	0.18 528	0.28 602	0.20 503	0.30 588	0.32 600

UDG	0.93 630	1.03 694	0.75 546	1.00 694	0.97 697	1.02 615	0.57 596	1.18 572	1.01 563	0.93 551	1.02 513	1.32 636	1.03 642	0.88 544	0.92 601	0.55 689	0.33 665	1.82 714	0.41 671	1.20 703	0.74 693

RTSC	0.93 630	0.54 637	1.59 671	0.56 628	0.40 599	1.17 647	0.55 587	1.44 660	1.82 691	1.53 671	1.26 597	1.15 617	0.82 594	1.70 676	2.44 698	0.26 573	0.20 564	0.23 532	0.24 580	0.31 592	0.32 600

DeepPrunerF	0.93 630	0.55 643	3.88 707	0.70 677	0.81 689	0.72 526	0.74 649	1.28 618	1.97 695	0.95 563	1.02 513	0.87 525	0.85 603	1.16 617	1.07 634	0.35 646	0.29 640	0.43 663	0.40 666	0.31 592	0.33 609

PWCDC_ROB	0.93 630	0.54 637	0.97 609	0.78 686	0.41 605	1.03 617	0.42 498	1.39 647	2.34 706	1.04 604	3.73 715	0.80 506	1.12 654	1.29 638	1.04 628	0.37 653	0.22 584	0.24 548	0.20 503	0.36 624	0.31 596

FBW_ROB	0.94 634	0.54 637	1.03 616	0.56 628	0.42 614	1.16 643	0.76 654	1.56 677	1.41 660	1.38 664	1.33 613	1.47 660	1.07 648	2.94 714	1.14 642	0.26 573	0.32 660	0.45 667	0.30 628	0.34 613	0.30 587

Selective-IGEV-i16pb	0.95 635	0.25 428	6.90 721	0.42 396	0.32 536	1.73 684	0.55 587	1.12 544	1.58 677	0.67 381	1.19 583	0.97 556	0.55 441	0.83 525	0.63 535	0.28 595	0.17 507	0.18 372	0.20 503	0.21 477	0.23 529

G-Net	0.95 635	0.48 624	1.13 626	0.67 666	0.49 646	2.07 695	0.63 618	1.02 499	0.90 504	1.77 686	2.62 698	1.28 630	1.60 685	1.09 607	1.06 631	0.37 653	0.30 645	0.35 638	0.25 593	0.46 654	0.45 659

PASM	0.96 637	0.71 666	2.05 687	0.72 680	0.72 687	0.84 576	0.92 674	1.14 554	1.34 654	1.25 652	1.22 588	1.34 644	1.07 648	1.31 646	1.11 638	0.53 684	0.57 704	0.59 688	0.67 701	0.56 679	0.57 685

PDISCO_ROB	0.96 637	0.51 625	1.13 626	1.03 698	1.00 701	1.81 689	0.77 655	1.72 693	1.60 679	1.09 625	1.19 583	1.34 644	0.80 590	1.62 669	1.01 619	0.58 692	0.22 584	0.45 667	0.40 666	0.50 664	0.41 643

XQC	0.97 639	0.70 663	1.54 668	0.70 677	0.55 662	1.48 667	0.81 662	1.41 653	1.57 675	1.21 642	1.12 554	1.33 641	1.04 644	1.55 666	2.00 686	0.39 659	0.25 612	0.37 648	0.32 641	0.55 674	0.49 670

MDST_ROB	0.97 639	0.29 511	1.02 615	0.64 660	0.43 617	2.64 703	0.82 664	1.68 691	1.18 625	2.89 715	1.82 666	0.97 556	0.75 569	1.83 683	0.89 589	0.26 573	0.22 584	0.32 630	0.28 621	0.26 559	0.26 554

anonymity	0.98 641	0.89 684	1.06 619	0.93 693	1.04 706	0.97 600	0.82 664	1.33 637	0.93 523	1.08 621	0.98 492	1.02 573	0.95 631	1.02 597	0.93 603	0.96 703	0.96 732	0.90 701	0.91 714	0.92 694	0.95 700

SHD	0.98 641	0.54 637	1.30 648	0.63 657	0.50 651	1.14 639	0.50 562	1.80 698	2.20 700	1.66 680	1.39 625	1.47 660	1.21 661	1.40 652	1.80 676	0.32 623	0.27 631	0.32 630	0.34 651	0.41 641	0.44 657

Wz-Net-SNSev	0.99 643	0.80 675	3.00 699	0.57 634	0.46 638	0.94 595	1.22 698	1.40 651	1.28 643	1.04 604	1.33 613	1.46 658	0.90 621	2.06 690	1.65 672	0.26 573	0.24 604	0.25 561	0.26 605	0.33 605	0.30 587

SuperB	1.00 644	0.41 596	4.03 710	0.45 486	0.32 536	0.99 607	0.49 556	1.09 533	2.09 699	1.10 629	1.10 548	0.74 473	0.83 596	1.13 611	1.75 675	0.20 472	0.15 445	0.17 314	0.15 318	2.50 727	0.27 564

Consistency-Raft	1.01 645	0.82 676	1.27 642	0.85 689	0.97 697	0.81 565	0.83 666	1.35 640	1.61 680	1.06 618	1.66 657	1.11 606	0.93 626	0.93 563	1.11 638	0.65 694	0.75 713	0.79 697	0.91 714	1.09 702	0.79 695

w-ln-seven	1.02 646	0.52 627	2.86 696	0.55 623	0.51 653	1.37 659	0.75 652	1.72 693	1.84 692	1.54 672	1.52 648	1.27 629	0.95 631	1.30 644	2.07 690	0.24 555	0.22 584	0.25 561	0.25 593	0.31 592	0.28 575

SGM_RVC	1.04 647	0.30 526	0.47 331	0.41 355	0.23 241	1.73 684	0.77 655	1.63 686	1.30 649	2.39 708	1.99 675	2.64 699	1.78 695	2.22 698	1.40 656	0.28 595	0.27 631	0.27 590	0.25 593	0.25 549	0.25 550
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
test_xeample	1.06 648	0.23 372	0.51 379	0.37 219	0.22 199	0.71 522	0.39 451	1.31 628	0.92 517	0.87 512	1.08 546	0.70 445	0.64 502	0.75 476	11.43 741	0.19 450	0.16 473	0.18 372	0.17 417	0.18 403	0.19 428

MFN_U_SF_DS_RVC	1.06 648	0.61 655	1.82 682	0.69 674	0.51 653	2.62 702	1.69 718	1.28 618	1.44 665	1.39 665	1.56 651	1.34 644	0.91 622	1.68 674	0.95 608	0.38 658	0.39 681	0.46 670	0.61 700	0.41 641	0.43 652

DStereoO	1.07 650	0.77 671	0.87 588	0.67 666	0.49 646	0.91 588	1.30 702	1.15 558	1.41 660	1.24 650	1.33 613	1.06 589	2.39 712	1.32 648	1.11 638	2.03 722	0.38 676	0.77 696	0.31 637	1.55 706	0.43 652

z-mn7	1.07 650	0.56 645	2.36 692	0.54 615	0.37 579	1.74 686	0.71 636	1.28 618	2.32 703	1.00 589	2.56 694	1.43 655	1.01 639	2.34 703	1.74 674	0.23 543	0.20 564	0.21 495	0.20 503	0.27 569	0.27 564

xxxx	1.07 650	0.23 372	0.53 413	0.38 246	0.22 199	0.83 571	0.36 399	1.41 653	0.95 536	0.75 432	0.99 500	0.97 556	0.64 502	0.70 445	11.37 740	0.20 472	0.17 507	0.18 372	0.17 417	0.19 441	0.20 461

DPSNet	1.08 653	0.44 607	2.64 695	0.54 615	0.42 614	1.59 674	1.25 699	2.39 710	1.50 671	1.13 635	1.12 554	1.51 666	2.19 708	1.44 659	1.51 667	0.35 646	0.25 612	0.25 561	0.21 527	0.49 662	0.39 633

otaku	1.10 654	0.96 688	0.96 604	1.37 709	1.06 707	1.65 678	0.72 642	1.46 663	1.19 627	1.10 629	1.32 611	1.32 636	0.95 631	1.29 638	0.81 579	0.89 702	0.46 696	1.24 707	0.50 692	1.86 710	0.89 697

DDUNet	1.10 654	2.58 733	0.83 569	1.21 705	1.27 711	1.02 615	0.69 633	1.17 570	0.95 536	0.98 582	1.26 597	1.28 630	0.84 599	0.97 581	0.79 575	0.85 700	0.40 684	2.00 717	0.60 699	1.34 705	0.94 698

ADCL	1.10 654	0.42 601	1.57 670	0.51 574	0.41 605	1.71 683	0.92 674	1.36 644	1.45 666	1.33 660	1.56 651	1.22 625	1.26 666	1.45 660	5.27 724	0.22 515	0.19 551	0.25 561	0.25 593	0.29 580	0.29 582

ADCPNet	1.11 657	0.53 630	3.26 705	0.55 623	0.44 623	1.47 666	0.83 666	1.21 586	1.17 621	1.26 655	1.42 633	1.67 676	1.12 654	1.48 663	3.86 718	0.30 613	0.29 640	0.30 621	0.32 641	0.37 630	0.37 629

MFN_U_SF_RVC	1.14 658	0.63 657	2.33 690	0.69 674	0.46 638	2.04 694	0.70 634	1.90 700	1.37 656	1.62 675	1.56 651	1.94 685	1.36 670	1.73 678	1.90 679	0.41 664	0.38 676	0.45 667	0.48 686	0.45 651	0.47 666

Ntro	1.15 659	1.00 692	1.00 611	1.49 710	1.20 710	1.69 682	0.81 662	1.39 647	1.25 636	1.01 592	1.28 602	1.31 634	1.00 637	1.31 646	0.89 589	1.10 710	0.43 691	1.36 708	0.51 693	1.95 713	0.99 704

SAMSARA	1.15 659	0.69 662	1.44 662	1.09 701	0.93 693	2.10 696	1.87 725	1.64 687	1.47 669	1.64 677	1.21 586	2.06 688	1.14 657	1.61 668	1.50 666	0.39 659	0.45 694	0.36 643	0.38 660	0.50 664	0.51 677

SANet	1.15 659	0.45 609	1.40 658	0.50 562	0.32 536	1.54 673	1.21 696	1.49 665	3.35 726	1.61 674	2.41 689	2.32 696	1.80 696	1.57 667	1.27 650	0.28 595	0.25 612	0.26 580	0.24 580	0.36 624	0.32 600

test_sample9	1.17 662	0.37 567	0.83 569	0.39 280	0.31 510	0.72 526	0.49 556	1.11 539	0.92 517	0.93 551	0.89 445	0.86 519	0.71 542	1.29 638	2.03 688	0.42 666	9.50 757	0.40 657	0.41 671	0.36 624	0.35 617

MFMNet_re	1.17 662	0.99 690	1.31 649	1.02 697	0.95 695	1.32 656	1.32 703	1.44 660	1.58 677	1.72 685	1.70 661	1.21 622	1.57 683	1.16 617	1.04 628	0.88 701	0.76 715	0.79 697	0.75 706	0.90 693	0.94 698

AANet	1.18 664	1.03 694	3.09 701	0.46 511	0.40 599	1.00 608	0.56 593	1.29 623	2.47 708	2.36 706	2.42 690	2.21 691	1.62 686	1.20 624	1.55 669	0.33 631	0.25 612	0.28 602	0.25 593	0.37 630	0.37 629

MSAF-DinoV2	1.18 664	0.44 607	3.00 699	0.56 628	0.30 494	0.91 588	0.74 649	1.58 680	1.25 636	1.06 618	1.41 628	2.98 705	1.57 683	3.25 715	3.12 709	0.22 515	0.14 413	0.20 451	0.22 548	0.33 605	0.34 613

ADCP+	1.18 664	0.37 567	3.09 701	0.50 562	0.52 656	1.48 667	0.61 611	1.32 634	1.07 590	1.21 642	1.16 573	1.08 595	1.11 652	1.63 670	7.17 729	0.20 472	0.16 473	0.24 548	0.22 548	0.29 580	0.22 502

zh-sn7	1.20 667	0.86 682	4.54 713	0.58 640	0.43 617	1.10 629	0.92 674	1.24 599	1.34 654	1.45 667	2.00 676	1.26 627	1.62 686	2.13 694	2.79 706	0.26 573	0.26 624	0.26 580	0.27 612	0.35 618	0.33 609

zh-mn7	1.21 668	0.75 668	5.81 718	0.52 591	0.39 594	1.18 648	0.63 618	1.21 586	1.79 690	1.81 688	2.33 684	1.16 618	1.01 639	2.20 697	2.00 686	0.25 568	0.22 584	0.22 511	0.22 548	0.25 549	0.30 587

ADCMid	1.22 669	0.57 647	3.17 704	0.54 615	0.44 623	1.07 625	0.77 655	1.31 628	1.13 609	2.14 701	1.48 644	1.49 663	1.47 679	1.65 672	5.30 725	0.26 573	0.24 604	0.29 611	0.32 641	0.38 633	0.36 623

WCMA_ROB	1.22 669	0.39 581	0.93 597	0.51 574	0.45 629	1.44 664	0.79 660	1.20 583	1.30 649	2.99 721	3.94 719	3.30 713	2.17 707	1.42 656	1.31 652	0.46 672	0.35 672	0.35 638	0.37 657	0.41 641	0.42 647

Wz-Net-TNSev	1.23 671	1.24 701	5.25 716	0.51 574	0.43 617	1.49 670	1.09 687	1.58 680	1.42 663	1.25 652	1.26 597	1.58 673	1.52 682	1.97 687	1.95 680	0.33 631	0.32 660	0.26 580	0.30 628	0.41 641	0.43 652

222	1.25 672	0.23 372	0.53 413	0.38 246	0.23 241	0.78 546	0.37 414	1.41 653	0.93 523	0.97 579	1.13 561	0.74 473	0.71 542	0.74 468	14.86 744	0.20 472	0.16 473	0.17 314	0.16 353	0.18 403	0.20 461

MSMD_ROB	1.25 672	0.51 625	0.64 490	0.60 645	0.50 651	1.66 679	0.67 626	1.26 607	1.26 641	2.64 712	3.82 716	3.06 708	3.20 722	1.45 660	0.91 599	0.46 672	0.41 686	0.49 679	0.51 693	0.47 657	0.45 659

AnyNet_C32	1.27 674	0.72 667	3.33 706	0.59 643	0.56 663	1.51 671	1.53 711	1.27 612	1.28 643	1.52 670	1.48 644	1.38 652	1.23 663	1.64 671	5.26 723	0.30 613	0.29 640	0.29 611	0.34 651	0.38 633	0.44 657

pmcnn	1.27 674	0.31 535	1.14 628	0.41 355	0.23 241	0.97 600	0.71 636	1.23 598	1.32 651	1.83 690	2.34 686	11.25 740	0.89 618	1.04 601	0.96 610	0.15 250	0.12 292	0.12 52	0.10 77	0.15 259	0.16 329

WZ-Net	1.29 676	0.64 658	5.42 717	0.64 660	0.52 656	1.37 659	1.29 701	1.41 653	1.77 689	1.56 673	1.69 660	1.74 677	1.41 674	2.50 707	2.16 695	0.28 595	0.21 574	0.23 532	0.25 593	0.39 637	0.41 643

SPS-STEREO	1.29 676	0.94 687	1.10 623	1.05 700	1.03 704	1.48 667	0.91 672	1.57 679	1.24 634	2.13 698	1.90 671	1.94 685	1.46 677	1.77 679	1.64 671	0.97 704	0.94 731	0.90 701	0.89 713	0.96 698	0.97 702
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
NVStereoNet_ROB	1.31 678	0.96 688	1.33 651	0.90 692	0.92 692	1.15 641	1.05 685	1.49 665	1.62 681	1.63 676	2.51 692	2.31 694	1.62 686	2.16 696	1.42 657	0.81 699	0.73 709	0.79 697	1.02 718	0.73 688	0.97 702
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PVD	1.34 679	0.70 663	1.42 660	0.78 686	0.65 678	1.68 681	0.91 672	2.12 706	3.01 721	2.25 703	2.35 688	1.90 683	1.99 702	1.98 688	2.14 693	0.40 663	0.38 676	0.49 679	0.37 657	0.51 667	0.67 690

test_sample8	1.36 680	0.37 567	0.83 569	0.39 280	0.31 510	0.72 526	0.49 556	1.19 576	0.79 422	1.51 669	0.96 478	3.29 712	1.64 689	1.29 638	2.03 688	0.42 666	9.50 757	0.40 657	0.41 671	0.36 624	0.35 617

MSC_U_SF_DS_RVC	1.38 681	0.91 685	2.11 688	0.89 690	0.57 667	4.27 725	1.79 722	1.55 673	2.00 697	1.64 677	1.85 669	1.83 680	1.44 676	1.89 686	1.49 665	0.49 679	0.40 684	0.56 685	0.58 697	0.75 689	0.52 679

MeshStereo	1.38 681	0.45 609	0.58 458	0.45 486	0.35 568	1.63 677	0.60 609	2.07 703	1.43 664	4.49 730	3.32 711	4.67 721	2.08 704	2.08 692	1.32 653	0.36 649	0.36 674	0.37 648	0.32 641	0.32 600	0.34 613
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
AAGNet	1.40 683	0.20 255	0.52 402	0.45 486	0.26 369	0.29 151	0.29 249	0.67 307	0.71 373	0.97 579	0.86 430	0.66 429	0.60 478	0.66 410	19.98 749	0.17 362	0.11 204	0.19 411	0.15 318	0.20 461	0.13 196

RainbowNet	1.42 684	1.53 712	1.31 649	1.93 719	1.46 712	1.52 672	1.03 684	1.67 690	1.55 673	1.23 648	1.59 654	1.54 669	1.21 661	1.40 652	1.03 624	1.70 718	0.70 708	1.82 714	0.80 709	2.11 718	1.22 710

ACVNet-4b	1.43 685	1.34 705	1.28 643	1.95 720	1.60 714	1.93 692	0.77 655	1.59 682	1.64 684	1.05 609	1.60 655	2.10 690	0.92 624	1.79 681	0.84 582	1.76 720	0.35 672	2.03 720	0.67 701	2.16 719	1.18 709

FCDSN-DC	1.43 685	0.57 647	0.69 519	0.74 682	0.59 670	1.42 663	0.65 625	1.40 651	1.41 660	3.31 725	4.42 726	4.57 720	3.01 720	1.70 676	1.19 646	0.46 672	0.42 688	0.48 676	0.47 682	0.51 667	0.51 677
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
EDNetEfficient	1.47 687	0.82 676	6.28 720	0.48 539	0.40 599	0.73 531	0.83 666	0.95 476	2.77 718	3.48 727	1.95 673	1.64 675	2.12 705	1.42 656	3.84 717	0.21 491	0.19 551	0.21 495	0.21 527	0.43 647	0.42 647

SGM+DAISY	1.52 688	0.99 690	1.61 675	1.01 695	1.02 703	1.86 691	1.19 695	1.49 665	1.38 658	2.96 719	3.00 705	2.79 703	1.94 698	1.88 684	1.62 670	0.98 706	0.97 733	0.91 703	0.91 714	0.94 696	0.99 704

ACVNet_1	1.55 689	1.36 706	1.35 653	1.96 721	1.63 715	1.83 690	0.96 681	2.09 704	1.85 693	1.43 666	1.54 649	2.31 694	1.68 692	1.42 656	1.18 644	1.76 720	0.51 700	2.05 722	0.59 698	2.24 722	1.30 714

ADCS	1.60 690	0.70 663	4.02 709	0.61 650	0.53 658	1.31 655	1.11 688	1.71 692	1.86 694	1.97 696	1.68 658	1.51 666	1.46 677	2.07 691	9.20 732	0.34 640	0.32 660	0.33 635	0.36 655	0.45 651	0.46 663

AnyNet_C01	1.63 691	1.16 699	7.38 722	0.65 662	0.56 663	2.25 698	1.53 711	1.53 670	1.46 668	1.71 684	1.95 673	1.83 680	1.41 674	2.48 705	4.42 721	0.33 631	0.32 660	0.32 630	0.34 651	0.45 651	0.50 673

DispFullNet	1.64 692	2.64 734	3.14 703	2.57 728	1.78 721	1.32 656	0.55 587	1.42 658	1.45 666	1.89 692	1.48 644	1.55 670	2.35 710	2.08 692	1.12 641	0.60 693	0.19 551	2.33 725	0.73 705	2.35 723	1.30 714

FC-DCNN	1.67 693	0.53 630	0.68 510	0.62 654	0.49 646	1.62 676	0.71 636	1.77 697	1.55 673	4.73 733	4.66 728	5.82 729	3.94 726	2.13 694	1.42 657	0.47 675	0.42 688	0.47 671	0.46 678	0.48 658	0.47 666

FC-DCNN v2	1.74 694	0.53 630	0.68 510	0.62 654	0.49 646	1.67 680	0.71 636	1.85 699	1.57 675	4.84 735	5.01 730	6.42 733	3.92 725	2.24 699	1.43 659	0.47 675	0.42 688	0.47 671	0.46 678	0.48 658	0.47 666

ACVNet_2	1.74 694	1.30 704	1.62 676	1.81 714	1.63 715	2.28 699	1.34 705	2.35 709	2.64 714	1.82 689	2.55 693	2.99 706	1.71 693	1.67 673	1.20 647	1.48 716	0.59 705	1.81 713	0.71 704	2.09 717	1.29 713

ELAS_RVC	1.76 696	0.64 658	1.20 633	0.74 682	0.59 670	2.18 697	2.53 731	2.10 705	2.85 720	3.46 726	3.41 714	3.12 709	4.11 727	2.69 710	2.53 703	0.54 688	0.47 697	0.51 683	0.48 686	0.55 674	0.55 683
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.77 697	0.64 658	1.10 623	0.72 680	0.58 668	3.37 719	1.76 720	2.54 712	2.57 711	3.77 728	3.96 720	2.83 704	3.44 723	2.34 703	2.73 705	0.53 684	0.47 697	0.50 681	0.48 686	0.55 674	0.55 683
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-7	1.96 698	1.24 701	1.52 665	1.28 707	1.06 707	2.92 713	1.64 716	3.32 719	3.05 724	2.28 704	3.32 711	3.19 711	2.38 711	3.39 717	2.49 702	1.02 707	0.92 727	1.06 705	1.04 720	1.05 700	0.99 704

IMH-64-1	1.96 698	1.64 719	1.26 639	2.26 725	1.91 724	2.30 700	1.35 706	2.99 715	2.29 701	1.70 682	2.79 702	2.47 697	1.66 690	2.33 701	1.95 680	2.07 724	0.74 711	2.44 726	1.04 720	2.40 724	1.59 721

IMH-64	1.96 698	1.64 719	1.26 639	2.26 725	1.91 724	2.30 700	1.35 706	2.99 715	2.29 701	1.70 682	2.79 702	2.47 697	1.66 690	2.33 701	1.95 680	2.07 724	0.74 711	2.44 726	1.04 720	2.40 724	1.59 721

RTS	2.03 701	1.03 694	11.50 731	0.68 671	0.63 676	2.71 704	1.56 713	1.55 673	2.32 703	1.93 693	2.57 695	1.32 636	1.32 668	5.20 728	4.30 719	0.31 618	0.23 594	0.29 611	0.30 628	0.41 641	0.40 638

RTSA	2.03 701	1.03 694	11.50 731	0.68 671	0.63 676	2.71 704	1.56 713	1.55 673	2.32 703	1.93 693	2.57 695	1.32 636	1.32 668	5.20 728	4.30 719	0.31 618	0.23 594	0.29 611	0.30 628	0.41 641	0.40 638

MonStereo1	2.06 703	1.51 710	1.56 669	1.85 717	1.70 720	2.84 710	0.78 659	2.52 711	3.49 727	2.33 705	4.36 725	3.41 716	2.72 715	2.32 700	1.83 677	1.32 715	0.55 701	1.66 711	0.88 712	1.94 712	1.70 725

PWCK	2.06 703	1.75 722	4.11 711	1.69 712	0.93 693	3.13 717	2.86 734	2.18 707	2.41 707	2.38 707	2.33 684	2.22 692	1.85 697	3.52 719	2.20 696	1.65 717	0.73 709	1.52 710	0.83 711	1.81 708	1.02 707

Dean	2.07 705	1.39 707	1.69 681	2.17 723	1.83 723	2.75 707	1.28 700	3.49 723	3.80 731	2.13 698	3.30 710	3.18 710	1.98 701	1.78 680	1.72 673	1.73 719	0.79 719	1.99 716	0.91 714	2.17 720	1.34 717

WAO-6	2.11 706	1.52 711	1.25 638	1.73 713	1.69 719	2.72 706	1.62 715	3.15 717	3.64 728	2.01 697	3.28 709	3.52 718	2.20 709	2.59 708	2.48 701	1.31 714	0.92 727	2.04 721	1.22 730	1.89 711	1.35 718

IMH	2.15 707	1.66 721	1.29 644	2.25 724	1.92 726	2.87 711	1.33 704	3.25 718	3.04 723	1.87 691	3.33 713	3.00 707	2.03 703	2.80 712	1.95 680	2.09 726	0.78 716	2.45 728	1.05 723	2.44 726	1.62 724

DStereoFS	2.16 708	0.91 685	1.29 644	0.84 688	0.72 687	3.56 720	0.95 678	2.01 701	2.03 698	1.65 679	2.06 680	2.73 700	13.30 745	4.76 727	1.95 680	0.47 675	0.33 665	0.84 700	0.49 689	0.95 697	1.42 719

LVE	2.20 709	1.47 709	1.44 662	2.06 722	1.80 722	2.79 709	1.77 721	2.96 714	3.94 733	1.95 695	4.29 724	3.47 717	1.97 699	2.48 705	1.85 678	2.06 723	0.88 724	2.06 723	1.13 725	2.17 720	1.53 720

MADNet+	2.28 710	2.56 731	10.82 728	1.25 706	0.96 696	2.77 708	1.44 710	2.34 708	1.76 688	1.36 661	1.78 665	1.84 682	1.74 694	6.33 732	4.57 722	0.67 695	0.66 707	0.59 688	0.54 696	0.84 691	0.81 696

DStereoSA	2.42 711	0.66 661	2.95 698	0.89 690	1.12 709	1.75 687	6.75 737	1.53 670	1.63 683	1.28 657	8.81 744	0.99 564	10.14 733	1.68 674	3.37 712	0.44 670	0.34 669	0.64 690	0.68 703	1.21 704	1.60 723

KSHMR	2.64 712	1.96 725	1.86 684	2.69 732	2.44 730	2.88 712	2.04 726	3.46 722	6.31 737	2.51 711	3.27 708	3.39 715	1.97 699	2.59 708	2.08 692	2.48 731	1.41 737	2.80 735	1.51 734	2.98 732	2.09 729

notaker	2.87 713	2.31 729	2.01 686	3.03 734	2.60 735	2.94 714	1.82 723	3.43 721	3.06 725	2.89 715	4.21 723	6.15 732	2.71 714	3.42 718	2.90 707	2.67 734	1.18 735	3.00 737	1.67 735	3.13 733	2.26 731

WAO-8	3.00 714	1.60 716	1.52 665	1.82 715	1.65 717	5.57 727	1.35 706	4.65 732	12.37 744	2.89 715	4.04 721	4.89 724	2.78 716	3.73 721	2.44 698	1.29 712	0.93 729	2.00 717	1.16 727	2.02 715	1.23 711

Venus	3.00 714	1.60 716	1.52 665	1.82 715	1.65 717	5.57 727	1.35 706	4.65 732	12.37 744	2.89 715	4.04 721	4.89 724	2.78 716	3.73 721	2.44 698	1.29 712	0.93 729	2.00 717	1.16 727	2.02 715	1.23 711

JetBlue	3.02 716	1.39 707	7.91 724	1.17 704	1.49 713	8.53 731	7.94 738	2.82 713	1.98 696	2.15 702	2.69 700	3.32 714	3.01 720	6.66 733	3.81 716	0.79 697	0.78 716	0.75 694	0.76 707	1.04 699	1.33 716

ktn	3.02 716	2.27 728	1.85 683	2.89 733	2.54 734	3.72 721	2.14 728	3.79 727	5.33 735	2.82 714	5.09 731	5.95 730	2.54 713	3.34 716	2.58 704	2.65 733	1.44 738	2.78 734	2.03 737	2.61 729	2.10 730

U	3.17 718	0.17 108	0.35 159	0.41 355	0.71 685	57.93 770	0.20 49	0.43 118	0.39 181	0.26 92	0.23 50	0.23 67	0.22 101	0.26 9	0.22 74	0.16 307	0.10 71	0.74 693	0.13 241	0.13 145	0.11 61

TorneroNet-64	3.54 719	1.89 723	1.59 671	2.62 731	2.29 728	6.88 730	1.72 719	4.72 734	11.88 742	2.43 709	5.46 734	8.16 735	2.80 718	4.13 725	3.03 708	2.25 729	0.75 713	2.57 730	1.09 724	2.65 730	1.84 727

MultiAttention	3.62 720	0.25 428	0.65 495	0.56 628	0.34 561	23.66 749	2.61 732	1.65 688	1.14 615	0.82 470	1.83 667	1.13 614	0.42 368	35.16 763	0.72 558	0.18 407	0.12 292	0.23 532	0.23 564	0.35 618	0.33 609

UNDER WATER	3.63 721	2.12 727	4.11 711	3.17 735	2.51 732	3.77 723	2.45 730	3.53 724	13.66 747	2.98 720	2.92 704	5.75 728	4.13 728	3.85 723	3.75 715	2.84 735	1.11 734	2.71 733	1.41 732	3.26 735	2.50 733

UNDER WATER-64	3.72 722	2.07 726	4.57 714	3.30 737	2.52 733	5.61 729	2.63 733	3.67 725	12.27 743	3.09 722	2.66 699	5.99 731	4.74 730	3.93 724	3.57 713	2.54 732	1.24 736	2.65 731	1.48 733	3.21 734	2.62 734

light-stereo	4.16 723	1.10 698	14.81 739	10.11 744	7.60 739	3.03 715	0.68 629	3.75 726	2.81 719	5.31 741	5.96 740	9.76 739	1.47 679	7.39 742	1.47 664	1.22 711	1.45 739	0.66 691	0.78 708	1.84 709	2.07 728

MADNet++	4.18 724	2.72 736	4.00 708	3.80 739	3.44 738	4.72 726	4.05 736	4.01 728	3.74 729	4.52 731	5.14 732	4.20 719	4.89 731	7.04 735	6.39 726	3.79 737	3.70 747	3.27 739	2.70 740	3.68 738	3.74 740

xyz-stereo	4.31 725	0.17 108	61.72 772	0.35 142	0.16 18	13.86 744	0.38 432	0.61 255	0.69 362	1.05 609	3.09 706	0.77 492	0.88 615	1.24 629	0.46 443	0.13 106	0.10 71	0.16 263	0.12 189	0.13 145	0.11 61

TorneroNet	4.49 726	1.92 724	1.65 679	2.60 730	2.29 728	14.95 745	1.86 724	4.86 735	19.56 760	3.10 723	7.52 743	7.00 734	2.90 719	4.48 726	3.66 714	2.24 728	0.78 716	2.68 732	1.14 726	2.79 731	1.80 726

MANE	4.73 727	0.54 637	0.77 553	0.69 674	0.60 673	10.35 733	1.67 717	8.68 738	12.66 746	6.90 744	9.43 745	11.59 741	10.59 737	8.26 743	8.41 730	0.51 682	0.45 694	0.48 676	1.02 718	0.50 664	0.50 673

SGM-ForestM	4.73 727	0.34 552	1.05 618	0.46 511	0.28 442	10.26 732	3.48 735	4.52 730	5.16 734	8.68 746	7.48 742	18.87 756	10.80 738	11.26 746	10.01 735	0.32 623	0.34 669	0.32 630	0.32 641	0.29 580	0.30 587

LSM	4.83 729	0.83 679	11.23 730	0.76 685	56.73 767	1.10 629	1.18 694	1.35 640	1.70 687	2.13 698	2.34 686	1.34 644	1.19 660	1.52 665	1.23 648	0.34 640	0.50 699	0.39 654	0.47 682	0.51 667	9.82 745

LE_ROB	4.86 730	0.27 481	9.43 726	0.45 486	0.24 297	1.61 675	0.96 681	2.05 702	17.75 756	16.36 758	4.84 729	5.17 726	19.48 757	2.05 689	15.49 745	0.17 362	0.15 445	0.16 263	0.16 353	0.20 461	0.19 428

DPSimNet_ROB	5.19 731	2.71 735	18.56 743	2.59 729	2.49 731	4.25 724	10.93 745	3.33 720	3.93 732	5.02 740	4.52 727	5.74 727	10.18 734	5.44 730	8.79 731	2.40 730	2.47 743	2.48 729	2.54 738	2.56 728	2.87 735

JetRed	5.38 732	6.17 738	12.68 736	2.38 727	2.85 736	12.60 737	11.17 746	4.60 731	3.74 729	3.87 729	3.85 717	4.83 722	4.13 728	6.81 734	12.18 742	2.18 727	2.95 745	2.19 724	1.98 736	3.49 736	3.01 736

tt	6.21 733	0.22 339	5.88 719	3.55 738	2.07 727	11.25 736	19.19 749	11.84 742	5.47 736	2.71 713	2.18 682	4.87 723	6.25 732	3.71 720	7.09 728	8.31 750	11.17 759	4.91 747	5.39 751	5.72 741	2.42 732

coex-ft	6.50 734	1.57 714	87.99 777	0.49 551	0.38 586	1.41 662	1.21 696	1.21 586	7.96 739	12.14 748	2.78 701	2.74 701	3.83 724	1.30 644	3.19 710	0.24 555	0.23 594	0.27 590	0.24 580	0.48 658	0.40 638

HanzoNet	6.97 735	2.57 732	4.66 715	3.29 736	2.96 737	3.75 722	2.35 729	5.08 736	7.11 738	14.46 757	13.06 749	17.69 752	22.95 759	13.72 748	6.61 727	4.36 738	1.96 742	3.14 738	2.59 739	3.88 739	3.19 737

TCMNet-wrong-test	9.08 736	10.58 744	9.58 727	19.64 748	17.64 745	12.69 738	8.93 743	13.77 747	2.58 712	4.67 732	5.19 733	14.57 748	11.02 742	7.21 736	9.81 733	5.58 749	0.89 725	3.76 740	3.10 741	10.41 747	10.02 746

noway3	9.21 737	10.12 743	12.61 734	19.35 746	17.92 747	12.72 739	8.85 741	13.79 748	2.55 710	4.89 738	5.64 736	14.32 743	10.92 739	7.32 737	9.99 734	5.38 742	0.86 720	3.93 745	3.20 746	10.35 746	9.58 744

noway4	9.29 738	11.04 745	10.86 729	19.95 753	17.93 748	12.89 743	8.96 744	13.89 749	2.60 713	4.83 734	5.53 735	14.50 747	11.18 744	7.34 739	10.04 737	5.56 747	0.89 725	3.92 741	3.19 742	10.52 751	10.27 750

noway2	9.29 738	10.00 742	13.21 737	19.46 747	17.91 746	12.76 740	8.86 742	13.76 746	2.52 709	4.89 738	5.65 737	14.42 746	11.02 742	7.33 738	10.02 736	5.50 744	0.86 720	3.92 741	3.19 742	10.41 747	10.11 747

noway1	9.38 740	11.21 747	12.64 735	19.86 752	17.94 750	12.86 741	8.81 739	13.99 751	2.71 716	4.88 736	5.65 737	14.39 744	10.96 740	7.36 741	10.09 738	5.53 745	0.87 722	3.92 741	3.19 742	10.48 750	10.21 748

zzzz4	9.41 741	11.20 746	13.33 738	19.85 751	17.93 748	12.87 742	8.81 739	13.98 750	2.75 717	4.88 736	5.65 737	14.41 745	10.97 741	7.35 740	10.09 738	5.53 745	0.87 722	3.92 741	3.19 742	10.47 749	10.21 748

EDNetEfficientorigin	9.96 742	1.17 700	175.17 778	0.49 551	0.37 579	1.13 638	0.74 649	1.27 612	2.70 715	3.16 724	2.49 691	2.28 693	2.15 706	1.88 684	2.27 697	0.21 491	0.19 551	0.25 561	0.20 503	0.54 672	0.53 682

ASD4	10.37 743	9.12 741	17.90 741	7.49 741	10.02 740	16.90 746	28.93 753	11.05 741	8.53 740	7.42 745	7.41 741	8.91 736	10.32 735	11.44 747	20.38 750	4.52 739	4.58 748	5.68 751	5.04 749	5.72 741	6.02 742

DGTPSM_ROB	12.12 744	8.03 739	21.12 745	8.97 742	16.81 743	10.68 734	30.77 754	9.14 739	15.23 749	6.55 742	15.49 756	9.02 737	15.13 747	9.26 744	21.71 752	4.58 740	8.60 750	5.07 748	9.26 752	5.88 743	11.06 751

DPSMNet_ROB	12.13 745	8.03 739	21.13 746	9.02 743	16.82 744	10.68 734	30.78 755	9.15 740	15.24 750	6.56 743	15.50 757	9.02 737	15.13 747	9.28 745	21.71 752	4.59 741	8.60 750	5.08 749	9.26 752	5.89 744	11.06 751

USTest	12.98 746	14.10 748	19.89 744	16.19 745	14.95 742	20.69 748	31.85 756	16.52 752	10.99 741	8.83 747	9.55 746	13.88 742	10.36 736	16.06 749	21.35 751	3.19 736	4.82 749	5.08 749	5.36 750	8.77 745	7.20 743

BEATNet-Init1	15.65 747	1.62 718	54.26 771	0.75 684	0.56 663	37.03 761	13.39 748	13.20 743	14.59 748	29.41 769	29.29 768	47.69 772	21.87 758	26.91 760	19.58 748	0.43 669	0.39 681	0.47 671	0.47 682	0.52 670	0.52 679

Selective-IGEV-i1pa	15.72 748	22.55 757	18.18 742	1.88 718	0.97 697	29.25 760	11.89 747	25.83 763	20.69 761	20.14 759	22.94 758	28.39 761	23.24 760	29.37 761	18.71 747	12.83 756	3.29 746	6.89 752	1.18 729	2.01 714	14.15 758

iinet-test	16.76 749	17.54 749	22.91 748	19.68 749	18.39 751	24.34 750	34.09 758	20.39 753	15.46 751	12.61 749	12.84 747	18.06 754	15.24 750	19.55 750	24.17 754	8.84 752	8.72 752	8.93 754	9.26 752	12.70 752	11.43 754

IINet	16.76 749	17.54 749	22.91 748	19.68 749	18.39 751	24.34 750	34.08 757	20.39 753	15.46 751	12.61 749	12.85 748	18.06 754	15.24 750	19.55 750	24.17 754	8.84 752	8.72 752	8.93 754	9.26 752	12.70 752	11.43 754

DPSM_ROB	17.80 751	18.60 752	24.24 754	20.89 755	19.49 753	25.83 753	36.10 760	21.62 760	16.41 754	13.46 752	14.26 754	19.11 757	16.15 752	20.74 753	25.59 757	9.37 754	9.23 755	9.47 756	9.81 756	13.47 754	12.09 756

DPSM	17.80 751	18.60 752	24.24 754	20.89 755	19.49 753	25.83 753	36.10 760	21.62 760	16.41 754	13.46 752	14.26 754	19.11 757	16.15 752	20.74 753	25.59 757	9.37 754	9.23 755	9.47 756	9.81 756	13.47 754	12.09 756

DLNR-FE	20.09 753	36.45 761	38.39 758	170.32 779	60.71 770	0.23 55	0.20 49	13.60 745	0.40 196	0.45 264	0.66 323	0.42 265	0.21 85	0.64 385	0.32 291	5.49 743	0.10 71	0.15 223	0.11 150	72.83 777	0.13 196

DLNR_Zeroshot_test	20.12 754	36.36 760	38.38 757	170.13 778	62.28 771	0.22 42	0.20 49	13.43 744	0.40 196	0.45 264	0.66 323	0.42 265	0.21 85	0.64 385	0.32 291	5.57 748	0.10 71	0.15 223	0.11 150	72.31 776	0.13 196

LRCNet_RVC	21.27 755	31.14 759	21.46 747	28.97 758	23.77 756	3.11 716	0.62 613	20.94 758	1.64 684	25.57 760	28.13 762	21.96 759	14.74 746	21.99 759	16.44 746	29.16 772	14.92 760	33.57 771	31.28 769	29.67 768	26.33 766

HaxPig	31.93 756	37.19 762	34.22 756	24.41 757	24.94 757	18.53 747	20.18 750	21.15 759	28.84 763	35.74 770	38.86 769	26.18 760	28.75 762	33.85 762	34.15 762	35.89 775	38.80 776	37.79 772	40.52 774	39.33 769	39.33 775

Anonymous_1	33.12 757	18.23 751	23.86 750	20.53 754	21.18 755	25.45 752	35.84 759	22.44 762	15.68 753	13.41 751	13.70 753	18.00 753	15.15 749	20.31 752	24.47 756	14.56 760	8.84 754	66.24 775	117.79 777	155.41 780	11.40 753

fast-reg	35.51 758	37.45 768	48.59 766	42.42 767	40.60 766	52.45 769	72.91 768	43.31 766	32.61 764	26.36 761	27.86 759	36.65 764	30.31 763	40.94 766	51.17 765	18.26 762	18.55 762	19.07 758	19.64 760	27.04 757	23.98 759

RAFT-FEzeroshot	35.76 759	37.39 764	48.55 764	42.39 765	39.44 764	51.96 764	72.92 769	43.38 769	32.90 767	26.87 763	28.06 760	38.42 766	32.28 764	41.59 770	51.51 770	18.73 766	18.58 764	19.11 760	19.75 761	27.12 761	24.33 762

RAFT-FE	35.76 759	37.39 764	48.55 764	42.39 765	39.44 764	51.96 764	72.92 769	43.38 769	32.90 767	26.87 763	28.06 760	38.42 766	32.28 764	41.59 770	51.51 770	18.73 766	18.58 764	19.11 760	19.75 761	27.12 761	24.33 762

CasAABBNet	35.77 761	37.38 763	48.59 766	42.20 762	39.23 760	51.95 762	72.92 769	43.36 768	33.03 770	26.93 766	28.31 763	38.43 768	32.32 766	41.58 768	51.50 769	18.71 763	18.58 764	19.11 760	19.75 761	27.11 760	24.33 762

Hybrid-DGEV	35.79 762	37.44 767	48.86 770	42.22 763	39.24 761	52.03 767	72.89 767	43.41 771	32.74 765	26.76 762	28.72 765	38.35 765	32.61 767	41.58 768	51.39 766	18.72 765	18.56 763	19.14 763	19.80 765	27.10 759	24.25 760

FlowAnything	35.84 763	37.49 769	48.69 768	42.17 761	39.26 762	51.95 762	72.95 772	43.35 767	33.23 771	26.92 765	28.67 764	38.55 770	32.78 769	41.53 767	51.47 768	18.71 763	18.59 767	19.17 765	19.88 766	27.07 758	24.26 761

Selective-RAFT-Error	35.87 764	37.42 766	48.73 769	42.24 764	39.28 763	52.00 766	72.87 766	43.41 771	32.95 769	26.97 767	28.72 765	38.71 771	33.15 770	41.59 770	51.42 767	18.77 768	18.60 768	19.14 763	19.78 764	27.19 763	24.42 765

xxxxx1	36.77 765	19.69 754	24.00 751	62.46 769	66.77 772	27.30 756	39.89 762	20.40 755	18.80 757	14.18 754	13.11 750	17.29 749	17.30 754	21.62 756	27.81 759	13.61 757	18.98 769	111.36 778	133.25 778	28.84 765	38.64 771

tt_ll	36.77 765	19.69 754	24.00 751	62.46 769	66.77 772	27.30 756	39.89 762	20.40 755	18.80 757	14.18 754	13.11 750	17.29 749	17.30 754	21.62 756	27.81 759	13.61 757	18.98 769	111.36 778	133.25 778	28.84 765	38.64 771

ff	36.77 765	19.69 754	24.00 751	62.46 769	66.77 772	27.30 756	39.89 762	20.40 755	18.80 757	14.18 754	13.11 750	17.29 749	17.30 754	21.62 756	27.81 759	13.61 757	18.98 769	111.36 778	133.25 778	28.84 765	38.64 771

MEDIAN_ROB	37.35 768	40.72 772	40.37 760	32.26 759	31.80 758	27.29 755	25.02 751	29.47 764	33.43 772	41.99 778	41.60 771	33.48 762	34.37 771	39.66 765	36.94 763	43.49 777	43.96 778	44.07 774	43.35 776	41.32 773	42.43 777

AVERAGE_ROB	37.53 769	40.05 771	40.01 759	34.74 760	33.76 759	28.46 759	25.14 752	32.31 765	34.08 773	41.20 777	40.52 770	34.51 763	34.78 772	39.11 764	37.48 764	42.68 776	43.32 777	43.80 773	42.99 775	40.42 770	41.31 776

LSM0	38.96 770	37.52 770	48.37 763	43.79 768	91.31 777	52.31 768	72.38 765	43.71 773	32.75 766	27.16 768	28.73 767	38.51 769	32.63 768	41.75 773	51.59 772	18.85 769	18.43 761	19.09 759	19.60 759	27.21 764	33.44 767

PML	40.49 771	30.31 758	12.46 733	7.19 740	14.30 741	91.44 777	212.44 780	7.73 737	23.24 762	74.44 780	185.05 780	49.81 773	25.78 761	21.34 755	12.84 743	8.71 751	2.93 744	8.43 753	3.24 747	13.77 756	4.45 741

zzzz2	53.65 772	56.66 773	73.27 773	63.91 772	58.99 768	77.97 775	109.74 775	64.98 778	48.54 776	40.57 773	42.99 772	57.05 774	47.63 773	61.95 776	76.91 773	27.98 770	27.90 772	28.74 767	29.84 767	40.82 771	36.58 768

noway5	53.65 772	56.66 773	73.27 773	63.91 772	58.99 768	77.97 775	109.74 775	64.98 778	48.54 776	40.57 773	42.99 772	57.05 774	47.63 773	61.95 776	76.91 773	27.98 770	27.90 772	28.74 767	29.84 767	40.82 771	36.58 768

zzzzzz3	56.61 774	57.26 775	74.92 775	78.37 774	76.48 775	77.51 774	91.82 774	62.31 776	50.64 778	40.79 775	45.27 774	70.00 776	62.02 777	61.78 774	76.96 776	29.82 773	27.98 774	31.03 769	32.00 770	46.50 774	38.68 774

zzz1	56.64 775	57.28 776	75.17 776	78.39 775	76.49 776	77.41 773	91.74 773	62.51 777	50.67 779	40.88 776	45.36 775	70.01 777	62.11 778	61.78 774	76.95 775	29.82 773	27.99 775	31.03 769	32.00 770	46.50 774	38.60 770

RSGM-EC	74.49 776	61.53 777	40.38 761	97.66 776	92.09 778	73.48 771	113.87 777	59.44 774	38.62 774	39.84 771	49.02 776	90.35 778	61.68 775	138.81 778	126.03 778	92.92 778	53.83 779	94.52 776	37.88 772	81.03 778	46.84 778

acva	74.49 776	61.53 777	40.38 761	97.66 776	92.09 778	73.48 771	113.87 777	59.44 774	38.62 774	39.84 771	49.02 776	90.35 778	61.68 775	138.81 778	126.03 778	92.92 778	53.83 779	94.52 776	37.88 772	81.03 778	46.84 778

Selective-IGEV-i16pa	80.76 778	120.64 779	16.47 740	1.09 701	0.67 681	181.14 779	2.07 727	155.24 781	142.81 781	57.79 779	156.23 778	108.46 780	171.50 780	201.35 781	101.88 777	96.20 780	1.70 740	2.81 736	0.33 648	1.06 701	95.73 780

test_example2	176.82 779	204.75 780	198.54 779	188.58 780	191.23 780	151.28 778	169.77 779	97.63 780	125.81 780	179.94 781	183.74 779	158.20 781	139.14 779	192.16 780	198.12 780	203.48 781	236.37 781	163.71 781	173.22 781	217.79 781	162.95 781

ccccc	428.22 780	430.66 781	522.50 780	506.24 781	500.20 781	349.93 780	338.04 781	384.19 782	297.84 782	330.97 782	382.26 781	370.48 782	442.91 781	498.75 782	555.79 781	557.84 782	430.47 782	334.14 782	290.91 782	547.74 782	492.55 782

GS-Stereo							0.29 249	0.50 179	0.29 86	0.30 149	0.29 119	0.23 67	0.20 71	0.33 76	0.22 74	0.16 307	0.09 18	0.13 106	0.10 77	0.14 199	0.13 196

FADE		2.54 730		1.04 699	1.00 701			4.03 729	3.02 722	1.77 686		2.74 701		6.31 731		14.64 761	1.73 741	21.24 766	14.41 758	0.63 684	0.65 689

Low-res two-view benchmark