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

NoBS	0.23 1	0.21 45	0.36 6	0.45 165	0.23 51	0.17 4	0.26 99	0.22 1	0.19 2	0.23 2	0.25 13	0.18 2	0.17 2	0.32 1	0.28 77	0.19 268	0.14 260	0.23 425	0.19 350	0.20 316	0.15 75

Foundation-i32	0.23 1	0.18 3	0.35 3	0.35 3	0.17 1	0.25 16	0.22 44	0.49 18	0.18 1	0.23 2	0.17 2	0.37 129	0.31 91	0.32 1	0.24 9	0.16 113	0.12 58	0.13 1	0.11 11	0.14 35	0.13 3

BLMT-Stereo	0.23 1	0.15 1	0.37 8	0.41 82	0.26 122	0.23 15	0.24 77	0.37 10	0.29 21	0.22 1	0.28 36	0.22 6	0.20 7	0.35 7	0.29 98	0.12 7	0.11 22	0.16 109	0.16 254	0.13 7	0.14 26

PSi22a	0.24 4	0.18 3	0.32 1	0.35 3	0.19 10	0.25 16	0.20 19	0.57 36	0.20 3	0.24 9	0.16 1	0.39 142	0.31 91	0.32 1	0.23 2	0.16 113	0.12 58	0.13 1	0.12 62	0.13 7	0.15 75

mm1	0.25 5	0.20 29	0.38 10	0.39 46	0.24 68	0.25 16	0.20 19	0.49 18	0.34 43	0.23 2	0.27 26	0.40 153	0.22 21	0.47 58	0.24 9	0.13 22	0.12 58	0.14 18	0.11 11	0.13 7	0.15 75

PipStereo	0.25 5	0.18 3	0.35 3	0.36 8	0.19 10	0.20 8	0.20 19	0.62 62	0.24 9	0.23 2	0.19 4	0.45 183	0.34 121	0.39 16	0.25 20	0.14 42	0.12 58	0.13 1	0.11 11	0.13 7	0.15 75

PSi22b	0.25 5	0.18 3	0.35 3	0.36 8	0.19 10	0.20 8	0.20 19	0.59 42	0.25 14	0.23 2	0.19 4	0.45 183	0.34 121	0.38 13	0.25 20	0.14 42	0.12 58	0.13 1	0.12 62	0.13 7	0.15 75

DepthFocus	0.25 5	0.19 13	0.40 26	0.38 32	0.28 181	0.21 10	0.22 44	0.36 8	0.24 9	0.29 24	0.35 71	0.20 5	0.22 21	0.39 16	0.23 2	0.18 216	0.14 260	0.21 344	0.20 391	0.17 163	0.13 3

S2M2_XL	0.25 5	0.25 167	0.43 45	0.36 8	0.24 68	0.16 3	0.18 4	0.34 2	0.24 9	0.29 24	0.41 96	0.24 19	0.23 27	0.32 1	0.27 61	0.20 323	0.18 442	0.18 214	0.16 254	0.18 217	0.15 75
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LACA_dic	0.26 10	0.24 123	0.37 8	0.39 46	0.18 6	0.33 46	0.20 19	0.44 16	0.23 6	0.33 68	0.22 7	0.30 60	0.25 33	0.56 108	0.21 1	0.15 74	0.12 58	0.13 1	0.11 11	0.21 369	0.14 26

DF_test	0.26 10	0.18 3	0.39 17	0.41 82	0.30 228	0.11 1	0.26 99	0.41 11	0.37 69	0.31 49	0.35 71	0.22 6	0.25 33	0.41 30	0.25 20	0.19 268	0.13 158	0.16 109	0.15 208	0.21 369	0.19 245

small-0shot	0.26 10	0.19 13	0.43 45	0.36 8	0.23 51	0.22 13	0.41 318	0.43 13	0.20 3	0.29 24	0.46 135	0.18 2	0.21 13	0.39 16	0.25 20	0.16 113	0.11 22	0.18 214	0.15 208	0.15 81	0.14 26

testmc14	0.26 10	0.18 3	0.41 35	0.38 32	0.20 17	0.42 105	0.29 136	0.43 13	0.26 15	0.30 37	0.34 65	0.32 80	0.30 82	0.34 5	0.32 149	0.13 22	0.11 22	0.13 1	0.10 1	0.14 35	0.14 26

derf	0.26 10	0.22 64	0.42 40	0.42 96	0.24 68	0.26 21	0.19 11	0.52 24	0.37 69	0.27 13	0.26 22	0.39 142	0.21 13	0.49 77	0.24 9	0.14 42	0.13 158	0.14 18	0.12 62	0.12 1	0.16 135

mm2	0.26 10	0.20 29	0.38 10	0.39 46	0.24 68	0.25 16	0.20 19	0.53 26	0.34 43	0.23 2	0.27 26	0.40 153	0.22 21	0.47 58	0.24 9	0.13 22	0.12 58	0.14 18	0.11 11	0.13 7	0.15 75

LACA1	0.26 10	0.21 45	0.40 26	0.35 3	0.18 6	0.31 40	0.27 114	0.52 24	0.26 15	0.31 49	0.22 7	0.25 24	0.32 105	0.48 70	0.26 36	0.16 113	0.12 58	0.14 18	0.12 62	0.15 81	0.13 3

FoundationStereo	0.26 10	0.23 91	0.41 35	0.40 67	0.24 68	0.32 44	0.22 44	0.43 13	0.24 9	0.31 49	0.25 13	0.30 60	0.32 105	0.36 8	0.27 61	0.16 113	0.12 58	0.15 62	0.11 11	0.13 7	0.14 26

qqai	0.27 18	0.22 64	0.44 57	0.42 96	0.23 51	0.28 28	0.19 11	0.64 66	0.37 69	0.27 13	0.25 13	0.42 165	0.21 13	0.49 77	0.25 20	0.15 74	0.13 158	0.14 18	0.12 62	0.12 1	0.16 135

MSE-Stereo	0.27 18	0.20 29	0.44 57	0.38 32	0.26 122	0.39 77	0.20 19	0.55 32	0.38 75	0.30 37	0.34 65	0.29 53	0.19 3	0.49 77	0.25 20	0.14 42	0.12 58	0.15 62	0.12 62	0.14 35	0.15 75

GeoVLM	0.27 18	0.20 29	0.38 10	0.39 46	0.24 68	0.35 55	0.20 19	0.53 26	0.33 37	0.30 37	0.27 26	0.40 153	0.26 41	0.47 58	0.28 77	0.13 22	0.12 58	0.13 1	0.11 11	0.13 7	0.15 75

BridgeDepth_RVC	0.27 18	0.20 29	0.40 26	0.34 2	0.19 10	0.46 142	0.19 11	0.59 42	0.28 18	0.30 37	0.29 43	0.26 31	0.32 105	0.45 48	0.30 115	0.17 164	0.11 22	0.13 1	0.12 62	0.15 81	0.13 3
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.27 18	0.20 29	0.38 10	0.39 46	0.24 68	0.35 55	0.20 19	0.53 26	0.33 37	0.30 37	0.27 26	0.39 142	0.26 41	0.47 58	0.28 77	0.13 22	0.12 58	0.14 18	0.11 11	0.13 7	0.15 75

HiDET	0.27 18	0.19 13	0.39 17	0.39 46	0.24 68	0.30 36	0.21 34	0.60 48	0.35 53	0.27 13	0.30 48	0.33 93	0.25 33	0.50 91	0.32 149	0.14 42	0.12 58	0.14 18	0.11 11	0.13 7	0.16 135

MLG-Stereo_test2	0.27 18	0.22 64	0.40 26	0.39 46	0.24 68	0.35 55	0.18 4	0.58 37	0.23 6	0.28 19	0.24 11	0.34 104	0.19 3	0.79 223	0.24 9	0.16 113	0.11 22	0.15 62	0.11 11	0.13 7	0.14 26

VeloStereo	0.28 25	0.20 29	0.43 45	0.39 46	0.27 140	0.17 4	0.15 1	0.34 2	0.33 37	0.33 68	0.27 26	0.39 142	0.28 64	0.47 58	0.28 77	0.23 433	0.22 525	0.21 344	0.19 350	0.23 421	0.25 429

WAFT-Stereo (ZS)	0.28 25	0.25 167	0.34 2	0.30 1	0.25 97	0.29 32	0.26 99	0.35 5	0.29 21	0.27 13	0.33 61	0.16 1	0.28 64	0.38 13	0.32 149	0.16 113	0.20 484	0.25 495	0.34 637	0.24 456	0.25 429

LGCAT	0.28 25	0.20 29	0.38 10	0.40 67	0.24 68	0.17 4	0.21 34	0.35 5	0.29 21	0.36 100	0.27 26	0.30 60	0.26 41	0.71 184	0.28 77	0.29 570	0.23 556	0.14 18	0.17 291	0.13 7	0.23 379

MGA	0.28 25	0.20 29	0.43 45	0.38 32	0.27 140	0.44 126	0.20 19	0.51 21	0.39 81	0.30 37	0.32 55	0.31 69	0.19 3	0.49 77	0.25 20	0.15 74	0.12 58	0.15 62	0.12 62	0.14 35	0.16 135

CAR	0.28 25	0.19 13	0.44 57	0.38 32	0.26 122	0.39 77	0.20 19	0.55 32	0.38 75	0.36 100	0.34 65	0.29 53	0.19 3	0.52 97	0.26 36	0.14 42	0.12 58	0.15 62	0.12 62	0.14 35	0.15 75

LiteMatch*	0.28 25	0.20 29	0.53 129	0.39 46	0.28 181	0.31 40	0.23 62	0.55 32	0.39 81	0.30 37	0.28 36	0.35 108	0.29 70	0.47 58	0.26 36	0.15 74	0.12 58	0.15 62	0.12 62	0.14 35	0.16 135

LACA3	0.28 25	0.22 64	0.39 17	0.36 8	0.20 17	0.37 69	0.38 272	0.51 21	0.29 21	0.30 37	0.27 26	0.26 31	0.31 91	0.74 197	0.23 2	0.17 164	0.12 58	0.13 1	0.10 1	0.15 81	0.13 3

Test_v1	0.28 25	0.21 45	0.39 17	0.35 3	0.25 97	0.31 40	0.29 136	0.65 72	0.39 81	0.29 24	0.34 65	0.25 24	0.25 33	0.49 77	0.25 20	0.15 74	0.11 22	0.14 18	0.13 131	0.13 7	0.13 3

CSFM-Stereo	0.28 25	0.19 13	0.39 17	0.40 67	0.21 28	0.40 81	0.21 34	0.60 48	0.33 37	0.32 60	0.29 43	0.31 69	0.29 70	0.49 77	0.27 61	0.15 74	0.14 260	0.14 18	0.11 11	0.14 35	0.14 26

LGtest1	0.28 25	0.23 91	0.46 71	0.42 96	0.22 36	0.41 93	0.19 11	0.58 37	0.29 21	0.30 37	0.25 13	0.29 53	0.29 70	0.57 115	0.26 36	0.18 216	0.12 58	0.16 109	0.12 62	0.14 35	0.16 135

416test	0.29 35	0.22 64	0.59 164	0.44 141	0.33 308	0.43 116	0.22 44	0.59 42	0.38 75	0.31 49	0.24 11	0.26 31	0.30 82	0.41 30	0.27 61	0.15 74	0.12 58	0.14 18	0.11 11	0.15 81	0.14 26

flow	0.29 35	0.20 29	0.43 45	0.39 46	0.27 140	0.17 4	0.15 1	0.34 2	0.33 37	0.33 68	0.27 26	0.39 142	0.28 64	0.57 115	0.28 77	0.23 433	0.22 525	0.21 344	0.19 350	0.23 421	0.25 429

anonymous	0.29 35	0.23 91	0.45 66	0.40 67	0.26 122	0.22 13	0.24 77	0.35 5	0.36 66	0.43 159	0.60 214	0.24 19	0.27 53	0.53 98	0.24 9	0.16 113	0.12 58	0.18 214	0.14 181	0.15 81	0.14 26

MCSU-Stereo	0.29 35	0.18 3	0.43 45	0.37 16	0.19 10	0.35 55	0.39 290	0.59 42	0.42 105	0.37 112	0.41 96	0.37 129	0.23 27	0.48 70	0.30 115	0.15 74	0.12 58	0.13 1	0.10 1	0.13 7	0.14 26

monster-pro	0.29 35	0.19 13	0.48 88	0.37 16	0.22 36	0.55 268	0.31 161	0.60 48	0.44 116	0.29 24	0.28 36	0.23 9	0.20 7	0.60 132	0.26 36	0.11 1	0.11 22	0.14 18	0.11 11	0.14 35	0.14 26

PointNet	0.29 35	0.19 13	0.40 26	0.40 67	0.23 51	0.38 75	0.28 124	0.72 107	0.40 96	0.26 11	0.32 55	0.39 142	0.22 21	0.50 91	0.27 61	0.15 74	0.13 158	0.17 164	0.12 62	0.15 81	0.14 26

LACA2	0.29 35	0.23 91	0.52 124	0.36 8	0.18 6	0.40 81	0.38 272	0.64 66	0.27 17	0.29 24	0.33 61	0.36 117	0.26 41	0.47 58	0.24 9	0.16 113	0.12 58	0.13 1	0.11 11	0.16 120	0.12 1

252Zero-FE	0.29 35	0.24 123	0.47 80	0.42 96	0.25 97	0.29 32	0.19 11	0.71 99	0.49 144	0.32 60	0.34 65	0.22 6	0.25 33	0.43 41	0.30 115	0.16 113	0.13 158	0.14 18	0.12 62	0.13 7	0.15 75

MonStereo	0.29 35	0.19 13	0.47 80	0.37 16	0.22 36	0.55 268	0.31 161	0.60 48	0.44 116	0.29 24	0.28 36	0.23 9	0.20 7	0.60 132	0.26 36	0.11 1	0.11 22	0.14 18	0.11 11	0.14 35	0.14 26

Wavelet-MonSter	0.29 35	0.21 45	0.51 116	0.41 82	0.27 140	0.26 21	0.25 86	0.51 21	0.31 30	0.37 112	0.48 144	0.28 49	0.35 132	0.54 102	0.29 98	0.11 1	0.11 22	0.14 18	0.11 11	0.13 7	0.13 3

Monster-pub-eth3d	0.29 35	0.19 13	0.48 88	0.37 16	0.22 36	0.55 268	0.31 161	0.60 48	0.44 116	0.29 24	0.29 43	0.23 9	0.21 13	0.59 128	0.26 36	0.11 1	0.11 22	0.14 18	0.11 11	0.14 35	0.14 26

IGEV	0.29 35	0.18 3	0.43 45	0.38 32	0.31 252	0.45 131	0.21 34	0.63 64	0.42 105	0.32 60	0.44 121	0.26 31	0.20 7	0.44 45	0.26 36	0.14 42	0.12 58	0.16 109	0.13 131	0.12 1	0.14 26

MLG-Stereo_test3	0.29 35	0.20 29	0.46 71	0.43 116	0.24 68	0.47 159	0.19 11	0.75 128	0.31 30	0.36 100	0.22 7	0.35 108	0.21 13	0.61 137	0.26 36	0.16 113	0.12 58	0.16 109	0.11 11	0.13 7	0.15 75

MLG-Stereo_test1	0.29 35	0.21 45	0.42 40	0.41 82	0.25 97	0.37 69	0.20 19	0.71 99	0.20 3	0.25 10	0.17 2	0.33 93	0.26 41	0.92 275	0.26 36	0.15 74	0.11 22	0.16 109	0.11 11	0.13 7	0.13 3

MonSter	0.29 35	0.19 13	0.48 88	0.37 16	0.22 36	0.55 268	0.31 161	0.60 48	0.44 116	0.29 24	0.29 43	0.23 9	0.20 7	0.60 132	0.26 36	0.11 1	0.11 22	0.14 18	0.11 11	0.14 35	0.14 26

dual_stereo	0.29 35	0.21 45	0.39 17	0.40 67	0.23 51	0.25 16	0.22 44	0.59 42	0.32 36	0.33 68	0.26 22	0.40 153	0.23 27	0.86 251	0.30 115	0.16 113	0.13 158	0.14 18	0.11 11	0.14 35	0.14 26

rgla	0.30 51	0.22 64	0.60 177	0.43 116	0.33 308	0.46 142	0.23 62	0.61 58	0.40 96	0.31 49	0.25 13	0.26 31	0.27 53	0.46 54	0.27 61	0.15 74	0.13 158	0.14 18	0.11 11	0.15 81	0.15 75

416test1013	0.30 51	0.22 64	0.61 187	0.43 116	0.33 308	0.46 142	0.22 44	0.58 37	0.39 81	0.33 68	0.25 13	0.27 39	0.31 91	0.44 45	0.28 77	0.15 74	0.13 158	0.15 62	0.11 11	0.15 81	0.14 26

test410_97500	0.30 51	0.21 45	0.56 148	0.40 67	0.28 181	0.49 184	0.18 4	0.61 58	0.39 81	0.31 49	0.30 48	0.32 80	0.32 105	0.47 58	0.26 36	0.12 7	0.13 158	0.14 18	0.11 11	0.14 35	0.18 196

test410	0.30 51	0.22 64	0.57 154	0.39 46	0.29 203	0.49 184	0.18 4	0.62 62	0.39 81	0.31 49	0.30 48	0.30 60	0.32 105	0.46 54	0.26 36	0.12 7	0.13 158	0.14 18	0.11 11	0.14 35	0.18 196

over-8	0.30 51	0.24 123	0.44 57	0.44 141	0.17 1	0.47 159	0.26 99	0.63 64	0.30 27	0.31 49	0.32 55	0.35 108	0.37 148	0.70 177	0.27 61	0.18 216	0.13 158	0.13 1	0.11 11	0.16 120	0.14 26

depth_test_26	0.30 51	0.20 29	0.42 40	0.37 16	0.25 97	0.21 10	0.24 77	0.41 11	0.37 69	0.31 49	0.80 287	0.28 49	0.24 30	0.49 77	0.25 20	0.22 404	0.16 378	0.18 214	0.17 291	0.19 258	0.18 196

MatchStereo	0.30 51	0.21 45	0.44 57	0.35 3	0.19 10	0.21 10	0.23 62	0.90 204	0.54 166	0.28 19	0.48 144	0.25 24	0.24 30	0.53 98	0.33 166	0.17 164	0.12 58	0.14 18	0.11 11	0.14 35	0.14 26
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
LCMNet	0.30 51	0.19 13	0.38 10	0.39 46	0.25 97	0.32 44	0.22 44	0.65 72	0.58 188	0.28 19	0.33 61	0.33 93	0.29 70	0.58 120	0.32 149	0.14 42	0.13 158	0.14 18	0.11 11	0.13 7	0.17 170

BridgeDepth	0.30 51	0.21 45	0.39 17	0.41 82	0.18 6	0.57 286	0.32 185	0.71 99	0.35 53	0.27 13	0.26 22	0.39 142	0.43 190	0.48 70	0.29 98	0.14 42	0.10 2	0.13 1	0.12 62	0.15 81	0.13 3
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LG-Stereo_L2	0.30 51	0.23 91	0.50 106	0.38 32	0.26 122	0.26 21	0.20 19	0.84 172	0.31 30	0.31 49	0.26 22	0.25 24	0.26 41	0.94 280	0.23 2	0.15 74	0.12 58	0.16 109	0.12 62	0.14 35	0.13 3

over v1	0.31 61	0.25 167	0.44 57	0.44 141	0.17 1	0.49 184	0.26 99	0.64 66	0.31 30	0.32 60	0.31 54	0.35 108	0.42 181	0.72 188	0.31 134	0.18 216	0.12 58	0.13 1	0.11 11	0.16 120	0.14 26

over-9	0.31 61	0.25 167	0.45 66	0.44 141	0.17 1	0.46 142	0.26 99	0.64 66	0.30 27	0.31 49	0.32 55	0.35 108	0.38 157	0.70 177	0.27 61	0.18 216	0.12 58	0.13 1	0.11 11	0.16 120	0.14 26

asda	0.31 61	0.24 123	0.51 116	0.39 46	0.24 68	0.43 116	0.33 195	0.68 83	0.40 96	0.39 137	0.44 121	0.27 39	0.35 132	0.55 105	0.31 134	0.12 7	0.10 2	0.14 18	0.11 11	0.14 35	0.13 3

4.5_new	0.31 61	0.25 167	0.46 71	0.38 32	0.24 68	0.52 233	0.36 245	0.65 72	0.35 53	0.48 194	0.43 111	0.27 39	0.27 53	0.42 36	0.26 36	0.14 42	0.10 2	0.15 62	0.13 131	0.17 163	0.15 75

4.5w-stereo	0.31 61	0.25 167	0.46 71	0.38 32	0.24 68	0.52 233	0.36 245	0.65 72	0.35 53	0.48 194	0.43 111	0.27 39	0.27 53	0.42 36	0.26 36	0.14 42	0.10 2	0.15 62	0.13 131	0.17 163	0.15 75

LG-Stereo_L1	0.31 61	0.24 123	0.49 96	0.38 32	0.27 140	0.28 28	0.21 34	0.68 83	0.29 21	0.27 13	0.25 13	0.25 24	0.22 21	1.25 380	0.24 9	0.16 113	0.12 58	0.15 62	0.12 62	0.14 35	0.13 3

MLG-Stereo	0.31 61	0.20 29	0.42 40	0.42 96	0.20 17	0.41 93	0.19 11	0.85 178	0.24 9	0.26 11	0.22 7	0.33 93	0.27 53	1.09 339	0.27 61	0.15 74	0.11 22	0.16 109	0.11 11	0.13 7	0.13 3

over-6	0.32 68	0.24 123	0.45 66	0.41 82	0.17 1	0.41 93	0.31 161	0.68 83	0.31 30	0.32 60	0.36 75	0.30 60	0.36 141	0.85 247	0.28 77	0.20 323	0.12 58	0.14 18	0.11 11	0.17 163	0.14 26

Pro-Stereo	0.32 68	0.17 2	0.36 6	0.41 82	0.29 203	0.59 306	0.21 34	0.36 8	0.30 27	0.35 87	0.25 13	0.23 9	0.13 1	1.57 467	0.26 36	0.14 42	0.11 22	0.19 248	0.17 291	0.13 7	0.13 3

Monster-pub-mixall	0.32 68	0.20 29	0.44 57	0.37 16	0.22 36	0.28 28	0.18 4	0.69 88	0.36 66	0.37 112	0.36 75	0.27 39	0.20 7	1.43 438	0.25 20	0.15 74	0.12 58	0.13 1	0.11 11	0.12 1	0.15 75

asd	0.32 68	0.22 64	0.49 96	0.40 67	0.25 97	0.47 159	0.30 149	0.77 137	0.35 53	0.44 166	0.40 93	0.28 49	0.34 121	0.64 157	0.29 98	0.13 22	0.10 2	0.14 18	0.12 62	0.15 81	0.13 3

4.25_new	0.32 68	0.27 231	0.49 96	0.40 67	0.27 140	0.49 184	0.39 290	0.69 88	0.35 53	0.40 149	0.43 111	0.27 39	0.36 141	0.48 70	0.32 149	0.12 7	0.10 2	0.15 62	0.11 11	0.14 35	0.13 3

4.5w_new	0.32 68	0.27 231	0.49 96	0.40 67	0.27 140	0.49 184	0.39 290	0.69 88	0.35 53	0.40 149	0.43 111	0.27 39	0.36 141	0.48 70	0.32 149	0.12 7	0.10 2	0.15 62	0.11 11	0.14 35	0.13 3

4.25w-stereo	0.32 68	0.27 231	0.49 96	0.40 67	0.27 140	0.49 184	0.39 290	0.69 88	0.35 53	0.40 149	0.43 111	0.27 39	0.36 141	0.48 70	0.32 149	0.12 7	0.10 2	0.15 62	0.12 62	0.14 35	0.13 3

4w-stereo	0.32 68	0.25 167	0.52 124	0.38 32	0.25 97	0.46 142	0.28 124	0.68 83	0.35 53	0.43 159	0.45 128	0.28 49	0.39 163	0.63 154	0.31 134	0.12 7	0.10 2	0.15 62	0.12 62	0.14 35	0.14 26

IGEV-Stereo++	0.32 68	0.22 64	0.47 80	0.48 225	0.33 308	0.33 46	0.22 44	0.78 145	0.48 139	0.35 87	0.41 96	0.32 80	0.47 232	0.40 23	0.29 98	0.15 74	0.12 58	0.15 62	0.12 62	0.15 81	0.15 75

GREATEN-IGEV_RVC	0.33 77	0.26 198	0.65 226	0.44 141	0.23 51	0.36 65	0.26 99	0.70 97	0.39 81	0.33 68	0.36 75	0.36 117	0.24 30	0.64 157	0.36 209	0.17 164	0.14 260	0.21 344	0.18 322	0.22 394	0.17 170

Anonymus	0.33 77	0.22 64	0.43 45	0.47 203	0.28 181	0.43 116	0.24 77	0.58 37	0.41 103	0.35 87	0.32 55	0.50 217	0.40 168	0.58 120	0.34 177	0.15 74	0.12 58	0.18 214	0.17 291	0.15 81	0.20 282

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.33 77	0.23 91	0.59 164	0.43 116	0.28 181	0.40 81	0.26 99	0.83 163	0.39 81	0.34 81	0.44 121	0.29 53	0.46 222	0.36 8	0.25 20	0.14 42	0.12 58	0.16 109	0.12 62	0.17 163	0.26 454

AdaDepth	0.33 77	0.23 91	0.69 252	0.46 182	0.29 203	0.44 126	0.24 77	0.54 31	0.38 75	0.33 68	0.38 82	0.26 31	0.31 91	0.81 228	0.27 61	0.12 7	0.13 158	0.16 109	0.13 131	0.16 120	0.20 282

2.5w	0.33 77	0.23 91	0.53 129	0.41 82	0.25 97	0.42 105	0.38 272	0.69 88	0.35 53	0.38 124	0.54 189	0.24 19	0.26 41	0.91 272	0.29 98	0.13 22	0.10 2	0.14 18	0.13 131	0.14 35	0.15 75

2.75w_new	0.33 77	0.24 123	0.51 116	0.36 8	0.24 68	0.41 93	0.42 331	0.61 58	0.40 96	0.50 211	0.44 121	0.24 19	0.34 121	0.77 212	0.34 177	0.13 22	0.11 22	0.14 18	0.11 11	0.13 7	0.13 3

3.25w_new	0.33 77	0.22 64	0.50 106	0.39 46	0.24 68	0.52 233	0.33 195	0.77 137	0.43 111	0.49 202	0.46 135	0.32 80	0.37 148	0.64 157	0.28 77	0.12 7	0.10 2	0.14 18	0.12 62	0.12 1	0.15 75

3.25w	0.33 77	0.22 64	0.50 106	0.39 46	0.24 68	0.52 233	0.33 195	0.77 137	0.43 111	0.49 202	0.46 135	0.32 80	0.37 148	0.64 157	0.28 77	0.12 7	0.10 2	0.14 18	0.12 62	0.12 1	0.15 75

LG-G_1	0.33 77	0.22 64	0.48 88	0.44 141	0.20 17	0.64 349	0.18 4	0.80 150	0.28 18	0.30 37	0.30 48	0.36 117	0.35 132	0.88 260	0.26 36	0.17 164	0.13 158	0.16 109	0.11 11	0.14 35	0.16 135

LG-G	0.33 77	0.22 64	0.48 88	0.44 141	0.20 17	0.64 349	0.18 4	0.80 150	0.28 18	0.30 37	0.30 48	0.36 117	0.35 132	0.88 260	0.26 36	0.17 164	0.13 158	0.16 109	0.11 11	0.14 35	0.16 135

aanet-new-32k	0.34 87	0.25 167	0.67 239	0.44 141	0.26 122	0.53 243	0.23 62	0.84 172	0.34 43	0.38 124	0.39 84	0.43 170	0.54 307	0.43 41	0.25 20	0.14 42	0.12 58	0.16 109	0.12 62	0.17 163	0.15 75

aanet-new-30k	0.34 87	0.25 167	0.66 233	0.44 141	0.26 122	0.53 243	0.23 62	0.84 172	0.34 43	0.38 124	0.39 84	0.43 170	0.54 307	0.43 41	0.25 20	0.14 42	0.12 58	0.16 109	0.12 62	0.17 163	0.15 75

aanet-new-28k	0.34 87	0.24 123	0.83 344	0.44 141	0.22 36	0.47 159	0.29 136	0.75 128	0.40 96	0.37 112	0.41 96	0.37 129	0.49 257	0.40 23	0.28 77	0.15 74	0.12 58	0.16 109	0.13 131	0.22 394	0.17 170

GCAP-Stereo-DPT26K	0.34 87	0.23 91	0.83 344	0.42 96	0.23 51	0.35 55	0.33 195	0.87 189	0.35 53	0.39 137	0.41 96	0.31 69	0.44 200	0.53 98	0.27 61	0.14 42	0.12 58	0.16 109	0.12 62	0.16 120	0.15 75

aanet-new-16k	0.34 87	0.23 91	0.73 279	0.47 203	0.23 51	0.42 105	0.21 34	0.76 134	0.45 130	0.37 112	0.44 121	0.37 129	0.48 238	0.43 41	0.29 98	0.14 42	0.11 22	0.16 109	0.12 62	0.18 217	0.15 75

LiteMatch	0.34 87	0.26 198	0.38 10	0.47 203	0.26 122	0.35 55	0.31 161	0.53 26	0.34 43	0.30 37	0.27 26	0.40 153	0.51 280	0.47 58	0.75 473	0.22 404	0.12 58	0.19 248	0.16 254	0.19 258	0.26 454

DispViT+	0.34 87	0.20 29	0.40 26	0.37 16	0.55 556	0.30 36	0.23 62	0.73 115	0.58 188	0.33 68	0.35 71	0.30 60	0.25 33	1.13 353	0.29 98	0.16 113	0.12 58	0.13 1	0.10 1	0.13 7	0.15 75

GEAStereo	0.34 87	0.23 91	0.46 71	0.49 247	0.33 308	0.46 142	0.35 228	0.87 189	0.42 105	0.36 100	0.39 84	0.32 80	0.33 113	0.45 48	0.29 98	0.22 404	0.13 158	0.17 164	0.13 131	0.17 163	0.16 135

qwe	0.34 87	0.22 64	0.48 88	0.39 46	0.27 140	0.49 184	0.30 149	0.76 134	0.40 96	0.51 223	0.49 153	0.26 31	0.29 70	0.83 236	0.35 190	0.12 7	0.10 2	0.14 18	0.12 62	0.15 81	0.14 26

3.75w	0.34 87	0.23 91	0.50 106	0.39 46	0.30 228	0.62 324	0.36 245	0.70 97	0.38 75	0.44 166	0.49 153	0.25 24	0.36 141	0.72 188	0.28 77	0.13 22	0.09 1	0.14 18	0.12 62	0.13 7	0.15 75

2w_stereo	0.34 87	0.25 167	0.52 124	0.40 67	0.23 51	0.46 142	0.47 409	0.77 137	0.44 116	0.47 182	0.51 165	0.24 19	0.44 200	0.49 77	0.31 134	0.12 7	0.10 2	0.15 62	0.12 62	0.15 81	0.16 135

SGD-Stereo	0.34 87	0.22 64	0.44 57	0.39 46	0.20 17	0.42 105	0.22 44	0.71 99	0.33 37	0.43 159	0.34 65	0.27 39	0.35 132	1.15 357	0.33 166	0.21 365	0.11 22	0.16 109	0.13 131	0.17 163	0.15 75

GREAT-IGEV	0.34 87	0.22 64	0.54 135	0.40 67	0.31 252	0.36 65	0.28 124	0.59 42	0.66 228	0.28 19	0.51 165	0.29 53	0.29 70	0.86 251	0.28 77	0.15 74	0.12 58	0.15 62	0.11 11	0.17 163	0.16 135
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	0.34 87	0.23 91	0.46 71	0.44 141	0.29 203	0.79 433	0.23 62	0.50 20	0.39 81	0.38 124	0.32 55	0.23 9	0.25 33	1.21 375	0.28 77	0.17 164	0.12 58	0.15 62	0.11 11	0.14 35	0.16 135

GELT-Stereo	0.35 101	0.23 91	0.50 106	0.45 165	0.36 371	0.33 46	0.31 161	0.73 115	0.61 207	0.53 233	0.41 96	0.38 137	0.34 121	0.60 132	0.32 149	0.13 22	0.11 22	0.17 164	0.16 254	0.16 120	0.15 75

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.35 101	0.25 167	0.72 263	0.43 116	0.23 51	0.53 243	0.20 19	0.65 72	0.53 162	0.39 137	0.28 36	0.33 93	0.31 91	0.49 77	0.29 98	0.22 404	0.18 442	0.24 454	0.19 350	0.28 509	0.25 429

PhaseNet	0.35 101	0.24 123	0.47 80	0.45 165	0.28 181	0.56 281	0.24 77	0.66 78	0.44 116	0.32 60	0.39 84	0.54 244	0.32 105	0.57 115	0.40 258	0.15 74	0.13 158	0.20 299	0.20 391	0.17 163	0.22 353

aanet-new-40k	0.35 101	0.25 167	0.95 420	0.42 96	0.26 122	0.51 221	0.23 62	0.79 147	0.34 43	0.34 81	0.48 144	0.33 93	0.51 280	0.37 11	0.29 98	0.13 22	0.11 22	0.16 109	0.12 62	0.18 217	0.15 75

aanet-new-34k	0.35 101	0.26 198	0.85 363	0.42 96	0.20 17	0.33 46	0.31 161	0.92 206	0.44 116	0.35 87	0.54 189	0.35 108	0.56 321	0.39 16	0.27 61	0.14 42	0.12 58	0.16 109	0.12 62	0.15 81	0.14 26

aanet-new-24k	0.35 101	0.24 123	0.62 197	0.43 116	0.25 97	0.53 243	0.30 149	0.72 107	0.39 81	0.41 156	0.63 221	0.35 108	0.48 238	0.46 54	0.26 36	0.14 42	0.11 22	0.16 109	0.13 131	0.18 217	0.15 75

aanet-new-22k	0.35 101	0.23 91	0.86 372	0.45 165	0.23 51	0.47 159	0.23 62	0.75 128	0.51 154	0.37 112	0.48 144	0.34 104	0.49 257	0.47 58	0.30 115	0.14 42	0.12 58	0.16 109	0.13 131	0.16 120	0.15 75

aanet-new-12k	0.35 101	0.24 123	0.83 344	0.49 247	0.22 36	0.48 174	0.25 86	0.94 218	0.46 133	0.39 137	0.29 43	0.33 93	0.48 238	0.41 30	0.30 115	0.14 42	0.10 2	0.17 164	0.13 131	0.19 258	0.17 170

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.35 101	0.22 64	0.54 135	0.46 182	0.33 308	0.40 81	0.34 212	0.80 150	0.44 116	0.38 124	0.61 217	0.40 153	0.50 270	0.37 11	0.28 77	0.15 74	0.12 58	0.15 62	0.12 62	0.16 120	0.16 135

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.35 101	0.22 64	0.55 140	0.42 96	0.27 140	0.42 105	0.39 290	1.02 241	0.54 166	0.37 112	0.51 165	0.34 104	0.44 200	0.36 8	0.27 61	0.14 42	0.12 58	0.15 62	0.12 62	0.16 120	0.15 75

2.25w	0.35 101	0.24 123	0.55 140	0.38 32	0.24 68	0.44 126	0.25 86	0.69 88	0.42 105	0.49 202	0.59 212	0.27 39	0.35 132	0.83 236	0.37 224	0.13 22	0.11 22	0.14 18	0.12 62	0.13 7	0.17 170

3.5w_stereo	0.35 101	0.27 231	0.55 140	0.38 32	0.25 97	0.54 261	0.34 212	0.73 115	0.40 96	0.46 180	0.45 128	0.31 69	0.38 157	0.80 227	0.40 258	0.12 7	0.10 2	0.15 62	0.12 62	0.14 35	0.16 135

3w_stereo	0.35 101	0.25 167	0.60 177	0.41 82	0.21 28	0.52 233	0.53 464	0.72 107	0.47 136	0.47 182	0.50 161	0.23 9	0.45 212	0.49 77	0.30 115	0.13 22	0.10 2	0.15 62	0.12 62	0.15 81	0.17 170

monsters	0.35 101	0.21 45	0.49 96	0.43 116	0.39 415	0.34 51	0.26 99	0.69 88	0.44 116	0.49 202	0.41 96	0.23 9	0.26 41	1.38 420	0.27 61	0.14 42	0.11 22	0.14 18	0.12 62	0.13 7	0.15 75

S2M2_L	0.35 101	0.28 257	0.47 80	0.43 116	0.30 228	0.31 40	0.16 3	0.61 58	0.68 233	0.32 60	0.49 153	0.47 199	0.34 121	0.40 23	0.33 166	0.25 485	0.22 525	0.20 299	0.22 464	0.25 470	0.23 379
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SCION-M(vits-remse)	0.36 116	0.19 13	1.34 554	0.68 562	0.22 36	0.55 268	0.31 161	0.60 48	0.44 116	0.29 24	0.28 36	0.23 9	0.21 13	0.61 137	0.26 36	0.24 458	0.19 464	0.14 18	0.11 11	0.14 35	0.14 26

gcap_with_dpt	0.36 116	0.24 123	0.64 217	0.43 116	0.39 415	0.50 208	0.44 371	0.71 99	0.50 149	0.56 249	0.67 240	0.32 80	0.30 82	0.39 16	0.29 98	0.16 113	0.12 58	0.19 248	0.15 208	0.14 35	0.14 26

GSStereo	0.36 116	0.23 91	0.46 71	0.50 270	0.33 308	0.46 142	0.35 228	1.31 377	0.53 162	0.38 124	0.39 84	0.32 80	0.33 113	0.45 48	0.29 98	0.20 323	0.12 58	0.16 109	0.13 131	0.17 163	0.18 196

Zero-FE251	0.36 116	0.25 167	0.64 217	0.49 247	0.30 228	0.57 286	0.24 77	0.86 185	0.36 66	0.53 233	0.39 84	0.51 222	0.41 171	0.49 77	0.28 77	0.19 268	0.15 340	0.17 164	0.12 62	0.14 35	0.16 135

1w_stereo	0.36 116	0.21 45	0.47 80	0.44 141	0.27 140	0.47 159	0.54 479	0.66 78	0.51 154	0.44 166	0.67 240	0.25 24	0.45 212	0.62 144	0.34 177	0.12 7	0.10 2	0.14 18	0.11 11	0.14 35	0.15 75

monsterstereo	0.36 116	0.21 45	0.53 129	0.48 225	0.36 371	0.27 26	0.29 136	0.58 37	0.52 158	0.45 175	0.61 217	0.26 31	0.27 53	1.23 377	0.28 77	0.14 42	0.12 58	0.15 62	0.12 62	0.16 120	0.13 3

111111	0.36 116	0.22 64	0.49 96	0.47 203	0.45 483	0.36 65	0.22 44	1.04 258	0.44 116	0.33 68	0.33 61	0.40 153	0.26 41	0.99 299	0.27 61	0.17 164	0.12 58	0.15 62	0.11 11	0.15 81	0.15 75

RAStereo	0.36 116	0.22 64	0.85 363	0.48 225	0.28 181	0.27 26	0.28 124	0.77 137	0.65 225	0.33 68	0.43 111	0.44 173	0.31 91	0.45 48	0.35 190	0.18 216	0.15 340	0.19 248	0.15 208	0.19 258	0.15 75

gcap-zeroshot	0.36 116	0.24 123	0.63 202	0.42 96	0.40 430	0.47 159	0.41 318	0.73 115	0.56 179	0.54 236	0.63 221	0.33 93	0.27 53	0.39 16	0.33 166	0.17 164	0.12 58	0.19 248	0.16 254	0.14 35	0.14 26

testlalala	0.36 116	0.24 123	0.63 202	0.42 96	0.40 430	0.47 159	0.41 318	0.73 115	0.56 179	0.54 236	0.63 221	0.33 93	0.27 53	0.39 16	0.33 166	0.17 164	0.12 58	0.19 248	0.16 254	0.14 35	0.14 26

aanet-new-90k	0.37 126	0.24 123	0.98 434	0.42 96	0.25 97	0.43 116	0.35 228	0.75 128	0.35 53	0.29 24	0.41 96	0.31 69	0.50 270	1.00 304	0.24 9	0.13 22	0.12 58	0.16 109	0.12 62	0.19 258	0.13 3

aanet-new-60k	0.37 126	0.23 91	0.94 414	0.43 116	0.23 51	0.58 300	0.31 161	0.83 163	0.35 53	0.35 87	0.39 84	0.40 153	0.43 190	0.78 221	0.23 2	0.13 22	0.12 58	0.15 62	0.12 62	0.17 163	0.15 75

aanet-new-70k	0.37 126	0.23 91	0.94 414	0.43 116	0.22 36	0.50 208	0.30 149	0.74 124	0.34 43	0.34 81	0.41 96	0.31 69	0.51 280	1.04 318	0.26 36	0.13 22	0.12 58	0.16 109	0.12 62	0.16 120	0.14 26

aanet-new-78k	0.37 126	0.24 123	1.02 451	0.44 141	0.21 28	0.33 46	0.36 245	0.79 147	0.34 43	0.33 68	0.42 108	0.31 69	0.58 345	0.93 278	0.23 2	0.13 22	0.11 22	0.16 109	0.12 62	0.18 217	0.14 26

aanet-new-36k	0.37 126	0.24 123	0.82 334	0.44 141	0.22 36	0.51 221	0.32 185	0.80 150	0.37 69	0.35 87	0.40 93	0.36 117	0.56 321	0.83 236	0.26 36	0.13 22	0.11 22	0.16 109	0.12 62	0.15 81	0.15 75

aanet-32k-new	0.37 126	0.27 231	0.97 430	0.44 141	0.24 68	0.50 208	0.32 185	0.69 88	0.38 75	0.35 87	0.42 108	0.36 117	0.55 312	0.79 223	0.25 20	0.17 164	0.11 22	0.16 109	0.12 62	0.19 258	0.14 26

aanet-new-10k	0.37 126	0.24 123	0.98 434	0.48 225	0.24 68	0.66 360	0.25 86	0.72 107	0.43 111	0.39 137	0.42 108	0.40 153	0.52 290	0.42 36	0.30 115	0.16 113	0.12 58	0.16 109	0.13 131	0.19 258	0.15 75

aanet-new-14k	0.37 126	0.26 198	0.93 406	0.47 203	0.23 51	0.45 131	0.33 195	0.73 115	0.62 212	0.40 149	0.49 153	0.30 60	0.63 371	0.42 36	0.30 115	0.16 113	0.12 58	0.16 109	0.12 62	0.21 369	0.16 135

aanet-new-8k	0.37 126	0.25 167	0.65 226	0.46 182	0.26 122	0.53 243	0.35 228	0.84 172	0.54 166	0.36 100	0.43 111	0.33 93	0.61 369	0.69 175	0.30 115	0.15 74	0.11 22	0.16 109	0.13 131	0.16 120	0.15 75

GCAP-Stereo-cres-4k	0.37 126	0.23 91	0.62 197	0.50 270	0.29 203	0.74 402	0.39 290	0.72 107	0.48 139	0.38 124	0.51 165	0.36 117	0.50 270	0.45 48	0.31 134	0.15 74	0.12 58	0.17 164	0.13 131	0.17 163	0.15 75

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.37 126	0.22 64	0.55 140	0.44 141	0.42 463	0.58 300	0.30 149	0.87 189	0.44 116	0.38 124	0.53 178	0.47 199	0.59 351	0.40 23	0.34 177	0.16 113	0.11 22	0.17 164	0.13 131	0.16 120	0.14 26

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.37 126	0.24 123	0.61 187	0.42 96	0.40 430	0.48 174	0.41 318	0.72 107	0.58 188	0.55 243	0.65 230	0.32 80	0.27 53	0.41 30	0.33 166	0.17 164	0.12 58	0.20 299	0.16 254	0.14 35	0.14 26

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.37 126	0.24 123	0.63 202	0.43 116	0.40 430	0.46 142	0.39 290	0.71 99	0.56 179	0.58 254	0.68 243	0.36 117	0.26 41	0.51 93	0.30 115	0.16 113	0.12 58	0.19 248	0.15 208	0.15 81	0.14 26

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.37 126	0.24 123	0.63 202	0.43 116	0.41 452	0.49 184	0.41 318	0.73 115	0.60 201	0.56 249	0.66 236	0.31 69	0.26 41	0.42 36	0.31 134	0.16 113	0.11 22	0.19 248	0.15 208	0.15 81	0.14 26

VIP-Stereo	0.37 126	0.25 167	0.62 197	0.41 82	0.46 492	0.82 449	0.22 44	0.67 81	0.48 139	0.32 60	0.55 195	0.37 129	0.31 91	0.85 247	0.28 77	0.18 216	0.12 58	0.16 109	0.12 62	0.15 81	0.14 26

gasm-f	0.37 126	0.24 123	0.50 106	0.49 247	0.33 308	0.37 69	0.44 371	0.87 189	0.42 105	0.36 100	0.65 230	0.32 80	0.46 222	0.58 120	0.30 115	0.22 404	0.13 158	0.17 164	0.13 131	0.19 258	0.16 135

LG-Stereo	0.37 126	0.27 231	0.94 414	0.48 225	0.26 122	0.37 69	0.30 149	0.88 197	0.57 185	0.38 124	0.58 207	0.29 53	0.21 13	0.51 93	0.37 224	0.14 42	0.14 260	0.20 299	0.18 322	0.18 217	0.14 26

GIP-stereo	0.37 126	0.25 167	0.49 96	0.55 372	0.41 452	0.37 69	0.22 44	1.03 250	0.56 179	0.35 87	0.52 174	0.46 188	0.37 148	0.55 105	0.28 77	0.20 323	0.13 158	0.16 109	0.12 62	0.16 120	0.16 135

test_for_model	0.37 126	0.24 123	0.61 187	0.42 96	0.40 430	0.48 174	0.41 318	0.72 107	0.58 188	0.55 243	0.65 230	0.32 80	0.27 53	0.41 30	0.33 166	0.17 164	0.12 58	0.20 299	0.16 254	0.14 35	0.14 26

TS12	0.38 145	0.21 45	0.43 45	0.44 141	0.21 28	0.58 300	0.31 161	1.06 266	0.49 144	0.43 159	0.73 267	0.35 108	0.40 168	0.73 192	0.41 270	0.14 42	0.12 58	0.15 62	0.12 62	0.16 120	0.18 196

Foundation-i1c-attn	0.38 145	0.18 3	0.41 35	0.37 16	0.20 17	0.51 221	0.47 409	1.13 302	0.48 139	0.47 182	0.45 128	0.54 244	0.49 257	0.71 184	0.29 98	0.16 113	0.13 158	0.15 62	0.12 62	0.14 35	0.16 135

NLSM3	0.38 145	0.21 45	0.47 80	0.46 182	0.36 371	0.43 116	0.34 212	0.75 128	0.62 212	0.43 159	0.70 255	0.39 142	0.43 190	0.62 144	0.37 224	0.15 74	0.12 58	0.19 248	0.17 291	0.16 120	0.16 135

zero-FE	0.38 145	0.24 123	0.54 135	0.48 225	0.46 492	0.29 32	0.23 62	0.69 88	0.34 43	0.34 81	0.41 96	0.37 129	0.49 257	0.68 174	0.35 190	0.23 433	0.12 58	0.18 214	0.13 131	0.82 694	0.19 245

LG-Stereo_Zeroshot	0.38 145	0.25 167	0.61 187	0.53 339	0.29 203	0.36 65	0.22 44	1.24 356	0.42 105	0.45 175	0.65 230	0.37 129	0.51 280	0.41 30	0.30 115	0.18 216	0.12 58	0.17 164	0.13 131	0.18 217	0.20 282

AIO_rvc	0.38 145	0.25 167	0.65 226	0.47 203	0.31 252	0.55 268	0.38 272	0.98 229	0.51 154	0.35 87	0.48 144	0.49 209	0.22 21	0.87 256	0.31 134	0.16 113	0.12 58	0.16 109	0.12 62	0.15 81	0.15 75

AIO_test	0.38 145	0.24 123	0.59 164	0.47 203	0.31 252	0.55 268	0.44 371	0.86 185	0.50 149	0.34 81	0.48 144	0.46 188	0.30 82	0.76 209	0.31 134	0.17 164	0.12 58	0.17 164	0.13 131	0.16 120	0.15 75

IGEV-RUCA	0.38 145	0.24 123	0.51 116	0.51 288	0.36 371	0.59 306	0.23 62	0.68 83	0.52 158	0.39 137	0.50 161	0.44 173	0.31 91	0.86 251	0.31 134	0.24 458	0.13 158	0.16 109	0.12 62	0.20 316	0.21 317

MaDis-Stereo	0.38 145	0.27 231	0.72 263	0.45 165	0.35 355	0.30 36	0.31 161	0.81 155	0.54 166	0.38 124	0.38 82	0.58 271	0.49 257	0.53 98	0.39 241	0.20 323	0.16 378	0.19 248	0.15 208	0.19 258	0.15 75

UniTT-Stereo	0.38 145	0.24 123	0.67 239	0.49 247	0.36 371	0.40 81	0.32 185	0.55 32	0.55 175	0.55 243	0.55 195	0.36 117	0.31 91	0.59 128	0.52 365	0.21 365	0.15 340	0.17 164	0.15 208	0.19 258	0.17 170

Foundation-i1b	0.39 155	0.18 3	0.41 35	0.37 16	0.20 17	0.52 233	0.48 420	1.19 334	0.43 111	0.52 228	0.44 121	0.60 282	0.52 290	0.70 177	0.29 98	0.16 113	0.12 58	0.14 18	0.13 131	0.14 35	0.14 26

VMStereo-Base	0.39 155	0.25 167	0.47 80	0.37 16	0.22 36	0.39 77	0.33 195	0.72 107	0.87 303	0.43 159	0.69 248	0.60 282	0.33 113	0.76 209	0.37 224	0.18 216	0.14 260	0.15 62	0.12 62	0.17 163	0.18 196

DDF-Stereo	0.39 155	0.24 123	0.53 129	0.51 288	0.45 483	0.30 36	0.23 62	0.64 66	0.34 43	0.34 81	0.40 93	0.37 129	0.48 238	0.94 280	0.35 190	0.24 458	0.12 58	0.18 214	0.13 131	0.85 697	0.19 245

HUF	0.39 155	0.27 231	0.71 261	0.43 116	0.24 68	0.51 221	0.47 409	0.99 238	0.55 175	0.37 112	0.45 128	0.53 237	0.41 171	0.70 177	0.29 98	0.18 216	0.14 260	0.16 109	0.12 62	0.15 81	0.17 170

fffft	0.39 155	0.24 123	0.56 148	0.45 165	0.34 336	0.42 105	0.48 420	0.85 178	0.39 81	0.45 175	0.35 71	0.38 137	0.31 91	1.32 403	0.34 177	0.14 42	0.12 58	0.19 248	0.15 208	0.16 120	0.18 196
1: 1. 1
AIO-Stereo	0.39 155	0.26 198	0.54 135	0.50 270	0.24 68	0.45 131	0.39 290	1.13 302	0.57 185	0.42 157	0.49 153	0.52 230	0.25 33	0.74 197	0.32 149	0.16 113	0.13 158	0.18 214	0.14 181	0.16 120	0.15 75

DF	0.40 161	0.25 167	0.67 239	0.49 247	0.28 181	0.49 184	0.31 161	0.88 197	0.51 154	0.47 182	0.72 262	0.59 277	0.30 82	0.83 236	0.34 177	0.19 268	0.13 158	0.16 109	0.12 62	0.16 120	0.17 170

Foundation-i1a	0.40 161	0.19 13	0.42 40	0.36 8	0.20 17	0.51 221	0.46 396	1.17 328	0.49 144	0.57 252	0.46 135	0.63 301	0.56 321	0.82 230	0.30 115	0.15 74	0.12 58	0.14 18	0.12 62	0.13 7	0.16 135

ours_stereo	0.40 161	0.30 322	0.57 154	0.47 203	0.31 252	0.40 81	0.44 371	0.79 147	0.58 188	0.36 100	0.58 207	0.46 188	0.33 113	1.14 356	0.33 166	0.17 164	0.13 158	0.19 248	0.15 208	0.19 258	0.20 282

RSM++	0.40 161	0.26 198	0.55 140	0.51 288	0.27 140	0.49 184	0.41 318	0.83 163	0.52 158	0.39 137	0.47 141	0.60 282	0.34 121	1.02 312	0.31 134	0.16 113	0.13 158	0.17 164	0.15 208	0.18 217	0.15 75

RSM	0.40 161	0.25 167	0.53 129	0.50 270	0.27 140	0.46 142	0.40 303	0.94 218	0.49 144	0.42 157	0.44 121	0.65 308	0.33 113	1.07 331	0.32 149	0.15 74	0.13 158	0.17 164	0.14 181	0.17 163	0.15 75

trnet	0.40 161	0.23 91	0.40 26	0.37 16	0.20 17	0.53 243	0.29 136	0.81 155	1.15 454	0.59 258	0.72 262	0.53 237	0.43 190	0.56 108	0.37 224	0.18 216	0.13 158	0.15 62	0.10 1	0.14 35	0.14 26

CREStereo	0.40 161	0.24 123	0.40 26	0.37 16	0.22 36	0.52 233	0.29 136	0.81 155	1.15 454	0.59 258	0.72 262	0.51 222	0.42 181	0.57 115	0.37 224	0.19 268	0.13 158	0.15 62	0.10 1	0.14 35	0.15 75
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
aanet-new	0.41 168	0.27 231	0.70 258	0.48 225	0.38 403	0.73 398	0.29 136	0.71 99	0.39 81	0.38 124	0.51 165	0.36 117	0.73 413	0.98 298	0.31 134	0.17 164	0.12 58	0.17 164	0.13 131	0.19 258	0.16 135

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.41 168	0.53 587	1.34 554	0.47 203	0.40 430	0.37 69	0.24 77	1.18 329	0.43 111	0.37 112	0.43 111	0.41 163	0.41 171	0.46 54	0.30 115	0.14 42	0.13 158	0.17 164	0.13 131	0.15 81	0.18 196

BStereo	0.41 168	0.27 231	1.63 592	0.43 116	0.29 203	0.55 268	0.40 303	0.60 48	0.54 166	0.37 112	0.36 75	0.38 137	0.29 70	0.66 165	0.41 270	0.13 22	0.14 260	0.15 62	0.19 350	0.16 120	0.18 196

FlowAnything_test	0.41 168	0.27 231	0.67 239	0.60 459	0.33 308	0.62 324	0.35 228	0.64 66	0.48 139	0.46 180	0.36 75	0.45 183	0.37 148	0.54 102	0.52 365	0.25 485	0.19 464	0.28 547	0.33 631	0.22 394	0.22 353

MSCF	0.41 168	0.28 257	0.64 217	0.50 270	0.27 140	0.58 300	0.37 260	1.03 250	0.54 166	0.54 236	0.72 262	0.32 80	0.64 378	0.56 108	0.30 115	0.19 268	0.13 158	0.17 164	0.15 208	0.17 163	0.21 317

water-stereo	0.41 168	0.21 45	0.69 252	0.45 165	0.28 181	0.50 208	0.27 114	0.96 220	0.52 158	0.57 252	0.78 279	0.59 277	0.53 299	0.44 45	0.43 289	0.17 164	0.16 378	0.17 164	0.15 208	0.17 163	0.22 353

DEFOM-Stereo_RVC	0.41 168	0.68 641	0.45 66	0.66 536	0.30 228	0.48 174	0.25 86	0.87 189	0.46 133	0.39 137	0.37 81	0.30 60	0.69 402	1.16 361	0.31 134	0.17 164	0.11 22	0.16 109	0.12 62	0.18 217	0.14 26

castereo++	0.41 168	0.26 198	0.51 116	0.44 141	0.32 287	0.96 516	0.22 44	1.13 302	0.61 207	0.33 68	0.45 128	0.50 217	0.39 163	0.94 280	0.25 20	0.18 216	0.12 58	0.17 164	0.12 62	0.14 35	0.16 135

SMoEStereo_RVC	0.41 168	0.26 198	0.55 140	0.46 182	0.31 252	0.60 313	0.36 245	0.85 178	0.47 136	0.47 182	0.43 111	0.42 165	0.34 121	1.40 426	0.31 134	0.15 74	0.12 58	0.20 299	0.15 208	0.16 120	0.18 196

GCAP-BAT	0.41 168	0.24 123	0.76 297	0.45 165	0.38 403	0.34 51	0.37 260	0.98 229	0.69 237	0.50 211	0.56 201	0.55 250	0.38 157	0.75 206	0.32 149	0.17 164	0.13 158	0.19 248	0.15 208	0.15 81	0.19 245

Pointernet	0.41 168	0.21 45	0.63 202	0.45 165	0.29 203	0.51 221	0.27 114	1.54 433	0.70 240	0.48 194	0.64 227	0.49 209	0.37 148	0.51 93	0.36 209	0.18 216	0.13 158	0.14 18	0.11 11	0.14 35	0.14 26

GCAPDPT-zeroshot	0.41 168	0.24 123	0.76 297	0.45 165	0.38 403	0.34 51	0.37 260	0.98 229	0.69 237	0.50 211	0.56 201	0.55 250	0.38 157	0.75 206	0.32 149	0.17 164	0.13 158	0.19 248	0.15 208	0.15 81	0.19 245

AEACV	0.41 168	0.25 167	0.60 177	0.55 372	0.52 532	0.43 116	0.38 272	0.98 229	0.63 216	0.44 166	0.56 201	0.46 188	0.59 351	0.56 108	0.31 134	0.17 164	0.13 158	0.18 214	0.16 254	0.17 163	0.17 170

LoS	0.41 168	0.23 91	0.46 71	0.39 46	0.23 51	0.48 174	0.40 303	1.12 296	0.94 336	0.50 211	0.66 236	0.49 209	0.42 181	0.63 154	0.39 241	0.19 268	0.14 260	0.16 109	0.11 11	0.14 35	0.15 75
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
EGLCR-Stereo	0.41 168	0.24 123	0.59 164	0.45 165	0.27 140	0.54 261	0.22 44	1.23 354	0.56 179	0.44 166	0.43 111	0.68 318	0.29 70	0.89 265	0.34 177	0.17 164	0.12 58	0.20 299	0.17 291	0.17 163	0.18 196

GLC_STEREO	0.41 168	0.27 231	0.43 45	0.55 372	0.24 68	0.47 159	0.30 149	0.81 155	0.64 221	0.53 233	0.74 270	0.50 217	0.31 91	0.65 163	0.45 308	0.18 216	0.20 484	0.23 425	0.19 350	0.21 369	0.21 317

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.42 184	0.21 45	0.92 402	0.41 82	0.29 203	0.45 131	0.28 124	0.87 189	0.39 81	0.35 87	0.55 195	0.39 142	0.48 238	0.40 23	0.24 9	0.15 74	0.12 58	0.16 109	0.12 62	0.17 163	1.51 723

Selective-IGEV-i32	0.42 184	0.26 198	0.56 148	0.48 225	0.27 140	0.45 131	0.33 195	1.56 440	0.61 207	0.36 100	0.47 141	0.52 230	0.30 82	1.08 334	0.33 166	0.15 74	0.13 158	0.17 164	0.13 131	0.16 120	0.15 75

mms	0.42 184	0.29 290	0.60 177	0.47 203	0.33 308	0.43 116	0.46 396	0.75 128	0.50 149	0.36 100	0.61 217	0.44 173	0.30 82	1.39 424	0.34 177	0.16 113	0.14 260	0.18 214	0.15 208	0.19 258	0.21 317

GCAPDPT-zeroshot4090	0.42 184	0.21 45	0.92 402	0.41 82	0.29 203	0.45 131	0.28 124	0.87 189	0.39 81	0.35 87	0.55 195	0.39 142	0.48 238	0.40 23	0.24 9	0.15 74	0.12 58	0.16 109	0.12 62	0.17 163	1.51 723

CASnet	0.42 184	0.26 198	0.52 124	0.52 315	0.21 28	0.49 184	0.35 228	0.85 178	0.85 297	0.84 333	0.69 248	0.48 205	0.31 91	0.57 115	0.34 177	0.19 268	0.12 58	0.27 531	0.22 464	0.23 421	0.15 75
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Selective-IGEV	0.42 184	0.26 198	0.56 148	0.48 225	0.27 140	0.45 131	0.33 195	1.56 440	0.61 207	0.36 100	0.47 141	0.52 230	0.30 82	1.08 334	0.33 166	0.15 74	0.13 158	0.17 164	0.13 131	0.16 120	0.15 75

CroCo-Stereo	0.42 184	0.33 399	0.83 344	0.59 451	0.28 181	0.26 21	0.33 195	1.22 347	0.85 297	0.43 159	0.49 153	0.65 308	0.46 222	0.40 23	0.36 209	0.19 268	0.15 340	0.16 109	0.14 181	0.20 316	0.17 170
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
Foundation-i1	0.43 191	0.19 13	0.39 17	0.44 141	0.37 386	0.54 261	0.47 409	1.46 412	0.59 194	0.58 254	0.54 189	0.63 301	0.48 238	0.71 184	0.35 190	0.16 113	0.13 158	0.15 62	0.14 181	0.15 81	0.15 75

Replicate-Monster	0.43 191	0.30 322	2.04 628	0.37 16	0.22 36	0.47 159	0.23 62	0.82 160	0.50 149	0.44 166	0.27 26	0.31 69	0.29 70	1.01 308	0.26 36	0.14 42	0.11 22	0.14 18	0.12 62	0.13 7	0.38 590

GASTEREO	0.43 191	0.29 290	0.62 197	0.51 288	0.27 140	0.62 324	0.36 245	1.02 241	0.58 188	0.55 243	0.83 294	0.30 60	0.65 383	0.64 157	0.30 115	0.19 268	0.13 158	0.17 164	0.15 208	0.16 120	0.21 317

castereo	0.43 191	0.25 167	0.50 106	0.46 182	0.30 228	0.60 313	0.56 496	1.23 354	0.83 289	0.39 137	0.70 255	0.45 183	0.68 398	0.54 102	0.33 166	0.17 164	0.11 22	0.17 164	0.13 131	0.16 120	0.14 26

WCG-NET	0.43 191	0.23 91	0.58 158	0.42 96	0.26 122	0.46 142	0.32 185	0.77 137	1.16 461	0.77 309	0.75 271	0.58 271	0.44 200	0.62 144	0.38 234	0.16 113	0.12 58	0.16 109	0.14 181	0.15 81	0.14 26

MGS-Stereo	0.43 191	0.28 257	0.61 187	0.46 182	0.28 181	0.49 184	0.33 195	0.60 48	0.89 309	0.47 182	1.32 503	0.51 222	0.32 105	0.66 165	0.39 241	0.20 323	0.16 378	0.18 214	0.16 254	0.18 217	0.18 196

MoCha-V2	0.43 191	0.23 91	0.55 140	0.56 394	0.23 51	0.44 126	0.32 185	1.35 389	0.63 216	0.54 236	0.55 195	0.42 165	0.57 328	1.12 351	0.28 77	0.15 74	0.13 158	0.15 62	0.13 131	0.17 163	0.18 196

GCAP-Stereo	0.43 191	0.32 376	0.80 321	0.50 270	0.27 140	0.53 243	0.31 161	1.05 262	0.67 230	0.69 290	0.71 259	0.58 271	0.42 181	0.51 93	0.35 190	0.18 216	0.15 340	0.18 214	0.13 131	0.17 163	0.15 75

FAST (zero-shot)	0.44 199	0.28 257	0.73 279	0.66 536	1.25 716	0.48 174	0.30 149	0.89 202	0.50 149	0.33 68	0.41 96	0.31 69	0.34 121	0.73 192	0.30 115	0.26 512	0.23 556	0.18 214	0.20 391	0.18 217	0.19 245

MM-Stereo_test2	0.44 199	0.25 167	0.70 258	0.54 355	0.33 308	0.55 268	0.45 390	1.02 241	0.84 293	0.61 271	0.51 165	0.49 209	0.42 181	0.82 230	0.32 149	0.16 113	0.13 158	0.18 214	0.14 181	0.19 258	0.17 170

fffy	0.44 199	0.29 290	0.67 239	0.47 203	0.30 228	0.46 142	0.34 212	0.98 229	0.57 185	0.40 149	0.59 212	0.55 250	0.41 171	1.26 383	0.37 224	0.16 113	0.14 260	0.19 248	0.16 254	0.19 258	0.20 282

Occ-G	0.44 199	0.23 91	0.59 164	0.44 141	0.27 140	0.43 116	0.61 531	0.85 178	0.62 212	0.48 194	0.66 236	1.00 454	0.45 212	0.79 223	0.45 308	0.17 164	0.14 260	0.18 214	0.13 131	0.16 120	0.18 196

GEAR-Net	0.45 203	0.27 231	0.63 202	0.58 431	0.32 287	0.42 105	0.25 86	2.16 618	0.65 225	0.39 137	0.58 207	0.46 188	0.44 200	0.56 108	0.40 258	0.20 323	0.13 158	0.16 109	0.13 131	0.17 163	0.18 196

DN	0.45 203	0.25 167	0.59 164	0.51 288	0.44 478	0.59 306	0.31 161	0.97 221	0.90 314	0.47 182	0.54 189	0.76 345	0.35 132	0.66 165	0.37 224	0.25 485	0.18 442	0.20 299	0.16 254	0.21 369	0.23 379

depthmonostereo	0.45 203	0.26 198	0.89 384	0.49 247	0.24 68	0.60 313	0.36 245	1.03 250	0.77 259	0.50 211	0.65 230	0.50 217	0.55 312	0.70 177	0.39 241	0.16 113	0.16 378	0.16 109	0.14 181	0.16 120	0.20 282

IGEV++	0.45 203	0.24 123	0.63 202	0.58 431	0.32 287	0.42 105	0.25 86	2.16 618	0.65 225	0.38 124	0.58 207	0.46 188	0.44 200	0.56 108	0.40 258	0.20 323	0.13 158	0.16 109	0.13 131	0.17 163	0.18 196

ff7	0.45 203	0.30 322	0.64 217	0.47 203	0.33 308	0.49 184	0.42 331	0.93 207	0.59 194	0.50 211	0.53 178	0.44 173	0.48 238	1.41 430	0.36 209	0.18 216	0.13 158	0.21 344	0.15 208	0.18 217	0.21 317

ffff	0.45 203	0.30 322	0.64 217	0.47 203	0.33 308	0.49 184	0.42 331	0.93 207	0.59 194	0.50 211	0.53 178	0.44 173	0.48 238	1.41 430	0.36 209	0.18 216	0.13 158	0.21 344	0.15 208	0.18 217	0.21 317

11t	0.45 203	0.30 322	0.64 217	0.47 203	0.33 308	0.49 184	0.42 331	0.93 207	0.59 194	0.50 211	0.53 178	0.44 173	0.48 238	1.41 430	0.36 209	0.18 216	0.13 158	0.21 344	0.15 208	0.18 217	0.21 317

LoS_RVC	0.45 203	0.29 290	0.48 88	0.49 247	0.83 660	0.51 221	0.43 350	0.65 72	0.44 116	0.47 182	0.78 279	0.44 173	0.60 359	0.59 128	0.37 224	0.14 42	0.12 58	0.14 18	0.10 1	0.14 35	1.08 711

anonymousdsp	0.45 203	0.30 322	0.60 177	0.48 225	0.34 336	0.49 184	0.42 331	0.97 221	0.60 201	0.51 223	0.53 178	0.46 188	0.47 232	1.36 412	0.35 190	0.18 216	0.13 158	0.21 344	0.15 208	0.18 217	0.21 317

ccc-4	0.45 203	0.30 322	0.64 217	0.47 203	0.33 308	0.49 184	0.42 331	0.93 207	0.59 194	0.50 211	0.53 178	0.44 173	0.48 238	1.41 430	0.36 209	0.18 216	0.13 158	0.21 344	0.15 208	0.18 217	0.21 317

IGEV-Stereo	0.45 203	0.30 322	0.60 177	0.48 225	0.34 336	0.49 184	0.42 331	0.98 229	0.60 201	0.51 223	0.53 178	0.46 188	0.47 232	1.36 412	0.35 190	0.18 216	0.13 158	0.21 344	0.15 208	0.18 217	0.21 317
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
TANstereo	0.45 203	0.23 91	0.50 106	0.43 116	0.21 28	0.65 355	0.26 99	0.83 163	0.88 307	0.95 363	0.99 346	0.51 222	0.45 212	0.56 108	0.36 209	0.19 268	0.24 568	0.16 109	0.13 131	0.17 163	0.27 475

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.46 215	1.51 714	1.58 589	0.39 46	0.35 355	0.40 81	0.26 99	1.05 262	0.41 103	0.36 100	0.48 144	0.41 163	0.40 168	0.48 70	0.25 20	0.15 74	0.13 158	0.15 62	0.13 131	0.15 81	0.24 405

PSi22	0.46 215	0.26 198	0.50 106	0.47 203	0.24 68	0.46 142	0.22 44	0.83 163	1.02 376	0.47 182	0.65 230	0.80 357	0.51 280	1.44 444	0.32 149	0.15 74	0.12 58	0.14 18	0.12 62	0.20 316	0.19 245

DVStereo	0.46 215	0.24 123	0.72 263	0.45 165	0.33 308	0.72 393	0.29 136	0.83 163	0.53 162	0.82 323	0.73 267	0.52 230	0.44 200	1.16 361	0.42 283	0.15 74	0.15 340	0.15 62	0.14 181	0.16 120	0.17 170

Reg-Stereo(zero)	0.46 215	0.23 91	0.50 106	0.45 165	0.25 97	0.41 93	0.27 114	0.80 150	1.12 434	0.93 357	0.79 282	0.91 415	0.46 222	0.74 197	0.44 294	0.15 74	0.13 158	0.15 62	0.12 62	0.15 81	0.18 196

rvit_stereo_0081_aga	0.46 215	0.37 494	0.91 399	0.52 315	0.41 452	0.49 184	0.40 303	0.88 197	0.66 228	0.59 258	0.56 201	0.53 237	0.43 190	0.67 170	0.44 294	0.27 534	0.21 503	0.22 386	0.20 391	0.26 486	0.19 245

rvit_stereo_0081	0.46 215	0.34 429	0.72 263	0.56 394	0.35 355	0.41 93	0.44 371	0.74 124	1.04 390	0.49 202	0.52 174	0.51 222	0.49 257	0.86 251	0.47 325	0.25 485	0.20 484	0.22 386	0.19 350	0.26 486	0.19 245

rvit_stereo_0082	0.46 215	0.34 429	0.72 263	0.56 394	0.35 355	0.41 93	0.44 371	0.74 124	1.04 390	0.49 202	0.52 174	0.51 222	0.49 257	0.86 251	0.47 325	0.25 485	0.20 484	0.22 386	0.19 350	0.26 486	0.19 245

IGEV-Stereo+	0.46 215	0.23 91	0.51 116	0.42 96	0.46 492	0.15 2	0.19 11	0.45 17	0.37 69	0.28 19	0.25 13	0.31 69	0.41 171	1.43 438	0.31 134	0.18 216	0.13 158	0.15 62	0.12 62	1.09 711	1.74 727

WCG-NET（raft）	0.46 215	0.23 91	0.59 164	0.42 96	0.24 68	0.50 208	0.35 228	0.76 134	1.10 418	0.72 298	0.76 272	0.91 415	0.50 270	0.88 260	0.40 258	0.16 113	0.13 158	0.15 62	0.14 181	0.15 81	0.17 170

ProNet	0.46 215	0.30 322	0.69 252	0.46 182	0.32 287	0.57 286	0.52 457	1.15 319	0.67 230	0.44 166	0.50 161	0.44 173	0.43 190	1.31 397	0.38 234	0.16 113	0.15 340	0.19 248	0.16 254	0.18 217	0.18 196

MC-Stereo	0.46 215	0.24 123	0.58 158	0.63 500	0.30 228	0.38 75	0.32 185	0.98 229	0.74 252	0.66 283	0.85 299	0.56 262	0.60 359	1.07 331	0.32 149	0.17 164	0.12 58	0.17 164	0.15 208	0.16 120	0.16 135

CroCo-Stereo Lap2	0.46 215	0.37 494	0.87 375	0.62 486	0.79 651	0.28 28	0.35 228	0.81 155	0.73 245	0.39 137	0.54 189	0.71 336	0.54 307	0.60 132	0.48 336	0.18 216	0.18 442	0.19 248	0.16 254	0.21 369	0.21 317

SCION-Mon(vits-remp)	0.47 227	0.51 578	1.34 554	0.68 562	1.27 718	1.58 630	0.31 161	0.60 48	0.44 116	0.29 24	0.28 36	0.23 9	0.21 13	0.61 137	0.26 36	0.11 1	0.11 22	0.14 18	0.11 11	0.14 35	0.14 26

RT-Monster	0.47 227	0.24 123	0.54 135	0.46 182	0.40 430	0.51 221	0.27 114	0.97 221	1.02 376	0.89 347	0.87 307	0.68 318	0.41 171	0.70 177	0.41 270	0.16 113	0.14 260	0.15 62	0.13 131	0.14 35	0.22 353

DA	0.47 227	0.23 91	0.59 164	0.54 355	0.26 122	1.08 543	0.44 371	1.51 423	0.63 216	0.48 194	0.69 248	0.55 250	0.49 257	0.49 77	0.38 234	0.20 323	0.14 260	0.19 248	0.13 131	0.19 258	0.17 170

GGEV	0.47 227	0.23 91	0.59 164	0.54 355	0.26 122	1.08 543	0.44 371	1.51 423	0.63 216	0.48 194	0.69 248	0.55 250	0.49 257	0.49 77	0.38 234	0.20 323	0.14 260	0.19 248	0.13 131	0.19 258	0.17 170

tt45	0.47 227	0.25 167	0.52 124	0.47 203	0.34 336	0.78 424	0.32 185	0.86 185	0.45 130	0.52 228	0.45 128	0.49 209	0.37 148	2.12 559	0.36 209	0.16 113	0.13 158	0.19 248	0.16 254	0.17 163	0.21 317

rvit_stereo_0080	0.47 227	0.35 459	0.87 375	0.48 225	0.36 371	0.42 105	0.54 479	0.93 207	0.78 264	0.52 228	0.60 214	0.55 250	0.47 232	0.62 144	0.48 336	0.27 534	0.21 503	0.20 299	0.20 391	0.31 549	0.20 282

Former-RAFT_DAM_RVC	0.47 227	0.38 512	0.75 293	0.48 225	0.37 386	0.67 367	0.35 228	0.82 160	1.14 446	0.61 271	0.64 227	0.39 142	0.39 163	0.74 197	0.39 241	0.20 323	0.17 407	0.22 386	0.18 322	0.24 456	0.20 282

whm_eth	0.47 227	0.35 459	0.87 375	0.48 225	0.36 371	0.42 105	0.54 479	0.93 207	0.78 264	0.52 228	0.60 214	0.55 250	0.47 232	0.62 144	0.48 336	0.27 534	0.21 503	0.20 299	0.20 391	0.31 549	0.20 282

XX-TBD	0.47 227	0.71 647	0.39 17	0.81 644	0.25 97	0.57 286	0.26 99	0.73 115	1.30 557	0.78 311	1.01 353	0.45 183	0.33 113	0.49 77	0.39 241	0.20 323	0.15 340	0.15 62	0.11 11	0.17 163	0.15 75

PMTNet	0.47 227	0.22 64	0.43 45	0.39 46	0.24 68	0.71 389	0.26 99	0.78 145	1.03 383	0.65 280	0.69 248	0.55 250	0.48 238	0.90 268	0.36 209	0.99 718	0.13 158	0.15 62	0.10 1	0.15 81	0.15 75

EE1	0.48 237	0.24 123	0.65 226	0.47 203	0.34 336	0.45 131	0.30 149	1.31 377	0.83 289	0.61 271	0.63 221	0.62 295	0.52 290	1.27 387	0.34 177	0.20 323	0.13 158	0.18 214	0.15 208	0.17 163	0.19 245

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.48 237	1.24 701	2.47 650	0.41 82	0.31 252	0.29 32	0.27 114	1.09 281	0.39 81	0.35 87	0.49 153	0.38 137	0.44 200	0.38 13	0.26 36	0.15 74	0.12 58	0.15 62	0.12 62	0.16 120	0.20 282

HART	0.48 237	0.24 123	0.63 202	0.52 315	0.27 140	0.41 93	0.29 136	1.32 382	0.54 166	0.59 258	1.47 559	0.61 291	0.34 121	1.09 339	0.32 149	0.16 113	0.14 260	0.19 248	0.14 181	0.19 258	0.18 196

SCV_C0	0.48 237	0.29 290	0.88 380	0.46 182	0.31 252	0.46 142	0.31 161	1.67 465	0.87 303	0.40 149	0.52 174	0.54 244	0.29 70	1.27 387	0.34 177	0.18 216	0.14 260	0.17 164	0.14 181	0.20 316	0.18 196

CAS++	0.48 237	0.34 429	0.59 164	0.48 225	0.32 287	0.45 131	0.29 136	1.73 494	0.78 264	0.71 293	0.73 267	0.36 117	0.28 64	0.70 177	0.35 190	0.27 534	0.22 525	0.26 517	0.21 436	0.29 527	0.22 353
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MIF-Stereo (partial)	0.48 237	0.28 257	0.83 344	0.51 288	0.53 540	0.39 77	0.27 114	1.03 250	0.64 221	0.47 182	0.71 259	0.51 222	0.51 280	1.13 353	0.47 325	0.20 323	0.16 378	0.23 425	0.20 391	0.24 456	0.20 282

AnonStereo	0.49 243	0.26 198	0.73 279	0.50 270	0.35 355	0.46 142	0.40 303	1.20 339	0.91 316	0.71 293	0.58 207	0.80 357	0.49 257	1.02 312	0.35 190	0.21 365	0.13 158	0.18 214	0.16 254	0.22 394	0.20 282

StereoAnything_RVC	0.49 243	1.60 720	0.87 375	0.37 16	0.21 28	0.26 21	0.21 34	0.53 26	0.23 6	0.23 2	0.21 6	0.19 4	0.35 132	1.29 392	0.23 2	0.22 404	0.11 22	0.15 62	0.11 11	2.36 728	0.13 3

999	0.49 243	0.25 167	0.55 140	0.51 288	0.35 355	0.74 402	0.31 161	0.89 202	0.59 194	0.39 137	0.50 161	0.50 217	0.36 141	2.41 586	0.41 270	0.17 164	0.13 158	0.18 214	0.15 208	0.16 120	0.23 379

rvit_stereo_0083	0.49 243	0.34 429	0.85 363	0.57 416	0.36 371	0.49 184	0.43 350	0.73 115	1.05 396	0.50 211	0.57 206	0.55 250	0.50 270	0.92 275	0.50 353	0.25 485	0.25 582	0.24 454	0.20 391	0.25 470	0.19 245

rvit_stereo_ft	0.49 243	0.38 512	1.03 456	0.68 562	0.42 463	0.40 81	0.58 509	0.93 207	0.86 301	0.47 182	0.55 195	0.57 269	0.48 238	0.67 170	0.53 376	0.26 512	0.17 407	0.22 386	0.22 464	0.24 456	0.19 245

RAFT-Stereo-weight	0.49 243	0.26 198	0.58 158	0.49 247	0.28 181	0.61 321	0.34 212	1.16 324	1.11 426	1.06 401	0.79 282	0.75 344	0.28 64	0.79 223	0.42 283	0.16 113	0.13 158	0.17 164	0.15 208	0.16 120	0.18 196

IGEVStereo-DCA	0.49 243	0.33 399	0.64 217	0.46 182	0.34 336	0.50 208	0.42 331	0.93 207	0.59 194	0.48 194	0.48 144	0.48 205	0.45 212	2.28 575	0.44 294	0.19 268	0.14 260	0.19 248	0.15 208	0.17 163	0.21 317

plain	0.49 243	0.29 290	1.23 528	0.51 288	0.40 430	0.35 55	0.37 260	1.04 258	0.62 212	0.44 166	0.76 272	0.42 165	0.41 171	1.17 367	0.46 315	0.23 433	0.15 340	0.24 454	0.19 350	0.25 470	0.18 196

iRaftStereo_RVC	0.49 243	0.28 257	0.72 263	0.53 339	0.29 203	0.52 233	0.33 195	1.14 307	0.84 293	0.85 336	0.99 346	0.55 250	0.36 141	0.83 236	0.40 258	0.18 216	0.13 158	0.22 386	0.20 391	0.20 316	0.18 196

CREStereo++_RVC	0.49 243	0.22 64	0.46 71	0.48 225	0.38 403	0.45 131	0.25 86	0.77 137	1.30 557	0.82 323	1.23 466	0.47 199	0.37 148	0.55 105	0.44 294	0.16 113	0.11 22	0.16 109	0.80 718	0.18 217	0.12 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
xyz-stereo-finetune	0.50 253	0.27 231	0.63 202	0.43 116	0.23 51	0.79 433	0.46 396	0.83 163	0.82 284	0.63 275	0.63 221	0.54 244	0.44 200	1.69 497	0.62 429	0.16 113	0.15 340	0.19 248	0.16 254	0.17 163	0.16 135

MyStereo07	0.50 253	0.30 322	0.58 158	0.58 431	0.48 505	0.59 306	0.78 582	1.19 334	0.60 201	0.49 202	0.54 189	0.43 170	0.55 312	1.32 403	0.36 209	0.18 216	0.18 442	0.24 454	0.21 436	0.23 421	0.23 379

4D-IteraStereo	0.50 253	0.26 198	0.84 357	0.51 288	0.49 512	0.64 349	0.31 161	0.91 205	1.02 376	1.05 395	0.72 262	0.76 345	0.32 105	0.69 175	0.40 258	0.18 216	0.11 22	0.23 425	0.20 391	0.19 258	0.16 135

SE	0.51 256	0.32 376	0.67 239	0.51 288	0.26 122	0.66 360	0.48 420	1.22 347	0.76 258	0.82 323	1.19 445	0.49 209	0.55 312	0.47 58	0.36 209	0.27 534	0.16 378	0.23 425	0.19 350	0.24 456	0.28 491

MM-Stereo_test1	0.51 256	0.26 198	0.59 164	0.53 339	0.31 252	0.50 208	0.53 464	1.06 266	1.09 414	0.88 344	0.70 255	0.54 244	0.59 351	1.18 368	0.35 190	0.19 268	0.17 407	0.20 299	0.17 291	0.20 316	0.18 196

SCV	0.51 256	0.29 290	0.72 263	0.63 500	0.27 140	0.40 81	0.38 272	2.32 652	0.75 257	0.36 100	0.49 153	0.55 250	0.35 132	1.31 397	0.34 177	0.25 485	0.13 158	0.17 164	0.14 181	0.18 217	0.18 196

CES	0.51 256	0.21 45	0.40 26	0.42 96	1.40 720	0.53 243	0.34 212	1.04 258	0.68 233	0.45 175	0.67 240	0.35 108	0.28 64	0.58 120	0.35 190	0.16 113	0.13 158	0.15 62	0.10 1	0.19 258	1.69 726

sCroCo_RVC	0.51 256	0.43 544	1.15 496	0.66 536	0.60 580	0.52 233	0.40 303	0.93 207	0.64 221	0.45 175	0.76 272	0.49 209	0.49 257	0.65 163	0.49 349	0.27 534	0.28 606	0.23 425	0.22 464	0.29 527	0.28 491

FE-Mocha	0.52 261	0.32 376	0.98 434	0.51 288	0.37 386	0.46 142	0.22 44	1.71 488	0.56 179	1.02 386	1.10 395	0.82 372	0.41 171	0.58 120	0.32 149	0.19 268	0.13 158	0.21 344	0.21 436	0.17 163	0.19 245

RCA-Stereo	0.52 261	0.26 198	0.66 233	0.49 247	0.33 308	0.54 261	0.44 371	1.20 339	1.41 604	0.69 290	1.06 377	0.63 301	0.79 441	0.62 144	0.35 190	0.17 164	0.12 58	0.17 164	0.14 181	0.16 120	0.16 135

GGDA	0.53 263	0.28 257	0.76 297	0.44 141	0.30 228	0.57 286	0.33 195	1.09 281	1.02 376	0.83 326	0.93 323	0.61 291	0.52 290	1.37 415	0.52 365	0.18 216	0.13 158	0.16 109	0.15 208	0.19 258	0.20 282

quiztm	0.53 263	0.28 257	0.60 177	0.51 288	0.67 612	0.45 131	0.42 331	1.85 530	0.93 329	0.81 320	1.15 432	0.56 262	0.31 91	0.59 128	0.38 234	0.18 216	0.12 58	0.17 164	0.14 181	0.19 258	0.19 245

Anonymus123	0.53 263	0.27 231	1.63 592	0.43 116	0.29 203	2.72 702	0.40 303	0.82 160	0.54 166	0.37 112	0.36 75	0.38 137	0.29 70	0.66 165	0.41 270	0.13 22	0.14 260	0.15 62	0.19 350	0.16 120	0.18 196

MM-Stereo_test3	0.53 263	0.26 198	0.60 177	0.56 394	0.73 625	0.49 184	0.53 464	1.31 377	1.08 406	0.64 277	0.97 340	0.61 291	0.42 181	0.82 230	0.40 258	0.21 365	0.18 442	0.20 299	0.16 254	0.19 258	0.21 317

model_zeroshot	0.53 263	0.31 355	1.00 444	0.57 416	0.39 415	0.74 402	0.39 290	1.38 396	0.67 230	0.88 344	0.85 299	0.71 336	0.37 148	0.77 212	0.39 241	0.21 365	0.17 407	0.19 248	0.17 291	0.17 163	0.22 353

knoymous	0.53 263	0.32 376	0.51 116	0.46 182	0.30 228	0.57 286	0.54 479	1.10 291	0.78 264	0.99 373	0.84 296	0.95 434	0.57 328	0.89 265	0.51 357	0.21 365	0.14 260	0.26 517	0.14 181	0.23 421	0.25 429

monster_256*512	0.54 269	0.32 376	0.61 187	0.52 315	0.35 355	0.51 221	0.57 502	1.34 387	0.93 329	0.60 265	0.89 315	1.08 486	0.67 393	0.74 197	0.47 325	0.17 164	0.13 158	0.21 344	0.18 322	0.21 369	0.19 245

Lsterematch	0.54 269	0.26 198	0.72 263	0.47 203	0.26 122	0.70 385	0.31 161	0.84 172	1.14 446	0.97 368	1.28 490	0.68 318	0.51 280	0.90 268	0.75 473	0.22 404	0.12 58	0.19 248	0.16 254	0.19 258	0.26 454

NLSM1	0.54 269	0.26 198	0.61 187	0.49 247	1.04 693	0.83 457	0.31 161	1.55 436	0.68 233	0.52 228	0.77 276	0.46 188	0.48 238	1.02 312	0.56 397	0.19 268	0.19 464	0.21 344	0.18 322	0.20 316	0.18 196

NLCSM	0.54 269	0.30 322	0.60 177	0.53 339	0.74 633	0.71 389	0.47 409	1.25 360	0.71 243	0.64 277	0.51 165	0.48 205	0.60 359	1.34 407	0.71 463	0.19 268	0.20 484	0.21 344	0.19 350	0.22 394	0.21 317

tg	0.54 269	0.25 167	0.70 258	0.52 315	0.31 252	0.89 481	0.29 136	1.12 296	0.98 355	0.85 336	1.03 364	0.62 295	0.42 181	1.37 415	0.41 270	0.17 164	0.13 158	0.22 386	0.21 436	0.17 163	0.17 170

HUI-Stereo	0.54 269	0.33 399	0.81 325	0.52 315	0.27 140	0.62 324	0.29 136	1.14 307	0.74 252	1.13 423	0.96 331	0.82 372	0.60 359	0.83 236	0.52 365	0.23 433	0.14 260	0.24 454	0.20 391	0.27 493	0.20 282

SMOE	0.55 275	0.28 257	0.79 315	0.51 288	0.23 51	0.93 500	0.63 540	0.97 221	0.88 307	0.75 306	1.22 457	0.69 324	0.66 389	0.58 120	0.45 308	0.29 570	0.16 378	0.37 632	0.19 350	0.23 421	0.22 353

HLf8	0.55 275	0.28 257	1.26 539	0.43 116	0.34 336	0.63 337	0.35 228	1.33 384	1.17 469	0.64 277	0.84 296	0.56 262	0.44 200	1.09 339	0.49 349	0.21 365	0.14 260	0.17 164	0.14 181	0.19 258	0.22 353

TestStereo_HL2	0.55 275	0.30 322	0.83 344	0.44 141	0.33 308	0.58 300	0.34 212	1.12 296	0.99 364	0.84 333	0.95 328	0.61 291	0.52 290	1.60 480	0.53 376	0.20 323	0.14 260	0.16 109	0.14 181	0.19 258	0.20 282

WQFJA1	0.55 275	0.29 290	0.56 148	0.47 203	0.85 664	0.78 424	0.38 272	2.26 640	0.79 273	0.51 223	0.53 178	0.53 237	0.50 270	0.73 192	0.66 448	0.17 164	0.21 503	0.19 248	0.17 291	0.19 258	0.18 196

NLMM	0.55 275	0.29 290	0.56 148	0.47 203	0.86 666	0.78 424	0.38 272	2.26 640	0.79 273	0.51 223	0.53 178	0.53 237	0.50 270	0.73 192	0.66 448	0.17 164	0.21 503	0.19 248	0.17 291	0.19 258	0.18 196

FSD	0.55 275	0.53 587	0.67 239	0.64 515	0.52 532	0.54 261	0.58 509	0.71 99	0.54 166	0.54 236	0.53 178	0.60 282	0.52 290	0.58 120	0.56 397	0.51 677	0.48 699	0.50 673	0.49 684	0.50 648	0.51 644

Any-RAFT	0.55 275	0.27 231	0.49 96	0.50 270	0.27 140	0.98 520	0.25 86	1.71 488	1.08 406	0.90 349	0.99 346	1.13 505	0.46 222	0.74 197	0.35 190	0.19 268	0.13 158	0.17 164	0.13 131	0.16 120	0.19 245

Selective-RAFT	0.55 275	0.29 290	0.85 363	0.58 431	0.28 181	0.91 488	0.34 212	1.00 240	0.96 346	0.59 258	0.64 227	0.80 357	0.76 422	1.34 407	0.51 357	0.21 365	0.15 340	0.17 164	0.15 208	0.19 258	0.19 245

test_4	0.55 275	0.23 91	0.67 239	0.56 394	0.32 287	0.71 389	0.39 290	0.83 163	0.72 244	0.93 357	1.87 649	0.70 329	0.41 171	1.21 375	0.39 241	0.16 113	0.13 158	0.21 344	0.23 498	0.20 316	0.18 196

GMOStereo	0.55 275	0.28 257	0.72 263	0.52 315	0.30 228	0.53 243	0.43 350	1.02 241	0.98 355	1.44 593	1.14 425	0.88 400	0.57 328	0.62 144	0.39 241	0.16 113	0.14 260	0.24 454	0.22 464	0.20 316	0.18 196

error version	0.55 275	0.28 257	0.72 263	0.52 315	0.30 228	0.53 243	0.43 350	1.02 241	0.98 355	1.44 593	1.14 425	0.88 400	0.57 328	0.62 144	0.39 241	0.16 113	0.14 260	0.24 454	0.22 464	0.20 316	0.18 196

test-v	0.55 275	0.28 257	0.72 263	0.52 315	0.30 228	0.53 243	0.43 350	1.02 241	0.98 355	1.44 593	1.14 425	0.88 400	0.57 328	0.62 144	0.39 241	0.16 113	0.14 260	0.24 454	0.22 464	0.20 316	0.18 196

test-2	0.55 275	0.28 257	0.72 263	0.52 315	0.30 228	0.53 243	0.43 350	1.02 241	0.98 355	1.44 593	1.14 425	0.88 400	0.57 328	0.62 144	0.39 241	0.16 113	0.14 260	0.24 454	0.22 464	0.20 316	0.18 196

rafts_anoy	0.55 275	0.32 376	0.66 233	0.72 600	0.61 586	0.53 243	0.40 303	1.24 356	1.06 398	0.85 336	0.83 294	0.67 316	0.53 299	0.77 212	0.55 391	0.20 323	0.15 340	0.25 495	0.26 540	0.22 394	0.21 317

s12784h	0.55 275	0.22 64	0.49 96	0.43 116	0.19 10	1.00 522	0.34 212	1.40 401	1.30 557	0.84 333	0.93 323	0.63 301	0.52 290	1.48 453	0.47 325	0.15 74	0.12 58	0.17 164	0.11 11	0.19 258	0.13 3

raftrobust	0.55 275	0.27 231	0.63 202	0.68 562	0.69 618	0.50 208	0.34 212	1.08 274	0.97 352	1.32 536	0.88 312	0.62 295	0.80 448	0.82 230	0.44 294	0.20 323	0.16 378	0.16 109	0.14 181	0.15 81	0.18 196

Gwc-CoAtRS	0.55 275	0.27 231	0.73 279	0.49 247	0.30 228	0.63 337	0.25 86	1.38 396	1.12 434	1.05 395	1.02 356	1.10 493	0.55 312	0.72 188	0.44 294	0.17 164	0.14 260	0.17 164	0.15 208	0.16 120	0.17 170

Weightmod	0.56 292	0.29 290	0.64 217	0.42 96	0.33 308	0.85 472	0.40 303	0.93 207	0.64 221	0.73 301	1.43 548	0.73 339	0.59 351	1.65 489	0.44 294	0.19 268	0.28 606	0.20 299	0.18 322	0.17 163	0.17 170

S0	0.56 292	0.27 231	0.79 315	0.51 288	0.36 371	1.13 554	0.68 554	0.97 221	0.61 207	0.78 311	1.36 523	0.65 308	0.54 307	0.73 192	0.41 270	0.28 553	0.25 582	0.29 559	0.26 540	0.20 316	0.22 353

ManiGeoR	0.56 292	0.28 257	1.23 528	0.43 116	0.35 355	0.56 281	0.35 228	1.30 373	1.14 446	0.58 254	0.85 299	0.56 262	0.50 270	1.43 438	0.58 407	0.18 216	0.13 158	0.17 164	0.14 181	0.17 163	0.21 317

HLf10	0.56 292	0.28 257	1.23 528	0.43 116	0.35 355	0.56 281	0.35 228	1.30 373	1.14 446	0.58 254	0.85 299	0.56 262	0.50 270	1.43 438	0.58 407	0.18 216	0.13 158	0.17 164	0.14 181	0.17 163	0.21 317

TestStereo-Hl	0.56 292	0.30 322	0.74 287	0.43 116	0.30 228	0.63 337	0.47 409	1.22 347	1.02 376	0.90 349	0.88 312	0.73 339	0.66 389	1.42 435	0.46 315	0.17 164	0.14 260	0.17 164	0.15 208	0.19 258	0.19 245

rvit_0105_6	0.56 292	0.38 512	1.13 489	0.67 551	0.38 403	0.50 208	0.51 446	0.88 197	1.33 569	0.54 236	0.56 201	0.65 308	0.57 328	0.97 295	0.46 315	0.32 590	0.31 625	0.28 547	0.25 523	0.29 527	0.23 379

MSKI-zero shot	0.56 292	0.30 322	0.61 187	0.55 372	0.28 181	0.68 371	0.28 124	1.25 360	0.68 233	0.92 354	1.33 509	0.81 366	0.33 113	1.94 535	0.36 209	0.18 216	0.13 158	0.17 164	0.13 131	0.16 120	0.19 245

EKT-Stereo	0.56 292	0.33 399	0.84 357	0.61 476	0.64 594	0.51 221	0.48 420	1.14 307	0.95 342	0.74 304	0.89 315	0.77 350	0.42 181	1.18 368	0.42 283	0.23 433	0.17 407	0.21 344	0.18 322	0.20 316	0.26 454

LL-Strereo2	0.56 292	0.36 472	0.77 303	0.56 394	0.40 430	0.68 371	0.37 260	1.21 345	0.83 289	0.96 366	0.79 282	0.91 415	0.41 171	1.08 334	0.48 336	0.18 216	0.17 407	0.29 559	0.25 523	0.22 394	0.19 245

test-3	0.56 292	0.24 123	0.82 334	0.50 270	0.29 203	0.57 286	0.34 212	1.09 281	1.03 383	1.33 542	0.69 248	0.87 394	0.45 212	1.68 493	0.39 241	0.17 164	0.12 58	0.20 299	0.17 291	0.17 163	0.16 135

test_1	0.56 292	0.24 123	0.82 334	0.50 270	0.29 203	0.57 286	0.34 212	1.09 281	1.03 383	1.28 520	0.69 248	0.87 394	0.45 212	1.67 491	0.39 241	0.17 164	0.12 58	0.20 299	0.17 291	0.17 163	0.16 135

PSM-adaLoss	0.56 292	0.33 399	0.81 325	0.52 315	0.27 140	0.63 337	0.41 318	1.14 307	0.73 245	1.13 423	0.96 331	0.82 372	0.60 359	1.09 339	0.52 365	0.23 433	0.14 260	0.24 454	0.20 391	0.27 493	0.20 282

ROB_FTStereo	0.56 292	0.33 399	0.82 334	0.52 315	0.27 140	0.62 324	0.25 86	1.14 307	0.74 252	1.13 423	0.96 331	0.82 372	0.60 359	1.18 368	0.52 365	0.23 433	0.14 260	0.24 454	0.20 391	0.27 493	0.20 282

cross-raft	0.56 292	0.26 198	0.65 226	0.55 372	0.31 252	0.66 360	0.37 260	1.68 470	0.82 284	1.06 401	1.07 381	1.25 532	0.45 212	0.74 197	0.39 241	0.15 74	0.13 158	0.19 248	0.16 254	0.19 258	0.17 170

test-1	0.56 292	0.28 257	1.13 489	0.58 431	0.34 336	0.60 313	0.38 272	1.56 440	0.98 355	0.80 315	1.02 356	0.83 382	0.52 290	0.64 157	0.46 315	0.17 164	0.16 378	0.20 299	0.17 291	0.20 316	0.26 454

raft+_RVC	0.56 292	0.29 290	0.61 187	0.65 523	0.56 562	0.53 243	0.53 464	1.40 401	1.02 376	0.78 311	1.04 370	0.70 329	0.55 312	1.00 304	0.49 349	0.18 216	0.16 378	0.19 248	0.19 350	0.18 217	0.17 170

RAFT-Stereo + iAFF	0.56 292	0.28 257	0.81 325	0.45 165	0.25 97	0.40 81	0.34 212	1.12 296	1.13 440	1.35 556	1.58 597	0.80 357	0.67 393	0.71 184	0.43 289	0.14 42	0.11 22	0.18 214	0.17 291	0.18 217	0.16 135

Weightmod_eth	0.57 309	0.27 231	0.66 233	0.48 225	0.53 540	0.62 324	0.43 350	1.05 262	0.60 201	0.66 283	1.59 601	0.66 315	0.75 420	1.30 396	0.34 177	0.53 680	0.19 464	0.18 214	0.17 291	0.19 258	0.16 135

H2IRNET	0.57 309	0.28 257	0.75 293	0.49 247	0.35 355	0.40 81	0.27 114	1.03 250	1.18 476	0.62 274	1.26 475	1.07 476	0.85 469	1.02 312	0.64 438	0.20 323	0.16 378	0.23 425	0.25 523	0.22 394	0.20 282

11t1	0.57 309	0.30 322	0.84 357	0.54 355	0.30 228	0.83 457	0.41 318	1.34 387	0.79 273	0.88 344	0.82 293	0.70 329	0.70 405	0.96 291	0.67 452	0.21 365	0.21 503	0.20 299	0.16 254	0.21 369	0.26 454

rrr	0.57 309	0.33 399	2.43 648	0.46 182	0.34 336	0.50 208	0.38 272	0.84 172	0.55 175	0.48 194	0.48 144	0.48 205	0.45 212	2.28 575	0.44 294	0.19 268	0.14 260	0.19 248	0.15 208	0.17 163	0.18 196

test_3	0.57 309	0.24 123	0.87 375	0.55 372	0.30 228	0.60 313	0.40 303	1.07 269	1.08 406	1.20 471	0.68 243	0.92 423	0.43 190	1.68 493	0.40 258	0.16 113	0.13 158	0.22 386	0.19 350	0.21 369	0.17 170

Patchmatch Stereo++	0.57 309	0.33 399	0.82 334	0.52 315	0.27 140	0.63 337	0.28 124	1.14 307	0.73 245	1.13 423	0.96 331	0.82 372	0.60 359	1.40 426	0.52 365	0.23 433	0.14 260	0.24 454	0.20 391	0.27 493	0.20 282
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
ROB_FTStereo_v2	0.57 309	0.33 399	0.81 325	0.52 315	0.27 140	0.62 324	0.42 331	1.14 307	0.73 245	1.13 423	0.97 340	0.82 372	0.60 359	1.15 357	0.53 376	0.23 433	0.14 260	0.24 454	0.20 391	0.27 493	0.20 282

DeepStereo_RVC	0.57 309	0.31 355	0.78 311	0.53 339	0.30 228	0.57 286	0.32 185	1.11 293	0.80 279	1.17 447	0.94 327	0.83 382	0.93 513	1.01 308	0.61 424	0.23 433	0.14 260	0.21 344	0.19 350	0.24 456	0.26 454

iRAFT	0.57 309	0.33 399	0.82 334	0.52 315	0.27 140	0.63 337	0.28 124	1.14 307	0.73 245	1.13 423	0.96 331	0.82 372	0.60 359	1.40 426	0.52 365	0.23 433	0.14 260	0.24 454	0.20 391	0.27 493	0.20 282

CRE-IMP	0.57 309	0.32 376	0.82 334	0.54 355	0.29 203	0.77 423	0.25 86	1.19 334	0.79 273	1.09 408	0.95 328	0.81 366	0.57 328	1.11 348	0.57 402	0.22 404	0.14 260	0.23 425	0.19 350	0.28 509	0.24 405

RAFT-IKP	0.57 309	0.33 399	0.82 334	0.52 315	0.27 140	0.57 286	0.35 228	1.14 307	0.73 245	1.13 423	0.96 331	0.83 382	0.61 369	1.26 383	0.53 376	0.23 433	0.14 260	0.24 454	0.20 391	0.27 493	0.20 282

test_xeample3	0.57 309	0.33 399	3.11 672	0.46 182	0.34 336	0.55 268	0.38 272	0.86 185	0.49 144	0.54 236	0.46 135	0.44 173	0.44 200	1.49 460	0.45 308	0.18 216	0.14 260	0.19 248	0.15 208	0.17 163	0.18 196

CFNet-RSSM	0.57 309	0.25 167	0.76 297	0.49 247	0.28 181	0.59 306	0.27 114	1.89 543	1.17 469	1.09 408	0.95 328	1.06 473	0.53 299	0.74 197	0.41 270	0.17 164	0.13 158	0.17 164	0.15 208	0.16 120	0.16 135

HLF11	0.58 322	0.28 257	1.29 546	0.43 116	0.36 371	0.50 208	0.28 124	1.33 384	1.07 401	0.69 290	0.91 319	0.63 301	0.52 290	1.55 464	0.66 448	0.18 216	0.14 260	0.16 109	0.13 131	0.17 163	0.21 317

WQFJX	0.58 322	0.29 290	0.57 154	0.46 182	0.87 672	0.75 408	0.39 290	2.67 700	0.80 279	0.55 243	0.53 178	0.54 244	0.55 312	0.97 295	0.61 424	0.17 164	0.19 464	0.19 248	0.16 254	0.19 258	0.20 282

rvit_0105_4	0.58 322	0.40 527	1.19 517	0.68 562	0.38 403	0.53 243	0.55 489	0.93 207	1.27 533	0.56 249	0.61 217	0.72 338	0.63 371	1.01 308	0.47 325	0.33 597	0.33 644	0.29 559	0.25 523	0.29 527	0.26 454

AE-Stereo	0.58 322	0.29 290	0.81 325	0.62 486	0.41 452	0.69 381	0.46 396	2.49 681	1.25 519	0.49 202	0.77 276	0.69 324	0.46 222	0.61 137	0.42 283	0.17 164	0.16 378	0.21 344	0.20 391	0.19 258	0.18 196

1test111	0.58 322	0.34 429	0.63 202	0.60 459	0.27 140	1.16 565	0.51 446	1.58 446	0.91 316	0.60 265	0.80 287	0.47 199	0.87 486	0.99 299	0.67 452	0.21 365	0.13 158	0.25 495	0.15 208	0.23 421	0.25 429

RAFT-Test	0.58 322	0.27 231	0.81 325	0.50 270	0.33 308	0.95 510	0.27 114	1.40 401	0.89 309	1.00 377	1.12 408	1.39 569	0.48 238	0.74 197	0.41 270	0.17 164	0.14 260	0.17 164	0.14 181	0.16 120	0.18 196

anonymousdsp2	0.58 322	0.29 290	0.93 406	0.51 288	0.30 228	0.75 408	0.46 396	1.95 562	0.87 303	0.81 320	0.78 279	0.76 345	0.48 238	1.10 345	0.45 308	0.19 268	0.14 260	0.18 214	0.13 131	0.20 316	0.22 353

fff	0.58 322	0.26 198	1.15 496	0.46 182	0.25 97	0.48 174	0.36 245	1.20 339	1.28 541	1.13 423	1.03 364	0.59 277	1.04 567	0.77 212	0.58 407	0.17 164	0.14 260	0.17 164	0.13 131	0.15 81	0.24 405

iGMRVC	0.58 322	0.33 399	0.81 325	0.52 315	0.27 140	0.62 324	0.38 272	1.14 307	0.73 245	1.13 423	0.97 340	0.82 372	0.59 351	1.54 463	0.53 376	0.23 433	0.14 260	0.24 454	0.20 391	0.27 493	0.20 282

RALCasStereoNet	0.58 322	0.34 429	0.77 303	0.65 523	0.64 594	0.64 349	0.51 446	1.06 266	0.99 364	0.71 293	1.06 377	0.77 350	0.44 200	1.38 420	0.52 365	0.20 323	0.18 442	0.18 214	0.16 254	0.20 316	0.22 353

DCANet	0.58 322	0.26 198	1.15 496	0.45 165	0.25 97	0.49 184	0.36 245	1.18 329	1.35 574	1.15 439	1.04 370	0.60 282	0.91 501	0.84 243	0.58 407	0.17 164	0.14 260	0.17 164	0.13 131	0.19 258	0.25 429

csc	0.58 322	0.26 198	1.15 496	0.46 182	0.25 97	0.48 174	0.36 245	1.20 339	1.28 541	1.13 423	1.03 364	0.59 277	1.04 567	0.77 212	0.58 407	0.17 164	0.14 260	0.17 164	0.13 131	0.15 81	0.24 405

cscssc	0.58 322	0.26 198	1.15 496	0.46 182	0.25 97	0.48 174	0.36 245	1.20 339	1.28 541	1.13 423	1.03 364	0.59 277	1.04 567	0.77 212	0.58 407	0.17 164	0.14 260	0.17 164	0.13 131	0.15 81	0.24 405

GMStereo	0.58 322	0.50 574	1.09 477	0.52 315	0.32 287	0.80 439	0.43 350	1.02 241	1.41 604	0.89 347	0.77 276	0.52 230	0.46 222	0.89 265	0.56 397	0.25 485	0.16 378	0.20 299	0.22 464	0.31 549	0.27 475
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
TestStereo_HLe17	0.59 336	0.27 231	1.66 597	0.43 116	0.31 252	0.63 337	0.40 303	1.48 419	1.16 461	0.63 275	0.87 307	0.53 237	0.46 222	1.40 426	0.47 325	0.19 268	0.13 158	0.18 214	0.16 254	0.18 217	0.20 282

WQFJX1	0.59 336	0.27 231	0.59 164	0.49 247	0.73 625	0.68 371	0.46 396	2.65 695	0.77 259	0.55 243	0.51 165	0.52 230	0.50 270	1.38 420	0.61 424	0.18 216	0.20 484	0.20 299	0.17 291	0.20 316	0.21 317

IGEV-FE	0.59 336	0.33 399	1.11 484	0.63 500	0.37 386	0.41 93	0.33 195	1.80 513	0.79 273	1.04 392	1.10 395	1.05 471	0.43 190	0.87 256	0.48 336	0.18 216	0.13 158	0.19 248	0.18 322	0.20 316	0.23 379

xyz-stereo-finetune2	0.59 336	0.29 290	0.66 233	0.41 82	0.24 68	1.08 543	0.34 212	0.87 189	0.60 201	0.68 289	1.08 388	0.58 271	0.79 441	2.39 585	0.83 501	0.17 164	0.15 340	0.21 344	0.17 291	0.16 120	0.18 196

ACVNet-DCA	0.59 336	0.34 429	0.63 202	0.60 459	0.27 140	1.16 565	0.51 446	1.58 446	0.91 316	0.60 265	0.80 287	0.47 199	0.87 486	1.48 453	0.35 190	0.21 365	0.13 158	0.25 495	0.15 208	0.23 421	0.25 429

IGEV_Zeroshot_test	0.59 336	0.33 399	1.11 484	0.63 500	0.37 386	0.41 93	0.33 195	1.80 513	0.79 273	1.04 392	1.10 395	1.06 473	0.43 190	0.87 256	0.48 336	0.18 216	0.13 158	0.19 248	0.18 322	0.20 316	0.23 379

DCANet-4	0.59 336	0.28 257	1.65 596	0.44 141	0.25 97	0.48 174	0.36 245	1.15 319	1.36 583	1.13 423	1.03 364	0.56 262	0.74 414	0.77 212	0.58 407	0.17 164	0.14 260	0.17 164	0.13 131	0.15 81	0.24 405

x	0.59 336	0.34 429	0.79 315	0.51 288	0.32 287	0.69 381	0.46 396	1.64 460	0.97 352	0.86 341	0.86 303	0.83 382	0.74 414	0.75 206	0.70 460	0.21 365	0.22 525	0.22 386	0.20 391	0.21 369	0.24 405

sAnonymous2	0.59 336	0.61 614	1.82 609	0.61 476	0.52 532	0.51 221	0.54 479	0.97 221	0.70 240	0.50 211	0.68 243	0.46 188	0.63 371	0.61 137	0.41 270	0.22 404	0.17 407	0.23 425	0.21 436	0.85 697	0.56 660

CroCo_RVC	0.59 336	0.61 614	1.82 609	0.61 476	0.52 532	0.51 221	0.54 479	0.97 221	0.70 240	0.50 211	0.68 243	0.46 188	0.63 371	0.61 137	0.41 270	0.22 404	0.17 407	0.23 425	0.21 436	0.85 697	0.56 660

NLMM1	0.60 346	0.28 257	0.63 202	0.48 225	0.73 625	0.68 371	0.43 350	2.47 676	1.11 426	0.60 265	0.63 221	0.51 222	0.47 232	1.34 407	0.58 407	0.19 268	0.21 503	0.20 299	0.17 291	0.20 316	0.19 245

MIM_Stereo	0.60 346	0.26 198	1.02 451	0.49 247	0.32 287	0.52 233	0.28 124	1.41 405	0.82 284	1.02 386	1.16 435	0.93 424	0.53 299	1.48 453	0.63 434	0.17 164	0.17 407	0.20 299	0.19 350	0.17 163	0.18 196

MIPNet	0.60 346	0.31 355	1.07 470	0.51 288	0.34 336	0.68 371	0.40 303	1.67 465	1.14 446	1.11 412	0.93 323	0.60 282	0.78 433	0.77 212	0.58 407	0.18 216	0.14 260	0.19 248	0.16 254	0.18 217	0.21 317

AFF-stereo	0.60 346	0.28 257	0.72 263	0.48 225	0.29 203	0.34 51	0.37 260	1.22 347	1.20 483	1.21 478	1.59 601	1.10 493	0.70 405	1.01 308	0.44 294	0.14 42	0.12 58	0.19 248	0.20 391	0.18 217	0.15 75

R-Stereo Train	0.60 346	0.30 322	0.72 263	0.57 416	0.37 386	0.68 371	0.52 457	1.45 410	0.78 264	1.61 634	1.50 570	0.76 345	0.53 299	0.67 170	0.51 357	0.19 268	0.16 378	0.18 214	0.15 208	0.18 217	0.19 245

RAFT-Stereo	0.60 346	0.30 322	0.72 263	0.57 416	0.37 386	0.68 371	0.52 457	1.45 410	0.78 264	1.61 634	1.50 570	0.76 345	0.53 299	0.67 170	0.51 357	0.19 268	0.16 378	0.18 214	0.15 208	0.18 217	0.19 245
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
AIO-test2	0.61 352	0.30 322	0.93 406	0.65 523	0.65 599	0.79 433	0.50 444	1.33 384	1.40 600	0.65 280	1.15 432	0.53 237	0.42 181	1.18 368	0.36 209	0.25 485	0.18 442	0.26 517	0.31 609	0.20 316	0.21 317

AIO-test1	0.61 352	0.27 231	0.68 247	0.68 562	1.02 690	0.79 433	0.36 245	1.59 451	1.35 574	0.59 258	0.89 315	0.60 282	0.49 257	1.20 374	0.36 209	0.18 216	0.17 407	0.23 425	0.25 523	0.18 217	0.26 454

rvit_0105_5	0.61 352	0.41 537	1.19 517	0.67 551	0.37 386	0.57 286	0.56 496	1.08 274	1.28 541	0.65 280	0.68 243	0.77 350	0.67 393	0.91 272	0.51 357	0.33 597	0.32 638	0.30 572	0.27 560	0.28 509	0.28 491

S	0.62 355	0.29 290	0.77 303	0.48 225	0.65 599	1.02 525	0.59 516	1.12 296	0.85 297	0.98 370	1.44 551	0.56 262	0.70 405	0.63 154	0.45 308	0.39 636	0.21 503	0.37 632	0.36 646	0.23 421	0.21 317

riskmin	0.62 355	0.29 290	0.73 279	0.50 270	0.34 336	0.86 474	0.44 371	1.74 497	1.07 401	0.76 308	0.76 272	1.19 515	1.01 550	0.84 243	0.60 421	0.20 323	0.16 378	0.24 454	0.16 254	0.24 456	0.29 506

qqq	0.62 355	0.36 472	0.88 380	0.50 270	0.28 181	0.64 349	0.62 534	1.58 446	0.91 316	0.83 326	0.96 331	0.95 434	0.79 441	0.99 299	0.67 452	0.21 365	0.23 556	0.24 454	0.23 498	0.23 421	0.25 429

ADStereo(finetuned)	0.62 355	0.26 198	1.59 590	0.45 165	0.25 97	0.49 184	0.36 245	1.18 329	1.35 574	1.16 443	1.04 370	0.60 282	1.18 605	0.85 247	0.57 402	0.17 164	0.14 260	0.17 164	0.13 131	0.19 258	0.24 405

dd	0.62 355	0.51 578	1.17 511	0.56 394	0.33 308	0.74 402	0.46 396	1.03 250	1.40 600	0.80 315	0.87 307	0.60 282	0.57 328	1.02 312	0.86 507	0.28 553	0.18 442	0.26 517	0.19 350	0.35 579	0.27 475

IPLGR	0.62 355	0.28 257	1.32 551	0.50 270	0.29 203	0.65 355	0.34 212	1.47 417	1.19 479	1.21 478	1.07 381	0.70 329	0.65 383	1.05 323	0.55 391	0.18 216	0.15 340	0.20 299	0.17 291	0.21 369	0.20 282

PFNet+	0.62 355	0.31 355	0.99 439	0.57 416	0.31 252	0.57 286	0.30 149	0.99 238	1.25 519	1.33 542	1.10 395	0.79 355	0.57 328	1.35 410	0.53 376	0.26 512	0.17 407	0.28 547	0.26 540	0.21 369	0.27 475

NRIStereo	0.62 355	0.31 355	0.78 311	0.56 394	0.28 181	0.63 337	0.33 195	1.16 324	0.92 322	1.15 439	0.87 307	0.90 411	0.58 345	2.24 570	0.56 397	0.22 404	0.14 260	0.21 344	0.19 350	0.22 394	0.18 196

RALAANet	0.62 355	0.37 494	0.97 430	0.66 536	0.50 517	0.67 367	0.31 161	1.27 366	1.09 414	1.11 412	1.17 438	0.88 400	0.46 222	1.27 387	0.45 308	0.20 323	0.15 340	0.21 344	0.18 322	0.27 493	0.19 245

FENet	0.62 355	0.30 322	0.68 247	0.57 416	0.33 308	0.82 449	0.40 303	1.41 405	1.12 434	1.03 390	0.87 307	0.98 443	0.84 464	1.00 304	0.70 460	0.23 433	0.16 378	0.23 425	0.20 391	0.22 394	0.24 405

RAFT+CT+SA	0.63 365	0.30 322	0.73 279	0.69 578	0.37 386	0.40 81	0.55 489	1.93 557	1.04 390	0.72 298	1.23 466	0.62 295	0.69 402	1.69 497	0.42 283	0.19 268	0.13 158	0.22 386	0.22 464	0.21 369	0.19 245

GANet-ADL	0.63 365	0.38 512	0.82 334	0.67 551	0.41 452	0.68 371	0.51 446	1.64 460	1.16 461	0.98 370	1.10 395	0.90 411	0.58 345	0.81 228	0.63 434	0.27 534	0.18 442	0.18 214	0.16 254	0.23 421	0.27 475

AnonymousM	0.63 365	1.14 691	0.43 45	0.46 182	0.32 287	0.43 116	0.46 396	1.27 366	0.78 264	1.00 377	0.66 236	0.68 318	0.45 212	0.61 137	0.46 315	0.21 365	0.16 378	1.84 733	0.98 728	0.15 81	0.15 75

HHNet	0.64 368	0.28 257	0.69 252	0.45 165	0.46 492	0.50 208	0.57 502	1.13 302	1.03 383	1.26 509	2.21 673	0.70 329	0.59 351	1.10 345	0.51 357	0.21 365	0.13 158	0.23 425	0.19 350	0.20 316	0.31 535

Pruner-Stereo	0.64 368	0.31 355	0.79 315	0.66 536	0.31 252	0.61 321	0.42 331	1.22 347	1.09 414	1.53 616	1.09 393	0.94 430	0.55 312	1.37 415	0.56 397	0.25 485	0.14 260	0.24 454	0.21 436	0.21 369	0.25 429

Anonymous3	0.64 368	0.47 560	1.31 548	0.59 451	0.50 517	0.93 500	0.69 558	1.11 293	0.83 289	0.74 304	0.89 315	0.65 308	0.68 398	1.08 334	0.54 386	0.40 639	0.31 625	0.26 517	0.26 540	0.31 549	0.30 524

DIP-Stereo	0.64 368	0.32 376	0.91 399	0.49 247	0.36 371	0.91 488	0.33 195	2.51 684	0.77 259	1.25 497	1.00 351	0.68 318	0.51 280	0.92 275	0.65 443	0.19 268	0.15 340	0.21 344	0.17 291	0.19 258	0.22 353
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
PStereo	0.65 372	1.00 680	0.53 129	0.48 225	0.35 355	1.06 535	0.62 534	0.74 124	0.96 346	0.67 286	0.41 96	0.55 250	0.65 383	1.04 318	0.78 484	0.63 700	0.28 606	0.38 638	0.34 637	0.75 689	0.73 689

tt1	0.65 372	0.34 429	0.65 226	0.60 459	0.27 140	1.14 558	0.48 420	1.08 274	2.62 708	0.59 258	0.79 282	0.49 209	0.80 448	1.57 467	0.35 190	0.21 365	0.13 158	0.25 495	0.16 254	0.20 316	0.23 379

TestStereo	0.65 372	0.42 539	0.83 344	0.52 315	0.27 140	0.57 286	0.44 371	1.07 269	0.92 322	0.85 336	1.01 353	0.68 318	0.56 321	3.22 625	0.47 325	0.23 433	0.15 340	0.24 454	0.18 322	0.28 509	0.18 196

FACV-RUCA	0.66 375	0.36 472	0.89 384	0.63 500	0.65 599	0.84 466	0.41 318	1.67 465	1.11 426	0.91 351	1.14 425	0.63 301	0.77 426	0.84 243	0.54 386	0.28 553	0.19 464	0.47 668	0.22 464	0.36 583	0.29 506

rvit_0105_3	0.66 375	0.47 560	1.27 540	0.74 614	0.40 430	0.63 337	0.70 565	1.22 347	1.28 541	0.83 326	0.71 259	0.82 372	0.72 412	0.93 278	0.58 407	0.37 627	0.34 649	0.34 611	0.32 617	0.28 509	0.31 535

rvit_stereo_0075_2	0.66 375	0.47 560	1.21 525	0.67 551	0.66 606	0.53 243	0.48 420	1.24 356	1.17 469	0.77 309	0.91 319	0.78 354	0.59 351	1.05 323	0.63 434	0.37 627	0.28 606	0.40 650	0.31 609	0.38 595	0.34 564

CAS	0.66 375	0.19 13	0.41 35	2.31 734	0.86 666	0.56 281	0.53 464	0.83 163	0.63 216	0.49 202	0.70 255	0.36 117	0.26 41	0.47 58	0.37 224	2.33 736	0.10 2	0.14 18	0.10 1	0.17 163	1.31 718

TestStereo1	0.66 375	0.29 290	0.95 420	0.82 647	0.32 287	0.47 159	0.43 350	1.52 427	1.22 500	0.99 373	1.32 503	0.65 308	0.76 422	1.78 510	0.44 294	0.20 323	0.16 378	0.22 386	0.19 350	0.21 369	0.20 282

RAFT_CTSACE	0.66 375	0.29 290	1.14 494	0.57 416	0.51 526	0.68 371	0.44 371	0.88 197	0.98 355	1.03 390	1.83 642	1.23 527	0.67 393	1.48 453	0.38 234	0.16 113	0.16 378	0.21 344	0.20 391	0.20 316	0.17 170

SA-5K	0.66 375	0.29 290	0.95 420	0.82 647	0.32 287	0.47 159	0.43 350	1.52 427	1.22 500	0.99 373	1.32 503	0.65 308	0.76 422	1.78 510	0.44 294	0.20 323	0.16 378	0.22 386	0.19 350	0.21 369	0.20 282

ACRE	0.66 375	0.37 494	1.27 540	0.60 459	0.50 517	0.74 402	0.47 409	1.26 362	1.10 418	1.40 580	1.56 591	0.62 295	0.46 222	0.88 260	0.78 484	0.24 458	0.15 340	0.19 248	0.16 254	0.19 258	0.29 506

ICVP	0.66 375	0.35 459	0.71 261	0.63 500	0.41 452	0.85 472	0.56 496	1.78 506	0.96 346	0.92 354	1.24 471	0.88 400	0.75 420	0.76 209	0.93 532	0.31 582	0.22 525	0.22 386	0.21 436	0.24 456	0.28 491
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
111	0.66 375	0.27 231	1.15 496	0.46 182	0.25 97	0.72 393	0.42 331	1.57 444	1.44 618	0.83 326	1.39 532	1.10 493	0.80 448	0.97 295	0.65 443	0.20 323	0.14 260	0.18 214	0.15 208	0.18 217	0.28 491

ACVNet	0.66 375	0.33 399	0.74 287	0.55 372	0.37 386	0.80 439	0.47 409	1.46 412	1.11 426	1.01 382	1.31 498	1.07 476	0.91 501	0.82 230	1.09 566	0.22 404	0.19 464	0.21 344	0.18 322	0.23 421	0.19 245

Hybrid-DGEV-03	0.67 386	0.29 290	0.69 252	0.55 372	0.36 371	0.73 398	0.38 272	1.09 281	1.18 476	1.74 654	2.49 690	0.84 389	0.56 321	0.99 299	0.47 325	0.19 268	0.12 58	0.22 386	0.19 350	0.17 163	0.17 170

FLISNet	0.67 386	0.34 429	0.80 321	0.51 288	0.51 526	0.41 93	0.37 260	1.15 319	0.80 279	1.34 549	1.42 544	1.60 609	1.11 585	0.96 291	0.90 521	0.16 113	0.12 58	0.20 299	0.21 436	0.20 316	0.20 282

CoSv	0.67 386	0.34 429	0.80 321	0.51 288	0.51 526	0.41 93	0.37 260	1.15 319	0.80 279	1.34 549	1.42 544	1.60 609	1.11 585	0.96 291	0.90 521	0.16 113	0.12 58	0.20 299	0.21 436	0.20 316	0.20 282

test_sample2	0.67 386	0.31 355	0.89 384	0.54 355	0.29 203	0.80 439	0.63 540	1.83 521	1.10 418	0.93 357	1.06 377	0.94 430	0.92 510	1.24 379	0.59 417	0.23 433	0.20 484	0.22 386	0.21 436	0.24 456	0.25 429

test_sample1	0.67 386	0.32 376	0.90 394	0.54 355	0.33 308	0.76 414	0.48 420	1.75 499	1.06 398	0.95 363	0.99 346	0.91 415	1.10 582	1.25 380	0.79 490	0.22 404	0.19 464	0.21 344	0.20 391	0.21 369	0.25 429

MyStereo06	0.67 386	0.29 290	1.06 465	0.58 431	0.48 505	0.62 324	0.72 569	2.26 640	0.89 309	1.07 404	1.12 408	1.22 523	0.56 321	0.83 236	0.47 325	0.17 164	0.17 407	0.24 454	0.21 436	0.23 421	0.23 379

StereoVision	0.67 386	0.37 494	1.02 451	0.60 459	0.41 452	0.50 208	0.41 318	1.32 382	0.96 346	0.73 301	2.48 688	0.82 372	0.57 328	1.06 328	0.50 353	0.26 512	0.28 606	0.29 559	0.28 571	0.37 589	0.22 353

CASS	0.67 386	0.36 472	0.84 357	0.57 416	0.28 181	0.82 449	0.43 350	1.62 459	0.92 322	1.39 574	1.28 490	0.87 394	0.84 464	0.88 260	0.59 417	0.36 624	0.19 464	0.26 517	0.22 464	0.29 527	0.43 618
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
CIPLG	0.67 386	0.37 494	1.17 511	0.60 459	0.51 526	0.75 408	0.48 420	1.26 362	1.11 426	1.43 590	1.58 597	0.64 307	0.48 238	0.94 280	0.78 484	0.24 458	0.15 340	0.19 248	0.16 254	0.19 258	0.29 506

IPLGR_C	0.67 386	0.38 512	1.20 521	0.60 459	0.50 517	0.75 408	0.48 420	1.28 370	1.13 440	1.42 586	1.57 595	0.62 295	0.48 238	0.85 247	0.80 497	0.24 458	0.15 340	0.19 248	0.16 254	0.19 258	0.29 506

GwcNet-ADL	0.67 386	0.33 399	0.90 394	0.58 431	0.41 452	0.60 313	0.59 516	1.55 436	1.28 541	1.11 412	1.13 419	0.90 411	0.59 351	1.11 348	0.91 525	0.28 553	0.18 442	0.18 214	0.18 322	0.25 470	0.33 554

TRStereo	0.67 386	0.71 647	1.06 465	0.77 633	0.68 615	0.53 243	0.38 272	2.52 686	0.96 346	0.81 320	0.84 296	0.87 394	0.39 163	1.16 361	0.46 315	0.24 458	0.17 407	0.23 425	0.24 513	0.18 217	0.20 282

RAFT	0.67 386	0.32 376	0.83 344	0.63 500	0.34 336	0.69 381	0.57 502	1.14 307	0.84 293	1.12 420	1.20 448	1.75 637	0.92 510	1.09 339	0.60 421	0.22 404	0.19 464	0.27 531	0.24 513	0.22 394	0.23 379

DN-CSS_ROB	0.67 386	0.36 472	1.36 562	0.59 451	0.41 452	0.54 261	0.45 390	1.30 373	0.95 342	1.05 395	1.47 559	0.69 324	0.64 378	1.80 517	0.60 421	0.19 268	0.15 340	0.25 495	0.23 498	0.22 394	0.23 379

SME	0.68 400	0.35 459	0.77 303	0.70 588	0.25 97	1.22 578	0.44 371	1.35 389	1.16 461	0.94 360	1.13 419	0.69 324	0.74 414	1.88 529	0.59 417	0.20 323	0.21 503	0.23 425	0.24 513	0.25 470	0.22 353

cc1	0.68 400	0.34 429	0.63 202	0.60 459	0.27 140	1.16 565	0.51 446	1.07 269	3.23 722	0.60 265	0.80 287	0.47 199	0.87 486	1.48 453	0.35 190	0.21 365	0.13 158	0.25 495	0.15 208	0.19 258	0.23 379

mmm	0.68 400	0.37 494	0.91 399	0.54 355	0.34 336	0.86 474	0.58 509	1.72 492	1.02 376	1.13 423	1.41 543	0.83 382	0.78 433	0.95 289	0.67 452	0.22 404	0.20 484	0.29 559	0.26 540	0.27 493	0.27 475

PCWNet_CMD	0.68 400	0.34 429	0.93 406	0.51 288	0.38 403	0.80 439	0.42 331	1.51 423	1.34 571	1.17 447	1.31 498	1.23 527	0.65 383	0.94 280	0.62 429	0.21 365	0.17 407	0.27 531	0.19 350	0.43 614	0.28 491

HH	0.68 400	0.33 399	0.83 344	0.53 339	0.34 336	0.92 495	0.45 390	1.79 509	0.74 252	0.71 293	1.13 419	1.60 609	0.83 461	1.95 538	0.39 241	0.18 216	0.14 260	0.19 248	0.17 291	0.19 258	0.19 245

HanStereo	0.68 400	0.33 399	0.83 344	0.53 339	0.34 336	0.92 495	0.45 390	1.79 509	0.74 252	0.71 293	1.13 419	1.60 609	0.83 461	1.95 538	0.39 241	0.18 216	0.14 260	0.19 248	0.17 291	0.19 258	0.19 245

DisPM	0.68 400	0.30 322	0.85 363	0.66 536	0.35 355	0.60 313	0.44 371	1.10 291	1.10 418	1.56 624	1.10 395	0.80 357	0.58 345	2.37 583	0.46 315	0.25 485	0.14 260	0.23 425	0.21 436	0.20 316	0.26 454

CFNet_pseudo	0.68 400	0.34 429	0.93 406	0.50 270	0.39 415	0.72 393	0.42 331	1.44 408	1.25 519	1.17 447	1.35 518	1.22 523	0.66 389	1.04 318	0.64 438	0.21 365	0.17 407	0.33 603	0.19 350	0.39 600	0.28 491

MSMDNet	0.68 400	0.34 429	0.93 406	0.52 315	0.38 403	0.80 439	0.42 331	1.52 427	1.35 574	1.17 447	1.31 498	1.23 527	0.65 383	0.94 280	0.62 429	0.21 365	0.17 407	0.26 517	0.19 350	0.41 608	0.28 491

ccs_rob	0.68 400	0.34 429	0.93 406	0.50 270	0.39 415	0.72 393	0.42 331	1.43 407	1.25 519	1.17 447	1.34 513	1.22 523	0.66 389	1.04 318	0.64 438	0.21 365	0.17 407	0.35 619	0.20 391	0.40 604	0.29 506

SCION-MonSter(vits)	0.69 410	0.19 13	0.48 88	0.37 16	0.22 36	0.55 268	0.31 161	1.67 465	1.22 500	0.29 24	1.40 537	1.11 498	0.80 448	1.29 392	1.91 658	0.24 458	0.19 464	0.39 643	0.41 661	0.46 635	0.34 564

Hybrid-DGEV-2	0.69 410	0.35 459	0.85 363	0.61 476	0.37 386	1.06 535	0.28 124	1.73 494	1.42 613	1.37 564	0.93 323	1.02 461	1.01 550	1.09 339	0.54 386	0.19 268	0.15 340	0.22 386	0.19 350	0.17 163	0.18 196

SA	0.69 410	0.31 355	0.97 430	0.64 515	0.30 228	0.56 281	0.38 272	1.84 523	1.35 574	0.99 373	1.37 525	0.69 324	0.94 516	1.88 529	0.43 289	0.20 323	0.16 378	0.25 495	0.23 498	0.22 394	0.19 245

MyStereo8	0.70 413	0.32 376	1.24 533	0.63 500	0.53 540	0.90 485	0.34 212	1.60 454	1.35 574	1.20 471	1.31 498	0.89 409	0.64 378	0.77 212	1.02 556	0.18 216	0.15 340	0.20 299	0.18 322	0.22 394	0.30 524

MyStereo05	0.70 413	0.29 290	1.22 526	0.58 431	0.48 505	0.62 324	0.72 569	1.52 427	1.54 640	1.17 447	0.91 319	0.77 350	0.79 441	1.45 446	0.68 456	0.17 164	0.17 407	0.24 454	0.21 436	0.23 421	0.23 379

xx1	0.70 413	0.34 429	0.63 202	0.60 459	0.27 140	1.16 565	0.51 446	1.07 269	3.23 722	0.60 265	0.80 287	0.95 434	0.79 441	1.48 453	0.35 190	0.21 365	0.13 158	0.24 454	0.23 498	0.23 421	0.25 429

GMStereo_Zeroshot	0.70 413	0.64 627	1.11 484	0.65 523	0.38 403	0.84 466	0.37 260	1.09 281	1.16 461	1.14 437	1.07 381	1.26 538	0.55 312	1.23 377	0.65 443	0.34 607	0.17 407	0.31 579	0.18 322	0.57 665	0.23 379

test_5	0.70 413	0.32 376	0.99 439	0.69 578	0.50 517	0.89 481	0.51 446	1.88 540	1.14 446	0.78 311	1.13 419	1.04 466	0.89 495	1.59 475	0.46 315	0.19 268	0.14 260	0.23 425	0.22 464	0.22 394	0.20 282

GES	0.70 413	0.37 494	1.05 463	0.62 486	0.38 403	0.94 504	0.57 502	2.37 661	0.92 322	1.05 395	1.12 408	0.67 316	0.77 426	1.02 312	0.65 443	0.28 553	0.20 484	0.20 299	0.20 391	0.22 394	0.31 535

IGEV_i1	0.71 419	0.31 355	1.07 470	0.62 486	0.30 228	0.92 495	0.60 525	2.22 635	0.96 346	1.06 401	1.06 377	1.11 498	0.71 411	1.35 410	0.65 443	0.21 365	0.18 442	0.21 344	0.17 291	0.22 394	0.27 475

IGEV-BASED-STEREO-	0.71 419	3.18 755	2.55 654	0.40 67	0.24 68	0.42 105	0.23 62	0.66 78	0.46 133	0.47 182	0.45 128	0.33 93	0.27 53	0.58 120	0.30 115	1.34 729	0.10 2	0.22 386	0.19 350	0.45 628	1.32 720

MyStereo04	0.71 419	0.30 322	1.28 543	0.58 431	0.48 505	0.59 306	0.78 582	1.74 497	1.49 634	0.94 360	0.91 319	0.74 342	0.86 477	1.59 475	0.69 457	0.18 216	0.18 442	0.24 454	0.21 436	0.23 421	0.23 379

raft_robust	0.71 419	0.32 376	0.75 293	0.54 355	0.28 181	0.54 261	0.35 228	1.54 433	1.24 511	1.18 458	1.07 381	0.73 339	0.53 299	3.65 634	0.40 258	0.19 268	0.16 378	0.20 299	0.22 464	0.21 369	0.19 245

iRaft-Stereo_20w	0.71 419	0.33 399	1.25 536	0.50 270	0.36 371	0.82 449	0.31 161	3.16 719	0.89 309	1.24 493	1.14 425	0.79 355	0.65 383	1.15 357	0.43 289	0.18 216	0.13 158	0.18 214	0.17 291	0.20 316	0.23 379

DMCA	0.71 419	0.36 472	1.17 511	0.53 339	0.45 483	0.84 466	0.46 396	1.52 427	1.09 414	1.20 471	1.12 408	1.21 518	0.74 414	0.87 256	1.09 566	0.25 485	0.20 484	0.27 531	0.19 350	0.24 456	0.29 506

HITNet	0.71 419	0.42 539	1.07 470	0.52 315	0.25 97	1.05 532	0.48 420	2.12 600	1.08 406	1.21 478	1.23 466	0.91 415	0.84 464	0.90 268	0.91 525	0.17 164	0.12 58	0.21 344	0.17 291	0.29 527	0.18 196
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
Selective-IGEV-i1	0.72 426	0.29 290	1.00 444	0.60 459	0.39 415	1.10 549	0.78 582	2.14 610	1.25 519	0.91 351	1.20 448	1.21 518	0.58 345	1.06 328	0.62 429	0.20 323	0.18 442	0.20 299	0.18 322	0.20 316	0.25 429

IPLG	0.72 426	0.29 290	1.12 488	0.53 339	0.44 478	0.79 433	0.33 195	1.35 389	1.10 418	1.32 536	1.11 404	0.52 230	0.54 307	3.13 621	0.71 463	0.17 164	0.14 260	0.20 299	0.17 291	0.18 217	0.21 317

HCRNet	0.72 426	0.40 527	0.86 372	0.61 476	0.57 567	0.75 408	0.35 228	1.39 399	1.21 490	1.11 412	0.99 346	1.01 459	0.76 422	2.18 565	0.73 466	0.28 553	0.19 464	0.28 547	0.23 498	0.25 470	0.26 454

UCFNet_RVC	0.72 426	0.37 494	0.59 164	0.66 536	0.41 452	0.89 481	0.68 554	1.78 506	1.15 454	1.01 382	1.20 448	1.22 523	0.95 521	1.07 331	0.66 448	0.28 553	0.21 503	0.34 611	0.31 609	0.33 567	0.29 506

test_sample3	0.73 430	0.35 459	1.06 465	0.55 372	0.32 287	0.97 519	0.51 446	2.12 600	1.25 519	1.16 443	1.17 438	0.88 400	0.78 433	1.27 387	0.79 490	0.26 512	0.21 503	0.25 495	0.25 523	0.26 486	0.27 475

CFNet_ucs	0.73 430	0.34 429	0.94 414	0.53 339	0.44 478	0.76 414	0.46 396	1.73 494	1.34 571	1.24 493	1.54 582	1.08 486	0.64 378	1.05 323	0.64 438	0.26 512	0.20 484	0.37 632	0.22 464	0.42 612	0.30 524

ToySt	0.73 430	0.35 459	1.64 594	0.54 355	0.37 386	0.92 495	0.81 599	1.21 345	1.03 383	0.86 341	1.12 408	1.31 550	1.01 550	1.04 318	0.88 513	0.19 268	0.20 484	0.24 454	0.24 513	0.27 493	0.28 491

LCNet	0.73 430	0.30 322	0.58 158	0.58 431	0.31 252	0.68 371	0.53 464	1.09 281	0.94 336	1.19 466	1.34 513	0.96 439	1.32 630	2.50 594	0.46 315	0.19 268	0.13 158	0.21 344	0.25 523	0.28 509	0.69 687

test_sample4	0.74 434	0.36 472	1.09 477	0.55 372	0.32 287	0.92 495	0.51 446	2.14 610	1.25 519	1.22 486	1.22 457	0.86 392	0.82 456	1.29 392	0.76 478	0.26 512	0.21 503	0.26 517	0.26 540	0.27 493	0.28 491

IER	0.74 434	0.33 399	1.25 536	0.50 270	0.53 540	1.32 592	0.55 489	1.31 377	1.08 406	1.30 527	1.34 513	1.11 498	1.10 582	1.05 323	0.81 499	0.20 323	0.17 407	0.21 344	0.21 436	0.20 316	0.21 317

SFCPSM	0.74 434	0.30 322	1.06 465	0.52 315	0.39 415	1.36 601	0.64 543	2.42 667	1.11 426	1.18 458	1.21 455	0.81 366	0.78 433	1.08 334	0.57 402	0.22 404	0.17 407	0.22 386	0.24 513	0.23 421	0.21 317

AdaStereo	0.74 434	0.48 566	0.86 372	0.75 623	0.38 403	0.94 504	0.56 496	2.05 589	1.24 511	1.15 439	1.22 457	1.07 476	0.67 393	1.05 323	0.73 466	0.33 597	0.16 378	0.32 591	0.22 464	0.29 527	0.23 379
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.
DCVSM-stereo	0.75 438	0.36 472	0.82 334	0.58 431	0.43 468	0.78 424	0.42 331	1.30 373	1.05 396	1.79 661	1.04 370	1.60 609	1.08 576	1.12 351	0.86 507	0.25 485	0.27 600	0.29 559	0.24 513	0.30 542	0.37 582

test_sample5	0.75 438	0.36 472	1.04 457	0.55 372	0.31 252	0.84 466	0.53 464	2.12 600	1.23 506	1.18 458	1.30 496	0.88 400	0.86 477	1.37 415	0.76 478	0.26 512	0.22 525	0.27 531	0.28 571	0.28 509	0.29 506

DualNet	0.75 438	0.36 472	1.04 457	0.55 372	0.31 252	0.84 466	0.53 464	2.12 600	1.23 506	1.21 478	1.40 537	0.88 400	0.86 477	1.37 415	0.76 478	0.26 512	0.22 525	0.27 531	0.28 571	0.28 509	0.29 506

BSDual-CNN	0.75 438	0.34 429	0.77 303	0.55 372	0.45 483	1.25 585	0.66 549	2.65 695	1.04 390	1.25 497	1.12 408	1.11 498	0.77 426	0.94 280	0.76 478	0.25 485	0.18 442	0.25 495	0.22 464	0.23 421	0.24 405

psmg	0.75 438	0.34 429	0.77 303	0.52 315	0.45 483	1.46 616	0.73 572	2.15 616	1.04 390	1.25 497	1.33 509	1.11 498	0.77 426	0.94 280	0.76 478	0.25 485	0.20 484	0.25 495	0.26 540	0.23 421	0.24 405

UDGNet	0.75 438	1.23 700	0.99 439	0.82 647	0.42 463	0.76 414	0.38 272	0.98 229	1.37 588	0.83 326	0.88 312	0.70 329	0.60 359	1.25 380	0.57 402	0.57 689	0.19 464	1.03 723	0.26 540	0.79 693	0.35 574

PSMNet-ADL	0.75 438	0.36 472	0.69 252	0.71 594	0.47 503	1.13 554	0.46 396	1.47 417	1.07 401	0.85 336	1.18 441	1.31 550	0.94 516	1.56 465	1.06 563	0.34 607	0.22 525	0.22 386	0.23 498	0.27 493	0.36 578

GMM-Stereo	0.75 438	0.27 231	0.66 233	0.56 394	0.34 336	0.71 389	0.97 639	1.09 281	0.91 316	1.37 564	1.79 634	1.11 498	0.79 441	2.08 555	0.48 336	0.19 268	0.12 58	0.25 495	0.25 523	0.21 369	0.78 695

rvit_105_1	0.76 446	0.54 592	1.27 540	0.80 640	0.49 512	0.74 402	0.86 615	1.39 399	1.23 506	1.00 377	0.80 287	0.93 424	0.78 433	1.29 392	0.78 484	0.43 649	0.36 661	0.36 629	0.42 662	0.30 542	0.36 578

qqq1	0.76 446	0.32 376	0.95 420	0.49 247	0.27 140	0.83 457	0.43 350	2.16 618	1.45 623	1.27 514	1.50 570	0.98 443	0.96 523	1.87 523	0.48 336	0.24 458	0.22 525	0.18 214	0.15 208	0.19 258	0.22 353

fff1	0.76 446	0.32 376	0.95 420	0.49 247	0.27 140	0.83 457	0.43 350	2.16 618	1.45 623	1.27 514	1.50 570	0.98 443	0.96 523	1.87 523	0.48 336	0.24 458	0.22 525	0.18 214	0.15 208	0.19 258	0.22 353

Sa-1000	0.76 446	0.30 322	0.92 402	0.62 486	0.31 252	0.78 424	0.37 260	2.00 576	1.38 590	1.30 527	2.04 664	0.86 392	0.74 414	1.87 523	0.40 258	0.19 268	0.14 260	0.25 495	0.24 513	0.21 369	0.19 245

Prome-Stereo	0.76 446	0.29 290	0.57 154	0.58 431	0.33 308	0.58 300	0.94 634	0.98 229	0.92 322	1.46 602	2.45 686	0.91 415	1.38 637	1.60 480	0.44 294	0.19 268	0.13 158	0.19 248	0.18 322	0.20 316	0.87 702

EAI-Stereo	0.76 446	0.31 355	0.74 287	0.55 372	0.28 181	0.70 385	1.72 704	2.57 689	0.90 314	0.75 306	3.03 702	0.57 269	0.43 190	1.10 345	0.49 349	0.19 268	0.14 260	0.17 164	0.18 322	0.17 163	0.21 317

DFGA-Net	0.77 452	0.47 560	1.75 603	0.55 372	0.46 492	0.83 457	0.44 371	1.38 396	1.10 418	1.05 395	1.20 448	0.70 329	0.58 345	2.27 573	1.31 595	0.19 268	0.17 407	0.24 454	0.24 513	0.28 509	0.30 524

G2L-Stereo_test	0.77 452	0.31 355	0.97 430	0.51 288	0.41 452	0.90 485	0.80 594	1.67 465	1.22 500	1.32 536	1.27 484	1.50 593	0.81 454	1.74 503	1.02 556	0.20 323	0.14 260	0.16 109	0.16 254	0.18 217	0.22 353

test_sample6	0.77 452	0.36 472	1.07 470	0.56 394	0.31 252	0.82 449	0.56 496	2.12 600	1.24 511	1.21 478	1.40 537	0.90 411	0.90 498	1.45 446	0.87 512	0.28 553	0.23 556	0.28 547	0.29 591	0.28 509	0.30 524

KYRaft	0.77 452	0.29 290	0.68 247	0.59 451	0.29 203	0.66 360	0.83 604	1.05 262	0.89 309	1.63 640	2.22 674	1.15 510	0.99 540	1.59 475	0.41 270	0.21 365	0.14 260	0.22 386	0.28 571	0.21 369	1.01 707

MLCV	0.77 452	0.39 521	1.31 548	0.55 372	0.25 97	0.91 488	0.39 290	1.48 419	1.28 541	1.49 610	1.54 582	1.02 461	0.68 398	2.12 559	0.93 532	0.19 268	0.13 158	0.19 248	0.14 181	0.19 258	0.22 353

test_sample7	0.78 457	0.39 521	0.89 384	0.55 372	0.35 355	0.93 500	0.75 575	1.99 572	1.27 533	1.25 497	1.22 457	1.09 488	1.01 550	1.31 397	0.73 466	0.32 590	0.32 638	0.32 591	0.32 617	0.33 567	0.33 554

CoDeX	0.78 457	0.31 355	1.04 457	0.56 394	0.37 386	1.13 554	0.60 525	2.77 705	1.29 553	1.17 447	1.26 475	0.91 415	0.87 486	1.42 435	0.74 470	0.21 365	0.16 378	0.21 344	0.18 322	0.21 369	0.21 317

anonymousa	0.78 457	0.30 322	0.85 363	0.51 288	0.96 684	1.41 611	0.47 409	1.61 456	0.94 336	1.33 542	1.77 632	1.66 621	1.11 585	0.72 188	0.63 434	0.19 268	0.18 442	0.23 425	0.25 523	0.20 316	0.22 353

BUS	0.78 457	0.34 429	0.77 303	0.55 372	0.45 483	2.30 687	0.42 331	2.65 695	1.04 390	1.25 497	1.12 408	1.02 461	0.70 405	0.94 280	0.75 473	0.25 485	0.18 442	0.25 495	0.22 464	0.23 421	0.24 405

acv_ft	0.78 457	0.33 399	1.10 482	0.73 608	0.86 666	1.23 581	0.57 502	1.65 464	1.11 426	1.31 533	1.31 498	1.07 476	0.91 501	0.82 230	1.35 605	0.22 404	0.19 464	0.21 344	0.18 322	0.22 394	0.19 245

GANet-RSSM	0.78 457	0.31 355	0.90 394	0.67 551	0.58 570	0.80 439	0.62 534	2.04 585	1.15 454	1.11 412	1.27 484	1.26 538	1.18 605	1.68 493	0.74 470	0.26 512	0.21 503	0.22 386	0.22 464	0.23 421	0.23 379

PSMNet-RSSM	0.78 457	0.32 376	0.89 384	0.65 523	0.43 468	0.73 398	0.58 509	2.14 610	1.19 479	1.18 458	1.38 530	1.31 550	1.07 575	1.43 438	0.82 500	0.28 553	0.21 503	0.27 531	0.29 591	0.25 470	0.26 454

CFNet-ft	0.78 457	0.36 472	0.74 287	0.67 551	0.56 562	0.86 474	0.54 479	1.46 412	1.17 469	1.01 382	1.28 490	1.68 626	1.03 561	1.57 467	0.95 540	0.27 534	0.21 503	0.33 603	0.26 540	0.31 549	0.26 454

CFNet_RVC	0.78 457	0.36 472	0.74 287	0.67 551	0.56 562	0.86 474	0.54 479	1.46 412	1.17 469	1.01 382	1.28 490	1.68 626	1.03 561	1.57 467	0.95 540	0.27 534	0.21 503	0.33 603	0.26 540	0.31 549	0.26 454

G2L-ROB	0.79 466	0.28 257	1.01 447	0.57 416	0.39 415	0.94 504	0.65 545	1.76 501	1.18 476	1.27 514	1.03 364	1.62 614	0.78 433	1.93 534	1.26 590	0.20 323	0.14 260	0.17 164	0.15 208	0.20 316	0.24 405

SMFormer	0.79 466	0.32 376	0.95 420	0.49 247	0.27 140	0.83 457	0.43 350	2.16 618	1.45 623	1.27 514	1.50 570	0.98 443	0.96 523	1.87 523	0.99 548	0.24 458	0.22 525	0.22 386	0.21 436	0.23 421	0.27 475

tta	0.79 466	0.32 376	0.95 420	0.49 247	0.27 140	0.83 457	0.43 350	2.16 618	1.45 623	1.27 514	1.50 570	0.98 443	0.96 523	1.87 523	0.99 548	0.24 458	0.22 525	0.22 386	0.21 436	0.19 258	0.22 353

ffm	0.79 466	0.36 472	1.51 576	0.56 394	0.40 430	0.76 414	0.59 516	1.08 274	2.62 708	1.19 466	1.49 563	1.07 476	0.85 469	1.57 467	0.35 190	0.21 365	0.13 158	0.31 579	0.28 571	0.20 316	0.23 379

cf-r	0.79 466	0.32 376	1.06 465	0.57 416	0.64 594	0.78 424	0.51 446	2.04 585	1.22 500	1.20 471	1.27 484	1.53 599	0.91 501	1.47 451	0.94 537	0.25 485	0.19 464	0.22 386	0.23 498	0.19 258	0.21 317

DeepPruner_ROB	0.79 466	0.55 596	1.14 494	0.61 476	0.46 492	0.78 424	0.54 479	1.83 521	1.00 369	1.42 586	1.27 484	1.23 527	0.77 426	1.56 465	0.89 516	0.35 617	0.28 606	0.27 531	0.26 540	0.32 560	0.34 564

DDVS	0.80 472	0.43 544	1.09 477	0.64 515	0.44 478	1.27 588	0.43 350	1.49 421	0.94 336	1.21 478	1.16 435	1.42 572	0.63 371	2.14 561	1.02 556	0.29 570	0.22 525	0.26 517	0.23 498	0.31 549	0.37 582

gwcnet-sp	0.80 472	0.37 494	1.94 617	0.62 486	0.45 483	1.38 602	0.53 464	1.68 470	1.20 483	1.37 564	1.08 388	0.93 424	0.82 456	1.45 446	0.79 490	0.22 404	0.22 525	0.22 386	0.21 436	0.23 421	0.25 429

scenet	0.80 472	0.37 494	1.94 617	0.62 486	0.45 483	1.38 602	0.53 464	1.68 470	1.20 483	1.37 564	1.08 388	0.93 424	0.82 456	1.45 446	0.79 490	0.22 404	0.22 525	0.22 386	0.21 436	0.23 421	0.25 429

ssnet	0.80 472	0.37 494	1.94 617	0.62 486	0.45 483	1.38 602	0.53 464	1.68 470	1.20 483	1.37 564	1.08 388	0.93 424	0.82 456	1.45 446	0.79 490	0.22 404	0.22 525	0.22 386	0.21 436	0.23 421	0.25 429

AASNet	0.80 472	0.39 521	1.16 510	0.84 655	0.80 653	1.14 558	0.59 516	2.12 600	1.21 490	1.26 509	1.26 475	0.93 424	0.77 426	0.84 243	1.23 586	0.28 553	0.24 568	0.24 454	0.20 391	0.28 509	0.27 475

PSM-softLoss	0.80 472	0.33 399	0.89 384	0.63 500	0.32 287	0.55 268	0.40 303	1.26 362	0.78 264	1.25 497	1.07 381	0.83 382	0.51 280	5.33 672	0.61 424	0.25 485	0.15 340	0.25 495	0.22 464	0.20 316	0.26 454

KMStereo	0.80 472	0.33 399	0.89 384	0.63 500	0.32 287	0.55 268	0.40 303	1.26 362	0.78 264	1.25 497	1.07 381	0.83 382	0.51 280	5.33 672	0.61 424	0.25 485	0.15 340	0.25 495	0.22 464	0.20 316	0.26 454

PSM-AAD	0.80 472	0.29 290	0.58 158	0.58 431	0.29 203	0.76 414	1.19 669	1.08 274	0.94 336	1.65 643	1.58 597	0.81 366	2.12 699	1.67 491	0.44 294	0.19 268	0.14 260	0.38 638	0.32 617	0.22 394	0.68 684

iResNet	0.80 472	0.45 552	1.47 571	0.72 600	0.31 252	0.96 516	0.64 543	1.80 513	1.28 541	1.31 533	1.48 562	0.94 430	0.78 433	1.77 508	0.99 548	0.19 268	0.14 260	0.18 214	0.15 208	0.22 394	0.27 475

NINENet	0.81 481	0.40 527	0.89 384	0.65 523	0.53 540	2.30 687	0.42 331	2.12 600	1.13 440	1.20 471	1.27 484	1.02 461	0.70 405	1.26 383	0.75 473	0.29 570	0.24 568	0.31 579	0.21 436	0.27 493	0.26 454

DRaft	0.81 481	0.26 198	0.77 303	0.47 203	0.31 252	0.95 510	0.52 457	1.13 302	0.99 364	1.78 660	2.01 662	0.80 357	1.71 671	2.64 601	0.74 470	0.19 268	0.14 260	0.20 299	0.20 391	0.18 217	0.24 405

CCAANet	0.81 481	0.32 376	0.96 428	0.62 486	0.51 526	1.03 527	0.44 371	1.88 540	1.16 461	0.86 341	1.35 518	1.09 488	0.80 448	3.07 619	0.94 537	0.18 216	0.17 407	0.24 454	0.23 498	0.19 258	0.24 405

MWSP-net	0.82 484	0.34 429	1.01 447	0.62 486	0.40 430	1.07 538	1.72 704	1.68 470	1.21 490	1.09 408	1.08 388	1.43 577	1.30 626	0.95 289	0.97 545	0.24 458	0.21 503	0.23 425	0.22 464	0.25 470	0.32 545

hknet	0.82 484	0.34 429	1.15 496	0.55 372	0.39 415	1.25 585	0.66 549	2.65 695	1.10 418	1.25 497	1.12 408	1.58 608	0.85 469	1.41 430	0.79 490	0.23 433	0.18 442	0.25 495	0.22 464	0.23 421	0.24 405

NF-Stereo	0.82 484	0.33 399	0.83 344	0.65 523	0.31 252	0.63 337	0.43 350	1.35 389	0.93 329	1.30 527	1.02 356	0.81 366	0.57 328	5.37 676	0.55 391	0.26 512	0.14 260	0.24 454	0.20 391	0.20 316	0.30 524

OCTAStereo	0.82 484	0.33 399	0.83 344	0.65 523	0.31 252	0.62 324	0.44 371	1.35 389	0.93 329	1.30 527	1.02 356	0.81 366	0.57 328	5.32 671	0.55 391	0.26 512	0.14 260	0.24 454	0.20 391	0.20 316	0.30 524

RE-Stereo	0.82 484	0.33 399	0.84 357	0.65 523	0.31 252	0.63 337	0.44 371	1.35 389	0.93 329	1.30 527	1.02 356	0.80 357	0.57 328	5.34 674	0.55 391	0.26 512	0.14 260	0.24 454	0.20 391	0.20 316	0.31 535

TVStereo	0.82 484	0.33 399	0.84 357	0.65 523	0.31 252	0.63 337	0.44 371	1.35 389	0.93 329	1.30 527	1.02 356	0.80 357	0.57 328	5.34 674	0.55 391	0.26 512	0.14 260	0.24 454	0.20 391	0.20 316	0.31 535

ARAFT	0.82 484	0.40 527	1.77 605	0.53 339	0.31 252	0.89 481	0.81 599	2.32 652	1.08 406	1.66 646	1.25 473	1.04 466	0.64 378	1.91 531	0.52 365	0.20 323	0.15 340	0.28 547	0.27 560	0.17 163	0.18 196

STTStereo	0.82 484	0.53 587	1.53 583	0.68 562	0.56 562	0.88 479	0.56 496	1.57 444	1.14 446	1.39 574	1.10 395	1.26 538	0.84 464	1.49 460	0.90 521	0.29 570	0.28 606	0.33 603	0.40 657	0.33 567	0.37 582

BEATNet_4x	0.82 484	0.54 592	2.02 624	0.56 394	0.28 181	1.04 529	0.55 489	2.14 610	1.13 440	1.24 493	1.26 475	1.00 454	0.94 516	1.13 353	1.23 586	0.21 365	0.14 260	0.24 454	0.20 391	0.37 589	0.23 379

iResNet_ROB	0.82 484	0.36 472	1.13 489	0.60 459	0.37 386	0.91 488	0.38 272	2.41 666	1.61 654	1.35 556	1.35 518	1.25 532	0.97 533	1.75 505	0.88 513	0.21 365	0.14 260	0.17 164	0.12 62	0.19 258	0.30 524

MWDA-net	0.83 494	0.36 472	1.04 457	0.62 486	0.53 540	1.12 552	0.73 572	1.49 421	1.10 418	1.35 556	1.14 425	1.14 509	1.26 617	2.72 605	0.71 463	0.23 433	0.17 407	0.22 386	0.22 464	0.23 421	0.31 535

TestStereo_HL3	0.83 494	0.28 257	6.29 704	0.46 182	0.35 355	0.70 385	0.53 464	1.03 250	0.94 336	0.97 368	1.02 356	0.80 357	0.63 371	1.16 361	0.41 270	0.18 216	0.14 260	0.17 164	0.16 254	0.17 163	0.23 379

ISRNet	0.83 494	0.35 459	1.31 548	0.84 655	0.65 599	0.60 313	0.41 318	1.28 370	1.15 454	1.61 634	1.55 585	1.34 558	0.77 426	1.33 406	0.98 547	0.40 639	0.34 649	0.43 657	0.38 654	0.34 575	0.49 636

GrayStereo	0.83 494	0.28 257	0.62 197	0.66 536	0.37 386	0.76 414	1.79 709	1.19 334	0.91 316	1.98 680	1.89 650	1.07 476	1.76 676	1.43 438	0.50 353	0.20 323	0.15 340	0.19 248	0.21 436	0.18 217	0.41 606

psm_up	0.83 494	0.37 494	0.88 380	0.68 562	0.59 576	1.05 532	0.92 628	1.68 470	1.17 469	1.41 582	1.22 457	1.30 548	1.31 628	1.39 424	0.89 516	0.27 534	0.30 620	0.31 579	0.27 560	0.28 509	0.28 491

GwcNet-RSSM	0.83 494	0.34 429	1.29 546	0.65 523	0.55 556	0.78 424	0.62 534	1.89 543	1.27 533	1.18 458	1.39 532	1.56 604	0.91 501	1.60 480	1.22 583	0.26 512	0.20 484	0.23 425	0.24 513	0.21 369	0.21 317

DMCA-RVC	0.83 494	0.46 555	2.19 639	0.68 562	0.49 512	0.84 466	0.48 420	1.44 408	1.07 401	1.56 624	1.04 370	1.29 545	0.86 477	1.49 460	0.92 529	0.27 534	0.22 525	0.35 619	0.28 571	0.32 560	0.28 491

MEA-ACV	0.84 501	0.33 399	1.32 551	0.61 476	0.37 386	1.24 583	0.49 433	1.85 530	1.23 506	1.24 493	1.19 445	1.44 579	1.29 622	1.72 500	1.05 562	0.21 365	0.24 568	0.23 425	0.28 571	0.23 421	0.30 524

coex_refinement	0.84 501	0.30 322	0.89 384	0.72 600	0.52 532	0.95 510	0.60 525	1.92 555	1.29 553	1.38 570	1.37 525	1.80 643	0.82 456	1.48 453	1.31 595	0.27 534	0.17 407	0.19 248	0.20 391	0.25 470	0.27 475

G2L-Stereo	0.84 501	0.35 459	1.15 496	0.63 500	0.43 468	0.78 424	0.69 558	1.69 480	1.20 483	1.36 562	1.18 441	1.43 577	0.78 433	2.47 592	1.26 590	0.25 485	0.20 484	0.26 517	0.21 436	0.20 316	0.27 475

RAFT_R40	0.84 501	0.30 322	0.83 344	0.63 500	0.31 252	0.66 360	0.43 350	1.15 319	0.99 364	1.47 603	1.10 395	1.00 454	0.84 464	5.44 677	0.53 376	0.23 433	0.13 158	0.23 425	0.20 391	0.23 421	0.19 245

UPFNet	0.84 501	0.34 429	1.09 477	0.62 486	0.74 633	1.25 585	0.78 582	1.69 480	1.20 483	1.39 574	1.13 419	1.30 548	0.87 486	1.73 502	1.22 583	0.24 458	0.26 590	0.24 454	0.23 498	0.26 486	0.20 282

hitnet-ft	0.84 501	0.38 512	0.75 293	0.59 451	0.44 478	0.99 521	0.47 409	1.61 456	1.38 590	1.21 478	1.22 457	1.82 645	0.99 540	1.87 523	1.09 566	0.33 597	0.29 616	0.34 611	0.27 560	0.36 583	0.33 554

NLCA_NET_v2_RVC	0.84 501	0.46 555	1.40 567	0.69 578	0.61 586	0.95 510	0.52 457	1.68 470	1.21 490	1.39 574	1.15 432	1.42 572	0.88 492	1.78 510	0.93 532	0.26 512	0.23 556	0.27 531	0.27 560	0.30 542	0.39 596
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
StereoDRNet-Refined	0.84 501	0.43 544	1.01 447	0.66 536	0.43 468	1.32 592	0.49 433	1.64 460	1.24 511	1.53 616	1.45 554	1.49 590	0.97 533	1.32 403	1.31 595	0.21 365	0.17 407	0.27 531	0.25 523	0.25 470	0.34 564
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
ITSA-stereo	0.85 509	0.38 512	0.92 402	0.58 431	0.32 287	0.86 474	0.49 433	2.33 658	1.69 660	1.16 443	1.12 408	0.95 434	0.85 469	2.46 587	1.18 575	0.27 534	0.23 556	0.28 547	0.28 571	0.28 509	0.41 606

AIO-Stereo-zeroshot	0.85 509	0.38 512	2.79 663	0.51 288	0.60 580	0.72 393	0.38 272	2.87 712	0.77 259	0.80 315	1.07 381	2.14 677	0.93 513	0.96 291	0.62 429	0.21 365	0.13 158	0.21 344	0.26 540	0.29 527	0.32 545

DCRE	0.85 509	0.28 257	0.76 297	0.60 459	0.49 512	0.59 306	0.53 464	1.04 258	0.92 322	0.80 315	7.34 744	0.87 394	0.57 328	0.78 221	0.43 289	0.16 113	0.17 407	0.19 248	0.17 291	0.18 217	0.22 353

SST-Stereo	0.85 509	0.30 322	0.81 325	0.63 500	0.31 252	0.70 385	0.25 86	1.16 324	0.95 342	1.47 603	1.11 404	0.99 448	0.86 477	5.69 680	0.53 376	0.23 433	0.13 158	0.23 425	0.19 350	0.23 421	0.19 245

PAM	0.86 513	0.31 355	1.19 517	0.55 372	0.35 355	2.17 680	0.47 409	2.26 640	0.87 303	1.18 458	0.96 331	3.01 706	1.41 644	0.90 268	0.40 258	0.19 268	0.13 158	0.19 248	0.18 322	0.20 316	0.27 475

RAFT-345	0.86 513	0.26 198	0.73 279	0.53 339	0.28 181	0.53 243	0.41 318	0.85 178	1.31 564	1.33 542	2.32 678	0.85 391	0.53 299	5.69 680	0.48 336	0.19 268	0.14 260	0.22 386	0.17 291	0.17 163	0.17 170

UNet	0.86 513	0.36 472	1.52 580	0.62 486	0.74 633	1.56 628	0.49 433	1.55 436	1.12 434	1.28 520	1.10 395	1.52 598	1.10 582	1.69 497	1.14 571	0.24 458	0.18 442	0.25 495	0.21 436	0.25 470	0.25 429

ac_64	0.86 513	0.32 376	1.02 451	0.74 614	0.60 580	1.04 529	0.53 464	2.20 633	0.99 364	1.23 489	1.11 404	1.96 660	1.06 573	2.01 546	1.01 553	0.30 579	0.22 525	0.24 454	0.23 498	0.22 394	0.22 353

Select-FE	0.87 517	0.42 539	2.64 660	0.57 416	0.48 505	0.47 159	0.23 62	2.59 691	0.85 297	1.08 406	1.32 503	2.00 664	1.73 673	1.15 357	0.47 325	0.21 365	0.17 407	0.21 344	0.26 540	0.20 316	0.33 554

PAM_32	0.87 517	0.30 322	1.08 474	0.56 394	0.32 287	2.10 679	0.36 245	2.26 640	1.01 372	1.13 423	1.05 376	3.14 711	1.47 651	1.00 304	0.42 283	0.19 268	0.14 260	0.20 299	0.18 322	0.19 258	0.25 429

SepStereo	0.87 517	0.37 494	1.20 521	0.66 536	0.69 618	0.82 449	0.62 534	1.79 509	1.26 529	1.93 674	1.55 585	0.96 439	1.17 598	2.34 578	0.69 457	0.22 404	0.16 378	0.25 495	0.18 322	0.29 527	0.24 405

LMCR-Stereo	0.87 517	0.50 574	0.99 439	0.80 640	0.43 468	1.32 592	0.55 489	2.79 708	1.03 383	1.55 622	1.49 563	0.74 342	1.01 550	1.76 506	0.99 548	0.30 579	0.17 407	0.22 386	0.18 322	0.31 549	0.22 353

RT-IGEV	0.88 521	0.31 355	1.24 533	0.60 459	0.35 355	1.32 592	0.84 606	2.98 714	1.06 398	1.34 549	1.62 605	1.87 647	1.15 593	1.11 348	0.54 386	0.24 458	0.17 407	0.21 344	0.17 291	0.19 258	0.29 506

FADNet_RVC	0.88 521	0.56 600	2.15 636	0.57 416	0.43 468	1.17 572	0.46 396	1.68 470	1.12 434	0.91 351	1.24 471	0.91 415	0.94 516	2.22 567	1.20 578	0.28 553	0.22 525	0.32 591	0.28 571	0.46 635	0.42 614

iResNetv2_ROB	0.88 521	0.43 544	2.62 659	0.60 459	0.38 403	0.94 504	0.67 551	1.88 540	1.38 590	1.27 514	1.45 554	1.26 538	1.05 572	1.92 532	0.64 438	0.24 458	0.15 340	0.19 248	0.14 181	0.24 456	0.21 317

DualNet (step1)	0.89 524	0.51 578	1.35 557	0.58 431	0.40 430	1.07 538	0.80 594	1.99 572	1.27 533	1.25 497	1.22 457	1.09 488	1.01 550	1.31 397	0.73 466	0.59 694	0.32 638	0.62 701	0.67 709	0.45 628	0.48 631

iRaft-Stereo_5w	0.89 524	0.31 355	1.04 457	0.56 394	0.47 503	0.47 159	0.68 554	1.19 334	1.08 406	0.80 315	1.35 518	1.46 585	0.90 498	5.11 666	1.16 573	0.18 216	0.15 340	0.22 386	0.19 350	0.21 369	0.24 405

DAS	0.89 524	0.37 494	1.20 521	0.66 536	0.69 618	0.82 449	0.62 534	1.79 509	1.26 529	1.93 674	1.55 585	0.96 439	1.17 598	2.72 605	0.69 457	0.22 404	0.16 378	0.25 495	0.18 322	0.29 527	0.24 405

SACVNet	0.89 524	0.51 578	1.08 474	0.83 651	0.58 570	0.83 457	0.78 582	1.84 523	1.17 469	1.39 574	1.33 509	1.25 532	1.01 550	2.31 577	0.92 529	0.35 617	0.26 590	0.31 579	0.29 591	0.35 579	0.48 631

ASMatch	0.89 524	0.29 290	0.72 263	0.56 394	0.36 371	0.47 159	0.37 260	1.16 324	0.95 342	1.11 412	3.26 705	0.95 434	0.96 523	4.88 663	0.53 376	0.20 323	0.16 378	0.22 386	0.19 350	0.20 316	0.30 524

ADLNet	0.89 524	0.39 521	1.09 477	0.88 666	0.73 625	1.24 583	0.75 575	2.02 578	1.41 604	1.58 629	1.37 525	1.26 538	1.00 547	1.31 397	1.18 575	0.28 553	0.21 503	0.26 517	0.26 540	0.29 527	0.36 578

MMNet	0.89 524	0.35 459	1.44 568	0.64 515	0.59 576	1.83 658	0.48 420	1.70 484	1.38 590	1.45 599	1.19 445	1.25 532	1.16 594	1.77 508	1.27 593	0.20 323	0.19 464	0.23 425	0.22 464	0.25 470	0.24 405

HGLStereo	0.89 524	0.42 539	1.15 496	0.82 647	1.03 691	1.16 565	0.57 502	1.68 470	1.28 541	1.26 509	1.62 605	1.13 505	1.31 628	1.85 519	1.11 570	0.25 485	0.24 568	0.24 454	0.22 464	0.24 456	0.29 506

CRFU-Net	0.90 532	0.42 539	1.10 482	0.69 578	0.59 576	1.76 648	0.84 606	2.33 658	0.92 322	1.45 599	1.20 448	1.62 614	1.25 614	1.38 420	0.94 537	0.28 553	0.23 556	0.22 386	0.19 350	0.24 456	0.27 475

dad	0.90 532	0.73 653	1.28 543	0.59 451	0.39 415	0.83 457	0.45 390	1.24 356	1.54 640	1.52 613	1.28 490	1.36 561	0.86 477	2.54 597	0.91 525	0.43 649	0.27 600	0.82 711	0.26 540	0.44 625	0.34 564

AACVNet	0.90 532	0.40 527	0.98 434	0.86 661	0.40 430	0.80 439	0.49 433	1.81 517	0.86 301	1.11 412	1.34 513	1.32 554	0.99 540	4.23 645	0.86 507	0.26 512	0.22 525	0.28 547	0.22 464	0.30 542	0.28 491

IRAFT_RVC	0.90 532	0.30 322	0.89 384	0.67 551	0.31 252	0.64 349	1.00 645	1.40 401	0.97 352	1.23 489	1.04 370	1.00 454	0.96 523	5.77 685	0.57 402	0.24 458	0.13 158	0.25 495	0.21 436	0.20 316	0.21 317

delet	0.90 532	0.34 429	1.15 496	0.69 578	0.66 606	1.63 637	0.81 599	1.95 562	1.49 634	1.42 586	1.38 530	1.29 545	0.91 501	1.78 510	1.18 575	0.22 404	0.22 525	0.24 454	0.25 523	0.22 394	0.24 405

pcwnet_v2	0.91 537	0.39 521	2.74 661	0.64 515	0.55 556	0.81 447	0.49 433	2.19 630	1.63 655	1.44 593	1.64 612	1.09 488	0.79 441	1.31 397	0.70 460	0.32 590	0.25 582	0.29 559	0.27 560	0.37 589	0.37 582

FADNet-RVC-Resample	0.91 537	0.51 578	2.92 666	0.64 515	0.46 492	1.07 538	0.60 525	1.76 501	1.24 511	1.10 411	0.98 345	1.06 473	0.98 537	2.17 564	0.95 540	0.24 458	0.22 525	0.30 572	0.32 617	0.36 583	0.40 602

HSM-Net_RVC	0.91 537	0.31 355	0.60 177	0.54 355	0.31 252	1.15 562	0.60 525	3.76 728	1.30 557	1.57 628	1.75 628	1.67 623	1.01 550	1.61 483	0.90 521	0.23 433	0.17 407	0.19 248	0.18 322	0.20 316	0.22 353
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ssnet_v2	0.92 540	0.39 521	1.22 526	0.66 536	0.39 415	1.31 591	0.96 638	2.32 652	1.45 623	1.48 608	1.17 438	1.53 599	0.91 501	1.16 361	1.71 649	0.31 582	0.27 600	0.30 572	0.29 591	0.28 509	0.29 506

ADLNet2	0.92 540	0.37 494	1.25 536	0.80 640	0.65 599	1.12 552	0.75 575	1.95 562	1.42 613	1.26 509	1.67 616	1.68 626	1.04 567	1.80 517	1.23 586	0.25 485	0.22 525	0.21 344	0.22 464	0.27 493	0.31 535

FTStereo	0.92 540	0.28 257	0.61 187	0.57 416	0.34 336	0.65 355	1.80 712	1.09 281	0.84 293	1.75 656	4.13 717	1.04 466	1.62 660	1.59 475	0.48 336	0.21 365	0.17 407	0.23 425	0.22 464	0.19 258	0.58 666

PFNet	0.92 540	0.28 257	1.20 521	0.68 562	0.32 287	0.62 324	0.55 489	1.27 366	1.01 372	1.47 603	1.09 393	0.97 442	0.68 398	6.58 706	0.59 417	0.21 365	0.13 158	0.24 454	0.19 350	0.20 316	0.20 282

DLCB_ROB	0.92 540	0.43 544	0.95 420	0.71 594	0.55 556	1.11 550	0.83 604	1.61 456	1.32 567	1.67 647	1.66 614	1.70 629	0.93 513	1.96 540	1.34 603	0.26 512	0.25 582	0.27 531	0.28 571	0.28 509	0.28 491

GEStereo_RVC	0.93 545	0.40 527	1.15 496	0.67 551	0.50 517	0.95 510	0.78 582	2.73 702	1.21 490	1.20 471	1.12 408	1.25 532	0.91 501	3.21 624	0.95 540	0.31 582	0.20 484	0.23 425	0.20 391	0.28 509	0.31 535

CBFPSM	0.95 546	0.37 494	2.10 632	0.51 288	0.39 415	1.73 644	0.87 619	1.59 451	1.13 440	1.11 412	1.00 351	2.34 686	1.64 665	1.42 435	1.44 614	0.19 268	0.18 442	0.20 299	0.20 391	0.22 394	0.36 578

OMP-Stereo	0.95 546	0.35 459	0.79 315	0.92 678	0.32 287	0.49 184	0.35 228	1.22 347	1.11 426	1.58 629	1.12 408	1.44 579	0.69 402	6.92 712	0.51 357	0.20 323	0.15 340	0.24 454	0.19 350	0.21 369	0.16 135

DSFCA	0.95 546	0.38 512	1.23 528	0.55 372	0.66 606	1.50 619	0.93 632	1.58 446	1.24 511	1.59 632	1.16 435	1.48 588	0.95 521	2.96 614	1.20 578	0.31 582	0.28 606	0.25 495	0.26 540	0.29 527	0.26 454

PSMNet_ROB	0.95 546	0.57 605	1.45 569	0.75 623	0.64 594	1.28 589	1.12 658	1.84 523	1.15 454	1.16 443	1.29 495	1.44 579	0.89 495	1.74 503	1.70 647	0.33 597	0.25 582	0.37 632	0.39 655	0.36 583	0.32 545

FADNet-RVC	0.96 550	0.72 650	2.96 667	0.64 515	0.49 512	0.90 485	0.59 516	1.85 530	1.27 533	0.92 354	0.97 340	1.36 561	0.90 498	2.36 580	1.31 595	0.30 579	0.29 616	0.32 591	0.32 617	0.42 612	0.37 582

TransformOpticalFlow	0.97 551	0.30 322	0.96 428	0.54 355	0.31 252	0.65 355	0.54 479	1.87 535	1.19 479	1.12 420	1.44 551	1.34 558	0.98 537	6.68 709	0.44 294	0.19 268	0.12 58	0.21 344	0.19 350	0.18 217	0.23 379

IIG-Stereo	0.97 551	0.34 429	0.80 321	0.90 676	0.33 308	0.61 321	0.26 99	1.27 366	1.08 406	1.69 649	1.37 525	1.44 579	0.74 414	6.94 713	0.53 376	0.21 365	0.14 260	0.23 425	0.18 322	0.20 316	0.15 75

XX-Stereo	0.97 551	0.28 257	8.28 717	0.85 658	0.70 624	0.44 126	0.22 44	1.07 269	0.69 237	0.66 283	1.56 591	1.38 568	0.38 157	1.36 412	0.38 234	0.21 365	0.14 260	0.20 299	0.19 350	0.19 258	0.16 135

SCION-MonSter	0.98 554	0.62 621	1.54 584	0.68 562	1.10 698	1.78 654	0.52 457	1.64 460	1.25 519	1.08 406	1.51 578	1.04 466	0.91 501	1.19 373	2.25 671	0.24 458	0.24 568	0.53 682	0.50 687	0.57 665	0.38 590

DispNO	0.98 554	0.34 429	2.02 624	0.58 431	0.55 556	0.88 479	0.49 433	1.70 484	1.24 511	1.22 486	1.26 475	1.18 513	0.88 492	5.17 667	0.88 513	0.23 433	0.18 442	0.24 454	0.22 464	0.19 258	0.22 353

DEmStereo	0.98 554	0.25 167	0.85 363	0.49 247	0.33 308	1.02 525	0.55 489	0.97 221	0.93 329	1.41 582	2.13 669	1.01 459	2.01 689	5.62 679	0.78 484	0.19 268	0.15 340	0.20 299	0.20 391	0.18 217	0.25 429

FADNet	0.98 554	0.64 627	2.57 655	0.66 536	0.55 556	0.95 510	0.57 502	1.91 549	1.38 590	0.94 360	1.02 356	1.36 561	1.00 547	2.69 603	0.97 545	0.34 607	0.34 649	0.31 579	0.34 637	0.61 675	0.42 614

CFNet	0.99 558	0.40 527	1.23 528	0.65 523	0.43 468	1.03 527	0.49 433	2.01 577	1.35 574	1.02 386	1.39 532	1.10 493	0.86 477	5.47 678	0.89 516	0.24 458	0.18 442	0.28 547	0.27 560	0.27 493	0.22 353

NVstereo2D	0.99 558	0.45 552	2.21 640	0.79 639	0.75 638	1.20 576	0.86 615	1.98 568	1.41 604	1.02 386	1.18 441	1.31 550	0.97 533	2.25 571	0.93 532	0.45 662	0.22 525	0.39 643	0.25 523	0.59 669	0.68 684

CBMV_ROB	0.99 558	0.46 555	0.68 247	0.53 339	0.39 415	1.40 609	0.48 420	2.09 596	1.30 557	1.53 616	2.29 677	1.36 561	1.23 610	2.46 587	1.04 560	0.44 658	0.42 685	0.47 668	0.44 670	0.41 608	0.39 596

ACV-stereo	1.00 561	0.55 596	1.47 571	0.59 451	0.42 463	2.38 691	0.58 509	1.20 339	1.21 490	0.83 326	1.01 353	3.36 713	2.10 695	1.64 486	1.17 574	0.28 553	0.22 525	0.23 425	0.22 464	0.29 527	0.35 574

fast-acv-ft	1.00 561	0.48 566	1.85 613	0.61 476	0.52 532	1.77 650	0.69 558	1.52 427	1.47 629	1.34 549	1.85 646	1.73 632	1.24 613	1.62 484	1.56 627	0.27 534	0.28 606	0.28 547	0.28 571	0.28 509	0.31 535

HBP-ISP	1.00 561	0.60 609	0.85 363	0.64 515	0.48 505	1.63 637	0.77 579	2.24 638	1.30 557	1.33 542	1.53 581	0.87 394	0.99 540	3.26 627	0.76 478	0.46 663	0.44 688	0.54 684	0.48 680	0.48 642	0.42 614

CSP-Net	1.00 561	0.41 537	0.99 439	0.56 394	0.43 468	1.62 636	0.76 578	2.16 618	1.16 461	1.33 542	1.22 457	1.32 554	0.89 495	4.67 658	0.93 532	0.35 617	0.24 568	0.20 299	0.20 391	0.23 421	0.30 524

ETE_ROB	1.01 565	0.69 642	1.49 574	0.72 600	0.50 517	1.15 562	1.12 658	1.91 549	1.24 511	1.94 676	1.50 570	1.73 632	1.06 573	1.78 510	1.33 602	0.33 597	0.26 590	0.38 638	0.34 637	0.40 604	0.44 622

THIR-Stereo	1.02 566	0.29 290	0.73 279	0.51 288	0.29 203	0.94 504	1.31 679	1.08 274	0.98 355	1.35 556	1.91 654	1.16 511	1.54 656	6.37 704	0.79 490	0.20 323	0.14 260	0.21 344	0.22 464	0.19 258	0.25 429

PS-NSSS	1.02 566	0.62 621	1.17 511	0.61 476	0.58 570	0.91 488	0.79 591	2.02 578	1.19 479	1.17 447	1.68 618	1.00 454	0.85 469	4.43 651	0.86 507	0.38 629	0.31 625	0.52 678	0.32 617	0.52 652	0.45 624

XPNet_ROB	1.02 566	0.56 600	1.33 553	0.75 623	0.58 570	1.11 550	1.13 660	1.77 503	1.29 553	1.88 668	1.43 548	1.63 618	1.13 592	2.04 549	1.69 645	0.40 639	0.31 625	0.33 603	0.29 591	0.37 589	0.37 582

YMNet	1.04 569	0.59 606	1.67 598	0.86 661	0.86 666	1.84 659	0.61 531	1.70 484	1.28 541	1.65 643	1.98 658	1.75 637	0.96 523	1.57 467	1.58 629	0.34 607	0.37 667	0.32 591	0.32 617	0.33 567	0.32 545

YMNet_1	1.04 569	0.59 606	1.67 598	0.86 661	0.86 666	1.84 659	0.61 531	1.70 484	1.28 541	1.65 643	1.98 658	1.75 637	0.96 523	1.57 467	1.58 629	0.34 607	0.37 667	0.32 591	0.32 617	0.33 567	0.32 545

iinet-f	1.04 569	0.50 574	4.24 690	0.58 431	0.43 468	1.78 654	0.70 565	1.29 372	1.16 461	1.25 497	1.42 544	1.57 606	1.42 645	1.47 451	1.70 647	0.26 512	0.23 556	0.20 299	0.20 391	0.26 486	0.26 454

RAFT-RH_RVC	1.04 569	0.26 198	0.76 297	0.53 339	0.29 203	0.80 439	0.32 185	0.85 178	1.12 434	2.04 683	4.63 724	1.03 465	0.57 328	5.93 688	0.52 365	0.20 323	0.13 158	0.26 517	0.20 391	0.16 120	0.19 245

CBMV	1.04 569	0.48 566	0.88 380	0.56 394	0.36 371	1.52 621	1.55 694	1.87 535	1.59 649	2.11 687	1.67 616	1.46 585	1.35 633	1.92 532	1.31 595	0.35 617	0.35 657	0.39 643	0.33 631	0.34 575	0.34 564
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
UGAM-zero	1.05 574	0.33 399	1.04 457	0.49 247	0.31 252	0.67 367	0.26 99	2.37 661	0.80 279	1.05 395	1.11 404	2.86 703	1.81 680	6.26 695	0.50 353	0.18 216	0.15 340	0.19 248	0.16 254	0.17 163	0.21 317

StereoDRNet	1.05 574	0.53 587	2.21 640	0.80 640	0.93 678	1.50 619	0.90 622	2.06 590	1.44 618	1.68 648	1.20 448	1.48 588	0.99 540	1.86 522	1.60 633	0.29 570	0.24 568	0.29 559	0.28 571	0.35 579	0.33 554

AIO-Stereo-zeroshot1	1.06 576	0.43 544	3.59 682	0.53 339	0.66 606	0.79 433	0.39 290	2.60 692	0.98 355	0.96 366	4.58 722	2.05 675	0.56 321	0.99 299	0.51 357	0.19 268	0.14 260	0.21 344	0.28 571	0.32 560	0.41 606

STrans-v2	1.06 576	0.31 355	1.02 451	0.52 315	0.33 308	0.67 367	0.78 582	2.66 699	1.26 529	1.15 439	1.46 556	1.37 565	1.40 640	6.68 709	0.46 315	0.19 268	0.13 158	0.21 344	0.18 322	0.18 217	0.21 317

DISCO	1.06 576	0.37 494	1.19 517	0.73 608	0.46 492	2.04 674	0.84 606	2.26 640	1.54 640	1.25 497	1.36 523	2.38 688	1.08 576	2.60 600	1.62 636	0.24 458	0.19 464	0.22 386	0.20 391	0.32 560	0.29 506

NCCL2	1.06 576	0.64 627	1.35 557	0.78 637	0.58 570	1.32 592	1.69 700	1.89 543	1.38 590	1.52 613	1.20 448	1.91 650	1.17 598	1.79 515	1.50 621	0.35 617	0.31 625	0.45 662	0.44 670	0.41 608	0.45 624

LALA_ROB	1.06 576	0.66 634	1.37 565	0.70 588	0.53 540	1.61 634	1.25 676	1.81 517	1.48 633	1.82 664	1.40 537	1.93 654	1.03 561	1.68 493	1.69 645	0.38 629	0.28 606	0.43 657	0.37 651	0.43 614	0.38 590

DNS	1.07 581	1.89 732	0.44 57	0.38 32	0.26 122	0.35 55	0.30 149	1.11 293	0.45 130	0.35 87	0.51 165	0.42 165	0.38 157	2.87 612	1.64 642	0.21 365	0.39 677	0.20 299	0.11 11	4.41 756	4.70 761

TCMNet	1.07 581	0.66 634	2.49 651	0.92 678	1.32 719	1.14 558	0.67 551	1.91 549	1.29 553	1.20 471	1.57 595	1.29 545	0.96 523	2.23 568	1.59 632	0.32 590	0.31 625	0.38 638	0.35 643	0.43 614	0.40 602

PSMNet-RUCA	1.07 581	1.06 682	1.64 594	1.23 712	1.10 698	1.39 605	0.65 545	1.91 549	1.43 615	0.95 363	1.52 579	0.99 448	0.83 461	1.28 391	1.01 553	0.71 709	0.34 649	0.99 721	0.61 705	1.01 706	0.67 679

RAFT + AFF	1.07 581	0.47 560	1.36 562	0.68 562	0.50 517	1.20 576	1.22 672	2.58 690	1.26 529	1.33 542	1.56 591	1.19 515	1.49 654	3.89 643	1.01 553	0.22 404	0.26 590	0.30 572	0.27 560	0.29 527	0.32 545

DRN-Test	1.07 581	0.49 571	1.95 621	0.75 623	0.81 657	1.61 634	0.78 582	2.26 640	1.53 638	1.84 665	1.35 518	1.42 572	1.04 567	2.26 572	1.61 634	0.28 553	0.23 556	0.31 579	0.30 603	0.33 567	0.33 554

TDLM	1.08 586	0.50 574	1.01 447	0.69 578	0.54 549	0.91 488	1.40 685	1.60 454	1.36 583	1.17 447	1.40 537	1.07 476	1.00 547	6.19 691	0.85 506	0.34 607	0.22 525	0.35 619	0.26 540	0.38 595	0.29 506

Wz-Net-LNSev-Ref	1.09 587	0.46 555	2.61 658	0.71 594	0.65 599	2.00 671	0.78 582	2.07 592	1.47 629	1.62 638	1.47 559	1.53 599	1.29 622	2.10 557	1.65 643	0.24 458	0.14 260	0.20 299	0.16 254	0.28 509	0.28 491

FAT-Stereo	1.10 588	0.43 544	1.46 570	0.74 614	0.60 580	1.13 554	0.92 628	2.06 590	1.71 663	1.75 656	2.00 661	2.02 668	1.47 651	2.02 548	1.26 590	0.44 658	0.36 661	0.34 611	0.29 591	0.36 583	0.57 663

CVANet_RVC	1.10 588	0.49 571	1.15 496	0.65 523	0.54 549	0.93 500	1.00 645	1.69 480	1.36 583	1.42 586	1.39 532	1.24 531	1.17 598	6.22 693	0.80 497	0.35 617	0.24 568	0.35 619	0.30 603	0.44 625	0.32 545

APVNet	1.11 590	0.59 606	1.95 621	0.87 664	0.77 644	1.90 664	0.82 603	2.03 582	1.15 454	1.14 437	1.43 548	1.55 602	1.12 591	3.03 616	1.62 636	0.32 590	0.34 649	0.42 656	0.36 646	0.36 583	0.41 606

GANetREF_RVC	1.11 590	0.90 669	1.56 586	0.88 666	0.53 540	1.41 611	1.35 682	1.91 549	1.54 640	1.28 520	1.32 503	1.46 585	1.23 610	2.04 549	1.00 552	0.57 689	0.45 690	0.67 704	0.52 692	0.91 701	0.62 674
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
DNSM	1.12 592	1.93 733	0.45 66	0.42 96	0.26 122	0.43 116	0.29 136	1.09 281	0.47 136	0.44 166	0.46 135	0.40 153	0.49 257	3.04 617	2.09 662	0.22 404	0.33 644	0.15 62	0.12 62	4.71 760	4.72 762

GCST	1.13 593	1.50 713	1.17 511	1.74 726	1.17 711	1.29 590	0.30 149	1.55 436	1.21 490	1.31 533	0.97 340	0.99 448	0.48 238	2.38 584	0.54 386	1.24 728	0.70 727	1.31 728	0.86 722	1.03 708	0.92 704

GASNet	1.13 593	1.10 689	3.29 677	1.00 696	0.68 615	0.82 449	0.67 551	1.85 530	1.38 590	1.39 574	1.25 473	1.25 532	1.20 608	2.72 605	1.62 636	0.46 663	0.26 590	0.36 629	0.34 637	0.55 662	0.33 554

anonymity	1.14 595	0.98 678	1.24 533	1.09 703	1.13 703	1.08 543	0.90 622	2.02 578	1.23 506	1.32 536	1.27 484	1.27 543	1.09 579	1.16 361	1.03 559	1.02 719	1.01 743	0.97 718	0.97 727	0.98 703	1.01 707

PA-Net	1.14 595	0.63 624	2.12 634	0.67 551	0.75 638	1.19 575	0.91 626	1.91 549	1.46 628	1.18 458	1.23 466	1.33 557	1.17 598	4.31 648	1.41 611	0.29 570	0.46 695	0.33 603	0.50 687	0.33 567	0.57 663
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
edge stereo	1.15 597	0.54 592	1.50 575	0.73 608	0.66 606	1.18 574	0.84 606	2.13 608	1.41 604	1.73 653	1.84 643	2.53 694	1.46 649	2.46 587	1.35 605	0.43 649	0.41 680	0.54 684	0.36 646	0.43 614	0.50 640

RASNet	1.16 598	0.34 429	1.11 484	0.73 608	0.86 666	1.00 522	0.60 525	1.56 440	1.43 615	1.07 404	1.37 525	2.08 676	1.44 648	7.00 714	1.56 627	0.20 323	0.17 407	0.17 164	0.19 350	0.19 258	0.19 245

DANet	1.16 598	0.64 627	1.52 580	0.88 666	0.74 633	1.52 621	0.52 457	1.68 470	1.21 490	1.81 662	1.55 585	2.02 668	1.11 585	3.30 629	2.28 673	0.34 607	0.31 625	0.40 650	0.30 603	0.46 635	0.54 651
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
UGAM	1.17 600	0.29 290	1.08 474	0.55 372	0.43 468	0.69 381	0.71 568	1.14 307	1.35 574	1.00 377	1.49 563	1.90 648	0.86 477	9.61 751	0.89 516	0.21 365	0.19 464	0.30 572	0.25 523	0.20 316	0.18 196

Wz-Net-LNSev	1.17 600	0.72 650	4.71 695	0.66 536	0.84 662	1.72 641	1.13 660	1.97 567	1.43 615	1.34 549	1.32 503	1.66 621	1.30 626	1.44 444	1.51 623	0.29 570	0.26 590	0.24 454	0.23 498	0.33 567	0.35 574

S-Stereo	1.17 600	0.48 566	2.25 644	0.83 651	0.81 657	1.22 578	1.17 667	2.12 600	2.08 691	1.47 603	2.13 669	1.55 602	1.16 594	2.09 556	1.46 617	0.42 648	0.40 679	0.35 619	0.32 617	0.45 628	0.73 689

MaskLacGwcNet_RVC	1.17 600	1.06 682	1.28 543	0.88 666	0.69 618	1.92 666	0.92 628	1.71 488	1.14 446	1.17 447	1.26 475	1.49 590	0.80 448	2.04 549	0.86 507	2.02 732	0.34 649	0.79 709	0.36 646	1.38 720	1.33 721

RP	1.17 600	0.54 592	1.48 573	0.93 684	1.05 694	1.14 558	0.85 613	1.99 572	1.70 661	1.72 652	2.07 666	1.91 650	1.93 687	2.00 545	1.37 608	0.55 686	0.37 667	0.48 670	0.37 651	0.46 635	0.46 629

z-ln-s-r	1.18 605	0.61 614	2.91 665	0.54 355	0.56 562	0.81 447	0.86 615	1.72 492	1.55 646	1.18 458	1.62 605	1.37 565	1.16 594	3.67 637	3.77 700	0.20 323	0.15 340	0.21 344	0.17 291	0.29 527	0.24 405

ccnet	1.19 606	0.71 647	1.36 562	0.81 644	0.75 638	1.72 641	1.13 660	1.98 568	1.31 564	1.52 613	1.84 643	1.75 637	1.36 635	2.01 546	2.04 661	0.57 689	0.54 711	0.57 694	0.56 698	0.60 672	0.60 672

Nwc_Net	1.19 606	0.53 587	2.34 646	0.92 678	0.81 657	1.49 618	0.70 565	2.28 650	1.32 567	1.41 582	2.27 675	2.03 671	1.76 676	2.05 553	1.46 617	0.43 649	0.30 620	0.43 657	0.46 675	0.39 600	0.40 602

NCC-stereo	1.20 608	0.60 609	1.84 611	0.88 666	0.95 682	1.32 592	0.94 634	2.14 610	1.36 583	1.43 590	1.79 634	1.93 654	2.13 700	2.54 597	1.41 611	0.49 671	0.38 672	0.45 662	0.59 702	0.43 614	0.45 624

Abc-Net	1.20 608	0.60 609	1.84 611	0.88 666	0.95 682	1.32 592	0.94 634	2.14 610	1.36 583	1.43 590	1.79 634	1.93 654	2.13 700	2.54 597	1.41 611	0.49 671	0.38 672	0.45 662	0.59 702	0.43 614	0.45 624
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
Wz-Net-MNSev	1.21 610	0.66 634	3.44 680	0.69 578	0.73 625	1.93 667	1.44 687	2.16 618	1.59 649	1.85 667	1.49 563	1.50 593	1.34 632	2.05 553	1.54 626	0.27 534	0.24 568	0.28 547	0.28 571	0.35 579	0.32 545

RGC	1.22 611	0.82 662	1.71 601	0.95 691	0.98 688	1.53 624	0.80 594	2.18 628	1.35 574	1.69 649	1.94 655	2.03 671	1.66 666	2.36 580	1.50 621	0.46 663	0.36 661	0.59 699	0.48 680	0.49 646	0.49 636

stereogan	1.22 611	0.45 552	2.03 627	0.87 664	0.85 664	2.52 693	0.72 569	1.98 568	1.78 671	1.92 672	1.94 655	2.31 685	1.42 645	2.10 557	1.14 571	0.38 629	0.36 661	0.39 643	0.32 617	0.52 652	0.49 636

AANet_RVC	1.22 611	0.60 609	1.94 617	0.69 578	0.46 492	0.75 408	0.69 558	1.51 423	1.57 647	1.36 562	1.90 652	1.51 596	0.87 486	7.23 719	1.89 657	0.26 512	0.19 464	0.19 248	0.16 254	0.23 421	0.37 582

HSM	1.22 611	0.34 429	0.81 325	0.61 476	0.39 415	1.22 578	0.63 540	2.45 671	1.25 519	1.32 536	1.26 475	1.91 650	1.08 576	9.21 747	0.75 473	0.23 433	0.17 407	0.20 299	0.16 254	0.22 394	0.24 405

Syn2CoEx	1.23 615	0.80 658	3.07 671	0.83 651	0.68 615	1.39 605	0.87 619	2.23 636	1.57 647	1.28 520	1.58 597	1.42 572	1.57 658	3.79 641	1.48 620	0.36 624	0.32 638	0.34 611	0.30 603	0.30 542	0.41 606

AF-Net	1.23 615	0.56 600	2.31 645	0.88 666	0.93 678	1.41 611	0.73 572	2.27 648	1.71 663	1.76 659	2.42 683	2.00 664	1.70 669	1.98 541	1.62 636	0.50 675	0.29 616	0.49 672	0.33 631	0.40 604	0.34 564

NaN_ROB	1.23 615	0.63 624	1.76 604	0.67 551	0.50 517	1.59 633	2.00 715	1.87 535	1.52 637	2.14 689	1.26 475	1.40 570	1.09 579	4.60 656	1.75 650	0.28 553	0.34 649	0.28 547	0.29 591	0.30 542	0.37 582

DGSMNet	1.24 618	0.84 665	3.20 673	0.91 677	0.92 675	1.39 605	1.34 681	2.46 675	1.44 618	1.34 549	1.66 614	1.50 593	1.03 561	1.85 519	1.30 594	0.48 669	0.48 699	0.55 690	0.51 691	0.78 692	0.79 696

RYNet	1.24 618	0.52 585	1.57 588	0.73 608	0.97 685	1.74 646	0.95 637	2.09 596	1.54 640	1.44 593	1.18 441	1.94 658	1.29 622	4.57 655	1.93 659	0.27 534	0.23 556	0.35 619	0.27 560	0.57 665	0.59 669

aanetorigin	1.26 620	0.85 666	3.00 669	0.72 600	0.80 653	1.08 543	1.05 651	1.12 296	1.39 598	3.53 728	2.60 691	1.72 630	1.73 673	1.98 541	1.77 653	0.26 512	0.24 568	0.26 517	0.25 523	0.38 595	0.51 644

GwcNet	1.26 620	0.63 624	5.13 698	0.81 644	1.15 707	1.73 644	0.69 558	1.84 523	1.53 638	1.51 611	1.71 624	1.72 630	1.09 579	2.20 566	1.61 634	0.31 582	0.30 620	0.29 559	0.27 560	0.30 542	0.41 606

Consistency-Raft	1.27 622	1.01 681	2.17 637	1.04 699	1.20 713	0.96 516	1.00 645	1.84 523	1.95 684	1.38 570	2.11 668	1.44 579	1.03 561	1.18 368	1.40 610	0.73 710	0.83 729	0.89 714	0.99 730	1.33 717	0.95 705

NOSS_ROB	1.29 623	0.49 571	0.68 247	0.60 459	0.40 430	1.09 548	0.77 579	1.94 559	1.44 618	1.04 392	1.46 556	1.10 493	0.81 454	10.57 763	0.78 484	0.46 663	0.43 687	0.48 670	0.45 673	0.45 628	0.43 618

SGM-Forest	1.29 623	0.40 527	0.74 287	0.54 355	0.37 386	1.55 626	1.26 677	1.82 519	1.39 598	2.22 690	1.81 640	1.64 619	1.02 559	7.65 730	1.20 578	0.39 636	0.37 667	0.39 643	0.34 637	0.37 589	0.34 564
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
WQFJA1++	1.34 625	0.23 91	0.51 116	0.40 67	0.29 203	0.46 142	0.20 19	0.67 81	0.31 30	0.40 149	0.39 84	0.34 104	0.39 163	0.66 165	0.28 77	0.19 268	0.13 158	0.16 109	0.13 131	20.39 779	0.17 170

Anonymous_2	1.37 626	0.56 600	0.94 414	0.57 416	0.62 590	1.04 529	0.65 545	1.82 519	1.01 372	1.00 377	0.79 282	1.42 572	1.27 618	1.06 328	0.83 501	0.62 698	0.67 724	1.05 724	9.88 776	1.09 711	0.55 658

SQANet	1.38 627	0.95 676	1.37 565	1.89 729	1.47 724	1.44 615	0.81 599	1.89 543	1.13 440	1.34 549	1.26 475	1.28 544	1.02 559	1.64 486	0.91 525	2.55 739	0.35 657	1.47 729	0.56 698	2.48 730	1.74 727

PWC_ROB	1.39 628	0.93 675	4.07 688	0.77 633	0.83 660	1.16 565	0.53 464	1.87 535	2.01 687	2.36 695	3.06 703	1.65 620	1.60 659	2.65 602	2.29 675	0.34 607	0.23 556	0.36 629	0.25 523	0.39 600	0.49 636

PWCDC_ROB	1.39 628	0.91 673	2.10 632	1.08 701	0.92 675	1.72 641	0.58 509	2.03 582	3.30 724	1.32 536	4.87 727	1.21 518	1.71 671	1.98 541	1.75 650	0.65 702	0.26 590	0.29 559	0.25 523	0.56 663	0.41 606

GANet	1.41 630	0.52 585	1.18 516	0.74 614	0.48 505	1.40 609	1.69 700	1.87 535	1.28 541	1.56 624	2.39 681	1.56 604	1.25 614	9.13 745	1.20 578	0.31 582	0.32 638	0.34 611	0.29 591	0.40 604	0.33 554

PDISCO_ROB	1.41 630	0.73 653	2.04 628	1.40 717	1.46 723	2.83 708	1.07 654	2.64 694	2.11 693	1.41 582	1.50 570	1.73 632	0.99 540	2.83 611	1.46 617	1.03 720	0.27 600	0.54 684	0.47 677	0.77 691	0.84 701

w-ln-seven-2	1.42 632	0.69 642	6.86 708	0.71 594	0.62 590	1.23 581	0.92 628	1.84 523	1.59 649	1.74 654	1.59 601	1.49 590	1.40 640	3.69 638	2.22 668	0.27 534	0.26 590	0.29 559	0.26 540	0.34 575	0.33 554

LL-Strereo	1.42 632	0.44 551	2.02 624	0.62 486	1.07 695	0.73 398	0.65 545	2.02 578	1.21 490	1.60 633	1.62 605	2.02 668	2.10 695	9.67 752	1.07 564	0.22 404	0.20 484	0.27 531	0.24 513	0.23 421	0.33 554

SHD	1.42 632	0.81 661	2.79 663	0.98 694	0.92 675	1.97 668	0.68 554	2.43 669	2.55 705	2.54 704	1.72 625	2.01 667	1.62 660	2.14 561	2.70 683	0.40 639	0.33 644	0.39 643	0.40 657	0.48 642	0.54 651

RTSC	1.43 635	0.89 668	3.62 684	0.94 688	0.64 594	1.85 661	0.69 558	2.20 633	2.04 690	2.22 690	1.70 622	1.67 623	1.27 618	2.53 596	4.48 709	0.33 597	0.25 582	0.27 531	0.29 591	0.38 595	0.40 602

UDG	1.47 636	2.69 750	1.13 489	1.45 722	1.65 726	1.34 599	0.79 591	1.75 499	1.27 533	1.29 524	1.74 627	1.99 663	1.39 639	1.66 490	1.51 623	0.91 716	0.55 713	2.30 737	0.76 715	1.99 722	1.20 716

MFMNet_re	1.47 636	1.20 696	2.50 652	1.46 723	1.08 696	1.58 630	1.51 690	1.96 566	1.87 678	2.31 694	2.20 672	1.51 596	1.88 685	1.57 467	1.34 603	0.94 717	0.83 729	0.84 712	0.80 718	1.00 705	1.06 710

PASM	1.48 638	1.08 685	3.96 687	0.93 684	0.93 678	1.17 572	1.19 669	1.77 503	1.65 656	1.90 669	1.52 579	1.75 637	1.42 645	4.54 654	1.52 625	0.64 701	0.68 726	0.69 706	0.79 717	0.70 685	0.74 691

noway7	1.49 639	2.51 749	16.16 747	0.53 339	0.33 308	0.57 286	0.49 433	1.59 451	1.07 401	0.73 301	0.86 303	1.12 504	0.92 510	0.91 272	0.89 516	0.19 268	0.13 158	0.20 299	0.17 291	0.22 394	0.18 196

ADCRef	1.50 640	0.61 614	3.83 686	0.76 631	0.77 644	1.91 665	0.77 579	2.16 618	1.34 571	1.63 640	1.59 601	1.35 560	1.40 640	1.79 515	8.32 733	0.25 485	0.21 503	0.32 591	0.31 609	0.31 549	0.32 545

XQC	1.51 641	0.98 678	3.20 673	0.92 678	0.76 643	2.01 672	1.17 667	2.53 687	1.99 686	2.01 682	1.54 582	2.00 664	1.54 656	3.16 622	3.46 697	0.49 671	0.31 625	0.45 662	0.40 657	0.71 687	0.62 674

DStereoRT	1.52 642	0.36 472	3.37 678	0.69 578	0.54 549	2.05 677	0.59 516	1.85 530	1.21 490	1.38 570	1.46 556	0.84 389	1.27 618	6.33 701	1.07 564	0.24 458	0.19 464	4.29 761	2.08 753	0.25 470	0.39 596

zzzzzzz1	1.53 643	2.78 753	15.31 739	0.54 355	0.67 612	0.62 324	0.49 433	1.77 503	1.03 383	0.72 298	0.96 331	1.32 554	0.97 533	1.26 383	1.04 560	0.20 323	0.15 340	0.20 299	0.19 350	0.26 486	0.21 317

CC-Net-ROB	1.53 643	1.31 706	1.68 600	0.92 678	0.80 653	1.75 647	0.99 643	2.04 585	1.27 533	1.12 420	1.62 605	1.20 517	0.98 537	7.82 732	0.92 529	1.15 727	0.41 680	2.20 735	0.46 675	1.37 719	0.56 660

FINET	1.54 645	0.67 638	7.28 711	0.76 631	0.97 685	1.42 614	1.38 684	2.80 710	3.12 720	1.23 489	1.68 618	1.04 466	1.11 585	3.35 630	1.78 654	0.43 649	0.37 667	0.32 591	0.29 591	0.43 614	0.41 606

test_xeample	1.55 646	0.31 355	0.94 414	0.54 355	0.31 252	0.94 504	0.58 509	2.40 665	1.40 600	1.29 524	1.55 585	0.89 409	0.88 492	1.72 500	15.94 762	0.22 404	0.22 525	0.22 386	0.21 436	0.23 421	0.25 429

w-ln-seven	1.56 647	0.83 664	5.96 702	0.78 637	0.74 633	2.64 700	1.01 648	2.13 608	2.03 688	2.09 686	1.76 629	1.84 646	1.27 618	2.98 615	3.23 694	0.29 570	0.26 590	0.31 579	0.30 603	0.41 608	0.38 590

DDUNet	1.56 647	2.70 751	1.35 557	1.79 727	1.88 730	1.82 657	0.91 626	1.84 523	1.20 483	1.40 580	1.79 634	1.62 614	1.17 598	1.59 475	1.22 583	1.11 724	0.76 728	2.38 740	0.94 724	2.12 723	1.53 725

CrosDoStereo	1.56 647	0.26 198	0.78 311	0.51 288	0.29 203	0.66 360	11.86 761	1.18 329	1.00 369	1.35 556	1.76 629	0.99 448	1.83 682	6.64 707	0.83 501	0.19 268	0.15 340	0.20 299	0.22 464	0.18 217	0.25 429

DeepStereo_LL	1.56 647	0.26 198	0.78 311	0.51 288	0.29 203	0.66 360	11.86 761	1.18 329	1.00 369	1.35 556	1.76 629	0.99 448	1.83 682	6.64 707	0.83 501	0.19 268	0.15 340	0.20 299	0.22 464	0.18 217	0.25 429

STTRV1_RVC	1.60 651	0.69 642	2.04 628	0.88 666	1.12 700	1.58 630	0.90 622	2.42 667	1.78 671	1.29 524	2.02 663	1.40 570	1.22 609	9.72 753	1.35 605	0.86 712	0.34 649	0.54 684	0.49 684	0.75 689	0.54 651

xxxx	1.61 652	0.32 376	0.98 434	0.58 431	0.31 252	1.15 562	0.43 350	2.43 669	1.41 604	1.17 447	1.40 537	1.21 518	0.86 477	1.94 535	16.68 764	0.24 458	0.24 568	0.21 344	0.20 391	0.23 421	0.27 475

CSAN	1.61 652	0.67 638	3.24 676	0.74 614	0.52 532	1.77 650	1.74 706	1.98 568	1.94 683	2.47 702	2.33 679	1.93 654	2.04 692	6.45 705	1.95 660	0.43 649	0.36 661	0.41 655	0.42 662	0.43 614	0.44 622

MFN_U_SF_RVC	1.62 654	0.96 677	4.36 692	0.92 678	0.69 618	2.62 699	1.10 656	2.50 682	1.74 666	1.99 681	1.86 648	2.45 692	1.78 679	3.08 620	2.84 686	0.54 682	0.50 706	0.56 692	0.60 704	0.60 672	0.67 679

SDNR	1.66 655	0.55 596	2.36 647	0.56 394	0.58 570	3.79 727	0.45 390	1.78 506	1.40 600	1.38 570	2.45 686	1.13 505	0.96 523	11.03 764	1.31 595	0.67 705	0.64 720	0.43 657	0.32 617	0.71 687	0.76 694

otaku	1.67 656	1.18 693	1.56 586	2.27 733	1.59 725	1.98 669	1.23 674	2.23 636	1.37 588	1.48 608	1.63 611	1.73 632	1.23 610	1.85 519	1.09 566	2.96 742	0.58 718	1.74 730	0.61 705	2.94 737	2.15 733

222	1.67 656	0.31 355	0.93 406	0.59 451	0.31 252	1.05 532	0.43 350	2.39 663	1.47 629	1.37 564	1.55 585	0.94 430	0.94 516	1.98 541	17.76 765	0.24 458	0.22 525	0.21 344	0.20 391	0.22 394	0.26 454

Wz-Net-SNSev	1.68 658	1.45 709	8.71 723	0.71 594	0.67 612	1.35 600	1.51 690	2.15 616	1.47 629	1.51 611	1.68 618	2.27 681	1.38 637	4.23 645	2.36 677	0.32 590	0.29 616	0.31 579	0.33 631	0.43 614	0.39 596

DeepPrunerF	1.68 658	0.82 662	6.82 707	0.94 688	1.20 713	0.91 488	0.97 639	2.50 682	5.19 749	1.22 486	1.30 496	1.18 513	1.29 622	4.96 665	1.75 650	0.43 649	0.35 657	0.52 678	0.48 680	0.43 614	0.42 614

psmorigin	1.69 660	0.74 655	13.13 736	0.70 588	0.60 580	1.16 565	0.79 591	1.69 480	1.25 519	2.07 685	1.77 632	2.23 678	1.51 655	2.14 561	1.45 615	0.39 636	0.41 680	0.34 611	0.33 631	0.45 628	0.63 676

G-Net	1.71 661	0.67 638	2.09 631	1.14 708	0.75 638	2.96 713	0.89 621	1.58 446	1.30 557	2.76 709	8.12 752	2.29 683	2.51 713	1.94 535	2.23 670	0.49 671	0.45 690	0.45 662	0.31 609	0.62 676	0.59 669

AANet	1.72 662	1.32 707	5.46 700	0.70 588	0.73 625	1.52 621	0.85 613	1.95 562	3.12 720	3.12 722	3.30 706	2.91 704	2.23 704	2.48 593	2.27 672	0.44 658	0.31 625	0.34 611	0.31 609	0.47 640	0.58 666

Ntro	1.72 662	1.21 697	1.62 591	2.54 740	1.86 729	2.09 678	1.14 663	2.08 593	1.38 590	1.23 489	1.62 605	1.62 614	1.33 631	2.04 549	1.21 582	3.09 743	0.56 715	1.82 732	0.65 707	2.97 740	2.25 735

z-mn7	1.77 664	1.06 682	7.02 710	0.74 614	0.54 549	2.58 695	1.03 649	1.90 547	2.73 716	1.61 634	3.00 701	1.96 660	1.40 640	5.23 669	2.87 687	0.31 582	0.25 582	0.27 531	0.25 523	0.34 575	0.35 574

FBW_ROB	1.78 665	0.66 634	1.90 616	0.72 600	0.66 606	1.79 656	1.07 654	2.79 708	1.77 667	1.84 665	1.79 634	1.98 662	1.37 636	12.42 766	2.22 668	0.36 624	0.38 672	0.57 694	0.39 655	0.46 635	0.51 644

SPS-STEREO	1.78 665	1.09 687	1.52 580	1.22 711	1.14 705	1.87 663	1.11 657	2.27 648	1.70 661	3.17 724	2.39 681	2.84 702	1.93 687	4.41 650	2.93 688	1.04 722	0.99 742	0.97 718	0.94 724	1.03 708	1.05 709
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MFN_U_SF_DS_RVC	1.80 667	1.11 690	4.33 691	0.84 655	0.77 644	3.70 721	2.41 735	2.04 585	1.85 677	1.75 656	1.90 652	1.92 653	1.25 614	7.33 720	1.45 615	0.47 667	0.47 696	0.53 682	0.77 716	0.50 648	0.55 658

SAMSARA	1.80 667	0.90 669	3.37 678	1.28 716	1.13 703	3.71 722	2.33 730	2.53 687	1.93 682	3.17 724	1.73 626	2.99 705	1.68 668	3.53 633	2.46 679	0.47 667	0.54 711	0.43 657	0.47 677	0.59 669	0.64 677

DStereoO	1.82 669	1.21 697	2.98 668	1.42 721	0.88 673	1.54 625	4.03 747	1.90 547	2.15 696	1.56 624	1.82 641	1.75 637	4.06 735	1.76 506	2.15 666	2.39 737	0.52 707	0.97 718	0.43 667	2.24 725	0.68 684

PVD	1.82 669	0.91 673	3.02 670	1.03 698	0.94 681	2.61 698	1.14 663	2.78 707	3.40 727	3.08 721	2.75 694	2.39 690	2.49 712	2.81 609	3.66 699	0.48 669	0.49 705	0.59 699	0.49 684	0.60 672	0.81 698

ADCL	1.82 669	0.70 645	4.57 694	0.70 588	0.63 593	2.56 694	1.77 708	2.08 593	1.77 667	1.95 678	1.89 650	2.04 673	1.88 685	2.36 580	9.55 740	0.27 534	0.25 582	0.35 619	0.32 617	0.39 600	0.39 596

zh-mn7	1.84 672	1.51 714	9.67 728	0.70 588	0.54 549	1.47 617	0.84 606	1.93 557	2.13 695	2.50 703	2.70 693	1.67 623	1.35 633	4.75 662	3.14 693	0.32 590	0.27 600	0.27 531	0.27 560	0.32 560	0.39 596

AAGNet	1.84 672	0.30 322	0.79 315	0.66 536	0.32 287	0.65 355	0.50 444	1.02 241	1.01 372	1.47 603	1.21 455	0.99 448	1.16 594	2.76 608	22.69 773	0.24 458	0.13 158	0.22 386	0.20 391	0.24 456	0.16 135

ff1	1.88 674	0.36 472	1.51 576	0.56 394	0.40 430	0.76 414	0.59 516	1.08 274	2.62 708	1.19 466	1.49 563	1.07 476	0.85 469	9.88 757	13.82 756	0.21 365	0.13 158	0.31 579	0.28 571	0.20 316	0.23 379

MDST_ROB	1.88 674	0.40 527	1.71 601	0.93 684	0.60 580	4.27 735	1.23 674	3.99 731	1.44 618	4.61 741	2.63 692	1.44 579	1.03 561	9.78 754	1.62 636	0.33 597	0.26 590	0.37 632	0.33 631	0.31 549	0.34 564

SGM_RVC	1.88 674	0.40 527	0.90 394	0.63 500	0.30 228	2.81 707	1.26 677	2.73 702	1.81 675	4.09 733	2.85 698	3.88 720	3.19 722	8.42 740	2.44 678	0.33 597	0.31 625	0.30 572	0.28 571	0.31 549	0.31 535
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
mmx	1.89 677	0.36 472	1.51 576	0.56 394	0.40 430	0.76 414	0.59 516	2.32 652	1.41 604	1.19 466	1.49 563	1.07 476	0.85 469	9.88 757	13.82 756	0.25 485	0.21 503	0.31 579	0.28 571	0.32 560	0.29 506

xxx	1.89 677	0.36 472	1.51 576	0.56 394	0.40 430	0.76 414	0.59 516	2.32 652	1.41 604	1.19 466	1.49 563	1.07 476	0.85 469	9.88 757	13.82 756	0.25 485	0.21 503	0.31 579	0.28 571	0.32 560	0.29 506

DPSNet	1.91 679	0.64 627	5.95 701	0.73 608	0.59 576	2.04 674	1.61 698	3.84 729	1.96 685	1.54 619	1.39 532	2.27 681	3.32 725	4.95 664	4.79 712	0.50 675	0.31 625	0.29 559	0.26 540	0.67 682	0.54 651

2222	1.93 680	0.75 656	4.44 693	0.97 693	0.78 648	2.24 683	2.92 742	2.24 638	1.59 649	1.71 651	2.83 697	5.02 734	1.77 678	4.37 649	4.01 704	0.61 697	0.36 661	0.57 694	0.42 662	0.62 676	0.43 618

test_sample9	1.96 681	0.51 578	1.35 557	0.58 431	0.40 430	1.07 538	0.80 594	1.99 572	1.27 533	1.25 497	1.22 457	1.09 488	1.01 550	2.46 587	8.57 734	0.59 694	12.85 779	0.62 701	0.67 709	0.45 628	0.48 631

1111x	1.96 681	0.32 376	1.54 584	0.54 355	0.30 228	1.00 522	0.69 558	2.47 676	1.33 569	1.21 478	1.44 551	1.21 518	1.11 585	8.49 741	16.14 763	0.22 404	0.23 556	0.22 386	0.23 498	0.25 470	0.26 454

ADCPNet	1.97 683	0.78 657	9.38 726	0.74 614	0.61 586	2.73 704	1.36 683	2.11 599	1.66 657	1.92 672	1.70 622	2.45 692	2.07 693	2.50 594	6.84 727	0.38 629	0.38 672	0.38 638	0.43 667	0.47 640	0.50 640

zh-sn7	2.00 684	1.73 726	9.50 727	0.77 633	0.73 625	1.77 650	1.32 680	2.08 593	1.66 657	1.91 670	2.48 688	1.81 644	2.25 705	5.74 682	4.07 705	0.33 597	0.33 644	0.32 591	0.32 617	0.44 625	0.46 629

WCMA_ROB	2.05 685	0.55 596	1.77 605	0.74 614	0.61 586	2.24 683	1.56 695	2.17 627	1.79 673	4.16 737	6.36 740	5.66 736	4.66 739	3.19 623	2.77 684	0.55 686	0.45 690	0.40 650	0.43 667	0.48 642	0.50 640

RainbowNet	2.06 686	1.86 728	1.97 623	2.86 743	2.25 737	2.03 673	1.79 709	2.77 705	1.92 681	1.54 619	1.84 643	1.95 659	1.73 673	2.23 568	1.38 609	3.40 749	0.86 734	2.39 742	1.00 731	2.94 737	2.42 737

MSMD_ROB	2.08 687	0.61 614	1.15 496	0.71 594	0.62 590	4.00 729	0.93 632	1.94 559	1.79 673	4.71 743	4.60 723	8.14 747	3.87 733	3.75 640	1.65 643	0.54 682	0.48 699	0.55 690	0.58 700	0.53 657	0.52 647

Selective-IGEV-i16pc	2.09 688	0.31 355	19.73 759	0.57 416	0.39 415	2.72 702	1.47 688	1.46 412	1.31 564	0.83 326	1.23 466	1.05 471	0.63 371	7.69 731	0.83 501	0.41 643	0.22 525	0.22 386	0.23 498	0.22 394	0.24 405

Wz-Net-TNSev	2.10 689	2.71 752	9.30 724	0.72 600	0.65 599	2.41 692	1.81 713	2.45 671	1.77 667	1.62 638	1.56 591	2.56 695	2.01 689	5.30 670	4.46 708	0.41 643	0.38 672	0.33 603	0.37 651	0.54 660	0.64 677

ADCMid	2.11 690	0.90 669	8.39 720	0.75 623	0.69 618	1.98 669	1.14 663	2.18 628	1.67 659	2.85 711	1.85 646	2.35 687	2.02 691	2.35 579	10.58 750	0.34 607	0.32 638	0.39 643	0.44 670	0.51 651	0.53 650

ADCP+	2.12 691	0.56 600	10.01 729	0.68 562	0.91 674	2.25 685	1.04 650	1.92 555	1.50 636	1.58 629	1.34 513	1.73 632	1.62 660	2.27 573	13.20 753	0.25 485	0.22 525	0.32 591	0.29 591	0.38 595	0.34 564

WZ-Net	2.14 692	1.08 685	11.68 735	0.89 674	0.78 648	1.76 648	1.59 697	2.39 663	2.03 688	2.11 687	1.95 657	2.30 684	2.28 706	5.94 689	3.86 703	0.35 617	0.27 600	0.29 559	0.32 617	0.52 652	0.50 640

AnyNet_C32	2.14 692	1.45 709	7.38 712	0.95 691	1.12 700	2.23 682	2.34 731	2.10 598	1.54 640	2.44 698	1.79 634	2.04 673	1.66 666	2.69 603	10.48 749	0.38 629	0.35 657	0.35 619	0.42 662	0.50 648	0.60 672

NVStereoNet_ROB	2.17 694	1.18 693	3.51 681	1.14 708	1.26 717	1.57 629	1.51 690	2.19 630	2.11 693	2.04 683	4.80 725	3.17 712	2.11 698	7.97 734	2.10 663	1.12 725	0.94 739	1.10 725	1.34 738	0.95 702	1.31 718
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MSC_U_SF_DS_RVC	2.22 695	1.29 705	4.14 689	1.10 704	0.78 648	5.00 738	2.38 734	2.47 676	2.67 713	1.94 676	2.28 676	2.66 699	1.70 669	9.10 744	2.29 675	0.68 707	0.52 707	0.68 705	0.71 713	1.17 714	0.81 698

SANet	2.26 696	0.70 645	6.94 709	0.69 578	0.46 492	2.76 706	1.76 707	2.61 693	5.84 752	2.45 699	3.52 710	3.71 717	3.38 727	5.90 686	2.14 665	0.34 607	0.31 625	0.32 591	0.29 591	0.54 660	0.43 618

test_sample8	2.29 697	0.51 578	1.35 557	0.58 431	0.40 430	1.07 538	0.80 594	2.03 582	1.22 500	2.28 693	1.33 509	4.98 733	2.51 713	2.46 587	8.57 734	0.59 694	12.85 779	0.62 701	0.67 709	0.45 628	0.48 631

Selective-IGEV-i16pb	2.30 698	0.35 459	19.92 760	0.60 459	0.40 430	2.59 697	1.50 689	3.09 718	1.91 680	0.98 370	1.68 618	1.37 565	0.99 540	8.11 737	0.96 544	0.38 629	0.21 503	0.22 386	0.26 540	0.25 470	0.29 506

ADCS	2.35 699	1.26 702	6.54 706	0.85 658	0.77 644	2.18 681	1.79 709	2.47 676	2.20 697	2.80 710	2.14 671	2.38 688	2.09 694	2.81 609	13.83 759	0.43 649	0.41 680	0.40 650	0.45 673	0.59 669	0.67 679

MeshStereo	2.36 700	0.60 609	1.05 463	0.63 500	0.51 526	2.58 695	0.99 643	3.46 723	2.21 698	7.38 760	5.06 729	7.50 742	3.10 720	7.02 715	2.54 680	0.44 658	0.44 688	0.45 662	0.40 657	0.43 614	0.45 624
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
AnyNet_C01	2.38 701	2.21 740	10.17 730	0.99 695	0.79 651	3.12 714	2.37 732	2.69 701	1.89 679	2.58 706	2.44 685	2.70 700	1.86 684	3.65 634	7.12 729	0.41 643	0.41 680	0.40 650	0.42 662	0.68 683	0.79 696

DispFullNet	2.39 702	2.89 754	3.74 685	3.09 748	2.27 739	2.04 674	0.84 606	2.19 630	1.73 665	2.54 704	1.98 658	2.23 678	5.83 743	3.44 632	1.84 656	1.03 720	0.33 644	2.65 748	1.97 750	2.87 736	2.34 736

EDNetEfficient	2.40 703	1.14 691	8.59 722	0.77 633	0.73 625	1.06 535	1.53 693	1.54 433	4.06 737	4.87 744	2.81 695	2.23 678	3.53 728	3.04 617	9.65 741	0.27 534	0.24 568	0.27 531	0.31 609	0.70 685	0.67 679

MSAF-DinoV2	2.45 704	1.88 731	17.19 752	0.89 674	0.52 532	1.39 605	0.97 639	2.84 711	1.77 667	1.55 622	1.65 613	3.60 716	2.28 706	5.74 682	4.64 711	0.28 553	0.17 407	0.26 517	0.28 571	0.49 646	0.54 651

FCDSN-DC	2.47 705	0.65 633	1.00 444	0.85 658	0.75 638	2.26 686	0.97 639	2.31 651	1.83 676	5.52 755	7.65 747	7.72 745	7.70 750	4.43 651	2.64 681	0.52 678	0.48 699	0.52 678	0.52 692	0.57 665	0.59 669
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SuperB	2.50 706	0.72 650	18.07 757	0.72 600	0.53 540	1.85 661	0.86 615	1.80 513	2.40 701	1.54 619	1.42 544	1.13 505	1.17 598	4.18 644	4.80 714	0.25 485	0.20 484	0.23 425	0.19 350	7.64 764	0.38 590

ELAS	2.67 707	0.80 658	2.13 635	1.13 705	1.15 707	6.25 743	2.56 737	3.50 724	3.68 730	5.36 748	4.92 728	3.79 718	5.56 742	3.65 634	5.22 716	0.66 703	0.57 716	0.56 692	0.54 696	0.65 680	0.75 693
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
mmmmmm	2.70 708	1.22 699	8.42 721	1.01 697	0.84 662	4.21 733	2.41 735	2.51 684	4.34 741	3.44 727	4.06 716	3.43 714	3.15 721	4.52 653	6.03 722	0.58 692	0.55 713	0.90 716	0.80 718	0.84 695	0.67 679

RTS	2.76 709	1.55 718	15.40 741	1.13 705	1.42 721	3.75 725	2.21 725	2.45 671	2.72 714	2.91 714	2.85 698	2.58 696	1.62 660	6.28 697	5.80 720	0.41 643	0.30 620	0.35 619	0.35 643	0.52 652	0.54 651

RTSA	2.76 709	1.55 718	15.40 741	1.13 705	1.42 721	3.75 725	2.21 725	2.45 671	2.72 714	2.91 714	2.85 698	2.58 696	1.62 660	6.28 697	5.80 720	0.41 643	0.30 620	0.35 619	0.35 643	0.52 652	0.54 651

WAO-7	2.78 711	1.54 717	2.18 638	1.41 720	1.19 712	3.92 728	2.01 718	4.19 734	3.89 732	2.98 717	5.47 730	4.18 723	3.28 724	8.24 739	4.27 706	1.13 726	1.01 743	1.18 726	1.13 737	1.19 715	1.13 715

MADNet+	2.80 712	3.38 757	11.57 734	1.50 724	1.21 715	3.18 716	2.00 715	3.52 725	2.61 707	1.81 662	2.09 667	2.83 701	2.18 702	7.55 723	5.44 718	0.84 711	0.83 729	0.71 707	0.66 708	1.05 710	1.08 711

IMH-64-1	2.82 713	1.87 729	1.77 605	3.31 750	2.69 746	3.22 717	2.07 720	4.25 736	2.77 717	2.46 700	3.78 713	3.05 707	2.34 709	4.67 658	3.00 690	3.84 754	0.84 732	2.75 749	1.39 739	3.34 745	2.93 746

IMH-64	2.82 713	1.87 729	1.77 605	3.31 750	2.69 746	3.22 717	2.07 720	4.25 736	2.77 717	2.46 700	3.78 713	3.05 707	2.34 709	4.67 658	3.00 690	3.84 754	0.84 732	2.75 749	1.39 739	3.34 745	2.93 746

pmcnn	2.84 715	0.46 555	5.19 699	0.68 562	0.42 463	1.55 626	1.16 666	2.32 652	1.60 653	2.72 707	7.49 745	17.96 768	1.48 653	6.04 690	6.64 726	0.18 216	0.15 340	0.15 62	0.12 62	0.20 316	0.20 282

ACVNet_2	2.86 716	1.47 711	8.28 717	2.68 741	2.26 738	2.70 701	1.84 714	3.41 721	3.04 719	2.27 692	3.42 709	4.58 725	2.10 695	5.91 687	1.62 636	2.58 740	0.67 724	2.22 736	0.85 721	2.79 734	2.47 738

ELAS_RVC	2.87 717	0.80 658	3.22 675	1.16 710	1.12 700	2.92 712	5.33 751	2.98 714	4.18 739	5.04 745	4.82 726	4.71 727	8.23 752	4.25 647	4.79 712	0.67 705	0.57 716	0.57 694	0.53 695	0.66 681	0.74 691
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FC-DCNN	2.88 718	0.61 614	1.15 496	0.75 623	0.57 567	2.85 710	1.05 651	3.44 722	2.64 711	6.93 756	7.63 746	9.86 752	7.02 748	5.76 684	4.31 707	0.54 682	0.48 699	0.51 676	0.50 687	0.53 657	0.52 647

FC-DCNN v2	2.96 719	0.61 614	1.13 489	0.75 623	0.57 567	2.90 711	1.06 653	3.59 727	2.66 712	7.05 757	7.66 748	10.26 755	7.17 749	6.27 696	4.49 710	0.54 682	0.48 699	0.51 676	0.50 687	0.53 657	0.52 647

WAO-6	2.98 720	1.67 723	1.88 615	2.38 737	2.30 740	3.53 720	2.37 732	4.38 738	4.64 745	2.42 696	4.50 719	4.85 729	2.99 719	5.22 668	5.37 717	1.77 731	1.16 749	2.31 738	1.47 744	2.42 729	1.99 732

ACVNet-4b	3.05 721	1.42 708	18.09 758	2.85 742	2.33 741	2.32 690	1.22 672	2.47 676	2.21 698	1.26 509	2.36 680	2.64 698	1.46 649	6.32 700	1.23 586	3.29 746	0.45 690	2.37 739	1.02 733	3.03 741	2.61 740

nnnnnnn	3.06 722	0.90 669	9.33 725	1.08 701	0.98 688	2.74 705	2.01 718	2.74 704	3.35 725	3.73 730	6.28 739	6.25 738	4.55 738	6.33 701	6.50 724	0.66 703	0.64 720	0.78 708	0.75 714	0.84 695	0.81 698

ACVNet_1	3.08 723	1.48 712	17.70 753	2.90 745	2.35 743	2.30 687	1.43 686	3.16 719	2.26 700	1.91 670	2.05 665	3.51 715	2.32 708	3.71 639	1.58 629	3.25 745	0.66 723	2.40 743	1.06 734	3.07 742	2.59 739

1111	3.13 724	0.87 667	8.32 719	0.94 688	0.97 685	3.73 724	4.54 750	3.02 716	2.44 702	3.68 729	4.18 718	4.08 721	5.00 740	8.01 736	8.79 736	0.53 680	0.45 690	0.54 684	0.47 677	0.99 704	0.97 706

MonStereo1	3.22 725	1.70 725	2.23 643	2.51 739	2.33 741	5.55 741	1.61 698	3.55 726	4.67 746	3.29 726	8.09 751	4.79 728	3.75 730	6.30 699	2.79 685	2.52 738	0.64 720	1.91 734	1.07 735	2.53 731	2.62 741

PWCK	3.24 726	2.37 741	10.86 732	2.14 732	1.14 705	3.71 722	4.19 748	3.02 716	3.55 729	3.05 720	3.63 711	3.09 710	2.35 711	8.16 738	3.41 696	2.17 735	0.96 740	1.77 731	1.01 732	2.84 735	1.40 722

IMH	3.35 727	1.95 734	1.86 614	3.30 749	2.72 748	4.03 731	2.00 715	4.58 740	3.83 731	2.87 712	6.99 743	4.69 726	3.21 723	6.77 711	2.97 689	3.91 757	0.89 736	2.78 751	1.40 743	3.36 747	2.93 746

LVE	3.40 728	1.80 727	2.21 640	2.90 745	2.44 744	3.27 719	2.25 727	4.80 741	5.06 747	2.43 697	6.79 741	5.99 737	2.64 717	9.20 746	2.28 673	3.30 747	1.11 748	2.38 740	1.48 745	2.95 739	2.62 741

Dean	3.77 729	1.65 721	17.87 754	3.01 747	2.54 745	3.15 715	2.10 723	4.80 741	4.42 742	2.89 713	6.03 737	5.45 735	2.55 716	3.40 631	2.13 664	3.22 744	0.89 736	2.51 746	1.07 735	3.07 742	2.65 744

JetBlue	4.18 730	2.45 746	10.42 731	1.40 717	2.89 750	10.68 750	10.68 759	3.91 730	2.52 703	2.74 708	3.39 708	4.50 724	4.27 736	7.97 734	7.67 732	0.89 713	0.97 741	0.89 714	0.92 723	2.26 726	2.21 734

notaker	4.29 731	2.42 744	5.06 696	3.89 759	3.29 755	4.00 729	2.25 727	4.93 743	3.47 728	4.21 739	6.79 741	7.67 744	3.37 726	9.25 748	6.47 723	4.09 759	1.42 751	3.35 758	2.13 754	4.11 754	3.54 752

ktn	4.56 732	2.41 743	2.54 653	3.79 758	3.25 753	4.81 737	2.91 741	5.52 745	7.36 755	4.12 736	14.55 766	7.54 743	3.70 729	7.84 733	3.35 695	4.06 758	1.86 755	3.26 757	2.22 755	3.27 744	2.86 745

WAO-8	4.57 733	2.01 735	2.58 656	2.37 735	2.21 735	9.75 745	1.71 702	6.04 750	16.34 768	4.11 734	7.69 749	7.41 740	3.85 731	10.02 760	3.85 701	2.05 733	1.09 746	2.44 744	1.39 739	2.56 732	1.86 730

Venus	4.57 733	2.01 735	2.58 656	2.37 735	2.21 735	9.75 745	1.71 702	6.04 750	16.34 768	4.11 734	7.69 749	7.41 740	3.85 731	10.02 760	3.85 701	2.05 733	1.09 746	2.44 744	1.39 739	2.56 732	1.86 730

MultiAttention	4.59 735	0.35 459	0.90 394	0.75 623	0.46 492	31.81 782	4.41 749	2.35 660	1.41 604	1.64 642	2.43 684	2.42 691	0.70 405	38.40 785	1.78 654	0.23 433	0.15 340	0.30 572	0.30 603	0.48 642	0.48 631

fsdfsdds	4.90 736	1.19 695	5.11 697	1.27 713	1.09 697	10.29 748	3.55 745	6.23 752	7.18 754	8.03 762	12.12 758	14.11 759	8.20 751	7.17 718	5.77 719	0.58 692	0.53 710	0.88 713	0.67 709	2.35 727	1.75 729

SGM+DAISY	5.38 737	1.28 704	8.24 716	1.27 713	1.16 710	10.62 749	16.01 767	2.93 713	2.53 704	8.64 764	13.03 761	8.26 748	13.38 762	6.34 703	7.59 731	1.07 723	1.05 745	1.00 722	0.98 728	1.02 707	1.12 714

TorneroNet-64	5.41 738	2.10 738	2.43 648	3.49 753	2.83 749	9.90 747	2.13 724	8.87 757	16.79 773	5.39 750	9.18 754	10.68 757	3.92 734	9.55 750	5.11 715	3.36 748	0.86 734	2.88 752	1.62 746	3.76 750	3.37 750

MADNet++	5.41 738	3.18 755	6.43 705	4.66 763	3.95 759	6.15 742	6.75 752	4.51 739	4.51 744	5.06 746	6.27 738	4.96 731	6.14 744	9.39 749	11.70 751	4.71 760	4.19 768	3.97 760	3.33 758	4.08 753	4.25 758

UNDER WATER	5.68 740	2.46 747	15.52 743	3.98 761	3.53 756	5.15 739	2.74 739	5.58 747	16.41 771	4.00 732	4.56 720	9.12 750	6.43 746	6.22 693	9.11 738	3.85 756	1.35 750	3.18 756	1.98 751	4.51 758	3.84 756

DStereoSA	5.78 741	1.09 687	8.20 715	2.07 731	4.09 760	4.26 734	21.23 771	4.17 733	5.59 750	1.96 679	12.40 759	1.57 606	13.59 764	7.02 715	13.02 752	0.90 714	3.63 766	0.91 717	3.68 766	1.84 721	4.43 759

UNDER WATER-64	5.84 742	2.48 748	17.93 755	3.97 760	3.58 757	7.70 744	3.03 743	5.72 749	14.13 762	4.18 738	4.00 715	9.27 751	6.80 747	6.20 692	9.22 739	3.67 751	1.52 753	3.14 754	1.95 749	4.43 757	3.83 755

DStereoFS	6.12 743	2.43 745	7.51 713	2.47 738	2.16 733	16.09 762	8.18 753	4.22 735	12.08 760	3.74 731	14.16 764	7.84 746	13.66 765	7.03 717	9.84 742	0.90 714	1.49 752	1.23 727	2.79 757	1.36 718	3.31 749

LSM	6.55 744	1.26 702	15.64 745	1.79 727	68.74 793	1.67 640	2.08 722	2.26 640	2.59 706	3.13 723	3.08 704	1.90 648	1.81 680	2.89 613	2.16 667	0.43 649	0.59 719	0.50 673	0.58 700	0.64 678	17.24 780

tt	6.61 745	0.28 257	6.10 703	3.77 757	2.17 734	11.53 751	19.61 769	13.53 764	5.81 751	3.00 718	2.82 696	4.97 732	6.33 745	3.83 642	7.23 730	9.13 771	11.32 778	5.87 770	6.22 772	6.01 761	2.63 743

JetRed	7.02 746	8.94 762	25.72 773	2.89 744	3.27 754	14.25 757	12.27 763	6.69 753	4.45 743	4.46 740	4.56 720	6.65 739	5.43 741	7.46 722	14.41 761	2.60 741	3.31 763	2.61 747	2.30 756	4.34 755	3.79 754

xyz-stereo	7.03 747	0.24 123	70.23 795	0.44 141	0.21 28	29.74 776	0.49 433	1.03 250	0.77 259	1.45 599	26.78 776	1.17 512	1.19 607	4.72 661	1.32 601	0.16 113	0.12 58	0.20 299	0.14 181	0.17 163	0.14 26

MANE	7.50 748	0.64 627	7.97 714	1.40 717	2.10 732	16.86 764	12.56 764	12.91 763	17.51 776	8.50 763	11.60 757	14.66 760	13.33 761	12.02 765	13.28 754	0.62 698	0.52 707	0.52 678	1.90 748	0.56 663	0.58 666

TARStereo	7.78 749	0.62 621	14.51 738	0.93 684	1.15 707	13.77 754	15.65 766	12.05 762	14.81 763	13.63 770	15.70 769	18.98 769	13.52 763	8.62 742	7.02 728	0.55 686	0.47 696	0.50 673	0.52 692	1.19 715	1.30 717

SGM-ForestM	7.81 750	0.48 566	11.02 733	0.74 614	0.40 430	16.83 763	12.72 765	7.91 755	8.13 756	11.53 766	10.25 756	22.44 779	14.01 766	17.02 768	20.52 767	0.38 629	0.39 677	0.37 632	0.36 646	0.37 589	0.38 590

coex-ft	8.35 751	2.39 742	100.24 801	0.68 562	0.54 549	1.77 650	1.57 696	1.71 488	11.00 758	18.91 777	3.76 712	3.85 719	8.23 752	3.29 628	6.58 725	0.31 582	0.31 625	0.32 591	0.31 609	0.69 684	0.57 663

LE_ROB	8.35 751	0.47 560	27.42 777	0.83 651	0.34 336	2.84 709	3.36 744	4.03 732	27.04 781	25.20 781	8.72 753	8.55 749	27.35 780	7.37 721	22.13 769	0.22 404	0.20 484	0.20 299	0.21 436	0.25 470	0.25 429

KSHMR	8.76 753	2.14 739	3.59 682	3.60 756	3.13 752	4.15 732	2.67 738	5.61 748	58.90 802	3.04 719	55.71 799	4.94 730	2.54 715	4.61 657	3.05 692	3.49 750	1.57 754	3.14 754	1.98 751	3.84 751	3.49 751

U	9.23 754	0.22 64	0.65 226	0.48 225	53.11 790	61.26 794	0.24 77	0.77 137	0.55 175	0.37 112	0.30 48	0.29 53	0.34 121	0.34 5	0.27 61	0.20 323	0.12 58	60.47 797	4.24 767	0.18 217	0.14 26

TCMNet-wrong-test	10.42 755	11.55 767	15.31 739	20.99 774	18.49 765	13.94 755	10.69 760	16.07 766	4.14 738	5.27 747	5.64 731	16.22 765	12.57 756	7.57 727	10.26 743	7.44 766	2.38 756	4.30 762	3.43 759	11.37 769	10.87 765

noway3	10.45 756	11.26 765	15.59 744	20.44 770	18.96 766	14.23 756	10.49 754	16.23 768	3.89 732	5.51 754	5.94 733	16.06 762	12.64 757	7.55 723	10.34 744	7.33 764	2.43 757	4.35 767	3.52 762	11.33 768	10.91 766

noway2	10.50 757	11.21 764	15.72 746	20.62 771	18.97 767	14.33 758	10.59 757	16.12 767	3.98 734	5.45 753	6.00 735	16.22 765	12.70 759	7.56 725	10.34 744	7.38 765	2.49 758	4.32 763	3.54 765	11.38 770	11.11 767

EDNetEfficientorigin	10.59 758	1.52 716	177.33 802	0.68 562	0.54 549	1.66 639	1.20 671	1.94 559	3.39 726	4.69 742	3.37 707	3.08 709	2.79 718	3.25 626	3.63 698	0.26 512	0.24 568	0.33 603	0.28 571	0.85 697	0.87 702

noway1	10.64 759	12.07 768	16.44 748	21.20 776	19.06 770	14.41 759	10.51 755	16.52 770	4.03 735	5.42 751	5.99 734	16.15 763	12.52 754	7.59 728	10.46 747	7.44 766	2.54 759	4.32 763	3.52 762	11.46 771	11.17 768

zzzz4	10.65 760	12.07 768	16.48 749	21.19 775	19.05 769	14.42 760	10.51 755	16.51 769	4.04 736	5.43 752	6.00 735	16.20 764	12.52 754	7.59 728	10.46 747	7.44 766	2.54 759	4.32 763	3.52 762	11.46 771	11.17 768

noway4	10.67 761	12.09 770	16.55 750	21.38 777	19.04 768	14.42 760	10.65 758	16.06 765	4.19 740	5.37 749	5.92 732	16.58 767	12.69 758	7.56 725	10.37 746	7.46 769	2.58 761	4.32 763	3.51 761	11.47 773	11.21 770

TorneroNet	10.72 762	2.09 737	2.76 662	3.48 752	3.03 751	44.72 784	2.31 729	8.62 756	67.06 803	7.45 761	23.21 775	10.59 756	4.28 737	9.03 743	9.00 737	3.67 751	0.91 738	3.04 753	1.63 747	3.92 752	3.55 753

HanzoNet	11.92 763	5.12 758	17.18 751	4.19 762	3.59 758	5.16 740	2.82 740	7.41 754	9.96 757	33.31 792	27.60 777	22.25 778	37.31 786	18.18 770	13.57 755	8.13 770	3.44 765	3.50 759	3.44 760	7.77 765	4.52 760

DGTPSM_ROB	13.06 764	8.27 760	22.29 765	9.53 765	18.14 763	11.53 751	31.97 777	10.82 760	16.25 766	7.14 758	19.39 773	10.12 753	16.69 769	9.85 755	22.49 771	4.77 761	8.72 771	5.37 768	10.24 777	6.15 762	11.56 771

DPSMNet_ROB	13.08 765	8.28 761	22.32 766	9.54 766	18.15 764	11.53 751	31.98 778	10.83 761	16.27 767	7.17 759	19.40 774	10.12 753	16.69 769	9.87 756	22.50 772	4.78 762	8.72 771	5.38 769	10.25 778	6.16 763	11.59 772

USTest	14.33 766	14.93 771	21.00 763	17.41 768	16.02 762	23.11 767	33.76 779	22.02 771	11.81 759	9.47 765	10.19 755	15.94 761	13.17 760	17.25 769	22.38 770	3.81 753	5.01 769	6.17 771	6.18 771	9.23 767	7.81 764

light-stereo	14.46 767	1.65 721	20.58 762	19.82 769	25.36 777	19.10 765	0.90 622	9.64 759	6.02 753	19.83 778	46.75 795	67.67 798	2.22 703	32.02 783	2.68 682	1.65 730	3.82 767	0.79 709	0.95 726	3.54 748	4.12 757

UHP	17.86 768	1.68 724	29.83 778	1.27 713	1.70 727	29.13 774	17.63 768	33.09 786	46.83 797	27.32 783	39.06 789	28.05 782	34.46 781	18.97 771	21.86 768	0.68 707	0.42 685	0.57 694	0.48 680	8.89 766	15.22 779

ASD4	17.95 769	11.38 766	20.07 761	11.32 767	12.21 761	21.39 766	31.23 776	22.73 773	12.78 761	12.19 767	12.67 760	13.79 758	14.32 767	20.13 772	25.17 777	18.93 779	15.37 781	28.00 787	22.52 789	17.63 778	15.21 778

iinet-test	18.01 770	18.04 772	23.78 768	20.87 772	19.69 772	26.45 769	35.63 780	25.63 776	15.99 764	13.41 768	13.26 762	20.54 770	17.74 772	20.59 773	25.07 775	9.57 772	8.78 773	9.86 774	9.83 774	13.20 774	12.18 773

IINet	18.01 770	18.04 772	23.78 768	20.87 772	19.69 772	26.45 769	35.63 780	25.63 776	15.99 764	13.41 768	13.26 762	20.54 770	17.73 771	20.59 773	25.07 775	9.57 772	8.78 773	9.86 774	9.83 774	13.20 774	12.18 773

DPSM_ROB	19.12 772	19.13 775	25.13 771	22.15 779	20.86 775	28.06 772	37.75 783	27.18 778	16.95 774	14.25 771	15.07 767	21.66 773	18.69 774	21.83 776	26.51 779	10.15 775	9.30 776	10.45 776	10.41 779	14.00 776	12.85 776

DPSM	19.12 772	19.13 775	25.13 771	22.15 779	20.86 775	28.06 772	37.75 783	27.18 778	16.95 774	14.25 771	15.07 767	21.66 773	18.69 774	21.83 776	26.51 779	10.15 775	9.30 776	10.45 776	10.41 779	14.00 776	12.85 776

Selective-IGEV-i1pa	20.34 774	26.89 781	23.27 767	3.54 754	1.82 728	32.96 783	20.08 770	31.17 782	25.55 777	24.32 780	27.65 778	33.37 783	27.28 779	32.74 784	27.03 781	20.62 788	6.83 770	12.51 778	4.91 770	3.61 749	20.74 781

LRCNet_RVC	22.79 775	32.09 782	22.06 764	29.83 781	26.15 778	4.40 736	0.84 606	22.64 772	2.10 692	26.93 782	29.25 779	23.03 780	15.56 768	23.91 778	18.92 766	32.00 791	20.04 791	34.68 791	32.13 792	30.66 789	28.52 789

DLNR_Zeroshot_test	23.23 776	48.25 795	43.77 782	177.04 802	78.39 795	0.35 55	0.21 34	23.33 774	0.82 284	0.67 286	0.86 303	0.58 271	0.30 82	1.64 486	0.48 336	10.69 777	0.13 158	0.18 214	0.14 181	76.63 800	0.23 379

DLNR-FE	23.24 777	48.33 796	43.35 781	177.19 803	78.30 794	0.35 55	0.21 34	23.45 775	0.82 284	0.67 286	0.86 303	0.58 271	0.29 70	1.62 484	0.48 336	10.93 778	0.13 158	0.18 214	0.14 181	76.65 801	0.23 379

DPSimNet_ROB	24.77 778	9.69 763	61.46 794	3.56 755	19.46 771	25.95 768	77.56 796	5.09 744	16.60 772	21.50 779	29.82 780	25.12 781	85.69 800	13.37 767	23.07 774	7.23 763	17.79 782	8.55 772	7.57 773	4.57 759	31.84 790

BEATNet-Init1	27.39 779	21.01 777	73.65 796	1.07 700	0.80 653	56.07 785	22.82 772	33.14 787	31.71 783	51.78 802	52.93 798	65.63 797	48.54 794	48.75 797	36.36 785	0.52 678	0.47 696	0.54 684	0.54 696	0.64 678	0.72 688

fast-reg	38.09 780	38.29 784	49.94 784	45.01 791	43.13 788	57.09 793	76.20 789	54.42 790	33.68 784	28.38 784	30.12 781	41.22 787	35.75 783	42.56 788	52.82 789	19.55 780	18.65 783	20.83 779	20.77 781	28.16 781	25.19 782

Hybrid-DGEV	38.41 781	38.43 789	50.24 787	44.83 788	41.93 783	56.45 787	76.20 789	54.48 795	33.86 786	28.46 786	30.13 782	43.49 788	37.75 791	43.77 793	53.30 791	20.31 784	18.69 785	21.02 780	20.97 782	28.20 784	25.72 783

CasAABBNet	38.42 782	38.42 786	50.26 788	44.76 786	41.87 782	56.47 788	76.22 792	54.44 791	33.92 789	28.53 789	30.36 787	43.53 791	37.59 789	43.77 793	53.32 793	20.27 781	18.70 786	21.03 781	21.04 784	28.19 783	25.79 785

RAFT-FEzeroshot	38.43 783	38.42 786	50.19 785	44.92 789	41.98 785	56.48 790	76.24 793	54.46 793	33.87 787	28.51 787	30.31 785	43.61 792	37.54 787	43.76 790	53.32 793	20.29 782	18.70 786	21.03 781	21.04 784	28.21 785	25.79 785

RAFT-FE	38.43 783	38.42 786	50.19 785	44.92 789	41.98 785	56.48 790	76.24 793	54.46 793	33.87 787	28.51 787	30.31 785	43.61 792	37.54 787	43.76 790	53.32 793	20.29 782	18.70 786	21.03 781	21.04 784	28.21 785	25.79 785

FlowAnything	38.45 785	38.38 785	50.32 789	44.77 787	41.97 784	56.43 786	76.20 789	54.49 796	34.43 791	28.45 785	30.15 783	43.52 790	37.69 790	43.76 790	53.31 792	20.36 785	18.71 789	21.03 781	21.10 788	28.18 782	25.74 784

Selective-RAFT-Error	38.47 786	38.44 790	50.38 790	44.74 785	42.01 787	56.47 788	76.24 793	54.44 791	34.02 790	28.59 790	30.30 784	43.51 789	38.10 792	43.69 789	53.24 790	20.36 785	18.72 790	21.05 785	21.02 783	28.25 787	25.87 788

HaxPig	39.02 787	41.39 792	41.59 779	30.10 782	32.36 779	29.49 775	27.65 774	30.56 781	37.94 792	43.75 795	43.81 790	33.42 784	35.69 782	41.51 786	40.33 787	43.91 797	47.48 801	45.87 794	47.14 796	42.29 790	44.06 795

AVERAGE_ROB	40.42 788	42.30 793	42.61 780	36.91 784	35.54 781	30.42 777	27.59 773	37.45 789	38.45 793	44.87 798	44.27 791	37.55 786	36.69 784	41.82 787	40.25 786	45.36 798	46.73 800	47.09 795	46.32 795	42.47 791	43.74 794

MEDIAN_ROB	42.01 789	44.30 794	44.14 783	35.08 783	34.90 780	31.33 781	29.90 775	36.77 788	40.11 794	47.14 801	46.55 794	37.49 785	38.50 793	44.30 796	42.32 788	47.93 799	49.31 802	49.68 796	49.00 797	44.98 794	46.46 798

Anonymous_1	42.79 790	18.71 774	24.75 770	21.81 778	45.16 789	27.68 771	37.52 782	28.64 780	16.34 768	14.72 773	14.53 765	20.60 772	17.82 773	21.52 775	25.88 778	113.45 802	8.91 775	100.63 798	126.37 800	158.50 804	12.31 775

LSM0	42.92 791	38.72 791	50.66 791	47.49 792	110.18 803	56.77 792	75.87 788	54.87 797	33.74 785	29.48 791	31.12 788	43.77 794	37.12 785	43.85 795	53.44 796	20.50 787	18.67 784	21.05 785	21.07 787	28.37 788	41.73 793

PML	51.64 792	37.49 783	14.31 737	7.45 764	20.27 774	107.80 801	231.34 804	8.94 758	27.70 782	86.74 803	268.93 804	69.03 799	61.09 797	24.71 782	14.36 760	9.71 774	3.40 764	9.60 773	4.67 769	20.46 780	4.76 763

xxxxx1	54.34 793	26.72 778	27.03 774	114.14 799	99.00 798	30.68 778	47.19 785	32.52 783	26.09 778	17.85 774	17.48 770	21.86 775	20.92 776	24.38 779	33.78 782	34.73 794	41.33 797	157.67 802	175.68 802	65.82 797	71.99 801

tt_ll	54.34 793	26.72 778	27.03 774	114.14 799	99.00 798	30.68 778	47.19 785	32.52 783	26.09 778	17.85 774	17.48 770	21.86 775	20.92 776	24.38 779	33.78 782	34.73 794	41.33 797	157.67 802	175.68 802	65.82 797	71.99 801

ff	54.34 793	26.72 778	27.03 774	114.14 799	99.00 798	30.68 778	47.19 785	32.52 783	26.09 778	17.85 774	17.48 770	21.86 775	20.92 776	24.38 779	33.78 782	34.73 794	41.33 797	157.67 802	175.68 802	65.82 797	71.99 801

zzzz2	57.29 796	57.87 797	75.49 797	67.95 793	62.83 791	84.61 797	114.77 799	80.77 798	50.68 798	42.61 793	45.02 792	61.60 795	53.70 795	64.97 798	79.22 797	30.48 789	28.14 793	31.71 788	31.96 790	42.55 792	38.79 791

noway5	57.29 796	57.87 797	75.49 797	67.95 793	62.83 791	84.61 797	114.77 799	80.77 798	50.68 798	42.61 793	45.02 792	61.60 795	53.70 795	64.97 798	79.22 797	30.48 789	28.14 793	31.71 788	31.96 790	42.55 792	38.79 791

zzz1	62.22 798	59.88 800	89.89 800	84.57 796	80.34 797	82.63 795	98.92 797	85.09 801	52.59 801	43.95 797	48.63 797	76.87 800	68.97 798	65.17 800	79.72 799	33.82 792	28.30 795	35.11 792	34.59 793	50.57 795	44.84 796

zzzzzz3	62.23 799	59.84 799	89.85 799	84.55 795	80.32 796	82.73 796	98.92 797	85.02 800	52.57 800	43.94 796	48.58 796	77.08 801	68.98 799	65.17 800	79.77 800	33.82 792	28.30 795	35.11 792	34.59 793	50.57 795	44.85 797

RSGM-EC	88.73 800	82.35 801	50.81 792	105.24 797	99.50 801	93.69 799	125.26 801	90.19 802	46.12 795	45.12 799	57.25 800	101.03 802	88.09 801	153.95 802	152.34 802	105.29 800	59.41 803	113.44 799	52.73 798	91.73 802	61.05 799

acva	88.73 800	82.35 801	50.81 792	105.24 797	99.50 801	93.69 799	125.26 801	90.19 802	46.12 795	45.12 799	57.25 800	101.03 802	88.09 801	153.95 802	152.34 802	105.29 800	59.41 803	113.44 799	52.73 798	91.73 802	61.05 799

Selective-IGEV-i16pa	99.10 802	136.42 803	18.03 756	1.63 725	1.03 691	188.26 803	3.57 746	184.13 805	171.49 805	89.33 804	181.04 802	121.37 804	199.53 804	226.69 805	143.13 801	134.07 803	21.81 792	32.22 790	4.64 768	2.18 724	121.36 804

test_example2	192.91 803	210.59 804	206.44 803	199.86 804	204.90 804	172.02 802	182.95 803	138.34 804	134.89 804	193.14 805	200.54 803	186.77 805	177.82 803	204.95 804	207.57 804	221.83 805	238.70 805	186.02 805	190.07 805	226.94 805	173.78 805

ccccc	497.36 804	492.94 805	590.78 804	530.37 805	529.69 805	476.06 804	438.68 805	494.48 806	344.79 806	446.40 806	517.23 805	473.27 806	547.51 805	541.46 806	607.83 805	660.58 806	458.79 806	353.88 806	309.98 806	597.94 806	534.45 806

GS-Stereo							0.35 228	1.31 377	0.53 162	0.38 124	0.39 84	0.32 80	0.33 113	0.45 48	0.29 98	0.20 323	0.12 58	0.16 109	0.13 131	0.17 163	0.18 196

FADE		6.16 759		1.90 730	1.95 731			5.55 746	5.12 748	2.92 716		4.13 722		10.56 762		193.84 804	2.80 762	122.45 801	126.70 801	1.14 713	1.11 713

Low-res two-view benchmark