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

Foundation-i32	0.23 1	0.18 3	0.35 2	0.35 2	0.17 1	0.25 8	0.22 36	0.49 7	0.18 1	0.23 2	0.17 2	0.37 106	0.31 73	0.32 1	0.24 8	0.16 100	0.12 54	0.13 1	0.11 9	0.14 32	0.13 3

BLMT-Stereo	0.23 1	0.15 1	0.37 6	0.41 68	0.26 103	0.23 7	0.24 66	0.37 4	0.29 17	0.22 1	0.28 27	0.22 3	0.20 6	0.35 5	0.29 78	0.12 6	0.11 22	0.16 93	0.16 226	0.13 6	0.14 26

PSi22a	0.24 3	0.18 3	0.32 1	0.35 2	0.19 5	0.25 8	0.20 14	0.57 24	0.20 2	0.24 8	0.16 1	0.39 117	0.31 73	0.32 1	0.23 1	0.16 100	0.12 54	0.13 1	0.12 47	0.13 6	0.15 62

mm1	0.25 4	0.20 23	0.38 7	0.39 39	0.24 54	0.25 8	0.20 14	0.49 7	0.34 31	0.23 2	0.27 20	0.40 125	0.22 16	0.47 50	0.24 8	0.13 19	0.12 54	0.14 12	0.11 9	0.13 6	0.15 62

PipStereo	0.25 4	0.18 3	0.35 2	0.36 7	0.19 5	0.20 3	0.20 14	0.62 42	0.24 6	0.23 2	0.19 4	0.45 153	0.34 98	0.39 13	0.25 17	0.14 37	0.12 54	0.13 1	0.11 9	0.13 6	0.15 62

PSi22b	0.25 4	0.18 3	0.35 2	0.36 7	0.19 5	0.20 3	0.20 14	0.59 28	0.25 11	0.23 2	0.19 4	0.45 153	0.34 98	0.38 11	0.25 17	0.14 37	0.12 54	0.13 1	0.12 47	0.13 6	0.15 62

DepthFocus	0.25 4	0.19 10	0.40 21	0.38 27	0.28 156	0.21 5	0.22 36	0.36 2	0.24 6	0.29 21	0.35 51	0.20 2	0.22 16	0.39 13	0.23 1	0.18 197	0.14 231	0.21 304	0.20 345	0.17 145	0.13 3

S2M2_XL	0.25 4	0.25 142	0.43 37	0.36 7	0.24 54	0.16 2	0.18 2	0.34 1	0.24 6	0.29 21	0.41 72	0.24 13	0.23 22	0.32 1	0.27 51	0.20 290	0.18 402	0.18 187	0.16 226	0.18 190	0.15 62
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
mm2	0.26 9	0.20 23	0.38 7	0.39 39	0.24 54	0.25 8	0.20 14	0.53 14	0.34 31	0.23 2	0.27 20	0.40 125	0.22 16	0.47 50	0.24 8	0.13 19	0.12 54	0.14 12	0.11 9	0.13 6	0.15 62

LACA1	0.26 9	0.21 35	0.40 21	0.35 2	0.18 2	0.31 30	0.27 92	0.52 13	0.26 12	0.31 41	0.22 7	0.25 17	0.32 85	0.48 59	0.26 30	0.16 100	0.12 54	0.14 12	0.12 47	0.15 73	0.13 3

FoundationStereo	0.26 9	0.23 73	0.41 30	0.40 56	0.24 54	0.32 34	0.22 36	0.43 5	0.24 6	0.31 41	0.25 11	0.30 49	0.32 85	0.36 6	0.27 51	0.16 100	0.12 54	0.15 47	0.11 9	0.13 6	0.14 26

qqai	0.27 12	0.22 52	0.44 44	0.42 80	0.23 42	0.28 19	0.19 7	0.64 44	0.37 56	0.27 12	0.25 11	0.42 136	0.21 12	0.49 65	0.25 17	0.15 68	0.13 146	0.14 12	0.12 47	0.12 1	0.16 119

MSE-Stereo	0.27 12	0.20 23	0.44 44	0.38 27	0.26 103	0.39 62	0.20 14	0.55 20	0.38 59	0.30 30	0.34 46	0.29 42	0.19 2	0.49 65	0.25 17	0.14 37	0.12 54	0.15 47	0.12 47	0.14 32	0.15 62

GeoVLM	0.27 12	0.20 23	0.38 7	0.39 39	0.24 54	0.35 43	0.20 14	0.53 14	0.33 27	0.30 30	0.27 20	0.40 125	0.26 31	0.47 50	0.28 63	0.13 19	0.12 54	0.13 1	0.11 9	0.13 6	0.15 62

BridgeDepth_RVC	0.27 12	0.20 23	0.40 21	0.34 1	0.19 5	0.46 120	0.19 7	0.59 28	0.28 14	0.30 30	0.29 31	0.26 24	0.32 85	0.45 41	0.30 94	0.17 148	0.11 22	0.13 1	0.12 47	0.15 73	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 12	0.20 23	0.38 7	0.39 39	0.24 54	0.35 43	0.20 14	0.53 14	0.33 27	0.30 30	0.27 20	0.39 117	0.26 31	0.47 50	0.28 63	0.13 19	0.12 54	0.14 12	0.11 9	0.13 6	0.15 62

HiDET	0.27 12	0.19 10	0.39 13	0.39 39	0.24 54	0.30 26	0.21 27	0.60 32	0.35 41	0.27 12	0.30 36	0.33 75	0.25 25	0.50 76	0.32 126	0.14 37	0.12 54	0.14 12	0.11 9	0.13 6	0.16 119

MLG-Stereo_test2	0.27 12	0.22 52	0.40 21	0.39 39	0.24 54	0.35 43	0.18 2	0.58 25	0.23 4	0.28 16	0.24 10	0.34 85	0.19 2	0.79 189	0.24 8	0.16 100	0.11 22	0.15 47	0.11 9	0.13 6	0.14 26

MGA	0.28 19	0.20 23	0.43 37	0.38 27	0.27 117	0.44 105	0.20 14	0.51 10	0.39 64	0.30 30	0.32 40	0.31 54	0.19 2	0.49 65	0.25 17	0.15 68	0.12 54	0.15 47	0.12 47	0.14 32	0.16 119

CAR	0.28 19	0.19 10	0.44 44	0.38 27	0.26 103	0.39 62	0.20 14	0.55 20	0.38 59	0.36 73	0.34 46	0.29 42	0.19 2	0.52 82	0.26 30	0.14 37	0.12 54	0.15 47	0.12 47	0.14 32	0.15 62

LiteMatch*	0.28 19	0.20 23	0.53 106	0.39 39	0.28 156	0.31 30	0.23 52	0.55 20	0.39 64	0.30 30	0.28 27	0.35 89	0.29 54	0.47 50	0.26 30	0.15 68	0.12 54	0.15 47	0.12 47	0.14 32	0.16 119

LACA3	0.28 19	0.22 52	0.39 13	0.36 7	0.20 11	0.37 54	0.38 234	0.51 10	0.29 17	0.30 30	0.27 20	0.26 24	0.31 73	0.74 164	0.23 1	0.17 148	0.12 54	0.13 1	0.10 1	0.15 73	0.13 3

Test_v1	0.28 19	0.21 35	0.39 13	0.35 2	0.25 81	0.31 30	0.29 113	0.65 48	0.39 64	0.29 21	0.34 46	0.25 17	0.25 25	0.49 65	0.25 17	0.15 68	0.11 22	0.14 12	0.13 114	0.13 6	0.13 3

CSFM-Stereo	0.28 19	0.19 10	0.39 13	0.40 56	0.21 21	0.40 66	0.21 27	0.60 32	0.33 27	0.32 44	0.29 31	0.31 54	0.29 54	0.49 65	0.27 51	0.15 68	0.14 231	0.14 12	0.11 9	0.14 32	0.14 26

LGtest1	0.28 19	0.23 73	0.46 51	0.42 80	0.22 29	0.41 78	0.19 7	0.58 25	0.29 17	0.30 30	0.25 11	0.29 42	0.29 54	0.57 97	0.26 30	0.18 197	0.12 54	0.16 93	0.12 47	0.14 32	0.16 119

monster-pro	0.29 26	0.19 10	0.48 67	0.37 14	0.22 29	0.55 234	0.31 133	0.60 32	0.44 92	0.29 21	0.28 27	0.23 5	0.20 6	0.60 110	0.26 30	0.11 1	0.11 22	0.14 12	0.11 9	0.14 32	0.14 26

PointNet	0.29 26	0.19 10	0.40 21	0.40 56	0.23 42	0.38 60	0.28 102	0.72 79	0.40 75	0.26 10	0.32 40	0.39 117	0.22 16	0.50 76	0.27 51	0.15 68	0.13 146	0.17 143	0.12 47	0.15 73	0.14 26

LACA2	0.29 26	0.23 73	0.52 101	0.36 7	0.18 2	0.40 66	0.38 234	0.64 44	0.27 13	0.29 21	0.33 43	0.36 95	0.26 31	0.47 50	0.24 8	0.16 100	0.12 54	0.13 1	0.11 9	0.16 106	0.12 1

252Zero-FE	0.29 26	0.24 103	0.47 60	0.42 80	0.25 81	0.29 23	0.19 7	0.71 71	0.49 115	0.32 44	0.34 46	0.22 3	0.25 25	0.43 35	0.30 94	0.16 100	0.13 146	0.14 12	0.12 47	0.13 6	0.15 62

MonStereo	0.29 26	0.19 10	0.47 60	0.37 14	0.22 29	0.55 234	0.31 133	0.60 32	0.44 92	0.29 21	0.28 27	0.23 5	0.20 6	0.60 110	0.26 30	0.11 1	0.11 22	0.14 12	0.11 9	0.14 32	0.14 26

Wavelet-MonSter	0.29 26	0.21 35	0.51 93	0.41 68	0.27 117	0.26 13	0.25 71	0.51 10	0.31 22	0.37 84	0.48 114	0.28 39	0.35 107	0.54 86	0.29 78	0.11 1	0.11 22	0.14 12	0.11 9	0.13 6	0.13 3

Monster-pub-eth3d	0.29 26	0.19 10	0.48 67	0.37 14	0.22 29	0.55 234	0.31 133	0.60 32	0.44 92	0.29 21	0.29 31	0.23 5	0.21 12	0.59 106	0.26 30	0.11 1	0.11 22	0.14 12	0.11 9	0.14 32	0.14 26

IGEV	0.29 26	0.18 3	0.43 37	0.38 27	0.31 221	0.45 110	0.21 27	0.63 43	0.42 82	0.32 44	0.44 93	0.26 24	0.20 6	0.44 39	0.26 30	0.14 37	0.12 54	0.16 93	0.13 114	0.12 1	0.14 26

MLG-Stereo_test3	0.29 26	0.20 23	0.46 51	0.43 97	0.24 54	0.47 133	0.19 7	0.75 98	0.31 22	0.36 73	0.22 7	0.35 89	0.21 12	0.61 114	0.26 30	0.16 100	0.12 54	0.16 93	0.11 9	0.13 6	0.15 62

MLG-Stereo_test1	0.29 26	0.21 35	0.42 34	0.41 68	0.25 81	0.37 54	0.20 14	0.71 71	0.20 2	0.25 9	0.17 2	0.33 75	0.26 31	0.92 239	0.26 30	0.15 68	0.11 22	0.16 93	0.11 9	0.13 6	0.13 3

MonSter	0.29 26	0.19 10	0.48 67	0.37 14	0.22 29	0.55 234	0.31 133	0.60 32	0.44 92	0.29 21	0.29 31	0.23 5	0.20 6	0.60 110	0.26 30	0.11 1	0.11 22	0.14 12	0.11 9	0.14 32	0.14 26

dual_stereo	0.29 26	0.21 35	0.39 13	0.40 56	0.23 42	0.25 8	0.22 36	0.59 28	0.32 26	0.33 49	0.26 17	0.40 125	0.23 22	0.86 216	0.30 94	0.16 100	0.13 146	0.14 12	0.11 9	0.14 32	0.14 26

MatchStereo	0.30 38	0.21 35	0.44 44	0.35 2	0.19 5	0.21 5	0.23 52	0.90 173	0.54 135	0.28 16	0.48 114	0.25 17	0.24 24	0.53 83	0.33 140	0.17 148	0.12 54	0.14 12	0.11 9	0.14 32	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 38	0.19 10	0.38 7	0.39 39	0.25 81	0.32 34	0.22 36	0.65 48	0.58 157	0.28 16	0.33 43	0.33 75	0.29 54	0.58 100	0.32 126	0.14 37	0.13 146	0.14 12	0.11 9	0.13 6	0.17 152

BridgeDepth	0.30 38	0.21 35	0.39 13	0.41 68	0.18 2	0.57 247	0.32 152	0.71 71	0.35 41	0.27 12	0.26 17	0.39 117	0.43 160	0.48 59	0.29 78	0.14 37	0.10 2	0.13 1	0.12 47	0.15 73	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 38	0.23 73	0.50 84	0.38 27	0.26 103	0.26 13	0.20 14	0.84 142	0.31 22	0.31 41	0.26 17	0.25 17	0.26 31	0.94 244	0.23 1	0.15 68	0.12 54	0.16 93	0.12 47	0.14 32	0.13 3

asda	0.31 42	0.24 103	0.51 93	0.39 39	0.24 54	0.43 98	0.33 162	0.68 57	0.40 75	0.39 108	0.44 93	0.27 30	0.35 107	0.55 89	0.31 112	0.12 6	0.10 2	0.14 12	0.11 9	0.14 32	0.13 3

4.5_new	0.31 42	0.25 142	0.46 51	0.38 27	0.24 54	0.52 200	0.36 207	0.65 48	0.35 41	0.48 161	0.43 83	0.27 30	0.27 42	0.42 30	0.26 30	0.14 37	0.10 2	0.15 47	0.13 114	0.17 145	0.15 62

4.5w-stereo	0.31 42	0.25 142	0.46 51	0.38 27	0.24 54	0.52 200	0.36 207	0.65 48	0.35 41	0.48 161	0.43 83	0.27 30	0.27 42	0.42 30	0.26 30	0.14 37	0.10 2	0.15 47	0.13 114	0.17 145	0.15 62

LG-Stereo_L1	0.31 42	0.24 103	0.49 74	0.38 27	0.27 117	0.28 19	0.21 27	0.68 57	0.29 17	0.27 12	0.25 11	0.25 17	0.22 16	1.25 338	0.24 8	0.16 100	0.12 54	0.15 47	0.12 47	0.14 32	0.13 3

MLG-Stereo	0.31 42	0.20 23	0.42 34	0.42 80	0.20 11	0.41 78	0.19 7	0.85 148	0.24 6	0.26 10	0.22 7	0.33 75	0.27 42	1.09 300	0.27 51	0.15 68	0.11 22	0.16 93	0.11 9	0.13 6	0.13 3

Pro-Stereo	0.32 47	0.17 2	0.36 5	0.41 68	0.29 175	0.59 265	0.21 27	0.36 2	0.30 21	0.35 62	0.25 11	0.23 5	0.13 1	1.57 416	0.26 30	0.14 37	0.11 22	0.19 212	0.17 259	0.13 6	0.13 3

Monster-pub-mixall	0.32 47	0.20 23	0.44 44	0.37 14	0.22 29	0.28 19	0.18 2	0.69 61	0.36 54	0.37 84	0.36 54	0.27 30	0.20 6	1.43 390	0.25 17	0.15 68	0.12 54	0.13 1	0.11 9	0.12 1	0.15 62

asd	0.32 47	0.22 52	0.49 74	0.40 56	0.25 81	0.47 133	0.30 124	0.77 107	0.35 41	0.44 134	0.40 69	0.28 39	0.34 98	0.64 131	0.29 78	0.13 19	0.10 2	0.14 12	0.12 47	0.15 73	0.13 3

4.25_new	0.32 47	0.27 200	0.49 74	0.40 56	0.27 117	0.49 156	0.39 252	0.69 61	0.35 41	0.40 118	0.43 83	0.27 30	0.36 116	0.48 59	0.32 126	0.12 6	0.10 2	0.15 47	0.11 9	0.14 32	0.13 3

4.5w_new	0.32 47	0.27 200	0.49 74	0.40 56	0.27 117	0.49 156	0.39 252	0.69 61	0.35 41	0.40 118	0.43 83	0.27 30	0.36 116	0.48 59	0.32 126	0.12 6	0.10 2	0.15 47	0.11 9	0.14 32	0.13 3

4.25w-stereo	0.32 47	0.27 200	0.49 74	0.40 56	0.27 117	0.49 156	0.39 252	0.69 61	0.35 41	0.40 118	0.43 83	0.27 30	0.36 116	0.48 59	0.32 126	0.12 6	0.10 2	0.15 47	0.12 47	0.14 32	0.13 3

4w-stereo	0.32 47	0.25 142	0.52 101	0.38 27	0.25 81	0.46 120	0.28 102	0.68 57	0.35 41	0.43 128	0.45 100	0.28 39	0.39 135	0.63 129	0.31 112	0.12 6	0.10 2	0.15 47	0.12 47	0.14 32	0.14 26

IGEV-Stereo++	0.32 47	0.22 52	0.47 60	0.48 184	0.33 275	0.33 36	0.22 36	0.78 115	0.48 110	0.35 62	0.41 72	0.32 64	0.47 199	0.40 19	0.29 78	0.15 68	0.12 54	0.15 47	0.12 47	0.15 73	0.15 62

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.33 55	0.23 73	0.59 138	0.43 97	0.28 156	0.40 66	0.26 84	0.83 133	0.39 64	0.34 56	0.44 93	0.29 42	0.46 190	0.36 6	0.25 17	0.14 37	0.12 54	0.16 93	0.12 47	0.17 145	0.26 404

AdaDepth	0.33 55	0.23 73	0.69 216	0.46 144	0.29 175	0.44 105	0.24 66	0.54 19	0.38 59	0.33 49	0.38 59	0.26 24	0.31 73	0.81 194	0.27 51	0.12 6	0.13 146	0.16 93	0.13 114	0.16 106	0.20 253

2.5w	0.33 55	0.23 73	0.53 106	0.41 68	0.25 81	0.42 89	0.38 234	0.69 61	0.35 41	0.38 95	0.54 158	0.24 13	0.26 31	0.91 237	0.29 78	0.13 19	0.10 2	0.14 12	0.13 114	0.14 32	0.15 62

2.75w_new	0.33 55	0.24 103	0.51 93	0.36 7	0.24 54	0.41 78	0.42 288	0.61 40	0.40 75	0.50 178	0.44 93	0.24 13	0.34 98	0.77 178	0.34 151	0.13 19	0.11 22	0.14 12	0.11 9	0.13 6	0.13 3

3.25w_new	0.33 55	0.22 52	0.50 84	0.39 39	0.24 54	0.52 200	0.33 162	0.77 107	0.43 87	0.49 169	0.46 107	0.32 64	0.37 122	0.64 131	0.28 63	0.12 6	0.10 2	0.14 12	0.12 47	0.12 1	0.15 62

3.25w	0.33 55	0.22 52	0.50 84	0.39 39	0.24 54	0.52 200	0.33 162	0.77 107	0.43 87	0.49 169	0.46 107	0.32 64	0.37 122	0.64 131	0.28 63	0.12 6	0.10 2	0.14 12	0.12 47	0.12 1	0.15 62

LG-G_1	0.33 55	0.22 52	0.48 67	0.44 113	0.20 11	0.64 303	0.18 2	0.80 120	0.28 14	0.30 30	0.30 36	0.36 95	0.35 107	0.88 225	0.26 30	0.17 148	0.13 146	0.16 93	0.11 9	0.14 32	0.16 119

LG-G	0.33 55	0.22 52	0.48 67	0.44 113	0.20 11	0.64 303	0.18 2	0.80 120	0.28 14	0.30 30	0.30 36	0.36 95	0.35 107	0.88 225	0.26 30	0.17 148	0.13 146	0.16 93	0.11 9	0.14 32	0.16 119

aanet-new-32k	0.34 63	0.25 142	0.67 204	0.44 113	0.26 103	0.53 210	0.23 52	0.84 142	0.34 31	0.38 95	0.39 61	0.43 140	0.54 266	0.43 35	0.25 17	0.14 37	0.12 54	0.16 93	0.12 47	0.17 145	0.15 62

aanet-new-30k	0.34 63	0.25 142	0.66 199	0.44 113	0.26 103	0.53 210	0.23 52	0.84 142	0.34 31	0.38 95	0.39 61	0.43 140	0.54 266	0.43 35	0.25 17	0.14 37	0.12 54	0.16 93	0.12 47	0.17 145	0.15 62

aanet-new-28k	0.34 63	0.24 103	0.83 301	0.44 113	0.22 29	0.47 133	0.29 113	0.75 98	0.40 75	0.37 84	0.41 72	0.37 106	0.49 224	0.40 19	0.28 63	0.15 68	0.12 54	0.16 93	0.13 114	0.22 354	0.17 152

GCAP-Stereo-DPT26K	0.34 63	0.23 73	0.83 301	0.42 80	0.23 42	0.35 43	0.33 162	0.87 159	0.35 41	0.39 108	0.41 72	0.31 54	0.44 170	0.53 83	0.27 51	0.14 37	0.12 54	0.16 93	0.12 47	0.16 106	0.15 62

aanet-new-16k	0.34 63	0.23 73	0.73 243	0.47 164	0.23 42	0.42 89	0.21 27	0.76 104	0.45 103	0.37 84	0.44 93	0.37 106	0.48 205	0.43 35	0.29 78	0.14 37	0.11 22	0.16 93	0.12 47	0.18 190	0.15 62

LiteMatch	0.34 63	0.26 169	0.38 7	0.47 164	0.26 103	0.35 43	0.31 133	0.53 14	0.34 31	0.30 30	0.27 20	0.40 125	0.51 243	0.47 50	0.75 424	0.22 361	0.12 54	0.19 212	0.16 226	0.19 229	0.26 404

DispViT+	0.34 63	0.20 23	0.40 21	0.37 14	0.55 502	0.30 26	0.23 52	0.73 87	0.58 157	0.33 49	0.35 51	0.30 49	0.25 25	1.13 313	0.29 78	0.16 100	0.12 54	0.13 1	0.10 1	0.13 6	0.15 62

GEAStereo	0.34 63	0.23 73	0.46 51	0.49 203	0.33 275	0.46 120	0.35 193	0.87 159	0.42 82	0.36 73	0.39 61	0.32 64	0.33 90	0.45 41	0.29 78	0.22 361	0.13 146	0.17 143	0.13 114	0.17 145	0.16 119

qwe	0.34 63	0.22 52	0.48 67	0.39 39	0.27 117	0.49 156	0.30 124	0.76 104	0.40 75	0.51 190	0.49 123	0.26 24	0.29 54	0.83 202	0.35 161	0.12 6	0.10 2	0.14 12	0.12 47	0.15 73	0.14 26

3.75w	0.34 63	0.23 73	0.50 84	0.39 39	0.30 199	0.62 283	0.36 207	0.70 70	0.38 59	0.44 134	0.49 123	0.25 17	0.36 116	0.72 158	0.28 63	0.13 19	0.09 1	0.14 12	0.12 47	0.13 6	0.15 62

2w_stereo	0.34 63	0.25 142	0.52 101	0.40 56	0.23 42	0.46 120	0.47 363	0.77 107	0.44 92	0.47 149	0.51 135	0.24 13	0.44 170	0.49 65	0.31 112	0.12 6	0.10 2	0.15 47	0.12 47	0.15 73	0.16 119

SGD-Stereo	0.34 63	0.22 52	0.44 44	0.39 39	0.20 11	0.42 89	0.22 36	0.71 71	0.33 27	0.43 128	0.34 46	0.27 30	0.35 107	1.15 317	0.33 140	0.21 326	0.11 22	0.16 93	0.13 114	0.17 145	0.15 62

GREAT-IGEV	0.34 63	0.22 52	0.54 111	0.40 56	0.31 221	0.36 51	0.28 102	0.59 28	0.66 192	0.28 16	0.51 135	0.29 42	0.29 54	0.86 216	0.28 63	0.15 68	0.12 54	0.15 47	0.11 9	0.17 145	0.16 119
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 63	0.23 73	0.46 51	0.44 113	0.29 175	0.79 385	0.23 52	0.50 9	0.39 64	0.38 95	0.32 40	0.23 5	0.25 25	1.21 333	0.28 63	0.17 148	0.12 54	0.15 47	0.11 9	0.14 32	0.16 119

aanet-new-40k	0.35 77	0.25 142	0.95 376	0.42 80	0.26 103	0.51 189	0.23 52	0.79 117	0.34 31	0.34 56	0.48 114	0.33 75	0.51 243	0.37 9	0.29 78	0.13 19	0.11 22	0.16 93	0.12 47	0.18 190	0.15 62

aanet-new-34k	0.35 77	0.26 169	0.85 319	0.42 80	0.20 11	0.33 36	0.31 133	0.92 175	0.44 92	0.35 62	0.54 158	0.35 89	0.56 278	0.39 13	0.27 51	0.14 37	0.12 54	0.16 93	0.12 47	0.15 73	0.14 26

aanet-new-24k	0.35 77	0.24 103	0.62 167	0.43 97	0.25 81	0.53 210	0.30 124	0.72 79	0.39 64	0.41 125	0.63 188	0.35 89	0.48 205	0.46 47	0.26 30	0.14 37	0.11 22	0.16 93	0.13 114	0.18 190	0.15 62

aanet-new-22k	0.35 77	0.23 73	0.86 328	0.45 130	0.23 42	0.47 133	0.23 52	0.75 98	0.51 124	0.37 84	0.48 114	0.34 85	0.49 224	0.47 50	0.30 94	0.14 37	0.12 54	0.16 93	0.13 114	0.16 106	0.15 62

aanet-new-12k	0.35 77	0.24 103	0.83 301	0.49 203	0.22 29	0.48 147	0.25 71	0.94 186	0.46 105	0.39 108	0.29 31	0.33 75	0.48 205	0.41 26	0.30 94	0.14 37	0.10 2	0.17 143	0.13 114	0.19 229	0.17 152

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.35 77	0.22 52	0.54 111	0.46 144	0.33 275	0.40 66	0.34 178	0.80 120	0.44 92	0.38 95	0.61 184	0.40 125	0.50 235	0.37 9	0.28 63	0.15 68	0.12 54	0.15 47	0.12 47	0.16 106	0.16 119

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.35 77	0.22 52	0.55 116	0.42 80	0.27 117	0.42 89	0.39 252	1.02 207	0.54 135	0.37 84	0.51 135	0.34 85	0.44 170	0.36 6	0.27 51	0.14 37	0.12 54	0.15 47	0.12 47	0.16 106	0.15 62

2.25w	0.35 77	0.24 103	0.55 116	0.38 27	0.24 54	0.44 105	0.25 71	0.69 61	0.42 82	0.49 169	0.59 180	0.27 30	0.35 107	0.83 202	0.37 192	0.13 19	0.11 22	0.14 12	0.12 47	0.13 6	0.17 152

3.5w_stereo	0.35 77	0.27 200	0.55 116	0.38 27	0.25 81	0.54 227	0.34 178	0.73 87	0.40 75	0.46 147	0.45 100	0.31 54	0.38 130	0.80 193	0.40 226	0.12 6	0.10 2	0.15 47	0.12 47	0.14 32	0.16 119

3w_stereo	0.35 77	0.25 142	0.60 150	0.41 68	0.21 21	0.52 200	0.53 412	0.72 79	0.47 108	0.47 149	0.50 131	0.23 5	0.45 180	0.49 65	0.30 94	0.13 19	0.10 2	0.15 47	0.12 47	0.15 73	0.17 152

monsters	0.35 77	0.21 35	0.49 74	0.43 97	0.39 364	0.34 39	0.26 84	0.69 61	0.44 92	0.49 169	0.41 72	0.23 5	0.26 31	1.38 374	0.27 51	0.14 37	0.11 22	0.14 12	0.12 47	0.13 6	0.15 62

S2M2_L	0.35 77	0.28 223	0.47 60	0.43 97	0.30 199	0.31 30	0.16 1	0.61 40	0.68 197	0.32 44	0.49 123	0.47 168	0.34 98	0.40 19	0.33 140	0.25 434	0.22 477	0.20 264	0.22 416	0.25 420	0.23 335
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
gcap_with_dpt	0.36 89	0.24 103	0.64 186	0.43 97	0.39 364	0.50 177	0.44 327	0.71 71	0.50 120	0.56 215	0.67 206	0.32 64	0.30 66	0.39 13	0.29 78	0.16 100	0.12 54	0.19 212	0.15 184	0.14 32	0.14 26

GSStereo	0.36 89	0.23 73	0.46 51	0.50 227	0.33 275	0.46 120	0.35 193	1.31 332	0.53 132	0.38 95	0.39 61	0.32 64	0.33 90	0.45 41	0.29 78	0.20 290	0.12 54	0.16 93	0.13 114	0.17 145	0.18 176

Zero-FE251	0.36 89	0.25 142	0.64 186	0.49 203	0.30 199	0.57 247	0.24 66	0.86 155	0.36 54	0.53 200	0.39 61	0.51 189	0.41 142	0.49 65	0.28 63	0.19 240	0.15 304	0.17 143	0.12 47	0.14 32	0.16 119

1w_stereo	0.36 89	0.21 35	0.47 60	0.44 113	0.27 117	0.47 133	0.54 426	0.66 53	0.51 124	0.44 134	0.67 206	0.25 17	0.45 180	0.62 119	0.34 151	0.12 6	0.10 2	0.14 12	0.11 9	0.14 32	0.15 62

monsterstereo	0.36 89	0.21 35	0.53 106	0.48 184	0.36 324	0.27 17	0.29 113	0.58 25	0.52 128	0.45 142	0.61 184	0.26 24	0.27 42	1.23 335	0.28 63	0.14 37	0.12 54	0.15 47	0.12 47	0.16 106	0.13 3

111111	0.36 89	0.22 52	0.49 74	0.47 164	0.45 432	0.36 51	0.22 36	1.04 223	0.44 92	0.33 49	0.33 43	0.40 125	0.26 31	0.99 262	0.27 51	0.17 148	0.12 54	0.15 47	0.11 9	0.15 73	0.15 62

RAStereo	0.36 89	0.22 52	0.85 319	0.48 184	0.28 156	0.27 17	0.28 102	0.77 107	0.65 190	0.33 49	0.43 83	0.44 143	0.31 73	0.45 41	0.35 161	0.18 197	0.15 304	0.19 212	0.15 184	0.19 229	0.15 62

gcap-zeroshot	0.36 89	0.24 103	0.63 172	0.42 80	0.40 379	0.47 133	0.41 276	0.73 87	0.56 148	0.54 202	0.63 188	0.33 75	0.27 42	0.39 13	0.33 140	0.17 148	0.12 54	0.19 212	0.16 226	0.14 32	0.14 26

testlalala	0.36 89	0.24 103	0.63 172	0.42 80	0.40 379	0.47 133	0.41 276	0.73 87	0.56 148	0.54 202	0.63 188	0.33 75	0.27 42	0.39 13	0.33 140	0.17 148	0.12 54	0.19 212	0.16 226	0.14 32	0.14 26

aanet-new-90k	0.37 98	0.24 103	0.98 389	0.42 80	0.25 81	0.43 98	0.35 193	0.75 98	0.35 41	0.29 21	0.41 72	0.31 54	0.50 235	1.00 267	0.24 8	0.13 19	0.12 54	0.16 93	0.12 47	0.19 229	0.13 3

aanet-new-60k	0.37 98	0.23 73	0.94 370	0.43 97	0.23 42	0.58 260	0.31 133	0.83 133	0.35 41	0.35 62	0.39 61	0.40 125	0.43 160	0.78 187	0.23 1	0.13 19	0.12 54	0.15 47	0.12 47	0.17 145	0.15 62

aanet-new-70k	0.37 98	0.23 73	0.94 370	0.43 97	0.22 29	0.50 177	0.30 124	0.74 95	0.34 31	0.34 56	0.41 72	0.31 54	0.51 243	1.04 280	0.26 30	0.13 19	0.12 54	0.16 93	0.12 47	0.16 106	0.14 26

aanet-new-78k	0.37 98	0.24 103	1.02 405	0.44 113	0.21 21	0.33 36	0.36 207	0.79 117	0.34 31	0.33 49	0.42 80	0.31 54	0.58 302	0.93 242	0.23 1	0.13 19	0.11 22	0.16 93	0.12 47	0.18 190	0.14 26

aanet-new-36k	0.37 98	0.24 103	0.82 291	0.44 113	0.22 29	0.51 189	0.32 152	0.80 120	0.37 56	0.35 62	0.40 69	0.36 95	0.56 278	0.83 202	0.26 30	0.13 19	0.11 22	0.16 93	0.12 47	0.15 73	0.15 62

aanet-32k-new	0.37 98	0.27 200	0.97 385	0.44 113	0.24 54	0.50 177	0.32 152	0.69 61	0.38 59	0.35 62	0.42 80	0.36 95	0.55 270	0.79 189	0.25 17	0.17 148	0.11 22	0.16 93	0.12 47	0.19 229	0.14 26

aanet-new-10k	0.37 98	0.24 103	0.98 389	0.48 184	0.24 54	0.66 314	0.25 71	0.72 79	0.43 87	0.39 108	0.42 80	0.40 125	0.52 253	0.42 30	0.30 94	0.16 100	0.12 54	0.16 93	0.13 114	0.19 229	0.15 62

aanet-new-14k	0.37 98	0.26 169	0.93 362	0.47 164	0.23 42	0.45 110	0.33 162	0.73 87	0.62 178	0.40 118	0.49 123	0.30 49	0.63 327	0.42 30	0.30 94	0.16 100	0.12 54	0.16 93	0.12 47	0.21 332	0.16 119

aanet-new-8k	0.37 98	0.25 142	0.65 194	0.46 144	0.26 103	0.53 210	0.35 193	0.84 142	0.54 135	0.36 73	0.43 83	0.33 75	0.61 325	0.69 148	0.30 94	0.15 68	0.11 22	0.16 93	0.13 114	0.16 106	0.15 62

GCAP-Stereo-cres-4k	0.37 98	0.23 73	0.62 167	0.50 227	0.29 175	0.74 354	0.39 252	0.72 79	0.48 110	0.38 95	0.51 135	0.36 95	0.50 235	0.45 41	0.31 112	0.15 68	0.12 54	0.17 143	0.13 114	0.17 145	0.15 62

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.37 98	0.22 52	0.55 116	0.44 113	0.42 411	0.58 260	0.30 124	0.87 159	0.44 92	0.38 95	0.53 147	0.47 168	0.59 308	0.40 19	0.34 151	0.16 100	0.11 22	0.17 143	0.13 114	0.16 106	0.14 26

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.37 98	0.24 103	0.61 159	0.42 80	0.40 379	0.48 147	0.41 276	0.72 79	0.58 157	0.55 209	0.65 196	0.32 64	0.27 42	0.41 26	0.33 140	0.17 148	0.12 54	0.20 264	0.16 226	0.14 32	0.14 26

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.37 98	0.24 103	0.63 172	0.43 97	0.40 379	0.46 120	0.39 252	0.71 71	0.56 148	0.58 220	0.68 209	0.36 95	0.26 31	0.51 78	0.30 94	0.16 100	0.12 54	0.19 212	0.15 184	0.15 73	0.14 26

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.37 98	0.24 103	0.63 172	0.43 97	0.41 400	0.49 156	0.41 276	0.73 87	0.60 170	0.56 215	0.66 202	0.31 54	0.26 31	0.42 30	0.31 112	0.16 100	0.11 22	0.19 212	0.15 184	0.15 73	0.14 26

VIP-Stereo	0.37 98	0.25 142	0.62 167	0.41 68	0.46 441	0.82 401	0.22 36	0.67 55	0.48 110	0.32 44	0.55 164	0.37 106	0.31 73	0.85 213	0.28 63	0.18 197	0.12 54	0.16 93	0.12 47	0.15 73	0.14 26

gasm-f	0.37 98	0.24 103	0.50 84	0.49 203	0.33 275	0.37 54	0.44 327	0.87 159	0.42 82	0.36 73	0.65 196	0.32 64	0.46 190	0.58 100	0.30 94	0.22 361	0.13 146	0.17 143	0.13 114	0.19 229	0.16 119

LG-Stereo	0.37 98	0.27 200	0.94 370	0.48 184	0.26 103	0.37 54	0.30 124	0.88 167	0.57 154	0.38 95	0.58 177	0.29 42	0.21 12	0.51 78	0.37 192	0.14 37	0.14 231	0.20 264	0.18 285	0.18 190	0.14 26

GIP-stereo	0.37 98	0.25 142	0.49 74	0.55 323	0.41 400	0.37 54	0.22 36	1.03 216	0.56 148	0.35 62	0.52 143	0.46 158	0.37 122	0.55 89	0.28 63	0.20 290	0.13 146	0.16 93	0.12 47	0.16 106	0.16 119

test_for_model	0.37 98	0.24 103	0.61 159	0.42 80	0.40 379	0.48 147	0.41 276	0.72 79	0.58 157	0.55 209	0.65 196	0.32 64	0.27 42	0.41 26	0.33 140	0.17 148	0.12 54	0.20 264	0.16 226	0.14 32	0.14 26

TS12	0.38 117	0.21 35	0.43 37	0.44 113	0.21 21	0.58 260	0.31 133	1.06 230	0.49 115	0.43 128	0.73 233	0.35 89	0.40 140	0.73 161	0.41 236	0.14 37	0.12 54	0.15 47	0.12 47	0.16 106	0.18 176

Foundation-i1c-attn	0.38 117	0.18 3	0.41 30	0.37 14	0.20 11	0.51 189	0.47 363	1.13 262	0.48 110	0.47 149	0.45 100	0.54 210	0.49 224	0.71 155	0.29 78	0.16 100	0.13 146	0.15 47	0.12 47	0.14 32	0.16 119

NLSM3	0.38 117	0.21 35	0.47 60	0.46 144	0.36 324	0.43 98	0.34 178	0.75 98	0.62 178	0.43 128	0.70 221	0.39 117	0.43 160	0.62 119	0.37 192	0.15 68	0.12 54	0.19 212	0.17 259	0.16 106	0.16 119

zero-FE	0.38 117	0.24 103	0.54 111	0.48 184	0.46 441	0.29 23	0.23 52	0.69 61	0.34 31	0.34 56	0.41 72	0.37 106	0.49 224	0.68 147	0.35 161	0.23 388	0.12 54	0.18 187	0.13 114	0.82 636	0.19 220

LG-Stereo_Zeroshot	0.38 117	0.25 142	0.61 159	0.53 292	0.29 175	0.36 51	0.22 36	1.24 313	0.42 82	0.45 142	0.65 196	0.37 106	0.51 243	0.41 26	0.30 94	0.18 197	0.12 54	0.17 143	0.13 114	0.18 190	0.20 253

AIO_rvc	0.38 117	0.25 142	0.65 194	0.47 164	0.31 221	0.55 234	0.38 234	0.98 195	0.51 124	0.35 62	0.48 114	0.49 178	0.22 16	0.87 221	0.31 112	0.16 100	0.12 54	0.16 93	0.12 47	0.15 73	0.15 62

AIO_test	0.38 117	0.24 103	0.59 138	0.47 164	0.31 221	0.55 234	0.44 327	0.86 155	0.50 120	0.34 56	0.48 114	0.46 158	0.30 66	0.76 175	0.31 112	0.17 148	0.12 54	0.17 143	0.13 114	0.16 106	0.15 62

IGEV-RUCA	0.38 117	0.24 103	0.51 93	0.51 244	0.36 324	0.59 265	0.23 52	0.68 57	0.52 128	0.39 108	0.50 131	0.44 143	0.31 73	0.86 216	0.31 112	0.24 410	0.13 146	0.16 93	0.12 47	0.20 281	0.21 283

MaDis-Stereo	0.38 117	0.27 200	0.72 228	0.45 130	0.35 314	0.30 26	0.31 133	0.81 125	0.54 135	0.38 95	0.38 59	0.58 231	0.49 224	0.53 83	0.39 209	0.20 290	0.16 341	0.19 212	0.15 184	0.19 229	0.15 62

UniTT-Stereo	0.38 117	0.24 103	0.67 204	0.49 203	0.36 324	0.40 66	0.32 152	0.55 20	0.55 144	0.55 209	0.55 164	0.36 95	0.31 73	0.59 106	0.52 322	0.21 326	0.15 304	0.17 143	0.15 184	0.19 229	0.17 152

Foundation-i1b	0.39 127	0.18 3	0.41 30	0.37 14	0.20 11	0.52 200	0.48 373	1.19 294	0.43 87	0.52 195	0.44 93	0.60 242	0.52 253	0.70 150	0.29 78	0.16 100	0.12 54	0.14 12	0.13 114	0.14 32	0.14 26

VMStereo-Base	0.39 127	0.25 142	0.47 60	0.37 14	0.22 29	0.39 62	0.33 162	0.72 79	0.87 265	0.43 128	0.69 214	0.60 242	0.33 90	0.76 175	0.37 192	0.18 197	0.14 231	0.15 47	0.12 47	0.17 145	0.18 176

DDF-Stereo	0.39 127	0.24 103	0.53 106	0.51 244	0.45 432	0.30 26	0.23 52	0.64 44	0.34 31	0.34 56	0.40 69	0.37 106	0.48 205	0.94 244	0.35 161	0.24 410	0.12 54	0.18 187	0.13 114	0.85 637	0.19 220

HUF	0.39 127	0.27 200	0.71 226	0.43 97	0.24 54	0.51 189	0.47 363	0.99 204	0.55 144	0.37 84	0.45 100	0.53 204	0.41 142	0.70 150	0.29 78	0.18 197	0.14 231	0.16 93	0.12 47	0.15 73	0.17 152

fffft	0.39 127	0.24 103	0.56 124	0.45 130	0.34 297	0.42 89	0.48 373	0.85 148	0.39 64	0.45 142	0.35 51	0.38 113	0.31 73	1.32 357	0.34 151	0.14 37	0.12 54	0.19 212	0.15 184	0.16 106	0.18 176
1: 1. 1
AIO-Stereo	0.39 127	0.26 169	0.54 111	0.50 227	0.24 54	0.45 110	0.39 252	1.13 262	0.57 154	0.42 126	0.49 123	0.52 197	0.25 25	0.74 164	0.32 126	0.16 100	0.13 146	0.18 187	0.14 162	0.16 106	0.15 62

DF	0.40 133	0.25 142	0.67 204	0.49 203	0.28 156	0.49 156	0.31 133	0.88 167	0.51 124	0.47 149	0.72 228	0.59 237	0.30 66	0.83 202	0.34 151	0.19 240	0.13 146	0.16 93	0.12 47	0.16 106	0.17 152

Foundation-i1a	0.40 133	0.19 10	0.42 34	0.36 7	0.20 11	0.51 189	0.46 350	1.17 288	0.49 115	0.57 218	0.46 107	0.63 258	0.56 278	0.82 196	0.30 94	0.15 68	0.12 54	0.14 12	0.12 47	0.13 6	0.16 119

ours_stereo	0.40 133	0.30 279	0.57 129	0.47 164	0.31 221	0.40 66	0.44 327	0.79 117	0.58 157	0.36 73	0.58 177	0.46 158	0.33 90	1.14 316	0.33 140	0.17 148	0.13 146	0.19 212	0.15 184	0.19 229	0.20 253

RSM++	0.40 133	0.26 169	0.55 116	0.51 244	0.27 117	0.49 156	0.41 276	0.83 133	0.52 128	0.39 108	0.47 111	0.60 242	0.34 98	1.02 275	0.31 112	0.16 100	0.13 146	0.17 143	0.15 184	0.18 190	0.15 62

RSM	0.40 133	0.25 142	0.53 106	0.50 227	0.27 117	0.46 120	0.40 264	0.94 186	0.49 115	0.42 126	0.44 93	0.65 264	0.33 90	1.07 292	0.32 126	0.15 68	0.13 146	0.17 143	0.14 162	0.17 145	0.15 62

trnet	0.40 133	0.23 73	0.40 21	0.37 14	0.20 11	0.53 210	0.29 113	0.81 125	1.15 403	0.59 222	0.72 228	0.53 204	0.43 160	0.56 92	0.37 192	0.18 197	0.13 146	0.15 47	0.10 1	0.14 32	0.14 26

CREStereo	0.40 133	0.24 103	0.40 21	0.37 14	0.22 29	0.52 200	0.29 113	0.81 125	1.15 403	0.59 222	0.72 228	0.51 189	0.42 152	0.57 97	0.37 192	0.19 240	0.13 146	0.15 47	0.10 1	0.14 32	0.15 62
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	0.41 140	0.27 200	0.70 222	0.48 184	0.38 352	0.73 350	0.29 113	0.71 71	0.39 64	0.38 95	0.51 135	0.36 95	0.73 363	0.98 261	0.31 112	0.17 148	0.12 54	0.17 143	0.13 114	0.19 229	0.16 119

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.41 140	0.53 534	1.34 502	0.47 164	0.40 379	0.37 54	0.24 66	1.18 289	0.43 87	0.37 84	0.43 83	0.41 134	0.41 142	0.46 47	0.30 94	0.14 37	0.13 146	0.17 143	0.13 114	0.15 73	0.18 176

BStereo	0.41 140	0.27 200	1.63 537	0.43 97	0.29 175	0.55 234	0.40 264	0.60 32	0.54 135	0.37 84	0.36 54	0.38 113	0.29 54	0.66 138	0.41 236	0.13 19	0.14 231	0.15 47	0.19 310	0.16 106	0.18 176

FlowAnything_test	0.41 140	0.27 200	0.67 204	0.60 409	0.33 275	0.62 283	0.35 193	0.64 44	0.48 110	0.46 147	0.36 54	0.45 153	0.37 122	0.54 86	0.52 322	0.25 434	0.19 423	0.28 494	0.33 577	0.22 354	0.22 314

MSCF	0.41 140	0.28 223	0.64 186	0.50 227	0.27 117	0.58 260	0.37 222	1.03 216	0.54 135	0.54 202	0.72 228	0.32 64	0.64 333	0.56 92	0.30 94	0.19 240	0.13 146	0.17 143	0.15 184	0.17 145	0.21 283

water-stereo	0.41 140	0.21 35	0.69 216	0.45 130	0.28 156	0.50 177	0.27 92	0.96 188	0.52 128	0.57 218	0.78 245	0.59 237	0.53 258	0.44 39	0.43 253	0.17 148	0.16 341	0.17 143	0.15 184	0.17 145	0.22 314

DEFOM-Stereo_RVC	0.41 140	0.68 586	0.45 50	0.66 482	0.30 199	0.48 147	0.25 71	0.87 159	0.46 105	0.39 108	0.37 58	0.30 49	0.69 353	1.16 321	0.31 112	0.17 148	0.11 22	0.16 93	0.12 47	0.18 190	0.14 26

castereo++	0.41 140	0.26 169	0.51 93	0.44 113	0.32 255	0.96 467	0.22 36	1.13 262	0.61 175	0.33 49	0.45 100	0.50 185	0.39 135	0.94 244	0.25 17	0.18 197	0.12 54	0.17 143	0.12 47	0.14 32	0.16 119

SMoEStereo_RVC	0.41 140	0.26 169	0.55 116	0.46 144	0.31 221	0.60 272	0.36 207	0.85 148	0.47 108	0.47 149	0.43 83	0.42 136	0.34 98	1.40 380	0.31 112	0.15 68	0.12 54	0.20 264	0.15 184	0.16 106	0.18 176

GCAP-BAT	0.41 140	0.24 103	0.76 259	0.45 130	0.38 352	0.34 39	0.37 222	0.98 195	0.69 202	0.50 178	0.56 171	0.55 215	0.38 130	0.75 172	0.32 126	0.17 148	0.13 146	0.19 212	0.15 184	0.15 73	0.19 220

Pointernet	0.41 140	0.21 35	0.63 172	0.45 130	0.29 175	0.51 189	0.27 92	1.54 382	0.70 205	0.48 161	0.64 193	0.49 178	0.37 122	0.51 78	0.36 179	0.18 197	0.13 146	0.14 12	0.11 9	0.14 32	0.14 26

GCAPDPT-zeroshot	0.41 140	0.24 103	0.76 259	0.45 130	0.38 352	0.34 39	0.37 222	0.98 195	0.69 202	0.50 178	0.56 171	0.55 215	0.38 130	0.75 172	0.32 126	0.17 148	0.13 146	0.19 212	0.15 184	0.15 73	0.19 220

AEACV	0.41 140	0.25 142	0.60 150	0.55 323	0.52 480	0.43 98	0.38 234	0.98 195	0.63 182	0.44 134	0.56 171	0.46 158	0.59 308	0.56 92	0.31 112	0.17 148	0.13 146	0.18 187	0.16 226	0.17 145	0.17 152

LoS	0.41 140	0.23 73	0.46 51	0.39 39	0.23 42	0.48 147	0.40 264	1.12 258	0.94 296	0.50 178	0.66 202	0.49 178	0.42 152	0.63 129	0.39 209	0.19 240	0.14 231	0.16 93	0.11 9	0.14 32	0.15 62
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
EGLCR-Stereo	0.41 140	0.24 103	0.59 138	0.45 130	0.27 117	0.54 227	0.22 36	1.23 311	0.56 148	0.44 134	0.43 83	0.68 272	0.29 54	0.89 230	0.34 151	0.17 148	0.12 54	0.20 264	0.17 259	0.17 145	0.18 176

GLC_STEREO	0.41 140	0.27 200	0.43 37	0.55 323	0.24 54	0.47 133	0.30 124	0.81 125	0.64 187	0.53 200	0.74 236	0.50 185	0.31 73	0.65 136	0.45 271	0.18 197	0.20 440	0.23 380	0.19 310	0.21 332	0.21 283

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.42 156	0.21 35	0.92 358	0.41 68	0.29 175	0.45 110	0.28 102	0.87 159	0.39 64	0.35 62	0.55 164	0.39 117	0.48 205	0.40 19	0.24 8	0.15 68	0.12 54	0.16 93	0.12 47	0.17 145	1.51 661

Selective-IGEV-i32	0.42 156	0.26 169	0.56 124	0.48 184	0.27 117	0.45 110	0.33 162	1.56 389	0.61 175	0.36 73	0.47 111	0.52 197	0.30 66	1.08 295	0.33 140	0.15 68	0.13 146	0.17 143	0.13 114	0.16 106	0.15 62

mms	0.42 156	0.29 249	0.60 150	0.47 164	0.33 275	0.43 98	0.46 350	0.75 98	0.50 120	0.36 73	0.61 184	0.44 143	0.30 66	1.39 378	0.34 151	0.16 100	0.14 231	0.18 187	0.15 184	0.19 229	0.21 283

GCAPDPT-zeroshot4090	0.42 156	0.21 35	0.92 358	0.41 68	0.29 175	0.45 110	0.28 102	0.87 159	0.39 64	0.35 62	0.55 164	0.39 117	0.48 205	0.40 19	0.24 8	0.15 68	0.12 54	0.16 93	0.12 47	0.17 145	1.51 661

CASnet	0.42 156	0.26 169	0.52 101	0.52 269	0.21 21	0.49 156	0.35 193	0.85 148	0.85 260	0.84 284	0.69 214	0.48 174	0.31 73	0.57 97	0.34 151	0.19 240	0.12 54	0.27 478	0.22 416	0.23 379	0.15 62
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Selective-IGEV	0.42 156	0.26 169	0.56 124	0.48 184	0.27 117	0.45 110	0.33 162	1.56 389	0.61 175	0.36 73	0.47 111	0.52 197	0.30 66	1.08 295	0.33 140	0.15 68	0.13 146	0.17 143	0.13 114	0.16 106	0.15 62

CroCo-Stereo	0.42 156	0.33 351	0.83 301	0.59 401	0.28 156	0.26 13	0.33 162	1.22 306	0.85 260	0.43 128	0.49 123	0.65 264	0.46 190	0.40 19	0.36 179	0.19 240	0.15 304	0.16 93	0.14 162	0.20 281	0.17 152
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
DNS	0.43 163	0.28 223	0.73 243	0.51 244	0.30 199	0.57 247	0.25 71	1.09 245	0.68 197	0.65 240	0.55 164	0.71 288	0.38 130	0.46 47	0.30 94	0.24 410	0.16 341	0.15 47	0.15 184	0.22 354	0.25 382

Foundation-i1	0.43 163	0.19 10	0.39 13	0.44 113	0.37 336	0.54 227	0.47 363	1.46 363	0.59 163	0.58 220	0.54 158	0.63 258	0.48 205	0.71 155	0.35 161	0.16 100	0.13 146	0.15 47	0.14 162	0.15 73	0.15 62

Replicate-Monster	0.43 163	0.30 279	2.04 572	0.37 14	0.22 29	0.47 133	0.23 52	0.82 130	0.50 120	0.44 134	0.27 20	0.31 54	0.29 54	1.01 271	0.26 30	0.14 37	0.11 22	0.14 12	0.12 47	0.13 6	0.38 535

GASTEREO	0.43 163	0.29 249	0.62 167	0.51 244	0.27 117	0.62 283	0.36 207	1.02 207	0.58 157	0.55 209	0.83 259	0.30 49	0.65 338	0.64 131	0.30 94	0.19 240	0.13 146	0.17 143	0.15 184	0.16 106	0.21 283

castereo	0.43 163	0.25 142	0.50 84	0.46 144	0.30 199	0.60 272	0.56 443	1.23 311	0.83 253	0.39 108	0.70 221	0.45 153	0.68 349	0.54 86	0.33 140	0.17 148	0.11 22	0.17 143	0.13 114	0.16 106	0.14 26

WCG-NET	0.43 163	0.23 73	0.58 132	0.42 80	0.26 103	0.46 120	0.32 152	0.77 107	1.16 410	0.77 263	0.75 237	0.58 231	0.44 170	0.62 119	0.38 202	0.16 100	0.12 54	0.16 93	0.14 162	0.15 73	0.14 26

MGS-Stereo	0.43 163	0.28 223	0.61 159	0.46 144	0.28 156	0.49 156	0.33 162	0.60 32	0.89 270	0.47 149	1.32 451	0.51 189	0.32 85	0.66 138	0.39 209	0.20 290	0.16 341	0.18 187	0.16 226	0.18 190	0.18 176

MoCha-V2	0.43 163	0.23 73	0.55 116	0.56 345	0.23 42	0.44 105	0.32 152	1.35 341	0.63 182	0.54 202	0.55 164	0.42 136	0.57 285	1.12 311	0.28 63	0.15 68	0.13 146	0.15 47	0.13 114	0.17 145	0.18 176

GCAP-Stereo	0.43 163	0.32 331	0.80 278	0.50 227	0.27 117	0.53 210	0.31 133	1.05 227	0.67 194	0.69 249	0.71 225	0.58 231	0.42 152	0.51 78	0.35 161	0.18 197	0.15 304	0.18 187	0.13 114	0.17 145	0.15 62

MM-Stereo_test2	0.44 172	0.25 142	0.70 222	0.54 307	0.33 275	0.55 234	0.45 344	1.02 207	0.84 256	0.61 234	0.51 135	0.49 178	0.42 152	0.82 196	0.32 126	0.16 100	0.13 146	0.18 187	0.14 162	0.19 229	0.17 152

fffy	0.44 172	0.29 249	0.67 204	0.47 164	0.30 199	0.46 120	0.34 178	0.98 195	0.57 154	0.40 118	0.59 180	0.55 215	0.41 142	1.26 341	0.37 192	0.16 100	0.14 231	0.19 212	0.16 226	0.19 229	0.20 253

Occ-G	0.44 172	0.23 73	0.59 138	0.44 113	0.27 117	0.43 98	0.61 477	0.85 148	0.62 178	0.48 161	0.66 202	1.00 403	0.45 180	0.79 189	0.45 271	0.17 148	0.14 231	0.18 187	0.13 114	0.16 106	0.18 176

DN	0.45 175	0.25 142	0.59 138	0.51 244	0.44 427	0.59 265	0.31 133	0.97 189	0.90 275	0.47 149	0.54 158	0.76 296	0.35 107	0.66 138	0.37 192	0.25 434	0.18 402	0.20 264	0.16 226	0.21 332	0.23 335

depthmonostereo	0.45 175	0.26 169	0.89 340	0.49 203	0.24 54	0.60 272	0.36 207	1.03 216	0.77 223	0.50 178	0.65 196	0.50 185	0.55 270	0.70 150	0.39 209	0.16 100	0.16 341	0.16 93	0.14 162	0.16 106	0.20 253

IGEV++	0.45 175	0.24 103	0.63 172	0.58 382	0.32 255	0.42 89	0.25 71	2.16 560	0.65 190	0.38 95	0.58 177	0.46 158	0.44 170	0.56 92	0.40 226	0.20 290	0.13 146	0.16 93	0.13 114	0.17 145	0.18 176

ff7	0.45 175	0.30 279	0.64 186	0.47 164	0.33 275	0.49 156	0.42 288	0.93 176	0.59 163	0.50 178	0.53 147	0.44 143	0.48 205	1.41 383	0.36 179	0.18 197	0.13 146	0.21 304	0.15 184	0.18 190	0.21 283

ffff	0.45 175	0.30 279	0.64 186	0.47 164	0.33 275	0.49 156	0.42 288	0.93 176	0.59 163	0.50 178	0.53 147	0.44 143	0.48 205	1.41 383	0.36 179	0.18 197	0.13 146	0.21 304	0.15 184	0.18 190	0.21 283

11t	0.45 175	0.30 279	0.64 186	0.47 164	0.33 275	0.49 156	0.42 288	0.93 176	0.59 163	0.50 178	0.53 147	0.44 143	0.48 205	1.41 383	0.36 179	0.18 197	0.13 146	0.21 304	0.15 184	0.18 190	0.21 283

LoS_RVC	0.45 175	0.29 249	0.48 67	0.49 203	0.83 603	0.51 189	0.43 307	0.65 48	0.44 92	0.47 149	0.78 245	0.44 143	0.60 315	0.59 106	0.37 192	0.14 37	0.12 54	0.14 12	0.10 1	0.14 32	1.08 650

anonymousdsp	0.45 175	0.30 279	0.60 150	0.48 184	0.34 297	0.49 156	0.42 288	0.97 189	0.60 170	0.51 190	0.53 147	0.46 158	0.47 199	1.36 367	0.35 161	0.18 197	0.13 146	0.21 304	0.15 184	0.18 190	0.21 283

ccc-4	0.45 175	0.30 279	0.64 186	0.47 164	0.33 275	0.49 156	0.42 288	0.93 176	0.59 163	0.50 178	0.53 147	0.44 143	0.48 205	1.41 383	0.36 179	0.18 197	0.13 146	0.21 304	0.15 184	0.18 190	0.21 283

IGEV-Stereo	0.45 175	0.30 279	0.60 150	0.48 184	0.34 297	0.49 156	0.42 288	0.98 195	0.60 170	0.51 190	0.53 147	0.46 158	0.47 199	1.36 367	0.35 161	0.18 197	0.13 146	0.21 304	0.15 184	0.18 190	0.21 283
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
TANstereo	0.45 175	0.23 73	0.50 84	0.43 97	0.21 21	0.65 309	0.26 84	0.83 133	0.88 269	0.95 310	0.99 300	0.51 189	0.45 180	0.56 92	0.36 179	0.19 240	0.24 516	0.16 93	0.13 114	0.17 145	0.27 425

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.46 186	1.51 653	1.58 534	0.39 39	0.35 314	0.40 66	0.26 84	1.05 227	0.41 81	0.36 73	0.48 114	0.41 134	0.40 140	0.48 59	0.25 17	0.15 68	0.13 146	0.15 47	0.13 114	0.15 73	0.24 359

PSi22	0.46 186	0.26 169	0.50 84	0.47 164	0.24 54	0.46 120	0.22 36	0.83 133	1.02 333	0.47 149	0.65 196	0.80 308	0.51 243	1.44 394	0.32 126	0.15 68	0.12 54	0.14 12	0.12 47	0.20 281	0.19 220

DilatedVolume-Stereo	0.46 186	0.24 103	0.72 228	0.45 130	0.33 275	0.72 345	0.29 113	0.83 133	0.53 132	0.82 276	0.73 233	0.52 197	0.44 170	1.16 321	0.42 247	0.15 68	0.15 304	0.15 47	0.14 162	0.16 106	0.17 152

Reg-Stereo(zero)	0.46 186	0.23 73	0.50 84	0.45 130	0.25 81	0.41 78	0.27 92	0.80 120	1.12 385	0.93 305	0.79 248	0.91 364	0.46 190	0.74 164	0.44 258	0.15 68	0.13 146	0.15 47	0.12 47	0.15 73	0.18 176

rvit_stereo_0081_aga	0.46 186	0.37 442	0.91 355	0.52 269	0.41 400	0.49 156	0.40 264	0.88 167	0.66 192	0.59 222	0.56 171	0.53 204	0.43 160	0.67 143	0.44 258	0.27 482	0.21 458	0.22 342	0.20 345	0.26 434	0.19 220

rvit_stereo_0081	0.46 186	0.34 380	0.72 228	0.56 345	0.35 314	0.41 78	0.44 327	0.74 95	1.04 344	0.49 169	0.52 143	0.51 189	0.49 224	0.86 216	0.47 285	0.25 434	0.20 440	0.22 342	0.19 310	0.26 434	0.19 220

rvit_stereo_0082	0.46 186	0.34 380	0.72 228	0.56 345	0.35 314	0.41 78	0.44 327	0.74 95	1.04 344	0.49 169	0.52 143	0.51 189	0.49 224	0.86 216	0.47 285	0.25 434	0.20 440	0.22 342	0.19 310	0.26 434	0.19 220

IGEV-Stereo+	0.46 186	0.23 73	0.51 93	0.42 80	0.46 441	0.15 1	0.19 7	0.45 6	0.37 56	0.28 16	0.25 11	0.31 54	0.41 142	1.43 390	0.31 112	0.18 197	0.13 146	0.15 47	0.12 47	1.09 650	1.74 665

WCG-NET（raft）	0.46 186	0.23 73	0.59 138	0.42 80	0.24 54	0.50 177	0.35 193	0.76 104	1.10 370	0.72 256	0.76 238	0.91 364	0.50 235	0.88 225	0.40 226	0.16 100	0.13 146	0.15 47	0.14 162	0.15 73	0.17 152

ProNet	0.46 186	0.30 279	0.69 216	0.46 144	0.32 255	0.57 247	0.52 406	1.15 279	0.67 194	0.44 134	0.50 131	0.44 143	0.43 160	1.31 351	0.38 202	0.16 100	0.15 304	0.19 212	0.16 226	0.18 190	0.18 176

MC-Stereo	0.46 186	0.24 103	0.58 132	0.63 446	0.30 199	0.38 60	0.32 152	0.98 195	0.74 217	0.66 244	0.85 263	0.56 226	0.60 315	1.07 292	0.32 126	0.17 148	0.12 54	0.17 143	0.15 184	0.16 106	0.16 119

CroCo-Stereo Lap2	0.46 186	0.37 442	0.87 331	0.62 435	0.79 594	0.28 19	0.35 193	0.81 125	0.73 210	0.39 108	0.54 158	0.71 288	0.54 266	0.60 110	0.48 294	0.18 197	0.18 402	0.19 212	0.16 226	0.21 332	0.21 283

RT-Monster	0.47 198	0.24 103	0.54 111	0.46 144	0.40 379	0.51 189	0.27 92	0.97 189	1.02 333	0.89 296	0.87 268	0.68 272	0.41 142	0.70 150	0.41 236	0.16 100	0.14 231	0.15 47	0.13 114	0.14 32	0.22 314

DA	0.47 198	0.23 73	0.59 138	0.54 307	0.26 103	1.08 490	0.44 327	1.51 372	0.63 182	0.48 161	0.69 214	0.55 215	0.49 224	0.49 65	0.38 202	0.20 290	0.14 231	0.19 212	0.13 114	0.19 229	0.17 152

GGEV	0.47 198	0.23 73	0.59 138	0.54 307	0.26 103	1.08 490	0.44 327	1.51 372	0.63 182	0.48 161	0.69 214	0.55 215	0.49 224	0.49 65	0.38 202	0.20 290	0.14 231	0.19 212	0.13 114	0.19 229	0.17 152

tt45	0.47 198	0.25 142	0.52 101	0.47 164	0.34 297	0.78 376	0.32 152	0.86 155	0.45 103	0.52 195	0.45 100	0.49 178	0.37 122	2.12 504	0.36 179	0.16 100	0.13 146	0.19 212	0.16 226	0.17 145	0.21 283

rvit_stereo_0080	0.47 198	0.35 409	0.87 331	0.48 184	0.36 324	0.42 89	0.54 426	0.93 176	0.78 228	0.52 195	0.60 182	0.55 215	0.47 199	0.62 119	0.48 294	0.27 482	0.21 458	0.20 264	0.20 345	0.31 495	0.20 253

Former-RAFT_DAM_RVC	0.47 198	0.38 460	0.75 255	0.48 184	0.37 336	0.67 320	0.35 193	0.82 130	1.14 397	0.61 234	0.64 193	0.39 117	0.39 135	0.74 164	0.39 209	0.20 290	0.17 369	0.22 342	0.18 285	0.24 408	0.20 253

whm_eth	0.47 198	0.35 409	0.87 331	0.48 184	0.36 324	0.42 89	0.54 426	0.93 176	0.78 228	0.52 195	0.60 182	0.55 215	0.47 199	0.62 119	0.48 294	0.27 482	0.21 458	0.20 264	0.20 345	0.31 495	0.20 253

XX-TBD	0.47 198	0.71 592	0.39 13	0.81 585	0.25 81	0.57 247	0.26 84	0.73 87	1.30 498	0.78 265	1.01 307	0.45 153	0.33 90	0.49 65	0.39 209	0.20 290	0.15 304	0.15 47	0.11 9	0.17 145	0.15 62

PMTNet	0.47 198	0.22 52	0.43 37	0.39 39	0.24 54	0.71 341	0.26 84	0.78 115	1.03 338	0.65 240	0.69 214	0.55 215	0.48 205	0.90 233	0.36 179	0.99 652	0.13 146	0.15 47	0.10 1	0.15 73	0.15 62

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.48 207	1.24 640	2.47 594	0.41 68	0.31 221	0.29 23	0.27 92	1.09 245	0.39 64	0.35 62	0.49 123	0.38 113	0.44 170	0.38 11	0.26 30	0.15 68	0.12 54	0.15 47	0.12 47	0.16 106	0.20 253

HART	0.48 207	0.24 103	0.63 172	0.52 269	0.27 117	0.41 78	0.29 113	1.32 336	0.54 135	0.59 222	1.47 502	0.61 251	0.34 98	1.09 300	0.32 126	0.16 100	0.14 231	0.19 212	0.14 162	0.19 229	0.18 176

SCV_C0	0.48 207	0.29 249	0.88 336	0.46 144	0.31 221	0.46 120	0.31 133	1.67 412	0.87 265	0.40 118	0.52 143	0.54 210	0.29 54	1.27 344	0.34 151	0.18 197	0.14 231	0.17 143	0.14 162	0.20 281	0.18 176

CAS++	0.48 207	0.34 380	0.59 138	0.48 184	0.32 255	0.45 110	0.29 113	1.73 439	0.78 228	0.71 251	0.73 233	0.36 95	0.28 51	0.70 150	0.35 161	0.27 482	0.22 477	0.26 464	0.21 388	0.29 473	0.22 314
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MIF-Stereo (partial)	0.48 207	0.28 223	0.83 301	0.51 244	0.53 488	0.39 62	0.27 92	1.03 216	0.64 187	0.47 149	0.71 225	0.51 189	0.51 243	1.13 313	0.47 285	0.20 290	0.16 341	0.23 380	0.20 345	0.24 408	0.20 253

StereoAnything_RVC	0.49 212	1.60 659	0.87 331	0.37 14	0.21 21	0.26 13	0.21 27	0.53 14	0.23 4	0.23 2	0.21 6	0.19 1	0.35 107	1.29 348	0.23 1	0.22 361	0.11 22	0.15 47	0.11 9	2.36 665	0.13 3

999	0.49 212	0.25 142	0.55 116	0.51 244	0.35 314	0.74 354	0.31 133	0.89 172	0.59 163	0.39 108	0.50 131	0.50 185	0.36 116	2.41 531	0.41 236	0.17 148	0.13 146	0.18 187	0.15 184	0.16 106	0.23 335

rvit_stereo_0083	0.49 212	0.34 380	0.85 319	0.57 367	0.36 324	0.49 156	0.43 307	0.73 87	1.05 350	0.50 178	0.57 176	0.55 215	0.50 235	0.92 239	0.50 310	0.25 434	0.25 528	0.24 404	0.20 345	0.25 420	0.19 220

rvit_stereo_ft	0.49 212	0.38 460	1.03 410	0.68 507	0.42 411	0.40 66	0.58 455	0.93 176	0.86 263	0.47 149	0.55 164	0.57 229	0.48 205	0.67 143	0.53 332	0.26 461	0.17 369	0.22 342	0.22 416	0.24 408	0.19 220

RAFT-Stereo-weight	0.49 212	0.26 169	0.58 132	0.49 203	0.28 156	0.61 280	0.34 178	1.16 284	1.11 377	1.06 346	0.79 248	0.75 295	0.28 51	0.79 189	0.42 247	0.16 100	0.13 146	0.17 143	0.15 184	0.16 106	0.18 176

IGEVStereo-DCA	0.49 212	0.33 351	0.64 186	0.46 144	0.34 297	0.50 177	0.42 288	0.93 176	0.59 163	0.48 161	0.48 114	0.48 174	0.45 180	2.28 520	0.44 258	0.19 240	0.14 231	0.19 212	0.15 184	0.17 145	0.21 283

plain	0.49 212	0.29 249	1.23 481	0.51 244	0.40 379	0.35 43	0.37 222	1.04 223	0.62 178	0.44 134	0.76 238	0.42 136	0.41 142	1.17 326	0.46 276	0.23 388	0.15 304	0.24 404	0.19 310	0.25 420	0.18 176

iRaftStereo_RVC	0.49 212	0.28 223	0.72 228	0.53 292	0.29 175	0.52 200	0.33 162	1.14 267	0.84 256	0.85 286	0.99 300	0.55 215	0.36 116	0.83 202	0.40 226	0.18 197	0.13 146	0.22 342	0.20 345	0.20 281	0.18 176

CREStereo++_RVC	0.49 212	0.22 52	0.46 51	0.48 184	0.38 352	0.45 110	0.25 71	0.77 107	1.30 498	0.82 276	1.23 414	0.47 168	0.37 122	0.55 89	0.44 258	0.16 100	0.11 22	0.16 93	0.80 653	0.18 190	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	0.50 221	0.27 200	0.63 172	0.43 97	0.23 42	0.79 385	0.46 350	0.83 133	0.82 248	0.63 237	0.63 188	0.54 210	0.44 170	1.69 444	0.62 381	0.16 100	0.15 304	0.19 212	0.16 226	0.17 145	0.16 119

MyStereo07	0.50 221	0.30 279	0.58 132	0.58 382	0.48 454	0.59 265	0.78 524	1.19 294	0.60 170	0.49 169	0.54 158	0.43 140	0.55 270	1.32 357	0.36 179	0.18 197	0.18 402	0.24 404	0.21 388	0.23 379	0.23 335

4D-IteraStereo	0.50 221	0.26 169	0.84 313	0.51 244	0.49 461	0.64 303	0.31 133	0.91 174	1.02 333	1.05 340	0.72 228	0.76 296	0.32 85	0.69 148	0.40 226	0.18 197	0.11 22	0.23 380	0.20 345	0.19 229	0.16 119

MM-Stereo_test1	0.51 224	0.26 169	0.59 138	0.53 292	0.31 221	0.50 177	0.53 412	1.06 230	1.09 366	0.88 293	0.70 221	0.54 210	0.59 308	1.18 327	0.35 161	0.19 240	0.17 369	0.20 264	0.17 259	0.20 281	0.18 176

SCV	0.51 224	0.29 249	0.72 228	0.63 446	0.27 117	0.40 66	0.38 234	2.32 592	0.75 222	0.36 73	0.49 123	0.55 215	0.35 107	1.31 351	0.34 151	0.25 434	0.13 146	0.17 143	0.14 162	0.18 190	0.18 176

CES	0.51 224	0.21 35	0.40 21	0.42 80	1.40 655	0.53 210	0.34 178	1.04 223	0.68 197	0.45 142	0.67 206	0.35 89	0.28 51	0.58 100	0.35 161	0.16 100	0.13 146	0.15 47	0.10 1	0.19 229	1.69 664

sCroCo_RVC	0.51 224	0.43 492	1.15 449	0.66 482	0.60 526	0.52 200	0.40 264	0.93 176	0.64 187	0.45 142	0.76 238	0.49 178	0.49 224	0.65 136	0.49 307	0.27 482	0.28 551	0.23 380	0.22 416	0.29 473	0.28 441

FE-Mocha	0.52 228	0.32 331	0.98 389	0.51 244	0.37 336	0.46 120	0.22 36	1.71 433	0.56 148	1.02 331	1.10 347	0.82 321	0.41 142	0.58 100	0.32 126	0.19 240	0.13 146	0.21 304	0.21 388	0.17 145	0.19 220

RCA-Stereo	0.52 228	0.26 169	0.66 199	0.49 203	0.33 275	0.54 227	0.44 327	1.20 299	1.41 545	0.69 249	1.06 330	0.63 258	0.79 389	0.62 119	0.35 161	0.17 148	0.12 54	0.17 143	0.14 162	0.16 106	0.16 119

quiztm	0.53 230	0.28 223	0.60 150	0.51 244	0.67 557	0.45 110	0.42 288	1.85 474	0.93 290	0.81 273	1.15 382	0.56 226	0.31 73	0.59 106	0.38 202	0.18 197	0.12 54	0.17 143	0.14 162	0.19 229	0.19 220

Wave_Phase_stereo	0.53 230	0.27 200	1.63 537	0.43 97	0.29 175	2.72 642	0.40 264	0.82 130	0.54 135	0.37 84	0.36 54	0.38 113	0.29 54	0.66 138	0.41 236	0.13 19	0.14 231	0.15 47	0.19 310	0.16 106	0.18 176

MM-Stereo_test3	0.53 230	0.26 169	0.60 150	0.56 345	0.73 569	0.49 156	0.53 412	1.31 332	1.08 358	0.64 238	0.97 294	0.61 251	0.42 152	0.82 196	0.40 226	0.21 326	0.18 402	0.20 264	0.16 226	0.19 229	0.21 283

model_zeroshot	0.53 230	0.31 310	1.00 399	0.57 367	0.39 364	0.74 354	0.39 252	1.38 347	0.67 194	0.88 293	0.85 263	0.71 288	0.37 122	0.77 178	0.39 209	0.21 326	0.17 369	0.19 212	0.17 259	0.17 145	0.22 314

knoymous	0.53 230	0.32 331	0.51 93	0.46 144	0.30 199	0.57 247	0.54 426	1.10 254	0.78 228	0.99 318	0.84 261	0.95 383	0.57 285	0.89 230	0.51 314	0.21 326	0.14 231	0.26 464	0.14 162	0.23 379	0.25 382

Lsterematch	0.54 235	0.26 169	0.72 228	0.47 164	0.26 103	0.70 338	0.31 133	0.84 142	1.14 397	0.97 315	1.28 438	0.68 272	0.51 243	0.90 233	0.75 424	0.22 361	0.12 54	0.19 212	0.16 226	0.19 229	0.26 404

NLSM1	0.54 235	0.26 169	0.61 159	0.49 203	1.04 633	0.83 409	0.31 133	1.55 385	0.68 197	0.52 195	0.77 242	0.46 158	0.48 205	1.02 275	0.56 352	0.19 240	0.19 423	0.21 304	0.18 285	0.20 281	0.18 176

NLCSM	0.54 235	0.30 279	0.60 150	0.53 292	0.74 577	0.71 341	0.47 363	1.25 317	0.71 208	0.64 238	0.51 135	0.48 174	0.60 315	1.34 361	0.71 414	0.19 240	0.20 440	0.21 304	0.19 310	0.22 354	0.21 283

tg	0.54 235	0.25 142	0.70 222	0.52 269	0.31 221	0.89 432	0.29 113	1.12 258	0.98 313	0.85 286	1.03 317	0.62 253	0.42 152	1.37 370	0.41 236	0.17 148	0.13 146	0.22 342	0.21 388	0.17 145	0.17 152

HUI-Stereo	0.54 235	0.33 351	0.81 282	0.52 269	0.27 117	0.62 283	0.29 113	1.14 267	0.74 217	1.13 366	0.96 286	0.82 321	0.60 315	0.83 202	0.52 322	0.23 388	0.14 231	0.24 404	0.20 345	0.27 440	0.20 253

WQFJA1	0.55 240	0.29 249	0.56 124	0.47 164	0.85 606	0.78 376	0.38 234	2.26 580	0.79 237	0.51 190	0.53 147	0.53 204	0.50 235	0.73 161	0.66 400	0.17 148	0.21 458	0.19 212	0.17 259	0.19 229	0.18 176

NLMM	0.55 240	0.29 249	0.56 124	0.47 164	0.86 608	0.78 376	0.38 234	2.26 580	0.79 237	0.51 190	0.53 147	0.53 204	0.50 235	0.73 161	0.66 400	0.17 148	0.21 458	0.19 212	0.17 259	0.19 229	0.18 176

FSD	0.55 240	0.53 534	0.67 204	0.64 461	0.52 480	0.54 227	0.58 455	0.71 71	0.54 135	0.54 202	0.53 147	0.60 242	0.52 253	0.58 100	0.56 352	0.51 620	0.48 636	0.50 615	0.49 623	0.50 593	0.51 587

Any-RAFT	0.55 240	0.27 200	0.49 74	0.50 227	0.27 117	0.98 471	0.25 71	1.71 433	1.08 358	0.90 298	0.99 300	1.13 450	0.46 190	0.74 164	0.35 161	0.19 240	0.13 146	0.17 143	0.13 114	0.16 106	0.19 220

Selective-RAFT	0.55 240	0.29 249	0.85 319	0.58 382	0.28 156	0.91 439	0.34 178	1.00 206	0.96 305	0.59 222	0.64 193	0.80 308	0.76 370	1.34 361	0.51 314	0.21 326	0.15 304	0.17 143	0.15 184	0.19 229	0.19 220

test_4	0.55 240	0.23 73	0.67 204	0.56 345	0.32 255	0.71 341	0.39 252	0.83 133	0.72 209	0.93 305	1.87 590	0.70 281	0.41 142	1.21 333	0.39 209	0.16 100	0.13 146	0.21 304	0.23 448	0.20 281	0.18 176

GMOStereo	0.55 240	0.28 223	0.72 228	0.52 269	0.30 199	0.53 210	0.43 307	1.02 207	0.98 313	1.44 534	1.14 376	0.88 349	0.57 285	0.62 119	0.39 209	0.16 100	0.14 231	0.24 404	0.22 416	0.20 281	0.18 176

error version	0.55 240	0.28 223	0.72 228	0.52 269	0.30 199	0.53 210	0.43 307	1.02 207	0.98 313	1.44 534	1.14 376	0.88 349	0.57 285	0.62 119	0.39 209	0.16 100	0.14 231	0.24 404	0.22 416	0.20 281	0.18 176

test-v	0.55 240	0.28 223	0.72 228	0.52 269	0.30 199	0.53 210	0.43 307	1.02 207	0.98 313	1.44 534	1.14 376	0.88 349	0.57 285	0.62 119	0.39 209	0.16 100	0.14 231	0.24 404	0.22 416	0.20 281	0.18 176

test-2	0.55 240	0.28 223	0.72 228	0.52 269	0.30 199	0.53 210	0.43 307	1.02 207	0.98 313	1.44 534	1.14 376	0.88 349	0.57 285	0.62 119	0.39 209	0.16 100	0.14 231	0.24 404	0.22 416	0.20 281	0.18 176

rafts_anoy	0.55 240	0.32 331	0.66 199	0.72 541	0.61 532	0.53 210	0.40 264	1.24 313	1.06 352	0.85 286	0.83 259	0.67 270	0.53 258	0.77 178	0.55 346	0.20 290	0.15 304	0.25 443	0.26 488	0.22 354	0.21 283

s12784h	0.55 240	0.22 52	0.49 74	0.43 97	0.19 5	1.00 473	0.34 178	1.40 352	1.30 498	0.84 284	0.93 280	0.63 258	0.52 253	1.48 403	0.47 285	0.15 68	0.12 54	0.17 143	0.11 9	0.19 229	0.13 3

raftrobust	0.55 240	0.27 200	0.63 172	0.68 507	0.69 562	0.50 177	0.34 178	1.08 238	0.97 310	1.32 478	0.88 272	0.62 253	0.80 397	0.82 196	0.44 258	0.20 290	0.16 341	0.16 93	0.14 162	0.15 73	0.18 176

Gwc-CoAtRS	0.55 240	0.27 200	0.73 243	0.49 203	0.30 199	0.63 294	0.25 71	1.38 347	1.12 385	1.05 340	1.02 310	1.10 440	0.55 270	0.72 158	0.44 258	0.17 148	0.14 231	0.17 143	0.15 184	0.16 106	0.17 152

rvit_0105_6	0.56 254	0.38 460	1.13 442	0.67 496	0.38 352	0.50 177	0.51 395	0.88 167	1.33 510	0.54 202	0.56 171	0.65 264	0.57 285	0.97 258	0.46 276	0.32 534	0.31 568	0.28 494	0.25 471	0.29 473	0.23 335

MSKI-zero shot	0.56 254	0.30 279	0.61 159	0.55 323	0.28 156	0.68 324	0.28 102	1.25 317	0.68 197	0.92 302	1.33 457	0.81 315	0.33 90	1.94 480	0.36 179	0.18 197	0.13 146	0.17 143	0.13 114	0.16 106	0.19 220

EKT-Stereo	0.56 254	0.33 351	0.84 313	0.61 426	0.64 540	0.51 189	0.48 373	1.14 267	0.95 301	0.74 259	0.89 274	0.77 301	0.42 152	1.18 327	0.42 247	0.23 388	0.17 369	0.21 304	0.18 285	0.20 281	0.26 404

LL-Strereo2	0.56 254	0.36 421	0.77 264	0.56 345	0.40 379	0.68 324	0.37 222	1.21 304	0.83 253	0.96 313	0.79 248	0.91 364	0.41 142	1.08 295	0.48 294	0.18 197	0.17 369	0.29 506	0.25 471	0.22 354	0.19 220

test-3	0.56 254	0.24 103	0.82 291	0.50 227	0.29 175	0.57 247	0.34 178	1.09 245	1.03 338	1.33 484	0.69 214	0.87 343	0.45 180	1.68 440	0.39 209	0.17 148	0.12 54	0.20 264	0.17 259	0.17 145	0.16 119

test_1	0.56 254	0.24 103	0.82 291	0.50 227	0.29 175	0.57 247	0.34 178	1.09 245	1.03 338	1.28 462	0.69 214	0.87 343	0.45 180	1.67 438	0.39 209	0.17 148	0.12 54	0.20 264	0.17 259	0.17 145	0.16 119

PSM-adaLoss	0.56 254	0.33 351	0.81 282	0.52 269	0.27 117	0.63 294	0.41 276	1.14 267	0.73 210	1.13 366	0.96 286	0.82 321	0.60 315	1.09 300	0.52 322	0.23 388	0.14 231	0.24 404	0.20 345	0.27 440	0.20 253

ROB_FTStereo	0.56 254	0.33 351	0.82 291	0.52 269	0.27 117	0.62 283	0.25 71	1.14 267	0.74 217	1.13 366	0.96 286	0.82 321	0.60 315	1.18 327	0.52 322	0.23 388	0.14 231	0.24 404	0.20 345	0.27 440	0.20 253

cross-raft	0.56 254	0.26 169	0.65 194	0.55 323	0.31 221	0.66 314	0.37 222	1.68 416	0.82 248	1.06 346	1.07 334	1.25 476	0.45 180	0.74 164	0.39 209	0.15 68	0.13 146	0.19 212	0.16 226	0.19 229	0.17 152

test-1	0.56 254	0.28 223	1.13 442	0.58 382	0.34 297	0.60 272	0.38 234	1.56 389	0.98 313	0.80 268	1.02 310	0.83 331	0.52 253	0.64 131	0.46 276	0.17 148	0.16 341	0.20 264	0.17 259	0.20 281	0.26 404

raft+_RVC	0.56 254	0.29 249	0.61 159	0.65 469	0.56 508	0.53 210	0.53 412	1.40 352	1.02 333	0.78 265	1.04 323	0.70 281	0.55 270	1.00 267	0.49 307	0.18 197	0.16 341	0.19 212	0.19 310	0.18 190	0.17 152

RAFT-Stereo + iAFF	0.56 254	0.28 223	0.81 282	0.45 130	0.25 81	0.40 66	0.34 178	1.12 258	1.13 391	1.35 498	1.58 539	0.80 308	0.67 345	0.71 155	0.43 253	0.14 37	0.11 22	0.18 187	0.17 259	0.18 190	0.16 119

H2IRNET	0.57 266	0.28 223	0.75 255	0.49 203	0.35 314	0.40 66	0.27 92	1.03 216	1.18 421	0.62 236	1.26 423	1.07 425	0.85 416	1.02 275	0.64 390	0.20 290	0.16 341	0.23 380	0.25 471	0.22 354	0.20 253

11t1	0.57 266	0.30 279	0.84 313	0.54 307	0.30 199	0.83 409	0.41 276	1.34 340	0.79 237	0.88 293	0.82 258	0.70 281	0.70 356	0.96 254	0.67 403	0.21 326	0.21 458	0.20 264	0.16 226	0.21 332	0.26 404

rrr	0.57 266	0.33 351	2.43 592	0.46 144	0.34 297	0.50 177	0.38 234	0.84 142	0.55 144	0.48 161	0.48 114	0.48 174	0.45 180	2.28 520	0.44 258	0.19 240	0.14 231	0.19 212	0.15 184	0.17 145	0.18 176

test_3	0.57 266	0.24 103	0.87 331	0.55 323	0.30 199	0.60 272	0.40 264	1.07 233	1.08 358	1.20 414	0.68 209	0.92 372	0.43 160	1.68 440	0.40 226	0.16 100	0.13 146	0.22 342	0.19 310	0.21 332	0.17 152

Patchmatch Stereo++	0.57 266	0.33 351	0.82 291	0.52 269	0.27 117	0.63 294	0.28 102	1.14 267	0.73 210	1.13 366	0.96 286	0.82 321	0.60 315	1.40 380	0.52 322	0.23 388	0.14 231	0.24 404	0.20 345	0.27 440	0.20 253
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	0.57 266	0.33 351	0.81 282	0.52 269	0.27 117	0.62 283	0.42 288	1.14 267	0.73 210	1.13 366	0.97 294	0.82 321	0.60 315	1.15 317	0.53 332	0.23 388	0.14 231	0.24 404	0.20 345	0.27 440	0.20 253

DeepStereo_RVC	0.57 266	0.31 310	0.78 270	0.53 292	0.30 199	0.57 247	0.32 152	1.11 256	0.80 243	1.17 390	0.94 283	0.83 331	0.93 458	1.01 271	0.61 376	0.23 388	0.14 231	0.21 304	0.19 310	0.24 408	0.26 404

iRAFT	0.57 266	0.33 351	0.82 291	0.52 269	0.27 117	0.63 294	0.28 102	1.14 267	0.73 210	1.13 366	0.96 286	0.82 321	0.60 315	1.40 380	0.52 322	0.23 388	0.14 231	0.24 404	0.20 345	0.27 440	0.20 253

CRE-IMP	0.57 266	0.32 331	0.82 291	0.54 307	0.29 175	0.77 375	0.25 71	1.19 294	0.79 237	1.09 352	0.95 284	0.81 315	0.57 285	1.11 308	0.57 357	0.22 361	0.14 231	0.23 380	0.19 310	0.28 456	0.24 359

RAFT-IKP	0.57 266	0.33 351	0.82 291	0.52 269	0.27 117	0.57 247	0.35 193	1.14 267	0.73 210	1.13 366	0.96 286	0.83 331	0.61 325	1.26 341	0.53 332	0.23 388	0.14 231	0.24 404	0.20 345	0.27 440	0.20 253

test_xeample3	0.57 266	0.33 351	3.11 616	0.46 144	0.34 297	0.55 234	0.38 234	0.86 155	0.49 115	0.54 202	0.46 107	0.44 143	0.44 170	1.49 410	0.45 271	0.18 197	0.14 231	0.19 212	0.15 184	0.17 145	0.18 176

CFNet-RSSM	0.57 266	0.25 142	0.76 259	0.49 203	0.28 156	0.59 265	0.27 92	1.89 485	1.17 415	1.09 352	0.95 284	1.06 422	0.53 258	0.74 164	0.41 236	0.17 148	0.13 146	0.17 143	0.15 184	0.16 106	0.16 119

WQFJX	0.58 278	0.29 249	0.57 129	0.46 144	0.87 614	0.75 360	0.39 252	2.67 639	0.80 243	0.55 209	0.53 147	0.54 210	0.55 270	0.97 258	0.61 376	0.17 148	0.19 423	0.19 212	0.16 226	0.19 229	0.20 253

rvit_0105_4	0.58 278	0.40 475	1.19 470	0.68 507	0.38 352	0.53 210	0.55 436	0.93 176	1.27 474	0.56 215	0.61 184	0.72 291	0.63 327	1.01 271	0.47 285	0.33 541	0.33 587	0.29 506	0.25 471	0.29 473	0.26 404

AE-Stereo	0.58 278	0.29 249	0.81 282	0.62 435	0.41 400	0.69 334	0.46 350	2.49 621	1.25 461	0.49 169	0.77 242	0.69 278	0.46 190	0.61 114	0.42 247	0.17 148	0.16 341	0.21 304	0.20 345	0.19 229	0.18 176

1test111	0.58 278	0.34 380	0.63 172	0.60 409	0.27 117	1.16 510	0.51 395	1.58 395	0.91 278	0.60 229	0.80 253	0.47 168	0.87 433	0.99 262	0.67 403	0.21 326	0.13 146	0.25 443	0.15 184	0.23 379	0.25 382

RAFT-Test	0.58 278	0.27 200	0.81 282	0.50 227	0.33 275	0.95 461	0.27 92	1.40 352	0.89 270	1.00 322	1.12 360	1.39 512	0.48 205	0.74 164	0.41 236	0.17 148	0.14 231	0.17 143	0.14 162	0.16 106	0.18 176

anonymousdsp2	0.58 278	0.29 249	0.93 362	0.51 244	0.30 199	0.75 360	0.46 350	1.95 504	0.87 265	0.81 273	0.78 245	0.76 296	0.48 205	1.10 305	0.45 271	0.19 240	0.14 231	0.18 187	0.13 114	0.20 281	0.22 314

fff	0.58 278	0.26 169	1.15 449	0.46 144	0.25 81	0.48 147	0.36 207	1.20 299	1.28 482	1.13 366	1.03 317	0.59 237	1.04 511	0.77 178	0.58 362	0.17 148	0.14 231	0.17 143	0.13 114	0.15 73	0.24 359

iGMRVC	0.58 278	0.33 351	0.81 282	0.52 269	0.27 117	0.62 283	0.38 234	1.14 267	0.73 210	1.13 366	0.97 294	0.82 321	0.59 308	1.54 413	0.53 332	0.23 388	0.14 231	0.24 404	0.20 345	0.27 440	0.20 253

RALCasStereoNet	0.58 278	0.34 380	0.77 264	0.65 469	0.64 540	0.64 303	0.51 395	1.06 230	0.99 322	0.71 251	1.06 330	0.77 301	0.44 170	1.38 374	0.52 322	0.20 290	0.18 402	0.18 187	0.16 226	0.20 281	0.22 314

DCANet	0.58 278	0.26 169	1.15 449	0.45 130	0.25 81	0.49 156	0.36 207	1.18 289	1.35 515	1.15 382	1.04 323	0.60 242	0.91 448	0.84 209	0.58 362	0.17 148	0.14 231	0.17 143	0.13 114	0.19 229	0.25 382

csc	0.58 278	0.26 169	1.15 449	0.46 144	0.25 81	0.48 147	0.36 207	1.20 299	1.28 482	1.13 366	1.03 317	0.59 237	1.04 511	0.77 178	0.58 362	0.17 148	0.14 231	0.17 143	0.13 114	0.15 73	0.24 359

cscssc	0.58 278	0.26 169	1.15 449	0.46 144	0.25 81	0.48 147	0.36 207	1.20 299	1.28 482	1.13 366	1.03 317	0.59 237	1.04 511	0.77 178	0.58 362	0.17 148	0.14 231	0.17 143	0.13 114	0.15 73	0.24 359

GMStereo	0.58 278	0.50 522	1.09 430	0.52 269	0.32 255	0.80 391	0.43 307	1.02 207	1.41 545	0.89 296	0.77 242	0.52 197	0.46 190	0.89 230	0.56 352	0.25 434	0.16 341	0.20 264	0.22 416	0.31 495	0.27 425
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
WQFJX1	0.59 291	0.27 200	0.59 138	0.49 203	0.73 569	0.68 324	0.46 350	2.65 634	0.77 223	0.55 209	0.51 135	0.52 197	0.50 235	1.38 374	0.61 376	0.18 197	0.20 440	0.20 264	0.17 259	0.20 281	0.21 283

IGEV-FE	0.59 291	0.33 351	1.11 437	0.63 446	0.37 336	0.41 78	0.33 162	1.80 457	0.79 237	1.04 337	1.10 347	1.05 420	0.43 160	0.87 221	0.48 294	0.18 197	0.13 146	0.19 212	0.18 285	0.20 281	0.23 335

xyz-stereo-finetune2	0.59 291	0.29 249	0.66 199	0.41 68	0.24 54	1.08 490	0.34 178	0.87 159	0.60 170	0.68 248	1.08 341	0.58 231	0.79 389	2.39 530	0.83 451	0.17 148	0.15 304	0.21 304	0.17 259	0.16 106	0.18 176

ACVNet-DCA	0.59 291	0.34 380	0.63 172	0.60 409	0.27 117	1.16 510	0.51 395	1.58 395	0.91 278	0.60 229	0.80 253	0.47 168	0.87 433	1.48 403	0.35 161	0.21 326	0.13 146	0.25 443	0.15 184	0.23 379	0.25 382

IGEV_Zeroshot_test	0.59 291	0.33 351	1.11 437	0.63 446	0.37 336	0.41 78	0.33 162	1.80 457	0.79 237	1.04 337	1.10 347	1.06 422	0.43 160	0.87 221	0.48 294	0.18 197	0.13 146	0.19 212	0.18 285	0.20 281	0.23 335

DCANet-4	0.59 291	0.28 223	1.65 541	0.44 113	0.25 81	0.48 147	0.36 207	1.15 279	1.36 524	1.13 366	1.03 317	0.56 226	0.74 364	0.77 178	0.58 362	0.17 148	0.14 231	0.17 143	0.13 114	0.15 73	0.24 359

x	0.59 291	0.34 380	0.79 274	0.51 244	0.32 255	0.69 334	0.46 350	1.64 408	0.97 310	0.86 291	0.86 265	0.83 331	0.74 364	0.75 172	0.70 411	0.21 326	0.22 477	0.22 342	0.20 345	0.21 332	0.24 359

sAnonymous2	0.59 291	0.61 561	1.82 553	0.61 426	0.52 480	0.51 189	0.54 426	0.97 189	0.70 205	0.50 178	0.68 209	0.46 158	0.63 327	0.61 114	0.41 236	0.22 361	0.17 369	0.23 380	0.21 388	0.85 637	0.56 603

CroCo_RVC	0.59 291	0.61 561	1.82 553	0.61 426	0.52 480	0.51 189	0.54 426	0.97 189	0.70 205	0.50 178	0.68 209	0.46 158	0.63 327	0.61 114	0.41 236	0.22 361	0.17 369	0.23 380	0.21 388	0.85 637	0.56 603

NLMM1	0.60 300	0.28 223	0.63 172	0.48 184	0.73 569	0.68 324	0.43 307	2.47 616	1.11 377	0.60 229	0.63 188	0.51 189	0.47 199	1.34 361	0.58 362	0.19 240	0.21 458	0.20 264	0.17 259	0.20 281	0.19 220

MIM_Stereo	0.60 300	0.26 169	1.02 405	0.49 203	0.32 255	0.52 200	0.28 102	1.41 356	0.82 248	1.02 331	1.16 385	0.93 373	0.53 258	1.48 403	0.63 386	0.17 148	0.17 369	0.20 264	0.19 310	0.17 145	0.18 176

MIPNet	0.60 300	0.31 310	1.07 423	0.51 244	0.34 297	0.68 324	0.40 264	1.67 412	1.14 397	1.11 355	0.93 280	0.60 242	0.78 381	0.77 178	0.58 362	0.18 197	0.14 231	0.19 212	0.16 226	0.18 190	0.21 283

AFF-stereo	0.60 300	0.28 223	0.72 228	0.48 184	0.29 175	0.34 39	0.37 222	1.22 306	1.20 428	1.21 421	1.59 543	1.10 440	0.70 356	1.01 271	0.44 258	0.14 37	0.12 54	0.19 212	0.20 345	0.18 190	0.15 62

R-Stereo Train	0.60 300	0.30 279	0.72 228	0.57 367	0.37 336	0.68 324	0.52 406	1.45 361	0.78 228	1.61 575	1.50 513	0.76 296	0.53 258	0.67 143	0.51 314	0.19 240	0.16 341	0.18 187	0.15 184	0.18 190	0.19 220

RAFT-Stereo	0.60 300	0.30 279	0.72 228	0.57 367	0.37 336	0.68 324	0.52 406	1.45 361	0.78 228	1.61 575	1.50 513	0.76 296	0.53 258	0.67 143	0.51 314	0.19 240	0.16 341	0.18 187	0.15 184	0.18 190	0.19 220
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
AIO-test2	0.61 306	0.30 279	0.93 362	0.65 469	0.65 545	0.79 385	0.50 393	1.33 339	1.40 541	0.65 240	1.15 382	0.53 204	0.42 152	1.18 327	0.36 179	0.25 434	0.18 402	0.26 464	0.31 555	0.20 281	0.21 283

AIO-test1	0.61 306	0.27 200	0.68 211	0.68 507	1.02 630	0.79 385	0.36 207	1.59 400	1.35 515	0.59 222	0.89 274	0.60 242	0.49 224	1.20 332	0.36 179	0.18 197	0.17 369	0.23 380	0.25 471	0.18 190	0.26 404

rvit_0105_5	0.61 306	0.41 485	1.19 470	0.67 496	0.37 336	0.57 247	0.56 443	1.08 238	1.28 482	0.65 240	0.68 209	0.77 301	0.67 345	0.91 237	0.51 314	0.33 541	0.32 581	0.30 518	0.27 507	0.28 456	0.28 441

riskmin	0.62 309	0.29 249	0.73 243	0.50 227	0.34 297	0.86 425	0.44 327	1.74 442	1.07 355	0.76 262	0.76 238	1.19 459	1.01 494	0.84 209	0.60 373	0.20 290	0.16 341	0.24 404	0.16 226	0.24 408	0.29 455

qqq	0.62 309	0.36 421	0.88 336	0.50 227	0.28 156	0.64 303	0.62 480	1.58 395	0.91 278	0.83 278	0.96 286	0.95 383	0.79 389	0.99 262	0.67 403	0.21 326	0.23 506	0.24 404	0.23 448	0.23 379	0.25 382

ADStereo(finetuned)	0.62 309	0.26 169	1.59 535	0.45 130	0.25 81	0.49 156	0.36 207	1.18 289	1.35 515	1.16 386	1.04 323	0.60 242	1.18 549	0.85 213	0.57 357	0.17 148	0.14 231	0.17 143	0.13 114	0.19 229	0.24 359

dd	0.62 309	0.51 526	1.17 464	0.56 345	0.33 275	0.74 354	0.46 350	1.03 216	1.40 541	0.80 268	0.87 268	0.60 242	0.57 285	1.02 275	0.86 457	0.28 500	0.18 402	0.26 464	0.19 310	0.35 525	0.27 425

IPLGR	0.62 309	0.28 223	1.32 500	0.50 227	0.29 175	0.65 309	0.34 178	1.47 368	1.19 424	1.21 421	1.07 334	0.70 281	0.65 338	1.05 284	0.55 346	0.18 197	0.15 304	0.20 264	0.17 259	0.21 332	0.20 253

PFNet+	0.62 309	0.31 310	0.99 394	0.57 367	0.31 221	0.57 247	0.30 124	0.99 204	1.25 461	1.33 484	1.10 347	0.79 306	0.57 285	1.35 364	0.53 332	0.26 461	0.17 369	0.28 494	0.26 488	0.21 332	0.27 425

NRIStereo	0.62 309	0.31 310	0.78 270	0.56 345	0.28 156	0.63 294	0.33 162	1.16 284	0.92 283	1.15 382	0.87 268	0.90 360	0.58 302	2.24 515	0.56 352	0.22 361	0.14 231	0.21 304	0.19 310	0.22 354	0.18 176

RALAANet	0.62 309	0.37 442	0.97 385	0.66 482	0.50 466	0.67 320	0.31 133	1.27 323	1.09 366	1.11 355	1.17 388	0.88 349	0.46 190	1.27 344	0.45 271	0.20 290	0.15 304	0.21 304	0.18 285	0.27 440	0.19 220

FENet	0.62 309	0.30 279	0.68 211	0.57 367	0.33 275	0.82 401	0.40 264	1.41 356	1.12 385	1.03 335	0.87 268	0.98 392	0.84 411	1.00 267	0.70 411	0.23 388	0.16 341	0.23 380	0.20 345	0.22 354	0.24 359

RAFT+CT+SA	0.63 318	0.30 279	0.73 243	0.69 520	0.37 336	0.40 66	0.55 436	1.93 499	1.04 344	0.72 256	1.23 414	0.62 253	0.69 353	1.69 444	0.42 247	0.19 240	0.13 146	0.22 342	0.22 416	0.21 332	0.19 220

GANet-ADL	0.63 318	0.38 460	0.82 291	0.67 496	0.41 400	0.68 324	0.51 395	1.64 408	1.16 410	0.98 316	1.10 347	0.90 360	0.58 302	0.81 194	0.63 386	0.27 482	0.18 402	0.18 187	0.16 226	0.23 379	0.27 425

AnonymousM	0.63 318	1.14 632	0.43 37	0.46 144	0.32 255	0.43 98	0.46 350	1.27 323	0.78 228	1.00 322	0.66 202	0.68 272	0.45 180	0.61 114	0.46 276	0.21 326	0.16 341	1.84 667	0.98 662	0.15 73	0.15 62

CCAANet	0.63 318	0.27 200	0.70 222	0.49 203	0.43 416	0.93 451	0.58 455	1.32 336	0.90 275	0.71 251	1.18 391	1.01 408	0.79 389	1.35 364	0.73 416	0.22 361	0.16 341	0.19 212	0.19 310	0.19 229	0.19 220

HHNet	0.64 322	0.28 223	0.69 216	0.45 130	0.46 441	0.50 177	0.57 449	1.13 262	1.03 338	1.26 451	2.21 614	0.70 281	0.59 308	1.10 305	0.51 314	0.21 326	0.13 146	0.23 380	0.19 310	0.20 281	0.31 483

Pruner-Stereo	0.64 322	0.31 310	0.79 274	0.66 482	0.31 221	0.61 280	0.42 288	1.22 306	1.09 366	1.53 557	1.09 345	0.94 379	0.55 270	1.37 370	0.56 352	0.25 434	0.14 231	0.24 404	0.21 388	0.21 332	0.25 382

Anonymous3	0.64 322	0.47 508	1.31 497	0.59 401	0.50 466	0.93 451	0.69 501	1.11 256	0.83 253	0.74 259	0.89 274	0.65 264	0.68 349	1.08 295	0.54 341	0.40 582	0.31 568	0.26 464	0.26 488	0.31 495	0.30 473

DIP-Stereo	0.64 322	0.32 331	0.91 355	0.49 203	0.36 324	0.91 439	0.33 162	2.51 624	0.77 223	1.25 439	1.00 305	0.68 272	0.51 243	0.92 239	0.65 395	0.19 240	0.15 304	0.21 304	0.17 259	0.19 229	0.22 314
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
tt1	0.65 326	0.34 380	0.65 194	0.60 409	0.27 117	1.14 503	0.48 373	1.08 238	2.62 647	0.59 222	0.79 248	0.49 178	0.80 397	1.57 416	0.35 161	0.21 326	0.13 146	0.25 443	0.16 226	0.20 281	0.23 335

TestStereo	0.65 326	0.42 487	0.83 301	0.52 269	0.27 117	0.57 247	0.44 327	1.07 233	0.92 283	0.85 286	1.01 307	0.68 272	0.56 278	3.22 566	0.47 285	0.23 388	0.15 304	0.24 404	0.18 285	0.28 456	0.18 176

FACV-RUCA	0.66 328	0.36 421	0.89 340	0.63 446	0.65 545	0.84 418	0.41 276	1.67 412	1.11 377	0.91 299	1.14 376	0.63 258	0.77 374	0.84 209	0.54 341	0.28 500	0.19 423	0.47 610	0.22 416	0.36 529	0.29 455

rvit_0105_3	0.66 328	0.47 508	1.27 490	0.74 555	0.40 379	0.63 294	0.70 508	1.22 306	1.28 482	0.83 278	0.71 225	0.82 321	0.72 362	0.93 242	0.58 362	0.37 571	0.34 591	0.34 557	0.32 563	0.28 456	0.31 483

rvit_stereo_0075_2	0.66 328	0.47 508	1.21 478	0.67 496	0.66 551	0.53 210	0.48 373	1.24 313	1.17 415	0.77 263	0.91 277	0.78 305	0.59 308	1.05 284	0.63 386	0.37 571	0.28 551	0.40 592	0.31 555	0.38 541	0.34 510

CAS	0.66 328	0.19 10	0.41 30	2.31 668	0.86 608	0.56 245	0.53 412	0.83 133	0.63 182	0.49 169	0.70 221	0.36 95	0.26 31	0.47 50	0.37 192	2.33 670	0.10 2	0.14 12	0.10 1	0.17 145	1.31 656

TestStereo1	0.66 328	0.29 249	0.95 376	0.82 588	0.32 255	0.47 133	0.43 307	1.52 376	1.22 444	0.99 318	1.32 451	0.65 264	0.76 370	1.78 456	0.44 258	0.20 290	0.16 341	0.22 342	0.19 310	0.21 332	0.20 253

RAFT_CTSACE	0.66 328	0.29 249	1.14 447	0.57 367	0.51 475	0.68 324	0.44 327	0.88 167	0.98 313	1.03 335	1.83 583	1.23 471	0.67 345	1.48 403	0.38 202	0.16 100	0.16 341	0.21 304	0.20 345	0.20 281	0.17 152

SA-5K	0.66 328	0.29 249	0.95 376	0.82 588	0.32 255	0.47 133	0.43 307	1.52 376	1.22 444	0.99 318	1.32 451	0.65 264	0.76 370	1.78 456	0.44 258	0.20 290	0.16 341	0.22 342	0.19 310	0.21 332	0.20 253

ACRE	0.66 328	0.37 442	1.27 490	0.60 409	0.50 466	0.74 354	0.47 363	1.26 319	1.10 370	1.40 521	1.56 533	0.62 253	0.46 190	0.88 225	0.78 435	0.24 410	0.15 304	0.19 212	0.16 226	0.19 229	0.29 455

ICVP	0.66 328	0.35 409	0.71 226	0.63 446	0.41 400	0.85 424	0.56 443	1.78 450	0.96 305	0.92 302	1.24 419	0.88 349	0.75 369	0.76 175	0.93 481	0.31 526	0.22 477	0.22 342	0.21 388	0.24 408	0.28 441
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
111	0.66 328	0.27 200	1.15 449	0.46 144	0.25 81	0.72 345	0.42 288	1.57 393	1.44 559	0.83 278	1.39 478	1.10 440	0.80 397	0.97 258	0.65 395	0.20 290	0.14 231	0.18 187	0.15 184	0.18 190	0.28 441

ACVNet	0.66 328	0.33 351	0.74 250	0.55 323	0.37 336	0.80 391	0.47 363	1.46 363	1.11 377	1.01 327	1.31 446	1.07 425	0.91 448	0.82 196	1.09 511	0.22 361	0.19 423	0.21 304	0.18 285	0.23 379	0.19 220

Hybrid-DGEV-03	0.67 339	0.29 249	0.69 216	0.55 323	0.36 324	0.73 350	0.38 234	1.09 245	1.18 421	1.74 594	2.49 631	0.84 338	0.56 278	0.99 262	0.47 285	0.19 240	0.12 54	0.22 342	0.19 310	0.17 145	0.17 152

HI	0.67 339	0.34 380	0.80 278	0.51 244	0.51 475	0.41 78	0.37 222	1.15 279	0.80 243	1.34 491	1.42 489	1.60 550	1.11 529	0.96 254	0.90 470	0.16 100	0.12 54	0.20 264	0.21 388	0.20 281	0.20 253

CoSv	0.67 339	0.34 380	0.80 278	0.51 244	0.51 475	0.41 78	0.37 222	1.15 279	0.80 243	1.34 491	1.42 489	1.60 550	1.11 529	0.96 254	0.90 470	0.16 100	0.12 54	0.20 264	0.21 388	0.20 281	0.20 253

test_sample2	0.67 339	0.31 310	0.89 340	0.54 307	0.29 175	0.80 391	0.63 485	1.83 465	1.10 370	0.93 305	1.06 330	0.94 379	0.92 456	1.24 337	0.59 370	0.23 388	0.20 440	0.22 342	0.21 388	0.24 408	0.25 382

test_sample1	0.67 339	0.32 331	0.90 350	0.54 307	0.33 275	0.76 366	0.48 373	1.75 444	1.06 352	0.95 310	0.99 300	0.91 364	1.10 526	1.25 338	0.79 440	0.22 361	0.19 423	0.21 304	0.20 345	0.21 332	0.25 382

MyStereo06	0.67 339	0.29 249	1.06 418	0.58 382	0.48 454	0.62 283	0.72 512	2.26 580	0.89 270	1.07 349	1.12 360	1.22 467	0.56 278	0.83 202	0.47 285	0.17 148	0.17 369	0.24 404	0.21 388	0.23 379	0.23 335

StereoVision	0.67 339	0.37 442	1.02 405	0.60 409	0.41 400	0.50 177	0.41 276	1.32 336	0.96 305	0.73 258	2.48 629	0.82 321	0.57 285	1.06 289	0.50 310	0.26 461	0.28 551	0.29 506	0.28 518	0.37 535	0.22 314

CASS	0.67 339	0.36 421	0.84 313	0.57 367	0.28 156	0.82 401	0.43 307	1.62 407	0.92 283	1.39 515	1.28 438	0.87 343	0.84 411	0.88 225	0.59 370	0.36 568	0.19 423	0.26 464	0.22 416	0.29 473	0.43 562
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
CIPLG	0.67 339	0.37 442	1.17 464	0.60 409	0.51 475	0.75 360	0.48 373	1.26 319	1.11 377	1.43 531	1.58 539	0.64 263	0.48 205	0.94 244	0.78 435	0.24 410	0.15 304	0.19 212	0.16 226	0.19 229	0.29 455

IPLGR_C	0.67 339	0.38 460	1.20 474	0.60 409	0.50 466	0.75 360	0.48 373	1.28 327	1.13 391	1.42 527	1.57 537	0.62 253	0.48 205	0.85 213	0.80 447	0.24 410	0.15 304	0.19 212	0.16 226	0.19 229	0.29 455

GwcNet-ADL	0.67 339	0.33 351	0.90 350	0.58 382	0.41 400	0.60 272	0.59 463	1.55 385	1.28 482	1.11 355	1.13 371	0.90 360	0.59 308	1.11 308	0.91 474	0.28 500	0.18 402	0.18 187	0.18 285	0.25 420	0.33 500

TRStereo	0.67 339	0.71 592	1.06 418	0.77 574	0.68 559	0.53 210	0.38 234	2.52 625	0.96 305	0.81 273	0.84 261	0.87 343	0.39 135	1.16 321	0.46 276	0.24 410	0.17 369	0.23 380	0.24 462	0.18 190	0.20 253

RAFT	0.67 339	0.32 331	0.83 301	0.63 446	0.34 297	0.69 334	0.57 449	1.14 267	0.84 256	1.12 363	1.20 397	1.75 578	0.92 456	1.09 300	0.60 373	0.22 361	0.19 423	0.27 478	0.24 462	0.22 354	0.23 335

DN-CSS_ROB	0.67 339	0.36 421	1.36 508	0.59 401	0.41 400	0.54 227	0.45 344	1.30 330	0.95 301	1.05 340	1.47 502	0.69 278	0.64 333	1.80 463	0.60 373	0.19 240	0.15 304	0.25 443	0.23 448	0.22 354	0.23 335

cc1	0.68 353	0.34 380	0.63 172	0.60 409	0.27 117	1.16 510	0.51 395	1.07 233	3.23 661	0.60 229	0.80 253	0.47 168	0.87 433	1.48 403	0.35 161	0.21 326	0.13 146	0.25 443	0.15 184	0.19 229	0.23 335

mmm	0.68 353	0.37 442	0.91 355	0.54 307	0.34 297	0.86 425	0.58 455	1.72 437	1.02 333	1.13 366	1.41 488	0.83 331	0.78 381	0.95 253	0.67 403	0.22 361	0.20 440	0.29 506	0.26 488	0.27 440	0.27 425

PCWNet_CMD	0.68 353	0.34 380	0.93 362	0.51 244	0.38 352	0.80 391	0.42 288	1.51 372	1.34 512	1.17 390	1.31 446	1.23 471	0.65 338	0.94 244	0.62 381	0.21 326	0.17 369	0.27 478	0.19 310	0.43 560	0.28 441

HH	0.68 353	0.33 351	0.83 301	0.53 292	0.34 297	0.92 446	0.45 344	1.79 453	0.74 217	0.71 251	1.13 371	1.60 550	0.83 408	1.95 483	0.39 209	0.18 197	0.14 231	0.19 212	0.17 259	0.19 229	0.19 220

HanStereo	0.68 353	0.33 351	0.83 301	0.53 292	0.34 297	0.92 446	0.45 344	1.79 453	0.74 217	0.71 251	1.13 371	1.60 550	0.83 408	1.95 483	0.39 209	0.18 197	0.14 231	0.19 212	0.17 259	0.19 229	0.19 220

DisPM	0.68 353	0.30 279	0.85 319	0.66 482	0.35 314	0.60 272	0.44 327	1.10 254	1.10 370	1.56 565	1.10 347	0.80 308	0.58 302	2.37 528	0.46 276	0.25 434	0.14 231	0.23 380	0.21 388	0.20 281	0.26 404

CFNet_pseudo	0.68 353	0.34 380	0.93 362	0.50 227	0.39 364	0.72 345	0.42 288	1.44 359	1.25 461	1.17 390	1.35 466	1.22 467	0.66 343	1.04 280	0.64 390	0.21 326	0.17 369	0.33 549	0.19 310	0.39 546	0.28 441

MSMDNet	0.68 353	0.34 380	0.93 362	0.52 269	0.38 352	0.80 391	0.42 288	1.52 376	1.35 515	1.17 390	1.31 446	1.23 471	0.65 338	0.94 244	0.62 381	0.21 326	0.17 369	0.26 464	0.19 310	0.41 554	0.28 441

ccs_rob	0.68 353	0.34 380	0.93 362	0.50 227	0.39 364	0.72 345	0.42 288	1.43 358	1.25 461	1.17 390	1.34 461	1.22 467	0.66 343	1.04 280	0.64 390	0.21 326	0.17 369	0.35 565	0.20 345	0.40 550	0.29 455

Hybrid-DGEV-2	0.69 362	0.35 409	0.85 319	0.61 426	0.37 336	1.06 484	0.28 102	1.73 439	1.42 554	1.37 505	0.93 280	1.02 411	1.01 494	1.09 300	0.54 341	0.19 240	0.15 304	0.22 342	0.19 310	0.17 145	0.18 176

SA	0.69 362	0.31 310	0.97 385	0.64 461	0.30 199	0.56 245	0.38 234	1.84 467	1.35 515	0.99 318	1.37 471	0.69 278	0.94 461	1.88 475	0.43 253	0.20 290	0.16 341	0.25 443	0.23 448	0.22 354	0.19 220

MyStereo8	0.70 364	0.32 331	1.24 484	0.63 446	0.53 488	0.90 436	0.34 178	1.60 402	1.35 515	1.20 414	1.31 446	0.89 358	0.64 333	0.77 178	1.02 503	0.18 197	0.15 304	0.20 264	0.18 285	0.22 354	0.30 473

MyStereo05	0.70 364	0.29 249	1.22 479	0.58 382	0.48 454	0.62 283	0.72 512	1.52 376	1.54 581	1.17 390	0.91 277	0.77 301	0.79 389	1.45 396	0.68 407	0.17 148	0.17 369	0.24 404	0.21 388	0.23 379	0.23 335

xx1	0.70 364	0.34 380	0.63 172	0.60 409	0.27 117	1.16 510	0.51 395	1.07 233	3.23 661	0.60 229	0.80 253	0.95 383	0.79 389	1.48 403	0.35 161	0.21 326	0.13 146	0.24 404	0.23 448	0.23 379	0.25 382

GMStereo_Zeroshot	0.70 364	0.64 572	1.11 437	0.65 469	0.38 352	0.84 418	0.37 222	1.09 245	1.16 410	1.14 380	1.07 334	1.26 482	0.55 270	1.23 335	0.65 395	0.34 551	0.17 369	0.31 525	0.18 285	0.57 610	0.23 335

test_5	0.70 364	0.32 331	0.99 394	0.69 520	0.50 466	0.89 432	0.51 395	1.88 483	1.14 397	0.78 265	1.13 371	1.04 416	0.89 442	1.59 424	0.46 276	0.19 240	0.14 231	0.23 380	0.22 416	0.22 354	0.20 253

GES	0.70 364	0.37 442	1.05 416	0.62 435	0.38 352	0.94 455	0.57 449	2.37 601	0.92 283	1.05 340	1.12 360	0.67 270	0.77 374	1.02 275	0.65 395	0.28 500	0.20 440	0.20 264	0.20 345	0.22 354	0.31 483

IGEV_i1	0.71 370	0.31 310	1.07 423	0.62 435	0.30 199	0.92 446	0.60 471	2.22 576	0.96 305	1.06 346	1.06 330	1.11 445	0.71 361	1.35 364	0.65 395	0.21 326	0.18 402	0.21 304	0.17 259	0.22 354	0.27 425

IGEV-BASED-STEREO-	0.71 370	3.18 689	2.55 598	0.40 56	0.24 54	0.42 89	0.23 52	0.66 53	0.46 105	0.47 149	0.45 100	0.33 75	0.27 42	0.58 100	0.30 94	1.34 663	0.10 2	0.22 342	0.19 310	0.45 574	1.32 658

MyStereo04	0.71 370	0.30 279	1.28 493	0.58 382	0.48 454	0.59 265	0.78 524	1.74 442	1.49 575	0.94 308	0.91 277	0.74 293	0.86 424	1.59 424	0.69 408	0.18 197	0.18 402	0.24 404	0.21 388	0.23 379	0.23 335

raft_robust	0.71 370	0.32 331	0.75 255	0.54 307	0.28 156	0.54 227	0.35 193	1.54 382	1.24 453	1.18 401	1.07 334	0.73 292	0.53 258	3.65 575	0.40 226	0.19 240	0.16 341	0.20 264	0.22 416	0.21 332	0.19 220

iRaft-Stereo_20w	0.71 370	0.33 351	1.25 487	0.50 227	0.36 324	0.82 401	0.31 133	3.16 656	0.89 270	1.24 436	1.14 376	0.79 306	0.65 338	1.15 317	0.43 253	0.18 197	0.13 146	0.18 187	0.17 259	0.20 281	0.23 335

DMCA	0.71 370	0.36 421	1.17 464	0.53 292	0.45 432	0.84 418	0.46 350	1.52 376	1.09 366	1.20 414	1.12 360	1.21 462	0.74 364	0.87 221	1.09 511	0.25 434	0.20 440	0.27 478	0.19 310	0.24 408	0.29 455

HITNet	0.71 370	0.42 487	1.07 423	0.52 269	0.25 81	1.05 481	0.48 373	2.12 542	1.08 358	1.21 421	1.23 414	0.91 364	0.84 411	0.90 233	0.91 474	0.17 148	0.12 54	0.21 304	0.17 259	0.29 473	0.18 176
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	0.72 377	0.29 249	1.00 399	0.60 409	0.39 364	1.10 496	0.78 524	2.14 552	1.25 461	0.91 299	1.20 397	1.21 462	0.58 302	1.06 289	0.62 381	0.20 290	0.18 402	0.20 264	0.18 285	0.20 281	0.25 382

IPLG	0.72 377	0.29 249	1.12 441	0.53 292	0.44 427	0.79 385	0.33 162	1.35 341	1.10 370	1.32 478	1.11 356	0.52 197	0.54 266	3.13 562	0.71 414	0.17 148	0.14 231	0.20 264	0.17 259	0.18 190	0.21 283

HCRNet	0.72 377	0.40 475	0.86 328	0.61 426	0.57 513	0.75 360	0.35 193	1.39 350	1.21 435	1.11 355	0.99 300	1.01 408	0.76 370	2.18 510	0.73 416	0.28 500	0.19 423	0.28 494	0.23 448	0.25 420	0.26 404

UCFNet_RVC	0.72 377	0.37 442	0.59 138	0.66 482	0.41 400	0.89 432	0.68 498	1.78 450	1.15 403	1.01 327	1.20 397	1.22 467	0.95 466	1.07 292	0.66 400	0.28 500	0.21 458	0.34 557	0.31 555	0.33 513	0.29 455

test_sample3	0.73 381	0.35 409	1.06 418	0.55 323	0.32 255	0.97 470	0.51 395	2.12 542	1.25 461	1.16 386	1.17 388	0.88 349	0.78 381	1.27 344	0.79 440	0.26 461	0.21 458	0.25 443	0.25 471	0.26 434	0.27 425

CFNet_ucs	0.73 381	0.34 380	0.94 370	0.53 292	0.44 427	0.76 366	0.46 350	1.73 439	1.34 512	1.24 436	1.54 524	1.08 435	0.64 333	1.05 284	0.64 390	0.26 461	0.20 440	0.37 578	0.22 416	0.42 558	0.30 473

ToySt	0.73 381	0.35 409	1.64 539	0.54 307	0.37 336	0.92 446	0.81 541	1.21 304	1.03 338	0.86 291	1.12 360	1.31 494	1.01 494	1.04 280	0.88 463	0.19 240	0.20 440	0.24 404	0.24 462	0.27 440	0.28 441

LCNet	0.73 381	0.30 279	0.58 132	0.58 382	0.31 221	0.68 324	0.53 412	1.09 245	0.94 296	1.19 409	1.34 461	0.96 388	1.32 571	2.50 539	0.46 276	0.19 240	0.13 146	0.21 304	0.25 471	0.28 456	0.69 629

test_sample4	0.74 385	0.36 421	1.09 430	0.55 323	0.32 255	0.92 446	0.51 395	2.14 552	1.25 461	1.22 429	1.22 406	0.86 341	0.82 403	1.29 348	0.76 429	0.26 461	0.21 458	0.26 464	0.26 488	0.27 440	0.28 441

IER	0.74 385	0.33 351	1.25 487	0.50 227	0.53 488	1.32 535	0.55 436	1.31 332	1.08 358	1.30 469	1.34 461	1.11 445	1.10 526	1.05 284	0.81 449	0.20 290	0.17 369	0.21 304	0.21 388	0.20 281	0.21 283

SFCPSM	0.74 385	0.30 279	1.06 418	0.52 269	0.39 364	1.36 544	0.64 487	2.42 607	1.11 377	1.18 401	1.21 404	0.81 315	0.78 381	1.08 295	0.57 357	0.22 361	0.17 369	0.22 342	0.24 462	0.23 379	0.21 283

AdaStereo	0.74 385	0.48 514	0.86 328	0.75 564	0.38 352	0.94 455	0.56 443	2.05 531	1.24 453	1.15 382	1.22 406	1.07 425	0.67 345	1.05 284	0.73 416	0.33 541	0.16 341	0.32 537	0.22 416	0.29 473	0.23 335
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	0.75 389	0.36 421	0.82 291	0.58 382	0.43 416	0.78 376	0.42 288	1.30 330	1.05 350	1.79 601	1.04 323	1.60 550	1.08 520	1.12 311	0.86 457	0.25 434	0.27 545	0.29 506	0.24 462	0.30 488	0.37 527

test_sample5	0.75 389	0.36 421	1.04 411	0.55 323	0.31 221	0.84 418	0.53 412	2.12 542	1.23 449	1.18 401	1.30 444	0.88 349	0.86 424	1.37 370	0.76 429	0.26 461	0.22 477	0.27 478	0.28 518	0.28 456	0.29 455

DualNet	0.75 389	0.36 421	1.04 411	0.55 323	0.31 221	0.84 418	0.53 412	2.12 542	1.23 449	1.21 421	1.40 483	0.88 349	0.86 424	1.37 370	0.76 429	0.26 461	0.22 477	0.27 478	0.28 518	0.28 456	0.29 455

BSDual-CNN	0.75 389	0.34 380	0.77 264	0.55 323	0.45 432	1.25 528	0.66 493	2.65 634	1.04 344	1.25 439	1.12 360	1.11 445	0.77 374	0.94 244	0.76 429	0.25 434	0.18 402	0.25 443	0.22 416	0.23 379	0.24 359

psmg	0.75 389	0.34 380	0.77 264	0.52 269	0.45 432	1.46 559	0.73 515	2.15 558	1.04 344	1.25 439	1.33 457	1.11 445	0.77 374	0.94 244	0.76 429	0.25 434	0.20 440	0.25 443	0.26 488	0.23 379	0.24 359

UDGNet	0.75 389	1.23 639	0.99 394	0.82 588	0.42 411	0.76 366	0.38 234	0.98 195	1.37 529	0.83 278	0.88 272	0.70 281	0.60 315	1.25 338	0.57 357	0.57 629	0.19 423	1.03 657	0.26 488	0.79 635	0.35 519

PSMNet-ADL	0.75 389	0.36 421	0.69 216	0.71 535	0.47 452	1.13 500	0.46 350	1.47 368	1.07 355	0.85 286	1.18 391	1.31 494	0.94 461	1.56 414	1.06 508	0.34 551	0.22 477	0.22 342	0.23 448	0.27 440	0.36 523

GMM-Stereo	0.75 389	0.27 200	0.66 199	0.56 345	0.34 297	0.71 341	0.97 581	1.09 245	0.91 278	1.37 505	1.79 575	1.11 445	0.79 389	2.08 500	0.48 294	0.19 240	0.12 54	0.25 443	0.25 471	0.21 332	0.78 636

rvit_105_1	0.76 397	0.54 539	1.27 490	0.80 581	0.49 461	0.74 354	0.86 557	1.39 350	1.23 449	1.00 322	0.80 253	0.93 373	0.78 381	1.29 348	0.78 435	0.43 592	0.36 603	0.36 575	0.42 604	0.30 488	0.36 523

qqq1	0.76 397	0.32 331	0.95 376	0.49 203	0.27 117	0.83 409	0.43 307	2.16 560	1.45 564	1.27 456	1.50 513	0.98 392	0.96 468	1.87 469	0.48 294	0.24 410	0.22 477	0.18 187	0.15 184	0.19 229	0.22 314

fff1	0.76 397	0.32 331	0.95 376	0.49 203	0.27 117	0.83 409	0.43 307	2.16 560	1.45 564	1.27 456	1.50 513	0.98 392	0.96 468	1.87 469	0.48 294	0.24 410	0.22 477	0.18 187	0.15 184	0.19 229	0.22 314

Sa-1000	0.76 397	0.30 279	0.92 358	0.62 435	0.31 221	0.78 376	0.37 222	2.00 518	1.38 531	1.30 469	2.04 605	0.86 341	0.74 364	1.87 469	0.40 226	0.19 240	0.14 231	0.25 443	0.24 462	0.21 332	0.19 220

Prome-Stereo	0.76 397	0.29 249	0.57 129	0.58 382	0.33 275	0.58 260	0.94 576	0.98 195	0.92 283	1.46 543	2.45 627	0.91 364	1.38 578	1.60 429	0.44 258	0.19 240	0.13 146	0.19 212	0.18 285	0.20 281	0.87 642

EAI-Stereo	0.76 397	0.31 310	0.74 250	0.55 323	0.28 156	0.70 338	1.72 646	2.57 628	0.90 275	0.75 261	3.03 642	0.57 229	0.43 160	1.10 305	0.49 307	0.19 240	0.14 231	0.17 143	0.18 285	0.17 145	0.21 283

DFGA-Net	0.77 403	0.47 508	1.75 547	0.55 323	0.46 441	0.83 409	0.44 327	1.38 347	1.10 370	1.05 340	1.20 397	0.70 281	0.58 302	2.27 518	1.31 540	0.19 240	0.17 369	0.24 404	0.24 462	0.28 456	0.30 473

G2L-Stereo_test	0.77 403	0.31 310	0.97 385	0.51 244	0.41 400	0.90 436	0.80 536	1.67 412	1.22 444	1.32 478	1.27 432	1.50 534	0.81 401	1.74 449	1.02 503	0.20 290	0.14 231	0.16 93	0.16 226	0.18 190	0.22 314

test_sample6	0.77 403	0.36 421	1.07 423	0.56 345	0.31 221	0.82 401	0.56 443	2.12 542	1.24 453	1.21 421	1.40 483	0.90 360	0.90 445	1.45 396	0.87 462	0.28 500	0.23 506	0.28 494	0.29 537	0.28 456	0.30 473

KYRaft	0.77 403	0.29 249	0.68 211	0.59 401	0.29 175	0.66 314	0.83 546	1.05 227	0.89 270	1.63 581	2.22 615	1.15 454	0.99 484	1.59 424	0.41 236	0.21 326	0.14 231	0.22 342	0.28 518	0.21 332	1.01 646

MLCV	0.77 403	0.39 469	1.31 497	0.55 323	0.25 81	0.91 439	0.39 252	1.48 370	1.28 482	1.49 551	1.54 524	1.02 411	0.68 349	2.12 504	0.93 481	0.19 240	0.13 146	0.19 212	0.14 162	0.19 229	0.22 314

test_sample7	0.78 408	0.39 469	0.89 340	0.55 323	0.35 314	0.93 451	0.75 517	1.99 514	1.27 474	1.25 439	1.22 406	1.09 436	1.01 494	1.31 351	0.73 416	0.32 534	0.32 581	0.32 537	0.32 563	0.33 513	0.33 500

CoDeX	0.78 408	0.31 310	1.04 411	0.56 345	0.37 336	1.13 500	0.60 471	2.77 643	1.29 494	1.17 390	1.26 423	0.91 364	0.87 433	1.42 388	0.74 421	0.21 326	0.16 341	0.21 304	0.18 285	0.21 332	0.21 283

anonymousa	0.78 408	0.30 279	0.85 319	0.51 244	0.96 626	1.41 554	0.47 363	1.61 404	0.94 296	1.33 484	1.77 573	1.66 562	1.11 529	0.72 158	0.63 386	0.19 240	0.18 402	0.23 380	0.25 471	0.20 281	0.22 314

BUS	0.78 408	0.34 380	0.77 264	0.55 323	0.45 432	2.30 627	0.42 288	2.65 634	1.04 344	1.25 439	1.12 360	1.02 411	0.70 356	0.94 244	0.75 424	0.25 434	0.18 402	0.25 443	0.22 416	0.23 379	0.24 359

acv_ft	0.78 408	0.33 351	1.10 435	0.73 549	0.86 608	1.23 525	0.57 449	1.65 411	1.11 377	1.31 475	1.31 446	1.07 425	0.91 448	0.82 196	1.35 550	0.22 361	0.19 423	0.21 304	0.18 285	0.22 354	0.19 220

GANet-RSSM	0.78 408	0.31 310	0.90 350	0.67 496	0.58 516	0.80 391	0.62 480	2.04 527	1.15 403	1.11 355	1.27 432	1.26 482	1.18 549	1.68 440	0.74 421	0.26 461	0.21 458	0.22 342	0.22 416	0.23 379	0.23 335

PSMNet-RSSM	0.78 408	0.32 331	0.89 340	0.65 469	0.43 416	0.73 350	0.58 455	2.14 552	1.19 424	1.18 401	1.38 476	1.31 494	1.07 519	1.43 390	0.82 450	0.28 500	0.21 458	0.27 478	0.29 537	0.25 420	0.26 404

CFNet-ft	0.78 408	0.36 421	0.74 250	0.67 496	0.56 508	0.86 425	0.54 426	1.46 363	1.17 415	1.01 327	1.28 438	1.68 567	1.03 505	1.57 416	0.95 488	0.27 482	0.21 458	0.33 549	0.26 488	0.31 495	0.26 404

CFNet_RVC	0.78 408	0.36 421	0.74 250	0.67 496	0.56 508	0.86 425	0.54 426	1.46 363	1.17 415	1.01 327	1.28 438	1.68 567	1.03 505	1.57 416	0.95 488	0.27 482	0.21 458	0.33 549	0.26 488	0.31 495	0.26 404

G2L-ROB	0.79 417	0.28 223	1.01 402	0.57 367	0.39 364	0.94 455	0.65 489	1.76 446	1.18 421	1.27 456	1.03 317	1.62 555	0.78 381	1.93 479	1.26 535	0.20 290	0.14 231	0.17 143	0.15 184	0.20 281	0.24 359

SMFormer	0.79 417	0.32 331	0.95 376	0.49 203	0.27 117	0.83 409	0.43 307	2.16 560	1.45 564	1.27 456	1.50 513	0.98 392	0.96 468	1.87 469	0.99 495	0.24 410	0.22 477	0.22 342	0.21 388	0.23 379	0.27 425

tta	0.79 417	0.32 331	0.95 376	0.49 203	0.27 117	0.83 409	0.43 307	2.16 560	1.45 564	1.27 456	1.50 513	0.98 392	0.96 468	1.87 469	0.99 495	0.24 410	0.22 477	0.22 342	0.21 388	0.19 229	0.22 314

ffm	0.79 417	0.36 421	1.51 522	0.56 345	0.40 379	0.76 366	0.59 463	1.08 238	2.62 647	1.19 409	1.49 506	1.07 425	0.85 416	1.57 416	0.35 161	0.21 326	0.13 146	0.31 525	0.28 518	0.20 281	0.23 335

cf-r	0.79 417	0.32 331	1.06 418	0.57 367	0.64 540	0.78 376	0.51 395	2.04 527	1.22 444	1.20 414	1.27 432	1.53 540	0.91 448	1.47 401	0.94 486	0.25 434	0.19 423	0.22 342	0.23 448	0.19 229	0.21 283

DeepPruner_ROB	0.79 417	0.55 543	1.14 447	0.61 426	0.46 441	0.78 376	0.54 426	1.83 465	1.00 326	1.42 527	1.27 432	1.23 471	0.77 374	1.56 414	0.89 466	0.35 561	0.28 551	0.27 478	0.26 488	0.32 506	0.34 510

DDVS	0.80 423	0.43 492	1.09 430	0.64 461	0.44 427	1.27 531	0.43 307	1.49 371	0.94 296	1.21 421	1.16 385	1.42 515	0.63 327	2.14 506	1.02 503	0.29 516	0.22 477	0.26 464	0.23 448	0.31 495	0.37 527

gwcnet-sp	0.80 423	0.37 442	1.94 561	0.62 435	0.45 432	1.38 545	0.53 412	1.68 416	1.20 428	1.37 505	1.08 341	0.93 373	0.82 403	1.45 396	0.79 440	0.22 361	0.22 477	0.22 342	0.21 388	0.23 379	0.25 382

scenet	0.80 423	0.37 442	1.94 561	0.62 435	0.45 432	1.38 545	0.53 412	1.68 416	1.20 428	1.37 505	1.08 341	0.93 373	0.82 403	1.45 396	0.79 440	0.22 361	0.22 477	0.22 342	0.21 388	0.23 379	0.25 382

ssnet	0.80 423	0.37 442	1.94 561	0.62 435	0.45 432	1.38 545	0.53 412	1.68 416	1.20 428	1.37 505	1.08 341	0.93 373	0.82 403	1.45 396	0.79 440	0.22 361	0.22 477	0.22 342	0.21 388	0.23 379	0.25 382

AASNet	0.80 423	0.39 469	1.16 463	0.84 596	0.80 596	1.14 503	0.59 463	2.12 542	1.21 435	1.26 451	1.26 423	0.93 373	0.77 374	0.84 209	1.23 531	0.28 500	0.24 516	0.24 404	0.20 345	0.28 456	0.27 425

PSM-softLoss	0.80 423	0.33 351	0.89 340	0.63 446	0.32 255	0.55 234	0.40 264	1.26 319	0.78 228	1.25 439	1.07 334	0.83 331	0.51 243	5.33 611	0.61 376	0.25 434	0.15 304	0.25 443	0.22 416	0.20 281	0.26 404

KMStereo	0.80 423	0.33 351	0.89 340	0.63 446	0.32 255	0.55 234	0.40 264	1.26 319	0.78 228	1.25 439	1.07 334	0.83 331	0.51 243	5.33 611	0.61 376	0.25 434	0.15 304	0.25 443	0.22 416	0.20 281	0.26 404

PSM-AAD	0.80 423	0.29 249	0.58 132	0.58 382	0.29 175	0.76 366	1.19 611	1.08 238	0.94 296	1.65 584	1.58 539	0.81 315	2.12 639	1.67 438	0.44 258	0.19 240	0.14 231	0.38 582	0.32 563	0.22 354	0.68 626

iResNet	0.80 423	0.45 500	1.47 517	0.72 541	0.31 221	0.96 467	0.64 487	1.80 457	1.28 482	1.31 475	1.48 505	0.94 379	0.78 381	1.77 454	0.99 495	0.19 240	0.14 231	0.18 187	0.15 184	0.22 354	0.27 425

NINENet	0.81 432	0.40 475	0.89 340	0.65 469	0.53 488	2.30 627	0.42 288	2.12 542	1.13 391	1.20 414	1.27 432	1.02 411	0.70 356	1.26 341	0.75 424	0.29 516	0.24 516	0.31 525	0.21 388	0.27 440	0.26 404

DRaft	0.81 432	0.26 169	0.77 264	0.47 164	0.31 221	0.95 461	0.52 406	1.13 262	0.99 322	1.78 600	2.01 603	0.80 308	1.71 612	2.64 546	0.74 421	0.19 240	0.14 231	0.20 264	0.20 345	0.18 190	0.24 359

hknet	0.82 434	0.34 380	1.15 449	0.55 323	0.39 364	1.25 528	0.66 493	2.65 634	1.10 370	1.25 439	1.12 360	1.58 549	0.85 416	1.41 383	0.79 440	0.23 388	0.18 402	0.25 443	0.22 416	0.23 379	0.24 359

NF-Stereo	0.82 434	0.33 351	0.83 301	0.65 469	0.31 221	0.63 294	0.43 307	1.35 341	0.93 290	1.30 469	1.02 310	0.81 315	0.57 285	5.37 615	0.55 346	0.26 461	0.14 231	0.24 404	0.20 345	0.20 281	0.30 473

OCTAStereo	0.82 434	0.33 351	0.83 301	0.65 469	0.31 221	0.62 283	0.44 327	1.35 341	0.93 290	1.30 469	1.02 310	0.81 315	0.57 285	5.32 610	0.55 346	0.26 461	0.14 231	0.24 404	0.20 345	0.20 281	0.30 473

RE-Stereo	0.82 434	0.33 351	0.84 313	0.65 469	0.31 221	0.63 294	0.44 327	1.35 341	0.93 290	1.30 469	1.02 310	0.80 308	0.57 285	5.34 613	0.55 346	0.26 461	0.14 231	0.24 404	0.20 345	0.20 281	0.31 483

TVStereo	0.82 434	0.33 351	0.84 313	0.65 469	0.31 221	0.63 294	0.44 327	1.35 341	0.93 290	1.30 469	1.02 310	0.80 308	0.57 285	5.34 613	0.55 346	0.26 461	0.14 231	0.24 404	0.20 345	0.20 281	0.31 483

ARAFT	0.82 434	0.40 475	1.77 549	0.53 292	0.31 221	0.89 432	0.81 541	2.32 592	1.08 358	1.66 587	1.25 421	1.04 416	0.64 333	1.91 476	0.52 322	0.20 290	0.15 304	0.28 494	0.27 507	0.17 145	0.18 176

STTStereo	0.82 434	0.53 534	1.53 529	0.68 507	0.56 508	0.88 430	0.56 443	1.57 393	1.14 397	1.39 515	1.10 347	1.26 482	0.84 411	1.49 410	0.90 470	0.29 516	0.28 551	0.33 549	0.40 600	0.33 513	0.37 527

BEATNet_4x	0.82 434	0.54 539	2.02 568	0.56 345	0.28 156	1.04 478	0.55 436	2.14 552	1.13 391	1.24 436	1.26 423	1.00 403	0.94 461	1.13 313	1.23 531	0.21 326	0.14 231	0.24 404	0.20 345	0.37 535	0.23 335

iResNet_ROB	0.82 434	0.36 421	1.13 442	0.60 409	0.37 336	0.91 439	0.38 234	2.41 606	1.61 594	1.35 498	1.35 466	1.25 476	0.97 478	1.75 451	0.88 463	0.21 326	0.14 231	0.17 143	0.12 47	0.19 229	0.30 473

ISRNet	0.83 443	0.35 409	1.31 497	0.84 596	0.65 545	0.60 272	0.41 276	1.28 327	1.15 403	1.61 575	1.55 527	1.34 501	0.77 374	1.33 360	0.98 494	0.40 582	0.34 591	0.43 599	0.38 597	0.34 521	0.49 579

GrayStereo	0.83 443	0.28 223	0.62 167	0.66 482	0.37 336	0.76 366	1.79 650	1.19 294	0.91 278	1.98 620	1.89 591	1.07 425	1.76 617	1.43 390	0.50 310	0.20 290	0.15 304	0.19 212	0.21 388	0.18 190	0.41 550

psm_up	0.83 443	0.37 442	0.88 336	0.68 507	0.59 522	1.05 481	0.92 570	1.68 416	1.17 415	1.41 523	1.22 406	1.30 492	1.31 569	1.39 378	0.89 466	0.27 482	0.30 563	0.31 525	0.27 507	0.28 456	0.28 441

GwcNet-RSSM	0.83 443	0.34 380	1.29 496	0.65 469	0.55 502	0.78 376	0.62 480	1.89 485	1.27 474	1.18 401	1.39 478	1.56 545	0.91 448	1.60 429	1.22 528	0.26 461	0.20 440	0.23 380	0.24 462	0.21 332	0.21 283

DMCA-RVC	0.83 443	0.46 503	2.19 583	0.68 507	0.49 461	0.84 418	0.48 373	1.44 359	1.07 355	1.56 565	1.04 323	1.29 489	0.86 424	1.49 410	0.92 478	0.27 482	0.22 477	0.35 565	0.28 518	0.32 506	0.28 441

coex_refinement	0.84 448	0.30 279	0.89 340	0.72 541	0.52 480	0.95 461	0.60 471	1.92 497	1.29 494	1.38 511	1.37 471	1.80 584	0.82 403	1.48 403	1.31 540	0.27 482	0.17 369	0.19 212	0.20 345	0.25 420	0.27 425

G2L-Stereo	0.84 448	0.35 409	1.15 449	0.63 446	0.43 416	0.78 376	0.69 501	1.69 425	1.20 428	1.36 503	1.18 391	1.43 520	0.78 381	2.47 537	1.26 535	0.25 434	0.20 440	0.26 464	0.21 388	0.20 281	0.27 425

RAFT_R40	0.84 448	0.30 279	0.83 301	0.63 446	0.31 221	0.66 314	0.43 307	1.15 279	0.99 322	1.47 544	1.10 347	1.00 403	0.84 411	5.44 616	0.53 332	0.23 388	0.13 146	0.23 380	0.20 345	0.23 379	0.19 220

UPFNet	0.84 448	0.34 380	1.09 430	0.62 435	0.74 577	1.25 528	0.78 524	1.69 425	1.20 428	1.39 515	1.13 371	1.30 492	0.87 433	1.73 448	1.22 528	0.24 410	0.26 535	0.24 404	0.23 448	0.26 434	0.20 253

hitnet-ft	0.84 448	0.38 460	0.75 255	0.59 401	0.44 427	0.99 472	0.47 363	1.61 404	1.38 531	1.21 421	1.22 406	1.82 586	0.99 484	1.87 469	1.09 511	0.33 541	0.29 559	0.34 557	0.27 507	0.36 529	0.33 500

NLCA_NET_v2_RVC	0.84 448	0.46 503	1.40 513	0.69 520	0.61 532	0.95 461	0.52 406	1.68 416	1.21 435	1.39 515	1.15 382	1.42 515	0.88 439	1.78 456	0.93 481	0.26 461	0.23 506	0.27 478	0.27 507	0.30 488	0.39 540
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	0.84 448	0.43 492	1.01 402	0.66 482	0.43 416	1.32 535	0.49 385	1.64 408	1.24 453	1.53 557	1.45 497	1.49 531	0.97 478	1.32 357	1.31 540	0.21 326	0.17 369	0.27 478	0.25 471	0.25 420	0.34 510
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
ITSA-stereo	0.85 455	0.38 460	0.92 358	0.58 382	0.32 255	0.86 425	0.49 385	2.33 598	1.69 600	1.16 386	1.12 360	0.95 383	0.85 416	2.46 532	1.18 520	0.27 482	0.23 506	0.28 494	0.28 518	0.28 456	0.41 550

AIO-Stereo-zeroshot	0.85 455	0.38 460	2.79 607	0.51 244	0.60 526	0.72 345	0.38 234	2.87 650	0.77 223	0.80 268	1.07 334	2.14 618	0.93 458	0.96 254	0.62 381	0.21 326	0.13 146	0.21 304	0.26 488	0.29 473	0.32 492

DCRE	0.85 455	0.28 223	0.76 259	0.60 409	0.49 461	0.59 265	0.53 412	1.04 223	0.92 283	0.80 268	7.34 676	0.87 343	0.57 285	0.78 187	0.43 253	0.16 100	0.17 369	0.19 212	0.17 259	0.18 190	0.22 314

SST-Stereo	0.85 455	0.30 279	0.81 282	0.63 446	0.31 221	0.70 338	0.25 71	1.16 284	0.95 301	1.47 544	1.11 356	0.99 397	0.86 424	5.69 619	0.53 332	0.23 388	0.13 146	0.23 380	0.19 310	0.23 379	0.19 220

PAM	0.86 459	0.31 310	1.19 470	0.55 323	0.35 314	2.17 621	0.47 363	2.26 580	0.87 265	1.18 401	0.96 286	3.01 647	1.41 585	0.90 233	0.40 226	0.19 240	0.13 146	0.19 212	0.18 285	0.20 281	0.27 425

RAFT-345	0.86 459	0.26 169	0.73 243	0.53 292	0.28 156	0.53 210	0.41 276	0.85 148	1.31 505	1.33 484	2.32 619	0.85 340	0.53 258	5.69 619	0.48 294	0.19 240	0.14 231	0.22 342	0.17 259	0.17 145	0.17 152

UNet	0.86 459	0.36 421	1.52 526	0.62 435	0.74 577	1.56 571	0.49 385	1.55 385	1.12 385	1.28 462	1.10 347	1.52 539	1.10 526	1.69 444	1.14 516	0.24 410	0.18 402	0.25 443	0.21 388	0.25 420	0.25 382

ac_64	0.86 459	0.32 331	1.02 405	0.74 555	0.60 526	1.04 478	0.53 412	2.20 574	0.99 322	1.23 432	1.11 356	1.96 601	1.06 517	2.01 491	1.01 500	0.30 523	0.22 477	0.24 404	0.23 448	0.22 354	0.22 314

Select-FE	0.87 463	0.42 487	2.64 604	0.57 367	0.48 454	0.47 133	0.23 52	2.59 630	0.85 260	1.08 351	1.32 451	2.00 605	1.73 614	1.15 317	0.47 285	0.21 326	0.17 369	0.21 304	0.26 488	0.20 281	0.33 500

PAM_32	0.87 463	0.30 279	1.08 427	0.56 345	0.32 255	2.10 620	0.36 207	2.26 580	1.01 329	1.13 366	1.05 329	3.14 652	1.47 592	1.00 267	0.42 247	0.19 240	0.14 231	0.20 264	0.18 285	0.19 229	0.25 382

SepStereo	0.87 463	0.37 442	1.20 474	0.66 482	0.69 562	0.82 401	0.62 480	1.79 453	1.26 470	1.93 614	1.55 527	0.96 388	1.17 542	2.34 523	0.69 408	0.22 361	0.16 341	0.25 443	0.18 285	0.29 473	0.24 359

LMCR-Stereo	0.87 463	0.50 522	0.99 394	0.80 581	0.43 416	1.32 535	0.55 436	2.79 646	1.03 338	1.55 563	1.49 506	0.74 293	1.01 494	1.76 452	0.99 495	0.30 523	0.17 369	0.22 342	0.18 285	0.31 495	0.22 314

RT-IGEV	0.88 467	0.31 310	1.24 484	0.60 409	0.35 314	1.32 535	0.84 548	2.98 652	1.06 352	1.34 491	1.62 546	1.87 588	1.15 537	1.11 308	0.54 341	0.24 410	0.17 369	0.21 304	0.17 259	0.19 229	0.29 455

FADNet_RVC	0.88 467	0.56 547	2.15 580	0.57 367	0.43 416	1.17 517	0.46 350	1.68 416	1.12 385	0.91 299	1.24 419	0.91 364	0.94 461	2.22 512	1.20 523	0.28 500	0.22 477	0.32 537	0.28 518	0.46 581	0.42 558

iResNetv2_ROB	0.88 467	0.43 492	2.62 603	0.60 409	0.38 352	0.94 455	0.67 495	1.88 483	1.38 531	1.27 456	1.45 497	1.26 482	1.05 516	1.92 477	0.64 390	0.24 410	0.15 304	0.19 212	0.14 162	0.24 408	0.21 283

DualNet (step1)	0.89 470	0.51 526	1.35 503	0.58 382	0.40 379	1.07 486	0.80 536	1.99 514	1.27 474	1.25 439	1.22 406	1.09 436	1.01 494	1.31 351	0.73 416	0.59 632	0.32 581	0.62 638	0.67 646	0.45 574	0.48 574

iRaft-Stereo_5w	0.89 470	0.31 310	1.04 411	0.56 345	0.47 452	0.47 133	0.68 498	1.19 294	1.08 358	0.80 268	1.35 466	1.46 526	0.90 445	5.11 605	1.16 518	0.18 197	0.15 304	0.22 342	0.19 310	0.21 332	0.24 359

DAS	0.89 470	0.37 442	1.20 474	0.66 482	0.69 562	0.82 401	0.62 480	1.79 453	1.26 470	1.93 614	1.55 527	0.96 388	1.17 542	2.72 550	0.69 408	0.22 361	0.16 341	0.25 443	0.18 285	0.29 473	0.24 359

SACVNet	0.89 470	0.51 526	1.08 427	0.83 592	0.58 516	0.83 409	0.78 524	1.84 467	1.17 415	1.39 515	1.33 457	1.25 476	1.01 494	2.31 522	0.92 478	0.35 561	0.26 535	0.31 525	0.29 537	0.35 525	0.48 574

ASMatch	0.89 470	0.29 249	0.72 228	0.56 345	0.36 324	0.47 133	0.37 222	1.16 284	0.95 301	1.11 355	3.26 645	0.95 383	0.96 468	4.88 602	0.53 332	0.20 290	0.16 341	0.22 342	0.19 310	0.20 281	0.30 473

ADLNet	0.89 470	0.39 469	1.09 430	0.88 607	0.73 569	1.24 527	0.75 517	2.02 520	1.41 545	1.58 570	1.37 471	1.26 482	1.00 491	1.31 351	1.18 520	0.28 500	0.21 458	0.26 464	0.26 488	0.29 473	0.36 523

MMNet	0.89 470	0.35 409	1.44 514	0.64 461	0.59 522	1.83 599	0.48 373	1.70 429	1.38 531	1.45 540	1.19 396	1.25 476	1.16 538	1.77 454	1.27 538	0.20 290	0.19 423	0.23 380	0.22 416	0.25 420	0.24 359

HGLStereo	0.89 470	0.42 487	1.15 449	0.82 588	1.03 631	1.16 510	0.57 449	1.68 416	1.28 482	1.26 451	1.62 546	1.13 450	1.31 569	1.85 465	1.11 515	0.25 434	0.24 516	0.24 404	0.22 416	0.24 408	0.29 455

CRFU-Net	0.90 478	0.42 487	1.10 435	0.69 520	0.59 522	1.76 590	0.84 548	2.33 598	0.92 283	1.45 540	1.20 397	1.62 555	1.25 558	1.38 374	0.94 486	0.28 500	0.23 506	0.22 342	0.19 310	0.24 408	0.27 425

dad	0.90 478	0.73 598	1.28 493	0.59 401	0.39 364	0.83 409	0.45 344	1.24 313	1.54 581	1.52 554	1.28 438	1.36 504	0.86 424	2.54 542	0.91 474	0.43 592	0.27 545	0.82 647	0.26 488	0.44 571	0.34 510

AACVNet	0.90 478	0.40 475	0.98 389	0.86 602	0.40 379	0.80 391	0.49 385	1.81 461	0.86 263	1.11 355	1.34 461	1.32 498	0.99 484	4.23 586	0.86 457	0.26 461	0.22 477	0.28 494	0.22 416	0.30 488	0.28 441

IRAFT_RVC	0.90 478	0.30 279	0.89 340	0.67 496	0.31 221	0.64 303	1.00 587	1.40 352	0.97 310	1.23 432	1.04 323	1.00 403	0.96 468	5.77 624	0.57 357	0.24 410	0.13 146	0.25 443	0.21 388	0.20 281	0.21 283

delet	0.90 478	0.34 380	1.15 449	0.69 520	0.66 551	1.63 579	0.81 541	1.95 504	1.49 575	1.42 527	1.38 476	1.29 489	0.91 448	1.78 456	1.18 520	0.22 361	0.22 477	0.24 404	0.25 471	0.22 354	0.24 359

pcwnet_v2	0.91 483	0.39 469	2.74 605	0.64 461	0.55 502	0.81 399	0.49 385	2.19 571	1.63 595	1.44 534	1.64 553	1.09 436	0.79 389	1.31 351	0.70 411	0.32 534	0.25 528	0.29 506	0.27 507	0.37 535	0.37 527

FADNet-RVC-Resample	0.91 483	0.51 526	2.92 610	0.64 461	0.46 441	1.07 486	0.60 471	1.76 446	1.24 453	1.10 354	0.98 299	1.06 422	0.98 481	2.17 509	0.95 488	0.24 410	0.22 477	0.30 518	0.32 563	0.36 529	0.40 546

HSM-Net_RVC	0.91 483	0.31 310	0.60 150	0.54 307	0.31 221	1.15 507	0.60 471	3.76 665	1.30 498	1.57 569	1.75 569	1.67 564	1.01 494	1.61 431	0.90 470	0.23 388	0.17 369	0.19 212	0.18 285	0.20 281	0.22 314
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ssnet_v2	0.92 486	0.39 469	1.22 479	0.66 482	0.39 364	1.31 534	0.96 580	2.32 592	1.45 564	1.48 549	1.17 388	1.53 540	0.91 448	1.16 321	1.71 593	0.31 526	0.27 545	0.30 518	0.29 537	0.28 456	0.29 455

ADLNet2	0.92 486	0.37 442	1.25 487	0.80 581	0.65 545	1.12 499	0.75 517	1.95 504	1.42 554	1.26 451	1.67 557	1.68 567	1.04 511	1.80 463	1.23 531	0.25 434	0.22 477	0.21 304	0.22 416	0.27 440	0.31 483

FTStereo	0.92 486	0.28 223	0.61 159	0.57 367	0.34 297	0.65 309	1.80 653	1.09 245	0.84 256	1.75 596	4.13 656	1.04 416	1.62 601	1.59 424	0.48 294	0.21 326	0.17 369	0.23 380	0.22 416	0.19 229	0.58 609

PFNet	0.92 486	0.28 223	1.20 474	0.68 507	0.32 255	0.62 283	0.55 436	1.27 323	1.01 329	1.47 544	1.09 345	0.97 391	0.68 349	6.58 644	0.59 370	0.21 326	0.13 146	0.24 404	0.19 310	0.20 281	0.20 253

DLCB_ROB	0.92 486	0.43 492	0.95 376	0.71 535	0.55 502	1.11 497	0.83 546	1.61 404	1.32 508	1.67 588	1.66 555	1.70 570	0.93 458	1.96 485	1.34 548	0.26 461	0.25 528	0.27 478	0.28 518	0.28 456	0.28 441

GEStereo_RVC	0.93 491	0.40 475	1.15 449	0.67 496	0.50 466	0.95 461	0.78 524	2.73 641	1.21 435	1.20 414	1.12 360	1.25 476	0.91 448	3.21 565	0.95 488	0.31 526	0.20 440	0.23 380	0.20 345	0.28 456	0.31 483

CBFPSM	0.95 492	0.37 442	2.10 576	0.51 244	0.39 364	1.73 586	0.87 561	1.59 400	1.13 391	1.11 355	1.00 305	2.34 627	1.64 606	1.42 388	1.44 559	0.19 240	0.18 402	0.20 264	0.20 345	0.22 354	0.36 523

OMP-Stereo	0.95 492	0.35 409	0.79 274	0.92 619	0.32 255	0.49 156	0.35 193	1.22 306	1.11 377	1.58 570	1.12 360	1.44 521	0.69 353	6.92 650	0.51 314	0.20 290	0.15 304	0.24 404	0.19 310	0.21 332	0.16 119

DSFCA	0.95 492	0.38 460	1.23 481	0.55 323	0.66 551	1.50 562	0.93 574	1.58 395	1.24 453	1.59 573	1.16 385	1.48 529	0.95 466	2.96 557	1.20 523	0.31 526	0.28 551	0.25 443	0.26 488	0.29 473	0.26 404

PSMNet_ROB	0.95 492	0.57 552	1.45 515	0.75 564	0.64 540	1.28 532	1.12 600	1.84 467	1.15 403	1.16 386	1.29 443	1.44 521	0.89 442	1.74 449	1.70 591	0.33 541	0.25 528	0.37 578	0.39 598	0.36 529	0.32 492

FADNet-RVC	0.96 496	0.72 595	2.96 611	0.64 461	0.49 461	0.90 436	0.59 463	1.85 474	1.27 474	0.92 302	0.97 294	1.36 504	0.90 445	2.36 525	1.31 540	0.30 523	0.29 559	0.32 537	0.32 563	0.42 558	0.37 527

TransformOpticalFlow	0.97 497	0.30 279	0.96 384	0.54 307	0.31 221	0.65 309	0.54 426	1.87 478	1.19 424	1.12 363	1.44 495	1.34 501	0.98 481	6.68 647	0.44 258	0.19 240	0.12 54	0.21 304	0.19 310	0.18 190	0.23 335

IIG-Stereo	0.97 497	0.34 380	0.80 278	0.90 617	0.33 275	0.61 280	0.26 84	1.27 323	1.08 358	1.69 590	1.37 471	1.44 521	0.74 364	6.94 651	0.53 332	0.21 326	0.14 231	0.23 380	0.18 285	0.20 281	0.15 62

XX-Stereo	0.97 497	0.28 223	8.28 658	0.85 599	0.70 568	0.44 105	0.22 36	1.07 233	0.69 202	0.66 244	1.56 533	1.38 511	0.38 130	1.36 367	0.38 202	0.21 326	0.14 231	0.20 264	0.19 310	0.19 229	0.16 119

DispNO	0.98 500	0.34 380	2.02 568	0.58 382	0.55 502	0.88 430	0.49 385	1.70 429	1.24 453	1.22 429	1.26 423	1.18 457	0.88 439	5.17 606	0.88 463	0.23 388	0.18 402	0.24 404	0.22 416	0.19 229	0.22 314

DEmStereo	0.98 500	0.25 142	0.85 319	0.49 203	0.33 275	1.02 476	0.55 436	0.97 189	0.93 290	1.41 523	2.13 610	1.01 408	2.01 629	5.62 618	0.78 435	0.19 240	0.15 304	0.20 264	0.20 345	0.18 190	0.25 382

FADNet	0.98 500	0.64 572	2.57 599	0.66 482	0.55 502	0.95 461	0.57 449	1.91 491	1.38 531	0.94 308	1.02 310	1.36 504	1.00 491	2.69 548	0.97 493	0.34 551	0.34 591	0.31 525	0.34 583	0.61 619	0.42 558

CFNet	0.99 503	0.40 475	1.23 481	0.65 469	0.43 416	1.03 477	0.49 385	2.01 519	1.35 515	1.02 331	1.39 478	1.10 440	0.86 424	5.47 617	0.89 466	0.24 410	0.18 402	0.28 494	0.27 507	0.27 440	0.22 314

NVstereo2D	0.99 503	0.45 500	2.21 584	0.79 580	0.75 582	1.20 521	0.86 557	1.98 510	1.41 545	1.02 331	1.18 391	1.31 494	0.97 478	2.25 516	0.93 481	0.45 605	0.22 477	0.39 586	0.25 471	0.59 613	0.68 626

CBMV_ROB	0.99 503	0.46 503	0.68 211	0.53 292	0.39 364	1.40 552	0.48 373	2.09 538	1.30 498	1.53 557	2.29 618	1.36 504	1.23 554	2.46 532	1.04 507	0.44 601	0.42 625	0.47 610	0.44 611	0.41 554	0.39 540

ACV-stereo	1.00 506	0.55 543	1.47 517	0.59 401	0.42 411	2.38 631	0.58 455	1.20 299	1.21 435	0.83 278	1.01 307	3.36 654	2.10 635	1.64 434	1.17 519	0.28 500	0.22 477	0.23 380	0.22 416	0.29 473	0.35 519

fast-acv-ft	1.00 506	0.48 514	1.85 557	0.61 426	0.52 480	1.77 592	0.69 501	1.52 376	1.47 570	1.34 491	1.85 587	1.73 573	1.24 557	1.62 432	1.56 572	0.27 482	0.28 551	0.28 494	0.28 518	0.28 456	0.31 483

HBP-ISP	1.00 506	0.60 556	0.85 319	0.64 461	0.48 454	1.63 579	0.77 521	2.24 579	1.30 498	1.33 484	1.53 523	0.87 343	0.99 484	3.26 568	0.76 429	0.46 606	0.44 627	0.54 624	0.48 620	0.48 587	0.42 558

CSP-Net	1.00 506	0.41 485	0.99 394	0.56 345	0.43 416	1.62 578	0.76 520	2.16 560	1.16 410	1.33 484	1.22 406	1.32 498	0.89 442	4.67 597	0.93 481	0.35 561	0.24 516	0.20 264	0.20 345	0.23 379	0.30 473

ETE_ROB	1.01 510	0.69 587	1.49 520	0.72 541	0.50 466	1.15 507	1.12 600	1.91 491	1.24 453	1.94 616	1.50 513	1.73 573	1.06 517	1.78 456	1.33 547	0.33 541	0.26 535	0.38 582	0.34 583	0.40 550	0.44 565

THIR-Stereo	1.02 511	0.29 249	0.73 243	0.51 244	0.29 175	0.94 455	1.31 621	1.08 238	0.98 313	1.35 498	1.91 595	1.16 455	1.54 597	6.37 642	0.79 440	0.20 290	0.14 231	0.21 304	0.22 416	0.19 229	0.25 382

PS-NSSS	1.02 511	0.62 568	1.17 464	0.61 426	0.58 516	0.91 439	0.79 533	2.02 520	1.19 424	1.17 390	1.68 559	1.00 403	0.85 416	4.43 591	0.86 457	0.38 573	0.31 568	0.52 619	0.32 563	0.52 597	0.45 567

XPNet_ROB	1.02 511	0.56 547	1.33 501	0.75 564	0.58 516	1.11 497	1.13 602	1.77 448	1.29 494	1.88 608	1.43 493	1.63 559	1.13 536	2.04 494	1.69 589	0.40 582	0.31 568	0.33 549	0.29 537	0.37 535	0.37 527

YMNet	1.04 514	0.59 553	1.67 542	0.86 602	0.86 608	1.84 600	0.61 477	1.70 429	1.28 482	1.65 584	1.98 599	1.75 578	0.96 468	1.57 416	1.58 574	0.34 551	0.37 608	0.32 537	0.32 563	0.33 513	0.32 492

YMNet_1	1.04 514	0.59 553	1.67 542	0.86 602	0.86 608	1.84 600	0.61 477	1.70 429	1.28 482	1.65 584	1.98 599	1.75 578	0.96 468	1.57 416	1.58 574	0.34 551	0.37 608	0.32 537	0.32 563	0.33 513	0.32 492

iinet-f	1.04 514	0.50 522	4.24 634	0.58 382	0.43 416	1.78 596	0.70 508	1.29 329	1.16 410	1.25 439	1.42 489	1.57 547	1.42 586	1.47 401	1.70 591	0.26 461	0.23 506	0.20 264	0.20 345	0.26 434	0.26 404

RAFT-RH_RVC	1.04 514	0.26 169	0.76 259	0.53 292	0.29 175	0.80 391	0.32 152	0.85 148	1.12 385	2.04 623	4.63 662	1.03 415	0.57 285	5.93 627	0.52 322	0.20 290	0.13 146	0.26 464	0.20 345	0.16 106	0.19 220

CBMV	1.04 514	0.48 514	0.88 336	0.56 345	0.36 324	1.52 564	1.55 636	1.87 478	1.59 590	2.11 627	1.67 557	1.46 526	1.35 574	1.92 477	1.31 540	0.35 561	0.35 599	0.39 586	0.33 577	0.34 521	0.34 510
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
UGAM-zero	1.05 519	0.33 351	1.04 411	0.49 203	0.31 221	0.67 320	0.26 84	2.37 601	0.80 243	1.05 340	1.11 356	2.86 644	1.81 620	6.26 634	0.50 310	0.18 197	0.15 304	0.19 212	0.16 226	0.17 145	0.21 283

StereoDRNet	1.05 519	0.53 534	2.21 584	0.80 581	0.93 620	1.50 562	0.90 564	2.06 532	1.44 559	1.68 589	1.20 397	1.48 529	0.99 484	1.86 468	1.60 578	0.29 516	0.24 516	0.29 506	0.28 518	0.35 525	0.33 500

AIO-Stereo-zeroshot1	1.06 521	0.43 492	3.59 626	0.53 292	0.66 551	0.79 385	0.39 252	2.60 631	0.98 313	0.96 313	4.58 660	2.05 616	0.56 278	0.99 262	0.51 314	0.19 240	0.14 231	0.21 304	0.28 518	0.32 506	0.41 550

STrans-v2	1.06 521	0.31 310	1.02 405	0.52 269	0.33 275	0.67 320	0.78 524	2.66 638	1.26 470	1.15 382	1.46 499	1.37 508	1.40 581	6.68 647	0.46 276	0.19 240	0.13 146	0.21 304	0.18 285	0.18 190	0.21 283

DISCO	1.06 521	0.37 442	1.19 470	0.73 549	0.46 441	2.04 615	0.84 548	2.26 580	1.54 581	1.25 439	1.36 470	2.38 629	1.08 520	2.60 545	1.62 581	0.24 410	0.19 423	0.22 342	0.20 345	0.32 506	0.29 455

NCCL2	1.06 521	0.64 572	1.35 503	0.78 578	0.58 516	1.32 535	1.69 642	1.89 485	1.38 531	1.52 554	1.20 397	1.91 591	1.17 542	1.79 461	1.50 566	0.35 561	0.31 568	0.45 604	0.44 611	0.41 554	0.45 567

LALA_ROB	1.06 521	0.66 579	1.37 511	0.70 530	0.53 488	1.61 576	1.25 618	1.81 461	1.48 574	1.82 604	1.40 483	1.93 595	1.03 505	1.68 440	1.69 589	0.38 573	0.28 551	0.43 599	0.37 594	0.43 560	0.38 535

TCMNet	1.07 526	0.66 579	2.49 595	0.92 619	1.32 654	1.14 503	0.67 495	1.91 491	1.29 494	1.20 414	1.57 537	1.29 489	0.96 468	2.23 513	1.59 577	0.32 534	0.31 568	0.38 582	0.35 587	0.43 560	0.40 546

PSMNet-RUCA	1.07 526	1.06 623	1.64 539	1.23 648	1.10 637	1.39 548	0.65 489	1.91 491	1.43 556	0.95 310	1.52 521	0.99 397	0.83 408	1.28 347	1.01 500	0.71 643	0.34 591	0.99 655	0.61 642	1.01 645	0.67 622

RAFT + AFF	1.07 526	0.47 508	1.36 508	0.68 507	0.50 466	1.20 521	1.22 614	2.58 629	1.26 470	1.33 484	1.56 533	1.19 459	1.49 595	3.89 584	1.01 500	0.22 361	0.26 535	0.30 518	0.27 507	0.29 473	0.32 492

DRN-Test	1.07 526	0.49 519	1.95 565	0.75 564	0.81 600	1.61 576	0.78 524	2.26 580	1.53 579	1.84 605	1.35 466	1.42 515	1.04 511	2.26 517	1.61 579	0.28 500	0.23 506	0.31 525	0.30 549	0.33 513	0.33 500

TDLM	1.08 530	0.50 522	1.01 402	0.69 520	0.54 495	0.91 439	1.40 627	1.60 402	1.36 524	1.17 390	1.40 483	1.07 425	1.00 491	6.19 630	0.85 456	0.34 551	0.22 477	0.35 565	0.26 488	0.38 541	0.29 455

Wz-Net-LNSev-Ref	1.09 531	0.46 503	2.61 602	0.71 535	0.65 545	2.00 612	0.78 524	2.07 534	1.47 570	1.62 579	1.47 502	1.53 540	1.29 565	2.10 502	1.65 587	0.24 410	0.14 231	0.20 264	0.16 226	0.28 456	0.28 441

FAT-Stereo	1.10 532	0.43 492	1.46 516	0.74 555	0.60 526	1.13 500	0.92 570	2.06 532	1.71 603	1.75 596	2.00 602	2.02 609	1.47 592	2.02 493	1.26 535	0.44 601	0.36 603	0.34 557	0.29 537	0.36 529	0.57 606

CVANet_RVC	1.10 532	0.49 519	1.15 449	0.65 469	0.54 495	0.93 451	1.00 587	1.69 425	1.36 524	1.42 527	1.39 478	1.24 475	1.17 542	6.22 632	0.80 447	0.35 561	0.24 516	0.35 565	0.30 549	0.44 571	0.32 492

APVNet	1.11 534	0.59 553	1.95 565	0.87 605	0.77 588	1.90 605	0.82 545	2.03 524	1.15 403	1.14 380	1.43 493	1.55 543	1.12 535	3.03 559	1.62 581	0.32 534	0.34 591	0.42 598	0.36 590	0.36 529	0.41 550

GANetREF_RVC	1.11 534	0.90 612	1.56 531	0.88 607	0.53 488	1.41 554	1.35 624	1.91 491	1.54 581	1.28 462	1.32 451	1.46 526	1.23 554	2.04 494	1.00 499	0.57 629	0.45 629	0.67 641	0.52 630	0.91 641	0.62 617
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
GCST	1.13 536	1.50 652	1.17 464	1.74 660	1.17 648	1.29 533	0.30 124	1.55 385	1.21 435	1.31 475	0.97 294	0.99 397	0.48 205	2.38 529	0.54 341	1.24 662	0.70 661	1.31 662	0.86 656	1.03 647	0.92 644

GASNet	1.13 536	1.10 630	3.29 621	1.00 634	0.68 559	0.82 401	0.67 495	1.85 474	1.38 531	1.39 515	1.25 421	1.25 476	1.20 552	2.72 550	1.62 581	0.46 606	0.26 535	0.36 575	0.34 583	0.55 607	0.33 500

anonymity	1.14 538	0.98 620	1.24 484	1.09 639	1.13 641	1.08 490	0.90 564	2.02 520	1.23 449	1.32 478	1.27 432	1.27 487	1.09 523	1.16 321	1.03 506	1.02 653	1.01 677	0.97 652	0.97 661	0.98 643	1.01 646

PA-Net	1.14 538	0.63 569	2.12 578	0.67 496	0.75 582	1.19 520	0.91 568	1.91 491	1.46 569	1.18 401	1.23 414	1.33 500	1.17 542	4.31 589	1.41 556	0.29 516	0.46 633	0.33 549	0.50 626	0.33 513	0.57 606
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
edge stereo	1.15 540	0.54 539	1.50 521	0.73 549	0.66 551	1.18 519	0.84 548	2.13 550	1.41 545	1.73 593	1.84 584	2.53 635	1.46 590	2.46 532	1.35 550	0.43 592	0.41 620	0.54 624	0.36 590	0.43 560	0.50 583

RASNet	1.16 541	0.34 380	1.11 437	0.73 549	0.86 608	1.00 473	0.60 471	1.56 389	1.43 556	1.07 349	1.37 471	2.08 617	1.44 589	7.00 652	1.56 572	0.20 290	0.17 369	0.17 143	0.19 310	0.19 229	0.19 220

DANet	1.16 541	0.64 572	1.52 526	0.88 607	0.74 577	1.52 564	0.52 406	1.68 416	1.21 435	1.81 602	1.55 527	2.02 609	1.11 529	3.30 570	2.28 614	0.34 551	0.31 568	0.40 592	0.30 549	0.46 581	0.54 594
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
UGAM	1.17 543	0.29 249	1.08 427	0.55 323	0.43 416	0.69 334	0.71 511	1.14 267	1.35 515	1.00 322	1.49 506	1.90 589	0.86 424	9.61 681	0.89 466	0.21 326	0.19 423	0.30 518	0.25 471	0.20 281	0.18 176

Wz-Net-LNSev	1.17 543	0.72 595	4.71 638	0.66 482	0.84 605	1.72 583	1.13 602	1.97 509	1.43 556	1.34 491	1.32 451	1.66 562	1.30 568	1.44 394	1.51 568	0.29 516	0.26 535	0.24 404	0.23 448	0.33 513	0.35 519

S-Stereo	1.17 543	0.48 514	2.25 588	0.83 592	0.81 600	1.22 523	1.17 609	2.12 542	2.08 631	1.47 544	2.13 610	1.55 543	1.16 538	2.09 501	1.46 562	0.42 591	0.40 619	0.35 565	0.32 563	0.45 574	0.73 631

MaskLacGwcNet_RVC	1.17 543	1.06 623	1.28 493	0.88 607	0.69 562	1.92 607	0.92 570	1.71 433	1.14 397	1.17 390	1.26 423	1.49 531	0.80 397	2.04 494	0.86 457	2.02 666	0.34 591	0.79 645	0.36 590	1.38 658	1.33 659

RP	1.17 543	0.54 539	1.48 519	0.93 625	1.05 634	1.14 503	0.85 555	1.99 514	1.70 601	1.72 592	2.07 607	1.91 591	1.93 627	2.00 490	1.37 553	0.55 627	0.37 608	0.48 612	0.37 594	0.46 581	0.46 572

z-ln-s-r	1.18 548	0.61 561	2.91 609	0.54 307	0.56 508	0.81 399	0.86 557	1.72 437	1.55 587	1.18 401	1.62 546	1.37 508	1.16 538	3.67 578	3.77 641	0.20 290	0.15 304	0.21 304	0.17 259	0.29 473	0.24 359

ccnet	1.19 549	0.71 592	1.36 508	0.81 585	0.75 582	1.72 583	1.13 602	1.98 510	1.31 505	1.52 554	1.84 584	1.75 578	1.36 576	2.01 491	2.04 604	0.57 629	0.54 647	0.57 633	0.56 635	0.60 616	0.60 615

Nwc_Net	1.19 549	0.53 534	2.34 590	0.92 619	0.81 600	1.49 561	0.70 508	2.28 590	1.32 508	1.41 523	2.27 616	2.03 612	1.76 617	2.05 498	1.46 562	0.43 592	0.30 563	0.43 599	0.46 616	0.39 546	0.40 546

NCC-stereo	1.20 551	0.60 556	1.84 555	0.88 607	0.95 624	1.32 535	0.94 576	2.14 552	1.36 524	1.43 531	1.79 575	1.93 595	2.13 640	2.54 542	1.41 556	0.49 614	0.38 613	0.45 604	0.59 639	0.43 560	0.45 567

Abc-Net	1.20 551	0.60 556	1.84 555	0.88 607	0.95 624	1.32 535	0.94 576	2.14 552	1.36 524	1.43 531	1.79 575	1.93 595	2.13 640	2.54 542	1.41 556	0.49 614	0.38 613	0.45 604	0.59 639	0.43 560	0.45 567
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	1.21 553	0.66 579	3.44 624	0.69 520	0.73 569	1.93 608	1.44 629	2.16 560	1.59 590	1.85 607	1.49 506	1.50 534	1.34 573	2.05 498	1.54 571	0.27 482	0.24 516	0.28 494	0.28 518	0.35 525	0.32 492

RGC	1.22 554	0.82 606	1.71 545	0.95 630	0.98 629	1.53 567	0.80 536	2.18 569	1.35 515	1.69 590	1.94 596	2.03 612	1.66 607	2.36 525	1.50 566	0.46 606	0.36 603	0.59 636	0.48 620	0.49 591	0.49 579

stereogan	1.22 554	0.45 500	2.03 571	0.87 605	0.85 606	2.52 633	0.72 512	1.98 510	1.78 611	1.92 612	1.94 596	2.31 626	1.42 586	2.10 502	1.14 516	0.38 573	0.36 603	0.39 586	0.32 563	0.52 597	0.49 579

AANet_RVC	1.22 554	0.60 556	1.94 561	0.69 520	0.46 441	0.75 360	0.69 501	1.51 372	1.57 588	1.36 503	1.90 593	1.51 537	0.87 433	7.23 656	1.89 601	0.26 461	0.19 423	0.19 212	0.16 226	0.23 379	0.37 527

HSM	1.22 554	0.34 380	0.81 282	0.61 426	0.39 364	1.22 523	0.63 485	2.45 611	1.25 461	1.32 478	1.26 423	1.91 591	1.08 520	9.21 677	0.75 424	0.23 388	0.17 369	0.20 264	0.16 226	0.22 354	0.24 359

Syn2CoEx	1.23 558	0.80 602	3.07 615	0.83 592	0.68 559	1.39 548	0.87 561	2.23 577	1.57 588	1.28 462	1.58 539	1.42 515	1.57 599	3.79 582	1.48 565	0.36 568	0.32 581	0.34 557	0.30 549	0.30 488	0.41 550

AF-Net	1.23 558	0.56 547	2.31 589	0.88 607	0.93 620	1.41 554	0.73 515	2.27 588	1.71 603	1.76 599	2.42 624	2.00 605	1.70 610	1.98 486	1.62 581	0.50 618	0.29 559	0.49 614	0.33 577	0.40 550	0.34 510

NaN_ROB	1.23 558	0.63 569	1.76 548	0.67 496	0.50 466	1.59 575	2.00 656	1.87 478	1.52 578	2.14 629	1.26 423	1.40 513	1.09 523	4.60 595	1.75 594	0.28 500	0.34 591	0.28 494	0.29 537	0.30 488	0.37 527

DGSMNet	1.24 561	0.84 609	3.20 617	0.91 618	0.92 617	1.39 548	1.34 623	2.46 615	1.44 559	1.34 491	1.66 555	1.50 534	1.03 505	1.85 465	1.30 539	0.48 612	0.48 636	0.55 629	0.51 629	0.78 634	0.79 637

RYNet	1.24 561	0.52 532	1.57 533	0.73 549	0.97 627	1.74 588	0.95 579	2.09 538	1.54 581	1.44 534	1.18 391	1.94 599	1.29 565	4.57 594	1.93 602	0.27 482	0.23 506	0.35 565	0.27 507	0.57 610	0.59 612

aanetorigin	1.26 563	0.85 610	3.00 613	0.72 541	0.80 596	1.08 490	1.05 593	1.12 258	1.39 539	3.53 667	2.60 632	1.72 571	1.73 614	1.98 486	1.77 597	0.26 461	0.24 516	0.26 464	0.25 471	0.38 541	0.51 587

GwcNet	1.26 563	0.63 569	5.13 640	0.81 585	1.15 645	1.73 586	0.69 501	1.84 467	1.53 579	1.51 552	1.71 565	1.72 571	1.09 523	2.20 511	1.61 579	0.31 526	0.30 563	0.29 506	0.27 507	0.30 488	0.41 550

Consistency-Raft	1.27 565	1.01 622	2.17 581	1.04 636	1.20 650	0.96 467	1.00 587	1.84 467	1.95 624	1.38 511	2.11 609	1.44 521	1.03 505	1.18 327	1.40 555	0.73 644	0.83 663	0.89 649	0.99 664	1.33 655	0.95 645

NOSS_ROB	1.29 566	0.49 519	0.68 211	0.60 409	0.40 379	1.09 495	0.77 521	1.94 501	1.44 559	1.04 337	1.46 499	1.10 440	0.81 401	10.57 693	0.78 435	0.46 606	0.43 626	0.48 612	0.45 614	0.45 574	0.43 562

SGM-Forest	1.29 566	0.40 475	0.74 250	0.54 307	0.37 336	1.55 569	1.26 619	1.82 463	1.39 539	2.22 630	1.81 581	1.64 560	1.02 503	7.65 662	1.20 523	0.39 580	0.37 608	0.39 586	0.34 583	0.37 535	0.34 510
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
WQFJA1++	1.34 568	0.23 73	0.51 93	0.40 56	0.29 175	0.46 120	0.20 14	0.67 55	0.31 22	0.40 118	0.39 61	0.34 85	0.39 135	0.66 138	0.28 63	0.19 240	0.13 146	0.16 93	0.13 114	20.39 708	0.17 152

Anonymous_2	1.37 569	0.56 547	0.94 370	0.57 367	0.62 536	1.04 478	0.65 489	1.82 463	1.01 329	1.00 322	0.79 248	1.42 515	1.27 561	1.06 289	0.83 451	0.62 635	0.67 658	1.05 658	9.88 705	1.09 650	0.55 601

SQANet	1.38 570	0.95 618	1.37 511	1.89 663	1.47 659	1.44 558	0.81 541	1.89 485	1.13 391	1.34 491	1.26 423	1.28 488	1.02 503	1.64 434	0.91 474	2.55 673	0.35 599	1.47 663	0.56 635	2.48 667	1.74 665

PWC_ROB	1.39 571	0.93 617	4.07 632	0.77 574	0.83 603	1.16 510	0.53 412	1.87 478	2.01 627	2.36 635	3.06 643	1.65 561	1.60 600	2.65 547	2.29 616	0.34 551	0.23 506	0.36 575	0.25 471	0.39 546	0.49 579

PWCDC_ROB	1.39 571	0.91 615	2.10 576	1.08 638	0.92 617	1.72 583	0.58 455	2.03 524	3.30 663	1.32 478	4.87 665	1.21 462	1.71 612	1.98 486	1.75 594	0.65 638	0.26 535	0.29 506	0.25 471	0.56 608	0.41 550

GANet	1.41 573	0.52 532	1.18 469	0.74 555	0.48 454	1.40 552	1.69 642	1.87 478	1.28 482	1.56 565	2.39 622	1.56 545	1.25 558	9.13 675	1.20 523	0.31 526	0.32 581	0.34 557	0.29 537	0.40 550	0.33 500

PDISCO_ROB	1.41 573	0.73 598	2.04 572	1.40 651	1.46 658	2.83 647	1.07 596	2.64 633	2.11 633	1.41 523	1.50 513	1.73 573	0.99 484	2.83 555	1.46 562	1.03 654	0.27 545	0.54 624	0.47 618	0.77 633	0.84 641

w-ln-seven-2	1.42 575	0.69 587	6.86 649	0.71 535	0.62 536	1.23 525	0.92 570	1.84 467	1.59 590	1.74 594	1.59 543	1.49 531	1.40 581	3.69 579	2.22 610	0.27 482	0.26 535	0.29 506	0.26 488	0.34 521	0.33 500

LL-Strereo	1.42 575	0.44 499	2.02 568	0.62 435	1.07 635	0.73 350	0.65 489	2.02 520	1.21 435	1.60 574	1.62 546	2.02 609	2.10 635	9.67 682	1.07 509	0.22 361	0.20 440	0.27 478	0.24 462	0.23 379	0.33 500

SHD	1.42 575	0.81 605	2.79 607	0.98 632	0.92 617	1.97 609	0.68 498	2.43 609	2.55 644	2.54 644	1.72 566	2.01 608	1.62 601	2.14 506	2.70 624	0.40 582	0.33 587	0.39 586	0.40 600	0.48 587	0.54 594

RTSC	1.43 578	0.89 611	3.62 628	0.94 628	0.64 540	1.85 602	0.69 501	2.20 574	2.04 630	2.22 630	1.70 563	1.67 564	1.27 561	2.53 541	4.48 649	0.33 541	0.25 528	0.27 478	0.29 537	0.38 541	0.40 546

UDG	1.47 579	2.69 685	1.13 442	1.45 656	1.65 661	1.34 542	0.79 533	1.75 444	1.27 474	1.29 466	1.74 568	1.99 604	1.39 580	1.66 437	1.51 568	0.91 650	0.55 649	2.30 671	0.76 650	1.99 660	1.20 655

MFMNet_re	1.47 579	1.20 636	2.50 596	1.46 657	1.08 636	1.58 573	1.51 632	1.96 508	1.87 618	2.31 634	2.20 613	1.51 537	1.88 625	1.57 416	1.34 548	0.94 651	0.83 663	0.84 648	0.80 653	1.00 644	1.06 649

PASM	1.48 581	1.08 626	3.96 631	0.93 625	0.93 620	1.17 517	1.19 611	1.77 448	1.65 596	1.90 609	1.52 521	1.75 578	1.42 586	4.54 593	1.52 570	0.64 637	0.68 660	0.69 643	0.79 652	0.70 628	0.74 632

ADCRef	1.50 582	0.61 561	3.83 630	0.76 572	0.77 588	1.91 606	0.77 521	2.16 560	1.34 512	1.63 581	1.59 543	1.35 503	1.40 581	1.79 461	8.32 669	0.25 434	0.21 458	0.32 537	0.31 555	0.31 495	0.32 492

XQC	1.51 583	0.98 620	3.20 617	0.92 619	0.76 587	2.01 613	1.17 609	2.53 626	1.99 626	2.01 622	1.54 524	2.00 605	1.54 597	3.16 563	3.46 638	0.49 614	0.31 568	0.45 604	0.40 600	0.71 630	0.62 617

DStereoRT	1.52 584	0.36 421	3.37 622	0.69 520	0.54 495	2.05 618	0.59 463	1.85 474	1.21 435	1.38 511	1.46 499	0.84 338	1.27 561	6.33 640	1.07 509	0.24 410	0.19 423	4.29 695	2.08 687	0.25 420	0.39 540

CC-Net-ROB	1.53 585	1.31 645	1.68 544	0.92 619	0.80 596	1.75 589	0.99 585	2.04 527	1.27 474	1.12 363	1.62 546	1.20 461	0.98 481	7.82 664	0.92 478	1.15 661	0.41 620	2.20 669	0.46 616	1.37 657	0.56 603

FINET	1.54 586	0.67 583	7.28 652	0.76 572	0.97 627	1.42 557	1.38 626	2.80 648	3.12 659	1.23 432	1.68 559	1.04 416	1.11 529	3.35 571	1.78 598	0.43 592	0.37 608	0.32 537	0.29 537	0.43 560	0.41 550

test_xeample	1.55 587	0.31 310	0.94 370	0.54 307	0.31 221	0.94 455	0.58 455	2.40 605	1.40 541	1.29 466	1.55 527	0.89 358	0.88 439	1.72 447	15.94 692	0.22 361	0.22 477	0.22 342	0.21 388	0.23 379	0.25 382

w-ln-seven	1.56 588	0.83 608	5.96 644	0.78 578	0.74 577	2.64 640	1.01 590	2.13 550	2.03 628	2.09 626	1.76 570	1.84 587	1.27 561	2.98 558	3.23 635	0.29 516	0.26 535	0.31 525	0.30 549	0.41 554	0.38 535

DDUNet	1.56 588	2.70 686	1.35 503	1.79 661	1.88 664	1.82 598	0.91 568	1.84 467	1.20 428	1.40 521	1.79 575	1.62 555	1.17 542	1.59 424	1.22 528	1.11 658	0.76 662	2.38 674	0.94 658	2.12 661	1.53 663

CrosDoStereo	1.56 588	0.26 169	0.78 270	0.51 244	0.29 175	0.66 314	11.86 692	1.18 289	1.00 326	1.35 498	1.76 570	0.99 397	1.83 622	6.64 645	0.83 451	0.19 240	0.15 304	0.20 264	0.22 416	0.18 190	0.25 382

DeepStereo_LL	1.56 588	0.26 169	0.78 270	0.51 244	0.29 175	0.66 314	11.86 692	1.18 289	1.00 326	1.35 498	1.76 570	0.99 397	1.83 622	6.64 645	0.83 451	0.19 240	0.15 304	0.20 264	0.22 416	0.18 190	0.25 382

STTRV1_RVC	1.60 592	0.69 587	2.04 572	0.88 607	1.12 638	1.58 573	0.90 564	2.42 607	1.78 611	1.29 466	2.02 604	1.40 513	1.22 553	9.72 683	1.35 550	0.86 646	0.34 591	0.54 624	0.49 623	0.75 632	0.54 594

xxxx	1.61 593	0.32 331	0.98 389	0.58 382	0.31 221	1.15 507	0.43 307	2.43 609	1.41 545	1.17 390	1.40 483	1.21 462	0.86 424	1.94 480	16.68 694	0.24 410	0.24 516	0.21 304	0.20 345	0.23 379	0.27 425

CSAN	1.61 593	0.67 583	3.24 620	0.74 555	0.52 480	1.77 592	1.74 647	1.98 510	1.94 623	2.47 642	2.33 620	1.93 595	2.04 632	6.45 643	1.95 603	0.43 592	0.36 603	0.41 597	0.42 604	0.43 560	0.44 565

MFN_U_SF_RVC	1.62 595	0.96 619	4.36 636	0.92 619	0.69 562	2.62 639	1.10 598	2.50 622	1.74 606	1.99 621	1.86 589	2.45 633	1.78 619	3.08 561	2.84 627	0.54 623	0.50 643	0.56 631	0.60 641	0.60 616	0.67 622

SDNR	1.66 596	0.55 543	2.36 591	0.56 345	0.58 516	3.79 665	0.45 344	1.78 450	1.40 541	1.38 511	2.45 627	1.13 450	0.96 468	11.03 694	1.31 540	0.67 640	0.64 655	0.43 599	0.32 563	0.71 630	0.76 635

otaku	1.67 597	1.18 634	1.56 531	2.27 667	1.59 660	1.98 610	1.23 616	2.23 577	1.37 529	1.48 549	1.63 552	1.73 573	1.23 554	1.85 465	1.09 511	2.96 676	0.58 653	1.74 664	0.61 642	2.94 674	2.15 670

222	1.67 597	0.31 310	0.93 362	0.59 401	0.31 221	1.05 481	0.43 307	2.39 603	1.47 570	1.37 505	1.55 527	0.94 379	0.94 461	1.98 486	17.76 695	0.24 410	0.22 477	0.21 304	0.20 345	0.22 354	0.26 404

Wz-Net-SNSev	1.68 599	1.45 648	8.71 662	0.71 535	0.67 557	1.35 543	1.51 632	2.15 558	1.47 570	1.51 552	1.68 559	2.27 622	1.38 578	4.23 586	2.36 618	0.32 534	0.29 559	0.31 525	0.33 577	0.43 560	0.39 540

DeepPrunerF	1.68 599	0.82 606	6.82 648	0.94 628	1.20 650	0.91 439	0.97 581	2.50 622	5.19 681	1.22 429	1.30 444	1.18 457	1.29 565	4.96 604	1.75 594	0.43 592	0.35 599	0.52 619	0.48 620	0.43 560	0.42 558

psmorigin	1.69 601	0.74 600	13.13 674	0.70 530	0.60 526	1.16 510	0.79 533	1.69 425	1.25 461	2.07 625	1.77 573	2.23 619	1.51 596	2.14 506	1.45 560	0.39 580	0.41 620	0.34 557	0.33 577	0.45 574	0.63 619

G-Net	1.71 602	0.67 583	2.09 575	1.14 644	0.75 582	2.96 652	0.89 563	1.58 395	1.30 498	2.76 649	8.12 684	2.29 624	2.51 653	1.94 480	2.23 612	0.49 614	0.45 629	0.45 604	0.31 555	0.62 620	0.59 612

AANet	1.72 603	1.32 646	5.46 642	0.70 530	0.73 569	1.52 564	0.85 555	1.95 504	3.12 659	3.12 662	3.30 646	2.91 645	2.23 644	2.48 538	2.27 613	0.44 601	0.31 568	0.34 557	0.31 555	0.47 585	0.58 609

Ntro	1.72 603	1.21 637	1.62 536	2.54 674	1.86 663	2.09 619	1.14 605	2.08 535	1.38 531	1.23 432	1.62 546	1.62 555	1.33 572	2.04 494	1.21 527	3.09 677	0.56 650	1.82 666	0.65 644	2.97 677	2.25 672

z-mn7	1.77 605	1.06 623	7.02 651	0.74 555	0.54 495	2.58 635	1.03 591	1.90 489	2.73 655	1.61 575	3.00 641	1.96 601	1.40 581	5.23 608	2.87 628	0.31 526	0.25 528	0.27 478	0.25 471	0.34 521	0.35 519

FBW_ROB	1.78 606	0.66 579	1.90 560	0.72 541	0.66 551	1.79 597	1.07 596	2.79 646	1.77 607	1.84 605	1.79 575	1.98 603	1.37 577	12.42 696	2.22 610	0.36 568	0.38 613	0.57 633	0.39 598	0.46 581	0.51 587

SPS-STEREO	1.78 606	1.09 628	1.52 526	1.22 647	1.14 643	1.87 604	1.11 599	2.27 588	1.70 601	3.17 664	2.39 622	2.84 643	1.93 627	4.41 590	2.93 629	1.04 656	0.99 676	0.97 652	0.94 658	1.03 647	1.05 648
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MFN_U_SF_DS_RVC	1.80 608	1.11 631	4.33 635	0.84 596	0.77 588	3.70 660	2.41 675	2.04 527	1.85 617	1.75 596	1.90 593	1.92 594	1.25 558	7.33 657	1.45 560	0.47 610	0.47 634	0.53 623	0.77 651	0.50 593	0.55 601

SAMSARA	1.80 608	0.90 612	3.37 622	1.28 650	1.13 641	3.71 661	2.33 670	2.53 626	1.93 622	3.17 664	1.73 567	2.99 646	1.68 609	3.53 574	2.46 620	0.47 610	0.54 647	0.43 599	0.47 618	0.59 613	0.64 620

DStereoO	1.82 610	1.21 637	2.98 612	1.42 655	0.88 615	1.54 568	4.03 684	1.90 489	2.15 636	1.56 565	1.82 582	1.75 578	4.06 674	1.76 452	2.15 608	2.39 671	0.52 644	0.97 652	0.43 608	2.24 663	0.68 626

PVD	1.82 610	0.91 615	3.02 614	1.03 635	0.94 623	2.61 638	1.14 605	2.78 645	3.40 665	3.08 661	2.75 635	2.39 631	2.49 652	2.81 553	3.66 640	0.48 612	0.49 642	0.59 636	0.49 623	0.60 616	0.81 639

ADCL	1.82 610	0.70 590	4.57 637	0.70 530	0.63 539	2.56 634	1.77 649	2.08 535	1.77 607	1.95 618	1.89 591	2.04 614	1.88 625	2.36 525	9.55 675	0.27 482	0.25 528	0.35 565	0.32 563	0.39 546	0.39 540

zh-mn7	1.84 613	1.51 653	9.67 666	0.70 530	0.54 495	1.47 560	0.84 548	1.93 499	2.13 635	2.50 643	2.70 634	1.67 564	1.35 574	4.75 601	3.14 634	0.32 534	0.27 545	0.27 478	0.27 507	0.32 506	0.39 540

AAGNet	1.84 613	0.30 279	0.79 274	0.66 482	0.32 255	0.65 309	0.50 393	1.02 207	1.01 329	1.47 544	1.21 404	0.99 397	1.16 538	2.76 552	22.69 702	0.24 410	0.13 146	0.22 342	0.20 345	0.24 408	0.16 119

ff1	1.88 615	0.36 421	1.51 522	0.56 345	0.40 379	0.76 366	0.59 463	1.08 238	2.62 647	1.19 409	1.49 506	1.07 425	0.85 416	9.88 687	13.82 686	0.21 326	0.13 146	0.31 525	0.28 518	0.20 281	0.23 335

MDST_ROB	1.88 615	0.40 475	1.71 545	0.93 625	0.60 526	4.27 672	1.23 616	3.99 668	1.44 559	4.61 678	2.63 633	1.44 521	1.03 505	9.78 684	1.62 581	0.33 541	0.26 535	0.37 578	0.33 577	0.31 495	0.34 510

SGM_RVC	1.88 615	0.40 475	0.90 350	0.63 446	0.30 199	2.81 646	1.26 619	2.73 641	1.81 615	4.09 670	2.85 638	3.88 660	3.19 661	8.42 671	2.44 619	0.33 541	0.31 568	0.30 518	0.28 518	0.31 495	0.31 483
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
mmx	1.89 618	0.36 421	1.51 522	0.56 345	0.40 379	0.76 366	0.59 463	2.32 592	1.41 545	1.19 409	1.49 506	1.07 425	0.85 416	9.88 687	13.82 686	0.25 434	0.21 458	0.31 525	0.28 518	0.32 506	0.29 455

xxx	1.89 618	0.36 421	1.51 522	0.56 345	0.40 379	0.76 366	0.59 463	2.32 592	1.41 545	1.19 409	1.49 506	1.07 425	0.85 416	9.88 687	13.82 686	0.25 434	0.21 458	0.31 525	0.28 518	0.32 506	0.29 455

DPSNet	1.91 620	0.64 572	5.95 643	0.73 549	0.59 522	2.04 615	1.61 640	3.84 666	1.96 625	1.54 560	1.39 478	2.27 622	3.32 664	4.95 603	4.79 652	0.50 618	0.31 568	0.29 506	0.26 488	0.67 625	0.54 594

test_sample9	1.96 621	0.51 526	1.35 503	0.58 382	0.40 379	1.07 486	0.80 536	1.99 514	1.27 474	1.25 439	1.22 406	1.09 436	1.01 494	2.46 532	8.57 670	0.59 632	12.85 708	0.62 638	0.67 646	0.45 574	0.48 574

1111x	1.96 621	0.32 331	1.54 530	0.54 307	0.30 199	1.00 473	0.69 501	2.47 616	1.33 510	1.21 421	1.44 495	1.21 462	1.11 529	8.49 672	16.14 693	0.22 361	0.23 506	0.22 342	0.23 448	0.25 420	0.26 404

ADCPNet	1.97 623	0.78 601	9.38 664	0.74 555	0.61 532	2.73 644	1.36 625	2.11 541	1.66 597	1.92 612	1.70 563	2.45 633	2.07 633	2.50 539	6.84 664	0.38 573	0.38 613	0.38 582	0.43 608	0.47 585	0.50 583

zh-sn7	2.00 624	1.73 664	9.50 665	0.77 574	0.73 569	1.77 592	1.32 622	2.08 535	1.66 597	1.91 610	2.48 629	1.81 585	2.25 645	5.74 621	4.07 645	0.33 541	0.33 587	0.32 537	0.32 563	0.44 571	0.46 572

WCMA_ROB	2.05 625	0.55 543	1.77 549	0.74 555	0.61 532	2.24 624	1.56 637	2.17 568	1.79 613	4.16 674	6.36 672	5.66 674	4.66 677	3.19 564	2.77 625	0.55 627	0.45 629	0.40 592	0.43 608	0.48 587	0.50 583

RainbowNet	2.06 626	1.86 666	1.97 567	2.86 677	2.25 671	2.03 614	1.79 650	2.77 643	1.92 621	1.54 560	1.84 584	1.95 600	1.73 614	2.23 513	1.38 554	3.40 683	0.86 668	2.39 676	1.00 665	2.94 674	2.42 674

MSMD_ROB	2.08 627	0.61 561	1.15 449	0.71 535	0.62 536	4.00 667	0.93 574	1.94 501	1.79 613	4.71 680	4.60 661	8.14 684	3.87 672	3.75 581	1.65 587	0.54 623	0.48 636	0.55 629	0.58 637	0.53 602	0.52 590

Selective-IGEV-i16pc	2.09 628	0.31 310	19.73 689	0.57 367	0.39 364	2.72 642	1.47 630	1.46 363	1.31 505	0.83 278	1.23 414	1.05 420	0.63 327	7.69 663	0.83 451	0.41 586	0.22 477	0.22 342	0.23 448	0.22 354	0.24 359

Wz-Net-TNSev	2.10 629	2.71 687	9.30 663	0.72 541	0.65 545	2.41 632	1.81 654	2.45 611	1.77 607	1.62 579	1.56 533	2.56 636	2.01 629	5.30 609	4.46 648	0.41 586	0.38 613	0.33 549	0.37 594	0.54 605	0.64 620

ADCMid	2.11 630	0.90 612	8.39 660	0.75 564	0.69 562	1.98 610	1.14 605	2.18 569	1.67 599	2.85 651	1.85 587	2.35 628	2.02 631	2.35 524	10.58 680	0.34 551	0.32 581	0.39 586	0.44 611	0.51 596	0.53 593

ADCP+	2.12 631	0.56 547	10.01 667	0.68 507	0.91 616	2.25 625	1.04 592	1.92 497	1.50 577	1.58 570	1.34 461	1.73 573	1.62 601	2.27 518	13.20 683	0.25 434	0.22 477	0.32 537	0.29 537	0.38 541	0.34 510

WZ-Net	2.14 632	1.08 626	11.68 673	0.89 615	0.78 592	1.76 590	1.59 639	2.39 603	2.03 628	2.11 627	1.95 598	2.30 625	2.28 646	5.94 628	3.86 644	0.35 561	0.27 545	0.29 506	0.32 563	0.52 597	0.50 583

AnyNet_C32	2.14 632	1.45 648	7.38 653	0.95 630	1.12 638	2.23 623	2.34 671	2.10 540	1.54 581	2.44 638	1.79 575	2.04 614	1.66 607	2.69 548	10.48 679	0.38 573	0.35 599	0.35 565	0.42 604	0.50 593	0.60 615

NVStereoNet_ROB	2.17 634	1.18 634	3.51 625	1.14 644	1.26 653	1.57 572	1.51 632	2.19 571	2.11 633	2.04 623	4.80 663	3.17 653	2.11 638	7.97 666	2.10 605	1.12 659	0.94 673	1.10 659	1.34 672	0.95 642	1.31 656
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	2.22 635	1.29 644	4.14 633	1.10 640	0.78 592	5.00 675	2.38 674	2.47 616	2.67 652	1.94 616	2.28 617	2.66 640	1.70 610	9.10 674	2.29 616	0.68 642	0.52 644	0.68 642	0.71 649	1.17 653	0.81 639

SANet	2.26 636	0.70 590	6.94 650	0.69 520	0.46 441	2.76 645	1.76 648	2.61 632	5.84 684	2.45 639	3.52 650	3.71 657	3.38 666	5.90 625	2.14 607	0.34 551	0.31 568	0.32 537	0.29 537	0.54 605	0.43 562

test_sample8	2.29 637	0.51 526	1.35 503	0.58 382	0.40 379	1.07 486	0.80 536	2.03 524	1.22 444	2.28 633	1.33 457	4.98 672	2.51 653	2.46 532	8.57 670	0.59 632	12.85 708	0.62 638	0.67 646	0.45 574	0.48 574

Selective-IGEV-i16pb	2.30 638	0.35 409	19.92 690	0.60 409	0.40 379	2.59 637	1.50 631	3.09 655	1.91 620	0.98 316	1.68 559	1.37 508	0.99 484	8.11 668	0.96 492	0.38 573	0.21 458	0.22 342	0.26 488	0.25 420	0.29 455

ADCS	2.35 639	1.26 641	6.54 647	0.85 599	0.77 588	2.18 622	1.79 650	2.47 616	2.20 637	2.80 650	2.14 612	2.38 629	2.09 634	2.81 553	13.83 689	0.43 592	0.41 620	0.40 592	0.45 614	0.59 613	0.67 622

MeshStereo	2.36 640	0.60 556	1.05 416	0.63 446	0.51 475	2.58 635	0.99 585	3.46 660	2.21 638	7.38 692	5.06 667	7.50 679	3.10 660	7.02 653	2.54 621	0.44 601	0.44 627	0.45 604	0.40 600	0.43 560	0.45 567
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	2.38 641	2.21 676	10.17 668	0.99 633	0.79 594	3.12 653	2.37 672	2.69 640	1.89 619	2.58 646	2.44 626	2.70 641	1.86 624	3.65 575	7.12 665	0.41 586	0.41 620	0.40 592	0.42 604	0.68 626	0.79 637

DispFullNet	2.39 642	2.89 688	3.74 629	3.09 682	2.27 673	2.04 615	0.84 548	2.19 571	1.73 605	2.54 644	1.98 599	2.23 619	5.83 680	3.44 573	1.84 600	1.03 654	0.33 587	2.65 682	1.97 684	2.87 673	2.34 673

EDNetEfficient	2.40 643	1.14 632	8.59 661	0.77 574	0.73 569	1.06 484	1.53 635	1.54 382	4.06 671	4.87 681	2.81 636	2.23 619	3.53 667	3.04 560	9.65 676	0.27 482	0.24 516	0.27 478	0.31 555	0.70 628	0.67 622

MSAF-DinoV2	2.45 644	1.88 669	17.19 682	0.89 615	0.52 480	1.39 548	0.97 581	2.84 649	1.77 607	1.55 563	1.65 554	3.60 656	2.28 646	5.74 621	4.64 651	0.28 500	0.17 369	0.26 464	0.28 518	0.49 591	0.54 594

FCDSN-DC	2.47 645	0.65 578	1.00 399	0.85 599	0.75 582	2.26 626	0.97 581	2.31 591	1.83 616	5.52 687	7.65 679	7.72 682	7.70 687	4.43 591	2.64 622	0.52 621	0.48 636	0.52 619	0.52 630	0.57 610	0.59 612
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SuperB	2.50 646	0.72 595	18.07 687	0.72 541	0.53 488	1.85 602	0.86 557	1.80 457	2.40 641	1.54 560	1.42 489	1.13 450	1.17 542	4.18 585	4.80 654	0.25 434	0.20 440	0.23 380	0.19 310	7.64 699	0.38 535

ELAS	2.67 647	0.80 602	2.13 579	1.13 641	1.15 645	6.25 680	2.56 676	3.50 661	3.68 668	5.36 685	4.92 666	3.79 658	5.56 679	3.65 575	5.22 656	0.66 639	0.57 651	0.56 631	0.54 633	0.65 623	0.75 634
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RTS	2.76 648	1.55 657	15.40 677	1.13 641	1.42 656	3.75 663	2.21 665	2.45 611	2.72 653	2.91 654	2.85 638	2.58 637	1.62 601	6.28 636	5.80 659	0.41 586	0.30 563	0.35 565	0.35 587	0.52 597	0.54 594

RTSA	2.76 648	1.55 657	15.40 677	1.13 641	1.42 656	3.75 663	2.21 665	2.45 611	2.72 653	2.91 654	2.85 638	2.58 637	1.62 601	6.28 636	5.80 659	0.41 586	0.30 563	0.35 565	0.35 587	0.52 597	0.54 594

WAO-7	2.78 650	1.54 656	2.18 582	1.41 654	1.19 649	3.92 666	2.01 659	4.19 671	3.89 670	2.98 657	5.47 668	4.18 662	3.28 663	8.24 670	4.27 646	1.13 660	1.01 677	1.18 660	1.13 671	1.19 654	1.13 654

MADNet+	2.80 651	3.38 691	11.57 672	1.50 658	1.21 652	3.18 655	2.00 656	3.52 662	2.61 646	1.81 602	2.09 608	2.83 642	2.18 642	7.55 660	5.44 658	0.84 645	0.83 663	0.71 644	0.66 645	1.05 649	1.08 650

IMH-64-1	2.82 652	1.87 667	1.77 549	3.31 684	2.69 680	3.22 656	2.07 660	4.25 673	2.77 656	2.46 640	3.78 653	3.05 648	2.34 649	4.67 597	3.00 631	3.84 688	0.84 666	2.75 683	1.39 673	3.34 682	2.93 683

IMH-64	2.82 652	1.87 667	1.77 549	3.31 684	2.69 680	3.22 656	2.07 660	4.25 673	2.77 656	2.46 640	3.78 653	3.05 648	2.34 649	4.67 597	3.00 631	3.84 688	0.84 666	2.75 683	1.39 673	3.34 682	2.93 683

pmcnn	2.84 654	0.46 503	5.19 641	0.68 507	0.42 411	1.55 569	1.16 608	2.32 592	1.60 593	2.72 647	7.49 677	17.96 699	1.48 594	6.04 629	6.64 663	0.18 197	0.15 304	0.15 47	0.12 47	0.20 281	0.20 253

ACVNet_2	2.86 655	1.47 650	8.28 658	2.68 675	2.26 672	2.70 641	1.84 655	3.41 658	3.04 658	2.27 632	3.42 649	4.58 664	2.10 635	5.91 626	1.62 581	2.58 674	0.67 658	2.22 670	0.85 655	2.79 671	2.47 675

ELAS_RVC	2.87 656	0.80 602	3.22 619	1.16 646	1.12 638	2.92 651	5.33 687	2.98 652	4.18 673	5.04 682	4.82 664	4.71 666	8.23 688	4.25 588	4.79 652	0.67 640	0.57 651	0.57 633	0.53 632	0.66 624	0.74 632
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FC-DCNN	2.88 657	0.61 561	1.15 449	0.75 564	0.57 513	2.85 649	1.05 593	3.44 659	2.64 650	6.93 688	7.63 678	9.86 689	7.02 685	5.76 623	4.31 647	0.54 623	0.48 636	0.51 617	0.50 626	0.53 602	0.52 590

FC-DCNN v2	2.96 658	0.61 561	1.13 442	0.75 564	0.57 513	2.90 650	1.06 595	3.59 664	2.66 651	7.05 689	7.66 680	10.26 692	7.17 686	6.27 635	4.49 650	0.54 623	0.48 636	0.51 617	0.50 626	0.53 602	0.52 590

WAO-6	2.98 659	1.67 662	1.88 559	2.38 671	2.30 674	3.53 659	2.37 672	4.38 675	4.64 677	2.42 636	4.50 657	4.85 668	2.99 659	5.22 607	5.37 657	1.77 665	1.16 683	2.31 672	1.47 678	2.42 666	1.99 669

ACVNet-4b	3.05 660	1.42 647	18.09 688	2.85 676	2.33 675	2.32 630	1.22 614	2.47 616	2.21 638	1.26 451	2.36 621	2.64 639	1.46 590	6.32 639	1.23 531	3.29 680	0.45 629	2.37 673	1.02 667	3.03 678	2.61 677

ACVNet_1	3.08 661	1.48 651	17.70 683	2.90 679	2.35 677	2.30 627	1.43 628	3.16 656	2.26 640	1.91 610	2.05 606	3.51 655	2.32 648	3.71 580	1.58 574	3.25 679	0.66 657	2.40 677	1.06 668	3.07 679	2.59 676

MonStereo1	3.22 662	1.70 663	2.23 587	2.51 673	2.33 675	5.55 678	1.61 640	3.55 663	4.67 678	3.29 666	8.09 683	4.79 667	3.75 669	6.30 638	2.79 626	2.52 672	0.64 655	1.91 668	1.07 669	2.53 668	2.62 678

PWCK	3.24 663	2.37 677	10.86 670	2.14 666	1.14 643	3.71 661	4.19 685	3.02 654	3.55 667	3.05 660	3.63 651	3.09 651	2.35 651	8.16 669	3.41 637	2.17 669	0.96 674	1.77 665	1.01 666	2.84 672	1.40 660

IMH	3.35 664	1.95 670	1.86 558	3.30 683	2.72 682	4.03 669	2.00 656	4.58 677	3.83 669	2.87 652	6.99 675	4.69 665	3.21 662	6.77 649	2.97 630	3.91 691	0.89 670	2.78 685	1.40 677	3.36 684	2.93 683

LVE	3.40 665	1.80 665	2.21 584	2.90 679	2.44 678	3.27 658	2.25 667	4.80 678	5.06 679	2.43 637	6.79 673	5.99 675	2.64 657	9.20 676	2.28 614	3.30 681	1.11 682	2.38 674	1.48 679	2.95 676	2.62 678

Dean	3.77 666	1.65 660	17.87 684	3.01 681	2.54 679	3.15 654	2.10 663	4.80 678	4.42 674	2.89 653	6.03 670	5.45 673	2.55 656	3.40 572	2.13 606	3.22 678	0.89 670	2.51 680	1.07 669	3.07 679	2.65 681

JetBlue	4.18 667	2.45 682	10.42 669	1.40 651	2.89 684	10.68 686	10.68 690	3.91 667	2.52 642	2.74 648	3.39 648	4.50 663	4.27 675	7.97 666	7.67 668	0.89 647	0.97 675	0.89 649	0.92 657	2.26 664	2.21 671

notaker	4.29 668	2.42 680	5.06 639	3.89 693	3.29 689	4.00 667	2.25 667	4.93 680	3.47 666	4.21 676	6.79 673	7.67 681	3.37 665	9.25 678	6.47 661	4.09 693	1.42 685	3.35 692	2.13 688	4.11 691	3.54 689

ktn	4.56 669	2.41 679	2.54 597	3.79 692	3.25 687	4.81 674	2.91 680	5.52 682	7.36 686	4.12 673	14.55 697	7.54 680	3.70 668	7.84 665	3.35 636	4.06 692	1.86 689	3.26 691	2.22 689	3.27 681	2.86 682

WAO-8	4.57 670	2.01 671	2.58 600	2.37 669	2.21 669	9.75 682	1.71 644	6.04 687	16.34 698	4.11 671	7.69 681	7.41 677	3.85 670	10.02 690	3.85 642	2.05 667	1.09 680	2.44 678	1.39 673	2.56 669	1.86 667

Venus	4.57 670	2.01 671	2.58 600	2.37 669	2.21 669	9.75 682	1.71 644	6.04 687	16.34 698	4.11 671	7.69 681	7.41 677	3.85 670	10.02 690	3.85 642	2.05 667	1.09 680	2.44 678	1.39 673	2.56 669	1.86 667

MultiAttention	4.59 672	0.35 409	0.90 350	0.75 564	0.46 441	31.81 711	4.41 686	2.35 600	1.41 545	1.64 583	2.43 625	2.42 632	0.70 356	38.40 714	1.78 598	0.23 388	0.15 304	0.30 518	0.30 549	0.48 587	0.48 574

SGM+DAISY	5.38 673	1.28 643	8.24 657	1.27 649	1.16 647	10.62 685	16.01 697	2.93 651	2.53 643	8.64 695	13.03 692	8.26 685	13.38 693	6.34 641	7.59 667	1.07 657	1.05 679	1.00 656	0.98 662	1.02 646	1.12 653

TorneroNet-64	5.41 674	2.10 674	2.43 592	3.49 687	2.83 683	9.90 684	2.13 664	8.87 693	16.79 703	5.39 686	9.18 686	10.68 694	3.92 673	9.55 680	5.11 655	3.36 682	0.86 668	2.88 686	1.62 680	3.76 687	3.37 687

MADNet++	5.41 674	3.18 689	6.43 646	4.66 697	3.95 693	6.15 679	6.75 688	4.51 676	4.51 676	5.06 683	6.27 671	4.96 670	6.14 681	9.39 679	11.70 681	4.71 694	4.19 697	3.97 694	3.33 692	4.08 690	4.25 695

UNDER WATER	5.68 676	2.46 683	15.52 679	3.98 695	3.53 690	5.15 676	2.74 678	5.58 684	16.41 701	4.00 669	4.56 658	9.12 687	6.43 683	6.22 632	9.11 673	3.85 690	1.35 684	3.18 690	1.98 685	4.51 694	3.84 693

DStereoSA	5.78 677	1.09 628	8.20 656	2.07 665	4.09 694	4.26 671	21.23 700	4.17 670	5.59 682	1.96 619	12.40 690	1.57 547	13.59 694	7.02 653	13.02 682	0.90 648	3.63 695	0.91 651	3.68 695	1.84 659	4.43 696

UNDER WATER-64	5.84 678	2.48 684	17.93 685	3.97 694	3.58 691	7.70 681	3.03 681	5.72 686	14.13 693	4.18 675	4.00 655	9.27 688	6.80 684	6.20 631	9.22 674	3.67 685	1.52 687	3.14 688	1.95 683	4.43 693	3.83 692

DStereoFS	6.12 679	2.43 681	7.51 654	2.47 672	2.16 667	16.09 692	8.18 689	4.22 672	12.08 691	3.74 668	14.16 695	7.84 683	13.66 695	7.03 655	9.84 677	0.90 648	1.49 686	1.23 661	2.79 691	1.36 656	3.31 686

LSM	6.55 680	1.26 641	15.64 680	1.79 661	68.74 719	1.67 582	2.08 662	2.26 580	2.59 645	3.13 663	3.08 644	1.90 589	1.81 620	2.89 556	2.16 609	0.43 592	0.59 654	0.50 615	0.58 637	0.64 621	17.24 709

tt	6.61 681	0.28 223	6.10 645	3.77 691	2.17 668	11.53 687	19.61 698	13.53 699	5.81 683	3.00 658	2.82 637	4.97 671	6.33 682	3.83 583	7.23 666	9.13 700	11.32 707	5.87 699	6.22 701	6.01 696	2.63 680

JetRed	7.02 682	8.94 696	25.72 703	2.89 678	3.27 688	14.25 691	12.27 694	6.69 689	4.45 675	4.46 677	4.56 658	6.65 676	5.43 678	7.46 659	14.41 691	2.60 675	3.31 692	2.61 681	2.30 690	4.34 692	3.79 691

xyz-stereo	7.03 683	0.24 103	70.23 723	0.44 113	0.21 21	29.74 705	0.49 385	1.03 216	0.77 223	1.45 540	26.78 706	1.17 456	1.19 551	4.72 600	1.32 546	0.16 100	0.12 54	0.20 264	0.14 162	0.17 145	0.14 26

MANE	7.50 684	0.64 572	7.97 655	1.40 651	2.10 666	16.86 694	12.56 695	12.91 698	17.51 706	8.50 694	11.60 689	14.66 696	13.33 692	12.02 695	13.28 684	0.62 635	0.52 644	0.52 619	1.90 682	0.56 608	0.58 609

SGM-ForestM	7.81 685	0.48 514	11.02 671	0.74 555	0.40 379	16.83 693	12.72 696	7.91 691	8.13 687	11.53 697	10.25 688	22.44 709	14.01 696	17.02 698	20.52 697	0.38 573	0.39 618	0.37 578	0.36 590	0.37 535	0.38 535

coex-ft	8.35 686	2.39 678	100.24 725	0.68 507	0.54 495	1.77 592	1.57 638	1.71 433	11.00 689	18.91 707	3.76 652	3.85 659	8.23 688	3.29 569	6.58 662	0.31 526	0.31 568	0.32 537	0.31 555	0.69 627	0.57 606

LE_ROB	8.35 686	0.47 508	27.42 707	0.83 592	0.34 297	2.84 648	3.36 682	4.03 669	27.04 711	25.20 711	8.72 685	8.55 686	27.35 710	7.37 658	22.13 698	0.22 361	0.20 440	0.20 264	0.21 388	0.25 420	0.25 382

KSHMR	8.76 688	2.14 675	3.59 626	3.60 690	3.13 686	4.15 670	2.67 677	5.61 685	58.90 726	3.04 659	55.71 723	4.94 669	2.54 655	4.61 596	3.05 633	3.49 684	1.57 688	3.14 688	1.98 685	3.84 688	3.49 688

U	9.23 689	0.22 52	0.65 194	0.48 184	53.11 718	61.26 722	0.24 66	0.77 107	0.55 144	0.37 84	0.30 36	0.29 42	0.34 98	0.34 4	0.27 51	0.20 290	0.12 54	60.47 721	4.24 696	0.18 190	0.14 26

TCMNet-wrong-test	10.42 690	11.55 699	15.31 676	20.99 706	18.49 699	13.94 690	10.69 691	16.07 700	4.14 672	5.27 684	5.64 669	16.22 698	12.57 690	7.57 661	10.26 678	7.44 698	2.38 690	4.30 696	3.43 693	11.37 702	10.87 700

EDNetEfficientorigin	10.59 691	1.52 655	177.33 726	0.68 507	0.54 495	1.66 581	1.20 613	1.94 501	3.39 664	4.69 679	3.37 647	3.08 650	2.79 658	3.25 567	3.63 639	0.26 461	0.24 516	0.33 549	0.28 518	0.85 637	0.87 642

TorneroNet	10.72 692	2.09 673	2.76 606	3.48 686	3.03 685	44.72 713	2.31 669	8.62 692	67.06 727	7.45 693	23.21 705	10.59 693	4.28 676	9.03 673	9.00 672	3.67 685	0.91 672	3.04 687	1.63 681	3.92 689	3.55 690

HanzoNet	11.92 693	5.12 692	17.18 681	4.19 696	3.59 692	5.16 677	2.82 679	7.41 690	9.96 688	33.31 720	27.60 707	22.25 708	37.31 714	18.18 700	13.57 685	8.13 699	3.44 694	3.50 693	3.44 694	7.77 700	4.52 697

DGTPSM_ROB	13.06 694	8.27 694	22.29 695	9.53 699	18.14 697	11.53 687	31.97 706	10.82 696	16.25 696	7.14 690	19.39 703	10.12 690	16.69 699	9.85 685	22.49 700	4.77 695	8.72 700	5.37 697	10.24 706	6.15 697	11.56 701

DPSMNet_ROB	13.08 695	8.28 695	22.32 696	9.54 700	18.15 698	11.53 687	31.98 707	10.83 697	16.27 697	7.17 691	19.40 704	10.12 690	16.69 699	9.87 686	22.50 701	4.78 696	8.72 700	5.38 698	10.25 707	6.16 698	11.59 702

USTest	14.33 696	14.93 700	21.00 693	17.41 702	16.02 696	23.11 697	33.76 708	22.02 701	11.81 690	9.47 696	10.19 687	15.94 697	13.17 691	17.25 699	22.38 699	3.81 687	5.01 698	6.17 700	6.18 700	9.23 701	7.81 699

light-stereo	14.46 697	1.65 660	20.58 692	19.82 703	25.36 706	19.10 695	0.90 564	9.64 695	6.02 685	19.83 708	46.75 721	67.67 724	2.22 643	32.02 712	2.68 623	1.65 664	3.82 696	0.79 645	0.95 660	3.54 685	4.12 694

ASD4	17.95 698	11.38 698	20.07 691	11.32 701	12.21 695	21.39 696	31.23 705	22.73 703	12.78 692	12.19 698	12.67 691	13.79 695	14.32 697	20.13 701	25.17 706	18.93 708	15.37 710	28.00 715	22.52 717	17.63 707	15.21 708

iinet-test	18.01 699	18.04 701	23.78 698	20.87 704	19.69 701	26.45 699	35.63 709	25.63 706	15.99 694	13.41 699	13.26 693	20.54 700	17.74 702	20.59 702	25.07 704	9.57 701	8.78 702	9.86 703	9.83 703	13.20 703	12.18 703

IINet	18.01 699	18.04 701	23.78 698	20.87 704	19.69 701	26.45 699	35.63 709	25.63 706	15.99 694	13.41 699	13.26 693	20.54 700	17.73 701	20.59 702	25.07 704	9.57 701	8.78 702	9.86 703	9.83 703	13.20 703	12.18 703

DPSM_ROB	19.12 701	19.13 704	25.13 701	22.15 708	20.86 704	28.06 702	37.75 712	27.18 708	16.95 704	14.25 701	15.07 698	21.66 703	18.69 704	21.83 705	26.51 708	10.15 704	9.30 705	10.45 705	10.41 708	14.00 705	12.85 706

DPSM	19.12 701	19.13 704	25.13 701	22.15 708	20.86 704	28.06 702	37.75 712	27.18 708	16.95 704	14.25 701	15.07 698	21.66 703	18.69 704	21.83 705	26.51 708	10.15 704	9.30 705	10.45 705	10.41 708	14.00 705	12.85 706

Selective-IGEV-i1pa	20.34 703	26.89 710	23.27 697	3.54 688	1.82 662	32.96 712	20.08 699	31.17 712	25.55 707	24.32 710	27.65 708	33.37 712	27.28 709	32.74 713	27.03 710	20.62 716	6.83 699	12.51 707	4.91 699	3.61 686	20.74 710

LRCNet_RVC	22.79 704	32.09 711	22.06 694	29.83 710	26.15 707	4.40 673	0.84 548	22.64 702	2.10 632	26.93 712	29.25 709	23.03 710	15.56 698	23.91 707	18.92 696	32.00 717	20.04 719	34.68 717	32.13 718	30.66 717	28.52 717

DLNR_Zeroshot_test	23.23 705	48.25 723	43.77 711	177.04 726	78.39 721	0.35 43	0.21 27	23.33 704	0.82 248	0.67 246	0.86 265	0.58 231	0.30 66	1.64 434	0.48 294	10.69 706	0.13 146	0.18 187	0.14 162	76.63 724	0.23 335

DLNR-FE	23.24 706	48.33 724	43.35 710	177.19 727	78.30 720	0.35 43	0.21 27	23.45 705	0.82 248	0.67 246	0.86 265	0.58 231	0.29 54	1.62 432	0.48 294	10.93 707	0.13 146	0.18 187	0.14 162	76.65 725	0.23 335

DPSimNet_ROB	24.77 707	9.69 697	61.46 722	3.56 689	19.46 700	25.95 698	77.56 724	5.09 681	16.60 702	21.50 709	29.82 710	25.12 711	85.69 724	13.37 697	23.07 703	7.23 697	17.79 711	8.55 701	7.57 702	4.57 695	31.84 718

BEATNet-Init1	27.39 708	21.01 706	73.65 724	1.07 637	0.80 596	56.07 714	22.82 701	33.14 716	31.71 713	51.78 726	52.93 722	65.63 723	48.54 722	48.75 725	36.36 714	0.52 621	0.47 634	0.54 624	0.54 633	0.64 621	0.72 630

Hybrid-DGEV	38.41 709	38.43 717	50.24 715	44.83 717	41.93 712	56.45 716	76.20 718	54.48 723	33.86 715	28.46 714	30.13 711	43.49 716	37.75 719	43.77 721	53.30 719	20.31 712	18.69 713	21.02 708	20.97 710	28.20 712	25.72 711

CasAABBNet	38.42 710	38.42 714	50.26 716	44.76 715	41.87 711	56.47 717	76.22 720	54.44 719	33.92 718	28.53 717	30.36 716	43.53 719	37.59 717	43.77 721	53.32 721	20.27 709	18.70 714	21.03 709	21.04 712	28.19 711	25.79 713

RAFT-FEzeroshot	38.43 711	38.42 714	50.19 713	44.92 718	41.98 714	56.48 719	76.24 721	54.46 721	33.87 716	28.51 715	30.31 714	43.61 720	37.54 715	43.76 718	53.32 721	20.29 710	18.70 714	21.03 709	21.04 712	28.21 713	25.79 713

RAFT-FE	38.43 711	38.42 714	50.19 713	44.92 718	41.98 714	56.48 719	76.24 721	54.46 721	33.87 716	28.51 715	30.31 714	43.61 720	37.54 715	43.76 718	53.32 721	20.29 710	18.70 714	21.03 709	21.04 712	28.21 713	25.79 713

FlowAnything	38.45 713	38.38 713	50.32 717	44.77 716	41.97 713	56.43 715	76.20 718	54.49 724	34.43 720	28.45 713	30.15 712	43.52 718	37.69 718	43.76 718	53.31 720	20.36 713	18.71 717	21.03 709	21.10 716	28.18 710	25.74 712

Selective-RAFT-Error	38.47 714	38.44 718	50.38 718	44.74 714	42.01 716	56.47 717	76.24 721	54.44 719	34.02 719	28.59 718	30.30 713	43.51 717	38.10 720	43.69 717	53.24 718	20.36 713	18.72 718	21.05 713	21.02 711	28.25 715	25.87 716

HaxPig	39.02 715	41.39 720	41.59 708	30.10 711	32.36 708	29.49 704	27.65 703	30.56 711	37.94 721	43.75 721	43.81 718	33.42 713	35.69 711	41.51 715	40.33 716	43.91 721	47.48 725	45.87 718	47.14 720	42.29 718	44.06 721

AVERAGE_ROB	40.42 716	42.30 721	42.61 709	36.91 713	35.54 710	30.42 706	27.59 702	37.45 718	38.45 722	44.87 722	44.27 719	37.55 715	36.69 712	41.82 716	40.25 715	45.36 722	46.73 724	47.09 719	46.32 719	42.47 719	43.74 720

MEDIAN_ROB	42.01 717	44.30 722	44.14 712	35.08 712	34.90 709	31.33 710	29.90 704	36.77 717	40.11 723	47.14 725	46.55 720	37.49 714	38.50 721	44.30 724	42.32 717	47.93 723	49.31 726	49.68 720	49.00 721	44.98 720	46.46 722

Anonymous_1	42.79 718	18.71 703	24.75 700	21.81 707	45.16 717	27.68 701	37.52 711	28.64 710	16.34 698	14.72 703	14.53 696	20.60 702	17.82 703	21.52 704	25.88 707	113.45 726	8.91 704	100.63 722	126.37 724	158.50 728	12.31 705

LSM0	42.92 719	38.72 719	50.66 719	47.49 720	110.18 727	56.77 721	75.87 717	54.87 725	33.74 714	29.48 719	31.12 717	43.77 722	37.12 713	43.85 723	53.44 724	20.50 715	18.67 712	21.05 713	21.07 715	28.37 716	41.73 719

PML	51.64 720	37.49 712	14.31 675	7.45 698	20.27 703	107.80 725	231.34 728	8.94 694	27.70 712	86.74 727	268.93 728	69.03 725	61.09 723	24.71 711	14.36 690	9.71 703	3.40 693	9.60 702	4.67 698	20.46 709	4.76 698

xxxxx1	54.34 721	26.72 707	27.03 704	114.14 723	99.00 722	30.68 707	47.19 714	32.52 713	26.09 708	17.85 704	17.48 700	21.86 705	20.92 706	24.38 708	33.78 711	34.73 718	41.33 721	157.67 726	175.68 726	65.82 721	71.99 725

tt_ll	54.34 721	26.72 707	27.03 704	114.14 723	99.00 722	30.68 707	47.19 714	32.52 713	26.09 708	17.85 704	17.48 700	21.86 705	20.92 706	24.38 708	33.78 711	34.73 718	41.33 721	157.67 726	175.68 726	65.82 721	71.99 725

ff	54.34 721	26.72 707	27.03 704	114.14 723	99.00 722	30.68 707	47.19 714	32.52 713	26.09 708	17.85 704	17.48 700	21.86 705	20.92 706	24.38 708	33.78 711	34.73 718	41.33 721	157.67 726	175.68 726	65.82 721	71.99 725

RSGM-EC	88.73 724	82.35 725	50.81 720	105.24 721	99.50 725	93.69 723	125.26 725	90.19 726	46.12 724	45.12 723	57.25 724	101.03 726	88.09 725	153.95 726	152.34 726	105.29 724	59.41 727	113.44 723	52.73 722	91.73 726	61.05 723

acva	88.73 724	82.35 725	50.81 720	105.24 721	99.50 725	93.69 723	125.26 725	90.19 726	46.12 724	45.12 723	57.25 724	101.03 726	88.09 725	153.95 726	152.34 726	105.29 724	59.41 727	113.44 723	52.73 722	91.73 726	61.05 723

Selective-IGEV-i16pa	99.10 726	136.42 727	18.03 686	1.63 659	1.03 631	188.26 727	3.57 683	184.13 729	171.49 729	89.33 728	181.04 726	121.37 728	199.53 728	226.69 729	143.13 725	134.07 727	21.81 720	32.22 716	4.64 697	2.18 662	121.36 728

test_example2	192.91 727	210.59 728	206.44 727	199.86 728	204.90 728	172.02 726	182.95 727	138.34 728	134.89 728	193.14 729	200.54 727	186.77 729	177.82 727	204.95 728	207.57 728	221.83 729	238.70 729	186.02 729	190.07 729	226.94 729	173.78 729

ccccc	497.36 728	492.94 729	590.78 728	530.37 729	529.69 729	476.06 728	438.68 729	494.48 730	344.79 730	446.40 730	517.23 729	473.27 730	547.51 729	541.46 730	607.83 729	660.58 730	458.79 730	353.88 730	309.98 730	597.94 730	534.45 730

GS-Stereo							0.35 193	1.31 332	0.53 132	0.38 95	0.39 61	0.32 64	0.33 90	0.45 41	0.29 78	0.20 290	0.12 54	0.16 93	0.13 114	0.17 145	0.18 176

FADE		6.16 693		1.90 664	1.95 665			5.55 683	5.12 680	2.92 656		4.13 661		10.56 692		193.84 728	2.80 691	122.45 725	126.70 725	1.14 652	1.11 652

Low-res two-view benchmark