Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

NoBS	0.22 1	0.20 50	0.35 9	0.44 204	0.22 62	0.16 3	0.26 103	0.21 1	0.17 2	0.22 2	0.24 13	0.18 2	0.17 2	0.31 2	0.28 116	0.18 264	0.14 305	0.23 443	0.19 368	0.20 346	0.13 88

PSi22a	0.22 1	0.17 3	0.31 1	0.33 2	0.18 19	0.25 16	0.20 18	0.49 27	0.19 3	0.23 9	0.16 1	0.37 140	0.31 97	0.31 2	0.22 10	0.15 99	0.12 116	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 28

Foundation-i32	0.22 1	0.17 3	0.32 2	0.33 2	0.16 1	0.25 16	0.22 46	0.41 15	0.16 1	0.22 2	0.16 1	0.34 114	0.32 114	0.30 1	0.24 28	0.15 99	0.11 42	0.13 1	0.11 15	0.14 47	0.10 1

BLMT-Stereo	0.23 4	0.14 1	0.34 5	0.39 76	0.26 155	0.24 15	0.24 78	0.33 3	0.26 23	0.21 1	0.27 32	0.21 6	0.20 6	0.34 7	0.28 116	0.12 10	0.10 9	0.16 117	0.16 276	0.13 7	0.13 88

mm1	0.24 5	0.19 28	0.37 20	0.37 38	0.24 103	0.25 16	0.20 18	0.41 15	0.32 67	0.22 2	0.26 23	0.40 164	0.21 9	0.45 60	0.24 28	0.13 29	0.12 116	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 28

PipStereo	0.24 5	0.17 3	0.34 5	0.34 6	0.18 19	0.21 9	0.21 36	0.54 52	0.23 12	0.22 2	0.19 4	0.43 181	0.34 136	0.37 14	0.24 28	0.14 60	0.11 42	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 28

PSi22b	0.24 5	0.17 3	0.34 5	0.35 12	0.18 19	0.21 9	0.20 18	0.50 35	0.23 12	0.22 2	0.19 4	0.43 181	0.35 146	0.37 14	0.24 28	0.14 60	0.11 42	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 28

DepthFocus	0.24 5	0.18 10	0.38 40	0.36 20	0.28 217	0.20 8	0.23 62	0.36 10	0.23 12	0.28 26	0.35 80	0.20 5	0.21 9	0.38 18	0.22 10	0.18 264	0.14 305	0.20 317	0.20 412	0.17 184	0.12 28

S2M2_XL	0.24 5	0.24 199	0.39 51	0.34 6	0.24 103	0.16 3	0.18 4	0.32 2	0.22 8	0.29 44	0.40 108	0.24 20	0.23 28	0.32 4	0.26 78	0.20 371	0.18 472	0.18 230	0.16 276	0.18 239	0.14 159
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FoundationStereo	0.24 5	0.21 90	0.36 13	0.38 60	0.22 62	0.32 47	0.22 46	0.39 11	0.23 12	0.30 59	0.25 17	0.30 64	0.33 125	0.34 7	0.26 78	0.16 147	0.12 116	0.15 65	0.11 15	0.13 7	0.12 28

LACA_dic	0.25 11	0.24 199	0.35 9	0.37 38	0.18 19	0.33 49	0.20 18	0.39 11	0.23 12	0.33 93	0.21 6	0.30 64	0.26 44	0.53 118	0.21 6	0.14 60	0.12 116	0.13 1	0.11 15	0.21 394	0.12 28

DF_test	0.25 11	0.18 10	0.38 40	0.40 93	0.30 269	0.11 1	0.26 103	0.40 13	0.36 101	0.30 59	0.34 75	0.23 9	0.26 44	0.39 25	0.24 28	0.18 264	0.13 231	0.16 117	0.15 220	0.18 239	0.15 207

small-0shot	0.25 11	0.18 10	0.42 93	0.35 12	0.23 77	0.21 9	0.41 338	0.42 18	0.19 3	0.29 44	0.45 148	0.18 2	0.21 9	0.37 14	0.24 28	0.15 99	0.11 42	0.18 230	0.15 220	0.15 88	0.13 88

testmc14	0.25 11	0.17 3	0.33 3	0.37 38	0.18 19	0.41 100	0.29 141	0.40 13	0.22 8	0.29 44	0.33 65	0.32 86	0.31 97	0.32 4	0.31 178	0.13 29	0.10 9	0.13 1	0.10 2	0.14 47	0.12 28

derf	0.25 11	0.20 50	0.40 66	0.40 93	0.23 77	0.26 21	0.19 11	0.47 23	0.32 67	0.26 16	0.26 23	0.39 155	0.21 9	0.47 86	0.24 28	0.14 60	0.13 231	0.14 22	0.11 15	0.12 1	0.13 88

mm2	0.25 11	0.19 28	0.37 20	0.37 38	0.24 103	0.25 16	0.20 18	0.49 27	0.32 67	0.22 2	0.26 23	0.40 164	0.21 9	0.45 60	0.24 28	0.13 29	0.12 116	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 28

LACA1	0.25 11	0.20 50	0.38 40	0.34 6	0.18 19	0.31 40	0.27 121	0.45 21	0.25 18	0.30 59	0.22 9	0.25 27	0.32 114	0.46 73	0.25 56	0.16 147	0.12 116	0.14 22	0.12 82	0.15 88	0.12 28

qqai	0.26 18	0.20 50	0.41 76	0.40 93	0.23 77	0.28 28	0.19 11	0.51 36	0.32 67	0.26 16	0.25 17	0.42 176	0.21 9	0.48 94	0.24 28	0.15 99	0.12 116	0.14 22	0.11 15	0.12 1	0.13 88

MGA	0.26 18	0.19 28	0.39 51	0.36 20	0.26 155	0.43 124	0.20 18	0.49 27	0.37 110	0.28 26	0.31 56	0.31 73	0.19 3	0.46 73	0.24 28	0.15 99	0.11 42	0.15 65	0.12 82	0.14 47	0.14 159

MSE-Stereo	0.26 18	0.19 28	0.39 51	0.36 20	0.25 133	0.39 85	0.20 18	0.52 38	0.36 101	0.28 26	0.33 65	0.29 55	0.19 3	0.46 73	0.24 28	0.14 60	0.11 42	0.15 65	0.12 82	0.14 47	0.13 88

GeoVLM	0.26 18	0.19 28	0.37 20	0.37 38	0.24 103	0.34 52	0.20 18	0.49 27	0.31 56	0.29 44	0.26 23	0.40 164	0.26 44	0.45 60	0.27 96	0.13 29	0.12 116	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 28

BridgeDepth_RVC	0.26 18	0.19 28	0.37 20	0.33 2	0.19 27	0.47 167	0.19 11	0.54 52	0.27 28	0.30 59	0.29 48	0.26 33	0.32 114	0.43 48	0.30 150	0.16 147	0.11 42	0.13 1	0.11 15	0.15 88	0.11 3
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.26 18	0.19 28	0.37 20	0.37 38	0.24 103	0.34 52	0.20 18	0.49 27	0.31 56	0.29 44	0.26 23	0.40 164	0.26 44	0.45 60	0.27 96	0.13 29	0.12 116	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 28

HiDET	0.26 18	0.18 10	0.37 20	0.38 60	0.24 103	0.30 35	0.20 18	0.54 52	0.33 78	0.27 23	0.30 54	0.33 103	0.25 35	0.46 73	0.30 150	0.14 60	0.12 116	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.13 88

CSFM-Stereo	0.26 18	0.18 10	0.37 20	0.39 76	0.21 42	0.40 93	0.21 36	0.53 44	0.29 44	0.30 59	0.28 38	0.31 73	0.29 74	0.47 86	0.25 56	0.15 99	0.13 231	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.11 3

MLG-Stereo_test2	0.26 18	0.20 50	0.36 13	0.37 38	0.22 62	0.35 61	0.18 4	0.45 21	0.21 6	0.26 16	0.23 12	0.34 114	0.20 6	0.77 237	0.23 17	0.16 147	0.11 42	0.15 65	0.11 15	0.13 7	0.11 3

F5.5	0.27 27	0.20 50	0.37 20	0.40 93	0.17 7	0.47 167	0.28 129	0.54 52	0.28 34	0.25 13	0.35 80	0.32 86	0.31 97	0.44 54	0.20 1	0.13 29	0.13 231	0.17 177	0.15 220	0.17 184	0.11 3

F8.5	0.27 27	0.20 50	0.38 40	0.42 141	0.17 7	0.37 72	0.26 103	0.53 44	0.27 28	0.28 26	0.36 87	0.31 73	0.31 97	0.51 111	0.20 1	0.14 60	0.11 42	0.17 177	0.15 220	0.16 131	0.11 3

FORCE_9	0.27 27	0.20 50	0.37 20	0.41 116	0.17 7	0.36 67	0.26 103	0.52 38	0.26 23	0.28 26	0.35 80	0.31 73	0.31 97	0.51 111	0.20 1	0.13 29	0.11 42	0.16 117	0.15 220	0.16 131	0.11 3

FORCE_8	0.27 27	0.20 50	0.37 20	0.43 163	0.17 7	0.38 79	0.29 141	0.54 52	0.27 28	0.29 44	0.38 95	0.33 103	0.32 114	0.50 105	0.20 1	0.14 60	0.11 42	0.16 117	0.15 220	0.17 184	0.11 3

F7	0.27 27	0.20 50	0.39 51	0.41 116	0.17 7	0.37 72	0.32 192	0.56 73	0.27 28	0.28 26	0.33 65	0.30 64	0.30 86	0.51 111	0.20 1	0.13 29	0.11 42	0.16 117	0.14 188	0.15 88	0.12 28

TT111	0.27 27	0.21 90	0.42 93	0.38 60	0.23 77	0.30 35	0.20 18	0.51 36	0.32 67	0.31 71	0.22 9	0.50 229	0.26 44	0.46 73	0.27 96	0.14 60	0.13 231	0.16 117	0.12 82	0.13 7	0.13 88

FORCE_6	0.27 27	0.21 90	0.39 51	0.39 76	0.16 1	0.42 113	0.29 141	0.58 83	0.27 28	0.28 26	0.33 65	0.25 27	0.29 74	0.49 96	0.23 17	0.14 60	0.11 42	0.17 177	0.16 276	0.17 184	0.12 28

416test	0.27 27	0.20 50	0.46 139	0.43 163	0.31 299	0.43 124	0.22 46	0.52 38	0.32 67	0.30 59	0.24 13	0.26 33	0.28 67	0.39 25	0.24 28	0.14 60	0.12 116	0.14 22	0.11 15	0.15 88	0.12 28

VeloStereo	0.27 27	0.19 28	0.41 76	0.38 60	0.27 187	0.17 6	0.15 1	0.33 3	0.28 34	0.32 82	0.27 32	0.39 155	0.27 59	0.46 73	0.27 96	0.23 469	0.22 564	0.21 361	0.19 368	0.23 453	0.24 487

WAFT-Stereo (ZS)	0.27 27	0.24 199	0.33 3	0.29 1	0.25 133	0.29 31	0.26 103	0.33 3	0.26 23	0.26 16	0.33 65	0.16 1	0.28 67	0.36 12	0.32 192	0.15 99	0.20 514	0.26 528	0.34 650	0.24 473	0.24 487

LGCAT	0.27 27	0.19 28	0.37 20	0.38 60	0.24 103	0.16 3	0.21 36	0.35 7	0.25 18	0.35 115	0.26 23	0.30 64	0.26 44	0.62 171	0.27 96	0.27 563	0.22 564	0.13 1	0.17 311	0.13 7	0.21 428

CAR	0.27 27	0.18 10	0.39 51	0.37 38	0.25 133	0.39 85	0.20 18	0.52 38	0.36 101	0.35 115	0.33 65	0.29 55	0.19 3	0.49 96	0.26 78	0.14 60	0.11 42	0.15 65	0.12 82	0.14 47	0.13 88

PointNet	0.27 27	0.19 28	0.37 20	0.39 76	0.23 77	0.39 85	0.26 103	0.54 52	0.34 87	0.24 11	0.31 56	0.38 152	0.21 9	0.49 96	0.26 78	0.15 99	0.12 116	0.17 177	0.12 82	0.15 88	0.11 3

LiteMatch*	0.27 27	0.19 28	0.49 163	0.38 60	0.27 187	0.31 40	0.23 62	0.49 27	0.38 118	0.29 44	0.28 38	0.36 127	0.29 74	0.46 73	0.24 28	0.15 99	0.12 116	0.15 65	0.12 82	0.13 7	0.13 88

LACA3	0.27 27	0.21 90	0.38 40	0.35 12	0.19 27	0.37 72	0.38 285	0.47 23	0.28 34	0.29 44	0.27 32	0.26 33	0.31 97	0.73 222	0.22 10	0.16 147	0.12 116	0.13 1	0.10 2	0.15 88	0.11 3

LACA2	0.27 27	0.21 90	0.44 108	0.35 12	0.18 19	0.39 85	0.39 303	0.56 73	0.27 28	0.29 44	0.33 65	0.36 127	0.26 44	0.45 60	0.22 10	0.15 99	0.12 116	0.13 1	0.11 15	0.16 131	0.11 3

Test_v1	0.27 27	0.20 50	0.37 20	0.34 6	0.25 133	0.31 40	0.30 155	0.59 87	0.37 110	0.29 44	0.33 65	0.25 27	0.25 35	0.48 94	0.24 28	0.15 99	0.11 42	0.14 22	0.12 82	0.13 7	0.11 3

252Zero-FE	0.27 27	0.22 131	0.40 66	0.41 116	0.24 103	0.29 31	0.19 11	0.59 87	0.46 165	0.31 71	0.33 65	0.22 7	0.25 35	0.40 34	0.29 129	0.16 147	0.12 116	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.13 88

Wavelet-MonSter	0.27 27	0.20 50	0.41 76	0.39 76	0.26 155	0.26 21	0.25 89	0.49 27	0.29 44	0.36 125	0.47 159	0.28 52	0.32 114	0.49 96	0.26 78	0.11 1	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.12 28

MLG-Stereo_test1	0.27 27	0.19 28	0.38 40	0.40 93	0.24 103	0.38 79	0.20 18	0.59 87	0.19 3	0.24 11	0.17 3	0.33 103	0.27 59	0.90 293	0.25 56	0.14 60	0.11 42	0.16 117	0.11 15	0.13 7	0.12 28

LGtest1	0.27 27	0.21 90	0.44 108	0.41 116	0.21 42	0.42 113	0.19 11	0.56 73	0.26 23	0.29 44	0.24 13	0.29 55	0.29 74	0.55 129	0.25 56	0.18 264	0.12 116	0.16 117	0.12 82	0.14 47	0.13 88

dual_stereo	0.27 27	0.19 28	0.35 9	0.39 76	0.21 42	0.25 16	0.22 46	0.48 25	0.31 56	0.32 82	0.26 23	0.37 140	0.24 31	0.83 266	0.29 129	0.16 147	0.12 116	0.14 22	0.11 15	0.14 47	0.11 3

F4.4	0.28 49	0.21 90	0.44 108	0.40 93	0.16 1	0.41 100	0.30 155	0.58 83	0.23 12	0.31 71	0.28 38	0.33 103	0.34 136	0.49 96	0.26 78	0.15 99	0.11 42	0.16 117	0.13 145	0.16 131	0.12 28

FORCE_4.6	0.28 49	0.21 90	0.46 139	0.39 76	0.17 7	0.49 197	0.38 285	0.60 97	0.29 44	0.26 16	0.35 80	0.30 64	0.31 97	0.40 34	0.21 6	0.17 207	0.10 9	0.15 65	0.13 145	0.16 131	0.11 3

FORCE_4.5	0.28 49	0.21 90	0.45 125	0.41 116	0.17 7	0.31 40	0.36 249	0.57 79	0.30 49	0.23 9	0.33 65	0.23 9	0.29 74	0.62 171	0.21 6	0.17 207	0.11 42	0.16 117	0.15 220	0.14 47	0.12 28

FORCE_5	0.28 49	0.20 50	0.41 76	0.43 163	0.17 7	0.37 72	0.22 46	0.66 139	0.25 18	0.27 23	0.36 87	0.37 140	0.28 67	0.49 96	0.21 6	0.14 60	0.10 9	0.17 177	0.16 276	0.18 239	0.12 28

rgla	0.28 49	0.21 90	0.47 146	0.41 116	0.31 299	0.46 150	0.23 62	0.55 61	0.34 87	0.31 71	0.24 13	0.26 33	0.26 44	0.44 54	0.25 56	0.15 99	0.12 116	0.14 22	0.11 15	0.15 88	0.13 88

416test1013	0.28 49	0.21 90	0.47 146	0.42 141	0.31 299	0.46 150	0.22 46	0.53 44	0.35 97	0.32 82	0.25 17	0.27 42	0.29 74	0.42 46	0.25 56	0.15 99	0.12 116	0.14 22	0.11 15	0.15 88	0.13 88

test410_97500	0.28 49	0.20 50	0.49 163	0.38 60	0.26 155	0.49 197	0.18 4	0.55 61	0.30 49	0.30 59	0.29 48	0.32 86	0.32 114	0.45 60	0.23 17	0.12 10	0.12 116	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.13 88

test410	0.28 49	0.21 90	0.50 175	0.38 60	0.27 187	0.49 197	0.18 4	0.55 61	0.31 56	0.30 59	0.30 54	0.31 73	0.32 114	0.44 54	0.23 17	0.12 10	0.12 116	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.13 88

flow	0.28 49	0.19 28	0.41 76	0.38 60	0.27 187	0.17 6	0.15 1	0.33 3	0.28 34	0.32 82	0.27 32	0.39 155	0.27 59	0.54 122	0.27 96	0.23 469	0.22 564	0.21 361	0.19 368	0.23 453	0.24 487

anonymous	0.28 49	0.22 131	0.43 102	0.39 76	0.26 155	0.22 13	0.24 78	0.35 7	0.34 87	0.42 177	0.60 227	0.24 20	0.27 59	0.50 105	0.23 17	0.15 99	0.11 42	0.18 230	0.14 188	0.15 88	0.13 88

MCSU-Stereo	0.28 49	0.17 3	0.36 13	0.36 20	0.17 7	0.35 61	0.39 303	0.55 61	0.41 133	0.37 136	0.40 108	0.37 140	0.23 28	0.45 60	0.29 129	0.14 60	0.11 42	0.13 1	0.10 2	0.13 7	0.12 28

monster-pro	0.28 49	0.18 10	0.39 51	0.36 20	0.21 42	0.55 283	0.31 170	0.55 61	0.43 145	0.28 26	0.28 38	0.23 9	0.21 9	0.57 141	0.25 56	0.11 1	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.14 47	0.11 3

MatchStereo	0.28 49	0.21 90	0.39 51	0.33 2	0.18 19	0.22 13	0.23 62	0.65 130	0.48 175	0.27 23	0.47 159	0.25 27	0.24 31	0.49 96	0.31 178	0.16 147	0.12 116	0.14 22	0.10 2	0.13 7	0.13 88
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
LCMNet	0.28 49	0.18 10	0.36 13	0.37 38	0.24 103	0.31 40	0.20 18	0.57 79	0.57 223	0.28 26	0.32 62	0.33 103	0.29 74	0.54 122	0.30 150	0.14 60	0.13 231	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.13 88

MonStereo	0.28 49	0.18 10	0.39 51	0.36 20	0.21 42	0.55 283	0.31 170	0.55 61	0.43 145	0.28 26	0.28 38	0.23 9	0.21 9	0.57 141	0.25 56	0.11 1	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.14 47	0.11 3

Monster-pub-eth3d	0.28 49	0.18 10	0.39 51	0.36 20	0.21 42	0.55 283	0.31 170	0.55 61	0.43 145	0.28 26	0.28 38	0.23 9	0.21 9	0.56 134	0.25 56	0.11 1	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.14 47	0.11 3

IGEV	0.28 49	0.18 10	0.39 51	0.37 38	0.31 299	0.45 141	0.21 36	0.59 87	0.40 124	0.31 71	0.43 133	0.26 33	0.21 9	0.43 48	0.25 56	0.13 29	0.12 116	0.16 117	0.13 145	0.12 1	0.12 28

MLG-Stereo_test3	0.28 49	0.18 10	0.42 93	0.40 93	0.23 77	0.47 167	0.19 11	0.61 100	0.29 44	0.35 115	0.21 6	0.35 121	0.21 9	0.60 162	0.25 56	0.15 99	0.11 42	0.16 117	0.11 15	0.13 7	0.13 88

MonSter	0.28 49	0.18 10	0.39 51	0.36 20	0.21 42	0.55 283	0.31 170	0.55 61	0.43 145	0.28 26	0.29 48	0.23 9	0.21 9	0.56 134	0.25 56	0.11 1	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.14 47	0.11 3

FORCE_4	0.29 68	0.20 50	0.47 146	0.42 141	0.17 7	0.45 141	0.37 276	0.54 52	0.22 8	0.29 44	0.35 80	0.32 86	0.31 97	0.56 134	0.23 17	0.15 99	0.11 42	0.18 230	0.16 276	0.16 131	0.12 28

over-8	0.29 68	0.23 170	0.40 66	0.43 163	0.16 1	0.47 167	0.26 103	0.52 38	0.28 34	0.30 59	0.32 62	0.35 121	0.37 162	0.69 200	0.25 56	0.17 207	0.13 231	0.13 1	0.11 15	0.16 131	0.13 88

over-9	0.29 68	0.24 199	0.41 76	0.43 163	0.16 1	0.46 150	0.26 103	0.53 44	0.28 34	0.30 59	0.32 62	0.35 121	0.39 174	0.68 198	0.26 78	0.17 207	0.12 116	0.13 1	0.11 15	0.16 131	0.13 88

depth_test_26	0.29 68	0.19 28	0.41 76	0.36 20	0.24 103	0.21 9	0.24 78	0.41 15	0.34 87	0.30 59	0.81 306	0.28 52	0.24 31	0.47 86	0.25 56	0.22 441	0.16 410	0.18 230	0.17 311	0.19 296	0.17 286

BridgeDepth	0.29 68	0.19 28	0.37 20	0.40 93	0.17 7	0.58 307	0.32 192	0.60 97	0.29 44	0.26 16	0.26 23	0.39 155	0.43 202	0.47 86	0.26 78	0.13 29	0.10 9	0.13 1	0.12 82	0.15 88	0.12 28
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
4.5_new	0.29 68	0.25 241	0.41 76	0.36 20	0.23 77	0.52 247	0.36 249	0.56 73	0.34 87	0.45 200	0.42 121	0.27 42	0.25 35	0.40 34	0.24 28	0.13 29	0.10 9	0.15 65	0.13 145	0.16 131	0.12 28

4.5w-stereo	0.29 68	0.25 241	0.41 76	0.36 20	0.23 77	0.52 247	0.36 249	0.56 73	0.34 87	0.45 200	0.42 121	0.27 42	0.25 35	0.40 34	0.24 28	0.13 29	0.10 9	0.15 65	0.13 145	0.16 131	0.12 28

LG-Stereo_L2	0.29 68	0.20 50	0.45 125	0.37 38	0.25 133	0.26 21	0.20 18	0.78 192	0.28 34	0.28 26	0.26 23	0.24 20	0.26 44	0.91 294	0.23 17	0.15 99	0.11 42	0.15 65	0.12 82	0.14 47	0.11 3

MLG-Stereo	0.29 68	0.19 28	0.38 40	0.41 116	0.20 34	0.42 113	0.20 18	0.66 139	0.21 6	0.25 13	0.22 9	0.33 103	0.28 67	1.09 365	0.25 56	0.14 60	0.11 42	0.16 117	0.11 15	0.13 7	0.12 28

over v1	0.30 77	0.24 199	0.41 76	0.42 141	0.16 1	0.49 197	0.27 121	0.53 44	0.28 34	0.31 71	0.31 56	0.35 121	0.43 202	0.70 206	0.30 150	0.16 147	0.12 116	0.13 1	0.10 2	0.16 131	0.14 159

Monster-pub-mixall	0.30 77	0.19 28	0.39 51	0.36 20	0.21 42	0.28 28	0.18 4	0.58 83	0.34 87	0.36 125	0.34 75	0.26 33	0.20 6	1.40 466	0.24 28	0.15 99	0.11 42	0.13 1	0.10 2	0.12 1	0.13 88

AdaDepth	0.30 77	0.22 131	0.49 163	0.44 204	0.27 187	0.44 137	0.24 78	0.52 38	0.30 49	0.31 71	0.37 94	0.26 33	0.32 114	0.79 249	0.25 56	0.12 10	0.12 116	0.16 117	0.13 145	0.16 131	0.15 207

asda	0.30 77	0.24 199	0.42 93	0.38 60	0.23 77	0.43 124	0.34 221	0.58 83	0.37 110	0.38 153	0.42 121	0.27 42	0.34 136	0.52 116	0.30 150	0.11 1	0.09 1	0.14 22	0.11 15	0.14 47	0.12 28

asd	0.30 77	0.21 90	0.41 76	0.39 76	0.24 103	0.47 167	0.30 155	0.69 155	0.30 49	0.41 170	0.39 103	0.28 52	0.33 125	0.62 171	0.27 96	0.13 29	0.09 1	0.14 22	0.12 82	0.14 47	0.12 28

4.25_new	0.30 77	0.26 276	0.44 108	0.38 60	0.26 155	0.49 197	0.40 319	0.59 87	0.31 56	0.38 153	0.42 121	0.27 42	0.34 136	0.46 73	0.31 178	0.12 10	0.09 1	0.15 65	0.11 15	0.14 47	0.12 28

4.5w_new	0.30 77	0.26 276	0.44 108	0.38 60	0.26 155	0.49 197	0.40 319	0.59 87	0.31 56	0.38 153	0.42 121	0.27 42	0.34 136	0.46 73	0.31 178	0.12 10	0.09 1	0.15 65	0.11 15	0.14 47	0.12 28

4.25w-stereo	0.30 77	0.26 276	0.44 108	0.38 60	0.26 155	0.49 197	0.40 319	0.59 87	0.32 67	0.38 153	0.42 121	0.27 42	0.34 136	0.46 73	0.31 178	0.12 10	0.09 1	0.15 65	0.11 15	0.14 47	0.12 28

4w-stereo	0.30 77	0.24 199	0.44 108	0.37 38	0.23 77	0.46 150	0.27 121	0.63 112	0.31 56	0.41 170	0.44 142	0.27 42	0.36 158	0.59 150	0.30 150	0.11 1	0.09 1	0.15 65	0.12 82	0.13 7	0.12 28

LG-Stereo_L1	0.30 77	0.20 50	0.44 108	0.37 38	0.26 155	0.29 31	0.21 36	0.66 139	0.26 23	0.25 13	0.25 17	0.24 20	0.22 25	1.24 408	0.23 17	0.15 99	0.11 42	0.15 65	0.12 82	0.14 47	0.11 3

IGEV-Stereo++	0.30 77	0.20 50	0.40 66	0.46 245	0.30 269	0.33 49	0.22 46	0.75 182	0.45 159	0.32 82	0.41 117	0.32 86	0.48 256	0.38 18	0.27 96	0.15 99	0.11 42	0.15 65	0.12 82	0.15 88	0.13 88

GREATEN-IGEV_RVC	0.31 88	0.25 241	0.46 139	0.43 163	0.23 77	0.36 67	0.26 103	0.61 100	0.36 101	0.32 82	0.36 87	0.37 140	0.22 25	0.61 168	0.34 230	0.17 207	0.13 231	0.21 361	0.18 340	0.21 394	0.14 159

over-6	0.31 88	0.22 131	0.42 93	0.40 93	0.17 7	0.41 100	0.31 170	0.63 112	0.30 49	0.31 71	0.36 87	0.30 64	0.37 162	0.82 263	0.26 78	0.19 322	0.12 116	0.14 22	0.11 15	0.17 184	0.13 88

GCAP-Stereo-DPT26K	0.31 88	0.20 50	0.57 266	0.40 93	0.22 62	0.36 67	0.33 206	0.73 173	0.31 56	0.37 136	0.40 108	0.31 73	0.44 214	0.50 105	0.26 78	0.13 29	0.11 42	0.16 117	0.12 82	0.16 131	0.13 88

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.31 88	0.22 131	0.48 154	0.41 116	0.26 155	0.41 100	0.26 103	0.76 185	0.33 78	0.33 93	0.43 133	0.29 55	0.46 230	0.35 9	0.24 28	0.13 29	0.12 116	0.16 117	0.12 82	0.17 184	0.18 317

Pro-Stereo	0.31 88	0.16 2	0.34 5	0.39 76	0.29 242	0.63 348	0.21 36	0.35 7	0.28 34	0.34 105	0.25 17	0.23 9	0.13 1	1.58 505	0.26 78	0.13 29	0.11 42	0.18 230	0.17 311	0.13 7	0.12 28

GEAStereo	0.31 88	0.21 90	0.43 102	0.43 163	0.31 299	0.46 150	0.36 249	0.74 179	0.33 78	0.34 105	0.38 95	0.32 86	0.33 125	0.43 48	0.26 78	0.21 409	0.12 116	0.17 177	0.12 82	0.17 184	0.14 159

2.5w	0.31 88	0.23 170	0.46 139	0.39 76	0.24 103	0.42 113	0.39 303	0.61 100	0.30 49	0.37 136	0.53 198	0.24 20	0.25 35	0.77 237	0.28 116	0.12 10	0.10 9	0.14 22	0.12 82	0.14 47	0.12 28

2.75w_new	0.31 88	0.23 170	0.43 102	0.35 12	0.23 77	0.42 113	0.42 345	0.54 52	0.35 97	0.47 212	0.43 133	0.24 20	0.30 86	0.66 191	0.33 214	0.12 10	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.12 28

LG-G_1	0.31 88	0.20 50	0.44 108	0.42 141	0.20 34	0.64 352	0.18 4	0.70 160	0.25 18	0.29 44	0.29 48	0.36 127	0.35 146	0.87 284	0.24 28	0.16 147	0.12 116	0.16 117	0.11 15	0.13 7	0.13 88

LG-G	0.31 88	0.20 50	0.44 108	0.42 141	0.20 34	0.64 352	0.18 4	0.70 160	0.25 18	0.29 44	0.29 48	0.36 127	0.35 146	0.87 284	0.24 28	0.16 147	0.12 116	0.16 117	0.11 15	0.13 7	0.13 88

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.32 98	0.23 170	0.50 175	0.42 141	0.22 62	0.49 197	0.20 18	0.57 79	0.50 185	0.38 153	0.28 38	0.33 103	0.31 97	0.45 60	0.28 116	0.21 409	0.17 446	0.24 468	0.19 368	0.27 518	0.20 404

Anonymus	0.32 98	0.20 50	0.41 76	0.45 225	0.28 217	0.43 124	0.24 78	0.54 52	0.40 124	0.33 93	0.31 56	0.50 229	0.38 169	0.57 141	0.32 192	0.14 60	0.12 116	0.18 230	0.17 311	0.15 88	0.16 251

aanet-new-32k	0.32 98	0.22 131	0.53 212	0.43 163	0.24 103	0.54 268	0.23 62	0.72 167	0.31 56	0.37 136	0.38 95	0.43 181	0.54 321	0.41 39	0.24 28	0.14 60	0.12 116	0.16 117	0.12 82	0.17 184	0.13 88

aanet-new-30k	0.32 98	0.22 131	0.53 212	0.43 163	0.24 103	0.54 268	0.23 62	0.72 167	0.31 56	0.37 136	0.38 95	0.43 181	0.54 321	0.41 39	0.24 28	0.14 60	0.12 116	0.16 117	0.12 82	0.17 184	0.13 88

aanet-new-28k	0.32 98	0.21 90	0.66 324	0.43 163	0.21 42	0.47 167	0.28 129	0.64 120	0.33 78	0.36 125	0.39 103	0.36 127	0.49 273	0.39 25	0.27 96	0.15 99	0.11 42	0.16 117	0.13 145	0.22 423	0.15 207

aanet-new-22k	0.32 98	0.21 90	0.54 226	0.43 163	0.22 62	0.47 167	0.23 62	0.67 148	0.50 185	0.35 115	0.46 154	0.33 103	0.50 282	0.44 54	0.29 129	0.14 60	0.12 116	0.15 65	0.13 145	0.16 131	0.13 88

aanet-new-16k	0.32 98	0.21 90	0.56 252	0.45 225	0.22 62	0.43 124	0.21 36	0.66 139	0.44 155	0.36 125	0.43 133	0.37 140	0.48 256	0.41 39	0.28 116	0.14 60	0.10 9	0.16 117	0.12 82	0.18 239	0.13 88

LiteMatch	0.32 98	0.24 199	0.37 20	0.45 225	0.25 133	0.34 52	0.31 170	0.49 27	0.32 67	0.29 44	0.27 32	0.40 164	0.48 256	0.45 60	0.66 481	0.21 409	0.12 116	0.19 265	0.16 276	0.18 239	0.19 366

qwe	0.32 98	0.21 90	0.40 66	0.37 38	0.26 155	0.49 197	0.29 141	0.64 120	0.39 120	0.49 229	0.48 166	0.26 33	0.27 59	0.80 252	0.34 230	0.12 10	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.15 88	0.12 28

2.25w	0.32 98	0.24 199	0.48 154	0.37 38	0.24 103	0.45 141	0.25 89	0.62 104	0.40 124	0.45 200	0.58 223	0.27 42	0.32 114	0.74 231	0.35 243	0.12 10	0.10 9	0.14 22	0.12 82	0.13 7	0.14 159

3.25w_new	0.32 98	0.21 90	0.45 125	0.38 60	0.23 77	0.52 247	0.34 221	0.65 130	0.39 120	0.47 212	0.45 148	0.32 86	0.35 146	0.61 168	0.27 96	0.12 10	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.12 1	0.12 28

3.25w	0.32 98	0.21 90	0.45 125	0.37 38	0.23 77	0.52 247	0.34 221	0.65 130	0.39 120	0.47 212	0.45 148	0.32 86	0.35 146	0.61 168	0.27 96	0.12 10	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.12 1	0.12 28

3.75w	0.32 98	0.23 170	0.44 108	0.37 38	0.29 242	0.62 342	0.36 249	0.59 87	0.32 67	0.41 170	0.47 159	0.25 27	0.34 136	0.64 177	0.26 78	0.12 10	0.09 1	0.14 22	0.12 82	0.13 7	0.12 28

2w_stereo	0.32 98	0.24 199	0.45 125	0.39 76	0.22 62	0.46 150	0.47 425	0.69 155	0.42 139	0.43 185	0.50 179	0.24 20	0.45 221	0.47 86	0.29 129	0.12 10	0.10 9	0.15 65	0.12 82	0.15 88	0.13 88

SGD-Stereo	0.32 98	0.20 50	0.40 66	0.38 60	0.19 27	0.43 124	0.22 46	0.64 120	0.33 78	0.42 177	0.34 75	0.27 42	0.35 146	1.15 382	0.30 150	0.20 371	0.10 9	0.15 65	0.13 145	0.17 184	0.13 88

GREAT-IGEV	0.32 98	0.20 50	0.42 93	0.37 38	0.29 242	0.36 67	0.28 129	0.56 73	0.58 228	0.28 26	0.50 179	0.29 55	0.29 74	0.84 271	0.27 96	0.14 60	0.11 42	0.15 65	0.11 15	0.17 184	0.14 159
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
GELT-Stereo	0.33 114	0.22 131	0.45 125	0.44 204	0.36 399	0.32 47	0.29 141	0.67 148	0.55 217	0.52 249	0.41 117	0.39 155	0.35 146	0.56 134	0.31 178	0.13 29	0.11 42	0.17 177	0.15 220	0.16 131	0.13 88

PhaseNet	0.33 114	0.23 170	0.44 108	0.43 163	0.28 217	0.57 300	0.24 78	0.62 104	0.42 139	0.30 59	0.39 103	0.54 257	0.30 86	0.55 129	0.37 267	0.15 99	0.13 231	0.20 317	0.19 368	0.17 184	0.17 286

aanet-new-40k	0.33 114	0.22 131	0.81 441	0.40 93	0.25 133	0.52 247	0.23 62	0.67 148	0.32 67	0.33 93	0.47 159	0.33 103	0.52 305	0.35 9	0.28 116	0.13 29	0.10 9	0.16 117	0.12 82	0.18 239	0.12 28

aanet-new-36k	0.33 114	0.21 90	0.52 201	0.42 141	0.21 42	0.52 247	0.32 192	0.64 120	0.36 101	0.34 105	0.38 95	0.36 127	0.56 337	0.81 259	0.24 28	0.13 29	0.11 42	0.16 117	0.12 82	0.15 88	0.13 88

aanet-new-34k	0.33 114	0.22 131	0.65 312	0.40 93	0.20 34	0.34 52	0.30 155	0.80 208	0.42 139	0.34 105	0.53 198	0.34 114	0.57 350	0.38 18	0.25 56	0.13 29	0.11 42	0.16 117	0.12 82	0.15 88	0.12 28

aanet-32k-new	0.33 114	0.23 170	0.55 241	0.43 163	0.23 77	0.50 219	0.32 192	0.55 61	0.36 101	0.34 105	0.42 121	0.36 127	0.55 329	0.77 237	0.24 28	0.16 147	0.11 42	0.15 65	0.12 82	0.19 296	0.12 28

aanet-new-24k	0.33 114	0.21 90	0.51 187	0.42 141	0.23 77	0.53 258	0.30 155	0.62 104	0.37 110	0.40 167	0.61 230	0.34 114	0.48 256	0.44 54	0.25 56	0.13 29	0.11 42	0.16 117	0.12 82	0.17 184	0.12 28

aanet-new-12k	0.33 114	0.23 170	0.77 421	0.48 296	0.21 42	0.48 180	0.25 89	0.80 208	0.44 155	0.38 153	0.29 48	0.32 86	0.48 256	0.39 25	0.29 129	0.14 60	0.10 9	0.17 177	0.13 145	0.19 296	0.15 207

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.33 114	0.20 50	0.45 125	0.44 204	0.30 269	0.40 93	0.34 221	0.73 173	0.43 145	0.37 136	0.61 230	0.41 173	0.51 297	0.36 12	0.27 96	0.14 60	0.11 42	0.15 65	0.11 15	0.16 131	0.14 159

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.33 114	0.20 50	0.45 125	0.40 93	0.26 155	0.43 124	0.39 303	0.86 239	0.51 196	0.36 125	0.48 166	0.34 114	0.45 221	0.35 9	0.26 78	0.14 60	0.11 42	0.15 65	0.12 82	0.15 88	0.12 28

DispViT+	0.33 114	0.19 28	0.37 20	0.36 20	0.56 583	0.30 35	0.23 62	0.72 167	0.55 217	0.33 93	0.34 75	0.30 64	0.25 35	1.12 376	0.29 129	0.15 99	0.12 116	0.13 1	0.10 2	0.13 7	0.12 28

GSStereo	0.33 114	0.21 90	0.43 102	0.45 225	0.31 299	0.46 150	0.36 249	0.92 265	0.47 170	0.37 136	0.38 95	0.32 86	0.33 125	0.43 48	0.26 78	0.19 322	0.11 42	0.16 117	0.12 82	0.17 184	0.15 207

3.5w_stereo	0.33 114	0.25 241	0.45 125	0.37 38	0.24 103	0.54 268	0.35 232	0.66 139	0.36 101	0.43 185	0.44 142	0.29 55	0.34 136	0.77 237	0.39 292	0.11 1	0.09 1	0.15 65	0.11 15	0.14 47	0.13 88

3w_stereo	0.33 114	0.25 241	0.52 201	0.40 93	0.21 42	0.53 258	0.54 488	0.65 130	0.46 165	0.44 192	0.48 166	0.23 9	0.45 221	0.46 73	0.29 129	0.12 10	0.10 9	0.15 65	0.12 82	0.15 88	0.15 207

DEFOM-Stereo	0.33 114	0.20 50	0.40 66	0.42 141	0.28 217	0.80 462	0.23 62	0.48 25	0.37 110	0.37 136	0.31 56	0.23 9	0.24 31	1.20 397	0.27 96	0.16 147	0.12 116	0.14 22	0.11 15	0.14 47	0.14 159

SCION-M(vits-remse)	0.34 129	0.18 10	1.23 597	0.67 597	0.21 42	0.55 283	0.31 170	0.55 61	0.43 145	0.28 26	0.28 38	0.23 9	0.21 9	0.57 141	0.25 56	0.23 469	0.18 472	0.14 22	0.11 15	0.14 47	0.11 3

aanet-new-90k	0.34 129	0.21 90	0.77 421	0.41 116	0.23 77	0.43 124	0.36 249	0.64 120	0.30 49	0.28 26	0.40 108	0.31 73	0.50 282	0.97 320	0.22 10	0.13 29	0.11 42	0.15 65	0.12 82	0.19 296	0.11 3

aanet-new-60k	0.34 129	0.21 90	0.76 413	0.42 141	0.22 62	0.58 307	0.31 170	0.71 165	0.33 78	0.33 93	0.39 103	0.40 164	0.43 202	0.77 237	0.23 17	0.13 29	0.11 42	0.15 65	0.12 82	0.17 184	0.12 28

gasm-f	0.34 129	0.22 131	0.42 93	0.43 163	0.31 299	0.39 85	0.44 384	0.74 179	0.33 78	0.34 105	0.64 243	0.32 86	0.46 230	0.55 129	0.28 116	0.21 409	0.12 116	0.17 177	0.12 82	0.18 239	0.14 159

Zero-FE251	0.34 129	0.23 170	0.51 187	0.45 225	0.29 242	0.58 307	0.24 78	0.82 223	0.34 87	0.49 229	0.38 95	0.52 244	0.42 193	0.47 86	0.27 96	0.18 264	0.14 305	0.17 177	0.12 82	0.14 47	0.13 88

1w_stereo	0.34 129	0.20 50	0.42 93	0.43 163	0.26 155	0.47 167	0.54 488	0.59 87	0.50 185	0.41 170	0.66 251	0.25 27	0.44 214	0.62 171	0.33 214	0.12 10	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.14 47	0.12 28

monsterstereo	0.34 129	0.20 50	0.44 108	0.45 225	0.35 381	0.27 27	0.29 141	0.53 44	0.51 196	0.44 192	0.61 230	0.26 33	0.25 35	1.19 394	0.27 96	0.13 29	0.11 42	0.15 65	0.12 82	0.15 88	0.10 1

monsters	0.34 129	0.20 50	0.41 76	0.39 76	0.36 399	0.34 52	0.27 121	0.66 139	0.43 145	0.47 212	0.40 108	0.22 7	0.23 28	1.33 434	0.25 56	0.13 29	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.13 88

111111	0.34 129	0.20 50	0.41 76	0.45 225	0.42 483	0.37 72	0.22 46	0.95 288	0.38 118	0.31 71	0.31 56	0.40 164	0.27 59	0.96 312	0.26 78	0.17 207	0.12 116	0.15 65	0.11 15	0.15 88	0.13 88

LG-Stereo	0.34 129	0.25 241	0.78 431	0.47 262	0.26 155	0.37 72	0.30 155	0.71 165	0.52 203	0.36 125	0.57 219	0.29 55	0.21 9	0.50 105	0.36 255	0.13 29	0.13 231	0.20 317	0.18 340	0.18 239	0.12 28

S2M2_L	0.34 129	0.28 341	0.45 125	0.40 93	0.30 269	0.31 40	0.16 3	0.60 97	0.64 253	0.31 71	0.48 166	0.47 207	0.34 136	0.38 18	0.32 192	0.25 522	0.22 564	0.20 317	0.22 490	0.25 490	0.22 451
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
GIP-stereo	0.34 129	0.23 170	0.45 125	0.50 331	0.36 399	0.38 79	0.23 62	0.78 192	0.52 203	0.34 105	0.51 186	0.46 199	0.38 169	0.51 111	0.27 96	0.20 371	0.12 116	0.16 117	0.12 82	0.16 131	0.14 159

RAStereo	0.34 129	0.21 90	0.66 324	0.47 262	0.27 187	0.26 21	0.29 141	0.69 155	0.63 248	0.32 82	0.42 121	0.45 195	0.31 97	0.45 60	0.34 230	0.17 207	0.15 371	0.19 265	0.15 220	0.18 239	0.13 88

aanet-new-70k	0.35 142	0.20 50	0.79 434	0.42 141	0.21 42	0.50 219	0.30 155	0.65 130	0.31 56	0.33 93	0.40 108	0.31 73	0.51 297	1.00 336	0.24 28	0.12 10	0.11 42	0.16 117	0.12 82	0.16 131	0.12 28

aanet-new-78k	0.35 142	0.22 131	0.91 498	0.43 163	0.21 42	0.33 49	0.36 249	0.65 130	0.32 67	0.32 82	0.40 108	0.31 73	0.59 362	0.91 294	0.22 10	0.12 10	0.10 9	0.16 117	0.12 82	0.18 239	0.12 28

aanet-new-10k	0.35 142	0.22 131	0.87 474	0.47 262	0.23 77	0.66 377	0.24 78	0.63 112	0.40 124	0.38 153	0.42 121	0.40 164	0.53 314	0.40 34	0.29 129	0.16 147	0.11 42	0.16 117	0.12 82	0.19 296	0.13 88

aanet-new-8k	0.35 142	0.23 170	0.50 175	0.45 225	0.25 133	0.54 268	0.36 249	0.68 152	0.49 178	0.35 115	0.42 121	0.32 86	0.62 383	0.68 198	0.28 116	0.14 60	0.11 42	0.16 117	0.13 145	0.15 88	0.13 88

GCAP-Stereo-cres-4k	0.35 142	0.21 90	0.52 201	0.48 296	0.27 187	0.75 427	0.38 285	0.63 112	0.43 145	0.37 136	0.50 179	0.35 121	0.50 282	0.43 48	0.30 150	0.15 99	0.11 42	0.17 177	0.13 145	0.16 131	0.13 88

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.35 142	0.20 50	0.50 175	0.42 141	0.37 421	0.58 307	0.30 155	0.68 152	0.42 139	0.37 136	0.53 198	0.47 207	0.60 366	0.39 25	0.34 230	0.15 99	0.10 9	0.17 177	0.13 145	0.16 131	0.12 28

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.35 142	0.22 131	0.53 212	0.41 116	0.36 399	0.48 180	0.42 345	0.63 112	0.57 223	0.54 257	0.64 243	0.32 86	0.26 44	0.41 39	0.31 178	0.17 207	0.12 116	0.19 265	0.15 220	0.14 47	0.13 88

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.35 142	0.22 131	0.54 226	0.42 141	0.35 381	0.46 150	0.40 319	0.62 104	0.54 214	0.56 268	0.67 258	0.36 127	0.27 59	0.49 96	0.28 116	0.16 147	0.11 42	0.19 265	0.15 220	0.14 47	0.13 88

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.35 142	0.22 131	0.54 226	0.41 116	0.37 421	0.49 197	0.41 338	0.64 120	0.59 238	0.54 257	0.66 251	0.31 73	0.26 44	0.41 39	0.30 150	0.16 147	0.11 42	0.19 265	0.14 188	0.15 88	0.13 88

Foundation-i1c-attn	0.35 142	0.17 3	0.36 13	0.35 12	0.19 27	0.51 239	0.48 438	0.96 298	0.37 110	0.42 177	0.43 133	0.52 244	0.49 273	0.66 191	0.29 129	0.15 99	0.12 116	0.15 65	0.11 15	0.13 7	0.12 28

gcap_with_dpt	0.35 142	0.22 131	0.56 252	0.42 141	0.35 381	0.50 219	0.45 405	0.62 104	0.49 178	0.54 257	0.66 251	0.32 86	0.30 86	0.38 18	0.28 116	0.16 147	0.11 42	0.19 265	0.14 188	0.14 47	0.13 88

VIP-Stereo	0.35 142	0.22 131	0.49 163	0.40 93	0.43 494	0.82 473	0.22 46	0.59 87	0.45 159	0.31 71	0.53 198	0.37 140	0.31 97	0.83 266	0.27 96	0.17 207	0.11 42	0.15 65	0.11 15	0.15 88	0.12 28

AIO_test	0.35 142	0.22 131	0.44 108	0.43 163	0.27 187	0.57 300	0.44 384	0.79 199	0.41 133	0.32 82	0.47 159	0.46 199	0.30 86	0.69 200	0.30 150	0.16 147	0.11 42	0.16 117	0.13 145	0.15 88	0.12 28

gcap-zeroshot	0.35 142	0.22 131	0.55 241	0.41 116	0.37 421	0.48 180	0.42 345	0.64 120	0.54 214	0.53 251	0.63 238	0.33 103	0.26 44	0.38 18	0.31 178	0.16 147	0.11 42	0.19 265	0.15 220	0.14 47	0.13 88

test_for_model	0.35 142	0.22 131	0.53 212	0.41 116	0.36 399	0.48 180	0.42 345	0.63 112	0.57 223	0.54 257	0.64 243	0.32 86	0.26 44	0.41 39	0.31 178	0.17 207	0.12 116	0.19 265	0.15 220	0.14 47	0.13 88

testlalala	0.35 142	0.22 131	0.55 241	0.41 116	0.37 421	0.48 180	0.42 345	0.64 120	0.54 214	0.53 251	0.63 238	0.33 103	0.26 44	0.38 18	0.31 178	0.16 147	0.11 42	0.19 265	0.15 220	0.14 47	0.13 88

TS12	0.36 158	0.20 50	0.40 66	0.43 163	0.20 34	0.58 307	0.31 170	0.89 252	0.41 133	0.40 167	0.73 280	0.36 127	0.40 181	0.73 222	0.37 267	0.14 60	0.12 116	0.15 65	0.12 82	0.16 131	0.14 159

aanet-new-14k	0.36 158	0.24 199	0.83 450	0.46 245	0.22 62	0.46 150	0.33 206	0.66 139	0.61 241	0.39 165	0.48 166	0.29 55	0.64 394	0.41 39	0.29 129	0.15 99	0.11 42	0.16 117	0.12 82	0.21 394	0.14 159

Foundation-i1b	0.36 158	0.18 10	0.36 13	0.35 12	0.19 27	0.53 258	0.49 450	1.00 315	0.35 97	0.47 212	0.43 133	0.56 277	0.53 314	0.66 191	0.28 116	0.16 147	0.11 42	0.14 22	0.13 145	0.14 47	0.12 28

NLSM3	0.36 158	0.21 90	0.43 102	0.45 225	0.36 399	0.43 124	0.32 192	0.69 155	0.58 228	0.41 170	0.68 261	0.39 155	0.43 202	0.60 162	0.35 243	0.14 60	0.12 116	0.19 265	0.17 311	0.16 131	0.13 88

zero-FE	0.36 158	0.22 131	0.47 146	0.45 225	0.43 494	0.30 35	0.24 78	0.61 100	0.33 78	0.33 93	0.41 117	0.37 140	0.50 282	0.64 177	0.32 192	0.22 441	0.11 42	0.18 230	0.12 82	0.83 707	0.16 251

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 158	0.23 170	0.54 226	0.50 331	0.28 217	0.36 67	0.22 46	1.02 325	0.39 120	0.42 177	0.64 243	0.36 127	0.51 297	0.39 25	0.29 129	0.18 264	0.12 116	0.17 177	0.13 145	0.18 239	0.18 317

AIO_rvc	0.36 158	0.23 170	0.49 163	0.43 163	0.27 187	0.59 318	0.38 285	0.94 282	0.45 159	0.33 93	0.46 154	0.49 223	0.22 25	0.84 271	0.30 150	0.16 147	0.11 42	0.16 117	0.12 82	0.15 88	0.13 88

HUF	0.36 158	0.23 170	0.52 201	0.40 93	0.22 62	0.54 268	0.47 425	0.82 223	0.43 145	0.36 125	0.43 133	0.50 229	0.42 193	0.64 177	0.29 129	0.17 207	0.12 116	0.16 117	0.12 82	0.15 88	0.14 159

MaDis-Stereo	0.36 158	0.25 241	0.58 274	0.44 204	0.34 373	0.30 35	0.30 155	0.72 167	0.50 185	0.37 136	0.36 87	0.58 290	0.49 273	0.52 116	0.36 255	0.19 322	0.16 410	0.19 265	0.15 220	0.18 239	0.14 159

UniTT-Stereo	0.36 158	0.23 170	0.59 280	0.48 296	0.36 399	0.40 93	0.32 192	0.53 44	0.49 178	0.54 257	0.55 211	0.36 127	0.31 97	0.58 148	0.51 407	0.20 371	0.15 371	0.17 177	0.15 220	0.19 296	0.15 207

Foundation-i1a	0.37 168	0.18 10	0.37 20	0.34 6	0.19 27	0.51 239	0.47 425	1.01 323	0.42 139	0.51 245	0.44 142	0.57 283	0.57 350	0.78 244	0.29 129	0.15 99	0.11 42	0.14 22	0.12 82	0.13 7	0.13 88

DDF-Stereo	0.37 168	0.22 131	0.47 146	0.48 296	0.42 483	0.31 40	0.24 78	0.53 44	0.33 78	0.33 93	0.40 108	0.37 140	0.48 256	0.91 294	0.32 192	0.23 469	0.11 42	0.18 230	0.12 82	0.86 710	0.16 251

IGEV-RUCA	0.37 168	0.23 170	0.48 154	0.49 318	0.36 399	0.60 326	0.23 62	0.64 120	0.49 178	0.39 165	0.49 176	0.44 187	0.31 97	0.85 277	0.30 150	0.24 494	0.13 231	0.16 117	0.12 82	0.20 346	0.19 366

Pointernet	0.37 168	0.20 50	0.57 266	0.43 163	0.28 217	0.51 239	0.27 121	0.93 276	0.61 241	0.47 212	0.63 238	0.49 223	0.38 169	0.49 96	0.33 214	0.17 207	0.13 231	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.12 28

AIO-Stereo	0.37 168	0.25 241	0.51 187	0.47 262	0.23 77	0.45 141	0.39 303	1.07 361	0.52 203	0.41 170	0.48 166	0.52 244	0.25 35	0.72 216	0.30 150	0.16 147	0.12 116	0.17 177	0.13 145	0.16 131	0.13 88

AEACV	0.37 168	0.24 199	0.52 201	0.47 262	0.51 551	0.37 72	0.38 285	0.65 130	0.53 210	0.42 177	0.56 214	0.46 199	0.60 366	0.53 118	0.30 150	0.16 147	0.13 231	0.18 230	0.15 220	0.17 184	0.14 159

EGLCR-Stereo	0.37 168	0.22 131	0.51 187	0.43 163	0.26 155	0.44 137	0.22 46	0.99 311	0.48 175	0.42 177	0.42 121	0.67 333	0.29 74	0.86 281	0.33 214	0.17 207	0.12 116	0.19 265	0.17 311	0.17 184	0.15 207

DF	0.38 175	0.22 131	0.60 284	0.46 245	0.26 155	0.46 150	0.31 170	0.84 234	0.47 170	0.43 185	0.66 251	0.58 290	0.31 97	0.79 249	0.30 150	0.18 264	0.12 116	0.16 117	0.12 82	0.16 131	0.15 207

VMStereo-Base	0.38 175	0.23 170	0.44 108	0.36 20	0.22 62	0.39 85	0.34 221	0.70 160	0.86 341	0.43 185	0.69 266	0.60 301	0.33 125	0.73 222	0.35 243	0.17 207	0.14 305	0.15 65	0.12 82	0.17 184	0.17 286

BStereo	0.38 175	0.25 241	1.42 632	0.42 141	0.28 217	0.55 283	0.39 303	0.55 61	0.52 203	0.36 125	0.35 80	0.37 140	0.29 74	0.64 177	0.38 280	0.13 29	0.14 305	0.15 65	0.19 368	0.15 88	0.16 251

MSCF	0.38 175	0.25 241	0.52 201	0.47 262	0.25 133	0.62 342	0.37 276	0.81 215	0.47 170	0.50 238	0.71 274	0.32 86	0.65 402	0.54 122	0.28 116	0.19 322	0.12 116	0.17 177	0.14 188	0.17 184	0.14 159

castereo++	0.38 175	0.23 170	0.41 76	0.43 163	0.31 299	0.97 530	0.22 46	0.86 239	0.58 228	0.32 82	0.44 142	0.51 236	0.39 174	0.93 305	0.24 28	0.17 207	0.11 42	0.17 177	0.12 82	0.14 47	0.14 159

fffft	0.38 175	0.23 170	0.51 187	0.44 204	0.32 325	0.43 124	0.48 438	0.76 185	0.36 101	0.44 192	0.34 75	0.38 152	0.31 97	1.31 426	0.32 192	0.14 60	0.11 42	0.19 265	0.15 220	0.16 131	0.16 251
1: 1. 1
RSM++	0.38 175	0.24 199	0.51 187	0.47 262	0.26 155	0.50 219	0.41 338	0.79 199	0.45 159	0.37 136	0.45 148	0.60 301	0.35 146	1.02 342	0.30 150	0.15 99	0.13 231	0.17 177	0.14 188	0.18 239	0.13 88

aanet-new	0.39 182	0.25 241	0.54 226	0.47 262	0.37 421	0.74 421	0.28 129	0.62 104	0.34 87	0.37 136	0.50 179	0.36 127	0.74 433	0.98 323	0.30 150	0.17 207	0.11 42	0.17 177	0.13 145	0.19 296	0.14 159

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.39 182	0.52 613	1.32 615	0.44 204	0.38 443	0.38 79	0.23 62	0.95 288	0.41 133	0.36 125	0.43 133	0.41 173	0.42 193	0.45 60	0.29 129	0.14 60	0.13 231	0.16 117	0.13 145	0.15 88	0.14 159

Selective-IGEV-i32	0.39 182	0.24 199	0.50 175	0.44 204	0.25 133	0.46 150	0.33 206	1.25 435	0.40 124	0.35 115	0.45 148	0.52 244	0.30 86	1.07 358	0.30 150	0.14 60	0.12 116	0.17 177	0.13 145	0.16 131	0.13 88

FlowAnything_test	0.39 182	0.26 276	0.61 289	0.59 505	0.33 349	0.62 342	0.36 249	0.62 104	0.40 124	0.45 200	0.36 87	0.45 195	0.37 162	0.53 118	0.48 385	0.24 494	0.18 472	0.28 560	0.33 643	0.21 394	0.19 366

water-stereo	0.39 182	0.20 50	0.48 154	0.44 204	0.27 187	0.50 219	0.26 103	0.92 265	0.51 196	0.53 251	0.78 294	0.55 263	0.49 273	0.42 46	0.42 326	0.16 147	0.15 371	0.17 177	0.15 220	0.16 131	0.15 207

SMoEStereo_RVC	0.39 182	0.25 241	0.50 175	0.45 225	0.30 269	0.61 332	0.36 249	0.72 167	0.45 159	0.46 207	0.43 133	0.42 176	0.35 146	1.39 460	0.29 129	0.15 99	0.12 116	0.20 317	0.15 220	0.16 131	0.15 207

ours_stereo	0.39 182	0.28 341	0.51 187	0.46 245	0.30 269	0.40 93	0.44 384	0.73 173	0.56 221	0.35 115	0.56 214	0.46 199	0.33 125	1.11 371	0.32 192	0.16 147	0.13 231	0.19 265	0.15 220	0.19 296	0.14 159

GCAP-BAT	0.39 182	0.22 131	0.65 312	0.43 163	0.35 381	0.34 52	0.37 276	0.83 228	0.67 272	0.48 221	0.56 214	0.55 263	0.38 169	0.74 231	0.31 178	0.17 207	0.13 231	0.18 230	0.14 188	0.15 88	0.15 207

RSM	0.39 182	0.24 199	0.49 163	0.46 245	0.26 155	0.47 167	0.40 319	0.92 265	0.44 155	0.41 170	0.42 121	0.65 323	0.33 125	1.07 358	0.29 129	0.15 99	0.12 116	0.17 177	0.13 145	0.17 184	0.13 88

trnet	0.39 182	0.21 90	0.37 20	0.36 20	0.20 34	0.53 258	0.29 141	0.78 192	1.12 477	0.59 280	0.71 274	0.53 251	0.42 193	0.54 122	0.34 230	0.18 264	0.13 231	0.15 65	0.10 2	0.14 47	0.13 88

GCAPDPT-zeroshot	0.39 182	0.22 131	0.65 312	0.43 163	0.35 381	0.34 52	0.37 276	0.83 228	0.67 272	0.48 221	0.56 214	0.55 263	0.38 169	0.74 231	0.31 178	0.17 207	0.13 231	0.18 230	0.14 188	0.15 88	0.15 207

Selective-IGEV	0.39 182	0.24 199	0.50 175	0.44 204	0.25 133	0.46 150	0.33 206	1.25 435	0.40 124	0.35 115	0.45 148	0.52 244	0.30 86	1.07 358	0.30 150	0.14 60	0.12 116	0.17 177	0.13 145	0.16 131	0.13 88

GLC_STEREO	0.39 182	0.25 241	0.41 76	0.54 424	0.23 77	0.48 180	0.30 155	0.73 173	0.58 228	0.52 249	0.73 280	0.51 236	0.31 97	0.64 177	0.42 326	0.17 207	0.20 514	0.23 443	0.19 368	0.21 394	0.17 286

CREStereo	0.39 182	0.21 90	0.38 40	0.34 6	0.22 62	0.53 258	0.29 141	0.77 189	1.11 473	0.58 272	0.71 274	0.51 236	0.41 185	0.54 122	0.34 230	0.18 264	0.13 231	0.15 65	0.10 2	0.14 47	0.14 159
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
GEAR-Net	0.40 196	0.26 276	0.51 187	0.52 385	0.29 242	0.45 141	0.25 89	1.66 546	0.46 165	0.37 136	0.58 223	0.46 199	0.45 221	0.50 105	0.38 280	0.19 322	0.12 116	0.16 117	0.13 145	0.16 131	0.15 207

Foundation-i1	0.40 196	0.19 28	0.36 13	0.42 141	0.32 325	0.54 268	0.48 438	1.18 404	0.52 203	0.54 257	0.54 210	0.58 290	0.49 273	0.65 188	0.32 192	0.16 147	0.13 231	0.15 65	0.14 188	0.14 47	0.13 88

GASTEREO	0.40 196	0.25 241	0.51 187	0.48 296	0.25 133	0.65 368	0.36 249	0.81 215	0.49 178	0.51 245	0.82 307	0.30 64	0.66 406	0.62 171	0.28 116	0.19 322	0.12 116	0.16 117	0.14 188	0.16 131	0.14 159

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 196	0.67 661	0.42 93	0.64 564	0.29 242	0.48 180	0.25 89	0.85 237	0.44 155	0.38 153	0.36 87	0.30 64	0.70 420	1.15 382	0.29 129	0.16 147	0.11 42	0.16 117	0.11 15	0.18 239	0.12 28

mms	0.40 196	0.27 311	0.52 201	0.46 245	0.32 325	0.43 124	0.46 415	0.70 160	0.46 165	0.35 115	0.58 223	0.44 187	0.30 86	1.36 447	0.33 214	0.16 147	0.13 231	0.18 230	0.15 220	0.19 296	0.15 207

MoCha-V2	0.40 196	0.20 50	0.49 163	0.50 331	0.21 42	0.44 137	0.33 206	0.93 276	0.53 210	0.53 251	0.53 198	0.42 176	0.58 361	1.09 365	0.27 96	0.14 60	0.12 116	0.15 65	0.12 82	0.17 184	0.15 207

IGEV++	0.40 196	0.22 131	0.51 187	0.52 385	0.29 242	0.45 141	0.25 89	1.65 541	0.46 165	0.37 136	0.57 219	0.46 199	0.45 221	0.50 105	0.38 280	0.19 322	0.12 116	0.16 117	0.13 145	0.16 131	0.15 207

GCAP-Stereo	0.40 196	0.28 341	0.68 334	0.47 262	0.25 133	0.53 258	0.32 192	0.82 223	0.58 228	0.65 297	0.69 266	0.58 290	0.42 193	0.47 86	0.29 129	0.17 207	0.14 305	0.17 177	0.13 145	0.17 184	0.14 159

LoS	0.40 196	0.21 90	0.44 108	0.37 38	0.22 62	0.50 219	0.40 319	1.00 315	0.94 377	0.48 221	0.66 251	0.48 214	0.40 181	0.60 162	0.37 267	0.18 264	0.14 305	0.16 117	0.11 15	0.14 47	0.14 159
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CroCo-Stereo	0.40 196	0.31 436	0.73 382	0.58 490	0.27 187	0.26 21	0.33 206	0.95 288	0.81 325	0.42 177	0.47 159	0.65 323	0.47 242	0.39 25	0.34 230	0.18 264	0.15 371	0.16 117	0.14 188	0.19 296	0.16 251
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
GCAP-Stereo-DPT-20K	0.41 206	0.19 28	0.84 455	0.40 93	0.28 217	0.46 150	0.28 129	0.78 192	0.37 110	0.34 105	0.51 186	0.39 155	0.48 256	0.39 25	0.23 17	0.14 60	0.12 116	0.16 117	0.12 82	0.17 184	1.46 736

Replicate-Monster	0.41 206	0.26 276	2.03 684	0.36 20	0.21 42	0.46 150	0.23 62	0.67 148	0.48 175	0.42 177	0.27 32	0.31 73	0.30 86	0.98 323	0.24 28	0.14 60	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.28 552

depthmonostereo	0.41 206	0.23 170	0.53 212	0.47 262	0.23 77	0.61 332	0.35 232	1.00 315	0.76 307	0.48 221	0.65 250	0.47 207	0.49 273	0.67 195	0.37 267	0.16 147	0.15 371	0.16 117	0.14 188	0.16 131	0.15 207

castereo	0.41 206	0.22 131	0.46 139	0.44 204	0.30 269	0.61 332	0.56 514	0.97 302	0.80 321	0.38 153	0.69 266	0.45 195	0.69 414	0.51 111	0.30 150	0.16 147	0.11 42	0.16 117	0.13 145	0.16 131	0.12 28

GCAPDPT-zeroshot4090	0.41 206	0.19 28	0.83 450	0.40 93	0.28 217	0.46 150	0.28 129	0.78 192	0.37 110	0.34 105	0.51 186	0.39 155	0.48 256	0.39 25	0.23 17	0.14 60	0.12 116	0.16 117	0.12 82	0.17 184	1.46 736

CASnet	0.41 206	0.25 241	0.48 154	0.50 331	0.20 34	0.50 219	0.36 249	0.81 215	0.80 321	0.83 350	0.68 261	0.48 214	0.31 97	0.54 122	0.32 192	0.18 264	0.12 116	0.27 545	0.22 490	0.23 453	0.14 159
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
DN	0.42 212	0.24 199	0.49 163	0.47 262	0.41 477	0.58 307	0.32 192	0.81 215	0.84 337	0.45 200	0.52 191	0.77 364	0.35 146	0.64 177	0.33 214	0.24 494	0.17 446	0.19 265	0.16 276	0.20 346	0.21 428

fffy	0.42 212	0.27 311	0.57 266	0.46 245	0.29 242	0.48 180	0.35 232	0.91 262	0.55 217	0.40 167	0.58 223	0.55 263	0.41 185	1.26 413	0.36 255	0.15 99	0.13 231	0.19 265	0.16 276	0.18 239	0.14 159

WCG-NET	0.42 212	0.21 90	0.54 226	0.40 93	0.25 133	0.47 167	0.32 192	0.73 173	1.15 506	0.76 321	0.73 280	0.58 290	0.45 221	0.60 162	0.34 230	0.15 99	0.11 42	0.16 117	0.14 188	0.15 88	0.13 88

Occ-G	0.42 212	0.21 90	0.48 154	0.41 116	0.26 155	0.42 113	0.62 550	0.77 189	0.49 178	0.43 185	0.66 251	1.02 475	0.46 230	0.78 244	0.41 312	0.16 147	0.13 231	0.18 230	0.13 145	0.16 131	0.16 251

MGS-Stereo	0.42 212	0.26 276	0.58 274	0.44 204	0.28 217	0.50 219	0.34 221	0.57 79	0.83 333	0.46 207	1.31 517	0.52 244	0.33 125	0.65 188	0.36 255	0.19 322	0.16 410	0.18 230	0.15 220	0.17 184	0.16 251

LoS_RVC	0.42 212	0.26 276	0.40 66	0.44 204	0.82 681	0.51 239	0.44 384	0.64 120	0.41 133	0.44 192	0.78 294	0.44 187	0.47 242	0.56 134	0.36 255	0.13 29	0.12 116	0.14 22	0.10 2	0.13 7	0.84 716

test_xeample3	0.42 212	0.28 341	0.69 346	0.43 163	0.33 349	0.56 295	0.38 285	0.79 199	0.45 159	0.53 251	0.46 154	0.44 187	0.44 214	1.38 453	0.31 178	0.18 264	0.14 305	0.19 265	0.15 220	0.17 184	0.16 251

FAST (zero-shot)	0.43 219	0.27 311	0.71 363	0.64 564	1.27 732	0.49 197	0.31 170	0.84 234	0.47 170	0.32 82	0.40 108	0.31 73	0.34 136	0.72 216	0.29 129	0.25 522	0.23 582	0.18 230	0.20 412	0.17 184	0.19 366

PSi22	0.43 219	0.25 241	0.45 125	0.45 225	0.24 103	0.46 150	0.22 46	0.63 112	0.99 406	0.45 200	0.64 243	0.80 374	0.52 305	1.44 473	0.30 150	0.14 60	0.12 116	0.14 22	0.11 15	0.19 296	0.15 207

DA	0.43 219	0.23 170	0.49 163	0.50 331	0.25 133	1.08 558	0.44 384	1.18 404	0.58 228	0.46 207	0.64 243	0.54 257	0.47 242	0.46 73	0.32 192	0.19 322	0.13 231	0.19 265	0.13 145	0.18 239	0.14 159

GGEV	0.43 219	0.23 170	0.49 163	0.50 331	0.25 133	1.08 558	0.44 384	1.18 404	0.58 228	0.46 207	0.64 243	0.54 257	0.47 242	0.46 73	0.32 192	0.19 322	0.13 231	0.19 265	0.13 145	0.18 239	0.14 159

DVStereo	0.43 219	0.21 90	0.55 241	0.43 163	0.32 325	0.72 411	0.29 141	0.80 208	0.51 196	0.77 327	0.73 280	0.48 214	0.40 181	1.13 379	0.39 292	0.15 99	0.14 305	0.15 65	0.14 188	0.16 131	0.14 159

MM-Stereo_test2	0.43 219	0.24 199	0.67 330	0.51 363	0.32 325	0.55 283	0.45 405	0.97 302	0.77 311	0.59 280	0.51 186	0.49 223	0.42 193	0.80 252	0.30 150	0.15 99	0.13 231	0.18 230	0.14 188	0.19 296	0.14 159

SCV_C0	0.43 219	0.26 276	0.65 312	0.43 163	0.29 242	0.47 167	0.31 170	1.34 451	0.73 295	0.38 153	0.49 176	0.54 257	0.29 74	1.24 408	0.30 150	0.17 207	0.13 231	0.16 117	0.13 145	0.20 346	0.15 207

ff7	0.43 219	0.27 311	0.56 252	0.44 204	0.33 349	0.50 219	0.42 345	0.87 242	0.50 185	0.49 229	0.53 198	0.44 187	0.48 256	1.38 453	0.33 214	0.17 207	0.12 116	0.21 361	0.15 220	0.18 239	0.18 317

ffff	0.43 219	0.27 311	0.56 252	0.44 204	0.33 349	0.50 219	0.42 345	0.87 242	0.50 185	0.49 229	0.53 198	0.44 187	0.48 256	1.38 453	0.33 214	0.17 207	0.12 116	0.21 361	0.15 220	0.18 239	0.18 317

11t	0.43 219	0.27 311	0.56 252	0.44 204	0.33 349	0.50 219	0.42 345	0.87 242	0.50 185	0.49 229	0.53 198	0.44 187	0.48 256	1.38 453	0.33 214	0.17 207	0.12 116	0.21 361	0.15 220	0.18 239	0.18 317

anonymousdsp	0.43 219	0.27 311	0.53 212	0.44 204	0.32 325	0.50 219	0.42 345	0.89 252	0.51 196	0.49 229	0.53 198	0.47 207	0.47 242	1.33 434	0.33 214	0.17 207	0.12 116	0.21 361	0.15 220	0.18 239	0.18 317

ProNet	0.43 219	0.28 341	0.58 274	0.43 163	0.30 269	0.56 295	0.52 473	1.00 315	0.58 228	0.44 192	0.49 176	0.43 181	0.43 202	1.28 419	0.36 255	0.15 99	0.13 231	0.19 265	0.16 276	0.17 184	0.16 251

MC-Stereo	0.43 219	0.23 170	0.48 154	0.51 363	0.28 217	0.39 85	0.32 192	0.88 251	0.68 278	0.60 285	0.84 312	0.56 277	0.61 377	1.03 343	0.31 178	0.17 207	0.11 42	0.17 177	0.15 220	0.16 131	0.13 88

ccc-4	0.43 219	0.27 311	0.56 252	0.44 204	0.33 349	0.50 219	0.42 345	0.87 242	0.50 185	0.49 229	0.53 198	0.44 187	0.48 256	1.38 453	0.33 214	0.17 207	0.12 116	0.21 361	0.15 220	0.18 239	0.18 317

IGEV-Stereo	0.43 219	0.27 311	0.54 226	0.45 225	0.32 325	0.50 219	0.42 345	0.90 260	0.51 196	0.49 229	0.53 198	0.47 207	0.47 242	1.32 430	0.33 214	0.17 207	0.12 116	0.21 361	0.15 220	0.18 239	0.18 317
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GCAP-Stereo-DPT-36K	0.44 234	1.50 738	1.55 653	0.37 38	0.33 349	0.41 100	0.26 103	0.79 199	0.35 97	0.34 105	0.46 154	0.41 173	0.41 185	0.45 60	0.24 28	0.15 99	0.13 231	0.15 65	0.12 82	0.15 88	0.18 317

Reg-Stereo(zero)	0.44 234	0.22 131	0.45 125	0.43 163	0.23 77	0.38 79	0.25 89	0.76 185	1.08 454	0.90 368	0.78 294	0.90 424	0.47 242	0.70 206	0.36 255	0.15 99	0.12 116	0.15 65	0.12 82	0.15 88	0.15 207

rvit_stereo_0081_aga	0.44 234	0.34 504	0.73 382	0.51 363	0.41 477	0.50 219	0.40 319	0.81 215	0.57 223	0.58 272	0.56 214	0.53 251	0.43 202	0.66 191	0.40 302	0.26 547	0.21 542	0.22 402	0.20 412	0.26 504	0.18 317

rvit_stereo_0081	0.44 234	0.33 479	0.64 305	0.54 424	0.35 381	0.41 100	0.44 384	0.66 139	0.95 379	0.48 221	0.52 191	0.50 229	0.46 230	0.82 263	0.44 340	0.25 522	0.20 514	0.22 402	0.19 368	0.25 490	0.17 286

rvit_stereo_0082	0.44 234	0.33 479	0.64 305	0.54 424	0.35 381	0.41 100	0.44 384	0.66 139	0.95 379	0.48 221	0.52 191	0.50 229	0.46 230	0.82 263	0.44 340	0.25 522	0.20 514	0.22 402	0.19 368	0.25 490	0.17 286

rvit_stereo_0080	0.44 234	0.32 455	0.71 363	0.47 262	0.36 399	0.42 113	0.55 506	0.82 223	0.68 278	0.50 238	0.60 227	0.55 263	0.47 242	0.59 150	0.44 340	0.26 547	0.21 542	0.20 317	0.20 412	0.31 568	0.19 366

whm_eth	0.44 234	0.32 455	0.71 363	0.47 262	0.36 399	0.42 113	0.55 506	0.82 223	0.68 278	0.50 238	0.60 227	0.55 263	0.47 242	0.59 150	0.44 340	0.26 547	0.21 542	0.20 317	0.20 412	0.31 568	0.19 366

CroCo-Stereo Lap2	0.44 234	0.34 504	0.77 421	0.61 533	0.79 672	0.28 28	0.35 232	0.75 182	0.71 288	0.38 153	0.50 179	0.72 350	0.55 329	0.57 141	0.47 379	0.17 207	0.18 472	0.19 265	0.16 276	0.21 394	0.20 404

TANstereo	0.44 234	0.21 90	0.44 108	0.41 116	0.21 42	0.65 368	0.26 103	0.79 199	0.83 333	0.93 375	0.98 358	0.51 236	0.46 230	0.54 122	0.35 243	0.18 264	0.24 592	0.16 117	0.13 145	0.16 131	0.26 526

EE1	0.45 243	0.22 131	0.59 280	0.45 225	0.33 349	0.49 197	0.30 155	0.97 302	0.73 295	0.59 280	0.62 234	0.63 316	0.52 305	1.24 408	0.32 192	0.19 322	0.12 116	0.18 230	0.14 188	0.17 184	0.15 207

RT-Monster	0.45 243	0.23 170	0.47 146	0.44 204	0.40 466	0.51 239	0.25 89	0.87 242	1.01 415	0.87 362	0.86 319	0.68 335	0.41 185	0.67 195	0.40 302	0.16 147	0.14 305	0.15 65	0.13 145	0.14 47	0.17 286

Anonymus123	0.45 243	0.25 241	1.42 632	0.42 141	0.28 217	1.78 667	0.39 303	0.72 167	0.52 203	0.36 125	0.35 80	0.37 140	0.29 74	0.64 177	0.38 280	0.13 29	0.14 305	0.15 65	0.19 368	0.15 88	0.16 251

HART	0.45 243	0.22 131	0.54 226	0.50 331	0.26 155	0.41 100	0.29 141	1.03 330	0.50 185	0.58 272	1.45 573	0.61 306	0.35 146	1.08 363	0.30 150	0.15 99	0.13 231	0.19 265	0.14 188	0.19 296	0.14 159

StereoAnything_RVC	0.45 243	1.43 732	0.48 154	0.35 12	0.20 34	0.26 21	0.21 36	0.43 19	0.22 8	0.22 2	0.21 6	0.19 4	0.36 158	1.27 417	0.22 10	0.21 409	0.11 42	0.14 22	0.10 2	2.37 742	0.11 3

tt45	0.45 243	0.23 170	0.46 139	0.45 225	0.33 349	0.79 453	0.32 192	0.78 192	0.41 133	0.51 245	0.44 142	0.49 223	0.37 162	2.14 580	0.34 230	0.16 147	0.13 231	0.19 265	0.16 276	0.17 184	0.18 317

IGEV-Stereo+	0.45 243	0.21 90	0.43 102	0.41 116	0.39 454	0.15 2	0.19 11	0.44 20	0.36 101	0.26 16	0.25 17	0.31 73	0.41 185	1.43 469	0.30 150	0.17 207	0.12 116	0.15 65	0.11 15	1.16 726	1.70 743

WCG-NET（raft）	0.45 243	0.21 90	0.55 241	0.40 93	0.24 103	0.50 219	0.36 249	0.73 173	1.09 463	0.71 310	0.76 289	0.92 435	0.51 297	0.84 271	0.34 230	0.16 147	0.12 116	0.15 65	0.14 188	0.14 47	0.14 159

MIF-Stereo (partial)	0.45 243	0.25 241	0.70 352	0.50 331	0.52 564	0.35 61	0.26 103	0.91 262	0.59 238	0.45 200	0.71 274	0.51 236	0.51 297	1.11 371	0.45 355	0.20 371	0.16 410	0.23 443	0.20 412	0.24 473	0.18 317

AnonStereo	0.46 252	0.24 199	0.65 312	0.47 262	0.34 373	0.47 167	0.40 319	0.95 288	0.78 315	0.70 307	0.57 219	0.80 374	0.50 282	1.00 336	0.33 214	0.20 371	0.12 116	0.18 230	0.16 276	0.22 423	0.16 251

SCION-Mon(vits-remp)	0.46 252	0.48 595	1.23 597	0.67 597	1.31 733	1.59 647	0.31 170	0.55 61	0.43 145	0.28 26	0.28 38	0.23 9	0.21 9	0.57 141	0.25 56	0.11 1	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.14 47	0.11 3

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.46 252	1.22 721	2.46 703	0.39 76	0.30 269	0.29 31	0.28 129	0.81 215	0.34 87	0.33 93	0.47 159	0.38 152	0.44 214	0.37 14	0.25 56	0.15 99	0.12 116	0.15 65	0.11 15	0.16 131	0.16 251

SCV	0.46 252	0.26 276	0.55 241	0.47 262	0.25 133	0.39 85	0.38 285	1.98 648	0.60 240	0.35 115	0.48 166	0.55 263	0.36 158	1.28 419	0.32 192	0.24 494	0.12 116	0.17 177	0.13 145	0.18 239	0.14 159

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 252	0.36 534	0.71 363	0.47 262	0.36 399	0.67 383	0.35 232	0.78 192	1.12 477	0.61 286	0.62 234	0.39 155	0.39 174	0.71 212	0.39 292	0.20 371	0.17 446	0.22 402	0.18 340	0.23 453	0.19 366

IGEVStereo-DCA	0.46 252	0.28 341	0.56 252	0.43 163	0.33 349	0.49 197	0.42 345	0.87 242	0.50 185	0.47 212	0.48 166	0.48 214	0.46 230	2.03 570	0.30 150	0.19 322	0.14 305	0.19 265	0.15 220	0.16 131	0.18 317

rrr	0.46 252	0.28 341	0.73 382	0.43 163	0.33 349	0.49 197	0.38 285	0.76 185	0.50 185	0.47 212	0.48 166	0.48 214	0.46 230	2.03 570	0.30 150	0.19 322	0.14 305	0.19 265	0.15 220	0.16 131	0.16 251

plain	0.46 252	0.27 311	1.01 539	0.50 331	0.40 466	0.35 61	0.37 276	0.87 242	0.56 221	0.43 185	0.76 289	0.42 176	0.40 181	1.13 379	0.45 355	0.21 409	0.15 371	0.24 468	0.19 368	0.24 473	0.16 251

XX-TBD	0.46 252	0.70 670	0.35 9	0.79 661	0.25 133	0.58 307	0.26 103	0.69 155	1.27 579	0.76 321	1.00 365	0.45 195	0.33 125	0.47 86	0.37 267	0.19 322	0.15 371	0.15 65	0.11 15	0.17 184	0.14 159

PMTNet	0.46 252	0.21 90	0.38 40	0.37 38	0.23 77	0.71 408	0.27 121	0.74 179	1.04 430	0.64 294	0.70 271	0.55 263	0.47 242	0.86 281	0.35 243	1.00 730	0.13 231	0.15 65	0.10 2	0.15 88	0.13 88

rvit_stereo_0083	0.47 262	0.33 479	0.81 441	0.56 465	0.36 399	0.50 219	0.44 384	0.68 152	0.95 379	0.49 229	0.57 219	0.55 263	0.49 273	0.88 286	0.46 370	0.25 522	0.25 602	0.24 468	0.20 412	0.24 473	0.17 286

rvit_stereo_ft	0.47 262	0.35 524	0.87 474	0.67 597	0.42 483	0.40 93	0.59 539	0.81 215	0.74 297	0.46 207	0.55 211	0.57 283	0.49 273	0.65 188	0.50 402	0.25 522	0.17 446	0.22 402	0.22 490	0.24 473	0.17 286

RAFT-Stereo-weight	0.47 262	0.24 199	0.53 212	0.48 296	0.27 187	0.60 326	0.35 232	1.02 325	1.07 447	0.99 398	0.78 294	0.76 362	0.28 67	0.76 234	0.36 255	0.16 147	0.12 116	0.17 177	0.15 220	0.16 131	0.15 207

CAS++	0.47 262	0.31 436	0.56 252	0.47 262	0.32 325	0.42 113	0.28 129	1.76 578	0.72 290	0.71 310	0.72 278	0.37 140	0.28 67	0.69 200	0.33 214	0.27 563	0.22 564	0.26 528	0.21 459	0.29 549	0.19 366
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
iRaftStereo_RVC	0.47 262	0.26 276	0.64 305	0.50 331	0.29 242	0.53 258	0.33 206	1.05 345	0.77 311	0.84 353	1.00 365	0.55 263	0.37 162	0.81 259	0.40 302	0.17 207	0.12 116	0.22 402	0.20 412	0.19 296	0.15 207

CREStereo++_RVC	0.47 262	0.21 90	0.38 40	0.45 225	0.38 443	0.45 141	0.25 89	0.75 182	1.29 589	0.80 336	1.21 476	0.47 207	0.37 162	0.53 118	0.44 340	0.16 147	0.11 42	0.15 65	0.80 730	0.18 239	0.11 3
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
SE	0.48 268	0.30 399	0.51 187	0.45 225	0.25 133	0.66 377	0.49 450	1.10 371	0.72 290	0.81 341	1.17 458	0.50 229	0.56 337	0.44 54	0.34 230	0.25 522	0.16 410	0.23 443	0.19 368	0.24 473	0.26 526

quiztm	0.48 268	0.26 276	0.52 201	0.49 318	0.55 579	0.45 141	0.42 345	1.45 484	0.81 325	0.79 333	1.14 441	0.57 283	0.32 114	0.58 148	0.36 255	0.17 207	0.12 116	0.17 177	0.14 188	0.18 239	0.15 207

WQFJA1	0.48 268	0.27 311	0.53 212	0.46 245	0.85 686	0.79 453	0.39 303	1.11 378	0.75 298	0.50 238	0.52 191	0.53 251	0.50 282	0.71 212	0.65 475	0.17 207	0.21 542	0.19 265	0.16 276	0.19 296	0.16 251

NLMM	0.48 268	0.27 311	0.53 212	0.46 245	0.85 686	0.79 453	0.39 303	1.12 381	0.75 298	0.50 238	0.52 191	0.53 251	0.50 282	0.72 216	0.65 475	0.17 207	0.21 542	0.19 265	0.16 276	0.19 296	0.16 251

xyz-stereo-finetune	0.48 268	0.25 241	0.54 226	0.42 141	0.23 77	0.80 462	0.42 345	0.80 208	0.80 321	0.61 286	0.62 234	0.54 257	0.43 202	1.70 530	0.58 446	0.15 99	0.15 371	0.19 265	0.15 220	0.16 131	0.15 207

999	0.48 268	0.22 131	0.49 163	0.48 296	0.34 373	0.75 427	0.31 170	0.85 237	0.55 217	0.37 136	0.48 166	0.50 229	0.36 158	2.45 607	0.39 292	0.16 147	0.13 231	0.18 230	0.15 220	0.16 131	0.19 366

model_zeroshot	0.48 268	0.29 376	0.86 462	0.51 363	0.36 399	0.69 397	0.37 276	1.12 381	0.62 245	0.85 358	0.84 312	0.66 328	0.37 162	0.73 222	0.34 230	0.20 371	0.16 410	0.19 265	0.16 276	0.17 184	0.16 251

MyStereo07	0.48 268	0.29 376	0.50 175	0.55 449	0.45 510	0.59 318	0.79 606	1.05 345	0.51 196	0.48 221	0.53 198	0.43 181	0.55 329	1.30 425	0.34 230	0.17 207	0.16 410	0.24 468	0.20 412	0.23 453	0.20 404

4D-IteraStereo	0.48 268	0.24 199	0.76 413	0.50 331	0.44 503	0.66 377	0.31 170	0.87 242	1.02 419	1.03 417	0.72 278	0.78 368	0.32 114	0.64 177	0.37 267	0.17 207	0.11 42	0.23 443	0.19 368	0.19 296	0.13 88

CES	0.48 268	0.20 50	0.37 20	0.39 76	1.39 736	0.55 283	0.35 232	0.98 308	0.66 270	0.44 192	0.66 251	0.35 121	0.27 59	0.56 134	0.33 214	0.15 99	0.13 231	0.15 65	0.10 2	0.19 296	1.46 736

GGDA	0.49 278	0.25 241	0.53 212	0.41 116	0.29 242	0.57 300	0.33 206	0.98 308	0.97 393	0.81 341	0.89 334	0.61 306	0.51 297	1.26 413	0.47 379	0.18 264	0.13 231	0.16 117	0.15 220	0.18 239	0.18 317

NLSM1	0.49 278	0.25 241	0.55 241	0.48 296	1.08 712	0.83 479	0.31 170	0.83 228	0.66 270	0.51 245	0.76 289	0.47 207	0.48 256	0.98 323	0.55 433	0.18 264	0.19 493	0.21 361	0.18 340	0.20 346	0.15 207

FE-Mocha	0.49 278	0.30 399	0.87 474	0.48 296	0.36 399	0.45 141	0.22 46	1.58 523	0.49 178	1.00 403	1.09 411	0.74 355	0.41 185	0.55 129	0.30 150	0.18 264	0.12 116	0.21 361	0.20 412	0.17 184	0.15 207

MM-Stereo_test1	0.49 278	0.24 199	0.56 252	0.51 363	0.30 269	0.50 219	0.54 488	0.91 262	1.03 425	0.84 353	0.69 266	0.54 257	0.60 366	1.16 386	0.33 214	0.18 264	0.16 410	0.20 317	0.17 311	0.19 296	0.15 207

AE-Stereo	0.49 278	0.27 311	0.67 330	0.60 517	0.39 454	0.67 383	0.46 415	1.18 404	1.09 463	0.47 212	0.75 287	0.69 341	0.47 242	0.59 150	0.40 302	0.16 147	0.15 371	0.21 361	0.20 412	0.19 296	0.15 207

sCroCo_RVC	0.49 278	0.40 560	1.02 546	0.65 579	0.60 607	0.52 247	0.40 319	0.83 228	0.61 241	0.44 192	0.74 285	0.49 223	0.50 282	0.63 176	0.48 385	0.26 547	0.27 617	0.23 443	0.22 490	0.29 549	0.25 502

monster_256*512	0.50 284	0.31 436	0.53 212	0.51 363	0.35 381	0.51 239	0.46 415	1.03 330	0.92 370	0.59 280	0.87 325	1.10 506	0.69 414	0.69 200	0.46 370	0.16 147	0.13 231	0.21 361	0.18 340	0.20 346	0.18 317

MM-Stereo_test3	0.50 284	0.24 199	0.54 226	0.54 424	0.74 652	0.49 197	0.53 481	1.09 368	1.05 435	0.62 291	0.95 344	0.61 306	0.42 193	0.77 237	0.38 280	0.20 371	0.17 446	0.20 317	0.16 276	0.18 239	0.18 317

RCA-Stereo	0.50 284	0.23 170	0.58 274	0.48 296	0.33 349	0.55 283	0.45 405	0.97 302	1.38 631	0.68 304	1.05 394	0.63 316	0.80 468	0.59 150	0.32 192	0.17 207	0.12 116	0.17 177	0.14 188	0.16 131	0.14 159

HLf8	0.51 287	0.25 241	0.96 520	0.40 93	0.33 349	0.62 342	0.36 249	1.17 396	1.07 447	0.61 286	0.83 308	0.56 277	0.44 214	0.99 330	0.46 370	0.20 371	0.13 231	0.17 177	0.14 188	0.19 296	0.21 428

TestStereo_HL2	0.51 287	0.27 311	0.56 252	0.42 141	0.32 325	0.57 300	0.34 221	1.00 315	0.91 363	0.82 347	0.87 325	0.61 306	0.50 282	1.55 496	0.48 385	0.19 322	0.13 231	0.16 117	0.14 188	0.18 239	0.19 366

TestStereo-Hl	0.51 287	0.27 311	0.55 241	0.41 116	0.29 242	0.55 283	0.45 405	1.05 345	0.90 357	0.87 362	0.85 316	0.72 350	0.65 402	1.33 434	0.43 336	0.17 207	0.13 231	0.17 177	0.15 220	0.18 239	0.18 317

WQFJX	0.51 287	0.27 311	0.52 201	0.46 245	0.87 692	0.75 427	0.39 303	1.29 443	0.77 311	0.53 251	0.52 191	0.55 263	0.55 329	0.95 311	0.60 457	0.17 207	0.19 493	0.19 265	0.16 276	0.19 296	0.18 317

knoymous	0.51 287	0.29 376	0.47 146	0.43 163	0.30 269	0.55 283	0.55 506	1.02 325	0.77 311	0.98 395	0.85 316	0.94 440	0.56 337	0.85 277	0.45 355	0.20 371	0.14 305	0.26 528	0.14 188	0.23 453	0.23 471

Weightmod_eth	0.52 292	0.25 241	0.48 154	0.45 225	0.39 454	0.59 318	0.43 369	0.96 298	0.57 223	0.65 297	1.50 590	0.66 328	0.76 445	1.19 394	0.32 192	0.33 619	0.19 493	0.18 230	0.17 311	0.18 239	0.13 88

SMOE	0.52 292	0.25 241	0.55 241	0.47 262	0.22 62	0.92 510	0.65 560	0.92 265	0.81 325	0.71 310	1.21 476	0.69 341	0.67 409	0.55 129	0.41 312	0.28 579	0.15 371	0.38 649	0.19 368	0.23 453	0.18 317

ManiGeoR	0.52 292	0.24 199	0.97 523	0.41 116	0.34 373	0.54 268	0.35 232	1.16 392	1.05 435	0.54 257	0.84 312	0.55 263	0.50 282	1.38 453	0.55 433	0.18 264	0.13 231	0.17 177	0.14 188	0.17 184	0.19 366

HLf10	0.52 292	0.24 199	0.97 523	0.41 116	0.34 373	0.54 268	0.35 232	1.16 392	1.05 435	0.54 257	0.84 312	0.55 263	0.50 282	1.38 453	0.55 433	0.18 264	0.13 231	0.17 177	0.14 188	0.17 184	0.19 366

Lsterematch	0.52 292	0.24 199	0.64 305	0.45 225	0.25 133	0.71 408	0.31 170	0.81 215	1.05 435	0.96 385	1.28 506	0.69 341	0.48 256	0.84 271	0.66 481	0.21 409	0.12 116	0.19 265	0.16 276	0.18 239	0.19 366

NLCSM	0.52 292	0.28 341	0.55 241	0.52 385	0.74 652	0.72 411	0.46 415	0.96 298	0.65 267	0.63 292	0.51 186	0.48 214	0.61 377	1.32 430	0.70 495	0.19 322	0.20 514	0.21 361	0.18 340	0.22 423	0.20 404

tg	0.52 292	0.24 199	0.61 289	0.49 318	0.30 269	0.90 499	0.29 141	1.07 361	0.83 333	0.83 350	1.02 378	0.62 313	0.43 202	1.35 442	0.41 312	0.17 207	0.12 116	0.22 402	0.20 412	0.17 184	0.15 207

11t1	0.52 292	0.28 341	0.68 334	0.51 363	0.28 217	0.83 479	0.39 303	1.22 426	0.63 248	0.84 353	0.74 285	0.68 335	0.68 410	0.91 294	0.57 442	0.21 409	0.18 472	0.19 265	0.16 276	0.20 346	0.21 428

LL-Strereo2	0.52 292	0.33 479	0.69 346	0.52 385	0.37 421	0.70 404	0.30 155	1.13 385	0.67 272	0.94 380	0.78 294	0.91 427	0.42 193	1.05 352	0.42 326	0.17 207	0.16 410	0.29 571	0.25 543	0.21 394	0.16 251

Selective-RAFT	0.52 292	0.28 341	0.79 434	0.55 449	0.27 187	0.91 503	0.33 206	0.80 208	0.88 350	0.58 272	0.63 238	0.81 381	0.77 449	1.29 423	0.48 385	0.19 322	0.14 305	0.17 177	0.15 220	0.19 296	0.17 286

HUI-Stereo	0.52 292	0.30 399	0.73 382	0.50 331	0.27 187	0.65 368	0.30 155	1.04 337	0.64 253	1.12 450	0.96 348	0.83 393	0.60 366	0.79 249	0.45 355	0.22 441	0.14 305	0.24 468	0.20 412	0.26 504	0.18 317

test-1	0.52 292	0.26 276	1.04 556	0.56 465	0.32 325	0.61 332	0.38 285	1.10 371	0.91 363	0.78 330	1.01 370	0.77 364	0.52 305	0.60 162	0.42 326	0.17 207	0.14 305	0.20 317	0.17 311	0.20 346	0.23 471

rafts_anoy	0.52 292	0.29 376	0.59 280	0.59 505	0.50 539	0.53 258	0.40 319	1.11 378	1.03 425	0.84 353	0.83 308	0.68 335	0.54 321	0.72 216	0.51 407	0.19 322	0.14 305	0.24 468	0.26 561	0.21 394	0.18 317

s12784h	0.52 292	0.20 50	0.38 40	0.41 116	0.19 27	0.96 526	0.34 221	1.17 396	1.25 568	0.81 341	0.90 335	0.63 316	0.50 282	1.45 474	0.42 326	0.14 60	0.12 116	0.17 177	0.11 15	0.18 239	0.11 3

raftrobust	0.52 292	0.25 241	0.56 252	0.65 579	0.52 564	0.49 197	0.34 221	0.98 308	0.91 363	1.30 559	0.87 325	0.63 316	0.81 472	0.78 244	0.41 312	0.19 322	0.15 371	0.16 117	0.14 188	0.15 88	0.16 251

Gwc-CoAtRS	0.52 292	0.24 199	0.68 334	0.48 296	0.29 242	0.64 352	0.25 89	1.16 392	1.08 454	1.01 409	1.00 365	1.12 514	0.56 337	0.69 200	0.37 267	0.16 147	0.13 231	0.17 177	0.15 220	0.15 88	0.15 207

Weightmod	0.53 308	0.25 241	0.46 139	0.41 116	0.31 299	0.85 491	0.40 319	0.86 239	0.61 241	0.71 310	1.39 554	0.73 353	0.60 366	1.56 501	0.41 312	0.18 264	0.28 625	0.20 317	0.18 340	0.17 184	0.14 159

S0	0.53 308	0.24 199	0.52 201	0.49 318	0.32 325	1.14 572	0.68 574	0.90 260	0.58 228	0.76 321	1.32 524	0.65 323	0.55 329	0.70 206	0.39 292	0.27 563	0.25 602	0.29 571	0.26 561	0.20 346	0.17 286

HLF11	0.53 308	0.25 241	1.02 546	0.41 116	0.35 381	0.47 167	0.28 129	1.17 396	0.96 385	0.64 294	0.87 325	0.61 306	0.50 282	1.51 487	0.63 469	0.18 264	0.14 305	0.16 117	0.13 145	0.17 184	0.20 404

IGEV-FE	0.53 308	0.30 399	0.99 529	0.56 465	0.35 381	0.41 100	0.32 192	1.37 457	0.63 248	1.00 403	1.09 411	0.94 440	0.41 185	0.83 266	0.39 292	0.18 264	0.12 116	0.19 265	0.18 340	0.19 296	0.17 286

rvit_0105_6	0.53 308	0.37 541	0.98 528	0.65 579	0.38 443	0.51 239	0.51 462	0.77 189	1.20 541	0.54 257	0.55 211	0.65 323	0.53 314	0.94 308	0.44 340	0.32 610	0.32 656	0.28 560	0.24 529	0.28 538	0.21 428

IGEV_Zeroshot_test	0.53 308	0.30 399	0.99 529	0.56 465	0.35 381	0.41 100	0.32 192	1.37 457	0.63 248	1.00 403	1.09 411	0.95 449	0.41 185	0.83 266	0.39 292	0.18 264	0.12 116	0.19 265	0.18 340	0.19 296	0.17 286

EKT-Stereo	0.53 308	0.30 399	0.73 382	0.58 490	0.60 607	0.51 239	0.48 438	0.94 282	0.90 357	0.71 310	0.88 330	0.77 364	0.43 202	1.07 358	0.40 302	0.22 441	0.16 410	0.21 361	0.18 340	0.20 346	0.22 451

Any-RAFT	0.53 308	0.24 199	0.47 146	0.47 262	0.27 187	1.00 538	0.25 89	1.58 523	1.05 435	0.85 358	0.99 360	1.06 486	0.47 242	0.70 206	0.32 192	0.18 264	0.13 231	0.16 117	0.13 145	0.16 131	0.16 251

anonymousdsp2	0.53 308	0.27 311	0.74 399	0.48 296	0.29 242	0.76 435	0.47 425	1.61 532	0.82 332	0.77 327	0.77 292	0.75 358	0.47 242	1.03 343	0.40 302	0.18 264	0.13 231	0.18 230	0.13 145	0.19 296	0.18 317

fff	0.53 308	0.24 199	0.70 352	0.43 163	0.24 103	0.48 180	0.36 249	1.07 361	1.25 568	1.10 442	1.02 378	0.57 283	1.06 592	0.73 222	0.52 415	0.16 147	0.13 231	0.17 177	0.13 145	0.15 88	0.19 366

test_4	0.53 308	0.22 131	0.56 252	0.54 424	0.32 325	0.64 352	0.39 303	0.80 208	0.62 245	0.92 374	1.87 662	0.68 335	0.42 193	1.16 386	0.37 267	0.15 99	0.13 231	0.20 317	0.22 490	0.20 346	0.15 207

GMOStereo	0.53 308	0.26 276	0.65 312	0.50 331	0.29 242	0.52 247	0.43 369	0.89 252	0.96 385	1.41 610	1.14 441	0.85 403	0.56 337	0.59 150	0.38 280	0.16 147	0.14 305	0.24 468	0.21 459	0.20 346	0.15 207

error version	0.53 308	0.26 276	0.65 312	0.50 331	0.29 242	0.52 247	0.43 369	0.89 252	0.96 385	1.41 610	1.14 441	0.85 403	0.56 337	0.59 150	0.38 280	0.16 147	0.14 305	0.24 468	0.21 459	0.20 346	0.15 207

test-v	0.53 308	0.26 276	0.65 312	0.50 331	0.29 242	0.52 247	0.43 369	0.89 252	0.96 385	1.41 610	1.14 441	0.85 403	0.56 337	0.59 150	0.38 280	0.16 147	0.14 305	0.24 468	0.21 459	0.20 346	0.15 207

test-2	0.53 308	0.26 276	0.65 312	0.50 331	0.29 242	0.52 247	0.43 369	0.89 252	0.96 385	1.41 610	1.14 441	0.85 403	0.56 337	0.59 150	0.38 280	0.16 147	0.14 305	0.24 468	0.21 459	0.20 346	0.15 207

raft+_RVC	0.53 308	0.26 276	0.54 226	0.60 517	0.47 527	0.54 268	0.54 488	1.27 438	0.99 406	0.76 321	1.03 388	0.70 346	0.56 337	0.93 305	0.47 379	0.18 264	0.14 305	0.19 265	0.18 340	0.18 239	0.15 207

csc	0.53 308	0.24 199	0.70 352	0.43 163	0.24 103	0.48 180	0.36 249	1.07 361	1.25 568	1.10 442	1.02 378	0.57 283	1.06 592	0.73 222	0.52 415	0.16 147	0.13 231	0.17 177	0.13 145	0.15 88	0.19 366

cscssc	0.53 308	0.24 199	0.70 352	0.43 163	0.24 103	0.48 180	0.36 249	1.07 361	1.25 568	1.10 442	1.02 378	0.57 283	1.06 592	0.73 222	0.52 415	0.16 147	0.13 231	0.17 177	0.13 145	0.15 88	0.19 366

TestStereo_HLe17	0.54 326	0.24 199	1.22 595	0.41 116	0.30 269	0.61 332	0.41 338	1.22 426	1.09 463	0.61 286	0.86 319	0.53 251	0.46 230	1.33 434	0.45 355	0.19 322	0.12 116	0.18 230	0.16 276	0.18 239	0.18 317

FSD	0.54 326	0.52 613	0.65 312	0.62 545	0.50 539	0.54 268	0.58 529	0.65 130	0.53 210	0.54 257	0.52 191	0.56 277	0.52 305	0.57 141	0.55 433	0.51 692	0.47 713	0.50 685	0.49 697	0.50 663	0.49 666

1test111	0.54 326	0.31 436	0.50 175	0.54 424	0.26 155	1.18 584	0.51 462	1.42 472	0.78 315	0.58 272	0.79 300	0.48 214	0.88 510	0.88 286	0.59 449	0.20 371	0.12 116	0.25 509	0.15 220	0.22 423	0.21 428

RAFT-Test	0.54 326	0.25 241	0.64 305	0.47 262	0.30 269	0.97 530	0.27 121	1.24 433	0.81 325	0.96 385	1.12 430	1.28 558	0.48 256	0.71 212	0.36 255	0.17 207	0.13 231	0.17 177	0.14 188	0.16 131	0.16 251

DCANet-4	0.54 326	0.26 276	1.07 566	0.42 141	0.24 103	0.48 180	0.36 249	0.99 311	1.30 595	1.10 442	1.02 378	0.56 277	0.75 437	0.73 222	0.52 415	0.16 147	0.13 231	0.17 177	0.13 145	0.15 88	0.19 366

x	0.54 326	0.31 436	0.61 289	0.47 262	0.30 269	0.67 383	0.47 425	1.53 511	0.79 320	0.81 341	0.83 308	0.78 368	0.70 420	0.70 206	0.62 464	0.21 409	0.19 493	0.22 402	0.19 368	0.21 394	0.20 404

test-3	0.54 326	0.22 131	0.68 334	0.47 262	0.27 187	0.58 307	0.35 232	0.92 265	1.00 412	1.32 573	0.69 266	0.87 411	0.45 221	1.68 528	0.37 267	0.16 147	0.11 42	0.20 317	0.16 276	0.17 184	0.13 88

test_1	0.54 326	0.22 131	0.68 334	0.47 262	0.27 187	0.58 307	0.35 232	0.92 265	1.00 412	1.28 543	0.68 261	0.87 411	0.45 221	1.67 523	0.37 267	0.16 147	0.11 42	0.20 317	0.16 276	0.17 184	0.13 88

PSM-adaLoss	0.54 326	0.30 399	0.73 382	0.50 331	0.27 187	0.65 368	0.41 338	1.04 337	0.64 253	1.12 450	0.96 348	0.82 386	0.61 377	1.06 354	0.45 355	0.22 441	0.14 305	0.24 468	0.20 412	0.26 504	0.18 317

ROB_FTStereo_v2	0.54 326	0.30 399	0.73 382	0.50 331	0.27 187	0.64 352	0.42 345	1.05 345	0.64 253	1.12 450	0.96 348	0.83 393	0.60 366	1.12 376	0.46 370	0.22 441	0.14 305	0.24 468	0.20 412	0.26 504	0.18 317

ROB_FTStereo	0.54 326	0.30 399	0.73 382	0.50 331	0.27 187	0.64 352	0.25 89	1.05 345	0.64 253	1.12 450	0.95 344	0.82 386	0.61 377	1.15 382	0.45 355	0.22 441	0.14 305	0.24 468	0.20 412	0.26 504	0.18 317

cross-raft	0.54 326	0.25 241	0.61 289	0.52 385	0.29 242	0.68 391	0.37 276	1.46 486	0.76 307	1.01 409	1.06 396	1.28 558	0.46 230	0.71 212	0.35 243	0.15 99	0.12 116	0.18 230	0.16 276	0.19 296	0.14 159

RAFT-IKP	0.54 326	0.30 399	0.73 382	0.50 331	0.27 187	0.59 318	0.36 249	1.04 337	0.64 253	1.12 450	0.96 348	0.83 393	0.61 377	1.22 400	0.45 355	0.22 441	0.14 305	0.24 468	0.20 412	0.26 504	0.18 317

RALCasStereoNet	0.54 326	0.30 399	0.66 324	0.59 505	0.51 551	0.61 332	0.52 473	0.94 282	0.93 373	0.70 307	1.01 370	0.78 368	0.44 214	1.33 434	0.47 379	0.20 371	0.16 410	0.18 230	0.16 276	0.20 346	0.19 366

DCANet	0.54 326	0.24 199	0.70 352	0.43 163	0.24 103	0.49 197	0.36 249	1.05 345	1.30 595	1.12 450	1.03 388	0.58 290	0.92 524	0.81 259	0.52 415	0.16 147	0.13 231	0.17 177	0.13 145	0.18 239	0.19 366

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 326	0.25 241	0.68 334	0.43 163	0.24 103	0.40 93	0.34 221	1.04 337	1.09 463	1.32 573	1.60 617	0.80 374	0.68 410	0.67 195	0.39 292	0.13 29	0.10 9	0.18 230	0.17 311	0.17 184	0.13 88

CFNet-RSSM	0.54 326	0.24 199	0.70 352	0.48 296	0.28 217	0.60 326	0.27 121	1.49 492	1.14 494	1.06 423	0.93 341	1.08 493	0.54 321	0.70 206	0.35 243	0.16 147	0.12 116	0.17 177	0.15 220	0.16 131	0.14 159

MSKI-zero shot	0.55 343	0.26 276	0.57 266	0.51 363	0.26 155	0.69 397	0.28 129	1.18 404	0.64 253	0.91 372	1.32 524	0.82 386	0.33 125	1.92 558	0.32 192	0.17 207	0.12 116	0.17 177	0.13 145	0.16 131	0.16 251

test_3	0.55 343	0.23 170	0.71 363	0.53 407	0.28 217	0.61 332	0.40 319	0.92 265	1.05 435	1.19 502	0.68 261	0.93 437	0.44 214	1.67 523	0.39 292	0.15 99	0.12 116	0.22 402	0.19 368	0.21 394	0.14 159

Patchmatch Stereo++	0.55 343	0.30 399	0.73 382	0.50 331	0.27 187	0.65 368	0.29 141	1.05 345	0.64 253	1.12 450	0.96 348	0.83 393	0.60 366	1.37 449	0.45 355	0.22 441	0.14 305	0.24 468	0.20 412	0.26 504	0.18 317
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
DeepStereo_RVC	0.55 343	0.29 376	0.72 370	0.51 363	0.30 269	0.59 318	0.33 206	1.03 330	0.70 284	1.16 484	0.93 341	0.83 393	0.94 539	0.96 312	0.54 428	0.21 409	0.14 305	0.21 361	0.19 368	0.24 473	0.24 487

iRAFT	0.55 343	0.30 399	0.73 382	0.50 331	0.27 187	0.65 368	0.29 141	1.05 345	0.64 253	1.12 450	0.96 348	0.83 393	0.60 366	1.37 449	0.45 355	0.22 441	0.14 305	0.24 468	0.20 412	0.26 504	0.18 317

CRE-IMP	0.55 343	0.30 399	0.74 399	0.52 385	0.29 242	0.79 453	0.25 89	1.04 337	0.72 290	1.09 434	0.95 344	0.81 381	0.57 350	1.10 368	0.50 402	0.21 409	0.14 305	0.23 443	0.19 368	0.28 538	0.22 451

sAnonymous2	0.55 343	0.56 630	1.46 643	0.60 517	0.51 551	0.48 180	0.52 473	0.79 199	0.68 278	0.50 238	0.67 258	0.46 199	0.62 383	0.59 150	0.40 302	0.22 441	0.17 446	0.22 402	0.21 459	0.86 710	0.56 682

CroCo_RVC	0.55 343	0.56 630	1.46 643	0.60 517	0.51 551	0.48 180	0.52 473	0.79 199	0.68 278	0.50 238	0.67 258	0.46 199	0.62 383	0.59 150	0.40 302	0.22 441	0.17 446	0.22 402	0.21 459	0.86 710	0.56 682

GMStereo	0.55 343	0.45 584	0.94 510	0.50 331	0.32 325	0.64 352	0.43 369	1.00 315	1.40 641	0.82 347	0.73 280	0.51 236	0.45 221	0.85 277	0.55 433	0.24 494	0.15 371	0.20 317	0.21 459	0.31 568	0.24 487
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
TestStereo_HL3	0.56 352	0.26 276	1.40 624	0.44 204	0.34 373	0.67 383	0.53 481	0.92 265	0.84 337	0.96 385	0.99 360	0.80 374	0.62 383	1.08 363	0.39 292	0.18 264	0.14 305	0.17 177	0.16 276	0.17 184	0.21 428

NLMM1	0.56 352	0.27 311	0.60 284	0.47 262	0.74 652	0.68 391	0.43 369	1.83 604	1.04 430	0.59 280	0.62 234	0.51 236	0.47 242	1.33 434	0.57 442	0.18 264	0.21 542	0.20 317	0.17 311	0.20 346	0.15 207

AIO-test1	0.56 352	0.25 241	0.55 241	0.64 564	0.78 669	0.80 462	0.36 249	1.18 404	1.34 610	0.57 270	0.88 330	0.61 306	0.50 282	1.12 376	0.35 243	0.17 207	0.17 446	0.22 402	0.24 529	0.18 239	0.23 471

rvit_0105_4	0.56 352	0.38 548	1.06 561	0.66 585	0.38 443	0.53 258	0.53 481	0.84 234	1.17 519	0.56 268	0.61 230	0.72 350	0.59 362	0.98 323	0.45 355	0.32 610	0.33 661	0.29 571	0.25 543	0.29 549	0.23 471

H2IRNET	0.56 352	0.26 276	0.66 324	0.47 262	0.35 381	0.41 100	0.26 103	0.92 265	1.17 519	0.61 286	1.28 506	1.08 493	0.86 500	0.99 330	0.63 469	0.19 322	0.16 410	0.22 402	0.25 543	0.21 394	0.18 317

ACVNet-DCA	0.56 352	0.31 436	0.50 175	0.54 424	0.26 155	1.18 584	0.51 462	1.42 472	0.78 315	0.58 272	0.79 300	0.48 214	0.88 510	1.46 476	0.32 192	0.20 371	0.12 116	0.25 509	0.15 220	0.22 423	0.21 428

riskmin	0.56 352	0.27 311	0.60 284	0.43 163	0.31 299	0.83 479	0.42 345	1.14 387	1.04 430	0.73 320	0.75 287	1.11 513	1.01 574	0.81 259	0.51 407	0.20 371	0.14 305	0.24 468	0.15 220	0.24 473	0.25 502

MIPNet	0.56 352	0.28 341	0.94 510	0.49 318	0.33 349	0.66 377	0.38 285	1.35 453	1.08 454	1.06 423	0.92 338	0.60 301	0.79 462	0.73 222	0.52 415	0.17 207	0.14 305	0.19 265	0.16 276	0.18 239	0.17 286

iGMRVC	0.56 352	0.30 399	0.73 382	0.50 331	0.27 187	0.65 368	0.38 285	1.05 345	0.64 253	1.12 450	0.96 348	0.83 393	0.60 366	1.52 488	0.46 370	0.22 441	0.14 305	0.24 468	0.20 412	0.26 504	0.18 317

WQFJX1	0.57 361	0.26 276	0.54 226	0.48 296	0.72 644	0.68 391	0.47 425	2.46 721	0.71 288	0.54 257	0.50 179	0.53 251	0.51 297	1.36 447	0.60 457	0.18 264	0.20 514	0.20 317	0.16 276	0.20 346	0.20 404

AIO-test2	0.57 361	0.28 341	0.63 298	0.61 533	0.58 596	0.79 453	0.51 462	1.18 404	1.40 641	0.63 292	1.15 450	0.51 236	0.43 202	1.09 365	0.35 243	0.21 409	0.17 446	0.26 528	0.30 617	0.20 346	0.19 366

MIM_Stereo	0.57 361	0.24 199	0.92 503	0.46 245	0.30 269	0.54 268	0.28 129	1.27 438	0.75 298	1.00 403	1.16 455	0.93 437	0.53 314	1.45 474	0.61 461	0.16 147	0.16 410	0.20 317	0.19 368	0.17 184	0.14 159

qqq	0.57 361	0.34 504	0.71 363	0.47 262	0.27 187	0.64 352	0.62 550	1.42 472	0.78 315	0.80 336	0.92 338	0.95 449	0.77 449	0.88 286	0.59 449	0.21 409	0.20 514	0.24 468	0.23 513	0.22 423	0.21 428

ADStereo(finetuned)	0.57 361	0.24 199	1.06 561	0.43 163	0.24 103	0.49 197	0.35 232	1.05 345	1.30 595	1.12 450	1.03 388	0.58 290	1.20 624	0.84 271	0.51 407	0.16 147	0.13 231	0.17 177	0.13 145	0.18 239	0.19 366

R-Stereo Train	0.57 361	0.26 276	0.63 298	0.54 424	0.36 399	0.69 397	0.54 488	1.22 426	0.72 290	1.61 654	1.50 590	0.75 358	0.53 314	0.64 177	0.44 340	0.18 264	0.15 371	0.17 177	0.15 220	0.17 184	0.17 286

RAFT-Stereo	0.57 361	0.26 276	0.63 298	0.54 424	0.36 399	0.69 397	0.54 488	1.22 426	0.72 290	1.61 654	1.50 590	0.75 358	0.53 314	0.64 177	0.44 340	0.18 264	0.15 371	0.17 177	0.15 220	0.17 184	0.17 286
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
S	0.58 368	0.27 311	0.57 266	0.46 245	0.54 572	1.03 546	0.58 529	0.94 282	0.80 321	0.95 382	1.42 560	0.56 277	0.71 425	0.60 162	0.41 312	0.38 650	0.20 514	0.37 645	0.36 660	0.22 423	0.17 286

xyz-stereo-finetune2	0.58 368	0.27 311	0.57 266	0.40 93	0.24 103	1.09 564	0.32 192	0.79 199	0.53 210	0.65 297	1.07 400	0.58 290	0.80 468	2.47 612	0.80 537	0.16 147	0.15 371	0.21 361	0.17 311	0.16 131	0.17 286

rvit_0105_5	0.58 368	0.39 553	1.05 557	0.66 585	0.37 421	0.58 307	0.56 514	0.94 282	1.18 527	0.64 294	0.68 261	0.75 358	0.63 390	0.88 286	0.50 402	0.32 610	0.32 656	0.30 585	0.27 574	0.28 538	0.25 502

RAFT+CT+SA	0.58 368	0.29 376	0.60 284	0.66 585	0.37 421	0.42 113	0.55 506	1.27 438	1.03 425	0.70 307	1.22 480	0.60 301	0.70 420	1.64 517	0.41 312	0.18 264	0.13 231	0.22 402	0.22 490	0.21 394	0.18 317

IPLGR	0.58 368	0.27 311	1.14 586	0.48 296	0.28 217	0.65 368	0.33 206	1.22 426	1.13 491	1.18 498	1.05 394	0.69 341	0.66 406	0.96 312	0.52 415	0.17 207	0.15 371	0.20 317	0.17 311	0.20 346	0.18 317

AFF-stereo	0.58 368	0.25 241	0.64 305	0.46 245	0.29 242	0.34 52	0.38 285	1.15 390	1.14 494	1.17 493	1.60 617	1.10 506	0.71 425	0.97 320	0.43 336	0.13 29	0.11 42	0.19 265	0.19 368	0.17 184	0.14 159

dd	0.59 374	0.48 595	0.97 523	0.55 449	0.32 325	0.64 352	0.47 425	1.02 325	1.34 610	0.78 330	0.86 319	0.58 290	0.54 321	1.01 339	0.86 555	0.28 579	0.18 472	0.26 528	0.19 368	0.32 577	0.24 487

PFNet+	0.59 374	0.28 341	0.77 421	0.53 407	0.30 269	0.59 318	0.31 170	0.92 265	1.14 494	1.33 583	1.10 417	0.79 372	0.57 350	1.31 426	0.49 395	0.25 522	0.17 446	0.28 560	0.26 561	0.21 394	0.25 502

AnonymousM	0.59 374	1.11 713	0.41 76	0.44 204	0.32 325	0.43 124	0.47 425	1.05 345	0.64 253	0.98 395	0.63 238	0.67 333	0.43 202	0.59 150	0.41 312	0.20 371	0.15 371	1.84 745	0.84 733	0.14 47	0.13 88

GANet-ADL	0.60 377	0.35 524	0.72 370	0.64 564	0.40 466	0.68 391	0.51 462	1.49 492	1.12 477	0.95 382	1.08 406	0.91 427	0.57 350	0.76 234	0.55 433	0.26 547	0.18 472	0.18 230	0.16 276	0.23 453	0.25 502

TRStereo	0.60 377	0.60 649	0.97 523	0.74 647	0.67 631	0.46 150	0.38 285	1.85 609	0.89 353	0.79 333	0.80 305	0.88 415	0.39 174	1.10 368	0.41 312	0.23 469	0.15 371	0.23 443	0.24 529	0.17 184	0.15 207

NRIStereo	0.60 377	0.29 376	0.69 346	0.53 407	0.28 217	0.63 348	0.33 206	1.08 367	0.87 346	1.14 468	0.87 325	0.91 427	0.59 362	2.24 591	0.49 395	0.20 371	0.14 305	0.21 361	0.19 368	0.21 394	0.17 286

RALAANet	0.60 377	0.33 479	0.87 474	0.62 545	0.50 539	0.69 397	0.31 170	1.21 418	1.06 442	1.09 434	1.16 455	0.88 415	0.46 230	1.22 400	0.42 326	0.19 322	0.15 371	0.21 361	0.17 311	0.27 518	0.17 286

111	0.60 377	0.23 170	0.70 352	0.43 163	0.24 103	0.72 411	0.42 345	1.18 404	1.41 647	0.80 336	1.38 550	1.10 506	0.79 462	0.96 312	0.58 446	0.18 264	0.13 231	0.17 177	0.15 220	0.17 184	0.19 366

FENet	0.60 377	0.28 341	0.63 298	0.54 424	0.33 349	0.83 479	0.38 285	1.27 438	1.07 447	1.00 403	0.86 319	0.99 465	0.85 492	0.96 312	0.68 491	0.22 441	0.15 371	0.23 443	0.20 412	0.22 423	0.23 471

test_sample1	0.61 383	0.29 376	0.75 403	0.50 331	0.31 299	0.76 435	0.48 438	1.59 525	0.84 337	0.90 368	0.94 343	0.88 415	0.95 544	1.16 386	0.67 486	0.22 441	0.18 472	0.20 317	0.19 368	0.21 394	0.21 428

MyStereo06	0.61 383	0.28 341	0.95 514	0.56 465	0.46 522	0.61 332	0.73 588	1.78 586	0.67 272	1.03 417	1.12 430	1.13 520	0.56 337	0.78 244	0.41 312	0.17 207	0.16 410	0.23 443	0.20 412	0.22 423	0.20 404

ACRE	0.61 383	0.33 479	1.01 539	0.58 490	0.49 532	0.75 427	0.47 425	1.06 359	0.95 379	1.37 595	1.55 603	0.62 313	0.46 230	0.83 266	0.70 495	0.23 469	0.15 371	0.19 265	0.16 276	0.18 239	0.21 428

Anonymous3	0.61 383	0.44 577	1.11 578	0.59 505	0.49 532	0.93 516	0.65 560	0.93 276	0.81 325	0.72 318	0.88 330	0.65 323	0.69 414	1.06 354	0.53 422	0.35 637	0.30 642	0.26 528	0.26 561	0.31 568	0.27 538

SME	0.62 387	0.29 376	0.51 187	0.61 533	0.25 133	1.23 595	0.44 384	1.17 396	1.12 477	0.89 366	1.12 430	0.66 328	0.74 433	1.55 496	0.51 407	0.19 322	0.20 514	0.23 443	0.23 513	0.24 473	0.20 404

test_sample2	0.62 387	0.29 376	0.74 399	0.50 331	0.28 217	0.80 462	0.61 547	1.61 532	1.00 412	0.88 364	0.99 360	0.94 440	0.83 485	1.16 386	0.51 407	0.23 469	0.18 472	0.22 402	0.21 459	0.23 453	0.22 451

tt1	0.62 387	0.32 455	0.51 187	0.54 424	0.26 155	1.16 581	0.48 438	0.95 288	2.47 721	0.57 270	0.77 292	0.49 223	0.81 472	1.55 496	0.32 192	0.20 371	0.12 116	0.24 468	0.15 220	0.19 296	0.20 404

CIPLG	0.62 387	0.33 479	0.96 520	0.58 490	0.50 539	0.75 427	0.48 438	1.05 345	0.96 385	1.40 608	1.57 611	0.64 320	0.48 256	0.89 291	0.70 495	0.23 469	0.15 371	0.19 265	0.16 276	0.19 296	0.21 428

IPLGR_C	0.62 387	0.33 479	0.99 529	0.58 490	0.49 532	0.76 435	0.48 438	1.10 371	0.96 385	1.40 608	1.56 607	0.62 313	0.48 256	0.80 252	0.71 501	0.23 469	0.15 371	0.19 265	0.16 276	0.19 296	0.21 428

HHNet	0.62 387	0.26 276	0.63 298	0.43 163	0.45 510	0.50 219	0.58 529	1.07 361	1.01 415	1.25 534	2.23 687	0.70 346	0.61 377	1.07 358	0.47 379	0.20 371	0.13 231	0.23 443	0.19 368	0.19 296	0.30 573

Pruner-Stereo	0.62 387	0.29 376	0.70 352	0.61 533	0.31 299	0.63 348	0.43 369	1.17 396	0.99 406	1.53 636	1.08 406	0.95 449	0.55 329	1.35 442	0.51 407	0.23 469	0.14 305	0.24 468	0.21 459	0.21 394	0.23 471

DIP-Stereo	0.62 387	0.30 399	0.83 450	0.48 296	0.36 399	0.95 520	0.33 206	2.37 714	0.67 272	1.25 534	1.00 365	0.68 335	0.51 297	0.91 294	0.61 461	0.18 264	0.15 371	0.21 361	0.17 311	0.19 296	0.19 366
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
PStereo	0.63 395	0.99 703	0.51 187	0.47 262	0.35 381	1.07 556	0.63 555	0.65 130	0.95 379	0.66 301	0.41 117	0.55 263	0.66 406	1.00 336	0.76 516	0.62 713	0.27 617	0.38 649	0.33 643	0.74 704	0.68 704

FACV-RUCA	0.63 395	0.34 504	0.82 445	0.62 545	0.65 622	0.81 471	0.41 338	1.44 479	1.07 447	0.86 361	1.14 441	0.61 306	0.69 414	0.80 252	0.53 422	0.28 579	0.19 493	0.47 680	0.21 459	0.35 593	0.25 502

rvit_0105_3	0.63 395	0.44 577	1.08 570	0.72 635	0.40 466	0.64 352	0.71 584	1.03 330	1.17 519	0.82 347	0.70 271	0.80 374	0.70 420	0.91 294	0.56 439	0.35 637	0.34 663	0.34 625	0.32 633	0.27 518	0.28 552

mmm	0.63 395	0.35 524	0.72 370	0.51 363	0.30 269	0.86 493	0.54 488	1.59 525	0.86 341	1.07 427	1.38 550	0.79 372	0.75 437	0.91 294	0.58 446	0.22 441	0.18 472	0.29 571	0.25 543	0.25 490	0.23 471

HH	0.63 395	0.30 399	0.77 421	0.50 331	0.32 325	0.49 197	0.46 415	1.65 541	0.64 253	0.69 305	1.09 411	1.63 632	0.85 492	1.90 556	0.37 267	0.18 264	0.13 231	0.19 265	0.17 311	0.19 296	0.16 251

HanStereo	0.63 395	0.30 399	0.77 421	0.50 331	0.32 325	0.49 197	0.46 415	1.65 541	0.64 253	0.69 305	1.09 411	1.63 632	0.85 492	1.90 556	0.37 267	0.18 264	0.13 231	0.19 265	0.17 311	0.19 296	0.16 251

CAS	0.63 395	0.18 10	0.37 20	2.27 747	0.84 683	0.57 300	0.54 488	0.79 199	0.62 245	0.48 221	0.70 271	0.36 127	0.26 44	0.45 60	0.35 243	2.24 748	0.10 9	0.14 22	0.09 1	0.15 88	1.06 728

TestStereo1	0.63 395	0.28 341	0.75 403	0.76 654	0.31 299	0.48 180	0.43 369	1.30 444	1.21 548	0.97 390	1.31 517	0.64 320	0.77 449	1.75 538	0.42 326	0.20 371	0.15 371	0.22 402	0.18 340	0.21 394	0.17 286

RAFT_CTSACE	0.63 395	0.26 276	0.88 483	0.55 449	0.51 551	0.71 408	0.44 384	0.80 208	0.97 393	0.97 390	1.84 657	1.18 529	0.68 410	1.47 480	0.36 255	0.16 147	0.15 371	0.21 361	0.20 412	0.20 346	0.14 159

SA-5K	0.63 395	0.28 341	0.75 403	0.76 654	0.31 299	0.48 180	0.43 369	1.30 444	1.21 548	0.97 390	1.31 517	0.64 320	0.77 449	1.75 538	0.42 326	0.20 371	0.15 371	0.22 402	0.18 340	0.21 394	0.17 286

ICVP	0.63 395	0.33 479	0.57 266	0.61 533	0.40 466	0.80 462	0.58 529	1.61 532	0.89 353	0.90 368	1.24 486	0.88 415	0.73 431	0.72 216	0.88 557	0.29 591	0.21 542	0.22 402	0.21 459	0.24 473	0.27 538
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
XX-Stereo	0.63 395	0.26 276	1.90 679	0.81 667	0.67 631	0.43 124	0.23 62	1.03 330	0.58 228	0.65 297	1.56 607	1.41 585	0.39 174	1.28 419	0.35 243	0.20 371	0.14 305	0.20 317	0.19 368	0.18 239	0.14 159

ACVNet	0.63 395	0.31 436	0.54 226	0.54 424	0.36 399	0.80 462	0.46 415	1.37 457	1.07 447	0.93 375	1.30 511	1.08 493	0.85 492	0.80 252	0.94 571	0.21 409	0.19 493	0.21 361	0.18 340	0.22 423	0.18 317

FLISNet	0.64 408	0.32 455	0.68 334	0.47 262	0.51 551	0.41 100	0.36 249	1.04 337	0.75 298	1.31 569	1.43 565	1.62 627	1.12 605	0.94 308	0.88 557	0.15 99	0.12 116	0.20 317	0.20 412	0.20 346	0.18 317

CoSv	0.64 408	0.32 455	0.68 334	0.47 262	0.51 551	0.41 100	0.36 249	1.04 337	0.75 298	1.31 569	1.43 565	1.62 627	1.12 605	0.94 308	0.88 557	0.15 99	0.12 116	0.20 317	0.20 412	0.20 346	0.18 317

rvit_stereo_0075_2	0.64 408	0.46 586	1.05 557	0.66 585	0.66 627	0.53 258	0.48 438	1.20 417	1.12 477	0.76 321	0.92 338	0.78 368	0.53 314	1.03 343	0.59 449	0.37 645	0.28 625	0.40 663	0.31 625	0.37 604	0.32 591

cc1	0.64 408	0.31 436	0.50 175	0.54 424	0.26 155	1.18 584	0.51 462	0.93 276	3.05 735	0.58 272	0.79 300	0.48 214	0.88 510	1.46 476	0.32 192	0.20 371	0.12 116	0.25 509	0.15 220	0.19 296	0.19 366

GwcNet-ADL	0.64 408	0.31 436	0.79 434	0.56 465	0.41 477	0.60 326	0.58 529	1.41 470	1.26 573	1.08 428	1.13 436	0.91 427	0.60 366	1.04 349	0.78 525	0.27 563	0.18 472	0.18 230	0.18 340	0.25 490	0.29 560

RAFT	0.64 408	0.30 399	0.73 382	0.59 505	0.33 349	0.68 391	0.58 529	1.04 337	0.76 307	1.08 428	1.19 468	1.65 638	0.93 533	1.06 354	0.56 439	0.21 409	0.18 472	0.27 545	0.24 529	0.22 423	0.17 286

TestStereo	0.64 408	0.39 553	0.71 363	0.51 363	0.27 187	0.56 295	0.42 345	1.03 330	0.91 363	0.80 336	1.00 365	0.68 335	0.52 305	3.25 646	0.45 355	0.22 441	0.15 371	0.24 468	0.18 340	0.27 518	0.16 251

DN-CSS_ROB	0.64 408	0.32 455	1.05 557	0.55 449	0.40 466	0.54 268	0.45 405	1.21 418	0.93 373	1.03 417	1.47 580	0.69 341	0.63 390	1.76 543	0.49 395	0.18 264	0.14 305	0.25 509	0.22 490	0.22 423	0.20 404

SCION-MonSter(vits)	0.65 416	0.18 10	0.39 51	0.36 20	0.21 42	0.55 283	0.31 170	1.40 467	1.21 548	0.28 26	1.36 542	1.10 506	0.78 457	1.22 400	1.81 676	0.23 469	0.18 472	0.38 649	0.40 672	0.41 624	0.31 583

Hybrid-DGEV-03	0.65 416	0.26 276	0.56 252	0.53 407	0.36 399	0.73 416	0.39 303	0.89 252	1.15 506	1.73 670	2.52 702	0.84 402	0.56 337	0.97 320	0.44 340	0.18 264	0.12 116	0.22 402	0.19 368	0.17 184	0.14 159

Hybrid-DGEV-2	0.65 416	0.31 436	0.73 382	0.60 517	0.37 421	1.08 558	0.28 129	1.45 484	1.40 641	1.32 573	0.85 316	1.03 479	1.01 574	1.05 352	0.48 385	0.18 264	0.15 371	0.22 402	0.19 368	0.17 184	0.15 207

MyStereo8	0.65 416	0.29 376	1.00 535	0.58 490	0.49 532	0.91 503	0.35 232	1.18 404	1.31 599	1.16 484	1.27 500	0.90 424	0.64 394	0.72 216	0.95 575	0.18 264	0.14 305	0.20 317	0.18 340	0.22 423	0.26 526

StereoVision	0.65 416	0.34 504	0.86 462	0.59 505	0.40 466	0.50 219	0.41 338	1.09 368	0.93 373	0.71 310	2.50 701	0.82 386	0.57 350	1.03 343	0.49 395	0.25 522	0.28 625	0.29 571	0.28 595	0.36 600	0.20 404

CASS	0.65 416	0.34 504	0.72 370	0.56 465	0.27 187	0.78 447	0.42 345	1.59 525	0.86 341	1.30 559	1.25 490	0.87 411	0.84 489	0.84 271	0.54 428	0.35 637	0.19 493	0.26 528	0.21 459	0.28 538	0.42 639
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
test_5	0.65 416	0.30 399	0.75 403	0.67 597	0.50 539	0.92 510	0.52 473	1.39 465	1.12 477	0.76 321	1.11 423	1.00 466	0.90 518	1.53 492	0.45 355	0.18 264	0.13 231	0.23 443	0.22 490	0.21 394	0.19 366

iRaft-Stereo_20w	0.65 416	0.31 436	1.00 535	0.47 262	0.34 373	0.73 416	0.30 155	2.96 734	0.70 284	1.15 474	1.14 441	0.76 362	0.65 402	1.11 371	0.38 280	0.17 207	0.13 231	0.18 230	0.16 276	0.19 296	0.18 317

EAI-Stereo	0.65 416	0.28 341	0.69 346	0.53 407	0.27 187	0.60 326	0.40 319	2.28 704	0.64 253	0.71 310	3.18 716	0.57 283	0.43 202	1.06 354	0.41 312	0.18 264	0.13 231	0.17 177	0.17 311	0.17 184	0.17 286

HITNet	0.65 416	0.40 560	0.77 421	0.48 296	0.24 103	1.05 551	0.49 450	1.76 578	1.02 419	1.18 498	1.18 461	0.89 423	0.80 468	0.85 277	0.79 532	0.17 207	0.12 116	0.21 361	0.17 311	0.29 549	0.15 207
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
IGEV_i1	0.66 426	0.29 376	0.89 490	0.55 449	0.28 217	0.92 510	0.60 543	1.98 648	0.83 333	1.00 403	1.04 391	1.09 503	0.68 410	1.29 423	0.62 464	0.20 371	0.17 446	0.21 361	0.17 311	0.21 394	0.21 428

Selective-IGEV-i1	0.66 426	0.27 311	0.86 462	0.54 424	0.33 349	1.01 539	0.78 602	1.75 571	1.18 527	0.88 364	1.19 468	1.19 530	0.56 337	0.98 323	0.54 428	0.19 322	0.16 410	0.20 317	0.17 311	0.19 296	0.20 404

MyStereo05	0.66 426	0.28 341	1.07 566	0.56 465	0.46 522	0.61 332	0.73 588	1.34 451	1.41 647	1.15 474	0.91 336	0.77 364	0.80 468	1.41 468	0.63 469	0.17 207	0.16 410	0.23 443	0.20 412	0.22 423	0.20 404

PCWNet_CMD	0.66 426	0.32 455	0.88 483	0.49 318	0.37 421	0.78 447	0.40 319	1.42 472	1.31 599	1.16 484	1.31 517	1.25 547	0.62 383	0.89 291	0.57 442	0.20 371	0.16 410	0.27 545	0.19 368	0.40 621	0.25 502

ToySt	0.66 426	0.33 479	1.23 597	0.51 363	0.33 349	0.86 493	0.68 574	1.10 371	0.97 393	0.84 353	1.08 406	1.25 547	0.94 539	1.01 339	0.74 508	0.19 322	0.19 493	0.24 468	0.24 529	0.27 518	0.23 471

DisPM	0.66 426	0.28 341	0.72 370	0.61 533	0.35 381	0.62 342	0.45 405	1.02 325	0.99 406	1.56 646	1.10 417	0.80 374	0.59 362	2.37 602	0.41 312	0.23 469	0.14 305	0.23 443	0.21 459	0.20 346	0.25 502

SA	0.66 426	0.30 399	0.82 445	0.61 533	0.30 269	0.58 307	0.38 285	1.44 479	1.30 595	0.96 385	1.36 542	0.66 328	0.95 544	1.85 553	0.42 326	0.19 322	0.15 371	0.25 509	0.23 513	0.21 394	0.17 286

CFNet_pseudo	0.66 426	0.32 455	0.86 462	0.48 296	0.39 454	0.70 404	0.40 319	1.33 446	1.22 555	1.16 484	1.34 534	1.24 543	0.64 394	0.98 323	0.59 449	0.21 409	0.16 410	0.33 615	0.19 368	0.36 600	0.25 502

GES	0.66 426	0.34 504	0.90 495	0.59 505	0.38 443	0.94 517	0.57 525	2.11 674	0.86 341	1.02 413	1.11 423	0.66 328	0.79 462	0.99 330	0.61 461	0.27 563	0.19 493	0.20 317	0.20 412	0.21 394	0.30 573

MSMDNet	0.66 426	0.32 455	0.87 474	0.49 318	0.37 421	0.79 453	0.40 319	1.43 478	1.31 599	1.15 474	1.31 517	1.24 543	0.63 390	0.88 286	0.57 442	0.21 409	0.16 410	0.26 528	0.19 368	0.39 617	0.24 487

ccs_rob	0.66 426	0.33 479	0.86 462	0.48 296	0.39 454	0.70 404	0.40 319	1.33 446	1.22 555	1.16 484	1.34 534	1.23 541	0.64 394	0.98 323	0.59 449	0.21 409	0.16 410	0.35 634	0.20 412	0.37 604	0.25 502

MyStereo04	0.67 437	0.29 376	1.07 566	0.55 449	0.45 510	0.59 318	0.79 606	1.50 496	1.40 641	0.91 372	0.91 336	0.74 355	0.86 500	1.52 488	0.62 464	0.17 207	0.16 410	0.24 468	0.20 412	0.23 453	0.20 404

xx1	0.67 437	0.31 436	0.50 175	0.54 424	0.26 155	1.18 584	0.51 462	0.93 276	3.05 735	0.58 272	0.79 300	0.95 449	0.77 449	1.46 476	0.32 192	0.20 371	0.12 116	0.24 468	0.23 513	0.22 423	0.21 428

GMStereo_Zeroshot	0.67 437	0.61 651	1.01 539	0.64 564	0.37 421	0.84 488	0.35 232	1.05 345	1.12 477	1.12 450	1.06 396	1.27 555	0.54 321	1.19 394	0.59 449	0.32 610	0.17 446	0.31 591	0.18 340	0.52 671	0.22 451

DMCA	0.67 437	0.34 504	0.90 495	0.51 363	0.44 503	0.86 493	0.47 425	1.42 472	1.02 419	1.17 493	1.12 430	1.23 541	0.75 437	0.78 244	0.95 575	0.25 522	0.19 493	0.27 545	0.19 368	0.24 473	0.27 538

test_sample3	0.68 441	0.32 455	0.88 483	0.52 385	0.30 269	0.97 530	0.52 473	1.86 612	1.15 506	1.08 428	1.11 423	0.88 415	0.71 425	1.17 391	0.68 491	0.25 522	0.20 514	0.25 509	0.25 543	0.25 490	0.25 502

raft_robust	0.68 441	0.30 399	0.64 305	0.52 385	0.26 155	0.54 268	0.35 232	1.33 446	1.24 564	1.16 484	1.07 400	0.60 301	0.54 321	3.58 656	0.37 267	0.18 264	0.14 305	0.20 317	0.22 490	0.20 346	0.16 251

test_sample5	0.69 443	0.34 504	0.87 474	0.52 385	0.30 269	0.84 488	0.54 488	1.83 604	1.14 494	1.11 448	1.25 490	0.88 415	0.78 457	1.23 403	0.65 475	0.26 547	0.20 514	0.27 545	0.27 574	0.27 518	0.26 526

test_sample4	0.69 443	0.33 479	0.91 498	0.51 363	0.30 269	0.92 510	0.52 473	1.87 615	1.15 506	1.14 468	1.18 461	0.87 411	0.75 437	1.18 393	0.68 491	0.25 522	0.20 514	0.26 528	0.26 561	0.26 504	0.25 502

IPLG	0.69 443	0.27 311	0.97 523	0.51 363	0.43 494	0.79 453	0.33 206	1.21 418	1.06 442	1.30 559	1.10 417	0.52 244	0.55 329	3.16 644	0.63 469	0.16 147	0.14 305	0.19 265	0.16 276	0.18 239	0.17 286

UCFNet_RVC	0.69 443	0.35 524	0.49 163	0.64 564	0.39 454	0.85 491	0.58 529	1.75 571	1.14 494	0.97 390	1.19 468	1.17 526	0.93 533	0.99 330	0.62 464	0.28 579	0.20 514	0.34 625	0.31 625	0.32 577	0.27 538

IGEV-BASED-STEREO-	0.70 447	3.18 768	2.55 706	0.39 76	0.23 77	0.44 137	0.23 62	0.63 112	0.42 139	0.44 192	0.44 142	0.34 114	0.28 67	0.56 134	0.29 129	1.35 741	0.10 9	0.22 402	0.19 368	0.46 653	1.31 734

DualNet	0.70 447	0.34 504	0.87 474	0.52 385	0.30 269	0.84 488	0.54 488	1.83 604	1.14 494	1.14 468	1.33 527	0.88 415	0.78 457	1.23 403	0.65 475	0.26 547	0.20 514	0.27 545	0.27 574	0.27 518	0.26 526

CFNet_ucs	0.70 447	0.33 479	0.88 483	0.50 331	0.43 494	0.74 421	0.44 384	1.60 529	1.29 589	1.22 516	1.54 601	1.09 503	0.63 390	0.99 330	0.59 449	0.25 522	0.20 514	0.37 645	0.21 459	0.40 621	0.28 552

IER	0.70 447	0.31 436	1.02 546	0.48 296	0.52 564	1.34 614	0.51 462	1.17 396	0.99 406	1.23 522	1.34 534	1.12 514	1.11 602	0.99 330	0.71 501	0.20 371	0.16 410	0.21 361	0.21 459	0.20 346	0.19 366

HCRNet	0.70 447	0.39 553	0.73 382	0.60 517	0.59 604	0.76 435	0.35 232	1.22 426	1.13 491	1.02 413	0.99 360	1.02 475	0.76 445	2.19 588	0.70 495	0.28 579	0.19 493	0.28 560	0.23 513	0.25 490	0.23 471

SFCPSM	0.70 447	0.28 341	1.02 546	0.51 363	0.38 443	1.37 617	0.66 566	2.00 652	1.03 425	1.17 493	1.21 476	0.82 386	0.78 457	1.03 343	0.53 422	0.21 409	0.17 446	0.22 402	0.24 529	0.21 394	0.19 366

AdaStereo	0.70 447	0.43 574	0.75 403	0.73 643	0.37 421	0.92 510	0.53 481	1.85 609	1.18 527	1.12 450	1.23 484	1.07 492	0.65 402	0.96 312	0.63 469	0.31 603	0.15 371	0.32 606	0.21 459	0.29 549	0.22 451
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.
test_sample6	0.71 454	0.34 504	0.87 474	0.52 385	0.30 269	0.82 473	0.58 529	1.79 592	1.15 506	1.14 468	1.33 527	0.91 427	0.79 462	1.31 426	0.74 508	0.27 563	0.21 542	0.27 545	0.29 608	0.28 538	0.27 538

BSDual-CNN	0.71 454	0.32 455	0.68 334	0.54 424	0.44 503	1.27 602	0.65 560	2.16 684	0.98 399	1.20 506	1.11 423	1.12 514	0.74 433	0.91 294	0.66 481	0.24 494	0.17 446	0.25 509	0.22 490	0.22 423	0.22 451

DFGA-Net	0.72 456	0.40 560	1.40 624	0.52 385	0.45 510	0.83 479	0.44 384	1.28 442	1.08 454	0.99 398	1.19 468	0.70 346	0.55 329	2.14 580	1.16 609	0.18 264	0.16 410	0.24 468	0.23 513	0.27 518	0.25 502

rvit_105_1	0.72 456	0.52 613	1.01 539	0.78 659	0.49 532	0.75 427	0.87 631	1.12 381	1.18 527	0.99 398	0.79 300	0.90 424	0.77 449	1.26 413	0.75 513	0.41 662	0.36 680	0.36 642	0.41 674	0.30 559	0.33 597

DCVSM-stereo	0.72 456	0.35 524	0.76 413	0.55 449	0.42 483	0.73 416	0.38 285	1.21 418	1.02 419	1.79 678	1.04 391	1.62 627	1.03 583	1.04 349	0.79 532	0.24 494	0.27 617	0.29 571	0.24 529	0.30 559	0.36 614

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 456	0.35 524	1.70 664	0.49 318	0.56 583	0.63 348	0.38 285	2.41 717	0.65 267	0.77 327	1.07 400	1.82 660	0.95 544	0.93 305	0.43 336	0.20 371	0.13 231	0.21 361	0.25 543	0.28 538	0.26 526

qqq1	0.72 456	0.30 399	0.86 462	0.46 245	0.26 155	0.82 473	0.43 369	2.05 664	1.39 636	1.23 522	1.47 580	0.98 459	0.95 544	1.71 532	0.44 340	0.24 494	0.20 514	0.18 230	0.15 220	0.18 239	0.18 317

fff1	0.72 456	0.30 399	0.86 462	0.46 245	0.26 155	0.82 473	0.43 369	2.05 664	1.39 636	1.23 522	1.47 580	0.98 459	0.95 544	1.71 532	0.44 340	0.24 494	0.20 514	0.18 230	0.15 220	0.18 239	0.18 317

ffm	0.72 456	0.33 479	0.85 456	0.53 407	0.37 421	0.74 421	0.56 514	0.95 288	2.47 721	1.15 474	1.45 573	1.06 486	0.82 477	1.55 496	0.32 192	0.20 371	0.12 116	0.31 591	0.27 574	0.19 296	0.20 404

anonymousa	0.72 456	0.27 311	0.75 403	0.47 262	0.63 617	1.43 631	0.45 405	1.24 433	0.89 353	1.28 543	1.75 647	1.62 627	1.13 609	0.69 200	0.59 449	0.19 322	0.16 410	0.23 443	0.25 543	0.20 346	0.18 317

Sa-1000	0.72 456	0.29 376	0.76 413	0.59 505	0.30 269	0.73 416	0.37 276	1.62 536	1.33 607	1.28 543	2.04 678	0.86 407	0.75 437	1.84 550	0.38 280	0.19 322	0.14 305	0.25 509	0.23 513	0.20 346	0.16 251

psmg	0.72 456	0.32 455	0.68 334	0.50 331	0.44 503	1.48 635	0.75 594	1.94 639	0.98 399	1.21 510	1.33 527	1.12 514	0.74 433	0.91 294	0.66 481	0.24 494	0.19 493	0.25 509	0.25 543	0.23 453	0.22 451

UDGNet	0.72 456	1.17 719	0.80 440	0.77 657	0.41 477	0.77 442	0.38 285	0.97 302	1.34 610	0.81 341	0.88 330	0.71 349	0.60 366	1.21 399	0.54 428	0.52 694	0.19 493	1.02 735	0.26 561	0.71 701	0.31 583

PSMNet-ADL	0.72 456	0.35 524	0.62 295	0.69 617	0.46 522	1.14 572	0.44 384	1.37 457	1.01 415	0.83 350	1.17 458	1.33 569	0.96 551	1.43 469	0.95 575	0.33 619	0.22 564	0.21 361	0.23 513	0.27 518	0.29 560

LCNet	0.72 456	0.28 341	0.52 201	0.55 449	0.31 299	0.69 397	0.54 488	1.00 315	0.88 350	1.19 502	1.34 534	0.97 457	1.34 651	2.56 616	0.45 355	0.18 264	0.13 231	0.21 361	0.25 543	0.27 518	0.73 709

GANet-RSSM	0.72 456	0.28 341	0.63 298	0.64 564	0.58 596	0.80 462	0.58 529	1.89 621	1.08 454	1.04 421	1.25 490	1.15 523	1.04 585	1.49 482	0.62 464	0.25 522	0.19 493	0.22 402	0.22 490	0.22 423	0.21 428

PSMNet-RSSM	0.72 456	0.30 399	0.61 289	0.63 555	0.42 483	0.73 416	0.56 514	1.92 631	1.10 471	1.09 434	1.37 545	1.22 536	0.98 561	1.28 419	0.72 504	0.27 563	0.19 493	0.27 545	0.29 608	0.24 473	0.24 487

CFNet-ft	0.72 456	0.32 455	0.54 226	0.66 585	0.54 572	0.83 479	0.55 506	1.37 457	1.15 506	0.93 375	1.28 506	1.57 619	0.97 554	1.35 442	0.81 540	0.26 547	0.20 514	0.33 615	0.25 543	0.30 559	0.23 471

CFNet_RVC	0.72 456	0.32 455	0.54 226	0.66 585	0.54 572	0.83 479	0.55 506	1.37 457	1.15 506	0.93 375	1.28 506	1.57 619	0.97 554	1.35 442	0.81 540	0.26 547	0.20 514	0.33 615	0.25 543	0.30 559	0.23 471

MLCV	0.72 456	0.34 504	1.10 576	0.51 363	0.23 77	0.91 503	0.39 303	1.33 446	1.23 558	1.46 621	1.55 603	1.01 473	0.64 394	1.95 563	0.80 537	0.18 264	0.12 116	0.18 230	0.14 188	0.19 296	0.17 286

G2L-ROB	0.73 474	0.25 241	0.76 413	0.54 424	0.39 454	0.95 520	0.66 566	1.66 546	1.09 463	1.24 529	1.02 378	1.64 635	0.71 425	1.63 515	1.02 587	0.20 371	0.14 305	0.17 177	0.15 220	0.20 346	0.22 451

G2L-Stereo_test	0.73 474	0.27 311	0.74 399	0.49 318	0.40 466	0.90 499	0.81 615	1.53 511	1.14 494	1.28 543	1.27 500	1.52 613	0.72 429	1.62 513	0.94 571	0.19 322	0.14 305	0.16 117	0.15 220	0.18 239	0.19 366

CoDeX	0.73 474	0.29 376	0.93 505	0.54 424	0.36 399	1.14 572	0.61 547	2.34 711	1.17 519	1.16 484	1.25 490	0.91 427	0.87 505	1.33 434	0.64 474	0.20 371	0.16 410	0.21 361	0.18 340	0.20 346	0.18 317

cf-r	0.73 474	0.30 399	0.77 421	0.55 449	0.63 617	0.78 447	0.48 438	1.79 592	1.15 506	1.13 465	1.26 497	1.43 587	0.87 505	1.40 466	0.85 553	0.25 522	0.18 472	0.22 402	0.23 513	0.19 296	0.19 366

BEATNet_4x	0.73 474	0.49 599	1.17 590	0.53 407	0.26 155	1.03 546	0.55 506	1.82 599	1.06 442	1.21 510	1.22 480	0.96 455	0.91 521	1.01 339	1.06 591	0.21 409	0.14 305	0.24 468	0.19 368	0.37 604	0.21 428

Select-FE	0.74 479	0.39 553	1.56 654	0.55 449	0.46 522	0.40 93	0.22 46	1.86 612	0.68 278	1.05 422	1.31 517	1.82 660	1.74 689	1.11 371	0.38 280	0.21 409	0.16 410	0.21 361	0.25 543	0.19 296	0.31 583

test_sample7	0.74 479	0.37 541	0.76 413	0.52 385	0.35 381	0.91 503	0.67 570	1.78 586	1.21 548	1.22 516	1.18 461	1.08 493	0.92 524	1.23 403	0.67 486	0.31 603	0.28 625	0.32 606	0.31 625	0.33 586	0.29 560

gwcnet-sp	0.74 479	0.33 479	1.44 635	0.57 484	0.45 510	1.40 624	0.54 488	1.50 496	1.14 494	1.30 559	1.02 378	0.94 440	0.82 477	1.39 460	0.76 516	0.21 409	0.21 542	0.22 402	0.21 459	0.22 423	0.22 451

scenet	0.74 479	0.33 479	1.44 635	0.57 484	0.45 510	1.40 624	0.54 488	1.50 496	1.14 494	1.30 559	1.02 378	0.94 440	0.82 477	1.39 460	0.76 516	0.21 409	0.21 542	0.22 402	0.21 459	0.22 423	0.22 451

ssnet	0.74 479	0.33 479	1.44 635	0.57 484	0.45 510	1.40 624	0.54 488	1.50 496	1.14 494	1.30 559	1.02 378	0.94 440	0.82 477	1.39 460	0.76 516	0.21 409	0.21 542	0.22 402	0.21 459	0.22 423	0.22 451

BUS	0.74 479	0.32 455	0.68 334	0.54 424	0.44 503	2.34 705	0.42 345	2.16 684	0.98 399	1.20 506	1.11 423	1.03 479	0.62 383	0.91 294	0.70 495	0.24 494	0.17 446	0.25 509	0.22 490	0.22 423	0.22 451

GMM-Stereo	0.74 479	0.25 241	0.59 280	0.54 424	0.34 373	0.72 411	0.99 661	1.01 323	0.87 346	1.36 592	1.78 650	1.12 514	0.81 472	2.09 576	0.46 370	0.18 264	0.12 116	0.25 509	0.25 543	0.20 346	0.85 717

DMCA-RVC	0.74 479	0.40 560	1.27 608	0.66 585	0.49 532	0.77 442	0.47 425	1.35 453	1.01 415	1.53 636	1.01 370	1.29 561	0.82 477	1.31 426	0.78 525	0.27 563	0.21 542	0.35 634	0.27 574	0.32 577	0.24 487

DeepPruner_ROB	0.74 479	0.48 595	0.87 474	0.57 484	0.44 503	0.79 453	0.54 488	1.73 562	0.96 385	1.38 601	1.27 500	1.24 543	0.73 431	1.43 469	0.73 507	0.34 630	0.28 625	0.27 545	0.26 561	0.31 568	0.31 583

SMFormer	0.75 488	0.30 399	0.86 462	0.46 245	0.26 155	0.82 473	0.43 369	2.05 664	1.39 636	1.23 522	1.47 580	0.98 459	0.95 544	1.71 532	0.82 545	0.24 494	0.20 514	0.22 402	0.21 459	0.23 453	0.24 487

tta	0.75 488	0.30 399	0.86 462	0.46 245	0.26 155	0.82 473	0.43 369	2.05 664	1.39 636	1.23 522	1.47 580	0.98 459	0.95 544	1.71 532	0.82 545	0.24 494	0.20 514	0.22 402	0.21 459	0.18 239	0.18 317

KYRaft	0.75 488	0.28 341	0.62 295	0.56 465	0.29 242	0.67 383	0.86 629	0.94 282	0.84 337	1.62 658	2.21 686	1.16 525	1.02 581	1.57 503	0.40 302	0.20 371	0.13 231	0.22 402	0.28 595	0.20 346	1.02 723

Prome-Stereo	0.75 488	0.27 311	0.53 212	0.55 449	0.32 325	0.59 318	0.97 656	0.89 252	0.88 350	1.45 619	2.46 699	0.91 427	1.41 656	1.58 505	0.44 340	0.18 264	0.13 231	0.19 265	0.17 311	0.20 346	0.92 719

acv_ft	0.75 488	0.31 436	0.95 514	0.70 623	0.86 690	1.24 597	0.53 481	1.44 479	1.07 447	1.24 529	1.30 511	1.08 493	0.92 524	0.80 252	1.34 632	0.21 409	0.19 493	0.21 361	0.18 340	0.21 394	0.18 317

iResNet	0.75 488	0.40 560	1.36 622	0.67 597	0.29 242	0.92 510	0.59 539	1.52 504	1.25 568	1.28 543	1.48 585	0.94 440	0.76 445	1.62 513	0.78 525	0.18 264	0.14 305	0.18 230	0.15 220	0.22 423	0.23 471

PAM	0.76 494	0.29 376	1.08 570	0.52 385	0.33 349	1.38 620	0.39 303	2.01 656	0.67 272	1.06 423	0.96 348	2.89 717	1.43 658	0.86 281	0.35 243	0.19 322	0.12 116	0.19 265	0.17 311	0.19 296	0.20 404

AASNet	0.76 494	0.35 524	0.91 498	0.79 661	0.81 679	1.14 572	0.56 514	2.02 660	1.08 454	1.22 516	1.24 486	0.93 437	0.76 445	0.77 237	1.16 609	0.27 563	0.23 582	0.24 468	0.20 412	0.28 538	0.24 487

RT-IGEV	0.77 496	0.28 341	0.93 505	0.55 449	0.33 349	1.01 539	0.83 620	2.03 663	0.93 373	1.28 543	1.58 614	1.77 653	1.17 613	1.04 349	0.49 395	0.23 469	0.16 410	0.21 361	0.17 311	0.19 296	0.26 526

PAM_32	0.77 496	0.28 341	1.03 551	0.52 385	0.30 269	1.32 610	0.35 232	1.97 646	0.65 267	1.02 413	1.06 396	3.05 719	1.49 668	0.96 312	0.36 255	0.19 322	0.13 231	0.20 317	0.18 340	0.19 296	0.19 366

NINENet	0.77 496	0.37 541	0.78 431	0.62 545	0.51 551	2.34 705	0.42 345	1.83 604	1.04 430	1.14 468	1.23 484	1.03 479	0.62 383	1.24 408	0.70 495	0.28 579	0.23 582	0.31 591	0.21 459	0.26 504	0.25 502

hknet	0.77 496	0.32 455	0.95 514	0.54 424	0.38 443	1.27 602	0.65 560	2.16 684	1.07 447	1.20 506	1.11 423	1.59 623	0.81 472	1.37 449	0.66 481	0.22 441	0.17 446	0.25 509	0.22 490	0.22 423	0.22 451

ARAFT	0.77 496	0.36 534	1.49 650	0.51 363	0.31 299	0.90 499	0.82 617	1.90 624	1.06 442	1.62 658	1.24 486	1.02 475	0.64 394	1.84 550	0.50 402	0.18 264	0.14 305	0.28 560	0.27 574	0.17 184	0.16 251

psm_up	0.77 496	0.34 504	0.70 352	0.66 585	0.58 596	1.05 551	0.92 644	1.52 504	1.12 477	1.26 538	1.16 455	1.31 566	1.23 630	1.20 397	0.81 540	0.25 522	0.29 637	0.31 591	0.27 574	0.27 518	0.25 502

GwcNet-RSSM	0.77 496	0.32 455	1.01 539	0.62 545	0.54 572	0.78 447	0.51 462	1.73 562	1.20 541	1.09 434	1.37 545	1.46 599	0.85 492	1.53 492	1.09 597	0.25 522	0.18 472	0.23 443	0.24 529	0.20 346	0.19 366

iResNet_ROB	0.77 496	0.30 399	0.99 529	0.57 484	0.36 399	0.83 479	0.36 249	2.33 708	1.58 671	1.27 541	1.30 511	1.25 547	0.84 489	1.65 518	0.79 532	0.20 371	0.14 305	0.17 177	0.12 82	0.18 239	0.27 538

MWSP-net	0.78 504	0.31 436	0.89 490	0.60 517	0.40 466	1.09 564	1.50 708	1.52 504	1.17 519	1.06 423	1.07 400	1.44 592	1.32 648	0.91 294	0.93 567	0.23 469	0.20 514	0.23 443	0.21 459	0.25 490	0.28 552

DDVS	0.78 504	0.41 567	0.94 510	0.60 517	0.43 494	1.30 607	0.43 369	1.40 467	0.91 363	1.20 506	1.15 450	1.43 587	0.64 394	2.18 586	0.89 560	0.28 579	0.22 564	0.26 528	0.23 513	0.31 568	0.33 597

PSM-softLoss	0.78 504	0.31 436	0.77 421	0.58 490	0.32 325	0.56 295	0.40 319	1.18 404	0.70 284	1.24 529	1.07 400	0.83 393	0.52 305	5.36 690	0.53 422	0.24 494	0.15 371	0.25 509	0.22 490	0.20 346	0.25 502

KMStereo	0.78 504	0.31 436	0.77 421	0.58 490	0.32 325	0.56 295	0.40 319	1.18 404	0.70 284	1.24 529	1.07 400	0.83 393	0.52 305	5.36 690	0.53 422	0.24 494	0.15 371	0.25 509	0.22 490	0.20 346	0.25 502

CCAANet	0.78 504	0.30 399	0.83 450	0.58 490	0.51 551	1.04 549	0.45 405	1.68 550	1.12 477	0.85 358	1.35 540	1.10 506	0.77 449	3.04 638	0.78 525	0.17 207	0.16 410	0.24 468	0.23 513	0.19 296	0.23 471

STTStereo	0.78 504	0.50 606	1.22 595	0.64 564	0.54 572	0.89 496	0.54 488	1.44 479	1.11 473	1.38 601	1.09 411	1.27 555	0.85 492	1.43 469	0.83 547	0.29 591	0.27 617	0.33 615	0.39 668	0.32 577	0.30 573

PSM-AAD	0.79 510	0.27 311	0.53 212	0.55 449	0.28 217	0.77 442	1.24 689	0.99 311	0.91 363	1.66 663	1.57 611	0.81 381	2.19 719	1.65 518	0.44 340	0.19 322	0.14 305	0.38 649	0.32 633	0.21 394	0.70 706

hitnet-ft	0.79 510	0.35 524	0.57 266	0.58 490	0.42 483	0.96 526	0.46 415	1.47 488	1.33 607	1.19 502	1.22 480	1.81 657	0.98 561	1.66 522	0.94 571	0.33 619	0.28 625	0.34 625	0.27 574	0.35 593	0.31 583

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 510	0.43 574	1.05 557	0.64 564	0.58 596	0.95 520	0.53 481	1.53 511	1.18 527	1.37 595	1.15 450	1.43 587	0.88 510	1.61 511	0.84 550	0.25 522	0.22 564	0.27 545	0.27 574	0.29 549	0.29 560
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MEA-ACV	0.80 513	0.31 436	1.03 551	0.56 465	0.36 399	1.26 600	0.50 460	1.74 567	1.20 541	1.21 510	1.19 468	1.45 595	1.31 647	1.61 511	0.93 567	0.20 371	0.22 564	0.23 443	0.28 595	0.23 453	0.27 538

coex_refinement	0.80 513	0.28 341	0.73 382	0.70 623	0.51 551	0.95 520	0.60 543	1.78 586	1.23 558	1.36 592	1.37 545	1.82 660	0.81 472	1.32 430	1.13 606	0.26 547	0.17 446	0.19 265	0.20 412	0.24 473	0.25 502

G2L-Stereo	0.80 513	0.32 455	0.95 514	0.60 517	0.42 483	0.78 447	0.69 579	1.50 496	1.09 463	1.33 583	1.14 441	1.45 595	0.72 429	2.45 607	1.10 600	0.25 522	0.20 514	0.26 528	0.21 459	0.20 346	0.26 526

ISRNet	0.80 513	0.33 479	1.07 566	0.81 667	0.66 627	0.60 326	0.34 221	1.19 415	1.13 491	1.59 653	1.53 596	1.35 575	0.77 449	1.27 417	0.94 571	0.39 654	0.34 663	0.43 670	0.38 666	0.34 590	0.49 666

NF-Stereo	0.80 513	0.30 399	0.75 403	0.60 517	0.31 299	0.64 352	0.44 384	1.21 418	0.90 357	1.29 550	1.02 378	0.82 386	0.57 350	5.40 695	0.48 385	0.23 469	0.14 305	0.24 468	0.20 412	0.20 346	0.30 573

OCTAStereo	0.80 513	0.30 399	0.75 403	0.60 517	0.31 299	0.64 352	0.44 384	1.21 418	0.90 357	1.29 550	1.01 370	0.82 386	0.57 350	5.35 689	0.48 385	0.24 494	0.14 305	0.24 468	0.20 412	0.20 346	0.30 573

DRaft	0.80 513	0.24 199	0.70 352	0.45 225	0.30 269	0.97 530	0.53 481	1.05 345	0.97 393	1.78 675	2.02 676	0.80 374	1.74 689	2.73 624	0.72 504	0.17 207	0.14 305	0.20 317	0.20 412	0.18 239	0.21 428

RE-Stereo	0.80 513	0.30 399	0.75 403	0.60 517	0.31 299	0.64 352	0.44 384	1.21 418	0.90 357	1.29 550	1.01 370	0.81 381	0.57 350	5.37 692	0.48 385	0.24 494	0.14 305	0.24 468	0.20 412	0.20 346	0.30 573

TVStereo	0.80 513	0.30 399	0.75 403	0.60 517	0.31 299	0.64 352	0.44 384	1.21 418	0.90 357	1.29 550	1.01 370	0.81 381	0.57 350	5.37 692	0.48 385	0.24 494	0.14 305	0.24 468	0.20 412	0.20 346	0.30 573

UPFNet	0.80 513	0.32 455	0.90 495	0.59 505	0.74 652	1.26 600	0.80 612	1.52 504	1.10 471	1.30 559	1.12 430	1.30 562	0.84 489	1.67 523	1.09 597	0.24 494	0.24 592	0.24 468	0.23 513	0.25 490	0.18 317

iResNetv2_ROB	0.80 513	0.37 541	1.71 666	0.56 465	0.37 421	0.94 517	0.64 558	1.73 562	1.34 610	1.23 522	1.42 560	1.26 551	0.92 524	1.85 553	0.56 439	0.23 469	0.15 371	0.19 265	0.14 188	0.24 473	0.19 366

StereoDRNet-Refined	0.80 513	0.41 567	0.88 483	0.62 545	0.42 483	1.33 612	0.48 438	1.52 504	1.17 519	1.45 619	1.44 570	1.44 592	0.90 518	1.26 413	1.24 618	0.20 371	0.16 410	0.27 545	0.24 529	0.25 490	0.28 552
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MWDA-net	0.82 525	0.32 455	0.88 483	0.58 490	0.52 564	1.13 570	0.73 588	1.37 457	1.08 454	1.32 573	1.13 436	1.15 523	1.28 639	2.86 629	0.65 475	0.23 469	0.16 410	0.21 361	0.21 459	0.23 453	0.27 538

ITSA-stereo	0.82 525	0.36 534	0.82 445	0.54 424	0.31 299	0.80 462	0.47 425	2.17 690	1.67 678	1.13 465	1.13 436	0.94 440	0.86 500	2.46 610	1.00 585	0.26 547	0.23 582	0.28 560	0.27 574	0.28 538	0.36 614

DCRE	0.82 525	0.26 276	0.70 352	0.58 490	0.44 503	0.54 268	0.48 438	0.95 288	0.78 315	0.78 330	7.33 758	0.86 407	0.52 305	0.76 234	0.41 312	0.16 147	0.16 410	0.19 265	0.17 311	0.18 239	0.17 286

SepStereo	0.82 525	0.34 504	1.03 551	0.64 564	0.69 639	0.77 442	0.63 555	1.54 514	1.20 541	1.79 678	1.55 603	0.95 449	1.04 585	2.30 597	0.60 457	0.21 409	0.16 410	0.25 509	0.18 340	0.27 518	0.22 451

GrayStereo	0.82 525	0.26 276	0.58 274	0.63 555	0.37 421	0.76 435	1.86 729	1.11 378	0.87 346	1.99 695	1.89 664	1.08 493	1.82 698	1.39 460	0.48 385	0.19 322	0.14 305	0.19 265	0.21 459	0.18 239	0.39 629

LMCR-Stereo	0.82 525	0.46 586	0.88 483	0.75 651	0.43 494	1.33 612	0.56 514	2.43 719	0.98 399	1.53 636	1.49 587	0.74 355	1.00 572	1.63 515	0.89 560	0.28 579	0.17 446	0.22 402	0.17 311	0.29 549	0.20 404

ac_64	0.82 525	0.29 376	0.81 441	0.71 631	0.60 607	1.05 551	0.54 488	1.99 651	0.92 370	1.18 498	1.06 396	1.99 680	1.08 597	1.94 562	0.97 580	0.27 563	0.22 564	0.24 468	0.23 513	0.22 423	0.19 366

DualNet (step1)	0.83 532	0.49 599	1.13 582	0.56 465	0.39 454	1.02 543	0.73 588	1.78 586	1.21 548	1.22 516	1.18 461	1.08 493	0.92 524	1.23 403	0.67 486	0.57 705	0.28 625	0.62 713	0.67 722	0.45 646	0.42 639

SST-Stereo	0.83 532	0.28 341	0.72 370	0.59 505	0.31 299	0.72 411	0.26 103	1.09 368	0.86 341	1.47 622	1.10 417	1.00 466	0.87 505	5.73 704	0.45 355	0.22 441	0.13 231	0.23 443	0.19 368	0.23 453	0.18 317

RAFT_R40	0.83 532	0.28 341	0.73 382	0.59 505	0.31 299	0.69 397	0.44 384	1.10 371	0.95 379	1.47 622	1.10 417	1.00 466	0.85 492	5.53 697	0.46 370	0.22 441	0.13 231	0.23 443	0.20 412	0.23 453	0.18 317

UNet	0.83 532	0.34 504	1.31 612	0.58 490	0.74 652	1.58 645	0.49 450	1.41 470	1.04 430	1.21 510	1.08 406	1.54 615	1.12 605	1.65 518	1.09 597	0.23 469	0.17 446	0.25 509	0.20 412	0.25 490	0.22 451

FADNet_RVC	0.83 532	0.51 609	1.83 677	0.54 424	0.42 483	1.19 588	0.46 415	1.51 502	1.09 463	0.89 366	1.24 486	0.91 427	0.87 505	2.11 578	1.11 603	0.27 563	0.22 564	0.31 591	0.28 595	0.43 636	0.38 626

DAS	0.84 537	0.34 504	1.03 551	0.64 564	0.69 639	0.77 442	0.63 555	1.54 514	1.20 541	1.79 678	1.55 603	0.95 449	1.04 585	2.83 626	0.60 457	0.21 409	0.16 410	0.25 509	0.18 340	0.27 518	0.22 451

RAFT-345	0.84 537	0.25 241	0.66 324	0.50 331	0.27 187	0.54 268	0.42 345	0.83 228	1.11 473	1.32 573	2.34 692	0.86 407	0.54 321	5.72 703	0.47 379	0.18 264	0.13 231	0.22 402	0.17 311	0.17 184	0.16 251

MMNet	0.84 537	0.32 455	1.09 573	0.60 517	0.59 604	1.85 676	0.49 450	1.51 502	1.27 579	1.37 595	1.15 450	1.26 551	1.18 618	1.67 523	1.22 616	0.19 322	0.18 472	0.23 443	0.22 490	0.25 490	0.21 428

FADNet-RVC-Resample	0.84 537	0.47 591	2.10 688	0.61 533	0.45 510	1.07 556	0.61 547	1.59 525	1.20 541	1.08 428	0.98 358	1.03 479	0.98 561	2.17 583	0.72 504	0.23 469	0.22 564	0.30 585	0.32 633	0.35 593	0.34 603

iRaft-Stereo_5w	0.85 541	0.29 376	0.91 498	0.53 407	0.43 494	0.49 197	0.68 574	0.99 311	0.87 346	0.79 333	1.34 534	1.46 599	0.91 521	5.11 684	1.11 603	0.17 207	0.14 305	0.22 402	0.18 340	0.20 346	0.20 404

SACVNet	0.85 541	0.46 586	0.85 456	0.81 667	0.56 583	0.80 462	0.79 606	1.68 550	1.12 477	1.34 587	1.33 527	1.25 547	0.94 539	2.39 604	0.76 516	0.34 630	0.26 609	0.31 591	0.29 608	0.35 593	0.44 649

ADLNet	0.85 541	0.36 534	0.89 490	0.85 684	0.72 644	1.24 597	0.76 597	1.82 599	1.36 623	1.52 634	1.35 540	1.27 555	0.99 570	1.23 403	1.15 608	0.27 563	0.20 514	0.26 528	0.25 543	0.28 538	0.30 573

delet	0.85 541	0.32 455	0.95 514	0.65 579	0.66 627	1.64 652	0.84 621	1.75 571	1.35 619	1.32 573	1.30 511	1.30 562	0.88 510	1.68 528	1.10 600	0.21 409	0.21 542	0.24 468	0.24 529	0.21 394	0.21 428

HGLStereo	0.85 541	0.38 548	0.94 510	0.80 664	1.03 708	1.17 583	0.58 529	1.52 504	1.20 541	1.19 502	1.62 623	1.13 520	1.20 624	1.80 547	1.06 591	0.24 494	0.24 592	0.24 468	0.21 459	0.23 453	0.27 538

CRFU-Net	0.86 546	0.39 553	1.00 535	0.65 579	0.57 587	1.78 667	0.86 629	2.15 681	0.81 325	1.38 601	1.18 461	1.64 635	1.19 621	1.35 442	0.90 563	0.26 547	0.22 564	0.21 361	0.19 368	0.23 453	0.24 487

dad	0.86 546	0.66 660	1.06 561	0.56 465	0.37 421	0.76 435	0.44 384	1.17 396	1.50 660	1.44 617	1.27 500	1.34 574	0.75 437	2.52 615	0.84 550	0.42 666	0.27 617	0.83 723	0.26 561	0.41 624	0.29 560

AACVNet	0.86 546	0.35 524	0.79 434	0.82 675	0.39 454	0.76 435	0.49 450	1.61 532	0.81 325	1.08 428	1.33 527	1.30 562	0.93 533	4.34 669	0.74 508	0.25 522	0.21 542	0.28 560	0.22 490	0.29 549	0.25 502

DLCB_ROB	0.86 546	0.40 560	0.78 431	0.68 613	0.54 572	1.11 566	0.84 621	1.49 492	1.23 558	1.64 662	1.65 630	1.70 644	0.91 521	1.70 530	1.05 589	0.25 522	0.24 592	0.26 528	0.27 574	0.27 518	0.24 487

HSM-Net_RVC	0.87 550	0.29 376	0.53 212	0.53 407	0.30 269	1.15 579	0.55 506	3.57 743	1.28 584	1.53 636	1.74 644	1.68 641	0.93 533	1.49 482	0.77 523	0.22 441	0.17 446	0.19 265	0.18 340	0.20 346	0.19 366
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ssnet_v2	0.88 551	0.36 534	1.02 546	0.62 545	0.38 443	1.32 610	0.97 656	2.07 670	1.34 610	1.37 595	1.18 461	1.54 615	0.92 524	1.10 368	1.65 668	0.30 596	0.27 617	0.30 585	0.28 595	0.27 518	0.26 526

ADLNet2	0.88 551	0.34 504	1.17 590	0.77 657	0.64 620	1.12 569	0.76 597	1.74 567	1.24 564	1.21 510	1.65 630	1.71 645	1.05 589	1.67 523	1.17 612	0.24 494	0.21 542	0.21 361	0.22 490	0.26 504	0.29 560

ASMatch	0.88 551	0.26 276	0.69 346	0.51 363	0.35 381	0.48 180	0.37 276	1.12 381	0.92 370	1.10 442	3.28 718	0.96 455	0.98 561	4.90 681	0.49 395	0.19 322	0.16 410	0.22 402	0.19 368	0.19 296	0.27 538

IRAFT_RVC	0.88 551	0.28 341	0.76 413	0.63 555	0.31 299	0.65 368	1.02 666	1.22 426	0.94 377	1.22 516	1.04 391	1.01 473	0.98 561	5.82 706	0.53 422	0.22 441	0.12 116	0.25 509	0.20 412	0.20 346	0.19 366

FADNet-RVC	0.88 551	0.67 661	1.93 681	0.60 517	0.48 528	0.91 503	0.60 543	1.71 560	1.18 527	0.90 368	0.96 348	1.36 576	0.92 524	2.25 593	1.17 612	0.30 596	0.29 637	0.32 606	0.32 633	0.41 624	0.35 608

GEStereo_RVC	0.90 556	0.37 541	0.99 529	0.64 564	0.50 539	0.95 520	0.79 606	2.42 718	1.17 519	1.16 484	1.11 423	1.26 551	0.92 524	3.24 645	0.90 563	0.29 591	0.19 493	0.23 443	0.20 412	0.27 518	0.29 560

CBMV_ROB	0.90 556	0.44 577	0.63 298	0.51 363	0.37 421	1.25 599	0.49 450	1.77 582	1.27 579	1.41 610	2.00 673	1.33 569	1.08 597	2.17 583	0.76 516	0.43 672	0.42 698	0.47 680	0.44 683	0.41 624	0.36 614

PSMNet_ROB	0.90 556	0.52 613	1.17 590	0.72 635	0.61 610	1.27 602	1.12 678	1.76 578	1.12 477	1.09 434	1.28 506	1.45 595	0.89 516	1.65 518	1.42 650	0.33 619	0.25 602	0.37 645	0.39 668	0.35 593	0.29 560

FTStereo	0.91 559	0.26 276	0.56 252	0.54 424	0.33 349	0.66 377	1.87 730	1.00 315	0.75 298	1.75 672	4.15 730	1.04 484	1.65 682	1.57 503	0.46 370	0.19 322	0.16 410	0.23 443	0.21 459	0.18 239	0.63 696

PFNet	0.91 559	0.26 276	1.10 576	0.63 555	0.32 325	0.64 352	0.56 514	1.17 396	0.99 406	1.47 622	1.08 406	0.98 459	0.69 414	6.62 721	0.54 428	0.20 371	0.12 116	0.24 468	0.19 368	0.20 346	0.17 286

CBFPSM	0.92 561	0.33 479	1.86 678	0.49 318	0.38 443	1.75 660	0.84 621	1.39 465	1.12 477	1.09 434	0.99 360	2.37 699	1.66 686	1.32 430	1.42 650	0.19 322	0.18 472	0.20 317	0.20 412	0.21 394	0.33 597

FADNet	0.92 561	0.61 651	1.81 673	0.62 545	0.55 579	0.96 526	0.57 525	1.78 586	1.33 607	0.93 375	1.01 370	1.36 576	1.01 574	2.71 623	0.75 513	0.33 619	0.34 663	0.31 591	0.34 650	0.59 684	0.40 630

NVstereo2D	0.92 561	0.41 567	1.48 648	0.72 635	0.72 644	1.20 590	0.87 631	1.75 571	1.38 631	0.99 398	1.13 436	1.26 551	0.98 561	2.21 590	0.89 560	0.43 672	0.20 514	0.38 649	0.24 529	0.57 680	0.63 696

DispNO	0.93 564	0.30 399	1.34 621	0.55 449	0.55 579	0.89 496	0.49 450	1.48 490	1.21 548	1.17 493	1.27 500	1.19 530	0.90 518	5.23 687	0.74 508	0.22 441	0.17 446	0.24 468	0.21 459	0.19 296	0.20 404

DSFCA	0.93 564	0.34 504	1.06 561	0.52 385	0.65 622	1.55 642	0.93 648	1.49 492	1.19 536	1.56 646	1.15 450	1.50 608	0.96 551	3.07 639	1.02 587	0.30 596	0.26 609	0.25 509	0.25 543	0.28 538	0.24 487

SCION-MonSter	0.94 566	0.59 640	1.44 635	0.67 597	1.14 721	1.80 670	0.50 460	1.40 467	1.24 564	1.03 417	1.50 590	1.03 479	0.89 516	1.11 371	2.12 693	0.23 469	0.24 592	0.52 690	0.50 701	0.51 668	0.33 597

fast-acv-ft	0.94 566	0.44 577	1.40 624	0.58 490	0.51 551	1.77 665	0.69 579	1.36 456	1.42 650	1.29 550	1.86 660	1.74 649	1.25 634	1.52 488	1.38 638	0.26 547	0.28 625	0.28 560	0.28 595	0.27 518	0.26 526

OMP-Stereo	0.94 566	0.33 479	0.72 370	0.90 701	0.31 299	0.49 197	0.36 249	1.16 392	1.06 442	1.58 652	1.12 430	1.46 599	0.69 414	6.94 729	0.49 395	0.19 322	0.14 305	0.24 468	0.18 340	0.20 346	0.14 159

CBMV	0.95 569	0.44 577	0.66 324	0.53 407	0.35 381	1.53 640	1.63 720	1.69 553	1.42 650	2.00 698	1.60 617	1.43 587	1.17 613	1.59 508	0.99 584	0.34 630	0.34 663	0.39 658	0.33 643	0.33 586	0.32 591
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
HBP-ISP	0.96 570	0.58 637	0.72 370	0.61 533	0.46 522	1.64 652	0.76 597	1.86 612	1.28 584	1.30 559	1.53 596	0.86 407	0.94 539	3.27 647	0.69 494	0.45 678	0.44 703	0.54 698	0.48 694	0.47 654	0.40 630

TransformOpticalFlow	0.96 570	0.28 341	0.89 490	0.52 385	0.31 299	0.66 377	0.54 488	1.75 571	1.12 477	1.09 434	1.44 570	1.37 579	1.01 574	6.70 726	0.42 326	0.19 322	0.12 116	0.20 317	0.19 368	0.18 239	0.19 366

IIG-Stereo	0.96 570	0.31 436	0.72 370	0.88 695	0.33 349	0.61 332	0.26 103	1.19 415	1.03 425	1.69 666	1.37 545	1.46 599	0.75 437	6.96 731	0.51 407	0.19 322	0.14 305	0.23 443	0.18 340	0.20 346	0.14 159

CFNet	0.96 570	0.36 534	1.01 539	0.62 545	0.42 483	0.99 536	0.47 425	1.90 624	1.32 603	0.99 398	1.39 554	1.10 506	0.86 500	5.58 700	0.79 532	0.23 469	0.17 446	0.28 560	0.27 574	0.26 504	0.21 428

XPNet_ROB	0.96 570	0.49 599	1.09 573	0.72 635	0.57 587	1.11 566	1.14 680	1.66 546	1.23 558	1.85 685	1.39 554	1.64 635	1.11 602	1.80 547	1.42 650	0.38 650	0.30 642	0.33 615	0.29 608	0.37 604	0.34 603

ETE_ROB	0.96 570	0.64 658	1.16 588	0.69 617	0.48 528	1.14 572	1.13 679	1.77 582	1.19 536	1.91 692	1.45 573	1.73 647	1.05 589	1.60 509	1.14 607	0.32 610	0.26 609	0.38 649	0.34 650	0.39 617	0.41 635

CSP-Net	0.97 576	0.38 548	0.83 450	0.53 407	0.41 477	1.63 650	0.77 600	2.00 652	1.05 435	1.25 534	1.20 474	1.33 569	0.83 485	4.93 683	0.85 553	0.32 610	0.22 564	0.20 317	0.20 412	0.23 453	0.25 502

DEmStereo	0.97 576	0.23 170	0.79 434	0.47 262	0.32 325	1.04 549	0.56 514	0.93 276	0.89 353	1.39 607	2.14 684	1.02 475	2.07 714	5.64 701	0.77 523	0.17 207	0.15 371	0.20 317	0.20 412	0.18 239	0.20 404

pcwnet_v2	0.97 576	0.37 541	4.33 725	0.62 545	0.54 572	0.79 453	0.45 405	2.02 660	1.58 671	1.42 616	1.64 628	1.09 503	0.79 462	1.24 408	0.67 486	0.32 610	0.25 602	0.29 571	0.27 574	0.37 604	0.35 608

FINET	0.97 576	0.54 620	1.60 658	0.63 555	0.79 672	1.08 558	1.07 673	1.56 521	2.20 713	1.15 474	1.49 587	0.94 440	0.88 510	2.32 598	1.05 589	0.42 666	0.35 675	0.32 606	0.28 595	0.43 636	0.38 626

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 580	0.39 553	3.21 715	0.50 331	0.63 617	0.64 352	0.39 303	2.36 712	0.75 298	0.95 382	4.63 735	1.81 657	0.56 337	0.96 312	0.41 312	0.18 264	0.13 231	0.21 361	0.26 561	0.32 577	0.35 608

StereoDRNet	0.98 580	0.47 591	1.70 664	0.76 654	0.94 700	1.51 638	0.91 642	1.92 631	1.32 603	1.61 654	1.13 436	1.47 604	0.97 554	1.75 538	1.46 657	0.28 579	0.23 582	0.29 571	0.27 574	0.35 593	0.27 538

ACV-stereo	0.99 582	0.51 609	1.41 630	0.56 465	0.41 477	2.43 709	0.57 525	1.15 390	1.18 527	0.81 341	1.01 370	3.39 725	2.14 717	1.60 509	1.07 594	0.27 563	0.22 564	0.22 402	0.22 490	0.28 538	0.32 591

iinet-f	0.99 582	0.45 584	3.71 721	0.55 449	0.43 494	1.81 671	0.68 574	1.14 387	1.14 494	1.18 498	1.42 560	1.58 622	1.44 660	1.34 441	1.59 666	0.24 494	0.23 582	0.20 317	0.19 368	0.26 504	0.25 502

GASNet	0.99 582	0.97 699	1.72 667	0.98 712	0.68 637	0.83 479	0.67 570	1.60 529	1.28 584	1.31 569	1.22 480	1.22 536	1.21 627	2.41 605	1.41 646	0.43 672	0.26 609	0.36 642	0.34 650	0.55 677	0.31 583

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 582	0.40 560	1.82 675	0.66 585	0.62 616	2.05 690	0.78 602	1.91 628	1.29 589	1.54 642	1.42 560	1.51 610	1.23 630	1.99 566	1.33 630	0.23 469	0.14 305	0.20 317	0.15 220	0.27 518	0.26 526

PS-NSSS	0.99 582	0.58 637	0.93 505	0.58 490	0.57 587	0.91 503	0.80 612	1.81 598	1.14 494	1.14 468	1.67 635	1.00 466	0.83 485	4.62 674	0.78 525	0.37 645	0.31 648	0.52 690	0.32 633	0.45 646	0.38 626

YMNet	1.00 587	0.54 620	1.40 624	0.81 667	0.85 686	1.87 678	0.62 550	1.55 518	1.18 527	1.63 660	1.99 671	1.77 653	0.97 554	1.50 484	1.45 654	0.33 619	0.37 682	0.31 591	0.32 633	0.32 577	0.29 560

YMNet_1	1.00 587	0.54 620	1.40 624	0.81 667	0.85 686	1.87 678	0.62 550	1.55 518	1.18 527	1.63 660	1.99 671	1.77 653	0.97 554	1.50 484	1.45 654	0.33 619	0.37 682	0.31 591	0.32 633	0.32 577	0.29 560

UGAM-zero	1.00 587	0.30 399	0.93 505	0.47 262	0.30 269	0.57 300	0.25 89	2.25 700	0.63 248	1.01 409	1.10 417	2.73 713	1.85 699	6.26 712	0.40 302	0.17 207	0.14 305	0.19 265	0.15 220	0.16 131	0.17 286

RAFT + AFF	1.00 587	0.42 571	1.09 573	0.67 597	0.50 539	1.22 594	1.24 689	2.24 699	1.19 536	1.30 559	1.56 607	1.17 526	1.49 668	3.44 653	0.83 547	0.21 409	0.25 602	0.30 585	0.26 561	0.27 518	0.27 538

DRN-Test	1.00 587	0.44 577	1.13 582	0.70 623	0.81 679	1.62 649	0.79 606	2.14 679	1.44 653	1.78 675	1.33 527	1.43 587	1.05 589	2.18 586	1.53 663	0.27 563	0.21 542	0.31 591	0.30 617	0.32 577	0.28 552

NCCL2	1.00 587	0.56 630	1.06 561	0.75 651	0.57 587	1.31 609	1.72 721	1.77 582	1.36 623	1.50 631	1.17 458	1.91 669	1.17 613	1.54 494	1.29 626	0.35 637	0.31 648	0.45 675	0.44 683	0.40 621	0.40 630

DNS	1.01 593	1.88 751	0.39 51	0.36 20	0.24 103	0.34 52	0.31 170	0.95 288	0.40 124	0.33 93	0.50 179	0.42 176	0.39 174	2.86 629	1.63 667	0.19 322	0.22 564	0.20 317	0.11 15	4.26 769	4.24 773

TCMNet	1.01 593	0.60 649	2.10 688	0.86 686	1.33 735	1.14 572	0.67 570	1.69 553	1.23 558	1.11 448	1.57 611	1.30 562	0.97 554	2.01 568	1.50 661	0.31 603	0.31 648	0.38 649	0.34 650	0.42 630	0.36 614

PA-Net	1.01 593	0.57 634	1.29 610	0.64 564	0.74 652	1.19 588	0.84 621	1.69 553	1.43 652	1.16 484	1.19 468	1.32 567	1.19 621	3.42 651	1.25 619	0.29 591	0.45 707	0.33 615	0.49 697	0.32 577	0.47 659
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
LALA_ROB	1.01 593	0.59 640	1.16 588	0.67 597	0.51 551	1.63 650	1.26 693	1.69 553	1.38 631	1.81 682	1.37 545	1.94 674	1.02 581	1.58 505	1.38 638	0.37 645	0.27 617	0.43 670	0.37 664	0.43 636	0.37 619

z-ln-s-r	1.02 597	0.55 625	2.09 687	0.52 385	0.55 579	0.78 447	0.87 631	1.47 488	1.34 610	1.12 450	1.62 623	1.37 579	1.06 592	2.62 620	3.32 718	0.19 322	0.14 305	0.21 361	0.17 311	0.27 518	0.21 428

PSMNet-RUCA	1.02 597	0.97 699	1.44 635	1.23 729	1.10 713	1.40 624	0.62 550	1.69 553	1.38 631	0.94 380	1.53 596	0.97 457	0.83 485	1.17 391	0.93 567	0.69 722	0.34 663	0.99 733	0.60 717	0.97 716	0.64 700

THIR-Stereo	1.02 597	0.27 311	0.69 346	0.49 318	0.28 217	0.95 520	1.34 698	1.03 330	0.97 393	1.34 587	1.90 665	1.17 526	1.58 674	6.44 718	0.78 525	0.19 322	0.14 305	0.21 361	0.22 490	0.19 296	0.20 404

Wz-Net-LNSev	1.03 600	0.67 661	2.71 711	0.64 564	0.84 683	1.75 660	1.00 663	1.80 595	1.32 603	1.28 543	1.25 490	1.65 638	1.22 628	1.39 460	1.40 642	0.28 579	0.26 609	0.24 468	0.23 513	0.33 586	0.32 591

RAFT-RH_RVC	1.03 600	0.24 199	0.67 330	0.49 318	0.28 217	0.81 471	0.33 206	0.83 228	1.08 454	2.05 699	4.65 737	1.04 484	0.57 350	5.98 711	0.50 402	0.18 264	0.13 231	0.26 528	0.20 412	0.16 131	0.17 286

DISCO	1.03 600	0.34 504	1.11 578	0.69 617	0.45 510	2.07 692	0.84 621	2.13 675	1.50 660	1.15 474	1.33 527	2.40 701	1.07 596	2.60 618	1.51 662	0.23 469	0.18 472	0.22 402	0.20 412	0.31 568	0.27 538

STrans-v2	1.04 603	0.28 341	0.96 520	0.49 318	0.32 325	0.68 391	0.79 606	2.47 722	1.12 477	1.12 450	1.46 579	1.40 582	1.46 663	6.70 726	0.43 336	0.18 264	0.13 231	0.20 317	0.18 340	0.18 239	0.18 317

APVNet	1.06 604	0.53 619	1.42 632	0.84 679	0.79 672	1.92 681	0.82 617	1.90 624	1.08 454	1.08 428	1.43 565	1.56 618	1.13 609	3.07 639	1.58 664	0.31 603	0.34 663	0.42 668	0.36 660	0.36 600	0.37 619

TDLM	1.06 604	0.44 577	0.79 434	0.63 555	0.50 539	0.89 496	1.44 703	1.48 490	1.26 573	1.12 450	1.40 557	1.08 493	0.98 561	6.65 722	0.78 525	0.33 619	0.21 542	0.33 615	0.26 561	0.37 604	0.24 487

DNSM	1.07 606	1.92 752	0.40 66	0.39 76	0.25 133	0.42 113	0.30 155	0.97 302	0.40 124	0.43 185	0.46 154	0.40 164	0.50 282	3.03 637	2.08 690	0.20 371	0.18 472	0.15 65	0.12 82	4.57 772	4.29 774

FAT-Stereo	1.07 606	0.41 567	1.32 615	0.72 635	0.58 596	1.08 558	0.89 636	1.96 642	1.65 676	1.75 672	1.98 670	2.03 685	1.48 666	2.02 569	1.18 615	0.42 666	0.35 675	0.34 625	0.29 608	0.35 593	0.53 676

GANetREF_RVC	1.07 606	0.86 690	1.31 612	0.82 675	0.53 568	1.41 629	1.31 696	1.76 578	1.52 663	1.27 541	1.31 517	1.46 599	1.24 633	2.03 570	0.96 579	0.56 704	0.45 707	0.67 716	0.50 701	0.88 713	0.59 690
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
CVANet_RVC	1.07 606	0.43 574	0.76 413	0.60 517	0.50 539	0.90 499	0.97 656	1.52 504	1.26 573	1.33 583	1.38 550	1.24 543	1.18 618	6.75 728	0.75 513	0.34 630	0.23 582	0.34 625	0.29 608	0.42 630	0.27 538

GCST	1.08 610	1.47 735	0.93 505	1.73 741	1.14 721	1.30 607	0.31 170	1.33 446	1.16 516	1.29 550	0.97 357	0.98 459	0.49 273	2.08 575	0.46 370	1.19 740	0.70 740	1.30 740	0.85 735	1.02 720	0.89 718

GwcNet	1.08 610	0.51 609	2.33 699	0.79 661	1.18 726	1.76 662	0.70 582	1.68 550	1.47 656	1.41 610	1.64 628	1.74 649	1.04 585	2.20 589	1.41 646	0.30 596	0.29 637	0.29 571	0.27 574	0.30 559	0.35 608

DANet	1.08 610	0.61 651	1.32 615	0.85 684	0.72 644	1.37 617	0.51 462	1.54 514	1.15 506	1.78 675	1.54 601	2.01 682	1.11 602	2.90 631	2.00 686	0.33 619	0.30 642	0.40 663	0.30 617	0.44 642	0.45 651
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
RP	1.09 613	0.50 606	1.12 580	0.90 701	1.04 709	1.11 566	0.84 621	1.80 595	1.62 673	1.55 645	2.00 673	1.90 668	1.78 693	1.84 550	1.25 619	0.52 694	0.36 680	0.48 682	0.36 660	0.45 646	0.43 646

Nwc_Net	1.09 613	0.49 599	1.33 618	0.89 699	0.80 677	1.49 637	0.66 566	2.19 693	1.27 579	1.32 573	2.26 688	1.96 677	1.54 671	1.92 558	1.34 632	0.40 657	0.30 642	0.43 670	0.45 685	0.38 613	0.37 619

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 615	1.02 706	1.00 535	0.82 675	0.67 631	1.93 682	0.93 648	1.62 536	1.11 473	1.15 474	1.25 490	1.50 608	0.79 462	1.96 564	0.76 516	1.89 744	0.34 663	0.79 722	0.36 660	1.25 730	0.83 715

NCC-stereo	1.10 615	0.54 620	1.24 602	0.84 679	0.94 700	1.29 605	0.89 636	2.01 656	1.34 610	1.32 573	1.74 644	1.88 664	1.74 689	2.35 600	1.25 619	0.45 678	0.37 682	0.45 675	0.58 713	0.42 630	0.42 639

Abc-Net	1.10 615	0.54 620	1.24 602	0.84 679	0.94 700	1.29 605	0.89 636	2.01 656	1.34 610	1.32 573	1.74 644	1.88 664	1.74 689	2.35 600	1.25 619	0.45 678	0.37 682	0.45 675	0.58 713	0.42 630	0.42 639
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	1.11 618	0.58 637	2.23 697	0.66 585	0.71 642	1.95 684	1.46 705	1.98 648	1.45 654	1.79 678	1.43 565	1.49 607	1.33 650	1.97 565	1.42 650	0.27 563	0.23 582	0.28 560	0.28 595	0.34 590	0.31 583

edge stereo	1.11 618	0.50 606	1.30 611	0.71 631	0.65 622	1.14 572	0.75 594	1.93 636	1.37 627	1.71 668	1.83 655	2.54 706	1.44 660	2.43 606	1.23 617	0.42 666	0.41 696	0.54 698	0.35 656	0.42 630	0.46 655

anonymity	1.12 620	0.97 699	1.21 593	1.07 721	1.12 717	1.08 558	0.89 636	1.95 641	1.16 516	1.29 550	1.26 497	1.22 536	1.09 600	1.15 382	1.01 586	1.02 733	1.00 756	0.97 730	0.97 742	0.98 717	0.99 722

ccnet	1.12 620	0.67 661	1.01 539	0.78 659	0.73 651	1.72 658	0.99 661	1.84 608	1.26 573	1.47 622	1.85 659	1.75 652	1.29 640	1.75 538	1.88 680	0.57 705	0.53 724	0.57 709	0.55 710	0.59 684	0.54 678

RASNet	1.12 620	0.30 399	0.91 498	0.66 585	0.77 666	0.97 530	0.57 525	1.37 457	1.35 619	1.02 413	1.34 534	2.11 689	1.43 658	7.09 733	1.39 641	0.19 322	0.17 446	0.17 177	0.19 368	0.18 239	0.16 251

AF-Net	1.13 623	0.52 613	1.33 618	0.86 686	0.91 695	1.38 620	0.71 584	2.16 684	1.62 673	1.56 646	2.40 695	1.99 680	1.65 682	1.81 549	1.48 659	0.48 686	0.28 625	0.49 684	0.33 643	0.39 617	0.32 591

NaN_ROB	1.13 623	0.55 625	1.15 587	0.64 564	0.48 528	1.61 648	2.03 739	1.72 561	1.48 657	2.09 701	1.27 500	1.40 582	1.08 597	3.94 659	1.30 627	0.28 579	0.34 663	0.28 560	0.28 595	0.30 559	0.33 597

UGAM	1.14 625	0.27 311	0.95 514	0.53 407	0.42 483	0.70 404	0.72 587	0.95 288	1.32 603	0.98 395	1.48 585	1.78 656	0.87 505	9.65 769	0.87 556	0.21 409	0.18 472	0.30 585	0.24 529	0.19 296	0.16 251

DGSMNet	1.14 625	0.76 680	2.49 705	0.81 667	0.86 690	1.39 622	1.39 700	2.13 675	1.35 619	1.26 538	1.63 627	1.48 606	0.98 561	1.75 538	1.10 600	0.45 678	0.43 700	0.55 703	0.49 697	0.75 705	0.70 706

Syn2CoEx	1.14 625	0.69 666	1.66 661	0.80 664	0.67 631	1.40 624	0.88 634	2.06 669	1.54 667	1.25 534	1.58 614	1.42 586	1.50 670	4.09 662	1.40 642	0.36 641	0.32 656	0.34 625	0.29 608	0.29 549	0.34 603

RGC	1.14 625	0.79 682	1.26 605	0.91 704	0.96 703	1.52 639	0.77 600	1.92 631	1.26 573	1.54 642	1.93 667	2.02 684	1.54 671	2.25 593	1.31 628	0.44 677	0.35 675	0.58 711	0.48 694	0.47 654	0.46 655

S-Stereo	1.15 629	0.46 586	2.17 693	0.81 667	0.80 677	1.21 592	1.19 686	1.93 636	2.02 706	1.47 622	2.11 681	1.57 619	1.17 613	2.05 573	1.41 646	0.40 657	0.40 693	0.35 634	0.31 625	0.44 642	0.70 706

stereogan	1.15 629	0.42 571	1.40 624	0.86 686	0.84 683	2.38 707	0.71 584	1.88 618	1.73 685	1.72 669	1.94 669	2.31 696	1.29 640	2.07 574	1.08 595	0.36 641	0.35 675	0.39 658	0.31 625	0.51 668	0.46 655

AANet_RVC	1.16 631	0.52 613	1.49 650	0.65 579	0.45 510	0.75 427	0.69 579	1.42 472	1.55 669	1.34 587	1.87 662	1.53 614	0.78 457	7.43 739	1.38 638	0.25 522	0.17 446	0.19 265	0.16 276	0.22 423	0.26 526

RYNet	1.17 632	0.49 599	1.24 602	0.70 623	0.97 705	1.71 656	0.92 644	1.91 628	1.46 655	1.38 601	1.14 441	1.88 664	1.30 644	4.24 665	1.87 678	0.26 547	0.21 542	0.35 634	0.27 574	0.55 677	0.54 678

w-ln-seven-2	1.18 633	0.61 651	4.25 724	0.68 613	0.61 610	1.20 590	0.93 648	1.63 538	1.35 619	1.66 663	1.53 596	1.47 604	1.37 654	3.00 636	1.74 672	0.25 522	0.24 592	0.29 571	0.26 561	0.33 586	0.28 552

HSM	1.19 634	0.32 455	0.65 312	0.57 484	0.38 443	1.23 595	0.59 539	2.25 700	1.19 536	1.30 559	1.25 490	1.94 674	1.03 583	9.32 764	0.71 501	0.22 441	0.16 410	0.20 317	0.16 276	0.21 394	0.21 428

aanetorigin	1.23 635	0.79 682	2.78 713	0.70 623	0.79 672	0.99 536	1.06 672	1.06 359	1.37 627	3.52 742	2.61 704	1.72 646	1.63 680	1.99 566	1.78 674	0.25 522	0.24 592	0.26 528	0.25 543	0.38 613	0.45 651

PWC_ROB	1.24 636	0.76 680	2.46 703	0.72 635	0.78 669	1.15 579	0.49 450	1.75 571	1.92 700	2.31 707	3.07 714	1.59 623	1.40 655	2.46 610	2.10 691	0.33 619	0.22 564	0.35 634	0.24 529	0.38 613	0.41 635

SGM-Forest	1.24 636	0.38 548	0.60 284	0.52 385	0.37 421	1.56 643	1.30 695	1.65 541	1.36 623	2.11 702	1.79 651	1.63 632	0.93 533	7.48 741	0.95 575	0.36 641	0.37 682	0.39 658	0.34 650	0.37 604	0.32 591
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Consistency-Raft	1.25 638	0.99 703	1.93 681	1.02 716	1.21 728	0.96 526	1.01 665	1.75 571	1.92 700	1.36 592	2.12 682	1.44 592	1.01 574	1.14 381	1.40 642	0.72 723	0.82 743	0.89 727	0.98 744	1.31 732	0.95 720

NOSS_ROB	1.26 639	0.46 586	0.62 295	0.56 465	0.38 443	1.06 554	0.78 602	1.73 562	1.40 641	1.01 409	1.43 565	1.10 506	0.75 437	10.62 775	0.65 475	0.45 678	0.43 700	0.48 682	0.45 685	0.44 642	0.41 635

noway7	1.29 640	1.22 721	14.37 760	0.52 385	0.33 349	0.57 300	0.42 345	1.14 387	1.02 419	0.72 318	0.83 308	1.12 514	0.93 533	0.80 252	0.67 486	0.18 264	0.13 231	0.20 317	0.17 311	0.21 394	0.16 251

RTSC	1.29 640	0.73 673	2.44 702	0.83 678	0.57 587	1.85 676	0.65 560	1.88 618	2.00 705	2.20 704	1.66 633	1.60 625	1.26 636	2.33 599	3.92 725	0.32 610	0.23 582	0.27 545	0.29 608	0.37 604	0.37 619

PWCDC_ROB	1.29 640	0.75 679	1.33 618	1.05 718	0.88 694	1.73 659	0.52 473	1.89 621	3.28 738	1.29 550	4.88 740	1.22 536	1.46 663	1.77 545	1.45 654	0.60 710	0.26 609	0.29 571	0.25 543	0.52 671	0.37 619

Anonymous_2	1.30 643	0.55 625	0.82 445	0.52 385	0.58 596	1.01 539	0.64 558	1.25 435	0.97 393	0.96 385	0.78 294	1.33 569	1.29 640	1.03 343	0.74 508	0.62 713	0.64 735	1.06 736	9.63 786	1.16 726	0.49 666

zzzzzzz1	1.31 644	1.54 740	13.00 757	0.52 385	0.65 622	0.62 342	0.46 415	1.35 453	1.02 419	0.71 310	0.95 344	1.33 569	0.98 561	1.16 386	0.80 537	0.18 264	0.14 305	0.20 317	0.19 368	0.24 473	0.18 317

SQANet	1.31 644	0.88 693	1.08 570	1.83 743	1.44 737	1.44 632	0.75 594	1.74 567	1.09 463	1.32 573	1.26 497	1.28 558	1.01 574	1.50 484	0.83 547	2.50 751	0.34 663	1.47 741	0.55 710	2.32 741	1.57 740

SHD	1.31 644	0.71 672	2.34 700	0.86 686	0.75 662	1.77 665	0.65 560	2.22 697	2.50 724	2.40 714	1.71 640	1.91 669	1.60 677	1.93 561	2.37 699	0.38 650	0.31 648	0.38 649	0.40 672	0.48 659	0.50 669

PDISCO_ROB	1.32 647	0.65 659	1.44 635	1.36 732	1.46 738	2.55 712	0.92 644	2.45 720	2.07 709	1.37 595	1.49 587	1.65 638	1.00 572	2.82 625	1.35 635	1.01 731	0.27 617	0.54 698	0.47 692	0.71 701	0.73 709

LL-Strereo	1.33 648	0.39 553	1.38 623	0.61 533	0.61 610	0.75 427	0.66 566	1.63 538	1.17 519	1.56 646	1.60 617	2.03 685	2.12 716	9.72 770	0.97 580	0.21 409	0.18 472	0.27 545	0.23 513	0.22 423	0.25 502

PASM	1.34 649	0.92 695	2.62 709	0.86 686	0.87 692	1.03 546	1.08 674	1.50 496	1.51 662	1.82 683	1.41 559	1.68 641	1.26 636	4.87 680	1.34 632	0.61 712	0.65 738	0.68 717	0.78 729	0.69 699	0.68 704

ADCRef	1.35 650	0.55 625	2.37 701	0.72 635	0.77 666	1.94 683	0.78 602	1.91 628	1.27 579	1.57 650	1.59 616	1.36 576	1.41 656	1.54 494	7.53 746	0.23 469	0.20 514	0.32 606	0.30 617	0.29 549	0.29 560

DStereoRT	1.36 651	0.32 455	1.41 630	0.67 597	0.50 539	2.07 692	0.60 543	1.44 479	0.91 363	1.37 595	1.44 570	0.73 353	1.30 644	6.39 717	0.90 563	0.23 469	0.17 446	4.29 773	1.94 763	0.24 473	0.20 404

GANet	1.36 651	0.47 591	0.86 462	0.67 597	0.45 510	1.34 614	1.73 722	1.64 540	1.24 564	1.49 630	2.38 693	1.55 617	1.20 624	9.30 763	0.93 567	0.30 596	0.31 648	0.33 615	0.28 595	0.39 617	0.30 573

ff1	1.37 653	0.33 479	0.85 456	0.53 407	0.37 421	0.74 421	0.56 514	0.95 288	2.47 721	1.15 474	1.45 573	1.06 486	0.82 477	7.22 734	7.61 747	0.20 371	0.12 116	0.31 591	0.27 574	0.19 296	0.20 404

XQC	1.37 653	0.87 691	2.56 707	0.84 679	0.69 639	1.83 674	0.89 636	2.07 670	1.88 696	1.88 688	1.53 596	1.91 669	1.55 673	2.85 628	3.05 710	0.48 686	0.29 637	0.44 674	0.39 668	0.69 699	0.60 693

w-ln-seven	1.38 655	0.70 670	3.91 723	0.75 651	0.72 644	2.69 720	0.95 653	2.02 660	1.99 704	1.99 695	1.73 642	1.82 660	1.17 613	2.45 607	2.84 707	0.28 579	0.25 602	0.31 591	0.30 617	0.41 624	0.33 597

mmx	1.39 656	0.33 479	0.85 456	0.53 407	0.37 421	0.74 421	0.56 514	2.13 675	1.37 627	1.15 474	1.45 573	1.06 486	0.82 477	7.22 734	7.61 747	0.24 494	0.19 493	0.31 591	0.27 574	0.30 559	0.25 502

xxx	1.39 656	0.33 479	0.85 456	0.53 407	0.37 421	0.74 421	0.56 514	2.13 675	1.37 627	1.15 474	1.45 573	1.06 486	0.82 477	7.22 734	7.61 747	0.24 494	0.19 493	0.31 591	0.27 574	0.30 559	0.25 502

MFMNet_re	1.40 658	1.14 716	1.68 662	1.39 734	1.07 710	1.48 635	1.43 702	1.87 615	1.82 693	2.26 705	2.19 685	1.51 610	1.86 700	1.52 488	1.25 619	0.93 729	0.83 744	0.84 724	0.80 730	0.99 719	1.05 727

UDG	1.41 659	2.65 764	0.99 529	1.44 737	1.64 741	1.34 614	0.80 612	1.60 529	1.23 558	1.23 522	1.71 640	2.01 682	1.34 651	1.47 480	1.41 646	0.90 728	0.54 728	2.29 749	0.75 726	1.84 736	1.04 725

CSAN	1.41 659	0.59 640	1.26 605	0.70 623	0.50 539	1.76 662	1.78 723	1.77 582	1.90 699	2.35 710	2.32 690	1.92 672	1.94 706	5.56 699	1.49 660	0.43 672	0.35 675	0.40 663	0.41 674	0.43 636	0.41 635

DStereoO	1.44 661	1.11 713	1.69 663	1.16 724	0.72 644	1.21 592	1.56 713	1.74 567	1.63 675	1.52 634	1.67 635	1.51 610	3.16 739	1.73 536	1.72 671	2.35 750	0.45 707	0.97 730	0.42 677	2.01 738	0.53 676

test_xeample	1.45 662	0.28 341	0.65 312	0.51 363	0.28 217	0.94 517	0.59 539	2.14 679	1.29 589	1.24 529	1.51 594	0.88 415	0.86 500	1.46 476	15.10 774	0.22 441	0.20 514	0.22 402	0.20 412	0.22 423	0.22 451

Wz-Net-SNSev	1.49 663	1.23 723	6.27 738	0.68 613	0.67 631	1.37 617	1.41 701	2.00 652	1.39 636	1.48 628	1.61 621	2.29 694	1.32 648	3.93 658	2.14 694	0.31 603	0.28 625	0.31 591	0.33 643	0.42 630	0.36 614

CC-Net-ROB	1.49 663	1.26 724	1.27 608	0.88 695	0.79 672	1.76 662	1.00 663	1.79 592	1.26 573	1.10 442	1.61 621	1.21 534	0.99 570	8.13 755	0.84 550	1.09 737	0.41 696	2.20 747	0.46 688	1.20 729	0.48 662

DDUNet	1.50 665	2.69 765	1.12 580	1.77 742	1.88 744	1.84 675	0.92 644	1.70 558	1.16 516	1.38 601	1.79 651	1.60 625	1.12 605	1.37 449	1.08 595	1.10 738	0.76 741	2.37 751	0.94 740	2.00 737	1.37 735

xxxx	1.51 666	0.28 341	0.68 334	0.54 424	0.28 217	1.16 581	0.44 384	2.19 693	1.29 589	1.09 434	1.36 542	1.22 536	0.85 492	1.79 546	15.70 777	0.24 494	0.21 542	0.21 361	0.20 412	0.22 423	0.23 471

psmorigin	1.52 667	0.69 666	10.52 754	0.68 613	0.59 604	1.13 570	0.70 582	1.57 522	1.19 536	1.99 695	1.79 651	2.26 693	1.47 665	2.09 576	1.36 636	0.39 654	0.40 693	0.34 625	0.33 643	0.43 636	0.56 682

MFN_U_SF_RVC	1.52 667	0.84 686	3.42 717	0.87 693	0.66 627	2.56 713	0.95 653	2.36 712	1.70 681	1.98 694	1.86 660	2.45 704	1.79 694	2.95 632	2.58 702	0.52 694	0.48 715	0.55 703	0.59 716	0.59 684	0.61 694

WQFJA1++	1.55 669	0.22 131	0.45 125	0.38 60	0.28 217	0.38 79	0.20 18	0.62 104	0.28 34	0.38 153	0.39 103	0.34 114	0.39 174	0.64 177	0.27 96	0.19 322	0.12 116	0.16 117	0.12 82	25.04 792	0.14 159

SAMSARA	1.55 669	0.84 686	2.61 708	1.22 728	1.07 710	2.50 711	1.93 734	2.05 664	1.89 697	2.75 724	1.66 633	2.81 714	1.69 687	3.08 641	1.97 685	0.46 684	0.51 722	0.42 668	0.46 688	0.58 682	0.59 690

z-mn7	1.56 671	0.84 686	4.36 727	0.71 631	0.51 551	2.60 714	1.04 668	1.73 562	2.70 730	1.53 636	2.99 713	1.94 674	1.34 651	4.78 678	2.41 700	0.29 591	0.24 592	0.27 545	0.24 529	0.34 590	0.31 583

CrosDoStereo	1.58 672	0.24 199	0.72 370	0.48 296	0.29 242	0.67 383	12.49 777	1.10 371	0.98 399	1.34 587	1.75 647	1.00 466	1.89 702	6.65 722	0.81 540	0.19 322	0.15 371	0.20 317	0.22 490	0.18 239	0.19 366

DeepStereo_LL	1.58 672	0.24 199	0.72 370	0.48 296	0.29 242	0.67 383	12.49 777	1.10 371	0.98 399	1.34 587	1.75 647	1.00 466	1.89 702	6.65 722	0.81 540	0.19 322	0.15 371	0.20 317	0.22 490	0.18 239	0.19 366

STTRV1_RVC	1.58 672	0.68 665	1.96 683	0.88 695	1.12 717	1.57 644	0.90 641	2.25 700	1.75 688	1.29 550	2.02 676	1.40 582	1.22 628	9.77 771	1.31 628	0.81 726	0.33 661	0.54 698	0.49 697	0.73 703	0.52 675

otaku	1.60 675	1.11 713	1.21 593	2.20 746	1.56 739	1.97 685	1.24 689	2.07 670	1.36 623	1.44 617	1.62 623	1.73 647	1.19 621	1.73 536	0.98 583	2.89 755	0.57 730	1.74 742	0.60 717	2.78 748	1.94 746

DeepPrunerF	1.60 675	0.73 673	5.81 736	0.88 695	1.19 727	0.91 503	0.95 653	2.19 693	5.24 762	1.17 493	1.30 511	1.19 530	1.30 644	4.90 681	1.66 670	0.42 666	0.34 663	0.52 690	0.47 692	0.41 624	0.40 630

222	1.61 677	0.29 376	0.67 330	0.56 465	0.29 242	1.06 554	0.42 345	2.17 690	1.31 599	1.31 569	1.52 595	0.92 435	0.94 539	1.76 543	17.65 778	0.24 494	0.20 514	0.21 361	0.19 368	0.22 423	0.23 471

SDNR	1.62 678	0.51 609	2.17 693	0.53 407	0.56 583	3.80 741	0.45 405	1.54 514	1.29 589	1.33 583	2.41 696	1.08 493	0.96 551	11.18 776	1.16 609	0.66 720	0.63 734	0.43 670	0.32 633	0.64 692	0.67 702

AANet	1.64 679	1.27 725	5.08 731	0.67 597	0.65 622	1.41 629	0.84 621	1.92 631	2.90 733	3.11 738	3.20 717	2.91 718	2.06 713	2.49 613	2.10 691	0.42 666	0.29 637	0.34 625	0.30 617	0.45 646	0.45 651

Ntro	1.64 679	1.15 717	1.23 597	2.48 752	1.83 743	2.09 694	1.16 683	1.96 642	1.38 631	1.21 510	1.62 623	1.62 627	1.29 640	1.87 555	1.11 603	3.04 756	0.56 729	1.82 744	0.64 719	2.80 749	2.05 748

G-Net	1.66 681	0.63 656	1.56 654	1.11 723	0.74 652	2.98 729	0.91 642	1.55 518	1.22 555	2.76 725	8.18 765	2.32 697	2.53 731	1.92 558	1.87 678	0.48 686	0.44 703	0.45 675	0.31 625	0.60 688	0.57 686

MDST_ROB	1.67 682	0.34 504	1.58 657	0.92 706	0.58 596	4.26 748	1.11 676	2.83 731	1.41 647	4.49 754	2.55 703	1.45 595	0.97 554	7.79 751	1.17 612	0.31 603	0.25 602	0.37 645	0.33 643	0.31 568	0.30 573

SPS-STEREO	1.67 682	1.04 707	1.23 597	1.21 727	1.13 720	1.82 673	1.11 676	2.16 684	1.52 663	3.07 736	2.32 690	2.82 715	1.80 695	4.11 663	2.04 687	1.03 734	0.99 755	0.97 730	0.94 740	1.03 722	1.02 723
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM_RVC	1.68 684	0.36 534	0.61 289	0.59 505	0.29 242	2.25 700	1.18 685	2.38 715	1.68 680	3.60 744	2.67 706	3.69 730	2.42 727	8.13 755	1.90 681	0.31 603	0.31 648	0.30 585	0.28 595	0.30 559	0.29 560
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DPSNet	1.69 685	0.59 640	4.33 725	0.70 623	0.57 587	2.02 689	1.62 719	3.35 740	1.78 689	1.48 628	1.38 550	2.17 690	2.84 734	4.77 677	3.66 721	0.48 686	0.31 648	0.29 571	0.25 543	0.64 692	0.48 662

zh-mn7	1.70 686	1.21 720	8.30 747	0.69 617	0.53 568	1.45 633	0.84 621	1.70 558	2.09 710	2.41 715	2.67 706	1.68 641	1.23 630	4.49 670	2.87 708	0.30 596	0.26 609	0.27 545	0.27 574	0.31 568	0.35 608

1111x	1.70 686	0.29 376	0.86 462	0.51 363	0.27 187	1.01 539	0.68 574	2.22 697	1.28 584	1.13 465	1.40 557	1.21 534	1.10 601	5.53 697	15.20 775	0.22 441	0.21 542	0.22 402	0.22 490	0.24 473	0.22 451

PVD	1.70 686	0.84 686	2.26 698	0.94 709	0.83 682	2.48 710	0.97 656	2.59 727	3.35 739	3.01 734	2.77 708	2.34 698	2.47 729	2.67 622	3.14 713	0.47 685	0.45 707	0.59 712	0.48 694	0.59 684	0.75 711

FBW_ROB	1.71 689	0.62 655	1.45 641	0.67 597	0.61 610	1.81 671	1.08 674	2.52 723	1.70 681	1.77 674	1.73 642	1.98 679	1.25 634	12.57 778	1.84 677	0.34 630	0.37 682	0.56 706	0.38 666	0.45 646	0.43 646

ADCL	1.72 690	0.57 634	3.66 719	0.67 597	0.61 610	2.61 717	1.85 728	1.96 642	1.67 678	1.90 691	1.83 655	2.06 688	1.90 704	2.13 579	9.15 756	0.26 547	0.24 592	0.34 625	0.32 633	0.38 613	0.35 608

MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 691	0.87 691	3.56 718	0.80 664	0.75 662	3.72 738	2.44 752	1.82 599	1.82 693	1.74 671	1.91 666	1.92 672	1.26 636	7.69 749	1.28 625	0.45 678	0.47 713	0.52 690	0.77 728	0.50 663	0.50 669

zh-sn7	1.76 692	1.38 726	6.58 739	0.74 647	0.72 644	1.78 667	1.31 696	1.88 618	1.56 670	1.86 687	2.47 700	1.81 657	2.08 715	5.12 685	3.80 724	0.32 610	0.32 656	0.32 606	0.32 633	0.44 642	0.40 630

2222	1.81 693	0.69 666	3.87 722	0.95 710	0.74 652	2.06 691	2.60 753	1.93 636	1.53 665	1.70 667	2.79 709	5.05 748	1.61 678	4.13 664	3.67 722	0.60 710	0.34 663	0.57 709	0.42 677	0.60 688	0.37 619

AAGNet	1.83 694	0.28 341	0.72 370	0.61 533	0.32 325	0.67 383	0.51 462	0.96 298	0.98 399	1.47 622	1.20 474	1.00 466	1.18 618	2.83 626	22.77 786	0.22 441	0.13 231	0.22 402	0.19 368	0.23 453	0.15 207

WCMA_ROB	1.84 695	0.47 591	1.31 612	0.69 617	0.57 587	2.11 695	1.14 680	1.87 615	1.73 685	4.04 748	6.43 752	5.62 750	3.61 744	2.59 617	1.94 683	0.52 694	0.44 703	0.39 658	0.42 677	0.48 659	0.47 659

ADCPNet	1.85 696	0.69 666	8.07 744	0.71 631	0.58 596	2.79 724	1.22 688	1.94 639	1.54 667	1.88 688	1.69 638	2.46 705	2.04 710	2.37 602	6.48 740	0.38 650	0.37 682	0.38 649	0.43 681	0.47 654	0.45 651

test_sample9	1.86 697	0.49 599	1.13 582	0.56 465	0.39 454	1.02 543	0.73 588	1.78 586	1.21 548	1.22 516	1.18 461	1.08 493	0.92 524	2.27 595	7.92 751	0.57 705	12.61 793	0.62 713	0.67 722	0.45 646	0.42 639

Wz-Net-TNSev	1.88 698	2.08 758	7.66 742	0.67 597	0.64 620	2.42 708	1.83 727	2.33 708	1.74 687	1.57 650	1.56 607	2.58 707	1.90 704	4.86 679	3.12 712	0.39 654	0.37 682	0.33 615	0.37 664	0.53 673	0.58 687

NVStereoNet_ROB	1.88 698	1.07 708	1.45 641	1.07 721	1.17 724	1.47 634	1.48 707	1.89 621	1.93 702	1.94 693	4.67 738	3.08 722	1.80 695	6.51 719	1.65 668	1.06 736	0.86 750	1.08 737	1.32 750	0.93 714	1.26 733
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SANet	1.88 698	0.57 634	2.18 695	0.63 555	0.40 466	2.80 725	1.57 716	2.39 716	5.88 765	2.36 712	3.57 723	3.72 731	2.97 736	4.74 676	1.76 673	0.34 630	0.30 642	0.32 606	0.29 608	0.48 659	0.37 619

ADCMid	1.89 701	0.73 673	5.06 730	0.72 635	0.67 631	2.00 688	1.14 680	1.97 646	1.48 657	2.86 728	1.81 654	2.37 699	2.05 712	2.24 591	10.39 766	0.33 619	0.31 648	0.39 658	0.43 681	0.50 663	0.44 649

WZ-Net	1.95 702	0.95 698	10.10 750	0.86 686	0.78 669	1.69 655	1.60 718	2.20 696	1.98 703	2.08 700	1.93 667	2.30 695	1.97 707	5.30 688	3.17 715	0.34 630	0.26 609	0.29 571	0.31 625	0.51 668	0.47 659

AnyNet_C32	1.96 703	1.10 710	5.17 732	0.90 701	1.11 715	2.12 696	2.37 750	1.85 609	1.48 657	2.45 716	1.70 639	2.05 687	1.64 681	2.50 614	10.28 762	0.37 645	0.34 663	0.35 634	0.41 674	0.49 662	0.54 678

MSAF-DinoV2	1.97 704	0.80 685	10.38 753	0.86 686	0.48 528	1.39 622	0.97 656	2.55 726	1.72 684	1.53 636	1.65 630	3.59 728	2.20 720	5.39 694	3.94 726	0.27 563	0.17 446	0.26 528	0.28 595	0.47 654	0.46 655

RainbowNet	1.97 704	1.76 744	1.57 656	2.81 755	2.21 749	1.98 687	1.81 725	2.54 725	1.89 697	1.50 631	1.84 657	1.96 677	1.65 682	2.14 580	1.25 619	3.33 762	0.85 748	2.39 754	0.98 744	2.82 751	2.22 749

ADCP+	1.99 706	0.48 595	7.73 743	0.66 585	0.91 695	2.30 703	1.05 670	1.82 599	1.34 610	1.54 642	1.32 524	1.74 649	1.61 678	2.17 583	13.37 770	0.24 494	0.21 542	0.32 606	0.28 595	0.37 604	0.29 560

MSMD_ROB	1.99 706	0.59 640	0.89 490	0.70 623	0.61 610	3.95 743	0.94 651	1.80 595	1.79 690	4.41 752	4.43 731	8.17 760	3.66 745	3.40 649	1.33 630	0.52 694	0.48 715	0.54 698	0.58 713	0.53 673	0.50 669

Selective-IGEV-i16pc	2.07 708	0.29 376	19.83 773	0.53 407	0.39 454	2.74 721	1.51 709	1.13 385	1.28 584	0.80 336	1.21 476	1.06 486	0.64 394	7.77 750	0.79 532	0.40 657	0.22 564	0.21 361	0.23 513	0.22 423	0.23 471

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 709	1.15 717	3.10 714	1.05 718	0.76 665	5.03 754	2.40 751	2.16 684	2.62 727	1.89 690	2.28 689	2.69 711	1.65 682	9.35 765	2.04 687	0.64 718	0.51 722	0.68 717	0.71 725	1.09 724	0.67 702

ACVNet-4b	2.15 710	1.41 730	1.64 659	2.80 754	2.31 753	2.31 704	1.24 689	2.32 707	2.14 711	1.26 538	2.39 694	2.66 710	1.48 666	5.95 710	1.06 591	3.20 760	0.45 707	2.37 751	0.89 736	2.83 752	2.37 753

ACVNet_1	2.18 711	1.45 733	1.72 667	2.85 756	2.33 755	2.28 701	1.46 705	3.08 736	2.22 714	1.82 683	2.05 679	3.56 727	1.98 708	3.09 642	1.40 642	3.17 757	0.60 732	2.40 755	0.92 738	2.91 755	2.37 753

test_sample8	2.19 712	0.49 599	1.13 582	0.56 465	0.39 454	1.02 543	0.73 588	1.82 599	1.15 506	2.26 705	1.30 511	4.94 744	2.52 730	2.27 595	7.92 751	0.57 705	12.61 793	0.62 713	0.67 722	0.45 646	0.42 639

ADCS	2.25 713	0.99 703	5.55 733	0.81 667	0.74 652	2.19 698	1.80 724	2.27 703	2.14 711	2.80 727	2.13 683	2.40 701	2.03 709	2.64 621	13.69 771	0.41 662	0.39 691	0.40 663	0.45 685	0.58 682	0.56 682

AnyNet_C01	2.26 714	1.78 745	10.22 752	0.93 707	0.74 652	2.92 727	2.20 745	2.29 706	1.80 691	2.53 718	2.41 696	2.71 712	1.73 688	3.41 650	6.72 743	0.41 662	0.39 691	0.40 663	0.42 677	0.67 697	0.63 696

MeshStereo	2.26 714	0.56 630	0.92 503	0.61 533	0.49 532	2.60 714	1.02 666	3.18 737	2.05 708	7.40 774	4.98 741	7.58 757	2.98 737	6.37 716	1.96 684	0.43 672	0.43 700	0.45 675	0.39 668	0.43 636	0.42 639
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
mmmmmm	2.28 716	0.90 694	4.87 728	0.95 710	0.77 666	4.11 746	1.92 733	2.28 704	4.17 755	3.33 739	3.56 722	3.40 726	2.38 726	3.95 660	4.88 732	0.55 703	0.53 724	0.90 729	0.80 730	0.81 706	0.58 687

Selective-IGEV-i16pb	2.29 717	0.33 479	20.08 774	0.56 465	0.40 466	2.61 717	1.54 712	2.60 728	1.87 695	0.97 390	1.68 637	1.38 581	1.01 574	8.19 758	0.92 566	0.37 645	0.21 542	0.22 402	0.26 561	0.25 490	0.28 552

FCDSN-DC	2.32 718	0.63 656	0.81 441	0.84 679	0.75 662	2.23 699	0.94 651	2.09 673	1.80 691	5.45 766	7.72 762	7.77 759	6.93 764	3.39 648	1.80 675	0.52 694	0.48 715	0.52 690	0.51 705	0.57 680	0.58 687
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DispFullNet	2.34 719	2.85 766	3.66 719	3.08 762	2.27 751	1.97 685	0.67 570	2.00 652	1.70 681	2.52 717	2.00 673	2.23 691	5.86 757	3.44 653	1.58 664	1.01 731	0.32 656	2.64 760	1.94 763	2.85 753	2.24 750

EDNetEfficient	2.37 720	1.10 710	8.08 745	0.74 647	0.71 642	0.98 535	1.56 713	1.46 486	4.06 752	4.90 757	2.82 710	2.25 692	3.48 743	2.95 632	9.97 757	0.26 547	0.24 592	0.26 528	0.30 617	0.68 698	0.61 694

pmcnn	2.37 720	0.42 571	2.71 711	0.63 555	0.43 494	1.54 641	1.19 686	2.01 656	1.53 665	2.64 721	7.60 759	18.07 781	1.45 662	3.44 653	2.78 706	0.18 264	0.15 371	0.15 65	0.12 82	0.20 346	0.18 317

ELAS	2.37 720	0.74 676	1.54 652	0.99 713	0.92 698	4.78 751	2.33 749	3.33 739	3.37 740	5.05 760	4.77 739	3.67 729	4.53 754	3.42 651	4.50 729	0.62 713	0.53 724	0.55 703	0.53 708	0.63 690	0.64 700
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM+DAISY	2.41 723	1.07 708	2.14 692	1.18 726	1.10 713	2.14 697	1.36 699	1.96 642	1.66 677	5.46 767	7.07 756	4.95 745	4.32 752	5.50 696	2.26 696	1.04 735	1.02 758	0.99 733	0.97 742	1.02 720	1.04 725

ACVNet_2	2.43 724	1.41 730	2.04 685	2.62 753	2.24 750	2.63 719	1.88 731	3.31 738	3.01 734	2.19 703	3.45 721	4.62 737	2.04 710	4.50 672	1.47 658	2.55 752	0.64 735	2.22 748	0.84 733	2.69 747	2.29 751

ELAS_RVC	2.48 725	0.74 676	1.90 679	1.05 718	0.92 698	2.76 722	4.01 764	2.76 729	4.11 753	4.69 755	4.63 735	4.62 737	5.96 759	3.97 661	3.96 727	0.63 717	0.53 724	0.56 706	0.52 707	0.64 692	0.63 696
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SuperB	2.53 726	0.59 640	18.45 771	0.69 617	0.50 539	1.87 678	0.88 634	1.67 549	2.39 718	1.50 631	1.42 560	1.14 522	1.15 611	4.28 668	5.07 735	0.24 494	0.19 493	0.22 402	0.19 368	7.86 778	0.34 603

WAO-7	2.66 727	1.40 729	1.73 669	1.39 734	1.17 724	3.93 742	1.94 735	4.11 749	3.88 751	2.92 729	5.50 742	4.18 735	3.00 738	7.63 748	3.71 723	1.13 739	1.00 756	1.17 738	1.13 749	1.18 728	1.09 729

RTS	2.67 728	1.38 726	15.28 764	0.99 713	1.26 730	3.78 739	1.96 736	2.15 681	2.62 727	2.61 719	2.85 711	2.60 708	1.59 675	6.27 713	5.71 738	0.40 657	0.28 625	0.35 634	0.35 656	0.50 663	0.48 662

RTSA	2.67 728	1.38 726	15.28 764	0.99 713	1.26 730	3.78 739	1.96 736	2.15 681	2.62 727	2.61 719	2.85 711	2.60 708	1.59 675	6.27 713	5.71 738	0.40 657	0.28 625	0.35 634	0.35 656	0.50 663	0.48 662

nnnnnnn	2.69 730	0.79 682	6.98 741	1.03 717	0.96 703	2.60 714	1.44 703	2.53 724	3.17 737	3.58 743	5.81 744	6.25 752	3.67 746	5.65 702	4.98 733	0.65 719	0.64 735	0.78 720	0.75 726	0.83 707	0.75 711

MADNet+	2.69 730	3.22 769	11.53 756	1.44 737	1.12 717	3.19 731	1.81 725	2.85 732	2.37 717	1.68 665	2.07 680	2.85 716	2.18 718	7.41 738	5.23 736	0.79 725	0.76 741	0.69 719	0.65 720	0.98 717	0.95 720

IMH-64-1	2.70 732	1.79 746	1.46 643	3.26 764	2.66 759	3.23 733	2.10 740	4.08 747	2.75 731	2.34 708	3.81 727	3.06 720	2.22 721	4.25 666	2.59 703	3.75 766	0.84 745	2.75 761	1.35 751	3.15 757	2.60 760

IMH-64	2.70 732	1.79 746	1.46 643	3.26 764	2.66 759	3.23 733	2.10 740	4.08 747	2.75 731	2.34 708	3.81 727	3.06 720	2.22 721	4.25 666	2.59 703	3.75 766	0.84 745	2.75 761	1.35 751	3.15 757	2.60 760

FC-DCNN	2.72 734	0.59 640	0.86 462	0.73 643	0.57 587	2.91 726	1.04 668	3.01 735	2.60 725	6.83 769	7.64 760	9.92 764	6.33 762	5.21 686	3.14 713	0.53 701	0.48 715	0.51 688	0.50 701	0.53 673	0.51 673

FC-DCNN v2	2.81 735	0.59 640	0.85 456	0.73 643	0.57 587	2.97 728	1.05 670	3.39 741	2.61 726	6.98 770	7.67 761	10.38 767	6.31 761	5.75 705	3.37 719	0.53 701	0.48 715	0.51 688	0.50 701	0.53 673	0.51 673

WAO-6	2.81 735	1.60 741	1.46 643	2.36 750	2.28 752	3.55 736	2.29 748	4.21 750	4.56 758	2.36 712	4.51 732	4.88 743	2.66 732	4.60 673	4.07 728	1.72 743	1.15 762	2.31 750	1.46 756	2.31 740	1.85 744

PWCK	2.88 737	2.05 756	5.72 735	2.08 745	1.11 715	3.55 736	3.90 763	2.86 733	3.54 744	3.03 735	3.63 724	3.10 723	2.31 723	8.15 757	3.09 711	2.12 747	0.91 753	1.75 743	0.98 744	2.57 746	1.18 732

Dean	2.91 738	1.53 739	2.07 686	2.96 761	2.51 757	3.15 730	2.14 743	4.75 754	4.41 757	2.76 725	6.10 751	5.53 749	2.37 724	2.97 634	1.92 682	3.18 758	0.85 748	2.51 758	1.04 747	2.88 754	2.47 757

1111	3.02 739	0.74 676	9.12 749	0.87 693	0.91 695	3.30 735	4.31 765	2.81 730	2.28 715	3.44 741	3.80 726	3.98 733	4.35 753	8.06 754	8.88 755	0.48 686	0.42 698	0.53 696	0.46 688	0.93 714	0.79 713

MonStereo1	3.14 740	1.66 742	1.81 673	2.43 751	2.32 754	5.80 757	1.58 717	3.52 742	4.70 759	3.09 737	8.22 766	4.76 741	3.36 741	6.52 720	2.29 698	2.33 749	0.61 733	1.91 746	1.05 748	2.44 743	2.34 752

IMH	3.21 741	1.85 750	1.48 648	3.25 763	2.69 761	4.07 745	2.02 738	4.41 752	3.80 749	2.72 722	7.11 757	4.75 740	2.92 735	5.92 708	2.55 701	3.85 770	0.88 751	2.78 763	1.36 753	3.19 759	2.59 759

LVE	3.31 742	1.67 743	1.64 659	2.85 756	2.42 756	3.20 732	2.26 747	4.78 755	5.05 761	2.35 710	6.91 754	6.02 751	2.37 724	9.15 761	2.17 695	3.19 759	1.08 761	2.38 753	1.47 757	2.81 750	2.40 755

DStereoFS	3.67 743	1.49 737	2.18 695	1.32 731	1.32 734	4.41 749	1.26 693	3.75 746	9.27 770	3.36 740	6.80 753	4.81 742	13.54 777	6.95 730	4.76 731	0.73 724	0.69 739	1.17 738	2.40 769	1.27 731	1.95 747

JetBlue	3.97 744	2.01 753	10.19 751	1.38 733	2.84 763	10.53 764	9.54 769	3.60 744	2.41 719	2.73 723	3.39 720	4.54 736	4.31 751	7.85 753	6.84 744	0.88 727	0.93 754	0.89 727	0.91 737	1.74 735	1.91 745

notaker	3.98 745	2.40 763	2.68 710	3.82 771	3.27 768	3.97 744	2.14 743	4.78 755	3.45 742	4.12 751	6.94 755	7.65 758	3.26 740	7.82 752	5.30 737	4.04 771	1.41 764	3.36 770	2.10 766	3.88 765	3.31 766

WAO-8	4.40 746	1.82 748	1.79 671	2.34 748	2.20 747	9.19 760	1.53 710	6.09 762	16.46 782	3.94 746	7.84 763	7.32 754	3.72 748	9.41 767	3.31 716	2.00 745	1.07 759	2.44 756	1.37 754	2.50 744	1.68 741

Venus	4.40 746	1.82 748	1.79 671	2.34 748	2.20 747	9.19 760	1.53 710	6.09 762	16.46 782	3.94 746	7.84 763	7.32 754	3.72 748	9.41 767	3.31 716	2.00 745	1.07 759	2.44 756	1.37 754	2.50 744	1.68 741

DStereoSA	4.44 748	0.92 695	6.79 740	1.58 740	2.54 758	2.29 702	14.04 779	2.33 708	2.31 716	1.85 685	10.58 772	1.32 567	13.05 775	7.07 732	11.18 768	0.67 721	1.97 768	0.88 726	3.29 770	1.69 734	2.44 756

MultiAttention	4.51 749	0.33 479	0.82 445	0.73 643	0.45 510	30.98 792	4.50 767	2.18 692	1.40 641	1.61 654	2.41 696	2.43 703	0.70 420	38.42 797	1.36 636	0.22 441	0.15 371	0.29 571	0.30 617	0.47 654	0.43 646

fsdfsdds	4.69 750	0.92 695	3.39 716	1.17 725	1.02 707	10.40 763	3.81 762	6.28 765	7.20 768	8.04 775	12.16 775	14.15 771	8.24 766	6.36 715	5.03 734	0.52 694	0.48 715	0.85 725	0.65 720	1.65 733	1.48 739

ktn	4.70 751	2.38 762	2.12 691	3.76 769	3.24 766	4.85 752	2.95 759	5.52 757	7.37 769	4.07 750	19.32 785	7.46 756	3.47 742	7.39 737	2.95 709	4.04 771	1.85 767	3.26 769	2.22 767	3.08 756	2.65 762

MADNet++	5.01 752	3.14 767	4.91 729	4.55 775	3.94 772	5.20 755	4.41 766	4.40 751	4.13 754	4.95 758	6.08 750	4.74 739	5.37 755	9.40 766	10.67 767	4.65 773	4.15 780	3.97 772	3.34 772	4.09 767	4.08 772

UNDER WATER	5.08 753	2.33 761	5.55 733	3.94 773	3.51 769	5.20 755	2.72 756	5.61 760	16.52 784	3.84 745	4.60 734	9.21 762	5.89 758	5.90 707	8.66 754	3.75 766	1.34 763	3.18 768	1.88 761	4.33 771	3.61 768

UNDER WATER-64	5.27 754	2.32 760	8.78 748	3.93 772	3.54 770	7.61 758	3.03 760	5.84 761	14.19 775	4.04 748	4.04 729	9.39 763	6.26 760	5.93 709	8.48 753	3.60 765	1.51 765	3.13 766	1.88 761	4.29 770	3.61 768

TorneroNet-64	5.30 755	2.03 754	1.74 670	3.43 766	2.81 762	10.09 762	2.12 742	9.10 770	17.12 787	4.96 759	9.27 769	10.72 769	3.70 747	9.20 762	4.55 730	3.31 761	0.84 745	2.88 764	1.55 758	3.49 762	3.04 763

MANE	6.19 756	0.59 640	1.03 551	0.93 707	1.22 729	13.38 769	2.69 754	12.81 775	17.94 788	8.21 776	10.82 773	14.72 772	11.68 767	11.39 777	11.90 769	0.59 709	0.50 721	0.52 690	1.76 760	0.55 677	0.54 678

LSM	6.33 757	1.10 710	13.19 758	1.41 736	68.17 805	1.64 652	1.90 732	1.92 631	2.46 720	2.99 732	3.11 715	1.88 664	1.80 695	2.61 619	2.06 689	0.41 662	0.58 731	0.50 685	0.57 712	0.64 692	17.66 793

SGM-ForestM	6.52 758	0.38 548	1.26 605	0.63 555	0.35 381	13.59 770	5.32 768	6.32 766	6.70 767	11.14 778	9.18 768	22.51 792	13.93 779	16.89 781	20.07 780	0.36 641	0.37 682	0.36 642	0.35 656	0.36 600	0.34 603

tt	6.58 759	0.26 276	6.10 737	3.77 770	2.16 746	11.55 766	19.63 783	13.33 776	5.74 764	2.96 731	2.65 705	4.97 746	6.33 762	3.81 657	7.24 745	9.15 783	11.32 792	5.89 783	6.24 784	6.03 773	2.55 758

JetRed	6.91 760	8.80 775	25.96 786	2.85 756	3.25 767	13.98 772	11.87 776	6.25 764	4.28 756	4.45 753	4.56 733	6.69 753	5.46 756	7.46 740	14.05 772	2.59 753	3.31 777	2.59 759	2.29 768	4.20 768	3.36 767

xyz-stereo	7.16 761	0.22 131	69.90 807	0.42 141	0.21 42	32.92 795	0.49 450	0.87 242	0.76 307	1.38 601	27.04 788	1.19 530	1.16 612	4.69 675	0.97 580	0.16 147	0.12 116	0.20 317	0.14 188	0.16 131	0.12 28

TARStereo	7.64 762	0.55 625	10.78 755	0.89 699	1.14 721	14.12 773	16.70 780	12.14 774	14.87 776	13.67 782	15.71 781	19.03 782	13.57 778	8.77 760	6.66 742	0.51 692	0.45 707	0.50 685	0.51 705	1.14 725	1.12 731

LE_ROB	8.05 763	0.37 541	23.53 780	0.74 647	0.33 349	2.77 723	2.87 758	3.71 745	27.24 793	25.39 793	8.87 767	8.46 761	26.71 791	6.65 722	21.99 782	0.21 409	0.19 493	0.20 317	0.21 459	0.25 490	0.22 451

coex-ft	8.13 764	2.13 759	98.04 813	0.67 597	0.53 568	1.71 656	1.56 713	1.65 541	11.11 773	18.17 791	3.75 725	3.88 732	7.61 765	2.98 635	6.49 741	0.30 596	0.30 642	0.32 606	0.31 625	0.66 696	0.50 669

KSHMR	8.75 765	2.06 757	2.11 690	3.53 768	3.11 765	4.13 747	2.69 754	5.60 759	61.37 814	3.00 733	55.83 811	4.98 747	2.45 728	4.49 670	2.61 705	3.46 763	1.55 766	3.14 767	1.94 763	3.72 764	3.18 765

U	9.45 766	0.21 90	0.58 274	0.47 262	53.11 802	61.27 806	0.24 78	0.70 160	0.52 203	0.36 125	0.28 38	0.29 55	0.35 146	0.33 6	0.26 78	0.19 322	0.11 42	60.50 809	8.88 785	0.17 184	0.13 88

TCMNet-wrong-test	10.31 767	11.40 779	14.84 761	20.96 786	18.45 778	13.80 771	10.76 775	15.78 777	3.53 743	5.20 761	5.52 743	16.26 777	12.61 770	7.51 742	10.15 758	7.43 778	2.37 769	4.31 774	3.43 773	11.36 781	10.61 778

noway3	10.35 768	11.00 778	15.02 762	20.39 782	18.94 779	14.12 773	10.56 770	15.98 780	3.54 744	5.46 767	5.85 745	16.09 774	12.69 772	7.52 744	10.27 760	7.32 776	2.42 770	4.36 779	3.53 778	11.32 780	10.69 779

noway2	10.40 769	10.97 776	15.08 763	20.56 783	18.94 779	14.22 775	10.66 773	15.84 778	3.63 746	5.40 765	5.90 747	16.26 777	12.75 774	7.52 744	10.27 760	7.37 777	2.47 771	4.33 777	3.54 779	11.37 782	10.96 780

noway1	10.55 770	11.90 782	15.90 767	21.17 787	19.04 783	14.32 776	10.58 771	16.25 782	3.67 747	5.37 763	5.92 748	16.18 775	12.57 768	7.55 746	10.38 764	7.43 778	2.52 772	4.32 775	3.52 776	11.46 783	11.03 781

zzzz4	10.56 771	11.89 781	15.95 768	21.17 787	19.03 782	14.33 777	10.58 771	16.24 781	3.67 747	5.38 764	5.93 749	16.23 776	12.58 769	7.55 746	10.38 764	7.43 778	2.52 772	4.32 775	3.52 776	11.46 783	11.03 781

noway4	10.57 772	11.82 780	15.74 766	21.37 789	19.02 781	14.35 778	10.72 774	15.85 779	3.82 750	5.34 762	5.85 745	16.62 779	12.73 773	7.51 742	10.29 763	7.45 781	2.57 774	4.33 777	3.51 775	11.47 785	11.08 783

EDNetEfficientorigin	10.57 772	1.47 735	177.42 814	0.67 597	0.53 568	1.58 645	1.16 683	1.90 624	3.37 740	4.71 756	3.38 719	3.10 723	2.69 733	3.13 643	3.58 720	0.25 522	0.23 582	0.33 615	0.27 574	0.83 707	0.81 714

TorneroNet	10.70 774	2.03 754	1.82 675	3.43 766	3.01 764	43.83 796	2.22 746	8.87 769	67.47 815	7.17 773	27.36 789	10.68 768	3.85 750	8.67 759	7.65 750	3.59 764	0.88 751	3.04 765	1.57 759	3.71 763	3.17 764

HanzoNet	11.04 775	3.62 770	8.10 746	4.08 774	3.55 771	4.90 753	2.73 757	7.19 767	10.10 771	31.86 804	28.92 791	21.96 791	36.36 796	18.08 783	10.17 759	7.94 782	3.32 778	3.47 771	3.31 771	7.06 776	4.04 771

DPSimNet_ROB	11.20 776	4.98 772	35.43 791	2.90 759	4.52 773	7.89 759	17.09 781	4.66 753	6.06 766	14.89 786	10.93 774	17.29 780	36.81 798	13.18 779	15.68 776	2.86 754	6.29 783	5.75 782	5.09 782	3.91 766	7.70 776

light-stereo	12.42 777	1.45 733	18.02 770	17.94 781	23.64 789	11.13 765	0.82 617	9.91 771	5.73 763	15.42 787	42.83 802	55.24 807	1.88 701	28.77 795	2.26 696	1.61 742	3.00 776	0.78 720	0.93 739	3.48 761	3.62 770

DGTPSM_ROB	13.01 778	8.23 773	21.87 776	9.51 777	18.10 776	11.56 767	32.01 790	10.63 772	16.20 780	7.03 771	19.48 786	10.15 765	16.66 781	9.83 772	22.42 783	4.75 774	8.68 784	5.37 780	10.25 789	6.16 774	11.36 784

DPSMNet_ROB	13.02 779	8.23 773	21.91 777	9.53 778	18.11 777	11.56 767	32.02 791	10.64 773	16.23 781	7.05 772	19.49 787	10.16 766	16.66 781	9.85 773	22.43 784	4.77 775	8.68 784	5.38 781	10.26 790	6.17 775	11.36 784

USTest	14.33 780	14.94 784	21.04 775	17.44 780	16.05 775	23.26 780	33.84 792	21.73 784	11.80 774	9.36 777	10.14 770	15.97 773	13.20 776	17.28 782	22.43 784	3.78 769	5.01 781	6.17 784	6.16 783	9.25 779	7.72 777

ASD4	15.85 781	10.99 777	19.63 772	10.21 779	11.70 774	19.24 779	31.10 789	19.35 783	10.68 772	11.14 778	10.18 771	12.59 770	12.64 771	14.74 780	24.83 787	12.93 791	9.94 791	26.83 799	19.40 793	16.23 790	12.70 791

UHP	17.70 782	0.98 702	28.07 790	1.23 729	1.64 741	29.27 787	18.20 782	33.51 799	47.04 809	27.38 795	39.32 801	28.10 794	34.64 793	19.10 784	21.07 781	0.62 713	0.40 693	0.56 706	0.46 688	7.45 777	14.94 792

iinet-test	17.98 783	18.06 785	23.82 782	20.87 784	19.70 784	26.55 781	35.70 793	25.04 788	15.93 777	13.33 780	13.25 776	20.58 783	17.79 783	20.62 785	25.11 788	9.58 785	8.78 786	9.88 786	9.85 787	13.23 786	11.95 786

IINet	17.98 783	18.06 785	23.81 781	20.87 784	19.70 784	26.55 781	35.70 793	25.04 788	15.93 777	13.33 780	13.25 776	20.58 783	17.79 783	20.62 785	25.11 788	9.58 785	8.78 786	9.88 786	9.85 787	13.23 786	11.95 786

DPSM_ROB	19.08 785	19.14 788	25.17 784	22.15 791	20.85 787	28.17 784	37.82 796	26.56 790	16.85 785	14.14 783	14.84 779	21.70 786	18.75 786	21.87 788	26.55 792	10.16 789	9.30 789	10.47 788	10.42 791	14.03 788	12.61 789

DPSM	19.08 785	19.14 788	25.17 784	22.15 791	20.85 787	28.17 784	37.82 796	26.56 790	16.85 785	14.14 783	14.84 779	21.70 786	18.75 786	21.87 788	26.55 792	10.16 789	9.30 789	10.47 788	10.42 791	14.03 788	12.61 789

Selective-IGEV-i1pa	19.94 787	26.52 793	23.52 779	2.94 760	1.59 740	31.97 794	20.54 784	30.88 794	25.25 789	23.87 792	27.58 790	33.01 795	26.91 792	32.38 796	25.47 790	20.69 800	5.85 782	12.49 790	4.43 780	3.35 760	19.48 794

LRCNet_RVC	22.74 788	32.10 794	21.97 778	29.84 793	26.23 790	4.42 750	0.81 615	22.66 785	2.02 706	26.93 794	29.26 792	23.06 793	15.59 780	23.84 790	18.88 779	31.75 803	19.90 804	34.65 803	32.13 804	30.54 801	28.32 802

DLNR-FE	23.17 789	48.55 808	42.94 794	176.85 815	78.48 806	0.35 61	0.21 36	23.51 787	0.75 298	0.66 301	0.86 319	0.59 299	0.30 86	1.55 496	0.44 340	9.85 788	0.12 116	0.18 230	0.14 188	76.92 812	0.16 251

DLNR_Zeroshot_test	23.17 789	48.52 807	43.29 795	176.68 814	78.69 807	0.35 61	0.21 36	23.41 786	0.75 298	0.66 301	0.86 319	0.59 299	0.30 86	1.56 501	0.44 340	9.57 784	0.12 116	0.18 230	0.14 188	76.92 812	0.16 251

BEATNet-Init1	26.87 791	13.43 783	70.68 808	0.91 704	0.68 637	57.02 804	21.06 785	32.82 798	32.67 795	52.12 814	53.61 810	66.05 810	49.56 807	48.79 809	34.71 797	0.49 691	0.44 703	0.53 696	0.53 708	0.63 690	0.59 690

fast-reg	37.99 792	38.31 796	50.02 797	45.00 803	43.04 800	57.29 805	76.35 803	53.18 802	33.49 796	28.15 796	29.55 796	41.27 799	35.82 795	42.63 800	52.86 801	19.57 792	18.63 797	20.88 791	20.79 794	28.20 793	24.79 795

RAFT-FEzeroshot	38.32 793	38.45 798	50.28 798	44.74 798	41.87 795	56.68 799	76.38 806	53.24 804	33.76 798	28.29 798	29.37 793	43.69 804	37.66 800	43.83 802	53.41 805	20.32 794	18.70 799	21.07 793	21.07 797	28.25 796	25.35 799

RAFT-FE	38.32 793	38.45 798	50.28 798	44.74 798	41.87 795	56.68 799	76.38 806	53.24 804	33.76 798	28.29 798	29.37 793	43.69 804	37.66 800	43.83 802	53.41 805	20.32 794	18.70 799	21.07 793	21.07 797	28.25 796	25.35 799

CasAABBNet	38.33 795	38.46 800	50.35 801	44.75 800	41.84 794	56.68 799	76.37 805	53.22 803	33.83 801	28.31 801	29.54 795	43.62 803	37.71 802	43.84 805	53.41 805	20.30 793	18.70 799	21.07 793	21.07 797	28.24 795	25.34 797

Hybrid-DGEV	38.35 796	38.46 800	50.28 798	44.82 802	41.90 797	56.66 798	76.35 803	53.24 804	33.80 800	28.29 798	29.84 798	43.58 800	37.86 804	43.84 805	53.39 804	20.34 796	18.69 798	21.06 792	21.00 795	28.25 796	25.34 797

FlowAnything	38.37 797	38.41 797	50.38 802	44.76 801	41.94 798	56.64 797	76.34 802	53.28 808	34.23 803	28.25 797	29.72 797	43.60 801	37.79 803	43.83 802	53.38 803	20.39 798	18.71 803	21.07 793	21.14 801	28.23 794	25.29 796

Selective-RAFT-Error	38.39 798	38.47 802	50.44 803	44.73 797	41.97 799	56.68 799	76.38 806	53.24 804	33.92 802	28.34 802	29.85 799	43.60 801	38.20 805	43.75 801	53.34 802	20.38 797	18.70 799	21.09 797	21.05 796	28.30 799	25.43 801

HaxPig	38.92 799	41.40 804	41.64 792	29.95 794	32.27 791	28.90 786	27.60 786	29.73 793	37.71 804	43.82 809	43.87 803	33.17 796	35.56 794	41.53 798	40.37 799	43.94 809	47.51 813	45.82 806	47.08 808	42.38 802	44.15 809

AVERAGE_ROB	40.43 800	42.37 805	42.73 793	36.96 796	35.58 793	30.50 788	27.61 787	36.71 801	38.39 805	44.91 810	44.36 806	37.45 798	36.70 797	41.88 799	40.35 798	45.43 810	46.81 812	47.11 807	46.35 807	42.51 803	43.87 808

MEDIAN_ROB	42.00 801	44.40 806	44.29 796	35.15 795	34.95 792	31.28 793	29.60 788	35.88 800	40.02 806	47.20 813	46.64 807	37.37 797	38.48 806	44.35 808	42.45 800	48.03 811	49.39 814	49.71 808	49.03 809	45.14 806	46.65 810

LSM0	42.82 802	38.75 803	50.81 804	47.07 804	109.38 815	57.00 803	76.02 801	53.74 809	33.71 797	29.02 803	30.41 800	43.87 806	37.22 799	43.91 807	53.54 808	20.52 799	18.62 796	21.10 798	21.11 800	28.41 800	42.22 805

Anonymous_1	43.04 803	18.73 787	24.79 783	21.81 790	46.26 801	27.80 783	37.60 795	28.08 792	16.14 779	14.66 785	14.30 778	20.65 785	17.88 785	21.56 787	25.94 791	117.93 814	8.92 788	100.65 810	126.50 812	158.64 816	12.08 788

PML	51.67 804	36.25 795	13.28 759	7.46 776	20.81 786	108.69 813	232.22 816	8.72 768	27.82 794	87.01 815	269.67 816	69.67 811	61.95 810	24.76 794	14.20 773	9.74 787	3.40 779	9.62 785	4.70 781	18.74 791	4.72 775

xxxxx1	54.10 805	25.67 790	27.13 787	113.43 811	96.96 810	30.69 789	47.44 798	32.38 795	25.60 790	17.75 788	17.27 782	21.81 788	21.02 788	24.43 791	33.82 794	33.37 804	40.54 809	157.71 814	175.86 814	66.16 809	72.93 813

tt_ll	54.10 805	25.67 790	27.13 787	113.43 811	96.96 810	30.69 789	47.44 798	32.38 795	25.60 790	17.75 788	17.27 782	21.81 788	21.02 788	24.43 791	33.82 794	33.37 804	40.54 809	157.71 814	175.86 814	66.16 809	72.93 813

ff	54.10 805	25.67 790	27.13 787	113.43 811	96.96 810	30.69 789	47.44 798	32.38 795	25.60 790	17.75 788	17.27 782	21.81 788	21.02 788	24.43 791	33.82 794	33.37 804	40.54 809	157.71 814	175.86 814	66.16 809	72.93 813

zzzz2	57.17 808	57.86 809	75.47 809	67.94 805	62.74 803	84.92 809	114.99 811	79.18 810	50.68 810	42.39 805	44.33 804	61.67 808	53.81 808	65.07 810	79.30 809	30.51 801	28.15 805	31.78 800	32.01 802	42.61 804	38.08 803

noway5	57.17 808	57.86 809	75.47 809	67.94 805	62.74 803	84.92 809	114.99 811	79.18 810	50.68 810	42.39 805	44.33 804	61.67 808	53.81 808	65.07 810	79.30 809	30.51 801	28.15 805	31.78 800	32.01 802	42.61 804	38.08 803

zzz1	61.79 810	59.16 812	84.91 812	83.86 808	80.22 809	82.74 807	99.25 809	85.15 813	52.28 813	43.59 808	48.47 809	77.02 812	69.19 811	65.23 813	79.63 811	33.72 807	28.30 807	35.17 804	34.66 805	50.16 807	43.13 806

zzzzzz3	61.80 811	59.14 811	84.88 811	83.84 807	80.20 808	82.87 808	99.25 809	85.10 812	52.26 812	43.57 807	48.41 808	77.21 813	69.20 812	65.22 812	79.68 812	33.72 807	28.30 807	35.17 804	34.66 805	50.16 807	43.13 806

RSGM-EC	88.84 812	82.86 813	51.22 805	105.38 809	99.51 813	94.51 811	125.67 813	90.02 814	46.43 807	45.14 811	57.50 812	101.22 814	88.55 813	154.40 814	153.26 814	105.54 812	59.55 815	113.88 811	53.02 810	92.89 814	56.17 811

acva	88.84 812	82.86 813	51.22 805	105.38 809	99.51 813	94.51 811	125.67 813	90.02 814	46.43 807	45.14 811	57.50 812	101.22 814	88.55 813	154.40 814	153.26 814	105.54 812	59.55 815	113.88 811	53.02 810	92.89 814	56.17 811

Selective-IGEV-i16pa	97.29 814	136.83 815	17.95 769	1.52 739	1.00 706	188.16 815	3.63 761	183.02 817	169.43 817	88.01 816	178.60 814	119.35 816	191.45 816	226.33 817	135.51 813	131.38 815	17.89 795	32.25 802	3.46 774	2.02 739	117.94 816

test_example2	192.40 815	210.76 816	206.48 815	199.83 816	204.73 816	172.94 814	183.52 815	133.93 816	133.41 816	191.38 817	196.19 815	187.13 817	178.77 815	205.33 816	208.00 816	222.09 817	238.72 817	186.54 817	190.54 817	227.34 817	170.31 817

ccccc	497.63 816	492.34 817	595.97 816	530.87 817	530.37 817	478.08 816	442.62 817	491.76 818	343.70 818	448.18 818	520.80 817	476.12 818	550.57 817	541.64 818	605.32 817	663.49 818	459.54 818	353.94 818	309.79 818	586.66 818	530.90 818

GS-Stereo							0.36 249	0.92 265	0.47 170	0.37 136	0.38 95	0.32 86	0.33 125	0.43 48	0.26 78	0.19 322	0.11 42	0.16 117	0.12 82	0.17 184	0.15 207

FADE		4.78 771		1.89 744	1.92 745			5.58 758	5.04 760	2.92 729		4.13 734		10.23 774		188.09 816	2.77 775	123.78 813	127.92 813	1.06 723	1.10 730

Low-res two-view benchmark