Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

PSi22a	0.16 1	0.13 3	0.23 5	0.27 2	0.15 4	0.17 9	0.18 12	0.26 12	0.15 5	0.15 2	0.13 1	0.21 43	0.17 17	0.22 1	0.19 12	0.13 110	0.10 93	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.09 6

Foundation-i32	0.16 1	0.13 3	0.22 2	0.27 2	0.13 1	0.15 3	0.20 39	0.25 6	0.13 2	0.15 2	0.14 2	0.22 49	0.20 60	0.23 2	0.20 30	0.13 110	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.08 1

PipStereo	0.17 3	0.13 3	0.24 15	0.28 7	0.15 4	0.14 2	0.19 23	0.26 12	0.18 9	0.16 6	0.16 10	0.28 117	0.19 46	0.26 8	0.21 49	0.12 60	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

PSi22b	0.17 3	0.13 3	0.24 15	0.29 12	0.15 4	0.15 3	0.18 12	0.25 6	0.18 9	0.16 6	0.16 10	0.30 133	0.21 72	0.25 4	0.21 49	0.12 60	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

BLMT-Stereo	0.17 3	0.11 1	0.22 2	0.32 63	0.20 131	0.16 6	0.22 81	0.20 1	0.22 22	0.14 1	0.18 16	0.15 1	0.14 2	0.25 4	0.22 71	0.10 14	0.09 27	0.14 151	0.13 219	0.10 6	0.10 58

MLG-Stereo_test2	0.17 3	0.13 3	0.25 26	0.31 40	0.16 23	0.24 53	0.17 3	0.25 6	0.13 2	0.17 9	0.17 15	0.22 49	0.14 2	0.32 59	0.19 12	0.13 110	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.09 6

FoundationStereo	0.17 3	0.14 24	0.25 26	0.30 23	0.16 23	0.23 40	0.20 39	0.22 4	0.15 5	0.18 10	0.16 10	0.20 32	0.19 46	0.26 8	0.21 49	0.13 110	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.10 6	0.09 6

LACA1	0.18 8	0.15 57	0.26 38	0.29 12	0.14 2	0.25 71	0.23 106	0.25 6	0.19 14	0.20 15	0.16 10	0.19 24	0.18 31	0.30 42	0.21 49	0.14 169	0.10 93	0.11 3	0.10 77	0.11 30	0.09 6

Pro-Stereo	0.18 8	0.13 3	0.21 1	0.32 63	0.23 238	0.16 6	0.19 23	0.20 1	0.22 22	0.24 56	0.18 16	0.17 6	0.11 1	0.35 93	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.15 196	0.14 258	0.10 6	0.10 58

LG-Stereo_L2	0.18 8	0.13 3	0.28 64	0.30 23	0.19 96	0.20 19	0.18 12	0.30 21	0.21 20	0.18 10	0.15 5	0.19 24	0.18 31	0.33 74	0.19 12	0.13 110	0.09 27	0.13 99	0.09 12	0.10 6	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 8	0.13 3	0.28 64	0.30 23	0.20 131	0.20 19	0.19 23	0.27 14	0.19 14	0.15 2	0.15 5	0.18 18	0.17 17	0.33 74	0.19 12	0.13 110	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.08 1

MLG-Stereo_test1	0.18 8	0.13 3	0.27 49	0.33 79	0.17 37	0.24 53	0.17 3	0.25 6	0.12 1	0.18 10	0.14 2	0.23 64	0.15 6	0.31 50	0.20 30	0.12 60	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.10 6	0.09 6

MLG-Stereo	0.18 8	0.13 3	0.27 49	0.34 109	0.15 4	0.27 97	0.17 3	0.28 16	0.14 4	0.18 10	0.14 2	0.23 64	0.15 6	0.32 59	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.13 99	0.09 12	0.10 6	0.09 6

DepthFocus	0.19 14	0.13 3	0.31 106	0.29 12	0.23 238	0.17 9	0.20 39	0.27 14	0.18 9	0.24 56	0.25 65	0.15 1	0.17 17	0.26 8	0.18 4	0.15 244	0.12 279	0.17 281	0.17 380	0.13 140	0.10 58

GeoVLM	0.19 14	0.14 24	0.24 15	0.30 23	0.19 96	0.27 97	0.19 23	0.31 25	0.24 37	0.21 25	0.20 21	0.29 122	0.20 60	0.29 27	0.22 71	0.12 60	0.10 93	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.09 6

MatchStereo	0.19 14	0.14 24	0.23 5	0.27 2	0.15 4	0.18 12	0.21 64	0.32 32	0.28 69	0.20 15	0.35 148	0.18 18	0.17 17	0.31 50	0.24 126	0.14 169	0.10 93	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.10 58
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
MonSter++	0.19 14	0.14 24	0.24 15	0.30 23	0.19 96	0.27 97	0.19 23	0.31 25	0.24 37	0.21 25	0.20 21	0.29 122	0.19 46	0.29 27	0.21 49	0.12 60	0.10 93	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.09 6

Monster-pub-mixall	0.19 14	0.13 3	0.25 26	0.31 40	0.16 23	0.19 15	0.17 3	0.42 111	0.24 37	0.23 45	0.21 26	0.17 6	0.16 14	0.45 179	0.19 12	0.13 110	0.09 27	0.11 3	0.08 1	0.10 6	0.11 127

S2M2_XL	0.19 14	0.18 171	0.27 49	0.27 2	0.20 131	0.15 3	0.16 2	0.22 4	0.15 5	0.21 25	0.26 75	0.17 6	0.17 17	0.24 3	0.21 49	0.17 349	0.16 452	0.15 196	0.13 219	0.15 255	0.12 184
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LGtest1	0.19 14	0.14 24	0.29 71	0.34 109	0.16 23	0.26 79	0.17 3	0.32 32	0.20 18	0.21 25	0.15 5	0.23 64	0.20 60	0.32 59	0.20 30	0.15 244	0.10 93	0.13 99	0.09 12	0.12 91	0.11 127

dual_stereo	0.19 14	0.14 24	0.24 15	0.31 40	0.16 23	0.16 6	0.20 39	0.29 18	0.20 18	0.23 45	0.20 21	0.22 49	0.14 2	0.52 244	0.24 126	0.13 110	0.10 93	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.09 6

monster-pro	0.20 22	0.14 24	0.25 26	0.31 40	0.15 4	0.22 30	0.22 81	0.39 80	0.33 119	0.20 15	0.25 65	0.17 6	0.15 6	0.39 121	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

PointNet	0.20 22	0.15 57	0.25 26	0.32 63	0.18 66	0.29 130	0.23 106	0.25 6	0.27 59	0.15 2	0.24 55	0.28 117	0.17 17	0.34 83	0.20 30	0.13 110	0.11 217	0.13 99	0.10 77	0.11 30	0.09 6

LiteMatch*	0.20 22	0.14 24	0.31 106	0.31 40	0.23 238	0.24 53	0.21 64	0.31 25	0.30 89	0.21 25	0.19 18	0.24 79	0.19 46	0.31 50	0.20 30	0.13 110	0.11 217	0.13 99	0.10 77	0.10 6	0.11 127

LACA3	0.20 22	0.17 134	0.25 26	0.29 12	0.15 4	0.32 186	0.25 136	0.29 18	0.22 22	0.23 45	0.21 26	0.21 43	0.22 86	0.44 174	0.19 12	0.13 110	0.10 93	0.11 3	0.08 1	0.11 30	0.08 1

LACA2	0.20 22	0.15 57	0.26 38	0.30 23	0.15 4	0.29 130	0.29 214	0.30 21	0.22 22	0.21 25	0.23 41	0.28 117	0.20 60	0.34 83	0.19 12	0.13 110	0.10 93	0.10 1	0.09 12	0.12 91	0.09 6

Test_v1	0.20 22	0.14 24	0.22 2	0.28 7	0.18 66	0.24 53	0.21 64	0.39 80	0.31 99	0.21 25	0.22 36	0.17 6	0.17 17	0.34 83	0.19 12	0.13 110	0.10 93	0.12 44	0.10 77	0.10 6	0.09 6

BridgeDepth_RVC	0.20 22	0.14 24	0.24 15	0.26 1	0.15 4	0.35 221	0.17 3	0.40 91	0.22 22	0.21 25	0.21 26	0.20 32	0.24 110	0.33 74	0.25 157	0.13 110	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.12 91	0.09 6
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
HiDET	0.20 22	0.13 3	0.26 38	0.30 23	0.19 96	0.23 40	0.18 12	0.36 55	0.26 55	0.20 15	0.23 41	0.27 111	0.16 14	0.30 42	0.23 109	0.12 60	0.10 93	0.11 3	0.09 12	0.09 1	0.09 6

CSFM-Stereo	0.20 22	0.14 24	0.23 5	0.30 23	0.17 37	0.29 130	0.20 39	0.39 80	0.22 22	0.22 39	0.21 26	0.26 103	0.20 60	0.30 42	0.20 30	0.13 110	0.12 279	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.09 6

252Zero-FE	0.20 22	0.15 57	0.26 38	0.33 79	0.19 96	0.23 40	0.18 12	0.41 102	0.34 126	0.22 39	0.21 26	0.19 24	0.18 31	0.28 15	0.22 71	0.14 169	0.10 93	0.12 44	0.09 12	0.10 6	0.10 58

MonStereo	0.20 22	0.14 24	0.25 26	0.31 40	0.15 4	0.22 30	0.22 81	0.39 80	0.33 119	0.20 15	0.25 65	0.17 6	0.15 6	0.39 121	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

Wavelet-MonSter	0.20 22	0.13 3	0.27 49	0.33 79	0.18 66	0.17 9	0.21 64	0.32 32	0.23 31	0.25 67	0.34 141	0.22 49	0.24 110	0.27 13	0.21 49	0.09 1	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.09 6

Monster-pub-eth3d	0.20 22	0.14 24	0.25 26	0.31 40	0.15 4	0.22 30	0.22 81	0.39 80	0.33 119	0.20 15	0.25 65	0.17 6	0.15 6	0.39 121	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

IGEV	0.20 22	0.12 2	0.23 5	0.31 40	0.20 131	0.23 40	0.19 23	0.40 91	0.29 81	0.22 39	0.34 141	0.20 32	0.15 6	0.31 50	0.19 12	0.11 36	0.10 93	0.12 44	0.10 77	0.10 6	0.10 58

MLG-Stereo_test3	0.20 22	0.13 3	0.27 49	0.33 79	0.17 37	0.38 259	0.18 12	0.30 21	0.19 14	0.24 56	0.15 5	0.26 103	0.17 17	0.32 59	0.21 49	0.13 110	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.10 58

MonSter	0.20 22	0.14 24	0.25 26	0.31 40	0.15 4	0.22 30	0.22 81	0.39 80	0.33 119	0.20 15	0.25 65	0.17 6	0.15 6	0.38 115	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

LCMNet	0.21 38	0.14 24	0.25 26	0.30 23	0.20 131	0.26 79	0.19 23	0.38 72	0.43 209	0.21 25	0.21 26	0.27 111	0.17 17	0.36 97	0.23 109	0.12 60	0.11 217	0.11 3	0.09 12	0.09 1	0.09 6

BridgeDepth	0.21 38	0.14 24	0.26 38	0.34 109	0.14 2	0.40 278	0.27 179	0.28 16	0.22 22	0.18 10	0.19 18	0.28 117	0.29 188	0.32 59	0.20 30	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.10 77	0.11 30	0.10 58
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
asda	0.21 38	0.19 213	0.29 71	0.31 40	0.17 37	0.25 71	0.23 106	0.36 55	0.28 69	0.27 96	0.24 55	0.18 18	0.21 72	0.40 130	0.21 49	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.10 58

asd	0.21 38	0.18 171	0.29 71	0.32 63	0.18 66	0.27 97	0.22 81	0.35 49	0.22 22	0.31 135	0.22 36	0.19 24	0.21 72	0.44 174	0.21 49	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.10 77	0.11 30	0.09 6

4.5_new	0.21 38	0.20 259	0.29 71	0.30 23	0.17 37	0.24 53	0.26 157	0.32 32	0.28 69	0.32 150	0.28 96	0.19 24	0.17 17	0.29 27	0.21 49	0.10 14	0.08 2	0.12 44	0.10 77	0.13 140	0.09 6

4.5w-stereo	0.21 38	0.20 259	0.29 71	0.30 23	0.17 37	0.24 53	0.26 157	0.32 32	0.28 69	0.32 150	0.28 96	0.19 24	0.17 17	0.29 27	0.21 49	0.10 14	0.08 2	0.12 44	0.10 77	0.13 140	0.09 6

4w-stereo	0.21 38	0.19 213	0.31 106	0.31 40	0.17 37	0.29 130	0.19 23	0.31 25	0.21 20	0.31 135	0.24 55	0.20 32	0.24 110	0.41 140	0.22 71	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.10 77	0.11 30	0.09 6

2.5w	0.21 38	0.18 171	0.31 106	0.32 63	0.18 66	0.31 167	0.25 136	0.31 25	0.23 31	0.28 110	0.35 148	0.18 18	0.17 17	0.39 121	0.21 49	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.10 77	0.11 30	0.09 6

2.75w_new	0.21 38	0.18 171	0.28 64	0.29 12	0.17 37	0.23 40	0.34 317	0.36 55	0.28 69	0.34 161	0.26 75	0.17 6	0.22 86	0.36 97	0.23 109	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.09 6

111111	0.21 38	0.14 24	0.27 49	0.37 204	0.22 190	0.21 26	0.19 23	0.43 128	0.27 59	0.20 15	0.20 21	0.29 122	0.14 2	0.41 140	0.22 71	0.14 169	0.10 93	0.12 44	0.09 12	0.12 91	0.12 184

LG-G_1	0.21 38	0.13 3	0.30 85	0.34 109	0.16 23	0.52 354	0.17 3	0.34 46	0.18 9	0.21 25	0.21 26	0.26 103	0.19 46	0.37 107	0.20 30	0.14 169	0.10 93	0.13 99	0.09 12	0.11 30	0.10 58

LG-G	0.21 38	0.13 3	0.30 85	0.34 109	0.16 23	0.52 354	0.17 3	0.34 46	0.18 9	0.21 25	0.21 26	0.26 103	0.19 46	0.37 107	0.20 30	0.14 169	0.10 93	0.13 99	0.09 12	0.11 30	0.10 58

StereoAnything_RVC	0.21 38	0.68 622	0.39 246	0.28 7	0.15 4	0.23 40	0.18 12	0.20 1	0.19 14	0.16 6	0.16 10	0.15 1	0.22 86	0.30 42	0.18 4	0.16 300	0.09 27	0.12 44	0.08 1	0.16 305	0.09 6

IGEV-Stereo++	0.21 38	0.15 57	0.27 49	0.37 204	0.19 96	0.22 30	0.18 12	0.42 111	0.35 139	0.22 39	0.28 96	0.24 79	0.18 31	0.27 13	0.22 71	0.12 60	0.09 27	0.12 44	0.10 77	0.12 91	0.10 58

GCAP-Stereo-DPT26K	0.22 52	0.15 57	0.35 182	0.33 79	0.17 37	0.23 40	0.25 136	0.42 111	0.24 37	0.26 78	0.26 75	0.21 43	0.30 207	0.31 50	0.20 30	0.10 14	0.10 93	0.13 99	0.10 77	0.12 91	0.10 58

aanet-new-16k	0.22 52	0.17 134	0.35 182	0.37 204	0.17 37	0.26 79	0.18 12	0.41 102	0.37 166	0.28 110	0.23 41	0.25 94	0.26 139	0.29 27	0.21 49	0.12 60	0.09 27	0.13 99	0.10 77	0.14 191	0.10 58

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.22 52	0.16 86	0.35 182	0.33 79	0.18 66	0.24 53	0.24 124	0.45 143	0.27 59	0.23 45	0.35 148	0.20 32	0.26 139	0.28 15	0.19 12	0.11 36	0.10 93	0.12 44	0.10 77	0.11 30	0.11 127

AdaDepth	0.22 52	0.17 134	0.32 126	0.37 204	0.18 66	0.34 210	0.22 81	0.33 43	0.23 31	0.21 25	0.21 26	0.20 32	0.20 60	0.56 278	0.21 49	0.10 14	0.10 93	0.13 99	0.10 77	0.11 30	0.12 184

qwe	0.22 52	0.18 171	0.28 64	0.31 40	0.18 66	0.29 130	0.21 64	0.38 72	0.32 113	0.35 170	0.30 110	0.20 32	0.20 60	0.43 162	0.21 49	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.12 91	0.09 6

2.25w	0.22 52	0.18 171	0.31 106	0.31 40	0.18 66	0.31 167	0.18 12	0.32 32	0.31 99	0.31 135	0.37 162	0.20 32	0.22 86	0.45 179	0.24 126	0.10 14	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.10 58

4.25_new	0.22 52	0.21 298	0.32 126	0.32 63	0.18 66	0.31 167	0.27 179	0.32 32	0.24 37	0.29 123	0.27 83	0.20 32	0.23 100	0.34 83	0.23 109	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

4.5w_new	0.22 52	0.21 298	0.32 126	0.32 63	0.18 66	0.31 167	0.27 179	0.32 32	0.24 37	0.29 123	0.27 83	0.20 32	0.23 100	0.34 83	0.23 109	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

4.25w-stereo	0.22 52	0.21 298	0.32 126	0.32 63	0.18 66	0.31 167	0.27 179	0.32 32	0.24 37	0.29 123	0.27 83	0.20 32	0.23 100	0.34 83	0.23 109	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

3.75w	0.22 52	0.17 134	0.30 85	0.31 40	0.19 96	0.43 307	0.24 124	0.35 49	0.24 37	0.31 135	0.27 83	0.17 6	0.22 86	0.37 107	0.20 30	0.10 14	0.07 1	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

3.5w_stereo	0.22 52	0.18 171	0.29 71	0.30 23	0.18 66	0.27 97	0.23 106	0.37 63	0.28 69	0.31 135	0.26 75	0.22 49	0.26 139	0.50 229	0.24 126	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

2w_stereo	0.22 52	0.18 171	0.30 85	0.32 63	0.16 23	0.28 118	0.38 403	0.38 72	0.35 139	0.32 150	0.33 130	0.17 6	0.18 31	0.29 27	0.22 71	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.10 77	0.12 91	0.10 58

monsterstereo	0.22 52	0.14 24	0.26 38	0.34 109	0.18 66	0.21 26	0.20 39	0.37 63	0.35 139	0.33 157	0.40 175	0.19 24	0.18 31	0.45 179	0.21 49	0.11 36	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.13 140	0.08 1

monsters	0.22 52	0.14 24	0.26 38	0.31 40	0.19 96	0.23 40	0.19 23	0.44 136	0.33 119	0.36 175	0.30 110	0.16 4	0.18 31	0.43 162	0.19 12	0.11 36	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.10 58

SGD-Stereo	0.22 52	0.15 57	0.27 49	0.31 40	0.15 4	0.29 130	0.20 39	0.37 63	0.29 81	0.24 56	0.29 107	0.21 43	0.27 153	0.36 97	0.25 157	0.16 300	0.09 27	0.13 99	0.10 77	0.13 140	0.10 58

GREAT-IGEV	0.22 52	0.15 57	0.31 106	0.29 12	0.22 190	0.21 26	0.26 157	0.33 43	0.31 99	0.20 15	0.30 110	0.22 49	0.22 86	0.47 204	0.22 71	0.11 36	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.13 140	0.10 58
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
DEFOM-Stereo	0.22 52	0.15 57	0.26 38	0.33 79	0.20 131	0.61 423	0.21 64	0.30 21	0.31 99	0.23 45	0.19 18	0.18 18	0.18 31	0.41 140	0.22 71	0.12 60	0.10 93	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.11 127

aanet-new-90k	0.23 69	0.16 86	0.45 327	0.35 152	0.17 37	0.33 195	0.27 179	0.38 72	0.26 55	0.20 15	0.24 55	0.21 43	0.35 262	0.46 195	0.17 1	0.11 36	0.09 27	0.12 44	0.10 77	0.14 191	0.09 6

aanet-new-70k	0.23 69	0.16 86	0.41 270	0.35 152	0.17 37	0.38 259	0.25 136	0.36 55	0.25 50	0.23 45	0.31 124	0.24 79	0.35 262	0.43 162	0.17 1	0.10 14	0.09 27	0.12 44	0.10 77	0.13 140	0.09 6

aanet-new-40k	0.23 69	0.17 134	0.39 246	0.34 109	0.18 66	0.38 259	0.20 39	0.36 55	0.26 55	0.24 56	0.28 96	0.25 94	0.35 262	0.25 4	0.21 49	0.11 36	0.09 27	0.13 99	0.10 77	0.14 191	0.09 6

aanet-new-36k	0.23 69	0.17 134	0.30 85	0.35 152	0.16 23	0.35 221	0.25 136	0.40 91	0.30 89	0.25 67	0.24 55	0.25 94	0.36 289	0.41 140	0.19 12	0.10 14	0.09 27	0.13 99	0.10 77	0.12 91	0.09 6

aanet-new-34k	0.23 69	0.16 86	0.37 210	0.34 109	0.16 23	0.24 53	0.24 124	0.43 128	0.36 149	0.26 78	0.27 83	0.23 64	0.35 262	0.28 15	0.20 30	0.10 14	0.09 27	0.13 99	0.09 12	0.12 91	0.09 6

aanet-32k-new	0.23 69	0.16 86	0.30 85	0.36 180	0.17 37	0.26 79	0.26 157	0.33 43	0.30 89	0.27 96	0.30 110	0.23 64	0.34 256	0.42 151	0.18 4	0.13 110	0.09 27	0.13 99	0.10 77	0.15 255	0.10 58

aanet-new-32k	0.23 69	0.15 57	0.32 126	0.36 180	0.18 66	0.38 259	0.21 64	0.40 91	0.24 37	0.27 96	0.23 41	0.34 161	0.35 262	0.30 42	0.19 12	0.12 60	0.10 93	0.13 99	0.10 77	0.13 140	0.10 58

aanet-new-30k	0.23 69	0.15 57	0.32 126	0.36 180	0.18 66	0.38 259	0.21 64	0.40 91	0.24 37	0.27 96	0.23 41	0.34 161	0.35 262	0.30 42	0.19 12	0.12 60	0.10 93	0.13 99	0.10 77	0.13 140	0.10 58

aanet-new-28k	0.23 69	0.17 134	0.40 259	0.36 180	0.17 37	0.33 195	0.22 81	0.35 49	0.27 59	0.27 96	0.23 41	0.29 122	0.34 256	0.31 50	0.22 71	0.13 110	0.10 93	0.13 99	0.11 140	0.16 305	0.12 184

aanet-new-24k	0.23 69	0.16 86	0.29 71	0.35 152	0.17 37	0.39 272	0.23 106	0.35 49	0.30 89	0.30 131	0.27 83	0.25 94	0.32 228	0.30 42	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.13 99	0.10 77	0.14 191	0.10 58

aanet-new-22k	0.23 69	0.16 86	0.30 85	0.35 152	0.18 66	0.31 167	0.19 23	0.46 150	0.42 205	0.25 67	0.23 41	0.25 94	0.30 207	0.32 59	0.22 71	0.11 36	0.10 93	0.12 44	0.10 77	0.12 91	0.10 58

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.23 69	0.14 24	0.27 49	0.35 152	0.18 66	0.26 79	0.26 157	0.42 111	0.38 175	0.25 67	0.43 187	0.23 64	0.28 169	0.25 4	0.22 71	0.11 36	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.10 58

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.23 69	0.14 24	0.31 106	0.33 79	0.18 66	0.21 26	0.33 301	0.52 190	0.42 205	0.26 78	0.33 130	0.19 24	0.30 207	0.28 15	0.21 49	0.11 36	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.09 6

Foundation-i1c-attn	0.23 69	0.13 3	0.23 5	0.29 12	0.15 4	0.35 221	0.27 179	0.45 143	0.28 69	0.28 110	0.34 141	0.40 216	0.30 207	0.33 74	0.24 126	0.13 110	0.10 93	0.12 44	0.09 12	0.10 6	0.09 6

DispViT+	0.23 69	0.14 24	0.27 49	0.29 12	0.17 37	0.19 15	0.20 39	0.59 232	0.45 225	0.28 110	0.26 75	0.24 79	0.17 17	0.46 195	0.24 126	0.13 110	0.10 93	0.10 1	0.08 1	0.10 6	0.10 58

WQFJA1++	0.23 69	0.15 57	0.27 49	0.30 23	0.21 161	0.31 167	0.18 12	0.36 55	0.17 8	0.25 67	0.30 110	0.29 122	0.28 169	0.40 130	0.22 71	0.15 244	0.10 93	0.13 99	0.10 77	0.42 603	0.11 127

GEAStereo	0.23 69	0.16 86	0.30 85	0.33 79	0.25 301	0.36 235	0.30 234	0.42 111	0.28 69	0.26 78	0.28 96	0.24 79	0.21 72	0.32 59	0.22 71	0.18 384	0.10 93	0.13 99	0.10 77	0.14 191	0.12 184

GSStereo	0.23 69	0.16 86	0.30 85	0.33 79	0.25 301	0.36 235	0.30 234	0.42 111	0.27 59	0.30 131	0.28 96	0.23 64	0.21 72	0.32 59	0.22 71	0.16 300	0.09 27	0.12 44	0.10 77	0.14 191	0.12 184

Zero-FE251	0.23 69	0.16 86	0.30 85	0.33 79	0.20 131	0.44 315	0.19 23	0.37 63	0.25 50	0.27 96	0.29 107	0.38 197	0.24 110	0.32 59	0.22 71	0.14 169	0.10 93	0.13 99	0.10 77	0.11 30	0.10 58

3.25w_new	0.23 69	0.17 134	0.32 126	0.31 40	0.17 37	0.43 307	0.20 39	0.37 63	0.30 89	0.37 182	0.28 96	0.22 49	0.25 122	0.42 151	0.22 71	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.09 1	0.10 58

3.25w	0.23 69	0.17 134	0.32 126	0.31 40	0.17 37	0.43 307	0.20 39	0.37 63	0.30 89	0.37 182	0.28 96	0.22 49	0.25 122	0.42 151	0.22 71	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.09 1	0.10 58

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 69	0.16 86	0.32 126	0.39 273	0.21 161	0.18 12	0.21 64	0.34 46	0.26 55	0.28 110	0.51 225	0.28 117	0.29 188	0.26 8	0.24 126	0.14 169	0.10 93	0.13 99	0.10 77	0.14 191	0.12 184

AIO_rvc	0.23 69	0.16 86	0.32 126	0.34 109	0.19 96	0.26 79	0.33 301	0.40 91	0.22 22	0.26 78	0.24 55	0.34 161	0.15 6	0.51 237	0.24 126	0.12 60	0.09 27	0.13 99	0.10 77	0.12 91	0.10 58

AIO_test	0.23 69	0.16 86	0.28 64	0.34 109	0.20 131	0.30 148	0.39 425	0.38 72	0.25 50	0.25 67	0.28 96	0.32 144	0.22 86	0.38 115	0.25 157	0.12 60	0.09 27	0.13 99	0.10 77	0.12 91	0.09 6

IGEV-Stereo+	0.23 69	0.14 24	0.26 38	0.32 63	0.19 96	0.12 1	0.17 3	0.29 18	0.29 81	0.21 25	0.15 5	0.22 49	0.22 86	0.40 130	0.22 71	0.14 169	0.10 93	0.12 44	0.09 12	0.15 255	0.86 653

TS12	0.24 94	0.15 57	0.29 71	0.37 204	0.17 37	0.32 186	0.26 157	0.42 111	0.24 37	0.31 135	0.51 225	0.25 94	0.27 153	0.40 130	0.29 247	0.11 36	0.10 93	0.12 44	0.09 12	0.13 140	0.10 58

aanet-new-60k	0.24 94	0.16 86	0.48 376	0.36 180	0.17 37	0.39 272	0.24 124	0.36 55	0.30 89	0.24 56	0.25 65	0.26 103	0.32 228	0.45 179	0.18 4	0.10 14	0.10 93	0.12 44	0.10 77	0.13 140	0.10 58

aanet-new-78k	0.24 94	0.17 134	0.51 417	0.36 180	0.16 23	0.26 79	0.29 214	0.36 55	0.29 81	0.22 39	0.29 107	0.23 64	0.37 296	0.42 151	0.17 1	0.10 14	0.09 27	0.12 44	0.10 77	0.14 191	0.09 6

aanet-new-12k	0.24 94	0.19 213	0.39 246	0.41 352	0.17 37	0.33 195	0.22 81	0.41 102	0.37 166	0.27 96	0.23 41	0.22 49	0.35 262	0.29 27	0.24 126	0.12 60	0.08 2	0.14 151	0.11 140	0.16 305	0.11 127

Foundation-i1b	0.24 94	0.13 3	0.23 5	0.29 12	0.15 4	0.40 278	0.26 157	0.48 162	0.25 50	0.31 135	0.33 130	0.40 216	0.30 207	0.35 93	0.24 126	0.13 110	0.10 93	0.12 44	0.11 140	0.11 30	0.09 6

Foundation-i1a	0.24 94	0.13 3	0.23 5	0.28 7	0.15 4	0.40 278	0.29 214	0.49 167	0.25 50	0.33 157	0.35 148	0.40 216	0.30 207	0.34 83	0.23 109	0.12 60	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.10 58

LiteMatch	0.24 94	0.17 134	0.24 15	0.37 204	0.20 131	0.27 97	0.27 179	0.31 25	0.24 37	0.21 25	0.20 21	0.29 122	0.40 319	0.29 27	0.43 394	0.16 300	0.10 93	0.15 196	0.13 219	0.14 191	0.14 278

Selective-IGEV-i32	0.24 94	0.18 171	0.35 182	0.35 152	0.19 96	0.27 97	0.25 136	0.55 207	0.23 31	0.27 96	0.25 65	0.34 161	0.19 46	0.58 311	0.22 71	0.12 60	0.10 93	0.14 151	0.11 140	0.12 91	0.10 58

VIP-Stereo	0.24 94	0.17 134	0.29 71	0.32 63	0.21 161	0.64 451	0.19 23	0.31 25	0.37 166	0.23 45	0.30 110	0.27 111	0.19 46	0.47 204	0.22 71	0.12 60	0.09 27	0.13 99	0.09 12	0.12 91	0.09 6

gasm-f	0.24 94	0.16 86	0.27 49	0.33 79	0.25 301	0.25 71	0.36 364	0.42 111	0.28 69	0.26 78	0.35 148	0.24 79	0.30 207	0.36 97	0.23 109	0.18 384	0.10 93	0.13 99	0.10 77	0.15 255	0.12 184

3w_stereo	0.24 94	0.20 259	0.37 210	0.33 79	0.16 23	0.32 186	0.42 463	0.41 102	0.38 175	0.31 135	0.27 83	0.16 4	0.26 139	0.34 83	0.22 71	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.12 91	0.11 127

1w_stereo	0.24 94	0.15 57	0.29 71	0.34 109	0.18 66	0.31 167	0.41 453	0.40 91	0.43 209	0.31 135	0.38 165	0.17 6	0.24 110	0.45 179	0.23 109	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

LG-Stereo	0.24 94	0.18 171	0.40 259	0.39 273	0.20 131	0.22 30	0.27 179	0.32 32	0.36 149	0.26 78	0.44 189	0.22 49	0.16 14	0.37 107	0.27 205	0.11 36	0.12 279	0.16 234	0.15 290	0.13 140	0.09 6

HUF	0.24 94	0.16 86	0.33 145	0.32 63	0.18 66	0.25 71	0.40 436	0.42 111	0.34 126	0.25 67	0.23 41	0.32 144	0.28 169	0.34 83	0.24 126	0.13 110	0.10 93	0.13 99	0.09 12	0.12 91	0.10 58

GIP-stereo	0.24 94	0.18 171	0.30 85	0.37 204	0.24 269	0.26 79	0.20 39	0.46 150	0.36 149	0.24 56	0.39 170	0.35 176	0.20 60	0.31 50	0.21 49	0.15 244	0.10 93	0.13 99	0.10 77	0.12 91	0.11 127

RAStereo	0.24 94	0.17 134	0.29 71	0.40 316	0.21 161	0.23 40	0.26 157	0.42 111	0.45 225	0.23 45	0.34 141	0.30 133	0.19 46	0.34 83	0.25 157	0.15 244	0.12 279	0.16 234	0.13 219	0.14 191	0.11 127

IGEV++	0.24 94	0.17 134	0.31 106	0.38 241	0.22 190	0.24 53	0.22 81	0.50 177	0.23 31	0.28 110	0.35 148	0.30 133	0.22 86	0.31 50	0.28 228	0.14 169	0.10 93	0.13 99	0.10 77	0.13 140	0.13 232

Selective-IGEV	0.24 94	0.18 171	0.35 182	0.35 152	0.19 96	0.27 97	0.25 136	0.55 207	0.23 31	0.27 96	0.25 65	0.34 161	0.19 46	0.58 311	0.22 71	0.12 60	0.10 93	0.14 151	0.11 140	0.12 91	0.10 58

aanet-new-10k	0.25 112	0.18 171	0.44 314	0.38 241	0.18 66	0.45 324	0.21 64	0.44 136	0.35 139	0.27 96	0.31 124	0.25 94	0.30 207	0.28 15	0.21 49	0.13 110	0.09 27	0.13 99	0.10 77	0.16 305	0.10 58

aanet-new-14k	0.25 112	0.19 213	0.38 224	0.38 241	0.17 37	0.18 12	0.25 136	0.52 190	0.49 248	0.28 110	0.30 110	0.21 43	0.33 244	0.33 74	0.23 109	0.12 60	0.09 27	0.13 99	0.10 77	0.17 344	0.11 127

aanet-new-8k	0.25 112	0.19 213	0.32 126	0.37 204	0.20 131	0.40 278	0.29 214	0.49 167	0.39 187	0.24 56	0.25 65	0.22 49	0.34 256	0.49 221	0.21 49	0.11 36	0.09 27	0.13 99	0.10 77	0.12 91	0.10 58

GCAP-Stereo-cres-4k	0.25 112	0.16 86	0.33 145	0.38 241	0.20 131	0.46 329	0.27 179	0.41 102	0.34 126	0.28 110	0.38 165	0.24 79	0.35 262	0.29 27	0.24 126	0.11 36	0.09 27	0.13 99	0.10 77	0.13 140	0.10 58

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.25 112	0.14 24	0.30 85	0.34 109	0.21 161	0.44 315	0.25 136	0.44 136	0.35 139	0.27 96	0.35 148	0.37 188	0.35 262	0.28 15	0.26 186	0.12 60	0.09 27	0.13 99	0.11 140	0.11 30	0.09 6

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.25 112	0.14 24	0.74 532	0.33 79	0.19 96	0.29 130	0.22 81	0.38 72	0.29 81	0.25 67	0.22 36	0.23 64	0.32 228	0.28 15	0.19 12	0.11 36	0.10 93	0.12 44	0.10 77	0.12 91	0.30 554

zero-FE	0.25 112	0.15 57	0.30 85	0.35 152	0.29 437	0.19 15	0.20 39	0.35 49	0.31 99	0.26 78	0.27 83	0.29 122	0.29 188	0.33 74	0.24 126	0.17 349	0.10 93	0.14 151	0.10 77	0.64 639	0.12 184

GASTEREO	0.25 112	0.16 86	0.32 126	0.40 316	0.20 131	0.22 30	0.30 234	0.43 128	0.31 99	0.37 182	0.33 130	0.22 49	0.35 262	0.41 140	0.23 109	0.15 244	0.10 93	0.13 99	0.11 140	0.12 91	0.11 127

MSCF	0.25 112	0.16 86	0.33 145	0.39 273	0.20 131	0.20 19	0.31 262	0.43 128	0.31 99	0.36 175	0.33 130	0.23 64	0.35 262	0.36 97	0.23 109	0.15 244	0.10 93	0.13 99	0.11 140	0.13 140	0.11 127

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 112	0.31 499	0.24 15	0.51 545	0.19 96	0.29 130	0.22 81	0.40 91	0.37 166	0.26 78	0.24 55	0.24 79	0.31 222	0.44 174	0.22 71	0.14 169	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.14 191	0.10 58

IGEV-RUCA	0.25 112	0.16 86	0.34 166	0.39 273	0.27 384	0.33 195	0.20 39	0.38 72	0.36 149	0.26 78	0.31 124	0.25 94	0.21 72	0.48 215	0.24 126	0.20 440	0.11 217	0.13 99	0.10 77	0.17 344	0.15 310

fffft	0.25 112	0.17 134	0.37 210	0.36 180	0.22 190	0.28 118	0.36 364	0.42 111	0.24 37	0.36 175	0.23 41	0.27 111	0.22 86	0.52 244	0.27 205	0.12 60	0.09 27	0.16 234	0.12 177	0.12 91	0.12 184
1: 1. 1
AIO-Stereo	0.25 112	0.18 171	0.34 166	0.37 204	0.18 66	0.28 118	0.30 234	0.48 162	0.27 59	0.29 123	0.30 110	0.32 144	0.17 17	0.52 244	0.23 109	0.12 60	0.10 93	0.14 151	0.11 140	0.13 140	0.10 58

RSM++	0.25 112	0.18 171	0.34 166	0.36 180	0.20 131	0.28 118	0.30 234	0.51 180	0.32 113	0.25 67	0.22 36	0.37 188	0.21 72	0.50 229	0.24 126	0.12 60	0.10 93	0.14 151	0.12 177	0.14 191	0.10 58

RSM	0.25 112	0.18 171	0.33 145	0.36 180	0.20 131	0.27 97	0.34 317	0.51 180	0.27 59	0.26 78	0.23 41	0.39 204	0.21 72	0.56 278	0.22 71	0.12 60	0.10 93	0.14 151	0.11 140	0.14 191	0.10 58

GCAPDPT-zeroshot4090	0.25 112	0.14 24	0.74 532	0.33 79	0.19 96	0.29 130	0.22 81	0.38 72	0.29 81	0.25 67	0.22 36	0.23 64	0.32 228	0.28 15	0.19 12	0.11 36	0.10 93	0.12 44	0.10 77	0.12 91	0.30 554

MoCha-V2	0.25 112	0.15 57	0.29 71	0.40 316	0.18 66	0.27 97	0.26 157	0.49 167	0.27 59	0.36 175	0.27 83	0.33 157	0.35 262	0.49 221	0.22 71	0.12 60	0.10 93	0.12 44	0.10 77	0.13 140	0.11 127

EGLCR-Stereo	0.25 112	0.16 86	0.33 145	0.34 109	0.20 131	0.35 221	0.20 39	0.52 190	0.36 149	0.28 110	0.27 83	0.41 225	0.18 31	0.45 179	0.26 186	0.14 169	0.10 93	0.16 234	0.14 258	0.13 140	0.11 127

DF	0.26 130	0.15 57	0.38 224	0.35 152	0.19 96	0.26 79	0.26 157	0.42 111	0.27 59	0.29 123	0.49 211	0.50 280	0.22 86	0.48 215	0.20 30	0.14 169	0.10 93	0.13 99	0.10 77	0.12 91	0.11 127

aanet-new	0.26 130	0.19 213	0.34 166	0.38 241	0.25 301	0.51 349	0.24 124	0.40 91	0.30 89	0.27 96	0.27 83	0.23 64	0.36 289	0.43 162	0.22 71	0.14 169	0.09 27	0.14 151	0.10 77	0.15 255	0.12 184

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.26 130	0.16 86	0.30 85	0.33 79	0.22 190	0.36 235	0.32 289	0.47 154	0.48 245	0.38 194	0.51 225	0.24 79	0.18 31	0.29 27	0.24 126	0.13 110	0.09 27	0.15 196	0.12 177	0.11 30	0.11 127

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 130	0.16 86	0.31 106	0.34 109	0.21 161	0.33 195	0.31 262	0.45 143	0.45 225	0.40 216	0.54 244	0.24 79	0.18 31	0.36 97	0.22 71	0.12 60	0.09 27	0.15 196	0.12 177	0.11 30	0.10 58

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.26 130	0.16 86	0.30 85	0.33 79	0.22 190	0.34 210	0.31 262	0.48 162	0.50 252	0.39 207	0.54 244	0.23 64	0.19 46	0.29 27	0.23 109	0.12 60	0.09 27	0.15 196	0.12 177	0.11 30	0.10 58

Foundation-i1	0.26 130	0.14 24	0.25 26	0.33 79	0.21 161	0.39 272	0.26 157	0.60 243	0.38 175	0.35 170	0.38 165	0.44 253	0.29 188	0.32 59	0.26 186	0.13 110	0.10 93	0.12 44	0.11 140	0.11 30	0.10 58

gcap_with_dpt	0.26 130	0.16 86	0.32 126	0.34 109	0.21 161	0.35 221	0.36 364	0.44 136	0.41 194	0.38 194	0.54 244	0.22 49	0.21 72	0.28 15	0.22 71	0.12 60	0.09 27	0.15 196	0.12 177	0.11 30	0.10 58

NLSM3	0.26 130	0.16 86	0.30 85	0.38 241	0.21 161	0.34 210	0.27 179	0.57 219	0.47 237	0.28 110	0.35 148	0.29 122	0.24 110	0.42 151	0.27 205	0.12 60	0.10 93	0.16 234	0.15 290	0.12 91	0.10 58

DDF-Stereo	0.26 130	0.15 57	0.30 85	0.36 180	0.29 437	0.19 15	0.20 39	0.32 32	0.31 99	0.26 78	0.26 75	0.29 122	0.29 188	0.38 115	0.24 126	0.17 349	0.10 93	0.14 151	0.10 77	0.70 642	0.12 184

Replicate-Monster	0.26 130	0.15 57	1.07 588	0.30 23	0.17 37	0.38 259	0.19 23	0.43 128	0.39 187	0.23 45	0.21 26	0.23 64	0.21 72	0.45 179	0.19 12	0.11 36	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.09 1	0.14 278

S2M2_L	0.26 130	0.22 339	0.33 145	0.31 40	0.25 301	0.24 53	0.13 1	0.35 49	0.41 194	0.25 67	0.36 157	0.30 133	0.25 122	0.30 42	0.26 186	0.22 484	0.19 512	0.17 281	0.19 439	0.21 448	0.18 398
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SCV_C0	0.26 130	0.18 171	0.34 166	0.35 152	0.24 269	0.23 40	0.28 205	0.51 180	0.36 149	0.31 135	0.36 157	0.37 188	0.20 60	0.57 290	0.22 71	0.13 110	0.10 93	0.13 99	0.11 140	0.16 305	0.12 184

SCV	0.26 130	0.19 213	0.33 145	0.35 152	0.21 161	0.27 97	0.34 317	0.56 211	0.28 69	0.24 56	0.28 96	0.37 188	0.23 100	0.49 221	0.22 71	0.18 384	0.10 93	0.14 151	0.11 140	0.15 255	0.11 127

castereo++	0.26 130	0.16 86	0.26 38	0.33 79	0.19 96	0.75 497	0.20 39	0.37 63	0.47 237	0.23 45	0.23 41	0.35 176	0.28 169	0.39 121	0.19 12	0.14 169	0.09 27	0.14 151	0.09 12	0.11 30	0.10 58

SMoEStereo_RVC	0.26 130	0.19 213	0.35 182	0.35 152	0.22 190	0.36 235	0.32 289	0.39 80	0.34 126	0.37 182	0.30 110	0.33 157	0.24 110	0.53 253	0.24 126	0.12 60	0.10 93	0.16 234	0.12 177	0.12 91	0.11 127

mms	0.26 130	0.21 298	0.33 145	0.37 204	0.25 301	0.30 148	0.33 301	0.40 91	0.32 113	0.28 110	0.34 141	0.34 161	0.20 60	0.45 179	0.26 186	0.12 60	0.11 217	0.16 234	0.12 177	0.14 191	0.11 127

ours_stereo	0.26 130	0.21 298	0.33 145	0.38 241	0.23 238	0.30 148	0.33 301	0.42 111	0.38 175	0.26 78	0.34 141	0.35 176	0.23 100	0.47 204	0.27 205	0.13 110	0.11 217	0.16 234	0.12 177	0.14 191	0.10 58

Occ-G	0.26 130	0.14 24	0.28 64	0.34 109	0.20 131	0.27 97	0.34 317	0.41 102	0.31 99	0.29 123	0.43 187	0.49 275	0.25 122	0.47 204	0.28 228	0.13 110	0.11 217	0.14 151	0.11 140	0.12 91	0.12 184

gcap-zeroshot	0.26 130	0.16 86	0.31 106	0.33 79	0.22 190	0.36 235	0.31 262	0.47 154	0.46 230	0.38 194	0.50 215	0.24 79	0.18 31	0.28 15	0.24 126	0.13 110	0.09 27	0.15 196	0.12 177	0.11 30	0.10 58

test_for_model	0.26 130	0.16 86	0.31 106	0.33 79	0.22 190	0.36 235	0.32 289	0.47 154	0.48 245	0.38 194	0.51 225	0.24 79	0.18 31	0.29 27	0.24 126	0.13 110	0.09 27	0.15 196	0.12 177	0.11 30	0.11 127

MaDis-Stereo	0.26 130	0.18 171	0.36 193	0.36 180	0.26 349	0.27 97	0.27 179	0.43 128	0.35 139	0.27 96	0.26 75	0.41 225	0.28 169	0.40 130	0.28 228	0.16 300	0.14 389	0.16 234	0.13 219	0.14 191	0.12 184

testlalala	0.26 130	0.16 86	0.31 106	0.33 79	0.22 190	0.36 235	0.31 262	0.47 154	0.46 230	0.38 194	0.50 215	0.24 79	0.18 31	0.28 15	0.24 126	0.13 110	0.09 27	0.15 196	0.12 177	0.11 30	0.10 58

CroCo-Stereo	0.26 130	0.22 339	0.36 193	0.48 500	0.22 190	0.20 19	0.29 214	0.51 180	0.44 216	0.28 110	0.23 41	0.42 235	0.26 139	0.29 27	0.26 186	0.15 244	0.13 350	0.13 99	0.11 140	0.16 305	0.12 184
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
BStereo	0.27 153	0.16 86	0.88 563	0.34 109	0.22 190	0.22 30	0.31 262	0.39 80	0.41 194	0.26 78	0.24 55	0.26 103	0.19 46	0.42 151	0.28 228	0.10 14	0.12 279	0.12 44	0.16 324	0.12 91	0.14 278

tt45	0.27 153	0.17 134	0.34 166	0.35 152	0.23 238	0.38 259	0.28 205	0.46 150	0.28 69	0.40 216	0.27 83	0.38 197	0.25 122	0.57 290	0.26 186	0.13 110	0.11 217	0.16 234	0.13 219	0.12 91	0.14 278

999	0.27 153	0.16 86	0.35 182	0.36 180	0.24 269	0.31 167	0.27 179	0.49 167	0.38 175	0.26 78	0.30 110	0.39 204	0.23 100	0.63 363	0.25 157	0.13 110	0.10 93	0.14 151	0.12 177	0.12 91	0.14 278

Pointernet	0.27 153	0.14 24	0.33 145	0.35 152	0.23 238	0.35 221	0.21 64	0.72 344	0.38 175	0.39 207	0.36 157	0.34 161	0.25 122	0.36 97	0.25 157	0.15 244	0.10 93	0.12 44	0.08 1	0.11 30	0.10 58

trnet	0.27 153	0.14 24	0.23 5	0.28 7	0.15 4	0.37 246	0.23 106	0.52 190	0.72 349	0.42 226	0.51 225	0.34 161	0.26 139	0.39 121	0.25 157	0.15 244	0.11 217	0.12 44	0.08 1	0.11 30	0.10 58

UniTT-Stereo	0.27 153	0.17 134	0.37 210	0.40 316	0.27 384	0.30 148	0.28 205	0.39 80	0.31 99	0.29 123	0.46 198	0.27 111	0.25 122	0.47 204	0.34 300	0.17 349	0.13 350	0.13 99	0.12 177	0.14 191	0.12 184

AEACV	0.27 153	0.17 134	0.31 106	0.34 109	0.45 586	0.26 79	0.28 205	0.37 63	0.32 113	0.30 131	0.46 198	0.31 141	0.37 296	0.36 97	0.24 126	0.14 169	0.10 93	0.15 196	0.12 177	0.13 140	0.11 127

LoS_RVC	0.27 153	0.16 86	0.27 49	0.32 63	0.30 456	0.44 315	0.34 317	0.41 102	0.33 119	0.31 135	0.51 225	0.29 122	0.32 228	0.36 97	0.28 228	0.11 36	0.10 93	0.11 3	0.08 1	0.11 30	0.19 431

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.28 161	0.51 590	1.28 613	0.31 40	0.19 96	0.22 30	0.22 81	0.45 143	0.28 69	0.23 45	0.32 127	0.25 94	0.24 110	0.32 59	0.20 30	0.12 60	0.11 217	0.12 44	0.10 77	0.11 30	0.11 127

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.28 161	0.23 361	1.22 608	0.34 109	0.21 161	0.29 130	0.21 64	0.41 102	0.33 119	0.24 56	0.30 110	0.32 144	0.28 169	0.33 74	0.20 30	0.12 60	0.11 217	0.13 99	0.10 77	0.10 6	0.11 127

VMStereo-Base	0.28 161	0.16 86	0.27 49	0.30 23	0.17 37	0.30 148	0.27 179	0.50 177	0.65 316	0.32 150	0.47 204	0.42 235	0.24 110	0.41 140	0.27 205	0.15 244	0.11 217	0.12 44	0.10 77	0.13 140	0.14 278

water-stereo	0.28 161	0.14 24	0.29 71	0.35 152	0.19 96	0.36 235	0.23 106	0.62 255	0.38 175	0.39 207	0.62 272	0.41 225	0.35 262	0.28 15	0.27 205	0.14 169	0.13 350	0.13 99	0.12 177	0.12 91	0.10 58

castereo	0.28 161	0.16 86	0.32 126	0.35 152	0.21 161	0.40 278	0.42 463	0.50 177	0.66 320	0.26 78	0.41 178	0.37 188	0.36 289	0.33 74	0.24 126	0.13 110	0.09 27	0.13 99	0.10 77	0.11 30	0.10 58

fffy	0.28 161	0.21 298	0.34 166	0.37 204	0.23 238	0.33 195	0.29 214	0.51 180	0.41 194	0.32 150	0.37 162	0.39 204	0.27 153	0.50 229	0.27 205	0.12 60	0.11 217	0.16 234	0.13 219	0.14 191	0.11 127

WCG-NET	0.28 161	0.15 57	0.33 145	0.33 79	0.19 96	0.33 195	0.27 179	0.39 80	0.80 407	0.46 242	0.49 211	0.39 204	0.25 122	0.40 130	0.25 157	0.12 60	0.09 27	0.13 99	0.11 140	0.12 91	0.10 58

GCAP-BAT	0.28 161	0.15 57	0.42 291	0.33 79	0.21 161	0.25 71	0.25 136	0.45 143	0.54 267	0.34 161	0.42 181	0.43 244	0.27 153	0.48 215	0.24 126	0.14 169	0.11 217	0.14 151	0.12 177	0.11 30	0.12 184

MGS-Stereo	0.28 161	0.19 213	0.40 259	0.36 180	0.23 238	0.37 246	0.30 234	0.39 80	0.44 216	0.31 135	0.51 225	0.40 216	0.24 110	0.43 162	0.26 186	0.15 244	0.12 279	0.15 196	0.13 219	0.14 191	0.13 232

GCAPDPT-zeroshot	0.28 161	0.15 57	0.42 291	0.33 79	0.21 161	0.25 71	0.25 136	0.45 143	0.54 267	0.34 161	0.42 181	0.43 244	0.27 153	0.48 215	0.24 126	0.14 169	0.11 217	0.14 151	0.12 177	0.11 30	0.12 184

GCAP-Stereo	0.28 161	0.19 213	0.40 259	0.38 241	0.19 96	0.38 259	0.23 106	0.57 219	0.41 194	0.45 236	0.49 211	0.39 204	0.27 153	0.33 74	0.23 109	0.14 169	0.12 279	0.14 151	0.11 140	0.12 91	0.11 127

CES	0.28 161	0.14 24	0.23 5	0.30 23	0.70 637	0.37 246	0.27 179	0.48 162	0.46 230	0.34 161	0.48 207	0.27 111	0.22 86	0.39 121	0.23 109	0.13 110	0.11 217	0.12 44	0.08 1	0.13 140	0.17 380

MC-Stereo	0.28 161	0.17 134	0.32 126	0.38 241	0.20 131	0.26 79	0.26 157	0.49 167	0.37 166	0.37 182	0.61 269	0.41 225	0.31 222	0.55 267	0.25 157	0.13 110	0.09 27	0.14 151	0.12 177	0.12 91	0.11 127

CroCo-Stereo Lap2	0.28 161	0.24 399	0.39 246	0.50 529	0.29 437	0.20 19	0.31 262	0.49 167	0.38 175	0.24 56	0.27 83	0.46 262	0.31 222	0.39 121	0.30 254	0.14 169	0.15 420	0.16 234	0.13 219	0.16 305	0.15 310

CREStereo	0.28 161	0.15 57	0.24 15	0.27 2	0.17 37	0.37 246	0.25 136	0.51 180	0.72 349	0.42 226	0.51 225	0.32 144	0.26 139	0.38 115	0.25 157	0.16 300	0.11 217	0.12 44	0.08 1	0.12 91	0.11 127
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
DA	0.29 176	0.17 134	0.31 106	0.40 316	0.20 131	0.74 491	0.33 301	0.47 154	0.44 216	0.34 161	0.39 170	0.39 204	0.32 228	0.32 59	0.24 126	0.15 244	0.11 217	0.16 234	0.11 140	0.15 255	0.10 58

GGEV	0.29 176	0.17 134	0.31 106	0.40 316	0.20 131	0.74 491	0.33 301	0.47 154	0.44 216	0.34 161	0.39 170	0.39 204	0.32 228	0.32 59	0.24 126	0.15 244	0.11 217	0.16 234	0.11 140	0.15 255	0.10 58

FlowAnything_test	0.29 176	0.19 213	0.39 246	0.47 492	0.26 349	0.46 329	0.25 136	0.43 128	0.31 99	0.29 123	0.26 75	0.35 176	0.26 139	0.40 130	0.37 350	0.21 457	0.15 420	0.22 465	0.26 561	0.16 305	0.16 358

depthmonostereo	0.29 176	0.14 24	0.31 106	0.35 152	0.17 37	0.46 329	0.27 179	0.69 316	0.57 283	0.35 170	0.42 181	0.31 141	0.35 262	0.35 93	0.27 205	0.14 169	0.12 279	0.13 99	0.12 177	0.11 30	0.10 58

HART	0.29 176	0.16 86	0.32 126	0.40 316	0.21 161	0.32 186	0.26 157	0.62 255	0.31 99	0.33 157	0.65 280	0.41 225	0.22 86	0.55 267	0.25 157	0.12 60	0.10 93	0.15 196	0.11 140	0.15 255	0.11 127

ff7	0.29 176	0.21 298	0.38 224	0.36 180	0.26 349	0.31 167	0.35 342	0.62 255	0.34 126	0.38 194	0.33 130	0.32 144	0.29 188	0.58 311	0.25 157	0.14 169	0.10 93	0.17 281	0.12 177	0.14 191	0.15 310

IGEVStereo-DCA	0.29 176	0.22 339	0.38 224	0.35 152	0.27 384	0.37 246	0.35 342	0.62 255	0.34 126	0.38 194	0.30 110	0.35 176	0.27 153	0.51 237	0.22 71	0.15 244	0.12 279	0.16 234	0.12 177	0.13 140	0.15 310

ffff	0.29 176	0.21 298	0.38 224	0.36 180	0.26 349	0.31 167	0.35 342	0.62 255	0.34 126	0.38 194	0.33 130	0.32 144	0.29 188	0.58 311	0.25 157	0.14 169	0.10 93	0.17 281	0.12 177	0.14 191	0.15 310

rrr	0.29 176	0.22 339	0.41 270	0.35 152	0.27 384	0.37 246	0.32 289	0.52 190	0.42 205	0.38 194	0.30 110	0.35 176	0.27 153	0.51 237	0.22 71	0.15 244	0.12 279	0.16 234	0.13 219	0.13 140	0.14 278

11t	0.29 176	0.21 298	0.38 224	0.36 180	0.26 349	0.31 167	0.35 342	0.62 255	0.34 126	0.38 194	0.33 130	0.32 144	0.29 188	0.58 311	0.25 157	0.14 169	0.10 93	0.17 281	0.12 177	0.14 191	0.15 310

anonymousdsp	0.29 176	0.21 298	0.38 224	0.37 204	0.25 301	0.30 148	0.35 342	0.63 263	0.35 139	0.39 207	0.33 130	0.33 157	0.28 169	0.59 328	0.25 157	0.14 169	0.10 93	0.17 281	0.12 177	0.14 191	0.15 310

LoS	0.29 176	0.15 57	0.30 85	0.29 12	0.18 66	0.33 195	0.29 214	0.51 180	0.72 349	0.34 161	0.52 237	0.41 225	0.28 169	0.47 204	0.28 228	0.15 244	0.11 217	0.13 99	0.09 12	0.11 30	0.11 127
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	0.29 176	0.21 298	0.38 224	0.35 152	0.24 269	0.32 186	0.43 470	0.57 219	0.37 166	0.33 157	0.30 110	0.32 144	0.28 169	0.57 290	0.26 186	0.13 110	0.11 217	0.16 234	0.13 219	0.13 140	0.13 232

ccc-4	0.29 176	0.21 298	0.38 224	0.36 180	0.26 349	0.31 167	0.35 342	0.62 255	0.34 126	0.38 194	0.33 130	0.32 144	0.29 188	0.58 311	0.25 157	0.14 169	0.10 93	0.17 281	0.12 177	0.14 191	0.15 310

IGEV-Stereo	0.29 176	0.21 298	0.38 224	0.37 204	0.25 301	0.30 148	0.35 342	0.63 263	0.35 139	0.39 207	0.33 130	0.33 157	0.28 169	0.59 328	0.25 157	0.14 169	0.10 93	0.17 281	0.12 177	0.14 191	0.15 310
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GLC_STEREO	0.29 176	0.19 213	0.27 49	0.44 438	0.19 96	0.31 167	0.26 157	0.47 154	0.43 209	0.37 182	0.47 204	0.41 225	0.23 100	0.50 229	0.34 300	0.14 169	0.18 494	0.19 378	0.16 324	0.16 305	0.13 232

test_xeample3	0.29 176	0.21 298	0.41 270	0.35 152	0.26 349	0.35 221	0.32 289	0.56 211	0.36 149	0.43 230	0.32 127	0.34 161	0.28 169	0.54 260	0.23 109	0.14 169	0.11 217	0.16 234	0.12 177	0.14 191	0.13 232

DN	0.30 193	0.17 134	0.33 145	0.37 204	0.26 349	0.35 221	0.27 179	0.54 205	0.55 274	0.32 150	0.42 181	0.50 280	0.23 100	0.39 121	0.22 71	0.21 457	0.14 389	0.16 234	0.13 219	0.17 344	0.18 398

PSi22	0.30 193	0.18 171	0.30 85	0.36 180	0.19 96	0.30 148	0.19 23	0.42 111	0.73 356	0.27 96	0.32 127	0.57 312	0.43 335	0.77 472	0.25 157	0.12 60	0.10 93	0.11 3	0.09 12	0.14 191	0.11 127

Wave_Phase_stereo	0.30 193	0.16 86	0.88 563	0.34 109	0.22 190	0.64 451	0.31 262	0.54 205	0.41 194	0.26 78	0.24 55	0.26 103	0.19 46	0.42 151	0.28 228	0.10 14	0.12 279	0.12 44	0.16 324	0.12 91	0.14 278

DilatedVolume-Stereo	0.30 193	0.15 57	0.34 166	0.33 79	0.20 131	0.53 362	0.25 136	0.56 211	0.43 209	0.56 278	0.50 215	0.35 176	0.29 188	0.49 221	0.28 228	0.13 110	0.11 217	0.12 44	0.11 140	0.11 30	0.10 58

MM-Stereo_test2	0.30 193	0.18 171	0.39 246	0.40 316	0.24 269	0.42 303	0.42 463	0.63 263	0.41 194	0.37 182	0.35 148	0.32 144	0.26 139	0.53 253	0.25 157	0.12 60	0.10 93	0.15 196	0.12 177	0.15 255	0.10 58

Reg-Stereo(zero)	0.30 193	0.16 86	0.28 64	0.34 109	0.18 66	0.32 186	0.20 39	0.63 263	0.68 328	0.50 256	0.52 237	0.51 286	0.30 207	0.45 179	0.25 157	0.13 110	0.10 93	0.12 44	0.10 77	0.12 91	0.11 127

CASnet	0.30 193	0.20 259	0.33 145	0.41 352	0.16 23	0.26 79	0.24 124	0.52 190	0.53 263	0.52 266	0.54 244	0.39 204	0.24 110	0.40 130	0.26 186	0.14 169	0.10 93	0.22 465	0.18 408	0.18 372	0.11 127
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
TANstereo	0.30 193	0.15 57	0.31 106	0.30 23	0.17 37	0.55 375	0.23 106	0.44 136	0.55 274	0.59 285	0.68 294	0.37 188	0.26 139	0.35 93	0.27 205	0.15 244	0.16 452	0.12 44	0.10 77	0.13 140	0.14 278

rvit_stereo_0081_aga	0.31 201	0.28 473	0.44 314	0.42 397	0.29 437	0.34 210	0.31 262	0.44 136	0.40 190	0.39 207	0.44 189	0.40 216	0.32 228	0.42 151	0.29 247	0.23 501	0.17 472	0.19 378	0.16 324	0.20 424	0.15 310

rvit_stereo_0080	0.31 201	0.25 425	0.40 259	0.39 273	0.28 409	0.27 97	0.46 486	0.49 167	0.44 216	0.35 170	0.42 181	0.40 216	0.28 169	0.41 140	0.33 284	0.22 484	0.17 472	0.17 281	0.16 324	0.22 471	0.15 310

WCG-NET（raft）	0.31 201	0.15 57	0.36 193	0.32 63	0.19 96	0.35 221	0.27 179	0.51 180	0.78 396	0.45 236	0.55 253	0.48 269	0.27 153	0.54 260	0.26 186	0.13 110	0.10 93	0.12 44	0.11 140	0.12 91	0.11 127

whm_eth	0.31 201	0.25 425	0.40 259	0.39 273	0.28 409	0.27 97	0.46 486	0.49 167	0.44 216	0.35 170	0.42 181	0.40 216	0.28 169	0.41 140	0.33 284	0.22 484	0.17 472	0.17 281	0.16 324	0.22 471	0.15 310

plain	0.31 201	0.20 259	0.50 402	0.39 273	0.29 437	0.27 97	0.30 234	0.44 136	0.35 139	0.31 135	0.66 287	0.30 133	0.31 222	0.65 385	0.31 262	0.17 349	0.13 350	0.20 408	0.15 290	0.17 344	0.12 184

MIF-Stereo (partial)	0.31 201	0.18 171	0.37 210	0.41 352	0.31 478	0.28 118	0.23 106	0.47 154	0.42 205	0.31 135	0.63 273	0.36 186	0.35 262	0.57 290	0.31 262	0.17 349	0.13 350	0.19 378	0.17 380	0.18 372	0.14 278

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.32 207	0.38 544	2.34 652	0.33 79	0.19 96	0.20 19	0.22 81	0.43 128	0.29 81	0.22 39	0.25 65	0.22 49	0.26 139	0.29 27	0.20 30	0.11 36	0.10 93	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.10 58

RT-Monster	0.32 207	0.17 134	0.30 85	0.34 109	0.26 349	0.38 259	0.20 39	0.56 211	0.76 377	0.61 296	0.64 277	0.49 275	0.28 169	0.41 140	0.30 254	0.14 169	0.11 217	0.12 44	0.10 77	0.11 30	0.13 232

WQFJA1	0.32 207	0.19 213	0.34 166	0.39 273	0.26 349	0.62 431	0.30 234	0.56 211	0.47 237	0.37 182	0.39 170	0.38 197	0.33 244	0.50 229	0.42 387	0.14 169	0.18 494	0.16 234	0.14 258	0.14 191	0.13 232

WQFJX	0.32 207	0.18 171	0.33 145	0.39 273	0.27 384	0.60 420	0.30 234	0.53 202	0.47 237	0.39 207	0.38 165	0.34 161	0.33 244	0.61 343	0.40 375	0.14 169	0.17 472	0.16 234	0.13 219	0.14 191	0.14 278

NLMM	0.32 207	0.19 213	0.34 166	0.39 273	0.26 349	0.62 431	0.30 234	0.56 211	0.47 237	0.37 182	0.39 170	0.38 197	0.33 244	0.49 221	0.42 387	0.14 169	0.18 494	0.16 234	0.14 258	0.14 191	0.13 232

NLSM1	0.32 207	0.18 171	0.34 166	0.39 273	0.25 301	0.66 463	0.27 179	0.57 219	0.50 252	0.37 182	0.53 241	0.29 122	0.28 169	0.54 260	0.32 271	0.16 300	0.17 472	0.18 334	0.15 290	0.14 191	0.12 184

FE-Mocha	0.32 207	0.19 213	0.50 402	0.38 241	0.27 384	0.30 148	0.20 39	0.71 339	0.36 149	0.65 328	0.56 256	0.54 299	0.25 122	0.38 115	0.22 71	0.15 244	0.10 93	0.17 281	0.16 324	0.13 140	0.12 184

rvit_stereo_0081	0.32 207	0.24 399	0.47 356	0.43 418	0.26 349	0.30 148	0.37 381	0.42 111	0.55 274	0.36 175	0.40 175	0.39 204	0.35 262	0.43 162	0.33 284	0.22 484	0.16 452	0.19 378	0.16 324	0.19 406	0.13 232

rvit_stereo_0082	0.32 207	0.24 399	0.47 356	0.43 418	0.26 349	0.30 148	0.37 381	0.42 111	0.55 274	0.36 175	0.40 175	0.39 204	0.35 262	0.43 162	0.33 284	0.22 484	0.16 452	0.19 378	0.16 324	0.19 406	0.13 232

RAFT-Stereo-weight	0.32 207	0.18 171	0.33 145	0.39 273	0.22 190	0.26 79	0.29 214	0.67 297	0.80 407	0.53 269	0.51 225	0.58 321	0.20 60	0.47 204	0.27 205	0.13 110	0.10 93	0.14 151	0.11 140	0.13 140	0.11 127

CAS++	0.32 207	0.24 399	0.36 193	0.37 204	0.26 349	0.28 118	0.23 106	0.87 416	0.50 252	0.47 248	0.45 193	0.26 103	0.21 72	0.49 221	0.24 126	0.23 501	0.19 512	0.22 465	0.17 380	0.21 448	0.16 358
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.32 207	0.22 339	0.34 166	0.42 397	0.28 409	0.40 278	0.50 512	0.72 344	0.37 166	0.37 182	0.34 141	0.32 144	0.31 222	0.59 328	0.27 205	0.14 169	0.13 350	0.18 334	0.17 380	0.17 344	0.16 358

MSKI-zero shot	0.32 207	0.17 134	0.34 166	0.39 273	0.21 161	0.32 186	0.22 81	0.61 250	0.43 209	0.52 266	0.64 277	0.61 348	0.20 60	0.74 454	0.25 157	0.14 169	0.10 93	0.14 151	0.10 77	0.12 91	0.12 184

iRaftStereo_RVC	0.32 207	0.19 213	0.37 210	0.39 273	0.22 190	0.31 167	0.29 214	0.68 307	0.51 257	0.49 253	0.66 287	0.37 188	0.23 100	0.45 179	0.33 284	0.14 169	0.10 93	0.18 334	0.17 380	0.15 255	0.12 184

CREStereo++_RVC	0.32 207	0.15 57	0.23 5	0.31 40	0.24 269	0.27 97	0.22 81	0.46 150	0.88 456	0.46 242	0.80 351	0.30 133	0.26 139	0.36 97	0.33 284	0.13 110	0.09 27	0.13 99	0.51 644	0.13 140	0.09 6
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
XX-TBD	0.32 207	0.53 601	0.26 38	0.51 545	0.20 131	0.37 246	0.24 124	0.40 91	0.73 356	0.54 273	0.69 295	0.31 141	0.25 122	0.32 59	0.27 205	0.16 300	0.10 93	0.12 44	0.09 12	0.13 140	0.11 127

PMTNet	0.32 207	0.16 86	0.24 15	0.29 12	0.18 66	0.45 324	0.22 81	0.56 211	0.63 303	0.46 242	0.54 244	0.39 204	0.34 256	0.48 215	0.24 126	0.75 649	0.10 93	0.12 44	0.08 1	0.12 91	0.11 127

WQFJX1	0.33 224	0.19 213	0.34 166	0.41 352	0.28 409	0.53 362	0.33 301	0.51 180	0.50 252	0.39 207	0.36 157	0.34 161	0.31 222	0.69 422	0.39 367	0.15 244	0.18 494	0.16 234	0.14 258	0.16 305	0.14 278

NLMM1	0.33 224	0.21 298	0.36 193	0.41 352	0.25 301	0.55 375	0.33 301	0.55 207	0.63 303	0.42 226	0.44 189	0.30 133	0.25 122	0.63 363	0.38 359	0.16 300	0.18 494	0.17 281	0.14 258	0.15 255	0.13 232

xyz-stereo-finetune	0.33 224	0.18 171	0.36 193	0.33 79	0.18 66	0.57 395	0.31 262	0.58 227	0.69 335	0.45 236	0.54 244	0.38 197	0.33 244	0.56 278	0.36 334	0.12 60	0.12 279	0.16 234	0.13 219	0.13 140	0.12 184

MM-Stereo_test1	0.33 224	0.19 213	0.36 193	0.41 352	0.23 238	0.36 235	0.45 482	0.58 227	0.54 267	0.60 289	0.50 215	0.38 197	0.37 296	0.60 334	0.26 186	0.15 244	0.13 350	0.17 281	0.14 258	0.15 255	0.12 184

tg	0.33 224	0.18 171	0.37 210	0.39 273	0.22 190	0.38 259	0.26 157	0.70 331	0.56 281	0.47 248	0.65 280	0.42 235	0.24 110	0.55 267	0.33 284	0.14 169	0.10 93	0.18 334	0.17 380	0.14 191	0.11 127

model_zeroshot	0.33 224	0.18 171	0.48 376	0.39 273	0.28 409	0.45 324	0.25 136	0.63 263	0.45 225	0.61 296	0.50 215	0.51 286	0.25 122	0.45 179	0.26 186	0.16 300	0.13 350	0.15 196	0.14 258	0.13 140	0.13 232

rvit_stereo_ft	0.33 224	0.25 425	0.47 356	0.52 558	0.32 495	0.33 195	0.47 493	0.49 167	0.50 252	0.34 161	0.41 178	0.41 225	0.32 228	0.48 215	0.34 300	0.22 484	0.14 389	0.19 378	0.18 408	0.19 406	0.14 278

4D-IteraStereo	0.33 224	0.18 171	0.40 259	0.40 316	0.24 269	0.32 186	0.27 179	0.58 227	0.72 349	0.65 328	0.54 244	0.42 235	0.23 100	0.45 179	0.28 228	0.14 169	0.09 27	0.19 378	0.16 324	0.16 305	0.11 127

NLCSM	0.34 232	0.21 298	0.34 166	0.44 438	0.29 437	0.54 369	0.36 364	0.52 190	0.47 237	0.46 242	0.37 162	0.34 161	0.34 256	0.71 434	0.41 381	0.16 300	0.17 472	0.17 281	0.16 324	0.17 344	0.16 358

IGEV-FE	0.34 232	0.18 171	0.67 498	0.39 273	0.28 409	0.30 148	0.25 136	0.74 358	0.31 99	0.62 299	0.57 258	0.54 299	0.25 122	0.53 253	0.27 205	0.14 169	0.10 93	0.15 196	0.14 258	0.14 191	0.12 184

MM-Stereo_test3	0.34 232	0.19 213	0.31 106	0.41 352	0.25 301	0.35 221	0.44 479	0.72 344	0.92 485	0.46 242	0.52 237	0.41 225	0.29 188	0.44 174	0.28 228	0.16 300	0.15 420	0.17 281	0.13 219	0.14 191	0.13 232

rvit_stereo_0083	0.34 232	0.24 399	0.50 402	0.44 438	0.27 384	0.34 210	0.35 342	0.45 143	0.62 292	0.37 182	0.47 204	0.42 235	0.35 262	0.40 130	0.36 334	0.22 484	0.20 524	0.20 408	0.17 380	0.20 424	0.14 278

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 232	0.27 459	0.45 327	0.36 180	0.25 301	0.48 338	0.30 234	0.58 227	0.90 473	0.42 226	0.36 157	0.30 133	0.29 188	0.49 221	0.30 254	0.16 300	0.14 389	0.18 334	0.15 290	0.18 372	0.15 310

AE-Stereo	0.34 232	0.21 298	0.42 291	0.48 500	0.31 478	0.48 338	0.35 342	0.61 250	0.62 292	0.32 150	0.55 253	0.52 291	0.27 153	0.47 204	0.29 247	0.13 110	0.13 350	0.18 334	0.16 324	0.15 255	0.12 184

IGEV_Zeroshot_test	0.34 232	0.18 171	0.67 498	0.39 273	0.28 409	0.30 148	0.25 136	0.74 358	0.31 99	0.62 299	0.57 258	0.54 299	0.25 122	0.53 253	0.27 205	0.14 169	0.10 93	0.15 196	0.14 258	0.14 191	0.12 184

RAFT-Test	0.34 232	0.18 171	0.37 210	0.38 241	0.23 238	0.50 345	0.23 106	0.69 316	0.40 190	0.60 289	0.85 385	0.61 348	0.28 169	0.46 195	0.27 205	0.14 169	0.11 217	0.14 151	0.11 140	0.13 140	0.12 184

CAS	0.34 232	0.13 3	0.25 26	1.28 658	0.30 456	0.46 329	0.38 403	0.48 162	0.47 237	0.34 161	0.52 237	0.24 79	0.19 46	0.29 27	0.27 205	0.69 647	0.08 2	0.12 44	0.08 1	0.12 91	0.15 310

test-3	0.34 232	0.16 86	0.43 304	0.39 273	0.21 161	0.43 307	0.22 81	0.63 263	0.78 396	0.71 373	0.45 193	0.64 363	0.27 153	0.43 162	0.31 262	0.12 60	0.09 27	0.17 281	0.13 219	0.12 91	0.10 58

test_1	0.34 232	0.16 86	0.43 304	0.39 273	0.21 161	0.43 307	0.23 106	0.63 263	0.78 396	0.68 352	0.45 193	0.64 363	0.27 153	0.43 162	0.31 262	0.12 60	0.09 27	0.17 281	0.13 219	0.12 91	0.10 58

cross-raft	0.34 232	0.20 259	0.37 210	0.44 438	0.23 238	0.32 186	0.35 342	0.74 358	0.40 190	0.60 289	0.77 327	0.57 312	0.27 153	0.43 162	0.28 228	0.12 60	0.10 93	0.15 196	0.13 219	0.15 255	0.11 127

raftrobust	0.34 232	0.19 213	0.36 193	0.41 352	0.27 384	0.30 148	0.25 136	0.71 339	0.63 303	0.58 283	0.55 253	0.45 255	0.46 357	0.51 237	0.29 247	0.16 300	0.12 279	0.14 151	0.12 177	0.12 91	0.13 232

EAI-Stereo	0.34 232	0.19 213	0.44 314	0.39 273	0.21 161	0.31 167	0.30 234	1.15 538	0.30 89	0.49 253	0.75 317	0.36 186	0.28 169	0.62 352	0.27 205	0.14 169	0.11 217	0.14 151	0.13 219	0.13 140	0.12 184

CFNet-RSSM	0.34 232	0.17 134	0.45 327	0.39 273	0.22 190	0.35 221	0.23 106	0.73 355	0.84 430	0.65 328	0.54 244	0.57 312	0.28 169	0.46 195	0.26 186	0.13 110	0.10 93	0.14 151	0.12 177	0.13 140	0.11 127

Gwc-CoAtRS	0.34 232	0.17 134	0.44 314	0.39 273	0.23 238	0.34 210	0.22 81	0.70 331	0.75 369	0.60 289	0.59 264	0.58 321	0.29 188	0.45 179	0.26 186	0.14 169	0.11 217	0.14 151	0.12 177	0.12 91	0.12 184

ACVNet-DCA	0.35 248	0.23 361	0.33 145	0.41 352	0.22 190	0.55 375	0.38 403	0.85 405	0.54 267	0.41 221	0.50 215	0.34 161	0.49 370	0.57 290	0.25 157	0.16 300	0.10 93	0.19 378	0.13 219	0.18 372	0.17 380

EKT-Stereo	0.35 248	0.23 361	0.39 246	0.43 418	0.29 437	0.38 259	0.31 262	0.69 316	0.64 311	0.45 236	0.63 273	0.49 275	0.27 153	0.56 278	0.33 284	0.18 384	0.14 389	0.18 334	0.15 290	0.16 305	0.16 358

Any-RAFT	0.35 248	0.16 86	0.30 85	0.34 109	0.21 161	0.52 354	0.22 81	0.88 421	0.73 356	0.53 269	0.73 306	0.64 363	0.28 169	0.46 195	0.24 126	0.15 244	0.10 93	0.13 99	0.10 77	0.13 140	0.12 184

HH	0.35 248	0.20 259	0.47 356	0.40 316	0.25 301	0.33 195	0.31 262	0.76 372	0.38 175	0.43 230	0.57 258	0.79 448	0.44 346	0.71 434	0.25 157	0.15 244	0.11 217	0.15 196	0.14 258	0.14 191	0.12 184

HanStereo	0.35 248	0.20 259	0.47 356	0.40 316	0.25 301	0.33 195	0.31 262	0.76 372	0.38 175	0.43 230	0.57 258	0.79 448	0.44 346	0.71 434	0.25 157	0.15 244	0.11 217	0.15 196	0.14 258	0.14 191	0.12 184

LL-Strereo2	0.35 248	0.24 399	0.48 376	0.41 352	0.26 349	0.35 221	0.24 124	0.67 297	0.44 216	0.54 273	0.51 225	0.66 382	0.25 122	0.66 394	0.30 254	0.14 169	0.12 279	0.23 486	0.20 464	0.18 372	0.13 232

anonymousdsp2	0.35 248	0.20 259	0.43 304	0.37 204	0.24 269	0.48 338	0.31 262	0.86 409	0.65 316	0.55 275	0.50 215	0.50 280	0.34 256	0.56 278	0.31 262	0.14 169	0.10 93	0.14 151	0.10 77	0.16 305	0.14 278

Selective-RAFT	0.35 248	0.23 361	0.51 417	0.44 438	0.21 161	0.64 451	0.27 179	0.59 232	0.63 303	0.40 216	0.38 165	0.55 304	0.40 319	0.57 290	0.35 318	0.13 110	0.11 217	0.14 151	0.12 177	0.16 305	0.13 232

RCA-Stereo	0.35 248	0.17 134	0.34 166	0.38 241	0.22 190	0.31 167	0.34 317	0.68 307	1.24 591	0.45 236	0.65 280	0.47 264	0.43 335	0.38 115	0.27 205	0.13 110	0.10 93	0.14 151	0.11 140	0.11 30	0.11 127

Patchmatch Stereo++	0.35 248	0.23 361	0.47 356	0.41 352	0.22 190	0.24 53	0.22 81	0.59 232	0.36 149	0.63 308	0.73 306	0.58 321	0.38 301	0.58 311	0.36 334	0.18 384	0.12 279	0.20 408	0.16 324	0.20 424	0.15 310
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.35 248	0.23 361	0.47 356	0.41 352	0.22 190	0.24 53	0.31 262	0.59 232	0.36 149	0.63 308	0.73 306	0.58 321	0.38 301	0.56 278	0.35 318	0.18 384	0.12 279	0.20 408	0.16 324	0.20 424	0.15 310

ROB_FTStereo_v2	0.35 248	0.23 361	0.47 356	0.41 352	0.22 190	0.24 53	0.31 262	0.59 232	0.36 149	0.63 308	0.73 306	0.57 312	0.38 301	0.57 290	0.36 334	0.18 384	0.12 279	0.20 408	0.16 324	0.20 424	0.15 310

ROB_FTStereo	0.35 248	0.23 361	0.47 356	0.41 352	0.22 190	0.25 71	0.21 64	0.59 232	0.36 149	0.63 308	0.73 306	0.58 321	0.38 301	0.57 290	0.35 318	0.18 384	0.12 279	0.20 408	0.16 324	0.20 424	0.15 310

HUI-Stereo	0.35 248	0.23 361	0.47 356	0.41 352	0.22 190	0.24 53	0.22 81	0.60 243	0.36 149	0.63 308	0.73 306	0.58 321	0.38 301	0.50 229	0.35 318	0.18 384	0.12 279	0.20 408	0.16 324	0.20 424	0.15 310

iGMRVC	0.35 248	0.23 361	0.47 356	0.41 352	0.22 190	0.24 53	0.30 234	0.59 232	0.36 149	0.63 308	0.73 306	0.58 321	0.38 301	0.58 311	0.36 334	0.18 384	0.12 279	0.20 408	0.16 324	0.20 424	0.15 310

iRAFT	0.35 248	0.23 361	0.47 356	0.41 352	0.22 190	0.24 53	0.22 81	0.59 232	0.36 149	0.63 308	0.73 306	0.58 321	0.38 301	0.58 311	0.36 334	0.18 384	0.12 279	0.20 408	0.16 324	0.20 424	0.15 310

RAFT-IKP	0.35 248	0.23 361	0.47 356	0.41 352	0.22 190	0.24 53	0.28 205	0.59 232	0.36 149	0.63 308	0.73 306	0.57 312	0.38 301	0.58 311	0.36 334	0.18 384	0.12 279	0.20 408	0.16 324	0.20 424	0.15 310

sCroCo_RVC	0.35 248	0.28 473	0.69 509	0.51 545	0.39 551	0.41 296	0.31 262	0.49 167	0.45 225	0.31 135	0.48 207	0.38 197	0.32 228	0.46 195	0.32 271	0.21 457	0.22 541	0.19 378	0.19 439	0.21 448	0.20 454

xyz-stereo-finetune2	0.36 266	0.19 213	0.38 224	0.32 63	0.19 96	0.82 528	0.29 214	0.52 190	0.32 113	0.51 259	0.78 338	0.43 244	0.45 351	0.69 422	0.44 413	0.13 110	0.12 279	0.17 281	0.13 219	0.12 91	0.13 232

1test111	0.36 266	0.23 361	0.33 145	0.41 352	0.22 190	0.55 375	0.38 403	0.85 405	0.54 267	0.41 221	0.50 215	0.34 161	0.49 370	0.55 267	0.45 422	0.16 300	0.10 93	0.19 378	0.13 219	0.18 372	0.17 380

11t1	0.36 266	0.21 298	0.42 291	0.35 152	0.22 190	0.62 431	0.29 214	0.69 316	0.43 209	0.60 289	0.53 241	0.53 295	0.48 366	0.56 278	0.40 375	0.18 384	0.14 389	0.16 234	0.13 219	0.17 344	0.17 380

tt1	0.36 266	0.24 399	0.32 126	0.41 352	0.22 190	0.54 369	0.38 403	0.68 307	1.04 542	0.41 221	0.46 198	0.35 176	0.45 351	0.57 290	0.25 157	0.16 300	0.10 93	0.19 378	0.13 219	0.16 305	0.16 358

knoymous	0.36 266	0.20 259	0.31 106	0.31 40	0.22 190	0.36 235	0.29 214	0.61 250	0.64 311	0.67 346	0.70 299	0.60 342	0.40 319	0.58 311	0.34 300	0.17 349	0.11 217	0.20 408	0.11 140	0.17 344	0.18 398

DCANet-4	0.36 266	0.20 259	0.48 376	0.34 109	0.19 96	0.29 130	0.30 234	0.66 287	0.92 485	0.69 360	0.78 338	0.40 216	0.47 361	0.45 179	0.34 300	0.14 169	0.10 93	0.14 151	0.11 140	0.11 30	0.13 232

test_4	0.36 266	0.18 171	0.31 106	0.44 438	0.25 301	0.20 19	0.34 317	0.56 211	0.41 194	0.59 285	1.45 592	0.43 244	0.25 122	0.63 363	0.28 228	0.12 60	0.10 93	0.17 281	0.19 439	0.15 255	0.11 127

test_3	0.36 266	0.19 213	0.44 314	0.44 438	0.23 238	0.48 338	0.36 364	0.66 287	0.82 420	0.64 319	0.45 193	0.68 390	0.25 122	0.41 140	0.31 262	0.12 60	0.10 93	0.18 334	0.16 324	0.15 255	0.11 127

NRIStereo	0.36 266	0.20 259	0.45 327	0.41 352	0.23 238	0.34 210	0.26 157	0.65 277	0.55 274	0.64 319	0.63 273	0.56 307	0.37 296	0.65 385	0.37 350	0.15 244	0.11 217	0.18 334	0.15 290	0.17 344	0.14 278

DeepStereo_RVC	0.36 266	0.21 298	0.47 356	0.40 316	0.24 269	0.26 79	0.22 81	0.60 243	0.38 175	0.69 360	0.67 292	0.57 312	0.51 385	0.56 278	0.39 367	0.16 300	0.12 279	0.18 334	0.15 290	0.19 406	0.18 398

CRE-IMP	0.36 266	0.23 361	0.49 389	0.42 397	0.24 269	0.41 296	0.21 64	0.57 219	0.41 194	0.65 328	0.72 302	0.53 295	0.37 296	0.61 343	0.38 359	0.17 349	0.11 217	0.19 378	0.15 290	0.21 448	0.18 398

test-1	0.36 266	0.19 213	0.71 518	0.46 484	0.26 349	0.44 315	0.36 364	0.60 243	0.59 287	0.48 251	0.67 292	0.53 295	0.36 289	0.40 130	0.29 247	0.14 169	0.11 217	0.16 234	0.14 258	0.15 255	0.16 358

s12784h	0.36 266	0.15 57	0.24 15	0.34 109	0.15 4	0.77 504	0.29 214	0.80 388	0.83 425	0.56 278	0.57 258	0.43 244	0.40 319	0.57 290	0.33 284	0.12 60	0.10 93	0.14 151	0.09 12	0.14 191	0.09 6

RALCasStereoNet	0.36 266	0.21 298	0.37 210	0.42 397	0.26 349	0.35 221	0.38 403	0.63 263	0.64 311	0.50 256	0.72 302	0.51 286	0.29 188	0.59 328	0.36 334	0.16 300	0.14 389	0.15 196	0.13 219	0.17 344	0.16 358

DCANet	0.36 266	0.16 86	0.41 270	0.34 109	0.19 96	0.30 148	0.30 234	0.68 307	0.91 480	0.70 366	0.77 327	0.43 244	0.57 418	0.45 179	0.34 300	0.14 169	0.10 93	0.14 151	0.11 140	0.13 140	0.12 184

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 266	0.17 134	0.41 270	0.35 152	0.19 96	0.33 195	0.29 214	0.65 277	0.73 356	0.68 352	1.01 461	0.56 307	0.40 319	0.42 151	0.30 254	0.11 36	0.09 27	0.15 196	0.14 258	0.13 140	0.10 58

H2IRNET	0.37 282	0.20 259	0.33 145	0.38 241	0.25 301	0.27 97	0.23 106	0.59 232	0.72 349	0.39 207	0.90 412	0.74 429	0.55 409	0.52 244	0.43 394	0.15 244	0.13 350	0.18 334	0.20 464	0.16 305	0.13 232

cc1	0.37 282	0.23 361	0.33 145	0.41 352	0.22 190	0.55 375	0.38 403	0.67 297	1.06 552	0.41 221	0.50 215	0.34 161	0.49 370	0.57 290	0.25 157	0.16 300	0.10 93	0.19 378	0.13 219	0.16 305	0.15 310

DCRE	0.37 282	0.18 171	0.46 344	0.45 463	0.32 495	0.42 303	0.37 381	0.63 263	0.51 257	0.47 248	0.94 423	0.56 307	0.36 289	0.52 244	0.32 271	0.14 169	0.13 350	0.15 196	0.14 258	0.14 191	0.13 232

fff	0.37 282	0.16 86	0.41 270	0.34 109	0.19 96	0.29 130	0.30 234	0.69 316	1.06 552	0.69 360	0.78 338	0.42 235	0.63 459	0.46 195	0.34 300	0.14 169	0.10 93	0.14 151	0.11 140	0.11 30	0.13 232

ADStereo(finetuned)	0.37 282	0.16 86	0.49 389	0.34 109	0.19 96	0.30 148	0.30 234	0.68 307	0.91 480	0.70 366	0.77 327	0.43 244	0.69 497	0.45 179	0.33 284	0.14 169	0.10 93	0.14 151	0.11 140	0.13 140	0.12 184

MIPNet	0.37 282	0.21 298	0.59 456	0.39 273	0.25 301	0.50 345	0.28 205	0.77 375	0.70 336	0.65 328	0.60 266	0.40 216	0.49 370	0.44 174	0.37 350	0.14 169	0.11 217	0.16 234	0.13 219	0.14 191	0.13 232

GMOStereo	0.37 282	0.19 213	0.38 224	0.43 418	0.24 269	0.37 246	0.38 403	0.52 190	0.62 292	0.87 481	0.84 375	0.64 363	0.35 262	0.37 107	0.28 228	0.13 110	0.11 217	0.20 408	0.18 408	0.15 255	0.11 127

error version	0.37 282	0.19 213	0.38 224	0.43 418	0.24 269	0.37 246	0.38 403	0.52 190	0.62 292	0.87 481	0.84 375	0.64 363	0.35 262	0.37 107	0.28 228	0.13 110	0.11 217	0.20 408	0.18 408	0.15 255	0.11 127

test-v	0.37 282	0.19 213	0.38 224	0.43 418	0.24 269	0.37 246	0.38 403	0.52 190	0.62 292	0.87 481	0.84 375	0.64 363	0.35 262	0.37 107	0.28 228	0.13 110	0.11 217	0.20 408	0.18 408	0.15 255	0.11 127

TRStereo	0.37 282	0.27 459	0.59 456	0.47 492	0.41 563	0.29 130	0.30 234	0.84 402	0.59 287	0.52 266	0.41 178	0.52 291	0.26 139	0.73 447	0.27 205	0.17 349	0.12 279	0.19 378	0.19 439	0.13 140	0.11 127

test-2	0.37 282	0.19 213	0.38 224	0.43 418	0.24 269	0.37 246	0.38 403	0.52 190	0.62 292	0.87 481	0.84 375	0.64 363	0.35 262	0.37 107	0.28 228	0.13 110	0.11 217	0.20 408	0.18 408	0.15 255	0.11 127

rafts_anoy	0.37 282	0.21 298	0.36 193	0.41 352	0.26 349	0.30 148	0.33 301	0.67 297	0.90 473	0.58 283	0.66 287	0.45 255	0.33 244	0.47 204	0.39 367	0.16 300	0.11 217	0.21 450	0.23 521	0.17 344	0.14 278

XX-Stereo	0.37 282	0.17 134	0.45 327	0.55 583	0.36 528	0.38 259	0.20 39	0.60 243	0.30 89	0.46 242	1.30 563	0.73 423	0.26 139	0.56 278	0.26 186	0.16 300	0.11 217	0.17 281	0.16 324	0.14 191	0.10 58

csc	0.37 282	0.16 86	0.41 270	0.34 109	0.19 96	0.29 130	0.30 234	0.69 316	1.06 552	0.69 360	0.78 338	0.42 235	0.63 459	0.46 195	0.34 300	0.14 169	0.10 93	0.14 151	0.11 140	0.11 30	0.13 232

cscssc	0.37 282	0.16 86	0.41 270	0.34 109	0.19 96	0.29 130	0.30 234	0.69 316	1.06 552	0.69 360	0.78 338	0.42 235	0.63 459	0.46 195	0.34 300	0.14 169	0.10 93	0.14 151	0.11 140	0.11 30	0.13 232

Lsterematch	0.38 297	0.17 134	0.38 224	0.37 204	0.20 131	0.42 303	0.27 179	0.57 219	0.71 347	0.66 341	1.02 470	0.49 275	0.40 319	0.57 290	0.43 394	0.16 300	0.10 93	0.15 196	0.13 219	0.14 191	0.14 278

AIO-test1	0.38 297	0.18 171	0.38 224	0.50 529	0.24 269	0.46 329	0.30 234	0.70 331	1.19 582	0.40 216	0.71 301	0.45 255	0.29 188	0.53 253	0.27 205	0.15 244	0.13 350	0.19 378	0.21 487	0.13 140	0.17 380

rvit_0105_6	0.38 297	0.28 473	0.64 482	0.50 529	0.30 456	0.39 272	0.38 403	0.51 180	0.67 323	0.40 216	0.45 193	0.50 280	0.41 327	0.54 260	0.36 334	0.27 543	0.26 575	0.24 503	0.21 487	0.22 471	0.16 358

MyStereo06	0.38 297	0.21 298	0.61 464	0.41 352	0.28 409	0.41 296	0.50 512	0.95 449	0.35 139	0.62 299	0.54 244	0.76 438	0.27 153	0.50 229	0.29 247	0.14 169	0.13 350	0.18 334	0.17 380	0.17 344	0.15 310

MIM_Stereo	0.38 297	0.17 134	0.53 430	0.37 204	0.24 269	0.27 97	0.24 124	0.70 331	0.54 267	0.72 384	1.00 458	0.63 357	0.29 188	0.64 378	0.38 359	0.13 110	0.14 389	0.17 281	0.16 324	0.14 191	0.11 127

riskmin	0.38 297	0.20 259	0.39 246	0.32 63	0.23 238	0.53 362	0.30 234	0.63 263	0.80 407	0.49 253	0.56 256	0.73 423	0.58 428	0.55 267	0.36 334	0.17 349	0.11 217	0.19 378	0.13 219	0.19 406	0.20 454

NF-Stereo	0.38 297	0.20 259	0.45 327	0.41 352	0.25 301	0.26 79	0.31 262	0.69 316	0.70 336	0.65 328	0.77 327	0.57 312	0.30 207	0.67 405	0.35 318	0.18 384	0.12 279	0.20 408	0.16 324	0.16 305	0.27 531

OCTAStereo	0.38 297	0.20 259	0.46 344	0.41 352	0.25 301	0.26 79	0.31 262	0.69 316	0.70 336	0.65 328	0.77 327	0.58 321	0.30 207	0.67 405	0.35 318	0.18 384	0.12 279	0.20 408	0.16 324	0.16 305	0.27 531

PSM-softLoss	0.38 297	0.20 259	0.48 376	0.41 352	0.26 349	0.30 148	0.35 342	0.69 316	0.46 230	0.62 299	0.82 364	0.59 336	0.33 244	0.70 429	0.39 367	0.19 416	0.12 279	0.20 408	0.18 408	0.16 305	0.22 492

KMStereo	0.38 297	0.20 259	0.48 376	0.41 352	0.26 349	0.30 148	0.35 342	0.69 316	0.46 230	0.62 299	0.82 364	0.59 336	0.33 244	0.70 429	0.39 367	0.19 416	0.12 279	0.20 408	0.18 408	0.16 305	0.22 492

RE-Stereo	0.38 297	0.20 259	0.46 344	0.41 352	0.25 301	0.26 79	0.31 262	0.69 316	0.70 336	0.65 328	0.77 327	0.58 321	0.30 207	0.67 405	0.35 318	0.18 384	0.12 279	0.20 408	0.16 324	0.16 305	0.27 531

Pruner-Stereo	0.38 297	0.20 259	0.45 327	0.40 316	0.25 301	0.22 30	0.24 124	0.67 297	0.55 274	0.89 495	0.76 323	0.68 390	0.29 188	0.62 352	0.35 318	0.18 384	0.12 279	0.20 408	0.17 380	0.17 344	0.18 398

TVStereo	0.38 297	0.20 259	0.46 344	0.41 352	0.25 301	0.26 79	0.31 262	0.69 316	0.70 336	0.65 328	0.77 327	0.58 321	0.30 207	0.67 405	0.35 318	0.18 384	0.12 279	0.20 408	0.16 324	0.16 305	0.27 531

TestStereo	0.38 297	0.31 499	0.40 259	0.45 463	0.20 131	0.40 278	0.37 381	0.66 287	0.65 316	0.53 269	0.78 338	0.47 264	0.40 319	0.55 267	0.37 350	0.18 384	0.13 350	0.20 408	0.15 290	0.22 471	0.13 232

raft+_RVC	0.38 297	0.19 213	0.35 182	0.37 204	0.25 301	0.45 324	0.37 381	0.78 381	0.89 470	0.51 259	0.78 338	0.50 280	0.29 188	0.53 253	0.40 375	0.15 244	0.12 279	0.17 281	0.15 290	0.14 191	0.12 184

RALAANet	0.38 297	0.23 361	0.48 376	0.42 397	0.29 437	0.35 221	0.25 136	0.86 409	0.64 311	0.67 346	0.65 280	0.60 342	0.29 188	0.60 334	0.34 300	0.15 244	0.12 279	0.17 281	0.15 290	0.21 448	0.13 232

AFF-stereo	0.38 297	0.19 213	0.39 246	0.37 204	0.21 161	0.27 97	0.31 262	0.65 277	0.66 320	0.64 319	1.13 516	0.76 438	0.39 313	0.55 267	0.33 284	0.11 36	0.09 27	0.16 234	0.16 324	0.13 140	0.11 127

AIO-test2	0.39 314	0.21 298	0.41 270	0.47 492	0.25 301	0.45 324	0.35 342	0.77 375	1.27 601	0.36 175	0.87 396	0.37 188	0.30 207	0.47 204	0.27 205	0.15 244	0.13 350	0.21 450	0.23 521	0.15 255	0.13 232

xx1	0.39 314	0.23 361	0.33 145	0.41 352	0.22 190	0.55 375	0.38 403	0.67 297	1.06 552	0.41 221	0.50 215	0.65 376	0.53 391	0.57 290	0.25 157	0.16 300	0.10 93	0.20 408	0.19 439	0.18 372	0.17 380

x	0.39 314	0.24 399	0.41 270	0.34 109	0.23 238	0.52 354	0.32 289	0.86 409	0.52 260	0.57 281	0.70 299	0.59 336	0.50 380	0.49 221	0.46 432	0.17 349	0.15 420	0.17 281	0.15 290	0.17 344	0.16 358

DisPM	0.39 314	0.19 213	0.44 314	0.41 352	0.27 384	0.24 53	0.31 262	0.65 277	0.57 283	0.87 481	0.87 396	0.60 342	0.32 228	0.76 464	0.32 271	0.18 384	0.12 279	0.19 378	0.17 380	0.15 255	0.20 454

RAFT+CT+SA	0.39 314	0.23 361	0.36 193	0.51 545	0.27 384	0.29 130	0.46 486	0.75 365	0.80 407	0.51 259	0.89 408	0.41 225	0.40 319	0.78 477	0.32 271	0.14 169	0.11 217	0.18 334	0.18 408	0.15 255	0.14 278

iRaft-Stereo_20w	0.39 314	0.19 213	0.57 451	0.37 204	0.27 384	0.31 167	0.24 124	1.44 623	0.29 81	0.69 360	0.53 241	0.60 342	0.42 329	0.83 498	0.27 205	0.14 169	0.11 217	0.14 151	0.13 219	0.15 255	0.13 232

IPLG	0.39 314	0.20 259	0.59 456	0.40 316	0.24 269	0.54 369	0.27 179	0.75 365	0.63 303	0.84 462	0.81 358	0.32 144	0.32 228	0.60 334	0.45 422	0.13 110	0.11 217	0.16 234	0.13 219	0.13 140	0.12 184

IPLGR	0.39 314	0.21 298	0.63 477	0.39 273	0.22 190	0.49 343	0.29 214	0.76 372	0.74 364	0.78 414	0.77 327	0.44 253	0.42 329	0.47 204	0.38 359	0.13 110	0.12 279	0.16 234	0.14 258	0.15 255	0.13 232

GMStereo	0.39 314	0.37 534	0.54 436	0.40 316	0.26 349	0.42 303	0.36 364	0.59 232	1.04 542	0.55 275	0.51 225	0.37 188	0.35 262	0.54 260	0.41 381	0.19 416	0.13 350	0.16 234	0.17 380	0.24 501	0.18 398
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DIP-Stereo	0.39 314	0.21 298	0.50 402	0.41 352	0.28 409	0.62 431	0.27 179	0.77 375	0.40 190	0.64 319	0.86 388	0.52 291	0.33 244	0.66 394	0.42 387	0.15 244	0.13 350	0.17 281	0.14 258	0.15 255	0.15 310
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.39 314	0.18 171	0.42 291	0.42 397	0.26 349	0.40 278	0.32 289	0.72 344	0.34 126	0.89 495	1.28 556	0.57 312	0.35 262	0.42 151	0.32 271	0.15 244	0.12 279	0.14 151	0.12 177	0.14 191	0.13 232

RAFT-Stereo	0.39 314	0.18 171	0.42 291	0.42 397	0.26 349	0.40 278	0.32 289	0.72 344	0.34 126	0.89 495	1.28 556	0.57 312	0.35 262	0.42 151	0.32 271	0.15 244	0.12 279	0.14 151	0.12 177	0.14 191	0.13 232
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MyStereo8	0.40 326	0.20 259	0.54 436	0.41 352	0.29 437	0.53 362	0.29 214	0.65 277	0.49 248	0.71 373	0.98 450	0.58 321	0.43 335	0.50 229	0.51 458	0.15 244	0.12 279	0.16 234	0.14 258	0.19 406	0.19 431

qqq	0.40 326	0.26 442	0.44 314	0.36 180	0.22 190	0.46 329	0.36 364	0.85 405	0.54 267	0.56 278	0.69 295	0.65 376	0.53 391	0.55 267	0.45 422	0.17 349	0.16 452	0.20 408	0.19 439	0.18 372	0.17 380

IPLGR_C	0.40 326	0.21 298	0.64 482	0.45 463	0.33 507	0.52 354	0.34 317	0.66 287	0.62 292	0.82 443	0.92 419	0.45 255	0.32 228	0.52 244	0.46 432	0.17 349	0.12 279	0.15 196	0.14 258	0.13 140	0.14 278

ACRE	0.40 326	0.21 298	0.65 488	0.45 463	0.33 507	0.51 349	0.33 301	0.66 287	0.63 303	0.80 421	0.92 419	0.45 255	0.32 228	0.52 244	0.45 422	0.16 300	0.12 279	0.15 196	0.14 258	0.13 140	0.14 278

PFNet+	0.40 326	0.19 213	0.49 389	0.39 273	0.25 301	0.28 118	0.23 106	0.64 276	0.70 336	0.85 466	0.79 348	0.64 363	0.35 262	0.72 440	0.34 300	0.19 416	0.14 389	0.23 486	0.20 464	0.16 305	0.20 454

SST-Stereo	0.40 326	0.19 213	0.45 327	0.42 397	0.25 301	0.25 71	0.21 64	0.66 287	0.47 237	1.08 580	0.79 348	0.72 412	0.43 335	0.77 472	0.35 318	0.16 300	0.11 217	0.20 408	0.16 324	0.19 406	0.15 310

RAFT_R40	0.40 326	0.19 213	0.44 314	0.43 418	0.25 301	0.23 40	0.26 157	0.67 297	0.67 323	0.98 542	0.78 338	0.72 412	0.43 335	0.76 464	0.35 318	0.16 300	0.11 217	0.20 408	0.16 324	0.18 372	0.14 278

RAFT-345	0.40 326	0.18 171	0.40 259	0.38 241	0.22 190	0.33 195	0.26 157	0.61 250	0.51 257	0.74 395	1.79 616	0.45 255	0.33 244	0.66 394	0.36 334	0.14 169	0.11 217	0.18 334	0.14 258	0.13 140	0.13 232

sAnonymous2	0.40 326	0.39 552	0.85 556	0.48 500	0.37 535	0.40 278	0.46 486	0.57 219	0.52 260	0.38 194	0.46 198	0.35 176	0.42 329	0.43 162	0.30 254	0.19 416	0.14 389	0.18 334	0.17 380	0.57 632	0.44 617

CroCo_RVC	0.40 326	0.39 552	0.85 556	0.48 500	0.37 535	0.40 278	0.46 486	0.57 219	0.52 260	0.38 194	0.46 198	0.35 176	0.42 329	0.43 162	0.30 254	0.19 416	0.14 389	0.18 334	0.17 380	0.57 632	0.44 617

111	0.40 326	0.17 134	0.41 270	0.34 109	0.19 96	0.52 354	0.28 205	0.74 358	1.16 576	0.50 256	0.91 415	0.63 357	0.48 366	0.61 343	0.35 318	0.14 169	0.10 93	0.14 151	0.12 177	0.13 140	0.13 232

Hybrid-DGEV-2	0.41 337	0.21 298	0.42 291	0.47 492	0.29 437	0.59 413	0.23 106	0.82 394	0.99 517	0.64 319	0.63 273	0.60 342	0.65 476	0.58 311	0.33 284	0.14 169	0.12 279	0.18 334	0.16 324	0.14 191	0.12 184

rvit_0105_4	0.41 337	0.29 485	0.71 518	0.50 529	0.29 437	0.41 296	0.41 453	0.55 207	0.73 356	0.45 236	0.48 207	0.55 304	0.44 346	0.57 290	0.36 334	0.28 554	0.26 575	0.25 516	0.22 505	0.23 488	0.18 398

raft_robust	0.41 337	0.23 361	0.36 193	0.42 397	0.21 161	0.40 278	0.33 301	0.79 385	0.98 512	0.79 419	0.87 396	0.39 204	0.33 244	0.84 503	0.29 247	0.13 110	0.12 279	0.16 234	0.17 380	0.15 255	0.12 184

CIPLG	0.41 337	0.21 298	0.63 477	0.45 463	0.33 507	0.52 354	0.33 301	0.65 277	0.60 289	0.82 443	0.96 436	0.46 262	0.32 228	0.55 267	0.44 413	0.16 300	0.12 279	0.15 196	0.14 258	0.13 140	0.14 278

LCNet	0.41 337	0.20 259	0.32 126	0.44 438	0.24 269	0.47 335	0.29 214	0.67 297	0.53 263	0.72 384	1.03 475	0.66 382	0.60 440	0.58 311	0.34 300	0.14 169	0.10 93	0.19 378	0.19 439	0.21 448	0.36 588

HHNet	0.41 337	0.17 134	0.41 270	0.34 109	0.37 535	0.33 195	0.34 317	0.69 316	0.75 369	0.86 473	1.30 563	0.52 291	0.32 228	0.52 244	0.35 318	0.15 244	0.11 217	0.19 378	0.15 290	0.15 255	0.24 508

AnonymousM	0.41 337	0.81 633	0.29 71	0.34 109	0.22 190	0.28 118	0.38 403	0.53 202	0.41 194	0.70 366	0.49 211	0.47 264	0.27 153	0.41 140	0.31 262	0.15 244	0.12 279	1.51 659	0.26 561	0.12 91	0.10 58

CCAANet	0.41 337	0.18 171	0.37 210	0.37 204	0.24 269	0.62 431	0.40 436	0.73 355	0.57 283	0.51 259	1.04 481	0.65 376	0.58 428	0.60 334	0.43 394	0.17 349	0.13 350	0.15 196	0.16 324	0.15 255	0.15 310

HITNet	0.41 337	0.26 442	0.45 327	0.33 79	0.17 37	0.63 444	0.30 234	0.93 437	0.64 311	0.71 373	0.82 364	0.64 363	0.52 387	0.59 328	0.43 394	0.14 169	0.10 93	0.15 196	0.13 219	0.19 406	0.12 184
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
rvit_0105_5	0.42 346	0.31 499	0.73 527	0.50 529	0.29 437	0.44 315	0.42 463	0.61 250	0.74 364	0.51 259	0.51 225	0.60 342	0.47 361	0.57 290	0.38 359	0.27 543	0.25 568	0.25 516	0.23 521	0.22 471	0.18 398

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 346	0.20 259	0.74 532	0.38 241	0.43 575	0.39 272	0.26 157	0.94 442	0.49 248	0.53 269	0.77 327	0.93 502	0.45 351	0.63 363	0.24 126	0.16 300	0.10 93	0.17 281	0.18 408	0.20 424	0.20 454

test_sample2	0.42 346	0.22 339	0.43 304	0.33 79	0.21 161	0.58 401	0.39 425	0.95 449	0.67 323	0.63 308	0.77 327	0.69 395	0.57 418	0.61 343	0.38 359	0.19 416	0.14 389	0.18 334	0.16 324	0.19 406	0.18 398

test_sample1	0.42 346	0.22 339	0.46 344	0.34 109	0.23 238	0.58 401	0.35 342	0.99 462	0.49 248	0.62 299	0.75 317	0.69 395	0.61 446	0.58 311	0.44 413	0.18 384	0.14 389	0.17 281	0.15 290	0.17 344	0.17 380

StereoVision	0.42 346	0.28 473	0.45 327	0.49 515	0.28 409	0.38 259	0.38 403	0.72 344	0.62 292	0.44 233	1.14 521	0.54 299	0.39 313	0.56 278	0.34 300	0.21 457	0.24 560	0.25 516	0.24 537	0.26 517	0.16 358

GANet-ADL	0.42 346	0.25 425	0.45 327	0.43 418	0.29 437	0.54 369	0.35 342	0.89 423	0.86 443	0.63 308	0.72 302	0.68 390	0.42 329	0.52 244	0.41 381	0.21 457	0.14 389	0.15 196	0.13 219	0.18 372	0.19 431

OMP-Stereo	0.42 346	0.22 339	0.46 344	0.52 558	0.24 269	0.36 235	0.25 136	0.71 339	0.78 396	0.77 410	0.64 277	0.89 487	0.39 313	0.91 534	0.35 318	0.15 244	0.12 279	0.20 408	0.15 290	0.15 255	0.12 184

PFNet	0.42 346	0.18 171	0.58 455	0.43 418	0.24 269	0.43 307	0.32 289	0.74 358	0.78 396	1.00 550	0.74 315	0.68 390	0.39 313	0.72 440	0.37 350	0.16 300	0.10 93	0.20 408	0.15 290	0.16 305	0.13 232

IRAFT_RVC	0.42 346	0.20 259	0.48 376	0.44 438	0.24 269	0.27 97	0.54 540	0.74 358	0.77 386	0.76 404	0.80 351	0.73 423	0.51 385	0.70 429	0.36 334	0.17 349	0.10 93	0.21 450	0.16 324	0.16 305	0.14 278

FENet	0.42 346	0.22 339	0.38 224	0.39 273	0.24 269	0.55 375	0.32 289	0.79 385	0.70 336	0.71 373	0.72 302	0.63 357	0.57 418	0.62 352	0.44 413	0.19 416	0.13 350	0.19 378	0.17 380	0.18 372	0.19 431

IGEV_i1	0.43 356	0.22 339	0.50 402	0.39 273	0.22 190	0.64 451	0.40 436	0.96 453	0.61 290	0.68 352	0.69 295	0.75 431	0.45 351	0.72 440	0.41 381	0.15 244	0.13 350	0.16 234	0.13 219	0.17 344	0.16 358

FACV-RUCA	0.43 356	0.28 473	0.47 356	0.45 463	0.33 507	0.58 401	0.34 317	0.82 394	0.73 356	0.57 281	0.84 375	0.47 264	0.50 380	0.54 260	0.39 367	0.22 484	0.15 420	0.35 589	0.16 324	0.28 532	0.21 474

TestStereo1	0.43 356	0.23 361	0.41 270	0.51 545	0.24 269	0.34 210	0.40 436	0.77 375	0.90 473	0.68 352	0.96 436	0.48 269	0.46 357	0.91 534	0.32 271	0.16 300	0.13 350	0.18 334	0.15 290	0.14 191	0.13 232

test_5	0.43 356	0.24 399	0.43 304	0.52 558	0.28 409	0.28 118	0.42 463	0.72 344	0.82 420	0.62 299	0.91 415	0.72 412	0.55 409	0.79 483	0.35 318	0.14 169	0.11 217	0.18 334	0.18 408	0.18 372	0.16 358

SA-5K	0.43 356	0.23 361	0.41 270	0.51 545	0.24 269	0.34 210	0.40 436	0.77 375	0.90 473	0.68 352	0.96 436	0.48 269	0.46 357	0.91 534	0.32 271	0.16 300	0.13 350	0.18 334	0.15 290	0.14 191	0.13 232

dd	0.43 356	0.38 544	0.55 441	0.44 438	0.25 301	0.47 335	0.38 403	0.70 331	1.05 546	0.59 285	0.65 280	0.42 235	0.39 313	0.66 394	0.50 448	0.24 513	0.15 420	0.21 450	0.15 290	0.22 471	0.18 398

IIG-Stereo	0.43 356	0.21 298	0.44 314	0.50 529	0.25 301	0.44 315	0.21 64	0.71 339	0.76 377	0.83 455	0.95 432	0.83 462	0.43 335	0.90 527	0.35 318	0.15 244	0.12 279	0.19 378	0.14 258	0.15 255	0.11 127

DN-CSS_ROB	0.43 356	0.26 442	0.62 467	0.40 316	0.29 437	0.44 315	0.27 179	0.77 375	0.75 369	0.72 384	1.09 502	0.48 269	0.43 335	0.69 422	0.37 350	0.15 244	0.12 279	0.21 450	0.19 439	0.18 372	0.16 358

Selective-IGEV-i1	0.44 364	0.20 259	0.53 430	0.41 352	0.22 190	0.62 431	0.50 512	1.01 476	0.88 456	0.63 308	0.81 358	0.79 448	0.38 301	0.54 260	0.38 359	0.16 300	0.13 350	0.15 196	0.13 219	0.15 255	0.15 310

MyStereo05	0.44 364	0.21 298	0.45 327	0.41 352	0.28 409	0.41 296	0.50 512	0.93 437	1.09 563	0.76 404	0.61 269	0.51 286	0.57 418	0.73 447	0.42 387	0.14 169	0.13 350	0.18 334	0.17 380	0.17 344	0.15 310

MyStereo04	0.44 364	0.22 339	0.44 314	0.42 397	0.28 409	0.40 278	0.50 512	1.00 466	1.08 561	0.62 299	0.58 263	0.55 304	0.57 418	0.71 434	0.44 413	0.14 169	0.13 350	0.18 334	0.17 380	0.17 344	0.16 358

mmm	0.44 364	0.27 459	0.46 344	0.38 241	0.24 269	0.61 423	0.35 342	0.94 442	0.53 263	0.72 384	1.05 486	0.63 357	0.50 380	0.57 290	0.45 422	0.18 384	0.15 420	0.23 486	0.20 464	0.20 424	0.18 398

ffm	0.44 364	0.26 442	0.49 389	0.37 204	0.25 301	0.55 375	0.37 381	0.68 307	1.04 542	0.73 390	0.96 436	0.71 403	0.53 391	0.57 290	0.25 157	0.16 300	0.10 93	0.25 516	0.21 487	0.16 305	0.16 358

SA	0.44 364	0.25 425	0.46 344	0.46 484	0.24 269	0.43 307	0.36 364	0.75 365	0.96 505	0.59 285	1.03 475	0.48 269	0.52 387	0.94 550	0.32 271	0.16 300	0.12 279	0.21 450	0.19 439	0.15 255	0.13 232

GwcNet-ADL	0.44 364	0.22 339	0.48 376	0.45 463	0.30 456	0.40 278	0.37 381	0.92 435	0.97 508	0.71 373	0.78 338	0.61 348	0.42 329	0.62 352	0.50 448	0.19 416	0.14 389	0.15 196	0.14 258	0.18 372	0.18 398

TransformOpticalFlow	0.44 364	0.20 259	0.47 356	0.41 352	0.23 238	0.37 246	0.47 493	0.94 442	0.76 377	0.65 328	1.14 521	0.73 423	0.56 416	0.76 464	0.32 271	0.15 244	0.10 93	0.17 281	0.15 290	0.14 191	0.13 232

GMM-Stereo	0.44 364	0.19 213	0.36 193	0.42 397	0.25 301	0.51 349	0.47 493	0.71 339	0.53 263	0.76 404	1.37 573	0.76 438	0.38 301	0.60 334	0.33 284	0.15 244	0.10 93	0.20 408	0.19 439	0.16 305	0.27 531

GES	0.44 364	0.23 361	0.57 451	0.40 316	0.30 456	0.59 413	0.36 364	0.96 453	0.68 328	0.74 395	0.83 370	0.47 264	0.48 366	0.67 405	0.43 394	0.22 484	0.16 452	0.17 281	0.16 324	0.18 372	0.23 499

HCRNet	0.44 364	0.34 516	0.41 270	0.53 568	0.26 349	0.53 362	0.29 214	0.83 399	0.63 303	0.71 373	0.81 358	0.77 444	0.50 380	0.66 394	0.36 334	0.24 513	0.16 452	0.24 503	0.20 464	0.21 448	0.18 398

Hybrid-DGEV-03	0.45 375	0.19 213	0.33 145	0.43 418	0.27 384	0.56 389	0.26 157	0.65 277	0.74 364	0.94 523	1.92 623	0.61 348	0.30 207	0.55 267	0.34 300	0.14 169	0.10 93	0.18 334	0.16 324	0.14 191	0.11 127

DFGA-Net	0.45 375	0.29 485	0.80 552	0.42 397	0.32 495	0.53 362	0.35 342	0.78 381	0.89 470	0.66 341	0.75 317	0.48 269	0.39 313	0.74 454	0.60 490	0.15 244	0.13 350	0.19 378	0.18 408	0.20 424	0.17 380

HI	0.45 375	0.21 298	0.36 193	0.34 109	0.35 523	0.28 118	0.31 262	0.72 344	0.46 230	0.87 481	1.13 516	1.09 551	0.76 531	0.69 422	0.56 480	0.12 60	0.10 93	0.17 281	0.17 380	0.17 344	0.15 310

CoSv	0.45 375	0.21 298	0.36 193	0.34 109	0.35 523	0.28 118	0.31 262	0.72 344	0.46 230	0.87 481	1.13 516	1.09 551	0.76 531	0.69 422	0.56 480	0.12 60	0.10 93	0.17 281	0.17 380	0.17 344	0.15 310

U	0.45 375	0.16 86	0.32 126	0.40 316	0.71 638	3.55 672	0.20 39	0.41 102	0.38 175	0.26 78	0.23 41	0.24 79	0.22 86	0.26 8	0.22 71	0.15 244	0.09 27	0.88 650	0.13 219	0.13 140	0.11 127

CASS	0.45 375	0.27 459	0.42 291	0.48 500	0.22 190	0.61 423	0.34 317	0.97 457	0.62 292	0.71 373	0.85 385	0.61 348	0.55 409	0.57 290	0.41 381	0.29 561	0.16 452	0.22 465	0.18 408	0.22 471	0.28 538
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
BUS	0.45 375	0.25 425	0.43 304	0.45 463	0.28 409	0.70 477	0.34 317	0.94 442	0.76 377	0.75 397	0.80 351	0.65 376	0.49 370	0.64 378	0.51 458	0.20 440	0.14 389	0.22 465	0.19 439	0.18 372	0.18 398

RAFT_CTSACE	0.45 375	0.20 259	0.44 314	0.45 463	0.27 384	0.34 210	0.39 425	0.60 243	0.73 356	0.76 404	1.44 589	0.83 462	0.38 301	1.08 573	0.26 186	0.12 60	0.13 350	0.18 334	0.16 324	0.15 255	0.11 127

iRaft-Stereo_5w	0.45 375	0.21 298	0.48 376	0.42 397	0.28 409	0.31 167	0.54 540	0.63 263	0.62 292	0.62 299	0.89 408	1.01 525	0.69 497	0.75 460	0.66 509	0.13 110	0.12 279	0.17 281	0.15 290	0.14 191	0.15 310

RAFT	0.45 375	0.22 339	0.45 327	0.47 492	0.26 349	0.54 369	0.47 493	0.66 287	0.58 286	0.80 421	0.82 364	0.94 504	0.57 418	0.75 460	0.34 300	0.17 349	0.15 420	0.22 465	0.20 464	0.16 305	0.12 184

DMCA	0.45 375	0.26 442	0.50 402	0.38 241	0.28 409	0.51 349	0.34 317	0.93 437	0.68 328	0.75 397	0.83 370	0.79 448	0.53 391	0.51 237	0.54 473	0.21 457	0.16 452	0.21 450	0.16 324	0.19 406	0.21 474

Select-FE	0.46 386	0.24 399	0.88 563	0.42 397	0.35 523	0.33 195	0.19 23	0.90 428	0.37 166	0.60 289	1.01 461	0.97 511	0.80 549	0.72 440	0.28 228	0.16 300	0.12 279	0.17 281	0.20 464	0.15 255	0.24 508

PAM_32	0.46 386	0.19 213	0.67 498	0.39 273	0.24 269	0.75 497	0.27 179	0.95 449	0.34 126	0.68 352	0.44 189	1.91 635	0.65 476	0.62 352	0.26 186	0.15 244	0.10 93	0.16 234	0.15 290	0.14 191	0.13 232

PAM	0.46 386	0.19 213	0.70 513	0.40 316	0.26 349	0.75 497	0.33 301	0.85 405	0.34 126	0.70 366	0.46 198	1.83 630	0.63 459	0.61 343	0.26 186	0.15 244	0.10 93	0.16 234	0.14 258	0.14 191	0.13 232

UGAM-zero	0.46 386	0.19 213	0.62 467	0.37 204	0.23 238	0.34 210	0.21 64	1.15 538	0.39 187	0.66 341	0.61 269	1.70 627	0.91 574	0.75 460	0.25 157	0.14 169	0.11 217	0.15 196	0.12 177	0.13 140	0.13 232

test_sample3	0.46 386	0.25 425	0.50 402	0.35 152	0.23 238	0.69 472	0.37 381	1.15 538	0.81 415	0.75 397	0.79 348	0.66 382	0.49 370	0.63 363	0.46 432	0.21 457	0.15 420	0.20 408	0.19 439	0.21 448	0.19 431

IER	0.46 386	0.23 361	0.50 402	0.38 241	0.28 409	0.69 472	0.35 342	0.80 388	0.66 320	0.83 455	0.94 423	0.75 431	0.77 538	0.60 334	0.42 387	0.17 349	0.14 389	0.17 281	0.17 380	0.17 344	0.15 310

BSDual-CNN	0.46 386	0.25 425	0.43 304	0.45 463	0.28 409	0.77 504	0.40 436	0.94 442	0.76 377	0.75 397	0.80 351	0.76 438	0.54 403	0.64 378	0.43 394	0.20 440	0.14 389	0.22 465	0.19 439	0.18 372	0.18 398

STrans-v2	0.46 386	0.20 259	0.48 376	0.40 316	0.24 269	0.55 375	0.50 512	1.07 500	0.73 356	0.65 328	1.05 486	0.72 412	0.69 497	0.72 440	0.33 284	0.14 169	0.10 93	0.17 281	0.14 258	0.13 140	0.12 184

Prome-Stereo	0.46 386	0.19 213	0.35 182	0.44 438	0.26 349	0.40 278	0.45 482	0.68 307	0.44 216	0.96 532	1.84 619	0.59 336	0.67 487	0.61 343	0.32 271	0.14 169	0.11 217	0.16 234	0.14 258	0.16 305	0.29 545

ICVP	0.46 386	0.25 425	0.38 224	0.48 500	0.28 409	0.58 401	0.43 470	1.00 466	0.70 336	0.67 346	0.95 432	0.75 431	0.55 409	0.53 253	0.54 473	0.23 501	0.17 472	0.19 378	0.17 380	0.19 406	0.20 454
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.46 386	0.34 516	0.86 561	0.50 529	0.37 535	0.81 520	0.50 512	0.72 344	0.65 316	0.51 259	0.65 280	0.45 255	0.45 351	0.64 378	0.38 359	0.24 513	0.24 560	0.22 465	0.21 487	0.23 488	0.23 499

CFNet_pseudo	0.46 386	0.24 399	0.52 423	0.37 204	0.27 384	0.58 401	0.30 234	0.86 409	0.88 456	0.82 443	1.03 475	0.75 431	0.47 361	0.58 311	0.44 413	0.17 349	0.12 279	0.24 503	0.16 324	0.24 501	0.19 431

ACVNet	0.46 386	0.23 361	0.36 193	0.39 273	0.28 409	0.58 401	0.40 436	0.87 416	0.80 407	0.64 319	0.96 436	0.79 448	0.60 440	0.63 363	0.67 512	0.17 349	0.15 420	0.16 234	0.15 290	0.18 372	0.15 310

BEATNet_4x	0.46 386	0.32 503	0.56 447	0.37 204	0.19 96	0.63 444	0.35 342	1.01 476	0.72 349	0.77 410	0.83 370	0.70 399	0.59 436	0.68 416	0.53 468	0.16 300	0.12 279	0.16 234	0.14 258	0.24 501	0.16 358

ccs_rob	0.46 386	0.24 399	0.52 423	0.37 204	0.27 384	0.58 401	0.31 262	0.86 409	0.88 456	0.82 443	1.02 470	0.75 431	0.47 361	0.58 311	0.44 413	0.17 349	0.12 279	0.24 503	0.16 324	0.24 501	0.19 431

G2L-ROB	0.47 401	0.19 213	0.42 291	0.35 152	0.22 190	0.57 395	0.42 463	1.14 534	0.71 347	0.84 462	0.75 317	1.09 551	0.53 391	0.74 454	0.53 468	0.17 349	0.12 279	0.14 151	0.12 177	0.17 344	0.19 431

rvit_0105_3	0.47 401	0.34 516	0.77 548	0.54 575	0.31 478	0.49 343	0.47 493	0.63 263	0.79 405	0.65 328	0.59 264	0.64 363	0.50 380	0.65 385	0.39 367	0.29 561	0.27 584	0.29 565	0.28 574	0.21 448	0.20 454

rvit_stereo_0075_2	0.47 401	0.37 534	0.70 513	0.53 568	0.46 594	0.43 307	0.36 364	0.81 392	0.67 323	0.55 275	0.74 315	0.59 336	0.43 335	0.63 363	0.43 394	0.32 583	0.23 551	0.35 589	0.25 546	0.30 545	0.25 515

test_sample5	0.47 401	0.26 442	0.49 389	0.36 180	0.22 190	0.64 451	0.39 425	1.13 525	0.81 415	0.77 410	0.94 423	0.64 363	0.54 403	0.65 385	0.43 394	0.21 457	0.16 452	0.22 465	0.20 464	0.22 471	0.20 454

test_sample4	0.47 401	0.26 442	0.50 402	0.35 152	0.22 190	0.69 472	0.38 403	1.15 538	0.81 415	0.78 414	0.82 364	0.62 355	0.53 391	0.63 363	0.44 413	0.21 457	0.15 420	0.21 450	0.19 439	0.21 448	0.19 431

DispNO	0.47 401	0.23 361	0.71 518	0.39 273	0.31 478	0.60 420	0.38 403	0.89 423	0.77 386	0.75 397	0.84 375	0.72 412	0.54 403	0.73 447	0.46 432	0.19 416	0.14 389	0.20 408	0.18 408	0.16 305	0.17 380

CoDeX	0.47 401	0.20 259	0.49 389	0.42 397	0.25 301	0.75 497	0.36 364	1.27 590	0.80 407	0.82 443	0.96 436	0.62 355	0.57 418	0.60 334	0.36 334	0.17 349	0.12 279	0.17 281	0.15 290	0.16 305	0.14 278

ARAFT	0.47 401	0.24 399	0.79 550	0.42 397	0.25 301	0.55 375	0.55 545	0.75 365	0.81 415	0.89 495	0.75 317	0.73 423	0.47 361	0.88 519	0.37 350	0.15 244	0.12 279	0.23 486	0.22 505	0.14 191	0.13 232

SFCPSM	0.47 401	0.21 298	0.55 441	0.40 316	0.27 384	0.87 539	0.37 381	1.33 602	0.77 386	0.80 421	0.84 375	0.54 299	0.49 370	0.57 290	0.37 350	0.18 384	0.13 350	0.18 334	0.20 464	0.16 305	0.15 310

cf-r	0.47 401	0.23 361	0.41 270	0.39 273	0.23 238	0.59 413	0.37 381	0.88 421	0.85 438	0.72 384	1.05 486	0.94 504	0.62 453	0.56 278	0.54 473	0.21 457	0.14 389	0.17 281	0.19 439	0.15 255	0.15 310

GANet-RSSM	0.47 401	0.21 298	0.37 210	0.38 241	0.25 301	0.58 401	0.36 364	1.07 500	0.78 396	0.68 352	1.01 461	0.86 472	0.67 487	0.62 352	0.44 413	0.21 457	0.15 420	0.18 334	0.18 408	0.18 372	0.17 380

MLCV	0.47 401	0.24 399	0.61 464	0.37 204	0.17 37	0.61 423	0.33 301	0.80 388	0.87 452	0.94 523	1.13 516	0.72 412	0.43 335	0.89 525	0.51 458	0.13 110	0.10 93	0.13 99	0.11 140	0.14 191	0.12 184

FSD	0.48 413	0.47 577	0.53 430	0.54 575	0.46 594	0.48 338	0.52 531	0.53 202	0.48 245	0.48 251	0.48 207	0.49 275	0.48 366	0.51 237	0.49 446	0.45 624	0.42 638	0.47 621	0.46 628	0.46 612	0.45 621

G2L-Stereo_test	0.48 413	0.20 259	0.40 259	0.34 109	0.23 238	0.57 395	0.58 555	1.10 511	0.77 386	0.86 473	0.94 423	0.95 506	0.54 403	0.68 416	0.60 490	0.16 300	0.12 279	0.14 151	0.12 177	0.15 255	0.15 310

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 413	0.21 298	1.26 612	0.39 273	0.51 607	0.28 118	0.30 234	1.25 586	0.44 216	0.68 352	1.11 505	0.86 472	0.33 244	0.67 405	0.27 205	0.15 244	0.11 217	0.17 281	0.20 464	0.22 471	0.24 508

DualNet	0.48 413	0.26 442	0.49 389	0.36 180	0.22 190	0.64 451	0.39 425	1.13 525	0.81 415	0.80 421	1.03 475	0.64 363	0.54 403	0.65 385	0.43 394	0.21 457	0.16 452	0.22 465	0.20 464	0.22 471	0.20 454

PCWNet_CMD	0.48 413	0.24 399	0.52 423	0.39 273	0.27 384	0.63 444	0.30 234	0.95 449	0.96 505	0.86 473	1.07 496	0.79 448	0.44 346	0.57 290	0.43 394	0.17 349	0.12 279	0.21 450	0.16 324	0.24 501	0.19 431

gwcnet-sp	0.48 413	0.23 361	0.70 513	0.40 316	0.26 349	0.81 520	0.41 453	0.89 423	0.84 430	0.91 508	0.76 323	0.66 382	0.61 446	0.66 394	0.50 448	0.18 384	0.17 472	0.18 334	0.18 408	0.18 372	0.18 398

scenet	0.48 413	0.23 361	0.70 513	0.40 316	0.26 349	0.81 520	0.41 453	0.89 423	0.84 430	0.91 508	0.76 323	0.66 382	0.61 446	0.66 394	0.50 448	0.18 384	0.17 472	0.18 334	0.18 408	0.18 372	0.18 398

ssnet	0.48 413	0.23 361	0.70 513	0.40 316	0.26 349	0.81 520	0.41 453	0.89 423	0.84 430	0.91 508	0.76 323	0.66 382	0.61 446	0.66 394	0.50 448	0.18 384	0.17 472	0.18 334	0.18 408	0.18 372	0.18 398

Sa-1000	0.48 413	0.24 399	0.41 270	0.45 463	0.25 301	0.59 413	0.34 317	0.81 392	0.93 491	0.82 443	1.50 596	0.53 295	0.45 351	0.92 537	0.30 254	0.15 244	0.12 279	0.21 450	0.19 439	0.15 255	0.13 232

UDGNet	0.48 413	0.77 630	0.50 402	0.48 500	0.31 478	0.41 296	0.34 317	0.70 331	0.92 485	0.65 328	0.60 266	0.58 321	0.43 335	0.63 363	0.41 381	0.32 583	0.15 420	0.66 641	0.19 439	0.36 581	0.21 474

PSMNet-ADL	0.48 413	0.27 459	0.40 259	0.48 500	0.30 456	0.68 470	0.37 381	0.90 428	0.80 407	0.61 296	0.80 351	0.92 499	0.62 453	0.72 440	0.63 501	0.23 501	0.18 494	0.18 334	0.20 464	0.22 471	0.20 454

PSM-AAD	0.48 413	0.20 259	0.37 210	0.43 418	0.23 238	0.56 389	0.50 512	0.65 277	0.70 336	1.07 576	1.12 509	0.58 321	0.92 579	0.61 343	0.32 271	0.15 244	0.11 217	0.25 516	0.26 561	0.18 372	0.43 616

KYRaft	0.48 413	0.20 259	0.38 224	0.44 438	0.23 238	0.44 315	0.37 381	0.66 287	0.41 194	0.94 523	1.73 612	0.79 448	0.41 327	0.63 363	0.31 262	0.16 300	0.11 217	0.18 334	0.22 505	0.16 305	0.78 648

ASMatch	0.48 413	0.19 213	0.45 327	0.39 273	0.28 409	0.37 246	0.26 157	0.74 358	0.68 328	0.76 404	2.34 636	0.61 348	0.52 387	0.62 352	0.37 350	0.14 169	0.12 279	0.17 281	0.15 290	0.14 191	0.21 474

DEmStereo	0.48 413	0.17 134	0.50 402	0.38 241	0.25 301	0.59 413	0.34 317	0.63 263	0.74 364	0.89 495	1.66 608	0.58 321	1.06 602	0.60 334	0.42 387	0.14 169	0.11 217	0.16 234	0.16 324	0.14 191	0.15 310

PSMNet-RSSM	0.48 413	0.22 339	0.38 224	0.42 397	0.25 301	0.50 345	0.37 381	1.10 511	0.77 386	0.70 366	1.06 493	0.84 465	0.64 470	0.62 352	0.47 439	0.23 501	0.15 420	0.23 486	0.25 546	0.20 424	0.19 431

CFNet-ft	0.48 413	0.23 361	0.36 193	0.40 316	0.26 349	0.64 451	0.37 381	0.87 416	0.85 438	0.64 319	1.00 458	1.01 525	0.64 470	0.61 343	0.53 468	0.23 501	0.15 420	0.24 503	0.21 487	0.23 488	0.18 398

MSMDNet	0.48 413	0.24 399	0.52 423	0.39 273	0.27 384	0.63 444	0.30 234	0.96 453	0.96 505	0.86 473	1.07 496	0.79 448	0.44 346	0.57 290	0.43 394	0.17 349	0.12 279	0.20 408	0.16 324	0.23 488	0.19 431

CFNet_RVC	0.48 413	0.23 361	0.36 193	0.40 316	0.26 349	0.64 451	0.37 381	0.87 416	0.85 438	0.64 319	1.00 458	1.01 525	0.64 470	0.61 343	0.53 468	0.23 501	0.15 420	0.24 503	0.21 487	0.23 488	0.18 398

G2L-Stereo	0.49 432	0.23 361	0.48 376	0.43 418	0.26 349	0.47 335	0.42 463	0.93 437	0.78 396	0.84 462	0.86 388	0.91 494	0.52 387	0.78 477	0.70 519	0.20 440	0.17 472	0.22 465	0.18 408	0.17 344	0.21 474

DCVSM-stereo	0.49 432	0.27 459	0.53 430	0.39 273	0.29 437	0.51 349	0.26 157	0.75 365	0.75 369	1.11 586	0.75 317	1.05 538	0.72 518	0.60 334	0.47 439	0.20 440	0.19 512	0.24 503	0.20 464	0.25 510	0.30 554

test_sample6	0.49 432	0.26 442	0.50 402	0.37 204	0.22 190	0.63 444	0.40 436	1.12 523	0.83 425	0.80 421	1.03 475	0.66 382	0.55 409	0.67 405	0.46 432	0.22 484	0.16 452	0.22 465	0.22 505	0.23 488	0.21 474

qqq1	0.49 432	0.23 361	0.62 467	0.34 109	0.20 131	0.62 431	0.34 317	1.21 562	1.02 531	0.81 434	1.01 461	0.71 403	0.65 476	0.84 503	0.34 300	0.19 416	0.15 420	0.14 151	0.12 177	0.15 255	0.14 278

fff1	0.49 432	0.23 361	0.62 467	0.34 109	0.20 131	0.62 431	0.34 317	1.21 562	1.02 531	0.81 434	1.01 461	0.71 403	0.65 476	0.84 503	0.34 300	0.19 416	0.15 420	0.14 151	0.12 177	0.15 255	0.14 278

ff1	0.49 432	0.26 442	0.49 389	0.37 204	0.25 301	0.55 375	0.37 381	0.68 307	1.04 542	0.73 390	0.96 436	0.71 403	0.53 391	1.01 557	0.88 562	0.16 300	0.10 93	0.25 516	0.21 487	0.16 305	0.16 358

GMStereo_Zeroshot	0.49 432	0.44 570	0.74 532	0.49 515	0.27 384	0.56 389	0.29 214	0.73 355	0.76 377	0.86 473	0.94 423	0.91 494	0.36 289	0.74 454	0.43 394	0.26 533	0.14 389	0.26 535	0.15 290	0.36 581	0.18 398

ToySt	0.49 432	0.27 459	0.75 538	0.40 316	0.27 384	0.64 451	0.49 507	0.84 402	0.77 386	0.60 289	0.83 370	0.88 483	0.66 484	0.70 429	0.56 480	0.16 300	0.17 472	0.21 450	0.20 464	0.21 448	0.19 431

anonymousa	0.49 432	0.20 259	0.42 291	0.38 241	0.23 238	0.91 543	0.35 342	0.75 365	0.62 292	0.85 466	1.54 601	1.06 540	0.66 484	0.51 237	0.43 394	0.16 300	0.13 350	0.19 378	0.21 487	0.16 305	0.14 278

hknet	0.49 432	0.25 425	0.51 417	0.45 463	0.29 437	0.77 504	0.40 436	0.94 442	0.83 425	0.75 397	0.80 351	0.97 511	0.61 446	0.73 447	0.45 422	0.18 384	0.14 389	0.22 465	0.19 439	0.18 372	0.18 398

psmg	0.49 432	0.25 425	0.43 304	0.41 352	0.28 409	0.85 535	0.43 470	0.99 462	0.76 377	0.91 508	0.94 423	0.76 438	0.54 403	0.64 378	0.43 394	0.20 440	0.15 420	0.20 408	0.20 464	0.18 372	0.18 398

DRaft	0.49 432	0.17 134	0.47 356	0.37 204	0.25 301	0.58 401	0.40 436	0.65 277	0.85 438	1.02 558	1.75 615	0.50 280	0.82 554	0.63 363	0.40 375	0.13 110	0.11 217	0.16 234	0.16 324	0.14 191	0.15 310

GrayStereo	0.49 432	0.19 213	0.42 291	0.46 484	0.28 409	0.53 362	0.67 582	0.69 316	0.63 303	1.02 558	1.47 595	0.78 446	0.76 531	0.56 278	0.33 284	0.14 169	0.12 279	0.17 281	0.17 380	0.15 255	0.29 545

GwcNet-RSSM	0.49 432	0.24 399	0.42 291	0.40 316	0.23 238	0.55 375	0.38 403	0.93 437	0.93 491	0.71 373	1.16 532	0.86 472	0.60 440	0.62 352	0.66 509	0.21 457	0.14 389	0.19 378	0.20 464	0.16 305	0.15 310

UCFNet_RVC	0.49 432	0.26 442	0.35 182	0.39 273	0.26 349	0.64 451	0.36 364	1.15 538	0.84 430	0.67 346	0.88 404	0.88 483	0.59 436	0.58 311	0.45 422	0.24 513	0.17 472	0.27 548	0.27 568	0.25 510	0.23 499

iResNet	0.49 432	0.29 485	0.79 550	0.42 397	0.21 161	0.61 423	0.40 436	0.82 394	0.99 517	0.87 481	1.12 509	0.69 395	0.53 391	0.78 477	0.51 458	0.15 244	0.11 217	0.14 151	0.12 177	0.17 344	0.15 310

CFNet_ucs	0.50 448	0.24 399	0.55 441	0.38 241	0.31 478	0.58 401	0.33 301	0.98 460	0.93 491	0.88 491	1.19 540	0.80 457	0.49 370	0.63 363	0.43 394	0.21 457	0.15 420	0.26 535	0.18 408	0.26 517	0.22 492

NINENet	0.50 448	0.29 485	0.51 417	0.45 463	0.32 495	0.70 477	0.34 317	1.10 511	0.88 456	0.80 421	0.94 423	0.65 376	0.49 370	0.73 447	0.51 458	0.22 484	0.20 524	0.25 516	0.18 408	0.22 471	0.21 474

AACVNet	0.50 448	0.23 361	0.49 389	0.46 484	0.29 437	0.52 354	0.38 403	0.90 428	0.55 274	0.81 434	1.03 475	1.00 521	0.70 510	0.83 498	0.54 473	0.21 457	0.18 494	0.24 503	0.18 408	0.23 488	0.20 454

CrosDoStereo	0.50 448	0.18 171	0.45 327	0.38 241	0.24 269	0.40 278	1.18 647	0.67 297	0.86 443	0.94 523	1.37 573	0.63 357	0.77 538	0.65 385	0.45 422	0.15 244	0.12 279	0.17 281	0.18 408	0.14 191	0.14 278

DeepStereo_LL	0.50 448	0.18 171	0.45 327	0.38 241	0.24 269	0.40 278	1.18 647	0.67 297	0.86 443	0.94 523	1.37 573	0.63 357	0.77 538	0.65 385	0.45 422	0.15 244	0.12 279	0.17 281	0.18 408	0.14 191	0.14 278

THIR-Stereo	0.50 448	0.18 171	0.45 327	0.38 241	0.23 238	0.75 497	0.67 582	0.66 287	0.87 452	1.02 558	1.40 579	0.72 412	0.76 531	0.62 352	0.42 387	0.15 244	0.11 217	0.17 281	0.18 408	0.14 191	0.15 310

AdaStereo	0.50 448	0.32 503	0.47 356	0.48 500	0.25 301	0.67 468	0.32 289	1.17 551	0.88 456	0.75 397	0.99 455	0.75 431	0.49 370	0.67 405	0.46 432	0.27 543	0.12 279	0.28 556	0.18 408	0.23 488	0.18 398
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.
SMFormer	0.51 455	0.23 361	0.62 467	0.34 109	0.20 131	0.62 431	0.34 317	1.21 562	1.02 531	0.81 434	1.01 461	0.71 403	0.65 476	0.84 503	0.55 478	0.19 416	0.15 420	0.18 334	0.16 324	0.18 372	0.18 398

tta	0.51 455	0.23 361	0.62 467	0.34 109	0.20 131	0.62 431	0.34 317	1.21 562	1.02 531	0.81 434	1.01 461	0.71 403	0.65 476	0.84 503	0.55 478	0.19 416	0.15 420	0.18 334	0.16 324	0.15 255	0.14 278

DAS	0.51 455	0.25 425	0.60 462	0.48 500	0.31 478	0.58 401	0.41 453	0.83 399	0.97 508	0.89 495	1.12 509	0.70 399	0.75 528	0.82 490	0.43 394	0.17 349	0.13 350	0.18 334	0.15 290	0.20 424	0.18 398

SepStereo	0.51 455	0.25 425	0.60 462	0.48 500	0.31 478	0.58 401	0.41 453	0.83 399	0.97 508	0.89 495	1.12 509	0.70 399	0.75 528	0.93 543	0.43 394	0.17 349	0.13 350	0.18 334	0.15 290	0.20 424	0.18 398

acv_ft	0.51 455	0.23 361	0.56 447	0.44 438	0.28 409	0.86 538	0.39 425	0.91 433	0.80 407	0.97 537	0.96 436	0.79 448	0.59 436	0.63 363	0.87 558	0.17 349	0.15 420	0.16 234	0.15 290	0.17 344	0.15 310

DMCA-RVC	0.51 455	0.30 494	0.59 456	0.50 529	0.32 495	0.54 369	0.38 403	0.86 409	0.68 328	0.94 523	0.86 388	0.91 494	0.68 493	0.70 429	0.59 488	0.23 501	0.18 494	0.31 574	0.23 521	0.26 517	0.19 431

CFNet	0.51 455	0.29 485	0.46 344	0.41 352	0.27 384	0.70 477	0.32 289	1.13 525	1.00 524	0.72 384	1.07 496	0.85 467	0.60 440	0.76 464	0.52 465	0.19 416	0.14 389	0.23 486	0.23 521	0.21 448	0.16 358

HSM	0.51 455	0.24 399	0.41 270	0.39 273	0.24 269	0.75 497	0.40 436	1.22 570	0.75 369	0.81 434	0.91 415	1.21 573	0.69 497	0.87 516	0.46 432	0.17 349	0.13 350	0.17 281	0.14 258	0.17 344	0.17 380

RT-IGEV	0.52 463	0.19 213	0.59 456	0.40 316	0.25 301	0.79 511	0.62 568	1.15 538	0.74 364	0.89 495	0.99 455	1.18 572	0.61 446	0.65 385	0.31 262	0.19 416	0.13 350	0.17 281	0.13 219	0.15 255	0.20 454

DDVS	0.52 463	0.30 494	0.56 447	0.41 352	0.31 478	0.71 482	0.34 317	0.91 433	0.67 323	0.85 466	0.89 408	1.12 559	0.46 357	0.86 514	0.60 490	0.22 484	0.16 452	0.22 465	0.18 408	0.25 510	0.26 521

UGAM	0.52 463	0.22 339	0.46 344	0.45 463	0.25 301	0.41 296	0.52 531	0.62 255	1.16 576	0.76 404	1.13 516	1.32 591	0.57 418	1.00 556	0.53 468	0.17 349	0.14 389	0.25 516	0.21 487	0.15 255	0.13 232

test_sample7	0.52 463	0.29 485	0.50 402	0.36 180	0.27 384	0.62 431	0.41 453	1.06 496	0.88 456	0.92 516	0.86 388	0.85 467	0.69 497	0.68 416	0.50 448	0.26 533	0.20 524	0.27 548	0.26 561	0.27 528	0.24 508

ac_64	0.52 463	0.22 339	0.50 402	0.45 463	0.28 409	0.80 515	0.45 482	1.02 480	0.61 290	0.91 508	0.83 370	1.07 545	0.68 493	0.74 454	0.70 519	0.21 457	0.18 494	0.20 408	0.19 439	0.18 372	0.15 310

iResNetv2_ROB	0.52 463	0.27 459	0.69 509	0.38 241	0.25 301	0.62 431	0.35 342	1.17 551	1.01 528	0.99 545	1.06 493	0.88 483	0.67 487	0.66 394	0.39 367	0.19 416	0.13 350	0.15 196	0.11 140	0.18 372	0.16 358

iResNet_ROB	0.52 463	0.21 298	0.53 430	0.37 204	0.21 161	0.61 423	0.29 214	1.51 632	1.32 608	0.90 503	1.02 470	0.80 457	0.62 453	0.76 464	0.43 394	0.16 300	0.12 279	0.13 99	0.09 12	0.15 255	0.18 398

coex_refinement	0.53 470	0.21 298	0.39 246	0.44 438	0.30 456	0.76 503	0.39 425	1.09 508	0.90 473	0.85 466	1.12 509	1.00 521	0.56 416	0.63 363	0.81 542	0.21 457	0.13 350	0.16 234	0.16 324	0.20 424	0.21 474

ITSA-stereo	0.53 470	0.28 473	0.52 423	0.40 316	0.23 238	0.56 389	0.34 317	1.24 582	1.24 591	0.80 421	0.81 358	0.72 412	0.58 428	0.82 490	0.65 506	0.21 457	0.17 472	0.23 486	0.21 487	0.22 471	0.26 521

mmx	0.53 470	0.26 442	0.49 389	0.37 204	0.25 301	0.55 375	0.37 381	1.16 546	1.03 536	0.73 390	0.96 436	0.71 403	0.53 391	1.01 557	0.88 562	0.20 440	0.15 420	0.25 516	0.21 487	0.22 471	0.20 454

xxx	0.53 470	0.26 442	0.49 389	0.37 204	0.25 301	0.55 375	0.37 381	1.16 546	1.03 536	0.73 390	0.96 436	0.71 403	0.53 391	1.01 557	0.88 562	0.20 440	0.15 420	0.25 516	0.21 487	0.22 471	0.20 454

AASNet	0.53 470	0.25 425	0.52 423	0.49 515	0.32 495	0.74 491	0.40 436	1.50 629	0.86 443	0.86 473	0.92 419	0.64 363	0.59 436	0.59 328	0.79 537	0.23 501	0.19 512	0.20 408	0.16 324	0.21 448	0.19 431

LMCR-Stereo	0.53 470	0.30 494	0.53 430	0.58 594	0.30 456	0.83 531	0.36 364	1.19 555	0.76 377	0.88 491	1.04 481	0.56 307	0.62 453	0.82 490	0.67 512	0.19 416	0.15 420	0.19 378	0.14 258	0.23 488	0.17 380

RAFT + AFF	0.53 470	0.29 485	0.75 538	0.51 545	0.32 495	0.63 444	0.60 561	1.00 466	0.91 480	0.78 414	0.87 396	0.83 462	0.58 428	0.80 484	0.47 439	0.17 349	0.20 524	0.23 486	0.22 505	0.18 372	0.18 398

UPFNet	0.53 470	0.24 399	0.51 417	0.45 463	0.38 545	0.84 534	0.49 507	0.99 462	0.75 369	0.87 481	0.88 404	0.86 472	0.64 470	0.80 484	0.71 524	0.20 440	0.20 524	0.20 408	0.20 464	0.19 406	0.15 310

RASNet	0.53 470	0.22 339	0.52 423	0.38 241	0.22 190	0.68 470	0.38 403	0.97 457	0.88 456	0.73 390	1.04 481	1.03 532	0.92 579	0.90 527	0.86 552	0.16 300	0.14 389	0.14 151	0.17 380	0.15 255	0.13 232

HSM-Net_RVC	0.53 470	0.22 339	0.35 182	0.37 204	0.21 161	0.85 535	0.37 381	1.23 575	0.93 491	0.90 503	1.15 527	1.26 578	0.63 459	0.72 440	0.48 443	0.17 349	0.13 350	0.16 234	0.15 290	0.17 344	0.15 310
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NLCA_NET_v2_RVC	0.53 470	0.32 503	0.64 482	0.44 438	0.30 456	0.66 463	0.44 479	1.04 487	0.88 456	0.91 508	0.91 415	0.99 517	0.60 440	0.68 416	0.60 490	0.21 457	0.17 472	0.22 465	0.22 505	0.21 448	0.21 474
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DeepPruner_ROB	0.53 470	0.34 516	0.59 456	0.41 352	0.30 456	0.50 345	0.43 470	1.19 555	0.70 336	0.85 466	1.05 486	0.86 472	0.55 409	0.84 503	0.51 458	0.29 561	0.23 551	0.22 465	0.22 505	0.26 517	0.25 515

rvit_105_1	0.54 482	0.40 557	0.76 543	0.58 594	0.37 535	0.59 413	0.68 587	0.70 331	0.94 498	0.82 443	0.69 295	0.73 423	0.58 428	0.78 477	0.54 473	0.32 583	0.29 593	0.31 574	0.34 602	0.23 488	0.20 454

UNet	0.54 482	0.26 442	0.66 494	0.44 438	0.40 556	0.99 562	0.41 453	0.98 460	0.75 369	0.83 455	0.89 408	1.04 534	0.72 518	0.73 447	0.62 497	0.19 416	0.14 389	0.20 408	0.17 380	0.20 424	0.17 380

1111x	0.55 484	0.22 339	0.46 344	0.38 241	0.20 131	0.66 463	0.43 470	1.23 575	0.99 517	0.71 373	0.99 455	0.95 506	0.69 497	0.90 527	1.08 600	0.18 384	0.17 472	0.18 334	0.19 439	0.20 424	0.18 398

ADLNet2	0.55 484	0.25 425	0.65 488	0.47 492	0.30 456	0.83 531	0.50 512	1.05 492	0.95 504	0.80 421	0.98 450	0.99 517	0.69 497	0.77 472	0.73 527	0.20 440	0.16 452	0.17 281	0.18 408	0.21 448	0.21 474

GEStereo_RVC	0.55 484	0.29 485	0.63 477	0.49 515	0.31 478	0.70 477	0.54 540	1.22 570	0.92 485	0.82 443	0.85 385	0.85 467	0.63 459	0.90 527	0.65 506	0.24 513	0.16 452	0.19 378	0.16 324	0.21 448	0.22 492

ADLNet	0.55 484	0.27 459	0.51 417	0.44 438	0.35 523	0.78 508	0.46 486	1.08 504	0.86 443	0.99 545	0.98 450	0.92 499	0.63 459	0.69 422	0.81 542	0.22 484	0.16 452	0.22 465	0.22 505	0.21 448	0.21 474

MMNet	0.55 484	0.25 425	0.61 464	0.43 418	0.34 516	1.07 576	0.39 425	0.87 416	0.91 480	0.91 508	0.93 422	0.86 472	0.76 531	0.81 487	0.76 532	0.15 244	0.14 389	0.18 334	0.19 439	0.20 424	0.16 358

delet	0.55 484	0.24 399	0.55 441	0.44 438	0.33 507	1.07 576	0.50 512	1.00 466	0.86 443	0.85 466	0.96 436	0.90 492	0.63 459	0.83 498	0.74 530	0.18 384	0.18 494	0.20 408	0.21 487	0.16 305	0.15 310

psm_up	0.55 484	0.26 442	0.47 356	0.49 515	0.32 495	0.65 461	0.56 551	1.04 487	0.82 420	0.82 443	0.88 404	1.01 525	0.94 585	0.74 454	0.61 494	0.21 457	0.25 568	0.26 535	0.23 521	0.21 448	0.20 454

hitnet-ft	0.55 484	0.27 459	0.39 246	0.41 352	0.28 409	0.78 508	0.40 436	0.92 435	0.90 473	0.82 443	1.01 461	1.13 565	0.70 510	0.78 477	0.67 512	0.28 554	0.20 524	0.28 556	0.22 505	0.29 536	0.26 521

DSFCA	0.55 484	0.25 425	0.62 467	0.40 316	0.36 528	0.74 491	0.52 531	1.04 487	0.82 420	1.06 573	0.84 375	0.89 487	0.63 459	0.99 553	0.58 483	0.25 523	0.21 534	0.21 450	0.21 487	0.21 448	0.19 431

FADNet_RVC	0.55 484	0.37 534	1.17 602	0.44 438	0.31 478	0.56 389	0.34 317	1.06 496	0.88 456	0.67 346	0.90 412	0.61 348	0.65 476	0.93 543	0.70 519	0.21 457	0.18 494	0.26 535	0.23 521	0.31 551	0.28 538

STTStereo	0.55 484	0.37 534	0.76 543	0.44 438	0.31 478	0.60 420	0.44 479	0.96 453	0.86 443	0.99 545	0.90 412	0.96 509	0.58 428	0.71 434	0.61 494	0.25 523	0.23 551	0.26 535	0.32 597	0.24 501	0.23 499

Selective-IGEV-i16pc	0.56 495	0.20 259	1.13 594	0.40 316	0.31 478	2.00 646	0.66 579	0.68 307	1.11 565	0.51 259	0.81 358	0.68 390	0.36 289	0.67 405	0.40 375	0.31 571	0.17 472	0.17 281	0.18 408	0.19 406	0.20 454

ISRNet	0.56 495	0.24 399	0.66 494	0.56 586	0.36 528	0.44 315	0.25 136	0.82 394	0.84 430	1.07 576	1.25 551	0.91 494	0.60 440	0.66 394	0.58 483	0.35 602	0.26 575	0.36 594	0.33 600	0.30 545	0.42 610

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 495	3.08 687	2.43 655	0.31 40	0.18 66	0.29 130	0.20 39	0.37 63	0.32 113	0.28 110	0.24 55	0.18 18	0.18 31	0.31 50	0.22 71	1.09 661	0.08 2	0.17 281	0.16 324	0.14 191	0.97 662

CSP-Net	0.56 495	0.27 459	0.49 389	0.41 352	0.28 409	1.22 603	0.50 512	1.23 575	0.72 349	0.95 531	0.95 432	0.89 487	0.62 453	0.83 498	0.62 497	0.26 533	0.17 472	0.17 281	0.17 380	0.18 372	0.17 380

FTStereo	0.56 495	0.20 259	0.37 210	0.41 352	0.25 301	0.40 278	0.79 615	0.66 287	0.43 209	1.09 582	3.27 658	0.70 399	0.73 521	0.55 267	0.33 284	0.14 169	0.13 350	0.19 378	0.17 380	0.15 255	0.30 554

RAFT-RH_RVC	0.56 495	0.17 134	0.41 270	0.37 204	0.23 238	0.57 395	0.24 124	0.60 243	0.70 336	1.19 596	3.94 670	0.56 307	0.38 301	0.65 385	0.36 334	0.13 110	0.11 217	0.20 408	0.14 258	0.12 91	0.13 232

HGLStereo	0.56 495	0.28 473	0.57 451	0.50 529	0.37 535	0.80 515	0.45 482	1.02 480	0.78 396	0.86 473	1.14 521	0.89 487	0.82 554	0.76 464	0.73 527	0.21 457	0.20 524	0.19 378	0.18 408	0.19 406	0.21 474

FADNet-RVC-Resample	0.56 495	0.33 511	1.16 597	0.49 515	0.34 516	0.71 482	0.43 470	1.01 476	0.93 491	0.82 443	0.87 396	0.74 429	0.67 487	0.73 447	0.45 422	0.18 384	0.18 494	0.26 535	0.27 568	0.26 517	0.27 531

DualNet (step1)	0.57 503	0.36 527	0.72 523	0.38 241	0.30 456	0.71 482	0.43 470	1.06 496	0.88 456	0.92 516	0.86 388	0.85 467	0.69 497	0.68 416	0.50 448	0.41 617	0.20 524	0.40 607	0.41 622	0.36 581	0.33 573

LL-Strereo	0.57 503	0.27 459	0.68 503	0.48 500	0.34 516	0.39 272	0.48 501	0.94 442	0.97 508	0.83 455	0.78 338	1.10 555	1.18 614	1.33 609	0.49 446	0.17 349	0.14 389	0.22 465	0.19 439	0.16 305	0.17 380

CRFU-Net	0.57 503	0.27 459	0.57 451	0.46 484	0.30 456	1.20 601	0.52 531	1.10 511	0.56 281	1.00 550	0.98 450	1.06 540	0.79 545	0.81 487	0.71 524	0.21 457	0.19 512	0.18 334	0.16 324	0.18 372	0.19 431

TDLM	0.57 503	0.33 511	0.49 389	0.51 545	0.30 456	0.66 463	0.73 607	1.03 484	1.01 528	0.82 443	1.10 504	0.84 465	0.70 510	0.86 514	0.58 483	0.28 554	0.17 472	0.25 516	0.22 505	0.26 517	0.19 431

CVANet_RVC	0.57 503	0.33 511	0.44 314	0.47 492	0.32 495	0.67 468	0.61 566	1.05 492	0.93 491	0.85 466	1.04 481	1.01 525	0.73 521	0.83 498	0.52 465	0.29 561	0.19 512	0.27 548	0.25 546	0.31 551	0.21 474

AANet_RVC	0.57 503	0.32 503	0.54 436	0.45 463	0.27 384	0.57 395	0.48 501	1.00 466	1.28 603	0.86 473	1.33 567	0.87 478	0.58 428	1.07 570	0.75 531	0.18 384	0.12 279	0.15 196	0.13 219	0.18 372	0.18 398

NOSS_ROB	0.57 503	0.39 552	0.39 246	0.44 438	0.30 456	0.73 490	0.54 540	1.03 484	1.08 561	0.67 346	0.87 396	0.76 438	0.57 418	0.77 472	0.47 439	0.38 610	0.38 629	0.44 616	0.42 626	0.37 586	0.34 581

ssnet_v2	0.58 510	0.28 473	0.56 447	0.43 418	0.29 437	0.95 552	0.59 558	1.13 525	0.99 517	0.93 520	0.80 351	0.99 517	0.64 470	0.82 490	0.94 578	0.25 523	0.22 541	0.23 486	0.24 537	0.20 424	0.19 431

dad	0.58 510	0.50 586	0.64 482	0.43 418	0.30 456	0.59 413	0.36 364	0.78 381	1.25 597	1.01 555	1.17 534	1.15 569	0.53 391	0.68 416	0.50 448	0.35 602	0.23 551	0.37 599	0.21 487	0.29 536	0.20 454

SACVNet	0.58 510	0.34 516	0.55 441	0.55 583	0.36 528	0.63 444	0.48 501	1.13 525	0.77 386	1.02 558	1.06 493	1.02 530	0.74 524	0.90 527	0.51 458	0.27 543	0.21 534	0.25 516	0.24 537	0.29 536	0.36 588

pcwnet_v2	0.58 510	0.28 473	0.84 555	0.45 463	0.35 523	0.61 423	0.35 342	1.27 590	1.21 586	0.99 545	1.27 554	0.72 412	0.58 428	0.67 405	0.48 443	0.27 543	0.21 534	0.24 503	0.23 521	0.29 536	0.29 545

PS-NSSS	0.58 510	0.44 570	0.62 467	0.42 397	0.33 507	0.66 463	0.58 555	1.02 480	0.86 443	0.77 410	1.28 556	0.72 412	0.64 470	0.82 490	0.59 488	0.31 571	0.26 575	0.40 607	0.27 568	0.33 564	0.26 521

StereoDRNet-Refined	0.58 510	0.32 503	0.54 436	0.46 484	0.30 456	0.96 555	0.40 436	1.00 466	0.94 498	1.12 587	1.08 499	0.96 509	0.67 487	0.90 527	0.89 572	0.17 349	0.13 350	0.22 465	0.21 487	0.20 424	0.19 431
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	0.58 510	0.28 473	0.47 356	0.49 515	0.32 495	0.77 504	0.50 512	0.99 462	0.92 485	1.04 567	1.14 521	1.21 573	0.69 497	0.88 519	0.69 516	0.20 440	0.20 524	0.22 465	0.22 505	0.21 448	0.18 398

CBFPSM	0.59 517	0.22 339	1.31 618	0.38 241	0.27 384	1.12 589	0.65 576	0.79 385	0.82 420	0.80 421	0.81 358	1.35 600	0.87 567	0.67 405	0.76 532	0.16 300	0.15 420	0.15 196	0.16 324	0.17 344	0.22 492

HBP-ISP	0.59 517	0.45 574	0.43 304	0.45 463	0.33 507	0.70 477	0.28 205	1.11 517	1.00 524	0.83 455	1.18 536	0.65 376	0.68 493	0.88 519	0.52 465	0.35 602	0.38 629	0.47 621	0.41 622	0.38 590	0.31 564

CBMV_ROB	0.59 517	0.37 534	0.38 224	0.39 273	0.28 409	0.74 491	0.28 205	1.00 466	0.98 512	0.94 523	1.25 551	0.81 460	0.78 543	0.87 516	0.50 448	0.36 606	0.37 627	0.43 613	0.40 617	0.33 564	0.30 554

FADNet-RVC	0.60 520	0.53 601	1.14 596	0.46 484	0.39 551	0.61 423	0.39 425	1.12 523	0.87 452	0.70 366	0.84 375	1.04 534	0.55 409	0.94 550	0.69 516	0.26 533	0.25 568	0.28 556	0.28 574	0.31 551	0.31 564

NVstereo2D	0.60 520	0.30 494	0.75 538	0.48 500	0.43 575	0.89 540	0.48 501	1.05 492	1.15 575	0.66 341	0.86 388	0.88 483	0.70 510	0.99 553	0.65 506	0.32 583	0.15 420	0.28 556	0.20 464	0.40 593	0.36 588

FADNet	0.61 522	0.51 590	1.10 590	0.45 463	0.44 582	0.65 461	0.41 453	1.19 555	1.05 546	0.70 366	0.84 375	0.98 515	0.66 484	0.82 490	0.50 448	0.29 561	0.30 598	0.27 548	0.30 582	0.46 612	0.35 586

ACV-stereo	0.62 523	0.34 516	1.00 579	0.43 418	0.31 478	1.20 601	0.40 436	0.75 365	0.83 425	0.64 319	0.77 327	2.10 639	1.03 599	0.81 487	0.64 504	0.21 457	0.17 472	0.18 334	0.18 408	0.21 448	0.21 474

SGM-Forest	0.62 523	0.32 503	0.39 246	0.43 418	0.30 456	1.02 566	0.55 545	1.09 508	1.05 546	1.06 573	1.18 536	1.10 555	0.67 487	0.88 519	0.62 497	0.31 571	0.33 619	0.33 585	0.30 582	0.30 545	0.28 538
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 525	0.28 473	0.99 578	0.40 316	0.30 456	1.03 569	0.56 551	1.10 511	0.99 517	0.97 537	1.22 543	1.06 540	0.69 497	1.07 570	0.95 581	0.19 416	0.11 217	0.16 234	0.13 219	0.22 471	0.21 474

fast-acv-ft	0.64 526	0.30 494	0.73 527	0.45 463	0.34 516	1.17 597	0.49 507	0.86 409	0.98 512	1.02 558	1.36 570	1.29 583	0.85 562	0.76 464	0.81 542	0.21 457	0.23 551	0.23 486	0.23 521	0.21 448	0.20 454

StereoDRNet	0.64 526	0.33 511	0.68 503	0.51 545	0.43 575	1.03 569	0.53 536	1.47 625	0.99 517	1.10 584	0.87 396	1.07 545	0.71 514	0.82 490	0.88 562	0.23 501	0.19 512	0.25 516	0.23 521	0.27 528	0.19 431

PSMNet_ROB	0.64 526	0.37 534	0.65 488	0.56 586	0.42 569	0.97 557	0.83 618	1.21 562	0.92 485	0.79 419	1.02 470	1.08 547	0.63 459	0.82 490	0.91 576	0.29 561	0.20 524	0.31 574	0.31 590	0.26 517	0.23 499

CBMV	0.64 526	0.35 522	0.41 270	0.42 397	0.25 301	1.01 564	0.77 611	1.13 525	1.09 563	1.17 592	1.22 543	1.04 534	0.75 528	0.88 519	0.63 501	0.28 554	0.30 598	0.34 587	0.30 582	0.26 517	0.26 521
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
z-ln-s-r	0.66 530	0.36 527	1.30 617	0.39 273	0.26 349	0.57 395	0.63 570	0.80 388	1.03 536	0.80 421	1.43 586	0.91 494	0.76 531	1.08 573	1.87 642	0.16 300	0.12 279	0.17 281	0.14 258	0.20 424	0.16 358

TCMNet	0.66 530	0.39 552	0.98 577	0.59 598	0.61 627	0.96 555	0.55 545	1.05 492	0.90 473	0.84 462	1.14 521	0.89 487	0.65 476	0.85 509	1.01 593	0.26 533	0.26 575	0.31 574	0.28 574	0.32 557	0.29 545

YMNet	0.66 530	0.38 544	0.90 568	0.52 558	0.46 594	1.08 580	0.49 507	1.00 466	0.77 386	1.18 594	1.29 560	1.12 559	0.74 524	0.85 509	0.86 552	0.27 543	0.31 607	0.25 516	0.25 546	0.24 501	0.23 499

YMNet_1	0.66 530	0.38 544	0.90 568	0.52 558	0.46 594	1.08 580	0.49 507	1.00 466	0.77 386	1.18 594	1.29 560	1.12 559	0.74 524	0.85 509	0.86 552	0.27 543	0.31 607	0.25 516	0.25 546	0.24 501	0.23 499

DRN-Test	0.66 530	0.32 503	0.66 494	0.50 529	0.39 551	1.15 593	0.61 566	1.49 628	1.01 528	1.12 587	1.08 499	1.06 540	0.69 497	0.77 472	0.94 578	0.23 501	0.17 472	0.26 535	0.25 546	0.25 510	0.21 474

iinet-f	0.67 535	0.26 442	2.15 649	0.39 273	0.31 478	1.19 600	0.56 551	0.84 402	0.84 430	0.80 421	1.17 534	1.05 538	0.84 561	0.71 434	1.21 611	0.20 440	0.18 494	0.17 281	0.15 290	0.20 424	0.20 454

GASNet	0.67 535	0.72 624	0.96 574	0.70 631	0.48 599	0.62 431	0.47 493	1.08 504	1.03 536	0.94 523	0.82 364	0.93 502	0.83 559	1.33 609	0.80 539	0.31 571	0.22 541	0.29 565	0.28 574	0.44 605	0.24 508

FINET	0.67 535	0.42 563	1.00 579	0.46 484	0.43 575	0.83 531	0.89 626	1.08 504	1.50 624	0.87 481	1.14 521	0.71 403	0.68 493	0.92 537	0.70 519	0.36 606	0.30 598	0.26 535	0.24 537	0.35 575	0.33 573

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 535	0.81 633	0.73 527	0.53 568	0.37 535	1.40 615	0.53 536	1.04 487	0.79 405	0.88 491	0.94 423	0.95 506	0.53 391	0.93 543	0.58 483	0.39 612	0.30 598	0.57 636	0.31 590	0.53 626	0.30 554

PA-Net	0.67 535	0.43 565	0.83 554	0.50 529	0.53 612	0.94 549	0.68 587	1.10 511	1.14 574	0.80 421	0.88 404	0.87 478	0.77 538	1.02 562	0.88 562	0.24 513	0.41 636	0.29 565	0.44 627	0.26 517	0.34 581
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GwcNet	0.69 540	0.36 527	1.10 590	0.51 545	0.42 569	1.08 580	0.50 512	1.21 562	1.16 576	1.00 550	1.37 573	1.06 540	0.79 545	0.92 537	0.94 578	0.25 523	0.24 560	0.24 503	0.22 505	0.23 488	0.26 521

NaN_ROB	0.69 540	0.44 570	0.69 509	0.51 545	0.33 507	0.97 557	1.06 641	1.22 570	1.19 582	1.24 606	0.96 436	1.08 547	0.78 543	1.20 590	0.67 512	0.24 513	0.30 598	0.23 486	0.24 537	0.23 488	0.25 515

GANet	0.70 542	0.37 534	0.55 441	0.51 545	0.34 516	0.94 549	0.96 634	1.08 504	0.94 498	1.04 567	1.98 627	1.13 565	0.88 571	1.12 580	0.66 509	0.25 523	0.26 575	0.27 548	0.22 505	0.31 551	0.22 492

DISCO	0.70 542	0.26 442	0.68 503	0.44 438	0.31 478	1.14 591	0.51 528	1.23 575	1.23 589	0.81 434	1.05 486	1.50 615	0.85 562	1.82 640	1.03 594	0.19 416	0.15 420	0.18 334	0.16 324	0.24 501	0.23 499

XPNet_ROB	0.70 542	0.35 522	0.68 503	0.52 558	0.40 556	0.79 511	0.85 624	1.16 546	0.94 498	1.33 613	1.15 527	1.38 602	0.83 559	1.03 564	0.90 574	0.32 583	0.25 568	0.26 535	0.24 537	0.31 551	0.28 538

ETE_ROB	0.70 542	0.49 582	0.73 527	0.56 586	0.36 528	0.79 511	0.87 625	1.14 534	0.93 491	1.19 596	1.18 536	1.39 603	0.82 554	0.99 553	0.80 539	0.26 533	0.21 534	0.31 574	0.26 561	0.33 564	0.34 581

Wz-Net-LNSev	0.71 546	0.51 590	1.36 627	0.50 529	0.41 563	1.15 593	0.69 592	1.21 562	1.07 558	1.02 558	1.12 509	1.08 547	0.87 567	0.89 525	0.89 572	0.24 513	0.22 541	0.21 450	0.19 439	0.26 517	0.26 521

APVNet	0.71 546	0.37 534	0.89 567	0.56 586	0.45 586	1.18 599	0.68 587	1.41 619	0.85 438	0.81 434	1.15 527	1.04 534	0.81 550	1.10 577	1.17 608	0.26 533	0.28 588	0.32 580	0.31 590	0.29 536	0.30 554

Syn2CoEx	0.71 546	0.51 590	0.95 572	0.64 613	0.45 586	0.91 543	0.53 536	1.48 626	1.13 571	0.93 520	1.35 569	1.02 530	0.99 594	0.92 537	0.80 539	0.30 568	0.27 584	0.28 556	0.24 537	0.23 488	0.24 508

DANet	0.71 546	0.45 574	0.91 570	0.59 598	0.40 556	0.81 520	0.40 436	0.97 457	0.84 430	1.20 601	1.22 543	1.33 594	0.88 571	1.16 584	1.24 612	0.27 543	0.23 551	0.31 574	0.25 546	0.35 575	0.32 568
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
RYNet	0.72 550	0.35 522	0.64 482	0.53 568	0.67 633	1.31 611	0.67 582	1.20 560	1.18 580	1.05 569	0.87 396	1.27 580	0.93 584	0.93 543	1.27 616	0.22 484	0.16 452	0.26 535	0.23 521	0.40 593	0.39 602

NCCL2	0.72 550	0.41 561	0.65 488	0.64 613	0.44 582	0.98 561	1.20 649	1.11 517	1.00 524	0.98 542	0.96 436	1.49 614	0.87 567	0.90 527	0.79 537	0.31 571	0.26 575	0.39 604	0.39 614	0.32 557	0.32 568

FAT-Stereo	0.73 552	0.33 511	0.75 538	0.49 515	0.37 535	0.71 482	0.59 558	1.36 611	1.30 606	1.03 566	1.40 579	1.59 624	1.15 610	0.87 516	0.86 552	0.28 554	0.28 588	0.28 556	0.23 521	0.28 532	0.38 599

DStereoRT	0.74 553	0.19 213	0.50 402	0.51 545	0.33 507	1.10 584	0.34 317	0.82 394	0.76 377	0.78 414	1.05 486	0.51 286	0.73 521	0.76 464	0.48 443	0.16 300	0.13 350	3.96 691	1.37 681	0.19 406	0.14 278

S-Stereo	0.74 553	0.35 522	0.96 574	0.56 586	0.45 586	0.82 528	0.60 561	1.24 582	1.60 636	0.96 532	1.41 581	1.12 559	0.94 585	0.80 484	1.04 597	0.26 533	0.31 607	0.28 556	0.25 546	0.32 557	0.47 628

LALA_ROB	0.74 553	0.43 565	0.69 509	0.54 575	0.40 556	1.01 564	0.95 633	1.21 562	1.07 558	1.22 603	1.12 509	1.56 621	0.79 545	1.04 566	0.86 552	0.33 592	0.22 541	0.35 589	0.30 582	0.35 575	0.31 564

w-ln-seven-2	0.76 556	0.43 565	2.32 651	0.52 558	0.38 545	0.90 542	0.65 576	1.11 517	1.12 570	1.19 596	1.28 556	1.09 551	0.99 594	1.07 570	0.87 558	0.20 440	0.19 512	0.23 486	0.22 505	0.26 517	0.22 492

PSMNet-RUCA	0.76 556	0.75 627	1.08 589	1.01 648	0.90 644	0.69 472	0.50 512	1.11 517	1.03 536	0.78 414	1.11 505	0.80 457	0.72 518	0.88 519	0.63 501	0.53 640	0.27 584	0.76 644	0.46 628	0.66 640	0.47 628

Wz-Net-MNSev	0.76 556	0.40 557	1.34 622	0.50 529	0.40 556	1.44 621	0.83 618	1.15 538	1.16 576	1.25 608	1.20 541	1.13 565	0.81 550	1.16 584	1.00 592	0.22 484	0.19 512	0.24 503	0.23 521	0.28 532	0.26 521

DGSMNet	0.76 556	0.55 603	1.29 616	0.58 594	0.62 628	0.94 549	0.70 597	1.26 588	1.11 565	0.83 455	1.24 549	1.00 521	0.71 514	1.03 564	0.81 542	0.34 598	0.29 593	0.41 611	0.40 617	0.57 632	0.55 640

RP	0.76 556	0.36 527	0.63 477	0.66 621	0.58 624	0.80 515	0.55 545	1.14 534	1.22 588	0.97 537	1.65 606	1.43 608	1.32 624	1.01 557	0.84 547	0.33 592	0.30 598	0.36 594	0.30 582	0.34 570	0.34 581

edge stereo	0.76 556	0.38 544	0.74 532	0.52 558	0.43 575	0.80 515	0.53 536	1.28 593	1.06 552	1.28 609	1.38 578	1.81 629	1.11 607	1.08 573	0.85 551	0.33 592	0.32 613	0.41 611	0.28 574	0.32 557	0.36 588

NCC-stereo	0.78 562	0.40 557	0.76 543	0.61 606	0.67 633	0.81 520	0.69 592	1.54 637	1.11 565	0.90 503	1.36 570	1.33 594	1.16 611	1.19 588	0.88 562	0.31 571	0.30 598	0.37 599	0.48 637	0.33 564	0.33 573

Nwc_Net	0.78 562	0.38 544	0.73 527	0.60 604	0.55 616	1.05 574	0.55 545	1.67 646	1.05 546	0.88 491	1.86 621	1.40 605	1.09 605	1.10 577	0.87 558	0.30 568	0.25 568	0.36 594	0.38 610	0.29 536	0.29 545

Abc-Net	0.78 562	0.40 557	0.76 543	0.61 606	0.67 633	0.81 520	0.69 592	1.54 637	1.11 565	0.90 503	1.36 570	1.33 594	1.16 611	1.19 588	0.88 562	0.31 571	0.30 598	0.37 599	0.48 637	0.33 564	0.33 573
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RGC	0.79 565	0.59 608	0.71 518	0.65 618	0.65 631	0.92 548	0.58 555	1.29 594	1.05 546	1.07 576	1.45 592	1.47 612	1.03 599	1.21 594	0.88 562	0.32 583	0.30 598	0.48 626	0.40 617	0.37 586	0.37 593

stereogan	0.80 566	0.31 499	0.71 518	0.59 598	0.50 603	1.72 638	0.48 501	1.35 608	1.37 611	1.00 550	1.46 594	1.56 621	0.95 588	1.29 604	0.84 547	0.28 554	0.29 593	0.29 565	0.25 546	0.38 590	0.38 599

ADCRef	0.80 566	0.43 565	1.32 620	0.50 529	0.45 586	1.07 576	0.51 528	1.07 500	0.98 512	1.17 592	1.42 583	0.87 478	0.91 574	0.85 509	3.19 662	0.18 384	0.16 452	0.23 486	0.23 521	0.22 471	0.21 474

GANetREF_RVC	0.80 566	0.75 627	0.86 561	0.66 621	0.42 569	1.15 593	0.98 635	1.14 534	1.19 582	1.01 555	1.02 470	1.10 555	0.90 573	1.15 582	0.76 532	0.48 630	0.39 633	0.57 636	0.38 610	0.63 638	0.46 623
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
AF-Net	0.81 569	0.39 552	0.68 503	0.64 613	0.54 614	0.91 543	0.51 528	1.61 642	1.31 607	0.96 532	2.02 629	1.46 609	1.26 622	1.11 579	0.99 588	0.32 583	0.24 560	0.39 604	0.27 568	0.30 545	0.25 515

SQANet	0.82 570	0.74 626	0.67 498	1.13 653	0.98 652	1.11 585	0.47 493	1.07 500	0.83 425	0.91 508	1.05 486	1.03 532	0.74 524	1.01 557	0.64 504	0.61 644	0.24 560	1.03 654	0.35 605	1.18 658	0.58 641

Anonymous_2	0.82 570	0.44 570	0.63 477	0.40 316	0.43 575	0.80 515	0.52 531	0.72 344	0.77 386	0.71 373	0.60 266	0.87 478	0.76 531	0.75 460	0.58 483	0.52 636	0.54 651	0.54 634	4.82 694	0.56 630	0.40 605

ccnet	0.82 570	0.57 606	0.75 538	0.54 575	0.59 625	1.09 583	0.66 579	1.38 614	0.94 498	1.12 587	1.44 589	1.29 583	0.92 579	0.95 552	1.24 612	0.49 632	0.42 638	0.50 631	0.47 635	0.51 621	0.46 623

psmorigin	0.82 570	0.51 590	2.09 647	0.49 515	0.41 563	0.85 535	0.50 512	1.04 487	0.88 456	1.45 618	1.43 586	1.50 615	1.06 602	1.22 596	0.97 584	0.31 571	0.32 613	0.27 548	0.27 568	0.33 564	0.42 610

STTRV1_RVC	0.82 570	0.59 608	1.16 597	0.67 624	0.81 640	1.11 585	0.63 570	1.30 597	1.11 565	0.98 542	1.33 567	1.08 547	0.95 588	1.26 600	0.87 558	0.55 642	0.25 568	0.43 613	0.39 614	0.58 635	0.40 605

CC-Net-ROB	0.82 570	0.96 645	0.85 556	0.58 594	0.45 586	1.27 609	0.70 597	1.17 551	1.02 531	0.83 455	1.23 547	0.90 492	0.77 538	1.06 567	0.69 516	0.46 626	0.34 621	1.71 662	0.38 610	0.59 636	0.36 588

GCST	0.83 576	1.22 656	0.74 532	1.58 661	1.01 655	1.06 575	0.23 106	0.78 381	0.78 396	0.97 537	0.65 280	0.78 446	0.35 262	0.92 537	0.34 300	0.96 655	0.65 657	1.20 656	0.81 660	0.91 647	0.70 645

aanetorigin	0.83 576	0.56 604	1.87 644	0.49 515	0.38 545	0.56 389	0.66 579	0.70 331	1.00 524	2.42 660	2.02 629	1.31 586	1.18 614	0.93 543	1.13 607	0.20 440	0.18 494	0.20 408	0.19 439	0.27 528	0.30 554

CSAN	0.83 576	0.49 582	0.77 548	0.60 604	0.41 563	1.14 591	1.06 641	1.19 555	1.46 622	1.32 611	1.43 586	1.37 601	1.19 616	1.27 603	0.86 552	0.39 612	0.31 607	0.36 594	0.37 607	0.35 575	0.34 581

SDNR	0.86 579	0.37 534	1.47 633	0.40 316	0.38 545	3.38 671	0.33 301	0.90 428	0.98 512	0.99 545	2.09 632	0.59 336	0.71 514	1.29 604	0.70 519	0.51 635	0.56 653	0.36 594	0.26 561	0.43 604	0.46 623

RTSC	0.87 580	0.48 578	1.23 609	0.52 558	0.37 535	1.13 590	0.50 512	1.34 604	1.79 642	1.51 622	1.24 549	1.12 559	0.81 550	1.62 628	2.16 648	0.25 523	0.19 512	0.23 486	0.24 537	0.30 545	0.31 564

PWC_ROB	0.87 580	0.52 598	1.28 613	0.50 529	0.32 495	0.91 543	0.37 381	1.36 611	1.46 622	1.61 629	2.59 647	1.16 570	1.01 598	1.34 611	1.40 624	0.25 523	0.18 494	0.28 556	0.20 464	0.29 536	0.28 538

UDG	0.88 582	0.82 636	0.67 498	1.00 647	0.96 649	1.02 566	0.57 554	1.13 525	0.99 517	0.90 503	0.97 449	1.31 586	0.99 594	0.85 509	0.84 547	0.54 641	0.32 613	1.77 663	0.40 617	0.94 649	0.66 644

FBW_ROB	0.88 582	0.50 586	0.85 556	0.55 583	0.40 556	1.17 597	0.78 613	1.50 629	1.37 611	1.33 613	1.27 554	1.48 613	1.00 597	2.57 664	0.98 587	0.25 523	0.32 613	0.45 617	0.30 582	0.34 570	0.28 538

XQC	0.89 584	0.65 618	1.31 618	0.67 624	0.52 611	1.22 603	0.68 587	1.26 588	1.52 625	1.14 590	1.11 505	1.28 582	1.04 601	1.40 619	1.77 636	0.38 610	0.24 560	0.37 599	0.31 590	0.53 626	0.47 628

DeepPrunerF	0.89 584	0.52 598	3.43 663	0.68 628	0.81 640	0.72 489	0.72 605	1.22 570	1.99 648	0.93 520	1.01 461	0.87 478	0.86 564	1.08 573	0.95 581	0.34 598	0.28 588	0.43 613	0.39 614	0.30 545	0.32 568

PWCDC_ROB	0.89 584	0.49 582	0.80 552	0.74 635	0.40 556	1.03 569	0.39 425	1.33 602	2.35 659	1.02 558	3.77 665	0.81 460	0.92 579	1.20 590	0.90 574	0.34 598	0.22 541	0.24 503	0.20 464	0.34 570	0.29 545

PASM	0.90 587	0.64 617	1.69 638	0.69 630	0.69 636	0.78 508	0.84 621	1.03 484	1.26 600	1.19 596	1.15 527	1.31 586	0.98 593	1.24 598	1.03 594	0.52 636	0.56 653	0.59 639	0.66 652	0.56 630	0.54 639

Wz-Net-SNSev	0.91 588	0.73 625	2.13 648	0.56 586	0.45 586	0.95 552	1.13 646	1.34 604	1.24 591	1.02 558	1.30 563	1.46 609	0.86 564	1.81 639	1.50 626	0.25 523	0.23 551	0.25 516	0.26 561	0.32 557	0.29 545

MDST_ROB	0.91 588	0.27 459	0.85 556	0.63 612	0.41 563	2.53 654	0.71 603	1.60 640	1.13 571	2.83 667	1.73 612	0.97 511	0.69 497	1.61 627	0.73 527	0.25 523	0.22 541	0.32 580	0.28 574	0.25 510	0.24 508

PDISCO_ROB	0.91 588	0.48 578	1.06 585	0.99 645	0.97 650	1.67 636	0.63 570	1.64 644	1.59 633	1.06 573	1.18 536	1.31 586	0.79 545	1.55 622	0.97 584	0.49 632	0.22 541	0.45 617	0.40 617	0.45 609	0.37 593

SHD	0.93 591	0.50 586	1.18 603	0.59 598	0.46 594	0.97 557	0.48 501	1.70 648	2.15 650	1.58 626	1.37 573	1.42 606	1.19 616	1.31 607	1.60 629	0.31 571	0.26 575	0.32 580	0.33 600	0.40 593	0.42 610

G-Net	0.95 592	0.46 576	1.04 583	0.64 613	0.48 599	2.12 650	0.64 574	1.01 476	0.87 452	1.75 638	2.82 654	1.30 585	1.64 645	1.06 567	0.96 583	0.36 606	0.29 593	0.35 589	0.25 546	0.45 609	0.42 610

DStereoO	0.96 593	0.70 623	0.72 523	0.62 610	0.45 586	0.74 491	0.92 631	1.09 508	1.29 605	1.19 596	1.23 547	0.99 517	1.71 647	1.29 604	0.99 588	2.01 678	0.35 623	0.77 645	0.30 582	1.42 660	0.38 599

w-ln-seven	0.96 593	0.48 578	2.41 654	0.54 575	0.50 603	1.41 617	0.70 597	1.67 646	1.81 643	1.49 619	1.50 596	1.26 578	0.87 567	1.15 582	1.80 640	0.23 501	0.21 534	0.25 516	0.25 546	0.31 551	0.26 521

anonymity	0.97 595	0.89 640	1.05 584	0.92 643	1.03 656	0.97 557	0.81 617	1.29 594	0.91 480	1.07 576	0.98 450	1.00 521	0.95 588	1.02 562	0.92 577	0.96 655	0.95 677	0.90 651	0.91 667	0.92 648	0.94 656

SGM_RVC	0.97 595	0.28 473	0.41 270	0.39 273	0.22 190	1.55 627	0.73 607	1.51 632	1.25 597	2.25 656	1.92 623	2.58 651	1.56 639	2.02 649	1.19 610	0.27 543	0.27 584	0.27 548	0.25 546	0.25 510	0.25 515
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DPSNet	0.99 597	0.42 563	1.88 645	0.53 568	0.41 563	1.59 630	1.26 655	2.21 659	1.43 617	1.10 584	1.11 505	1.46 609	1.95 656	1.34 611	1.26 614	0.34 598	0.25 568	0.25 516	0.21 487	0.46 612	0.37 593

z-mn7	1.00 598	0.50 586	1.70 640	0.53 568	0.36 528	1.75 639	0.71 603	1.22 570	2.28 654	0.96 532	2.54 643	1.42 606	0.95 588	2.19 656	1.54 627	0.22 484	0.19 512	0.21 450	0.20 464	0.27 528	0.25 515

Consistency-Raft	1.01 599	0.81 633	1.24 610	0.84 640	0.97 650	0.81 520	0.84 621	1.30 597	1.59 633	1.05 569	1.68 611	1.12 559	0.91 574	0.92 537	1.11 602	0.65 645	0.74 661	0.79 647	0.90 664	1.06 656	0.79 650

xxxx	1.01 599	0.22 339	0.43 304	0.36 180	0.21 161	0.82 528	0.36 364	1.32 600	0.88 456	0.71 373	0.94 423	0.97 511	0.63 459	0.64 378	10.58 685	0.20 440	0.16 452	0.18 334	0.17 380	0.19 406	0.19 431

test_xeample	1.01 599	0.21 298	0.42 291	0.35 152	0.21 161	0.71 482	0.39 425	1.23 575	0.86 443	0.81 434	1.04 481	0.69 395	0.61 446	0.69 422	10.93 686	0.19 416	0.15 420	0.18 334	0.17 380	0.18 372	0.17 380

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 602	0.57 606	1.51 635	0.67 624	0.50 603	2.57 655	1.66 671	1.20 560	1.43 617	1.38 615	1.57 603	1.33 594	0.92 579	1.64 631	0.88 562	0.37 609	0.39 633	0.46 620	0.60 649	0.41 599	0.40 605

ADCPNet	1.03 603	0.48 578	2.70 656	0.54 575	0.42 569	1.40 615	0.75 609	1.13 525	1.07 558	1.22 603	1.42 583	1.68 626	1.09 605	1.36 616	3.45 666	0.30 568	0.28 588	0.29 565	0.32 597	0.37 586	0.35 586

MSAF-DinoV2	1.04 604	0.38 544	1.32 620	0.54 575	0.29 437	0.89 540	0.72 605	1.52 635	1.24 591	1.05 569	1.41 581	2.98 655	1.49 634	2.74 665	2.83 660	0.22 484	0.14 389	0.20 408	0.22 505	0.32 557	0.32 568

otaku	1.04 604	0.93 642	0.88 563	1.33 659	1.05 658	1.66 634	0.70 597	1.40 618	1.18 580	1.08 580	1.32 566	1.33 594	0.91 574	1.23 597	0.76 532	0.72 648	0.46 648	1.24 657	0.50 642	1.40 659	0.75 646

SuperB	1.04 604	0.37 534	4.81 671	0.43 418	0.31 478	0.99 562	0.46 486	1.02 480	2.09 649	1.09 582	1.09 502	0.75 431	0.81 550	1.06 567	1.76 635	0.19 416	0.15 420	0.17 281	0.15 290	2.82 685	0.26 521

ADCL	1.04 604	0.38 544	1.35 623	0.50 529	0.39 551	1.61 631	0.89 626	1.29 594	1.39 614	1.29 610	1.50 596	1.24 576	1.24 619	1.37 617	4.87 674	0.21 457	0.19 512	0.25 516	0.25 546	0.29 536	0.27 531

test_sample9	1.05 608	0.36 527	0.72 523	0.38 241	0.30 456	0.71 482	0.43 470	1.06 496	0.88 456	0.92 516	0.86 388	0.85 467	0.69 497	1.20 590	1.36 620	0.41 617	8.41 695	0.40 607	0.41 622	0.36 581	0.33 573

DDUNet	1.06 609	2.56 684	0.68 503	1.21 655	1.26 661	1.03 569	0.69 592	1.11 517	0.94 498	0.96 532	1.22 543	1.27 580	0.82 554	0.93 543	0.72 526	0.84 652	0.38 629	1.99 666	0.60 649	1.10 657	0.85 652

ADCP+	1.06 609	0.35 522	1.51 635	0.49 515	0.51 607	1.45 622	0.55 545	1.25 586	1.03 536	1.16 591	1.15 527	1.10 555	1.07 604	1.56 624	6.75 681	0.19 416	0.16 452	0.23 486	0.21 487	0.28 532	0.21 474

Selective-IGEV-i16pb	1.07 611	0.24 399	9.45 678	0.41 352	0.32 495	1.76 640	0.59 558	1.00 466	1.54 628	0.66 341	1.20 541	0.98 515	0.57 418	0.78 477	0.62 497	0.27 543	0.17 472	0.18 334	0.20 464	0.21 448	0.23 499

SAMSARA	1.07 611	0.65 618	1.19 604	1.06 652	0.90 644	1.76 640	1.76 675	1.46 624	1.44 620	1.51 622	1.16 532	2.00 638	1.14 609	1.48 620	1.31 618	0.39 612	0.44 645	0.35 589	0.38 610	0.49 618	0.49 634

SANet	1.07 611	0.41 561	1.06 585	0.48 500	0.30 456	1.41 617	0.94 632	1.42 620	3.36 672	1.58 626	2.43 640	2.33 646	1.70 646	1.34 611	1.07 599	0.28 554	0.24 560	0.26 535	0.23 521	0.34 570	0.30 554

zh-mn7	1.08 614	0.65 618	4.00 667	0.52 558	0.38 545	1.16 596	0.62 568	1.15 538	1.77 641	1.74 637	2.31 633	1.17 571	0.91 574	2.10 651	1.77 636	0.24 513	0.21 534	0.22 465	0.22 505	0.25 510	0.28 538

zh-sn7	1.09 615	0.75 627	3.23 661	0.57 592	0.42 569	1.11 585	0.89 626	1.19 555	1.27 601	1.41 617	1.98 627	1.25 577	1.47 633	1.99 648	2.62 657	0.26 533	0.26 575	0.26 535	0.27 568	0.35 575	0.30 554

Ntro	1.09 615	0.97 648	0.91 570	1.44 660	1.19 660	1.69 637	0.80 616	1.35 608	1.25 597	1.00 550	1.29 560	1.31 586	0.97 592	1.26 600	0.84 547	0.84 652	0.43 643	1.36 658	0.50 642	1.56 661	0.78 648

MFN_U_SF_RVC	1.09 615	0.59 608	1.97 646	0.67 624	0.44 582	1.93 644	0.60 561	1.85 652	1.36 609	1.61 629	1.54 601	1.95 637	1.37 627	1.64 631	1.73 632	0.40 616	0.37 627	0.45 617	0.48 637	0.44 605	0.44 617

AANet	1.13 618	1.01 650	2.99 659	0.44 438	0.37 535	0.91 543	0.54 540	1.27 590	2.31 657	2.35 658	2.37 639	2.22 641	1.53 635	1.18 587	1.43 625	0.32 583	0.23 551	0.28 556	0.25 546	0.35 575	0.33 573

Wz-Net-TNSev	1.14 619	1.06 653	4.32 670	0.49 515	0.42 569	1.51 625	1.11 645	1.48 626	1.40 616	1.22 603	1.26 553	1.58 623	1.43 631	1.76 637	1.70 631	0.32 583	0.31 607	0.26 535	0.30 582	0.41 599	0.41 609

ADCMid	1.14 619	0.52 598	2.23 650	0.53 568	0.43 575	1.07 576	0.75 609	1.23 575	1.05 546	2.15 652	1.44 589	1.50 615	1.43 631	1.56 624	5.01 675	0.26 533	0.24 560	0.29 565	0.31 590	0.37 586	0.33 573

MFMNet_re	1.14 619	0.97 648	1.19 604	0.99 645	0.95 648	1.25 607	1.22 652	1.39 615	1.55 629	1.69 636	1.67 610	1.21 573	1.53 635	1.12 580	0.99 588	0.87 654	0.75 665	0.79 647	0.75 656	0.90 646	0.94 656

WCMA_ROB	1.14 619	0.36 527	0.76 543	0.49 515	0.44 582	1.23 605	0.67 582	1.11 517	1.23 589	2.84 668	3.95 671	3.28 662	1.83 652	1.25 599	0.99 588	0.44 622	0.34 621	0.34 587	0.37 607	0.41 599	0.40 605

AnyNet_C32	1.16 623	0.62 615	2.40 653	0.57 592	0.55 616	1.41 617	1.34 661	1.18 554	1.24 591	1.49 619	1.42 583	1.39 603	1.20 618	1.55 622	4.82 673	0.29 561	0.28 588	0.29 565	0.34 602	0.38 590	0.42 610

222	1.18 624	0.22 339	0.44 314	0.37 204	0.22 190	0.79 511	0.37 381	1.31 599	0.89 470	0.92 516	1.08 499	0.72 412	0.71 514	0.66 394	13.89 689	0.20 440	0.15 420	0.17 281	0.16 324	0.18 372	0.19 431

WZ-Net	1.19 625	0.59 608	4.07 668	0.62 610	0.51 607	1.34 612	1.31 660	1.32 600	1.74 640	1.53 625	1.65 606	1.74 628	1.28 623	2.25 658	2.01 645	0.27 543	0.21 534	0.23 486	0.25 546	0.40 593	0.39 602

MSMD_ROB	1.21 626	0.49 582	0.62 467	0.59 598	0.50 603	1.62 633	0.67 582	1.23 575	1.24 591	2.45 661	3.77 665	3.09 659	2.98 672	1.32 608	0.81 542	0.45 624	0.41 636	0.49 629	0.51 644	0.47 615	0.44 617

pmcnn	1.23 627	0.29 485	0.96 574	0.40 316	0.23 238	0.95 552	0.69 592	1.16 546	1.28 603	1.67 635	2.33 635	11.15 691	0.86 564	0.93 543	0.88 562	0.15 244	0.12 279	0.12 44	0.10 77	0.15 255	0.15 310

NVStereoNet_ROB	1.24 628	0.90 641	1.13 594	0.86 641	0.88 643	1.11 585	0.99 637	1.42 620	1.53 626	1.59 628	2.48 641	2.24 643	1.53 635	1.96 647	1.30 617	0.76 650	0.70 658	0.78 646	1.00 670	0.71 643	0.88 654
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
test_sample8	1.25 629	0.36 527	0.72 523	0.38 241	0.30 456	0.71 482	0.43 470	1.13 525	0.75 369	1.50 621	0.95 432	3.29 663	1.59 641	1.20 590	1.36 620	0.41 617	8.41 695	0.40 607	0.41 622	0.36 581	0.33 573

SPS-STEREO	1.25 629	0.93 642	1.06 585	1.04 650	1.03 656	1.41 617	0.91 630	1.51 632	1.19 582	2.09 650	1.83 618	1.94 636	1.39 628	1.62 628	1.39 623	0.97 657	0.94 676	0.90 651	0.89 663	0.96 651	0.96 659
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PVD	1.28 631	0.67 621	1.28 613	0.74 635	0.62 628	1.50 624	0.84 621	1.99 655	2.96 666	2.18 653	2.36 638	1.85 633	1.95 656	1.92 644	1.94 643	0.39 612	0.36 626	0.49 629	0.37 607	0.51 621	0.64 642

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 632	0.87 639	1.76 642	0.86 641	0.56 619	4.29 676	1.79 676	1.50 629	1.98 647	1.61 629	1.85 620	1.84 631	1.41 629	1.89 642	1.36 620	0.48 630	0.40 635	0.56 635	0.57 647	0.69 641	0.48 631

MeshStereo	1.34 632	0.43 565	0.54 436	0.44 438	0.34 516	1.66 634	0.60 561	1.94 653	1.37 611	4.47 681	3.25 656	4.71 672	1.94 655	1.92 644	1.17 608	0.35 602	0.35 623	0.37 599	0.31 590	0.32 557	0.32 568
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
RainbowNet	1.35 634	1.49 664	1.19 604	1.88 669	1.45 662	1.48 623	1.07 643	1.61 642	1.55 629	1.20 601	1.59 604	1.54 619	1.13 608	1.34 611	0.97 584	1.36 670	0.70 658	1.82 664	0.79 659	1.71 664	1.07 665

ACVNet-4b	1.35 634	1.31 659	1.10 590	1.90 670	1.59 664	1.92 643	0.77 611	1.52 635	1.62 637	1.05 569	1.60 605	2.11 640	0.94 585	1.64 631	0.77 536	1.30 667	0.35 623	2.03 670	0.67 653	1.88 672	0.84 651

SGM+DAISY	1.35 634	0.94 644	1.25 611	0.96 644	1.00 654	1.52 626	1.02 640	1.34 604	1.21 586	2.64 663	2.65 649	2.44 648	1.56 639	1.64 631	1.26 614	0.97 657	0.95 677	0.90 651	0.90 664	0.94 649	0.96 659

FCDSN-DC	1.39 637	0.56 604	0.65 488	0.74 635	0.59 625	1.38 614	0.63 570	1.35 608	1.39 614	3.26 675	4.50 677	4.61 670	2.63 667	1.58 626	1.03 594	0.46 626	0.42 638	0.48 626	0.47 635	0.50 620	0.50 635
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
AAGNet	1.43 638	0.20 259	0.48 376	0.44 438	0.25 301	0.29 130	0.31 262	0.65 277	0.68 328	0.97 537	0.86 388	0.67 389	0.62 453	0.64 378	20.63 695	0.16 300	0.11 217	0.19 378	0.15 290	0.19 406	0.12 184

ACVNet_1	1.46 639	1.33 660	1.12 593	1.91 671	1.62 665	1.83 642	0.98 635	2.00 656	1.85 645	1.39 616	1.53 600	2.32 645	1.53 635	1.34 611	1.11 602	1.30 667	0.50 650	2.06 672	0.58 648	1.93 674	0.95 658

EDNetEfficient	1.46 639	0.80 632	6.12 673	0.47 492	0.39 551	0.69 472	0.83 618	0.90 428	2.77 665	3.50 677	1.96 626	1.66 625	2.03 658	1.26 600	4.18 671	0.21 457	0.18 494	0.21 450	0.20 464	0.41 599	0.39 602

ADCS	1.51 641	0.61 612	3.42 662	0.59 598	0.51 607	1.27 609	1.08 644	1.59 639	1.81 643	1.91 646	1.66 608	1.51 618	1.42 630	1.94 646	8.60 683	0.33 592	0.32 613	0.33 585	0.36 606	0.44 605	0.42 610

AnyNet_C01	1.56 642	1.05 651	7.45 675	0.64 613	0.54 614	1.99 645	1.38 663	1.43 622	1.36 609	1.63 632	1.92 623	1.84 631	1.33 626	2.40 660	4.03 668	0.33 592	0.32 613	0.32 580	0.34 602	0.44 605	0.45 621

FC-DCNN	1.59 643	0.51 590	0.66 494	0.61 606	0.49 601	1.56 628	0.70 597	1.66 645	1.53 626	4.64 682	4.62 678	5.85 679	3.34 676	1.84 641	1.11 602	0.46 626	0.42 638	0.47 621	0.46 628	0.48 616	0.46 623

DispFullNet	1.60 644	2.63 685	2.75 657	2.56 680	1.79 672	1.24 606	0.47 493	1.37 613	1.45 621	1.87 642	1.50 596	1.55 620	2.46 662	2.04 650	1.04 597	0.59 643	0.18 494	2.32 675	0.68 654	2.29 678	1.14 667

ELAS_RVC	1.60 644	0.61 612	1.01 581	0.70 631	0.56 619	2.00 646	1.89 678	1.96 654	2.65 662	3.33 676	3.26 657	3.03 656	3.41 677	2.49 662	2.09 647	0.52 636	0.45 646	0.50 631	0.48 637	0.54 628	0.52 637
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 646	0.61 612	0.95 572	0.68 628	0.55 616	3.01 669	1.55 669	2.39 661	2.33 658	3.64 678	3.89 669	2.75 653	2.90 671	2.15 654	2.27 654	0.52 636	0.45 646	0.50 631	0.48 637	0.54 628	0.52 637
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FC-DCNN v2	1.65 647	0.51 590	0.65 488	0.61 606	0.49 601	1.61 631	0.70 597	1.75 651	1.56 632	4.74 685	4.91 680	6.46 683	3.31 674	1.91 643	1.11 602	0.46 626	0.42 638	0.47 621	0.46 628	0.48 616	0.46 623

ACVNet_2	1.65 647	1.27 658	1.41 630	1.75 665	1.62 665	2.22 651	1.20 649	2.30 660	2.62 661	1.78 640	2.56 644	3.03 656	1.61 642	1.54 621	1.12 606	1.06 660	0.58 655	1.82 664	0.70 655	1.82 668	0.96 659

DStereoSA	1.73 649	0.63 616	1.57 637	0.80 639	0.79 639	1.26 608	1.30 656	1.34 604	1.43 617	1.24 606	7.52 688	0.92 499	7.68 684	1.65 635	2.29 655	0.41 617	0.29 593	0.63 640	0.60 649	1.04 654	1.18 672

IMH-64-1	1.86 650	1.62 669	1.16 597	2.20 674	1.89 674	2.33 652	1.30 656	2.89 665	2.29 655	1.66 633	2.80 652	2.49 649	1.61 642	2.10 651	1.78 638	1.60 671	0.74 661	2.43 676	1.02 671	2.12 675	1.17 670

IMH-64	1.86 650	1.62 669	1.16 597	2.20 674	1.89 674	2.33 652	1.30 656	2.89 665	2.29 655	1.66 633	2.80 652	2.49 649	1.61 642	2.10 651	1.78 638	1.60 671	0.74 661	2.43 676	1.02 671	2.12 675	1.17 670

DStereoFS	1.87 652	0.85 638	1.03 582	0.75 638	0.62 628	2.04 648	0.65 576	1.74 650	1.55 629	1.52 624	1.90 622	2.36 647	12.92 690	3.85 675	1.74 633	0.44 622	0.31 607	0.82 649	0.46 628	0.84 645	1.10 666

WAO-7	1.90 653	1.20 655	1.35 623	1.27 657	1.06 659	2.84 662	1.56 670	3.23 670	3.06 670	2.23 655	3.33 661	3.17 660	2.28 661	3.12 666	2.21 649	1.02 659	0.91 672	1.06 655	1.03 673	1.04 654	0.97 662

PWCK	1.92 654	1.66 672	3.12 660	1.65 662	0.91 646	2.84 662	2.26 682	2.10 657	2.41 660	2.36 659	2.31 633	2.22 641	1.82 650	3.43 669	2.03 646	1.61 673	0.71 660	1.51 659	0.82 661	1.69 663	0.91 655

MonStereo1	1.98 655	1.48 663	1.43 632	1.81 668	1.69 670	2.88 665	0.78 613	2.47 662	3.47 673	2.20 654	4.36 676	3.39 665	2.50 664	2.18 655	1.58 628	1.19 662	0.54 651	1.65 661	0.87 662	1.78 666	1.29 676

Dean	1.98 655	1.36 661	1.36 627	2.12 673	1.81 673	2.74 657	1.36 662	3.37 674	3.80 677	2.08 649	3.32 660	3.21 661	1.82 650	1.71 636	1.67 630	1.27 664	0.77 667	1.99 666	0.90 664	1.86 669	1.03 664

RTS	1.98 655	0.96 645	11.36 682	0.65 618	0.57 622	2.77 660	1.40 664	1.39 615	2.26 652	1.89 643	2.56 644	1.32 591	1.25 620	5.20 679	4.05 669	0.31 571	0.22 541	0.29 565	0.29 580	0.40 593	0.37 593

RTSA	1.98 655	0.96 645	11.36 682	0.65 618	0.57 622	2.77 660	1.40 664	1.39 615	2.26 652	1.89 643	2.56 644	1.32 591	1.25 620	5.20 679	4.05 669	0.31 571	0.22 541	0.29 565	0.29 580	0.40 593	0.37 593

WAO-6	2.04 659	1.50 665	1.16 597	1.70 663	1.67 669	2.69 656	1.44 667	3.06 667	3.63 676	1.98 647	3.27 658	3.54 668	2.07 659	2.36 659	2.22 651	1.31 669	0.91 672	2.04 671	1.22 680	1.73 665	1.27 675

IMH	2.04 659	1.62 669	1.20 607	2.20 674	1.89 674	2.91 668	1.30 656	3.11 668	3.03 668	1.81 641	3.35 662	3.03 656	1.90 653	2.48 661	1.80 640	1.66 674	0.77 667	2.45 678	1.04 674	2.15 677	1.19 674

LVE	2.12 661	1.44 662	1.36 627	1.99 672	1.78 671	2.75 658	1.79 676	2.82 664	3.95 678	1.90 645	4.33 675	3.52 667	1.81 649	2.24 657	1.74 633	1.74 675	0.87 670	2.06 672	1.13 676	1.91 673	1.35 677

MADNet+	2.23 662	2.43 681	10.85 681	1.22 656	0.91 646	2.76 659	1.40 664	2.12 658	1.67 639	1.32 611	1.74 614	1.86 634	1.74 648	6.25 682	4.41 672	0.65 645	0.64 656	0.58 638	0.54 646	0.80 644	0.76 647

KSHMR	2.57 663	1.93 675	1.69 638	2.63 682	2.42 681	2.86 664	2.07 679	3.27 672	6.50 682	2.49 662	3.36 663	3.41 666	1.92 654	2.49 662	1.94 643	2.13 681	1.40 684	2.79 686	1.50 684	2.73 683	1.77 680

notaker	2.76 664	2.29 680	1.80 643	2.96 684	2.58 685	2.90 667	1.75 674	3.24 671	3.05 669	2.78 666	4.24 674	6.15 682	2.51 665	3.34 668	2.75 659	2.31 683	1.18 680	3.00 687	1.65 685	2.84 686	1.97 682

JetBlue	2.78 665	1.26 657	7.04 674	1.16 654	1.48 663	8.00 684	6.02 689	2.60 663	1.92 646	2.12 651	2.64 648	3.34 664	3.05 673	6.49 683	3.39 664	0.78 651	0.76 666	0.75 643	0.76 657	0.97 653	1.18 672

WAO-8	2.92 666	1.55 667	1.35 623	1.79 666	1.63 667	5.23 678	1.22 652	4.58 682	12.56 690	2.84 668	4.07 673	4.83 673	2.72 669	3.49 670	2.25 652	1.27 664	0.91 672	1.99 666	1.15 678	1.86 669	1.15 668

Venus	2.92 666	1.55 667	1.35 623	1.79 666	1.63 667	5.23 678	1.22 652	4.58 682	12.56 690	2.84 668	4.06 672	4.83 673	2.72 669	3.49 670	2.25 652	1.27 664	0.91 672	1.99 666	1.15 678	1.86 669	1.15 668

ktn	2.98 668	2.25 679	1.73 641	2.84 683	2.53 684	3.76 675	2.15 680	3.70 676	5.47 681	2.75 665	5.17 684	5.94 680	2.48 663	3.23 667	2.46 656	2.34 685	1.44 685	2.78 685	2.03 687	2.45 681	2.01 684

TorneroNet-64	3.44 669	1.86 673	1.42 631	2.58 681	2.28 679	6.87 681	1.68 672	4.70 684	12.03 687	2.31 657	5.59 685	8.25 686	2.55 666	3.97 676	2.73 658	1.81 676	0.74 661	2.57 680	1.07 675	2.35 679	1.44 678

UNDER WATER	3.46 670	2.07 678	3.64 665	3.09 685	2.48 682	3.75 674	2.42 684	3.31 673	13.77 692	2.90 672	2.95 655	5.84 678	3.69 678	3.69 672	3.48 667	2.07 680	1.11 679	2.70 684	1.40 682	2.84 686	1.98 683

light-stereo	3.53 671	1.05 651	10.69 680	9.45 694	6.82 689	2.10 649	0.64 574	3.71 677	2.70 664	4.77 686	4.98 681	6.83 684	1.32 624	6.71 684	1.35 619	1.20 663	1.29 683	0.66 641	0.77 658	1.79 667	1.85 681

UNDER WATER-64	3.53 671	2.01 676	3.94 666	3.22 687	2.49 683	5.41 680	2.60 685	3.43 675	12.41 689	3.03 673	2.68 650	6.07 681	4.04 679	3.79 674	3.33 663	2.02 679	1.24 682	2.63 681	1.46 683	2.78 684	2.08 685

MultiAttention	3.58 673	0.24 399	0.62 467	0.54 575	0.34 516	22.90 695	2.72 686	1.60 640	1.13 571	0.80 421	1.81 617	1.14 568	0.43 335	35.29 708	0.61 494	0.17 349	0.12 279	0.23 486	0.23 521	0.34 570	0.29 545

DPSimNet_ROB	3.58 673	2.45 682	8.57 676	2.53 678	2.37 680	2.88 665	3.77 688	3.14 669	3.23 671	4.71 684	3.86 668	4.68 671	4.87 682	4.07 677	5.62 676	2.33 684	2.33 688	2.47 679	2.52 688	2.51 682	2.64 687

MADNet++	4.03 675	2.70 686	3.44 664	3.72 689	3.44 688	4.44 677	3.52 687	3.95 680	3.61 675	4.46 680	4.98 681	4.10 669	4.58 681	7.00 686	5.89 677	3.74 687	3.67 692	3.27 689	2.71 690	3.70 690	3.66 690

SGM-ForestM	4.04 676	0.32 503	0.46 344	0.43 418	0.27 384	7.50 683	1.45 668	3.84 678	4.24 679	8.19 691	6.76 686	19.00 701	9.08 685	10.74 691	6.62 680	0.31 571	0.33 619	0.32 580	0.32 597	0.29 536	0.29 545

MANE	4.13 677	0.51 590	0.64 482	0.66 621	0.56 619	6.89 682	0.99 637	7.55 687	12.04 688	6.68 689	8.57 690	10.69 690	9.45 686	7.59 688	6.39 679	0.49 632	0.43 643	0.48 626	0.98 668	0.49 618	0.48 631

xyz-stereo	4.23 678	0.17 134	61.76 716	0.34 109	0.16 23	12.16 688	0.37 381	0.58 227	0.68 328	1.01 555	3.36 663	0.77 444	0.82 554	1.21 594	0.40 375	0.12 60	0.10 93	0.16 234	0.11 140	0.13 140	0.10 58

LE_ROB	4.42 679	0.24 399	2.75 657	0.42 397	0.23 238	1.57 629	0.90 629	1.71 649	17.88 701	16.56 703	4.88 679	5.17 677	18.85 702	1.63 630	14.62 690	0.17 349	0.14 389	0.16 234	0.16 324	0.19 406	0.17 380

TorneroNet	4.53 680	1.89 674	1.48 634	2.55 679	2.27 678	13.78 691	1.69 673	4.84 686	23.73 707	2.89 671	7.70 689	7.06 685	2.69 668	4.26 678	3.42 665	1.84 677	0.77 667	2.68 682	1.13 676	2.42 680	1.47 679

LSM	4.74 681	0.77 630	10.16 679	0.70 631	56.56 711	1.02 566	1.00 639	1.24 582	1.62 637	2.04 648	2.34 636	1.33 594	1.17 613	1.38 618	1.09 601	0.33 592	0.49 649	0.39 604	0.46 628	0.51 621	10.09 695

JetRed	5.27 682	5.84 688	12.81 685	2.36 677	2.83 686	12.23 689	10.50 692	4.46 681	3.60 674	3.86 679	3.83 667	4.85 675	4.18 680	6.78 685	11.96 687	2.17 682	2.96 691	2.18 674	1.97 686	3.38 689	2.68 688

tt	6.20 683	0.20 259	5.89 672	3.55 688	2.07 677	11.26 687	19.21 694	11.74 692	5.46 680	2.69 664	2.04 631	4.87 676	6.25 683	3.70 673	7.09 682	8.32 695	11.17 704	4.93 692	5.41 696	5.74 692	2.37 686

coex-ft	6.43 684	1.51 666	87.33 717	0.49 515	0.38 545	1.34 612	1.21 651	1.16 546	8.09 684	12.12 693	2.79 651	2.77 654	3.31 674	1.16 584	3.15 661	0.24 513	0.23 551	0.27 548	0.24 537	0.45 609	0.37 593

HanzoNet	6.76 685	2.45 682	4.22 669	3.19 686	2.94 687	3.62 673	2.28 683	4.79 685	7.20 683	14.00 699	13.19 697	17.49 697	22.30 703	13.25 693	6.19 678	4.20 689	1.93 687	3.10 688	2.56 689	3.35 688	2.88 689

TCMNet-wrong-test	8.97 686	10.42 692	8.74 677	19.56 696	17.61 695	12.53 690	9.01 691	13.59 694	2.18 651	4.64 682	5.11 683	14.63 693	11.09 689	7.19 687	9.73 684	5.56 694	0.89 671	3.77 690	3.11 691	10.34 696	9.80 694

EDNetEfficientorigin	9.93 687	1.15 654	175.16 718	0.48 500	0.36 528	1.04 573	0.68 587	1.24 582	2.69 663	3.17 674	2.50 642	2.30 644	2.07 659	1.76 637	2.21 649	0.20 440	0.18 494	0.24 503	0.19 439	0.51 621	0.50 635

ASD4	9.96 688	8.86 691	17.78 687	7.17 690	9.80 690	16.08 692	28.92 698	9.77 691	8.20 685	7.02 690	7.08 687	8.47 687	9.57 687	11.17 692	20.26 694	4.12 688	4.14 693	5.57 696	4.74 693	5.53 691	4.90 692

DGTPSM_ROB	12.07 689	8.00 689	20.99 690	8.93 692	16.78 693	10.67 685	30.87 699	9.01 689	15.16 694	6.50 687	15.41 701	9.04 688	14.85 692	9.25 689	21.67 697	4.57 690	8.57 697	5.08 693	9.28 697	5.90 693	10.95 696

DPSMNet_ROB	12.08 690	8.00 689	21.00 691	8.97 693	16.79 694	10.67 685	30.89 700	9.02 690	15.17 695	6.51 688	15.41 701	9.04 688	14.85 692	9.27 690	21.67 697	4.58 691	8.57 697	5.09 695	9.29 700	5.90 693	10.95 696

USTest	12.99 691	14.18 693	20.00 689	16.24 695	14.97 692	20.80 694	31.95 701	16.20 697	10.91 686	8.79 692	9.48 691	13.94 692	10.50 688	16.11 694	21.44 696	3.17 686	4.82 694	5.08 693	5.36 695	8.81 695	7.13 693

BEATNet-Init1	15.13 692	0.82 636	50.86 715	0.72 634	0.53 612	38.10 707	7.03 690	11.83 693	14.25 693	29.78 713	30.17 712	48.21 716	22.64 704	26.78 705	18.11 693	0.42 621	0.38 629	0.47 621	0.46 628	0.51 621	0.48 631

Selective-IGEV-i1pa	15.35 693	22.27 702	18.31 688	1.71 664	0.87 642	28.61 706	12.26 693	25.48 708	20.48 705	19.78 704	22.75 703	28.20 706	22.64 704	29.07 706	17.31 692	12.88 702	2.88 689	6.84 697	0.99 669	1.67 662	12.03 703

iinet-test	16.76 694	17.57 694	22.97 693	19.69 697	18.39 696	24.48 696	34.18 702	20.02 698	15.35 696	12.55 694	12.85 692	18.13 699	15.39 695	19.59 695	24.25 699	8.86 697	8.72 699	8.95 699	9.28 697	12.74 697	11.26 699

IINet	16.76 694	17.57 694	22.97 693	19.69 697	18.39 696	24.48 696	34.18 702	20.02 698	15.35 696	12.55 694	12.85 692	18.13 699	15.39 695	19.59 695	24.25 699	8.86 697	8.72 699	8.95 699	9.28 697	12.74 697	11.26 699

DPSM_ROB	17.78 696	18.63 697	24.31 699	20.90 700	19.47 698	25.97 699	36.21 705	21.23 705	16.24 699	13.38 697	14.06 699	19.18 702	16.30 697	20.78 698	25.67 702	9.38 699	9.23 702	9.49 701	9.82 701	13.51 700	11.91 701

DPSM	17.78 696	18.63 697	24.31 699	20.90 700	19.47 698	25.97 699	36.21 705	21.23 705	16.24 699	13.38 697	14.06 699	19.18 702	16.30 697	20.78 698	25.67 702	9.38 699	9.23 702	9.49 701	9.82 701	13.51 700	11.91 701

DLNR-FE	20.05 698	36.38 706	38.08 703	170.06 719	60.08 712	0.23 40	0.20 39	14.13 696	0.36 149	0.44 233	0.66 287	0.43 244	0.21 72	0.63 363	0.28 228	5.38 692	0.10 93	0.15 196	0.11 140	73.09 717	0.11 127

DLNR_Zeroshot_test	20.09 699	36.28 705	38.04 702	169.85 718	61.80 713	0.23 40	0.20 39	13.88 695	0.37 166	0.44 233	0.66 287	0.43 244	0.21 72	0.62 352	0.28 228	5.46 693	0.10 93	0.15 196	0.11 140	72.60 716	0.11 127

LRCNet_RVC	21.24 700	31.15 704	21.41 692	28.98 703	23.82 701	3.13 670	0.60 561	20.96 704	1.59 633	25.58 705	28.15 708	21.99 704	14.79 691	21.94 704	16.41 691	28.89 714	14.87 705	33.53 711	31.28 711	29.51 712	26.16 710

HaxPig	31.96 701	37.24 707	34.27 701	24.37 702	24.88 702	18.26 693	19.86 695	20.64 703	28.52 708	35.97 714	38.75 713	25.57 705	28.72 707	33.88 707	34.39 707	35.94 715	38.87 716	37.80 712	40.48 714	39.68 713	41.15 715

Anonymous_1	33.25 702	18.26 696	23.92 695	20.54 699	21.28 700	25.59 698	35.94 704	22.01 707	15.57 698	13.33 696	13.49 698	18.08 698	15.29 694	20.36 697	24.60 701	16.28 706	8.84 701	66.59 715	118.00 717	155.73 720	11.23 698

RAFT-FEzeroshot	35.73 703	37.45 709	48.67 709	42.23 708	39.22 707	52.25 709	73.13 714	42.62 713	32.59 710	26.71 707	27.70 704	38.57 710	32.57 708	41.68 714	51.67 714	18.75 708	18.58 712	19.15 704	19.78 706	27.21 705	23.98 706

RAFT-FE	35.73 703	37.45 709	48.67 709	42.23 708	39.22 707	52.25 709	73.13 714	42.62 713	32.59 710	26.71 707	27.70 704	38.57 710	32.57 708	41.68 714	51.67 714	18.75 708	18.58 712	19.15 704	19.78 706	27.21 705	23.98 706

CasAABBNet	35.74 705	37.43 708	48.72 711	42.22 707	39.20 705	52.24 708	73.12 713	42.61 712	32.62 713	26.78 710	27.95 706	38.58 712	32.60 710	41.67 712	51.65 713	18.74 707	18.57 711	19.15 704	19.77 705	27.20 703	23.98 706

Hybrid-DGEV	35.78 706	37.50 712	48.96 714	42.25 710	39.20 705	52.33 713	73.10 712	42.63 715	32.52 709	26.62 706	28.31 711	38.50 709	32.87 711	41.67 712	51.55 710	18.77 711	18.56 710	19.18 708	19.83 709	27.20 703	23.97 705

FlowAnything	35.81 707	37.53 713	48.80 712	42.20 706	39.22 707	52.25 709	73.16 716	42.56 711	32.89 715	26.76 709	28.30 709	38.69 714	33.09 713	41.63 711	51.62 712	18.76 710	18.59 715	19.21 709	19.92 710	27.16 702	23.91 704

Selective-RAFT-Error	35.84 708	37.49 711	48.83 713	42.26 711	39.24 710	52.30 712	73.09 711	42.66 716	32.61 712	26.80 711	28.30 709	38.84 715	33.51 714	41.68 714	51.59 711	18.82 712	18.58 712	19.17 707	19.80 708	27.28 707	24.05 709

xxxxx1	36.64 709	19.51 699	24.21 696	61.66 713	64.63 714	27.28 702	40.10 707	20.25 700	18.63 702	14.07 700	12.97 694	17.26 694	17.36 699	21.70 701	27.93 704	13.18 703	18.50 707	111.26 718	133.37 718	29.24 709	39.73 712

tt_ll	36.64 709	19.51 699	24.21 696	61.66 713	64.63 714	27.28 702	40.10 707	20.25 700	18.63 702	14.07 700	12.97 694	17.26 694	17.36 699	21.70 701	27.93 704	13.18 703	18.50 707	111.26 718	133.37 718	29.24 709	39.73 712

ff	36.64 709	19.51 699	24.21 696	61.66 713	64.63 714	27.28 702	40.10 707	20.25 700	18.63 702	14.07 700	12.97 694	17.26 694	17.36 699	21.70 701	27.93 704	13.18 703	18.50 707	111.26 718	133.37 718	29.24 709	39.73 712

MEDIAN_ROB	37.38 712	40.85 716	40.60 705	32.31 704	31.85 703	27.20 701	24.55 696	29.10 709	33.19 716	42.09 718	41.76 715	33.35 707	34.39 715	39.78 710	37.07 708	43.64 717	44.10 718	44.12 714	43.40 716	41.51 715	42.76 717

AVERAGE_ROB	37.58 713	40.13 715	40.15 704	34.81 705	33.82 704	28.55 705	25.10 697	32.02 710	34.06 717	41.28 717	40.66 714	34.46 708	34.81 716	39.18 709	37.57 709	42.78 716	43.44 717	43.82 713	43.03 715	40.47 714	41.51 716

LSM0	38.95 714	37.60 714	48.58 708	43.57 712	91.06 717	52.57 714	72.57 710	43.17 717	32.63 714	26.97 712	27.97 707	38.65 713	32.94 712	41.86 717	51.78 716	18.89 713	18.41 706	19.13 703	19.63 704	27.29 708	33.77 711

PML	40.80 715	29.24 703	11.87 684	7.20 691	14.47 691	92.13 717	213.69 720	7.63 688	23.35 706	74.72 720	190.14 720	50.17 717	26.15 706	21.39 700	12.70 688	8.76 696	2.92 690	8.45 698	3.25 692	13.26 699	4.42 691

RSGM-EC	74.81 716	63.03 717	41.60 706	97.74 716	92.11 718	74.93 715	114.81 717	53.77 718	38.96 718	39.88 715	48.98 716	90.73 718	64.81 717	139.63 718	128.53 718	93.27 718	53.96 719	95.12 716	38.31 712	81.45 718	44.63 718

acva	74.81 716	63.03 717	41.60 706	97.74 716	92.11 718	74.93 715	114.81 717	53.77 718	38.96 718	39.88 715	48.98 716	90.73 718	64.81 717	139.63 718	128.53 718	93.27 718	53.96 719	95.12 716	38.31 712	81.45 718	44.63 718

Selective-IGEV-i16pa	78.59 718	120.99 719	16.46 686	1.04 650	0.66 632	181.07 719	2.17 681	153.90 721	139.75 721	56.45 719	153.05 718	107.32 720	157.92 720	200.46 721	96.57 717	94.09 720	1.23 681	2.69 683	0.31 590	0.96 651	84.68 720

test_example2	176.61 719	205.14 720	198.86 719	188.60 720	190.98 720	152.67 718	170.61 719	94.86 720	123.55 720	178.88 721	179.48 719	158.94 721	141.34 719	192.61 720	198.96 720	203.76 721	236.37 721	164.13 721	173.55 721	218.58 721	160.41 721

ccccc	429.48 720	429.19 721	527.00 720	507.10 721	501.20 721	356.95 720	342.70 721	380.82 722	297.90 722	334.51 722	389.17 721	372.86 722	449.39 721	499.17 722	553.56 721	561.44 722	431.22 722	334.28 722	290.86 722	540.88 722	489.46 722

GS-Stereo							0.30 234	0.42 111	0.27 59	0.30 131	0.28 96	0.23 64	0.21 72	0.32 59	0.22 71	0.16 300	0.09 27	0.12 44	0.10 77	0.14 191	0.12 184

FADE		2.05 677		1.03 649	0.99 653			3.91 679	3.00 667	1.76 639		2.73 652		5.95 681		11.57 701	1.70 686	23.09 710	15.86 703	0.62 637	0.65 643

Low-res two-view benchmark