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	0.22 1	0.17 3	0.31 1	0.33 1	0.18 3	0.25 8	0.20 12	0.49 14	0.19 2	0.23 6	0.16 1	0.37 105	0.31 67	0.31 2	0.22 1	0.15 77	0.12 97	0.13 1	0.11 12	0.13 5	0.12 21

Foundation-i32	0.22 1	0.17 3	0.32 2	0.33 1	0.16 1	0.25 8	0.22 31	0.41 6	0.16 1	0.22 2	0.16 1	0.34 82	0.32 77	0.30 1	0.24 14	0.15 77	0.11 38	0.13 1	0.11 12	0.14 38	0.10 1

PipStereo	0.24 4	0.17 3	0.34 3	0.34 5	0.18 3	0.21 4	0.21 22	0.54 26	0.23 8	0.22 2	0.19 4	0.43 134	0.34 95	0.37 11	0.24 14	0.14 50	0.11 38	0.13 1	0.11 12	0.13 5	0.12 21

PSi22b	0.24 4	0.17 3	0.34 3	0.35 11	0.18 3	0.21 4	0.20 12	0.50 20	0.23 8	0.22 2	0.19 4	0.43 134	0.35 103	0.37 11	0.24 14	0.14 50	0.11 38	0.13 1	0.11 12	0.13 5	0.12 21

BLMT-Stereo	0.23 3	0.14 1	0.34 3	0.39 57	0.26 116	0.24 7	0.24 59	0.33 2	0.26 15	0.21 1	0.27 21	0.21 3	0.20 2	0.34 5	0.28 79	0.12 9	0.10 9	0.16 93	0.16 230	0.13 5	0.13 69

Pro-Stereo	0.31 49	0.16 2	0.34 3	0.39 57	0.29 195	0.63 282	0.21 22	0.35 3	0.28 20	0.34 61	0.25 12	0.23 6	0.13 1	1.58 431	0.26 49	0.13 26	0.11 38	0.18 184	0.17 259	0.13 5	0.12 21

dual_stereo	0.27 16	0.19 21	0.35 7	0.39 57	0.21 24	0.25 8	0.22 31	0.48 12	0.31 32	0.32 46	0.26 16	0.37 105	0.24 18	0.83 210	0.29 90	0.16 115	0.12 97	0.14 13	0.11 12	0.14 38	0.11 3

XX-TBD	0.46 203	0.70 594	0.35 7	0.79 582	0.25 100	0.58 245	0.26 79	0.69 107	1.27 500	0.76 256	1.00 299	0.45 148	0.33 84	0.47 65	0.37 215	0.19 270	0.15 315	0.15 46	0.11 12	0.17 151	0.14 123

Foundation-i1c-attn	0.35 96	0.17 3	0.36 9	0.35 11	0.19 9	0.51 187	0.48 368	0.96 242	0.37 71	0.42 128	0.43 87	0.52 193	0.49 220	0.66 143	0.29 90	0.15 77	0.12 97	0.15 46	0.11 12	0.13 5	0.12 21

Foundation-i1b	0.36 112	0.18 8	0.36 9	0.35 11	0.19 9	0.53 205	0.49 380	1.00 255	0.35 63	0.47 161	0.43 87	0.56 221	0.53 253	0.66 143	0.28 79	0.16 115	0.11 38	0.14 13	0.13 121	0.14 38	0.12 21

Foundation-i1	0.40 150	0.19 21	0.36 9	0.42 100	0.32 269	0.54 215	0.48 368	1.18 334	0.52 153	0.54 205	0.54 161	0.58 231	0.49 220	0.65 140	0.32 148	0.16 115	0.13 194	0.15 46	0.14 160	0.14 38	0.13 69

LCMNet	0.28 26	0.18 8	0.36 9	0.37 30	0.24 75	0.31 26	0.20 12	0.57 42	0.57 172	0.28 16	0.32 40	0.33 74	0.29 49	0.54 87	0.30 109	0.14 50	0.13 194	0.14 13	0.11 12	0.13 5	0.13 69

MLG-Stereo_test2	0.26 10	0.20 35	0.36 9	0.37 30	0.22 42	0.35 43	0.18 2	0.45 9	0.21 4	0.26 11	0.23 10	0.34 82	0.20 2	0.77 183	0.23 8	0.16 115	0.11 38	0.15 46	0.11 12	0.13 5	0.11 3

FoundationStereo	0.24 4	0.21 62	0.36 9	0.38 47	0.22 42	0.32 32	0.22 31	0.39 5	0.23 8	0.30 36	0.25 12	0.30 49	0.33 84	0.34 5	0.26 49	0.16 115	0.12 97	0.15 46	0.11 12	0.13 5	0.12 21

PointNet	0.27 16	0.19 21	0.37 15	0.39 57	0.23 54	0.39 60	0.26 79	0.54 26	0.34 56	0.24 7	0.31 37	0.38 114	0.21 5	0.49 72	0.26 49	0.15 77	0.12 97	0.17 142	0.12 63	0.15 72	0.11 3

Foundation-i1a	0.37 122	0.18 8	0.37 15	0.34 5	0.19 9	0.51 187	0.47 355	1.01 262	0.42 95	0.51 194	0.44 96	0.57 225	0.57 287	0.78 190	0.29 90	0.15 77	0.11 38	0.14 13	0.12 63	0.13 5	0.13 69

LiteMatch	0.32 57	0.24 156	0.37 15	0.45 168	0.25 100	0.34 35	0.31 128	0.49 14	0.32 42	0.29 25	0.27 21	0.40 122	0.48 203	0.45 48	0.66 412	0.21 347	0.12 97	0.19 209	0.16 230	0.18 194	0.19 310

GeoVLM	0.26 10	0.19 21	0.37 15	0.37 30	0.24 75	0.34 35	0.20 12	0.49 14	0.31 32	0.29 25	0.26 16	0.40 122	0.26 30	0.45 48	0.27 63	0.13 26	0.12 97	0.13 1	0.11 12	0.13 5	0.12 21

Test_v1	0.27 16	0.20 35	0.37 15	0.34 5	0.25 100	0.31 26	0.30 116	0.59 46	0.37 71	0.29 25	0.33 41	0.25 19	0.25 21	0.48 71	0.24 14	0.15 77	0.11 38	0.14 13	0.12 63	0.13 5	0.11 3

DispViT+	0.33 71	0.19 21	0.37 15	0.36 18	0.56 508	0.30 22	0.23 44	0.72 119	0.55 167	0.33 52	0.34 44	0.30 49	0.25 21	1.12 314	0.29 90	0.15 77	0.12 97	0.13 1	0.10 2	0.13 5	0.12 21

BridgeDepth_RVC	0.26 10	0.19 21	0.37 15	0.33 1	0.19 9	0.47 126	0.19 7	0.54 26	0.27 18	0.30 36	0.29 31	0.26 24	0.32 77	0.43 40	0.30 109	0.16 115	0.11 38	0.13 1	0.11 12	0.15 72	0.11 3
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.26 10	0.19 21	0.37 15	0.37 30	0.24 75	0.34 35	0.20 12	0.49 14	0.31 32	0.29 25	0.26 16	0.40 122	0.26 30	0.45 48	0.27 63	0.13 26	0.12 97	0.13 1	0.11 12	0.13 5	0.12 21

HiDET	0.26 10	0.18 8	0.37 15	0.38 47	0.24 75	0.30 22	0.20 12	0.54 26	0.33 47	0.27 14	0.30 36	0.33 74	0.25 21	0.46 56	0.30 109	0.14 50	0.12 97	0.14 13	0.11 12	0.13 5	0.13 69

CSFM-Stereo	0.26 10	0.18 8	0.37 15	0.39 57	0.21 24	0.40 66	0.21 22	0.53 22	0.29 24	0.30 36	0.28 25	0.31 53	0.29 49	0.47 65	0.25 33	0.15 77	0.13 194	0.14 13	0.11 12	0.13 5	0.11 3

BridgeDepth	0.29 34	0.19 21	0.37 15	0.40 70	0.17 2	0.58 245	0.32 144	0.60 56	0.29 24	0.26 11	0.26 16	0.39 117	0.43 153	0.47 65	0.26 49	0.13 26	0.10 9	0.13 1	0.12 63	0.15 72	0.12 21
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
trnet	0.39 136	0.21 62	0.37 15	0.36 18	0.20 16	0.53 205	0.29 106	0.78 144	1.12 404	0.59 226	0.71 221	0.53 200	0.42 144	0.54 87	0.34 181	0.18 222	0.13 194	0.15 46	0.10 2	0.14 38	0.13 69

CAS	0.63 327	0.18 8	0.37 15	2.27 661	0.84 605	0.57 242	0.54 414	0.79 151	0.62 191	0.48 170	0.70 218	0.36 92	0.26 30	0.45 48	0.35 192	2.24 662	0.10 9	0.14 13	0.09 1	0.15 72	1.06 647

CES	0.48 217	0.20 35	0.37 15	0.39 57	1.39 651	0.55 228	0.35 181	0.98 249	0.66 216	0.44 141	0.66 198	0.35 89	0.27 40	0.56 96	0.33 166	0.15 77	0.13 194	0.15 46	0.10 2	0.19 244	1.46 654

LACA3	0.27 16	0.21 62	0.38 29	0.35 11	0.19 9	0.37 51	0.38 229	0.47 11	0.28 20	0.29 25	0.27 21	0.26 24	0.31 67	0.73 168	0.22 1	0.16 115	0.12 97	0.13 1	0.10 2	0.15 72	0.11 3

DepthFocus	0.24 4	0.18 8	0.38 29	0.36 18	0.28 172	0.20 3	0.23 44	0.36 4	0.23 8	0.28 16	0.35 48	0.20 2	0.21 5	0.38 14	0.22 1	0.18 222	0.14 253	0.20 262	0.20 345	0.17 151	0.12 21

LACA1	0.25 9	0.20 35	0.38 29	0.34 5	0.18 3	0.31 26	0.27 89	0.45 9	0.25 12	0.30 36	0.22 8	0.25 19	0.32 77	0.46 56	0.25 33	0.16 115	0.12 97	0.14 13	0.12 63	0.15 72	0.12 21

MLG-Stereo_test1	0.27 16	0.19 21	0.38 29	0.40 70	0.24 75	0.38 55	0.20 12	0.59 46	0.19 2	0.24 7	0.17 3	0.33 74	0.27 40	0.90 237	0.25 33	0.14 50	0.11 38	0.16 93	0.11 12	0.13 5	0.12 21

MLG-Stereo	0.29 34	0.19 21	0.38 29	0.41 86	0.20 16	0.42 83	0.20 12	0.66 93	0.21 4	0.25 9	0.22 8	0.33 74	0.28 45	1.09 304	0.25 33	0.14 50	0.11 38	0.16 93	0.11 12	0.13 5	0.12 21

CREStereo++_RVC	0.47 211	0.21 62	0.38 29	0.45 168	0.38 373	0.45 106	0.25 66	0.75 134	1.29 510	0.80 269	1.21 405	0.47 159	0.37 118	0.53 84	0.44 280	0.16 115	0.11 38	0.15 46	0.80 645	0.18 194	0.11 3
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
s12784h	0.52 234	0.20 35	0.38 29	0.41 86	0.19 9	0.96 457	0.34 171	1.17 329	1.25 489	0.81 274	0.90 271	0.63 254	0.50 229	1.45 404	0.42 267	0.14 50	0.12 97	0.17 142	0.11 12	0.18 194	0.11 3

CREStereo	0.39 136	0.21 62	0.38 29	0.34 5	0.22 42	0.53 205	0.29 106	0.77 141	1.11 400	0.58 218	0.71 221	0.51 185	0.41 136	0.54 87	0.34 181	0.18 222	0.13 194	0.15 46	0.10 2	0.14 38	0.14 123
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
PMTNet	0.46 203	0.21 62	0.38 29	0.37 30	0.23 54	0.71 340	0.27 89	0.74 131	1.04 362	0.64 236	0.70 218	0.55 210	0.47 189	0.86 225	0.35 192	1.00 644	0.13 194	0.15 46	0.10 2	0.15 72	0.13 69

monster-pro	0.28 26	0.18 8	0.39 38	0.36 18	0.21 24	0.55 228	0.31 128	0.55 31	0.43 100	0.28 16	0.28 25	0.23 6	0.21 5	0.57 101	0.25 33	0.11 1	0.10 9	0.14 13	0.11 12	0.14 38	0.11 3

MatchStereo	0.28 26	0.21 62	0.39 38	0.33 1	0.18 3	0.22 6	0.23 44	0.65 85	0.48 126	0.27 14	0.47 111	0.25 19	0.24 18	0.49 72	0.31 136	0.16 115	0.12 97	0.14 13	0.10 2	0.13 5	0.13 69
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
MonStereo	0.28 26	0.18 8	0.39 38	0.36 18	0.21 24	0.55 228	0.31 128	0.55 31	0.43 100	0.28 16	0.28 25	0.23 6	0.21 5	0.57 101	0.25 33	0.11 1	0.10 9	0.14 13	0.11 12	0.14 38	0.11 3

Monster-pub-eth3d	0.28 26	0.18 8	0.39 38	0.36 18	0.21 24	0.55 228	0.31 128	0.55 31	0.43 100	0.28 16	0.28 25	0.23 6	0.21 5	0.56 96	0.25 33	0.11 1	0.10 9	0.14 13	0.11 12	0.14 38	0.11 3

Monster-pub-mixall	0.30 39	0.19 21	0.39 38	0.36 18	0.21 24	0.28 17	0.18 2	0.58 44	0.34 56	0.36 79	0.34 44	0.26 24	0.20 2	1.40 396	0.24 14	0.15 77	0.11 38	0.13 1	0.10 2	0.12 1	0.13 69

S2M2_XL	0.24 4	0.24 156	0.39 38	0.34 5	0.24 75	0.16 2	0.18 2	0.32 1	0.22 6	0.29 25	0.40 66	0.24 13	0.23 16	0.32 3	0.26 49	0.20 312	0.18 411	0.18 184	0.16 230	0.18 194	0.14 123
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
IGEV	0.28 26	0.18 8	0.39 38	0.37 30	0.31 247	0.45 106	0.21 22	0.59 46	0.40 84	0.31 40	0.43 87	0.26 24	0.21 5	0.43 40	0.25 33	0.13 26	0.12 97	0.16 93	0.13 121	0.12 1	0.12 21

MonSter	0.28 26	0.18 8	0.39 38	0.36 18	0.21 24	0.55 228	0.31 128	0.55 31	0.43 100	0.28 16	0.29 31	0.23 6	0.21 5	0.56 96	0.25 33	0.11 1	0.10 9	0.14 13	0.11 12	0.14 38	0.11 3

TS12	0.36 112	0.20 35	0.40 46	0.43 116	0.20 16	0.58 245	0.31 128	0.89 202	0.41 90	0.40 118	0.73 227	0.36 92	0.40 132	0.73 168	0.37 215	0.14 50	0.12 97	0.15 46	0.12 63	0.16 108	0.14 123

252Zero-FE	0.27 16	0.22 95	0.40 46	0.41 86	0.24 75	0.29 19	0.19 7	0.59 46	0.46 118	0.31 40	0.33 41	0.22 4	0.25 21	0.40 28	0.29 90	0.16 115	0.12 97	0.14 13	0.11 12	0.13 5	0.13 69

qwe	0.32 57	0.21 62	0.40 46	0.37 30	0.26 116	0.49 152	0.29 106	0.64 75	0.39 80	0.49 178	0.48 118	0.26 24	0.27 40	0.80 198	0.34 181	0.12 9	0.10 9	0.14 13	0.11 12	0.15 72	0.12 21

SGD-Stereo	0.32 57	0.20 35	0.40 46	0.38 47	0.19 9	0.43 92	0.22 31	0.64 75	0.33 47	0.42 128	0.34 44	0.27 31	0.35 103	1.15 320	0.30 109	0.20 312	0.10 9	0.15 46	0.13 121	0.17 151	0.13 69

DEFOM-Stereo	0.33 71	0.20 35	0.40 46	0.42 100	0.28 172	0.80 394	0.23 44	0.48 12	0.37 71	0.37 90	0.31 37	0.23 6	0.24 18	1.20 333	0.27 63	0.16 115	0.12 97	0.14 13	0.11 12	0.14 38	0.14 123

IGEV-Stereo++	0.30 39	0.20 35	0.40 46	0.46 184	0.30 219	0.33 33	0.22 31	0.75 134	0.45 112	0.32 46	0.41 73	0.32 61	0.48 203	0.38 14	0.27 63	0.15 77	0.11 38	0.15 46	0.12 63	0.15 72	0.13 69

LoS_RVC	0.42 165	0.26 218	0.40 46	0.44 150	0.82 603	0.51 187	0.44 319	0.64 75	0.41 90	0.44 141	0.78 241	0.44 140	0.47 189	0.56 96	0.36 204	0.13 26	0.12 97	0.14 13	0.10 2	0.13 5	0.84 635

Wavelet-MonSter	0.27 16	0.20 35	0.41 53	0.39 57	0.26 116	0.26 11	0.25 66	0.49 14	0.29 24	0.36 79	0.47 111	0.28 40	0.32 77	0.49 72	0.26 49	0.11 1	0.10 9	0.14 13	0.11 12	0.13 5	0.12 21

asd	0.30 39	0.21 62	0.41 53	0.39 57	0.24 75	0.47 126	0.30 116	0.69 107	0.30 28	0.41 121	0.39 62	0.28 40	0.33 84	0.62 125	0.27 63	0.13 26	0.09 1	0.14 13	0.12 63	0.14 38	0.12 21

4.5_new	0.29 34	0.25 190	0.41 53	0.36 18	0.23 54	0.52 194	0.36 196	0.56 37	0.34 56	0.45 149	0.42 75	0.27 31	0.25 21	0.40 28	0.24 14	0.13 26	0.10 9	0.15 46	0.13 121	0.16 108	0.12 21

4.5w-stereo	0.29 34	0.25 190	0.41 53	0.36 18	0.23 54	0.52 194	0.36 196	0.56 37	0.34 56	0.45 149	0.42 75	0.27 31	0.25 21	0.40 28	0.24 14	0.13 26	0.10 9	0.15 46	0.13 121	0.16 108	0.12 21

monsters	0.34 84	0.20 35	0.41 53	0.39 57	0.36 331	0.34 35	0.27 89	0.66 93	0.43 100	0.47 161	0.40 66	0.22 4	0.23 16	1.33 368	0.25 33	0.13 26	0.10 9	0.14 13	0.11 12	0.13 5	0.13 69

111111	0.34 84	0.20 35	0.41 53	0.45 168	0.42 411	0.37 51	0.22 31	0.95 234	0.38 78	0.31 40	0.31 37	0.40 122	0.27 40	0.96 255	0.26 49	0.17 173	0.12 97	0.15 46	0.11 12	0.15 72	0.13 69

castereo++	0.38 129	0.23 130	0.41 53	0.43 116	0.31 247	0.97 461	0.22 31	0.86 190	0.58 176	0.32 46	0.44 96	0.51 185	0.39 127	0.93 248	0.24 14	0.17 173	0.11 38	0.17 142	0.12 63	0.14 38	0.14 123

GLC_STEREO	0.39 136	0.25 190	0.41 53	0.54 354	0.23 54	0.48 135	0.30 116	0.73 125	0.58 176	0.52 198	0.73 227	0.51 185	0.31 67	0.64 129	0.42 267	0.17 173	0.20 449	0.23 378	0.19 308	0.21 336	0.17 239

AnonymousM	0.59 306	1.11 631	0.41 53	0.44 150	0.32 269	0.43 92	0.47 355	1.05 283	0.64 199	0.98 320	0.63 185	0.67 267	0.43 153	0.59 106	0.41 256	0.20 312	0.15 315	1.84 659	0.84 647	0.14 38	0.13 69

gasm-f	0.34 84	0.22 95	0.42 62	0.43 116	0.31 247	0.39 60	0.44 319	0.74 131	0.33 47	0.34 61	0.64 190	0.32 61	0.46 178	0.55 93	0.28 79	0.21 347	0.12 97	0.17 142	0.12 63	0.18 194	0.14 123

asda	0.30 39	0.24 156	0.42 62	0.38 47	0.23 54	0.43 92	0.34 171	0.58 44	0.37 71	0.38 105	0.42 75	0.27 31	0.34 95	0.52 82	0.30 109	0.11 1	0.09 1	0.14 13	0.11 12	0.14 38	0.12 21

1w_stereo	0.34 84	0.20 35	0.42 62	0.43 116	0.26 116	0.47 126	0.54 414	0.59 46	0.50 136	0.41 121	0.66 198	0.25 19	0.44 164	0.62 125	0.33 166	0.12 9	0.10 9	0.14 13	0.11 12	0.14 38	0.12 21

MLG-Stereo_test3	0.28 26	0.18 8	0.42 62	0.40 70	0.23 54	0.47 126	0.19 7	0.61 58	0.29 24	0.35 71	0.21 6	0.35 89	0.21 5	0.60 118	0.25 33	0.15 77	0.11 38	0.16 93	0.11 12	0.13 5	0.13 69

GREAT-IGEV	0.32 57	0.20 35	0.42 62	0.37 30	0.29 195	0.36 48	0.28 96	0.56 37	0.58 176	0.28 16	0.50 131	0.29 42	0.29 49	0.84 215	0.27 63	0.14 50	0.11 38	0.15 46	0.11 12	0.17 151	0.14 123
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_RVC	0.40 150	0.67 586	0.42 62	0.64 489	0.29 195	0.48 135	0.25 66	0.85 188	0.44 108	0.38 105	0.36 51	0.30 49	0.70 351	1.15 320	0.29 90	0.16 115	0.11 38	0.16 93	0.11 12	0.18 194	0.12 21

NLSM3	0.36 112	0.21 62	0.43 68	0.45 168	0.36 331	0.43 92	0.32 144	0.69 107	0.58 176	0.41 121	0.68 208	0.39 117	0.43 153	0.60 118	0.35 192	0.14 50	0.12 97	0.19 209	0.17 259	0.16 108	0.13 69

GEAStereo	0.31 49	0.21 62	0.43 68	0.43 116	0.31 247	0.46 112	0.36 196	0.74 131	0.33 47	0.34 61	0.38 55	0.32 61	0.33 84	0.43 40	0.26 49	0.21 347	0.12 97	0.17 142	0.12 63	0.17 151	0.14 123

GSStereo	0.33 71	0.21 62	0.43 68	0.45 168	0.31 247	0.46 112	0.36 196	0.92 214	0.47 122	0.37 90	0.38 55	0.32 61	0.33 84	0.43 40	0.26 49	0.19 270	0.11 38	0.16 93	0.12 63	0.17 151	0.15 167

2.75w_new	0.31 49	0.23 130	0.43 68	0.35 11	0.23 54	0.42 83	0.42 283	0.54 26	0.35 63	0.47 161	0.43 87	0.24 13	0.30 58	0.66 143	0.33 166	0.12 9	0.10 9	0.14 13	0.11 12	0.13 5	0.12 21

IGEV-Stereo+	0.45 195	0.21 62	0.43 68	0.41 86	0.39 384	0.15 1	0.19 7	0.44 8	0.36 66	0.26 11	0.25 12	0.31 53	0.41 136	1.43 399	0.30 109	0.17 173	0.12 97	0.15 46	0.11 12	1.16 644	1.70 660

LACA2	0.27 16	0.21 62	0.44 73	0.35 11	0.18 3	0.39 60	0.39 246	0.56 37	0.27 18	0.29 25	0.33 41	0.36 92	0.26 30	0.45 48	0.22 1	0.15 77	0.12 97	0.13 1	0.11 12	0.16 108	0.11 3

VMStereo-Base	0.38 129	0.23 130	0.44 73	0.36 18	0.22 42	0.39 60	0.34 171	0.70 112	0.86 281	0.43 135	0.69 213	0.60 242	0.33 84	0.73 168	0.35 192	0.17 173	0.14 253	0.15 46	0.12 63	0.17 151	0.17 239

4.25_new	0.30 39	0.26 218	0.44 73	0.38 47	0.26 116	0.49 152	0.40 261	0.59 46	0.31 32	0.38 105	0.42 75	0.27 31	0.34 95	0.46 56	0.31 136	0.12 9	0.09 1	0.15 46	0.11 12	0.14 38	0.12 21

4.5w_new	0.30 39	0.26 218	0.44 73	0.38 47	0.26 116	0.49 152	0.40 261	0.59 46	0.31 32	0.38 105	0.42 75	0.27 31	0.34 95	0.46 56	0.31 136	0.12 9	0.09 1	0.15 46	0.11 12	0.14 38	0.12 21

4.25w-stereo	0.30 39	0.26 218	0.44 73	0.38 47	0.26 116	0.49 152	0.40 261	0.59 46	0.32 42	0.38 105	0.42 75	0.27 31	0.34 95	0.46 56	0.31 136	0.12 9	0.09 1	0.15 46	0.11 12	0.14 38	0.12 21

4w-stereo	0.30 39	0.24 156	0.44 73	0.37 30	0.23 54	0.46 112	0.27 89	0.63 68	0.31 32	0.41 121	0.44 96	0.27 31	0.36 114	0.59 106	0.30 109	0.11 1	0.09 1	0.15 46	0.12 63	0.13 5	0.12 21

3.75w	0.32 57	0.23 130	0.44 73	0.37 30	0.29 195	0.62 278	0.36 196	0.59 46	0.32 42	0.41 121	0.47 111	0.25 19	0.34 95	0.64 129	0.26 49	0.12 9	0.09 1	0.14 13	0.12 63	0.13 5	0.12 21

monsterstereo	0.34 84	0.20 35	0.44 73	0.45 168	0.35 316	0.27 16	0.29 106	0.53 22	0.51 146	0.44 141	0.61 178	0.26 24	0.25 21	1.19 331	0.27 63	0.13 26	0.11 38	0.15 46	0.12 63	0.15 72	0.10 1

LG-Stereo_L1	0.30 39	0.20 35	0.44 73	0.37 30	0.26 116	0.29 19	0.21 22	0.66 93	0.26 15	0.25 9	0.25 12	0.24 13	0.22 14	1.24 343	0.23 8	0.15 77	0.11 38	0.15 46	0.12 63	0.14 38	0.11 3

LG-G_1	0.31 49	0.20 35	0.44 73	0.42 100	0.20 16	0.64 286	0.18 2	0.70 112	0.25 12	0.29 25	0.29 31	0.36 92	0.35 103	0.87 228	0.24 14	0.16 115	0.12 97	0.16 93	0.11 12	0.13 5	0.13 69

LG-G	0.31 49	0.20 35	0.44 73	0.42 100	0.20 16	0.64 286	0.18 2	0.70 112	0.25 12	0.29 25	0.29 31	0.36 92	0.35 103	0.87 228	0.24 14	0.16 115	0.12 97	0.16 93	0.11 12	0.13 5	0.13 69

LGtest1	0.27 16	0.21 62	0.44 73	0.41 86	0.21 24	0.42 83	0.19 7	0.56 37	0.26 15	0.29 25	0.24 11	0.29 42	0.29 49	0.55 93	0.25 33	0.18 222	0.12 97	0.16 93	0.12 63	0.14 38	0.13 69

AIO_test	0.35 96	0.22 95	0.44 73	0.43 116	0.27 145	0.57 242	0.44 319	0.79 151	0.41 90	0.32 46	0.47 111	0.46 152	0.30 58	0.69 151	0.30 109	0.16 115	0.11 38	0.16 93	0.13 121	0.15 72	0.12 21

LoS	0.40 150	0.21 62	0.44 73	0.37 30	0.22 42	0.50 167	0.40 261	1.00 255	0.94 314	0.48 170	0.66 198	0.48 166	0.40 132	0.60 118	0.37 215	0.18 222	0.14 253	0.16 93	0.11 12	0.14 38	0.14 123
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
TANstereo	0.44 186	0.21 62	0.44 73	0.41 86	0.21 24	0.65 302	0.26 79	0.79 151	0.83 273	0.93 302	0.98 293	0.51 185	0.46 178	0.54 87	0.35 192	0.18 222	0.24 517	0.16 93	0.13 121	0.16 108	0.26 456

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.33 71	0.20 35	0.45 88	0.44 150	0.30 219	0.40 66	0.34 171	0.73 125	0.43 100	0.37 90	0.61 178	0.41 128	0.51 238	0.36 10	0.27 63	0.14 50	0.11 38	0.15 46	0.11 12	0.16 108	0.14 123

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.33 71	0.20 35	0.45 88	0.40 70	0.26 116	0.43 92	0.39 246	0.86 190	0.51 146	0.36 79	0.48 118	0.34 82	0.45 170	0.35 7	0.26 49	0.14 50	0.11 38	0.15 46	0.12 63	0.15 72	0.12 21

PSi22	0.43 172	0.25 190	0.45 88	0.45 168	0.24 75	0.46 112	0.22 31	0.63 68	0.99 340	0.45 149	0.64 190	0.80 305	0.52 245	1.44 403	0.30 109	0.14 50	0.12 97	0.14 13	0.11 12	0.19 244	0.15 167

WQFJA1++	1.55 590	0.22 95	0.45 88	0.38 47	0.28 172	0.38 55	0.20 12	0.62 61	0.28 20	0.38 105	0.39 62	0.34 82	0.39 127	0.64 129	0.27 63	0.19 270	0.12 97	0.16 93	0.12 63	25.04 701	0.14 123

3.25w_new	0.32 57	0.21 62	0.45 88	0.38 47	0.23 54	0.52 194	0.34 171	0.65 85	0.39 80	0.47 161	0.45 102	0.32 61	0.35 103	0.61 123	0.27 63	0.12 9	0.10 9	0.14 13	0.11 12	0.12 1	0.12 21

3.25w	0.32 57	0.21 62	0.45 88	0.37 30	0.23 54	0.52 194	0.34 171	0.65 85	0.39 80	0.47 161	0.45 102	0.32 61	0.35 103	0.61 123	0.27 63	0.12 9	0.10 9	0.14 13	0.11 12	0.12 1	0.12 21

3.5w_stereo	0.33 71	0.25 190	0.45 88	0.37 30	0.24 75	0.54 215	0.35 181	0.66 93	0.36 66	0.43 135	0.44 96	0.29 42	0.34 95	0.77 183	0.39 238	0.11 1	0.09 1	0.15 46	0.11 12	0.14 38	0.13 69

2w_stereo	0.32 57	0.24 156	0.45 88	0.39 57	0.22 42	0.46 112	0.47 355	0.69 107	0.42 95	0.43 135	0.50 131	0.24 13	0.45 170	0.47 65	0.29 90	0.12 9	0.10 9	0.15 46	0.12 63	0.15 72	0.13 69

LG-Stereo_L2	0.29 34	0.20 35	0.45 88	0.37 30	0.25 100	0.26 11	0.20 12	0.78 144	0.28 20	0.28 16	0.26 16	0.24 13	0.26 30	0.91 238	0.23 8	0.15 77	0.11 38	0.15 46	0.12 63	0.14 38	0.11 3

S2M2_L	0.34 84	0.28 276	0.45 88	0.40 70	0.30 219	0.31 26	0.16 1	0.60 56	0.64 199	0.31 40	0.48 118	0.47 159	0.34 95	0.38 14	0.32 148	0.25 451	0.22 495	0.20 262	0.22 420	0.25 418	0.22 385
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
Reg-Stereo(zero)	0.44 186	0.22 95	0.45 88	0.43 116	0.23 54	0.38 55	0.25 66	0.76 137	1.08 383	0.90 295	0.78 241	0.90 353	0.47 189	0.70 155	0.36 204	0.15 77	0.12 97	0.15 46	0.12 63	0.15 72	0.15 167

GIP-stereo	0.34 84	0.23 130	0.45 88	0.50 265	0.36 331	0.38 55	0.23 44	0.78 144	0.52 153	0.34 61	0.51 137	0.46 152	0.38 123	0.51 80	0.27 63	0.20 312	0.12 97	0.16 93	0.12 63	0.16 108	0.14 123

2.5w	0.31 49	0.23 130	0.46 100	0.39 57	0.24 75	0.42 83	0.39 246	0.61 58	0.30 28	0.37 90	0.53 149	0.24 13	0.25 21	0.77 183	0.28 79	0.12 9	0.10 9	0.14 13	0.12 63	0.14 38	0.12 21

castereo	0.41 159	0.22 95	0.46 100	0.44 150	0.30 219	0.61 269	0.56 440	0.97 245	0.80 264	0.38 105	0.69 213	0.45 148	0.69 346	0.51 80	0.30 109	0.16 115	0.11 38	0.16 93	0.13 121	0.16 108	0.12 21

tt45	0.45 195	0.23 130	0.46 100	0.45 168	0.33 291	0.79 385	0.32 144	0.78 144	0.41 90	0.51 194	0.44 96	0.49 175	0.37 118	2.14 505	0.34 181	0.16 115	0.13 194	0.19 209	0.16 230	0.17 151	0.18 266

RT-Monster	0.45 195	0.23 130	0.47 103	0.44 150	0.40 395	0.51 187	0.25 66	0.87 192	1.01 349	0.87 291	0.86 260	0.68 269	0.41 136	0.67 147	0.40 246	0.16 115	0.14 253	0.15 46	0.13 121	0.14 38	0.17 239

DDF-Stereo	0.37 122	0.22 95	0.47 103	0.48 232	0.42 411	0.31 26	0.24 59	0.53 22	0.33 47	0.33 52	0.40 66	0.37 105	0.48 203	0.91 238	0.32 148	0.23 405	0.11 38	0.18 184	0.12 63	0.86 630	0.16 207

zero-FE	0.36 112	0.22 95	0.47 103	0.45 168	0.43 423	0.30 22	0.24 59	0.61 58	0.33 47	0.33 52	0.41 73	0.37 105	0.50 229	0.64 129	0.32 148	0.22 378	0.11 38	0.18 184	0.12 63	0.83 628	0.16 207

Any-RAFT	0.53 246	0.24 156	0.47 103	0.47 200	0.27 145	1.00 469	0.25 66	1.58 447	1.05 367	0.85 288	0.99 295	1.06 415	0.47 189	0.70 155	0.32 148	0.18 222	0.13 194	0.16 93	0.13 121	0.16 108	0.16 207

knoymous	0.51 232	0.29 311	0.47 103	0.43 116	0.30 219	0.55 228	0.55 432	1.02 264	0.77 255	0.98 320	0.85 258	0.94 369	0.56 275	0.85 221	0.45 295	0.20 312	0.14 253	0.26 456	0.14 160	0.23 390	0.23 405

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.31 49	0.22 95	0.48 108	0.41 86	0.26 116	0.41 73	0.26 79	0.76 137	0.33 47	0.33 52	0.43 87	0.29 42	0.46 178	0.35 7	0.24 14	0.13 26	0.12 97	0.16 93	0.12 63	0.17 151	0.18 266

water-stereo	0.39 136	0.20 35	0.48 108	0.44 150	0.27 145	0.50 167	0.26 79	0.92 214	0.51 146	0.53 199	0.78 241	0.55 210	0.49 220	0.42 39	0.42 267	0.16 115	0.15 315	0.17 142	0.15 184	0.16 108	0.15 167

2.25w	0.32 57	0.24 156	0.48 108	0.37 30	0.24 75	0.45 106	0.25 66	0.62 61	0.40 84	0.45 149	0.58 173	0.27 31	0.32 77	0.74 177	0.35 192	0.12 9	0.10 9	0.14 13	0.12 63	0.13 5	0.14 123

StereoAnything_RVC	0.45 195	1.43 649	0.48 108	0.35 11	0.20 16	0.26 11	0.21 22	0.43 7	0.22 6	0.22 2	0.21 6	0.19 1	0.36 114	1.27 350	0.22 1	0.21 347	0.11 38	0.14 13	0.10 2	2.37 659	0.11 3

IGEV-RUCA	0.37 122	0.23 130	0.48 108	0.49 254	0.36 331	0.60 263	0.23 44	0.64 75	0.49 129	0.39 116	0.49 128	0.44 140	0.31 67	0.85 221	0.30 109	0.24 423	0.13 194	0.16 93	0.12 63	0.20 291	0.19 310

Occ-G	0.42 165	0.21 62	0.48 108	0.41 86	0.26 116	0.42 83	0.62 476	0.77 141	0.49 129	0.43 135	0.66 198	1.02 404	0.46 178	0.78 190	0.41 256	0.16 115	0.13 194	0.18 184	0.13 121	0.16 108	0.16 207

CASnet	0.41 159	0.25 190	0.48 108	0.50 265	0.20 16	0.50 167	0.36 196	0.81 167	0.80 264	0.83 280	0.68 208	0.48 166	0.31 67	0.54 87	0.32 148	0.18 222	0.12 97	0.27 472	0.22 420	0.23 390	0.14 123
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
MC-Stereo	0.43 172	0.23 130	0.48 108	0.51 297	0.28 172	0.39 60	0.32 144	0.88 201	0.68 224	0.60 229	0.84 256	0.56 221	0.61 313	1.03 283	0.31 136	0.17 173	0.11 38	0.17 142	0.15 184	0.16 108	0.13 69

LiteMatch*	0.27 16	0.19 21	0.49 116	0.38 47	0.27 145	0.31 26	0.23 44	0.49 14	0.38 78	0.29 25	0.28 25	0.36 92	0.29 49	0.46 56	0.24 14	0.15 77	0.12 97	0.15 46	0.12 63	0.13 5	0.13 69

DN	0.42 165	0.24 156	0.49 116	0.47 200	0.41 405	0.58 245	0.32 144	0.81 167	0.84 277	0.45 149	0.52 142	0.77 295	0.35 103	0.64 129	0.33 166	0.24 423	0.17 386	0.19 209	0.16 230	0.20 291	0.21 365

VIP-Stereo	0.35 96	0.22 95	0.49 116	0.40 70	0.43 423	0.82 405	0.22 31	0.59 46	0.45 112	0.31 40	0.53 149	0.37 105	0.31 67	0.83 210	0.27 63	0.17 173	0.11 38	0.15 46	0.11 12	0.15 72	0.12 21

DA	0.43 172	0.23 130	0.49 116	0.50 265	0.25 100	1.08 486	0.44 319	1.18 334	0.58 176	0.46 156	0.64 190	0.54 205	0.47 189	0.46 56	0.32 148	0.19 270	0.13 194	0.19 209	0.13 121	0.18 194	0.14 123

GGEV	0.43 172	0.23 130	0.49 116	0.50 265	0.25 100	1.08 486	0.44 319	1.18 334	0.58 176	0.46 156	0.64 190	0.54 205	0.47 189	0.46 56	0.32 148	0.19 270	0.13 194	0.19 209	0.13 121	0.18 194	0.14 123

AdaDepth	0.30 39	0.22 95	0.49 116	0.44 150	0.27 145	0.44 102	0.24 59	0.52 21	0.30 28	0.31 40	0.37 54	0.26 24	0.32 77	0.79 195	0.25 33	0.12 9	0.12 97	0.16 93	0.13 121	0.16 108	0.15 167

AIO_rvc	0.36 112	0.23 130	0.49 116	0.43 116	0.27 145	0.59 256	0.38 229	0.94 229	0.45 112	0.33 52	0.46 107	0.49 175	0.22 14	0.84 215	0.30 109	0.16 115	0.11 38	0.16 93	0.12 63	0.15 72	0.13 69

999	0.48 217	0.22 95	0.49 116	0.48 232	0.34 312	0.75 359	0.31 128	0.85 188	0.55 167	0.37 90	0.48 118	0.50 181	0.36 114	2.45 532	0.39 238	0.16 115	0.13 194	0.18 184	0.15 184	0.16 108	0.19 310

RSM	0.39 136	0.24 156	0.49 116	0.46 184	0.26 116	0.47 126	0.40 261	0.92 214	0.44 108	0.41 121	0.42 75	0.65 260	0.33 84	1.07 298	0.29 90	0.15 77	0.12 97	0.17 142	0.13 121	0.17 151	0.13 69

MoCha-V2	0.40 150	0.20 35	0.49 116	0.50 265	0.21 24	0.44 102	0.33 157	0.93 223	0.53 160	0.53 199	0.53 149	0.42 131	0.58 298	1.09 304	0.27 63	0.14 50	0.12 97	0.15 46	0.12 63	0.17 151	0.15 167

UCFNet_RVC	0.69 373	0.35 452	0.49 116	0.64 489	0.39 384	0.85 423	0.58 455	1.75 492	1.14 419	0.97 315	1.19 398	1.17 450	0.93 459	0.99 273	0.62 396	0.28 504	0.20 449	0.34 551	0.31 551	0.32 503	0.27 467

aanet-new-8k	0.35 96	0.23 130	0.50 127	0.45 168	0.25 100	0.54 215	0.36 196	0.68 104	0.49 129	0.35 71	0.42 75	0.32 61	0.62 319	0.68 150	0.28 79	0.14 50	0.11 38	0.16 93	0.13 121	0.15 72	0.13 69

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.35 96	0.20 35	0.50 127	0.42 100	0.37 351	0.58 245	0.30 116	0.68 104	0.42 95	0.37 90	0.53 149	0.47 159	0.60 303	0.39 21	0.34 181	0.15 77	0.10 9	0.17 142	0.13 121	0.16 108	0.12 21

Selective-IGEV-i32	0.39 136	0.24 156	0.50 127	0.44 150	0.25 100	0.46 112	0.33 157	1.25 365	0.40 84	0.35 71	0.45 102	0.52 193	0.30 58	1.07 298	0.30 109	0.14 50	0.12 97	0.17 142	0.13 121	0.16 108	0.13 69

SMoEStereo_RVC	0.39 136	0.25 190	0.50 127	0.45 168	0.30 219	0.61 269	0.36 196	0.72 119	0.45 112	0.46 156	0.43 87	0.42 131	0.35 103	1.39 390	0.29 90	0.15 77	0.12 97	0.20 262	0.15 184	0.16 108	0.15 167

MyStereo07	0.48 217	0.29 311	0.50 127	0.55 379	0.45 439	0.59 256	0.79 528	1.05 283	0.51 146	0.48 170	0.53 149	0.43 134	0.55 268	1.30 358	0.34 181	0.17 173	0.16 354	0.24 398	0.20 345	0.23 390	0.20 344

ACVNet-DCA	0.56 286	0.31 368	0.50 127	0.54 354	0.26 116	1.18 509	0.51 389	1.42 398	0.78 259	0.58 218	0.79 247	0.48 166	0.88 437	1.46 406	0.32 148	0.20 312	0.12 97	0.25 437	0.15 184	0.22 362	0.21 365

xx1	0.67 367	0.31 368	0.50 127	0.54 354	0.26 116	1.18 509	0.51 389	0.93 223	3.05 654	0.58 218	0.79 247	0.95 378	0.77 377	1.46 406	0.32 148	0.20 312	0.12 97	0.24 398	0.23 443	0.22 362	0.21 365

1test111	0.54 261	0.31 368	0.50 127	0.54 354	0.26 116	1.18 509	0.51 389	1.42 398	0.78 259	0.58 218	0.79 247	0.48 166	0.88 437	0.88 230	0.59 381	0.20 312	0.12 97	0.25 437	0.15 184	0.22 362	0.21 365

cc1	0.64 339	0.31 368	0.50 127	0.54 354	0.26 116	1.18 509	0.51 389	0.93 223	3.05 654	0.58 218	0.79 247	0.48 166	0.88 437	1.46 406	0.32 148	0.20 312	0.12 97	0.25 437	0.15 184	0.19 244	0.19 310

Selective-IGEV	0.39 136	0.24 156	0.50 127	0.44 150	0.25 100	0.46 112	0.33 157	1.25 365	0.40 84	0.35 71	0.45 102	0.52 193	0.30 58	1.07 298	0.30 109	0.14 50	0.12 97	0.17 142	0.13 121	0.16 108	0.13 69

aanet-new-24k	0.33 71	0.21 62	0.51 137	0.42 100	0.23 54	0.53 205	0.30 116	0.62 61	0.37 71	0.40 118	0.61 178	0.34 82	0.48 203	0.44 46	0.25 33	0.13 26	0.11 38	0.16 93	0.12 63	0.17 151	0.12 21

Zero-FE251	0.34 84	0.23 130	0.51 137	0.45 168	0.29 195	0.58 245	0.24 59	0.82 175	0.34 56	0.49 178	0.38 55	0.52 193	0.42 144	0.47 65	0.27 63	0.18 222	0.14 253	0.17 142	0.12 63	0.14 38	0.13 69

GASTEREO	0.40 150	0.25 190	0.51 137	0.48 232	0.25 100	0.65 302	0.36 196	0.81 167	0.49 129	0.51 194	0.82 253	0.30 49	0.66 340	0.62 125	0.28 79	0.19 270	0.12 97	0.16 93	0.14 160	0.16 108	0.14 123

fffft	0.38 129	0.23 130	0.51 137	0.44 150	0.32 269	0.43 92	0.48 368	0.76 137	0.36 66	0.44 141	0.34 44	0.38 114	0.31 67	1.31 360	0.32 148	0.14 50	0.11 38	0.19 209	0.15 184	0.16 108	0.16 207
1: 1. 1
ours_stereo	0.39 136	0.28 276	0.51 137	0.46 184	0.30 219	0.40 66	0.44 319	0.73 125	0.56 170	0.35 71	0.56 165	0.46 152	0.33 84	1.11 310	0.32 148	0.16 115	0.13 194	0.19 209	0.15 184	0.19 244	0.14 123

AIO-Stereo	0.37 122	0.25 190	0.51 137	0.47 200	0.23 54	0.45 106	0.39 246	1.07 298	0.52 153	0.41 121	0.48 118	0.52 193	0.25 21	0.72 163	0.30 109	0.16 115	0.12 97	0.17 142	0.13 121	0.16 108	0.13 69

RSM++	0.38 129	0.24 156	0.51 137	0.47 200	0.26 116	0.50 167	0.41 278	0.79 151	0.45 112	0.37 90	0.45 102	0.60 242	0.35 103	1.02 282	0.30 109	0.15 77	0.13 194	0.17 142	0.14 160	0.18 194	0.13 69

IGEV++	0.40 150	0.22 95	0.51 137	0.52 318	0.29 195	0.45 106	0.25 66	1.65 465	0.46 118	0.37 90	0.57 170	0.46 152	0.45 170	0.50 77	0.38 227	0.19 270	0.12 97	0.16 93	0.13 121	0.16 108	0.15 167

tt1	0.62 320	0.32 384	0.51 137	0.54 354	0.26 116	1.16 506	0.48 368	0.95 234	2.47 640	0.57 216	0.77 239	0.49 175	0.81 399	1.55 425	0.32 148	0.20 312	0.12 97	0.24 398	0.15 184	0.19 244	0.20 344

EGLCR-Stereo	0.37 122	0.22 95	0.51 137	0.43 116	0.26 116	0.44 102	0.22 31	0.99 251	0.48 126	0.42 128	0.42 75	0.67 267	0.29 49	0.86 225	0.33 166	0.17 173	0.12 97	0.19 209	0.17 259	0.17 151	0.15 167

aanet-new-36k	0.33 71	0.21 62	0.52 147	0.42 100	0.21 24	0.52 194	0.32 144	0.64 75	0.36 66	0.34 61	0.38 55	0.36 92	0.56 275	0.81 204	0.24 14	0.13 26	0.11 38	0.16 93	0.12 63	0.15 72	0.13 69

GCAP-Stereo-cres-4k	0.35 96	0.21 62	0.52 147	0.48 232	0.27 145	0.75 359	0.38 229	0.63 68	0.43 100	0.37 90	0.50 131	0.35 89	0.50 229	0.43 40	0.30 109	0.15 77	0.11 38	0.17 142	0.13 121	0.16 108	0.13 69

WQFJX	0.51 232	0.27 250	0.52 147	0.46 184	0.87 614	0.75 359	0.39 246	1.29 373	0.77 255	0.53 199	0.52 142	0.55 210	0.55 268	0.95 254	0.60 389	0.17 173	0.19 429	0.19 209	0.16 230	0.19 244	0.18 266

MSCF	0.38 129	0.25 190	0.52 147	0.47 200	0.25 100	0.62 278	0.37 221	0.81 167	0.47 122	0.50 187	0.71 221	0.32 61	0.65 337	0.54 87	0.28 79	0.19 270	0.12 97	0.17 142	0.14 160	0.17 151	0.14 123

3w_stereo	0.33 71	0.25 190	0.52 147	0.40 70	0.21 24	0.53 205	0.54 414	0.65 85	0.46 118	0.44 141	0.48 118	0.23 6	0.45 170	0.46 56	0.29 90	0.12 9	0.10 9	0.15 46	0.12 63	0.15 72	0.15 167

HUF	0.36 112	0.23 130	0.52 147	0.40 70	0.22 42	0.54 215	0.47 355	0.82 175	0.43 100	0.36 79	0.43 87	0.50 181	0.42 144	0.64 129	0.29 90	0.17 173	0.12 97	0.16 93	0.12 63	0.15 72	0.14 123

mms	0.40 150	0.27 250	0.52 147	0.46 184	0.32 269	0.43 92	0.46 347	0.70 112	0.46 118	0.35 71	0.58 173	0.44 140	0.30 58	1.36 379	0.33 166	0.16 115	0.13 194	0.18 184	0.15 184	0.19 244	0.15 167

AEACV	0.37 122	0.24 156	0.52 147	0.47 200	0.51 480	0.37 51	0.38 229	0.65 85	0.53 160	0.42 128	0.56 165	0.46 152	0.60 303	0.53 84	0.30 109	0.16 115	0.13 194	0.18 184	0.15 184	0.17 151	0.14 123

LCNet	0.72 386	0.28 276	0.52 147	0.55 379	0.31 247	0.69 329	0.54 414	1.00 255	0.88 290	1.19 425	1.34 461	0.97 386	1.34 572	2.56 541	0.45 295	0.18 222	0.13 194	0.21 301	0.25 471	0.27 445	0.73 630

aanet-new-32k	0.32 57	0.22 95	0.53 156	0.43 116	0.24 75	0.54 215	0.23 44	0.72 119	0.31 32	0.37 90	0.38 55	0.43 134	0.54 260	0.41 32	0.24 14	0.14 50	0.12 97	0.16 93	0.12 63	0.17 151	0.13 69

aanet-new-30k	0.32 57	0.22 95	0.53 156	0.43 116	0.24 75	0.54 215	0.23 44	0.72 119	0.31 32	0.37 90	0.38 55	0.43 134	0.54 260	0.41 32	0.24 14	0.14 50	0.12 97	0.16 93	0.12 63	0.17 151	0.13 69

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.35 96	0.22 95	0.53 156	0.41 86	0.36 331	0.48 135	0.42 283	0.63 68	0.57 172	0.54 205	0.64 190	0.32 61	0.26 30	0.41 32	0.31 136	0.17 173	0.12 97	0.19 209	0.15 184	0.14 38	0.13 69

WQFJA1	0.48 217	0.27 250	0.53 156	0.46 184	0.85 608	0.79 385	0.39 246	1.11 314	0.75 242	0.50 187	0.52 142	0.53 200	0.50 229	0.71 159	0.65 406	0.17 173	0.21 473	0.19 209	0.16 230	0.19 244	0.16 207

NLMM	0.48 217	0.27 250	0.53 156	0.46 184	0.85 608	0.79 385	0.39 246	1.12 317	0.75 242	0.50 187	0.52 142	0.53 200	0.50 229	0.72 163	0.65 406	0.17 173	0.21 473	0.19 209	0.16 230	0.19 244	0.16 207

depthmonostereo	0.41 159	0.23 130	0.53 156	0.47 200	0.23 54	0.61 269	0.35 181	1.00 255	0.76 251	0.48 170	0.65 197	0.47 159	0.49 220	0.67 147	0.37 215	0.16 115	0.15 315	0.16 93	0.14 160	0.16 108	0.15 167

RAFT-Stereo-weight	0.47 211	0.24 156	0.53 156	0.48 232	0.27 145	0.60 263	0.35 181	1.02 264	1.07 377	0.99 323	0.78 241	0.76 293	0.28 45	0.76 180	0.36 204	0.16 115	0.12 97	0.17 142	0.15 184	0.16 108	0.15 167

test_for_model	0.35 96	0.22 95	0.53 156	0.41 86	0.36 331	0.48 135	0.42 283	0.63 68	0.57 172	0.54 205	0.64 190	0.32 61	0.26 30	0.41 32	0.31 136	0.17 173	0.12 97	0.19 209	0.15 184	0.14 38	0.13 69

anonymousdsp	0.43 172	0.27 250	0.53 156	0.44 150	0.32 269	0.50 167	0.42 283	0.89 202	0.51 146	0.49 178	0.53 149	0.47 159	0.47 189	1.33 368	0.33 166	0.17 173	0.12 97	0.21 301	0.15 184	0.18 194	0.18 266

PSM-AAD	0.79 438	0.27 250	0.53 156	0.55 379	0.28 172	0.77 374	1.24 611	0.99 251	0.91 302	1.66 584	1.57 532	0.81 310	2.19 639	1.65 443	0.44 280	0.19 270	0.14 253	0.38 574	0.32 559	0.21 336	0.70 627

Prome-Stereo	0.75 418	0.27 250	0.53 156	0.55 379	0.32 269	0.59 256	0.97 578	0.89 202	0.88 290	1.45 540	2.46 620	0.91 356	1.41 577	1.58 431	0.44 280	0.18 222	0.13 194	0.19 209	0.17 259	0.20 291	0.92 638

HSM-Net_RVC	0.87 476	0.29 311	0.53 156	0.53 337	0.30 219	1.15 504	0.55 432	3.57 660	1.28 505	1.53 557	1.74 565	1.68 562	0.93 459	1.49 412	0.77 452	0.22 378	0.17 386	0.19 209	0.18 283	0.20 291	0.19 310
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
aanet-new-22k	0.32 57	0.21 62	0.54 168	0.43 116	0.22 42	0.47 126	0.23 44	0.67 101	0.50 136	0.35 71	0.46 107	0.33 74	0.50 229	0.44 46	0.29 90	0.14 50	0.12 97	0.15 46	0.13 121	0.16 108	0.13 69

aanet-new	0.39 136	0.25 190	0.54 168	0.47 200	0.37 351	0.74 353	0.28 96	0.62 61	0.34 56	0.37 90	0.50 131	0.36 92	0.74 363	0.98 266	0.30 109	0.17 173	0.11 38	0.17 142	0.13 121	0.19 244	0.14 123

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.35 96	0.22 95	0.54 168	0.42 100	0.35 316	0.46 112	0.40 261	0.62 61	0.54 164	0.56 214	0.67 205	0.36 92	0.27 40	0.49 72	0.28 79	0.16 115	0.11 38	0.19 209	0.15 184	0.14 38	0.13 69

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.35 96	0.22 95	0.54 168	0.41 86	0.37 351	0.49 152	0.41 278	0.64 75	0.59 185	0.54 205	0.66 198	0.31 53	0.26 30	0.41 32	0.30 109	0.16 115	0.11 38	0.19 209	0.14 160	0.15 72	0.13 69

WQFJX1	0.57 294	0.26 218	0.54 168	0.48 232	0.72 568	0.68 323	0.47 355	2.46 640	0.71 234	0.54 205	0.50 131	0.53 200	0.51 238	1.36 379	0.60 389	0.18 222	0.20 449	0.20 262	0.16 230	0.20 291	0.20 344

xyz-stereo-finetune	0.48 217	0.25 190	0.54 168	0.42 100	0.23 54	0.80 394	0.42 283	0.80 160	0.80 264	0.61 230	0.62 182	0.54 205	0.43 153	1.70 455	0.58 378	0.15 77	0.15 315	0.19 209	0.15 184	0.16 108	0.15 167

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 112	0.23 130	0.54 168	0.50 265	0.28 172	0.36 48	0.22 31	1.02 264	0.39 80	0.42 128	0.64 190	0.36 92	0.51 238	0.39 21	0.29 90	0.18 222	0.12 97	0.17 142	0.13 121	0.18 194	0.18 266

MM-Stereo_test3	0.50 230	0.24 156	0.54 168	0.54 354	0.74 576	0.49 152	0.53 408	1.09 305	1.05 367	0.62 233	0.95 280	0.61 247	0.42 144	0.77 183	0.38 227	0.20 312	0.17 386	0.20 262	0.16 230	0.18 194	0.18 266

HART	0.45 195	0.22 95	0.54 168	0.50 265	0.26 116	0.41 73	0.29 106	1.03 269	0.50 136	0.58 218	1.45 496	0.61 247	0.35 103	1.08 303	0.30 109	0.15 77	0.13 194	0.19 209	0.14 160	0.19 244	0.14 123

WCG-NET	0.42 165	0.21 62	0.54 168	0.40 70	0.25 100	0.47 126	0.32 144	0.73 125	1.15 431	0.76 256	0.73 227	0.58 231	0.45 170	0.60 118	0.34 181	0.15 77	0.11 38	0.16 93	0.14 160	0.15 72	0.13 69

IGEV-Stereo	0.43 172	0.27 250	0.54 168	0.45 168	0.32 269	0.50 167	0.42 283	0.90 210	0.51 146	0.49 178	0.53 149	0.47 159	0.47 189	1.32 364	0.33 166	0.17 173	0.12 97	0.21 301	0.15 184	0.18 194	0.18 266
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
raft+_RVC	0.53 246	0.26 218	0.54 168	0.60 444	0.47 456	0.54 215	0.54 414	1.27 368	0.99 340	0.76 256	1.03 322	0.70 279	0.56 275	0.93 248	0.47 316	0.18 222	0.14 253	0.19 209	0.18 283	0.18 194	0.15 167

ACVNet	0.63 327	0.31 368	0.54 168	0.54 354	0.36 331	0.80 394	0.46 347	1.37 386	1.07 377	0.93 302	1.30 439	1.08 422	0.85 419	0.80 198	0.94 496	0.21 347	0.19 429	0.21 301	0.18 283	0.22 362	0.18 266

CFNet-ft	0.72 386	0.32 384	0.54 168	0.66 509	0.54 499	0.83 411	0.55 432	1.37 386	1.15 431	0.93 302	1.28 434	1.57 540	0.97 479	1.35 374	0.81 467	0.26 474	0.20 449	0.33 541	0.25 471	0.30 485	0.23 405

CFNet_RVC	0.72 386	0.32 384	0.54 168	0.66 509	0.54 499	0.83 411	0.55 432	1.37 386	1.15 431	0.93 302	1.28 434	1.57 540	0.97 479	1.35 374	0.81 467	0.26 474	0.20 449	0.33 541	0.25 471	0.30 485	0.23 405

aanet-32k-new	0.33 71	0.23 130	0.55 183	0.43 116	0.23 54	0.50 167	0.32 144	0.55 31	0.36 66	0.34 61	0.42 75	0.36 92	0.55 268	0.77 183	0.24 14	0.16 115	0.11 38	0.15 46	0.12 63	0.19 244	0.12 21

NLSM1	0.49 225	0.25 190	0.55 183	0.48 232	1.08 631	0.83 411	0.31 128	0.83 180	0.66 216	0.51 194	0.76 236	0.47 159	0.48 203	0.98 266	0.55 367	0.18 222	0.19 429	0.21 301	0.18 283	0.20 291	0.15 167

NLCSM	0.52 234	0.28 276	0.55 183	0.52 318	0.74 576	0.72 343	0.46 347	0.96 242	0.65 213	0.63 234	0.51 137	0.48 166	0.61 313	1.32 364	0.70 425	0.19 270	0.20 449	0.21 301	0.18 283	0.22 362	0.20 344

DilatedVolume-Stereo	0.43 172	0.21 62	0.55 183	0.43 116	0.32 269	0.72 343	0.29 106	0.80 160	0.51 146	0.77 261	0.73 227	0.48 166	0.40 132	1.13 317	0.39 238	0.15 77	0.14 253	0.15 46	0.14 160	0.16 108	0.14 123

SCV	0.46 203	0.26 218	0.55 183	0.47 200	0.25 100	0.39 60	0.38 229	1.98 568	0.60 187	0.35 71	0.48 118	0.55 210	0.36 114	1.28 352	0.32 148	0.24 423	0.12 97	0.17 142	0.13 121	0.18 194	0.14 123

AIO-test1	0.56 286	0.25 190	0.55 183	0.64 489	0.78 591	0.80 394	0.36 196	1.18 334	1.34 531	0.57 216	0.88 267	0.61 247	0.50 229	1.12 314	0.35 192	0.17 173	0.17 386	0.22 337	0.24 457	0.18 194	0.23 405

WCG-NET（raft）	0.45 195	0.21 62	0.55 183	0.40 70	0.24 75	0.50 167	0.36 196	0.73 125	1.09 391	0.71 249	0.76 236	0.92 364	0.51 238	0.84 215	0.34 181	0.16 115	0.12 97	0.15 46	0.14 160	0.14 38	0.14 123

gcap-zeroshot	0.35 96	0.22 95	0.55 183	0.41 86	0.37 351	0.48 135	0.42 283	0.64 75	0.54 164	0.53 199	0.63 185	0.33 74	0.26 30	0.38 14	0.31 136	0.16 115	0.11 38	0.19 209	0.15 184	0.14 38	0.13 69

testlalala	0.35 96	0.22 95	0.55 183	0.41 86	0.37 351	0.48 135	0.42 283	0.64 75	0.54 164	0.53 199	0.63 185	0.33 74	0.26 30	0.38 14	0.31 136	0.16 115	0.11 38	0.19 209	0.15 184	0.14 38	0.13 69

aanet-new-16k	0.32 57	0.21 62	0.56 192	0.45 168	0.22 42	0.43 92	0.21 22	0.66 93	0.44 108	0.36 79	0.43 87	0.37 105	0.48 203	0.41 32	0.28 79	0.14 50	0.10 9	0.16 93	0.12 63	0.18 194	0.13 69

gcap_with_dpt	0.35 96	0.22 95	0.56 192	0.42 100	0.35 316	0.50 167	0.45 339	0.62 61	0.49 129	0.54 205	0.66 198	0.32 61	0.30 58	0.38 14	0.28 79	0.16 115	0.11 38	0.19 209	0.14 160	0.14 38	0.13 69

Hybrid-DGEV-03	0.65 347	0.26 218	0.56 192	0.53 337	0.36 331	0.73 348	0.39 246	0.89 202	1.15 431	1.73 590	2.52 623	0.84 331	0.56 275	0.97 263	0.44 280	0.18 222	0.12 97	0.22 337	0.19 308	0.17 151	0.14 123

MM-Stereo_test1	0.49 225	0.24 156	0.56 192	0.51 297	0.30 219	0.50 167	0.54 414	0.91 211	1.03 357	0.84 283	0.69 213	0.54 205	0.60 303	1.16 324	0.33 166	0.18 222	0.16 354	0.20 262	0.17 259	0.19 244	0.15 167

CAS++	0.47 211	0.31 368	0.56 192	0.47 200	0.32 269	0.42 83	0.28 96	1.76 499	0.72 236	0.71 249	0.72 225	0.37 105	0.28 45	0.69 151	0.33 166	0.27 490	0.22 495	0.26 456	0.21 391	0.29 475	0.19 310
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
ff7	0.43 172	0.27 250	0.56 192	0.44 150	0.33 291	0.50 167	0.42 283	0.87 192	0.50 136	0.49 178	0.53 149	0.44 140	0.48 203	1.38 385	0.33 166	0.17 173	0.12 97	0.21 301	0.15 184	0.18 194	0.18 266

IGEVStereo-DCA	0.46 203	0.28 276	0.56 192	0.43 116	0.33 291	0.49 152	0.42 283	0.87 192	0.50 136	0.47 161	0.48 118	0.48 166	0.46 178	2.03 495	0.30 109	0.19 270	0.14 253	0.19 209	0.15 184	0.16 108	0.18 266

ffff	0.43 172	0.27 250	0.56 192	0.44 150	0.33 291	0.50 167	0.42 283	0.87 192	0.50 136	0.49 178	0.53 149	0.44 140	0.48 203	1.38 385	0.33 166	0.17 173	0.12 97	0.21 301	0.15 184	0.18 194	0.18 266

11t	0.43 172	0.27 250	0.56 192	0.44 150	0.33 291	0.50 167	0.42 283	0.87 192	0.50 136	0.49 178	0.53 149	0.44 140	0.48 203	1.38 385	0.33 166	0.17 173	0.12 97	0.21 301	0.15 184	0.18 194	0.18 266

ccc-4	0.43 172	0.27 250	0.56 192	0.44 150	0.33 291	0.50 167	0.42 283	0.87 192	0.50 136	0.49 178	0.53 149	0.44 140	0.48 203	1.38 385	0.33 166	0.17 173	0.12 97	0.21 301	0.15 184	0.18 194	0.18 266

test_4	0.53 246	0.22 95	0.56 192	0.54 354	0.32 269	0.64 286	0.39 246	0.80 160	0.62 191	0.92 301	1.87 583	0.68 269	0.42 144	1.16 324	0.37 215	0.15 77	0.13 194	0.20 262	0.22 420	0.20 291	0.15 167

FTStereo	0.91 485	0.26 218	0.56 192	0.54 354	0.33 291	0.66 311	1.87 650	1.00 255	0.75 242	1.75 592	4.15 648	1.04 413	1.65 602	1.57 429	0.46 309	0.19 270	0.16 354	0.23 378	0.21 391	0.18 194	0.63 618

raftrobust	0.52 234	0.25 190	0.56 192	0.65 503	0.52 492	0.49 152	0.34 171	0.98 249	0.91 302	1.30 481	0.87 265	0.63 254	0.81 399	0.78 190	0.41 256	0.19 270	0.15 315	0.16 93	0.14 160	0.15 72	0.16 207

GCAP-Stereo-DPT26K	0.31 49	0.20 35	0.57 205	0.40 70	0.22 42	0.36 48	0.33 157	0.73 125	0.31 32	0.37 90	0.40 66	0.31 53	0.44 164	0.50 77	0.26 49	0.13 26	0.11 38	0.16 93	0.12 63	0.16 108	0.13 69

xyz-stereo-finetune2	0.58 301	0.27 250	0.57 205	0.40 70	0.24 75	1.09 492	0.32 144	0.79 151	0.53 160	0.65 238	1.07 334	0.58 231	0.80 395	2.47 537	0.80 465	0.16 115	0.15 315	0.21 301	0.17 259	0.16 108	0.17 239

fffy	0.42 165	0.27 250	0.57 205	0.46 184	0.29 195	0.48 135	0.35 181	0.91 211	0.55 167	0.40 118	0.58 173	0.55 210	0.41 136	1.26 347	0.36 204	0.15 77	0.13 194	0.19 209	0.16 230	0.18 194	0.14 123

Pointernet	0.37 122	0.20 35	0.57 205	0.43 116	0.28 172	0.51 187	0.27 89	0.93 223	0.61 188	0.47 161	0.63 185	0.49 175	0.38 123	0.49 72	0.33 166	0.17 173	0.13 194	0.14 13	0.11 12	0.13 5	0.12 21

MSKI-zero shot	0.55 277	0.26 218	0.57 205	0.51 297	0.26 116	0.69 329	0.28 96	1.18 334	0.64 199	0.91 299	1.32 452	0.82 315	0.33 84	1.92 483	0.32 148	0.17 173	0.12 97	0.17 142	0.13 121	0.16 108	0.16 207

ICVP	0.63 327	0.33 407	0.57 205	0.61 459	0.40 395	0.80 394	0.58 455	1.61 456	0.89 293	0.90 295	1.24 414	0.88 344	0.73 361	0.72 163	0.88 484	0.29 515	0.21 473	0.22 337	0.21 391	0.24 405	0.27 467
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
hitnet-ft	0.79 438	0.35 452	0.57 205	0.58 419	0.42 411	0.96 457	0.46 347	1.47 413	1.33 528	1.19 425	1.22 408	1.81 578	0.98 486	1.66 447	0.94 496	0.33 543	0.28 547	0.34 551	0.27 501	0.35 519	0.31 509

U	9.45 681	0.21 62	0.58 212	0.47 200	53.11 710	61.27 714	0.24 59	0.70 112	0.52 153	0.36 79	0.28 25	0.29 42	0.35 103	0.33 4	0.26 49	0.19 270	0.11 38	60.50 713	8.88 694	0.17 151	0.13 69

MGS-Stereo	0.42 165	0.26 218	0.58 212	0.44 150	0.28 172	0.50 167	0.34 171	0.57 42	0.83 273	0.46 156	1.31 445	0.52 193	0.33 84	0.65 140	0.36 204	0.19 270	0.16 354	0.18 184	0.15 184	0.17 151	0.16 207

MaDis-Stereo	0.36 112	0.25 190	0.58 212	0.44 150	0.34 312	0.30 22	0.30 116	0.72 119	0.50 136	0.37 90	0.36 51	0.58 231	0.49 220	0.52 82	0.36 204	0.19 270	0.16 354	0.19 209	0.15 184	0.18 194	0.14 123

ProNet	0.43 172	0.28 276	0.58 212	0.43 116	0.30 219	0.56 237	0.52 400	1.00 255	0.58 176	0.44 141	0.49 128	0.43 134	0.43 153	1.28 352	0.36 204	0.15 77	0.13 194	0.19 209	0.16 230	0.17 151	0.16 207

RCA-Stereo	0.50 230	0.23 130	0.58 212	0.48 232	0.33 291	0.55 228	0.45 339	0.97 245	1.38 552	0.68 243	1.05 328	0.63 254	0.80 395	0.59 106	0.32 148	0.17 173	0.12 97	0.17 142	0.14 160	0.16 108	0.14 123

GrayStereo	0.82 452	0.26 218	0.58 212	0.63 480	0.37 351	0.76 367	1.86 649	1.11 314	0.87 286	1.99 615	1.89 585	1.08 422	1.82 618	1.39 390	0.48 321	0.19 270	0.14 253	0.19 209	0.21 391	0.18 194	0.39 552

UniTT-Stereo	0.36 112	0.23 130	0.59 218	0.48 232	0.36 331	0.40 66	0.32 144	0.53 22	0.49 129	0.54 205	0.55 162	0.36 92	0.31 67	0.58 105	0.51 342	0.20 312	0.15 315	0.17 142	0.15 184	0.19 244	0.15 167

GMM-Stereo	0.74 409	0.25 190	0.59 218	0.54 354	0.34 312	0.72 343	0.99 583	1.01 262	0.87 286	1.36 513	1.78 571	1.12 440	0.81 399	2.09 501	0.46 309	0.18 222	0.12 97	0.25 437	0.25 471	0.20 291	0.85 636

rafts_anoy	0.52 234	0.29 311	0.59 218	0.59 432	0.50 468	0.53 205	0.40 261	1.11 314	1.03 357	0.84 283	0.83 254	0.68 269	0.54 260	0.72 163	0.51 342	0.19 270	0.14 253	0.24 398	0.26 489	0.21 336	0.18 266

DF	0.38 129	0.22 95	0.60 221	0.46 184	0.26 116	0.46 112	0.31 128	0.84 186	0.47 122	0.43 135	0.66 198	0.58 231	0.31 67	0.79 195	0.30 109	0.18 222	0.12 97	0.16 93	0.12 63	0.16 108	0.15 167

NLMM1	0.56 286	0.27 250	0.60 221	0.47 200	0.74 576	0.68 323	0.43 305	1.83 525	1.04 362	0.59 226	0.62 182	0.51 185	0.47 189	1.33 368	0.57 374	0.18 222	0.21 473	0.20 262	0.17 259	0.20 291	0.15 167

riskmin	0.56 286	0.27 250	0.60 221	0.43 116	0.31 247	0.83 411	0.42 283	1.14 323	1.04 362	0.73 255	0.75 234	1.11 439	1.01 498	0.81 204	0.51 342	0.20 312	0.14 253	0.24 398	0.15 184	0.24 405	0.25 432

RAFT+CT+SA	0.58 301	0.29 311	0.60 221	0.66 509	0.37 351	0.42 83	0.55 432	1.27 368	1.03 357	0.70 246	1.22 408	0.60 242	0.70 351	1.64 442	0.41 256	0.18 222	0.13 194	0.22 337	0.22 420	0.21 336	0.18 266

SGM-Forest	1.24 559	0.38 476	0.60 221	0.52 318	0.37 351	1.56 566	1.30 617	1.65 465	1.36 544	2.11 622	1.79 572	1.63 553	0.93 459	7.48 658	0.95 500	0.36 564	0.37 602	0.39 580	0.34 575	0.37 530	0.32 516
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
FlowAnything_test	0.39 136	0.26 218	0.61 226	0.59 432	0.33 291	0.62 278	0.36 196	0.62 61	0.40 84	0.45 149	0.36 51	0.45 148	0.37 118	0.53 84	0.48 321	0.24 423	0.18 411	0.28 487	0.33 569	0.21 336	0.19 310

tg	0.52 234	0.24 156	0.61 226	0.49 254	0.30 219	0.90 430	0.29 106	1.07 298	0.83 273	0.83 280	1.02 312	0.62 251	0.43 153	1.35 374	0.41 256	0.17 173	0.12 97	0.22 337	0.20 345	0.17 151	0.15 167

x	0.54 261	0.31 368	0.61 226	0.47 200	0.30 219	0.67 316	0.47 355	1.53 435	0.79 263	0.81 274	0.83 254	0.78 299	0.70 351	0.70 155	0.62 396	0.21 347	0.19 429	0.22 337	0.19 308	0.21 336	0.20 344

cross-raft	0.54 261	0.25 190	0.61 226	0.52 318	0.29 195	0.68 323	0.37 221	1.46 411	0.76 251	1.01 334	1.06 330	1.28 482	0.46 178	0.71 159	0.35 192	0.15 77	0.12 97	0.18 184	0.16 230	0.19 244	0.14 123

PSMNet-RSSM	0.72 386	0.30 333	0.61 226	0.63 480	0.42 411	0.73 348	0.56 440	1.92 552	1.10 398	1.09 357	1.37 470	1.22 460	0.98 486	1.28 352	0.72 434	0.27 490	0.19 429	0.27 472	0.29 534	0.24 405	0.24 420

CCAANet	0.60 309	0.24 156	0.61 226	0.47 200	0.42 411	0.94 447	0.59 464	1.20 347	0.84 277	0.70 246	1.16 385	1.02 404	0.77 377	1.30 358	0.65 406	0.20 312	0.15 315	0.19 209	0.19 308	0.18 194	0.18 266

SGM_RVC	1.68 605	0.36 462	0.61 226	0.59 432	0.29 195	2.25 620	1.18 607	2.38 634	1.68 600	3.60 661	2.67 627	3.69 650	2.42 646	8.13 666	1.90 604	0.31 527	0.31 569	0.30 511	0.28 522	0.30 485	0.29 486
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
PSMNet-ADL	0.72 386	0.35 452	0.62 233	0.69 538	0.46 451	1.14 498	0.44 319	1.37 386	1.01 349	0.83 280	1.17 389	1.33 493	0.96 476	1.43 399	0.95 500	0.33 543	0.22 495	0.21 301	0.23 443	0.27 445	0.29 486

KYRaft	0.75 418	0.28 276	0.62 233	0.56 395	0.29 195	0.67 316	0.86 551	0.94 229	0.84 277	1.62 579	2.21 607	1.16 449	1.02 505	1.57 429	0.40 246	0.20 312	0.13 194	0.22 337	0.28 522	0.20 291	1.02 642

NOSS_ROB	1.26 562	0.46 514	0.62 233	0.56 395	0.38 373	1.06 483	0.78 524	1.73 484	1.40 562	1.01 334	1.43 488	1.10 435	0.75 366	10.62 685	0.65 406	0.45 600	0.43 618	0.48 604	0.45 606	0.44 567	0.41 558

AIO-test2	0.57 294	0.28 276	0.63 236	0.61 459	0.58 521	0.79 385	0.51 389	1.18 334	1.40 562	0.63 234	1.15 380	0.51 185	0.43 153	1.09 304	0.35 192	0.21 347	0.17 386	0.26 456	0.30 543	0.20 291	0.19 310

HHNet	0.62 320	0.26 218	0.63 236	0.43 116	0.45 439	0.50 167	0.58 455	1.07 298	1.01 349	1.25 456	2.23 608	0.70 279	0.61 313	1.07 298	0.47 316	0.20 312	0.13 194	0.23 378	0.19 308	0.19 244	0.30 499

FENet	0.60 309	0.28 276	0.63 236	0.54 354	0.33 291	0.83 411	0.38 229	1.27 368	1.07 377	1.00 328	0.86 260	0.99 394	0.85 419	0.96 255	0.68 421	0.22 378	0.15 315	0.23 378	0.20 345	0.22 362	0.23 405

GANet-RSSM	0.72 386	0.28 276	0.63 236	0.64 489	0.58 521	0.80 394	0.58 455	1.89 542	1.08 383	1.04 345	1.25 418	1.15 448	1.04 509	1.49 412	0.62 396	0.25 451	0.19 429	0.22 337	0.22 420	0.22 362	0.21 365

R-Stereo Train	0.57 294	0.26 218	0.63 236	0.54 354	0.36 331	0.69 329	0.54 414	1.22 357	0.72 236	1.61 575	1.50 513	0.75 289	0.53 253	0.64 129	0.44 280	0.18 222	0.15 315	0.17 142	0.15 184	0.17 151	0.17 239

RAFT-Stereo	0.57 294	0.26 218	0.63 236	0.54 354	0.36 331	0.69 329	0.54 414	1.22 357	0.72 236	1.61 575	1.50 513	0.75 289	0.53 253	0.64 129	0.44 280	0.18 222	0.15 315	0.17 142	0.15 184	0.17 151	0.17 239
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
CBMV_ROB	0.90 482	0.44 505	0.63 236	0.51 297	0.37 351	1.25 523	0.49 380	1.77 503	1.27 500	1.41 531	2.00 594	1.33 493	1.08 521	2.17 508	0.76 446	0.43 594	0.42 617	0.47 602	0.44 604	0.41 550	0.36 538

Lsterematch	0.52 234	0.24 156	0.64 243	0.45 168	0.25 100	0.71 340	0.31 128	0.81 167	1.05 367	0.96 311	1.28 434	0.69 275	0.48 203	0.84 215	0.66 412	0.21 347	0.12 97	0.19 209	0.16 230	0.18 194	0.19 310

rvit_stereo_0081	0.44 186	0.33 407	0.64 243	0.54 354	0.35 316	0.41 73	0.44 319	0.66 93	0.95 316	0.48 170	0.52 142	0.50 181	0.46 178	0.82 208	0.44 280	0.25 451	0.20 449	0.22 337	0.19 308	0.25 418	0.17 239

rvit_stereo_0082	0.44 186	0.33 407	0.64 243	0.54 354	0.35 316	0.41 73	0.44 319	0.66 93	0.95 316	0.48 170	0.52 142	0.50 181	0.46 178	0.82 208	0.44 280	0.25 451	0.20 449	0.22 337	0.19 308	0.25 418	0.17 239

RAFT-Test	0.54 261	0.25 190	0.64 243	0.47 200	0.30 219	0.97 461	0.27 89	1.24 363	0.81 267	0.96 311	1.12 363	1.28 482	0.48 203	0.71 159	0.36 204	0.17 173	0.13 194	0.17 142	0.14 160	0.16 108	0.16 207

raft_robust	0.68 371	0.30 333	0.64 243	0.52 318	0.26 116	0.54 215	0.35 181	1.33 376	1.24 486	1.16 407	1.07 334	0.60 242	0.54 260	3.58 577	0.37 215	0.18 222	0.14 253	0.20 262	0.22 420	0.20 291	0.16 207

iRaftStereo_RVC	0.47 211	0.26 218	0.64 243	0.50 265	0.29 195	0.53 205	0.33 157	1.05 283	0.77 255	0.84 283	1.00 299	0.55 210	0.37 118	0.81 204	0.40 246	0.17 173	0.12 97	0.22 337	0.20 345	0.19 244	0.15 167

AFF-stereo	0.58 301	0.25 190	0.64 243	0.46 184	0.29 195	0.34 35	0.38 229	1.15 325	1.14 419	1.17 416	1.60 538	1.10 435	0.71 356	0.97 263	0.43 277	0.13 26	0.11 38	0.19 209	0.19 308	0.17 151	0.14 123

aanet-new-34k	0.33 71	0.22 95	0.65 250	0.40 70	0.20 16	0.34 35	0.30 116	0.80 160	0.42 95	0.34 61	0.53 149	0.34 82	0.57 287	0.38 14	0.25 33	0.13 26	0.11 38	0.16 93	0.12 63	0.15 72	0.12 21

FSD	0.54 261	0.52 540	0.65 250	0.62 470	0.50 468	0.54 215	0.58 455	0.65 85	0.53 160	0.54 205	0.52 142	0.56 221	0.52 245	0.57 101	0.55 367	0.51 613	0.47 630	0.50 607	0.49 616	0.50 588	0.49 589

SCV_C0	0.43 172	0.26 218	0.65 250	0.43 116	0.29 195	0.47 126	0.31 128	1.34 381	0.73 240	0.38 105	0.49 128	0.54 205	0.29 49	1.24 343	0.30 109	0.17 173	0.13 194	0.16 93	0.13 121	0.20 291	0.15 167

GCAP-BAT	0.39 136	0.22 95	0.65 250	0.43 116	0.35 316	0.34 35	0.37 221	0.83 180	0.67 218	0.48 170	0.56 165	0.55 210	0.38 123	0.74 177	0.31 136	0.17 173	0.13 194	0.18 184	0.14 160	0.15 72	0.15 167

GCAPDPT-zeroshot	0.39 136	0.22 95	0.65 250	0.43 116	0.35 316	0.34 35	0.37 221	0.83 180	0.67 218	0.48 170	0.56 165	0.55 210	0.38 123	0.74 177	0.31 136	0.17 173	0.13 194	0.18 184	0.14 160	0.15 72	0.15 167

GMOStereo	0.53 246	0.26 218	0.65 250	0.50 265	0.29 195	0.52 194	0.43 305	0.89 202	0.96 321	1.41 531	1.14 372	0.85 332	0.56 275	0.59 106	0.38 227	0.16 115	0.14 253	0.24 398	0.21 391	0.20 291	0.15 167

error version	0.53 246	0.26 218	0.65 250	0.50 265	0.29 195	0.52 194	0.43 305	0.89 202	0.96 321	1.41 531	1.14 372	0.85 332	0.56 275	0.59 106	0.38 227	0.16 115	0.14 253	0.24 398	0.21 391	0.20 291	0.15 167

test-v	0.53 246	0.26 218	0.65 250	0.50 265	0.29 195	0.52 194	0.43 305	0.89 202	0.96 321	1.41 531	1.14 372	0.85 332	0.56 275	0.59 106	0.38 227	0.16 115	0.14 253	0.24 398	0.21 391	0.20 291	0.15 167

test-2	0.53 246	0.26 218	0.65 250	0.50 265	0.29 195	0.52 194	0.43 305	0.89 202	0.96 321	1.41 531	1.14 372	0.85 332	0.56 275	0.59 106	0.38 227	0.16 115	0.14 253	0.24 398	0.21 391	0.20 291	0.15 167

test_xeample	1.45 583	0.28 276	0.65 250	0.51 297	0.28 172	0.94 447	0.59 464	2.14 599	1.29 510	1.24 451	1.51 515	0.88 344	0.86 427	1.46 406	15.10 684	0.22 378	0.20 449	0.22 337	0.20 345	0.22 362	0.22 385

HSM	1.19 557	0.32 384	0.65 250	0.57 413	0.38 373	1.23 520	0.59 464	2.25 620	1.19 460	1.30 481	1.25 418	1.94 595	1.03 507	9.32 674	0.71 431	0.22 378	0.16 354	0.20 262	0.16 230	0.21 336	0.21 365

aanet-new-28k	0.32 57	0.21 62	0.66 261	0.43 116	0.21 24	0.47 126	0.28 96	0.64 75	0.33 47	0.36 79	0.39 62	0.36 92	0.49 220	0.39 21	0.27 63	0.15 77	0.11 38	0.16 93	0.13 121	0.22 362	0.15 167

RAStereo	0.34 84	0.21 62	0.66 261	0.47 200	0.27 145	0.26 11	0.29 106	0.69 107	0.63 194	0.32 46	0.42 75	0.45 148	0.31 67	0.45 48	0.34 181	0.17 173	0.15 315	0.19 209	0.15 184	0.18 194	0.13 69

H2IRNET	0.56 286	0.26 218	0.66 261	0.47 200	0.35 316	0.41 73	0.26 79	0.92 214	1.17 444	0.61 230	1.28 434	1.08 422	0.86 427	0.99 273	0.63 401	0.19 270	0.16 354	0.22 337	0.25 471	0.21 336	0.18 266

RAFT-345	0.84 463	0.25 190	0.66 261	0.50 265	0.27 145	0.54 215	0.42 283	0.83 180	1.11 400	1.32 495	2.34 613	0.86 336	0.54 260	5.72 621	0.47 316	0.18 222	0.13 194	0.22 337	0.17 259	0.17 151	0.16 207

RALCasStereoNet	0.54 261	0.30 333	0.66 261	0.59 432	0.51 480	0.61 269	0.52 400	0.94 229	0.93 310	0.70 246	1.01 304	0.78 299	0.44 164	1.33 368	0.47 316	0.20 312	0.16 354	0.18 184	0.16 230	0.20 291	0.19 310

CBMV	0.95 494	0.44 505	0.66 261	0.53 337	0.35 316	1.53 563	1.63 640	1.69 475	1.42 571	2.00 618	1.60 538	1.43 510	1.17 537	1.59 434	0.99 509	0.34 553	0.34 584	0.39 580	0.33 569	0.33 512	0.32 516
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MM-Stereo_test2	0.43 172	0.24 156	0.67 267	0.51 297	0.32 269	0.55 228	0.45 339	0.97 245	0.77 255	0.59 226	0.51 137	0.49 175	0.42 144	0.80 198	0.30 109	0.15 77	0.13 194	0.18 184	0.14 160	0.19 244	0.14 123

AE-Stereo	0.49 225	0.27 250	0.67 267	0.60 444	0.39 384	0.67 316	0.46 347	1.18 334	1.09 391	0.47 161	0.75 234	0.69 275	0.47 189	0.59 106	0.40 246	0.16 115	0.15 315	0.21 301	0.20 345	0.19 244	0.15 167

RAFT-RH_RVC	1.03 524	0.24 156	0.67 267	0.49 254	0.28 172	0.81 403	0.33 157	0.83 180	1.08 383	2.05 619	4.65 655	1.04 413	0.57 287	5.98 629	0.50 337	0.18 222	0.13 194	0.26 456	0.20 345	0.16 108	0.17 239

222	1.61 598	0.29 311	0.67 267	0.56 395	0.29 195	1.06 483	0.42 283	2.17 610	1.31 520	1.31 491	1.52 516	0.92 364	0.94 464	1.76 468	17.65 688	0.24 423	0.20 449	0.21 301	0.19 308	0.22 362	0.23 405

HI	0.64 339	0.32 384	0.68 271	0.47 200	0.51 480	0.41 73	0.36 196	1.04 275	0.75 242	1.31 491	1.43 488	1.62 548	1.12 529	0.94 251	0.88 484	0.15 77	0.12 97	0.20 262	0.20 345	0.20 291	0.18 266

CoSv	0.64 339	0.32 384	0.68 271	0.47 200	0.51 480	0.41 73	0.36 196	1.04 275	0.75 242	1.31 491	1.43 488	1.62 548	1.12 529	0.94 251	0.88 484	0.15 77	0.12 97	0.20 262	0.20 345	0.20 291	0.18 266

11t1	0.52 234	0.28 276	0.68 271	0.51 297	0.28 172	0.83 411	0.39 246	1.22 357	0.63 194	0.84 283	0.74 232	0.68 269	0.68 342	0.91 238	0.57 374	0.21 347	0.18 411	0.19 209	0.16 230	0.20 291	0.21 365

GCAP-Stereo	0.40 150	0.28 276	0.68 271	0.47 200	0.25 100	0.53 205	0.32 144	0.82 175	0.58 176	0.65 238	0.69 213	0.58 231	0.42 144	0.47 65	0.29 90	0.17 173	0.14 253	0.17 142	0.13 121	0.17 151	0.14 123

BUS	0.74 409	0.32 384	0.68 271	0.54 354	0.44 432	2.34 625	0.42 283	2.16 604	0.98 333	1.20 429	1.11 356	1.03 409	0.62 319	0.91 238	0.70 425	0.24 423	0.17 386	0.25 437	0.22 420	0.22 362	0.22 385

BSDual-CNN	0.71 384	0.32 384	0.68 271	0.54 354	0.44 432	1.27 525	0.65 485	2.16 604	0.98 333	1.20 429	1.11 356	1.12 440	0.74 363	0.91 238	0.66 412	0.24 423	0.17 386	0.25 437	0.22 420	0.22 362	0.22 385

psmg	0.72 386	0.32 384	0.68 271	0.50 265	0.44 432	1.48 558	0.75 516	1.94 559	0.98 333	1.21 433	1.33 454	1.12 440	0.74 363	0.91 238	0.66 412	0.24 423	0.19 429	0.25 437	0.25 471	0.23 390	0.22 385

test-3	0.54 261	0.22 95	0.68 271	0.47 200	0.27 145	0.58 245	0.35 181	0.92 214	1.00 346	1.32 495	0.69 213	0.87 340	0.45 170	1.68 453	0.37 215	0.16 115	0.11 38	0.20 262	0.16 230	0.17 151	0.13 69

test_1	0.54 261	0.22 95	0.68 271	0.47 200	0.27 145	0.58 245	0.35 181	0.92 214	1.00 346	1.28 465	0.68 208	0.87 340	0.45 170	1.67 448	0.37 215	0.16 115	0.11 38	0.20 262	0.16 230	0.17 151	0.13 69

xxxx	1.51 587	0.28 276	0.68 271	0.54 354	0.28 172	1.16 506	0.44 319	2.19 613	1.29 510	1.09 357	1.36 468	1.22 460	0.85 419	1.79 471	15.70 687	0.24 423	0.21 473	0.21 301	0.20 345	0.22 362	0.23 405

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 261	0.25 190	0.68 271	0.43 116	0.24 75	0.40 66	0.34 171	1.04 275	1.09 391	1.32 495	1.60 538	0.80 305	0.68 342	0.67 147	0.39 238	0.13 26	0.10 9	0.18 184	0.17 259	0.17 151	0.13 69

Gwc-CoAtRS	0.52 234	0.24 156	0.68 271	0.48 232	0.29 195	0.64 286	0.25 66	1.16 327	1.08 383	1.01 334	1.00 299	1.12 440	0.56 275	0.69 151	0.37 215	0.16 115	0.13 194	0.17 142	0.15 184	0.15 72	0.15 167

LL-Strereo2	0.52 234	0.33 407	0.69 283	0.52 318	0.37 351	0.70 336	0.30 116	1.13 321	0.67 218	0.94 307	0.78 241	0.91 356	0.42 144	1.05 292	0.42 267	0.17 173	0.16 354	0.29 498	0.25 471	0.21 336	0.16 207

NRIStereo	0.60 309	0.29 311	0.69 283	0.53 337	0.28 172	0.63 282	0.33 157	1.08 304	0.87 286	1.14 391	0.87 265	0.91 356	0.59 299	2.24 516	0.49 330	0.20 312	0.14 253	0.21 301	0.19 308	0.21 336	0.17 239

ASMatch	0.88 477	0.26 218	0.69 283	0.51 297	0.35 316	0.48 135	0.37 221	1.12 317	0.92 308	1.10 365	3.28 638	0.96 384	0.98 486	4.90 600	0.49 330	0.19 270	0.16 354	0.22 337	0.19 308	0.19 244	0.27 467

THIR-Stereo	1.02 521	0.27 250	0.69 283	0.49 254	0.28 172	0.95 451	1.34 620	1.03 269	0.97 328	1.34 508	1.90 586	1.17 450	1.58 595	6.44 635	0.78 454	0.19 270	0.14 253	0.21 301	0.22 420	0.19 244	0.20 344

test_xeample3	0.42 165	0.28 276	0.69 283	0.43 116	0.33 291	0.56 237	0.38 229	0.79 151	0.45 112	0.53 199	0.46 107	0.44 140	0.44 164	1.38 385	0.31 136	0.18 222	0.14 253	0.19 209	0.15 184	0.17 151	0.16 207

EAI-Stereo	0.65 347	0.28 276	0.69 283	0.53 337	0.27 145	0.60 263	0.40 261	2.28 624	0.64 199	0.71 249	3.18 636	0.57 225	0.43 153	1.06 294	0.41 256	0.18 222	0.13 194	0.17 142	0.17 259	0.17 151	0.17 239

MIF-Stereo (partial)	0.45 195	0.25 190	0.70 289	0.50 265	0.52 492	0.35 43	0.26 79	0.91 211	0.59 185	0.45 149	0.71 221	0.51 185	0.51 238	1.11 310	0.45 295	0.20 312	0.16 354	0.23 378	0.20 345	0.24 405	0.18 266

DCRE	0.82 452	0.26 218	0.70 289	0.58 419	0.44 432	0.54 215	0.48 368	0.95 234	0.78 259	0.78 264	7.33 670	0.86 336	0.52 245	0.76 180	0.41 256	0.16 115	0.16 354	0.19 209	0.17 259	0.18 194	0.17 239

fff	0.53 246	0.24 156	0.70 289	0.43 116	0.24 75	0.48 135	0.36 196	1.07 298	1.25 489	1.10 365	1.02 312	0.57 225	1.06 516	0.73 168	0.52 349	0.16 115	0.13 194	0.17 142	0.13 121	0.15 72	0.19 310

DRaft	0.80 441	0.24 156	0.70 289	0.45 168	0.30 219	0.97 461	0.53 408	1.05 283	0.97 328	1.78 595	2.02 597	0.80 305	1.74 609	2.73 549	0.72 434	0.17 173	0.14 253	0.20 262	0.20 345	0.18 194	0.21 365

Pruner-Stereo	0.62 320	0.29 311	0.70 289	0.61 459	0.31 247	0.63 282	0.43 305	1.17 329	0.99 340	1.53 557	1.08 339	0.95 378	0.55 268	1.35 374	0.51 342	0.23 405	0.14 253	0.24 398	0.21 391	0.21 336	0.23 405

DCANet	0.54 261	0.24 156	0.70 289	0.43 116	0.24 75	0.49 152	0.36 196	1.05 283	1.30 516	1.12 373	1.03 322	0.58 231	0.92 450	0.81 204	0.52 349	0.16 115	0.13 194	0.17 142	0.13 121	0.18 194	0.19 310

csc	0.53 246	0.24 156	0.70 289	0.43 116	0.24 75	0.48 135	0.36 196	1.07 298	1.25 489	1.10 365	1.02 312	0.57 225	1.06 516	0.73 168	0.52 349	0.16 115	0.13 194	0.17 142	0.13 121	0.15 72	0.19 310

cscssc	0.53 246	0.24 156	0.70 289	0.43 116	0.24 75	0.48 135	0.36 196	1.07 298	1.25 489	1.10 365	1.02 312	0.57 225	1.06 516	0.73 168	0.52 349	0.16 115	0.13 194	0.17 142	0.13 121	0.15 72	0.19 310

111	0.60 309	0.23 130	0.70 289	0.43 116	0.24 75	0.72 343	0.42 283	1.18 334	1.41 568	0.80 269	1.38 475	1.10 435	0.79 389	0.96 255	0.58 378	0.18 222	0.13 194	0.17 142	0.15 184	0.17 151	0.19 310

CFNet-RSSM	0.54 261	0.24 156	0.70 289	0.48 232	0.28 172	0.60 263	0.27 89	1.49 417	1.14 419	1.06 347	0.93 277	1.08 422	0.54 260	0.70 155	0.35 192	0.16 115	0.12 97	0.17 142	0.15 184	0.16 108	0.14 123

psm_up	0.77 426	0.34 432	0.70 289	0.66 509	0.58 521	1.05 480	0.92 566	1.52 429	1.12 404	1.26 460	1.16 385	1.31 490	1.23 554	1.20 333	0.81 467	0.25 451	0.29 558	0.31 517	0.27 501	0.27 445	0.25 432

rvit_stereo_0080	0.44 186	0.32 384	0.71 300	0.47 200	0.36 331	0.42 83	0.55 432	0.82 175	0.68 224	0.50 187	0.60 176	0.55 210	0.47 189	0.59 106	0.44 280	0.26 474	0.21 473	0.20 262	0.20 345	0.31 494	0.19 310

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 203	0.36 462	0.71 300	0.47 200	0.36 331	0.67 316	0.35 181	0.78 144	1.12 404	0.61 230	0.62 182	0.39 117	0.39 127	0.71 159	0.39 238	0.20 312	0.17 386	0.22 337	0.18 283	0.23 390	0.19 310

whm_eth	0.44 186	0.32 384	0.71 300	0.47 200	0.36 331	0.42 83	0.55 432	0.82 175	0.68 224	0.50 187	0.60 176	0.55 210	0.47 189	0.59 106	0.44 280	0.26 474	0.21 473	0.20 262	0.20 345	0.31 494	0.19 310

qqq	0.57 294	0.34 432	0.71 300	0.47 200	0.27 145	0.64 286	0.62 476	1.42 398	0.78 259	0.80 269	0.92 274	0.95 378	0.77 377	0.88 230	0.59 381	0.21 347	0.20 449	0.24 398	0.23 443	0.22 362	0.21 365

test_3	0.55 277	0.23 130	0.71 300	0.53 337	0.28 172	0.61 269	0.40 261	0.92 214	1.05 367	1.19 425	0.68 208	0.93 366	0.44 164	1.67 448	0.39 238	0.15 77	0.12 97	0.22 337	0.19 308	0.21 336	0.14 123

TestStereo	0.64 339	0.39 481	0.71 300	0.51 297	0.27 145	0.56 237	0.42 283	1.03 269	0.91 302	0.80 269	1.00 299	0.68 269	0.52 245	3.25 567	0.45 295	0.22 378	0.15 315	0.24 398	0.18 283	0.27 445	0.16 207

mmm	0.63 327	0.35 452	0.72 306	0.51 297	0.30 219	0.86 424	0.54 414	1.59 449	0.86 281	1.07 350	1.38 475	0.79 303	0.75 366	0.91 238	0.58 378	0.22 378	0.18 411	0.29 498	0.25 471	0.25 418	0.23 405

CASS	0.65 347	0.34 432	0.72 306	0.56 395	0.27 145	0.78 379	0.42 283	1.59 449	0.86 281	1.30 481	1.25 418	0.87 340	0.84 416	0.84 215	0.54 362	0.35 560	0.19 429	0.26 456	0.21 391	0.28 464	0.42 562
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
HBP-ISP	0.96 495	0.58 563	0.72 306	0.61 459	0.46 451	1.64 574	0.76 519	1.86 533	1.28 505	1.30 481	1.53 517	0.86 336	0.94 464	3.27 568	0.69 424	0.45 600	0.44 621	0.54 617	0.48 613	0.47 579	0.40 553

DisPM	0.66 356	0.28 276	0.72 306	0.61 459	0.35 316	0.62 278	0.45 339	1.02 264	0.99 340	1.56 567	1.10 350	0.80 305	0.59 299	2.37 527	0.41 256	0.23 405	0.14 253	0.23 378	0.21 391	0.20 291	0.25 432

GANet-ADL	0.60 309	0.35 452	0.72 306	0.64 489	0.40 395	0.68 323	0.51 389	1.49 417	1.12 404	0.95 309	1.08 339	0.91 356	0.57 287	0.76 180	0.55 367	0.26 474	0.18 411	0.18 184	0.16 230	0.23 390	0.25 432

CrosDoStereo	1.58 593	0.24 156	0.72 306	0.48 232	0.29 195	0.67 316	12.49 688	1.10 308	0.98 333	1.34 508	1.75 568	1.00 395	1.89 622	6.65 639	0.81 467	0.19 270	0.15 315	0.20 262	0.22 420	0.18 194	0.19 310

AAGNet	1.83 614	0.28 276	0.72 306	0.61 459	0.32 269	0.67 316	0.51 389	0.96 242	0.98 333	1.47 543	1.20 403	1.00 395	1.18 542	2.83 551	22.77 695	0.22 378	0.13 194	0.22 337	0.19 308	0.23 390	0.15 167

OMP-Stereo	0.94 492	0.33 407	0.72 306	0.90 620	0.31 247	0.49 152	0.36 196	1.16 327	1.06 372	1.58 573	1.12 363	1.46 520	0.69 346	6.94 646	0.49 330	0.19 270	0.14 253	0.24 398	0.18 283	0.20 291	0.14 123

IIG-Stereo	0.96 495	0.31 368	0.72 306	0.88 615	0.33 291	0.61 269	0.26 79	1.19 345	1.03 357	1.69 587	1.37 470	1.46 520	0.75 366	6.96 648	0.51 342	0.19 270	0.14 253	0.23 378	0.18 283	0.20 291	0.14 123

DeepStereo_LL	1.58 593	0.24 156	0.72 306	0.48 232	0.29 195	0.67 316	12.49 688	1.10 308	0.98 333	1.34 508	1.75 568	1.00 395	1.89 622	6.65 639	0.81 467	0.19 270	0.15 315	0.20 262	0.22 420	0.18 194	0.19 310

SST-Stereo	0.83 458	0.28 276	0.72 306	0.59 432	0.31 247	0.72 343	0.26 79	1.09 305	0.86 281	1.47 543	1.10 350	1.00 395	0.87 432	5.73 622	0.45 295	0.22 378	0.13 194	0.23 378	0.19 308	0.23 390	0.18 266

DeepStereo_RVC	0.55 277	0.29 311	0.72 306	0.51 297	0.30 219	0.59 256	0.33 157	1.03 269	0.70 230	1.16 407	0.93 277	0.83 322	0.94 464	0.96 255	0.54 362	0.21 347	0.14 253	0.21 301	0.19 308	0.24 405	0.24 420

Hybrid-DGEV-2	0.65 347	0.31 368	0.73 318	0.60 444	0.37 351	1.08 486	0.28 96	1.45 410	1.40 562	1.32 495	0.85 258	1.03 409	1.01 498	1.05 292	0.48 321	0.18 222	0.15 315	0.22 337	0.19 308	0.17 151	0.15 167

coex_refinement	0.80 441	0.28 276	0.73 318	0.70 544	0.51 480	0.95 451	0.60 469	1.78 507	1.23 480	1.36 513	1.37 470	1.82 581	0.81 399	1.32 364	1.13 531	0.26 474	0.17 386	0.19 209	0.20 345	0.24 405	0.25 432

rvit_stereo_0081_aga	0.44 186	0.34 432	0.73 318	0.51 297	0.41 405	0.50 167	0.40 261	0.81 167	0.57 172	0.58 218	0.56 165	0.53 200	0.43 153	0.66 143	0.40 246	0.26 474	0.21 473	0.22 337	0.20 345	0.26 431	0.18 266

rrr	0.46 203	0.28 276	0.73 318	0.43 116	0.33 291	0.49 152	0.38 229	0.76 137	0.50 136	0.47 161	0.48 118	0.48 166	0.46 178	2.03 495	0.30 109	0.19 270	0.14 253	0.19 209	0.15 184	0.16 108	0.16 207

EKT-Stereo	0.53 246	0.30 333	0.73 318	0.58 419	0.60 532	0.51 187	0.48 368	0.94 229	0.90 297	0.71 249	0.88 267	0.77 295	0.43 153	1.07 298	0.40 246	0.22 378	0.16 354	0.21 301	0.18 283	0.20 291	0.22 385

Patchmatch Stereo++	0.55 277	0.30 333	0.73 318	0.50 265	0.27 145	0.65 302	0.29 106	1.05 283	0.64 199	1.12 373	0.96 283	0.83 322	0.60 303	1.37 381	0.45 295	0.22 378	0.14 253	0.24 398	0.20 345	0.26 431	0.18 266
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	0.54 261	0.30 333	0.73 318	0.50 265	0.27 145	0.65 302	0.41 278	1.04 275	0.64 199	1.12 373	0.96 283	0.82 315	0.61 313	1.06 294	0.45 295	0.22 378	0.14 253	0.24 398	0.20 345	0.26 431	0.18 266

ROB_FTStereo_v2	0.54 261	0.30 333	0.73 318	0.50 265	0.27 145	0.64 286	0.42 283	1.05 283	0.64 199	1.12 373	0.96 283	0.83 322	0.60 303	1.12 314	0.46 309	0.22 378	0.14 253	0.24 398	0.20 345	0.26 431	0.18 266

ROB_FTStereo	0.54 261	0.30 333	0.73 318	0.50 265	0.27 145	0.64 286	0.25 66	1.05 283	0.64 199	1.12 373	0.95 280	0.82 315	0.61 313	1.15 320	0.45 295	0.22 378	0.14 253	0.24 398	0.20 345	0.26 431	0.18 266

HUI-Stereo	0.52 234	0.30 333	0.73 318	0.50 265	0.27 145	0.65 302	0.30 116	1.04 275	0.64 199	1.12 373	0.96 283	0.83 322	0.60 303	0.79 195	0.45 295	0.22 378	0.14 253	0.24 398	0.20 345	0.26 431	0.18 266

RAFT_R40	0.83 458	0.28 276	0.73 318	0.59 432	0.31 247	0.69 329	0.44 319	1.10 308	0.95 316	1.47 543	1.10 350	1.00 395	0.85 419	5.53 616	0.46 309	0.22 378	0.13 194	0.23 378	0.20 345	0.23 390	0.18 266

iGMRVC	0.56 286	0.30 333	0.73 318	0.50 265	0.27 145	0.65 302	0.38 229	1.05 283	0.64 199	1.12 373	0.96 283	0.83 322	0.60 303	1.52 417	0.46 309	0.22 378	0.14 253	0.24 398	0.20 345	0.26 431	0.18 266

iRAFT	0.55 277	0.30 333	0.73 318	0.50 265	0.27 145	0.65 302	0.29 106	1.05 283	0.64 199	1.12 373	0.96 283	0.83 322	0.60 303	1.37 381	0.45 295	0.22 378	0.14 253	0.24 398	0.20 345	0.26 431	0.18 266

CroCo-Stereo	0.40 150	0.31 368	0.73 318	0.58 419	0.27 145	0.26 11	0.33 157	0.95 234	0.81 267	0.42 128	0.47 111	0.65 260	0.47 189	0.39 21	0.34 181	0.18 222	0.15 315	0.16 93	0.14 160	0.19 244	0.16 207
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
RAFT	0.64 339	0.30 333	0.73 318	0.59 432	0.33 291	0.68 323	0.58 455	1.04 275	0.76 251	1.08 351	1.19 398	1.65 559	0.93 459	1.06 294	0.56 371	0.21 347	0.18 411	0.27 472	0.24 457	0.22 362	0.17 239

RAFT-IKP	0.54 261	0.30 333	0.73 318	0.50 265	0.27 145	0.59 256	0.36 196	1.04 275	0.64 199	1.12 373	0.96 283	0.83 322	0.61 313	1.22 336	0.45 295	0.22 378	0.14 253	0.24 398	0.20 345	0.26 431	0.18 266

HCRNet	0.70 377	0.39 481	0.73 318	0.60 444	0.59 529	0.76 367	0.35 181	1.22 357	1.13 416	1.02 338	0.99 295	1.02 404	0.76 374	2.19 513	0.70 425	0.28 504	0.19 429	0.28 487	0.23 443	0.25 418	0.23 405

G2L-Stereo_test	0.73 404	0.27 250	0.74 335	0.49 254	0.40 395	0.90 430	0.81 537	1.53 435	1.14 419	1.28 465	1.27 428	1.52 534	0.72 359	1.62 438	0.94 496	0.19 270	0.14 253	0.16 93	0.15 184	0.18 194	0.19 310

test_sample2	0.62 320	0.29 311	0.74 335	0.50 265	0.28 172	0.80 394	0.61 473	1.61 456	1.00 346	0.88 292	0.99 295	0.94 369	0.83 412	1.16 324	0.51 342	0.23 405	0.18 411	0.22 337	0.21 391	0.23 390	0.22 385

anonymousdsp2	0.53 246	0.27 250	0.74 335	0.48 232	0.29 195	0.76 367	0.47 355	1.61 456	0.82 272	0.77 261	0.77 239	0.75 289	0.47 189	1.03 283	0.40 246	0.18 222	0.13 194	0.18 184	0.13 121	0.19 244	0.18 266

CRE-IMP	0.55 277	0.30 333	0.74 335	0.52 318	0.29 195	0.79 385	0.25 66	1.04 275	0.72 236	1.09 357	0.95 280	0.81 310	0.57 287	1.10 307	0.50 337	0.21 347	0.14 253	0.23 378	0.19 308	0.28 464	0.22 385

test_sample1	0.61 316	0.29 311	0.75 339	0.50 265	0.31 247	0.76 367	0.48 368	1.59 449	0.84 277	0.90 295	0.94 279	0.88 344	0.95 469	1.16 324	0.67 417	0.22 378	0.18 411	0.20 262	0.19 308	0.21 336	0.21 365

anonymousa	0.72 386	0.27 250	0.75 339	0.47 200	0.63 542	1.43 554	0.45 339	1.24 363	0.89 293	1.28 465	1.75 568	1.62 548	1.13 533	0.69 151	0.59 381	0.19 270	0.16 354	0.23 378	0.25 471	0.20 291	0.18 266

TestStereo1	0.63 327	0.28 276	0.75 339	0.76 575	0.31 247	0.48 135	0.43 305	1.30 374	1.21 471	0.97 315	1.31 445	0.64 257	0.77 377	1.75 463	0.42 267	0.20 312	0.15 315	0.22 337	0.18 283	0.21 336	0.17 239

test_5	0.65 347	0.30 333	0.75 339	0.67 521	0.50 468	0.92 441	0.52 400	1.39 393	1.12 404	0.76 256	1.11 356	1.00 395	0.90 444	1.53 421	0.45 295	0.18 222	0.13 194	0.23 378	0.22 420	0.21 336	0.19 310

SA-5K	0.63 327	0.28 276	0.75 339	0.76 575	0.31 247	0.48 135	0.43 305	1.30 374	1.21 471	0.97 315	1.31 445	0.64 257	0.77 377	1.75 463	0.42 267	0.20 312	0.15 315	0.22 337	0.18 283	0.21 336	0.17 239

NF-Stereo	0.80 441	0.30 333	0.75 339	0.60 444	0.31 247	0.64 286	0.44 319	1.21 349	0.90 297	1.29 472	1.02 312	0.82 315	0.57 287	5.40 614	0.48 321	0.23 405	0.14 253	0.24 398	0.20 345	0.20 291	0.30 499

OCTAStereo	0.80 441	0.30 333	0.75 339	0.60 444	0.31 247	0.64 286	0.44 319	1.21 349	0.90 297	1.29 472	1.01 304	0.82 315	0.57 287	5.35 608	0.48 321	0.24 423	0.14 253	0.24 398	0.20 345	0.20 291	0.30 499

RE-Stereo	0.80 441	0.30 333	0.75 339	0.60 444	0.31 247	0.64 286	0.44 319	1.21 349	0.90 297	1.29 472	1.01 304	0.81 310	0.57 287	5.37 611	0.48 321	0.24 423	0.14 253	0.24 398	0.20 345	0.20 291	0.30 499

TVStereo	0.80 441	0.30 333	0.75 339	0.60 444	0.31 247	0.64 286	0.44 319	1.21 349	0.90 297	1.29 472	1.01 304	0.81 310	0.57 287	5.37 611	0.48 321	0.24 423	0.14 253	0.24 398	0.20 345	0.20 291	0.30 499

AdaStereo	0.70 377	0.43 502	0.75 339	0.73 564	0.37 351	0.92 441	0.53 408	1.85 530	1.18 451	1.12 373	1.23 412	1.07 421	0.65 337	0.96 255	0.63 401	0.31 527	0.15 315	0.32 532	0.21 391	0.29 475	0.22 385
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.
aanet-new-60k	0.34 84	0.21 62	0.76 349	0.42 100	0.22 42	0.58 245	0.31 128	0.71 117	0.33 47	0.33 52	0.39 62	0.40 122	0.43 153	0.77 183	0.23 8	0.13 26	0.11 38	0.15 46	0.12 63	0.17 151	0.12 21

G2L-ROB	0.73 404	0.25 190	0.76 349	0.54 354	0.39 384	0.95 451	0.66 490	1.66 470	1.09 391	1.24 451	1.02 312	1.64 556	0.71 356	1.63 440	1.02 512	0.20 312	0.14 253	0.17 142	0.15 184	0.20 291	0.22 385

DCVSM-stereo	0.72 386	0.35 452	0.76 349	0.55 379	0.42 411	0.73 348	0.38 229	1.21 349	1.02 353	1.79 598	1.04 325	1.62 548	1.03 507	1.04 289	0.79 460	0.24 423	0.27 540	0.29 498	0.24 457	0.30 485	0.36 538

test_sample7	0.74 409	0.37 469	0.76 349	0.52 318	0.35 316	0.91 434	0.67 494	1.78 507	1.21 471	1.22 438	1.18 391	1.08 422	0.92 450	1.23 338	0.67 417	0.31 527	0.28 547	0.32 532	0.31 551	0.33 512	0.29 486

4D-IteraStereo	0.48 217	0.24 156	0.76 349	0.50 265	0.44 432	0.66 311	0.31 128	0.87 192	1.02 353	1.03 342	0.72 225	0.78 299	0.32 77	0.64 129	0.37 215	0.17 173	0.11 38	0.23 378	0.19 308	0.19 244	0.13 69

Sa-1000	0.72 386	0.29 311	0.76 349	0.59 432	0.30 219	0.73 348	0.37 221	1.62 460	1.33 528	1.28 465	2.04 599	0.86 336	0.75 366	1.84 475	0.38 227	0.19 270	0.14 253	0.25 437	0.23 443	0.20 291	0.16 207

IRAFT_RVC	0.88 477	0.28 276	0.76 349	0.63 480	0.31 247	0.65 302	1.02 588	1.22 357	0.94 314	1.22 438	1.04 325	1.01 402	0.98 486	5.82 624	0.53 356	0.22 378	0.12 97	0.25 437	0.20 345	0.20 291	0.19 310

CVANet_RVC	1.07 530	0.43 502	0.76 349	0.60 444	0.50 468	0.90 430	0.97 578	1.52 429	1.26 494	1.33 504	1.38 475	1.24 467	1.18 542	6.75 645	0.75 443	0.34 553	0.23 508	0.34 551	0.29 534	0.42 555	0.27 467

aanet-new-90k	0.34 84	0.21 62	0.77 357	0.41 86	0.23 54	0.43 92	0.36 196	0.64 75	0.30 28	0.28 16	0.40 66	0.31 53	0.50 229	0.97 263	0.22 1	0.13 26	0.11 38	0.15 46	0.12 63	0.19 244	0.11 3

aanet-new-12k	0.33 71	0.23 130	0.77 357	0.48 232	0.21 24	0.48 135	0.25 66	0.80 160	0.44 108	0.38 105	0.29 31	0.32 61	0.48 203	0.39 21	0.29 90	0.14 50	0.10 9	0.17 142	0.13 121	0.19 244	0.15 167

HH	0.63 327	0.30 333	0.77 357	0.50 265	0.32 269	0.49 152	0.46 347	1.65 465	0.64 199	0.69 244	1.09 344	1.63 553	0.85 419	1.90 481	0.37 215	0.18 222	0.13 194	0.19 209	0.17 259	0.19 244	0.16 207

HanStereo	0.63 327	0.30 333	0.77 357	0.50 265	0.32 269	0.49 152	0.46 347	1.65 465	0.64 199	0.69 244	1.09 344	1.63 553	0.85 419	1.90 481	0.37 215	0.18 222	0.13 194	0.19 209	0.17 259	0.19 244	0.16 207

CroCo-Stereo Lap2	0.44 186	0.34 432	0.77 357	0.61 459	0.79 594	0.28 17	0.35 181	0.75 134	0.71 234	0.38 105	0.50 131	0.72 283	0.55 268	0.57 101	0.47 316	0.17 173	0.18 411	0.19 209	0.16 230	0.21 336	0.20 344

PFNet+	0.59 306	0.28 276	0.77 357	0.53 337	0.30 219	0.59 256	0.31 128	0.92 214	1.14 419	1.33 504	1.10 350	0.79 303	0.57 287	1.31 360	0.49 330	0.25 451	0.17 386	0.28 487	0.26 489	0.21 336	0.25 432

PSM-softLoss	0.78 434	0.31 368	0.77 357	0.58 419	0.32 269	0.56 237	0.40 261	1.18 334	0.70 230	1.24 451	1.07 334	0.83 322	0.52 245	5.36 609	0.53 356	0.24 423	0.15 315	0.25 437	0.22 420	0.20 291	0.25 432

KMStereo	0.78 434	0.31 368	0.77 357	0.58 419	0.32 269	0.56 237	0.40 261	1.18 334	0.70 230	1.24 451	1.07 334	0.83 322	0.52 245	5.36 609	0.53 356	0.24 423	0.15 315	0.25 437	0.22 420	0.20 291	0.25 432

cf-r	0.73 404	0.30 333	0.77 357	0.55 379	0.63 542	0.78 379	0.48 368	1.79 513	1.15 431	1.13 388	1.26 425	1.43 510	0.87 432	1.40 396	0.85 480	0.25 451	0.18 411	0.22 337	0.23 443	0.19 244	0.19 310

HITNet	0.65 347	0.40 488	0.77 357	0.48 232	0.24 75	1.05 480	0.49 380	1.76 499	1.02 353	1.18 421	1.18 391	0.89 352	0.80 395	0.85 221	0.79 460	0.17 173	0.12 97	0.21 301	0.17 259	0.29 475	0.15 167
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
LG-Stereo	0.34 84	0.25 190	0.78 367	0.47 200	0.26 116	0.37 51	0.30 116	0.71 117	0.52 153	0.36 79	0.57 170	0.29 42	0.21 5	0.50 77	0.36 204	0.13 26	0.13 194	0.20 262	0.18 283	0.18 194	0.12 21

NINENet	0.77 426	0.37 469	0.78 367	0.62 470	0.51 480	2.34 625	0.42 283	1.83 525	1.04 362	1.14 391	1.23 412	1.03 409	0.62 319	1.24 343	0.70 425	0.28 504	0.23 508	0.31 517	0.21 391	0.26 431	0.25 432

DLCB_ROB	0.86 472	0.40 488	0.78 367	0.68 534	0.54 499	1.11 493	0.84 543	1.49 417	1.23 480	1.64 583	1.65 551	1.70 565	0.91 447	1.70 455	1.05 514	0.25 451	0.24 517	0.26 456	0.27 501	0.27 445	0.24 420

aanet-new-70k	0.35 96	0.20 35	0.79 370	0.42 100	0.21 24	0.50 167	0.30 116	0.65 85	0.31 32	0.33 52	0.40 66	0.31 53	0.51 238	1.00 278	0.24 14	0.12 9	0.11 38	0.16 93	0.12 63	0.16 108	0.12 21

Selective-RAFT	0.52 234	0.28 276	0.79 370	0.55 379	0.27 145	0.91 434	0.33 157	0.80 160	0.88 290	0.58 218	0.63 185	0.81 310	0.77 377	1.29 356	0.48 321	0.19 270	0.14 253	0.17 142	0.15 184	0.19 244	0.17 239

AACVNet	0.86 472	0.35 452	0.79 370	0.82 596	0.39 384	0.76 367	0.49 380	1.61 456	0.81 267	1.08 351	1.33 454	1.30 486	0.93 459	4.34 588	0.74 438	0.25 451	0.21 473	0.28 487	0.22 420	0.29 475	0.25 432

GwcNet-ADL	0.64 339	0.31 368	0.79 370	0.56 395	0.41 405	0.60 263	0.58 455	1.41 396	1.26 494	1.08 351	1.13 368	0.91 356	0.60 303	1.04 289	0.78 454	0.27 490	0.18 411	0.18 184	0.18 283	0.25 418	0.29 486

DEmStereo	0.97 501	0.23 130	0.79 370	0.47 200	0.32 269	1.04 479	0.56 440	0.93 223	0.89 293	1.39 528	2.14 605	1.02 404	2.07 634	5.64 620	0.77 452	0.17 173	0.15 315	0.20 262	0.20 345	0.18 194	0.20 344

TDLM	1.06 528	0.44 505	0.79 370	0.63 480	0.50 468	0.89 427	1.44 625	1.48 415	1.26 494	1.12 373	1.40 481	1.08 422	0.98 486	6.65 639	0.78 454	0.33 543	0.21 473	0.33 541	0.26 489	0.37 530	0.24 420

UDGNet	0.72 386	1.17 637	0.80 376	0.77 578	0.41 405	0.77 374	0.38 229	0.97 245	1.34 531	0.81 274	0.88 267	0.71 282	0.60 303	1.21 335	0.54 362	0.52 614	0.19 429	1.02 649	0.26 489	0.71 624	0.31 509

aanet-new-40k	0.33 71	0.22 95	0.81 377	0.40 70	0.25 100	0.52 194	0.23 44	0.67 101	0.32 42	0.33 52	0.47 111	0.33 74	0.52 245	0.35 7	0.28 79	0.13 26	0.10 9	0.16 93	0.12 63	0.18 194	0.12 21

rvit_stereo_0083	0.47 211	0.33 407	0.81 377	0.56 395	0.36 331	0.50 167	0.44 319	0.68 104	0.95 316	0.49 178	0.57 170	0.55 210	0.49 220	0.88 230	0.46 309	0.25 451	0.25 526	0.24 398	0.20 345	0.24 405	0.17 239

FCDSN-DC	2.32 637	0.63 581	0.81 377	0.84 600	0.75 585	2.23 619	0.94 573	2.09 593	1.80 611	5.45 679	7.72 674	7.77 676	6.93 681	3.39 569	1.80 599	0.52 614	0.48 632	0.52 611	0.51 623	0.57 604	0.58 610
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ac_64	0.82 452	0.29 311	0.81 377	0.71 552	0.60 532	1.05 480	0.54 414	1.99 571	0.92 308	1.18 421	1.06 330	1.99 601	1.08 521	1.94 487	0.97 505	0.27 490	0.22 495	0.24 398	0.23 443	0.22 362	0.19 310

MultiAttention	4.51 666	0.33 407	0.82 381	0.73 564	0.45 439	30.98 701	4.50 683	2.18 612	1.40 562	1.61 575	2.41 617	2.43 624	0.70 351	38.42 706	1.36 561	0.22 378	0.15 315	0.29 498	0.30 543	0.47 579	0.43 569

FACV-RUCA	0.63 327	0.34 432	0.82 381	0.62 470	0.65 547	0.81 403	0.41 278	1.44 405	1.07 377	0.86 290	1.14 372	0.61 247	0.69 346	0.80 198	0.53 356	0.28 504	0.19 429	0.47 602	0.21 391	0.35 519	0.25 432

ITSA-stereo	0.82 452	0.36 462	0.82 381	0.54 354	0.31 247	0.80 394	0.47 355	2.17 610	1.67 598	1.13 388	1.13 368	0.94 369	0.86 427	2.46 535	1.00 510	0.26 474	0.23 508	0.28 487	0.27 501	0.28 464	0.36 538

Anonymous_2	1.30 565	0.55 552	0.82 381	0.52 318	0.58 521	1.01 470	0.64 483	1.25 365	0.97 328	0.96 311	0.78 241	1.33 493	1.29 563	1.03 283	0.74 438	0.62 630	0.64 650	1.06 650	9.63 695	1.16 644	0.49 589

SA	0.66 356	0.30 333	0.82 381	0.61 459	0.30 219	0.58 245	0.38 229	1.44 405	1.30 516	0.96 311	1.36 468	0.66 264	0.95 469	1.85 478	0.42 267	0.19 270	0.15 315	0.25 437	0.23 443	0.21 336	0.17 239

aanet-new-14k	0.36 112	0.24 156	0.83 386	0.46 184	0.22 42	0.46 112	0.33 157	0.66 93	0.61 188	0.39 116	0.48 118	0.29 42	0.64 329	0.41 32	0.29 90	0.15 77	0.11 38	0.16 93	0.12 63	0.21 336	0.14 123

GCAPDPT-zeroshot4090	0.41 159	0.19 21	0.83 386	0.40 70	0.28 172	0.46 112	0.28 96	0.78 144	0.37 71	0.34 61	0.51 137	0.39 117	0.48 203	0.39 21	0.23 8	0.14 50	0.12 97	0.16 93	0.12 63	0.17 151	1.46 654

CSP-Net	0.97 501	0.38 476	0.83 386	0.53 337	0.41 405	1.63 572	0.77 522	2.00 572	1.05 367	1.25 456	1.20 403	1.33 493	0.83 412	4.93 602	0.85 480	0.32 534	0.22 495	0.20 262	0.20 345	0.23 390	0.25 432

DIP-Stereo	0.62 320	0.30 333	0.83 386	0.48 232	0.36 331	0.95 451	0.33 157	2.37 633	0.67 218	1.25 456	1.00 299	0.68 269	0.51 238	0.91 238	0.61 393	0.18 222	0.15 315	0.21 301	0.17 259	0.19 244	0.19 310
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
GCAP-Stereo-DPT-20K	0.41 159	0.19 21	0.84 390	0.40 70	0.28 172	0.46 112	0.28 96	0.78 144	0.37 71	0.34 61	0.51 137	0.39 117	0.48 203	0.39 21	0.23 8	0.14 50	0.12 97	0.16 93	0.12 63	0.17 151	1.46 654

FC-DCNN v2	2.81 653	0.59 566	0.85 391	0.73 564	0.57 512	2.97 647	1.05 592	3.39 658	2.61 645	6.98 682	7.67 673	10.38 684	6.31 678	5.75 623	3.37 640	0.53 620	0.48 632	0.51 609	0.50 620	0.53 597	0.51 596

ffm	0.72 386	0.33 407	0.85 391	0.53 337	0.37 351	0.74 353	0.56 440	0.95 234	2.47 640	1.15 397	1.45 496	1.06 415	0.82 404	1.55 425	0.32 148	0.20 312	0.12 97	0.31 517	0.27 501	0.19 244	0.20 344

ff1	1.37 574	0.33 407	0.85 391	0.53 337	0.37 351	0.74 353	0.56 440	0.95 234	2.47 640	1.15 397	1.45 496	1.06 415	0.82 404	7.22 651	7.61 663	0.20 312	0.12 97	0.31 517	0.27 501	0.19 244	0.20 344

mmx	1.39 577	0.33 407	0.85 391	0.53 337	0.37 351	0.74 353	0.56 440	2.13 595	1.37 548	1.15 397	1.45 496	1.06 415	0.82 404	7.22 651	7.61 663	0.24 423	0.19 429	0.31 517	0.27 501	0.30 485	0.25 432

xxx	1.39 577	0.33 407	0.85 391	0.53 337	0.37 351	0.74 353	0.56 440	2.13 595	1.37 548	1.15 397	1.45 496	1.06 415	0.82 404	7.22 651	7.61 663	0.24 423	0.19 429	0.31 517	0.27 501	0.30 485	0.25 432

SACVNet	0.85 467	0.46 514	0.85 391	0.81 588	0.56 508	0.80 394	0.79 528	1.68 473	1.12 404	1.34 508	1.33 454	1.25 471	0.94 464	2.39 529	0.76 446	0.34 553	0.26 532	0.31 517	0.29 534	0.35 519	0.44 572

Selective-IGEV-i1	0.66 356	0.27 250	0.86 397	0.54 354	0.33 291	1.01 470	0.78 524	1.75 492	1.18 451	0.88 292	1.19 398	1.19 454	0.56 275	0.98 266	0.54 362	0.19 270	0.16 354	0.20 262	0.17 259	0.19 244	0.20 344

model_zeroshot	0.48 217	0.29 311	0.86 397	0.51 297	0.36 331	0.69 329	0.37 221	1.12 317	0.62 191	0.85 288	0.84 256	0.66 264	0.37 118	0.73 168	0.34 181	0.20 312	0.16 354	0.19 209	0.16 230	0.17 151	0.16 207

SMFormer	0.75 418	0.30 333	0.86 397	0.46 184	0.26 116	0.82 405	0.43 305	2.05 584	1.39 557	1.23 444	1.47 503	0.98 388	0.95 469	1.71 457	0.82 472	0.24 423	0.20 449	0.22 337	0.21 391	0.23 390	0.24 420

tta	0.75 418	0.30 333	0.86 397	0.46 184	0.26 116	0.82 405	0.43 305	2.05 584	1.39 557	1.23 444	1.47 503	0.98 388	0.95 469	1.71 457	0.82 472	0.24 423	0.20 449	0.22 337	0.21 391	0.18 194	0.18 266

qqq1	0.72 386	0.30 333	0.86 397	0.46 184	0.26 116	0.82 405	0.43 305	2.05 584	1.39 557	1.23 444	1.47 503	0.98 388	0.95 469	1.71 457	0.44 280	0.24 423	0.20 449	0.18 184	0.15 184	0.18 194	0.18 266

fff1	0.72 386	0.30 333	0.86 397	0.46 184	0.26 116	0.82 405	0.43 305	2.05 584	1.39 557	1.23 444	1.47 503	0.98 388	0.95 469	1.71 457	0.44 280	0.24 423	0.20 449	0.18 184	0.15 184	0.18 194	0.18 266

1111x	1.70 607	0.29 311	0.86 397	0.51 297	0.27 145	1.01 470	0.68 498	2.22 617	1.28 505	1.13 388	1.40 481	1.21 458	1.10 525	5.53 616	15.20 685	0.22 378	0.21 473	0.22 337	0.22 420	0.24 405	0.22 385

StereoVision	0.65 347	0.34 432	0.86 397	0.59 432	0.40 395	0.50 167	0.41 278	1.09 305	0.93 310	0.71 249	2.50 622	0.82 315	0.57 287	1.03 283	0.49 330	0.25 451	0.28 547	0.29 498	0.28 522	0.36 526	0.20 344

CFNet_pseudo	0.66 356	0.32 384	0.86 397	0.48 232	0.39 384	0.70 336	0.40 261	1.33 376	1.22 477	1.16 407	1.34 461	1.24 467	0.64 329	0.98 266	0.59 381	0.21 347	0.16 354	0.33 541	0.19 308	0.36 526	0.25 432

GANet	1.36 572	0.47 519	0.86 397	0.67 521	0.45 439	1.34 537	1.73 642	1.64 464	1.24 486	1.49 551	2.38 614	1.55 538	1.20 548	9.30 673	0.93 494	0.30 520	0.31 569	0.33 541	0.28 522	0.39 543	0.30 499

ccs_rob	0.66 356	0.33 407	0.86 397	0.48 232	0.39 384	0.70 336	0.40 261	1.33 376	1.22 477	1.16 407	1.34 461	1.23 465	0.64 329	0.98 266	0.59 381	0.21 347	0.16 354	0.35 560	0.20 345	0.37 530	0.25 432

FC-DCNN	2.72 652	0.59 566	0.86 397	0.73 564	0.57 512	2.91 645	1.04 590	3.01 652	2.60 644	6.83 681	7.64 672	9.92 681	6.33 679	5.21 605	3.14 634	0.53 620	0.48 632	0.51 609	0.50 620	0.53 597	0.51 596

aanet-new-10k	0.35 96	0.22 95	0.87 409	0.47 200	0.23 54	0.66 311	0.24 59	0.63 68	0.40 84	0.38 105	0.42 75	0.40 122	0.53 253	0.40 28	0.29 90	0.16 115	0.11 38	0.16 93	0.12 63	0.19 244	0.13 69

FE-Mocha	0.49 225	0.30 333	0.87 409	0.48 232	0.36 331	0.45 106	0.22 31	1.58 447	0.49 129	1.00 328	1.09 344	0.74 286	0.41 136	0.55 93	0.30 109	0.18 222	0.12 97	0.21 301	0.20 345	0.17 151	0.15 167

rvit_stereo_ft	0.47 211	0.35 452	0.87 409	0.67 521	0.42 411	0.40 66	0.59 464	0.81 167	0.74 241	0.46 156	0.55 162	0.57 225	0.49 220	0.65 140	0.50 337	0.25 451	0.17 386	0.22 337	0.22 420	0.24 405	0.17 239

test_sample6	0.71 384	0.34 432	0.87 409	0.52 318	0.30 219	0.82 405	0.58 455	1.79 513	1.15 431	1.14 391	1.33 454	0.91 356	0.79 389	1.31 360	0.74 438	0.27 490	0.21 473	0.27 472	0.29 534	0.28 464	0.27 467

test_sample5	0.69 373	0.34 432	0.87 409	0.52 318	0.30 219	0.84 420	0.54 414	1.83 525	1.14 419	1.11 371	1.25 418	0.88 344	0.78 385	1.23 338	0.65 406	0.26 474	0.20 449	0.27 472	0.27 501	0.27 445	0.26 456

DualNet	0.70 377	0.34 432	0.87 409	0.52 318	0.30 219	0.84 420	0.54 414	1.83 525	1.14 419	1.14 391	1.33 454	0.88 344	0.78 385	1.23 338	0.65 406	0.26 474	0.20 449	0.27 472	0.27 501	0.27 445	0.26 456

RALAANet	0.60 309	0.33 407	0.87 409	0.62 470	0.50 468	0.69 329	0.31 128	1.21 349	1.06 372	1.09 357	1.16 385	0.88 344	0.46 178	1.22 336	0.42 267	0.19 270	0.15 315	0.21 301	0.17 259	0.27 445	0.17 239

MSMDNet	0.66 356	0.32 384	0.87 409	0.49 254	0.37 351	0.79 385	0.40 261	1.43 404	1.31 520	1.15 397	1.31 445	1.24 467	0.63 325	0.88 230	0.57 374	0.21 347	0.16 354	0.26 456	0.19 308	0.39 543	0.24 420

DeepPruner_ROB	0.74 409	0.48 523	0.87 409	0.57 413	0.44 432	0.79 385	0.54 414	1.73 484	0.96 321	1.38 522	1.27 428	1.24 467	0.73 361	1.43 399	0.73 437	0.34 553	0.28 547	0.27 472	0.26 489	0.31 494	0.31 509

test_sample3	0.68 371	0.32 384	0.88 418	0.52 318	0.30 219	0.97 461	0.52 400	1.86 533	1.15 431	1.08 351	1.11 356	0.88 344	0.71 356	1.17 328	0.68 421	0.25 451	0.20 449	0.25 437	0.25 471	0.25 418	0.25 432

PCWNet_CMD	0.66 356	0.32 384	0.88 418	0.49 254	0.37 351	0.78 379	0.40 261	1.42 398	1.31 520	1.16 407	1.31 445	1.25 471	0.62 319	0.89 235	0.57 374	0.20 312	0.16 354	0.27 472	0.19 308	0.40 547	0.25 432

CFNet_ucs	0.70 377	0.33 407	0.88 418	0.50 265	0.43 423	0.74 353	0.44 319	1.60 453	1.29 510	1.22 438	1.54 522	1.09 432	0.63 325	0.99 273	0.59 381	0.25 451	0.20 449	0.37 571	0.21 391	0.40 547	0.28 479

RAFT_CTSACE	0.63 327	0.26 218	0.88 418	0.55 379	0.51 480	0.71 340	0.44 319	0.80 160	0.97 328	0.97 315	1.84 578	1.18 453	0.68 342	1.47 410	0.36 204	0.16 115	0.15 315	0.21 301	0.20 345	0.20 291	0.14 123

LMCR-Stereo	0.82 452	0.46 514	0.88 418	0.75 572	0.43 423	1.33 535	0.56 440	2.43 638	0.98 333	1.53 557	1.49 510	0.74 286	1.00 496	1.63 440	0.89 487	0.28 504	0.17 386	0.22 337	0.17 259	0.29 475	0.20 344

StereoDRNet-Refined	0.80 441	0.41 495	0.88 418	0.62 470	0.42 411	1.33 535	0.48 368	1.52 429	1.17 444	1.45 540	1.44 493	1.44 515	0.90 444	1.26 347	1.24 543	0.20 312	0.16 354	0.27 472	0.24 457	0.25 418	0.28 479
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
IGEV_i1	0.66 356	0.29 311	0.89 424	0.55 379	0.28 172	0.92 441	0.60 469	1.98 568	0.83 273	1.00 328	1.04 325	1.09 432	0.68 342	1.29 356	0.62 396	0.20 312	0.17 386	0.21 301	0.17 259	0.21 336	0.21 365

TransformOpticalFlow	0.96 495	0.28 276	0.89 424	0.52 318	0.31 247	0.66 311	0.54 414	1.75 492	1.12 404	1.09 357	1.44 493	1.37 502	1.01 498	6.70 643	0.42 267	0.19 270	0.12 97	0.20 262	0.19 308	0.18 194	0.19 310

ADLNet	0.85 467	0.36 462	0.89 424	0.85 605	0.72 568	1.24 521	0.76 519	1.82 520	1.36 544	1.52 555	1.35 467	1.27 479	0.99 494	1.23 338	1.15 533	0.27 490	0.20 449	0.26 456	0.25 471	0.28 464	0.30 499

MSMD_ROB	1.99 626	0.59 566	0.89 424	0.70 544	0.61 535	3.95 661	0.94 573	1.80 516	1.79 610	4.41 669	4.43 649	8.17 677	3.66 664	3.40 570	1.33 555	0.52 614	0.48 632	0.54 617	0.58 630	0.53 597	0.50 592

GES	0.66 356	0.34 432	0.90 428	0.59 432	0.38 373	0.94 447	0.57 451	2.11 594	0.86 281	1.02 338	1.11 356	0.66 264	0.79 389	0.99 273	0.61 393	0.27 490	0.19 429	0.20 262	0.20 345	0.21 336	0.30 499

UPFNet	0.80 441	0.32 384	0.90 428	0.59 432	0.74 576	1.26 524	0.80 534	1.52 429	1.10 398	1.30 481	1.12 363	1.30 486	0.84 416	1.67 448	1.09 522	0.24 423	0.24 517	0.24 398	0.23 443	0.25 418	0.18 266

DMCA	0.67 367	0.34 432	0.90 428	0.51 297	0.44 432	0.86 424	0.47 355	1.42 398	1.02 353	1.17 416	1.12 363	1.23 465	0.75 366	0.78 190	0.95 500	0.25 451	0.19 429	0.27 472	0.19 308	0.24 405	0.27 467

aanet-new-78k	0.35 96	0.22 95	0.91 431	0.43 116	0.21 24	0.33 33	0.36 196	0.65 85	0.32 42	0.32 46	0.40 66	0.31 53	0.59 299	0.91 238	0.22 1	0.12 9	0.10 9	0.16 93	0.12 63	0.18 194	0.12 21

test_sample4	0.69 373	0.33 407	0.91 431	0.51 297	0.30 219	0.92 441	0.52 400	1.87 536	1.15 431	1.14 391	1.18 391	0.87 340	0.75 366	1.18 330	0.68 421	0.25 451	0.20 449	0.26 456	0.26 489	0.26 431	0.25 432

iRaft-Stereo_5w	0.85 467	0.29 311	0.91 431	0.53 337	0.43 423	0.49 152	0.68 498	0.99 251	0.87 286	0.79 267	1.34 461	1.46 520	0.91 447	5.11 603	1.11 528	0.17 173	0.14 253	0.22 337	0.18 283	0.20 291	0.20 344

AASNet	0.76 424	0.35 452	0.91 431	0.79 582	0.81 601	1.14 498	0.56 440	2.02 580	1.08 383	1.22 438	1.24 414	0.93 366	0.76 374	0.77 183	1.16 534	0.27 490	0.23 508	0.24 398	0.20 345	0.28 464	0.24 420

RASNet	1.12 543	0.30 333	0.91 431	0.66 509	0.77 589	0.97 461	0.57 451	1.37 386	1.35 540	1.02 338	1.34 461	2.11 610	1.43 579	7.09 650	1.39 566	0.19 270	0.17 386	0.17 142	0.19 308	0.18 194	0.16 207

MIM_Stereo	0.57 294	0.24 156	0.92 436	0.46 184	0.30 219	0.54 215	0.28 96	1.27 368	0.75 242	1.00 328	1.16 385	0.93 366	0.53 253	1.45 404	0.61 393	0.16 115	0.16 354	0.20 262	0.19 308	0.17 151	0.14 123

MeshStereo	2.26 634	0.56 556	0.92 436	0.61 459	0.49 461	2.60 634	1.02 588	3.18 654	2.05 628	7.40 686	4.98 659	7.58 674	2.98 656	6.37 633	1.96 607	0.43 594	0.43 618	0.45 597	0.39 591	0.43 561	0.42 562
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
RT-IGEV	0.77 426	0.28 276	0.93 438	0.55 379	0.33 291	1.01 470	0.83 542	2.03 583	0.93 310	1.28 465	1.58 535	1.77 574	1.17 537	1.04 289	0.49 330	0.23 405	0.16 354	0.21 301	0.17 259	0.19 244	0.26 456

UGAM-zero	1.00 512	0.30 333	0.93 438	0.47 200	0.30 219	0.57 242	0.25 66	2.25 620	0.63 194	1.01 334	1.10 350	2.73 634	1.85 619	6.26 630	0.40 246	0.17 173	0.14 253	0.19 209	0.15 184	0.16 108	0.17 239

GCST	1.08 533	1.47 652	0.93 438	1.73 655	1.14 640	1.30 530	0.31 128	1.33 376	1.16 441	1.29 472	0.97 292	0.98 388	0.49 220	2.08 500	0.46 309	1.19 654	0.70 654	1.30 654	0.85 649	1.02 639	0.89 637

CoDeX	0.73 404	0.29 311	0.93 438	0.54 354	0.36 331	1.14 498	0.61 473	2.34 630	1.17 444	1.16 407	1.25 418	0.91 356	0.87 432	1.33 368	0.64 405	0.20 312	0.16 354	0.21 301	0.18 283	0.20 291	0.18 266

PS-NSSS	0.99 507	0.58 563	0.93 438	0.58 419	0.57 512	0.91 434	0.80 534	1.81 519	1.14 419	1.14 391	1.67 556	1.00 395	0.83 412	4.62 593	0.78 454	0.37 568	0.31 569	0.52 611	0.32 559	0.45 571	0.38 549

DDVS	0.78 434	0.41 495	0.94 443	0.60 444	0.43 423	1.30 530	0.43 305	1.40 395	0.91 302	1.20 429	1.15 380	1.43 510	0.64 329	2.18 511	0.89 487	0.28 504	0.22 495	0.26 456	0.23 443	0.31 494	0.33 522

MIPNet	0.56 286	0.28 276	0.94 443	0.49 254	0.33 291	0.66 311	0.38 229	1.35 383	1.08 383	1.06 347	0.92 274	0.60 242	0.79 389	0.73 168	0.52 349	0.17 173	0.14 253	0.19 209	0.16 230	0.18 194	0.17 239

GMStereo	0.55 277	0.45 512	0.94 443	0.50 265	0.32 269	0.64 286	0.43 305	1.00 255	1.40 562	0.82 278	0.73 227	0.51 185	0.45 170	0.85 221	0.55 367	0.24 423	0.15 315	0.20 262	0.21 391	0.31 494	0.24 420
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HGLStereo	0.85 467	0.38 476	0.94 443	0.80 585	1.03 627	1.17 508	0.58 455	1.52 429	1.20 465	1.19 425	1.62 544	1.13 445	1.20 548	1.80 472	1.06 516	0.24 423	0.24 517	0.24 398	0.21 391	0.23 390	0.27 467

G2L-Stereo	0.80 441	0.32 384	0.95 447	0.60 444	0.42 411	0.78 379	0.69 502	1.50 421	1.09 391	1.33 504	1.14 372	1.45 517	0.72 359	2.45 532	1.10 525	0.25 451	0.20 449	0.26 456	0.21 391	0.20 291	0.26 456

UGAM	1.14 548	0.27 250	0.95 447	0.53 337	0.42 411	0.70 336	0.72 510	0.95 234	1.32 524	0.98 320	1.48 508	1.78 577	0.87 432	9.65 679	0.87 483	0.21 347	0.18 411	0.30 511	0.24 457	0.19 244	0.16 207

MyStereo06	0.61 316	0.28 276	0.95 447	0.56 395	0.46 451	0.61 269	0.73 511	1.78 507	0.67 218	1.03 342	1.12 363	1.13 445	0.56 275	0.78 190	0.41 256	0.17 173	0.16 354	0.23 378	0.20 345	0.22 362	0.20 344

hknet	0.77 426	0.32 384	0.95 447	0.54 354	0.38 373	1.27 525	0.65 485	2.16 604	1.07 377	1.20 429	1.11 356	1.59 544	0.81 399	1.37 381	0.66 412	0.22 378	0.17 386	0.25 437	0.22 420	0.22 362	0.22 385

delet	0.85 467	0.32 384	0.95 447	0.65 503	0.66 551	1.64 574	0.84 543	1.75 492	1.35 540	1.32 495	1.30 439	1.30 486	0.88 437	1.68 453	1.10 525	0.21 347	0.21 473	0.24 398	0.24 457	0.21 336	0.21 365

acv_ft	0.75 418	0.31 368	0.95 447	0.70 544	0.86 612	1.24 521	0.53 408	1.44 405	1.07 377	1.24 451	1.30 439	1.08 422	0.92 450	0.80 198	1.34 557	0.21 347	0.19 429	0.21 301	0.18 283	0.21 336	0.18 266

CIPLG	0.62 320	0.33 407	0.96 453	0.58 419	0.50 468	0.75 359	0.48 368	1.05 283	0.96 321	1.40 529	1.57 532	0.64 257	0.48 203	0.89 235	0.70 425	0.23 405	0.15 315	0.19 209	0.16 230	0.19 244	0.21 365

STrans-v2	1.04 527	0.28 276	0.96 453	0.49 254	0.32 269	0.68 323	0.79 528	2.47 641	1.12 404	1.12 373	1.46 502	1.40 505	1.46 584	6.70 643	0.43 277	0.18 222	0.13 194	0.20 262	0.18 283	0.18 194	0.18 266

dd	0.59 306	0.48 523	0.97 455	0.55 379	0.32 269	0.64 286	0.47 355	1.02 264	1.34 531	0.78 264	0.86 260	0.58 231	0.54 260	1.01 279	0.86 482	0.28 504	0.18 411	0.26 456	0.19 308	0.32 503	0.24 420

IPLG	0.69 373	0.27 250	0.97 455	0.51 297	0.43 423	0.79 385	0.33 157	1.21 349	1.06 372	1.30 481	1.10 350	0.52 193	0.55 268	3.16 565	0.63 401	0.16 115	0.14 253	0.19 209	0.16 230	0.18 194	0.17 239

TRStereo	0.60 309	0.60 574	0.97 455	0.74 568	0.67 555	0.46 112	0.38 229	1.85 530	0.89 293	0.79 267	0.80 252	0.88 344	0.39 127	1.10 307	0.41 256	0.23 405	0.15 315	0.23 378	0.24 457	0.17 151	0.15 167

rvit_0105_6	0.53 246	0.37 469	0.98 458	0.65 503	0.38 373	0.51 187	0.51 389	0.77 141	1.20 465	0.54 205	0.55 162	0.65 260	0.53 253	0.94 251	0.44 280	0.32 534	0.32 577	0.28 487	0.24 457	0.28 464	0.21 365

IGEV-FE	0.53 246	0.30 333	0.99 459	0.56 395	0.35 316	0.41 73	0.32 144	1.37 386	0.63 194	1.00 328	1.09 344	0.94 369	0.41 136	0.83 210	0.39 238	0.18 222	0.12 97	0.19 209	0.18 283	0.19 244	0.17 239

IGEV_Zeroshot_test	0.53 246	0.30 333	0.99 459	0.56 395	0.35 316	0.41 73	0.32 144	1.37 386	0.63 194	1.00 328	1.09 344	0.95 378	0.41 136	0.83 210	0.39 238	0.18 222	0.12 97	0.19 209	0.18 283	0.19 244	0.17 239

UDG	1.41 580	2.65 678	0.99 459	1.44 651	1.64 656	1.34 537	0.80 534	1.60 453	1.23 480	1.23 444	1.71 561	2.01 603	1.34 572	1.47 410	1.41 571	0.90 642	0.54 643	2.29 663	0.75 642	1.84 653	1.04 644

IPLGR_C	0.62 320	0.33 407	0.99 459	0.58 419	0.49 461	0.76 367	0.48 368	1.10 308	0.96 321	1.40 529	1.56 528	0.62 251	0.48 203	0.80 198	0.71 431	0.23 405	0.15 315	0.19 209	0.16 230	0.19 244	0.21 365

GEStereo_RVC	0.90 482	0.37 469	0.99 459	0.64 489	0.50 468	0.95 451	0.79 528	2.42 637	1.17 444	1.16 407	1.11 356	1.26 475	0.92 450	3.24 566	0.90 490	0.29 515	0.19 429	0.23 378	0.20 345	0.27 445	0.29 486

iResNet_ROB	0.77 426	0.30 333	0.99 459	0.57 413	0.36 331	0.83 411	0.36 196	2.33 627	1.58 591	1.27 463	1.30 439	1.25 471	0.84 416	1.65 443	0.79 460	0.20 312	0.14 253	0.17 142	0.12 63	0.18 194	0.27 467

MyStereo8	0.65 347	0.29 311	1.00 465	0.58 419	0.49 461	0.91 434	0.35 181	1.18 334	1.31 520	1.16 407	1.27 428	0.90 353	0.64 329	0.72 163	0.95 500	0.18 222	0.14 253	0.20 262	0.18 283	0.22 362	0.26 456

CRFU-Net	0.86 472	0.39 481	1.00 465	0.65 503	0.57 512	1.78 589	0.86 551	2.15 601	0.81 267	1.38 522	1.18 391	1.64 556	1.19 545	1.35 374	0.90 490	0.26 474	0.22 495	0.21 301	0.19 308	0.23 390	0.24 420

iRaft-Stereo_20w	0.65 347	0.31 368	1.00 465	0.47 200	0.34 312	0.73 348	0.30 116	2.96 651	0.70 230	1.15 397	1.14 372	0.76 293	0.65 337	1.11 310	0.38 227	0.17 173	0.13 194	0.18 184	0.16 230	0.19 244	0.18 266

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 538	1.02 624	1.00 465	0.82 596	0.67 555	1.93 603	0.93 570	1.62 460	1.11 400	1.15 397	1.25 418	1.50 529	0.79 389	1.96 489	0.76 446	1.89 658	0.34 584	0.79 638	0.36 584	1.25 648	0.83 634

rvit_105_1	0.72 386	0.52 540	1.01 469	0.78 580	0.49 461	0.75 359	0.87 553	1.12 317	1.18 451	0.99 323	0.79 247	0.90 353	0.77 377	1.26 347	0.75 443	0.41 584	0.36 600	0.36 568	0.41 596	0.30 485	0.33 522

GMStereo_Zeroshot	0.67 367	0.61 576	1.01 469	0.64 489	0.37 351	0.84 420	0.35 181	1.05 283	1.12 404	1.12 373	1.06 330	1.27 479	0.54 260	1.19 331	0.59 381	0.32 534	0.17 386	0.31 517	0.18 283	0.52 595	0.22 385

plain	0.46 203	0.27 250	1.01 469	0.50 265	0.40 395	0.35 43	0.37 221	0.87 192	0.56 170	0.43 135	0.76 236	0.42 131	0.40 132	1.13 317	0.45 295	0.21 347	0.15 315	0.24 398	0.19 308	0.24 405	0.16 207

ACRE	0.61 316	0.33 407	1.01 469	0.58 419	0.49 461	0.75 359	0.47 355	1.06 296	0.95 316	1.37 516	1.55 524	0.62 251	0.46 178	0.83 210	0.70 425	0.23 405	0.15 315	0.19 209	0.16 230	0.18 194	0.21 365

ccnet	1.12 543	0.67 586	1.01 469	0.78 580	0.73 575	1.72 580	0.99 583	1.84 529	1.26 494	1.47 543	1.85 580	1.75 573	1.29 563	1.75 463	1.88 603	0.57 623	0.53 640	0.57 627	0.55 627	0.59 608	0.54 601

GwcNet-RSSM	0.77 426	0.32 384	1.01 469	0.62 470	0.54 499	0.78 379	0.51 389	1.73 484	1.20 465	1.09 357	1.37 470	1.46 520	0.85 419	1.53 421	1.09 522	0.25 451	0.18 411	0.23 378	0.24 457	0.20 291	0.19 310

CFNet	0.96 495	0.36 462	1.01 469	0.62 470	0.42 411	0.99 467	0.47 355	1.90 545	1.32 524	0.99 323	1.39 479	1.10 435	0.86 427	5.58 619	0.79 460	0.23 405	0.17 386	0.28 487	0.27 501	0.26 431	0.21 365

ssnet_v2	0.88 477	0.36 462	1.02 476	0.62 470	0.38 373	1.32 533	0.97 578	2.07 590	1.34 531	1.37 516	1.18 391	1.54 536	0.92 450	1.10 307	1.65 592	0.30 520	0.27 540	0.30 511	0.28 522	0.27 445	0.26 456

IER	0.70 377	0.31 368	1.02 476	0.48 232	0.52 492	1.34 537	0.51 389	1.17 329	0.99 340	1.23 444	1.34 461	1.12 440	1.11 526	0.99 273	0.71 431	0.20 312	0.16 354	0.21 301	0.21 391	0.20 291	0.19 310

sCroCo_RVC	0.49 225	0.40 488	1.02 476	0.65 503	0.60 532	0.52 194	0.40 261	0.83 180	0.61 188	0.44 141	0.74 232	0.49 175	0.50 229	0.63 128	0.48 321	0.26 474	0.27 540	0.23 378	0.22 420	0.29 475	0.25 432

SFCPSM	0.70 377	0.28 276	1.02 476	0.51 297	0.38 373	1.37 540	0.66 490	2.00 572	1.03 357	1.17 416	1.21 405	0.82 315	0.78 385	1.03 283	0.53 356	0.21 347	0.17 386	0.22 337	0.24 457	0.21 336	0.19 310

PAM_32	0.77 426	0.28 276	1.03 480	0.52 318	0.30 219	1.32 533	0.35 181	1.97 566	0.65 213	1.02 338	1.06 330	3.05 640	1.49 589	0.96 255	0.36 204	0.19 270	0.13 194	0.20 262	0.18 283	0.19 244	0.19 310

DAS	0.84 463	0.34 432	1.03 480	0.64 489	0.69 563	0.77 374	0.63 481	1.54 438	1.20 465	1.79 598	1.55 524	0.95 378	1.04 509	2.83 551	0.60 389	0.21 347	0.16 354	0.25 437	0.18 283	0.27 445	0.22 385

SepStereo	0.82 452	0.34 432	1.03 480	0.64 489	0.69 563	0.77 374	0.63 481	1.54 438	1.20 465	1.79 598	1.55 524	0.95 378	1.04 509	2.30 522	0.60 389	0.21 347	0.16 354	0.25 437	0.18 283	0.27 445	0.22 385

MANE	6.19 672	0.59 566	1.03 480	0.93 626	1.22 646	13.38 685	2.69 672	12.81 690	17.94 698	8.21 687	10.82 685	14.72 688	11.68 683	11.39 687	11.90 679	0.59 627	0.50 637	0.52 611	1.76 674	0.55 601	0.54 601

test-1	0.52 234	0.26 218	1.04 484	0.56 395	0.32 269	0.61 269	0.38 229	1.10 308	0.91 302	0.78 264	1.01 304	0.77 295	0.52 245	0.60 118	0.42 267	0.17 173	0.14 253	0.20 262	0.17 259	0.20 291	0.23 405

rvit_0105_5	0.58 301	0.39 481	1.05 485	0.66 509	0.37 351	0.58 245	0.56 440	0.94 229	1.18 451	0.64 236	0.68 208	0.75 289	0.63 325	0.88 230	0.50 337	0.32 534	0.32 577	0.30 511	0.27 501	0.28 464	0.25 432

rvit_stereo_0075_2	0.64 339	0.46 514	1.05 485	0.66 509	0.66 551	0.53 205	0.48 368	1.20 347	1.12 404	0.76 256	0.92 274	0.78 299	0.53 253	1.03 283	0.59 381	0.37 568	0.28 547	0.40 585	0.31 551	0.37 530	0.32 516

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 438	0.43 502	1.05 485	0.64 489	0.58 521	0.95 451	0.53 408	1.53 435	1.18 451	1.37 516	1.15 380	1.43 510	0.88 437	1.61 437	0.84 477	0.25 451	0.22 495	0.27 472	0.27 501	0.29 475	0.29 486
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DN-CSS_ROB	0.64 339	0.32 384	1.05 485	0.55 379	0.40 395	0.54 215	0.45 339	1.21 349	0.93 310	1.03 342	1.47 503	0.69 275	0.63 325	1.76 468	0.49 330	0.18 222	0.14 253	0.25 437	0.22 420	0.22 362	0.20 344

rvit_0105_4	0.56 286	0.38 476	1.06 489	0.66 509	0.38 373	0.53 205	0.53 408	0.84 186	1.17 444	0.56 214	0.61 178	0.72 283	0.59 299	0.98 266	0.45 295	0.32 534	0.33 582	0.29 498	0.25 471	0.29 475	0.23 405

ADStereo(finetuned)	0.57 294	0.24 156	1.06 489	0.43 116	0.24 75	0.49 152	0.35 181	1.05 283	1.30 516	1.12 373	1.03 322	0.58 231	1.20 548	0.84 215	0.51 342	0.16 115	0.13 194	0.17 142	0.13 121	0.18 194	0.19 310

dad	0.86 472	0.66 585	1.06 489	0.56 395	0.37 351	0.76 367	0.44 319	1.17 329	1.50 581	1.44 538	1.27 428	1.34 497	0.75 366	2.52 540	0.84 477	0.42 588	0.27 540	0.83 639	0.26 489	0.41 550	0.29 486

DSFCA	0.93 490	0.34 432	1.06 489	0.52 318	0.65 547	1.55 565	0.93 570	1.49 417	1.19 460	1.56 567	1.15 380	1.50 529	0.96 476	3.07 560	1.02 512	0.30 520	0.26 532	0.25 437	0.25 471	0.28 464	0.24 420

NCCL2	1.00 512	0.56 556	1.06 489	0.75 572	0.57 512	1.31 532	1.72 641	1.77 503	1.36 544	1.50 552	1.17 389	1.91 590	1.17 537	1.54 423	1.29 551	0.35 560	0.31 569	0.45 597	0.44 604	0.40 547	0.40 553

ISRNet	0.80 441	0.33 407	1.07 494	0.81 588	0.66 551	0.60 263	0.34 171	1.19 345	1.13 416	1.59 574	1.53 517	1.35 498	0.77 377	1.27 350	0.94 496	0.39 576	0.34 584	0.43 592	0.38 589	0.34 516	0.49 589

MyStereo05	0.66 356	0.28 276	1.07 494	0.56 395	0.46 451	0.61 269	0.73 511	1.34 381	1.41 568	1.15 397	0.91 272	0.77 295	0.80 395	1.41 398	0.63 401	0.17 173	0.16 354	0.23 378	0.20 345	0.22 362	0.20 344

MyStereo04	0.67 367	0.29 311	1.07 494	0.55 379	0.45 439	0.59 256	0.79 528	1.50 421	1.40 562	0.91 299	0.91 272	0.74 286	0.86 427	1.52 417	0.62 396	0.17 173	0.16 354	0.24 398	0.20 345	0.23 390	0.20 344

DCANet-4	0.54 261	0.26 218	1.07 494	0.42 100	0.24 75	0.48 135	0.36 196	0.99 251	1.30 516	1.10 365	1.02 312	0.56 221	0.75 366	0.73 168	0.52 349	0.16 115	0.13 194	0.17 142	0.13 121	0.15 72	0.19 310

PAM	0.76 424	0.29 311	1.08 498	0.52 318	0.33 291	1.38 543	0.39 246	2.01 576	0.67 218	1.06 347	0.96 283	2.89 638	1.43 579	0.86 225	0.35 192	0.19 270	0.12 97	0.19 209	0.17 259	0.19 244	0.20 344

rvit_0105_3	0.63 327	0.44 505	1.08 498	0.72 556	0.40 395	0.64 286	0.71 507	1.03 269	1.17 444	0.82 278	0.70 218	0.80 305	0.70 351	0.91 238	0.56 371	0.35 560	0.34 584	0.34 551	0.32 559	0.27 445	0.28 479

SQANet	1.31 566	0.88 615	1.08 498	1.83 657	1.44 652	1.44 555	0.75 516	1.74 489	1.09 391	1.32 495	1.26 425	1.28 482	1.01 498	1.50 414	0.83 474	2.50 665	0.34 584	1.47 655	0.55 627	2.32 658	1.57 657

RAFT + AFF	1.00 512	0.42 499	1.09 501	0.67 521	0.50 468	1.22 519	1.24 611	2.24 619	1.19 460	1.30 481	1.56 528	1.17 450	1.49 589	3.44 574	0.83 474	0.21 347	0.25 526	0.30 511	0.26 489	0.27 445	0.27 467

MMNet	0.84 463	0.32 384	1.09 501	0.60 444	0.59 529	1.85 597	0.49 380	1.51 427	1.27 500	1.37 516	1.15 380	1.26 475	1.18 542	1.67 448	1.22 541	0.19 270	0.18 411	0.23 378	0.22 420	0.25 418	0.21 365

XPNet_ROB	0.96 495	0.49 526	1.09 501	0.72 556	0.57 512	1.11 493	1.14 602	1.66 470	1.23 480	1.85 605	1.39 479	1.64 556	1.11 526	1.80 472	1.42 575	0.38 573	0.30 563	0.33 541	0.29 534	0.37 530	0.34 527

PFNet	0.91 485	0.26 218	1.10 504	0.63 480	0.32 269	0.64 286	0.56 440	1.17 329	0.99 340	1.47 543	1.08 339	0.98 388	0.69 346	6.62 638	0.54 362	0.20 312	0.12 97	0.24 398	0.19 308	0.20 291	0.17 239

MLCV	0.72 386	0.34 432	1.10 504	0.51 297	0.23 54	0.91 434	0.39 246	1.33 376	1.23 480	1.46 542	1.55 524	1.01 402	0.64 329	1.95 488	0.80 465	0.18 222	0.12 97	0.18 184	0.14 160	0.19 244	0.17 239

Anonymous3	0.61 316	0.44 505	1.11 506	0.59 432	0.49 461	0.93 446	0.65 485	0.93 223	0.81 267	0.72 254	0.88 267	0.65 260	0.69 346	1.06 294	0.53 356	0.35 560	0.30 563	0.26 456	0.26 489	0.31 494	0.27 467

DISCO	1.03 524	0.34 432	1.11 506	0.69 538	0.45 439	2.07 612	0.84 543	2.13 595	1.50 581	1.15 397	1.33 454	2.40 622	1.07 520	2.60 543	1.51 587	0.23 405	0.18 411	0.22 337	0.20 345	0.31 494	0.27 467

DDUNet	1.50 586	2.69 679	1.12 508	1.77 656	1.88 658	1.84 596	0.92 566	1.70 480	1.16 441	1.38 522	1.79 572	1.60 546	1.12 529	1.37 381	1.08 520	1.10 652	0.76 655	2.37 665	0.94 654	2.00 654	1.37 653

RP	1.09 536	0.50 533	1.12 508	0.90 620	1.04 628	1.11 493	0.84 543	1.80 516	1.62 593	1.55 566	2.00 594	1.90 589	1.78 613	1.84 475	1.25 544	0.52 614	0.36 600	0.48 604	0.36 584	0.45 571	0.43 569

DualNet (step1)	0.83 458	0.49 526	1.13 510	0.56 395	0.39 384	1.02 474	0.73 511	1.78 507	1.21 471	1.22 438	1.18 391	1.08 422	0.92 450	1.23 338	0.67 417	0.57 623	0.28 547	0.62 630	0.67 638	0.45 571	0.42 562

test_sample9	1.86 617	0.49 526	1.13 510	0.56 395	0.39 384	1.02 474	0.73 511	1.78 507	1.21 471	1.22 438	1.18 391	1.08 422	0.92 450	2.27 520	7.92 667	0.57 623	12.61 702	0.62 630	0.67 638	0.45 571	0.42 562

test_sample8	2.19 632	0.49 526	1.13 510	0.56 395	0.39 384	1.02 474	0.73 511	1.82 520	1.15 431	2.26 625	1.30 439	4.94 663	2.52 649	2.27 520	7.92 667	0.57 623	12.61 702	0.62 630	0.67 638	0.45 571	0.42 562

DRN-Test	1.00 512	0.44 505	1.13 510	0.70 544	0.81 601	1.62 571	0.79 528	2.14 599	1.44 574	1.78 595	1.33 454	1.43 510	1.05 513	2.18 511	1.53 588	0.27 490	0.21 473	0.31 517	0.30 543	0.32 503	0.28 479

IPLGR	0.58 301	0.27 250	1.14 514	0.48 232	0.28 172	0.65 302	0.33 157	1.22 357	1.13 416	1.18 421	1.05 328	0.69 275	0.66 340	0.96 255	0.52 349	0.17 173	0.15 315	0.20 262	0.17 259	0.20 291	0.18 266

NaN_ROB	1.13 546	0.55 552	1.15 515	0.64 489	0.48 457	1.61 570	2.03 658	1.72 483	1.48 578	2.09 621	1.27 428	1.40 505	1.08 521	3.94 580	1.30 552	0.28 504	0.34 584	0.28 487	0.28 522	0.30 485	0.33 522

ETE_ROB	0.96 495	0.64 583	1.16 516	0.69 538	0.48 457	1.14 498	1.13 601	1.77 503	1.19 460	1.91 612	1.45 496	1.73 568	1.05 513	1.60 435	1.14 532	0.32 534	0.26 532	0.38 574	0.34 575	0.39 543	0.41 558

LALA_ROB	1.01 518	0.59 566	1.16 516	0.67 521	0.51 480	1.63 572	1.26 615	1.69 475	1.38 552	1.81 602	1.37 470	1.94 595	1.02 505	1.58 431	1.38 563	0.37 568	0.27 540	0.43 592	0.37 587	0.43 561	0.37 543

ADLNet2	0.88 477	0.34 432	1.17 518	0.77 578	0.64 545	1.12 496	0.76 519	1.74 489	1.24 486	1.21 433	1.65 551	1.71 566	1.05 513	1.67 448	1.17 537	0.24 423	0.21 473	0.21 301	0.22 420	0.26 431	0.29 486

BEATNet_4x	0.73 404	0.49 526	1.17 518	0.53 337	0.26 116	1.03 477	0.55 432	1.82 520	1.06 372	1.21 433	1.22 408	0.96 384	0.91 447	1.01 279	1.06 516	0.21 347	0.14 253	0.24 398	0.19 308	0.37 530	0.21 365

PSMNet_ROB	0.90 482	0.52 540	1.17 518	0.72 556	0.61 535	1.27 525	1.12 600	1.76 499	1.12 404	1.09 357	1.28 434	1.45 517	0.89 443	1.65 443	1.42 575	0.33 543	0.25 526	0.37 571	0.39 591	0.35 519	0.29 486

otaku	1.60 596	1.11 631	1.21 521	2.20 660	1.56 654	1.97 606	1.24 611	2.07 590	1.36 544	1.44 538	1.62 544	1.73 568	1.19 545	1.73 461	0.98 508	2.89 669	0.57 645	1.74 656	0.60 634	2.78 665	1.94 663

anonymity	1.12 543	0.97 619	1.21 521	1.07 637	1.12 636	1.08 486	0.89 558	1.95 561	1.16 441	1.29 472	1.26 425	1.22 460	1.09 524	1.15 320	1.01 511	1.02 647	1.00 670	0.97 644	0.97 656	0.98 636	0.99 641

STTStereo	0.78 434	0.50 533	1.22 523	0.64 489	0.54 499	0.89 427	0.54 414	1.44 405	1.11 400	1.38 522	1.09 344	1.27 479	0.85 419	1.43 399	0.83 474	0.29 515	0.27 540	0.33 541	0.39 591	0.32 503	0.30 499

Ntro	1.64 600	1.15 635	1.23 524	2.48 666	1.83 657	2.09 614	1.16 605	1.96 562	1.38 552	1.21 433	1.62 544	1.62 548	1.29 563	1.87 480	1.11 528	3.04 670	0.56 644	1.82 658	0.64 636	2.80 666	2.05 665

ToySt	0.66 356	0.33 407	1.23 524	0.51 297	0.33 291	0.86 424	0.68 498	1.10 308	0.97 328	0.84 283	1.08 339	1.25 471	0.94 464	1.01 279	0.74 438	0.19 270	0.19 429	0.24 398	0.24 457	0.27 445	0.23 405

SPS-STEREO	1.67 603	1.04 625	1.23 524	1.21 642	1.13 639	1.82 594	1.11 598	2.16 604	1.52 584	3.07 656	2.32 611	2.82 636	1.80 615	4.11 583	2.04 610	1.03 648	0.99 669	0.97 644	0.94 654	1.03 641	1.02 642
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
NCC-stereo	1.10 538	0.54 547	1.24 527	0.84 600	0.94 621	1.29 528	0.89 558	2.01 576	1.34 531	1.32 495	1.74 565	1.88 585	1.74 609	2.35 525	1.25 544	0.45 600	0.37 602	0.45 597	0.58 630	0.42 555	0.42 562

Abc-Net	1.10 538	0.54 547	1.24 527	0.84 600	0.94 621	1.29 528	0.89 558	2.01 576	1.34 531	1.32 495	1.74 565	1.88 585	1.74 609	2.35 525	1.25 544	0.45 600	0.37 602	0.45 597	0.58 630	0.42 555	0.42 562
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RYNet	1.17 555	0.49 526	1.24 527	0.70 544	0.97 625	1.71 578	0.92 566	1.91 549	1.46 576	1.38 522	1.14 372	1.88 585	1.30 567	4.24 584	1.87 601	0.26 474	0.21 473	0.35 560	0.27 501	0.55 601	0.54 601

RGC	1.14 548	0.79 605	1.26 530	0.91 623	0.96 624	1.52 562	0.77 522	1.92 552	1.26 494	1.54 563	1.93 588	2.02 605	1.54 592	2.25 518	1.31 553	0.44 599	0.35 595	0.58 628	0.48 613	0.47 579	0.46 578

SGM-ForestM	6.52 674	0.38 476	1.26 530	0.63 480	0.35 316	13.59 686	5.32 684	6.32 682	6.70 679	11.14 689	9.18 680	22.51 702	13.93 689	16.89 691	20.07 690	0.36 564	0.37 602	0.36 568	0.35 580	0.36 526	0.34 527

CSAN	1.41 580	0.59 566	1.26 530	0.70 544	0.50 468	1.76 584	1.78 643	1.77 503	1.90 619	2.35 630	2.32 611	1.92 593	1.94 626	5.56 618	1.49 585	0.43 594	0.35 595	0.40 585	0.41 596	0.43 561	0.41 558

DMCA-RVC	0.74 409	0.40 488	1.27 533	0.66 509	0.49 461	0.77 374	0.47 355	1.35 383	1.01 349	1.53 557	1.01 304	1.29 485	0.82 404	1.31 360	0.78 454	0.27 490	0.21 473	0.35 560	0.27 501	0.32 503	0.24 420

CC-Net-ROB	1.49 584	1.26 641	1.27 533	0.88 615	0.79 594	1.76 584	1.00 585	1.79 513	1.26 494	1.10 365	1.61 542	1.21 458	0.99 494	8.13 666	0.84 477	1.09 651	0.41 615	2.20 661	0.46 609	1.20 647	0.48 585

PA-Net	1.01 518	0.57 560	1.29 535	0.64 489	0.74 576	1.19 513	0.84 543	1.69 475	1.43 573	1.16 407	1.19 398	1.32 491	1.19 545	3.42 572	1.25 544	0.29 515	0.45 625	0.33 541	0.49 616	0.32 503	0.47 582
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
edge stereo	1.11 541	0.50 533	1.30 536	0.71 552	0.65 547	1.14 498	0.75 516	1.93 557	1.37 548	1.71 588	1.83 576	2.54 627	1.44 581	2.43 531	1.23 542	0.42 588	0.41 615	0.54 617	0.35 580	0.42 555	0.46 578

UNet	0.83 458	0.34 432	1.31 537	0.58 419	0.74 576	1.58 568	0.49 380	1.41 396	1.04 362	1.21 433	1.08 339	1.54 536	1.12 529	1.65 443	1.09 522	0.23 405	0.17 386	0.25 437	0.20 345	0.25 418	0.22 385

GANetREF_RVC	1.07 530	0.86 612	1.31 537	0.82 596	0.53 495	1.41 552	1.31 618	1.76 499	1.52 584	1.27 463	1.31 445	1.46 520	1.24 557	2.03 495	0.96 504	0.56 622	0.45 625	0.67 633	0.50 620	0.88 633	0.59 612
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
WCMA_ROB	1.84 615	0.47 519	1.31 537	0.69 538	0.57 512	2.11 615	1.14 602	1.87 536	1.73 605	4.04 665	6.43 664	5.62 668	3.61 663	2.59 542	1.94 606	0.52 614	0.44 621	0.39 580	0.42 599	0.48 584	0.47 582

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.39 136	0.52 540	1.32 540	0.44 150	0.38 373	0.38 55	0.23 44	0.95 234	0.41 90	0.36 79	0.43 87	0.41 128	0.42 144	0.45 48	0.29 90	0.14 50	0.13 194	0.16 93	0.13 121	0.15 72	0.14 123

FAT-Stereo	1.07 530	0.41 495	1.32 540	0.72 556	0.58 521	1.08 486	0.89 558	1.96 562	1.65 596	1.75 592	1.98 591	2.03 606	1.48 587	2.02 494	1.18 540	0.42 588	0.35 595	0.34 551	0.29 534	0.35 519	0.53 599

DANet	1.08 533	0.61 576	1.32 540	0.85 605	0.72 568	1.37 540	0.51 389	1.54 438	1.15 431	1.78 595	1.54 522	2.01 603	1.11 526	2.90 554	2.00 609	0.33 543	0.30 563	0.40 585	0.30 543	0.44 567	0.45 574
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
AF-Net	1.13 546	0.52 540	1.33 543	0.86 607	0.91 617	1.38 543	0.71 507	2.16 604	1.62 593	1.56 567	2.40 616	1.99 601	1.65 602	1.81 474	1.48 584	0.48 608	0.28 547	0.49 606	0.33 569	0.39 543	0.32 516

Nwc_Net	1.09 536	0.49 526	1.33 543	0.89 619	0.80 599	1.49 560	0.66 490	2.19 613	1.27 500	1.32 495	2.26 609	1.96 598	1.54 592	1.92 483	1.34 557	0.40 579	0.30 563	0.43 592	0.45 606	0.38 539	0.37 543

PWCDC_ROB	1.29 563	0.75 602	1.33 543	1.05 634	0.88 616	1.73 581	0.52 400	1.89 542	3.28 656	1.29 472	4.88 658	1.22 460	1.46 584	1.77 470	1.45 579	0.60 628	0.26 532	0.29 498	0.25 471	0.52 595	0.37 543

DispNO	0.93 490	0.30 333	1.34 546	0.55 379	0.55 505	0.89 427	0.49 380	1.48 415	1.21 471	1.17 416	1.27 428	1.19 454	0.90 444	5.23 606	0.74 438	0.22 378	0.17 386	0.24 398	0.21 391	0.19 244	0.20 344

iResNet	0.75 418	0.40 488	1.36 547	0.67 521	0.29 195	0.92 441	0.59 464	1.52 429	1.25 489	1.28 465	1.48 508	0.94 369	0.76 374	1.62 438	0.78 454	0.18 222	0.14 253	0.18 184	0.15 184	0.22 362	0.23 405

LL-Strereo	1.33 569	0.39 481	1.38 548	0.61 459	0.61 535	0.75 359	0.66 490	1.63 462	1.17 444	1.56 567	1.60 538	2.03 606	2.12 636	9.72 680	0.97 505	0.21 347	0.18 411	0.27 472	0.23 443	0.22 362	0.25 432

DFGA-Net	0.72 386	0.40 488	1.40 549	0.52 318	0.45 439	0.83 411	0.44 319	1.28 372	1.08 383	0.99 323	1.19 398	0.70 279	0.55 268	2.14 505	1.16 534	0.18 222	0.16 354	0.24 398	0.23 443	0.27 445	0.25 432

YMNet	1.00 512	0.54 547	1.40 549	0.81 588	0.85 608	1.87 599	0.62 476	1.55 442	1.18 451	1.63 581	1.99 592	1.77 574	0.97 479	1.50 414	1.45 579	0.33 543	0.37 602	0.31 517	0.32 559	0.32 503	0.29 486

YMNet_1	1.00 512	0.54 547	1.40 549	0.81 588	0.85 608	1.87 599	0.62 476	1.55 442	1.18 451	1.63 581	1.99 592	1.77 574	0.97 479	1.50 414	1.45 579	0.33 543	0.37 602	0.31 517	0.32 559	0.32 503	0.29 486

fast-acv-ft	0.94 492	0.44 505	1.40 549	0.58 419	0.51 480	1.77 587	0.69 502	1.36 385	1.42 571	1.29 472	1.86 581	1.74 570	1.25 558	1.52 417	1.38 563	0.26 474	0.28 547	0.28 487	0.28 522	0.27 445	0.26 456

stereogan	1.15 552	0.42 499	1.40 549	0.86 607	0.84 605	2.38 627	0.71 507	1.88 539	1.73 605	1.72 589	1.94 590	2.31 617	1.29 563	2.07 499	1.08 520	0.36 564	0.35 595	0.39 580	0.31 551	0.51 593	0.46 578

DStereoRT	1.36 572	0.32 384	1.41 554	0.67 521	0.50 468	2.07 612	0.60 469	1.44 405	0.91 302	1.37 516	1.44 493	0.73 285	1.30 567	6.39 634	0.90 490	0.23 405	0.17 386	4.29 687	1.94 677	0.24 405	0.20 344

ACV-stereo	0.99 507	0.51 536	1.41 554	0.56 395	0.41 405	2.43 629	0.57 451	1.15 325	1.18 451	0.81 274	1.01 304	3.39 646	2.14 637	1.60 435	1.07 519	0.27 490	0.22 495	0.22 337	0.22 420	0.28 464	0.32 516

BStereo	0.38 129	0.25 190	1.42 556	0.42 100	0.28 172	0.55 228	0.39 246	0.55 31	0.52 153	0.36 79	0.35 48	0.37 105	0.29 49	0.64 129	0.38 227	0.13 26	0.14 253	0.15 46	0.19 308	0.15 72	0.16 207

Wave_Phase_stereo	0.45 195	0.25 190	1.42 556	0.42 100	0.28 172	1.78 589	0.39 246	0.72 119	0.52 153	0.36 79	0.35 48	0.37 105	0.29 49	0.64 129	0.38 227	0.13 26	0.14 253	0.15 46	0.19 308	0.15 72	0.16 207

APVNet	1.06 528	0.53 546	1.42 556	0.84 600	0.79 594	1.92 602	0.82 539	1.90 545	1.08 383	1.08 351	1.43 488	1.56 539	1.13 533	3.07 560	1.58 589	0.31 527	0.34 584	0.42 590	0.36 584	0.36 526	0.37 543

PSMNet-RUCA	1.02 521	0.97 619	1.44 559	1.23 644	1.10 632	1.40 547	0.62 476	1.69 475	1.38 552	0.94 307	1.53 517	0.97 386	0.83 412	1.17 328	0.93 494	0.69 636	0.34 584	0.99 647	0.60 634	0.97 635	0.64 622

gwcnet-sp	0.74 409	0.33 407	1.44 559	0.57 413	0.45 439	1.40 547	0.54 414	1.50 421	1.14 419	1.30 481	1.02 312	0.94 369	0.82 404	1.39 390	0.76 446	0.21 347	0.21 473	0.22 337	0.21 391	0.22 362	0.22 385

scenet	0.74 409	0.33 407	1.44 559	0.57 413	0.45 439	1.40 547	0.54 414	1.50 421	1.14 419	1.30 481	1.02 312	0.94 369	0.82 404	1.39 390	0.76 446	0.21 347	0.21 473	0.22 337	0.21 391	0.22 362	0.22 385

ssnet	0.74 409	0.33 407	1.44 559	0.57 413	0.45 439	1.40 547	0.54 414	1.50 421	1.14 419	1.30 481	1.02 312	0.94 369	0.82 404	1.39 390	0.76 446	0.21 347	0.21 473	0.22 337	0.21 391	0.22 362	0.22 385

PDISCO_ROB	1.32 568	0.65 584	1.44 559	1.36 646	1.46 653	2.55 632	0.92 566	2.45 639	2.07 629	1.37 516	1.49 510	1.65 559	1.00 496	2.82 550	1.35 560	1.01 645	0.27 540	0.54 617	0.47 611	0.71 624	0.73 630

NVStereoNet_ROB	1.88 618	1.07 626	1.45 564	1.07 637	1.17 641	1.47 557	1.48 628	1.89 542	1.93 622	1.94 613	4.67 656	3.08 643	1.80 615	6.51 636	1.65 592	1.06 650	0.86 664	1.08 651	1.32 664	0.93 634	1.26 651
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
FBW_ROB	1.71 610	0.62 580	1.45 564	0.67 521	0.61 535	1.81 592	1.08 596	2.52 642	1.70 601	1.77 594	1.73 563	1.98 600	1.25 558	12.57 688	1.84 600	0.34 553	0.37 602	0.56 625	0.38 589	0.45 571	0.43 569

WAO-6	2.81 653	1.60 657	1.46 566	2.36 664	2.28 666	3.55 654	2.29 667	4.21 667	4.56 670	2.36 632	4.51 650	4.88 662	2.66 651	4.60 592	4.07 648	1.72 657	1.15 676	2.31 664	1.46 670	2.31 657	1.85 661

IMH-64-1	2.70 650	1.79 662	1.46 566	3.26 678	2.66 673	3.23 652	2.10 659	4.08 664	2.75 650	2.34 628	3.81 645	3.06 641	2.22 641	4.25 585	2.59 624	3.75 680	0.84 659	2.75 675	1.35 665	3.15 674	2.60 677

IMH-64	2.70 650	1.79 662	1.46 566	3.26 678	2.66 673	3.23 652	2.10 659	4.08 664	2.75 650	2.34 628	3.81 645	3.06 641	2.22 641	4.25 585	2.59 624	3.75 680	0.84 659	2.75 675	1.35 665	3.15 674	2.60 677

sAnonymous2	0.55 277	0.56 556	1.46 566	0.60 444	0.51 480	0.48 135	0.52 400	0.79 151	0.68 224	0.50 187	0.67 205	0.46 152	0.62 319	0.59 106	0.40 246	0.22 378	0.17 386	0.22 337	0.21 391	0.86 630	0.56 605

CroCo_RVC	0.55 277	0.56 556	1.46 566	0.60 444	0.51 480	0.48 135	0.52 400	0.79 151	0.68 224	0.50 187	0.67 205	0.46 152	0.62 319	0.59 106	0.40 246	0.22 378	0.17 386	0.22 337	0.21 391	0.86 630	0.56 605

IMH	3.21 658	1.85 666	1.48 571	3.25 677	2.69 675	4.07 663	2.02 657	4.41 669	3.80 663	2.72 642	7.11 669	4.75 659	2.92 654	5.92 626	2.55 622	3.85 684	0.88 665	2.78 677	1.36 667	3.19 676	2.59 676

NVstereo2D	0.92 487	0.41 495	1.48 571	0.72 556	0.72 568	1.20 515	0.87 553	1.75 492	1.38 552	0.99 323	1.13 368	1.26 475	0.98 486	2.21 515	0.89 487	0.43 594	0.20 449	0.38 574	0.24 457	0.57 604	0.63 618

ARAFT	0.77 426	0.36 462	1.49 573	0.51 297	0.31 247	0.90 430	0.82 539	1.90 545	1.06 372	1.62 579	1.24 414	1.02 404	0.64 329	1.84 475	0.50 337	0.18 222	0.14 253	0.28 487	0.27 501	0.17 151	0.16 207

AANet_RVC	1.16 554	0.52 540	1.49 573	0.65 503	0.45 439	0.75 359	0.69 502	1.42 398	1.55 589	1.34 508	1.87 583	1.53 535	0.78 385	7.43 656	1.38 563	0.25 451	0.17 386	0.19 209	0.16 230	0.22 362	0.26 456

ELAS	2.37 639	0.74 600	1.54 575	0.99 630	0.92 619	4.78 668	2.33 668	3.33 656	3.37 658	5.05 677	4.77 657	3.67 649	4.53 671	3.42 572	4.50 649	0.62 630	0.53 640	0.55 622	0.53 625	0.63 613	0.64 622
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
GCAP-Stereo-DPT-36K	0.44 186	1.50 655	1.55 576	0.37 30	0.33 291	0.41 73	0.26 79	0.79 151	0.35 63	0.34 61	0.46 107	0.41 128	0.41 136	0.45 48	0.24 14	0.15 77	0.13 194	0.15 46	0.12 63	0.15 72	0.18 266

Select-FE	0.74 409	0.39 481	1.56 577	0.55 379	0.46 451	0.40 66	0.22 31	1.86 533	0.68 224	1.05 346	1.31 445	1.82 581	1.74 609	1.11 310	0.38 227	0.21 347	0.16 354	0.21 301	0.25 471	0.19 244	0.31 509

G-Net	1.66 602	0.63 581	1.56 577	1.11 639	0.74 576	2.98 648	0.91 564	1.55 442	1.22 477	2.76 645	8.18 677	2.32 618	2.53 650	1.92 483	1.87 601	0.48 608	0.44 621	0.45 597	0.31 551	0.60 612	0.57 609

RainbowNet	1.97 624	1.76 660	1.57 579	2.81 669	2.21 663	1.98 608	1.81 645	2.54 643	1.89 617	1.50 552	1.84 578	1.96 598	1.65 602	2.14 505	1.25 544	3.33 676	0.85 662	2.39 668	0.98 658	2.82 668	2.22 666

MDST_ROB	1.67 603	0.34 432	1.58 580	0.92 625	0.58 521	4.26 665	1.11 598	2.83 648	1.41 568	4.49 671	2.55 624	1.45 517	0.97 479	7.79 663	1.17 537	0.31 527	0.25 526	0.37 571	0.33 569	0.31 494	0.30 499

FINET	0.97 501	0.54 547	1.60 581	0.63 480	0.79 594	1.08 486	1.07 595	1.56 445	2.20 633	1.15 397	1.49 510	0.94 369	0.88 437	2.32 523	1.05 514	0.42 588	0.35 595	0.32 532	0.28 522	0.43 561	0.38 549

LVE	3.31 659	1.67 659	1.64 582	2.85 670	2.42 670	3.20 651	2.26 666	4.78 672	5.05 673	2.35 630	6.91 666	6.02 669	2.37 644	9.15 671	2.17 616	3.19 673	1.08 675	2.38 667	1.47 671	2.81 667	2.40 672

ACVNet-4b	2.15 630	1.41 647	1.64 582	2.80 668	2.31 667	2.31 624	1.24 611	2.32 626	2.14 631	1.26 460	2.39 615	2.66 631	1.48 587	5.95 628	1.06 516	3.20 674	0.45 625	2.37 665	0.89 650	2.83 669	2.37 670

Syn2CoEx	1.14 548	0.69 591	1.66 584	0.80 585	0.67 555	1.40 547	0.88 556	2.06 589	1.54 587	1.25 456	1.58 535	1.42 509	1.50 591	4.09 582	1.40 567	0.36 564	0.32 577	0.34 551	0.29 534	0.29 475	0.34 527

MFMNet_re	1.40 579	1.14 634	1.68 585	1.39 648	1.07 629	1.48 558	1.43 624	1.87 536	1.82 613	2.26 625	2.19 606	1.51 531	1.86 620	1.52 417	1.25 544	0.93 643	0.83 658	0.84 640	0.80 645	0.99 638	1.05 646

DStereoO	1.44 582	1.11 631	1.69 586	1.16 640	0.72 568	1.21 517	1.56 633	1.74 489	1.63 595	1.52 555	1.67 556	1.51 531	3.16 658	1.73 461	1.72 595	2.35 664	0.45 625	0.97 644	0.42 599	2.01 655	0.53 599

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 386	0.35 452	1.70 587	0.49 254	0.56 508	0.63 282	0.38 229	2.41 636	0.65 213	0.77 261	1.07 334	1.82 581	0.95 469	0.93 248	0.43 277	0.20 312	0.13 194	0.21 301	0.25 471	0.28 464	0.26 456

StereoDRNet	0.98 505	0.47 519	1.70 587	0.76 575	0.94 621	1.51 561	0.91 564	1.92 552	1.32 524	1.61 575	1.13 368	1.47 525	0.97 479	1.75 463	1.46 582	0.28 504	0.23 508	0.29 498	0.27 501	0.35 519	0.27 467

iResNetv2_ROB	0.80 441	0.37 469	1.71 589	0.56 395	0.37 351	0.94 447	0.64 483	1.73 484	1.34 531	1.23 444	1.42 484	1.26 475	0.92 450	1.85 478	0.56 371	0.23 405	0.15 315	0.19 209	0.14 160	0.24 405	0.19 310

ACVNet_1	2.18 631	1.45 650	1.72 590	2.85 670	2.33 669	2.28 621	1.46 626	3.08 653	2.22 634	1.82 603	2.05 600	3.56 647	1.98 628	3.09 563	1.40 567	3.17 671	0.60 647	2.40 669	0.92 652	2.91 672	2.37 670

GASNet	0.99 507	0.97 619	1.72 590	0.98 629	0.68 561	0.83 411	0.67 494	1.60 453	1.28 505	1.31 491	1.22 408	1.22 460	1.21 551	2.41 530	1.41 571	0.43 594	0.26 532	0.36 568	0.34 575	0.55 601	0.31 509

WAO-7	2.66 646	1.40 646	1.73 592	1.39 648	1.17 641	3.93 660	1.94 654	4.11 666	3.88 664	2.92 649	5.50 660	4.18 654	3.00 657	7.63 660	3.71 643	1.13 653	1.00 670	1.17 652	1.13 663	1.18 646	1.09 648

TorneroNet-64	5.30 671	2.03 668	1.74 593	3.43 680	2.81 676	10.09 679	2.12 661	9.10 686	17.12 697	4.96 676	9.27 681	10.72 686	3.70 665	9.20 672	4.55 650	3.31 675	0.84 659	2.88 678	1.55 672	3.49 679	3.04 680

WAO-8	4.40 663	1.82 664	1.79 594	2.34 662	2.20 661	9.19 677	1.53 630	6.09 679	16.46 692	3.94 663	7.84 675	7.32 671	3.72 666	9.41 677	3.31 637	2.00 659	1.07 673	2.44 670	1.37 668	2.50 661	1.68 658

Venus	4.40 663	1.82 664	1.79 594	2.34 662	2.20 661	9.19 677	1.53 630	6.09 679	16.46 692	3.94 663	7.84 675	7.32 671	3.72 666	9.41 677	3.31 637	2.00 659	1.07 673	2.44 670	1.37 668	2.50 661	1.68 658

MonStereo1	3.14 657	1.66 658	1.81 596	2.43 665	2.32 668	5.80 674	1.58 637	3.52 659	4.70 671	3.09 657	8.22 678	4.76 660	3.36 660	6.52 637	2.29 619	2.33 663	0.61 648	1.91 660	1.05 662	2.44 660	2.34 669

FADNet	0.92 487	0.61 576	1.81 596	0.62 470	0.55 505	0.96 457	0.57 451	1.78 507	1.33 528	0.93 302	1.01 304	1.36 499	1.01 498	2.71 548	0.75 443	0.33 543	0.34 584	0.31 517	0.34 575	0.59 608	0.40 553

TorneroNet	10.70 684	2.03 668	1.82 598	3.43 680	3.01 678	43.83 705	2.22 665	8.87 685	67.47 719	7.17 685	27.36 699	10.68 685	3.85 668	8.67 670	7.65 666	3.59 678	0.88 665	3.04 679	1.57 673	3.71 680	3.17 681

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 507	0.40 488	1.82 598	0.66 509	0.62 541	2.05 611	0.78 524	1.91 549	1.29 510	1.54 563	1.42 484	1.51 531	1.23 554	1.99 491	1.33 555	0.23 405	0.14 253	0.20 262	0.15 184	0.27 445	0.26 456

FADNet_RVC	0.83 458	0.51 536	1.83 600	0.54 354	0.42 411	1.19 513	0.46 347	1.51 427	1.09 391	0.89 294	1.24 414	0.91 356	0.87 432	2.11 503	1.11 528	0.27 490	0.22 495	0.31 517	0.28 522	0.43 561	0.38 549

CBFPSM	0.92 487	0.33 407	1.86 601	0.49 254	0.38 373	1.75 582	0.84 543	1.39 393	1.12 404	1.09 357	0.99 295	2.37 620	1.66 606	1.32 364	1.42 575	0.19 270	0.18 411	0.20 262	0.20 345	0.21 336	0.33 522

XX-Stereo	0.63 327	0.26 218	1.90 602	0.81 588	0.67 555	0.43 92	0.23 44	1.03 269	0.58 176	0.65 238	1.56 528	1.41 508	0.39 127	1.28 352	0.35 192	0.20 312	0.14 253	0.20 262	0.19 308	0.18 194	0.14 123

ELAS_RVC	2.48 644	0.74 600	1.90 602	1.05 634	0.92 619	2.76 641	4.01 681	2.76 647	4.11 666	4.69 672	4.63 653	4.62 656	5.96 676	3.97 581	3.96 647	0.63 632	0.53 640	0.56 625	0.52 624	0.64 615	0.63 618
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
Consistency-Raft	1.25 561	0.99 622	1.93 604	1.02 633	1.21 645	0.96 457	1.01 587	1.75 492	1.92 620	1.36 513	2.12 603	1.44 515	1.01 498	1.14 319	1.40 567	0.72 637	0.82 657	0.89 642	0.98 658	1.31 650	0.95 639

FADNet-RVC	0.88 477	0.67 586	1.93 604	0.60 444	0.48 457	0.91 434	0.60 469	1.71 482	1.18 451	0.90 295	0.96 283	1.36 499	0.92 450	2.25 518	1.17 537	0.30 520	0.29 558	0.32 532	0.32 559	0.41 550	0.35 532

STTRV1_RVC	1.58 593	0.68 590	1.96 606	0.88 615	1.12 636	1.57 567	0.90 563	2.25 620	1.75 608	1.29 472	2.02 597	1.40 505	1.22 552	9.77 681	1.31 553	0.81 640	0.33 582	0.54 617	0.49 616	0.73 626	0.52 598

Replicate-Monster	0.41 159	0.26 218	2.03 607	0.36 18	0.21 24	0.46 112	0.23 44	0.67 101	0.48 126	0.42 128	0.27 21	0.31 53	0.30 58	0.98 266	0.24 14	0.14 50	0.10 9	0.14 13	0.11 12	0.13 5	0.28 479

ACVNet_2	2.43 643	1.41 647	2.04 608	2.62 667	2.24 664	2.63 638	1.88 651	3.31 655	3.01 653	2.19 623	3.45 641	4.62 656	2.04 630	4.50 591	1.47 583	2.55 666	0.64 650	2.22 662	0.84 647	2.69 664	2.29 668

Dean	2.91 656	1.53 656	2.07 609	2.96 675	2.51 671	3.15 649	2.14 662	4.75 671	4.41 669	2.76 645	6.10 663	5.53 667	2.37 644	2.97 557	1.92 605	3.18 672	0.85 662	2.51 672	1.04 661	2.88 671	2.47 674

z-ln-s-r	1.02 521	0.55 552	2.09 610	0.52 318	0.55 505	0.78 379	0.87 553	1.47 413	1.34 531	1.12 373	1.62 544	1.37 502	1.06 516	2.62 545	3.32 639	0.19 270	0.14 253	0.21 301	0.17 259	0.27 445	0.21 365

TCMNet	1.01 518	0.60 574	2.10 611	0.86 607	1.33 650	1.14 498	0.67 494	1.69 475	1.23 480	1.11 371	1.57 532	1.30 486	0.97 479	2.01 493	1.50 586	0.31 527	0.31 569	0.38 574	0.34 575	0.42 555	0.36 538

FADNet-RVC-Resample	0.84 463	0.47 519	2.10 611	0.61 459	0.45 439	1.07 485	0.61 473	1.59 449	1.20 465	1.08 351	0.98 293	1.03 409	0.98 486	2.17 508	0.72 434	0.23 405	0.22 495	0.30 511	0.32 559	0.35 519	0.34 527

KSHMR	8.75 680	2.06 671	2.11 613	3.53 682	3.11 679	4.13 664	2.69 672	5.60 676	61.37 718	3.00 653	55.83 715	4.98 666	2.45 647	4.49 589	2.61 626	3.46 677	1.55 680	3.14 681	1.94 677	3.72 681	3.18 682

ktn	4.70 667	2.38 676	2.12 614	3.76 683	3.24 680	4.85 669	2.95 677	5.52 674	7.37 680	4.07 667	19.32 695	7.46 673	3.47 661	7.39 654	2.95 630	4.04 685	1.85 681	3.26 683	2.22 681	3.08 673	2.65 679

SGM+DAISY	2.41 642	1.07 626	2.14 615	1.18 641	1.10 632	2.14 617	1.36 621	1.96 562	1.66 597	5.46 680	7.07 668	4.95 664	4.32 670	5.50 615	2.26 617	1.04 649	1.02 672	0.99 647	0.97 656	1.02 639	1.04 644

SDNR	1.62 599	0.51 536	2.17 616	0.53 337	0.56 508	3.80 659	0.45 339	1.54 438	1.29 510	1.33 504	2.41 617	1.08 422	0.96 476	11.18 686	1.16 534	0.66 634	0.63 649	0.43 592	0.32 559	0.64 615	0.67 624

S-Stereo	1.15 552	0.46 514	2.17 616	0.81 588	0.80 599	1.21 517	1.19 608	1.93 557	2.02 626	1.47 543	2.11 602	1.57 540	1.17 537	2.05 498	1.41 571	0.40 579	0.40 613	0.35 560	0.31 551	0.44 567	0.70 627

DStereoFS	3.67 660	1.49 654	2.18 618	1.32 645	1.32 649	4.41 666	1.26 615	3.75 663	9.27 681	3.36 659	6.80 665	4.81 661	13.54 688	6.95 647	4.76 651	0.73 638	0.69 653	1.17 652	2.40 683	1.27 649	1.95 664

SANet	1.88 618	0.57 560	2.18 618	0.63 480	0.40 395	2.80 644	1.57 636	2.39 635	5.88 677	2.36 632	3.57 642	3.72 651	2.97 655	4.74 595	1.76 597	0.34 553	0.30 563	0.32 532	0.29 534	0.48 584	0.37 543

Wz-Net-MNSev	1.11 541	0.58 563	2.23 620	0.66 509	0.71 566	1.95 605	1.46 626	1.98 568	1.45 575	1.79 598	1.43 488	1.49 528	1.33 571	1.97 490	1.42 575	0.27 490	0.23 508	0.28 487	0.28 522	0.34 516	0.31 509

PVD	1.70 607	0.84 608	2.26 621	0.94 628	0.83 604	2.48 630	0.97 578	2.59 645	3.35 657	3.01 654	2.77 629	2.34 619	2.47 648	2.67 547	3.14 634	0.47 607	0.45 625	0.59 629	0.48 613	0.59 608	0.75 632

GwcNet	1.08 533	0.51 536	2.33 622	0.79 582	1.18 643	1.76 584	0.70 505	1.68 473	1.47 577	1.41 531	1.64 549	1.74 570	1.04 509	2.20 514	1.41 571	0.30 520	0.29 558	0.29 498	0.27 501	0.30 485	0.35 532

SHD	1.31 566	0.71 596	2.34 623	0.86 607	0.75 585	1.77 587	0.65 485	2.22 617	2.50 643	2.40 634	1.71 561	1.91 590	1.60 598	1.93 486	2.37 620	0.38 573	0.31 569	0.38 574	0.40 595	0.48 584	0.50 592

ADCRef	1.35 571	0.55 552	2.37 624	0.72 556	0.77 589	1.94 604	0.78 524	1.91 549	1.27 500	1.57 571	1.59 537	1.36 499	1.41 577	1.54 423	7.53 662	0.23 405	0.20 449	0.32 532	0.30 543	0.29 475	0.29 486

RTSC	1.29 563	0.73 597	2.44 625	0.83 599	0.57 512	1.85 597	0.65 485	1.88 539	2.00 625	2.20 624	1.66 554	1.60 546	1.26 560	2.33 524	3.92 645	0.32 534	0.23 508	0.27 472	0.29 534	0.37 530	0.37 543

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.46 203	1.22 639	2.46 626	0.39 57	0.30 219	0.29 19	0.28 96	0.81 167	0.34 56	0.33 52	0.47 111	0.38 114	0.44 164	0.37 11	0.25 33	0.15 77	0.12 97	0.15 46	0.11 12	0.16 108	0.16 207

PWC_ROB	1.24 559	0.76 603	2.46 626	0.72 556	0.78 591	1.15 504	0.49 380	1.75 492	1.92 620	2.31 627	3.07 634	1.59 544	1.40 576	2.46 535	2.10 613	0.33 543	0.22 495	0.35 560	0.24 457	0.38 539	0.41 558

DGSMNet	1.14 548	0.76 603	2.49 628	0.81 588	0.86 612	1.39 545	1.39 622	2.13 595	1.35 540	1.26 460	1.63 548	1.48 527	0.98 486	1.75 463	1.10 525	0.45 600	0.43 618	0.55 622	0.49 616	0.75 627	0.70 627

IGEV-BASED-STEREO-	0.70 377	3.18 682	2.55 629	0.39 57	0.23 54	0.44 102	0.23 44	0.63 68	0.42 95	0.44 141	0.44 96	0.34 82	0.28 45	0.56 96	0.29 90	1.35 655	0.10 9	0.22 337	0.19 308	0.46 578	1.31 652

XQC	1.37 574	0.87 613	2.56 630	0.84 600	0.69 563	1.83 595	0.89 558	2.07 590	1.88 616	1.88 608	1.53 517	1.91 590	1.55 594	2.85 553	3.05 631	0.48 608	0.29 558	0.44 596	0.39 591	0.69 622	0.60 615

SAMSARA	1.55 590	0.84 608	2.61 631	1.22 643	1.07 629	2.50 631	1.93 653	2.05 584	1.89 617	2.75 644	1.66 554	2.81 635	1.69 607	3.08 562	1.97 608	0.46 606	0.51 638	0.42 590	0.46 609	0.58 606	0.59 612

PASM	1.34 570	0.92 616	2.62 632	0.86 607	0.87 614	1.03 477	1.08 596	1.50 421	1.51 583	1.82 603	1.41 483	1.68 562	1.26 560	4.87 599	1.34 557	0.61 629	0.65 652	0.68 634	0.78 644	0.69 622	0.68 626

notaker	3.98 662	2.40 677	2.68 633	3.82 685	3.27 682	3.97 662	2.14 662	4.78 672	3.45 660	4.12 668	6.94 667	7.65 675	3.26 659	7.82 664	5.30 654	4.04 685	1.41 678	3.36 684	2.10 680	3.88 682	3.31 683

Wz-Net-LNSev	1.03 524	0.67 586	2.71 634	0.64 489	0.84 605	1.75 582	1.00 585	1.80 516	1.32 524	1.28 465	1.25 418	1.65 559	1.22 552	1.39 390	1.40 567	0.28 504	0.26 532	0.24 398	0.23 443	0.33 512	0.32 516

pmcnn	2.37 639	0.42 499	2.71 634	0.63 480	0.43 423	1.54 564	1.19 608	2.01 576	1.53 586	2.64 641	7.60 671	18.07 692	1.45 583	3.44 574	2.78 627	0.18 222	0.15 315	0.15 46	0.12 63	0.20 291	0.18 266

aanetorigin	1.23 558	0.79 605	2.78 636	0.70 544	0.79 594	0.99 467	1.06 594	1.06 296	1.37 548	3.52 660	2.61 625	1.72 567	1.63 600	1.99 491	1.78 598	0.25 451	0.24 517	0.26 456	0.25 471	0.38 539	0.45 574

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 629	1.15 635	3.10 637	1.05 634	0.76 588	5.03 671	2.40 670	2.16 604	2.62 646	1.89 610	2.28 610	2.69 632	1.65 602	9.35 675	2.04 610	0.64 633	0.51 638	0.68 634	0.71 641	1.09 643	0.67 624

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 505	0.39 481	3.21 638	0.50 265	0.63 542	0.64 286	0.39 246	2.36 631	0.75 242	0.95 309	4.63 653	1.81 578	0.56 275	0.96 255	0.41 256	0.18 222	0.13 194	0.21 301	0.26 489	0.32 503	0.35 532

MFN_U_SF_RVC	1.52 588	0.84 608	3.42 639	0.87 614	0.66 551	2.56 633	0.95 575	2.36 631	1.70 601	1.98 614	1.86 581	2.45 625	1.79 614	2.95 555	2.58 623	0.52 614	0.48 632	0.55 622	0.59 633	0.59 608	0.61 616

MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 612	0.87 613	3.56 640	0.80 585	0.75 585	3.72 656	2.44 671	1.82 520	1.82 613	1.74 591	1.91 587	1.92 593	1.26 560	7.69 661	1.28 550	0.45 600	0.47 630	0.52 611	0.77 643	0.50 588	0.50 592

ADCL	1.72 611	0.57 560	3.66 641	0.67 521	0.61 535	2.61 636	1.85 648	1.96 562	1.67 598	1.90 611	1.83 576	2.06 609	1.90 624	2.13 504	9.15 671	0.26 474	0.24 517	0.34 551	0.32 559	0.38 539	0.35 532

DispFullNet	2.34 638	2.85 680	3.66 641	3.08 676	2.27 665	1.97 606	0.67 494	2.00 572	1.70 601	2.52 637	2.00 594	2.23 612	5.86 674	3.44 574	1.58 589	1.01 645	0.32 577	2.64 674	1.94 677	2.85 670	2.24 667

iinet-f	0.99 507	0.45 512	3.71 643	0.55 379	0.43 423	1.81 592	0.68 498	1.14 323	1.14 419	1.18 421	1.42 484	1.58 543	1.44 581	1.34 373	1.59 591	0.24 423	0.23 508	0.20 262	0.19 308	0.26 431	0.25 432

w-ln-seven	1.38 576	0.70 594	3.91 644	0.75 572	0.72 568	2.69 639	0.95 575	2.02 580	1.99 624	1.99 615	1.73 563	1.82 581	1.17 537	2.45 532	2.84 628	0.28 504	0.25 526	0.31 517	0.30 543	0.41 550	0.33 522

w-ln-seven-2	1.18 556	0.61 576	4.25 645	0.68 534	0.61 535	1.20 515	0.93 570	1.63 462	1.35 540	1.66 584	1.53 517	1.47 525	1.37 575	3.00 559	1.74 596	0.25 451	0.24 517	0.29 498	0.26 489	0.33 512	0.28 479

pcwnet_v2	0.97 501	0.37 469	4.33 646	0.62 470	0.54 499	0.79 385	0.45 339	2.02 580	1.58 591	1.42 537	1.64 549	1.09 432	0.79 389	1.24 343	0.67 417	0.32 534	0.25 526	0.29 498	0.27 501	0.37 530	0.35 532

DPSNet	1.69 606	0.59 566	4.33 646	0.70 544	0.57 512	2.02 610	1.62 639	3.35 657	1.78 609	1.48 549	1.38 475	2.17 611	2.84 653	4.77 596	3.66 642	0.48 608	0.31 569	0.29 498	0.25 471	0.64 615	0.48 585

z-mn7	1.56 592	0.84 608	4.36 648	0.71 552	0.51 480	2.60 634	1.04 590	1.73 484	2.70 649	1.53 557	2.99 633	1.94 595	1.34 572	4.78 597	2.41 621	0.29 515	0.24 517	0.27 472	0.24 457	0.34 516	0.31 509

MADNet++	5.01 668	3.14 681	4.91 649	4.55 689	3.94 686	5.20 672	4.41 682	4.40 668	4.13 667	4.95 675	6.08 662	4.74 658	5.37 672	9.40 676	10.67 677	4.65 687	4.15 689	3.97 686	3.34 686	4.09 684	4.08 689

ADCMid	1.89 621	0.73 597	5.06 650	0.72 556	0.67 555	2.00 609	1.14 602	1.97 566	1.48 578	2.86 648	1.81 575	2.37 620	2.05 632	2.24 516	10.39 676	0.33 543	0.31 569	0.39 580	0.43 602	0.50 588	0.44 572

AANet	1.64 600	1.27 642	5.08 651	0.67 521	0.65 547	1.41 552	0.84 543	1.92 552	2.90 652	3.11 658	3.20 637	2.91 639	2.06 633	2.49 538	2.10 613	0.42 588	0.29 558	0.34 551	0.30 543	0.45 571	0.45 574

AnyNet_C32	1.96 623	1.10 628	5.17 652	0.90 620	1.11 634	2.12 616	2.37 669	1.85 530	1.48 578	2.45 636	1.70 560	2.05 608	1.64 601	2.50 539	10.28 675	0.37 568	0.34 584	0.35 560	0.41 596	0.49 587	0.54 601

UNDER WATER	5.08 669	2.33 675	5.55 653	3.94 687	3.51 683	5.20 672	2.72 674	5.61 677	16.52 694	3.84 662	4.60 652	9.21 679	5.89 675	5.90 625	8.66 670	3.75 680	1.34 677	3.18 682	1.88 675	4.33 687	3.61 685

ADCS	2.25 633	0.99 622	5.55 653	0.81 588	0.74 576	2.19 618	1.80 644	2.27 623	2.14 631	2.80 647	2.13 604	2.40 622	2.03 629	2.64 546	13.69 681	0.41 584	0.39 611	0.40 585	0.45 606	0.58 606	0.56 605

PWCK	2.88 655	2.05 670	5.72 655	2.08 659	1.11 634	3.55 654	3.90 680	2.86 650	3.54 662	3.03 655	3.63 643	3.10 644	2.31 643	8.15 668	3.09 632	2.12 661	0.91 667	1.75 657	0.98 658	2.57 663	1.18 650

DeepPrunerF	1.60 596	0.73 597	5.81 656	0.88 615	1.19 644	0.91 434	0.95 575	2.19 613	5.24 674	1.17 416	1.30 439	1.19 454	1.30 567	4.90 600	1.66 594	0.42 588	0.34 584	0.52 611	0.47 611	0.41 550	0.40 553

tt	6.58 675	0.26 218	6.10 657	3.77 684	2.16 660	11.55 682	19.63 692	13.33 691	5.74 676	2.96 651	2.65 626	4.97 665	6.33 679	3.81 578	7.24 661	9.15 692	11.32 701	5.89 692	6.24 693	6.03 688	2.55 675

Wz-Net-SNSev	1.49 584	1.23 640	6.27 658	0.68 534	0.67 555	1.37 540	1.41 623	2.00 572	1.39 557	1.48 549	1.61 542	2.29 615	1.32 570	3.93 579	2.14 615	0.31 527	0.28 547	0.31 517	0.33 569	0.42 555	0.36 538

zh-sn7	1.76 613	1.38 643	6.58 659	0.74 568	0.72 568	1.78 589	1.31 618	1.88 539	1.56 590	1.86 607	2.47 621	1.81 578	2.08 635	5.12 604	3.80 644	0.32 534	0.32 577	0.32 532	0.32 559	0.44 567	0.40 553

DStereoSA	4.44 665	0.92 616	6.79 660	1.58 654	2.54 672	2.29 622	14.04 690	2.33 627	2.31 635	1.85 605	10.58 684	1.32 491	13.05 686	7.07 649	11.18 678	0.67 635	1.97 682	0.88 641	3.29 684	1.69 651	2.44 673

Wz-Net-TNSev	1.88 618	2.08 672	7.66 661	0.67 521	0.64 545	2.42 628	1.83 647	2.33 627	1.74 607	1.57 571	1.56 528	2.58 628	1.90 624	4.86 598	3.12 633	0.39 576	0.37 602	0.33 541	0.37 587	0.53 597	0.58 610

ADCP+	1.99 626	0.48 523	7.73 662	0.66 509	0.91 617	2.30 623	1.05 592	1.82 520	1.34 531	1.54 563	1.32 452	1.74 570	1.61 599	2.17 508	13.37 680	0.24 423	0.21 473	0.32 532	0.28 522	0.37 530	0.29 486

ADCPNet	1.85 616	0.69 591	8.07 663	0.71 552	0.58 521	2.79 643	1.22 610	1.94 559	1.54 587	1.88 608	1.69 559	2.46 626	2.04 630	2.37 527	6.48 657	0.38 573	0.37 602	0.38 574	0.43 602	0.47 579	0.45 574

EDNetEfficient	2.37 639	1.10 628	8.08 664	0.74 568	0.71 566	0.98 466	1.56 633	1.46 411	4.06 665	4.90 674	2.82 630	2.25 613	3.48 662	2.95 555	9.97 672	0.26 474	0.24 517	0.26 456	0.30 543	0.68 621	0.61 616

HanzoNet	11.04 685	3.62 684	8.10 665	4.08 688	3.55 685	4.90 670	2.73 675	7.19 683	10.10 682	31.86 712	28.92 701	21.96 701	36.36 704	18.08 693	10.17 674	7.94 691	3.32 687	3.47 685	3.31 685	7.06 691	4.04 688

zh-mn7	1.70 607	1.21 638	8.30 666	0.69 538	0.53 495	1.45 556	0.84 543	1.70 480	2.09 630	2.41 635	2.67 627	1.68 562	1.23 554	4.49 589	2.87 629	0.30 520	0.26 532	0.27 472	0.27 501	0.31 494	0.35 532

UNDER WATER-64	5.27 670	2.32 674	8.78 667	3.93 686	3.54 684	7.61 675	3.03 678	5.84 678	14.19 686	4.04 665	4.04 647	9.39 680	6.26 677	5.93 627	8.48 669	3.60 679	1.51 679	3.13 680	1.88 675	4.29 686	3.61 685

WZ-Net	1.95 622	0.95 618	10.10 668	0.86 607	0.78 591	1.69 577	1.60 638	2.20 616	1.98 623	2.08 620	1.93 588	2.30 616	1.97 627	5.30 607	3.17 636	0.34 553	0.26 532	0.29 498	0.31 551	0.51 593	0.47 582

JetBlue	3.97 661	2.01 667	10.19 669	1.38 647	2.84 677	10.53 680	9.54 685	3.60 661	2.41 638	2.73 643	3.39 640	4.54 655	4.31 669	7.85 665	6.84 660	0.88 641	0.93 668	0.89 642	0.91 651	1.74 652	1.91 662

AnyNet_C01	2.26 634	1.78 661	10.22 670	0.93 626	0.74 576	2.92 646	2.20 664	2.29 625	1.80 611	2.53 638	2.41 617	2.71 633	1.73 608	3.41 571	6.72 659	0.41 584	0.39 611	0.40 585	0.42 599	0.67 620	0.63 618

MSAF-DinoV2	1.97 624	0.80 607	10.38 671	0.86 607	0.48 457	1.39 545	0.97 578	2.55 644	1.72 604	1.53 557	1.65 551	3.59 648	2.20 640	5.39 613	3.94 646	0.27 490	0.17 386	0.26 456	0.28 522	0.47 579	0.46 578

psmorigin	1.52 588	0.69 591	10.52 672	0.68 534	0.59 529	1.13 497	0.70 505	1.57 446	1.19 460	1.99 615	1.79 572	2.26 614	1.47 586	2.09 501	1.36 561	0.39 576	0.40 613	0.34 551	0.33 569	0.43 561	0.56 605

MADNet+	2.69 649	3.22 683	11.53 673	1.44 651	1.12 636	3.19 650	1.81 645	2.85 649	2.37 636	1.68 586	2.07 601	2.85 637	2.18 638	7.41 655	5.23 653	0.79 639	0.76 655	0.69 636	0.65 637	0.98 636	0.95 639

LSM	6.33 673	1.10 628	13.19 674	1.41 650	68.17 711	1.64 574	1.90 652	1.92 552	2.46 639	2.99 652	3.11 635	1.88 585	1.80 615	2.61 544	2.06 612	0.41 584	0.58 646	0.50 607	0.57 629	0.64 615	17.66 702

PML	51.67 712	36.25 704	13.28 675	7.46 690	20.81 695	108.69 717	232.22 720	8.72 684	27.82 704	87.01 719	269.67 720	69.67 717	61.95 716	24.76 703	14.20 683	9.74 696	3.40 688	9.62 694	4.70 690	18.74 700	4.72 690

TCMNet-wrong-test	10.31 682	11.40 691	14.84 676	20.96 698	18.45 692	13.80 687	10.76 686	15.78 692	3.53 661	5.20 678	5.52 661	16.26 690	12.61 684	7.51 659	10.15 673	7.43 690	2.37 683	4.31 688	3.43 687	11.36 694	10.61 693

RTS	2.67 647	1.38 643	15.28 677	0.99 630	1.26 647	3.78 657	1.96 655	2.15 601	2.62 646	2.61 639	2.85 631	2.60 629	1.59 596	6.27 631	5.71 655	0.40 579	0.28 547	0.35 560	0.35 580	0.50 588	0.48 585

RTSA	2.67 647	1.38 643	15.28 677	0.99 630	1.26 647	3.78 657	1.96 655	2.15 601	2.62 646	2.61 639	2.85 631	2.60 629	1.59 596	6.27 631	5.71 655	0.40 579	0.28 547	0.35 560	0.35 580	0.50 588	0.48 585

Selective-IGEV-i16pa	97.29 718	136.83 719	17.95 679	1.52 653	1.00 626	188.16 719	3.63 679	183.02 721	169.43 721	88.01 720	178.60 718	119.35 720	191.45 720	226.33 721	135.51 717	131.38 719	17.89 704	32.25 708	3.46 688	2.02 656	117.94 720

light-stereo	12.42 687	1.45 650	18.02 680	17.94 695	23.64 698	11.13 681	0.82 539	9.91 687	5.73 675	15.42 697	42.83 710	55.24 715	1.88 621	28.77 704	2.26 617	1.61 656	3.00 685	0.78 637	0.93 653	3.48 678	3.62 687

SuperB	2.53 645	0.59 566	18.45 681	0.69 538	0.50 468	1.87 599	0.88 556	1.67 472	2.39 637	1.50 552	1.42 484	1.14 447	1.15 535	4.28 587	5.07 652	0.24 423	0.19 429	0.22 337	0.19 308	7.86 692	0.34 527

ASD4	15.85 691	10.99 690	19.63 682	10.21 693	11.70 688	19.24 689	31.10 698	19.35 693	10.68 683	11.14 689	10.18 683	12.59 687	12.64 685	14.74 690	24.83 696	12.93 700	9.94 700	26.83 707	19.40 702	16.23 699	12.70 701

Selective-IGEV-i16pc	2.07 628	0.29 311	19.83 683	0.53 337	0.39 384	2.74 640	1.51 629	1.13 321	1.28 505	0.80 269	1.21 405	1.06 415	0.64 329	7.77 662	0.79 460	0.40 579	0.22 495	0.21 301	0.23 443	0.22 362	0.23 405

Selective-IGEV-i16pb	2.29 636	0.33 407	20.08 684	0.56 395	0.40 395	2.61 636	1.54 632	2.60 646	1.87 615	0.97 315	1.68 558	1.38 504	1.01 498	8.19 669	0.92 493	0.37 568	0.21 473	0.22 337	0.26 489	0.25 418	0.28 479

USTest	14.33 690	14.94 693	21.04 685	17.44 694	16.05 689	23.26 690	33.84 701	21.73 694	11.80 685	9.36 688	10.14 682	15.97 689	13.20 687	17.28 692	22.43 693	3.78 683	5.01 690	6.17 693	6.16 692	9.25 693	7.72 692

DGTPSM_ROB	13.01 688	8.23 687	21.87 686	9.51 691	18.10 690	11.56 683	32.01 699	10.63 688	16.20 690	7.03 683	19.48 696	10.15 682	16.66 691	9.83 682	22.42 692	4.75 688	8.68 693	5.37 689	10.25 698	6.16 689	11.36 694

DPSMNet_ROB	13.02 689	8.23 687	21.91 687	9.53 692	18.11 691	11.56 683	32.02 700	10.64 689	16.23 691	7.05 684	19.49 697	10.16 683	16.66 691	9.85 683	22.43 693	4.77 689	8.68 693	5.38 690	10.26 699	6.17 690	11.36 694

LRCNet_RVC	22.74 697	32.10 703	21.97 688	29.84 702	26.23 699	4.42 667	0.81 537	22.66 695	2.02 626	26.93 704	29.26 702	23.06 703	15.59 690	23.84 699	18.88 689	31.75 709	19.90 712	34.65 709	32.13 710	30.54 709	28.32 710

Selective-IGEV-i1pa	19.94 696	26.52 702	23.52 689	2.94 674	1.59 655	31.97 703	20.54 693	30.88 704	25.25 699	23.87 702	27.58 700	33.01 704	26.91 702	32.38 705	25.47 699	20.69 708	5.85 691	12.49 699	4.43 689	3.35 677	19.48 703

LE_ROB	8.05 678	0.37 469	23.53 690	0.74 568	0.33 291	2.77 642	2.87 676	3.71 662	27.24 703	25.39 703	8.87 679	8.46 678	26.71 701	6.65 639	21.99 691	0.21 347	0.19 429	0.20 262	0.21 391	0.25 418	0.22 385

IINet	17.98 692	18.06 694	23.81 691	20.87 696	19.70 693	26.55 691	35.70 702	25.04 698	15.93 687	13.33 691	13.25 687	20.58 693	17.79 693	20.62 694	25.11 697	9.58 694	8.78 695	9.88 695	9.85 696	13.23 695	11.95 696

iinet-test	17.98 692	18.06 694	23.82 692	20.87 696	19.70 693	26.55 691	35.70 702	25.04 698	15.93 687	13.33 691	13.25 687	20.58 693	17.79 693	20.62 694	25.11 697	9.58 694	8.78 695	9.88 695	9.85 696	13.23 695	11.95 696

Anonymous_1	43.04 711	18.73 696	24.79 693	21.81 699	46.26 709	27.80 693	37.60 704	28.08 702	16.14 689	14.66 695	14.30 689	20.65 695	17.88 695	21.56 696	25.94 700	117.93 718	8.92 697	100.65 714	126.50 716	158.64 720	12.08 698

DPSM_ROB	19.08 694	19.14 697	25.17 694	22.15 700	20.85 696	28.17 694	37.82 705	26.56 700	16.85 695	14.14 693	14.84 690	21.70 696	18.75 696	21.87 697	26.55 701	10.16 698	9.30 698	10.47 697	10.42 700	14.03 697	12.61 699

DPSM	19.08 694	19.14 697	25.17 694	22.15 700	20.85 696	28.17 694	37.82 705	26.56 700	16.85 695	14.14 693	14.84 690	21.70 696	18.75 696	21.87 697	26.55 701	10.16 698	9.30 698	10.47 697	10.42 700	14.03 697	12.61 699

JetRed	6.91 676	8.80 689	25.96 696	2.85 670	3.25 681	13.98 688	11.87 687	6.25 681	4.28 668	4.45 670	4.56 651	6.69 670	5.46 673	7.46 657	14.05 682	2.59 667	3.31 686	2.59 673	2.29 682	4.20 685	3.36 684

xxxxx1	54.10 713	25.67 699	27.13 697	113.43 715	96.96 714	30.69 698	47.44 707	32.38 705	25.60 700	17.75 698	17.27 692	21.81 698	21.02 698	24.43 700	33.82 703	33.37 710	40.54 713	157.71 718	175.86 718	66.16 713	72.93 717

tt_ll	54.10 713	25.67 699	27.13 697	113.43 715	96.96 714	30.69 698	47.44 707	32.38 705	25.60 700	17.75 698	17.27 692	21.81 698	21.02 698	24.43 700	33.82 703	33.37 710	40.54 713	157.71 718	175.86 718	66.16 713	72.93 717

ff	54.10 713	25.67 699	27.13 697	113.43 715	96.96 714	30.69 698	47.44 707	32.38 705	25.60 700	17.75 698	17.27 692	21.81 698	21.02 698	24.43 700	33.82 703	33.37 710	40.54 713	157.71 718	175.86 718	66.16 713	72.93 717

DPSimNet_ROB	11.20 686	4.98 686	35.43 700	2.90 673	4.52 687	7.89 676	17.09 691	4.66 670	6.06 678	14.89 696	10.93 686	17.29 691	36.81 706	13.18 689	15.68 686	2.86 668	6.29 692	5.75 691	5.09 691	3.91 683	7.70 691

HaxPig	38.92 707	41.40 712	41.64 701	29.95 703	32.27 700	28.90 696	27.60 695	29.73 703	37.71 713	43.82 713	43.87 711	33.17 705	35.56 703	41.53 707	40.37 708	43.94 713	47.51 717	45.82 710	47.08 712	42.38 710	44.15 713

AVERAGE_ROB	40.43 708	42.37 713	42.73 702	36.96 705	35.58 702	30.50 697	27.61 696	36.71 710	38.39 714	44.91 714	44.36 712	37.45 707	36.70 705	41.88 708	40.35 707	45.43 714	46.81 716	47.11 711	46.35 711	42.51 711	43.87 712

DLNR-FE	23.17 698	48.55 716	42.94 703	176.85 719	78.48 712	0.35 43	0.21 22	23.51 697	0.75 242	0.66 241	0.86 260	0.59 240	0.30 58	1.55 425	0.44 280	9.85 697	0.12 97	0.18 184	0.14 160	76.92 716	0.16 207

DLNR_Zeroshot_test	23.17 698	48.52 715	43.29 704	176.68 718	78.69 713	0.35 43	0.21 22	23.41 696	0.75 242	0.66 241	0.86 260	0.59 240	0.30 58	1.56 428	0.44 280	9.57 693	0.12 97	0.18 184	0.14 160	76.92 716	0.16 207

MEDIAN_ROB	42.00 709	44.40 714	44.29 705	35.15 704	34.95 701	31.28 702	29.60 697	35.88 709	40.02 715	47.20 717	46.64 713	37.37 706	38.48 714	44.35 716	42.45 709	48.03 715	49.39 718	49.71 712	49.03 713	45.14 712	46.65 714

Hybrid-DGEV	38.35 704	38.46 708	50.28 706	44.82 711	41.90 706	56.66 707	76.35 712	53.24 712	33.80 709	28.29 706	29.84 707	43.58 708	37.86 712	43.84 713	53.39 712	20.34 704	18.69 706	21.06 700	21.00 703	28.25 704	25.34 705

RAFT-FEzeroshot	38.32 701	38.45 706	50.28 706	44.74 707	41.87 704	56.68 708	76.38 714	53.24 712	33.76 707	28.29 706	29.37 703	43.69 712	37.66 708	43.83 710	53.41 713	20.32 702	18.70 707	21.07 701	21.07 705	28.25 704	25.35 707

RAFT-FE	38.32 701	38.45 706	50.28 706	44.74 707	41.87 704	56.68 708	76.38 714	53.24 712	33.76 707	28.29 706	29.37 703	43.69 712	37.66 708	43.83 710	53.41 713	20.32 702	18.70 707	21.07 701	21.07 705	28.25 704	25.35 707

CasAABBNet	38.33 703	38.46 708	50.35 709	44.75 709	41.84 703	56.68 708	76.37 713	53.22 711	33.83 710	28.31 709	29.54 705	43.62 711	37.71 710	43.84 713	53.41 713	20.30 701	18.70 707	21.07 701	21.07 705	28.24 703	25.34 705

FlowAnything	38.37 705	38.41 705	50.38 710	44.76 710	41.94 707	56.64 706	76.34 711	53.28 716	34.23 712	28.25 705	29.72 706	43.60 709	37.79 711	43.83 710	53.38 711	20.39 706	18.71 711	21.07 701	21.14 709	28.23 702	25.29 704

Selective-RAFT-Error	38.39 706	38.47 710	50.44 711	44.73 706	41.97 708	56.68 708	76.38 714	53.24 712	33.92 711	28.34 710	29.85 708	43.60 709	38.20 713	43.75 709	53.34 710	20.38 705	18.70 707	21.09 705	21.05 704	28.30 707	25.43 709

LSM0	42.82 710	38.75 711	50.81 712	47.07 712	109.38 719	57.00 712	76.02 710	53.74 717	33.71 706	29.02 711	30.41 709	43.87 714	37.22 707	43.91 715	53.54 716	20.52 707	18.62 705	21.10 706	21.11 708	28.41 708	42.22 711

RSGM-EC	88.84 716	82.86 717	51.22 713	105.38 713	99.51 717	94.51 715	125.67 717	90.02 718	46.43 716	45.14 715	57.50 716	101.22 718	88.55 717	154.40 718	153.26 718	105.54 716	59.55 719	113.88 715	53.02 714	92.89 718	56.17 715

acva	88.84 716	82.86 717	51.22 713	105.38 713	99.51 717	94.51 715	125.67 717	90.02 718	46.43 716	45.14 715	57.50 716	101.22 718	88.55 717	154.40 718	153.26 718	105.54 716	59.55 719	113.88 715	53.02 714	92.89 718	56.17 715

xyz-stereo	7.16 677	0.22 95	69.90 715	0.42 100	0.21 24	32.92 704	0.49 380	0.87 192	0.76 251	1.38 522	27.04 698	1.19 454	1.16 536	4.69 594	0.97 505	0.16 115	0.12 97	0.20 262	0.14 160	0.16 108	0.12 21

BEATNet-Init1	26.87 700	13.43 692	70.68 716	0.91 623	0.68 561	57.02 713	21.06 694	32.82 708	32.67 705	52.12 718	53.61 714	66.05 716	49.56 715	48.79 717	34.71 706	0.49 612	0.44 621	0.53 616	0.53 625	0.63 613	0.59 612

coex-ft	8.13 679	2.13 673	98.04 717	0.67 521	0.53 495	1.71 578	1.56 633	1.65 465	11.11 684	18.17 701	3.75 644	3.88 652	7.61 682	2.98 558	6.49 658	0.30 520	0.30 563	0.32 532	0.31 551	0.66 619	0.50 592

EDNetEfficientorigin	10.57 683	1.47 652	177.42 718	0.67 521	0.53 495	1.58 568	1.16 605	1.90 545	3.37 658	4.71 673	3.38 639	3.10 644	2.69 652	3.13 564	3.58 641	0.25 451	0.23 508	0.33 541	0.27 501	0.83 628	0.81 633

test_example2	192.40 719	210.76 720	206.48 719	199.83 720	204.73 720	172.94 718	183.52 719	133.93 720	133.41 720	191.38 721	196.19 719	187.13 721	178.77 719	205.33 720	208.00 720	222.09 721	238.72 721	186.54 721	190.54 721	227.34 721	170.31 721

ccccc	497.63 720	492.34 721	595.97 720	530.87 721	530.37 721	478.08 720	442.62 721	491.76 722	343.70 722	448.18 722	520.80 721	476.12 722	550.57 721	541.64 722	605.32 721	663.49 722	459.54 722	353.94 722	309.79 722	586.66 722	530.90 722

GS-Stereo							0.36 196	0.92 214	0.47 122	0.37 90	0.38 55	0.32 61	0.33 84	0.43 40	0.26 49	0.19 270	0.11 38	0.16 93	0.12 63	0.17 151	0.15 167

FADE		4.78 685		1.89 658	1.92 659			5.58 675	5.04 672	2.92 649		4.13 653		10.23 684		188.09 720	2.77 684	123.78 717	127.92 717	1.06 642	1.10 649

Low-res two-view benchmark