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

LACA_dic	0.25 11	0.24 187	0.35 9	0.37 38	0.18 8	0.33 47	0.20 18	0.39 11	0.23 11	0.33 81	0.21 6	0.30 62	0.26 44	0.53 108	0.21 1	0.14 57	0.12 106	0.13 1	0.11 15	0.21 382	0.12 23

aanet-new-90k	0.34 117	0.21 83	0.77 409	0.41 111	0.23 66	0.43 115	0.36 240	0.64 109	0.30 39	0.28 22	0.40 96	0.31 69	0.50 270	0.97 308	0.22 2	0.13 29	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.19 284	0.11 3

aanet-new-78k	0.35 130	0.22 119	0.91 486	0.43 153	0.21 31	0.33 47	0.36 240	0.65 119	0.32 56	0.32 70	0.40 96	0.31 69	0.59 350	0.91 282	0.22 2	0.12 10	0.10 9	0.16 116	0.12 82	0.18 228	0.12 23

PSi22a	0.22 1	0.17 3	0.31 1	0.33 2	0.18 8	0.25 16	0.20 18	0.49 27	0.19 3	0.23 9	0.16 1	0.37 130	0.31 92	0.31 2	0.22 2	0.15 91	0.12 106	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 23

LACA3	0.27 27	0.21 83	0.38 37	0.35 12	0.19 16	0.37 69	0.38 274	0.47 23	0.28 26	0.29 36	0.27 31	0.26 31	0.31 92	0.73 210	0.22 2	0.16 137	0.12 106	0.13 1	0.10 2	0.15 86	0.11 3

DepthFocus	0.24 5	0.18 10	0.38 37	0.36 20	0.28 205	0.20 8	0.23 60	0.36 10	0.23 11	0.28 22	0.35 75	0.20 5	0.21 9	0.38 18	0.22 2	0.18 252	0.14 293	0.20 305	0.20 400	0.17 176	0.12 23

LACA2	0.27 27	0.21 83	0.44 100	0.35 12	0.18 8	0.39 78	0.39 291	0.56 67	0.27 24	0.29 36	0.33 63	0.36 117	0.26 44	0.45 58	0.22 2	0.15 91	0.12 106	0.13 1	0.11 15	0.16 128	0.11 3

StereoAnything_RVC	0.45 231	1.43 720	0.48 142	0.35 12	0.20 23	0.26 21	0.21 35	0.43 19	0.22 8	0.22 2	0.21 6	0.19 4	0.36 146	1.27 405	0.22 2	0.21 397	0.11 40	0.14 22	0.10 2	2.37 730	0.11 3

test410_97500	0.28 42	0.20 50	0.49 151	0.38 60	0.26 143	0.49 186	0.18 4	0.55 55	0.30 39	0.30 49	0.29 46	0.32 80	0.32 104	0.45 58	0.23 9	0.12 10	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.13 77

test410	0.28 42	0.21 83	0.50 163	0.38 60	0.27 175	0.49 186	0.18 4	0.55 55	0.31 45	0.30 49	0.30 52	0.31 69	0.32 104	0.44 53	0.23 9	0.12 10	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.13 77

anonymous	0.28 42	0.22 119	0.43 94	0.39 75	0.26 143	0.22 13	0.24 76	0.35 7	0.34 75	0.42 165	0.60 215	0.24 19	0.27 58	0.50 99	0.23 9	0.15 91	0.11 40	0.18 219	0.14 185	0.15 86	0.13 77

aanet-new-60k	0.34 117	0.21 83	0.76 401	0.42 133	0.22 51	0.58 295	0.31 162	0.71 153	0.33 66	0.33 81	0.39 91	0.40 153	0.43 190	0.77 225	0.23 9	0.13 29	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.17 176	0.12 23

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.41 194	0.19 28	0.84 443	0.40 90	0.28 205	0.46 140	0.28 125	0.78 180	0.37 98	0.34 93	0.51 174	0.39 144	0.48 244	0.39 25	0.23 9	0.14 57	0.12 106	0.16 116	0.12 82	0.17 176	1.46 724

LG-Stereo_L2	0.29 57	0.20 50	0.45 116	0.37 38	0.25 121	0.26 21	0.20 18	0.78 180	0.28 26	0.28 22	0.26 22	0.24 19	0.26 44	0.91 282	0.23 9	0.15 91	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.14 46	0.11 3

LG-Stereo_L1	0.30 65	0.20 50	0.44 100	0.37 38	0.26 143	0.29 31	0.21 35	0.66 128	0.26 20	0.25 12	0.25 16	0.24 19	0.22 25	1.24 396	0.23 9	0.15 91	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.14 46	0.11 3

MLG-Stereo_test2	0.26 18	0.20 50	0.36 13	0.37 38	0.22 51	0.35 59	0.18 4	0.45 21	0.21 6	0.26 14	0.23 11	0.34 104	0.20 6	0.77 225	0.23 9	0.16 137	0.11 40	0.15 65	0.11 15	0.13 7	0.11 3

GCAPDPT-zeroshot4090	0.41 194	0.19 28	0.83 438	0.40 90	0.28 205	0.46 140	0.28 125	0.78 180	0.37 98	0.34 93	0.51 174	0.39 144	0.48 244	0.39 25	0.23 9	0.14 57	0.12 106	0.16 116	0.12 82	0.17 176	1.46 724

416test	0.27 27	0.20 50	0.46 129	0.43 153	0.31 287	0.43 115	0.22 45	0.52 37	0.32 56	0.30 49	0.24 12	0.26 31	0.28 66	0.39 25	0.24 18	0.14 57	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.15 86	0.12 23

DF_test	0.25 11	0.18 10	0.38 37	0.40 90	0.30 257	0.11 1	0.26 101	0.40 13	0.36 89	0.30 49	0.34 70	0.23 9	0.26 44	0.39 25	0.24 18	0.18 252	0.13 221	0.16 116	0.15 216	0.18 228	0.15 195

small-0shot	0.25 11	0.18 10	0.42 86	0.35 12	0.23 66	0.21 9	0.41 326	0.42 18	0.19 3	0.29 36	0.45 136	0.18 2	0.21 9	0.37 14	0.24 18	0.15 91	0.11 40	0.18 219	0.15 216	0.15 86	0.13 77

derf	0.25 11	0.20 50	0.40 60	0.40 90	0.23 66	0.26 21	0.19 11	0.47 23	0.32 56	0.26 14	0.26 22	0.39 144	0.21 9	0.47 83	0.24 18	0.14 57	0.13 221	0.14 22	0.11 15	0.12 1	0.13 77

mm2	0.25 11	0.19 28	0.37 20	0.37 38	0.24 91	0.25 16	0.20 18	0.49 27	0.32 56	0.22 2	0.26 22	0.40 153	0.21 9	0.45 58	0.24 18	0.13 29	0.12 106	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 23

mm1	0.24 5	0.19 28	0.37 20	0.37 38	0.24 91	0.25 16	0.20 18	0.41 15	0.32 56	0.22 2	0.26 22	0.40 153	0.21 9	0.45 58	0.24 18	0.13 29	0.12 106	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 23

qqai	0.26 18	0.20 50	0.41 70	0.40 90	0.23 66	0.28 28	0.19 11	0.51 36	0.32 56	0.26 14	0.25 16	0.42 165	0.21 9	0.48 91	0.24 18	0.15 91	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.12 1	0.13 77

MGA	0.26 18	0.19 28	0.39 47	0.36 20	0.26 143	0.43 115	0.20 18	0.49 27	0.37 98	0.28 22	0.31 54	0.31 69	0.19 3	0.46 71	0.24 18	0.15 91	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.14 46	0.14 147

MSE-Stereo	0.26 18	0.19 28	0.39 47	0.36 20	0.25 121	0.39 78	0.20 18	0.52 37	0.36 89	0.28 22	0.33 63	0.29 53	0.19 3	0.46 71	0.24 18	0.14 57	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.14 46	0.13 77

LiteMatch*	0.27 27	0.19 28	0.49 151	0.38 60	0.27 175	0.31 39	0.23 60	0.49 27	0.38 106	0.29 36	0.28 37	0.36 117	0.29 72	0.46 71	0.24 18	0.15 91	0.12 106	0.15 65	0.12 82	0.13 7	0.13 77

aanet-new-70k	0.35 130	0.20 50	0.79 422	0.42 133	0.21 31	0.50 207	0.30 148	0.65 119	0.31 45	0.33 81	0.40 96	0.31 69	0.51 285	1.00 324	0.24 18	0.12 10	0.11 40	0.16 116	0.12 82	0.16 128	0.12 23

aanet-new-36k	0.33 102	0.21 83	0.52 189	0.42 133	0.21 31	0.52 235	0.32 184	0.64 109	0.36 89	0.34 93	0.38 84	0.36 117	0.56 325	0.81 247	0.24 18	0.13 29	0.11 40	0.16 116	0.12 82	0.15 86	0.13 77

aanet-32k-new	0.33 102	0.23 158	0.55 229	0.43 153	0.23 66	0.50 207	0.32 184	0.55 55	0.36 89	0.34 93	0.42 109	0.36 117	0.55 317	0.77 225	0.24 18	0.16 137	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.19 284	0.12 23

aanet-new-32k	0.32 86	0.22 119	0.53 200	0.43 153	0.24 91	0.54 256	0.23 60	0.72 155	0.31 45	0.37 124	0.38 84	0.43 170	0.54 309	0.41 38	0.24 18	0.14 57	0.12 106	0.16 116	0.12 82	0.17 176	0.13 77

aanet-new-30k	0.32 86	0.22 119	0.53 200	0.43 153	0.24 91	0.54 256	0.23 60	0.72 155	0.31 45	0.37 124	0.38 84	0.43 170	0.54 309	0.41 38	0.24 18	0.14 57	0.12 106	0.16 116	0.12 82	0.17 176	0.13 77

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.44 222	1.50 726	1.55 641	0.37 38	0.33 337	0.41 93	0.26 101	0.79 187	0.35 85	0.34 93	0.46 142	0.41 162	0.41 173	0.45 58	0.24 18	0.15 91	0.13 221	0.15 65	0.12 82	0.15 86	0.18 305

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.31 76	0.22 119	0.48 142	0.41 111	0.26 143	0.41 93	0.26 101	0.76 173	0.33 66	0.33 81	0.43 121	0.29 53	0.46 218	0.35 9	0.24 18	0.13 29	0.12 106	0.16 116	0.12 82	0.17 176	0.18 305

PipStereo	0.24 5	0.17 3	0.34 5	0.34 6	0.18 8	0.21 9	0.21 35	0.54 49	0.23 11	0.22 2	0.19 4	0.43 170	0.34 125	0.37 14	0.24 18	0.14 57	0.11 40	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 23

PSi22b	0.24 5	0.17 3	0.34 5	0.35 12	0.18 8	0.21 9	0.20 18	0.50 35	0.23 11	0.22 2	0.19 4	0.43 170	0.35 134	0.37 14	0.24 18	0.14 57	0.11 40	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 23

Foundation-i32	0.22 1	0.17 3	0.32 2	0.33 2	0.16 1	0.25 16	0.22 45	0.41 15	0.16 1	0.22 2	0.16 1	0.34 104	0.32 104	0.30 1	0.24 18	0.15 91	0.11 40	0.13 1	0.11 15	0.14 46	0.10 1

Test_v1	0.27 27	0.20 50	0.37 20	0.34 6	0.25 121	0.31 39	0.30 148	0.59 77	0.37 98	0.29 36	0.33 63	0.25 26	0.25 35	0.48 91	0.24 18	0.15 91	0.11 40	0.14 22	0.12 82	0.13 7	0.11 3

Monster-pub-mixall	0.30 65	0.19 28	0.39 47	0.36 20	0.21 31	0.28 28	0.18 4	0.58 75	0.34 75	0.36 113	0.34 70	0.26 31	0.20 6	1.40 454	0.24 18	0.15 91	0.11 40	0.13 1	0.10 2	0.12 1	0.13 77

Replicate-Monster	0.41 194	0.26 264	2.03 672	0.36 20	0.21 31	0.46 140	0.23 60	0.67 136	0.48 163	0.42 165	0.27 31	0.31 69	0.30 82	0.98 311	0.24 18	0.14 57	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.28 540

4.5_new	0.29 57	0.25 229	0.41 70	0.36 20	0.23 66	0.52 235	0.36 240	0.56 67	0.34 75	0.45 188	0.42 109	0.27 40	0.25 35	0.40 34	0.24 18	0.13 29	0.10 9	0.15 65	0.13 144	0.16 128	0.12 23

4.5w-stereo	0.29 57	0.25 229	0.41 70	0.36 20	0.23 66	0.52 235	0.36 240	0.56 67	0.34 75	0.45 188	0.42 109	0.27 40	0.25 35	0.40 34	0.24 18	0.13 29	0.10 9	0.15 65	0.13 144	0.16 128	0.12 23

LG-G_1	0.31 76	0.20 50	0.44 100	0.42 133	0.20 23	0.64 340	0.18 4	0.70 148	0.25 16	0.29 36	0.29 46	0.36 117	0.35 134	0.87 272	0.24 18	0.16 137	0.12 106	0.16 116	0.11 15	0.13 7	0.13 77

LG-G	0.31 76	0.20 50	0.44 100	0.42 133	0.20 23	0.64 340	0.18 4	0.70 148	0.25 16	0.29 36	0.29 46	0.36 117	0.35 134	0.87 272	0.24 18	0.16 137	0.12 106	0.16 116	0.11 15	0.13 7	0.13 77

castereo++	0.38 163	0.23 158	0.41 70	0.43 153	0.31 287	0.97 518	0.22 45	0.86 227	0.58 216	0.32 70	0.44 130	0.51 224	0.39 162	0.93 293	0.24 18	0.17 197	0.11 40	0.17 170	0.12 82	0.14 46	0.14 147

rgla	0.28 42	0.21 83	0.47 135	0.41 111	0.31 287	0.46 140	0.23 60	0.55 55	0.34 75	0.31 61	0.24 12	0.26 31	0.26 44	0.44 53	0.25 46	0.15 91	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.15 86	0.13 77

416test1013	0.28 42	0.21 83	0.47 135	0.42 133	0.31 287	0.46 140	0.22 45	0.53 42	0.35 85	0.32 70	0.25 16	0.27 40	0.29 72	0.42 45	0.25 46	0.15 91	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.15 86	0.13 77

SCION-M(vits-remse)	0.34 117	0.18 10	1.23 585	0.67 585	0.21 31	0.55 271	0.31 162	0.55 55	0.43 133	0.28 22	0.28 37	0.23 9	0.21 9	0.57 130	0.25 46	0.23 457	0.18 460	0.14 22	0.11 15	0.14 46	0.11 3

SCION-Mon(vits-remp)	0.46 240	0.48 583	1.23 585	0.67 585	1.31 721	1.59 635	0.31 162	0.55 55	0.43 133	0.28 22	0.28 37	0.23 9	0.21 9	0.57 130	0.25 46	0.11 1	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.14 46	0.11 3

over-8	0.29 57	0.23 158	0.40 60	0.43 153	0.16 1	0.47 157	0.26 101	0.52 37	0.28 26	0.30 49	0.32 60	0.35 111	0.37 150	0.69 188	0.25 46	0.17 197	0.13 221	0.13 1	0.11 15	0.16 128	0.13 77

depth_test_26	0.29 57	0.19 28	0.41 70	0.36 20	0.24 91	0.21 9	0.24 76	0.41 15	0.34 75	0.30 49	0.81 294	0.28 50	0.24 31	0.47 83	0.25 46	0.22 429	0.16 398	0.18 219	0.17 299	0.19 284	0.17 274

monster-pro	0.28 42	0.18 10	0.39 47	0.36 20	0.21 31	0.55 271	0.31 162	0.55 55	0.43 133	0.28 22	0.28 37	0.23 9	0.21 9	0.57 130	0.25 46	0.11 1	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.14 46	0.11 3

aanet-new-34k	0.33 102	0.22 119	0.65 300	0.40 90	0.20 23	0.34 50	0.30 148	0.80 196	0.42 127	0.34 93	0.53 186	0.34 104	0.57 338	0.38 18	0.25 46	0.13 29	0.11 40	0.16 116	0.12 82	0.15 86	0.12 23

aanet-new-24k	0.33 102	0.21 83	0.51 175	0.42 133	0.23 66	0.53 246	0.30 148	0.62 93	0.37 98	0.40 155	0.61 218	0.34 104	0.48 244	0.44 53	0.25 46	0.13 29	0.11 40	0.16 116	0.12 82	0.17 176	0.12 23

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.46 240	1.22 709	2.46 691	0.39 75	0.30 257	0.29 31	0.28 125	0.81 203	0.34 75	0.33 81	0.47 147	0.38 141	0.44 202	0.37 14	0.25 46	0.15 91	0.12 106	0.15 65	0.11 15	0.16 128	0.16 239

LACA1	0.25 11	0.20 50	0.38 37	0.34 6	0.18 8	0.31 39	0.27 117	0.45 21	0.25 16	0.30 49	0.22 9	0.25 26	0.32 104	0.46 71	0.25 46	0.16 137	0.12 106	0.14 22	0.12 82	0.15 86	0.12 23

CSFM-Stereo	0.26 18	0.18 10	0.37 20	0.39 75	0.21 31	0.40 86	0.21 35	0.53 42	0.29 35	0.30 49	0.28 37	0.31 69	0.29 72	0.47 83	0.25 46	0.15 91	0.13 221	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.11 3

MonStereo	0.28 42	0.18 10	0.39 47	0.36 20	0.21 31	0.55 271	0.31 162	0.55 55	0.43 133	0.28 22	0.28 37	0.23 9	0.21 9	0.57 130	0.25 46	0.11 1	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.14 46	0.11 3

Monster-pub-eth3d	0.28 42	0.18 10	0.39 47	0.36 20	0.21 31	0.55 271	0.31 162	0.55 55	0.43 133	0.28 22	0.28 37	0.23 9	0.21 9	0.56 124	0.25 46	0.11 1	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.14 46	0.11 3

AdaDepth	0.30 65	0.22 119	0.49 151	0.44 192	0.27 175	0.44 128	0.24 76	0.52 37	0.30 39	0.31 61	0.37 83	0.26 31	0.32 104	0.79 237	0.25 46	0.12 10	0.12 106	0.16 116	0.13 144	0.16 128	0.15 195

monsters	0.34 117	0.20 50	0.41 70	0.39 75	0.36 387	0.34 50	0.27 117	0.66 128	0.43 133	0.47 200	0.40 96	0.22 7	0.23 28	1.33 422	0.25 46	0.13 29	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.13 77

IGEV	0.28 42	0.18 10	0.39 47	0.37 38	0.31 287	0.45 132	0.21 35	0.59 77	0.40 112	0.31 61	0.43 121	0.26 31	0.21 9	0.43 47	0.25 46	0.13 29	0.12 106	0.16 116	0.13 144	0.12 1	0.12 23

MLG-Stereo_test3	0.28 42	0.18 10	0.42 86	0.40 90	0.23 66	0.47 157	0.19 11	0.61 89	0.29 35	0.35 103	0.21 6	0.35 111	0.21 9	0.60 151	0.25 46	0.15 91	0.11 40	0.16 116	0.11 15	0.13 7	0.13 77

MLG-Stereo_test1	0.27 27	0.19 28	0.38 37	0.40 90	0.24 91	0.38 73	0.20 18	0.59 77	0.19 3	0.24 10	0.17 3	0.33 95	0.27 58	0.90 281	0.25 46	0.14 57	0.11 40	0.16 116	0.11 15	0.13 7	0.12 23

MLG-Stereo	0.29 57	0.19 28	0.38 37	0.41 111	0.20 23	0.42 105	0.20 18	0.66 128	0.21 6	0.25 12	0.22 9	0.33 95	0.28 66	1.09 353	0.25 46	0.14 57	0.11 40	0.16 116	0.11 15	0.13 7	0.12 23

LGtest1	0.27 27	0.21 83	0.44 100	0.41 111	0.21 31	0.42 105	0.19 11	0.56 67	0.26 20	0.29 36	0.24 12	0.29 53	0.29 72	0.55 119	0.25 46	0.18 252	0.12 106	0.16 116	0.12 82	0.14 46	0.13 77

MonSter	0.28 42	0.18 10	0.39 47	0.36 20	0.21 31	0.55 271	0.31 162	0.55 55	0.43 133	0.28 22	0.29 46	0.23 9	0.21 9	0.56 124	0.25 46	0.11 1	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.14 46	0.11 3

over-6	0.31 76	0.22 119	0.42 86	0.40 90	0.17 5	0.41 93	0.31 162	0.63 101	0.30 39	0.31 61	0.36 78	0.30 62	0.37 150	0.82 251	0.26 68	0.19 310	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.17 176	0.13 77

over-9	0.29 57	0.24 187	0.41 70	0.43 153	0.16 1	0.46 140	0.26 101	0.53 42	0.28 26	0.30 49	0.32 60	0.35 111	0.39 162	0.68 186	0.26 68	0.17 197	0.12 106	0.13 1	0.11 15	0.16 128	0.13 77

CAR	0.27 27	0.18 10	0.39 47	0.37 38	0.25 121	0.39 78	0.20 18	0.52 37	0.36 89	0.35 103	0.33 63	0.29 53	0.19 3	0.49 93	0.26 68	0.14 57	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.14 46	0.13 77

PointNet	0.27 27	0.19 28	0.37 20	0.39 75	0.23 66	0.39 78	0.26 101	0.54 49	0.34 75	0.24 10	0.31 54	0.38 141	0.21 9	0.49 93	0.26 68	0.15 91	0.12 106	0.17 170	0.12 82	0.15 86	0.11 3

GCAP-Stereo-DPT26K	0.31 76	0.20 50	0.57 254	0.40 90	0.22 51	0.36 65	0.33 197	0.73 161	0.31 45	0.37 124	0.40 96	0.31 69	0.44 202	0.50 99	0.26 68	0.13 29	0.11 40	0.16 116	0.12 82	0.16 128	0.13 77

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.33 102	0.20 50	0.45 116	0.40 90	0.26 143	0.43 115	0.39 291	0.86 227	0.51 184	0.36 113	0.48 154	0.34 104	0.45 209	0.35 9	0.26 68	0.14 57	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.15 86	0.12 23

Pro-Stereo	0.31 76	0.16 2	0.34 5	0.39 75	0.29 230	0.63 336	0.21 35	0.35 7	0.28 26	0.34 93	0.25 16	0.23 9	0.13 1	1.58 493	0.26 68	0.13 29	0.11 40	0.18 219	0.17 299	0.13 7	0.12 23

GEAStereo	0.31 76	0.21 83	0.43 94	0.43 153	0.31 287	0.46 140	0.36 240	0.74 167	0.33 66	0.34 93	0.38 84	0.32 80	0.33 114	0.43 47	0.26 68	0.21 397	0.12 106	0.17 170	0.12 82	0.17 176	0.14 147

BridgeDepth	0.29 57	0.19 28	0.37 20	0.40 90	0.17 5	0.58 295	0.32 184	0.60 87	0.29 35	0.26 14	0.26 22	0.39 144	0.43 190	0.47 83	0.26 68	0.13 29	0.10 9	0.13 1	0.12 82	0.15 86	0.12 23
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GSStereo	0.33 102	0.21 83	0.43 94	0.45 213	0.31 287	0.46 140	0.36 240	0.92 253	0.47 158	0.37 124	0.38 84	0.32 80	0.33 114	0.43 47	0.26 68	0.19 310	0.11 40	0.16 116	0.12 82	0.17 176	0.15 195

GS-Stereo							0.36 240	0.92 253	0.47 158	0.37 124	0.38 84	0.32 80	0.33 114	0.43 47	0.26 68	0.19 310	0.11 40	0.16 116	0.12 82	0.17 176	0.15 195

Wavelet-MonSter	0.27 27	0.20 50	0.41 70	0.39 75	0.26 143	0.26 21	0.25 87	0.49 27	0.29 35	0.36 113	0.47 147	0.28 50	0.32 104	0.49 93	0.26 68	0.11 1	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.12 23

S2M2_XL	0.24 5	0.24 187	0.39 47	0.34 6	0.24 91	0.16 3	0.18 4	0.32 2	0.22 8	0.29 36	0.40 96	0.24 19	0.23 28	0.32 4	0.26 68	0.20 359	0.18 460	0.18 219	0.16 267	0.18 228	0.14 147
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
3.75w	0.32 86	0.23 158	0.44 100	0.37 38	0.29 230	0.62 330	0.36 240	0.59 77	0.32 56	0.41 158	0.47 147	0.25 26	0.34 125	0.64 165	0.26 68	0.12 10	0.09 1	0.14 22	0.12 82	0.13 7	0.12 23

111111	0.34 117	0.20 50	0.41 70	0.45 213	0.42 471	0.37 69	0.22 45	0.95 276	0.38 106	0.31 61	0.31 54	0.40 153	0.27 58	0.96 300	0.26 68	0.17 197	0.12 106	0.15 65	0.11 15	0.15 86	0.13 77

FoundationStereo	0.24 5	0.21 83	0.36 13	0.38 60	0.22 51	0.32 45	0.22 45	0.39 11	0.23 11	0.30 49	0.25 16	0.30 62	0.33 114	0.34 7	0.26 68	0.16 137	0.12 106	0.15 65	0.11 15	0.13 7	0.12 23

U	9.45 754	0.21 83	0.58 262	0.47 250	53.11 790	61.27 794	0.24 76	0.70 148	0.52 191	0.36 113	0.28 37	0.29 53	0.35 134	0.33 6	0.26 68	0.19 310	0.11 40	60.50 797	8.88 773	0.17 176	0.13 77

VeloStereo	0.27 27	0.19 28	0.41 70	0.38 60	0.27 175	0.17 6	0.15 1	0.33 3	0.28 26	0.32 70	0.27 31	0.39 144	0.27 58	0.46 71	0.27 85	0.23 457	0.22 552	0.21 349	0.19 356	0.23 441	0.24 475

flow	0.28 42	0.19 28	0.41 70	0.38 60	0.27 175	0.17 6	0.15 1	0.33 3	0.28 26	0.32 70	0.27 31	0.39 144	0.27 58	0.54 112	0.27 85	0.23 457	0.22 552	0.21 349	0.19 356	0.23 441	0.24 475

LGCAT	0.27 27	0.19 28	0.37 20	0.38 60	0.24 91	0.16 3	0.21 35	0.35 7	0.25 16	0.35 103	0.26 22	0.30 62	0.26 44	0.62 160	0.27 85	0.27 551	0.22 552	0.13 1	0.17 299	0.13 7	0.21 416

aanet-new-28k	0.32 86	0.21 83	0.66 312	0.43 153	0.21 31	0.47 157	0.28 125	0.64 109	0.33 66	0.36 113	0.39 91	0.36 117	0.49 261	0.39 25	0.27 85	0.15 91	0.11 40	0.16 116	0.13 144	0.22 411	0.15 195

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.33 102	0.20 50	0.45 116	0.44 192	0.30 257	0.40 86	0.34 212	0.73 161	0.43 133	0.37 124	0.61 218	0.41 162	0.51 285	0.36 12	0.27 85	0.14 57	0.11 40	0.15 65	0.11 15	0.16 128	0.14 147

GeoVLM	0.26 18	0.19 28	0.37 20	0.37 38	0.24 91	0.34 50	0.20 18	0.49 27	0.31 45	0.29 36	0.26 22	0.40 153	0.26 44	0.45 58	0.27 85	0.13 29	0.12 106	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 23

WQFJA1++	1.55 657	0.22 119	0.45 116	0.38 60	0.28 205	0.38 73	0.20 18	0.62 93	0.28 26	0.38 141	0.39 91	0.34 104	0.39 162	0.64 165	0.27 85	0.19 310	0.12 106	0.16 116	0.12 82	25.04 780	0.14 147

MonSter++	0.26 18	0.19 28	0.37 20	0.37 38	0.24 91	0.34 50	0.20 18	0.49 27	0.31 45	0.29 36	0.26 22	0.40 153	0.26 44	0.45 58	0.27 85	0.13 29	0.12 106	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 23

VIP-Stereo	0.35 130	0.22 119	0.49 151	0.40 90	0.43 482	0.82 461	0.22 45	0.59 77	0.45 147	0.31 61	0.53 186	0.37 130	0.31 92	0.83 254	0.27 85	0.17 197	0.11 40	0.15 65	0.11 15	0.15 86	0.12 23

Zero-FE251	0.34 117	0.23 158	0.51 175	0.45 213	0.29 230	0.58 295	0.24 76	0.82 211	0.34 75	0.49 217	0.38 84	0.52 232	0.42 181	0.47 83	0.27 85	0.18 252	0.14 293	0.17 170	0.12 82	0.14 46	0.13 77

asd	0.30 65	0.21 83	0.41 70	0.39 75	0.24 91	0.47 157	0.30 148	0.69 143	0.30 39	0.41 158	0.39 91	0.28 50	0.33 114	0.62 160	0.27 85	0.13 29	0.09 1	0.14 22	0.12 82	0.14 46	0.12 23

3.25w_new	0.32 86	0.21 83	0.45 116	0.38 60	0.23 66	0.52 235	0.34 212	0.65 119	0.39 108	0.47 200	0.45 136	0.32 80	0.35 134	0.61 157	0.27 85	0.12 10	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.12 1	0.12 23

3.25w	0.32 86	0.21 83	0.45 116	0.37 38	0.23 66	0.52 235	0.34 212	0.65 119	0.39 108	0.47 200	0.45 136	0.32 80	0.35 134	0.61 157	0.27 85	0.12 10	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.12 1	0.12 23

monsterstereo	0.34 117	0.20 50	0.44 100	0.45 213	0.35 369	0.27 27	0.29 136	0.53 42	0.51 184	0.44 180	0.61 218	0.26 31	0.25 35	1.19 382	0.27 85	0.13 29	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.15 86	0.10 1

GREAT-IGEV	0.32 86	0.20 50	0.42 86	0.37 38	0.29 230	0.36 65	0.28 125	0.56 67	0.58 216	0.28 22	0.50 167	0.29 53	0.29 72	0.84 259	0.27 85	0.14 57	0.11 40	0.15 65	0.11 15	0.17 176	0.14 147
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
GIP-stereo	0.34 117	0.23 158	0.45 116	0.50 319	0.36 387	0.38 73	0.23 60	0.78 180	0.52 191	0.34 93	0.51 174	0.46 188	0.38 157	0.51 104	0.27 85	0.20 359	0.12 106	0.16 116	0.12 82	0.16 128	0.14 147

DEFOM-Stereo	0.33 102	0.20 50	0.40 60	0.42 133	0.28 205	0.80 450	0.23 60	0.48 25	0.37 98	0.37 124	0.31 54	0.23 9	0.24 31	1.20 385	0.27 85	0.16 137	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.14 46	0.14 147

IGEV-Stereo++	0.30 65	0.20 50	0.40 60	0.46 233	0.30 257	0.33 47	0.22 45	0.75 170	0.45 147	0.32 70	0.41 105	0.32 80	0.48 244	0.38 18	0.27 85	0.15 91	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.15 86	0.13 77

MoCha-V2	0.40 184	0.20 50	0.49 151	0.50 319	0.21 31	0.44 128	0.33 197	0.93 264	0.53 198	0.53 239	0.53 186	0.42 165	0.58 349	1.09 353	0.27 85	0.14 57	0.12 106	0.15 65	0.12 82	0.17 176	0.15 195

NoBS	0.22 1	0.20 50	0.35 9	0.44 192	0.22 51	0.16 3	0.26 101	0.21 1	0.17 2	0.22 2	0.24 12	0.18 2	0.17 2	0.31 2	0.28 104	0.18 252	0.14 293	0.23 431	0.19 356	0.20 334	0.13 77

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.32 86	0.23 158	0.50 163	0.42 133	0.22 51	0.49 186	0.20 18	0.57 72	0.50 173	0.38 141	0.28 37	0.33 95	0.31 92	0.45 58	0.28 104	0.21 397	0.17 434	0.24 456	0.19 356	0.27 506	0.20 392

aanet-new-40k	0.33 102	0.22 119	0.81 429	0.40 90	0.25 121	0.52 235	0.23 60	0.67 136	0.32 56	0.33 81	0.47 147	0.33 95	0.52 293	0.35 9	0.28 104	0.13 29	0.10 9	0.16 116	0.12 82	0.18 228	0.12 23

aanet-new-16k	0.32 86	0.21 83	0.56 240	0.45 213	0.22 51	0.43 115	0.21 35	0.66 128	0.44 143	0.36 113	0.43 121	0.37 130	0.48 244	0.41 38	0.28 104	0.14 57	0.10 9	0.16 116	0.12 82	0.18 228	0.13 77

aanet-new-8k	0.35 130	0.23 158	0.50 163	0.45 213	0.25 121	0.54 256	0.36 240	0.68 140	0.49 166	0.35 103	0.42 109	0.32 80	0.62 371	0.68 186	0.28 104	0.14 57	0.11 40	0.16 116	0.13 144	0.15 86	0.13 77

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.35 130	0.22 119	0.54 214	0.42 133	0.35 369	0.46 140	0.40 307	0.62 93	0.54 202	0.56 256	0.67 246	0.36 117	0.27 58	0.49 93	0.28 104	0.16 137	0.11 40	0.19 253	0.15 216	0.14 46	0.13 77

Foundation-i1b	0.36 146	0.18 10	0.36 13	0.35 12	0.19 16	0.53 246	0.49 438	1.00 303	0.35 85	0.47 200	0.43 121	0.56 265	0.53 302	0.66 179	0.28 104	0.16 137	0.11 40	0.14 22	0.13 144	0.14 46	0.12 23

gcap_with_dpt	0.35 130	0.22 119	0.56 240	0.42 133	0.35 369	0.50 207	0.45 393	0.62 93	0.49 166	0.54 245	0.66 239	0.32 80	0.30 82	0.38 18	0.28 104	0.16 137	0.11 40	0.19 253	0.14 185	0.14 46	0.13 77

BLMT-Stereo	0.23 4	0.14 1	0.34 5	0.39 75	0.26 143	0.24 15	0.24 76	0.33 3	0.26 20	0.21 1	0.27 31	0.21 6	0.20 6	0.34 7	0.28 104	0.12 10	0.10 9	0.16 116	0.16 267	0.13 7	0.13 77

gasm-f	0.34 117	0.22 119	0.42 86	0.43 153	0.31 287	0.39 78	0.44 372	0.74 167	0.33 66	0.34 93	0.64 231	0.32 80	0.46 218	0.55 119	0.28 104	0.21 397	0.12 106	0.17 170	0.12 82	0.18 228	0.14 147

GASTEREO	0.40 184	0.25 229	0.51 175	0.48 284	0.25 121	0.65 356	0.36 240	0.81 203	0.49 166	0.51 233	0.82 295	0.30 62	0.66 394	0.62 160	0.28 104	0.19 310	0.12 106	0.16 116	0.14 185	0.16 128	0.14 147

MSCF	0.38 163	0.25 229	0.52 189	0.47 250	0.25 121	0.62 330	0.37 266	0.81 203	0.47 158	0.50 226	0.71 262	0.32 80	0.65 390	0.54 112	0.28 104	0.19 310	0.12 106	0.17 170	0.14 185	0.17 176	0.14 147

2.5w	0.31 76	0.23 158	0.46 129	0.39 75	0.24 91	0.42 105	0.39 291	0.61 89	0.30 39	0.37 124	0.53 186	0.24 19	0.25 35	0.77 225	0.28 104	0.12 10	0.10 9	0.14 22	0.12 82	0.14 46	0.12 23

FAST (zero-shot)	0.43 207	0.27 299	0.71 351	0.64 552	1.27 720	0.49 186	0.31 162	0.84 222	0.47 158	0.32 70	0.40 96	0.31 69	0.34 125	0.72 204	0.29 117	0.25 510	0.23 570	0.18 219	0.20 400	0.17 176	0.19 354

MCSU-Stereo	0.28 42	0.17 3	0.36 13	0.36 20	0.17 5	0.35 59	0.39 291	0.55 55	0.41 121	0.37 124	0.40 96	0.37 130	0.23 28	0.45 58	0.29 117	0.14 57	0.11 40	0.13 1	0.10 2	0.13 7	0.12 23

aanet-new-22k	0.32 86	0.21 83	0.54 214	0.43 153	0.22 51	0.47 157	0.23 60	0.67 136	0.50 173	0.35 103	0.46 142	0.33 95	0.50 270	0.44 53	0.29 117	0.14 57	0.12 106	0.15 65	0.13 144	0.16 128	0.13 77

aanet-new-10k	0.35 130	0.22 119	0.87 462	0.47 250	0.23 66	0.66 365	0.24 76	0.63 101	0.40 112	0.38 141	0.42 109	0.40 153	0.53 302	0.40 34	0.29 117	0.16 137	0.11 40	0.16 116	0.12 82	0.19 284	0.13 77

aanet-new-12k	0.33 102	0.23 158	0.77 409	0.48 284	0.21 31	0.48 169	0.25 87	0.80 196	0.44 143	0.38 141	0.29 46	0.32 80	0.48 244	0.39 25	0.29 117	0.14 57	0.10 9	0.17 170	0.13 144	0.19 284	0.15 195

aanet-new-14k	0.36 146	0.24 187	0.83 438	0.46 233	0.22 51	0.46 140	0.33 197	0.66 128	0.61 229	0.39 153	0.48 154	0.29 53	0.64 382	0.41 38	0.29 117	0.15 91	0.11 40	0.16 116	0.12 82	0.21 382	0.14 147

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.39 170	0.52 601	1.32 603	0.44 192	0.38 431	0.38 73	0.23 60	0.95 276	0.41 121	0.36 113	0.43 121	0.41 162	0.42 181	0.45 58	0.29 117	0.14 57	0.13 221	0.16 116	0.13 144	0.15 86	0.14 147

Foundation-i1c-attn	0.35 130	0.17 3	0.36 13	0.35 12	0.19 16	0.51 227	0.48 426	0.96 286	0.37 98	0.42 165	0.43 121	0.52 232	0.49 261	0.66 179	0.29 117	0.15 91	0.12 106	0.15 65	0.11 15	0.13 7	0.12 23

Foundation-i1a	0.37 156	0.18 10	0.37 20	0.34 6	0.19 16	0.51 227	0.47 413	1.01 311	0.42 127	0.51 233	0.44 130	0.57 271	0.57 338	0.78 232	0.29 117	0.15 91	0.11 40	0.14 22	0.12 82	0.13 7	0.13 77

DispViT+	0.33 102	0.19 28	0.37 20	0.36 20	0.56 571	0.30 35	0.23 60	0.72 155	0.55 205	0.33 81	0.34 70	0.30 62	0.25 35	1.12 364	0.29 117	0.15 91	0.12 106	0.13 1	0.10 2	0.13 7	0.12 23

252Zero-FE	0.27 27	0.22 119	0.40 60	0.41 111	0.24 91	0.29 31	0.19 11	0.59 77	0.46 153	0.31 61	0.33 63	0.22 7	0.25 35	0.40 34	0.29 117	0.16 137	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.13 77

3w_stereo	0.33 102	0.25 229	0.52 189	0.40 90	0.21 31	0.53 246	0.54 476	0.65 119	0.46 153	0.44 180	0.48 154	0.23 9	0.45 209	0.46 71	0.29 117	0.12 10	0.10 9	0.15 65	0.12 82	0.15 86	0.15 195

2w_stereo	0.32 86	0.24 187	0.45 116	0.39 75	0.22 51	0.46 140	0.47 413	0.69 143	0.42 127	0.43 173	0.50 167	0.24 19	0.45 209	0.47 83	0.29 117	0.12 10	0.10 9	0.15 65	0.12 82	0.15 86	0.13 77

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 146	0.23 158	0.54 214	0.50 319	0.28 205	0.36 65	0.22 45	1.02 313	0.39 108	0.42 165	0.64 231	0.36 117	0.51 285	0.39 25	0.29 117	0.18 252	0.12 106	0.17 170	0.13 144	0.18 228	0.18 305

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 184	0.67 649	0.42 86	0.64 552	0.29 230	0.48 169	0.25 87	0.85 225	0.44 143	0.38 141	0.36 78	0.30 62	0.70 408	1.15 370	0.29 117	0.16 137	0.11 40	0.16 116	0.11 15	0.18 228	0.12 23

HUF	0.36 146	0.23 158	0.52 189	0.40 90	0.22 51	0.54 256	0.47 413	0.82 211	0.43 133	0.36 113	0.43 121	0.50 218	0.42 181	0.64 165	0.29 117	0.17 197	0.12 106	0.16 116	0.12 82	0.15 86	0.14 147

SMoEStereo_RVC	0.39 170	0.25 229	0.50 163	0.45 213	0.30 257	0.61 320	0.36 240	0.72 155	0.45 147	0.46 195	0.43 121	0.42 165	0.35 134	1.39 448	0.29 117	0.15 91	0.12 106	0.20 305	0.15 216	0.16 128	0.15 195

dual_stereo	0.27 27	0.19 28	0.35 9	0.39 75	0.21 31	0.25 16	0.22 45	0.48 25	0.31 45	0.32 70	0.26 22	0.37 130	0.24 31	0.83 254	0.29 117	0.16 137	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.14 46	0.11 3

IGEV-BASED-STEREO-	0.70 435	3.18 756	2.55 694	0.39 75	0.23 66	0.44 128	0.23 60	0.63 101	0.42 127	0.44 180	0.44 130	0.34 104	0.28 66	0.56 124	0.29 117	1.35 729	0.10 9	0.22 390	0.19 356	0.46 641	1.31 722

RSM	0.39 170	0.24 187	0.49 151	0.46 233	0.26 143	0.47 157	0.40 307	0.92 253	0.44 143	0.41 158	0.42 109	0.65 311	0.33 114	1.07 346	0.29 117	0.15 91	0.12 106	0.17 170	0.13 144	0.17 176	0.13 77

GCAP-Stereo	0.40 184	0.28 329	0.68 322	0.47 250	0.25 121	0.53 246	0.32 184	0.82 211	0.58 216	0.65 285	0.69 254	0.58 278	0.42 181	0.47 83	0.29 117	0.17 197	0.14 293	0.17 170	0.13 144	0.17 176	0.14 147

over v1	0.30 65	0.24 187	0.41 70	0.42 133	0.16 1	0.49 186	0.27 117	0.53 42	0.28 26	0.31 61	0.31 54	0.35 111	0.43 190	0.70 194	0.30 138	0.16 137	0.12 106	0.13 1	0.10 2	0.16 128	0.14 147

DF	0.38 163	0.22 119	0.60 272	0.46 233	0.26 143	0.46 140	0.31 162	0.84 222	0.47 158	0.43 173	0.66 239	0.58 278	0.31 92	0.79 237	0.30 138	0.18 252	0.12 106	0.16 116	0.12 82	0.16 128	0.15 195

aanet-new	0.39 170	0.25 229	0.54 214	0.47 250	0.37 409	0.74 409	0.28 125	0.62 93	0.34 75	0.37 124	0.50 167	0.36 117	0.74 421	0.98 311	0.30 138	0.17 197	0.11 40	0.17 170	0.13 144	0.19 284	0.14 147

GCAP-Stereo-cres-4k	0.35 130	0.21 83	0.52 189	0.48 284	0.27 175	0.75 415	0.38 274	0.63 101	0.43 133	0.37 124	0.50 167	0.35 111	0.50 270	0.43 47	0.30 138	0.15 91	0.11 40	0.17 170	0.13 144	0.16 128	0.13 77

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.35 130	0.22 119	0.54 214	0.41 111	0.37 409	0.49 186	0.41 326	0.64 109	0.59 226	0.54 245	0.66 239	0.31 69	0.26 44	0.41 38	0.30 138	0.16 137	0.11 40	0.19 253	0.14 185	0.15 86	0.13 77

PSi22	0.43 207	0.25 229	0.45 116	0.45 213	0.24 91	0.46 140	0.22 45	0.63 101	0.99 394	0.45 188	0.64 231	0.80 362	0.52 293	1.44 461	0.30 138	0.14 57	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.19 284	0.15 195

Selective-IGEV-i32	0.39 170	0.24 187	0.50 163	0.44 192	0.25 121	0.46 140	0.33 197	1.25 423	0.40 112	0.35 103	0.45 136	0.52 232	0.30 82	1.07 346	0.30 138	0.14 57	0.12 106	0.17 170	0.13 144	0.16 128	0.13 77

BridgeDepth_RVC	0.26 18	0.19 28	0.37 20	0.33 2	0.19 16	0.47 157	0.19 11	0.54 49	0.27 24	0.30 49	0.29 46	0.26 31	0.32 104	0.43 47	0.30 138	0.16 137	0.11 40	0.13 1	0.11 15	0.15 86	0.11 3
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
HiDET	0.26 18	0.18 10	0.37 20	0.38 60	0.24 91	0.30 35	0.20 18	0.54 49	0.33 66	0.27 20	0.30 52	0.33 95	0.25 35	0.46 71	0.30 138	0.14 57	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.13 77

LCMNet	0.28 42	0.18 10	0.36 13	0.37 38	0.24 91	0.31 39	0.20 18	0.57 72	0.57 211	0.28 22	0.32 60	0.33 95	0.29 72	0.54 112	0.30 138	0.14 57	0.13 221	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.13 77

FE-Mocha	0.49 266	0.30 387	0.87 462	0.48 284	0.36 387	0.45 132	0.22 45	1.58 511	0.49 166	1.00 391	1.09 399	0.74 343	0.41 173	0.55 119	0.30 138	0.18 252	0.12 106	0.21 349	0.20 400	0.17 176	0.15 195

asda	0.30 65	0.24 187	0.42 86	0.38 60	0.23 66	0.43 115	0.34 212	0.58 75	0.37 98	0.38 141	0.42 109	0.27 40	0.34 125	0.52 106	0.30 138	0.11 1	0.09 1	0.14 22	0.11 15	0.14 46	0.12 23

4w-stereo	0.30 65	0.24 187	0.44 100	0.37 38	0.23 66	0.46 140	0.27 117	0.63 101	0.31 45	0.41 158	0.44 130	0.27 40	0.36 146	0.59 139	0.30 138	0.11 1	0.09 1	0.15 65	0.12 82	0.13 7	0.12 23

SGD-Stereo	0.32 86	0.20 50	0.40 60	0.38 60	0.19 16	0.43 115	0.22 45	0.64 109	0.33 66	0.42 165	0.34 70	0.27 40	0.35 134	1.15 370	0.30 138	0.20 359	0.10 9	0.15 65	0.13 144	0.17 176	0.13 77

MM-Stereo_test2	0.43 207	0.24 187	0.67 318	0.51 351	0.32 313	0.55 271	0.45 393	0.97 290	0.77 299	0.59 268	0.51 174	0.49 212	0.42 181	0.80 240	0.30 138	0.15 91	0.13 221	0.18 219	0.14 185	0.19 284	0.14 147

HART	0.45 231	0.22 119	0.54 214	0.50 319	0.26 143	0.41 93	0.29 136	1.03 318	0.50 173	0.58 260	1.45 561	0.61 294	0.35 134	1.08 351	0.30 138	0.15 91	0.13 221	0.19 253	0.14 185	0.19 284	0.14 147

SCV_C0	0.43 207	0.26 264	0.65 300	0.43 153	0.29 230	0.47 157	0.31 162	1.34 439	0.73 283	0.38 141	0.49 164	0.54 245	0.29 72	1.24 396	0.30 138	0.17 197	0.13 221	0.16 116	0.13 144	0.20 334	0.15 195

AIO_rvc	0.36 146	0.23 158	0.49 151	0.43 153	0.27 175	0.59 306	0.38 274	0.94 270	0.45 147	0.33 81	0.46 142	0.49 212	0.22 25	0.84 259	0.30 138	0.16 137	0.11 40	0.16 116	0.12 82	0.15 86	0.13 77

AIO_test	0.35 130	0.22 119	0.44 100	0.43 153	0.27 175	0.57 288	0.44 372	0.79 187	0.41 121	0.32 70	0.47 147	0.46 188	0.30 82	0.69 188	0.30 138	0.16 137	0.11 40	0.16 116	0.13 144	0.15 86	0.12 23

IGEV-RUCA	0.37 156	0.23 158	0.48 142	0.49 306	0.36 387	0.60 314	0.23 60	0.64 109	0.49 166	0.39 153	0.49 164	0.44 176	0.31 92	0.85 265	0.30 138	0.24 482	0.13 221	0.16 116	0.12 82	0.20 334	0.19 354

castereo	0.41 194	0.22 119	0.46 129	0.44 192	0.30 257	0.61 320	0.56 502	0.97 290	0.80 309	0.38 141	0.69 254	0.45 184	0.69 402	0.51 104	0.30 138	0.16 137	0.11 40	0.16 116	0.13 144	0.16 128	0.12 23

IGEV-Stereo+	0.45 231	0.21 83	0.43 94	0.41 111	0.39 442	0.15 2	0.19 11	0.44 20	0.36 89	0.26 14	0.25 16	0.31 69	0.41 173	1.43 457	0.30 138	0.17 197	0.12 106	0.15 65	0.11 15	1.16 714	1.70 731

AIO-Stereo	0.37 156	0.25 229	0.51 175	0.47 250	0.23 66	0.45 132	0.39 291	1.07 349	0.52 191	0.41 158	0.48 154	0.52 232	0.25 35	0.72 204	0.30 138	0.16 137	0.12 106	0.17 170	0.13 144	0.16 128	0.13 77

RSM++	0.38 163	0.24 187	0.51 175	0.47 250	0.26 143	0.50 207	0.41 326	0.79 187	0.45 147	0.37 124	0.45 136	0.60 289	0.35 134	1.02 330	0.30 138	0.15 91	0.13 221	0.17 170	0.14 185	0.18 228	0.13 77

IGEVStereo-DCA	0.46 240	0.28 329	0.56 240	0.43 153	0.33 337	0.49 186	0.42 333	0.87 230	0.50 173	0.47 200	0.48 154	0.48 203	0.46 218	2.03 558	0.30 138	0.19 310	0.14 293	0.19 253	0.15 216	0.16 128	0.18 305

rrr	0.46 240	0.28 329	0.73 370	0.43 153	0.33 337	0.49 186	0.38 274	0.76 173	0.50 173	0.47 200	0.48 154	0.48 203	0.46 218	2.03 558	0.30 138	0.19 310	0.14 293	0.19 253	0.15 216	0.16 128	0.16 239

AEACV	0.37 156	0.24 187	0.52 189	0.47 250	0.51 539	0.37 69	0.38 274	0.65 119	0.53 198	0.42 165	0.56 202	0.46 188	0.60 354	0.53 108	0.30 138	0.16 137	0.13 221	0.18 219	0.15 216	0.17 176	0.14 147

Selective-IGEV	0.39 170	0.24 187	0.50 163	0.44 192	0.25 121	0.46 140	0.33 197	1.25 423	0.40 112	0.35 103	0.45 136	0.52 232	0.30 82	1.07 346	0.30 138	0.14 57	0.12 106	0.17 170	0.13 144	0.16 128	0.13 77

GELT-Stereo	0.33 102	0.22 119	0.45 116	0.44 192	0.36 387	0.32 45	0.29 136	0.67 136	0.55 205	0.52 237	0.41 105	0.39 144	0.35 134	0.56 124	0.31 166	0.13 29	0.11 40	0.17 170	0.15 216	0.16 128	0.13 77

testmc14	0.25 11	0.17 3	0.33 3	0.37 38	0.18 8	0.41 93	0.29 136	0.40 13	0.22 8	0.29 36	0.33 63	0.32 80	0.31 92	0.32 4	0.31 166	0.13 29	0.10 9	0.13 1	0.10 2	0.14 46	0.12 23

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.35 130	0.22 119	0.53 200	0.41 111	0.36 387	0.48 169	0.42 333	0.63 101	0.57 211	0.54 245	0.64 231	0.32 80	0.26 44	0.41 38	0.31 166	0.17 197	0.12 106	0.19 253	0.15 216	0.14 46	0.13 77

MatchStereo	0.28 42	0.21 83	0.39 47	0.33 2	0.18 8	0.22 13	0.23 60	0.65 119	0.48 163	0.27 20	0.47 147	0.25 26	0.24 31	0.49 93	0.31 166	0.16 137	0.12 106	0.14 22	0.10 2	0.13 7	0.13 77
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
4.25_new	0.30 65	0.26 264	0.44 100	0.38 60	0.26 143	0.49 186	0.40 307	0.59 77	0.31 45	0.38 141	0.42 109	0.27 40	0.34 125	0.46 71	0.31 166	0.12 10	0.09 1	0.15 65	0.11 15	0.14 46	0.12 23

4.5w_new	0.30 65	0.26 264	0.44 100	0.38 60	0.26 143	0.49 186	0.40 307	0.59 77	0.31 45	0.38 141	0.42 109	0.27 40	0.34 125	0.46 71	0.31 166	0.12 10	0.09 1	0.15 65	0.11 15	0.14 46	0.12 23

4.25w-stereo	0.30 65	0.26 264	0.44 100	0.38 60	0.26 143	0.49 186	0.40 307	0.59 77	0.32 56	0.38 141	0.42 109	0.27 40	0.34 125	0.46 71	0.31 166	0.12 10	0.09 1	0.15 65	0.11 15	0.14 46	0.12 23

GCAP-BAT	0.39 170	0.22 119	0.65 300	0.43 153	0.35 369	0.34 50	0.37 266	0.83 216	0.67 260	0.48 209	0.56 202	0.55 251	0.38 157	0.74 219	0.31 166	0.17 197	0.13 221	0.18 219	0.14 185	0.15 86	0.15 195

gcap-zeroshot	0.35 130	0.22 119	0.55 229	0.41 111	0.37 409	0.48 169	0.42 333	0.64 109	0.54 202	0.53 239	0.63 226	0.33 95	0.26 44	0.38 18	0.31 166	0.16 137	0.11 40	0.19 253	0.15 216	0.14 46	0.13 77

test_for_model	0.35 130	0.22 119	0.53 200	0.41 111	0.36 387	0.48 169	0.42 333	0.63 101	0.57 211	0.54 245	0.64 231	0.32 80	0.26 44	0.41 38	0.31 166	0.17 197	0.12 106	0.19 253	0.15 216	0.14 46	0.13 77

testlalala	0.35 130	0.22 119	0.55 229	0.41 111	0.37 409	0.48 169	0.42 333	0.64 109	0.54 202	0.53 239	0.63 226	0.33 95	0.26 44	0.38 18	0.31 166	0.16 137	0.11 40	0.19 253	0.15 216	0.14 46	0.13 77

GCAPDPT-zeroshot	0.39 170	0.22 119	0.65 300	0.43 153	0.35 369	0.34 50	0.37 266	0.83 216	0.67 260	0.48 209	0.56 202	0.55 251	0.38 157	0.74 219	0.31 166	0.17 197	0.13 221	0.18 219	0.14 185	0.15 86	0.15 195

MC-Stereo	0.43 207	0.23 158	0.48 142	0.51 351	0.28 205	0.39 78	0.32 184	0.88 239	0.68 266	0.60 273	0.84 300	0.56 265	0.61 365	1.03 331	0.31 166	0.17 197	0.11 40	0.17 170	0.15 216	0.16 128	0.13 77

test_xeample3	0.42 200	0.28 329	0.69 334	0.43 153	0.33 337	0.56 283	0.38 274	0.79 187	0.45 147	0.53 239	0.46 142	0.44 176	0.44 202	1.38 441	0.31 166	0.18 252	0.14 293	0.19 253	0.15 216	0.17 176	0.16 239

EE1	0.45 231	0.22 119	0.59 268	0.45 213	0.33 337	0.49 186	0.30 148	0.97 290	0.73 283	0.59 268	0.62 222	0.63 304	0.52 293	1.24 396	0.32 180	0.19 310	0.12 106	0.18 219	0.14 185	0.17 176	0.15 195

Weightmod_eth	0.52 280	0.25 229	0.48 142	0.45 213	0.39 442	0.59 306	0.43 357	0.96 286	0.57 211	0.65 285	1.50 578	0.66 316	0.76 433	1.19 382	0.32 180	0.33 607	0.19 481	0.18 219	0.17 299	0.18 228	0.13 77

WAFT-Stereo (ZS)	0.27 27	0.24 187	0.33 3	0.29 1	0.25 121	0.29 31	0.26 101	0.33 3	0.26 20	0.26 14	0.33 63	0.16 1	0.28 66	0.36 12	0.32 180	0.15 91	0.20 502	0.26 516	0.34 638	0.24 461	0.24 475

Anonymus	0.32 86	0.20 50	0.41 70	0.45 213	0.28 205	0.43 115	0.24 76	0.54 49	0.40 112	0.33 81	0.31 54	0.50 218	0.38 157	0.57 130	0.32 180	0.14 57	0.12 106	0.18 219	0.17 299	0.15 86	0.16 239

Foundation-i1	0.40 184	0.19 28	0.36 13	0.42 133	0.32 313	0.54 256	0.48 426	1.18 392	0.52 191	0.54 245	0.54 198	0.58 278	0.49 261	0.65 176	0.32 180	0.16 137	0.13 221	0.15 65	0.14 185	0.14 46	0.13 77

DDF-Stereo	0.37 156	0.22 119	0.47 135	0.48 284	0.42 471	0.31 39	0.24 76	0.53 42	0.33 66	0.33 81	0.40 96	0.37 130	0.48 244	0.91 282	0.32 180	0.23 457	0.11 40	0.18 219	0.12 82	0.86 698	0.16 239

DA	0.43 207	0.23 158	0.49 151	0.50 319	0.25 121	1.08 546	0.44 372	1.18 392	0.58 216	0.46 195	0.64 231	0.54 245	0.47 230	0.46 71	0.32 180	0.19 310	0.13 221	0.19 253	0.13 144	0.18 228	0.14 147

zero-FE	0.36 146	0.22 119	0.47 135	0.45 213	0.43 482	0.30 35	0.24 76	0.61 89	0.33 66	0.33 81	0.41 105	0.37 130	0.50 270	0.64 165	0.32 180	0.22 429	0.11 40	0.18 219	0.12 82	0.83 695	0.16 239

GGEV	0.43 207	0.23 158	0.49 151	0.50 319	0.25 121	1.08 546	0.44 372	1.18 392	0.58 216	0.46 195	0.64 231	0.54 245	0.47 230	0.46 71	0.32 180	0.19 310	0.13 221	0.19 253	0.13 144	0.18 228	0.14 147

S2M2_L	0.34 117	0.28 329	0.45 116	0.40 90	0.30 257	0.31 39	0.16 3	0.60 87	0.64 241	0.31 61	0.48 154	0.47 196	0.34 125	0.38 18	0.32 180	0.25 510	0.22 552	0.20 305	0.22 478	0.25 478	0.22 439
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SCV	0.46 240	0.26 264	0.55 229	0.47 250	0.25 121	0.39 78	0.38 274	1.98 636	0.60 228	0.35 103	0.48 154	0.55 251	0.36 146	1.28 407	0.32 180	0.24 482	0.12 106	0.17 170	0.13 144	0.18 228	0.14 147

fffft	0.38 163	0.23 158	0.51 175	0.44 192	0.32 313	0.43 115	0.48 426	0.76 173	0.36 89	0.44 180	0.34 70	0.38 141	0.31 92	1.31 414	0.32 180	0.14 57	0.11 40	0.19 253	0.15 216	0.16 128	0.16 239
1: 1. 1
ours_stereo	0.39 170	0.28 329	0.51 175	0.46 233	0.30 257	0.40 86	0.44 372	0.73 161	0.56 209	0.35 103	0.56 202	0.46 188	0.33 114	1.11 359	0.32 180	0.16 137	0.13 221	0.19 253	0.15 216	0.19 284	0.14 147

ACVNet-DCA	0.56 340	0.31 424	0.50 163	0.54 412	0.26 143	1.18 572	0.51 450	1.42 460	0.78 303	0.58 260	0.79 288	0.48 203	0.88 498	1.46 464	0.32 180	0.20 359	0.12 106	0.25 497	0.15 216	0.22 411	0.21 416

xx1	0.67 425	0.31 424	0.50 163	0.54 412	0.26 143	1.18 572	0.51 450	0.93 264	3.05 723	0.58 260	0.79 288	0.95 437	0.77 437	1.46 464	0.32 180	0.20 359	0.12 106	0.24 456	0.23 501	0.22 411	0.21 416

cc1	0.64 396	0.31 424	0.50 163	0.54 412	0.26 143	1.18 572	0.51 450	0.93 264	3.05 723	0.58 260	0.79 288	0.48 203	0.88 498	1.46 464	0.32 180	0.20 359	0.12 106	0.25 497	0.15 216	0.19 284	0.19 354

ffm	0.72 444	0.33 467	0.85 444	0.53 395	0.37 409	0.74 409	0.56 502	0.95 276	2.47 709	1.15 462	1.45 561	1.06 474	0.82 465	1.55 484	0.32 180	0.20 359	0.12 106	0.31 579	0.27 562	0.19 284	0.20 392

tt1	0.62 375	0.32 443	0.51 175	0.54 412	0.26 143	1.16 569	0.48 426	0.95 276	2.47 709	0.57 258	0.77 280	0.49 212	0.81 460	1.55 484	0.32 180	0.20 359	0.12 106	0.24 456	0.15 216	0.19 284	0.20 392

MSKI-zero shot	0.55 331	0.26 264	0.57 254	0.51 351	0.26 143	0.69 385	0.28 125	1.18 392	0.64 241	0.91 360	1.32 512	0.82 374	0.33 114	1.92 546	0.32 180	0.17 197	0.12 106	0.17 170	0.13 144	0.16 128	0.16 239

CASnet	0.41 194	0.25 229	0.48 142	0.50 319	0.20 23	0.50 207	0.36 240	0.81 203	0.80 309	0.83 338	0.68 249	0.48 203	0.31 92	0.54 112	0.32 180	0.18 252	0.12 106	0.27 533	0.22 478	0.23 441	0.14 147
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Any-RAFT	0.53 296	0.24 187	0.47 135	0.47 250	0.27 175	1.00 526	0.25 87	1.58 511	1.05 423	0.85 346	0.99 348	1.06 474	0.47 230	0.70 194	0.32 180	0.18 252	0.13 221	0.16 116	0.13 144	0.16 128	0.16 239

RCA-Stereo	0.50 272	0.23 158	0.58 262	0.48 284	0.33 337	0.55 271	0.45 393	0.97 290	1.38 619	0.68 292	1.05 382	0.63 304	0.80 456	0.59 139	0.32 180	0.17 197	0.12 106	0.17 170	0.14 185	0.16 128	0.14 147

AnonStereo	0.46 240	0.24 187	0.65 300	0.47 250	0.34 361	0.47 157	0.40 307	0.95 276	0.78 303	0.70 295	0.57 207	0.80 362	0.50 270	1.00 324	0.33 202	0.20 359	0.12 106	0.18 219	0.16 267	0.22 411	0.16 239

DN	0.42 200	0.24 187	0.49 151	0.47 250	0.41 465	0.58 295	0.32 184	0.81 203	0.84 325	0.45 188	0.52 179	0.77 352	0.35 134	0.64 165	0.33 202	0.24 482	0.17 434	0.19 253	0.16 267	0.20 334	0.21 416

2.75w_new	0.31 76	0.23 158	0.43 94	0.35 12	0.23 66	0.42 105	0.42 333	0.54 49	0.35 85	0.47 200	0.43 121	0.24 19	0.30 82	0.66 179	0.33 202	0.12 10	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.12 23

1w_stereo	0.34 117	0.20 50	0.42 86	0.43 153	0.26 143	0.47 157	0.54 476	0.59 77	0.50 173	0.41 158	0.66 239	0.25 26	0.44 202	0.62 160	0.33 202	0.12 10	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.14 46	0.12 23

MM-Stereo_test1	0.49 266	0.24 187	0.56 240	0.51 351	0.30 257	0.50 207	0.54 476	0.91 250	1.03 413	0.84 341	0.69 254	0.54 245	0.60 354	1.16 374	0.33 202	0.18 252	0.16 398	0.20 305	0.17 299	0.19 284	0.15 195

mms	0.40 184	0.27 299	0.52 189	0.46 233	0.32 313	0.43 115	0.46 403	0.70 148	0.46 153	0.35 103	0.58 211	0.44 176	0.30 82	1.36 435	0.33 202	0.16 137	0.13 221	0.18 219	0.15 216	0.19 284	0.15 195

Pointernet	0.37 156	0.20 50	0.57 254	0.43 153	0.28 205	0.51 227	0.27 117	0.93 264	0.61 229	0.47 200	0.63 226	0.49 212	0.38 157	0.49 93	0.33 202	0.17 197	0.13 221	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.12 23

CAS++	0.47 250	0.31 424	0.56 240	0.47 250	0.32 313	0.42 105	0.28 125	1.76 566	0.72 278	0.71 298	0.72 266	0.37 130	0.28 66	0.69 188	0.33 202	0.27 551	0.22 552	0.26 516	0.21 447	0.29 537	0.19 354
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
ff7	0.43 207	0.27 299	0.56 240	0.44 192	0.33 337	0.50 207	0.42 333	0.87 230	0.50 173	0.49 217	0.53 186	0.44 176	0.48 244	1.38 441	0.33 202	0.17 197	0.12 106	0.21 349	0.15 216	0.18 228	0.18 305

ffff	0.43 207	0.27 299	0.56 240	0.44 192	0.33 337	0.50 207	0.42 333	0.87 230	0.50 173	0.49 217	0.53 186	0.44 176	0.48 244	1.38 441	0.33 202	0.17 197	0.12 106	0.21 349	0.15 216	0.18 228	0.18 305

11t	0.43 207	0.27 299	0.56 240	0.44 192	0.33 337	0.50 207	0.42 333	0.87 230	0.50 173	0.49 217	0.53 186	0.44 176	0.48 244	1.38 441	0.33 202	0.17 197	0.12 106	0.21 349	0.15 216	0.18 228	0.18 305

anonymousdsp	0.43 207	0.27 299	0.53 200	0.44 192	0.32 313	0.50 207	0.42 333	0.89 240	0.51 184	0.49 217	0.53 186	0.47 196	0.47 230	1.33 422	0.33 202	0.17 197	0.12 106	0.21 349	0.15 216	0.18 228	0.18 305

CES	0.48 256	0.20 50	0.37 20	0.39 75	1.39 724	0.55 271	0.35 223	0.98 296	0.66 258	0.44 180	0.66 239	0.35 111	0.27 58	0.56 124	0.33 202	0.15 91	0.13 221	0.15 65	0.10 2	0.19 284	1.46 724

EGLCR-Stereo	0.37 156	0.22 119	0.51 175	0.43 153	0.26 143	0.44 128	0.22 45	0.99 299	0.48 163	0.42 165	0.42 109	0.67 321	0.29 72	0.86 269	0.33 202	0.17 197	0.12 106	0.19 253	0.17 299	0.17 176	0.15 195

ccc-4	0.43 207	0.27 299	0.56 240	0.44 192	0.33 337	0.50 207	0.42 333	0.87 230	0.50 173	0.49 217	0.53 186	0.44 176	0.48 244	1.38 441	0.33 202	0.17 197	0.12 106	0.21 349	0.15 216	0.18 228	0.18 305

IGEV-Stereo	0.43 207	0.27 299	0.54 214	0.45 213	0.32 313	0.50 207	0.42 333	0.90 248	0.51 184	0.49 217	0.53 186	0.47 196	0.47 230	1.32 418	0.33 202	0.17 197	0.12 106	0.21 349	0.15 216	0.18 228	0.18 305
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GREATEN-IGEV_RVC	0.31 76	0.25 229	0.46 129	0.43 153	0.23 66	0.36 65	0.26 101	0.61 89	0.36 89	0.32 70	0.36 78	0.37 130	0.22 25	0.61 157	0.34 218	0.17 197	0.13 221	0.21 349	0.18 328	0.21 382	0.14 147

SE	0.48 256	0.30 387	0.51 175	0.45 213	0.25 121	0.66 365	0.49 438	1.10 359	0.72 278	0.81 329	1.17 446	0.50 218	0.56 325	0.44 53	0.34 218	0.25 510	0.16 398	0.23 431	0.19 356	0.24 461	0.26 514

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.35 130	0.20 50	0.50 163	0.42 133	0.37 409	0.58 295	0.30 148	0.68 140	0.42 127	0.37 124	0.53 186	0.47 196	0.60 354	0.39 25	0.34 218	0.15 91	0.10 9	0.17 170	0.13 144	0.16 128	0.12 23

qwe	0.32 86	0.21 83	0.40 60	0.37 38	0.26 143	0.49 186	0.29 136	0.64 109	0.39 108	0.49 217	0.48 154	0.26 31	0.27 58	0.80 240	0.34 218	0.12 10	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.15 86	0.12 23

tt45	0.45 231	0.23 158	0.46 129	0.45 213	0.33 337	0.79 441	0.32 184	0.78 180	0.41 121	0.51 233	0.44 130	0.49 212	0.37 150	2.14 568	0.34 218	0.16 137	0.13 221	0.19 253	0.16 267	0.17 176	0.18 305

WCG-NET	0.42 200	0.21 83	0.54 214	0.40 90	0.25 121	0.47 157	0.32 184	0.73 161	1.15 494	0.76 309	0.73 268	0.58 278	0.45 209	0.60 151	0.34 218	0.15 91	0.11 40	0.16 116	0.14 185	0.15 86	0.13 77

model_zeroshot	0.48 256	0.29 364	0.86 450	0.51 351	0.36 387	0.69 385	0.37 266	1.12 369	0.62 233	0.85 346	0.84 300	0.66 316	0.37 150	0.73 210	0.34 218	0.20 359	0.16 398	0.19 253	0.16 267	0.17 176	0.16 239

RAStereo	0.34 117	0.21 83	0.66 312	0.47 250	0.27 175	0.26 21	0.29 136	0.69 143	0.63 236	0.32 70	0.42 109	0.45 184	0.31 92	0.45 58	0.34 218	0.17 197	0.15 359	0.19 253	0.15 216	0.18 228	0.13 77

WCG-NET（raft）	0.45 231	0.21 83	0.55 229	0.40 90	0.24 91	0.50 207	0.36 240	0.73 161	1.09 451	0.71 298	0.76 277	0.92 423	0.51 285	0.84 259	0.34 218	0.16 137	0.12 106	0.15 65	0.14 185	0.14 46	0.14 147

trnet	0.39 170	0.21 83	0.37 20	0.36 20	0.20 23	0.53 246	0.29 136	0.78 180	1.12 465	0.59 268	0.71 262	0.53 239	0.42 181	0.54 112	0.34 218	0.18 252	0.13 221	0.15 65	0.10 2	0.14 46	0.13 77

MyStereo07	0.48 256	0.29 364	0.50 163	0.55 437	0.45 498	0.59 306	0.79 594	1.05 333	0.51 184	0.48 209	0.53 186	0.43 170	0.55 317	1.30 413	0.34 218	0.17 197	0.16 398	0.24 456	0.20 400	0.23 441	0.20 392

CroCo-Stereo	0.40 184	0.31 424	0.73 370	0.58 478	0.27 175	0.26 21	0.33 197	0.95 276	0.81 313	0.42 165	0.47 147	0.65 311	0.47 230	0.39 25	0.34 218	0.18 252	0.15 359	0.16 116	0.14 185	0.19 284	0.16 239
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
CREStereo	0.39 170	0.21 83	0.38 37	0.34 6	0.22 51	0.53 246	0.29 136	0.77 177	1.11 461	0.58 260	0.71 262	0.51 224	0.41 173	0.54 112	0.34 218	0.18 252	0.13 221	0.15 65	0.10 2	0.14 46	0.14 147
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
VMStereo-Base	0.38 163	0.23 158	0.44 100	0.36 20	0.22 51	0.39 78	0.34 212	0.70 148	0.86 329	0.43 173	0.69 254	0.60 289	0.33 114	0.73 210	0.35 231	0.17 197	0.14 293	0.15 65	0.12 82	0.17 176	0.17 274

NLSM3	0.36 146	0.21 83	0.43 94	0.45 213	0.36 387	0.43 115	0.32 184	0.69 143	0.58 216	0.41 158	0.68 249	0.39 144	0.43 190	0.60 151	0.35 231	0.14 57	0.12 106	0.19 253	0.17 299	0.16 128	0.13 77

2.25w	0.32 86	0.24 187	0.48 142	0.37 38	0.24 91	0.45 132	0.25 87	0.62 93	0.40 112	0.45 188	0.58 211	0.27 40	0.32 104	0.74 219	0.35 231	0.12 10	0.10 9	0.14 22	0.12 82	0.13 7	0.14 147

AIO-test2	0.57 349	0.28 329	0.63 286	0.61 521	0.58 584	0.79 441	0.51 450	1.18 392	1.40 629	0.63 280	1.15 438	0.51 224	0.43 190	1.09 353	0.35 231	0.21 397	0.17 434	0.26 516	0.30 605	0.20 334	0.19 354

AIO-test1	0.56 340	0.25 229	0.55 229	0.64 552	0.78 657	0.80 450	0.36 240	1.18 392	1.34 598	0.57 258	0.88 318	0.61 294	0.50 270	1.12 364	0.35 231	0.17 197	0.17 434	0.22 390	0.24 517	0.18 228	0.23 459

PAM	0.76 482	0.29 364	1.08 558	0.52 373	0.33 337	1.38 608	0.39 291	2.01 644	0.67 260	1.06 411	0.96 336	2.89 705	1.43 646	0.86 269	0.35 231	0.19 310	0.12 106	0.19 253	0.17 299	0.19 284	0.20 392

CAS	0.63 383	0.18 10	0.37 20	2.27 735	0.84 671	0.57 288	0.54 476	0.79 187	0.62 233	0.48 209	0.70 259	0.36 117	0.26 44	0.45 58	0.35 231	2.24 736	0.10 9	0.14 22	0.09 1	0.15 86	1.06 716

cross-raft	0.54 314	0.25 229	0.61 277	0.52 373	0.29 230	0.68 379	0.37 266	1.46 474	0.76 295	1.01 397	1.06 384	1.28 546	0.46 218	0.71 200	0.35 231	0.15 91	0.12 106	0.18 219	0.16 267	0.19 284	0.14 147

TANstereo	0.44 222	0.21 83	0.44 100	0.41 111	0.21 31	0.65 356	0.26 101	0.79 187	0.83 321	0.93 363	0.98 346	0.51 224	0.46 218	0.54 112	0.35 231	0.18 252	0.24 580	0.16 116	0.13 144	0.16 128	0.26 514

XX-Stereo	0.63 383	0.26 264	1.90 667	0.81 655	0.67 619	0.43 115	0.23 60	1.03 318	0.58 216	0.65 285	1.56 595	1.41 573	0.39 162	1.28 407	0.35 231	0.20 359	0.14 293	0.20 305	0.19 356	0.18 228	0.14 147

CFNet-RSSM	0.54 314	0.24 187	0.70 340	0.48 284	0.28 205	0.60 314	0.27 117	1.49 480	1.14 482	1.06 411	0.93 329	1.08 481	0.54 309	0.70 194	0.35 231	0.16 137	0.12 106	0.17 170	0.15 216	0.16 128	0.14 147

PMTNet	0.46 240	0.21 83	0.38 37	0.37 38	0.23 66	0.71 396	0.27 117	0.74 167	1.04 418	0.64 282	0.70 259	0.55 251	0.47 230	0.86 269	0.35 231	1.00 718	0.13 221	0.15 65	0.10 2	0.15 86	0.13 77

quiztm	0.48 256	0.26 264	0.52 189	0.49 306	0.55 567	0.45 132	0.42 333	1.45 472	0.81 313	0.79 321	1.14 429	0.57 271	0.32 104	0.58 137	0.36 243	0.17 197	0.12 106	0.17 170	0.14 185	0.18 228	0.15 195

LG-Stereo	0.34 117	0.25 229	0.78 419	0.47 250	0.26 143	0.37 69	0.30 148	0.71 153	0.52 191	0.36 113	0.57 207	0.29 53	0.21 9	0.50 99	0.36 243	0.13 29	0.13 221	0.20 305	0.18 328	0.18 228	0.12 23

Reg-Stereo(zero)	0.44 222	0.22 119	0.45 116	0.43 153	0.23 66	0.38 73	0.25 87	0.76 173	1.08 442	0.90 356	0.78 282	0.90 412	0.47 230	0.70 194	0.36 243	0.15 91	0.12 106	0.15 65	0.12 82	0.15 86	0.15 195

fffy	0.42 200	0.27 299	0.57 254	0.46 233	0.29 230	0.48 169	0.35 223	0.91 250	0.55 205	0.40 155	0.58 211	0.55 251	0.41 173	1.26 401	0.36 243	0.15 91	0.13 221	0.19 253	0.16 267	0.18 228	0.14 147

PAM_32	0.77 484	0.28 329	1.03 539	0.52 373	0.30 257	1.32 598	0.35 223	1.97 634	0.65 255	1.02 401	1.06 384	3.05 707	1.49 656	0.96 300	0.36 243	0.19 310	0.13 221	0.20 305	0.18 328	0.19 284	0.19 354

RAFT-Stereo-weight	0.47 250	0.24 187	0.53 200	0.48 284	0.27 175	0.60 314	0.35 223	1.02 313	1.07 435	0.99 386	0.78 282	0.76 350	0.28 66	0.76 222	0.36 243	0.16 137	0.12 106	0.17 170	0.15 216	0.16 128	0.15 195

MGS-Stereo	0.42 200	0.26 264	0.58 262	0.44 192	0.28 205	0.50 207	0.34 212	0.57 72	0.83 321	0.46 195	1.31 505	0.52 232	0.33 114	0.65 176	0.36 243	0.19 310	0.16 398	0.18 219	0.15 216	0.17 176	0.16 239

MaDis-Stereo	0.36 146	0.25 229	0.58 262	0.44 192	0.34 361	0.30 35	0.30 148	0.72 155	0.50 173	0.37 124	0.36 78	0.58 278	0.49 261	0.52 106	0.36 243	0.19 310	0.16 398	0.19 253	0.15 216	0.18 228	0.14 147

RAFT-Test	0.54 314	0.25 229	0.64 293	0.47 250	0.30 257	0.97 518	0.27 117	1.24 421	0.81 313	0.96 373	1.12 418	1.28 546	0.48 244	0.71 200	0.36 243	0.17 197	0.13 221	0.17 170	0.14 185	0.16 128	0.16 239

LoS_RVC	0.42 200	0.26 264	0.40 60	0.44 192	0.82 669	0.51 227	0.44 372	0.64 109	0.41 121	0.44 180	0.78 282	0.44 176	0.47 230	0.56 124	0.36 243	0.13 29	0.12 106	0.14 22	0.10 2	0.13 7	0.84 704

ProNet	0.43 207	0.28 329	0.58 262	0.43 153	0.30 257	0.56 283	0.52 461	1.00 303	0.58 216	0.44 180	0.49 164	0.43 170	0.43 190	1.28 407	0.36 243	0.15 91	0.13 221	0.19 253	0.16 267	0.17 176	0.16 239

RAFT_CTSACE	0.63 383	0.26 264	0.88 471	0.55 437	0.51 539	0.71 396	0.44 372	0.80 196	0.97 381	0.97 378	1.84 645	1.18 517	0.68 398	1.47 468	0.36 243	0.16 137	0.15 359	0.21 349	0.20 400	0.20 334	0.14 147

PhaseNet	0.33 102	0.23 158	0.44 100	0.43 153	0.28 205	0.57 288	0.24 76	0.62 93	0.42 127	0.30 49	0.39 91	0.54 245	0.30 82	0.55 119	0.37 255	0.15 91	0.13 221	0.20 305	0.19 356	0.17 176	0.17 274

TS12	0.36 146	0.20 50	0.40 60	0.43 153	0.20 23	0.58 295	0.31 162	0.89 240	0.41 121	0.40 155	0.73 268	0.36 117	0.40 169	0.73 210	0.37 255	0.14 57	0.12 106	0.15 65	0.12 82	0.16 128	0.14 147

depthmonostereo	0.41 194	0.23 158	0.53 200	0.47 250	0.23 66	0.61 320	0.35 223	1.00 303	0.76 295	0.48 209	0.65 238	0.47 196	0.49 261	0.67 183	0.37 255	0.16 137	0.15 359	0.16 116	0.14 185	0.16 128	0.15 195

HH	0.63 383	0.30 387	0.77 409	0.50 319	0.32 313	0.49 186	0.46 403	1.65 529	0.64 241	0.69 293	1.09 399	1.63 620	0.85 480	1.90 544	0.37 255	0.18 252	0.13 221	0.19 253	0.17 299	0.19 284	0.16 239

HanStereo	0.63 383	0.30 387	0.77 409	0.50 319	0.32 313	0.49 186	0.46 403	1.65 529	0.64 241	0.69 293	1.09 399	1.63 620	0.85 480	1.90 544	0.37 255	0.18 252	0.13 221	0.19 253	0.17 299	0.19 284	0.16 239

4D-IteraStereo	0.48 256	0.24 187	0.76 401	0.50 319	0.44 491	0.66 365	0.31 162	0.87 230	1.02 407	1.03 405	0.72 266	0.78 356	0.32 104	0.64 165	0.37 255	0.17 197	0.11 40	0.23 431	0.19 356	0.19 284	0.13 77

LoS	0.40 184	0.21 83	0.44 100	0.37 38	0.22 51	0.50 207	0.40 307	1.00 303	0.94 365	0.48 209	0.66 239	0.48 203	0.40 169	0.60 151	0.37 255	0.18 252	0.14 293	0.16 116	0.11 15	0.14 46	0.14 147
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
raft_robust	0.68 429	0.30 387	0.64 293	0.52 373	0.26 143	0.54 256	0.35 223	1.33 434	1.24 552	1.16 472	1.07 388	0.60 289	0.54 309	3.58 644	0.37 255	0.18 252	0.14 293	0.20 305	0.22 478	0.20 334	0.16 239

test_4	0.53 296	0.22 119	0.56 240	0.54 412	0.32 313	0.64 340	0.39 291	0.80 196	0.62 233	0.92 362	1.87 650	0.68 323	0.42 181	1.16 374	0.37 255	0.15 91	0.13 221	0.20 305	0.22 478	0.20 334	0.15 195

test-3	0.54 314	0.22 119	0.68 322	0.47 250	0.27 175	0.58 295	0.35 223	0.92 253	1.00 400	1.32 561	0.69 254	0.87 399	0.45 209	1.68 516	0.37 255	0.16 137	0.11 40	0.20 305	0.16 267	0.17 176	0.13 77

test_1	0.54 314	0.22 119	0.68 322	0.47 250	0.27 175	0.58 295	0.35 223	0.92 253	1.00 400	1.28 531	0.68 249	0.87 399	0.45 209	1.67 511	0.37 255	0.16 137	0.11 40	0.20 305	0.16 267	0.17 176	0.13 77

XX-TBD	0.46 240	0.70 658	0.35 9	0.79 649	0.25 121	0.58 295	0.26 101	0.69 143	1.27 567	0.76 309	1.00 353	0.45 184	0.33 114	0.47 83	0.37 255	0.19 310	0.15 359	0.15 65	0.11 15	0.17 176	0.14 147

Gwc-CoAtRS	0.52 280	0.24 187	0.68 322	0.48 284	0.29 230	0.64 340	0.25 87	1.16 380	1.08 442	1.01 397	1.00 353	1.12 502	0.56 325	0.69 188	0.37 255	0.16 137	0.13 221	0.17 170	0.15 216	0.15 86	0.15 195

GEAR-Net	0.40 184	0.26 264	0.51 175	0.52 373	0.29 230	0.45 132	0.25 87	1.66 534	0.46 153	0.37 124	0.58 211	0.46 188	0.45 209	0.50 99	0.38 268	0.19 310	0.12 106	0.16 116	0.13 144	0.16 128	0.15 195

BStereo	0.38 163	0.25 229	1.42 620	0.42 133	0.28 205	0.55 271	0.39 291	0.55 55	0.52 191	0.36 113	0.35 75	0.37 130	0.29 72	0.64 165	0.38 268	0.13 29	0.14 293	0.15 65	0.19 356	0.15 86	0.16 239

Anonymus123	0.45 231	0.25 229	1.42 620	0.42 133	0.28 205	1.78 655	0.39 291	0.72 155	0.52 191	0.36 113	0.35 75	0.37 130	0.29 72	0.64 165	0.38 268	0.13 29	0.14 293	0.15 65	0.19 356	0.15 86	0.16 239

Select-FE	0.74 467	0.39 541	1.56 642	0.55 437	0.46 510	0.40 86	0.22 45	1.86 600	0.68 266	1.05 410	1.31 505	1.82 648	1.74 677	1.11 359	0.38 268	0.21 397	0.16 398	0.21 349	0.25 531	0.19 284	0.31 571

MM-Stereo_test3	0.50 272	0.24 187	0.54 214	0.54 412	0.74 640	0.49 186	0.53 469	1.09 356	1.05 423	0.62 279	0.95 332	0.61 294	0.42 181	0.77 225	0.38 268	0.20 359	0.17 434	0.20 305	0.16 267	0.18 228	0.18 305

IGEV++	0.40 184	0.22 119	0.51 175	0.52 373	0.29 230	0.45 132	0.25 87	1.65 529	0.46 153	0.37 124	0.57 207	0.46 188	0.45 209	0.50 99	0.38 268	0.19 310	0.12 106	0.16 116	0.13 144	0.16 128	0.15 195

Sa-1000	0.72 444	0.29 364	0.76 401	0.59 493	0.30 257	0.73 404	0.37 266	1.62 524	1.33 595	1.28 531	2.04 666	0.86 395	0.75 425	1.84 538	0.38 268	0.19 310	0.14 293	0.25 497	0.23 501	0.20 334	0.16 239

iRaft-Stereo_20w	0.65 404	0.31 424	1.00 523	0.47 250	0.34 361	0.73 404	0.30 148	2.96 722	0.70 272	1.15 462	1.14 429	0.76 350	0.65 390	1.11 359	0.38 268	0.17 197	0.13 221	0.18 219	0.16 267	0.19 284	0.18 305

GMOStereo	0.53 296	0.26 264	0.65 300	0.50 319	0.29 230	0.52 235	0.43 357	0.89 240	0.96 373	1.41 598	1.14 429	0.85 391	0.56 325	0.59 139	0.38 268	0.16 137	0.14 293	0.24 456	0.21 447	0.20 334	0.15 195

error version	0.53 296	0.26 264	0.65 300	0.50 319	0.29 230	0.52 235	0.43 357	0.89 240	0.96 373	1.41 598	1.14 429	0.85 391	0.56 325	0.59 139	0.38 268	0.16 137	0.14 293	0.24 456	0.21 447	0.20 334	0.15 195

test-v	0.53 296	0.26 264	0.65 300	0.50 319	0.29 230	0.52 235	0.43 357	0.89 240	0.96 373	1.41 598	1.14 429	0.85 391	0.56 325	0.59 139	0.38 268	0.16 137	0.14 293	0.24 456	0.21 447	0.20 334	0.15 195

test-2	0.53 296	0.26 264	0.65 300	0.50 319	0.29 230	0.52 235	0.43 357	0.89 240	0.96 373	1.41 598	1.14 429	0.85 391	0.56 325	0.59 139	0.38 268	0.16 137	0.14 293	0.24 456	0.21 447	0.20 334	0.15 195

S0	0.53 296	0.24 187	0.52 189	0.49 306	0.32 313	1.14 560	0.68 562	0.90 248	0.58 216	0.76 309	1.32 512	0.65 311	0.55 317	0.70 194	0.39 280	0.27 551	0.25 590	0.29 559	0.26 549	0.20 334	0.17 274

TestStereo_HL3	0.56 340	0.26 264	1.40 612	0.44 192	0.34 361	0.67 371	0.53 469	0.92 253	0.84 325	0.96 373	0.99 348	0.80 362	0.62 371	1.08 351	0.39 280	0.18 252	0.14 293	0.17 170	0.16 267	0.17 176	0.21 416

IGEV-FE	0.53 296	0.30 387	0.99 517	0.56 453	0.35 369	0.41 93	0.32 184	1.37 445	0.63 236	1.00 391	1.09 399	0.94 428	0.41 173	0.83 254	0.39 280	0.18 252	0.12 106	0.19 253	0.18 328	0.19 284	0.17 274

DVStereo	0.43 207	0.21 83	0.55 229	0.43 153	0.32 313	0.72 399	0.29 136	0.80 196	0.51 184	0.77 315	0.73 268	0.48 203	0.40 169	1.13 367	0.39 280	0.15 91	0.14 293	0.15 65	0.14 185	0.16 128	0.14 147

3.5w_stereo	0.33 102	0.25 229	0.45 116	0.37 38	0.24 91	0.54 256	0.35 223	0.66 128	0.36 89	0.43 173	0.44 130	0.29 53	0.34 125	0.77 225	0.39 280	0.11 1	0.09 1	0.15 65	0.11 15	0.14 46	0.13 77

999	0.48 256	0.22 119	0.49 151	0.48 284	0.34 361	0.75 415	0.31 162	0.85 225	0.55 205	0.37 124	0.48 154	0.50 218	0.36 146	2.45 595	0.39 280	0.16 137	0.13 221	0.18 219	0.15 216	0.16 128	0.19 354

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 240	0.36 522	0.71 351	0.47 250	0.36 387	0.67 371	0.35 223	0.78 180	1.12 465	0.61 274	0.62 222	0.39 144	0.39 162	0.71 200	0.39 280	0.20 359	0.17 434	0.22 390	0.18 328	0.23 441	0.19 354

IGEV_Zeroshot_test	0.53 296	0.30 387	0.99 517	0.56 453	0.35 369	0.41 93	0.32 184	1.37 445	0.63 236	1.00 391	1.09 399	0.95 437	0.41 173	0.83 254	0.39 280	0.18 252	0.12 106	0.19 253	0.18 328	0.19 284	0.17 274

test_3	0.55 331	0.23 158	0.71 351	0.53 395	0.28 205	0.61 320	0.40 307	0.92 253	1.05 423	1.19 490	0.68 249	0.93 425	0.44 202	1.67 511	0.39 280	0.15 91	0.12 106	0.22 390	0.19 356	0.21 382	0.14 147

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 314	0.25 229	0.68 322	0.43 153	0.24 91	0.40 86	0.34 212	1.04 325	1.09 451	1.32 561	1.60 605	0.80 362	0.68 398	0.67 183	0.39 280	0.13 29	0.10 9	0.18 219	0.17 299	0.17 176	0.13 77

RT-Monster	0.45 231	0.23 158	0.47 135	0.44 192	0.40 454	0.51 227	0.25 87	0.87 230	1.01 403	0.87 350	0.86 307	0.68 323	0.41 173	0.67 183	0.40 290	0.16 137	0.14 293	0.15 65	0.13 144	0.14 46	0.17 274

UGAM-zero	1.00 575	0.30 387	0.93 493	0.47 250	0.30 257	0.57 288	0.25 87	2.25 688	0.63 236	1.01 397	1.10 405	2.73 701	1.85 687	6.26 700	0.40 290	0.17 197	0.14 293	0.19 253	0.15 216	0.16 128	0.17 274

rvit_stereo_0081_aga	0.44 222	0.34 492	0.73 370	0.51 351	0.41 465	0.50 207	0.40 307	0.81 203	0.57 211	0.58 260	0.56 202	0.53 239	0.43 190	0.66 179	0.40 290	0.26 535	0.21 530	0.22 390	0.20 400	0.26 492	0.18 305

AE-Stereo	0.49 266	0.27 299	0.67 318	0.60 505	0.39 442	0.67 371	0.46 403	1.18 392	1.09 451	0.47 200	0.75 275	0.69 329	0.47 230	0.59 139	0.40 290	0.16 137	0.15 359	0.21 349	0.20 400	0.19 284	0.15 195

EKT-Stereo	0.53 296	0.30 387	0.73 370	0.58 478	0.60 595	0.51 227	0.48 426	0.94 270	0.90 345	0.71 298	0.88 318	0.77 352	0.43 190	1.07 346	0.40 290	0.22 429	0.16 398	0.21 349	0.18 328	0.20 334	0.22 439

anonymousdsp2	0.53 296	0.27 299	0.74 387	0.48 284	0.29 230	0.76 423	0.47 413	1.61 520	0.82 320	0.77 315	0.77 280	0.75 346	0.47 230	1.03 331	0.40 290	0.18 252	0.13 221	0.18 219	0.13 144	0.19 284	0.18 305

KYRaft	0.75 476	0.28 329	0.62 283	0.56 453	0.29 230	0.67 371	0.86 617	0.94 270	0.84 325	1.62 646	2.21 674	1.16 513	1.02 569	1.57 491	0.40 290	0.20 359	0.13 221	0.22 390	0.28 583	0.20 334	1.02 711

iRaftStereo_RVC	0.47 250	0.26 264	0.64 293	0.50 319	0.29 230	0.53 246	0.33 197	1.05 333	0.77 299	0.84 341	1.00 353	0.55 251	0.37 150	0.81 247	0.40 290	0.17 197	0.12 106	0.22 390	0.20 400	0.19 284	0.15 195

sAnonymous2	0.55 331	0.56 618	1.46 631	0.60 505	0.51 539	0.48 169	0.52 461	0.79 187	0.68 266	0.50 226	0.67 246	0.46 188	0.62 371	0.59 139	0.40 290	0.22 429	0.17 434	0.22 390	0.21 447	0.86 698	0.56 670

CroCo_RVC	0.55 331	0.56 618	1.46 631	0.60 505	0.51 539	0.48 169	0.52 461	0.79 187	0.68 266	0.50 226	0.67 246	0.46 188	0.62 371	0.59 139	0.40 290	0.22 429	0.17 434	0.22 390	0.21 447	0.86 698	0.56 670

Weightmod	0.53 296	0.25 229	0.46 129	0.41 111	0.31 287	0.85 479	0.40 307	0.86 227	0.61 229	0.71 298	1.39 542	0.73 341	0.60 354	1.56 489	0.41 300	0.18 252	0.28 613	0.20 305	0.18 328	0.17 176	0.14 147

S	0.58 356	0.27 299	0.57 254	0.46 233	0.54 560	1.03 534	0.58 517	0.94 270	0.80 309	0.95 370	1.42 548	0.56 265	0.71 413	0.60 151	0.41 300	0.38 638	0.20 502	0.37 633	0.36 648	0.22 411	0.17 274

SMOE	0.52 280	0.25 229	0.55 229	0.47 250	0.22 51	0.92 498	0.65 548	0.92 253	0.81 313	0.71 298	1.21 464	0.69 329	0.67 397	0.55 119	0.41 300	0.28 567	0.15 359	0.38 637	0.19 356	0.23 441	0.18 305

tg	0.52 280	0.24 187	0.61 277	0.49 306	0.30 257	0.90 487	0.29 136	1.07 349	0.83 321	0.83 338	1.02 366	0.62 301	0.43 190	1.35 430	0.41 300	0.17 197	0.12 106	0.22 390	0.20 400	0.17 176	0.15 195

Occ-G	0.42 200	0.21 83	0.48 142	0.41 111	0.26 143	0.42 105	0.62 538	0.77 177	0.49 166	0.43 173	0.66 239	1.02 463	0.46 218	0.78 232	0.41 300	0.16 137	0.13 221	0.18 219	0.13 144	0.16 128	0.16 239

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 568	0.39 541	3.21 703	0.50 319	0.63 605	0.64 340	0.39 291	2.36 700	0.75 286	0.95 370	4.63 723	1.81 645	0.56 325	0.96 300	0.41 300	0.18 252	0.13 221	0.21 349	0.26 549	0.32 565	0.35 596

MyStereo06	0.61 371	0.28 329	0.95 502	0.56 453	0.46 510	0.61 320	0.73 576	1.78 574	0.67 260	1.03 405	1.12 418	1.13 508	0.56 325	0.78 232	0.41 300	0.17 197	0.16 398	0.23 431	0.20 400	0.22 411	0.20 392

DCRE	0.82 513	0.26 264	0.70 340	0.58 478	0.44 491	0.54 256	0.48 426	0.95 276	0.78 303	0.78 318	7.33 746	0.86 395	0.52 293	0.76 222	0.41 300	0.16 137	0.16 398	0.19 253	0.17 299	0.18 228	0.17 274

DisPM	0.66 414	0.28 329	0.72 358	0.61 521	0.35 369	0.62 330	0.45 393	1.02 313	0.99 394	1.56 634	1.10 405	0.80 362	0.59 350	2.37 590	0.41 300	0.23 457	0.14 293	0.23 431	0.21 447	0.20 334	0.25 490

RAFT+CT+SA	0.58 356	0.29 364	0.60 272	0.66 573	0.37 409	0.42 105	0.55 494	1.27 426	1.03 413	0.70 295	1.22 468	0.60 289	0.70 408	1.64 505	0.41 300	0.18 252	0.13 221	0.22 390	0.22 478	0.21 382	0.18 305

TRStereo	0.60 365	0.60 637	0.97 511	0.74 635	0.67 619	0.46 140	0.38 274	1.85 597	0.89 341	0.79 321	0.80 293	0.88 403	0.39 162	1.10 356	0.41 300	0.23 457	0.15 359	0.23 431	0.24 517	0.17 176	0.15 195

AnonymousM	0.59 362	1.11 701	0.41 70	0.44 192	0.32 313	0.43 115	0.47 413	1.05 333	0.64 241	0.98 383	0.63 226	0.67 321	0.43 190	0.59 139	0.41 300	0.20 359	0.15 359	1.84 733	0.84 721	0.14 46	0.13 77

raftrobust	0.52 280	0.25 229	0.56 240	0.65 567	0.52 552	0.49 186	0.34 212	0.98 296	0.91 351	1.30 547	0.87 313	0.63 304	0.81 460	0.78 232	0.41 300	0.19 310	0.15 359	0.16 116	0.14 185	0.15 86	0.16 239

EAI-Stereo	0.65 404	0.28 329	0.69 334	0.53 395	0.27 175	0.60 314	0.40 307	2.28 692	0.64 241	0.71 298	3.18 704	0.57 271	0.43 190	1.06 342	0.41 300	0.18 252	0.13 221	0.17 170	0.17 299	0.17 176	0.17 274

water-stereo	0.39 170	0.20 50	0.48 142	0.44 192	0.27 175	0.50 207	0.26 101	0.92 253	0.51 184	0.53 239	0.78 282	0.55 251	0.49 261	0.42 45	0.42 314	0.16 137	0.15 359	0.17 170	0.15 216	0.16 128	0.15 195

LL-Strereo2	0.52 280	0.33 467	0.69 334	0.52 373	0.37 409	0.70 392	0.30 148	1.13 373	0.67 260	0.94 368	0.78 282	0.91 415	0.42 181	1.05 340	0.42 314	0.17 197	0.16 398	0.29 559	0.25 531	0.21 382	0.16 239

TestStereo1	0.63 383	0.28 329	0.75 391	0.76 642	0.31 287	0.48 169	0.43 357	1.30 432	1.21 536	0.97 378	1.31 505	0.64 308	0.77 437	1.75 526	0.42 314	0.20 359	0.15 359	0.22 390	0.18 328	0.21 382	0.17 274

SA-5K	0.63 383	0.28 329	0.75 391	0.76 642	0.31 287	0.48 169	0.43 357	1.30 432	1.21 536	0.97 378	1.31 505	0.64 308	0.77 437	1.75 526	0.42 314	0.20 359	0.15 359	0.22 390	0.18 328	0.21 382	0.17 274

SA	0.66 414	0.30 387	0.82 433	0.61 521	0.30 257	0.58 295	0.38 274	1.44 467	1.30 583	0.96 373	1.36 530	0.66 316	0.95 532	1.85 541	0.42 314	0.19 310	0.15 359	0.25 497	0.23 501	0.21 382	0.17 274

GLC_STEREO	0.39 170	0.25 229	0.41 70	0.54 412	0.23 66	0.48 169	0.30 148	0.73 161	0.58 216	0.52 237	0.73 268	0.51 224	0.31 92	0.64 165	0.42 314	0.17 197	0.20 502	0.23 431	0.19 356	0.21 382	0.17 274

TransformOpticalFlow	0.96 558	0.28 329	0.89 478	0.52 373	0.31 287	0.66 365	0.54 476	1.75 559	1.12 465	1.09 422	1.44 558	1.37 567	1.01 562	6.70 714	0.42 314	0.19 310	0.12 106	0.20 305	0.19 356	0.18 228	0.19 354

test-1	0.52 280	0.26 264	1.04 544	0.56 453	0.32 313	0.61 320	0.38 274	1.10 359	0.91 351	0.78 318	1.01 358	0.77 352	0.52 293	0.60 151	0.42 314	0.17 197	0.14 293	0.20 305	0.17 299	0.20 334	0.23 459

s12784h	0.52 280	0.20 50	0.38 37	0.41 111	0.19 16	0.96 514	0.34 212	1.17 384	1.25 556	0.81 329	0.90 323	0.63 304	0.50 270	1.45 462	0.42 314	0.14 57	0.12 106	0.17 170	0.11 15	0.18 228	0.11 3

RALAANet	0.60 365	0.33 467	0.87 462	0.62 533	0.50 527	0.69 385	0.31 162	1.21 406	1.06 430	1.09 422	1.16 443	0.88 403	0.46 218	1.22 388	0.42 314	0.19 310	0.15 359	0.21 349	0.17 299	0.27 506	0.17 274

TestStereo-Hl	0.51 275	0.27 299	0.55 229	0.41 111	0.29 230	0.55 271	0.45 393	1.05 333	0.90 345	0.87 350	0.85 304	0.72 338	0.65 390	1.33 422	0.43 324	0.17 197	0.13 221	0.17 170	0.15 216	0.18 228	0.18 305

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 444	0.35 512	1.70 652	0.49 306	0.56 571	0.63 336	0.38 274	2.41 705	0.65 255	0.77 315	1.07 388	1.82 648	0.95 532	0.93 293	0.43 324	0.20 359	0.13 221	0.21 349	0.25 531	0.28 526	0.26 514

STrans-v2	1.04 591	0.28 329	0.96 508	0.49 306	0.32 313	0.68 379	0.79 594	2.47 710	1.12 465	1.12 438	1.46 567	1.40 570	1.46 651	6.70 714	0.43 324	0.18 252	0.13 221	0.20 305	0.18 328	0.18 228	0.18 305

AFF-stereo	0.58 356	0.25 229	0.64 293	0.46 233	0.29 230	0.34 50	0.38 274	1.15 378	1.14 482	1.17 481	1.60 605	1.10 494	0.71 413	0.97 308	0.43 324	0.13 29	0.11 40	0.19 253	0.19 356	0.17 176	0.14 147

Hybrid-DGEV-03	0.65 404	0.26 264	0.56 240	0.53 395	0.36 387	0.73 404	0.39 291	0.89 240	1.15 494	1.73 658	2.52 690	0.84 390	0.56 325	0.97 308	0.44 328	0.18 252	0.12 106	0.22 390	0.19 356	0.17 176	0.14 147

DLNR-FE	23.17 777	48.55 796	42.94 782	176.85 803	78.48 794	0.35 59	0.21 35	23.51 775	0.75 286	0.66 289	0.86 307	0.59 287	0.30 82	1.55 484	0.44 328	9.85 776	0.12 106	0.18 219	0.14 185	76.92 800	0.16 239

rvit_0105_6	0.53 296	0.37 529	0.98 516	0.65 567	0.38 431	0.51 227	0.51 450	0.77 177	1.20 529	0.54 245	0.55 199	0.65 311	0.53 302	0.94 296	0.44 328	0.32 598	0.32 644	0.28 548	0.24 517	0.28 526	0.21 416

rvit_stereo_0081	0.44 222	0.33 467	0.64 293	0.54 412	0.35 369	0.41 93	0.44 372	0.66 128	0.95 367	0.48 209	0.52 179	0.50 218	0.46 218	0.82 251	0.44 328	0.25 510	0.20 502	0.22 390	0.19 356	0.25 478	0.17 274

rvit_stereo_0082	0.44 222	0.33 467	0.64 293	0.54 412	0.35 369	0.41 93	0.44 372	0.66 128	0.95 367	0.48 209	0.52 179	0.50 218	0.46 218	0.82 251	0.44 328	0.25 510	0.20 502	0.22 390	0.19 356	0.25 478	0.17 274

rvit_stereo_0080	0.44 222	0.32 443	0.71 351	0.47 250	0.36 387	0.42 105	0.55 494	0.82 211	0.68 266	0.50 226	0.60 215	0.55 251	0.47 230	0.59 139	0.44 328	0.26 535	0.21 530	0.20 305	0.20 400	0.31 556	0.19 354

qqq1	0.72 444	0.30 387	0.86 450	0.46 233	0.26 143	0.82 461	0.43 357	2.05 652	1.39 624	1.23 510	1.47 568	0.98 447	0.95 532	1.71 520	0.44 328	0.24 482	0.20 502	0.18 219	0.15 216	0.18 228	0.18 305

fff1	0.72 444	0.30 387	0.86 450	0.46 233	0.26 143	0.82 461	0.43 357	2.05 652	1.39 624	1.23 510	1.47 568	0.98 447	0.95 532	1.71 520	0.44 328	0.24 482	0.20 502	0.18 219	0.15 216	0.18 228	0.18 305

whm_eth	0.44 222	0.32 443	0.71 351	0.47 250	0.36 387	0.42 105	0.55 494	0.82 211	0.68 266	0.50 226	0.60 215	0.55 251	0.47 230	0.59 139	0.44 328	0.26 535	0.21 530	0.20 305	0.20 400	0.31 556	0.19 354

DLNR_Zeroshot_test	23.17 777	48.52 795	43.29 783	176.68 802	78.69 795	0.35 59	0.21 35	23.41 774	0.75 286	0.66 289	0.86 307	0.59 287	0.30 82	1.56 489	0.44 328	9.57 772	0.12 106	0.18 219	0.14 185	76.92 800	0.16 239

PSM-AAD	0.79 498	0.27 299	0.53 200	0.55 437	0.28 205	0.77 430	1.24 677	0.99 299	0.91 351	1.66 651	1.57 599	0.81 369	2.19 707	1.65 506	0.44 328	0.19 310	0.14 293	0.38 637	0.32 621	0.21 382	0.70 694

Prome-Stereo	0.75 476	0.27 299	0.53 200	0.55 437	0.32 313	0.59 306	0.97 644	0.89 240	0.88 338	1.45 607	2.46 687	0.91 415	1.41 644	1.58 493	0.44 328	0.18 252	0.13 221	0.19 253	0.17 299	0.20 334	0.92 707

CREStereo++_RVC	0.47 250	0.21 83	0.38 37	0.45 213	0.38 431	0.45 132	0.25 87	0.75 170	1.29 577	0.80 324	1.21 464	0.47 196	0.37 150	0.53 108	0.44 328	0.16 137	0.11 40	0.15 65	0.80 718	0.18 228	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
R-Stereo Train	0.57 349	0.26 264	0.63 286	0.54 412	0.36 387	0.69 385	0.54 476	1.22 414	0.72 278	1.61 642	1.50 578	0.75 346	0.53 302	0.64 165	0.44 328	0.18 252	0.15 359	0.17 170	0.15 216	0.17 176	0.17 274

RAFT-Stereo	0.57 349	0.26 264	0.63 286	0.54 412	0.36 387	0.69 385	0.54 476	1.22 414	0.72 278	1.61 642	1.50 578	0.75 346	0.53 302	0.64 165	0.44 328	0.18 252	0.15 359	0.17 170	0.15 216	0.17 176	0.17 274
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
TestStereo_HLe17	0.54 314	0.24 187	1.22 583	0.41 111	0.30 257	0.61 320	0.41 326	1.22 414	1.09 451	0.61 274	0.86 307	0.53 239	0.46 218	1.33 422	0.45 343	0.19 310	0.12 106	0.18 219	0.16 267	0.18 228	0.18 305

rvit_0105_4	0.56 340	0.38 536	1.06 549	0.66 573	0.38 431	0.53 246	0.53 469	0.84 222	1.17 507	0.56 256	0.61 218	0.72 338	0.59 350	0.98 311	0.45 343	0.32 598	0.33 649	0.29 559	0.25 531	0.29 537	0.23 459

plain	0.46 240	0.27 299	1.01 527	0.50 319	0.40 454	0.35 59	0.37 266	0.87 230	0.56 209	0.43 173	0.76 277	0.42 165	0.40 169	1.13 367	0.45 343	0.21 397	0.15 359	0.24 456	0.19 356	0.24 461	0.16 239

MIF-Stereo (partial)	0.45 231	0.25 229	0.70 340	0.50 319	0.52 552	0.35 59	0.26 101	0.91 250	0.59 226	0.45 188	0.71 262	0.51 224	0.51 285	1.11 359	0.45 343	0.20 359	0.16 398	0.23 431	0.20 400	0.24 461	0.18 305

knoymous	0.51 275	0.29 364	0.47 135	0.43 153	0.30 257	0.55 271	0.55 494	1.02 313	0.77 299	0.98 383	0.85 304	0.94 428	0.56 325	0.85 265	0.45 343	0.20 359	0.14 293	0.26 516	0.14 185	0.23 441	0.23 459

test_5	0.65 404	0.30 387	0.75 391	0.67 585	0.50 527	0.92 498	0.52 461	1.39 453	1.12 465	0.76 309	1.11 411	1.00 454	0.90 506	1.53 480	0.45 343	0.18 252	0.13 221	0.23 431	0.22 478	0.21 382	0.19 354

LCNet	0.72 444	0.28 329	0.52 189	0.55 437	0.31 287	0.69 385	0.54 476	1.00 303	0.88 338	1.19 490	1.34 522	0.97 445	1.34 639	2.56 604	0.45 343	0.18 252	0.13 221	0.21 349	0.25 531	0.27 506	0.73 697

Patchmatch Stereo++	0.55 331	0.30 387	0.73 370	0.50 319	0.27 175	0.65 356	0.29 136	1.05 333	0.64 241	1.12 438	0.96 336	0.83 381	0.60 354	1.37 437	0.45 343	0.22 429	0.14 293	0.24 456	0.20 400	0.26 492	0.18 305
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	0.54 314	0.30 387	0.73 370	0.50 319	0.27 175	0.65 356	0.41 326	1.04 325	0.64 241	1.12 438	0.96 336	0.82 374	0.61 365	1.06 342	0.45 343	0.22 429	0.14 293	0.24 456	0.20 400	0.26 492	0.18 305

ROB_FTStereo	0.54 314	0.30 387	0.73 370	0.50 319	0.27 175	0.64 340	0.25 87	1.05 333	0.64 241	1.12 438	0.95 332	0.82 374	0.61 365	1.15 370	0.45 343	0.22 429	0.14 293	0.24 456	0.20 400	0.26 492	0.18 305

HUI-Stereo	0.52 280	0.30 387	0.73 370	0.50 319	0.27 175	0.65 356	0.30 148	1.04 325	0.64 241	1.12 438	0.96 336	0.83 381	0.60 354	0.79 237	0.45 343	0.22 429	0.14 293	0.24 456	0.20 400	0.26 492	0.18 305

SST-Stereo	0.83 520	0.28 329	0.72 358	0.59 493	0.31 287	0.72 399	0.26 101	1.09 356	0.86 329	1.47 610	1.10 405	1.00 454	0.87 493	5.73 692	0.45 343	0.22 429	0.13 221	0.23 431	0.19 356	0.23 441	0.18 305

iRAFT	0.55 331	0.30 387	0.73 370	0.50 319	0.27 175	0.65 356	0.29 136	1.05 333	0.64 241	1.12 438	0.96 336	0.83 381	0.60 354	1.37 437	0.45 343	0.22 429	0.14 293	0.24 456	0.20 400	0.26 492	0.18 305

RAFT-IKP	0.54 314	0.30 387	0.73 370	0.50 319	0.27 175	0.59 306	0.36 240	1.04 325	0.64 241	1.12 438	0.96 336	0.83 381	0.61 365	1.22 388	0.45 343	0.22 429	0.14 293	0.24 456	0.20 400	0.26 492	0.18 305

TestStereo	0.64 396	0.39 541	0.71 351	0.51 351	0.27 175	0.56 283	0.42 333	1.03 318	0.91 351	0.80 324	1.00 353	0.68 323	0.52 293	3.25 634	0.45 343	0.22 429	0.15 359	0.24 456	0.18 328	0.27 506	0.16 239

monster_256*512	0.50 272	0.31 424	0.53 200	0.51 351	0.35 369	0.51 227	0.46 403	1.03 318	0.92 358	0.59 268	0.87 313	1.10 494	0.69 402	0.69 188	0.46 358	0.16 137	0.13 221	0.21 349	0.18 328	0.20 334	0.18 305

HLf8	0.51 275	0.25 229	0.96 508	0.40 90	0.33 337	0.62 330	0.36 240	1.17 384	1.07 435	0.61 274	0.83 296	0.56 265	0.44 202	0.99 318	0.46 358	0.20 359	0.13 221	0.17 170	0.14 185	0.19 284	0.21 416

rvit_stereo_0083	0.47 250	0.33 467	0.81 429	0.56 453	0.36 387	0.50 207	0.44 372	0.68 140	0.95 367	0.49 217	0.57 207	0.55 251	0.49 261	0.88 274	0.46 358	0.25 510	0.25 590	0.24 456	0.20 400	0.24 461	0.17 274

GCST	1.08 598	1.47 723	0.93 493	1.73 729	1.14 709	1.30 595	0.31 162	1.33 434	1.16 504	1.29 538	0.97 345	0.98 447	0.49 261	2.08 563	0.46 358	1.19 728	0.70 728	1.30 728	0.85 723	1.02 708	0.89 706

FTStereo	0.91 547	0.26 264	0.56 240	0.54 412	0.33 337	0.66 365	1.87 718	1.00 303	0.75 286	1.75 660	4.15 718	1.04 472	1.65 670	1.57 491	0.46 358	0.19 310	0.16 398	0.23 431	0.21 447	0.18 228	0.63 684

ROB_FTStereo_v2	0.54 314	0.30 387	0.73 370	0.50 319	0.27 175	0.64 340	0.42 333	1.05 333	0.64 241	1.12 438	0.96 336	0.83 381	0.60 354	1.12 364	0.46 358	0.22 429	0.14 293	0.24 456	0.20 400	0.26 492	0.18 305

RAFT_R40	0.83 520	0.28 329	0.73 370	0.59 493	0.31 287	0.69 385	0.44 372	1.10 359	0.95 367	1.47 610	1.10 405	1.00 454	0.85 480	5.53 685	0.46 358	0.22 429	0.13 221	0.23 431	0.20 400	0.23 441	0.18 305

iGMRVC	0.56 340	0.30 387	0.73 370	0.50 319	0.27 175	0.65 356	0.38 274	1.05 333	0.64 241	1.12 438	0.96 336	0.83 381	0.60 354	1.52 476	0.46 358	0.22 429	0.14 293	0.24 456	0.20 400	0.26 492	0.18 305

GMM-Stereo	0.74 467	0.25 229	0.59 268	0.54 412	0.34 361	0.72 399	0.99 649	1.01 311	0.87 334	1.36 580	1.78 638	1.12 502	0.81 460	2.09 564	0.46 358	0.18 252	0.12 106	0.25 497	0.25 531	0.20 334	0.85 705

GGDA	0.49 266	0.25 229	0.53 200	0.41 111	0.29 230	0.57 288	0.33 197	0.98 296	0.97 381	0.81 329	0.89 322	0.61 294	0.51 285	1.26 401	0.47 367	0.18 252	0.13 221	0.16 116	0.15 216	0.18 228	0.18 305

CroCo-Stereo Lap2	0.44 222	0.34 492	0.77 409	0.61 521	0.79 660	0.28 28	0.35 223	0.75 170	0.71 276	0.38 141	0.50 167	0.72 338	0.55 317	0.57 130	0.47 367	0.17 197	0.18 460	0.19 253	0.16 267	0.21 382	0.20 392

HHNet	0.62 375	0.26 264	0.63 286	0.43 153	0.45 498	0.50 207	0.58 517	1.07 349	1.01 403	1.25 522	2.23 675	0.70 334	0.61 365	1.07 346	0.47 367	0.20 359	0.13 221	0.23 431	0.19 356	0.19 284	0.30 561

RAFT-345	0.84 525	0.25 229	0.66 312	0.50 319	0.27 175	0.54 256	0.42 333	0.83 216	1.11 461	1.32 561	2.34 680	0.86 395	0.54 309	5.72 691	0.47 367	0.18 252	0.13 221	0.22 390	0.17 299	0.17 176	0.16 239

raft+_RVC	0.53 296	0.26 264	0.54 214	0.60 505	0.47 515	0.54 256	0.54 476	1.27 426	0.99 394	0.76 309	1.03 376	0.70 334	0.56 325	0.93 293	0.47 367	0.18 252	0.14 293	0.19 253	0.18 328	0.18 228	0.15 195

RALCasStereoNet	0.54 314	0.30 387	0.66 312	0.59 493	0.51 539	0.61 320	0.52 461	0.94 270	0.93 361	0.70 295	1.01 358	0.78 356	0.44 202	1.33 422	0.47 367	0.20 359	0.16 398	0.18 219	0.16 267	0.20 334	0.19 354

TestStereo_HL2	0.51 275	0.27 299	0.56 240	0.42 133	0.32 313	0.57 288	0.34 212	1.00 303	0.91 351	0.82 335	0.87 313	0.61 294	0.50 270	1.55 484	0.48 373	0.19 310	0.13 221	0.16 116	0.14 185	0.18 228	0.19 354

Hybrid-DGEV-2	0.65 404	0.31 424	0.73 370	0.60 505	0.37 409	1.08 546	0.28 125	1.45 472	1.40 629	1.32 561	0.85 304	1.03 467	1.01 562	1.05 340	0.48 373	0.18 252	0.15 359	0.22 390	0.19 356	0.17 176	0.15 195

FlowAnything_test	0.39 170	0.26 264	0.61 277	0.59 493	0.33 337	0.62 330	0.36 240	0.62 93	0.40 112	0.45 188	0.36 78	0.45 184	0.37 150	0.53 108	0.48 373	0.24 482	0.18 460	0.28 548	0.33 631	0.21 382	0.19 354

Selective-RAFT	0.52 280	0.28 329	0.79 422	0.55 437	0.27 175	0.91 491	0.33 197	0.80 196	0.88 338	0.58 260	0.63 226	0.81 369	0.77 437	1.29 411	0.48 373	0.19 310	0.14 293	0.17 170	0.15 216	0.19 284	0.17 274

NF-Stereo	0.80 501	0.30 387	0.75 391	0.60 505	0.31 287	0.64 340	0.44 372	1.21 406	0.90 345	1.29 538	1.02 366	0.82 374	0.57 338	5.40 683	0.48 373	0.23 457	0.14 293	0.24 456	0.20 400	0.20 334	0.30 561

OCTAStereo	0.80 501	0.30 387	0.75 391	0.60 505	0.31 287	0.64 340	0.44 372	1.21 406	0.90 345	1.29 538	1.01 358	0.82 374	0.57 338	5.35 677	0.48 373	0.24 482	0.14 293	0.24 456	0.20 400	0.20 334	0.30 561

GrayStereo	0.82 513	0.26 264	0.58 262	0.63 543	0.37 409	0.76 423	1.86 717	1.11 366	0.87 334	1.99 683	1.89 652	1.08 481	1.82 686	1.39 448	0.48 373	0.19 310	0.14 293	0.19 253	0.21 447	0.18 228	0.39 617

RE-Stereo	0.80 501	0.30 387	0.75 391	0.60 505	0.31 287	0.64 340	0.44 372	1.21 406	0.90 345	1.29 538	1.01 358	0.81 369	0.57 338	5.37 680	0.48 373	0.24 482	0.14 293	0.24 456	0.20 400	0.20 334	0.30 561

TVStereo	0.80 501	0.30 387	0.75 391	0.60 505	0.31 287	0.64 340	0.44 372	1.21 406	0.90 345	1.29 538	1.01 358	0.81 369	0.57 338	5.37 680	0.48 373	0.24 482	0.14 293	0.24 456	0.20 400	0.20 334	0.30 561

sCroCo_RVC	0.49 266	0.40 548	1.02 534	0.65 567	0.60 595	0.52 235	0.40 307	0.83 216	0.61 229	0.44 180	0.74 273	0.49 212	0.50 270	0.63 164	0.48 373	0.26 535	0.27 605	0.23 431	0.22 478	0.29 537	0.25 490

RT-IGEV	0.77 484	0.28 329	0.93 493	0.55 437	0.33 337	1.01 527	0.83 608	2.03 651	0.93 361	1.28 531	1.58 602	1.77 641	1.17 601	1.04 337	0.49 383	0.23 457	0.16 398	0.21 349	0.17 299	0.19 284	0.26 514

StereoVision	0.65 404	0.34 492	0.86 450	0.59 493	0.40 454	0.50 207	0.41 326	1.09 356	0.93 361	0.71 298	2.50 689	0.82 374	0.57 338	1.03 331	0.49 383	0.25 510	0.28 613	0.29 559	0.28 583	0.36 588	0.20 392

PFNet+	0.59 362	0.28 329	0.77 409	0.53 395	0.30 257	0.59 306	0.31 162	0.92 253	1.14 482	1.33 571	1.10 405	0.79 360	0.57 338	1.31 414	0.49 383	0.25 510	0.17 434	0.28 548	0.26 549	0.21 382	0.25 490

OMP-Stereo	0.94 554	0.33 467	0.72 358	0.90 689	0.31 287	0.49 186	0.36 240	1.16 380	1.06 430	1.58 640	1.12 418	1.46 587	0.69 402	6.94 717	0.49 383	0.19 310	0.14 293	0.24 456	0.18 328	0.20 334	0.14 147

NRIStereo	0.60 365	0.29 364	0.69 334	0.53 395	0.28 205	0.63 336	0.33 197	1.08 355	0.87 334	1.14 456	0.87 313	0.91 415	0.59 350	2.24 579	0.49 383	0.20 359	0.14 293	0.21 349	0.19 356	0.21 382	0.17 274

ASMatch	0.88 539	0.26 264	0.69 334	0.51 351	0.35 369	0.48 169	0.37 266	1.12 369	0.92 358	1.10 430	3.28 706	0.96 443	0.98 549	4.90 669	0.49 383	0.19 310	0.16 398	0.22 390	0.19 356	0.19 284	0.27 526

DN-CSS_ROB	0.64 396	0.32 443	1.05 545	0.55 437	0.40 454	0.54 256	0.45 393	1.21 406	0.93 361	1.03 405	1.47 568	0.69 329	0.63 378	1.76 531	0.49 383	0.18 252	0.14 293	0.25 497	0.22 478	0.22 411	0.20 392

rvit_0105_5	0.58 356	0.39 541	1.05 545	0.66 573	0.37 409	0.58 295	0.56 502	0.94 270	1.18 515	0.64 282	0.68 249	0.75 346	0.63 378	0.88 274	0.50 390	0.32 598	0.32 644	0.30 573	0.27 562	0.28 526	0.25 490

rvit_stereo_ft	0.47 250	0.35 512	0.87 462	0.67 585	0.42 471	0.40 86	0.59 527	0.81 203	0.74 285	0.46 195	0.55 199	0.57 271	0.49 261	0.65 176	0.50 390	0.25 510	0.17 434	0.22 390	0.22 478	0.24 461	0.17 274

RAFT-RH_RVC	1.03 588	0.24 187	0.67 318	0.49 306	0.28 205	0.81 459	0.33 197	0.83 216	1.08 442	2.05 687	4.65 725	1.04 472	0.57 338	5.98 699	0.50 390	0.18 252	0.13 221	0.26 516	0.20 400	0.16 128	0.17 274

CRE-IMP	0.55 331	0.30 387	0.74 387	0.52 373	0.29 230	0.79 441	0.25 87	1.04 325	0.72 278	1.09 422	0.95 332	0.81 369	0.57 338	1.10 356	0.50 390	0.21 397	0.14 293	0.23 431	0.19 356	0.28 526	0.22 439

ARAFT	0.77 484	0.36 522	1.49 638	0.51 351	0.31 287	0.90 487	0.82 605	1.90 612	1.06 430	1.62 646	1.24 474	1.02 463	0.64 382	1.84 538	0.50 390	0.18 252	0.14 293	0.28 548	0.27 562	0.17 176	0.16 239

SME	0.62 375	0.29 364	0.51 175	0.61 521	0.25 121	1.23 583	0.44 372	1.17 384	1.12 465	0.89 354	1.12 418	0.66 316	0.74 421	1.55 484	0.51 395	0.19 310	0.20 502	0.23 431	0.23 501	0.24 461	0.20 392

test_sample2	0.62 375	0.29 364	0.74 387	0.50 319	0.28 205	0.80 450	0.61 535	1.61 520	1.00 400	0.88 352	0.99 348	0.94 428	0.83 473	1.16 374	0.51 395	0.23 457	0.18 460	0.22 390	0.21 447	0.23 441	0.22 439

UniTT-Stereo	0.36 146	0.23 158	0.59 268	0.48 284	0.36 387	0.40 86	0.32 184	0.53 42	0.49 166	0.54 245	0.55 199	0.36 117	0.31 92	0.58 137	0.51 395	0.20 359	0.15 359	0.17 170	0.15 216	0.19 284	0.15 195

riskmin	0.56 340	0.27 299	0.60 272	0.43 153	0.31 287	0.83 467	0.42 333	1.14 375	1.04 418	0.73 308	0.75 275	1.11 501	1.01 562	0.81 247	0.51 395	0.20 359	0.14 293	0.24 456	0.15 216	0.24 461	0.25 490

ADStereo(finetuned)	0.57 349	0.24 187	1.06 549	0.43 153	0.24 91	0.49 186	0.35 223	1.05 333	1.30 583	1.12 438	1.03 376	0.58 278	1.20 612	0.84 259	0.51 395	0.16 137	0.13 221	0.17 170	0.13 144	0.18 228	0.19 354

IIG-Stereo	0.96 558	0.31 424	0.72 358	0.88 683	0.33 337	0.61 320	0.26 101	1.19 403	1.03 413	1.69 654	1.37 533	1.46 587	0.75 425	6.96 719	0.51 395	0.19 310	0.14 293	0.23 431	0.18 328	0.20 334	0.14 147

Pruner-Stereo	0.62 375	0.29 364	0.70 340	0.61 521	0.31 287	0.63 336	0.43 357	1.17 384	0.99 394	1.53 624	1.08 394	0.95 437	0.55 317	1.35 430	0.51 395	0.23 457	0.14 293	0.24 456	0.21 447	0.21 382	0.23 459

rafts_anoy	0.52 280	0.29 364	0.59 268	0.59 493	0.50 527	0.53 246	0.40 307	1.11 366	1.03 413	0.84 341	0.83 296	0.68 323	0.54 309	0.72 204	0.51 395	0.19 310	0.14 293	0.24 456	0.26 549	0.21 382	0.18 305

DCANet-4	0.54 314	0.26 264	1.07 554	0.42 133	0.24 91	0.48 169	0.36 240	0.99 299	1.30 583	1.10 430	1.02 366	0.56 265	0.75 425	0.73 210	0.52 403	0.16 137	0.13 221	0.17 170	0.13 144	0.15 86	0.19 354

fff	0.53 296	0.24 187	0.70 340	0.43 153	0.24 91	0.48 169	0.36 240	1.07 349	1.25 556	1.10 430	1.02 366	0.57 271	1.06 580	0.73 210	0.52 403	0.16 137	0.13 221	0.17 170	0.13 144	0.15 86	0.19 354

MIPNet	0.56 340	0.28 329	0.94 498	0.49 306	0.33 337	0.66 365	0.38 274	1.35 441	1.08 442	1.06 411	0.92 326	0.60 289	0.79 450	0.73 210	0.52 403	0.17 197	0.14 293	0.19 253	0.16 267	0.18 228	0.17 274

IPLGR	0.58 356	0.27 299	1.14 574	0.48 284	0.28 205	0.65 356	0.33 197	1.22 414	1.13 479	1.18 486	1.05 382	0.69 329	0.66 394	0.96 300	0.52 403	0.17 197	0.15 359	0.20 305	0.17 299	0.20 334	0.18 305

DCANet	0.54 314	0.24 187	0.70 340	0.43 153	0.24 91	0.49 186	0.36 240	1.05 333	1.30 583	1.12 438	1.03 376	0.58 278	0.92 512	0.81 247	0.52 403	0.16 137	0.13 221	0.17 170	0.13 144	0.18 228	0.19 354

csc	0.53 296	0.24 187	0.70 340	0.43 153	0.24 91	0.48 169	0.36 240	1.07 349	1.25 556	1.10 430	1.02 366	0.57 271	1.06 580	0.73 210	0.52 403	0.16 137	0.13 221	0.17 170	0.13 144	0.15 86	0.19 354

cscssc	0.53 296	0.24 187	0.70 340	0.43 153	0.24 91	0.48 169	0.36 240	1.07 349	1.25 556	1.10 430	1.02 366	0.57 271	1.06 580	0.73 210	0.52 403	0.16 137	0.13 221	0.17 170	0.13 144	0.15 86	0.19 354

FACV-RUCA	0.63 383	0.34 492	0.82 433	0.62 533	0.65 610	0.81 459	0.41 326	1.44 467	1.07 435	0.86 349	1.14 429	0.61 294	0.69 402	0.80 240	0.53 410	0.28 567	0.19 481	0.47 668	0.21 447	0.35 581	0.25 490

PSM-softLoss	0.78 492	0.31 424	0.77 409	0.58 478	0.32 313	0.56 283	0.40 307	1.18 392	0.70 272	1.24 517	1.07 388	0.83 381	0.52 293	5.36 678	0.53 410	0.24 482	0.15 359	0.25 497	0.22 478	0.20 334	0.25 490

KMStereo	0.78 492	0.31 424	0.77 409	0.58 478	0.32 313	0.56 283	0.40 307	1.18 392	0.70 272	1.24 517	1.07 388	0.83 381	0.52 293	5.36 678	0.53 410	0.24 482	0.15 359	0.25 497	0.22 478	0.20 334	0.25 490

IRAFT_RVC	0.88 539	0.28 329	0.76 401	0.63 543	0.31 287	0.65 356	1.02 654	1.22 414	0.94 365	1.22 504	1.04 379	1.01 461	0.98 549	5.82 694	0.53 410	0.22 429	0.12 106	0.25 497	0.20 400	0.20 334	0.19 354

Anonymous3	0.61 371	0.44 565	1.11 566	0.59 493	0.49 520	0.93 504	0.65 548	0.93 264	0.81 313	0.72 306	0.88 318	0.65 311	0.69 402	1.06 342	0.53 410	0.35 625	0.30 630	0.26 516	0.26 549	0.31 556	0.27 526

SFCPSM	0.70 435	0.28 329	1.02 534	0.51 351	0.38 431	1.37 605	0.66 554	2.00 640	1.03 413	1.17 481	1.21 464	0.82 374	0.78 445	1.03 331	0.53 410	0.21 397	0.17 434	0.22 390	0.24 517	0.21 382	0.19 354

Selective-IGEV-i1	0.66 414	0.27 299	0.86 450	0.54 412	0.33 337	1.01 527	0.78 590	1.75 559	1.18 515	0.88 352	1.19 456	1.19 518	0.56 325	0.98 311	0.54 416	0.19 310	0.16 398	0.20 305	0.17 299	0.19 284	0.20 392

CASS	0.65 404	0.34 492	0.72 358	0.56 453	0.27 175	0.78 435	0.42 333	1.59 513	0.86 329	1.30 547	1.25 478	0.87 399	0.84 477	0.84 259	0.54 416	0.35 625	0.19 481	0.26 516	0.21 447	0.28 526	0.42 627
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
UDGNet	0.72 444	1.17 707	0.80 428	0.77 645	0.41 465	0.77 430	0.38 274	0.97 290	1.34 598	0.81 329	0.88 318	0.71 337	0.60 354	1.21 387	0.54 416	0.52 682	0.19 481	1.02 723	0.26 549	0.71 689	0.31 571

PFNet	0.91 547	0.26 264	1.10 564	0.63 543	0.32 313	0.64 340	0.56 502	1.17 384	0.99 394	1.47 610	1.08 394	0.98 447	0.69 402	6.62 709	0.54 416	0.20 359	0.12 106	0.24 456	0.19 356	0.20 334	0.17 274

DeepStereo_RVC	0.55 331	0.29 364	0.72 358	0.51 351	0.30 257	0.59 306	0.33 197	1.03 318	0.70 272	1.16 472	0.93 329	0.83 381	0.94 527	0.96 300	0.54 416	0.21 397	0.14 293	0.21 349	0.19 356	0.24 461	0.24 475

ManiGeoR	0.52 280	0.24 187	0.97 511	0.41 111	0.34 361	0.54 256	0.35 223	1.16 380	1.05 423	0.54 245	0.84 300	0.55 251	0.50 270	1.38 441	0.55 421	0.18 252	0.13 221	0.17 170	0.14 185	0.17 176	0.19 354

HLf10	0.52 280	0.24 187	0.97 511	0.41 111	0.34 361	0.54 256	0.35 223	1.16 380	1.05 423	0.54 245	0.84 300	0.55 251	0.50 270	1.38 441	0.55 421	0.18 252	0.13 221	0.17 170	0.14 185	0.17 176	0.19 354

NLSM1	0.49 266	0.25 229	0.55 229	0.48 284	1.08 700	0.83 467	0.31 162	0.83 216	0.66 258	0.51 233	0.76 277	0.47 196	0.48 244	0.98 311	0.55 421	0.18 252	0.19 481	0.21 349	0.18 328	0.20 334	0.15 195

FSD	0.54 314	0.52 601	0.65 300	0.62 533	0.50 527	0.54 256	0.58 517	0.65 119	0.53 198	0.54 245	0.52 179	0.56 265	0.52 293	0.57 130	0.55 421	0.51 680	0.47 701	0.50 673	0.49 685	0.50 651	0.49 654

GANet-ADL	0.60 365	0.35 512	0.72 358	0.64 552	0.40 454	0.68 379	0.51 450	1.49 480	1.12 465	0.95 370	1.08 394	0.91 415	0.57 338	0.76 222	0.55 421	0.26 535	0.18 460	0.18 219	0.16 267	0.23 441	0.25 490

GMStereo	0.55 331	0.45 572	0.94 498	0.50 319	0.32 313	0.64 340	0.43 357	1.00 303	1.40 629	0.82 335	0.73 268	0.51 224	0.45 209	0.85 265	0.55 421	0.24 482	0.15 359	0.20 305	0.21 447	0.31 556	0.24 475
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
rvit_0105_3	0.63 383	0.44 565	1.08 558	0.72 623	0.40 454	0.64 340	0.71 572	1.03 318	1.17 507	0.82 335	0.70 259	0.80 362	0.70 408	0.91 282	0.56 427	0.35 625	0.34 651	0.34 613	0.32 621	0.27 506	0.28 540

RAFT	0.64 396	0.30 387	0.73 370	0.59 493	0.33 337	0.68 379	0.58 517	1.04 325	0.76 295	1.08 416	1.19 456	1.65 626	0.93 521	1.06 342	0.56 427	0.21 397	0.18 460	0.27 533	0.24 517	0.22 411	0.17 274

iResNetv2_ROB	0.80 501	0.37 529	1.71 654	0.56 453	0.37 409	0.94 505	0.64 546	1.73 550	1.34 598	1.23 510	1.42 548	1.26 539	0.92 512	1.85 541	0.56 427	0.23 457	0.15 359	0.19 253	0.14 185	0.24 461	0.19 354

NLMM1	0.56 340	0.27 299	0.60 272	0.47 250	0.74 640	0.68 379	0.43 357	1.83 592	1.04 418	0.59 268	0.62 222	0.51 224	0.47 230	1.33 422	0.57 430	0.18 252	0.21 530	0.20 305	0.17 299	0.20 334	0.15 195

11t1	0.52 280	0.28 329	0.68 322	0.51 351	0.28 205	0.83 467	0.39 291	1.22 414	0.63 236	0.84 341	0.74 273	0.68 323	0.68 398	0.91 282	0.57 430	0.21 397	0.18 460	0.19 253	0.16 267	0.20 334	0.21 416

PCWNet_CMD	0.66 414	0.32 443	0.88 471	0.49 306	0.37 409	0.78 435	0.40 307	1.42 460	1.31 587	1.16 472	1.31 505	1.25 535	0.62 371	0.89 279	0.57 430	0.20 359	0.16 398	0.27 533	0.19 356	0.40 609	0.25 490

MSMDNet	0.66 414	0.32 443	0.87 462	0.49 306	0.37 409	0.79 441	0.40 307	1.43 466	1.31 587	1.15 462	1.31 505	1.24 531	0.63 378	0.88 274	0.57 430	0.21 397	0.16 398	0.26 516	0.19 356	0.39 605	0.24 475

xyz-stereo-finetune	0.48 256	0.25 229	0.54 214	0.42 133	0.23 66	0.80 450	0.42 333	0.80 196	0.80 309	0.61 274	0.62 222	0.54 245	0.43 190	1.70 518	0.58 434	0.15 91	0.15 359	0.19 253	0.15 216	0.16 128	0.15 195

mmm	0.63 383	0.35 512	0.72 358	0.51 351	0.30 257	0.86 481	0.54 476	1.59 513	0.86 329	1.07 415	1.38 538	0.79 360	0.75 425	0.91 282	0.58 434	0.22 429	0.18 460	0.29 559	0.25 531	0.25 478	0.23 459

111	0.60 365	0.23 158	0.70 340	0.43 153	0.24 91	0.72 399	0.42 333	1.18 392	1.41 635	0.80 324	1.38 538	1.10 494	0.79 450	0.96 300	0.58 434	0.18 252	0.13 221	0.17 170	0.15 216	0.17 176	0.19 354

rvit_stereo_0075_2	0.64 396	0.46 574	1.05 545	0.66 573	0.66 615	0.53 246	0.48 426	1.20 405	1.12 465	0.76 309	0.92 326	0.78 356	0.53 302	1.03 331	0.59 437	0.37 633	0.28 613	0.40 651	0.31 613	0.37 592	0.32 579

1test111	0.54 314	0.31 424	0.50 163	0.54 412	0.26 143	1.18 572	0.51 450	1.42 460	0.78 303	0.58 260	0.79 288	0.48 203	0.88 498	0.88 274	0.59 437	0.20 359	0.12 106	0.25 497	0.15 216	0.22 411	0.21 416

GMStereo_Zeroshot	0.67 425	0.61 639	1.01 527	0.64 552	0.37 409	0.84 476	0.35 223	1.05 333	1.12 465	1.12 438	1.06 384	1.27 543	0.54 309	1.19 382	0.59 437	0.32 598	0.17 434	0.31 579	0.18 328	0.52 659	0.22 439

CFNet_ucs	0.70 435	0.33 467	0.88 471	0.50 319	0.43 482	0.74 409	0.44 372	1.60 517	1.29 577	1.22 504	1.54 589	1.09 491	0.63 378	0.99 318	0.59 437	0.25 510	0.20 502	0.37 633	0.21 447	0.40 609	0.28 540

anonymousa	0.72 444	0.27 299	0.75 391	0.47 250	0.63 605	1.43 619	0.45 393	1.24 421	0.89 341	1.28 531	1.75 635	1.62 615	1.13 597	0.69 188	0.59 437	0.19 310	0.16 398	0.23 431	0.25 531	0.20 334	0.18 305

qqq	0.57 349	0.34 492	0.71 351	0.47 250	0.27 175	0.64 340	0.62 538	1.42 460	0.78 303	0.80 324	0.92 326	0.95 437	0.77 437	0.88 274	0.59 437	0.21 397	0.20 502	0.24 456	0.23 501	0.22 411	0.21 416

CFNet_pseudo	0.66 414	0.32 443	0.86 450	0.48 284	0.39 442	0.70 392	0.40 307	1.33 434	1.22 543	1.16 472	1.34 522	1.24 531	0.64 382	0.98 311	0.59 437	0.21 397	0.16 398	0.33 603	0.19 356	0.36 588	0.25 490

ccs_rob	0.66 414	0.33 467	0.86 450	0.48 284	0.39 442	0.70 392	0.40 307	1.33 434	1.22 543	1.16 472	1.34 522	1.23 529	0.64 382	0.98 311	0.59 437	0.21 397	0.16 398	0.35 622	0.20 400	0.37 592	0.25 490

WQFJX1	0.57 349	0.26 264	0.54 214	0.48 284	0.72 632	0.68 379	0.47 413	2.46 709	0.71 276	0.54 245	0.50 167	0.53 239	0.51 285	1.36 435	0.60 445	0.18 252	0.20 502	0.20 305	0.16 267	0.20 334	0.20 392

WQFJX	0.51 275	0.27 299	0.52 189	0.46 233	0.87 680	0.75 415	0.39 291	1.29 431	0.77 299	0.53 239	0.52 179	0.55 251	0.55 317	0.95 299	0.60 445	0.17 197	0.19 481	0.19 253	0.16 267	0.19 284	0.18 305

DAS	0.84 525	0.34 492	1.03 539	0.64 552	0.69 627	0.77 430	0.63 543	1.54 502	1.20 529	1.79 666	1.55 591	0.95 437	1.04 573	2.83 614	0.60 445	0.21 397	0.16 398	0.25 497	0.18 328	0.27 506	0.22 439

SepStereo	0.82 513	0.34 492	1.03 539	0.64 552	0.69 627	0.77 430	0.63 543	1.54 502	1.20 529	1.79 666	1.55 591	0.95 437	1.04 573	2.30 585	0.60 445	0.21 397	0.16 398	0.25 497	0.18 328	0.27 506	0.22 439

MIM_Stereo	0.57 349	0.24 187	0.92 491	0.46 233	0.30 257	0.54 256	0.28 125	1.27 426	0.75 286	1.00 391	1.16 443	0.93 425	0.53 302	1.45 462	0.61 449	0.16 137	0.16 398	0.20 305	0.19 356	0.17 176	0.14 147

GES	0.66 414	0.34 492	0.90 483	0.59 493	0.38 431	0.94 505	0.57 513	2.11 662	0.86 329	1.02 401	1.11 411	0.66 316	0.79 450	0.99 318	0.61 449	0.27 551	0.19 481	0.20 305	0.20 400	0.21 382	0.30 561

DIP-Stereo	0.62 375	0.30 387	0.83 438	0.48 284	0.36 387	0.95 508	0.33 197	2.37 702	0.67 260	1.25 522	1.00 353	0.68 323	0.51 285	0.91 282	0.61 449	0.18 252	0.15 359	0.21 349	0.17 299	0.19 284	0.19 354
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
IGEV_i1	0.66 414	0.29 364	0.89 478	0.55 437	0.28 205	0.92 498	0.60 531	1.98 636	0.83 321	1.00 391	1.04 379	1.09 491	0.68 398	1.29 411	0.62 452	0.20 359	0.17 434	0.21 349	0.17 299	0.21 382	0.21 416

MyStereo04	0.67 425	0.29 364	1.07 554	0.55 437	0.45 498	0.59 306	0.79 594	1.50 484	1.40 629	0.91 360	0.91 324	0.74 343	0.86 488	1.52 476	0.62 452	0.17 197	0.16 398	0.24 456	0.20 400	0.23 441	0.20 392

x	0.54 314	0.31 424	0.61 277	0.47 250	0.30 257	0.67 371	0.47 413	1.53 499	0.79 308	0.81 329	0.83 296	0.78 356	0.70 408	0.70 194	0.62 452	0.21 397	0.19 481	0.22 390	0.19 356	0.21 382	0.20 392

GANet-RSSM	0.72 444	0.28 329	0.63 286	0.64 552	0.58 584	0.80 450	0.58 517	1.89 609	1.08 442	1.04 409	1.25 478	1.15 511	1.04 573	1.49 470	0.62 452	0.25 510	0.19 481	0.22 390	0.22 478	0.22 411	0.21 416

UCFNet_RVC	0.69 431	0.35 512	0.49 151	0.64 552	0.39 442	0.85 479	0.58 517	1.75 559	1.14 482	0.97 378	1.19 456	1.17 514	0.93 521	0.99 318	0.62 452	0.28 567	0.20 502	0.34 613	0.31 613	0.32 565	0.27 526

HLF11	0.53 296	0.25 229	1.02 534	0.41 111	0.35 369	0.47 157	0.28 125	1.17 384	0.96 373	0.64 282	0.87 313	0.61 294	0.50 270	1.51 475	0.63 457	0.18 252	0.14 293	0.16 116	0.13 144	0.17 176	0.20 392

H2IRNET	0.56 340	0.26 264	0.66 312	0.47 250	0.35 369	0.41 93	0.26 101	0.92 253	1.17 507	0.61 274	1.28 494	1.08 481	0.86 488	0.99 318	0.63 457	0.19 310	0.16 398	0.22 390	0.25 531	0.21 382	0.18 305

MyStereo05	0.66 414	0.28 329	1.07 554	0.56 453	0.46 510	0.61 320	0.73 576	1.34 439	1.41 635	1.15 462	0.91 324	0.77 352	0.80 456	1.41 456	0.63 457	0.17 197	0.16 398	0.23 431	0.20 400	0.22 411	0.20 392

IPLG	0.69 431	0.27 299	0.97 511	0.51 351	0.43 482	0.79 441	0.33 197	1.21 406	1.06 430	1.30 547	1.10 405	0.52 232	0.55 317	3.16 632	0.63 457	0.16 137	0.14 293	0.19 253	0.16 267	0.18 228	0.17 274

AdaStereo	0.70 435	0.43 562	0.75 391	0.73 631	0.37 409	0.92 498	0.53 469	1.85 597	1.18 515	1.12 438	1.23 472	1.07 480	0.65 390	0.96 300	0.63 457	0.31 591	0.15 359	0.32 594	0.21 447	0.29 537	0.22 439
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.
CoDeX	0.73 462	0.29 364	0.93 493	0.54 412	0.36 387	1.14 560	0.61 535	2.34 699	1.17 507	1.16 472	1.25 478	0.91 415	0.87 493	1.33 422	0.64 462	0.20 359	0.16 398	0.21 349	0.18 328	0.20 334	0.18 305

MWDA-net	0.82 513	0.32 443	0.88 471	0.58 478	0.52 552	1.13 558	0.73 576	1.37 445	1.08 442	1.32 561	1.13 424	1.15 511	1.28 627	2.86 617	0.65 463	0.23 457	0.16 398	0.21 349	0.21 447	0.23 441	0.27 526

WQFJA1	0.48 256	0.27 299	0.53 200	0.46 233	0.85 674	0.79 441	0.39 291	1.11 366	0.75 286	0.50 226	0.52 179	0.53 239	0.50 270	0.71 200	0.65 463	0.17 197	0.21 530	0.19 253	0.16 267	0.19 284	0.16 239

NLMM	0.48 256	0.27 299	0.53 200	0.46 233	0.85 674	0.79 441	0.39 291	1.12 369	0.75 286	0.50 226	0.52 179	0.53 239	0.50 270	0.72 204	0.65 463	0.17 197	0.21 530	0.19 253	0.16 267	0.19 284	0.16 239

test_sample5	0.69 431	0.34 492	0.87 462	0.52 373	0.30 257	0.84 476	0.54 476	1.83 592	1.14 482	1.11 436	1.25 478	0.88 403	0.78 445	1.23 391	0.65 463	0.26 535	0.20 502	0.27 533	0.27 562	0.27 506	0.26 514

DualNet	0.70 435	0.34 492	0.87 462	0.52 373	0.30 257	0.84 476	0.54 476	1.83 592	1.14 482	1.14 456	1.33 515	0.88 403	0.78 445	1.23 391	0.65 463	0.26 535	0.20 502	0.27 533	0.27 562	0.27 506	0.26 514

NOSS_ROB	1.26 627	0.46 574	0.62 283	0.56 453	0.38 431	1.06 542	0.78 590	1.73 550	1.40 629	1.01 397	1.43 553	1.10 494	0.75 425	10.62 763	0.65 463	0.45 666	0.43 688	0.48 670	0.45 673	0.44 630	0.41 623

LiteMatch	0.32 86	0.24 187	0.37 20	0.45 213	0.25 121	0.34 50	0.31 162	0.49 27	0.32 56	0.29 36	0.27 31	0.40 153	0.48 244	0.45 58	0.66 469	0.21 397	0.12 106	0.19 253	0.16 267	0.18 228	0.19 354

Lsterematch	0.52 280	0.24 187	0.64 293	0.45 213	0.25 121	0.71 396	0.31 162	0.81 203	1.05 423	0.96 373	1.28 494	0.69 329	0.48 244	0.84 259	0.66 469	0.21 397	0.12 106	0.19 253	0.16 267	0.18 228	0.19 354

BSDual-CNN	0.71 442	0.32 443	0.68 322	0.54 412	0.44 491	1.27 590	0.65 548	2.16 672	0.98 387	1.20 494	1.11 411	1.12 502	0.74 421	0.91 282	0.66 469	0.24 482	0.17 434	0.25 497	0.22 478	0.22 411	0.22 439

hknet	0.77 484	0.32 443	0.95 502	0.54 412	0.38 431	1.27 590	0.65 548	2.16 672	1.07 435	1.20 494	1.11 411	1.59 611	0.81 460	1.37 437	0.66 469	0.22 429	0.17 434	0.25 497	0.22 478	0.22 411	0.22 439

psmg	0.72 444	0.32 443	0.68 322	0.50 319	0.44 491	1.48 623	0.75 582	1.94 627	0.98 387	1.21 498	1.33 515	1.12 502	0.74 421	0.91 282	0.66 469	0.24 482	0.19 481	0.25 497	0.25 531	0.23 441	0.22 439

noway7	1.29 628	1.22 709	14.37 748	0.52 373	0.33 337	0.57 288	0.42 333	1.14 375	1.02 407	0.72 306	0.83 296	1.12 502	0.93 521	0.80 240	0.67 474	0.18 252	0.13 221	0.20 305	0.17 299	0.21 382	0.16 239

DualNet (step1)	0.83 520	0.49 587	1.13 570	0.56 453	0.39 442	1.02 531	0.73 576	1.78 574	1.21 536	1.22 504	1.18 449	1.08 481	0.92 512	1.23 391	0.67 474	0.57 693	0.28 613	0.62 701	0.67 710	0.45 634	0.42 627

test_sample7	0.74 467	0.37 529	0.76 401	0.52 373	0.35 369	0.91 491	0.67 558	1.78 574	1.21 536	1.22 504	1.18 449	1.08 481	0.92 512	1.23 391	0.67 474	0.31 591	0.28 613	0.32 594	0.31 613	0.33 574	0.29 548

test_sample1	0.61 371	0.29 364	0.75 391	0.50 319	0.31 287	0.76 423	0.48 426	1.59 513	0.84 325	0.90 356	0.94 331	0.88 403	0.95 532	1.16 374	0.67 474	0.22 429	0.18 460	0.20 305	0.19 356	0.21 382	0.21 416

pcwnet_v2	0.97 564	0.37 529	4.33 713	0.62 533	0.54 560	0.79 441	0.45 393	2.02 648	1.58 659	1.42 604	1.64 616	1.09 491	0.79 450	1.24 396	0.67 474	0.32 598	0.25 590	0.29 559	0.27 562	0.37 592	0.35 596

test_sample4	0.69 431	0.33 467	0.91 486	0.51 351	0.30 257	0.92 498	0.52 461	1.87 603	1.15 494	1.14 456	1.18 449	0.87 399	0.75 425	1.18 381	0.68 479	0.25 510	0.20 502	0.26 516	0.26 549	0.26 492	0.25 490

test_sample3	0.68 429	0.32 443	0.88 471	0.52 373	0.30 257	0.97 518	0.52 461	1.86 600	1.15 494	1.08 416	1.11 411	0.88 403	0.71 413	1.17 379	0.68 479	0.25 510	0.20 502	0.25 497	0.25 531	0.25 478	0.25 490

FENet	0.60 365	0.28 329	0.63 286	0.54 412	0.33 337	0.83 467	0.38 274	1.27 426	1.07 435	1.00 391	0.86 307	0.99 453	0.85 480	0.96 300	0.68 479	0.22 429	0.15 359	0.23 431	0.20 400	0.22 411	0.23 459

HBP-ISP	0.96 558	0.58 625	0.72 358	0.61 521	0.46 510	1.64 640	0.76 585	1.86 600	1.28 572	1.30 547	1.53 584	0.86 395	0.94 527	3.27 635	0.69 482	0.45 666	0.44 691	0.54 686	0.48 682	0.47 642	0.40 618

NLCSM	0.52 280	0.28 329	0.55 229	0.52 373	0.74 640	0.72 399	0.46 403	0.96 286	0.65 255	0.63 280	0.51 174	0.48 203	0.61 365	1.32 418	0.70 483	0.19 310	0.20 502	0.21 349	0.18 328	0.22 411	0.20 392

BUS	0.74 467	0.32 443	0.68 322	0.54 412	0.44 491	2.34 693	0.42 333	2.16 672	0.98 387	1.20 494	1.11 411	1.03 467	0.62 371	0.91 282	0.70 483	0.24 482	0.17 434	0.25 497	0.22 478	0.22 411	0.22 439

NINENet	0.77 484	0.37 529	0.78 419	0.62 533	0.51 539	2.34 693	0.42 333	1.83 592	1.04 418	1.14 456	1.23 472	1.03 467	0.62 371	1.24 396	0.70 483	0.28 567	0.23 570	0.31 579	0.21 447	0.26 492	0.25 490

CIPLG	0.62 375	0.33 467	0.96 508	0.58 478	0.50 527	0.75 415	0.48 426	1.05 333	0.96 373	1.40 596	1.57 599	0.64 308	0.48 244	0.89 279	0.70 483	0.23 457	0.15 359	0.19 253	0.16 267	0.19 284	0.21 416

ACRE	0.61 371	0.33 467	1.01 527	0.58 478	0.49 520	0.75 415	0.47 413	1.06 347	0.95 367	1.37 583	1.55 591	0.62 301	0.46 218	0.83 254	0.70 483	0.23 457	0.15 359	0.19 253	0.16 267	0.18 228	0.21 416

HCRNet	0.70 435	0.39 541	0.73 370	0.60 505	0.59 592	0.76 423	0.35 223	1.22 414	1.13 479	1.02 401	0.99 348	1.02 463	0.76 433	2.19 576	0.70 483	0.28 567	0.19 481	0.28 548	0.23 501	0.25 478	0.23 459

IER	0.70 435	0.31 424	1.02 534	0.48 284	0.52 552	1.34 602	0.51 450	1.17 384	0.99 394	1.23 510	1.34 522	1.12 502	1.11 590	0.99 318	0.71 489	0.20 359	0.16 398	0.21 349	0.21 447	0.20 334	0.19 354

IPLGR_C	0.62 375	0.33 467	0.99 517	0.58 478	0.49 520	0.76 423	0.48 426	1.10 359	0.96 373	1.40 596	1.56 595	0.62 301	0.48 244	0.80 240	0.71 489	0.23 457	0.15 359	0.19 253	0.16 267	0.19 284	0.21 416

HSM	1.19 622	0.32 443	0.65 300	0.57 472	0.38 431	1.23 583	0.59 527	2.25 688	1.19 524	1.30 547	1.25 478	1.94 662	1.03 571	9.32 752	0.71 489	0.22 429	0.16 398	0.20 305	0.16 267	0.21 382	0.21 416

DRaft	0.80 501	0.24 187	0.70 340	0.45 213	0.30 257	0.97 518	0.53 469	1.05 333	0.97 381	1.78 663	2.02 664	0.80 362	1.74 677	2.73 612	0.72 492	0.17 197	0.14 293	0.20 305	0.20 400	0.18 228	0.21 416

PSMNet-RSSM	0.72 444	0.30 387	0.61 277	0.63 543	0.42 471	0.73 404	0.56 502	1.92 619	1.10 459	1.09 422	1.37 533	1.22 524	0.98 549	1.28 407	0.72 492	0.27 551	0.19 481	0.27 533	0.29 596	0.24 461	0.24 475

FADNet-RVC-Resample	0.84 525	0.47 579	2.10 676	0.61 521	0.45 498	1.07 544	0.61 535	1.59 513	1.20 529	1.08 416	0.98 346	1.03 467	0.98 549	2.17 571	0.72 492	0.23 457	0.22 552	0.30 573	0.32 621	0.35 581	0.34 591

DeepPruner_ROB	0.74 467	0.48 583	0.87 462	0.57 472	0.44 491	0.79 441	0.54 476	1.73 550	0.96 373	1.38 589	1.27 488	1.24 531	0.73 419	1.43 457	0.73 495	0.34 618	0.28 613	0.27 533	0.26 549	0.31 556	0.31 571

test_sample6	0.71 442	0.34 492	0.87 462	0.52 373	0.30 257	0.82 461	0.58 517	1.79 580	1.15 494	1.14 456	1.33 515	0.91 415	0.79 450	1.31 414	0.74 496	0.27 551	0.21 530	0.27 533	0.29 596	0.28 526	0.27 526

DispNO	0.93 552	0.30 387	1.34 609	0.55 437	0.55 567	0.89 484	0.49 438	1.48 478	1.21 536	1.17 481	1.27 488	1.19 518	0.90 506	5.23 675	0.74 496	0.22 429	0.17 434	0.24 456	0.21 447	0.19 284	0.20 392

ToySt	0.66 414	0.33 467	1.23 585	0.51 351	0.33 337	0.86 481	0.68 562	1.10 359	0.97 381	0.84 341	1.08 394	1.25 535	0.94 527	1.01 327	0.74 496	0.19 310	0.19 481	0.24 456	0.24 517	0.27 506	0.23 459

Anonymous_2	1.30 631	0.55 613	0.82 433	0.52 373	0.58 584	1.01 527	0.64 546	1.25 423	0.97 381	0.96 373	0.78 282	1.33 557	1.29 628	1.03 331	0.74 496	0.62 701	0.64 723	1.06 724	9.63 774	1.16 714	0.49 654

AACVNet	0.86 534	0.35 512	0.79 422	0.82 663	0.39 442	0.76 423	0.49 438	1.61 520	0.81 313	1.08 416	1.33 515	1.30 550	0.93 521	4.34 657	0.74 496	0.25 510	0.21 530	0.28 548	0.22 478	0.29 537	0.25 490

rvit_105_1	0.72 444	0.52 601	1.01 527	0.78 647	0.49 520	0.75 415	0.87 619	1.12 369	1.18 515	0.99 386	0.79 288	0.90 412	0.77 437	1.26 401	0.75 501	0.41 650	0.36 668	0.36 630	0.41 662	0.30 547	0.33 585

FADNet	0.92 549	0.61 639	1.81 661	0.62 533	0.55 567	0.96 514	0.57 513	1.78 574	1.33 595	0.93 363	1.01 358	1.36 564	1.01 562	2.71 611	0.75 501	0.33 607	0.34 651	0.31 579	0.34 638	0.59 672	0.40 618

CVANet_RVC	1.07 594	0.43 562	0.76 401	0.60 505	0.50 527	0.90 487	0.97 644	1.52 492	1.26 561	1.33 571	1.38 538	1.24 531	1.18 606	6.75 716	0.75 501	0.34 618	0.23 570	0.34 613	0.29 596	0.42 618	0.27 526

PStereo	0.63 383	0.99 691	0.51 175	0.47 250	0.35 369	1.07 544	0.63 543	0.65 119	0.95 367	0.66 289	0.41 105	0.55 251	0.66 394	1.00 324	0.76 504	0.62 701	0.27 605	0.38 637	0.33 631	0.74 692	0.68 692

gwcnet-sp	0.74 467	0.33 467	1.44 623	0.57 472	0.45 498	1.40 612	0.54 476	1.50 484	1.14 482	1.30 547	1.02 366	0.94 428	0.82 465	1.39 448	0.76 504	0.21 397	0.21 530	0.22 390	0.21 447	0.22 411	0.22 439

scenet	0.74 467	0.33 467	1.44 623	0.57 472	0.45 498	1.40 612	0.54 476	1.50 484	1.14 482	1.30 547	1.02 366	0.94 428	0.82 465	1.39 448	0.76 504	0.21 397	0.21 530	0.22 390	0.21 447	0.22 411	0.22 439

ssnet	0.74 467	0.33 467	1.44 623	0.57 472	0.45 498	1.40 612	0.54 476	1.50 484	1.14 482	1.30 547	1.02 366	0.94 428	0.82 465	1.39 448	0.76 504	0.21 397	0.21 530	0.22 390	0.21 447	0.22 411	0.22 439

SACVNet	0.85 529	0.46 574	0.85 444	0.81 655	0.56 571	0.80 450	0.79 594	1.68 538	1.12 465	1.34 575	1.33 515	1.25 535	0.94 527	2.39 592	0.76 504	0.34 618	0.26 597	0.31 579	0.29 596	0.35 581	0.44 637

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 603	1.02 694	1.00 523	0.82 663	0.67 619	1.93 670	0.93 636	1.62 524	1.11 461	1.15 462	1.25 478	1.50 596	0.79 450	1.96 552	0.76 504	1.89 732	0.34 651	0.79 710	0.36 648	1.25 718	0.83 703

CBMV_ROB	0.90 544	0.44 565	0.63 286	0.51 351	0.37 409	1.25 587	0.49 438	1.77 570	1.27 567	1.41 598	2.00 661	1.33 557	1.08 585	2.17 571	0.76 504	0.43 660	0.42 686	0.47 668	0.44 671	0.41 612	0.36 602

DEmStereo	0.97 564	0.23 158	0.79 422	0.47 250	0.32 313	1.04 537	0.56 502	0.93 264	0.89 341	1.39 595	2.14 672	1.02 463	2.07 702	5.64 689	0.77 511	0.17 197	0.15 359	0.20 305	0.20 400	0.18 228	0.20 392

HSM-Net_RVC	0.87 538	0.29 364	0.53 200	0.53 395	0.30 257	1.15 567	0.55 494	3.57 731	1.28 572	1.53 624	1.74 632	1.68 629	0.93 521	1.49 470	0.77 511	0.22 429	0.17 434	0.19 253	0.18 328	0.20 334	0.19 354
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
GwcNet-ADL	0.64 396	0.31 424	0.79 422	0.56 453	0.41 465	0.60 314	0.58 517	1.41 458	1.26 561	1.08 416	1.13 424	0.91 415	0.60 354	1.04 337	0.78 513	0.27 551	0.18 460	0.18 219	0.18 328	0.25 478	0.29 548

THIR-Stereo	1.02 585	0.27 299	0.69 334	0.49 306	0.28 205	0.95 508	1.34 686	1.03 318	0.97 381	1.34 575	1.90 653	1.17 514	1.58 662	6.44 706	0.78 513	0.19 310	0.14 293	0.21 349	0.22 478	0.19 284	0.20 392

DMCA-RVC	0.74 467	0.40 548	1.27 596	0.66 573	0.49 520	0.77 430	0.47 413	1.35 441	1.01 403	1.53 624	1.01 358	1.29 549	0.82 465	1.31 414	0.78 513	0.27 551	0.21 530	0.35 622	0.27 562	0.32 565	0.24 475

CCAANet	0.78 492	0.30 387	0.83 438	0.58 478	0.51 539	1.04 537	0.45 393	1.68 538	1.12 465	0.85 346	1.35 528	1.10 494	0.77 437	3.04 626	0.78 513	0.17 197	0.16 398	0.24 456	0.23 501	0.19 284	0.23 459

TDLM	1.06 592	0.44 565	0.79 422	0.63 543	0.50 527	0.89 484	1.44 691	1.48 478	1.26 561	1.12 438	1.40 545	1.08 481	0.98 549	6.65 710	0.78 513	0.33 607	0.21 530	0.33 603	0.26 549	0.37 592	0.24 475

PS-NSSS	0.99 570	0.58 625	0.93 493	0.58 478	0.57 575	0.91 491	0.80 600	1.81 586	1.14 482	1.14 456	1.67 623	1.00 454	0.83 473	4.62 662	0.78 513	0.37 633	0.31 636	0.52 678	0.32 621	0.45 634	0.38 614

iResNet	0.75 476	0.40 548	1.36 610	0.67 585	0.29 230	0.92 498	0.59 527	1.52 492	1.25 556	1.28 531	1.48 573	0.94 428	0.76 433	1.62 501	0.78 513	0.18 252	0.14 293	0.18 219	0.15 216	0.22 411	0.23 459

Selective-IGEV-i16pc	2.07 696	0.29 364	19.83 761	0.53 395	0.39 442	2.74 709	1.51 697	1.13 373	1.28 572	0.80 324	1.21 464	1.06 474	0.64 382	7.77 738	0.79 520	0.40 645	0.22 552	0.21 349	0.23 501	0.22 411	0.23 459

DCVSM-stereo	0.72 444	0.35 512	0.76 401	0.55 437	0.42 471	0.73 404	0.38 274	1.21 406	1.02 407	1.79 666	1.04 379	1.62 615	1.03 571	1.04 337	0.79 520	0.24 482	0.27 605	0.29 559	0.24 517	0.30 547	0.36 602

CFNet	0.96 558	0.36 522	1.01 527	0.62 533	0.42 471	0.99 524	0.47 413	1.90 612	1.32 591	0.99 386	1.39 542	1.10 494	0.86 488	5.58 688	0.79 520	0.23 457	0.17 434	0.28 548	0.27 562	0.26 492	0.21 416

HITNet	0.65 404	0.40 548	0.77 409	0.48 284	0.24 91	1.05 539	0.49 438	1.76 566	1.02 407	1.18 486	1.18 449	0.89 411	0.80 456	0.85 265	0.79 520	0.17 197	0.12 106	0.21 349	0.17 299	0.29 537	0.15 195
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
iResNet_ROB	0.77 484	0.30 387	0.99 517	0.57 472	0.36 387	0.83 467	0.36 240	2.33 696	1.58 659	1.27 529	1.30 499	1.25 535	0.84 477	1.65 506	0.79 520	0.20 359	0.14 293	0.17 170	0.12 82	0.18 228	0.27 526

zzzzzzz1	1.31 632	1.54 728	13.00 745	0.52 373	0.65 610	0.62 330	0.46 403	1.35 441	1.02 407	0.71 298	0.95 332	1.33 557	0.98 549	1.16 374	0.80 525	0.18 252	0.14 293	0.20 305	0.19 356	0.24 461	0.18 305

xyz-stereo-finetune2	0.58 356	0.27 299	0.57 254	0.40 90	0.24 91	1.09 552	0.32 184	0.79 187	0.53 198	0.65 285	1.07 388	0.58 278	0.80 456	2.47 600	0.80 525	0.16 137	0.15 359	0.21 349	0.17 299	0.16 128	0.17 274

MLCV	0.72 444	0.34 492	1.10 564	0.51 351	0.23 66	0.91 491	0.39 291	1.33 434	1.23 546	1.46 609	1.55 591	1.01 461	0.64 382	1.95 551	0.80 525	0.18 252	0.12 106	0.18 219	0.14 185	0.19 284	0.17 274

CrosDoStereo	1.58 660	0.24 187	0.72 358	0.48 284	0.29 230	0.67 371	12.49 765	1.10 359	0.98 387	1.34 575	1.75 635	1.00 454	1.89 690	6.65 710	0.81 528	0.19 310	0.15 359	0.20 305	0.22 478	0.18 228	0.19 354

DeepStereo_LL	1.58 660	0.24 187	0.72 358	0.48 284	0.29 230	0.67 371	12.49 765	1.10 359	0.98 387	1.34 575	1.75 635	1.00 454	1.89 690	6.65 710	0.81 528	0.19 310	0.15 359	0.20 305	0.22 478	0.18 228	0.19 354

psm_up	0.77 484	0.34 492	0.70 340	0.66 573	0.58 584	1.05 539	0.92 632	1.52 492	1.12 465	1.26 526	1.16 443	1.31 554	1.23 618	1.20 385	0.81 528	0.25 510	0.29 625	0.31 579	0.27 562	0.27 506	0.25 490

CFNet-ft	0.72 444	0.32 443	0.54 214	0.66 573	0.54 560	0.83 467	0.55 494	1.37 445	1.15 494	0.93 363	1.28 494	1.57 607	0.97 542	1.35 430	0.81 528	0.26 535	0.20 502	0.33 603	0.25 531	0.30 547	0.23 459

CFNet_RVC	0.72 444	0.32 443	0.54 214	0.66 573	0.54 560	0.83 467	0.55 494	1.37 445	1.15 494	0.93 363	1.28 494	1.57 607	0.97 542	1.35 430	0.81 528	0.26 535	0.20 502	0.33 603	0.25 531	0.30 547	0.23 459

SMFormer	0.75 476	0.30 387	0.86 450	0.46 233	0.26 143	0.82 461	0.43 357	2.05 652	1.39 624	1.23 510	1.47 568	0.98 447	0.95 532	1.71 520	0.82 533	0.24 482	0.20 502	0.22 390	0.21 447	0.23 441	0.24 475

tta	0.75 476	0.30 387	0.86 450	0.46 233	0.26 143	0.82 461	0.43 357	2.05 652	1.39 624	1.23 510	1.47 568	0.98 447	0.95 532	1.71 520	0.82 533	0.24 482	0.20 502	0.22 390	0.21 447	0.18 228	0.18 305

SQANet	1.31 632	0.88 681	1.08 558	1.83 731	1.44 725	1.44 620	0.75 582	1.74 555	1.09 451	1.32 561	1.26 485	1.28 546	1.01 562	1.50 472	0.83 535	2.50 739	0.34 651	1.47 729	0.55 698	2.32 729	1.57 728

RAFT + AFF	1.00 575	0.42 559	1.09 561	0.67 585	0.50 527	1.22 582	1.24 677	2.24 687	1.19 524	1.30 547	1.56 595	1.17 514	1.49 656	3.44 641	0.83 535	0.21 397	0.25 590	0.30 573	0.26 549	0.27 506	0.27 526

STTStereo	0.78 492	0.50 594	1.22 583	0.64 552	0.54 560	0.89 484	0.54 476	1.44 467	1.11 461	1.38 589	1.09 399	1.27 543	0.85 480	1.43 457	0.83 535	0.29 579	0.27 605	0.33 603	0.39 656	0.32 565	0.30 561

dad	0.86 534	0.66 648	1.06 549	0.56 453	0.37 409	0.76 423	0.44 372	1.17 384	1.50 648	1.44 605	1.27 488	1.34 562	0.75 425	2.52 603	0.84 538	0.42 654	0.27 605	0.83 711	0.26 549	0.41 612	0.29 548

CC-Net-ROB	1.49 651	1.26 712	1.27 596	0.88 683	0.79 660	1.76 650	1.00 651	1.79 580	1.26 561	1.10 430	1.61 609	1.21 522	0.99 558	8.13 743	0.84 538	1.09 725	0.41 684	2.20 735	0.46 676	1.20 717	0.48 650

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 498	0.43 562	1.05 545	0.64 552	0.58 584	0.95 508	0.53 469	1.53 499	1.18 515	1.37 583	1.15 438	1.43 575	0.88 498	1.61 499	0.84 538	0.25 510	0.22 552	0.27 533	0.27 562	0.29 537	0.29 548
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
CSP-Net	0.97 564	0.38 536	0.83 438	0.53 395	0.41 465	1.63 638	0.77 588	2.00 640	1.05 423	1.25 522	1.20 462	1.33 557	0.83 473	4.93 671	0.85 541	0.32 598	0.22 552	0.20 305	0.20 400	0.23 441	0.25 490

cf-r	0.73 462	0.30 387	0.77 409	0.55 437	0.63 605	0.78 435	0.48 426	1.79 580	1.15 494	1.13 453	1.26 485	1.43 575	0.87 493	1.40 454	0.85 541	0.25 510	0.18 460	0.22 390	0.23 501	0.19 284	0.19 354

dd	0.59 362	0.48 583	0.97 511	0.55 437	0.32 313	0.64 340	0.47 413	1.02 313	1.34 598	0.78 318	0.86 307	0.58 278	0.54 309	1.01 327	0.86 543	0.28 567	0.18 460	0.26 516	0.19 356	0.32 565	0.24 475

UGAM	1.14 613	0.27 299	0.95 502	0.53 395	0.42 471	0.70 392	0.72 575	0.95 276	1.32 591	0.98 383	1.48 573	1.78 644	0.87 493	9.65 757	0.87 544	0.21 397	0.18 460	0.30 573	0.24 517	0.19 284	0.16 239

FLISNet	0.64 396	0.32 443	0.68 322	0.47 250	0.51 539	0.41 93	0.36 240	1.04 325	0.75 286	1.31 557	1.43 553	1.62 615	1.12 593	0.94 296	0.88 545	0.15 91	0.12 106	0.20 305	0.20 400	0.20 334	0.18 305

CoSv	0.64 396	0.32 443	0.68 322	0.47 250	0.51 539	0.41 93	0.36 240	1.04 325	0.75 286	1.31 557	1.43 553	1.62 615	1.12 593	0.94 296	0.88 545	0.15 91	0.12 106	0.20 305	0.20 400	0.20 334	0.18 305

ICVP	0.63 383	0.33 467	0.57 254	0.61 521	0.40 454	0.80 450	0.58 517	1.61 520	0.89 341	0.90 356	1.24 474	0.88 403	0.73 419	0.72 204	0.88 545	0.29 579	0.21 530	0.22 390	0.21 447	0.24 461	0.27 526
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
DDVS	0.78 492	0.41 555	0.94 498	0.60 505	0.43 482	1.30 595	0.43 357	1.40 455	0.91 351	1.20 494	1.15 438	1.43 575	0.64 382	2.18 574	0.89 548	0.28 567	0.22 552	0.26 516	0.23 501	0.31 556	0.33 585

LMCR-Stereo	0.82 513	0.46 574	0.88 471	0.75 639	0.43 482	1.33 600	0.56 502	2.43 707	0.98 387	1.53 624	1.49 575	0.74 343	1.00 560	1.63 503	0.89 548	0.28 567	0.17 434	0.22 390	0.17 299	0.29 537	0.20 392

NVstereo2D	0.92 549	0.41 555	1.48 636	0.72 623	0.72 632	1.20 578	0.87 619	1.75 559	1.38 619	0.99 386	1.13 424	1.26 539	0.98 549	2.21 578	0.89 548	0.43 660	0.20 502	0.38 637	0.24 517	0.57 668	0.63 684

DStereoRT	1.36 639	0.32 443	1.41 618	0.67 585	0.50 527	2.07 680	0.60 531	1.44 467	0.91 351	1.37 583	1.44 558	0.73 341	1.30 632	6.39 705	0.90 551	0.23 457	0.17 434	4.29 761	1.94 751	0.24 461	0.20 392

CRFU-Net	0.86 534	0.39 541	1.00 523	0.65 567	0.57 575	1.78 655	0.86 617	2.15 669	0.81 313	1.38 589	1.18 449	1.64 623	1.19 609	1.35 430	0.90 551	0.26 535	0.22 552	0.21 349	0.19 356	0.23 441	0.24 475

GEStereo_RVC	0.90 544	0.37 529	0.99 517	0.64 552	0.50 527	0.95 508	0.79 594	2.42 706	1.17 507	1.16 472	1.11 411	1.26 539	0.92 512	3.24 633	0.90 551	0.29 579	0.19 481	0.23 431	0.20 400	0.27 506	0.29 548

Selective-IGEV-i16pb	2.29 705	0.33 467	20.08 762	0.56 453	0.40 454	2.61 705	1.54 700	2.60 716	1.87 683	0.97 378	1.68 625	1.38 569	1.01 562	8.19 746	0.92 554	0.37 633	0.21 530	0.22 390	0.26 549	0.25 478	0.28 540

MWSP-net	0.78 492	0.31 424	0.89 478	0.60 505	0.40 454	1.09 552	1.50 696	1.52 492	1.17 507	1.06 411	1.07 388	1.44 580	1.32 636	0.91 282	0.93 555	0.23 457	0.20 502	0.23 431	0.21 447	0.25 478	0.28 540

MEA-ACV	0.80 501	0.31 424	1.03 539	0.56 453	0.36 387	1.26 588	0.50 448	1.74 555	1.20 529	1.21 498	1.19 456	1.45 583	1.31 635	1.61 499	0.93 555	0.20 359	0.22 552	0.23 431	0.28 583	0.23 441	0.27 526

PSMNet-RUCA	1.02 585	0.97 687	1.44 623	1.23 717	1.10 701	1.40 612	0.62 538	1.69 541	1.38 619	0.94 368	1.53 584	0.97 445	0.83 473	1.17 379	0.93 555	0.69 710	0.34 651	0.99 721	0.60 705	0.97 704	0.64 688

GANet	1.36 639	0.47 579	0.86 450	0.67 585	0.45 498	1.34 602	1.73 710	1.64 528	1.24 552	1.49 618	2.38 681	1.55 605	1.20 612	9.30 751	0.93 555	0.30 584	0.31 636	0.33 603	0.28 583	0.39 605	0.30 561

G2L-Stereo_test	0.73 462	0.27 299	0.74 387	0.49 306	0.40 454	0.90 487	0.81 603	1.53 499	1.14 482	1.28 531	1.27 488	1.52 601	0.72 417	1.62 501	0.94 559	0.19 310	0.14 293	0.16 116	0.15 216	0.18 228	0.19 354

ISRNet	0.80 501	0.33 467	1.07 554	0.81 655	0.66 615	0.60 314	0.34 212	1.19 403	1.13 479	1.59 641	1.53 584	1.35 563	0.77 437	1.27 405	0.94 559	0.39 642	0.34 651	0.43 658	0.38 654	0.34 578	0.49 654

ACVNet	0.63 383	0.31 424	0.54 214	0.54 412	0.36 387	0.80 450	0.46 403	1.37 445	1.07 435	0.93 363	1.30 499	1.08 481	0.85 480	0.80 240	0.94 559	0.21 397	0.19 481	0.21 349	0.18 328	0.22 411	0.18 305

hitnet-ft	0.79 498	0.35 512	0.57 254	0.58 478	0.42 471	0.96 514	0.46 403	1.47 476	1.33 595	1.19 490	1.22 468	1.81 645	0.98 549	1.66 510	0.94 559	0.33 607	0.28 613	0.34 613	0.27 562	0.35 581	0.31 571

MyStereo8	0.65 404	0.29 364	1.00 523	0.58 478	0.49 520	0.91 491	0.35 223	1.18 392	1.31 587	1.16 472	1.27 488	0.90 412	0.64 382	0.72 204	0.95 563	0.18 252	0.14 293	0.20 305	0.18 328	0.22 411	0.26 514

PSMNet-ADL	0.72 444	0.35 512	0.62 283	0.69 605	0.46 510	1.14 560	0.44 372	1.37 445	1.01 403	0.83 338	1.17 446	1.33 557	0.96 539	1.43 457	0.95 563	0.33 607	0.22 552	0.21 349	0.23 501	0.27 506	0.29 548

DMCA	0.67 425	0.34 492	0.90 483	0.51 351	0.44 491	0.86 481	0.47 413	1.42 460	1.02 407	1.17 481	1.12 418	1.23 529	0.75 425	0.78 232	0.95 563	0.25 510	0.19 481	0.27 533	0.19 356	0.24 461	0.27 526

SGM-Forest	1.24 624	0.38 536	0.60 272	0.52 373	0.37 409	1.56 631	1.30 683	1.65 529	1.36 611	2.11 690	1.79 639	1.63 620	0.93 521	7.48 729	0.95 563	0.36 629	0.37 670	0.39 646	0.34 638	0.37 592	0.32 579
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
GANetREF_RVC	1.07 594	0.86 678	1.31 600	0.82 663	0.53 556	1.41 617	1.31 684	1.76 566	1.52 651	1.27 529	1.31 505	1.46 587	1.24 621	2.03 558	0.96 567	0.56 692	0.45 695	0.67 704	0.50 689	0.88 701	0.59 678
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
xyz-stereo	7.16 749	0.22 119	69.90 795	0.42 133	0.21 31	32.92 783	0.49 438	0.87 230	0.76 295	1.38 589	27.04 776	1.19 518	1.16 600	4.69 663	0.97 568	0.16 137	0.12 106	0.20 305	0.14 185	0.16 128	0.12 23

LL-Strereo	1.33 636	0.39 541	1.38 611	0.61 521	0.61 598	0.75 415	0.66 554	1.63 526	1.17 507	1.56 634	1.60 605	2.03 673	2.12 704	9.72 758	0.97 568	0.21 397	0.18 460	0.27 533	0.23 501	0.22 411	0.25 490

ac_64	0.82 513	0.29 364	0.81 429	0.71 619	0.60 595	1.05 539	0.54 476	1.99 639	0.92 358	1.18 486	1.06 384	1.99 668	1.08 585	1.94 550	0.97 568	0.27 551	0.22 552	0.24 456	0.23 501	0.22 411	0.19 354

otaku	1.60 663	1.11 701	1.21 581	2.20 734	1.56 727	1.97 673	1.24 677	2.07 658	1.36 611	1.44 605	1.62 611	1.73 635	1.19 609	1.73 524	0.98 571	2.89 743	0.57 718	1.74 730	0.60 705	2.78 736	1.94 734

CBMV	0.95 557	0.44 565	0.66 312	0.53 395	0.35 369	1.53 628	1.63 708	1.69 541	1.42 638	2.00 686	1.60 605	1.43 575	1.17 601	1.59 496	0.99 572	0.34 618	0.34 651	0.39 646	0.33 631	0.33 574	0.32 579
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ITSA-stereo	0.82 513	0.36 522	0.82 433	0.54 412	0.31 287	0.80 450	0.47 413	2.17 678	1.67 666	1.13 453	1.13 424	0.94 428	0.86 488	2.46 598	1.00 573	0.26 535	0.23 570	0.28 548	0.27 562	0.28 526	0.36 602

anonymity	1.12 608	0.97 687	1.21 581	1.07 709	1.12 705	1.08 546	0.89 624	1.95 629	1.16 504	1.29 538	1.26 485	1.22 524	1.09 588	1.15 370	1.01 574	1.02 721	1.00 744	0.97 718	0.97 730	0.98 705	0.99 710

G2L-ROB	0.73 462	0.25 229	0.76 401	0.54 412	0.39 442	0.95 508	0.66 554	1.66 534	1.09 451	1.24 517	1.02 366	1.64 623	0.71 413	1.63 503	1.02 575	0.20 359	0.14 293	0.17 170	0.15 216	0.20 334	0.22 439

DSFCA	0.93 552	0.34 492	1.06 549	0.52 373	0.65 610	1.55 630	0.93 636	1.49 480	1.19 524	1.56 634	1.15 438	1.50 596	0.96 539	3.07 627	1.02 575	0.30 584	0.26 597	0.25 497	0.25 531	0.28 526	0.24 475

FINET	0.97 564	0.54 608	1.60 646	0.63 543	0.79 660	1.08 546	1.07 661	1.56 509	2.20 701	1.15 462	1.49 575	0.94 428	0.88 498	2.32 586	1.05 577	0.42 654	0.35 663	0.32 594	0.28 583	0.43 624	0.38 614

DLCB_ROB	0.86 534	0.40 548	0.78 419	0.68 601	0.54 560	1.11 554	0.84 609	1.49 480	1.23 546	1.64 650	1.65 618	1.70 632	0.91 509	1.70 518	1.05 577	0.25 510	0.24 580	0.26 516	0.27 562	0.27 506	0.24 475

ACVNet-4b	2.15 698	1.41 718	1.64 647	2.80 742	2.31 741	2.31 692	1.24 677	2.32 695	2.14 699	1.26 526	2.39 682	2.66 698	1.48 654	5.95 698	1.06 579	3.20 748	0.45 695	2.37 739	0.89 724	2.83 740	2.37 741

HGLStereo	0.85 529	0.38 536	0.94 498	0.80 652	1.03 696	1.17 571	0.58 517	1.52 492	1.20 529	1.19 490	1.62 611	1.13 508	1.20 612	1.80 535	1.06 579	0.24 482	0.24 580	0.24 456	0.21 447	0.23 441	0.27 526

BEATNet_4x	0.73 462	0.49 587	1.17 578	0.53 395	0.26 143	1.03 534	0.55 494	1.82 587	1.06 430	1.21 498	1.22 468	0.96 443	0.91 509	1.01 327	1.06 579	0.21 397	0.14 293	0.24 456	0.19 356	0.37 592	0.21 416

ACV-stereo	0.99 570	0.51 597	1.41 618	0.56 453	0.41 465	2.43 697	0.57 513	1.15 378	1.18 515	0.81 329	1.01 358	3.39 713	2.14 705	1.60 497	1.07 582	0.27 551	0.22 552	0.22 390	0.22 478	0.28 526	0.32 579

DDUNet	1.50 653	2.69 753	1.12 568	1.77 730	1.88 732	1.84 663	0.92 632	1.70 546	1.16 504	1.38 589	1.79 639	1.60 613	1.12 593	1.37 437	1.08 583	1.10 726	0.76 729	2.37 739	0.94 728	2.00 725	1.37 723

stereogan	1.15 617	0.42 559	1.40 612	0.86 674	0.84 671	2.38 695	0.71 572	1.88 606	1.73 673	1.72 657	1.94 657	2.31 684	1.29 628	2.07 562	1.08 583	0.36 629	0.35 663	0.39 646	0.31 613	0.51 656	0.46 643

UNet	0.83 520	0.34 492	1.31 600	0.58 478	0.74 640	1.58 633	0.49 438	1.41 458	1.04 418	1.21 498	1.08 394	1.54 603	1.12 593	1.65 506	1.09 585	0.23 457	0.17 434	0.25 497	0.20 400	0.25 478	0.22 439

UPFNet	0.80 501	0.32 443	0.90 483	0.59 493	0.74 640	1.26 588	0.80 600	1.52 492	1.10 459	1.30 547	1.12 418	1.30 550	0.84 477	1.67 511	1.09 585	0.24 482	0.24 580	0.24 456	0.23 501	0.25 478	0.18 305

GwcNet-RSSM	0.77 484	0.32 443	1.01 527	0.62 533	0.54 560	0.78 435	0.51 450	1.73 550	1.20 529	1.09 422	1.37 533	1.46 587	0.85 480	1.53 480	1.09 585	0.25 510	0.18 460	0.23 431	0.24 517	0.20 334	0.19 354

G2L-Stereo	0.80 501	0.32 443	0.95 502	0.60 505	0.42 471	0.78 435	0.69 567	1.50 484	1.09 451	1.33 571	1.14 429	1.45 583	0.72 417	2.45 595	1.10 588	0.25 510	0.20 502	0.26 516	0.21 447	0.20 334	0.26 514

DGSMNet	1.14 613	0.76 668	2.49 693	0.81 655	0.86 678	1.39 610	1.39 688	2.13 663	1.35 607	1.26 526	1.63 615	1.48 594	0.98 549	1.75 526	1.10 588	0.45 666	0.43 688	0.55 691	0.49 685	0.75 693	0.70 694

delet	0.85 529	0.32 443	0.95 502	0.65 567	0.66 615	1.64 640	0.84 609	1.75 559	1.35 607	1.32 561	1.30 499	1.30 550	0.88 498	1.68 516	1.10 588	0.21 397	0.21 530	0.24 456	0.24 517	0.21 382	0.21 416

Ntro	1.64 667	1.15 705	1.23 585	2.48 740	1.83 731	2.09 682	1.16 671	1.96 630	1.38 619	1.21 498	1.62 611	1.62 615	1.29 628	1.87 543	1.11 591	3.04 744	0.56 717	1.82 732	0.64 707	2.80 737	2.05 736

iRaft-Stereo_5w	0.85 529	0.29 364	0.91 486	0.53 395	0.43 482	0.49 186	0.68 562	0.99 299	0.87 334	0.79 321	1.34 522	1.46 587	0.91 509	5.11 672	1.11 591	0.17 197	0.14 293	0.22 390	0.18 328	0.20 334	0.20 392

FADNet_RVC	0.83 520	0.51 597	1.83 665	0.54 412	0.42 471	1.19 576	0.46 403	1.51 490	1.09 451	0.89 354	1.24 474	0.91 415	0.87 493	2.11 566	1.11 591	0.27 551	0.22 552	0.31 579	0.28 583	0.43 624	0.38 614

coex_refinement	0.80 501	0.28 329	0.73 370	0.70 611	0.51 539	0.95 508	0.60 531	1.78 574	1.23 546	1.36 580	1.37 533	1.82 648	0.81 460	1.32 418	1.13 594	0.26 535	0.17 434	0.19 253	0.20 400	0.24 461	0.25 490

ETE_ROB	0.96 558	0.64 646	1.16 576	0.69 605	0.48 516	1.14 560	1.13 667	1.77 570	1.19 524	1.91 680	1.45 561	1.73 635	1.05 577	1.60 497	1.14 595	0.32 598	0.26 597	0.38 637	0.34 638	0.39 605	0.41 623

ADLNet	0.85 529	0.36 522	0.89 478	0.85 672	0.72 632	1.24 585	0.76 585	1.82 587	1.36 611	1.52 622	1.35 528	1.27 543	0.99 558	1.23 391	1.15 596	0.27 551	0.20 502	0.26 516	0.25 531	0.28 526	0.30 561

DFGA-Net	0.72 444	0.40 548	1.40 612	0.52 373	0.45 498	0.83 467	0.44 372	1.28 430	1.08 442	0.99 386	1.19 456	0.70 334	0.55 317	2.14 568	1.16 597	0.18 252	0.16 398	0.24 456	0.23 501	0.27 506	0.25 490

SDNR	1.62 666	0.51 597	2.17 681	0.53 395	0.56 571	3.80 729	0.45 393	1.54 502	1.29 577	1.33 571	2.41 684	1.08 481	0.96 539	11.18 764	1.16 597	0.66 708	0.63 722	0.43 658	0.32 621	0.64 680	0.67 690

AASNet	0.76 482	0.35 512	0.91 486	0.79 649	0.81 667	1.14 560	0.56 502	2.02 648	1.08 442	1.22 504	1.24 474	0.93 425	0.76 433	0.77 225	1.16 597	0.27 551	0.23 570	0.24 456	0.20 400	0.28 526	0.24 475

ADLNet2	0.88 539	0.34 492	1.17 578	0.77 645	0.64 608	1.12 557	0.76 585	1.74 555	1.24 552	1.21 498	1.65 618	1.71 633	1.05 577	1.67 511	1.17 600	0.24 482	0.21 530	0.21 349	0.22 478	0.26 492	0.29 548

FADNet-RVC	0.88 539	0.67 649	1.93 669	0.60 505	0.48 516	0.91 491	0.60 531	1.71 548	1.18 515	0.90 356	0.96 336	1.36 564	0.92 512	2.25 581	1.17 600	0.30 584	0.29 625	0.32 594	0.32 621	0.41 612	0.35 596

MDST_ROB	1.67 670	0.34 492	1.58 645	0.92 694	0.58 584	4.26 736	1.11 664	2.83 719	1.41 635	4.49 742	2.55 691	1.45 583	0.97 542	7.79 739	1.17 600	0.31 591	0.25 590	0.37 633	0.33 631	0.31 556	0.30 561

FAT-Stereo	1.07 594	0.41 555	1.32 603	0.72 623	0.58 584	1.08 546	0.89 624	1.96 630	1.65 664	1.75 660	1.98 658	2.03 673	1.48 654	2.02 557	1.18 603	0.42 654	0.35 663	0.34 613	0.29 596	0.35 581	0.53 664

MMNet	0.84 525	0.32 443	1.09 561	0.60 505	0.59 592	1.85 664	0.49 438	1.51 490	1.27 567	1.37 583	1.15 438	1.26 539	1.18 606	1.67 511	1.22 604	0.19 310	0.18 460	0.23 431	0.22 478	0.25 478	0.21 416

edge stereo	1.11 606	0.50 594	1.30 599	0.71 619	0.65 610	1.14 560	0.75 582	1.93 624	1.37 615	1.71 656	1.83 643	2.54 694	1.44 648	2.43 594	1.23 605	0.42 654	0.41 684	0.54 686	0.35 644	0.42 618	0.46 643

StereoDRNet-Refined	0.80 501	0.41 555	0.88 471	0.62 533	0.42 471	1.33 600	0.48 426	1.52 492	1.17 507	1.45 607	1.44 558	1.44 580	0.90 506	1.26 401	1.24 606	0.20 359	0.16 398	0.27 533	0.24 517	0.25 478	0.28 540
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
RainbowNet	1.97 692	1.76 732	1.57 644	2.81 743	2.21 737	1.98 675	1.81 713	2.54 713	1.89 685	1.50 619	1.84 645	1.96 665	1.65 670	2.14 568	1.25 607	3.33 750	0.85 736	2.39 742	0.98 732	2.82 739	2.22 737

RP	1.09 601	0.50 594	1.12 568	0.90 689	1.04 697	1.11 554	0.84 609	1.80 583	1.62 661	1.55 633	2.00 661	1.90 656	1.78 681	1.84 538	1.25 607	0.52 682	0.36 668	0.48 670	0.36 648	0.45 634	0.43 634

NCC-stereo	1.10 603	0.54 608	1.24 590	0.84 667	0.94 688	1.29 593	0.89 624	2.01 644	1.34 598	1.32 561	1.74 632	1.88 652	1.74 677	2.35 588	1.25 607	0.45 666	0.37 670	0.45 663	0.58 701	0.42 618	0.42 627

Abc-Net	1.10 603	0.54 608	1.24 590	0.84 667	0.94 688	1.29 593	0.89 624	2.01 644	1.34 598	1.32 561	1.74 632	1.88 652	1.74 677	2.35 588	1.25 607	0.45 666	0.37 670	0.45 663	0.58 701	0.42 618	0.42 627
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
PA-Net	1.01 581	0.57 622	1.29 598	0.64 552	0.74 640	1.19 576	0.84 609	1.69 541	1.43 640	1.16 472	1.19 456	1.32 555	1.19 609	3.42 639	1.25 607	0.29 579	0.45 695	0.33 603	0.49 685	0.32 565	0.47 647
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MFMNet_re	1.40 646	1.14 704	1.68 650	1.39 722	1.07 698	1.48 623	1.43 690	1.87 603	1.82 681	2.26 693	2.19 673	1.51 598	1.86 688	1.52 476	1.25 607	0.93 717	0.83 732	0.84 712	0.80 718	0.99 707	1.05 715

MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 679	0.87 679	3.56 706	0.80 652	0.75 650	3.72 726	2.44 740	1.82 587	1.82 681	1.74 659	1.91 654	1.92 660	1.26 624	7.69 737	1.28 613	0.45 666	0.47 701	0.52 678	0.77 716	0.50 651	0.50 657

NCCL2	1.00 575	0.56 618	1.06 549	0.75 639	0.57 575	1.31 597	1.72 709	1.77 570	1.36 611	1.50 619	1.17 446	1.91 657	1.17 601	1.54 482	1.29 614	0.35 625	0.31 636	0.45 663	0.44 671	0.40 609	0.40 618

NaN_ROB	1.13 611	0.55 613	1.15 575	0.64 552	0.48 516	1.61 636	2.03 727	1.72 549	1.48 645	2.09 689	1.27 488	1.40 570	1.08 585	3.94 647	1.30 615	0.28 567	0.34 651	0.28 548	0.28 583	0.30 547	0.33 585

RGC	1.14 613	0.79 670	1.26 593	0.91 692	0.96 691	1.52 627	0.77 588	1.92 619	1.26 561	1.54 630	1.93 655	2.02 672	1.54 659	2.25 581	1.31 616	0.44 665	0.35 663	0.58 699	0.48 682	0.47 642	0.46 643

STTRV1_RVC	1.58 660	0.68 653	1.96 671	0.88 683	1.12 705	1.57 632	0.90 629	2.25 688	1.75 676	1.29 538	2.02 664	1.40 570	1.22 616	9.77 759	1.31 616	0.81 714	0.33 649	0.54 686	0.49 685	0.73 691	0.52 663

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 570	0.40 548	1.82 663	0.66 573	0.62 604	2.05 678	0.78 590	1.91 616	1.29 577	1.54 630	1.42 548	1.51 598	1.23 618	1.99 554	1.33 618	0.23 457	0.14 293	0.20 305	0.15 216	0.27 506	0.26 514

MSMD_ROB	1.99 694	0.59 628	0.89 478	0.70 611	0.61 598	3.95 731	0.94 639	1.80 583	1.79 678	4.41 740	4.43 719	8.17 748	3.66 733	3.40 637	1.33 618	0.52 682	0.48 703	0.54 686	0.58 701	0.53 661	0.50 657

acv_ft	0.75 476	0.31 424	0.95 502	0.70 611	0.86 678	1.24 585	0.53 469	1.44 467	1.07 435	1.24 517	1.30 499	1.08 481	0.92 512	0.80 240	1.34 620	0.21 397	0.19 481	0.21 349	0.18 328	0.21 382	0.18 305

Nwc_Net	1.09 601	0.49 587	1.33 606	0.89 687	0.80 665	1.49 625	0.66 554	2.19 681	1.27 567	1.32 561	2.26 676	1.96 665	1.54 659	1.92 546	1.34 620	0.40 645	0.30 630	0.43 658	0.45 673	0.38 601	0.37 607

PASM	1.34 637	0.92 683	2.62 697	0.86 674	0.87 680	1.03 534	1.08 662	1.50 484	1.51 650	1.82 671	1.41 547	1.68 629	1.26 624	4.87 668	1.34 620	0.61 700	0.65 726	0.68 705	0.78 717	0.69 687	0.68 692

PDISCO_ROB	1.32 635	0.65 647	1.44 623	1.36 720	1.46 726	2.55 700	0.92 632	2.45 708	2.07 697	1.37 583	1.49 575	1.65 626	1.00 560	2.82 613	1.35 623	1.01 719	0.27 605	0.54 686	0.47 680	0.71 689	0.73 697

MultiAttention	4.51 737	0.33 467	0.82 433	0.73 631	0.45 498	30.98 780	4.50 755	2.18 680	1.40 629	1.61 642	2.41 684	2.43 691	0.70 408	38.42 785	1.36 624	0.22 429	0.15 359	0.29 559	0.30 605	0.47 642	0.43 634

psmorigin	1.52 655	0.69 654	10.52 742	0.68 601	0.59 592	1.13 558	0.70 570	1.57 510	1.19 524	1.99 683	1.79 639	2.26 681	1.47 653	2.09 564	1.36 624	0.39 642	0.40 681	0.34 613	0.33 631	0.43 624	0.56 670

fast-acv-ft	0.94 554	0.44 565	1.40 612	0.58 478	0.51 539	1.77 653	0.69 567	1.36 444	1.42 638	1.29 538	1.86 648	1.74 637	1.25 622	1.52 476	1.38 626	0.26 535	0.28 613	0.28 548	0.28 583	0.27 506	0.26 514

AANet_RVC	1.16 619	0.52 601	1.49 638	0.65 567	0.45 498	0.75 415	0.69 567	1.42 460	1.55 657	1.34 575	1.87 650	1.53 602	0.78 445	7.43 727	1.38 626	0.25 510	0.17 434	0.19 253	0.16 267	0.22 411	0.26 514

LALA_ROB	1.01 581	0.59 628	1.16 576	0.67 585	0.51 539	1.63 638	1.26 681	1.69 541	1.38 619	1.81 670	1.37 533	1.94 662	1.02 569	1.58 493	1.38 626	0.37 633	0.27 605	0.43 658	0.37 652	0.43 624	0.37 607

RASNet	1.12 608	0.30 387	0.91 486	0.66 573	0.77 654	0.97 518	0.57 513	1.37 445	1.35 607	1.02 401	1.34 522	2.11 677	1.43 646	7.09 721	1.39 629	0.19 310	0.17 434	0.17 170	0.19 356	0.18 228	0.16 239

ACVNet_1	2.18 699	1.45 721	1.72 655	2.85 744	2.33 743	2.28 689	1.46 693	3.08 724	2.22 702	1.82 671	2.05 667	3.56 715	1.98 696	3.09 630	1.40 630	3.17 745	0.60 720	2.40 743	0.92 726	2.91 743	2.37 741

Wz-Net-LNSev	1.03 588	0.67 649	2.71 699	0.64 552	0.84 671	1.75 648	1.00 651	1.80 583	1.32 591	1.28 531	1.25 478	1.65 626	1.22 616	1.39 448	1.40 630	0.28 567	0.26 597	0.24 456	0.23 501	0.33 574	0.32 579

Consistency-Raft	1.25 626	0.99 691	1.93 669	1.02 704	1.21 716	0.96 514	1.01 653	1.75 559	1.92 688	1.36 580	2.12 670	1.44 580	1.01 562	1.14 369	1.40 630	0.72 711	0.82 731	0.89 715	0.98 732	1.31 720	0.95 708

Syn2CoEx	1.14 613	0.69 654	1.66 649	0.80 652	0.67 619	1.40 612	0.88 622	2.06 657	1.54 655	1.25 522	1.58 602	1.42 574	1.50 658	4.09 650	1.40 630	0.36 629	0.32 644	0.34 613	0.29 596	0.29 537	0.34 591

GASNet	0.99 570	0.97 687	1.72 655	0.98 700	0.68 625	0.83 467	0.67 558	1.60 517	1.28 572	1.31 557	1.22 468	1.22 524	1.21 615	2.41 593	1.41 634	0.43 660	0.26 597	0.36 630	0.34 638	0.55 665	0.31 571

UDG	1.41 647	2.65 752	0.99 517	1.44 725	1.64 729	1.34 602	0.80 600	1.60 517	1.23 546	1.23 510	1.71 628	2.01 670	1.34 639	1.47 468	1.41 634	0.90 716	0.54 716	2.29 737	0.75 714	1.84 724	1.04 713

GwcNet	1.08 598	0.51 597	2.33 687	0.79 649	1.18 714	1.76 650	0.70 570	1.68 538	1.47 644	1.41 598	1.64 616	1.74 637	1.04 573	2.20 577	1.41 634	0.30 584	0.29 625	0.29 559	0.27 562	0.30 547	0.35 596

S-Stereo	1.15 617	0.46 574	2.17 681	0.81 655	0.80 665	1.21 580	1.19 674	1.93 624	2.02 694	1.47 610	2.11 669	1.57 607	1.17 601	2.05 561	1.41 634	0.40 645	0.40 681	0.35 622	0.31 613	0.44 630	0.70 694

CBFPSM	0.92 549	0.33 467	1.86 666	0.49 306	0.38 431	1.75 648	0.84 609	1.39 453	1.12 465	1.09 422	0.99 348	2.37 687	1.66 674	1.32 418	1.42 638	0.19 310	0.18 460	0.20 305	0.20 400	0.21 382	0.33 585

Wz-Net-MNSev	1.11 606	0.58 625	2.23 685	0.66 573	0.71 630	1.95 672	1.46 693	1.98 636	1.45 642	1.79 666	1.43 553	1.49 595	1.33 638	1.97 553	1.42 638	0.27 551	0.23 570	0.28 548	0.28 583	0.34 578	0.31 571

XPNet_ROB	0.96 558	0.49 587	1.09 561	0.72 623	0.57 575	1.11 554	1.14 668	1.66 534	1.23 546	1.85 673	1.39 542	1.64 623	1.11 590	1.80 535	1.42 638	0.38 638	0.30 630	0.33 603	0.29 596	0.37 592	0.34 591

PSMNet_ROB	0.90 544	0.52 601	1.17 578	0.72 623	0.61 598	1.27 590	1.12 666	1.76 566	1.12 465	1.09 422	1.28 494	1.45 583	0.89 504	1.65 506	1.42 638	0.33 607	0.25 590	0.37 633	0.39 656	0.35 581	0.29 548

YMNet	1.00 575	0.54 608	1.40 612	0.81 655	0.85 674	1.87 666	0.62 538	1.55 506	1.18 515	1.63 648	1.99 659	1.77 641	0.97 542	1.50 472	1.45 642	0.33 607	0.37 670	0.31 579	0.32 621	0.32 565	0.29 548

YMNet_1	1.00 575	0.54 608	1.40 612	0.81 655	0.85 674	1.87 666	0.62 538	1.55 506	1.18 515	1.63 648	1.99 659	1.77 641	0.97 542	1.50 472	1.45 642	0.33 607	0.37 670	0.31 579	0.32 621	0.32 565	0.29 548

PWCDC_ROB	1.29 628	0.75 667	1.33 606	1.05 706	0.88 682	1.73 647	0.52 461	1.89 609	3.28 726	1.29 538	4.88 728	1.22 524	1.46 651	1.77 533	1.45 642	0.60 698	0.26 597	0.29 559	0.25 531	0.52 659	0.37 607

StereoDRNet	0.98 568	0.47 579	1.70 652	0.76 642	0.94 688	1.51 626	0.91 630	1.92 619	1.32 591	1.61 642	1.13 424	1.47 592	0.97 542	1.75 526	1.46 645	0.28 567	0.23 570	0.29 559	0.27 562	0.35 581	0.27 526

ACVNet_2	2.43 712	1.41 718	2.04 673	2.62 741	2.24 738	2.63 707	1.88 719	3.31 726	3.01 722	2.19 691	3.45 709	4.62 725	2.04 698	4.50 660	1.47 646	2.55 740	0.64 723	2.22 736	0.84 721	2.69 735	2.29 739

AF-Net	1.13 611	0.52 601	1.33 606	0.86 674	0.91 683	1.38 608	0.71 572	2.16 672	1.62 661	1.56 634	2.40 683	1.99 668	1.65 670	1.81 537	1.48 647	0.48 674	0.28 613	0.49 672	0.33 631	0.39 605	0.32 579

CSAN	1.41 647	0.59 628	1.26 593	0.70 611	0.50 527	1.76 650	1.78 711	1.77 570	1.90 687	2.35 698	2.32 678	1.92 660	1.94 694	5.56 687	1.49 648	0.43 660	0.35 663	0.40 651	0.41 662	0.43 624	0.41 623

TCMNet	1.01 581	0.60 637	2.10 676	0.86 674	1.33 723	1.14 560	0.67 558	1.69 541	1.23 546	1.11 436	1.57 599	1.30 550	0.97 542	2.01 556	1.50 649	0.31 591	0.31 636	0.38 637	0.34 638	0.42 618	0.36 602

DISCO	1.03 588	0.34 492	1.11 566	0.69 605	0.45 498	2.07 680	0.84 609	2.13 663	1.50 648	1.15 462	1.33 515	2.40 689	1.07 584	2.60 606	1.51 650	0.23 457	0.18 460	0.22 390	0.20 400	0.31 556	0.27 526

DRN-Test	1.00 575	0.44 565	1.13 570	0.70 611	0.81 667	1.62 637	0.79 594	2.14 667	1.44 641	1.78 663	1.33 515	1.43 575	1.05 577	2.18 574	1.53 651	0.27 551	0.21 530	0.31 579	0.30 605	0.32 565	0.28 540

APVNet	1.06 592	0.53 607	1.42 620	0.84 667	0.79 660	1.92 669	0.82 605	1.90 612	1.08 442	1.08 416	1.43 553	1.56 606	1.13 597	3.07 627	1.58 652	0.31 591	0.34 651	0.42 656	0.36 648	0.36 588	0.37 607

DispFullNet	2.34 707	2.85 754	3.66 707	3.08 750	2.27 739	1.97 673	0.67 558	2.00 640	1.70 669	2.52 705	2.00 661	2.23 679	5.86 745	3.44 641	1.58 652	1.01 719	0.32 644	2.64 748	1.94 751	2.85 741	2.24 738

iinet-f	0.99 570	0.45 572	3.71 709	0.55 437	0.43 482	1.81 659	0.68 562	1.14 375	1.14 482	1.18 486	1.42 548	1.58 610	1.44 648	1.34 429	1.59 654	0.24 482	0.23 570	0.20 305	0.19 356	0.26 492	0.25 490

DNS	1.01 581	1.88 739	0.39 47	0.36 20	0.24 91	0.34 50	0.31 162	0.95 276	0.40 112	0.33 81	0.50 167	0.42 165	0.39 162	2.86 617	1.63 655	0.19 310	0.22 552	0.20 305	0.11 15	4.26 757	4.24 761

ssnet_v2	0.88 539	0.36 522	1.02 534	0.62 533	0.38 431	1.32 598	0.97 644	2.07 658	1.34 598	1.37 583	1.18 449	1.54 603	0.92 512	1.10 356	1.65 656	0.30 584	0.27 605	0.30 573	0.28 583	0.27 506	0.26 514

NVStereoNet_ROB	1.88 686	1.07 696	1.45 629	1.07 709	1.17 712	1.47 622	1.48 695	1.89 609	1.93 690	1.94 681	4.67 726	3.08 710	1.80 683	6.51 707	1.65 656	1.06 724	0.86 738	1.08 725	1.32 738	0.93 702	1.26 721
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DeepPrunerF	1.60 663	0.73 661	5.81 724	0.88 683	1.19 715	0.91 491	0.95 641	2.19 681	5.24 750	1.17 481	1.30 499	1.19 518	1.30 632	4.90 669	1.66 658	0.42 654	0.34 651	0.52 678	0.47 680	0.41 612	0.40 618

DStereoO	1.44 649	1.11 701	1.69 651	1.16 712	0.72 632	1.21 580	1.56 701	1.74 555	1.63 663	1.52 622	1.67 623	1.51 598	3.16 727	1.73 524	1.72 659	2.35 738	0.45 695	0.97 718	0.42 665	2.01 726	0.53 664

w-ln-seven-2	1.18 621	0.61 639	4.25 712	0.68 601	0.61 598	1.20 578	0.93 636	1.63 526	1.35 607	1.66 651	1.53 584	1.47 592	1.37 642	3.00 624	1.74 660	0.25 510	0.24 580	0.29 559	0.26 549	0.33 574	0.28 540

SANet	1.88 686	0.57 622	2.18 683	0.63 543	0.40 454	2.80 713	1.57 704	2.39 704	5.88 753	2.36 700	3.57 711	3.72 719	2.97 724	4.74 664	1.76 661	0.34 618	0.30 630	0.32 594	0.29 596	0.48 647	0.37 607

aanetorigin	1.23 623	0.79 670	2.78 701	0.70 611	0.79 660	0.99 524	1.06 660	1.06 347	1.37 615	3.52 730	2.61 692	1.72 634	1.63 668	1.99 554	1.78 662	0.25 510	0.24 580	0.26 516	0.25 531	0.38 601	0.45 639

FCDSN-DC	2.32 706	0.63 644	0.81 429	0.84 667	0.75 650	2.23 687	0.94 639	2.09 661	1.80 679	5.45 754	7.72 750	7.77 747	6.93 752	3.39 636	1.80 663	0.52 682	0.48 703	0.52 678	0.51 693	0.57 668	0.58 675
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SCION-MonSter(vits)	0.65 404	0.18 10	0.39 47	0.36 20	0.21 31	0.55 271	0.31 162	1.40 455	1.21 536	0.28 22	1.36 530	1.10 494	0.78 445	1.22 388	1.81 664	0.23 457	0.18 460	0.38 637	0.40 660	0.41 612	0.31 571

FBW_ROB	1.71 677	0.62 643	1.45 629	0.67 585	0.61 598	1.81 659	1.08 662	2.52 711	1.70 669	1.77 662	1.73 630	1.98 667	1.25 622	12.57 766	1.84 665	0.34 618	0.37 670	0.56 694	0.38 654	0.45 634	0.43 634

G-Net	1.66 669	0.63 644	1.56 642	1.11 711	0.74 640	2.98 717	0.91 630	1.55 506	1.22 543	2.76 713	8.18 753	2.32 685	2.53 719	1.92 546	1.87 666	0.48 674	0.44 691	0.45 663	0.31 613	0.60 676	0.57 674

RYNet	1.17 620	0.49 587	1.24 590	0.70 611	0.97 693	1.71 644	0.92 632	1.91 616	1.46 643	1.38 589	1.14 429	1.88 652	1.30 632	4.24 653	1.87 666	0.26 535	0.21 530	0.35 622	0.27 562	0.55 665	0.54 666

ccnet	1.12 608	0.67 649	1.01 527	0.78 647	0.73 639	1.72 646	0.99 649	1.84 596	1.26 561	1.47 610	1.85 647	1.75 640	1.29 628	1.75 526	1.88 668	0.57 693	0.53 712	0.57 697	0.55 698	0.59 672	0.54 666

SGM_RVC	1.68 672	0.36 522	0.61 277	0.59 493	0.29 230	2.25 688	1.18 673	2.38 703	1.68 668	3.60 732	2.67 694	3.69 718	2.42 715	8.13 743	1.90 669	0.31 591	0.31 636	0.30 573	0.28 583	0.30 547	0.29 548
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
Dean	2.91 726	1.53 727	2.07 674	2.96 749	2.51 745	3.15 718	2.14 731	4.75 742	4.41 745	2.76 713	6.10 739	5.53 737	2.37 712	2.97 622	1.92 670	3.18 746	0.85 736	2.51 746	1.04 735	2.88 742	2.47 745

WCMA_ROB	1.84 683	0.47 579	1.31 600	0.69 605	0.57 575	2.11 683	1.14 668	1.87 603	1.73 673	4.04 736	6.43 740	5.62 738	3.61 732	2.59 605	1.94 671	0.52 682	0.44 691	0.39 646	0.42 665	0.48 647	0.47 647

MeshStereo	2.26 702	0.56 618	0.92 491	0.61 521	0.49 520	2.60 702	1.02 654	3.18 725	2.05 696	7.40 762	4.98 729	7.58 745	2.98 725	6.37 704	1.96 672	0.43 660	0.43 688	0.45 663	0.39 656	0.43 624	0.42 627
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
SAMSARA	1.55 657	0.84 674	2.61 696	1.22 716	1.07 698	2.50 699	1.93 722	2.05 652	1.89 685	2.75 712	1.66 621	2.81 702	1.69 675	3.08 629	1.97 673	0.46 672	0.51 710	0.42 656	0.46 676	0.58 670	0.59 678

DANet	1.08 598	0.61 639	1.32 603	0.85 672	0.72 632	1.37 605	0.51 450	1.54 502	1.15 494	1.78 663	1.54 589	2.01 670	1.11 590	2.90 619	2.00 674	0.33 607	0.30 630	0.40 651	0.30 605	0.44 630	0.45 639
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 697	1.15 705	3.10 702	1.05 706	0.76 653	5.03 742	2.40 739	2.16 672	2.62 715	1.89 678	2.28 677	2.69 699	1.65 670	9.35 753	2.04 675	0.64 706	0.51 710	0.68 705	0.71 713	1.09 712	0.67 690

SPS-STEREO	1.67 670	1.04 695	1.23 585	1.21 715	1.13 708	1.82 661	1.11 664	2.16 672	1.52 651	3.07 724	2.32 678	2.82 703	1.80 683	4.11 651	2.04 675	1.03 722	0.99 743	0.97 718	0.94 728	1.03 710	1.02 711
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
LSM	6.33 745	1.10 698	13.19 746	1.41 724	68.17 793	1.64 640	1.90 720	1.92 619	2.46 708	2.99 720	3.11 703	1.88 652	1.80 683	2.61 607	2.06 677	0.41 650	0.58 719	0.50 673	0.57 700	0.64 680	17.66 781

DNSM	1.07 594	1.92 740	0.40 60	0.39 75	0.25 121	0.42 105	0.30 148	0.97 290	0.40 112	0.43 173	0.46 142	0.40 153	0.50 270	3.03 625	2.08 678	0.20 359	0.18 460	0.15 65	0.12 82	4.57 760	4.29 762

AANet	1.64 667	1.27 713	5.08 719	0.67 585	0.65 610	1.41 617	0.84 609	1.92 619	2.90 721	3.11 726	3.20 705	2.91 706	2.06 701	2.49 601	2.10 679	0.42 654	0.29 625	0.34 613	0.30 605	0.45 634	0.45 639

PWC_ROB	1.24 624	0.76 668	2.46 691	0.72 623	0.78 657	1.15 567	0.49 438	1.75 559	1.92 688	2.31 695	3.07 702	1.59 611	1.40 643	2.46 598	2.10 679	0.33 607	0.22 552	0.35 622	0.24 517	0.38 601	0.41 623

SCION-MonSter	0.94 554	0.59 628	1.44 623	0.67 585	1.14 709	1.80 658	0.50 448	1.40 455	1.24 552	1.03 405	1.50 578	1.03 467	0.89 504	1.11 359	2.12 681	0.23 457	0.24 580	0.52 678	0.50 689	0.51 656	0.33 585

Wz-Net-SNSev	1.49 651	1.23 711	6.27 726	0.68 601	0.67 619	1.37 605	1.41 689	2.00 640	1.39 624	1.48 616	1.61 609	2.29 682	1.32 636	3.93 646	2.14 682	0.31 591	0.28 613	0.31 579	0.33 631	0.42 618	0.36 602

LVE	3.31 730	1.67 731	1.64 647	2.85 744	2.42 744	3.20 720	2.26 735	4.78 743	5.05 749	2.35 698	6.91 742	6.02 739	2.37 712	9.15 749	2.17 683	3.19 747	1.08 749	2.38 741	1.47 745	2.81 738	2.40 743

light-stereo	12.42 765	1.45 721	18.02 758	17.94 769	23.64 777	11.13 753	0.82 605	9.91 759	5.73 751	15.42 775	42.83 790	55.24 795	1.88 689	28.77 783	2.26 684	1.61 730	3.00 764	0.78 708	0.93 727	3.48 749	3.62 758

SGM+DAISY	2.41 711	1.07 696	2.14 680	1.18 714	1.10 701	2.14 685	1.36 687	1.96 630	1.66 665	5.46 755	7.07 744	4.95 733	4.32 740	5.50 684	2.26 684	1.04 723	1.02 746	0.99 721	0.97 730	1.02 708	1.04 713

MonStereo1	3.14 728	1.66 730	1.81 661	2.43 739	2.32 742	5.80 745	1.58 705	3.52 730	4.70 747	3.09 725	8.22 754	4.76 729	3.36 729	6.52 708	2.29 686	2.33 737	0.61 721	1.91 734	1.05 736	2.44 731	2.34 740

SHD	1.31 632	0.71 660	2.34 688	0.86 674	0.75 650	1.77 653	0.65 548	2.22 685	2.50 712	2.40 702	1.71 628	1.91 657	1.60 665	1.93 549	2.37 687	0.38 638	0.31 636	0.38 637	0.40 660	0.48 647	0.50 657

z-mn7	1.56 659	0.84 674	4.36 715	0.71 619	0.51 539	2.60 702	1.04 656	1.73 550	2.70 718	1.53 624	2.99 701	1.94 662	1.34 639	4.78 666	2.41 688	0.29 579	0.24 580	0.27 533	0.24 517	0.34 578	0.31 571

IMH	3.21 729	1.85 738	1.48 636	3.25 751	2.69 749	4.07 733	2.02 726	4.41 740	3.80 737	2.72 710	7.11 745	4.75 728	2.92 723	5.92 696	2.55 689	3.85 758	0.88 739	2.78 751	1.36 741	3.19 747	2.59 747

MFN_U_SF_RVC	1.52 655	0.84 674	3.42 705	0.87 681	0.66 615	2.56 701	0.95 641	2.36 700	1.70 669	1.98 682	1.86 648	2.45 692	1.79 682	2.95 620	2.58 690	0.52 682	0.48 703	0.55 691	0.59 704	0.59 672	0.61 682

IMH-64-1	2.70 720	1.79 734	1.46 631	3.26 752	2.66 747	3.23 721	2.10 728	4.08 735	2.75 719	2.34 696	3.81 715	3.06 708	2.22 709	4.25 654	2.59 691	3.75 754	0.84 733	2.75 749	1.35 739	3.15 745	2.60 748

IMH-64	2.70 720	1.79 734	1.46 631	3.26 752	2.66 747	3.23 721	2.10 728	4.08 735	2.75 719	2.34 696	3.81 715	3.06 708	2.22 709	4.25 654	2.59 691	3.75 754	0.84 733	2.75 749	1.35 739	3.15 745	2.60 748

KSHMR	8.75 753	2.06 745	2.11 678	3.53 756	3.11 753	4.13 735	2.69 742	5.60 747	61.37 802	3.00 721	55.83 799	4.98 735	2.45 716	4.49 658	2.61 693	3.46 751	1.55 754	3.14 755	1.94 751	3.72 752	3.18 753

pmcnn	2.37 708	0.42 559	2.71 699	0.63 543	0.43 482	1.54 629	1.19 674	2.01 644	1.53 653	2.64 709	7.60 747	18.07 769	1.45 650	3.44 641	2.78 694	0.18 252	0.15 359	0.15 65	0.12 82	0.20 334	0.18 305

w-ln-seven	1.38 643	0.70 658	3.91 711	0.75 639	0.72 632	2.69 708	0.95 641	2.02 648	1.99 692	1.99 683	1.73 630	1.82 648	1.17 601	2.45 595	2.84 695	0.28 567	0.25 590	0.31 579	0.30 605	0.41 612	0.33 585

zh-mn7	1.70 674	1.21 708	8.30 735	0.69 605	0.53 556	1.45 621	0.84 609	1.70 546	2.09 698	2.41 703	2.67 694	1.68 629	1.23 618	4.49 658	2.87 696	0.30 584	0.26 597	0.27 533	0.27 562	0.31 556	0.35 596

ktn	4.70 739	2.38 750	2.12 679	3.76 757	3.24 754	4.85 740	2.95 747	5.52 745	7.37 757	4.07 738	19.32 773	7.46 744	3.47 730	7.39 725	2.95 697	4.04 759	1.85 755	3.26 757	2.22 755	3.08 744	2.65 750

XQC	1.37 641	0.87 679	2.56 695	0.84 667	0.69 627	1.83 662	0.89 624	2.07 658	1.88 684	1.88 676	1.53 584	1.91 657	1.55 661	2.85 616	3.05 698	0.48 674	0.29 625	0.44 662	0.39 656	0.69 687	0.60 681

PWCK	2.88 725	2.05 744	5.72 723	2.08 733	1.11 703	3.55 724	3.90 751	2.86 721	3.54 732	3.03 723	3.63 712	3.10 711	2.31 711	8.15 745	3.09 699	2.12 735	0.91 741	1.75 731	0.98 732	2.57 734	1.18 720

Wz-Net-TNSev	1.88 686	2.08 746	7.66 730	0.67 585	0.64 608	2.42 696	1.83 715	2.33 696	1.74 675	1.57 638	1.56 595	2.58 695	1.90 692	4.86 667	3.12 700	0.39 642	0.37 670	0.33 603	0.37 652	0.53 661	0.58 675

PVD	1.70 674	0.84 674	2.26 686	0.94 697	0.83 670	2.48 698	0.97 644	2.59 715	3.35 727	3.01 722	2.77 696	2.34 686	2.47 717	2.67 610	3.14 701	0.47 673	0.45 695	0.59 700	0.48 682	0.59 672	0.75 699

FC-DCNN	2.72 722	0.59 628	0.86 450	0.73 631	0.57 575	2.91 714	1.04 656	3.01 723	2.60 713	6.83 757	7.64 748	9.92 752	6.33 750	5.21 674	3.14 701	0.53 689	0.48 703	0.51 676	0.50 689	0.53 661	0.51 661

WZ-Net	1.95 690	0.95 686	10.10 738	0.86 674	0.78 657	1.69 643	1.60 706	2.20 684	1.98 691	2.08 688	1.93 655	2.30 683	1.97 695	5.30 676	3.17 703	0.34 618	0.26 597	0.29 559	0.31 613	0.51 656	0.47 647

WAO-8	4.40 734	1.82 736	1.79 659	2.34 736	2.20 735	9.19 748	1.53 698	6.09 750	16.46 770	3.94 734	7.84 751	7.32 742	3.72 736	9.41 755	3.31 704	2.00 733	1.07 747	2.44 744	1.37 742	2.50 732	1.68 729

Venus	4.40 734	1.82 736	1.79 659	2.34 736	2.20 735	9.19 748	1.53 698	6.09 750	16.46 770	3.94 734	7.84 751	7.32 742	3.72 736	9.41 755	3.31 704	2.00 733	1.07 747	2.44 744	1.37 742	2.50 732	1.68 729

z-ln-s-r	1.02 585	0.55 613	2.09 675	0.52 373	0.55 567	0.78 435	0.87 619	1.47 476	1.34 598	1.12 438	1.62 611	1.37 567	1.06 580	2.62 608	3.32 706	0.19 310	0.14 293	0.21 349	0.17 299	0.27 506	0.21 416

FC-DCNN v2	2.81 723	0.59 628	0.85 444	0.73 631	0.57 575	2.97 716	1.05 658	3.39 729	2.61 714	6.98 758	7.67 749	10.38 755	6.31 749	5.75 693	3.37 707	0.53 689	0.48 703	0.51 676	0.50 689	0.53 661	0.51 661

EDNetEfficientorigin	10.57 760	1.47 723	177.42 802	0.67 585	0.53 556	1.58 633	1.16 671	1.90 612	3.37 728	4.71 744	3.38 707	3.10 711	2.69 721	3.13 631	3.58 708	0.25 510	0.23 570	0.33 603	0.27 562	0.83 695	0.81 702

DPSNet	1.69 673	0.59 628	4.33 713	0.70 611	0.57 575	2.02 677	1.62 707	3.35 728	1.78 677	1.48 616	1.38 538	2.17 678	2.84 722	4.77 665	3.66 709	0.48 674	0.31 636	0.29 559	0.25 531	0.64 680	0.48 650

2222	1.81 681	0.69 654	3.87 710	0.95 698	0.74 640	2.06 679	2.60 741	1.93 624	1.53 653	1.70 655	2.79 697	5.05 736	1.61 666	4.13 652	3.67 710	0.60 698	0.34 651	0.57 697	0.42 665	0.60 676	0.37 607

WAO-7	2.66 715	1.40 717	1.73 657	1.39 722	1.17 712	3.93 730	1.94 723	4.11 737	3.88 739	2.92 717	5.50 730	4.18 723	3.00 726	7.63 736	3.71 711	1.13 727	1.00 744	1.17 726	1.13 737	1.18 716	1.09 717

zh-sn7	1.76 680	1.38 714	6.58 727	0.74 635	0.72 632	1.78 655	1.31 684	1.88 606	1.56 658	1.86 675	2.47 688	1.81 645	2.08 703	5.12 673	3.80 712	0.32 598	0.32 644	0.32 594	0.32 621	0.44 630	0.40 618

RTSC	1.29 628	0.73 661	2.44 690	0.83 666	0.57 575	1.85 664	0.65 548	1.88 606	2.00 693	2.20 692	1.66 621	1.60 613	1.26 624	2.33 587	3.92 713	0.32 598	0.23 570	0.27 533	0.29 596	0.37 592	0.37 607

MSAF-DinoV2	1.97 692	0.80 673	10.38 741	0.86 674	0.48 516	1.39 610	0.97 644	2.55 714	1.72 672	1.53 624	1.65 618	3.59 716	2.20 708	5.39 682	3.94 714	0.27 551	0.17 434	0.26 516	0.28 583	0.47 642	0.46 643

ELAS_RVC	2.48 713	0.74 664	1.90 667	1.05 706	0.92 686	2.76 710	4.01 752	2.76 717	4.11 741	4.69 743	4.63 723	4.62 725	5.96 747	3.97 649	3.96 715	0.63 705	0.53 712	0.56 694	0.52 695	0.64 680	0.63 684
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-6	2.81 723	1.60 729	1.46 631	2.36 738	2.28 740	3.55 724	2.29 736	4.21 738	4.56 746	2.36 700	4.51 720	4.88 731	2.66 720	4.60 661	4.07 716	1.72 731	1.15 750	2.31 738	1.46 744	2.31 728	1.85 732

ELAS	2.37 708	0.74 664	1.54 640	0.99 701	0.92 686	4.78 739	2.33 737	3.33 727	3.37 728	5.05 748	4.77 727	3.67 717	4.53 742	3.42 639	4.50 717	0.62 701	0.53 712	0.55 691	0.53 696	0.63 678	0.64 688
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
TorneroNet-64	5.30 743	2.03 742	1.74 658	3.43 754	2.81 750	10.09 750	2.12 730	9.10 758	17.12 775	4.96 747	9.27 757	10.72 757	3.70 735	9.20 750	4.55 718	3.31 749	0.84 733	2.88 752	1.55 746	3.49 750	3.04 751

DStereoFS	3.67 731	1.49 725	2.18 683	1.32 719	1.32 722	4.41 737	1.26 681	3.75 734	9.27 758	3.36 728	6.80 741	4.81 730	13.54 765	6.95 718	4.76 719	0.73 712	0.69 727	1.17 726	2.40 757	1.27 719	1.95 735

mmmmmm	2.28 704	0.90 682	4.87 716	0.95 698	0.77 654	4.11 734	1.92 721	2.28 692	4.17 743	3.33 727	3.56 710	3.40 714	2.38 714	3.95 648	4.88 720	0.55 691	0.53 712	0.90 717	0.80 718	0.81 694	0.58 675

nnnnnnn	2.69 718	0.79 670	6.98 729	1.03 705	0.96 691	2.60 702	1.44 691	2.53 712	3.17 725	3.58 731	5.81 732	6.25 740	3.67 734	5.65 690	4.98 721	0.65 707	0.64 723	0.78 708	0.75 714	0.83 695	0.75 699

fsdfsdds	4.69 738	0.92 683	3.39 704	1.17 713	1.02 695	10.40 751	3.81 750	6.28 753	7.20 756	8.04 763	12.16 763	14.15 759	8.24 754	6.36 703	5.03 722	0.52 682	0.48 703	0.85 713	0.65 708	1.65 721	1.48 727

SuperB	2.53 714	0.59 628	18.45 759	0.69 605	0.50 527	1.87 666	0.88 622	1.67 537	2.39 706	1.50 619	1.42 548	1.14 510	1.15 599	4.28 656	5.07 723	0.24 482	0.19 481	0.22 390	0.19 356	7.86 766	0.34 591

MADNet+	2.69 718	3.22 757	11.53 744	1.44 725	1.12 705	3.19 719	1.81 713	2.85 720	2.37 705	1.68 653	2.07 668	2.85 704	2.18 706	7.41 726	5.23 724	0.79 713	0.76 729	0.69 707	0.65 708	0.98 705	0.95 708

notaker	3.98 733	2.40 751	2.68 698	3.82 759	3.27 756	3.97 732	2.14 731	4.78 743	3.45 730	4.12 739	6.94 743	7.65 746	3.26 728	7.82 740	5.30 725	4.04 759	1.41 752	3.36 758	2.10 754	3.88 753	3.31 754

RTS	2.67 716	1.38 714	15.28 752	0.99 701	1.26 718	3.78 727	1.96 724	2.15 669	2.62 715	2.61 707	2.85 699	2.60 696	1.59 663	6.27 701	5.71 726	0.40 645	0.28 613	0.35 622	0.35 644	0.50 651	0.48 650

RTSA	2.67 716	1.38 714	15.28 752	0.99 701	1.26 718	3.78 727	1.96 724	2.15 669	2.62 715	2.61 707	2.85 699	2.60 696	1.59 663	6.27 701	5.71 726	0.40 645	0.28 613	0.35 622	0.35 644	0.50 651	0.48 650

ADCPNet	1.85 684	0.69 654	8.07 732	0.71 619	0.58 584	2.79 712	1.22 676	1.94 627	1.54 655	1.88 676	1.69 626	2.46 693	2.04 698	2.37 590	6.48 728	0.38 638	0.37 670	0.38 637	0.43 669	0.47 642	0.45 639

coex-ft	8.13 752	2.13 747	98.04 801	0.67 585	0.53 556	1.71 644	1.56 701	1.65 529	11.11 761	18.17 779	3.75 713	3.88 720	7.61 753	2.98 623	6.49 729	0.30 584	0.30 630	0.32 594	0.31 613	0.66 684	0.50 657

TARStereo	7.64 750	0.55 613	10.78 743	0.89 687	1.14 709	14.12 761	16.70 768	12.14 762	14.87 764	13.67 770	15.71 769	19.03 770	13.57 766	8.77 748	6.66 730	0.51 680	0.45 695	0.50 673	0.51 693	1.14 713	1.12 719

AnyNet_C01	2.26 702	1.78 733	10.22 740	0.93 695	0.74 640	2.92 715	2.20 733	2.29 694	1.80 679	2.53 706	2.41 684	2.71 700	1.73 676	3.41 638	6.72 731	0.41 650	0.39 679	0.40 651	0.42 665	0.67 685	0.63 684

JetBlue	3.97 732	2.01 741	10.19 739	1.38 721	2.84 751	10.53 752	9.54 757	3.60 732	2.41 707	2.73 711	3.39 708	4.54 724	4.31 739	7.85 741	6.84 732	0.88 715	0.93 742	0.89 715	0.91 725	1.74 723	1.91 733

tt	6.58 747	0.26 264	6.10 725	3.77 758	2.16 734	11.55 754	19.63 771	13.33 764	5.74 752	2.96 719	2.65 693	4.97 734	6.33 750	3.81 645	7.24 733	9.15 771	11.32 780	5.89 771	6.24 772	6.03 761	2.55 746

ADCRef	1.35 638	0.55 613	2.37 689	0.72 623	0.77 654	1.94 671	0.78 590	1.91 616	1.27 567	1.57 638	1.59 604	1.36 564	1.41 644	1.54 482	7.53 734	0.23 457	0.20 502	0.32 594	0.30 605	0.29 537	0.29 548

ff1	1.37 641	0.33 467	0.85 444	0.53 395	0.37 409	0.74 409	0.56 502	0.95 276	2.47 709	1.15 462	1.45 561	1.06 474	0.82 465	7.22 722	7.61 735	0.20 359	0.12 106	0.31 579	0.27 562	0.19 284	0.20 392

mmx	1.39 644	0.33 467	0.85 444	0.53 395	0.37 409	0.74 409	0.56 502	2.13 663	1.37 615	1.15 462	1.45 561	1.06 474	0.82 465	7.22 722	7.61 735	0.24 482	0.19 481	0.31 579	0.27 562	0.30 547	0.25 490

xxx	1.39 644	0.33 467	0.85 444	0.53 395	0.37 409	0.74 409	0.56 502	2.13 663	1.37 615	1.15 462	1.45 561	1.06 474	0.82 465	7.22 722	7.61 735	0.24 482	0.19 481	0.31 579	0.27 562	0.30 547	0.25 490

TorneroNet	10.70 762	2.03 742	1.82 663	3.43 754	3.01 752	43.83 784	2.22 734	8.87 757	67.47 803	7.17 761	27.36 777	10.68 756	3.85 738	8.67 747	7.65 738	3.59 752	0.88 739	3.04 753	1.57 747	3.71 751	3.17 752

test_sample9	1.86 685	0.49 587	1.13 570	0.56 453	0.39 442	1.02 531	0.73 576	1.78 574	1.21 536	1.22 504	1.18 449	1.08 481	0.92 512	2.27 583	7.92 739	0.57 693	12.61 781	0.62 701	0.67 710	0.45 634	0.42 627

test_sample8	2.19 700	0.49 587	1.13 570	0.56 453	0.39 442	1.02 531	0.73 576	1.82 587	1.15 494	2.26 693	1.30 499	4.94 732	2.52 718	2.27 583	7.92 739	0.57 693	12.61 781	0.62 701	0.67 710	0.45 634	0.42 627

UNDER WATER-64	5.27 742	2.32 748	8.78 736	3.93 760	3.54 758	7.61 746	3.03 748	5.84 749	14.19 763	4.04 736	4.04 717	9.39 751	6.26 748	5.93 697	8.48 741	3.60 753	1.51 753	3.13 754	1.88 749	4.29 758	3.61 756

UNDER WATER	5.08 741	2.33 749	5.55 721	3.94 761	3.51 757	5.20 743	2.72 744	5.61 748	16.52 772	3.84 733	4.60 722	9.21 750	5.89 746	5.90 695	8.66 742	3.75 754	1.34 751	3.18 756	1.88 749	4.33 759	3.61 756

1111	3.02 727	0.74 664	9.12 737	0.87 681	0.91 683	3.30 723	4.31 753	2.81 718	2.28 703	3.44 729	3.80 714	3.98 721	4.35 741	8.06 742	8.88 743	0.48 674	0.42 686	0.53 684	0.46 676	0.93 702	0.79 701

ADCL	1.72 678	0.57 622	3.66 707	0.67 585	0.61 598	2.61 705	1.85 716	1.96 630	1.67 666	1.90 679	1.83 643	2.06 676	1.90 692	2.13 567	9.15 744	0.26 535	0.24 580	0.34 613	0.32 621	0.38 601	0.35 596

EDNetEfficient	2.37 708	1.10 698	8.08 733	0.74 635	0.71 630	0.98 523	1.56 701	1.46 474	4.06 740	4.90 745	2.82 698	2.25 680	3.48 731	2.95 620	9.97 745	0.26 535	0.24 580	0.26 516	0.30 605	0.68 686	0.61 682

TCMNet-wrong-test	10.31 755	11.40 767	14.84 749	20.96 774	18.45 766	13.80 759	10.76 763	15.78 765	3.53 731	5.20 749	5.52 731	16.26 765	12.61 758	7.51 730	10.15 746	7.43 766	2.37 757	4.31 762	3.43 761	11.36 769	10.61 766

HanzoNet	11.04 763	3.62 758	8.10 734	4.08 762	3.55 759	4.90 741	2.73 745	7.19 755	10.10 759	31.86 792	28.92 779	21.96 779	36.36 784	18.08 771	10.17 747	7.94 770	3.32 766	3.47 759	3.31 759	7.06 764	4.04 759

noway3	10.35 756	11.00 766	15.02 750	20.39 770	18.94 767	14.12 761	10.56 758	15.98 768	3.54 732	5.46 755	5.85 733	16.09 762	12.69 760	7.52 732	10.27 748	7.32 764	2.42 758	4.36 767	3.53 766	11.32 768	10.69 767

noway2	10.40 757	10.97 764	15.08 751	20.56 771	18.94 767	14.22 763	10.66 761	15.84 766	3.63 734	5.40 753	5.90 735	16.26 765	12.75 762	7.52 732	10.27 748	7.37 765	2.47 759	4.33 765	3.54 767	11.37 770	10.96 768

AnyNet_C32	1.96 691	1.10 698	5.17 720	0.90 689	1.11 703	2.12 684	2.37 738	1.85 597	1.48 645	2.45 704	1.70 627	2.05 675	1.64 669	2.50 602	10.28 750	0.37 633	0.34 651	0.35 622	0.41 662	0.49 650	0.54 666

noway4	10.57 760	11.82 768	15.74 754	21.37 777	19.02 769	14.35 766	10.72 762	15.85 767	3.82 738	5.34 750	5.85 733	16.62 767	12.73 761	7.51 730	10.29 751	7.45 769	2.57 762	4.33 765	3.51 763	11.47 773	11.08 771

zzzz4	10.56 759	11.89 769	15.95 756	21.17 775	19.03 770	14.33 765	10.58 759	16.24 769	3.67 735	5.38 752	5.93 737	16.23 764	12.58 757	7.55 734	10.38 752	7.43 766	2.52 760	4.32 763	3.52 764	11.46 771	11.03 769

noway1	10.55 758	11.90 770	15.90 755	21.17 775	19.04 771	14.32 764	10.58 759	16.25 770	3.67 735	5.37 751	5.92 736	16.18 763	12.57 756	7.55 734	10.38 752	7.43 766	2.52 760	4.32 763	3.52 764	11.46 771	11.03 769

ADCMid	1.89 689	0.73 661	5.06 718	0.72 623	0.67 619	2.00 676	1.14 668	1.97 634	1.48 645	2.86 716	1.81 642	2.37 687	2.05 700	2.24 579	10.39 754	0.33 607	0.31 636	0.39 646	0.43 669	0.50 651	0.44 637

MADNet++	5.01 740	3.14 755	4.91 717	4.55 763	3.94 760	5.20 743	4.41 754	4.40 739	4.13 742	4.95 746	6.08 738	4.74 727	5.37 743	9.40 754	10.67 755	4.65 761	4.15 768	3.97 760	3.34 760	4.09 755	4.08 760

DStereoSA	4.44 736	0.92 683	6.79 728	1.58 728	2.54 746	2.29 690	14.04 767	2.33 696	2.31 704	1.85 673	10.58 760	1.32 555	13.05 763	7.07 720	11.18 756	0.67 709	1.97 756	0.88 714	3.29 758	1.69 722	2.44 744

MANE	6.19 744	0.59 628	1.03 539	0.93 695	1.22 717	13.38 757	2.69 742	12.81 763	17.94 776	8.21 764	10.82 761	14.72 760	11.68 755	11.39 765	11.90 757	0.59 697	0.50 709	0.52 678	1.76 748	0.55 665	0.54 666

ADCP+	1.99 694	0.48 583	7.73 731	0.66 573	0.91 683	2.30 691	1.05 658	1.82 587	1.34 598	1.54 630	1.32 512	1.74 637	1.61 666	2.17 571	13.37 758	0.24 482	0.21 530	0.32 594	0.28 583	0.37 592	0.29 548

ADCS	2.25 701	0.99 691	5.55 721	0.81 655	0.74 640	2.19 686	1.80 712	2.27 691	2.14 699	2.80 715	2.13 671	2.40 689	2.03 697	2.64 609	13.69 759	0.41 650	0.39 679	0.40 651	0.45 673	0.58 670	0.56 670

JetRed	6.91 748	8.80 763	25.96 774	2.85 744	3.25 755	13.98 760	11.87 764	6.25 752	4.28 744	4.45 741	4.56 721	6.69 741	5.46 744	7.46 728	14.05 760	2.59 741	3.31 765	2.59 747	2.29 756	4.20 756	3.36 755

PML	51.67 792	36.25 783	13.28 747	7.46 764	20.81 774	108.69 801	232.22 804	8.72 756	27.82 782	87.01 803	269.67 804	69.67 799	61.95 798	24.76 782	14.20 761	9.74 775	3.40 767	9.62 773	4.70 769	18.74 779	4.72 763

test_xeample	1.45 650	0.28 329	0.65 300	0.51 351	0.28 205	0.94 505	0.59 527	2.14 667	1.29 577	1.24 517	1.51 582	0.88 403	0.86 488	1.46 464	15.10 762	0.22 429	0.20 502	0.22 390	0.20 400	0.22 411	0.22 439

1111x	1.70 674	0.29 364	0.86 450	0.51 351	0.27 175	1.01 527	0.68 562	2.22 685	1.28 572	1.13 453	1.40 545	1.21 522	1.10 589	5.53 685	15.20 763	0.22 429	0.21 530	0.22 390	0.22 478	0.24 461	0.22 439

DPSimNet_ROB	11.20 764	4.98 760	35.43 779	2.90 747	4.52 761	7.89 747	17.09 769	4.66 741	6.06 754	14.89 774	10.93 762	17.29 768	36.81 786	13.18 767	15.68 764	2.86 742	6.29 771	5.75 770	5.09 770	3.91 754	7.70 764

xxxx	1.51 654	0.28 329	0.68 322	0.54 412	0.28 205	1.16 569	0.44 372	2.19 681	1.29 577	1.09 422	1.36 530	1.22 524	0.85 480	1.79 534	15.70 765	0.24 482	0.21 530	0.21 349	0.20 400	0.22 411	0.23 459

222	1.61 665	0.29 364	0.67 318	0.56 453	0.29 230	1.06 542	0.42 333	2.17 678	1.31 587	1.31 557	1.52 583	0.92 423	0.94 527	1.76 531	17.65 766	0.24 482	0.20 502	0.21 349	0.19 356	0.22 411	0.23 459

LRCNet_RVC	22.74 776	32.10 782	21.97 766	29.84 781	26.23 778	4.42 738	0.81 603	22.66 773	2.02 694	26.93 782	29.26 780	23.06 781	15.59 768	23.84 778	18.88 767	31.75 791	19.90 792	34.65 791	32.13 792	30.54 789	28.32 790

SGM-ForestM	6.52 746	0.38 536	1.26 593	0.63 543	0.35 369	13.59 758	5.32 756	6.32 754	6.70 755	11.14 766	9.18 756	22.51 780	13.93 767	16.89 769	20.07 768	0.36 629	0.37 670	0.36 630	0.35 644	0.36 588	0.34 591

UHP	17.70 770	0.98 690	28.07 778	1.23 717	1.64 729	29.27 775	18.20 770	33.51 787	47.04 797	27.38 783	39.32 789	28.10 782	34.64 781	19.10 772	21.07 769	0.62 701	0.40 681	0.56 694	0.46 676	7.45 765	14.94 780

LE_ROB	8.05 751	0.37 529	23.53 768	0.74 635	0.33 337	2.77 711	2.87 746	3.71 733	27.24 781	25.39 781	8.87 755	8.46 749	26.71 779	6.65 710	21.99 770	0.21 397	0.19 481	0.20 305	0.21 447	0.25 478	0.22 439

DGTPSM_ROB	13.01 766	8.23 761	21.87 764	9.51 765	18.10 764	11.56 755	32.01 778	10.63 760	16.20 768	7.03 759	19.48 774	10.15 753	16.66 769	9.83 760	22.42 771	4.75 762	8.68 772	5.37 768	10.25 777	6.16 762	11.36 772

USTest	14.33 768	14.94 772	21.04 763	17.44 768	16.05 763	23.26 768	33.84 780	21.73 772	11.80 762	9.36 765	10.14 758	15.97 761	13.20 764	17.28 770	22.43 772	3.78 757	5.01 769	6.17 772	6.16 771	9.25 767	7.72 765

DPSMNet_ROB	13.02 767	8.23 761	21.91 765	9.53 766	18.11 765	11.56 755	32.02 779	10.64 761	16.23 769	7.05 760	19.49 775	10.16 754	16.66 769	9.85 761	22.43 772	4.77 763	8.68 772	5.38 769	10.26 778	6.17 763	11.36 772

AAGNet	1.83 682	0.28 329	0.72 358	0.61 521	0.32 313	0.67 371	0.51 450	0.96 286	0.98 387	1.47 610	1.20 462	1.00 454	1.18 606	2.83 614	22.77 774	0.22 429	0.13 221	0.22 390	0.19 356	0.23 441	0.15 195

ASD4	15.85 769	10.99 765	19.63 760	10.21 767	11.70 762	19.24 767	31.10 777	19.35 771	10.68 760	11.14 766	10.18 759	12.59 758	12.64 759	14.74 768	24.83 775	12.93 779	9.94 779	26.83 787	19.40 781	16.23 778	12.70 779

iinet-test	17.98 771	18.06 773	23.82 770	20.87 772	19.70 772	26.55 769	35.70 781	25.04 776	15.93 765	13.33 768	13.25 764	20.58 771	17.79 771	20.62 773	25.11 776	9.58 773	8.78 774	9.88 774	9.85 775	13.23 774	11.95 774

IINet	17.98 771	18.06 773	23.81 769	20.87 772	19.70 772	26.55 769	35.70 781	25.04 776	15.93 765	13.33 768	13.25 764	20.58 771	17.79 771	20.62 773	25.11 776	9.58 773	8.78 774	9.88 774	9.85 775	13.23 774	11.95 774

Selective-IGEV-i1pa	19.94 775	26.52 781	23.52 767	2.94 748	1.59 728	31.97 782	20.54 772	30.88 782	25.25 777	23.87 780	27.58 778	33.01 783	26.91 780	32.38 784	25.47 778	20.69 788	5.85 770	12.49 778	4.43 768	3.35 748	19.48 782

Anonymous_1	43.04 791	18.73 775	24.79 771	21.81 778	46.26 789	27.80 771	37.60 783	28.08 780	16.14 767	14.66 773	14.30 766	20.65 773	17.88 773	21.56 775	25.94 779	117.93 802	8.92 776	100.65 798	126.50 800	158.64 804	12.08 776

DPSM_ROB	19.08 773	19.14 776	25.17 772	22.15 779	20.85 775	28.17 772	37.82 784	26.56 778	16.85 773	14.14 771	14.84 767	21.70 774	18.75 774	21.87 776	26.55 780	10.16 777	9.30 777	10.47 776	10.42 779	14.03 776	12.61 777

DPSM	19.08 773	19.14 776	25.17 772	22.15 779	20.85 775	28.17 772	37.82 784	26.56 778	16.85 773	14.14 771	14.84 767	21.70 774	18.75 774	21.87 776	26.55 780	10.16 777	9.30 777	10.47 776	10.42 779	14.03 776	12.61 777

xxxxx1	54.10 793	25.67 778	27.13 775	113.43 799	96.96 798	30.69 777	47.44 786	32.38 783	25.60 778	17.75 776	17.27 770	21.81 776	21.02 776	24.43 779	33.82 782	33.37 792	40.54 797	157.71 802	175.86 802	66.16 797	72.93 801

tt_ll	54.10 793	25.67 778	27.13 775	113.43 799	96.96 798	30.69 777	47.44 786	32.38 783	25.60 778	17.75 776	17.27 770	21.81 776	21.02 776	24.43 779	33.82 782	33.37 792	40.54 797	157.71 802	175.86 802	66.16 797	72.93 801

ff	54.10 793	25.67 778	27.13 775	113.43 799	96.96 798	30.69 777	47.44 786	32.38 783	25.60 778	17.75 776	17.27 770	21.81 776	21.02 776	24.43 779	33.82 782	33.37 792	40.54 797	157.71 802	175.86 802	66.16 797	72.93 801

BEATNet-Init1	26.87 779	13.43 771	70.68 796	0.91 692	0.68 625	57.02 792	21.06 773	32.82 786	32.67 783	52.12 802	53.61 798	66.05 798	49.56 795	48.79 797	34.71 785	0.49 679	0.44 691	0.53 684	0.53 696	0.63 678	0.59 678

AVERAGE_ROB	40.43 788	42.37 793	42.73 781	36.96 784	35.58 781	30.50 776	27.61 775	36.71 789	38.39 793	44.91 798	44.36 794	37.45 786	36.70 785	41.88 787	40.35 786	45.43 798	46.81 800	47.11 795	46.35 795	42.51 791	43.87 796

HaxPig	38.92 787	41.40 792	41.64 780	29.95 782	32.27 779	28.90 774	27.60 774	29.73 781	37.71 792	43.82 797	43.87 791	33.17 784	35.56 782	41.53 786	40.37 787	43.94 797	47.51 801	45.82 794	47.08 796	42.38 790	44.15 797

MEDIAN_ROB	42.00 789	44.40 794	44.29 784	35.15 783	34.95 780	31.28 781	29.60 776	35.88 788	40.02 794	47.20 801	46.64 795	37.37 785	38.48 794	44.35 796	42.45 788	48.03 799	49.39 802	49.71 796	49.03 797	45.14 794	46.65 798

fast-reg	37.99 780	38.31 784	50.02 785	45.00 791	43.04 788	57.29 793	76.35 791	53.18 790	33.49 784	28.15 784	29.55 784	41.27 787	35.82 783	42.63 788	52.86 789	19.57 780	18.63 785	20.88 779	20.79 782	28.20 781	24.79 783

Selective-RAFT-Error	38.39 786	38.47 790	50.44 791	44.73 785	41.97 787	56.68 787	76.38 794	53.24 792	33.92 790	28.34 790	29.85 787	43.60 789	38.20 793	43.75 789	53.34 790	20.38 785	18.70 787	21.09 785	21.05 784	28.30 787	25.43 789

FlowAnything	38.37 785	38.41 785	50.38 790	44.76 789	41.94 786	56.64 785	76.34 790	53.28 796	34.23 791	28.25 785	29.72 785	43.60 789	37.79 791	43.83 790	53.38 791	20.39 786	18.71 791	21.07 781	21.14 789	28.23 782	25.29 784

Hybrid-DGEV	38.35 784	38.46 788	50.28 786	44.82 790	41.90 785	56.66 786	76.35 791	53.24 792	33.80 788	28.29 786	29.84 786	43.58 788	37.86 792	43.84 793	53.39 792	20.34 784	18.69 786	21.06 780	21.00 783	28.25 784	25.34 785

RAFT-FEzeroshot	38.32 781	38.45 786	50.28 786	44.74 786	41.87 783	56.68 787	76.38 794	53.24 792	33.76 786	28.29 786	29.37 781	43.69 792	37.66 788	43.83 790	53.41 793	20.32 782	18.70 787	21.07 781	21.07 785	28.25 784	25.35 787

RAFT-FE	38.32 781	38.45 786	50.28 786	44.74 786	41.87 783	56.68 787	76.38 794	53.24 792	33.76 786	28.29 786	29.37 781	43.69 792	37.66 788	43.83 790	53.41 793	20.32 782	18.70 787	21.07 781	21.07 785	28.25 784	25.35 787

CasAABBNet	38.33 783	38.46 788	50.35 789	44.75 788	41.84 782	56.68 787	76.37 793	53.22 791	33.83 789	28.31 789	29.54 783	43.62 791	37.71 790	43.84 793	53.41 793	20.30 781	18.70 787	21.07 781	21.07 785	28.24 783	25.34 785

LSM0	42.82 790	38.75 791	50.81 792	47.07 792	109.38 803	57.00 791	76.02 789	53.74 797	33.71 785	29.02 791	30.41 788	43.87 794	37.22 787	43.91 795	53.54 796	20.52 787	18.62 784	21.10 786	21.11 788	28.41 788	42.22 793

zzzz2	57.17 796	57.86 797	75.47 797	67.94 793	62.74 791	84.92 797	114.99 799	79.18 798	50.68 798	42.39 793	44.33 792	61.67 796	53.81 796	65.07 798	79.30 797	30.51 789	28.15 793	31.78 788	32.01 790	42.61 792	38.08 791

noway5	57.17 796	57.86 797	75.47 797	67.94 793	62.74 791	84.92 797	114.99 799	79.18 798	50.68 798	42.39 793	44.33 792	61.67 796	53.81 796	65.07 798	79.30 797	30.51 789	28.15 793	31.78 788	32.01 790	42.61 792	38.08 791

zzz1	61.79 798	59.16 800	84.91 800	83.86 796	80.22 797	82.74 795	99.25 797	85.15 801	52.28 801	43.59 796	48.47 797	77.02 800	69.19 799	65.23 801	79.63 799	33.72 795	28.30 795	35.17 792	34.66 793	50.16 795	43.13 794

zzzzzz3	61.80 799	59.14 799	84.88 799	83.84 795	80.20 796	82.87 796	99.25 797	85.10 800	52.26 800	43.57 795	48.41 796	77.21 801	69.20 800	65.22 800	79.68 800	33.72 795	28.30 795	35.17 792	34.66 793	50.16 795	43.13 794

Selective-IGEV-i16pa	97.29 802	136.83 803	17.95 757	1.52 727	1.00 694	188.16 803	3.63 749	183.02 805	169.43 805	88.01 804	178.60 802	119.35 804	191.45 804	226.33 805	135.51 801	131.38 803	17.89 783	32.25 790	3.46 762	2.02 727	117.94 804

RSGM-EC	88.84 800	82.86 801	51.22 793	105.38 797	99.51 801	94.51 799	125.67 801	90.02 802	46.43 795	45.14 799	57.50 800	101.22 802	88.55 801	154.40 802	153.26 802	105.54 800	59.55 803	113.88 799	53.02 798	92.89 802	56.17 799

acva	88.84 800	82.86 801	51.22 793	105.38 797	99.51 801	94.51 799	125.67 801	90.02 802	46.43 795	45.14 799	57.50 800	101.22 802	88.55 801	154.40 802	153.26 802	105.54 800	59.55 803	113.88 799	53.02 798	92.89 802	56.17 799

test_example2	192.40 803	210.76 804	206.48 803	199.83 804	204.73 804	172.94 802	183.52 803	133.93 804	133.41 804	191.38 805	196.19 803	187.13 805	178.77 803	205.33 804	208.00 804	222.09 805	238.72 805	186.54 805	190.54 805	227.34 805	170.31 805

ccccc	497.63 804	492.34 805	595.97 804	530.87 805	530.37 805	478.08 804	442.62 805	491.76 806	343.70 806	448.18 806	520.80 805	476.12 806	550.57 805	541.64 806	605.32 805	663.49 806	459.54 806	353.94 806	309.79 806	586.66 806	530.90 806

FADE		4.78 759		1.89 732	1.92 733			5.58 746	5.04 748	2.92 717		4.13 722		10.23 762		188.09 804	2.77 763	123.78 801	127.92 801	1.06 711	1.10 718

Low-res two-view benchmark