Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

PSi22a	0.22 1	0.17 3	0.31 1	0.33 1	0.18 3	0.25 8	0.20 13	0.49 15	0.19 2	0.23 8	0.16 1	0.37 108	0.31 73	0.31 2	0.22 1	0.15 81	0.12 100	0.13 1	0.11 12	0.13 6	0.12 21

Foundation-i32	0.22 1	0.17 3	0.32 2	0.33 1	0.16 1	0.25 8	0.22 37	0.41 6	0.16 1	0.22 2	0.16 1	0.34 85	0.32 83	0.30 1	0.24 14	0.15 81	0.11 38	0.13 1	0.11 12	0.14 41	0.10 1

BLMT-Stereo	0.23 3	0.14 1	0.34 3	0.39 62	0.26 121	0.24 7	0.24 65	0.33 2	0.26 15	0.21 1	0.27 24	0.21 3	0.20 5	0.34 5	0.28 86	0.12 9	0.10 9	0.16 100	0.16 238	0.13 6	0.13 71

mm1	0.24 4	0.19 22	0.37 15	0.37 32	0.24 76	0.25 8	0.20 13	0.41 6	0.32 42	0.22 2	0.26 17	0.40 125	0.21 8	0.45 49	0.24 14	0.13 26	0.12 100	0.13 1	0.11 12	0.13 6	0.12 21

PipStereo	0.24 4	0.17 3	0.34 3	0.34 5	0.18 3	0.21 4	0.21 28	0.54 32	0.23 8	0.22 2	0.19 4	0.43 140	0.34 102	0.37 11	0.24 14	0.14 52	0.11 38	0.13 1	0.11 12	0.13 6	0.12 21

PSi22b	0.24 4	0.17 3	0.34 3	0.35 11	0.18 3	0.21 4	0.20 13	0.50 23	0.23 8	0.22 2	0.19 4	0.43 140	0.35 110	0.37 11	0.24 14	0.14 52	0.11 38	0.13 1	0.11 12	0.13 6	0.12 21

DepthFocus	0.24 4	0.18 8	0.38 31	0.36 18	0.28 178	0.20 3	0.23 50	0.36 4	0.23 8	0.28 19	0.35 54	0.20 2	0.21 8	0.38 14	0.22 1	0.18 229	0.14 260	0.20 270	0.20 353	0.17 157	0.12 21

S2M2_XL	0.24 4	0.24 162	0.39 40	0.34 5	0.24 76	0.16 2	0.18 2	0.32 1	0.22 6	0.29 30	0.40 72	0.24 13	0.23 22	0.32 3	0.26 54	0.20 319	0.18 419	0.18 192	0.16 238	0.18 200	0.14 128
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FoundationStereo	0.24 4	0.21 68	0.36 9	0.38 52	0.22 42	0.32 35	0.22 37	0.39 5	0.23 8	0.30 41	0.25 12	0.30 51	0.33 91	0.34 5	0.26 54	0.16 121	0.12 100	0.15 49	0.11 12	0.13 6	0.12 21

mm2	0.25 10	0.19 22	0.37 15	0.37 32	0.24 76	0.25 8	0.20 13	0.49 15	0.32 42	0.22 2	0.26 17	0.40 125	0.21 8	0.45 49	0.24 14	0.13 26	0.12 100	0.13 1	0.11 12	0.13 6	0.12 21

LACA1	0.25 10	0.20 40	0.38 31	0.34 5	0.18 3	0.31 29	0.27 96	0.45 10	0.25 12	0.30 41	0.22 8	0.25 19	0.32 83	0.46 59	0.25 38	0.16 121	0.12 100	0.14 15	0.12 66	0.15 78	0.12 21

qqai	0.26 12	0.20 40	0.41 58	0.40 75	0.23 54	0.28 19	0.19 7	0.51 24	0.32 42	0.26 13	0.25 12	0.42 136	0.21 8	0.48 76	0.24 14	0.15 81	0.12 100	0.14 15	0.11 12	0.12 1	0.13 71

MGA	0.26 12	0.19 22	0.39 40	0.36 18	0.26 121	0.43 97	0.20 13	0.49 15	0.37 76	0.28 19	0.31 40	0.31 55	0.19 2	0.46 59	0.24 14	0.15 81	0.11 38	0.15 49	0.12 66	0.14 41	0.14 128

MSE-Stereo	0.26 12	0.19 22	0.39 40	0.36 18	0.25 103	0.39 63	0.20 13	0.52 25	0.36 69	0.28 19	0.33 45	0.29 42	0.19 2	0.46 59	0.24 14	0.14 52	0.11 38	0.15 49	0.12 66	0.14 41	0.13 71

GeoVLM	0.26 12	0.19 22	0.37 15	0.37 32	0.24 76	0.34 38	0.20 13	0.49 15	0.31 32	0.29 30	0.26 17	0.40 125	0.26 36	0.45 49	0.27 69	0.13 26	0.12 100	0.13 1	0.11 12	0.13 6	0.12 21

BridgeDepth_RVC	0.26 12	0.19 22	0.37 15	0.33 1	0.19 9	0.47 133	0.19 7	0.54 32	0.27 18	0.30 41	0.29 34	0.26 24	0.32 83	0.43 40	0.30 116	0.16 121	0.11 38	0.13 1	0.11 12	0.15 78	0.11 3
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.26 12	0.19 22	0.37 15	0.37 32	0.24 76	0.34 38	0.20 13	0.49 15	0.31 32	0.29 30	0.26 17	0.40 125	0.26 36	0.45 49	0.27 69	0.13 26	0.12 100	0.13 1	0.11 12	0.13 6	0.12 21

HiDET	0.26 12	0.18 8	0.37 15	0.38 52	0.24 76	0.30 25	0.20 13	0.54 32	0.33 50	0.27 17	0.30 39	0.33 77	0.25 27	0.46 59	0.30 116	0.14 52	0.12 100	0.14 15	0.11 12	0.13 6	0.13 71

CSFM-Stereo	0.26 12	0.18 8	0.37 15	0.39 62	0.21 24	0.40 71	0.21 28	0.53 28	0.29 24	0.30 41	0.28 28	0.31 55	0.29 55	0.47 70	0.25 38	0.15 81	0.13 201	0.14 15	0.11 12	0.13 6	0.11 3

MLG-Stereo_test2	0.26 12	0.20 40	0.36 9	0.37 32	0.22 42	0.35 46	0.18 2	0.45 10	0.21 4	0.26 13	0.23 10	0.34 85	0.20 5	0.77 191	0.23 8	0.16 121	0.11 38	0.15 49	0.11 12	0.13 6	0.11 3

CAR	0.27 21	0.18 8	0.39 40	0.37 32	0.25 103	0.39 63	0.20 13	0.52 25	0.36 69	0.35 76	0.33 45	0.29 42	0.19 2	0.49 78	0.26 54	0.14 52	0.11 38	0.15 49	0.12 66	0.14 41	0.13 71

PointNet	0.27 21	0.19 22	0.37 15	0.39 62	0.23 54	0.39 63	0.26 86	0.54 32	0.34 59	0.24 9	0.31 40	0.38 117	0.21 8	0.49 78	0.26 54	0.15 81	0.12 100	0.17 149	0.12 66	0.15 78	0.11 3

LiteMatch*	0.27 21	0.19 22	0.49 122	0.38 52	0.27 151	0.31 29	0.23 50	0.49 15	0.38 84	0.29 30	0.28 28	0.36 95	0.29 55	0.46 59	0.24 14	0.15 81	0.12 100	0.15 49	0.12 66	0.13 6	0.13 71

LACA3	0.27 21	0.21 68	0.38 31	0.35 11	0.19 9	0.37 54	0.38 236	0.47 12	0.28 20	0.29 30	0.27 24	0.26 24	0.31 73	0.73 176	0.22 1	0.16 121	0.12 100	0.13 1	0.10 2	0.15 78	0.11 3

LACA2	0.27 21	0.21 68	0.44 79	0.35 11	0.18 3	0.39 63	0.39 253	0.56 43	0.27 18	0.29 30	0.33 45	0.36 95	0.26 36	0.45 49	0.22 1	0.15 81	0.12 100	0.13 1	0.11 12	0.16 114	0.11 3

Test_v1	0.27 21	0.20 40	0.37 15	0.34 5	0.25 103	0.31 29	0.30 123	0.59 52	0.37 76	0.29 30	0.33 45	0.25 19	0.25 27	0.48 76	0.24 14	0.15 81	0.11 38	0.14 15	0.12 66	0.13 6	0.11 3

252Zero-FE	0.27 21	0.22 101	0.40 51	0.41 92	0.24 76	0.29 22	0.19 7	0.59 52	0.46 124	0.31 45	0.33 45	0.22 4	0.25 27	0.40 28	0.29 97	0.16 121	0.12 100	0.14 15	0.11 12	0.13 6	0.13 71

Wavelet-MonSter	0.27 21	0.20 40	0.41 58	0.39 62	0.26 121	0.26 13	0.25 72	0.49 15	0.29 24	0.36 85	0.47 117	0.28 40	0.32 83	0.49 78	0.26 54	0.11 1	0.10 9	0.14 15	0.11 12	0.13 6	0.12 21

MLG-Stereo_test1	0.27 21	0.19 22	0.38 31	0.40 75	0.24 76	0.38 58	0.20 13	0.59 52	0.19 2	0.24 9	0.17 3	0.33 77	0.27 46	0.90 245	0.25 38	0.14 52	0.11 38	0.16 100	0.11 12	0.13 6	0.12 21

LGtest1	0.27 21	0.21 68	0.44 79	0.41 92	0.21 24	0.42 88	0.19 7	0.56 43	0.26 15	0.29 30	0.24 11	0.29 42	0.29 55	0.55 100	0.25 38	0.18 229	0.12 100	0.16 100	0.12 66	0.14 41	0.13 71

dual_stereo	0.27 21	0.19 22	0.35 7	0.39 62	0.21 24	0.25 8	0.22 37	0.48 13	0.31 32	0.32 51	0.26 17	0.37 108	0.24 24	0.83 218	0.29 97	0.16 121	0.12 100	0.14 15	0.11 12	0.14 41	0.11 3

monster-pro	0.28 32	0.18 8	0.39 40	0.36 18	0.21 24	0.55 236	0.31 135	0.55 37	0.43 106	0.28 19	0.28 28	0.23 6	0.21 8	0.57 108	0.25 38	0.11 1	0.10 9	0.14 15	0.11 12	0.14 41	0.11 3

MatchStereo	0.28 32	0.21 68	0.39 40	0.33 1	0.18 3	0.22 6	0.23 50	0.65 91	0.48 132	0.27 17	0.47 117	0.25 19	0.24 24	0.49 78	0.31 143	0.16 121	0.12 100	0.14 15	0.10 2	0.13 6	0.13 71
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
LCMNet	0.28 32	0.18 8	0.36 9	0.37 32	0.24 76	0.31 29	0.20 13	0.57 48	0.57 179	0.28 19	0.32 44	0.33 77	0.29 55	0.54 94	0.30 116	0.14 52	0.13 201	0.14 15	0.11 12	0.13 6	0.13 71

MonStereo	0.28 32	0.18 8	0.39 40	0.36 18	0.21 24	0.55 236	0.31 135	0.55 37	0.43 106	0.28 19	0.28 28	0.23 6	0.21 8	0.57 108	0.25 38	0.11 1	0.10 9	0.14 15	0.11 12	0.14 41	0.11 3

Monster-pub-eth3d	0.28 32	0.18 8	0.39 40	0.36 18	0.21 24	0.55 236	0.31 135	0.55 37	0.43 106	0.28 19	0.28 28	0.23 6	0.21 8	0.56 103	0.25 38	0.11 1	0.10 9	0.14 15	0.11 12	0.14 41	0.11 3

IGEV	0.28 32	0.18 8	0.39 40	0.37 32	0.31 254	0.45 112	0.21 28	0.59 52	0.40 90	0.31 45	0.43 93	0.26 24	0.21 8	0.43 40	0.25 38	0.13 26	0.12 100	0.16 100	0.13 127	0.12 1	0.12 21

MLG-Stereo_test3	0.28 32	0.18 8	0.42 68	0.40 75	0.23 54	0.47 133	0.19 7	0.61 64	0.29 24	0.35 76	0.21 6	0.35 92	0.21 8	0.60 126	0.25 38	0.15 81	0.11 38	0.16 100	0.11 12	0.13 6	0.13 71

MonSter	0.28 32	0.18 8	0.39 40	0.36 18	0.21 24	0.55 236	0.31 135	0.55 37	0.43 106	0.28 19	0.29 34	0.23 6	0.21 8	0.56 103	0.25 38	0.11 1	0.10 9	0.14 15	0.11 12	0.14 41	0.11 3

BridgeDepth	0.29 40	0.19 22	0.37 15	0.40 75	0.17 2	0.58 253	0.32 151	0.60 62	0.29 24	0.26 13	0.26 17	0.39 120	0.43 161	0.47 70	0.26 54	0.13 26	0.10 9	0.13 1	0.12 66	0.15 78	0.12 21
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
4.5_new	0.29 40	0.25 196	0.41 58	0.36 18	0.23 54	0.52 202	0.36 203	0.56 43	0.34 59	0.45 155	0.42 81	0.27 31	0.25 27	0.40 28	0.24 14	0.13 26	0.10 9	0.15 49	0.13 127	0.16 114	0.12 21

4.5w-stereo	0.29 40	0.25 196	0.41 58	0.36 18	0.23 54	0.52 202	0.36 203	0.56 43	0.34 59	0.45 155	0.42 81	0.27 31	0.25 27	0.40 28	0.24 14	0.13 26	0.10 9	0.15 49	0.13 127	0.16 114	0.12 21

LG-Stereo_L2	0.29 40	0.20 40	0.45 94	0.37 32	0.25 103	0.26 13	0.20 13	0.78 150	0.28 20	0.28 19	0.26 17	0.24 13	0.26 36	0.91 246	0.23 8	0.15 81	0.11 38	0.15 49	0.12 66	0.14 41	0.11 3

MLG-Stereo	0.29 40	0.19 22	0.38 31	0.41 92	0.20 16	0.42 88	0.20 13	0.66 99	0.21 4	0.25 11	0.22 8	0.33 77	0.28 51	1.09 312	0.25 38	0.14 52	0.11 38	0.16 100	0.11 12	0.13 6	0.12 21

Monster-pub-mixall	0.30 45	0.19 22	0.39 40	0.36 18	0.21 24	0.28 19	0.18 2	0.58 50	0.34 59	0.36 85	0.34 50	0.26 24	0.20 5	1.40 404	0.24 14	0.15 81	0.11 38	0.13 1	0.10 2	0.12 1	0.13 71

AdaDepth	0.30 45	0.22 101	0.49 122	0.44 156	0.27 151	0.44 108	0.24 65	0.52 25	0.30 28	0.31 45	0.37 60	0.26 24	0.32 83	0.79 203	0.25 38	0.12 9	0.12 100	0.16 100	0.13 127	0.16 114	0.15 173

asda	0.30 45	0.24 162	0.42 68	0.38 52	0.23 54	0.43 97	0.34 178	0.58 50	0.37 76	0.38 111	0.42 81	0.27 31	0.34 102	0.52 89	0.30 116	0.11 1	0.09 1	0.14 15	0.11 12	0.14 41	0.12 21

asd	0.30 45	0.21 68	0.41 58	0.39 62	0.24 76	0.47 133	0.30 123	0.69 113	0.30 28	0.41 127	0.39 68	0.28 40	0.33 91	0.62 133	0.27 69	0.13 26	0.09 1	0.14 15	0.12 66	0.14 41	0.12 21

4.25_new	0.30 45	0.26 224	0.44 79	0.38 52	0.26 121	0.49 159	0.40 268	0.59 52	0.31 32	0.38 111	0.42 81	0.27 31	0.34 102	0.46 59	0.31 143	0.12 9	0.09 1	0.15 49	0.11 12	0.14 41	0.12 21

4.5w_new	0.30 45	0.26 224	0.44 79	0.38 52	0.26 121	0.49 159	0.40 268	0.59 52	0.31 32	0.38 111	0.42 81	0.27 31	0.34 102	0.46 59	0.31 143	0.12 9	0.09 1	0.15 49	0.11 12	0.14 41	0.12 21

4.25w-stereo	0.30 45	0.26 224	0.44 79	0.38 52	0.26 121	0.49 159	0.40 268	0.59 52	0.32 42	0.38 111	0.42 81	0.27 31	0.34 102	0.46 59	0.31 143	0.12 9	0.09 1	0.15 49	0.11 12	0.14 41	0.12 21

4w-stereo	0.30 45	0.24 162	0.44 79	0.37 32	0.23 54	0.46 119	0.27 96	0.63 74	0.31 32	0.41 127	0.44 102	0.27 31	0.36 121	0.59 114	0.30 116	0.11 1	0.09 1	0.15 49	0.12 66	0.13 6	0.12 21

LG-Stereo_L1	0.30 45	0.20 40	0.44 79	0.37 32	0.26 121	0.29 22	0.21 28	0.66 99	0.26 15	0.25 11	0.25 12	0.24 13	0.22 20	1.24 351	0.23 8	0.15 81	0.11 38	0.15 49	0.12 66	0.14 41	0.11 3

IGEV-Stereo++	0.30 45	0.20 40	0.40 51	0.46 190	0.30 226	0.33 36	0.22 37	0.75 140	0.45 118	0.32 51	0.41 79	0.32 64	0.48 211	0.38 14	0.27 69	0.15 81	0.11 38	0.15 49	0.12 66	0.15 78	0.13 71

GCAP-Stereo-DPT26K	0.31 55	0.20 40	0.57 212	0.40 75	0.22 42	0.36 51	0.33 164	0.73 131	0.31 32	0.37 96	0.40 72	0.31 55	0.44 172	0.50 84	0.26 54	0.13 26	0.11 38	0.16 100	0.12 66	0.16 114	0.13 71

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.31 55	0.22 101	0.48 114	0.41 92	0.26 121	0.41 78	0.26 86	0.76 143	0.33 50	0.33 57	0.43 93	0.29 42	0.46 186	0.35 7	0.24 14	0.13 26	0.12 100	0.16 100	0.12 66	0.17 157	0.18 273

Pro-Stereo	0.31 55	0.16 2	0.34 3	0.39 62	0.29 202	0.63 290	0.21 28	0.35 3	0.28 20	0.34 66	0.25 12	0.23 6	0.13 1	1.58 439	0.26 54	0.13 26	0.11 38	0.18 192	0.17 267	0.13 6	0.12 21

GEAStereo	0.31 55	0.21 68	0.43 74	0.43 122	0.31 254	0.46 119	0.36 203	0.74 137	0.33 50	0.34 66	0.38 61	0.32 64	0.33 91	0.43 40	0.26 54	0.21 354	0.12 100	0.17 149	0.12 66	0.17 157	0.14 128

2.5w	0.31 55	0.23 136	0.46 106	0.39 62	0.24 76	0.42 88	0.39 253	0.61 64	0.30 28	0.37 96	0.53 155	0.24 13	0.25 27	0.77 191	0.28 86	0.12 9	0.10 9	0.14 15	0.12 66	0.14 41	0.12 21

2.75w_new	0.31 55	0.23 136	0.43 74	0.35 11	0.23 54	0.42 88	0.42 290	0.54 32	0.35 66	0.47 167	0.43 93	0.24 13	0.30 64	0.66 151	0.33 173	0.12 9	0.10 9	0.14 15	0.11 12	0.13 6	0.12 21

LG-G_1	0.31 55	0.20 40	0.44 79	0.42 106	0.20 16	0.64 294	0.18 2	0.70 118	0.25 12	0.29 30	0.29 34	0.36 95	0.35 110	0.87 236	0.24 14	0.16 121	0.12 100	0.16 100	0.11 12	0.13 6	0.13 71

LG-G	0.31 55	0.20 40	0.44 79	0.42 106	0.20 16	0.64 294	0.18 2	0.70 118	0.25 12	0.29 30	0.29 34	0.36 95	0.35 110	0.87 236	0.24 14	0.16 121	0.12 100	0.16 100	0.11 12	0.13 6	0.13 71

aanet-new-32k	0.32 63	0.22 101	0.53 163	0.43 122	0.24 76	0.54 223	0.23 50	0.72 125	0.31 32	0.37 96	0.38 61	0.43 140	0.54 268	0.41 32	0.24 14	0.14 52	0.12 100	0.16 100	0.12 66	0.17 157	0.13 71

aanet-new-30k	0.32 63	0.22 101	0.53 163	0.43 122	0.24 76	0.54 223	0.23 50	0.72 125	0.31 32	0.37 96	0.38 61	0.43 140	0.54 268	0.41 32	0.24 14	0.14 52	0.12 100	0.16 100	0.12 66	0.17 157	0.13 71

aanet-new-28k	0.32 63	0.21 68	0.66 269	0.43 122	0.21 24	0.47 133	0.28 103	0.64 81	0.33 50	0.36 85	0.39 68	0.36 95	0.49 228	0.39 21	0.27 69	0.15 81	0.11 38	0.16 100	0.13 127	0.22 370	0.15 173

aanet-new-22k	0.32 63	0.21 68	0.54 175	0.43 122	0.22 42	0.47 133	0.23 50	0.67 107	0.50 142	0.35 76	0.46 113	0.33 77	0.50 237	0.44 47	0.29 97	0.14 52	0.12 100	0.15 49	0.13 127	0.16 114	0.13 71

aanet-new-16k	0.32 63	0.21 68	0.56 199	0.45 174	0.22 42	0.43 97	0.21 28	0.66 99	0.44 114	0.36 85	0.43 93	0.37 108	0.48 211	0.41 32	0.28 86	0.14 52	0.10 9	0.16 100	0.12 66	0.18 200	0.13 71

LiteMatch	0.32 63	0.24 162	0.37 15	0.45 174	0.25 103	0.34 38	0.31 135	0.49 15	0.32 42	0.29 30	0.27 24	0.40 125	0.48 211	0.45 49	0.66 420	0.21 354	0.12 100	0.19 217	0.16 238	0.18 200	0.19 317

qwe	0.32 63	0.21 68	0.40 51	0.37 32	0.26 121	0.49 159	0.29 113	0.64 81	0.39 86	0.49 184	0.48 124	0.26 24	0.27 46	0.80 206	0.34 188	0.12 9	0.10 9	0.14 15	0.11 12	0.15 78	0.12 21

2.25w	0.32 63	0.24 162	0.48 114	0.37 32	0.24 76	0.45 112	0.25 72	0.62 67	0.40 90	0.45 155	0.58 180	0.27 31	0.32 83	0.74 185	0.35 199	0.12 9	0.10 9	0.14 15	0.12 66	0.13 6	0.14 128

3.25w_new	0.32 63	0.21 68	0.45 94	0.38 52	0.23 54	0.52 202	0.34 178	0.65 91	0.39 86	0.47 167	0.45 108	0.32 64	0.35 110	0.61 131	0.27 69	0.12 9	0.10 9	0.14 15	0.11 12	0.12 1	0.12 21

3.25w	0.32 63	0.21 68	0.45 94	0.37 32	0.23 54	0.52 202	0.34 178	0.65 91	0.39 86	0.47 167	0.45 108	0.32 64	0.35 110	0.61 131	0.27 69	0.12 9	0.10 9	0.14 15	0.11 12	0.12 1	0.12 21

3.75w	0.32 63	0.23 136	0.44 79	0.37 32	0.29 202	0.62 286	0.36 203	0.59 52	0.32 42	0.41 127	0.47 117	0.25 19	0.34 102	0.64 137	0.26 54	0.12 9	0.09 1	0.14 15	0.12 66	0.13 6	0.12 21

2w_stereo	0.32 63	0.24 162	0.45 94	0.39 62	0.22 42	0.46 119	0.47 363	0.69 113	0.42 101	0.43 141	0.50 137	0.24 13	0.45 178	0.47 70	0.29 97	0.12 9	0.10 9	0.15 49	0.12 66	0.15 78	0.13 71

SGD-Stereo	0.32 63	0.20 40	0.40 51	0.38 52	0.19 9	0.43 97	0.22 37	0.64 81	0.33 50	0.42 134	0.34 50	0.27 31	0.35 110	1.15 328	0.30 116	0.20 319	0.10 9	0.15 49	0.13 127	0.17 157	0.13 71

GREAT-IGEV	0.32 63	0.20 40	0.42 68	0.37 32	0.29 202	0.36 51	0.28 103	0.56 43	0.58 183	0.28 19	0.50 137	0.29 42	0.29 55	0.84 223	0.27 69	0.14 52	0.11 38	0.15 49	0.11 12	0.17 157	0.14 128
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
aanet-new-40k	0.33 77	0.22 101	0.81 385	0.40 75	0.25 103	0.52 202	0.23 50	0.67 107	0.32 42	0.33 57	0.47 117	0.33 77	0.52 253	0.35 7	0.28 86	0.13 26	0.10 9	0.16 100	0.12 66	0.18 200	0.12 21

aanet-new-36k	0.33 77	0.21 68	0.52 153	0.42 106	0.21 24	0.52 202	0.32 151	0.64 81	0.36 69	0.34 66	0.38 61	0.36 95	0.56 283	0.81 212	0.24 14	0.13 26	0.11 38	0.16 100	0.12 66	0.15 78	0.13 71

aanet-new-34k	0.33 77	0.22 101	0.65 258	0.40 75	0.20 16	0.34 38	0.30 123	0.80 166	0.42 101	0.34 66	0.53 155	0.34 85	0.57 295	0.38 14	0.25 38	0.13 26	0.11 38	0.16 100	0.12 66	0.15 78	0.12 21

aanet-32k-new	0.33 77	0.23 136	0.55 190	0.43 122	0.23 54	0.50 175	0.32 151	0.55 37	0.36 69	0.34 66	0.42 81	0.36 95	0.55 276	0.77 191	0.24 14	0.16 121	0.11 38	0.15 49	0.12 66	0.19 251	0.12 21

aanet-new-24k	0.33 77	0.21 68	0.51 143	0.42 106	0.23 54	0.53 213	0.30 123	0.62 67	0.37 76	0.40 124	0.61 185	0.34 85	0.48 211	0.44 47	0.25 38	0.13 26	0.11 38	0.16 100	0.12 66	0.17 157	0.12 21

aanet-new-12k	0.33 77	0.23 136	0.77 365	0.48 239	0.21 24	0.48 142	0.25 72	0.80 166	0.44 114	0.38 111	0.29 34	0.32 64	0.48 211	0.39 21	0.29 97	0.14 52	0.10 9	0.17 149	0.13 127	0.19 251	0.15 173

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.33 77	0.20 40	0.45 94	0.44 156	0.30 226	0.40 71	0.34 178	0.73 131	0.43 106	0.37 96	0.61 185	0.41 133	0.51 246	0.36 10	0.27 69	0.14 52	0.11 38	0.15 49	0.11 12	0.16 114	0.14 128

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.33 77	0.20 40	0.45 94	0.40 75	0.26 121	0.43 97	0.39 253	0.86 196	0.51 153	0.36 85	0.48 124	0.34 85	0.45 178	0.35 7	0.26 54	0.14 52	0.11 38	0.15 49	0.12 66	0.15 78	0.12 21

DispViT+	0.33 77	0.19 22	0.37 15	0.36 18	0.56 516	0.30 25	0.23 50	0.72 125	0.55 174	0.33 57	0.34 50	0.30 51	0.25 27	1.12 322	0.29 97	0.15 81	0.12 100	0.13 1	0.10 2	0.13 6	0.12 21

GSStereo	0.33 77	0.21 68	0.43 74	0.45 174	0.31 254	0.46 119	0.36 203	0.92 221	0.47 128	0.37 96	0.38 61	0.32 64	0.33 91	0.43 40	0.26 54	0.19 277	0.11 38	0.16 100	0.12 66	0.17 157	0.15 173

3.5w_stereo	0.33 77	0.25 196	0.45 94	0.37 32	0.24 76	0.54 223	0.35 188	0.66 99	0.36 69	0.43 141	0.44 102	0.29 42	0.34 102	0.77 191	0.39 246	0.11 1	0.09 1	0.15 49	0.11 12	0.14 41	0.13 71

3w_stereo	0.33 77	0.25 196	0.52 153	0.40 75	0.21 24	0.53 213	0.54 422	0.65 91	0.46 124	0.44 147	0.48 124	0.23 6	0.45 178	0.46 59	0.29 97	0.12 9	0.10 9	0.15 49	0.12 66	0.15 78	0.15 173

DEFOM-Stereo	0.33 77	0.20 40	0.40 51	0.42 106	0.28 178	0.80 402	0.23 50	0.48 13	0.37 76	0.37 96	0.31 40	0.23 6	0.24 24	1.20 341	0.27 69	0.16 121	0.12 100	0.14 15	0.11 12	0.14 41	0.14 128

aanet-new-90k	0.34 90	0.21 68	0.77 365	0.41 92	0.23 54	0.43 97	0.36 203	0.64 81	0.30 28	0.28 19	0.40 72	0.31 55	0.50 237	0.97 271	0.22 1	0.13 26	0.11 38	0.15 49	0.12 66	0.19 251	0.11 3

aanet-new-60k	0.34 90	0.21 68	0.76 357	0.42 106	0.22 42	0.58 253	0.31 135	0.71 123	0.33 50	0.33 57	0.39 68	0.40 125	0.43 161	0.77 191	0.23 8	0.13 26	0.11 38	0.15 49	0.12 66	0.17 157	0.12 21

gasm-f	0.34 90	0.22 101	0.42 68	0.43 122	0.31 254	0.39 63	0.44 327	0.74 137	0.33 50	0.34 66	0.64 197	0.32 64	0.46 186	0.55 100	0.28 86	0.21 354	0.12 100	0.17 149	0.12 66	0.18 200	0.14 128

Zero-FE251	0.34 90	0.23 136	0.51 143	0.45 174	0.29 202	0.58 253	0.24 65	0.82 181	0.34 59	0.49 184	0.38 61	0.52 199	0.42 152	0.47 70	0.27 69	0.18 229	0.14 260	0.17 149	0.12 66	0.14 41	0.13 71

1w_stereo	0.34 90	0.20 40	0.42 68	0.43 122	0.26 121	0.47 133	0.54 422	0.59 52	0.50 142	0.41 127	0.66 205	0.25 19	0.44 172	0.62 133	0.33 173	0.12 9	0.10 9	0.14 15	0.11 12	0.14 41	0.12 21

monsterstereo	0.34 90	0.20 40	0.44 79	0.45 174	0.35 323	0.27 18	0.29 113	0.53 28	0.51 153	0.44 147	0.61 185	0.26 24	0.25 27	1.19 339	0.27 69	0.13 26	0.11 38	0.15 49	0.12 66	0.15 78	0.10 1

monsters	0.34 90	0.20 40	0.41 58	0.39 62	0.36 338	0.34 38	0.27 96	0.66 99	0.43 106	0.47 167	0.40 72	0.22 4	0.23 22	1.33 376	0.25 38	0.13 26	0.10 9	0.14 15	0.11 12	0.13 6	0.13 71

111111	0.34 90	0.20 40	0.41 58	0.45 174	0.42 418	0.37 54	0.22 37	0.95 241	0.38 84	0.31 45	0.31 40	0.40 125	0.27 46	0.96 263	0.26 54	0.17 179	0.12 100	0.15 49	0.11 12	0.15 78	0.13 71

LG-Stereo	0.34 90	0.25 196	0.78 375	0.47 206	0.26 121	0.37 54	0.30 123	0.71 123	0.52 160	0.36 85	0.57 177	0.29 42	0.21 8	0.50 84	0.36 211	0.13 26	0.13 201	0.20 270	0.18 291	0.18 200	0.12 21

S2M2_L	0.34 90	0.28 284	0.45 94	0.40 75	0.30 226	0.31 29	0.16 1	0.60 62	0.64 206	0.31 45	0.48 124	0.47 165	0.34 102	0.38 14	0.32 155	0.25 459	0.22 503	0.20 270	0.22 428	0.25 426	0.22 393
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
GIP-stereo	0.34 90	0.23 136	0.45 94	0.50 273	0.36 338	0.38 58	0.23 50	0.78 150	0.52 160	0.34 66	0.51 143	0.46 158	0.38 130	0.51 87	0.27 69	0.20 319	0.12 100	0.16 100	0.12 66	0.16 114	0.14 128

RAStereo	0.34 90	0.21 68	0.66 269	0.47 206	0.27 151	0.26 13	0.29 113	0.69 113	0.63 201	0.32 51	0.42 81	0.45 154	0.31 73	0.45 49	0.34 188	0.17 179	0.15 323	0.19 217	0.15 192	0.18 200	0.13 71

aanet-new-70k	0.35 102	0.20 40	0.79 378	0.42 106	0.21 24	0.50 175	0.30 123	0.65 91	0.31 32	0.33 57	0.40 72	0.31 55	0.51 246	1.00 286	0.24 14	0.12 9	0.11 38	0.16 100	0.12 66	0.16 114	0.12 21

aanet-new-78k	0.35 102	0.22 101	0.91 439	0.43 122	0.21 24	0.33 36	0.36 203	0.65 91	0.32 42	0.32 51	0.40 72	0.31 55	0.59 307	0.91 246	0.22 1	0.12 9	0.10 9	0.16 100	0.12 66	0.18 200	0.12 21

aanet-new-10k	0.35 102	0.22 101	0.87 417	0.47 206	0.23 54	0.66 319	0.24 65	0.63 74	0.40 90	0.38 111	0.42 81	0.40 125	0.53 261	0.40 28	0.29 97	0.16 121	0.11 38	0.16 100	0.12 66	0.19 251	0.13 71

aanet-new-8k	0.35 102	0.23 136	0.50 133	0.45 174	0.25 103	0.54 223	0.36 203	0.68 110	0.49 135	0.35 76	0.42 81	0.32 64	0.62 327	0.68 158	0.28 86	0.14 52	0.11 38	0.16 100	0.13 127	0.15 78	0.13 71

GCAP-Stereo-cres-4k	0.35 102	0.21 68	0.52 153	0.48 239	0.27 151	0.75 367	0.38 236	0.63 74	0.43 106	0.37 96	0.50 137	0.35 92	0.50 237	0.43 40	0.30 116	0.15 81	0.11 38	0.17 149	0.13 127	0.16 114	0.13 71

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.35 102	0.20 40	0.50 133	0.42 106	0.37 358	0.58 253	0.30 123	0.68 110	0.42 101	0.37 96	0.53 155	0.47 165	0.60 311	0.39 21	0.34 188	0.15 81	0.10 9	0.17 149	0.13 127	0.16 114	0.12 21

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.35 102	0.22 101	0.53 163	0.41 92	0.36 338	0.48 142	0.42 290	0.63 74	0.57 179	0.54 211	0.64 197	0.32 64	0.26 36	0.41 32	0.31 143	0.17 179	0.12 100	0.19 217	0.15 192	0.14 41	0.13 71

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.35 102	0.22 101	0.54 175	0.42 106	0.35 323	0.46 119	0.40 268	0.62 67	0.54 171	0.56 220	0.67 212	0.36 95	0.27 46	0.49 78	0.28 86	0.16 121	0.11 38	0.19 217	0.15 192	0.14 41	0.13 71

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.35 102	0.22 101	0.54 175	0.41 92	0.37 358	0.49 159	0.41 285	0.64 81	0.59 192	0.54 211	0.66 205	0.31 55	0.26 36	0.41 32	0.30 116	0.16 121	0.11 38	0.19 217	0.14 166	0.15 78	0.13 71

Foundation-i1c-attn	0.35 102	0.17 3	0.36 9	0.35 11	0.19 9	0.51 195	0.48 376	0.96 249	0.37 76	0.42 134	0.43 93	0.52 199	0.49 228	0.66 151	0.29 97	0.15 81	0.12 100	0.15 49	0.11 12	0.13 6	0.12 21

gcap_with_dpt	0.35 102	0.22 101	0.56 199	0.42 106	0.35 323	0.50 175	0.45 347	0.62 67	0.49 135	0.54 211	0.66 205	0.32 64	0.30 64	0.38 14	0.28 86	0.16 121	0.11 38	0.19 217	0.14 166	0.14 41	0.13 71

VIP-Stereo	0.35 102	0.22 101	0.49 122	0.40 75	0.43 430	0.82 413	0.22 37	0.59 52	0.45 118	0.31 45	0.53 155	0.37 108	0.31 73	0.83 218	0.27 69	0.17 179	0.11 38	0.15 49	0.11 12	0.15 78	0.12 21

AIO_test	0.35 102	0.22 101	0.44 79	0.43 122	0.27 151	0.57 250	0.44 327	0.79 157	0.41 96	0.32 51	0.47 117	0.46 158	0.30 64	0.69 159	0.30 116	0.16 121	0.11 38	0.16 100	0.13 127	0.15 78	0.12 21

gcap-zeroshot	0.35 102	0.22 101	0.55 190	0.41 92	0.37 358	0.48 142	0.42 290	0.64 81	0.54 171	0.53 205	0.63 192	0.33 77	0.26 36	0.38 14	0.31 143	0.16 121	0.11 38	0.19 217	0.15 192	0.14 41	0.13 71

test_for_model	0.35 102	0.22 101	0.53 163	0.41 92	0.36 338	0.48 142	0.42 290	0.63 74	0.57 179	0.54 211	0.64 197	0.32 64	0.26 36	0.41 32	0.31 143	0.17 179	0.12 100	0.19 217	0.15 192	0.14 41	0.13 71

testlalala	0.35 102	0.22 101	0.55 190	0.41 92	0.37 358	0.48 142	0.42 290	0.64 81	0.54 171	0.53 205	0.63 192	0.33 77	0.26 36	0.38 14	0.31 143	0.16 121	0.11 38	0.19 217	0.15 192	0.14 41	0.13 71

TS12	0.36 118	0.20 40	0.40 51	0.43 122	0.20 16	0.58 253	0.31 135	0.89 208	0.41 96	0.40 124	0.73 234	0.36 95	0.40 140	0.73 176	0.37 223	0.14 52	0.12 100	0.15 49	0.12 66	0.16 114	0.14 128

aanet-new-14k	0.36 118	0.24 162	0.83 394	0.46 190	0.22 42	0.46 119	0.33 164	0.66 99	0.61 195	0.39 122	0.48 124	0.29 42	0.64 337	0.41 32	0.29 97	0.15 81	0.11 38	0.16 100	0.12 66	0.21 343	0.14 128

Foundation-i1b	0.36 118	0.18 8	0.36 9	0.35 11	0.19 9	0.53 213	0.49 388	1.00 262	0.35 66	0.47 167	0.43 93	0.56 227	0.53 261	0.66 151	0.28 86	0.16 121	0.11 38	0.14 15	0.13 127	0.14 41	0.12 21

NLSM3	0.36 118	0.21 68	0.43 74	0.45 174	0.36 338	0.43 97	0.32 151	0.69 113	0.58 183	0.41 127	0.68 215	0.39 120	0.43 161	0.60 126	0.35 199	0.14 52	0.12 100	0.19 217	0.17 267	0.16 114	0.13 71

zero-FE	0.36 118	0.22 101	0.47 109	0.45 174	0.43 430	0.30 25	0.24 65	0.61 64	0.33 50	0.33 57	0.41 79	0.37 108	0.50 237	0.64 137	0.32 155	0.22 385	0.11 38	0.18 192	0.12 66	0.83 636	0.16 214

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 118	0.23 136	0.54 175	0.50 273	0.28 178	0.36 51	0.22 37	1.02 271	0.39 86	0.42 134	0.64 197	0.36 95	0.51 246	0.39 21	0.29 97	0.18 229	0.12 100	0.17 149	0.13 127	0.18 200	0.18 273

AIO_rvc	0.36 118	0.23 136	0.49 122	0.43 122	0.27 151	0.59 264	0.38 236	0.94 236	0.45 118	0.33 57	0.46 113	0.49 181	0.22 20	0.84 223	0.30 116	0.16 121	0.11 38	0.16 100	0.12 66	0.15 78	0.13 71

HUF	0.36 118	0.23 136	0.52 153	0.40 75	0.22 42	0.54 223	0.47 363	0.82 181	0.43 106	0.36 85	0.43 93	0.50 187	0.42 152	0.64 137	0.29 97	0.17 179	0.12 100	0.16 100	0.12 66	0.15 78	0.14 128

MaDis-Stereo	0.36 118	0.25 196	0.58 220	0.44 156	0.34 319	0.30 25	0.30 123	0.72 125	0.50 142	0.37 96	0.36 57	0.58 238	0.49 228	0.52 89	0.36 211	0.19 277	0.16 362	0.19 217	0.15 192	0.18 200	0.14 128

UniTT-Stereo	0.36 118	0.23 136	0.59 226	0.48 239	0.36 338	0.40 71	0.32 151	0.53 28	0.49 135	0.54 211	0.55 168	0.36 95	0.31 73	0.58 112	0.51 350	0.20 319	0.15 323	0.17 149	0.15 192	0.19 251	0.15 173

Foundation-i1a	0.37 128	0.18 8	0.37 15	0.34 5	0.19 9	0.51 195	0.47 363	1.01 269	0.42 101	0.51 200	0.44 102	0.57 231	0.57 295	0.78 198	0.29 97	0.15 81	0.11 38	0.14 15	0.12 66	0.13 6	0.13 71

DDF-Stereo	0.37 128	0.22 101	0.47 109	0.48 239	0.42 418	0.31 29	0.24 65	0.53 28	0.33 50	0.33 57	0.40 72	0.37 108	0.48 211	0.91 246	0.32 155	0.23 412	0.11 38	0.18 192	0.12 66	0.86 638	0.16 214

IGEV-RUCA	0.37 128	0.23 136	0.48 114	0.49 261	0.36 338	0.60 271	0.23 50	0.64 81	0.49 135	0.39 122	0.49 134	0.44 146	0.31 73	0.85 229	0.30 116	0.24 431	0.13 201	0.16 100	0.12 66	0.20 298	0.19 317

Pointernet	0.37 128	0.20 40	0.57 212	0.43 122	0.28 178	0.51 195	0.27 96	0.93 230	0.61 195	0.47 167	0.63 192	0.49 181	0.38 130	0.49 78	0.33 173	0.17 179	0.13 201	0.14 15	0.11 12	0.13 6	0.12 21

AIO-Stereo	0.37 128	0.25 196	0.51 143	0.47 206	0.23 54	0.45 112	0.39 253	1.07 305	0.52 160	0.41 127	0.48 124	0.52 199	0.25 27	0.72 171	0.30 116	0.16 121	0.12 100	0.17 149	0.13 127	0.16 114	0.13 71

AEACV	0.37 128	0.24 162	0.52 153	0.47 206	0.51 487	0.37 54	0.38 236	0.65 91	0.53 167	0.42 134	0.56 172	0.46 158	0.60 311	0.53 91	0.30 116	0.16 121	0.13 201	0.18 192	0.15 192	0.17 157	0.14 128

EGLCR-Stereo	0.37 128	0.22 101	0.51 143	0.43 122	0.26 121	0.44 108	0.22 37	0.99 258	0.48 132	0.42 134	0.42 81	0.67 275	0.29 55	0.86 233	0.33 173	0.17 179	0.12 100	0.19 217	0.17 267	0.17 157	0.15 173

DF	0.38 135	0.22 101	0.60 229	0.46 190	0.26 121	0.46 119	0.31 135	0.84 192	0.47 128	0.43 141	0.66 205	0.58 238	0.31 73	0.79 203	0.30 116	0.18 229	0.12 100	0.16 100	0.12 66	0.16 114	0.15 173

VMStereo-Base	0.38 135	0.23 136	0.44 79	0.36 18	0.22 42	0.39 63	0.34 178	0.70 118	0.86 289	0.43 141	0.69 220	0.60 249	0.33 91	0.73 176	0.35 199	0.17 179	0.14 260	0.15 49	0.12 66	0.17 157	0.17 246

BStereo	0.38 135	0.25 196	1.42 564	0.42 106	0.28 178	0.55 236	0.39 253	0.55 37	0.52 160	0.36 85	0.35 54	0.37 108	0.29 55	0.64 137	0.38 235	0.13 26	0.14 260	0.15 49	0.19 316	0.15 78	0.16 214

MSCF	0.38 135	0.25 196	0.52 153	0.47 206	0.25 103	0.62 286	0.37 228	0.81 173	0.47 128	0.50 193	0.71 228	0.32 64	0.65 345	0.54 94	0.28 86	0.19 277	0.12 100	0.17 149	0.14 166	0.17 157	0.14 128

castereo++	0.38 135	0.23 136	0.41 58	0.43 122	0.31 254	0.97 469	0.22 37	0.86 196	0.58 183	0.32 51	0.44 102	0.51 191	0.39 134	0.93 256	0.24 14	0.17 179	0.11 38	0.17 149	0.12 66	0.14 41	0.14 128

fffft	0.38 135	0.23 136	0.51 143	0.44 156	0.32 276	0.43 97	0.48 376	0.76 143	0.36 69	0.44 147	0.34 50	0.38 117	0.31 73	1.31 368	0.32 155	0.14 52	0.11 38	0.19 217	0.15 192	0.16 114	0.16 214
1: 1. 1
RSM++	0.38 135	0.24 162	0.51 143	0.47 206	0.26 121	0.50 175	0.41 285	0.79 157	0.45 118	0.37 96	0.45 108	0.60 249	0.35 110	1.02 290	0.30 116	0.15 81	0.13 201	0.17 149	0.14 166	0.18 200	0.13 71

DNS	0.39 142	0.27 257	0.57 212	0.47 206	0.28 178	0.49 159	0.25 72	0.90 216	0.50 142	0.59 232	0.55 168	0.66 271	0.39 134	0.43 40	0.27 69	0.23 412	0.14 260	0.15 49	0.14 166	0.21 343	0.20 351

aanet-new	0.39 142	0.25 196	0.54 175	0.47 206	0.37 358	0.74 361	0.28 103	0.62 67	0.34 59	0.37 96	0.50 137	0.36 95	0.74 371	0.98 274	0.30 116	0.17 179	0.11 38	0.17 149	0.13 127	0.19 251	0.14 128

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.39 142	0.52 548	1.32 548	0.44 156	0.38 380	0.38 58	0.23 50	0.95 241	0.41 96	0.36 85	0.43 93	0.41 133	0.42 152	0.45 49	0.29 97	0.14 52	0.13 201	0.16 100	0.13 127	0.15 78	0.14 128

Selective-IGEV-i32	0.39 142	0.24 162	0.50 133	0.44 156	0.25 103	0.46 119	0.33 164	1.25 372	0.40 90	0.35 76	0.45 108	0.52 199	0.30 64	1.07 306	0.30 116	0.14 52	0.12 100	0.17 149	0.13 127	0.16 114	0.13 71

FlowAnything_test	0.39 142	0.26 224	0.61 234	0.59 440	0.33 298	0.62 286	0.36 203	0.62 67	0.40 90	0.45 155	0.36 57	0.45 154	0.37 125	0.53 91	0.48 329	0.24 431	0.18 419	0.28 495	0.33 577	0.21 343	0.19 317

water-stereo	0.39 142	0.20 40	0.48 114	0.44 156	0.27 151	0.50 175	0.26 86	0.92 221	0.51 153	0.53 205	0.78 248	0.55 216	0.49 228	0.42 39	0.42 275	0.16 121	0.15 323	0.17 149	0.15 192	0.16 114	0.15 173

SMoEStereo_RVC	0.39 142	0.25 196	0.50 133	0.45 174	0.30 226	0.61 277	0.36 203	0.72 125	0.45 118	0.46 162	0.43 93	0.42 136	0.35 110	1.39 398	0.29 97	0.15 81	0.12 100	0.20 270	0.15 192	0.16 114	0.15 173

ours_stereo	0.39 142	0.28 284	0.51 143	0.46 190	0.30 226	0.40 71	0.44 327	0.73 131	0.56 177	0.35 76	0.56 172	0.46 158	0.33 91	1.11 318	0.32 155	0.16 121	0.13 201	0.19 217	0.15 192	0.19 251	0.14 128

GCAP-BAT	0.39 142	0.22 101	0.65 258	0.43 122	0.35 323	0.34 38	0.37 228	0.83 186	0.67 225	0.48 176	0.56 172	0.55 216	0.38 130	0.74 185	0.31 143	0.17 179	0.13 201	0.18 192	0.14 166	0.15 78	0.15 173

RSM	0.39 142	0.24 162	0.49 122	0.46 190	0.26 121	0.47 133	0.40 268	0.92 221	0.44 114	0.41 127	0.42 81	0.65 267	0.33 91	1.07 306	0.29 97	0.15 81	0.12 100	0.17 149	0.13 127	0.17 157	0.13 71

trnet	0.39 142	0.21 68	0.37 15	0.36 18	0.20 16	0.53 213	0.29 113	0.78 150	1.12 412	0.59 232	0.71 228	0.53 206	0.42 152	0.54 94	0.34 188	0.18 229	0.13 201	0.15 49	0.10 2	0.14 41	0.13 71

GCAPDPT-zeroshot	0.39 142	0.22 101	0.65 258	0.43 122	0.35 323	0.34 38	0.37 228	0.83 186	0.67 225	0.48 176	0.56 172	0.55 216	0.38 130	0.74 185	0.31 143	0.17 179	0.13 201	0.18 192	0.14 166	0.15 78	0.15 173

Selective-IGEV	0.39 142	0.24 162	0.50 133	0.44 156	0.25 103	0.46 119	0.33 164	1.25 372	0.40 90	0.35 76	0.45 108	0.52 199	0.30 64	1.07 306	0.30 116	0.14 52	0.12 100	0.17 149	0.13 127	0.16 114	0.13 71

GLC_STEREO	0.39 142	0.25 196	0.41 58	0.54 362	0.23 54	0.48 142	0.30 123	0.73 131	0.58 183	0.52 204	0.73 234	0.51 191	0.31 73	0.64 137	0.42 275	0.17 179	0.20 457	0.23 386	0.19 316	0.21 343	0.17 246

CREStereo	0.39 142	0.21 68	0.38 31	0.34 5	0.22 42	0.53 213	0.29 113	0.77 147	1.11 408	0.58 224	0.71 228	0.51 191	0.41 144	0.54 94	0.34 188	0.18 229	0.13 201	0.15 49	0.10 2	0.14 41	0.14 128
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
Foundation-i1	0.40 157	0.19 22	0.36 9	0.42 106	0.32 276	0.54 223	0.48 376	1.18 341	0.52 160	0.54 211	0.54 167	0.58 238	0.49 228	0.65 148	0.32 155	0.16 121	0.13 201	0.15 49	0.14 166	0.14 41	0.13 71

GASTEREO	0.40 157	0.25 196	0.51 143	0.48 239	0.25 103	0.65 310	0.36 203	0.81 173	0.49 135	0.51 200	0.82 260	0.30 51	0.66 348	0.62 133	0.28 86	0.19 277	0.12 100	0.16 100	0.14 166	0.16 114	0.14 128

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 157	0.67 594	0.42 68	0.64 497	0.29 202	0.48 142	0.25 72	0.85 194	0.44 114	0.38 111	0.36 57	0.30 51	0.70 359	1.15 328	0.29 97	0.16 121	0.11 38	0.16 100	0.11 12	0.18 200	0.12 21

mms	0.40 157	0.27 257	0.52 153	0.46 190	0.32 276	0.43 97	0.46 355	0.70 118	0.46 124	0.35 76	0.58 180	0.44 146	0.30 64	1.36 387	0.33 173	0.16 121	0.13 201	0.18 192	0.15 192	0.19 251	0.15 173

MoCha-V2	0.40 157	0.20 40	0.49 122	0.50 273	0.21 24	0.44 108	0.33 164	0.93 230	0.53 167	0.53 205	0.53 155	0.42 136	0.58 306	1.09 312	0.27 69	0.14 52	0.12 100	0.15 49	0.12 66	0.17 157	0.15 173

IGEV++	0.40 157	0.22 101	0.51 143	0.52 326	0.29 202	0.45 112	0.25 72	1.65 473	0.46 124	0.37 96	0.57 177	0.46 158	0.45 178	0.50 84	0.38 235	0.19 277	0.12 100	0.16 100	0.13 127	0.16 114	0.15 173

GCAP-Stereo	0.40 157	0.28 284	0.68 279	0.47 206	0.25 103	0.53 213	0.32 151	0.82 181	0.58 183	0.65 245	0.69 220	0.58 238	0.42 152	0.47 70	0.29 97	0.17 179	0.14 260	0.17 149	0.13 127	0.17 157	0.14 128

LoS	0.40 157	0.21 68	0.44 79	0.37 32	0.22 42	0.50 175	0.40 268	1.00 262	0.94 322	0.48 176	0.66 205	0.48 172	0.40 140	0.60 126	0.37 223	0.18 229	0.14 260	0.16 100	0.11 12	0.14 41	0.14 128
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CroCo-Stereo	0.40 157	0.31 376	0.73 326	0.58 427	0.27 151	0.26 13	0.33 164	0.95 241	0.81 274	0.42 134	0.47 117	0.65 267	0.47 197	0.39 21	0.34 188	0.18 229	0.15 323	0.16 100	0.14 166	0.19 251	0.16 214
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
GCAP-Stereo-DPT-20K	0.41 166	0.19 22	0.84 398	0.40 75	0.28 178	0.46 119	0.28 103	0.78 150	0.37 76	0.34 66	0.51 143	0.39 120	0.48 211	0.39 21	0.23 8	0.14 52	0.12 100	0.16 100	0.12 66	0.17 157	1.46 662

Replicate-Monster	0.41 166	0.26 224	2.03 615	0.36 18	0.21 24	0.46 119	0.23 50	0.67 107	0.48 132	0.42 134	0.27 24	0.31 55	0.30 64	0.98 274	0.24 14	0.14 52	0.10 9	0.14 15	0.11 12	0.13 6	0.28 487

depthmonostereo	0.41 166	0.23 136	0.53 163	0.47 206	0.23 54	0.61 277	0.35 188	1.00 262	0.76 258	0.48 176	0.65 204	0.47 165	0.49 228	0.67 155	0.37 223	0.16 121	0.15 323	0.16 100	0.14 166	0.16 114	0.15 173

castereo	0.41 166	0.22 101	0.46 106	0.44 156	0.30 226	0.61 277	0.56 448	0.97 252	0.80 271	0.38 111	0.69 220	0.45 154	0.69 354	0.51 87	0.30 116	0.16 121	0.11 38	0.16 100	0.13 127	0.16 114	0.12 21

GCAPDPT-zeroshot4090	0.41 166	0.19 22	0.83 394	0.40 75	0.28 178	0.46 119	0.28 103	0.78 150	0.37 76	0.34 66	0.51 143	0.39 120	0.48 211	0.39 21	0.23 8	0.14 52	0.12 100	0.16 100	0.12 66	0.17 157	1.46 662

CASnet	0.41 166	0.25 196	0.48 114	0.50 273	0.20 16	0.50 175	0.36 203	0.81 173	0.80 271	0.83 288	0.68 215	0.48 172	0.31 73	0.54 94	0.32 155	0.18 229	0.12 100	0.27 480	0.22 428	0.23 398	0.14 128
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
DN	0.42 172	0.24 162	0.49 122	0.47 206	0.41 412	0.58 253	0.32 151	0.81 173	0.84 285	0.45 155	0.52 148	0.77 303	0.35 110	0.64 137	0.33 173	0.24 431	0.17 394	0.19 217	0.16 238	0.20 298	0.21 373

fffy	0.42 172	0.27 257	0.57 212	0.46 190	0.29 202	0.48 142	0.35 188	0.91 218	0.55 174	0.40 124	0.58 180	0.55 216	0.41 144	1.26 355	0.36 211	0.15 81	0.13 201	0.19 217	0.16 238	0.18 200	0.14 128

WCG-NET	0.42 172	0.21 68	0.54 175	0.40 75	0.25 103	0.47 133	0.32 151	0.73 131	1.15 439	0.76 263	0.73 234	0.58 238	0.45 178	0.60 126	0.34 188	0.15 81	0.11 38	0.16 100	0.14 166	0.15 78	0.13 71

Occ-G	0.42 172	0.21 68	0.48 114	0.41 92	0.26 121	0.42 88	0.62 484	0.77 147	0.49 135	0.43 141	0.66 205	1.02 412	0.46 186	0.78 198	0.41 264	0.16 121	0.13 201	0.18 192	0.13 127	0.16 114	0.16 214

MGS-Stereo	0.42 172	0.26 224	0.58 220	0.44 156	0.28 178	0.50 175	0.34 178	0.57 48	0.83 281	0.46 162	1.31 453	0.52 199	0.33 91	0.65 148	0.36 211	0.19 277	0.16 362	0.18 192	0.15 192	0.17 157	0.16 214

LoS_RVC	0.42 172	0.26 224	0.40 51	0.44 156	0.82 611	0.51 195	0.44 327	0.64 81	0.41 96	0.44 147	0.78 248	0.44 146	0.47 197	0.56 103	0.36 211	0.13 26	0.12 100	0.14 15	0.10 2	0.13 6	0.84 643

test_xeample3	0.42 172	0.28 284	0.69 291	0.43 122	0.33 298	0.56 245	0.38 236	0.79 157	0.45 118	0.53 205	0.46 113	0.44 146	0.44 172	1.38 393	0.31 143	0.18 229	0.14 260	0.19 217	0.15 192	0.17 157	0.16 214

PSi22	0.43 179	0.25 196	0.45 94	0.45 174	0.24 76	0.46 119	0.22 37	0.63 74	0.99 348	0.45 155	0.64 197	0.80 313	0.52 253	1.44 411	0.30 116	0.14 52	0.12 100	0.14 15	0.11 12	0.19 251	0.15 173

DA	0.43 179	0.23 136	0.49 122	0.50 273	0.25 103	1.08 494	0.44 327	1.18 341	0.58 183	0.46 162	0.64 197	0.54 211	0.47 197	0.46 59	0.32 155	0.19 277	0.13 201	0.19 217	0.13 127	0.18 200	0.14 128

GGEV	0.43 179	0.23 136	0.49 122	0.50 273	0.25 103	1.08 494	0.44 327	1.18 341	0.58 183	0.46 162	0.64 197	0.54 211	0.47 197	0.46 59	0.32 155	0.19 277	0.13 201	0.19 217	0.13 127	0.18 200	0.14 128

DilatedVolume-Stereo	0.43 179	0.21 68	0.55 190	0.43 122	0.32 276	0.72 351	0.29 113	0.80 166	0.51 153	0.77 268	0.73 234	0.48 172	0.40 140	1.13 325	0.39 246	0.15 81	0.14 260	0.15 49	0.14 166	0.16 114	0.14 128

MM-Stereo_test2	0.43 179	0.24 162	0.67 275	0.51 305	0.32 276	0.55 236	0.45 347	0.97 252	0.77 262	0.59 232	0.51 143	0.49 181	0.42 152	0.80 206	0.30 116	0.15 81	0.13 201	0.18 192	0.14 166	0.19 251	0.14 128

SCV_C0	0.43 179	0.26 224	0.65 258	0.43 122	0.29 202	0.47 133	0.31 135	1.34 388	0.73 247	0.38 111	0.49 134	0.54 211	0.29 55	1.24 351	0.30 116	0.17 179	0.13 201	0.16 100	0.13 127	0.20 298	0.15 173

ff7	0.43 179	0.27 257	0.56 199	0.44 156	0.33 298	0.50 175	0.42 290	0.87 198	0.50 142	0.49 184	0.53 155	0.44 146	0.48 211	1.38 393	0.33 173	0.17 179	0.12 100	0.21 309	0.15 192	0.18 200	0.18 273

ffff	0.43 179	0.27 257	0.56 199	0.44 156	0.33 298	0.50 175	0.42 290	0.87 198	0.50 142	0.49 184	0.53 155	0.44 146	0.48 211	1.38 393	0.33 173	0.17 179	0.12 100	0.21 309	0.15 192	0.18 200	0.18 273

11t	0.43 179	0.27 257	0.56 199	0.44 156	0.33 298	0.50 175	0.42 290	0.87 198	0.50 142	0.49 184	0.53 155	0.44 146	0.48 211	1.38 393	0.33 173	0.17 179	0.12 100	0.21 309	0.15 192	0.18 200	0.18 273

anonymousdsp	0.43 179	0.27 257	0.53 163	0.44 156	0.32 276	0.50 175	0.42 290	0.89 208	0.51 153	0.49 184	0.53 155	0.47 165	0.47 197	1.33 376	0.33 173	0.17 179	0.12 100	0.21 309	0.15 192	0.18 200	0.18 273

ProNet	0.43 179	0.28 284	0.58 220	0.43 122	0.30 226	0.56 245	0.52 408	1.00 262	0.58 183	0.44 147	0.49 134	0.43 140	0.43 161	1.28 360	0.36 211	0.15 81	0.13 201	0.19 217	0.16 238	0.17 157	0.16 214

MC-Stereo	0.43 179	0.23 136	0.48 114	0.51 305	0.28 178	0.39 63	0.32 151	0.88 207	0.68 231	0.60 236	0.84 263	0.56 227	0.61 321	1.03 291	0.31 143	0.17 179	0.11 38	0.17 149	0.15 192	0.16 114	0.13 71

ccc-4	0.43 179	0.27 257	0.56 199	0.44 156	0.33 298	0.50 175	0.42 290	0.87 198	0.50 142	0.49 184	0.53 155	0.44 146	0.48 211	1.38 393	0.33 173	0.17 179	0.12 100	0.21 309	0.15 192	0.18 200	0.18 273

IGEV-Stereo	0.43 179	0.27 257	0.54 175	0.45 174	0.32 276	0.50 175	0.42 290	0.90 216	0.51 153	0.49 184	0.53 155	0.47 165	0.47 197	1.32 372	0.33 173	0.17 179	0.12 100	0.21 309	0.15 192	0.18 200	0.18 273
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GCAP-Stereo-DPT-36K	0.44 193	1.50 663	1.55 584	0.37 32	0.33 298	0.41 78	0.26 86	0.79 157	0.35 66	0.34 66	0.46 113	0.41 133	0.41 144	0.45 49	0.24 14	0.15 81	0.13 201	0.15 49	0.12 66	0.15 78	0.18 273

Reg-Stereo(zero)	0.44 193	0.22 101	0.45 94	0.43 122	0.23 54	0.38 58	0.25 72	0.76 143	1.08 391	0.90 303	0.78 248	0.90 361	0.47 197	0.70 163	0.36 211	0.15 81	0.12 100	0.15 49	0.12 66	0.15 78	0.15 173

rvit_stereo_0081_aga	0.44 193	0.34 440	0.73 326	0.51 305	0.41 412	0.50 175	0.40 268	0.81 173	0.57 179	0.58 224	0.56 172	0.53 206	0.43 161	0.66 151	0.40 254	0.26 482	0.21 481	0.22 345	0.20 353	0.26 439	0.18 273

rvit_stereo_0081	0.44 193	0.33 415	0.64 251	0.54 362	0.35 323	0.41 78	0.44 327	0.66 99	0.95 324	0.48 176	0.52 148	0.50 187	0.46 186	0.82 216	0.44 288	0.25 459	0.20 457	0.22 345	0.19 316	0.25 426	0.17 246

rvit_stereo_0082	0.44 193	0.33 415	0.64 251	0.54 362	0.35 323	0.41 78	0.44 327	0.66 99	0.95 324	0.48 176	0.52 148	0.50 187	0.46 186	0.82 216	0.44 288	0.25 459	0.20 457	0.22 345	0.19 316	0.25 426	0.17 246

rvit_stereo_0080	0.44 193	0.32 392	0.71 308	0.47 206	0.36 338	0.42 88	0.55 440	0.82 181	0.68 231	0.50 193	0.60 183	0.55 216	0.47 197	0.59 114	0.44 288	0.26 482	0.21 481	0.20 270	0.20 353	0.31 502	0.19 317

whm_eth	0.44 193	0.32 392	0.71 308	0.47 206	0.36 338	0.42 88	0.55 440	0.82 181	0.68 231	0.50 193	0.60 183	0.55 216	0.47 197	0.59 114	0.44 288	0.26 482	0.21 481	0.20 270	0.20 353	0.31 502	0.19 317

CroCo-Stereo Lap2	0.44 193	0.34 440	0.77 365	0.61 467	0.79 602	0.28 19	0.35 188	0.75 140	0.71 241	0.38 111	0.50 137	0.72 291	0.55 276	0.57 108	0.47 324	0.17 179	0.18 419	0.19 217	0.16 238	0.21 343	0.20 351

TANstereo	0.44 193	0.21 68	0.44 79	0.41 92	0.21 24	0.65 310	0.26 86	0.79 157	0.83 281	0.93 310	0.98 300	0.51 191	0.46 186	0.54 94	0.35 199	0.18 229	0.24 525	0.16 100	0.13 127	0.16 114	0.26 464

RT-Monster	0.45 202	0.23 136	0.47 109	0.44 156	0.40 402	0.51 195	0.25 72	0.87 198	1.01 357	0.87 299	0.86 267	0.68 277	0.41 144	0.67 155	0.40 254	0.16 121	0.14 260	0.15 49	0.13 127	0.14 41	0.17 246

Wave_Phase_stereo	0.45 202	0.25 196	1.42 564	0.42 106	0.28 178	1.78 597	0.39 253	0.72 125	0.52 160	0.36 85	0.35 54	0.37 108	0.29 55	0.64 137	0.38 235	0.13 26	0.14 260	0.15 49	0.19 316	0.15 78	0.16 214

HART	0.45 202	0.22 101	0.54 175	0.50 273	0.26 121	0.41 78	0.29 113	1.03 276	0.50 142	0.58 224	1.45 504	0.61 254	0.35 110	1.08 311	0.30 116	0.15 81	0.13 201	0.19 217	0.14 166	0.19 251	0.14 128

StereoAnything_RVC	0.45 202	1.43 657	0.48 114	0.35 11	0.20 16	0.26 13	0.21 28	0.43 8	0.22 6	0.22 2	0.21 6	0.19 1	0.36 121	1.27 358	0.22 1	0.21 354	0.11 38	0.14 15	0.10 2	2.37 667	0.11 3

tt45	0.45 202	0.23 136	0.46 106	0.45 174	0.33 298	0.79 393	0.32 151	0.78 150	0.41 96	0.51 200	0.44 102	0.49 181	0.37 125	2.14 513	0.34 188	0.16 121	0.13 201	0.19 217	0.16 238	0.17 157	0.18 273

IGEV-Stereo+	0.45 202	0.21 68	0.43 74	0.41 92	0.39 391	0.15 1	0.19 7	0.44 9	0.36 69	0.26 13	0.25 12	0.31 55	0.41 144	1.43 407	0.30 116	0.17 179	0.12 100	0.15 49	0.11 12	1.16 652	1.70 668

WCG-NET（raft）	0.45 202	0.21 68	0.55 190	0.40 75	0.24 76	0.50 175	0.36 203	0.73 131	1.09 399	0.71 256	0.76 243	0.92 372	0.51 246	0.84 223	0.34 188	0.16 121	0.12 100	0.15 49	0.14 166	0.14 41	0.14 128

MIF-Stereo (partial)	0.45 202	0.25 196	0.70 297	0.50 273	0.52 499	0.35 46	0.26 86	0.91 218	0.59 192	0.45 155	0.71 228	0.51 191	0.51 246	1.11 318	0.45 303	0.20 319	0.16 362	0.23 386	0.20 353	0.24 413	0.18 273

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.46 210	1.22 647	2.46 634	0.39 62	0.30 226	0.29 22	0.28 103	0.81 173	0.34 59	0.33 57	0.47 117	0.38 117	0.44 172	0.37 11	0.25 38	0.15 81	0.12 100	0.15 49	0.11 12	0.16 114	0.16 214

SCV	0.46 210	0.26 224	0.55 190	0.47 206	0.25 103	0.39 63	0.38 236	1.98 576	0.60 194	0.35 76	0.48 124	0.55 216	0.36 121	1.28 360	0.32 155	0.24 431	0.12 100	0.17 149	0.13 127	0.18 200	0.14 128

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 210	0.36 470	0.71 308	0.47 206	0.36 338	0.67 324	0.35 188	0.78 150	1.12 412	0.61 237	0.62 189	0.39 120	0.39 134	0.71 167	0.39 246	0.20 319	0.17 394	0.22 345	0.18 291	0.23 398	0.19 317

IGEVStereo-DCA	0.46 210	0.28 284	0.56 199	0.43 122	0.33 298	0.49 159	0.42 290	0.87 198	0.50 142	0.47 167	0.48 124	0.48 172	0.46 186	2.03 503	0.30 116	0.19 277	0.14 260	0.19 217	0.15 192	0.16 114	0.18 273

rrr	0.46 210	0.28 284	0.73 326	0.43 122	0.33 298	0.49 159	0.38 236	0.76 143	0.50 142	0.47 167	0.48 124	0.48 172	0.46 186	2.03 503	0.30 116	0.19 277	0.14 260	0.19 217	0.15 192	0.16 114	0.16 214

plain	0.46 210	0.27 257	1.01 477	0.50 273	0.40 402	0.35 46	0.37 228	0.87 198	0.56 177	0.43 141	0.76 243	0.42 136	0.40 140	1.13 325	0.45 303	0.21 354	0.15 323	0.24 406	0.19 316	0.24 413	0.16 214

XX-TBD	0.46 210	0.70 602	0.35 7	0.79 590	0.25 103	0.58 253	0.26 86	0.69 113	1.27 508	0.76 263	1.00 306	0.45 154	0.33 91	0.47 70	0.37 223	0.19 277	0.15 323	0.15 49	0.11 12	0.17 157	0.14 128

PMTNet	0.46 210	0.21 68	0.38 31	0.37 32	0.23 54	0.71 348	0.27 96	0.74 137	1.04 370	0.64 243	0.70 225	0.55 216	0.47 197	0.86 233	0.35 199	1.00 652	0.13 201	0.15 49	0.10 2	0.15 78	0.13 71

rvit_stereo_0083	0.47 218	0.33 415	0.81 385	0.56 403	0.36 338	0.50 175	0.44 327	0.68 110	0.95 324	0.49 184	0.57 177	0.55 216	0.49 228	0.88 238	0.46 317	0.25 459	0.25 534	0.24 406	0.20 353	0.24 413	0.17 246

rvit_stereo_ft	0.47 218	0.35 460	0.87 417	0.67 529	0.42 418	0.40 71	0.59 472	0.81 173	0.74 248	0.46 162	0.55 168	0.57 231	0.49 228	0.65 148	0.50 345	0.25 459	0.17 394	0.22 345	0.22 428	0.24 413	0.17 246

RAFT-Stereo-weight	0.47 218	0.24 162	0.53 163	0.48 239	0.27 151	0.60 271	0.35 188	1.02 271	1.07 385	0.99 331	0.78 248	0.76 301	0.28 51	0.76 188	0.36 211	0.16 121	0.12 100	0.17 149	0.15 192	0.16 114	0.15 173

CAS++	0.47 218	0.31 376	0.56 199	0.47 206	0.32 276	0.42 88	0.28 103	1.76 507	0.72 243	0.71 256	0.72 232	0.37 108	0.28 51	0.69 159	0.33 173	0.27 498	0.22 503	0.26 464	0.21 399	0.29 483	0.19 317
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
iRaftStereo_RVC	0.47 218	0.26 224	0.64 251	0.50 273	0.29 202	0.53 213	0.33 164	1.05 290	0.77 262	0.84 291	1.00 306	0.55 216	0.37 125	0.81 212	0.40 254	0.17 179	0.12 100	0.22 345	0.20 353	0.19 251	0.15 173

CREStereo++_RVC	0.47 218	0.21 68	0.38 31	0.45 174	0.38 380	0.45 112	0.25 72	0.75 140	1.29 518	0.80 277	1.21 413	0.47 165	0.37 125	0.53 91	0.44 288	0.16 121	0.11 38	0.15 49	0.80 653	0.18 200	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
quiztm	0.48 224	0.26 224	0.52 153	0.49 261	0.55 512	0.45 112	0.42 290	1.45 417	0.81 274	0.79 274	1.14 379	0.57 231	0.32 83	0.58 112	0.36 211	0.17 179	0.12 100	0.17 149	0.14 166	0.18 200	0.15 173

WQFJA1	0.48 224	0.27 257	0.53 163	0.46 190	0.85 616	0.79 393	0.39 253	1.11 321	0.75 249	0.50 193	0.52 148	0.53 206	0.50 237	0.71 167	0.65 414	0.17 179	0.21 481	0.19 217	0.16 238	0.19 251	0.16 214

NLMM	0.48 224	0.27 257	0.53 163	0.46 190	0.85 616	0.79 393	0.39 253	1.12 324	0.75 249	0.50 193	0.52 148	0.53 206	0.50 237	0.72 171	0.65 414	0.17 179	0.21 481	0.19 217	0.16 238	0.19 251	0.16 214

xyz-stereo-finetune	0.48 224	0.25 196	0.54 175	0.42 106	0.23 54	0.80 402	0.42 290	0.80 166	0.80 271	0.61 237	0.62 189	0.54 211	0.43 161	1.70 463	0.58 386	0.15 81	0.15 323	0.19 217	0.15 192	0.16 114	0.15 173

999	0.48 224	0.22 101	0.49 122	0.48 239	0.34 319	0.75 367	0.31 135	0.85 194	0.55 174	0.37 96	0.48 124	0.50 187	0.36 121	2.45 540	0.39 246	0.16 121	0.13 201	0.18 192	0.15 192	0.16 114	0.19 317

model_zeroshot	0.48 224	0.29 319	0.86 405	0.51 305	0.36 338	0.69 337	0.37 228	1.12 324	0.62 198	0.85 296	0.84 263	0.66 271	0.37 125	0.73 176	0.34 188	0.20 319	0.16 362	0.19 217	0.16 238	0.17 157	0.16 214

MyStereo07	0.48 224	0.29 319	0.50 133	0.55 387	0.45 446	0.59 264	0.79 536	1.05 290	0.51 153	0.48 176	0.53 155	0.43 140	0.55 276	1.30 366	0.34 188	0.17 179	0.16 362	0.24 406	0.20 353	0.23 398	0.20 351

4D-IteraStereo	0.48 224	0.24 162	0.76 357	0.50 273	0.44 439	0.66 319	0.31 135	0.87 198	1.02 361	1.03 350	0.72 232	0.78 307	0.32 83	0.64 137	0.37 223	0.17 179	0.11 38	0.23 386	0.19 316	0.19 251	0.13 71

CES	0.48 224	0.20 40	0.37 15	0.39 62	1.39 659	0.55 236	0.35 188	0.98 256	0.66 223	0.44 147	0.66 205	0.35 92	0.27 46	0.56 103	0.33 173	0.15 81	0.13 201	0.15 49	0.10 2	0.19 251	1.46 662

NLSM1	0.49 233	0.25 196	0.55 190	0.48 239	1.08 639	0.83 419	0.31 135	0.83 186	0.66 223	0.51 200	0.76 243	0.47 165	0.48 211	0.98 274	0.55 375	0.18 229	0.19 437	0.21 309	0.18 291	0.20 298	0.15 173

FE-Mocha	0.49 233	0.30 341	0.87 417	0.48 239	0.36 338	0.45 112	0.22 37	1.58 455	0.49 135	1.00 336	1.09 351	0.74 294	0.41 144	0.55 100	0.30 116	0.18 229	0.12 100	0.21 309	0.20 353	0.17 157	0.15 173

MM-Stereo_test1	0.49 233	0.24 162	0.56 199	0.51 305	0.30 226	0.50 175	0.54 422	0.91 218	1.03 365	0.84 291	0.69 220	0.54 211	0.60 311	1.16 332	0.33 173	0.18 229	0.16 362	0.20 270	0.17 267	0.19 251	0.15 173

AE-Stereo	0.49 233	0.27 257	0.67 275	0.60 452	0.39 391	0.67 324	0.46 355	1.18 341	1.09 399	0.47 167	0.75 241	0.69 283	0.47 197	0.59 114	0.40 254	0.16 121	0.15 323	0.21 309	0.20 353	0.19 251	0.15 173

sCroCo_RVC	0.49 233	0.40 496	1.02 484	0.65 511	0.60 540	0.52 202	0.40 268	0.83 186	0.61 195	0.44 147	0.74 239	0.49 181	0.50 237	0.63 136	0.48 329	0.26 482	0.27 548	0.23 386	0.22 428	0.29 483	0.25 440

MM-Stereo_test3	0.50 238	0.24 162	0.54 175	0.54 362	0.74 584	0.49 159	0.53 416	1.09 312	1.05 375	0.62 240	0.95 287	0.61 254	0.42 152	0.77 191	0.38 235	0.20 319	0.17 394	0.20 270	0.16 238	0.18 200	0.18 273

RCA-Stereo	0.50 238	0.23 136	0.58 220	0.48 239	0.33 298	0.55 236	0.45 347	0.97 252	1.38 560	0.68 250	1.05 335	0.63 261	0.80 403	0.59 114	0.32 155	0.17 179	0.12 100	0.17 149	0.14 166	0.16 114	0.14 128

WQFJX	0.51 240	0.27 257	0.52 153	0.46 190	0.87 622	0.75 367	0.39 253	1.29 380	0.77 262	0.53 205	0.52 148	0.55 216	0.55 276	0.95 262	0.60 397	0.17 179	0.19 437	0.19 217	0.16 238	0.19 251	0.18 273

knoymous	0.51 240	0.29 319	0.47 109	0.43 122	0.30 226	0.55 236	0.55 440	1.02 271	0.77 262	0.98 328	0.85 265	0.94 377	0.56 283	0.85 229	0.45 303	0.20 319	0.14 260	0.26 464	0.14 166	0.23 398	0.23 413

Lsterematch	0.52 242	0.24 162	0.64 251	0.45 174	0.25 103	0.71 348	0.31 135	0.81 173	1.05 375	0.96 319	1.28 442	0.69 283	0.48 211	0.84 223	0.66 420	0.21 354	0.12 100	0.19 217	0.16 238	0.18 200	0.19 317

NLCSM	0.52 242	0.28 284	0.55 190	0.52 326	0.74 584	0.72 351	0.46 355	0.96 249	0.65 220	0.63 241	0.51 143	0.48 172	0.61 321	1.32 372	0.70 433	0.19 277	0.20 457	0.21 309	0.18 291	0.22 370	0.20 351

tg	0.52 242	0.24 162	0.61 234	0.49 261	0.30 226	0.90 438	0.29 113	1.07 305	0.83 281	0.83 288	1.02 319	0.62 258	0.43 161	1.35 382	0.41 264	0.17 179	0.12 100	0.22 345	0.20 353	0.17 157	0.15 173

11t1	0.52 242	0.28 284	0.68 279	0.51 305	0.28 178	0.83 419	0.39 253	1.22 364	0.63 201	0.84 291	0.74 239	0.68 277	0.68 350	0.91 246	0.57 382	0.21 354	0.18 419	0.19 217	0.16 238	0.20 298	0.21 373

LL-Strereo2	0.52 242	0.33 415	0.69 291	0.52 326	0.37 358	0.70 344	0.30 123	1.13 328	0.67 225	0.94 315	0.78 248	0.91 364	0.42 152	1.05 300	0.42 275	0.17 179	0.16 362	0.29 506	0.25 479	0.21 343	0.16 214

Selective-RAFT	0.52 242	0.28 284	0.79 378	0.55 387	0.27 151	0.91 442	0.33 164	0.80 166	0.88 298	0.58 224	0.63 192	0.81 318	0.77 385	1.29 364	0.48 329	0.19 277	0.14 260	0.17 149	0.15 192	0.19 251	0.17 246

HUI-Stereo	0.52 242	0.30 341	0.73 326	0.50 273	0.27 151	0.65 310	0.30 123	1.04 282	0.64 206	1.12 381	0.96 290	0.83 330	0.60 311	0.79 203	0.45 303	0.22 385	0.14 260	0.24 406	0.20 353	0.26 439	0.18 273

test-1	0.52 242	0.26 224	1.04 492	0.56 403	0.32 276	0.61 277	0.38 236	1.10 315	0.91 310	0.78 271	1.01 311	0.77 303	0.52 253	0.60 126	0.42 275	0.17 179	0.14 260	0.20 270	0.17 267	0.20 298	0.23 413

rafts_anoy	0.52 242	0.29 319	0.59 226	0.59 440	0.50 475	0.53 213	0.40 268	1.11 321	1.03 365	0.84 291	0.83 261	0.68 277	0.54 268	0.72 171	0.51 350	0.19 277	0.14 260	0.24 406	0.26 497	0.21 343	0.18 273

s12784h	0.52 242	0.20 40	0.38 31	0.41 92	0.19 9	0.96 465	0.34 178	1.17 336	1.25 497	0.81 282	0.90 278	0.63 261	0.50 237	1.45 412	0.42 275	0.14 52	0.12 100	0.17 149	0.11 12	0.18 200	0.11 3

raftrobust	0.52 242	0.25 196	0.56 199	0.65 511	0.52 499	0.49 159	0.34 178	0.98 256	0.91 310	1.30 489	0.87 272	0.63 261	0.81 407	0.78 198	0.41 264	0.19 277	0.15 323	0.16 100	0.14 166	0.15 78	0.16 214

Gwc-CoAtRS	0.52 242	0.24 162	0.68 279	0.48 239	0.29 202	0.64 294	0.25 72	1.16 334	1.08 391	1.01 342	1.00 306	1.12 448	0.56 283	0.69 159	0.37 223	0.16 121	0.13 201	0.17 149	0.15 192	0.15 78	0.15 173

IGEV-FE	0.53 254	0.30 341	0.99 467	0.56 403	0.35 323	0.41 78	0.32 151	1.37 393	0.63 201	1.00 336	1.09 351	0.94 377	0.41 144	0.83 218	0.39 246	0.18 229	0.12 100	0.19 217	0.18 291	0.19 251	0.17 246

rvit_0105_6	0.53 254	0.37 477	0.98 466	0.65 511	0.38 380	0.51 195	0.51 397	0.77 147	1.20 473	0.54 211	0.55 168	0.65 267	0.53 261	0.94 259	0.44 288	0.32 542	0.32 585	0.28 495	0.24 465	0.28 472	0.21 373

IGEV_Zeroshot_test	0.53 254	0.30 341	0.99 467	0.56 403	0.35 323	0.41 78	0.32 151	1.37 393	0.63 201	1.00 336	1.09 351	0.95 386	0.41 144	0.83 218	0.39 246	0.18 229	0.12 100	0.19 217	0.18 291	0.19 251	0.17 246

EKT-Stereo	0.53 254	0.30 341	0.73 326	0.58 427	0.60 540	0.51 195	0.48 376	0.94 236	0.90 305	0.71 256	0.88 274	0.77 303	0.43 161	1.07 306	0.40 254	0.22 385	0.16 362	0.21 309	0.18 291	0.20 298	0.22 393

Any-RAFT	0.53 254	0.24 162	0.47 109	0.47 206	0.27 151	1.00 477	0.25 72	1.58 455	1.05 375	0.85 296	0.99 302	1.06 423	0.47 197	0.70 163	0.32 155	0.18 229	0.13 201	0.16 100	0.13 127	0.16 114	0.16 214

anonymousdsp2	0.53 254	0.27 257	0.74 343	0.48 239	0.29 202	0.76 375	0.47 363	1.61 464	0.82 280	0.77 268	0.77 246	0.75 297	0.47 197	1.03 291	0.40 254	0.18 229	0.13 201	0.18 192	0.13 127	0.19 251	0.18 273

fff	0.53 254	0.24 162	0.70 297	0.43 122	0.24 76	0.48 142	0.36 203	1.07 305	1.25 497	1.10 373	1.02 319	0.57 231	1.06 524	0.73 176	0.52 357	0.16 121	0.13 201	0.17 149	0.13 127	0.15 78	0.19 317

test_4	0.53 254	0.22 101	0.56 199	0.54 362	0.32 276	0.64 294	0.39 253	0.80 166	0.62 198	0.92 309	1.87 591	0.68 277	0.42 152	1.16 332	0.37 223	0.15 81	0.13 201	0.20 270	0.22 428	0.20 298	0.15 173

GMOStereo	0.53 254	0.26 224	0.65 258	0.50 273	0.29 202	0.52 202	0.43 313	0.89 208	0.96 329	1.41 539	1.14 379	0.85 340	0.56 283	0.59 114	0.38 235	0.16 121	0.14 260	0.24 406	0.21 399	0.20 298	0.15 173

error version	0.53 254	0.26 224	0.65 258	0.50 273	0.29 202	0.52 202	0.43 313	0.89 208	0.96 329	1.41 539	1.14 379	0.85 340	0.56 283	0.59 114	0.38 235	0.16 121	0.14 260	0.24 406	0.21 399	0.20 298	0.15 173

test-v	0.53 254	0.26 224	0.65 258	0.50 273	0.29 202	0.52 202	0.43 313	0.89 208	0.96 329	1.41 539	1.14 379	0.85 340	0.56 283	0.59 114	0.38 235	0.16 121	0.14 260	0.24 406	0.21 399	0.20 298	0.15 173

test-2	0.53 254	0.26 224	0.65 258	0.50 273	0.29 202	0.52 202	0.43 313	0.89 208	0.96 329	1.41 539	1.14 379	0.85 340	0.56 283	0.59 114	0.38 235	0.16 121	0.14 260	0.24 406	0.21 399	0.20 298	0.15 173

raft+_RVC	0.53 254	0.26 224	0.54 175	0.60 452	0.47 463	0.54 223	0.54 422	1.27 375	0.99 348	0.76 263	1.03 329	0.70 287	0.56 283	0.93 256	0.47 324	0.18 229	0.14 260	0.19 217	0.18 291	0.18 200	0.15 173

csc	0.53 254	0.24 162	0.70 297	0.43 122	0.24 76	0.48 142	0.36 203	1.07 305	1.25 497	1.10 373	1.02 319	0.57 231	1.06 524	0.73 176	0.52 357	0.16 121	0.13 201	0.17 149	0.13 127	0.15 78	0.19 317

cscssc	0.53 254	0.24 162	0.70 297	0.43 122	0.24 76	0.48 142	0.36 203	1.07 305	1.25 497	1.10 373	1.02 319	0.57 231	1.06 524	0.73 176	0.52 357	0.16 121	0.13 201	0.17 149	0.13 127	0.15 78	0.19 317

FSD	0.54 269	0.52 548	0.65 258	0.62 478	0.50 475	0.54 223	0.58 463	0.65 91	0.53 167	0.54 211	0.52 148	0.56 227	0.52 253	0.57 108	0.55 375	0.51 621	0.47 638	0.50 615	0.49 624	0.50 596	0.49 597

1test111	0.54 269	0.31 376	0.50 133	0.54 362	0.26 121	1.18 517	0.51 397	1.42 405	0.78 266	0.58 224	0.79 254	0.48 172	0.88 445	0.88 238	0.59 389	0.20 319	0.12 100	0.25 445	0.15 192	0.22 370	0.21 373

RAFT-Test	0.54 269	0.25 196	0.64 251	0.47 206	0.30 226	0.97 469	0.27 96	1.24 370	0.81 274	0.96 319	1.12 370	1.28 490	0.48 211	0.71 167	0.36 211	0.17 179	0.13 201	0.17 149	0.14 166	0.16 114	0.16 214

DCANet-4	0.54 269	0.26 224	1.07 502	0.42 106	0.24 76	0.48 142	0.36 203	0.99 258	1.30 524	1.10 373	1.02 319	0.56 227	0.75 374	0.73 176	0.52 357	0.16 121	0.13 201	0.17 149	0.13 127	0.15 78	0.19 317

x	0.54 269	0.31 376	0.61 234	0.47 206	0.30 226	0.67 324	0.47 363	1.53 443	0.79 270	0.81 282	0.83 261	0.78 307	0.70 359	0.70 163	0.62 404	0.21 354	0.19 437	0.22 345	0.19 316	0.21 343	0.20 351

test-3	0.54 269	0.22 101	0.68 279	0.47 206	0.27 151	0.58 253	0.35 188	0.92 221	1.00 354	1.32 503	0.69 220	0.87 348	0.45 178	1.68 461	0.37 223	0.16 121	0.11 38	0.20 270	0.16 238	0.17 157	0.13 71

test_1	0.54 269	0.22 101	0.68 279	0.47 206	0.27 151	0.58 253	0.35 188	0.92 221	1.00 354	1.28 473	0.68 215	0.87 348	0.45 178	1.67 456	0.37 223	0.16 121	0.11 38	0.20 270	0.16 238	0.17 157	0.13 71

PSM-adaLoss	0.54 269	0.30 341	0.73 326	0.50 273	0.27 151	0.65 310	0.41 285	1.04 282	0.64 206	1.12 381	0.96 290	0.82 323	0.61 321	1.06 302	0.45 303	0.22 385	0.14 260	0.24 406	0.20 353	0.26 439	0.18 273

ROB_FTStereo_v2	0.54 269	0.30 341	0.73 326	0.50 273	0.27 151	0.64 294	0.42 290	1.05 290	0.64 206	1.12 381	0.96 290	0.83 330	0.60 311	1.12 322	0.46 317	0.22 385	0.14 260	0.24 406	0.20 353	0.26 439	0.18 273

ROB_FTStereo	0.54 269	0.30 341	0.73 326	0.50 273	0.27 151	0.64 294	0.25 72	1.05 290	0.64 206	1.12 381	0.95 287	0.82 323	0.61 321	1.15 328	0.45 303	0.22 385	0.14 260	0.24 406	0.20 353	0.26 439	0.18 273

cross-raft	0.54 269	0.25 196	0.61 234	0.52 326	0.29 202	0.68 331	0.37 228	1.46 419	0.76 258	1.01 342	1.06 337	1.28 490	0.46 186	0.71 167	0.35 199	0.15 81	0.12 100	0.18 192	0.16 238	0.19 251	0.14 128

RAFT-IKP	0.54 269	0.30 341	0.73 326	0.50 273	0.27 151	0.59 264	0.36 203	1.04 282	0.64 206	1.12 381	0.96 290	0.83 330	0.61 321	1.22 344	0.45 303	0.22 385	0.14 260	0.24 406	0.20 353	0.26 439	0.18 273

RALCasStereoNet	0.54 269	0.30 341	0.66 269	0.59 440	0.51 487	0.61 277	0.52 408	0.94 236	0.93 318	0.70 253	1.01 311	0.78 307	0.44 172	1.33 376	0.47 324	0.20 319	0.16 362	0.18 192	0.16 238	0.20 298	0.19 317

DCANet	0.54 269	0.24 162	0.70 297	0.43 122	0.24 76	0.49 159	0.36 203	1.05 290	1.30 524	1.12 381	1.03 329	0.58 238	0.92 458	0.81 212	0.52 357	0.16 121	0.13 201	0.17 149	0.13 127	0.18 200	0.19 317

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 269	0.25 196	0.68 279	0.43 122	0.24 76	0.40 71	0.34 178	1.04 282	1.09 399	1.32 503	1.60 546	0.80 313	0.68 350	0.67 155	0.39 246	0.13 26	0.10 9	0.18 192	0.17 267	0.17 157	0.13 71

CFNet-RSSM	0.54 269	0.24 162	0.70 297	0.48 239	0.28 178	0.60 271	0.27 96	1.49 425	1.14 427	1.06 355	0.93 284	1.08 430	0.54 268	0.70 163	0.35 199	0.16 121	0.12 100	0.17 149	0.15 192	0.16 114	0.14 128

MSKI-zero shot	0.55 285	0.26 224	0.57 212	0.51 305	0.26 121	0.69 337	0.28 103	1.18 341	0.64 206	0.91 307	1.32 460	0.82 323	0.33 91	1.92 491	0.32 155	0.17 179	0.12 100	0.17 149	0.13 127	0.16 114	0.16 214

test_3	0.55 285	0.23 136	0.71 308	0.53 345	0.28 178	0.61 277	0.40 268	0.92 221	1.05 375	1.19 433	0.68 215	0.93 374	0.44 172	1.67 456	0.39 246	0.15 81	0.12 100	0.22 345	0.19 316	0.21 343	0.14 128

Patchmatch Stereo++	0.55 285	0.30 341	0.73 326	0.50 273	0.27 151	0.65 310	0.29 113	1.05 290	0.64 206	1.12 381	0.96 290	0.83 330	0.60 311	1.37 389	0.45 303	0.22 385	0.14 260	0.24 406	0.20 353	0.26 439	0.18 273
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
DeepStereo_RVC	0.55 285	0.29 319	0.72 314	0.51 305	0.30 226	0.59 264	0.33 164	1.03 276	0.70 237	1.16 415	0.93 284	0.83 330	0.94 472	0.96 263	0.54 370	0.21 354	0.14 260	0.21 309	0.19 316	0.24 413	0.24 428

iRAFT	0.55 285	0.30 341	0.73 326	0.50 273	0.27 151	0.65 310	0.29 113	1.05 290	0.64 206	1.12 381	0.96 290	0.83 330	0.60 311	1.37 389	0.45 303	0.22 385	0.14 260	0.24 406	0.20 353	0.26 439	0.18 273

CRE-IMP	0.55 285	0.30 341	0.74 343	0.52 326	0.29 202	0.79 393	0.25 72	1.04 282	0.72 243	1.09 365	0.95 287	0.81 318	0.57 295	1.10 315	0.50 345	0.21 354	0.14 260	0.23 386	0.19 316	0.28 472	0.22 393

sAnonymous2	0.55 285	0.56 564	1.46 574	0.60 452	0.51 487	0.48 142	0.52 408	0.79 157	0.68 231	0.50 193	0.67 212	0.46 158	0.62 327	0.59 114	0.40 254	0.22 385	0.17 394	0.22 345	0.21 399	0.86 638	0.56 613

CroCo_RVC	0.55 285	0.56 564	1.46 574	0.60 452	0.51 487	0.48 142	0.52 408	0.79 157	0.68 231	0.50 193	0.67 212	0.46 158	0.62 327	0.59 114	0.40 254	0.22 385	0.17 394	0.22 345	0.21 399	0.86 638	0.56 613

GMStereo	0.55 285	0.45 520	0.94 451	0.50 273	0.32 276	0.64 294	0.43 313	1.00 262	1.40 570	0.82 286	0.73 234	0.51 191	0.45 178	0.85 229	0.55 375	0.24 431	0.15 323	0.20 270	0.21 399	0.31 502	0.24 428
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
NLMM1	0.56 294	0.27 257	0.60 229	0.47 206	0.74 584	0.68 331	0.43 313	1.83 533	1.04 370	0.59 232	0.62 189	0.51 191	0.47 197	1.33 376	0.57 382	0.18 229	0.21 481	0.20 270	0.17 267	0.20 298	0.15 173

AIO-test1	0.56 294	0.25 196	0.55 190	0.64 497	0.78 599	0.80 402	0.36 203	1.18 341	1.34 539	0.57 222	0.88 274	0.61 254	0.50 237	1.12 322	0.35 199	0.17 179	0.17 394	0.22 345	0.24 465	0.18 200	0.23 413

rvit_0105_4	0.56 294	0.38 484	1.06 497	0.66 517	0.38 380	0.53 213	0.53 416	0.84 192	1.17 452	0.56 220	0.61 185	0.72 291	0.59 307	0.98 274	0.45 303	0.32 542	0.33 590	0.29 506	0.25 479	0.29 483	0.23 413

H2IRNET	0.56 294	0.26 224	0.66 269	0.47 206	0.35 323	0.41 78	0.26 86	0.92 221	1.17 452	0.61 237	1.28 442	1.08 430	0.86 435	0.99 281	0.63 409	0.19 277	0.16 362	0.22 345	0.25 479	0.21 343	0.18 273

ACVNet-DCA	0.56 294	0.31 376	0.50 133	0.54 362	0.26 121	1.18 517	0.51 397	1.42 405	0.78 266	0.58 224	0.79 254	0.48 172	0.88 445	1.46 414	0.32 155	0.20 319	0.12 100	0.25 445	0.15 192	0.22 370	0.21 373

riskmin	0.56 294	0.27 257	0.60 229	0.43 122	0.31 254	0.83 419	0.42 290	1.14 330	1.04 370	0.73 262	0.75 241	1.11 447	1.01 506	0.81 212	0.51 350	0.20 319	0.14 260	0.24 406	0.15 192	0.24 413	0.25 440

MIPNet	0.56 294	0.28 284	0.94 451	0.49 261	0.33 298	0.66 319	0.38 236	1.35 390	1.08 391	1.06 355	0.92 281	0.60 249	0.79 397	0.73 176	0.52 357	0.17 179	0.14 260	0.19 217	0.16 238	0.18 200	0.17 246

iGMRVC	0.56 294	0.30 341	0.73 326	0.50 273	0.27 151	0.65 310	0.38 236	1.05 290	0.64 206	1.12 381	0.96 290	0.83 330	0.60 311	1.52 425	0.46 317	0.22 385	0.14 260	0.24 406	0.20 353	0.26 439	0.18 273

WQFJX1	0.57 302	0.26 224	0.54 175	0.48 239	0.72 576	0.68 331	0.47 363	2.46 648	0.71 241	0.54 211	0.50 137	0.53 206	0.51 246	1.36 387	0.60 397	0.18 229	0.20 457	0.20 270	0.16 238	0.20 298	0.20 351

AIO-test2	0.57 302	0.28 284	0.63 244	0.61 467	0.58 529	0.79 393	0.51 397	1.18 341	1.40 570	0.63 241	1.15 388	0.51 191	0.43 161	1.09 312	0.35 199	0.21 354	0.17 394	0.26 464	0.30 551	0.20 298	0.19 317

MIM_Stereo	0.57 302	0.24 162	0.92 444	0.46 190	0.30 226	0.54 223	0.28 103	1.27 375	0.75 249	1.00 336	1.16 393	0.93 374	0.53 261	1.45 412	0.61 401	0.16 121	0.16 362	0.20 270	0.19 316	0.17 157	0.14 128

qqq	0.57 302	0.34 440	0.71 308	0.47 206	0.27 151	0.64 294	0.62 484	1.42 405	0.78 266	0.80 277	0.92 281	0.95 386	0.77 385	0.88 238	0.59 389	0.21 354	0.20 457	0.24 406	0.23 451	0.22 370	0.21 373

ADStereo(finetuned)	0.57 302	0.24 162	1.06 497	0.43 122	0.24 76	0.49 159	0.35 188	1.05 290	1.30 524	1.12 381	1.03 329	0.58 238	1.20 556	0.84 223	0.51 350	0.16 121	0.13 201	0.17 149	0.13 127	0.18 200	0.19 317

R-Stereo Train	0.57 302	0.26 224	0.63 244	0.54 362	0.36 338	0.69 337	0.54 422	1.22 364	0.72 243	1.61 583	1.50 521	0.75 297	0.53 261	0.64 137	0.44 288	0.18 229	0.15 323	0.17 149	0.15 192	0.17 157	0.17 246

RAFT-Stereo	0.57 302	0.26 224	0.63 244	0.54 362	0.36 338	0.69 337	0.54 422	1.22 364	0.72 243	1.61 583	1.50 521	0.75 297	0.53 261	0.64 137	0.44 288	0.18 229	0.15 323	0.17 149	0.15 192	0.17 157	0.17 246
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
xyz-stereo-finetune2	0.58 309	0.27 257	0.57 212	0.40 75	0.24 76	1.09 500	0.32 151	0.79 157	0.53 167	0.65 245	1.07 341	0.58 238	0.80 403	2.47 545	0.80 473	0.16 121	0.15 323	0.21 309	0.17 267	0.16 114	0.17 246

rvit_0105_5	0.58 309	0.39 489	1.05 493	0.66 517	0.37 358	0.58 253	0.56 448	0.94 236	1.18 459	0.64 243	0.68 215	0.75 297	0.63 333	0.88 238	0.50 345	0.32 542	0.32 585	0.30 519	0.27 509	0.28 472	0.25 440

RAFT+CT+SA	0.58 309	0.29 319	0.60 229	0.66 517	0.37 358	0.42 88	0.55 440	1.27 375	1.03 365	0.70 253	1.22 416	0.60 249	0.70 359	1.64 450	0.41 264	0.18 229	0.13 201	0.22 345	0.22 428	0.21 343	0.18 273

IPLGR	0.58 309	0.27 257	1.14 522	0.48 239	0.28 178	0.65 310	0.33 164	1.22 364	1.13 424	1.18 429	1.05 335	0.69 283	0.66 348	0.96 263	0.52 357	0.17 179	0.15 323	0.20 270	0.17 267	0.20 298	0.18 273

AFF-stereo	0.58 309	0.25 196	0.64 251	0.46 190	0.29 202	0.34 38	0.38 236	1.15 332	1.14 427	1.17 424	1.60 546	1.10 443	0.71 364	0.97 271	0.43 285	0.13 26	0.11 38	0.19 217	0.19 316	0.17 157	0.14 128

dd	0.59 314	0.48 531	0.97 463	0.55 387	0.32 276	0.64 294	0.47 363	1.02 271	1.34 539	0.78 271	0.86 267	0.58 238	0.54 268	1.01 287	0.86 490	0.28 512	0.18 419	0.26 464	0.19 316	0.32 511	0.24 428

PFNet+	0.59 314	0.28 284	0.77 365	0.53 345	0.30 226	0.59 264	0.31 135	0.92 221	1.14 427	1.33 512	1.10 357	0.79 311	0.57 295	1.31 368	0.49 338	0.25 459	0.17 394	0.28 495	0.26 497	0.21 343	0.25 440

AnonymousM	0.59 314	1.11 639	0.41 58	0.44 156	0.32 276	0.43 97	0.47 363	1.05 290	0.64 206	0.98 328	0.63 192	0.67 275	0.43 161	0.59 114	0.41 264	0.20 319	0.15 323	1.84 667	0.84 655	0.14 41	0.13 71

GANet-ADL	0.60 317	0.35 460	0.72 314	0.64 497	0.40 402	0.68 331	0.51 397	1.49 425	1.12 412	0.95 317	1.08 346	0.91 364	0.57 295	0.76 188	0.55 375	0.26 482	0.18 419	0.18 192	0.16 238	0.23 398	0.25 440

TRStereo	0.60 317	0.60 582	0.97 463	0.74 576	0.67 563	0.46 119	0.38 236	1.85 538	0.89 301	0.79 274	0.80 259	0.88 352	0.39 134	1.10 315	0.41 264	0.23 412	0.15 323	0.23 386	0.24 465	0.17 157	0.15 173

NRIStereo	0.60 317	0.29 319	0.69 291	0.53 345	0.28 178	0.63 290	0.33 164	1.08 311	0.87 294	1.14 399	0.87 272	0.91 364	0.59 307	2.24 524	0.49 338	0.20 319	0.14 260	0.21 309	0.19 316	0.21 343	0.17 246

RALAANet	0.60 317	0.33 415	0.87 417	0.62 478	0.50 475	0.69 337	0.31 135	1.21 356	1.06 380	1.09 365	1.16 393	0.88 352	0.46 186	1.22 344	0.42 275	0.19 277	0.15 323	0.21 309	0.17 267	0.27 453	0.17 246

111	0.60 317	0.23 136	0.70 297	0.43 122	0.24 76	0.72 351	0.42 290	1.18 341	1.41 576	0.80 277	1.38 483	1.10 443	0.79 397	0.96 263	0.58 386	0.18 229	0.13 201	0.17 149	0.15 192	0.17 157	0.19 317

FENet	0.60 317	0.28 284	0.63 244	0.54 362	0.33 298	0.83 419	0.38 236	1.27 375	1.07 385	1.00 336	0.86 267	0.99 402	0.85 427	0.96 263	0.68 429	0.22 385	0.15 323	0.23 386	0.20 353	0.22 370	0.23 413

CCAANet	0.60 317	0.24 162	0.61 234	0.47 206	0.42 418	0.94 455	0.59 472	1.20 354	0.84 285	0.70 253	1.16 393	1.02 412	0.77 385	1.30 366	0.65 414	0.20 319	0.15 323	0.19 217	0.19 316	0.18 200	0.18 273

test_sample1	0.61 324	0.29 319	0.75 347	0.50 273	0.31 254	0.76 375	0.48 376	1.59 457	0.84 285	0.90 303	0.94 286	0.88 352	0.95 477	1.16 332	0.67 425	0.22 385	0.18 419	0.20 270	0.19 316	0.21 343	0.21 373

MyStereo06	0.61 324	0.28 284	0.95 455	0.56 403	0.46 458	0.61 277	0.73 519	1.78 515	0.67 225	1.03 350	1.12 370	1.13 453	0.56 283	0.78 198	0.41 264	0.17 179	0.16 362	0.23 386	0.20 353	0.22 370	0.20 351

ACRE	0.61 324	0.33 415	1.01 477	0.58 427	0.49 468	0.75 367	0.47 363	1.06 303	0.95 324	1.37 524	1.55 532	0.62 258	0.46 186	0.83 218	0.70 433	0.23 412	0.15 323	0.19 217	0.16 238	0.18 200	0.21 373

Anonymous3	0.61 324	0.44 513	1.11 514	0.59 440	0.49 468	0.93 454	0.65 493	0.93 230	0.81 274	0.72 261	0.88 274	0.65 267	0.69 354	1.06 302	0.53 364	0.35 568	0.30 571	0.26 464	0.26 497	0.31 502	0.27 475

test_sample2	0.62 328	0.29 319	0.74 343	0.50 273	0.28 178	0.80 402	0.61 481	1.61 464	1.00 354	0.88 300	0.99 302	0.94 377	0.83 420	1.16 332	0.51 350	0.23 412	0.18 419	0.22 345	0.21 399	0.23 398	0.22 393

tt1	0.62 328	0.32 392	0.51 143	0.54 362	0.26 121	1.16 514	0.48 376	0.95 241	2.47 648	0.57 222	0.77 246	0.49 181	0.81 407	1.55 433	0.32 155	0.20 319	0.12 100	0.24 406	0.15 192	0.19 251	0.20 351

CIPLG	0.62 328	0.33 415	0.96 461	0.58 427	0.50 475	0.75 367	0.48 376	1.05 290	0.96 329	1.40 537	1.57 540	0.64 264	0.48 211	0.89 243	0.70 433	0.23 412	0.15 323	0.19 217	0.16 238	0.19 251	0.21 373

IPLGR_C	0.62 328	0.33 415	0.99 467	0.58 427	0.49 468	0.76 375	0.48 376	1.10 315	0.96 329	1.40 537	1.56 536	0.62 258	0.48 211	0.80 206	0.71 439	0.23 412	0.15 323	0.19 217	0.16 238	0.19 251	0.21 373

HHNet	0.62 328	0.26 224	0.63 244	0.43 122	0.45 446	0.50 175	0.58 463	1.07 305	1.01 357	1.25 464	2.23 616	0.70 287	0.61 321	1.07 306	0.47 324	0.20 319	0.13 201	0.23 386	0.19 316	0.19 251	0.30 507

Pruner-Stereo	0.62 328	0.29 319	0.70 297	0.61 467	0.31 254	0.63 290	0.43 313	1.17 336	0.99 348	1.53 565	1.08 346	0.95 386	0.55 276	1.35 382	0.51 350	0.23 412	0.14 260	0.24 406	0.21 399	0.21 343	0.23 413

DIP-Stereo	0.62 328	0.30 341	0.83 394	0.48 239	0.36 338	0.95 459	0.33 164	2.37 641	0.67 225	1.25 464	1.00 306	0.68 277	0.51 246	0.91 246	0.61 401	0.18 229	0.15 323	0.21 309	0.17 267	0.19 251	0.19 317
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
FACV-RUCA	0.63 335	0.34 440	0.82 389	0.62 478	0.65 555	0.81 411	0.41 285	1.44 412	1.07 385	0.86 298	1.14 379	0.61 254	0.69 354	0.80 206	0.53 364	0.28 512	0.19 437	0.47 610	0.21 399	0.35 527	0.25 440

rvit_0105_3	0.63 335	0.44 513	1.08 506	0.72 564	0.40 402	0.64 294	0.71 515	1.03 276	1.17 452	0.82 286	0.70 225	0.80 313	0.70 359	0.91 246	0.56 379	0.35 568	0.34 592	0.34 559	0.32 567	0.27 453	0.28 487

mmm	0.63 335	0.35 460	0.72 314	0.51 305	0.30 226	0.86 432	0.54 422	1.59 457	0.86 289	1.07 358	1.38 483	0.79 311	0.75 374	0.91 246	0.58 386	0.22 385	0.18 419	0.29 506	0.25 479	0.25 426	0.23 413

HH	0.63 335	0.30 341	0.77 365	0.50 273	0.32 276	0.49 159	0.46 355	1.65 473	0.64 206	0.69 251	1.09 351	1.63 561	0.85 427	1.90 489	0.37 223	0.18 229	0.13 201	0.19 217	0.17 267	0.19 251	0.16 214

HanStereo	0.63 335	0.30 341	0.77 365	0.50 273	0.32 276	0.49 159	0.46 355	1.65 473	0.64 206	0.69 251	1.09 351	1.63 561	0.85 427	1.90 489	0.37 223	0.18 229	0.13 201	0.19 217	0.17 267	0.19 251	0.16 214

CAS	0.63 335	0.18 8	0.37 15	2.27 669	0.84 613	0.57 250	0.54 422	0.79 157	0.62 198	0.48 176	0.70 225	0.36 95	0.26 36	0.45 49	0.35 199	2.24 670	0.10 9	0.14 15	0.09 1	0.15 78	1.06 655

TestStereo1	0.63 335	0.28 284	0.75 347	0.76 583	0.31 254	0.48 142	0.43 313	1.30 381	1.21 479	0.97 323	1.31 453	0.64 264	0.77 385	1.75 471	0.42 275	0.20 319	0.15 323	0.22 345	0.18 291	0.21 343	0.17 246

RAFT_CTSACE	0.63 335	0.26 224	0.88 426	0.55 387	0.51 487	0.71 348	0.44 327	0.80 166	0.97 336	0.97 323	1.84 586	1.18 461	0.68 350	1.47 418	0.36 211	0.16 121	0.15 323	0.21 309	0.20 353	0.20 298	0.14 128

SA-5K	0.63 335	0.28 284	0.75 347	0.76 583	0.31 254	0.48 142	0.43 313	1.30 381	1.21 479	0.97 323	1.31 453	0.64 264	0.77 385	1.75 471	0.42 275	0.20 319	0.15 323	0.22 345	0.18 291	0.21 343	0.17 246

ICVP	0.63 335	0.33 415	0.57 212	0.61 467	0.40 402	0.80 402	0.58 463	1.61 464	0.89 301	0.90 303	1.24 422	0.88 352	0.73 369	0.72 171	0.88 492	0.29 523	0.21 481	0.22 345	0.21 399	0.24 413	0.27 475
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
XX-Stereo	0.63 335	0.26 224	1.90 610	0.81 596	0.67 563	0.43 97	0.23 50	1.03 276	0.58 183	0.65 245	1.56 536	1.41 516	0.39 134	1.28 360	0.35 199	0.20 319	0.14 260	0.20 270	0.19 316	0.18 200	0.14 128

ACVNet	0.63 335	0.31 376	0.54 175	0.54 362	0.36 338	0.80 402	0.46 355	1.37 393	1.07 385	0.93 310	1.30 447	1.08 430	0.85 427	0.80 206	0.94 504	0.21 354	0.19 437	0.21 309	0.18 291	0.22 370	0.18 273

HI	0.64 347	0.32 392	0.68 279	0.47 206	0.51 487	0.41 78	0.36 203	1.04 282	0.75 249	1.31 499	1.43 496	1.62 556	1.12 537	0.94 259	0.88 492	0.15 81	0.12 100	0.20 270	0.20 353	0.20 298	0.18 273

CoSv	0.64 347	0.32 392	0.68 279	0.47 206	0.51 487	0.41 78	0.36 203	1.04 282	0.75 249	1.31 499	1.43 496	1.62 556	1.12 537	0.94 259	0.88 492	0.15 81	0.12 100	0.20 270	0.20 353	0.20 298	0.18 273

rvit_stereo_0075_2	0.64 347	0.46 522	1.05 493	0.66 517	0.66 559	0.53 213	0.48 376	1.20 354	1.12 412	0.76 263	0.92 281	0.78 307	0.53 261	1.03 291	0.59 389	0.37 576	0.28 555	0.40 593	0.31 559	0.37 538	0.32 524

cc1	0.64 347	0.31 376	0.50 133	0.54 362	0.26 121	1.18 517	0.51 397	0.93 230	3.05 662	0.58 224	0.79 254	0.48 172	0.88 445	1.46 414	0.32 155	0.20 319	0.12 100	0.25 445	0.15 192	0.19 251	0.19 317

GwcNet-ADL	0.64 347	0.31 376	0.79 378	0.56 403	0.41 412	0.60 271	0.58 463	1.41 403	1.26 502	1.08 359	1.13 375	0.91 364	0.60 311	1.04 297	0.78 462	0.27 498	0.18 419	0.18 192	0.18 291	0.25 426	0.29 494

RAFT	0.64 347	0.30 341	0.73 326	0.59 440	0.33 298	0.68 331	0.58 463	1.04 282	0.76 258	1.08 359	1.19 406	1.65 567	0.93 467	1.06 302	0.56 379	0.21 354	0.18 419	0.27 480	0.24 465	0.22 370	0.17 246

TestStereo	0.64 347	0.39 489	0.71 308	0.51 305	0.27 151	0.56 245	0.42 290	1.03 276	0.91 310	0.80 277	1.00 306	0.68 277	0.52 253	3.25 575	0.45 303	0.22 385	0.15 323	0.24 406	0.18 291	0.27 453	0.16 214

DN-CSS_ROB	0.64 347	0.32 392	1.05 493	0.55 387	0.40 402	0.54 223	0.45 347	1.21 356	0.93 318	1.03 350	1.47 511	0.69 283	0.63 333	1.76 476	0.49 338	0.18 229	0.14 260	0.25 445	0.22 428	0.22 370	0.20 351

Hybrid-DGEV-03	0.65 355	0.26 224	0.56 199	0.53 345	0.36 338	0.73 356	0.39 253	0.89 208	1.15 439	1.73 598	2.52 631	0.84 339	0.56 283	0.97 271	0.44 288	0.18 229	0.12 100	0.22 345	0.19 316	0.17 157	0.14 128

Hybrid-DGEV-2	0.65 355	0.31 376	0.73 326	0.60 452	0.37 358	1.08 494	0.28 103	1.45 417	1.40 570	1.32 503	0.85 265	1.03 417	1.01 506	1.05 300	0.48 329	0.18 229	0.15 323	0.22 345	0.19 316	0.17 157	0.15 173

MyStereo8	0.65 355	0.29 319	1.00 473	0.58 427	0.49 468	0.91 442	0.35 188	1.18 341	1.31 528	1.16 415	1.27 436	0.90 361	0.64 337	0.72 171	0.95 508	0.18 229	0.14 260	0.20 270	0.18 291	0.22 370	0.26 464

StereoVision	0.65 355	0.34 440	0.86 405	0.59 440	0.40 402	0.50 175	0.41 285	1.09 312	0.93 318	0.71 256	2.50 630	0.82 323	0.57 295	1.03 291	0.49 338	0.25 459	0.28 555	0.29 506	0.28 530	0.36 534	0.20 351

CASS	0.65 355	0.34 440	0.72 314	0.56 403	0.27 151	0.78 387	0.42 290	1.59 457	0.86 289	1.30 489	1.25 426	0.87 348	0.84 424	0.84 223	0.54 370	0.35 568	0.19 437	0.26 464	0.21 399	0.28 472	0.42 570
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
test_5	0.65 355	0.30 341	0.75 347	0.67 529	0.50 475	0.92 449	0.52 408	1.39 400	1.12 412	0.76 263	1.11 363	1.00 403	0.90 452	1.53 429	0.45 303	0.18 229	0.13 201	0.23 386	0.22 428	0.21 343	0.19 317

iRaft-Stereo_20w	0.65 355	0.31 376	1.00 473	0.47 206	0.34 319	0.73 356	0.30 123	2.96 659	0.70 237	1.15 405	1.14 379	0.76 301	0.65 345	1.11 318	0.38 235	0.17 179	0.13 201	0.18 192	0.16 238	0.19 251	0.18 273

EAI-Stereo	0.65 355	0.28 284	0.69 291	0.53 345	0.27 151	0.60 271	0.40 268	2.28 632	0.64 206	0.71 256	3.18 644	0.57 231	0.43 161	1.06 302	0.41 264	0.18 229	0.13 201	0.17 149	0.17 267	0.17 157	0.17 246

HITNet	0.65 355	0.40 496	0.77 365	0.48 239	0.24 76	1.05 488	0.49 388	1.76 507	1.02 361	1.18 429	1.18 399	0.89 360	0.80 403	0.85 229	0.79 468	0.17 179	0.12 100	0.21 309	0.17 267	0.29 483	0.15 173
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
IGEV_i1	0.66 364	0.29 319	0.89 432	0.55 387	0.28 178	0.92 449	0.60 477	1.98 576	0.83 281	1.00 336	1.04 332	1.09 440	0.68 350	1.29 364	0.62 404	0.20 319	0.17 394	0.21 309	0.17 267	0.21 343	0.21 373

Selective-IGEV-i1	0.66 364	0.27 257	0.86 405	0.54 362	0.33 298	1.01 478	0.78 532	1.75 500	1.18 459	0.88 300	1.19 406	1.19 462	0.56 283	0.98 274	0.54 370	0.19 277	0.16 362	0.20 270	0.17 267	0.19 251	0.20 351

MyStereo05	0.66 364	0.28 284	1.07 502	0.56 403	0.46 458	0.61 277	0.73 519	1.34 388	1.41 576	1.15 405	0.91 279	0.77 303	0.80 403	1.41 406	0.63 409	0.17 179	0.16 362	0.23 386	0.20 353	0.22 370	0.20 351

PCWNet_CMD	0.66 364	0.32 392	0.88 426	0.49 261	0.37 358	0.78 387	0.40 268	1.42 405	1.31 528	1.16 415	1.31 453	1.25 479	0.62 327	0.89 243	0.57 382	0.20 319	0.16 362	0.27 480	0.19 316	0.40 555	0.25 440

ToySt	0.66 364	0.33 415	1.23 532	0.51 305	0.33 298	0.86 432	0.68 506	1.10 315	0.97 336	0.84 291	1.08 346	1.25 479	0.94 472	1.01 287	0.74 446	0.19 277	0.19 437	0.24 406	0.24 465	0.27 453	0.23 413

DisPM	0.66 364	0.28 284	0.72 314	0.61 467	0.35 323	0.62 286	0.45 347	1.02 271	0.99 348	1.56 575	1.10 357	0.80 313	0.59 307	2.37 535	0.41 264	0.23 412	0.14 260	0.23 386	0.21 399	0.20 298	0.25 440

SA	0.66 364	0.30 341	0.82 389	0.61 467	0.30 226	0.58 253	0.38 236	1.44 412	1.30 524	0.96 319	1.36 476	0.66 271	0.95 477	1.85 486	0.42 275	0.19 277	0.15 323	0.25 445	0.23 451	0.21 343	0.17 246

CFNet_pseudo	0.66 364	0.32 392	0.86 405	0.48 239	0.39 391	0.70 344	0.40 268	1.33 383	1.22 485	1.16 415	1.34 469	1.24 475	0.64 337	0.98 274	0.59 389	0.21 354	0.16 362	0.33 549	0.19 316	0.36 534	0.25 440

GES	0.66 364	0.34 440	0.90 436	0.59 440	0.38 380	0.94 455	0.57 459	2.11 602	0.86 289	1.02 346	1.11 363	0.66 271	0.79 397	0.99 281	0.61 401	0.27 498	0.19 437	0.20 270	0.20 353	0.21 343	0.30 507

MSMDNet	0.66 364	0.32 392	0.87 417	0.49 261	0.37 358	0.79 393	0.40 268	1.43 411	1.31 528	1.15 405	1.31 453	1.24 475	0.63 333	0.88 238	0.57 382	0.21 354	0.16 362	0.26 464	0.19 316	0.39 551	0.24 428

ccs_rob	0.66 364	0.33 415	0.86 405	0.48 239	0.39 391	0.70 344	0.40 268	1.33 383	1.22 485	1.16 415	1.34 469	1.23 473	0.64 337	0.98 274	0.59 389	0.21 354	0.16 362	0.35 568	0.20 353	0.37 538	0.25 440

MyStereo04	0.67 375	0.29 319	1.07 502	0.55 387	0.45 446	0.59 264	0.79 536	1.50 429	1.40 570	0.91 307	0.91 279	0.74 294	0.86 435	1.52 425	0.62 404	0.17 179	0.16 362	0.24 406	0.20 353	0.23 398	0.20 351

xx1	0.67 375	0.31 376	0.50 133	0.54 362	0.26 121	1.18 517	0.51 397	0.93 230	3.05 662	0.58 224	0.79 254	0.95 386	0.77 385	1.46 414	0.32 155	0.20 319	0.12 100	0.24 406	0.23 451	0.22 370	0.21 373

GMStereo_Zeroshot	0.67 375	0.61 584	1.01 477	0.64 497	0.37 358	0.84 428	0.35 188	1.05 290	1.12 412	1.12 381	1.06 337	1.27 487	0.54 268	1.19 339	0.59 389	0.32 542	0.17 394	0.31 525	0.18 291	0.52 603	0.22 393

DMCA	0.67 375	0.34 440	0.90 436	0.51 305	0.44 439	0.86 432	0.47 363	1.42 405	1.02 361	1.17 424	1.12 370	1.23 473	0.75 374	0.78 198	0.95 508	0.25 459	0.19 437	0.27 480	0.19 316	0.24 413	0.27 475

test_sample3	0.68 379	0.32 392	0.88 426	0.52 326	0.30 226	0.97 469	0.52 408	1.86 541	1.15 439	1.08 359	1.11 363	0.88 352	0.71 364	1.17 336	0.68 429	0.25 459	0.20 457	0.25 445	0.25 479	0.25 426	0.25 440

raft_robust	0.68 379	0.30 341	0.64 251	0.52 326	0.26 121	0.54 223	0.35 188	1.33 383	1.24 494	1.16 415	1.07 341	0.60 249	0.54 268	3.58 585	0.37 223	0.18 229	0.14 260	0.20 270	0.22 428	0.20 298	0.16 214

test_sample5	0.69 381	0.34 440	0.87 417	0.52 326	0.30 226	0.84 428	0.54 422	1.83 533	1.14 427	1.11 379	1.25 426	0.88 352	0.78 393	1.23 346	0.65 414	0.26 482	0.20 457	0.27 480	0.27 509	0.27 453	0.26 464

test_sample4	0.69 381	0.33 415	0.91 439	0.51 305	0.30 226	0.92 449	0.52 408	1.87 544	1.15 439	1.14 399	1.18 399	0.87 348	0.75 374	1.18 338	0.68 429	0.25 459	0.20 457	0.26 464	0.26 497	0.26 439	0.25 440

IPLG	0.69 381	0.27 257	0.97 463	0.51 305	0.43 430	0.79 393	0.33 164	1.21 356	1.06 380	1.30 489	1.10 357	0.52 199	0.55 276	3.16 573	0.63 409	0.16 121	0.14 260	0.19 217	0.16 238	0.18 200	0.17 246

UCFNet_RVC	0.69 381	0.35 460	0.49 122	0.64 497	0.39 391	0.85 431	0.58 463	1.75 500	1.14 427	0.97 323	1.19 406	1.17 458	0.93 467	0.99 281	0.62 404	0.28 512	0.20 457	0.34 559	0.31 559	0.32 511	0.27 475

IGEV-BASED-STEREO-	0.70 385	3.18 690	2.55 637	0.39 62	0.23 54	0.44 108	0.23 50	0.63 74	0.42 101	0.44 147	0.44 102	0.34 85	0.28 51	0.56 103	0.29 97	1.35 663	0.10 9	0.22 345	0.19 316	0.46 586	1.31 660

DualNet	0.70 385	0.34 440	0.87 417	0.52 326	0.30 226	0.84 428	0.54 422	1.83 533	1.14 427	1.14 399	1.33 462	0.88 352	0.78 393	1.23 346	0.65 414	0.26 482	0.20 457	0.27 480	0.27 509	0.27 453	0.26 464

CFNet_ucs	0.70 385	0.33 415	0.88 426	0.50 273	0.43 430	0.74 361	0.44 327	1.60 461	1.29 518	1.22 446	1.54 530	1.09 440	0.63 333	0.99 281	0.59 389	0.25 459	0.20 457	0.37 579	0.21 399	0.40 555	0.28 487

IER	0.70 385	0.31 376	1.02 484	0.48 239	0.52 499	1.34 545	0.51 397	1.17 336	0.99 348	1.23 452	1.34 469	1.12 448	1.11 534	0.99 281	0.71 439	0.20 319	0.16 362	0.21 309	0.21 399	0.20 298	0.19 317

HCRNet	0.70 385	0.39 489	0.73 326	0.60 452	0.59 537	0.76 375	0.35 188	1.22 364	1.13 424	1.02 346	0.99 302	1.02 412	0.76 382	2.19 521	0.70 433	0.28 512	0.19 437	0.28 495	0.23 451	0.25 426	0.23 413

SFCPSM	0.70 385	0.28 284	1.02 484	0.51 305	0.38 380	1.37 548	0.66 498	2.00 580	1.03 365	1.17 424	1.21 413	0.82 323	0.78 393	1.03 291	0.53 364	0.21 354	0.17 394	0.22 345	0.24 465	0.21 343	0.19 317

AdaStereo	0.70 385	0.43 510	0.75 347	0.73 572	0.37 358	0.92 449	0.53 416	1.85 538	1.18 459	1.12 381	1.23 420	1.07 429	0.65 345	0.96 263	0.63 409	0.31 535	0.15 323	0.32 540	0.21 399	0.29 483	0.22 393
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
test_sample6	0.71 392	0.34 440	0.87 417	0.52 326	0.30 226	0.82 413	0.58 463	1.79 521	1.15 439	1.14 399	1.33 462	0.91 364	0.79 397	1.31 368	0.74 446	0.27 498	0.21 481	0.27 480	0.29 542	0.28 472	0.27 475

BSDual-CNN	0.71 392	0.32 392	0.68 279	0.54 362	0.44 439	1.27 533	0.65 493	2.16 612	0.98 341	1.20 437	1.11 363	1.12 448	0.74 371	0.91 246	0.66 420	0.24 431	0.17 394	0.25 445	0.22 428	0.22 370	0.22 393

DFGA-Net	0.72 394	0.40 496	1.40 557	0.52 326	0.45 446	0.83 419	0.44 327	1.28 379	1.08 391	0.99 331	1.19 406	0.70 287	0.55 276	2.14 513	1.16 542	0.18 229	0.16 362	0.24 406	0.23 451	0.27 453	0.25 440

rvit_105_1	0.72 394	0.52 548	1.01 477	0.78 588	0.49 468	0.75 367	0.87 561	1.12 324	1.18 459	0.99 331	0.79 254	0.90 361	0.77 385	1.26 355	0.75 451	0.41 592	0.36 608	0.36 576	0.41 604	0.30 493	0.33 530

DCVSM-stereo	0.72 394	0.35 460	0.76 357	0.55 387	0.42 418	0.73 356	0.38 236	1.21 356	1.02 361	1.79 606	1.04 332	1.62 556	1.03 515	1.04 297	0.79 468	0.24 431	0.27 548	0.29 506	0.24 465	0.30 493	0.36 546

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 394	0.35 460	1.70 595	0.49 261	0.56 516	0.63 290	0.38 236	2.41 644	0.65 220	0.77 268	1.07 341	1.82 589	0.95 477	0.93 256	0.43 285	0.20 319	0.13 201	0.21 309	0.25 479	0.28 472	0.26 464

qqq1	0.72 394	0.30 341	0.86 405	0.46 190	0.26 121	0.82 413	0.43 313	2.05 592	1.39 565	1.23 452	1.47 511	0.98 396	0.95 477	1.71 465	0.44 288	0.24 431	0.20 457	0.18 192	0.15 192	0.18 200	0.18 273

fff1	0.72 394	0.30 341	0.86 405	0.46 190	0.26 121	0.82 413	0.43 313	2.05 592	1.39 565	1.23 452	1.47 511	0.98 396	0.95 477	1.71 465	0.44 288	0.24 431	0.20 457	0.18 192	0.15 192	0.18 200	0.18 273

ffm	0.72 394	0.33 415	0.85 399	0.53 345	0.37 358	0.74 361	0.56 448	0.95 241	2.47 648	1.15 405	1.45 504	1.06 423	0.82 412	1.55 433	0.32 155	0.20 319	0.12 100	0.31 525	0.27 509	0.19 251	0.20 351

anonymousa	0.72 394	0.27 257	0.75 347	0.47 206	0.63 550	1.43 562	0.45 347	1.24 370	0.89 301	1.28 473	1.75 576	1.62 556	1.13 541	0.69 159	0.59 389	0.19 277	0.16 362	0.23 386	0.25 479	0.20 298	0.18 273

Sa-1000	0.72 394	0.29 319	0.76 357	0.59 440	0.30 226	0.73 356	0.37 228	1.62 468	1.33 536	1.28 473	2.04 607	0.86 344	0.75 374	1.84 483	0.38 235	0.19 277	0.14 260	0.25 445	0.23 451	0.20 298	0.16 214

psmg	0.72 394	0.32 392	0.68 279	0.50 273	0.44 439	1.48 566	0.75 524	1.94 567	0.98 341	1.21 441	1.33 462	1.12 448	0.74 371	0.91 246	0.66 420	0.24 431	0.19 437	0.25 445	0.25 479	0.23 398	0.22 393

UDGNet	0.72 394	1.17 645	0.80 384	0.77 586	0.41 412	0.77 382	0.38 236	0.97 252	1.34 539	0.81 282	0.88 274	0.71 290	0.60 311	1.21 343	0.54 370	0.52 622	0.19 437	1.02 657	0.26 497	0.71 632	0.31 517

PSMNet-ADL	0.72 394	0.35 460	0.62 241	0.69 546	0.46 458	1.14 506	0.44 327	1.37 393	1.01 357	0.83 288	1.17 397	1.33 501	0.96 484	1.43 407	0.95 508	0.33 551	0.22 503	0.21 309	0.23 451	0.27 453	0.29 494

LCNet	0.72 394	0.28 284	0.52 153	0.55 387	0.31 254	0.69 337	0.54 422	1.00 262	0.88 298	1.19 433	1.34 469	0.97 394	1.34 580	2.56 549	0.45 303	0.18 229	0.13 201	0.21 309	0.25 479	0.27 453	0.73 638

GANet-RSSM	0.72 394	0.28 284	0.63 244	0.64 497	0.58 529	0.80 402	0.58 463	1.89 550	1.08 391	1.04 353	1.25 426	1.15 456	1.04 517	1.49 420	0.62 404	0.25 459	0.19 437	0.22 345	0.22 428	0.22 370	0.21 373

PSMNet-RSSM	0.72 394	0.30 341	0.61 234	0.63 488	0.42 418	0.73 356	0.56 448	1.92 560	1.10 406	1.09 365	1.37 478	1.22 468	0.98 494	1.28 360	0.72 442	0.27 498	0.19 437	0.27 480	0.29 542	0.24 413	0.24 428

CFNet-ft	0.72 394	0.32 392	0.54 175	0.66 517	0.54 506	0.83 419	0.55 440	1.37 393	1.15 439	0.93 310	1.28 442	1.57 548	0.97 487	1.35 382	0.81 475	0.26 482	0.20 457	0.33 549	0.25 479	0.30 493	0.23 413

CFNet_RVC	0.72 394	0.32 392	0.54 175	0.66 517	0.54 506	0.83 419	0.55 440	1.37 393	1.15 439	0.93 310	1.28 442	1.57 548	0.97 487	1.35 382	0.81 475	0.26 482	0.20 457	0.33 549	0.25 479	0.30 493	0.23 413

MLCV	0.72 394	0.34 440	1.10 512	0.51 305	0.23 54	0.91 442	0.39 253	1.33 383	1.23 488	1.46 550	1.55 532	1.01 410	0.64 337	1.95 496	0.80 473	0.18 229	0.12 100	0.18 192	0.14 166	0.19 251	0.17 246

G2L-ROB	0.73 412	0.25 196	0.76 357	0.54 362	0.39 391	0.95 459	0.66 498	1.66 478	1.09 399	1.24 459	1.02 319	1.64 564	0.71 364	1.63 448	1.02 520	0.20 319	0.14 260	0.17 149	0.15 192	0.20 298	0.22 393

G2L-Stereo_test	0.73 412	0.27 257	0.74 343	0.49 261	0.40 402	0.90 438	0.81 545	1.53 443	1.14 427	1.28 473	1.27 436	1.52 542	0.72 367	1.62 446	0.94 504	0.19 277	0.14 260	0.16 100	0.15 192	0.18 200	0.19 317

CoDeX	0.73 412	0.29 319	0.93 446	0.54 362	0.36 338	1.14 506	0.61 481	2.34 638	1.17 452	1.16 415	1.25 426	0.91 364	0.87 440	1.33 376	0.64 413	0.20 319	0.16 362	0.21 309	0.18 291	0.20 298	0.18 273

cf-r	0.73 412	0.30 341	0.77 365	0.55 387	0.63 550	0.78 387	0.48 376	1.79 521	1.15 439	1.13 396	1.26 433	1.43 518	0.87 440	1.40 404	0.85 488	0.25 459	0.18 419	0.22 345	0.23 451	0.19 251	0.19 317

BEATNet_4x	0.73 412	0.49 534	1.17 526	0.53 345	0.26 121	1.03 485	0.55 440	1.82 528	1.06 380	1.21 441	1.22 416	0.96 392	0.91 455	1.01 287	1.06 524	0.21 354	0.14 260	0.24 406	0.19 316	0.37 538	0.21 373

Select-FE	0.74 417	0.39 489	1.56 585	0.55 387	0.46 458	0.40 71	0.22 37	1.86 541	0.68 231	1.05 354	1.31 453	1.82 589	1.74 617	1.11 318	0.38 235	0.21 354	0.16 362	0.21 309	0.25 479	0.19 251	0.31 517

test_sample7	0.74 417	0.37 477	0.76 357	0.52 326	0.35 323	0.91 442	0.67 502	1.78 515	1.21 479	1.22 446	1.18 399	1.08 430	0.92 458	1.23 346	0.67 425	0.31 535	0.28 555	0.32 540	0.31 559	0.33 520	0.29 494

gwcnet-sp	0.74 417	0.33 415	1.44 567	0.57 421	0.45 446	1.40 555	0.54 422	1.50 429	1.14 427	1.30 489	1.02 319	0.94 377	0.82 412	1.39 398	0.76 454	0.21 354	0.21 481	0.22 345	0.21 399	0.22 370	0.22 393

scenet	0.74 417	0.33 415	1.44 567	0.57 421	0.45 446	1.40 555	0.54 422	1.50 429	1.14 427	1.30 489	1.02 319	0.94 377	0.82 412	1.39 398	0.76 454	0.21 354	0.21 481	0.22 345	0.21 399	0.22 370	0.22 393

ssnet	0.74 417	0.33 415	1.44 567	0.57 421	0.45 446	1.40 555	0.54 422	1.50 429	1.14 427	1.30 489	1.02 319	0.94 377	0.82 412	1.39 398	0.76 454	0.21 354	0.21 481	0.22 345	0.21 399	0.22 370	0.22 393

BUS	0.74 417	0.32 392	0.68 279	0.54 362	0.44 439	2.34 633	0.42 290	2.16 612	0.98 341	1.20 437	1.11 363	1.03 417	0.62 327	0.91 246	0.70 433	0.24 431	0.17 394	0.25 445	0.22 428	0.22 370	0.22 393

GMM-Stereo	0.74 417	0.25 196	0.59 226	0.54 362	0.34 319	0.72 351	0.99 591	1.01 269	0.87 294	1.36 521	1.78 579	1.12 448	0.81 407	2.09 509	0.46 317	0.18 229	0.12 100	0.25 445	0.25 479	0.20 298	0.85 644

DMCA-RVC	0.74 417	0.40 496	1.27 541	0.66 517	0.49 468	0.77 382	0.47 363	1.35 390	1.01 357	1.53 565	1.01 311	1.29 493	0.82 412	1.31 368	0.78 462	0.27 498	0.21 481	0.35 568	0.27 509	0.32 511	0.24 428

DeepPruner_ROB	0.74 417	0.48 531	0.87 417	0.57 421	0.44 439	0.79 393	0.54 422	1.73 492	0.96 329	1.38 530	1.27 436	1.24 475	0.73 369	1.43 407	0.73 445	0.34 561	0.28 555	0.27 480	0.26 497	0.31 502	0.31 517

SMFormer	0.75 426	0.30 341	0.86 405	0.46 190	0.26 121	0.82 413	0.43 313	2.05 592	1.39 565	1.23 452	1.47 511	0.98 396	0.95 477	1.71 465	0.82 480	0.24 431	0.20 457	0.22 345	0.21 399	0.23 398	0.24 428

tta	0.75 426	0.30 341	0.86 405	0.46 190	0.26 121	0.82 413	0.43 313	2.05 592	1.39 565	1.23 452	1.47 511	0.98 396	0.95 477	1.71 465	0.82 480	0.24 431	0.20 457	0.22 345	0.21 399	0.18 200	0.18 273

KYRaft	0.75 426	0.28 284	0.62 241	0.56 403	0.29 202	0.67 324	0.86 559	0.94 236	0.84 285	1.62 587	2.21 615	1.16 457	1.02 513	1.57 437	0.40 254	0.20 319	0.13 201	0.22 345	0.28 530	0.20 298	1.02 650

Prome-Stereo	0.75 426	0.27 257	0.53 163	0.55 387	0.32 276	0.59 264	0.97 586	0.89 208	0.88 298	1.45 548	2.46 628	0.91 364	1.41 585	1.58 439	0.44 288	0.18 229	0.13 201	0.19 217	0.17 267	0.20 298	0.92 646

acv_ft	0.75 426	0.31 376	0.95 455	0.70 552	0.86 620	1.24 529	0.53 416	1.44 412	1.07 385	1.24 459	1.30 447	1.08 430	0.92 458	0.80 206	1.34 565	0.21 354	0.19 437	0.21 309	0.18 291	0.21 343	0.18 273

iResNet	0.75 426	0.40 496	1.36 555	0.67 529	0.29 202	0.92 449	0.59 472	1.52 437	1.25 497	1.28 473	1.48 516	0.94 377	0.76 382	1.62 446	0.78 462	0.18 229	0.14 260	0.18 192	0.15 192	0.22 370	0.23 413

PAM	0.76 432	0.29 319	1.08 506	0.52 326	0.33 298	1.38 551	0.39 253	2.01 584	0.67 225	1.06 355	0.96 290	2.89 646	1.43 587	0.86 233	0.35 199	0.19 277	0.12 100	0.19 217	0.17 267	0.19 251	0.20 351

AASNet	0.76 432	0.35 460	0.91 439	0.79 590	0.81 609	1.14 506	0.56 448	2.02 588	1.08 391	1.22 446	1.24 422	0.93 374	0.76 382	0.77 191	1.16 542	0.27 498	0.23 516	0.24 406	0.20 353	0.28 472	0.24 428

RT-IGEV	0.77 434	0.28 284	0.93 446	0.55 387	0.33 298	1.01 478	0.83 550	2.03 591	0.93 318	1.28 473	1.58 543	1.77 582	1.17 545	1.04 297	0.49 338	0.23 412	0.16 362	0.21 309	0.17 267	0.19 251	0.26 464

PAM_32	0.77 434	0.28 284	1.03 488	0.52 326	0.30 226	1.32 541	0.35 188	1.97 574	0.65 220	1.02 346	1.06 337	3.05 648	1.49 597	0.96 263	0.36 211	0.19 277	0.13 201	0.20 270	0.18 291	0.19 251	0.19 317

NINENet	0.77 434	0.37 477	0.78 375	0.62 478	0.51 487	2.34 633	0.42 290	1.83 533	1.04 370	1.14 399	1.23 420	1.03 417	0.62 327	1.24 351	0.70 433	0.28 512	0.23 516	0.31 525	0.21 399	0.26 439	0.25 440

hknet	0.77 434	0.32 392	0.95 455	0.54 362	0.38 380	1.27 533	0.65 493	2.16 612	1.07 385	1.20 437	1.11 363	1.59 552	0.81 407	1.37 389	0.66 420	0.22 385	0.17 394	0.25 445	0.22 428	0.22 370	0.22 393

ARAFT	0.77 434	0.36 470	1.49 581	0.51 305	0.31 254	0.90 438	0.82 547	1.90 553	1.06 380	1.62 587	1.24 422	1.02 412	0.64 337	1.84 483	0.50 345	0.18 229	0.14 260	0.28 495	0.27 509	0.17 157	0.16 214

psm_up	0.77 434	0.34 440	0.70 297	0.66 517	0.58 529	1.05 488	0.92 574	1.52 437	1.12 412	1.26 468	1.16 393	1.31 498	1.23 562	1.20 341	0.81 475	0.25 459	0.29 566	0.31 525	0.27 509	0.27 453	0.25 440

GwcNet-RSSM	0.77 434	0.32 392	1.01 477	0.62 478	0.54 506	0.78 387	0.51 397	1.73 492	1.20 473	1.09 365	1.37 478	1.46 528	0.85 427	1.53 429	1.09 530	0.25 459	0.18 419	0.23 386	0.24 465	0.20 298	0.19 317

iResNet_ROB	0.77 434	0.30 341	0.99 467	0.57 421	0.36 338	0.83 419	0.36 203	2.33 635	1.58 599	1.27 471	1.30 447	1.25 479	0.84 424	1.65 451	0.79 468	0.20 319	0.14 260	0.17 149	0.12 66	0.18 200	0.27 475

DDVS	0.78 442	0.41 503	0.94 451	0.60 452	0.43 430	1.30 538	0.43 313	1.40 402	0.91 310	1.20 437	1.15 388	1.43 518	0.64 337	2.18 519	0.89 495	0.28 512	0.22 503	0.26 464	0.23 451	0.31 502	0.33 530

PSM-softLoss	0.78 442	0.31 376	0.77 365	0.58 427	0.32 276	0.56 245	0.40 268	1.18 341	0.70 237	1.24 459	1.07 341	0.83 330	0.52 253	5.36 617	0.53 364	0.24 431	0.15 323	0.25 445	0.22 428	0.20 298	0.25 440

KMStereo	0.78 442	0.31 376	0.77 365	0.58 427	0.32 276	0.56 245	0.40 268	1.18 341	0.70 237	1.24 459	1.07 341	0.83 330	0.52 253	5.36 617	0.53 364	0.24 431	0.15 323	0.25 445	0.22 428	0.20 298	0.25 440

STTStereo	0.78 442	0.50 541	1.22 531	0.64 497	0.54 506	0.89 435	0.54 422	1.44 412	1.11 408	1.38 530	1.09 351	1.27 487	0.85 427	1.43 407	0.83 482	0.29 523	0.27 548	0.33 549	0.39 599	0.32 511	0.30 507

PSM-AAD	0.79 446	0.27 257	0.53 163	0.55 387	0.28 178	0.77 382	1.24 619	0.99 258	0.91 310	1.66 592	1.57 540	0.81 318	2.19 647	1.65 451	0.44 288	0.19 277	0.14 260	0.38 582	0.32 567	0.21 343	0.70 635

hitnet-ft	0.79 446	0.35 460	0.57 212	0.58 427	0.42 418	0.96 465	0.46 355	1.47 421	1.33 536	1.19 433	1.22 416	1.81 586	0.98 494	1.66 455	0.94 504	0.33 551	0.28 555	0.34 559	0.27 509	0.35 527	0.31 517

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 446	0.43 510	1.05 493	0.64 497	0.58 529	0.95 459	0.53 416	1.53 443	1.18 459	1.37 524	1.15 388	1.43 518	0.88 445	1.61 445	0.84 485	0.25 459	0.22 503	0.27 480	0.27 509	0.29 483	0.29 494
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
coex_refinement	0.80 449	0.28 284	0.73 326	0.70 552	0.51 487	0.95 459	0.60 477	1.78 515	1.23 488	1.36 521	1.37 478	1.82 589	0.81 407	1.32 372	1.13 539	0.26 482	0.17 394	0.19 217	0.20 353	0.24 413	0.25 440

G2L-Stereo	0.80 449	0.32 392	0.95 455	0.60 452	0.42 418	0.78 387	0.69 510	1.50 429	1.09 399	1.33 512	1.14 379	1.45 525	0.72 367	2.45 540	1.10 533	0.25 459	0.20 457	0.26 464	0.21 399	0.20 298	0.26 464

ISRNet	0.80 449	0.33 415	1.07 502	0.81 596	0.66 559	0.60 271	0.34 178	1.19 352	1.13 424	1.59 582	1.53 525	1.35 506	0.77 385	1.27 358	0.94 504	0.39 584	0.34 592	0.43 600	0.38 597	0.34 524	0.49 597

NF-Stereo	0.80 449	0.30 341	0.75 347	0.60 452	0.31 254	0.64 294	0.44 327	1.21 356	0.90 305	1.29 480	1.02 319	0.82 323	0.57 295	5.40 622	0.48 329	0.23 412	0.14 260	0.24 406	0.20 353	0.20 298	0.30 507

OCTAStereo	0.80 449	0.30 341	0.75 347	0.60 452	0.31 254	0.64 294	0.44 327	1.21 356	0.90 305	1.29 480	1.01 311	0.82 323	0.57 295	5.35 616	0.48 329	0.24 431	0.14 260	0.24 406	0.20 353	0.20 298	0.30 507

DRaft	0.80 449	0.24 162	0.70 297	0.45 174	0.30 226	0.97 469	0.53 416	1.05 290	0.97 336	1.78 603	2.02 605	0.80 313	1.74 617	2.73 557	0.72 442	0.17 179	0.14 260	0.20 270	0.20 353	0.18 200	0.21 373

RE-Stereo	0.80 449	0.30 341	0.75 347	0.60 452	0.31 254	0.64 294	0.44 327	1.21 356	0.90 305	1.29 480	1.01 311	0.81 318	0.57 295	5.37 619	0.48 329	0.24 431	0.14 260	0.24 406	0.20 353	0.20 298	0.30 507

TVStereo	0.80 449	0.30 341	0.75 347	0.60 452	0.31 254	0.64 294	0.44 327	1.21 356	0.90 305	1.29 480	1.01 311	0.81 318	0.57 295	5.37 619	0.48 329	0.24 431	0.14 260	0.24 406	0.20 353	0.20 298	0.30 507

UPFNet	0.80 449	0.32 392	0.90 436	0.59 440	0.74 584	1.26 532	0.80 542	1.52 437	1.10 406	1.30 489	1.12 370	1.30 494	0.84 424	1.67 456	1.09 530	0.24 431	0.24 525	0.24 406	0.23 451	0.25 426	0.18 273

iResNetv2_ROB	0.80 449	0.37 477	1.71 597	0.56 403	0.37 358	0.94 455	0.64 491	1.73 492	1.34 539	1.23 452	1.42 492	1.26 483	0.92 458	1.85 486	0.56 379	0.23 412	0.15 323	0.19 217	0.14 166	0.24 413	0.19 317

StereoDRNet-Refined	0.80 449	0.41 503	0.88 426	0.62 478	0.42 418	1.33 543	0.48 376	1.52 437	1.17 452	1.45 548	1.44 501	1.44 523	0.90 452	1.26 355	1.24 551	0.20 319	0.16 362	0.27 480	0.24 465	0.25 426	0.28 487
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
ITSA-stereo	0.82 460	0.36 470	0.82 389	0.54 362	0.31 254	0.80 402	0.47 363	2.17 618	1.67 606	1.13 396	1.13 375	0.94 377	0.86 435	2.46 543	1.00 518	0.26 482	0.23 516	0.28 495	0.27 509	0.28 472	0.36 546

DCRE	0.82 460	0.26 224	0.70 297	0.58 427	0.44 439	0.54 223	0.48 376	0.95 241	0.78 266	0.78 271	7.33 678	0.86 344	0.52 253	0.76 188	0.41 264	0.16 121	0.16 362	0.19 217	0.17 267	0.18 200	0.17 246

SepStereo	0.82 460	0.34 440	1.03 488	0.64 497	0.69 571	0.77 382	0.63 489	1.54 446	1.20 473	1.79 606	1.55 532	0.95 386	1.04 517	2.30 530	0.60 397	0.21 354	0.16 362	0.25 445	0.18 291	0.27 453	0.22 393

GrayStereo	0.82 460	0.26 224	0.58 220	0.63 488	0.37 358	0.76 375	1.86 657	1.11 321	0.87 294	1.99 623	1.89 593	1.08 430	1.82 626	1.39 398	0.48 329	0.19 277	0.14 260	0.19 217	0.21 399	0.18 200	0.39 560

LMCR-Stereo	0.82 460	0.46 522	0.88 426	0.75 580	0.43 430	1.33 543	0.56 448	2.43 646	0.98 341	1.53 565	1.49 518	0.74 294	1.00 504	1.63 448	0.89 495	0.28 512	0.17 394	0.22 345	0.17 267	0.29 483	0.20 351

ac_64	0.82 460	0.29 319	0.81 385	0.71 560	0.60 540	1.05 488	0.54 422	1.99 579	0.92 316	1.18 429	1.06 337	1.99 609	1.08 529	1.94 495	0.97 513	0.27 498	0.22 503	0.24 406	0.23 451	0.22 370	0.19 317

DualNet (step1)	0.83 466	0.49 534	1.13 518	0.56 403	0.39 391	1.02 482	0.73 519	1.78 515	1.21 479	1.22 446	1.18 399	1.08 430	0.92 458	1.23 346	0.67 425	0.57 631	0.28 555	0.62 638	0.67 646	0.45 579	0.42 570

SST-Stereo	0.83 466	0.28 284	0.72 314	0.59 440	0.31 254	0.72 351	0.26 86	1.09 312	0.86 289	1.47 551	1.10 357	1.00 403	0.87 440	5.73 630	0.45 303	0.22 385	0.13 201	0.23 386	0.19 316	0.23 398	0.18 273

RAFT_R40	0.83 466	0.28 284	0.73 326	0.59 440	0.31 254	0.69 337	0.44 327	1.10 315	0.95 324	1.47 551	1.10 357	1.00 403	0.85 427	5.53 624	0.46 317	0.22 385	0.13 201	0.23 386	0.20 353	0.23 398	0.18 273

UNet	0.83 466	0.34 440	1.31 545	0.58 427	0.74 584	1.58 576	0.49 388	1.41 403	1.04 370	1.21 441	1.08 346	1.54 544	1.12 537	1.65 451	1.09 530	0.23 412	0.17 394	0.25 445	0.20 353	0.25 426	0.22 393

FADNet_RVC	0.83 466	0.51 544	1.83 608	0.54 362	0.42 418	1.19 521	0.46 355	1.51 435	1.09 399	0.89 302	1.24 422	0.91 364	0.87 440	2.11 511	1.11 536	0.27 498	0.22 503	0.31 525	0.28 530	0.43 569	0.38 557

DAS	0.84 471	0.34 440	1.03 488	0.64 497	0.69 571	0.77 382	0.63 489	1.54 446	1.20 473	1.79 606	1.55 532	0.95 386	1.04 517	2.83 559	0.60 397	0.21 354	0.16 362	0.25 445	0.18 291	0.27 453	0.22 393

RAFT-345	0.84 471	0.25 196	0.66 269	0.50 273	0.27 151	0.54 223	0.42 290	0.83 186	1.11 408	1.32 503	2.34 621	0.86 344	0.54 268	5.72 629	0.47 324	0.18 229	0.13 201	0.22 345	0.17 267	0.17 157	0.16 214

MMNet	0.84 471	0.32 392	1.09 509	0.60 452	0.59 537	1.85 605	0.49 388	1.51 435	1.27 508	1.37 524	1.15 388	1.26 483	1.18 550	1.67 456	1.22 549	0.19 277	0.18 419	0.23 386	0.22 428	0.25 426	0.21 373

FADNet-RVC-Resample	0.84 471	0.47 527	2.10 619	0.61 467	0.45 446	1.07 493	0.61 481	1.59 457	1.20 473	1.08 359	0.98 300	1.03 417	0.98 494	2.17 516	0.72 442	0.23 412	0.22 503	0.30 519	0.32 567	0.35 527	0.34 535

iRaft-Stereo_5w	0.85 475	0.29 319	0.91 439	0.53 345	0.43 430	0.49 159	0.68 506	0.99 258	0.87 294	0.79 274	1.34 469	1.46 528	0.91 455	5.11 611	1.11 536	0.17 179	0.14 260	0.22 345	0.18 291	0.20 298	0.20 351

SACVNet	0.85 475	0.46 522	0.85 399	0.81 596	0.56 516	0.80 402	0.79 536	1.68 481	1.12 412	1.34 516	1.33 462	1.25 479	0.94 472	2.39 537	0.76 454	0.34 561	0.26 540	0.31 525	0.29 542	0.35 527	0.44 580

ADLNet	0.85 475	0.36 470	0.89 432	0.85 613	0.72 576	1.24 529	0.76 527	1.82 528	1.36 552	1.52 563	1.35 475	1.27 487	0.99 502	1.23 346	1.15 541	0.27 498	0.20 457	0.26 464	0.25 479	0.28 472	0.30 507

delet	0.85 475	0.32 392	0.95 455	0.65 511	0.66 559	1.64 582	0.84 551	1.75 500	1.35 548	1.32 503	1.30 447	1.30 494	0.88 445	1.68 461	1.10 533	0.21 354	0.21 481	0.24 406	0.24 465	0.21 343	0.21 373

HGLStereo	0.85 475	0.38 484	0.94 451	0.80 593	1.03 635	1.17 516	0.58 463	1.52 437	1.20 473	1.19 433	1.62 552	1.13 453	1.20 556	1.80 480	1.06 524	0.24 431	0.24 525	0.24 406	0.21 399	0.23 398	0.27 475

CRFU-Net	0.86 480	0.39 489	1.00 473	0.65 511	0.57 520	1.78 597	0.86 559	2.15 609	0.81 274	1.38 530	1.18 399	1.64 564	1.19 553	1.35 382	0.90 498	0.26 482	0.22 503	0.21 309	0.19 316	0.23 398	0.24 428

dad	0.86 480	0.66 593	1.06 497	0.56 403	0.37 358	0.76 375	0.44 327	1.17 336	1.50 589	1.44 546	1.27 436	1.34 505	0.75 374	2.52 548	0.84 485	0.42 596	0.27 548	0.83 647	0.26 497	0.41 558	0.29 494

AACVNet	0.86 480	0.35 460	0.79 378	0.82 604	0.39 391	0.76 375	0.49 388	1.61 464	0.81 274	1.08 359	1.33 462	1.30 494	0.93 467	4.34 596	0.74 446	0.25 459	0.21 481	0.28 495	0.22 428	0.29 483	0.25 440

DLCB_ROB	0.86 480	0.40 496	0.78 375	0.68 542	0.54 506	1.11 501	0.84 551	1.49 425	1.23 488	1.64 591	1.65 559	1.70 573	0.91 455	1.70 463	1.05 522	0.25 459	0.24 525	0.26 464	0.27 509	0.27 453	0.24 428

HSM-Net_RVC	0.87 484	0.29 319	0.53 163	0.53 345	0.30 226	1.15 512	0.55 440	3.57 668	1.28 513	1.53 565	1.74 573	1.68 570	0.93 467	1.49 420	0.77 460	0.22 385	0.17 394	0.19 217	0.18 291	0.20 298	0.19 317
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ssnet_v2	0.88 485	0.36 470	1.02 484	0.62 478	0.38 380	1.32 541	0.97 586	2.07 598	1.34 539	1.37 524	1.18 399	1.54 544	0.92 458	1.10 315	1.65 600	0.30 528	0.27 548	0.30 519	0.28 530	0.27 453	0.26 464

ADLNet2	0.88 485	0.34 440	1.17 526	0.77 586	0.64 553	1.12 504	0.76 527	1.74 497	1.24 494	1.21 441	1.65 559	1.71 574	1.05 521	1.67 456	1.17 545	0.24 431	0.21 481	0.21 309	0.22 428	0.26 439	0.29 494

ASMatch	0.88 485	0.26 224	0.69 291	0.51 305	0.35 323	0.48 142	0.37 228	1.12 324	0.92 316	1.10 373	3.28 646	0.96 392	0.98 494	4.90 608	0.49 338	0.19 277	0.16 362	0.22 345	0.19 316	0.19 251	0.27 475

IRAFT_RVC	0.88 485	0.28 284	0.76 357	0.63 488	0.31 254	0.65 310	1.02 596	1.22 364	0.94 322	1.22 446	1.04 332	1.01 410	0.98 494	5.82 632	0.53 364	0.22 385	0.12 100	0.25 445	0.20 353	0.20 298	0.19 317

FADNet-RVC	0.88 485	0.67 594	1.93 612	0.60 452	0.48 464	0.91 442	0.60 477	1.71 490	1.18 459	0.90 303	0.96 290	1.36 507	0.92 458	2.25 526	1.17 545	0.30 528	0.29 566	0.32 540	0.32 567	0.41 558	0.35 540

GEStereo_RVC	0.90 490	0.37 477	0.99 467	0.64 497	0.50 475	0.95 459	0.79 536	2.42 645	1.17 452	1.16 415	1.11 363	1.26 483	0.92 458	3.24 574	0.90 498	0.29 523	0.19 437	0.23 386	0.20 353	0.27 453	0.29 494

CBMV_ROB	0.90 490	0.44 513	0.63 244	0.51 305	0.37 358	1.25 531	0.49 388	1.77 511	1.27 508	1.41 539	2.00 602	1.33 501	1.08 529	2.17 516	0.76 454	0.43 602	0.42 625	0.47 610	0.44 612	0.41 558	0.36 546

PSMNet_ROB	0.90 490	0.52 548	1.17 526	0.72 564	0.61 543	1.27 533	1.12 608	1.76 507	1.12 412	1.09 365	1.28 442	1.45 525	0.89 451	1.65 451	1.42 583	0.33 551	0.25 534	0.37 579	0.39 599	0.35 527	0.29 494

FTStereo	0.91 493	0.26 224	0.56 199	0.54 362	0.33 298	0.66 319	1.87 658	1.00 262	0.75 249	1.75 600	4.15 656	1.04 421	1.65 610	1.57 437	0.46 317	0.19 277	0.16 362	0.23 386	0.21 399	0.18 200	0.63 626

PFNet	0.91 493	0.26 224	1.10 512	0.63 488	0.32 276	0.64 294	0.56 448	1.17 336	0.99 348	1.47 551	1.08 346	0.98 396	0.69 354	6.62 646	0.54 370	0.20 319	0.12 100	0.24 406	0.19 316	0.20 298	0.17 246

CBFPSM	0.92 495	0.33 415	1.86 609	0.49 261	0.38 380	1.75 590	0.84 551	1.39 400	1.12 412	1.09 365	0.99 302	2.37 628	1.66 614	1.32 372	1.42 583	0.19 277	0.18 419	0.20 270	0.20 353	0.21 343	0.33 530

FADNet	0.92 495	0.61 584	1.81 604	0.62 478	0.55 512	0.96 465	0.57 459	1.78 515	1.33 536	0.93 310	1.01 311	1.36 507	1.01 506	2.71 556	0.75 451	0.33 551	0.34 592	0.31 525	0.34 583	0.59 616	0.40 561

NVstereo2D	0.92 495	0.41 503	1.48 579	0.72 564	0.72 576	1.20 523	0.87 561	1.75 500	1.38 560	0.99 331	1.13 375	1.26 483	0.98 494	2.21 523	0.89 495	0.43 602	0.20 457	0.38 582	0.24 465	0.57 612	0.63 626

DispNO	0.93 498	0.30 341	1.34 554	0.55 387	0.55 512	0.89 435	0.49 388	1.48 423	1.21 479	1.17 424	1.27 436	1.19 462	0.90 452	5.23 614	0.74 446	0.22 385	0.17 394	0.24 406	0.21 399	0.19 251	0.20 351

DSFCA	0.93 498	0.34 440	1.06 497	0.52 326	0.65 555	1.55 573	0.93 578	1.49 425	1.19 468	1.56 575	1.15 388	1.50 537	0.96 484	3.07 568	1.02 520	0.30 528	0.26 540	0.25 445	0.25 479	0.28 472	0.24 428

fast-acv-ft	0.94 500	0.44 513	1.40 557	0.58 427	0.51 487	1.77 595	0.69 510	1.36 392	1.42 579	1.29 480	1.86 589	1.74 578	1.25 566	1.52 425	1.38 571	0.26 482	0.28 555	0.28 495	0.28 530	0.27 453	0.26 464

OMP-Stereo	0.94 500	0.33 415	0.72 314	0.90 628	0.31 254	0.49 159	0.36 203	1.16 334	1.06 380	1.58 581	1.12 370	1.46 528	0.69 354	6.94 654	0.49 338	0.19 277	0.14 260	0.24 406	0.18 291	0.20 298	0.14 128

CBMV	0.95 502	0.44 513	0.66 269	0.53 345	0.35 323	1.53 571	1.63 648	1.69 483	1.42 579	2.00 626	1.60 546	1.43 518	1.17 545	1.59 442	0.99 517	0.34 561	0.34 592	0.39 588	0.33 577	0.33 520	0.32 524
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
HBP-ISP	0.96 503	0.58 571	0.72 314	0.61 467	0.46 458	1.64 582	0.76 527	1.86 541	1.28 513	1.30 489	1.53 525	0.86 344	0.94 472	3.27 576	0.69 432	0.45 608	0.44 629	0.54 625	0.48 621	0.47 587	0.40 561

TransformOpticalFlow	0.96 503	0.28 284	0.89 432	0.52 326	0.31 254	0.66 319	0.54 422	1.75 500	1.12 412	1.09 365	1.44 501	1.37 510	1.01 506	6.70 651	0.42 275	0.19 277	0.12 100	0.20 270	0.19 316	0.18 200	0.19 317

IIG-Stereo	0.96 503	0.31 376	0.72 314	0.88 623	0.33 298	0.61 277	0.26 86	1.19 352	1.03 365	1.69 595	1.37 478	1.46 528	0.75 374	6.96 656	0.51 350	0.19 277	0.14 260	0.23 386	0.18 291	0.20 298	0.14 128

CFNet	0.96 503	0.36 470	1.01 477	0.62 478	0.42 418	0.99 475	0.47 363	1.90 553	1.32 532	0.99 331	1.39 487	1.10 443	0.86 435	5.58 627	0.79 468	0.23 412	0.17 394	0.28 495	0.27 509	0.26 439	0.21 373

XPNet_ROB	0.96 503	0.49 534	1.09 509	0.72 564	0.57 520	1.11 501	1.14 610	1.66 478	1.23 488	1.85 613	1.39 487	1.64 564	1.11 534	1.80 480	1.42 583	0.38 581	0.30 571	0.33 549	0.29 542	0.37 538	0.34 535

ETE_ROB	0.96 503	0.64 591	1.16 524	0.69 546	0.48 464	1.14 506	1.13 609	1.77 511	1.19 468	1.91 620	1.45 504	1.73 576	1.05 521	1.60 443	1.14 540	0.32 542	0.26 540	0.38 582	0.34 583	0.39 551	0.41 566

CSP-Net	0.97 509	0.38 484	0.83 394	0.53 345	0.41 412	1.63 580	0.77 530	2.00 580	1.05 375	1.25 464	1.20 411	1.33 501	0.83 420	4.93 610	0.85 488	0.32 542	0.22 503	0.20 270	0.20 353	0.23 398	0.25 440

DEmStereo	0.97 509	0.23 136	0.79 378	0.47 206	0.32 276	1.04 487	0.56 448	0.93 230	0.89 301	1.39 536	2.14 613	1.02 412	2.07 642	5.64 628	0.77 460	0.17 179	0.15 323	0.20 270	0.20 353	0.18 200	0.20 351

pcwnet_v2	0.97 509	0.37 477	4.33 654	0.62 478	0.54 506	0.79 393	0.45 347	2.02 588	1.58 599	1.42 545	1.64 557	1.09 440	0.79 397	1.24 351	0.67 425	0.32 542	0.25 534	0.29 506	0.27 509	0.37 538	0.35 540

FINET	0.97 509	0.54 555	1.60 589	0.63 488	0.79 602	1.08 494	1.07 603	1.56 453	2.20 641	1.15 405	1.49 518	0.94 377	0.88 445	2.32 531	1.05 522	0.42 596	0.35 603	0.32 540	0.28 530	0.43 569	0.38 557

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 513	0.39 489	3.21 646	0.50 273	0.63 550	0.64 294	0.39 253	2.36 639	0.75 249	0.95 317	4.63 661	1.81 586	0.56 283	0.96 263	0.41 264	0.18 229	0.13 201	0.21 309	0.26 497	0.32 511	0.35 540

StereoDRNet	0.98 513	0.47 527	1.70 595	0.76 583	0.94 629	1.51 569	0.91 572	1.92 560	1.32 532	1.61 583	1.13 375	1.47 533	0.97 487	1.75 471	1.46 590	0.28 512	0.23 516	0.29 506	0.27 509	0.35 527	0.27 475

ACV-stereo	0.99 515	0.51 544	1.41 562	0.56 403	0.41 412	2.43 637	0.57 459	1.15 332	1.18 459	0.81 282	1.01 311	3.39 654	2.14 645	1.60 443	1.07 527	0.27 498	0.22 503	0.22 345	0.22 428	0.28 472	0.32 524

iinet-f	0.99 515	0.45 520	3.71 651	0.55 387	0.43 430	1.81 600	0.68 506	1.14 330	1.14 427	1.18 429	1.42 492	1.58 551	1.44 589	1.34 381	1.59 599	0.24 431	0.23 516	0.20 270	0.19 316	0.26 439	0.25 440

GASNet	0.99 515	0.97 627	1.72 598	0.98 637	0.68 569	0.83 419	0.67 502	1.60 461	1.28 513	1.31 499	1.22 416	1.22 468	1.21 559	2.41 538	1.41 579	0.43 602	0.26 540	0.36 576	0.34 583	0.55 609	0.31 517

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 515	0.40 496	1.82 606	0.66 517	0.62 549	2.05 619	0.78 532	1.91 557	1.29 518	1.54 571	1.42 492	1.51 539	1.23 562	1.99 499	1.33 563	0.23 412	0.14 260	0.20 270	0.15 192	0.27 453	0.26 464

PS-NSSS	0.99 515	0.58 571	0.93 446	0.58 427	0.57 520	0.91 442	0.80 542	1.81 527	1.14 427	1.14 399	1.67 564	1.00 403	0.83 420	4.62 601	0.78 462	0.37 576	0.31 577	0.52 619	0.32 567	0.45 579	0.38 557

YMNet	1.00 520	0.54 555	1.40 557	0.81 596	0.85 616	1.87 607	0.62 484	1.55 450	1.18 459	1.63 589	1.99 600	1.77 582	0.97 487	1.50 422	1.45 587	0.33 551	0.37 610	0.31 525	0.32 567	0.32 511	0.29 494

YMNet_1	1.00 520	0.54 555	1.40 557	0.81 596	0.85 616	1.87 607	0.62 484	1.55 450	1.18 459	1.63 589	1.99 600	1.77 582	0.97 487	1.50 422	1.45 587	0.33 551	0.37 610	0.31 525	0.32 567	0.32 511	0.29 494

UGAM-zero	1.00 520	0.30 341	0.93 446	0.47 206	0.30 226	0.57 250	0.25 72	2.25 628	0.63 201	1.01 342	1.10 357	2.73 642	1.85 627	6.26 638	0.40 254	0.17 179	0.14 260	0.19 217	0.15 192	0.16 114	0.17 246

RAFT + AFF	1.00 520	0.42 507	1.09 509	0.67 529	0.50 475	1.22 527	1.24 619	2.24 627	1.19 468	1.30 489	1.56 536	1.17 458	1.49 597	3.44 582	0.83 482	0.21 354	0.25 534	0.30 519	0.26 497	0.27 453	0.27 475

DRN-Test	1.00 520	0.44 513	1.13 518	0.70 552	0.81 609	1.62 579	0.79 536	2.14 607	1.44 582	1.78 603	1.33 462	1.43 518	1.05 521	2.18 519	1.53 596	0.27 498	0.21 481	0.31 525	0.30 551	0.32 511	0.28 487

NCCL2	1.00 520	0.56 564	1.06 497	0.75 580	0.57 520	1.31 540	1.72 649	1.77 511	1.36 552	1.50 560	1.17 397	1.91 598	1.17 545	1.54 431	1.29 559	0.35 568	0.31 577	0.45 605	0.44 612	0.40 555	0.40 561

TCMNet	1.01 526	0.60 582	2.10 619	0.86 615	1.33 658	1.14 506	0.67 502	1.69 483	1.23 488	1.11 379	1.57 540	1.30 494	0.97 487	2.01 501	1.50 594	0.31 535	0.31 577	0.38 582	0.34 583	0.42 563	0.36 546

PA-Net	1.01 526	0.57 568	1.29 543	0.64 497	0.74 584	1.19 521	0.84 551	1.69 483	1.43 581	1.16 415	1.19 406	1.32 499	1.19 553	3.42 580	1.25 552	0.29 523	0.45 633	0.33 549	0.49 624	0.32 511	0.47 590
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
LALA_ROB	1.01 526	0.59 574	1.16 524	0.67 529	0.51 487	1.63 580	1.26 623	1.69 483	1.38 560	1.81 610	1.37 478	1.94 603	1.02 513	1.58 439	1.38 571	0.37 576	0.27 548	0.43 600	0.37 595	0.43 569	0.37 551

z-ln-s-r	1.02 529	0.55 560	2.09 618	0.52 326	0.55 512	0.78 387	0.87 561	1.47 421	1.34 539	1.12 381	1.62 552	1.37 510	1.06 524	2.62 553	3.32 647	0.19 277	0.14 260	0.21 309	0.17 267	0.27 453	0.21 373

PSMNet-RUCA	1.02 529	0.97 627	1.44 567	1.23 652	1.10 640	1.40 555	0.62 484	1.69 483	1.38 560	0.94 315	1.53 525	0.97 394	0.83 420	1.17 336	0.93 502	0.69 644	0.34 592	0.99 655	0.60 642	0.97 643	0.64 630

THIR-Stereo	1.02 529	0.27 257	0.69 291	0.49 261	0.28 178	0.95 459	1.34 628	1.03 276	0.97 336	1.34 516	1.90 594	1.17 458	1.58 603	6.44 643	0.78 462	0.19 277	0.14 260	0.21 309	0.22 428	0.19 251	0.20 351

Wz-Net-LNSev	1.03 532	0.67 594	2.71 642	0.64 497	0.84 613	1.75 590	1.00 593	1.80 524	1.32 532	1.28 473	1.25 426	1.65 567	1.22 560	1.39 398	1.40 575	0.28 512	0.26 540	0.24 406	0.23 451	0.33 520	0.32 524

RAFT-RH_RVC	1.03 532	0.24 162	0.67 275	0.49 261	0.28 178	0.81 411	0.33 164	0.83 186	1.08 391	2.05 627	4.65 663	1.04 421	0.57 295	5.98 637	0.50 345	0.18 229	0.13 201	0.26 464	0.20 353	0.16 114	0.17 246

DISCO	1.03 532	0.34 440	1.11 514	0.69 546	0.45 446	2.07 620	0.84 551	2.13 603	1.50 589	1.15 405	1.33 462	2.40 630	1.07 528	2.60 551	1.51 595	0.23 412	0.18 419	0.22 345	0.20 353	0.31 502	0.27 475

STrans-v2	1.04 535	0.28 284	0.96 461	0.49 261	0.32 276	0.68 331	0.79 536	2.47 649	1.12 412	1.12 381	1.46 510	1.40 513	1.46 592	6.70 651	0.43 285	0.18 229	0.13 201	0.20 270	0.18 291	0.18 200	0.18 273

APVNet	1.06 536	0.53 554	1.42 564	0.84 608	0.79 602	1.92 610	0.82 547	1.90 553	1.08 391	1.08 359	1.43 496	1.56 547	1.13 541	3.07 568	1.58 597	0.31 535	0.34 592	0.42 598	0.36 592	0.36 534	0.37 551

TDLM	1.06 536	0.44 513	0.79 378	0.63 488	0.50 475	0.89 435	1.44 633	1.48 423	1.26 502	1.12 381	1.40 489	1.08 430	0.98 494	6.65 647	0.78 462	0.33 551	0.21 481	0.33 549	0.26 497	0.37 538	0.24 428

FAT-Stereo	1.07 538	0.41 503	1.32 548	0.72 564	0.58 529	1.08 494	0.89 566	1.96 570	1.65 604	1.75 600	1.98 599	2.03 614	1.48 595	2.02 502	1.18 548	0.42 596	0.35 603	0.34 559	0.29 542	0.35 527	0.53 607

GANetREF_RVC	1.07 538	0.86 620	1.31 545	0.82 604	0.53 502	1.41 560	1.31 626	1.76 507	1.52 592	1.27 471	1.31 453	1.46 528	1.24 565	2.03 503	0.96 512	0.56 630	0.45 633	0.67 641	0.50 628	0.88 641	0.59 620
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
CVANet_RVC	1.07 538	0.43 510	0.76 357	0.60 452	0.50 475	0.90 438	0.97 586	1.52 437	1.26 502	1.33 512	1.38 483	1.24 475	1.18 550	6.75 653	0.75 451	0.34 561	0.23 516	0.34 559	0.29 542	0.42 563	0.27 475

GCST	1.08 541	1.47 660	0.93 446	1.73 663	1.14 648	1.30 538	0.31 135	1.33 383	1.16 449	1.29 480	0.97 299	0.98 396	0.49 228	2.08 508	0.46 317	1.19 662	0.70 662	1.30 662	0.85 657	1.02 647	0.89 645

GwcNet	1.08 541	0.51 544	2.33 630	0.79 590	1.18 651	1.76 592	0.70 513	1.68 481	1.47 585	1.41 539	1.64 557	1.74 578	1.04 517	2.20 522	1.41 579	0.30 528	0.29 566	0.29 506	0.27 509	0.30 493	0.35 540

DANet	1.08 541	0.61 584	1.32 548	0.85 613	0.72 576	1.37 548	0.51 397	1.54 446	1.15 439	1.78 603	1.54 530	2.01 611	1.11 534	2.90 562	2.00 617	0.33 551	0.30 571	0.40 593	0.30 551	0.44 575	0.45 582
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
RP	1.09 544	0.50 541	1.12 516	0.90 628	1.04 636	1.11 501	0.84 551	1.80 524	1.62 601	1.55 574	2.00 602	1.90 597	1.78 621	1.84 483	1.25 552	0.52 622	0.36 608	0.48 612	0.36 592	0.45 579	0.43 577

Nwc_Net	1.09 544	0.49 534	1.33 551	0.89 627	0.80 607	1.49 568	0.66 498	2.19 621	1.27 508	1.32 503	2.26 617	1.96 606	1.54 600	1.92 491	1.34 565	0.40 587	0.30 571	0.43 600	0.45 614	0.38 547	0.37 551

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 546	1.02 632	1.00 473	0.82 604	0.67 563	1.93 611	0.93 578	1.62 468	1.11 408	1.15 405	1.25 426	1.50 537	0.79 397	1.96 497	0.76 454	1.89 666	0.34 592	0.79 646	0.36 592	1.25 656	0.83 642

NCC-stereo	1.10 546	0.54 555	1.24 535	0.84 608	0.94 629	1.29 536	0.89 566	2.01 584	1.34 539	1.32 503	1.74 573	1.88 593	1.74 617	2.35 533	1.25 552	0.45 608	0.37 610	0.45 605	0.58 638	0.42 563	0.42 570

Abc-Net	1.10 546	0.54 555	1.24 535	0.84 608	0.94 629	1.29 536	0.89 566	2.01 584	1.34 539	1.32 503	1.74 573	1.88 593	1.74 617	2.35 533	1.25 552	0.45 608	0.37 610	0.45 605	0.58 638	0.42 563	0.42 570
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
Wz-Net-MNSev	1.11 549	0.58 571	2.23 628	0.66 517	0.71 574	1.95 613	1.46 634	1.98 576	1.45 583	1.79 606	1.43 496	1.49 536	1.33 579	1.97 498	1.42 583	0.27 498	0.23 516	0.28 495	0.28 530	0.34 524	0.31 517

edge stereo	1.11 549	0.50 541	1.30 544	0.71 560	0.65 555	1.14 506	0.75 524	1.93 565	1.37 556	1.71 596	1.83 584	2.54 635	1.44 589	2.43 539	1.23 550	0.42 596	0.41 623	0.54 625	0.35 588	0.42 563	0.46 586

anonymity	1.12 551	0.97 627	1.21 529	1.07 645	1.12 644	1.08 494	0.89 566	1.95 569	1.16 449	1.29 480	1.26 433	1.22 468	1.09 532	1.15 328	1.01 519	1.02 655	1.00 678	0.97 652	0.97 664	0.98 644	0.99 649

ccnet	1.12 551	0.67 594	1.01 477	0.78 588	0.73 583	1.72 588	0.99 591	1.84 537	1.26 502	1.47 551	1.85 588	1.75 581	1.29 571	1.75 471	1.88 611	0.57 631	0.53 648	0.57 635	0.55 635	0.59 616	0.54 609

RASNet	1.12 551	0.30 341	0.91 439	0.66 517	0.77 597	0.97 469	0.57 459	1.37 393	1.35 548	1.02 346	1.34 469	2.11 618	1.43 587	7.09 658	1.39 574	0.19 277	0.17 394	0.17 149	0.19 316	0.18 200	0.16 214

AF-Net	1.13 554	0.52 548	1.33 551	0.86 615	0.91 625	1.38 551	0.71 515	2.16 612	1.62 601	1.56 575	2.40 624	1.99 609	1.65 610	1.81 482	1.48 592	0.48 616	0.28 555	0.49 614	0.33 577	0.39 551	0.32 524

NaN_ROB	1.13 554	0.55 560	1.15 523	0.64 497	0.48 464	1.61 578	2.03 666	1.72 491	1.48 586	2.09 629	1.27 436	1.40 513	1.08 529	3.94 588	1.30 560	0.28 512	0.34 592	0.28 495	0.28 530	0.30 493	0.33 530

UGAM	1.14 556	0.27 257	0.95 455	0.53 345	0.42 418	0.70 344	0.72 518	0.95 241	1.32 532	0.98 328	1.48 516	1.78 585	0.87 440	9.65 687	0.87 491	0.21 354	0.18 419	0.30 519	0.24 465	0.19 251	0.16 214

DGSMNet	1.14 556	0.76 611	2.49 636	0.81 596	0.86 620	1.39 553	1.39 630	2.13 603	1.35 548	1.26 468	1.63 556	1.48 535	0.98 494	1.75 471	1.10 533	0.45 608	0.43 626	0.55 630	0.49 624	0.75 635	0.70 635

Syn2CoEx	1.14 556	0.69 599	1.66 592	0.80 593	0.67 563	1.40 555	0.88 564	2.06 597	1.54 595	1.25 464	1.58 543	1.42 517	1.50 599	4.09 590	1.40 575	0.36 572	0.32 585	0.34 559	0.29 542	0.29 483	0.34 535

RGC	1.14 556	0.79 613	1.26 538	0.91 631	0.96 632	1.52 570	0.77 530	1.92 560	1.26 502	1.54 571	1.93 596	2.02 613	1.54 600	2.25 526	1.31 561	0.44 607	0.35 603	0.58 636	0.48 621	0.47 587	0.46 586

S-Stereo	1.15 560	0.46 522	2.17 624	0.81 596	0.80 607	1.21 525	1.19 616	1.93 565	2.02 634	1.47 551	2.11 610	1.57 548	1.17 545	2.05 506	1.41 579	0.40 587	0.40 621	0.35 568	0.31 559	0.44 575	0.70 635

stereogan	1.15 560	0.42 507	1.40 557	0.86 615	0.84 613	2.38 635	0.71 515	1.88 547	1.73 613	1.72 597	1.94 598	2.31 625	1.29 571	2.07 507	1.08 528	0.36 572	0.35 603	0.39 588	0.31 559	0.51 601	0.46 586

AANet_RVC	1.16 562	0.52 548	1.49 581	0.65 511	0.45 446	0.75 367	0.69 510	1.42 405	1.55 597	1.34 516	1.87 591	1.53 543	0.78 393	7.43 664	1.38 571	0.25 459	0.17 394	0.19 217	0.16 238	0.22 370	0.26 464

RYNet	1.17 563	0.49 534	1.24 535	0.70 552	0.97 633	1.71 586	0.92 574	1.91 557	1.46 584	1.38 530	1.14 379	1.88 593	1.30 575	4.24 592	1.87 609	0.26 482	0.21 481	0.35 568	0.27 509	0.55 609	0.54 609

w-ln-seven-2	1.18 564	0.61 584	4.25 653	0.68 542	0.61 543	1.20 523	0.93 578	1.63 470	1.35 548	1.66 592	1.53 525	1.47 533	1.37 583	3.00 567	1.74 604	0.25 459	0.24 525	0.29 506	0.26 497	0.33 520	0.28 487

HSM	1.19 565	0.32 392	0.65 258	0.57 421	0.38 380	1.23 528	0.59 472	2.25 628	1.19 468	1.30 489	1.25 426	1.94 603	1.03 515	9.32 682	0.71 439	0.22 385	0.16 362	0.20 270	0.16 238	0.21 343	0.21 373

aanetorigin	1.23 566	0.79 613	2.78 644	0.70 552	0.79 602	0.99 475	1.06 602	1.06 303	1.37 556	3.52 668	2.61 633	1.72 575	1.63 608	1.99 499	1.78 606	0.25 459	0.24 525	0.26 464	0.25 479	0.38 547	0.45 582

PWC_ROB	1.24 567	0.76 611	2.46 634	0.72 564	0.78 599	1.15 512	0.49 388	1.75 500	1.92 628	2.31 635	3.07 642	1.59 552	1.40 584	2.46 543	2.10 621	0.33 551	0.22 503	0.35 568	0.24 465	0.38 547	0.41 566

SGM-Forest	1.24 567	0.38 484	0.60 229	0.52 326	0.37 358	1.56 574	1.30 625	1.65 473	1.36 552	2.11 630	1.79 580	1.63 561	0.93 467	7.48 666	0.95 508	0.36 572	0.37 610	0.39 588	0.34 583	0.37 538	0.32 524
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Consistency-Raft	1.25 569	0.99 630	1.93 612	1.02 641	1.21 653	0.96 465	1.01 595	1.75 500	1.92 628	1.36 521	2.12 611	1.44 523	1.01 506	1.14 327	1.40 575	0.72 645	0.82 665	0.89 650	0.98 666	1.31 658	0.95 647

NOSS_ROB	1.26 570	0.46 522	0.62 241	0.56 403	0.38 380	1.06 491	0.78 532	1.73 492	1.40 570	1.01 342	1.43 496	1.10 443	0.75 374	10.62 693	0.65 414	0.45 608	0.43 626	0.48 612	0.45 614	0.44 575	0.41 566

RTSC	1.29 571	0.73 605	2.44 633	0.83 607	0.57 520	1.85 605	0.65 493	1.88 547	2.00 633	2.20 632	1.66 562	1.60 554	1.26 568	2.33 532	3.92 653	0.32 542	0.23 516	0.27 480	0.29 542	0.37 538	0.37 551

PWCDC_ROB	1.29 571	0.75 610	1.33 551	1.05 642	0.88 624	1.73 589	0.52 408	1.89 550	3.28 664	1.29 480	4.88 666	1.22 468	1.46 592	1.77 478	1.45 587	0.60 636	0.26 540	0.29 506	0.25 479	0.52 603	0.37 551

Anonymous_2	1.30 573	0.55 560	0.82 389	0.52 326	0.58 529	1.01 478	0.64 491	1.25 372	0.97 336	0.96 319	0.78 248	1.33 501	1.29 571	1.03 291	0.74 446	0.62 638	0.64 658	1.06 658	9.63 703	1.16 652	0.49 597

SQANet	1.31 574	0.88 623	1.08 506	1.83 665	1.44 660	1.44 563	0.75 524	1.74 497	1.09 399	1.32 503	1.26 433	1.28 490	1.01 506	1.50 422	0.83 482	2.50 673	0.34 592	1.47 663	0.55 635	2.32 666	1.57 665

SHD	1.31 574	0.71 604	2.34 631	0.86 615	0.75 593	1.77 595	0.65 493	2.22 625	2.50 651	2.40 642	1.71 569	1.91 598	1.60 606	1.93 494	2.37 628	0.38 581	0.31 577	0.38 582	0.40 603	0.48 592	0.50 600

PDISCO_ROB	1.32 576	0.65 592	1.44 567	1.36 654	1.46 661	2.55 640	0.92 574	2.45 647	2.07 637	1.37 524	1.49 518	1.65 567	1.00 504	2.82 558	1.35 568	1.01 653	0.27 548	0.54 625	0.47 619	0.71 632	0.73 638

LL-Strereo	1.33 577	0.39 489	1.38 556	0.61 467	0.61 543	0.75 367	0.66 498	1.63 470	1.17 452	1.56 575	1.60 546	2.03 614	2.12 644	9.72 688	0.97 513	0.21 354	0.18 419	0.27 480	0.23 451	0.22 370	0.25 440

PASM	1.34 578	0.92 624	2.62 640	0.86 615	0.87 622	1.03 485	1.08 604	1.50 429	1.51 591	1.82 611	1.41 491	1.68 570	1.26 568	4.87 607	1.34 565	0.61 637	0.65 660	0.68 642	0.78 652	0.69 630	0.68 634

ADCRef	1.35 579	0.55 560	2.37 632	0.72 564	0.77 597	1.94 612	0.78 532	1.91 557	1.27 508	1.57 579	1.59 545	1.36 507	1.41 585	1.54 431	7.53 670	0.23 412	0.20 457	0.32 540	0.30 551	0.29 483	0.29 494

DStereoRT	1.36 580	0.32 392	1.41 562	0.67 529	0.50 475	2.07 620	0.60 477	1.44 412	0.91 310	1.37 524	1.44 501	0.73 293	1.30 575	6.39 642	0.90 498	0.23 412	0.17 394	4.29 695	1.94 685	0.24 413	0.20 351

GANet	1.36 580	0.47 527	0.86 405	0.67 529	0.45 446	1.34 545	1.73 650	1.64 472	1.24 494	1.49 559	2.38 622	1.55 546	1.20 556	9.30 681	0.93 502	0.30 528	0.31 577	0.33 549	0.28 530	0.39 551	0.30 507

ff1	1.37 582	0.33 415	0.85 399	0.53 345	0.37 358	0.74 361	0.56 448	0.95 241	2.47 648	1.15 405	1.45 504	1.06 423	0.82 412	7.22 659	7.61 671	0.20 319	0.12 100	0.31 525	0.27 509	0.19 251	0.20 351

XQC	1.37 582	0.87 621	2.56 638	0.84 608	0.69 571	1.83 603	0.89 566	2.07 598	1.88 624	1.88 616	1.53 525	1.91 598	1.55 602	2.85 561	3.05 639	0.48 616	0.29 566	0.44 604	0.39 599	0.69 630	0.60 623

w-ln-seven	1.38 584	0.70 602	3.91 652	0.75 580	0.72 576	2.69 647	0.95 583	2.02 588	1.99 632	1.99 623	1.73 571	1.82 589	1.17 545	2.45 540	2.84 636	0.28 512	0.25 534	0.31 525	0.30 551	0.41 558	0.33 530

mmx	1.39 585	0.33 415	0.85 399	0.53 345	0.37 358	0.74 361	0.56 448	2.13 603	1.37 556	1.15 405	1.45 504	1.06 423	0.82 412	7.22 659	7.61 671	0.24 431	0.19 437	0.31 525	0.27 509	0.30 493	0.25 440

xxx	1.39 585	0.33 415	0.85 399	0.53 345	0.37 358	0.74 361	0.56 448	2.13 603	1.37 556	1.15 405	1.45 504	1.06 423	0.82 412	7.22 659	7.61 671	0.24 431	0.19 437	0.31 525	0.27 509	0.30 493	0.25 440

MFMNet_re	1.40 587	1.14 642	1.68 593	1.39 656	1.07 637	1.48 566	1.43 632	1.87 544	1.82 621	2.26 633	2.19 614	1.51 539	1.86 628	1.52 425	1.25 552	0.93 651	0.83 666	0.84 648	0.80 653	0.99 646	1.05 654

UDG	1.41 588	2.65 686	0.99 467	1.44 659	1.64 664	1.34 545	0.80 542	1.60 461	1.23 488	1.23 452	1.71 569	2.01 611	1.34 580	1.47 418	1.41 579	0.90 650	0.54 651	2.29 671	0.75 650	1.84 661	1.04 652

CSAN	1.41 588	0.59 574	1.26 538	0.70 552	0.50 475	1.76 592	1.78 651	1.77 511	1.90 627	2.35 638	2.32 619	1.92 601	1.94 634	5.56 626	1.49 593	0.43 602	0.35 603	0.40 593	0.41 604	0.43 569	0.41 566

DStereoO	1.44 590	1.11 639	1.69 594	1.16 648	0.72 576	1.21 525	1.56 641	1.74 497	1.63 603	1.52 563	1.67 564	1.51 539	3.16 666	1.73 469	1.72 603	2.35 672	0.45 633	0.97 652	0.42 607	2.01 663	0.53 607

test_xeample	1.45 591	0.28 284	0.65 258	0.51 305	0.28 178	0.94 455	0.59 472	2.14 607	1.29 518	1.24 459	1.51 523	0.88 352	0.86 435	1.46 414	15.10 692	0.22 385	0.20 457	0.22 345	0.20 353	0.22 370	0.22 393

Wz-Net-SNSev	1.49 592	1.23 648	6.27 666	0.68 542	0.67 563	1.37 548	1.41 631	2.00 580	1.39 565	1.48 557	1.61 550	2.29 623	1.32 578	3.93 587	2.14 623	0.31 535	0.28 555	0.31 525	0.33 577	0.42 563	0.36 546

CC-Net-ROB	1.49 592	1.26 649	1.27 541	0.88 623	0.79 602	1.76 592	1.00 593	1.79 521	1.26 502	1.10 373	1.61 550	1.21 466	0.99 502	8.13 674	0.84 485	1.09 659	0.41 623	2.20 669	0.46 617	1.20 655	0.48 593

DDUNet	1.50 594	2.69 687	1.12 516	1.77 664	1.88 666	1.84 604	0.92 574	1.70 488	1.16 449	1.38 530	1.79 580	1.60 554	1.12 537	1.37 389	1.08 528	1.10 660	0.76 663	2.37 673	0.94 662	2.00 662	1.37 661

xxxx	1.51 595	0.28 284	0.68 279	0.54 362	0.28 178	1.16 514	0.44 327	2.19 621	1.29 518	1.09 365	1.36 476	1.22 468	0.85 427	1.79 479	15.70 695	0.24 431	0.21 481	0.21 309	0.20 353	0.22 370	0.23 413

psmorigin	1.52 596	0.69 599	10.52 680	0.68 542	0.59 537	1.13 505	0.70 513	1.57 454	1.19 468	1.99 623	1.79 580	2.26 622	1.47 594	2.09 509	1.36 569	0.39 584	0.40 621	0.34 559	0.33 577	0.43 569	0.56 613

MFN_U_SF_RVC	1.52 596	0.84 616	3.42 647	0.87 622	0.66 559	2.56 641	0.95 583	2.36 639	1.70 609	1.98 622	1.86 589	2.45 633	1.79 622	2.95 563	2.58 631	0.52 622	0.48 640	0.55 630	0.59 641	0.59 616	0.61 624

WQFJA1++	1.55 598	0.22 101	0.45 94	0.38 52	0.28 178	0.38 58	0.20 13	0.62 67	0.28 20	0.38 111	0.39 68	0.34 85	0.39 134	0.64 137	0.27 69	0.19 277	0.12 100	0.16 100	0.12 66	25.04 709	0.14 128

SAMSARA	1.55 598	0.84 616	2.61 639	1.22 651	1.07 637	2.50 639	1.93 661	2.05 592	1.89 625	2.75 652	1.66 562	2.81 643	1.69 615	3.08 570	1.97 616	0.46 614	0.51 646	0.42 598	0.46 617	0.58 614	0.59 620

z-mn7	1.56 600	0.84 616	4.36 656	0.71 560	0.51 487	2.60 642	1.04 598	1.73 492	2.70 657	1.53 565	2.99 641	1.94 603	1.34 580	4.78 605	2.41 629	0.29 523	0.24 525	0.27 480	0.24 465	0.34 524	0.31 517

CrosDoStereo	1.58 601	0.24 162	0.72 314	0.48 239	0.29 202	0.67 324	12.49 696	1.10 315	0.98 341	1.34 516	1.75 576	1.00 403	1.89 630	6.65 647	0.81 475	0.19 277	0.15 323	0.20 270	0.22 428	0.18 200	0.19 317

DeepStereo_LL	1.58 601	0.24 162	0.72 314	0.48 239	0.29 202	0.67 324	12.49 696	1.10 315	0.98 341	1.34 516	1.75 576	1.00 403	1.89 630	6.65 647	0.81 475	0.19 277	0.15 323	0.20 270	0.22 428	0.18 200	0.19 317

STTRV1_RVC	1.58 601	0.68 598	1.96 614	0.88 623	1.12 644	1.57 575	0.90 571	2.25 628	1.75 616	1.29 480	2.02 605	1.40 513	1.22 560	9.77 689	1.31 561	0.81 648	0.33 590	0.54 625	0.49 624	0.73 634	0.52 606

otaku	1.60 604	1.11 639	1.21 529	2.20 668	1.56 662	1.97 614	1.24 619	2.07 598	1.36 552	1.44 546	1.62 552	1.73 576	1.19 553	1.73 469	0.98 516	2.89 677	0.57 653	1.74 664	0.60 642	2.78 673	1.94 671

DeepPrunerF	1.60 604	0.73 605	5.81 664	0.88 623	1.19 652	0.91 442	0.95 583	2.19 621	5.24 682	1.17 424	1.30 447	1.19 462	1.30 575	4.90 608	1.66 602	0.42 596	0.34 592	0.52 619	0.47 619	0.41 558	0.40 561

222	1.61 606	0.29 319	0.67 275	0.56 403	0.29 202	1.06 491	0.42 290	2.17 618	1.31 528	1.31 499	1.52 524	0.92 372	0.94 472	1.76 476	17.65 696	0.24 431	0.20 457	0.21 309	0.19 316	0.22 370	0.23 413

SDNR	1.62 607	0.51 544	2.17 624	0.53 345	0.56 516	3.80 667	0.45 347	1.54 446	1.29 518	1.33 512	2.41 625	1.08 430	0.96 484	11.18 694	1.16 542	0.66 642	0.63 657	0.43 600	0.32 567	0.64 623	0.67 632

AANet	1.64 608	1.27 650	5.08 659	0.67 529	0.65 555	1.41 560	0.84 551	1.92 560	2.90 660	3.11 666	3.20 645	2.91 647	2.06 641	2.49 546	2.10 621	0.42 596	0.29 566	0.34 559	0.30 551	0.45 579	0.45 582

Ntro	1.64 608	1.15 643	1.23 532	2.48 674	1.83 665	2.09 622	1.16 613	1.96 570	1.38 560	1.21 441	1.62 552	1.62 556	1.29 571	1.87 488	1.11 536	3.04 678	0.56 652	1.82 666	0.64 644	2.80 674	2.05 673

G-Net	1.66 610	0.63 589	1.56 585	1.11 647	0.74 584	2.98 656	0.91 572	1.55 450	1.22 485	2.76 653	8.18 685	2.32 626	2.53 658	1.92 491	1.87 609	0.48 616	0.44 629	0.45 605	0.31 559	0.60 620	0.57 617

MDST_ROB	1.67 611	0.34 440	1.58 588	0.92 633	0.58 529	4.26 673	1.11 606	2.83 656	1.41 576	4.49 679	2.55 632	1.45 525	0.97 487	7.79 671	1.17 545	0.31 535	0.25 534	0.37 579	0.33 577	0.31 502	0.30 507

SPS-STEREO	1.67 611	1.04 633	1.23 532	1.21 650	1.13 647	1.82 602	1.11 606	2.16 612	1.52 592	3.07 664	2.32 619	2.82 644	1.80 623	4.11 591	2.04 618	1.03 656	0.99 677	0.97 652	0.94 662	1.03 649	1.02 650
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM_RVC	1.68 613	0.36 470	0.61 234	0.59 440	0.29 202	2.25 628	1.18 615	2.38 642	1.68 608	3.60 669	2.67 635	3.69 658	2.42 654	8.13 674	1.90 612	0.31 535	0.31 577	0.30 519	0.28 530	0.30 493	0.29 494
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DPSNet	1.69 614	0.59 574	4.33 654	0.70 552	0.57 520	2.02 618	1.62 647	3.35 665	1.78 617	1.48 557	1.38 483	2.17 619	2.84 661	4.77 604	3.66 650	0.48 616	0.31 577	0.29 506	0.25 479	0.64 623	0.48 593

zh-mn7	1.70 615	1.21 646	8.30 674	0.69 546	0.53 502	1.45 564	0.84 551	1.70 488	2.09 638	2.41 643	2.67 635	1.68 570	1.23 562	4.49 597	2.87 637	0.30 528	0.26 540	0.27 480	0.27 509	0.31 502	0.35 540

1111x	1.70 615	0.29 319	0.86 405	0.51 305	0.27 151	1.01 478	0.68 506	2.22 625	1.28 513	1.13 396	1.40 489	1.21 466	1.10 533	5.53 624	15.20 693	0.22 385	0.21 481	0.22 345	0.22 428	0.24 413	0.22 393

PVD	1.70 615	0.84 616	2.26 629	0.94 636	0.83 612	2.48 638	0.97 586	2.59 653	3.35 665	3.01 662	2.77 637	2.34 627	2.47 656	2.67 555	3.14 642	0.47 615	0.45 633	0.59 637	0.48 621	0.59 616	0.75 640

FBW_ROB	1.71 618	0.62 588	1.45 572	0.67 529	0.61 543	1.81 600	1.08 604	2.52 650	1.70 609	1.77 602	1.73 571	1.98 608	1.25 566	12.57 696	1.84 608	0.34 561	0.37 610	0.56 633	0.38 597	0.45 579	0.43 577

ADCL	1.72 619	0.57 568	3.66 649	0.67 529	0.61 543	2.61 644	1.85 656	1.96 570	1.67 606	1.90 619	1.83 584	2.06 617	1.90 632	2.13 512	9.15 679	0.26 482	0.24 525	0.34 559	0.32 567	0.38 547	0.35 540

MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 620	0.87 621	3.56 648	0.80 593	0.75 593	3.72 664	2.44 679	1.82 528	1.82 621	1.74 599	1.91 595	1.92 601	1.26 568	7.69 669	1.28 558	0.45 608	0.47 638	0.52 619	0.77 651	0.50 596	0.50 600

zh-sn7	1.76 621	1.38 651	6.58 667	0.74 576	0.72 576	1.78 597	1.31 626	1.88 547	1.56 598	1.86 615	2.47 629	1.81 586	2.08 643	5.12 612	3.80 652	0.32 542	0.32 585	0.32 540	0.32 567	0.44 575	0.40 561

AAGNet	1.83 622	0.28 284	0.72 314	0.61 467	0.32 276	0.67 324	0.51 397	0.96 249	0.98 341	1.47 551	1.20 411	1.00 403	1.18 550	2.83 559	22.77 703	0.22 385	0.13 201	0.22 345	0.19 316	0.23 398	0.15 173

WCMA_ROB	1.84 623	0.47 527	1.31 545	0.69 546	0.57 520	2.11 623	1.14 610	1.87 544	1.73 613	4.04 673	6.43 672	5.62 676	3.61 671	2.59 550	1.94 614	0.52 622	0.44 629	0.39 588	0.42 607	0.48 592	0.47 590

ADCPNet	1.85 624	0.69 599	8.07 671	0.71 560	0.58 529	2.79 651	1.22 618	1.94 567	1.54 595	1.88 616	1.69 567	2.46 634	2.04 638	2.37 535	6.48 665	0.38 581	0.37 610	0.38 582	0.43 610	0.47 587	0.45 582

test_sample9	1.86 625	0.49 534	1.13 518	0.56 403	0.39 391	1.02 482	0.73 519	1.78 515	1.21 479	1.22 446	1.18 399	1.08 430	0.92 458	2.27 528	7.92 675	0.57 631	12.61 710	0.62 638	0.67 646	0.45 579	0.42 570

Wz-Net-TNSev	1.88 626	2.08 680	7.66 669	0.67 529	0.64 553	2.42 636	1.83 655	2.33 635	1.74 615	1.57 579	1.56 536	2.58 636	1.90 632	4.86 606	3.12 641	0.39 584	0.37 610	0.33 549	0.37 595	0.53 605	0.58 618

NVStereoNet_ROB	1.88 626	1.07 634	1.45 572	1.07 645	1.17 649	1.47 565	1.48 636	1.89 550	1.93 630	1.94 621	4.67 664	3.08 651	1.80 623	6.51 644	1.65 600	1.06 658	0.86 672	1.08 659	1.32 672	0.93 642	1.26 659
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SANet	1.88 626	0.57 568	2.18 626	0.63 488	0.40 402	2.80 652	1.57 644	2.39 643	5.88 685	2.36 640	3.57 650	3.72 659	2.97 663	4.74 603	1.76 605	0.34 561	0.30 571	0.32 540	0.29 542	0.48 592	0.37 551

ADCMid	1.89 629	0.73 605	5.06 658	0.72 564	0.67 563	2.00 617	1.14 610	1.97 574	1.48 586	2.86 656	1.81 583	2.37 628	2.05 640	2.24 524	10.39 684	0.33 551	0.31 577	0.39 588	0.43 610	0.50 596	0.44 580

WZ-Net	1.95 630	0.95 626	10.10 676	0.86 615	0.78 599	1.69 585	1.60 646	2.20 624	1.98 631	2.08 628	1.93 596	2.30 624	1.97 635	5.30 615	3.17 644	0.34 561	0.26 540	0.29 506	0.31 559	0.51 601	0.47 590

AnyNet_C32	1.96 631	1.10 636	5.17 660	0.90 628	1.11 642	2.12 624	2.37 677	1.85 538	1.48 586	2.45 644	1.70 568	2.05 616	1.64 609	2.50 547	10.28 683	0.37 576	0.34 592	0.35 568	0.41 604	0.49 595	0.54 609

MSAF-DinoV2	1.97 632	0.80 615	10.38 679	0.86 615	0.48 464	1.39 553	0.97 586	2.55 652	1.72 612	1.53 565	1.65 559	3.59 656	2.20 648	5.39 621	3.94 654	0.27 498	0.17 394	0.26 464	0.28 530	0.47 587	0.46 586

RainbowNet	1.97 632	1.76 668	1.57 587	2.81 677	2.21 671	1.98 616	1.81 653	2.54 651	1.89 625	1.50 560	1.84 586	1.96 606	1.65 610	2.14 513	1.25 552	3.33 684	0.85 670	2.39 676	0.98 666	2.82 676	2.22 674

ADCP+	1.99 634	0.48 531	7.73 670	0.66 517	0.91 625	2.30 631	1.05 600	1.82 528	1.34 539	1.54 571	1.32 460	1.74 578	1.61 607	2.17 516	13.37 688	0.24 431	0.21 481	0.32 540	0.28 530	0.37 538	0.29 494

MSMD_ROB	1.99 634	0.59 574	0.89 432	0.70 552	0.61 543	3.95 669	0.94 581	1.80 524	1.79 618	4.41 677	4.43 657	8.17 685	3.66 672	3.40 578	1.33 563	0.52 622	0.48 640	0.54 625	0.58 638	0.53 605	0.50 600

Selective-IGEV-i16pc	2.07 636	0.29 319	19.83 691	0.53 345	0.39 391	2.74 648	1.51 637	1.13 328	1.28 513	0.80 277	1.21 413	1.06 423	0.64 337	7.77 670	0.79 468	0.40 587	0.22 503	0.21 309	0.23 451	0.22 370	0.23 413

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 637	1.15 643	3.10 645	1.05 642	0.76 596	5.03 679	2.40 678	2.16 612	2.62 654	1.89 618	2.28 618	2.69 640	1.65 610	9.35 683	2.04 618	0.64 641	0.51 646	0.68 642	0.71 649	1.09 651	0.67 632

ACVNet-4b	2.15 638	1.41 655	1.64 590	2.80 676	2.31 675	2.31 632	1.24 619	2.32 634	2.14 639	1.26 468	2.39 623	2.66 639	1.48 595	5.95 636	1.06 524	3.20 682	0.45 633	2.37 673	0.89 658	2.83 677	2.37 678

ACVNet_1	2.18 639	1.45 658	1.72 598	2.85 678	2.33 677	2.28 629	1.46 634	3.08 661	2.22 642	1.82 611	2.05 608	3.56 655	1.98 636	3.09 571	1.40 575	3.17 679	0.60 655	2.40 677	0.92 660	2.91 680	2.37 678

test_sample8	2.19 640	0.49 534	1.13 518	0.56 403	0.39 391	1.02 482	0.73 519	1.82 528	1.15 439	2.26 633	1.30 447	4.94 671	2.52 657	2.27 528	7.92 675	0.57 631	12.61 710	0.62 638	0.67 646	0.45 579	0.42 570

ADCS	2.25 641	0.99 630	5.55 661	0.81 596	0.74 584	2.19 626	1.80 652	2.27 631	2.14 639	2.80 655	2.13 612	2.40 630	2.03 637	2.64 554	13.69 689	0.41 592	0.39 619	0.40 593	0.45 614	0.58 614	0.56 613

AnyNet_C01	2.26 642	1.78 669	10.22 678	0.93 634	0.74 584	2.92 654	2.20 672	2.29 633	1.80 619	2.53 646	2.41 625	2.71 641	1.73 616	3.41 579	6.72 667	0.41 592	0.39 619	0.40 593	0.42 607	0.67 628	0.63 626

MeshStereo	2.26 642	0.56 564	0.92 444	0.61 467	0.49 468	2.60 642	1.02 596	3.18 662	2.05 636	7.40 694	4.98 667	7.58 682	2.98 664	6.37 641	1.96 615	0.43 602	0.43 626	0.45 605	0.39 599	0.43 569	0.42 570
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
Selective-IGEV-i16pb	2.29 644	0.33 415	20.08 692	0.56 403	0.40 402	2.61 644	1.54 640	2.60 654	1.87 623	0.97 323	1.68 566	1.38 512	1.01 506	8.19 677	0.92 501	0.37 576	0.21 481	0.22 345	0.26 497	0.25 426	0.28 487

FCDSN-DC	2.32 645	0.63 589	0.81 385	0.84 608	0.75 593	2.23 627	0.94 581	2.09 601	1.80 619	5.45 687	7.72 682	7.77 684	6.93 689	3.39 577	1.80 607	0.52 622	0.48 640	0.52 619	0.51 631	0.57 612	0.58 618
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DispFullNet	2.34 646	2.85 688	3.66 649	3.08 684	2.27 673	1.97 614	0.67 502	2.00 580	1.70 609	2.52 645	2.00 602	2.23 620	5.86 682	3.44 582	1.58 597	1.01 653	0.32 585	2.64 682	1.94 685	2.85 678	2.24 675

EDNetEfficient	2.37 647	1.10 636	8.08 672	0.74 576	0.71 574	0.98 474	1.56 641	1.46 419	4.06 673	4.90 682	2.82 638	2.25 621	3.48 670	2.95 563	9.97 680	0.26 482	0.24 525	0.26 464	0.30 551	0.68 629	0.61 624

pmcnn	2.37 647	0.42 507	2.71 642	0.63 488	0.43 430	1.54 572	1.19 616	2.01 584	1.53 594	2.64 649	7.60 679	18.07 700	1.45 591	3.44 582	2.78 635	0.18 229	0.15 323	0.15 49	0.12 66	0.20 298	0.18 273

ELAS	2.37 647	0.74 608	1.54 583	0.99 638	0.92 627	4.78 676	2.33 676	3.33 664	3.37 666	5.05 685	4.77 665	3.67 657	4.53 679	3.42 580	4.50 657	0.62 638	0.53 648	0.55 630	0.53 633	0.63 621	0.64 630
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM+DAISY	2.41 650	1.07 634	2.14 623	1.18 649	1.10 640	2.14 625	1.36 629	1.96 570	1.66 605	5.46 688	7.07 676	4.95 672	4.32 678	5.50 623	2.26 625	1.04 657	1.02 680	0.99 655	0.97 664	1.02 647	1.04 652

ACVNet_2	2.43 651	1.41 655	2.04 616	2.62 675	2.24 672	2.63 646	1.88 659	3.31 663	3.01 661	2.19 631	3.45 649	4.62 664	2.04 638	4.50 599	1.47 591	2.55 674	0.64 658	2.22 670	0.84 655	2.69 672	2.29 676

ELAS_RVC	2.48 652	0.74 608	1.90 610	1.05 642	0.92 627	2.76 649	4.01 689	2.76 655	4.11 674	4.69 680	4.63 661	4.62 664	5.96 684	3.97 589	3.96 655	0.63 640	0.53 648	0.56 633	0.52 632	0.64 623	0.63 626
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SuperB	2.53 653	0.59 574	18.45 689	0.69 546	0.50 475	1.87 607	0.88 564	1.67 480	2.39 645	1.50 560	1.42 492	1.14 455	1.15 543	4.28 595	5.07 660	0.24 431	0.19 437	0.22 345	0.19 316	7.86 700	0.34 535

WAO-7	2.66 654	1.40 654	1.73 600	1.39 656	1.17 649	3.93 668	1.94 662	4.11 674	3.88 672	2.92 657	5.50 668	4.18 662	3.00 665	7.63 668	3.71 651	1.13 661	1.00 678	1.17 660	1.13 671	1.18 654	1.09 656

RTS	2.67 655	1.38 651	15.28 685	0.99 638	1.26 655	3.78 665	1.96 663	2.15 609	2.62 654	2.61 647	2.85 639	2.60 637	1.59 604	6.27 639	5.71 663	0.40 587	0.28 555	0.35 568	0.35 588	0.50 596	0.48 593

RTSA	2.67 655	1.38 651	15.28 685	0.99 638	1.26 655	3.78 665	1.96 663	2.15 609	2.62 654	2.61 647	2.85 639	2.60 637	1.59 604	6.27 639	5.71 663	0.40 587	0.28 555	0.35 568	0.35 588	0.50 596	0.48 593

MADNet+	2.69 657	3.22 691	11.53 681	1.44 659	1.12 644	3.19 658	1.81 653	2.85 657	2.37 644	1.68 594	2.07 609	2.85 645	2.18 646	7.41 663	5.23 661	0.79 647	0.76 663	0.69 644	0.65 645	0.98 644	0.95 647

IMH-64-1	2.70 658	1.79 670	1.46 574	3.26 686	2.66 681	3.23 660	2.10 667	4.08 672	2.75 658	2.34 636	3.81 653	3.06 649	2.22 649	4.25 593	2.59 632	3.75 688	0.84 667	2.75 683	1.35 673	3.15 682	2.60 685

IMH-64	2.70 658	1.79 670	1.46 574	3.26 686	2.66 681	3.23 660	2.10 667	4.08 672	2.75 658	2.34 636	3.81 653	3.06 649	2.22 649	4.25 593	2.59 632	3.75 688	0.84 667	2.75 683	1.35 673	3.15 682	2.60 685

FC-DCNN	2.72 660	0.59 574	0.86 405	0.73 572	0.57 520	2.91 653	1.04 598	3.01 660	2.60 652	6.83 689	7.64 680	9.92 689	6.33 687	5.21 613	3.14 642	0.53 628	0.48 640	0.51 617	0.50 628	0.53 605	0.51 604

FC-DCNN v2	2.81 661	0.59 574	0.85 399	0.73 572	0.57 520	2.97 655	1.05 600	3.39 666	2.61 653	6.98 690	7.67 681	10.38 692	6.31 686	5.75 631	3.37 648	0.53 628	0.48 640	0.51 617	0.50 628	0.53 605	0.51 604

WAO-6	2.81 661	1.60 665	1.46 574	2.36 672	2.28 674	3.55 662	2.29 675	4.21 675	4.56 678	2.36 640	4.51 658	4.88 670	2.66 659	4.60 600	4.07 656	1.72 665	1.15 684	2.31 672	1.46 678	2.31 665	1.85 669

PWCK	2.88 663	2.05 678	5.72 663	2.08 667	1.11 642	3.55 662	3.90 688	2.86 658	3.54 670	3.03 663	3.63 651	3.10 652	2.31 651	8.15 676	3.09 640	2.12 669	0.91 675	1.75 665	0.98 666	2.57 671	1.18 658

Dean	2.91 664	1.53 664	2.07 617	2.96 683	2.51 679	3.15 657	2.14 670	4.75 679	4.41 677	2.76 653	6.10 671	5.53 675	2.37 652	2.97 565	1.92 613	3.18 680	0.85 670	2.51 680	1.04 669	2.88 679	2.47 682

MonStereo1	3.14 665	1.66 666	1.81 604	2.43 673	2.32 676	5.80 682	1.58 645	3.52 667	4.70 679	3.09 665	8.22 686	4.76 668	3.36 668	6.52 645	2.29 627	2.33 671	0.61 656	1.91 668	1.05 670	2.44 668	2.34 677

IMH	3.21 666	1.85 674	1.48 579	3.25 685	2.69 683	4.07 671	2.02 665	4.41 677	3.80 671	2.72 650	7.11 677	4.75 667	2.92 662	5.92 634	2.55 630	3.85 692	0.88 673	2.78 685	1.36 675	3.19 684	2.59 684

LVE	3.31 667	1.67 667	1.64 590	2.85 678	2.42 678	3.20 659	2.26 674	4.78 680	5.05 681	2.35 638	6.91 674	6.02 677	2.37 652	9.15 679	2.17 624	3.19 681	1.08 683	2.38 675	1.47 679	2.81 675	2.40 680

DStereoFS	3.67 668	1.49 662	2.18 626	1.32 653	1.32 657	4.41 674	1.26 623	3.75 671	9.27 689	3.36 667	6.80 673	4.81 669	13.54 696	6.95 655	4.76 659	0.73 646	0.69 661	1.17 660	2.40 691	1.27 657	1.95 672

JetBlue	3.97 669	2.01 675	10.19 677	1.38 655	2.84 685	10.53 688	9.54 693	3.60 669	2.41 646	2.73 651	3.39 648	4.54 663	4.31 677	7.85 673	6.84 668	0.88 649	0.93 676	0.89 650	0.91 659	1.74 660	1.91 670

notaker	3.98 670	2.40 685	2.68 641	3.82 693	3.27 690	3.97 670	2.14 670	4.78 680	3.45 668	4.12 676	6.94 675	7.65 683	3.26 667	7.82 672	5.30 662	4.04 693	1.41 686	3.36 692	2.10 688	3.88 690	3.31 691

WAO-8	4.40 671	1.82 672	1.79 602	2.34 670	2.20 669	9.19 685	1.53 638	6.09 687	16.46 700	3.94 671	7.84 683	7.32 679	3.72 674	9.41 685	3.31 645	2.00 667	1.07 681	2.44 678	1.37 676	2.50 669	1.68 666

Venus	4.40 671	1.82 672	1.79 602	2.34 670	2.20 669	9.19 685	1.53 638	6.09 687	16.46 700	3.94 671	7.84 683	7.32 679	3.72 674	9.41 685	3.31 645	2.00 667	1.07 681	2.44 678	1.37 676	2.50 669	1.68 666

DStereoSA	4.44 673	0.92 624	6.79 668	1.58 662	2.54 680	2.29 630	14.04 698	2.33 635	2.31 643	1.85 613	10.58 692	1.32 499	13.05 694	7.07 657	11.18 686	0.67 643	1.97 690	0.88 649	3.29 692	1.69 659	2.44 681

MultiAttention	4.51 674	0.33 415	0.82 389	0.73 572	0.45 446	30.98 709	4.50 691	2.18 620	1.40 570	1.61 583	2.41 625	2.43 632	0.70 359	38.42 714	1.36 569	0.22 385	0.15 323	0.29 506	0.30 551	0.47 587	0.43 577

ktn	4.70 675	2.38 684	2.12 622	3.76 691	3.24 688	4.85 677	2.95 685	5.52 682	7.37 688	4.07 675	19.32 703	7.46 681	3.47 669	7.39 662	2.95 638	4.04 693	1.85 689	3.26 691	2.22 689	3.08 681	2.65 687

MADNet++	5.01 676	3.14 689	4.91 657	4.55 697	3.94 694	5.20 680	4.41 690	4.40 676	4.13 675	4.95 683	6.08 670	4.74 666	5.37 680	9.40 684	10.67 685	4.65 695	4.15 697	3.97 694	3.34 694	4.09 692	4.08 697

UNDER WATER	5.08 677	2.33 683	5.55 661	3.94 695	3.51 691	5.20 680	2.72 682	5.61 685	16.52 702	3.84 670	4.60 660	9.21 687	5.89 683	5.90 633	8.66 678	3.75 688	1.34 685	3.18 690	1.88 683	4.33 695	3.61 693

UNDER WATER-64	5.27 678	2.32 682	8.78 675	3.93 694	3.54 692	7.61 683	3.03 686	5.84 686	14.19 694	4.04 673	4.04 655	9.39 688	6.26 685	5.93 635	8.48 677	3.60 687	1.51 687	3.13 688	1.88 683	4.29 694	3.61 693

TorneroNet-64	5.30 679	2.03 676	1.74 601	3.43 688	2.81 684	10.09 687	2.12 669	9.10 694	17.12 705	4.96 684	9.27 689	10.72 694	3.70 673	9.20 680	4.55 658	3.31 683	0.84 667	2.88 686	1.55 680	3.49 687	3.04 688

MANE	6.19 680	0.59 574	1.03 488	0.93 634	1.22 654	13.38 693	2.69 680	12.81 698	17.94 706	8.21 695	10.82 693	14.72 696	11.68 691	11.39 695	11.90 687	0.59 635	0.50 645	0.52 619	1.76 682	0.55 609	0.54 609

LSM	6.33 681	1.10 636	13.19 682	1.41 658	68.17 719	1.64 582	1.90 660	1.92 560	2.46 647	2.99 660	3.11 643	1.88 593	1.80 623	2.61 552	2.06 620	0.41 592	0.58 654	0.50 615	0.57 637	0.64 623	17.66 710

SGM-ForestM	6.52 682	0.38 484	1.26 538	0.63 488	0.35 323	13.59 694	5.32 692	6.32 690	6.70 687	11.14 697	9.18 688	22.51 710	13.93 697	16.89 699	20.07 698	0.36 572	0.37 610	0.36 576	0.35 588	0.36 534	0.34 535

tt	6.58 683	0.26 224	6.10 665	3.77 692	2.16 668	11.55 690	19.63 700	13.33 699	5.74 684	2.96 659	2.65 634	4.97 673	6.33 687	3.81 586	7.24 669	9.15 700	11.32 709	5.89 700	6.24 701	6.03 696	2.55 683

JetRed	6.91 684	8.80 697	25.96 704	2.85 678	3.25 689	13.98 696	11.87 695	6.25 689	4.28 676	4.45 678	4.56 659	6.69 678	5.46 681	7.46 665	14.05 690	2.59 675	3.31 694	2.59 681	2.29 690	4.20 693	3.36 692

xyz-stereo	7.16 685	0.22 101	69.90 723	0.42 106	0.21 24	32.92 712	0.49 388	0.87 198	0.76 258	1.38 530	27.04 706	1.19 462	1.16 544	4.69 602	0.97 513	0.16 121	0.12 100	0.20 270	0.14 166	0.16 114	0.12 21

LE_ROB	8.05 686	0.37 477	23.53 698	0.74 576	0.33 298	2.77 650	2.87 684	3.71 670	27.24 711	25.39 711	8.87 687	8.46 686	26.71 709	6.65 647	21.99 699	0.21 354	0.19 437	0.20 270	0.21 399	0.25 426	0.22 393

coex-ft	8.13 687	2.13 681	98.04 725	0.67 529	0.53 502	1.71 586	1.56 641	1.65 473	11.11 692	18.17 709	3.75 652	3.88 660	7.61 690	2.98 566	6.49 666	0.30 528	0.30 571	0.32 540	0.31 559	0.66 627	0.50 600

KSHMR	8.75 688	2.06 679	2.11 621	3.53 690	3.11 687	4.13 672	2.69 680	5.60 684	61.37 726	3.00 661	55.83 723	4.98 674	2.45 655	4.49 597	2.61 634	3.46 685	1.55 688	3.14 689	1.94 685	3.72 689	3.18 690

U	9.45 689	0.21 68	0.58 220	0.47 206	53.11 718	61.27 722	0.24 65	0.70 118	0.52 160	0.36 85	0.28 28	0.29 42	0.35 110	0.33 4	0.26 54	0.19 277	0.11 38	60.50 721	8.88 702	0.17 157	0.13 71

TCMNet-wrong-test	10.31 690	11.40 699	14.84 684	20.96 706	18.45 700	13.80 695	10.76 694	15.78 700	3.53 669	5.20 686	5.52 669	16.26 698	12.61 692	7.51 667	10.15 681	7.43 698	2.37 691	4.31 696	3.43 695	11.36 702	10.61 701

EDNetEfficientorigin	10.57 691	1.47 660	177.42 726	0.67 529	0.53 502	1.58 576	1.16 613	1.90 553	3.37 666	4.71 681	3.38 647	3.10 652	2.69 660	3.13 572	3.58 649	0.25 459	0.23 516	0.33 549	0.27 509	0.83 636	0.81 641

TorneroNet	10.70 692	2.03 676	1.82 606	3.43 688	3.01 686	43.83 713	2.22 673	8.87 693	67.47 727	7.17 693	27.36 707	10.68 693	3.85 676	8.67 678	7.65 674	3.59 686	0.88 673	3.04 687	1.57 681	3.71 688	3.17 689

HanzoNet	11.04 693	3.62 692	8.10 673	4.08 696	3.55 693	4.90 678	2.73 683	7.19 691	10.10 690	31.86 720	28.92 709	21.96 709	36.36 712	18.08 701	10.17 682	7.94 699	3.32 695	3.47 693	3.31 693	7.06 699	4.04 696

DPSimNet_ROB	11.20 694	4.98 694	35.43 708	2.90 681	4.52 695	7.89 684	17.09 699	4.66 678	6.06 686	14.89 704	10.93 694	17.29 699	36.81 714	13.18 697	15.68 694	2.86 676	6.29 700	5.75 699	5.09 699	3.91 691	7.70 699

light-stereo	12.42 695	1.45 658	18.02 688	17.94 703	23.64 706	11.13 689	0.82 547	9.91 695	5.73 683	15.42 705	42.83 718	55.24 723	1.88 629	28.77 712	2.26 625	1.61 664	3.00 693	0.78 645	0.93 661	3.48 686	3.62 695

DGTPSM_ROB	13.01 696	8.23 695	21.87 694	9.51 699	18.10 698	11.56 691	32.01 707	10.63 696	16.20 698	7.03 691	19.48 704	10.15 690	16.66 699	9.83 690	22.42 700	4.75 696	8.68 701	5.37 697	10.25 706	6.16 697	11.36 702

DPSMNet_ROB	13.02 697	8.23 695	21.91 695	9.53 700	18.11 699	11.56 691	32.02 708	10.64 697	16.23 699	7.05 692	19.49 705	10.16 691	16.66 699	9.85 691	22.43 701	4.77 697	8.68 701	5.38 698	10.26 707	6.17 698	11.36 702

USTest	14.33 698	14.94 701	21.04 693	17.44 702	16.05 697	23.26 698	33.84 709	21.73 702	11.80 693	9.36 696	10.14 690	15.97 697	13.20 695	17.28 700	22.43 701	3.78 691	5.01 698	6.17 701	6.16 700	9.25 701	7.72 700

ASD4	15.85 699	10.99 698	19.63 690	10.21 701	11.70 696	19.24 697	31.10 706	19.35 701	10.68 691	11.14 697	10.18 691	12.59 695	12.64 693	14.74 698	24.83 704	12.93 708	9.94 708	26.83 715	19.40 710	16.23 707	12.70 709

iinet-test	17.98 700	18.06 702	23.82 700	20.87 704	19.70 701	26.55 699	35.70 710	25.04 706	15.93 695	13.33 699	13.25 695	20.58 701	17.79 701	20.62 702	25.11 705	9.58 702	8.78 703	9.88 703	9.85 704	13.23 703	11.95 704

IINet	17.98 700	18.06 702	23.81 699	20.87 704	19.70 701	26.55 699	35.70 710	25.04 706	15.93 695	13.33 699	13.25 695	20.58 701	17.79 701	20.62 702	25.11 705	9.58 702	8.78 703	9.88 703	9.85 704	13.23 703	11.95 704

DPSM_ROB	19.08 702	19.14 705	25.17 702	22.15 708	20.85 704	28.17 702	37.82 713	26.56 708	16.85 703	14.14 701	14.84 698	21.70 704	18.75 704	21.87 705	26.55 709	10.16 706	9.30 706	10.47 705	10.42 708	14.03 705	12.61 707

DPSM	19.08 702	19.14 705	25.17 702	22.15 708	20.85 704	28.17 702	37.82 713	26.56 708	16.85 703	14.14 701	14.84 698	21.70 704	18.75 704	21.87 705	26.55 709	10.16 706	9.30 706	10.47 705	10.42 708	14.03 705	12.61 707

Selective-IGEV-i1pa	19.94 704	26.52 710	23.52 697	2.94 682	1.59 663	31.97 711	20.54 701	30.88 712	25.25 707	23.87 710	27.58 708	33.01 712	26.91 710	32.38 713	25.47 707	20.69 716	5.85 699	12.49 707	4.43 697	3.35 685	19.48 711

LRCNet_RVC	22.74 705	32.10 711	21.97 696	29.84 710	26.23 707	4.42 675	0.81 545	22.66 703	2.02 634	26.93 712	29.26 710	23.06 711	15.59 698	23.84 707	18.88 697	31.75 717	19.90 720	34.65 717	32.13 718	30.54 717	28.32 718

DLNR-FE	23.17 706	48.55 724	42.94 711	176.85 727	78.48 720	0.35 46	0.21 28	23.51 705	0.75 249	0.66 248	0.86 267	0.59 247	0.30 64	1.55 433	0.44 288	9.85 705	0.12 100	0.18 192	0.14 166	76.92 724	0.16 214

DLNR_Zeroshot_test	23.17 706	48.52 723	43.29 712	176.68 726	78.69 721	0.35 46	0.21 28	23.41 704	0.75 249	0.66 248	0.86 267	0.59 247	0.30 64	1.56 436	0.44 288	9.57 701	0.12 100	0.18 192	0.14 166	76.92 724	0.16 214

BEATNet-Init1	26.87 708	13.43 700	70.68 724	0.91 631	0.68 569	57.02 721	21.06 702	32.82 716	32.67 713	52.12 726	53.61 722	66.05 724	49.56 723	48.79 725	34.71 714	0.49 620	0.44 629	0.53 624	0.53 633	0.63 621	0.59 620

RAFT-FEzeroshot	38.32 709	38.45 714	50.28 714	44.74 715	41.87 712	56.68 716	76.38 722	53.24 720	33.76 715	28.29 714	29.37 711	43.69 720	37.66 716	43.83 718	53.41 721	20.32 710	18.70 715	21.07 709	21.07 713	28.25 712	25.35 715

RAFT-FE	38.32 709	38.45 714	50.28 714	44.74 715	41.87 712	56.68 716	76.38 722	53.24 720	33.76 715	28.29 714	29.37 711	43.69 720	37.66 716	43.83 718	53.41 721	20.32 710	18.70 715	21.07 709	21.07 713	28.25 712	25.35 715

CasAABBNet	38.33 711	38.46 716	50.35 717	44.75 717	41.84 711	56.68 716	76.37 721	53.22 719	33.83 718	28.31 717	29.54 713	43.62 719	37.71 718	43.84 721	53.41 721	20.30 709	18.70 715	21.07 709	21.07 713	28.24 711	25.34 713

Hybrid-DGEV	38.35 712	38.46 716	50.28 714	44.82 719	41.90 714	56.66 715	76.35 720	53.24 720	33.80 717	28.29 714	29.84 715	43.58 716	37.86 720	43.84 721	53.39 720	20.34 712	18.69 714	21.06 708	21.00 711	28.25 712	25.34 713

FlowAnything	38.37 713	38.41 713	50.38 718	44.76 718	41.94 715	56.64 714	76.34 719	53.28 724	34.23 720	28.25 713	29.72 714	43.60 717	37.79 719	43.83 718	53.38 719	20.39 714	18.71 719	21.07 709	21.14 717	28.23 710	25.29 712

Selective-RAFT-Error	38.39 714	38.47 718	50.44 719	44.73 714	41.97 716	56.68 716	76.38 722	53.24 720	33.92 719	28.34 718	29.85 716	43.60 717	38.20 721	43.75 717	53.34 718	20.38 713	18.70 715	21.09 713	21.05 712	28.30 715	25.43 717

HaxPig	38.92 715	41.40 720	41.64 709	29.95 711	32.27 708	28.90 704	27.60 703	29.73 711	37.71 721	43.82 721	43.87 719	33.17 713	35.56 711	41.53 715	40.37 716	43.94 721	47.51 725	45.82 718	47.08 720	42.38 718	44.15 721

AVERAGE_ROB	40.43 716	42.37 721	42.73 710	36.96 713	35.58 710	30.50 705	27.61 704	36.71 718	38.39 722	44.91 722	44.36 720	37.45 715	36.70 713	41.88 716	40.35 715	45.43 722	46.81 724	47.11 719	46.35 719	42.51 719	43.87 720

MEDIAN_ROB	42.00 717	44.40 722	44.29 713	35.15 712	34.95 709	31.28 710	29.60 705	35.88 717	40.02 723	47.20 725	46.64 721	37.37 714	38.48 722	44.35 724	42.45 717	48.03 723	49.39 726	49.71 720	49.03 721	45.14 720	46.65 722

LSM0	42.82 718	38.75 719	50.81 720	47.07 720	109.38 727	57.00 720	76.02 718	53.74 725	33.71 714	29.02 719	30.41 717	43.87 722	37.22 715	43.91 723	53.54 724	20.52 715	18.62 713	21.10 714	21.11 716	28.41 716	42.22 719

Anonymous_1	43.04 719	18.73 704	24.79 701	21.81 707	46.26 717	27.80 701	37.60 712	28.08 710	16.14 697	14.66 703	14.30 697	20.65 703	17.88 703	21.56 704	25.94 708	117.93 726	8.92 705	100.65 722	126.50 724	158.64 728	12.08 706

PML	51.67 720	36.25 712	13.28 683	7.46 698	20.81 703	108.69 725	232.22 728	8.72 692	27.82 712	87.01 727	269.67 728	69.67 725	61.95 724	24.76 711	14.20 691	9.74 704	3.40 696	9.62 702	4.70 698	18.74 708	4.72 698

xxxxx1	54.10 721	25.67 707	27.13 705	113.43 723	96.96 722	30.69 706	47.44 715	32.38 713	25.60 708	17.75 706	17.27 700	21.81 706	21.02 706	24.43 708	33.82 711	33.37 718	40.54 721	157.71 726	175.86 726	66.16 721	72.93 725

tt_ll	54.10 721	25.67 707	27.13 705	113.43 723	96.96 722	30.69 706	47.44 715	32.38 713	25.60 708	17.75 706	17.27 700	21.81 706	21.02 706	24.43 708	33.82 711	33.37 718	40.54 721	157.71 726	175.86 726	66.16 721	72.93 725

ff	54.10 721	25.67 707	27.13 705	113.43 723	96.96 722	30.69 706	47.44 715	32.38 713	25.60 708	17.75 706	17.27 700	21.81 706	21.02 706	24.43 708	33.82 711	33.37 718	40.54 721	157.71 726	175.86 726	66.16 721	72.93 725

RSGM-EC	88.84 724	82.86 725	51.22 721	105.38 721	99.51 725	94.51 723	125.67 725	90.02 726	46.43 724	45.14 723	57.50 724	101.22 726	88.55 725	154.40 726	153.26 726	105.54 724	59.55 727	113.88 723	53.02 722	92.89 726	56.17 723

acva	88.84 724	82.86 725	51.22 721	105.38 721	99.51 725	94.51 723	125.67 725	90.02 726	46.43 724	45.14 723	57.50 724	101.22 726	88.55 725	154.40 726	153.26 726	105.54 724	59.55 727	113.88 723	53.02 722	92.89 726	56.17 723

Selective-IGEV-i16pa	97.29 726	136.83 727	17.95 687	1.52 661	1.00 634	188.16 727	3.63 687	183.02 729	169.43 729	88.01 728	178.60 726	119.35 728	191.45 728	226.33 729	135.51 725	131.38 727	17.89 712	32.25 716	3.46 696	2.02 664	117.94 728

test_example2	192.40 727	210.76 728	206.48 727	199.83 728	204.73 728	172.94 726	183.52 727	133.93 728	133.41 728	191.38 729	196.19 727	187.13 729	178.77 727	205.33 728	208.00 728	222.09 729	238.72 729	186.54 729	190.54 729	227.34 729	170.31 729

ccccc	497.63 728	492.34 729	595.97 728	530.87 729	530.37 729	478.08 728	442.62 729	491.76 730	343.70 730	448.18 730	520.80 729	476.12 730	550.57 729	541.64 730	605.32 729	663.49 730	459.54 730	353.94 730	309.79 730	586.66 730	530.90 730

GS-Stereo							0.36 203	0.92 221	0.47 128	0.37 96	0.38 61	0.32 64	0.33 91	0.43 40	0.26 54	0.19 277	0.11 38	0.16 100	0.12 66	0.17 157	0.15 173

FADE		4.78 693		1.89 666	1.92 667			5.58 683	5.04 680	2.92 657		4.13 661		10.23 692		188.09 728	2.77 692	123.78 725	127.92 725	1.06 650	1.10 657

Low-res two-view benchmark