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

BPD-Stereo	0.17 1	0.20 14	0.61 25	0.21 14	0.13 26	0.15 1	0.16 48	0.21 1	0.36 64	0.11 1	0.17 22	0.13 4	0.10 2	0.18 1	0.19 40	0.07 23	0.06 23	0.08 42	0.08 103	0.08 28	0.11 117

MonSter++	0.18 2	0.19 8	0.65 40	0.20 5	0.12 9	0.30 20	0.14 20	0.29 6	0.28 12	0.16 12	0.13 11	0.18 58	0.15 28	0.25 14	0.21 87	0.07 23	0.07 48	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 9

Wavelet-MonSter	0.18 2	0.20 14	0.51 2	0.22 37	0.17 124	0.35 48	0.14 20	0.27 4	0.25 4	0.19 34	0.21 48	0.14 15	0.15 28	0.27 31	0.16 6	0.06 1	0.06 23	0.07 1	0.06 14	0.06 1	0.14 218

HiDET	0.19 4	0.20 14	0.62 32	0.20 5	0.13 26	0.36 56	0.13 9	0.35 17	0.31 16	0.16 12	0.14 15	0.17 47	0.15 28	0.25 14	0.23 120	0.08 41	0.07 48	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 9

CSFM-Stereo	0.19 4	0.20 14	0.60 23	0.20 5	0.11 3	0.39 75	0.15 33	0.35 17	0.27 8	0.18 28	0.15 16	0.17 47	0.16 38	0.26 26	0.21 87	0.08 41	0.07 48	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.09 63

BridgeDepth	0.19 4	0.30 157	0.55 14	0.23 50	0.09 1	0.38 71	0.15 33	0.32 10	0.33 29	0.16 12	0.12 8	0.23 90	0.19 92	0.27 31	0.15 2	0.07 23	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
BridgeDepth_RVC	0.20 7	0.20 14	0.74 57	0.17 1	0.12 9	0.32 31	0.12 4	0.33 12	0.46 172	0.15 6	0.15 16	0.16 38	0.19 92	0.23 7	0.18 22	0.10 189	0.06 23	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LCMNet	0.20 7	0.21 27	0.61 25	0.20 5	0.13 26	0.39 75	0.14 20	0.34 16	0.34 35	0.16 12	0.16 21	0.16 38	0.15 28	0.27 31	0.22 109	0.08 41	0.07 48	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.08 39

MonStereo	0.20 7	0.22 43	0.65 40	0.21 14	0.17 124	0.33 35	0.15 33	0.46 87	0.32 21	0.16 12	0.17 22	0.14 15	0.11 4	0.27 31	0.23 120	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 67	0.07 4	0.09 63

Monster-pub-eth3d	0.20 7	0.22 43	0.65 40	0.21 14	0.17 124	0.33 35	0.15 33	0.46 87	0.32 21	0.16 12	0.17 22	0.14 15	0.11 4	0.27 31	0.23 120	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 67	0.07 4	0.09 63

S2M2_XL	0.20 7	0.32 179	1.10 99	0.19 2	0.13 26	0.16 2	0.11 2	0.27 4	0.17 1	0.15 6	0.19 34	0.15 32	0.14 16	0.19 2	0.21 87	0.11 266	0.09 216	0.10 162	0.08 103	0.10 66	0.08 39
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.20 7	0.22 43	0.65 40	0.22 37	0.17 124	0.41 92	0.14 20	0.35 17	0.32 21	0.24 94	0.20 41	0.15 32	0.18 71	0.26 26	0.16 6	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.08 39

4w-stereo	0.20 7	0.21 27	0.57 19	0.21 14	0.15 68	0.39 75	0.13 9	0.39 37	0.33 29	0.22 63	0.21 48	0.13 4	0.20 104	0.29 56	0.21 87	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

3.25w_new	0.20 7	0.20 14	0.52 5	0.21 14	0.14 43	0.37 60	0.14 20	0.43 66	0.35 42	0.23 85	0.21 48	0.16 38	0.18 71	0.27 31	0.20 67	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.08 39

3.25w	0.20 7	0.20 14	0.52 5	0.21 14	0.14 43	0.37 60	0.14 20	0.43 66	0.35 42	0.23 85	0.21 48	0.16 38	0.18 71	0.27 31	0.20 67	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.08 39

FoundationStereo	0.20 7	0.30 157	0.81 65	0.21 14	0.22 253	0.21 4	0.16 48	0.25 3	0.38 78	0.15 6	0.11 4	0.18 58	0.17 47	0.23 7	0.16 6	0.09 86	0.13 363	0.08 42	0.06 14	0.07 4	0.07 9

MonSter	0.20 7	0.22 43	0.65 40	0.21 14	0.17 124	0.33 35	0.15 33	0.46 87	0.32 21	0.16 12	0.17 22	0.14 15	0.11 4	0.27 31	0.23 120	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 67	0.07 4	0.09 63

Monster-pub-mixall	0.21 18	0.31 171	0.69 50	0.21 14	0.13 26	0.27 10	0.12 4	0.37 25	0.26 6	0.21 52	0.19 34	0.15 32	0.12 8	0.47 220	0.29 206	0.08 41	0.07 48	0.07 1	0.05 1	0.08 28	0.12 158

qwe	0.21 18	0.22 43	0.61 25	0.21 14	0.20 212	0.41 92	0.15 33	0.46 87	0.35 42	0.26 131	0.22 60	0.14 15	0.14 16	0.31 72	0.22 109	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.07 9

2.25w	0.21 18	0.22 43	0.51 2	0.21 14	0.14 43	0.36 56	0.13 9	0.42 58	0.34 35	0.23 85	0.27 107	0.14 15	0.18 71	0.33 97	0.24 145	0.06 1	0.06 23	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

4.25_new	0.21 18	0.23 61	0.64 35	0.22 37	0.18 164	0.41 92	0.17 59	0.41 51	0.35 42	0.22 63	0.21 48	0.14 15	0.18 71	0.25 14	0.18 22	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

4.5w_new	0.21 18	0.23 61	0.64 35	0.22 37	0.18 164	0.41 92	0.17 59	0.41 51	0.35 42	0.22 63	0.21 48	0.14 15	0.18 71	0.25 14	0.18 22	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

4.5_new	0.21 18	0.22 43	0.63 33	0.21 14	0.15 68	0.40 85	0.17 59	0.40 41	0.35 42	0.25 113	0.22 60	0.14 15	0.14 16	0.22 4	0.21 87	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.07 9

4.5w-stereo	0.21 18	0.22 43	0.63 33	0.21 14	0.15 68	0.40 85	0.17 59	0.40 41	0.35 42	0.25 113	0.22 60	0.14 15	0.14 16	0.22 4	0.21 87	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.07 9

4.25w-stereo	0.21 18	0.23 61	0.64 35	0.22 37	0.18 164	0.41 92	0.17 59	0.41 51	0.35 42	0.22 63	0.21 48	0.14 15	0.18 71	0.25 14	0.18 22	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

2.5w	0.21 18	0.23 61	0.50 1	0.22 37	0.15 68	0.39 75	0.19 86	0.47 103	0.36 64	0.21 52	0.22 60	0.13 4	0.17 47	0.33 97	0.20 67	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

2.75w_new	0.21 18	0.21 27	0.57 19	0.20 5	0.14 43	0.40 85	0.18 76	0.47 103	0.36 64	0.24 94	0.20 41	0.13 4	0.19 92	0.31 72	0.21 87	0.07 23	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.06 1	0.07 9

3.75w	0.21 18	0.21 27	0.61 25	0.21 14	0.20 212	0.44 117	0.16 48	0.44 74	0.30 15	0.22 63	0.20 41	0.13 4	0.18 71	0.29 56	0.21 87	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.08 39

3.5w_stereo	0.21 18	0.22 43	0.55 14	0.21 14	0.15 68	0.40 85	0.14 20	0.43 66	0.33 29	0.21 52	0.24 79	0.14 15	0.18 71	0.34 109	0.22 109	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.08 39

3w_stereo	0.21 18	0.22 43	0.59 22	0.22 37	0.12 9	0.37 60	0.22 159	0.50 125	0.38 78	0.22 63	0.21 48	0.12 2	0.22 123	0.26 26	0.18 22	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.08 39

2w_stereo	0.21 18	0.19 8	0.51 2	0.22 37	0.13 26	0.41 92	0.20 107	0.50 125	0.34 35	0.25 113	0.23 69	0.13 4	0.23 140	0.24 9	0.22 109	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

LG-Stereo_L2	0.21 18	0.31 171	0.85 69	0.22 37	0.14 43	0.31 25	0.22 159	0.38 30	0.25 4	0.17 21	0.11 4	0.13 4	0.12 8	0.32 84	0.18 22	0.08 41	0.07 48	0.08 42	0.06 14	0.08 28	0.10 93

LG-Stereo_L1	0.21 18	0.31 171	0.85 69	0.22 37	0.14 43	0.28 13	0.21 132	0.38 30	0.26 6	0.16 12	0.11 4	0.13 4	0.11 4	0.37 139	0.18 22	0.08 41	0.07 48	0.08 42	0.06 14	0.08 28	0.10 93

MLG-Stereo_test3	0.21 18	0.35 212	0.65 40	0.21 14	0.14 43	0.36 56	0.13 9	0.37 25	0.40 104	0.21 52	0.12 8	0.17 47	0.12 8	0.25 14	0.16 6	0.08 41	0.07 48	0.08 42	0.06 14	0.09 49	0.10 93

MLG-Stereo_test2	0.21 18	0.36 221	0.68 49	0.21 14	0.17 124	0.45 123	0.12 4	0.35 17	0.42 130	0.15 6	0.11 4	0.22 81	0.10 2	0.28 42	0.16 6	0.09 86	0.07 48	0.08 42	0.06 14	0.09 49	0.09 63

MLG-Stereo_test1	0.21 18	0.33 188	0.61 25	0.23 50	0.21 226	0.45 123	0.13 9	0.33 12	0.46 172	0.13 2	0.09 1	0.18 58	0.12 8	0.32 84	0.15 2	0.08 41	0.07 48	0.08 42	0.06 14	0.09 49	0.09 63

MLG-Stereo	0.21 18	0.33 188	0.60 23	0.23 50	0.12 9	0.44 117	0.13 9	0.39 37	0.46 172	0.13 2	0.10 2	0.17 47	0.13 14	0.35 115	0.15 2	0.08 41	0.07 48	0.08 42	0.06 14	0.09 49	0.09 63

LGtest1	0.21 18	0.37 224	0.70 52	0.22 37	0.12 9	0.31 25	0.11 2	0.36 22	0.39 91	0.17 21	0.13 11	0.16 38	0.14 16	0.25 14	0.27 182	0.10 189	0.09 216	0.08 42	0.06 14	0.10 66	0.10 93

Pro-Stereo	0.22 39	0.25 82	0.66 47	0.22 37	0.14 43	0.49 168	0.15 33	0.23 2	0.35 42	0.16 12	0.13 11	0.14 15	0.09 1	0.49 238	0.18 22	0.08 41	0.06 23	0.09 104	0.37 545	0.08 28	0.09 63

asda	0.22 39	0.25 82	0.70 52	0.21 14	0.16 95	0.43 110	0.16 48	0.44 74	0.35 42	0.22 63	0.20 41	0.14 15	0.20 104	0.25 14	0.22 109	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 9

1w_stereo	0.22 39	0.17 1	0.52 5	0.23 50	0.16 95	0.44 117	0.22 159	0.55 171	0.40 104	0.25 113	0.29 121	0.13 4	0.26 183	0.28 42	0.20 67	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.07 9

monsterstereo	0.22 39	0.22 43	0.52 5	0.25 90	0.27 337	0.39 75	0.14 20	0.51 133	0.33 29	0.25 113	0.27 107	0.13 4	0.13 14	0.38 147	0.21 87	0.07 23	0.07 48	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.06 1

monsters	0.22 39	0.22 43	0.52 5	0.23 50	0.28 350	0.42 105	0.14 20	0.46 87	0.31 16	0.24 94	0.20 41	0.13 4	0.14 16	0.43 176	0.20 67	0.07 23	0.06 23	0.07 1	0.08 103	0.06 1	0.06 1

IGEV	0.22 39	0.28 133	0.88 73	0.21 14	0.24 287	0.42 105	0.17 59	0.35 17	0.37 73	0.20 42	0.22 60	0.14 15	0.12 8	0.24 9	0.20 67	0.08 41	0.07 48	0.08 42	0.06 14	0.09 49	0.07 9

SGD-Stereo	0.22 39	0.28 133	0.77 61	0.22 37	0.11 3	0.40 85	0.16 48	0.31 9	0.36 64	0.19 34	0.19 34	0.17 47	0.17 47	0.37 139	0.16 6	0.10 189	0.06 23	0.08 42	0.07 67	0.10 66	0.07 9

DEFOM-Stereo	0.22 39	0.22 43	0.91 78	0.23 50	0.13 26	0.49 168	0.18 76	0.30 7	0.28 12	0.19 34	0.17 22	0.14 15	0.14 16	0.41 163	0.16 6	0.08 41	0.06 23	0.07 1	0.06 14	0.09 49	0.09 63

Replicate-Monster	0.23 47	0.40 251	0.94 84	0.21 14	0.14 43	0.37 60	0.13 9	0.40 41	0.36 64	0.22 63	0.15 16	0.15 32	0.15 28	0.40 158	0.15 2	0.08 41	0.07 48	0.07 1	0.06 14	0.08 28	0.15 257

FlowAnything_test	0.23 47	0.32 179	0.52 5	0.28 171	0.17 124	0.37 60	0.20 107	0.38 30	0.24 2	0.24 94	0.20 41	0.21 78	0.17 47	0.26 26	0.25 160	0.13 356	0.10 259	0.14 389	0.16 390	0.17 240	0.12 158

LG-G_1	0.23 47	0.37 224	0.71 54	0.23 50	0.11 3	0.51 191	0.12 4	0.44 74	0.39 91	0.19 34	0.15 16	0.19 65	0.15 28	0.36 128	0.16 6	0.09 86	0.08 138	0.08 42	0.06 14	0.09 49	0.11 117

LG-G	0.23 47	0.37 224	0.71 54	0.23 50	0.11 3	0.51 191	0.12 4	0.44 74	0.39 91	0.19 34	0.15 16	0.19 65	0.15 28	0.36 128	0.16 6	0.09 86	0.08 138	0.08 42	0.06 14	0.09 49	0.11 117

dual_stereo	0.23 47	0.25 82	0.66 47	0.21 14	0.15 68	0.27 10	0.15 33	0.62 218	0.40 104	0.15 6	0.13 11	0.18 58	0.14 16	0.37 139	0.19 40	0.09 86	0.31 540	0.07 1	0.10 178	0.07 4	0.07 9

IGEV-Stereo++	0.23 47	0.23 61	0.64 35	0.24 71	0.22 253	0.47 148	0.13 9	0.52 147	0.33 29	0.18 28	0.24 79	0.17 47	0.22 123	0.32 84	0.19 40	0.08 41	0.06 23	0.08 42	0.06 14	0.17 240	0.09 63

DispViT+	0.24 53	0.57 346	0.69 50	0.23 50	0.23 273	0.27 10	0.13 9	0.46 87	0.47 191	0.20 42	0.17 22	0.17 47	0.17 47	0.25 14	0.22 109	0.11 266	0.18 458	0.08 42	0.07 67	0.12 100	0.08 39

MatchStereo	0.24 53	0.38 235	1.37 150	0.20 5	0.10 2	0.22 5	0.14 20	0.41 51	0.40 104	0.14 4	0.25 86	0.15 32	0.15 28	0.25 14	0.18 22	0.09 86	0.07 48	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 9

AdaDepth	0.24 53	0.18 5	1.03 89	0.25 90	0.21 226	0.46 141	0.16 48	0.30 7	0.27 8	0.17 21	0.19 34	0.14 15	0.18 71	0.35 115	0.17 20	0.07 23	0.07 48	0.08 42	0.25 481	0.10 66	0.10 93

water-stereo	0.24 53	0.17 1	0.88 73	0.24 71	0.14 43	0.37 60	0.17 59	0.43 66	0.32 21	0.26 131	0.35 178	0.26 134	0.24 151	0.22 4	0.25 160	0.09 86	0.09 216	0.09 104	0.08 103	0.10 66	0.10 93

111111	0.24 53	0.21 27	0.82 67	0.24 71	0.21 226	0.43 110	0.13 9	0.45 84	0.35 42	0.22 63	0.27 107	0.18 58	0.16 38	0.35 115	0.18 22	0.09 86	0.06 23	0.08 42	0.06 14	0.25 382	0.08 39

S2M2_L	0.24 53	0.29 143	0.90 77	0.23 50	0.17 124	0.24 7	0.09 1	0.36 22	0.45 161	0.17 21	0.25 86	0.23 90	0.17 47	0.24 9	0.28 192	0.15 419	0.12 339	0.11 233	0.12 284	0.15 181	0.11 117
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
rvit_stereo_0083	0.25 59	0.19 8	0.58 21	0.28 171	0.18 164	0.28 13	0.22 159	0.38 30	0.54 257	0.23 85	0.30 135	0.27 148	0.26 183	0.37 139	0.24 145	0.14 399	0.12 339	0.13 354	0.10 178	0.12 100	0.10 93

rvit_stereo_0081	0.25 59	0.21 27	0.61 25	0.28 171	0.17 124	0.31 25	0.22 159	0.42 58	0.53 244	0.24 94	0.25 86	0.25 120	0.21 113	0.34 109	0.23 120	0.13 356	0.10 259	0.11 233	0.10 178	0.12 100	0.09 63

rvit_stereo_0082	0.25 59	0.21 27	0.61 25	0.28 171	0.17 124	0.31 25	0.22 159	0.42 58	0.53 244	0.24 94	0.25 86	0.25 120	0.21 113	0.34 109	0.23 120	0.13 356	0.10 259	0.11 233	0.10 178	0.12 100	0.09 63

VMBase	0.26 62	0.27 107	1.26 127	0.20 5	0.12 9	0.42 105	0.17 59	0.37 25	0.40 104	0.22 63	0.31 148	0.29 168	0.21 113	0.32 84	0.20 67	0.10 189	0.08 138	0.08 42	0.06 14	0.09 49	0.09 63

NLSM3	0.26 62	0.39 245	0.75 58	0.25 90	0.24 287	0.43 110	0.19 86	0.58 188	0.45 161	0.20 42	0.26 97	0.20 67	0.25 167	0.29 56	0.24 145	0.07 23	0.06 23	0.10 162	0.09 139	0.10 66	0.07 9

depthmonostereo	0.26 62	0.23 61	0.65 40	0.41 437	0.13 26	0.41 92	0.19 86	0.51 133	0.40 104	0.25 113	0.29 121	0.26 134	0.28 221	0.44 185	0.23 120	0.09 86	0.10 259	0.09 104	0.07 67	0.10 66	0.08 39

DilatedVolume-Stereo	0.26 62	0.20 14	0.64 35	0.25 90	0.15 68	0.41 92	0.18 76	0.42 58	0.35 42	0.34 179	0.34 173	0.25 120	0.23 140	0.43 176	0.53 384	0.09 86	0.09 216	0.08 42	0.10 178	0.12 100	0.11 117

GIP-stereo	0.26 62	0.22 43	0.78 62	0.29 202	0.20 212	0.42 105	0.17 59	0.64 230	0.39 91	0.18 28	0.24 79	0.23 90	0.18 71	0.25 14	0.47 356	0.09 86	0.07 48	0.08 42	0.06 14	0.17 240	0.08 39

LG-Stereo	0.27 67	0.25 82	0.95 85	0.25 90	0.15 68	0.43 110	0.21 132	0.50 125	0.40 104	0.18 28	0.29 121	0.25 120	0.16 38	0.28 42	0.35 282	0.07 23	0.07 48	0.11 233	0.10 178	0.24 368	0.10 93

mms	0.27 67	0.26 99	0.91 78	0.25 90	0.18 164	0.32 31	0.23 193	0.37 25	0.31 16	0.21 52	0.30 135	0.23 90	0.17 47	0.46 209	0.21 87	0.08 41	0.10 259	0.10 162	0.08 103	0.22 337	0.47 544

ours_stereo	0.27 67	0.25 82	1.21 119	0.25 90	0.17 124	0.35 48	0.23 193	0.38 30	0.35 42	0.20 42	0.31 148	0.23 90	0.17 47	0.41 163	0.20 67	0.08 41	0.07 48	0.10 162	0.08 103	0.22 337	0.18 326

rvit_stereo_0081_aga	0.27 67	0.29 143	1.08 95	0.26 122	0.20 212	0.33 35	0.21 132	0.41 51	0.42 130	0.26 131	0.28 115	0.27 148	0.21 113	0.31 72	0.21 87	0.14 399	0.10 259	0.11 233	0.10 178	0.14 161	0.10 93

rvit_stereo_0080	0.27 67	0.38 235	0.76 59	0.24 71	0.18 164	0.34 43	0.27 297	0.54 167	0.44 145	0.24 94	0.26 97	0.27 148	0.22 123	0.29 56	0.23 120	0.13 356	0.10 259	0.10 162	0.10 178	0.15 181	0.11 117

RSM++	0.27 67	0.26 99	0.87 72	0.28 171	0.13 26	0.39 75	0.20 107	0.45 84	0.45 161	0.20 42	0.24 79	0.24 107	0.17 47	0.36 128	0.20 67	0.08 41	0.07 48	0.09 104	0.35 533	0.26 403	0.18 326

whm_eth	0.27 67	0.38 235	0.76 59	0.24 71	0.18 164	0.34 43	0.27 297	0.54 167	0.44 145	0.24 94	0.26 97	0.27 148	0.22 123	0.29 56	0.23 120	0.13 356	0.10 259	0.10 162	0.10 178	0.15 181	0.11 117

BStereo	0.28 74	0.33 188	1.34 143	0.23 50	0.29 358	0.33 35	0.20 107	0.46 87	0.35 42	0.22 63	0.17 22	0.20 67	0.14 16	0.28 42	0.25 160	0.07 23	0.07 48	0.16 438	0.21 458	0.12 100	0.11 117

VIP-Stereo	0.28 74	0.56 341	1.05 92	0.23 50	0.19 197	0.52 210	0.17 59	0.44 74	0.39 91	0.18 28	0.25 86	0.24 107	0.15 28	0.33 97	0.19 40	0.08 41	0.07 48	0.08 42	0.06 14	0.14 161	0.32 489

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 74	0.28 133	1.09 97	0.33 303	0.15 68	0.30 20	0.16 48	0.58 188	0.42 130	0.19 34	0.19 34	0.17 47	0.26 183	0.38 147	0.37 292	0.09 86	0.08 138	0.08 42	0.25 481	0.10 66	0.06 1

castereo++	0.28 74	0.43 271	0.93 82	0.28 171	0.17 124	0.53 219	0.21 132	0.55 171	0.45 161	0.17 21	0.26 97	0.32 185	0.17 47	0.33 97	0.16 6	0.09 86	0.08 138	0.09 104	0.29 501	0.13 134	0.06 1

fffy	0.28 74	0.24 74	1.19 113	0.27 143	0.15 68	0.37 60	0.22 159	0.42 58	0.32 21	0.20 42	0.29 121	0.26 134	0.20 104	0.44 185	0.20 67	0.08 41	0.10 259	0.10 162	0.08 103	0.22 337	0.18 326

RAStereo	0.28 74	0.48 305	1.52 185	0.26 122	0.18 164	0.25 8	0.19 86	0.42 58	0.35 42	0.20 42	0.25 86	0.20 67	0.16 38	0.24 9	0.24 145	0.09 86	0.08 138	0.10 162	0.08 103	0.12 100	0.08 39

RSM	0.28 74	0.26 99	0.97 86	0.25 90	0.24 287	0.37 60	0.21 132	0.49 118	0.44 145	0.21 52	0.27 107	0.28 158	0.17 47	0.38 147	0.20 67	0.07 23	0.07 48	0.09 104	0.34 530	0.21 320	0.16 287

trnet	0.28 74	0.26 99	1.32 138	0.19 2	0.12 9	0.54 226	0.15 33	0.48 111	0.46 172	0.27 143	0.33 164	0.24 107	0.21 113	0.30 66	0.21 87	0.10 189	0.07 48	0.08 42	0.05 1	0.09 49	0.07 9

CASnet	0.28 74	0.31 171	1.20 117	0.28 171	0.11 3	0.47 148	0.19 86	0.44 74	0.44 145	0.38 198	0.31 148	0.23 90	0.17 47	0.29 56	0.19 40	0.10 189	0.06 23	0.15 419	0.12 284	0.16 217	0.07 9
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GLC_STEREO	0.28 74	0.27 107	1.36 147	0.28 171	0.12 9	0.41 92	0.20 107	0.37 25	0.38 78	0.26 131	0.30 135	0.25 120	0.19 92	0.33 97	0.24 145	0.09 86	0.11 308	0.12 294	0.10 178	0.13 134	0.09 63

CREStereo	0.28 74	0.30 157	1.33 140	0.19 2	0.13 26	0.55 241	0.17 59	0.48 111	0.46 172	0.27 143	0.33 164	0.24 107	0.21 113	0.31 72	0.21 87	0.11 266	0.07 48	0.08 42	0.05 1	0.10 66	0.07 9
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
fffft	0.29 85	0.21 27	1.10 99	0.24 71	0.15 68	0.42 105	0.24 228	0.42 58	0.38 78	0.21 52	0.18 31	0.20 67	0.16 38	0.44 185	0.70 438	0.07 23	0.06 23	0.10 162	0.08 103	0.28 419	0.20 360
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.29 85	0.26 99	1.03 89	0.25 90	0.14 43	0.46 141	0.22 159	0.36 22	0.38 78	0.23 85	0.23 69	0.21 78	0.18 71	0.45 200	0.60 412	0.07 23	0.06 23	0.10 162	0.08 103	0.20 304	0.20 360

tt45	0.29 85	0.24 74	1.06 94	0.25 90	0.17 124	0.55 241	0.22 159	0.41 51	0.35 42	0.24 94	0.25 86	0.25 120	0.18 71	0.64 298	0.34 271	0.08 41	0.07 48	0.10 162	0.08 103	0.21 320	0.11 117

999	0.29 85	0.25 82	1.05 92	0.26 122	0.18 164	0.49 168	0.23 193	0.38 30	0.37 73	0.20 42	0.32 155	0.23 90	0.18 71	0.73 333	0.36 286	0.08 41	0.07 48	0.09 104	0.08 103	0.24 368	0.10 93

Pointernet	0.29 85	0.25 82	1.49 179	0.24 71	0.20 212	0.47 148	0.15 33	0.62 218	0.47 191	0.22 63	0.29 121	0.26 134	0.20 104	0.28 42	0.20 67	0.10 189	0.07 48	0.07 1	0.12 284	0.10 66	0.07 9

IGEV-Stereo+	0.29 85	0.29 143	0.86 71	0.25 90	0.34 422	0.30 20	0.14 20	0.32 10	0.53 244	0.18 28	0.12 8	0.18 58	0.19 92	0.49 238	0.17 20	0.09 86	0.08 138	0.08 42	0.20 452	0.46 543	0.59 560

MaDis-Stereo	0.29 85	0.54 329	1.44 165	0.24 71	0.29 358	0.29 17	0.16 48	0.45 84	0.37 73	0.19 34	0.21 48	0.28 158	0.22 123	0.30 66	0.29 206	0.10 189	0.09 216	0.10 162	0.08 103	0.11 89	0.11 117

LoS_RVC	0.29 85	0.33 188	1.19 113	0.25 90	0.34 422	0.43 110	0.22 159	0.42 58	0.32 21	0.22 63	0.33 164	0.23 90	0.24 151	0.31 72	0.21 87	0.07 23	0.07 48	0.07 1	0.05 1	0.10 66	0.31 483

Selective-IGEV	0.29 85	0.23 61	1.28 131	0.27 143	0.30 373	0.35 48	0.20 107	0.56 177	0.38 78	0.21 52	0.30 135	0.22 81	0.18 71	0.37 139	0.18 22	0.07 23	0.06 23	0.08 42	0.15 370	0.16 217	0.29 464

EGLCR-Stereo	0.29 85	0.27 107	0.97 86	0.30 223	0.19 197	0.56 257	0.17 59	0.68 252	0.36 64	0.30 159	0.18 31	0.27 148	0.17 47	0.38 147	0.19 40	0.09 86	0.07 48	0.10 162	0.08 103	0.10 66	0.35 503

castereo	0.30 95	0.44 282	0.81 65	0.24 71	0.29 358	0.41 92	0.27 297	0.72 271	0.45 161	0.22 63	0.30 135	0.24 107	0.31 255	0.25 14	0.21 87	0.09 86	0.07 48	0.08 42	0.31 517	0.12 100	0.09 63

WCG-NET	0.30 95	0.42 266	1.26 127	0.24 71	0.12 9	0.43 110	0.24 228	0.40 41	0.56 275	0.35 181	0.37 186	0.26 134	0.24 151	0.29 56	0.19 40	0.08 41	0.12 339	0.08 42	0.07 67	0.22 337	0.10 93

Occ-G	0.30 95	0.30 157	1.33 140	0.23 50	0.15 68	0.36 56	0.25 250	0.43 66	0.31 16	0.26 131	0.35 178	0.46 286	0.22 123	0.30 66	0.25 160	0.09 86	0.07 48	0.09 104	0.16 390	0.31 443	0.08 39

AIO-Stereo	0.30 95	0.27 107	1.25 125	0.27 143	0.24 287	0.37 60	0.20 107	0.52 147	0.36 64	0.21 52	0.30 135	0.23 90	0.14 16	0.31 72	0.20 67	0.08 41	0.07 48	0.09 104	0.38 546	0.19 288	0.31 483

UniTT-Stereo	0.30 95	0.36 221	1.68 211	0.27 143	0.24 287	0.29 17	0.18 76	0.33 12	0.34 35	0.26 131	0.37 186	0.18 58	0.18 71	0.31 72	0.27 182	0.10 189	0.08 138	0.08 42	0.07 67	0.25 382	0.08 39

CES	0.30 95	0.27 107	1.09 97	0.23 50	0.50 518	0.40 85	0.20 107	0.46 87	0.44 145	0.22 63	0.28 115	0.26 134	0.19 92	0.33 97	0.21 87	0.09 86	0.07 48	0.08 42	0.05 1	0.15 181	0.49 548

ProNet	0.30 95	0.54 329	1.29 132	0.25 90	0.15 68	0.47 148	0.25 250	0.48 111	0.39 91	0.21 52	0.23 69	0.22 81	0.20 104	0.44 185	0.19 40	0.08 41	0.08 138	0.10 162	0.08 103	0.23 351	0.12 158

CroCo-Stereo	0.30 95	0.45 290	1.08 95	0.31 250	0.17 124	0.19 3	0.21 132	0.73 283	0.50 212	0.21 52	0.24 79	0.55 331	0.22 123	0.27 31	0.26 172	0.09 86	0.08 138	0.08 42	0.07 67	0.12 100	0.09 63
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
Wave_Phase_stereo	0.31 103	0.33 188	1.34 143	0.23 50	0.29 358	0.98 535	0.20 107	0.49 118	0.35 42	0.22 63	0.17 22	0.20 67	0.14 16	0.28 42	0.25 160	0.07 23	0.07 48	0.16 438	0.21 458	0.12 100	0.11 117

xyz-stereo-finetune	0.31 103	0.46 293	0.79 63	0.21 14	0.12 9	0.53 219	0.25 250	0.52 147	0.54 257	0.28 148	0.32 155	0.29 168	0.23 140	0.59 281	0.55 391	0.08 41	0.07 48	0.10 162	0.08 103	0.13 134	0.08 39

rvit_0105_6	0.31 103	0.29 143	1.00 88	0.31 250	0.18 164	0.35 48	0.25 250	0.51 133	0.61 319	0.25 113	0.28 115	0.32 185	0.25 167	0.39 153	0.25 160	0.18 467	0.16 427	0.15 419	0.13 317	0.14 161	0.13 195

rvit_stereo_ft	0.31 103	0.61 355	1.18 111	0.32 279	0.21 226	0.28 13	0.27 297	0.55 171	0.48 195	0.23 85	0.27 107	0.28 158	0.26 183	0.32 84	0.25 160	0.13 356	0.09 216	0.11 233	0.11 244	0.13 134	0.14 218

CAS++	0.31 103	0.33 188	1.43 163	0.25 90	0.17 124	0.31 25	0.20 107	0.78 337	0.41 116	0.30 159	0.30 135	0.21 78	0.16 38	0.33 97	0.18 22	0.15 419	0.12 339	0.13 354	0.10 178	0.15 181	0.11 117
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
LoS	0.31 103	0.30 157	1.52 185	0.23 50	0.13 26	0.54 226	0.20 107	0.48 111	0.49 202	0.25 113	0.28 115	0.37 207	0.24 151	0.38 147	0.23 120	0.10 189	0.08 138	0.08 42	0.05 1	0.15 181	0.07 9
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
PMTNet	0.31 103	0.35 212	1.30 135	0.20 5	0.14 43	0.57 275	0.25 250	0.46 87	0.42 130	0.27 143	0.32 155	0.27 148	0.24 151	0.39 153	0.23 120	0.43 559	0.07 48	0.08 42	0.05 1	0.18 267	0.07 9

DA	0.32 110	0.26 99	0.89 75	0.29 202	0.25 305	0.63 378	0.22 159	0.60 210	0.39 91	0.23 85	0.30 135	0.24 107	0.26 183	0.60 287	0.18 22	0.10 189	0.12 339	0.09 104	0.07 67	0.10 66	0.52 551

GGEV	0.32 110	0.26 99	0.89 75	0.29 202	0.25 305	0.63 378	0.22 159	0.60 210	0.39 91	0.23 85	0.30 135	0.24 107	0.26 183	0.60 287	0.18 22	0.10 189	0.12 339	0.09 104	0.07 67	0.10 66	0.52 551

WCG-NET（raft）	0.32 110	0.53 323	1.21 119	0.23 50	0.12 9	0.44 117	0.24 228	0.40 41	0.50 212	0.35 181	0.35 178	0.47 294	0.25 167	0.35 115	0.20 67	0.08 41	0.29 535	0.08 42	0.07 67	0.22 337	0.11 117

MGS-Stereo	0.32 110	0.34 203	1.70 216	0.25 90	0.14 43	0.40 85	0.22 159	0.38 30	0.43 141	0.24 94	0.51 289	0.25 120	0.18 71	0.31 72	0.20 67	0.09 86	0.08 138	0.09 104	0.08 103	0.47 544	0.08 39

ff7	0.32 110	0.52 318	1.38 152	0.25 90	0.16 95	0.56 257	0.23 193	0.46 87	0.41 116	0.24 94	0.23 69	0.20 67	0.23 140	0.48 227	0.19 40	0.09 86	0.08 138	0.10 162	0.18 422	0.23 351	0.22 387

ffff	0.32 110	0.52 318	1.38 152	0.25 90	0.16 95	0.56 257	0.23 193	0.46 87	0.41 116	0.24 94	0.23 69	0.20 67	0.23 140	0.48 227	0.19 40	0.09 86	0.08 138	0.10 162	0.18 422	0.23 351	0.22 387

11t	0.32 110	0.52 318	1.38 152	0.25 90	0.16 95	0.56 257	0.23 193	0.46 87	0.41 116	0.24 94	0.23 69	0.20 67	0.23 140	0.48 227	0.19 40	0.09 86	0.08 138	0.10 162	0.18 422	0.23 351	0.22 387

MC-Stereo	0.32 110	0.31 171	1.46 169	0.31 250	0.15 68	0.53 219	0.19 86	0.44 74	0.35 42	0.36 186	0.38 196	0.27 148	0.27 204	0.42 172	0.19 40	0.09 86	0.13 363	0.09 104	0.16 390	0.20 304	0.13 195

ccc-4	0.32 110	0.52 318	1.38 152	0.25 90	0.16 95	0.56 257	0.23 193	0.46 87	0.41 116	0.24 94	0.23 69	0.20 67	0.23 140	0.48 227	0.19 40	0.09 86	0.08 138	0.10 162	0.18 422	0.23 351	0.22 387

SCV_C0	0.33 119	0.43 271	1.42 162	0.25 90	0.16 95	0.35 48	0.20 107	0.68 252	0.44 145	0.24 94	0.27 107	0.29 168	0.20 104	0.58 275	0.18 22	0.09 86	0.08 138	0.08 42	0.30 510	0.26 403	0.17 306

11t1	0.33 119	0.19 8	1.41 158	0.33 303	0.16 95	0.48 158	0.21 132	0.67 248	0.48 195	0.40 206	0.34 173	0.32 185	0.33 268	0.42 172	0.27 182	0.11 266	0.12 339	0.10 162	0.08 103	0.13 134	0.14 218

IGEVStereo-DCA	0.33 119	0.34 203	1.38 152	0.27 143	0.16 95	0.45 123	0.23 193	0.46 87	0.41 116	0.24 94	0.21 48	0.26 134	0.25 167	0.64 298	0.52 380	0.09 86	0.07 48	0.10 162	0.18 422	0.16 217	0.22 387

AEACV	0.33 119	0.24 74	1.44 165	0.28 171	0.35 435	0.47 148	0.21 132	0.43 66	0.28 12	0.26 131	0.25 86	0.22 81	0.38 304	0.30 66	0.18 22	0.09 86	0.35 547	0.09 104	0.36 542	0.23 351	0.25 434

CroCo-Stereo Lap2	0.33 119	0.61 355	1.47 173	0.32 279	0.38 462	0.23 6	0.22 159	0.58 188	0.46 172	0.22 63	0.27 107	0.29 168	0.23 140	0.32 84	0.26 172	0.09 86	0.09 216	0.10 162	0.08 103	0.21 320	0.14 218

CREStereo++_RVC	0.33 119	0.29 143	1.74 230	0.24 71	0.16 95	0.54 226	0.15 33	0.40 41	0.55 264	0.37 190	0.51 289	0.24 107	0.19 92	0.27 31	0.26 172	0.09 86	0.06 23	0.08 42	0.30 510	0.08 28	0.06 1
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
TANstereo	0.33 119	0.49 308	1.75 236	0.23 50	0.12 9	0.54 226	0.16 48	0.40 41	0.45 161	0.45 241	0.51 289	0.26 134	0.22 123	0.29 56	0.20 67	0.10 189	0.10 259	0.08 42	0.06 14	0.08 28	0.11 117

sCroCo_RVC	0.33 119	0.32 179	1.89 322	0.34 334	0.27 337	0.30 20	0.22 159	0.48 111	0.44 145	0.22 63	0.33 164	0.25 120	0.25 167	0.32 84	0.24 145	0.14 399	0.16 427	0.12 294	0.12 284	0.15 181	0.13 195

RAFT-Stereo-weight	0.34 127	0.29 143	1.43 163	0.28 171	0.28 350	0.55 241	0.22 159	0.78 337	0.48 195	0.46 249	0.38 196	0.36 205	0.17 47	0.33 97	0.23 120	0.09 86	0.08 138	0.09 104	0.07 67	0.09 49	0.09 63

IGEV++	0.34 127	0.43 271	1.32 138	0.31 250	0.14 43	0.32 31	0.21 132	0.70 263	0.34 35	0.22 63	0.28 115	0.22 81	0.27 204	0.35 115	0.27 182	0.09 86	0.39 562	0.08 42	0.15 370	0.25 382	0.45 541

MyStereo07	0.34 127	0.40 251	1.46 169	0.29 202	0.23 273	0.60 322	0.31 361	0.53 156	0.42 130	0.25 113	0.25 86	0.20 67	0.26 183	0.57 271	0.19 40	0.09 86	0.18 458	0.12 294	0.11 244	0.16 217	0.19 342

MIF-Stereo (partial)	0.34 127	0.41 258	1.93 339	0.26 122	0.24 287	0.32 31	0.17 59	0.53 156	0.42 130	0.25 113	0.37 186	0.25 120	0.26 183	0.44 185	0.31 238	0.11 266	0.08 138	0.12 294	0.10 178	0.19 288	0.14 218

GCAP-Stereo	0.34 127	0.89 476	1.76 244	0.26 122	0.12 9	0.52 210	0.14 20	0.49 118	0.38 78	0.29 154	0.30 135	0.29 168	0.22 123	0.30 66	0.20 67	0.09 86	0.17 447	0.09 104	0.07 67	0.21 320	0.11 117

anonymousdsp2	0.34 127	0.24 74	1.16 108	0.28 171	0.15 68	0.57 275	0.23 193	0.79 352	0.47 191	0.38 198	0.37 186	0.40 230	0.25 167	0.47 220	0.21 87	0.09 86	0.07 48	0.10 162	0.13 317	0.19 288	0.27 451

anonymousdsp	0.34 127	0.53 323	1.47 173	0.25 90	0.16 95	0.56 257	0.23 193	0.49 118	0.40 104	0.25 113	0.24 79	0.22 81	0.24 151	0.55 267	0.19 40	0.09 86	0.11 308	0.10 162	0.18 422	0.24 368	0.29 464

knoymous	0.34 127	0.25 82	1.75 236	0.24 71	0.18 164	0.45 123	0.24 228	0.57 182	0.38 78	0.41 214	0.39 205	0.55 331	0.25 167	0.38 147	0.23 120	0.11 266	0.08 138	0.12 294	0.07 67	0.13 134	0.12 158

RCA-Stereo	0.34 127	0.32 179	1.30 135	0.26 122	0.14 43	0.58 292	0.23 193	0.78 337	0.62 337	0.40 206	0.44 229	0.28 158	0.35 278	0.29 56	0.20 67	0.09 86	0.10 259	0.09 104	0.07 67	0.19 288	0.08 39

IGEV-Stereo	0.34 127	0.54 329	1.47 173	0.25 90	0.16 95	0.56 257	0.23 193	0.49 118	0.40 104	0.25 113	0.24 79	0.22 81	0.24 151	0.54 263	0.19 40	0.09 86	0.10 259	0.10 162	0.18 422	0.24 368	0.29 464
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
XX-TBD	0.34 127	0.77 430	1.75 236	0.34 334	0.13 26	0.51 191	0.17 59	0.43 66	0.50 212	0.37 190	0.49 276	0.23 90	0.18 71	0.28 42	0.24 145	0.10 189	0.07 48	0.08 42	0.06 14	0.09 49	0.07 9

GEAStereo	0.35 138	0.32 179	1.17 109	0.53 513	0.60 545	0.55 241	0.21 132	0.40 41	0.27 8	0.20 42	0.22 60	0.16 38	0.18 71	0.44 185	0.16 6	0.11 266	0.37 551	0.08 42	0.06 14	0.33 461	0.71 570

GASTEREO	0.35 138	0.72 408	1.15 105	0.56 527	0.20 212	0.52 210	0.22 159	0.56 177	0.40 104	0.30 159	0.31 148	0.16 38	0.31 255	0.35 115	0.26 172	0.09 86	0.14 383	0.08 42	0.28 497	0.14 161	0.20 360

MSCF	0.35 138	0.72 408	1.15 105	0.58 533	0.21 226	0.50 180	0.22 159	0.56 177	0.38 78	0.29 154	0.29 121	0.17 47	0.30 246	0.35 115	0.26 172	0.09 86	0.12 339	0.08 42	0.29 501	0.15 181	0.21 372

xyz-stereo-finetune2	0.35 138	0.45 290	1.04 91	0.21 14	0.12 9	0.58 292	0.23 193	0.50 125	0.45 161	0.31 164	0.46 241	0.30 176	0.41 337	0.81 352	0.51 377	0.08 41	0.07 48	0.11 233	0.09 139	0.12 100	0.09 63

SCV	0.35 138	0.59 349	1.37 150	0.34 334	0.22 253	0.28 13	0.23 193	0.72 271	0.35 42	0.19 34	0.30 135	0.24 107	0.20 104	0.64 298	0.19 40	0.11 266	0.08 138	0.09 104	0.29 501	0.34 472	0.29 464

StereoAnything_RVC	0.35 138	1.25 561	1.82 291	0.20 5	0.12 9	0.26 9	0.15 33	0.43 66	0.37 73	0.14 4	0.10 2	0.11 1	0.19 92	0.46 209	0.14 1	0.11 266	0.09 216	0.08 42	0.05 1	0.76 575	0.18 326

rvit_0105_4	0.35 138	0.35 212	1.45 168	0.31 250	0.18 164	0.37 60	0.28 316	0.59 197	0.62 337	0.27 143	0.31 148	0.35 201	0.27 204	0.43 176	0.25 160	0.18 467	0.16 427	0.15 419	0.13 317	0.15 181	0.12 158

CAS	0.35 138	0.25 82	1.30 135	0.79 560	0.34 422	0.51 191	0.23 193	0.46 87	0.39 91	0.22 63	0.31 148	0.20 67	0.17 47	0.28 42	0.23 120	0.73 581	0.06 23	0.07 1	0.05 1	0.09 49	0.37 518

Selective-RAFT	0.35 138	0.26 99	1.48 176	0.31 250	0.15 68	0.61 341	0.19 86	0.60 210	0.54 257	0.28 148	0.29 121	0.40 230	0.33 268	0.50 245	0.27 182	0.10 189	0.07 48	0.09 104	0.35 533	0.19 288	0.08 39

x	0.35 138	0.20 14	1.36 147	0.33 303	0.17 124	0.47 148	0.24 228	0.75 299	0.54 257	0.40 206	0.40 208	0.42 250	0.34 276	0.45 200	0.32 251	0.11 266	0.14 383	0.11 233	0.09 139	0.12 100	0.14 218

GSStereo	0.36 148	0.32 179	1.17 109	0.34 334	0.60 545	0.55 241	0.21 132	0.62 218	0.41 116	0.22 63	0.22 60	0.17 47	0.18 71	0.44 185	0.16 6	0.10 189	0.16 427	0.08 42	0.11 244	0.33 461	0.84 580

gasm-f	0.36 148	0.34 203	1.13 101	0.53 513	0.44 496	0.54 226	0.27 297	0.40 41	0.27 8	0.20 42	0.33 164	0.16 38	0.22 123	0.36 128	0.25 160	0.11 266	0.37 551	0.08 42	0.06 14	0.38 507	0.71 570

FSD	0.36 148	0.41 258	0.91 78	0.34 334	0.29 358	0.35 48	0.33 392	0.44 74	0.46 172	0.32 173	0.32 155	0.37 207	0.32 263	0.35 115	0.32 251	0.28 541	0.27 531	0.31 541	0.30 510	0.31 443	0.29 464

rvit_0105_5	0.36 148	0.39 245	1.48 176	0.30 223	0.18 164	0.41 92	0.30 348	0.64 230	0.62 337	0.30 159	0.33 164	0.37 207	0.29 238	0.41 163	0.28 192	0.18 467	0.16 427	0.15 419	0.15 370	0.15 181	0.14 218

MoCha-V2	0.36 148	0.32 179	1.41 158	0.36 369	0.31 392	0.35 48	0.19 86	0.57 182	0.39 91	0.30 159	0.32 155	0.28 158	0.27 204	0.47 220	0.24 145	0.08 41	0.56 579	0.08 42	0.38 546	0.18 267	0.12 158

s12784h	0.36 148	0.28 133	1.58 193	0.23 50	0.11 3	0.62 361	0.24 228	0.79 352	0.64 357	0.44 230	0.52 303	0.28 158	0.26 183	0.50 245	0.24 145	0.11 266	0.06 23	0.09 104	0.06 14	0.16 217	0.06 1

R-Stereo Train	0.36 148	0.21 27	1.70 216	0.29 202	0.18 164	0.55 241	0.26 273	0.78 337	0.36 64	0.57 372	0.67 435	0.33 191	0.24 151	0.32 84	0.23 120	0.10 189	0.08 138	0.09 104	0.07 67	0.09 49	0.12 158

RAFT-Stereo	0.36 148	0.21 27	1.70 216	0.29 202	0.18 164	0.55 241	0.26 273	0.78 337	0.36 64	0.57 372	0.67 435	0.33 191	0.24 151	0.32 84	0.23 120	0.10 189	0.08 138	0.09 104	0.07 67	0.09 49	0.12 158
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DDF-Stereo	0.37 156	0.27 107	0.79 63	0.39 419	0.29 358	0.38 71	0.21 132	0.47 103	0.51 219	0.32 173	0.17 22	0.79 471	0.23 140	0.64 298	1.04 495	0.11 266	0.07 48	0.09 104	0.12 284	0.35 484	0.15 257

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 156	0.37 224	1.21 119	0.26 122	0.18 164	0.73 458	0.18 76	0.53 156	0.41 116	0.35 181	0.30 135	0.58 356	0.22 123	0.33 97	0.95 476	0.09 86	0.07 48	0.09 104	0.35 533	0.13 134	0.15 257

GREAT-IGEV	0.37 156	0.28 133	1.48 176	0.25 90	0.38 462	0.46 141	0.18 76	0.33 12	0.34 35	0.15 6	0.29 121	0.15 32	0.17 47	0.36 128	0.23 120	0.07 23	0.76 598	0.07 1	0.26 489	0.21 320	1.03 598
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
tg	0.37 156	0.55 338	1.35 146	0.28 171	0.16 95	0.57 275	0.18 76	0.57 182	0.49 202	0.37 190	0.44 229	0.38 215	0.24 151	0.46 209	0.24 145	0.09 86	0.08 138	0.11 233	0.11 244	0.43 533	0.36 511

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 156	1.34 573	1.24 124	0.23 50	0.12 9	0.33 35	0.20 107	0.40 41	0.33 29	0.25 113	0.21 48	0.16 38	0.14 16	0.27 31	0.63 419	0.55 571	0.06 23	0.11 233	0.13 317	0.25 382	0.49 548

plain	0.37 156	0.47 302	2.15 403	0.27 143	0.19 197	0.33 35	0.20 107	0.58 188	0.46 172	0.23 85	0.37 186	0.23 90	0.25 167	0.45 200	0.28 192	0.11 266	0.08 138	0.13 354	0.09 139	0.42 531	0.12 158

riskmin	0.37 156	0.22 43	1.74 230	0.32 279	0.20 212	0.48 158	0.20 107	0.66 239	0.46 172	0.36 186	0.34 173	0.69 419	0.45 378	0.39 153	0.27 182	0.11 266	0.08 138	0.12 294	0.08 103	0.13 134	0.16 287

AnonymousM	0.37 156	0.44 282	1.50 182	0.25 90	0.15 68	0.52 210	0.23 193	0.60 210	0.42 130	0.42 219	0.32 155	0.30 176	0.25 167	0.34 109	0.23 120	0.11 266	0.09 216	0.71 580	0.36 542	0.12 100	0.07 9

iRaftStereo_RVC	0.37 156	0.53 323	1.41 158	0.28 171	0.15 68	0.52 210	0.20 107	0.54 167	0.46 172	0.37 190	0.43 218	0.41 236	0.23 140	0.36 128	0.26 172	0.09 86	0.15 409	0.12 294	0.11 244	0.41 525	0.37 518

DIP-Stereo	0.37 156	0.34 203	1.50 182	0.27 143	0.18 164	0.63 378	0.17 59	0.92 453	0.53 244	0.49 281	0.48 259	0.30 176	0.30 246	0.39 153	0.30 226	0.10 189	0.08 138	0.10 162	0.08 103	0.15 181	0.12 158
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MM-Stereo_test2	0.38 166	0.28 133	2.46 465	0.43 453	0.15 68	0.50 180	0.25 250	0.47 103	0.38 78	0.33 177	0.26 97	0.23 90	0.22 123	0.34 109	0.29 206	0.08 41	0.09 216	0.09 104	0.10 178	0.36 492	0.22 387

HART	0.38 166	0.53 323	1.66 207	0.26 122	0.15 68	0.30 20	0.19 86	0.67 248	0.46 172	0.29 154	0.52 303	0.38 215	0.16 38	0.41 163	0.20 67	0.08 41	0.68 591	0.09 104	0.07 67	0.34 472	0.21 372

mmm	0.38 166	0.21 27	1.18 111	0.35 350	0.17 124	0.49 168	0.26 273	0.78 337	0.52 226	0.50 288	0.57 356	0.41 236	0.37 297	0.71 330	0.31 238	0.11 266	0.13 363	0.14 389	0.13 317	0.15 181	0.14 218

Any-RAFT	0.38 166	0.25 82	1.89 322	0.27 143	0.17 124	0.68 430	0.21 132	0.78 337	0.53 244	0.43 224	0.43 218	0.54 328	0.30 246	0.41 163	0.20 67	0.10 189	0.12 339	0.08 42	0.06 14	0.10 66	0.09 63

qqq	0.38 166	0.21 27	1.34 143	0.28 171	0.15 68	0.45 123	0.26 273	0.76 311	0.52 226	0.39 204	0.41 212	0.46 286	0.36 284	0.96 367	0.30 226	0.11 266	0.14 383	0.12 294	0.12 284	0.12 100	0.14 218

PSM-adaLoss	0.38 166	0.27 107	1.78 257	0.44 460	0.17 124	0.60 322	0.29 340	0.51 133	0.52 226	0.47 251	0.43 218	0.44 265	0.28 221	0.47 220	0.28 192	0.12 326	0.08 138	0.12 294	0.10 178	0.17 240	0.12 158

ROB_FTStereo_v2	0.38 166	0.27 107	1.78 257	0.44 460	0.17 124	0.61 341	0.28 316	0.51 133	0.52 226	0.47 251	0.43 218	0.44 265	0.28 221	0.47 220	0.28 192	0.12 326	0.08 138	0.12 294	0.10 178	0.17 240	0.12 158

ROB_FTStereo	0.38 166	0.27 107	1.78 257	0.44 460	0.17 124	0.61 341	0.26 273	0.51 133	0.52 226	0.47 251	0.43 218	0.43 254	0.28 221	0.49 238	0.28 192	0.12 326	0.08 138	0.12 294	0.10 178	0.17 240	0.12 158

HUI-Stereo	0.38 166	0.27 107	1.79 278	0.44 460	0.17 124	0.61 341	0.28 316	0.51 133	0.52 226	0.47 251	0.43 218	0.44 265	0.28 221	0.45 200	0.28 192	0.12 326	0.08 138	0.12 294	0.10 178	0.17 240	0.12 158

RAFT-IKP	0.38 166	0.27 107	1.79 278	0.44 460	0.16 95	0.60 322	0.28 316	0.51 133	0.52 226	0.47 251	0.43 218	0.43 254	0.28 221	0.50 245	0.28 192	0.12 326	0.08 138	0.12 294	0.10 178	0.17 240	0.12 158

raftrobust	0.38 166	0.68 395	1.54 187	0.32 279	0.46 511	0.52 210	0.21 132	0.56 177	0.42 130	0.52 310	0.35 178	0.31 179	0.33 268	0.37 139	0.30 226	0.10 189	0.11 308	0.08 42	0.07 67	0.21 320	0.19 342

sAnonymous2	0.38 166	0.62 361	2.15 403	0.31 250	0.24 287	0.34 43	0.27 297	0.53 156	0.46 172	0.24 94	0.29 121	0.23 90	0.28 221	0.28 42	0.22 109	0.12 326	0.09 216	0.11 233	0.13 317	0.38 507	0.35 503

CroCo_RVC	0.38 166	0.62 361	2.15 403	0.31 250	0.24 287	0.34 43	0.27 297	0.53 156	0.46 172	0.24 94	0.29 121	0.23 90	0.28 221	0.28 42	0.22 109	0.12 326	0.09 216	0.11 233	0.13 317	0.38 507	0.35 503

GMStereo	0.38 166	0.99 517	1.91 333	0.27 143	0.16 95	0.39 75	0.23 193	0.47 103	0.62 337	0.38 198	0.34 173	0.25 120	0.25 167	0.39 153	0.29 206	0.14 399	0.08 138	0.10 162	0.12 284	0.15 181	0.11 117
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
Gwc-CoAtRS	0.38 166	0.33 188	1.92 336	0.27 143	0.41 486	0.48 158	0.19 86	0.59 197	0.46 172	0.43 224	0.39 205	0.57 349	0.26 183	0.32 84	0.26 172	0.09 86	0.09 216	0.09 104	0.31 517	0.11 89	0.09 63

NLSM1	0.39 181	0.24 74	0.56 17	0.27 143	0.40 478	0.49 168	0.21 132	1.44 578	1.64 582	0.25 113	0.33 164	0.25 120	0.26 183	0.40 158	0.32 251	0.10 189	0.10 259	0.11 233	0.10 178	0.22 337	0.13 195

AIO_test	0.39 181	0.37 224	1.19 113	0.73 553	0.67 554	0.35 48	0.25 250	0.47 103	0.34 35	0.34 179	0.22 60	0.33 191	0.17 47	1.31 407	0.19 40	0.11 266	0.15 409	0.08 42	0.21 458	0.15 181	0.23 411

rvit_0105_3	0.39 181	0.47 302	1.46 169	0.33 303	0.19 197	0.45 123	0.35 405	0.69 255	0.65 370	0.37 190	0.37 186	0.40 230	0.31 255	0.44 185	0.30 226	0.18 467	0.17 447	0.17 459	0.18 422	0.15 181	0.15 257

CASS	0.39 181	0.30 157	1.61 200	0.32 279	0.17 124	0.53 219	0.24 228	0.70 263	0.49 202	0.59 404	0.54 326	0.40 230	0.40 326	0.41 163	0.30 226	0.17 455	0.10 259	0.14 389	0.11 244	0.18 267	0.17 306
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Patchmatch Stereo++	0.39 181	0.27 107	1.78 257	0.44 460	0.16 95	0.61 341	0.27 297	0.51 133	0.52 226	0.47 251	0.43 218	0.43 254	0.28 221	0.54 263	0.28 192	0.12 326	0.08 138	0.12 294	0.10 178	0.17 240	0.12 158
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
iGMRVC	0.39 181	0.27 107	1.78 257	0.44 460	0.17 124	0.61 341	0.27 297	0.51 133	0.52 226	0.47 251	0.43 218	0.44 265	0.28 221	0.55 267	0.28 192	0.12 326	0.08 138	0.12 294	0.10 178	0.17 240	0.12 158

iRAFT	0.39 181	0.27 107	1.78 257	0.44 460	0.16 95	0.61 341	0.27 297	0.51 133	0.52 226	0.47 251	0.43 218	0.43 254	0.28 221	0.54 263	0.28 192	0.12 326	0.08 138	0.12 294	0.10 178	0.17 240	0.12 158

MM-Stereo_test3	0.40 188	0.58 347	1.75 236	0.36 369	0.30 373	0.45 123	0.30 348	0.72 271	0.59 297	0.31 164	0.43 218	0.32 185	0.23 140	0.35 115	0.29 206	0.10 189	0.20 483	0.10 162	0.08 103	0.40 522	0.11 117

rvit_stereo_0075_2	0.40 188	0.40 251	1.88 315	0.33 303	0.32 400	0.41 92	0.22 159	0.58 188	0.53 244	0.38 198	0.51 289	0.40 230	0.27 204	0.44 185	0.29 206	0.20 492	0.15 409	0.22 505	0.15 370	0.18 267	0.23 411

test_sample1	0.40 188	0.18 5	1.19 113	0.31 250	0.18 164	0.48 158	0.23 193	0.78 337	0.49 202	0.44 230	0.44 229	0.45 274	0.41 337	1.39 415	0.33 264	0.11 266	0.09 216	0.10 162	0.09 139	0.12 100	0.13 195

H2IRNET	0.40 188	0.61 355	1.90 327	0.29 202	0.17 124	0.54 226	0.18 76	0.52 147	0.50 212	0.27 143	0.56 348	0.47 294	0.35 278	0.46 209	0.33 264	0.10 189	0.07 48	0.12 294	0.14 345	0.32 452	0.12 158

DCANet-4	0.40 188	0.27 107	2.21 414	0.25 90	0.14 43	0.51 191	0.22 159	0.77 322	0.72 435	0.54 334	0.47 247	0.28 158	0.37 297	0.37 139	0.34 271	0.09 86	0.07 48	0.08 42	0.07 67	0.08 28	0.22 387

test_4	0.40 188	0.37 224	2.01 370	0.29 202	0.21 226	0.50 180	0.28 316	0.47 103	0.39 91	0.42 219	0.76 481	0.38 215	0.22 123	0.52 253	0.33 264	0.08 41	0.07 48	0.11 233	0.15 370	0.28 419	0.07 9

cross-raft	0.40 188	0.27 107	2.22 418	0.30 223	0.17 124	0.49 168	0.35 405	0.71 266	0.39 91	0.43 224	0.45 233	0.64 384	0.25 167	0.32 84	0.25 160	0.08 41	0.08 138	0.09 104	0.23 472	0.11 89	0.14 218

FE-Mocha	0.41 195	0.31 171	1.44 165	0.28 171	0.33 413	0.41 92	0.17 59	0.69 255	0.45 161	0.44 230	0.50 284	0.41 236	0.45 378	0.36 128	1.17 514	0.10 189	0.08 138	0.11 233	0.21 458	0.13 134	0.13 195

MM-Stereo_test1	0.41 195	0.39 245	2.29 433	0.38 409	0.26 323	0.44 117	0.28 316	0.63 226	0.51 219	0.40 206	0.32 155	0.26 134	0.26 183	0.46 209	0.22 109	0.09 86	0.21 492	0.10 162	0.09 139	0.39 517	0.15 257

HI	0.41 195	0.63 372	1.72 223	0.27 143	0.21 226	0.45 123	0.19 86	0.55 171	0.41 116	0.57 372	0.59 365	0.65 389	0.45 378	0.45 200	0.39 310	0.08 41	0.09 216	0.10 162	0.11 244	0.20 304	0.10 93

CoSv	0.41 195	0.63 372	1.72 223	0.27 143	0.21 226	0.45 123	0.19 86	0.55 171	0.41 116	0.57 372	0.59 365	0.65 389	0.45 378	0.45 200	0.39 310	0.08 41	0.09 216	0.10 162	0.11 244	0.20 304	0.10 93

AIO_rvc	0.41 195	0.64 376	1.29 132	0.58 533	0.39 468	0.37 60	0.24 228	0.50 125	0.43 141	0.28 148	0.23 69	0.25 120	0.16 38	0.99 370	0.19 40	0.10 189	0.16 427	0.08 42	0.11 244	0.25 382	0.85 582

test_sample2	0.41 195	0.19 8	1.23 122	0.31 250	0.17 124	0.51 191	0.27 297	0.81 360	0.55 264	0.44 230	0.45 233	0.46 286	0.38 304	1.51 437	0.30 226	0.12 326	0.09 216	0.11 233	0.10 178	0.14 161	0.14 218

gcap-zeroshot	0.41 195	0.62 361	1.78 257	0.31 250	0.32 400	0.69 436	0.21 132	0.74 288	0.52 226	0.43 224	0.35 178	0.62 372	0.24 151	0.41 163	0.24 145	0.09 86	0.16 427	0.09 104	0.31 517	0.08 28	0.09 63

GMStereo_Zeroshot	0.41 195	0.36 221	1.54 187	0.41 437	0.19 197	0.52 210	0.19 86	0.59 197	0.52 226	0.57 372	0.59 365	0.63 375	0.29 238	0.58 275	0.33 264	0.15 419	0.09 216	0.16 438	0.09 139	0.24 368	0.12 158

MIM_Stereo	0.41 195	0.60 351	1.88 315	0.31 250	0.21 226	0.50 180	0.19 86	0.64 230	0.44 145	0.43 224	0.53 314	0.43 254	0.27 204	0.51 249	0.28 192	0.08 41	0.14 383	0.11 233	0.10 178	0.26 403	0.26 444

LL-Strereo2	0.41 195	0.90 480	1.83 295	0.44 460	0.24 287	0.54 226	0.27 297	0.58 188	0.45 161	0.41 214	0.33 164	0.44 265	0.21 113	0.44 185	0.34 271	0.09 86	0.08 138	0.16 438	0.14 345	0.17 240	0.17 306

BUS	0.41 195	0.27 107	1.13 101	0.30 223	0.21 226	0.91 526	0.23 193	1.00 522	0.61 319	0.63 444	0.53 314	0.66 396	0.30 246	0.43 176	0.32 251	0.13 356	0.10 259	0.14 389	0.12 284	0.12 100	0.11 117

BSDual-CNN	0.41 195	0.27 107	1.13 101	0.30 223	0.21 226	0.76 474	0.31 361	1.00 522	0.61 319	0.63 444	0.53 314	0.63 375	0.37 297	0.43 176	0.38 299	0.13 356	0.10 259	0.14 389	0.12 284	0.12 100	0.11 117

psmg	0.41 195	0.27 107	1.13 101	0.27 143	0.21 226	0.75 470	0.36 412	0.90 432	0.61 319	0.59 404	0.59 365	0.63 375	0.37 297	0.43 176	0.38 299	0.13 356	0.10 259	0.13 354	0.12 284	0.13 134	0.11 117

GMOStereo	0.41 195	0.62 361	1.78 257	0.28 171	0.36 444	0.51 191	0.31 361	0.53 156	0.44 145	0.57 372	0.48 259	0.41 236	0.27 204	0.28 42	0.23 120	0.08 41	0.38 555	0.13 354	0.11 244	0.34 472	0.11 117

error version	0.41 195	0.62 361	1.78 257	0.28 171	0.36 444	0.51 191	0.31 361	0.53 156	0.44 145	0.57 372	0.48 259	0.41 236	0.27 204	0.28 42	0.23 120	0.08 41	0.38 555	0.13 354	0.11 244	0.34 472	0.11 117

test-v	0.41 195	0.62 361	1.78 257	0.28 171	0.36 444	0.51 191	0.31 361	0.53 156	0.44 145	0.57 372	0.48 259	0.41 236	0.27 204	0.28 42	0.23 120	0.08 41	0.38 555	0.13 354	0.11 244	0.34 472	0.11 117

CRE-IMP	0.41 195	0.22 43	1.76 244	0.48 492	0.17 124	0.79 491	0.69 543	0.52 147	0.52 226	0.47 251	0.42 216	0.45 274	0.26 183	0.41 163	0.31 238	0.11 266	0.07 48	0.12 294	0.09 139	0.17 240	0.23 411

test-2	0.41 195	0.62 361	1.78 257	0.28 171	0.36 444	0.51 191	0.31 361	0.53 156	0.44 145	0.57 372	0.48 259	0.41 236	0.27 204	0.28 42	0.23 120	0.08 41	0.38 555	0.13 354	0.11 244	0.34 472	0.11 117

CFNet-RSSM	0.41 195	0.32 179	2.20 413	0.27 143	0.44 496	0.52 210	0.19 86	0.76 311	0.48 195	0.43 224	0.36 183	0.54 328	0.26 183	0.33 97	0.25 160	0.09 86	0.08 138	0.09 104	0.38 546	0.10 66	0.09 63

DMCA	0.41 195	0.52 318	1.26 127	0.31 250	0.24 287	0.59 310	0.26 273	0.77 322	0.63 349	0.58 390	0.48 259	0.57 349	0.35 278	0.40 158	0.50 372	0.14 399	0.10 259	0.14 389	0.10 178	0.15 181	0.15 257

WQFJA1	0.42 215	0.24 74	0.53 11	0.26 122	0.38 462	0.48 158	0.23 193	1.72 589	2.07 598	0.25 113	0.25 86	0.28 158	0.27 204	0.32 84	0.34 271	0.09 86	0.11 308	0.10 162	0.08 103	0.20 304	0.13 195

WQFJX	0.42 215	0.25 82	0.55 14	0.26 122	0.39 468	0.47 148	0.23 193	1.76 591	1.82 592	0.26 131	0.26 97	0.28 158	0.28 221	0.42 172	0.32 251	0.10 189	0.10 259	0.09 104	0.08 103	0.24 368	0.16 287

NLMM	0.42 215	0.24 74	0.53 11	0.26 122	0.38 462	0.48 158	0.23 193	1.72 589	2.06 597	0.25 113	0.25 86	0.28 158	0.27 204	0.32 84	0.34 271	0.09 86	0.11 308	0.10 162	0.08 103	0.20 304	0.13 195

AE-Stereo	0.42 215	0.29 143	1.65 203	0.43 453	0.47 513	0.56 257	0.23 193	0.86 401	0.46 172	0.31 164	0.41 212	0.43 254	0.24 151	0.34 109	0.24 145	0.09 86	0.48 575	0.11 233	0.45 560	0.22 337	0.19 342

ACVNet-DCA	0.42 215	0.64 376	2.07 381	0.35 350	0.14 43	0.76 474	0.25 250	0.76 311	0.52 226	0.31 164	0.38 196	0.24 107	0.38 304	0.69 323	0.19 40	0.10 189	0.24 509	0.11 233	0.09 139	0.12 100	0.14 218

dd	0.42 215	0.96 500	1.77 253	0.31 250	0.17 124	0.57 275	0.26 273	0.49 118	0.68 396	0.41 214	0.40 208	0.34 197	0.27 204	0.45 200	0.40 318	0.17 455	0.10 259	0.13 354	0.12 284	0.21 320	0.12 158

Anonymous3	0.42 215	0.35 212	2.09 387	0.33 303	0.24 287	0.72 451	0.31 361	0.74 288	0.55 264	0.35 181	0.40 208	0.33 191	0.29 238	0.44 185	0.28 192	0.18 467	0.18 458	0.13 354	0.13 317	0.17 240	0.17 306

DCANet	0.42 215	0.77 430	1.95 352	0.25 90	0.14 43	0.51 191	0.22 159	0.77 322	0.72 435	0.54 334	0.48 259	0.31 179	0.41 337	0.36 128	0.39 310	0.09 86	0.07 48	0.09 104	0.07 67	0.13 134	0.23 411

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 215	0.86 465	1.78 257	0.28 171	0.17 124	0.52 210	0.20 107	0.62 218	0.61 319	0.50 288	0.61 387	0.39 221	0.32 263	0.35 115	0.30 226	0.07 23	0.10 259	0.09 104	0.09 139	0.35 484	0.10 93

GCAP-BAT	0.43 224	0.31 171	1.82 291	0.25 90	0.26 323	0.65 405	0.23 193	0.48 111	0.37 73	0.67 467	0.82 494	0.44 265	0.24 151	0.48 227	0.87 468	0.09 86	0.13 363	0.09 104	0.22 468	0.08 28	0.09 63

fff	0.43 224	0.77 430	1.95 352	0.24 71	0.13 26	0.51 191	0.22 159	0.77 322	0.75 467	0.54 334	0.47 247	0.31 179	0.65 482	0.36 128	0.34 271	0.09 86	0.07 48	0.08 42	0.07 67	0.08 28	0.22 387

DisPM	0.43 224	0.33 188	1.78 257	0.57 531	0.18 164	0.59 310	0.63 532	0.53 156	0.61 319	0.60 414	0.53 314	0.38 215	0.26 183	0.75 337	0.29 206	0.12 326	0.07 48	0.12 294	0.11 244	0.11 89	0.14 218

IER	0.43 224	0.38 235	1.69 212	0.26 122	0.25 305	0.66 412	0.26 273	0.71 266	0.55 264	0.54 334	0.59 365	0.60 366	0.53 429	0.52 253	0.39 310	0.11 266	0.08 138	0.11 233	0.11 244	0.14 161	0.11 117

test-3	0.43 224	0.20 14	1.70 216	0.34 334	0.32 400	0.45 123	0.23 193	0.71 266	0.46 172	0.51 301	0.29 121	0.45 274	0.21 113	0.59 281	0.98 480	0.08 41	0.07 48	0.10 162	0.35 533	0.29 424	0.28 458

test_1	0.43 224	0.20 14	1.70 216	0.34 334	0.32 400	0.45 123	0.23 193	0.71 266	0.46 172	0.50 288	0.29 121	0.45 274	0.21 113	0.59 281	0.98 480	0.08 41	0.07 48	0.10 162	0.35 533	0.29 424	0.29 464

rafts_anoy	0.43 224	0.89 476	1.96 361	0.32 279	0.30 373	0.48 158	0.24 228	0.62 218	0.49 202	0.37 190	0.38 196	0.33 191	0.30 246	0.51 249	0.34 271	0.10 189	0.39 562	0.13 354	0.15 370	0.17 240	0.15 257

RALAANet	0.43 224	0.98 512	1.90 327	0.32 279	0.23 273	0.48 158	0.19 86	0.67 248	0.53 244	0.48 269	0.45 233	0.39 221	0.30 246	0.48 227	0.37 292	0.10 189	0.08 138	0.11 233	0.14 345	0.27 413	0.10 93

csc	0.43 224	0.77 430	1.95 352	0.24 71	0.13 26	0.51 191	0.22 159	0.77 322	0.75 467	0.54 334	0.47 247	0.31 179	0.65 482	0.36 128	0.34 271	0.09 86	0.07 48	0.08 42	0.07 67	0.08 28	0.22 387

cscssc	0.43 224	0.77 430	1.95 352	0.24 71	0.13 26	0.51 191	0.22 159	0.77 322	0.75 467	0.54 334	0.47 247	0.31 179	0.65 482	0.36 128	0.34 271	0.09 86	0.07 48	0.08 42	0.07 67	0.08 28	0.22 387

rvit_105_1	0.44 234	0.54 329	1.46 169	0.36 369	0.24 287	0.51 191	0.45 472	0.75 299	0.74 454	0.45 241	0.44 229	0.44 265	0.36 284	0.62 293	0.38 299	0.20 492	0.18 458	0.18 479	0.22 468	0.18 267	0.18 326

model_zeroshot	0.44 234	0.68 395	1.97 366	0.28 171	0.18 164	0.69 436	0.21 132	0.63 226	0.40 104	1.00 545	0.34 173	0.42 250	0.20 104	0.69 323	0.24 145	0.10 189	0.22 498	0.10 162	0.22 468	0.12 100	0.10 93

1test111	0.44 234	0.64 376	2.07 381	0.35 350	0.14 43	0.76 474	0.25 250	0.76 311	0.52 226	0.31 164	0.38 196	0.24 107	0.38 304	0.96 367	0.30 226	0.10 189	0.24 509	0.11 233	0.09 139	0.12 100	0.14 218

tt1	0.44 234	0.64 376	1.83 295	0.35 350	0.14 43	0.76 474	0.25 250	0.74 288	0.88 518	0.31 164	0.37 186	0.25 120	0.35 278	0.63 296	0.19 40	0.10 189	0.24 509	0.11 233	0.09 139	0.25 382	0.36 511

RAFT-Test	0.44 234	0.38 235	2.01 370	0.27 143	0.44 496	0.64 391	0.37 421	0.72 271	0.57 279	0.45 241	0.48 259	0.65 389	0.24 151	0.35 115	0.29 206	0.09 86	0.11 308	0.09 104	0.38 546	0.10 66	0.11 117

4D-IteraStereo	0.44 234	0.96 500	2.63 499	0.27 143	0.30 373	0.45 123	0.25 250	0.52 147	0.50 212	0.40 206	0.31 148	0.40 230	0.19 92	0.35 115	0.32 251	0.09 86	0.06 23	0.12 294	0.11 244	0.19 288	0.30 475

ToySt	0.44 234	0.61 355	1.89 322	0.29 202	0.18 164	0.55 241	0.35 405	0.67 248	0.53 244	0.39 204	0.50 284	0.59 359	0.43 366	0.51 249	0.49 367	0.10 189	0.12 339	0.13 354	0.16 390	0.24 368	0.19 342

UDGNet	0.44 234	1.02 527	1.74 230	0.35 350	0.19 197	0.58 292	0.23 193	0.49 118	0.66 385	0.41 214	0.38 196	0.34 197	0.29 238	0.53 259	0.30 226	0.24 523	0.10 259	0.37 555	0.19 442	0.27 413	0.15 257

test_3	0.44 234	0.20 14	1.70 216	0.36 369	0.32 400	0.47 148	0.30 348	0.73 283	0.49 202	0.50 288	0.30 135	0.45 274	0.22 123	0.59 281	0.98 480	0.08 41	0.10 259	0.11 233	0.35 533	0.29 424	0.28 458

GANet-ADL	0.44 234	0.41 258	2.31 435	0.33 303	0.20 212	0.57 275	0.25 250	0.75 299	0.54 257	0.42 219	0.59 365	0.56 343	0.30 246	0.40 158	0.38 299	0.14 399	0.11 308	0.09 104	0.08 103	0.22 337	0.17 306

DeepStereo_RVC	0.44 234	0.28 133	1.92 336	0.49 494	0.17 124	0.60 322	0.59 519	0.50 125	0.52 226	0.49 281	0.45 233	0.39 221	0.86 528	0.45 200	0.33 264	0.11 266	0.08 138	0.11 233	0.09 139	0.15 181	0.19 342

test-1	0.44 234	0.48 305	1.69 212	0.30 223	0.27 337	0.50 180	0.28 316	0.80 356	0.43 141	0.40 206	0.54 326	0.41 236	0.24 151	0.31 72	1.16 512	0.09 86	0.20 483	0.10 162	0.17 409	0.11 89	0.26 444

raft+_RVC	0.44 234	0.67 392	1.85 300	0.34 334	0.71 559	0.51 191	0.25 250	0.64 230	0.51 219	0.35 181	0.45 233	0.32 185	0.28 221	0.43 176	0.32 251	0.09 86	0.19 472	0.10 162	0.09 139	0.20 304	0.40 531

GES	0.44 234	0.28 133	1.88 315	0.30 223	0.18 164	0.61 341	0.30 348	0.88 420	0.46 172	0.47 251	0.52 303	0.39 221	0.42 355	0.58 275	0.67 431	0.15 419	0.11 308	0.12 294	0.10 178	0.15 181	0.17 306

AFF-stereo	0.44 234	0.96 500	1.78 257	0.31 250	0.15 68	0.50 180	0.21 132	0.64 230	0.63 349	0.47 251	0.64 421	0.49 307	0.34 276	0.46 209	0.31 238	0.08 41	0.09 216	0.10 162	0.10 178	0.37 500	0.10 93

FENet	0.44 234	0.30 157	2.42 456	0.32 279	0.17 124	0.58 292	0.22 159	0.77 322	0.59 297	0.47 251	0.42 216	0.55 331	0.38 304	0.49 238	0.47 356	0.12 326	0.09 216	0.12 294	0.11 244	0.13 134	0.16 287

AdaStereo	0.44 234	0.38 235	1.79 278	0.34 334	0.20 212	0.57 275	0.28 316	0.92 453	0.69 405	0.52 310	0.55 336	0.61 368	0.33 268	0.48 227	0.39 310	0.17 455	0.08 138	0.17 459	0.11 244	0.18 267	0.12 158
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.
Hybrid-DGEV-03	0.45 251	0.88 472	1.75 236	0.29 202	0.17 124	0.58 292	0.24 228	0.65 236	0.48 195	0.59 404	1.01 531	0.39 221	0.28 221	0.41 163	0.34 271	0.09 86	0.08 138	0.12 294	0.09 139	0.34 472	0.24 424

WQFJX1	0.45 251	0.28 133	0.56 17	0.27 143	0.35 435	0.48 158	0.25 250	1.98 602	2.08 599	0.26 131	0.26 97	0.29 168	0.28 221	0.50 245	0.31 238	0.10 189	0.11 308	0.10 162	0.08 103	0.23 351	0.14 218

AIO-test1	0.45 251	0.87 468	2.27 429	0.33 303	0.33 413	0.50 180	0.22 159	0.74 288	0.66 385	0.29 154	0.41 212	0.29 168	0.22 123	0.73 333	0.29 206	0.09 86	0.08 138	0.12 294	0.14 345	0.30 435	0.22 387

StereoVision	0.45 251	0.72 408	1.94 349	0.33 303	0.32 400	0.47 148	0.26 273	0.68 252	0.57 279	0.32 173	0.89 511	0.45 274	0.27 204	0.49 238	0.36 286	0.13 356	0.15 409	0.16 438	0.15 370	0.19 288	0.13 195

ADStereo(finetuned)	0.45 251	0.77 430	2.12 395	0.25 90	0.14 43	0.51 191	0.22 159	0.77 322	0.72 435	0.54 334	0.48 259	0.31 179	0.76 512	0.37 139	0.38 299	0.09 86	0.07 48	0.09 104	0.07 67	0.13 134	0.23 411

PFNet+	0.45 251	0.37 224	1.86 308	0.46 479	0.18 164	0.58 292	0.77 555	0.52 147	0.64 357	0.56 361	0.48 259	0.39 221	0.26 183	0.93 363	0.32 251	0.13 356	0.09 216	0.14 389	0.13 317	0.12 100	0.15 257

RAFT	0.45 251	0.92 482	1.59 194	0.34 334	0.19 197	0.46 141	0.35 405	0.65 236	0.49 202	0.49 281	0.49 276	0.70 429	0.40 326	0.47 220	0.32 251	0.11 266	0.16 427	0.14 389	0.13 317	0.51 552	0.13 195

TestStereo	0.45 251	0.54 329	2.11 392	0.29 202	0.16 95	0.43 110	0.24 228	0.54 167	0.45 161	0.37 190	0.46 241	0.34 197	0.27 204	1.98 520	0.27 182	0.11 266	0.08 138	0.12 294	0.09 139	0.14 161	0.08 39

CFNet_pseudo	0.45 251	0.46 293	2.23 422	0.25 90	0.19 197	0.56 257	0.21 132	0.77 322	0.60 302	0.49 281	0.56 348	0.69 419	0.47 401	0.52 253	0.31 238	0.11 266	0.10 259	0.15 419	0.10 178	0.17 240	0.14 218

RALCasStereoNet	0.45 251	0.88 472	1.85 300	0.30 223	0.26 323	0.49 168	0.26 273	0.58 188	0.51 219	0.36 186	0.48 259	0.36 205	0.28 221	0.55 267	0.34 271	0.10 189	0.53 577	0.09 104	0.08 103	0.25 382	0.34 501

ACVNet	0.45 251	0.44 282	1.79 278	0.28 171	0.21 226	0.59 310	0.36 412	0.66 239	0.68 396	0.45 241	0.59 365	0.69 419	0.40 326	0.44 185	0.55 391	0.11 266	0.09 216	0.10 162	0.09 139	0.34 472	0.10 93

ccs_rob	0.45 251	0.46 293	2.22 418	0.26 122	0.19 197	0.56 257	0.21 132	0.77 322	0.60 302	0.49 281	0.56 348	0.69 419	0.47 401	0.52 253	0.31 238	0.11 266	0.09 216	0.16 438	0.10 178	0.17 240	0.14 218

NLMM1	0.46 263	0.27 107	0.53 11	0.27 143	0.38 462	0.49 168	0.24 228	1.97 601	2.38 602	0.28 148	0.27 107	0.26 134	0.25 167	0.47 220	0.31 238	0.10 189	0.11 308	0.10 162	0.09 139	0.23 351	0.15 257

NLCSM	0.46 263	0.37 224	0.72 56	0.29 202	0.36 444	0.49 168	0.27 297	1.33 572	1.59 581	0.29 154	0.29 121	0.29 168	0.31 255	1.44 421	0.35 282	0.11 266	0.11 308	0.11 233	0.10 178	0.35 484	0.14 218

Reg-Stereo(zero)	0.46 263	0.17 1	2.10 391	0.24 71	0.34 422	0.51 191	0.42 446	0.50 125	0.54 257	0.37 190	0.46 241	0.54 328	0.60 460	0.43 176	1.10 502	0.08 41	0.09 216	0.08 42	0.22 468	0.12 100	0.22 387

xx1	0.46 263	0.64 376	2.07 381	0.35 350	0.14 43	0.76 474	0.25 250	0.74 288	1.01 540	0.31 164	0.38 196	0.46 286	0.36 284	0.69 323	0.19 40	0.10 189	0.24 509	0.12 294	0.12 284	0.12 100	0.14 218

rrr	0.46 263	0.34 203	3.08 555	0.27 143	0.16 95	0.45 123	0.28 316	1.09 551	0.51 219	0.24 94	0.21 48	0.26 134	0.25 167	0.64 298	0.52 380	0.09 86	0.07 48	0.10 162	0.29 501	0.16 217	0.25 434

MSKI-zero shot	0.46 263	0.38 235	2.47 470	0.27 143	0.43 495	0.56 257	0.20 107	0.77 322	0.43 141	0.60 414	0.51 289	0.44 265	0.17 47	0.68 317	0.21 87	0.09 86	0.29 535	0.09 104	0.32 523	0.14 161	0.10 93

PCWNet_CMD	0.46 263	0.45 290	2.28 431	0.26 122	0.20 212	0.55 241	0.21 132	0.75 299	0.64 357	0.48 269	0.55 336	0.68 412	0.57 447	0.46 209	0.30 226	0.11 266	0.10 259	0.14 389	0.10 178	0.18 267	0.14 218

RAFT_CTSACE	0.46 263	0.76 421	2.07 381	0.35 350	0.30 373	0.54 226	0.30 348	0.61 214	0.48 195	0.49 281	0.76 481	0.55 331	0.36 284	0.58 275	0.22 109	0.08 41	0.13 363	0.11 233	0.10 178	0.41 525	0.08 39

NRIStereo	0.46 263	0.25 82	1.77 253	0.47 484	0.16 95	0.95 531	0.74 551	0.51 133	0.56 275	0.48 269	0.39 205	0.59 359	0.29 238	0.77 345	0.32 251	0.11 266	0.13 363	0.11 233	0.09 139	0.21 320	0.24 424

ICVP	0.46 263	0.29 143	2.41 454	0.33 303	0.22 253	0.59 310	0.55 506	0.75 299	0.50 212	0.44 230	0.60 380	0.49 307	0.35 278	0.53 259	0.37 292	0.16 440	0.16 427	0.14 389	0.11 244	0.15 181	0.15 257
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
HCRNet	0.46 263	0.49 308	1.65 203	0.38 409	0.29 358	0.58 292	0.22 159	0.75 299	0.62 337	0.47 251	0.49 276	0.48 305	0.36 284	1.12 389	0.37 292	0.15 419	0.10 259	0.15 419	0.13 317	0.17 240	0.17 306

test_xeample3	0.46 263	0.34 203	2.99 549	0.37 393	0.16 95	0.49 168	0.33 392	1.06 546	0.44 145	0.25 113	0.23 69	0.24 107	0.25 167	0.49 238	0.56 399	0.09 86	0.07 48	0.10 162	0.40 552	0.17 240	0.26 444

SFCPSM	0.46 263	0.24 74	2.35 444	0.27 143	0.27 337	0.70 443	0.32 384	0.96 489	0.63 349	0.49 281	0.52 303	0.43 254	0.36 284	0.52 253	0.43 335	0.12 326	0.09 216	0.12 294	0.16 390	0.16 217	0.12 158

UPFNet	0.46 263	0.28 133	1.73 226	0.33 303	0.32 400	0.65 405	0.38 428	0.83 373	0.59 297	0.57 372	0.52 303	0.61 368	0.40 326	0.75 337	0.52 380	0.13 356	0.12 339	0.13 354	0.12 284	0.15 181	0.11 117

MSMDNet	0.46 263	0.44 282	2.28 431	0.26 122	0.20 212	0.55 241	0.21 132	0.75 299	0.64 357	0.48 269	0.55 336	0.68 412	0.56 441	0.46 209	0.30 226	0.11 266	0.10 259	0.13 354	0.10 178	0.18 267	0.15 257

HITNet	0.46 263	0.92 482	2.09 387	0.33 303	0.14 43	0.55 241	0.22 159	0.83 373	0.56 275	0.51 301	0.49 276	0.48 305	0.37 297	0.48 227	0.54 390	0.09 86	0.06 23	0.10 162	0.08 103	0.23 351	0.09 63
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
ISRNet	0.47 279	0.44 282	1.55 189	0.37 393	0.31 392	0.49 168	0.19 86	0.75 299	0.66 385	0.63 444	0.71 465	0.67 405	0.39 318	0.58 275	0.44 341	0.23 515	0.16 427	0.21 502	0.20 452	0.21 320	0.25 434

test_sample7	0.47 279	0.33 188	1.49 179	0.34 334	0.20 212	0.51 191	0.30 348	0.93 461	0.66 385	0.57 372	0.51 289	0.55 331	0.45 378	1.11 386	0.38 299	0.17 455	0.14 383	0.16 438	0.15 370	0.19 288	0.18 326

cc1	0.47 279	0.64 376	2.07 381	0.35 350	0.14 43	0.76 474	0.25 250	0.74 288	1.01 540	0.31 164	0.38 196	0.24 107	0.38 304	0.69 323	0.19 40	0.10 189	0.24 509	0.11 233	0.09 139	0.25 382	0.40 531

ffm	0.47 279	0.23 61	2.01 370	0.30 223	0.21 226	0.57 275	0.26 273	0.74 288	0.88 518	0.53 321	0.63 405	0.66 396	0.39 318	0.63 296	0.19 40	0.10 189	0.24 509	0.15 419	0.13 317	0.25 382	0.36 511

hknet	0.47 279	0.29 143	1.70 216	0.30 223	0.24 287	0.76 474	0.31 361	1.00 522	0.64 357	0.63 444	0.53 314	0.80 475	0.38 304	0.77 345	0.37 292	0.11 266	0.10 259	0.14 389	0.12 284	0.12 100	0.11 117

BEATNet_4x	0.47 279	0.73 415	1.91 333	0.33 303	0.15 68	0.56 257	0.25 250	0.85 392	0.58 290	0.54 334	0.51 289	0.57 349	0.42 355	0.57 271	0.61 415	0.11 266	0.08 138	0.12 294	0.09 139	0.20 304	0.16 287

ITSA-stereo	0.48 285	0.33 188	1.20 117	0.33 303	0.18 164	0.60 322	0.29 340	0.94 470	0.80 493	0.50 288	0.49 276	0.53 321	0.59 456	1.25 405	0.64 424	0.15 419	0.12 339	0.17 459	0.16 390	0.18 267	0.23 411

qqq1	0.48 285	0.46 293	1.60 196	0.30 223	0.15 68	0.45 123	0.24 228	0.90 432	0.72 435	0.56 361	0.64 421	0.51 313	0.41 337	1.87 502	0.23 120	0.13 356	0.10 259	0.09 104	0.08 103	0.14 161	0.11 117

fff1	0.48 285	0.46 293	1.60 196	0.30 223	0.15 68	0.45 123	0.24 228	0.90 432	0.72 435	0.56 361	0.64 421	0.51 313	0.41 337	1.87 502	0.23 120	0.13 356	0.10 259	0.09 104	0.08 103	0.14 161	0.11 117

MyStereo04	0.48 285	0.40 251	2.65 503	0.29 202	0.23 273	0.60 322	0.31 361	0.83 373	0.75 467	0.47 251	0.36 183	0.53 321	0.42 355	0.53 259	0.39 310	0.09 86	0.18 458	0.12 294	0.11 244	0.16 217	0.19 342

CFNet_ucs	0.48 285	0.50 314	2.32 436	0.26 122	0.22 253	0.57 275	0.22 159	0.85 392	0.65 370	0.53 321	0.64 421	0.68 412	0.44 374	0.54 263	0.31 238	0.13 356	0.12 339	0.16 438	0.11 244	0.19 288	0.17 306

anonymousa	0.48 285	0.46 293	2.44 462	0.29 202	0.34 422	0.61 341	0.25 250	0.66 239	0.54 257	0.53 321	0.77 484	0.73 442	0.46 393	0.33 97	0.31 238	0.10 189	0.09 216	0.12 294	0.29 501	0.10 66	0.19 342

NF-Stereo	0.48 285	0.25 82	1.81 285	0.52 507	0.16 95	0.61 341	0.44 464	0.66 239	0.61 319	0.50 288	0.47 247	0.37 207	0.26 183	1.45 426	0.79 460	0.11 266	0.07 48	0.12 294	0.10 178	0.13 134	0.16 287

OCTAStereo	0.48 285	0.25 82	1.81 285	0.52 507	0.16 95	0.61 341	0.43 453	0.66 239	0.61 319	0.50 288	0.47 247	0.37 207	0.26 183	1.44 421	0.80 461	0.11 266	0.07 48	0.12 294	0.10 178	0.13 134	0.17 306

PSM-softLoss	0.48 285	0.27 107	1.85 300	0.51 503	0.17 124	0.61 341	0.40 436	0.61 214	0.57 279	0.52 310	0.48 259	0.39 221	0.25 167	1.46 427	0.77 454	0.12 326	0.08 138	0.13 354	0.12 284	0.12 100	0.14 218

KMStereo	0.48 285	0.27 107	1.85 300	0.51 503	0.17 124	0.61 341	0.40 436	0.61 214	0.57 279	0.52 310	0.48 259	0.39 221	0.25 167	1.46 427	0.77 454	0.12 326	0.08 138	0.13 354	0.12 284	0.12 100	0.14 218

KYRaft	0.48 285	0.29 143	1.75 236	0.33 303	0.21 226	0.75 470	0.44 464	0.58 188	0.57 279	0.64 454	0.93 519	0.53 321	0.72 501	0.60 287	0.24 145	0.10 189	0.07 48	0.12 294	0.14 345	0.12 100	0.54 553

RE-Stereo	0.48 285	0.25 82	1.81 285	0.52 507	0.16 95	0.61 341	0.43 453	0.66 239	0.60 302	0.50 288	0.47 247	0.37 207	0.26 183	1.44 421	0.78 456	0.11 266	0.07 48	0.12 294	0.10 178	0.13 134	0.17 306

TVStereo	0.48 285	0.25 82	1.81 285	0.52 507	0.16 95	0.61 341	0.43 453	0.66 239	0.60 302	0.50 288	0.47 247	0.37 207	0.26 183	1.44 421	0.78 456	0.11 266	0.07 48	0.12 294	0.10 178	0.13 134	0.17 306

111	0.48 285	1.09 536	1.95 352	0.24 71	0.13 26	0.59 310	0.26 273	0.83 373	0.78 485	0.48 269	0.52 303	0.56 343	0.38 304	0.49 238	0.38 299	0.09 86	0.07 48	0.09 104	0.07 67	0.23 351	0.35 503

acv_ft	0.48 285	0.44 282	1.76 244	0.32 279	0.41 486	0.63 378	0.28 316	0.81 360	0.68 396	0.61 423	0.59 365	0.69 419	0.45 378	0.44 185	0.63 419	0.11 266	0.09 216	0.10 162	0.09 139	0.41 525	0.10 93

UCFNet_RVC	0.48 285	0.82 451	1.85 300	0.30 223	0.27 337	0.64 391	0.26 273	0.74 288	0.55 264	0.48 269	0.53 314	0.63 375	0.41 337	0.88 362	0.38 299	0.15 419	0.10 259	0.17 459	0.17 409	0.18 267	0.15 257

MLCV	0.48 285	0.89 476	1.85 300	0.29 202	0.14 43	0.59 310	0.23 193	0.72 271	0.59 297	0.66 463	0.66 432	0.55 331	0.36 284	1.03 377	0.49 367	0.09 86	0.06 23	0.09 104	0.07 67	0.19 288	0.11 117

DN-CSS_ROB	0.48 285	1.23 558	1.99 367	0.39 419	0.22 253	0.56 257	0.19 86	0.75 299	0.61 319	0.45 241	0.62 392	0.41 236	0.31 255	0.70 328	0.32 251	0.11 266	0.08 138	0.14 389	0.13 317	0.36 492	0.12 158

AIO-test2	0.49 303	1.15 548	1.96 361	0.42 448	0.37 456	0.50 180	0.23 193	0.79 352	0.70 415	0.33 177	0.53 314	0.27 148	0.22 123	0.67 314	0.29 206	0.73 581	0.08 138	0.13 354	0.17 409	0.17 240	0.18 326

DCVSM-stereo	0.49 303	0.29 143	2.49 474	0.29 202	0.22 253	0.53 219	0.52 495	0.58 188	0.49 202	0.69 476	0.46 241	0.79 471	0.48 410	0.53 259	0.42 326	0.13 356	0.14 383	0.15 419	0.12 284	0.20 304	0.20 360

MyStereo05	0.49 303	0.41 258	2.72 512	0.30 223	0.23 273	0.60 322	0.30 348	0.82 367	0.77 481	0.52 310	0.37 186	0.51 313	0.42 355	0.52 253	0.38 299	0.09 86	0.17 447	0.12 294	0.10 178	0.16 217	0.20 360

HH	0.49 303	0.49 308	2.78 525	0.50 498	0.41 486	0.38 71	0.23 193	0.72 271	0.38 78	0.63 444	0.48 259	0.87 502	0.41 337	0.64 298	0.21 87	0.09 86	0.17 447	0.10 162	0.09 139	0.16 217	0.12 158

HanStereo	0.49 303	0.49 308	2.78 525	0.50 498	0.41 486	0.38 71	0.23 193	0.72 271	0.38 78	0.63 444	0.48 259	0.87 502	0.41 337	0.64 298	0.21 87	0.09 86	0.17 447	0.10 162	0.09 139	0.16 217	0.12 158

gwcnet-sp	0.49 303	0.43 271	2.54 487	0.31 250	0.22 253	0.67 418	0.31 361	0.78 337	0.65 370	0.58 390	0.47 247	0.46 286	0.43 366	0.76 341	0.46 347	0.11 266	0.11 308	0.11 233	0.11 244	0.15 181	0.14 218

scenet	0.49 303	0.43 271	2.54 487	0.31 250	0.22 253	0.67 418	0.31 361	0.78 337	0.65 370	0.58 390	0.47 247	0.46 286	0.43 366	0.76 341	0.46 347	0.11 266	0.11 308	0.11 233	0.11 244	0.15 181	0.14 218

ssnet	0.49 303	0.43 271	2.54 487	0.31 250	0.22 253	0.67 418	0.31 361	0.78 337	0.65 370	0.58 390	0.47 247	0.46 286	0.43 366	0.76 341	0.46 347	0.11 266	0.11 308	0.11 233	0.11 244	0.15 181	0.14 218

TestStereo1	0.49 303	0.81 447	1.85 300	0.39 419	0.57 536	0.56 257	0.34 397	0.75 299	0.69 405	0.44 230	0.63 405	0.35 201	0.42 355	0.64 298	0.29 206	0.10 189	0.08 138	0.12 294	0.10 178	0.33 461	0.26 444

SA-5K	0.49 303	0.81 447	1.85 300	0.39 419	0.57 536	0.56 257	0.34 397	0.75 299	0.69 405	0.44 230	0.63 405	0.35 201	0.42 355	0.64 298	0.29 206	0.10 189	0.08 138	0.12 294	0.10 178	0.33 461	0.26 444

Prome-Stereo	0.49 303	0.30 157	1.76 244	0.60 542	0.23 273	0.63 378	0.42 446	0.62 218	0.60 302	0.59 404	1.03 536	0.43 254	0.72 501	0.60 287	0.33 264	0.09 86	0.07 48	0.10 162	0.09 139	0.11 89	0.43 538

test_sample4	0.50 314	0.42 266	1.88 315	0.32 279	0.19 197	0.56 257	0.26 273	0.93 461	0.65 370	0.54 334	0.54 326	0.45 274	0.36 284	1.79 485	0.36 286	0.13 356	0.10 259	0.13 354	0.12 284	0.17 240	0.16 287

test_sample3	0.50 314	0.41 258	1.88 315	0.32 279	0.19 197	0.57 275	0.25 250	0.92 453	0.64 357	0.52 310	0.49 276	0.47 294	0.35 278	1.79 485	0.37 292	0.13 356	0.10 259	0.12 294	0.11 244	0.16 217	0.16 287

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 314	0.33 188	0.93 82	0.26 122	0.22 253	0.46 141	0.20 107	1.10 552	1.34 569	3.16 614	0.32 155	0.22 81	0.20 104	0.30 66	0.22 109	0.10 189	0.09 216	0.11 233	0.09 139	0.15 181	0.19 342

SMFormer	0.50 314	0.46 293	1.60 196	0.30 223	0.15 68	0.45 123	0.24 228	0.90 432	0.72 435	0.56 361	0.64 421	0.51 313	0.41 337	1.87 502	0.49 367	0.13 356	0.10 259	0.11 233	0.10 178	0.15 181	0.16 287

tta	0.50 314	0.46 293	1.60 196	0.30 223	0.15 68	0.45 123	0.24 228	0.90 432	0.72 435	0.56 361	0.64 421	0.51 313	0.41 337	1.87 502	0.49 367	0.13 356	0.10 259	0.11 233	0.10 178	0.14 161	0.11 117

DCRE	0.50 314	0.63 372	2.13 397	0.30 223	0.23 273	0.45 123	0.24 228	0.59 197	0.53 244	0.50 288	2.10 581	0.42 250	0.26 183	0.35 115	0.23 120	0.09 86	0.14 383	0.10 162	0.32 523	0.16 217	0.15 257

RAFT+CT+SA	0.50 314	0.86 465	1.82 291	0.37 393	0.75 561	0.54 226	0.34 397	0.77 322	0.63 349	0.38 198	0.55 336	0.34 197	0.29 238	0.68 317	0.27 182	0.09 86	0.07 48	0.11 233	0.51 568	0.29 424	0.41 536

NINENet	0.50 314	0.33 188	1.69 212	0.55 525	0.25 305	0.91 526	0.23 193	0.98 502	0.71 425	0.53 321	0.55 336	0.66 396	0.30 246	1.22 399	0.32 251	0.15 419	0.13 363	0.16 438	0.11 244	0.16 217	0.13 195

SA	0.50 314	0.75 420	1.95 352	0.31 250	0.61 549	0.57 275	0.31 361	0.91 444	0.73 450	0.42 219	0.62 392	0.38 215	0.47 401	0.68 317	0.29 206	0.09 86	0.09 216	0.13 354	0.32 523	0.30 435	0.10 93

CSP-Net	0.50 314	0.39 245	1.25 125	0.29 202	0.23 273	0.77 482	0.35 405	0.86 401	0.57 279	0.59 404	0.59 365	0.65 389	0.40 326	1.77 480	0.44 341	0.16 440	0.11 308	0.10 162	0.10 178	0.20 304	0.14 218

GwcNet-ADL	0.50 314	0.74 418	2.90 540	0.31 250	0.20 212	0.58 292	0.29 340	0.87 411	0.64 357	0.47 251	0.47 247	0.56 343	0.33 268	0.46 209	0.46 347	0.13 356	0.12 339	0.09 104	0.09 139	0.14 161	0.21 372

RAFT_R40	0.50 314	0.21 27	1.76 244	0.50 498	0.40 478	0.61 341	0.53 499	0.56 177	0.60 302	0.56 361	0.54 326	0.55 331	0.51 422	1.57 447	0.53 384	0.11 266	0.07 48	0.12 294	0.10 178	0.16 217	0.09 63

GMM-Stereo	0.50 314	0.23 61	2.41 454	0.54 518	0.24 287	0.77 482	0.46 475	0.59 197	0.57 279	0.58 390	0.73 472	0.47 294	0.43 366	0.68 317	0.27 182	0.10 189	0.06 23	0.13 354	0.13 317	0.14 161	0.44 540

MMNet	0.50 314	0.48 305	1.93 339	0.33 303	0.27 337	0.79 491	0.28 316	0.81 360	0.74 454	0.60 414	0.56 348	0.59 359	0.55 437	0.79 350	0.59 410	0.10 189	0.09 216	0.12 294	0.11 244	0.13 134	0.14 218

DeepPruner_ROB	0.50 314	0.70 402	1.94 349	0.29 202	0.26 323	0.63 378	0.31 361	0.80 356	0.48 195	0.61 423	0.55 336	0.66 396	0.38 304	0.98 369	0.40 318	0.19 482	0.14 383	0.14 389	0.14 345	0.23 351	0.17 306

StereoDRNet-Refined	0.50 314	0.41 258	1.50 182	0.33 303	0.21 226	0.68 430	0.26 273	0.81 360	0.68 396	0.67 467	0.68 442	0.73 442	0.42 355	1.10 383	0.59 410	0.11 266	0.08 138	0.14 389	0.14 345	0.25 382	0.21 372
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet_ROB	0.50 314	1.15 548	1.73 226	0.31 250	0.21 226	0.58 292	0.22 159	0.95 484	0.82 501	0.58 390	0.62 392	0.57 349	0.39 318	0.84 355	0.40 318	0.11 266	0.08 138	0.09 104	0.06 14	0.21 320	0.13 195

Hybrid-DGEV-2	0.51 331	0.84 457	1.75 236	0.32 279	0.17 124	0.73 458	0.18 76	0.83 373	0.69 405	0.52 310	0.38 196	0.53 321	0.42 355	0.99 370	0.92 471	0.10 189	0.08 138	0.11 233	0.10 178	0.25 382	0.23 411

G2L-ROB	0.51 331	0.95 497	1.96 361	0.29 202	0.22 253	0.59 310	0.28 316	0.76 311	0.57 279	0.55 352	0.45 233	0.70 429	0.32 263	1.38 414	0.47 356	0.11 266	0.07 48	0.09 104	0.08 103	0.20 304	0.13 195

DFGA-Net	0.51 331	1.06 532	1.75 236	0.30 223	0.24 287	0.54 226	0.22 159	0.63 226	0.60 302	0.48 269	0.51 289	0.35 201	0.27 204	1.82 493	0.53 384	0.10 189	0.08 138	0.12 294	0.12 284	0.37 500	0.15 257

test_sample5	0.51 331	0.43 271	1.83 295	0.32 279	0.18 164	0.55 241	0.26 273	0.92 453	0.65 370	0.53 321	0.59 365	0.45 274	0.36 284	1.87 502	0.36 286	0.13 356	0.10 259	0.13 354	0.12 284	0.17 240	0.16 287

DualNet	0.51 331	0.43 271	1.83 295	0.32 279	0.18 164	0.55 241	0.26 273	0.92 453	0.65 370	0.54 334	0.62 392	0.45 274	0.36 284	1.87 502	0.36 286	0.13 356	0.10 259	0.13 354	0.12 284	0.17 240	0.16 287

test_5	0.51 331	0.87 468	1.99 367	0.37 393	0.65 553	0.58 292	0.35 405	0.78 337	0.62 337	0.48 269	0.55 336	0.45 274	0.40 326	0.72 332	0.30 226	0.09 86	0.07 48	0.12 294	0.12 284	0.33 461	0.38 521

Sa-1000	0.51 331	0.72 408	1.90 327	0.31 250	0.60 545	0.60 322	0.31 361	0.94 470	0.71 425	0.52 310	0.83 495	0.42 250	0.33 268	0.68 317	0.28 192	0.10 189	0.09 216	0.13 354	0.29 501	0.29 424	0.10 93

dad	0.51 331	1.01 523	1.74 230	0.29 202	0.19 197	0.60 322	0.26 273	0.52 147	0.75 467	0.63 444	0.63 405	0.63 375	0.33 268	0.85 357	0.47 356	0.27 537	0.15 409	0.40 558	0.18 422	0.22 337	0.14 218

PSMNet-ADL	0.51 331	0.38 235	1.65 203	0.35 350	0.21 226	0.67 418	0.26 273	0.74 288	0.55 264	0.42 219	0.52 303	0.70 429	0.45 378	1.91 513	0.57 403	0.15 419	0.13 363	0.11 233	0.13 317	0.15 181	0.20 360

Pruner-Stereo	0.51 331	0.27 107	1.78 257	1.79 600	0.19 197	0.62 361	0.45 472	0.57 182	0.60 302	0.61 423	0.48 259	0.41 236	0.24 151	0.46 209	1.00 486	0.12 326	0.07 48	0.12 294	0.10 178	0.12 100	0.13 195

CFNet-ft	0.51 331	0.76 421	1.79 278	0.28 171	0.30 373	0.63 378	0.28 316	0.66 239	0.55 264	0.45 241	0.57 356	0.74 448	0.41 337	1.46 427	0.42 326	0.14 399	0.10 259	0.28 532	0.13 317	0.18 267	0.14 218

STTStereo	0.51 331	0.69 399	2.14 402	0.36 369	0.30 373	0.61 341	0.32 384	0.77 322	0.60 302	0.60 414	0.54 326	0.67 405	0.43 366	0.86 358	0.42 326	0.16 440	0.15 409	0.17 459	0.20 452	0.16 217	0.15 257

CFNet_RVC	0.51 331	0.76 421	1.79 278	0.28 171	0.30 373	0.63 378	0.28 316	0.66 239	0.55 264	0.45 241	0.57 356	0.74 448	0.41 337	1.46 427	0.42 326	0.14 399	0.10 259	0.28 532	0.13 317	0.18 267	0.14 218

iResNet	0.51 331	0.76 421	2.59 495	0.41 437	0.17 124	0.64 391	0.27 297	0.82 367	0.70 415	0.57 372	0.64 421	0.43 254	0.36 284	0.70 328	0.52 380	0.10 189	0.07 48	0.09 104	0.08 103	0.21 320	0.13 195

test_sample6	0.52 345	0.44 282	1.81 285	0.33 303	0.18 164	0.55 241	0.27 297	0.94 470	0.66 385	0.54 334	0.62 392	0.47 294	0.36 284	1.97 519	0.38 299	0.14 399	0.10 259	0.13 354	0.13 317	0.17 240	0.16 287

CoDeX	0.52 345	0.43 271	2.25 426	0.29 202	0.26 323	0.61 341	0.32 384	0.99 514	0.68 396	0.48 269	0.55 336	0.52 319	0.40 326	1.60 454	0.35 282	0.12 326	0.09 216	0.11 233	0.10 178	0.13 134	0.12 158

SepStereo	0.52 345	0.35 212	1.55 189	0.33 303	0.34 422	0.50 180	0.42 446	0.83 373	0.74 454	0.83 523	0.68 442	0.56 343	0.48 410	1.56 443	0.46 347	0.12 326	0.08 138	0.12 294	0.09 139	0.18 267	0.15 257

SST-Stereo	0.52 345	0.20 14	1.76 244	0.62 544	0.53 526	0.62 361	0.66 535	0.55 171	0.61 319	0.58 390	0.53 314	0.52 319	0.60 460	1.59 453	0.29 206	0.11 266	0.07 48	0.12 294	0.10 178	0.16 217	0.10 93

LMCR-Stereo	0.52 345	0.71 404	2.39 451	0.40 430	0.21 226	0.74 464	0.31 361	1.02 533	0.64 357	0.61 423	0.63 405	0.39 221	0.51 422	0.62 293	0.42 326	0.19 482	0.09 216	0.12 294	0.09 139	0.23 351	0.12 158

delet	0.52 345	0.54 329	1.62 201	0.31 250	0.35 435	0.74 464	0.46 475	0.85 392	0.74 454	0.55 352	0.60 380	0.67 405	0.50 420	1.12 389	0.57 403	0.11 266	0.11 308	0.13 354	0.14 345	0.16 217	0.12 158

IGEV-FE	0.53 351	0.34 203	2.91 541	0.32 279	0.18 164	0.54 226	0.21 132	0.72 271	0.42 130	0.81 517	0.51 289	0.70 429	0.41 337	0.48 227	1.13 506	0.09 86	0.15 409	0.10 162	0.35 533	0.19 288	0.09 63

IGEV_Zeroshot_test	0.53 351	0.33 188	2.91 541	0.32 279	0.18 164	0.54 226	0.21 132	0.72 271	0.42 130	0.81 517	0.51 289	0.71 434	0.41 337	0.48 227	1.13 506	0.09 86	0.15 409	0.10 162	0.35 533	0.19 288	0.09 63

TRStereo	0.53 351	0.76 421	2.38 449	0.42 448	0.29 358	0.69 436	0.23 193	1.81 594	0.55 264	0.36 186	0.32 155	0.47 294	0.40 326	0.46 209	0.25 160	0.12 326	0.11 308	0.11 233	0.41 555	0.13 134	0.32 489

RAFT-345	0.53 351	0.30 157	2.34 441	0.38 409	0.34 422	0.58 292	0.42 446	0.47 103	0.61 319	0.51 301	1.00 530	0.43 254	0.28 221	1.57 447	0.82 463	0.10 189	0.07 48	0.11 233	0.09 139	0.10 66	0.08 39

cf-r	0.53 351	0.81 447	2.15 403	0.33 303	0.28 350	0.60 322	0.28 316	0.78 337	0.64 357	0.51 301	0.60 380	0.75 454	0.40 326	1.32 408	0.43 335	0.13 356	0.09 216	0.11 233	0.12 284	0.15 181	0.14 218

PSMNet-RSSM	0.53 351	0.82 451	1.78 257	0.31 250	0.25 305	0.58 292	0.28 316	0.84 385	0.60 302	0.50 288	0.61 387	0.67 405	0.43 366	1.68 464	0.42 326	0.15 419	0.10 259	0.14 389	0.16 390	0.15 181	0.13 195

MyStereo8	0.54 357	0.80 442	2.76 520	0.32 279	0.33 413	0.71 445	0.20 107	0.87 411	0.57 279	0.51 301	0.59 365	0.50 310	0.33 268	0.68 317	0.55 391	0.10 189	0.29 535	0.10 162	0.13 317	0.21 320	0.34 501

MyStereo06	0.54 357	0.41 258	2.68 506	0.30 223	0.23 273	0.60 322	0.30 348	0.81 360	0.44 145	0.84 525	0.52 303	0.78 466	0.58 453	0.48 227	1.10 502	0.09 86	0.17 447	0.12 294	0.10 178	0.16 217	0.20 360

iRaft-Stereo_5w	0.54 357	1.01 523	2.08 386	0.27 143	0.21 226	0.49 168	0.28 316	0.73 283	0.58 290	0.40 206	0.61 387	0.62 372	0.46 393	1.78 481	0.47 356	0.09 86	0.07 48	0.11 233	0.10 178	0.39 517	0.12 158

IPLGR	0.54 357	0.56 341	2.68 506	0.36 369	0.18 164	0.62 361	0.54 503	1.02 533	0.64 357	0.73 494	0.46 241	0.47 294	0.45 378	1.12 389	0.29 206	0.09 86	0.08 138	0.11 233	0.09 139	0.19 288	0.12 158

AACVNet	0.54 357	0.78 438	1.73 226	0.36 369	0.21 226	0.57 275	0.25 250	0.71 266	0.51 219	0.55 352	0.59 365	0.64 384	0.41 337	2.13 538	0.41 324	0.14 399	0.11 308	0.14 389	0.11 244	0.33 461	0.15 257

LCNet	0.54 357	0.37 224	1.78 257	0.92 570	0.22 253	0.96 532	0.30 348	0.59 197	0.58 290	0.51 301	0.55 336	0.41 236	0.76 512	0.84 355	0.26 172	0.09 86	0.06 23	0.12 294	0.18 422	0.98 586	0.39 527

IRAFT_RVC	0.54 357	0.53 323	1.78 257	0.46 479	0.21 226	0.58 292	0.43 453	0.65 236	0.66 385	0.54 334	0.50 284	0.49 307	0.51 422	1.58 451	1.01 490	0.11 266	0.25 522	0.13 354	0.10 178	0.15 181	0.13 195

GEStereo_RVC	0.54 357	0.87 468	1.95 352	0.47 484	0.25 305	0.62 361	0.37 421	1.00 522	0.74 454	0.53 321	0.54 326	0.59 359	0.44 374	1.10 383	0.46 347	0.15 419	0.11 308	0.12 294	0.10 178	0.26 403	0.19 342

UNet	0.54 357	0.44 282	2.83 530	0.31 250	0.33 413	0.74 464	0.27 297	0.82 367	0.61 319	0.53 321	0.54 326	0.72 437	0.54 432	0.78 349	0.56 399	0.11 266	0.09 216	0.13 354	0.11 244	0.14 161	0.12 158

HGLStereo	0.54 357	0.69 399	2.00 369	0.35 350	0.40 478	0.66 412	0.30 348	0.83 373	0.62 337	0.57 372	0.69 451	0.69 419	0.54 432	1.07 380	0.55 391	0.13 356	0.13 363	0.13 354	0.11 244	0.19 288	0.17 306

DSFCA	0.54 357	0.35 212	1.41 158	0.28 171	0.28 350	0.79 491	0.88 564	0.76 311	0.70 415	0.72 490	0.66 432	0.67 405	0.57 447	1.17 395	0.63 419	0.16 440	0.14 383	0.13 354	0.14 345	0.16 217	0.13 195

DLCB_ROB	0.54 357	0.55 338	1.49 179	0.36 369	0.25 305	0.65 405	0.36 412	0.80 356	0.70 415	0.72 490	0.69 451	0.83 485	0.46 393	1.53 440	0.60 412	0.13 356	0.12 339	0.14 389	0.14 345	0.14 161	0.13 195

G2L-Stereo_test	0.55 369	0.97 508	1.89 322	0.33 303	0.24 287	0.75 470	0.38 428	0.79 352	0.60 302	0.60 414	0.54 326	0.74 448	0.39 318	1.56 443	0.43 335	0.10 189	0.08 138	0.08 42	0.08 103	0.28 419	0.13 195

G2L-Stereo	0.55 369	0.85 462	2.18 410	0.31 250	0.27 337	0.59 310	0.27 297	0.77 322	0.55 264	0.54 334	0.52 303	0.71 434	0.36 284	1.75 476	0.50 372	0.13 356	0.11 308	0.13 354	0.11 244	0.29 424	0.15 257

ssnet_v2	0.55 369	0.60 351	1.86 308	0.32 279	0.22 253	0.72 451	0.44 464	0.94 470	0.74 454	0.63 444	0.54 326	0.81 478	0.47 401	0.77 345	0.70 438	0.16 440	0.14 383	0.14 389	0.14 345	0.30 435	0.30 475

raft_robust	0.55 369	0.84 457	1.73 226	0.28 171	0.54 528	0.53 219	0.25 250	0.88 420	0.75 467	0.48 269	0.46 241	0.76 460	0.75 510	1.46 427	0.27 182	0.09 86	0.10 259	0.10 162	0.30 510	0.26 403	0.16 287

XX-Stereo	0.55 369	0.54 329	3.50 581	0.48 492	0.39 468	0.54 226	0.17 59	0.89 426	0.40 104	0.44 230	0.65 430	0.85 494	0.19 92	0.77 345	0.21 87	0.10 189	0.14 383	0.10 162	0.32 523	0.17 240	0.14 218

ac_64	0.55 369	0.46 293	1.92 336	0.36 369	0.34 422	0.63 378	0.31 361	0.82 367	0.61 319	0.55 352	0.51 289	0.89 508	0.48 410	1.83 494	0.55 391	0.14 399	0.11 308	0.12 294	0.12 284	0.18 267	0.12 158

GANet-RSSM	0.55 369	0.73 415	1.90 327	0.36 369	0.26 323	0.59 310	0.27 297	0.78 337	0.52 226	0.47 251	0.57 356	0.63 375	0.45 378	1.92 517	0.43 335	0.14 399	0.10 259	0.25 524	0.11 244	0.34 472	0.14 218

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 369	0.92 482	2.36 447	0.38 409	0.37 456	0.60 322	0.28 316	0.82 367	0.62 337	0.62 434	0.55 336	0.72 437	0.45 378	1.00 373	0.43 335	0.15 419	0.11 308	0.14 389	0.14 345	0.15 181	0.16 287
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
Zero-FE251	0.56 377	0.29 143	1.27 130	0.26 122	0.16 95	0.44 117	0.16 48	0.44 74	0.35 42	5.31 619	0.19 34	0.22 81	0.19 92	0.24 9	1.08 499	0.10 189	0.07 48	0.08 42	0.06 14	0.09 49	0.13 195

CBFPSM	0.56 377	0.91 481	1.82 291	0.28 171	0.23 273	0.71 445	0.37 421	0.72 271	0.64 357	0.50 288	0.49 276	1.03 540	0.83 521	0.62 293	1.35 531	0.10 189	0.12 339	0.10 162	0.10 178	0.18 267	0.19 342

CRFU-Net	0.56 377	0.38 235	1.86 308	0.46 479	0.26 323	0.82 503	0.36 412	0.90 432	0.49 202	0.62 434	0.59 365	0.78 466	1.35 570	1.00 373	0.48 362	0.15 419	0.14 383	0.17 459	0.10 178	0.19 288	0.14 218

CIPLG	0.56 377	1.19 554	2.46 465	0.80 561	0.31 392	0.61 341	0.57 515	0.76 311	0.57 279	0.56 361	0.63 405	0.41 236	0.30 246	0.45 200	0.40 318	0.11 266	0.20 483	0.13 354	0.13 317	0.35 484	0.19 342

DAS	0.56 377	0.35 212	1.55 189	0.33 303	0.34 422	0.50 180	0.42 446	0.83 373	0.74 454	0.83 523	0.68 442	0.56 343	0.48 410	2.40 557	0.46 347	0.12 326	0.08 138	0.12 294	0.09 139	0.18 267	0.15 257

AASNet	0.56 377	1.03 528	2.34 441	0.37 393	0.33 413	0.65 405	0.29 340	0.96 489	0.73 450	0.54 334	0.60 380	0.55 331	0.38 304	0.59 281	0.58 408	0.14 399	0.12 339	0.13 354	0.10 178	0.43 533	0.24 424

ACRE	0.56 377	1.14 544	2.77 523	0.76 557	0.28 350	0.60 322	0.56 511	0.76 311	0.58 290	0.55 352	0.62 392	0.41 236	0.29 238	0.44 185	0.39 310	0.11 266	0.19 472	0.13 354	0.14 345	0.36 492	0.18 326

iinet-f	0.57 384	0.93 488	2.27 429	0.31 250	0.25 305	0.83 506	0.33 392	0.81 360	0.65 370	0.54 334	0.63 405	0.73 442	0.67 489	0.73 333	0.67 431	0.13 356	0.13 363	0.11 233	0.10 178	0.43 533	0.16 287

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 384	0.87 468	2.11 392	0.32 279	0.30 373	0.84 508	0.40 436	0.88 420	0.72 435	0.65 461	0.73 472	0.66 396	0.57 447	0.93 363	0.71 441	0.13 356	0.07 48	0.10 162	0.08 103	0.15 181	0.14 218

psm_up	0.57 384	0.61 355	1.83 295	0.35 350	0.30 373	0.64 391	0.37 421	0.90 432	0.68 396	0.59 404	0.55 336	0.68 412	0.54 432	1.91 513	0.46 347	0.16 440	0.15 409	0.16 438	0.15 370	0.23 351	0.13 195

GwcNet-RSSM	0.57 384	0.94 490	2.13 397	0.32 279	0.25 305	0.60 322	0.30 348	0.80 356	0.66 385	0.52 310	0.64 421	0.71 434	0.40 326	1.79 485	0.50 372	0.13 356	0.09 216	0.12 294	0.12 284	0.21 320	0.15 257

DISCO	0.57 384	0.34 203	1.87 313	0.45 474	0.34 422	0.84 508	0.35 405	0.84 385	0.78 485	0.59 404	0.63 405	1.06 547	0.53 429	1.10 383	0.82 463	0.12 326	0.09 216	0.11 233	0.10 178	0.22 337	0.18 326

coex_refinement	0.58 389	0.94 490	1.87 313	0.38 409	0.25 305	0.64 391	0.34 397	0.83 373	0.65 370	0.60 414	0.63 405	0.81 478	0.48 410	1.85 501	0.56 399	0.13 356	0.09 216	0.10 162	0.10 178	0.16 217	0.16 287

PSMNet-RUCA	0.58 389	0.82 451	1.89 322	0.59 538	0.56 534	0.64 391	0.36 412	0.84 385	0.69 405	0.51 301	0.68 442	0.53 321	0.43 366	0.56 270	0.43 335	0.34 553	0.18 458	0.44 563	0.29 501	0.48 545	0.30 475

FACV-RUCA	0.58 389	0.40 251	1.78 257	0.43 453	1.67 602	0.48 158	0.28 316	0.69 255	0.62 337	0.40 206	0.53 314	0.33 191	0.63 477	0.40 158	0.31 238	0.13 356	0.11 308	0.62 575	0.12 284	0.70 569	0.98 590

UGAM	0.58 389	0.47 302	2.21 414	0.30 223	0.19 197	0.53 219	0.34 397	0.59 197	0.63 349	0.44 230	0.73 472	0.78 466	0.37 297	2.58 574	0.39 310	0.10 189	0.08 138	0.17 459	0.14 345	0.42 531	0.17 306

iRaft-Stereo_20w	0.58 389	0.39 245	1.96 361	0.45 474	0.32 400	0.92 528	0.57 515	1.14 557	0.56 275	0.81 517	0.40 208	0.55 331	0.69 494	0.65 309	1.04 495	0.09 86	0.16 427	0.09 104	0.36 542	0.17 240	0.25 434

IPLGR_C	0.58 389	1.25 561	2.72 512	0.80 561	0.31 392	0.60 322	0.61 525	0.76 311	0.58 290	0.56 361	0.62 392	0.41 236	0.31 255	0.43 176	0.40 318	0.11 266	0.22 498	0.13 354	0.15 370	0.35 484	0.19 342

CFNet	0.58 389	0.96 500	1.78 257	0.33 303	0.25 305	0.63 378	0.22 159	0.88 420	0.75 467	0.46 249	0.59 365	0.58 356	0.40 326	2.29 546	0.48 362	0.12 326	0.09 216	0.15 419	0.14 345	0.30 435	0.15 257

NVstereo2D	0.58 389	0.40 251	2.03 377	0.35 350	0.35 435	0.69 436	0.39 433	0.91 444	0.80 493	0.47 251	0.53 314	0.67 405	0.46 393	1.99 523	0.48 362	0.19 482	0.11 308	0.17 459	0.13 317	0.25 382	0.25 434

HUF	0.59 397	0.65 383	2.46 465	0.45 474	0.77 565	0.34 43	0.24 228	0.46 87	0.39 91	0.31 164	0.28 115	0.25 120	0.19 92	0.67 314	0.18 22	0.12 326	2.03 618	0.08 42	0.06 14	0.31 443	1.59 613

DualNet (step1)	0.59 397	0.62 361	1.93 339	0.27 143	0.22 253	0.68 430	0.31 361	0.93 461	0.66 385	0.57 372	0.51 289	0.55 331	0.45 378	1.11 386	0.38 299	0.61 573	0.14 383	0.87 584	0.56 574	0.25 382	0.23 411

Wz-Net-LNSev	0.59 397	0.96 500	2.47 470	0.34 334	0.37 456	0.79 491	0.44 464	0.86 401	0.77 481	0.61 423	0.67 435	0.79 471	0.56 441	0.64 298	0.62 417	0.15 419	0.14 383	0.12 294	0.12 284	0.18 267	0.19 342

OMP-Stereo	0.59 397	0.65 383	1.74 230	0.56 527	0.37 456	0.60 322	0.26 273	0.70 263	0.65 370	0.66 463	0.60 380	0.69 419	0.32 263	2.09 535	1.20 518	0.10 189	0.07 48	0.12 294	0.09 139	0.17 240	0.10 93

IIG-Stereo	0.59 397	0.65 383	1.74 230	0.54 518	0.23 273	0.61 341	0.21 132	0.73 283	0.65 370	0.64 454	0.69 451	0.69 419	0.38 304	2.09 535	1.39 534	0.11 266	0.07 48	0.11 233	0.09 139	0.15 181	0.09 63

iResNetv2_ROB	0.59 397	1.43 576	2.96 544	0.40 430	0.22 253	0.58 292	0.28 316	0.91 444	0.73 450	0.57 372	0.63 405	0.60 366	0.41 337	0.74 336	0.35 282	0.11 266	0.08 138	0.10 162	0.07 67	0.43 533	0.17 306

SACVNet	0.60 403	0.74 418	1.90 327	0.37 393	0.28 350	0.64 391	0.37 421	0.86 401	0.61 319	0.65 461	0.62 392	0.69 419	0.44 374	2.08 533	0.42 326	0.18 467	0.14 383	0.16 438	0.15 370	0.38 507	0.24 424

HHNet	0.60 403	0.65 383	2.60 497	0.36 369	0.25 305	0.64 391	0.61 525	0.64 230	0.62 337	0.55 352	1.13 547	0.32 185	0.60 460	0.42 172	1.79 554	0.15 419	0.07 48	0.12 294	0.10 178	0.18 267	0.15 257

ASMatch	0.60 403	0.43 271	2.58 493	0.91 569	0.36 444	0.56 257	0.25 250	0.52 147	0.61 319	0.47 251	1.21 550	0.47 294	0.66 487	1.34 410	0.94 474	0.10 189	0.08 138	0.11 233	0.11 244	0.10 66	0.16 287

PFNet	0.60 403	0.33 188	2.47 470	0.41 437	0.55 531	0.62 361	0.27 297	0.61 214	0.63 349	0.61 423	0.56 348	0.45 274	0.32 263	1.88 510	1.14 508	0.28 541	0.09 216	0.12 294	0.16 390	0.26 403	0.20 360

ADLNet	0.60 403	0.71 404	1.95 352	0.35 350	0.34 422	0.67 418	0.34 397	0.90 432	0.74 454	0.68 474	0.62 392	0.80 475	0.45 378	1.78 481	0.64 424	0.14 399	0.11 308	0.14 389	0.14 345	0.29 424	0.21 372

ARAFT	0.60 403	1.23 558	3.10 558	0.28 171	0.16 95	0.64 391	0.36 412	0.90 432	0.67 394	0.61 423	0.49 276	0.55 331	0.31 255	1.24 404	0.32 251	0.10 189	0.08 138	0.14 389	0.13 317	0.37 500	0.21 372

ETE_ROB	0.60 403	0.71 404	1.55 189	0.37 393	0.25 305	0.69 436	0.51 492	1.47 579	0.70 415	0.80 511	0.69 451	0.85 494	0.49 417	1.36 412	0.58 408	0.16 440	0.13 363	0.19 485	0.16 390	0.21 320	0.23 411

LALA_ROB	0.60 403	0.76 421	1.69 212	0.36 369	0.29 358	0.79 491	0.55 506	0.94 470	0.77 481	0.81 517	0.67 435	0.94 522	0.49 417	0.99 370	0.73 448	0.21 499	0.15 409	0.20 494	0.18 422	0.23 351	0.21 372

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 411	0.61 355	3.35 578	0.33 303	0.58 538	0.66 412	0.20 107	0.98 502	0.55 264	0.73 494	0.52 303	0.99 532	0.65 482	0.58 275	0.29 206	0.10 189	0.16 427	0.10 162	0.41 555	0.29 424	0.20 360

RAFT-RH_RVC	0.61 411	0.50 314	2.33 439	0.36 369	0.29 358	0.60 322	0.18 76	0.44 74	0.58 290	0.76 502	1.91 577	0.47 294	0.29 238	1.60 454	1.23 522	0.14 399	0.07 48	0.13 354	0.13 317	0.10 66	0.09 63

FADNet-RVC	0.61 411	1.26 563	2.12 395	0.33 303	0.26 323	0.59 310	0.29 340	0.86 401	0.62 337	0.45 241	0.50 284	0.62 372	0.46 393	1.73 472	0.55 391	0.17 455	0.20 483	0.17 459	0.18 422	0.59 560	0.28 458

RASNet	0.61 411	0.68 395	2.03 377	0.35 350	0.46 511	0.65 405	0.28 316	0.78 337	0.70 415	0.48 269	0.64 421	0.93 518	0.61 469	2.21 542	0.73 448	0.12 326	0.09 216	0.09 104	0.10 178	0.14 161	0.11 117

XPNet_ROB	0.61 411	0.72 408	1.66 207	0.37 393	0.27 337	0.67 418	0.47 483	0.89 426	0.71 425	0.78 508	0.70 461	0.81 478	0.53 429	1.70 467	0.76 452	0.21 499	0.16 427	0.16 438	0.15 370	0.20 304	0.21 372

252Zero-FE	0.62 416	0.27 107	0.83 68	0.24 71	0.13 26	0.31 25	0.13 9	0.39 37	0.32 21	8.03 622	0.23 69	0.12 2	0.12 8	0.26 26	0.44 341	0.09 86	0.12 339	0.07 1	0.06 14	0.09 49	0.12 158

YMNet	0.62 416	0.72 408	1.93 339	0.41 437	0.41 486	0.87 518	0.43 453	0.87 411	0.71 425	0.74 497	0.81 489	0.83 485	0.46 393	0.86 358	0.93 472	0.19 482	0.22 498	0.20 494	0.17 409	0.41 525	0.21 372

YMNet_1	0.62 416	0.72 408	1.93 339	0.41 437	0.41 486	0.87 518	0.43 453	0.87 411	0.71 425	0.74 497	0.81 489	0.83 485	0.46 393	0.86 358	0.93 472	0.19 482	0.22 498	0.20 494	0.17 409	0.41 525	0.21 372

DDVS	0.62 416	0.40 251	1.40 157	2.21 608	0.35 435	0.87 518	1.00 574	0.69 255	0.50 212	0.53 321	0.56 348	0.90 510	0.37 297	1.22 399	0.47 356	0.15 419	0.14 383	0.14 389	0.12 284	0.19 288	0.22 387

DRaft	0.62 416	0.38 235	1.76 244	0.24 71	0.16 95	0.64 391	0.66 535	0.53 156	0.53 244	0.67 467	0.99 528	0.38 215	1.00 545	1.44 421	2.10 568	0.10 189	0.14 383	0.10 162	0.14 345	0.18 267	0.21 372

DMCA-RVC	0.62 416	0.96 500	2.63 499	0.36 369	0.90 571	0.56 257	0.31 361	0.69 255	0.57 279	0.68 474	0.52 303	0.59 359	0.56 441	1.23 401	0.53 384	0.16 440	0.38 555	0.20 494	0.15 370	0.20 304	0.15 257

HSM	0.62 416	0.76 421	1.72 223	0.30 223	0.29 358	0.64 391	0.28 316	0.94 470	0.62 337	0.58 390	0.57 356	1.40 572	0.64 480	2.59 575	0.42 326	0.11 266	0.08 138	0.10 162	0.08 103	0.14 161	0.11 117

UGAM-zero	0.63 423	0.39 245	2.49 474	0.30 223	0.49 516	0.67 418	0.19 86	0.91 444	0.45 161	0.77 506	0.45 233	1.16 561	0.82 520	2.05 528	0.29 206	0.09 86	0.15 409	0.09 104	0.44 559	0.11 89	0.22 387

fast-acv-ft	0.63 423	0.88 472	3.10 558	0.38 409	0.30 373	0.79 491	0.48 487	0.69 255	0.72 435	0.58 390	0.78 485	0.76 460	0.60 460	0.67 314	0.73 448	0.15 419	0.15 409	0.18 479	0.17 409	0.37 500	0.16 287

PSM-AAD	0.63 423	0.22 43	1.77 253	0.37 393	0.23 273	0.86 514	1.17 586	0.59 197	0.60 302	0.64 454	0.71 465	0.68 412	2.93 602	0.65 309	0.31 238	0.09 86	0.07 48	0.17 459	0.15 370	0.13 134	0.33 497

PS-NSSS	0.63 423	1.00 519	1.81 285	0.30 223	0.31 392	0.63 378	0.34 397	0.98 502	0.69 405	0.54 334	0.74 475	0.51 313	0.41 337	2.43 562	0.48 362	0.24 523	0.17 447	0.27 528	0.18 422	0.27 413	0.21 372

z-ln-s-r	0.64 427	0.89 476	2.23 422	0.32 279	0.26 323	0.57 275	0.37 421	0.84 385	0.76 476	0.51 301	0.81 489	0.64 384	0.45 378	2.06 529	1.27 526	0.10 189	0.07 48	0.11 233	0.09 139	0.24 368	0.13 195

TransformOpticalFlow	0.64 427	0.56 341	2.66 504	0.44 460	0.26 323	0.62 361	0.28 316	0.83 373	0.71 425	0.76 502	0.74 475	0.91 512	0.85 525	1.83 494	0.81 462	0.10 189	0.07 48	0.11 233	0.09 139	0.11 89	0.12 158

pcwnet_v2	0.64 427	0.49 308	4.41 596	0.32 279	0.27 337	0.60 322	0.25 250	0.97 498	0.88 518	0.59 404	0.70 461	0.63 375	0.55 437	0.66 312	0.37 292	0.17 455	0.15 409	0.15 419	0.14 345	0.21 320	0.23 411

RAFT + AFF	0.64 427	1.20 555	1.95 352	0.34 334	0.33 413	0.67 418	0.52 495	0.99 514	0.74 454	0.53 321	0.58 362	0.57 349	0.80 517	1.76 477	0.51 377	0.12 326	0.27 531	0.15 419	0.14 345	0.43 533	0.29 464

FADNet	0.64 427	1.22 557	2.06 379	0.32 279	0.30 373	0.66 412	0.29 340	0.88 420	0.72 435	0.44 230	0.48 259	0.66 396	0.57 447	1.84 499	0.45 346	0.46 564	0.20 483	0.17 459	0.19 442	0.59 560	0.24 424

DRN-Test	0.64 427	0.43 271	2.44 462	0.39 419	0.44 496	0.80 499	0.41 442	1.02 533	0.78 485	0.80 511	0.63 405	0.69 419	0.56 441	1.79 485	0.69 436	0.15 419	0.12 339	0.17 459	0.16 390	0.18 267	0.17 306

StereoDRNet	0.64 427	0.88 472	2.35 444	0.41 437	0.45 505	0.73 458	0.47 483	0.94 470	0.74 454	0.75 499	0.54 326	0.74 448	0.47 401	1.70 467	0.72 445	0.15 419	0.14 383	0.15 419	0.14 345	0.20 304	0.19 342

NOSS_ROB	0.64 427	0.65 383	1.62 201	0.46 479	0.25 305	0.67 418	0.30 348	0.93 461	0.77 481	0.59 404	0.57 356	0.77 462	0.38 304	2.78 587	0.44 341	0.23 515	0.24 509	0.28 532	0.26 489	0.27 413	0.39 527

Select-FE	0.65 435	0.67 392	2.76 520	0.49 494	0.55 531	0.79 491	0.16 48	0.90 432	0.53 244	0.84 525	0.55 336	0.91 512	0.75 510	0.57 271	1.16 512	0.11 266	0.18 458	0.11 233	0.49 564	0.14 161	0.31 483

Wz-Net-MNSev	0.65 435	0.97 508	2.19 412	0.36 369	0.33 413	0.90 524	0.60 521	0.92 453	0.81 500	0.75 499	0.72 470	0.73 442	0.65 482	1.39 415	0.71 441	0.16 440	0.13 363	0.14 389	0.14 345	0.24 368	0.18 326

FINET	0.65 435	0.95 497	3.06 554	0.35 350	0.40 478	0.58 292	0.48 487	0.92 453	1.10 552	0.57 372	0.68 442	0.47 294	0.44 374	1.15 394	0.60 412	0.23 515	0.21 492	0.17 459	0.15 370	0.26 403	0.25 434

CVANet_RVC	0.65 435	0.80 442	2.13 397	0.36 369	0.26 323	0.62 361	0.42 446	0.84 385	0.72 435	0.69 476	0.68 442	0.68 412	0.52 427	2.64 577	0.42 326	0.19 482	0.12 339	0.22 505	0.17 409	0.37 500	0.15 257

NCCL2	0.65 435	0.94 490	1.96 361	0.43 453	0.30 373	0.71 445	0.68 541	0.84 385	0.65 370	0.70 482	0.60 380	0.86 500	0.54 432	1.56 443	0.57 403	0.20 492	0.16 427	0.67 578	0.25 481	0.22 337	0.24 424

TCMNet	0.66 440	0.85 462	2.55 492	0.50 498	0.52 525	0.72 451	0.39 433	0.87 411	0.72 435	0.58 390	0.68 442	0.63 375	0.46 393	1.70 467	0.63 419	0.18 467	0.18 458	0.23 512	0.18 422	0.38 507	0.27 451

ACV-stereo	0.66 440	0.76 421	2.86 531	0.32 279	0.25 305	1.01 540	0.60 521	0.59 197	0.52 226	0.41 214	0.45 233	1.55 578	0.94 540	1.40 418	0.69 436	0.14 399	0.13 363	0.12 294	0.11 244	0.20 304	0.19 342

GrayStereo	0.66 440	0.19 8	1.76 244	0.90 568	0.23 273	0.62 361	1.42 601	0.62 218	0.60 302	0.72 490	0.78 485	0.56 343	3.07 605	0.60 287	0.26 172	0.09 86	0.08 138	0.10 162	0.21 458	0.11 89	0.18 326

PSMNet_ROB	0.66 440	1.01 523	2.33 439	0.38 409	0.31 392	0.72 451	0.55 506	0.86 401	0.69 405	0.54 334	0.60 380	0.75 454	0.47 401	2.00 524	0.82 463	0.17 455	0.13 363	0.19 485	0.19 442	0.24 368	0.27 451

gcap_with_dpt	0.67 444	0.30 157	8.53 612	0.26 122	0.25 305	0.50 180	0.21 132	0.73 283	0.38 78	0.32 173	0.33 164	0.26 134	0.21 113	0.29 56	0.21 87	0.10 189	0.08 138	0.08 42	0.07 67	0.12 100	0.14 218

DispNO	0.67 444	0.98 512	2.58 493	0.31 250	0.27 337	0.59 310	0.29 340	0.83 373	0.68 396	0.53 321	0.79 488	0.83 485	0.47 401	2.46 565	0.68 434	0.12 326	0.10 259	0.19 485	0.31 517	0.16 217	0.17 306

STrans-v2	0.67 444	0.56 341	2.64 501	0.27 143	0.23 273	0.57 275	0.33 392	0.96 489	0.69 405	0.92 537	0.85 502	0.89 508	0.93 537	1.83 494	1.21 520	0.09 86	0.07 48	0.10 162	0.09 139	0.11 89	0.12 158

hitnet-ft	0.67 444	0.80 442	1.90 327	0.28 171	0.22 253	0.69 436	0.36 412	0.85 392	0.65 370	0.56 361	0.84 498	1.03 540	0.95 543	2.32 548	0.55 391	0.23 515	0.14 383	0.41 559	0.13 317	0.24 368	0.17 306

FADNet-RVC-Resample	0.67 444	1.16 553	3.16 564	0.37 393	0.29 358	0.62 361	0.38 428	0.86 401	0.63 349	0.51 301	0.50 284	0.57 349	0.45 378	1.57 447	0.49 367	0.24 523	0.32 545	0.23 512	0.19 442	0.27 413	0.62 563

RP	0.67 444	0.82 451	1.94 349	0.43 453	0.44 496	0.65 405	0.45 472	0.89 426	0.82 501	0.66 463	0.92 515	0.99 532	0.76 512	1.55 442	0.66 428	0.25 528	0.18 458	0.23 512	0.20 452	0.31 443	0.22 387

HSM-Net_RVC	0.67 444	0.34 203	2.23 422	0.26 122	0.19 197	0.67 418	0.29 340	1.26 569	0.69 405	0.72 490	0.70 461	0.78 466	0.42 355	3.77 607	0.41 324	0.13 356	0.09 216	0.10 162	0.09 139	0.12 100	0.11 117
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
TDLM	0.67 444	0.92 482	1.76 244	0.37 393	0.24 287	0.66 412	0.56 511	0.82 367	0.74 454	1.16 558	0.62 392	0.61 368	0.48 410	2.70 583	0.50 372	0.20 492	0.11 308	0.35 549	0.14 345	0.32 452	0.16 287

w-ln-seven-2	0.68 452	1.13 542	2.46 465	0.36 369	0.27 337	0.65 405	0.44 464	0.87 411	0.83 505	0.69 476	0.75 478	0.72 437	0.63 477	1.56 443	1.15 510	0.13 356	0.13 363	0.15 419	0.14 345	0.35 484	0.19 342

ADLNet2	0.68 452	0.84 457	3.19 568	0.33 303	0.36 444	0.64 391	0.37 421	0.89 426	0.79 490	0.54 334	0.65 430	0.93 518	0.48 410	2.07 531	0.56 399	0.13 356	0.11 308	0.11 233	0.11 244	0.33 461	0.18 326

DEmStereo	0.68 452	0.31 171	2.25 426	0.42 448	0.17 124	0.66 412	0.89 565	0.51 133	0.59 297	0.60 414	1.01 531	0.45 274	1.26 562	1.54 441	2.26 574	0.10 189	0.08 138	0.10 162	0.10 178	0.10 66	0.11 117

Nwc_Net	0.68 452	0.83 455	2.53 481	0.41 437	0.39 468	0.77 482	0.38 428	1.01 530	0.70 415	0.60 414	0.99 528	0.98 529	0.68 492	1.41 419	0.63 419	0.23 515	0.15 409	0.23 512	0.25 481	0.23 351	0.18 326

AANet_RVC	0.68 452	1.00 519	2.09 387	0.33 303	0.25 305	0.58 292	0.32 384	0.81 360	0.80 493	0.61 423	0.94 520	0.80 475	0.41 337	2.46 565	1.02 492	0.36 556	0.14 383	0.10 162	0.09 139	0.23 351	0.22 387

IPLG	0.69 457	0.84 457	2.43 460	0.35 350	0.21 226	1.65 579	0.61 525	1.36 574	0.58 290	1.39 580	0.51 289	0.37 207	0.87 529	1.41 419	0.36 286	0.09 86	0.07 48	0.14 389	0.12 284	0.32 452	0.11 117

GwcNet	0.69 457	0.71 404	3.12 561	0.36 369	0.45 505	0.81 500	0.44 464	0.86 401	0.84 508	0.60 414	0.74 475	0.82 483	0.49 417	1.65 460	0.66 428	0.16 440	0.15 409	0.15 419	0.15 370	0.31 443	0.24 424

AF-Net	0.69 457	0.92 482	2.21 414	0.41 437	0.40 478	0.68 430	0.40 436	1.02 533	0.86 511	0.69 476	1.03 536	1.04 543	0.84 524	1.19 396	0.78 456	0.22 512	0.14 383	0.25 524	0.17 409	0.30 435	0.18 326

stereogan	0.69 457	0.51 317	2.44 462	0.39 419	0.39 468	1.01 540	0.41 442	0.94 470	0.92 529	0.73 494	0.85 502	1.15 559	0.69 494	1.57 447	0.53 384	0.19 482	0.18 458	0.20 494	0.16 390	0.36 492	0.24 424

PAM_32	0.70 461	0.35 212	2.73 517	0.54 518	0.61 549	1.07 551	0.43 453	0.84 385	0.49 202	0.90 534	0.91 513	1.23 563	0.77 515	0.65 309	1.10 502	0.10 189	0.19 472	0.10 162	0.49 564	0.15 181	0.38 521

PAM	0.70 461	0.35 212	2.72 512	0.56 527	0.62 551	1.08 553	0.53 499	0.85 392	0.44 145	0.93 539	0.92 515	1.24 564	0.68 492	0.64 298	1.01 490	0.10 189	0.19 472	0.10 162	0.48 562	0.14 161	0.38 521

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 461	0.65 383	3.45 579	0.50 498	0.60 545	0.75 470	0.23 193	0.96 489	0.60 302	0.76 502	1.30 557	0.81 478	0.60 460	0.57 271	0.82 463	0.10 189	0.16 427	0.11 233	0.43 558	0.31 443	0.22 387

xxxx	0.70 461	0.21 27	1.33 140	0.28 171	0.18 164	0.63 378	0.24 228	1.02 533	0.69 405	0.50 288	0.62 392	0.58 356	0.38 304	1.47 434	5.21 613	0.13 356	0.12 339	0.11 233	0.10 178	0.12 100	0.15 257

APVNet	0.70 461	0.67 392	2.71 510	0.38 409	0.36 444	0.85 512	0.43 453	0.91 444	0.68 396	0.55 352	0.69 451	0.75 454	0.55 437	2.31 547	0.78 456	0.17 455	0.17 447	0.24 519	0.19 442	0.33 461	0.23 411

Syn2CoEx	0.70 461	1.07 535	2.74 518	0.43 453	0.30 373	0.64 391	0.42 446	0.99 514	0.78 485	0.62 434	0.78 485	0.74 448	0.72 501	1.92 517	0.61 415	0.20 492	0.17 447	0.19 485	0.15 370	0.29 424	0.22 387

FAT-Stereo	0.70 461	0.54 329	2.88 533	0.36 369	0.29 358	0.62 361	0.54 503	0.97 498	0.87 514	0.76 502	0.92 515	0.94 522	0.80 517	1.84 499	0.57 403	0.18 467	0.19 472	0.17 459	0.16 390	0.22 337	0.25 434

RYNet	0.70 461	0.56 341	2.25 426	0.35 350	0.41 486	0.86 514	0.43 453	0.94 470	0.82 501	0.62 434	0.53 314	0.91 512	0.60 460	2.70 583	1.00 486	0.14 399	0.11 308	0.16 438	0.14 345	0.25 382	0.27 451

PWC_ROB	0.70 461	0.94 490	1.88 315	0.39 419	0.39 468	0.62 361	0.30 348	0.98 502	0.94 530	0.91 536	1.29 556	0.77 462	0.62 474	1.62 458	1.03 494	0.18 467	0.11 308	0.18 479	0.13 317	0.51 552	0.22 387

ccnet	0.71 470	0.41 258	1.59 194	0.40 430	0.45 505	1.06 546	0.55 506	0.98 502	0.71 425	0.88 530	0.97 525	0.82 483	0.88 533	1.68 464	0.94 474	0.32 549	0.26 524	0.32 545	0.27 494	0.34 472	0.30 475

RGC	0.71 470	0.97 508	2.18 410	0.44 460	0.44 496	0.73 458	0.40 436	0.94 470	0.71 425	0.71 487	1.04 539	1.01 536	0.71 498	1.74 474	0.70 438	0.23 515	0.18 458	0.28 532	0.26 489	0.29 424	0.27 451

CBMV	0.71 470	0.76 421	2.64 501	0.33 303	0.20 212	0.78 487	0.79 556	0.98 502	0.78 485	0.85 529	0.71 465	0.86 500	1.10 555	1.46 427	0.62 417	0.18 467	0.20 483	0.21 502	0.19 442	0.25 382	0.33 497
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
GCST	0.72 473	1.10 537	2.15 403	1.11 583	0.59 540	0.62 361	0.19 86	0.75 299	0.53 244	0.56 361	0.63 405	0.47 294	0.31 255	1.11 386	0.33 264	0.75 583	0.45 567	0.84 583	0.64 587	0.69 568	0.54 553

mmx	0.72 473	0.23 61	2.01 370	0.30 223	0.21 226	0.57 275	0.26 273	0.99 514	0.76 476	0.53 321	0.63 405	0.66 396	0.39 318	2.52 570	3.43 599	0.13 356	0.10 259	0.15 419	0.13 317	0.15 181	0.15 257

xxx	0.72 473	0.23 61	2.01 370	0.30 223	0.21 226	0.57 275	0.26 273	0.99 514	0.76 476	0.53 321	0.63 405	0.66 396	0.39 318	2.52 570	3.43 599	0.13 356	0.10 259	0.15 419	0.13 317	0.15 181	0.15 257

LL-Strereo	0.72 473	1.29 565	2.49 474	0.36 369	0.45 505	0.55 241	0.32 384	0.93 461	0.71 425	0.67 467	0.58 362	0.85 494	0.79 516	2.67 581	0.46 347	0.10 189	0.18 458	0.14 389	0.12 284	0.40 522	0.42 537

test_xeample	0.72 473	0.21 27	1.36 147	0.27 143	0.17 124	0.59 310	0.28 316	1.01 530	0.70 415	0.55 352	0.67 435	0.44 265	0.39 318	1.88 510	5.17 612	0.12 326	0.10 259	0.11 233	0.10 178	0.13 134	0.15 257

SHD	0.72 473	0.77 430	2.36 447	0.45 474	0.40 478	0.71 445	0.32 384	1.02 533	1.25 563	1.07 551	0.84 498	0.90 510	0.73 504	1.09 382	0.98 480	0.21 499	0.18 458	0.20 494	0.21 458	0.32 452	0.31 483

RTSC	0.72 473	1.00 519	2.22 418	0.40 430	0.29 358	0.82 503	0.31 361	0.96 489	1.10 552	0.92 537	0.81 489	0.78 466	0.58 453	1.23 401	1.55 543	0.18 467	0.17 447	0.14 389	0.17 409	0.43 533	0.30 475

PASM	0.72 473	0.68 395	1.91 333	0.47 484	0.44 496	0.60 322	0.51 492	0.76 311	0.80 493	0.77 506	0.67 435	0.87 502	0.61 469	2.40 557	0.67 431	0.32 549	0.35 547	0.36 551	0.41 555	0.45 542	0.39 527

PWCDC_ROB	0.72 473	1.06 532	2.09 387	0.47 484	0.36 444	0.78 487	0.26 273	0.98 502	1.34 569	0.61 423	2.07 579	0.64 384	0.61 469	0.83 353	0.71 441	0.31 548	0.14 383	0.15 419	0.12 284	0.60 563	0.21 372

ff1	0.73 482	0.23 61	2.01 370	0.30 223	0.21 226	0.57 275	0.26 273	0.74 288	0.88 518	0.53 321	0.63 405	0.66 396	0.39 318	2.52 570	3.43 599	0.10 189	0.24 509	0.15 419	0.13 317	0.25 382	0.36 511

GASNet	0.73 482	1.47 578	3.04 552	0.47 484	0.33 413	0.57 275	0.34 397	0.91 444	0.75 467	0.58 390	0.58 362	0.74 448	0.55 437	2.03 525	0.65 427	0.21 499	0.15 409	0.19 485	0.17 409	0.51 552	0.28 458

XQC	0.73 482	0.98 512	2.39 451	0.46 479	0.35 435	0.81 500	0.46 475	1.00 522	1.00 538	0.80 511	0.69 451	0.88 506	0.74 509	1.32 408	1.20 518	0.24 523	0.16 427	0.23 512	0.20 452	0.41 525	0.33 497

w-ln-seven	0.74 485	1.05 530	2.54 487	0.37 393	0.34 422	1.03 543	0.47 483	1.00 522	1.08 549	0.90 534	0.85 502	0.85 494	0.57 447	1.37 413	1.26 525	0.14 399	0.13 363	0.16 438	0.15 370	0.31 443	0.20 360

1111x	0.74 485	0.21 27	1.93 339	0.31 250	0.17 124	0.63 378	0.32 384	1.03 540	0.74 454	0.52 310	0.62 392	0.57 349	0.47 401	2.38 553	4.25 607	0.12 326	0.14 383	0.11 233	0.12 284	0.12 100	0.14 218

Anonymous_2	0.74 485	0.32 179	1.65 203	0.33 303	0.30 373	0.67 418	0.32 384	0.69 255	0.46 172	0.48 269	0.41 212	0.84 490	0.58 453	0.51 249	0.40 318	0.32 549	0.38 555	1.43 607	3.69 624	0.80 578	0.27 451

GANetREF_RVC	0.75 488	1.15 548	2.46 465	0.47 484	0.26 323	0.83 506	0.61 525	0.97 498	0.89 522	0.62 434	0.61 387	0.72 437	0.59 456	2.42 559	0.55 391	0.32 549	0.25 522	0.36 551	0.24 474	0.39 517	0.31 483
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
GANet	0.75 488	0.84 457	2.01 370	0.40 430	0.25 305	0.74 464	0.66 535	0.87 411	0.73 450	0.71 487	1.07 542	0.84 490	0.59 456	2.71 585	1.15 510	0.17 455	0.16 427	0.44 563	0.16 390	0.31 443	0.20 360

PDISCO_ROB	0.75 488	1.06 532	2.11 392	0.64 546	0.59 540	1.13 557	0.43 453	1.14 557	1.05 544	0.64 454	0.71 465	0.96 525	0.61 469	1.21 397	0.76 452	0.37 557	0.18 458	0.27 528	0.24 474	0.56 559	0.32 489

HBP-ISP	0.76 491	1.30 566	3.19 568	0.35 350	0.26 323	0.85 512	0.54 503	1.03 540	0.72 435	0.80 511	0.69 451	0.68 412	0.83 521	2.04 527	0.44 341	0.23 515	0.24 509	0.29 539	0.25 481	0.28 419	0.24 424

Wz-Net-SNSev	0.76 491	1.32 570	3.11 560	0.40 430	0.31 392	0.71 445	0.60 521	0.98 502	0.87 514	0.67 467	0.83 495	0.96 525	0.60 460	1.67 463	0.97 478	0.16 440	0.15 409	0.16 438	0.17 409	0.36 492	0.24 424

FTStereo	0.76 491	0.18 5	2.35 444	0.71 552	0.21 226	0.73 458	1.79 604	0.57 182	0.53 244	1.07 551	1.63 571	1.29 566	2.13 594	0.75 337	0.29 206	0.19 482	0.08 138	0.12 294	0.11 244	0.11 89	0.40 531

CBMV_ROB	0.76 491	0.42 266	2.68 506	0.33 303	0.22 253	0.74 464	0.47 483	0.96 489	0.76 476	1.04 550	0.96 523	0.88 506	0.93 537	2.06 529	1.19 517	0.22 512	0.24 509	0.27 528	0.25 481	0.25 382	0.28 458

DDUNet	0.77 495	1.12 539	1.88 315	0.76 557	0.69 557	0.84 508	0.43 453	0.85 392	0.65 370	0.67 467	0.75 478	0.91 512	0.52 427	1.03 377	0.57 403	0.54 569	0.37 551	0.95 590	0.52 570	0.71 571	0.57 557

UDG	0.77 495	1.23 558	2.15 403	0.67 550	0.59 540	0.78 487	0.38 428	0.90 432	0.70 415	0.61 423	0.69 451	1.01 536	0.67 489	1.02 375	0.73 448	0.45 562	0.34 546	0.87 584	0.51 568	0.67 567	0.46 543

aanetorigin	0.77 495	0.80 442	2.59 495	0.43 453	0.44 496	0.58 292	1.01 576	0.57 182	0.68 396	1.53 586	1.23 551	0.81 478	1.08 553	1.07 380	1.07 498	0.18 467	0.15 409	0.17 459	0.21 458	0.54 557	0.30 475

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 495	1.04 529	2.06 379	0.94 572	0.35 435	0.89 523	0.40 436	0.85 392	0.63 349	0.55 352	0.63 405	0.75 454	0.38 304	2.38 553	0.48 362	1.10 597	0.31 540	0.36 551	0.21 458	0.53 556	0.55 556

222	0.78 499	0.23 61	1.23 122	0.28 171	0.18 164	0.62 361	0.24 228	1.02 533	0.70 415	0.58 390	0.66 432	0.46 286	0.42 355	1.80 489	6.53 619	0.13 356	0.10 259	0.11 233	0.10 178	0.12 100	0.17 306

EAI-Stereo	0.78 499	0.25 82	1.67 209	0.54 518	0.59 540	1.95 588	2.05 607	1.11 556	0.64 357	0.95 542	1.49 566	0.50 310	0.67 489	0.59 281	1.44 538	0.09 86	0.19 472	0.09 104	0.49 564	0.13 134	0.22 387

NCC-stereo	0.79 501	0.94 490	2.42 456	0.59 538	0.45 505	1.90 586	0.46 475	0.99 514	0.72 435	0.64 454	0.84 498	0.91 512	0.73 504	1.80 489	1.00 486	0.27 537	0.19 472	0.23 512	0.31 517	0.24 368	0.22 387

Abc-Net	0.79 501	0.94 490	2.42 456	0.59 538	0.45 505	1.90 586	0.46 475	0.99 514	0.72 435	0.64 454	0.84 498	0.91 512	0.73 504	1.80 489	1.00 486	0.27 537	0.19 472	0.23 512	0.31 517	0.24 368	0.22 387
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
zero-FE	0.80 503	0.27 107	8.23 611	0.49 494	0.98 575	0.33 35	0.20 107	0.48 111	1.28 566	0.17 21	0.20 41	0.77 462	0.22 123	0.60 287	0.97 478	0.11 266	0.07 48	0.09 104	0.10 178	0.33 461	0.14 218

zh-mn7	0.80 503	1.54 581	3.00 550	0.35 350	0.27 337	0.72 451	0.41 442	0.93 461	1.11 554	1.00 545	1.28 554	0.75 454	0.57 447	1.87 502	1.18 515	0.16 440	0.13 363	0.14 389	0.14 345	0.26 403	0.21 372

z-mn7	0.80 503	1.52 580	2.62 498	0.36 369	0.28 350	1.01 540	0.48 487	0.90 432	1.29 567	0.69 476	1.35 562	0.85 494	0.59 456	2.03 525	1.09 501	0.14 399	0.12 339	0.14 389	0.12 284	0.32 452	0.20 360

SQANet	0.80 503	1.58 583	2.53 481	0.76 557	0.83 566	0.76 474	0.36 412	0.83 373	0.64 357	0.63 444	0.69 451	0.73 442	0.51 422	1.21 397	0.53 384	0.77 584	0.29 535	0.59 574	0.29 501	0.86 581	0.61 562

anonymity	0.80 503	0.66 390	1.29 132	0.59 538	0.75 561	0.67 418	0.52 495	0.95 484	0.71 425	0.94 540	0.70 461	0.67 405	0.87 529	0.71 330	1.35 531	0.64 576	0.62 583	0.58 572	1.44 611	0.60 563	0.65 566

S-Stereo	0.80 503	0.69 399	3.89 587	0.39 419	0.37 456	0.69 436	0.70 546	0.94 470	0.98 537	0.62 434	0.91 513	0.83 485	0.60 460	2.37 550	0.66 428	0.18 467	0.21 492	0.17 459	0.18 422	0.30 435	0.35 503

ADCRef	0.80 503	0.96 500	2.29 433	0.37 393	0.35 435	0.96 532	0.51 492	0.87 411	0.75 467	0.88 530	0.83 495	0.61 368	1.36 571	1.02 375	3.27 593	0.13 356	0.11 308	0.17 459	0.19 442	0.25 382	0.21 372

STTRV1_RVC	0.80 503	0.55 338	2.89 536	0.42 448	0.49 516	0.79 491	0.44 464	1.15 560	0.82 501	0.62 434	0.89 511	0.72 437	0.63 477	2.69 582	0.64 424	0.48 565	0.64 584	0.27 528	0.24 474	0.35 484	0.27 451

DANet	0.80 503	0.65 383	2.21 414	1.19 586	0.48 515	0.74 464	1.25 589	0.89 426	1.53 578	0.89 532	0.71 465	0.96 525	0.56 441	1.83 494	0.96 477	0.18 467	0.16 427	0.19 485	0.16 390	0.26 403	0.29 464
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DStereoRT	0.81 512	0.53 323	2.23 422	0.36 369	0.33 413	0.92 528	0.36 412	0.86 401	0.80 493	0.57 372	0.62 392	0.59 359	1.15 559	1.76 477	1.04 495	0.14 399	0.13 363	2.17 618	0.78 593	0.16 217	0.66 568

FADNet_RVC	0.81 512	1.14 544	2.42 456	0.30 223	0.24 287	0.71 445	0.24 228	0.95 484	0.61 319	0.44 230	0.56 348	0.59 359	0.42 355	1.52 439	0.68 434	0.94 589	0.96 605	0.28 532	1.00 603	0.90 582	1.36 607

edge stereo	0.81 512	0.73 415	3.30 574	0.37 393	1.21 591	0.62 361	0.39 433	0.93 461	0.79 490	0.80 511	0.88 509	1.14 558	0.71 498	2.18 540	0.71 441	0.21 499	0.20 483	0.26 527	0.18 422	0.38 507	0.26 444

MIPNet	0.83 515	0.81 447	2.40 453	0.61 543	0.18 164	1.48 569	1.39 597	1.60 586	0.74 454	1.94 591	0.85 502	0.73 442	1.68 585	0.87 361	0.31 238	0.09 86	0.08 138	0.11 233	0.32 523	0.25 382	0.12 158

FBW_ROB	0.83 515	0.77 430	1.77 253	0.44 460	0.30 373	0.87 518	0.46 475	1.10 552	0.91 525	0.81 517	0.75 478	1.01 536	0.61 469	3.66 606	1.23 522	0.26 532	0.23 506	0.36 551	0.25 481	0.27 413	0.62 563

PA-Net	0.84 517	1.00 519	3.49 580	0.63 545	0.40 478	0.70 443	0.52 495	0.86 401	0.84 508	0.52 310	0.59 365	0.70 429	0.54 432	2.35 549	2.23 572	0.17 455	0.27 531	0.19 485	0.28 497	0.22 337	0.36 511
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CC-Net-ROB	0.85 518	1.15 548	2.13 397	0.88 567	0.38 462	0.88 522	0.44 464	1.06 546	0.79 490	0.58 390	0.69 451	0.65 389	0.50 420	2.74 586	0.51 377	0.93 587	0.39 562	0.87 584	0.29 501	0.54 557	0.54 553

THIR-Stereo	0.86 519	0.62 361	2.13 397	0.25 90	0.16 95	0.58 292	2.74 615	0.59 197	0.51 219	0.62 434	1.62 570	0.97 528	1.80 590	1.69 466	2.25 573	0.10 189	0.08 138	0.14 389	0.11 244	0.15 181	0.11 117

DeepPrunerF	0.86 519	0.86 465	2.91 541	0.45 474	0.50 518	0.64 391	0.48 487	1.14 557	2.64 608	0.63 444	0.61 387	0.65 389	0.62 474	2.21 542	1.31 528	0.23 515	0.19 472	0.30 540	0.28 497	0.36 492	0.25 434

DPSNet	0.86 519	0.60 351	2.34 441	0.58 533	0.36 444	1.07 551	0.75 552	1.30 570	1.05 544	0.70 482	0.68 442	0.94 522	1.29 563	2.08 533	1.82 555	0.26 532	0.23 506	0.16 438	0.17 409	0.48 545	0.40 531

AAGNet	0.88 522	0.33 188	1.79 278	0.54 518	0.98 575	0.62 361	0.46 475	0.50 125	0.60 302	0.58 390	0.53 314	0.50 310	0.73 504	1.23 401	7.48 620	0.11 266	0.07 48	0.12 294	0.10 178	0.14 161	0.09 63

Consistency-Raft	0.88 522	0.93 488	3.23 572	0.99 576	0.64 552	0.77 482	0.55 506	0.98 502	0.97 534	0.61 423	1.03 536	0.65 389	1.05 550	0.79 350	1.38 533	0.44 560	0.46 569	0.51 569	0.58 580	0.65 565	0.47 544

zh-sn7	0.89 524	1.73 594	3.09 557	0.39 419	0.30 373	0.82 503	0.63 532	0.96 489	0.87 514	0.79 510	1.12 545	0.84 490	0.87 529	2.42 559	1.63 546	0.16 440	0.17 447	0.16 438	0.16 390	0.34 472	0.29 464

test_for_model	0.90 525	0.29 143	5.46 604	4.31 620	3.82 612	0.47 148	0.19 86	0.63 226	0.44 145	0.25 113	0.29 121	0.27 148	0.16 38	0.66 312	0.18 22	0.09 86	0.07 48	0.09 104	0.07 67	0.12 100	0.11 117

PVD	0.90 525	0.85 462	2.15 403	0.53 513	0.50 518	0.99 536	0.56 511	1.15 560	1.64 582	1.41 582	1.41 565	1.11 555	1.13 558	1.35 411	1.31 528	0.26 532	0.28 534	0.28 532	0.26 489	0.37 500	0.49 548

Wz-Net-TNSev	0.91 527	1.73 594	3.08 555	0.36 369	0.31 392	1.00 539	0.71 547	1.06 546	0.97 534	0.71 487	0.72 470	1.09 551	0.87 529	2.42 559	1.59 544	0.20 492	0.20 483	0.16 438	0.20 452	0.44 541	0.35 503

SAMSARA	0.91 527	0.97 508	2.22 418	0.80 561	0.58 538	1.32 563	1.31 591	1.01 530	0.94 530	1.36 576	0.87 506	1.38 571	0.90 535	1.72 471	1.02 492	0.24 523	0.30 539	0.22 505	0.25 481	0.36 492	0.35 503

WZ-Net	0.92 529	1.31 567	3.76 584	0.41 437	0.36 444	0.86 514	0.71 547	1.00 522	1.06 547	0.82 522	0.92 515	1.06 547	1.05 550	2.16 539	1.61 545	0.19 482	0.13 363	0.15 419	0.16 390	0.32 452	0.28 458

MFMNet_re	0.92 529	1.28 564	2.53 481	0.82 565	0.76 564	0.90 524	0.75 552	0.98 502	1.04 543	1.03 548	1.05 540	0.84 490	0.94 540	0.83 353	0.72 445	0.68 578	0.60 581	0.63 576	0.60 583	0.77 576	0.74 572

test_sample9	0.94 531	0.62 361	1.93 339	0.27 143	0.22 253	0.68 430	0.31 361	0.93 461	0.66 385	0.57 372	0.51 289	0.55 331	0.45 378	1.91 513	2.55 581	0.61 573	4.16 623	0.87 584	0.56 574	0.25 382	0.23 411

CrosDoStereo	0.94 531	0.37 224	2.53 481	0.25 90	0.32 400	0.54 226	3.76 619	0.72 271	0.60 302	0.70 482	1.40 563	0.53 321	1.49 578	1.78 481	3.09 588	0.10 189	0.08 138	0.11 233	0.11 244	0.21 320	0.11 117

DeepStereo_LL	0.94 531	0.37 224	2.53 481	0.25 90	0.32 400	0.54 226	3.76 619	0.72 271	0.60 302	0.70 482	1.40 563	0.53 321	1.49 578	1.78 481	3.09 588	0.10 189	0.08 138	0.11 233	0.11 244	0.21 320	0.11 117

ADCP+	0.94 531	1.12 539	3.14 562	0.34 334	0.39 468	1.06 546	0.79 556	0.89 426	0.80 493	0.66 463	0.67 435	0.85 494	1.55 581	0.93 363	4.55 609	0.13 356	0.11 308	0.16 438	0.15 370	0.26 403	0.25 434

ADCMid	0.96 535	1.32 570	2.74 518	0.38 409	0.35 435	0.99 536	0.58 517	0.94 470	0.86 511	1.23 568	1.01 531	1.01 536	1.00 545	1.05 379	3.97 602	0.21 499	0.19 472	0.42 560	0.32 523	0.40 522	0.29 464

DStereoO	0.99 536	0.66 390	1.67 209	0.75 556	0.99 578	0.73 458	1.33 593	0.94 470	0.91 525	0.70 482	1.06 541	0.75 454	1.75 589	0.95 366	2.39 578	1.20 601	0.41 565	0.48 566	0.59 582	0.85 580	0.60 561

G-Net	0.99 536	0.64 376	2.76 520	0.57 531	0.67 554	2.03 594	0.72 550	0.76 311	0.67 394	1.14 557	2.56 593	1.30 569	1.02 547	1.48 435	1.74 552	0.25 528	0.24 509	0.24 519	0.26 489	0.37 500	0.31 483

ADCL	0.99 536	0.79 440	2.43 460	0.39 419	0.32 400	1.50 571	1.90 605	0.92 453	0.97 534	1.26 573	1.27 553	1.00 534	1.42 576	1.14 392	3.31 595	0.17 455	0.14 383	0.22 505	0.21 458	0.30 435	0.22 387

ADCPNet	0.99 536	0.99 517	3.93 590	0.37 393	0.68 556	1.36 565	0.62 530	0.87 411	0.76 476	0.78 508	0.81 489	1.08 549	1.18 560	1.14 392	2.49 580	0.21 499	0.69 593	0.21 502	0.95 601	0.29 424	0.37 518

Ntro	1.00 540	1.68 590	2.80 527	0.95 573	0.85 567	1.06 546	0.53 499	0.98 502	0.90 524	0.62 434	0.76 481	0.93 518	0.66 487	1.66 461	0.98 480	0.99 592	0.45 567	0.75 582	0.40 552	1.19 592	0.75 574

AnyNet_C32	1.00 540	1.33 572	2.53 481	0.49 494	0.54 528	1.15 559	1.14 584	0.91 444	0.89 522	1.11 554	0.95 522	0.87 502	0.93 537	1.50 436	4.07 604	0.21 499	0.20 483	0.25 524	0.24 474	0.38 507	0.33 497

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 542	1.67 588	2.32 436	0.47 484	0.39 468	1.47 568	0.95 568	0.95 484	0.91 525	0.84 525	0.94 520	1.05 545	0.60 460	2.95 593	0.72 445	0.41 558	0.72 597	0.32 545	0.55 571	0.74 572	1.22 603

otaku	1.03 543	1.68 590	2.72 512	0.95 573	0.73 560	1.03 543	0.59 519	0.99 514	0.86 511	0.69 476	1.61 569	0.98 529	0.64 480	1.46 427	1.14 508	0.95 590	0.46 569	0.72 581	0.40 552	1.24 596	0.78 577

SGM-Forest	1.04 544	0.42 266	3.59 583	0.41 437	0.32 400	1.05 545	1.32 592	0.94 470	0.83 505	1.16 558	2.23 587	1.03 540	1.39 574	2.49 568	2.35 576	0.21 499	0.21 492	0.20 494	0.19 442	0.23 351	0.32 489
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ADCS	1.05 545	1.36 575	2.98 548	0.42 448	0.36 444	0.96 532	0.81 560	1.06 546	1.12 555	1.25 569	0.97 525	1.08 549	0.90 535	1.25 405	4.86 611	0.21 499	0.21 492	0.22 505	0.23 472	0.36 492	0.38 521

SPS-STEREO	1.07 546	1.13 542	2.88 533	0.65 548	0.69 557	0.99 536	0.68 541	1.05 545	0.87 514	1.36 576	1.23 551	1.46 574	0.94 540	1.87 502	1.72 551	0.66 577	0.61 582	0.58 572	0.57 577	0.65 565	0.77 576
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
GCAPDPT-zeroshot4090	1.09 547	0.30 157	8.77 614	3.21 615	5.80 616	0.39 75	0.20 107	0.59 197	0.41 116	0.26 131	0.26 97	0.23 90	0.17 47	0.31 72	0.19 40	0.09 86	0.08 138	0.09 104	0.07 67	0.13 134	0.19 342

GCAPDPT-zeroshot	1.09 547	0.30 157	8.70 613	3.22 616	5.88 617	0.39 75	0.20 107	0.59 197	0.41 116	0.26 131	0.26 97	0.23 90	0.17 47	0.31 72	0.19 40	0.09 86	0.08 138	0.09 104	0.07 67	0.13 134	0.19 342

test_sample8	1.12 549	0.62 361	1.93 339	0.27 143	0.22 253	0.68 430	0.31 361	0.95 484	0.61 319	1.18 566	0.56 348	2.53 594	1.31 566	1.91 513	2.55 581	0.61 573	4.16 623	0.87 584	0.56 574	0.25 382	0.23 411

testlalala	1.12 549	0.30 157	9.21 616	3.22 616	5.94 618	0.39 75	0.20 107	0.59 197	0.41 116	0.26 131	0.26 97	0.23 90	0.17 47	0.31 72	0.19 40	0.09 86	0.08 138	0.09 104	0.07 67	0.13 134	0.17 306

WCMA_ROB	1.12 549	0.83 455	2.66 504	0.58 533	0.34 422	1.17 561	0.71 547	0.93 461	0.94 530	1.74 589	2.63 596	3.09 600	1.71 587	1.70 467	1.84 556	0.26 532	0.21 492	0.20 494	0.21 458	0.28 419	0.43 538

AnyNet_C01	1.14 552	1.49 579	4.23 595	0.54 518	0.53 526	1.51 572	1.37 595	1.04 544	1.07 548	1.17 564	1.33 560	1.15 559	1.08 553	1.61 457	2.74 584	0.25 528	0.22 498	0.28 532	0.24 474	0.48 545	0.40 531

NaN_ROB	1.14 552	0.94 490	2.96 544	0.53 513	0.56 534	1.13 557	0.99 571	0.98 502	1.00 538	1.09 553	0.87 506	0.77 462	1.06 552	5.90 616	2.72 583	0.16 440	0.23 506	0.16 438	0.24 474	0.22 337	0.36 511

RainbowNet	1.15 554	1.78 596	2.72 512	1.12 584	0.91 572	1.06 546	0.76 554	1.16 562	1.13 557	0.75 499	0.97 525	1.09 551	0.80 517	1.60 454	1.21 520	1.17 599	1.26 609	1.01 594	0.57 577	1.13 590	0.88 587

SuperB	1.15 554	1.14 544	5.43 603	0.36 369	0.26 323	0.81 500	0.89 565	0.88 420	1.17 558	0.67 467	0.68 442	0.63 375	1.39 574	1.74 474	3.37 597	0.15 419	0.12 339	0.17 459	0.16 390	2.80 616	0.25 434

NVStereoNet_ROB	1.16 556	0.95 497	2.54 487	0.58 533	0.55 531	0.78 487	0.63 532	1.00 522	1.08 549	1.03 548	4.07 614	1.48 575	1.22 561	2.88 592	1.27 526	0.50 566	0.46 569	0.54 570	0.62 584	0.50 550	0.63 565
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MDST_ROB	1.17 557	0.42 266	3.87 586	0.54 518	0.44 496	4.11 614	0.58 517	1.31 571	0.84 508	2.12 593	1.12 545	0.98 529	0.71 498	4.24 611	0.99 485	0.16 440	0.14 383	0.19 485	0.17 409	0.18 267	0.35 503

SANet	1.20 558	1.21 556	3.33 577	0.38 409	0.27 337	1.73 583	0.85 562	1.10 552	2.49 605	1.16 558	1.83 575	1.72 581	1.50 580	2.37 550	2.84 586	0.18 467	0.16 427	0.16 438	0.15 370	0.32 452	0.32 489

RTS	1.21 559	1.31 567	6.39 608	0.52 507	0.51 523	1.61 575	0.79 556	1.03 540	1.37 571	1.13 555	1.30 557	1.10 553	0.85 525	2.65 578	2.08 565	0.21 499	0.24 509	0.18 479	0.18 422	0.43 533	0.32 489

RTSA	1.21 559	1.31 567	6.39 608	0.52 507	0.51 523	1.61 575	0.79 556	1.03 540	1.37 571	1.13 555	1.30 557	1.10 553	0.85 525	2.65 578	2.08 565	0.21 499	0.24 509	0.18 479	0.18 422	0.43 533	0.32 489

MeshStereo	1.21 559	1.15 548	3.01 551	0.34 334	0.28 350	1.10 554	0.69 543	1.35 573	1.01 540	2.71 608	2.41 590	2.96 597	1.45 577	2.80 589	1.40 536	0.22 512	0.22 498	0.22 505	0.19 442	0.50 550	0.26 444
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
SDNR	1.22 562	0.80 442	2.71 510	0.33 303	1.48 599	1.98 593	0.23 193	1.93 598	2.44 603	0.89 532	2.52 591	1.36 570	0.51 422	3.65 605	1.93 557	0.30 546	0.31 540	0.22 505	0.16 390	0.33 461	0.36 511

CSAN	1.25 563	1.12 539	3.04 552	0.51 503	0.37 456	1.06 546	1.15 585	1.22 563	1.08 549	1.17 564	1.91 577	1.04 543	1.31 566	5.96 617	2.43 579	0.26 532	0.22 498	0.24 519	0.24 474	0.31 443	0.30 475

EDNetEfficient	1.27 564	0.70 402	4.05 592	0.64 546	0.98 575	0.94 530	1.40 598	0.85 392	1.75 587	2.34 602	1.33 560	1.05 545	2.21 596	1.58 451	4.15 605	0.15 419	0.19 472	0.14 389	0.27 494	0.38 507	0.32 489

FCDSN-DC	1.29 565	0.54 329	2.50 478	0.47 484	0.41 486	1.12 555	0.60 521	1.10 552	1.27 565	2.23 599	2.87 599	3.67 605	3.12 607	2.39 556	1.69 549	0.30 546	0.26 524	0.31 541	0.30 510	0.35 484	0.38 521
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
pmcnn	1.32 566	1.05 530	2.77 523	0.74 555	1.43 594	0.72 451	0.56 511	0.96 489	0.91 525	0.99 544	2.92 602	6.01 619	0.70 496	2.38 553	3.32 596	0.13 356	0.10 259	0.08 42	0.06 14	0.34 472	0.22 387

ACVNet_1	1.33 567	1.91 605	4.03 591	1.09 581	0.88 569	1.19 562	0.66 535	1.24 567	1.17 558	0.94 540	0.96 523	3.09 600	1.04 549	2.37 550	1.11 505	1.04 594	0.48 575	1.03 595	0.48 562	1.12 589	0.83 579

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 568	1.70 592	2.50 478	0.56 527	0.40 478	2.15 598	0.99 571	1.24 567	1.26 564	1.02 547	1.10 544	1.29 566	0.88 533	3.10 597	1.08 499	1.66 610	0.83 601	0.68 579	0.88 598	1.57 603	1.80 616

MSMD_ROB	1.34 568	0.96 500	2.38 449	0.39 419	0.32 400	1.96 589	0.62 530	0.91 444	1.43 573	2.94 612	2.60 594	4.77 614	1.95 592	2.43 562	1.33 530	0.29 543	0.26 524	0.32 545	0.32 523	0.30 435	0.30 475

psmorigin	1.36 570	0.60 351	13.80 626	0.37 393	0.29 358	0.62 361	0.33 392	0.77 322	0.61 319	0.96 543	0.88 509	1.17 562	0.73 504	4.00 608	0.86 467	0.19 482	0.22 498	0.17 459	0.18 422	0.24 368	0.29 464

MADNet+	1.36 570	1.93 607	5.95 605	0.81 564	0.59 540	1.57 574	1.09 580	1.39 577	1.22 561	0.84 525	1.01 531	1.25 565	1.12 557	3.19 598	2.36 577	0.45 562	0.47 572	0.38 557	0.34 530	0.59 560	0.57 557

ELAS_RVC	1.37 572	0.78 438	3.21 570	0.55 525	0.50 518	1.49 570	2.48 613	1.48 580	1.71 586	2.13 596	2.09 580	2.07 586	2.56 600	1.90 512	2.02 562	0.35 554	0.36 549	0.37 555	0.34 530	0.49 548	0.47 544
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH-64-1	1.39 573	1.64 586	1.86 308	1.36 590	1.11 586	1.39 566	1.19 587	1.76 591	1.45 575	1.16 558	2.21 585	1.53 576	1.38 572	1.98 520	1.52 541	1.29 602	0.67 587	1.27 601	0.69 588	1.29 598	0.98 590

IMH-64	1.39 573	1.64 586	1.86 308	1.36 590	1.11 586	1.39 566	1.19 587	1.76 591	1.45 575	1.16 558	2.21 585	1.53 576	1.38 572	1.98 520	1.52 541	1.29 602	0.67 587	1.27 601	0.69 588	1.29 598	0.98 590

ELAS	1.39 573	0.79 440	2.86 531	0.53 513	0.50 518	2.81 605	2.20 609	1.61 587	1.50 577	2.28 601	2.35 588	1.82 582	2.13 594	1.73 472	2.22 571	0.35 554	0.37 551	0.35 549	0.35 533	0.49 548	0.47 544
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	1.42 576	1.81 597	3.23 572	1.08 579	0.92 573	1.32 563	0.85 562	1.49 581	1.69 584	1.19 567	1.73 573	2.13 587	1.03 548	2.50 569	1.40 536	0.91 586	0.53 577	1.00 593	0.55 571	2.11 611	0.85 582

EKT-Stereo	1.47 577	0.49 308	1.93 339	2.57 611	19.31 632	0.55 241	0.22 159	0.69 255	0.42 130	0.38 198	0.36 183	0.43 254	0.27 204	0.69 323	0.26 172	0.12 326	0.14 383	0.11 233	0.16 390	0.20 304	0.15 257

WAO-7	1.48 578	1.63 584	2.49 474	0.93 571	0.75 561	1.72 582	1.10 581	1.84 596	1.96 596	1.43 583	2.54 592	1.97 584	1.61 584	3.06 595	2.08 565	0.69 579	0.66 586	0.94 589	0.74 591	0.80 578	0.69 569

FC-DCNN	1.49 579	0.59 349	2.88 533	0.44 460	0.39 468	1.97 591	0.66 535	1.67 588	1.70 585	2.72 609	2.89 600	4.22 608	2.97 604	2.55 573	2.19 570	0.29 543	0.26 524	0.31 541	0.30 510	0.32 452	0.39 527

PWCK	1.49 579	1.90 604	3.22 571	1.09 581	0.54 528	1.71 581	1.73 603	1.49 581	1.53 578	1.44 584	1.80 574	1.82 582	1.30 565	3.34 601	1.76 553	1.07 596	0.56 579	0.97 592	0.58 580	1.38 602	0.65 566

FC-DCNN v2	1.54 581	0.58 347	2.80 527	0.44 460	0.39 468	2.05 595	0.66 535	1.90 597	1.84 593	2.79 610	2.97 603	4.41 612	3.07 605	2.65 578	2.30 575	0.29 543	0.26 524	0.31 541	0.30 510	0.32 452	0.38 521

MFN_U_SF_RVC	1.55 582	2.39 618	3.16 564	0.65 548	0.41 486	1.12 555	0.46 475	1.23 566	1.33 568	1.61 587	1.20 549	1.43 573	0.98 544	1.76 477	1.97 559	1.90 613	1.80 613	1.98 616	2.15 618	1.63 604	1.77 615

WAO-6	1.58 583	1.54 581	2.32 436	1.14 585	1.00 579	2.30 600	1.03 577	1.82 595	2.85 610	1.25 569	2.61 595	2.20 588	1.56 582	2.47 567	1.99 561	0.95 590	0.67 587	1.19 600	0.83 596	1.08 587	0.88 587

DispFullNet	1.67 584	2.10 610	5.22 600	1.53 595	8.90 619	0.86 514	0.31 361	0.96 489	0.96 533	1.37 579	1.01 531	1.13 556	1.98 593	1.51 437	0.91 470	0.54 569	0.31 540	1.18 597	0.63 586	1.13 590	0.80 578

JetBlue	1.78 585	1.63 584	3.92 588	0.73 553	1.21 591	4.38 615	3.35 616	1.59 585	1.20 560	1.26 573	1.52 568	2.37 591	1.88 591	3.23 599	3.00 587	0.53 567	0.47 572	0.48 566	0.49 564	1.29 598	0.97 589

Dean	1.79 586	1.83 598	3.92 588	1.29 589	1.07 585	1.55 573	1.00 574	1.95 599	2.33 601	1.47 585	4.19 615	4.26 611	1.33 569	2.21 542	1.48 540	1.14 598	0.68 591	1.18 597	0.74 591	1.24 596	0.98 590

SGM+DAISY	1.83 587	1.43 576	3.81 585	0.87 566	1.01 580	2.38 602	2.53 614	1.36 574	1.75 587	2.92 611	3.22 606	2.65 595	2.93 602	2.22 545	3.10 590	0.72 580	0.69 593	0.63 576	0.62 584	0.77 576	0.98 590

SGM_RVC	1.89 588	0.92 482	2.50 478	0.96 575	0.93 574	1.63 577	1.37 595	1.52 583	12.43 624	1.85 590	1.69 572	2.40 593	1.74 588	2.81 590	1.71 550	0.53 567	0.47 572	0.42 560	0.47 561	0.74 572	0.74 572
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ACVNet-4b	1.93 589	1.85 600	4.10 593	1.07 578	0.86 568	1.15 559	0.53 499	1.06 546	1.12 555	0.64 454	1.09 543	1.99 585	0.70 496	2.20 541	9.86 625	5.62 623	0.41 565	1.03 595	0.55 571	1.86 609	0.85 582

LVE	1.96 590	2.17 617	3.14 562	1.68 597	1.80 604	1.63 577	1.03 577	2.34 605	2.81 609	1.25 569	2.89 600	4.24 610	1.29 563	2.79 588	1.44 538	2.85 618	0.91 604	1.18 597	1.46 612	1.23 595	1.10 600

MonStereo1	1.98 591	1.01 523	1.78 257	1.19 586	1.04 582	3.58 609	0.61 525	1.53 584	1.93 595	1.39 580	3.37 608	2.23 590	10.80 625	2.84 591	1.25 524	1.04 594	0.38 555	0.96 591	0.57 577	1.10 588	1.00 597

IMH	2.02 592	2.15 616	2.69 509	1.68 597	1.12 588	1.66 580	0.92 567	2.10 603	1.92 594	1.32 575	2.66 597	2.21 589	1.69 586	5.78 615	1.68 548	5.54 622	0.96 605	1.31 603	0.71 590	1.32 601	0.99 595

DStereoSA	2.12 593	0.98 512	2.80 527	1.25 588	2.23 607	1.97 591	4.62 621	1.22 563	2.54 607	1.16 558	3.84 613	1.00 534	4.05 611	2.07 531	5.29 614	0.93 587	1.48 612	0.48 566	1.51 613	0.95 585	1.95 617

DStereoFS	2.23 594	2.10 610	2.47 470	1.61 596	1.88 606	3.81 610	2.06 608	1.95 599	3.33 612	2.38 603	3.31 607	2.37 591	4.92 613	2.45 564	3.27 593	1.03 593	1.27 611	0.55 571	1.04 604	0.70 569	2.05 618

IGEV-RUCA	2.28 595	0.30 157	1.15 105	0.40 430	1.86 605	2.06 596	1.90 605	1.36 574	1.80 591	3.70 616	3.76 611	5.02 615	8.19 622	2.12 537	1.63 546	0.25 528	0.76 598	2.72 620	1.91 616	2.39 614	2.36 620

WQFJA1++	2.30 596	0.22 43	6.03 606	1.08 579	1.15 589	0.29 17	0.14 20	0.39 37	0.24 2	13.61 629	0.19 34	3.34 604	0.17 47	0.33 97	0.24 145	0.10 189	0.07 48	0.08 42	0.07 67	18.19 638	0.14 218

MultiAttention	2.38 597	0.50 314	1.93 339	1.80 601	2.56 609	10.86 623	2.30 610	1.22 563	0.80 493	0.62 434	1.16 548	1.13 556	0.56 441	16.09 633	1.18 515	0.20 492	0.09 216	0.43 562	1.62 614	0.94 584	1.58 612

UNDER WATER-64	2.47 598	1.89 603	4.86 598	1.82 604	1.44 596	3.18 607	1.57 602	2.62 606	5.64 616	2.05 592	2.13 582	4.13 607	3.76 609	2.62 576	3.42 598	1.47 607	0.85 602	1.57 611	1.07 606	1.82 608	1.49 609

TorneroNet-64	2.65 599	1.83 598	3.30 574	1.46 593	1.20 590	3.89 611	0.99 571	3.51 618	6.71 620	2.56 605	4.60 616	4.22 608	3.85 610	3.33 600	3.14 591	1.19 600	0.65 585	1.39 606	0.79 595	3.31 618	1.15 601

notaker	2.66 600	2.07 609	3.31 576	2.61 612	1.43 594	1.76 584	1.11 582	2.76 609	1.79 589	2.26 600	11.53 627	3.96 606	4.29 612	3.09 596	2.76 585	1.55 609	0.88 603	1.70 614	1.07 606	2.00 610	1.35 606

UNDER WATER	2.74 601	1.85 600	4.54 597	1.81 603	1.44 596	2.34 601	1.40 598	3.24 613	6.60 619	2.60 606	2.76 598	5.75 617	5.24 616	3.02 594	4.01 603	1.45 606	0.81 600	1.59 612	1.06 605	1.80 607	1.51 610

MADNet++	2.79 602	2.11 613	2.97 547	2.49 610	2.28 608	2.95 606	2.31 611	2.67 607	2.47 604	3.03 613	3.13 605	2.70 596	2.92 601	4.10 609	4.48 608	2.68 617	2.24 621	3.04 623	2.44 620	2.37 613	2.34 619

WAO-8	2.80 603	2.14 614	2.89 536	1.91 605	1.04 582	3.98 612	0.96 569	3.26 614	6.17 617	2.15 597	3.37 608	3.31 602	2.41 598	11.84 625	2.03 563	2.05 614	1.86 615	1.54 609	0.92 599	1.22 593	0.87 585

Venus	2.80 603	2.14 614	2.89 536	1.91 605	1.04 582	3.98 612	0.96 569	3.26 614	6.17 617	2.15 597	3.37 608	3.31 602	2.41 598	11.84 625	2.03 563	2.05 614	1.86 615	1.54 609	0.92 599	1.22 593	0.87 585

DGSMNet	2.89 605	0.63 372	3.18 567	3.43 618	4.17 615	2.57 604	6.98 624	0.97 498	0.83 505	0.56 361	1.86 576	0.79 471	0.62 474	1.64 459	1.39 534	4.61 621	5.01 625	5.17 626	4.71 625	4.44 622	4.19 624

MANE	2.90 606	1.14 544	2.96 544	1.03 577	1.01 580	5.01 616	2.45 612	5.36 621	6.88 621	3.58 615	4.76 618	5.99 618	4.99 614	4.23 610	4.61 610	0.56 572	0.67 587	0.44 563	0.78 593	0.51 552	1.03 598

SGM-ForestM	2.98 607	1.70 592	3.52 582	0.67 550	0.47 513	5.18 617	3.36 617	3.30 616	2.86 611	4.44 617	3.79 612	9.80 625	5.50 617	6.29 618	6.52 618	0.27 537	0.36 549	0.24 519	0.27 494	0.38 507	0.58 559

xyz-stereo	3.02 608	0.29 143	30.64 647	0.23 50	0.12 9	15.52 627	0.24 228	0.51 133	0.47 191	0.59 404	7.99 620	0.64 384	0.47 401	1.39 415	0.50 372	0.09 86	0.07 48	0.34 548	0.07 67	0.13 134	0.08 39

MSAF-DinoV2	3.10 609	1.86 602	10.68 619	3.61 619	0.30 373	3.34 608	0.82 561	2.81 610	1.79 589	0.80 511	0.87 506	1.56 579	1.10 555	26.49 647	1.96 558	0.17 455	0.13 363	0.19 485	1.63 615	0.92 583	0.99 595

JetRed	3.29 610	4.93 621	10.17 618	1.45 592	1.72 603	7.44 619	5.05 622	3.06 611	2.12 600	2.41 604	2.39 589	2.99 598	2.37 597	3.51 604	6.44 617	1.32 605	1.90 617	1.37 605	1.23 610	2.21 612	1.76 614

LSM	3.31 611	1.11 538	5.29 602	9.40 626	30.65 642	0.84 508	1.12 583	0.91 444	1.22 561	1.36 576	2.19 584	0.93 518	0.83 521	1.66 461	0.90 469	0.21 499	0.31 540	0.24 519	0.28 497	0.39 517	6.33 627

U	3.37 612	0.17 1	0.91 78	0.26 122	13.79 628	19.19 632	0.15 33	0.41 51	0.31 16	0.17 21	0.18 31	0.27 148	0.15 28	0.21 3	0.16 6	0.09 86	0.06 23	17.88 638	12.81 631	0.10 66	0.08 39

KSHMR	4.10 613	1.97 608	5.27 601	1.71 599	1.47 598	1.96 589	1.28 590	3.19 612	17.33 635	2.12 593	15.91 630	9.18 624	1.57 583	8.42 622	1.98 560	1.52 608	1.26 609	1.67 613	1.19 608	1.67 606	1.40 608

ktn	4.35 614	2.10 610	2.89 536	1.80 601	1.49 600	2.13 597	1.41 600	2.26 604	12.72 625	11.41 626	16.43 631	11.15 627	3.75 608	4.36 612	3.18 592	1.82 612	0.98 607	1.73 615	1.21 609	2.97 617	1.27 604

LE_ROB	4.43 615	1.35 574	9.38 617	2.79 613	3.93 613	2.43 603	3.46 618	2.68 608	11.19 623	11.66 627	4.73 617	5.26 616	10.46 624	4.50 613	9.49 623	0.82 585	0.69 593	1.34 604	0.98 602	0.75 574	0.76 575

tt	4.93 616	0.27 107	4.20 594	2.29 609	1.58 601	10.20 622	16.97 629	9.42 628	5.02 615	1.67 588	1.28 554	4.68 613	5.03 615	3.37 603	5.92 615	6.16 624	9.47 632	2.82 621	3.18 622	3.60 619	1.53 611

TorneroNet	5.50 617	1.92 606	3.16 564	1.47 594	1.25 593	14.07 625	1.06 579	4.90 619	20.99 641	10.17 623	16.48 632	11.88 629	6.93 619	3.34 601	4.20 606	1.30 604	0.69 593	1.45 608	0.86 597	2.61 615	1.20 602

TCMNet-wrong-test	5.51 618	6.62 624	6.20 607	13.02 630	11.90 624	7.14 618	5.53 623	6.99 625	1.44 574	2.65 607	3.10 604	8.37 623	5.95 618	4.75 614	6.05 616	3.07 619	0.98 607	2.38 619	1.99 617	6.62 625	5.43 626

coex-ft	5.95 619	1.67 588	60.57 648	0.34 334	0.30 373	0.77 482	0.69 543	0.74 288	4.41 614	19.22 635	2.15 583	1.62 580	7.97 621	1.81 492	8.96 622	0.44 560	2.08 619	0.18 479	0.19 442	0.38 507	4.62 625

HanzoNet	7.64 620	2.86 619	5.05 599	7.01 623	3.97 614	2.18 599	1.34 594	3.37 617	4.05 613	13.17 628	10.58 621	10.73 626	16.52 632	8.45 623	10.51 626	10.48 631	9.72 633	5.59 627	13.46 632	6.84 626	6.83 628

USTest	8.10 621	7.17 625	8.96 615	9.25 625	9.05 620	15.27 626	23.78 631	9.96 629	9.47 622	5.94 621	6.75 619	7.80 622	7.48 620	8.83 624	11.21 627	2.21 616	3.56 622	2.86 622	3.20 623	5.02 623	4.16 623

EDNetEfficientorigin	8.18 622	0.98 512	145.96 650	0.51 503	0.89 570	0.72 451	0.48 487	0.85 392	1.56 580	2.12 593	1.49 566	1.29 566	1.31 566	1.83 494	2.13 569	0.13 356	0.12 339	0.17 459	0.18 422	0.39 517	0.45 541

DGTPSM_ROB	8.89 623	5.62 622	12.25 621	5.92 622	11.32 622	8.54 620	24.18 632	6.40 623	13.49 626	5.15 618	11.46 625	6.19 620	10.92 626	7.00 619	13.72 628	4.47 620	7.65 626	3.92 624	7.45 628	4.38 621	7.87 629

DPSMNet_ROB	9.48 624	5.64 623	13.01 625	8.82 624	11.82 623	8.54 620	24.20 633	6.41 624	13.65 629	5.32 620	11.47 626	6.33 621	10.92 626	7.69 620	13.89 629	7.25 630	8.19 628	5.06 625	7.78 629	5.31 624	8.26 630

BEATNet-Init1	12.10 625	11.19 626	27.29 645	2.99 614	3.51 611	21.84 638	11.10 625	14.34 633	13.83 630	20.34 636	20.33 637	26.35 648	20.03 634	19.06 637	14.80 632	1.74 611	1.81 614	2.05 617	2.49 621	3.69 620	3.12 622

DPSM_ROB	12.34 626	11.21 628	12.51 622	12.91 628	12.80 626	19.84 635	28.28 638	14.38 634	14.28 631	10.58 624	11.26 623	12.03 630	11.85 629	13.15 631	15.34 633	7.11 628	8.31 629	6.50 629	7.35 626	8.84 627	8.31 631

DPSM	12.34 626	11.21 628	12.51 622	12.91 628	12.80 626	19.84 635	28.28 638	14.38 634	14.28 631	10.58 624	11.26 623	12.03 630	11.85 629	13.15 631	15.34 633	7.11 628	8.31 629	6.50 629	7.35 626	8.84 627	8.31 631

DLNR-FE	13.43 628	20.01 634	23.53 634	121.73 651	33.87 643	0.46 141	0.15 33	8.09 627	0.35 42	0.28 148	0.37 186	0.26 134	0.17 47	0.75 337	0.29 206	6.68 627	0.26 524	0.09 104	0.38 546	50.82 650	0.18 326

DLNR_Zeroshot_test	13.43 628	19.94 633	23.55 635	121.61 650	35.03 644	0.46 141	0.15 33	8.02 626	0.35 42	0.28 148	0.37 186	0.26 134	0.17 47	0.76 341	0.29 206	6.42 626	0.26 524	0.09 104	0.38 546	50.13 649	0.18 326

LRCNet_RVC	13.74 630	19.30 631	12.75 624	19.46 633	12.69 625	1.86 585	0.41 442	12.33 630	1.05 544	15.77 631	18.83 636	12.62 632	8.70 623	12.21 628	9.62 624	22.22 641	8.37 631	25.85 641	24.01 642	19.32 639	17.44 641

DPSimNet_ROB	17.97 631	20.20 638	24.98 639	17.62 631	15.92 629	21.53 637	21.00 630	13.70 631	15.61 633	23.89 647	14.69 629	22.87 638	24.58 647	12.70 630	14.56 630	18.48 639	12.91 634	20.21 639	12.05 630	17.76 630	14.17 634

HaxPig	19.86 632	22.40 639	22.34 633	17.95 632	17.95 631	11.77 624	11.89 626	16.02 636	15.89 634	21.10 637	21.41 638	18.74 636	18.39 633	20.08 638	19.69 636	23.63 645	23.22 643	24.06 640	23.69 641	23.00 640	23.95 644

ASD4	21.52 633	19.65 632	22.13 632	22.45 635	16.42 630	23.29 639	30.71 640	33.06 649	17.47 636	24.18 648	14.11 628	21.71 637	15.88 631	21.06 639	18.11 635	19.78 640	17.78 642	26.52 642	20.33 640	27.03 641	18.73 642

Anonymous_1	22.91 634	11.20 627	12.13 620	12.75 627	26.28 641	19.43 633	27.92 637	14.08 632	13.61 627	14.96 630	10.58 621	11.26 628	11.19 628	12.55 629	14.57 631	38.28 648	7.88 627	34.96 645	63.99 647	89.57 651	10.94 633

PML	23.15 635	16.83 630	7.78 610	5.49 621	9.93 621	51.13 649	104.50 650	5.76 622	13.62 628	37.30 651	105.93 650	30.86 649	23.50 639	12.07 627	7.87 621	6.30 625	2.12 620	6.32 628	2.43 619	10.44 629	2.90 621

MEDIAN_ROB	23.96 636	27.05 647	26.39 644	22.16 634	22.13 633	16.12 628	13.97 627	20.24 637	20.05 637	25.50 649	25.31 646	22.96 639	22.63 638	24.39 640	23.24 640	28.20 646	27.23 647	28.62 643	27.75 645	27.50 642	27.76 647

RAFT-FEzeroshot	24.80 637	22.55 642	24.73 636	26.10 638	25.76 636	39.84 642	57.07 646	28.84 642	28.79 646	21.14 639	22.48 640	24.18 641	23.88 641	26.38 641	30.87 644	14.26 633	16.71 637	13.09 631	14.82 635	17.79 634	16.72 638

RAFT-FE	24.80 637	22.55 642	24.73 636	26.10 638	25.76 636	39.84 642	57.07 646	28.84 642	28.79 646	21.14 639	22.48 640	24.18 641	23.88 641	26.38 641	30.87 644	14.26 633	16.71 637	13.09 631	14.82 635	17.79 634	16.72 638

CasAABBNet	24.81 639	22.53 640	24.83 638	26.08 637	25.74 635	39.86 644	57.06 644	28.87 644	28.83 648	21.16 642	22.54 642	24.22 643	23.89 644	26.38 641	30.87 644	14.25 632	16.71 637	13.09 631	14.81 634	17.78 631	16.71 636

FlowAnything	24.85 640	22.54 641	25.10 640	26.11 640	25.76 636	39.86 644	57.00 642	28.89 645	28.87 649	21.31 644	22.68 645	24.22 643	23.87 640	26.39 644	30.89 648	14.26 633	16.78 641	13.10 635	14.90 639	17.78 631	16.69 635

Hybrid-DGEV	24.86 641	22.58 644	25.22 642	26.11 640	25.76 636	39.92 646	57.06 644	29.03 648	29.01 651	21.12 638	22.64 643	24.13 640	23.91 645	26.46 646	30.82 642	14.27 636	16.70 636	13.09 631	14.83 638	17.78 631	16.71 636

Selective-RAFT-Error	24.87 642	22.59 645	25.14 641	26.13 642	25.82 640	39.93 647	57.03 643	28.97 646	28.95 650	21.21 643	22.65 644	24.25 645	23.98 646	26.43 645	30.83 643	14.27 636	16.71 637	13.10 635	14.82 635	17.82 636	16.76 640

LSM0	26.58 643	22.63 646	25.88 643	30.13 643	52.21 650	39.94 648	56.74 641	28.97 646	28.72 645	21.14 639	22.26 639	24.43 646	23.88 641	26.54 648	30.87 644	14.32 638	16.55 635	13.12 637	14.71 633	17.92 637	20.60 643

AVERAGE_ROB	26.93 644	30.34 648	29.27 646	25.82 636	25.34 634	19.48 634	15.17 628	23.55 641	23.00 644	28.45 650	27.87 647	26.25 647	25.86 648	26.96 649	25.55 641	31.30 647	30.07 648	31.76 644	30.81 646	30.79 646	30.93 648

xxxxx1	28.96 645	20.11 635	14.07 627	49.74 644	39.15 645	18.98 629	26.64 634	21.94 638	20.21 638	16.45 632	17.48 633	18.36 633	21.56 635	16.21 634	20.88 637	23.07 642	26.55 644	66.40 649	78.70 649	30.27 643	32.51 649

tt_ll	28.96 645	20.11 635	14.07 627	49.74 644	39.15 645	18.98 629	26.64 634	21.94 638	20.21 638	16.45 632	17.48 633	18.36 633	21.56 635	16.21 634	20.88 637	23.07 642	26.55 644	66.40 649	78.70 649	30.27 643	32.51 649

ff	28.96 645	20.11 635	14.07 627	49.74 644	39.15 645	18.98 629	26.64 634	21.94 638	20.21 638	16.45 632	17.48 633	18.36 633	21.56 635	16.21 634	20.88 637	23.07 642	26.55 644	66.40 649	78.70 649	30.27 643	32.51 649

RSGM-EC	41.56 648	31.72 649	19.92 630	51.66 647	47.86 648	38.70 640	61.61 648	33.83 650	22.80 642	23.45 645	29.29 648	43.76 650	35.31 649	66.76 650	70.17 649	66.40 649	37.60 650	48.67 646	25.68 643	48.86 647	27.21 645

acva	41.56 648	31.72 649	19.92 630	51.66 647	47.86 648	38.70 640	61.61 648	33.83 650	22.80 642	23.45 645	29.29 648	43.76 650	35.31 649	66.76 650	70.17 649	66.40 649	37.60 650	48.67 646	25.68 643	48.86 647	27.21 645

test_example2	115.39 650	123.23 651	94.57 649	115.52 649	123.55 651	101.63 650	114.33 651	53.41 652	99.48 652	134.90 652	135.05 651	85.83 652	85.11 651	111.32 652	106.15 651	152.55 652	205.26 652	99.78 652	114.96 652	140.96 652	110.20 652

ccccc	291.34 651	297.21 652	347.09 651	374.70 652	380.44 652	203.92 651	213.88 652	216.32 653	172.72 653	203.37 653	218.57 652	215.01 653	258.31 652	312.78 653	341.56 652	412.57 653	356.13 653	256.09 653	227.69 653	428.88 653	389.64 653

GS-Stereo							0.21 132	0.62 218	0.41 116	0.22 63	0.22 60	0.17 47	0.18 71	0.44 185	0.16 6	0.10 189	0.16 427	0.08 42	0.11 244	0.33 461	0.84 580

FADE		3.00 620		2.11 607	2.94 610			5.00 620	2.49 605	1.25 569		3.05 599		8.02 621		94.83 651	35.90 649	65.83 648	66.18 648	1.66 605	1.30 605

Low-res two-view benchmark