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

VeloStereo	0.19 9	0.19 12	0.64 42	0.20 10	0.15 116	0.20 10	0.08 1	0.26 6	0.19 3	0.16 28	0.13 18	0.17 81	0.15 64	0.24 49	0.19 108	0.12 432	0.12 454	0.11 336	0.10 264	0.14 255	0.15 332

flow	0.19 9	0.19 12	0.64 42	0.20 10	0.15 116	0.20 10	0.08 1	0.26 6	0.19 3	0.16 28	0.13 18	0.17 81	0.15 64	0.28 103	0.19 108	0.12 432	0.12 454	0.11 336	0.10 264	0.14 255	0.15 332

S2M2_L	0.24 94	0.29 195	0.90 130	0.23 100	0.17 187	0.24 23	0.09 3	0.36 62	0.45 263	0.17 60	0.25 163	0.23 174	0.17 94	0.24 49	0.28 292	0.15 537	0.12 454	0.11 336	0.12 383	0.15 283	0.11 167
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
test410_97500	0.20 23	0.23 86	0.70 75	0.22 69	0.18 238	0.46 227	0.11 4	0.34 46	0.29 43	0.18 71	0.15 39	0.15 47	0.15 64	0.23 39	0.15 16	0.06 1	0.07 89	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

test410	0.20 23	0.24 105	0.70 75	0.22 69	0.19 276	0.47 239	0.11 4	0.35 49	0.30 45	0.21 126	0.15 39	0.14 20	0.14 37	0.23 39	0.15 16	0.06 1	0.07 89	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

S2M2_XL	0.20 23	0.32 236	1.10 180	0.19 3	0.13 58	0.16 4	0.11 4	0.27 8	0.17 2	0.15 16	0.19 78	0.15 47	0.14 37	0.19 2	0.21 170	0.11 369	0.09 307	0.10 254	0.08 168	0.10 121	0.08 61
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LGtest1	0.21 46	0.37 287	0.70 75	0.22 69	0.12 26	0.31 48	0.11 4	0.36 62	0.39 182	0.17 60	0.13 18	0.16 63	0.14 37	0.25 58	0.27 277	0.10 274	0.09 307	0.08 78	0.06 27	0.10 121	0.10 136

over v1	0.23 83	0.77 545	0.73 85	0.23 100	0.10 2	0.31 48	0.12 8	0.39 85	0.35 113	0.16 28	0.15 39	0.18 101	0.20 164	0.29 123	0.18 80	0.08 72	0.06 25	0.07 2	0.05 1	0.11 159	0.07 12

BridgeDepth_RVC	0.20 23	0.20 29	0.74 87	0.17 1	0.12 26	0.32 56	0.12 8	0.33 40	0.46 274	0.15 16	0.15 39	0.16 63	0.19 149	0.23 39	0.18 80	0.10 274	0.06 25	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Monster-pub-mixall	0.21 46	0.31 227	0.69 72	0.21 38	0.13 58	0.27 26	0.12 8	0.37 68	0.26 18	0.21 126	0.19 78	0.15 47	0.12 15	0.47 323	0.29 307	0.08 72	0.07 89	0.07 2	0.05 1	0.08 47	0.12 216

MLG-Stereo_test2	0.21 46	0.36 284	0.68 70	0.21 38	0.17 187	0.45 207	0.12 8	0.35 49	0.42 227	0.15 16	0.11 8	0.22 156	0.10 3	0.28 103	0.16 41	0.09 160	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.09 93

LG-G_1	0.23 83	0.37 287	0.71 79	0.23 100	0.11 12	0.51 306	0.12 8	0.44 136	0.39 182	0.19 94	0.15 39	0.19 127	0.15 64	0.36 219	0.16 41	0.09 160	0.08 211	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.11 167

LG-G	0.23 83	0.37 287	0.71 79	0.23 100	0.11 12	0.51 306	0.12 8	0.44 136	0.39 182	0.19 94	0.15 39	0.19 127	0.15 64	0.36 219	0.16 41	0.09 160	0.08 211	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.11 167

rgla	0.20 23	0.54 428	0.64 42	0.22 69	0.21 317	0.35 84	0.13 14	0.30 19	0.26 18	0.16 28	0.13 18	0.12 4	0.14 37	0.23 39	0.16 41	0.08 72	0.06 25	0.07 2	0.06 27	0.09 87	0.08 61

416test1013	0.20 23	0.46 377	0.72 83	0.23 100	0.22 348	0.36 100	0.13 14	0.29 12	0.26 18	0.16 28	0.13 18	0.13 7	0.15 64	0.21 14	0.16 41	0.08 72	0.07 89	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.08 61

416test	0.20 23	0.45 372	0.67 68	0.23 100	0.22 348	0.36 100	0.13 14	0.30 19	0.26 18	0.16 28	0.12 14	0.13 7	0.15 64	0.20 5	0.15 16	0.08 72	0.06 25	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.07 12

LACA_dic	0.19 9	0.33 246	0.74 87	0.20 10	0.10 2	0.36 100	0.13 14	0.22 3	0.19 3	0.16 28	0.11 8	0.15 47	0.13 23	0.33 180	0.14 4	0.08 72	0.06 25	0.07 2	0.06 27	0.10 121	0.07 12

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.26 123	0.57 447	0.93 141	0.24 134	0.13 58	0.39 134	0.13 14	0.32 30	0.36 145	0.21 126	0.15 39	0.18 101	0.17 94	0.28 103	0.18 80	0.10 274	0.09 307	0.13 473	0.11 340	0.14 255	0.32 603

over-8	0.23 83	0.76 535	0.79 100	0.24 134	0.10 2	0.34 75	0.13 14	0.35 49	0.33 82	0.15 16	0.15 39	0.19 127	0.18 121	0.29 123	0.17 66	0.09 160	0.06 25	0.07 2	0.05 1	0.11 159	0.07 12

over-9	0.24 94	0.77 545	0.85 111	0.23 100	0.11 12	0.35 84	0.13 14	0.37 68	0.34 96	0.15 16	0.14 35	0.19 127	0.19 149	0.29 123	0.17 66	0.09 160	0.06 25	0.07 2	0.05 1	0.10 121	0.07 12

depth_test_26	0.22 71	0.28 180	0.91 135	0.20 10	0.13 58	0.18 8	0.13 14	0.31 25	0.41 213	0.16 28	0.31 238	0.19 127	0.13 23	0.22 29	0.14 4	0.11 369	0.09 307	0.10 254	0.09 220	0.10 121	0.14 288

CAR	0.19 9	0.28 180	0.60 25	0.21 38	0.16 153	0.37 111	0.13 14	0.32 30	0.25 11	0.19 94	0.15 39	0.14 20	0.10 3	0.27 83	0.17 66	0.08 72	0.08 211	0.07 2	0.06 27	0.10 121	0.08 61

MSE-Stereo	0.19 9	0.27 151	0.60 25	0.20 10	0.16 153	0.37 111	0.13 14	0.32 30	0.25 11	0.18 71	0.15 39	0.14 20	0.10 3	0.30 140	0.17 66	0.08 72	0.08 211	0.07 2	0.06 27	0.10 121	0.08 61

HiDET	0.19 9	0.20 29	0.62 37	0.20 10	0.13 58	0.36 100	0.13 14	0.35 49	0.31 52	0.16 28	0.14 35	0.17 81	0.15 64	0.25 58	0.23 208	0.08 72	0.07 89	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

252Zero-FE	0.62 543	0.27 151	0.83 108	0.24 134	0.13 58	0.31 48	0.13 14	0.39 85	0.32 65	8.03 764	0.23 134	0.12 4	0.12 15	0.26 77	0.44 457	0.09 160	0.12 454	0.07 2	0.06 27	0.09 87	0.12 216

Replicate-Monster	0.23 83	0.40 322	0.94 146	0.21 38	0.14 83	0.37 111	0.13 14	0.40 96	0.36 145	0.22 149	0.15 39	0.15 47	0.15 64	0.40 256	0.15 16	0.08 72	0.07 89	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.15 332

2.25w	0.21 46	0.22 63	0.51 2	0.21 38	0.14 83	0.36 100	0.13 14	0.42 119	0.34 96	0.23 173	0.27 185	0.14 20	0.18 121	0.33 180	0.24 236	0.06 1	0.06 25	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 12

4w-stereo	0.20 23	0.21 45	0.57 19	0.21 38	0.15 116	0.39 134	0.13 14	0.39 85	0.33 82	0.22 149	0.21 98	0.13 7	0.20 164	0.29 123	0.21 170	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 12

111111	0.24 94	0.21 45	0.82 106	0.24 134	0.21 317	0.43 185	0.13 14	0.45 151	0.35 113	0.22 149	0.27 185	0.18 101	0.16 85	0.35 205	0.18 80	0.09 160	0.06 25	0.08 78	0.06 27	0.25 491	0.08 61

MLG-Stereo_test3	0.21 46	0.35 274	0.65 53	0.21 38	0.14 83	0.36 100	0.13 14	0.37 68	0.40 200	0.21 126	0.12 14	0.17 81	0.12 15	0.25 58	0.16 41	0.08 72	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.10 136

MLG-Stereo_test1	0.21 46	0.33 246	0.61 30	0.23 100	0.21 317	0.45 207	0.13 14	0.33 40	0.46 274	0.13 6	0.09 1	0.18 101	0.12 15	0.32 165	0.15 16	0.08 72	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.09 93

MLG-Stereo	0.21 46	0.33 246	0.60 25	0.23 100	0.12 26	0.44 197	0.13 14	0.39 85	0.46 274	0.13 6	0.10 3	0.17 81	0.13 23	0.35 205	0.15 16	0.08 72	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.09 93

IGEV-Stereo++	0.23 83	0.23 86	0.64 42	0.24 134	0.22 348	0.47 239	0.13 14	0.52 246	0.33 82	0.18 71	0.24 146	0.17 81	0.22 196	0.32 165	0.19 108	0.08 72	0.06 25	0.08 78	0.06 27	0.17 346	0.09 93

LGCAT	0.24 94	0.19 12	0.64 42	0.20 10	0.12 26	0.47 239	0.14 34	0.34 46	0.19 3	0.17 60	0.13 18	0.23 174	0.15 64	0.39 249	0.21 170	0.14 514	0.34 680	0.07 2	0.08 168	0.07 5	0.53 678

derf	0.19 9	0.19 12	0.64 42	0.35 471	0.12 26	0.32 56	0.14 34	0.30 19	0.31 52	0.14 11	0.13 18	0.17 81	0.13 23	0.27 83	0.14 4	0.08 72	0.08 211	0.07 2	0.15 473	0.07 5	0.09 93

mm2	0.17 1	0.19 12	0.65 53	0.20 10	0.12 26	0.20 10	0.14 34	0.29 12	0.28 31	0.13 6	0.13 18	0.18 101	0.13 23	0.25 58	0.15 16	0.07 29	0.07 89	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

mm1	0.17 1	0.19 12	0.65 53	0.20 10	0.12 26	0.20 10	0.14 34	0.32 30	0.28 31	0.13 6	0.13 18	0.18 101	0.13 23	0.25 58	0.15 16	0.07 29	0.07 89	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

MGA	0.19 9	0.27 151	0.57 19	0.20 10	0.18 238	0.37 111	0.14 34	0.30 19	0.25 11	0.18 71	0.14 35	0.15 47	0.10 3	0.30 140	0.17 66	0.08 72	0.08 211	0.07 2	0.06 27	0.09 87	0.08 61

PSi22a	0.20 23	0.28 180	0.89 126	0.20 10	0.11 12	0.16 4	0.14 34	0.32 30	0.35 113	0.12 3	0.09 1	0.22 156	0.16 85	0.20 5	0.14 4	0.09 160	0.09 307	0.07 2	0.05 1	0.13 219	0.11 167

PSi22	0.37 256	0.73 526	1.71 333	0.28 270	0.13 58	0.44 197	0.14 34	0.64 334	0.51 325	0.22 149	0.28 197	0.36 316	0.22 196	0.65 418	0.27 277	0.07 29	0.14 501	0.07 2	0.06 27	0.28 531	0.12 216

GeoVLM	0.18 5	0.19 12	0.64 42	0.20 10	0.12 26	0.30 40	0.14 34	0.29 12	0.28 31	0.16 28	0.13 18	0.18 101	0.15 64	0.25 58	0.21 170	0.07 29	0.07 89	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

DispViT+	0.23 83	0.23 86	0.98 155	0.19 3	0.44 622	0.22 18	0.14 34	0.41 108	0.37 159	0.19 94	0.16 54	0.18 101	0.15 64	0.38 241	0.17 66	0.11 369	0.07 89	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

WQFJA1++	2.30 731	0.22 63	6.03 743	1.08 718	1.15 725	0.29 36	0.14 34	0.39 85	0.24 8	13.61 776	0.19 78	3.34 739	0.17 94	0.33 180	0.24 236	0.10 274	0.07 89	0.08 78	0.07 117	18.19 786	0.14 288

MatchStereo	0.24 94	0.38 301	1.37 246	0.20 10	0.10 2	0.22 18	0.14 34	0.41 108	0.40 200	0.14 11	0.25 163	0.15 47	0.15 64	0.25 58	0.18 80	0.09 160	0.07 89	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
MonSter++	0.18 5	0.19 12	0.65 53	0.20 10	0.12 26	0.30 40	0.14 34	0.29 12	0.28 31	0.16 28	0.13 18	0.18 101	0.15 64	0.25 58	0.21 170	0.07 29	0.07 89	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

LCMNet	0.20 23	0.21 45	0.61 30	0.20 10	0.13 58	0.39 134	0.14 34	0.34 46	0.34 96	0.16 28	0.16 54	0.16 63	0.15 64	0.27 83	0.22 197	0.08 72	0.07 89	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.08 61

Wavelet-MonSter	0.18 5	0.20 29	0.51 2	0.22 69	0.17 187	0.35 84	0.14 34	0.27 8	0.25 11	0.19 94	0.21 98	0.14 20	0.15 64	0.27 83	0.16 41	0.06 1	0.06 25	0.07 2	0.06 27	0.06 1	0.14 288

asd	0.20 23	0.22 63	0.65 53	0.22 69	0.17 187	0.41 160	0.14 34	0.35 49	0.32 65	0.24 184	0.20 89	0.15 47	0.18 121	0.26 77	0.16 41	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.08 61

3.25w_new	0.20 23	0.20 29	0.52 5	0.21 38	0.14 83	0.37 111	0.14 34	0.43 127	0.35 113	0.23 173	0.21 98	0.16 63	0.18 121	0.27 83	0.20 148	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.08 61

3.25w	0.20 23	0.20 29	0.52 5	0.21 38	0.14 83	0.37 111	0.14 34	0.43 127	0.35 113	0.23 173	0.21 98	0.16 63	0.18 121	0.27 83	0.20 148	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.08 61

3.5w_stereo	0.21 46	0.22 63	0.55 14	0.21 38	0.15 116	0.40 149	0.14 34	0.43 127	0.33 82	0.21 126	0.24 146	0.14 20	0.18 121	0.34 195	0.22 197	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.08 61

monsterstereo	0.22 71	0.22 63	0.52 5	0.25 162	0.27 442	0.39 134	0.14 34	0.51 230	0.33 82	0.25 205	0.27 185	0.13 7	0.13 23	0.38 241	0.21 170	0.07 29	0.07 89	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.06 1

monsters	0.22 71	0.22 63	0.52 5	0.23 100	0.28 456	0.42 176	0.14 34	0.46 160	0.31 52	0.24 184	0.20 89	0.13 7	0.14 37	0.43 275	0.20 148	0.07 29	0.06 25	0.07 2	0.08 168	0.06 1	0.06 1

IGEV-Stereo+	0.29 167	0.29 195	0.86 116	0.25 162	0.34 544	0.30 40	0.14 34	0.32 30	0.53 355	0.18 71	0.12 14	0.18 101	0.19 149	0.49 341	0.17 66	0.09 160	0.08 211	0.08 78	0.20 565	0.46 669	0.59 689

GCAP-Stereo	0.34 224	0.89 598	1.76 358	0.26 210	0.12 26	0.52 327	0.14 34	0.49 210	0.38 167	0.29 255	0.30 221	0.29 263	0.22 196	0.30 140	0.20 148	0.09 160	0.17 571	0.09 183	0.07 117	0.21 428	0.11 167

SCION-M(vits-remse)	0.25 107	0.22 63	1.44 265	0.35 471	0.17 187	0.33 63	0.15 56	0.46 160	0.32 65	0.16 28	0.17 59	0.14 20	0.11 8	0.27 83	0.23 208	0.15 537	0.10 360	0.07 2	0.07 117	0.07 5	0.09 93

SCION-Mon(vits-remp)	0.29 167	0.37 287	1.44 265	0.35 471	0.46 641	0.72 577	0.15 56	0.46 160	0.32 65	0.16 28	0.17 59	0.14 20	0.11 8	0.27 83	0.23 208	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 117	0.07 5	0.09 93

SCION-MonSter(vits)	0.38 269	0.22 63	0.65 53	0.21 38	0.17 187	0.33 63	0.15 56	0.75 415	0.72 559	0.16 28	0.61 510	0.55 453	0.39 437	0.57 376	0.77 578	0.15 537	0.10 360	0.21 631	0.21 573	0.45 666	0.23 503

DF_test	0.20 23	0.28 180	1.00 158	0.23 100	0.16 153	0.15 2	0.15 56	0.28 11	0.25 11	0.15 16	0.16 54	0.14 20	0.14 37	0.21 14	0.18 80	0.10 274	0.07 89	0.08 78	0.07 117	0.11 159	0.08 61

over-6	0.26 123	0.78 555	1.04 167	0.23 100	0.11 12	0.36 100	0.15 56	0.46 160	0.37 159	0.16 28	0.16 54	0.16 63	0.18 121	0.37 230	0.16 41	0.10 274	0.06 25	0.07 2	0.06 27	0.09 87	0.07 12

qqai	0.21 46	0.20 29	0.63 38	0.39 546	0.13 58	0.32 56	0.15 56	0.35 49	0.31 52	0.14 11	0.13 18	0.18 101	0.13 23	0.27 83	0.15 16	0.08 72	0.08 211	0.07 2	0.27 613	0.07 5	0.09 93

monster-pro	0.20 23	0.22 63	0.65 53	0.21 38	0.17 187	0.33 63	0.15 56	0.46 160	0.32 65	0.16 28	0.17 59	0.14 20	0.11 8	0.27 83	0.23 208	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 117	0.07 5	0.09 93

LiteMatch*	0.19 9	0.19 12	0.85 111	0.20 10	0.14 83	0.28 29	0.15 56	0.29 12	0.28 31	0.16 28	0.13 18	0.16 63	0.14 37	0.24 49	0.21 170	0.08 72	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.08 47	0.08 61

RT-Monster	0.29 167	0.30 213	0.95 147	0.25 162	0.28 456	0.46 227	0.15 56	0.53 255	0.55 377	0.37 305	0.36 277	0.28 250	0.21 179	0.32 165	0.21 170	0.09 160	0.08 211	0.08 78	0.06 27	0.15 283	0.14 288

PipStereo	0.19 9	0.26 138	0.85 111	0.21 38	0.10 2	0.16 4	0.15 56	0.35 49	0.35 113	0.12 3	0.10 3	0.21 149	0.14 37	0.21 14	0.15 16	0.08 72	0.09 307	0.07 2	0.06 27	0.12 182	0.09 93

PSi22b	0.20 23	0.26 138	0.88 122	0.21 38	0.10 2	0.16 4	0.15 56	0.35 49	0.35 113	0.12 3	0.10 3	0.21 149	0.14 37	0.21 14	0.15 16	0.08 72	0.10 360	0.07 2	0.06 27	0.12 182	0.09 93

DepthFocus	0.19 9	0.30 213	0.77 96	0.19 3	0.15 116	0.20 10	0.15 56	0.31 25	0.19 3	0.16 28	0.17 59	0.15 47	0.13 23	0.22 29	0.17 66	0.09 160	0.08 211	0.11 336	0.10 264	0.08 47	0.07 12

Foundation-i32	0.20 23	0.28 180	0.87 119	0.20 10	0.11 12	0.20 10	0.15 56	0.32 30	0.36 145	0.13 6	0.10 3	0.25 208	0.14 37	0.19 2	0.15 16	0.09 160	0.09 307	0.07 2	0.06 27	0.11 159	0.12 216

LACA1	0.19 9	0.39 314	0.60 25	0.19 3	0.10 2	0.42 176	0.15 56	0.31 25	0.34 96	0.15 16	0.11 8	0.14 20	0.15 64	0.25 58	0.15 16	0.09 160	0.07 89	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.07 12

Test_v1	0.21 46	0.27 151	0.95 147	0.20 10	0.14 83	0.28 29	0.15 56	0.37 68	0.27 24	0.16 28	0.18 72	0.15 47	0.13 23	0.25 58	0.19 108	0.08 72	0.06 25	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.11 167

Pro-Stereo	0.22 71	0.25 120	0.66 65	0.22 69	0.14 83	0.49 275	0.15 56	0.23 4	0.35 113	0.16 28	0.13 18	0.14 20	0.09 1	0.49 341	0.18 80	0.08 72	0.06 25	0.09 183	0.37 672	0.08 47	0.09 93

CSFM-Stereo	0.19 9	0.20 29	0.60 25	0.20 10	0.11 12	0.39 134	0.15 56	0.35 49	0.27 24	0.18 71	0.15 39	0.17 81	0.16 85	0.26 77	0.21 170	0.08 72	0.07 89	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.09 93

BridgeDepth	0.19 9	0.30 213	0.55 14	0.23 100	0.09 1	0.38 128	0.15 56	0.32 30	0.33 82	0.16 28	0.12 14	0.23 174	0.19 149	0.27 83	0.15 16	0.07 29	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
DLNR-FE	13.43 775	20.01 781	23.53 782	121.73 804	33.87 792	0.46 227	0.15 56	8.09 770	0.35 113	0.28 246	0.37 283	0.26 223	0.17 94	0.75 447	0.29 307	6.68 771	0.26 655	0.09 183	0.38 674	50.82 803	0.18 410

MonStereo	0.20 23	0.22 63	0.65 53	0.21 38	0.17 187	0.33 63	0.15 56	0.46 160	0.32 65	0.16 28	0.17 59	0.14 20	0.11 8	0.27 83	0.23 208	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 117	0.07 5	0.09 93

Monster-pub-eth3d	0.20 23	0.22 63	0.65 53	0.21 38	0.17 187	0.33 63	0.15 56	0.46 160	0.32 65	0.16 28	0.17 59	0.14 20	0.11 8	0.27 83	0.23 208	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 117	0.07 5	0.09 93

qwe	0.21 46	0.22 63	0.61 30	0.21 38	0.20 300	0.41 160	0.15 56	0.46 160	0.35 113	0.26 223	0.22 118	0.14 20	0.14 37	0.31 151	0.22 197	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.07 12

StereoAnything_RVC	0.35 238	1.25 695	1.82 406	0.20 10	0.12 26	0.26 25	0.15 56	0.43 127	0.37 159	0.14 11	0.10 3	0.11 3	0.19 149	0.46 311	0.14 4	0.11 369	0.09 307	0.08 78	0.05 1	0.76 709	0.18 410

MonSter	0.20 23	0.22 63	0.65 53	0.21 38	0.17 187	0.33 63	0.15 56	0.46 160	0.32 65	0.16 28	0.17 59	0.14 20	0.11 8	0.27 83	0.23 208	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 117	0.07 5	0.09 93

dual_stereo	0.23 83	0.25 120	0.66 65	0.21 38	0.15 116	0.27 26	0.15 56	0.62 321	0.40 200	0.15 16	0.13 18	0.18 101	0.14 37	0.37 230	0.19 108	0.09 160	0.31 673	0.07 2	0.10 264	0.07 5	0.07 12

Pointernet	0.29 167	0.25 120	1.49 282	0.24 134	0.20 300	0.47 239	0.15 56	0.62 321	0.47 295	0.22 149	0.29 206	0.26 223	0.20 164	0.28 103	0.20 148	0.10 274	0.07 89	0.07 2	0.12 383	0.10 121	0.07 12

U	3.37 748	0.17 2	0.91 135	0.26 210	13.79 776	19.19 779	0.15 56	0.41 108	0.31 52	0.17 60	0.18 72	0.27 237	0.15 64	0.21 14	0.16 41	0.09 160	0.06 25	17.88 786	12.81 779	0.10 121	0.08 61

trnet	0.28 154	0.26 138	1.32 229	0.19 3	0.12 26	0.54 343	0.15 56	0.48 199	0.46 274	0.27 239	0.33 259	0.24 192	0.21 179	0.30 140	0.21 170	0.10 274	0.07 89	0.08 78	0.05 1	0.09 87	0.07 12

DLNR_Zeroshot_test	13.43 775	19.94 780	23.55 783	121.61 803	35.03 793	0.46 227	0.15 56	8.02 769	0.35 113	0.28 246	0.37 283	0.26 223	0.17 94	0.76 451	0.29 307	6.42 770	0.26 655	0.09 183	0.38 674	50.13 802	0.18 410

CREStereo++_RVC	0.33 213	0.29 195	1.74 342	0.24 134	0.16 153	0.54 343	0.15 56	0.40 96	0.55 377	0.37 305	0.51 406	0.24 192	0.19 149	0.27 83	0.26 265	0.09 160	0.06 25	0.08 78	0.30 633	0.08 47	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
NoBS	0.17 1	0.19 12	0.90 130	0.23 100	0.12 26	0.12 1	0.16 86	0.18 1	0.14 1	0.11 1	0.14 35	0.10 1	0.09 1	0.19 2	0.16 41	0.09 160	0.07 89	0.12 408	0.10 264	0.11 159	0.07 12

Anonymus	0.21 46	0.21 45	0.75 89	0.25 162	0.14 83	0.34 75	0.16 86	0.32 30	0.31 52	0.18 71	0.15 39	0.23 174	0.17 94	0.27 83	0.24 236	0.09 160	0.07 89	0.09 183	0.08 168	0.10 121	0.10 136

PhaseNet	0.25 107	0.26 138	0.96 152	0.25 162	0.15 116	0.31 48	0.16 86	0.36 62	0.30 45	0.19 94	0.18 72	0.28 250	0.17 94	0.30 140	0.27 277	0.09 160	0.08 211	0.10 254	0.10 264	0.14 255	0.26 541

PointNet	0.20 23	0.21 45	0.82 106	0.21 38	0.12 26	0.37 111	0.16 86	0.33 40	0.28 31	0.16 28	0.15 39	0.18 101	0.13 23	0.22 29	0.16 41	0.08 72	0.07 89	0.08 78	0.07 117	0.07 5	0.07 12

BLMT-Stereo	0.17 1	0.20 29	0.61 30	0.21 38	0.13 58	0.15 2	0.16 86	0.21 2	0.36 145	0.11 1	0.17 59	0.13 7	0.10 3	0.18 1	0.19 108	0.07 29	0.06 25	0.08 78	0.08 168	0.08 47	0.11 167

Select-FE	0.65 562	0.67 498	2.76 647	0.49 625	0.55 667	0.79 619	0.16 86	0.90 561	0.53 355	0.84 656	0.55 456	0.91 642	0.75 637	0.57 376	1.16 640	0.11 369	0.18 583	0.11 336	0.49 699	0.14 255	0.31 593

Zero-FE251	0.56 503	0.29 195	1.27 214	0.26 210	0.16 153	0.44 197	0.16 86	0.44 136	0.35 113	5.31 760	0.19 78	0.22 156	0.19 149	0.24 49	1.08 627	0.10 274	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.13 259

AdaDepth	0.24 94	0.18 7	1.03 163	0.25 162	0.21 317	0.46 227	0.16 86	0.30 19	0.27 24	0.17 60	0.19 78	0.14 20	0.18 121	0.35 205	0.17 66	0.07 29	0.07 89	0.08 78	0.25 598	0.10 121	0.10 136

asda	0.22 71	0.25 120	0.70 75	0.21 38	0.16 153	0.43 185	0.16 86	0.44 136	0.35 113	0.22 149	0.20 89	0.14 20	0.20 164	0.25 58	0.22 197	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 12

3.75w	0.21 46	0.21 45	0.61 30	0.21 38	0.20 300	0.44 197	0.16 86	0.44 136	0.30 45	0.22 149	0.20 89	0.13 7	0.18 121	0.29 123	0.21 170	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.08 61

SGD-Stereo	0.22 71	0.28 180	0.77 96	0.22 69	0.11 12	0.40 149	0.16 86	0.31 25	0.36 145	0.19 94	0.19 78	0.17 81	0.17 94	0.37 230	0.16 41	0.10 274	0.06 25	0.08 78	0.07 117	0.10 121	0.07 12

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 154	0.28 180	1.09 178	0.33 420	0.15 116	0.30 40	0.16 86	0.58 290	0.42 227	0.19 94	0.19 78	0.17 81	0.26 277	0.38 241	0.37 405	0.09 160	0.08 211	0.08 78	0.25 598	0.10 121	0.06 1

FoundationStereo	0.20 23	0.30 213	0.81 104	0.21 38	0.22 348	0.21 16	0.16 86	0.25 5	0.38 167	0.15 16	0.11 8	0.18 101	0.17 94	0.23 39	0.16 41	0.09 160	0.13 482	0.08 78	0.06 27	0.07 5	0.07 12

MaDis-Stereo	0.29 167	0.54 428	1.44 265	0.24 134	0.29 466	0.29 36	0.16 86	0.45 151	0.37 159	0.19 94	0.21 98	0.28 250	0.22 196	0.30 140	0.29 307	0.10 274	0.09 307	0.10 254	0.08 168	0.11 159	0.11 167

TANstereo	0.33 213	0.49 398	1.75 349	0.23 100	0.12 26	0.54 343	0.16 86	0.40 96	0.45 263	0.45 363	0.51 406	0.26 223	0.22 196	0.29 123	0.20 148	0.10 274	0.10 360	0.08 78	0.06 27	0.08 47	0.11 167

GREATEN-IGEV_RVC	0.23 83	0.41 332	0.59 23	0.27 236	0.24 387	0.34 75	0.17 101	0.36 62	0.30 45	0.19 94	0.19 78	0.16 63	0.12 15	0.32 165	0.19 108	0.08 72	0.07 89	0.11 336	0.09 220	0.11 159	0.31 593

WAFT-Stereo (ZS)	0.20 23	0.29 195	0.90 130	0.17 1	0.13 58	0.21 16	0.17 101	0.29 12	0.24 8	0.15 16	0.17 59	0.10 1	0.13 23	0.20 5	0.19 108	0.08 72	0.09 307	0.11 336	0.14 446	0.13 219	0.11 167

HLF11	0.44 344	0.97 633	2.44 581	0.22 69	0.19 276	0.43 185	0.17 101	0.66 344	0.51 325	0.33 281	0.40 312	0.31 275	0.29 341	0.88 476	0.35 391	0.10 274	0.08 211	0.08 78	0.07 117	0.13 219	0.11 167

TS12	0.24 94	0.26 138	0.83 108	0.25 162	0.11 12	0.46 227	0.17 101	0.46 160	0.43 238	0.20 111	0.31 238	0.18 101	0.20 164	0.31 151	0.22 197	0.07 29	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.11 159	0.07 12

LACA3	0.18 5	0.20 29	0.67 68	0.19 3	0.12 26	0.35 84	0.17 101	0.27 8	0.31 52	0.16 28	0.13 18	0.15 47	0.15 64	0.28 103	0.13 1	0.08 72	0.07 89	0.07 2	0.05 1	0.10 121	0.06 1

LACA2	0.25 107	0.74 531	1.30 223	0.20 10	0.10 2	0.39 134	0.17 101	0.32 30	0.36 145	0.15 16	0.15 39	0.18 101	0.14 37	0.22 29	0.14 4	0.08 72	0.06 25	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.06 1

VMStereo-Base	0.26 123	0.27 151	1.26 211	0.20 10	0.12 26	0.42 176	0.17 101	0.37 68	0.40 200	0.22 149	0.31 238	0.29 263	0.21 179	0.32 165	0.20 148	0.10 274	0.08 211	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.09 93

VIP-Stereo	0.28 154	0.56 441	1.05 170	0.23 100	0.19 276	0.52 327	0.17 101	0.44 136	0.39 182	0.18 71	0.25 163	0.24 192	0.15 64	0.33 180	0.19 108	0.08 72	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.14 255	0.32 603

FE-Mocha	0.41 304	0.31 227	1.44 265	0.28 270	0.33 531	0.41 160	0.17 101	0.69 364	0.45 263	0.44 352	0.50 399	0.41 353	0.45 501	0.36 219	1.17 642	0.10 274	0.08 211	0.11 336	0.21 573	0.13 219	0.13 259

water-stereo	0.24 94	0.17 2	0.88 122	0.24 134	0.14 83	0.37 111	0.17 101	0.43 127	0.32 65	0.26 223	0.35 273	0.26 223	0.24 241	0.22 29	0.25 251	0.09 160	0.09 307	0.09 183	0.08 168	0.10 121	0.10 136

4.25_new	0.21 46	0.23 86	0.64 42	0.22 69	0.18 238	0.41 160	0.17 101	0.41 108	0.35 113	0.22 149	0.21 98	0.14 20	0.18 121	0.25 58	0.18 80	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 12

4.5w_new	0.21 46	0.23 86	0.64 42	0.22 69	0.18 238	0.41 160	0.17 101	0.41 108	0.35 113	0.22 149	0.21 98	0.14 20	0.18 121	0.25 58	0.18 80	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 12

4.5_new	0.21 46	0.22 63	0.63 38	0.21 38	0.15 116	0.40 149	0.17 101	0.40 96	0.35 113	0.25 205	0.22 118	0.14 20	0.14 37	0.22 29	0.21 170	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.07 12

4.5w-stereo	0.21 46	0.22 63	0.63 38	0.21 38	0.15 116	0.40 149	0.17 101	0.40 96	0.35 113	0.25 205	0.22 118	0.14 20	0.14 37	0.22 29	0.21 170	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.07 12

4.25w-stereo	0.21 46	0.23 86	0.64 42	0.22 69	0.18 238	0.41 160	0.17 101	0.41 108	0.35 113	0.22 149	0.21 98	0.14 20	0.18 121	0.25 58	0.18 80	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 12

IGEV	0.22 71	0.28 180	0.88 122	0.21 38	0.24 387	0.42 176	0.17 101	0.35 49	0.37 159	0.20 111	0.22 118	0.14 20	0.12 15	0.24 49	0.20 148	0.08 72	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.07 12

GIP-stereo	0.26 123	0.22 63	0.78 98	0.29 308	0.20 300	0.42 176	0.17 101	0.64 334	0.39 182	0.18 71	0.24 146	0.23 174	0.18 121	0.25 58	0.47 472	0.09 160	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.17 346	0.08 61

MIF-Stereo (partial)	0.34 224	0.41 332	1.93 455	0.26 210	0.24 387	0.32 56	0.17 101	0.53 255	0.42 227	0.25 205	0.37 283	0.25 208	0.26 277	0.44 286	0.31 343	0.11 369	0.08 211	0.12 408	0.10 264	0.19 396	0.14 288

EGLCR-Stereo	0.29 167	0.27 151	0.97 153	0.30 330	0.19 276	0.56 375	0.17 101	0.68 360	0.36 145	0.30 261	0.18 72	0.27 237	0.17 94	0.38 241	0.19 108	0.09 160	0.07 89	0.10 254	0.08 168	0.10 121	0.35 621

XX-TBD	0.34 224	0.77 545	1.75 349	0.34 453	0.13 58	0.51 306	0.17 101	0.43 127	0.50 318	0.37 305	0.49 389	0.23 174	0.18 121	0.28 103	0.24 236	0.10 274	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.07 12

XX-Stereo	0.55 493	0.54 428	3.50 713	0.48 623	0.39 591	0.54 343	0.17 101	0.89 555	0.40 200	0.44 352	0.65 555	0.85 623	0.19 149	0.77 456	0.21 170	0.10 274	0.14 501	0.10 254	0.32 648	0.17 346	0.14 288

CREStereo	0.28 154	0.30 213	1.33 232	0.19 3	0.13 58	0.55 358	0.17 101	0.48 199	0.46 274	0.27 239	0.33 259	0.24 192	0.21 179	0.31 151	0.21 170	0.11 369	0.07 89	0.08 78	0.05 1	0.10 121	0.07 12
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
DIP-Stereo	0.37 256	0.34 265	1.50 286	0.27 236	0.18 238	0.63 502	0.17 101	0.92 582	0.53 355	0.49 408	0.48 372	0.30 272	0.30 352	0.39 249	0.30 330	0.10 274	0.08 211	0.10 254	0.08 168	0.15 283	0.12 216
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
GELT-Stereo	0.24 94	0.33 246	0.63 38	0.24 134	0.31 505	0.42 176	0.18 124	0.59 299	0.43 238	0.24 184	0.19 78	0.21 149	0.18 121	0.29 123	0.20 148	0.07 29	0.06 25	0.08 78	0.08 168	0.08 47	0.08 61

testmc14	0.25 107	0.17 2	0.71 79	0.45 603	0.24 387	0.47 239	0.18 124	0.35 49	0.35 113	0.16 28	0.20 89	0.20 134	0.15 64	0.48 330	0.19 108	0.07 29	0.08 211	0.06 1	0.05 1	0.09 87	0.28 561

ManiGeoR	0.44 344	1.04 657	2.50 600	0.22 69	0.19 276	0.47 239	0.18 124	0.72 384	0.53 355	0.28 246	0.36 277	0.32 285	0.28 318	0.85 469	0.33 369	0.10 274	0.07 89	0.09 183	0.07 117	0.12 182	0.10 136

HLf10	0.44 344	1.04 657	2.50 600	0.22 69	0.19 276	0.47 239	0.18 124	0.72 384	0.53 355	0.28 246	0.36 277	0.32 285	0.28 318	0.85 469	0.33 369	0.10 274	0.07 89	0.09 183	0.07 117	0.12 182	0.10 136

HLf8	0.45 367	1.10 668	2.46 585	0.21 38	0.19 276	0.51 306	0.18 124	0.76 428	0.58 404	0.32 277	0.37 283	0.32 285	0.28 318	0.92 478	0.26 265	0.12 432	0.07 89	0.09 183	0.07 117	0.14 255	0.11 167

aanet-new-16k	0.26 123	0.47 388	1.36 241	0.25 162	0.12 26	0.36 100	0.18 124	0.40 96	0.35 113	0.18 71	0.21 98	0.18 101	0.21 179	0.21 14	0.16 41	0.07 29	0.06 25	0.08 78	0.06 27	0.10 121	0.11 167

Hybrid-DGEV-2	0.51 452	0.84 576	1.75 349	0.32 393	0.17 187	0.73 585	0.18 124	0.83 496	0.69 529	0.52 437	0.38 298	0.53 442	0.42 476	0.99 487	0.92 597	0.10 274	0.08 211	0.11 336	0.10 264	0.25 491	0.23 503

DVStereo	0.26 123	0.20 29	0.64 42	0.25 162	0.15 116	0.41 160	0.18 124	0.42 119	0.35 113	0.34 286	0.34 268	0.25 208	0.23 223	0.43 275	0.53 502	0.09 160	0.09 307	0.08 78	0.10 264	0.12 182	0.11 167

2.75w_new	0.21 46	0.21 45	0.57 19	0.20 10	0.14 83	0.40 149	0.18 124	0.47 184	0.36 145	0.24 184	0.20 89	0.13 7	0.19 149	0.31 151	0.21 170	0.07 29	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.06 1	0.07 12

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 256	0.37 287	1.21 202	0.26 210	0.18 238	0.73 585	0.18 124	0.53 255	0.41 213	0.35 292	0.30 221	0.58 481	0.22 196	0.33 180	0.95 602	0.09 160	0.07 89	0.09 183	0.35 660	0.13 219	0.15 332

GREAT-IGEV	0.37 256	0.28 180	1.48 279	0.25 162	0.38 585	0.46 227	0.18 124	0.33 40	0.34 96	0.15 16	0.29 206	0.15 47	0.17 94	0.36 219	0.23 208	0.07 29	0.76 735	0.07 2	0.26 606	0.21 428	1.03 730
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
DEFOM-Stereo	0.22 71	0.22 63	0.91 135	0.23 100	0.13 58	0.49 275	0.18 124	0.30 19	0.28 31	0.19 94	0.17 59	0.14 20	0.14 37	0.41 262	0.16 41	0.08 72	0.06 25	0.07 2	0.06 27	0.09 87	0.09 93

tg	0.37 256	0.55 438	1.35 239	0.28 270	0.16 153	0.57 394	0.18 124	0.57 284	0.49 307	0.37 305	0.44 338	0.38 331	0.24 241	0.46 311	0.24 236	0.09 160	0.08 211	0.11 336	0.11 340	0.43 655	0.36 629

H2IRNET	0.40 296	0.61 459	1.90 443	0.29 308	0.17 187	0.54 343	0.18 124	0.52 246	0.50 318	0.27 239	0.56 468	0.47 411	0.35 390	0.46 311	0.33 369	0.10 274	0.07 89	0.12 408	0.14 446	0.32 567	0.12 216

UniTT-Stereo	0.30 185	0.36 284	1.68 320	0.27 236	0.24 387	0.29 36	0.18 124	0.33 40	0.34 96	0.26 223	0.37 283	0.18 101	0.18 121	0.31 151	0.27 277	0.10 274	0.08 211	0.08 78	0.07 117	0.25 491	0.08 61

RAFT-RH_RVC	0.61 538	0.50 406	2.33 557	0.36 494	0.29 466	0.60 443	0.18 124	0.44 136	0.58 404	0.76 632	1.91 711	0.47 411	0.29 341	1.60 580	1.23 650	0.14 514	0.07 89	0.13 473	0.13 417	0.10 121	0.09 93

FAST (zero-shot)	0.27 137	0.32 236	0.78 98	0.31 361	0.49 649	0.38 128	0.19 140	0.41 108	0.43 238	0.17 60	0.22 118	0.18 101	0.24 241	0.34 195	0.20 148	0.13 468	0.14 501	0.09 183	0.10 264	0.15 283	0.13 259

aanet-new-90k	0.29 167	0.47 388	1.41 256	0.26 210	0.18 238	0.43 185	0.19 140	0.47 184	0.32 65	0.16 28	0.18 72	0.15 47	0.21 179	0.37 230	0.13 1	0.07 29	0.06 25	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.46 666

aanet-new-60k	0.29 167	0.51 410	1.68 320	0.25 162	0.12 26	0.39 134	0.19 140	0.43 127	0.33 82	0.18 71	0.19 78	0.17 81	0.19 149	0.31 151	0.14 4	0.07 29	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.26 541

aanet-new-70k	0.27 137	0.48 393	1.33 232	0.25 162	0.12 26	0.39 134	0.19 140	0.45 151	0.33 82	0.17 60	0.21 98	0.16 63	0.21 179	0.38 241	0.14 4	0.06 1	0.06 25	0.08 78	0.06 27	0.10 121	0.22 476

aanet-new-36k	0.29 167	0.63 475	1.51 289	0.24 134	0.11 12	0.43 185	0.19 140	0.44 136	0.35 113	0.19 94	0.24 146	0.16 63	0.22 196	0.29 123	0.15 16	0.06 1	0.06 25	0.08 78	0.06 27	0.08 47	0.24 518

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.27 137	0.40 322	0.87 119	0.22 69	0.17 187	0.36 100	0.19 140	0.39 85	0.32 65	0.21 126	0.24 146	0.18 101	0.23 223	0.21 14	0.15 16	0.08 72	0.08 211	0.08 78	0.30 633	0.13 219	0.55 682

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.29 167	0.53 419	1.28 216	0.22 69	0.32 516	0.35 84	0.19 140	0.46 160	0.33 82	0.18 71	0.19 78	0.18 101	0.18 121	0.21 14	0.14 4	0.08 72	0.10 360	0.08 78	0.46 692	0.10 121	0.32 603

NLSM3	0.26 123	0.39 314	0.75 89	0.25 162	0.24 387	0.43 185	0.19 140	0.58 290	0.45 263	0.20 111	0.26 176	0.20 134	0.25 257	0.29 123	0.24 236	0.07 29	0.06 25	0.10 254	0.09 220	0.10 121	0.07 12

depthmonostereo	0.26 123	0.23 86	0.65 53	0.41 566	0.13 58	0.41 160	0.19 140	0.51 230	0.40 200	0.25 205	0.29 206	0.26 223	0.28 318	0.44 286	0.23 208	0.09 160	0.10 360	0.09 183	0.07 117	0.10 121	0.08 61

2.5w	0.21 46	0.23 86	0.50 1	0.22 69	0.15 116	0.39 134	0.19 140	0.47 184	0.36 145	0.21 126	0.22 118	0.13 7	0.17 94	0.33 180	0.20 148	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 12

HART	0.38 269	0.53 419	1.66 316	0.26 210	0.15 116	0.30 40	0.19 140	0.67 355	0.46 274	0.29 255	0.52 421	0.38 331	0.16 85	0.41 262	0.20 148	0.08 72	0.68 728	0.09 183	0.07 117	0.34 588	0.21 461

FLISNet	0.41 304	0.63 475	1.72 334	0.27 236	0.21 317	0.45 207	0.19 140	0.55 272	0.41 213	0.57 501	0.59 486	0.65 516	0.45 501	0.45 302	0.39 423	0.08 72	0.09 307	0.10 254	0.11 340	0.20 412	0.10 136

CoSv	0.41 304	0.63 475	1.72 334	0.27 236	0.21 317	0.45 207	0.19 140	0.55 272	0.41 213	0.57 501	0.59 486	0.65 516	0.45 501	0.45 302	0.39 423	0.08 72	0.09 307	0.10 254	0.11 340	0.20 412	0.10 136

ISRNet	0.47 396	0.44 362	1.55 295	0.37 519	0.31 505	0.49 275	0.19 140	0.75 415	0.66 508	0.63 573	0.71 592	0.67 533	0.39 437	0.58 381	0.44 457	0.23 641	0.16 550	0.21 631	0.20 565	0.21 428	0.25 530

UGAM-zero	0.63 550	0.39 314	2.49 596	0.30 330	0.49 649	0.67 545	0.19 140	0.91 573	0.45 263	0.77 636	0.45 342	1.16 691	0.82 649	2.05 659	0.29 307	0.09 160	0.15 532	0.09 183	0.44 688	0.11 159	0.22 476

RAStereo	0.28 154	0.48 393	1.52 291	0.26 210	0.18 238	0.25 24	0.19 140	0.42 119	0.35 113	0.20 111	0.25 163	0.20 134	0.16 85	0.24 49	0.24 236	0.09 160	0.08 211	0.10 254	0.08 168	0.12 182	0.08 61

GCST	0.72 602	1.10 668	2.15 521	1.11 722	0.59 676	0.62 484	0.19 140	0.75 415	0.53 355	0.56 490	0.63 529	0.47 411	0.31 362	1.11 506	0.33 369	0.75 720	0.45 702	0.84 721	0.64 724	0.69 702	0.54 679

GCAPDPT-zeroshot4090	0.27 137	0.40 322	0.86 116	0.22 69	0.17 187	0.36 100	0.19 140	0.39 85	0.32 65	0.21 126	0.24 146	0.18 101	0.23 223	0.21 14	0.15 16	0.08 72	0.08 211	0.08 78	0.30 633	0.13 219	0.55 682

MoCha-V2	0.36 248	0.32 236	1.41 256	0.36 494	0.31 505	0.35 84	0.19 140	0.57 284	0.39 182	0.30 261	0.32 249	0.28 250	0.27 298	0.47 323	0.24 236	0.08 72	0.56 716	0.08 78	0.38 674	0.18 374	0.12 216

GMStereo_Zeroshot	0.41 304	0.36 284	1.54 293	0.41 566	0.19 276	0.52 327	0.19 140	0.59 299	0.52 337	0.57 501	0.59 486	0.63 501	0.29 341	0.58 381	0.33 369	0.15 537	0.09 307	0.16 562	0.09 220	0.24 477	0.12 216

MIM_Stereo	0.41 304	0.60 454	1.88 431	0.31 361	0.21 317	0.50 289	0.19 140	0.64 334	0.44 246	0.43 345	0.53 434	0.43 371	0.27 298	0.51 352	0.28 292	0.08 72	0.14 501	0.11 336	0.10 264	0.26 513	0.26 541

CASnet	0.28 154	0.31 227	1.20 200	0.28 270	0.11 12	0.47 239	0.19 140	0.44 136	0.44 246	0.38 316	0.31 238	0.23 174	0.17 94	0.29 123	0.19 108	0.10 274	0.06 25	0.15 543	0.12 383	0.16 322	0.07 12
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Selective-RAFT	0.35 238	0.26 138	1.48 279	0.31 361	0.15 116	0.61 463	0.19 140	0.60 312	0.54 370	0.28 246	0.29 206	0.40 347	0.33 379	0.50 348	0.27 277	0.10 274	0.07 89	0.09 183	0.35 660	0.19 396	0.08 61

MC-Stereo	0.32 201	0.31 227	1.46 272	0.31 361	0.15 116	0.53 336	0.19 140	0.44 136	0.35 113	0.36 299	0.38 298	0.27 237	0.27 298	0.42 270	0.19 108	0.09 160	0.13 482	0.09 183	0.16 498	0.20 412	0.13 259

RALAANet	0.43 334	0.98 638	1.90 443	0.32 393	0.23 371	0.48 256	0.19 140	0.67 355	0.53 355	0.48 396	0.45 342	0.39 338	0.30 352	0.48 330	0.37 405	0.10 274	0.08 211	0.11 336	0.14 446	0.27 525	0.10 136

CFNet-RSSM	0.41 304	0.32 236	2.20 531	0.27 236	0.44 622	0.52 327	0.19 140	0.76 428	0.48 299	0.43 345	0.36 277	0.54 450	0.26 277	0.33 180	0.25 251	0.09 160	0.08 211	0.09 183	0.38 674	0.10 121	0.09 93

Gwc-CoAtRS	0.38 269	0.33 246	1.92 452	0.27 236	0.41 611	0.48 256	0.19 140	0.59 299	0.46 274	0.43 345	0.39 307	0.57 474	0.26 277	0.32 165	0.26 265	0.09 160	0.09 307	0.09 183	0.31 642	0.11 159	0.09 93

DN-CSS_ROB	0.48 403	1.23 692	1.99 483	0.39 546	0.22 348	0.56 375	0.19 140	0.75 415	0.61 437	0.45 363	0.62 516	0.41 353	0.31 362	0.70 438	0.32 356	0.11 369	0.08 211	0.14 512	0.13 417	0.36 611	0.12 216

EE1	0.34 224	0.18 7	1.79 392	0.28 270	0.17 187	0.50 289	0.20 168	0.71 377	0.44 246	0.33 281	0.33 259	0.29 263	0.23 223	0.43 275	0.19 108	0.10 274	0.10 360	0.09 183	0.07 117	0.26 513	0.09 93

DNSM	0.56 503	0.71 513	0.86 116	0.25 162	0.14 83	0.44 197	0.20 168	0.48 199	0.44 246	0.21 126	0.45 342	0.26 223	0.22 196	1.29 531	1.02 619	0.11 369	0.47 707	0.08 78	0.14 446	1.91 747	1.50 745

TestStereo_HL2	0.41 304	0.86 584	1.82 406	0.26 210	0.16 153	0.48 256	0.20 168	0.62 321	0.51 325	0.35 292	0.41 318	0.32 285	0.27 298	1.09 501	0.29 307	0.10 274	0.07 89	0.08 78	0.07 117	0.13 219	0.10 136

GGDA	0.41 304	0.90 602	1.83 410	0.26 210	0.15 116	0.50 289	0.20 168	0.63 330	0.52 337	0.35 292	0.41 318	0.31 275	0.27 298	1.11 506	0.27 277	0.10 274	0.07 89	0.08 78	0.07 117	0.13 219	0.10 136

MCSU-Stereo	0.23 83	0.19 12	0.73 85	0.22 69	0.16 153	0.48 256	0.20 168	0.33 40	0.38 167	0.20 111	0.21 98	0.24 192	0.13 23	0.42 270	0.19 108	0.08 72	0.07 89	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.10 136

DNS	0.55 493	0.72 518	0.93 141	0.30 330	0.50 653	0.41 160	0.20 168	0.48 199	0.39 182	0.18 71	0.49 389	0.27 237	0.19 149	1.22 521	0.66 551	0.10 274	0.48 711	0.11 336	0.21 573	1.72 743	1.49 743

aanet-new-78k	0.33 213	0.44 362	2.51 605	0.26 210	0.12 26	0.42 176	0.20 168	0.45 151	0.31 52	0.16 28	0.22 118	0.15 47	0.25 257	0.34 195	0.13 1	0.07 29	0.06 25	0.08 78	0.06 27	0.10 121	0.31 593

aanet-new-40k	0.25 107	0.37 287	1.35 239	0.24 134	0.24 387	0.38 128	0.20 168	0.39 85	0.26 18	0.18 71	0.24 146	0.16 63	0.20 164	0.20 5	0.15 16	0.07 29	0.06 25	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.18 410

aanet-new-34k	0.27 137	0.57 447	1.36 241	0.23 100	0.11 12	0.34 75	0.20 168	0.36 62	0.30 45	0.19 94	0.27 185	0.17 81	0.22 196	0.20 5	0.15 16	0.07 29	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.08 47	0.29 569

aanet-new-32k	0.27 137	0.49 398	1.73 337	0.25 162	0.17 187	0.40 149	0.20 168	0.35 49	0.27 24	0.18 71	0.21 98	0.20 134	0.22 196	0.22 29	0.14 4	0.07 29	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.11 167

aanet-new-30k	0.28 154	0.49 398	1.75 349	0.25 162	0.17 187	0.40 149	0.20 168	0.35 49	0.27 24	0.18 71	0.21 98	0.20 134	0.22 196	0.22 29	0.14 4	0.07 29	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.11 167

aanet-new-12k	0.24 94	0.24 105	1.06 172	0.27 236	0.12 26	0.43 185	0.20 168	0.51 230	0.34 96	0.19 94	0.16 54	0.15 47	0.21 179	0.25 58	0.16 41	0.07 29	0.06 25	0.09 183	0.07 117	0.11 159	0.09 93

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.29 167	0.58 449	0.98 155	0.21 38	0.31 505	0.41 160	0.20 168	0.46 160	0.34 96	0.21 126	0.22 118	0.19 127	0.17 94	0.24 49	0.15 16	0.08 72	0.10 360	0.08 78	0.45 689	0.09 87	0.29 569

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.25 107	0.35 274	0.69 72	0.23 100	0.27 442	0.35 84	0.20 168	0.44 136	0.28 31	0.21 126	0.22 118	0.14 20	0.22 196	0.21 14	0.14 4	0.07 29	0.08 211	0.08 78	0.47 693	0.09 87	0.34 618

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.25 107	0.24 105	0.76 92	0.22 69	0.33 531	0.48 256	0.20 168	0.47 184	0.35 113	0.26 223	0.30 221	0.22 156	0.14 37	0.21 14	0.19 108	0.08 72	0.06 25	0.10 254	0.08 168	0.07 5	0.15 332

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 123	0.23 86	1.00 158	0.22 69	0.31 505	0.47 239	0.20 168	0.44 136	0.33 82	0.27 239	0.32 249	0.24 192	0.14 37	0.23 39	0.18 80	0.08 72	0.06 25	0.09 183	0.08 168	0.08 47	0.16 368

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.25 107	0.24 105	0.84 110	0.22 69	0.32 516	0.48 256	0.20 168	0.45 151	0.35 113	0.26 223	0.30 221	0.22 156	0.14 37	0.21 14	0.18 80	0.08 72	0.06 25	0.09 183	0.08 168	0.07 5	0.13 259

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.25 107	0.41 332	1.08 174	0.23 100	0.23 371	0.45 207	0.20 168	0.44 136	0.30 45	0.18 71	0.21 98	0.22 156	0.20 164	0.23 39	0.16 41	0.08 72	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.08 47	0.14 288

Foundation-i1c-attn	0.22 71	0.18 7	0.68 70	0.20 10	0.10 2	0.27 26	0.20 168	0.49 210	0.37 159	0.20 111	0.23 134	0.24 192	0.25 257	0.29 123	0.18 80	0.08 72	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.06 1	0.09 93

Foundation-i1b	0.22 71	0.20 29	0.69 72	0.20 10	0.11 12	0.28 29	0.20 168	0.50 219	0.37 159	0.21 126	0.22 118	0.27 237	0.24 241	0.28 103	0.18 80	0.08 72	0.08 211	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.06 1

Selective-IGEV-i32	0.29 167	0.23 86	1.28 216	0.27 236	0.30 484	0.35 84	0.20 168	0.56 278	0.38 167	0.21 126	0.30 221	0.22 156	0.18 121	0.37 230	0.18 80	0.07 29	0.06 25	0.08 78	0.15 473	0.16 322	0.29 569

BStereo	0.28 154	0.33 246	1.34 236	0.23 100	0.29 466	0.33 63	0.20 168	0.46 160	0.35 113	0.22 149	0.17 59	0.20 134	0.14 37	0.28 103	0.25 251	0.07 29	0.07 89	0.16 562	0.21 573	0.12 182	0.11 167

Anonymus123	0.31 194	0.33 246	1.34 236	0.23 100	0.29 466	0.98 664	0.20 168	0.49 210	0.35 113	0.22 149	0.17 59	0.20 134	0.14 37	0.28 103	0.25 251	0.07 29	0.07 89	0.16 562	0.21 573	0.12 182	0.11 167

zero-FE	0.80 633	0.27 151	8.23 756	0.49 625	0.98 711	0.33 63	0.20 168	0.48 199	1.28 696	0.17 60	0.20 89	0.77 591	0.22 196	0.60 394	0.97 604	0.11 369	0.07 89	0.09 183	0.10 264	0.33 576	0.14 288

FlowAnything_test	0.23 83	0.32 236	0.52 5	0.28 270	0.17 187	0.37 111	0.20 168	0.38 78	0.24 8	0.24 184	0.20 89	0.21 149	0.17 94	0.26 77	0.25 251	0.13 468	0.10 360	0.14 512	0.16 498	0.17 346	0.12 216

2w_stereo	0.21 46	0.19 12	0.51 2	0.22 69	0.13 58	0.41 160	0.20 168	0.50 219	0.34 96	0.25 205	0.23 134	0.13 7	0.23 223	0.24 49	0.22 197	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 12

SCV_C0	0.33 213	0.43 349	1.42 261	0.25 162	0.16 153	0.35 84	0.20 168	0.68 360	0.44 246	0.24 184	0.27 185	0.29 263	0.20 164	0.58 381	0.18 80	0.09 160	0.08 211	0.08 78	0.30 633	0.26 513	0.17 390

GCAP-BAT	1.13 682	0.30 213	9.45 760	3.22 757	5.97 757	0.39 134	0.20 168	0.59 299	0.41 213	0.26 223	0.26 176	0.23 174	0.17 94	0.31 151	0.19 108	0.09 160	0.08 211	0.09 183	0.07 117	0.13 219	0.17 390

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 538	0.61 459	3.35 710	0.33 420	0.58 674	0.66 538	0.20 168	0.98 631	0.55 377	0.73 623	0.52 421	0.99 662	0.65 609	0.58 381	0.29 307	0.10 274	0.16 550	0.10 254	0.41 684	0.29 538	0.20 446

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 256	1.34 707	1.24 208	0.23 100	0.12 26	0.33 63	0.20 168	0.40 96	0.33 82	0.25 205	0.21 98	0.16 63	0.14 37	0.27 83	0.63 542	0.55 707	0.06 25	0.11 336	0.13 417	0.25 491	0.49 673

AIO-Stereo	0.30 185	0.27 151	1.25 209	0.27 236	0.24 387	0.37 111	0.20 168	0.52 246	0.36 145	0.21 126	0.30 221	0.23 174	0.14 37	0.31 151	0.20 148	0.08 72	0.07 89	0.09 183	0.38 674	0.19 396	0.31 593

RSM++	0.27 137	0.26 138	0.87 119	0.28 270	0.13 58	0.39 134	0.20 168	0.45 151	0.45 263	0.20 111	0.24 146	0.24 192	0.17 94	0.36 219	0.20 148	0.08 72	0.07 89	0.09 183	0.35 660	0.26 513	0.18 410

CAS++	0.31 194	0.33 246	1.43 262	0.25 162	0.17 187	0.31 48	0.20 168	0.78 457	0.41 213	0.30 261	0.30 221	0.21 149	0.16 85	0.33 180	0.18 80	0.15 537	0.12 454	0.13 473	0.10 264	0.15 283	0.11 167
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
gcap-zeroshot	0.26 123	0.24 105	1.03 163	0.22 69	0.33 531	0.48 256	0.20 168	0.47 184	0.34 96	0.26 223	0.29 206	0.22 156	0.14 37	0.21 14	0.19 108	0.08 72	0.06 25	0.09 183	0.08 168	0.08 47	0.14 288

test_for_model	0.25 107	0.24 105	0.76 92	0.22 69	0.33 531	0.48 256	0.20 168	0.47 184	0.35 113	0.26 223	0.30 221	0.22 156	0.14 37	0.21 14	0.19 108	0.08 72	0.06 25	0.10 254	0.08 168	0.07 5	0.15 332

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 435	0.33 246	0.93 141	0.26 210	0.22 348	0.46 227	0.20 168	1.10 684	1.34 701	3.16 754	0.32 249	0.22 156	0.20 164	0.30 140	0.22 197	0.10 274	0.09 307	0.11 336	0.09 220	0.15 283	0.19 427

MyStereo8	0.54 481	0.80 560	2.76 647	0.32 393	0.33 531	0.71 571	0.20 168	0.87 540	0.57 393	0.51 428	0.59 486	0.50 428	0.33 379	0.68 427	0.55 513	0.10 274	0.29 667	0.10 254	0.13 417	0.21 428	0.34 618

plain	0.37 256	0.47 388	2.15 521	0.27 236	0.19 276	0.33 63	0.20 168	0.58 290	0.46 274	0.23 173	0.37 283	0.23 174	0.25 257	0.45 302	0.28 292	0.11 369	0.08 211	0.13 473	0.09 220	0.42 653	0.12 216

MSKI-zero shot	0.46 380	0.38 301	2.47 591	0.27 236	0.43 621	0.56 375	0.20 168	0.77 440	0.43 238	0.60 543	0.51 406	0.44 382	0.17 94	0.68 427	0.21 170	0.09 160	0.29 667	0.09 183	0.32 648	0.14 255	0.10 136

testlalala	0.26 123	0.24 105	1.03 163	0.22 69	0.33 531	0.48 256	0.20 168	0.47 184	0.34 96	0.26 223	0.29 206	0.22 156	0.14 37	0.21 14	0.19 108	0.08 72	0.06 25	0.09 183	0.08 168	0.08 47	0.14 288

GCAPDPT-zeroshot	1.09 679	0.30 213	8.70 757	3.22 757	5.88 756	0.39 134	0.20 168	0.59 299	0.41 213	0.26 223	0.26 176	0.23 174	0.17 94	0.31 151	0.19 108	0.09 160	0.08 211	0.09 183	0.07 117	0.13 219	0.19 427

LoS	0.31 194	0.30 213	1.52 291	0.23 100	0.13 58	0.54 343	0.20 168	0.48 199	0.49 307	0.25 205	0.28 197	0.37 322	0.24 241	0.38 241	0.23 208	0.10 274	0.08 211	0.08 78	0.05 1	0.15 283	0.07 12
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.30 185	0.27 151	1.09 178	0.23 100	0.50 653	0.40 149	0.20 168	0.46 160	0.44 246	0.22 149	0.28 197	0.26 223	0.19 149	0.33 180	0.21 170	0.09 160	0.07 89	0.08 78	0.05 1	0.15 283	0.49 673

Selective-IGEV	0.29 167	0.23 86	1.28 216	0.27 236	0.30 484	0.35 84	0.20 168	0.56 278	0.38 167	0.21 126	0.30 221	0.22 156	0.18 121	0.37 230	0.18 80	0.07 29	0.06 25	0.08 78	0.15 473	0.16 322	0.29 569

riskmin	0.37 256	0.22 63	1.74 342	0.32 393	0.20 300	0.48 256	0.20 168	0.66 344	0.46 274	0.36 299	0.34 268	0.69 547	0.45 501	0.39 249	0.27 277	0.11 369	0.08 211	0.12 408	0.08 168	0.13 219	0.16 368

GLC_STEREO	0.28 154	0.27 151	1.36 241	0.28 270	0.12 26	0.41 160	0.20 168	0.37 68	0.38 167	0.26 223	0.30 221	0.25 208	0.19 149	0.33 180	0.24 236	0.09 160	0.11 420	0.12 408	0.10 264	0.13 219	0.09 93

iRaftStereo_RVC	0.37 256	0.53 419	1.41 256	0.28 270	0.15 116	0.52 327	0.20 168	0.54 268	0.46 274	0.37 305	0.43 327	0.41 353	0.23 223	0.36 219	0.26 265	0.09 160	0.15 532	0.12 408	0.11 340	0.41 645	0.37 636

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 325	0.86 584	1.78 372	0.28 270	0.17 187	0.52 327	0.20 168	0.62 321	0.61 437	0.50 415	0.61 510	0.39 338	0.32 371	0.35 205	0.30 330	0.07 29	0.10 360	0.09 183	0.09 220	0.35 602	0.10 136

GEAR-Net	0.32 201	0.19 12	1.32 229	0.31 361	0.14 83	0.32 56	0.21 216	0.70 372	0.34 96	0.22 149	0.28 197	0.22 156	0.27 298	0.35 205	0.27 277	0.09 160	0.16 550	0.08 78	0.15 473	0.25 491	0.45 662

small-0shot	0.21 46	0.38 301	0.93 141	0.20 10	0.14 83	0.22 18	0.21 216	0.31 25	0.39 182	0.14 11	0.24 146	0.14 20	0.12 15	0.20 5	0.19 108	0.08 72	0.06 25	0.08 78	0.07 117	0.09 87	0.07 12

TestStereo_HLe17	0.48 403	1.17 687	2.73 643	0.22 69	0.18 238	0.50 289	0.21 216	0.78 457	0.58 404	0.31 267	0.37 283	0.31 275	0.28 318	1.06 497	0.25 251	0.10 274	0.06 25	0.09 183	0.08 168	0.13 219	0.09 93

TestStereo-Hl	0.39 286	0.50 406	1.74 342	0.25 162	0.15 116	0.49 275	0.21 216	0.70 372	0.51 325	0.38 316	0.39 307	0.37 322	0.31 362	1.07 498	0.25 251	0.09 160	0.07 89	0.09 183	0.08 168	0.12 182	0.09 93

DF	0.34 224	0.29 195	0.95 147	0.31 361	0.44 622	0.40 149	0.21 216	0.71 377	0.32 65	0.23 173	0.37 283	0.32 285	0.17 94	0.39 249	0.85 592	0.10 274	0.09 307	0.08 78	0.29 623	0.09 87	0.20 446

DN	0.37 256	0.23 86	1.40 254	0.37 519	0.40 602	0.48 256	0.21 216	0.51 230	0.40 200	0.23 173	0.24 146	0.36 316	0.18 121	0.81 463	0.54 509	0.13 468	0.11 420	0.11 336	0.34 656	0.12 182	0.19 427

aanet-32k-new	0.30 185	0.60 454	1.61 307	0.25 162	0.15 116	0.46 227	0.21 216	0.41 108	0.33 82	0.17 60	0.24 146	0.17 81	0.23 223	0.30 140	0.15 16	0.08 72	0.06 25	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.39 645

aanet-new-28k	0.34 224	0.53 419	2.69 634	0.25 162	0.12 26	0.39 134	0.21 216	0.37 68	0.29 43	0.18 71	0.24 146	0.17 81	0.21 179	0.22 29	0.15 16	0.08 72	0.06 25	0.08 78	0.31 642	0.10 121	0.23 503

GCAP-Stereo-DPT26K	0.27 137	0.46 377	1.39 253	0.23 100	0.17 187	0.35 84	0.21 216	0.40 96	0.25 11	0.18 71	0.21 98	0.17 81	0.18 121	0.25 58	0.17 66	0.07 29	0.06 25	0.08 78	0.28 617	0.08 47	0.27 552

aanet-new-24k	0.27 137	0.40 322	1.12 182	0.24 134	0.45 633	0.40 149	0.21 216	0.39 85	0.28 31	0.19 94	0.28 197	0.17 81	0.20 164	0.23 39	0.15 16	0.07 29	0.06 25	0.08 78	0.32 648	0.09 87	0.10 136

aanet-new-10k	0.27 137	0.52 412	1.27 214	0.27 236	0.15 116	0.49 275	0.21 216	0.46 160	0.31 52	0.21 126	0.20 89	0.19 127	0.22 196	0.26 77	0.18 80	0.08 72	0.08 211	0.08 78	0.07 117	0.10 121	0.16 368

aanet-new-14k	0.25 107	0.33 246	1.13 183	0.26 210	0.12 26	0.37 111	0.21 216	0.45 151	0.36 145	0.20 111	0.27 185	0.15 47	0.29 341	0.24 49	0.17 66	0.08 72	0.06 25	0.08 78	0.06 27	0.11 159	0.12 216

aanet-new	0.32 201	0.29 195	2.39 569	0.25 162	0.25 411	0.43 185	0.21 216	0.41 108	0.31 52	0.18 71	0.23 134	0.16 63	0.30 352	0.33 180	0.15 16	0.09 160	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.10 121	0.13 259

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.24 94	0.22 63	0.90 130	0.23 100	0.32 516	0.47 239	0.21 216	0.48 199	0.34 96	0.20 111	0.25 163	0.21 149	0.23 223	0.20 5	0.17 66	0.08 72	0.06 25	0.08 78	0.06 27	0.08 47	0.09 93

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.27 137	0.39 314	0.79 100	0.24 134	0.24 387	0.37 111	0.21 216	0.37 68	0.33 82	0.19 94	0.27 185	0.18 101	0.22 196	0.20 5	0.16 41	0.07 29	0.14 501	0.08 78	0.51 703	0.08 47	0.39 645

Foundation-i1a	0.22 71	0.16 1	0.66 65	0.20 10	0.10 2	0.29 36	0.21 216	0.50 219	0.39 182	0.25 205	0.22 118	0.27 237	0.25 257	0.33 180	0.18 80	0.08 72	0.09 307	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.08 61

LiteMatch	0.25 107	0.69 505	0.65 53	0.28 270	0.14 83	0.30 40	0.21 216	0.29 12	0.28 31	0.16 28	0.13 18	0.18 101	0.37 413	0.25 58	0.40 431	0.10 274	0.06 25	0.10 254	0.08 168	0.14 255	0.12 216

Lsterematch	0.39 286	0.69 505	1.65 311	0.28 270	0.14 83	0.50 289	0.21 216	0.47 184	0.58 404	0.43 345	0.59 486	0.44 382	0.37 413	0.44 286	0.40 431	0.10 274	0.06 25	0.10 254	0.08 168	0.14 255	0.12 216

gcap_with_dpt	0.25 107	0.22 63	1.00 158	0.22 69	0.30 484	0.48 256	0.21 216	0.45 151	0.32 65	0.27 239	0.31 238	0.20 134	0.14 37	0.20 5	0.18 80	0.08 72	0.06 25	0.09 183	0.08 168	0.08 47	0.13 259

NLSM1	0.39 286	0.24 105	0.56 17	0.27 236	0.40 602	0.49 275	0.21 216	1.44 713	1.64 721	0.25 205	0.33 259	0.25 208	0.26 277	0.40 256	0.32 356	0.10 274	0.10 360	0.11 336	0.10 264	0.22 445	0.13 259

GEAStereo	0.35 238	0.32 236	1.17 192	0.53 644	0.60 681	0.55 358	0.21 216	0.40 96	0.27 24	0.20 111	0.22 118	0.16 63	0.18 121	0.44 286	0.16 41	0.11 369	0.37 686	0.08 78	0.06 27	0.33 576	0.71 700

GSStereo	0.36 248	0.32 236	1.17 192	0.34 453	0.60 681	0.55 358	0.21 216	0.62 321	0.41 213	0.22 149	0.22 118	0.17 81	0.18 121	0.44 286	0.16 41	0.10 274	0.16 550	0.08 78	0.11 340	0.33 576	0.84 711

GS-Stereo							0.21 216	0.62 321	0.41 213	0.22 149	0.22 118	0.17 81	0.18 121	0.44 286	0.16 41	0.10 274	0.16 550	0.08 78	0.11 340	0.33 576	0.84 711

IGEV-FE	0.53 474	0.34 265	2.91 670	0.32 393	0.18 238	0.54 343	0.21 216	0.72 384	0.42 227	0.81 648	0.51 406	0.70 558	0.41 458	0.48 330	1.13 634	0.09 160	0.15 532	0.10 254	0.35 660	0.19 396	0.09 93

DDF-Stereo	0.37 256	0.27 151	0.79 100	0.39 546	0.29 466	0.38 128	0.21 216	0.47 184	0.51 325	0.32 277	0.17 59	0.79 600	0.23 223	0.64 406	1.04 623	0.11 369	0.07 89	0.09 183	0.12 383	0.35 602	0.15 332

LG-Stereo_L1	0.21 46	0.31 227	0.85 111	0.22 69	0.14 83	0.28 29	0.21 216	0.38 78	0.26 18	0.16 28	0.11 8	0.13 7	0.11 8	0.37 230	0.18 80	0.08 72	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.08 47	0.10 136

LG-Stereo	0.27 137	0.25 120	0.95 147	0.25 162	0.15 116	0.43 185	0.21 216	0.50 219	0.40 200	0.18 71	0.29 206	0.25 208	0.16 85	0.28 103	0.35 391	0.07 29	0.07 89	0.11 336	0.10 264	0.24 477	0.10 136

castereo++	0.28 154	0.43 349	0.93 141	0.28 270	0.17 187	0.53 336	0.21 216	0.55 272	0.45 263	0.17 60	0.26 176	0.32 285	0.17 94	0.33 180	0.16 41	0.09 160	0.08 211	0.09 183	0.29 623	0.13 219	0.06 1

rvit_stereo_0081_aga	0.27 137	0.29 195	1.08 174	0.26 210	0.20 300	0.33 63	0.21 216	0.41 108	0.42 227	0.26 223	0.28 197	0.27 237	0.21 179	0.31 151	0.21 170	0.14 514	0.10 360	0.11 336	0.10 264	0.14 255	0.10 136

model_zeroshot	0.44 344	0.68 501	1.97 482	0.28 270	0.18 238	0.69 563	0.21 216	0.63 330	0.40 200	1.00 676	0.34 268	0.42 367	0.20 164	0.69 433	0.24 236	0.10 274	0.22 624	0.10 254	0.22 585	0.12 182	0.10 136

RSM	0.28 154	0.26 138	0.97 153	0.25 162	0.24 387	0.37 111	0.21 216	0.49 210	0.44 246	0.21 126	0.27 185	0.28 250	0.17 94	0.38 241	0.20 148	0.07 29	0.07 89	0.09 183	0.34 656	0.21 428	0.16 368

IGEV++	0.34 224	0.43 349	1.32 229	0.31 361	0.14 83	0.32 56	0.21 216	0.70 372	0.34 96	0.22 149	0.28 197	0.22 156	0.27 298	0.35 205	0.27 277	0.09 160	0.39 697	0.08 78	0.15 473	0.25 491	0.45 662

11t1	0.33 213	0.19 12	1.41 256	0.33 420	0.16 153	0.48 256	0.21 216	0.67 355	0.48 299	0.40 325	0.34 268	0.32 285	0.33 379	0.42 270	0.27 277	0.11 369	0.12 454	0.10 254	0.08 168	0.13 219	0.14 288

IGEV_Zeroshot_test	0.53 474	0.33 246	2.91 670	0.32 393	0.18 238	0.54 343	0.21 216	0.72 384	0.42 227	0.81 648	0.51 406	0.71 563	0.41 458	0.48 330	1.13 634	0.09 160	0.15 532	0.10 254	0.35 660	0.19 396	0.09 93

PCWNet_CMD	0.46 380	0.45 372	2.28 549	0.26 210	0.20 300	0.55 358	0.21 216	0.75 415	0.64 476	0.48 396	0.55 456	0.68 540	0.57 573	0.46 311	0.30 330	0.11 369	0.10 360	0.14 512	0.10 264	0.18 374	0.14 288

AEACV	0.33 213	0.24 105	1.44 265	0.28 270	0.35 557	0.47 239	0.21 216	0.43 127	0.28 31	0.26 223	0.25 163	0.22 156	0.38 423	0.30 140	0.18 80	0.09 160	0.35 682	0.09 183	0.36 669	0.23 460	0.25 530

Any-RAFT	0.38 269	0.25 120	1.89 438	0.27 236	0.17 187	0.68 557	0.21 216	0.78 457	0.53 355	0.43 345	0.43 327	0.54 450	0.30 352	0.41 262	0.20 148	0.10 274	0.12 454	0.08 78	0.06 27	0.10 121	0.09 93

IIG-Stereo	0.59 524	0.65 488	1.74 342	0.54 650	0.23 371	0.61 463	0.21 216	0.73 398	0.65 492	0.64 583	0.69 577	0.69 547	0.38 423	2.09 666	1.39 663	0.11 369	0.07 89	0.11 336	0.09 220	0.15 283	0.09 93

CroCo-Stereo	0.30 185	0.45 372	1.08 174	0.31 361	0.17 187	0.19 9	0.21 216	0.73 398	0.50 318	0.21 126	0.24 146	0.55 453	0.22 196	0.27 83	0.26 265	0.09 160	0.08 211	0.08 78	0.07 117	0.12 182	0.09 93
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
raftrobust	0.38 269	0.68 501	1.54 293	0.32 393	0.46 641	0.52 327	0.21 216	0.56 278	0.42 227	0.52 437	0.35 273	0.31 275	0.33 379	0.37 230	0.30 330	0.10 274	0.11 420	0.08 78	0.07 117	0.21 428	0.19 427

CFNet_pseudo	0.45 367	0.46 377	2.23 540	0.25 162	0.19 276	0.56 375	0.21 216	0.77 440	0.60 419	0.49 408	0.56 468	0.69 547	0.47 527	0.52 356	0.31 343	0.11 369	0.10 360	0.15 543	0.10 264	0.17 346	0.14 288

AFF-stereo	0.44 344	0.96 625	1.78 372	0.31 361	0.15 116	0.50 289	0.21 216	0.64 334	0.63 468	0.47 377	0.64 546	0.49 425	0.34 388	0.46 311	0.31 343	0.08 72	0.09 307	0.10 254	0.10 264	0.37 620	0.10 136

MSMDNet	0.46 380	0.44 362	2.28 549	0.26 210	0.20 300	0.55 358	0.21 216	0.75 415	0.64 476	0.48 396	0.55 456	0.68 540	0.56 567	0.46 311	0.30 330	0.11 369	0.10 360	0.13 473	0.10 264	0.18 374	0.15 332

ccs_rob	0.45 367	0.46 377	2.22 536	0.26 210	0.19 276	0.56 375	0.21 216	0.77 440	0.60 419	0.49 408	0.56 468	0.69 547	0.47 527	0.52 356	0.31 343	0.11 369	0.09 307	0.16 562	0.10 264	0.17 346	0.14 288

AnonStereo	0.38 269	0.43 349	1.77 367	0.27 236	0.23 371	0.50 289	0.22 260	0.74 403	0.46 274	0.37 305	0.37 283	0.36 316	0.23 223	0.54 367	0.21 170	0.10 274	0.23 633	0.10 254	0.08 168	0.35 602	0.09 93

anonymous	0.24 94	0.43 349	1.04 167	0.24 134	0.15 116	0.23 21	0.22 260	0.39 85	0.28 31	0.20 111	0.24 146	0.16 63	0.13 23	0.28 103	0.17 66	0.08 72	0.06 25	0.09 183	0.07 117	0.09 87	0.20 446

Weightmod	0.43 334	0.56 441	0.91 135	0.26 210	0.22 348	0.56 375	0.22 260	0.45 151	0.38 167	0.30 261	0.72 597	0.38 331	0.32 371	0.61 400	0.33 369	0.40 691	0.14 501	0.10 254	0.10 264	0.52 688	1.06 732

aanet-new-22k	0.28 154	0.52 412	1.51 289	0.24 134	0.13 58	0.33 63	0.22 260	0.37 68	0.32 65	0.18 71	0.24 146	0.18 101	0.21 179	0.27 83	0.16 41	0.07 29	0.07 89	0.08 78	0.07 117	0.09 87	0.31 593

aanet-new-8k	0.26 123	0.38 301	1.21 202	0.25 162	0.13 58	0.44 197	0.22 260	0.49 210	0.34 96	0.18 71	0.21 98	0.17 81	0.25 257	0.29 123	0.17 66	0.07 29	0.06 25	0.08 78	0.06 27	0.08 47	0.12 216

GCAP-Stereo-cres-4k	0.24 94	0.31 227	0.88 122	0.25 162	0.23 371	0.45 207	0.22 260	0.39 85	0.30 45	0.21 126	0.27 185	0.18 101	0.21 179	0.23 39	0.16 41	0.07 29	0.09 307	0.08 78	0.07 117	0.11 159	0.13 259

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.26 123	0.38 301	0.90 130	0.23 100	0.17 187	0.35 84	0.22 260	0.44 136	0.33 82	0.21 126	0.25 163	0.16 63	0.22 196	0.23 39	0.15 16	0.07 29	0.07 89	0.08 78	0.45 689	0.08 47	0.27 552

Foundation-i1	0.26 123	0.29 195	0.75 89	0.23 100	0.21 317	0.30 40	0.22 260	0.60 312	0.43 238	0.24 184	0.31 238	0.35 309	0.23 223	0.27 83	0.19 108	0.09 160	0.08 211	0.08 78	0.07 117	0.11 159	0.07 12

DA	0.32 201	0.26 138	0.89 126	0.29 308	0.25 411	0.63 502	0.22 260	0.60 312	0.39 182	0.23 173	0.30 221	0.24 192	0.26 277	0.60 394	0.18 80	0.10 274	0.12 454	0.09 183	0.07 117	0.10 121	0.52 676

GGEV	0.32 201	0.26 138	0.89 126	0.29 308	0.25 411	0.63 502	0.22 260	0.60 312	0.39 182	0.23 173	0.30 221	0.24 192	0.26 277	0.60 394	0.18 80	0.10 274	0.12 454	0.09 183	0.07 117	0.10 121	0.52 676

GASTEREO	0.35 238	0.72 518	1.15 188	0.56 660	0.20 300	0.52 327	0.22 260	0.56 278	0.40 200	0.30 261	0.31 238	0.16 63	0.31 362	0.35 205	0.26 265	0.09 160	0.14 501	0.08 78	0.28 617	0.14 255	0.20 446

MSCF	0.35 238	0.72 518	1.15 188	0.58 669	0.21 317	0.50 289	0.22 260	0.56 278	0.38 167	0.29 255	0.29 206	0.17 81	0.30 352	0.35 205	0.26 265	0.09 160	0.12 454	0.08 78	0.29 623	0.15 283	0.21 461

3w_stereo	0.21 46	0.22 63	0.59 23	0.22 69	0.12 26	0.37 111	0.22 260	0.50 219	0.38 167	0.22 149	0.21 98	0.12 4	0.22 196	0.26 77	0.18 80	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.08 61

1w_stereo	0.22 71	0.17 2	0.52 5	0.23 100	0.16 153	0.44 197	0.22 260	0.55 272	0.40 200	0.25 205	0.29 206	0.13 7	0.26 277	0.28 103	0.20 148	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.07 12

LG-Stereo_L2	0.21 46	0.31 227	0.85 111	0.22 69	0.14 83	0.31 48	0.22 260	0.38 78	0.25 11	0.17 60	0.11 8	0.13 7	0.12 15	0.32 165	0.18 80	0.08 72	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.08 47	0.10 136

DFGA-Net	0.51 452	1.06 662	1.75 349	0.30 330	0.24 387	0.54 343	0.22 260	0.63 330	0.60 419	0.48 396	0.51 406	0.35 309	0.27 298	1.82 621	0.53 502	0.10 274	0.08 211	0.12 408	0.12 383	0.37 620	0.15 332

AIO-test1	0.45 367	0.87 589	2.27 547	0.33 420	0.33 531	0.50 289	0.22 260	0.74 403	0.66 508	0.29 255	0.41 318	0.29 263	0.22 196	0.73 443	0.29 307	0.09 160	0.08 211	0.12 408	0.14 446	0.30 550	0.22 476

SMoEStereo_RVC	0.29 167	0.26 138	1.03 163	0.25 162	0.14 83	0.46 227	0.22 260	0.36 62	0.38 167	0.23 173	0.23 134	0.21 149	0.18 121	0.45 302	0.60 535	0.07 29	0.06 25	0.10 254	0.08 168	0.20 412	0.20 446

tt45	0.29 167	0.24 105	1.06 172	0.25 162	0.17 187	0.55 358	0.22 260	0.41 108	0.35 113	0.24 184	0.25 163	0.25 208	0.18 121	0.64 406	0.34 379	0.08 72	0.07 89	0.10 254	0.08 168	0.21 428	0.11 167

fffy	0.28 154	0.24 105	1.19 196	0.27 236	0.15 116	0.37 111	0.22 260	0.42 119	0.32 65	0.20 111	0.29 206	0.26 223	0.20 164	0.44 286	0.20 148	0.08 72	0.10 360	0.10 254	0.08 168	0.22 445	0.18 410

rvit_stereo_0083	0.25 107	0.19 12	0.58 22	0.28 270	0.18 238	0.28 29	0.22 260	0.38 78	0.54 370	0.23 173	0.30 221	0.27 237	0.26 277	0.37 230	0.24 236	0.14 514	0.12 454	0.13 473	0.10 264	0.12 182	0.10 136

rvit_stereo_0081	0.25 107	0.21 45	0.61 30	0.28 270	0.17 187	0.31 48	0.22 260	0.42 119	0.53 355	0.24 184	0.25 163	0.25 208	0.21 179	0.34 195	0.23 208	0.13 468	0.10 360	0.11 336	0.10 264	0.12 182	0.09 93

rvit_stereo_0082	0.25 107	0.21 45	0.61 30	0.28 270	0.17 187	0.31 48	0.22 260	0.42 119	0.53 355	0.24 184	0.25 163	0.25 208	0.21 179	0.34 195	0.23 208	0.13 468	0.10 360	0.11 336	0.10 264	0.12 182	0.09 93

rvit_stereo_0075_2	0.40 296	0.40 322	1.88 431	0.33 420	0.32 516	0.41 160	0.22 260	0.58 290	0.53 355	0.38 316	0.51 406	0.40 347	0.27 298	0.44 286	0.29 307	0.20 616	0.15 532	0.22 635	0.15 473	0.18 374	0.23 503

RAFT-Stereo-weight	0.34 224	0.29 195	1.43 262	0.28 270	0.28 456	0.55 358	0.22 260	0.78 457	0.48 299	0.46 375	0.38 298	0.36 316	0.17 94	0.33 180	0.23 208	0.09 160	0.08 211	0.09 183	0.07 117	0.09 87	0.09 93

MGS-Stereo	0.32 201	0.34 265	1.70 326	0.25 162	0.14 83	0.40 149	0.22 260	0.38 78	0.43 238	0.24 184	0.51 406	0.25 208	0.18 121	0.31 151	0.20 148	0.09 160	0.08 211	0.09 183	0.08 168	0.47 671	0.08 61

EKT-Stereo	1.47 712	0.49 398	1.93 455	2.57 753	19.31 780	0.55 358	0.22 260	0.69 364	0.42 227	0.38 316	0.36 277	0.43 371	0.27 298	0.69 433	0.26 265	0.12 432	0.14 501	0.11 336	0.16 498	0.20 412	0.15 332

CFNet_ucs	0.48 403	0.50 406	2.32 554	0.26 210	0.22 348	0.57 394	0.22 260	0.85 518	0.65 492	0.53 448	0.64 546	0.68 540	0.44 496	0.54 367	0.31 343	0.13 468	0.12 454	0.16 562	0.11 340	0.19 396	0.17 390

LoS_RVC	0.29 167	0.33 246	1.19 196	0.25 162	0.34 544	0.43 185	0.22 260	0.42 119	0.32 65	0.22 149	0.33 259	0.23 174	0.24 241	0.31 151	0.21 170	0.07 29	0.07 89	0.07 2	0.05 1	0.10 121	0.31 593

CroCo-Stereo Lap2	0.33 213	0.61 459	1.47 276	0.32 393	0.38 585	0.23 21	0.22 260	0.58 290	0.46 274	0.22 149	0.27 185	0.29 263	0.23 223	0.32 165	0.26 265	0.09 160	0.09 307	0.10 254	0.08 168	0.21 428	0.14 288

DCANet-4	0.40 296	0.27 151	2.21 532	0.25 162	0.14 83	0.51 306	0.22 260	0.77 440	0.72 559	0.54 461	0.47 358	0.28 250	0.37 413	0.37 230	0.34 379	0.09 160	0.07 89	0.08 78	0.07 117	0.08 47	0.22 476

fff	0.43 334	0.77 545	1.95 468	0.24 134	0.13 58	0.51 306	0.22 260	0.77 440	0.75 593	0.54 461	0.47 358	0.31 275	0.65 609	0.36 219	0.34 379	0.09 160	0.07 89	0.08 78	0.07 117	0.08 47	0.22 476

ADStereo(finetuned)	0.45 367	0.77 545	2.12 513	0.25 162	0.14 83	0.51 306	0.22 260	0.77 440	0.72 559	0.54 461	0.48 372	0.31 275	0.76 640	0.37 230	0.38 412	0.09 160	0.07 89	0.09 183	0.07 117	0.13 219	0.23 503

sCroCo_RVC	0.33 213	0.32 236	1.89 438	0.34 453	0.27 442	0.30 40	0.22 260	0.48 199	0.44 246	0.22 149	0.33 259	0.25 208	0.25 257	0.32 165	0.24 236	0.14 514	0.16 550	0.12 408	0.12 383	0.15 283	0.13 259

HCRNet	0.46 380	0.49 398	1.65 311	0.38 536	0.29 466	0.58 411	0.22 260	0.75 415	0.62 455	0.47 377	0.49 389	0.48 423	0.36 396	1.12 510	0.37 405	0.15 537	0.10 360	0.15 543	0.13 417	0.17 346	0.17 390

DCANet	0.42 325	0.77 545	1.95 468	0.25 162	0.14 83	0.51 306	0.22 260	0.77 440	0.72 559	0.54 461	0.48 372	0.31 275	0.41 458	0.36 219	0.39 423	0.09 160	0.07 89	0.09 183	0.07 117	0.13 219	0.23 503

csc	0.43 334	0.77 545	1.95 468	0.24 134	0.13 58	0.51 306	0.22 260	0.77 440	0.75 593	0.54 461	0.47 358	0.31 275	0.65 609	0.36 219	0.34 379	0.09 160	0.07 89	0.08 78	0.07 117	0.08 47	0.22 476

cscssc	0.43 334	0.77 545	1.95 468	0.24 134	0.13 58	0.51 306	0.22 260	0.77 440	0.75 593	0.54 461	0.47 358	0.31 275	0.65 609	0.36 219	0.34 379	0.09 160	0.07 89	0.08 78	0.07 117	0.08 47	0.22 476

FENet	0.44 344	0.30 213	2.42 575	0.32 393	0.17 187	0.58 411	0.22 260	0.77 440	0.59 414	0.47 377	0.42 324	0.55 453	0.38 423	0.49 341	0.47 472	0.12 432	0.09 307	0.12 408	0.11 340	0.13 219	0.16 368

CFNet	0.58 516	0.96 625	1.78 372	0.33 420	0.25 411	0.63 502	0.22 260	0.88 549	0.75 593	0.46 375	0.59 486	0.58 481	0.40 447	2.29 678	0.48 478	0.12 432	0.09 307	0.15 543	0.14 446	0.30 550	0.15 332

HITNet	0.46 380	0.92 607	2.09 504	0.33 420	0.14 83	0.55 358	0.22 260	0.83 496	0.56 389	0.51 428	0.49 389	0.48 423	0.37 413	0.48 330	0.54 509	0.09 160	0.06 25	0.10 254	0.08 168	0.23 460	0.09 93
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
iResNet_ROB	0.50 435	1.15 681	1.73 337	0.31 361	0.21 317	0.58 411	0.22 260	0.95 613	0.82 629	0.58 519	0.62 516	0.57 474	0.39 437	0.84 467	0.40 431	0.11 369	0.08 211	0.09 183	0.06 27	0.21 428	0.13 259

Weightmod_eth	0.39 286	0.45 372	0.99 157	0.28 270	0.28 456	0.39 134	0.23 302	0.46 160	0.36 145	0.28 246	0.63 529	0.33 297	0.36 396	0.76 451	0.27 277	0.67 714	0.10 360	0.10 254	0.09 220	0.47 671	0.22 476

TestStereo_HL3	0.49 423	0.88 593	3.21 700	0.25 162	0.17 187	0.47 239	0.23 302	0.68 360	0.39 182	0.45 363	0.52 421	0.36 316	0.28 318	1.16 516	0.21 170	0.10 274	0.08 211	0.09 183	0.08 168	0.10 121	0.11 167

quiztm	0.37 256	0.82 569	1.45 270	0.40 558	0.29 466	0.42 176	0.23 302	0.73 398	0.47 295	0.36 299	0.42 324	0.28 250	0.20 164	0.29 123	0.26 265	0.10 274	0.06 25	0.09 183	0.09 220	0.34 588	0.09 93

WQFJA1	0.42 325	0.24 105	0.53 11	0.26 210	0.38 585	0.48 256	0.23 302	1.72 724	2.07 738	0.25 205	0.25 163	0.28 250	0.27 298	0.32 165	0.34 379	0.09 160	0.11 420	0.10 254	0.08 168	0.20 412	0.13 259

WQFJX	0.42 325	0.25 120	0.55 14	0.26 210	0.39 591	0.47 239	0.23 302	1.76 726	1.82 731	0.26 223	0.26 176	0.28 250	0.28 318	0.42 270	0.32 356	0.10 274	0.10 360	0.09 183	0.08 168	0.24 477	0.16 368

NLMM	0.42 325	0.24 105	0.53 11	0.26 210	0.38 585	0.48 256	0.23 302	1.72 724	2.06 737	0.25 205	0.25 163	0.28 250	0.27 298	0.32 165	0.34 379	0.09 160	0.11 420	0.10 254	0.08 168	0.20 412	0.13 259

xyz-stereo-finetune2	0.35 238	0.45 372	1.04 167	0.21 38	0.12 26	0.58 411	0.23 302	0.50 219	0.45 263	0.31 267	0.46 351	0.30 272	0.41 458	0.81 463	0.51 494	0.08 72	0.07 89	0.11 336	0.09 220	0.12 182	0.09 93

SCV	0.35 238	0.59 452	1.37 246	0.34 453	0.22 348	0.28 29	0.23 302	0.72 384	0.35 113	0.19 94	0.30 221	0.24 192	0.20 164	0.64 406	0.19 108	0.11 369	0.08 211	0.09 183	0.29 623	0.34 588	0.29 569

AIO-test2	0.49 423	1.15 681	1.96 477	0.42 577	0.37 579	0.50 289	0.23 302	0.79 473	0.70 539	0.33 281	0.53 434	0.27 237	0.22 196	0.67 424	0.29 307	0.73 718	0.08 211	0.13 473	0.17 518	0.17 346	0.18 410

999	0.29 167	0.25 120	1.05 170	0.26 210	0.18 238	0.49 275	0.23 302	0.38 78	0.37 159	0.20 111	0.32 249	0.23 174	0.18 121	0.73 443	0.36 397	0.08 72	0.07 89	0.09 183	0.08 168	0.24 477	0.10 136

mms	0.27 137	0.26 138	0.91 135	0.25 162	0.18 238	0.32 56	0.23 302	0.37 68	0.31 52	0.21 126	0.30 221	0.23 174	0.17 94	0.46 311	0.21 170	0.08 72	0.10 360	0.10 254	0.08 168	0.22 445	0.47 668

ours_stereo	0.27 137	0.25 120	1.21 202	0.25 162	0.17 187	0.35 84	0.23 302	0.38 78	0.35 113	0.20 111	0.31 238	0.23 174	0.17 94	0.41 262	0.20 148	0.08 72	0.07 89	0.10 254	0.08 168	0.22 445	0.18 410

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 590	0.65 488	3.45 711	0.50 629	0.60 681	0.75 598	0.23 302	0.96 618	0.60 419	0.76 632	1.30 687	0.81 607	0.60 587	0.57 376	0.82 588	0.10 274	0.16 550	0.11 336	0.43 687	0.31 558	0.22 476

test_sample1	0.40 296	0.18 7	1.19 196	0.31 361	0.18 238	0.48 256	0.23 302	0.78 457	0.49 307	0.44 352	0.44 338	0.45 391	0.41 458	1.39 541	0.33 369	0.11 369	0.09 307	0.10 254	0.09 220	0.12 182	0.13 259

AE-Stereo	0.42 325	0.29 195	1.65 311	0.43 582	0.47 646	0.56 375	0.23 302	0.86 529	0.46 274	0.31 267	0.41 318	0.43 371	0.24 241	0.34 195	0.24 236	0.09 160	0.48 711	0.11 336	0.45 689	0.22 445	0.19 427

ff7	0.32 201	0.52 412	1.38 248	0.25 162	0.16 153	0.56 375	0.23 302	0.46 160	0.41 213	0.24 184	0.23 134	0.20 134	0.23 223	0.48 330	0.19 108	0.09 160	0.08 211	0.10 254	0.18 532	0.23 460	0.22 476

IGEVStereo-DCA	0.33 213	0.34 265	1.38 248	0.27 236	0.16 153	0.45 207	0.23 302	0.46 160	0.41 213	0.24 184	0.21 98	0.26 223	0.25 257	0.64 406	0.52 498	0.09 160	0.07 89	0.10 254	0.18 532	0.16 322	0.22 476

ffff	0.32 201	0.52 412	1.38 248	0.25 162	0.16 153	0.56 375	0.23 302	0.46 160	0.41 213	0.24 184	0.23 134	0.20 134	0.23 223	0.48 330	0.19 108	0.09 160	0.08 211	0.10 254	0.18 532	0.23 460	0.22 476

11t	0.32 201	0.52 412	1.38 248	0.25 162	0.16 153	0.56 375	0.23 302	0.46 160	0.41 213	0.24 184	0.23 134	0.20 134	0.23 223	0.48 330	0.19 108	0.09 160	0.08 211	0.10 254	0.18 532	0.23 460	0.22 476

HH	0.49 423	0.49 398	2.78 652	0.50 629	0.41 611	0.38 128	0.23 302	0.72 384	0.38 167	0.63 573	0.48 372	0.87 632	0.41 458	0.64 406	0.21 170	0.09 160	0.17 571	0.10 254	0.09 220	0.16 322	0.12 216

HanStereo	0.49 423	0.49 398	2.78 652	0.50 629	0.41 611	0.38 128	0.23 302	0.72 384	0.38 167	0.63 573	0.48 372	0.87 632	0.41 458	0.64 406	0.21 170	0.09 160	0.17 571	0.10 254	0.09 220	0.16 322	0.12 216

SDNR	1.22 695	0.80 560	2.71 636	0.33 420	1.48 735	1.98 728	0.23 302	1.93 733	2.44 743	0.89 663	2.52 726	1.36 701	0.51 548	3.65 742	1.93 687	0.30 676	0.31 673	0.22 635	0.16 498	0.33 576	0.36 629

CAS	0.35 238	0.25 120	1.30 223	0.79 698	0.34 544	0.51 306	0.23 302	0.46 160	0.39 182	0.22 149	0.31 238	0.20 134	0.17 94	0.28 103	0.23 208	0.73 718	0.06 25	0.07 2	0.05 1	0.09 87	0.37 636

anonymousdsp2	0.34 224	0.24 105	1.16 191	0.28 270	0.15 116	0.57 394	0.23 302	0.79 473	0.47 295	0.38 316	0.37 283	0.40 347	0.25 257	0.47 323	0.21 170	0.09 160	0.07 89	0.10 254	0.13 417	0.19 396	0.27 552

anonymousdsp	0.34 224	0.53 419	1.47 276	0.25 162	0.16 153	0.56 375	0.23 302	0.49 210	0.40 200	0.25 205	0.24 146	0.22 156	0.24 241	0.55 372	0.19 108	0.09 160	0.11 420	0.10 254	0.18 532	0.24 477	0.29 569

RCA-Stereo	0.34 224	0.32 236	1.30 223	0.26 210	0.14 83	0.58 411	0.23 302	0.78 457	0.62 455	0.40 325	0.44 338	0.28 250	0.35 390	0.29 123	0.20 148	0.09 160	0.10 360	0.09 183	0.07 117	0.19 396	0.08 61

ccc-4	0.32 201	0.52 412	1.38 248	0.25 162	0.16 153	0.56 375	0.23 302	0.46 160	0.41 213	0.24 184	0.23 134	0.20 134	0.23 223	0.48 330	0.19 108	0.09 160	0.08 211	0.10 254	0.18 532	0.23 460	0.22 476

BUS	0.41 304	0.27 151	1.13 183	0.30 330	0.21 317	0.91 655	0.23 302	1.00 653	0.61 437	0.63 573	0.53 434	0.66 523	0.30 352	0.43 275	0.32 356	0.13 468	0.10 360	0.14 512	0.12 383	0.12 182	0.11 167

NINENet	0.50 435	0.33 246	1.69 322	0.55 657	0.25 411	0.91 655	0.23 302	0.98 631	0.71 549	0.53 448	0.55 456	0.66 523	0.30 352	1.22 521	0.32 356	0.15 537	0.13 482	0.16 562	0.11 340	0.16 322	0.13 259

IGEV-Stereo	0.34 224	0.54 428	1.47 276	0.25 162	0.16 153	0.56 375	0.23 302	0.49 210	0.40 200	0.25 205	0.24 146	0.22 156	0.24 241	0.54 367	0.19 108	0.09 160	0.10 360	0.10 254	0.18 532	0.24 477	0.29 569
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
UDGNet	0.44 344	1.02 655	1.74 342	0.35 471	0.19 276	0.58 411	0.23 302	0.49 210	0.66 508	0.41 334	0.38 298	0.34 305	0.29 341	0.53 362	0.30 330	0.24 650	0.10 360	0.37 688	0.19 552	0.27 525	0.15 332

test-3	0.43 334	0.20 29	1.70 326	0.34 453	0.32 516	0.45 207	0.23 302	0.71 377	0.46 274	0.51 428	0.29 206	0.45 391	0.21 179	0.59 387	0.98 607	0.08 72	0.07 89	0.10 254	0.35 660	0.29 538	0.28 561

test_1	0.43 334	0.20 29	1.70 326	0.34 453	0.32 516	0.45 207	0.23 302	0.71 377	0.46 274	0.50 415	0.29 206	0.45 391	0.21 179	0.59 387	0.98 607	0.08 72	0.07 89	0.10 254	0.35 660	0.29 538	0.29 569

TRStereo	0.53 474	0.76 535	2.38 567	0.42 577	0.29 466	0.69 563	0.23 302	1.81 729	0.55 377	0.36 299	0.32 249	0.47 411	0.40 447	0.46 311	0.25 251	0.12 432	0.11 420	0.11 336	0.41 684	0.13 219	0.32 603

AnonymousM	0.37 256	0.44 362	1.50 286	0.25 162	0.15 116	0.52 327	0.23 302	0.60 312	0.42 227	0.42 339	0.32 249	0.30 272	0.25 257	0.34 195	0.23 208	0.11 369	0.09 307	0.71 718	0.36 669	0.12 182	0.07 12

GMStereo	0.38 269	0.99 643	1.91 449	0.27 236	0.16 153	0.39 134	0.23 302	0.47 184	0.62 455	0.38 316	0.34 268	0.25 208	0.25 257	0.39 249	0.29 307	0.14 514	0.08 211	0.10 254	0.12 383	0.15 283	0.11 167
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
MLCV	0.48 403	0.89 598	1.85 416	0.29 308	0.14 83	0.59 430	0.23 302	0.72 384	0.59 414	0.66 592	0.66 557	0.55 453	0.36 396	1.03 494	0.49 483	0.09 160	0.06 25	0.09 183	0.07 117	0.19 396	0.11 167

monster_256*512	0.32 201	0.53 419	0.71 79	0.28 270	0.19 276	0.41 160	0.24 339	0.66 344	0.51 325	0.29 255	0.37 283	0.47 411	0.37 413	0.34 195	0.28 292	0.08 72	0.06 25	0.11 336	0.10 264	0.18 374	0.15 332

SE	0.33 213	0.44 362	0.89 126	0.29 308	0.15 116	0.50 289	0.24 339	0.50 219	0.34 96	0.34 286	0.46 351	0.27 237	0.36 396	0.28 103	0.29 307	0.18 589	0.08 211	0.12 408	0.15 473	0.41 645	0.32 603

Hybrid-DGEV-03	0.45 367	0.88 593	1.75 349	0.29 308	0.17 187	0.58 411	0.24 339	0.65 341	0.48 299	0.59 533	1.01 660	0.39 338	0.28 318	0.41 262	0.34 379	0.09 160	0.08 211	0.12 408	0.09 220	0.34 588	0.24 518

NLMM1	0.46 380	0.27 151	0.53 11	0.27 236	0.38 585	0.49 275	0.24 339	1.97 736	2.38 742	0.28 246	0.27 185	0.26 223	0.25 257	0.47 323	0.31 343	0.10 274	0.11 420	0.10 254	0.09 220	0.23 460	0.15 332

xyz-stereo	3.02 744	0.29 195	30.64 796	0.23 100	0.12 26	15.52 770	0.24 339	0.51 230	0.47 295	0.59 533	7.99 761	0.64 511	0.47 527	1.39 541	0.50 488	0.09 160	0.07 89	0.34 681	0.07 117	0.13 219	0.08 61

AIO_rvc	0.41 304	0.64 480	1.29 220	0.58 669	0.39 591	0.37 111	0.24 339	0.50 219	0.43 238	0.28 246	0.23 134	0.25 208	0.16 85	0.99 487	0.19 108	0.10 274	0.16 550	0.08 78	0.11 340	0.25 491	0.85 713

HUF	0.59 524	0.65 488	2.46 585	0.45 603	0.77 701	0.34 75	0.24 339	0.46 160	0.39 182	0.31 267	0.28 197	0.25 208	0.19 149	0.67 424	0.18 80	0.12 432	2.03 761	0.08 78	0.06 27	0.31 558	1.59 749

fffft	0.29 167	0.21 45	1.10 180	0.24 134	0.15 116	0.42 176	0.24 339	0.42 119	0.38 167	0.21 126	0.18 72	0.20 134	0.16 85	0.44 286	0.70 562	0.07 29	0.06 25	0.10 254	0.08 168	0.28 531	0.20 446
1: 1. 1
WCG-NET	0.30 185	0.42 342	1.26 211	0.24 134	0.12 26	0.43 185	0.24 339	0.40 96	0.56 389	0.35 292	0.37 283	0.26 223	0.24 241	0.29 123	0.19 108	0.08 72	0.12 454	0.08 78	0.07 117	0.22 445	0.10 136

WCG-NET（raft）	0.32 201	0.53 419	1.21 202	0.23 100	0.12 26	0.44 197	0.24 339	0.40 96	0.50 318	0.35 292	0.35 273	0.47 411	0.25 257	0.35 205	0.20 148	0.08 72	0.29 667	0.08 78	0.07 117	0.22 445	0.11 167

SMFormer	0.50 435	0.46 377	1.60 303	0.30 330	0.15 116	0.45 207	0.24 339	0.90 561	0.72 559	0.56 490	0.64 546	0.51 433	0.41 458	1.87 630	0.49 483	0.13 468	0.10 360	0.11 336	0.10 264	0.15 283	0.16 368

tta	0.50 435	0.46 377	1.60 303	0.30 330	0.15 116	0.45 207	0.24 339	0.90 561	0.72 559	0.56 490	0.64 546	0.51 433	0.41 458	1.87 630	0.49 483	0.13 468	0.10 360	0.11 336	0.10 264	0.14 255	0.11 167

qqq1	0.48 403	0.46 377	1.60 303	0.30 330	0.15 116	0.45 207	0.24 339	0.90 561	0.72 559	0.56 490	0.64 546	0.51 433	0.41 458	1.87 630	0.23 208	0.13 468	0.10 360	0.09 183	0.08 168	0.14 255	0.11 167

fff1	0.48 403	0.46 377	1.60 303	0.30 330	0.15 116	0.45 207	0.24 339	0.90 561	0.72 559	0.56 490	0.64 546	0.51 433	0.41 458	1.87 630	0.23 208	0.13 468	0.10 360	0.09 183	0.08 168	0.14 255	0.11 167

CASS	0.39 286	0.30 213	1.61 307	0.32 393	0.17 187	0.53 336	0.24 339	0.70 372	0.49 307	0.59 533	0.54 446	0.40 347	0.40 447	0.41 262	0.30 330	0.17 576	0.10 360	0.14 512	0.11 340	0.18 374	0.17 390
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DCRE	0.50 435	0.63 475	2.13 515	0.30 330	0.23 371	0.45 207	0.24 339	0.59 299	0.53 355	0.50 415	2.10 715	0.42 367	0.26 277	0.35 205	0.23 208	0.09 160	0.14 501	0.10 254	0.32 648	0.16 322	0.15 332

knoymous	0.34 224	0.25 120	1.75 349	0.24 134	0.18 238	0.45 207	0.24 339	0.57 284	0.38 167	0.41 334	0.39 307	0.55 453	0.25 257	0.38 241	0.23 208	0.11 369	0.08 211	0.12 408	0.07 117	0.13 219	0.12 216

x	0.35 238	0.20 29	1.36 241	0.33 420	0.17 187	0.47 239	0.24 339	0.75 415	0.54 370	0.40 325	0.40 312	0.42 367	0.34 388	0.45 302	0.32 356	0.11 369	0.14 501	0.11 336	0.09 220	0.12 182	0.14 288

rafts_anoy	0.43 334	0.89 598	1.96 477	0.32 393	0.30 484	0.48 256	0.24 339	0.62 321	0.49 307	0.37 305	0.38 298	0.33 297	0.30 352	0.51 352	0.34 379	0.10 274	0.39 697	0.13 473	0.15 473	0.17 346	0.15 332

s12784h	0.36 248	0.28 180	1.58 300	0.23 100	0.11 12	0.62 484	0.24 339	0.79 473	0.64 476	0.44 352	0.52 421	0.28 250	0.26 277	0.50 348	0.24 236	0.11 369	0.06 25	0.09 183	0.06 27	0.16 322	0.06 1

TestStereo	0.45 367	0.54 428	2.11 509	0.29 308	0.16 153	0.43 185	0.24 339	0.54 268	0.45 263	0.37 305	0.46 351	0.34 305	0.27 298	1.98 650	0.27 277	0.11 369	0.08 211	0.12 408	0.09 220	0.14 255	0.08 61

222	0.78 629	0.23 86	1.23 206	0.28 270	0.18 238	0.62 484	0.24 339	1.02 664	0.70 539	0.58 519	0.66 557	0.46 403	0.42 476	1.80 617	6.53 761	0.13 468	0.10 360	0.11 336	0.10 264	0.12 182	0.17 390

xxxx	0.70 590	0.21 45	1.33 232	0.28 270	0.18 238	0.63 502	0.24 339	1.02 664	0.69 529	0.50 415	0.62 516	0.58 481	0.38 423	1.47 560	5.21 750	0.13 468	0.12 454	0.11 336	0.10 264	0.12 182	0.15 332

CCAANet	0.55 493	0.73 526	2.47 591	0.30 330	0.24 387	0.55 358	0.24 339	0.84 509	0.64 476	0.40 325	0.67 560	0.56 467	0.36 396	1.87 630	0.41 439	0.10 274	0.08 211	0.13 473	0.12 383	0.11 159	0.13 259

FADNet_RVC	0.81 642	1.14 677	2.42 575	0.30 330	0.24 387	0.71 571	0.24 339	0.95 613	0.61 437	0.44 352	0.56 468	0.59 485	0.42 476	1.52 565	0.68 558	0.94 726	0.96 742	0.28 662	1.00 740	0.90 716	1.36 741

SME	0.53 474	1.10 668	1.55 295	0.35 471	0.20 300	0.65 531	0.25 364	0.67 355	0.48 299	0.47 377	0.49 389	0.35 309	0.36 396	1.79 612	0.51 494	0.26 659	0.10 360	0.12 408	0.13 417	0.45 666	0.25 530

WQFJX1	0.45 367	0.28 180	0.56 17	0.27 236	0.35 557	0.48 256	0.25 364	1.98 737	2.08 739	0.26 223	0.26 176	0.29 263	0.28 318	0.50 348	0.31 343	0.10 274	0.11 420	0.10 254	0.08 168	0.23 460	0.14 288

xyz-stereo-finetune	0.31 194	0.46 377	0.79 100	0.21 38	0.12 26	0.53 336	0.25 364	0.52 246	0.54 370	0.28 246	0.32 249	0.29 263	0.23 223	0.59 387	0.55 513	0.08 72	0.07 89	0.10 254	0.08 168	0.13 219	0.08 61

MM-Stereo_test2	0.38 269	0.28 180	2.46 585	0.43 582	0.15 116	0.50 289	0.25 364	0.47 184	0.38 167	0.33 281	0.26 176	0.23 174	0.22 196	0.34 195	0.29 307	0.08 72	0.09 307	0.09 183	0.10 264	0.36 611	0.22 476

AIO_test	0.39 286	0.37 287	1.19 196	0.73 691	0.67 690	0.35 84	0.25 364	0.47 184	0.34 96	0.34 286	0.22 118	0.33 297	0.17 94	1.31 532	0.19 108	0.11 369	0.15 532	0.08 78	0.21 573	0.15 283	0.23 503

rvit_0105_6	0.31 194	0.29 195	1.00 158	0.31 361	0.18 238	0.35 84	0.25 364	0.51 230	0.61 437	0.25 205	0.28 197	0.32 285	0.25 257	0.39 249	0.25 251	0.18 589	0.16 550	0.15 543	0.13 417	0.14 255	0.13 259

Occ-G	0.30 185	0.30 213	1.33 232	0.23 100	0.15 116	0.36 100	0.25 364	0.43 127	0.31 52	0.26 223	0.35 273	0.46 403	0.22 196	0.30 140	0.25 251	0.09 160	0.07 89	0.09 183	0.16 498	0.31 558	0.08 61

test_sample3	0.50 435	0.41 332	1.88 431	0.32 393	0.19 276	0.57 394	0.25 364	0.92 582	0.64 476	0.52 437	0.49 389	0.47 411	0.35 390	1.79 612	0.37 405	0.13 468	0.10 360	0.12 408	0.11 340	0.16 322	0.16 368

ACVNet-DCA	0.42 325	0.64 480	2.07 498	0.35 471	0.14 83	0.76 602	0.25 364	0.76 428	0.52 337	0.31 267	0.38 298	0.24 192	0.38 423	0.69 433	0.19 108	0.10 274	0.24 638	0.11 336	0.09 220	0.12 182	0.14 288

xx1	0.46 380	0.64 480	2.07 498	0.35 471	0.14 83	0.76 602	0.25 364	0.74 403	1.01 670	0.31 267	0.38 298	0.46 403	0.36 396	0.69 433	0.19 108	0.10 274	0.24 638	0.12 408	0.12 383	0.12 182	0.14 288

1test111	0.44 344	0.64 480	2.07 498	0.35 471	0.14 83	0.76 602	0.25 364	0.76 428	0.52 337	0.31 267	0.38 298	0.24 192	0.38 423	0.96 484	0.30 330	0.10 274	0.24 638	0.11 336	0.09 220	0.12 182	0.14 288

cc1	0.47 396	0.64 480	2.07 498	0.35 471	0.14 83	0.76 602	0.25 364	0.74 403	1.01 670	0.31 267	0.38 298	0.24 192	0.38 423	0.69 433	0.19 108	0.10 274	0.24 638	0.11 336	0.09 220	0.25 491	0.40 651

tt1	0.44 344	0.64 480	1.83 410	0.35 471	0.14 83	0.76 602	0.25 364	0.74 403	0.88 647	0.31 267	0.37 283	0.25 208	0.35 390	0.63 404	0.19 108	0.10 274	0.24 638	0.11 336	0.09 220	0.25 491	0.36 629

4D-IteraStereo	0.44 344	0.96 625	2.63 624	0.27 236	0.30 484	0.45 207	0.25 364	0.52 246	0.50 318	0.40 325	0.31 238	0.40 347	0.19 149	0.35 205	0.32 356	0.09 160	0.06 25	0.12 408	0.11 340	0.19 396	0.30 583

anonymousa	0.48 403	0.46 377	2.44 581	0.29 308	0.34 544	0.61 463	0.25 364	0.66 344	0.54 370	0.53 448	0.77 613	0.73 571	0.46 517	0.33 180	0.31 343	0.10 274	0.09 307	0.12 408	0.29 623	0.10 121	0.19 427

ProNet	0.30 185	0.54 428	1.29 220	0.25 162	0.15 116	0.47 239	0.25 364	0.48 199	0.39 182	0.21 126	0.23 134	0.22 156	0.20 164	0.44 286	0.19 108	0.08 72	0.08 211	0.10 254	0.08 168	0.23 460	0.12 216

raft_robust	0.55 493	0.84 576	1.73 337	0.28 270	0.54 664	0.53 336	0.25 364	0.88 549	0.75 593	0.48 396	0.46 351	0.76 589	0.75 637	1.46 553	0.27 277	0.09 160	0.10 360	0.10 254	0.30 633	0.26 513	0.16 368

AACVNet	0.54 481	0.78 555	1.73 337	0.36 494	0.21 317	0.57 394	0.25 364	0.71 377	0.51 325	0.55 480	0.59 486	0.64 511	0.41 458	2.13 670	0.41 439	0.14 514	0.11 420	0.14 512	0.11 340	0.33 576	0.15 332

GANet-ADL	0.44 344	0.41 332	2.31 553	0.33 420	0.20 300	0.57 394	0.25 364	0.75 415	0.54 370	0.42 339	0.59 486	0.56 467	0.30 352	0.40 256	0.38 412	0.14 514	0.11 420	0.09 183	0.08 168	0.22 445	0.17 390

ASMatch	0.60 530	0.43 349	2.58 618	0.91 707	0.36 566	0.56 375	0.25 364	0.52 246	0.61 437	0.47 377	1.21 679	0.47 411	0.66 614	1.34 536	0.94 600	0.10 274	0.08 211	0.11 336	0.11 340	0.10 121	0.16 368

raft+_RVC	0.44 344	0.67 498	1.85 416	0.34 453	0.71 695	0.51 306	0.25 364	0.64 334	0.51 325	0.35 292	0.45 342	0.32 285	0.28 318	0.43 275	0.32 356	0.09 160	0.19 596	0.10 254	0.09 220	0.20 412	0.40 651

pcwnet_v2	0.64 554	0.49 398	4.41 732	0.32 393	0.27 442	0.60 443	0.25 364	0.97 627	0.88 647	0.59 533	0.70 587	0.63 501	0.55 563	0.66 423	0.37 405	0.17 576	0.15 532	0.15 543	0.14 446	0.21 428	0.23 503

PMTNet	0.31 194	0.35 274	1.30 223	0.20 10	0.14 83	0.57 394	0.25 364	0.46 160	0.42 227	0.27 239	0.32 249	0.27 237	0.24 241	0.39 249	0.23 208	0.43 694	0.07 89	0.08 78	0.05 1	0.18 374	0.07 12

BEATNet_4x	0.47 396	0.73 526	1.91 449	0.33 420	0.15 116	0.56 375	0.25 364	0.85 518	0.58 404	0.54 461	0.51 406	0.57 474	0.42 476	0.57 376	0.61 538	0.11 369	0.08 211	0.12 408	0.09 220	0.20 412	0.16 368

noway7	0.65 562	2.12 748	4.60 734	0.34 453	0.20 300	0.46 227	0.26 388	0.77 440	0.64 476	0.34 286	0.39 307	0.50 428	0.46 517	0.40 256	0.54 509	0.09 160	0.07 89	0.10 254	0.09 220	0.29 538	0.30 583

test_sample5	0.51 452	0.43 349	1.83 410	0.32 393	0.18 238	0.55 358	0.26 388	0.92 582	0.65 492	0.53 448	0.59 486	0.45 391	0.36 396	1.87 630	0.36 397	0.13 468	0.10 360	0.13 473	0.12 383	0.17 346	0.16 368

test_sample4	0.50 435	0.42 342	1.88 431	0.32 393	0.19 276	0.56 375	0.26 388	0.93 590	0.65 492	0.54 461	0.54 446	0.45 391	0.36 396	1.79 612	0.36 397	0.13 468	0.10 360	0.13 473	0.12 383	0.17 346	0.16 368

mmm	0.38 269	0.21 45	1.18 194	0.35 471	0.17 187	0.49 275	0.26 388	0.78 457	0.52 337	0.50 415	0.57 477	0.41 353	0.37 413	0.71 440	0.31 343	0.11 369	0.13 482	0.14 512	0.13 417	0.15 283	0.14 288

DualNet	0.51 452	0.43 349	1.83 410	0.32 393	0.18 238	0.55 358	0.26 388	0.92 582	0.65 492	0.54 461	0.62 516	0.45 391	0.36 396	1.87 630	0.36 397	0.13 468	0.10 360	0.13 473	0.12 383	0.17 346	0.16 368

ffm	0.47 396	0.23 86	2.01 486	0.30 330	0.21 317	0.57 394	0.26 388	0.74 403	0.88 647	0.53 448	0.63 529	0.66 523	0.39 437	0.63 404	0.19 108	0.10 274	0.24 638	0.15 543	0.13 417	0.25 491	0.36 629

ff1	0.73 611	0.23 86	2.01 486	0.30 330	0.21 317	0.57 394	0.26 388	0.74 403	0.88 647	0.53 448	0.63 529	0.66 523	0.39 437	2.52 705	3.43 734	0.10 274	0.24 638	0.15 543	0.13 417	0.25 491	0.36 629

mmx	0.72 602	0.23 86	2.01 486	0.30 330	0.21 317	0.57 394	0.26 388	0.99 643	0.76 604	0.53 448	0.63 529	0.66 523	0.39 437	2.52 705	3.43 734	0.13 468	0.10 360	0.15 543	0.13 417	0.15 283	0.15 332

xxx	0.72 602	0.23 86	2.01 486	0.30 330	0.21 317	0.57 394	0.26 388	0.99 643	0.76 604	0.53 448	0.63 529	0.66 523	0.39 437	2.52 705	3.43 734	0.13 468	0.10 360	0.15 543	0.13 417	0.15 283	0.15 332

StereoVision	0.45 367	0.72 518	1.94 465	0.33 420	0.32 516	0.47 239	0.26 388	0.68 360	0.57 393	0.32 277	0.89 639	0.45 391	0.27 298	0.49 341	0.36 397	0.13 468	0.15 532	0.16 562	0.15 473	0.19 396	0.13 259

qqq	0.38 269	0.21 45	1.34 236	0.28 270	0.15 116	0.45 207	0.26 388	0.76 428	0.52 337	0.39 323	0.41 318	0.46 403	0.36 396	0.96 484	0.30 330	0.11 369	0.14 501	0.12 408	0.12 383	0.12 182	0.14 288

IER	0.43 334	0.38 301	1.69 322	0.26 210	0.25 411	0.66 538	0.26 388	0.71 377	0.55 377	0.54 461	0.59 486	0.60 492	0.53 555	0.52 356	0.39 423	0.11 369	0.08 211	0.11 336	0.11 340	0.14 255	0.11 167

dd	0.42 325	0.96 625	1.77 367	0.31 361	0.17 187	0.57 394	0.26 388	0.49 210	0.68 520	0.41 334	0.40 312	0.34 305	0.27 298	0.45 302	0.40 431	0.17 576	0.10 360	0.13 473	0.12 383	0.21 428	0.12 216

dad	0.51 452	1.01 649	1.74 342	0.29 308	0.19 276	0.60 443	0.26 388	0.52 246	0.75 593	0.63 573	0.63 529	0.63 501	0.33 379	0.85 469	0.47 472	0.27 665	0.15 532	0.40 691	0.18 532	0.22 445	0.14 288

PSMNet-ADL	0.51 452	0.38 301	1.65 311	0.35 471	0.21 317	0.67 545	0.26 388	0.74 403	0.55 377	0.42 339	0.52 421	0.70 558	0.45 501	1.91 642	0.57 525	0.15 537	0.13 482	0.11 336	0.13 417	0.15 283	0.20 446

OMP-Stereo	0.59 524	0.65 488	1.74 342	0.56 660	0.37 579	0.60 443	0.26 388	0.70 372	0.65 492	0.66 592	0.60 503	0.69 547	0.32 371	2.09 666	1.20 646	0.10 274	0.07 89	0.12 408	0.09 220	0.17 346	0.10 136

ROB_FTStereo	0.38 269	0.27 151	1.78 372	0.44 589	0.17 187	0.61 463	0.26 388	0.51 230	0.52 337	0.47 377	0.43 327	0.43 371	0.28 318	0.49 341	0.28 292	0.12 432	0.08 211	0.12 408	0.10 264	0.17 346	0.12 216

RALCasStereoNet	0.45 367	0.88 593	1.85 416	0.30 330	0.26 429	0.49 275	0.26 388	0.58 290	0.51 325	0.36 299	0.48 372	0.36 316	0.28 318	0.55 372	0.34 379	0.10 274	0.53 714	0.09 183	0.08 168	0.25 491	0.34 618

111	0.48 403	1.09 667	1.95 468	0.24 134	0.13 58	0.59 430	0.26 388	0.83 496	0.78 613	0.48 396	0.52 421	0.56 467	0.38 423	0.49 341	0.38 412	0.09 160	0.07 89	0.09 183	0.07 117	0.23 460	0.35 621

DMCA	0.41 304	0.52 412	1.26 211	0.31 361	0.24 387	0.59 430	0.26 388	0.77 440	0.63 468	0.58 519	0.48 372	0.57 474	0.35 390	0.40 256	0.50 488	0.14 514	0.10 360	0.14 512	0.10 264	0.15 283	0.15 332

R-Stereo Train	0.36 248	0.21 45	1.70 326	0.29 308	0.18 238	0.55 358	0.26 388	0.78 457	0.36 145	0.57 501	0.67 560	0.33 297	0.24 241	0.32 165	0.23 208	0.10 274	0.08 211	0.09 183	0.07 117	0.09 87	0.12 216

RAFT-Stereo	0.36 248	0.21 45	1.70 326	0.29 308	0.18 238	0.55 358	0.26 388	0.78 457	0.36 145	0.57 501	0.67 560	0.33 297	0.24 241	0.32 165	0.23 208	0.10 274	0.08 211	0.09 183	0.07 117	0.09 87	0.12 216
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
UCFNet_RVC	0.48 403	0.82 569	1.85 416	0.30 330	0.27 442	0.64 516	0.26 388	0.74 403	0.55 377	0.48 396	0.53 434	0.63 501	0.41 458	0.88 476	0.38 412	0.15 537	0.10 360	0.17 583	0.17 518	0.18 374	0.15 332

StereoDRNet-Refined	0.50 435	0.41 332	1.50 286	0.33 420	0.21 317	0.68 557	0.26 388	0.81 482	0.68 520	0.67 597	0.68 568	0.73 571	0.42 476	1.10 503	0.59 533	0.11 369	0.08 211	0.14 512	0.14 446	0.25 491	0.21 461
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
PWCDC_ROB	0.72 602	1.06 662	2.09 504	0.47 615	0.36 566	0.78 615	0.26 388	0.98 631	1.34 701	0.61 552	2.07 713	0.64 511	0.61 596	0.83 465	0.71 565	0.31 678	0.14 501	0.15 543	0.12 383	0.60 697	0.21 461

IGEV_i1	0.44 344	0.26 138	2.01 486	0.33 420	0.18 238	0.58 411	0.27 413	0.84 509	0.49 307	0.45 363	0.47 358	0.55 453	0.33 379	0.65 418	0.36 397	0.11 369	0.11 420	0.13 473	0.19 552	0.17 346	0.28 561

NLCSM	0.46 380	0.37 287	0.72 83	0.29 308	0.36 566	0.49 275	0.27 413	1.33 707	1.59 720	0.29 255	0.29 206	0.29 263	0.31 362	1.44 547	0.35 391	0.11 369	0.11 420	0.11 336	0.10 264	0.35 602	0.14 288

gasm-f	0.36 248	0.34 265	1.13 183	0.53 644	0.44 622	0.54 343	0.27 413	0.40 96	0.27 24	0.20 111	0.33 259	0.16 63	0.22 196	0.36 219	0.25 251	0.11 369	0.37 686	0.08 78	0.06 27	0.38 627	0.71 700

G2L-Stereo	0.55 493	0.85 581	2.18 528	0.31 361	0.27 442	0.59 430	0.27 413	0.77 440	0.55 377	0.54 461	0.52 421	0.71 563	0.36 396	1.75 603	0.50 488	0.13 468	0.11 420	0.13 473	0.11 340	0.29 538	0.15 332

castereo	0.30 185	0.44 362	0.81 104	0.24 134	0.29 466	0.41 160	0.27 413	0.72 384	0.45 263	0.22 149	0.30 221	0.24 192	0.31 362	0.25 58	0.21 170	0.09 160	0.07 89	0.08 78	0.31 642	0.12 182	0.09 93

rvit_stereo_0080	0.27 137	0.38 301	0.76 92	0.24 134	0.18 238	0.34 75	0.27 413	0.54 268	0.44 246	0.24 184	0.26 176	0.27 237	0.22 196	0.29 123	0.23 208	0.13 468	0.10 360	0.10 254	0.10 264	0.15 283	0.11 167

rvit_stereo_ft	0.31 194	0.61 459	1.18 194	0.32 393	0.21 317	0.28 29	0.27 413	0.55 272	0.48 299	0.23 173	0.27 185	0.28 250	0.26 277	0.32 165	0.25 251	0.13 468	0.09 307	0.11 336	0.11 340	0.13 219	0.14 288

test_sample6	0.52 468	0.44 362	1.81 400	0.33 420	0.18 238	0.55 358	0.27 413	0.94 599	0.66 508	0.54 461	0.62 516	0.47 411	0.36 396	1.97 649	0.38 412	0.14 514	0.10 360	0.13 473	0.13 417	0.17 346	0.16 368

test_sample2	0.41 304	0.19 12	1.23 206	0.31 361	0.17 187	0.51 306	0.27 413	0.81 482	0.55 377	0.44 352	0.45 342	0.46 403	0.38 423	1.51 563	0.30 330	0.12 432	0.09 307	0.11 336	0.10 264	0.14 255	0.14 288

whm_eth	0.27 137	0.38 301	0.76 92	0.24 134	0.18 238	0.34 75	0.27 413	0.54 268	0.44 246	0.24 184	0.26 176	0.27 237	0.22 196	0.29 123	0.23 208	0.13 468	0.10 360	0.10 254	0.10 264	0.15 283	0.11 167

LL-Strereo2	0.41 304	0.90 602	1.83 410	0.44 589	0.24 387	0.54 343	0.27 413	0.58 290	0.45 263	0.41 334	0.33 259	0.44 382	0.21 179	0.44 286	0.34 379	0.09 160	0.08 211	0.16 562	0.14 446	0.17 346	0.17 390

Patchmatch Stereo++	0.39 286	0.27 151	1.78 372	0.44 589	0.16 153	0.61 463	0.27 413	0.51 230	0.52 337	0.47 377	0.43 327	0.43 371	0.28 318	0.54 367	0.28 292	0.12 432	0.08 211	0.12 408	0.10 264	0.17 346	0.12 216
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
PFNet	0.60 530	0.33 246	2.47 591	0.41 566	0.55 667	0.62 484	0.27 413	0.61 317	0.63 468	0.61 552	0.56 468	0.45 391	0.32 371	1.88 639	1.14 636	0.28 669	0.09 307	0.12 408	0.16 498	0.26 513	0.20 446

iGMRVC	0.39 286	0.27 151	1.78 372	0.44 589	0.17 187	0.61 463	0.27 413	0.51 230	0.52 337	0.47 377	0.43 327	0.44 382	0.28 318	0.55 372	0.28 292	0.12 432	0.08 211	0.12 408	0.10 264	0.17 346	0.12 216

iRAFT	0.39 286	0.27 151	1.78 372	0.44 589	0.16 153	0.61 463	0.27 413	0.51 230	0.52 337	0.47 377	0.43 327	0.43 371	0.28 318	0.54 367	0.28 292	0.12 432	0.08 211	0.12 408	0.10 264	0.17 346	0.12 216

sAnonymous2	0.38 269	0.62 465	2.15 521	0.31 361	0.24 387	0.34 75	0.27 413	0.53 255	0.46 274	0.24 184	0.29 206	0.23 174	0.28 318	0.28 103	0.22 197	0.12 432	0.09 307	0.11 336	0.13 417	0.38 627	0.35 621

CroCo_RVC	0.38 269	0.62 465	2.15 521	0.31 361	0.24 387	0.34 75	0.27 413	0.53 255	0.46 274	0.24 184	0.29 206	0.23 174	0.28 318	0.28 103	0.22 197	0.12 432	0.09 307	0.11 336	0.13 417	0.38 627	0.35 621

UNet	0.54 481	0.44 362	2.83 657	0.31 361	0.33 531	0.74 591	0.27 413	0.82 490	0.61 437	0.53 448	0.54 446	0.72 566	0.54 558	0.78 460	0.56 521	0.11 369	0.09 307	0.13 473	0.11 340	0.14 255	0.12 216

GANet-RSSM	0.55 493	0.73 526	1.90 443	0.36 494	0.26 429	0.59 430	0.27 413	0.78 457	0.52 337	0.47 377	0.57 477	0.63 501	0.45 501	1.92 646	0.43 451	0.14 514	0.10 360	0.25 654	0.11 340	0.34 588	0.14 288

iResNet	0.51 452	0.76 535	2.59 620	0.41 566	0.17 187	0.64 516	0.27 413	0.82 490	0.70 539	0.57 501	0.64 546	0.43 371	0.36 396	0.70 438	0.52 498	0.10 274	0.07 89	0.09 183	0.08 168	0.21 428	0.13 259

SCION-MonSter	0.51 452	0.42 342	1.28 216	0.36 494	0.46 641	0.80 627	0.28 433	0.77 440	0.75 593	0.45 363	0.70 587	0.50 428	0.43 487	0.64 406	0.89 594	0.16 560	0.12 454	0.29 670	0.26 606	0.41 645	0.26 541

S	0.44 344	0.42 342	1.08 174	0.27 236	0.24 387	0.66 538	0.28 433	0.53 255	0.46 274	0.45 363	0.56 468	0.33 297	0.39 437	0.31 151	0.30 330	0.17 576	0.11 420	0.19 612	0.20 565	0.52 688	1.29 738

G2L-ROB	0.51 452	0.95 622	1.96 477	0.29 308	0.22 348	0.59 430	0.28 433	0.76 428	0.57 393	0.55 480	0.45 342	0.70 558	0.32 371	1.38 540	0.47 472	0.11 369	0.07 89	0.09 183	0.08 168	0.20 412	0.13 259

MM-Stereo_test1	0.41 304	0.39 314	2.29 551	0.38 536	0.26 429	0.44 197	0.28 433	0.63 330	0.51 325	0.40 325	0.32 249	0.26 223	0.26 277	0.46 311	0.22 197	0.09 160	0.21 618	0.10 254	0.09 220	0.39 637	0.15 332

FACV-RUCA	0.58 516	0.40 322	1.78 372	0.43 582	1.67 739	0.48 256	0.28 433	0.69 364	0.62 455	0.40 325	0.53 434	0.33 297	0.63 604	0.40 256	0.31 343	0.13 468	0.11 420	0.62 713	0.12 383	0.70 703	0.98 722

rvit_0105_4	0.35 238	0.35 274	1.45 270	0.31 361	0.18 238	0.37 111	0.28 433	0.59 299	0.62 455	0.27 239	0.31 238	0.35 309	0.27 298	0.43 275	0.25 251	0.18 589	0.16 550	0.15 543	0.13 417	0.15 283	0.12 216

rrr	0.46 380	0.34 265	3.08 684	0.27 236	0.16 153	0.45 207	0.28 433	1.09 683	0.51 325	0.24 184	0.21 98	0.26 223	0.25 257	0.64 406	0.52 498	0.09 160	0.07 89	0.10 254	0.29 623	0.16 322	0.25 530

test_4	0.40 296	0.37 287	2.01 486	0.29 308	0.21 317	0.50 289	0.28 433	0.47 184	0.39 182	0.42 339	0.76 609	0.38 331	0.22 196	0.52 356	0.33 369	0.08 72	0.07 89	0.11 336	0.15 473	0.28 531	0.07 12

iRaft-Stereo_5w	0.54 481	1.01 649	2.08 503	0.27 236	0.21 317	0.49 275	0.28 433	0.73 398	0.58 404	0.40 325	0.61 510	0.62 499	0.46 517	1.78 608	0.47 472	0.09 160	0.07 89	0.11 336	0.10 264	0.39 637	0.12 216

TransformOpticalFlow	0.64 554	0.56 441	2.66 629	0.44 589	0.26 429	0.62 484	0.28 433	0.83 496	0.71 549	0.76 632	0.74 603	0.91 642	0.85 654	1.83 622	0.81 587	0.10 274	0.07 89	0.11 336	0.09 220	0.11 159	0.12 216

ROB_FTStereo_v2	0.38 269	0.27 151	1.78 372	0.44 589	0.17 187	0.61 463	0.28 433	0.51 230	0.52 337	0.47 377	0.43 327	0.44 382	0.28 318	0.47 323	0.28 292	0.12 432	0.08 211	0.12 408	0.10 264	0.17 346	0.12 216

HUI-Stereo	0.38 269	0.27 151	1.79 392	0.44 589	0.17 187	0.61 463	0.28 433	0.51 230	0.52 337	0.47 377	0.43 327	0.44 382	0.28 318	0.45 302	0.28 292	0.12 432	0.08 211	0.12 408	0.10 264	0.17 346	0.12 216

test-1	0.44 344	0.48 393	1.69 322	0.30 330	0.27 442	0.50 289	0.28 433	0.80 478	0.43 238	0.40 325	0.54 446	0.41 353	0.24 241	0.31 151	1.16 640	0.09 160	0.20 608	0.10 254	0.17 518	0.11 159	0.26 541

RAFT-IKP	0.38 269	0.27 151	1.79 392	0.44 589	0.16 153	0.60 443	0.28 433	0.51 230	0.52 337	0.47 377	0.43 327	0.43 371	0.28 318	0.50 348	0.28 292	0.12 432	0.08 211	0.12 408	0.10 264	0.17 346	0.12 216

test_xeample	0.72 602	0.21 45	1.36 241	0.27 236	0.17 187	0.59 430	0.28 433	1.01 661	0.70 539	0.55 480	0.67 560	0.44 382	0.39 437	1.88 639	5.17 749	0.12 432	0.10 360	0.11 336	0.10 264	0.13 219	0.15 332

MMNet	0.50 435	0.48 393	1.93 455	0.33 420	0.27 442	0.79 619	0.28 433	0.81 482	0.74 579	0.60 543	0.56 468	0.59 485	0.55 563	0.79 461	0.59 533	0.10 274	0.09 307	0.12 408	0.11 340	0.13 219	0.14 288

acv_ft	0.48 403	0.44 362	1.76 358	0.32 393	0.41 611	0.63 502	0.28 433	0.81 482	0.68 520	0.61 552	0.59 486	0.69 547	0.45 501	0.44 286	0.63 542	0.11 369	0.09 307	0.10 254	0.09 220	0.41 645	0.10 136

cf-r	0.53 474	0.81 565	2.15 521	0.33 420	0.28 456	0.60 443	0.28 433	0.78 457	0.64 476	0.51 428	0.60 503	0.75 583	0.40 447	1.32 533	0.43 451	0.13 468	0.09 307	0.11 336	0.12 383	0.15 283	0.14 288

PSMNet-RSSM	0.53 474	0.82 569	1.78 372	0.31 361	0.25 411	0.58 411	0.28 433	0.84 509	0.60 419	0.50 415	0.61 510	0.67 533	0.43 487	1.68 591	0.42 442	0.15 537	0.10 360	0.14 512	0.16 498	0.15 283	0.13 259

CFNet-ft	0.51 452	0.76 535	1.79 392	0.28 270	0.30 484	0.63 502	0.28 433	0.66 344	0.55 377	0.45 363	0.57 477	0.74 577	0.41 458	1.46 553	0.42 442	0.14 514	0.10 360	0.28 662	0.13 417	0.18 374	0.14 288

RASNet	0.61 538	0.68 501	2.03 494	0.35 471	0.46 641	0.65 531	0.28 433	0.78 457	0.70 539	0.48 396	0.64 546	0.93 648	0.61 596	2.21 674	0.73 572	0.12 432	0.09 307	0.09 183	0.10 264	0.14 255	0.11 167

CFNet_RVC	0.51 452	0.76 535	1.79 392	0.28 270	0.30 484	0.63 502	0.28 433	0.66 344	0.55 377	0.45 363	0.57 477	0.74 577	0.41 458	1.46 553	0.42 442	0.14 514	0.10 360	0.28 662	0.13 417	0.18 374	0.14 288

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 493	0.92 607	2.36 565	0.38 536	0.37 579	0.60 443	0.28 433	0.82 490	0.62 455	0.62 563	0.55 456	0.72 566	0.45 501	1.00 490	0.43 451	0.15 537	0.11 420	0.14 512	0.14 446	0.15 283	0.16 368
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AdaStereo	0.44 344	0.38 301	1.79 392	0.34 453	0.20 300	0.57 394	0.28 433	0.92 582	0.69 529	0.52 437	0.55 456	0.61 495	0.33 379	0.48 330	0.39 423	0.17 576	0.08 211	0.17 583	0.11 340	0.18 374	0.12 216
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.
iResNetv2_ROB	0.59 524	1.43 710	2.96 673	0.40 558	0.22 348	0.58 411	0.28 433	0.91 573	0.73 575	0.57 501	0.63 529	0.60 492	0.41 458	0.74 446	0.35 391	0.11 369	0.08 211	0.10 254	0.07 117	0.43 655	0.17 390

HSM	0.62 543	0.76 535	1.72 334	0.30 330	0.29 466	0.64 516	0.28 433	0.94 599	0.62 455	0.58 519	0.57 477	1.40 703	0.64 607	2.59 710	0.42 442	0.11 369	0.08 211	0.10 254	0.08 168	0.14 255	0.11 167

MEA-ACV	0.48 403	0.31 227	1.43 262	0.30 330	0.19 276	0.64 516	0.29 459	0.85 518	0.67 517	0.55 480	0.59 486	0.63 501	0.58 579	1.22 521	0.53 502	0.12 432	0.12 454	0.12 408	0.15 473	0.13 219	0.14 288

zzzzzzz1	0.67 573	2.12 748	4.32 730	0.32 393	0.29 466	0.44 197	0.29 459	0.74 403	0.62 455	0.33 281	0.40 312	0.52 439	0.45 501	0.93 479	0.58 530	0.14 514	0.09 307	0.10 254	0.10 264	0.36 611	0.22 476

ITSA-stereo	0.48 403	0.33 246	1.20 200	0.33 420	0.18 238	0.60 443	0.29 459	0.94 599	0.80 621	0.50 415	0.49 389	0.53 442	0.59 583	1.25 529	0.64 547	0.15 537	0.12 454	0.17 583	0.16 498	0.18 374	0.23 503

DispNO	0.67 573	0.98 638	2.58 618	0.31 361	0.27 442	0.59 430	0.29 459	0.83 496	0.68 520	0.53 448	0.79 617	0.83 614	0.47 527	2.46 700	0.68 558	0.12 432	0.10 360	0.19 612	0.31 642	0.16 322	0.17 390

AASNet	0.56 503	1.03 656	2.34 559	0.37 519	0.33 531	0.65 531	0.29 459	0.96 618	0.73 575	0.54 461	0.60 503	0.55 453	0.38 423	0.59 387	0.58 530	0.14 514	0.12 454	0.13 473	0.10 264	0.43 655	0.24 518

GwcNet-ADL	0.50 435	0.74 531	2.90 668	0.31 361	0.20 300	0.58 411	0.29 459	0.87 540	0.64 476	0.47 377	0.47 358	0.56 467	0.33 379	0.46 311	0.46 463	0.13 468	0.12 454	0.09 183	0.09 220	0.14 255	0.21 461

PSM-adaLoss	0.38 269	0.27 151	1.78 372	0.44 589	0.17 187	0.60 443	0.29 459	0.51 230	0.52 337	0.47 377	0.43 327	0.44 382	0.28 318	0.47 323	0.28 292	0.12 432	0.08 211	0.12 408	0.10 264	0.17 346	0.12 216

FADNet-RVC	0.61 538	1.26 697	2.12 513	0.33 420	0.26 429	0.59 430	0.29 459	0.86 529	0.62 455	0.45 363	0.50 399	0.62 499	0.46 517	1.73 599	0.55 513	0.17 576	0.20 608	0.17 583	0.18 532	0.59 694	0.28 561

FADNet	0.64 554	1.22 691	2.06 496	0.32 393	0.30 484	0.66 538	0.29 459	0.88 549	0.72 559	0.44 352	0.48 372	0.66 523	0.57 573	1.84 627	0.45 462	0.46 700	0.20 608	0.17 583	0.19 552	0.59 694	0.24 518

HSM-Net_RVC	0.67 573	0.34 265	2.23 540	0.26 210	0.19 276	0.67 545	0.29 459	1.26 704	0.69 529	0.72 619	0.70 587	0.78 595	0.42 476	3.77 744	0.41 439	0.13 468	0.09 307	0.10 254	0.09 220	0.12 182	0.11 167
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
MM-Stereo_test3	0.40 296	0.58 449	1.75 349	0.36 494	0.30 484	0.45 207	0.30 469	0.72 384	0.59 414	0.31 267	0.43 327	0.32 285	0.23 223	0.35 205	0.29 307	0.10 274	0.20 608	0.10 254	0.08 168	0.40 642	0.11 167

rvit_0105_5	0.36 248	0.39 314	1.48 279	0.30 330	0.18 238	0.41 160	0.30 469	0.64 334	0.62 455	0.30 261	0.33 259	0.37 322	0.29 341	0.41 262	0.28 292	0.18 589	0.16 550	0.15 543	0.15 473	0.15 283	0.14 288

test_sample7	0.47 396	0.33 246	1.49 282	0.34 453	0.20 300	0.51 306	0.30 469	0.93 590	0.66 508	0.57 501	0.51 406	0.55 453	0.45 501	1.11 506	0.38 412	0.17 576	0.14 501	0.16 562	0.15 473	0.19 396	0.18 410

MyStereo06	0.54 481	0.41 332	2.68 631	0.30 330	0.23 371	0.60 443	0.30 469	0.81 482	0.44 246	0.84 656	0.52 421	0.78 595	0.58 579	0.48 330	1.10 630	0.09 160	0.17 571	0.12 408	0.10 264	0.16 322	0.20 446

MyStereo05	0.49 423	0.41 332	2.72 638	0.30 330	0.23 371	0.60 443	0.30 469	0.82 490	0.77 609	0.52 437	0.37 283	0.51 433	0.42 476	0.52 356	0.38 412	0.09 160	0.17 571	0.12 408	0.10 264	0.16 322	0.20 446

RAFT_CTSACE	0.46 380	0.76 535	2.07 498	0.35 471	0.30 484	0.54 343	0.30 469	0.61 317	0.48 299	0.49 408	0.76 609	0.55 453	0.36 396	0.58 381	0.22 197	0.08 72	0.13 482	0.11 336	0.10 264	0.41 645	0.08 61

test_3	0.44 344	0.20 29	1.70 326	0.36 494	0.32 516	0.47 239	0.30 469	0.73 398	0.49 307	0.50 415	0.30 221	0.45 391	0.22 196	0.59 387	0.98 607	0.08 72	0.10 360	0.11 336	0.35 660	0.29 538	0.28 561

LCNet	0.54 481	0.37 287	1.78 372	0.92 708	0.22 348	0.96 661	0.30 469	0.59 299	0.58 404	0.51 428	0.55 456	0.41 353	0.76 640	0.84 467	0.26 265	0.09 160	0.06 25	0.12 408	0.18 532	0.98 722	0.39 645

GES	0.44 344	0.28 180	1.88 431	0.30 330	0.18 238	0.61 463	0.30 469	0.88 549	0.46 274	0.47 377	0.52 421	0.39 338	0.42 476	0.58 381	0.67 555	0.15 537	0.11 420	0.12 408	0.10 264	0.15 283	0.17 390

HGLStereo	0.54 481	0.69 505	2.00 485	0.35 471	0.40 602	0.66 538	0.30 469	0.83 496	0.62 455	0.57 501	0.69 577	0.69 547	0.54 558	1.07 498	0.55 513	0.13 468	0.13 482	0.13 473	0.11 340	0.19 396	0.17 390

GwcNet-RSSM	0.57 511	0.94 615	2.13 515	0.32 393	0.25 411	0.60 443	0.30 469	0.80 478	0.66 508	0.52 437	0.64 546	0.71 563	0.40 447	1.79 612	0.50 488	0.13 468	0.09 307	0.12 408	0.12 383	0.21 428	0.15 332

NOSS_ROB	0.64 554	0.65 488	1.62 309	0.46 609	0.25 411	0.67 545	0.30 469	0.93 590	0.77 609	0.59 533	0.57 477	0.77 591	0.38 423	2.78 722	0.44 457	0.23 641	0.24 638	0.28 662	0.26 606	0.27 525	0.39 645

PWC_ROB	0.70 590	0.94 615	1.88 431	0.39 546	0.39 591	0.62 484	0.30 469	0.98 631	0.94 660	0.91 667	1.29 686	0.77 591	0.62 601	1.62 584	1.03 622	0.18 589	0.11 420	0.18 605	0.13 417	0.51 683	0.22 476

DualNet (step1)	0.59 524	0.62 465	1.93 455	0.27 236	0.22 348	0.68 557	0.31 482	0.93 590	0.66 508	0.57 501	0.51 406	0.55 453	0.45 501	1.11 506	0.38 412	0.61 709	0.14 501	0.87 722	0.56 711	0.25 491	0.23 503

test_sample9	0.94 662	0.62 465	1.93 455	0.27 236	0.22 348	0.68 557	0.31 482	0.93 590	0.66 508	0.57 501	0.51 406	0.55 453	0.45 501	1.91 642	2.55 714	0.61 709	4.16 768	0.87 722	0.56 711	0.25 491	0.23 503

test_sample8	1.12 680	0.62 465	1.93 455	0.27 236	0.22 348	0.68 557	0.31 482	0.95 613	0.61 437	1.18 697	0.56 468	2.53 728	1.31 699	1.91 642	2.55 714	0.61 709	4.16 768	0.87 722	0.56 711	0.25 491	0.23 503

MyStereo07	0.34 224	0.40 322	1.46 272	0.29 308	0.23 371	0.60 443	0.31 482	0.53 255	0.42 227	0.25 205	0.25 163	0.20 134	0.26 277	0.57 376	0.19 108	0.09 160	0.18 583	0.12 408	0.11 340	0.16 322	0.19 427

MyStereo04	0.48 403	0.40 322	2.65 628	0.29 308	0.23 371	0.60 443	0.31 482	0.83 496	0.75 593	0.47 377	0.36 277	0.53 442	0.42 476	0.53 362	0.39 423	0.09 160	0.18 583	0.12 408	0.11 340	0.16 322	0.19 427

gwcnet-sp	0.49 423	0.43 349	2.54 612	0.31 361	0.22 348	0.67 545	0.31 482	0.78 457	0.65 492	0.58 519	0.47 358	0.46 403	0.43 487	0.76 451	0.46 463	0.11 369	0.11 420	0.11 336	0.11 340	0.15 283	0.14 288

scenet	0.49 423	0.43 349	2.54 612	0.31 361	0.22 348	0.67 545	0.31 482	0.78 457	0.65 492	0.58 519	0.47 358	0.46 403	0.43 487	0.76 451	0.46 463	0.11 369	0.11 420	0.11 336	0.11 340	0.15 283	0.14 288

ssnet	0.49 423	0.43 349	2.54 612	0.31 361	0.22 348	0.67 545	0.31 482	0.78 457	0.65 492	0.58 519	0.47 358	0.46 403	0.43 487	0.76 451	0.46 463	0.11 369	0.11 420	0.11 336	0.11 340	0.15 283	0.14 288

BSDual-CNN	0.41 304	0.27 151	1.13 183	0.30 330	0.21 317	0.76 602	0.31 482	1.00 653	0.61 437	0.63 573	0.53 434	0.63 501	0.37 413	0.43 275	0.38 412	0.13 468	0.10 360	0.14 512	0.12 383	0.12 182	0.11 167

hknet	0.47 396	0.29 195	1.70 326	0.30 330	0.24 387	0.76 602	0.31 482	1.00 653	0.64 476	0.63 573	0.53 434	0.80 604	0.38 423	0.77 456	0.37 405	0.11 369	0.10 360	0.14 512	0.12 383	0.12 182	0.11 167

Sa-1000	0.51 452	0.72 518	1.90 443	0.31 361	0.60 681	0.60 443	0.31 482	0.94 599	0.71 549	0.52 437	0.83 623	0.42 367	0.33 379	0.68 427	0.28 292	0.10 274	0.09 307	0.13 473	0.29 623	0.29 538	0.10 136

SA	0.50 435	0.75 534	1.95 468	0.31 361	0.61 685	0.57 394	0.31 482	0.91 573	0.73 575	0.42 339	0.62 516	0.38 331	0.47 527	0.68 427	0.29 307	0.09 160	0.09 307	0.13 473	0.32 648	0.30 550	0.10 136

GMOStereo	0.41 304	0.62 465	1.78 372	0.28 270	0.36 566	0.51 306	0.31 482	0.53 255	0.44 246	0.57 501	0.48 372	0.41 353	0.27 298	0.28 103	0.23 208	0.08 72	0.38 690	0.13 473	0.11 340	0.34 588	0.11 167

error version	0.41 304	0.62 465	1.78 372	0.28 270	0.36 566	0.51 306	0.31 482	0.53 255	0.44 246	0.57 501	0.48 372	0.41 353	0.27 298	0.28 103	0.23 208	0.08 72	0.38 690	0.13 473	0.11 340	0.34 588	0.11 167

test-v	0.41 304	0.62 465	1.78 372	0.28 270	0.36 566	0.51 306	0.31 482	0.53 255	0.44 246	0.57 501	0.48 372	0.41 353	0.27 298	0.28 103	0.23 208	0.08 72	0.38 690	0.13 473	0.11 340	0.34 588	0.11 167

test-2	0.41 304	0.62 465	1.78 372	0.28 270	0.36 566	0.51 306	0.31 482	0.53 255	0.44 246	0.57 501	0.48 372	0.41 353	0.27 298	0.28 103	0.23 208	0.08 72	0.38 690	0.13 473	0.11 340	0.34 588	0.11 167

LMCR-Stereo	0.52 468	0.71 513	2.39 569	0.40 558	0.21 317	0.74 591	0.31 482	1.02 664	0.64 476	0.61 552	0.63 529	0.39 338	0.51 548	0.62 401	0.42 442	0.19 605	0.09 307	0.12 408	0.09 220	0.23 460	0.12 216

Anonymous3	0.42 325	0.35 274	2.09 504	0.33 420	0.24 387	0.72 577	0.31 482	0.74 403	0.55 377	0.35 292	0.40 312	0.33 297	0.29 341	0.44 286	0.28 292	0.18 589	0.18 583	0.13 473	0.13 417	0.17 346	0.17 390

ac_64	0.55 493	0.46 377	1.92 452	0.36 494	0.34 544	0.63 502	0.31 482	0.82 490	0.61 437	0.55 480	0.51 406	0.89 638	0.48 536	1.83 622	0.55 513	0.14 514	0.11 420	0.12 408	0.12 383	0.18 374	0.12 216

DMCA-RVC	0.62 543	0.96 625	2.63 624	0.36 494	0.90 707	0.56 375	0.31 482	0.69 364	0.57 393	0.68 603	0.52 421	0.59 485	0.56 567	1.23 525	0.53 502	0.16 560	0.38 690	0.20 622	0.15 473	0.20 412	0.15 332

RTSC	0.72 602	1.00 645	2.22 536	0.40 558	0.29 466	0.82 632	0.31 482	0.96 618	1.10 682	0.92 668	0.81 618	0.78 595	0.58 579	1.23 525	1.55 672	0.18 589	0.17 571	0.14 512	0.17 518	0.43 655	0.30 583

DeepPruner_ROB	0.50 435	0.70 511	1.94 465	0.29 308	0.26 429	0.63 502	0.31 482	0.80 478	0.48 299	0.61 552	0.55 456	0.66 523	0.38 423	0.98 486	0.40 431	0.19 605	0.14 501	0.14 512	0.14 446	0.23 460	0.17 390

DispFullNet	1.67 719	2.10 744	5.22 737	1.53 735	8.90 759	0.86 643	0.31 482	0.96 618	0.96 663	1.37 711	1.01 660	1.13 686	1.98 729	1.51 563	0.91 596	0.54 705	0.31 673	1.18 735	0.63 723	1.13 726	0.80 709

SMOE	0.33 213	0.37 287	0.95 147	0.28 270	0.13 58	0.50 289	0.32 505	0.47 184	0.39 182	0.34 286	0.47 358	0.31 275	0.32 371	0.30 140	0.29 307	0.12 432	0.08 211	0.17 583	0.10 264	0.48 675	0.20 446

Selective-IGEV-i1	0.44 344	0.23 86	1.30 223	0.33 420	0.45 633	0.60 443	0.32 505	0.85 518	0.64 476	0.42 339	0.52 421	0.60 492	0.28 318	0.46 311	0.34 379	0.10 274	0.10 360	0.13 473	0.28 617	0.14 255	0.75 704

CoDeX	0.52 468	0.43 349	2.25 544	0.29 308	0.26 429	0.61 463	0.32 505	0.99 643	0.68 520	0.48 396	0.55 456	0.52 439	0.40 447	1.60 580	0.35 391	0.12 432	0.09 307	0.11 336	0.10 264	0.13 219	0.12 216

1111x	0.74 614	0.21 45	1.93 455	0.31 361	0.17 187	0.63 502	0.32 505	1.03 671	0.74 579	0.52 437	0.62 516	0.57 474	0.47 527	2.38 687	4.25 744	0.12 432	0.14 501	0.11 336	0.12 383	0.12 182	0.14 288

LL-Strereo	0.72 602	1.29 699	2.49 596	0.36 494	0.45 633	0.55 358	0.32 505	0.93 590	0.71 549	0.67 597	0.58 483	0.85 623	0.79 645	2.67 716	0.46 463	0.10 274	0.18 583	0.14 512	0.12 383	0.40 642	0.42 657

Anonymous_2	0.74 614	0.32 236	1.65 311	0.33 420	0.30 484	0.67 545	0.32 505	0.69 364	0.46 274	0.48 396	0.41 318	0.84 619	0.58 579	0.51 352	0.40 431	0.32 680	0.38 690	1.43 746	3.69 768	0.80 712	0.27 552

SFCPSM	0.46 380	0.24 105	2.35 562	0.27 236	0.27 442	0.70 569	0.32 505	0.96 618	0.63 468	0.49 408	0.52 421	0.43 371	0.36 396	0.52 356	0.43 451	0.12 432	0.09 307	0.12 408	0.16 498	0.16 322	0.12 216

STTStereo	0.51 452	0.69 505	2.14 520	0.36 494	0.30 484	0.61 463	0.32 505	0.77 440	0.60 419	0.60 543	0.54 446	0.67 533	0.43 487	0.86 472	0.42 442	0.16 560	0.15 532	0.17 583	0.20 565	0.16 322	0.15 332

SHD	0.72 602	0.77 545	2.36 565	0.45 603	0.40 602	0.71 571	0.32 505	1.02 664	1.25 693	1.07 682	0.84 626	0.90 640	0.73 631	1.09 501	0.98 607	0.21 624	0.18 583	0.20 622	0.21 573	0.32 567	0.31 593

AANet_RVC	0.68 581	1.00 645	2.09 504	0.33 420	0.25 411	0.58 411	0.32 505	0.81 482	0.80 621	0.61 552	0.94 649	0.80 604	0.41 458	2.46 700	1.02 619	0.36 688	0.14 501	0.10 254	0.09 220	0.23 460	0.22 476

PStereo	0.47 396	1.01 649	1.49 282	0.56 660	0.20 300	0.51 306	0.33 515	0.48 199	0.60 419	0.36 299	0.22 118	0.35 309	0.44 496	0.53 362	0.54 509	0.31 678	0.20 608	0.20 622	0.17 518	0.43 655	0.45 662

FSD	0.36 248	0.41 332	0.91 135	0.34 453	0.29 466	0.35 84	0.33 515	0.44 136	0.46 274	0.32 277	0.32 249	0.37 322	0.32 371	0.35 205	0.32 356	0.28 669	0.27 662	0.31 674	0.30 633	0.31 558	0.29 569

iinet-f	0.57 511	0.93 613	2.27 547	0.31 361	0.25 411	0.83 635	0.33 515	0.81 482	0.65 492	0.54 461	0.63 529	0.73 571	0.67 616	0.73 443	0.67 555	0.13 468	0.13 482	0.11 336	0.10 264	0.43 655	0.16 368

STrans-v2	0.67 573	0.56 441	2.64 626	0.27 236	0.23 371	0.57 394	0.33 515	0.96 618	0.69 529	0.92 668	0.85 630	0.89 638	0.93 667	1.83 622	1.21 648	0.09 160	0.07 89	0.10 254	0.09 220	0.11 159	0.12 216

test_xeample3	0.46 380	0.34 265	2.99 678	0.37 519	0.16 153	0.49 275	0.33 515	1.06 677	0.44 246	0.25 205	0.23 134	0.24 192	0.25 257	0.49 341	0.56 521	0.09 160	0.07 89	0.10 254	0.40 681	0.17 346	0.26 541

psmorigin	1.36 705	0.60 454	13.80 774	0.37 519	0.29 466	0.62 484	0.33 515	0.77 440	0.61 437	0.96 674	0.88 637	1.17 692	0.73 631	4.00 745	0.86 593	0.19 605	0.22 624	0.17 583	0.18 532	0.24 477	0.29 569

coex_refinement	0.58 516	0.94 615	1.87 429	0.38 536	0.25 411	0.64 516	0.34 521	0.83 496	0.65 492	0.60 543	0.63 529	0.81 607	0.48 536	1.85 629	0.56 521	0.13 468	0.09 307	0.10 254	0.10 264	0.16 322	0.16 368

UGAM	0.58 516	0.47 388	2.21 532	0.30 330	0.19 276	0.53 336	0.34 521	0.59 299	0.63 468	0.44 352	0.73 600	0.78 595	0.37 413	2.58 709	0.39 423	0.10 274	0.08 211	0.17 583	0.14 446	0.42 653	0.17 390

GASNet	0.73 611	1.47 712	3.04 681	0.47 615	0.33 531	0.57 394	0.34 521	0.91 573	0.75 593	0.58 519	0.58 483	0.74 577	0.55 563	2.03 656	0.65 550	0.21 624	0.15 532	0.19 612	0.17 518	0.51 683	0.28 561

TestStereo1	0.49 423	0.81 565	1.85 416	0.39 546	0.57 672	0.56 375	0.34 521	0.75 415	0.69 529	0.44 352	0.63 529	0.35 309	0.42 476	0.64 406	0.29 307	0.10 274	0.08 211	0.12 408	0.10 264	0.33 576	0.26 541

RAFT+CT+SA	0.50 435	0.86 584	1.82 406	0.37 519	0.75 697	0.54 343	0.34 521	0.77 440	0.63 468	0.38 316	0.55 456	0.34 305	0.29 341	0.68 427	0.27 277	0.09 160	0.07 89	0.11 336	0.51 703	0.29 538	0.41 656

SA-5K	0.49 423	0.81 565	1.85 416	0.39 546	0.57 672	0.56 375	0.34 521	0.75 415	0.69 529	0.44 352	0.63 529	0.35 309	0.42 476	0.64 406	0.29 307	0.10 274	0.08 211	0.12 408	0.10 264	0.33 576	0.26 541

ADLNet	0.60 530	0.71 513	1.95 468	0.35 471	0.34 544	0.67 545	0.34 521	0.90 561	0.74 579	0.68 603	0.62 516	0.80 604	0.45 501	1.78 608	0.64 547	0.14 514	0.11 420	0.14 512	0.14 446	0.29 538	0.21 461

PS-NSSS	0.63 550	1.00 645	1.81 400	0.30 330	0.31 505	0.63 502	0.34 521	0.98 631	0.69 529	0.54 461	0.74 603	0.51 433	0.41 458	2.43 697	0.48 478	0.24 650	0.17 571	0.27 658	0.18 532	0.27 525	0.21 461

S0	0.40 296	0.69 505	1.02 162	0.30 330	0.19 276	0.61 463	0.35 529	0.48 199	0.31 52	0.34 286	0.50 399	0.32 285	0.32 371	0.34 195	0.36 397	0.19 605	0.14 501	0.17 583	0.20 565	0.46 669	0.65 695

rvit_0105_3	0.39 286	0.47 388	1.46 272	0.33 420	0.19 276	0.45 207	0.35 529	0.69 364	0.65 492	0.37 305	0.37 283	0.40 347	0.31 362	0.44 286	0.30 330	0.18 589	0.17 571	0.17 583	0.18 532	0.15 283	0.15 332

ToySt	0.44 344	0.61 459	1.89 438	0.29 308	0.18 238	0.55 358	0.35 529	0.67 355	0.53 355	0.39 323	0.50 399	0.59 485	0.43 487	0.51 352	0.49 483	0.10 274	0.12 454	0.13 473	0.16 498	0.24 477	0.19 427

test_5	0.51 452	0.87 589	1.99 483	0.37 519	0.65 689	0.58 411	0.35 529	0.78 457	0.62 455	0.48 396	0.55 456	0.45 391	0.40 447	0.72 442	0.30 330	0.09 160	0.07 89	0.12 408	0.12 383	0.33 576	0.38 639

CSP-Net	0.50 435	0.39 314	1.25 209	0.29 308	0.23 371	0.77 610	0.35 529	0.86 529	0.57 393	0.59 533	0.59 486	0.65 516	0.40 447	1.77 607	0.44 457	0.16 560	0.11 420	0.10 254	0.10 264	0.20 412	0.14 288

cross-raft	0.40 296	0.27 151	2.22 536	0.30 330	0.17 187	0.49 275	0.35 529	0.71 377	0.39 182	0.43 345	0.45 342	0.64 511	0.25 257	0.32 165	0.25 251	0.08 72	0.08 211	0.09 183	0.23 589	0.11 159	0.14 288

RAFT	0.45 367	0.92 607	1.59 301	0.34 453	0.19 276	0.46 227	0.35 529	0.65 341	0.49 307	0.49 408	0.49 389	0.70 558	0.40 447	0.47 323	0.32 356	0.11 369	0.16 550	0.14 512	0.13 417	0.51 683	0.13 259

DISCO	0.57 511	0.34 265	1.87 429	0.45 603	0.34 544	0.84 637	0.35 529	0.84 509	0.78 613	0.59 533	0.63 529	1.06 677	0.53 555	1.10 503	0.82 588	0.12 432	0.09 307	0.11 336	0.10 264	0.22 445	0.18 410

DStereoRT	0.81 642	0.53 419	2.23 540	0.36 494	0.33 531	0.92 657	0.36 537	0.86 529	0.80 621	0.57 501	0.62 516	0.59 485	1.15 691	1.76 604	1.04 623	0.14 514	0.13 482	2.17 757	0.78 730	0.16 322	0.66 698

PSMNet-RUCA	0.58 516	0.82 569	1.89 438	0.59 674	0.56 670	0.64 516	0.36 537	0.84 509	0.69 529	0.51 428	0.68 568	0.53 442	0.43 487	0.56 375	0.43 451	0.34 685	0.18 583	0.44 700	0.29 623	0.48 675	0.30 583

SQANet	0.80 633	1.58 717	2.53 606	0.76 695	0.83 702	0.76 602	0.36 537	0.83 496	0.64 476	0.63 573	0.69 577	0.73 571	0.51 548	1.21 519	0.53 502	0.77 721	0.29 667	0.59 712	0.29 623	0.86 715	0.61 691

CRFU-Net	0.56 503	0.38 301	1.86 424	0.46 609	0.26 429	0.82 632	0.36 537	0.90 561	0.49 307	0.62 563	0.59 486	0.78 595	1.35 703	1.00 490	0.48 478	0.15 537	0.14 501	0.17 583	0.10 264	0.19 396	0.14 288

psmg	0.41 304	0.27 151	1.13 183	0.27 236	0.21 317	0.75 598	0.36 537	0.90 561	0.61 437	0.59 533	0.59 486	0.63 501	0.37 413	0.43 275	0.38 412	0.13 468	0.10 360	0.13 473	0.12 383	0.13 219	0.11 167

ARAFT	0.60 530	1.23 692	3.10 687	0.28 270	0.16 153	0.64 516	0.36 537	0.90 561	0.67 517	0.61 552	0.49 389	0.55 453	0.31 362	1.24 528	0.32 356	0.10 274	0.08 211	0.14 512	0.13 417	0.37 620	0.21 461

ACVNet	0.45 367	0.44 362	1.79 392	0.28 270	0.21 317	0.59 430	0.36 537	0.66 344	0.68 520	0.45 363	0.59 486	0.69 547	0.40 447	0.44 286	0.55 513	0.11 369	0.09 307	0.10 254	0.09 220	0.34 588	0.10 136

hitnet-ft	0.67 573	0.80 560	1.90 443	0.28 270	0.22 348	0.69 563	0.36 537	0.85 518	0.65 492	0.56 490	0.84 626	1.03 670	0.95 673	2.32 682	0.55 513	0.23 641	0.14 501	0.41 693	0.13 417	0.24 477	0.17 390

DLCB_ROB	0.54 481	0.55 438	1.49 282	0.36 494	0.25 411	0.65 531	0.36 537	0.80 478	0.70 539	0.72 619	0.69 577	0.83 614	0.46 517	1.53 566	0.60 535	0.13 468	0.12 454	0.14 512	0.14 446	0.14 255	0.13 259

z-ln-s-r	0.64 554	0.89 598	2.23 540	0.32 393	0.26 429	0.57 394	0.37 546	0.84 509	0.76 604	0.51 428	0.81 618	0.64 511	0.45 501	2.06 660	1.27 654	0.10 274	0.07 89	0.11 336	0.09 220	0.24 477	0.13 259

RAFT-Test	0.44 344	0.38 301	2.01 486	0.27 236	0.44 622	0.64 516	0.37 546	0.72 384	0.57 393	0.45 363	0.48 372	0.65 516	0.24 241	0.35 205	0.29 307	0.09 160	0.11 420	0.09 183	0.38 674	0.10 121	0.11 167

CBFPSM	0.56 503	0.91 605	1.82 406	0.28 270	0.23 371	0.71 571	0.37 546	0.72 384	0.64 476	0.50 415	0.49 389	1.03 670	0.83 650	0.62 401	1.35 660	0.10 274	0.12 454	0.10 254	0.10 264	0.18 374	0.19 427

SACVNet	0.60 530	0.74 531	1.90 443	0.37 519	0.28 456	0.64 516	0.37 546	0.86 529	0.61 437	0.65 590	0.62 516	0.69 547	0.44 496	2.08 664	0.42 442	0.18 589	0.14 501	0.16 562	0.15 473	0.38 627	0.24 518

ADLNet2	0.68 581	0.84 576	3.19 698	0.33 420	0.36 566	0.64 516	0.37 546	0.89 555	0.79 618	0.54 461	0.65 555	0.93 648	0.48 536	2.07 662	0.56 521	0.13 468	0.11 420	0.11 336	0.11 340	0.33 576	0.18 410

GEStereo_RVC	0.54 481	0.87 589	1.95 468	0.47 615	0.25 411	0.62 484	0.37 546	1.00 653	0.74 579	0.53 448	0.54 446	0.59 485	0.44 496	1.10 503	0.46 463	0.15 537	0.11 420	0.12 408	0.10 264	0.26 513	0.19 427

psm_up	0.57 511	0.61 459	1.83 410	0.35 471	0.30 484	0.64 516	0.37 546	0.90 561	0.68 520	0.59 533	0.55 456	0.68 540	0.54 558	1.91 642	0.46 463	0.16 560	0.15 532	0.16 562	0.15 473	0.23 460	0.13 259

AANet	0.82 645	0.91 605	2.89 663	0.34 453	0.29 466	0.63 502	0.38 553	0.81 482	1.31 699	1.33 707	1.39 693	1.26 696	1.14 690	1.32 533	0.97 604	0.20 616	0.17 571	0.18 605	0.19 552	0.33 576	0.31 593

G2L-Stereo_test	0.55 493	0.97 633	1.89 438	0.33 420	0.24 387	0.75 598	0.38 553	0.79 473	0.60 419	0.60 543	0.54 446	0.74 577	0.39 437	1.56 569	0.43 451	0.10 274	0.08 211	0.08 78	0.08 168	0.28 531	0.13 259

UDG	0.77 625	1.23 692	2.15 521	0.67 688	0.59 676	0.78 615	0.38 553	0.90 561	0.70 539	0.61 552	0.69 577	1.01 666	0.67 616	1.02 492	0.73 572	0.45 697	0.34 680	0.87 722	0.51 703	0.67 701	0.46 666

UPFNet	0.46 380	0.28 180	1.73 337	0.33 420	0.32 516	0.65 531	0.38 553	0.83 496	0.59 414	0.57 501	0.52 421	0.61 495	0.40 447	0.75 447	0.52 498	0.13 468	0.12 454	0.13 473	0.12 383	0.15 283	0.11 167

FADNet-RVC-Resample	0.67 573	1.16 686	3.16 693	0.37 519	0.29 466	0.62 484	0.38 553	0.86 529	0.63 468	0.51 428	0.50 399	0.57 474	0.45 501	1.57 573	0.49 483	0.24 650	0.32 678	0.23 642	0.19 552	0.27 525	0.62 692

Nwc_Net	0.68 581	0.83 574	2.53 606	0.41 566	0.39 591	0.77 610	0.38 553	1.01 661	0.70 539	0.60 543	0.99 657	0.98 659	0.68 619	1.41 545	0.63 542	0.23 641	0.15 532	0.23 642	0.25 598	0.23 460	0.18 410

TCMNet	0.66 568	0.85 581	2.55 617	0.50 629	0.52 661	0.72 577	0.39 559	0.87 540	0.72 559	0.58 519	0.68 568	0.63 501	0.46 517	1.70 594	0.63 542	0.18 589	0.18 583	0.23 642	0.18 532	0.38 627	0.27 552

edge stereo	0.81 642	0.73 526	3.30 706	0.37 519	1.21 727	0.62 484	0.39 559	0.93 590	0.79 618	0.80 642	0.88 637	1.14 688	0.71 625	2.18 672	0.71 565	0.21 624	0.20 608	0.26 657	0.18 532	0.38 627	0.26 541

NVstereo2D	0.58 516	0.40 322	2.03 494	0.35 471	0.35 557	0.69 563	0.39 559	0.91 573	0.80 621	0.47 377	0.53 434	0.67 533	0.46 517	1.99 653	0.48 478	0.19 605	0.11 420	0.17 583	0.13 417	0.25 491	0.25 530

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 511	0.87 589	2.11 509	0.32 393	0.30 484	0.84 637	0.40 562	0.88 549	0.72 559	0.65 590	0.73 600	0.66 523	0.57 573	0.93 479	0.71 565	0.13 468	0.07 89	0.10 254	0.08 168	0.15 283	0.14 288

PSM-softLoss	0.48 403	0.27 151	1.85 416	0.51 634	0.17 187	0.61 463	0.40 562	0.61 317	0.57 393	0.52 437	0.48 372	0.39 338	0.25 257	1.46 553	0.77 578	0.12 432	0.08 211	0.13 473	0.12 383	0.12 182	0.14 288

KMStereo	0.48 403	0.27 151	1.85 416	0.51 634	0.17 187	0.61 463	0.40 562	0.61 317	0.57 393	0.52 437	0.48 372	0.39 338	0.25 257	1.46 553	0.77 578	0.12 432	0.08 211	0.13 473	0.12 383	0.12 182	0.14 288

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 625	1.04 657	2.06 496	0.94 710	0.35 557	0.89 652	0.40 562	0.85 518	0.63 468	0.55 480	0.63 529	0.75 583	0.38 423	2.38 687	0.48 478	1.10 734	0.31 673	0.36 684	0.21 573	0.53 690	0.55 682

AF-Net	0.69 586	0.92 607	2.21 532	0.41 566	0.40 602	0.68 557	0.40 562	1.02 664	0.86 639	0.69 605	1.03 665	1.04 673	0.84 653	1.19 518	0.78 581	0.22 637	0.14 501	0.25 654	0.17 518	0.30 550	0.18 410

RGC	0.71 599	0.97 633	2.18 528	0.44 589	0.44 622	0.73 585	0.40 562	0.94 599	0.71 549	0.71 616	1.04 668	1.01 666	0.71 625	1.74 601	0.70 562	0.23 641	0.18 583	0.28 662	0.26 606	0.29 538	0.27 552

zh-mn7	0.80 633	1.54 715	3.00 679	0.35 471	0.27 442	0.72 577	0.41 568	0.93 590	1.11 684	1.00 676	1.28 684	0.75 583	0.57 573	1.87 630	1.18 643	0.16 560	0.13 482	0.14 512	0.14 446	0.26 513	0.21 461

LRCNet_RVC	13.74 777	19.30 778	12.75 771	19.46 781	12.69 773	1.86 720	0.41 568	12.33 774	1.05 674	15.77 778	18.83 781	12.62 776	8.70 766	12.21 771	9.62 768	22.22 793	8.37 778	25.85 794	24.01 795	19.32 788	17.44 789

stereogan	0.69 586	0.51 410	2.44 581	0.39 546	0.39 591	1.01 669	0.41 568	0.94 599	0.92 658	0.73 623	0.85 630	1.15 689	0.69 621	1.57 573	0.53 502	0.19 605	0.18 583	0.20 622	0.16 498	0.36 611	0.24 518

DRN-Test	0.64 554	0.43 349	2.44 581	0.39 546	0.44 622	0.80 627	0.41 568	1.02 664	0.78 613	0.80 642	0.63 529	0.69 547	0.56 567	1.79 612	0.69 560	0.15 537	0.12 454	0.17 583	0.16 498	0.18 374	0.17 390

Reg-Stereo(zero)	0.46 380	0.17 2	2.10 508	0.24 134	0.34 544	0.51 306	0.42 572	0.50 219	0.54 370	0.37 305	0.46 351	0.54 450	0.60 587	0.43 275	1.10 630	0.08 72	0.09 307	0.08 78	0.22 585	0.12 182	0.22 476

DAS	0.56 503	0.35 274	1.55 295	0.33 420	0.34 544	0.50 289	0.42 572	0.83 496	0.74 579	0.83 654	0.68 568	0.56 467	0.48 536	2.40 691	0.46 463	0.12 432	0.08 211	0.12 408	0.09 220	0.18 374	0.15 332

SepStereo	0.52 468	0.35 274	1.55 295	0.33 420	0.34 544	0.50 289	0.42 572	0.83 496	0.74 579	0.83 654	0.68 568	0.56 467	0.48 536	1.56 569	0.46 463	0.12 432	0.08 211	0.12 408	0.09 220	0.18 374	0.15 332

RAFT-345	0.53 474	0.30 213	2.34 559	0.38 536	0.34 544	0.58 411	0.42 572	0.47 184	0.61 437	0.51 428	1.00 659	0.43 371	0.28 318	1.57 573	0.82 588	0.10 274	0.07 89	0.11 336	0.09 220	0.10 121	0.08 61

Prome-Stereo	0.49 423	0.30 213	1.76 358	0.60 679	0.23 371	0.63 502	0.42 572	0.62 321	0.60 419	0.59 533	1.03 665	0.43 371	0.72 628	0.60 394	0.33 369	0.09 160	0.07 89	0.10 254	0.09 220	0.11 159	0.43 658

Syn2CoEx	0.70 590	1.07 665	2.74 645	0.43 582	0.30 484	0.64 516	0.42 572	0.99 643	0.78 613	0.62 563	0.78 614	0.74 577	0.72 628	1.92 646	0.61 538	0.20 616	0.17 571	0.19 612	0.15 473	0.29 538	0.22 476

CVANet_RVC	0.65 562	0.80 560	2.13 515	0.36 494	0.26 429	0.62 484	0.42 572	0.84 509	0.72 559	0.69 605	0.68 568	0.68 540	0.52 553	2.64 712	0.42 442	0.19 605	0.12 454	0.22 635	0.17 518	0.37 620	0.15 332

YMNet	0.62 543	0.72 518	1.93 455	0.41 566	0.41 611	0.87 647	0.43 579	0.87 540	0.71 549	0.74 626	0.81 618	0.83 614	0.46 517	0.86 472	0.93 598	0.19 605	0.22 624	0.20 622	0.17 518	0.41 645	0.21 461

YMNet_1	0.62 543	0.72 518	1.93 455	0.41 566	0.41 611	0.87 647	0.43 579	0.87 540	0.71 549	0.74 626	0.81 618	0.83 614	0.46 517	0.86 472	0.93 598	0.19 605	0.22 624	0.20 622	0.17 518	0.41 645	0.21 461

PAM_32	0.70 590	0.35 274	2.73 643	0.54 650	0.61 685	1.07 680	0.43 579	0.84 509	0.49 307	0.90 665	0.91 641	1.23 693	0.77 643	0.65 418	1.10 630	0.10 274	0.19 596	0.10 254	0.49 699	0.15 283	0.38 639

DDUNet	0.77 625	1.12 672	1.88 431	0.76 695	0.69 693	0.84 637	0.43 579	0.85 518	0.65 492	0.67 597	0.75 606	0.91 642	0.52 553	1.03 494	0.57 525	0.54 705	0.37 686	0.95 728	0.52 706	0.71 705	0.57 685

OCTAStereo	0.48 403	0.25 120	1.81 400	0.52 638	0.16 153	0.61 463	0.43 579	0.66 344	0.61 437	0.50 415	0.47 358	0.37 322	0.26 277	1.44 547	0.80 586	0.11 369	0.07 89	0.12 408	0.10 264	0.13 219	0.17 390

RE-Stereo	0.48 403	0.25 120	1.81 400	0.52 638	0.16 153	0.61 463	0.43 579	0.66 344	0.60 419	0.50 415	0.47 358	0.37 322	0.26 277	1.44 547	0.78 581	0.11 369	0.07 89	0.12 408	0.10 264	0.13 219	0.17 390

TVStereo	0.48 403	0.25 120	1.81 400	0.52 638	0.16 153	0.61 463	0.43 579	0.66 344	0.60 419	0.50 415	0.47 358	0.37 322	0.26 277	1.44 547	0.78 581	0.11 369	0.07 89	0.12 408	0.10 264	0.13 219	0.17 390

IRAFT_RVC	0.54 481	0.53 419	1.78 372	0.46 609	0.21 317	0.58 411	0.43 579	0.65 341	0.66 508	0.54 461	0.50 399	0.49 425	0.51 548	1.58 577	1.01 617	0.11 369	0.25 652	0.13 473	0.10 264	0.15 283	0.13 259

APVNet	0.70 590	0.67 498	2.71 636	0.38 536	0.36 566	0.85 641	0.43 579	0.91 573	0.68 520	0.55 480	0.69 577	0.75 583	0.55 563	2.31 680	0.78 581	0.17 576	0.17 571	0.24 649	0.19 552	0.33 576	0.23 503

RYNet	0.70 590	0.56 441	2.25 544	0.35 471	0.41 611	0.86 643	0.43 579	0.94 599	0.82 629	0.62 563	0.53 434	0.91 642	0.60 587	2.70 718	1.00 613	0.14 514	0.11 420	0.16 562	0.14 446	0.25 491	0.27 552

PDISCO_ROB	0.75 617	1.06 662	2.11 509	0.64 684	0.59 676	1.13 688	0.43 579	1.14 690	1.05 674	0.64 583	0.71 592	0.96 655	0.61 596	1.21 519	0.76 576	0.37 690	0.18 583	0.27 658	0.24 591	0.56 693	0.32 603

light-stereo	8.15 764	2.75 757	9.83 762	12.24 769	9.63 761	19.16 778	0.44 590	6.84 762	3.57 754	13.44 775	22.94 793	23.04 786	1.65 719	17.20 782	7.61 763	3.06 758	2.25 765	0.42 695	0.52 706	4.07 761	2.31 755

w-ln-seven-2	0.68 581	1.13 675	2.46 585	0.36 494	0.27 442	0.65 531	0.44 590	0.87 540	0.83 633	0.69 605	0.75 606	0.72 566	0.63 604	1.56 569	1.15 638	0.13 468	0.13 482	0.15 543	0.14 446	0.35 602	0.19 427

ssnet_v2	0.55 493	0.60 454	1.86 424	0.32 393	0.22 348	0.72 577	0.44 590	0.94 599	0.74 579	0.63 573	0.54 446	0.81 607	0.47 527	0.77 456	0.70 562	0.16 560	0.14 501	0.14 512	0.14 446	0.30 550	0.30 583

Wz-Net-LNSev	0.59 524	0.96 625	2.47 591	0.34 453	0.37 579	0.79 619	0.44 590	0.86 529	0.77 609	0.61 552	0.67 560	0.79 600	0.56 567	0.64 406	0.62 540	0.15 537	0.14 501	0.12 408	0.12 383	0.18 374	0.19 427

NF-Stereo	0.48 403	0.25 120	1.81 400	0.52 638	0.16 153	0.61 463	0.44 590	0.66 344	0.61 437	0.50 415	0.47 358	0.37 322	0.26 277	1.45 552	0.79 585	0.11 369	0.07 89	0.12 408	0.10 264	0.13 219	0.16 368

KYRaft	0.48 403	0.29 195	1.75 349	0.33 420	0.21 317	0.75 598	0.44 590	0.58 290	0.57 393	0.64 583	0.93 647	0.53 442	0.72 628	0.60 394	0.24 236	0.10 274	0.07 89	0.12 408	0.14 446	0.12 182	0.54 679

GwcNet	0.69 586	0.71 513	3.12 690	0.36 494	0.45 633	0.81 629	0.44 590	0.86 529	0.84 636	0.60 543	0.74 603	0.82 612	0.49 543	1.65 586	0.66 551	0.16 560	0.15 532	0.15 543	0.15 473	0.31 558	0.24 518

STTRV1_RVC	0.80 633	0.55 438	2.89 663	0.42 577	0.49 649	0.79 619	0.44 590	1.15 693	0.82 629	0.62 563	0.89 639	0.72 566	0.63 604	2.69 717	0.64 547	0.48 701	0.64 721	0.27 658	0.24 591	0.35 602	0.27 552

CC-Net-ROB	0.85 649	1.15 681	2.13 515	0.88 705	0.38 585	0.88 651	0.44 590	1.06 677	0.79 618	0.58 519	0.69 577	0.65 516	0.50 546	2.74 721	0.51 494	0.93 724	0.39 697	0.87 722	0.29 623	0.54 691	0.54 679

rvit_105_1	0.44 344	0.54 428	1.46 272	0.36 494	0.24 387	0.51 306	0.45 599	0.75 415	0.74 579	0.45 363	0.44 338	0.44 382	0.36 396	0.62 401	0.38 412	0.20 616	0.18 583	0.18 605	0.22 585	0.18 374	0.18 410

Pruner-Stereo	0.51 452	0.27 151	1.78 372	1.79 740	0.19 276	0.62 484	0.45 599	0.57 284	0.60 419	0.61 552	0.48 372	0.41 353	0.24 241	0.46 311	1.00 613	0.12 432	0.07 89	0.12 408	0.10 264	0.12 182	0.13 259

RP	0.67 573	0.82 569	1.94 465	0.43 582	0.44 622	0.65 531	0.45 599	0.89 555	0.82 629	0.66 592	0.92 643	0.99 662	0.76 640	1.55 568	0.66 551	0.25 655	0.18 583	0.23 642	0.20 565	0.31 558	0.22 476

AAGNet	0.88 654	0.33 246	1.79 392	0.54 650	0.98 711	0.62 484	0.46 602	0.50 219	0.60 419	0.58 519	0.53 434	0.50 428	0.73 631	1.23 525	7.48 762	0.11 369	0.07 89	0.12 408	0.10 264	0.14 255	0.09 93

GMM-Stereo	0.50 435	0.23 86	2.41 573	0.54 650	0.24 387	0.77 610	0.46 602	0.59 299	0.57 393	0.58 519	0.73 600	0.47 411	0.43 487	0.68 427	0.27 277	0.10 274	0.06 25	0.13 473	0.13 417	0.14 255	0.44 661

delet	0.52 468	0.54 428	1.62 309	0.31 361	0.35 557	0.74 591	0.46 602	0.85 518	0.74 579	0.55 480	0.60 503	0.67 533	0.50 546	1.12 510	0.57 525	0.11 369	0.11 420	0.13 473	0.14 446	0.16 322	0.12 216

MFN_U_SF_RVC	1.55 717	2.39 756	3.16 693	0.65 686	0.41 611	1.12 685	0.46 602	1.23 701	1.33 700	1.61 722	1.20 678	1.43 704	0.98 674	1.76 604	1.97 690	1.90 751	1.80 756	1.98 755	2.15 760	1.63 740	1.77 751

NCC-stereo	0.79 631	0.94 615	2.42 575	0.59 674	0.45 633	1.90 721	0.46 602	0.99 643	0.72 559	0.64 583	0.84 626	0.91 642	0.73 631	1.80 617	1.00 613	0.27 665	0.19 596	0.23 642	0.31 642	0.24 477	0.22 476

Abc-Net	0.79 631	0.94 615	2.42 575	0.59 674	0.45 633	1.90 721	0.46 602	0.99 643	0.72 559	0.64 583	0.84 626	0.91 642	0.73 631	1.80 617	1.00 613	0.27 665	0.19 596	0.23 642	0.31 642	0.24 477	0.22 476
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
XQC	0.73 611	0.98 638	2.39 569	0.46 609	0.35 557	0.81 629	0.46 602	1.00 653	1.00 668	0.80 642	0.69 577	0.88 636	0.74 636	1.32 533	1.20 646	0.24 650	0.16 550	0.23 642	0.20 565	0.41 645	0.33 614

FBW_ROB	0.83 646	0.77 545	1.77 367	0.44 589	0.30 484	0.87 647	0.46 602	1.10 684	0.91 654	0.81 648	0.75 606	1.01 666	0.61 596	3.66 743	1.23 650	0.26 659	0.23 633	0.36 684	0.25 598	0.27 525	0.62 692

w-ln-seven	0.74 614	1.05 660	2.54 612	0.37 519	0.34 544	1.03 672	0.47 610	1.00 653	1.08 679	0.90 665	0.85 630	0.85 623	0.57 573	1.37 539	1.26 653	0.14 514	0.13 482	0.16 562	0.15 473	0.31 558	0.20 446

StereoDRNet	0.64 554	0.88 593	2.35 562	0.41 566	0.45 633	0.73 585	0.47 610	0.94 599	0.74 579	0.75 628	0.54 446	0.74 577	0.47 527	1.70 594	0.72 569	0.15 537	0.14 501	0.15 543	0.14 446	0.20 412	0.19 427

CBMV_ROB	0.76 621	0.42 342	2.68 631	0.33 420	0.22 348	0.74 591	0.47 610	0.96 618	0.76 604	1.04 681	0.96 652	0.88 636	0.93 667	2.06 660	1.19 645	0.22 637	0.24 638	0.27 658	0.25 598	0.25 491	0.28 561

XPNet_ROB	0.61 538	0.72 518	1.66 316	0.37 519	0.27 442	0.67 545	0.47 610	0.89 555	0.71 549	0.78 638	0.70 587	0.81 607	0.53 555	1.70 594	0.76 576	0.21 624	0.16 550	0.16 562	0.15 473	0.20 412	0.21 461

z-mn7	0.80 633	1.52 714	2.62 623	0.36 494	0.28 456	1.01 669	0.48 614	0.90 561	1.29 698	0.69 605	1.35 692	0.85 623	0.59 583	2.03 656	1.09 629	0.14 514	0.12 454	0.14 512	0.12 383	0.32 567	0.20 446

fast-acv-ft	0.63 550	0.88 593	3.10 687	0.38 536	0.30 484	0.79 619	0.48 614	0.69 364	0.72 559	0.58 519	0.78 614	0.76 589	0.60 587	0.67 424	0.73 572	0.15 537	0.15 532	0.18 605	0.17 518	0.37 620	0.16 368

FINET	0.65 562	0.95 622	3.06 683	0.35 471	0.40 602	0.58 411	0.48 614	0.92 582	1.10 682	0.57 501	0.68 568	0.47 411	0.44 496	1.15 515	0.60 535	0.23 641	0.21 618	0.17 583	0.15 473	0.26 513	0.25 530

EDNetEfficientorigin	8.18 765	0.98 638	145.96 803	0.51 634	0.89 706	0.72 577	0.48 614	0.85 518	1.56 719	2.12 728	1.49 698	1.29 697	1.31 699	1.83 622	2.13 701	0.13 468	0.12 454	0.17 583	0.18 532	0.39 637	0.45 662

DeepPrunerF	0.86 650	0.86 584	2.91 670	0.45 603	0.50 653	0.64 516	0.48 614	1.14 690	2.64 748	0.63 573	0.61 510	0.65 516	0.62 601	2.21 674	1.31 657	0.23 641	0.19 596	0.30 672	0.28 617	0.36 611	0.25 530

ADCRef	0.80 633	0.96 625	2.29 551	0.37 519	0.35 557	0.96 661	0.51 619	0.87 540	0.75 593	0.88 661	0.83 623	0.61 495	1.36 704	1.02 492	3.27 728	0.13 468	0.11 420	0.17 583	0.19 552	0.25 491	0.21 461

PASM	0.72 602	0.68 501	1.91 449	0.47 615	0.44 622	0.60 443	0.51 619	0.76 428	0.80 621	0.77 636	0.67 560	0.87 632	0.61 596	2.40 691	0.67 555	0.32 680	0.35 682	0.36 684	0.41 684	0.45 666	0.39 645

ETE_ROB	0.60 530	0.71 513	1.55 295	0.37 519	0.25 411	0.69 563	0.51 619	1.47 714	0.70 539	0.80 642	0.69 577	0.85 623	0.49 543	1.36 538	0.58 530	0.16 560	0.13 482	0.19 612	0.16 498	0.21 428	0.23 503

DCVSM-stereo	0.49 423	0.29 195	2.49 596	0.29 308	0.22 348	0.53 336	0.52 622	0.58 290	0.49 307	0.69 605	0.46 351	0.79 600	0.48 536	0.53 362	0.42 442	0.13 468	0.14 501	0.15 543	0.12 383	0.20 412	0.20 446

anonymity	0.80 633	0.66 496	1.29 220	0.59 674	0.75 697	0.67 545	0.52 622	0.95 613	0.71 549	0.94 671	0.70 587	0.67 533	0.87 659	0.71 440	1.35 660	0.64 712	0.62 720	0.58 710	1.44 748	0.60 697	0.65 695

RAFT + AFF	0.64 554	1.20 689	1.95 468	0.34 453	0.33 531	0.67 545	0.52 622	0.99 643	0.74 579	0.53 448	0.58 483	0.57 474	0.80 646	1.76 604	0.51 494	0.12 432	0.27 662	0.15 543	0.14 446	0.43 655	0.29 569

PA-Net	0.84 648	1.00 645	3.49 712	0.63 683	0.40 602	0.70 569	0.52 622	0.86 529	0.84 636	0.52 437	0.59 486	0.70 558	0.54 558	2.35 683	2.23 704	0.17 576	0.27 662	0.19 612	0.28 617	0.22 445	0.36 629
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
PAM	0.70 590	0.35 274	2.72 638	0.56 660	0.62 687	1.08 682	0.53 626	0.85 518	0.44 246	0.93 670	0.92 643	1.24 694	0.68 619	0.64 406	1.01 617	0.10 274	0.19 596	0.10 254	0.48 696	0.14 255	0.38 639

Ntro	1.00 671	1.68 724	2.80 654	0.95 711	0.85 703	1.06 675	0.53 626	0.98 631	0.90 653	0.62 563	0.76 609	0.93 648	0.66 614	1.66 587	0.98 607	0.99 729	0.45 702	0.75 720	0.40 681	1.19 728	0.75 704

ACVNet-4b	1.93 724	1.85 734	4.10 727	1.07 717	0.86 704	1.15 690	0.53 626	1.06 677	1.12 685	0.64 583	1.09 672	1.99 719	0.70 623	2.20 673	9.86 770	5.62 767	0.41 700	1.03 733	0.55 708	1.86 746	0.85 713

RAFT_R40	0.50 435	0.21 45	1.76 358	0.50 629	0.40 602	0.61 463	0.53 626	0.56 278	0.60 419	0.56 490	0.54 446	0.55 453	0.51 548	1.57 573	0.53 502	0.11 369	0.07 89	0.12 408	0.10 264	0.16 322	0.09 93

RT-IGEV	0.66 568	0.25 120	2.11 509	0.56 660	0.46 641	0.62 484	0.54 630	0.99 643	0.75 593	0.79 640	0.93 647	0.85 623	0.78 644	0.59 387	1.64 677	0.12 432	0.16 550	0.11 336	0.47 693	0.28 531	0.30 583

HBP-ISP	0.76 621	1.30 700	3.19 698	0.35 471	0.26 429	0.85 641	0.54 630	1.03 671	0.72 559	0.80 642	0.69 577	0.68 540	0.83 650	2.04 658	0.44 457	0.23 641	0.24 638	0.29 670	0.25 598	0.28 531	0.24 518

IPLGR	0.54 481	0.56 441	2.68 631	0.36 494	0.18 238	0.62 484	0.54 630	1.02 664	0.64 476	0.73 623	0.46 351	0.47 411	0.45 501	1.12 510	0.29 307	0.09 160	0.08 211	0.11 336	0.09 220	0.19 396	0.12 216

FAT-Stereo	0.70 590	0.54 428	2.88 660	0.36 494	0.29 466	0.62 484	0.54 630	0.97 627	0.87 642	0.76 632	0.92 643	0.94 652	0.80 646	1.84 627	0.57 525	0.18 589	0.19 596	0.17 583	0.16 498	0.22 445	0.25 530

Consistency-Raft	0.88 654	0.93 613	3.23 703	0.99 714	0.64 688	0.77 610	0.55 634	0.98 631	0.97 664	0.61 552	1.03 665	0.65 516	1.05 680	0.79 461	1.38 662	0.44 695	0.46 704	0.51 706	0.58 717	0.65 699	0.47 668

ICVP	0.46 380	0.29 195	2.41 573	0.33 420	0.22 348	0.59 430	0.55 634	0.75 415	0.50 318	0.44 352	0.60 503	0.49 425	0.35 390	0.53 362	0.37 405	0.16 560	0.16 550	0.14 512	0.11 340	0.15 283	0.15 332
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ccnet	0.71 599	0.41 332	1.59 301	0.40 558	0.45 633	1.06 675	0.55 634	0.98 631	0.71 549	0.88 661	0.97 654	0.82 612	0.88 663	1.68 591	0.94 600	0.32 680	0.26 655	0.32 678	0.27 613	0.34 588	0.30 583

LALA_ROB	0.60 530	0.76 535	1.69 322	0.36 494	0.29 466	0.79 619	0.55 634	0.94 599	0.77 609	0.81 648	0.67 560	0.94 652	0.49 543	0.99 487	0.73 572	0.21 624	0.15 532	0.20 622	0.18 532	0.23 460	0.21 461

PSMNet_ROB	0.66 568	1.01 649	2.33 557	0.38 536	0.31 505	0.72 577	0.55 634	0.86 529	0.69 529	0.54 461	0.60 503	0.75 583	0.47 527	2.00 654	0.82 588	0.17 576	0.13 482	0.19 612	0.19 552	0.24 477	0.27 552

ACRE	0.56 503	1.14 677	2.77 650	0.76 695	0.28 456	0.60 443	0.56 639	0.76 428	0.58 404	0.55 480	0.62 516	0.41 353	0.29 341	0.44 286	0.39 423	0.11 369	0.19 596	0.13 473	0.14 446	0.36 611	0.18 410

PVD	0.90 657	0.85 581	2.15 521	0.53 644	0.50 653	0.99 665	0.56 639	1.15 693	1.64 721	1.41 714	1.41 696	1.11 685	1.13 689	1.35 537	1.31 657	0.26 659	0.28 666	0.28 662	0.26 606	0.37 620	0.49 673

TDLM	0.67 573	0.92 607	1.76 358	0.37 519	0.24 387	0.66 538	0.56 639	0.82 490	0.74 579	1.16 689	0.62 516	0.61 495	0.48 536	2.70 718	0.50 488	0.20 616	0.11 420	0.35 682	0.14 446	0.32 567	0.16 368

pmcnn	1.32 700	1.05 660	2.77 650	0.74 693	1.43 730	0.72 577	0.56 639	0.96 618	0.91 654	0.99 675	2.92 737	6.01 755	0.70 623	2.38 687	3.32 731	0.13 468	0.10 360	0.08 78	0.06 27	0.34 588	0.22 476

CIPLG	0.56 503	1.19 688	2.46 585	0.80 699	0.31 505	0.61 463	0.57 643	0.76 428	0.57 393	0.56 490	0.63 529	0.41 353	0.30 352	0.45 302	0.40 431	0.11 369	0.20 608	0.13 473	0.13 417	0.35 602	0.19 427

iRaft-Stereo_20w	0.58 516	0.39 314	1.96 477	0.45 603	0.32 516	0.92 657	0.57 643	1.14 690	0.56 389	0.81 648	0.40 312	0.55 453	0.69 621	0.65 418	1.04 623	0.09 160	0.16 550	0.09 183	0.36 669	0.17 346	0.25 530

ADCMid	0.96 666	1.32 704	2.74 645	0.38 536	0.35 557	0.99 665	0.58 645	0.94 599	0.86 639	1.23 699	1.01 660	1.01 666	1.00 675	1.05 496	3.97 739	0.21 624	0.19 596	0.42 695	0.32 648	0.40 642	0.29 569

MDST_ROB	1.17 689	0.42 342	3.87 719	0.54 650	0.44 622	4.11 749	0.58 645	1.31 706	0.84 636	2.12 728	1.12 674	0.98 659	0.71 625	4.24 748	0.99 612	0.16 560	0.14 501	0.19 612	0.17 518	0.18 374	0.35 621

otaku	1.03 675	1.68 724	2.72 638	0.95 711	0.73 696	1.03 672	0.59 647	0.99 643	0.86 639	0.69 605	1.61 701	0.98 659	0.64 607	1.46 553	1.14 636	0.95 727	0.46 704	0.72 719	0.40 681	1.24 732	0.78 708

DeepStereo_RVC	0.44 344	0.28 180	1.92 452	0.49 625	0.17 187	0.60 443	0.59 647	0.50 219	0.52 337	0.49 408	0.45 342	0.39 338	0.86 657	0.45 302	0.33 369	0.11 369	0.08 211	0.11 336	0.09 220	0.15 283	0.19 427

ACV-stereo	0.66 568	0.76 535	2.86 658	0.32 393	0.25 411	1.01 669	0.60 649	0.59 299	0.52 337	0.41 334	0.45 342	1.55 709	0.94 670	1.40 544	0.69 560	0.14 514	0.13 482	0.12 408	0.11 340	0.20 412	0.19 427

Wz-Net-SNSev	0.76 621	1.32 704	3.11 689	0.40 558	0.31 505	0.71 571	0.60 649	0.98 631	0.87 642	0.67 597	0.83 623	0.96 655	0.60 587	1.67 589	0.97 604	0.16 560	0.15 532	0.16 562	0.17 518	0.36 611	0.24 518

Wz-Net-MNSev	0.65 562	0.97 633	2.19 530	0.36 494	0.33 531	0.90 653	0.60 649	0.92 582	0.81 628	0.75 628	0.72 597	0.73 571	0.65 609	1.39 541	0.71 565	0.16 560	0.13 482	0.14 512	0.14 446	0.24 477	0.18 410

FCDSN-DC	1.29 699	0.54 428	2.50 600	0.47 615	0.41 611	1.12 685	0.60 649	1.10 684	1.27 695	2.23 734	2.87 734	3.67 740	3.12 743	2.39 690	1.69 679	0.30 676	0.26 655	0.31 674	0.30 633	0.35 602	0.38 639
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MonStereo1	1.98 726	1.01 649	1.78 372	1.19 725	1.04 718	3.58 744	0.61 653	1.53 719	1.93 734	1.39 712	3.37 748	2.23 724	10.80 768	2.84 726	1.25 652	1.04 731	0.38 690	0.96 729	0.57 714	1.10 724	1.00 729

IPLG	0.69 586	0.84 576	2.43 579	0.35 471	0.21 317	1.65 713	0.61 653	1.36 709	0.58 404	1.39 712	0.51 406	0.37 322	0.87 659	1.41 545	0.36 397	0.09 160	0.07 89	0.14 512	0.12 383	0.32 567	0.11 167

IPLGR_C	0.58 516	1.25 695	2.72 638	0.80 699	0.31 505	0.60 443	0.61 653	0.76 428	0.58 404	0.56 490	0.62 516	0.41 353	0.31 362	0.43 275	0.40 431	0.11 369	0.22 624	0.13 473	0.15 473	0.35 602	0.19 427

HHNet	0.60 530	0.65 488	2.60 622	0.36 494	0.25 411	0.64 516	0.61 653	0.64 334	0.62 455	0.55 480	1.13 676	0.32 285	0.60 587	0.42 270	1.79 684	0.15 537	0.07 89	0.12 408	0.10 264	0.18 374	0.15 332

GANetREF_RVC	0.75 617	1.15 681	2.46 585	0.47 615	0.26 429	0.83 635	0.61 653	0.97 627	0.89 651	0.62 563	0.61 510	0.72 566	0.59 583	2.42 693	0.55 513	0.32 680	0.25 652	0.36 684	0.24 591	0.39 637	0.31 593
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
Selective-IGEV-i16pc	0.75 617	0.29 195	5.48 741	0.32 393	0.19 276	1.18 693	0.62 658	0.86 529	0.74 579	0.37 305	0.51 406	0.53 442	0.29 341	2.10 668	0.35 391	0.22 637	0.23 633	0.12 408	0.16 498	0.22 445	0.19 427

ADCPNet	0.99 667	0.99 643	3.93 724	0.37 519	0.68 692	1.36 698	0.62 658	0.87 540	0.76 604	0.78 638	0.81 618	1.08 679	1.18 692	1.14 513	2.49 713	0.21 624	0.69 730	0.21 631	0.95 738	0.29 538	0.37 636

MSMD_ROB	1.34 703	0.96 625	2.38 567	0.39 546	0.32 516	1.96 724	0.62 658	0.91 573	1.43 710	2.94 752	2.60 729	4.77 749	1.95 728	2.43 697	1.33 659	0.29 672	0.26 655	0.32 678	0.32 648	0.30 550	0.30 583

zh-sn7	0.89 656	1.73 728	3.09 686	0.39 546	0.30 484	0.82 632	0.63 661	0.96 618	0.87 642	0.79 640	1.12 674	0.84 619	0.87 659	2.42 693	1.63 675	0.16 560	0.17 571	0.16 562	0.16 498	0.34 588	0.29 569

DisPM	0.43 334	0.33 246	1.78 372	0.57 666	0.18 238	0.59 430	0.63 661	0.53 255	0.61 437	0.60 543	0.53 434	0.38 331	0.26 277	0.75 447	0.29 307	0.12 432	0.07 89	0.12 408	0.11 340	0.11 159	0.14 288

NVStereoNet_ROB	1.16 688	0.95 622	2.54 612	0.58 669	0.55 667	0.78 615	0.63 661	1.00 653	1.08 679	1.03 679	4.07 754	1.48 706	1.22 694	2.88 727	1.27 654	0.50 702	0.46 704	0.54 707	0.62 721	0.50 681	0.63 694
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
FC-DCNN v2	1.54 716	0.58 449	2.80 654	0.44 589	0.39 591	2.05 730	0.66 664	1.90 732	1.84 732	2.79 750	2.97 738	4.41 747	3.07 741	2.65 713	2.30 707	0.29 672	0.26 655	0.31 674	0.30 633	0.32 567	0.38 639

ACVNet_1	1.33 701	1.91 739	4.03 725	1.09 720	0.88 705	1.19 694	0.66 664	1.24 702	1.17 688	0.94 671	0.96 652	3.09 735	1.04 679	2.37 684	1.11 633	1.04 731	0.48 711	1.03 733	0.48 696	1.12 725	0.83 710

SST-Stereo	0.52 468	0.20 29	1.76 358	0.62 681	0.53 662	0.62 484	0.66 664	0.55 272	0.61 437	0.58 519	0.53 434	0.52 439	0.60 587	1.59 579	0.29 307	0.11 369	0.07 89	0.12 408	0.10 264	0.16 322	0.10 136

DRaft	0.62 543	0.38 301	1.76 358	0.24 134	0.16 153	0.64 516	0.66 664	0.53 255	0.53 355	0.67 597	0.99 657	0.38 331	1.00 675	1.44 547	2.10 700	0.10 274	0.14 501	0.10 254	0.14 446	0.18 374	0.21 461

GANet	0.75 617	0.84 576	2.01 486	0.40 558	0.25 411	0.74 591	0.66 664	0.87 540	0.73 575	0.71 616	1.07 671	0.84 619	0.59 583	2.71 720	1.15 638	0.17 576	0.16 550	0.44 700	0.16 498	0.31 558	0.20 446

FC-DCNN	1.49 714	0.59 452	2.88 660	0.44 589	0.39 591	1.97 726	0.66 664	1.67 723	1.70 724	2.72 749	2.89 735	4.22 743	2.97 740	2.55 708	2.19 702	0.29 672	0.26 655	0.31 674	0.30 633	0.32 567	0.39 645

Selective-IGEV-i16pb	0.86 650	0.33 246	6.08 744	0.32 393	0.21 317	1.08 682	0.68 670	1.06 677	0.92 658	0.43 345	0.76 609	0.66 523	0.46 517	2.31 680	0.50 488	0.23 641	0.25 652	0.14 512	0.19 552	0.26 513	0.24 518

NCCL2	0.65 562	0.94 615	1.96 477	0.43 582	0.30 484	0.71 571	0.68 670	0.84 509	0.65 492	0.70 611	0.60 503	0.86 630	0.54 558	1.56 569	0.57 525	0.20 616	0.16 550	0.67 716	0.25 598	0.22 445	0.24 518

SPS-STEREO	1.07 678	1.13 675	2.88 660	0.65 686	0.69 693	0.99 665	0.68 670	1.05 676	0.87 642	1.36 708	1.23 680	1.46 705	0.94 670	1.87 630	1.72 681	0.66 713	0.61 719	0.58 710	0.57 714	0.65 699	0.77 707
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
coex-ft	5.95 761	1.67 722	60.57 801	0.34 453	0.30 484	0.77 610	0.69 673	0.74 403	4.41 756	19.22 782	2.15 717	1.62 712	7.97 764	1.81 620	8.96 766	0.44 695	2.08 762	0.18 605	0.19 552	0.38 627	4.62 762

CRE-IMP	0.41 304	0.22 63	1.76 358	0.48 623	0.17 187	0.79 619	0.69 673	0.52 246	0.52 337	0.47 377	0.42 324	0.45 391	0.26 277	0.41 262	0.31 343	0.11 369	0.07 89	0.12 408	0.09 220	0.17 346	0.23 503

MeshStereo	1.21 692	1.15 681	3.01 680	0.34 453	0.28 456	1.10 684	0.69 673	1.35 708	1.01 670	2.71 748	2.41 724	2.96 732	1.45 710	2.80 724	1.40 665	0.22 637	0.22 624	0.22 635	0.19 552	0.50 681	0.26 541
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
S-Stereo	0.80 633	0.69 505	3.89 720	0.39 546	0.37 579	0.69 563	0.70 676	0.94 599	0.98 667	0.62 563	0.91 641	0.83 614	0.60 587	2.37 684	0.66 551	0.18 589	0.21 618	0.17 583	0.18 532	0.30 550	0.35 621

Wz-Net-TNSev	0.91 658	1.73 728	3.08 684	0.36 494	0.31 505	1.00 668	0.71 677	1.06 677	0.97 664	0.71 616	0.72 597	1.09 681	0.87 659	2.42 693	1.59 673	0.20 616	0.20 608	0.16 562	0.20 565	0.44 664	0.35 621

WZ-Net	0.92 660	1.31 701	3.76 717	0.41 566	0.36 566	0.86 643	0.71 677	1.00 653	1.06 677	0.82 653	0.92 643	1.06 677	1.05 680	2.16 671	1.61 674	0.19 605	0.13 482	0.15 543	0.16 498	0.32 567	0.28 561

WCMA_ROB	1.12 680	0.83 574	2.66 629	0.58 669	0.34 544	1.17 692	0.71 677	0.93 590	0.94 660	1.74 724	2.63 731	3.09 735	1.71 722	1.70 594	1.84 686	0.26 659	0.21 618	0.20 622	0.21 573	0.28 531	0.43 658

G-Net	0.99 667	0.64 480	2.76 647	0.57 666	0.67 690	2.03 729	0.72 680	0.76 428	0.67 517	1.14 688	2.56 728	1.30 700	1.02 677	1.48 561	1.74 682	0.25 655	0.24 638	0.24 649	0.26 606	0.37 620	0.31 593

nnnnnnn	1.25 696	0.65 488	3.29 705	0.59 674	0.49 649	1.23 695	0.74 681	1.18 696	1.53 715	1.56 721	2.44 725	2.56 729	1.56 715	2.30 679	2.36 709	0.36 688	0.32 678	0.40 691	0.39 680	0.47 671	0.58 687

NRIStereo	0.46 380	0.25 120	1.77 367	0.47 615	0.16 153	0.95 660	0.74 681	0.51 230	0.56 389	0.48 396	0.39 307	0.59 485	0.29 341	0.77 456	0.32 356	0.11 369	0.13 482	0.11 336	0.09 220	0.21 428	0.24 518

DPSNet	0.86 650	0.60 454	2.34 559	0.58 669	0.36 566	1.07 680	0.75 683	1.30 705	1.05 674	0.70 611	0.68 568	0.94 652	1.29 696	2.08 664	1.82 685	0.26 659	0.23 633	0.16 562	0.17 518	0.48 675	0.40 651

MFMNet_re	0.92 660	1.28 698	2.53 606	0.82 703	0.76 700	0.90 653	0.75 683	0.98 631	1.04 673	1.03 679	1.05 669	0.84 619	0.94 670	0.83 465	0.72 569	0.68 715	0.60 718	0.63 714	0.60 720	0.77 710	0.74 702

RainbowNet	1.15 686	1.78 730	2.72 638	1.12 723	0.91 708	1.06 675	0.76 685	1.16 695	1.13 687	0.75 628	0.97 654	1.09 681	0.80 646	1.60 580	1.21 648	1.17 736	1.26 751	1.01 732	0.57 714	1.13 726	0.88 718

PFNet+	0.45 367	0.37 287	1.86 424	0.46 609	0.18 238	0.58 411	0.77 686	0.52 246	0.64 476	0.56 490	0.48 372	0.39 338	0.26 277	0.93 479	0.32 356	0.13 468	0.09 307	0.14 512	0.13 417	0.12 182	0.15 332

RTS	1.21 692	1.31 701	6.39 749	0.52 638	0.51 659	1.61 709	0.79 687	1.03 671	1.37 703	1.13 686	1.30 687	1.10 683	0.85 654	2.65 713	2.08 697	0.21 624	0.24 638	0.18 605	0.18 532	0.43 655	0.32 603

RTSA	1.21 692	1.31 701	6.39 749	0.52 638	0.51 659	1.61 709	0.79 687	1.03 671	1.37 703	1.13 686	1.30 687	1.10 683	0.85 654	2.65 713	2.08 697	0.21 624	0.24 638	0.18 605	0.18 532	0.43 655	0.32 603

ADCP+	0.94 662	1.12 672	3.14 691	0.34 453	0.39 591	1.06 675	0.79 687	0.89 555	0.80 621	0.66 592	0.67 560	0.85 623	1.55 714	0.93 479	4.55 746	0.13 468	0.11 420	0.16 562	0.15 473	0.26 513	0.25 530

CBMV	0.71 599	0.76 535	2.64 626	0.33 420	0.20 300	0.78 615	0.79 687	0.98 631	0.78 613	0.85 660	0.71 592	0.86 630	1.10 686	1.46 553	0.62 540	0.18 589	0.20 608	0.21 631	0.19 552	0.25 491	0.33 614
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ADCS	1.05 677	1.36 709	2.98 677	0.42 577	0.36 566	0.96 661	0.81 691	1.06 677	1.12 685	1.25 700	0.97 654	1.08 679	0.90 665	1.25 529	4.86 748	0.21 624	0.21 618	0.22 635	0.23 589	0.36 611	0.38 639

MSAF-DinoV2	3.10 745	1.86 736	10.68 764	3.61 760	0.30 484	3.34 743	0.82 692	2.81 746	1.79 728	0.80 642	0.87 634	1.56 710	1.10 686	26.49 794	1.96 688	0.17 576	0.13 482	0.19 612	1.63 752	0.92 717	0.99 727

MWSP-net	0.51 452	0.48 393	1.30 223	0.31 361	0.21 317	0.59 430	0.84 693	0.83 496	0.65 492	0.54 461	0.50 399	0.69 547	0.75 637	0.43 275	1.28 656	0.13 468	0.10 360	0.11 336	0.11 340	0.13 219	0.16 368

ACVNet_2	1.42 711	1.81 731	3.23 703	1.08 718	0.92 709	1.32 696	0.85 694	1.49 716	1.69 723	1.19 698	1.73 707	2.13 721	1.03 678	2.50 704	1.40 665	0.91 723	0.53 714	1.00 731	0.55 708	2.11 749	0.85 713

SANet	1.20 690	1.21 690	3.33 709	0.38 536	0.27 442	1.73 717	0.85 694	1.10 684	2.49 745	1.16 689	1.83 709	1.72 713	1.50 713	2.37 684	2.84 721	0.18 589	0.16 550	0.16 562	0.15 473	0.32 567	0.32 603

DSFCA	0.54 481	0.35 274	1.41 256	0.28 270	0.28 456	0.79 619	0.88 696	0.76 428	0.70 539	0.72 619	0.66 557	0.67 533	0.57 573	1.17 517	0.63 542	0.16 560	0.14 501	0.13 473	0.14 446	0.16 322	0.13 259

mmmmmm	1.14 683	1.07 665	2.90 668	0.57 666	0.39 591	1.75 718	0.89 697	1.10 684	1.95 735	1.48 719	1.69 705	1.57 711	1.21 693	2.02 655	2.06 696	0.28 669	0.29 667	0.42 695	0.37 672	0.44 664	0.43 658

DEmStereo	0.68 581	0.31 227	2.25 544	0.42 577	0.17 187	0.66 538	0.89 697	0.51 230	0.59 414	0.60 543	1.01 660	0.45 391	1.26 695	1.54 567	2.26 706	0.10 274	0.08 211	0.10 254	0.10 264	0.10 121	0.11 167

SuperB	1.15 686	1.14 677	5.43 740	0.36 494	0.26 429	0.81 629	0.89 697	0.88 549	1.17 688	0.67 597	0.68 568	0.63 501	1.39 707	1.74 601	3.37 732	0.15 537	0.12 454	0.17 583	0.16 498	2.80 755	0.25 530

IMH	2.02 727	2.15 752	2.69 634	1.68 737	1.12 724	1.66 714	0.92 700	2.10 738	1.92 733	1.32 706	2.66 732	2.21 723	1.69 721	5.78 757	1.68 678	5.54 766	0.96 742	1.31 741	0.71 727	1.32 737	0.99 727

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 674	1.67 722	2.32 554	0.47 615	0.39 591	1.47 701	0.95 701	0.95 613	0.91 654	0.84 656	0.94 649	1.05 675	0.60 587	2.95 729	0.72 569	0.41 693	0.72 734	0.32 678	0.55 708	0.74 706	1.22 736

WAO-8	2.80 739	2.14 750	2.89 663	1.91 745	1.04 718	3.98 747	0.96 702	3.26 750	6.17 759	2.15 732	3.37 748	3.31 737	2.41 734	11.84 768	2.03 694	2.05 752	1.86 758	1.54 748	0.92 736	1.22 729	0.87 716

Venus	2.80 739	2.14 750	2.89 663	1.91 745	1.04 718	3.98 747	0.96 702	3.26 750	6.17 759	2.15 732	3.37 748	3.31 737	2.41 734	11.84 768	2.03 694	2.05 752	1.86 758	1.54 748	0.92 736	1.22 729	0.87 716

TorneroNet-64	2.65 735	1.83 732	3.30 706	1.46 732	1.20 726	3.89 746	0.99 704	3.51 754	6.71 762	2.56 740	4.60 756	4.22 743	3.85 747	3.33 737	3.14 726	1.19 737	0.65 722	1.39 745	0.79 732	3.31 757	1.15 734

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 703	1.70 726	2.50 600	0.56 660	0.40 602	2.15 733	0.99 704	1.24 702	1.26 694	1.02 678	1.10 673	1.29 697	0.88 663	3.10 734	1.08 627	1.66 747	0.83 738	0.68 717	0.88 735	1.57 739	1.80 752

NaN_ROB	1.14 683	0.94 615	2.96 673	0.53 644	0.56 670	1.13 688	0.99 704	0.98 631	1.00 668	1.09 684	0.87 634	0.77 591	1.06 682	5.90 758	2.72 717	0.16 560	0.23 633	0.16 562	0.24 591	0.22 445	0.36 629

DDVS	0.62 543	0.40 322	1.40 254	2.21 749	0.35 557	0.87 647	1.00 707	0.69 364	0.50 318	0.53 448	0.56 468	0.90 640	0.37 413	1.22 521	0.47 472	0.15 537	0.14 501	0.14 512	0.12 383	0.19 396	0.22 476

Dean	1.79 721	1.83 732	3.92 722	1.29 728	1.07 721	1.55 706	1.00 707	1.95 734	2.33 741	1.47 718	4.19 755	4.26 746	1.33 702	2.21 674	1.48 669	1.14 735	0.68 728	1.18 735	0.74 728	1.24 732	0.98 722

aanetorigin	0.77 625	0.80 560	2.59 620	0.43 582	0.44 622	0.58 411	1.01 709	0.57 284	0.68 520	1.53 720	1.23 680	0.81 607	1.08 683	1.07 498	1.07 626	0.18 589	0.15 532	0.17 583	0.21 573	0.54 691	0.30 583

WAO-6	1.58 718	1.54 715	2.32 554	1.14 724	1.00 715	2.30 735	1.03 710	1.82 730	2.85 750	1.25 700	2.61 730	2.20 722	1.56 715	2.47 702	1.99 692	0.95 727	0.67 724	1.19 738	0.83 733	1.08 723	0.88 718

LVE	1.96 725	2.17 753	3.14 691	1.68 737	1.80 741	1.63 711	1.03 710	2.34 741	2.81 749	1.25 700	2.89 735	4.24 745	1.29 696	2.79 723	1.44 667	2.85 756	0.91 741	1.18 735	1.46 749	1.23 731	1.10 733

TorneroNet	5.50 754	1.92 740	3.16 693	1.47 733	1.25 729	14.07 768	1.06 712	4.90 756	20.99 787	10.17 767	16.48 777	11.88 773	6.93 762	3.34 738	4.20 743	1.30 741	0.69 730	1.45 747	0.86 734	2.61 754	1.20 735

MADNet+	1.36 705	1.93 741	5.95 742	0.81 702	0.59 676	1.57 708	1.09 713	1.39 712	1.22 691	0.84 656	1.01 660	1.25 695	1.12 688	3.19 735	2.36 709	0.45 697	0.47 707	0.38 690	0.34 656	0.59 694	0.57 685

WAO-7	1.48 713	1.63 718	2.49 596	0.93 709	0.75 697	1.72 716	1.10 714	1.84 731	1.96 736	1.43 715	2.54 727	1.97 718	1.61 718	3.06 732	2.08 697	0.69 716	0.66 723	0.94 727	0.74 728	0.80 712	0.69 699

notaker	2.66 736	2.07 743	3.31 708	2.61 754	1.43 730	1.76 719	1.11 715	2.76 745	1.79 728	2.26 735	11.53 771	3.96 741	4.29 749	3.09 733	2.76 720	1.55 746	0.88 740	1.70 753	1.07 743	2.00 748	1.35 740

LSM	3.31 747	1.11 671	5.29 739	9.40 766	30.65 791	0.84 637	1.12 716	0.91 573	1.22 691	1.36 708	2.19 718	0.93 648	0.83 650	1.66 587	0.90 595	0.21 624	0.31 673	0.24 649	0.28 617	0.39 637	6.33 770

AnyNet_C32	1.00 671	1.33 706	2.53 606	0.49 625	0.54 664	1.15 690	1.14 717	0.91 573	0.89 651	1.11 685	0.95 651	0.87 632	0.93 667	1.50 562	4.07 741	0.21 624	0.20 608	0.25 654	0.24 591	0.38 627	0.33 614

CSAN	1.25 696	1.12 672	3.04 681	0.51 634	0.37 579	1.06 675	1.15 718	1.22 698	1.08 679	1.17 695	1.91 711	1.04 673	1.31 699	5.96 759	2.43 712	0.26 659	0.22 624	0.24 649	0.24 591	0.31 558	0.30 583

PSM-AAD	0.63 550	0.22 63	1.77 367	0.37 519	0.23 371	0.86 643	1.17 719	0.59 299	0.60 419	0.64 583	0.71 592	0.68 540	2.93 738	0.65 418	0.31 343	0.09 160	0.07 89	0.17 583	0.15 473	0.13 219	0.33 614

IMH-64-1	1.39 708	1.64 720	1.86 424	1.36 729	1.11 722	1.39 699	1.19 720	1.76 726	1.45 712	1.16 689	2.21 719	1.53 707	1.38 705	1.98 650	1.52 670	1.29 739	0.67 724	1.27 739	0.69 725	1.29 734	0.98 722

IMH-64	1.39 708	1.64 720	1.86 424	1.36 729	1.11 722	1.39 699	1.19 720	1.76 726	1.45 712	1.16 689	2.21 719	1.53 707	1.38 705	1.98 650	1.52 670	1.29 739	0.67 724	1.27 739	0.69 725	1.29 734	0.98 722

DANet	0.80 633	0.65 488	2.21 532	1.19 725	0.48 648	0.74 591	1.25 722	0.89 555	1.53 715	0.89 663	0.71 592	0.96 655	0.56 567	1.83 622	0.96 603	0.18 589	0.16 550	0.19 612	0.16 498	0.26 513	0.29 569
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
KSHMR	4.10 749	1.97 742	5.27 738	1.71 739	1.47 734	1.96 724	1.28 723	3.19 748	17.33 781	2.12 728	15.91 775	9.18 766	1.57 717	8.42 765	1.98 691	1.52 745	1.26 751	1.67 752	1.19 745	1.67 742	1.40 742

SAMSARA	0.91 658	0.97 633	2.22 536	0.80 699	0.58 674	1.32 696	1.31 724	1.01 661	0.94 660	1.36 708	0.87 634	1.38 702	0.90 665	1.72 598	1.02 619	0.24 650	0.30 672	0.22 635	0.25 598	0.36 611	0.35 621

SGM-Forest	1.04 676	0.42 342	3.59 715	0.41 566	0.32 516	1.05 674	1.32 725	0.94 599	0.83 633	1.16 689	2.23 721	1.03 670	1.39 707	2.49 703	2.35 708	0.21 624	0.21 618	0.20 622	0.19 552	0.23 460	0.32 603
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DStereoO	0.99 667	0.66 496	1.67 318	0.75 694	0.99 714	0.73 585	1.33 726	0.94 599	0.91 654	0.70 611	1.06 670	0.75 583	1.75 724	0.95 483	2.39 711	1.20 738	0.41 700	0.48 703	0.59 719	0.85 714	0.60 690

HanzoNet	7.64 762	2.86 758	5.05 736	7.01 763	3.97 754	2.18 734	1.34 727	3.37 753	4.05 755	13.17 774	10.58 765	10.73 768	16.52 779	8.45 766	10.51 771	10.48 778	9.72 780	5.59 772	13.46 780	6.84 772	6.83 771

AnyNet_C01	1.14 683	1.49 713	4.23 729	0.54 650	0.53 662	1.51 705	1.37 728	1.04 675	1.07 678	1.17 695	1.33 690	1.15 689	1.08 683	1.61 583	2.74 718	0.25 655	0.22 624	0.28 662	0.24 591	0.48 675	0.40 651

SGM_RVC	1.89 723	0.92 607	2.50 600	0.96 713	0.93 710	1.63 711	1.37 728	1.52 718	12.43 768	1.85 725	1.69 705	2.40 727	1.74 723	2.81 725	1.71 680	0.53 703	0.47 707	0.42 695	0.47 693	0.74 706	0.74 702
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MIPNet	0.83 646	0.81 565	2.40 572	0.61 680	0.18 238	1.48 702	1.39 730	1.60 721	0.74 579	1.94 726	0.85 630	0.73 571	1.68 720	0.87 475	0.31 343	0.09 160	0.08 211	0.11 336	0.32 648	0.25 491	0.12 216

UNDER WATER	2.74 737	1.85 734	4.54 733	1.81 743	1.44 732	2.34 736	1.40 731	3.24 749	6.60 761	2.60 741	2.76 733	5.75 753	5.24 753	3.02 730	4.01 740	1.45 743	0.81 737	1.59 751	1.06 742	1.80 744	1.51 746

EDNetEfficient	1.27 698	0.70 511	4.05 726	0.64 684	0.98 711	0.94 659	1.40 731	0.85 518	1.75 726	2.34 737	1.33 690	1.05 675	2.21 732	1.58 577	4.15 742	0.15 537	0.19 596	0.14 512	0.27 613	0.38 627	0.32 603

ktn	4.35 751	2.10 744	2.89 663	1.80 741	1.49 736	2.13 732	1.41 733	2.26 739	12.72 769	11.41 771	16.43 776	11.15 769	3.75 745	4.36 749	3.18 727	1.82 749	0.98 744	1.73 754	1.21 746	2.97 756	1.27 737

Selective-IGEV-i16pa	47.65 802	67.17 803	7.20 754	2.47 751	2.32 747	116.02 803	1.42 734	90.41 805	82.69 804	32.69 803	90.10 802	60.10 804	84.41 803	129.53 805	52.52 801	50.16 801	15.10 782	18.00 787	9.63 777	0.94 718	40.09 804

GrayStereo	0.66 568	0.19 12	1.76 358	0.90 706	0.23 371	0.62 484	1.42 734	0.62 321	0.60 419	0.72 619	0.78 614	0.56 467	3.07 741	0.60 394	0.26 265	0.09 160	0.08 211	0.10 254	0.21 573	0.11 159	0.18 410

2222	1.00 671	1.01 649	3.17 696	0.55 657	0.36 566	1.12 685	1.51 736	0.99 643	0.87 642	0.75 628	1.41 696	1.83 717	0.86 657	1.94 648	1.96 688	0.29 672	0.19 596	0.30 672	0.22 585	0.34 588	0.26 541

UNDER WATER-64	2.47 733	1.89 737	4.86 735	1.82 744	1.44 732	3.18 742	1.57 737	2.62 742	5.64 758	2.05 727	2.13 716	4.13 742	3.76 746	2.62 711	3.42 733	1.47 744	0.85 739	1.57 750	1.07 743	1.82 745	1.49 743

PWCK	1.49 714	1.90 738	3.22 702	1.09 720	0.54 664	1.71 715	1.73 738	1.49 716	1.53 715	1.44 716	1.80 708	1.82 715	1.30 698	3.34 738	1.76 683	1.07 733	0.56 716	0.97 730	0.58 717	1.38 738	0.65 695

1111	1.33 701	0.64 480	3.89 720	0.53 644	0.41 611	1.56 707	1.77 739	1.21 697	1.28 696	1.44 716	1.64 704	1.79 714	1.76 725	3.04 731	3.57 737	0.32 680	0.22 624	0.28 662	0.26 606	0.47 671	0.48 672

FTStereo	0.76 621	0.18 7	2.35 562	0.71 690	0.21 317	0.73 585	1.79 740	0.57 284	0.53 355	1.07 682	1.63 703	1.29 697	2.13 730	0.75 447	0.29 307	0.19 605	0.08 211	0.12 408	0.11 340	0.11 159	0.40 651

MWDA-net	1.20 690	2.17 753	3.60 716	1.52 734	1.97 744	0.74 591	1.83 741	0.79 473	1.54 718	0.66 592	1.26 682	0.58 481	1.08 683	1.67 589	3.84 738	0.14 514	0.10 360	0.11 336	0.11 340	0.15 283	0.15 332

IGEV-RUCA	2.28 730	0.30 213	1.15 188	0.40 558	1.86 742	2.06 731	1.90 742	1.36 709	1.80 730	3.70 757	3.76 751	5.02 750	8.19 765	2.12 669	1.63 675	0.25 655	0.76 735	2.72 764	1.91 753	2.39 752	2.36 757

ADCL	0.99 667	0.79 558	2.43 579	0.39 546	0.32 516	1.50 704	1.90 742	0.92 582	0.97 664	1.26 704	1.27 683	1.00 664	1.42 709	1.14 513	3.31 730	0.17 576	0.14 501	0.22 635	0.21 573	0.30 550	0.22 476

EAI-Stereo	0.78 629	0.25 120	1.67 318	0.54 650	0.59 676	1.95 723	2.05 744	1.11 689	0.64 476	0.95 673	1.49 698	0.50 428	0.67 616	0.59 387	1.44 667	0.09 160	0.19 596	0.09 183	0.49 699	0.13 219	0.22 476

DStereoFS	2.23 729	2.10 744	2.47 591	1.61 736	1.88 743	3.81 745	2.06 745	1.95 734	3.33 752	2.38 738	3.31 743	2.37 725	4.92 750	2.45 699	3.27 728	1.03 730	1.27 753	0.55 708	1.04 741	0.70 703	2.05 754

ELAS	1.39 708	0.79 558	2.86 658	0.53 644	0.50 653	2.81 740	2.20 746	1.61 722	1.50 714	2.28 736	2.35 722	1.82 715	2.13 730	1.73 599	2.22 703	0.35 686	0.37 686	0.35 682	0.35 660	0.49 679	0.47 668
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MultiAttention	2.38 732	0.50 406	1.93 455	1.80 741	2.56 748	10.86 765	2.30 747	1.22 698	0.80 621	0.62 563	1.16 677	1.13 686	0.56 567	16.09 778	1.18 643	0.20 616	0.09 307	0.43 699	1.62 751	0.94 718	1.58 748

MADNet++	2.79 738	2.11 747	2.97 676	2.49 752	2.28 746	2.95 741	2.31 748	2.67 743	2.47 744	3.03 753	3.13 740	2.70 731	2.92 737	4.10 746	4.48 745	2.68 755	2.24 764	3.04 767	2.44 762	2.37 751	2.34 756

MANE	2.90 742	1.14 677	2.96 673	1.03 715	1.01 716	5.01 752	2.45 749	5.36 758	6.88 763	3.58 756	4.76 758	5.99 754	4.99 751	4.23 747	4.61 747	0.56 708	0.67 724	0.44 700	0.78 730	0.51 683	1.03 730

ELAS_RVC	1.37 707	0.78 555	3.21 700	0.55 657	0.50 653	1.49 703	2.48 750	1.48 715	1.71 725	2.13 731	2.09 714	2.07 720	2.56 736	1.90 641	2.02 693	0.35 686	0.36 684	0.37 688	0.34 656	0.49 679	0.47 668
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM+DAISY	1.83 722	1.43 710	3.81 718	0.87 704	1.01 716	2.38 737	2.53 751	1.36 709	1.75 726	2.92 751	3.22 741	2.65 730	2.93 738	2.22 677	3.10 725	0.72 717	0.69 730	0.63 714	0.62 721	0.77 710	0.98 722

THIR-Stereo	0.86 650	0.62 465	2.13 515	0.25 162	0.16 153	0.58 411	2.74 752	0.59 299	0.51 325	0.62 563	1.62 702	0.97 658	1.80 726	1.69 593	2.25 705	0.10 274	0.08 211	0.14 512	0.11 340	0.15 283	0.11 167

JetBlue	1.78 720	1.63 718	3.92 722	0.73 691	1.21 727	4.38 750	3.35 753	1.59 720	1.20 690	1.26 704	1.52 700	2.37 725	1.88 727	3.23 736	3.00 722	0.53 703	0.47 707	0.48 703	0.49 699	1.29 734	0.97 721

SGM-ForestM	2.98 743	1.70 726	3.52 714	0.67 688	0.47 646	5.18 753	3.36 754	3.30 752	2.86 751	4.44 758	3.79 752	9.80 767	5.50 755	6.29 760	6.52 760	0.27 665	0.36 684	0.24 649	0.27 613	0.38 627	0.58 687

LE_ROB	4.43 752	1.35 708	9.38 759	2.79 755	3.93 753	2.43 738	3.46 755	2.68 744	11.19 766	11.66 772	4.73 757	5.26 751	10.46 767	4.50 750	9.49 767	0.82 722	0.69 730	1.34 742	0.98 739	0.75 708	0.76 706

CrosDoStereo	0.94 662	0.37 287	2.53 606	0.25 162	0.32 516	0.54 343	3.76 756	0.72 384	0.60 419	0.70 611	1.40 694	0.53 442	1.49 711	1.78 608	3.09 723	0.10 274	0.08 211	0.11 336	0.11 340	0.21 428	0.11 167

DeepStereo_LL	0.94 662	0.37 287	2.53 606	0.25 162	0.32 516	0.54 343	3.76 756	0.72 384	0.60 419	0.70 611	1.40 694	0.53 442	1.49 711	1.78 608	3.09 723	0.10 274	0.08 211	0.11 336	0.11 340	0.21 428	0.11 167

fsdfsdds	2.52 734	0.90 602	4.35 731	0.62 681	3.81 752	4.40 751	4.02 758	2.26 739	3.45 753	3.39 755	5.86 759	5.49 752	3.16 744	2.42 693	2.55 714	0.45 697	0.27 662	0.55 708	0.48 696	0.95 720	0.96 720

DStereoSA	2.12 728	0.98 638	2.80 654	1.25 727	2.23 745	1.97 726	4.62 759	1.22 698	2.54 747	1.16 689	3.84 753	1.00 664	4.05 748	2.07 662	5.29 751	0.93 724	1.48 754	0.48 703	1.51 750	0.95 720	1.95 753

JetRed	3.29 746	4.93 760	10.17 763	1.45 731	1.72 740	7.44 761	5.05 760	3.06 747	2.12 740	2.41 739	2.39 723	2.99 733	2.37 733	3.51 741	6.44 759	1.32 742	1.90 760	1.37 744	1.23 747	2.21 750	1.76 750

zzzz4	5.59 759	6.90 767	6.62 753	13.08 776	12.04 768	7.13 757	5.47 761	7.10 767	1.41 708	2.70 745	3.33 745	8.32 760	5.92 756	4.65 752	6.23 756	3.09 761	1.05 748	2.43 759	2.05 756	6.70 769	5.51 766

noway1	5.58 758	6.89 766	6.57 752	13.08 776	12.04 768	7.13 757	5.47 761	7.10 767	1.40 706	2.70 745	3.33 745	8.32 760	5.92 756	4.65 752	6.23 756	3.09 761	1.05 748	2.43 759	2.05 756	6.70 769	5.51 766

noway3	5.51 755	6.38 764	6.27 747	12.92 773	12.02 766	7.08 755	5.48 763	6.99 765	1.39 705	2.69 744	3.33 745	8.37 762	5.97 759	4.68 755	6.13 754	3.05 757	1.00 746	2.44 762	2.05 756	6.61 766	5.27 763

noway2	5.52 757	6.31 763	6.33 748	12.97 774	12.02 766	7.09 756	5.49 764	6.95 763	1.40 706	2.70 745	3.32 744	8.40 764	6.00 760	4.60 751	6.13 754	3.07 759	1.04 747	2.43 759	2.05 756	6.65 768	5.44 765

TCMNet-wrong-test	5.51 755	6.62 765	6.20 746	13.02 775	11.90 765	7.14 759	5.53 765	6.99 765	1.44 711	2.65 742	3.10 739	8.37 762	5.95 758	4.75 756	6.05 753	3.07 759	0.98 744	2.38 758	1.99 754	6.62 767	5.43 764

noway4	5.60 760	6.93 768	6.50 751	13.12 778	12.06 770	7.19 760	5.54 766	6.97 764	1.42 709	2.67 743	3.29 742	8.41 765	6.00 760	4.66 754	6.23 756	3.11 763	1.06 750	2.44 762	2.04 755	6.73 771	5.55 768

UHP	8.35 766	2.17 753	12.80 772	1.04 716	3.05 750	13.45 767	6.62 767	11.56 773	21.64 788	12.60 773	20.66 783	14.01 777	14.14 777	7.42 762	8.27 765	1.86 750	1.65 755	1.36 743	3.22 767	3.66 759	5.78 769

TARStereo	4.27 750	0.86 584	6.17 745	0.46 609	7.32 758	5.34 754	6.97 768	4.27 755	7.12 764	5.50 762	8.80 762	7.61 758	5.43 754	2.93 728	2.74 718	0.40 691	0.24 638	0.41 693	5.07 770	0.51 683	7.23 773

DGSMNet	2.89 741	0.63 475	3.18 697	3.43 759	4.17 755	2.57 739	6.98 769	0.97 627	0.83 633	0.56 490	1.86 710	0.79 600	0.62 601	1.64 585	1.39 663	4.61 765	5.01 770	5.17 770	4.71 769	4.44 763	4.19 761

Selective-IGEV-i1pa	9.22 768	12.57 776	9.49 761	2.20 748	1.49 736	16.83 772	8.03 770	14.34 779	11.26 767	10.52 768	15.24 774	14.52 778	11.94 776	18.22 783	9.78 769	7.79 777	3.09 766	5.20 771	2.49 763	2.46 753	6.90 772

BEATNet-Init1	12.10 772	11.19 772	27.29 794	2.99 756	3.51 751	21.84 785	11.10 771	14.34 779	13.83 776	20.34 783	20.33 782	26.35 796	20.03 781	19.06 784	14.80 779	1.74 748	1.81 757	2.05 756	2.49 763	3.69 760	3.12 759

HaxPig	19.86 779	22.40 786	22.34 781	17.95 780	17.95 779	11.77 766	11.89 772	16.02 783	15.89 780	21.10 785	21.41 784	18.74 782	18.39 780	20.08 785	19.69 783	23.63 797	23.22 792	24.06 793	23.69 794	23.00 789	23.95 794

MEDIAN_ROB	23.96 783	27.05 795	26.39 792	22.16 782	22.13 781	16.12 771	13.97 773	20.24 784	20.05 783	25.50 797	25.31 794	22.96 785	22.63 785	24.39 787	23.24 787	28.20 798	27.23 800	28.62 796	27.75 798	27.50 795	27.76 799

AVERAGE_ROB	26.93 792	30.34 798	29.27 795	25.82 784	25.34 782	19.48 781	15.17 774	23.55 788	23.00 791	28.45 798	27.87 795	26.25 795	25.86 796	26.96 796	25.55 788	31.30 799	30.07 801	31.76 797	30.81 799	30.79 799	30.93 800

tt	4.93 753	0.27 151	4.20 728	2.29 750	1.58 738	10.20 764	16.97 775	9.42 771	5.02 757	1.67 723	1.28 684	4.68 748	5.03 752	3.37 740	5.92 752	6.16 768	9.47 779	2.82 765	3.18 765	3.60 758	1.53 747

DPSimNet_ROB	17.97 778	20.20 785	24.98 787	17.62 779	15.92 777	21.53 784	21.00 776	13.70 777	15.61 779	23.89 795	14.69 773	22.87 784	24.58 795	12.70 775	14.56 777	18.48 787	12.91 781	20.21 790	12.05 778	17.76 778	14.17 781

USTest	8.10 763	7.17 769	8.96 758	9.25 765	9.05 760	15.27 769	23.78 777	9.96 772	9.47 765	5.94 763	6.75 760	7.80 759	7.48 763	8.83 767	11.21 772	2.21 754	3.56 767	2.86 766	3.20 766	5.02 764	4.16 760

DGTPSM_ROB	8.89 767	5.62 761	12.25 768	5.92 762	11.32 763	8.54 762	24.18 778	6.40 760	13.49 772	5.15 759	11.46 769	6.19 756	10.92 769	7.00 761	13.72 773	4.47 764	7.65 771	3.92 768	7.45 775	4.38 762	7.87 776

DPSMNet_ROB	9.48 769	5.64 762	13.01 773	8.82 764	11.82 764	8.54 762	24.20 779	6.41 761	13.65 775	5.32 761	11.47 770	6.33 757	10.92 769	7.69 763	13.89 774	7.25 776	8.19 775	5.06 769	7.78 776	5.31 765	8.26 777

xxxxx1	28.96 793	20.11 782	14.07 775	49.74 797	39.15 796	18.98 775	26.64 780	21.94 785	20.21 784	16.45 779	17.48 778	18.36 779	21.56 782	16.21 779	20.88 784	23.07 794	26.55 797	66.40 802	78.70 802	30.27 796	32.51 801

tt_ll	28.96 793	20.11 782	14.07 775	49.74 797	39.15 796	18.98 775	26.64 780	21.94 785	20.21 784	16.45 779	17.48 778	18.36 779	21.56 782	16.21 779	20.88 784	23.07 794	26.55 797	66.40 802	78.70 802	30.27 796	32.51 801

ff	28.96 793	20.11 782	14.07 775	49.74 797	39.15 796	18.98 775	26.64 780	21.94 785	20.21 784	16.45 779	17.48 778	18.36 779	21.56 782	16.21 779	20.88 784	23.07 794	26.55 797	66.40 802	78.70 802	30.27 796	32.51 801

iinet-test	11.61 770	10.56 770	11.80 765	12.17 767	12.09 771	18.69 773	26.70 783	13.53 775	13.46 770	9.91 765	10.28 763	11.17 770	11.16 771	12.37 772	14.43 775	6.71 772	7.85 772	6.13 773	6.95 771	8.33 773	7.85 774

IINet	11.61 770	10.56 770	11.80 765	12.17 767	12.09 771	18.69 773	26.70 783	13.53 775	13.46 770	9.91 765	10.28 763	11.17 770	11.16 771	12.37 772	14.43 775	6.71 772	7.85 772	6.13 773	6.95 771	8.33 773	7.85 774

Anonymous_1	22.91 781	11.20 773	12.13 767	12.75 770	26.28 789	19.43 780	27.92 785	14.08 778	13.61 773	14.96 777	10.58 765	11.26 772	11.19 773	12.55 774	14.57 778	38.28 800	7.88 774	34.96 798	63.99 800	89.57 804	10.94 780

DPSM_ROB	12.34 773	11.21 774	12.51 769	12.91 771	12.80 774	19.84 782	28.28 786	14.38 781	14.28 777	10.58 769	11.26 767	12.03 774	11.85 774	13.15 776	15.34 780	7.11 774	8.31 776	6.50 776	7.35 773	8.84 775	8.31 778

DPSM	12.34 773	11.21 774	12.51 769	12.91 771	12.80 774	19.84 782	28.28 786	14.38 781	14.28 777	10.58 769	11.26 767	12.03 774	11.85 774	13.15 776	15.34 780	7.11 774	8.31 776	6.50 776	7.35 773	8.84 775	8.31 778

ASD4	21.52 780	19.65 779	22.13 780	22.45 783	16.42 778	23.29 786	30.71 788	33.06 797	17.47 782	24.18 796	14.11 772	21.71 783	15.88 778	21.06 786	18.11 782	19.78 788	17.78 791	26.52 795	20.33 789	27.03 794	18.73 790

LSM0	26.58 791	22.63 793	25.88 791	30.13 792	52.21 803	39.94 795	56.74 789	28.97 794	28.72 792	21.14 787	22.26 786	24.43 794	23.88 789	26.54 795	30.87 791	14.32 785	16.55 783	13.12 784	14.71 781	17.92 785	20.60 791

FlowAnything	24.85 787	22.54 788	25.10 788	26.11 788	25.76 784	39.86 791	57.00 790	28.89 793	28.87 796	21.31 792	22.68 792	24.22 791	23.87 788	26.39 791	30.89 795	14.26 780	16.78 790	13.10 782	14.90 787	17.78 779	16.69 782

fast-reg	25.26 790	22.76 794	26.49 793	26.66 791	27.60 790	41.51 796	57.03 791	28.84 789	28.98 798	20.78 784	22.21 785	23.55 787	23.30 786	26.97 797	31.44 796	14.39 786	16.67 784	15.16 785	15.84 788	18.23 787	16.71 783

Selective-RAFT-Error	24.87 789	22.59 792	25.14 789	26.13 790	25.82 788	39.93 794	57.03 791	28.97 794	28.95 797	21.21 791	22.65 791	24.25 793	23.98 794	26.43 792	30.83 790	14.27 783	16.71 786	13.10 782	14.82 783	17.82 784	16.76 788

Hybrid-DGEV	24.86 788	22.58 791	25.22 790	26.11 788	25.76 784	39.92 793	57.06 793	29.03 796	29.01 799	21.12 786	22.64 790	24.13 788	23.91 793	26.46 793	30.82 789	14.27 783	16.70 785	13.09 778	14.83 786	17.78 779	16.71 783

CasAABBNet	24.81 786	22.53 787	24.83 786	26.08 785	25.74 783	39.86 791	57.06 793	28.87 792	28.83 795	21.16 790	22.54 789	24.22 791	23.89 792	26.38 788	30.87 791	14.25 779	16.71 786	13.09 778	14.81 782	17.78 779	16.71 783

RAFT-FEzeroshot	24.80 784	22.55 789	24.73 784	26.10 786	25.76 784	39.84 789	57.07 795	28.84 789	28.79 793	21.14 787	22.48 787	24.18 789	23.88 789	26.38 788	30.87 791	14.26 780	16.71 786	13.09 778	14.82 783	17.79 782	16.72 786

RAFT-FE	24.80 784	22.55 789	24.73 784	26.10 786	25.76 784	39.84 789	57.07 795	28.84 789	28.79 793	21.14 787	22.48 787	24.18 789	23.88 789	26.38 788	30.87 791	14.26 780	16.71 786	13.09 778	14.82 783	17.79 782	16.72 786

RSGM-EC	41.56 800	31.72 799	19.92 778	51.66 800	47.86 799	38.70 787	61.61 797	33.83 798	22.80 789	23.45 793	29.29 796	43.76 802	35.31 797	66.76 802	70.17 802	66.40 802	37.60 803	48.67 799	25.68 796	48.86 800	27.21 797

acva	41.56 800	31.72 799	19.92 778	51.66 800	47.86 799	38.70 787	61.61 797	33.83 798	22.80 789	23.45 793	29.29 796	43.76 802	35.31 797	66.76 802	70.17 802	66.40 802	37.60 803	48.67 799	25.68 796	48.86 800	27.21 797

zzz1	37.91 799	29.70 797	39.14 800	48.93 795	48.83 801	58.08 798	76.65 799	42.36 801	44.00 803	31.44 800	34.09 801	40.20 801	40.01 801	39.82 801	47.98 799	21.12 790	25.13 793	20.33 791	22.80 792	25.12 790	22.47 793

zzzzzz3	37.89 798	29.68 796	38.88 799	48.93 795	48.83 801	58.10 799	76.69 800	42.34 800	43.95 802	31.42 799	34.06 798	40.19 800	40.01 801	39.79 800	48.00 800	21.11 789	25.13 793	20.33 791	22.80 792	25.12 790	22.46 792

zzzz2	37.36 796	34.10 801	37.81 797	39.61 793	38.70 794	60.14 800	86.04 801	43.62 802	43.68 800	31.88 801	34.07 799	35.66 798	35.41 799	39.41 798	46.07 797	21.44 791	25.20 795	19.84 788	22.48 790	26.77 792	25.16 795

noway5	37.36 796	34.10 801	37.81 797	39.61 793	38.70 794	60.14 800	86.04 801	43.62 802	43.68 800	31.88 801	34.07 799	35.66 798	35.41 799	39.41 798	46.07 797	21.44 791	25.20 795	19.84 788	22.48 790	26.77 792	25.16 795

PML	23.15 782	16.83 777	7.78 755	5.49 761	9.93 762	51.13 797	104.50 803	5.76 759	13.62 774	37.30 804	105.93 803	30.86 797	23.50 787	12.07 770	7.87 764	6.30 769	2.12 763	6.32 775	2.43 761	10.44 777	2.90 758

test_example2	115.39 803	123.23 804	94.57 802	115.52 802	123.55 804	101.63 802	114.33 804	53.41 804	99.48 805	134.90 805	135.05 804	85.83 805	85.11 804	111.32 804	106.15 804	152.55 805	205.26 805	99.78 805	114.96 805	140.96 805	110.20 805

ccccc	291.34 804	297.21 805	347.09 804	374.70 805	380.44 805	203.92 804	213.88 805	216.32 806	172.72 806	203.37 806	218.57 805	215.01 806	258.31 805	312.78 806	341.56 805	412.57 806	356.13 806	256.09 806	227.69 806	428.88 806	389.64 806

FADE		3.00 759		2.11 747	2.94 749			5.00 757	2.49 745	1.25 700		3.05 734		8.02 764		94.83 804	35.90 802	65.83 801	66.18 801	1.66 741	1.30 739

Low-res two-view benchmark