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

Pro-Stereo	0.22 64	0.25 113	0.66 63	0.22 67	0.14 81	0.49 265	0.15 50	0.23 2	0.35 103	0.16 27	0.13 16	0.14 16	0.09 1	0.49 329	0.18 73	0.08 69	0.06 24	0.09 174	0.37 653	0.08 43	0.09 86

MGA	0.19 8	0.27 144	0.57 19	0.20 10	0.18 232	0.37 103	0.14 28	0.30 16	0.25 9	0.18 63	0.14 31	0.15 40	0.10 2	0.30 132	0.17 59	0.08 69	0.08 203	0.07 2	0.06 25	0.09 81	0.08 56

CAR	0.19 8	0.28 173	0.60 25	0.21 37	0.16 150	0.37 103	0.13 12	0.32 25	0.25 9	0.19 85	0.15 34	0.14 16	0.10 2	0.27 77	0.17 59	0.08 69	0.08 203	0.07 2	0.06 25	0.10 114	0.08 56

MSE-Stereo	0.19 8	0.27 144	0.60 25	0.20 10	0.16 150	0.37 103	0.13 12	0.32 25	0.25 9	0.18 63	0.15 34	0.14 16	0.10 2	0.30 132	0.17 59	0.08 69	0.08 203	0.07 2	0.06 25	0.10 114	0.08 56

BLMT-Stereo	0.17 1	0.20 26	0.61 30	0.21 37	0.13 56	0.15 1	0.16 77	0.21 1	0.36 135	0.11 1	0.17 52	0.13 5	0.10 2	0.18 1	0.19 101	0.07 26	0.06 24	0.08 70	0.08 159	0.08 43	0.11 156

MLG-Stereo_test2	0.21 39	0.36 275	0.68 67	0.21 37	0.17 184	0.45 199	0.12 6	0.35 43	0.42 217	0.15 15	0.11 8	0.22 147	0.10 2	0.28 95	0.16 37	0.09 153	0.07 85	0.08 70	0.06 25	0.09 81	0.09 86

monster-pro	0.20 21	0.22 60	0.65 52	0.21 37	0.17 184	0.33 61	0.15 50	0.46 153	0.32 58	0.16 27	0.17 52	0.14 16	0.11 7	0.27 77	0.23 199	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 111	0.07 5	0.09 86

MonStereo	0.20 21	0.22 60	0.65 52	0.21 37	0.17 184	0.33 61	0.15 50	0.46 153	0.32 58	0.16 27	0.17 52	0.14 16	0.11 7	0.27 77	0.23 199	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 111	0.07 5	0.09 86

Monster-pub-eth3d	0.20 21	0.22 60	0.65 52	0.21 37	0.17 184	0.33 61	0.15 50	0.46 153	0.32 58	0.16 27	0.17 52	0.14 16	0.11 7	0.27 77	0.23 199	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 111	0.07 5	0.09 86

LG-Stereo_L1	0.21 39	0.31 220	0.85 104	0.22 67	0.14 81	0.28 28	0.21 205	0.38 71	0.26 16	0.16 27	0.11 8	0.13 5	0.11 7	0.37 220	0.18 73	0.08 69	0.07 85	0.08 70	0.06 25	0.08 43	0.10 125

MonSter	0.20 21	0.22 60	0.65 52	0.21 37	0.17 184	0.33 61	0.15 50	0.46 153	0.32 58	0.16 27	0.17 52	0.14 16	0.11 7	0.27 77	0.23 199	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 111	0.07 5	0.09 86

GREATEN-IGEV_RVC	0.23 76	0.41 322	0.59 23	0.27 228	0.24 373	0.34 71	0.17 91	0.36 55	0.30 39	0.19 85	0.19 69	0.16 54	0.12 12	0.32 157	0.19 101	0.08 69	0.07 85	0.11 325	0.09 210	0.11 151	0.31 576

small-0shot	0.21 39	0.38 291	0.93 133	0.20 10	0.14 81	0.22 17	0.21 205	0.31 20	0.39 172	0.14 10	0.24 137	0.14 16	0.12 12	0.20 4	0.19 101	0.08 69	0.06 24	0.08 70	0.07 111	0.09 81	0.07 12

252Zero-FE	0.62 527	0.27 144	0.83 101	0.24 126	0.13 56	0.31 47	0.13 12	0.39 78	0.32 58	8.03 741	0.23 125	0.12 3	0.12 12	0.26 71	0.44 445	0.09 153	0.12 441	0.07 2	0.06 25	0.09 81	0.12 205

Monster-pub-mixall	0.21 39	0.31 220	0.69 69	0.21 37	0.13 56	0.27 25	0.12 6	0.37 61	0.26 16	0.21 117	0.19 69	0.15 40	0.12 12	0.47 311	0.29 295	0.08 69	0.07 85	0.07 2	0.05 1	0.08 43	0.12 205

IGEV	0.22 64	0.28 173	0.88 115	0.21 37	0.24 373	0.42 168	0.17 91	0.35 43	0.37 149	0.20 102	0.22 109	0.14 16	0.12 12	0.24 43	0.20 140	0.08 69	0.07 85	0.08 70	0.06 25	0.09 81	0.07 12

LG-Stereo_L2	0.21 39	0.31 220	0.85 104	0.22 67	0.14 81	0.31 47	0.22 248	0.38 71	0.25 9	0.17 52	0.11 8	0.13 5	0.12 12	0.32 157	0.18 73	0.08 69	0.07 85	0.08 70	0.06 25	0.08 43	0.10 125

MLG-Stereo_test3	0.21 39	0.35 265	0.65 52	0.21 37	0.14 81	0.36 95	0.13 12	0.37 61	0.40 190	0.21 117	0.12 13	0.17 72	0.12 12	0.25 52	0.16 37	0.08 69	0.07 85	0.08 70	0.06 25	0.09 81	0.10 125

MLG-Stereo_test1	0.21 39	0.33 238	0.61 30	0.23 95	0.21 308	0.45 199	0.13 12	0.33 35	0.46 263	0.13 5	0.09 1	0.18 92	0.12 12	0.32 157	0.15 15	0.08 69	0.07 85	0.08 70	0.06 25	0.09 81	0.09 86

anonymous	0.24 87	0.43 338	1.04 159	0.24 126	0.15 113	0.23 20	0.22 248	0.39 78	0.28 26	0.20 102	0.24 137	0.16 54	0.13 20	0.28 95	0.17 59	0.08 69	0.06 24	0.09 174	0.07 111	0.09 81	0.20 432

WAFT-Stereo (ZS)	0.20 21	0.29 188	0.90 123	0.17 1	0.13 56	0.21 15	0.17 91	0.29 10	0.24 6	0.15 15	0.17 52	0.10 1	0.13 20	0.20 4	0.19 101	0.08 69	0.09 299	0.11 325	0.14 433	0.13 210	0.11 156

depth_test_26	0.22 64	0.28 173	0.91 127	0.20 10	0.13 56	0.18 7	0.13 12	0.31 20	0.41 203	0.16 27	0.31 228	0.19 118	0.13 20	0.22 26	0.14 4	0.11 358	0.09 299	0.10 244	0.09 210	0.10 114	0.14 277

MCSU-Stereo	0.23 76	0.19 11	0.73 79	0.22 67	0.16 150	0.48 246	0.20 158	0.33 35	0.38 157	0.20 102	0.21 89	0.24 182	0.13 20	0.42 260	0.19 101	0.08 69	0.07 85	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.10 125

derf	0.19 8	0.19 11	0.64 42	0.35 458	0.12 25	0.32 55	0.14 28	0.30 16	0.31 45	0.14 10	0.13 16	0.17 72	0.13 20	0.27 77	0.14 4	0.08 69	0.08 203	0.07 2	0.15 460	0.07 5	0.09 86

mm2	0.17 1	0.19 11	0.65 52	0.20 10	0.12 25	0.20 9	0.14 28	0.29 10	0.28 26	0.13 5	0.13 16	0.18 92	0.13 20	0.25 52	0.15 15	0.07 26	0.07 85	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

mm1	0.17 1	0.19 11	0.65 52	0.20 10	0.12 25	0.20 9	0.14 28	0.32 25	0.28 26	0.13 5	0.13 16	0.18 92	0.13 20	0.25 52	0.15 15	0.07 26	0.07 85	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

qqai	0.21 39	0.20 26	0.63 38	0.39 530	0.13 56	0.32 55	0.15 50	0.35 43	0.31 45	0.14 10	0.13 16	0.18 92	0.13 20	0.27 77	0.15 15	0.08 69	0.08 203	0.07 2	0.27 594	0.07 5	0.09 86

PointNet	0.20 21	0.21 42	0.82 99	0.21 37	0.12 25	0.37 103	0.16 77	0.33 35	0.28 26	0.16 27	0.15 34	0.18 92	0.13 20	0.22 26	0.16 37	0.08 69	0.07 85	0.08 70	0.07 111	0.07 5	0.07 12

DepthFocus	0.19 8	0.30 206	0.77 89	0.19 3	0.15 113	0.20 9	0.15 50	0.31 20	0.19 2	0.16 27	0.17 52	0.15 40	0.13 20	0.22 26	0.17 59	0.09 153	0.08 203	0.11 325	0.10 254	0.08 43	0.07 12

Test_v1	0.21 39	0.27 144	0.95 139	0.20 10	0.14 81	0.28 28	0.15 50	0.37 61	0.27 19	0.16 27	0.18 63	0.15 40	0.13 20	0.25 52	0.19 101	0.08 69	0.06 24	0.07 2	0.06 25	0.08 43	0.11 156

monsterstereo	0.22 64	0.22 60	0.52 5	0.25 154	0.27 428	0.39 126	0.14 28	0.51 221	0.33 73	0.25 194	0.27 176	0.13 5	0.13 20	0.38 231	0.21 162	0.07 26	0.07 85	0.07 2	0.06 25	0.08 43	0.06 1

MLG-Stereo	0.21 39	0.33 238	0.60 25	0.23 95	0.12 25	0.44 189	0.13 12	0.39 78	0.46 263	0.13 5	0.10 3	0.17 72	0.13 20	0.35 196	0.15 15	0.08 69	0.07 85	0.08 70	0.06 25	0.09 81	0.09 86

DF_test	0.20 21	0.28 173	1.00 150	0.23 95	0.16 150	0.15 1	0.15 50	0.28 9	0.25 9	0.15 15	0.16 47	0.14 16	0.14 33	0.21 12	0.18 73	0.10 265	0.07 85	0.08 70	0.07 111	0.11 151	0.08 56

LiteMatch*	0.19 8	0.19 11	0.85 104	0.20 10	0.14 81	0.28 28	0.15 50	0.29 10	0.28 26	0.16 27	0.13 16	0.16 54	0.14 33	0.24 43	0.21 162	0.08 69	0.07 85	0.08 70	0.06 25	0.08 43	0.08 56

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.25 100	0.24 99	0.76 85	0.22 67	0.33 517	0.48 246	0.20 158	0.47 175	0.35 103	0.26 212	0.30 211	0.22 147	0.14 33	0.21 12	0.19 101	0.08 69	0.06 24	0.10 244	0.08 159	0.07 5	0.15 320

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 115	0.23 81	1.00 150	0.22 67	0.31 491	0.47 230	0.20 158	0.44 129	0.33 73	0.27 228	0.32 239	0.24 182	0.14 33	0.23 36	0.18 73	0.08 69	0.06 24	0.09 174	0.08 159	0.08 43	0.16 355

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.25 100	0.24 99	0.84 103	0.22 67	0.32 502	0.48 246	0.20 158	0.45 144	0.35 103	0.26 212	0.30 211	0.22 147	0.14 33	0.21 12	0.18 73	0.08 69	0.06 24	0.09 174	0.08 159	0.07 5	0.13 248

PipStereo	0.19 8	0.26 131	0.85 104	0.21 37	0.10 2	0.16 3	0.15 50	0.35 43	0.35 103	0.12 2	0.10 3	0.21 140	0.14 33	0.21 12	0.15 15	0.08 69	0.09 299	0.07 2	0.06 25	0.12 173	0.09 86

PSi22b	0.20 21	0.26 131	0.88 115	0.21 37	0.10 2	0.16 3	0.15 50	0.35 43	0.35 103	0.12 2	0.10 3	0.21 140	0.14 33	0.21 12	0.15 15	0.08 69	0.10 352	0.07 2	0.06 25	0.12 173	0.09 86

Foundation-i32	0.20 21	0.28 173	0.87 112	0.20 10	0.11 11	0.20 9	0.15 50	0.32 25	0.36 135	0.13 5	0.10 3	0.25 198	0.14 33	0.19 2	0.15 15	0.09 153	0.09 299	0.07 2	0.06 25	0.11 151	0.12 205

LACA2	0.25 100	0.74 513	1.30 214	0.20 10	0.10 2	0.39 126	0.17 91	0.32 25	0.36 135	0.15 15	0.15 34	0.18 92	0.14 33	0.22 26	0.14 4	0.08 69	0.06 24	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.06 1

gcap_with_dpt	0.25 100	0.22 60	1.00 150	0.22 67	0.30 470	0.48 246	0.21 205	0.45 144	0.32 58	0.27 228	0.31 228	0.20 125	0.14 33	0.20 4	0.18 73	0.08 69	0.06 24	0.09 174	0.08 159	0.08 43	0.13 248

BStereo	0.28 146	0.33 238	1.34 225	0.23 95	0.29 452	0.33 61	0.20 158	0.46 153	0.35 103	0.22 139	0.17 52	0.20 125	0.14 33	0.28 95	0.25 240	0.07 26	0.07 85	0.16 547	0.21 558	0.12 173	0.11 156

Anonymus123	0.31 185	0.33 238	1.34 225	0.23 95	0.29 452	0.98 647	0.20 158	0.49 201	0.35 103	0.22 139	0.17 52	0.20 125	0.14 33	0.28 95	0.25 240	0.07 26	0.07 85	0.16 547	0.21 558	0.12 173	0.11 156

S2M2_XL	0.20 21	0.32 228	1.10 172	0.19 3	0.13 56	0.16 3	0.11 4	0.27 6	0.17 1	0.15 15	0.19 69	0.15 40	0.14 33	0.19 2	0.21 162	0.11 358	0.09 299	0.10 244	0.08 159	0.10 114	0.08 56
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
qwe	0.21 39	0.22 60	0.61 30	0.21 37	0.20 291	0.41 152	0.15 50	0.46 153	0.35 103	0.26 212	0.22 109	0.14 16	0.14 33	0.31 143	0.22 188	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.08 43	0.07 12

4.5_new	0.21 39	0.22 60	0.63 38	0.21 37	0.15 113	0.40 141	0.17 91	0.40 89	0.35 103	0.25 194	0.22 109	0.14 16	0.14 33	0.22 26	0.21 162	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.08 43	0.07 12

4.5w-stereo	0.21 39	0.22 60	0.63 38	0.21 37	0.15 113	0.40 141	0.17 91	0.40 89	0.35 103	0.25 194	0.22 109	0.14 16	0.14 33	0.22 26	0.21 162	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.08 43	0.07 12

monsters	0.22 64	0.22 60	0.52 5	0.23 95	0.28 442	0.42 168	0.14 28	0.46 153	0.31 45	0.24 173	0.20 80	0.13 5	0.14 33	0.43 265	0.20 140	0.07 26	0.06 24	0.07 2	0.08 159	0.06 1	0.06 1

LGtest1	0.21 39	0.37 278	0.70 72	0.22 67	0.12 25	0.31 47	0.11 4	0.36 55	0.39 172	0.17 52	0.13 16	0.16 54	0.14 33	0.25 52	0.27 266	0.10 265	0.09 299	0.08 70	0.06 25	0.10 114	0.10 125

DEFOM-Stereo	0.22 64	0.22 60	0.91 127	0.23 95	0.13 56	0.49 265	0.18 114	0.30 16	0.28 26	0.19 85	0.17 52	0.14 16	0.14 33	0.41 252	0.16 37	0.08 69	0.06 24	0.07 2	0.06 25	0.09 81	0.09 86

dual_stereo	0.23 76	0.25 113	0.66 63	0.21 37	0.15 113	0.27 25	0.15 50	0.62 312	0.40 190	0.15 15	0.13 16	0.18 92	0.14 33	0.37 220	0.19 101	0.09 153	0.31 651	0.07 2	0.10 254	0.07 5	0.07 12

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 245	1.34 685	1.24 200	0.23 95	0.12 25	0.33 61	0.20 158	0.40 89	0.33 73	0.25 194	0.21 89	0.16 54	0.14 33	0.27 77	0.63 529	0.55 684	0.06 24	0.11 325	0.13 404	0.25 479	0.49 653

AIO-Stereo	0.30 176	0.27 144	1.25 201	0.27 228	0.24 373	0.37 103	0.20 158	0.52 237	0.36 135	0.21 117	0.30 211	0.23 164	0.14 33	0.31 143	0.20 140	0.08 69	0.07 85	0.09 174	0.38 654	0.19 384	0.31 576

gcap-zeroshot	0.26 115	0.24 99	1.03 155	0.22 67	0.33 517	0.48 246	0.20 158	0.47 175	0.34 87	0.26 212	0.29 196	0.22 147	0.14 33	0.21 12	0.19 101	0.08 69	0.06 24	0.09 174	0.08 159	0.08 43	0.14 277

test_for_model	0.25 100	0.24 99	0.76 85	0.22 67	0.33 517	0.48 246	0.20 158	0.47 175	0.35 103	0.26 212	0.30 211	0.22 147	0.14 33	0.21 12	0.19 101	0.08 69	0.06 24	0.10 244	0.08 159	0.07 5	0.15 320

testlalala	0.26 115	0.24 99	1.03 155	0.22 67	0.33 517	0.48 246	0.20 158	0.47 175	0.34 87	0.26 212	0.29 196	0.22 147	0.14 33	0.21 12	0.19 101	0.08 69	0.06 24	0.09 174	0.08 159	0.08 43	0.14 277

VeloStereo	0.19 8	0.19 11	0.64 42	0.20 10	0.15 113	0.20 9	0.08 1	0.26 4	0.19 2	0.16 27	0.13 16	0.17 72	0.15 58	0.24 43	0.19 101	0.12 421	0.12 441	0.11 325	0.10 254	0.14 244	0.15 320

flow	0.19 8	0.19 11	0.64 42	0.20 10	0.15 113	0.20 9	0.08 1	0.26 4	0.19 2	0.16 27	0.13 16	0.17 72	0.15 58	0.28 95	0.19 101	0.12 421	0.12 441	0.11 325	0.10 254	0.14 244	0.15 320

testmc14	0.25 100	0.17 2	0.71 74	0.45 587	0.24 373	0.47 230	0.18 114	0.35 43	0.35 103	0.16 27	0.20 80	0.20 125	0.15 58	0.48 318	0.19 101	0.07 26	0.08 203	0.06 1	0.05 1	0.09 81	0.28 544

LGCAT	0.24 87	0.19 11	0.64 42	0.20 10	0.12 25	0.47 230	0.14 28	0.34 41	0.19 2	0.17 52	0.13 16	0.23 164	0.15 58	0.39 239	0.21 162	0.14 501	0.34 657	0.07 2	0.08 159	0.07 5	0.53 658

LACA3	0.18 4	0.20 26	0.67 66	0.19 3	0.12 25	0.35 80	0.17 91	0.27 6	0.31 45	0.16 27	0.13 16	0.15 40	0.15 58	0.28 95	0.13 1	0.08 69	0.07 85	0.07 2	0.05 1	0.10 114	0.06 1

GeoVLM	0.18 4	0.19 11	0.64 42	0.20 10	0.12 25	0.30 39	0.14 28	0.29 10	0.28 26	0.16 27	0.13 16	0.18 92	0.15 58	0.25 52	0.21 162	0.07 26	0.07 85	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

LACA1	0.19 8	0.39 304	0.60 25	0.19 3	0.10 2	0.42 168	0.15 50	0.31 20	0.34 87	0.15 15	0.11 8	0.14 16	0.15 58	0.25 52	0.15 15	0.09 153	0.07 85	0.07 2	0.06 25	0.08 43	0.07 12

DispViT+	0.23 76	0.23 81	0.98 147	0.19 3	0.44 605	0.22 17	0.14 28	0.41 101	0.37 149	0.19 85	0.16 47	0.18 92	0.15 58	0.38 231	0.17 59	0.11 358	0.07 85	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

MatchStereo	0.24 87	0.38 291	1.37 235	0.20 10	0.10 2	0.22 17	0.14 28	0.41 101	0.40 190	0.14 10	0.25 154	0.15 40	0.15 58	0.25 52	0.18 73	0.09 153	0.07 85	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 4	0.19 11	0.65 52	0.20 10	0.12 25	0.30 39	0.14 28	0.29 10	0.28 26	0.16 27	0.13 16	0.18 92	0.15 58	0.25 52	0.21 162	0.07 26	0.07 85	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

HiDET	0.19 8	0.20 26	0.62 37	0.20 10	0.13 56	0.36 95	0.13 12	0.35 43	0.31 45	0.16 27	0.14 31	0.17 72	0.15 58	0.25 52	0.23 199	0.08 69	0.07 85	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

LCMNet	0.20 21	0.21 42	0.61 30	0.20 10	0.13 56	0.39 126	0.14 28	0.34 41	0.34 87	0.16 27	0.16 47	0.16 54	0.15 58	0.27 77	0.22 188	0.08 69	0.07 85	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.08 56

VIP-Stereo	0.28 146	0.56 425	1.05 162	0.23 95	0.19 269	0.52 315	0.17 91	0.44 129	0.39 172	0.18 63	0.25 154	0.24 182	0.15 58	0.33 172	0.19 101	0.08 69	0.07 85	0.08 70	0.06 25	0.14 244	0.32 586

Wavelet-MonSter	0.18 4	0.20 26	0.51 2	0.22 67	0.17 184	0.35 80	0.14 28	0.27 6	0.25 9	0.19 85	0.21 89	0.14 16	0.15 58	0.27 77	0.16 37	0.06 1	0.06 24	0.07 2	0.06 25	0.06 1	0.14 277

Replicate-Monster	0.23 76	0.40 312	0.94 138	0.21 37	0.14 81	0.37 103	0.13 12	0.40 89	0.36 135	0.22 139	0.15 34	0.15 40	0.15 58	0.40 246	0.15 15	0.08 69	0.07 85	0.07 2	0.06 25	0.08 43	0.15 320

LG-G_1	0.23 76	0.37 278	0.71 74	0.23 95	0.11 11	0.51 294	0.12 6	0.44 129	0.39 172	0.19 85	0.15 34	0.19 118	0.15 58	0.36 209	0.16 37	0.09 153	0.08 203	0.08 70	0.06 25	0.09 81	0.11 156

LG-G	0.23 76	0.37 278	0.71 74	0.23 95	0.11 11	0.51 294	0.12 6	0.44 129	0.39 172	0.19 85	0.15 34	0.19 118	0.15 58	0.36 209	0.16 37	0.09 153	0.08 203	0.08 70	0.06 25	0.09 81	0.11 156

U	3.37 726	0.17 2	0.91 127	0.26 202	13.79 752	19.19 755	0.15 50	0.41 101	0.31 45	0.17 52	0.18 63	0.27 227	0.15 58	0.21 12	0.16 37	0.09 153	0.06 24	17.88 762	12.81 755	0.10 114	0.08 56

PSi22a	0.20 21	0.28 173	0.89 119	0.20 10	0.11 11	0.16 3	0.14 28	0.32 25	0.35 103	0.12 2	0.09 1	0.22 147	0.16 76	0.20 4	0.14 4	0.09 153	0.09 299	0.07 2	0.05 1	0.13 210	0.11 156

CSFM-Stereo	0.19 8	0.20 26	0.60 25	0.20 10	0.11 11	0.39 126	0.15 50	0.35 43	0.27 19	0.18 63	0.15 34	0.17 72	0.16 76	0.26 71	0.21 162	0.08 69	0.07 85	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.09 86

111111	0.24 87	0.21 42	0.82 99	0.24 126	0.21 308	0.43 177	0.13 12	0.45 144	0.35 103	0.22 139	0.27 176	0.18 92	0.16 76	0.35 196	0.18 73	0.09 153	0.06 24	0.08 70	0.06 25	0.25 479	0.08 56

LG-Stereo	0.27 129	0.25 113	0.95 139	0.25 154	0.15 113	0.43 177	0.21 205	0.50 210	0.40 190	0.18 63	0.29 196	0.25 198	0.16 76	0.28 95	0.35 379	0.07 26	0.07 85	0.11 325	0.10 254	0.24 465	0.10 125

HART	0.38 258	0.53 404	1.66 302	0.26 202	0.15 113	0.30 39	0.19 130	0.67 346	0.46 263	0.29 244	0.52 408	0.38 319	0.16 76	0.41 252	0.20 140	0.08 69	0.68 705	0.09 174	0.07 111	0.34 574	0.21 447

AIO_rvc	0.41 291	0.64 464	1.29 211	0.58 649	0.39 576	0.37 103	0.24 326	0.50 210	0.43 228	0.28 235	0.23 125	0.25 198	0.16 76	0.99 472	0.19 101	0.10 265	0.16 535	0.08 70	0.11 329	0.25 479	0.85 692

fffft	0.29 159	0.21 42	1.10 172	0.24 126	0.15 113	0.42 168	0.24 326	0.42 112	0.38 157	0.21 117	0.18 63	0.20 125	0.16 76	0.44 274	0.70 549	0.07 26	0.06 24	0.10 244	0.08 159	0.28 517	0.20 432
1: 1. 1
RAStereo	0.28 146	0.48 379	1.52 277	0.26 202	0.18 232	0.25 23	0.19 130	0.42 112	0.35 103	0.20 102	0.25 154	0.20 125	0.16 76	0.24 43	0.24 225	0.09 153	0.08 203	0.10 244	0.08 159	0.12 173	0.08 56

CAS++	0.31 185	0.33 238	1.43 251	0.25 154	0.17 184	0.31 47	0.20 158	0.78 443	0.41 203	0.30 250	0.30 211	0.21 140	0.16 76	0.33 172	0.18 73	0.15 523	0.12 441	0.13 458	0.10 254	0.15 272	0.11 156
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.26 115	0.57 431	0.93 133	0.24 126	0.13 56	0.39 126	0.13 12	0.32 25	0.36 135	0.21 117	0.15 34	0.18 92	0.17 85	0.28 95	0.18 73	0.10 265	0.09 299	0.13 458	0.11 329	0.14 244	0.32 586

Anonymus	0.21 39	0.21 42	0.75 82	0.25 154	0.14 81	0.34 71	0.16 77	0.32 25	0.31 45	0.18 63	0.15 34	0.23 164	0.17 85	0.27 77	0.24 225	0.09 153	0.07 85	0.09 174	0.08 159	0.10 114	0.10 125

PhaseNet	0.25 100	0.26 131	0.96 144	0.25 154	0.15 113	0.31 47	0.16 77	0.36 55	0.30 39	0.19 85	0.18 63	0.28 240	0.17 85	0.30 132	0.27 266	0.09 153	0.08 203	0.10 244	0.10 254	0.14 244	0.26 526

DF	0.34 214	0.29 188	0.95 139	0.31 350	0.44 605	0.40 141	0.21 205	0.71 367	0.32 58	0.23 162	0.37 272	0.32 274	0.17 85	0.39 239	0.85 578	0.10 265	0.09 299	0.08 70	0.29 604	0.09 81	0.20 432

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.29 159	0.58 433	0.98 147	0.21 37	0.31 491	0.41 152	0.20 158	0.46 153	0.34 87	0.21 117	0.22 109	0.19 118	0.17 85	0.24 43	0.15 15	0.08 69	0.10 352	0.08 70	0.45 668	0.09 81	0.29 552

WQFJA1++	2.30 710	0.22 60	6.03 721	1.08 695	1.15 705	0.29 35	0.14 28	0.39 78	0.24 6	13.61 752	0.19 69	3.34 718	0.17 85	0.33 172	0.24 225	0.10 265	0.07 85	0.08 70	0.07 111	18.19 762	0.14 277

DLNR-FE	13.43 751	20.01 757	23.53 758	121.73 780	33.87 768	0.46 219	0.15 50	8.09 747	0.35 103	0.28 235	0.37 272	0.26 213	0.17 85	0.75 432	0.29 295	6.68 747	0.26 635	0.09 174	0.38 654	50.82 779	0.18 396

FlowAnything_test	0.23 76	0.32 228	0.52 5	0.28 261	0.17 184	0.37 103	0.20 158	0.38 71	0.24 6	0.24 173	0.20 80	0.21 140	0.17 85	0.26 71	0.25 240	0.13 456	0.10 352	0.14 497	0.16 483	0.17 334	0.12 205

2.5w	0.21 39	0.23 81	0.50 1	0.22 67	0.15 113	0.39 126	0.19 130	0.47 175	0.36 135	0.21 117	0.22 109	0.13 5	0.17 85	0.33 172	0.20 140	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.07 12

S2M2_L	0.24 87	0.29 188	0.90 123	0.23 95	0.17 184	0.24 22	0.09 3	0.36 55	0.45 252	0.17 52	0.25 154	0.23 164	0.17 85	0.24 43	0.28 280	0.15 523	0.12 441	0.11 325	0.12 370	0.15 272	0.11 156
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SGD-Stereo	0.22 64	0.28 173	0.77 89	0.22 67	0.11 11	0.40 141	0.16 77	0.31 20	0.36 135	0.19 85	0.19 69	0.17 72	0.17 85	0.37 220	0.16 37	0.10 265	0.06 24	0.08 70	0.07 111	0.10 114	0.07 12

GREAT-IGEV	0.37 245	0.28 173	1.48 265	0.25 154	0.38 570	0.46 219	0.18 114	0.33 35	0.34 87	0.15 15	0.29 196	0.15 40	0.17 85	0.36 209	0.23 199	0.07 26	0.76 712	0.07 2	0.26 589	0.21 416	1.03 708
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
FoundationStereo	0.20 21	0.30 206	0.81 97	0.21 37	0.22 337	0.21 15	0.16 77	0.25 3	0.38 157	0.15 15	0.11 8	0.18 92	0.17 85	0.23 36	0.16 37	0.09 153	0.13 467	0.08 70	0.06 25	0.07 5	0.07 12

AIO_test	0.39 273	0.37 278	1.19 188	0.73 669	0.67 670	0.35 80	0.25 351	0.47 175	0.34 87	0.34 274	0.22 109	0.33 286	0.17 85	1.31 516	0.19 101	0.11 358	0.15 517	0.08 70	0.21 558	0.15 272	0.23 489

castereo++	0.28 146	0.43 338	0.93 133	0.28 261	0.17 184	0.53 324	0.21 205	0.55 263	0.45 252	0.17 52	0.26 167	0.32 274	0.17 85	0.33 172	0.16 37	0.09 153	0.08 203	0.09 174	0.29 604	0.13 210	0.06 1

mms	0.27 129	0.26 131	0.91 127	0.25 154	0.18 232	0.32 55	0.23 289	0.37 61	0.31 45	0.21 117	0.30 211	0.23 164	0.17 85	0.46 299	0.21 162	0.08 69	0.10 352	0.10 244	0.08 159	0.22 433	0.47 649

ours_stereo	0.27 129	0.25 113	1.21 194	0.25 154	0.17 184	0.35 80	0.23 289	0.38 71	0.35 103	0.20 102	0.31 228	0.23 164	0.17 85	0.41 252	0.20 140	0.08 69	0.07 85	0.10 244	0.08 159	0.22 433	0.18 396

GCAP-BAT	1.13 665	0.30 206	9.45 737	3.22 733	5.97 734	0.39 126	0.20 158	0.59 290	0.41 203	0.26 212	0.26 167	0.23 164	0.17 85	0.31 143	0.19 101	0.09 153	0.08 203	0.09 174	0.07 111	0.13 210	0.17 376

RSM++	0.27 129	0.26 131	0.87 112	0.28 261	0.13 56	0.39 126	0.20 158	0.45 144	0.45 252	0.20 102	0.24 137	0.24 182	0.17 85	0.36 209	0.20 140	0.08 69	0.07 85	0.09 174	0.35 641	0.26 500	0.18 396

RSM	0.28 146	0.26 131	0.97 145	0.25 154	0.24 373	0.37 103	0.21 205	0.49 201	0.44 236	0.21 117	0.27 176	0.28 240	0.17 85	0.38 231	0.20 140	0.07 26	0.07 85	0.09 174	0.34 637	0.21 416	0.16 355

RAFT-Stereo-weight	0.34 214	0.29 188	1.43 251	0.28 261	0.28 442	0.55 346	0.22 248	0.78 443	0.48 287	0.46 361	0.38 286	0.36 305	0.17 85	0.33 172	0.23 199	0.09 153	0.08 203	0.09 174	0.07 111	0.09 81	0.09 86

MSKI-zero shot	0.46 367	0.38 291	2.47 575	0.27 228	0.43 604	0.56 363	0.20 158	0.77 427	0.43 228	0.60 527	0.51 393	0.44 370	0.17 85	0.68 412	0.21 162	0.09 153	0.29 646	0.09 174	0.32 629	0.14 244	0.10 125

DLNR_Zeroshot_test	13.43 751	19.94 756	23.55 759	121.61 779	35.03 769	0.46 219	0.15 50	8.02 746	0.35 103	0.28 235	0.37 272	0.26 213	0.17 85	0.76 436	0.29 295	6.42 746	0.26 635	0.09 174	0.38 654	50.13 778	0.18 396

CASnet	0.28 146	0.31 220	1.20 192	0.28 261	0.11 11	0.47 230	0.19 130	0.44 129	0.44 236	0.38 303	0.31 228	0.23 164	0.17 85	0.29 115	0.19 101	0.10 265	0.06 24	0.15 528	0.12 370	0.16 310	0.07 12
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAPDPT-zeroshot	1.09 662	0.30 206	8.70 734	3.22 733	5.88 733	0.39 126	0.20 158	0.59 290	0.41 203	0.26 212	0.26 167	0.23 164	0.17 85	0.31 143	0.19 101	0.09 153	0.08 203	0.09 174	0.07 111	0.13 210	0.19 413

CAS	0.35 227	0.25 113	1.30 214	0.79 676	0.34 530	0.51 294	0.23 289	0.46 153	0.39 172	0.22 139	0.31 228	0.20 125	0.17 85	0.28 95	0.23 199	0.73 695	0.06 24	0.07 2	0.05 1	0.09 81	0.37 619

EGLCR-Stereo	0.29 159	0.27 144	0.97 145	0.30 320	0.19 269	0.56 363	0.17 91	0.68 351	0.36 135	0.30 250	0.18 63	0.27 227	0.17 85	0.38 231	0.19 101	0.09 153	0.07 85	0.10 244	0.08 159	0.10 114	0.35 604

GELT-Stereo	0.24 87	0.33 238	0.63 38	0.24 126	0.31 491	0.42 168	0.18 114	0.59 290	0.43 228	0.24 173	0.19 69	0.21 140	0.18 112	0.29 115	0.20 140	0.07 26	0.06 24	0.08 70	0.08 159	0.08 43	0.08 56

over-6	0.26 115	0.78 537	1.04 159	0.23 95	0.11 11	0.36 95	0.15 50	0.46 153	0.37 149	0.16 27	0.16 47	0.16 54	0.18 112	0.37 220	0.16 37	0.10 265	0.06 24	0.07 2	0.06 25	0.09 81	0.07 12

over-8	0.23 76	0.76 517	0.79 93	0.24 126	0.10 2	0.34 71	0.13 12	0.35 43	0.33 73	0.15 15	0.15 34	0.19 118	0.18 112	0.29 115	0.17 59	0.09 153	0.06 24	0.07 2	0.05 1	0.11 151	0.07 12

DN	0.37 245	0.23 81	1.40 243	0.37 503	0.40 586	0.48 246	0.21 205	0.51 221	0.40 190	0.23 162	0.24 137	0.36 305	0.18 112	0.81 448	0.54 496	0.13 456	0.11 407	0.11 325	0.34 637	0.12 173	0.19 413

GCAP-Stereo-DPT26K	0.27 129	0.46 364	1.39 242	0.23 95	0.17 184	0.35 80	0.21 205	0.40 89	0.25 9	0.18 63	0.21 89	0.17 72	0.18 112	0.25 52	0.17 59	0.07 26	0.06 24	0.08 70	0.28 598	0.08 43	0.27 535

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.29 159	0.53 404	1.28 208	0.22 67	0.32 502	0.35 80	0.19 130	0.46 153	0.33 73	0.18 63	0.19 69	0.18 92	0.18 112	0.21 12	0.14 4	0.08 69	0.10 352	0.08 70	0.46 671	0.10 114	0.32 586

Selective-IGEV-i32	0.29 159	0.23 81	1.28 208	0.27 228	0.30 470	0.35 80	0.20 158	0.56 269	0.38 157	0.21 117	0.30 211	0.22 147	0.18 112	0.37 220	0.18 73	0.07 26	0.06 24	0.08 70	0.15 460	0.16 310	0.29 552

GEAStereo	0.35 227	0.32 228	1.17 184	0.53 627	0.60 661	0.55 346	0.21 205	0.40 89	0.27 19	0.20 102	0.22 109	0.16 54	0.18 112	0.44 274	0.16 37	0.11 358	0.37 663	0.08 70	0.06 25	0.33 562	0.71 679

GSStereo	0.36 237	0.32 228	1.17 184	0.34 440	0.60 661	0.55 346	0.21 205	0.62 312	0.41 203	0.22 139	0.22 109	0.17 72	0.18 112	0.44 274	0.16 37	0.10 265	0.16 535	0.08 70	0.11 329	0.33 562	0.84 690

GS-Stereo							0.21 205	0.62 312	0.41 203	0.22 139	0.22 109	0.17 72	0.18 112	0.44 274	0.16 37	0.10 265	0.16 535	0.08 70	0.11 329	0.33 562	0.84 690

AdaDepth	0.24 87	0.18 7	1.03 155	0.25 154	0.21 308	0.46 219	0.16 77	0.30 16	0.27 19	0.17 52	0.19 69	0.14 16	0.18 112	0.35 196	0.17 59	0.07 26	0.07 85	0.08 70	0.25 581	0.10 114	0.10 125

asd	0.20 21	0.22 60	0.65 52	0.22 67	0.17 184	0.41 152	0.14 28	0.35 43	0.32 58	0.24 173	0.20 80	0.15 40	0.18 112	0.26 71	0.16 37	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.08 43	0.08 56

2.25w	0.21 39	0.22 60	0.51 2	0.21 37	0.14 81	0.36 95	0.13 12	0.42 112	0.34 87	0.23 162	0.27 176	0.14 16	0.18 112	0.33 172	0.24 225	0.06 1	0.06 24	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.07 12

4.25_new	0.21 39	0.23 81	0.64 42	0.22 67	0.18 232	0.41 152	0.17 91	0.41 101	0.35 103	0.22 139	0.21 89	0.14 16	0.18 112	0.25 52	0.18 73	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.07 12

4.5w_new	0.21 39	0.23 81	0.64 42	0.22 67	0.18 232	0.41 152	0.17 91	0.41 101	0.35 103	0.22 139	0.21 89	0.14 16	0.18 112	0.25 52	0.18 73	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.07 12

4.25w-stereo	0.21 39	0.23 81	0.64 42	0.22 67	0.18 232	0.41 152	0.17 91	0.41 101	0.35 103	0.22 139	0.21 89	0.14 16	0.18 112	0.25 52	0.18 73	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.07 12

3.25w_new	0.20 21	0.20 26	0.52 5	0.21 37	0.14 81	0.37 103	0.14 28	0.43 120	0.35 103	0.23 162	0.21 89	0.16 54	0.18 112	0.27 77	0.20 140	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.08 56

3.25w	0.20 21	0.20 26	0.52 5	0.21 37	0.14 81	0.37 103	0.14 28	0.43 120	0.35 103	0.23 162	0.21 89	0.16 54	0.18 112	0.27 77	0.20 140	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.08 56

3.75w	0.21 39	0.21 42	0.61 30	0.21 37	0.20 291	0.44 189	0.16 77	0.44 129	0.30 39	0.22 139	0.20 80	0.13 5	0.18 112	0.29 115	0.21 162	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.08 56

3.5w_stereo	0.21 39	0.22 60	0.55 14	0.21 37	0.15 113	0.40 141	0.14 28	0.43 120	0.33 73	0.21 117	0.24 137	0.14 16	0.18 112	0.34 186	0.22 188	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.08 56

GIP-stereo	0.26 115	0.22 60	0.78 91	0.29 298	0.20 291	0.42 168	0.17 91	0.64 325	0.39 172	0.18 63	0.24 137	0.23 164	0.18 112	0.25 52	0.47 460	0.09 153	0.07 85	0.08 70	0.06 25	0.17 334	0.08 56

SMoEStereo_RVC	0.29 159	0.26 131	1.03 155	0.25 154	0.14 81	0.46 219	0.22 248	0.36 55	0.38 157	0.23 162	0.23 125	0.21 140	0.18 112	0.45 290	0.60 522	0.07 26	0.06 24	0.10 244	0.08 159	0.20 400	0.20 432

tt45	0.29 159	0.24 99	1.06 164	0.25 154	0.17 184	0.55 346	0.22 248	0.41 101	0.35 103	0.24 173	0.25 154	0.25 198	0.18 112	0.64 392	0.34 367	0.08 69	0.07 85	0.10 244	0.08 159	0.21 416	0.11 156

999	0.29 159	0.25 113	1.05 162	0.26 202	0.18 232	0.49 265	0.23 289	0.38 71	0.37 149	0.20 102	0.32 239	0.23 164	0.18 112	0.73 428	0.36 385	0.08 69	0.07 85	0.09 174	0.08 159	0.24 465	0.10 125

MGS-Stereo	0.32 192	0.34 256	1.70 312	0.25 154	0.14 81	0.40 141	0.22 248	0.38 71	0.43 228	0.24 173	0.51 393	0.25 198	0.18 112	0.31 143	0.20 140	0.09 153	0.08 203	0.09 174	0.08 159	0.47 652	0.08 56

UniTT-Stereo	0.30 176	0.36 275	1.68 306	0.27 228	0.24 373	0.29 35	0.18 114	0.33 35	0.34 87	0.26 212	0.37 272	0.18 92	0.18 112	0.31 143	0.27 266	0.10 265	0.08 203	0.08 70	0.07 111	0.25 479	0.08 56

Selective-IGEV	0.29 159	0.23 81	1.28 208	0.27 228	0.30 470	0.35 80	0.20 158	0.56 269	0.38 157	0.21 117	0.30 211	0.22 147	0.18 112	0.37 220	0.18 73	0.07 26	0.06 24	0.08 70	0.15 460	0.16 310	0.29 552

XX-TBD	0.34 214	0.77 527	1.75 335	0.34 440	0.13 56	0.51 294	0.17 91	0.43 120	0.50 306	0.37 293	0.49 377	0.23 164	0.18 112	0.28 95	0.24 225	0.10 265	0.07 85	0.08 70	0.06 25	0.09 81	0.07 12

over-9	0.24 87	0.77 527	0.85 104	0.23 95	0.11 11	0.35 80	0.13 12	0.37 61	0.34 87	0.15 15	0.14 31	0.19 118	0.19 140	0.29 115	0.17 59	0.09 153	0.06 24	0.07 2	0.05 1	0.10 114	0.07 12

DNS	0.55 477	0.72 500	0.93 133	0.30 320	0.50 633	0.41 152	0.20 158	0.48 190	0.39 172	0.18 63	0.49 377	0.27 227	0.19 140	1.22 506	0.66 538	0.10 265	0.48 688	0.11 325	0.21 558	1.72 720	1.49 721

aanet-new-60k	0.29 159	0.51 395	1.68 306	0.25 154	0.12 25	0.39 126	0.19 130	0.43 120	0.33 73	0.18 63	0.19 69	0.17 72	0.19 140	0.31 143	0.14 4	0.07 26	0.07 85	0.08 70	0.06 25	0.09 81	0.26 526

BridgeDepth_RVC	0.20 21	0.20 26	0.74 81	0.17 1	0.12 25	0.32 55	0.12 6	0.33 35	0.46 263	0.15 15	0.15 34	0.16 54	0.19 140	0.23 36	0.18 73	0.10 265	0.06 24	0.07 2	0.06 25	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
BridgeDepth	0.19 8	0.30 206	0.55 14	0.23 95	0.09 1	0.38 120	0.15 50	0.32 25	0.33 73	0.16 27	0.12 13	0.23 164	0.19 140	0.27 77	0.15 15	0.07 26	0.05 1	0.07 2	0.06 25	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
Zero-FE251	0.56 487	0.29 188	1.27 206	0.26 202	0.16 150	0.44 189	0.16 77	0.44 129	0.35 103	5.31 738	0.19 69	0.22 147	0.19 140	0.24 43	1.08 612	0.10 265	0.07 85	0.08 70	0.06 25	0.09 81	0.13 248

2.75w_new	0.21 39	0.21 42	0.57 19	0.20 10	0.14 81	0.40 141	0.18 114	0.47 175	0.36 135	0.24 173	0.20 80	0.13 5	0.19 140	0.31 143	0.21 162	0.07 26	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.06 1	0.07 12

StereoAnything_RVC	0.35 227	1.25 673	1.82 390	0.20 10	0.12 25	0.26 24	0.15 50	0.43 120	0.37 149	0.14 10	0.10 3	0.11 2	0.19 140	0.46 299	0.14 4	0.11 358	0.09 299	0.08 70	0.05 1	0.76 687	0.18 396

HUF	0.59 508	0.65 471	2.46 569	0.45 587	0.77 681	0.34 71	0.24 326	0.46 153	0.39 172	0.31 256	0.28 188	0.25 198	0.19 140	0.67 409	0.18 73	0.12 421	2.03 737	0.08 70	0.06 25	0.31 544	1.59 727

IGEV-Stereo+	0.29 159	0.29 188	0.86 109	0.25 154	0.34 530	0.30 39	0.14 28	0.32 25	0.53 343	0.18 63	0.12 13	0.18 92	0.19 140	0.49 329	0.17 59	0.09 153	0.08 203	0.08 70	0.20 550	0.46 650	0.59 668

4D-IteraStereo	0.44 331	0.96 605	2.63 608	0.27 228	0.30 470	0.45 199	0.25 351	0.52 237	0.50 306	0.40 312	0.31 228	0.40 335	0.19 140	0.35 196	0.32 344	0.09 153	0.06 24	0.12 395	0.11 329	0.19 384	0.30 566

CES	0.30 176	0.27 144	1.09 170	0.23 95	0.50 633	0.40 141	0.20 158	0.46 153	0.44 236	0.22 139	0.28 188	0.26 213	0.19 140	0.33 172	0.21 162	0.09 153	0.07 85	0.08 70	0.05 1	0.15 272	0.49 653

GLC_STEREO	0.28 146	0.27 144	1.36 230	0.28 261	0.12 25	0.41 152	0.20 158	0.37 61	0.38 157	0.26 212	0.30 211	0.25 198	0.19 140	0.33 172	0.24 225	0.09 153	0.11 407	0.12 395	0.10 254	0.13 210	0.09 86

CREStereo++_RVC	0.33 203	0.29 188	1.74 328	0.24 126	0.16 150	0.54 331	0.15 50	0.40 89	0.55 365	0.37 293	0.51 393	0.24 182	0.19 140	0.27 77	0.26 254	0.09 153	0.06 24	0.08 70	0.30 614	0.08 43	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
XX-Stereo	0.55 477	0.54 413	3.50 694	0.48 606	0.39 576	0.54 331	0.17 91	0.89 538	0.40 190	0.44 339	0.65 540	0.85 606	0.19 140	0.77 441	0.21 162	0.10 265	0.14 486	0.10 244	0.32 629	0.17 334	0.14 277

over v1	0.23 76	0.77 527	0.73 79	0.23 95	0.10 2	0.31 47	0.12 6	0.39 78	0.35 103	0.16 27	0.15 34	0.18 92	0.20 155	0.29 115	0.18 73	0.08 69	0.06 24	0.07 2	0.05 1	0.11 151	0.07 12

quiztm	0.37 245	0.82 551	1.45 256	0.40 542	0.29 452	0.42 168	0.23 289	0.73 387	0.47 283	0.36 287	0.42 312	0.28 240	0.20 155	0.29 115	0.26 254	0.10 265	0.06 24	0.09 174	0.09 210	0.34 574	0.09 86

TS12	0.24 87	0.26 131	0.83 101	0.25 154	0.11 11	0.46 219	0.17 91	0.46 153	0.43 228	0.20 102	0.31 228	0.18 92	0.20 155	0.31 143	0.22 188	0.07 26	0.07 85	0.08 70	0.06 25	0.11 151	0.07 12

aanet-new-40k	0.25 100	0.37 278	1.35 228	0.24 126	0.24 373	0.38 120	0.20 158	0.39 78	0.26 16	0.18 63	0.24 137	0.16 54	0.20 155	0.20 4	0.15 15	0.07 26	0.06 24	0.08 70	0.06 25	0.09 81	0.18 396

aanet-new-24k	0.27 129	0.40 312	1.12 174	0.24 126	0.45 616	0.40 141	0.21 205	0.39 78	0.28 26	0.19 85	0.28 188	0.17 72	0.20 155	0.23 36	0.15 15	0.07 26	0.06 24	0.08 70	0.32 629	0.09 81	0.10 125

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.25 100	0.41 322	1.08 166	0.23 95	0.23 358	0.45 199	0.20 158	0.44 129	0.30 39	0.18 63	0.21 89	0.22 147	0.20 155	0.23 36	0.16 37	0.08 69	0.07 85	0.08 70	0.06 25	0.08 43	0.14 277

asda	0.22 64	0.25 113	0.70 72	0.21 37	0.16 150	0.43 177	0.16 77	0.44 129	0.35 103	0.22 139	0.20 80	0.14 16	0.20 155	0.25 52	0.22 188	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.07 12

4w-stereo	0.20 21	0.21 42	0.57 19	0.21 37	0.15 113	0.39 126	0.13 12	0.39 78	0.33 73	0.22 139	0.21 89	0.13 5	0.20 155	0.29 115	0.21 162	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.07 12

SCV_C0	0.33 203	0.43 338	1.42 250	0.25 154	0.16 150	0.35 80	0.20 158	0.68 351	0.44 236	0.24 173	0.27 176	0.29 253	0.20 155	0.58 367	0.18 73	0.09 153	0.08 203	0.08 70	0.30 614	0.26 500	0.17 376

SCV	0.35 227	0.59 436	1.37 235	0.34 440	0.22 337	0.28 28	0.23 289	0.72 373	0.35 103	0.19 85	0.30 211	0.24 182	0.20 155	0.64 392	0.19 101	0.11 358	0.08 203	0.09 174	0.29 604	0.34 574	0.29 552

fffy	0.28 146	0.24 99	1.19 188	0.27 228	0.15 113	0.37 103	0.22 248	0.42 112	0.32 58	0.20 102	0.29 196	0.26 213	0.20 155	0.44 274	0.20 140	0.08 69	0.10 352	0.10 244	0.08 159	0.22 433	0.18 396

model_zeroshot	0.44 331	0.68 483	1.97 466	0.28 261	0.18 232	0.69 549	0.21 205	0.63 321	0.40 190	1.00 658	0.34 257	0.42 355	0.20 155	0.69 418	0.24 225	0.10 265	0.22 607	0.10 244	0.22 569	0.12 173	0.10 125

Pointernet	0.29 159	0.25 113	1.49 268	0.24 126	0.20 291	0.47 230	0.15 50	0.62 312	0.47 283	0.22 139	0.29 196	0.26 213	0.20 155	0.28 95	0.20 140	0.10 265	0.07 85	0.07 2	0.12 370	0.10 114	0.07 12

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 421	0.33 238	0.93 133	0.26 202	0.22 337	0.46 219	0.20 158	1.10 666	1.34 683	3.16 733	0.32 239	0.22 147	0.20 155	0.30 132	0.22 188	0.10 265	0.09 299	0.11 325	0.09 210	0.15 272	0.19 413

ProNet	0.30 176	0.54 413	1.29 211	0.25 154	0.15 113	0.47 230	0.25 351	0.48 190	0.39 172	0.21 117	0.23 125	0.22 147	0.20 155	0.44 274	0.19 101	0.08 69	0.08 203	0.10 244	0.08 159	0.23 448	0.12 205

aanet-new-90k	0.29 159	0.47 374	1.41 245	0.26 202	0.18 232	0.43 177	0.19 130	0.47 175	0.32 58	0.16 27	0.18 63	0.15 40	0.21 170	0.37 220	0.13 1	0.07 26	0.06 24	0.08 70	0.06 25	0.09 81	0.46 647

aanet-new-70k	0.27 129	0.48 379	1.33 221	0.25 154	0.12 25	0.39 126	0.19 130	0.45 144	0.33 73	0.17 52	0.21 89	0.16 54	0.21 170	0.38 231	0.14 4	0.06 1	0.06 24	0.08 70	0.06 25	0.10 114	0.22 462

aanet-new-28k	0.34 214	0.53 404	2.69 618	0.25 154	0.12 25	0.39 126	0.21 205	0.37 61	0.29 38	0.18 63	0.24 137	0.17 72	0.21 170	0.22 26	0.15 15	0.08 69	0.06 24	0.08 70	0.31 623	0.10 114	0.23 489

aanet-new-22k	0.28 146	0.52 397	1.51 275	0.24 126	0.13 56	0.33 61	0.22 248	0.37 61	0.32 58	0.18 63	0.24 137	0.18 92	0.21 170	0.27 77	0.16 37	0.07 26	0.07 85	0.08 70	0.07 111	0.09 81	0.31 576

aanet-new-16k	0.26 115	0.47 374	1.36 230	0.25 154	0.12 25	0.36 95	0.18 114	0.40 89	0.35 103	0.18 63	0.21 89	0.18 92	0.21 170	0.21 12	0.16 37	0.07 26	0.06 24	0.08 70	0.06 25	0.10 114	0.11 156

aanet-new-12k	0.24 87	0.24 99	1.06 164	0.27 228	0.12 25	0.43 177	0.20 158	0.51 221	0.34 87	0.19 85	0.16 47	0.15 40	0.21 170	0.25 52	0.16 37	0.07 26	0.06 24	0.09 174	0.07 111	0.11 151	0.09 86

GCAP-Stereo-cres-4k	0.24 87	0.31 220	0.88 115	0.25 154	0.23 358	0.45 199	0.22 248	0.39 78	0.30 39	0.21 117	0.27 176	0.18 92	0.21 170	0.23 36	0.16 37	0.07 26	0.09 299	0.08 70	0.07 111	0.11 151	0.13 248

RT-Monster	0.29 159	0.30 206	0.95 139	0.25 154	0.28 442	0.46 219	0.15 50	0.53 246	0.55 365	0.37 293	0.36 266	0.28 240	0.21 170	0.32 157	0.21 162	0.09 153	0.08 203	0.08 70	0.06 25	0.15 272	0.14 277

VMStereo-Base	0.26 115	0.27 144	1.26 203	0.20 10	0.12 25	0.42 168	0.17 91	0.37 61	0.40 190	0.22 139	0.31 228	0.29 253	0.21 170	0.32 157	0.20 140	0.10 265	0.08 203	0.08 70	0.06 25	0.09 81	0.09 86

rvit_stereo_0081_aga	0.27 129	0.29 188	1.08 166	0.26 202	0.20 291	0.33 61	0.21 205	0.41 101	0.42 217	0.26 212	0.28 188	0.27 227	0.21 170	0.31 143	0.21 162	0.14 501	0.10 352	0.11 325	0.10 254	0.14 244	0.10 125

rvit_stereo_0081	0.25 100	0.21 42	0.61 30	0.28 261	0.17 184	0.31 47	0.22 248	0.42 112	0.53 343	0.24 173	0.25 154	0.25 198	0.21 170	0.34 186	0.23 199	0.13 456	0.10 352	0.11 325	0.10 254	0.12 173	0.09 86

rvit_stereo_0082	0.25 100	0.21 42	0.61 30	0.28 261	0.17 184	0.31 47	0.22 248	0.42 112	0.53 343	0.24 173	0.25 154	0.25 198	0.21 170	0.34 186	0.23 199	0.13 456	0.10 352	0.11 325	0.10 254	0.12 173	0.09 86

trnet	0.28 146	0.26 131	1.32 219	0.19 3	0.12 25	0.54 331	0.15 50	0.48 190	0.46 263	0.27 228	0.33 249	0.24 182	0.21 170	0.30 132	0.21 162	0.10 265	0.07 85	0.08 70	0.05 1	0.09 81	0.07 12

LL-Strereo2	0.41 291	0.90 583	1.83 394	0.44 573	0.24 373	0.54 331	0.27 400	0.58 281	0.45 252	0.41 321	0.33 249	0.44 370	0.21 170	0.44 274	0.34 367	0.09 153	0.08 203	0.16 547	0.14 433	0.17 334	0.17 376

test-3	0.43 321	0.20 26	1.70 312	0.34 440	0.32 502	0.45 199	0.23 289	0.71 367	0.46 263	0.51 414	0.29 196	0.45 379	0.21 170	0.59 373	0.98 592	0.08 69	0.07 85	0.10 244	0.35 641	0.29 524	0.28 544

test_1	0.43 321	0.20 26	1.70 312	0.34 440	0.32 502	0.45 199	0.23 289	0.71 367	0.46 263	0.50 401	0.29 196	0.45 379	0.21 170	0.59 373	0.98 592	0.08 69	0.07 85	0.10 244	0.35 641	0.29 524	0.29 552

CREStereo	0.28 146	0.30 206	1.33 221	0.19 3	0.13 56	0.55 346	0.17 91	0.48 190	0.46 263	0.27 228	0.33 249	0.24 182	0.21 170	0.31 143	0.21 162	0.11 358	0.07 85	0.08 70	0.05 1	0.10 114	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
DNSM	0.56 487	0.71 495	0.86 109	0.25 154	0.14 81	0.44 189	0.20 158	0.48 190	0.44 236	0.21 117	0.45 330	0.26 213	0.22 187	1.29 515	1.02 604	0.11 358	0.47 684	0.08 70	0.14 433	1.91 724	1.50 723

aanet-new-36k	0.29 159	0.63 459	1.51 275	0.24 126	0.11 11	0.43 177	0.19 130	0.44 129	0.35 103	0.19 85	0.24 137	0.16 54	0.22 187	0.29 115	0.15 15	0.06 1	0.06 24	0.08 70	0.06 25	0.08 43	0.24 503

aanet-new-34k	0.27 129	0.57 431	1.36 230	0.23 95	0.11 11	0.34 71	0.20 158	0.36 55	0.30 39	0.19 85	0.27 176	0.17 72	0.22 187	0.20 4	0.15 15	0.07 26	0.07 85	0.08 70	0.06 25	0.08 43	0.29 552

aanet-new-32k	0.27 129	0.49 383	1.73 323	0.25 154	0.17 184	0.40 141	0.20 158	0.35 43	0.27 19	0.18 63	0.21 89	0.20 125	0.22 187	0.22 26	0.14 4	0.07 26	0.07 85	0.08 70	0.06 25	0.09 81	0.11 156

aanet-new-30k	0.28 146	0.49 383	1.75 335	0.25 154	0.17 184	0.40 141	0.20 158	0.35 43	0.27 19	0.18 63	0.21 89	0.20 125	0.22 187	0.22 26	0.14 4	0.07 26	0.07 85	0.08 70	0.06 25	0.09 81	0.11 156

aanet-new-10k	0.27 129	0.52 397	1.27 206	0.27 228	0.15 113	0.49 265	0.21 205	0.46 153	0.31 45	0.21 117	0.20 80	0.19 118	0.22 187	0.26 71	0.18 73	0.08 69	0.08 203	0.08 70	0.07 111	0.10 114	0.16 355

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.27 129	0.39 304	0.79 93	0.24 126	0.24 373	0.37 103	0.21 205	0.37 61	0.33 73	0.19 85	0.27 176	0.18 92	0.22 187	0.20 4	0.16 37	0.07 26	0.14 486	0.08 70	0.51 681	0.08 43	0.39 628

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.25 100	0.35 265	0.69 69	0.23 95	0.27 428	0.35 80	0.20 158	0.44 129	0.28 26	0.21 117	0.22 109	0.14 16	0.22 187	0.21 12	0.14 4	0.07 26	0.08 203	0.08 70	0.47 672	0.09 81	0.34 601

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.26 115	0.38 291	0.90 123	0.23 95	0.17 184	0.35 80	0.22 248	0.44 129	0.33 73	0.21 117	0.25 154	0.16 54	0.22 187	0.23 36	0.15 15	0.07 26	0.07 85	0.08 70	0.45 668	0.08 43	0.27 535

PSi22	0.37 245	0.73 508	1.71 319	0.28 261	0.13 56	0.44 189	0.14 28	0.64 325	0.51 313	0.22 139	0.28 188	0.36 305	0.22 187	0.65 403	0.27 266	0.07 26	0.14 486	0.07 2	0.06 25	0.28 517	0.12 205

gasm-f	0.36 237	0.34 256	1.13 175	0.53 627	0.44 605	0.54 331	0.27 400	0.40 89	0.27 19	0.20 102	0.33 249	0.16 54	0.22 187	0.36 209	0.25 240	0.11 358	0.37 663	0.08 70	0.06 25	0.38 611	0.71 679

zero-FE	0.80 617	0.27 144	8.23 733	0.49 608	0.98 691	0.33 61	0.20 158	0.48 190	1.28 679	0.17 52	0.20 80	0.77 574	0.22 187	0.60 380	0.97 589	0.11 358	0.07 85	0.09 174	0.10 254	0.33 562	0.14 277

3w_stereo	0.21 39	0.22 60	0.59 23	0.22 67	0.12 25	0.37 103	0.22 248	0.50 210	0.38 157	0.22 139	0.21 89	0.12 3	0.22 187	0.26 71	0.18 73	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.08 43	0.08 56

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 245	0.37 278	1.21 194	0.26 202	0.18 232	0.73 570	0.18 114	0.53 246	0.41 203	0.35 280	0.30 211	0.58 467	0.22 187	0.33 172	0.95 587	0.09 153	0.07 85	0.09 174	0.35 641	0.13 210	0.15 320

MM-Stereo_test2	0.38 258	0.28 173	2.46 569	0.43 566	0.15 113	0.50 279	0.25 351	0.47 175	0.38 157	0.33 270	0.26 167	0.23 164	0.22 187	0.34 186	0.29 295	0.08 69	0.09 299	0.09 174	0.10 254	0.36 595	0.22 462

AIO-test2	0.49 409	1.15 659	1.96 461	0.42 561	0.37 564	0.50 279	0.23 289	0.79 459	0.70 525	0.33 270	0.53 421	0.27 227	0.22 187	0.67 409	0.29 295	0.73 695	0.08 203	0.13 458	0.17 503	0.17 334	0.18 396

AIO-test1	0.45 354	0.87 570	2.27 531	0.33 407	0.33 517	0.50 279	0.22 248	0.74 392	0.66 495	0.29 244	0.41 306	0.29 253	0.22 187	0.73 428	0.29 295	0.09 153	0.08 203	0.12 395	0.14 433	0.30 536	0.22 462

IGEV-Stereo++	0.23 76	0.23 81	0.64 42	0.24 126	0.22 337	0.47 230	0.13 12	0.52 237	0.33 73	0.18 63	0.24 137	0.17 72	0.22 187	0.32 157	0.19 101	0.08 69	0.06 24	0.08 70	0.06 25	0.17 334	0.09 86

Occ-G	0.30 176	0.30 206	1.33 221	0.23 95	0.15 113	0.36 95	0.25 351	0.43 120	0.31 45	0.26 212	0.35 262	0.46 391	0.22 187	0.30 132	0.25 240	0.09 153	0.07 85	0.09 174	0.16 483	0.31 544	0.08 56

rvit_stereo_0080	0.27 129	0.38 291	0.76 85	0.24 126	0.18 232	0.34 71	0.27 400	0.54 259	0.44 236	0.24 173	0.26 167	0.27 227	0.22 187	0.29 115	0.23 199	0.13 456	0.10 352	0.10 244	0.10 254	0.15 272	0.11 156

whm_eth	0.27 129	0.38 291	0.76 85	0.24 126	0.18 232	0.34 71	0.27 400	0.54 259	0.44 236	0.24 173	0.26 167	0.27 227	0.22 187	0.29 115	0.23 199	0.13 456	0.10 352	0.10 244	0.10 254	0.15 272	0.11 156

MaDis-Stereo	0.29 159	0.54 413	1.44 253	0.24 126	0.29 452	0.29 35	0.16 77	0.45 144	0.37 149	0.19 85	0.21 89	0.28 240	0.22 187	0.30 132	0.29 295	0.10 265	0.09 299	0.10 244	0.08 159	0.11 151	0.11 156

GCAP-Stereo	0.34 214	0.89 579	1.76 344	0.26 202	0.12 25	0.52 315	0.14 28	0.49 201	0.38 157	0.29 244	0.30 211	0.29 253	0.22 187	0.30 132	0.20 140	0.09 153	0.17 555	0.09 174	0.07 111	0.21 416	0.11 156

test_4	0.40 283	0.37 278	2.01 470	0.29 298	0.21 308	0.50 279	0.28 420	0.47 175	0.39 172	0.42 326	0.76 593	0.38 319	0.22 187	0.52 344	0.33 357	0.08 69	0.07 85	0.11 325	0.15 460	0.28 517	0.07 12

test_3	0.44 331	0.20 26	1.70 312	0.36 479	0.32 502	0.47 230	0.30 454	0.73 387	0.49 295	0.50 401	0.30 211	0.45 379	0.22 187	0.59 373	0.98 592	0.08 69	0.10 352	0.11 325	0.35 641	0.29 524	0.28 544

CroCo-Stereo	0.30 176	0.45 360	1.08 166	0.31 350	0.17 184	0.19 8	0.21 205	0.73 387	0.50 306	0.21 117	0.24 137	0.55 440	0.22 187	0.27 77	0.26 254	0.09 153	0.08 203	0.08 70	0.07 111	0.12 173	0.09 86
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
TANstereo	0.33 203	0.49 383	1.75 335	0.23 95	0.12 25	0.54 331	0.16 77	0.40 89	0.45 252	0.45 350	0.51 393	0.26 213	0.22 187	0.29 115	0.20 140	0.10 265	0.10 352	0.08 70	0.06 25	0.08 43	0.11 156

aanet-32k-new	0.30 176	0.60 438	1.61 293	0.25 154	0.15 113	0.46 219	0.21 205	0.41 101	0.33 73	0.17 52	0.24 137	0.17 72	0.23 214	0.30 132	0.15 15	0.08 69	0.06 24	0.08 70	0.06 25	0.09 81	0.39 628

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.24 87	0.22 60	0.90 123	0.23 95	0.32 502	0.47 230	0.21 205	0.48 190	0.34 87	0.20 102	0.25 154	0.21 140	0.23 214	0.20 4	0.17 59	0.08 69	0.06 24	0.08 70	0.06 25	0.08 43	0.09 86

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.27 129	0.40 312	0.87 112	0.22 67	0.17 184	0.36 95	0.19 130	0.39 78	0.32 58	0.21 117	0.24 137	0.18 92	0.23 214	0.21 12	0.15 15	0.08 69	0.08 203	0.08 70	0.30 614	0.13 210	0.55 662

Foundation-i1	0.26 115	0.29 188	0.75 82	0.23 95	0.21 308	0.30 39	0.22 248	0.60 303	0.43 228	0.24 173	0.31 228	0.35 298	0.23 214	0.27 77	0.19 101	0.09 153	0.08 203	0.08 70	0.07 111	0.11 151	0.07 12

DDF-Stereo	0.37 245	0.27 144	0.79 93	0.39 530	0.29 452	0.38 120	0.21 205	0.47 175	0.51 313	0.32 266	0.17 52	0.79 583	0.23 214	0.64 392	1.04 608	0.11 358	0.07 85	0.09 174	0.12 370	0.35 587	0.15 320

DVStereo	0.26 115	0.20 26	0.64 42	0.25 154	0.15 113	0.41 152	0.18 114	0.42 112	0.35 103	0.34 274	0.34 257	0.25 198	0.23 214	0.43 265	0.53 490	0.09 153	0.09 299	0.08 70	0.10 254	0.12 173	0.11 156

2w_stereo	0.21 39	0.19 11	0.51 2	0.22 67	0.13 56	0.41 152	0.20 158	0.50 210	0.34 87	0.25 194	0.23 125	0.13 5	0.23 214	0.24 43	0.22 188	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.07 12

xyz-stereo-finetune	0.31 185	0.46 364	0.79 93	0.21 37	0.12 25	0.53 324	0.25 351	0.52 237	0.54 358	0.28 235	0.32 239	0.29 253	0.23 214	0.59 373	0.55 500	0.08 69	0.07 85	0.10 244	0.08 159	0.13 210	0.08 56

MM-Stereo_test3	0.40 283	0.58 433	1.75 335	0.36 479	0.30 470	0.45 199	0.30 454	0.72 373	0.59 402	0.31 256	0.43 315	0.32 274	0.23 214	0.35 196	0.29 295	0.10 265	0.20 591	0.10 244	0.08 159	0.40 626	0.11 156

GCAPDPT-zeroshot4090	0.27 129	0.40 312	0.86 109	0.22 67	0.17 184	0.36 95	0.19 130	0.39 78	0.32 58	0.21 117	0.24 137	0.18 92	0.23 214	0.21 12	0.15 15	0.08 69	0.08 203	0.08 70	0.30 614	0.13 210	0.55 662

ff7	0.32 192	0.52 397	1.38 237	0.25 154	0.16 150	0.56 363	0.23 289	0.46 153	0.41 203	0.24 173	0.23 125	0.20 125	0.23 214	0.48 318	0.19 101	0.09 153	0.08 203	0.10 244	0.18 517	0.23 448	0.22 462

ffff	0.32 192	0.52 397	1.38 237	0.25 154	0.16 150	0.56 363	0.23 289	0.46 153	0.41 203	0.24 173	0.23 125	0.20 125	0.23 214	0.48 318	0.19 101	0.09 153	0.08 203	0.10 244	0.18 517	0.23 448	0.22 462

11t	0.32 192	0.52 397	1.38 237	0.25 154	0.16 150	0.56 363	0.23 289	0.46 153	0.41 203	0.24 173	0.23 125	0.20 125	0.23 214	0.48 318	0.19 101	0.09 153	0.08 203	0.10 244	0.18 517	0.23 448	0.22 462

CroCo-Stereo Lap2	0.33 203	0.61 443	1.47 262	0.32 380	0.38 570	0.23 20	0.22 248	0.58 281	0.46 263	0.22 139	0.27 176	0.29 253	0.23 214	0.32 157	0.26 254	0.09 153	0.09 299	0.10 244	0.08 159	0.21 416	0.14 277

ccc-4	0.32 192	0.52 397	1.38 237	0.25 154	0.16 150	0.56 363	0.23 289	0.46 153	0.41 203	0.24 173	0.23 125	0.20 125	0.23 214	0.48 318	0.19 101	0.09 153	0.08 203	0.10 244	0.18 517	0.23 448	0.22 462

iRaftStereo_RVC	0.37 245	0.53 404	1.41 245	0.28 261	0.15 113	0.52 315	0.20 158	0.54 259	0.46 263	0.37 293	0.43 315	0.41 341	0.23 214	0.36 209	0.26 254	0.09 153	0.15 517	0.12 395	0.11 329	0.41 629	0.37 619

FAST (zero-shot)	0.27 129	0.32 228	0.78 91	0.31 350	0.49 630	0.38 120	0.19 130	0.41 101	0.43 228	0.17 52	0.22 109	0.18 92	0.24 230	0.34 186	0.20 140	0.13 456	0.14 486	0.09 174	0.10 254	0.15 272	0.13 248

Foundation-i1b	0.22 64	0.20 26	0.69 69	0.20 10	0.11 11	0.28 28	0.20 158	0.50 210	0.37 149	0.21 117	0.22 109	0.27 227	0.24 230	0.28 95	0.18 73	0.08 69	0.08 203	0.07 2	0.06 25	0.08 43	0.06 1

water-stereo	0.24 87	0.17 2	0.88 115	0.24 126	0.14 81	0.37 103	0.17 91	0.43 120	0.32 58	0.26 212	0.35 262	0.26 213	0.24 230	0.22 26	0.25 240	0.09 153	0.09 299	0.09 174	0.08 159	0.10 114	0.10 125

tg	0.37 245	0.55 422	1.35 228	0.28 261	0.16 150	0.57 382	0.18 114	0.57 275	0.49 295	0.37 293	0.44 326	0.38 319	0.24 230	0.46 299	0.24 225	0.09 153	0.08 203	0.11 325	0.11 329	0.43 638	0.36 612

WCG-NET	0.30 176	0.42 332	1.26 203	0.24 126	0.12 25	0.43 177	0.24 326	0.40 89	0.56 377	0.35 280	0.37 272	0.26 213	0.24 230	0.29 115	0.19 101	0.08 69	0.12 441	0.08 70	0.07 111	0.22 433	0.10 125

AE-Stereo	0.42 312	0.29 188	1.65 297	0.43 566	0.47 627	0.56 363	0.23 289	0.86 512	0.46 263	0.31 256	0.41 306	0.43 359	0.24 230	0.34 186	0.24 225	0.09 153	0.48 688	0.11 325	0.45 668	0.22 433	0.19 413

RAFT-Test	0.44 331	0.38 291	2.01 470	0.27 228	0.44 605	0.64 503	0.37 531	0.72 373	0.57 381	0.45 350	0.48 360	0.65 500	0.24 230	0.35 196	0.29 295	0.09 153	0.11 407	0.09 174	0.38 654	0.10 114	0.11 156

LoS_RVC	0.29 159	0.33 238	1.19 188	0.25 154	0.34 530	0.43 177	0.22 248	0.42 112	0.32 58	0.22 139	0.33 249	0.23 164	0.24 230	0.31 143	0.21 162	0.07 26	0.07 85	0.07 2	0.05 1	0.10 114	0.31 576

anonymousdsp	0.34 214	0.53 404	1.47 262	0.25 154	0.16 150	0.56 363	0.23 289	0.49 201	0.40 190	0.25 194	0.24 137	0.22 147	0.24 230	0.55 359	0.19 101	0.09 153	0.11 407	0.10 244	0.18 517	0.24 465	0.29 552

LoS	0.31 185	0.30 206	1.52 277	0.23 95	0.13 56	0.54 331	0.20 158	0.48 190	0.49 295	0.25 194	0.28 188	0.37 310	0.24 230	0.38 231	0.23 199	0.10 265	0.08 203	0.08 70	0.05 1	0.15 272	0.07 12
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
IGEV-Stereo	0.34 214	0.54 413	1.47 262	0.25 154	0.16 150	0.56 363	0.23 289	0.49 201	0.40 190	0.25 194	0.24 137	0.22 147	0.24 230	0.54 355	0.19 101	0.09 153	0.10 352	0.10 244	0.18 517	0.24 465	0.29 552
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
Pruner-Stereo	0.51 438	0.27 144	1.78 357	1.79 716	0.19 269	0.62 471	0.45 584	0.57 275	0.60 407	0.61 536	0.48 360	0.41 341	0.24 230	0.46 299	1.00 598	0.12 421	0.07 85	0.12 395	0.10 254	0.12 173	0.13 248

test-1	0.44 331	0.48 379	1.69 308	0.30 320	0.27 428	0.50 279	0.28 420	0.80 463	0.43 228	0.40 312	0.54 433	0.41 341	0.24 230	0.31 143	1.16 625	0.09 153	0.20 591	0.10 244	0.17 503	0.11 151	0.26 526

PMTNet	0.31 185	0.35 265	1.30 214	0.20 10	0.14 81	0.57 382	0.25 351	0.46 153	0.42 217	0.27 228	0.32 239	0.27 227	0.24 230	0.39 239	0.23 199	0.43 672	0.07 85	0.08 70	0.05 1	0.18 362	0.07 12

R-Stereo Train	0.36 237	0.21 42	1.70 312	0.29 298	0.18 232	0.55 346	0.26 375	0.78 443	0.36 135	0.57 485	0.67 545	0.33 286	0.24 230	0.32 157	0.23 199	0.10 265	0.08 203	0.09 174	0.07 111	0.09 81	0.12 205

RAFT-Stereo	0.36 237	0.21 42	1.70 312	0.29 298	0.18 232	0.55 346	0.26 375	0.78 443	0.36 135	0.57 485	0.67 545	0.33 286	0.24 230	0.32 157	0.23 199	0.10 265	0.08 203	0.09 174	0.07 111	0.09 81	0.12 205
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
aanet-new-78k	0.33 203	0.44 350	2.51 589	0.26 202	0.12 25	0.42 168	0.20 158	0.45 144	0.31 45	0.16 27	0.22 109	0.15 40	0.25 246	0.34 186	0.13 1	0.07 26	0.06 24	0.08 70	0.06 25	0.10 114	0.31 576

aanet-new-8k	0.26 115	0.38 291	1.21 194	0.25 154	0.13 56	0.44 189	0.22 248	0.49 201	0.34 87	0.18 63	0.21 89	0.17 72	0.25 246	0.29 115	0.17 59	0.07 26	0.06 24	0.08 70	0.06 25	0.08 43	0.12 205

Foundation-i1c-attn	0.22 64	0.18 7	0.68 67	0.20 10	0.10 2	0.27 25	0.20 158	0.49 201	0.37 149	0.20 102	0.23 125	0.24 182	0.25 246	0.29 115	0.18 73	0.08 69	0.07 85	0.08 70	0.06 25	0.06 1	0.09 86

Foundation-i1a	0.22 64	0.16 1	0.66 63	0.20 10	0.10 2	0.29 35	0.21 205	0.50 210	0.39 172	0.25 194	0.22 109	0.27 227	0.25 246	0.33 172	0.18 73	0.08 69	0.09 299	0.07 2	0.06 25	0.08 43	0.08 56

NLMM1	0.46 367	0.27 144	0.53 11	0.27 228	0.38 570	0.49 265	0.24 326	1.97 715	2.38 721	0.28 235	0.27 176	0.26 213	0.25 246	0.47 311	0.31 331	0.10 265	0.11 407	0.10 244	0.09 210	0.23 448	0.15 320

NLSM3	0.26 115	0.39 304	0.75 82	0.25 154	0.24 373	0.43 177	0.19 130	0.58 281	0.45 252	0.20 102	0.26 167	0.20 125	0.25 246	0.29 115	0.24 225	0.07 26	0.06 24	0.10 244	0.09 210	0.10 114	0.07 12

rvit_0105_6	0.31 185	0.29 188	1.00 150	0.31 350	0.18 232	0.35 80	0.25 351	0.51 221	0.61 425	0.25 194	0.28 188	0.32 274	0.25 246	0.39 239	0.25 240	0.18 572	0.16 535	0.15 528	0.13 404	0.14 244	0.13 248

WCG-NET（raft）	0.32 192	0.53 404	1.21 194	0.23 95	0.12 25	0.44 189	0.24 326	0.40 89	0.50 306	0.35 280	0.35 262	0.47 399	0.25 246	0.35 196	0.20 140	0.08 69	0.29 646	0.08 70	0.07 111	0.22 433	0.11 156

IGEVStereo-DCA	0.33 203	0.34 256	1.38 237	0.27 228	0.16 150	0.45 199	0.23 289	0.46 153	0.41 203	0.24 173	0.21 89	0.26 213	0.25 246	0.64 392	0.52 486	0.09 153	0.07 85	0.10 244	0.18 517	0.16 310	0.22 462

rrr	0.46 367	0.34 256	3.08 667	0.27 228	0.16 150	0.45 199	0.28 420	1.09 665	0.51 313	0.24 173	0.21 89	0.26 213	0.25 246	0.64 392	0.52 486	0.09 153	0.07 85	0.10 244	0.29 604	0.16 310	0.25 515

plain	0.37 245	0.47 374	2.15 505	0.27 228	0.19 269	0.33 61	0.20 158	0.58 281	0.46 263	0.23 162	0.37 272	0.23 164	0.25 246	0.45 290	0.28 280	0.11 358	0.08 203	0.13 458	0.09 210	0.42 636	0.12 205

anonymousdsp2	0.34 214	0.24 99	1.16 183	0.28 261	0.15 113	0.57 382	0.23 289	0.79 459	0.47 283	0.38 303	0.37 272	0.40 335	0.25 246	0.47 311	0.21 162	0.09 153	0.07 85	0.10 244	0.13 404	0.19 384	0.27 535

knoymous	0.34 214	0.25 113	1.75 335	0.24 126	0.18 232	0.45 199	0.24 326	0.57 275	0.38 157	0.41 321	0.39 295	0.55 440	0.25 246	0.38 231	0.23 199	0.11 358	0.08 203	0.12 395	0.07 111	0.13 210	0.12 205

PSM-softLoss	0.48 390	0.27 144	1.85 400	0.51 617	0.17 184	0.61 450	0.40 547	0.61 308	0.57 381	0.52 423	0.48 360	0.39 326	0.25 246	1.46 537	0.77 565	0.12 421	0.08 203	0.13 458	0.12 370	0.12 173	0.14 277

KMStereo	0.48 390	0.27 144	1.85 400	0.51 617	0.17 184	0.61 450	0.40 547	0.61 308	0.57 381	0.52 423	0.48 360	0.39 326	0.25 246	1.46 537	0.77 565	0.12 421	0.08 203	0.13 458	0.12 370	0.12 173	0.14 277

AnonymousM	0.37 245	0.44 350	1.50 272	0.25 154	0.15 113	0.52 315	0.23 289	0.60 303	0.42 217	0.42 326	0.32 239	0.30 261	0.25 246	0.34 186	0.23 199	0.11 358	0.09 299	0.71 695	0.36 650	0.12 173	0.07 12

cross-raft	0.40 283	0.27 144	2.22 520	0.30 320	0.17 184	0.49 265	0.35 514	0.71 367	0.39 172	0.43 332	0.45 330	0.64 495	0.25 246	0.32 157	0.25 240	0.08 69	0.08 203	0.09 174	0.23 572	0.11 151	0.14 277

sCroCo_RVC	0.33 203	0.32 228	1.89 422	0.34 440	0.27 428	0.30 39	0.22 248	0.48 190	0.44 236	0.22 139	0.33 249	0.25 198	0.25 246	0.32 157	0.24 225	0.14 501	0.16 535	0.12 395	0.12 370	0.15 272	0.13 248

test_xeample3	0.46 367	0.34 256	2.99 661	0.37 503	0.16 150	0.49 265	0.33 500	1.06 659	0.44 236	0.25 194	0.23 125	0.24 182	0.25 246	0.49 329	0.56 508	0.09 153	0.07 85	0.10 244	0.40 660	0.17 334	0.26 526

GMStereo	0.38 258	0.99 623	1.91 433	0.27 228	0.16 150	0.39 126	0.23 289	0.47 175	0.62 443	0.38 303	0.34 257	0.25 198	0.25 246	0.39 239	0.29 295	0.14 501	0.08 203	0.10 244	0.12 370	0.15 272	0.11 156
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
NLSM1	0.39 273	0.24 99	0.56 17	0.27 228	0.40 586	0.49 265	0.21 205	1.44 692	1.64 701	0.25 194	0.33 249	0.25 198	0.26 266	0.40 246	0.32 344	0.10 265	0.10 352	0.11 325	0.10 254	0.22 433	0.13 248

DA	0.32 192	0.26 131	0.89 119	0.29 298	0.25 397	0.63 489	0.22 248	0.60 303	0.39 172	0.23 162	0.30 211	0.24 182	0.26 266	0.60 380	0.18 73	0.10 265	0.12 441	0.09 174	0.07 111	0.10 114	0.52 656

GGEV	0.32 192	0.26 131	0.89 119	0.29 298	0.25 397	0.63 489	0.22 248	0.60 303	0.39 172	0.23 162	0.30 211	0.24 182	0.26 266	0.60 380	0.18 73	0.10 265	0.12 441	0.09 174	0.07 111	0.10 114	0.52 656

1w_stereo	0.22 64	0.17 2	0.52 5	0.23 95	0.16 150	0.44 189	0.22 248	0.55 263	0.40 190	0.25 194	0.29 196	0.13 5	0.26 266	0.28 95	0.20 140	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.08 43	0.07 12

MM-Stereo_test1	0.41 291	0.39 304	2.29 535	0.38 520	0.26 415	0.44 189	0.28 420	0.63 321	0.51 313	0.40 312	0.32 239	0.26 213	0.26 266	0.46 299	0.22 188	0.09 153	0.21 601	0.10 244	0.09 210	0.39 621	0.15 320

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 146	0.28 173	1.09 170	0.33 407	0.15 113	0.30 39	0.16 77	0.58 281	0.42 217	0.19 85	0.19 69	0.17 72	0.26 266	0.38 231	0.37 393	0.09 153	0.08 203	0.08 70	0.25 581	0.10 114	0.06 1

rvit_stereo_0083	0.25 100	0.19 11	0.58 22	0.28 261	0.18 232	0.28 28	0.22 248	0.38 71	0.54 358	0.23 162	0.30 211	0.27 227	0.26 266	0.37 220	0.24 225	0.14 501	0.12 441	0.13 458	0.10 254	0.12 173	0.10 125

rvit_stereo_ft	0.31 185	0.61 443	1.18 186	0.32 380	0.21 308	0.28 28	0.27 400	0.55 263	0.48 287	0.23 162	0.27 176	0.28 240	0.26 266	0.32 157	0.25 240	0.13 456	0.09 299	0.11 325	0.11 329	0.13 210	0.14 277

MyStereo07	0.34 214	0.40 312	1.46 258	0.29 298	0.23 358	0.60 430	0.31 467	0.53 246	0.42 217	0.25 194	0.25 154	0.20 125	0.26 266	0.57 363	0.19 101	0.09 153	0.18 567	0.12 395	0.11 329	0.16 310	0.19 413

MIF-Stereo (partial)	0.34 214	0.41 322	1.93 439	0.26 202	0.24 373	0.32 55	0.17 91	0.53 246	0.42 217	0.25 194	0.37 272	0.25 198	0.26 266	0.44 274	0.31 331	0.11 358	0.08 203	0.12 395	0.10 254	0.19 384	0.14 277

DCRE	0.50 421	0.63 459	2.13 499	0.30 320	0.23 358	0.45 199	0.24 326	0.59 290	0.53 343	0.50 401	2.10 695	0.42 355	0.26 266	0.35 196	0.23 199	0.09 153	0.14 486	0.10 244	0.32 629	0.16 310	0.15 320

DisPM	0.43 321	0.33 238	1.78 357	0.57 647	0.18 232	0.59 418	0.63 646	0.53 246	0.61 425	0.60 527	0.53 421	0.38 319	0.26 266	0.75 432	0.29 295	0.12 421	0.07 85	0.12 395	0.11 329	0.11 151	0.14 277

PFNet+	0.45 354	0.37 278	1.86 408	0.46 593	0.18 232	0.58 399	0.77 670	0.52 237	0.64 464	0.56 474	0.48 360	0.39 326	0.26 266	0.93 464	0.32 344	0.13 456	0.09 299	0.14 497	0.13 404	0.12 173	0.15 320

NF-Stereo	0.48 390	0.25 113	1.81 384	0.52 621	0.16 150	0.61 450	0.44 575	0.66 335	0.61 425	0.50 401	0.47 346	0.37 310	0.26 266	1.45 536	0.79 571	0.11 358	0.07 85	0.12 395	0.10 254	0.13 210	0.16 355

OCTAStereo	0.48 390	0.25 113	1.81 384	0.52 621	0.16 150	0.61 450	0.43 564	0.66 335	0.61 425	0.50 401	0.47 346	0.37 310	0.26 266	1.44 531	0.80 572	0.11 358	0.07 85	0.12 395	0.10 254	0.13 210	0.17 376

RE-Stereo	0.48 390	0.25 113	1.81 384	0.52 621	0.16 150	0.61 450	0.43 564	0.66 335	0.60 407	0.50 401	0.47 346	0.37 310	0.26 266	1.44 531	0.78 567	0.11 358	0.07 85	0.12 395	0.10 254	0.13 210	0.17 376

TVStereo	0.48 390	0.25 113	1.81 384	0.52 621	0.16 150	0.61 450	0.43 564	0.66 335	0.60 407	0.50 401	0.47 346	0.37 310	0.26 266	1.44 531	0.78 567	0.11 358	0.07 85	0.12 395	0.10 254	0.13 210	0.17 376

CRE-IMP	0.41 291	0.22 60	1.76 344	0.48 606	0.17 184	0.79 603	0.69 658	0.52 237	0.52 325	0.47 363	0.42 312	0.45 379	0.26 266	0.41 252	0.31 331	0.11 358	0.07 85	0.12 395	0.09 210	0.17 334	0.23 489

s12784h	0.36 237	0.28 173	1.58 286	0.23 95	0.11 11	0.62 471	0.24 326	0.79 459	0.64 464	0.44 339	0.52 408	0.28 240	0.26 266	0.50 336	0.24 225	0.11 358	0.06 24	0.09 174	0.06 25	0.16 310	0.06 1

CFNet-RSSM	0.41 291	0.32 228	2.20 515	0.27 228	0.44 605	0.52 315	0.19 130	0.76 415	0.48 287	0.43 332	0.36 266	0.54 437	0.26 266	0.33 172	0.25 240	0.09 153	0.08 203	0.09 174	0.38 654	0.10 114	0.09 86

Gwc-CoAtRS	0.38 258	0.33 238	1.92 436	0.27 228	0.41 595	0.48 246	0.19 130	0.59 290	0.46 263	0.43 332	0.39 295	0.57 460	0.26 266	0.32 157	0.26 254	0.09 153	0.09 299	0.09 174	0.31 623	0.11 151	0.09 86

TestStereo_HL2	0.41 291	0.86 566	1.82 390	0.26 202	0.16 150	0.48 246	0.20 158	0.62 312	0.51 313	0.35 280	0.41 306	0.32 274	0.27 287	1.09 486	0.29 295	0.10 265	0.07 85	0.08 70	0.07 111	0.13 210	0.10 125

GGDA	0.41 291	0.90 583	1.83 394	0.26 202	0.15 113	0.50 279	0.20 158	0.63 321	0.52 325	0.35 280	0.41 306	0.31 264	0.27 287	1.11 491	0.27 266	0.10 265	0.07 85	0.08 70	0.07 111	0.13 210	0.10 125

WQFJA1	0.42 312	0.24 99	0.53 11	0.26 202	0.38 570	0.48 246	0.23 289	1.72 703	2.07 717	0.25 194	0.25 154	0.28 240	0.27 287	0.32 157	0.34 367	0.09 153	0.11 407	0.10 244	0.08 159	0.20 400	0.13 248

NLMM	0.42 312	0.24 99	0.53 11	0.26 202	0.38 570	0.48 246	0.23 289	1.72 703	2.06 716	0.25 194	0.25 154	0.28 240	0.27 287	0.32 157	0.34 367	0.09 153	0.11 407	0.10 244	0.08 159	0.20 400	0.13 248

DFGA-Net	0.51 438	1.06 641	1.75 335	0.30 320	0.24 373	0.54 331	0.22 248	0.63 321	0.60 407	0.48 382	0.51 393	0.35 298	0.27 287	1.82 604	0.53 490	0.10 265	0.08 203	0.12 395	0.12 370	0.37 604	0.15 320

rvit_0105_4	0.35 227	0.35 265	1.45 256	0.31 350	0.18 232	0.37 103	0.28 420	0.59 290	0.62 443	0.27 228	0.31 228	0.35 298	0.27 287	0.43 265	0.25 240	0.18 572	0.16 535	0.15 528	0.13 404	0.15 272	0.12 205

rvit_stereo_0075_2	0.40 283	0.40 312	1.88 415	0.33 407	0.32 502	0.41 152	0.22 248	0.58 281	0.53 343	0.38 303	0.51 393	0.40 335	0.27 287	0.44 274	0.29 295	0.20 599	0.15 517	0.22 619	0.15 460	0.18 362	0.23 489

MoCha-V2	0.36 237	0.32 228	1.41 245	0.36 479	0.31 491	0.35 80	0.19 130	0.57 275	0.39 172	0.30 250	0.32 239	0.28 240	0.27 287	0.47 311	0.24 225	0.08 69	0.56 693	0.08 70	0.38 654	0.18 362	0.12 205

IGEV++	0.34 214	0.43 338	1.32 219	0.31 350	0.14 81	0.32 55	0.21 205	0.70 363	0.34 87	0.22 139	0.28 188	0.22 147	0.27 287	0.35 196	0.27 266	0.09 153	0.39 674	0.08 70	0.15 460	0.25 479	0.45 644

StereoVision	0.45 354	0.72 500	1.94 449	0.33 407	0.32 502	0.47 230	0.26 375	0.68 351	0.57 381	0.32 266	0.89 623	0.45 379	0.27 287	0.49 329	0.36 385	0.13 456	0.15 517	0.16 547	0.15 460	0.19 384	0.13 248

EKT-Stereo	1.47 691	0.49 383	1.93 439	2.57 729	19.31 756	0.55 346	0.22 248	0.69 355	0.42 217	0.38 303	0.36 266	0.43 359	0.27 287	0.69 418	0.26 254	0.12 421	0.14 486	0.11 325	0.16 483	0.20 400	0.15 320

MIM_Stereo	0.41 291	0.60 438	1.88 415	0.31 350	0.21 308	0.50 279	0.19 130	0.64 325	0.44 236	0.43 332	0.53 421	0.43 359	0.27 287	0.51 340	0.28 280	0.08 69	0.14 486	0.11 325	0.10 254	0.26 500	0.26 526

MC-Stereo	0.32 192	0.31 220	1.46 258	0.31 350	0.15 113	0.53 324	0.19 130	0.44 129	0.35 103	0.36 287	0.38 286	0.27 227	0.27 287	0.42 260	0.19 101	0.09 153	0.13 467	0.09 174	0.16 483	0.20 400	0.13 248

dd	0.42 312	0.96 605	1.77 353	0.31 350	0.17 184	0.57 382	0.26 375	0.49 201	0.68 506	0.41 321	0.40 300	0.34 294	0.27 287	0.45 290	0.40 419	0.17 559	0.10 352	0.13 458	0.12 370	0.21 416	0.12 205

GMOStereo	0.41 291	0.62 449	1.78 357	0.28 261	0.36 552	0.51 294	0.31 467	0.53 246	0.44 236	0.57 485	0.48 360	0.41 341	0.27 287	0.28 95	0.23 199	0.08 69	0.38 667	0.13 458	0.11 329	0.34 574	0.11 156

error version	0.41 291	0.62 449	1.78 357	0.28 261	0.36 552	0.51 294	0.31 467	0.53 246	0.44 236	0.57 485	0.48 360	0.41 341	0.27 287	0.28 95	0.23 199	0.08 69	0.38 667	0.13 458	0.11 329	0.34 574	0.11 156

test-v	0.41 291	0.62 449	1.78 357	0.28 261	0.36 552	0.51 294	0.31 467	0.53 246	0.44 236	0.57 485	0.48 360	0.41 341	0.27 287	0.28 95	0.23 199	0.08 69	0.38 667	0.13 458	0.11 329	0.34 574	0.11 156

test-2	0.41 291	0.62 449	1.78 357	0.28 261	0.36 552	0.51 294	0.31 467	0.53 246	0.44 236	0.57 485	0.48 360	0.41 341	0.27 287	0.28 95	0.23 199	0.08 69	0.38 667	0.13 458	0.11 329	0.34 574	0.11 156

TestStereo	0.45 354	0.54 413	2.11 493	0.29 298	0.16 150	0.43 177	0.24 326	0.54 259	0.45 252	0.37 293	0.46 339	0.34 294	0.27 287	1.98 632	0.27 266	0.11 358	0.08 203	0.12 395	0.09 210	0.14 244	0.08 56

ManiGeoR	0.44 331	1.04 636	2.50 584	0.22 67	0.19 269	0.47 230	0.18 114	0.72 373	0.53 343	0.28 235	0.36 266	0.32 274	0.28 306	0.85 454	0.33 357	0.10 265	0.07 85	0.09 174	0.07 111	0.12 173	0.10 125

HLf10	0.44 331	1.04 636	2.50 584	0.22 67	0.19 269	0.47 230	0.18 114	0.72 373	0.53 343	0.28 235	0.36 266	0.32 274	0.28 306	0.85 454	0.33 357	0.10 265	0.07 85	0.09 174	0.07 111	0.12 173	0.10 125

HLf8	0.45 354	1.10 646	2.46 569	0.21 37	0.19 269	0.51 294	0.18 114	0.76 415	0.58 392	0.32 266	0.37 272	0.32 274	0.28 306	0.92 463	0.26 254	0.12 421	0.07 85	0.09 174	0.07 111	0.14 244	0.11 156

TestStereo_HLe17	0.48 390	1.17 665	2.73 627	0.22 67	0.18 232	0.50 279	0.21 205	0.78 443	0.58 392	0.31 256	0.37 272	0.31 264	0.28 306	1.06 482	0.25 240	0.10 265	0.06 24	0.09 174	0.08 159	0.13 210	0.09 86

TestStereo_HL3	0.49 409	0.88 574	3.21 682	0.25 154	0.17 184	0.47 230	0.23 289	0.68 351	0.39 172	0.45 350	0.52 408	0.36 305	0.28 306	1.16 501	0.21 162	0.10 265	0.08 203	0.09 174	0.08 159	0.10 114	0.11 156

Selective-IGEV-i1	0.44 331	0.23 81	1.30 214	0.33 407	0.45 616	0.60 430	0.32 490	0.85 502	0.64 464	0.42 326	0.52 408	0.60 477	0.28 306	0.46 299	0.34 367	0.10 265	0.10 352	0.13 458	0.28 598	0.14 244	0.75 683

Hybrid-DGEV-03	0.45 354	0.88 574	1.75 335	0.29 298	0.17 184	0.58 399	0.24 326	0.65 332	0.48 287	0.59 517	1.01 644	0.39 326	0.28 306	0.41 252	0.34 367	0.09 153	0.08 203	0.12 395	0.09 210	0.34 574	0.24 503

WQFJX1	0.45 354	0.28 173	0.56 17	0.27 228	0.35 543	0.48 246	0.25 351	1.98 716	2.08 718	0.26 212	0.26 167	0.29 253	0.28 306	0.50 336	0.31 331	0.10 265	0.11 407	0.10 244	0.08 159	0.23 448	0.14 277

WQFJX	0.42 312	0.25 113	0.55 14	0.26 202	0.39 576	0.47 230	0.23 289	1.76 705	1.82 711	0.26 212	0.26 167	0.28 240	0.28 306	0.42 260	0.32 344	0.10 265	0.10 352	0.09 174	0.08 159	0.24 465	0.16 355

depthmonostereo	0.26 115	0.23 81	0.65 52	0.41 550	0.13 56	0.41 152	0.19 130	0.51 221	0.40 190	0.25 194	0.29 196	0.26 213	0.28 306	0.44 274	0.23 199	0.09 153	0.10 352	0.09 174	0.07 111	0.10 114	0.08 56

Patchmatch Stereo++	0.39 273	0.27 144	1.78 357	0.44 573	0.16 150	0.61 450	0.27 400	0.51 221	0.52 325	0.47 363	0.43 315	0.43 359	0.28 306	0.54 355	0.28 280	0.12 421	0.08 203	0.12 395	0.10 254	0.17 334	0.12 205
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.38 258	0.27 144	1.78 357	0.44 573	0.17 184	0.60 430	0.29 445	0.51 221	0.52 325	0.47 363	0.43 315	0.44 370	0.28 306	0.47 311	0.28 280	0.12 421	0.08 203	0.12 395	0.10 254	0.17 334	0.12 205

ROB_FTStereo_v2	0.38 258	0.27 144	1.78 357	0.44 573	0.17 184	0.61 450	0.28 420	0.51 221	0.52 325	0.47 363	0.43 315	0.44 370	0.28 306	0.47 311	0.28 280	0.12 421	0.08 203	0.12 395	0.10 254	0.17 334	0.12 205

ROB_FTStereo	0.38 258	0.27 144	1.78 357	0.44 573	0.17 184	0.61 450	0.26 375	0.51 221	0.52 325	0.47 363	0.43 315	0.43 359	0.28 306	0.49 329	0.28 280	0.12 421	0.08 203	0.12 395	0.10 254	0.17 334	0.12 205

HUI-Stereo	0.38 258	0.27 144	1.79 377	0.44 573	0.17 184	0.61 450	0.28 420	0.51 221	0.52 325	0.47 363	0.43 315	0.44 370	0.28 306	0.45 290	0.28 280	0.12 421	0.08 203	0.12 395	0.10 254	0.17 334	0.12 205

iGMRVC	0.39 273	0.27 144	1.78 357	0.44 573	0.17 184	0.61 450	0.27 400	0.51 221	0.52 325	0.47 363	0.43 315	0.44 370	0.28 306	0.55 359	0.28 280	0.12 421	0.08 203	0.12 395	0.10 254	0.17 334	0.12 205

RAFT-345	0.53 458	0.30 206	2.34 543	0.38 520	0.34 530	0.58 399	0.42 557	0.47 175	0.61 425	0.51 414	1.00 643	0.43 359	0.28 306	1.57 557	0.82 574	0.10 265	0.07 85	0.11 325	0.09 210	0.10 114	0.08 56

iRAFT	0.39 273	0.27 144	1.78 357	0.44 573	0.16 150	0.61 450	0.27 400	0.51 221	0.52 325	0.47 363	0.43 315	0.43 359	0.28 306	0.54 355	0.28 280	0.12 421	0.08 203	0.12 395	0.10 254	0.17 334	0.12 205

RAFT-IKP	0.38 258	0.27 144	1.79 377	0.44 573	0.16 150	0.60 430	0.28 420	0.51 221	0.52 325	0.47 363	0.43 315	0.43 359	0.28 306	0.50 336	0.28 280	0.12 421	0.08 203	0.12 395	0.10 254	0.17 334	0.12 205

raft+_RVC	0.44 331	0.67 480	1.85 400	0.34 440	0.71 675	0.51 294	0.25 351	0.64 325	0.51 313	0.35 280	0.45 330	0.32 274	0.28 306	0.43 265	0.32 344	0.09 153	0.19 580	0.10 244	0.09 210	0.20 400	0.40 634

sAnonymous2	0.38 258	0.62 449	2.15 505	0.31 350	0.24 373	0.34 71	0.27 400	0.53 246	0.46 263	0.24 173	0.29 196	0.23 164	0.28 306	0.28 95	0.22 188	0.12 421	0.09 299	0.11 325	0.13 404	0.38 611	0.35 604

CroCo_RVC	0.38 258	0.62 449	2.15 505	0.31 350	0.24 373	0.34 71	0.27 400	0.53 246	0.46 263	0.24 173	0.29 196	0.23 164	0.28 306	0.28 95	0.22 188	0.12 421	0.09 299	0.11 325	0.13 404	0.38 611	0.35 604

RALCasStereoNet	0.45 354	0.88 574	1.85 400	0.30 320	0.26 415	0.49 265	0.26 375	0.58 281	0.51 313	0.36 287	0.48 360	0.36 305	0.28 306	0.55 359	0.34 367	0.10 265	0.53 691	0.09 174	0.08 159	0.25 479	0.34 601

HLF11	0.44 331	0.97 613	2.44 565	0.22 67	0.19 269	0.43 177	0.17 91	0.66 335	0.51 313	0.33 270	0.40 300	0.31 264	0.29 329	0.88 461	0.35 379	0.10 265	0.08 203	0.08 70	0.07 111	0.13 210	0.11 156

aanet-new-14k	0.25 100	0.33 238	1.13 175	0.26 202	0.12 25	0.37 103	0.21 205	0.45 144	0.36 135	0.20 102	0.27 176	0.15 40	0.29 329	0.24 43	0.17 59	0.08 69	0.06 24	0.08 70	0.06 25	0.11 151	0.12 205

Selective-IGEV-i16pc	0.75 601	0.29 188	5.48 719	0.32 380	0.19 269	1.18 675	0.62 643	0.86 512	0.74 564	0.37 293	0.51 393	0.53 429	0.29 329	2.10 649	0.35 379	0.22 620	0.23 615	0.12 395	0.16 483	0.22 433	0.19 413

rvit_0105_5	0.36 237	0.39 304	1.48 265	0.30 320	0.18 232	0.41 152	0.30 454	0.64 325	0.62 443	0.30 250	0.33 249	0.37 310	0.29 329	0.41 252	0.28 280	0.18 572	0.16 535	0.15 528	0.15 460	0.15 272	0.14 277

GMStereo_Zeroshot	0.41 291	0.36 275	1.54 279	0.41 550	0.19 269	0.52 315	0.19 130	0.59 290	0.52 325	0.57 485	0.59 473	0.63 486	0.29 329	0.58 367	0.33 357	0.15 523	0.09 299	0.16 547	0.09 210	0.24 465	0.12 205

RAFT+CT+SA	0.50 421	0.86 566	1.82 390	0.37 503	0.75 677	0.54 331	0.34 506	0.77 427	0.63 456	0.38 303	0.55 443	0.34 294	0.29 329	0.68 412	0.27 266	0.09 153	0.07 85	0.11 325	0.51 681	0.29 524	0.41 639

UDGNet	0.44 331	1.02 634	1.74 328	0.35 458	0.19 269	0.58 399	0.23 289	0.49 201	0.66 495	0.41 321	0.38 286	0.34 294	0.29 329	0.53 350	0.30 318	0.24 633	0.10 352	0.37 669	0.19 537	0.27 511	0.15 320

ACRE	0.56 487	1.14 655	2.77 634	0.76 673	0.28 442	0.60 430	0.56 624	0.76 415	0.58 392	0.55 465	0.62 501	0.41 341	0.29 329	0.44 274	0.39 411	0.11 358	0.19 580	0.13 458	0.14 433	0.36 595	0.18 396

NRIStereo	0.46 367	0.25 113	1.77 353	0.47 598	0.16 150	0.95 643	0.74 666	0.51 221	0.56 377	0.48 382	0.39 295	0.59 470	0.29 329	0.77 441	0.32 344	0.11 358	0.13 467	0.11 325	0.09 210	0.21 416	0.24 503

RAFT-RH_RVC	0.61 522	0.50 391	2.33 541	0.36 479	0.29 452	0.60 430	0.18 114	0.44 129	0.58 392	0.76 614	1.91 691	0.47 399	0.29 329	1.60 564	1.23 635	0.14 501	0.07 85	0.13 458	0.13 404	0.10 114	0.09 86

Anonymous3	0.42 312	0.35 265	2.09 488	0.33 407	0.24 373	0.72 563	0.31 467	0.74 392	0.55 365	0.35 280	0.40 300	0.33 286	0.29 329	0.44 274	0.28 280	0.18 572	0.18 567	0.13 458	0.13 404	0.17 334	0.17 376

aanet-new	0.32 192	0.29 188	2.39 553	0.25 154	0.25 397	0.43 177	0.21 205	0.41 101	0.31 45	0.18 63	0.23 125	0.16 54	0.30 340	0.33 172	0.15 15	0.09 153	0.07 85	0.08 70	0.06 25	0.10 114	0.13 248

MSCF	0.35 227	0.72 500	1.15 180	0.58 649	0.21 308	0.50 279	0.22 248	0.56 269	0.38 157	0.29 244	0.29 196	0.17 72	0.30 340	0.35 196	0.26 254	0.09 153	0.12 441	0.08 70	0.29 604	0.15 272	0.21 447

Any-RAFT	0.38 258	0.25 113	1.89 422	0.27 228	0.17 184	0.68 543	0.21 205	0.78 443	0.53 343	0.43 332	0.43 315	0.54 437	0.30 340	0.41 252	0.20 140	0.10 265	0.12 441	0.08 70	0.06 25	0.10 114	0.09 86

BUS	0.41 291	0.27 144	1.13 175	0.30 320	0.21 308	0.91 638	0.23 289	1.00 635	0.61 425	0.63 557	0.53 421	0.66 507	0.30 340	0.43 265	0.32 344	0.13 456	0.10 352	0.14 497	0.12 370	0.12 173	0.11 156

NINENet	0.50 421	0.33 238	1.69 308	0.55 639	0.25 397	0.91 638	0.23 289	0.98 614	0.71 535	0.53 434	0.55 443	0.66 507	0.30 340	1.22 506	0.32 344	0.15 523	0.13 467	0.16 547	0.11 329	0.16 310	0.13 248

CIPLG	0.56 487	1.19 666	2.46 569	0.80 677	0.31 491	0.61 450	0.57 628	0.76 415	0.57 381	0.56 474	0.63 514	0.41 341	0.30 340	0.45 290	0.40 419	0.11 358	0.20 591	0.13 458	0.13 404	0.35 587	0.19 413

GANet-ADL	0.44 331	0.41 322	2.31 537	0.33 407	0.20 291	0.57 382	0.25 351	0.75 403	0.54 358	0.42 326	0.59 473	0.56 453	0.30 340	0.40 246	0.38 400	0.14 501	0.11 407	0.09 174	0.08 159	0.22 433	0.17 376

rafts_anoy	0.43 321	0.89 579	1.96 461	0.32 380	0.30 470	0.48 246	0.24 326	0.62 312	0.49 295	0.37 293	0.38 286	0.33 286	0.30 340	0.51 340	0.34 367	0.10 265	0.39 674	0.13 458	0.15 460	0.17 334	0.15 320

RALAANet	0.43 321	0.98 618	1.90 427	0.32 380	0.23 358	0.48 246	0.19 130	0.67 346	0.53 343	0.48 382	0.45 330	0.39 326	0.30 340	0.48 318	0.37 393	0.10 265	0.08 203	0.11 325	0.14 433	0.27 511	0.10 125

DIP-Stereo	0.37 245	0.34 256	1.50 272	0.27 228	0.18 232	0.63 489	0.17 91	0.92 565	0.53 343	0.49 394	0.48 360	0.30 261	0.30 340	0.39 239	0.30 318	0.10 265	0.08 203	0.10 244	0.08 159	0.15 272	0.12 205
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
TestStereo-Hl	0.39 273	0.50 391	1.74 328	0.25 154	0.15 113	0.49 265	0.21 205	0.70 363	0.51 313	0.38 303	0.39 295	0.37 310	0.31 350	1.07 483	0.25 240	0.09 153	0.07 85	0.09 174	0.08 159	0.12 173	0.09 86

NLCSM	0.46 367	0.37 278	0.72 78	0.29 298	0.36 552	0.49 265	0.27 400	1.33 686	1.59 700	0.29 244	0.29 196	0.29 253	0.31 350	1.44 531	0.35 379	0.11 358	0.11 407	0.11 325	0.10 254	0.35 587	0.14 277

GASTEREO	0.35 227	0.72 500	1.15 180	0.56 641	0.20 291	0.52 315	0.22 248	0.56 269	0.40 190	0.30 250	0.31 228	0.16 54	0.31 350	0.35 196	0.26 254	0.09 153	0.14 486	0.08 70	0.28 598	0.14 244	0.20 432

castereo	0.30 176	0.44 350	0.81 97	0.24 126	0.29 452	0.41 152	0.27 400	0.72 373	0.45 252	0.22 139	0.30 211	0.24 182	0.31 350	0.25 52	0.21 162	0.09 153	0.07 85	0.08 70	0.31 623	0.12 173	0.09 86

rvit_0105_3	0.39 273	0.47 374	1.46 258	0.33 407	0.19 269	0.45 199	0.35 514	0.69 355	0.65 480	0.37 293	0.37 272	0.40 335	0.31 350	0.44 274	0.30 318	0.18 572	0.17 555	0.17 568	0.18 517	0.15 272	0.15 320

GCST	0.72 586	1.10 646	2.15 505	1.11 699	0.59 656	0.62 471	0.19 130	0.75 403	0.53 343	0.56 474	0.63 514	0.47 399	0.31 350	1.11 491	0.33 357	0.75 697	0.45 679	0.84 698	0.64 702	0.69 680	0.54 659

IPLGR_C	0.58 500	1.25 673	2.72 622	0.80 677	0.31 491	0.60 430	0.61 638	0.76 415	0.58 392	0.56 474	0.62 501	0.41 341	0.31 350	0.43 265	0.40 419	0.11 358	0.22 607	0.13 458	0.15 460	0.35 587	0.19 413

ARAFT	0.60 514	1.23 670	3.10 670	0.28 261	0.16 150	0.64 503	0.36 522	0.90 544	0.67 504	0.61 536	0.49 377	0.55 440	0.31 350	1.24 512	0.32 344	0.10 265	0.08 203	0.14 497	0.13 404	0.37 604	0.21 447

DN-CSS_ROB	0.48 390	1.23 670	1.99 467	0.39 530	0.22 337	0.56 363	0.19 130	0.75 403	0.61 425	0.45 350	0.62 501	0.41 341	0.31 350	0.70 423	0.32 344	0.11 358	0.08 203	0.14 497	0.13 404	0.36 595	0.12 205

Weightmod	0.43 321	0.56 425	0.91 127	0.26 202	0.22 337	0.56 363	0.22 248	0.45 144	0.38 157	0.30 250	0.72 581	0.38 319	0.32 359	0.61 386	0.33 357	0.40 670	0.14 486	0.10 244	0.10 254	0.52 666	1.06 710

S0	0.40 283	0.69 487	1.02 154	0.30 320	0.19 269	0.61 450	0.35 514	0.48 190	0.31 45	0.34 274	0.50 387	0.32 274	0.32 359	0.34 186	0.36 385	0.19 588	0.14 486	0.17 568	0.20 550	0.46 650	0.65 674

SMOE	0.33 203	0.37 278	0.95 139	0.28 261	0.13 56	0.50 279	0.32 490	0.47 175	0.39 172	0.34 274	0.47 346	0.31 264	0.32 359	0.30 132	0.29 295	0.12 421	0.08 203	0.17 568	0.10 254	0.48 654	0.20 432

FSD	0.36 237	0.41 322	0.91 127	0.34 440	0.29 452	0.35 80	0.33 500	0.44 129	0.46 263	0.32 266	0.32 239	0.37 310	0.32 359	0.35 196	0.32 344	0.28 652	0.27 642	0.31 655	0.30 614	0.31 544	0.29 552

G2L-ROB	0.51 438	0.95 602	1.96 461	0.29 298	0.22 337	0.59 418	0.28 420	0.76 415	0.57 381	0.55 465	0.45 330	0.70 541	0.32 359	1.38 524	0.47 460	0.11 358	0.07 85	0.09 174	0.08 159	0.20 400	0.13 248

OMP-Stereo	0.59 508	0.65 471	1.74 328	0.56 641	0.37 564	0.60 430	0.26 375	0.70 363	0.65 480	0.66 576	0.60 489	0.69 531	0.32 359	2.09 647	1.20 631	0.10 265	0.07 85	0.12 395	0.09 210	0.17 334	0.10 125

PFNet	0.60 514	0.33 238	2.47 575	0.41 550	0.55 647	0.62 471	0.27 400	0.61 308	0.63 456	0.61 536	0.56 455	0.45 379	0.32 359	1.88 622	1.14 621	0.28 652	0.09 299	0.12 395	0.16 483	0.26 500	0.20 432

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 312	0.86 566	1.78 357	0.28 261	0.17 184	0.52 315	0.20 158	0.62 312	0.61 425	0.50 401	0.61 496	0.39 326	0.32 359	0.35 196	0.30 318	0.07 26	0.10 352	0.09 174	0.09 210	0.35 587	0.10 125

IGEV_i1	0.44 331	0.26 131	2.01 470	0.33 407	0.18 232	0.58 399	0.27 400	0.84 493	0.49 295	0.45 350	0.47 346	0.55 440	0.33 367	0.65 403	0.36 385	0.11 358	0.11 407	0.13 458	0.19 537	0.17 334	0.28 544

MyStereo8	0.54 465	0.80 542	2.76 631	0.32 380	0.33 517	0.71 557	0.20 158	0.87 523	0.57 381	0.51 414	0.59 473	0.50 416	0.33 367	0.68 412	0.55 500	0.10 265	0.29 646	0.10 244	0.13 404	0.21 416	0.34 601

11t1	0.33 203	0.19 11	1.41 245	0.33 407	0.16 150	0.48 246	0.21 205	0.67 346	0.48 287	0.40 312	0.34 257	0.32 274	0.33 367	0.42 260	0.27 266	0.11 358	0.12 441	0.10 244	0.08 159	0.13 210	0.14 277

Selective-RAFT	0.35 227	0.26 131	1.48 265	0.31 350	0.15 113	0.61 450	0.19 130	0.60 303	0.54 358	0.28 235	0.29 196	0.40 335	0.33 367	0.50 336	0.27 266	0.10 265	0.07 85	0.09 174	0.35 641	0.19 384	0.08 56

Sa-1000	0.51 438	0.72 500	1.90 427	0.31 350	0.60 661	0.60 430	0.31 467	0.94 582	0.71 535	0.52 423	0.83 607	0.42 355	0.33 367	0.68 412	0.28 280	0.10 265	0.09 299	0.13 458	0.29 604	0.29 524	0.10 125

dad	0.51 438	1.01 629	1.74 328	0.29 298	0.19 269	0.60 430	0.26 375	0.52 237	0.75 578	0.63 557	0.63 514	0.63 486	0.33 367	0.85 454	0.47 460	0.27 648	0.15 517	0.40 672	0.18 517	0.22 433	0.14 277

GwcNet-ADL	0.50 421	0.74 513	2.90 652	0.31 350	0.20 291	0.58 399	0.29 445	0.87 523	0.64 464	0.47 363	0.47 346	0.56 453	0.33 367	0.46 299	0.46 451	0.13 456	0.12 441	0.09 174	0.09 210	0.14 244	0.21 447

raftrobust	0.38 258	0.68 483	1.54 279	0.32 380	0.46 624	0.52 315	0.21 205	0.56 269	0.42 217	0.52 423	0.35 262	0.31 264	0.33 367	0.37 220	0.30 318	0.10 265	0.11 407	0.08 70	0.07 111	0.21 416	0.19 413

AdaStereo	0.44 331	0.38 291	1.79 377	0.34 440	0.20 291	0.57 382	0.28 420	0.92 565	0.69 515	0.52 423	0.55 443	0.61 480	0.33 367	0.48 318	0.39 411	0.17 559	0.08 203	0.17 568	0.11 329	0.18 362	0.12 205
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.
x	0.35 227	0.20 26	1.36 230	0.33 407	0.17 184	0.47 230	0.24 326	0.75 403	0.54 358	0.40 312	0.40 300	0.42 355	0.34 376	0.45 290	0.32 344	0.11 358	0.14 486	0.11 325	0.09 210	0.12 173	0.14 277

AFF-stereo	0.44 331	0.96 605	1.78 357	0.31 350	0.15 113	0.50 279	0.21 205	0.64 325	0.63 456	0.47 363	0.64 531	0.49 413	0.34 376	0.46 299	0.31 331	0.08 69	0.09 299	0.10 244	0.10 254	0.37 604	0.10 125

test_sample3	0.50 421	0.41 322	1.88 415	0.32 380	0.19 269	0.57 382	0.25 351	0.92 565	0.64 464	0.52 423	0.49 377	0.47 399	0.35 378	1.79 595	0.37 393	0.13 456	0.10 352	0.12 395	0.11 329	0.16 310	0.16 355

H2IRNET	0.40 283	0.61 443	1.90 427	0.29 298	0.17 184	0.54 331	0.18 114	0.52 237	0.50 306	0.27 228	0.56 455	0.47 399	0.35 378	0.46 299	0.33 357	0.10 265	0.07 85	0.12 395	0.14 433	0.32 553	0.12 205

tt1	0.44 331	0.64 464	1.83 394	0.35 458	0.14 81	0.76 586	0.25 351	0.74 392	0.88 630	0.31 256	0.37 272	0.25 198	0.35 378	0.63 390	0.19 101	0.10 265	0.24 619	0.11 325	0.09 210	0.25 479	0.36 612

RCA-Stereo	0.34 214	0.32 228	1.30 214	0.26 202	0.14 81	0.58 399	0.23 289	0.78 443	0.62 443	0.40 312	0.44 326	0.28 240	0.35 378	0.29 115	0.20 140	0.09 153	0.10 352	0.09 174	0.07 111	0.19 384	0.08 56

ICVP	0.46 367	0.29 188	2.41 557	0.33 407	0.22 337	0.59 418	0.55 619	0.75 403	0.50 306	0.44 339	0.60 489	0.49 413	0.35 378	0.53 350	0.37 393	0.16 544	0.16 535	0.14 497	0.11 329	0.15 272	0.15 320
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
DMCA	0.41 291	0.52 397	1.26 203	0.31 350	0.24 373	0.59 418	0.26 375	0.77 427	0.63 456	0.58 503	0.48 360	0.57 460	0.35 378	0.40 246	0.50 476	0.14 501	0.10 352	0.14 497	0.10 254	0.15 272	0.15 320

Weightmod_eth	0.39 273	0.45 360	0.99 149	0.28 261	0.28 442	0.39 126	0.23 289	0.46 153	0.36 135	0.28 235	0.63 514	0.33 286	0.36 384	0.76 436	0.27 266	0.67 691	0.10 352	0.10 244	0.09 210	0.47 652	0.22 462

SE	0.33 203	0.44 350	0.89 119	0.29 298	0.15 113	0.50 279	0.24 326	0.50 210	0.34 87	0.34 274	0.46 339	0.27 227	0.36 384	0.28 95	0.29 295	0.18 572	0.08 203	0.12 395	0.15 460	0.41 629	0.32 586

SME	0.53 458	1.10 646	1.55 281	0.35 458	0.20 291	0.65 517	0.25 351	0.67 346	0.48 287	0.47 363	0.49 377	0.35 298	0.36 384	1.79 595	0.51 482	0.26 642	0.10 352	0.12 395	0.13 404	0.45 648	0.25 515

G2L-Stereo	0.55 477	0.85 563	2.18 512	0.31 350	0.27 428	0.59 418	0.27 400	0.77 427	0.55 365	0.54 447	0.52 408	0.71 546	0.36 384	1.75 586	0.50 476	0.13 456	0.11 407	0.13 458	0.11 329	0.29 524	0.15 320

rvit_105_1	0.44 331	0.54 413	1.46 258	0.36 479	0.24 373	0.51 294	0.45 584	0.75 403	0.74 564	0.45 350	0.44 326	0.44 370	0.36 384	0.62 387	0.38 400	0.20 599	0.18 567	0.18 590	0.22 569	0.18 362	0.18 396

test_sample6	0.52 452	0.44 350	1.81 384	0.33 407	0.18 232	0.55 346	0.27 400	0.94 582	0.66 495	0.54 447	0.62 501	0.47 399	0.36 384	1.97 631	0.38 400	0.14 501	0.10 352	0.13 458	0.13 404	0.17 334	0.16 355

test_sample5	0.51 438	0.43 338	1.83 394	0.32 380	0.18 232	0.55 346	0.26 375	0.92 565	0.65 480	0.53 434	0.59 473	0.45 379	0.36 384	1.87 613	0.36 385	0.13 456	0.10 352	0.13 458	0.12 370	0.17 334	0.16 355

test_sample4	0.50 421	0.42 332	1.88 415	0.32 380	0.19 269	0.56 363	0.26 375	0.93 573	0.65 480	0.54 447	0.54 433	0.45 379	0.36 384	1.79 595	0.36 385	0.13 456	0.10 352	0.13 458	0.12 370	0.17 334	0.16 355

xx1	0.46 367	0.64 464	2.07 482	0.35 458	0.14 81	0.76 586	0.25 351	0.74 392	1.01 653	0.31 256	0.38 286	0.46 391	0.36 384	0.69 418	0.19 101	0.10 265	0.24 619	0.12 395	0.12 370	0.12 173	0.14 277

DualNet	0.51 438	0.43 338	1.83 394	0.32 380	0.18 232	0.55 346	0.26 375	0.92 565	0.65 480	0.54 447	0.62 501	0.45 379	0.36 384	1.87 613	0.36 385	0.13 456	0.10 352	0.13 458	0.12 370	0.17 334	0.16 355

qqq	0.38 258	0.21 42	1.34 225	0.28 261	0.15 113	0.45 199	0.26 375	0.76 415	0.52 325	0.39 310	0.41 306	0.46 391	0.36 384	0.96 469	0.30 318	0.11 358	0.14 486	0.12 395	0.12 370	0.12 173	0.14 277

RAFT_CTSACE	0.46 367	0.76 517	2.07 482	0.35 458	0.30 470	0.54 331	0.30 454	0.61 308	0.48 287	0.49 394	0.76 593	0.55 440	0.36 384	0.58 367	0.22 188	0.08 69	0.13 467	0.11 325	0.10 254	0.41 629	0.08 56

HCRNet	0.46 367	0.49 383	1.65 297	0.38 520	0.29 452	0.58 399	0.22 248	0.75 403	0.62 443	0.47 363	0.49 377	0.48 411	0.36 384	1.12 495	0.37 393	0.15 523	0.10 352	0.15 528	0.13 404	0.17 334	0.17 376

SFCPSM	0.46 367	0.24 99	2.35 546	0.27 228	0.27 428	0.70 555	0.32 490	0.96 601	0.63 456	0.49 394	0.52 408	0.43 359	0.36 384	0.52 344	0.43 439	0.12 421	0.09 299	0.12 395	0.16 483	0.16 310	0.12 205

CCAANet	0.55 477	0.73 508	2.47 575	0.30 320	0.24 373	0.55 346	0.24 326	0.84 493	0.64 464	0.40 312	0.67 545	0.56 453	0.36 384	1.87 613	0.41 427	0.10 265	0.08 203	0.13 458	0.12 370	0.11 151	0.13 248

MLCV	0.48 390	0.89 579	1.85 400	0.29 298	0.14 81	0.59 418	0.23 289	0.72 373	0.59 402	0.66 576	0.66 542	0.55 440	0.36 384	1.03 479	0.49 471	0.09 153	0.06 24	0.09 174	0.07 111	0.19 384	0.11 156

iResNet	0.51 438	0.76 517	2.59 604	0.41 550	0.17 184	0.64 503	0.27 400	0.82 475	0.70 525	0.57 485	0.64 531	0.43 359	0.36 384	0.70 423	0.52 486	0.10 265	0.07 85	0.09 174	0.08 159	0.21 416	0.13 248

monster_256*512	0.32 192	0.53 404	0.71 74	0.28 261	0.19 269	0.41 152	0.24 326	0.66 335	0.51 313	0.29 244	0.37 272	0.47 399	0.37 401	0.34 186	0.28 280	0.08 69	0.06 24	0.11 325	0.10 254	0.18 362	0.15 320

LiteMatch	0.25 100	0.69 487	0.65 52	0.28 261	0.14 81	0.30 39	0.21 205	0.29 10	0.28 26	0.16 27	0.13 16	0.18 92	0.37 401	0.25 52	0.40 419	0.10 265	0.06 24	0.10 244	0.08 159	0.14 244	0.12 205

Lsterematch	0.39 273	0.69 487	1.65 297	0.28 261	0.14 81	0.50 279	0.21 205	0.47 175	0.58 392	0.43 332	0.59 473	0.44 370	0.37 401	0.44 274	0.40 419	0.10 265	0.06 24	0.10 244	0.08 159	0.14 244	0.12 205

DDVS	0.62 527	0.40 312	1.40 243	2.21 725	0.35 543	0.87 630	1.00 689	0.69 355	0.50 306	0.53 434	0.56 455	0.90 623	0.37 401	1.22 506	0.47 460	0.15 523	0.14 486	0.14 497	0.12 370	0.19 384	0.22 462

UGAM	0.58 500	0.47 374	2.21 516	0.30 320	0.19 269	0.53 324	0.34 506	0.59 290	0.63 456	0.44 339	0.73 584	0.78 578	0.37 401	2.58 688	0.39 411	0.10 265	0.08 203	0.17 568	0.14 433	0.42 636	0.17 376

mmm	0.38 258	0.21 42	1.18 186	0.35 458	0.17 184	0.49 265	0.26 375	0.78 443	0.52 325	0.50 401	0.57 464	0.41 341	0.37 401	0.71 425	0.31 331	0.11 358	0.13 467	0.14 497	0.13 404	0.15 272	0.14 277

DCANet-4	0.40 283	0.27 144	2.21 516	0.25 154	0.14 81	0.51 294	0.22 248	0.77 427	0.72 545	0.54 447	0.47 346	0.28 240	0.37 401	0.37 220	0.34 367	0.09 153	0.07 85	0.08 70	0.07 111	0.08 43	0.22 462

BSDual-CNN	0.41 291	0.27 144	1.13 175	0.30 320	0.21 308	0.76 586	0.31 467	1.00 635	0.61 425	0.63 557	0.53 421	0.63 486	0.37 401	0.43 265	0.38 400	0.13 456	0.10 352	0.14 497	0.12 370	0.12 173	0.11 156

psmg	0.41 291	0.27 144	1.13 175	0.27 228	0.21 308	0.75 582	0.36 522	0.90 544	0.61 425	0.59 517	0.59 473	0.63 486	0.37 401	0.43 265	0.38 400	0.13 456	0.10 352	0.13 458	0.12 370	0.13 210	0.11 156

HITNet	0.46 367	0.92 587	2.09 488	0.33 407	0.14 81	0.55 346	0.22 248	0.83 481	0.56 377	0.51 414	0.49 377	0.48 411	0.37 401	0.48 318	0.54 496	0.09 153	0.06 24	0.10 244	0.08 159	0.23 448	0.09 86
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
test_sample2	0.41 291	0.19 11	1.23 198	0.31 350	0.17 184	0.51 294	0.27 400	0.81 467	0.55 365	0.44 339	0.45 330	0.46 391	0.38 411	1.51 547	0.30 318	0.12 421	0.09 299	0.11 325	0.10 254	0.14 244	0.14 277

ACVNet-DCA	0.42 312	0.64 464	2.07 482	0.35 458	0.14 81	0.76 586	0.25 351	0.76 415	0.52 325	0.31 256	0.38 286	0.24 182	0.38 411	0.69 418	0.19 101	0.10 265	0.24 619	0.11 325	0.09 210	0.12 173	0.14 277

1test111	0.44 331	0.64 464	2.07 482	0.35 458	0.14 81	0.76 586	0.25 351	0.76 415	0.52 325	0.31 256	0.38 286	0.24 182	0.38 411	0.96 469	0.30 318	0.10 265	0.24 619	0.11 325	0.09 210	0.12 173	0.14 277

cc1	0.47 383	0.64 464	2.07 482	0.35 458	0.14 81	0.76 586	0.25 351	0.74 392	1.01 653	0.31 256	0.38 286	0.24 182	0.38 411	0.69 418	0.19 101	0.10 265	0.24 619	0.11 325	0.09 210	0.25 479	0.40 634

AEACV	0.33 203	0.24 99	1.44 253	0.28 261	0.35 543	0.47 230	0.21 205	0.43 120	0.28 26	0.26 212	0.25 154	0.22 147	0.38 411	0.30 132	0.18 73	0.09 153	0.35 659	0.09 174	0.36 650	0.23 448	0.25 515

hknet	0.47 383	0.29 188	1.70 312	0.30 320	0.24 373	0.76 586	0.31 467	1.00 635	0.64 464	0.63 557	0.53 421	0.80 587	0.38 411	0.77 441	0.37 393	0.11 358	0.10 352	0.14 497	0.12 370	0.12 173	0.11 156

AASNet	0.56 487	1.03 635	2.34 543	0.37 503	0.33 517	0.65 517	0.29 445	0.96 601	0.73 560	0.54 447	0.60 489	0.55 440	0.38 411	0.59 373	0.58 517	0.14 501	0.12 441	0.13 458	0.10 254	0.43 638	0.24 503

IIG-Stereo	0.59 508	0.65 471	1.74 328	0.54 632	0.23 358	0.61 450	0.21 205	0.73 387	0.65 480	0.64 567	0.69 562	0.69 531	0.38 411	2.09 647	1.39 647	0.11 358	0.07 85	0.11 325	0.09 210	0.15 272	0.09 86

111	0.48 390	1.09 645	1.95 452	0.24 126	0.13 56	0.59 418	0.26 375	0.83 481	0.78 597	0.48 382	0.52 408	0.56 453	0.38 411	0.49 329	0.38 400	0.09 153	0.07 85	0.09 174	0.07 111	0.23 448	0.35 604

xxxx	0.70 574	0.21 42	1.33 221	0.28 261	0.18 232	0.63 489	0.24 326	1.02 646	0.69 515	0.50 401	0.62 501	0.58 467	0.38 411	1.47 544	5.21 727	0.13 456	0.12 441	0.11 325	0.10 254	0.12 173	0.15 320

FENet	0.44 331	0.30 206	2.42 559	0.32 380	0.17 184	0.58 399	0.22 248	0.77 427	0.59 402	0.47 363	0.42 312	0.55 440	0.38 411	0.49 329	0.47 460	0.12 421	0.09 299	0.12 395	0.11 329	0.13 210	0.16 355

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 609	1.04 636	2.06 480	0.94 688	0.35 543	0.89 635	0.40 547	0.85 502	0.63 456	0.55 465	0.63 514	0.75 566	0.38 411	2.38 667	0.48 466	1.10 711	0.31 651	0.36 665	0.21 558	0.53 668	0.55 662

DeepPruner_ROB	0.50 421	0.70 493	1.94 449	0.29 298	0.26 415	0.63 489	0.31 467	0.80 463	0.48 287	0.61 536	0.55 443	0.66 507	0.38 411	0.98 471	0.40 419	0.19 588	0.14 486	0.14 497	0.14 433	0.23 448	0.17 376

NOSS_ROB	0.64 538	0.65 471	1.62 295	0.46 593	0.25 397	0.67 531	0.30 454	0.93 573	0.77 593	0.59 517	0.57 464	0.77 574	0.38 411	2.78 701	0.44 445	0.23 624	0.24 619	0.28 646	0.26 589	0.27 511	0.39 628

S	0.44 331	0.42 332	1.08 166	0.27 228	0.24 373	0.66 524	0.28 420	0.53 246	0.46 263	0.45 350	0.56 455	0.33 286	0.39 425	0.31 143	0.30 318	0.17 559	0.11 407	0.19 597	0.20 550	0.52 666	1.29 716

G2L-Stereo_test	0.55 477	0.97 613	1.89 422	0.33 407	0.24 373	0.75 582	0.38 538	0.79 459	0.60 407	0.60 527	0.54 433	0.74 560	0.39 425	1.56 553	0.43 439	0.10 265	0.08 203	0.08 70	0.08 159	0.28 517	0.13 248

ISRNet	0.47 383	0.44 350	1.55 281	0.37 503	0.31 491	0.49 265	0.19 130	0.75 403	0.66 495	0.63 557	0.71 576	0.67 517	0.39 425	0.58 367	0.44 445	0.23 624	0.16 535	0.21 616	0.20 550	0.21 416	0.25 515

ffm	0.47 383	0.23 81	2.01 470	0.30 320	0.21 308	0.57 382	0.26 375	0.74 392	0.88 630	0.53 434	0.63 514	0.66 507	0.39 425	0.63 390	0.19 101	0.10 265	0.24 619	0.15 528	0.13 404	0.25 479	0.36 612

ff1	0.73 595	0.23 81	2.01 470	0.30 320	0.21 308	0.57 382	0.26 375	0.74 392	0.88 630	0.53 434	0.63 514	0.66 507	0.39 425	2.52 684	3.43 713	0.10 265	0.24 619	0.15 528	0.13 404	0.25 479	0.36 612

mmx	0.72 586	0.23 81	2.01 470	0.30 320	0.21 308	0.57 382	0.26 375	0.99 626	0.76 588	0.53 434	0.63 514	0.66 507	0.39 425	2.52 684	3.43 713	0.13 456	0.10 352	0.15 528	0.13 404	0.15 272	0.15 320

xxx	0.72 586	0.23 81	2.01 470	0.30 320	0.21 308	0.57 382	0.26 375	0.99 626	0.76 588	0.53 434	0.63 514	0.66 507	0.39 425	2.52 684	3.43 713	0.13 456	0.10 352	0.15 528	0.13 404	0.15 272	0.15 320

test_xeample	0.72 586	0.21 42	1.36 230	0.27 228	0.17 184	0.59 418	0.28 420	1.01 643	0.70 525	0.55 465	0.67 545	0.44 370	0.39 425	1.88 622	5.17 726	0.12 421	0.10 352	0.11 325	0.10 254	0.13 210	0.15 320

iResNet_ROB	0.50 421	1.15 659	1.73 323	0.31 350	0.21 308	0.58 399	0.22 248	0.95 596	0.82 613	0.58 503	0.62 501	0.57 460	0.39 425	0.84 452	0.40 419	0.11 358	0.08 203	0.09 174	0.06 25	0.21 416	0.13 248

CoDeX	0.52 452	0.43 338	2.25 528	0.29 298	0.26 415	0.61 450	0.32 490	0.99 626	0.68 506	0.48 382	0.55 443	0.52 426	0.40 434	1.60 564	0.35 379	0.12 421	0.09 299	0.11 325	0.10 254	0.13 210	0.12 205

CASS	0.39 273	0.30 206	1.61 293	0.32 380	0.17 184	0.53 324	0.24 326	0.70 363	0.49 295	0.59 517	0.54 433	0.40 335	0.40 434	0.41 252	0.30 318	0.17 559	0.10 352	0.14 497	0.11 329	0.18 362	0.17 376
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
test_5	0.51 438	0.87 570	1.99 467	0.37 503	0.65 669	0.58 399	0.35 514	0.78 443	0.62 443	0.48 382	0.55 443	0.45 379	0.40 434	0.72 427	0.30 318	0.09 153	0.07 85	0.12 395	0.12 370	0.33 562	0.38 622

CSP-Net	0.50 421	0.39 304	1.25 201	0.29 298	0.23 358	0.77 594	0.35 514	0.86 512	0.57 381	0.59 517	0.59 473	0.65 500	0.40 434	1.77 590	0.44 445	0.16 544	0.11 407	0.10 244	0.10 254	0.20 400	0.14 277

TRStereo	0.53 458	0.76 517	2.38 551	0.42 561	0.29 452	0.69 549	0.23 289	1.81 708	0.55 365	0.36 287	0.32 239	0.47 399	0.40 434	0.46 299	0.25 240	0.12 421	0.11 407	0.11 325	0.41 663	0.13 210	0.32 586

RAFT	0.45 354	0.92 587	1.59 287	0.34 440	0.19 269	0.46 219	0.35 514	0.65 332	0.49 295	0.49 394	0.49 377	0.70 541	0.40 434	0.47 311	0.32 344	0.11 358	0.16 535	0.14 497	0.13 404	0.51 662	0.13 248

UPFNet	0.46 367	0.28 173	1.73 323	0.33 407	0.32 502	0.65 517	0.38 538	0.83 481	0.59 402	0.57 485	0.52 408	0.61 480	0.40 434	0.75 432	0.52 486	0.13 456	0.12 441	0.13 458	0.12 370	0.15 272	0.11 156

ACVNet	0.45 354	0.44 350	1.79 377	0.28 261	0.21 308	0.59 418	0.36 522	0.66 335	0.68 506	0.45 350	0.59 473	0.69 531	0.40 434	0.44 274	0.55 500	0.11 358	0.09 299	0.10 244	0.09 210	0.34 574	0.10 125

cf-r	0.53 458	0.81 547	2.15 505	0.33 407	0.28 442	0.60 430	0.28 420	0.78 443	0.64 464	0.51 414	0.60 489	0.75 566	0.40 434	1.32 517	0.43 439	0.13 456	0.09 299	0.11 325	0.12 370	0.15 272	0.14 277

GwcNet-RSSM	0.57 495	0.94 595	2.13 499	0.32 380	0.25 397	0.60 430	0.30 454	0.80 463	0.66 495	0.52 423	0.64 531	0.71 546	0.40 434	1.79 595	0.50 476	0.13 456	0.09 299	0.12 395	0.12 370	0.21 416	0.15 320

CFNet	0.58 500	0.96 605	1.78 357	0.33 407	0.25 397	0.63 489	0.22 248	0.88 532	0.75 578	0.46 361	0.59 473	0.58 467	0.40 434	2.29 659	0.48 466	0.12 421	0.09 299	0.15 528	0.14 433	0.30 536	0.15 320

IGEV-FE	0.53 458	0.34 256	2.91 653	0.32 380	0.18 232	0.54 331	0.21 205	0.72 373	0.42 217	0.81 630	0.51 393	0.70 541	0.41 445	0.48 318	1.13 619	0.09 153	0.15 517	0.10 244	0.35 641	0.19 384	0.09 86

xyz-stereo-finetune2	0.35 227	0.45 360	1.04 159	0.21 37	0.12 25	0.58 399	0.23 289	0.50 210	0.45 252	0.31 256	0.46 339	0.30 261	0.41 445	0.81 448	0.51 482	0.08 69	0.07 85	0.11 325	0.09 210	0.12 173	0.09 86

test_sample1	0.40 283	0.18 7	1.19 188	0.31 350	0.18 232	0.48 246	0.23 289	0.78 443	0.49 295	0.44 339	0.44 326	0.45 379	0.41 445	1.39 525	0.33 357	0.11 358	0.09 299	0.10 244	0.09 210	0.12 173	0.13 248

SMFormer	0.50 421	0.46 364	1.60 289	0.30 320	0.15 113	0.45 199	0.24 326	0.90 544	0.72 545	0.56 474	0.64 531	0.51 420	0.41 445	1.87 613	0.49 471	0.13 456	0.10 352	0.11 325	0.10 254	0.15 272	0.16 355

tta	0.50 421	0.46 364	1.60 289	0.30 320	0.15 113	0.45 199	0.24 326	0.90 544	0.72 545	0.56 474	0.64 531	0.51 420	0.41 445	1.87 613	0.49 471	0.13 456	0.10 352	0.11 325	0.10 254	0.14 244	0.11 156

qqq1	0.48 390	0.46 364	1.60 289	0.30 320	0.15 113	0.45 199	0.24 326	0.90 544	0.72 545	0.56 474	0.64 531	0.51 420	0.41 445	1.87 613	0.23 199	0.13 456	0.10 352	0.09 174	0.08 159	0.14 244	0.11 156

fff1	0.48 390	0.46 364	1.60 289	0.30 320	0.15 113	0.45 199	0.24 326	0.90 544	0.72 545	0.56 474	0.64 531	0.51 420	0.41 445	1.87 613	0.23 199	0.13 456	0.10 352	0.09 174	0.08 159	0.14 244	0.11 156

IGEV_Zeroshot_test	0.53 458	0.33 238	2.91 653	0.32 380	0.18 232	0.54 331	0.21 205	0.72 373	0.42 217	0.81 630	0.51 393	0.71 546	0.41 445	0.48 318	1.13 619	0.09 153	0.15 517	0.10 244	0.35 641	0.19 384	0.09 86

HH	0.49 409	0.49 383	2.78 636	0.50 612	0.41 595	0.38 120	0.23 289	0.72 373	0.38 157	0.63 557	0.48 360	0.87 615	0.41 445	0.64 392	0.21 162	0.09 153	0.17 555	0.10 244	0.09 210	0.16 310	0.12 205

HanStereo	0.49 409	0.49 383	2.78 636	0.50 612	0.41 595	0.38 120	0.23 289	0.72 373	0.38 157	0.63 557	0.48 360	0.87 615	0.41 445	0.64 392	0.21 162	0.09 153	0.17 555	0.10 244	0.09 210	0.16 310	0.12 205

AACVNet	0.54 465	0.78 537	1.73 323	0.36 479	0.21 308	0.57 382	0.25 351	0.71 367	0.51 313	0.55 465	0.59 473	0.64 495	0.41 445	2.13 651	0.41 427	0.14 501	0.11 407	0.14 497	0.11 329	0.33 562	0.15 320

DCANet	0.42 312	0.77 527	1.95 452	0.25 154	0.14 81	0.51 294	0.22 248	0.77 427	0.72 545	0.54 447	0.48 360	0.31 264	0.41 445	0.36 209	0.39 411	0.09 153	0.07 85	0.09 174	0.07 111	0.13 210	0.23 489

CFNet-ft	0.51 438	0.76 517	1.79 377	0.28 261	0.30 470	0.63 489	0.28 420	0.66 335	0.55 365	0.45 350	0.57 464	0.74 560	0.41 445	1.46 537	0.42 430	0.14 501	0.10 352	0.28 646	0.13 404	0.18 362	0.14 277

CFNet_RVC	0.51 438	0.76 517	1.79 377	0.28 261	0.30 470	0.63 489	0.28 420	0.66 335	0.55 365	0.45 350	0.57 464	0.74 560	0.41 445	1.46 537	0.42 430	0.14 501	0.10 352	0.28 646	0.13 404	0.18 362	0.14 277

UCFNet_RVC	0.48 390	0.82 551	1.85 400	0.30 320	0.27 428	0.64 503	0.26 375	0.74 392	0.55 365	0.48 382	0.53 421	0.63 486	0.41 445	0.88 461	0.38 400	0.15 523	0.10 352	0.17 568	0.17 503	0.18 362	0.15 320

AANet_RVC	0.68 565	1.00 625	2.09 488	0.33 407	0.25 397	0.58 399	0.32 490	0.81 467	0.80 605	0.61 536	0.94 633	0.80 587	0.41 445	2.46 679	1.02 604	0.36 668	0.14 486	0.10 244	0.09 210	0.23 448	0.22 462

PS-NSSS	0.63 534	1.00 625	1.81 384	0.30 320	0.31 491	0.63 489	0.34 506	0.98 614	0.69 515	0.54 447	0.74 587	0.51 420	0.41 445	2.43 676	0.48 466	0.24 633	0.17 555	0.27 642	0.18 517	0.27 511	0.21 447

iResNetv2_ROB	0.59 508	1.43 688	2.96 656	0.40 542	0.22 337	0.58 399	0.28 420	0.91 556	0.73 560	0.57 485	0.63 514	0.60 477	0.41 445	0.74 431	0.35 379	0.11 358	0.08 203	0.10 244	0.07 111	0.43 638	0.17 376

Hybrid-DGEV-2	0.51 438	0.84 558	1.75 335	0.32 380	0.17 184	0.73 570	0.18 114	0.83 481	0.69 515	0.52 423	0.38 286	0.53 429	0.42 463	0.99 472	0.92 582	0.10 265	0.08 203	0.11 325	0.10 254	0.25 479	0.23 489

MyStereo05	0.49 409	0.41 322	2.72 622	0.30 320	0.23 358	0.60 430	0.30 454	0.82 475	0.77 593	0.52 423	0.37 272	0.51 420	0.42 463	0.52 344	0.38 400	0.09 153	0.17 555	0.12 395	0.10 254	0.16 310	0.20 432

MyStereo04	0.48 390	0.40 312	2.65 612	0.29 298	0.23 358	0.60 430	0.31 467	0.83 481	0.75 578	0.47 363	0.36 266	0.53 429	0.42 463	0.53 350	0.39 411	0.09 153	0.18 567	0.12 395	0.11 329	0.16 310	0.19 413

TestStereo1	0.49 409	0.81 547	1.85 400	0.39 530	0.57 652	0.56 363	0.34 506	0.75 403	0.69 515	0.44 339	0.63 514	0.35 298	0.42 463	0.64 392	0.29 295	0.10 265	0.08 203	0.12 395	0.10 254	0.33 562	0.26 526

SA-5K	0.49 409	0.81 547	1.85 400	0.39 530	0.57 652	0.56 363	0.34 506	0.75 403	0.69 515	0.44 339	0.63 514	0.35 298	0.42 463	0.64 392	0.29 295	0.10 265	0.08 203	0.12 395	0.10 254	0.33 562	0.26 526

GES	0.44 331	0.28 173	1.88 415	0.30 320	0.18 232	0.61 450	0.30 454	0.88 532	0.46 263	0.47 363	0.52 408	0.39 326	0.42 463	0.58 367	0.67 542	0.15 523	0.11 407	0.12 395	0.10 254	0.15 272	0.17 376

222	0.78 613	0.23 81	1.23 198	0.28 261	0.18 232	0.62 471	0.24 326	1.02 646	0.70 525	0.58 503	0.66 542	0.46 391	0.42 463	1.80 600	6.53 738	0.13 456	0.10 352	0.11 325	0.10 254	0.12 173	0.17 376

FADNet_RVC	0.81 626	1.14 655	2.42 559	0.30 320	0.24 373	0.71 557	0.24 326	0.95 596	0.61 425	0.44 339	0.56 455	0.59 470	0.42 463	1.52 549	0.68 545	0.94 703	0.96 719	0.28 646	1.00 718	0.90 694	1.36 719

BEATNet_4x	0.47 383	0.73 508	1.91 433	0.33 407	0.15 113	0.56 363	0.25 351	0.85 502	0.58 392	0.54 447	0.51 393	0.57 460	0.42 463	0.57 363	0.61 525	0.11 358	0.08 203	0.12 395	0.09 210	0.20 400	0.16 355

HSM-Net_RVC	0.67 557	0.34 256	2.23 524	0.26 202	0.19 269	0.67 531	0.29 445	1.26 683	0.69 515	0.72 602	0.70 572	0.78 578	0.42 463	3.77 721	0.41 427	0.13 456	0.09 299	0.10 244	0.09 210	0.12 173	0.11 156
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
StereoDRNet-Refined	0.50 421	0.41 322	1.50 272	0.33 407	0.21 308	0.68 543	0.26 375	0.81 467	0.68 506	0.67 580	0.68 553	0.73 554	0.42 463	1.10 488	0.59 520	0.11 358	0.08 203	0.14 497	0.14 433	0.25 479	0.21 447
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
PSMNet-RUCA	0.58 500	0.82 551	1.89 422	0.59 654	0.56 650	0.64 503	0.36 522	0.84 493	0.69 515	0.51 414	0.68 553	0.53 429	0.43 474	0.56 362	0.43 439	0.34 665	0.18 567	0.44 678	0.29 604	0.48 654	0.30 566

gwcnet-sp	0.49 409	0.43 338	2.54 596	0.31 350	0.22 337	0.67 531	0.31 467	0.78 443	0.65 480	0.58 503	0.47 346	0.46 391	0.43 474	0.76 436	0.46 451	0.11 358	0.11 407	0.11 325	0.11 329	0.15 272	0.14 277

scenet	0.49 409	0.43 338	2.54 596	0.31 350	0.22 337	0.67 531	0.31 467	0.78 443	0.65 480	0.58 503	0.47 346	0.46 391	0.43 474	0.76 436	0.46 451	0.11 358	0.11 407	0.11 325	0.11 329	0.15 272	0.14 277

ToySt	0.44 331	0.61 443	1.89 422	0.29 298	0.18 232	0.55 346	0.35 514	0.67 346	0.53 343	0.39 310	0.50 387	0.59 470	0.43 474	0.51 340	0.49 471	0.10 265	0.12 441	0.13 458	0.16 483	0.24 465	0.19 413

ssnet	0.49 409	0.43 338	2.54 596	0.31 350	0.22 337	0.67 531	0.31 467	0.78 443	0.65 480	0.58 503	0.47 346	0.46 391	0.43 474	0.76 436	0.46 451	0.11 358	0.11 407	0.11 325	0.11 329	0.15 272	0.14 277

GMM-Stereo	0.50 421	0.23 81	2.41 557	0.54 632	0.24 373	0.77 594	0.46 587	0.59 290	0.57 381	0.58 503	0.73 584	0.47 399	0.43 474	0.68 412	0.27 266	0.10 265	0.06 24	0.13 458	0.13 404	0.14 244	0.44 643

PSMNet-RSSM	0.53 458	0.82 551	1.78 357	0.31 350	0.25 397	0.58 399	0.28 420	0.84 493	0.60 407	0.50 401	0.61 496	0.67 517	0.43 474	1.68 574	0.42 430	0.15 523	0.10 352	0.14 497	0.16 483	0.15 272	0.13 248

STTStereo	0.51 438	0.69 487	2.14 504	0.36 479	0.30 470	0.61 450	0.32 490	0.77 427	0.60 407	0.60 527	0.54 433	0.67 517	0.43 474	0.86 457	0.42 430	0.16 544	0.15 517	0.17 568	0.20 550	0.16 310	0.15 320

PStereo	0.47 383	1.01 629	1.49 268	0.56 641	0.20 291	0.51 294	0.33 500	0.48 190	0.60 407	0.36 287	0.22 109	0.35 298	0.44 482	0.53 350	0.54 496	0.31 659	0.20 591	0.20 607	0.17 503	0.43 638	0.45 644

CFNet_ucs	0.48 390	0.50 391	2.32 538	0.26 202	0.22 337	0.57 382	0.22 248	0.85 502	0.65 480	0.53 434	0.64 531	0.68 524	0.44 482	0.54 355	0.31 331	0.13 456	0.12 441	0.16 547	0.11 329	0.19 384	0.17 376

SACVNet	0.60 514	0.74 513	1.90 427	0.37 503	0.28 442	0.64 503	0.37 531	0.86 512	0.61 425	0.65 574	0.62 501	0.69 531	0.44 482	2.08 645	0.42 430	0.18 572	0.14 486	0.16 547	0.15 460	0.38 611	0.24 503

GEStereo_RVC	0.54 465	0.87 570	1.95 452	0.47 598	0.25 397	0.62 471	0.37 531	1.00 635	0.74 564	0.53 434	0.54 433	0.59 470	0.44 482	1.10 488	0.46 451	0.15 523	0.11 407	0.12 395	0.10 254	0.26 500	0.19 413

FINET	0.65 546	0.95 602	3.06 666	0.35 458	0.40 586	0.58 399	0.48 599	0.92 565	1.10 665	0.57 485	0.68 553	0.47 399	0.44 482	1.15 500	0.60 522	0.23 624	0.21 601	0.17 568	0.15 460	0.26 500	0.25 515

zzzzzzz1	0.67 557	2.12 726	4.32 709	0.32 380	0.29 452	0.44 189	0.29 445	0.74 392	0.62 443	0.33 270	0.40 300	0.52 426	0.45 487	0.93 464	0.58 517	0.14 501	0.09 299	0.10 244	0.10 254	0.36 595	0.22 462

FE-Mocha	0.41 291	0.31 220	1.44 253	0.28 261	0.33 517	0.41 152	0.17 91	0.69 355	0.45 252	0.44 339	0.50 387	0.41 341	0.45 487	0.36 209	1.17 627	0.10 265	0.08 203	0.11 325	0.21 558	0.13 210	0.13 248

z-ln-s-r	0.64 538	0.89 579	2.23 524	0.32 380	0.26 415	0.57 382	0.37 531	0.84 493	0.76 588	0.51 414	0.81 602	0.64 495	0.45 487	2.06 641	1.27 639	0.10 265	0.07 85	0.11 325	0.09 210	0.24 465	0.13 248

FLISNet	0.41 291	0.63 459	1.72 320	0.27 228	0.21 308	0.45 199	0.19 130	0.55 263	0.41 203	0.57 485	0.59 473	0.65 500	0.45 487	0.45 290	0.39 411	0.08 69	0.09 299	0.10 244	0.11 329	0.20 400	0.10 125

CoSv	0.41 291	0.63 459	1.72 320	0.27 228	0.21 308	0.45 199	0.19 130	0.55 263	0.41 203	0.57 485	0.59 473	0.65 500	0.45 487	0.45 290	0.39 411	0.08 69	0.09 299	0.10 244	0.11 329	0.20 400	0.10 125

DualNet (step1)	0.59 508	0.62 449	1.93 439	0.27 228	0.22 337	0.68 543	0.31 467	0.93 573	0.66 495	0.57 485	0.51 393	0.55 440	0.45 487	1.11 491	0.38 400	0.61 686	0.14 486	0.87 699	0.56 689	0.25 479	0.23 489

test_sample9	0.94 646	0.62 449	1.93 439	0.27 228	0.22 337	0.68 543	0.31 467	0.93 573	0.66 495	0.57 485	0.51 393	0.55 440	0.45 487	1.91 625	2.55 695	0.61 686	4.16 744	0.87 699	0.56 689	0.25 479	0.23 489

test_sample7	0.47 383	0.33 238	1.49 268	0.34 440	0.20 291	0.51 294	0.30 454	0.93 573	0.66 495	0.57 485	0.51 393	0.55 440	0.45 487	1.11 491	0.38 400	0.17 559	0.14 486	0.16 547	0.15 460	0.19 384	0.18 396

riskmin	0.37 245	0.22 60	1.74 328	0.32 380	0.20 291	0.48 246	0.20 158	0.66 335	0.46 263	0.36 287	0.34 257	0.69 531	0.45 487	0.39 239	0.27 266	0.11 358	0.08 203	0.12 395	0.08 159	0.13 210	0.16 355

IPLGR	0.54 465	0.56 425	2.68 615	0.36 479	0.18 232	0.62 471	0.54 615	1.02 646	0.64 464	0.73 606	0.46 339	0.47 399	0.45 487	1.12 495	0.29 295	0.09 153	0.08 203	0.11 325	0.09 210	0.19 384	0.12 205

PSMNet-ADL	0.51 438	0.38 291	1.65 297	0.35 458	0.21 308	0.67 531	0.26 375	0.74 392	0.55 365	0.42 326	0.52 408	0.70 541	0.45 487	1.91 625	0.57 512	0.15 523	0.13 467	0.11 325	0.13 404	0.15 272	0.20 432

ADLNet	0.60 514	0.71 495	1.95 452	0.35 458	0.34 530	0.67 531	0.34 506	0.90 544	0.74 564	0.68 586	0.62 501	0.80 587	0.45 487	1.78 591	0.64 534	0.14 501	0.11 407	0.14 497	0.14 433	0.29 524	0.21 447

acv_ft	0.48 390	0.44 350	1.76 344	0.32 380	0.41 595	0.63 489	0.28 420	0.81 467	0.68 506	0.61 536	0.59 473	0.69 531	0.45 487	0.44 274	0.63 529	0.11 358	0.09 299	0.10 244	0.09 210	0.41 629	0.10 125

GANet-RSSM	0.55 477	0.73 508	1.90 427	0.36 479	0.26 415	0.59 418	0.27 400	0.78 443	0.52 325	0.47 363	0.57 464	0.63 486	0.45 487	1.92 629	0.43 439	0.14 501	0.10 352	0.25 638	0.11 329	0.34 574	0.14 277

FADNet-RVC-Resample	0.67 557	1.16 664	3.16 676	0.37 503	0.29 452	0.62 471	0.38 538	0.86 512	0.63 456	0.51 414	0.50 387	0.57 460	0.45 487	1.57 557	0.49 471	0.24 633	0.32 656	0.23 626	0.19 537	0.27 511	0.62 671

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 477	0.92 587	2.36 549	0.38 520	0.37 564	0.60 430	0.28 420	0.82 475	0.62 443	0.62 547	0.55 443	0.72 549	0.45 487	1.00 475	0.43 439	0.15 523	0.11 407	0.14 497	0.14 433	0.15 272	0.16 355
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
noway7	0.65 546	2.12 726	4.60 712	0.34 440	0.20 291	0.46 219	0.26 375	0.77 427	0.64 464	0.34 274	0.39 295	0.50 416	0.46 503	0.40 246	0.54 496	0.09 153	0.07 85	0.10 244	0.09 210	0.29 524	0.30 566

Selective-IGEV-i16pb	0.86 634	0.33 238	6.08 722	0.32 380	0.21 308	1.08 665	0.68 655	1.06 659	0.92 641	0.43 332	0.76 593	0.66 507	0.46 503	2.31 660	0.50 476	0.23 624	0.25 632	0.14 497	0.19 537	0.26 500	0.24 503

TCMNet	0.66 552	0.85 563	2.55 601	0.50 612	0.52 641	0.72 563	0.39 544	0.87 523	0.72 545	0.58 503	0.68 553	0.63 486	0.46 503	1.70 577	0.63 529	0.18 572	0.18 567	0.23 626	0.18 517	0.38 611	0.27 535

YMNet	0.62 527	0.72 500	1.93 439	0.41 550	0.41 595	0.87 630	0.43 564	0.87 523	0.71 535	0.74 609	0.81 602	0.83 597	0.46 503	0.86 457	0.93 583	0.19 588	0.22 607	0.20 607	0.17 503	0.41 629	0.21 447

YMNet_1	0.62 527	0.72 500	1.93 439	0.41 550	0.41 595	0.87 630	0.43 564	0.87 523	0.71 535	0.74 609	0.81 602	0.83 597	0.46 503	0.86 457	0.93 583	0.19 588	0.22 607	0.20 607	0.17 503	0.41 629	0.21 447

anonymousa	0.48 390	0.46 364	2.44 565	0.29 298	0.34 530	0.61 450	0.25 351	0.66 335	0.54 358	0.53 434	0.77 597	0.73 554	0.46 503	0.33 172	0.31 331	0.10 265	0.09 299	0.12 395	0.29 604	0.10 114	0.19 413

iRaft-Stereo_5w	0.54 465	1.01 629	2.08 487	0.27 228	0.21 308	0.49 265	0.28 420	0.73 387	0.58 392	0.40 312	0.61 496	0.62 484	0.46 503	1.78 591	0.47 460	0.09 153	0.07 85	0.11 325	0.10 254	0.39 621	0.12 205

FADNet-RVC	0.61 522	1.26 675	2.12 497	0.33 407	0.26 415	0.59 418	0.29 445	0.86 512	0.62 443	0.45 350	0.50 387	0.62 484	0.46 503	1.73 582	0.55 500	0.17 559	0.20 591	0.17 568	0.18 517	0.59 672	0.28 544

NVstereo2D	0.58 500	0.40 312	2.03 478	0.35 458	0.35 543	0.69 549	0.39 544	0.91 556	0.80 605	0.47 363	0.53 421	0.67 517	0.46 503	1.99 635	0.48 466	0.19 588	0.11 407	0.17 568	0.13 404	0.25 479	0.25 515

DLCB_ROB	0.54 465	0.55 422	1.49 268	0.36 479	0.25 397	0.65 517	0.36 522	0.80 463	0.70 525	0.72 602	0.69 562	0.83 597	0.46 503	1.53 550	0.60 522	0.13 456	0.12 441	0.14 497	0.14 433	0.14 244	0.13 248

xyz-stereo	3.02 722	0.29 188	30.64 772	0.23 95	0.12 25	15.52 746	0.24 326	0.51 221	0.47 283	0.59 517	7.99 739	0.64 495	0.47 513	1.39 525	0.50 476	0.09 153	0.07 85	0.34 662	0.07 111	0.13 210	0.08 56

DispNO	0.67 557	0.98 618	2.58 602	0.31 350	0.27 428	0.59 418	0.29 445	0.83 481	0.68 506	0.53 434	0.79 601	0.83 597	0.47 513	2.46 679	0.68 545	0.12 421	0.10 352	0.19 597	0.31 623	0.16 310	0.17 376

1111x	0.74 598	0.21 42	1.93 439	0.31 350	0.17 184	0.63 489	0.32 490	1.03 653	0.74 564	0.52 423	0.62 501	0.57 460	0.47 513	2.38 667	4.25 721	0.12 421	0.14 486	0.11 325	0.12 370	0.12 173	0.14 277

ssnet_v2	0.55 477	0.60 438	1.86 408	0.32 380	0.22 337	0.72 563	0.44 575	0.94 582	0.74 564	0.63 557	0.54 433	0.81 590	0.47 513	0.77 441	0.70 549	0.16 544	0.14 486	0.14 497	0.14 433	0.30 536	0.30 566

SA	0.50 421	0.75 516	1.95 452	0.31 350	0.61 665	0.57 382	0.31 467	0.91 556	0.73 560	0.42 326	0.62 501	0.38 319	0.47 513	0.68 412	0.29 295	0.09 153	0.09 299	0.13 458	0.32 629	0.30 536	0.10 125

CFNet_pseudo	0.45 354	0.46 364	2.23 524	0.25 154	0.19 269	0.56 363	0.21 205	0.77 427	0.60 407	0.49 394	0.56 455	0.69 531	0.47 513	0.52 344	0.31 331	0.11 358	0.10 352	0.15 528	0.10 254	0.17 334	0.14 277

ccs_rob	0.45 354	0.46 364	2.22 520	0.26 202	0.19 269	0.56 363	0.21 205	0.77 427	0.60 407	0.49 394	0.56 455	0.69 531	0.47 513	0.52 344	0.31 331	0.11 358	0.09 299	0.16 547	0.10 254	0.17 334	0.14 277

StereoDRNet	0.64 538	0.88 574	2.35 546	0.41 550	0.45 616	0.73 570	0.47 595	0.94 582	0.74 564	0.75 611	0.54 433	0.74 560	0.47 513	1.70 577	0.72 556	0.15 523	0.14 486	0.15 528	0.14 433	0.20 400	0.19 413

PSMNet_ROB	0.66 552	1.01 629	2.33 541	0.38 520	0.31 491	0.72 563	0.55 619	0.86 512	0.69 515	0.54 447	0.60 489	0.75 566	0.47 513	2.00 636	0.82 574	0.17 559	0.13 467	0.19 597	0.19 537	0.24 465	0.27 535

coex_refinement	0.58 500	0.94 595	1.87 413	0.38 520	0.25 397	0.64 503	0.34 506	0.83 481	0.65 480	0.60 527	0.63 514	0.81 590	0.48 522	1.85 612	0.56 508	0.13 456	0.09 299	0.10 244	0.10 254	0.16 310	0.16 355

DCVSM-stereo	0.49 409	0.29 188	2.49 580	0.29 298	0.22 337	0.53 324	0.52 607	0.58 281	0.49 295	0.69 588	0.46 339	0.79 583	0.48 522	0.53 350	0.42 430	0.13 456	0.14 486	0.15 528	0.12 370	0.20 400	0.20 432

DAS	0.56 487	0.35 265	1.55 281	0.33 407	0.34 530	0.50 279	0.42 557	0.83 481	0.74 564	0.83 636	0.68 553	0.56 453	0.48 522	2.40 671	0.46 451	0.12 421	0.08 203	0.12 395	0.09 210	0.18 362	0.15 320

SepStereo	0.52 452	0.35 265	1.55 281	0.33 407	0.34 530	0.50 279	0.42 557	0.83 481	0.74 564	0.83 636	0.68 553	0.56 453	0.48 522	1.56 553	0.46 451	0.12 421	0.08 203	0.12 395	0.09 210	0.18 362	0.15 320

ADLNet2	0.68 565	0.84 558	3.19 680	0.33 407	0.36 552	0.64 503	0.37 531	0.89 538	0.79 602	0.54 447	0.65 540	0.93 631	0.48 522	2.07 643	0.56 508	0.13 456	0.11 407	0.11 325	0.11 329	0.33 562	0.18 396

ac_64	0.55 477	0.46 364	1.92 436	0.36 479	0.34 530	0.63 489	0.31 467	0.82 475	0.61 425	0.55 465	0.51 393	0.89 621	0.48 522	1.83 605	0.55 500	0.14 501	0.11 407	0.12 395	0.12 370	0.18 362	0.12 205

TDLM	0.67 557	0.92 587	1.76 344	0.37 503	0.24 373	0.66 524	0.56 624	0.82 475	0.74 564	1.16 671	0.62 501	0.61 480	0.48 522	2.70 697	0.50 476	0.20 599	0.11 407	0.35 663	0.14 433	0.32 553	0.16 355

GwcNet	0.69 570	0.71 495	3.12 673	0.36 479	0.45 616	0.81 612	0.44 575	0.86 512	0.84 620	0.60 527	0.74 587	0.82 595	0.49 529	1.65 570	0.66 538	0.16 544	0.15 517	0.15 528	0.15 460	0.31 544	0.24 503

ETE_ROB	0.60 514	0.71 495	1.55 281	0.37 503	0.25 397	0.69 549	0.51 604	1.47 693	0.70 525	0.80 624	0.69 562	0.85 606	0.49 529	1.36 522	0.58 517	0.16 544	0.13 467	0.19 597	0.16 483	0.21 416	0.23 489

LALA_ROB	0.60 514	0.76 517	1.69 308	0.36 479	0.29 452	0.79 603	0.55 619	0.94 582	0.77 593	0.81 630	0.67 545	0.94 635	0.49 529	0.99 472	0.73 559	0.21 607	0.15 517	0.20 607	0.18 517	0.23 448	0.21 447

delet	0.52 452	0.54 413	1.62 295	0.31 350	0.35 543	0.74 576	0.46 587	0.85 502	0.74 564	0.55 465	0.60 489	0.67 517	0.50 532	1.12 495	0.57 512	0.11 358	0.11 407	0.13 458	0.14 433	0.16 310	0.12 205

CC-Net-ROB	0.85 633	1.15 659	2.13 499	0.88 683	0.38 570	0.88 634	0.44 575	1.06 659	0.79 602	0.58 503	0.69 562	0.65 500	0.50 532	2.74 700	0.51 482	0.93 701	0.39 674	0.87 699	0.29 604	0.54 669	0.54 659

SQANet	0.80 617	1.58 695	2.53 590	0.76 673	0.83 682	0.76 586	0.36 522	0.83 481	0.64 464	0.63 557	0.69 562	0.73 554	0.51 534	1.21 504	0.53 490	0.77 698	0.29 646	0.59 689	0.29 604	0.86 693	0.61 670

SDNR	1.22 676	0.80 542	2.71 620	0.33 407	1.48 715	1.98 707	0.23 289	1.93 712	2.44 722	0.89 645	2.52 705	1.36 684	0.51 534	3.65 719	1.93 671	0.30 657	0.31 651	0.22 619	0.16 483	0.33 562	0.36 612

RAFT_R40	0.50 421	0.21 42	1.76 344	0.50 612	0.40 586	0.61 450	0.53 611	0.56 269	0.60 407	0.56 474	0.54 433	0.55 440	0.51 534	1.57 557	0.53 490	0.11 358	0.07 85	0.12 395	0.10 254	0.16 310	0.09 86

IRAFT_RVC	0.54 465	0.53 404	1.78 357	0.46 593	0.21 308	0.58 399	0.43 564	0.65 332	0.66 495	0.54 447	0.50 387	0.49 413	0.51 534	1.58 561	1.01 602	0.11 358	0.25 632	0.13 458	0.10 254	0.15 272	0.13 248

LMCR-Stereo	0.52 452	0.71 495	2.39 553	0.40 542	0.21 308	0.74 576	0.31 467	1.02 646	0.64 464	0.61 536	0.63 514	0.39 326	0.51 534	0.62 387	0.42 430	0.19 588	0.09 299	0.12 395	0.09 210	0.23 448	0.12 205

DDUNet	0.77 609	1.12 650	1.88 415	0.76 673	0.69 673	0.84 620	0.43 564	0.85 502	0.65 480	0.67 580	0.75 590	0.91 625	0.52 539	1.03 479	0.57 512	0.54 682	0.37 663	0.95 705	0.52 684	0.71 683	0.57 665

CVANet_RVC	0.65 546	0.80 542	2.13 499	0.36 479	0.26 415	0.62 471	0.42 557	0.84 493	0.72 545	0.69 588	0.68 553	0.68 524	0.52 539	2.64 691	0.42 430	0.19 588	0.12 441	0.22 619	0.17 503	0.37 604	0.15 320

IER	0.43 321	0.38 291	1.69 308	0.26 202	0.25 397	0.66 524	0.26 375	0.71 367	0.55 365	0.54 447	0.59 473	0.60 477	0.53 541	0.52 344	0.39 411	0.11 358	0.08 203	0.11 325	0.11 329	0.14 244	0.11 156

DISCO	0.57 495	0.34 256	1.87 413	0.45 587	0.34 530	0.84 620	0.35 514	0.84 493	0.78 597	0.59 517	0.63 514	1.06 660	0.53 541	1.10 488	0.82 574	0.12 421	0.09 299	0.11 325	0.10 254	0.22 433	0.18 396

XPNet_ROB	0.61 522	0.72 500	1.66 302	0.37 503	0.27 428	0.67 531	0.47 595	0.89 538	0.71 535	0.78 620	0.70 572	0.81 590	0.53 541	1.70 577	0.76 563	0.21 607	0.16 535	0.16 547	0.15 460	0.20 400	0.21 447

psm_up	0.57 495	0.61 443	1.83 394	0.35 458	0.30 470	0.64 503	0.37 531	0.90 544	0.68 506	0.59 517	0.55 443	0.68 524	0.54 544	1.91 625	0.46 451	0.16 544	0.15 517	0.16 547	0.15 460	0.23 448	0.13 248

UNet	0.54 465	0.44 350	2.83 641	0.31 350	0.33 517	0.74 576	0.27 400	0.82 475	0.61 425	0.53 434	0.54 433	0.72 549	0.54 544	0.78 445	0.56 508	0.11 358	0.09 299	0.13 458	0.11 329	0.14 244	0.12 205

HGLStereo	0.54 465	0.69 487	2.00 469	0.35 458	0.40 586	0.66 524	0.30 454	0.83 481	0.62 443	0.57 485	0.69 562	0.69 531	0.54 544	1.07 483	0.55 500	0.13 456	0.13 467	0.13 458	0.11 329	0.19 384	0.17 376

PA-Net	0.84 632	1.00 625	3.49 693	0.63 661	0.40 586	0.70 555	0.52 607	0.86 512	0.84 620	0.52 423	0.59 473	0.70 541	0.54 544	2.35 663	2.23 686	0.17 559	0.27 642	0.19 597	0.28 598	0.22 433	0.36 612
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NCCL2	0.65 546	0.94 595	1.96 461	0.43 566	0.30 470	0.71 557	0.68 655	0.84 493	0.65 480	0.70 594	0.60 489	0.86 613	0.54 544	1.56 553	0.57 512	0.20 599	0.16 535	0.67 693	0.25 581	0.22 433	0.24 503

GASNet	0.73 595	1.47 690	3.04 664	0.47 598	0.33 517	0.57 382	0.34 506	0.91 556	0.75 578	0.58 503	0.58 470	0.74 560	0.55 549	2.03 637	0.65 537	0.21 607	0.15 517	0.19 597	0.17 503	0.51 662	0.28 544

pcwnet_v2	0.64 538	0.49 383	4.41 710	0.32 380	0.27 428	0.60 430	0.25 351	0.97 610	0.88 630	0.59 517	0.70 572	0.63 486	0.55 549	0.66 408	0.37 393	0.17 559	0.15 517	0.15 528	0.14 433	0.21 416	0.23 489

APVNet	0.70 574	0.67 480	2.71 620	0.38 520	0.36 552	0.85 624	0.43 564	0.91 556	0.68 506	0.55 465	0.69 562	0.75 566	0.55 549	2.31 660	0.78 567	0.17 559	0.17 555	0.24 633	0.19 537	0.33 562	0.23 489

MMNet	0.50 421	0.48 379	1.93 439	0.33 407	0.27 428	0.79 603	0.28 420	0.81 467	0.74 564	0.60 527	0.56 455	0.59 470	0.55 549	0.79 446	0.59 520	0.10 265	0.09 299	0.12 395	0.11 329	0.13 210	0.14 277

MultiAttention	2.38 711	0.50 391	1.93 439	1.80 717	2.56 727	10.86 742	2.30 726	1.22 677	0.80 605	0.62 547	1.16 661	1.13 669	0.56 553	16.09 754	1.18 628	0.20 599	0.09 299	0.43 677	1.62 729	0.94 696	1.58 726

Wz-Net-LNSev	0.59 508	0.96 605	2.47 575	0.34 440	0.37 564	0.79 603	0.44 575	0.86 512	0.77 593	0.61 536	0.67 545	0.79 583	0.56 553	0.64 392	0.62 527	0.15 523	0.14 486	0.12 395	0.12 370	0.18 362	0.19 413

DMCA-RVC	0.62 527	0.96 605	2.63 608	0.36 479	0.90 687	0.56 363	0.31 467	0.69 355	0.57 381	0.68 586	0.52 408	0.59 470	0.56 553	1.23 509	0.53 490	0.16 544	0.38 667	0.20 607	0.15 460	0.20 400	0.15 320

MSMDNet	0.46 367	0.44 350	2.28 533	0.26 202	0.20 291	0.55 346	0.21 205	0.75 403	0.64 464	0.48 382	0.55 443	0.68 524	0.56 553	0.46 299	0.30 318	0.11 358	0.10 352	0.13 458	0.10 254	0.18 362	0.15 320

DANet	0.80 617	0.65 471	2.21 516	1.19 702	0.48 629	0.74 576	1.25 704	0.89 538	1.53 697	0.89 645	0.71 576	0.96 638	0.56 553	1.83 605	0.96 588	0.18 572	0.16 535	0.19 597	0.16 483	0.26 500	0.29 552
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DRN-Test	0.64 538	0.43 338	2.44 565	0.39 530	0.44 605	0.80 611	0.41 553	1.02 646	0.78 597	0.80 624	0.63 514	0.69 531	0.56 553	1.79 595	0.69 547	0.15 523	0.12 441	0.17 568	0.16 483	0.18 362	0.17 376

zh-mn7	0.80 617	1.54 693	3.00 662	0.35 458	0.27 428	0.72 563	0.41 553	0.93 573	1.11 667	1.00 658	1.28 667	0.75 566	0.57 559	1.87 613	1.18 628	0.16 544	0.13 467	0.14 497	0.14 433	0.26 500	0.21 447

w-ln-seven	0.74 598	1.05 639	2.54 596	0.37 503	0.34 530	1.03 655	0.47 595	1.00 635	1.08 662	0.90 647	0.85 614	0.85 606	0.57 559	1.37 523	1.26 638	0.14 501	0.13 467	0.16 547	0.15 460	0.31 544	0.20 432

PCWNet_CMD	0.46 367	0.45 360	2.28 533	0.26 202	0.20 291	0.55 346	0.21 205	0.75 403	0.64 464	0.48 382	0.55 443	0.68 524	0.57 559	0.46 299	0.30 318	0.11 358	0.10 352	0.14 497	0.10 254	0.18 362	0.14 277

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 495	0.87 570	2.11 493	0.32 380	0.30 470	0.84 620	0.40 547	0.88 532	0.72 545	0.65 574	0.73 584	0.66 507	0.57 559	0.93 464	0.71 552	0.13 456	0.07 85	0.10 244	0.08 159	0.15 272	0.14 277

DSFCA	0.54 465	0.35 265	1.41 245	0.28 261	0.28 442	0.79 603	0.88 679	0.76 415	0.70 525	0.72 602	0.66 542	0.67 517	0.57 559	1.17 502	0.63 529	0.16 544	0.14 486	0.13 458	0.14 433	0.16 310	0.13 248

FADNet	0.64 538	1.22 669	2.06 480	0.32 380	0.30 470	0.66 524	0.29 445	0.88 532	0.72 545	0.44 339	0.48 360	0.66 507	0.57 559	1.84 610	0.45 450	0.46 677	0.20 591	0.17 568	0.19 537	0.59 672	0.24 503

MyStereo06	0.54 465	0.41 322	2.68 615	0.30 320	0.23 358	0.60 430	0.30 454	0.81 467	0.44 236	0.84 638	0.52 408	0.78 578	0.58 565	0.48 318	1.10 615	0.09 153	0.17 555	0.12 395	0.10 254	0.16 310	0.20 432

Anonymous_2	0.74 598	0.32 228	1.65 297	0.33 407	0.30 470	0.67 531	0.32 490	0.69 355	0.46 263	0.48 382	0.41 306	0.84 602	0.58 565	0.51 340	0.40 419	0.32 661	0.38 667	1.43 722	3.69 745	0.80 690	0.27 535

RTSC	0.72 586	1.00 625	2.22 520	0.40 542	0.29 452	0.82 615	0.31 467	0.96 601	1.10 665	0.92 650	0.81 602	0.78 578	0.58 565	1.23 509	1.55 656	0.18 572	0.17 555	0.14 497	0.17 503	0.43 638	0.30 566

z-mn7	0.80 617	1.52 692	2.62 607	0.36 479	0.28 442	1.01 652	0.48 599	0.90 544	1.29 680	0.69 588	1.35 675	0.85 606	0.59 568	2.03 637	1.09 614	0.14 501	0.12 441	0.14 497	0.12 370	0.32 553	0.20 432

ITSA-stereo	0.48 390	0.33 238	1.20 192	0.33 407	0.18 232	0.60 430	0.29 445	0.94 582	0.80 605	0.50 401	0.49 377	0.53 429	0.59 568	1.25 513	0.64 534	0.15 523	0.12 441	0.17 568	0.16 483	0.18 362	0.23 489

GANetREF_RVC	0.75 601	1.15 659	2.46 569	0.47 598	0.26 415	0.83 618	0.61 638	0.97 610	0.89 634	0.62 547	0.61 496	0.72 549	0.59 568	2.42 673	0.55 500	0.32 661	0.25 632	0.36 665	0.24 574	0.39 621	0.31 576
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
GANet	0.75 601	0.84 558	2.01 470	0.40 542	0.25 397	0.74 576	0.66 649	0.87 523	0.73 560	0.71 599	1.07 655	0.84 602	0.59 568	2.71 699	1.15 623	0.17 559	0.16 535	0.44 678	0.16 483	0.31 544	0.20 432

Reg-Stereo(zero)	0.46 367	0.17 2	2.10 492	0.24 126	0.34 530	0.51 294	0.42 557	0.50 210	0.54 358	0.37 293	0.46 339	0.54 437	0.60 572	0.43 265	1.10 615	0.08 69	0.09 299	0.08 70	0.22 569	0.12 173	0.22 462

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 574	0.65 471	3.45 692	0.50 612	0.60 661	0.75 582	0.23 289	0.96 601	0.60 407	0.76 614	1.30 670	0.81 590	0.60 572	0.57 363	0.82 574	0.10 265	0.16 535	0.11 325	0.43 666	0.31 544	0.22 462

fast-acv-ft	0.63 534	0.88 574	3.10 670	0.38 520	0.30 470	0.79 603	0.48 599	0.69 355	0.72 545	0.58 503	0.78 598	0.76 572	0.60 572	0.67 409	0.73 559	0.15 523	0.15 517	0.18 590	0.17 503	0.37 604	0.16 355

Wz-Net-SNSev	0.76 605	1.32 682	3.11 672	0.40 542	0.31 491	0.71 557	0.60 634	0.98 614	0.87 626	0.67 580	0.83 607	0.96 638	0.60 572	1.67 573	0.97 589	0.16 544	0.15 517	0.16 547	0.17 503	0.36 595	0.24 503

HHNet	0.60 514	0.65 471	2.60 606	0.36 479	0.25 397	0.64 503	0.61 638	0.64 325	0.62 443	0.55 465	1.13 660	0.32 274	0.60 572	0.42 260	1.79 668	0.15 523	0.07 85	0.12 395	0.10 254	0.18 362	0.15 320

SST-Stereo	0.52 452	0.20 26	1.76 344	0.62 660	0.53 642	0.62 471	0.66 649	0.55 263	0.61 425	0.58 503	0.53 421	0.52 426	0.60 572	1.59 563	0.29 295	0.11 358	0.07 85	0.12 395	0.10 254	0.16 310	0.10 125

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 657	1.67 700	2.32 538	0.47 598	0.39 576	1.47 682	0.95 683	0.95 596	0.91 637	0.84 638	0.94 633	1.05 658	0.60 572	2.95 707	0.72 556	0.41 671	0.72 711	0.32 659	0.55 686	0.74 684	1.22 714

S-Stereo	0.80 617	0.69 487	3.89 700	0.39 530	0.37 564	0.69 549	0.70 661	0.94 582	0.98 650	0.62 547	0.91 625	0.83 597	0.60 572	2.37 664	0.66 538	0.18 572	0.21 601	0.17 568	0.18 517	0.30 536	0.35 604

RYNet	0.70 574	0.56 425	2.25 528	0.35 458	0.41 595	0.86 626	0.43 564	0.94 582	0.82 613	0.62 547	0.53 421	0.91 625	0.60 572	2.70 697	1.00 598	0.14 501	0.11 407	0.16 547	0.14 433	0.25 479	0.27 535

RASNet	0.61 522	0.68 483	2.03 478	0.35 458	0.46 624	0.65 517	0.28 420	0.78 443	0.70 525	0.48 382	0.64 531	0.93 631	0.61 581	2.21 655	0.73 559	0.12 421	0.09 299	0.09 174	0.10 254	0.14 244	0.11 156

PASM	0.72 586	0.68 483	1.91 433	0.47 598	0.44 605	0.60 430	0.51 604	0.76 415	0.80 605	0.77 618	0.67 545	0.87 615	0.61 581	2.40 671	0.67 542	0.32 661	0.35 659	0.36 665	0.41 663	0.45 648	0.39 628

FBW_ROB	0.83 630	0.77 527	1.77 353	0.44 573	0.30 470	0.87 630	0.46 587	1.10 666	0.91 637	0.81 630	0.75 590	1.01 649	0.61 581	3.66 720	1.23 635	0.26 642	0.23 615	0.36 665	0.25 581	0.27 511	0.62 671

PDISCO_ROB	0.75 601	1.06 641	2.11 493	0.64 662	0.59 656	1.13 670	0.43 564	1.14 671	1.05 657	0.64 567	0.71 576	0.96 638	0.61 581	1.21 504	0.76 563	0.37 669	0.18 567	0.27 642	0.24 574	0.56 671	0.32 586

PWCDC_ROB	0.72 586	1.06 641	2.09 488	0.47 598	0.36 552	0.78 599	0.26 375	0.98 614	1.34 683	0.61 536	2.07 693	0.64 495	0.61 581	0.83 450	0.71 552	0.31 659	0.14 486	0.15 528	0.12 370	0.60 675	0.21 447

DGSMNet	2.89 719	0.63 459	3.18 679	3.43 735	4.17 732	2.57 718	6.98 745	0.97 610	0.83 617	0.56 474	1.86 690	0.79 583	0.62 586	1.64 569	1.39 647	4.61 741	5.01 746	5.17 746	4.71 746	4.44 739	4.19 739

DeepPrunerF	0.86 634	0.86 566	2.91 653	0.45 587	0.50 633	0.64 503	0.48 599	1.14 671	2.64 727	0.63 557	0.61 496	0.65 500	0.62 586	2.21 655	1.31 641	0.23 624	0.19 580	0.30 654	0.28 598	0.36 595	0.25 515

PWC_ROB	0.70 574	0.94 595	1.88 415	0.39 530	0.39 576	0.62 471	0.30 454	0.98 614	0.94 643	0.91 649	1.29 669	0.77 574	0.62 586	1.62 568	1.03 607	0.18 572	0.11 407	0.18 590	0.13 404	0.51 662	0.22 462

w-ln-seven-2	0.68 565	1.13 653	2.46 569	0.36 479	0.27 428	0.65 517	0.44 575	0.87 523	0.83 617	0.69 588	0.75 590	0.72 549	0.63 589	1.56 553	1.15 623	0.13 456	0.13 467	0.15 528	0.14 433	0.35 587	0.19 413

FACV-RUCA	0.58 500	0.40 312	1.78 357	0.43 566	1.67 719	0.48 246	0.28 420	0.69 355	0.62 443	0.40 312	0.53 421	0.33 286	0.63 589	0.40 246	0.31 331	0.13 456	0.11 407	0.62 690	0.12 370	0.70 681	0.98 700

STTRV1_RVC	0.80 617	0.55 422	2.89 647	0.42 561	0.49 630	0.79 603	0.44 575	1.15 674	0.82 613	0.62 547	0.89 623	0.72 549	0.63 589	2.69 696	0.64 534	0.48 678	0.64 698	0.27 642	0.24 574	0.35 587	0.27 535

otaku	1.03 658	1.68 702	2.72 622	0.95 689	0.73 676	1.03 655	0.59 632	0.99 626	0.86 623	0.69 588	1.61 683	0.98 642	0.64 592	1.46 537	1.14 621	0.95 704	0.46 681	0.72 696	0.40 660	1.24 709	0.78 687

HSM	0.62 527	0.76 517	1.72 320	0.30 320	0.29 452	0.64 503	0.28 420	0.94 582	0.62 443	0.58 503	0.57 464	1.40 686	0.64 592	2.59 689	0.42 430	0.11 358	0.08 203	0.10 244	0.08 159	0.14 244	0.11 156

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 522	0.61 443	3.35 691	0.33 407	0.58 654	0.66 524	0.20 158	0.98 614	0.55 365	0.73 606	0.52 408	0.99 645	0.65 594	0.58 367	0.29 295	0.10 265	0.16 535	0.10 244	0.41 663	0.29 524	0.20 432

fff	0.43 321	0.77 527	1.95 452	0.24 126	0.13 56	0.51 294	0.22 248	0.77 427	0.75 578	0.54 447	0.47 346	0.31 264	0.65 594	0.36 209	0.34 367	0.09 153	0.07 85	0.08 70	0.07 111	0.08 43	0.22 462

Wz-Net-MNSev	0.65 546	0.97 613	2.19 514	0.36 479	0.33 517	0.90 636	0.60 634	0.92 565	0.81 612	0.75 611	0.72 581	0.73 554	0.65 594	1.39 525	0.71 552	0.16 544	0.13 467	0.14 497	0.14 433	0.24 465	0.18 396

csc	0.43 321	0.77 527	1.95 452	0.24 126	0.13 56	0.51 294	0.22 248	0.77 427	0.75 578	0.54 447	0.47 346	0.31 264	0.65 594	0.36 209	0.34 367	0.09 153	0.07 85	0.08 70	0.07 111	0.08 43	0.22 462

cscssc	0.43 321	0.77 527	1.95 452	0.24 126	0.13 56	0.51 294	0.22 248	0.77 427	0.75 578	0.54 447	0.47 346	0.31 264	0.65 594	0.36 209	0.34 367	0.09 153	0.07 85	0.08 70	0.07 111	0.08 43	0.22 462

Ntro	1.00 655	1.68 702	2.80 638	0.95 689	0.85 683	1.06 658	0.53 611	0.98 614	0.90 636	0.62 547	0.76 593	0.93 631	0.66 599	1.66 571	0.98 592	0.99 706	0.45 679	0.75 697	0.40 660	1.19 705	0.75 683

ASMatch	0.60 514	0.43 338	2.58 602	0.91 685	0.36 552	0.56 363	0.25 351	0.52 237	0.61 425	0.47 363	1.21 663	0.47 399	0.66 599	1.34 520	0.94 585	0.10 265	0.08 203	0.11 325	0.11 329	0.10 114	0.16 355

iinet-f	0.57 495	0.93 593	2.27 531	0.31 350	0.25 397	0.83 618	0.33 500	0.81 467	0.65 480	0.54 447	0.63 514	0.73 554	0.67 601	0.73 428	0.67 542	0.13 456	0.13 467	0.11 325	0.10 254	0.43 638	0.16 355

UDG	0.77 609	1.23 670	2.15 505	0.67 666	0.59 656	0.78 599	0.38 538	0.90 544	0.70 525	0.61 536	0.69 562	1.01 649	0.67 601	1.02 477	0.73 559	0.45 675	0.34 657	0.87 699	0.51 681	0.67 679	0.46 647

EAI-Stereo	0.78 613	0.25 113	1.67 304	0.54 632	0.59 656	1.95 702	2.05 723	1.11 670	0.64 464	0.95 655	1.49 680	0.50 416	0.67 601	0.59 373	1.44 651	0.09 153	0.19 580	0.09 174	0.49 677	0.13 210	0.22 462

PAM	0.70 574	0.35 265	2.72 622	0.56 641	0.62 667	1.08 665	0.53 611	0.85 502	0.44 236	0.93 652	0.92 627	1.24 677	0.68 604	0.64 392	1.01 602	0.10 265	0.19 580	0.10 244	0.48 675	0.14 244	0.38 622

Nwc_Net	0.68 565	0.83 556	2.53 590	0.41 550	0.39 576	0.77 594	0.38 538	1.01 643	0.70 525	0.60 527	0.99 641	0.98 642	0.68 604	1.41 529	0.63 529	0.23 624	0.15 517	0.23 626	0.25 581	0.23 448	0.18 396

iRaft-Stereo_20w	0.58 500	0.39 304	1.96 461	0.45 587	0.32 502	0.92 640	0.57 628	1.14 671	0.56 377	0.81 630	0.40 300	0.55 440	0.69 606	0.65 403	1.04 608	0.09 153	0.16 535	0.09 174	0.36 650	0.17 334	0.25 515

stereogan	0.69 570	0.51 395	2.44 565	0.39 530	0.39 576	1.01 652	0.41 553	0.94 582	0.92 641	0.73 606	0.85 614	1.15 672	0.69 606	1.57 557	0.53 490	0.19 588	0.18 567	0.20 607	0.16 483	0.36 595	0.24 503

ACVNet-4b	1.93 703	1.85 712	4.10 706	1.07 694	0.86 684	1.15 672	0.53 611	1.06 659	1.12 668	0.64 567	1.09 656	1.99 699	0.70 608	2.20 654	9.86 746	5.62 743	0.41 677	1.03 710	0.55 686	1.86 723	0.85 692

pmcnn	1.32 680	1.05 639	2.77 634	0.74 671	1.43 710	0.72 563	0.56 624	0.96 601	0.91 637	0.99 657	2.92 716	6.01 733	0.70 608	2.38 667	3.32 710	0.13 456	0.10 352	0.08 70	0.06 25	0.34 574	0.22 462

RGC	0.71 583	0.97 613	2.18 512	0.44 573	0.44 605	0.73 570	0.40 547	0.94 582	0.71 535	0.71 599	1.04 652	1.01 649	0.71 610	1.74 584	0.70 549	0.23 624	0.18 567	0.28 646	0.26 589	0.29 524	0.27 535

edge stereo	0.81 626	0.73 508	3.30 687	0.37 503	1.21 707	0.62 471	0.39 544	0.93 573	0.79 602	0.80 624	0.88 621	1.14 671	0.71 610	2.18 653	0.71 552	0.21 607	0.20 591	0.26 641	0.18 517	0.38 611	0.26 526

MDST_ROB	1.17 671	0.42 332	3.87 699	0.54 632	0.44 605	4.11 728	0.58 630	1.31 685	0.84 620	2.12 707	1.12 658	0.98 642	0.71 610	4.24 725	0.99 597	0.16 544	0.14 486	0.19 597	0.17 503	0.18 362	0.35 604

KYRaft	0.48 390	0.29 188	1.75 335	0.33 407	0.21 308	0.75 582	0.44 575	0.58 281	0.57 381	0.64 567	0.93 631	0.53 429	0.72 613	0.60 380	0.24 225	0.10 265	0.07 85	0.12 395	0.14 433	0.12 173	0.54 659

Prome-Stereo	0.49 409	0.30 206	1.76 344	0.60 658	0.23 358	0.63 489	0.42 557	0.62 312	0.60 407	0.59 517	1.03 649	0.43 359	0.72 613	0.60 380	0.33 357	0.09 153	0.07 85	0.10 244	0.09 210	0.11 151	0.43 641

Syn2CoEx	0.70 574	1.07 644	2.74 629	0.43 566	0.30 470	0.64 503	0.42 557	0.99 626	0.78 597	0.62 547	0.78 598	0.74 560	0.72 613	1.92 629	0.61 525	0.20 599	0.17 555	0.19 597	0.15 460	0.29 524	0.22 462

AAGNet	0.88 638	0.33 238	1.79 377	0.54 632	0.98 691	0.62 471	0.46 587	0.50 210	0.60 407	0.58 503	0.53 421	0.50 416	0.73 616	1.23 509	7.48 739	0.11 358	0.07 85	0.12 395	0.10 254	0.14 244	0.09 86

psmorigin	1.36 684	0.60 438	13.80 750	0.37 503	0.29 452	0.62 471	0.33 500	0.77 427	0.61 425	0.96 656	0.88 621	1.17 675	0.73 616	4.00 722	0.86 579	0.19 588	0.22 607	0.17 568	0.18 517	0.24 465	0.29 552

NCC-stereo	0.79 615	0.94 595	2.42 559	0.59 654	0.45 616	1.90 700	0.46 587	0.99 626	0.72 545	0.64 567	0.84 610	0.91 625	0.73 616	1.80 600	1.00 598	0.27 648	0.19 580	0.23 626	0.31 623	0.24 465	0.22 462

Abc-Net	0.79 615	0.94 595	2.42 559	0.59 654	0.45 616	1.90 700	0.46 587	0.99 626	0.72 545	0.64 567	0.84 610	0.91 625	0.73 616	1.80 600	1.00 598	0.27 648	0.19 580	0.23 626	0.31 623	0.24 465	0.22 462
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SHD	0.72 586	0.77 527	2.36 549	0.45 587	0.40 586	0.71 557	0.32 490	1.02 646	1.25 676	1.07 664	0.84 610	0.90 623	0.73 616	1.09 486	0.98 592	0.21 607	0.18 567	0.20 607	0.21 558	0.32 553	0.31 576

XQC	0.73 595	0.98 618	2.39 553	0.46 593	0.35 543	0.81 612	0.46 587	1.00 635	1.00 651	0.80 624	0.69 562	0.88 619	0.74 621	1.32 517	1.20 631	0.24 633	0.16 535	0.23 626	0.20 550	0.41 629	0.33 597

Select-FE	0.65 546	0.67 480	2.76 631	0.49 608	0.55 647	0.79 603	0.16 77	0.90 544	0.53 343	0.84 638	0.55 443	0.91 625	0.75 622	0.57 363	1.16 625	0.11 358	0.18 567	0.11 325	0.49 677	0.14 244	0.31 576

raft_robust	0.55 477	0.84 558	1.73 323	0.28 261	0.54 644	0.53 324	0.25 351	0.88 532	0.75 578	0.48 382	0.46 339	0.76 572	0.75 622	1.46 537	0.27 266	0.09 153	0.10 352	0.10 244	0.30 614	0.26 500	0.16 355

ADStereo(finetuned)	0.45 354	0.77 527	2.12 497	0.25 154	0.14 81	0.51 294	0.22 248	0.77 427	0.72 545	0.54 447	0.48 360	0.31 264	0.76 624	0.37 220	0.38 400	0.09 153	0.07 85	0.09 174	0.07 111	0.13 210	0.23 489

LCNet	0.54 465	0.37 278	1.78 357	0.92 686	0.22 337	0.96 644	0.30 454	0.59 290	0.58 392	0.51 414	0.55 443	0.41 341	0.76 624	0.84 452	0.26 254	0.09 153	0.06 24	0.12 395	0.18 517	0.98 699	0.39 628

RP	0.67 557	0.82 551	1.94 449	0.43 566	0.44 605	0.65 517	0.45 584	0.89 538	0.82 613	0.66 576	0.92 627	0.99 645	0.76 624	1.55 552	0.66 538	0.25 638	0.18 567	0.23 626	0.20 550	0.31 544	0.22 462

PAM_32	0.70 574	0.35 265	2.73 627	0.54 632	0.61 665	1.07 663	0.43 564	0.84 493	0.49 295	0.90 647	0.91 625	1.23 676	0.77 627	0.65 403	1.10 615	0.10 265	0.19 580	0.10 244	0.49 677	0.15 272	0.38 622

RT-IGEV	0.66 552	0.25 113	2.11 493	0.56 641	0.46 624	0.62 471	0.54 615	0.99 626	0.75 578	0.79 622	0.93 631	0.85 606	0.78 628	0.59 373	1.64 661	0.12 421	0.16 535	0.11 325	0.47 672	0.28 517	0.30 566

LL-Strereo	0.72 586	1.29 677	2.49 580	0.36 479	0.45 616	0.55 346	0.32 490	0.93 573	0.71 535	0.67 580	0.58 470	0.85 606	0.79 629	2.67 695	0.46 451	0.10 265	0.18 567	0.14 497	0.12 370	0.40 626	0.42 640

RainbowNet	1.15 668	1.78 708	2.72 622	1.12 700	0.91 688	1.06 658	0.76 669	1.16 676	1.13 670	0.75 611	0.97 638	1.09 664	0.80 630	1.60 564	1.21 633	1.17 713	1.26 728	1.01 709	0.57 692	1.13 703	0.88 697

RAFT + AFF	0.64 538	1.20 667	1.95 452	0.34 440	0.33 517	0.67 531	0.52 607	0.99 626	0.74 564	0.53 434	0.58 470	0.57 460	0.80 630	1.76 587	0.51 482	0.12 421	0.27 642	0.15 528	0.14 433	0.43 638	0.29 552

FAT-Stereo	0.70 574	0.54 413	2.88 644	0.36 479	0.29 452	0.62 471	0.54 615	0.97 610	0.87 626	0.76 614	0.92 627	0.94 635	0.80 630	1.84 610	0.57 512	0.18 572	0.19 580	0.17 568	0.16 483	0.22 433	0.25 515

UGAM-zero	0.63 534	0.39 304	2.49 580	0.30 320	0.49 630	0.67 531	0.19 130	0.91 556	0.45 252	0.77 618	0.45 330	1.16 674	0.82 633	2.05 640	0.29 295	0.09 153	0.15 517	0.09 174	0.44 667	0.11 151	0.22 462

CBFPSM	0.56 487	0.91 585	1.82 390	0.28 261	0.23 358	0.71 557	0.37 531	0.72 373	0.64 464	0.50 401	0.49 377	1.03 653	0.83 634	0.62 387	1.35 644	0.10 265	0.12 441	0.10 244	0.10 254	0.18 362	0.19 413

HBP-ISP	0.76 605	1.30 678	3.19 680	0.35 458	0.26 415	0.85 624	0.54 615	1.03 653	0.72 545	0.80 624	0.69 562	0.68 524	0.83 634	2.04 639	0.44 445	0.23 624	0.24 619	0.29 653	0.25 581	0.28 517	0.24 503

LSM	3.31 725	1.11 649	5.29 717	9.40 742	30.65 767	0.84 620	1.12 698	0.91 556	1.22 674	1.36 690	2.19 698	0.93 631	0.83 634	1.66 571	0.90 580	0.21 607	0.31 651	0.24 633	0.28 598	0.39 621	6.33 747

AF-Net	0.69 570	0.92 587	2.21 516	0.41 550	0.40 586	0.68 543	0.40 547	1.02 646	0.86 623	0.69 588	1.03 649	1.04 656	0.84 637	1.19 503	0.78 567	0.22 620	0.14 486	0.25 638	0.17 503	0.30 536	0.18 396

TransformOpticalFlow	0.64 538	0.56 425	2.66 613	0.44 573	0.26 415	0.62 471	0.28 420	0.83 481	0.71 535	0.76 614	0.74 587	0.91 625	0.85 638	1.83 605	0.81 573	0.10 265	0.07 85	0.11 325	0.09 210	0.11 151	0.12 205

RTS	1.21 673	1.31 679	6.39 726	0.52 621	0.51 639	1.61 689	0.79 671	1.03 653	1.37 685	1.13 668	1.30 670	1.10 666	0.85 638	2.65 692	2.08 679	0.21 607	0.24 619	0.18 590	0.18 517	0.43 638	0.32 586

RTSA	1.21 673	1.31 679	6.39 726	0.52 621	0.51 639	1.61 689	0.79 671	1.03 653	1.37 685	1.13 668	1.30 670	1.10 666	0.85 638	2.65 692	2.08 679	0.21 607	0.24 619	0.18 590	0.18 517	0.43 638	0.32 586

DeepStereo_RVC	0.44 331	0.28 173	1.92 436	0.49 608	0.17 184	0.60 430	0.59 632	0.50 210	0.52 325	0.49 394	0.45 330	0.39 326	0.86 641	0.45 290	0.33 357	0.11 358	0.08 203	0.11 325	0.09 210	0.15 272	0.19 413

zh-sn7	0.89 640	1.73 706	3.09 669	0.39 530	0.30 470	0.82 615	0.63 646	0.96 601	0.87 626	0.79 622	1.12 658	0.84 602	0.87 642	2.42 673	1.63 659	0.16 544	0.17 555	0.16 547	0.16 483	0.34 574	0.29 552

Wz-Net-TNSev	0.91 642	1.73 706	3.08 667	0.36 479	0.31 491	1.00 651	0.71 662	1.06 659	0.97 647	0.71 599	0.72 581	1.09 664	0.87 642	2.42 673	1.59 657	0.20 599	0.20 591	0.16 547	0.20 550	0.44 647	0.35 604

anonymity	0.80 617	0.66 478	1.29 211	0.59 654	0.75 677	0.67 531	0.52 607	0.95 596	0.71 535	0.94 653	0.70 572	0.67 517	0.87 642	0.71 425	1.35 644	0.64 689	0.62 697	0.58 687	1.44 726	0.60 675	0.65 674

IPLG	0.69 570	0.84 558	2.43 563	0.35 458	0.21 308	1.65 693	0.61 638	1.36 688	0.58 392	1.39 694	0.51 393	0.37 310	0.87 642	1.41 529	0.36 385	0.09 153	0.07 85	0.14 497	0.12 370	0.32 553	0.11 156

ccnet	0.71 583	0.41 322	1.59 287	0.40 542	0.45 616	1.06 658	0.55 619	0.98 614	0.71 535	0.88 643	0.97 638	0.82 595	0.88 646	1.68 574	0.94 585	0.32 661	0.26 635	0.32 659	0.27 594	0.34 574	0.30 566

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 682	1.70 704	2.50 584	0.56 641	0.40 586	2.15 712	0.99 686	1.24 681	1.26 677	1.02 660	1.10 657	1.29 680	0.88 646	3.10 711	1.08 612	1.66 724	0.83 715	0.68 694	0.88 713	1.57 716	1.80 730

SAMSARA	0.91 642	0.97 613	2.22 520	0.80 677	0.58 654	1.32 677	1.31 706	1.01 643	0.94 643	1.36 690	0.87 618	1.38 685	0.90 648	1.72 581	1.02 604	0.24 633	0.30 650	0.22 619	0.25 581	0.36 595	0.35 604

ADCS	1.05 660	1.36 687	2.98 660	0.42 561	0.36 552	0.96 644	0.81 675	1.06 659	1.12 668	1.25 682	0.97 638	1.08 662	0.90 648	1.25 513	4.86 725	0.21 607	0.21 601	0.22 619	0.23 572	0.36 595	0.38 622

STrans-v2	0.67 557	0.56 425	2.64 610	0.27 228	0.23 358	0.57 382	0.33 500	0.96 601	0.69 515	0.92 650	0.85 614	0.89 621	0.93 650	1.83 605	1.21 633	0.09 153	0.07 85	0.10 244	0.09 210	0.11 151	0.12 205

AnyNet_C32	1.00 655	1.33 684	2.53 590	0.49 608	0.54 644	1.15 672	1.14 699	0.91 556	0.89 634	1.11 667	0.95 635	0.87 615	0.93 650	1.50 546	4.07 718	0.21 607	0.20 591	0.25 638	0.24 574	0.38 611	0.33 597

CBMV_ROB	0.76 605	0.42 332	2.68 615	0.33 407	0.22 337	0.74 576	0.47 595	0.96 601	0.76 588	1.04 663	0.96 636	0.88 619	0.93 650	2.06 641	1.19 630	0.22 620	0.24 619	0.27 642	0.25 581	0.25 479	0.28 544

ACV-stereo	0.66 552	0.76 517	2.86 642	0.32 380	0.25 397	1.01 652	0.60 634	0.59 290	0.52 325	0.41 321	0.45 330	1.55 692	0.94 653	1.40 528	0.69 547	0.14 501	0.13 467	0.12 395	0.11 329	0.20 400	0.19 413

MFMNet_re	0.92 644	1.28 676	2.53 590	0.82 681	0.76 680	0.90 636	0.75 667	0.98 614	1.04 656	1.03 661	1.05 653	0.84 602	0.94 653	0.83 450	0.72 556	0.68 692	0.60 695	0.63 691	0.60 698	0.77 688	0.74 681

SPS-STEREO	1.07 661	1.13 653	2.88 644	0.65 664	0.69 673	0.99 648	0.68 655	1.05 658	0.87 626	1.36 690	1.23 664	1.46 688	0.94 653	1.87 613	1.72 665	0.66 690	0.61 696	0.58 687	0.57 692	0.65 677	0.77 686
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
hitnet-ft	0.67 557	0.80 542	1.90 427	0.28 261	0.22 337	0.69 549	0.36 522	0.85 502	0.65 480	0.56 474	0.84 610	1.03 653	0.95 656	2.32 662	0.55 500	0.23 624	0.14 486	0.41 673	0.13 404	0.24 465	0.17 376

MFN_U_SF_RVC	1.55 696	2.39 732	3.16 676	0.65 664	0.41 595	1.12 668	0.46 587	1.23 680	1.33 682	1.61 701	1.20 662	1.43 687	0.98 657	1.76 587	1.97 673	1.90 727	1.80 732	1.98 731	2.15 738	1.63 717	1.77 729

DRaft	0.62 527	0.38 291	1.76 344	0.24 126	0.16 150	0.64 503	0.66 649	0.53 246	0.53 343	0.67 580	0.99 641	0.38 319	1.00 658	1.44 531	2.10 682	0.10 265	0.14 486	0.10 244	0.14 433	0.18 362	0.21 447

ADCMid	0.96 650	1.32 682	2.74 629	0.38 520	0.35 543	0.99 648	0.58 630	0.94 582	0.86 623	1.23 681	1.01 644	1.01 649	1.00 658	1.05 481	3.97 716	0.21 607	0.19 580	0.42 674	0.32 629	0.40 626	0.29 552

G-Net	0.99 651	0.64 464	2.76 631	0.57 647	0.67 670	2.03 708	0.72 665	0.76 415	0.67 504	1.14 670	2.56 707	1.30 683	1.02 660	1.48 545	1.74 666	0.25 638	0.24 619	0.24 633	0.26 589	0.37 604	0.31 576

ACVNet_2	1.42 690	1.81 709	3.23 685	1.08 695	0.92 689	1.32 677	0.85 677	1.49 695	1.69 703	1.19 680	1.73 687	2.13 701	1.03 661	2.50 683	1.40 649	0.91 700	0.53 691	1.00 708	0.55 686	2.11 726	0.85 692

ACVNet_1	1.33 681	1.91 717	4.03 704	1.09 697	0.88 685	1.19 676	0.66 649	1.24 681	1.17 671	0.94 653	0.96 636	3.09 714	1.04 662	2.37 664	1.11 618	1.04 708	0.48 688	1.03 710	0.48 675	1.12 702	0.83 689

WZ-Net	0.92 644	1.31 679	3.76 697	0.41 550	0.36 552	0.86 626	0.71 662	1.00 635	1.06 660	0.82 635	0.92 627	1.06 660	1.05 663	2.16 652	1.61 658	0.19 588	0.13 467	0.15 528	0.16 483	0.32 553	0.28 544

Consistency-Raft	0.88 638	0.93 593	3.23 685	0.99 692	0.64 668	0.77 594	0.55 619	0.98 614	0.97 647	0.61 536	1.03 649	0.65 500	1.05 663	0.79 446	1.38 646	0.44 673	0.46 681	0.51 684	0.58 695	0.65 677	0.47 649

NaN_ROB	1.14 666	0.94 595	2.96 656	0.53 627	0.56 650	1.13 670	0.99 686	0.98 614	1.00 651	1.09 666	0.87 618	0.77 574	1.06 665	5.90 735	2.72 697	0.16 544	0.23 615	0.16 547	0.24 574	0.22 433	0.36 612

aanetorigin	0.77 609	0.80 542	2.59 604	0.43 566	0.44 605	0.58 399	1.01 691	0.57 275	0.68 506	1.53 700	1.23 664	0.81 590	1.08 666	1.07 483	1.07 611	0.18 572	0.15 517	0.17 568	0.21 558	0.54 669	0.30 566

AnyNet_C01	1.14 666	1.49 691	4.23 708	0.54 632	0.53 642	1.51 686	1.37 710	1.04 657	1.07 661	1.17 677	1.33 673	1.15 672	1.08 666	1.61 567	2.74 698	0.25 638	0.22 607	0.28 646	0.24 574	0.48 654	0.40 634

MSAF-DinoV2	3.10 723	1.86 714	10.68 741	3.61 736	0.30 470	3.34 722	0.82 676	2.81 724	1.79 708	0.80 624	0.87 618	1.56 693	1.10 668	26.49 770	1.96 672	0.17 559	0.13 467	0.19 597	1.63 730	0.92 695	0.99 705

CBMV	0.71 583	0.76 517	2.64 610	0.33 407	0.20 291	0.78 599	0.79 671	0.98 614	0.78 597	0.85 642	0.71 576	0.86 613	1.10 668	1.46 537	0.62 527	0.18 572	0.20 591	0.21 616	0.19 537	0.25 479	0.33 597
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MADNet+	1.36 684	1.93 719	5.95 720	0.81 680	0.59 656	1.57 688	1.09 695	1.39 691	1.22 674	0.84 638	1.01 644	1.25 678	1.12 670	3.19 712	2.36 691	0.45 675	0.47 684	0.38 671	0.34 637	0.59 672	0.57 665

PVD	0.90 641	0.85 563	2.15 505	0.53 627	0.50 633	0.99 648	0.56 624	1.15 674	1.64 701	1.41 696	1.41 679	1.11 668	1.13 671	1.35 521	1.31 641	0.26 642	0.28 645	0.28 646	0.26 589	0.37 604	0.49 653

AANet	0.82 629	0.91 585	2.89 647	0.34 440	0.29 452	0.63 489	0.38 538	0.81 467	1.31 681	1.33 689	1.39 676	1.26 679	1.14 672	1.32 517	0.97 589	0.20 599	0.17 555	0.18 590	0.19 537	0.33 562	0.31 576

DStereoRT	0.81 626	0.53 404	2.23 524	0.36 479	0.33 517	0.92 640	0.36 522	0.86 512	0.80 605	0.57 485	0.62 501	0.59 470	1.15 673	1.76 587	1.04 608	0.14 501	0.13 467	2.17 733	0.78 708	0.16 310	0.66 677

ADCPNet	0.99 651	0.99 623	3.93 703	0.37 503	0.68 672	1.36 679	0.62 643	0.87 523	0.76 588	0.78 620	0.81 602	1.08 662	1.18 674	1.14 498	2.49 694	0.21 607	0.69 707	0.21 616	0.95 716	0.29 524	0.37 619

NVStereoNet_ROB	1.16 670	0.95 602	2.54 596	0.58 649	0.55 647	0.78 599	0.63 646	1.00 635	1.08 662	1.03 661	4.07 733	1.48 689	1.22 675	2.88 706	1.27 639	0.50 679	0.46 681	0.54 685	0.62 699	0.50 660	0.63 673
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DEmStereo	0.68 565	0.31 220	2.25 528	0.42 561	0.17 184	0.66 524	0.89 680	0.51 221	0.59 402	0.60 527	1.01 644	0.45 379	1.26 676	1.54 551	2.26 688	0.10 265	0.08 203	0.10 244	0.10 254	0.10 114	0.11 156

LVE	1.96 704	2.17 731	3.14 674	1.68 713	1.80 721	1.63 691	1.03 692	2.34 719	2.81 728	1.25 682	2.89 714	4.24 724	1.29 677	2.79 702	1.44 651	2.85 732	0.91 718	1.18 712	1.46 727	1.23 708	1.10 711

DPSNet	0.86 634	0.60 438	2.34 543	0.58 649	0.36 552	1.07 663	0.75 667	1.30 684	1.05 657	0.70 594	0.68 553	0.94 635	1.29 677	2.08 645	1.82 669	0.26 642	0.23 615	0.16 547	0.17 503	0.48 654	0.40 634

PWCK	1.49 693	1.90 716	3.22 684	1.09 697	0.54 644	1.71 695	1.73 719	1.49 695	1.53 697	1.44 698	1.80 688	1.82 696	1.30 679	3.34 715	1.76 667	1.07 710	0.56 693	0.97 707	0.58 695	1.38 715	0.65 674

test_sample8	1.12 663	0.62 449	1.93 439	0.27 228	0.22 337	0.68 543	0.31 467	0.95 596	0.61 425	1.18 679	0.56 455	2.53 708	1.31 680	1.91 625	2.55 695	0.61 686	4.16 744	0.87 699	0.56 689	0.25 479	0.23 489

EDNetEfficientorigin	8.18 742	0.98 618	145.96 779	0.51 617	0.89 686	0.72 563	0.48 599	0.85 502	1.56 699	2.12 707	1.49 680	1.29 680	1.31 680	1.83 605	2.13 683	0.13 456	0.12 441	0.17 568	0.18 517	0.39 621	0.45 644

CSAN	1.25 677	1.12 650	3.04 664	0.51 617	0.37 564	1.06 658	1.15 700	1.22 677	1.08 662	1.17 677	1.91 691	1.04 656	1.31 680	5.96 736	2.43 693	0.26 642	0.22 607	0.24 633	0.24 574	0.31 544	0.30 566

Dean	1.79 700	1.83 710	3.92 701	1.29 705	1.07 701	1.55 687	1.00 689	1.95 713	2.33 720	1.47 699	4.19 734	4.26 725	1.33 683	2.21 655	1.48 653	1.14 712	0.68 705	1.18 712	0.74 706	1.24 709	0.98 700

CRFU-Net	0.56 487	0.38 291	1.86 408	0.46 593	0.26 415	0.82 615	0.36 522	0.90 544	0.49 295	0.62 547	0.59 473	0.78 578	1.35 684	1.00 475	0.48 466	0.15 523	0.14 486	0.17 568	0.10 254	0.19 384	0.14 277

ADCRef	0.80 617	0.96 605	2.29 535	0.37 503	0.35 543	0.96 644	0.51 604	0.87 523	0.75 578	0.88 643	0.83 607	0.61 480	1.36 685	1.02 477	3.27 707	0.13 456	0.11 407	0.17 568	0.19 537	0.25 479	0.21 447

IMH-64-1	1.39 687	1.64 698	1.86 408	1.36 706	1.11 702	1.39 680	1.19 702	1.76 705	1.45 694	1.16 671	2.21 699	1.53 690	1.38 686	1.98 632	1.52 654	1.29 716	0.67 701	1.27 716	0.69 703	1.29 711	0.98 700

IMH-64	1.39 687	1.64 698	1.86 408	1.36 706	1.11 702	1.39 680	1.19 702	1.76 705	1.45 694	1.16 671	2.21 699	1.53 690	1.38 686	1.98 632	1.52 654	1.29 716	0.67 701	1.27 716	0.69 703	1.29 711	0.98 700

SuperB	1.15 668	1.14 655	5.43 718	0.36 479	0.26 415	0.81 612	0.89 680	0.88 532	1.17 671	0.67 580	0.68 553	0.63 486	1.39 688	1.74 584	3.37 711	0.15 523	0.12 441	0.17 568	0.16 483	2.80 732	0.25 515

SGM-Forest	1.04 659	0.42 332	3.59 696	0.41 550	0.32 502	1.05 657	1.32 707	0.94 582	0.83 617	1.16 671	2.23 701	1.03 653	1.39 688	2.49 682	2.35 690	0.21 607	0.21 601	0.20 607	0.19 537	0.23 448	0.32 586
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ADCL	0.99 651	0.79 540	2.43 563	0.39 530	0.32 502	1.50 685	1.90 721	0.92 565	0.97 647	1.26 686	1.27 666	1.00 647	1.42 690	1.14 498	3.31 709	0.17 559	0.14 486	0.22 619	0.21 558	0.30 536	0.22 462

MeshStereo	1.21 673	1.15 659	3.01 663	0.34 440	0.28 442	1.10 667	0.69 658	1.35 687	1.01 653	2.71 727	2.41 704	2.96 711	1.45 691	2.80 703	1.40 649	0.22 620	0.22 607	0.22 619	0.19 537	0.50 660	0.26 526
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
CrosDoStereo	0.94 646	0.37 278	2.53 590	0.25 154	0.32 502	0.54 331	3.76 735	0.72 373	0.60 407	0.70 594	1.40 677	0.53 429	1.49 692	1.78 591	3.09 702	0.10 265	0.08 203	0.11 325	0.11 329	0.21 416	0.11 156

DeepStereo_LL	0.94 646	0.37 278	2.53 590	0.25 154	0.32 502	0.54 331	3.76 735	0.72 373	0.60 407	0.70 594	1.40 677	0.53 429	1.49 692	1.78 591	3.09 702	0.10 265	0.08 203	0.11 325	0.11 329	0.21 416	0.11 156

SANet	1.20 672	1.21 668	3.33 690	0.38 520	0.27 428	1.73 697	0.85 677	1.10 666	2.49 724	1.16 671	1.83 689	1.72 695	1.50 694	2.37 664	2.84 700	0.18 572	0.16 535	0.16 547	0.15 460	0.32 553	0.32 586

ADCP+	0.94 646	1.12 650	3.14 674	0.34 440	0.39 576	1.06 658	0.79 671	0.89 538	0.80 605	0.66 576	0.67 545	0.85 606	1.55 695	0.93 464	4.55 723	0.13 456	0.11 407	0.16 547	0.15 460	0.26 500	0.25 515

WAO-6	1.58 697	1.54 693	2.32 538	1.14 701	1.00 695	2.30 714	1.03 692	1.82 709	2.85 729	1.25 682	2.61 709	2.20 702	1.56 696	2.47 681	1.99 675	0.95 704	0.67 701	1.19 715	0.83 711	1.08 700	0.88 697

KSHMR	4.10 727	1.97 720	5.27 716	1.71 715	1.47 714	1.96 703	1.28 705	3.19 726	17.33 758	2.12 707	15.91 752	9.18 743	1.57 697	8.42 741	1.98 674	1.52 722	1.26 728	1.67 728	1.19 723	1.67 719	1.40 720

WAO-7	1.48 692	1.63 696	2.49 580	0.93 687	0.75 677	1.72 696	1.10 696	1.84 710	1.96 715	1.43 697	2.54 706	1.97 698	1.61 698	3.06 709	2.08 679	0.69 693	0.66 700	0.94 704	0.74 706	0.80 690	0.69 678

light-stereo	8.15 741	2.75 733	9.83 739	12.24 745	9.63 737	19.16 754	0.44 575	6.84 739	3.57 732	13.44 751	22.94 769	23.04 762	1.65 699	17.20 758	7.61 740	3.06 734	2.25 741	0.42 674	0.52 684	4.07 737	2.31 733

MIPNet	0.83 630	0.81 547	2.40 556	0.61 659	0.18 232	1.48 683	1.39 712	1.60 700	0.74 564	1.94 705	0.85 614	0.73 554	1.68 700	0.87 460	0.31 331	0.09 153	0.08 203	0.11 325	0.32 629	0.25 479	0.12 205

IMH	2.02 706	2.15 730	2.69 618	1.68 713	1.12 704	1.66 694	0.92 682	2.10 717	1.92 713	1.32 688	2.66 711	2.21 703	1.69 701	5.78 734	1.68 662	5.54 742	0.96 719	1.31 718	0.71 705	1.32 714	0.99 705

WCMA_ROB	1.12 663	0.83 556	2.66 613	0.58 649	0.34 530	1.17 674	0.71 662	0.93 573	0.94 643	1.74 703	2.63 710	3.09 714	1.71 702	1.70 577	1.84 670	0.26 642	0.21 601	0.20 607	0.21 558	0.28 517	0.43 641

SGM_RVC	1.89 702	0.92 587	2.50 584	0.96 691	0.93 690	1.63 691	1.37 710	1.52 697	12.43 745	1.85 704	1.69 686	2.40 707	1.74 703	2.81 704	1.71 664	0.53 680	0.47 684	0.42 674	0.47 672	0.74 684	0.74 681
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DStereoO	0.99 651	0.66 478	1.67 304	0.75 672	0.99 694	0.73 570	1.33 708	0.94 582	0.91 637	0.70 594	1.06 654	0.75 566	1.75 704	0.95 468	2.39 692	1.20 715	0.41 677	0.48 681	0.59 697	0.85 692	0.60 669

THIR-Stereo	0.86 634	0.62 449	2.13 499	0.25 154	0.16 150	0.58 399	2.74 731	0.59 290	0.51 313	0.62 547	1.62 684	0.97 641	1.80 705	1.69 576	2.25 687	0.10 265	0.08 203	0.14 497	0.11 329	0.15 272	0.11 156

JetBlue	1.78 699	1.63 696	3.92 701	0.73 669	1.21 707	4.38 729	3.35 732	1.59 699	1.20 673	1.26 686	1.52 682	2.37 705	1.88 706	3.23 713	3.00 701	0.53 680	0.47 684	0.48 681	0.49 677	1.29 711	0.97 699

MSMD_ROB	1.34 682	0.96 605	2.38 551	0.39 530	0.32 502	1.96 703	0.62 643	0.91 556	1.43 692	2.94 731	2.60 708	4.77 728	1.95 707	2.43 676	1.33 643	0.29 654	0.26 635	0.32 659	0.32 629	0.30 536	0.30 566

DispFullNet	1.67 698	2.10 722	5.22 715	1.53 711	8.90 735	0.86 626	0.31 467	0.96 601	0.96 646	1.37 693	1.01 644	1.13 669	1.98 708	1.51 547	0.91 581	0.54 682	0.31 651	1.18 712	0.63 701	1.13 703	0.80 688

FTStereo	0.76 605	0.18 7	2.35 546	0.71 668	0.21 308	0.73 570	1.79 720	0.57 275	0.53 343	1.07 664	1.63 685	1.29 680	2.13 709	0.75 432	0.29 295	0.19 588	0.08 203	0.12 395	0.11 329	0.11 151	0.40 634

ELAS	1.39 687	0.79 540	2.86 642	0.53 627	0.50 633	2.81 719	2.20 725	1.61 701	1.50 696	2.28 715	2.35 702	1.82 696	2.13 709	1.73 582	2.22 685	0.35 666	0.37 663	0.35 663	0.35 641	0.49 658	0.47 649
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficient	1.27 678	0.70 493	4.05 705	0.64 662	0.98 691	0.94 642	1.40 713	0.85 502	1.75 706	2.34 716	1.33 673	1.05 658	2.21 711	1.58 561	4.15 719	0.15 523	0.19 580	0.14 497	0.27 594	0.38 611	0.32 586

JetRed	3.29 724	4.93 736	10.17 740	1.45 708	1.72 720	7.44 738	5.05 738	3.06 725	2.12 719	2.41 718	2.39 703	2.99 712	2.37 712	3.51 718	6.44 736	1.32 719	1.90 736	1.37 720	1.23 725	2.21 727	1.76 728

WAO-8	2.80 717	2.14 728	2.89 647	1.91 721	1.04 698	3.98 726	0.96 684	3.26 728	6.17 737	2.15 711	3.37 727	3.31 716	2.41 713	11.84 744	2.03 677	2.05 728	1.86 734	1.54 724	0.92 714	1.22 706	0.87 695

Venus	2.80 717	2.14 728	2.89 647	1.91 721	1.04 698	3.98 726	0.96 684	3.26 728	6.17 737	2.15 711	3.37 727	3.31 716	2.41 713	11.84 744	2.03 677	2.05 728	1.86 734	1.54 724	0.92 714	1.22 706	0.87 695

ELAS_RVC	1.37 686	0.78 537	3.21 682	0.55 639	0.50 633	1.49 684	2.48 729	1.48 694	1.71 705	2.13 710	2.09 694	2.07 700	2.56 715	1.90 624	2.02 676	0.35 666	0.36 661	0.37 669	0.34 637	0.49 658	0.47 649
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MADNet++	2.79 716	2.11 725	2.97 659	2.49 728	2.28 725	2.95 720	2.31 727	2.67 721	2.47 723	3.03 732	3.13 719	2.70 710	2.92 716	4.10 723	4.48 722	2.68 731	2.24 740	3.04 743	2.44 740	2.37 728	2.34 734

PSM-AAD	0.63 534	0.22 60	1.77 353	0.37 503	0.23 358	0.86 626	1.17 701	0.59 290	0.60 407	0.64 567	0.71 576	0.68 524	2.93 717	0.65 403	0.31 331	0.09 153	0.07 85	0.17 568	0.15 460	0.13 210	0.33 597

SGM+DAISY	1.83 701	1.43 688	3.81 698	0.87 682	1.01 696	2.38 716	2.53 730	1.36 688	1.75 706	2.92 730	3.22 720	2.65 709	2.93 717	2.22 658	3.10 704	0.72 694	0.69 707	0.63 691	0.62 699	0.77 688	0.98 700

FC-DCNN	1.49 693	0.59 436	2.88 644	0.44 573	0.39 576	1.97 705	0.66 649	1.67 702	1.70 704	2.72 728	2.89 714	4.22 722	2.97 719	2.55 687	2.19 684	0.29 654	0.26 635	0.31 655	0.30 614	0.32 553	0.39 628

FC-DCNN v2	1.54 695	0.58 433	2.80 638	0.44 573	0.39 576	2.05 709	0.66 649	1.90 711	1.84 712	2.79 729	2.97 717	4.41 726	3.07 720	2.65 692	2.30 689	0.29 654	0.26 635	0.31 655	0.30 614	0.32 553	0.38 622

GrayStereo	0.66 552	0.19 11	1.76 344	0.90 684	0.23 358	0.62 471	1.42 716	0.62 312	0.60 407	0.72 602	0.78 598	0.56 453	3.07 720	0.60 380	0.26 254	0.09 153	0.08 203	0.10 244	0.21 558	0.11 151	0.18 396

FCDSN-DC	1.29 679	0.54 413	2.50 584	0.47 598	0.41 595	1.12 668	0.60 634	1.10 666	1.27 678	2.23 713	2.87 713	3.67 719	3.12 722	2.39 670	1.69 663	0.30 657	0.26 635	0.31 655	0.30 614	0.35 587	0.38 622
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ktn	4.35 728	2.10 722	2.89 647	1.80 717	1.49 716	2.13 711	1.41 715	2.26 718	12.72 746	11.41 748	16.43 753	11.15 746	3.75 723	4.36 726	3.18 706	1.82 726	0.98 721	1.73 730	1.21 724	2.97 733	1.27 715

UNDER WATER-64	2.47 712	1.89 715	4.86 713	1.82 720	1.44 712	3.18 721	1.57 718	2.62 720	5.64 736	2.05 706	2.13 696	4.13 721	3.76 724	2.62 690	3.42 712	1.47 721	0.85 716	1.57 726	1.07 721	1.82 722	1.49 721

TorneroNet-64	2.65 713	1.83 710	3.30 687	1.46 709	1.20 706	3.89 725	0.99 686	3.51 732	6.71 740	2.56 719	4.60 735	4.22 722	3.85 725	3.33 714	3.14 705	1.19 714	0.65 699	1.39 721	0.79 710	3.31 734	1.15 712

DStereoSA	2.12 707	0.98 618	2.80 638	1.25 704	2.23 724	1.97 705	4.62 737	1.22 677	2.54 726	1.16 671	3.84 732	1.00 647	4.05 726	2.07 643	5.29 728	0.93 701	1.48 731	0.48 681	1.51 728	0.95 698	1.95 731

notaker	2.66 714	2.07 721	3.31 689	2.61 730	1.43 710	1.76 698	1.11 697	2.76 723	1.79 708	2.26 714	11.53 748	3.96 720	4.29 727	3.09 710	2.76 699	1.55 723	0.88 717	1.70 729	1.07 721	2.00 725	1.35 718

DStereoFS	2.23 708	2.10 722	2.47 575	1.61 712	1.88 723	3.81 724	2.06 724	1.95 713	3.33 731	2.38 717	3.31 722	2.37 705	4.92 728	2.45 678	3.27 707	1.03 707	1.27 730	0.55 686	1.04 719	0.70 681	2.05 732

MANE	2.90 720	1.14 655	2.96 656	1.03 693	1.01 696	5.01 730	2.45 728	5.36 735	6.88 741	3.58 734	4.76 737	5.99 732	4.99 729	4.23 724	4.61 724	0.56 685	0.67 701	0.44 678	0.78 708	0.51 662	1.03 708

tt	4.93 730	0.27 144	4.20 707	2.29 726	1.58 718	10.20 741	16.97 751	9.42 748	5.02 735	1.67 702	1.28 667	4.68 727	5.03 730	3.37 717	5.92 729	6.16 744	9.47 755	2.82 741	3.18 743	3.60 735	1.53 725

UNDER WATER	2.74 715	1.85 712	4.54 711	1.81 719	1.44 712	2.34 715	1.40 713	3.24 727	6.60 739	2.60 720	2.76 712	5.75 731	5.24 731	3.02 708	4.01 717	1.45 720	0.81 714	1.59 727	1.06 720	1.80 721	1.51 724

SGM-ForestM	2.98 721	1.70 704	3.52 695	0.67 666	0.47 627	5.18 731	3.36 733	3.30 730	2.86 730	4.44 736	3.79 731	9.80 744	5.50 732	6.29 737	6.52 737	0.27 648	0.36 661	0.24 633	0.27 594	0.38 611	0.58 667

zzzz4	5.59 736	6.90 743	6.62 730	13.08 752	12.04 744	7.13 734	5.47 739	7.10 744	1.41 690	2.70 724	3.33 724	8.32 737	5.92 733	4.65 729	6.23 733	3.09 737	1.05 725	2.43 735	2.05 734	6.70 745	5.51 744

noway1	5.58 735	6.89 742	6.57 729	13.08 752	12.04 744	7.13 734	5.47 739	7.10 744	1.40 688	2.70 724	3.33 724	8.32 737	5.92 733	4.65 729	6.23 733	3.09 737	1.05 725	2.43 735	2.05 734	6.70 745	5.51 744

TCMNet-wrong-test	5.51 732	6.62 741	6.20 723	13.02 751	11.90 741	7.14 736	5.53 743	6.99 742	1.44 693	2.65 721	3.10 718	8.37 739	5.95 735	4.75 733	6.05 730	3.07 735	0.98 721	2.38 734	1.99 732	6.62 743	5.43 742

noway3	5.51 732	6.38 740	6.27 724	12.92 749	12.02 742	7.08 732	5.48 741	6.99 742	1.39 687	2.69 723	3.33 724	8.37 739	5.97 736	4.68 732	6.13 731	3.05 733	1.00 723	2.44 738	2.05 734	6.61 742	5.27 741

noway4	5.60 737	6.93 744	6.50 728	13.12 754	12.06 746	7.19 737	5.54 744	6.97 741	1.42 691	2.67 722	3.29 721	8.41 742	6.00 737	4.66 731	6.23 733	3.11 739	1.06 727	2.44 738	2.04 733	6.73 747	5.55 746

noway2	5.52 734	6.31 739	6.33 725	12.97 750	12.02 742	7.09 733	5.49 742	6.95 740	1.40 688	2.70 724	3.32 723	8.40 741	6.00 737	4.60 728	6.13 731	3.07 735	1.04 724	2.43 735	2.05 734	6.65 744	5.44 743

TorneroNet	5.50 731	1.92 718	3.16 676	1.47 710	1.25 709	14.07 744	1.06 694	4.90 733	20.99 764	10.17 744	16.48 754	11.88 750	6.93 739	3.34 715	4.20 720	1.30 718	0.69 707	1.45 723	0.86 712	2.61 731	1.20 713

USTest	8.10 740	7.17 745	8.96 735	9.25 741	9.05 736	15.27 745	23.78 753	9.96 749	9.47 742	5.94 740	6.75 738	7.80 736	7.48 740	8.83 743	11.21 748	2.21 730	3.56 743	2.86 742	3.20 744	5.02 740	4.16 738

coex-ft	5.95 738	1.67 700	60.57 777	0.34 440	0.30 470	0.77 594	0.69 658	0.74 392	4.41 734	19.22 758	2.15 697	1.62 694	7.97 741	1.81 603	8.96 742	0.44 673	2.08 738	0.18 590	0.19 537	0.38 611	4.62 740

IGEV-RUCA	2.28 709	0.30 206	1.15 180	0.40 542	1.86 722	2.06 710	1.90 721	1.36 688	1.80 710	3.70 735	3.76 730	5.02 729	8.19 742	2.12 650	1.63 659	0.25 638	0.76 712	2.72 740	1.91 731	2.39 729	2.36 735

LRCNet_RVC	13.74 753	19.30 754	12.75 748	19.46 757	12.69 749	1.86 699	0.41 553	12.33 750	1.05 657	15.77 754	18.83 758	12.62 753	8.70 743	12.21 747	9.62 744	22.22 769	8.37 754	25.85 770	24.01 771	19.32 764	17.44 765

LE_ROB	4.43 729	1.35 686	9.38 736	2.79 731	3.93 730	2.43 717	3.46 734	2.68 722	11.19 743	11.66 749	4.73 736	5.26 730	10.46 744	4.50 727	9.49 743	0.82 699	0.69 707	1.34 719	0.98 717	0.75 686	0.76 685

MonStereo1	1.98 705	1.01 629	1.78 357	1.19 702	1.04 698	3.58 723	0.61 638	1.53 698	1.93 714	1.39 694	3.37 727	2.23 704	10.80 745	2.84 705	1.25 637	1.04 708	0.38 667	0.96 706	0.57 692	1.10 701	1.00 707

DPSMNet_ROB	9.48 745	5.64 738	13.01 749	8.82 740	11.82 740	8.54 739	24.20 755	6.41 738	13.65 752	5.32 739	11.47 747	6.33 735	10.92 746	7.69 739	13.89 750	7.25 752	8.19 751	5.06 745	7.78 752	5.31 741	8.26 753

DGTPSM_ROB	8.89 743	5.62 737	12.25 745	5.92 738	11.32 739	8.54 739	24.18 754	6.40 737	13.49 749	5.15 737	11.46 746	6.19 734	10.92 746	7.00 738	13.72 749	4.47 740	7.65 747	3.92 744	7.45 751	4.38 738	7.87 752

iinet-test	11.61 746	10.56 746	11.80 742	12.17 743	12.09 747	18.69 749	26.70 759	13.53 751	13.46 747	9.91 742	10.28 740	11.17 747	11.16 748	12.37 748	14.43 751	6.71 748	7.85 748	6.13 749	6.95 747	8.33 749	7.85 750

IINet	11.61 746	10.56 746	11.80 742	12.17 743	12.09 747	18.69 749	26.70 759	13.53 751	13.46 747	9.91 742	10.28 740	11.17 747	11.16 748	12.37 748	14.43 751	6.71 748	7.85 748	6.13 749	6.95 747	8.33 749	7.85 750

Anonymous_1	22.91 757	11.20 749	12.13 744	12.75 746	26.28 765	19.43 756	27.92 761	14.08 754	13.61 750	14.96 753	10.58 742	11.26 749	11.19 750	12.55 750	14.57 754	38.28 776	7.88 750	34.96 774	63.99 776	89.57 780	10.94 756

DPSM_ROB	12.34 749	11.21 750	12.51 746	12.91 747	12.80 750	19.84 758	28.28 762	14.38 757	14.28 754	10.58 746	11.26 744	12.03 751	11.85 751	13.15 752	15.34 756	7.11 750	8.31 752	6.50 752	7.35 749	8.84 751	8.31 754

DPSM	12.34 749	11.21 750	12.51 746	12.91 747	12.80 750	19.84 758	28.28 762	14.38 757	14.28 754	10.58 746	11.26 744	12.03 751	11.85 751	13.15 752	15.34 756	7.11 750	8.31 752	6.50 752	7.35 749	8.84 751	8.31 754

Selective-IGEV-i1pa	9.22 744	12.57 752	9.49 738	2.20 724	1.49 716	16.83 748	8.03 746	14.34 755	11.26 744	10.52 745	15.24 751	14.52 754	11.94 753	18.22 759	9.78 745	7.79 753	3.09 742	5.20 747	2.49 741	2.46 730	6.90 749

ASD4	21.52 756	19.65 755	22.13 756	22.45 759	16.42 754	23.29 762	30.71 764	33.06 773	17.47 759	24.18 772	14.11 749	21.71 759	15.88 754	21.06 762	18.11 758	19.78 764	17.78 767	26.52 771	20.33 765	27.03 770	18.73 766

HanzoNet	7.64 739	2.86 734	5.05 714	7.01 739	3.97 731	2.18 713	1.34 709	3.37 731	4.05 733	13.17 750	10.58 742	10.73 745	16.52 755	8.45 742	10.51 747	10.48 754	9.72 756	5.59 748	13.46 756	6.84 748	6.83 748

HaxPig	19.86 755	22.40 762	22.34 757	17.95 756	17.95 755	11.77 743	11.89 748	16.02 759	15.89 757	21.10 761	21.41 760	18.74 758	18.39 756	20.08 761	19.69 759	23.63 773	23.22 768	24.06 769	23.69 770	23.00 765	23.95 770

BEATNet-Init1	12.10 748	11.19 748	27.29 770	2.99 732	3.51 729	21.84 761	11.10 747	14.34 755	13.83 753	20.34 759	20.33 759	26.35 772	20.03 757	19.06 760	14.80 755	1.74 725	1.81 733	2.05 732	2.49 741	3.69 736	3.12 737

xxxxx1	28.96 769	20.11 758	14.07 751	49.74 773	39.15 772	18.98 751	26.64 756	21.94 761	20.21 761	16.45 755	17.48 755	18.36 755	21.56 758	16.21 755	20.88 760	23.07 770	26.55 773	66.40 778	78.70 778	30.27 772	32.51 777

tt_ll	28.96 769	20.11 758	14.07 751	49.74 773	39.15 772	18.98 751	26.64 756	21.94 761	20.21 761	16.45 755	17.48 755	18.36 755	21.56 758	16.21 755	20.88 760	23.07 770	26.55 773	66.40 778	78.70 778	30.27 772	32.51 777

ff	28.96 769	20.11 758	14.07 751	49.74 773	39.15 772	18.98 751	26.64 756	21.94 761	20.21 761	16.45 755	17.48 755	18.36 755	21.56 758	16.21 755	20.88 760	23.07 770	26.55 773	66.40 778	78.70 778	30.27 772	32.51 777

MEDIAN_ROB	23.96 759	27.05 771	26.39 768	22.16 758	22.13 757	16.12 747	13.97 749	20.24 760	20.05 760	25.50 773	25.31 770	22.96 761	22.63 761	24.39 763	23.24 763	28.20 774	27.23 776	28.62 772	27.75 774	27.50 771	27.76 775

fast-reg	25.26 766	22.76 770	26.49 769	26.66 767	27.60 766	41.51 772	57.03 767	28.84 765	28.98 774	20.78 760	22.21 761	23.55 763	23.30 762	26.97 773	31.44 772	14.39 762	16.67 760	15.16 761	15.84 764	18.23 763	16.71 759

PML	23.15 758	16.83 753	7.78 732	5.49 737	9.93 738	51.13 773	104.50 779	5.76 736	13.62 751	37.30 780	105.93 779	30.86 773	23.50 763	12.07 746	7.87 741	6.30 745	2.12 739	6.32 751	2.43 739	10.44 753	2.90 736

FlowAnything	24.85 763	22.54 764	25.10 764	26.11 764	25.76 760	39.86 767	57.00 766	28.89 769	28.87 772	21.31 768	22.68 768	24.22 767	23.87 764	26.39 767	30.89 771	14.26 756	16.78 766	13.10 758	14.90 763	17.78 755	16.69 758

RAFT-FEzeroshot	24.80 760	22.55 765	24.73 760	26.10 762	25.76 760	39.84 765	57.07 771	28.84 765	28.79 769	21.14 763	22.48 763	24.18 765	23.88 765	26.38 764	30.87 767	14.26 756	16.71 762	13.09 754	14.82 759	17.79 758	16.72 762

RAFT-FE	24.80 760	22.55 765	24.73 760	26.10 762	25.76 760	39.84 765	57.07 771	28.84 765	28.79 769	21.14 763	22.48 763	24.18 765	23.88 765	26.38 764	30.87 767	14.26 756	16.71 762	13.09 754	14.82 759	17.79 758	16.72 762

LSM0	26.58 767	22.63 769	25.88 767	30.13 768	52.21 779	39.94 771	56.74 765	28.97 770	28.72 768	21.14 763	22.26 762	24.43 770	23.88 765	26.54 771	30.87 767	14.32 761	16.55 759	13.12 760	14.71 757	17.92 761	20.60 767

CasAABBNet	24.81 762	22.53 763	24.83 762	26.08 761	25.74 759	39.86 767	57.06 769	28.87 768	28.83 771	21.16 766	22.54 765	24.22 767	23.89 768	26.38 764	30.87 767	14.25 755	16.71 762	13.09 754	14.81 758	17.78 755	16.71 759

Hybrid-DGEV	24.86 764	22.58 767	25.22 766	26.11 764	25.76 760	39.92 769	57.06 769	29.03 772	29.01 775	21.12 762	22.64 766	24.13 764	23.91 769	26.46 769	30.82 765	14.27 759	16.70 761	13.09 754	14.83 762	17.78 755	16.71 759

Selective-RAFT-Error	24.87 765	22.59 768	25.14 765	26.13 766	25.82 764	39.93 770	57.03 767	28.97 770	28.95 773	21.21 767	22.65 767	24.25 769	23.98 770	26.43 768	30.83 766	14.27 759	16.71 762	13.10 758	14.82 759	17.82 760	16.76 764

DPSimNet_ROB	17.97 754	20.20 761	24.98 763	17.62 755	15.92 753	21.53 760	21.00 752	13.70 753	15.61 756	23.89 771	14.69 750	22.87 760	24.58 771	12.70 751	14.56 753	18.48 763	12.91 757	20.21 766	12.05 754	17.76 754	14.17 757

AVERAGE_ROB	26.93 768	30.34 774	29.27 771	25.82 760	25.34 758	19.48 757	15.17 750	23.55 764	23.00 767	28.45 774	27.87 771	26.25 771	25.86 772	26.96 772	25.55 764	31.30 775	30.07 777	31.76 773	30.81 775	30.79 775	30.93 776

RSGM-EC	41.56 776	31.72 775	19.92 754	51.66 776	47.86 775	38.70 763	61.61 773	33.83 774	22.80 765	23.45 769	29.29 772	43.76 778	35.31 773	66.76 778	70.17 778	66.40 778	37.60 779	48.67 775	25.68 772	48.86 776	27.21 773

acva	41.56 776	31.72 775	19.92 754	51.66 776	47.86 775	38.70 763	61.61 773	33.83 774	22.80 765	23.45 769	29.29 772	43.76 778	35.31 773	66.76 778	70.17 778	66.40 778	37.60 779	48.67 775	25.68 772	48.86 776	27.21 773

zzzz2	37.36 772	34.10 777	37.81 773	39.61 769	38.70 770	60.14 776	86.04 777	43.62 778	43.68 776	31.88 777	34.07 775	35.66 774	35.41 775	39.41 774	46.07 773	21.44 767	25.20 771	19.84 764	22.48 766	26.77 768	25.16 771

noway5	37.36 772	34.10 777	37.81 773	39.61 769	38.70 770	60.14 776	86.04 777	43.62 778	43.68 776	31.88 777	34.07 775	35.66 774	35.41 775	39.41 774	46.07 773	21.44 767	25.20 771	19.84 764	22.48 766	26.77 768	25.16 771

zzzzzz3	37.89 774	29.68 772	38.88 775	48.93 771	48.83 777	58.10 775	76.69 776	42.34 776	43.95 778	31.42 775	34.06 774	40.19 776	40.01 777	39.79 776	48.00 776	21.11 765	25.13 769	20.33 767	22.80 768	25.12 766	22.46 768

zzz1	37.91 775	29.70 773	39.14 776	48.93 771	48.83 777	58.08 774	76.65 775	42.36 777	44.00 779	31.44 776	34.09 777	40.20 777	40.01 777	39.82 777	47.98 775	21.12 766	25.13 769	20.33 767	22.80 768	25.12 766	22.47 769

Selective-IGEV-i16pa	47.65 778	67.17 779	7.20 731	2.47 727	2.32 726	116.02 779	1.42 716	90.41 781	82.69 780	32.69 779	90.10 778	60.10 780	84.41 779	129.53 781	52.52 777	50.16 777	15.10 758	18.00 763	9.63 753	0.94 696	40.09 780

test_example2	115.39 779	123.23 780	94.57 778	115.52 778	123.55 780	101.63 778	114.33 780	53.41 780	99.48 781	134.90 781	135.05 780	85.83 781	85.11 780	111.32 780	106.15 780	152.55 781	205.26 781	99.78 781	114.96 781	140.96 781	110.20 781

ccccc	291.34 780	297.21 781	347.09 780	374.70 781	380.44 781	203.92 780	213.88 781	216.32 782	172.72 782	203.37 782	218.57 781	215.01 782	258.31 781	312.78 782	341.56 781	412.57 782	356.13 782	256.09 782	227.69 782	428.88 782	389.64 782

FADE		3.00 735		2.11 723	2.94 728			5.00 734	2.49 724	1.25 682		3.05 713		8.02 740		94.83 780	35.90 778	65.83 777	66.18 777	1.66 718	1.30 717

Low-res two-view benchmark