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

Foundation-i32	0.23 1	0.18 3	0.35 3	0.35 3	0.17 1	0.25 15	0.22 41	0.49 16	0.18 1	0.23 2	0.17 2	0.37 120	0.31 85	0.32 1	0.24 8	0.16 106	0.12 57	0.13 1	0.11 11	0.14 35	0.13 3

BLMT-Stereo	0.23 1	0.15 1	0.37 7	0.41 78	0.26 118	0.23 14	0.24 71	0.37 9	0.29 19	0.22 1	0.28 31	0.22 5	0.20 6	0.35 6	0.29 89	0.12 6	0.11 22	0.16 101	0.16 244	0.13 7	0.14 26

PSi22a	0.24 3	0.18 3	0.32 1	0.35 3	0.19 9	0.25 15	0.20 17	0.57 34	0.20 2	0.24 8	0.16 1	0.39 133	0.31 85	0.32 1	0.23 1	0.16 106	0.12 57	0.13 1	0.12 54	0.13 7	0.15 70

mm1	0.25 4	0.20 27	0.38 8	0.39 45	0.24 64	0.25 15	0.20 17	0.49 16	0.34 41	0.23 2	0.27 21	0.40 144	0.22 18	0.47 53	0.24 8	0.13 19	0.12 57	0.14 17	0.11 11	0.13 7	0.15 70

PipStereo	0.25 4	0.18 3	0.35 3	0.36 8	0.19 9	0.20 7	0.20 17	0.62 54	0.24 7	0.23 2	0.19 4	0.45 174	0.34 112	0.39 15	0.25 19	0.14 39	0.12 57	0.13 1	0.11 11	0.13 7	0.15 70

PSi22b	0.25 4	0.18 3	0.35 3	0.36 8	0.19 9	0.20 7	0.20 17	0.59 39	0.25 12	0.23 2	0.19 4	0.45 174	0.34 112	0.38 12	0.25 19	0.14 39	0.12 57	0.13 1	0.12 54	0.13 7	0.15 70

DepthFocus	0.25 4	0.19 13	0.40 24	0.38 31	0.28 177	0.21 9	0.22 41	0.36 7	0.24 7	0.29 23	0.35 62	0.20 4	0.22 18	0.39 15	0.23 1	0.18 209	0.14 250	0.21 333	0.20 379	0.17 156	0.13 3

S2M2_XL	0.25 4	0.25 157	0.43 43	0.36 8	0.24 64	0.16 3	0.18 4	0.34 1	0.24 7	0.29 23	0.41 87	0.24 16	0.23 24	0.32 1	0.27 56	0.20 315	0.18 430	0.18 205	0.16 244	0.18 208	0.15 70
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DF_test	0.26 9	0.18 3	0.39 15	0.41 78	0.30 222	0.11 1	0.26 92	0.41 10	0.37 67	0.31 45	0.35 62	0.22 5	0.25 30	0.41 29	0.25 19	0.19 261	0.13 155	0.16 101	0.15 199	0.21 359	0.19 235

small-0shot	0.26 9	0.19 13	0.43 43	0.36 8	0.23 48	0.22 12	0.41 305	0.43 12	0.20 2	0.29 23	0.46 126	0.18 2	0.21 12	0.39 15	0.25 19	0.16 106	0.11 22	0.18 205	0.15 199	0.15 77	0.14 26

testmc14	0.26 9	0.18 3	0.41 33	0.38 31	0.20 16	0.42 103	0.29 128	0.43 12	0.26 13	0.30 33	0.34 56	0.32 72	0.30 77	0.34 4	0.32 140	0.13 19	0.11 22	0.13 1	0.10 1	0.14 35	0.14 26

derf	0.26 9	0.22 60	0.42 38	0.42 92	0.24 64	0.26 20	0.19 9	0.52 22	0.37 67	0.27 12	0.26 17	0.39 133	0.21 12	0.49 71	0.24 8	0.14 39	0.13 155	0.14 17	0.12 54	0.12 1	0.16 128

mm2	0.26 9	0.20 27	0.38 8	0.39 45	0.24 64	0.25 15	0.20 17	0.53 24	0.34 41	0.23 2	0.27 21	0.40 144	0.22 18	0.47 53	0.24 8	0.13 19	0.12 57	0.14 17	0.11 11	0.13 7	0.15 70

LACA1	0.26 9	0.21 43	0.40 24	0.35 3	0.18 6	0.31 39	0.27 106	0.52 22	0.26 13	0.31 45	0.22 7	0.25 21	0.32 98	0.48 64	0.26 35	0.16 106	0.12 57	0.14 17	0.12 54	0.15 77	0.13 3

FoundationStereo	0.26 9	0.23 83	0.41 33	0.40 64	0.24 64	0.32 43	0.22 41	0.43 12	0.24 7	0.31 45	0.25 11	0.30 54	0.32 98	0.36 7	0.27 56	0.16 106	0.12 57	0.15 55	0.11 11	0.13 7	0.14 26

qqai	0.27 16	0.22 60	0.44 55	0.42 92	0.23 48	0.28 27	0.19 9	0.64 57	0.37 67	0.27 12	0.25 11	0.42 156	0.21 12	0.49 71	0.25 19	0.15 71	0.13 155	0.14 17	0.12 54	0.12 1	0.16 128

MSE-Stereo	0.27 16	0.20 27	0.44 55	0.38 31	0.26 118	0.39 75	0.20 17	0.55 30	0.38 73	0.30 33	0.34 56	0.29 47	0.19 2	0.49 71	0.25 19	0.14 39	0.12 57	0.15 55	0.12 54	0.14 35	0.15 70

GeoVLM	0.27 16	0.20 27	0.38 8	0.39 45	0.24 64	0.35 53	0.20 17	0.53 24	0.33 35	0.30 33	0.27 21	0.40 144	0.26 37	0.47 53	0.28 70	0.13 19	0.12 57	0.13 1	0.11 11	0.13 7	0.15 70

BridgeDepth_RVC	0.27 16	0.20 27	0.40 24	0.34 2	0.19 9	0.46 137	0.19 9	0.59 39	0.28 16	0.30 33	0.29 36	0.26 28	0.32 98	0.45 45	0.30 106	0.17 157	0.11 22	0.13 1	0.12 54	0.15 77	0.13 3
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.27 16	0.20 27	0.38 8	0.39 45	0.24 64	0.35 53	0.20 17	0.53 24	0.33 35	0.30 33	0.27 21	0.39 133	0.26 37	0.47 53	0.28 70	0.13 19	0.12 57	0.14 17	0.11 11	0.13 7	0.15 70

HiDET	0.27 16	0.19 13	0.39 15	0.39 45	0.24 64	0.30 35	0.21 31	0.60 44	0.35 51	0.27 12	0.30 41	0.33 84	0.25 30	0.50 85	0.32 140	0.14 39	0.12 57	0.14 17	0.11 11	0.13 7	0.16 128

MLG-Stereo_test2	0.27 16	0.22 60	0.40 24	0.39 45	0.24 64	0.35 53	0.18 4	0.58 35	0.23 5	0.28 18	0.24 10	0.34 95	0.19 2	0.79 213	0.24 8	0.16 106	0.11 22	0.15 55	0.11 11	0.13 7	0.14 26

VeloStereo	0.28 23	0.20 27	0.43 43	0.39 45	0.27 136	0.17 4	0.15 1	0.34 1	0.33 35	0.33 60	0.27 21	0.39 133	0.28 59	0.47 53	0.28 70	0.23 421	0.22 510	0.21 333	0.19 339	0.23 409	0.25 417

WAFT-Stereo (ZS)	0.28 23	0.25 157	0.34 2	0.30 1	0.25 93	0.29 31	0.26 92	0.35 4	0.29 19	0.27 12	0.33 52	0.16 1	0.28 59	0.38 12	0.32 140	0.16 106	0.20 470	0.25 480	0.34 622	0.24 442	0.25 417

LGCAT	0.28 23	0.20 27	0.38 8	0.40 64	0.24 64	0.17 4	0.21 31	0.35 4	0.29 19	0.36 90	0.27 21	0.30 54	0.26 37	0.71 174	0.28 70	0.29 553	0.23 541	0.14 17	0.17 280	0.13 7	0.23 367

MGA	0.28 23	0.20 27	0.43 43	0.38 31	0.27 136	0.44 122	0.20 17	0.51 19	0.39 78	0.30 33	0.32 46	0.31 61	0.19 2	0.49 71	0.25 19	0.15 71	0.12 57	0.15 55	0.12 54	0.14 35	0.16 128

CAR	0.28 23	0.19 13	0.44 55	0.38 31	0.26 118	0.39 75	0.20 17	0.55 30	0.38 73	0.36 90	0.34 56	0.29 47	0.19 2	0.52 91	0.26 35	0.14 39	0.12 57	0.15 55	0.12 54	0.14 35	0.15 70

LiteMatch*	0.28 23	0.20 27	0.53 126	0.39 45	0.28 177	0.31 39	0.23 57	0.55 30	0.39 78	0.30 33	0.28 31	0.35 99	0.29 65	0.47 53	0.26 35	0.15 71	0.12 57	0.15 55	0.12 54	0.14 35	0.16 128

LACA3	0.28 23	0.22 60	0.39 15	0.36 8	0.20 16	0.37 67	0.38 260	0.51 19	0.29 19	0.30 33	0.27 21	0.26 28	0.31 85	0.74 187	0.23 1	0.17 157	0.12 57	0.13 1	0.10 1	0.15 77	0.13 3

Test_v1	0.28 23	0.21 43	0.39 15	0.35 3	0.25 93	0.31 39	0.29 128	0.65 63	0.39 78	0.29 23	0.34 56	0.25 21	0.25 30	0.49 71	0.25 19	0.15 71	0.11 22	0.14 17	0.13 123	0.13 7	0.13 3

CSFM-Stereo	0.28 23	0.19 13	0.39 15	0.40 64	0.21 27	0.40 79	0.21 31	0.60 44	0.33 35	0.32 52	0.29 36	0.31 61	0.29 65	0.49 71	0.27 56	0.15 71	0.14 250	0.14 17	0.11 11	0.14 35	0.14 26

LGtest1	0.28 23	0.23 83	0.46 69	0.42 92	0.22 35	0.41 91	0.19 9	0.58 35	0.29 19	0.30 33	0.25 11	0.29 47	0.29 65	0.57 107	0.26 35	0.18 209	0.12 57	0.16 101	0.12 54	0.14 35	0.16 128

flow	0.29 33	0.20 27	0.43 43	0.39 45	0.27 136	0.17 4	0.15 1	0.34 1	0.33 35	0.33 60	0.27 21	0.39 133	0.28 59	0.57 107	0.28 70	0.23 421	0.22 510	0.21 333	0.19 339	0.23 409	0.25 417

anonymous	0.29 33	0.23 83	0.45 64	0.40 64	0.26 118	0.22 12	0.24 71	0.35 4	0.36 64	0.43 148	0.60 203	0.24 16	0.27 49	0.53 92	0.24 8	0.16 106	0.12 57	0.18 205	0.14 172	0.15 77	0.14 26

MCSU-Stereo	0.29 33	0.18 3	0.43 43	0.37 16	0.19 9	0.35 53	0.39 278	0.59 39	0.42 98	0.37 102	0.41 87	0.37 120	0.23 24	0.48 64	0.30 106	0.15 71	0.12 57	0.13 1	0.10 1	0.13 7	0.14 26

monster-pro	0.29 33	0.19 13	0.48 86	0.37 16	0.22 35	0.55 258	0.31 152	0.60 44	0.44 109	0.29 23	0.28 31	0.23 8	0.20 6	0.60 124	0.26 35	0.11 1	0.11 22	0.14 17	0.11 11	0.14 35	0.14 26

PointNet	0.29 33	0.19 13	0.40 24	0.40 64	0.23 48	0.38 73	0.28 116	0.72 98	0.40 90	0.26 10	0.32 46	0.39 133	0.22 18	0.50 85	0.27 56	0.15 71	0.13 155	0.17 155	0.12 54	0.15 77	0.14 26

LACA2	0.29 33	0.23 83	0.52 121	0.36 8	0.18 6	0.40 79	0.38 260	0.64 57	0.27 15	0.29 23	0.33 52	0.36 108	0.26 37	0.47 53	0.24 8	0.16 106	0.12 57	0.13 1	0.11 11	0.16 113	0.12 1

252Zero-FE	0.29 33	0.24 115	0.47 78	0.42 92	0.25 93	0.29 31	0.19 9	0.71 90	0.49 135	0.32 52	0.34 56	0.22 5	0.25 30	0.43 39	0.30 106	0.16 106	0.13 155	0.14 17	0.12 54	0.13 7	0.15 70

MonStereo	0.29 33	0.19 13	0.47 78	0.37 16	0.22 35	0.55 258	0.31 152	0.60 44	0.44 109	0.29 23	0.28 31	0.23 8	0.20 6	0.60 124	0.26 35	0.11 1	0.11 22	0.14 17	0.11 11	0.14 35	0.14 26

Wavelet-MonSter	0.29 33	0.21 43	0.51 113	0.41 78	0.27 136	0.26 20	0.25 80	0.51 19	0.31 28	0.37 102	0.48 135	0.28 43	0.35 123	0.54 96	0.29 89	0.11 1	0.11 22	0.14 17	0.11 11	0.13 7	0.13 3

Monster-pub-eth3d	0.29 33	0.19 13	0.48 86	0.37 16	0.22 35	0.55 258	0.31 152	0.60 44	0.44 109	0.29 23	0.29 36	0.23 8	0.21 12	0.59 120	0.26 35	0.11 1	0.11 22	0.14 17	0.11 11	0.14 35	0.14 26

IGEV	0.29 33	0.18 3	0.43 43	0.38 31	0.31 246	0.45 127	0.21 31	0.63 55	0.42 98	0.32 52	0.44 112	0.26 28	0.20 6	0.44 43	0.26 35	0.14 39	0.12 57	0.16 101	0.13 123	0.12 1	0.14 26

MLG-Stereo_test3	0.29 33	0.20 27	0.46 69	0.43 112	0.24 64	0.47 151	0.19 9	0.75 119	0.31 28	0.36 90	0.22 7	0.35 99	0.21 12	0.61 129	0.26 35	0.16 106	0.12 57	0.16 101	0.11 11	0.13 7	0.15 70

MLG-Stereo_test1	0.29 33	0.21 43	0.42 38	0.41 78	0.25 93	0.37 67	0.20 17	0.71 90	0.20 2	0.25 9	0.17 2	0.33 84	0.26 37	0.92 265	0.26 35	0.15 71	0.11 22	0.16 101	0.11 11	0.13 7	0.13 3

MonSter	0.29 33	0.19 13	0.48 86	0.37 16	0.22 35	0.55 258	0.31 152	0.60 44	0.44 109	0.29 23	0.29 36	0.23 8	0.20 6	0.60 124	0.26 35	0.11 1	0.11 22	0.14 17	0.11 11	0.14 35	0.14 26

dual_stereo	0.29 33	0.21 43	0.39 15	0.40 64	0.23 48	0.25 15	0.22 41	0.59 39	0.32 34	0.33 60	0.26 17	0.40 144	0.23 24	0.86 241	0.30 106	0.16 106	0.13 155	0.14 17	0.11 11	0.14 35	0.14 26

over-8	0.30 48	0.24 115	0.44 55	0.44 135	0.17 1	0.47 151	0.26 92	0.63 55	0.30 25	0.31 45	0.32 46	0.35 99	0.37 139	0.70 167	0.27 56	0.18 209	0.13 155	0.13 1	0.11 11	0.16 113	0.14 26

depth_test_26	0.30 48	0.20 27	0.42 38	0.37 16	0.25 93	0.21 9	0.24 71	0.41 10	0.37 67	0.31 45	0.80 275	0.28 43	0.24 27	0.49 71	0.25 19	0.22 392	0.16 367	0.18 205	0.17 280	0.19 249	0.18 189

MatchStereo	0.30 48	0.21 43	0.44 55	0.35 3	0.19 9	0.21 9	0.23 57	0.90 195	0.54 157	0.28 18	0.48 135	0.25 21	0.24 27	0.53 92	0.33 157	0.17 157	0.12 57	0.14 17	0.11 11	0.14 35	0.14 26
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
LCMNet	0.30 48	0.19 13	0.38 8	0.39 45	0.25 93	0.32 43	0.22 41	0.65 63	0.58 179	0.28 18	0.33 52	0.33 84	0.29 65	0.58 112	0.32 140	0.14 39	0.13 155	0.14 17	0.11 11	0.13 7	0.17 163

BridgeDepth	0.30 48	0.21 43	0.39 15	0.41 78	0.18 6	0.57 274	0.32 173	0.71 90	0.35 51	0.27 12	0.26 17	0.39 133	0.43 181	0.48 64	0.29 89	0.14 39	0.10 2	0.13 1	0.12 54	0.15 77	0.13 3
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LG-Stereo_L2	0.30 48	0.23 83	0.50 103	0.38 31	0.26 118	0.26 20	0.20 17	0.84 163	0.31 28	0.31 45	0.26 17	0.25 21	0.26 37	0.94 270	0.23 1	0.15 71	0.12 57	0.16 101	0.12 54	0.14 35	0.13 3

over v1	0.31 54	0.25 157	0.44 55	0.44 135	0.17 1	0.49 176	0.26 92	0.64 57	0.31 28	0.32 52	0.31 45	0.35 99	0.42 172	0.72 178	0.31 125	0.18 209	0.12 57	0.13 1	0.11 11	0.16 113	0.14 26

over-9	0.31 54	0.25 157	0.45 64	0.44 135	0.17 1	0.46 137	0.26 92	0.64 57	0.30 25	0.31 45	0.32 46	0.35 99	0.38 148	0.70 167	0.27 56	0.18 209	0.12 57	0.13 1	0.11 11	0.16 113	0.14 26

asda	0.31 54	0.24 115	0.51 113	0.39 45	0.24 64	0.43 113	0.33 183	0.68 74	0.40 90	0.39 127	0.44 112	0.27 34	0.35 123	0.55 99	0.31 125	0.12 6	0.10 2	0.14 17	0.11 11	0.14 35	0.13 3

4.5_new	0.31 54	0.25 157	0.46 69	0.38 31	0.24 64	0.52 223	0.36 233	0.65 63	0.35 51	0.48 183	0.43 102	0.27 34	0.27 49	0.42 34	0.26 35	0.14 39	0.10 2	0.15 55	0.13 123	0.17 156	0.15 70

4.5w-stereo	0.31 54	0.25 157	0.46 69	0.38 31	0.24 64	0.52 223	0.36 233	0.65 63	0.35 51	0.48 183	0.43 102	0.27 34	0.27 49	0.42 34	0.26 35	0.14 39	0.10 2	0.15 55	0.13 123	0.17 156	0.15 70

LG-Stereo_L1	0.31 54	0.24 115	0.49 93	0.38 31	0.27 136	0.28 27	0.21 31	0.68 74	0.29 19	0.27 12	0.25 11	0.25 21	0.22 18	1.25 367	0.24 8	0.16 106	0.12 57	0.15 55	0.12 54	0.14 35	0.13 3

MLG-Stereo	0.31 54	0.20 27	0.42 38	0.42 92	0.20 16	0.41 91	0.19 9	0.85 169	0.24 7	0.26 10	0.22 7	0.33 84	0.27 49	1.09 327	0.27 56	0.15 71	0.11 22	0.16 101	0.11 11	0.13 7	0.13 3

over-6	0.32 61	0.24 115	0.45 64	0.41 78	0.17 1	0.41 91	0.31 152	0.68 74	0.31 28	0.32 52	0.36 66	0.30 54	0.36 132	0.85 237	0.28 70	0.20 315	0.12 57	0.14 17	0.11 11	0.17 156	0.14 26

Pro-Stereo	0.32 61	0.17 2	0.36 6	0.41 78	0.29 198	0.59 294	0.21 31	0.36 7	0.30 25	0.35 77	0.25 11	0.23 8	0.13 1	1.57 452	0.26 35	0.14 39	0.11 22	0.19 237	0.17 280	0.13 7	0.13 3

Monster-pub-mixall	0.32 61	0.20 27	0.44 55	0.37 16	0.22 35	0.28 27	0.18 4	0.69 79	0.36 64	0.37 102	0.36 66	0.27 34	0.20 6	1.43 423	0.25 19	0.15 71	0.12 57	0.13 1	0.11 11	0.12 1	0.15 70

asd	0.32 61	0.22 60	0.49 93	0.40 64	0.25 93	0.47 151	0.30 141	0.77 128	0.35 51	0.44 155	0.40 84	0.28 43	0.34 112	0.64 147	0.29 89	0.13 19	0.10 2	0.14 17	0.12 54	0.15 77	0.13 3

4.25_new	0.32 61	0.27 220	0.49 93	0.40 64	0.27 136	0.49 176	0.39 278	0.69 79	0.35 51	0.40 138	0.43 102	0.27 34	0.36 132	0.48 64	0.32 140	0.12 6	0.10 2	0.15 55	0.11 11	0.14 35	0.13 3

4.5w_new	0.32 61	0.27 220	0.49 93	0.40 64	0.27 136	0.49 176	0.39 278	0.69 79	0.35 51	0.40 138	0.43 102	0.27 34	0.36 132	0.48 64	0.32 140	0.12 6	0.10 2	0.15 55	0.11 11	0.14 35	0.13 3

4.25w-stereo	0.32 61	0.27 220	0.49 93	0.40 64	0.27 136	0.49 176	0.39 278	0.69 79	0.35 51	0.40 138	0.43 102	0.27 34	0.36 132	0.48 64	0.32 140	0.12 6	0.10 2	0.15 55	0.12 54	0.14 35	0.13 3

4w-stereo	0.32 61	0.25 157	0.52 121	0.38 31	0.25 93	0.46 137	0.28 116	0.68 74	0.35 51	0.43 148	0.45 119	0.28 43	0.39 154	0.63 144	0.31 125	0.12 6	0.10 2	0.15 55	0.12 54	0.14 35	0.14 26

IGEV-Stereo++	0.32 61	0.22 60	0.47 78	0.48 216	0.33 301	0.33 45	0.22 41	0.78 136	0.48 130	0.35 77	0.41 87	0.32 72	0.47 222	0.40 22	0.29 89	0.15 71	0.12 57	0.15 55	0.12 54	0.15 77	0.15 70

GREATEN-IGEV_RVC	0.33 70	0.26 188	0.65 217	0.44 135	0.23 48	0.36 63	0.26 92	0.70 88	0.39 78	0.33 60	0.36 66	0.36 108	0.24 27	0.64 147	0.36 198	0.17 157	0.14 250	0.21 333	0.18 311	0.22 383	0.17 163

Anonymus	0.33 70	0.22 60	0.43 43	0.47 195	0.28 177	0.43 113	0.24 71	0.58 35	0.41 96	0.35 77	0.32 46	0.50 207	0.40 159	0.58 112	0.34 168	0.15 71	0.12 57	0.18 205	0.17 280	0.15 77	0.20 271

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.33 70	0.23 83	0.59 159	0.43 112	0.28 177	0.40 79	0.26 92	0.83 154	0.39 78	0.34 71	0.44 112	0.29 47	0.46 212	0.36 7	0.25 19	0.14 39	0.12 57	0.16 101	0.12 54	0.17 156	0.26 442

AdaDepth	0.33 70	0.23 83	0.69 242	0.46 174	0.29 198	0.44 122	0.24 71	0.54 29	0.38 73	0.33 60	0.38 73	0.26 28	0.31 85	0.81 218	0.27 56	0.12 6	0.13 155	0.16 101	0.13 123	0.16 113	0.20 271

2.5w	0.33 70	0.23 83	0.53 126	0.41 78	0.25 93	0.42 103	0.38 260	0.69 79	0.35 51	0.38 114	0.54 180	0.24 16	0.26 37	0.91 262	0.29 89	0.13 19	0.10 2	0.14 17	0.13 123	0.14 35	0.15 70

2.75w_new	0.33 70	0.24 115	0.51 113	0.36 8	0.24 64	0.41 91	0.42 318	0.61 52	0.40 90	0.50 200	0.44 112	0.24 16	0.34 112	0.77 202	0.34 168	0.13 19	0.11 22	0.14 17	0.11 11	0.13 7	0.13 3

3.25w_new	0.33 70	0.22 60	0.50 103	0.39 45	0.24 64	0.52 223	0.33 183	0.77 128	0.43 104	0.49 191	0.46 126	0.32 72	0.37 139	0.64 147	0.28 70	0.12 6	0.10 2	0.14 17	0.12 54	0.12 1	0.15 70

3.25w	0.33 70	0.22 60	0.50 103	0.39 45	0.24 64	0.52 223	0.33 183	0.77 128	0.43 104	0.49 191	0.46 126	0.32 72	0.37 139	0.64 147	0.28 70	0.12 6	0.10 2	0.14 17	0.12 54	0.12 1	0.15 70

LG-G_1	0.33 70	0.22 60	0.48 86	0.44 135	0.20 16	0.64 337	0.18 4	0.80 141	0.28 16	0.30 33	0.30 41	0.36 108	0.35 123	0.88 250	0.26 35	0.17 157	0.13 155	0.16 101	0.11 11	0.14 35	0.16 128

LG-G	0.33 70	0.22 60	0.48 86	0.44 135	0.20 16	0.64 337	0.18 4	0.80 141	0.28 16	0.30 33	0.30 41	0.36 108	0.35 123	0.88 250	0.26 35	0.17 157	0.13 155	0.16 101	0.11 11	0.14 35	0.16 128

aanet-new-32k	0.34 80	0.25 157	0.67 229	0.44 135	0.26 118	0.53 233	0.23 57	0.84 163	0.34 41	0.38 114	0.39 75	0.43 161	0.54 295	0.43 39	0.25 19	0.14 39	0.12 57	0.16 101	0.12 54	0.17 156	0.15 70

aanet-new-30k	0.34 80	0.25 157	0.66 223	0.44 135	0.26 118	0.53 233	0.23 57	0.84 163	0.34 41	0.38 114	0.39 75	0.43 161	0.54 295	0.43 39	0.25 19	0.14 39	0.12 57	0.16 101	0.12 54	0.17 156	0.15 70

aanet-new-28k	0.34 80	0.24 115	0.83 333	0.44 135	0.22 35	0.47 151	0.29 128	0.75 119	0.40 90	0.37 102	0.41 87	0.37 120	0.49 247	0.40 22	0.28 70	0.15 71	0.12 57	0.16 101	0.13 123	0.22 383	0.17 163

GCAP-Stereo-DPT26K	0.34 80	0.23 83	0.83 333	0.42 92	0.23 48	0.35 53	0.33 183	0.87 180	0.35 51	0.39 127	0.41 87	0.31 61	0.44 191	0.53 92	0.27 56	0.14 39	0.12 57	0.16 101	0.12 54	0.16 113	0.15 70

aanet-new-16k	0.34 80	0.23 83	0.73 269	0.47 195	0.23 48	0.42 103	0.21 31	0.76 125	0.45 121	0.37 102	0.44 112	0.37 120	0.48 228	0.43 39	0.29 89	0.14 39	0.11 22	0.16 101	0.12 54	0.18 208	0.15 70

LiteMatch	0.34 80	0.26 188	0.38 8	0.47 195	0.26 118	0.35 53	0.31 152	0.53 24	0.34 41	0.30 33	0.27 21	0.40 144	0.51 269	0.47 53	0.75 460	0.22 392	0.12 57	0.19 237	0.16 244	0.19 249	0.26 442

DispViT+	0.34 80	0.20 27	0.40 24	0.37 16	0.55 541	0.30 35	0.23 57	0.73 106	0.58 179	0.33 60	0.35 62	0.30 54	0.25 30	1.13 341	0.29 89	0.16 106	0.12 57	0.13 1	0.10 1	0.13 7	0.15 70

GEAStereo	0.34 80	0.23 83	0.46 69	0.49 238	0.33 301	0.46 137	0.35 216	0.87 180	0.42 98	0.36 90	0.39 75	0.32 72	0.33 104	0.45 45	0.29 89	0.22 392	0.13 155	0.17 155	0.13 123	0.17 156	0.16 128

qwe	0.34 80	0.22 60	0.48 86	0.39 45	0.27 136	0.49 176	0.30 141	0.76 125	0.40 90	0.51 212	0.49 144	0.26 28	0.29 65	0.83 226	0.35 180	0.12 6	0.10 2	0.14 17	0.12 54	0.15 77	0.14 26

3.75w	0.34 80	0.23 83	0.50 103	0.39 45	0.30 222	0.62 312	0.36 233	0.70 88	0.38 73	0.44 155	0.49 144	0.25 21	0.36 132	0.72 178	0.28 70	0.13 19	0.09 1	0.14 17	0.12 54	0.13 7	0.15 70

2w_stereo	0.34 80	0.25 157	0.52 121	0.40 64	0.23 48	0.46 137	0.47 396	0.77 128	0.44 109	0.47 171	0.51 156	0.24 16	0.44 191	0.49 71	0.31 125	0.12 6	0.10 2	0.15 55	0.12 54	0.15 77	0.16 128

SGD-Stereo	0.34 80	0.22 60	0.44 55	0.39 45	0.20 16	0.42 103	0.22 41	0.71 90	0.33 35	0.43 148	0.34 56	0.27 34	0.35 123	1.15 345	0.33 157	0.21 355	0.11 22	0.16 101	0.13 123	0.17 156	0.15 70

GREAT-IGEV	0.34 80	0.22 60	0.54 132	0.40 64	0.31 246	0.36 63	0.28 116	0.59 39	0.66 218	0.28 18	0.51 156	0.29 47	0.29 65	0.86 241	0.28 70	0.15 71	0.12 57	0.15 55	0.11 11	0.17 156	0.16 128
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
DEFOM-Stereo	0.34 80	0.23 83	0.46 69	0.44 135	0.29 198	0.79 421	0.23 57	0.50 18	0.39 78	0.38 114	0.32 46	0.23 8	0.25 30	1.21 362	0.28 70	0.17 157	0.12 57	0.15 55	0.11 11	0.14 35	0.16 128

GELT-Stereo	0.35 94	0.23 83	0.50 103	0.45 158	0.36 359	0.33 45	0.31 152	0.73 106	0.61 198	0.53 222	0.41 87	0.38 128	0.34 112	0.60 124	0.32 140	0.13 19	0.11 22	0.17 155	0.16 244	0.16 113	0.15 70

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.35 94	0.25 157	0.72 253	0.43 112	0.23 48	0.53 233	0.20 17	0.65 63	0.53 153	0.39 127	0.28 31	0.33 84	0.31 85	0.49 71	0.29 89	0.22 392	0.18 430	0.24 439	0.19 339	0.28 494	0.25 417

PhaseNet	0.35 94	0.24 115	0.47 78	0.45 158	0.28 177	0.56 269	0.24 71	0.66 69	0.44 109	0.32 52	0.39 75	0.54 234	0.32 98	0.57 107	0.40 247	0.15 71	0.13 155	0.20 288	0.20 379	0.17 156	0.22 341

aanet-new-40k	0.35 94	0.25 157	0.95 409	0.42 92	0.26 118	0.51 211	0.23 57	0.79 138	0.34 41	0.34 71	0.48 135	0.33 84	0.51 269	0.37 10	0.29 89	0.13 19	0.11 22	0.16 101	0.12 54	0.18 208	0.15 70

aanet-new-34k	0.35 94	0.26 188	0.85 352	0.42 92	0.20 16	0.33 45	0.31 152	0.92 197	0.44 109	0.35 77	0.54 180	0.35 99	0.56 309	0.39 15	0.27 56	0.14 39	0.12 57	0.16 101	0.12 54	0.15 77	0.14 26

aanet-new-24k	0.35 94	0.24 115	0.62 189	0.43 112	0.25 93	0.53 233	0.30 141	0.72 98	0.39 78	0.41 145	0.63 210	0.35 99	0.48 228	0.46 51	0.26 35	0.14 39	0.11 22	0.16 101	0.13 123	0.18 208	0.15 70

aanet-new-22k	0.35 94	0.23 83	0.86 361	0.45 158	0.23 48	0.47 151	0.23 57	0.75 119	0.51 145	0.37 102	0.48 135	0.34 95	0.49 247	0.47 53	0.30 106	0.14 39	0.12 57	0.16 101	0.13 123	0.16 113	0.15 70

aanet-new-12k	0.35 94	0.24 115	0.83 333	0.49 238	0.22 35	0.48 166	0.25 80	0.94 209	0.46 124	0.39 127	0.29 36	0.33 84	0.48 228	0.41 29	0.30 106	0.14 39	0.10 2	0.17 155	0.13 123	0.19 249	0.17 163

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.35 94	0.22 60	0.54 132	0.46 174	0.33 301	0.40 79	0.34 200	0.80 141	0.44 109	0.38 114	0.61 206	0.40 144	0.50 259	0.37 10	0.28 70	0.15 71	0.12 57	0.15 55	0.12 54	0.16 113	0.16 128

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.35 94	0.22 60	0.55 137	0.42 92	0.27 136	0.42 103	0.39 278	1.02 232	0.54 157	0.37 102	0.51 156	0.34 95	0.44 191	0.36 7	0.27 56	0.14 39	0.12 57	0.15 55	0.12 54	0.16 113	0.15 70

2.25w	0.35 94	0.24 115	0.55 137	0.38 31	0.24 64	0.44 122	0.25 80	0.69 79	0.42 98	0.49 191	0.59 201	0.27 34	0.35 123	0.83 226	0.37 213	0.13 19	0.11 22	0.14 17	0.12 54	0.13 7	0.17 163

3.5w_stereo	0.35 94	0.27 220	0.55 137	0.38 31	0.25 93	0.54 251	0.34 200	0.73 106	0.40 90	0.46 169	0.45 119	0.31 61	0.38 148	0.80 217	0.40 247	0.12 6	0.10 2	0.15 55	0.12 54	0.14 35	0.16 128

3w_stereo	0.35 94	0.25 157	0.60 171	0.41 78	0.21 27	0.52 223	0.53 449	0.72 98	0.47 127	0.47 171	0.50 152	0.23 8	0.45 202	0.49 71	0.30 106	0.13 19	0.10 2	0.15 55	0.12 54	0.15 77	0.17 163

monsters	0.35 94	0.21 43	0.49 93	0.43 112	0.39 402	0.34 49	0.26 92	0.69 79	0.44 109	0.49 191	0.41 87	0.23 8	0.26 37	1.38 405	0.27 56	0.14 39	0.11 22	0.14 17	0.12 54	0.13 7	0.15 70

S2M2_L	0.35 94	0.28 245	0.47 78	0.43 112	0.30 222	0.31 39	0.16 3	0.61 52	0.68 223	0.32 52	0.49 144	0.47 189	0.34 112	0.40 22	0.33 157	0.25 468	0.22 510	0.20 288	0.22 452	0.25 456	0.23 367
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
gcap_with_dpt	0.36 109	0.24 115	0.64 208	0.43 112	0.39 402	0.50 198	0.44 358	0.71 90	0.50 140	0.56 238	0.67 228	0.32 72	0.30 77	0.39 15	0.29 89	0.16 106	0.12 57	0.19 237	0.15 199	0.14 35	0.14 26

GSStereo	0.36 109	0.23 83	0.46 69	0.50 261	0.33 301	0.46 137	0.35 216	1.31 367	0.53 153	0.38 114	0.39 75	0.32 72	0.33 104	0.45 45	0.29 89	0.20 315	0.12 57	0.16 101	0.13 123	0.17 156	0.18 189

Zero-FE251	0.36 109	0.25 157	0.64 208	0.49 238	0.30 222	0.57 274	0.24 71	0.86 176	0.36 64	0.53 222	0.39 75	0.51 212	0.41 162	0.49 71	0.28 70	0.19 261	0.15 329	0.17 155	0.12 54	0.14 35	0.16 128

1w_stereo	0.36 109	0.21 43	0.47 78	0.44 135	0.27 136	0.47 151	0.54 464	0.66 69	0.51 145	0.44 155	0.67 228	0.25 21	0.45 202	0.62 134	0.34 168	0.12 6	0.10 2	0.14 17	0.11 11	0.14 35	0.15 70

monsterstereo	0.36 109	0.21 43	0.53 126	0.48 216	0.36 359	0.27 25	0.29 128	0.58 35	0.52 149	0.45 164	0.61 206	0.26 28	0.27 49	1.23 364	0.28 70	0.14 39	0.12 57	0.15 55	0.12 54	0.16 113	0.13 3

111111	0.36 109	0.22 60	0.49 93	0.47 195	0.45 469	0.36 63	0.22 41	1.04 249	0.44 109	0.33 60	0.33 52	0.40 144	0.26 37	0.99 288	0.27 56	0.17 157	0.12 57	0.15 55	0.11 11	0.15 77	0.15 70

RAStereo	0.36 109	0.22 60	0.85 352	0.48 216	0.28 177	0.27 25	0.28 116	0.77 128	0.65 216	0.33 60	0.43 102	0.44 164	0.31 85	0.45 45	0.35 180	0.18 209	0.15 329	0.19 237	0.15 199	0.19 249	0.15 70

gcap-zeroshot	0.36 109	0.24 115	0.63 194	0.42 92	0.40 417	0.47 151	0.41 305	0.73 106	0.56 170	0.54 225	0.63 210	0.33 84	0.27 49	0.39 15	0.33 157	0.17 157	0.12 57	0.19 237	0.16 244	0.14 35	0.14 26

testlalala	0.36 109	0.24 115	0.63 194	0.42 92	0.40 417	0.47 151	0.41 305	0.73 106	0.56 170	0.54 225	0.63 210	0.33 84	0.27 49	0.39 15	0.33 157	0.17 157	0.12 57	0.19 237	0.16 244	0.14 35	0.14 26

aanet-new-90k	0.37 118	0.24 115	0.98 423	0.42 92	0.25 93	0.43 113	0.35 216	0.75 119	0.35 51	0.29 23	0.41 87	0.31 61	0.50 259	1.00 293	0.24 8	0.13 19	0.12 57	0.16 101	0.12 54	0.19 249	0.13 3

aanet-new-60k	0.37 118	0.23 83	0.94 403	0.43 112	0.23 48	0.58 288	0.31 152	0.83 154	0.35 51	0.35 77	0.39 75	0.40 144	0.43 181	0.78 211	0.23 1	0.13 19	0.12 57	0.15 55	0.12 54	0.17 156	0.15 70

aanet-new-70k	0.37 118	0.23 83	0.94 403	0.43 112	0.22 35	0.50 198	0.30 141	0.74 115	0.34 41	0.34 71	0.41 87	0.31 61	0.51 269	1.04 306	0.26 35	0.13 19	0.12 57	0.16 101	0.12 54	0.16 113	0.14 26

aanet-new-78k	0.37 118	0.24 115	1.02 439	0.44 135	0.21 27	0.33 45	0.36 233	0.79 138	0.34 41	0.33 60	0.42 99	0.31 61	0.58 333	0.93 268	0.23 1	0.13 19	0.11 22	0.16 101	0.12 54	0.18 208	0.14 26

aanet-new-36k	0.37 118	0.24 115	0.82 323	0.44 135	0.22 35	0.51 211	0.32 173	0.80 141	0.37 67	0.35 77	0.40 84	0.36 108	0.56 309	0.83 226	0.26 35	0.13 19	0.11 22	0.16 101	0.12 54	0.15 77	0.15 70

aanet-32k-new	0.37 118	0.27 220	0.97 419	0.44 135	0.24 64	0.50 198	0.32 173	0.69 79	0.38 73	0.35 77	0.42 99	0.36 108	0.55 300	0.79 213	0.25 19	0.17 157	0.11 22	0.16 101	0.12 54	0.19 249	0.14 26

aanet-new-10k	0.37 118	0.24 115	0.98 423	0.48 216	0.24 64	0.66 348	0.25 80	0.72 98	0.43 104	0.39 127	0.42 99	0.40 144	0.52 279	0.42 34	0.30 106	0.16 106	0.12 57	0.16 101	0.13 123	0.19 249	0.15 70

aanet-new-14k	0.37 118	0.26 188	0.93 395	0.47 195	0.23 48	0.45 127	0.33 183	0.73 106	0.62 203	0.40 138	0.49 144	0.30 54	0.63 359	0.42 34	0.30 106	0.16 106	0.12 57	0.16 101	0.12 54	0.21 359	0.16 128

aanet-new-8k	0.37 118	0.25 157	0.65 217	0.46 174	0.26 118	0.53 233	0.35 216	0.84 163	0.54 157	0.36 90	0.43 102	0.33 84	0.61 357	0.69 165	0.30 106	0.15 71	0.11 22	0.16 101	0.13 123	0.16 113	0.15 70

GCAP-Stereo-cres-4k	0.37 118	0.23 83	0.62 189	0.50 261	0.29 198	0.74 390	0.39 278	0.72 98	0.48 130	0.38 114	0.51 156	0.36 108	0.50 259	0.45 45	0.31 125	0.15 71	0.12 57	0.17 155	0.13 123	0.17 156	0.15 70

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.37 118	0.22 60	0.55 137	0.44 135	0.42 449	0.58 288	0.30 141	0.87 180	0.44 109	0.38 114	0.53 169	0.47 189	0.59 339	0.40 22	0.34 168	0.16 106	0.11 22	0.17 155	0.13 123	0.16 113	0.14 26

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.37 118	0.24 115	0.61 180	0.42 92	0.40 417	0.48 166	0.41 305	0.72 98	0.58 179	0.55 232	0.65 218	0.32 72	0.27 49	0.41 29	0.33 157	0.17 157	0.12 57	0.20 288	0.16 244	0.14 35	0.14 26

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.37 118	0.24 115	0.63 194	0.43 112	0.40 417	0.46 137	0.39 278	0.71 90	0.56 170	0.58 243	0.68 231	0.36 108	0.26 37	0.51 87	0.30 106	0.16 106	0.12 57	0.19 237	0.15 199	0.15 77	0.14 26

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.37 118	0.24 115	0.63 194	0.43 112	0.41 438	0.49 176	0.41 305	0.73 106	0.60 192	0.56 238	0.66 224	0.31 61	0.26 37	0.42 34	0.31 125	0.16 106	0.11 22	0.19 237	0.15 199	0.15 77	0.14 26

VIP-Stereo	0.37 118	0.25 157	0.62 189	0.41 78	0.46 478	0.82 437	0.22 41	0.67 72	0.48 130	0.32 52	0.55 186	0.37 120	0.31 85	0.85 237	0.28 70	0.18 209	0.12 57	0.16 101	0.12 54	0.15 77	0.14 26

gasm-f	0.37 118	0.24 115	0.50 103	0.49 238	0.33 301	0.37 67	0.44 358	0.87 180	0.42 98	0.36 90	0.65 218	0.32 72	0.46 212	0.58 112	0.30 106	0.22 392	0.13 155	0.17 155	0.13 123	0.19 249	0.16 128

LG-Stereo	0.37 118	0.27 220	0.94 403	0.48 216	0.26 118	0.37 67	0.30 141	0.88 188	0.57 176	0.38 114	0.58 198	0.29 47	0.21 12	0.51 87	0.37 213	0.14 39	0.14 250	0.20 288	0.18 311	0.18 208	0.14 26

GIP-stereo	0.37 118	0.25 157	0.49 93	0.55 362	0.41 438	0.37 67	0.22 41	1.03 241	0.56 170	0.35 77	0.52 165	0.46 179	0.37 139	0.55 99	0.28 70	0.20 315	0.13 155	0.16 101	0.12 54	0.16 113	0.16 128

test_for_model	0.37 118	0.24 115	0.61 180	0.42 92	0.40 417	0.48 166	0.41 305	0.72 98	0.58 179	0.55 232	0.65 218	0.32 72	0.27 49	0.41 29	0.33 157	0.17 157	0.12 57	0.20 288	0.16 244	0.14 35	0.14 26

TS12	0.38 137	0.21 43	0.43 43	0.44 135	0.21 27	0.58 288	0.31 152	1.06 257	0.49 135	0.43 148	0.73 255	0.35 99	0.40 159	0.73 182	0.41 258	0.14 39	0.12 57	0.15 55	0.12 54	0.16 113	0.18 189

Foundation-i1c-attn	0.38 137	0.18 3	0.41 33	0.37 16	0.20 16	0.51 211	0.47 396	1.13 293	0.48 130	0.47 171	0.45 119	0.54 234	0.49 247	0.71 174	0.29 89	0.16 106	0.13 155	0.15 55	0.12 54	0.14 35	0.16 128

NLSM3	0.38 137	0.21 43	0.47 78	0.46 174	0.36 359	0.43 113	0.34 200	0.75 119	0.62 203	0.43 148	0.70 243	0.39 133	0.43 181	0.62 134	0.37 213	0.15 71	0.12 57	0.19 237	0.17 280	0.16 113	0.16 128

zero-FE	0.38 137	0.24 115	0.54 132	0.48 216	0.46 478	0.29 31	0.23 57	0.69 79	0.34 41	0.34 71	0.41 87	0.37 120	0.49 247	0.68 164	0.35 180	0.23 421	0.12 57	0.18 205	0.13 123	0.82 676	0.19 235

LG-Stereo_Zeroshot	0.38 137	0.25 157	0.61 180	0.53 329	0.29 198	0.36 63	0.22 41	1.24 346	0.42 98	0.45 164	0.65 218	0.37 120	0.51 269	0.41 29	0.30 106	0.18 209	0.12 57	0.17 155	0.13 123	0.18 208	0.20 271

AIO_rvc	0.38 137	0.25 157	0.65 217	0.47 195	0.31 246	0.55 258	0.38 260	0.98 220	0.51 145	0.35 77	0.48 135	0.49 199	0.22 18	0.87 246	0.31 125	0.16 106	0.12 57	0.16 101	0.12 54	0.15 77	0.15 70

AIO_test	0.38 137	0.24 115	0.59 159	0.47 195	0.31 246	0.55 258	0.44 358	0.86 176	0.50 140	0.34 71	0.48 135	0.46 179	0.30 77	0.76 199	0.31 125	0.17 157	0.12 57	0.17 155	0.13 123	0.16 113	0.15 70

IGEV-RUCA	0.38 137	0.24 115	0.51 113	0.51 278	0.36 359	0.59 294	0.23 57	0.68 74	0.52 149	0.39 127	0.50 152	0.44 164	0.31 85	0.86 241	0.31 125	0.24 445	0.13 155	0.16 101	0.12 54	0.20 307	0.21 305

MaDis-Stereo	0.38 137	0.27 220	0.72 253	0.45 158	0.35 344	0.30 35	0.31 152	0.81 146	0.54 157	0.38 114	0.38 73	0.58 261	0.49 247	0.53 92	0.39 230	0.20 315	0.16 367	0.19 237	0.15 199	0.19 249	0.15 70

UniTT-Stereo	0.38 137	0.24 115	0.67 229	0.49 238	0.36 359	0.40 79	0.32 173	0.55 30	0.55 166	0.55 232	0.55 186	0.36 108	0.31 85	0.59 120	0.52 353	0.21 355	0.15 329	0.17 155	0.15 199	0.19 249	0.17 163

Foundation-i1b	0.39 147	0.18 3	0.41 33	0.37 16	0.20 16	0.52 223	0.48 407	1.19 325	0.43 104	0.52 217	0.44 112	0.60 272	0.52 279	0.70 167	0.29 89	0.16 106	0.12 57	0.14 17	0.13 123	0.14 35	0.14 26

VMStereo-Base	0.39 147	0.25 157	0.47 78	0.37 16	0.22 35	0.39 75	0.33 183	0.72 98	0.87 292	0.43 148	0.69 236	0.60 272	0.33 104	0.76 199	0.37 213	0.18 209	0.14 250	0.15 55	0.12 54	0.17 156	0.18 189

DDF-Stereo	0.39 147	0.24 115	0.53 126	0.51 278	0.45 469	0.30 35	0.23 57	0.64 57	0.34 41	0.34 71	0.40 84	0.37 120	0.48 228	0.94 270	0.35 180	0.24 445	0.12 57	0.18 205	0.13 123	0.85 677	0.19 235

HUF	0.39 147	0.27 220	0.71 251	0.43 112	0.24 64	0.51 211	0.47 396	0.99 229	0.55 166	0.37 102	0.45 119	0.53 227	0.41 162	0.70 167	0.29 89	0.18 209	0.14 250	0.16 101	0.12 54	0.15 77	0.17 163

fffft	0.39 147	0.24 115	0.56 145	0.45 158	0.34 326	0.42 103	0.48 407	0.85 169	0.39 78	0.45 164	0.35 62	0.38 128	0.31 85	1.32 388	0.34 168	0.14 39	0.12 57	0.19 237	0.15 199	0.16 113	0.18 189
1: 1. 1
AIO-Stereo	0.39 147	0.26 188	0.54 132	0.50 261	0.24 64	0.45 127	0.39 278	1.13 293	0.57 176	0.42 146	0.49 144	0.52 220	0.25 30	0.74 187	0.32 140	0.16 106	0.13 155	0.18 205	0.14 172	0.16 113	0.15 70

DF	0.40 153	0.25 157	0.67 229	0.49 238	0.28 177	0.49 176	0.31 152	0.88 188	0.51 145	0.47 171	0.72 250	0.59 267	0.30 77	0.83 226	0.34 168	0.19 261	0.13 155	0.16 101	0.12 54	0.16 113	0.17 163

Foundation-i1a	0.40 153	0.19 13	0.42 38	0.36 8	0.20 16	0.51 211	0.46 383	1.17 319	0.49 135	0.57 241	0.46 126	0.63 290	0.56 309	0.82 220	0.30 106	0.15 71	0.12 57	0.14 17	0.12 54	0.13 7	0.16 128

ours_stereo	0.40 153	0.30 310	0.57 150	0.47 195	0.31 246	0.40 79	0.44 358	0.79 138	0.58 179	0.36 90	0.58 198	0.46 179	0.33 104	1.14 344	0.33 157	0.17 157	0.13 155	0.19 237	0.15 199	0.19 249	0.20 271

RSM++	0.40 153	0.26 188	0.55 137	0.51 278	0.27 136	0.49 176	0.41 305	0.83 154	0.52 149	0.39 127	0.47 132	0.60 272	0.34 112	1.02 301	0.31 125	0.16 106	0.13 155	0.17 155	0.15 199	0.18 208	0.15 70

RSM	0.40 153	0.25 157	0.53 126	0.50 261	0.27 136	0.46 137	0.40 291	0.94 209	0.49 135	0.42 146	0.44 112	0.65 297	0.33 104	1.07 319	0.32 140	0.15 71	0.13 155	0.17 155	0.14 172	0.17 156	0.15 70

trnet	0.40 153	0.23 83	0.40 24	0.37 16	0.20 16	0.53 233	0.29 128	0.81 146	1.15 441	0.59 247	0.72 250	0.53 227	0.43 181	0.56 102	0.37 213	0.18 209	0.13 155	0.15 55	0.10 1	0.14 35	0.14 26

CREStereo	0.40 153	0.24 115	0.40 24	0.37 16	0.22 35	0.52 223	0.29 128	0.81 146	1.15 441	0.59 247	0.72 250	0.51 212	0.42 172	0.57 107	0.37 213	0.19 261	0.13 155	0.15 55	0.10 1	0.14 35	0.15 70
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
aanet-new	0.41 160	0.27 220	0.70 248	0.48 216	0.38 390	0.73 386	0.29 128	0.71 90	0.39 78	0.38 114	0.51 156	0.36 108	0.73 401	0.98 287	0.31 125	0.17 157	0.12 57	0.17 155	0.13 123	0.19 249	0.16 128

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.41 160	0.53 571	1.34 540	0.47 195	0.40 417	0.37 67	0.24 71	1.18 320	0.43 104	0.37 102	0.43 102	0.41 154	0.41 162	0.46 51	0.30 106	0.14 39	0.13 155	0.17 155	0.13 123	0.15 77	0.18 189

BStereo	0.41 160	0.27 220	1.63 575	0.43 112	0.29 198	0.55 258	0.40 291	0.60 44	0.54 157	0.37 102	0.36 66	0.38 128	0.29 65	0.66 155	0.41 258	0.13 19	0.14 250	0.15 55	0.19 339	0.16 113	0.18 189

FlowAnything_test	0.41 160	0.27 220	0.67 229	0.60 448	0.33 301	0.62 312	0.35 216	0.64 57	0.48 130	0.46 169	0.36 66	0.45 174	0.37 139	0.54 96	0.52 353	0.25 468	0.19 452	0.28 532	0.33 616	0.22 383	0.22 341

MSCF	0.41 160	0.28 245	0.64 208	0.50 261	0.27 136	0.58 288	0.37 248	1.03 241	0.54 157	0.54 225	0.72 250	0.32 72	0.64 366	0.56 102	0.30 106	0.19 261	0.13 155	0.17 155	0.15 199	0.17 156	0.21 305

water-stereo	0.41 160	0.21 43	0.69 242	0.45 158	0.28 177	0.50 198	0.27 106	0.96 211	0.52 149	0.57 241	0.78 267	0.59 267	0.53 287	0.44 43	0.43 277	0.17 157	0.16 367	0.17 155	0.15 199	0.17 156	0.22 341

DEFOM-Stereo_RVC	0.41 160	0.68 623	0.45 64	0.66 522	0.30 222	0.48 166	0.25 80	0.87 180	0.46 124	0.39 127	0.37 72	0.30 54	0.69 390	1.16 349	0.31 125	0.17 157	0.11 22	0.16 101	0.12 54	0.18 208	0.14 26

castereo++	0.41 160	0.26 188	0.51 113	0.44 135	0.32 281	0.96 504	0.22 41	1.13 293	0.61 198	0.33 60	0.45 119	0.50 207	0.39 154	0.94 270	0.25 19	0.18 209	0.12 57	0.17 155	0.12 54	0.14 35	0.16 128

SMoEStereo_RVC	0.41 160	0.26 188	0.55 137	0.46 174	0.31 246	0.60 301	0.36 233	0.85 169	0.47 127	0.47 171	0.43 102	0.42 156	0.34 112	1.40 411	0.31 125	0.15 71	0.12 57	0.20 288	0.15 199	0.16 113	0.18 189

GCAP-BAT	0.41 160	0.24 115	0.76 286	0.45 158	0.38 390	0.34 49	0.37 248	0.98 220	0.69 227	0.50 200	0.56 192	0.55 240	0.38 148	0.75 196	0.32 140	0.17 157	0.13 155	0.19 237	0.15 199	0.15 77	0.19 235

Pointernet	0.41 160	0.21 43	0.63 194	0.45 158	0.29 198	0.51 211	0.27 106	1.54 421	0.70 230	0.48 183	0.64 215	0.49 199	0.37 139	0.51 87	0.36 198	0.18 209	0.13 155	0.14 17	0.11 11	0.14 35	0.14 26

GCAPDPT-zeroshot	0.41 160	0.24 115	0.76 286	0.45 158	0.38 390	0.34 49	0.37 248	0.98 220	0.69 227	0.50 200	0.56 192	0.55 240	0.38 148	0.75 196	0.32 140	0.17 157	0.13 155	0.19 237	0.15 199	0.15 77	0.19 235

AEACV	0.41 160	0.25 157	0.60 171	0.55 362	0.52 518	0.43 113	0.38 260	0.98 220	0.63 207	0.44 155	0.56 192	0.46 179	0.59 339	0.56 102	0.31 125	0.17 157	0.13 155	0.18 205	0.16 244	0.17 156	0.17 163

LoS	0.41 160	0.23 83	0.46 69	0.39 45	0.23 48	0.48 166	0.40 291	1.12 287	0.94 324	0.50 200	0.66 224	0.49 199	0.42 172	0.63 144	0.39 230	0.19 261	0.14 250	0.16 101	0.11 11	0.14 35	0.15 70
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
EGLCR-Stereo	0.41 160	0.24 115	0.59 159	0.45 158	0.27 136	0.54 251	0.22 41	1.23 344	0.56 170	0.44 155	0.43 102	0.68 307	0.29 65	0.89 255	0.34 168	0.17 157	0.12 57	0.20 288	0.17 280	0.17 156	0.18 189

GLC_STEREO	0.41 160	0.27 220	0.43 43	0.55 362	0.24 64	0.47 151	0.30 141	0.81 146	0.64 212	0.53 222	0.74 258	0.50 207	0.31 85	0.65 153	0.45 296	0.18 209	0.20 470	0.23 413	0.19 339	0.21 359	0.21 305

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.42 176	0.21 43	0.92 391	0.41 78	0.29 198	0.45 127	0.28 116	0.87 180	0.39 78	0.35 77	0.55 186	0.39 133	0.48 228	0.40 22	0.24 8	0.15 71	0.12 57	0.16 101	0.12 54	0.17 156	1.51 701

Selective-IGEV-i32	0.42 176	0.26 188	0.56 145	0.48 216	0.27 136	0.45 127	0.33 183	1.56 428	0.61 198	0.36 90	0.47 132	0.52 220	0.30 77	1.08 322	0.33 157	0.15 71	0.13 155	0.17 155	0.13 123	0.16 113	0.15 70

mms	0.42 176	0.29 278	0.60 171	0.47 195	0.33 301	0.43 113	0.46 383	0.75 119	0.50 140	0.36 90	0.61 206	0.44 164	0.30 77	1.39 409	0.34 168	0.16 106	0.14 250	0.18 205	0.15 199	0.19 249	0.21 305

GCAPDPT-zeroshot4090	0.42 176	0.21 43	0.92 391	0.41 78	0.29 198	0.45 127	0.28 116	0.87 180	0.39 78	0.35 77	0.55 186	0.39 133	0.48 228	0.40 22	0.24 8	0.15 71	0.12 57	0.16 101	0.12 54	0.17 156	1.51 701

CASnet	0.42 176	0.26 188	0.52 121	0.52 305	0.21 27	0.49 176	0.35 216	0.85 169	0.85 286	0.84 320	0.69 236	0.48 195	0.31 85	0.57 107	0.34 168	0.19 261	0.12 57	0.27 516	0.22 452	0.23 409	0.15 70
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Selective-IGEV	0.42 176	0.26 188	0.56 145	0.48 216	0.27 136	0.45 127	0.33 183	1.56 428	0.61 198	0.36 90	0.47 132	0.52 220	0.30 77	1.08 322	0.33 157	0.15 71	0.13 155	0.17 155	0.13 123	0.16 113	0.15 70

CroCo-Stereo	0.42 176	0.33 387	0.83 333	0.59 440	0.28 177	0.26 20	0.33 183	1.22 337	0.85 286	0.43 148	0.49 144	0.65 297	0.46 212	0.40 22	0.36 198	0.19 261	0.15 329	0.16 101	0.14 172	0.20 307	0.17 163
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
Foundation-i1	0.43 183	0.19 13	0.39 15	0.44 135	0.37 374	0.54 251	0.47 396	1.46 401	0.59 185	0.58 243	0.54 180	0.63 290	0.48 228	0.71 174	0.35 180	0.16 106	0.13 155	0.15 55	0.14 172	0.15 77	0.15 70

Replicate-Monster	0.43 183	0.30 310	2.04 611	0.37 16	0.22 35	0.47 151	0.23 57	0.82 151	0.50 140	0.44 155	0.27 21	0.31 61	0.29 65	1.01 297	0.26 35	0.14 39	0.11 22	0.14 17	0.12 54	0.13 7	0.38 574

GASTEREO	0.43 183	0.29 278	0.62 189	0.51 278	0.27 136	0.62 312	0.36 233	1.02 232	0.58 179	0.55 232	0.83 282	0.30 54	0.65 371	0.64 147	0.30 106	0.19 261	0.13 155	0.17 155	0.15 199	0.16 113	0.21 305

castereo	0.43 183	0.25 157	0.50 103	0.46 174	0.30 222	0.60 301	0.56 481	1.23 344	0.83 279	0.39 127	0.70 243	0.45 174	0.68 386	0.54 96	0.33 157	0.17 157	0.11 22	0.17 155	0.13 123	0.16 113	0.14 26

WCG-NET	0.43 183	0.23 83	0.58 153	0.42 92	0.26 118	0.46 137	0.32 173	0.77 128	1.16 448	0.77 296	0.75 259	0.58 261	0.44 191	0.62 134	0.38 223	0.16 106	0.12 57	0.16 101	0.14 172	0.15 77	0.14 26

MGS-Stereo	0.43 183	0.28 245	0.61 180	0.46 174	0.28 177	0.49 176	0.33 183	0.60 44	0.89 298	0.47 171	1.32 488	0.51 212	0.32 98	0.66 155	0.39 230	0.20 315	0.16 367	0.18 205	0.16 244	0.18 208	0.18 189

MoCha-V2	0.43 183	0.23 83	0.55 137	0.56 384	0.23 48	0.44 122	0.32 173	1.35 378	0.63 207	0.54 225	0.55 186	0.42 156	0.57 316	1.12 339	0.28 70	0.15 71	0.13 155	0.15 55	0.13 123	0.17 156	0.18 189

GCAP-Stereo	0.43 183	0.32 364	0.80 310	0.50 261	0.27 136	0.53 233	0.31 152	1.05 253	0.67 220	0.69 278	0.71 247	0.58 261	0.42 172	0.51 87	0.35 180	0.18 209	0.15 329	0.18 205	0.13 123	0.17 156	0.15 70

FAST (zero-shot)	0.44 191	0.28 245	0.73 269	0.66 522	1.25 694	0.48 166	0.30 141	0.89 193	0.50 140	0.33 60	0.41 87	0.31 61	0.34 112	0.73 182	0.30 106	0.26 495	0.23 541	0.18 205	0.20 379	0.18 208	0.19 235

MM-Stereo_test2	0.44 191	0.25 157	0.70 248	0.54 345	0.33 301	0.55 258	0.45 377	1.02 232	0.84 282	0.61 260	0.51 156	0.49 199	0.42 172	0.82 220	0.32 140	0.16 106	0.13 155	0.18 205	0.14 172	0.19 249	0.17 163

fffy	0.44 191	0.29 278	0.67 229	0.47 195	0.30 222	0.46 137	0.34 200	0.98 220	0.57 176	0.40 138	0.59 201	0.55 240	0.41 162	1.26 370	0.37 213	0.16 106	0.14 250	0.19 237	0.16 244	0.19 249	0.20 271

Occ-G	0.44 191	0.23 83	0.59 159	0.44 135	0.27 136	0.43 113	0.61 516	0.85 169	0.62 203	0.48 183	0.66 224	1.00 442	0.45 202	0.79 213	0.45 296	0.17 157	0.14 250	0.18 205	0.13 123	0.16 113	0.18 189

DN	0.45 195	0.25 157	0.59 159	0.51 278	0.44 464	0.59 294	0.31 152	0.97 212	0.90 303	0.47 171	0.54 180	0.76 334	0.35 123	0.66 155	0.37 213	0.25 468	0.18 430	0.20 288	0.16 244	0.21 359	0.23 367

depthmonostereo	0.45 195	0.26 188	0.89 373	0.49 238	0.24 64	0.60 301	0.36 233	1.03 241	0.77 249	0.50 200	0.65 218	0.50 207	0.55 300	0.70 167	0.39 230	0.16 106	0.16 367	0.16 101	0.14 172	0.16 113	0.20 271

IGEV++	0.45 195	0.24 115	0.63 194	0.58 421	0.32 281	0.42 103	0.25 80	2.16 602	0.65 216	0.38 114	0.58 198	0.46 179	0.44 191	0.56 102	0.40 247	0.20 315	0.13 155	0.16 101	0.13 123	0.17 156	0.18 189

ff7	0.45 195	0.30 310	0.64 208	0.47 195	0.33 301	0.49 176	0.42 318	0.93 198	0.59 185	0.50 200	0.53 169	0.44 164	0.48 228	1.41 415	0.36 198	0.18 209	0.13 155	0.21 333	0.15 199	0.18 208	0.21 305

ffff	0.45 195	0.30 310	0.64 208	0.47 195	0.33 301	0.49 176	0.42 318	0.93 198	0.59 185	0.50 200	0.53 169	0.44 164	0.48 228	1.41 415	0.36 198	0.18 209	0.13 155	0.21 333	0.15 199	0.18 208	0.21 305

11t	0.45 195	0.30 310	0.64 208	0.47 195	0.33 301	0.49 176	0.42 318	0.93 198	0.59 185	0.50 200	0.53 169	0.44 164	0.48 228	1.41 415	0.36 198	0.18 209	0.13 155	0.21 333	0.15 199	0.18 208	0.21 305

LoS_RVC	0.45 195	0.29 278	0.48 86	0.49 238	0.83 644	0.51 211	0.43 337	0.65 63	0.44 109	0.47 171	0.78 267	0.44 164	0.60 347	0.59 120	0.37 213	0.14 39	0.12 57	0.14 17	0.10 1	0.14 35	1.08 690

anonymousdsp	0.45 195	0.30 310	0.60 171	0.48 216	0.34 326	0.49 176	0.42 318	0.97 212	0.60 192	0.51 212	0.53 169	0.46 179	0.47 222	1.36 397	0.35 180	0.18 209	0.13 155	0.21 333	0.15 199	0.18 208	0.21 305

ccc-4	0.45 195	0.30 310	0.64 208	0.47 195	0.33 301	0.49 176	0.42 318	0.93 198	0.59 185	0.50 200	0.53 169	0.44 164	0.48 228	1.41 415	0.36 198	0.18 209	0.13 155	0.21 333	0.15 199	0.18 208	0.21 305

IGEV-Stereo	0.45 195	0.30 310	0.60 171	0.48 216	0.34 326	0.49 176	0.42 318	0.98 220	0.60 192	0.51 212	0.53 169	0.46 179	0.47 222	1.36 397	0.35 180	0.18 209	0.13 155	0.21 333	0.15 199	0.18 208	0.21 305
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
TANstereo	0.45 195	0.23 83	0.50 103	0.43 112	0.21 27	0.65 343	0.26 92	0.83 154	0.88 296	0.95 350	0.99 334	0.51 212	0.45 202	0.56 102	0.36 198	0.19 261	0.24 553	0.16 101	0.13 123	0.17 156	0.27 463

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.46 206	1.51 691	1.58 572	0.39 45	0.35 344	0.40 79	0.26 92	1.05 253	0.41 96	0.36 90	0.48 135	0.41 154	0.40 159	0.48 64	0.25 19	0.15 71	0.13 155	0.15 55	0.13 123	0.15 77	0.24 393

PSi22	0.46 206	0.26 188	0.50 103	0.47 195	0.24 64	0.46 137	0.22 41	0.83 154	1.02 364	0.47 171	0.65 218	0.80 346	0.51 269	1.44 429	0.32 140	0.15 71	0.12 57	0.14 17	0.12 54	0.20 307	0.19 235

DVStereo	0.46 206	0.24 115	0.72 253	0.45 158	0.33 301	0.72 381	0.29 128	0.83 154	0.53 153	0.82 310	0.73 255	0.52 220	0.44 191	1.16 349	0.42 271	0.15 71	0.15 329	0.15 55	0.14 172	0.16 113	0.17 163

Reg-Stereo(zero)	0.46 206	0.23 83	0.50 103	0.45 158	0.25 93	0.41 91	0.27 106	0.80 141	1.12 421	0.93 344	0.79 270	0.91 403	0.46 212	0.74 187	0.44 282	0.15 71	0.13 155	0.15 55	0.12 54	0.15 77	0.18 189

rvit_stereo_0081_aga	0.46 206	0.37 479	0.91 388	0.52 305	0.41 438	0.49 176	0.40 291	0.88 188	0.66 218	0.59 247	0.56 192	0.53 227	0.43 181	0.67 160	0.44 282	0.27 517	0.21 489	0.22 375	0.20 379	0.26 471	0.19 235

rvit_stereo_0081	0.46 206	0.34 416	0.72 253	0.56 384	0.35 344	0.41 91	0.44 358	0.74 115	1.04 378	0.49 191	0.52 165	0.51 212	0.49 247	0.86 241	0.47 313	0.25 468	0.20 470	0.22 375	0.19 339	0.26 471	0.19 235

rvit_stereo_0082	0.46 206	0.34 416	0.72 253	0.56 384	0.35 344	0.41 91	0.44 358	0.74 115	1.04 378	0.49 191	0.52 165	0.51 212	0.49 247	0.86 241	0.47 313	0.25 468	0.20 470	0.22 375	0.19 339	0.26 471	0.19 235

IGEV-Stereo+	0.46 206	0.23 83	0.51 113	0.42 92	0.46 478	0.15 2	0.19 9	0.45 15	0.37 67	0.28 18	0.25 11	0.31 61	0.41 162	1.43 423	0.31 125	0.18 209	0.13 155	0.15 55	0.12 54	1.09 690	1.74 705

WCG-NET（raft）	0.46 206	0.23 83	0.59 159	0.42 92	0.24 64	0.50 198	0.35 216	0.76 125	1.10 406	0.72 285	0.76 260	0.91 403	0.50 259	0.88 250	0.40 247	0.16 106	0.13 155	0.15 55	0.14 172	0.15 77	0.17 163

ProNet	0.46 206	0.30 310	0.69 242	0.46 174	0.32 281	0.57 274	0.52 443	1.15 310	0.67 220	0.44 155	0.50 152	0.44 164	0.43 181	1.31 382	0.38 223	0.16 106	0.15 329	0.19 237	0.16 244	0.18 208	0.18 189

MC-Stereo	0.46 206	0.24 115	0.58 153	0.63 486	0.30 222	0.38 73	0.32 173	0.98 220	0.74 242	0.66 271	0.85 287	0.56 252	0.60 347	1.07 319	0.32 140	0.17 157	0.12 57	0.17 155	0.15 199	0.16 113	0.16 128

CroCo-Stereo Lap2	0.46 206	0.37 479	0.87 364	0.62 474	0.79 635	0.28 27	0.35 216	0.81 146	0.73 235	0.39 127	0.54 180	0.71 325	0.54 295	0.60 124	0.48 324	0.18 209	0.18 430	0.19 237	0.16 244	0.21 359	0.21 305

RT-Monster	0.47 218	0.24 115	0.54 132	0.46 174	0.40 417	0.51 211	0.27 106	0.97 212	1.02 364	0.89 334	0.87 295	0.68 307	0.41 162	0.70 167	0.41 258	0.16 106	0.14 250	0.15 55	0.13 123	0.14 35	0.22 341

DA	0.47 218	0.23 83	0.59 159	0.54 345	0.26 118	1.08 530	0.44 358	1.51 411	0.63 207	0.48 183	0.69 236	0.55 240	0.49 247	0.49 71	0.38 223	0.20 315	0.14 250	0.19 237	0.13 123	0.19 249	0.17 163

GGEV	0.47 218	0.23 83	0.59 159	0.54 345	0.26 118	1.08 530	0.44 358	1.51 411	0.63 207	0.48 183	0.69 236	0.55 240	0.49 247	0.49 71	0.38 223	0.20 315	0.14 250	0.19 237	0.13 123	0.19 249	0.17 163

tt45	0.47 218	0.25 157	0.52 121	0.47 195	0.34 326	0.78 412	0.32 173	0.86 176	0.45 121	0.52 217	0.45 119	0.49 199	0.37 139	2.12 543	0.36 198	0.16 106	0.13 155	0.19 237	0.16 244	0.17 156	0.21 305

rvit_stereo_0080	0.47 218	0.35 445	0.87 364	0.48 216	0.36 359	0.42 103	0.54 464	0.93 198	0.78 254	0.52 217	0.60 203	0.55 240	0.47 222	0.62 134	0.48 324	0.27 517	0.21 489	0.20 288	0.20 379	0.31 534	0.20 271

Former-RAFT_DAM_RVC	0.47 218	0.38 497	0.75 282	0.48 216	0.37 374	0.67 355	0.35 216	0.82 151	1.14 433	0.61 260	0.64 215	0.39 133	0.39 154	0.74 187	0.39 230	0.20 315	0.17 396	0.22 375	0.18 311	0.24 442	0.20 271

whm_eth	0.47 218	0.35 445	0.87 364	0.48 216	0.36 359	0.42 103	0.54 464	0.93 198	0.78 254	0.52 217	0.60 203	0.55 240	0.47 222	0.62 134	0.48 324	0.27 517	0.21 489	0.20 288	0.20 379	0.31 534	0.20 271

XX-TBD	0.47 218	0.71 629	0.39 15	0.81 627	0.25 93	0.57 274	0.26 92	0.73 106	1.30 540	0.78 298	1.01 341	0.45 174	0.33 104	0.49 71	0.39 230	0.20 315	0.15 329	0.15 55	0.11 11	0.17 156	0.15 70

PMTNet	0.47 218	0.22 60	0.43 43	0.39 45	0.24 64	0.71 377	0.26 92	0.78 136	1.03 371	0.65 268	0.69 236	0.55 240	0.48 228	0.90 258	0.36 198	0.99 694	0.13 155	0.15 55	0.10 1	0.15 77	0.15 70

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.48 227	1.24 678	2.47 633	0.41 78	0.31 246	0.29 31	0.27 106	1.09 272	0.39 78	0.35 77	0.49 144	0.38 128	0.44 191	0.38 12	0.26 35	0.15 71	0.12 57	0.15 55	0.12 54	0.16 113	0.20 271

HART	0.48 227	0.24 115	0.63 194	0.52 305	0.27 136	0.41 91	0.29 128	1.32 371	0.54 157	0.59 247	1.47 543	0.61 281	0.34 112	1.09 327	0.32 140	0.16 106	0.14 250	0.19 237	0.14 172	0.19 249	0.18 189

SCV_C0	0.48 227	0.29 278	0.88 369	0.46 174	0.31 246	0.46 137	0.31 152	1.67 452	0.87 292	0.40 138	0.52 165	0.54 234	0.29 65	1.27 374	0.34 168	0.18 209	0.14 250	0.17 155	0.14 172	0.20 307	0.18 189

CAS++	0.48 227	0.34 416	0.59 159	0.48 216	0.32 281	0.45 127	0.29 128	1.73 479	0.78 254	0.71 281	0.73 255	0.36 108	0.28 59	0.70 167	0.35 180	0.27 517	0.22 510	0.26 502	0.21 424	0.29 512	0.22 341
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MIF-Stereo (partial)	0.48 227	0.28 245	0.83 333	0.51 278	0.53 526	0.39 75	0.27 106	1.03 241	0.64 212	0.47 171	0.71 247	0.51 212	0.51 269	1.13 341	0.47 313	0.20 315	0.16 367	0.23 413	0.20 379	0.24 442	0.20 271

StereoAnything_RVC	0.49 232	1.60 697	0.87 364	0.37 16	0.21 27	0.26 20	0.21 31	0.53 24	0.23 5	0.23 2	0.21 6	0.19 3	0.35 123	1.29 378	0.23 1	0.22 392	0.11 22	0.15 55	0.11 11	2.36 705	0.13 3

999	0.49 232	0.25 157	0.55 137	0.51 278	0.35 344	0.74 390	0.31 152	0.89 193	0.59 185	0.39 127	0.50 152	0.50 207	0.36 132	2.41 570	0.41 258	0.17 157	0.13 155	0.18 205	0.15 199	0.16 113	0.23 367

rvit_stereo_0083	0.49 232	0.34 416	0.85 352	0.57 406	0.36 359	0.49 176	0.43 337	0.73 106	1.05 384	0.50 200	0.57 197	0.55 240	0.50 259	0.92 265	0.50 341	0.25 468	0.25 565	0.24 439	0.20 379	0.25 456	0.19 235

rvit_stereo_ft	0.49 232	0.38 497	1.03 444	0.68 548	0.42 449	0.40 79	0.58 494	0.93 198	0.86 290	0.47 171	0.55 186	0.57 259	0.48 228	0.67 160	0.53 364	0.26 495	0.17 396	0.22 375	0.22 452	0.24 442	0.19 235

RAFT-Stereo-weight	0.49 232	0.26 188	0.58 153	0.49 238	0.28 177	0.61 309	0.34 200	1.16 315	1.11 413	1.06 388	0.79 270	0.75 333	0.28 59	0.79 213	0.42 271	0.16 106	0.13 155	0.17 155	0.15 199	0.16 113	0.18 189

IGEVStereo-DCA	0.49 232	0.33 387	0.64 208	0.46 174	0.34 326	0.50 198	0.42 318	0.93 198	0.59 185	0.48 183	0.48 135	0.48 195	0.45 202	2.28 559	0.44 282	0.19 261	0.14 250	0.19 237	0.15 199	0.17 156	0.21 305

plain	0.49 232	0.29 278	1.23 515	0.51 278	0.40 417	0.35 53	0.37 248	1.04 249	0.62 203	0.44 155	0.76 260	0.42 156	0.41 162	1.17 355	0.46 303	0.23 421	0.15 329	0.24 439	0.19 339	0.25 456	0.18 189

iRaftStereo_RVC	0.49 232	0.28 245	0.72 253	0.53 329	0.29 198	0.52 223	0.33 183	1.14 298	0.84 282	0.85 323	0.99 334	0.55 240	0.36 132	0.83 226	0.40 247	0.18 209	0.13 155	0.22 375	0.20 379	0.20 307	0.18 189

CREStereo++_RVC	0.49 232	0.22 60	0.46 69	0.48 216	0.38 390	0.45 127	0.25 80	0.77 128	1.30 540	0.82 310	1.23 451	0.47 189	0.37 139	0.55 99	0.44 282	0.16 106	0.11 22	0.16 101	0.80 695	0.18 208	0.12 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
xyz-stereo-finetune	0.50 241	0.27 220	0.63 194	0.43 112	0.23 48	0.79 421	0.46 383	0.83 154	0.82 274	0.63 263	0.63 210	0.54 234	0.44 191	1.69 482	0.62 417	0.16 106	0.15 329	0.19 237	0.16 244	0.17 156	0.16 128

MyStereo07	0.50 241	0.30 310	0.58 153	0.58 421	0.48 491	0.59 294	0.78 566	1.19 325	0.60 192	0.49 191	0.54 180	0.43 161	0.55 300	1.32 388	0.36 198	0.18 209	0.18 430	0.24 439	0.21 424	0.23 409	0.23 367

4D-IteraStereo	0.50 241	0.26 188	0.84 346	0.51 278	0.49 498	0.64 337	0.31 152	0.91 196	1.02 364	1.05 382	0.72 250	0.76 334	0.32 98	0.69 165	0.40 247	0.18 209	0.11 22	0.23 413	0.20 379	0.19 249	0.16 128

SE	0.51 244	0.32 364	0.67 229	0.51 278	0.26 118	0.66 348	0.48 407	1.22 337	0.76 248	0.82 310	1.19 431	0.49 199	0.55 300	0.47 53	0.36 198	0.27 517	0.16 367	0.23 413	0.19 339	0.24 442	0.28 479

MM-Stereo_test1	0.51 244	0.26 188	0.59 159	0.53 329	0.31 246	0.50 198	0.53 449	1.06 257	1.09 402	0.88 331	0.70 243	0.54 234	0.59 339	1.18 356	0.35 180	0.19 261	0.17 396	0.20 288	0.17 280	0.20 307	0.18 189

SCV	0.51 244	0.29 278	0.72 253	0.63 486	0.27 136	0.40 79	0.38 260	2.32 634	0.75 247	0.36 90	0.49 144	0.55 240	0.35 123	1.31 382	0.34 168	0.25 468	0.13 155	0.17 155	0.14 172	0.18 208	0.18 189

CES	0.51 244	0.21 43	0.40 24	0.42 92	1.40 697	0.53 233	0.34 200	1.04 249	0.68 223	0.45 164	0.67 228	0.35 99	0.28 59	0.58 112	0.35 180	0.16 106	0.13 155	0.15 55	0.10 1	0.19 249	1.69 704

sCroCo_RVC	0.51 244	0.43 529	1.15 483	0.66 522	0.60 565	0.52 223	0.40 291	0.93 198	0.64 212	0.45 164	0.76 260	0.49 199	0.49 247	0.65 153	0.49 337	0.27 517	0.28 589	0.23 413	0.22 452	0.29 512	0.28 479

FE-Mocha	0.52 249	0.32 364	0.98 423	0.51 278	0.37 374	0.46 137	0.22 41	1.71 473	0.56 170	1.02 373	1.10 382	0.82 360	0.41 162	0.58 112	0.32 140	0.19 261	0.13 155	0.21 333	0.21 424	0.17 156	0.19 235

RCA-Stereo	0.52 249	0.26 188	0.66 223	0.49 238	0.33 301	0.54 251	0.44 358	1.20 330	1.41 587	0.69 278	1.06 365	0.63 290	0.79 429	0.62 134	0.35 180	0.17 157	0.12 57	0.17 155	0.14 172	0.16 113	0.16 128

GGDA	0.53 251	0.28 245	0.76 286	0.44 135	0.30 222	0.57 274	0.33 183	1.09 272	1.02 364	0.83 313	0.93 311	0.61 281	0.52 279	1.37 400	0.52 353	0.18 209	0.13 155	0.16 101	0.15 199	0.19 249	0.20 271

quiztm	0.53 251	0.28 245	0.60 171	0.51 278	0.67 597	0.45 127	0.42 318	1.85 515	0.93 317	0.81 307	1.15 418	0.56 252	0.31 85	0.59 120	0.38 223	0.18 209	0.12 57	0.17 155	0.14 172	0.19 249	0.19 235

Anonymus123	0.53 251	0.27 220	1.63 575	0.43 112	0.29 198	2.72 684	0.40 291	0.82 151	0.54 157	0.37 102	0.36 66	0.38 128	0.29 65	0.66 155	0.41 258	0.13 19	0.14 250	0.15 55	0.19 339	0.16 113	0.18 189

MM-Stereo_test3	0.53 251	0.26 188	0.60 171	0.56 384	0.73 610	0.49 176	0.53 449	1.31 367	1.08 394	0.64 265	0.97 328	0.61 281	0.42 172	0.82 220	0.40 247	0.21 355	0.18 430	0.20 288	0.16 244	0.19 249	0.21 305

model_zeroshot	0.53 251	0.31 343	1.00 433	0.57 406	0.39 402	0.74 390	0.39 278	1.38 385	0.67 220	0.88 331	0.85 287	0.71 325	0.37 139	0.77 202	0.39 230	0.21 355	0.17 396	0.19 237	0.17 280	0.17 156	0.22 341

knoymous	0.53 251	0.32 364	0.51 113	0.46 174	0.30 222	0.57 274	0.54 464	1.10 282	0.78 254	0.99 360	0.84 284	0.95 422	0.57 316	0.89 255	0.51 345	0.21 355	0.14 250	0.26 502	0.14 172	0.23 409	0.25 417

monster_256*512	0.54 257	0.32 364	0.61 180	0.52 305	0.35 344	0.51 211	0.57 487	1.34 376	0.93 317	0.60 254	0.89 303	1.08 473	0.67 381	0.74 187	0.47 313	0.17 157	0.13 155	0.21 333	0.18 311	0.21 359	0.19 235

Lsterematch	0.54 257	0.26 188	0.72 253	0.47 195	0.26 118	0.70 373	0.31 152	0.84 163	1.14 433	0.97 355	1.28 475	0.68 307	0.51 269	0.90 258	0.75 460	0.22 392	0.12 57	0.19 237	0.16 244	0.19 249	0.26 442

NLSM1	0.54 257	0.26 188	0.61 180	0.49 238	1.04 674	0.83 445	0.31 152	1.55 424	0.68 223	0.52 217	0.77 264	0.46 179	0.48 228	1.02 301	0.56 385	0.19 261	0.19 452	0.21 333	0.18 311	0.20 307	0.18 189

NLCSM	0.54 257	0.30 310	0.60 171	0.53 329	0.74 618	0.71 377	0.47 396	1.25 350	0.71 233	0.64 265	0.51 156	0.48 195	0.60 347	1.34 392	0.71 451	0.19 261	0.20 470	0.21 333	0.19 339	0.22 383	0.21 305

tg	0.54 257	0.25 157	0.70 248	0.52 305	0.31 246	0.89 469	0.29 128	1.12 287	0.98 343	0.85 323	1.03 352	0.62 285	0.42 172	1.37 400	0.41 258	0.17 157	0.13 155	0.22 375	0.21 424	0.17 156	0.17 163

HUI-Stereo	0.54 257	0.33 387	0.81 314	0.52 305	0.27 136	0.62 312	0.29 128	1.14 298	0.74 242	1.13 408	0.96 319	0.82 360	0.60 347	0.83 226	0.52 353	0.23 421	0.14 250	0.24 439	0.20 379	0.27 478	0.20 271

SMOE	0.55 263	0.28 245	0.79 304	0.51 278	0.23 48	0.93 488	0.63 525	0.97 212	0.88 296	0.75 293	1.22 442	0.69 313	0.66 377	0.58 112	0.45 296	0.29 553	0.16 367	0.37 617	0.19 339	0.23 409	0.22 341

HLf8	0.55 263	0.28 245	1.26 526	0.43 112	0.34 326	0.63 325	0.35 216	1.33 373	1.17 456	0.64 265	0.84 284	0.56 252	0.44 191	1.09 327	0.49 337	0.21 355	0.14 250	0.17 155	0.14 172	0.19 249	0.22 341

TestStereo_HL2	0.55 263	0.30 310	0.83 333	0.44 135	0.33 301	0.58 288	0.34 200	1.12 287	0.99 352	0.84 320	0.95 316	0.61 281	0.52 279	1.60 465	0.53 364	0.20 315	0.14 250	0.16 101	0.14 172	0.19 249	0.20 271

WQFJA1	0.55 263	0.29 278	0.56 145	0.47 195	0.85 647	0.78 412	0.38 260	2.26 622	0.79 263	0.51 212	0.53 169	0.53 227	0.50 259	0.73 182	0.66 436	0.17 157	0.21 489	0.19 237	0.17 280	0.19 249	0.18 189

NLMM	0.55 263	0.29 278	0.56 145	0.47 195	0.86 649	0.78 412	0.38 260	2.26 622	0.79 263	0.51 212	0.53 169	0.53 227	0.50 259	0.73 182	0.66 436	0.17 157	0.21 489	0.19 237	0.17 280	0.19 249	0.18 189

FSD	0.55 263	0.53 571	0.67 229	0.64 501	0.52 518	0.54 251	0.58 494	0.71 90	0.54 157	0.54 225	0.53 169	0.60 272	0.52 279	0.58 112	0.56 385	0.51 660	0.48 678	0.50 657	0.49 665	0.50 632	0.51 626

Any-RAFT	0.55 263	0.27 220	0.49 93	0.50 261	0.27 136	0.98 508	0.25 80	1.71 473	1.08 394	0.90 336	0.99 334	1.13 491	0.46 212	0.74 187	0.35 180	0.19 261	0.13 155	0.17 155	0.13 123	0.16 113	0.19 235

Selective-RAFT	0.55 263	0.29 278	0.85 352	0.58 421	0.28 177	0.91 476	0.34 200	1.00 231	0.96 334	0.59 247	0.64 215	0.80 346	0.76 410	1.34 392	0.51 345	0.21 355	0.15 329	0.17 155	0.15 199	0.19 249	0.19 235

test_4	0.55 263	0.23 83	0.67 229	0.56 384	0.32 281	0.71 377	0.39 278	0.83 154	0.72 234	0.93 344	1.87 632	0.70 318	0.41 162	1.21 362	0.39 230	0.16 106	0.13 155	0.21 333	0.23 484	0.20 307	0.18 189

GMOStereo	0.55 263	0.28 245	0.72 253	0.52 305	0.30 222	0.53 233	0.43 337	1.02 232	0.98 343	1.44 576	1.14 412	0.88 388	0.57 316	0.62 134	0.39 230	0.16 106	0.14 250	0.24 439	0.22 452	0.20 307	0.18 189

error version	0.55 263	0.28 245	0.72 253	0.52 305	0.30 222	0.53 233	0.43 337	1.02 232	0.98 343	1.44 576	1.14 412	0.88 388	0.57 316	0.62 134	0.39 230	0.16 106	0.14 250	0.24 439	0.22 452	0.20 307	0.18 189

test-v	0.55 263	0.28 245	0.72 253	0.52 305	0.30 222	0.53 233	0.43 337	1.02 232	0.98 343	1.44 576	1.14 412	0.88 388	0.57 316	0.62 134	0.39 230	0.16 106	0.14 250	0.24 439	0.22 452	0.20 307	0.18 189

test-2	0.55 263	0.28 245	0.72 253	0.52 305	0.30 222	0.53 233	0.43 337	1.02 232	0.98 343	1.44 576	1.14 412	0.88 388	0.57 316	0.62 134	0.39 230	0.16 106	0.14 250	0.24 439	0.22 452	0.20 307	0.18 189

rafts_anoy	0.55 263	0.32 364	0.66 223	0.72 583	0.61 571	0.53 233	0.40 291	1.24 346	1.06 386	0.85 323	0.83 282	0.67 305	0.53 287	0.77 202	0.55 379	0.20 315	0.15 329	0.25 480	0.26 526	0.22 383	0.21 305

s12784h	0.55 263	0.22 60	0.49 93	0.43 112	0.19 9	1.00 510	0.34 200	1.40 390	1.30 540	0.84 320	0.93 311	0.63 290	0.52 279	1.48 438	0.47 313	0.15 71	0.12 57	0.17 155	0.11 11	0.19 249	0.13 3

raftrobust	0.55 263	0.27 220	0.63 194	0.68 548	0.69 603	0.50 198	0.34 200	1.08 265	0.97 340	1.32 520	0.88 300	0.62 285	0.80 436	0.82 220	0.44 282	0.20 315	0.16 367	0.16 101	0.14 172	0.15 77	0.18 189

Gwc-CoAtRS	0.55 263	0.27 220	0.73 269	0.49 238	0.30 222	0.63 325	0.25 80	1.38 385	1.12 421	1.05 382	1.02 344	1.10 480	0.55 300	0.72 178	0.44 282	0.17 157	0.14 250	0.17 155	0.15 199	0.16 113	0.17 163

Weightmod	0.56 280	0.29 278	0.64 208	0.42 92	0.33 301	0.85 460	0.40 291	0.93 198	0.64 212	0.73 288	1.43 532	0.73 328	0.59 339	1.65 474	0.44 282	0.19 261	0.28 589	0.20 288	0.18 311	0.17 156	0.17 163

S0	0.56 280	0.27 220	0.79 304	0.51 278	0.36 359	1.13 540	0.68 539	0.97 212	0.61 198	0.78 298	1.36 508	0.65 297	0.54 295	0.73 182	0.41 258	0.28 536	0.25 565	0.29 544	0.26 526	0.20 307	0.22 341

ManiGeoR	0.56 280	0.28 245	1.23 515	0.43 112	0.35 344	0.56 269	0.35 216	1.30 363	1.14 433	0.58 243	0.85 287	0.56 252	0.50 259	1.43 423	0.58 395	0.18 209	0.13 155	0.17 155	0.14 172	0.17 156	0.21 305

HLf10	0.56 280	0.28 245	1.23 515	0.43 112	0.35 344	0.56 269	0.35 216	1.30 363	1.14 433	0.58 243	0.85 287	0.56 252	0.50 259	1.43 423	0.58 395	0.18 209	0.13 155	0.17 155	0.14 172	0.17 156	0.21 305

TestStereo-Hl	0.56 280	0.30 310	0.74 276	0.43 112	0.30 222	0.63 325	0.47 396	1.22 337	1.02 364	0.90 336	0.88 300	0.73 328	0.66 377	1.42 420	0.46 303	0.17 157	0.14 250	0.17 155	0.15 199	0.19 249	0.19 235

rvit_0105_6	0.56 280	0.38 497	1.13 476	0.67 537	0.38 390	0.50 198	0.51 432	0.88 188	1.33 552	0.54 225	0.56 192	0.65 297	0.57 316	0.97 284	0.46 303	0.32 573	0.31 608	0.28 532	0.25 509	0.29 512	0.23 367

MSKI-zero shot	0.56 280	0.30 310	0.61 180	0.55 362	0.28 177	0.68 359	0.28 116	1.25 350	0.68 223	0.92 341	1.33 494	0.81 354	0.33 104	1.94 519	0.36 198	0.18 209	0.13 155	0.17 155	0.13 123	0.16 113	0.19 235

EKT-Stereo	0.56 280	0.33 387	0.84 346	0.61 465	0.64 579	0.51 211	0.48 407	1.14 298	0.95 330	0.74 291	0.89 303	0.77 339	0.42 172	1.18 356	0.42 271	0.23 421	0.17 396	0.21 333	0.18 311	0.20 307	0.26 442

LL-Strereo2	0.56 280	0.36 458	0.77 292	0.56 384	0.40 417	0.68 359	0.37 248	1.21 335	0.83 279	0.96 353	0.79 270	0.91 403	0.41 162	1.08 322	0.48 324	0.18 209	0.17 396	0.29 544	0.25 509	0.22 383	0.19 235

test-3	0.56 280	0.24 115	0.82 323	0.50 261	0.29 198	0.57 274	0.34 200	1.09 272	1.03 371	1.33 526	0.69 236	0.87 382	0.45 202	1.68 478	0.39 230	0.17 157	0.12 57	0.20 288	0.17 280	0.17 156	0.16 128

test_1	0.56 280	0.24 115	0.82 323	0.50 261	0.29 198	0.57 274	0.34 200	1.09 272	1.03 371	1.28 504	0.69 236	0.87 382	0.45 202	1.67 476	0.39 230	0.17 157	0.12 57	0.20 288	0.17 280	0.17 156	0.16 128

PSM-adaLoss	0.56 280	0.33 387	0.81 314	0.52 305	0.27 136	0.63 325	0.41 305	1.14 298	0.73 235	1.13 408	0.96 319	0.82 360	0.60 347	1.09 327	0.52 353	0.23 421	0.14 250	0.24 439	0.20 379	0.27 478	0.20 271

ROB_FTStereo	0.56 280	0.33 387	0.82 323	0.52 305	0.27 136	0.62 312	0.25 80	1.14 298	0.74 242	1.13 408	0.96 319	0.82 360	0.60 347	1.18 356	0.52 353	0.23 421	0.14 250	0.24 439	0.20 379	0.27 478	0.20 271

cross-raft	0.56 280	0.26 188	0.65 217	0.55 362	0.31 246	0.66 348	0.37 248	1.68 456	0.82 274	1.06 388	1.07 369	1.25 517	0.45 202	0.74 187	0.39 230	0.15 71	0.13 155	0.19 237	0.16 244	0.19 249	0.17 163

test-1	0.56 280	0.28 245	1.13 476	0.58 421	0.34 326	0.60 301	0.38 260	1.56 428	0.98 343	0.80 302	1.02 344	0.83 370	0.52 279	0.64 147	0.46 303	0.17 157	0.16 367	0.20 288	0.17 280	0.20 307	0.26 442

raft+_RVC	0.56 280	0.29 278	0.61 180	0.65 509	0.56 547	0.53 233	0.53 449	1.40 390	1.02 364	0.78 298	1.04 358	0.70 318	0.55 300	1.00 293	0.49 337	0.18 209	0.16 367	0.19 237	0.19 339	0.18 208	0.17 163

RAFT-Stereo + iAFF	0.56 280	0.28 245	0.81 314	0.45 158	0.25 93	0.40 79	0.34 200	1.12 287	1.13 427	1.35 540	1.58 580	0.80 346	0.67 381	0.71 174	0.43 277	0.14 39	0.11 22	0.18 205	0.17 280	0.18 208	0.16 128

Weightmod_eth	0.57 297	0.27 220	0.66 223	0.48 216	0.53 526	0.62 312	0.43 337	1.05 253	0.60 192	0.66 271	1.59 584	0.66 304	0.75 408	1.30 381	0.34 168	0.53 663	0.19 452	0.18 205	0.17 280	0.19 249	0.16 128

H2IRNET	0.57 297	0.28 245	0.75 282	0.49 238	0.35 344	0.40 79	0.27 106	1.03 241	1.18 463	0.62 262	1.26 460	1.07 463	0.85 456	1.02 301	0.64 426	0.20 315	0.16 367	0.23 413	0.25 509	0.22 383	0.20 271

11t1	0.57 297	0.30 310	0.84 346	0.54 345	0.30 222	0.83 445	0.41 305	1.34 376	0.79 263	0.88 331	0.82 281	0.70 318	0.70 393	0.96 280	0.67 440	0.21 355	0.21 489	0.20 288	0.16 244	0.21 359	0.26 442

rrr	0.57 297	0.33 387	2.43 631	0.46 174	0.34 326	0.50 198	0.38 260	0.84 163	0.55 166	0.48 183	0.48 135	0.48 195	0.45 202	2.28 559	0.44 282	0.19 261	0.14 250	0.19 237	0.15 199	0.17 156	0.18 189

test_3	0.57 297	0.24 115	0.87 364	0.55 362	0.30 222	0.60 301	0.40 291	1.07 260	1.08 394	1.20 456	0.68 231	0.92 411	0.43 181	1.68 478	0.40 247	0.16 106	0.13 155	0.22 375	0.19 339	0.21 359	0.17 163

Patchmatch Stereo++	0.57 297	0.33 387	0.82 323	0.52 305	0.27 136	0.63 325	0.28 116	1.14 298	0.73 235	1.13 408	0.96 319	0.82 360	0.60 347	1.40 411	0.52 353	0.23 421	0.14 250	0.24 439	0.20 379	0.27 478	0.20 271
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
ROB_FTStereo_v2	0.57 297	0.33 387	0.81 314	0.52 305	0.27 136	0.62 312	0.42 318	1.14 298	0.73 235	1.13 408	0.97 328	0.82 360	0.60 347	1.15 345	0.53 364	0.23 421	0.14 250	0.24 439	0.20 379	0.27 478	0.20 271

DeepStereo_RVC	0.57 297	0.31 343	0.78 300	0.53 329	0.30 222	0.57 274	0.32 173	1.11 284	0.80 269	1.17 432	0.94 315	0.83 370	0.93 499	1.01 297	0.61 412	0.23 421	0.14 250	0.21 333	0.19 339	0.24 442	0.26 442

iRAFT	0.57 297	0.33 387	0.82 323	0.52 305	0.27 136	0.63 325	0.28 116	1.14 298	0.73 235	1.13 408	0.96 319	0.82 360	0.60 347	1.40 411	0.52 353	0.23 421	0.14 250	0.24 439	0.20 379	0.27 478	0.20 271

CRE-IMP	0.57 297	0.32 364	0.82 323	0.54 345	0.29 198	0.77 411	0.25 80	1.19 325	0.79 263	1.09 394	0.95 316	0.81 354	0.57 316	1.11 336	0.57 390	0.22 392	0.14 250	0.23 413	0.19 339	0.28 494	0.24 393

RAFT-IKP	0.57 297	0.33 387	0.82 323	0.52 305	0.27 136	0.57 274	0.35 216	1.14 298	0.73 235	1.13 408	0.96 319	0.83 370	0.61 357	1.26 370	0.53 364	0.23 421	0.14 250	0.24 439	0.20 379	0.27 478	0.20 271

test_xeample3	0.57 297	0.33 387	3.11 655	0.46 174	0.34 326	0.55 258	0.38 260	0.86 176	0.49 135	0.54 225	0.46 126	0.44 164	0.44 191	1.49 445	0.45 296	0.18 209	0.14 250	0.19 237	0.15 199	0.17 156	0.18 189

CFNet-RSSM	0.57 297	0.25 157	0.76 286	0.49 238	0.28 177	0.59 294	0.27 106	1.89 527	1.17 456	1.09 394	0.95 316	1.06 460	0.53 287	0.74 187	0.41 258	0.17 157	0.13 155	0.17 155	0.15 199	0.16 113	0.16 128

HLF11	0.58 310	0.28 245	1.29 533	0.43 112	0.36 359	0.50 198	0.28 116	1.33 373	1.07 389	0.69 278	0.91 307	0.63 290	0.52 279	1.55 449	0.66 436	0.18 209	0.14 250	0.16 101	0.13 123	0.17 156	0.21 305

WQFJX	0.58 310	0.29 278	0.57 150	0.46 174	0.87 655	0.75 396	0.39 278	2.67 681	0.80 269	0.55 232	0.53 169	0.54 234	0.55 300	0.97 284	0.61 412	0.17 157	0.19 452	0.19 237	0.16 244	0.19 249	0.20 271

rvit_0105_4	0.58 310	0.40 512	1.19 504	0.68 548	0.38 390	0.53 233	0.55 474	0.93 198	1.27 516	0.56 238	0.61 206	0.72 327	0.63 359	1.01 297	0.47 313	0.33 580	0.33 627	0.29 544	0.25 509	0.29 512	0.26 442

AE-Stereo	0.58 310	0.29 278	0.81 314	0.62 474	0.41 438	0.69 369	0.46 383	2.49 663	1.25 503	0.49 191	0.77 264	0.69 313	0.46 212	0.61 129	0.42 271	0.17 157	0.16 367	0.21 333	0.20 379	0.19 249	0.18 189

1test111	0.58 310	0.34 416	0.63 194	0.60 448	0.27 136	1.16 551	0.51 432	1.58 434	0.91 305	0.60 254	0.80 275	0.47 189	0.87 473	0.99 288	0.67 440	0.21 355	0.13 155	0.25 480	0.15 199	0.23 409	0.25 417

RAFT-Test	0.58 310	0.27 220	0.81 314	0.50 261	0.33 301	0.95 498	0.27 106	1.40 390	0.89 298	1.00 364	1.12 395	1.39 554	0.48 228	0.74 187	0.41 258	0.17 157	0.14 250	0.17 155	0.14 172	0.16 113	0.18 189

anonymousdsp2	0.58 310	0.29 278	0.93 395	0.51 278	0.30 222	0.75 396	0.46 383	1.95 546	0.87 292	0.81 307	0.78 267	0.76 334	0.48 228	1.10 333	0.45 296	0.19 261	0.14 250	0.18 205	0.13 123	0.20 307	0.22 341

fff	0.58 310	0.26 188	1.15 483	0.46 174	0.25 93	0.48 166	0.36 233	1.20 330	1.28 524	1.13 408	1.03 352	0.59 267	1.04 553	0.77 202	0.58 395	0.17 157	0.14 250	0.17 155	0.13 123	0.15 77	0.24 393

iGMRVC	0.58 310	0.33 387	0.81 314	0.52 305	0.27 136	0.62 312	0.38 260	1.14 298	0.73 235	1.13 408	0.97 328	0.82 360	0.59 339	1.54 448	0.53 364	0.23 421	0.14 250	0.24 439	0.20 379	0.27 478	0.20 271

RALCasStereoNet	0.58 310	0.34 416	0.77 292	0.65 509	0.64 579	0.64 337	0.51 432	1.06 257	0.99 352	0.71 281	1.06 365	0.77 339	0.44 191	1.38 405	0.52 353	0.20 315	0.18 430	0.18 205	0.16 244	0.20 307	0.22 341

DCANet	0.58 310	0.26 188	1.15 483	0.45 158	0.25 93	0.49 176	0.36 233	1.18 320	1.35 557	1.15 424	1.04 358	0.60 272	0.91 488	0.84 233	0.58 395	0.17 157	0.14 250	0.17 155	0.13 123	0.19 249	0.25 417

csc	0.58 310	0.26 188	1.15 483	0.46 174	0.25 93	0.48 166	0.36 233	1.20 330	1.28 524	1.13 408	1.03 352	0.59 267	1.04 553	0.77 202	0.58 395	0.17 157	0.14 250	0.17 155	0.13 123	0.15 77	0.24 393

cscssc	0.58 310	0.26 188	1.15 483	0.46 174	0.25 93	0.48 166	0.36 233	1.20 330	1.28 524	1.13 408	1.03 352	0.59 267	1.04 553	0.77 202	0.58 395	0.17 157	0.14 250	0.17 155	0.13 123	0.15 77	0.24 393

GMStereo	0.58 310	0.50 559	1.09 464	0.52 305	0.32 281	0.80 427	0.43 337	1.02 232	1.41 587	0.89 334	0.77 264	0.52 220	0.46 212	0.89 255	0.56 385	0.25 468	0.16 367	0.20 288	0.22 452	0.31 534	0.27 463
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
TestStereo_HLe17	0.59 324	0.27 220	1.66 580	0.43 112	0.31 246	0.63 325	0.40 291	1.48 408	1.16 448	0.63 263	0.87 295	0.53 227	0.46 212	1.40 411	0.47 313	0.19 261	0.13 155	0.18 205	0.16 244	0.18 208	0.20 271

WQFJX1	0.59 324	0.27 220	0.59 159	0.49 238	0.73 610	0.68 359	0.46 383	2.65 676	0.77 249	0.55 232	0.51 156	0.52 220	0.50 259	1.38 405	0.61 412	0.18 209	0.20 470	0.20 288	0.17 280	0.20 307	0.21 305

IGEV-FE	0.59 324	0.33 387	1.11 471	0.63 486	0.37 374	0.41 91	0.33 183	1.80 498	0.79 263	1.04 379	1.10 382	1.05 458	0.43 181	0.87 246	0.48 324	0.18 209	0.13 155	0.19 237	0.18 311	0.20 307	0.23 367

xyz-stereo-finetune2	0.59 324	0.29 278	0.66 223	0.41 78	0.24 64	1.08 530	0.34 200	0.87 180	0.60 192	0.68 277	1.08 376	0.58 261	0.79 429	2.39 569	0.83 488	0.17 157	0.15 329	0.21 333	0.17 280	0.16 113	0.18 189

ACVNet-DCA	0.59 324	0.34 416	0.63 194	0.60 448	0.27 136	1.16 551	0.51 432	1.58 434	0.91 305	0.60 254	0.80 275	0.47 189	0.87 473	1.48 438	0.35 180	0.21 355	0.13 155	0.25 480	0.15 199	0.23 409	0.25 417

IGEV_Zeroshot_test	0.59 324	0.33 387	1.11 471	0.63 486	0.37 374	0.41 91	0.33 183	1.80 498	0.79 263	1.04 379	1.10 382	1.06 460	0.43 181	0.87 246	0.48 324	0.18 209	0.13 155	0.19 237	0.18 311	0.20 307	0.23 367

DCANet-4	0.59 324	0.28 245	1.65 579	0.44 135	0.25 93	0.48 166	0.36 233	1.15 310	1.36 566	1.13 408	1.03 352	0.56 252	0.74 402	0.77 202	0.58 395	0.17 157	0.14 250	0.17 155	0.13 123	0.15 77	0.24 393

x	0.59 324	0.34 416	0.79 304	0.51 278	0.32 281	0.69 369	0.46 383	1.64 448	0.97 340	0.86 328	0.86 291	0.83 370	0.74 402	0.75 196	0.70 448	0.21 355	0.22 510	0.22 375	0.20 379	0.21 359	0.24 393

sAnonymous2	0.59 324	0.61 598	1.82 592	0.61 465	0.52 518	0.51 211	0.54 464	0.97 212	0.70 230	0.50 200	0.68 231	0.46 179	0.63 359	0.61 129	0.41 258	0.22 392	0.17 396	0.23 413	0.21 424	0.85 677	0.56 642

CroCo_RVC	0.59 324	0.61 598	1.82 592	0.61 465	0.52 518	0.51 211	0.54 464	0.97 212	0.70 230	0.50 200	0.68 231	0.46 179	0.63 359	0.61 129	0.41 258	0.22 392	0.17 396	0.23 413	0.21 424	0.85 677	0.56 642

NLMM1	0.60 334	0.28 245	0.63 194	0.48 216	0.73 610	0.68 359	0.43 337	2.47 658	1.11 413	0.60 254	0.63 210	0.51 212	0.47 222	1.34 392	0.58 395	0.19 261	0.21 489	0.20 288	0.17 280	0.20 307	0.19 235

MIM_Stereo	0.60 334	0.26 188	1.02 439	0.49 238	0.32 281	0.52 223	0.28 116	1.41 394	0.82 274	1.02 373	1.16 421	0.93 412	0.53 287	1.48 438	0.63 422	0.17 157	0.17 396	0.20 288	0.19 339	0.17 156	0.18 189

MIPNet	0.60 334	0.31 343	1.07 457	0.51 278	0.34 326	0.68 359	0.40 291	1.67 452	1.14 433	1.11 397	0.93 311	0.60 272	0.78 421	0.77 202	0.58 395	0.18 209	0.14 250	0.19 237	0.16 244	0.18 208	0.21 305

AFF-stereo	0.60 334	0.28 245	0.72 253	0.48 216	0.29 198	0.34 49	0.37 248	1.22 337	1.20 470	1.21 463	1.59 584	1.10 480	0.70 393	1.01 297	0.44 282	0.14 39	0.12 57	0.19 237	0.20 379	0.18 208	0.15 70

R-Stereo Train	0.60 334	0.30 310	0.72 253	0.57 406	0.37 374	0.68 359	0.52 443	1.45 399	0.78 254	1.61 617	1.50 554	0.76 334	0.53 287	0.67 160	0.51 345	0.19 261	0.16 367	0.18 205	0.15 199	0.18 208	0.19 235

RAFT-Stereo	0.60 334	0.30 310	0.72 253	0.57 406	0.37 374	0.68 359	0.52 443	1.45 399	0.78 254	1.61 617	1.50 554	0.76 334	0.53 287	0.67 160	0.51 345	0.19 261	0.16 367	0.18 205	0.15 199	0.18 208	0.19 235
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
AIO-test2	0.61 340	0.30 310	0.93 395	0.65 509	0.65 584	0.79 421	0.50 430	1.33 373	1.40 583	0.65 268	1.15 418	0.53 227	0.42 172	1.18 356	0.36 198	0.25 468	0.18 430	0.26 502	0.31 594	0.20 307	0.21 305

AIO-test1	0.61 340	0.27 220	0.68 237	0.68 548	1.02 671	0.79 421	0.36 233	1.59 439	1.35 557	0.59 247	0.89 303	0.60 272	0.49 247	1.20 361	0.36 198	0.18 209	0.17 396	0.23 413	0.25 509	0.18 208	0.26 442

rvit_0105_5	0.61 340	0.41 522	1.19 504	0.67 537	0.37 374	0.57 274	0.56 481	1.08 265	1.28 524	0.65 268	0.68 231	0.77 339	0.67 381	0.91 262	0.51 345	0.33 580	0.32 621	0.30 557	0.27 546	0.28 494	0.28 479

S	0.62 343	0.29 278	0.77 292	0.48 216	0.65 584	1.02 513	0.59 501	1.12 287	0.85 286	0.98 357	1.44 535	0.56 252	0.70 393	0.63 144	0.45 296	0.39 619	0.21 489	0.37 617	0.36 631	0.23 409	0.21 305

riskmin	0.62 343	0.29 278	0.73 269	0.50 261	0.34 326	0.86 462	0.44 358	1.74 482	1.07 389	0.76 295	0.76 260	1.19 500	1.01 536	0.84 233	0.60 409	0.20 315	0.16 367	0.24 439	0.16 244	0.24 442	0.29 494

qqq	0.62 343	0.36 458	0.88 369	0.50 261	0.28 177	0.64 337	0.62 519	1.58 434	0.91 305	0.83 313	0.96 319	0.95 422	0.79 429	0.99 288	0.67 440	0.21 355	0.23 541	0.24 439	0.23 484	0.23 409	0.25 417

ADStereo(finetuned)	0.62 343	0.26 188	1.59 573	0.45 158	0.25 93	0.49 176	0.36 233	1.18 320	1.35 557	1.16 428	1.04 358	0.60 272	1.18 591	0.85 237	0.57 390	0.17 157	0.14 250	0.17 155	0.13 123	0.19 249	0.24 393

dd	0.62 343	0.51 563	1.17 498	0.56 384	0.33 301	0.74 390	0.46 383	1.03 241	1.40 583	0.80 302	0.87 295	0.60 272	0.57 316	1.02 301	0.86 494	0.28 536	0.18 430	0.26 502	0.19 339	0.35 564	0.27 463

IPLGR	0.62 343	0.28 245	1.32 538	0.50 261	0.29 198	0.65 343	0.34 200	1.47 406	1.19 466	1.21 463	1.07 369	0.70 318	0.65 371	1.05 311	0.55 379	0.18 209	0.15 329	0.20 288	0.17 280	0.21 359	0.20 271

PFNet+	0.62 343	0.31 343	0.99 428	0.57 406	0.31 246	0.57 274	0.30 141	0.99 229	1.25 503	1.33 526	1.10 382	0.79 344	0.57 316	1.35 395	0.53 364	0.26 495	0.17 396	0.28 532	0.26 526	0.21 359	0.27 463

NRIStereo	0.62 343	0.31 343	0.78 300	0.56 384	0.28 177	0.63 325	0.33 183	1.16 315	0.92 310	1.15 424	0.87 295	0.90 399	0.58 333	2.24 554	0.56 385	0.22 392	0.14 250	0.21 333	0.19 339	0.22 383	0.18 189

RALAANet	0.62 343	0.37 479	0.97 419	0.66 522	0.50 503	0.67 355	0.31 152	1.27 356	1.09 402	1.11 397	1.17 424	0.88 388	0.46 212	1.27 374	0.45 296	0.20 315	0.15 329	0.21 333	0.18 311	0.27 478	0.19 235

FENet	0.62 343	0.30 310	0.68 237	0.57 406	0.33 301	0.82 437	0.40 291	1.41 394	1.12 421	1.03 377	0.87 295	0.98 431	0.84 451	1.00 293	0.70 448	0.23 421	0.16 367	0.23 413	0.20 379	0.22 383	0.24 393

RAFT+CT+SA	0.63 353	0.30 310	0.73 269	0.69 561	0.37 374	0.40 79	0.55 474	1.93 541	1.04 378	0.72 285	1.23 451	0.62 285	0.69 390	1.69 482	0.42 271	0.19 261	0.13 155	0.22 375	0.22 452	0.21 359	0.19 235

GANet-ADL	0.63 353	0.38 497	0.82 323	0.67 537	0.41 438	0.68 359	0.51 432	1.64 448	1.16 448	0.98 357	1.10 382	0.90 399	0.58 333	0.81 218	0.63 422	0.27 517	0.18 430	0.18 205	0.16 244	0.23 409	0.27 463

AnonymousM	0.63 353	1.14 670	0.43 43	0.46 174	0.32 281	0.43 113	0.46 383	1.27 356	0.78 254	1.00 364	0.66 224	0.68 307	0.45 202	0.61 129	0.46 303	0.21 355	0.16 367	1.84 709	0.98 704	0.15 77	0.15 70

HHNet	0.64 356	0.28 245	0.69 242	0.45 158	0.46 478	0.50 198	0.57 487	1.13 293	1.03 371	1.26 493	2.21 657	0.70 318	0.59 339	1.10 333	0.51 345	0.21 355	0.13 155	0.23 413	0.19 339	0.20 307	0.31 522

Pruner-Stereo	0.64 356	0.31 343	0.79 304	0.66 522	0.31 246	0.61 309	0.42 318	1.22 337	1.09 402	1.53 599	1.09 380	0.94 418	0.55 300	1.37 400	0.56 385	0.25 468	0.14 250	0.24 439	0.21 424	0.21 359	0.25 417

Anonymous3	0.64 356	0.47 545	1.31 535	0.59 440	0.50 503	0.93 488	0.69 543	1.11 284	0.83 279	0.74 291	0.89 303	0.65 297	0.68 386	1.08 322	0.54 374	0.40 622	0.31 608	0.26 502	0.26 526	0.31 534	0.30 512

DIP-Stereo	0.64 356	0.32 364	0.91 388	0.49 238	0.36 359	0.91 476	0.33 183	2.51 666	0.77 249	1.25 481	1.00 339	0.68 307	0.51 269	0.92 265	0.65 431	0.19 261	0.15 329	0.21 333	0.17 280	0.19 249	0.22 341
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
PStereo	0.65 360	1.00 659	0.53 126	0.48 216	0.35 344	1.06 523	0.62 519	0.74 115	0.96 334	0.67 274	0.41 87	0.55 240	0.65 371	1.04 306	0.78 471	0.63 678	0.28 589	0.38 623	0.34 622	0.75 671	0.73 670

tt1	0.65 360	0.34 416	0.65 217	0.60 448	0.27 136	1.14 544	0.48 407	1.08 265	2.62 689	0.59 247	0.79 270	0.49 199	0.80 436	1.57 452	0.35 180	0.21 355	0.13 155	0.25 480	0.16 244	0.20 307	0.23 367

TestStereo	0.65 360	0.42 524	0.83 333	0.52 305	0.27 136	0.57 274	0.44 358	1.07 260	0.92 310	0.85 323	1.01 341	0.68 307	0.56 309	3.22 608	0.47 313	0.23 421	0.15 329	0.24 439	0.18 311	0.28 494	0.18 189

FACV-RUCA	0.66 363	0.36 458	0.89 373	0.63 486	0.65 584	0.84 454	0.41 305	1.67 452	1.11 413	0.91 338	1.14 412	0.63 290	0.77 414	0.84 233	0.54 374	0.28 536	0.19 452	0.47 652	0.22 452	0.36 568	0.29 494

rvit_0105_3	0.66 363	0.47 545	1.27 527	0.74 597	0.40 417	0.63 325	0.70 550	1.22 337	1.28 524	0.83 313	0.71 247	0.82 360	0.72 400	0.93 268	0.58 395	0.37 610	0.34 632	0.34 596	0.32 602	0.28 494	0.31 522

rvit_stereo_0075_2	0.66 363	0.47 545	1.21 512	0.67 537	0.66 591	0.53 233	0.48 407	1.24 346	1.17 456	0.77 296	0.91 307	0.78 343	0.59 339	1.05 311	0.63 422	0.37 610	0.28 589	0.40 634	0.31 594	0.38 580	0.34 549

CAS	0.66 363	0.19 13	0.41 33	2.31 710	0.86 649	0.56 269	0.53 449	0.83 154	0.63 207	0.49 191	0.70 243	0.36 108	0.26 37	0.47 53	0.37 213	2.33 712	0.10 2	0.14 17	0.10 1	0.17 156	1.31 696

TestStereo1	0.66 363	0.29 278	0.95 409	0.82 630	0.32 281	0.47 151	0.43 337	1.52 415	1.22 486	0.99 360	1.32 488	0.65 297	0.76 410	1.78 494	0.44 282	0.20 315	0.16 367	0.22 375	0.19 339	0.21 359	0.20 271

RAFT_CTSACE	0.66 363	0.29 278	1.14 481	0.57 406	0.51 512	0.68 359	0.44 358	0.88 188	0.98 343	1.03 377	1.83 625	1.23 512	0.67 381	1.48 438	0.38 223	0.16 106	0.16 367	0.21 333	0.20 379	0.20 307	0.17 163

SA-5K	0.66 363	0.29 278	0.95 409	0.82 630	0.32 281	0.47 151	0.43 337	1.52 415	1.22 486	0.99 360	1.32 488	0.65 297	0.76 410	1.78 494	0.44 282	0.20 315	0.16 367	0.22 375	0.19 339	0.21 359	0.20 271

ACRE	0.66 363	0.37 479	1.27 527	0.60 448	0.50 503	0.74 390	0.47 396	1.26 352	1.10 406	1.40 563	1.56 574	0.62 285	0.46 212	0.88 250	0.78 471	0.24 445	0.15 329	0.19 237	0.16 244	0.19 249	0.29 494

ICVP	0.66 363	0.35 445	0.71 251	0.63 486	0.41 438	0.85 460	0.56 481	1.78 491	0.96 334	0.92 341	1.24 456	0.88 388	0.75 408	0.76 199	0.93 519	0.31 565	0.22 510	0.22 375	0.21 424	0.24 442	0.28 479
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
111	0.66 363	0.27 220	1.15 483	0.46 174	0.25 93	0.72 381	0.42 318	1.57 432	1.44 601	0.83 313	1.39 517	1.10 480	0.80 436	0.97 284	0.65 431	0.20 315	0.14 250	0.18 205	0.15 199	0.18 208	0.28 479

ACVNet	0.66 363	0.33 387	0.74 276	0.55 362	0.37 374	0.80 427	0.47 396	1.46 401	1.11 413	1.01 369	1.31 483	1.07 463	0.91 488	0.82 220	1.09 551	0.22 392	0.19 452	0.21 333	0.18 311	0.23 409	0.19 235

Hybrid-DGEV-03	0.67 374	0.29 278	0.69 242	0.55 362	0.36 359	0.73 386	0.38 260	1.09 272	1.18 463	1.74 636	2.49 674	0.84 377	0.56 309	0.99 288	0.47 313	0.19 261	0.12 57	0.22 375	0.19 339	0.17 156	0.17 163

FLISNet	0.67 374	0.34 416	0.80 310	0.51 278	0.51 512	0.41 91	0.37 248	1.15 310	0.80 269	1.34 533	1.42 528	1.60 592	1.11 571	0.96 280	0.90 508	0.16 106	0.12 57	0.20 288	0.21 424	0.20 307	0.20 271

CoSv	0.67 374	0.34 416	0.80 310	0.51 278	0.51 512	0.41 91	0.37 248	1.15 310	0.80 269	1.34 533	1.42 528	1.60 592	1.11 571	0.96 280	0.90 508	0.16 106	0.12 57	0.20 288	0.21 424	0.20 307	0.20 271

test_sample2	0.67 374	0.31 343	0.89 373	0.54 345	0.29 198	0.80 427	0.63 525	1.83 506	1.10 406	0.93 344	1.06 365	0.94 418	0.92 496	1.24 366	0.59 405	0.23 421	0.20 470	0.22 375	0.21 424	0.24 442	0.25 417

test_sample1	0.67 374	0.32 364	0.90 383	0.54 345	0.33 301	0.76 402	0.48 407	1.75 484	1.06 386	0.95 350	0.99 334	0.91 403	1.10 568	1.25 367	0.79 477	0.22 392	0.19 452	0.21 333	0.20 379	0.21 359	0.25 417

MyStereo06	0.67 374	0.29 278	1.06 452	0.58 421	0.48 491	0.62 312	0.72 554	2.26 622	0.89 298	1.07 391	1.12 395	1.22 508	0.56 309	0.83 226	0.47 313	0.17 157	0.17 396	0.24 439	0.21 424	0.23 409	0.23 367

StereoVision	0.67 374	0.37 479	1.02 439	0.60 448	0.41 438	0.50 198	0.41 305	1.32 371	0.96 334	0.73 288	2.48 672	0.82 360	0.57 316	1.06 316	0.50 341	0.26 495	0.28 589	0.29 544	0.28 557	0.37 574	0.22 341

CASS	0.67 374	0.36 458	0.84 346	0.57 406	0.28 177	0.82 437	0.43 337	1.62 447	0.92 310	1.39 557	1.28 475	0.87 382	0.84 451	0.88 250	0.59 405	0.36 607	0.19 452	0.26 502	0.22 452	0.29 512	0.43 601
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
CIPLG	0.67 374	0.37 479	1.17 498	0.60 448	0.51 512	0.75 396	0.48 407	1.26 352	1.11 413	1.43 573	1.58 580	0.64 296	0.48 228	0.94 270	0.78 471	0.24 445	0.15 329	0.19 237	0.16 244	0.19 249	0.29 494

IPLGR_C	0.67 374	0.38 497	1.20 508	0.60 448	0.50 503	0.75 396	0.48 407	1.28 360	1.13 427	1.42 569	1.57 578	0.62 285	0.48 228	0.85 237	0.80 484	0.24 445	0.15 329	0.19 237	0.16 244	0.19 249	0.29 494

GwcNet-ADL	0.67 374	0.33 387	0.90 383	0.58 421	0.41 438	0.60 301	0.59 501	1.55 424	1.28 524	1.11 397	1.13 406	0.90 399	0.59 339	1.11 336	0.91 512	0.28 536	0.18 430	0.18 205	0.18 311	0.25 456	0.33 539

TRStereo	0.67 374	0.71 629	1.06 452	0.77 616	0.68 600	0.53 233	0.38 260	2.52 667	0.96 334	0.81 307	0.84 284	0.87 382	0.39 154	1.16 349	0.46 303	0.24 445	0.17 396	0.23 413	0.24 499	0.18 208	0.20 271

RAFT	0.67 374	0.32 364	0.83 333	0.63 486	0.34 326	0.69 369	0.57 487	1.14 298	0.84 282	1.12 405	1.20 433	1.75 620	0.92 496	1.09 327	0.60 409	0.22 392	0.19 452	0.27 516	0.24 499	0.22 383	0.23 367

DN-CSS_ROB	0.67 374	0.36 458	1.36 546	0.59 440	0.41 438	0.54 251	0.45 377	1.30 363	0.95 330	1.05 382	1.47 543	0.69 313	0.64 366	1.80 501	0.60 409	0.19 261	0.15 329	0.25 480	0.23 484	0.22 383	0.23 367

SME	0.68 388	0.35 445	0.77 292	0.70 571	0.25 93	1.22 564	0.44 358	1.35 378	1.16 448	0.94 347	1.13 406	0.69 313	0.74 402	1.88 513	0.59 405	0.20 315	0.21 489	0.23 413	0.24 499	0.25 456	0.22 341

cc1	0.68 388	0.34 416	0.63 194	0.60 448	0.27 136	1.16 551	0.51 432	1.07 260	3.23 703	0.60 254	0.80 275	0.47 189	0.87 473	1.48 438	0.35 180	0.21 355	0.13 155	0.25 480	0.15 199	0.19 249	0.23 367

mmm	0.68 388	0.37 479	0.91 388	0.54 345	0.34 326	0.86 462	0.58 494	1.72 477	1.02 364	1.13 408	1.41 527	0.83 370	0.78 421	0.95 279	0.67 440	0.22 392	0.20 470	0.29 544	0.26 526	0.27 478	0.27 463

PCWNet_CMD	0.68 388	0.34 416	0.93 395	0.51 278	0.38 390	0.80 427	0.42 318	1.51 411	1.34 554	1.17 432	1.31 483	1.23 512	0.65 371	0.94 270	0.62 417	0.21 355	0.17 396	0.27 516	0.19 339	0.43 599	0.28 479

HH	0.68 388	0.33 387	0.83 333	0.53 329	0.34 326	0.92 483	0.45 377	1.79 494	0.74 242	0.71 281	1.13 406	1.60 592	0.83 448	1.95 522	0.39 230	0.18 209	0.14 250	0.19 237	0.17 280	0.19 249	0.19 235

HanStereo	0.68 388	0.33 387	0.83 333	0.53 329	0.34 326	0.92 483	0.45 377	1.79 494	0.74 242	0.71 281	1.13 406	1.60 592	0.83 448	1.95 522	0.39 230	0.18 209	0.14 250	0.19 237	0.17 280	0.19 249	0.19 235

DisPM	0.68 388	0.30 310	0.85 352	0.66 522	0.35 344	0.60 301	0.44 358	1.10 282	1.10 406	1.56 607	1.10 382	0.80 346	0.58 333	2.37 567	0.46 303	0.25 468	0.14 250	0.23 413	0.21 424	0.20 307	0.26 442

CFNet_pseudo	0.68 388	0.34 416	0.93 395	0.50 261	0.39 402	0.72 381	0.42 318	1.44 397	1.25 503	1.17 432	1.35 503	1.22 508	0.66 377	1.04 306	0.64 426	0.21 355	0.17 396	0.33 588	0.19 339	0.39 585	0.28 479

MSMDNet	0.68 388	0.34 416	0.93 395	0.52 305	0.38 390	0.80 427	0.42 318	1.52 415	1.35 557	1.17 432	1.31 483	1.23 512	0.65 371	0.94 270	0.62 417	0.21 355	0.17 396	0.26 502	0.19 339	0.41 593	0.28 479

ccs_rob	0.68 388	0.34 416	0.93 395	0.50 261	0.39 402	0.72 381	0.42 318	1.43 396	1.25 503	1.17 432	1.34 498	1.22 508	0.66 377	1.04 306	0.64 426	0.21 355	0.17 396	0.35 604	0.20 379	0.40 589	0.29 494

Hybrid-DGEV-2	0.69 398	0.35 445	0.85 352	0.61 465	0.37 374	1.06 523	0.28 116	1.73 479	1.42 596	1.37 547	0.93 311	1.02 449	1.01 536	1.09 327	0.54 374	0.19 261	0.15 329	0.22 375	0.19 339	0.17 156	0.18 189

SA	0.69 398	0.31 343	0.97 419	0.64 501	0.30 222	0.56 269	0.38 260	1.84 508	1.35 557	0.99 360	1.37 510	0.69 313	0.94 502	1.88 513	0.43 277	0.20 315	0.16 367	0.25 480	0.23 484	0.22 383	0.19 235

MyStereo8	0.70 400	0.32 364	1.24 520	0.63 486	0.53 526	0.90 473	0.34 200	1.60 442	1.35 557	1.20 456	1.31 483	0.89 397	0.64 366	0.77 202	1.02 542	0.18 209	0.15 329	0.20 288	0.18 311	0.22 383	0.30 512

MyStereo05	0.70 400	0.29 278	1.22 513	0.58 421	0.48 491	0.62 312	0.72 554	1.52 415	1.54 623	1.17 432	0.91 307	0.77 339	0.79 429	1.45 431	0.68 444	0.17 157	0.17 396	0.24 439	0.21 424	0.23 409	0.23 367

xx1	0.70 400	0.34 416	0.63 194	0.60 448	0.27 136	1.16 551	0.51 432	1.07 260	3.23 703	0.60 254	0.80 275	0.95 422	0.79 429	1.48 438	0.35 180	0.21 355	0.13 155	0.24 439	0.23 484	0.23 409	0.25 417

GMStereo_Zeroshot	0.70 400	0.64 609	1.11 471	0.65 509	0.38 390	0.84 454	0.37 248	1.09 272	1.16 448	1.14 422	1.07 369	1.26 523	0.55 300	1.23 364	0.65 431	0.34 590	0.17 396	0.31 564	0.18 311	0.57 649	0.23 367

test_5	0.70 400	0.32 364	0.99 428	0.69 561	0.50 503	0.89 469	0.51 432	1.88 524	1.14 433	0.78 298	1.13 406	1.04 454	0.89 482	1.59 460	0.46 303	0.19 261	0.14 250	0.23 413	0.22 452	0.22 383	0.20 271

GES	0.70 400	0.37 479	1.05 450	0.62 474	0.38 390	0.94 492	0.57 487	2.37 643	0.92 310	1.05 382	1.12 395	0.67 305	0.77 414	1.02 301	0.65 431	0.28 536	0.20 470	0.20 288	0.20 379	0.22 383	0.31 522

IGEV_i1	0.71 406	0.31 343	1.07 457	0.62 474	0.30 222	0.92 483	0.60 510	2.22 618	0.96 334	1.06 388	1.06 365	1.11 485	0.71 399	1.35 395	0.65 431	0.21 355	0.18 430	0.21 333	0.17 280	0.22 383	0.27 463

IGEV-BASED-STEREO-	0.71 406	3.18 731	2.55 637	0.40 64	0.24 64	0.42 103	0.23 57	0.66 69	0.46 124	0.47 171	0.45 119	0.33 84	0.27 49	0.58 112	0.30 106	1.34 705	0.10 2	0.22 375	0.19 339	0.45 613	1.32 698

MyStereo04	0.71 406	0.30 310	1.28 530	0.58 421	0.48 491	0.59 294	0.78 566	1.74 482	1.49 617	0.94 347	0.91 307	0.74 331	0.86 464	1.59 460	0.69 445	0.18 209	0.18 430	0.24 439	0.21 424	0.23 409	0.23 367

raft_robust	0.71 406	0.32 364	0.75 282	0.54 345	0.28 177	0.54 251	0.35 216	1.54 421	1.24 495	1.18 443	1.07 369	0.73 328	0.53 287	3.65 617	0.40 247	0.19 261	0.16 367	0.20 288	0.22 452	0.21 359	0.19 235

iRaft-Stereo_20w	0.71 406	0.33 387	1.25 523	0.50 261	0.36 359	0.82 437	0.31 152	3.16 698	0.89 298	1.24 478	1.14 412	0.79 344	0.65 371	1.15 345	0.43 277	0.18 209	0.13 155	0.18 205	0.17 280	0.20 307	0.23 367

DMCA	0.71 406	0.36 458	1.17 498	0.53 329	0.45 469	0.84 454	0.46 383	1.52 415	1.09 402	1.20 456	1.12 395	1.21 503	0.74 402	0.87 246	1.09 551	0.25 468	0.20 470	0.27 516	0.19 339	0.24 442	0.29 494

HITNet	0.71 406	0.42 524	1.07 457	0.52 305	0.25 93	1.05 520	0.48 407	2.12 584	1.08 394	1.21 463	1.23 451	0.91 403	0.84 451	0.90 258	0.91 512	0.17 157	0.12 57	0.21 333	0.17 280	0.29 512	0.18 189
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
Selective-IGEV-i1	0.72 413	0.29 278	1.00 433	0.60 448	0.39 402	1.10 536	0.78 566	2.14 594	1.25 503	0.91 338	1.20 433	1.21 503	0.58 333	1.06 316	0.62 417	0.20 315	0.18 430	0.20 288	0.18 311	0.20 307	0.25 417

IPLG	0.72 413	0.29 278	1.12 475	0.53 329	0.44 464	0.79 421	0.33 183	1.35 378	1.10 406	1.32 520	1.11 391	0.52 220	0.54 295	3.13 604	0.71 451	0.17 157	0.14 250	0.20 288	0.17 280	0.18 208	0.21 305

HCRNet	0.72 413	0.40 512	0.86 361	0.61 465	0.57 552	0.75 396	0.35 216	1.39 388	1.21 477	1.11 397	0.99 334	1.01 447	0.76 410	2.18 549	0.73 453	0.28 536	0.19 452	0.28 532	0.23 484	0.25 456	0.26 442

UCFNet_RVC	0.72 413	0.37 479	0.59 159	0.66 522	0.41 438	0.89 469	0.68 539	1.78 491	1.15 441	1.01 369	1.20 433	1.22 508	0.95 507	1.07 319	0.66 436	0.28 536	0.21 489	0.34 596	0.31 594	0.33 552	0.29 494

test_sample3	0.73 417	0.35 445	1.06 452	0.55 362	0.32 281	0.97 507	0.51 432	2.12 584	1.25 503	1.16 428	1.17 424	0.88 388	0.78 421	1.27 374	0.79 477	0.26 495	0.21 489	0.25 480	0.25 509	0.26 471	0.27 463

CFNet_ucs	0.73 417	0.34 416	0.94 403	0.53 329	0.44 464	0.76 402	0.46 383	1.73 479	1.34 554	1.24 478	1.54 565	1.08 473	0.64 366	1.05 311	0.64 426	0.26 495	0.20 470	0.37 617	0.22 452	0.42 597	0.30 512

ToySt	0.73 417	0.35 445	1.64 577	0.54 345	0.37 374	0.92 483	0.81 583	1.21 335	1.03 371	0.86 328	1.12 395	1.31 535	1.01 536	1.04 306	0.88 500	0.19 261	0.20 470	0.24 439	0.24 499	0.27 478	0.28 479

LCNet	0.73 417	0.30 310	0.58 153	0.58 421	0.31 246	0.68 359	0.53 449	1.09 272	0.94 324	1.19 451	1.34 498	0.96 427	1.32 613	2.50 578	0.46 303	0.19 261	0.13 155	0.21 333	0.25 509	0.28 494	0.69 668

test_sample4	0.74 421	0.36 458	1.09 464	0.55 362	0.32 281	0.92 483	0.51 432	2.14 594	1.25 503	1.22 471	1.22 442	0.86 380	0.82 443	1.29 378	0.76 465	0.26 495	0.21 489	0.26 502	0.26 526	0.27 478	0.28 479

IER	0.74 421	0.33 387	1.25 523	0.50 261	0.53 526	1.32 577	0.55 474	1.31 367	1.08 394	1.30 511	1.34 498	1.11 485	1.10 568	1.05 311	0.81 486	0.20 315	0.17 396	0.21 333	0.21 424	0.20 307	0.21 305

SFCPSM	0.74 421	0.30 310	1.06 452	0.52 305	0.39 402	1.36 586	0.64 528	2.42 649	1.11 413	1.18 443	1.21 440	0.81 354	0.78 421	1.08 322	0.57 390	0.22 392	0.17 396	0.22 375	0.24 499	0.23 409	0.21 305

AdaStereo	0.74 421	0.48 551	0.86 361	0.75 606	0.38 390	0.94 492	0.56 481	2.05 573	1.24 495	1.15 424	1.22 442	1.07 463	0.67 381	1.05 311	0.73 453	0.33 580	0.16 367	0.32 576	0.22 452	0.29 512	0.23 367
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.
DCVSM-stereo	0.75 425	0.36 458	0.82 323	0.58 421	0.43 454	0.78 412	0.42 318	1.30 363	1.05 384	1.79 643	1.04 358	1.60 592	1.08 562	1.12 339	0.86 494	0.25 468	0.27 583	0.29 544	0.24 499	0.30 527	0.37 566

test_sample5	0.75 425	0.36 458	1.04 445	0.55 362	0.31 246	0.84 454	0.53 449	2.12 584	1.23 491	1.18 443	1.30 481	0.88 388	0.86 464	1.37 400	0.76 465	0.26 495	0.22 510	0.27 516	0.28 557	0.28 494	0.29 494

DualNet	0.75 425	0.36 458	1.04 445	0.55 362	0.31 246	0.84 454	0.53 449	2.12 584	1.23 491	1.21 463	1.40 522	0.88 388	0.86 464	1.37 400	0.76 465	0.26 495	0.22 510	0.27 516	0.28 557	0.28 494	0.29 494

BSDual-CNN	0.75 425	0.34 416	0.77 292	0.55 362	0.45 469	1.25 570	0.66 534	2.65 676	1.04 378	1.25 481	1.12 395	1.11 485	0.77 414	0.94 270	0.76 465	0.25 468	0.18 430	0.25 480	0.22 452	0.23 409	0.24 393

psmg	0.75 425	0.34 416	0.77 292	0.52 305	0.45 469	1.46 601	0.73 557	2.15 600	1.04 378	1.25 481	1.33 494	1.11 485	0.77 414	0.94 270	0.76 465	0.25 468	0.20 470	0.25 480	0.26 526	0.23 409	0.24 393

UDGNet	0.75 425	1.23 677	0.99 428	0.82 630	0.42 449	0.76 402	0.38 260	0.98 220	1.37 571	0.83 313	0.88 300	0.70 318	0.60 347	1.25 367	0.57 390	0.57 670	0.19 452	1.03 699	0.26 526	0.79 675	0.35 558

PSMNet-ADL	0.75 425	0.36 458	0.69 242	0.71 577	0.47 489	1.13 540	0.46 383	1.47 406	1.07 389	0.85 323	1.18 427	1.31 535	0.94 502	1.56 450	1.06 548	0.34 590	0.22 510	0.22 375	0.23 484	0.27 478	0.36 562

GMM-Stereo	0.75 425	0.27 220	0.66 223	0.56 384	0.34 326	0.71 377	0.97 623	1.09 272	0.91 305	1.37 547	1.79 617	1.11 485	0.79 429	2.08 539	0.48 324	0.19 261	0.12 57	0.25 480	0.25 509	0.21 359	0.78 676

rvit_105_1	0.76 433	0.54 576	1.27 527	0.80 623	0.49 498	0.74 390	0.86 599	1.39 388	1.23 491	1.00 364	0.80 275	0.93 412	0.78 421	1.29 378	0.78 471	0.43 632	0.36 644	0.36 614	0.42 646	0.30 527	0.36 562

qqq1	0.76 433	0.32 364	0.95 409	0.49 238	0.27 136	0.83 445	0.43 337	2.16 602	1.45 606	1.27 498	1.50 554	0.98 431	0.96 509	1.87 507	0.48 324	0.24 445	0.22 510	0.18 205	0.15 199	0.19 249	0.22 341

fff1	0.76 433	0.32 364	0.95 409	0.49 238	0.27 136	0.83 445	0.43 337	2.16 602	1.45 606	1.27 498	1.50 554	0.98 431	0.96 509	1.87 507	0.48 324	0.24 445	0.22 510	0.18 205	0.15 199	0.19 249	0.22 341

Sa-1000	0.76 433	0.30 310	0.92 391	0.62 474	0.31 246	0.78 412	0.37 248	2.00 560	1.38 573	1.30 511	2.04 647	0.86 380	0.74 402	1.87 507	0.40 247	0.19 261	0.14 250	0.25 480	0.24 499	0.21 359	0.19 235

Prome-Stereo	0.76 433	0.29 278	0.57 150	0.58 421	0.33 301	0.58 288	0.94 618	0.98 220	0.92 310	1.46 585	2.45 670	0.91 403	1.38 620	1.60 465	0.44 282	0.19 261	0.13 155	0.19 237	0.18 311	0.20 307	0.87 682

EAI-Stereo	0.76 433	0.31 343	0.74 276	0.55 362	0.28 177	0.70 373	1.72 688	2.57 670	0.90 303	0.75 293	3.03 685	0.57 259	0.43 181	1.10 333	0.49 337	0.19 261	0.14 250	0.17 155	0.18 311	0.17 156	0.21 305

DFGA-Net	0.77 439	0.47 545	1.75 586	0.55 362	0.46 478	0.83 445	0.44 358	1.38 385	1.10 406	1.05 382	1.20 433	0.70 318	0.58 333	2.27 557	1.31 580	0.19 261	0.17 396	0.24 439	0.24 499	0.28 494	0.30 512

G2L-Stereo_test	0.77 439	0.31 343	0.97 419	0.51 278	0.41 438	0.90 473	0.80 578	1.67 452	1.22 486	1.32 520	1.27 469	1.50 576	0.81 441	1.74 487	1.02 542	0.20 315	0.14 250	0.16 101	0.16 244	0.18 208	0.22 341

test_sample6	0.77 439	0.36 458	1.07 457	0.56 384	0.31 246	0.82 437	0.56 481	2.12 584	1.24 495	1.21 463	1.40 522	0.90 399	0.90 485	1.45 431	0.87 499	0.28 536	0.23 541	0.28 532	0.29 576	0.28 494	0.30 512

KYRaft	0.77 439	0.29 278	0.68 237	0.59 440	0.29 198	0.66 348	0.83 588	1.05 253	0.89 298	1.63 623	2.22 658	1.15 495	0.99 526	1.59 460	0.41 258	0.21 355	0.14 250	0.22 375	0.28 557	0.21 359	1.01 686

MLCV	0.77 439	0.39 506	1.31 535	0.55 362	0.25 93	0.91 476	0.39 278	1.48 408	1.28 524	1.49 593	1.54 565	1.02 449	0.68 386	2.12 543	0.93 519	0.19 261	0.13 155	0.19 237	0.14 172	0.19 249	0.22 341

test_sample7	0.78 444	0.39 506	0.89 373	0.55 362	0.35 344	0.93 488	0.75 559	1.99 556	1.27 516	1.25 481	1.22 442	1.09 475	1.01 536	1.31 382	0.73 453	0.32 573	0.32 621	0.32 576	0.32 602	0.33 552	0.33 539

CoDeX	0.78 444	0.31 343	1.04 445	0.56 384	0.37 374	1.13 540	0.60 510	2.77 685	1.29 536	1.17 432	1.26 460	0.91 403	0.87 473	1.42 420	0.74 457	0.21 355	0.16 367	0.21 333	0.18 311	0.21 359	0.21 305

anonymousa	0.78 444	0.30 310	0.85 352	0.51 278	0.96 667	1.41 596	0.47 396	1.61 444	0.94 324	1.33 526	1.77 615	1.66 604	1.11 571	0.72 178	0.63 422	0.19 261	0.18 430	0.23 413	0.25 509	0.20 307	0.22 341

BUS	0.78 444	0.34 416	0.77 292	0.55 362	0.45 469	2.30 669	0.42 318	2.65 676	1.04 378	1.25 481	1.12 395	1.02 449	0.70 393	0.94 270	0.75 460	0.25 468	0.18 430	0.25 480	0.22 452	0.23 409	0.24 393

acv_ft	0.78 444	0.33 387	1.10 469	0.73 591	0.86 649	1.23 567	0.57 487	1.65 451	1.11 413	1.31 517	1.31 483	1.07 463	0.91 488	0.82 220	1.35 590	0.22 392	0.19 452	0.21 333	0.18 311	0.22 383	0.19 235

GANet-RSSM	0.78 444	0.31 343	0.90 383	0.67 537	0.58 555	0.80 427	0.62 519	2.04 569	1.15 441	1.11 397	1.27 469	1.26 523	1.18 591	1.68 478	0.74 457	0.26 495	0.21 489	0.22 375	0.22 452	0.23 409	0.23 367

PSMNet-RSSM	0.78 444	0.32 364	0.89 373	0.65 509	0.43 454	0.73 386	0.58 494	2.14 594	1.19 466	1.18 443	1.38 515	1.31 535	1.07 561	1.43 423	0.82 487	0.28 536	0.21 489	0.27 516	0.29 576	0.25 456	0.26 442

CFNet-ft	0.78 444	0.36 458	0.74 276	0.67 537	0.56 547	0.86 462	0.54 464	1.46 401	1.17 456	1.01 369	1.28 475	1.68 609	1.03 547	1.57 452	0.95 527	0.27 517	0.21 489	0.33 588	0.26 526	0.31 534	0.26 442

CFNet_RVC	0.78 444	0.36 458	0.74 276	0.67 537	0.56 547	0.86 462	0.54 464	1.46 401	1.17 456	1.01 369	1.28 475	1.68 609	1.03 547	1.57 452	0.95 527	0.27 517	0.21 489	0.33 588	0.26 526	0.31 534	0.26 442

G2L-ROB	0.79 453	0.28 245	1.01 436	0.57 406	0.39 402	0.94 492	0.65 530	1.76 486	1.18 463	1.27 498	1.03 352	1.62 597	0.78 421	1.93 518	1.26 575	0.20 315	0.14 250	0.17 155	0.15 199	0.20 307	0.24 393

SMFormer	0.79 453	0.32 364	0.95 409	0.49 238	0.27 136	0.83 445	0.43 337	2.16 602	1.45 606	1.27 498	1.50 554	0.98 431	0.96 509	1.87 507	0.99 534	0.24 445	0.22 510	0.22 375	0.21 424	0.23 409	0.27 463

tta	0.79 453	0.32 364	0.95 409	0.49 238	0.27 136	0.83 445	0.43 337	2.16 602	1.45 606	1.27 498	1.50 554	0.98 431	0.96 509	1.87 507	0.99 534	0.24 445	0.22 510	0.22 375	0.21 424	0.19 249	0.22 341

ffm	0.79 453	0.36 458	1.51 560	0.56 384	0.40 417	0.76 402	0.59 501	1.08 265	2.62 689	1.19 451	1.49 547	1.07 463	0.85 456	1.57 452	0.35 180	0.21 355	0.13 155	0.31 564	0.28 557	0.20 307	0.23 367

cf-r	0.79 453	0.32 364	1.06 452	0.57 406	0.64 579	0.78 412	0.51 432	2.04 569	1.22 486	1.20 456	1.27 469	1.53 582	0.91 488	1.47 436	0.94 524	0.25 468	0.19 452	0.22 375	0.23 484	0.19 249	0.21 305

DeepPruner_ROB	0.79 453	0.55 580	1.14 481	0.61 465	0.46 478	0.78 412	0.54 464	1.83 506	1.00 357	1.42 569	1.27 469	1.23 512	0.77 414	1.56 450	0.89 503	0.35 600	0.28 589	0.27 516	0.26 526	0.32 545	0.34 549

DDVS	0.80 459	0.43 529	1.09 464	0.64 501	0.44 464	1.27 573	0.43 337	1.49 410	0.94 324	1.21 463	1.16 421	1.42 557	0.63 359	2.14 545	1.02 542	0.29 553	0.22 510	0.26 502	0.23 484	0.31 534	0.37 566

gwcnet-sp	0.80 459	0.37 479	1.94 600	0.62 474	0.45 469	1.38 587	0.53 449	1.68 456	1.20 470	1.37 547	1.08 376	0.93 412	0.82 443	1.45 431	0.79 477	0.22 392	0.22 510	0.22 375	0.21 424	0.23 409	0.25 417

scenet	0.80 459	0.37 479	1.94 600	0.62 474	0.45 469	1.38 587	0.53 449	1.68 456	1.20 470	1.37 547	1.08 376	0.93 412	0.82 443	1.45 431	0.79 477	0.22 392	0.22 510	0.22 375	0.21 424	0.23 409	0.25 417

ssnet	0.80 459	0.37 479	1.94 600	0.62 474	0.45 469	1.38 587	0.53 449	1.68 456	1.20 470	1.37 547	1.08 376	0.93 412	0.82 443	1.45 431	0.79 477	0.22 392	0.22 510	0.22 375	0.21 424	0.23 409	0.25 417

AASNet	0.80 459	0.39 506	1.16 497	0.84 638	0.80 637	1.14 544	0.59 501	2.12 584	1.21 477	1.26 493	1.26 460	0.93 412	0.77 414	0.84 233	1.23 571	0.28 536	0.24 553	0.24 439	0.20 379	0.28 494	0.27 463

PSM-softLoss	0.80 459	0.33 387	0.89 373	0.63 486	0.32 281	0.55 258	0.40 291	1.26 352	0.78 254	1.25 481	1.07 369	0.83 370	0.51 269	5.33 653	0.61 412	0.25 468	0.15 329	0.25 480	0.22 452	0.20 307	0.26 442

KMStereo	0.80 459	0.33 387	0.89 373	0.63 486	0.32 281	0.55 258	0.40 291	1.26 352	0.78 254	1.25 481	1.07 369	0.83 370	0.51 269	5.33 653	0.61 412	0.25 468	0.15 329	0.25 480	0.22 452	0.20 307	0.26 442

PSM-AAD	0.80 459	0.29 278	0.58 153	0.58 421	0.29 198	0.76 402	1.19 653	1.08 265	0.94 324	1.65 626	1.58 580	0.81 354	2.12 681	1.67 476	0.44 282	0.19 261	0.14 250	0.38 623	0.32 602	0.22 383	0.68 665

iResNet	0.80 459	0.45 537	1.47 555	0.72 583	0.31 246	0.96 504	0.64 528	1.80 498	1.28 524	1.31 517	1.48 546	0.94 418	0.78 421	1.77 492	0.99 534	0.19 261	0.14 250	0.18 205	0.15 199	0.22 383	0.27 463

NINENet	0.81 468	0.40 512	0.89 373	0.65 509	0.53 526	2.30 669	0.42 318	2.12 584	1.13 427	1.20 456	1.27 469	1.02 449	0.70 393	1.26 370	0.75 460	0.29 553	0.24 553	0.31 564	0.21 424	0.27 478	0.26 442

DRaft	0.81 468	0.26 188	0.77 292	0.47 195	0.31 246	0.95 498	0.52 443	1.13 293	0.99 352	1.78 642	2.01 645	0.80 346	1.71 654	2.64 585	0.74 457	0.19 261	0.14 250	0.20 288	0.20 379	0.18 208	0.24 393

CCAANet	0.81 468	0.32 364	0.96 417	0.62 474	0.51 512	1.03 515	0.44 358	1.88 524	1.16 448	0.86 328	1.35 503	1.09 475	0.80 436	3.07 602	0.94 524	0.18 209	0.17 396	0.24 439	0.23 484	0.19 249	0.24 393

hknet	0.82 471	0.34 416	1.15 483	0.55 362	0.39 402	1.25 570	0.66 534	2.65 676	1.10 406	1.25 481	1.12 395	1.58 591	0.85 456	1.41 415	0.79 477	0.23 421	0.18 430	0.25 480	0.22 452	0.23 409	0.24 393

NF-Stereo	0.82 471	0.33 387	0.83 333	0.65 509	0.31 246	0.63 325	0.43 337	1.35 378	0.93 317	1.30 511	1.02 344	0.81 354	0.57 316	5.37 657	0.55 379	0.26 495	0.14 250	0.24 439	0.20 379	0.20 307	0.30 512

OCTAStereo	0.82 471	0.33 387	0.83 333	0.65 509	0.31 246	0.62 312	0.44 358	1.35 378	0.93 317	1.30 511	1.02 344	0.81 354	0.57 316	5.32 652	0.55 379	0.26 495	0.14 250	0.24 439	0.20 379	0.20 307	0.30 512

RE-Stereo	0.82 471	0.33 387	0.84 346	0.65 509	0.31 246	0.63 325	0.44 358	1.35 378	0.93 317	1.30 511	1.02 344	0.80 346	0.57 316	5.34 655	0.55 379	0.26 495	0.14 250	0.24 439	0.20 379	0.20 307	0.31 522

TVStereo	0.82 471	0.33 387	0.84 346	0.65 509	0.31 246	0.63 325	0.44 358	1.35 378	0.93 317	1.30 511	1.02 344	0.80 346	0.57 316	5.34 655	0.55 379	0.26 495	0.14 250	0.24 439	0.20 379	0.20 307	0.31 522

ARAFT	0.82 471	0.40 512	1.77 588	0.53 329	0.31 246	0.89 469	0.81 583	2.32 634	1.08 394	1.66 629	1.25 458	1.04 454	0.64 366	1.91 515	0.52 353	0.20 315	0.15 329	0.28 532	0.27 546	0.17 156	0.18 189

STTStereo	0.82 471	0.53 571	1.53 567	0.68 548	0.56 547	0.88 467	0.56 481	1.57 432	1.14 433	1.39 557	1.10 382	1.26 523	0.84 451	1.49 445	0.90 508	0.29 553	0.28 589	0.33 588	0.40 642	0.33 552	0.37 566

BEATNet_4x	0.82 471	0.54 576	2.02 607	0.56 384	0.28 177	1.04 517	0.55 474	2.14 594	1.13 427	1.24 478	1.26 460	1.00 442	0.94 502	1.13 341	1.23 571	0.21 355	0.14 250	0.24 439	0.20 379	0.37 574	0.23 367

iResNet_ROB	0.82 471	0.36 458	1.13 476	0.60 448	0.37 374	0.91 476	0.38 260	2.41 648	1.61 636	1.35 540	1.35 503	1.25 517	0.97 519	1.75 489	0.88 500	0.21 355	0.14 250	0.17 155	0.12 54	0.19 249	0.30 512

TestStereo_HL3	0.83 480	0.28 245	6.29 685	0.46 174	0.35 344	0.70 373	0.53 449	1.03 241	0.94 324	0.97 355	1.02 344	0.80 346	0.63 359	1.16 349	0.41 258	0.18 209	0.14 250	0.17 155	0.16 244	0.17 156	0.23 367

ISRNet	0.83 480	0.35 445	1.31 535	0.84 638	0.65 584	0.60 301	0.41 305	1.28 360	1.15 441	1.61 617	1.55 568	1.34 543	0.77 414	1.33 391	0.98 533	0.40 622	0.34 632	0.43 641	0.38 639	0.34 560	0.49 618

GrayStereo	0.83 480	0.28 245	0.62 189	0.66 522	0.37 374	0.76 402	1.79 692	1.19 325	0.91 305	1.98 662	1.89 633	1.07 463	1.76 659	1.43 423	0.50 341	0.20 315	0.15 329	0.19 237	0.21 424	0.18 208	0.41 589

psm_up	0.83 480	0.37 479	0.88 369	0.68 548	0.59 561	1.05 520	0.92 612	1.68 456	1.17 456	1.41 565	1.22 442	1.30 533	1.31 611	1.39 409	0.89 503	0.27 517	0.30 603	0.31 564	0.27 546	0.28 494	0.28 479

GwcNet-RSSM	0.83 480	0.34 416	1.29 533	0.65 509	0.55 541	0.78 412	0.62 519	1.89 527	1.27 516	1.18 443	1.39 517	1.56 587	0.91 488	1.60 465	1.22 568	0.26 495	0.20 470	0.23 413	0.24 499	0.21 359	0.21 305

DMCA-RVC	0.83 480	0.46 540	2.19 622	0.68 548	0.49 498	0.84 454	0.48 407	1.44 397	1.07 389	1.56 607	1.04 358	1.29 530	0.86 464	1.49 445	0.92 516	0.27 517	0.22 510	0.35 604	0.28 557	0.32 545	0.28 479

coex_refinement	0.84 486	0.30 310	0.89 373	0.72 583	0.52 518	0.95 498	0.60 510	1.92 539	1.29 536	1.38 553	1.37 510	1.80 626	0.82 443	1.48 438	1.31 580	0.27 517	0.17 396	0.19 237	0.20 379	0.25 456	0.27 463

G2L-Stereo	0.84 486	0.35 445	1.15 483	0.63 486	0.43 454	0.78 412	0.69 543	1.69 465	1.20 470	1.36 545	1.18 427	1.43 562	0.78 421	2.47 576	1.26 575	0.25 468	0.20 470	0.26 502	0.21 424	0.20 307	0.27 463

RAFT_R40	0.84 486	0.30 310	0.83 333	0.63 486	0.31 246	0.66 348	0.43 337	1.15 310	0.99 352	1.47 586	1.10 382	1.00 442	0.84 451	5.44 658	0.53 364	0.23 421	0.13 155	0.23 413	0.20 379	0.23 409	0.19 235

UPFNet	0.84 486	0.34 416	1.09 464	0.62 474	0.74 618	1.25 570	0.78 566	1.69 465	1.20 470	1.39 557	1.13 406	1.30 533	0.87 473	1.73 486	1.22 568	0.24 445	0.26 573	0.24 439	0.23 484	0.26 471	0.20 271

hitnet-ft	0.84 486	0.38 497	0.75 282	0.59 440	0.44 464	0.99 509	0.47 396	1.61 444	1.38 573	1.21 463	1.22 442	1.82 628	0.99 526	1.87 507	1.09 551	0.33 580	0.29 599	0.34 596	0.27 546	0.36 568	0.33 539

NLCA_NET_v2_RVC	0.84 486	0.46 540	1.40 551	0.69 561	0.61 571	0.95 498	0.52 443	1.68 456	1.21 477	1.39 557	1.15 418	1.42 557	0.88 479	1.78 494	0.93 519	0.26 495	0.23 541	0.27 516	0.27 546	0.30 527	0.39 579
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
StereoDRNet-Refined	0.84 486	0.43 529	1.01 436	0.66 522	0.43 454	1.32 577	0.49 420	1.64 448	1.24 495	1.53 599	1.45 538	1.49 573	0.97 519	1.32 388	1.31 580	0.21 355	0.17 396	0.27 516	0.25 509	0.25 456	0.34 549
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
ITSA-stereo	0.85 493	0.38 497	0.92 391	0.58 421	0.32 281	0.86 462	0.49 420	2.33 640	1.69 642	1.16 428	1.12 395	0.95 422	0.85 456	2.46 571	1.18 560	0.27 517	0.23 541	0.28 532	0.28 557	0.28 494	0.41 589

AIO-Stereo-zeroshot	0.85 493	0.38 497	2.79 646	0.51 278	0.60 565	0.72 381	0.38 260	2.87 692	0.77 249	0.80 302	1.07 369	2.14 660	0.93 499	0.96 280	0.62 417	0.21 355	0.13 155	0.21 333	0.26 526	0.29 512	0.32 531

DCRE	0.85 493	0.28 245	0.76 286	0.60 448	0.49 498	0.59 294	0.53 449	1.04 249	0.92 310	0.80 302	7.34 724	0.87 382	0.57 316	0.78 211	0.43 277	0.16 106	0.17 396	0.19 237	0.17 280	0.18 208	0.22 341

SST-Stereo	0.85 493	0.30 310	0.81 314	0.63 486	0.31 246	0.70 373	0.25 80	1.16 315	0.95 330	1.47 586	1.11 391	0.99 436	0.86 464	5.69 661	0.53 364	0.23 421	0.13 155	0.23 413	0.19 339	0.23 409	0.19 235

PAM	0.86 497	0.31 343	1.19 504	0.55 362	0.35 344	2.17 663	0.47 396	2.26 622	0.87 292	1.18 443	0.96 319	3.01 689	1.41 627	0.90 258	0.40 247	0.19 261	0.13 155	0.19 237	0.18 311	0.20 307	0.27 463

RAFT-345	0.86 497	0.26 188	0.73 269	0.53 329	0.28 177	0.53 233	0.41 305	0.85 169	1.31 547	1.33 526	2.32 662	0.85 379	0.53 287	5.69 661	0.48 324	0.19 261	0.14 250	0.22 375	0.17 280	0.17 156	0.17 163

UNet	0.86 497	0.36 458	1.52 564	0.62 474	0.74 618	1.56 613	0.49 420	1.55 424	1.12 421	1.28 504	1.10 382	1.52 581	1.10 568	1.69 482	1.14 556	0.24 445	0.18 430	0.25 480	0.21 424	0.25 456	0.25 417

ac_64	0.86 497	0.32 364	1.02 439	0.74 597	0.60 565	1.04 517	0.53 449	2.20 616	0.99 352	1.23 474	1.11 391	1.96 643	1.06 559	2.01 530	1.01 539	0.30 562	0.22 510	0.24 439	0.23 484	0.22 383	0.22 341

Select-FE	0.87 501	0.42 524	2.64 643	0.57 406	0.48 491	0.47 151	0.23 57	2.59 672	0.85 286	1.08 393	1.32 488	2.00 647	1.73 656	1.15 345	0.47 313	0.21 355	0.17 396	0.21 333	0.26 526	0.20 307	0.33 539

PAM_32	0.87 501	0.30 310	1.08 461	0.56 384	0.32 281	2.10 662	0.36 233	2.26 622	1.01 360	1.13 408	1.05 364	3.14 694	1.47 634	1.00 293	0.42 271	0.19 261	0.14 250	0.20 288	0.18 311	0.19 249	0.25 417

SepStereo	0.87 501	0.37 479	1.20 508	0.66 522	0.69 603	0.82 437	0.62 519	1.79 494	1.26 512	1.93 656	1.55 568	0.96 427	1.17 584	2.34 562	0.69 445	0.22 392	0.16 367	0.25 480	0.18 311	0.29 512	0.24 393

LMCR-Stereo	0.87 501	0.50 559	0.99 428	0.80 623	0.43 454	1.32 577	0.55 474	2.79 688	1.03 371	1.55 605	1.49 547	0.74 331	1.01 536	1.76 490	0.99 534	0.30 562	0.17 396	0.22 375	0.18 311	0.31 534	0.22 341

RT-IGEV	0.88 505	0.31 343	1.24 520	0.60 448	0.35 344	1.32 577	0.84 590	2.98 694	1.06 386	1.34 533	1.62 588	1.87 630	1.15 579	1.11 336	0.54 374	0.24 445	0.17 396	0.21 333	0.17 280	0.19 249	0.29 494

FADNet_RVC	0.88 505	0.56 584	2.15 619	0.57 406	0.43 454	1.17 558	0.46 383	1.68 456	1.12 421	0.91 338	1.24 456	0.91 403	0.94 502	2.22 551	1.20 563	0.28 536	0.22 510	0.32 576	0.28 557	0.46 620	0.42 597

iResNetv2_ROB	0.88 505	0.43 529	2.62 642	0.60 448	0.38 390	0.94 492	0.67 536	1.88 524	1.38 573	1.27 498	1.45 538	1.26 523	1.05 558	1.92 516	0.64 426	0.24 445	0.15 329	0.19 237	0.14 172	0.24 442	0.21 305

DualNet (step1)	0.89 508	0.51 563	1.35 541	0.58 421	0.40 417	1.07 526	0.80 578	1.99 556	1.27 516	1.25 481	1.22 442	1.09 475	1.01 536	1.31 382	0.73 453	0.59 673	0.32 621	0.62 680	0.67 688	0.45 613	0.48 613

iRaft-Stereo_5w	0.89 508	0.31 343	1.04 445	0.56 384	0.47 489	0.47 151	0.68 539	1.19 325	1.08 394	0.80 302	1.35 503	1.46 568	0.90 485	5.11 647	1.16 558	0.18 209	0.15 329	0.22 375	0.19 339	0.21 359	0.24 393

DAS	0.89 508	0.37 479	1.20 508	0.66 522	0.69 603	0.82 437	0.62 519	1.79 494	1.26 512	1.93 656	1.55 568	0.96 427	1.17 584	2.72 589	0.69 445	0.22 392	0.16 367	0.25 480	0.18 311	0.29 512	0.24 393

SACVNet	0.89 508	0.51 563	1.08 461	0.83 634	0.58 555	0.83 445	0.78 566	1.84 508	1.17 456	1.39 557	1.33 494	1.25 517	1.01 536	2.31 561	0.92 516	0.35 600	0.26 573	0.31 564	0.29 576	0.35 564	0.48 613

ASMatch	0.89 508	0.29 278	0.72 253	0.56 384	0.36 359	0.47 151	0.37 248	1.16 315	0.95 330	1.11 397	3.26 688	0.95 422	0.96 509	4.88 644	0.53 364	0.20 315	0.16 367	0.22 375	0.19 339	0.20 307	0.30 512

ADLNet	0.89 508	0.39 506	1.09 464	0.88 649	0.73 610	1.24 569	0.75 559	2.02 562	1.41 587	1.58 612	1.37 510	1.26 523	1.00 533	1.31 382	1.18 560	0.28 536	0.21 489	0.26 502	0.26 526	0.29 512	0.36 562

MMNet	0.89 508	0.35 445	1.44 552	0.64 501	0.59 561	1.83 641	0.48 407	1.70 469	1.38 573	1.45 582	1.19 431	1.25 517	1.16 580	1.77 492	1.27 578	0.20 315	0.19 452	0.23 413	0.22 452	0.25 456	0.24 393

HGLStereo	0.89 508	0.42 524	1.15 483	0.82 630	1.03 672	1.16 551	0.57 487	1.68 456	1.28 524	1.26 493	1.62 588	1.13 491	1.31 611	1.85 503	1.11 555	0.25 468	0.24 553	0.24 439	0.22 452	0.24 442	0.29 494

CRFU-Net	0.90 516	0.42 524	1.10 469	0.69 561	0.59 561	1.76 632	0.84 590	2.33 640	0.92 310	1.45 582	1.20 433	1.62 597	1.25 600	1.38 405	0.94 524	0.28 536	0.23 541	0.22 375	0.19 339	0.24 442	0.27 463

dad	0.90 516	0.73 635	1.28 530	0.59 440	0.39 402	0.83 445	0.45 377	1.24 346	1.54 623	1.52 596	1.28 475	1.36 546	0.86 464	2.54 581	0.91 512	0.43 632	0.27 583	0.82 689	0.26 526	0.44 610	0.34 549

AACVNet	0.90 516	0.40 512	0.98 423	0.86 644	0.40 417	0.80 427	0.49 420	1.81 502	0.86 290	1.11 397	1.34 498	1.32 539	0.99 526	4.23 628	0.86 494	0.26 495	0.22 510	0.28 532	0.22 452	0.30 527	0.28 479

IRAFT_RVC	0.90 516	0.30 310	0.89 373	0.67 537	0.31 246	0.64 337	1.00 629	1.40 390	0.97 340	1.23 474	1.04 358	1.00 442	0.96 509	5.77 666	0.57 390	0.24 445	0.13 155	0.25 480	0.21 424	0.20 307	0.21 305

delet	0.90 516	0.34 416	1.15 483	0.69 561	0.66 591	1.63 621	0.81 583	1.95 546	1.49 617	1.42 569	1.38 515	1.29 530	0.91 488	1.78 494	1.18 560	0.22 392	0.22 510	0.24 439	0.25 509	0.22 383	0.24 393

pcwnet_v2	0.91 521	0.39 506	2.74 644	0.64 501	0.55 541	0.81 435	0.49 420	2.19 613	1.63 637	1.44 576	1.64 595	1.09 475	0.79 429	1.31 382	0.70 448	0.32 573	0.25 565	0.29 544	0.27 546	0.37 574	0.37 566

FADNet-RVC-Resample	0.91 521	0.51 563	2.92 649	0.64 501	0.46 478	1.07 526	0.60 510	1.76 486	1.24 495	1.10 396	0.98 333	1.06 460	0.98 523	2.17 548	0.95 527	0.24 445	0.22 510	0.30 557	0.32 602	0.36 568	0.40 585

HSM-Net_RVC	0.91 521	0.31 343	0.60 171	0.54 345	0.31 246	1.15 548	0.60 510	3.76 707	1.30 540	1.57 611	1.75 611	1.67 606	1.01 536	1.61 468	0.90 508	0.23 421	0.17 396	0.19 237	0.18 311	0.20 307	0.22 341
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ssnet_v2	0.92 524	0.39 506	1.22 513	0.66 522	0.39 402	1.31 576	0.96 622	2.32 634	1.45 606	1.48 591	1.17 424	1.53 582	0.91 488	1.16 349	1.71 634	0.31 565	0.27 583	0.30 557	0.29 576	0.28 494	0.29 494

ADLNet2	0.92 524	0.37 479	1.25 523	0.80 623	0.65 584	1.12 539	0.75 559	1.95 546	1.42 596	1.26 493	1.67 599	1.68 609	1.04 553	1.80 501	1.23 571	0.25 468	0.22 510	0.21 333	0.22 452	0.27 478	0.31 522

FTStereo	0.92 524	0.28 245	0.61 180	0.57 406	0.34 326	0.65 343	1.80 695	1.09 272	0.84 282	1.75 638	4.13 699	1.04 454	1.62 643	1.59 460	0.48 324	0.21 355	0.17 396	0.23 413	0.22 452	0.19 249	0.58 648

PFNet	0.92 524	0.28 245	1.20 508	0.68 548	0.32 281	0.62 312	0.55 474	1.27 356	1.01 360	1.47 586	1.09 380	0.97 430	0.68 386	6.58 686	0.59 405	0.21 355	0.13 155	0.24 439	0.19 339	0.20 307	0.20 271

DLCB_ROB	0.92 524	0.43 529	0.95 409	0.71 577	0.55 541	1.11 537	0.83 588	1.61 444	1.32 550	1.67 630	1.66 597	1.70 612	0.93 499	1.96 524	1.34 588	0.26 495	0.25 565	0.27 516	0.28 557	0.28 494	0.28 479

GEStereo_RVC	0.93 529	0.40 512	1.15 483	0.67 537	0.50 503	0.95 498	0.78 566	2.73 683	1.21 477	1.20 456	1.12 395	1.25 517	0.91 488	3.21 607	0.95 527	0.31 565	0.20 470	0.23 413	0.20 379	0.28 494	0.31 522

CBFPSM	0.95 530	0.37 479	2.10 615	0.51 278	0.39 402	1.73 628	0.87 603	1.59 439	1.13 427	1.11 397	1.00 339	2.34 669	1.64 648	1.42 420	1.44 599	0.19 261	0.18 430	0.20 288	0.20 379	0.22 383	0.36 562

OMP-Stereo	0.95 530	0.35 445	0.79 304	0.92 661	0.32 281	0.49 176	0.35 216	1.22 337	1.11 413	1.58 612	1.12 395	1.44 563	0.69 390	6.92 692	0.51 345	0.20 315	0.15 329	0.24 439	0.19 339	0.21 359	0.16 128

DSFCA	0.95 530	0.38 497	1.23 515	0.55 362	0.66 591	1.50 604	0.93 616	1.58 434	1.24 495	1.59 615	1.16 421	1.48 571	0.95 507	2.96 597	1.20 563	0.31 565	0.28 589	0.25 480	0.26 526	0.29 512	0.26 442

PSMNet_ROB	0.95 530	0.57 589	1.45 553	0.75 606	0.64 579	1.28 574	1.12 642	1.84 508	1.15 441	1.16 428	1.29 480	1.44 563	0.89 482	1.74 487	1.70 632	0.33 580	0.25 565	0.37 617	0.39 640	0.36 568	0.32 531

FADNet-RVC	0.96 534	0.72 632	2.96 650	0.64 501	0.49 498	0.90 473	0.59 501	1.85 515	1.27 516	0.92 341	0.97 328	1.36 546	0.90 485	2.36 564	1.31 580	0.30 562	0.29 599	0.32 576	0.32 602	0.42 597	0.37 566

TransformOpticalFlow	0.97 535	0.30 310	0.96 417	0.54 345	0.31 246	0.65 343	0.54 464	1.87 519	1.19 466	1.12 405	1.44 535	1.34 543	0.98 523	6.68 689	0.44 282	0.19 261	0.12 57	0.21 333	0.19 339	0.18 208	0.23 367

IIG-Stereo	0.97 535	0.34 416	0.80 310	0.90 659	0.33 301	0.61 309	0.26 92	1.27 356	1.08 394	1.69 632	1.37 510	1.44 563	0.74 402	6.94 693	0.53 364	0.21 355	0.14 250	0.23 413	0.18 311	0.20 307	0.15 70

XX-Stereo	0.97 535	0.28 245	8.28 698	0.85 641	0.70 609	0.44 122	0.22 41	1.07 260	0.69 227	0.66 271	1.56 574	1.38 553	0.38 148	1.36 397	0.38 223	0.21 355	0.14 250	0.20 288	0.19 339	0.19 249	0.16 128

DispNO	0.98 538	0.34 416	2.02 607	0.58 421	0.55 541	0.88 467	0.49 420	1.70 469	1.24 495	1.22 471	1.26 460	1.18 498	0.88 479	5.17 648	0.88 500	0.23 421	0.18 430	0.24 439	0.22 452	0.19 249	0.22 341

DEmStereo	0.98 538	0.25 157	0.85 352	0.49 238	0.33 301	1.02 513	0.55 474	0.97 212	0.93 317	1.41 565	2.13 652	1.01 447	2.01 671	5.62 660	0.78 471	0.19 261	0.15 329	0.20 288	0.20 379	0.18 208	0.25 417

FADNet	0.98 538	0.64 609	2.57 638	0.66 522	0.55 541	0.95 498	0.57 487	1.91 533	1.38 573	0.94 347	1.02 344	1.36 546	1.00 533	2.69 587	0.97 532	0.34 590	0.34 632	0.31 564	0.34 622	0.61 658	0.42 597

CFNet	0.99 541	0.40 512	1.23 515	0.65 509	0.43 454	1.03 515	0.49 420	2.01 561	1.35 557	1.02 373	1.39 517	1.10 480	0.86 464	5.47 659	0.89 503	0.24 445	0.18 430	0.28 532	0.27 546	0.27 478	0.22 341

NVstereo2D	0.99 541	0.45 537	2.21 623	0.79 622	0.75 623	1.20 562	0.86 599	1.98 552	1.41 587	1.02 373	1.18 427	1.31 535	0.97 519	2.25 555	0.93 519	0.45 645	0.22 510	0.39 628	0.25 509	0.59 652	0.68 665

CBMV_ROB	0.99 541	0.46 540	0.68 237	0.53 329	0.39 402	1.40 594	0.48 407	2.09 580	1.30 540	1.53 599	2.29 661	1.36 546	1.23 596	2.46 571	1.04 546	0.44 641	0.42 667	0.47 652	0.44 653	0.41 593	0.39 579

ACV-stereo	1.00 544	0.55 580	1.47 555	0.59 440	0.42 449	2.38 673	0.58 494	1.20 330	1.21 477	0.83 313	1.01 341	3.36 696	2.10 677	1.64 471	1.17 559	0.28 536	0.22 510	0.23 413	0.22 452	0.29 512	0.35 558

fast-acv-ft	1.00 544	0.48 551	1.85 596	0.61 465	0.52 518	1.77 634	0.69 543	1.52 415	1.47 612	1.34 533	1.85 629	1.73 615	1.24 599	1.62 469	1.56 612	0.27 517	0.28 589	0.28 532	0.28 557	0.28 494	0.31 522

HBP-ISP	1.00 544	0.60 593	0.85 352	0.64 501	0.48 491	1.63 621	0.77 563	2.24 621	1.30 540	1.33 526	1.53 564	0.87 382	0.99 526	3.26 610	0.76 465	0.46 646	0.44 669	0.54 666	0.48 662	0.48 626	0.42 597

CSP-Net	1.00 544	0.41 522	0.99 428	0.56 384	0.43 454	1.62 620	0.76 562	2.16 602	1.16 448	1.33 526	1.22 442	1.32 539	0.89 482	4.67 639	0.93 519	0.35 600	0.24 553	0.20 288	0.20 379	0.23 409	0.30 512

ETE_ROB	1.01 548	0.69 624	1.49 558	0.72 583	0.50 503	1.15 548	1.12 642	1.91 533	1.24 495	1.94 658	1.50 554	1.73 615	1.06 559	1.78 494	1.33 587	0.33 580	0.26 573	0.38 623	0.34 622	0.40 589	0.44 604

THIR-Stereo	1.02 549	0.29 278	0.73 269	0.51 278	0.29 198	0.94 492	1.31 663	1.08 265	0.98 343	1.35 540	1.91 637	1.16 496	1.54 639	6.37 684	0.79 477	0.20 315	0.14 250	0.21 333	0.22 452	0.19 249	0.25 417

PS-NSSS	1.02 549	0.62 605	1.17 498	0.61 465	0.58 555	0.91 476	0.79 575	2.02 562	1.19 466	1.17 432	1.68 601	1.00 442	0.85 456	4.43 633	0.86 494	0.38 612	0.31 608	0.52 661	0.32 602	0.52 636	0.45 606

XPNet_ROB	1.02 549	0.56 584	1.33 539	0.75 606	0.58 555	1.11 537	1.13 644	1.77 488	1.29 536	1.88 650	1.43 532	1.63 601	1.13 578	2.04 533	1.69 630	0.40 622	0.31 608	0.33 588	0.29 576	0.37 574	0.37 566

YMNet	1.04 552	0.59 590	1.67 581	0.86 644	0.86 649	1.84 642	0.61 516	1.70 469	1.28 524	1.65 626	1.98 641	1.75 620	0.96 509	1.57 452	1.58 614	0.34 590	0.37 649	0.32 576	0.32 602	0.33 552	0.32 531

YMNet_1	1.04 552	0.59 590	1.67 581	0.86 644	0.86 649	1.84 642	0.61 516	1.70 469	1.28 524	1.65 626	1.98 641	1.75 620	0.96 509	1.57 452	1.58 614	0.34 590	0.37 649	0.32 576	0.32 602	0.33 552	0.32 531

iinet-f	1.04 552	0.50 559	4.24 673	0.58 421	0.43 454	1.78 638	0.70 550	1.29 362	1.16 448	1.25 481	1.42 528	1.57 589	1.42 628	1.47 436	1.70 632	0.26 495	0.23 541	0.20 288	0.20 379	0.26 471	0.26 442

RAFT-RH_RVC	1.04 552	0.26 188	0.76 286	0.53 329	0.29 198	0.80 427	0.32 173	0.85 169	1.12 421	2.04 665	4.63 705	1.03 453	0.57 316	5.93 669	0.52 353	0.20 315	0.13 155	0.26 502	0.20 379	0.16 113	0.19 235

CBMV	1.04 552	0.48 551	0.88 369	0.56 384	0.36 359	1.52 606	1.55 678	1.87 519	1.59 632	2.11 669	1.67 599	1.46 568	1.35 616	1.92 516	1.31 580	0.35 600	0.35 640	0.39 628	0.33 616	0.34 560	0.34 549
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
UGAM-zero	1.05 557	0.33 387	1.04 445	0.49 238	0.31 246	0.67 355	0.26 92	2.37 643	0.80 269	1.05 382	1.11 391	2.86 686	1.81 662	6.26 676	0.50 341	0.18 209	0.15 329	0.19 237	0.16 244	0.17 156	0.21 305

StereoDRNet	1.05 557	0.53 571	2.21 623	0.80 623	0.93 661	1.50 604	0.90 606	2.06 574	1.44 601	1.68 631	1.20 433	1.48 571	0.99 526	1.86 506	1.60 618	0.29 553	0.24 553	0.29 544	0.28 557	0.35 564	0.33 539

AIO-Stereo-zeroshot1	1.06 559	0.43 529	3.59 665	0.53 329	0.66 591	0.79 421	0.39 278	2.60 673	0.98 343	0.96 353	4.58 703	2.05 658	0.56 309	0.99 288	0.51 345	0.19 261	0.14 250	0.21 333	0.28 557	0.32 545	0.41 589

STrans-v2	1.06 559	0.31 343	1.02 439	0.52 305	0.33 301	0.67 355	0.78 566	2.66 680	1.26 512	1.15 424	1.46 540	1.37 550	1.40 623	6.68 689	0.46 303	0.19 261	0.13 155	0.21 333	0.18 311	0.18 208	0.21 305

DISCO	1.06 559	0.37 479	1.19 504	0.73 591	0.46 478	2.04 657	0.84 590	2.26 622	1.54 623	1.25 481	1.36 508	2.38 671	1.08 562	2.60 584	1.62 621	0.24 445	0.19 452	0.22 375	0.20 379	0.32 545	0.29 494

NCCL2	1.06 559	0.64 609	1.35 541	0.78 620	0.58 555	1.32 577	1.69 684	1.89 527	1.38 573	1.52 596	1.20 433	1.91 633	1.17 584	1.79 499	1.50 606	0.35 600	0.31 608	0.45 646	0.44 653	0.41 593	0.45 606

LALA_ROB	1.06 559	0.66 616	1.37 549	0.70 571	0.53 526	1.61 618	1.25 660	1.81 502	1.48 616	1.82 646	1.40 522	1.93 637	1.03 547	1.68 478	1.69 630	0.38 612	0.28 589	0.43 641	0.37 636	0.43 599	0.38 574

DNS	1.07 564	1.89 708	0.44 55	0.38 31	0.26 118	0.35 53	0.30 141	1.11 284	0.45 121	0.35 77	0.51 156	0.42 156	0.38 148	2.87 595	1.64 627	0.21 355	0.39 659	0.20 288	0.11 11	4.41 733	4.70 738

TCMNet	1.07 564	0.66 616	2.49 634	0.92 661	1.32 696	1.14 544	0.67 536	1.91 533	1.29 536	1.20 456	1.57 578	1.29 530	0.96 509	2.23 552	1.59 617	0.32 573	0.31 608	0.38 623	0.35 628	0.43 599	0.40 585

PSMNet-RUCA	1.07 564	1.06 661	1.64 577	1.23 690	1.10 678	1.39 590	0.65 530	1.91 533	1.43 598	0.95 350	1.52 562	0.99 436	0.83 448	1.28 377	1.01 539	0.71 685	0.34 632	0.99 697	0.61 684	1.01 685	0.67 661

RAFT + AFF	1.07 564	0.47 545	1.36 546	0.68 548	0.50 503	1.20 562	1.22 656	2.58 671	1.26 512	1.33 526	1.56 574	1.19 500	1.49 637	3.89 626	1.01 539	0.22 392	0.26 573	0.30 557	0.27 546	0.29 512	0.32 531

DRN-Test	1.07 564	0.49 556	1.95 604	0.75 606	0.81 641	1.61 618	0.78 566	2.26 622	1.53 621	1.84 647	1.35 503	1.42 557	1.04 553	2.26 556	1.61 619	0.28 536	0.23 541	0.31 564	0.30 588	0.33 552	0.33 539

TDLM	1.08 569	0.50 559	1.01 436	0.69 561	0.54 534	0.91 476	1.40 669	1.60 442	1.36 566	1.17 432	1.40 522	1.07 463	1.00 533	6.19 672	0.85 493	0.34 590	0.22 510	0.35 604	0.26 526	0.38 580	0.29 494

Wz-Net-LNSev-Ref	1.09 570	0.46 540	2.61 641	0.71 577	0.65 584	2.00 654	0.78 566	2.07 576	1.47 612	1.62 621	1.47 543	1.53 582	1.29 607	2.10 541	1.65 628	0.24 445	0.14 250	0.20 288	0.16 244	0.28 494	0.28 479

FAT-Stereo	1.10 571	0.43 529	1.46 554	0.74 597	0.60 565	1.13 540	0.92 612	2.06 574	1.71 645	1.75 638	2.00 644	2.02 651	1.47 634	2.02 532	1.26 575	0.44 641	0.36 644	0.34 596	0.29 576	0.36 568	0.57 645

CVANet_RVC	1.10 571	0.49 556	1.15 483	0.65 509	0.54 534	0.93 488	1.00 629	1.69 465	1.36 566	1.42 569	1.39 517	1.24 516	1.17 584	6.22 674	0.80 484	0.35 600	0.24 553	0.35 604	0.30 588	0.44 610	0.32 531

APVNet	1.11 573	0.59 590	1.95 604	0.87 647	0.77 629	1.90 647	0.82 587	2.03 566	1.15 441	1.14 422	1.43 532	1.55 585	1.12 577	3.03 599	1.62 621	0.32 573	0.34 632	0.42 640	0.36 631	0.36 568	0.41 589

GANetREF_RVC	1.11 573	0.90 649	1.56 569	0.88 649	0.53 526	1.41 596	1.35 666	1.91 533	1.54 623	1.28 504	1.32 488	1.46 568	1.23 596	2.04 533	1.00 538	0.57 670	0.45 671	0.67 683	0.52 672	0.91 681	0.62 656
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
DNSM	1.12 575	1.93 709	0.45 64	0.42 92	0.26 118	0.43 113	0.29 128	1.09 272	0.47 127	0.44 155	0.46 126	0.40 144	0.49 247	3.04 600	2.09 646	0.22 392	0.33 627	0.15 55	0.12 54	4.71 737	4.72 739

GCST	1.13 576	1.50 690	1.17 498	1.74 702	1.17 689	1.29 575	0.30 141	1.55 424	1.21 477	1.31 517	0.97 328	0.99 436	0.48 228	2.38 568	0.54 374	1.24 704	0.70 703	1.31 704	0.86 698	1.03 687	0.92 684

GASNet	1.13 576	1.10 668	3.29 660	1.00 676	0.68 600	0.82 437	0.67 536	1.85 515	1.38 573	1.39 557	1.25 458	1.25 517	1.20 594	2.72 589	1.62 621	0.46 646	0.26 573	0.36 614	0.34 622	0.55 646	0.33 539

anonymity	1.14 578	0.98 657	1.24 520	1.09 681	1.13 682	1.08 530	0.90 606	2.02 562	1.23 491	1.32 520	1.27 469	1.27 528	1.09 565	1.16 349	1.03 545	1.02 695	1.01 719	0.97 694	0.97 703	0.98 683	1.01 686

PA-Net	1.14 578	0.63 606	2.12 617	0.67 537	0.75 623	1.19 561	0.91 610	1.91 533	1.46 611	1.18 443	1.23 451	1.33 542	1.17 584	4.31 631	1.41 596	0.29 553	0.46 675	0.33 588	0.50 668	0.33 552	0.57 645
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
edge stereo	1.15 580	0.54 576	1.50 559	0.73 591	0.66 591	1.18 560	0.84 590	2.13 592	1.41 587	1.73 635	1.84 626	2.53 677	1.46 632	2.46 571	1.35 590	0.43 632	0.41 662	0.54 666	0.36 631	0.43 599	0.50 622

RASNet	1.16 581	0.34 416	1.11 471	0.73 591	0.86 649	1.00 510	0.60 510	1.56 428	1.43 598	1.07 391	1.37 510	2.08 659	1.44 631	7.00 694	1.56 612	0.20 315	0.17 396	0.17 155	0.19 339	0.19 249	0.19 235

DANet	1.16 581	0.64 609	1.52 564	0.88 649	0.74 618	1.52 606	0.52 443	1.68 456	1.21 477	1.81 644	1.55 568	2.02 651	1.11 571	3.30 612	2.28 656	0.34 590	0.31 608	0.40 634	0.30 588	0.46 620	0.54 633
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
UGAM	1.17 583	0.29 278	1.08 461	0.55 362	0.43 454	0.69 369	0.71 553	1.14 298	1.35 557	1.00 364	1.49 547	1.90 631	0.86 464	9.61 728	0.89 503	0.21 355	0.19 452	0.30 557	0.25 509	0.20 307	0.18 189

Wz-Net-LNSev	1.17 583	0.72 632	4.71 677	0.66 522	0.84 646	1.72 625	1.13 644	1.97 551	1.43 598	1.34 533	1.32 488	1.66 604	1.30 610	1.44 429	1.51 608	0.29 553	0.26 573	0.24 439	0.23 484	0.33 552	0.35 558

S-Stereo	1.17 583	0.48 551	2.25 627	0.83 634	0.81 641	1.22 564	1.17 651	2.12 584	2.08 673	1.47 586	2.13 652	1.55 585	1.16 580	2.09 540	1.46 602	0.42 631	0.40 661	0.35 604	0.32 602	0.45 613	0.73 670

MaskLacGwcNet_RVC	1.17 583	1.06 661	1.28 530	0.88 649	0.69 603	1.92 649	0.92 612	1.71 473	1.14 433	1.17 432	1.26 460	1.49 573	0.80 436	2.04 533	0.86 494	2.02 708	0.34 632	0.79 687	0.36 631	1.38 698	1.33 699

RP	1.17 583	0.54 576	1.48 557	0.93 667	1.05 675	1.14 544	0.85 597	1.99 556	1.70 643	1.72 634	2.07 649	1.91 633	1.93 669	2.00 529	1.37 593	0.55 668	0.37 649	0.48 654	0.37 636	0.46 620	0.46 611

z-ln-s-r	1.18 588	0.61 598	2.91 648	0.54 345	0.56 547	0.81 435	0.86 599	1.72 477	1.55 629	1.18 443	1.62 588	1.37 550	1.16 580	3.67 620	3.77 683	0.20 315	0.15 329	0.21 333	0.17 280	0.29 512	0.24 393

ccnet	1.19 589	0.71 629	1.36 546	0.81 627	0.75 623	1.72 625	1.13 644	1.98 552	1.31 547	1.52 596	1.84 626	1.75 620	1.36 618	2.01 530	2.04 645	0.57 670	0.54 689	0.57 675	0.56 677	0.60 655	0.60 654

Nwc_Net	1.19 589	0.53 571	2.34 629	0.92 661	0.81 641	1.49 603	0.70 550	2.28 632	1.32 550	1.41 565	2.27 659	2.03 654	1.76 659	2.05 537	1.46 602	0.43 632	0.30 603	0.43 641	0.46 658	0.39 585	0.40 585

NCC-stereo	1.20 591	0.60 593	1.84 594	0.88 649	0.95 665	1.32 577	0.94 618	2.14 594	1.36 566	1.43 573	1.79 617	1.93 637	2.13 682	2.54 581	1.41 596	0.49 654	0.38 654	0.45 646	0.59 681	0.43 599	0.45 606

Abc-Net	1.20 591	0.60 593	1.84 594	0.88 649	0.95 665	1.32 577	0.94 618	2.14 594	1.36 566	1.43 573	1.79 617	1.93 637	2.13 682	2.54 581	1.41 596	0.49 654	0.38 654	0.45 646	0.59 681	0.43 599	0.45 606
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
Wz-Net-MNSev	1.21 593	0.66 616	3.44 663	0.69 561	0.73 610	1.93 650	1.44 671	2.16 602	1.59 632	1.85 649	1.49 547	1.50 576	1.34 615	2.05 537	1.54 611	0.27 517	0.24 553	0.28 532	0.28 557	0.35 564	0.32 531

RGC	1.22 594	0.82 643	1.71 584	0.95 672	0.98 670	1.53 609	0.80 578	2.18 611	1.35 557	1.69 632	1.94 638	2.03 654	1.66 649	2.36 564	1.50 606	0.46 646	0.36 644	0.59 678	0.48 662	0.49 630	0.49 618

stereogan	1.22 594	0.45 537	2.03 610	0.87 647	0.85 647	2.52 675	0.72 554	1.98 552	1.78 653	1.92 654	1.94 638	2.31 668	1.42 628	2.10 541	1.14 556	0.38 612	0.36 644	0.39 628	0.32 602	0.52 636	0.49 618

AANet_RVC	1.22 594	0.60 593	1.94 600	0.69 561	0.46 478	0.75 396	0.69 543	1.51 411	1.57 630	1.36 545	1.90 635	1.51 579	0.87 473	7.23 698	1.89 642	0.26 495	0.19 452	0.19 237	0.16 244	0.23 409	0.37 566

HSM	1.22 594	0.34 416	0.81 314	0.61 465	0.39 402	1.22 564	0.63 525	2.45 653	1.25 503	1.32 520	1.26 460	1.91 633	1.08 562	9.21 724	0.75 460	0.23 421	0.17 396	0.20 288	0.16 244	0.22 383	0.24 393

Syn2CoEx	1.23 598	0.80 639	3.07 654	0.83 634	0.68 600	1.39 590	0.87 603	2.23 619	1.57 630	1.28 504	1.58 580	1.42 557	1.57 641	3.79 624	1.48 605	0.36 607	0.32 621	0.34 596	0.30 588	0.30 527	0.41 589

AF-Net	1.23 598	0.56 584	2.31 628	0.88 649	0.93 661	1.41 596	0.73 557	2.27 630	1.71 645	1.76 641	2.42 667	2.00 647	1.70 652	1.98 525	1.62 621	0.50 658	0.29 599	0.49 656	0.33 616	0.40 589	0.34 549

NaN_ROB	1.23 598	0.63 606	1.76 587	0.67 537	0.50 503	1.59 617	2.00 698	1.87 519	1.52 620	2.14 671	1.26 460	1.40 555	1.09 565	4.60 637	1.75 635	0.28 536	0.34 632	0.28 532	0.29 576	0.30 527	0.37 566

DGSMNet	1.24 601	0.84 646	3.20 656	0.91 660	0.92 658	1.39 590	1.34 665	2.46 657	1.44 601	1.34 533	1.66 597	1.50 576	1.03 547	1.85 503	1.30 579	0.48 652	0.48 678	0.55 671	0.51 671	0.78 674	0.79 677

RYNet	1.24 601	0.52 569	1.57 571	0.73 591	0.97 668	1.74 630	0.95 621	2.09 580	1.54 623	1.44 576	1.18 427	1.94 641	1.29 607	4.57 636	1.93 643	0.27 517	0.23 541	0.35 604	0.27 546	0.57 649	0.59 651

aanetorigin	1.26 603	0.85 647	3.00 652	0.72 583	0.80 637	1.08 530	1.05 635	1.12 287	1.39 581	3.53 709	2.60 675	1.72 613	1.73 656	1.98 525	1.77 638	0.26 495	0.24 553	0.26 502	0.25 509	0.38 580	0.51 626

GwcNet	1.26 603	0.63 606	5.13 679	0.81 627	1.15 686	1.73 628	0.69 543	1.84 508	1.53 621	1.51 594	1.71 607	1.72 613	1.09 565	2.20 550	1.61 619	0.31 565	0.30 603	0.29 544	0.27 546	0.30 527	0.41 589

Consistency-Raft	1.27 605	1.01 660	2.17 620	1.04 678	1.20 691	0.96 504	1.00 629	1.84 508	1.95 666	1.38 553	2.11 651	1.44 563	1.03 547	1.18 356	1.40 595	0.73 686	0.83 705	0.89 691	0.99 706	1.33 695	0.95 685

NOSS_ROB	1.29 606	0.49 556	0.68 237	0.60 448	0.40 417	1.09 535	0.77 563	1.94 543	1.44 601	1.04 379	1.46 540	1.10 480	0.81 441	10.57 740	0.78 471	0.46 646	0.43 668	0.48 654	0.45 656	0.45 613	0.43 601

SGM-Forest	1.29 606	0.40 512	0.74 276	0.54 345	0.37 374	1.55 611	1.26 661	1.82 504	1.39 581	2.22 672	1.81 623	1.64 602	1.02 545	7.65 709	1.20 563	0.39 619	0.37 649	0.39 628	0.34 622	0.37 574	0.34 549
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
WQFJA1++	1.34 608	0.23 83	0.51 113	0.40 64	0.29 198	0.46 137	0.20 17	0.67 72	0.31 28	0.40 138	0.39 75	0.34 95	0.39 154	0.66 155	0.28 70	0.19 261	0.13 155	0.16 101	0.13 123	20.39 756	0.17 163

Anonymous_2	1.37 609	0.56 584	0.94 403	0.57 406	0.62 575	1.04 517	0.65 530	1.82 504	1.01 360	1.00 364	0.79 270	1.42 557	1.27 603	1.06 316	0.83 488	0.62 676	0.67 700	1.05 700	9.88 752	1.09 690	0.55 640

SQANet	1.38 610	0.95 655	1.37 549	1.89 705	1.47 701	1.44 600	0.81 583	1.89 527	1.13 427	1.34 533	1.26 460	1.28 529	1.02 545	1.64 471	0.91 512	2.55 715	0.35 640	1.47 705	0.56 677	2.48 707	1.74 705

PWC_ROB	1.39 611	0.93 654	4.07 671	0.77 616	0.83 644	1.16 551	0.53 449	1.87 519	2.01 669	2.36 677	3.06 686	1.65 603	1.60 642	2.65 586	2.29 658	0.34 590	0.23 541	0.36 614	0.25 509	0.39 585	0.49 618

PWCDC_ROB	1.39 611	0.91 652	2.10 615	1.08 680	0.92 658	1.72 625	0.58 494	2.03 566	3.30 705	1.32 520	4.87 708	1.21 503	1.71 654	1.98 525	1.75 635	0.65 680	0.26 573	0.29 544	0.25 509	0.56 647	0.41 589

GANet	1.41 613	0.52 569	1.18 503	0.74 597	0.48 491	1.40 594	1.69 684	1.87 519	1.28 524	1.56 607	2.39 665	1.56 587	1.25 600	9.13 722	1.20 563	0.31 565	0.32 621	0.34 596	0.29 576	0.40 589	0.33 539

PDISCO_ROB	1.41 613	0.73 635	2.04 611	1.40 693	1.46 700	2.83 689	1.07 638	2.64 675	2.11 675	1.41 565	1.50 554	1.73 615	0.99 526	2.83 594	1.46 602	1.03 696	0.27 583	0.54 666	0.47 660	0.77 673	0.84 681

w-ln-seven-2	1.42 615	0.69 624	6.86 689	0.71 577	0.62 575	1.23 567	0.92 612	1.84 508	1.59 632	1.74 636	1.59 584	1.49 573	1.40 623	3.69 621	2.22 652	0.27 517	0.26 573	0.29 544	0.26 526	0.34 560	0.33 539

LL-Strereo	1.42 615	0.44 536	2.02 607	0.62 474	1.07 676	0.73 386	0.65 530	2.02 562	1.21 477	1.60 616	1.62 588	2.02 651	2.10 677	9.67 729	1.07 549	0.22 392	0.20 470	0.27 516	0.24 499	0.23 409	0.33 539

SHD	1.42 615	0.81 642	2.79 646	0.98 674	0.92 658	1.97 651	0.68 539	2.43 651	2.55 686	2.54 686	1.72 608	2.01 650	1.62 643	2.14 545	2.70 666	0.40 622	0.33 627	0.39 628	0.40 642	0.48 626	0.54 633

RTSC	1.43 618	0.89 648	3.62 667	0.94 670	0.64 579	1.85 644	0.69 543	2.20 616	2.04 672	2.22 672	1.70 605	1.67 606	1.27 603	2.53 580	4.48 691	0.33 580	0.25 565	0.27 516	0.29 576	0.38 580	0.40 585

UDG	1.47 619	2.69 726	1.13 476	1.45 698	1.65 703	1.34 584	0.79 575	1.75 484	1.27 516	1.29 508	1.74 610	1.99 646	1.39 622	1.66 475	1.51 608	0.91 692	0.55 691	2.30 713	0.76 692	1.99 700	1.20 695

MFMNet_re	1.47 619	1.20 674	2.50 635	1.46 699	1.08 677	1.58 615	1.51 674	1.96 550	1.87 660	2.31 676	2.20 656	1.51 579	1.88 667	1.57 452	1.34 588	0.94 693	0.83 705	0.84 690	0.80 695	1.00 684	1.06 689

PASM	1.48 621	1.08 664	3.96 670	0.93 667	0.93 661	1.17 558	1.19 653	1.77 488	1.65 638	1.90 651	1.52 562	1.75 620	1.42 628	4.54 635	1.52 610	0.64 679	0.68 702	0.69 685	0.79 694	0.70 667	0.74 672

noway7	1.49 622	2.51 725	16.16 724	0.53 329	0.33 301	0.57 274	0.49 420	1.59 439	1.07 389	0.73 288	0.86 291	1.12 490	0.92 496	0.91 262	0.89 503	0.19 261	0.13 155	0.20 288	0.17 280	0.22 383	0.18 189

ADCRef	1.50 623	0.61 598	3.83 669	0.76 614	0.77 629	1.91 648	0.77 563	2.16 602	1.34 554	1.63 623	1.59 584	1.35 545	1.40 623	1.79 499	8.32 711	0.25 468	0.21 489	0.32 576	0.31 594	0.31 534	0.32 531

XQC	1.51 624	0.98 657	3.20 656	0.92 661	0.76 628	2.01 655	1.17 651	2.53 668	1.99 668	2.01 664	1.54 565	2.00 647	1.54 639	3.16 605	3.46 680	0.49 654	0.31 608	0.45 646	0.40 642	0.71 669	0.62 656

DStereoRT	1.52 625	0.36 458	3.37 661	0.69 561	0.54 534	2.05 660	0.59 501	1.85 515	1.21 477	1.38 553	1.46 540	0.84 377	1.27 603	6.33 682	1.07 549	0.24 445	0.19 452	4.29 737	2.08 729	0.25 456	0.39 579

zzzzzzz1	1.53 626	2.78 729	15.31 716	0.54 345	0.67 597	0.62 312	0.49 420	1.77 488	1.03 371	0.72 285	0.96 319	1.32 539	0.97 519	1.26 370	1.04 546	0.20 315	0.15 329	0.20 288	0.19 339	0.26 471	0.21 305

CC-Net-ROB	1.53 626	1.31 683	1.68 583	0.92 661	0.80 637	1.75 631	0.99 627	2.04 569	1.27 516	1.12 405	1.62 588	1.20 502	0.98 523	7.82 711	0.92 516	1.15 703	0.41 662	2.20 711	0.46 658	1.37 697	0.56 642

FINET	1.54 628	0.67 620	7.28 692	0.76 614	0.97 668	1.42 599	1.38 668	2.80 690	3.12 701	1.23 474	1.68 601	1.04 454	1.11 571	3.35 613	1.78 639	0.43 632	0.37 649	0.32 576	0.29 576	0.43 599	0.41 589

test_xeample	1.55 629	0.31 343	0.94 403	0.54 345	0.31 246	0.94 492	0.58 494	2.40 647	1.40 583	1.29 508	1.55 568	0.89 397	0.88 479	1.72 485	15.94 740	0.22 392	0.22 510	0.22 375	0.21 424	0.23 409	0.25 417

w-ln-seven	1.56 630	0.83 645	5.96 683	0.78 620	0.74 618	2.64 682	1.01 632	2.13 592	2.03 670	2.09 668	1.76 612	1.84 629	1.27 603	2.98 598	3.23 677	0.29 553	0.26 573	0.31 564	0.30 588	0.41 593	0.38 574

DDUNet	1.56 630	2.70 727	1.35 541	1.79 703	1.88 706	1.82 640	0.91 610	1.84 508	1.20 470	1.40 563	1.79 617	1.62 597	1.17 584	1.59 460	1.22 568	1.11 700	0.76 704	2.38 716	0.94 700	2.12 701	1.53 703

CrosDoStereo	1.56 630	0.26 188	0.78 300	0.51 278	0.29 198	0.66 348	11.86 740	1.18 320	1.00 357	1.35 540	1.76 612	0.99 436	1.83 664	6.64 687	0.83 488	0.19 261	0.15 329	0.20 288	0.22 452	0.18 208	0.25 417

DeepStereo_LL	1.56 630	0.26 188	0.78 300	0.51 278	0.29 198	0.66 348	11.86 740	1.18 320	1.00 357	1.35 540	1.76 612	0.99 436	1.83 664	6.64 687	0.83 488	0.19 261	0.15 329	0.20 288	0.22 452	0.18 208	0.25 417

STTRV1_RVC	1.60 634	0.69 624	2.04 611	0.88 649	1.12 679	1.58 615	0.90 606	2.42 649	1.78 653	1.29 508	2.02 646	1.40 555	1.22 595	9.72 730	1.35 590	0.86 688	0.34 632	0.54 666	0.49 665	0.75 671	0.54 633

xxxx	1.61 635	0.32 364	0.98 423	0.58 421	0.31 246	1.15 548	0.43 337	2.43 651	1.41 587	1.17 432	1.40 522	1.21 503	0.86 464	1.94 519	16.68 742	0.24 445	0.24 553	0.21 333	0.20 379	0.23 409	0.27 463

CSAN	1.61 635	0.67 620	3.24 659	0.74 597	0.52 518	1.77 634	1.74 689	1.98 552	1.94 665	2.47 684	2.33 663	1.93 637	2.04 674	6.45 685	1.95 644	0.43 632	0.36 644	0.41 639	0.42 646	0.43 599	0.44 604

MFN_U_SF_RVC	1.62 637	0.96 656	4.36 675	0.92 661	0.69 603	2.62 681	1.10 640	2.50 664	1.74 648	1.99 663	1.86 631	2.45 675	1.78 661	3.08 603	2.84 669	0.54 664	0.50 685	0.56 673	0.60 683	0.60 655	0.67 661

SDNR	1.66 638	0.55 580	2.36 630	0.56 384	0.58 555	3.79 708	0.45 377	1.78 491	1.40 583	1.38 553	2.45 670	1.13 491	0.96 509	11.03 741	1.31 580	0.67 682	0.64 697	0.43 641	0.32 602	0.71 669	0.76 675

otaku	1.67 639	1.18 672	1.56 569	2.27 709	1.59 702	1.98 652	1.23 658	2.23 619	1.37 571	1.48 591	1.63 594	1.73 615	1.23 596	1.85 503	1.09 551	2.96 718	0.58 695	1.74 706	0.61 684	2.94 714	2.15 710

222	1.67 639	0.31 343	0.93 395	0.59 440	0.31 246	1.05 520	0.43 337	2.39 645	1.47 612	1.37 547	1.55 568	0.94 418	0.94 502	1.98 525	17.76 743	0.24 445	0.22 510	0.21 333	0.20 379	0.22 383	0.26 442

Wz-Net-SNSev	1.68 641	1.45 686	8.71 702	0.71 577	0.67 597	1.35 585	1.51 674	2.15 600	1.47 612	1.51 594	1.68 601	2.27 664	1.38 620	4.23 628	2.36 660	0.32 573	0.29 599	0.31 564	0.33 616	0.43 599	0.39 579

DeepPrunerF	1.68 641	0.82 643	6.82 688	0.94 670	1.20 691	0.91 476	0.97 623	2.50 664	5.19 728	1.22 471	1.30 481	1.18 498	1.29 607	4.96 646	1.75 635	0.43 632	0.35 640	0.52 661	0.48 662	0.43 599	0.42 597

psmorigin	1.69 643	0.74 637	13.13 714	0.70 571	0.60 565	1.16 551	0.79 575	1.69 465	1.25 503	2.07 667	1.77 615	2.23 661	1.51 638	2.14 545	1.45 600	0.39 619	0.41 662	0.34 596	0.33 616	0.45 613	0.63 658

G-Net	1.71 644	0.67 620	2.09 614	1.14 686	0.75 623	2.96 695	0.89 605	1.58 434	1.30 540	2.76 691	8.12 732	2.29 666	2.51 695	1.94 519	2.23 654	0.49 654	0.45 671	0.45 646	0.31 594	0.62 659	0.59 651

AANet	1.72 645	1.32 684	5.46 681	0.70 571	0.73 610	1.52 606	0.85 597	1.95 546	3.12 701	3.12 704	3.30 689	2.91 687	2.23 686	2.48 577	2.27 655	0.44 641	0.31 608	0.34 596	0.31 594	0.47 624	0.58 648

Ntro	1.72 645	1.21 675	1.62 574	2.54 716	1.86 705	2.09 661	1.14 647	2.08 577	1.38 573	1.23 474	1.62 588	1.62 597	1.33 614	2.04 533	1.21 567	3.09 719	0.56 692	1.82 708	0.65 686	2.97 717	2.25 712

z-mn7	1.77 647	1.06 661	7.02 691	0.74 597	0.54 534	2.58 677	1.03 633	1.90 531	2.73 697	1.61 617	3.00 684	1.96 643	1.40 623	5.23 650	2.87 670	0.31 565	0.25 565	0.27 516	0.25 509	0.34 560	0.35 558

FBW_ROB	1.78 648	0.66 616	1.90 599	0.72 583	0.66 591	1.79 639	1.07 638	2.79 688	1.77 649	1.84 647	1.79 617	1.98 645	1.37 619	12.42 743	2.22 652	0.36 607	0.38 654	0.57 675	0.39 640	0.46 620	0.51 626

SPS-STEREO	1.78 648	1.09 666	1.52 564	1.22 689	1.14 684	1.87 646	1.11 641	2.27 630	1.70 643	3.17 706	2.39 665	2.84 685	1.93 669	4.41 632	2.93 671	1.04 698	0.99 718	0.97 694	0.94 700	1.03 687	1.05 688
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MFN_U_SF_DS_RVC	1.80 650	1.11 669	4.33 674	0.84 638	0.77 629	3.70 703	2.41 718	2.04 569	1.85 659	1.75 638	1.90 635	1.92 636	1.25 600	7.33 699	1.45 600	0.47 650	0.47 676	0.53 665	0.77 693	0.50 632	0.55 640

SAMSARA	1.80 650	0.90 649	3.37 661	1.28 692	1.13 682	3.71 704	2.33 713	2.53 668	1.93 664	3.17 706	1.73 609	2.99 688	1.68 651	3.53 616	2.46 662	0.47 650	0.54 689	0.43 641	0.47 660	0.59 652	0.64 659

DStereoO	1.82 652	1.21 675	2.98 651	1.42 697	0.88 656	1.54 610	4.03 727	1.90 531	2.15 678	1.56 607	1.82 624	1.75 620	4.06 716	1.76 490	2.15 650	2.39 713	0.52 686	0.97 694	0.43 650	2.24 703	0.68 665

PVD	1.82 652	0.91 652	3.02 653	1.03 677	0.94 664	2.61 680	1.14 647	2.78 687	3.40 707	3.08 703	2.75 678	2.39 673	2.49 694	2.81 592	3.66 682	0.48 652	0.49 684	0.59 678	0.49 665	0.60 655	0.81 679

ADCL	1.82 652	0.70 627	4.57 676	0.70 571	0.63 578	2.56 676	1.77 691	2.08 577	1.77 649	1.95 660	1.89 633	2.04 656	1.88 667	2.36 564	9.55 717	0.27 517	0.25 565	0.35 604	0.32 602	0.39 585	0.39 579

zh-mn7	1.84 655	1.51 691	9.67 706	0.70 571	0.54 534	1.47 602	0.84 590	1.93 541	2.13 677	2.50 685	2.70 677	1.67 606	1.35 616	4.75 643	3.14 676	0.32 573	0.27 583	0.27 516	0.27 546	0.32 545	0.39 579

AAGNet	1.84 655	0.30 310	0.79 304	0.66 522	0.32 281	0.65 343	0.50 430	1.02 232	1.01 360	1.47 586	1.21 440	0.99 436	1.16 580	2.76 591	22.69 750	0.24 445	0.13 155	0.22 375	0.20 379	0.24 442	0.16 128

ff1	1.88 657	0.36 458	1.51 560	0.56 384	0.40 417	0.76 402	0.59 501	1.08 265	2.62 689	1.19 451	1.49 547	1.07 463	0.85 456	9.88 734	13.82 734	0.21 355	0.13 155	0.31 564	0.28 557	0.20 307	0.23 367

MDST_ROB	1.88 657	0.40 512	1.71 584	0.93 667	0.60 565	4.27 715	1.23 658	3.99 710	1.44 601	4.61 720	2.63 676	1.44 563	1.03 547	9.78 731	1.62 621	0.33 580	0.26 573	0.37 617	0.33 616	0.31 534	0.34 549

SGM_RVC	1.88 657	0.40 512	0.90 383	0.63 486	0.30 222	2.81 688	1.26 661	2.73 683	1.81 657	4.09 712	2.85 681	3.88 702	3.19 703	8.42 718	2.44 661	0.33 580	0.31 608	0.30 557	0.28 557	0.31 534	0.31 522
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
mmx	1.89 660	0.36 458	1.51 560	0.56 384	0.40 417	0.76 402	0.59 501	2.32 634	1.41 587	1.19 451	1.49 547	1.07 463	0.85 456	9.88 734	13.82 734	0.25 468	0.21 489	0.31 564	0.28 557	0.32 545	0.29 494

xxx	1.89 660	0.36 458	1.51 560	0.56 384	0.40 417	0.76 402	0.59 501	2.32 634	1.41 587	1.19 451	1.49 547	1.07 463	0.85 456	9.88 734	13.82 734	0.25 468	0.21 489	0.31 564	0.28 557	0.32 545	0.29 494

DPSNet	1.91 662	0.64 609	5.95 682	0.73 591	0.59 561	2.04 657	1.61 682	3.84 708	1.96 667	1.54 602	1.39 517	2.27 664	3.32 706	4.95 645	4.79 694	0.50 658	0.31 608	0.29 544	0.26 526	0.67 664	0.54 633

test_sample9	1.96 663	0.51 563	1.35 541	0.58 421	0.40 417	1.07 526	0.80 578	1.99 556	1.27 516	1.25 481	1.22 442	1.09 475	1.01 536	2.46 571	8.57 712	0.59 673	12.85 756	0.62 680	0.67 688	0.45 613	0.48 613

1111x	1.96 663	0.32 364	1.54 568	0.54 345	0.30 222	1.00 510	0.69 543	2.47 658	1.33 552	1.21 463	1.44 535	1.21 503	1.11 571	8.49 719	16.14 741	0.22 392	0.23 541	0.22 375	0.23 484	0.25 456	0.26 442

ADCPNet	1.97 665	0.78 638	9.38 704	0.74 597	0.61 571	2.73 686	1.36 667	2.11 583	1.66 639	1.92 654	1.70 605	2.45 675	2.07 675	2.50 578	6.84 706	0.38 612	0.38 654	0.38 623	0.43 650	0.47 624	0.50 622

zh-sn7	2.00 666	1.73 702	9.50 705	0.77 616	0.73 610	1.77 634	1.32 664	2.08 577	1.66 639	1.91 652	2.48 672	1.81 627	2.25 687	5.74 663	4.07 687	0.33 580	0.33 627	0.32 576	0.32 602	0.44 610	0.46 611

WCMA_ROB	2.05 667	0.55 580	1.77 588	0.74 597	0.61 571	2.24 666	1.56 679	2.17 610	1.79 655	4.16 716	6.36 720	5.66 716	4.66 719	3.19 606	2.77 667	0.55 668	0.45 671	0.40 634	0.43 650	0.48 626	0.50 622

RainbowNet	2.06 668	1.86 704	1.97 606	2.86 719	2.25 713	2.03 656	1.79 692	2.77 685	1.92 663	1.54 602	1.84 626	1.95 642	1.73 656	2.23 552	1.38 594	3.40 725	0.86 710	2.39 718	1.00 707	2.94 714	2.42 714

MSMD_ROB	2.08 669	0.61 598	1.15 483	0.71 577	0.62 575	4.00 710	0.93 616	1.94 543	1.79 655	4.71 722	4.60 704	8.14 726	3.87 714	3.75 623	1.65 628	0.54 664	0.48 678	0.55 671	0.58 679	0.53 641	0.52 629

Selective-IGEV-i16pc	2.09 670	0.31 343	19.73 736	0.57 406	0.39 402	2.72 684	1.47 672	1.46 401	1.31 547	0.83 313	1.23 451	1.05 458	0.63 359	7.69 710	0.83 488	0.41 626	0.22 510	0.22 375	0.23 484	0.22 383	0.24 393

Wz-Net-TNSev	2.10 671	2.71 728	9.30 703	0.72 583	0.65 584	2.41 674	1.81 696	2.45 653	1.77 649	1.62 621	1.56 574	2.56 678	2.01 671	5.30 651	4.46 690	0.41 626	0.38 654	0.33 588	0.37 636	0.54 644	0.64 659

ADCMid	2.11 672	0.90 649	8.39 700	0.75 606	0.69 603	1.98 652	1.14 647	2.18 611	1.67 641	2.85 693	1.85 629	2.35 670	2.02 673	2.35 563	10.58 728	0.34 590	0.32 621	0.39 628	0.44 653	0.51 635	0.53 632

ADCP+	2.12 673	0.56 584	10.01 707	0.68 548	0.91 657	2.25 667	1.04 634	1.92 539	1.50 619	1.58 612	1.34 498	1.73 615	1.62 643	2.27 557	13.20 731	0.25 468	0.22 510	0.32 576	0.29 576	0.38 580	0.34 549

WZ-Net	2.14 674	1.08 664	11.68 713	0.89 657	0.78 633	1.76 632	1.59 681	2.39 645	2.03 670	2.11 669	1.95 640	2.30 667	2.28 688	5.94 670	3.86 686	0.35 600	0.27 583	0.29 544	0.32 602	0.52 636	0.50 622

AnyNet_C32	2.14 674	1.45 686	7.38 693	0.95 672	1.12 679	2.23 665	2.34 714	2.10 582	1.54 623	2.44 680	1.79 617	2.04 656	1.66 649	2.69 587	10.48 727	0.38 612	0.35 640	0.35 604	0.42 646	0.50 632	0.60 654

NVStereoNet_ROB	2.17 676	1.18 672	3.51 664	1.14 686	1.26 695	1.57 614	1.51 674	2.19 613	2.11 675	2.04 665	4.80 706	3.17 695	2.11 680	7.97 713	2.10 647	1.12 701	0.94 715	1.10 701	1.34 714	0.95 682	1.31 696
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MSC_U_SF_DS_RVC	2.22 677	1.29 682	4.14 672	1.10 682	0.78 633	5.00 718	2.38 717	2.47 658	2.67 694	1.94 658	2.28 660	2.66 682	1.70 652	9.10 721	2.29 658	0.68 684	0.52 686	0.68 684	0.71 691	1.17 693	0.81 679

SANet	2.26 678	0.70 627	6.94 690	0.69 561	0.46 478	2.76 687	1.76 690	2.61 674	5.84 731	2.45 681	3.52 693	3.71 699	3.38 708	5.90 667	2.14 649	0.34 590	0.31 608	0.32 576	0.29 576	0.54 644	0.43 601

test_sample8	2.29 679	0.51 563	1.35 541	0.58 421	0.40 417	1.07 526	0.80 578	2.03 566	1.22 486	2.28 675	1.33 494	4.98 714	2.51 695	2.46 571	8.57 712	0.59 673	12.85 756	0.62 680	0.67 688	0.45 613	0.48 613

Selective-IGEV-i16pb	2.30 680	0.35 445	19.92 737	0.60 448	0.40 417	2.59 679	1.50 673	3.09 697	1.91 662	0.98 357	1.68 601	1.37 550	0.99 526	8.11 715	0.96 531	0.38 612	0.21 489	0.22 375	0.26 526	0.25 456	0.29 494

ADCS	2.35 681	1.26 679	6.54 687	0.85 641	0.77 629	2.18 664	1.79 692	2.47 658	2.20 679	2.80 692	2.14 654	2.38 671	2.09 676	2.81 592	13.83 737	0.43 632	0.41 662	0.40 634	0.45 656	0.59 652	0.67 661

MeshStereo	2.36 682	0.60 593	1.05 450	0.63 486	0.51 512	2.58 677	0.99 627	3.46 702	2.21 680	7.38 739	5.06 710	7.50 721	3.10 702	7.02 695	2.54 663	0.44 641	0.44 669	0.45 646	0.40 642	0.43 599	0.45 606
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
AnyNet_C01	2.38 683	2.21 716	10.17 708	0.99 675	0.79 635	3.12 696	2.37 715	2.69 682	1.89 661	2.58 688	2.44 669	2.70 683	1.86 666	3.65 617	7.12 707	0.41 626	0.41 662	0.40 634	0.42 646	0.68 665	0.79 677

DispFullNet	2.39 684	2.89 730	3.74 668	3.09 724	2.27 715	2.04 657	0.84 590	2.19 613	1.73 647	2.54 686	1.98 641	2.23 661	5.83 722	3.44 615	1.84 641	1.03 696	0.33 627	2.65 724	1.97 726	2.87 713	2.34 713

EDNetEfficient	2.40 685	1.14 670	8.59 701	0.77 616	0.73 610	1.06 523	1.53 677	1.54 421	4.06 717	4.87 723	2.81 679	2.23 661	3.53 709	3.04 600	9.65 718	0.27 517	0.24 553	0.27 516	0.31 594	0.70 667	0.67 661

MSAF-DinoV2	2.45 686	1.88 707	17.19 729	0.89 657	0.52 518	1.39 590	0.97 623	2.84 691	1.77 649	1.55 605	1.65 596	3.60 698	2.28 688	5.74 663	4.64 693	0.28 536	0.17 396	0.26 502	0.28 557	0.49 630	0.54 633

FCDSN-DC	2.47 687	0.65 615	1.00 433	0.85 641	0.75 623	2.26 668	0.97 623	2.31 633	1.83 658	5.52 734	7.65 727	7.72 724	7.70 729	4.43 633	2.64 664	0.52 661	0.48 678	0.52 661	0.52 672	0.57 649	0.59 651
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SuperB	2.50 688	0.72 632	18.07 734	0.72 583	0.53 526	1.85 644	0.86 599	1.80 498	2.40 683	1.54 602	1.42 528	1.13 491	1.17 584	4.18 627	4.80 696	0.25 468	0.20 470	0.23 413	0.19 339	7.64 741	0.38 574

ELAS	2.67 689	0.80 639	2.13 618	1.13 683	1.15 686	6.25 723	2.56 719	3.50 703	3.68 710	5.36 727	4.92 709	3.79 700	5.56 721	3.65 617	5.22 698	0.66 681	0.57 693	0.56 673	0.54 675	0.65 662	0.75 674
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RTS	2.76 690	1.55 695	15.40 718	1.13 683	1.42 698	3.75 706	2.21 708	2.45 653	2.72 695	2.91 696	2.85 681	2.58 679	1.62 643	6.28 678	5.80 701	0.41 626	0.30 603	0.35 604	0.35 628	0.52 636	0.54 633

RTSA	2.76 690	1.55 695	15.40 718	1.13 683	1.42 698	3.75 706	2.21 708	2.45 653	2.72 695	2.91 696	2.85 681	2.58 679	1.62 643	6.28 678	5.80 701	0.41 626	0.30 603	0.35 604	0.35 628	0.52 636	0.54 633

WAO-7	2.78 692	1.54 694	2.18 621	1.41 696	1.19 690	3.92 709	2.01 701	4.19 713	3.89 712	2.98 699	5.47 711	4.18 704	3.28 705	8.24 717	4.27 688	1.13 702	1.01 719	1.18 702	1.13 713	1.19 694	1.13 694

MADNet+	2.80 693	3.38 733	11.57 712	1.50 700	1.21 693	3.18 698	2.00 698	3.52 704	2.61 688	1.81 644	2.09 650	2.83 684	2.18 684	7.55 702	5.44 700	0.84 687	0.83 705	0.71 686	0.66 687	1.05 689	1.08 690

IMH-64-1	2.82 694	1.87 705	1.77 588	3.31 726	2.69 722	3.22 699	2.07 703	4.25 715	2.77 698	2.46 682	3.78 696	3.05 690	2.34 691	4.67 639	3.00 673	3.84 730	0.84 708	2.75 725	1.39 715	3.34 722	2.93 723

IMH-64	2.82 694	1.87 705	1.77 588	3.31 726	2.69 722	3.22 699	2.07 703	4.25 715	2.77 698	2.46 682	3.78 696	3.05 690	2.34 691	4.67 639	3.00 673	3.84 730	0.84 708	2.75 725	1.39 715	3.34 722	2.93 723

pmcnn	2.84 696	0.46 540	5.19 680	0.68 548	0.42 449	1.55 611	1.16 650	2.32 634	1.60 635	2.72 689	7.49 725	17.96 746	1.48 636	6.04 671	6.64 705	0.18 209	0.15 329	0.15 55	0.12 54	0.20 307	0.20 271

ACVNet_2	2.86 697	1.47 688	8.28 698	2.68 717	2.26 714	2.70 683	1.84 697	3.41 700	3.04 700	2.27 674	3.42 692	4.58 706	2.10 677	5.91 668	1.62 621	2.58 716	0.67 700	2.22 712	0.85 697	2.79 711	2.47 715

ELAS_RVC	2.87 698	0.80 639	3.22 658	1.16 688	1.12 679	2.92 693	5.33 730	2.98 694	4.18 719	5.04 724	4.82 707	4.71 708	8.23 730	4.25 630	4.79 694	0.67 682	0.57 693	0.57 675	0.53 674	0.66 663	0.74 672
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FC-DCNN	2.88 699	0.61 598	1.15 483	0.75 606	0.57 552	2.85 691	1.05 635	3.44 701	2.64 692	6.93 735	7.63 726	9.86 731	7.02 727	5.76 665	4.31 689	0.54 664	0.48 678	0.51 659	0.50 668	0.53 641	0.52 629

FC-DCNN v2	2.96 700	0.61 598	1.13 476	0.75 606	0.57 552	2.90 692	1.06 637	3.59 706	2.66 693	7.05 736	7.66 728	10.26 734	7.17 728	6.27 677	4.49 692	0.54 664	0.48 678	0.51 659	0.50 668	0.53 641	0.52 629

WAO-6	2.98 701	1.67 700	1.88 598	2.38 713	2.30 716	3.53 702	2.37 715	4.38 717	4.64 724	2.42 678	4.50 700	4.85 710	2.99 701	5.22 649	5.37 699	1.77 707	1.16 725	2.31 714	1.47 720	2.42 706	1.99 709

ACVNet-4b	3.05 702	1.42 685	18.09 735	2.85 718	2.33 717	2.32 672	1.22 656	2.47 658	2.21 680	1.26 493	2.36 664	2.64 681	1.46 632	6.32 681	1.23 571	3.29 722	0.45 671	2.37 715	1.02 709	3.03 718	2.61 717

ACVNet_1	3.08 703	1.48 689	17.70 730	2.90 721	2.35 719	2.30 669	1.43 670	3.16 698	2.26 682	1.91 652	2.05 648	3.51 697	2.32 690	3.71 622	1.58 614	3.25 721	0.66 699	2.40 719	1.06 710	3.07 719	2.59 716

MonStereo1	3.22 704	1.70 701	2.23 626	2.51 715	2.33 717	5.55 721	1.61 682	3.55 705	4.67 725	3.29 708	8.09 731	4.79 709	3.75 711	6.30 680	2.79 668	2.52 714	0.64 697	1.91 710	1.07 711	2.53 708	2.62 718

PWCK	3.24 705	2.37 717	10.86 710	2.14 708	1.14 684	3.71 704	4.19 728	3.02 696	3.55 709	3.05 702	3.63 694	3.09 693	2.35 693	8.16 716	3.41 679	2.17 711	0.96 716	1.77 707	1.01 708	2.84 712	1.40 700

IMH	3.35 706	1.95 710	1.86 597	3.30 725	2.72 724	4.03 712	2.00 698	4.58 719	3.83 711	2.87 694	6.99 723	4.69 707	3.21 704	6.77 691	2.97 672	3.91 733	0.89 712	2.78 727	1.40 719	3.36 724	2.93 723

LVE	3.40 707	1.80 703	2.21 623	2.90 721	2.44 720	3.27 701	2.25 710	4.80 720	5.06 726	2.43 679	6.79 721	5.99 717	2.64 699	9.20 723	2.28 656	3.30 723	1.11 724	2.38 716	1.48 721	2.95 716	2.62 718

Dean	3.77 708	1.65 698	17.87 731	3.01 723	2.54 721	3.15 697	2.10 706	4.80 720	4.42 721	2.89 695	6.03 718	5.45 715	2.55 698	3.40 614	2.13 648	3.22 720	0.89 712	2.51 722	1.07 711	3.07 719	2.65 721

JetBlue	4.18 709	2.45 722	10.42 709	1.40 693	2.89 726	10.68 729	10.68 738	3.91 709	2.52 684	2.74 690	3.39 691	4.50 705	4.27 717	7.97 713	7.67 710	0.89 689	0.97 717	0.89 691	0.92 699	2.26 704	2.21 711

notaker	4.29 710	2.42 720	5.06 678	3.89 735	3.29 731	4.00 710	2.25 710	4.93 722	3.47 708	4.21 718	6.79 721	7.67 723	3.37 707	9.25 725	6.47 703	4.09 735	1.42 727	3.35 734	2.13 730	4.11 731	3.54 729

ktn	4.56 711	2.41 719	2.54 636	3.79 734	3.25 729	4.81 717	2.91 723	5.52 724	7.36 733	4.12 715	14.55 745	7.54 722	3.70 710	7.84 712	3.35 678	4.06 734	1.86 731	3.26 733	2.22 731	3.27 721	2.86 722

WAO-8	4.57 712	2.01 711	2.58 639	2.37 711	2.21 711	9.75 725	1.71 686	6.04 729	16.34 745	4.11 713	7.69 729	7.41 719	3.85 712	10.02 737	3.85 684	2.05 709	1.09 722	2.44 720	1.39 715	2.56 709	1.86 707

Venus	4.57 712	2.01 711	2.58 639	2.37 711	2.21 711	9.75 725	1.71 686	6.04 729	16.34 745	4.11 713	7.69 729	7.41 719	3.85 712	10.02 737	3.85 684	2.05 709	1.09 722	2.44 720	1.39 715	2.56 709	1.86 707

MultiAttention	4.59 714	0.35 445	0.90 383	0.75 606	0.46 478	31.81 760	4.41 729	2.35 642	1.41 587	1.64 625	2.43 668	2.42 674	0.70 393	38.40 762	1.78 639	0.23 421	0.15 329	0.30 557	0.30 588	0.48 626	0.48 613

SGM+DAISY	5.38 715	1.28 681	8.24 697	1.27 691	1.16 688	10.62 728	16.01 745	2.93 693	2.53 685	8.64 742	13.03 740	8.26 727	13.38 740	6.34 683	7.59 709	1.07 699	1.05 721	1.00 698	0.98 704	1.02 686	1.12 693

TorneroNet-64	5.41 716	2.10 714	2.43 631	3.49 729	2.83 725	9.90 727	2.13 707	8.87 735	16.79 750	5.39 729	9.18 734	10.68 736	3.92 715	9.55 727	5.11 697	3.36 724	0.86 710	2.88 728	1.62 722	3.76 727	3.37 727

MADNet++	5.41 716	3.18 731	6.43 686	4.66 739	3.95 735	6.15 722	6.75 731	4.51 718	4.51 723	5.06 725	6.27 719	4.96 712	6.14 723	9.39 726	11.70 729	4.71 736	4.19 744	3.97 736	3.33 734	4.08 730	4.25 735

UNDER WATER	5.68 718	2.46 723	15.52 720	3.98 737	3.53 732	5.15 719	2.74 721	5.58 726	16.41 748	4.00 711	4.56 701	9.12 729	6.43 725	6.22 674	9.11 715	3.85 732	1.35 726	3.18 732	1.98 727	4.51 735	3.84 733

DStereoSA	5.78 719	1.09 666	8.20 696	2.07 707	4.09 736	4.26 714	21.23 748	4.17 712	5.59 729	1.96 661	12.40 738	1.57 589	13.59 741	7.02 695	13.02 730	0.90 690	3.63 742	0.91 693	3.68 742	1.84 699	4.43 736

UNDER WATER-64	5.84 720	2.48 724	17.93 732	3.97 736	3.58 733	7.70 724	3.03 724	5.72 728	14.13 740	4.18 717	4.00 698	9.27 730	6.80 726	6.20 673	9.22 716	3.67 727	1.52 729	3.14 730	1.95 725	4.43 734	3.83 732

DStereoFS	6.12 721	2.43 721	7.51 694	2.47 714	2.16 709	16.09 740	8.18 732	4.22 714	12.08 738	3.74 710	14.16 743	7.84 725	13.66 742	7.03 697	9.84 719	0.90 690	1.49 728	1.23 703	2.79 733	1.36 696	3.31 726

LSM	6.55 722	1.26 679	15.64 722	1.79 703	68.74 770	1.67 624	2.08 705	2.26 622	2.59 687	3.13 705	3.08 687	1.90 631	1.81 662	2.89 596	2.16 651	0.43 632	0.59 696	0.50 657	0.58 679	0.64 660	17.24 757

tt	6.61 723	0.28 245	6.10 684	3.77 733	2.17 710	11.53 730	19.61 746	13.53 741	5.81 730	3.00 700	2.82 680	4.97 713	6.33 724	3.83 625	7.23 708	9.13 747	11.32 755	5.87 746	6.22 748	6.01 738	2.63 720

JetRed	7.02 724	8.94 738	25.72 751	2.89 720	3.27 730	14.25 735	12.27 742	6.69 731	4.45 722	4.46 719	4.56 701	6.65 718	5.43 720	7.46 701	14.41 739	2.60 717	3.31 739	2.61 723	2.30 732	4.34 732	3.79 731

xyz-stereo	7.03 725	0.24 115	70.23 773	0.44 135	0.21 27	29.74 753	0.49 420	1.03 241	0.77 249	1.45 582	26.78 755	1.17 497	1.19 593	4.72 642	1.32 586	0.16 106	0.12 57	0.20 288	0.14 172	0.17 156	0.14 26

MANE	7.50 726	0.64 609	7.97 695	1.40 693	2.10 708	16.86 742	12.56 743	12.91 740	17.51 753	8.50 741	11.60 737	14.66 738	13.33 739	12.02 742	13.28 732	0.62 676	0.52 686	0.52 661	1.90 724	0.56 647	0.58 648

SGM-ForestM	7.81 727	0.48 551	11.02 711	0.74 597	0.40 417	16.83 741	12.72 744	7.91 733	8.13 734	11.53 744	10.25 736	22.44 756	14.01 743	17.02 745	20.52 745	0.38 612	0.39 659	0.37 617	0.36 631	0.37 574	0.38 574

coex-ft	8.35 728	2.39 718	100.24 779	0.68 548	0.54 534	1.77 634	1.57 680	1.71 473	11.00 736	18.91 755	3.76 695	3.85 701	8.23 730	3.29 611	6.58 704	0.31 565	0.31 608	0.32 576	0.31 594	0.69 666	0.57 645

LE_ROB	8.35 728	0.47 545	27.42 756	0.83 634	0.34 326	2.84 690	3.36 725	4.03 711	27.04 759	25.20 759	8.72 733	8.55 728	27.35 759	7.37 700	22.13 746	0.22 392	0.20 470	0.20 288	0.21 424	0.25 456	0.25 417

KSHMR	8.76 730	2.14 715	3.59 665	3.60 732	3.13 728	4.15 713	2.67 720	5.61 727	58.90 779	3.04 701	55.71 777	4.94 711	2.54 697	4.61 638	3.05 675	3.49 726	1.57 730	3.14 730	1.98 727	3.84 728	3.49 728

U	9.23 731	0.22 60	0.65 217	0.48 216	53.11 767	61.26 772	0.24 71	0.77 128	0.55 166	0.37 102	0.30 41	0.29 47	0.34 112	0.34 4	0.27 56	0.20 315	0.12 57	60.47 774	4.24 743	0.18 208	0.14 26

TCMNet-wrong-test	10.42 732	11.55 743	15.31 716	20.99 750	18.49 741	13.94 733	10.69 739	16.07 743	4.14 718	5.27 726	5.64 712	16.22 743	12.57 734	7.57 706	10.26 720	7.44 742	2.38 732	4.30 738	3.43 735	11.37 745	10.87 742

noway3	10.45 733	11.26 741	15.59 721	20.44 746	18.96 742	14.23 734	10.49 733	16.23 745	3.89 712	5.51 733	5.94 714	16.06 740	12.64 735	7.55 702	10.34 721	7.33 740	2.43 733	4.35 743	3.52 738	11.33 744	10.91 743

noway2	10.50 734	11.21 740	15.72 723	20.62 747	18.97 743	14.33 736	10.59 736	16.12 744	3.98 714	5.45 732	6.00 716	16.22 743	12.70 737	7.56 704	10.34 721	7.38 741	2.49 734	4.32 739	3.54 741	11.38 746	11.11 744

EDNetEfficientorigin	10.59 735	1.52 693	177.33 780	0.68 548	0.54 534	1.66 623	1.20 655	1.94 543	3.39 706	4.69 721	3.37 690	3.08 692	2.79 700	3.25 609	3.63 681	0.26 495	0.24 553	0.33 588	0.28 557	0.85 677	0.87 682

noway1	10.64 736	12.07 744	16.44 725	21.20 752	19.06 746	14.41 737	10.51 734	16.52 747	4.03 715	5.42 730	5.99 715	16.15 741	12.52 732	7.59 707	10.46 725	7.44 742	2.54 735	4.32 739	3.52 738	11.46 747	11.17 745

zzzz4	10.65 737	12.07 744	16.48 726	21.19 751	19.05 745	14.42 738	10.51 734	16.51 746	4.04 716	5.43 731	6.00 716	16.20 742	12.52 732	7.59 707	10.46 725	7.44 742	2.54 735	4.32 739	3.52 738	11.46 747	11.17 745

noway4	10.67 738	12.09 746	16.55 727	21.38 753	19.04 744	14.42 738	10.65 737	16.06 742	4.19 720	5.37 728	5.92 713	16.58 745	12.69 736	7.56 704	10.37 723	7.46 745	2.58 737	4.32 739	3.51 737	11.47 749	11.21 747

TorneroNet	10.72 739	2.09 713	2.76 645	3.48 728	3.03 727	44.72 762	2.31 712	8.62 734	67.06 780	7.45 740	23.21 754	10.59 735	4.28 718	9.03 720	9.00 714	3.67 727	0.91 714	3.04 729	1.63 723	3.92 729	3.55 730

HanzoNet	11.92 740	5.12 734	17.18 728	4.19 738	3.59 734	5.16 720	2.82 722	7.41 732	9.96 735	33.31 769	27.60 756	22.25 755	37.31 764	18.18 747	13.57 733	8.13 746	3.44 741	3.50 735	3.44 736	7.77 742	4.52 737

DGTPSM_ROB	13.06 741	8.27 736	22.29 743	9.53 741	18.14 739	11.53 730	31.97 754	10.82 738	16.25 743	7.14 737	19.39 752	10.12 732	16.69 747	9.85 732	22.49 748	4.77 737	8.72 747	5.37 744	10.24 753	6.15 739	11.56 748

DPSMNet_ROB	13.08 742	8.28 737	22.32 744	9.54 742	18.15 740	11.53 730	31.98 755	10.83 739	16.27 744	7.17 738	19.40 753	10.12 732	16.69 747	9.87 733	22.50 749	4.78 738	8.72 747	5.38 745	10.25 754	6.16 740	11.59 749

USTest	14.33 743	14.93 747	21.00 741	17.41 744	16.02 738	23.11 745	33.76 756	22.02 748	11.81 737	9.47 743	10.19 735	15.94 739	13.17 738	17.25 746	22.38 747	3.81 729	5.01 745	6.17 747	6.18 747	9.23 743	7.81 741

light-stereo	14.46 744	1.65 698	20.58 739	19.82 745	25.36 754	19.10 743	0.90 606	9.64 737	6.02 732	19.83 756	46.75 773	67.67 775	2.22 685	32.02 760	2.68 665	1.65 706	3.82 743	0.79 687	0.95 702	3.54 725	4.12 734

ASD4	17.95 745	11.38 742	20.07 738	11.32 743	12.21 737	21.39 744	31.23 753	22.73 750	12.78 739	12.19 745	12.67 739	13.79 737	14.32 745	20.13 748	25.17 754	18.93 756	15.37 758	28.00 764	22.52 766	17.63 755	15.21 755

iinet-test	18.01 746	18.04 748	23.78 746	20.87 748	19.69 748	26.45 747	35.63 757	25.63 753	15.99 741	13.41 746	13.26 741	20.54 747	17.74 750	20.59 749	25.07 752	9.57 748	8.78 749	9.86 750	9.83 750	13.20 750	12.18 750

IINet	18.01 746	18.04 748	23.78 746	20.87 748	19.69 748	26.45 747	35.63 757	25.63 753	15.99 741	13.41 746	13.26 741	20.54 747	17.73 749	20.59 749	25.07 752	9.57 748	8.78 749	9.86 750	9.83 750	13.20 750	12.18 750

DPSM_ROB	19.12 748	19.13 751	25.13 749	22.15 755	20.86 751	28.06 750	37.75 760	27.18 755	16.95 751	14.25 748	15.07 746	21.66 750	18.69 752	21.83 752	26.51 756	10.15 751	9.30 752	10.45 752	10.41 755	14.00 752	12.85 753

DPSM	19.12 748	19.13 751	25.13 749	22.15 755	20.86 751	28.06 750	37.75 760	27.18 755	16.95 751	14.25 748	15.07 746	21.66 750	18.69 752	21.83 752	26.51 756	10.15 751	9.30 752	10.45 752	10.41 755	14.00 752	12.85 753

Selective-IGEV-i1pa	20.34 750	26.89 758	23.27 745	3.54 730	1.82 704	32.96 761	20.08 747	31.17 759	25.55 755	24.32 758	27.65 757	33.37 760	27.28 758	32.74 761	27.03 758	20.62 765	6.83 746	12.51 755	4.91 746	3.61 726	20.74 758

real-time stereo	20.97 751	20.32 753	26.48 752	23.77 757	22.32 753	31.04 758	39.61 762	33.18 764	17.71 754	15.75 751	16.25 748	24.17 758	20.66 754	23.47 754	27.63 759	11.09 755	10.21 754	12.47 754	11.73 757	14.68 754	16.80 756

LRCNet_RVC	22.79 752	32.09 759	22.06 742	29.83 758	26.15 755	4.40 716	0.84 590	22.64 749	2.10 674	26.93 760	29.25 758	23.03 757	15.56 746	23.91 755	18.92 744	32.00 768	20.04 768	34.68 768	32.13 769	30.66 766	28.52 766

DLNR_Zeroshot_test	23.23 753	48.25 772	43.77 760	177.04 779	78.39 772	0.35 53	0.21 31	23.33 751	0.82 274	0.67 274	0.86 291	0.58 261	0.30 77	1.64 471	0.48 324	10.69 753	0.13 155	0.18 205	0.14 172	76.63 777	0.23 367

DLNR-FE	23.24 754	48.33 773	43.35 759	177.19 780	78.30 771	0.35 53	0.21 31	23.45 752	0.82 274	0.67 274	0.86 291	0.58 261	0.29 65	1.62 469	0.48 324	10.93 754	0.13 155	0.18 205	0.14 172	76.65 778	0.23 367

DPSimNet_ROB	24.77 755	9.69 739	61.46 772	3.56 731	19.46 747	25.95 746	77.56 774	5.09 723	16.60 749	21.50 757	29.82 759	25.12 759	85.69 778	13.37 744	23.07 751	7.23 739	17.79 759	8.55 748	7.57 749	4.57 736	31.84 767

FADE	26.94 756	6.16 735	20.86 740	1.90 706	1.95 707	2.92 693	2.01 701	5.55 725	5.12 727	2.92 698	2.17 655	4.13 703	14.15 744	10.56 739	10.39 724	193.84 781	2.80 738	122.45 778	126.70 778	1.14 692	1.11 692

BEATNet-Init1	27.39 757	21.01 754	73.65 774	1.07 679	0.80 637	56.07 763	22.82 749	33.14 763	31.71 761	51.78 779	52.93 776	65.63 774	48.54 772	48.75 774	36.36 763	0.52 661	0.47 676	0.54 666	0.54 675	0.64 660	0.72 669

fast-reg	38.09 758	38.29 761	49.94 762	45.01 768	43.13 765	57.09 771	76.20 767	54.42 767	33.68 762	28.38 761	30.12 760	41.22 764	35.75 761	42.56 765	52.82 767	19.55 757	18.65 760	20.83 756	20.77 758	28.16 758	25.19 759

Hybrid-DGEV	38.41 759	38.43 766	50.24 765	44.83 765	41.93 760	56.45 765	76.20 767	54.48 772	33.86 764	28.46 763	30.13 761	43.49 765	37.75 769	43.77 770	53.30 769	20.31 761	18.69 762	21.02 757	20.97 759	28.20 761	25.72 760

CasAABBNet	38.42 760	38.42 763	50.26 766	44.76 763	41.87 759	56.47 766	76.22 770	54.44 768	33.92 767	28.53 766	30.36 766	43.53 768	37.59 767	43.77 770	53.32 771	20.27 758	18.70 763	21.03 758	21.04 761	28.19 760	25.79 762

RAFT-FEzeroshot	38.43 761	38.42 763	50.19 763	44.92 766	41.98 762	56.48 768	76.24 771	54.46 770	33.87 765	28.51 764	30.31 764	43.61 769	37.54 765	43.76 767	53.32 771	20.29 759	18.70 763	21.03 758	21.04 761	28.21 762	25.79 762

RAFT-FE	38.43 761	38.42 763	50.19 763	44.92 766	41.98 762	56.48 768	76.24 771	54.46 770	33.87 765	28.51 764	30.31 764	43.61 769	37.54 765	43.76 767	53.32 771	20.29 759	18.70 763	21.03 758	21.04 761	28.21 762	25.79 762

FlowAnything	38.45 763	38.38 762	50.32 767	44.77 764	41.97 761	56.43 764	76.20 767	54.49 773	34.43 769	28.45 762	30.15 762	43.52 767	37.69 768	43.76 767	53.31 770	20.36 762	18.71 766	21.03 758	21.10 765	28.18 759	25.74 761

Selective-RAFT-Error	38.47 764	38.44 767	50.38 768	44.74 762	42.01 764	56.47 766	76.24 771	54.44 768	34.02 768	28.59 767	30.30 763	43.51 766	38.10 770	43.69 766	53.24 768	20.36 762	18.72 767	21.05 762	21.02 760	28.25 764	25.87 765

HaxPig	39.02 765	41.39 769	41.59 757	30.10 759	32.36 756	29.49 752	27.65 751	30.56 758	37.94 770	43.75 772	43.81 768	33.42 761	35.69 760	41.51 763	40.33 765	43.91 774	47.48 778	45.87 771	47.14 773	42.29 767	44.06 772

AVERAGE_ROB	40.42 766	42.30 770	42.61 758	36.91 761	35.54 758	30.42 754	27.59 750	37.45 766	38.45 771	44.87 775	44.27 769	37.55 763	36.69 762	41.82 764	40.25 764	45.36 775	46.73 777	47.09 772	46.32 772	42.47 768	43.74 771

MEDIAN_ROB	42.01 767	44.30 771	44.14 761	35.08 760	34.90 757	31.33 759	29.90 752	36.77 765	40.11 772	47.14 778	46.55 772	37.49 762	38.50 771	44.30 773	42.32 766	47.93 776	49.31 779	49.68 773	49.00 774	44.98 771	46.46 775

Anonymous_1	42.79 768	18.71 750	24.75 748	21.81 754	45.16 766	27.68 749	37.52 759	28.64 757	16.34 745	14.72 750	14.53 744	20.60 749	17.82 751	21.52 751	25.88 755	113.45 779	8.91 751	100.63 775	126.37 777	158.50 781	12.31 752

LSM0	42.92 769	38.72 768	50.66 769	47.49 769	110.18 780	56.77 770	75.87 766	54.87 774	33.74 763	29.48 768	31.12 767	43.77 771	37.12 763	43.85 772	53.44 774	20.50 764	18.67 761	21.05 762	21.07 764	28.37 765	41.73 770

PML	51.64 770	37.49 760	14.31 715	7.45 740	20.27 750	107.80 779	231.34 782	8.94 736	27.70 760	86.74 780	268.93 782	69.03 776	61.09 775	24.71 759	14.36 738	9.71 750	3.40 740	9.60 749	4.67 745	20.46 757	4.76 740

xxxxx1	54.34 771	26.72 755	27.03 753	114.14 776	99.00 775	30.68 755	47.19 763	32.52 760	26.09 756	17.85 752	17.48 749	21.86 752	20.92 755	24.38 756	33.78 760	34.73 771	41.33 774	157.67 779	175.68 779	65.82 774	71.99 778

tt_ll	54.34 771	26.72 755	27.03 753	114.14 776	99.00 775	30.68 755	47.19 763	32.52 760	26.09 756	17.85 752	17.48 749	21.86 752	20.92 755	24.38 756	33.78 760	34.73 771	41.33 774	157.67 779	175.68 779	65.82 774	71.99 778

ff	54.34 771	26.72 755	27.03 753	114.14 776	99.00 775	30.68 755	47.19 763	32.52 760	26.09 756	17.85 752	17.48 749	21.86 752	20.92 755	24.38 756	33.78 760	34.73 771	41.33 774	157.67 779	175.68 779	65.82 774	71.99 778

zzzz2	57.29 774	57.87 774	75.49 775	67.95 770	62.83 768	84.61 775	114.77 777	80.77 775	50.68 775	42.61 770	45.02 770	61.60 772	53.70 773	64.97 775	79.22 775	30.48 766	28.14 770	31.71 765	31.96 767	42.55 769	38.79 768

noway5	57.29 774	57.87 774	75.49 775	67.95 770	62.83 768	84.61 775	114.77 777	80.77 775	50.68 775	42.61 770	45.02 770	61.60 772	53.70 773	64.97 775	79.22 775	30.48 766	28.14 770	31.71 765	31.96 767	42.55 769	38.79 768

zzz1	62.22 776	59.88 777	89.89 778	84.57 773	80.34 774	82.63 773	98.92 775	85.09 778	52.59 778	43.95 774	48.63 775	76.87 777	68.97 776	65.17 777	79.72 777	33.82 769	28.30 772	35.11 769	34.59 770	50.57 772	44.84 773

zzzzzz3	62.23 777	59.84 776	89.85 777	84.55 772	80.32 773	82.73 774	98.92 775	85.02 777	52.57 777	43.94 773	48.58 774	77.08 778	68.98 777	65.17 777	79.77 778	33.82 769	28.30 772	35.11 769	34.59 770	50.57 772	44.85 774

RSGM-EC	88.73 778	82.35 778	50.81 770	105.24 774	99.50 778	93.69 777	125.26 779	90.19 779	46.12 773	45.12 776	57.25 778	101.03 779	88.09 779	153.95 779	152.34 780	105.29 777	59.41 780	113.44 776	52.73 775	91.73 779	61.05 776

acva	88.73 778	82.35 778	50.81 770	105.24 774	99.50 778	93.69 777	125.26 779	90.19 779	46.12 773	45.12 776	57.25 778	101.03 779	88.09 779	153.95 779	152.34 780	105.29 777	59.41 780	113.44 776	52.73 775	91.73 779	61.05 776

Selective-IGEV-i16pa	99.10 780	136.42 780	18.03 733	1.63 701	1.03 672	188.26 781	3.57 726	184.13 782	171.49 782	89.33 781	181.04 780	121.37 781	199.53 782	226.69 782	143.13 779	134.07 780	21.81 769	32.22 767	4.64 744	2.18 702	121.36 781

test_example2	192.91 781	210.59 781	206.44 781	199.86 781	204.90 781	172.02 780	182.95 781	138.34 781	134.89 781	193.14 782	200.54 781	186.77 782	177.82 781	204.95 781	207.57 782	221.83 782	238.70 782	186.02 782	190.07 782	226.94 782	173.78 782

ccccc	497.36 782	492.94 782	590.78 782	530.37 782	529.69 782	476.06 782	438.68 783	494.48 783	344.79 783	446.40 783	517.23 783	473.27 783	547.51 783	541.46 783	607.83 783	660.58 783	458.79 783	353.88 783	309.98 783	597.94 783	534.45 783

GS-Stereo							0.35 216	1.31 367	0.53 153	0.38 114	0.39 75	0.32 72	0.33 104	0.45 45	0.29 89	0.20 315	0.12 57	0.16 101	0.13 123	0.17 156	0.18 189

Low-res two-view benchmark