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

BridgeDepth_RVC	0.20 28	0.14 25	0.24 16	0.26 1	0.15 5	0.35 238	0.17 3	0.40 100	0.22 24	0.21 31	0.21 32	0.20 35	0.24 122	0.33 85	0.25 169	0.13 117	0.09 27	0.11 4	0.09 13	0.12 100	0.09 6
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
PSi22a	0.16 1	0.13 4	0.23 6	0.27 2	0.15 5	0.17 13	0.18 12	0.26 14	0.15 5	0.15 2	0.13 1	0.21 47	0.17 22	0.22 1	0.19 12	0.13 117	0.10 95	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.09 6

Foundation-i32	0.16 1	0.13 4	0.22 2	0.27 2	0.13 1	0.15 4	0.20 47	0.25 7	0.13 2	0.15 2	0.14 2	0.22 53	0.20 71	0.23 2	0.20 30	0.13 117	0.09 27	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.08 1

MatchStereo	0.19 16	0.14 25	0.23 6	0.27 2	0.15 5	0.18 16	0.21 73	0.32 39	0.28 79	0.20 21	0.35 160	0.18 20	0.17 22	0.31 58	0.24 137	0.14 179	0.10 95	0.12 50	0.09 13	0.11 36	0.10 60
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
S2M2_XL	0.19 16	0.18 189	0.27 57	0.27 2	0.20 142	0.15 4	0.16 2	0.22 4	0.15 5	0.21 31	0.26 84	0.17 6	0.17 22	0.24 3	0.21 56	0.17 370	0.16 476	0.15 217	0.13 235	0.15 268	0.12 193
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
CREStereo	0.28 174	0.15 68	0.24 16	0.27 2	0.17 38	0.37 264	0.25 150	0.51 193	0.72 374	0.42 241	0.51 239	0.32 154	0.26 152	0.38 127	0.25 169	0.16 316	0.11 227	0.12 50	0.08 1	0.12 100	0.11 133
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
PipStereo	0.17 3	0.13 4	0.24 16	0.28 7	0.15 5	0.14 2	0.19 28	0.26 14	0.18 9	0.16 8	0.16 10	0.28 123	0.19 56	0.26 8	0.21 56	0.12 61	0.09 27	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.09 6

Foundation-i1a	0.24 104	0.13 4	0.23 6	0.28 7	0.15 5	0.40 296	0.29 234	0.49 180	0.25 56	0.33 169	0.35 160	0.40 233	0.30 221	0.34 95	0.23 120	0.12 61	0.09 27	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.10 60

Test_v1	0.20 28	0.14 25	0.22 2	0.28 7	0.18 68	0.24 59	0.21 73	0.39 88	0.31 110	0.21 31	0.22 43	0.17 6	0.17 22	0.34 95	0.19 12	0.13 117	0.10 95	0.12 50	0.10 83	0.10 8	0.09 6

StereoAnything_RVC	0.21 47	0.68 649	0.39 266	0.28 7	0.15 5	0.23 46	0.18 12	0.20 1	0.19 16	0.16 8	0.16 10	0.15 1	0.22 97	0.30 48	0.18 4	0.16 316	0.09 27	0.12 50	0.08 1	0.16 326	0.09 6

trnet	0.27 166	0.14 25	0.23 6	0.28 7	0.15 5	0.37 264	0.23 118	0.52 203	0.72 374	0.42 241	0.51 239	0.34 172	0.26 152	0.39 133	0.25 169	0.15 257	0.11 227	0.12 50	0.08 1	0.11 36	0.10 60

LGCAT	0.20 28	0.14 25	0.24 16	0.29 12	0.19 98	0.14 2	0.19 28	0.24 6	0.18 9	0.26 87	0.20 21	0.20 35	0.19 56	0.32 68	0.21 56	0.23 526	0.18 520	0.11 4	0.14 278	0.10 8	0.19 456

PSi22b	0.17 3	0.13 4	0.24 16	0.29 12	0.15 5	0.15 4	0.18 12	0.25 7	0.18 9	0.16 8	0.16 10	0.30 143	0.21 83	0.25 4	0.21 56	0.12 61	0.09 27	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.09 6

LACA3	0.20 28	0.17 146	0.25 30	0.29 12	0.15 5	0.32 198	0.25 150	0.29 20	0.22 24	0.23 52	0.21 32	0.21 47	0.22 97	0.44 190	0.19 12	0.13 117	0.10 95	0.11 4	0.08 1	0.11 36	0.08 1

Foundation-i1c-attn	0.23 79	0.13 4	0.23 6	0.29 12	0.15 5	0.35 238	0.27 195	0.45 154	0.28 79	0.28 122	0.34 152	0.40 233	0.30 221	0.33 85	0.24 137	0.13 117	0.10 95	0.12 50	0.09 13	0.10 8	0.09 6

Foundation-i1b	0.24 104	0.13 4	0.23 6	0.29 12	0.15 5	0.40 296	0.26 172	0.48 175	0.25 56	0.31 147	0.33 140	0.40 233	0.30 221	0.35 105	0.24 137	0.13 117	0.10 95	0.12 50	0.11 148	0.11 36	0.09 6

DepthFocus	0.19 16	0.13 4	0.31 117	0.29 12	0.23 260	0.17 13	0.20 47	0.27 16	0.18 9	0.24 65	0.25 72	0.15 1	0.17 22	0.26 8	0.18 4	0.15 257	0.12 299	0.17 303	0.17 404	0.13 150	0.10 60

LACA1	0.18 8	0.15 68	0.26 44	0.29 12	0.14 2	0.25 77	0.23 118	0.25 7	0.19 16	0.20 21	0.16 10	0.19 26	0.18 40	0.30 48	0.21 56	0.14 179	0.10 95	0.11 4	0.10 83	0.11 36	0.09 6

DispViT+	0.23 79	0.14 25	0.27 57	0.29 12	0.17 38	0.19 19	0.20 47	0.59 248	0.45 240	0.28 122	0.26 84	0.24 85	0.17 22	0.46 212	0.24 137	0.13 117	0.10 95	0.10 1	0.08 1	0.10 8	0.10 60

2.75w_new	0.21 47	0.18 189	0.28 73	0.29 12	0.17 38	0.23 46	0.34 342	0.36 63	0.28 79	0.34 173	0.26 84	0.17 6	0.22 97	0.36 109	0.23 120	0.10 14	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.09 6

GREAT-IGEV	0.22 62	0.15 68	0.31 117	0.29 12	0.22 205	0.21 30	0.26 172	0.33 50	0.31 110	0.20 21	0.30 120	0.22 53	0.22 97	0.47 221	0.22 81	0.11 36	0.09 27	0.12 50	0.09 13	0.13 150	0.10 60
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
LoS	0.29 189	0.15 68	0.30 96	0.29 12	0.18 68	0.33 209	0.29 234	0.51 193	0.72 374	0.34 173	0.52 251	0.41 245	0.28 183	0.47 221	0.28 242	0.15 257	0.11 227	0.13 108	0.09 13	0.11 36	0.11 133
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
PMTNet	0.32 221	0.16 97	0.24 16	0.29 12	0.18 68	0.45 346	0.22 90	0.56 225	0.63 325	0.46 259	0.54 258	0.39 219	0.34 274	0.48 232	0.24 137	0.75 677	0.10 95	0.12 50	0.08 1	0.12 100	0.11 133

depth_test_26	0.21 47	0.14 25	0.28 73	0.30 24	0.19 98	0.16 9	0.20 47	0.30 23	0.23 33	0.27 107	0.37 175	0.22 53	0.15 8	0.29 29	0.20 30	0.18 405	0.14 412	0.15 217	0.15 311	0.15 268	0.14 290

HLF11	0.34 252	0.17 146	0.42 312	0.30 24	0.23 260	0.36 252	0.22 90	0.69 338	0.48 260	0.49 271	0.66 306	0.43 265	0.37 317	0.70 454	0.45 448	0.15 257	0.12 299	0.13 108	0.11 148	0.15 268	0.17 401

HLf8	0.33 240	0.17 146	0.39 266	0.30 24	0.22 205	0.43 328	0.27 195	0.71 363	0.67 347	0.44 248	0.60 281	0.36 197	0.30 221	0.58 332	0.35 337	0.18 405	0.11 227	0.14 165	0.12 188	0.17 366	0.18 421

mm2	0.18 8	0.14 25	0.24 16	0.30 24	0.19 98	0.15 4	0.19 28	0.31 31	0.24 40	0.15 2	0.20 21	0.29 129	0.17 22	0.30 48	0.20 30	0.12 61	0.10 95	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.09 6

mm1	0.18 8	0.14 25	0.24 16	0.30 24	0.19 98	0.15 4	0.19 28	0.25 7	0.24 40	0.15 2	0.20 21	0.29 129	0.17 22	0.30 48	0.20 30	0.12 61	0.10 95	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.09 6

MGA	0.19 16	0.14 25	0.26 44	0.30 24	0.20 142	0.29 139	0.18 12	0.35 56	0.27 66	0.19 19	0.21 32	0.19 26	0.15 8	0.29 29	0.20 30	0.12 61	0.10 95	0.12 50	0.09 13	0.11 36	0.11 133

CAR	0.20 28	0.14 25	0.25 30	0.30 24	0.19 98	0.25 77	0.18 12	0.42 120	0.27 66	0.23 52	0.25 72	0.17 6	0.14 2	0.29 29	0.22 81	0.12 61	0.09 27	0.12 50	0.10 83	0.11 36	0.11 133

MSE-Stereo	0.19 16	0.14 25	0.25 30	0.30 24	0.19 98	0.25 77	0.18 12	0.42 120	0.27 66	0.19 19	0.25 72	0.17 6	0.14 2	0.29 29	0.20 30	0.12 61	0.10 95	0.12 50	0.10 83	0.11 36	0.11 133

GeoVLM	0.19 16	0.14 25	0.24 16	0.30 24	0.19 98	0.27 105	0.19 28	0.31 31	0.24 40	0.21 31	0.20 21	0.29 129	0.20 71	0.29 29	0.22 81	0.12 61	0.10 95	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.09 6

LACA2	0.20 28	0.15 68	0.26 44	0.30 24	0.15 5	0.29 139	0.29 234	0.30 23	0.22 24	0.21 31	0.23 48	0.28 123	0.20 71	0.34 95	0.19 12	0.13 117	0.10 95	0.10 1	0.09 13	0.12 100	0.09 6

VMStereo-Base	0.28 174	0.16 97	0.27 57	0.30 24	0.17 38	0.30 158	0.27 195	0.50 190	0.65 338	0.32 162	0.47 218	0.42 256	0.24 122	0.41 154	0.27 219	0.15 257	0.11 227	0.12 50	0.10 83	0.13 150	0.14 290

WQFJA1++	0.23 79	0.15 68	0.27 57	0.30 24	0.21 173	0.31 178	0.18 12	0.36 63	0.17 8	0.25 76	0.30 120	0.29 129	0.28 183	0.40 142	0.22 81	0.15 257	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.42 630	0.11 133

MonSter++	0.19 16	0.14 25	0.24 16	0.30 24	0.19 98	0.27 105	0.19 28	0.31 31	0.24 40	0.21 31	0.20 21	0.29 129	0.19 56	0.29 29	0.21 56	0.12 61	0.10 95	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.09 6

HiDET	0.20 28	0.13 4	0.26 44	0.30 24	0.19 98	0.23 46	0.18 12	0.36 63	0.26 62	0.20 21	0.23 48	0.27 117	0.16 18	0.30 48	0.23 120	0.12 61	0.10 95	0.11 4	0.09 13	0.09 1	0.09 6

LCMNet	0.21 47	0.14 25	0.25 30	0.30 24	0.20 142	0.26 87	0.19 28	0.38 80	0.43 223	0.21 31	0.21 32	0.27 117	0.17 22	0.36 109	0.23 120	0.12 61	0.11 227	0.11 4	0.09 13	0.09 1	0.09 6

CSFM-Stereo	0.20 28	0.14 25	0.23 6	0.30 24	0.17 38	0.29 139	0.20 47	0.39 88	0.22 24	0.22 46	0.21 32	0.26 109	0.20 71	0.30 48	0.20 30	0.13 117	0.12 299	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.09 6

Replicate-Monster	0.26 142	0.15 68	1.07 616	0.30 24	0.17 38	0.38 277	0.19 28	0.43 139	0.39 200	0.23 52	0.21 32	0.23 70	0.21 83	0.45 195	0.19 12	0.11 36	0.09 27	0.12 50	0.09 13	0.09 1	0.14 290

4.5_new	0.21 47	0.20 280	0.29 81	0.30 24	0.17 38	0.24 59	0.26 172	0.32 39	0.28 79	0.32 162	0.28 105	0.19 26	0.17 22	0.29 29	0.21 56	0.10 14	0.08 2	0.12 50	0.10 83	0.13 150	0.09 6

4.5w-stereo	0.21 47	0.20 280	0.29 81	0.30 24	0.17 38	0.24 59	0.26 172	0.32 39	0.28 79	0.32 162	0.28 105	0.19 26	0.17 22	0.29 29	0.21 56	0.10 14	0.08 2	0.12 50	0.10 83	0.13 150	0.09 6

3.5w_stereo	0.22 62	0.18 189	0.29 81	0.30 24	0.18 68	0.27 105	0.23 118	0.37 71	0.28 79	0.31 147	0.26 84	0.22 53	0.26 152	0.50 246	0.24 137	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.09 6

LG-Stereo_L2	0.18 8	0.13 4	0.28 73	0.30 24	0.19 98	0.20 23	0.18 12	0.30 23	0.21 22	0.18 13	0.15 5	0.19 26	0.18 40	0.33 85	0.19 12	0.13 117	0.09 27	0.13 108	0.09 13	0.10 8	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 8	0.13 4	0.28 73	0.30 24	0.20 142	0.20 23	0.19 28	0.27 16	0.19 16	0.15 2	0.15 5	0.18 20	0.17 22	0.33 85	0.19 12	0.13 117	0.09 27	0.12 50	0.09 13	0.11 36	0.08 1

FoundationStereo	0.17 3	0.14 25	0.25 30	0.30 24	0.16 24	0.23 46	0.20 47	0.22 4	0.15 5	0.18 13	0.16 10	0.20 35	0.19 56	0.26 8	0.21 56	0.13 117	0.09 27	0.12 50	0.09 13	0.10 8	0.09 6

CES	0.28 174	0.14 25	0.23 6	0.30 24	0.70 665	0.37 264	0.27 195	0.48 175	0.46 245	0.34 173	0.48 221	0.27 117	0.22 97	0.39 133	0.23 120	0.13 117	0.11 227	0.12 50	0.08 1	0.13 150	0.17 401

TANstereo	0.30 207	0.15 68	0.31 117	0.30 24	0.17 38	0.55 399	0.23 118	0.44 147	0.55 293	0.59 310	0.68 315	0.37 201	0.26 152	0.35 105	0.27 219	0.15 257	0.16 476	0.12 50	0.10 83	0.13 150	0.14 290

ManiGeoR	0.33 240	0.17 146	0.43 327	0.31 49	0.22 205	0.40 296	0.27 195	0.73 380	0.49 264	0.40 229	0.63 290	0.40 233	0.32 244	0.62 375	0.41 405	0.16 316	0.11 227	0.14 165	0.12 188	0.15 268	0.16 374

HLf10	0.33 240	0.17 146	0.43 327	0.31 49	0.22 205	0.40 296	0.27 195	0.73 380	0.49 264	0.40 229	0.63 290	0.40 233	0.32 244	0.62 375	0.41 405	0.16 316	0.11 227	0.14 165	0.12 188	0.15 268	0.16 374

TestStereo_HL2	0.33 240	0.18 189	0.33 159	0.31 49	0.22 205	0.32 198	0.25 150	0.58 241	0.61 310	0.54 295	0.68 315	0.41 245	0.36 308	0.57 309	0.36 355	0.16 316	0.11 227	0.13 108	0.11 148	0.15 268	0.16 374

GGDA	0.32 221	0.18 189	0.32 138	0.31 49	0.21 173	0.31 178	0.26 172	0.59 248	0.66 342	0.50 275	0.68 315	0.40 233	0.36 308	0.55 284	0.35 337	0.15 257	0.11 227	0.13 108	0.12 188	0.15 268	0.15 324

MCSU-Stereo	0.20 28	0.12 2	0.22 2	0.31 49	0.14 2	0.34 226	0.24 137	0.30 23	0.18 9	0.26 87	0.35 160	0.22 53	0.17 22	0.28 15	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.10 1	0.08 1	0.10 8	0.10 60

monster-pro	0.20 28	0.14 25	0.25 30	0.31 49	0.15 5	0.22 35	0.22 90	0.39 88	0.33 131	0.20 21	0.25 72	0.17 6	0.15 8	0.39 133	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.09 6

LiteMatch*	0.20 28	0.14 25	0.31 117	0.31 49	0.23 260	0.24 59	0.21 73	0.31 31	0.30 99	0.21 31	0.19 18	0.24 85	0.19 56	0.31 58	0.20 30	0.13 117	0.11 227	0.13 108	0.10 83	0.10 8	0.11 133

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.28 174	0.51 617	1.28 641	0.31 49	0.19 98	0.22 35	0.22 90	0.45 154	0.28 79	0.23 52	0.32 137	0.25 100	0.24 122	0.32 68	0.20 30	0.12 61	0.11 227	0.12 50	0.10 83	0.11 36	0.11 133

MonStereo	0.20 28	0.14 25	0.25 30	0.31 49	0.15 5	0.22 35	0.22 90	0.39 88	0.33 131	0.20 21	0.25 72	0.17 6	0.15 8	0.39 133	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.09 6

Monster-pub-eth3d	0.20 28	0.14 25	0.25 30	0.31 49	0.15 5	0.22 35	0.22 90	0.39 88	0.33 131	0.20 21	0.25 72	0.17 6	0.15 8	0.39 133	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.09 6

Monster-pub-mixall	0.19 16	0.13 4	0.25 30	0.31 49	0.16 24	0.19 19	0.17 3	0.42 120	0.24 40	0.23 52	0.21 32	0.17 6	0.16 18	0.45 195	0.19 12	0.13 117	0.09 27	0.11 4	0.08 1	0.10 8	0.11 133

asda	0.21 47	0.19 232	0.29 81	0.31 49	0.17 38	0.25 77	0.23 118	0.36 63	0.28 79	0.27 107	0.24 62	0.18 20	0.21 83	0.40 142	0.21 56	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.10 60

qwe	0.22 62	0.18 189	0.28 73	0.31 49	0.18 68	0.29 139	0.21 73	0.38 80	0.32 124	0.35 183	0.30 120	0.20 35	0.20 71	0.43 178	0.21 56	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.12 100	0.09 6

2.25w	0.22 62	0.18 189	0.31 117	0.31 49	0.18 68	0.31 178	0.18 12	0.32 39	0.31 110	0.31 147	0.37 175	0.20 35	0.22 97	0.45 195	0.24 137	0.10 14	0.09 27	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.10 60

4w-stereo	0.21 47	0.19 232	0.31 117	0.31 49	0.17 38	0.29 139	0.19 28	0.31 31	0.21 22	0.31 147	0.24 62	0.20 35	0.24 122	0.41 154	0.22 81	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.10 83	0.11 36	0.09 6

3.25w_new	0.23 79	0.17 146	0.32 138	0.31 49	0.17 38	0.43 328	0.20 47	0.37 71	0.30 99	0.37 195	0.28 105	0.22 53	0.25 135	0.42 165	0.22 81	0.10 14	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.09 1	0.10 60

3.25w	0.23 79	0.17 146	0.32 138	0.31 49	0.17 38	0.43 328	0.20 47	0.37 71	0.30 99	0.37 195	0.28 105	0.22 53	0.25 135	0.42 165	0.22 81	0.10 14	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.09 1	0.10 60

3.75w	0.22 62	0.17 146	0.30 96	0.31 49	0.19 98	0.43 328	0.24 137	0.35 56	0.24 40	0.31 147	0.27 92	0.17 6	0.22 97	0.37 119	0.20 30	0.10 14	0.07 1	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.09 6

monsters	0.22 62	0.14 25	0.26 44	0.31 49	0.19 98	0.23 46	0.19 28	0.44 147	0.33 131	0.36 188	0.30 120	0.16 4	0.18 40	0.43 178	0.19 12	0.11 36	0.09 27	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.10 60

IGEV	0.20 28	0.12 2	0.23 6	0.31 49	0.20 142	0.23 46	0.19 28	0.40 100	0.29 91	0.22 46	0.34 152	0.20 35	0.15 8	0.31 58	0.19 12	0.11 36	0.10 95	0.12 50	0.10 83	0.10 8	0.10 60

MLG-Stereo_test2	0.17 3	0.13 4	0.25 30	0.31 49	0.16 24	0.24 59	0.17 3	0.25 7	0.13 2	0.17 11	0.17 15	0.22 53	0.14 2	0.32 68	0.19 12	0.13 117	0.09 27	0.12 50	0.09 13	0.11 36	0.09 6

S2M2_L	0.26 142	0.22 365	0.33 159	0.31 49	0.25 327	0.24 59	0.13 1	0.35 56	0.41 208	0.25 76	0.36 170	0.30 143	0.25 135	0.30 48	0.26 199	0.22 509	0.19 539	0.17 303	0.19 463	0.21 474	0.18 421
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SGD-Stereo	0.22 62	0.15 68	0.27 57	0.31 49	0.15 5	0.29 139	0.20 47	0.37 71	0.29 91	0.24 65	0.29 117	0.21 47	0.27 167	0.36 109	0.25 169	0.16 316	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.13 150	0.10 60

MonSter	0.20 28	0.14 25	0.25 30	0.31 49	0.15 5	0.22 35	0.22 90	0.39 88	0.33 131	0.20 21	0.25 72	0.17 6	0.15 8	0.38 127	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.09 6

dual_stereo	0.19 16	0.14 25	0.24 16	0.31 49	0.16 24	0.16 9	0.20 47	0.29 20	0.20 20	0.23 52	0.20 21	0.22 53	0.14 2	0.52 261	0.24 137	0.13 117	0.10 95	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.09 6

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 523	3.08 715	2.43 683	0.31 49	0.18 68	0.29 139	0.20 47	0.37 71	0.32 124	0.28 122	0.24 62	0.18 20	0.18 40	0.31 58	0.22 81	1.09 689	0.08 2	0.17 303	0.16 348	0.14 202	0.97 690

knoymous	0.36 289	0.20 280	0.31 117	0.31 49	0.22 205	0.36 252	0.29 234	0.61 268	0.64 333	0.67 374	0.70 323	0.60 370	0.40 342	0.58 332	0.34 318	0.17 370	0.11 227	0.20 433	0.11 148	0.17 366	0.18 421

CREStereo++_RVC	0.32 221	0.15 68	0.23 6	0.31 49	0.24 294	0.27 105	0.22 90	0.46 162	0.88 483	0.46 259	0.80 377	0.30 143	0.26 152	0.36 109	0.33 302	0.13 117	0.09 27	0.13 108	0.51 672	0.13 150	0.09 6
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
TestStereo_HLe17	0.34 252	0.17 146	0.46 369	0.32 77	0.21 173	0.42 323	0.31 282	0.70 354	0.66 342	0.46 259	0.68 315	0.36 197	0.30 221	0.61 365	0.36 355	0.16 316	0.10 95	0.14 165	0.13 235	0.15 268	0.15 324

TestStereo-Hl	0.34 252	0.20 280	0.32 138	0.32 77	0.22 205	0.32 198	0.27 195	0.64 296	0.59 306	0.50 275	0.67 312	0.46 286	0.45 374	0.60 356	0.34 318	0.14 179	0.11 227	0.13 108	0.13 235	0.15 268	0.15 324

derf	0.19 16	0.14 25	0.26 44	0.32 77	0.19 98	0.21 30	0.18 12	0.30 23	0.24 40	0.17 11	0.20 21	0.28 123	0.16 18	0.32 68	0.20 30	0.12 61	0.11 227	0.11 4	0.09 13	0.09 1	0.10 60

qqai	0.19 16	0.14 25	0.27 57	0.32 77	0.19 98	0.22 35	0.18 12	0.30 23	0.25 56	0.18 13	0.20 21	0.29 129	0.17 22	0.33 85	0.21 56	0.13 117	0.11 227	0.11 4	0.09 13	0.09 1	0.10 60

PointNet	0.20 28	0.15 68	0.25 30	0.32 77	0.18 68	0.29 139	0.23 118	0.25 7	0.27 66	0.15 2	0.24 62	0.28 123	0.17 22	0.34 95	0.20 30	0.13 117	0.11 227	0.13 108	0.10 83	0.11 36	0.09 6

BLMT-Stereo	0.17 3	0.11 1	0.22 2	0.32 77	0.20 142	0.16 9	0.22 90	0.20 1	0.22 24	0.14 1	0.18 16	0.15 1	0.14 2	0.25 4	0.22 81	0.10 14	0.09 27	0.14 165	0.13 235	0.10 8	0.10 60

Pro-Stereo	0.18 8	0.13 4	0.21 1	0.32 77	0.23 260	0.16 9	0.19 28	0.20 1	0.22 24	0.24 65	0.18 16	0.17 6	0.11 1	0.35 105	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.15 217	0.14 278	0.10 8	0.10 60

VIP-Stereo	0.24 104	0.17 146	0.29 81	0.32 77	0.21 173	0.64 476	0.19 28	0.31 31	0.37 179	0.23 52	0.30 120	0.27 117	0.19 56	0.47 221	0.22 81	0.12 61	0.09 27	0.13 108	0.09 13	0.12 100	0.09 6

asd	0.21 47	0.18 189	0.29 81	0.32 77	0.18 68	0.27 105	0.22 90	0.35 56	0.22 24	0.31 147	0.22 43	0.19 26	0.21 83	0.44 190	0.21 56	0.10 14	0.08 2	0.11 4	0.10 83	0.11 36	0.09 6

4.25_new	0.22 62	0.21 324	0.32 138	0.32 77	0.18 68	0.31 178	0.27 195	0.32 39	0.24 40	0.29 135	0.27 92	0.20 35	0.23 111	0.34 95	0.23 120	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.09 6

4.5w_new	0.22 62	0.21 324	0.32 138	0.32 77	0.18 68	0.31 178	0.27 195	0.32 39	0.24 40	0.29 135	0.27 92	0.20 35	0.23 111	0.34 95	0.23 120	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.09 6

4.25w-stereo	0.22 62	0.21 324	0.32 138	0.32 77	0.18 68	0.31 178	0.27 195	0.32 39	0.24 40	0.29 135	0.27 92	0.20 35	0.23 111	0.34 95	0.23 120	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.09 6

2.5w	0.21 47	0.18 189	0.31 117	0.32 77	0.18 68	0.31 178	0.25 150	0.31 31	0.23 33	0.28 122	0.35 160	0.18 20	0.17 22	0.39 133	0.21 56	0.10 14	0.08 2	0.11 4	0.10 83	0.11 36	0.09 6

2w_stereo	0.22 62	0.18 189	0.30 96	0.32 77	0.16 24	0.28 127	0.38 428	0.38 80	0.35 152	0.32 162	0.33 140	0.17 6	0.18 40	0.29 29	0.22 81	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.10 83	0.12 100	0.10 60

xyz-stereo-finetune2	0.36 289	0.19 232	0.38 244	0.32 77	0.19 98	0.82 556	0.29 234	0.52 203	0.32 124	0.51 280	0.78 364	0.43 265	0.45 374	0.69 447	0.44 439	0.13 117	0.12 299	0.17 303	0.13 235	0.12 100	0.13 242

HUF	0.24 104	0.16 97	0.33 159	0.32 77	0.18 68	0.25 77	0.40 462	0.42 120	0.34 139	0.25 76	0.23 48	0.32 154	0.28 183	0.34 95	0.24 137	0.13 117	0.10 95	0.13 108	0.09 13	0.12 100	0.10 60

IGEV-Stereo+	0.23 79	0.14 25	0.26 44	0.32 77	0.19 98	0.12 1	0.17 3	0.29 20	0.29 91	0.21 31	0.15 5	0.22 53	0.22 97	0.40 142	0.22 81	0.14 179	0.10 95	0.12 50	0.09 13	0.15 268	0.86 681

WCG-NET（raft）	0.31 215	0.15 68	0.36 213	0.32 77	0.19 98	0.35 238	0.27 195	0.51 193	0.78 423	0.45 252	0.55 268	0.48 294	0.27 167	0.54 277	0.26 199	0.13 117	0.10 95	0.12 50	0.11 148	0.12 100	0.11 133

LoS_RVC	0.27 166	0.16 97	0.27 57	0.32 77	0.30 484	0.44 337	0.34 342	0.41 111	0.33 131	0.31 147	0.51 239	0.29 129	0.32 244	0.36 109	0.28 242	0.11 36	0.10 95	0.11 4	0.08 1	0.11 36	0.19 456

riskmin	0.38 322	0.20 280	0.39 266	0.32 77	0.23 260	0.53 386	0.30 254	0.63 282	0.80 434	0.49 271	0.56 271	0.73 451	0.58 457	0.55 284	0.36 355	0.17 370	0.11 227	0.19 400	0.13 235	0.19 431	0.20 481

GCAP-Stereo-DPT26K	0.22 62	0.15 68	0.35 198	0.33 97	0.17 38	0.23 46	0.25 150	0.42 120	0.24 40	0.26 87	0.26 84	0.21 47	0.30 221	0.31 58	0.20 30	0.10 14	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.12 100	0.10 60

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.25 123	0.14 25	0.74 560	0.33 97	0.19 98	0.29 139	0.22 90	0.38 80	0.29 91	0.25 76	0.22 43	0.23 70	0.32 244	0.28 15	0.19 12	0.11 36	0.10 95	0.12 50	0.10 83	0.12 100	0.30 581

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.22 62	0.16 97	0.35 198	0.33 97	0.18 68	0.24 59	0.24 137	0.45 154	0.27 66	0.23 52	0.35 160	0.20 35	0.26 152	0.28 15	0.19 12	0.11 36	0.10 95	0.12 50	0.10 83	0.11 36	0.11 133

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.26 142	0.16 97	0.30 96	0.33 97	0.22 205	0.36 252	0.32 312	0.47 166	0.48 260	0.38 207	0.51 239	0.24 85	0.18 40	0.29 29	0.24 137	0.13 117	0.09 27	0.15 217	0.12 188	0.11 36	0.11 133

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.26 142	0.16 97	0.30 96	0.33 97	0.22 205	0.34 226	0.31 282	0.48 175	0.50 270	0.39 220	0.54 258	0.23 70	0.19 56	0.29 29	0.23 120	0.12 61	0.09 27	0.15 217	0.12 188	0.11 36	0.10 60

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.32 221	0.38 571	2.34 680	0.33 97	0.19 98	0.20 23	0.22 90	0.43 139	0.29 91	0.22 46	0.25 72	0.22 53	0.26 152	0.29 29	0.20 30	0.11 36	0.10 95	0.12 50	0.09 13	0.11 36	0.10 60

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.23 79	0.14 25	0.31 117	0.33 97	0.18 68	0.21 30	0.33 324	0.52 203	0.42 219	0.26 87	0.33 140	0.19 26	0.30 221	0.28 15	0.21 56	0.11 36	0.09 27	0.12 50	0.09 13	0.11 36	0.09 6

Foundation-i1	0.26 142	0.14 25	0.25 30	0.33 97	0.21 173	0.39 290	0.26 172	0.60 260	0.38 188	0.35 183	0.38 179	0.44 276	0.29 202	0.32 68	0.26 199	0.13 117	0.10 95	0.12 50	0.11 148	0.11 36	0.10 60

GEAStereo	0.23 79	0.16 97	0.30 96	0.33 97	0.25 327	0.36 252	0.30 254	0.42 120	0.28 79	0.26 87	0.28 105	0.24 85	0.21 83	0.32 68	0.22 81	0.18 405	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.14 202	0.12 193

GSStereo	0.23 79	0.16 97	0.30 96	0.33 97	0.25 327	0.36 252	0.30 254	0.42 120	0.27 66	0.30 143	0.28 105	0.23 70	0.21 83	0.32 68	0.22 81	0.16 316	0.09 27	0.12 50	0.10 83	0.14 202	0.12 193

gasm-f	0.24 104	0.16 97	0.27 57	0.33 97	0.25 327	0.25 77	0.36 389	0.42 120	0.28 79	0.26 87	0.35 160	0.24 85	0.30 221	0.36 109	0.23 120	0.18 405	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.15 268	0.12 193

252Zero-FE	0.20 28	0.15 68	0.26 44	0.33 97	0.19 98	0.23 46	0.18 12	0.41 111	0.34 139	0.22 46	0.21 32	0.19 26	0.18 40	0.28 15	0.22 81	0.14 179	0.10 95	0.12 50	0.09 13	0.10 8	0.10 60

Zero-FE251	0.23 79	0.16 97	0.30 96	0.33 97	0.20 142	0.44 337	0.19 28	0.37 71	0.25 56	0.27 107	0.29 117	0.38 210	0.24 122	0.32 68	0.22 81	0.14 179	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.11 36	0.10 60

Wavelet-MonSter	0.20 28	0.13 4	0.27 57	0.33 97	0.18 68	0.17 13	0.21 73	0.32 39	0.23 33	0.25 76	0.34 152	0.22 53	0.24 122	0.27 13	0.21 56	0.09 1	0.09 27	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.09 6

DilatedVolume-Stereo	0.30 207	0.15 68	0.34 181	0.33 97	0.20 142	0.53 386	0.25 150	0.56 225	0.43 223	0.56 302	0.50 229	0.35 187	0.29 202	0.49 238	0.28 242	0.13 117	0.11 227	0.12 50	0.11 148	0.11 36	0.10 60

3w_stereo	0.24 104	0.20 280	0.37 231	0.33 97	0.16 24	0.32 198	0.42 489	0.41 111	0.38 188	0.31 147	0.27 92	0.16 4	0.26 152	0.34 95	0.22 81	0.10 14	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.12 100	0.11 133

xyz-stereo-finetune	0.33 240	0.18 189	0.36 213	0.33 97	0.18 68	0.57 420	0.31 282	0.58 241	0.69 360	0.45 252	0.54 258	0.38 210	0.33 262	0.56 297	0.36 355	0.12 61	0.12 299	0.16 256	0.13 235	0.13 150	0.12 193

MLG-Stereo_test3	0.20 28	0.13 4	0.27 57	0.33 97	0.17 38	0.38 277	0.18 12	0.30 23	0.19 16	0.24 65	0.15 5	0.26 109	0.17 22	0.32 68	0.21 56	0.13 117	0.09 27	0.12 50	0.09 13	0.11 36	0.10 60

MLG-Stereo_test1	0.18 8	0.13 4	0.27 57	0.33 97	0.17 38	0.24 59	0.17 3	0.25 7	0.12 1	0.18 13	0.14 2	0.23 70	0.15 8	0.31 58	0.20 30	0.12 61	0.09 27	0.12 50	0.09 13	0.10 8	0.09 6

castereo++	0.26 142	0.16 97	0.26 44	0.33 97	0.19 98	0.75 524	0.20 47	0.37 71	0.47 252	0.23 52	0.23 48	0.35 187	0.28 183	0.39 133	0.19 12	0.14 179	0.09 27	0.14 165	0.09 13	0.11 36	0.10 60

DEFOM-Stereo	0.22 62	0.15 68	0.26 44	0.33 97	0.20 142	0.61 448	0.21 73	0.30 23	0.31 110	0.23 52	0.19 18	0.18 20	0.18 40	0.41 154	0.22 81	0.12 61	0.10 95	0.12 50	0.09 13	0.11 36	0.11 133

WCG-NET	0.28 174	0.15 68	0.33 159	0.33 97	0.19 98	0.33 209	0.27 195	0.39 88	0.80 434	0.46 259	0.49 225	0.39 219	0.25 135	0.40 142	0.25 169	0.12 61	0.09 27	0.13 108	0.11 148	0.12 100	0.10 60

GCAP-BAT	0.28 174	0.15 68	0.42 312	0.33 97	0.21 173	0.25 77	0.25 150	0.45 154	0.54 286	0.34 173	0.42 195	0.43 265	0.27 167	0.48 232	0.24 137	0.14 179	0.11 227	0.14 165	0.12 188	0.11 36	0.12 193

test_sample2	0.42 372	0.22 365	0.43 327	0.33 97	0.21 173	0.58 426	0.39 450	0.95 476	0.67 347	0.63 335	0.77 352	0.69 422	0.57 447	0.61 365	0.38 383	0.19 439	0.14 412	0.18 356	0.16 348	0.19 431	0.18 421

gcap-zeroshot	0.26 142	0.16 97	0.31 117	0.33 97	0.22 205	0.36 252	0.31 282	0.47 166	0.46 245	0.38 207	0.50 229	0.24 85	0.18 40	0.28 15	0.24 137	0.13 117	0.09 27	0.15 217	0.12 188	0.11 36	0.10 60

test_for_model	0.26 142	0.16 97	0.31 117	0.33 97	0.22 205	0.36 252	0.32 312	0.47 166	0.48 260	0.38 207	0.51 239	0.24 85	0.18 40	0.29 29	0.24 137	0.13 117	0.09 27	0.15 217	0.12 188	0.11 36	0.11 133

GCAPDPT-zeroshot4090	0.25 123	0.14 25	0.74 560	0.33 97	0.19 98	0.29 139	0.22 90	0.38 80	0.29 91	0.25 76	0.22 43	0.23 70	0.32 244	0.28 15	0.19 12	0.11 36	0.10 95	0.12 50	0.10 83	0.12 100	0.30 581

testlalala	0.26 142	0.16 97	0.31 117	0.33 97	0.22 205	0.36 252	0.31 282	0.47 166	0.46 245	0.38 207	0.50 229	0.24 85	0.18 40	0.28 15	0.24 137	0.13 117	0.09 27	0.15 217	0.12 188	0.11 36	0.10 60

GCAPDPT-zeroshot	0.28 174	0.15 68	0.42 312	0.33 97	0.21 173	0.25 77	0.25 150	0.45 154	0.54 286	0.34 173	0.42 195	0.43 265	0.27 167	0.48 232	0.24 137	0.14 179	0.11 227	0.14 165	0.12 188	0.11 36	0.12 193

HITNet	0.41 364	0.26 468	0.45 352	0.33 97	0.17 38	0.63 468	0.30 254	0.93 464	0.64 333	0.71 401	0.82 390	0.64 391	0.52 415	0.59 350	0.43 421	0.14 179	0.10 95	0.15 217	0.13 235	0.19 431	0.12 193
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
SE	0.32 221	0.26 468	0.34 181	0.34 127	0.21 173	0.50 367	0.33 324	0.58 241	0.52 278	0.51 280	0.54 258	0.32 154	0.35 280	0.31 58	0.25 169	0.17 370	0.13 372	0.19 400	0.16 348	0.21 474	0.18 421

TestStereo_HL3	0.37 306	0.19 232	0.49 416	0.34 127	0.24 294	0.51 372	0.39 450	0.60 260	0.43 223	0.61 322	0.83 396	0.56 334	0.46 381	0.55 284	0.28 242	0.15 257	0.11 227	0.14 165	0.13 235	0.14 202	0.17 401

aanet-new-40k	0.23 79	0.17 146	0.39 266	0.34 127	0.18 68	0.38 277	0.20 47	0.36 63	0.26 62	0.24 65	0.28 105	0.25 100	0.35 280	0.25 4	0.21 56	0.11 36	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.14 202	0.09 6

aanet-new-34k	0.23 79	0.16 97	0.37 231	0.34 127	0.16 24	0.24 59	0.24 137	0.43 139	0.36 162	0.26 87	0.27 92	0.23 70	0.35 280	0.28 15	0.20 30	0.10 14	0.09 27	0.13 108	0.09 13	0.12 100	0.09 6

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.25 123	0.14 25	0.30 96	0.34 127	0.21 173	0.44 337	0.25 150	0.44 147	0.35 152	0.27 107	0.35 160	0.37 201	0.35 280	0.28 15	0.26 199	0.12 61	0.09 27	0.13 108	0.11 148	0.11 36	0.09 6

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 142	0.16 97	0.31 117	0.34 127	0.21 173	0.33 209	0.31 282	0.45 154	0.45 240	0.40 229	0.54 258	0.24 85	0.18 40	0.36 109	0.22 81	0.12 61	0.09 27	0.15 217	0.12 188	0.11 36	0.10 60

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.28 174	0.23 387	1.22 636	0.34 127	0.21 173	0.29 139	0.21 73	0.41 111	0.33 131	0.24 65	0.30 120	0.32 154	0.28 183	0.33 85	0.20 30	0.12 61	0.11 227	0.13 108	0.10 83	0.10 8	0.11 133

RT-Monster	0.32 221	0.17 146	0.30 96	0.34 127	0.26 375	0.38 277	0.20 47	0.56 225	0.76 404	0.61 322	0.64 296	0.49 300	0.28 183	0.41 154	0.30 270	0.14 179	0.11 227	0.12 50	0.10 83	0.11 36	0.13 242

gcap_with_dpt	0.26 142	0.16 97	0.32 138	0.34 127	0.21 173	0.35 238	0.36 389	0.44 147	0.41 208	0.38 207	0.54 258	0.22 53	0.21 83	0.28 15	0.22 81	0.12 61	0.09 27	0.15 217	0.12 188	0.11 36	0.10 60

BStereo	0.27 166	0.16 97	0.88 591	0.34 127	0.22 205	0.22 35	0.31 282	0.39 88	0.41 208	0.26 87	0.24 62	0.26 109	0.19 56	0.42 165	0.28 242	0.10 14	0.12 299	0.12 50	0.16 348	0.12 100	0.14 290

Anonymus123	0.30 207	0.16 97	0.88 591	0.34 127	0.22 205	0.64 476	0.31 282	0.54 218	0.41 208	0.26 87	0.24 62	0.26 109	0.19 56	0.42 165	0.28 242	0.10 14	0.12 299	0.12 50	0.16 348	0.12 100	0.14 290

BridgeDepth	0.21 47	0.14 25	0.26 44	0.34 127	0.14 2	0.40 296	0.27 195	0.28 18	0.22 24	0.18 13	0.19 18	0.28 123	0.29 202	0.32 68	0.20 30	0.10 14	0.08 2	0.11 4	0.10 83	0.11 36	0.10 60
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
1w_stereo	0.24 104	0.15 68	0.29 81	0.34 127	0.18 68	0.31 178	0.41 478	0.40 100	0.43 223	0.31 147	0.38 179	0.17 6	0.24 122	0.45 195	0.23 120	0.10 14	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.09 6

monsterstereo	0.22 62	0.14 25	0.26 44	0.34 127	0.18 68	0.21 30	0.20 47	0.37 71	0.35 152	0.33 169	0.40 189	0.19 26	0.18 40	0.45 195	0.21 56	0.11 36	0.09 27	0.12 50	0.09 13	0.13 150	0.08 1

xyz-stereo	4.23 706	0.17 146	61.76 747	0.34 127	0.16 24	12.16 717	0.37 406	0.58 241	0.68 353	1.01 583	3.36 692	0.77 472	0.82 582	1.21 622	0.40 399	0.12 61	0.10 95	0.16 256	0.11 148	0.13 150	0.10 60

MLG-Stereo	0.18 8	0.13 4	0.27 57	0.34 127	0.15 5	0.27 105	0.17 3	0.28 18	0.14 4	0.18 13	0.14 2	0.23 70	0.15 8	0.32 68	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.13 108	0.09 13	0.10 8	0.09 6

LG-G_1	0.21 47	0.13 4	0.30 96	0.34 127	0.16 24	0.52 378	0.17 3	0.34 53	0.18 9	0.21 31	0.21 32	0.26 109	0.19 56	0.37 119	0.20 30	0.14 179	0.10 95	0.13 108	0.09 13	0.11 36	0.10 60

LG-G	0.21 47	0.13 4	0.30 96	0.34 127	0.16 24	0.52 378	0.17 3	0.34 53	0.18 9	0.21 31	0.21 32	0.26 109	0.19 56	0.37 119	0.20 30	0.14 179	0.10 95	0.13 108	0.09 13	0.11 36	0.10 60

G2L-Stereo_test	0.48 440	0.20 280	0.40 280	0.34 127	0.23 260	0.57 420	0.58 583	1.10 539	0.77 413	0.86 501	0.94 450	0.95 534	0.54 432	0.68 441	0.60 517	0.16 316	0.12 299	0.14 165	0.12 188	0.15 268	0.15 324

LGtest1	0.19 16	0.14 25	0.29 81	0.34 127	0.16 24	0.26 87	0.17 3	0.32 39	0.20 20	0.21 31	0.15 5	0.23 70	0.20 71	0.32 68	0.20 30	0.15 257	0.10 95	0.13 108	0.09 13	0.12 100	0.11 133

Reg-Stereo(zero)	0.30 207	0.16 97	0.28 73	0.34 127	0.18 68	0.32 198	0.20 47	0.63 282	0.68 353	0.50 275	0.52 251	0.51 312	0.30 221	0.45 195	0.25 169	0.13 117	0.10 95	0.12 50	0.10 83	0.12 100	0.11 133

fast-iter	0.45 401	0.21 324	0.36 213	0.34 127	0.35 551	0.28 127	0.31 282	0.72 369	0.46 245	0.87 509	1.13 543	1.09 579	0.76 559	0.69 447	0.56 507	0.12 61	0.10 95	0.17 303	0.17 404	0.17 366	0.15 324

CoSv	0.45 401	0.21 324	0.36 213	0.34 127	0.35 551	0.28 127	0.31 282	0.72 369	0.46 245	0.87 509	1.13 543	1.09 579	0.76 559	0.69 447	0.56 507	0.12 61	0.10 95	0.17 303	0.17 404	0.17 366	0.15 324

AIO_rvc	0.23 79	0.16 97	0.32 138	0.34 127	0.19 98	0.26 87	0.33 324	0.40 100	0.22 24	0.26 87	0.24 62	0.34 172	0.15 8	0.51 254	0.24 137	0.12 61	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.12 100	0.10 60

AIO_test	0.23 79	0.16 97	0.28 73	0.34 127	0.20 142	0.30 158	0.39 450	0.38 80	0.25 56	0.25 76	0.28 105	0.32 154	0.22 97	0.38 127	0.25 169	0.12 61	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.12 100	0.09 6

Occ-G	0.26 142	0.14 25	0.28 73	0.34 127	0.20 142	0.27 105	0.34 342	0.41 111	0.31 110	0.29 135	0.43 201	0.49 300	0.25 135	0.47 221	0.28 242	0.13 117	0.11 227	0.14 165	0.11 148	0.12 100	0.12 193

test_sample1	0.42 372	0.22 365	0.46 369	0.34 127	0.23 260	0.58 426	0.35 367	0.99 489	0.49 264	0.62 326	0.75 342	0.69 422	0.61 474	0.58 332	0.44 439	0.18 405	0.14 412	0.17 303	0.15 311	0.17 366	0.17 401

SMFormer	0.51 483	0.23 387	0.62 495	0.34 127	0.20 142	0.62 456	0.34 342	1.21 590	1.02 559	0.81 462	1.01 489	0.71 431	0.65 504	0.84 531	0.55 505	0.19 439	0.15 444	0.18 356	0.16 348	0.18 395	0.18 421

tta	0.51 483	0.23 387	0.62 495	0.34 127	0.20 142	0.62 456	0.34 342	1.21 590	1.02 559	0.81 462	1.01 489	0.71 431	0.65 504	0.84 531	0.55 505	0.19 439	0.15 444	0.18 356	0.16 348	0.15 268	0.14 290

qqq1	0.49 459	0.23 387	0.62 495	0.34 127	0.20 142	0.62 456	0.34 342	1.21 590	1.02 559	0.81 462	1.01 489	0.71 431	0.65 504	0.84 531	0.34 318	0.19 439	0.15 444	0.14 165	0.12 188	0.15 268	0.14 290

fff1	0.49 459	0.23 387	0.62 495	0.34 127	0.20 142	0.62 456	0.34 342	1.21 590	1.02 559	0.81 462	1.01 489	0.71 431	0.65 504	0.84 531	0.34 318	0.19 439	0.15 444	0.14 165	0.12 188	0.15 268	0.14 290

AEACV	0.27 166	0.17 146	0.31 117	0.34 127	0.45 614	0.26 87	0.28 225	0.37 71	0.32 124	0.30 143	0.46 212	0.31 151	0.37 317	0.36 109	0.24 137	0.14 179	0.10 95	0.15 217	0.12 188	0.13 150	0.11 133

Any-RAFT	0.35 271	0.16 97	0.30 96	0.34 127	0.21 173	0.52 378	0.22 90	0.88 448	0.73 381	0.53 290	0.73 331	0.64 391	0.28 183	0.46 212	0.24 137	0.15 257	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.13 150	0.12 193

EGLCR-Stereo	0.25 123	0.16 97	0.33 159	0.34 127	0.20 142	0.35 238	0.20 47	0.52 203	0.36 162	0.28 122	0.27 92	0.41 245	0.18 40	0.45 195	0.26 199	0.14 179	0.10 95	0.16 256	0.14 278	0.13 150	0.11 133

DCANet-4	0.36 289	0.20 280	0.48 403	0.34 127	0.19 98	0.29 139	0.30 254	0.66 309	0.92 513	0.69 388	0.78 364	0.40 233	0.47 387	0.45 195	0.34 318	0.14 179	0.10 95	0.14 165	0.11 148	0.11 36	0.13 242

fff	0.37 306	0.16 97	0.41 291	0.34 127	0.19 98	0.29 139	0.30 254	0.69 338	1.06 580	0.69 388	0.78 364	0.42 256	0.63 487	0.46 212	0.34 318	0.14 179	0.10 95	0.14 165	0.11 148	0.11 36	0.13 242

ADStereo(finetuned)	0.37 306	0.16 97	0.49 416	0.34 127	0.19 98	0.30 158	0.30 254	0.68 329	0.91 508	0.70 394	0.77 352	0.43 265	0.69 525	0.45 195	0.33 302	0.14 179	0.10 95	0.14 165	0.11 148	0.13 150	0.12 193

x	0.39 339	0.24 425	0.41 291	0.34 127	0.23 260	0.52 378	0.32 312	0.86 436	0.52 278	0.57 306	0.70 323	0.59 364	0.50 406	0.49 238	0.46 459	0.17 370	0.15 444	0.17 303	0.15 311	0.17 366	0.16 374

HHNet	0.41 364	0.17 146	0.41 291	0.34 127	0.37 563	0.33 209	0.34 342	0.69 338	0.75 395	0.86 501	1.30 591	0.52 318	0.32 244	0.52 261	0.35 337	0.15 257	0.11 227	0.19 400	0.15 311	0.15 268	0.24 535

AnonymousM	0.41 364	0.81 661	0.29 81	0.34 127	0.22 205	0.28 127	0.38 428	0.53 215	0.41 208	0.70 394	0.49 225	0.47 289	0.27 167	0.41 154	0.31 279	0.15 257	0.12 299	1.51 687	0.26 587	0.12 100	0.10 60

s12784h	0.36 289	0.15 68	0.24 16	0.34 127	0.15 5	0.77 531	0.29 234	0.80 415	0.83 452	0.56 302	0.57 273	0.43 265	0.40 342	0.57 309	0.33 302	0.12 61	0.10 95	0.14 165	0.09 13	0.14 202	0.09 6

DCANet	0.36 289	0.16 97	0.41 291	0.34 127	0.19 98	0.30 158	0.30 254	0.68 329	0.91 508	0.70 394	0.77 352	0.43 265	0.57 447	0.45 195	0.34 318	0.14 179	0.10 95	0.14 165	0.11 148	0.13 150	0.12 193

csc	0.37 306	0.16 97	0.41 291	0.34 127	0.19 98	0.29 139	0.30 254	0.69 338	1.06 580	0.69 388	0.78 364	0.42 256	0.63 487	0.46 212	0.34 318	0.14 179	0.10 95	0.14 165	0.11 148	0.11 36	0.13 242

cscssc	0.37 306	0.16 97	0.41 291	0.34 127	0.19 98	0.29 139	0.30 254	0.69 338	1.06 580	0.69 388	0.78 364	0.42 256	0.63 487	0.46 212	0.34 318	0.14 179	0.10 95	0.14 165	0.11 148	0.11 36	0.13 242

111	0.40 351	0.17 146	0.41 291	0.34 127	0.19 98	0.52 378	0.28 225	0.74 384	1.16 604	0.50 275	0.91 442	0.63 385	0.48 392	0.61 365	0.35 337	0.14 179	0.10 95	0.14 165	0.12 188	0.13 150	0.13 242

PhaseNet	0.25 123	0.16 97	0.31 117	0.35 172	0.22 205	0.33 209	0.22 90	0.45 154	0.33 131	0.21 31	0.28 105	0.38 210	0.23 111	0.42 165	0.28 242	0.13 117	0.10 95	0.15 217	0.15 311	0.13 150	0.12 193

DF	0.26 142	0.15 68	0.38 244	0.35 172	0.19 98	0.26 87	0.26 172	0.42 120	0.27 66	0.29 135	0.49 225	0.50 306	0.22 97	0.48 232	0.20 30	0.14 179	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.12 100	0.11 133

aanet-new-90k	0.23 79	0.16 97	0.45 352	0.35 172	0.17 38	0.33 209	0.27 195	0.38 80	0.26 62	0.20 21	0.24 62	0.21 47	0.35 280	0.46 212	0.17 1	0.11 36	0.09 27	0.12 50	0.10 83	0.14 202	0.09 6

aanet-new-70k	0.23 79	0.16 97	0.41 291	0.35 172	0.17 38	0.38 277	0.25 150	0.36 63	0.25 56	0.23 52	0.31 134	0.24 85	0.35 280	0.43 178	0.17 1	0.10 14	0.09 27	0.12 50	0.10 83	0.13 150	0.09 6

aanet-new-36k	0.23 79	0.17 146	0.30 96	0.35 172	0.16 24	0.35 238	0.25 150	0.40 100	0.30 99	0.25 76	0.24 62	0.25 100	0.36 308	0.41 154	0.19 12	0.10 14	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.12 100	0.09 6

aanet-new-24k	0.23 79	0.16 97	0.29 81	0.35 172	0.17 38	0.39 290	0.23 118	0.35 56	0.30 99	0.30 143	0.27 92	0.25 100	0.32 244	0.30 48	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.14 202	0.10 60

aanet-new-22k	0.23 79	0.16 97	0.30 96	0.35 172	0.18 68	0.31 178	0.19 28	0.46 162	0.42 219	0.25 76	0.23 48	0.25 100	0.30 221	0.32 68	0.22 81	0.11 36	0.10 95	0.12 50	0.10 83	0.12 100	0.10 60

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.23 79	0.14 25	0.27 57	0.35 172	0.18 68	0.26 87	0.26 172	0.42 120	0.38 188	0.25 76	0.43 201	0.23 70	0.28 183	0.25 4	0.22 81	0.11 36	0.09 27	0.12 50	0.09 13	0.11 36	0.10 60

Selective-IGEV-i32	0.24 104	0.18 189	0.35 198	0.35 172	0.19 98	0.27 105	0.25 150	0.55 221	0.23 33	0.27 107	0.25 72	0.34 172	0.19 56	0.58 332	0.22 81	0.12 61	0.10 95	0.14 165	0.11 148	0.12 100	0.10 60

zero-FE	0.25 123	0.15 68	0.30 96	0.35 172	0.29 465	0.19 19	0.20 47	0.35 56	0.31 110	0.26 87	0.27 92	0.29 129	0.29 202	0.33 85	0.24 137	0.17 370	0.10 95	0.14 165	0.10 83	0.64 667	0.12 193

water-stereo	0.28 174	0.14 25	0.29 81	0.35 172	0.19 98	0.36 252	0.23 118	0.62 273	0.38 188	0.39 220	0.62 289	0.41 245	0.35 280	0.28 15	0.27 219	0.14 179	0.13 372	0.13 108	0.12 188	0.12 100	0.10 60

depthmonostereo	0.29 189	0.14 25	0.31 117	0.35 172	0.17 38	0.46 351	0.27 195	0.69 338	0.57 303	0.35 183	0.42 195	0.31 151	0.35 280	0.35 105	0.27 219	0.14 179	0.12 299	0.13 108	0.12 188	0.11 36	0.10 60

G2L-ROB	0.47 427	0.19 232	0.42 312	0.35 172	0.22 205	0.57 420	0.42 489	1.14 562	0.71 372	0.84 490	0.75 342	1.09 579	0.53 420	0.74 480	0.53 495	0.17 370	0.12 299	0.14 165	0.12 188	0.17 366	0.19 456

SCV_C0	0.26 142	0.18 189	0.34 181	0.35 172	0.24 294	0.23 46	0.28 225	0.51 193	0.36 162	0.31 147	0.36 170	0.37 201	0.20 71	0.57 309	0.22 81	0.13 117	0.10 95	0.13 108	0.11 148	0.16 326	0.12 193

SCV	0.26 142	0.19 232	0.33 159	0.35 172	0.21 173	0.27 105	0.34 342	0.56 225	0.28 79	0.24 65	0.28 105	0.37 201	0.23 111	0.49 238	0.22 81	0.18 405	0.10 95	0.14 165	0.11 148	0.15 268	0.11 133

castereo	0.28 174	0.16 97	0.32 138	0.35 172	0.21 173	0.40 296	0.42 489	0.50 190	0.66 342	0.26 87	0.41 192	0.37 201	0.36 308	0.33 85	0.24 137	0.13 117	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.11 36	0.10 60

SMoEStereo_RVC	0.26 142	0.19 232	0.35 198	0.35 172	0.22 205	0.36 252	0.32 312	0.39 88	0.34 139	0.37 195	0.30 120	0.33 168	0.24 122	0.53 270	0.24 137	0.12 61	0.10 95	0.16 256	0.12 188	0.12 100	0.11 133

tt45	0.27 166	0.17 146	0.34 181	0.35 172	0.23 260	0.38 277	0.28 225	0.46 162	0.28 79	0.40 229	0.27 92	0.38 210	0.25 135	0.57 309	0.26 199	0.13 117	0.11 227	0.16 256	0.13 235	0.12 100	0.14 290

Pointernet	0.27 166	0.14 25	0.33 159	0.35 172	0.23 260	0.35 238	0.21 73	0.72 369	0.38 188	0.39 220	0.36 170	0.34 172	0.25 135	0.36 109	0.25 169	0.15 257	0.10 95	0.12 50	0.08 1	0.11 36	0.10 60

test_sample4	0.47 427	0.26 468	0.50 430	0.35 172	0.22 205	0.69 498	0.38 428	1.15 566	0.81 442	0.78 442	0.82 390	0.62 383	0.53 420	0.63 388	0.44 439	0.21 482	0.15 444	0.21 475	0.19 463	0.21 474	0.19 456

test_sample3	0.46 412	0.25 451	0.50 430	0.35 172	0.23 260	0.69 498	0.37 406	1.15 566	0.81 442	0.75 425	0.79 374	0.66 409	0.49 396	0.63 388	0.46 459	0.21 482	0.15 444	0.20 433	0.19 463	0.21 474	0.19 456

11t1	0.36 289	0.21 324	0.42 312	0.35 172	0.22 205	0.62 456	0.29 234	0.69 338	0.43 223	0.60 314	0.53 255	0.53 322	0.48 392	0.56 297	0.40 399	0.18 405	0.14 412	0.16 256	0.13 235	0.17 366	0.17 401

IGEVStereo-DCA	0.29 189	0.22 365	0.38 244	0.35 172	0.27 410	0.37 264	0.35 367	0.62 273	0.34 139	0.38 207	0.30 120	0.35 187	0.27 167	0.51 254	0.22 81	0.15 257	0.12 299	0.16 256	0.12 188	0.13 150	0.15 324

rrr	0.29 189	0.22 365	0.41 291	0.35 172	0.27 410	0.37 264	0.32 312	0.52 203	0.42 219	0.38 207	0.30 120	0.35 187	0.27 167	0.51 254	0.22 81	0.15 257	0.12 299	0.16 256	0.13 235	0.13 150	0.14 290

Selective-IGEV	0.24 104	0.18 189	0.35 198	0.35 172	0.19 98	0.27 105	0.25 150	0.55 221	0.23 33	0.27 107	0.25 72	0.34 172	0.19 56	0.58 332	0.22 81	0.12 61	0.10 95	0.14 165	0.11 148	0.12 100	0.10 60

ProNet	0.29 189	0.21 324	0.38 244	0.35 172	0.24 294	0.32 198	0.43 497	0.57 233	0.37 179	0.33 169	0.30 120	0.32 154	0.28 183	0.57 309	0.26 199	0.13 117	0.11 227	0.16 256	0.13 235	0.13 150	0.13 242

test_xeample3	0.29 189	0.21 324	0.41 291	0.35 172	0.26 375	0.35 238	0.32 312	0.56 225	0.36 162	0.43 245	0.32 137	0.34 172	0.28 183	0.54 277	0.23 120	0.14 179	0.11 227	0.16 256	0.12 188	0.14 202	0.13 242

test_xeample	1.01 627	0.21 324	0.42 312	0.35 172	0.21 173	0.71 508	0.39 450	1.23 603	0.86 470	0.81 462	1.04 509	0.69 422	0.61 474	0.69 447	10.93 715	0.19 439	0.15 444	0.18 356	0.17 404	0.18 395	0.17 401

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 289	0.17 146	0.41 291	0.35 172	0.19 98	0.33 209	0.29 234	0.65 298	0.73 381	0.68 380	1.01 489	0.56 334	0.40 342	0.42 165	0.30 270	0.11 36	0.09 27	0.15 217	0.14 278	0.13 150	0.10 60

SMOE	0.36 289	0.20 280	0.35 198	0.36 201	0.17 38	0.63 468	0.41 478	0.65 298	0.55 293	0.54 295	0.72 326	0.49 300	0.38 323	0.40 142	0.30 270	0.19 439	0.12 299	0.28 581	0.15 311	0.19 431	0.14 290

SME	0.40 351	0.20 280	0.35 198	0.36 201	0.19 98	0.79 538	0.31 282	0.79 411	0.73 381	0.56 302	0.77 352	0.43 265	0.51 411	0.57 309	0.36 355	0.16 316	0.17 496	0.19 400	0.19 463	0.18 395	0.16 374

aanet-new-60k	0.24 104	0.16 97	0.48 403	0.36 201	0.17 38	0.39 290	0.24 137	0.36 63	0.30 99	0.24 65	0.25 72	0.26 109	0.32 244	0.45 195	0.18 4	0.10 14	0.10 95	0.12 50	0.10 83	0.13 150	0.10 60

aanet-new-78k	0.24 104	0.17 146	0.51 445	0.36 201	0.16 24	0.26 87	0.29 234	0.36 63	0.29 91	0.22 46	0.29 117	0.23 70	0.37 317	0.42 165	0.17 1	0.10 14	0.09 27	0.12 50	0.10 83	0.14 202	0.09 6

aanet-32k-new	0.23 79	0.16 97	0.30 96	0.36 201	0.17 38	0.26 87	0.26 172	0.33 50	0.30 99	0.27 107	0.30 120	0.23 70	0.34 274	0.42 165	0.18 4	0.13 117	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.15 268	0.10 60

aanet-new-32k	0.23 79	0.15 68	0.32 138	0.36 201	0.18 68	0.38 277	0.21 73	0.40 100	0.24 40	0.27 107	0.23 48	0.34 172	0.35 280	0.30 48	0.19 12	0.12 61	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.13 150	0.10 60

aanet-new-30k	0.23 79	0.15 68	0.32 138	0.36 201	0.18 68	0.38 277	0.21 73	0.40 100	0.24 40	0.27 107	0.23 48	0.34 172	0.35 280	0.30 48	0.19 12	0.12 61	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.13 150	0.10 60

aanet-new-28k	0.23 79	0.17 146	0.40 280	0.36 201	0.17 38	0.33 209	0.22 90	0.35 56	0.27 66	0.27 107	0.23 48	0.29 129	0.34 274	0.31 58	0.22 81	0.13 117	0.10 95	0.13 108	0.11 148	0.16 326	0.12 193

PSi22	0.30 207	0.18 189	0.30 96	0.36 201	0.19 98	0.30 158	0.19 28	0.42 120	0.73 381	0.27 107	0.32 137	0.57 340	0.43 358	0.77 498	0.25 169	0.12 61	0.10 95	0.11 4	0.09 13	0.14 202	0.11 133

DDF-Stereo	0.26 142	0.15 68	0.30 96	0.36 201	0.29 465	0.19 19	0.20 47	0.32 39	0.31 110	0.26 87	0.26 84	0.29 129	0.29 202	0.38 127	0.24 137	0.17 370	0.10 95	0.14 165	0.10 83	0.70 670	0.12 193

fffft	0.25 123	0.17 146	0.37 231	0.36 201	0.22 205	0.28 127	0.36 389	0.42 120	0.24 40	0.36 188	0.23 48	0.27 117	0.22 97	0.52 261	0.27 219	0.12 61	0.09 27	0.16 256	0.12 188	0.12 100	0.12 193
1: 1. 1
999	0.27 166	0.16 97	0.35 198	0.36 201	0.24 294	0.31 178	0.27 195	0.49 180	0.38 188	0.26 87	0.30 120	0.39 219	0.23 111	0.63 388	0.25 169	0.13 117	0.10 95	0.14 165	0.12 188	0.12 100	0.14 290

RSM++	0.25 123	0.18 189	0.34 181	0.36 201	0.20 142	0.28 127	0.30 254	0.51 193	0.32 124	0.25 76	0.22 43	0.37 201	0.21 83	0.50 246	0.24 137	0.12 61	0.10 95	0.14 165	0.12 188	0.14 202	0.10 60

RSM	0.25 123	0.18 189	0.33 159	0.36 201	0.20 142	0.27 105	0.34 342	0.51 193	0.27 66	0.26 87	0.23 48	0.39 219	0.21 83	0.56 297	0.22 81	0.12 61	0.10 95	0.14 165	0.11 148	0.14 202	0.10 60

test_sample7	0.52 491	0.29 512	0.50 430	0.36 201	0.27 410	0.62 456	0.41 478	1.06 524	0.88 483	0.92 544	0.86 415	0.85 495	0.69 525	0.68 441	0.50 475	0.26 559	0.20 551	0.27 573	0.26 587	0.27 555	0.24 535

test_sample5	0.47 427	0.26 468	0.49 416	0.36 201	0.22 205	0.64 476	0.39 450	1.13 553	0.81 442	0.77 438	0.94 450	0.64 391	0.54 432	0.65 410	0.43 421	0.21 482	0.16 476	0.22 490	0.20 490	0.22 498	0.20 481

MGS-Stereo	0.28 174	0.19 232	0.40 280	0.36 201	0.23 260	0.37 264	0.30 254	0.39 88	0.44 231	0.31 147	0.51 239	0.40 233	0.24 122	0.43 178	0.26 199	0.15 257	0.12 299	0.15 217	0.13 235	0.14 202	0.13 242

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 252	0.27 486	0.45 352	0.36 201	0.25 327	0.48 360	0.30 254	0.58 241	0.90 501	0.42 241	0.36 170	0.30 143	0.29 202	0.49 238	0.30 270	0.16 316	0.14 412	0.18 356	0.15 311	0.18 395	0.15 324

ff7	0.29 189	0.21 324	0.38 244	0.36 201	0.26 375	0.31 178	0.35 367	0.62 273	0.34 139	0.38 207	0.33 140	0.32 154	0.29 202	0.58 332	0.25 169	0.14 179	0.10 95	0.17 303	0.12 188	0.14 202	0.15 324

ffff	0.29 189	0.21 324	0.38 244	0.36 201	0.26 375	0.31 178	0.35 367	0.62 273	0.34 139	0.38 207	0.33 140	0.32 154	0.29 202	0.58 332	0.25 169	0.14 179	0.10 95	0.17 303	0.12 188	0.14 202	0.15 324

DualNet	0.48 440	0.26 468	0.49 416	0.36 201	0.22 205	0.64 476	0.39 450	1.13 553	0.81 442	0.80 449	1.03 503	0.64 391	0.54 432	0.65 410	0.43 421	0.21 482	0.16 476	0.22 490	0.20 490	0.22 498	0.20 481

11t	0.29 189	0.21 324	0.38 244	0.36 201	0.26 375	0.31 178	0.35 367	0.62 273	0.34 139	0.38 207	0.33 140	0.32 154	0.29 202	0.58 332	0.25 169	0.14 179	0.10 95	0.17 303	0.12 188	0.14 202	0.15 324

MaDis-Stereo	0.26 142	0.18 189	0.36 213	0.36 201	0.26 375	0.27 105	0.27 195	0.43 139	0.35 152	0.27 107	0.26 84	0.41 245	0.28 183	0.40 142	0.28 242	0.16 316	0.14 412	0.16 256	0.13 235	0.14 202	0.12 193

qqq	0.40 351	0.26 468	0.44 339	0.36 201	0.22 205	0.46 351	0.36 389	0.85 432	0.54 286	0.56 302	0.69 319	0.65 404	0.53 420	0.55 284	0.45 448	0.17 370	0.16 476	0.20 433	0.19 463	0.18 395	0.17 401

ccc-4	0.29 189	0.21 324	0.38 244	0.36 201	0.26 375	0.31 178	0.35 367	0.62 273	0.34 139	0.38 207	0.33 140	0.32 154	0.29 202	0.58 332	0.25 169	0.14 179	0.10 95	0.17 303	0.12 188	0.14 202	0.15 324

xxxx	1.01 627	0.22 365	0.43 327	0.36 201	0.21 173	0.82 556	0.36 389	1.32 628	0.88 483	0.71 401	0.94 450	0.97 539	0.63 487	0.64 403	10.58 714	0.20 465	0.16 476	0.18 356	0.17 404	0.19 431	0.19 456

PStereo	0.50 475	0.75 654	0.42 312	0.37 227	0.28 435	0.55 399	0.46 513	0.54 218	0.88 483	0.53 290	0.33 140	0.51 312	0.51 411	0.78 503	0.67 539	0.51 662	0.25 595	0.30 600	0.27 594	0.59 663	0.49 661

Anonymus	0.24 104	0.14 25	0.29 81	0.37 227	0.23 260	0.30 158	0.22 90	0.39 88	0.32 124	0.23 52	0.20 21	0.38 210	0.26 152	0.45 195	0.24 137	0.13 117	0.10 95	0.14 165	0.13 235	0.12 100	0.13 242

DNS	0.26 142	0.17 146	0.36 213	0.37 227	0.22 205	0.33 209	0.23 118	0.47 166	0.30 99	0.34 173	0.34 152	0.45 278	0.24 122	0.28 15	0.21 56	0.19 439	0.11 227	0.13 108	0.12 188	0.16 326	0.16 374

TS12	0.24 104	0.15 68	0.29 81	0.37 227	0.17 38	0.32 198	0.26 172	0.42 120	0.24 40	0.31 147	0.51 239	0.25 100	0.27 167	0.40 142	0.29 263	0.11 36	0.10 95	0.12 50	0.09 13	0.13 150	0.10 60

DN	0.30 207	0.17 146	0.33 159	0.37 227	0.26 375	0.35 238	0.27 195	0.54 218	0.55 293	0.32 162	0.42 195	0.50 306	0.23 111	0.39 133	0.22 81	0.21 482	0.14 412	0.16 256	0.13 235	0.17 366	0.18 421

aanet-new-16k	0.22 62	0.17 146	0.35 198	0.37 227	0.17 38	0.26 87	0.18 12	0.41 111	0.37 179	0.28 122	0.23 48	0.25 100	0.26 152	0.29 29	0.21 56	0.12 61	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.14 202	0.10 60

aanet-new-8k	0.25 123	0.19 232	0.32 138	0.37 227	0.20 142	0.40 296	0.29 234	0.49 180	0.39 200	0.24 65	0.25 72	0.22 53	0.34 274	0.49 238	0.21 56	0.11 36	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.12 100	0.10 60

LiteMatch	0.24 104	0.17 146	0.24 16	0.37 227	0.20 142	0.27 105	0.27 195	0.31 31	0.24 40	0.21 31	0.20 21	0.29 129	0.40 342	0.29 29	0.43 421	0.16 316	0.10 95	0.15 217	0.13 235	0.14 202	0.14 290

Lsterematch	0.38 322	0.17 146	0.38 244	0.37 227	0.20 142	0.42 323	0.27 195	0.57 233	0.71 372	0.66 369	1.02 498	0.49 300	0.40 342	0.57 309	0.43 421	0.16 316	0.10 95	0.15 217	0.13 235	0.14 202	0.14 290

AdaDepth	0.22 62	0.17 146	0.32 138	0.37 227	0.18 68	0.34 226	0.22 90	0.33 50	0.23 33	0.21 31	0.21 32	0.20 35	0.20 71	0.56 297	0.21 56	0.10 14	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.11 36	0.12 193

111111	0.21 47	0.14 25	0.27 57	0.37 227	0.22 205	0.21 30	0.19 28	0.43 139	0.27 66	0.20 21	0.20 21	0.29 129	0.14 2	0.41 154	0.22 81	0.14 179	0.10 95	0.12 50	0.09 13	0.12 100	0.12 193

GIP-stereo	0.24 104	0.18 189	0.30 96	0.37 227	0.24 294	0.26 87	0.20 47	0.46 162	0.36 162	0.24 65	0.39 184	0.35 187	0.20 71	0.31 58	0.21 56	0.15 257	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.12 100	0.11 133

mms	0.26 142	0.21 324	0.33 159	0.37 227	0.25 327	0.30 158	0.33 324	0.40 100	0.32 124	0.28 122	0.34 152	0.34 172	0.20 71	0.45 195	0.26 199	0.12 61	0.11 227	0.16 256	0.12 188	0.14 202	0.11 133

fffy	0.28 174	0.21 324	0.34 181	0.37 227	0.23 260	0.33 209	0.29 234	0.51 193	0.41 208	0.32 162	0.37 175	0.39 219	0.27 167	0.50 246	0.27 219	0.12 61	0.11 227	0.16 256	0.13 235	0.14 202	0.11 133

UGAM-zero	0.46 412	0.19 232	0.62 495	0.37 227	0.23 260	0.34 226	0.21 73	1.15 566	0.39 200	0.66 369	0.61 286	1.70 655	0.91 602	0.75 486	0.25 169	0.14 179	0.11 227	0.15 217	0.12 188	0.13 150	0.13 242

IGEV-Stereo++	0.21 47	0.15 68	0.27 57	0.37 227	0.19 98	0.22 35	0.18 12	0.42 120	0.35 152	0.22 46	0.28 105	0.24 85	0.18 40	0.27 13	0.22 81	0.12 61	0.09 27	0.12 50	0.10 83	0.12 100	0.10 60

AIO-Stereo	0.25 123	0.18 189	0.34 181	0.37 227	0.18 68	0.28 127	0.30 254	0.48 175	0.27 66	0.29 135	0.30 120	0.32 154	0.17 22	0.52 261	0.23 120	0.12 61	0.10 95	0.14 165	0.11 148	0.13 150	0.10 60

test_sample6	0.49 459	0.26 468	0.50 430	0.37 227	0.22 205	0.63 468	0.40 462	1.12 551	0.83 452	0.80 449	1.03 503	0.66 409	0.55 438	0.67 430	0.46 459	0.22 509	0.16 476	0.22 490	0.22 531	0.23 515	0.21 501

CAS++	0.32 221	0.24 425	0.36 213	0.37 227	0.26 375	0.28 127	0.23 118	0.87 443	0.50 270	0.47 266	0.45 207	0.26 109	0.21 83	0.49 238	0.24 137	0.23 526	0.19 539	0.22 490	0.17 404	0.21 474	0.16 374
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
ffm	0.44 390	0.26 468	0.49 416	0.37 227	0.25 327	0.55 399	0.37 406	0.68 329	1.04 570	0.73 418	0.96 463	0.71 431	0.53 420	0.57 309	0.25 169	0.16 316	0.10 95	0.25 541	0.21 513	0.16 326	0.16 374

ff1	0.49 459	0.26 468	0.49 416	0.37 227	0.25 327	0.55 399	0.37 406	0.68 329	1.04 570	0.73 418	0.96 463	0.71 431	0.53 420	1.01 585	0.88 590	0.16 316	0.10 95	0.25 541	0.21 513	0.16 326	0.16 374

mmx	0.53 498	0.26 468	0.49 416	0.37 227	0.25 327	0.55 399	0.37 406	1.16 574	1.03 564	0.73 418	0.96 463	0.71 431	0.53 420	1.01 585	0.88 590	0.20 465	0.15 444	0.25 541	0.21 513	0.22 498	0.20 481

xxx	0.53 498	0.26 468	0.49 416	0.37 227	0.25 327	0.55 399	0.37 406	1.16 574	1.03 564	0.73 418	0.96 463	0.71 431	0.53 420	1.01 585	0.88 590	0.20 465	0.15 444	0.25 541	0.21 513	0.22 498	0.20 481

MIM_Stereo	0.38 322	0.17 146	0.53 458	0.37 227	0.24 294	0.27 105	0.24 137	0.70 354	0.54 286	0.72 412	1.00 486	0.63 385	0.29 202	0.64 403	0.38 383	0.13 117	0.14 412	0.17 303	0.16 348	0.14 202	0.11 133

anonymousdsp2	0.35 271	0.20 280	0.43 327	0.37 227	0.24 294	0.48 360	0.31 282	0.86 436	0.65 338	0.55 299	0.50 229	0.50 306	0.34 274	0.56 297	0.31 279	0.14 179	0.10 95	0.14 165	0.10 83	0.16 326	0.14 290

anonymousdsp	0.29 189	0.21 324	0.38 244	0.37 227	0.25 327	0.30 158	0.35 367	0.63 282	0.35 152	0.39 220	0.33 140	0.33 168	0.28 183	0.59 350	0.25 169	0.14 179	0.10 95	0.17 303	0.12 188	0.14 202	0.15 324

IGEV-Stereo	0.29 189	0.21 324	0.38 244	0.37 227	0.25 327	0.30 158	0.35 367	0.63 282	0.35 152	0.39 220	0.33 140	0.33 168	0.28 183	0.59 350	0.25 169	0.14 179	0.10 95	0.17 303	0.12 188	0.14 202	0.15 324
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_20w	0.39 339	0.19 232	0.57 479	0.37 227	0.27 410	0.31 178	0.24 137	1.44 651	0.29 91	0.69 388	0.53 255	0.60 370	0.42 352	0.83 526	0.27 219	0.14 179	0.11 227	0.14 165	0.13 235	0.15 268	0.13 242

DRaft	0.49 459	0.17 146	0.47 382	0.37 227	0.25 327	0.58 426	0.40 462	0.65 298	0.85 465	1.02 586	1.75 644	0.50 306	0.82 582	0.63 388	0.40 399	0.13 117	0.11 227	0.16 256	0.16 348	0.14 202	0.15 324

RAFT-RH_RVC	0.56 523	0.17 146	0.41 291	0.37 227	0.23 260	0.57 420	0.24 137	0.60 260	0.70 361	1.19 624	3.94 699	0.56 334	0.38 323	0.65 410	0.36 355	0.13 117	0.11 227	0.20 433	0.14 278	0.12 100	0.13 242

raft+_RVC	0.38 322	0.19 232	0.35 198	0.37 227	0.25 327	0.45 346	0.37 406	0.78 407	0.89 498	0.51 280	0.78 364	0.50 306	0.29 202	0.53 270	0.40 399	0.15 257	0.12 299	0.17 303	0.15 311	0.14 202	0.12 193

CFNet_pseudo	0.46 412	0.24 425	0.52 451	0.37 227	0.27 410	0.58 426	0.30 254	0.86 436	0.88 483	0.82 471	1.03 503	0.75 459	0.47 387	0.58 332	0.44 439	0.17 370	0.12 299	0.24 528	0.16 348	0.24 528	0.19 456

222	1.18 652	0.22 365	0.44 339	0.37 227	0.22 205	0.79 538	0.37 406	1.31 627	0.89 498	0.92 544	1.08 526	0.72 440	0.71 542	0.66 419	13.89 718	0.20 465	0.15 444	0.17 303	0.16 348	0.18 395	0.19 456

AFF-stereo	0.38 322	0.19 232	0.39 266	0.37 227	0.21 173	0.27 105	0.31 282	0.65 298	0.66 342	0.64 347	1.13 543	0.76 466	0.39 336	0.55 284	0.33 302	0.11 36	0.09 27	0.16 256	0.16 348	0.13 150	0.11 133

BEATNet_4x	0.46 412	0.32 530	0.56 475	0.37 227	0.19 98	0.63 468	0.35 367	1.01 504	0.72 374	0.77 438	0.83 396	0.70 427	0.59 464	0.68 441	0.53 495	0.16 316	0.12 299	0.16 256	0.14 278	0.24 528	0.16 374

HSM-Net_RVC	0.53 498	0.22 365	0.35 198	0.37 227	0.21 173	0.85 563	0.37 406	1.23 603	0.93 519	0.90 531	1.15 554	1.26 606	0.63 487	0.72 466	0.48 470	0.17 370	0.13 372	0.16 256	0.15 311	0.17 366	0.15 324
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ccs_rob	0.46 412	0.24 425	0.52 451	0.37 227	0.27 410	0.58 426	0.31 282	0.86 436	0.88 483	0.82 471	1.02 498	0.75 459	0.47 387	0.58 332	0.44 439	0.17 370	0.12 299	0.24 528	0.16 348	0.24 528	0.19 456

MLCV	0.47 427	0.24 425	0.61 492	0.37 227	0.17 38	0.61 448	0.33 324	0.80 415	0.87 479	0.94 551	1.13 543	0.72 440	0.43 358	0.89 553	0.51 485	0.13 117	0.10 95	0.13 108	0.11 148	0.14 202	0.12 193

iResNet_ROB	0.52 491	0.21 324	0.53 458	0.37 227	0.21 173	0.61 448	0.29 234	1.51 660	1.32 636	0.90 531	1.02 498	0.80 485	0.62 481	0.76 490	0.43 421	0.16 316	0.12 299	0.13 108	0.09 13	0.15 268	0.18 421

aanet-new-10k	0.25 123	0.18 189	0.44 339	0.38 266	0.18 68	0.45 346	0.21 73	0.44 147	0.35 152	0.27 107	0.31 134	0.25 100	0.30 221	0.28 15	0.21 56	0.13 117	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.16 326	0.10 60

aanet-new-14k	0.25 123	0.19 232	0.38 244	0.38 266	0.17 38	0.18 16	0.25 150	0.52 203	0.49 264	0.28 122	0.30 120	0.21 47	0.33 262	0.33 85	0.23 120	0.12 61	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.17 366	0.11 133

aanet-new	0.26 142	0.19 232	0.34 181	0.38 266	0.25 327	0.51 372	0.24 137	0.40 100	0.30 99	0.27 107	0.27 92	0.23 70	0.36 308	0.43 178	0.22 81	0.14 179	0.09 27	0.14 165	0.10 83	0.15 268	0.12 193

GCAP-Stereo-cres-4k	0.25 123	0.16 97	0.33 159	0.38 266	0.20 142	0.46 351	0.27 195	0.41 111	0.34 139	0.28 122	0.38 179	0.24 85	0.35 280	0.29 29	0.24 137	0.11 36	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.13 150	0.10 60

NLSM3	0.26 142	0.16 97	0.30 96	0.38 266	0.21 173	0.34 226	0.27 195	0.57 233	0.47 252	0.28 122	0.35 160	0.29 129	0.24 122	0.42 165	0.27 219	0.12 61	0.10 95	0.16 256	0.15 311	0.12 100	0.10 60

FE-Mocha	0.32 221	0.19 232	0.50 430	0.38 266	0.27 410	0.30 158	0.20 47	0.71 363	0.36 162	0.65 356	0.56 271	0.54 326	0.25 135	0.38 127	0.22 81	0.15 257	0.10 95	0.17 303	0.16 348	0.13 150	0.12 193

ours_stereo	0.26 142	0.21 324	0.33 159	0.38 266	0.23 260	0.30 158	0.33 324	0.42 120	0.38 188	0.26 87	0.34 152	0.35 187	0.23 111	0.47 221	0.27 219	0.13 117	0.11 227	0.16 256	0.12 188	0.14 202	0.10 60

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 372	0.20 280	0.74 560	0.38 266	0.43 603	0.39 290	0.26 172	0.94 469	0.49 264	0.53 290	0.77 352	0.93 530	0.45 374	0.63 388	0.24 137	0.16 316	0.10 95	0.17 303	0.18 432	0.20 450	0.20 481

DualNet (step1)	0.57 531	0.36 554	0.72 551	0.38 266	0.30 484	0.71 508	0.43 497	1.06 524	0.88 483	0.92 544	0.86 415	0.85 495	0.69 525	0.68 441	0.50 475	0.41 644	0.20 551	0.40 635	0.41 650	0.36 608	0.33 600

test_sample9	1.05 636	0.36 554	0.72 551	0.38 266	0.30 484	0.71 508	0.43 497	1.06 524	0.88 483	0.92 544	0.86 415	0.85 495	0.69 525	1.20 618	1.36 648	0.41 644	8.41 723	0.40 635	0.41 650	0.36 608	0.33 600

test_sample8	1.25 657	0.36 554	0.72 551	0.38 266	0.30 484	0.71 508	0.43 497	1.13 553	0.75 395	1.50 649	0.95 459	3.29 691	1.59 669	1.20 618	1.36 648	0.41 644	8.41 723	0.40 635	0.41 650	0.36 608	0.33 600

H2IRNET	0.37 306	0.20 280	0.33 159	0.38 266	0.25 327	0.27 105	0.23 118	0.59 248	0.72 374	0.39 220	0.90 439	0.74 457	0.55 438	0.52 261	0.43 421	0.15 257	0.13 372	0.18 356	0.20 490	0.16 326	0.13 242

IGEV++	0.24 104	0.17 146	0.31 117	0.38 266	0.22 205	0.24 59	0.22 90	0.50 190	0.23 33	0.28 122	0.35 160	0.30 143	0.22 97	0.31 58	0.28 242	0.14 179	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.13 150	0.13 242

mmm	0.44 390	0.27 486	0.46 369	0.38 266	0.24 294	0.61 448	0.35 367	0.94 469	0.53 282	0.72 412	1.05 513	0.63 385	0.50 406	0.57 309	0.45 448	0.18 405	0.15 444	0.23 511	0.20 490	0.20 450	0.18 421

1111x	0.55 512	0.22 365	0.46 369	0.38 266	0.20 142	0.66 488	0.43 497	1.23 603	0.99 545	0.71 401	0.99 483	0.95 534	0.69 525	0.90 555	1.08 628	0.18 405	0.17 496	0.18 356	0.19 463	0.20 450	0.18 421

CFNet_ucs	0.50 475	0.24 425	0.55 469	0.38 266	0.31 506	0.58 426	0.33 324	0.98 487	0.93 519	0.88 519	1.19 567	0.80 485	0.49 396	0.63 388	0.43 421	0.21 482	0.15 444	0.26 560	0.18 432	0.26 544	0.22 519

GCAP-Stereo	0.28 174	0.19 232	0.40 280	0.38 266	0.19 98	0.38 277	0.23 118	0.57 233	0.41 208	0.45 252	0.49 225	0.39 219	0.27 167	0.33 85	0.23 120	0.14 179	0.12 299	0.14 165	0.11 148	0.12 100	0.11 133

RAFT-Test	0.34 252	0.18 189	0.37 231	0.38 266	0.23 260	0.50 367	0.23 118	0.69 338	0.40 204	0.60 314	0.85 412	0.61 376	0.28 183	0.46 212	0.27 219	0.14 179	0.11 227	0.14 165	0.11 148	0.13 150	0.12 193

CBFPSM	0.59 545	0.22 365	1.31 646	0.38 266	0.27 410	1.12 617	0.65 604	0.79 411	0.82 447	0.80 449	0.81 384	1.35 628	0.87 595	0.67 430	0.76 560	0.16 316	0.15 444	0.15 217	0.16 348	0.17 366	0.22 519

anonymousa	0.49 459	0.20 280	0.42 312	0.38 266	0.23 260	0.91 571	0.35 367	0.75 391	0.62 314	0.85 494	1.54 629	1.06 568	0.66 512	0.51 254	0.43 421	0.16 316	0.13 372	0.19 400	0.21 513	0.16 326	0.14 290

MC-Stereo	0.28 174	0.17 146	0.32 138	0.38 266	0.20 142	0.26 87	0.26 172	0.49 180	0.37 179	0.37 195	0.61 286	0.41 245	0.31 238	0.55 284	0.25 169	0.13 117	0.09 27	0.14 165	0.12 188	0.12 100	0.11 133

RCA-Stereo	0.35 271	0.17 146	0.34 181	0.38 266	0.22 205	0.31 178	0.34 342	0.68 329	1.24 619	0.45 252	0.65 299	0.47 289	0.43 358	0.38 127	0.27 219	0.13 117	0.10 95	0.14 165	0.11 148	0.11 36	0.11 133

IER	0.46 412	0.23 387	0.50 430	0.38 266	0.28 435	0.69 498	0.35 367	0.80 415	0.66 342	0.83 483	0.94 450	0.75 459	0.77 566	0.60 356	0.42 413	0.17 370	0.14 412	0.17 303	0.17 404	0.17 366	0.15 324

CrosDoStereo	0.50 475	0.18 189	0.45 352	0.38 266	0.24 294	0.40 296	1.18 676	0.67 319	0.86 470	0.94 551	1.37 601	0.63 385	0.77 566	0.65 410	0.45 448	0.15 257	0.12 299	0.17 303	0.18 432	0.14 202	0.14 290

DeepStereo_LL	0.50 475	0.18 189	0.45 352	0.38 266	0.24 294	0.40 296	1.18 676	0.67 319	0.86 470	0.94 551	1.37 601	0.63 385	0.77 566	0.65 410	0.45 448	0.15 257	0.12 299	0.17 303	0.18 432	0.14 202	0.14 290

DEmStereo	0.48 440	0.17 146	0.50 430	0.38 266	0.25 327	0.59 438	0.34 342	0.63 282	0.74 390	0.89 523	1.66 637	0.58 349	1.06 630	0.60 356	0.42 413	0.14 179	0.11 227	0.16 256	0.16 348	0.14 202	0.15 324

THIR-Stereo	0.50 475	0.18 189	0.45 352	0.38 266	0.23 260	0.75 524	0.67 610	0.66 309	0.87 479	1.02 586	1.40 607	0.72 440	0.76 559	0.62 375	0.42 413	0.15 257	0.11 227	0.17 303	0.18 432	0.14 202	0.15 324

RAFT-345	0.40 351	0.18 189	0.40 280	0.38 266	0.22 205	0.33 209	0.26 172	0.61 268	0.51 275	0.74 423	1.79 645	0.45 278	0.33 262	0.66 419	0.36 355	0.14 179	0.11 227	0.18 356	0.14 278	0.13 150	0.13 242

GANet-RSSM	0.47 427	0.21 324	0.37 231	0.38 266	0.25 327	0.58 426	0.36 389	1.07 528	0.78 423	0.68 380	1.01 489	0.86 500	0.67 515	0.62 375	0.44 439	0.21 482	0.15 444	0.18 356	0.18 432	0.18 395	0.17 401

DMCA	0.45 401	0.26 468	0.50 430	0.38 266	0.28 435	0.51 372	0.34 342	0.93 464	0.68 353	0.75 425	0.83 396	0.79 476	0.53 420	0.51 254	0.54 500	0.21 482	0.16 476	0.21 475	0.16 348	0.19 431	0.21 501

RASNet	0.53 498	0.22 365	0.52 451	0.38 266	0.22 205	0.68 496	0.38 428	0.97 484	0.88 483	0.73 418	1.04 509	1.03 560	0.92 607	0.90 555	0.86 580	0.16 316	0.14 412	0.14 165	0.17 404	0.15 268	0.13 242

iResNetv2_ROB	0.52 491	0.27 486	0.69 537	0.38 266	0.25 327	0.62 456	0.35 367	1.17 579	1.01 556	0.99 573	1.06 520	0.88 511	0.67 515	0.66 419	0.39 391	0.19 439	0.13 372	0.15 217	0.11 148	0.18 395	0.16 374

S	0.40 351	0.20 280	0.35 198	0.39 298	0.24 294	0.71 508	0.42 489	0.62 273	0.61 310	0.60 314	0.97 476	0.39 219	0.46 381	0.42 165	0.32 288	0.30 594	0.17 496	0.31 601	0.31 617	0.18 395	0.13 242

IGEV_i1	0.43 382	0.22 365	0.50 430	0.39 298	0.22 205	0.64 476	0.40 462	0.96 480	0.61 310	0.68 380	0.69 319	0.75 459	0.45 374	0.72 466	0.41 405	0.15 257	0.13 372	0.16 256	0.13 235	0.17 366	0.16 374

WQFJA1	0.32 221	0.19 232	0.34 181	0.39 298	0.26 375	0.62 456	0.30 254	0.56 225	0.47 252	0.37 195	0.39 184	0.38 210	0.33 262	0.50 246	0.42 413	0.14 179	0.18 520	0.16 256	0.14 278	0.14 202	0.13 242

WQFJX	0.32 221	0.18 189	0.33 159	0.39 298	0.27 410	0.60 445	0.30 254	0.53 215	0.47 252	0.39 220	0.38 179	0.34 172	0.33 262	0.61 365	0.40 399	0.14 179	0.17 496	0.16 256	0.13 235	0.14 202	0.14 290

NLMM	0.32 221	0.19 232	0.34 181	0.39 298	0.26 375	0.62 456	0.30 254	0.56 225	0.47 252	0.37 195	0.39 184	0.38 210	0.33 262	0.49 238	0.42 413	0.14 179	0.18 520	0.16 256	0.14 278	0.14 202	0.13 242

NLSM1	0.32 221	0.18 189	0.34 181	0.39 298	0.25 327	0.66 488	0.27 195	0.57 233	0.50 270	0.37 195	0.53 255	0.29 129	0.28 183	0.54 277	0.32 288	0.16 316	0.17 496	0.18 356	0.15 311	0.14 202	0.12 193

IGEV-FE	0.34 252	0.18 189	0.67 526	0.39 298	0.28 435	0.30 158	0.25 150	0.74 384	0.31 110	0.62 326	0.57 273	0.54 326	0.25 135	0.53 270	0.27 219	0.14 179	0.10 95	0.15 217	0.14 278	0.14 202	0.12 193

MSCF	0.25 123	0.16 97	0.33 159	0.39 298	0.20 142	0.20 23	0.31 282	0.43 139	0.31 110	0.36 188	0.33 140	0.23 70	0.35 280	0.36 109	0.23 120	0.15 257	0.10 95	0.13 108	0.11 148	0.13 150	0.11 133

z-ln-s-r	0.66 558	0.36 554	1.30 645	0.39 298	0.26 375	0.57 420	0.63 598	0.80 415	1.03 564	0.80 449	1.43 614	0.91 522	0.76 559	1.08 601	1.87 670	0.16 316	0.12 299	0.17 303	0.14 278	0.20 450	0.16 374

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 79	0.16 97	0.32 138	0.39 298	0.21 173	0.18 16	0.21 73	0.34 53	0.26 62	0.28 122	0.51 239	0.28 123	0.29 202	0.26 8	0.24 137	0.14 179	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.14 202	0.12 193

LG-Stereo	0.24 104	0.18 189	0.40 280	0.39 298	0.20 142	0.22 35	0.27 195	0.32 39	0.36 162	0.26 87	0.44 203	0.22 53	0.16 18	0.37 119	0.27 219	0.11 36	0.12 299	0.16 256	0.15 311	0.13 150	0.09 6

IGEV-RUCA	0.25 123	0.16 97	0.34 181	0.39 298	0.27 410	0.33 209	0.20 47	0.38 80	0.36 162	0.26 87	0.31 134	0.25 100	0.21 83	0.48 232	0.24 137	0.20 465	0.11 227	0.13 108	0.10 83	0.17 366	0.15 324

tg	0.33 240	0.18 189	0.37 231	0.39 298	0.22 205	0.38 277	0.26 172	0.70 354	0.56 301	0.47 266	0.65 299	0.42 256	0.24 122	0.55 284	0.33 302	0.14 179	0.10 95	0.18 356	0.17 404	0.14 202	0.11 133

PAM_32	0.46 412	0.19 232	0.67 526	0.39 298	0.24 294	0.75 524	0.27 195	0.95 476	0.34 139	0.68 380	0.44 203	1.91 663	0.65 504	0.62 375	0.26 199	0.15 257	0.10 95	0.16 256	0.15 311	0.14 202	0.13 242

model_zeroshot	0.33 240	0.18 189	0.48 403	0.39 298	0.28 435	0.45 346	0.25 150	0.63 282	0.45 240	0.61 322	0.50 229	0.51 312	0.25 135	0.45 195	0.26 199	0.16 316	0.13 372	0.15 217	0.14 278	0.13 150	0.13 242

DCVSM-stereo	0.49 459	0.27 486	0.53 458	0.39 298	0.29 465	0.51 372	0.26 172	0.75 391	0.75 395	1.11 614	0.75 342	1.05 566	0.72 546	0.60 356	0.47 466	0.20 465	0.19 539	0.24 528	0.20 490	0.25 537	0.30 581

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 440	0.21 324	1.26 640	0.39 298	0.51 635	0.28 127	0.30 254	1.25 614	0.44 231	0.68 380	1.11 532	0.86 500	0.33 262	0.67 430	0.27 219	0.15 257	0.11 227	0.17 303	0.20 490	0.22 498	0.24 535

rvit_stereo_0080	0.31 215	0.25 451	0.40 280	0.39 298	0.28 435	0.27 105	0.46 513	0.49 180	0.44 231	0.35 183	0.42 195	0.40 233	0.28 183	0.41 154	0.33 302	0.22 509	0.17 496	0.17 303	0.16 348	0.22 498	0.15 324

RAFT-Stereo-weight	0.32 221	0.18 189	0.33 159	0.39 298	0.22 205	0.26 87	0.29 234	0.67 319	0.80 434	0.53 290	0.51 239	0.58 349	0.20 71	0.47 221	0.27 219	0.13 117	0.10 95	0.14 165	0.11 148	0.13 150	0.11 133

DispNO	0.47 427	0.23 387	0.71 546	0.39 298	0.31 506	0.60 445	0.38 428	0.89 450	0.77 413	0.75 425	0.84 402	0.72 440	0.54 432	0.73 473	0.46 459	0.19 439	0.14 412	0.20 433	0.18 432	0.16 326	0.17 401

whm_eth	0.31 215	0.25 451	0.40 280	0.39 298	0.28 435	0.27 105	0.46 513	0.49 180	0.44 231	0.35 183	0.42 195	0.40 233	0.28 183	0.41 154	0.33 302	0.22 509	0.17 496	0.17 303	0.16 348	0.22 498	0.15 324

plain	0.31 215	0.20 280	0.50 430	0.39 298	0.29 465	0.27 105	0.30 254	0.44 147	0.35 152	0.31 147	0.66 306	0.30 143	0.31 238	0.65 410	0.31 279	0.17 370	0.13 372	0.20 433	0.15 311	0.17 366	0.12 193

IGEV_Zeroshot_test	0.34 252	0.18 189	0.67 526	0.39 298	0.28 435	0.30 158	0.25 150	0.74 384	0.31 110	0.62 326	0.57 273	0.54 326	0.25 135	0.53 270	0.27 219	0.14 179	0.10 95	0.15 217	0.14 278	0.14 202	0.12 193

MSKI-zero shot	0.32 221	0.17 146	0.34 181	0.39 298	0.21 173	0.32 198	0.22 90	0.61 268	0.43 223	0.52 287	0.64 296	0.61 376	0.20 71	0.74 480	0.25 169	0.14 179	0.10 95	0.14 165	0.10 83	0.12 100	0.12 193

PCWNet_CMD	0.48 440	0.24 425	0.52 451	0.39 298	0.27 410	0.63 468	0.30 254	0.95 476	0.96 533	0.86 501	1.07 523	0.79 476	0.44 369	0.57 309	0.43 421	0.17 370	0.12 299	0.21 475	0.16 348	0.24 528	0.19 456

iinet-f	0.67 563	0.26 468	2.15 677	0.39 298	0.31 506	1.19 628	0.56 579	0.84 429	0.84 457	0.80 449	1.17 561	1.05 566	0.84 589	0.71 460	1.21 639	0.20 465	0.18 520	0.17 303	0.15 311	0.20 450	0.20 481

MIPNet	0.37 306	0.21 324	0.59 484	0.39 298	0.25 327	0.50 367	0.28 225	0.77 401	0.70 361	0.65 356	0.60 281	0.40 233	0.49 396	0.44 190	0.37 374	0.14 179	0.11 227	0.16 256	0.13 235	0.14 202	0.13 242

IPLGR	0.39 339	0.21 324	0.63 505	0.39 298	0.22 205	0.49 365	0.29 234	0.76 398	0.74 390	0.78 442	0.77 352	0.44 276	0.42 352	0.47 221	0.38 383	0.13 117	0.12 299	0.16 256	0.14 278	0.15 268	0.13 242

test-3	0.34 252	0.16 97	0.43 327	0.39 298	0.21 173	0.43 328	0.22 90	0.63 282	0.78 423	0.71 401	0.45 207	0.64 391	0.27 167	0.43 178	0.31 279	0.12 61	0.09 27	0.17 303	0.13 235	0.12 100	0.10 60

test_1	0.34 252	0.16 97	0.43 327	0.39 298	0.21 173	0.43 328	0.23 118	0.63 282	0.78 423	0.68 380	0.45 207	0.64 391	0.27 167	0.43 178	0.31 279	0.12 61	0.09 27	0.17 303	0.13 235	0.12 100	0.10 60

PFNet+	0.40 351	0.19 232	0.49 416	0.39 298	0.25 327	0.28 127	0.23 118	0.64 296	0.70 361	0.85 494	0.79 374	0.64 391	0.35 280	0.72 466	0.34 318	0.19 439	0.14 412	0.23 511	0.20 490	0.16 326	0.20 481

ASMatch	0.48 440	0.19 232	0.45 352	0.39 298	0.28 435	0.37 264	0.26 172	0.74 384	0.68 353	0.76 432	2.34 665	0.61 376	0.52 415	0.62 375	0.37 374	0.14 179	0.12 299	0.17 303	0.15 311	0.14 202	0.21 501

iRaftStereo_RVC	0.32 221	0.19 232	0.37 231	0.39 298	0.22 205	0.31 178	0.29 234	0.68 329	0.51 275	0.49 271	0.66 306	0.37 201	0.23 111	0.45 195	0.33 302	0.14 179	0.10 95	0.18 356	0.17 404	0.15 268	0.12 193

EAI-Stereo	0.34 252	0.19 232	0.44 339	0.39 298	0.21 173	0.31 178	0.30 254	1.15 566	0.30 99	0.49 271	0.75 342	0.36 197	0.28 183	0.62 375	0.27 219	0.14 179	0.11 227	0.14 165	0.13 235	0.13 150	0.12 193

CFNet-RSSM	0.34 252	0.17 146	0.45 352	0.39 298	0.22 205	0.35 238	0.23 118	0.73 380	0.84 457	0.65 356	0.54 258	0.57 340	0.28 183	0.46 212	0.26 199	0.13 117	0.10 95	0.14 165	0.12 188	0.13 150	0.11 133

Gwc-CoAtRS	0.34 252	0.17 146	0.44 339	0.39 298	0.23 260	0.34 226	0.22 90	0.70 354	0.75 395	0.60 314	0.59 279	0.58 349	0.29 202	0.45 195	0.26 199	0.14 179	0.11 227	0.14 165	0.12 188	0.12 100	0.12 193

FENet	0.42 372	0.22 365	0.38 244	0.39 298	0.24 294	0.55 399	0.32 312	0.79 411	0.70 361	0.71 401	0.72 326	0.63 385	0.57 447	0.62 375	0.44 439	0.19 439	0.13 372	0.19 400	0.17 404	0.18 395	0.19 456

ACVNet	0.46 412	0.23 387	0.36 213	0.39 298	0.28 435	0.58 426	0.40 462	0.87 443	0.80 434	0.64 347	0.96 463	0.79 476	0.60 468	0.63 388	0.67 539	0.17 370	0.15 444	0.16 256	0.15 311	0.18 395	0.15 324

cf-r	0.47 427	0.23 387	0.41 291	0.39 298	0.23 260	0.59 438	0.37 406	0.88 448	0.85 465	0.72 412	1.05 513	0.94 532	0.62 481	0.56 297	0.54 500	0.21 482	0.14 412	0.17 303	0.19 463	0.15 268	0.15 324

MSMDNet	0.48 440	0.24 425	0.52 451	0.39 298	0.27 410	0.63 468	0.30 254	0.96 480	0.96 533	0.86 501	1.07 523	0.79 476	0.44 369	0.57 309	0.43 421	0.17 370	0.12 299	0.20 433	0.16 348	0.23 515	0.19 456

UCFNet_RVC	0.49 459	0.26 468	0.35 198	0.39 298	0.26 375	0.64 476	0.36 389	1.15 566	0.84 457	0.67 374	0.88 431	0.88 511	0.59 464	0.58 332	0.45 448	0.24 539	0.17 496	0.27 573	0.27 594	0.25 537	0.23 526

HSM	0.51 483	0.24 425	0.41 291	0.39 298	0.24 294	0.75 524	0.40 462	1.22 598	0.75 395	0.81 462	0.91 442	1.21 601	0.69 525	0.87 544	0.46 459	0.17 370	0.13 372	0.17 303	0.14 278	0.17 366	0.17 401

CBMV_ROB	0.59 545	0.37 561	0.38 244	0.39 298	0.28 435	0.74 518	0.28 225	1.00 494	0.98 540	0.94 551	1.25 579	0.81 488	0.78 571	0.87 544	0.50 475	0.36 633	0.37 655	0.43 641	0.40 645	0.33 591	0.30 581

SGM_RVC	0.97 623	0.28 500	0.41 291	0.39 298	0.22 205	1.55 655	0.73 635	1.51 660	1.25 625	2.25 684	1.92 652	2.58 679	1.56 667	2.02 677	1.19 638	0.27 569	0.27 612	0.27 573	0.25 572	0.25 537	0.25 542
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
quiztm	0.29 189	0.19 232	0.35 198	0.40 342	0.23 260	0.27 105	0.33 324	0.63 282	0.39 200	0.45 252	0.60 281	0.39 219	0.18 40	0.40 142	0.26 199	0.14 179	0.10 95	0.14 165	0.11 148	0.14 202	0.10 60

RT-IGEV	0.52 491	0.19 232	0.59 484	0.40 342	0.25 327	0.79 538	0.62 596	1.15 566	0.74 390	0.89 523	0.99 483	1.18 600	0.61 474	0.65 410	0.31 279	0.19 439	0.13 372	0.17 303	0.13 235	0.15 268	0.20 481

Selective-IGEV-i16pc	0.56 523	0.20 280	1.13 622	0.40 342	0.31 506	2.00 674	0.66 607	0.68 329	1.11 593	0.51 280	0.81 384	0.68 417	0.36 308	0.67 430	0.40 399	0.31 598	0.17 496	0.17 303	0.18 432	0.19 431	0.20 481

DA	0.29 189	0.17 146	0.31 117	0.40 342	0.20 142	0.74 518	0.33 324	0.47 166	0.44 231	0.34 173	0.39 184	0.39 219	0.32 244	0.32 68	0.24 137	0.15 257	0.11 227	0.16 256	0.11 148	0.15 268	0.10 60

GGEV	0.29 189	0.17 146	0.31 117	0.40 342	0.20 142	0.74 518	0.33 324	0.47 166	0.44 231	0.34 173	0.39 184	0.39 219	0.32 244	0.32 68	0.24 137	0.15 257	0.11 227	0.16 256	0.11 148	0.15 268	0.10 60

GASTEREO	0.25 123	0.16 97	0.32 138	0.40 342	0.20 142	0.22 35	0.30 254	0.43 139	0.31 110	0.37 195	0.33 140	0.22 53	0.35 280	0.41 154	0.23 120	0.15 257	0.10 95	0.13 108	0.11 148	0.12 100	0.11 133

MM-Stereo_test2	0.30 207	0.18 189	0.39 266	0.40 342	0.24 294	0.42 323	0.42 489	0.63 282	0.41 208	0.37 195	0.35 160	0.32 154	0.26 152	0.53 270	0.25 169	0.12 61	0.10 95	0.15 217	0.12 188	0.15 268	0.10 60

HART	0.29 189	0.16 97	0.32 138	0.40 342	0.21 173	0.32 198	0.26 172	0.62 273	0.31 110	0.33 169	0.65 299	0.41 245	0.22 97	0.55 284	0.25 169	0.12 61	0.10 95	0.15 217	0.11 148	0.15 268	0.11 133

PAM	0.46 412	0.19 232	0.70 541	0.40 342	0.26 375	0.75 524	0.33 324	0.85 432	0.34 139	0.70 394	0.46 212	1.83 658	0.63 487	0.61 365	0.26 199	0.15 257	0.10 95	0.16 256	0.14 278	0.14 202	0.13 242

ITSA-stereo	0.53 498	0.28 500	0.52 451	0.40 342	0.23 260	0.56 414	0.34 342	1.24 610	1.24 619	0.80 449	0.81 384	0.72 440	0.58 457	0.82 518	0.65 533	0.21 482	0.17 496	0.23 511	0.21 513	0.22 498	0.26 548

RAStereo	0.24 104	0.17 146	0.29 81	0.40 342	0.21 173	0.23 46	0.26 172	0.42 120	0.45 240	0.23 52	0.34 152	0.30 143	0.19 56	0.34 95	0.25 169	0.15 257	0.12 299	0.16 256	0.13 235	0.14 202	0.11 133

U	0.45 401	0.16 97	0.32 138	0.40 342	0.71 666	3.55 701	0.20 47	0.41 111	0.38 188	0.26 87	0.23 48	0.24 85	0.22 97	0.26 8	0.22 81	0.15 257	0.09 27	0.88 678	0.13 235	0.13 150	0.11 133

MoCha-V2	0.25 123	0.15 68	0.29 81	0.40 342	0.18 68	0.27 105	0.26 172	0.49 180	0.27 66	0.36 188	0.27 92	0.33 168	0.35 280	0.49 238	0.22 81	0.12 61	0.10 95	0.12 50	0.10 83	0.13 150	0.11 133

UniTT-Stereo	0.27 166	0.17 146	0.37 231	0.40 342	0.27 410	0.30 158	0.28 225	0.39 88	0.31 110	0.29 135	0.46 212	0.27 117	0.25 135	0.47 221	0.34 318	0.17 370	0.13 372	0.13 108	0.12 188	0.14 202	0.12 193

HH	0.35 271	0.20 280	0.47 382	0.40 342	0.25 327	0.33 209	0.31 282	0.76 398	0.38 188	0.43 245	0.57 273	0.79 476	0.44 369	0.71 460	0.25 169	0.15 257	0.11 227	0.15 217	0.14 278	0.14 202	0.12 193

HanStereo	0.35 271	0.20 280	0.47 382	0.40 342	0.25 327	0.33 209	0.31 282	0.76 398	0.38 188	0.43 245	0.57 273	0.79 476	0.44 369	0.71 460	0.25 169	0.15 257	0.11 227	0.15 217	0.14 278	0.14 202	0.12 193

SDNR	0.86 607	0.37 561	1.47 661	0.40 342	0.38 573	3.38 700	0.33 324	0.90 455	0.98 540	0.99 573	2.09 661	0.59 364	0.71 542	1.29 632	0.70 547	0.51 662	0.56 681	0.36 622	0.26 587	0.43 631	0.46 650

4D-IteraStereo	0.33 240	0.18 189	0.40 280	0.40 342	0.24 294	0.32 198	0.27 195	0.58 241	0.72 374	0.65 356	0.54 258	0.42 256	0.23 111	0.45 195	0.28 242	0.14 179	0.09 27	0.19 400	0.16 348	0.16 326	0.11 133

gwcnet-sp	0.48 440	0.23 387	0.70 541	0.40 342	0.26 375	0.81 548	0.41 478	0.89 450	0.84 457	0.91 536	0.76 348	0.66 409	0.61 474	0.66 419	0.50 475	0.18 405	0.17 496	0.18 356	0.18 432	0.18 395	0.18 421

scenet	0.48 440	0.23 387	0.70 541	0.40 342	0.26 375	0.81 548	0.41 478	0.89 450	0.84 457	0.91 536	0.76 348	0.66 409	0.61 474	0.66 419	0.50 475	0.18 405	0.17 496	0.18 356	0.18 432	0.18 395	0.18 421

ToySt	0.49 459	0.27 486	0.75 566	0.40 342	0.27 410	0.64 476	0.49 535	0.84 429	0.77 413	0.60 314	0.83 396	0.88 511	0.66 512	0.70 454	0.56 507	0.16 316	0.17 496	0.21 475	0.20 490	0.21 474	0.19 456

Anonymous_2	0.82 598	0.44 597	0.63 505	0.40 342	0.43 603	0.80 543	0.52 559	0.72 369	0.77 413	0.71 401	0.60 281	0.87 506	0.76 559	0.75 486	0.58 510	0.52 664	0.54 679	0.54 662	4.82 722	0.56 657	0.40 632

ssnet	0.48 440	0.23 387	0.70 541	0.40 342	0.26 375	0.81 548	0.41 478	0.89 450	0.84 457	0.91 536	0.76 348	0.66 409	0.61 474	0.66 419	0.50 475	0.18 405	0.17 496	0.18 356	0.18 432	0.18 395	0.18 421

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 553	0.28 500	0.99 606	0.40 342	0.30 484	1.03 597	0.56 579	1.10 539	0.99 545	0.97 565	1.22 570	1.06 568	0.69 525	1.07 598	0.95 609	0.19 439	0.11 227	0.16 256	0.13 235	0.22 498	0.21 501

IPLG	0.39 339	0.20 280	0.59 484	0.40 342	0.24 294	0.54 393	0.27 195	0.75 391	0.63 325	0.84 490	0.81 384	0.32 154	0.32 244	0.60 356	0.45 448	0.13 117	0.11 227	0.16 256	0.13 235	0.13 150	0.12 193

STrans-v2	0.46 412	0.20 280	0.48 403	0.40 342	0.24 294	0.55 399	0.50 540	1.07 528	0.73 381	0.65 356	1.05 513	0.72 440	0.69 525	0.72 466	0.33 302	0.14 179	0.10 95	0.17 303	0.14 278	0.13 150	0.12 193

Pruner-Stereo	0.38 322	0.20 280	0.45 352	0.40 342	0.25 327	0.22 35	0.24 137	0.67 319	0.55 293	0.89 523	0.76 348	0.68 417	0.29 202	0.62 375	0.35 337	0.18 405	0.12 299	0.20 433	0.17 404	0.17 366	0.18 421

DeepStereo_RVC	0.36 289	0.21 324	0.47 382	0.40 342	0.24 294	0.26 87	0.22 90	0.60 260	0.38 188	0.69 388	0.67 312	0.57 340	0.51 411	0.56 297	0.39 391	0.16 316	0.12 299	0.18 356	0.15 311	0.19 431	0.18 421

GES	0.44 390	0.23 387	0.57 479	0.40 342	0.30 484	0.59 438	0.36 389	0.96 480	0.68 353	0.74 423	0.83 396	0.47 289	0.48 392	0.67 430	0.43 421	0.22 509	0.16 476	0.17 303	0.16 348	0.18 395	0.23 526

GMStereo	0.39 339	0.37 561	0.54 464	0.40 342	0.26 375	0.42 323	0.36 389	0.59 248	1.04 570	0.55 299	0.51 239	0.37 201	0.35 280	0.54 277	0.41 405	0.19 439	0.13 372	0.16 256	0.17 404	0.24 528	0.18 421
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.47 427	0.21 324	0.55 469	0.40 342	0.27 410	0.87 567	0.37 406	1.33 630	0.77 413	0.80 449	0.84 402	0.54 326	0.49 396	0.57 309	0.37 374	0.18 405	0.13 372	0.18 356	0.20 490	0.16 326	0.15 324

GwcNet-RSSM	0.49 459	0.24 425	0.42 312	0.40 342	0.23 260	0.55 399	0.38 428	0.93 464	0.93 519	0.71 401	1.16 559	0.86 500	0.60 468	0.62 375	0.66 536	0.21 482	0.14 412	0.19 400	0.20 490	0.16 326	0.15 324

CFNet-ft	0.48 440	0.23 387	0.36 213	0.40 342	0.26 375	0.64 476	0.37 406	0.87 443	0.85 465	0.64 347	1.00 486	1.01 553	0.64 498	0.61 365	0.53 495	0.23 526	0.15 444	0.24 528	0.21 513	0.23 515	0.18 421

DSFCA	0.55 512	0.25 451	0.62 495	0.40 342	0.36 556	0.74 518	0.52 559	1.04 515	0.82 447	1.06 601	0.84 402	0.89 515	0.63 487	0.99 581	0.58 510	0.25 549	0.21 561	0.21 475	0.21 513	0.21 474	0.19 456

CFNet_RVC	0.48 440	0.23 387	0.36 213	0.40 342	0.26 375	0.64 476	0.37 406	0.87 443	0.85 465	0.64 347	1.00 486	1.01 553	0.64 498	0.61 365	0.53 495	0.23 526	0.15 444	0.24 528	0.21 513	0.23 515	0.18 421

DN-CSS_ROB	0.43 382	0.26 468	0.62 495	0.40 342	0.29 465	0.44 337	0.27 195	0.77 401	0.75 395	0.72 412	1.09 529	0.48 294	0.43 358	0.69 447	0.37 374	0.15 257	0.12 299	0.21 475	0.19 463	0.18 395	0.16 374

pmcnn	1.23 655	0.29 512	0.96 602	0.40 342	0.23 260	0.95 580	0.69 620	1.16 574	1.28 631	1.67 663	2.33 664	11.15 719	0.86 592	0.93 571	0.88 590	0.15 257	0.12 299	0.12 50	0.10 83	0.15 268	0.15 324

aanet-new-12k	0.24 104	0.19 232	0.39 266	0.41 379	0.17 38	0.33 209	0.22 90	0.41 111	0.37 179	0.27 107	0.23 48	0.22 53	0.35 280	0.29 29	0.24 137	0.12 61	0.08 2	0.14 165	0.11 148	0.16 326	0.11 133

Selective-IGEV-i16pb	1.07 639	0.24 425	9.45 706	0.41 379	0.32 523	1.76 668	0.59 586	1.00 494	1.54 656	0.66 369	1.20 568	0.98 543	0.57 447	0.78 503	0.62 524	0.27 569	0.17 496	0.18 356	0.20 490	0.21 474	0.23 526

Selective-IGEV-i1	0.44 390	0.20 280	0.53 458	0.41 379	0.22 205	0.62 456	0.50 540	1.01 504	0.88 483	0.63 335	0.81 384	0.79 476	0.38 323	0.54 277	0.38 383	0.16 316	0.13 372	0.15 217	0.13 235	0.15 268	0.15 324

WQFJX1	0.33 240	0.19 232	0.34 181	0.41 379	0.28 435	0.53 386	0.33 324	0.51 193	0.50 270	0.39 220	0.36 170	0.34 172	0.31 238	0.69 447	0.39 391	0.15 257	0.18 520	0.16 256	0.14 278	0.16 326	0.14 290

NLMM1	0.33 240	0.21 324	0.36 213	0.41 379	0.25 327	0.55 399	0.33 324	0.55 221	0.63 325	0.42 241	0.44 203	0.30 143	0.25 135	0.63 388	0.38 383	0.16 316	0.18 520	0.17 303	0.14 278	0.15 268	0.13 242

MM-Stereo_test3	0.34 252	0.19 232	0.31 117	0.41 379	0.25 327	0.35 238	0.44 506	0.72 369	0.92 513	0.46 259	0.52 251	0.41 245	0.29 202	0.44 190	0.28 242	0.16 316	0.15 444	0.17 303	0.13 235	0.14 202	0.13 242

MM-Stereo_test1	0.33 240	0.19 232	0.36 213	0.41 379	0.23 260	0.36 252	0.45 509	0.58 241	0.54 286	0.60 314	0.50 229	0.38 210	0.37 317	0.60 356	0.26 199	0.15 257	0.13 372	0.17 303	0.14 278	0.15 268	0.12 193

DDVS	0.52 491	0.30 521	0.56 475	0.41 379	0.31 506	0.71 508	0.34 342	0.91 460	0.67 347	0.85 494	0.89 435	1.12 587	0.46 381	0.86 542	0.60 517	0.22 509	0.16 476	0.22 490	0.18 432	0.25 537	0.26 548

MyStereo8	0.40 351	0.20 280	0.54 464	0.41 379	0.29 465	0.53 386	0.29 234	0.65 298	0.49 264	0.71 401	0.98 478	0.58 349	0.43 358	0.50 246	0.51 485	0.15 257	0.12 299	0.16 256	0.14 278	0.19 431	0.19 456

MyStereo06	0.38 322	0.21 324	0.61 492	0.41 379	0.28 435	0.41 316	0.50 540	0.95 476	0.35 152	0.62 326	0.54 258	0.76 466	0.27 167	0.50 246	0.29 263	0.14 179	0.13 372	0.18 356	0.17 404	0.17 366	0.15 324

MyStereo05	0.44 390	0.21 324	0.45 352	0.41 379	0.28 435	0.41 316	0.50 540	0.93 464	1.09 591	0.76 432	0.61 286	0.51 312	0.57 447	0.73 473	0.42 413	0.14 179	0.13 372	0.18 356	0.17 404	0.17 366	0.15 324

ACVNet-DCA	0.35 271	0.23 387	0.33 159	0.41 379	0.22 205	0.55 399	0.38 428	0.85 432	0.54 286	0.41 236	0.50 229	0.34 172	0.49 396	0.57 309	0.25 169	0.16 316	0.10 95	0.19 400	0.13 235	0.18 395	0.17 401

xx1	0.39 339	0.23 387	0.33 159	0.41 379	0.22 205	0.55 399	0.38 428	0.67 319	1.06 580	0.41 236	0.50 229	0.65 404	0.53 420	0.57 309	0.25 169	0.16 316	0.10 95	0.20 433	0.19 463	0.18 395	0.17 401

1test111	0.36 289	0.23 387	0.33 159	0.41 379	0.22 205	0.55 399	0.38 428	0.85 432	0.54 286	0.41 236	0.50 229	0.34 172	0.49 396	0.55 284	0.45 448	0.16 316	0.10 95	0.19 400	0.13 235	0.18 395	0.17 401

cc1	0.37 306	0.23 387	0.33 159	0.41 379	0.22 205	0.55 399	0.38 428	0.67 319	1.06 580	0.41 236	0.50 229	0.34 172	0.49 396	0.57 309	0.25 169	0.16 316	0.10 95	0.19 400	0.13 235	0.16 326	0.15 324

tt1	0.36 289	0.24 425	0.32 138	0.41 379	0.22 205	0.54 393	0.38 428	0.68 329	1.04 570	0.41 236	0.46 212	0.35 187	0.45 374	0.57 309	0.25 169	0.16 316	0.10 95	0.19 400	0.13 235	0.16 326	0.16 374

MIF-Stereo (partial)	0.31 215	0.18 189	0.37 231	0.41 379	0.31 506	0.28 127	0.23 118	0.47 166	0.42 219	0.31 147	0.63 290	0.36 197	0.35 280	0.57 309	0.31 279	0.17 370	0.13 372	0.19 400	0.17 404	0.18 395	0.14 290

CASnet	0.30 207	0.20 280	0.33 159	0.41 379	0.16 24	0.26 87	0.24 137	0.52 203	0.53 282	0.52 287	0.54 258	0.39 219	0.24 122	0.40 142	0.26 199	0.14 179	0.10 95	0.22 490	0.18 432	0.18 395	0.11 133
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo2	0.35 271	0.24 425	0.48 403	0.41 379	0.26 375	0.35 238	0.24 137	0.67 319	0.44 231	0.54 295	0.51 239	0.66 409	0.25 135	0.66 419	0.30 270	0.14 179	0.12 299	0.23 511	0.20 490	0.18 395	0.13 242

DisPM	0.39 339	0.19 232	0.44 339	0.41 379	0.27 410	0.24 59	0.31 282	0.65 298	0.57 303	0.87 509	0.87 423	0.60 370	0.32 244	0.76 490	0.32 288	0.18 405	0.12 299	0.19 400	0.17 404	0.15 268	0.20 481

psmg	0.49 459	0.25 451	0.43 327	0.41 379	0.28 435	0.85 563	0.43 497	0.99 489	0.76 404	0.91 536	0.94 450	0.76 466	0.54 432	0.64 403	0.43 421	0.20 465	0.15 444	0.20 433	0.20 490	0.18 395	0.18 421

CSP-Net	0.56 523	0.27 486	0.49 416	0.41 379	0.28 435	1.22 631	0.50 540	1.23 603	0.72 374	0.95 559	0.95 459	0.89 515	0.62 481	0.83 526	0.62 524	0.26 559	0.17 496	0.17 303	0.17 404	0.18 395	0.17 401

Patchmatch Stereo++	0.35 271	0.23 387	0.47 382	0.41 379	0.22 205	0.24 59	0.22 90	0.59 248	0.36 162	0.63 335	0.73 331	0.58 349	0.38 323	0.58 332	0.36 355	0.18 405	0.12 299	0.20 433	0.16 348	0.20 450	0.15 324
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
TransformOpticalFlow	0.44 390	0.20 280	0.47 382	0.41 379	0.23 260	0.37 264	0.47 521	0.94 469	0.76 404	0.65 356	1.14 548	0.73 451	0.56 445	0.76 490	0.32 288	0.15 257	0.10 95	0.17 303	0.15 311	0.14 202	0.13 242

NF-Stereo	0.38 322	0.20 280	0.45 352	0.41 379	0.25 327	0.26 87	0.31 282	0.69 338	0.70 361	0.65 356	0.77 352	0.57 340	0.30 221	0.67 430	0.35 337	0.18 405	0.12 299	0.20 433	0.16 348	0.16 326	0.27 558

OCTAStereo	0.38 322	0.20 280	0.46 369	0.41 379	0.25 327	0.26 87	0.31 282	0.69 338	0.70 361	0.65 356	0.77 352	0.58 349	0.30 221	0.67 430	0.35 337	0.18 405	0.12 299	0.20 433	0.16 348	0.16 326	0.27 558

PSM-softLoss	0.38 322	0.20 280	0.48 403	0.41 379	0.26 375	0.30 158	0.35 367	0.69 338	0.46 245	0.62 326	0.82 390	0.59 364	0.33 262	0.70 454	0.39 391	0.19 439	0.12 299	0.20 433	0.18 432	0.16 326	0.22 519

KMStereo	0.38 322	0.20 280	0.48 403	0.41 379	0.26 375	0.30 158	0.35 367	0.69 338	0.46 245	0.62 326	0.82 390	0.59 364	0.33 262	0.70 454	0.39 391	0.19 439	0.12 299	0.20 433	0.18 432	0.16 326	0.22 519

NRIStereo	0.36 289	0.20 280	0.45 352	0.41 379	0.23 260	0.34 226	0.26 172	0.65 298	0.55 293	0.64 347	0.63 290	0.56 334	0.37 317	0.65 410	0.37 374	0.15 257	0.11 227	0.18 356	0.15 311	0.17 366	0.14 290

PSM-adaLoss	0.35 271	0.23 387	0.47 382	0.41 379	0.22 205	0.24 59	0.31 282	0.59 248	0.36 162	0.63 335	0.73 331	0.58 349	0.38 323	0.56 297	0.35 337	0.18 405	0.12 299	0.20 433	0.16 348	0.20 450	0.15 324

FTStereo	0.56 523	0.20 280	0.37 231	0.41 379	0.25 327	0.40 296	0.79 643	0.66 309	0.43 223	1.09 610	3.27 687	0.70 427	0.73 549	0.55 284	0.33 302	0.14 179	0.13 372	0.19 400	0.17 404	0.15 268	0.30 581

ROB_FTStereo_v2	0.35 271	0.23 387	0.47 382	0.41 379	0.22 205	0.24 59	0.31 282	0.59 248	0.36 162	0.63 335	0.73 331	0.57 340	0.38 323	0.57 309	0.36 355	0.18 405	0.12 299	0.20 433	0.16 348	0.20 450	0.15 324

ROB_FTStereo	0.35 271	0.23 387	0.47 382	0.41 379	0.22 205	0.25 77	0.21 73	0.59 248	0.36 162	0.63 335	0.73 331	0.58 349	0.38 323	0.57 309	0.35 337	0.18 405	0.12 299	0.20 433	0.16 348	0.20 450	0.15 324

HUI-Stereo	0.35 271	0.23 387	0.47 382	0.41 379	0.22 205	0.24 59	0.22 90	0.60 260	0.36 162	0.63 335	0.73 331	0.58 349	0.38 323	0.50 246	0.35 337	0.18 405	0.12 299	0.20 433	0.16 348	0.20 450	0.15 324

RE-Stereo	0.38 322	0.20 280	0.46 369	0.41 379	0.25 327	0.26 87	0.31 282	0.69 338	0.70 361	0.65 356	0.77 352	0.58 349	0.30 221	0.67 430	0.35 337	0.18 405	0.12 299	0.20 433	0.16 348	0.16 326	0.27 558

TVStereo	0.38 322	0.20 280	0.46 369	0.41 379	0.25 327	0.26 87	0.31 282	0.69 338	0.70 361	0.65 356	0.77 352	0.58 349	0.30 221	0.67 430	0.35 337	0.18 405	0.12 299	0.20 433	0.16 348	0.16 326	0.27 558

iGMRVC	0.35 271	0.23 387	0.47 382	0.41 379	0.22 205	0.24 59	0.30 254	0.59 248	0.36 162	0.63 335	0.73 331	0.58 349	0.38 323	0.58 332	0.36 355	0.18 405	0.12 299	0.20 433	0.16 348	0.20 450	0.15 324

iRAFT	0.35 271	0.23 387	0.47 382	0.41 379	0.22 205	0.24 59	0.22 90	0.59 248	0.36 162	0.63 335	0.73 331	0.58 349	0.38 323	0.58 332	0.36 355	0.18 405	0.12 299	0.20 433	0.16 348	0.20 450	0.15 324

RAFT-IKP	0.35 271	0.23 387	0.47 382	0.41 379	0.22 205	0.24 59	0.28 225	0.59 248	0.36 162	0.63 335	0.73 331	0.57 340	0.38 323	0.58 332	0.36 355	0.18 405	0.12 299	0.20 433	0.16 348	0.20 450	0.15 324

rafts_anoy	0.37 306	0.21 324	0.36 213	0.41 379	0.26 375	0.30 158	0.33 324	0.67 319	0.90 501	0.58 308	0.66 306	0.45 278	0.33 262	0.47 221	0.39 391	0.16 316	0.11 227	0.21 475	0.23 547	0.17 366	0.14 290

raftrobust	0.34 252	0.19 232	0.36 213	0.41 379	0.27 410	0.30 158	0.25 150	0.71 363	0.63 325	0.58 308	0.55 268	0.45 278	0.46 381	0.51 254	0.29 263	0.16 316	0.12 299	0.14 165	0.12 188	0.12 100	0.13 242

hitnet-ft	0.55 512	0.27 486	0.39 266	0.41 379	0.28 435	0.78 535	0.40 462	0.92 462	0.90 501	0.82 471	1.01 489	1.13 593	0.70 538	0.78 503	0.67 539	0.28 580	0.20 551	0.28 581	0.22 531	0.29 563	0.26 548

CCAANet	0.47 427	0.20 280	0.47 382	0.41 379	0.28 435	0.67 493	0.31 282	0.99 489	0.75 395	0.63 335	1.22 570	0.69 422	0.52 415	0.79 510	0.42 413	0.14 179	0.13 372	0.19 400	0.19 463	0.15 268	0.19 456

DIP-Stereo	0.39 339	0.21 324	0.50 430	0.41 379	0.28 435	0.62 456	0.27 195	0.77 401	0.40 204	0.64 347	0.86 415	0.52 318	0.33 262	0.66 419	0.42 413	0.15 257	0.13 372	0.17 303	0.14 278	0.15 268	0.15 324
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
CFNet	0.51 483	0.29 512	0.46 369	0.41 379	0.27 410	0.70 503	0.32 312	1.13 553	1.00 552	0.72 412	1.07 523	0.85 495	0.60 468	0.76 490	0.52 492	0.19 439	0.14 412	0.23 511	0.23 547	0.21 474	0.16 374

DeepPruner_ROB	0.53 498	0.34 543	0.59 484	0.41 379	0.30 484	0.50 367	0.43 497	1.19 583	0.70 361	0.85 494	1.05 513	0.86 500	0.55 438	0.84 531	0.51 485	0.29 587	0.23 578	0.22 490	0.22 531	0.26 544	0.25 542

Select-FE	0.46 412	0.24 425	0.88 591	0.42 425	0.35 551	0.33 209	0.19 28	0.90 455	0.37 179	0.60 314	1.01 489	0.97 539	0.80 577	0.72 466	0.28 242	0.16 316	0.12 299	0.17 303	0.20 490	0.15 268	0.24 535

DFGA-Net	0.45 401	0.29 512	0.80 580	0.42 425	0.32 523	0.53 386	0.35 367	0.78 407	0.89 498	0.66 369	0.75 342	0.48 294	0.39 336	0.74 480	0.60 517	0.15 257	0.13 372	0.19 400	0.18 432	0.20 450	0.17 401

rvit_stereo_0081_aga	0.31 215	0.28 500	0.44 339	0.42 425	0.29 465	0.34 226	0.31 282	0.44 147	0.40 204	0.39 220	0.44 203	0.40 233	0.32 244	0.42 165	0.29 263	0.23 526	0.17 496	0.19 400	0.16 348	0.20 450	0.15 324

MyStereo07	0.32 221	0.22 365	0.34 181	0.42 425	0.28 435	0.40 296	0.50 540	0.72 369	0.37 179	0.37 195	0.34 152	0.32 154	0.31 238	0.59 350	0.27 219	0.14 179	0.13 372	0.18 356	0.17 404	0.17 366	0.16 374

MyStereo04	0.44 390	0.22 365	0.44 339	0.42 425	0.28 435	0.40 296	0.50 540	1.00 494	1.08 589	0.62 326	0.58 278	0.55 331	0.57 447	0.71 460	0.44 439	0.14 179	0.13 372	0.18 356	0.17 404	0.17 366	0.16 374

CoDeX	0.47 427	0.20 280	0.49 416	0.42 425	0.25 327	0.75 524	0.36 389	1.27 618	0.80 434	0.82 471	0.96 463	0.62 383	0.57 447	0.60 356	0.36 355	0.17 370	0.12 299	0.17 303	0.15 311	0.16 326	0.14 290

raft_robust	0.41 364	0.23 387	0.36 213	0.42 425	0.21 173	0.40 296	0.33 324	0.79 411	0.98 540	0.79 447	0.87 423	0.39 219	0.33 262	0.84 531	0.29 263	0.13 117	0.12 299	0.16 256	0.17 404	0.15 268	0.12 193

iRaft-Stereo_5w	0.45 401	0.21 324	0.48 403	0.42 425	0.28 435	0.31 178	0.54 568	0.63 282	0.62 314	0.62 326	0.89 435	1.01 553	0.69 525	0.75 486	0.66 536	0.13 117	0.12 299	0.17 303	0.15 311	0.14 202	0.15 324

SST-Stereo	0.40 351	0.19 232	0.45 352	0.42 425	0.25 327	0.25 77	0.21 73	0.66 309	0.47 252	1.08 608	0.79 374	0.72 440	0.43 358	0.77 498	0.35 337	0.16 316	0.11 227	0.20 433	0.16 348	0.19 431	0.15 324

CRE-IMP	0.36 289	0.23 387	0.49 416	0.42 425	0.24 294	0.41 316	0.21 73	0.57 233	0.41 208	0.65 356	0.72 326	0.53 322	0.37 317	0.61 365	0.38 383	0.17 370	0.11 227	0.19 400	0.15 311	0.21 474	0.18 421

GMM-Stereo	0.44 390	0.19 232	0.36 213	0.42 425	0.25 327	0.51 372	0.47 521	0.71 363	0.53 282	0.76 432	1.37 601	0.76 466	0.38 323	0.60 356	0.33 302	0.15 257	0.10 95	0.20 433	0.19 463	0.16 326	0.27 558

RALCasStereoNet	0.36 289	0.21 324	0.37 231	0.42 425	0.26 375	0.35 238	0.38 428	0.63 282	0.64 333	0.50 275	0.72 326	0.51 312	0.29 202	0.59 350	0.36 355	0.16 316	0.14 412	0.15 217	0.13 235	0.17 366	0.16 374

RALAANet	0.38 322	0.23 387	0.48 403	0.42 425	0.29 465	0.35 238	0.25 150	0.86 436	0.64 333	0.67 374	0.65 299	0.60 370	0.29 202	0.60 356	0.34 318	0.15 257	0.12 299	0.17 303	0.15 311	0.21 474	0.13 242

ARAFT	0.47 427	0.24 425	0.79 578	0.42 425	0.25 327	0.55 399	0.55 573	0.75 391	0.81 442	0.89 523	0.75 342	0.73 451	0.47 387	0.88 547	0.37 374	0.15 257	0.12 299	0.23 511	0.22 531	0.14 202	0.13 242

PSMNet-RSSM	0.48 440	0.22 365	0.38 244	0.42 425	0.25 327	0.50 367	0.37 406	1.10 539	0.77 413	0.70 394	1.06 520	0.84 493	0.64 498	0.62 375	0.47 466	0.23 526	0.15 444	0.23 511	0.25 572	0.20 450	0.19 456

R-Stereo Train	0.39 339	0.18 189	0.42 312	0.42 425	0.26 375	0.40 296	0.32 312	0.72 369	0.34 139	0.89 523	1.28 584	0.57 340	0.35 280	0.42 165	0.32 288	0.15 257	0.12 299	0.14 165	0.12 188	0.14 202	0.13 242

RAFT-Stereo	0.39 339	0.18 189	0.42 312	0.42 425	0.26 375	0.40 296	0.32 312	0.72 369	0.34 139	0.89 523	1.28 584	0.57 340	0.35 280	0.42 165	0.32 288	0.15 257	0.12 299	0.14 165	0.12 188	0.14 202	0.13 242
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
PS-NSSS	0.58 538	0.44 597	0.62 495	0.42 425	0.33 535	0.66 488	0.58 583	1.02 508	0.86 470	0.77 438	1.28 584	0.72 440	0.64 498	0.82 518	0.59 515	0.31 598	0.26 603	0.40 635	0.27 594	0.33 591	0.26 548

iResNet	0.49 459	0.29 512	0.79 578	0.42 425	0.21 173	0.61 448	0.40 462	0.82 421	0.99 545	0.87 509	1.12 536	0.69 422	0.53 420	0.78 503	0.51 485	0.15 257	0.11 227	0.14 165	0.12 188	0.17 366	0.15 324

LE_ROB	4.42 707	0.24 425	2.75 685	0.42 425	0.23 260	1.57 657	0.90 657	1.71 677	17.88 730	16.56 732	4.88 708	5.17 705	18.85 732	1.63 658	14.62 719	0.17 370	0.14 412	0.16 256	0.16 348	0.19 431	0.17 401

CBMV	0.64 554	0.35 549	0.41 291	0.42 425	0.25 327	1.01 592	0.77 639	1.13 553	1.09 591	1.17 620	1.22 570	1.04 562	0.75 556	0.88 547	0.63 528	0.28 580	0.30 626	0.34 615	0.30 609	0.26 544	0.26 548
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Hybrid-DGEV-03	0.45 401	0.19 232	0.33 159	0.43 446	0.27 410	0.56 414	0.26 172	0.65 298	0.74 390	0.94 551	1.92 652	0.61 376	0.30 221	0.55 284	0.34 318	0.14 179	0.10 95	0.18 356	0.16 348	0.14 202	0.11 133

G2L-Stereo	0.49 459	0.23 387	0.48 403	0.43 446	0.26 375	0.47 357	0.42 489	0.93 464	0.78 423	0.84 490	0.86 415	0.91 522	0.52 415	0.78 503	0.70 547	0.20 465	0.17 496	0.22 490	0.18 432	0.17 366	0.21 501

rvit_stereo_0081	0.32 221	0.24 425	0.47 382	0.43 446	0.26 375	0.30 158	0.37 406	0.42 120	0.55 293	0.36 188	0.40 189	0.39 219	0.35 280	0.43 178	0.33 302	0.22 509	0.16 476	0.19 400	0.16 348	0.19 431	0.13 242

ACV-stereo	0.62 551	0.34 543	1.00 607	0.43 446	0.31 506	1.20 629	0.40 462	0.75 391	0.83 452	0.64 347	0.77 352	2.10 667	1.03 627	0.81 515	0.64 531	0.21 482	0.17 496	0.18 356	0.18 432	0.21 474	0.21 501

rvit_stereo_0082	0.32 221	0.24 425	0.47 382	0.43 446	0.26 375	0.30 158	0.37 406	0.42 120	0.55 293	0.36 188	0.40 189	0.39 219	0.35 280	0.43 178	0.33 302	0.22 509	0.16 476	0.19 400	0.16 348	0.19 431	0.13 242

EKT-Stereo	0.35 271	0.23 387	0.39 266	0.43 446	0.29 465	0.38 277	0.31 282	0.69 338	0.64 333	0.45 252	0.63 290	0.49 300	0.27 167	0.56 297	0.33 302	0.18 405	0.14 412	0.18 356	0.15 311	0.16 326	0.16 374

ssnet_v2	0.58 538	0.28 500	0.56 475	0.43 446	0.29 465	0.95 580	0.59 586	1.13 553	0.99 545	0.93 548	0.80 377	0.99 545	0.64 498	0.82 518	0.94 606	0.25 549	0.22 568	0.23 511	0.24 563	0.20 450	0.19 456

dad	0.58 538	0.50 613	0.64 510	0.43 446	0.30 484	0.59 438	0.36 389	0.78 407	1.25 625	1.01 583	1.17 561	1.15 597	0.53 420	0.68 441	0.50 475	0.35 629	0.23 578	0.37 627	0.21 513	0.29 563	0.20 481

GMOStereo	0.37 306	0.19 232	0.38 244	0.43 446	0.24 294	0.37 264	0.38 428	0.52 203	0.62 314	0.87 509	0.84 402	0.64 391	0.35 280	0.37 119	0.28 242	0.13 117	0.11 227	0.20 433	0.18 432	0.15 268	0.11 133

error version	0.37 306	0.19 232	0.38 244	0.43 446	0.24 294	0.37 264	0.38 428	0.52 203	0.62 314	0.87 509	0.84 402	0.64 391	0.35 280	0.37 119	0.28 242	0.13 117	0.11 227	0.20 433	0.18 432	0.15 268	0.11 133

test-v	0.37 306	0.19 232	0.38 244	0.43 446	0.24 294	0.37 264	0.38 428	0.52 203	0.62 314	0.87 509	0.84 402	0.64 391	0.35 280	0.37 119	0.28 242	0.13 117	0.11 227	0.20 433	0.18 432	0.15 268	0.11 133

GANet-ADL	0.42 372	0.25 451	0.45 352	0.43 446	0.29 465	0.54 393	0.35 367	0.89 450	0.86 470	0.63 335	0.72 326	0.68 417	0.42 352	0.52 261	0.41 405	0.21 482	0.14 412	0.15 217	0.13 235	0.18 395	0.19 456

PSM-AAD	0.48 440	0.20 280	0.37 231	0.43 446	0.23 260	0.56 414	0.50 540	0.65 298	0.70 361	1.07 604	1.12 536	0.58 349	0.92 607	0.61 365	0.32 288	0.15 257	0.11 227	0.25 541	0.26 587	0.18 395	0.43 643

RAFT_R40	0.40 351	0.19 232	0.44 339	0.43 446	0.25 327	0.23 46	0.26 172	0.67 319	0.67 347	0.98 570	0.78 364	0.72 440	0.43 358	0.76 490	0.35 337	0.16 316	0.11 227	0.20 433	0.16 348	0.18 395	0.14 290

PFNet	0.42 372	0.18 189	0.58 483	0.43 446	0.24 294	0.43 328	0.32 312	0.74 384	0.78 423	1.00 578	0.74 340	0.68 417	0.39 336	0.72 466	0.37 374	0.16 316	0.10 95	0.20 433	0.15 311	0.16 326	0.13 242

test-2	0.37 306	0.19 232	0.38 244	0.43 446	0.24 294	0.37 264	0.38 428	0.52 203	0.62 314	0.87 509	0.84 402	0.64 391	0.35 280	0.37 119	0.28 242	0.13 117	0.11 227	0.20 433	0.18 432	0.15 268	0.11 133

MMNet	0.55 512	0.25 451	0.61 492	0.43 446	0.34 544	1.07 604	0.39 450	0.87 443	0.91 508	0.91 536	0.93 449	0.86 500	0.76 559	0.81 515	0.76 560	0.15 257	0.14 412	0.18 356	0.19 463	0.20 450	0.16 374

SuperB	1.04 632	0.37 561	4.81 699	0.43 446	0.31 506	0.99 590	0.46 513	1.02 508	2.09 677	1.09 610	1.09 529	0.75 459	0.81 578	1.06 595	1.76 663	0.19 439	0.15 444	0.17 303	0.15 311	2.82 713	0.26 548

SGM-ForestM	4.04 704	0.32 530	0.46 369	0.43 446	0.27 410	7.50 712	1.45 697	3.84 706	4.24 707	8.19 719	6.76 715	19.00 729	9.08 714	10.74 719	6.62 709	0.31 598	0.33 647	0.32 608	0.32 625	0.29 563	0.29 572

SGM-Forest	0.62 551	0.32 530	0.39 266	0.43 446	0.30 484	1.02 594	0.55 573	1.09 536	1.05 574	1.06 601	1.18 563	1.10 583	0.67 515	0.88 547	0.62 524	0.31 598	0.33 647	0.33 613	0.30 609	0.30 572	0.28 565
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
AANet	1.13 646	1.01 678	2.99 687	0.44 466	0.37 563	0.91 571	0.54 568	1.27 618	2.31 685	2.35 686	2.37 668	2.22 669	1.53 663	1.18 615	1.43 653	0.32 610	0.23 578	0.28 581	0.25 572	0.35 602	0.33 600

NLCSM	0.34 252	0.21 324	0.34 181	0.44 466	0.29 465	0.54 393	0.36 389	0.52 203	0.47 252	0.46 259	0.37 175	0.34 172	0.34 274	0.71 460	0.41 405	0.16 316	0.17 496	0.17 303	0.16 348	0.17 366	0.16 374

coex_refinement	0.53 498	0.21 324	0.39 266	0.44 466	0.30 484	0.76 530	0.39 450	1.09 536	0.90 501	0.85 494	1.12 536	1.00 549	0.56 445	0.63 388	0.81 570	0.21 482	0.13 372	0.16 256	0.16 348	0.20 450	0.21 501

rvit_stereo_0083	0.34 252	0.24 425	0.50 430	0.44 466	0.27 410	0.34 226	0.35 367	0.45 154	0.62 314	0.37 195	0.47 218	0.42 256	0.35 280	0.40 142	0.36 355	0.22 509	0.20 551	0.20 433	0.17 404	0.20 450	0.14 290

Selective-RAFT	0.35 271	0.23 387	0.51 445	0.44 466	0.21 173	0.64 476	0.27 195	0.59 248	0.63 325	0.40 229	0.38 179	0.55 331	0.40 342	0.57 309	0.35 337	0.13 117	0.11 227	0.14 165	0.12 188	0.16 326	0.13 242

test_4	0.36 289	0.18 189	0.31 117	0.44 466	0.25 327	0.20 23	0.34 342	0.56 225	0.41 208	0.59 310	1.45 620	0.43 265	0.25 135	0.63 388	0.28 242	0.12 61	0.10 95	0.17 303	0.19 463	0.15 268	0.11 133

dd	0.43 382	0.38 571	0.55 469	0.44 466	0.25 327	0.47 357	0.38 428	0.70 354	1.05 574	0.59 310	0.65 299	0.42 256	0.39 336	0.66 419	0.50 475	0.24 539	0.15 444	0.21 475	0.15 311	0.22 498	0.18 421

GLC_STEREO	0.29 189	0.19 232	0.27 57	0.44 466	0.19 98	0.31 178	0.26 172	0.47 166	0.43 223	0.37 195	0.47 218	0.41 245	0.23 111	0.50 246	0.34 318	0.14 179	0.18 520	0.19 400	0.16 348	0.16 326	0.13 242

test_3	0.36 289	0.19 232	0.44 339	0.44 466	0.23 260	0.48 360	0.36 389	0.66 309	0.82 447	0.64 347	0.45 207	0.68 417	0.25 135	0.41 154	0.31 279	0.12 61	0.10 95	0.18 356	0.16 348	0.15 268	0.11 133

LCNet	0.41 364	0.20 280	0.32 138	0.44 466	0.24 294	0.47 357	0.29 234	0.67 319	0.53 282	0.72 412	1.03 503	0.66 409	0.60 468	0.58 332	0.34 318	0.14 179	0.10 95	0.19 400	0.19 463	0.21 474	0.36 615

AAGNet	1.43 666	0.20 280	0.48 403	0.44 466	0.25 327	0.29 139	0.31 282	0.65 298	0.68 353	0.97 565	0.86 415	0.67 416	0.62 481	0.64 403	20.63 724	0.16 316	0.11 227	0.19 400	0.15 311	0.19 431	0.12 193

KYRaft	0.48 440	0.20 280	0.38 244	0.44 466	0.23 260	0.44 337	0.37 406	0.66 309	0.41 208	0.94 551	1.73 641	0.79 476	0.41 350	0.63 388	0.31 279	0.16 316	0.11 227	0.18 356	0.22 531	0.16 326	0.78 676

IRAFT_RVC	0.42 372	0.20 280	0.48 403	0.44 466	0.24 294	0.27 105	0.54 568	0.74 384	0.77 413	0.76 432	0.80 377	0.73 451	0.51 411	0.70 454	0.36 355	0.17 370	0.10 95	0.21 475	0.16 348	0.16 326	0.14 290

cross-raft	0.34 252	0.20 280	0.37 231	0.44 466	0.23 260	0.32 198	0.35 367	0.74 384	0.40 204	0.60 314	0.77 352	0.57 340	0.27 167	0.43 178	0.28 242	0.12 61	0.10 95	0.15 217	0.13 235	0.15 268	0.11 133

Prome-Stereo	0.46 412	0.19 232	0.35 198	0.44 466	0.26 375	0.40 296	0.45 509	0.68 329	0.44 231	0.96 560	1.84 648	0.59 364	0.67 515	0.61 365	0.32 288	0.14 179	0.11 227	0.16 256	0.14 278	0.16 326	0.29 572

ADLNet	0.55 512	0.27 486	0.51 445	0.44 466	0.35 551	0.78 535	0.46 513	1.08 532	0.86 470	0.99 573	0.98 478	0.92 527	0.63 487	0.69 447	0.81 570	0.22 509	0.16 476	0.22 490	0.22 531	0.21 474	0.21 501

delet	0.55 512	0.24 425	0.55 469	0.44 466	0.33 535	1.07 604	0.50 540	1.00 494	0.86 470	0.85 494	0.96 463	0.90 520	0.63 487	0.83 526	0.74 558	0.18 405	0.18 520	0.20 433	0.21 513	0.16 326	0.15 324

UNet	0.54 510	0.26 468	0.66 522	0.44 466	0.40 584	0.99 590	0.41 478	0.98 487	0.75 395	0.83 483	0.89 435	1.04 562	0.72 546	0.73 473	0.62 524	0.19 439	0.14 412	0.20 433	0.17 404	0.20 450	0.17 401

acv_ft	0.51 483	0.23 387	0.56 475	0.44 466	0.28 435	0.86 566	0.39 450	0.91 460	0.80 434	0.97 565	0.96 463	0.79 476	0.59 464	0.63 388	0.87 586	0.17 370	0.15 444	0.16 256	0.15 311	0.17 366	0.15 324

FADNet_RVC	0.55 512	0.37 561	1.17 630	0.44 466	0.31 506	0.56 414	0.34 342	1.06 524	0.88 483	0.67 374	0.90 439	0.61 376	0.65 504	0.93 571	0.70 547	0.21 482	0.18 520	0.26 560	0.23 547	0.31 578	0.28 565

STTStereo	0.55 512	0.37 561	0.76 571	0.44 466	0.31 506	0.60 445	0.44 506	0.96 480	0.86 470	0.99 573	0.90 439	0.96 537	0.58 457	0.71 460	0.61 521	0.25 549	0.23 578	0.26 560	0.32 625	0.24 528	0.23 526

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 498	0.32 530	0.64 510	0.44 466	0.30 484	0.66 488	0.44 506	1.04 515	0.88 483	0.91 536	0.91 442	0.99 545	0.60 468	0.68 441	0.60 517	0.21 482	0.17 496	0.22 490	0.22 531	0.21 474	0.21 501
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DISCO	0.70 570	0.26 468	0.68 531	0.44 466	0.31 506	1.14 619	0.51 556	1.23 603	1.23 617	0.81 462	1.05 513	1.50 643	0.85 590	1.82 668	1.03 622	0.19 439	0.15 444	0.18 356	0.16 348	0.24 528	0.23 526

NOSS_ROB	0.57 531	0.39 579	0.39 266	0.44 466	0.30 484	0.73 517	0.54 568	1.03 512	1.08 589	0.67 374	0.87 423	0.76 466	0.57 447	0.77 498	0.47 466	0.38 637	0.38 657	0.44 644	0.42 654	0.37 613	0.34 608

MeshStereo	1.34 660	0.43 592	0.54 464	0.44 466	0.34 544	1.66 662	0.60 589	1.94 681	1.37 639	4.47 709	3.25 685	4.71 700	1.94 683	1.92 672	1.17 636	0.35 629	0.35 651	0.37 627	0.31 617	0.32 584	0.32 595
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
FACV-RUCA	0.43 382	0.28 500	0.47 382	0.45 491	0.33 535	0.58 426	0.34 342	0.82 421	0.73 381	0.57 306	0.84 402	0.47 289	0.50 406	0.54 277	0.39 391	0.22 509	0.15 444	0.35 617	0.16 348	0.28 559	0.21 501

UGAM	0.52 491	0.22 365	0.46 369	0.45 491	0.25 327	0.41 316	0.52 559	0.62 273	1.16 604	0.76 432	1.13 543	1.32 619	0.57 447	1.00 584	0.53 495	0.17 370	0.14 412	0.25 541	0.21 513	0.15 268	0.13 242

fast-acv-ft	0.64 554	0.30 521	0.73 555	0.45 491	0.34 544	1.17 625	0.49 535	0.86 436	0.98 540	1.02 586	1.36 598	1.29 611	0.85 590	0.76 490	0.81 570	0.21 482	0.23 578	0.23 511	0.23 547	0.21 474	0.20 481

DCRE	0.37 306	0.18 189	0.46 369	0.45 491	0.32 523	0.42 323	0.37 406	0.63 282	0.51 275	0.47 266	0.94 450	0.56 334	0.36 308	0.52 261	0.32 288	0.14 179	0.13 372	0.15 217	0.14 278	0.14 202	0.13 242

HBP-ISP	0.59 545	0.45 601	0.43 327	0.45 491	0.33 535	0.70 503	0.28 225	1.11 545	1.00 552	0.83 483	1.18 563	0.65 404	0.68 521	0.88 547	0.52 492	0.35 629	0.38 657	0.47 649	0.41 650	0.38 617	0.31 591

BUS	0.45 401	0.25 451	0.43 327	0.45 491	0.28 435	0.70 503	0.34 342	0.94 469	0.76 404	0.75 425	0.80 377	0.65 404	0.49 396	0.64 403	0.51 485	0.20 465	0.14 412	0.22 490	0.19 463	0.18 395	0.18 421

RAFT_CTSACE	0.45 401	0.20 280	0.44 339	0.45 491	0.27 410	0.34 226	0.39 450	0.60 260	0.73 381	0.76 432	1.44 617	0.83 490	0.38 323	1.08 601	0.26 199	0.12 61	0.13 372	0.18 356	0.16 348	0.15 268	0.11 133

NINENet	0.50 475	0.29 512	0.51 445	0.45 491	0.32 523	0.70 503	0.34 342	1.10 539	0.88 483	0.80 449	0.94 450	0.65 404	0.49 396	0.73 473	0.51 485	0.22 509	0.20 551	0.25 541	0.18 432	0.22 498	0.21 501

BSDual-CNN	0.46 412	0.25 451	0.43 327	0.45 491	0.28 435	0.77 531	0.40 462	0.94 469	0.76 404	0.75 425	0.80 377	0.76 466	0.54 432	0.64 403	0.43 421	0.20 465	0.14 412	0.22 490	0.19 463	0.18 395	0.18 421

hknet	0.49 459	0.25 451	0.51 445	0.45 491	0.29 465	0.77 531	0.40 462	0.94 469	0.83 452	0.75 425	0.80 377	0.97 539	0.61 474	0.73 473	0.45 448	0.18 405	0.14 412	0.22 490	0.19 463	0.18 395	0.18 421

Sa-1000	0.48 440	0.24 425	0.41 291	0.45 491	0.25 327	0.59 438	0.34 342	0.81 419	0.93 519	0.82 471	1.50 624	0.53 322	0.45 374	0.92 565	0.30 270	0.15 257	0.12 299	0.21 475	0.19 463	0.15 268	0.13 242

CIPLG	0.41 364	0.21 324	0.63 505	0.45 491	0.33 535	0.52 378	0.33 324	0.65 298	0.60 309	0.82 471	0.96 463	0.46 286	0.32 244	0.55 284	0.44 439	0.16 316	0.12 299	0.15 217	0.14 278	0.13 150	0.14 290

IPLGR_C	0.40 351	0.21 324	0.64 510	0.45 491	0.33 535	0.52 378	0.34 342	0.66 309	0.62 314	0.82 471	0.92 446	0.45 278	0.32 244	0.52 261	0.46 459	0.17 370	0.12 299	0.15 217	0.14 278	0.13 150	0.14 290

ACRE	0.40 351	0.21 324	0.65 516	0.45 491	0.33 535	0.51 372	0.33 324	0.66 309	0.63 325	0.80 449	0.92 446	0.45 278	0.32 244	0.52 261	0.45 448	0.16 316	0.12 299	0.15 217	0.14 278	0.13 150	0.14 290

GwcNet-ADL	0.44 390	0.22 365	0.48 403	0.45 491	0.30 484	0.40 296	0.37 406	0.92 462	0.97 536	0.71 401	0.78 364	0.61 376	0.42 352	0.62 375	0.50 475	0.19 439	0.14 412	0.15 217	0.14 278	0.18 395	0.18 421

TestStereo	0.38 322	0.31 526	0.40 280	0.45 491	0.20 142	0.40 296	0.37 406	0.66 309	0.65 338	0.53 290	0.78 364	0.47 289	0.40 342	0.55 284	0.37 374	0.18 405	0.13 372	0.20 433	0.15 311	0.22 498	0.13 242

pcwnet_v2	0.58 538	0.28 500	0.84 583	0.45 491	0.35 551	0.61 448	0.35 367	1.27 618	1.21 614	0.99 573	1.27 582	0.72 440	0.58 457	0.67 430	0.48 470	0.27 569	0.21 561	0.24 528	0.23 547	0.29 563	0.29 572

UPFNet	0.53 498	0.24 425	0.51 445	0.45 491	0.38 573	0.84 562	0.49 535	0.99 489	0.75 395	0.87 509	0.88 431	0.86 500	0.64 498	0.80 512	0.71 552	0.20 465	0.20 551	0.20 433	0.20 490	0.19 431	0.15 324

ac_64	0.52 491	0.22 365	0.50 430	0.45 491	0.28 435	0.80 543	0.45 509	1.02 508	0.61 310	0.91 536	0.83 396	1.07 573	0.68 521	0.74 480	0.70 547	0.21 482	0.18 520	0.20 433	0.19 463	0.18 395	0.15 324

FADNet	0.61 550	0.51 617	1.10 618	0.45 491	0.44 610	0.65 486	0.41 478	1.19 583	1.05 574	0.70 394	0.84 402	0.98 543	0.66 512	0.82 518	0.50 475	0.29 587	0.30 626	0.27 573	0.30 609	0.46 639	0.35 613

AANet_RVC	0.57 531	0.32 530	0.54 464	0.45 491	0.27 410	0.57 420	0.48 529	1.00 494	1.28 631	0.86 501	1.33 595	0.87 506	0.58 457	1.07 598	0.75 559	0.18 405	0.12 299	0.15 217	0.13 235	0.18 395	0.18 421

CRFU-Net	0.57 531	0.27 486	0.57 479	0.46 512	0.30 484	1.20 629	0.52 559	1.10 539	0.56 301	1.00 578	0.98 478	1.06 568	0.79 573	0.81 515	0.71 552	0.21 482	0.19 539	0.18 356	0.16 348	0.18 395	0.19 456

SA	0.44 390	0.25 451	0.46 369	0.46 512	0.24 294	0.43 328	0.36 389	0.75 391	0.96 533	0.59 310	1.03 503	0.48 294	0.52 415	0.94 578	0.32 288	0.16 316	0.12 299	0.21 475	0.19 463	0.15 268	0.13 242

AACVNet	0.50 475	0.23 387	0.49 416	0.46 512	0.29 465	0.52 378	0.38 428	0.90 455	0.55 293	0.81 462	1.03 503	1.00 549	0.70 538	0.83 526	0.54 500	0.21 482	0.18 520	0.24 528	0.18 432	0.23 515	0.20 481

GrayStereo	0.49 459	0.19 232	0.42 312	0.46 512	0.28 435	0.53 386	0.67 610	0.69 338	0.63 325	1.02 586	1.47 623	0.78 474	0.76 559	0.56 297	0.33 302	0.14 179	0.12 299	0.17 303	0.17 404	0.15 268	0.29 572

test-1	0.36 289	0.19 232	0.71 546	0.46 512	0.26 375	0.44 337	0.36 389	0.60 260	0.59 306	0.48 269	0.67 312	0.53 322	0.36 308	0.40 142	0.29 263	0.14 179	0.11 227	0.16 256	0.14 278	0.15 268	0.16 374

FINET	0.67 563	0.42 590	1.00 607	0.46 512	0.43 603	0.83 559	0.89 654	1.08 532	1.50 652	0.87 509	1.14 548	0.71 431	0.68 521	0.92 565	0.70 547	0.36 633	0.30 626	0.26 560	0.24 563	0.35 602	0.33 600

FADNet-RVC	0.60 548	0.53 628	1.14 624	0.46 512	0.39 579	0.61 448	0.39 450	1.12 551	0.87 479	0.70 394	0.84 402	1.04 562	0.55 438	0.94 578	0.69 544	0.26 559	0.25 595	0.28 581	0.28 601	0.31 578	0.31 591

StereoDRNet-Refined	0.58 538	0.32 530	0.54 464	0.46 512	0.30 484	0.96 583	0.40 462	1.00 494	0.94 526	1.12 615	1.08 526	0.96 537	0.67 515	0.90 555	0.89 600	0.17 370	0.13 372	0.22 490	0.21 513	0.20 450	0.19 456
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
Hybrid-DGEV-2	0.41 364	0.21 324	0.42 312	0.47 520	0.29 465	0.59 438	0.23 118	0.82 421	0.99 545	0.64 347	0.63 290	0.60 370	0.65 504	0.58 332	0.33 302	0.14 179	0.12 299	0.18 356	0.16 348	0.14 202	0.12 193

FlowAnything_test	0.29 189	0.19 232	0.39 266	0.47 520	0.26 375	0.46 351	0.25 150	0.43 139	0.31 110	0.29 135	0.26 84	0.35 187	0.26 152	0.40 142	0.37 374	0.21 482	0.15 444	0.22 490	0.26 587	0.16 326	0.16 374

AIO-test2	0.39 339	0.21 324	0.41 291	0.47 520	0.25 327	0.45 346	0.35 367	0.77 401	1.27 629	0.36 188	0.87 423	0.37 201	0.30 221	0.47 221	0.27 219	0.15 257	0.13 372	0.21 475	0.23 547	0.15 268	0.13 242

ADLNet2	0.55 512	0.25 451	0.65 516	0.47 520	0.30 484	0.83 559	0.50 540	1.05 520	0.95 532	0.80 449	0.98 478	0.99 545	0.69 525	0.77 498	0.73 555	0.20 465	0.16 476	0.17 303	0.18 432	0.21 474	0.21 501

TRStereo	0.37 306	0.27 486	0.59 484	0.47 520	0.41 591	0.29 139	0.30 254	0.84 429	0.59 306	0.52 287	0.41 192	0.52 318	0.26 152	0.73 473	0.27 219	0.17 370	0.12 299	0.19 400	0.19 463	0.13 150	0.11 133

RAFT	0.45 401	0.22 365	0.45 352	0.47 520	0.26 375	0.54 393	0.47 521	0.66 309	0.58 305	0.80 449	0.82 390	0.94 532	0.57 447	0.75 486	0.34 318	0.17 370	0.15 444	0.22 490	0.20 490	0.16 326	0.12 193

EDNetEfficient	1.46 667	0.80 660	6.12 701	0.47 520	0.39 579	0.69 498	0.83 646	0.90 455	2.77 693	3.50 705	1.96 655	1.66 653	2.03 686	1.26 628	4.18 700	0.21 482	0.18 520	0.21 475	0.20 490	0.41 626	0.39 629

CVANet_RVC	0.57 531	0.33 538	0.44 339	0.47 520	0.32 523	0.67 493	0.61 594	1.05 520	0.93 519	0.85 494	1.04 509	1.01 553	0.73 549	0.83 526	0.52 492	0.29 587	0.19 539	0.27 573	0.25 572	0.31 578	0.21 501

AE-Stereo	0.34 252	0.21 324	0.42 312	0.48 528	0.31 506	0.48 360	0.35 367	0.61 268	0.62 314	0.32 162	0.55 268	0.52 318	0.27 167	0.47 221	0.29 263	0.13 117	0.13 372	0.18 356	0.16 348	0.15 268	0.12 193

LL-Strereo	0.57 531	0.27 486	0.68 531	0.48 528	0.34 544	0.39 290	0.48 529	0.94 469	0.97 536	0.83 483	0.78 364	1.10 583	1.18 642	1.33 637	0.49 473	0.17 370	0.14 412	0.22 490	0.19 463	0.16 326	0.17 401

CASS	0.45 401	0.27 486	0.42 312	0.48 528	0.22 205	0.61 448	0.34 342	0.97 484	0.62 314	0.71 401	0.85 412	0.61 376	0.55 438	0.57 309	0.41 405	0.29 587	0.16 476	0.22 490	0.18 432	0.22 498	0.28 565
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
UDGNet	0.48 440	0.77 658	0.50 430	0.48 528	0.31 506	0.41 316	0.34 342	0.70 354	0.92 513	0.65 356	0.60 281	0.58 349	0.43 358	0.63 388	0.41 405	0.32 610	0.15 444	0.66 669	0.19 463	0.36 608	0.21 501

DAS	0.51 483	0.25 451	0.60 490	0.48 528	0.31 506	0.58 426	0.41 478	0.83 426	0.97 536	0.89 523	1.12 536	0.70 427	0.75 556	0.82 518	0.43 421	0.17 370	0.13 372	0.18 356	0.15 311	0.20 450	0.18 421

SepStereo	0.51 483	0.25 451	0.60 490	0.48 528	0.31 506	0.58 426	0.41 478	0.83 426	0.97 536	0.89 523	1.12 536	0.70 427	0.75 556	0.93 571	0.43 421	0.17 370	0.13 372	0.18 356	0.15 311	0.20 450	0.18 421

PSMNet-ADL	0.48 440	0.27 486	0.40 280	0.48 528	0.30 484	0.68 496	0.37 406	0.90 455	0.80 434	0.61 322	0.80 377	0.92 527	0.62 481	0.72 466	0.63 528	0.23 526	0.18 520	0.18 356	0.20 490	0.22 498	0.20 481

CroCo-Stereo	0.26 142	0.22 365	0.36 213	0.48 528	0.22 205	0.20 23	0.29 234	0.51 193	0.44 231	0.28 122	0.23 48	0.42 256	0.26 152	0.29 29	0.26 199	0.15 257	0.13 372	0.13 108	0.11 148	0.16 326	0.12 193
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
ICVP	0.46 412	0.25 451	0.38 244	0.48 528	0.28 435	0.58 426	0.43 497	1.00 494	0.70 361	0.67 374	0.95 459	0.75 459	0.55 438	0.53 270	0.54 500	0.23 526	0.17 496	0.19 400	0.17 404	0.19 431	0.20 481
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sAnonymous2	0.40 351	0.39 579	0.85 584	0.48 528	0.37 563	0.40 296	0.46 513	0.57 233	0.52 278	0.38 207	0.46 212	0.35 187	0.42 352	0.43 178	0.30 270	0.19 439	0.14 412	0.18 356	0.17 404	0.57 659	0.44 644

CroCo_RVC	0.40 351	0.39 579	0.85 584	0.48 528	0.37 563	0.40 296	0.46 513	0.57 233	0.52 278	0.38 207	0.46 212	0.35 187	0.42 352	0.43 178	0.30 270	0.19 439	0.14 412	0.18 356	0.17 404	0.57 659	0.44 644

EDNetEfficientorigin	9.93 716	1.15 682	175.16 749	0.48 528	0.36 556	1.04 601	0.68 615	1.24 610	2.69 691	3.17 702	2.50 671	2.30 672	2.07 687	1.76 665	2.21 677	0.20 465	0.18 520	0.24 528	0.19 463	0.51 648	0.50 663

AdaStereo	0.50 475	0.32 530	0.47 382	0.48 528	0.25 327	0.67 493	0.32 312	1.17 579	0.88 483	0.75 425	0.99 483	0.75 459	0.49 396	0.67 430	0.46 459	0.27 569	0.12 299	0.28 581	0.18 432	0.23 515	0.18 421
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.
NVstereo2D	0.60 548	0.30 521	0.75 566	0.48 528	0.43 603	0.89 568	0.48 529	1.05 520	1.15 603	0.66 369	0.86 415	0.88 511	0.70 538	0.99 581	0.65 533	0.32 610	0.15 444	0.28 581	0.20 490	0.40 620	0.36 615

SANet	1.07 639	0.41 588	1.06 613	0.48 528	0.30 484	1.41 645	0.94 661	1.42 648	3.36 700	1.58 654	2.43 669	2.33 674	1.70 674	1.34 639	1.07 627	0.28 580	0.24 587	0.26 560	0.23 547	0.34 597	0.30 581

GMStereo_Zeroshot	0.49 459	0.44 597	0.74 560	0.49 543	0.27 410	0.56 414	0.29 234	0.73 380	0.76 404	0.86 501	0.94 450	0.91 522	0.36 308	0.74 480	0.43 421	0.26 559	0.14 412	0.26 560	0.15 311	0.36 608	0.18 421

StereoVision	0.42 372	0.28 500	0.45 352	0.49 543	0.28 435	0.38 277	0.38 428	0.72 369	0.62 314	0.44 248	1.14 548	0.54 326	0.39 336	0.56 297	0.34 318	0.21 482	0.24 587	0.25 541	0.24 563	0.26 544	0.16 374

coex-ft	6.43 713	1.51 694	87.33 748	0.49 543	0.38 573	1.34 640	1.21 680	1.16 574	8.09 712	12.12 721	2.79 680	2.77 682	3.31 702	1.16 612	3.15 689	0.24 539	0.23 578	0.27 573	0.24 563	0.45 636	0.37 620

Wz-Net-TNSev	1.14 647	1.06 681	4.32 698	0.49 543	0.42 597	1.51 653	1.11 674	1.48 654	1.40 644	1.22 631	1.26 581	1.58 651	1.43 659	1.76 665	1.70 659	0.32 610	0.31 635	0.26 560	0.30 609	0.41 626	0.41 636

AASNet	0.53 498	0.25 451	0.52 451	0.49 543	0.32 523	0.74 518	0.40 462	1.50 657	0.86 470	0.86 501	0.92 446	0.64 391	0.59 464	0.59 350	0.79 565	0.23 526	0.19 539	0.20 433	0.16 348	0.21 474	0.19 456

GEStereo_RVC	0.55 512	0.29 512	0.63 505	0.49 543	0.31 506	0.70 503	0.54 568	1.22 598	0.92 513	0.82 471	0.85 412	0.85 495	0.63 487	0.90 555	0.65 533	0.24 539	0.16 476	0.19 400	0.16 348	0.21 474	0.22 519

psm_up	0.55 512	0.26 468	0.47 382	0.49 543	0.32 523	0.65 486	0.56 579	1.04 515	0.82 447	0.82 471	0.88 431	1.01 553	0.94 613	0.74 480	0.61 521	0.21 482	0.25 595	0.26 560	0.23 547	0.21 474	0.20 481

psmorigin	0.82 598	0.51 617	2.09 675	0.49 543	0.41 591	0.85 563	0.50 540	1.04 515	0.88 483	1.45 646	1.43 614	1.50 643	1.06 630	1.22 624	0.97 612	0.31 598	0.32 641	0.27 573	0.27 594	0.33 591	0.42 637

aanetorigin	0.83 604	0.56 631	1.87 672	0.49 543	0.38 573	0.56 414	0.66 607	0.70 354	1.00 552	2.42 688	2.02 658	1.31 614	1.18 642	0.93 571	1.13 635	0.20 465	0.18 520	0.20 433	0.19 463	0.27 555	0.30 581

FAT-Stereo	0.73 580	0.33 538	0.75 566	0.49 543	0.37 563	0.71 508	0.59 586	1.36 639	1.30 634	1.03 594	1.40 607	1.59 652	1.15 638	0.87 544	0.86 580	0.28 580	0.28 616	0.28 581	0.23 547	0.28 559	0.38 626

FADNet-RVC-Resample	0.56 523	0.33 538	1.16 625	0.49 543	0.34 544	0.71 508	0.43 497	1.01 504	0.93 519	0.82 471	0.87 423	0.74 457	0.67 515	0.73 473	0.45 448	0.18 405	0.18 520	0.26 560	0.27 594	0.26 544	0.27 558

ADCP+	1.06 637	0.35 549	1.51 663	0.49 543	0.51 635	1.45 650	0.55 573	1.25 614	1.03 564	1.16 619	1.15 554	1.10 583	1.07 632	1.56 652	6.75 710	0.19 439	0.16 476	0.23 511	0.21 513	0.28 559	0.21 501

DLCB_ROB	0.58 538	0.28 500	0.47 382	0.49 543	0.32 523	0.77 531	0.50 540	0.99 489	0.92 513	1.04 595	1.14 548	1.21 601	0.69 525	0.88 547	0.69 544	0.20 465	0.20 551	0.22 490	0.22 531	0.21 474	0.18 421

WCMA_ROB	1.14 647	0.36 554	0.76 571	0.49 543	0.44 610	1.23 633	0.67 610	1.11 545	1.23 617	2.84 696	3.95 700	3.28 690	1.83 680	1.25 627	0.99 616	0.44 649	0.34 649	0.34 615	0.37 635	0.41 626	0.40 632

AIO-test1	0.38 322	0.18 189	0.38 244	0.50 557	0.24 294	0.46 351	0.30 254	0.70 354	1.19 610	0.40 229	0.71 325	0.45 278	0.29 202	0.53 270	0.27 219	0.15 257	0.13 372	0.19 400	0.21 513	0.13 150	0.17 401

rvit_0105_6	0.38 322	0.28 500	0.64 510	0.50 557	0.30 484	0.39 290	0.38 428	0.51 193	0.67 347	0.40 229	0.45 207	0.50 306	0.41 350	0.54 277	0.36 355	0.27 569	0.26 603	0.24 528	0.21 513	0.22 498	0.16 374

rvit_0105_5	0.42 372	0.31 526	0.73 555	0.50 557	0.29 465	0.44 337	0.42 489	0.61 268	0.74 390	0.51 280	0.51 239	0.60 370	0.47 387	0.57 309	0.38 383	0.27 569	0.25 595	0.25 541	0.23 547	0.22 498	0.18 421

rvit_0105_4	0.41 364	0.29 512	0.71 546	0.50 557	0.29 465	0.41 316	0.41 478	0.55 221	0.73 381	0.45 252	0.48 221	0.55 331	0.44 369	0.57 309	0.36 355	0.28 580	0.26 603	0.25 541	0.22 531	0.23 515	0.18 421

CroCo-Stereo Lap2	0.28 174	0.24 425	0.39 266	0.50 557	0.29 465	0.20 23	0.31 282	0.49 180	0.38 188	0.24 65	0.27 92	0.46 286	0.31 238	0.39 133	0.30 270	0.14 179	0.15 444	0.16 256	0.13 235	0.16 326	0.15 324

Wz-Net-LNSev	0.71 574	0.51 617	1.36 655	0.50 557	0.41 591	1.15 621	0.69 620	1.21 590	1.07 586	1.02 586	1.12 536	1.08 575	0.87 595	0.89 553	0.89 600	0.24 539	0.22 568	0.21 475	0.19 463	0.26 544	0.26 548

Wz-Net-MNSev	0.76 584	0.40 584	1.34 650	0.50 557	0.40 584	1.44 649	0.83 646	1.15 566	1.16 604	1.25 636	1.20 568	1.13 593	0.81 578	1.16 612	1.00 620	0.22 509	0.19 539	0.24 528	0.23 547	0.28 559	0.26 548

IIG-Stereo	0.43 382	0.21 324	0.44 339	0.50 557	0.25 327	0.44 337	0.21 73	0.71 363	0.76 404	0.83 483	0.95 459	0.83 490	0.43 358	0.90 555	0.35 337	0.15 257	0.12 299	0.19 400	0.14 278	0.15 268	0.11 133

Anonymous3	0.46 412	0.34 543	0.86 589	0.50 557	0.37 563	0.81 548	0.50 540	0.72 369	0.65 338	0.51 280	0.65 299	0.45 278	0.45 374	0.64 403	0.38 383	0.24 539	0.24 587	0.22 490	0.21 513	0.23 515	0.23 526

HGLStereo	0.56 523	0.28 500	0.57 479	0.50 557	0.37 563	0.80 543	0.45 509	1.02 508	0.78 423	0.86 501	1.14 548	0.89 515	0.82 582	0.76 490	0.73 555	0.21 482	0.20 551	0.19 400	0.18 432	0.19 431	0.21 501

DMCA-RVC	0.51 483	0.30 521	0.59 484	0.50 557	0.32 523	0.54 393	0.38 428	0.86 436	0.68 353	0.94 551	0.86 415	0.91 522	0.68 521	0.70 454	0.59 515	0.23 526	0.18 520	0.31 601	0.23 547	0.26 544	0.19 456

ADCL	1.04 632	0.38 571	1.35 651	0.50 557	0.39 579	1.61 659	0.89 654	1.29 622	1.39 642	1.29 638	1.50 624	1.24 604	1.24 647	1.37 645	4.87 703	0.21 482	0.19 539	0.25 541	0.25 572	0.29 563	0.27 558

ADCRef	0.80 594	0.43 592	1.32 648	0.50 557	0.45 614	1.07 604	0.51 556	1.07 528	0.98 540	1.17 620	1.42 611	0.87 506	0.91 602	0.85 537	3.19 690	0.18 405	0.16 476	0.23 511	0.23 547	0.22 498	0.21 501

PA-Net	0.67 563	0.43 592	0.83 582	0.50 557	0.53 640	0.94 577	0.68 615	1.10 539	1.14 602	0.80 449	0.88 431	0.87 506	0.77 566	1.02 590	0.88 590	0.24 539	0.41 664	0.29 591	0.44 655	0.26 544	0.34 608
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DRN-Test	0.66 558	0.32 530	0.66 522	0.50 557	0.39 579	1.15 621	0.61 594	1.49 656	1.01 556	1.12 615	1.08 526	1.06 568	0.69 525	0.77 498	0.94 606	0.23 526	0.17 496	0.26 560	0.25 572	0.25 537	0.21 501

PWC_ROB	0.87 608	0.52 625	1.28 641	0.50 557	0.32 523	0.91 571	0.37 406	1.36 639	1.46 650	1.61 657	2.59 676	1.16 598	1.01 626	1.34 639	1.40 652	0.25 549	0.18 520	0.28 581	0.20 490	0.29 563	0.28 565

DStereoRT	0.74 581	0.19 232	0.50 430	0.51 573	0.33 535	1.10 612	0.34 342	0.82 421	0.76 404	0.78 442	1.05 513	0.51 312	0.73 549	0.76 490	0.48 470	0.16 316	0.13 372	3.96 719	1.37 709	0.19 431	0.14 290

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 123	0.31 526	0.24 16	0.51 573	0.19 98	0.29 139	0.22 90	0.40 100	0.37 179	0.26 87	0.24 62	0.24 85	0.31 238	0.44 190	0.22 81	0.14 179	0.09 27	0.12 50	0.09 13	0.14 202	0.10 60

TestStereo1	0.43 382	0.23 387	0.41 291	0.51 573	0.24 294	0.34 226	0.40 462	0.77 401	0.90 501	0.68 380	0.96 463	0.48 294	0.46 381	0.91 562	0.32 288	0.16 316	0.13 372	0.18 356	0.15 311	0.14 202	0.13 242

RAFT+CT+SA	0.39 339	0.23 387	0.36 213	0.51 573	0.27 410	0.29 139	0.46 513	0.75 391	0.80 434	0.51 280	0.89 435	0.41 245	0.40 342	0.78 503	0.32 288	0.14 179	0.11 227	0.18 356	0.18 432	0.15 268	0.14 290

SA-5K	0.43 382	0.23 387	0.41 291	0.51 573	0.24 294	0.34 226	0.40 462	0.77 401	0.90 501	0.68 380	0.96 463	0.48 294	0.46 381	0.91 562	0.32 288	0.16 316	0.13 372	0.18 356	0.15 311	0.14 202	0.13 242

XX-TBD	0.32 221	0.53 628	0.26 44	0.51 573	0.20 142	0.37 264	0.24 137	0.40 100	0.73 381	0.54 295	0.69 319	0.31 151	0.25 135	0.32 68	0.27 219	0.16 316	0.10 95	0.12 50	0.09 13	0.13 150	0.11 133

sCroCo_RVC	0.35 271	0.28 500	0.69 537	0.51 573	0.39 579	0.41 316	0.31 282	0.49 180	0.45 240	0.31 147	0.48 221	0.38 210	0.32 244	0.46 212	0.32 288	0.21 482	0.22 568	0.19 400	0.19 463	0.21 474	0.20 481

RAFT + AFF	0.53 498	0.29 512	0.75 566	0.51 573	0.32 523	0.63 468	0.60 589	1.00 494	0.91 508	0.78 442	0.87 423	0.83 490	0.58 457	0.80 512	0.47 466	0.17 370	0.20 551	0.23 511	0.22 531	0.18 395	0.18 421

GwcNet	0.69 568	0.36 554	1.10 618	0.51 573	0.42 597	1.08 608	0.50 540	1.21 590	1.16 604	1.00 578	1.37 601	1.06 568	0.79 573	0.92 565	0.94 606	0.25 549	0.24 587	0.24 528	0.22 531	0.23 515	0.26 548

GANet	0.70 570	0.37 561	0.55 469	0.51 573	0.34 544	0.94 577	0.96 663	1.08 532	0.94 526	1.04 595	1.98 656	1.13 593	0.88 599	1.12 608	0.66 536	0.25 549	0.26 603	0.27 573	0.22 531	0.31 578	0.22 519

TDLM	0.57 531	0.33 538	0.49 416	0.51 573	0.30 484	0.66 488	0.73 635	1.03 512	1.01 556	0.82 471	1.10 531	0.84 493	0.70 538	0.86 542	0.58 510	0.28 580	0.17 496	0.25 541	0.22 531	0.26 544	0.19 456

StereoDRNet	0.64 554	0.33 538	0.68 531	0.51 573	0.43 603	1.03 597	0.53 564	1.47 653	0.99 545	1.10 612	0.87 423	1.07 573	0.71 542	0.82 518	0.88 590	0.23 526	0.19 539	0.25 541	0.23 547	0.27 555	0.19 456

NaN_ROB	0.69 568	0.44 597	0.69 537	0.51 573	0.33 535	0.97 585	1.06 670	1.22 598	1.19 610	1.24 634	0.96 463	1.08 575	0.78 571	1.20 618	0.67 539	0.24 539	0.30 626	0.23 511	0.24 563	0.23 515	0.25 542

zh-mn7	1.08 642	0.65 645	4.00 695	0.52 586	0.38 573	1.16 624	0.62 596	1.15 566	1.77 669	1.74 665	2.31 662	1.17 599	0.91 602	2.10 679	1.77 664	0.24 539	0.21 561	0.22 490	0.22 531	0.25 537	0.28 565

w-ln-seven-2	0.76 584	0.43 592	2.32 679	0.52 586	0.38 573	0.90 570	0.65 604	1.11 545	1.12 598	1.19 624	1.28 584	1.09 579	0.99 622	1.07 598	0.87 586	0.20 465	0.19 539	0.23 511	0.22 531	0.26 544	0.22 519

YMNet	0.66 558	0.38 571	0.90 596	0.52 586	0.46 622	1.08 608	0.49 535	1.00 494	0.77 413	1.18 622	1.29 588	1.12 587	0.74 552	0.85 537	0.86 580	0.27 569	0.31 635	0.25 541	0.25 572	0.24 528	0.23 526

YMNet_1	0.66 558	0.38 571	0.90 596	0.52 586	0.46 622	1.08 608	0.49 535	1.00 494	0.77 413	1.18 622	1.29 588	1.12 587	0.74 552	0.85 537	0.86 580	0.27 569	0.31 635	0.25 541	0.25 572	0.24 528	0.23 526

rvit_stereo_ft	0.33 240	0.25 451	0.47 382	0.52 586	0.32 523	0.33 209	0.47 521	0.49 180	0.50 270	0.34 173	0.41 192	0.41 245	0.32 244	0.48 232	0.34 318	0.22 509	0.14 412	0.19 400	0.18 432	0.19 431	0.14 290

test_5	0.43 382	0.24 425	0.43 327	0.52 586	0.28 435	0.28 127	0.42 489	0.72 369	0.82 447	0.62 326	0.91 442	0.72 440	0.55 438	0.79 510	0.35 337	0.14 179	0.11 227	0.18 356	0.18 432	0.18 395	0.16 374

OMP-Stereo	0.42 372	0.22 365	0.46 369	0.52 586	0.24 294	0.36 252	0.25 150	0.71 363	0.78 423	0.77 438	0.64 296	0.89 515	0.39 336	0.91 562	0.35 337	0.15 257	0.12 299	0.20 433	0.15 311	0.15 268	0.12 193

edge stereo	0.76 584	0.38 571	0.74 560	0.52 586	0.43 603	0.80 543	0.53 564	1.28 621	1.06 580	1.28 637	1.38 606	1.81 657	1.11 635	1.08 601	0.85 579	0.33 619	0.32 641	0.41 639	0.28 601	0.32 584	0.36 615

RTSC	0.87 608	0.48 605	1.23 637	0.52 586	0.37 563	1.13 618	0.50 540	1.34 632	1.79 670	1.51 650	1.24 577	1.12 587	0.81 578	1.62 656	2.16 676	0.25 549	0.19 539	0.23 511	0.24 563	0.30 572	0.31 591

XPNet_ROB	0.70 570	0.35 549	0.68 531	0.52 586	0.40 584	0.79 538	0.85 652	1.16 574	0.94 526	1.33 641	1.15 554	1.38 630	0.83 587	1.03 592	0.90 602	0.32 610	0.25 595	0.26 560	0.24 563	0.31 578	0.28 565

z-mn7	1.00 626	0.50 613	1.70 668	0.53 596	0.36 556	1.75 667	0.71 631	1.22 598	2.28 682	0.96 560	2.54 672	1.42 634	0.95 616	2.19 684	1.54 655	0.22 509	0.19 539	0.21 475	0.20 490	0.27 555	0.25 542

rvit_stereo_0075_2	0.47 427	0.37 561	0.70 541	0.53 596	0.46 622	0.43 328	0.36 389	0.81 419	0.67 347	0.55 299	0.74 340	0.59 364	0.43 358	0.63 388	0.43 421	0.32 610	0.23 578	0.35 617	0.25 572	0.30 572	0.25 542

HCRNet	0.44 390	0.34 543	0.41 291	0.53 596	0.26 375	0.53 386	0.29 234	0.83 426	0.63 325	0.71 401	0.81 384	0.77 472	0.50 406	0.66 419	0.36 355	0.24 539	0.16 476	0.24 528	0.20 490	0.21 474	0.18 421

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 563	0.81 661	0.73 555	0.53 596	0.37 563	1.40 643	0.53 564	1.04 515	0.79 432	0.88 519	0.94 450	0.95 534	0.53 420	0.93 571	0.58 510	0.39 639	0.30 626	0.57 664	0.31 617	0.53 653	0.30 581

ADCMid	1.14 647	0.52 625	2.23 678	0.53 596	0.43 603	1.07 604	0.75 637	1.23 603	1.05 574	2.15 680	1.44 617	1.50 643	1.43 659	1.56 652	5.01 704	0.26 559	0.24 587	0.29 591	0.31 617	0.37 613	0.33 600

RYNet	0.72 578	0.35 549	0.64 510	0.53 596	0.67 661	1.31 639	0.67 610	1.20 588	1.18 608	1.05 597	0.87 423	1.27 608	0.93 612	0.93 571	1.27 644	0.22 509	0.16 476	0.26 560	0.23 547	0.40 620	0.39 629

DPSNet	0.99 625	0.42 590	1.88 673	0.53 596	0.41 591	1.59 658	1.26 684	2.21 687	1.43 645	1.10 612	1.11 532	1.46 637	1.95 684	1.34 639	1.26 642	0.34 625	0.25 595	0.25 541	0.21 513	0.46 639	0.37 620

FSD	0.48 440	0.47 604	0.53 458	0.54 603	0.46 622	0.48 360	0.52 559	0.53 215	0.48 260	0.48 269	0.48 221	0.49 300	0.48 392	0.51 254	0.49 473	0.45 651	0.42 666	0.47 649	0.46 656	0.46 639	0.45 648

MultiAttention	3.58 701	0.24 425	0.62 495	0.54 603	0.34 544	22.90 724	2.72 715	1.60 668	1.13 599	0.80 449	1.81 646	1.14 596	0.43 358	35.29 737	0.61 521	0.17 370	0.12 299	0.23 511	0.23 547	0.34 597	0.29 572

MSAF-DinoV2	1.04 632	0.38 571	1.32 648	0.54 603	0.29 465	0.89 568	0.72 633	1.52 663	1.24 619	1.05 597	1.41 609	2.98 683	1.49 662	2.74 693	2.83 688	0.22 509	0.14 412	0.20 433	0.22 531	0.32 584	0.32 595

w-ln-seven	0.96 621	0.48 605	2.41 682	0.54 603	0.50 631	1.41 645	0.70 625	1.67 674	1.81 671	1.49 647	1.50 624	1.26 606	0.87 595	1.15 610	1.80 668	0.23 526	0.21 561	0.25 541	0.25 572	0.31 578	0.26 548

rvit_0105_3	0.47 427	0.34 543	0.77 576	0.54 603	0.31 506	0.49 365	0.47 521	0.63 282	0.79 432	0.65 356	0.59 279	0.64 391	0.50 406	0.65 410	0.39 391	0.29 587	0.27 612	0.29 591	0.28 601	0.21 474	0.20 481

ccnet	0.82 598	0.57 633	0.75 566	0.54 603	0.59 653	1.09 611	0.66 607	1.38 642	0.94 526	1.12 615	1.44 617	1.29 611	0.92 607	0.95 580	1.24 640	0.49 659	0.42 666	0.50 659	0.47 663	0.51 648	0.46 650

ADCPNet	1.03 631	0.48 605	2.70 684	0.54 603	0.42 597	1.40 643	0.75 637	1.13 553	1.07 586	1.22 631	1.42 611	1.68 654	1.09 633	1.36 644	3.45 694	0.30 594	0.28 616	0.29 591	0.32 625	0.37 613	0.35 613

LALA_ROB	0.74 581	0.43 592	0.69 537	0.54 603	0.40 584	1.01 592	0.95 662	1.21 590	1.07 586	1.22 631	1.12 536	1.56 649	0.79 573	1.04 594	0.86 580	0.33 619	0.22 568	0.35 617	0.30 609	0.35 602	0.31 591

SACVNet	0.58 538	0.34 543	0.55 469	0.55 611	0.36 556	0.63 468	0.48 529	1.13 553	0.77 413	1.02 586	1.06 520	1.02 558	0.74 552	0.90 555	0.51 485	0.27 569	0.21 561	0.25 541	0.24 563	0.29 563	0.36 615

XX-Stereo	0.37 306	0.17 146	0.45 352	0.55 611	0.36 556	0.38 277	0.20 47	0.60 260	0.30 99	0.46 259	1.30 591	0.73 451	0.26 152	0.56 297	0.26 199	0.16 316	0.11 227	0.17 303	0.16 348	0.14 202	0.10 60

FBW_ROB	0.88 610	0.50 613	0.85 584	0.55 611	0.40 584	1.17 625	0.78 641	1.50 657	1.37 639	1.33 641	1.27 582	1.48 641	1.00 625	2.57 692	0.98 615	0.25 549	0.32 641	0.45 645	0.30 609	0.34 597	0.28 565

ISRNet	0.56 523	0.24 425	0.66 522	0.56 614	0.36 556	0.44 337	0.25 150	0.82 421	0.84 457	1.07 604	1.25 579	0.91 522	0.60 468	0.66 419	0.58 510	0.35 629	0.26 603	0.36 622	0.33 628	0.30 572	0.42 637

Wz-Net-SNSev	0.91 616	0.73 652	2.13 676	0.56 614	0.45 614	0.95 580	1.13 675	1.34 632	1.24 619	1.02 586	1.30 591	1.46 637	0.86 592	1.81 667	1.50 654	0.25 549	0.23 578	0.25 541	0.26 587	0.32 584	0.29 572

APVNet	0.71 574	0.37 561	0.89 595	0.56 614	0.45 614	1.18 627	0.68 615	1.41 647	0.85 465	0.81 462	1.15 554	1.04 562	0.81 578	1.10 605	1.17 636	0.26 559	0.28 616	0.32 608	0.31 617	0.29 563	0.30 581

S-Stereo	0.74 581	0.35 549	0.96 602	0.56 614	0.45 614	0.82 556	0.60 589	1.24 610	1.60 664	0.96 560	1.41 609	1.12 587	0.94 613	0.80 512	1.04 625	0.26 559	0.31 635	0.28 581	0.25 572	0.32 584	0.47 655

ETE_ROB	0.70 570	0.49 609	0.73 555	0.56 614	0.36 556	0.79 538	0.87 653	1.14 562	0.93 519	1.19 624	1.18 563	1.39 631	0.82 582	0.99 581	0.80 567	0.26 559	0.21 561	0.31 601	0.26 587	0.33 591	0.34 608

PSMNet_ROB	0.64 554	0.37 561	0.65 516	0.56 614	0.42 597	0.97 585	0.83 646	1.21 590	0.92 513	0.79 447	1.02 498	1.08 575	0.63 487	0.82 518	0.91 604	0.29 587	0.20 551	0.31 601	0.31 617	0.26 544	0.23 526

zh-sn7	1.09 643	0.75 654	3.23 689	0.57 620	0.42 597	1.11 613	0.89 654	1.19 583	1.27 629	1.41 645	1.98 656	1.25 605	1.47 661	1.99 676	2.62 685	0.26 559	0.26 603	0.26 560	0.27 594	0.35 602	0.30 581

AnyNet_C32	1.16 651	0.62 642	2.40 681	0.57 620	0.55 644	1.41 645	1.34 690	1.18 582	1.24 619	1.49 647	1.42 611	1.39 631	1.20 646	1.55 650	4.82 702	0.29 587	0.28 616	0.29 591	0.34 630	0.38 617	0.42 637

rvit_105_1	0.54 510	0.40 584	0.76 571	0.58 622	0.37 563	0.59 438	0.68 615	0.70 354	0.94 526	0.82 471	0.69 319	0.73 451	0.58 457	0.78 503	0.54 500	0.32 610	0.29 621	0.31 601	0.34 630	0.23 515	0.20 481

LMCR-Stereo	0.53 498	0.30 521	0.53 458	0.58 622	0.30 484	0.83 559	0.36 389	1.19 583	0.76 404	0.88 519	1.04 509	0.56 334	0.62 481	0.82 518	0.67 539	0.19 439	0.15 444	0.19 400	0.14 278	0.23 515	0.17 401

DGSMNet	0.76 584	0.55 630	1.29 644	0.58 622	0.62 656	0.94 577	0.70 625	1.26 616	1.11 593	0.83 483	1.24 577	1.00 549	0.71 542	1.03 592	0.81 570	0.34 625	0.29 621	0.41 639	0.40 645	0.57 659	0.55 668

CC-Net-ROB	0.82 598	0.96 673	0.85 584	0.58 622	0.45 614	1.27 637	0.70 625	1.17 579	1.02 559	0.83 483	1.23 575	0.90 520	0.77 566	1.06 595	0.69 544	0.46 653	0.34 649	1.71 690	0.38 638	0.59 663	0.36 615

TCMNet	0.66 558	0.39 579	0.98 605	0.59 626	0.61 655	0.96 583	0.55 573	1.05 520	0.90 501	0.84 490	1.14 548	0.89 515	0.65 504	0.85 537	1.01 621	0.26 559	0.26 603	0.31 601	0.28 601	0.32 584	0.29 572

stereogan	0.80 594	0.31 526	0.71 546	0.59 626	0.50 631	1.72 666	0.48 529	1.35 636	1.37 639	1.00 578	1.46 622	1.56 649	0.95 616	1.29 632	0.84 575	0.28 580	0.29 621	0.29 591	0.25 572	0.38 617	0.38 626

SHD	0.93 619	0.50 613	1.18 631	0.59 626	0.46 622	0.97 585	0.48 529	1.70 676	2.15 678	1.58 654	1.37 601	1.42 634	1.19 644	1.31 635	1.60 657	0.31 598	0.26 603	0.32 608	0.33 628	0.40 620	0.42 637

ADCS	1.51 669	0.61 639	3.42 690	0.59 626	0.51 635	1.27 637	1.08 673	1.59 667	1.81 671	1.91 674	1.66 637	1.51 646	1.42 658	1.94 674	8.60 712	0.33 619	0.32 641	0.33 613	0.36 634	0.44 632	0.42 637

DANet	0.71 574	0.45 601	0.91 598	0.59 626	0.40 584	0.81 548	0.40 462	0.97 484	0.84 457	1.20 629	1.22 570	1.33 622	0.88 599	1.16 612	1.24 640	0.27 569	0.23 578	0.31 601	0.25 572	0.35 602	0.32 595
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
MSMD_ROB	1.21 654	0.49 609	0.62 495	0.59 626	0.50 631	1.62 661	0.67 610	1.23 603	1.24 619	2.45 689	3.77 694	3.09 687	2.98 700	1.32 636	0.81 570	0.45 651	0.41 664	0.49 657	0.51 672	0.47 642	0.44 644

Nwc_Net	0.78 590	0.38 571	0.73 555	0.60 632	0.55 644	1.05 602	0.55 573	1.67 674	1.05 574	0.88 519	1.86 650	1.40 633	1.09 633	1.10 605	0.87 586	0.30 594	0.25 595	0.36 622	0.38 638	0.29 563	0.29 572

CSAN	0.83 604	0.49 609	0.77 576	0.60 632	0.41 591	1.14 619	1.06 670	1.19 583	1.46 650	1.32 639	1.43 614	1.37 629	1.19 644	1.27 631	0.86 580	0.39 639	0.31 635	0.36 622	0.37 635	0.35 602	0.34 608

FC-DCNN v2	1.65 675	0.51 617	0.65 516	0.61 634	0.49 629	1.61 659	0.70 625	1.75 679	1.56 660	4.74 713	4.91 709	6.46 711	3.31 702	1.91 671	1.11 630	0.46 653	0.42 666	0.47 649	0.46 656	0.48 643	0.46 650

NCC-stereo	0.78 590	0.40 584	0.76 571	0.61 634	0.67 661	0.81 548	0.69 620	1.54 665	1.11 593	0.90 531	1.36 598	1.33 622	1.16 639	1.19 616	0.88 590	0.31 598	0.30 626	0.37 627	0.48 665	0.33 591	0.33 600

Abc-Net	0.78 590	0.40 584	0.76 571	0.61 634	0.67 661	0.81 548	0.69 620	1.54 665	1.11 593	0.90 531	1.36 598	1.33 622	1.16 639	1.19 616	0.88 590	0.31 598	0.30 626	0.37 627	0.48 665	0.33 591	0.33 600
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
FC-DCNN	1.59 671	0.51 617	0.66 522	0.61 634	0.49 629	1.56 656	0.70 625	1.66 673	1.53 654	4.64 710	4.62 707	5.85 707	3.34 704	1.84 669	1.11 630	0.46 653	0.42 666	0.47 649	0.46 656	0.48 643	0.46 650

DStereoO	0.96 621	0.70 650	0.72 551	0.62 638	0.45 614	0.74 518	0.92 660	1.09 536	1.29 633	1.19 624	1.23 575	0.99 545	1.71 675	1.29 632	0.99 616	2.01 706	0.35 651	0.77 673	0.30 609	1.42 688	0.38 626

WZ-Net	1.19 653	0.59 635	4.07 696	0.62 638	0.51 635	1.34 640	1.31 689	1.32 628	1.74 668	1.53 653	1.65 635	1.74 656	1.28 651	2.25 686	2.01 673	0.27 569	0.21 561	0.23 511	0.25 572	0.40 620	0.39 629

MDST_ROB	0.91 616	0.27 486	0.85 584	0.63 640	0.41 591	2.53 683	0.71 631	1.60 668	1.13 599	2.83 695	1.73 641	0.97 539	0.69 525	1.61 655	0.73 555	0.25 549	0.22 568	0.32 608	0.28 601	0.25 537	0.24 535

Syn2CoEx	0.71 574	0.51 617	0.95 600	0.64 641	0.45 614	0.91 571	0.53 564	1.48 654	1.13 599	0.93 548	1.35 597	1.02 558	0.99 622	0.92 565	0.80 567	0.30 594	0.27 612	0.28 581	0.24 563	0.23 515	0.24 535

AF-Net	0.81 597	0.39 579	0.68 531	0.64 641	0.54 642	0.91 571	0.51 556	1.61 670	1.31 635	0.96 560	2.02 658	1.46 637	1.26 650	1.11 607	0.99 616	0.32 610	0.24 587	0.39 632	0.27 594	0.30 572	0.25 542

G-Net	0.95 620	0.46 603	1.04 611	0.64 641	0.48 627	2.12 679	0.64 602	1.01 504	0.87 479	1.75 666	2.82 683	1.30 613	1.64 673	1.06 595	0.96 611	0.36 633	0.29 621	0.35 617	0.25 572	0.45 636	0.42 637

AnyNet_C01	1.56 670	1.05 679	7.45 703	0.64 641	0.54 642	1.99 673	1.38 692	1.43 650	1.36 637	1.63 660	1.92 652	1.84 659	1.33 654	2.40 688	4.03 697	0.33 619	0.32 641	0.32 608	0.34 630	0.44 632	0.45 648

NCCL2	0.72 578	0.41 588	0.65 516	0.64 641	0.44 610	0.98 589	1.20 678	1.11 545	1.00 552	0.98 570	0.96 463	1.49 642	0.87 595	0.90 555	0.79 565	0.31 598	0.26 603	0.39 632	0.39 642	0.32 584	0.32 595

RGC	0.79 593	0.59 635	0.71 546	0.65 646	0.65 659	0.92 576	0.58 583	1.29 622	1.05 574	1.07 604	1.45 620	1.47 640	1.03 627	1.21 622	0.88 590	0.32 610	0.30 626	0.48 654	0.40 645	0.37 613	0.37 620

RTS	1.98 683	0.96 673	11.36 710	0.65 646	0.57 650	2.77 689	1.40 693	1.39 643	2.26 680	1.89 671	2.56 673	1.32 619	1.25 648	5.20 707	4.05 698	0.31 598	0.22 568	0.29 591	0.29 607	0.40 620	0.37 620

RTSA	1.98 683	0.96 673	11.36 710	0.65 646	0.57 650	2.77 689	1.40 693	1.39 643	2.26 680	1.89 671	2.56 673	1.32 619	1.25 648	5.20 707	4.05 698	0.31 598	0.22 568	0.29 591	0.29 607	0.40 620	0.37 620

RP	0.76 584	0.36 554	0.63 505	0.66 649	0.58 652	0.80 543	0.55 573	1.14 562	1.22 616	0.97 565	1.65 635	1.43 636	1.32 652	1.01 585	0.84 575	0.33 619	0.30 626	0.36 622	0.30 609	0.34 597	0.34 608

MANE	4.13 705	0.51 617	0.64 510	0.66 649	0.56 647	6.89 711	0.99 666	7.55 715	12.04 716	6.68 717	8.57 719	10.69 718	9.45 715	7.59 716	6.39 708	0.49 659	0.43 671	0.48 654	0.98 696	0.49 645	0.48 658

GANetREF_RVC	0.80 594	0.75 654	0.86 589	0.66 649	0.42 597	1.15 621	0.98 664	1.14 562	1.19 610	1.01 583	1.02 498	1.10 583	0.90 601	1.15 610	0.76 560	0.48 657	0.39 661	0.57 664	0.38 638	0.63 666	0.46 650
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
MFN_U_SF_RVC	1.09 643	0.59 635	1.97 674	0.67 652	0.44 610	1.93 672	0.60 589	1.85 680	1.36 637	1.61 657	1.54 629	1.95 665	1.37 655	1.64 659	1.73 660	0.40 643	0.37 655	0.45 645	0.48 665	0.44 632	0.44 644

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 630	0.57 633	1.51 663	0.67 652	0.50 631	2.57 684	1.66 700	1.20 588	1.43 645	1.38 643	1.57 631	1.33 622	0.92 607	1.64 659	0.88 590	0.37 636	0.39 661	0.46 648	0.60 677	0.41 626	0.40 632

XQC	0.89 612	0.65 645	1.31 646	0.67 652	0.52 639	1.22 631	0.68 615	1.26 616	1.52 653	1.14 618	1.11 532	1.28 610	1.04 629	1.40 647	1.77 664	0.38 637	0.24 587	0.37 627	0.31 617	0.53 653	0.47 655

STTRV1_RVC	0.82 598	0.59 635	1.16 625	0.67 652	0.81 668	1.11 613	0.63 598	1.30 625	1.11 593	0.98 570	1.33 595	1.08 575	0.95 616	1.26 628	0.87 586	0.55 670	0.25 595	0.43 641	0.39 642	0.58 662	0.40 632

DeepPrunerF	0.89 612	0.52 625	3.43 691	0.68 656	0.81 668	0.72 516	0.72 633	1.22 598	1.99 676	0.93 548	1.01 489	0.87 506	0.86 592	1.08 601	0.95 609	0.34 625	0.28 616	0.43 641	0.39 642	0.30 572	0.32 595

ELAS	1.63 674	0.61 639	0.95 600	0.68 656	0.55 644	3.01 698	1.55 698	2.39 689	2.33 686	3.64 706	3.89 698	2.75 681	2.90 699	2.15 682	2.27 682	0.52 664	0.45 674	0.50 659	0.48 665	0.54 655	0.52 665
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PASM	0.90 615	0.64 644	1.69 666	0.69 658	0.69 664	0.78 535	0.84 649	1.03 512	1.26 628	1.19 624	1.15 554	1.31 614	0.98 621	1.24 626	1.03 622	0.52 664	0.56 681	0.59 667	0.66 680	0.56 657	0.54 667

GASNet	0.67 563	0.72 651	0.96 602	0.70 659	0.48 627	0.62 456	0.47 521	1.08 532	1.03 564	0.94 551	0.82 390	0.93 530	0.83 587	1.33 637	0.80 567	0.31 598	0.22 568	0.29 591	0.28 601	0.44 632	0.24 535

LSM	4.74 709	0.77 658	10.16 707	0.70 659	56.56 741	1.02 594	1.00 668	1.24 610	1.62 665	2.04 676	2.34 665	1.33 622	1.17 641	1.38 646	1.09 629	0.33 619	0.49 677	0.39 632	0.46 656	0.51 648	10.09 723

ELAS_RVC	1.60 672	0.61 639	1.01 609	0.70 659	0.56 647	2.00 674	1.89 707	1.96 682	2.65 690	3.33 704	3.26 686	3.03 684	3.41 705	2.49 690	2.09 675	0.52 664	0.45 674	0.50 659	0.48 665	0.54 655	0.52 665
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
BEATNet-Init1	15.13 721	0.82 664	50.86 746	0.72 662	0.53 640	38.10 737	7.03 719	11.83 721	14.25 721	29.78 743	30.17 743	48.21 746	22.64 734	26.78 734	18.11 722	0.42 648	0.38 657	0.47 649	0.46 656	0.51 648	0.48 658

FCDSN-DC	1.39 665	0.56 631	0.65 516	0.74 663	0.59 653	1.38 642	0.63 598	1.35 636	1.39 642	3.26 703	4.50 706	4.61 698	2.63 695	1.58 654	1.03 622	0.46 653	0.42 666	0.48 654	0.47 663	0.50 647	0.50 663
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PVD	1.28 659	0.67 648	1.28 641	0.74 663	0.62 656	1.50 652	0.84 649	1.99 683	2.96 694	2.18 681	2.36 667	1.85 661	1.95 684	1.92 672	1.94 671	0.39 639	0.36 654	0.49 657	0.37 635	0.51 648	0.64 670

PWCDC_ROB	0.89 612	0.49 609	0.80 580	0.74 663	0.40 584	1.03 597	0.39 450	1.33 630	2.35 687	1.02 586	3.77 694	0.81 488	0.92 607	1.20 618	0.90 602	0.34 625	0.22 568	0.24 528	0.20 490	0.34 597	0.29 572

DStereoFS	1.87 680	0.85 666	1.03 610	0.75 666	0.62 656	2.04 676	0.65 604	1.74 678	1.55 657	1.52 652	1.90 651	2.36 675	12.92 719	3.85 703	1.74 661	0.44 649	0.31 635	0.82 677	0.46 656	0.84 673	1.10 694

DStereoSA	1.73 677	0.63 643	1.57 665	0.80 667	0.79 667	1.26 636	1.30 685	1.34 632	1.43 645	1.24 634	7.52 717	0.92 527	7.68 713	1.65 663	2.29 683	0.41 644	0.29 621	0.63 668	0.60 677	1.04 682	1.18 700

Consistency-Raft	1.01 627	0.81 661	1.24 638	0.84 668	0.97 678	0.81 548	0.84 649	1.30 625	1.59 661	1.05 597	1.68 640	1.12 587	0.91 602	0.92 565	1.11 630	0.65 673	0.74 689	0.79 675	0.90 692	1.06 684	0.79 678

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 660	0.87 667	1.76 670	0.86 669	0.56 647	4.29 705	1.79 705	1.50 657	1.98 675	1.61 657	1.85 649	1.84 659	1.41 657	1.89 670	1.36 648	0.48 657	0.40 663	0.56 663	0.57 675	0.69 669	0.48 658

NVStereoNet_ROB	1.24 656	0.90 669	1.13 622	0.86 669	0.88 671	1.11 613	0.99 666	1.42 648	1.53 654	1.59 656	2.48 670	2.24 671	1.53 663	1.96 675	1.30 645	0.76 678	0.70 686	0.78 674	1.00 698	0.71 671	0.88 682
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
anonymity	0.97 623	0.89 668	1.05 612	0.92 671	1.03 684	0.97 585	0.81 645	1.29 622	0.91 508	1.07 604	0.98 478	1.00 549	0.95 616	1.02 590	0.92 605	0.96 683	0.95 705	0.90 679	0.91 695	0.92 676	0.94 684

SGM+DAISY	1.35 662	0.94 672	1.25 639	0.96 672	1.00 682	1.52 654	1.02 669	1.34 632	1.21 614	2.64 691	2.65 678	2.44 676	1.56 667	1.64 659	1.26 642	0.97 685	0.95 705	0.90 679	0.90 692	0.94 677	0.96 687

MFMNet_re	1.14 647	0.97 676	1.19 632	0.99 673	0.95 676	1.25 635	1.22 681	1.39 643	1.55 657	1.69 664	1.67 639	1.21 601	1.53 663	1.12 608	0.99 616	0.87 682	0.75 693	0.79 675	0.75 684	0.90 674	0.94 684

PDISCO_ROB	0.91 616	0.48 605	1.06 613	0.99 673	0.97 678	1.67 664	0.63 598	1.64 672	1.59 661	1.06 601	1.18 563	1.31 614	0.79 573	1.55 650	0.97 612	0.49 659	0.22 568	0.45 645	0.40 645	0.45 636	0.37 620

UDG	0.88 610	0.82 664	0.67 526	1.00 675	0.96 677	1.02 594	0.57 582	1.13 553	0.99 545	0.90 531	0.97 476	1.31 614	0.99 622	0.85 537	0.84 575	0.54 669	0.32 641	1.77 691	0.40 645	0.94 677	0.66 672

PSMNet-RUCA	0.76 584	0.75 654	1.08 617	1.01 676	0.90 672	0.69 498	0.50 540	1.11 545	1.03 564	0.78 442	1.11 532	0.80 485	0.72 546	0.88 547	0.63 528	0.53 668	0.27 612	0.76 672	0.46 656	0.66 668	0.47 655

FADE	5.17 710	2.05 705	13.14 714	1.03 677	0.99 681	2.09 677	0.91 658	3.91 707	3.00 695	1.76 667	1.60 633	2.73 680	6.73 712	5.95 709	3.95 696	11.57 730	1.70 714	23.09 740	15.86 732	0.62 665	0.65 671

Selective-IGEV-i16pa	78.59 749	120.99 749	16.46 715	1.04 678	0.66 660	181.07 750	2.17 710	153.90 751	139.75 751	56.45 749	153.05 749	107.32 750	157.92 751	200.46 751	96.57 748	94.09 750	1.23 709	2.69 711	0.31 617	0.96 679	84.68 750

SPS-STEREO	1.25 657	0.93 670	1.06 613	1.04 678	1.03 684	1.41 645	0.91 658	1.51 660	1.19 610	2.09 678	1.83 647	1.94 664	1.39 656	1.62 656	1.39 651	0.97 685	0.94 704	0.90 679	0.89 691	0.96 679	0.96 687
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SAMSARA	1.07 639	0.65 645	1.19 632	1.06 680	0.90 672	1.76 668	1.76 704	1.46 652	1.44 648	1.51 650	1.16 559	2.00 666	1.14 637	1.48 648	1.31 646	0.39 639	0.44 673	0.35 617	0.38 638	0.49 645	0.49 661

SQANet	0.82 598	0.74 653	0.67 526	1.13 681	0.98 680	1.11 613	0.47 521	1.07 528	0.83 452	0.91 536	1.05 513	1.03 560	0.74 552	1.01 585	0.64 531	0.61 672	0.24 587	1.03 682	0.35 633	1.18 686	0.58 669

JetBlue	2.78 693	1.26 685	7.04 702	1.16 682	1.48 691	8.00 713	6.02 718	2.60 691	1.92 674	2.12 679	2.64 677	3.34 692	3.05 701	6.49 711	3.39 692	0.78 679	0.76 694	0.75 671	0.76 685	0.97 681	1.18 700

DDUNet	1.06 637	2.56 712	0.68 531	1.21 683	1.26 689	1.03 597	0.69 620	1.11 545	0.94 526	0.96 560	1.22 570	1.27 608	0.82 582	0.93 571	0.72 554	0.84 680	0.38 657	1.99 694	0.60 677	1.10 685	0.85 680

MADNet+	2.23 690	2.43 709	10.85 709	1.22 684	0.91 674	2.76 688	1.40 693	2.12 686	1.67 667	1.32 639	1.74 643	1.86 662	1.74 676	6.25 710	4.41 701	0.65 673	0.64 684	0.58 666	0.54 674	0.80 672	0.76 675

WAO-7	1.90 681	1.20 683	1.35 651	1.27 685	1.06 687	2.84 691	1.56 699	3.23 698	3.06 698	2.23 683	3.33 690	3.17 688	2.28 689	3.12 694	2.21 677	1.02 687	0.91 700	1.06 683	1.03 701	1.04 682	0.97 690

CAS	0.34 252	0.13 4	0.25 30	1.28 686	0.30 484	0.46 351	0.38 428	0.48 175	0.47 252	0.34 173	0.52 251	0.24 85	0.19 56	0.29 29	0.27 219	0.69 675	0.08 2	0.12 50	0.08 1	0.12 100	0.15 324

otaku	1.04 632	0.93 670	0.88 591	1.33 687	1.05 686	1.66 662	0.70 625	1.40 646	1.18 608	1.08 608	1.32 594	1.33 622	0.91 602	1.23 625	0.76 560	0.72 676	0.46 676	1.24 685	0.50 670	1.40 687	0.75 674

Ntro	1.09 643	0.97 676	0.91 598	1.44 688	1.19 688	1.69 665	0.80 644	1.35 636	1.25 625	1.00 578	1.29 588	1.31 614	0.97 620	1.26 628	0.84 575	0.84 680	0.43 671	1.36 686	0.50 670	1.56 689	0.78 676

GCST	0.83 604	1.22 684	0.74 560	1.58 689	1.01 683	1.06 603	0.23 118	0.78 407	0.78 423	0.97 565	0.65 299	0.78 474	0.35 280	0.92 565	0.34 318	0.96 683	0.65 685	1.20 684	0.81 688	0.91 675	0.70 673

PWCK	1.92 682	1.66 700	3.12 688	1.65 690	0.91 674	2.84 691	2.26 711	2.10 685	2.41 688	2.36 687	2.31 662	2.22 669	1.82 678	3.43 697	2.03 674	1.61 701	0.71 688	1.51 687	0.82 689	1.69 691	0.91 683

WAO-6	2.04 687	1.50 693	1.16 625	1.70 691	1.67 697	2.69 685	1.44 696	3.06 695	3.63 704	1.98 675	3.27 687	3.54 696	2.07 687	2.36 687	2.22 679	1.31 697	0.91 700	2.04 699	1.22 708	1.73 693	1.27 703

Selective-IGEV-i1pa	15.35 722	22.27 731	18.31 717	1.71 692	0.87 670	28.61 736	12.26 722	25.48 737	20.48 734	19.78 733	22.75 733	28.20 735	22.64 734	29.07 735	17.31 721	12.88 731	2.88 717	6.84 725	0.99 697	1.67 690	12.03 731

ACVNet_2	1.65 675	1.27 686	1.41 658	1.75 693	1.62 693	2.22 680	1.20 678	2.30 688	2.62 689	1.78 668	2.56 673	3.03 684	1.61 670	1.54 649	1.12 634	1.06 688	0.58 683	1.82 692	0.70 683	1.82 696	0.96 687

WAO-8	2.92 694	1.55 695	1.35 651	1.79 694	1.63 695	5.23 707	1.22 681	4.58 710	12.56 718	2.84 696	4.07 702	4.83 701	2.72 697	3.49 698	2.25 680	1.27 692	0.91 700	1.99 694	1.15 706	1.86 697	1.15 696

Venus	2.92 694	1.55 695	1.35 651	1.79 694	1.63 695	5.23 707	1.22 681	4.58 710	12.56 718	2.84 696	4.06 701	4.83 701	2.72 697	3.49 698	2.25 680	1.27 692	0.91 700	1.99 694	1.15 706	1.86 697	1.15 696

MonStereo1	1.98 683	1.48 691	1.43 660	1.81 696	1.69 698	2.88 694	0.78 641	2.47 690	3.47 701	2.20 682	4.36 705	3.39 693	2.50 692	2.18 683	1.58 656	1.19 690	0.54 679	1.65 689	0.87 690	1.78 694	1.29 704

RainbowNet	1.35 662	1.49 692	1.19 632	1.88 697	1.45 690	1.48 651	1.07 672	1.61 670	1.55 657	1.20 629	1.59 632	1.54 647	1.13 636	1.34 639	0.97 612	1.36 698	0.70 686	1.82 692	0.79 687	1.71 692	1.07 693

ACVNet-4b	1.35 662	1.31 687	1.10 618	1.90 698	1.59 692	1.92 671	0.77 639	1.52 663	1.62 665	1.05 597	1.60 633	2.11 668	0.94 613	1.64 659	0.77 564	1.30 695	0.35 651	2.03 698	0.67 681	1.88 700	0.84 679

ACVNet_1	1.46 667	1.33 688	1.12 621	1.91 699	1.62 693	1.83 670	0.98 664	2.00 684	1.85 673	1.39 644	1.53 628	2.32 673	1.53 663	1.34 639	1.11 630	1.30 695	0.50 678	2.06 700	0.58 676	1.93 702	0.95 686

LVE	2.12 689	1.44 690	1.36 655	1.99 700	1.78 699	2.75 687	1.79 705	2.82 692	3.95 706	1.90 673	4.33 704	3.52 695	1.81 677	2.24 685	1.74 661	1.74 703	0.87 698	2.06 700	1.13 704	1.91 701	1.35 705

Dean	1.98 683	1.36 689	1.36 655	2.12 701	1.81 701	2.74 686	1.36 691	3.37 702	3.80 705	2.08 677	3.32 689	3.21 689	1.82 678	1.71 664	1.67 658	1.27 692	0.77 695	1.99 694	0.90 692	1.86 697	1.03 692

IMH-64-1	1.86 678	1.62 697	1.16 625	2.20 702	1.89 702	2.33 681	1.30 685	2.89 693	2.29 683	1.66 661	2.80 681	2.49 677	1.61 670	2.10 679	1.78 666	1.60 699	0.74 689	2.43 704	1.02 699	2.12 703	1.17 698

IMH-64	1.86 678	1.62 697	1.16 625	2.20 702	1.89 702	2.33 681	1.30 685	2.89 693	2.29 683	1.66 661	2.80 681	2.49 677	1.61 670	2.10 679	1.78 666	1.60 699	0.74 689	2.43 704	1.02 699	2.12 703	1.17 698

IMH	2.04 687	1.62 697	1.20 635	2.20 702	1.89 702	2.91 697	1.30 685	3.11 696	3.03 696	1.81 669	3.35 691	3.03 684	1.90 681	2.48 689	1.80 668	1.66 702	0.77 695	2.45 706	1.04 702	2.15 705	1.19 702

JetRed	5.27 711	5.84 716	12.81 713	2.36 705	2.83 714	12.23 718	10.50 721	4.46 709	3.60 702	3.86 707	3.83 696	4.85 703	4.18 708	6.78 713	11.96 716	2.17 710	2.96 719	2.18 702	1.97 714	3.38 717	2.68 716

DPSimNet_ROB	3.58 701	2.45 710	8.57 704	2.53 706	2.37 708	2.88 694	3.77 717	3.14 697	3.23 699	4.71 712	3.86 697	4.68 699	4.87 710	4.07 705	5.62 705	2.33 712	2.33 716	2.47 707	2.52 716	2.51 710	2.64 715

TorneroNet	4.53 708	1.89 702	1.48 662	2.55 707	2.27 706	13.78 720	1.69 702	4.84 714	23.73 736	2.89 699	7.70 718	7.06 713	2.69 696	4.26 706	3.42 693	1.84 705	0.77 695	2.68 710	1.13 704	2.42 708	1.47 707

DispFullNet	1.60 672	2.63 713	2.75 685	2.56 708	1.79 700	1.24 634	0.47 521	1.37 641	1.45 649	1.87 670	1.50 624	1.55 648	2.46 690	2.04 678	1.04 625	0.59 671	0.18 520	2.32 703	0.68 682	2.29 706	1.14 695

TorneroNet-64	3.44 697	1.86 701	1.42 659	2.58 709	2.28 707	6.87 710	1.68 701	4.70 712	12.03 715	2.31 685	5.59 714	8.25 714	2.55 694	3.97 704	2.73 686	1.81 704	0.74 689	2.57 708	1.07 703	2.35 707	1.44 706

KSHMR	2.57 691	1.93 703	1.69 666	2.63 710	2.42 709	2.86 693	2.07 708	3.27 700	6.50 710	2.49 690	3.36 692	3.41 694	1.92 682	2.49 690	1.94 671	2.13 709	1.40 712	2.79 714	1.50 712	2.73 711	1.77 708

ktn	2.98 696	2.25 707	1.73 669	2.84 711	2.53 712	3.76 704	2.15 709	3.70 704	5.47 709	2.75 693	5.17 713	5.94 708	2.48 691	3.23 695	2.46 684	2.34 713	1.44 713	2.78 713	2.03 715	2.45 709	2.01 712

notaker	2.76 692	2.29 708	1.80 671	2.96 712	2.58 713	2.90 696	1.75 703	3.24 699	3.05 697	2.78 694	4.24 703	6.15 710	2.51 693	3.34 696	2.75 687	2.31 711	1.18 708	3.00 715	1.65 713	2.84 714	1.97 710

UNDER WATER	3.46 698	2.07 706	3.64 693	3.09 713	2.48 710	3.75 703	2.42 713	3.31 701	13.77 720	2.90 700	2.95 684	5.84 706	3.69 706	3.69 700	3.48 695	2.07 708	1.11 707	2.70 712	1.40 710	2.84 714	1.98 711

HanzoNet	6.76 714	2.45 710	4.22 697	3.19 714	2.94 715	3.62 702	2.28 712	4.79 713	7.20 711	14.00 727	13.19 726	17.49 725	22.30 733	13.25 721	6.19 707	4.20 717	1.93 715	3.10 716	2.56 717	3.35 716	2.88 717

UNDER WATER-64	3.53 699	2.01 704	3.94 694	3.22 715	2.49 711	5.41 709	2.60 714	3.43 703	12.41 717	3.03 701	2.68 679	6.07 709	4.04 707	3.79 702	3.33 691	2.02 707	1.24 710	2.63 709	1.46 711	2.78 712	2.08 713

tt	6.20 712	0.20 280	5.89 700	3.55 716	2.07 705	11.26 716	19.21 723	11.74 720	5.46 708	2.69 692	2.04 660	4.87 704	6.25 711	3.70 701	7.09 711	8.32 723	11.17 733	4.93 720	5.41 724	5.74 720	2.37 714

MADNet++	4.03 703	2.70 714	3.44 692	3.72 717	3.44 716	4.44 706	3.52 716	3.95 708	3.61 703	4.46 708	4.98 710	4.10 697	4.58 709	7.00 714	5.89 706	3.74 715	3.67 720	3.27 717	2.71 718	3.70 718	3.66 718

ASD4	9.96 717	8.86 719	17.78 716	7.17 718	9.80 718	16.08 721	28.92 727	9.77 719	8.20 713	7.02 718	7.08 716	8.47 715	9.57 716	11.17 720	20.26 723	4.12 716	4.14 721	5.57 724	4.74 721	5.53 719	4.90 720

PML	40.80 746	29.24 732	11.87 712	7.20 719	14.47 719	92.13 748	213.69 751	7.63 716	23.35 735	74.72 750	190.14 751	50.17 747	26.15 736	21.39 728	12.70 717	8.76 724	2.92 718	8.45 726	3.25 720	13.26 727	4.42 719

DGTPSM_ROB	12.07 718	8.00 717	20.99 719	8.93 720	16.78 721	10.67 714	30.87 728	9.01 717	15.16 722	6.50 715	15.41 731	9.04 716	14.85 721	9.25 717	21.67 726	4.57 718	8.57 725	5.08 721	9.28 725	5.90 721	10.95 724

DPSMNet_ROB	12.08 719	8.00 717	21.00 720	8.97 721	16.79 722	10.67 714	30.89 729	9.02 718	15.17 723	6.51 716	15.41 731	9.04 716	14.85 721	9.27 718	21.67 726	4.58 719	8.57 725	5.09 723	9.29 728	5.90 721	10.95 724

light-stereo	3.53 699	1.05 679	10.69 708	9.45 722	6.82 717	2.10 678	0.64 602	3.71 705	2.70 692	4.77 714	4.98 710	6.83 712	1.32 652	6.71 712	1.35 647	1.20 691	1.29 711	0.66 669	0.77 686	1.79 695	1.85 709

USTest	12.99 720	14.18 721	20.00 718	16.24 723	14.97 720	20.80 723	31.95 730	16.20 725	10.91 714	8.79 720	9.48 720	13.94 720	10.50 717	16.11 722	21.44 725	3.17 714	4.82 722	5.08 721	5.36 723	8.81 723	7.13 721

TCMNet-wrong-test	8.97 715	10.42 720	8.74 705	19.56 724	17.61 723	12.53 719	9.01 720	13.59 722	2.18 679	4.64 710	5.11 712	14.63 721	11.09 718	7.19 715	9.73 713	5.56 722	0.89 699	3.77 718	3.11 719	10.34 724	9.80 722

iinet-test	16.76 723	17.57 722	22.97 722	19.69 725	18.39 724	24.48 725	34.18 731	20.02 726	15.35 724	12.55 722	12.85 721	18.13 727	15.39 724	19.59 723	24.25 728	8.86 725	8.72 727	8.95 727	9.28 725	12.74 725	11.26 727

IINet	16.76 723	17.57 722	22.97 722	19.69 725	18.39 724	24.48 725	34.18 731	20.02 726	15.35 724	12.55 722	12.85 721	18.13 727	15.39 724	19.59 723	24.25 728	8.86 725	8.72 727	8.95 727	9.28 725	12.74 725	11.26 727

Anonymous_1	33.25 732	18.26 724	23.92 724	20.54 727	21.28 729	25.59 727	35.94 733	22.01 735	15.57 726	13.33 724	13.49 727	18.08 726	15.29 723	20.36 725	24.60 730	16.28 735	8.84 729	66.59 745	118.00 747	155.73 750	11.23 726

DPSM_ROB	17.78 725	18.63 725	24.31 728	20.90 728	19.47 726	25.97 728	36.21 734	21.23 733	16.24 727	13.38 725	14.06 728	19.18 730	16.30 726	20.78 726	25.67 731	9.38 727	9.23 730	9.49 729	9.82 729	13.51 728	11.91 729

DPSM	17.78 725	18.63 725	24.31 728	20.90 728	19.47 726	25.97 728	36.21 734	21.23 733	16.24 727	13.38 725	14.06 728	19.18 730	16.30 726	20.78 726	25.67 731	9.38 727	9.23 730	9.49 729	9.82 729	13.51 728	11.91 729

real-time stereo	18.86 727	19.13 727	25.10 730	21.98 730	20.64 728	27.70 734	37.36 736	24.94 736	16.89 729	14.12 731	14.79 730	21.16 732	18.29 731	21.71 732	26.43 733	10.17 729	9.37 732	10.44 731	10.39 731	14.04 730	12.58 732

HaxPig	31.96 731	37.24 736	34.27 731	24.37 731	24.88 731	18.26 722	19.86 724	20.64 731	28.52 737	35.97 744	38.75 744	25.57 734	28.72 737	33.88 736	34.39 737	35.94 745	38.87 746	37.80 742	40.48 744	39.68 743	41.15 745

LRCNet_RVC	21.24 730	31.15 733	21.41 721	28.98 732	23.82 730	3.13 699	0.60 589	20.96 732	1.59 661	25.58 734	28.15 739	21.99 733	14.79 720	21.94 733	16.41 720	28.89 744	14.87 734	33.53 741	31.28 741	29.51 742	26.16 740

MEDIAN_ROB	37.38 743	40.85 746	40.60 735	32.31 733	31.85 732	27.20 730	24.55 725	29.10 738	33.19 746	42.09 748	41.76 746	33.35 736	34.39 746	39.78 739	37.07 738	43.64 747	44.10 748	44.12 744	43.40 746	41.51 745	42.76 747

AVERAGE_ROB	37.58 744	40.13 745	40.15 734	34.81 734	33.82 733	28.55 735	25.10 726	32.02 739	34.06 747	41.28 747	40.66 745	34.46 737	34.81 747	39.18 738	37.57 739	42.78 746	43.44 747	43.82 743	43.03 745	40.47 744	41.51 746

FlowAnything	35.81 738	37.53 743	48.80 743	42.20 735	39.22 736	52.25 739	73.16 747	42.56 740	32.89 745	26.76 739	28.30 740	38.69 744	33.09 744	41.63 741	51.62 743	18.76 740	18.59 745	19.21 739	19.92 740	27.16 732	23.91 734

CasAABBNet	35.74 736	37.43 737	48.72 742	42.22 736	39.20 734	52.24 738	73.12 744	42.61 742	32.62 743	26.78 740	27.95 737	38.58 742	32.60 741	41.67 742	51.65 744	18.74 737	18.57 741	19.15 734	19.77 735	27.20 733	23.98 736

RAFT-FEzeroshot	35.73 734	37.45 738	48.67 739	42.23 737	39.22 736	52.25 739	73.13 745	42.62 743	32.59 740	26.71 737	27.70 735	38.57 740	32.57 739	41.68 744	51.67 745	18.75 738	18.58 742	19.15 734	19.78 736	27.21 735	23.98 736

RAFT-FE	35.73 734	37.45 738	48.67 739	42.23 737	39.22 736	52.25 739	73.13 745	42.62 743	32.59 740	26.71 737	27.70 735	38.57 740	32.57 739	41.68 744	51.67 745	18.75 738	18.58 742	19.15 734	19.78 736	27.21 735	23.98 736

Hybrid-DGEV	35.78 737	37.50 741	48.96 745	42.25 739	39.20 734	52.33 743	73.10 742	42.63 745	32.52 739	26.62 736	28.31 742	38.50 739	32.87 742	41.67 742	51.55 741	18.77 741	18.56 740	19.18 738	19.83 739	27.20 733	23.97 735

Selective-RAFT-Error	35.84 739	37.49 740	48.83 744	42.26 740	39.24 739	52.30 742	73.09 741	42.66 746	32.61 742	26.80 741	28.30 740	38.84 745	33.51 745	41.68 744	51.59 742	18.82 742	18.58 742	19.17 737	19.80 738	27.28 737	24.05 739

fast-reg	35.48 733	37.51 742	48.70 741	42.44 741	40.46 740	52.73 745	73.11 743	42.56 740	32.38 738	26.19 735	27.27 734	36.81 738	30.62 738	41.02 740	51.32 740	18.30 736	18.53 739	19.10 732	19.67 734	27.14 731	23.66 733

LSM0	38.95 745	37.60 744	48.58 738	43.57 742	91.06 747	52.57 744	72.57 740	43.17 747	32.63 744	26.97 742	27.97 738	38.65 743	32.94 743	41.86 747	51.78 747	18.89 743	18.41 735	19.13 733	19.63 733	27.29 738	33.77 741

xxxxx1	36.64 740	19.51 728	24.21 725	61.66 743	64.63 744	27.28 731	40.10 737	20.25 728	18.63 731	14.07 728	12.97 723	17.26 722	17.36 728	21.70 729	27.93 734	13.18 732	18.50 736	111.26 748	133.37 748	29.24 739	39.73 742

tt_ll	36.64 740	19.51 728	24.21 725	61.66 743	64.63 744	27.28 731	40.10 737	20.25 728	18.63 731	14.07 728	12.97 723	17.26 722	17.36 728	21.70 729	27.93 734	13.18 732	18.50 736	111.26 748	133.37 748	29.24 739	39.73 742

ff	36.64 740	19.51 728	24.21 725	61.66 743	64.63 744	27.28 731	40.10 737	20.25 728	18.63 731	14.07 728	12.97 723	17.26 722	17.36 728	21.70 729	27.93 734	13.18 732	18.50 736	111.26 748	133.37 748	29.24 739	39.73 742

RSGM-EC	74.81 747	63.03 747	41.60 736	97.74 746	92.11 748	74.93 746	114.81 748	53.77 748	38.96 748	39.88 745	48.98 747	90.73 748	64.81 748	139.63 748	128.53 749	93.27 748	53.96 749	95.12 746	38.31 742	81.45 748	44.63 748

acva	74.81 747	63.03 747	41.60 736	97.74 746	92.11 748	74.93 746	114.81 748	53.77 748	38.96 748	39.88 745	48.98 747	90.73 748	64.81 748	139.63 748	128.53 749	93.27 748	53.96 749	95.12 746	38.31 742	81.45 748	44.63 748

DLNR_Zeroshot_test	20.09 729	36.28 734	38.04 732	169.85 748	61.80 743	0.23 46	0.20 47	13.88 723	0.37 179	0.44 248	0.66 306	0.43 265	0.21 83	0.62 375	0.28 242	5.46 721	0.10 95	0.15 217	0.11 148	72.60 746	0.11 133

DLNR-FE	20.05 728	36.38 735	38.08 733	170.06 749	60.08 742	0.23 46	0.20 47	14.13 724	0.36 162	0.44 248	0.66 306	0.43 265	0.21 83	0.63 388	0.28 242	5.38 720	0.10 95	0.15 217	0.11 148	73.09 747	0.11 133

test_example2	176.61 750	205.14 750	198.86 750	188.60 750	190.98 750	152.67 749	170.61 750	94.86 750	123.55 750	178.88 751	179.48 750	158.94 751	141.34 750	192.61 750	198.96 751	203.76 751	236.37 751	164.13 751	173.55 751	218.58 751	160.41 751

ccccc	429.48 751	429.19 751	527.00 751	507.10 751	501.20 751	356.95 751	342.70 752	380.82 752	297.90 752	334.51 752	389.17 752	372.86 752	449.39 752	499.17 752	553.56 752	561.44 752	431.22 752	334.28 752	290.86 752	540.88 752	489.46 752

GS-Stereo							0.30 254	0.42 120	0.27 66	0.30 143	0.28 105	0.23 70	0.21 83	0.32 68	0.22 81	0.16 316	0.09 27	0.12 50	0.10 83	0.14 202	0.12 193

Low-res two-view benchmark