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

PSi22a	0.22 1	0.17 3	0.31 1	0.33 1	0.18 3	0.25 8	0.20 12	0.49 14	0.19 2	0.23 6	0.16 1	0.37 105	0.31 67	0.31 2	0.22 1	0.15 77	0.12 97	0.13 1	0.11 12	0.13 5	0.12 21

Foundation-i32	0.22 1	0.17 3	0.32 2	0.33 1	0.16 1	0.25 8	0.22 31	0.41 6	0.16 1	0.22 2	0.16 1	0.34 82	0.32 77	0.30 1	0.24 14	0.15 77	0.11 38	0.13 1	0.11 12	0.14 38	0.10 1

BLMT-Stereo	0.23 3	0.14 1	0.34 3	0.39 57	0.26 116	0.24 7	0.24 59	0.33 2	0.26 15	0.21 1	0.27 21	0.21 3	0.20 2	0.34 5	0.28 79	0.12 9	0.10 9	0.16 93	0.16 230	0.13 5	0.13 69

PipStereo	0.24 4	0.17 3	0.34 3	0.34 5	0.18 3	0.21 4	0.21 22	0.54 26	0.23 8	0.22 2	0.19 4	0.43 134	0.34 95	0.37 11	0.24 14	0.14 50	0.11 38	0.13 1	0.11 12	0.13 5	0.12 21

PSi22b	0.24 4	0.17 3	0.34 3	0.35 11	0.18 3	0.21 4	0.20 12	0.50 20	0.23 8	0.22 2	0.19 4	0.43 134	0.35 103	0.37 11	0.24 14	0.14 50	0.11 38	0.13 1	0.11 12	0.13 5	0.12 21

DepthFocus	0.24 4	0.18 8	0.38 29	0.36 18	0.28 172	0.20 3	0.23 44	0.36 4	0.23 8	0.28 16	0.35 48	0.20 2	0.21 5	0.38 14	0.22 1	0.18 222	0.14 253	0.20 262	0.20 345	0.17 151	0.12 21

S2M2_XL	0.24 4	0.24 156	0.39 38	0.34 5	0.24 75	0.16 2	0.18 2	0.32 1	0.22 6	0.29 25	0.40 66	0.24 13	0.23 16	0.32 3	0.26 49	0.20 312	0.18 411	0.18 184	0.16 230	0.18 194	0.14 123
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FoundationStereo	0.24 4	0.21 62	0.36 9	0.38 47	0.22 42	0.32 32	0.22 31	0.39 5	0.23 8	0.30 36	0.25 12	0.30 49	0.33 84	0.34 5	0.26 49	0.16 115	0.12 97	0.15 46	0.11 12	0.13 5	0.12 21

LACA1	0.25 9	0.20 35	0.38 29	0.34 5	0.18 3	0.31 26	0.27 89	0.45 9	0.25 12	0.30 36	0.22 8	0.25 19	0.32 77	0.46 56	0.25 33	0.16 115	0.12 97	0.14 13	0.12 63	0.15 72	0.12 21

GeoVLM	0.26 10	0.19 21	0.37 15	0.37 30	0.24 75	0.34 35	0.20 12	0.49 14	0.31 32	0.29 25	0.26 16	0.40 122	0.26 30	0.45 48	0.27 63	0.13 26	0.12 97	0.13 1	0.11 12	0.13 5	0.12 21

BridgeDepth_RVC	0.26 10	0.19 21	0.37 15	0.33 1	0.19 9	0.47 126	0.19 7	0.54 26	0.27 18	0.30 36	0.29 31	0.26 24	0.32 77	0.43 40	0.30 109	0.16 115	0.11 38	0.13 1	0.11 12	0.15 72	0.11 3
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.26 10	0.19 21	0.37 15	0.37 30	0.24 75	0.34 35	0.20 12	0.49 14	0.31 32	0.29 25	0.26 16	0.40 122	0.26 30	0.45 48	0.27 63	0.13 26	0.12 97	0.13 1	0.11 12	0.13 5	0.12 21

HiDET	0.26 10	0.18 8	0.37 15	0.38 47	0.24 75	0.30 22	0.20 12	0.54 26	0.33 47	0.27 14	0.30 36	0.33 74	0.25 21	0.46 56	0.30 109	0.14 50	0.12 97	0.14 13	0.11 12	0.13 5	0.13 69

CSFM-Stereo	0.26 10	0.18 8	0.37 15	0.39 57	0.21 24	0.40 66	0.21 22	0.53 22	0.29 24	0.30 36	0.28 25	0.31 53	0.29 49	0.47 65	0.25 33	0.15 77	0.13 194	0.14 13	0.11 12	0.13 5	0.11 3

MLG-Stereo_test2	0.26 10	0.20 35	0.36 9	0.37 30	0.22 42	0.35 43	0.18 2	0.45 9	0.21 4	0.26 11	0.23 10	0.34 82	0.20 2	0.77 183	0.23 8	0.16 115	0.11 38	0.15 46	0.11 12	0.13 5	0.11 3

PointNet	0.27 16	0.19 21	0.37 15	0.39 57	0.23 54	0.39 60	0.26 79	0.54 26	0.34 56	0.24 7	0.31 37	0.38 114	0.21 5	0.49 72	0.26 49	0.15 77	0.12 97	0.17 142	0.12 63	0.15 72	0.11 3

LiteMatch*	0.27 16	0.19 21	0.49 116	0.38 47	0.27 145	0.31 26	0.23 44	0.49 14	0.38 78	0.29 25	0.28 25	0.36 92	0.29 49	0.46 56	0.24 14	0.15 77	0.12 97	0.15 46	0.12 63	0.13 5	0.13 69

LACA3	0.27 16	0.21 62	0.38 29	0.35 11	0.19 9	0.37 51	0.38 229	0.47 11	0.28 20	0.29 25	0.27 21	0.26 24	0.31 67	0.73 168	0.22 1	0.16 115	0.12 97	0.13 1	0.10 2	0.15 72	0.11 3

LACA2	0.27 16	0.21 62	0.44 73	0.35 11	0.18 3	0.39 60	0.39 246	0.56 37	0.27 18	0.29 25	0.33 41	0.36 92	0.26 30	0.45 48	0.22 1	0.15 77	0.12 97	0.13 1	0.11 12	0.16 108	0.11 3

Test_v1	0.27 16	0.20 35	0.37 15	0.34 5	0.25 100	0.31 26	0.30 116	0.59 46	0.37 71	0.29 25	0.33 41	0.25 19	0.25 21	0.48 71	0.24 14	0.15 77	0.11 38	0.14 13	0.12 63	0.13 5	0.11 3

252Zero-FE	0.27 16	0.22 95	0.40 46	0.41 86	0.24 75	0.29 19	0.19 7	0.59 46	0.46 118	0.31 40	0.33 41	0.22 4	0.25 21	0.40 28	0.29 90	0.16 115	0.12 97	0.14 13	0.11 12	0.13 5	0.13 69

Wavelet-MonSter	0.27 16	0.20 35	0.41 53	0.39 57	0.26 116	0.26 11	0.25 66	0.49 14	0.29 24	0.36 79	0.47 111	0.28 40	0.32 77	0.49 72	0.26 49	0.11 1	0.10 9	0.14 13	0.11 12	0.13 5	0.12 21

MLG-Stereo_test1	0.27 16	0.19 21	0.38 29	0.40 70	0.24 75	0.38 55	0.20 12	0.59 46	0.19 2	0.24 7	0.17 3	0.33 74	0.27 40	0.90 237	0.25 33	0.14 50	0.11 38	0.16 93	0.11 12	0.13 5	0.12 21

LGtest1	0.27 16	0.21 62	0.44 73	0.41 86	0.21 24	0.42 83	0.19 7	0.56 37	0.26 15	0.29 25	0.24 11	0.29 42	0.29 49	0.55 93	0.25 33	0.18 222	0.12 97	0.16 93	0.12 63	0.14 38	0.13 69

dual_stereo	0.27 16	0.19 21	0.35 7	0.39 57	0.21 24	0.25 8	0.22 31	0.48 12	0.31 32	0.32 46	0.26 16	0.37 105	0.24 18	0.83 210	0.29 90	0.16 115	0.12 97	0.14 13	0.11 12	0.14 38	0.11 3

monster-pro	0.28 26	0.18 8	0.39 38	0.36 18	0.21 24	0.55 228	0.31 128	0.55 31	0.43 100	0.28 16	0.28 25	0.23 6	0.21 5	0.57 101	0.25 33	0.11 1	0.10 9	0.14 13	0.11 12	0.14 38	0.11 3

MatchStereo	0.28 26	0.21 62	0.39 38	0.33 1	0.18 3	0.22 6	0.23 44	0.65 85	0.48 126	0.27 14	0.47 111	0.25 19	0.24 18	0.49 72	0.31 136	0.16 115	0.12 97	0.14 13	0.10 2	0.13 5	0.13 69
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
LCMNet	0.28 26	0.18 8	0.36 9	0.37 30	0.24 75	0.31 26	0.20 12	0.57 42	0.57 172	0.28 16	0.32 40	0.33 74	0.29 49	0.54 87	0.30 109	0.14 50	0.13 194	0.14 13	0.11 12	0.13 5	0.13 69

MonStereo	0.28 26	0.18 8	0.39 38	0.36 18	0.21 24	0.55 228	0.31 128	0.55 31	0.43 100	0.28 16	0.28 25	0.23 6	0.21 5	0.57 101	0.25 33	0.11 1	0.10 9	0.14 13	0.11 12	0.14 38	0.11 3

Monster-pub-eth3d	0.28 26	0.18 8	0.39 38	0.36 18	0.21 24	0.55 228	0.31 128	0.55 31	0.43 100	0.28 16	0.28 25	0.23 6	0.21 5	0.56 96	0.25 33	0.11 1	0.10 9	0.14 13	0.11 12	0.14 38	0.11 3

IGEV	0.28 26	0.18 8	0.39 38	0.37 30	0.31 247	0.45 106	0.21 22	0.59 46	0.40 84	0.31 40	0.43 87	0.26 24	0.21 5	0.43 40	0.25 33	0.13 26	0.12 97	0.16 93	0.13 121	0.12 1	0.12 21

MLG-Stereo_test3	0.28 26	0.18 8	0.42 62	0.40 70	0.23 54	0.47 126	0.19 7	0.61 58	0.29 24	0.35 71	0.21 6	0.35 89	0.21 5	0.60 118	0.25 33	0.15 77	0.11 38	0.16 93	0.11 12	0.13 5	0.13 69

MonSter	0.28 26	0.18 8	0.39 38	0.36 18	0.21 24	0.55 228	0.31 128	0.55 31	0.43 100	0.28 16	0.29 31	0.23 6	0.21 5	0.56 96	0.25 33	0.11 1	0.10 9	0.14 13	0.11 12	0.14 38	0.11 3

BridgeDepth	0.29 34	0.19 21	0.37 15	0.40 70	0.17 2	0.58 245	0.32 144	0.60 56	0.29 24	0.26 11	0.26 16	0.39 117	0.43 153	0.47 65	0.26 49	0.13 26	0.10 9	0.13 1	0.12 63	0.15 72	0.12 21
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
4.5_new	0.29 34	0.25 190	0.41 53	0.36 18	0.23 54	0.52 194	0.36 196	0.56 37	0.34 56	0.45 149	0.42 75	0.27 31	0.25 21	0.40 28	0.24 14	0.13 26	0.10 9	0.15 46	0.13 121	0.16 108	0.12 21

4.5w-stereo	0.29 34	0.25 190	0.41 53	0.36 18	0.23 54	0.52 194	0.36 196	0.56 37	0.34 56	0.45 149	0.42 75	0.27 31	0.25 21	0.40 28	0.24 14	0.13 26	0.10 9	0.15 46	0.13 121	0.16 108	0.12 21

LG-Stereo_L2	0.29 34	0.20 35	0.45 88	0.37 30	0.25 100	0.26 11	0.20 12	0.78 144	0.28 20	0.28 16	0.26 16	0.24 13	0.26 30	0.91 238	0.23 8	0.15 77	0.11 38	0.15 46	0.12 63	0.14 38	0.11 3

MLG-Stereo	0.29 34	0.19 21	0.38 29	0.41 86	0.20 16	0.42 83	0.20 12	0.66 93	0.21 4	0.25 9	0.22 8	0.33 74	0.28 45	1.09 304	0.25 33	0.14 50	0.11 38	0.16 93	0.11 12	0.13 5	0.12 21

Monster-pub-mixall	0.30 39	0.19 21	0.39 38	0.36 18	0.21 24	0.28 17	0.18 2	0.58 44	0.34 56	0.36 79	0.34 44	0.26 24	0.20 2	1.40 396	0.24 14	0.15 77	0.11 38	0.13 1	0.10 2	0.12 1	0.13 69

AdaDepth	0.30 39	0.22 95	0.49 116	0.44 150	0.27 145	0.44 102	0.24 59	0.52 21	0.30 28	0.31 40	0.37 54	0.26 24	0.32 77	0.79 195	0.25 33	0.12 9	0.12 97	0.16 93	0.13 121	0.16 108	0.15 167

asda	0.30 39	0.24 156	0.42 62	0.38 47	0.23 54	0.43 92	0.34 171	0.58 44	0.37 71	0.38 105	0.42 75	0.27 31	0.34 95	0.52 82	0.30 109	0.11 1	0.09 1	0.14 13	0.11 12	0.14 38	0.12 21

asd	0.30 39	0.21 62	0.41 53	0.39 57	0.24 75	0.47 126	0.30 116	0.69 107	0.30 28	0.41 121	0.39 62	0.28 40	0.33 84	0.62 125	0.27 63	0.13 26	0.09 1	0.14 13	0.12 63	0.14 38	0.12 21

4.25_new	0.30 39	0.26 218	0.44 73	0.38 47	0.26 116	0.49 152	0.40 261	0.59 46	0.31 32	0.38 105	0.42 75	0.27 31	0.34 95	0.46 56	0.31 136	0.12 9	0.09 1	0.15 46	0.11 12	0.14 38	0.12 21

4.5w_new	0.30 39	0.26 218	0.44 73	0.38 47	0.26 116	0.49 152	0.40 261	0.59 46	0.31 32	0.38 105	0.42 75	0.27 31	0.34 95	0.46 56	0.31 136	0.12 9	0.09 1	0.15 46	0.11 12	0.14 38	0.12 21

4.25w-stereo	0.30 39	0.26 218	0.44 73	0.38 47	0.26 116	0.49 152	0.40 261	0.59 46	0.32 42	0.38 105	0.42 75	0.27 31	0.34 95	0.46 56	0.31 136	0.12 9	0.09 1	0.15 46	0.11 12	0.14 38	0.12 21

4w-stereo	0.30 39	0.24 156	0.44 73	0.37 30	0.23 54	0.46 112	0.27 89	0.63 68	0.31 32	0.41 121	0.44 96	0.27 31	0.36 114	0.59 106	0.30 109	0.11 1	0.09 1	0.15 46	0.12 63	0.13 5	0.12 21

LG-Stereo_L1	0.30 39	0.20 35	0.44 73	0.37 30	0.26 116	0.29 19	0.21 22	0.66 93	0.26 15	0.25 9	0.25 12	0.24 13	0.22 14	1.24 343	0.23 8	0.15 77	0.11 38	0.15 46	0.12 63	0.14 38	0.11 3

IGEV-Stereo++	0.30 39	0.20 35	0.40 46	0.46 184	0.30 219	0.33 33	0.22 31	0.75 134	0.45 112	0.32 46	0.41 73	0.32 61	0.48 203	0.38 14	0.27 63	0.15 77	0.11 38	0.15 46	0.12 63	0.15 72	0.13 69

GCAP-Stereo-DPT26K	0.31 49	0.20 35	0.57 205	0.40 70	0.22 42	0.36 48	0.33 157	0.73 125	0.31 32	0.37 90	0.40 66	0.31 53	0.44 164	0.50 77	0.26 49	0.13 26	0.11 38	0.16 93	0.12 63	0.16 108	0.13 69

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.31 49	0.22 95	0.48 108	0.41 86	0.26 116	0.41 73	0.26 79	0.76 137	0.33 47	0.33 52	0.43 87	0.29 42	0.46 178	0.35 7	0.24 14	0.13 26	0.12 97	0.16 93	0.12 63	0.17 151	0.18 266

Pro-Stereo	0.31 49	0.16 2	0.34 3	0.39 57	0.29 195	0.63 282	0.21 22	0.35 3	0.28 20	0.34 61	0.25 12	0.23 6	0.13 1	1.58 431	0.26 49	0.13 26	0.11 38	0.18 184	0.17 259	0.13 5	0.12 21

GEAStereo	0.31 49	0.21 62	0.43 68	0.43 116	0.31 247	0.46 112	0.36 196	0.74 131	0.33 47	0.34 61	0.38 55	0.32 61	0.33 84	0.43 40	0.26 49	0.21 347	0.12 97	0.17 142	0.12 63	0.17 151	0.14 123

2.5w	0.31 49	0.23 130	0.46 100	0.39 57	0.24 75	0.42 83	0.39 246	0.61 58	0.30 28	0.37 90	0.53 149	0.24 13	0.25 21	0.77 183	0.28 79	0.12 9	0.10 9	0.14 13	0.12 63	0.14 38	0.12 21

2.75w_new	0.31 49	0.23 130	0.43 68	0.35 11	0.23 54	0.42 83	0.42 283	0.54 26	0.35 63	0.47 161	0.43 87	0.24 13	0.30 58	0.66 143	0.33 166	0.12 9	0.10 9	0.14 13	0.11 12	0.13 5	0.12 21

LG-G_1	0.31 49	0.20 35	0.44 73	0.42 100	0.20 16	0.64 286	0.18 2	0.70 112	0.25 12	0.29 25	0.29 31	0.36 92	0.35 103	0.87 228	0.24 14	0.16 115	0.12 97	0.16 93	0.11 12	0.13 5	0.13 69

LG-G	0.31 49	0.20 35	0.44 73	0.42 100	0.20 16	0.64 286	0.18 2	0.70 112	0.25 12	0.29 25	0.29 31	0.36 92	0.35 103	0.87 228	0.24 14	0.16 115	0.12 97	0.16 93	0.11 12	0.13 5	0.13 69

aanet-new-32k	0.32 57	0.22 95	0.53 156	0.43 116	0.24 75	0.54 215	0.23 44	0.72 119	0.31 32	0.37 90	0.38 55	0.43 134	0.54 260	0.41 32	0.24 14	0.14 50	0.12 97	0.16 93	0.12 63	0.17 151	0.13 69

aanet-new-30k	0.32 57	0.22 95	0.53 156	0.43 116	0.24 75	0.54 215	0.23 44	0.72 119	0.31 32	0.37 90	0.38 55	0.43 134	0.54 260	0.41 32	0.24 14	0.14 50	0.12 97	0.16 93	0.12 63	0.17 151	0.13 69

aanet-new-28k	0.32 57	0.21 62	0.66 261	0.43 116	0.21 24	0.47 126	0.28 96	0.64 75	0.33 47	0.36 79	0.39 62	0.36 92	0.49 220	0.39 21	0.27 63	0.15 77	0.11 38	0.16 93	0.13 121	0.22 362	0.15 167

aanet-new-22k	0.32 57	0.21 62	0.54 168	0.43 116	0.22 42	0.47 126	0.23 44	0.67 101	0.50 136	0.35 71	0.46 107	0.33 74	0.50 229	0.44 46	0.29 90	0.14 50	0.12 97	0.15 46	0.13 121	0.16 108	0.13 69

aanet-new-16k	0.32 57	0.21 62	0.56 192	0.45 168	0.22 42	0.43 92	0.21 22	0.66 93	0.44 108	0.36 79	0.43 87	0.37 105	0.48 203	0.41 32	0.28 79	0.14 50	0.10 9	0.16 93	0.12 63	0.18 194	0.13 69

LiteMatch	0.32 57	0.24 156	0.37 15	0.45 168	0.25 100	0.34 35	0.31 128	0.49 14	0.32 42	0.29 25	0.27 21	0.40 122	0.48 203	0.45 48	0.66 412	0.21 347	0.12 97	0.19 209	0.16 230	0.18 194	0.19 310

qwe	0.32 57	0.21 62	0.40 46	0.37 30	0.26 116	0.49 152	0.29 106	0.64 75	0.39 80	0.49 178	0.48 118	0.26 24	0.27 40	0.80 198	0.34 181	0.12 9	0.10 9	0.14 13	0.11 12	0.15 72	0.12 21

2.25w	0.32 57	0.24 156	0.48 108	0.37 30	0.24 75	0.45 106	0.25 66	0.62 61	0.40 84	0.45 149	0.58 173	0.27 31	0.32 77	0.74 177	0.35 192	0.12 9	0.10 9	0.14 13	0.12 63	0.13 5	0.14 123

3.25w_new	0.32 57	0.21 62	0.45 88	0.38 47	0.23 54	0.52 194	0.34 171	0.65 85	0.39 80	0.47 161	0.45 102	0.32 61	0.35 103	0.61 123	0.27 63	0.12 9	0.10 9	0.14 13	0.11 12	0.12 1	0.12 21

3.25w	0.32 57	0.21 62	0.45 88	0.37 30	0.23 54	0.52 194	0.34 171	0.65 85	0.39 80	0.47 161	0.45 102	0.32 61	0.35 103	0.61 123	0.27 63	0.12 9	0.10 9	0.14 13	0.11 12	0.12 1	0.12 21

3.75w	0.32 57	0.23 130	0.44 73	0.37 30	0.29 195	0.62 278	0.36 196	0.59 46	0.32 42	0.41 121	0.47 111	0.25 19	0.34 95	0.64 129	0.26 49	0.12 9	0.09 1	0.14 13	0.12 63	0.13 5	0.12 21

2w_stereo	0.32 57	0.24 156	0.45 88	0.39 57	0.22 42	0.46 112	0.47 355	0.69 107	0.42 95	0.43 135	0.50 131	0.24 13	0.45 170	0.47 65	0.29 90	0.12 9	0.10 9	0.15 46	0.12 63	0.15 72	0.13 69

SGD-Stereo	0.32 57	0.20 35	0.40 46	0.38 47	0.19 9	0.43 92	0.22 31	0.64 75	0.33 47	0.42 128	0.34 44	0.27 31	0.35 103	1.15 320	0.30 109	0.20 312	0.10 9	0.15 46	0.13 121	0.17 151	0.13 69

GREAT-IGEV	0.32 57	0.20 35	0.42 62	0.37 30	0.29 195	0.36 48	0.28 96	0.56 37	0.58 176	0.28 16	0.50 131	0.29 42	0.29 49	0.84 215	0.27 63	0.14 50	0.11 38	0.15 46	0.11 12	0.17 151	0.14 123
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
aanet-new-40k	0.33 71	0.22 95	0.81 377	0.40 70	0.25 100	0.52 194	0.23 44	0.67 101	0.32 42	0.33 52	0.47 111	0.33 74	0.52 245	0.35 7	0.28 79	0.13 26	0.10 9	0.16 93	0.12 63	0.18 194	0.12 21

aanet-new-36k	0.33 71	0.21 62	0.52 147	0.42 100	0.21 24	0.52 194	0.32 144	0.64 75	0.36 66	0.34 61	0.38 55	0.36 92	0.56 275	0.81 204	0.24 14	0.13 26	0.11 38	0.16 93	0.12 63	0.15 72	0.13 69

aanet-new-34k	0.33 71	0.22 95	0.65 250	0.40 70	0.20 16	0.34 35	0.30 116	0.80 160	0.42 95	0.34 61	0.53 149	0.34 82	0.57 287	0.38 14	0.25 33	0.13 26	0.11 38	0.16 93	0.12 63	0.15 72	0.12 21

aanet-32k-new	0.33 71	0.23 130	0.55 183	0.43 116	0.23 54	0.50 167	0.32 144	0.55 31	0.36 66	0.34 61	0.42 75	0.36 92	0.55 268	0.77 183	0.24 14	0.16 115	0.11 38	0.15 46	0.12 63	0.19 244	0.12 21

aanet-new-24k	0.33 71	0.21 62	0.51 137	0.42 100	0.23 54	0.53 205	0.30 116	0.62 61	0.37 71	0.40 118	0.61 178	0.34 82	0.48 203	0.44 46	0.25 33	0.13 26	0.11 38	0.16 93	0.12 63	0.17 151	0.12 21

aanet-new-12k	0.33 71	0.23 130	0.77 357	0.48 232	0.21 24	0.48 135	0.25 66	0.80 160	0.44 108	0.38 105	0.29 31	0.32 61	0.48 203	0.39 21	0.29 90	0.14 50	0.10 9	0.17 142	0.13 121	0.19 244	0.15 167

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.33 71	0.20 35	0.45 88	0.44 150	0.30 219	0.40 66	0.34 171	0.73 125	0.43 100	0.37 90	0.61 178	0.41 128	0.51 238	0.36 10	0.27 63	0.14 50	0.11 38	0.15 46	0.11 12	0.16 108	0.14 123

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.33 71	0.20 35	0.45 88	0.40 70	0.26 116	0.43 92	0.39 246	0.86 190	0.51 146	0.36 79	0.48 118	0.34 82	0.45 170	0.35 7	0.26 49	0.14 50	0.11 38	0.15 46	0.12 63	0.15 72	0.12 21

DispViT+	0.33 71	0.19 21	0.37 15	0.36 18	0.56 508	0.30 22	0.23 44	0.72 119	0.55 167	0.33 52	0.34 44	0.30 49	0.25 21	1.12 314	0.29 90	0.15 77	0.12 97	0.13 1	0.10 2	0.13 5	0.12 21

GSStereo	0.33 71	0.21 62	0.43 68	0.45 168	0.31 247	0.46 112	0.36 196	0.92 214	0.47 122	0.37 90	0.38 55	0.32 61	0.33 84	0.43 40	0.26 49	0.19 270	0.11 38	0.16 93	0.12 63	0.17 151	0.15 167

3.5w_stereo	0.33 71	0.25 190	0.45 88	0.37 30	0.24 75	0.54 215	0.35 181	0.66 93	0.36 66	0.43 135	0.44 96	0.29 42	0.34 95	0.77 183	0.39 238	0.11 1	0.09 1	0.15 46	0.11 12	0.14 38	0.13 69

3w_stereo	0.33 71	0.25 190	0.52 147	0.40 70	0.21 24	0.53 205	0.54 414	0.65 85	0.46 118	0.44 141	0.48 118	0.23 6	0.45 170	0.46 56	0.29 90	0.12 9	0.10 9	0.15 46	0.12 63	0.15 72	0.15 167

DEFOM-Stereo	0.33 71	0.20 35	0.40 46	0.42 100	0.28 172	0.80 394	0.23 44	0.48 12	0.37 71	0.37 90	0.31 37	0.23 6	0.24 18	1.20 333	0.27 63	0.16 115	0.12 97	0.14 13	0.11 12	0.14 38	0.14 123

aanet-new-90k	0.34 84	0.21 62	0.77 357	0.41 86	0.23 54	0.43 92	0.36 196	0.64 75	0.30 28	0.28 16	0.40 66	0.31 53	0.50 229	0.97 263	0.22 1	0.13 26	0.11 38	0.15 46	0.12 63	0.19 244	0.11 3

aanet-new-60k	0.34 84	0.21 62	0.76 349	0.42 100	0.22 42	0.58 245	0.31 128	0.71 117	0.33 47	0.33 52	0.39 62	0.40 122	0.43 153	0.77 183	0.23 8	0.13 26	0.11 38	0.15 46	0.12 63	0.17 151	0.12 21

gasm-f	0.34 84	0.22 95	0.42 62	0.43 116	0.31 247	0.39 60	0.44 319	0.74 131	0.33 47	0.34 61	0.64 190	0.32 61	0.46 178	0.55 93	0.28 79	0.21 347	0.12 97	0.17 142	0.12 63	0.18 194	0.14 123

Zero-FE251	0.34 84	0.23 130	0.51 137	0.45 168	0.29 195	0.58 245	0.24 59	0.82 175	0.34 56	0.49 178	0.38 55	0.52 193	0.42 144	0.47 65	0.27 63	0.18 222	0.14 253	0.17 142	0.12 63	0.14 38	0.13 69

1w_stereo	0.34 84	0.20 35	0.42 62	0.43 116	0.26 116	0.47 126	0.54 414	0.59 46	0.50 136	0.41 121	0.66 198	0.25 19	0.44 164	0.62 125	0.33 166	0.12 9	0.10 9	0.14 13	0.11 12	0.14 38	0.12 21

monsterstereo	0.34 84	0.20 35	0.44 73	0.45 168	0.35 316	0.27 16	0.29 106	0.53 22	0.51 146	0.44 141	0.61 178	0.26 24	0.25 21	1.19 331	0.27 63	0.13 26	0.11 38	0.15 46	0.12 63	0.15 72	0.10 1

monsters	0.34 84	0.20 35	0.41 53	0.39 57	0.36 331	0.34 35	0.27 89	0.66 93	0.43 100	0.47 161	0.40 66	0.22 4	0.23 16	1.33 368	0.25 33	0.13 26	0.10 9	0.14 13	0.11 12	0.13 5	0.13 69

111111	0.34 84	0.20 35	0.41 53	0.45 168	0.42 411	0.37 51	0.22 31	0.95 234	0.38 78	0.31 40	0.31 37	0.40 122	0.27 40	0.96 255	0.26 49	0.17 173	0.12 97	0.15 46	0.11 12	0.15 72	0.13 69

LG-Stereo	0.34 84	0.25 190	0.78 367	0.47 200	0.26 116	0.37 51	0.30 116	0.71 117	0.52 153	0.36 79	0.57 170	0.29 42	0.21 5	0.50 77	0.36 204	0.13 26	0.13 194	0.20 262	0.18 283	0.18 194	0.12 21

S2M2_L	0.34 84	0.28 276	0.45 88	0.40 70	0.30 219	0.31 26	0.16 1	0.60 56	0.64 199	0.31 40	0.48 118	0.47 159	0.34 95	0.38 14	0.32 148	0.25 451	0.22 495	0.20 262	0.22 420	0.25 418	0.22 385
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
GIP-stereo	0.34 84	0.23 130	0.45 88	0.50 265	0.36 331	0.38 55	0.23 44	0.78 144	0.52 153	0.34 61	0.51 137	0.46 152	0.38 123	0.51 80	0.27 63	0.20 312	0.12 97	0.16 93	0.12 63	0.16 108	0.14 123

RAStereo	0.34 84	0.21 62	0.66 261	0.47 200	0.27 145	0.26 11	0.29 106	0.69 107	0.63 194	0.32 46	0.42 75	0.45 148	0.31 67	0.45 48	0.34 181	0.17 173	0.15 315	0.19 209	0.15 184	0.18 194	0.13 69

aanet-new-70k	0.35 96	0.20 35	0.79 370	0.42 100	0.21 24	0.50 167	0.30 116	0.65 85	0.31 32	0.33 52	0.40 66	0.31 53	0.51 238	1.00 278	0.24 14	0.12 9	0.11 38	0.16 93	0.12 63	0.16 108	0.12 21

aanet-new-78k	0.35 96	0.22 95	0.91 431	0.43 116	0.21 24	0.33 33	0.36 196	0.65 85	0.32 42	0.32 46	0.40 66	0.31 53	0.59 299	0.91 238	0.22 1	0.12 9	0.10 9	0.16 93	0.12 63	0.18 194	0.12 21

aanet-new-10k	0.35 96	0.22 95	0.87 409	0.47 200	0.23 54	0.66 311	0.24 59	0.63 68	0.40 84	0.38 105	0.42 75	0.40 122	0.53 253	0.40 28	0.29 90	0.16 115	0.11 38	0.16 93	0.12 63	0.19 244	0.13 69

aanet-new-8k	0.35 96	0.23 130	0.50 127	0.45 168	0.25 100	0.54 215	0.36 196	0.68 104	0.49 129	0.35 71	0.42 75	0.32 61	0.62 319	0.68 150	0.28 79	0.14 50	0.11 38	0.16 93	0.13 121	0.15 72	0.13 69

GCAP-Stereo-cres-4k	0.35 96	0.21 62	0.52 147	0.48 232	0.27 145	0.75 359	0.38 229	0.63 68	0.43 100	0.37 90	0.50 131	0.35 89	0.50 229	0.43 40	0.30 109	0.15 77	0.11 38	0.17 142	0.13 121	0.16 108	0.13 69

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.35 96	0.20 35	0.50 127	0.42 100	0.37 351	0.58 245	0.30 116	0.68 104	0.42 95	0.37 90	0.53 149	0.47 159	0.60 303	0.39 21	0.34 181	0.15 77	0.10 9	0.17 142	0.13 121	0.16 108	0.12 21

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.35 96	0.22 95	0.53 156	0.41 86	0.36 331	0.48 135	0.42 283	0.63 68	0.57 172	0.54 205	0.64 190	0.32 61	0.26 30	0.41 32	0.31 136	0.17 173	0.12 97	0.19 209	0.15 184	0.14 38	0.13 69

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.35 96	0.22 95	0.54 168	0.42 100	0.35 316	0.46 112	0.40 261	0.62 61	0.54 164	0.56 214	0.67 205	0.36 92	0.27 40	0.49 72	0.28 79	0.16 115	0.11 38	0.19 209	0.15 184	0.14 38	0.13 69

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.35 96	0.22 95	0.54 168	0.41 86	0.37 351	0.49 152	0.41 278	0.64 75	0.59 185	0.54 205	0.66 198	0.31 53	0.26 30	0.41 32	0.30 109	0.16 115	0.11 38	0.19 209	0.14 160	0.15 72	0.13 69

Foundation-i1c-attn	0.35 96	0.17 3	0.36 9	0.35 11	0.19 9	0.51 187	0.48 368	0.96 242	0.37 71	0.42 128	0.43 87	0.52 193	0.49 220	0.66 143	0.29 90	0.15 77	0.12 97	0.15 46	0.11 12	0.13 5	0.12 21

gcap_with_dpt	0.35 96	0.22 95	0.56 192	0.42 100	0.35 316	0.50 167	0.45 339	0.62 61	0.49 129	0.54 205	0.66 198	0.32 61	0.30 58	0.38 14	0.28 79	0.16 115	0.11 38	0.19 209	0.14 160	0.14 38	0.13 69

VIP-Stereo	0.35 96	0.22 95	0.49 116	0.40 70	0.43 423	0.82 405	0.22 31	0.59 46	0.45 112	0.31 40	0.53 149	0.37 105	0.31 67	0.83 210	0.27 63	0.17 173	0.11 38	0.15 46	0.11 12	0.15 72	0.12 21

AIO_test	0.35 96	0.22 95	0.44 73	0.43 116	0.27 145	0.57 242	0.44 319	0.79 151	0.41 90	0.32 46	0.47 111	0.46 152	0.30 58	0.69 151	0.30 109	0.16 115	0.11 38	0.16 93	0.13 121	0.15 72	0.12 21

gcap-zeroshot	0.35 96	0.22 95	0.55 183	0.41 86	0.37 351	0.48 135	0.42 283	0.64 75	0.54 164	0.53 199	0.63 185	0.33 74	0.26 30	0.38 14	0.31 136	0.16 115	0.11 38	0.19 209	0.15 184	0.14 38	0.13 69

test_for_model	0.35 96	0.22 95	0.53 156	0.41 86	0.36 331	0.48 135	0.42 283	0.63 68	0.57 172	0.54 205	0.64 190	0.32 61	0.26 30	0.41 32	0.31 136	0.17 173	0.12 97	0.19 209	0.15 184	0.14 38	0.13 69

testlalala	0.35 96	0.22 95	0.55 183	0.41 86	0.37 351	0.48 135	0.42 283	0.64 75	0.54 164	0.53 199	0.63 185	0.33 74	0.26 30	0.38 14	0.31 136	0.16 115	0.11 38	0.19 209	0.15 184	0.14 38	0.13 69

TS12	0.36 112	0.20 35	0.40 46	0.43 116	0.20 16	0.58 245	0.31 128	0.89 202	0.41 90	0.40 118	0.73 227	0.36 92	0.40 132	0.73 168	0.37 215	0.14 50	0.12 97	0.15 46	0.12 63	0.16 108	0.14 123

aanet-new-14k	0.36 112	0.24 156	0.83 386	0.46 184	0.22 42	0.46 112	0.33 157	0.66 93	0.61 188	0.39 116	0.48 118	0.29 42	0.64 329	0.41 32	0.29 90	0.15 77	0.11 38	0.16 93	0.12 63	0.21 336	0.14 123

Foundation-i1b	0.36 112	0.18 8	0.36 9	0.35 11	0.19 9	0.53 205	0.49 380	1.00 255	0.35 63	0.47 161	0.43 87	0.56 221	0.53 253	0.66 143	0.28 79	0.16 115	0.11 38	0.14 13	0.13 121	0.14 38	0.12 21

NLSM3	0.36 112	0.21 62	0.43 68	0.45 168	0.36 331	0.43 92	0.32 144	0.69 107	0.58 176	0.41 121	0.68 208	0.39 117	0.43 153	0.60 118	0.35 192	0.14 50	0.12 97	0.19 209	0.17 259	0.16 108	0.13 69

zero-FE	0.36 112	0.22 95	0.47 103	0.45 168	0.43 423	0.30 22	0.24 59	0.61 58	0.33 47	0.33 52	0.41 73	0.37 105	0.50 229	0.64 129	0.32 148	0.22 378	0.11 38	0.18 184	0.12 63	0.83 628	0.16 207

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 112	0.23 130	0.54 168	0.50 265	0.28 172	0.36 48	0.22 31	1.02 264	0.39 80	0.42 128	0.64 190	0.36 92	0.51 238	0.39 21	0.29 90	0.18 222	0.12 97	0.17 142	0.13 121	0.18 194	0.18 266

AIO_rvc	0.36 112	0.23 130	0.49 116	0.43 116	0.27 145	0.59 256	0.38 229	0.94 229	0.45 112	0.33 52	0.46 107	0.49 175	0.22 14	0.84 215	0.30 109	0.16 115	0.11 38	0.16 93	0.12 63	0.15 72	0.13 69

HUF	0.36 112	0.23 130	0.52 147	0.40 70	0.22 42	0.54 215	0.47 355	0.82 175	0.43 100	0.36 79	0.43 87	0.50 181	0.42 144	0.64 129	0.29 90	0.17 173	0.12 97	0.16 93	0.12 63	0.15 72	0.14 123

MaDis-Stereo	0.36 112	0.25 190	0.58 212	0.44 150	0.34 312	0.30 22	0.30 116	0.72 119	0.50 136	0.37 90	0.36 51	0.58 231	0.49 220	0.52 82	0.36 204	0.19 270	0.16 354	0.19 209	0.15 184	0.18 194	0.14 123

UniTT-Stereo	0.36 112	0.23 130	0.59 218	0.48 232	0.36 331	0.40 66	0.32 144	0.53 22	0.49 129	0.54 205	0.55 162	0.36 92	0.31 67	0.58 105	0.51 342	0.20 312	0.15 315	0.17 142	0.15 184	0.19 244	0.15 167

Foundation-i1a	0.37 122	0.18 8	0.37 15	0.34 5	0.19 9	0.51 187	0.47 355	1.01 262	0.42 95	0.51 194	0.44 96	0.57 225	0.57 287	0.78 190	0.29 90	0.15 77	0.11 38	0.14 13	0.12 63	0.13 5	0.13 69

DDF-Stereo	0.37 122	0.22 95	0.47 103	0.48 232	0.42 411	0.31 26	0.24 59	0.53 22	0.33 47	0.33 52	0.40 66	0.37 105	0.48 203	0.91 238	0.32 148	0.23 405	0.11 38	0.18 184	0.12 63	0.86 630	0.16 207

IGEV-RUCA	0.37 122	0.23 130	0.48 108	0.49 254	0.36 331	0.60 263	0.23 44	0.64 75	0.49 129	0.39 116	0.49 128	0.44 140	0.31 67	0.85 221	0.30 109	0.24 423	0.13 194	0.16 93	0.12 63	0.20 291	0.19 310

Pointernet	0.37 122	0.20 35	0.57 205	0.43 116	0.28 172	0.51 187	0.27 89	0.93 223	0.61 188	0.47 161	0.63 185	0.49 175	0.38 123	0.49 72	0.33 166	0.17 173	0.13 194	0.14 13	0.11 12	0.13 5	0.12 21

AIO-Stereo	0.37 122	0.25 190	0.51 137	0.47 200	0.23 54	0.45 106	0.39 246	1.07 298	0.52 153	0.41 121	0.48 118	0.52 193	0.25 21	0.72 163	0.30 109	0.16 115	0.12 97	0.17 142	0.13 121	0.16 108	0.13 69

AEACV	0.37 122	0.24 156	0.52 147	0.47 200	0.51 480	0.37 51	0.38 229	0.65 85	0.53 160	0.42 128	0.56 165	0.46 152	0.60 303	0.53 84	0.30 109	0.16 115	0.13 194	0.18 184	0.15 184	0.17 151	0.14 123

EGLCR-Stereo	0.37 122	0.22 95	0.51 137	0.43 116	0.26 116	0.44 102	0.22 31	0.99 251	0.48 126	0.42 128	0.42 75	0.67 267	0.29 49	0.86 225	0.33 166	0.17 173	0.12 97	0.19 209	0.17 259	0.17 151	0.15 167

DF	0.38 129	0.22 95	0.60 221	0.46 184	0.26 116	0.46 112	0.31 128	0.84 186	0.47 122	0.43 135	0.66 198	0.58 231	0.31 67	0.79 195	0.30 109	0.18 222	0.12 97	0.16 93	0.12 63	0.16 108	0.15 167

VMStereo-Base	0.38 129	0.23 130	0.44 73	0.36 18	0.22 42	0.39 60	0.34 171	0.70 112	0.86 281	0.43 135	0.69 213	0.60 242	0.33 84	0.73 168	0.35 192	0.17 173	0.14 253	0.15 46	0.12 63	0.17 151	0.17 239

BStereo	0.38 129	0.25 190	1.42 556	0.42 100	0.28 172	0.55 228	0.39 246	0.55 31	0.52 153	0.36 79	0.35 48	0.37 105	0.29 49	0.64 129	0.38 227	0.13 26	0.14 253	0.15 46	0.19 308	0.15 72	0.16 207

MSCF	0.38 129	0.25 190	0.52 147	0.47 200	0.25 100	0.62 278	0.37 221	0.81 167	0.47 122	0.50 187	0.71 221	0.32 61	0.65 337	0.54 87	0.28 79	0.19 270	0.12 97	0.17 142	0.14 160	0.17 151	0.14 123

castereo++	0.38 129	0.23 130	0.41 53	0.43 116	0.31 247	0.97 461	0.22 31	0.86 190	0.58 176	0.32 46	0.44 96	0.51 185	0.39 127	0.93 248	0.24 14	0.17 173	0.11 38	0.17 142	0.12 63	0.14 38	0.14 123

fffft	0.38 129	0.23 130	0.51 137	0.44 150	0.32 269	0.43 92	0.48 368	0.76 137	0.36 66	0.44 141	0.34 44	0.38 114	0.31 67	1.31 360	0.32 148	0.14 50	0.11 38	0.19 209	0.15 184	0.16 108	0.16 207
1: 1. 1
RSM++	0.38 129	0.24 156	0.51 137	0.47 200	0.26 116	0.50 167	0.41 278	0.79 151	0.45 112	0.37 90	0.45 102	0.60 242	0.35 103	1.02 282	0.30 109	0.15 77	0.13 194	0.17 142	0.14 160	0.18 194	0.13 69

aanet-new	0.39 136	0.25 190	0.54 168	0.47 200	0.37 351	0.74 353	0.28 96	0.62 61	0.34 56	0.37 90	0.50 131	0.36 92	0.74 363	0.98 266	0.30 109	0.17 173	0.11 38	0.17 142	0.13 121	0.19 244	0.14 123

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.39 136	0.52 540	1.32 540	0.44 150	0.38 373	0.38 55	0.23 44	0.95 234	0.41 90	0.36 79	0.43 87	0.41 128	0.42 144	0.45 48	0.29 90	0.14 50	0.13 194	0.16 93	0.13 121	0.15 72	0.14 123

Selective-IGEV-i32	0.39 136	0.24 156	0.50 127	0.44 150	0.25 100	0.46 112	0.33 157	1.25 365	0.40 84	0.35 71	0.45 102	0.52 193	0.30 58	1.07 298	0.30 109	0.14 50	0.12 97	0.17 142	0.13 121	0.16 108	0.13 69

FlowAnything_test	0.39 136	0.26 218	0.61 226	0.59 432	0.33 291	0.62 278	0.36 196	0.62 61	0.40 84	0.45 149	0.36 51	0.45 148	0.37 118	0.53 84	0.48 321	0.24 423	0.18 411	0.28 487	0.33 569	0.21 336	0.19 310

water-stereo	0.39 136	0.20 35	0.48 108	0.44 150	0.27 145	0.50 167	0.26 79	0.92 214	0.51 146	0.53 199	0.78 241	0.55 210	0.49 220	0.42 39	0.42 267	0.16 115	0.15 315	0.17 142	0.15 184	0.16 108	0.15 167

SMoEStereo_RVC	0.39 136	0.25 190	0.50 127	0.45 168	0.30 219	0.61 269	0.36 196	0.72 119	0.45 112	0.46 156	0.43 87	0.42 131	0.35 103	1.39 390	0.29 90	0.15 77	0.12 97	0.20 262	0.15 184	0.16 108	0.15 167

ours_stereo	0.39 136	0.28 276	0.51 137	0.46 184	0.30 219	0.40 66	0.44 319	0.73 125	0.56 170	0.35 71	0.56 165	0.46 152	0.33 84	1.11 310	0.32 148	0.16 115	0.13 194	0.19 209	0.15 184	0.19 244	0.14 123

GCAP-BAT	0.39 136	0.22 95	0.65 250	0.43 116	0.35 316	0.34 35	0.37 221	0.83 180	0.67 218	0.48 170	0.56 165	0.55 210	0.38 123	0.74 177	0.31 136	0.17 173	0.13 194	0.18 184	0.14 160	0.15 72	0.15 167

RSM	0.39 136	0.24 156	0.49 116	0.46 184	0.26 116	0.47 126	0.40 261	0.92 214	0.44 108	0.41 121	0.42 75	0.65 260	0.33 84	1.07 298	0.29 90	0.15 77	0.12 97	0.17 142	0.13 121	0.17 151	0.13 69

trnet	0.39 136	0.21 62	0.37 15	0.36 18	0.20 16	0.53 205	0.29 106	0.78 144	1.12 404	0.59 226	0.71 221	0.53 200	0.42 144	0.54 87	0.34 181	0.18 222	0.13 194	0.15 46	0.10 2	0.14 38	0.13 69

GCAPDPT-zeroshot	0.39 136	0.22 95	0.65 250	0.43 116	0.35 316	0.34 35	0.37 221	0.83 180	0.67 218	0.48 170	0.56 165	0.55 210	0.38 123	0.74 177	0.31 136	0.17 173	0.13 194	0.18 184	0.14 160	0.15 72	0.15 167

Selective-IGEV	0.39 136	0.24 156	0.50 127	0.44 150	0.25 100	0.46 112	0.33 157	1.25 365	0.40 84	0.35 71	0.45 102	0.52 193	0.30 58	1.07 298	0.30 109	0.14 50	0.12 97	0.17 142	0.13 121	0.16 108	0.13 69

GLC_STEREO	0.39 136	0.25 190	0.41 53	0.54 354	0.23 54	0.48 135	0.30 116	0.73 125	0.58 176	0.52 198	0.73 227	0.51 185	0.31 67	0.64 129	0.42 267	0.17 173	0.20 449	0.23 378	0.19 308	0.21 336	0.17 239

CREStereo	0.39 136	0.21 62	0.38 29	0.34 5	0.22 42	0.53 205	0.29 106	0.77 141	1.11 400	0.58 218	0.71 221	0.51 185	0.41 136	0.54 87	0.34 181	0.18 222	0.13 194	0.15 46	0.10 2	0.14 38	0.14 123
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
Foundation-i1	0.40 150	0.19 21	0.36 9	0.42 100	0.32 269	0.54 215	0.48 368	1.18 334	0.52 153	0.54 205	0.54 161	0.58 231	0.49 220	0.65 140	0.32 148	0.16 115	0.13 194	0.15 46	0.14 160	0.14 38	0.13 69

GASTEREO	0.40 150	0.25 190	0.51 137	0.48 232	0.25 100	0.65 302	0.36 196	0.81 167	0.49 129	0.51 194	0.82 253	0.30 49	0.66 340	0.62 125	0.28 79	0.19 270	0.12 97	0.16 93	0.14 160	0.16 108	0.14 123

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 150	0.67 586	0.42 62	0.64 489	0.29 195	0.48 135	0.25 66	0.85 188	0.44 108	0.38 105	0.36 51	0.30 49	0.70 351	1.15 320	0.29 90	0.16 115	0.11 38	0.16 93	0.11 12	0.18 194	0.12 21

mms	0.40 150	0.27 250	0.52 147	0.46 184	0.32 269	0.43 92	0.46 347	0.70 112	0.46 118	0.35 71	0.58 173	0.44 140	0.30 58	1.36 379	0.33 166	0.16 115	0.13 194	0.18 184	0.15 184	0.19 244	0.15 167

MoCha-V2	0.40 150	0.20 35	0.49 116	0.50 265	0.21 24	0.44 102	0.33 157	0.93 223	0.53 160	0.53 199	0.53 149	0.42 131	0.58 298	1.09 304	0.27 63	0.14 50	0.12 97	0.15 46	0.12 63	0.17 151	0.15 167

IGEV++	0.40 150	0.22 95	0.51 137	0.52 318	0.29 195	0.45 106	0.25 66	1.65 465	0.46 118	0.37 90	0.57 170	0.46 152	0.45 170	0.50 77	0.38 227	0.19 270	0.12 97	0.16 93	0.13 121	0.16 108	0.15 167

GCAP-Stereo	0.40 150	0.28 276	0.68 271	0.47 200	0.25 100	0.53 205	0.32 144	0.82 175	0.58 176	0.65 238	0.69 213	0.58 231	0.42 144	0.47 65	0.29 90	0.17 173	0.14 253	0.17 142	0.13 121	0.17 151	0.14 123

LoS	0.40 150	0.21 62	0.44 73	0.37 30	0.22 42	0.50 167	0.40 261	1.00 255	0.94 314	0.48 170	0.66 198	0.48 166	0.40 132	0.60 118	0.37 215	0.18 222	0.14 253	0.16 93	0.11 12	0.14 38	0.14 123
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CroCo-Stereo	0.40 150	0.31 368	0.73 318	0.58 419	0.27 145	0.26 11	0.33 157	0.95 234	0.81 267	0.42 128	0.47 111	0.65 260	0.47 189	0.39 21	0.34 181	0.18 222	0.15 315	0.16 93	0.14 160	0.19 244	0.16 207
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
GCAP-Stereo-DPT-20K	0.41 159	0.19 21	0.84 390	0.40 70	0.28 172	0.46 112	0.28 96	0.78 144	0.37 71	0.34 61	0.51 137	0.39 117	0.48 203	0.39 21	0.23 8	0.14 50	0.12 97	0.16 93	0.12 63	0.17 151	1.46 654

Replicate-Monster	0.41 159	0.26 218	2.03 607	0.36 18	0.21 24	0.46 112	0.23 44	0.67 101	0.48 126	0.42 128	0.27 21	0.31 53	0.30 58	0.98 266	0.24 14	0.14 50	0.10 9	0.14 13	0.11 12	0.13 5	0.28 479

depthmonostereo	0.41 159	0.23 130	0.53 156	0.47 200	0.23 54	0.61 269	0.35 181	1.00 255	0.76 251	0.48 170	0.65 197	0.47 159	0.49 220	0.67 147	0.37 215	0.16 115	0.15 315	0.16 93	0.14 160	0.16 108	0.15 167

castereo	0.41 159	0.22 95	0.46 100	0.44 150	0.30 219	0.61 269	0.56 440	0.97 245	0.80 264	0.38 105	0.69 213	0.45 148	0.69 346	0.51 80	0.30 109	0.16 115	0.11 38	0.16 93	0.13 121	0.16 108	0.12 21

GCAPDPT-zeroshot4090	0.41 159	0.19 21	0.83 386	0.40 70	0.28 172	0.46 112	0.28 96	0.78 144	0.37 71	0.34 61	0.51 137	0.39 117	0.48 203	0.39 21	0.23 8	0.14 50	0.12 97	0.16 93	0.12 63	0.17 151	1.46 654

CASnet	0.41 159	0.25 190	0.48 108	0.50 265	0.20 16	0.50 167	0.36 196	0.81 167	0.80 264	0.83 280	0.68 208	0.48 166	0.31 67	0.54 87	0.32 148	0.18 222	0.12 97	0.27 472	0.22 420	0.23 390	0.14 123
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
DN	0.42 165	0.24 156	0.49 116	0.47 200	0.41 405	0.58 245	0.32 144	0.81 167	0.84 277	0.45 149	0.52 142	0.77 295	0.35 103	0.64 129	0.33 166	0.24 423	0.17 386	0.19 209	0.16 230	0.20 291	0.21 365

fffy	0.42 165	0.27 250	0.57 205	0.46 184	0.29 195	0.48 135	0.35 181	0.91 211	0.55 167	0.40 118	0.58 173	0.55 210	0.41 136	1.26 347	0.36 204	0.15 77	0.13 194	0.19 209	0.16 230	0.18 194	0.14 123

WCG-NET	0.42 165	0.21 62	0.54 168	0.40 70	0.25 100	0.47 126	0.32 144	0.73 125	1.15 431	0.76 256	0.73 227	0.58 231	0.45 170	0.60 118	0.34 181	0.15 77	0.11 38	0.16 93	0.14 160	0.15 72	0.13 69

Occ-G	0.42 165	0.21 62	0.48 108	0.41 86	0.26 116	0.42 83	0.62 476	0.77 141	0.49 129	0.43 135	0.66 198	1.02 404	0.46 178	0.78 190	0.41 256	0.16 115	0.13 194	0.18 184	0.13 121	0.16 108	0.16 207

MGS-Stereo	0.42 165	0.26 218	0.58 212	0.44 150	0.28 172	0.50 167	0.34 171	0.57 42	0.83 273	0.46 156	1.31 445	0.52 193	0.33 84	0.65 140	0.36 204	0.19 270	0.16 354	0.18 184	0.15 184	0.17 151	0.16 207

LoS_RVC	0.42 165	0.26 218	0.40 46	0.44 150	0.82 603	0.51 187	0.44 319	0.64 75	0.41 90	0.44 141	0.78 241	0.44 140	0.47 189	0.56 96	0.36 204	0.13 26	0.12 97	0.14 13	0.10 2	0.13 5	0.84 635

test_xeample3	0.42 165	0.28 276	0.69 283	0.43 116	0.33 291	0.56 237	0.38 229	0.79 151	0.45 112	0.53 199	0.46 107	0.44 140	0.44 164	1.38 385	0.31 136	0.18 222	0.14 253	0.19 209	0.15 184	0.17 151	0.16 207

PSi22	0.43 172	0.25 190	0.45 88	0.45 168	0.24 75	0.46 112	0.22 31	0.63 68	0.99 340	0.45 149	0.64 190	0.80 305	0.52 245	1.44 403	0.30 109	0.14 50	0.12 97	0.14 13	0.11 12	0.19 244	0.15 167

DA	0.43 172	0.23 130	0.49 116	0.50 265	0.25 100	1.08 486	0.44 319	1.18 334	0.58 176	0.46 156	0.64 190	0.54 205	0.47 189	0.46 56	0.32 148	0.19 270	0.13 194	0.19 209	0.13 121	0.18 194	0.14 123

GGEV	0.43 172	0.23 130	0.49 116	0.50 265	0.25 100	1.08 486	0.44 319	1.18 334	0.58 176	0.46 156	0.64 190	0.54 205	0.47 189	0.46 56	0.32 148	0.19 270	0.13 194	0.19 209	0.13 121	0.18 194	0.14 123

DilatedVolume-Stereo	0.43 172	0.21 62	0.55 183	0.43 116	0.32 269	0.72 343	0.29 106	0.80 160	0.51 146	0.77 261	0.73 227	0.48 166	0.40 132	1.13 317	0.39 238	0.15 77	0.14 253	0.15 46	0.14 160	0.16 108	0.14 123

MM-Stereo_test2	0.43 172	0.24 156	0.67 267	0.51 297	0.32 269	0.55 228	0.45 339	0.97 245	0.77 255	0.59 226	0.51 137	0.49 175	0.42 144	0.80 198	0.30 109	0.15 77	0.13 194	0.18 184	0.14 160	0.19 244	0.14 123

SCV_C0	0.43 172	0.26 218	0.65 250	0.43 116	0.29 195	0.47 126	0.31 128	1.34 381	0.73 240	0.38 105	0.49 128	0.54 205	0.29 49	1.24 343	0.30 109	0.17 173	0.13 194	0.16 93	0.13 121	0.20 291	0.15 167

ff7	0.43 172	0.27 250	0.56 192	0.44 150	0.33 291	0.50 167	0.42 283	0.87 192	0.50 136	0.49 178	0.53 149	0.44 140	0.48 203	1.38 385	0.33 166	0.17 173	0.12 97	0.21 301	0.15 184	0.18 194	0.18 266

ffff	0.43 172	0.27 250	0.56 192	0.44 150	0.33 291	0.50 167	0.42 283	0.87 192	0.50 136	0.49 178	0.53 149	0.44 140	0.48 203	1.38 385	0.33 166	0.17 173	0.12 97	0.21 301	0.15 184	0.18 194	0.18 266

11t	0.43 172	0.27 250	0.56 192	0.44 150	0.33 291	0.50 167	0.42 283	0.87 192	0.50 136	0.49 178	0.53 149	0.44 140	0.48 203	1.38 385	0.33 166	0.17 173	0.12 97	0.21 301	0.15 184	0.18 194	0.18 266

anonymousdsp	0.43 172	0.27 250	0.53 156	0.44 150	0.32 269	0.50 167	0.42 283	0.89 202	0.51 146	0.49 178	0.53 149	0.47 159	0.47 189	1.33 368	0.33 166	0.17 173	0.12 97	0.21 301	0.15 184	0.18 194	0.18 266

ProNet	0.43 172	0.28 276	0.58 212	0.43 116	0.30 219	0.56 237	0.52 400	1.00 255	0.58 176	0.44 141	0.49 128	0.43 134	0.43 153	1.28 352	0.36 204	0.15 77	0.13 194	0.19 209	0.16 230	0.17 151	0.16 207

MC-Stereo	0.43 172	0.23 130	0.48 108	0.51 297	0.28 172	0.39 60	0.32 144	0.88 201	0.68 224	0.60 229	0.84 256	0.56 221	0.61 313	1.03 283	0.31 136	0.17 173	0.11 38	0.17 142	0.15 184	0.16 108	0.13 69

ccc-4	0.43 172	0.27 250	0.56 192	0.44 150	0.33 291	0.50 167	0.42 283	0.87 192	0.50 136	0.49 178	0.53 149	0.44 140	0.48 203	1.38 385	0.33 166	0.17 173	0.12 97	0.21 301	0.15 184	0.18 194	0.18 266

IGEV-Stereo	0.43 172	0.27 250	0.54 168	0.45 168	0.32 269	0.50 167	0.42 283	0.90 210	0.51 146	0.49 178	0.53 149	0.47 159	0.47 189	1.32 364	0.33 166	0.17 173	0.12 97	0.21 301	0.15 184	0.18 194	0.18 266
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GCAP-Stereo-DPT-36K	0.44 186	1.50 655	1.55 576	0.37 30	0.33 291	0.41 73	0.26 79	0.79 151	0.35 63	0.34 61	0.46 107	0.41 128	0.41 136	0.45 48	0.24 14	0.15 77	0.13 194	0.15 46	0.12 63	0.15 72	0.18 266

Reg-Stereo(zero)	0.44 186	0.22 95	0.45 88	0.43 116	0.23 54	0.38 55	0.25 66	0.76 137	1.08 383	0.90 295	0.78 241	0.90 353	0.47 189	0.70 155	0.36 204	0.15 77	0.12 97	0.15 46	0.12 63	0.15 72	0.15 167

rvit_stereo_0081_aga	0.44 186	0.34 432	0.73 318	0.51 297	0.41 405	0.50 167	0.40 261	0.81 167	0.57 172	0.58 218	0.56 165	0.53 200	0.43 153	0.66 143	0.40 246	0.26 474	0.21 473	0.22 337	0.20 345	0.26 431	0.18 266

rvit_stereo_0081	0.44 186	0.33 407	0.64 243	0.54 354	0.35 316	0.41 73	0.44 319	0.66 93	0.95 316	0.48 170	0.52 142	0.50 181	0.46 178	0.82 208	0.44 280	0.25 451	0.20 449	0.22 337	0.19 308	0.25 418	0.17 239

rvit_stereo_0082	0.44 186	0.33 407	0.64 243	0.54 354	0.35 316	0.41 73	0.44 319	0.66 93	0.95 316	0.48 170	0.52 142	0.50 181	0.46 178	0.82 208	0.44 280	0.25 451	0.20 449	0.22 337	0.19 308	0.25 418	0.17 239

rvit_stereo_0080	0.44 186	0.32 384	0.71 300	0.47 200	0.36 331	0.42 83	0.55 432	0.82 175	0.68 224	0.50 187	0.60 176	0.55 210	0.47 189	0.59 106	0.44 280	0.26 474	0.21 473	0.20 262	0.20 345	0.31 494	0.19 310

whm_eth	0.44 186	0.32 384	0.71 300	0.47 200	0.36 331	0.42 83	0.55 432	0.82 175	0.68 224	0.50 187	0.60 176	0.55 210	0.47 189	0.59 106	0.44 280	0.26 474	0.21 473	0.20 262	0.20 345	0.31 494	0.19 310

CroCo-Stereo Lap2	0.44 186	0.34 432	0.77 357	0.61 459	0.79 594	0.28 17	0.35 181	0.75 134	0.71 234	0.38 105	0.50 131	0.72 283	0.55 268	0.57 101	0.47 316	0.17 173	0.18 411	0.19 209	0.16 230	0.21 336	0.20 344

TANstereo	0.44 186	0.21 62	0.44 73	0.41 86	0.21 24	0.65 302	0.26 79	0.79 151	0.83 273	0.93 302	0.98 293	0.51 185	0.46 178	0.54 87	0.35 192	0.18 222	0.24 517	0.16 93	0.13 121	0.16 108	0.26 456

RT-Monster	0.45 195	0.23 130	0.47 103	0.44 150	0.40 395	0.51 187	0.25 66	0.87 192	1.01 349	0.87 291	0.86 260	0.68 269	0.41 136	0.67 147	0.40 246	0.16 115	0.14 253	0.15 46	0.13 121	0.14 38	0.17 239

Wave_Phase_stereo	0.45 195	0.25 190	1.42 556	0.42 100	0.28 172	1.78 589	0.39 246	0.72 119	0.52 153	0.36 79	0.35 48	0.37 105	0.29 49	0.64 129	0.38 227	0.13 26	0.14 253	0.15 46	0.19 308	0.15 72	0.16 207

HART	0.45 195	0.22 95	0.54 168	0.50 265	0.26 116	0.41 73	0.29 106	1.03 269	0.50 136	0.58 218	1.45 496	0.61 247	0.35 103	1.08 303	0.30 109	0.15 77	0.13 194	0.19 209	0.14 160	0.19 244	0.14 123

StereoAnything_RVC	0.45 195	1.43 649	0.48 108	0.35 11	0.20 16	0.26 11	0.21 22	0.43 7	0.22 6	0.22 2	0.21 6	0.19 1	0.36 114	1.27 350	0.22 1	0.21 347	0.11 38	0.14 13	0.10 2	2.37 659	0.11 3

tt45	0.45 195	0.23 130	0.46 100	0.45 168	0.33 291	0.79 385	0.32 144	0.78 144	0.41 90	0.51 194	0.44 96	0.49 175	0.37 118	2.14 505	0.34 181	0.16 115	0.13 194	0.19 209	0.16 230	0.17 151	0.18 266

IGEV-Stereo+	0.45 195	0.21 62	0.43 68	0.41 86	0.39 384	0.15 1	0.19 7	0.44 8	0.36 66	0.26 11	0.25 12	0.31 53	0.41 136	1.43 399	0.30 109	0.17 173	0.12 97	0.15 46	0.11 12	1.16 644	1.70 660

WCG-NET（raft）	0.45 195	0.21 62	0.55 183	0.40 70	0.24 75	0.50 167	0.36 196	0.73 125	1.09 391	0.71 249	0.76 236	0.92 364	0.51 238	0.84 215	0.34 181	0.16 115	0.12 97	0.15 46	0.14 160	0.14 38	0.14 123

MIF-Stereo (partial)	0.45 195	0.25 190	0.70 289	0.50 265	0.52 492	0.35 43	0.26 79	0.91 211	0.59 185	0.45 149	0.71 221	0.51 185	0.51 238	1.11 310	0.45 295	0.20 312	0.16 354	0.23 378	0.20 345	0.24 405	0.18 266

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.46 203	1.22 639	2.46 626	0.39 57	0.30 219	0.29 19	0.28 96	0.81 167	0.34 56	0.33 52	0.47 111	0.38 114	0.44 164	0.37 11	0.25 33	0.15 77	0.12 97	0.15 46	0.11 12	0.16 108	0.16 207

SCV	0.46 203	0.26 218	0.55 183	0.47 200	0.25 100	0.39 60	0.38 229	1.98 568	0.60 187	0.35 71	0.48 118	0.55 210	0.36 114	1.28 352	0.32 148	0.24 423	0.12 97	0.17 142	0.13 121	0.18 194	0.14 123

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 203	0.36 462	0.71 300	0.47 200	0.36 331	0.67 316	0.35 181	0.78 144	1.12 404	0.61 230	0.62 182	0.39 117	0.39 127	0.71 159	0.39 238	0.20 312	0.17 386	0.22 337	0.18 283	0.23 390	0.19 310

IGEVStereo-DCA	0.46 203	0.28 276	0.56 192	0.43 116	0.33 291	0.49 152	0.42 283	0.87 192	0.50 136	0.47 161	0.48 118	0.48 166	0.46 178	2.03 495	0.30 109	0.19 270	0.14 253	0.19 209	0.15 184	0.16 108	0.18 266

rrr	0.46 203	0.28 276	0.73 318	0.43 116	0.33 291	0.49 152	0.38 229	0.76 137	0.50 136	0.47 161	0.48 118	0.48 166	0.46 178	2.03 495	0.30 109	0.19 270	0.14 253	0.19 209	0.15 184	0.16 108	0.16 207

plain	0.46 203	0.27 250	1.01 469	0.50 265	0.40 395	0.35 43	0.37 221	0.87 192	0.56 170	0.43 135	0.76 236	0.42 131	0.40 132	1.13 317	0.45 295	0.21 347	0.15 315	0.24 398	0.19 308	0.24 405	0.16 207

XX-TBD	0.46 203	0.70 594	0.35 7	0.79 582	0.25 100	0.58 245	0.26 79	0.69 107	1.27 500	0.76 256	1.00 299	0.45 148	0.33 84	0.47 65	0.37 215	0.19 270	0.15 315	0.15 46	0.11 12	0.17 151	0.14 123

PMTNet	0.46 203	0.21 62	0.38 29	0.37 30	0.23 54	0.71 340	0.27 89	0.74 131	1.04 362	0.64 236	0.70 218	0.55 210	0.47 189	0.86 225	0.35 192	1.00 644	0.13 194	0.15 46	0.10 2	0.15 72	0.13 69

rvit_stereo_0083	0.47 211	0.33 407	0.81 377	0.56 395	0.36 331	0.50 167	0.44 319	0.68 104	0.95 316	0.49 178	0.57 170	0.55 210	0.49 220	0.88 230	0.46 309	0.25 451	0.25 526	0.24 398	0.20 345	0.24 405	0.17 239

rvit_stereo_ft	0.47 211	0.35 452	0.87 409	0.67 521	0.42 411	0.40 66	0.59 464	0.81 167	0.74 241	0.46 156	0.55 162	0.57 225	0.49 220	0.65 140	0.50 337	0.25 451	0.17 386	0.22 337	0.22 420	0.24 405	0.17 239

RAFT-Stereo-weight	0.47 211	0.24 156	0.53 156	0.48 232	0.27 145	0.60 263	0.35 181	1.02 264	1.07 377	0.99 323	0.78 241	0.76 293	0.28 45	0.76 180	0.36 204	0.16 115	0.12 97	0.17 142	0.15 184	0.16 108	0.15 167

CAS++	0.47 211	0.31 368	0.56 192	0.47 200	0.32 269	0.42 83	0.28 96	1.76 499	0.72 236	0.71 249	0.72 225	0.37 105	0.28 45	0.69 151	0.33 166	0.27 490	0.22 495	0.26 456	0.21 391	0.29 475	0.19 310
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
iRaftStereo_RVC	0.47 211	0.26 218	0.64 243	0.50 265	0.29 195	0.53 205	0.33 157	1.05 283	0.77 255	0.84 283	1.00 299	0.55 210	0.37 118	0.81 204	0.40 246	0.17 173	0.12 97	0.22 337	0.20 345	0.19 244	0.15 167

CREStereo++_RVC	0.47 211	0.21 62	0.38 29	0.45 168	0.38 373	0.45 106	0.25 66	0.75 134	1.29 510	0.80 269	1.21 405	0.47 159	0.37 118	0.53 84	0.44 280	0.16 115	0.11 38	0.15 46	0.80 645	0.18 194	0.11 3
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
WQFJA1	0.48 217	0.27 250	0.53 156	0.46 184	0.85 608	0.79 385	0.39 246	1.11 314	0.75 242	0.50 187	0.52 142	0.53 200	0.50 229	0.71 159	0.65 406	0.17 173	0.21 473	0.19 209	0.16 230	0.19 244	0.16 207

NLMM	0.48 217	0.27 250	0.53 156	0.46 184	0.85 608	0.79 385	0.39 246	1.12 317	0.75 242	0.50 187	0.52 142	0.53 200	0.50 229	0.72 163	0.65 406	0.17 173	0.21 473	0.19 209	0.16 230	0.19 244	0.16 207

xyz-stereo-finetune	0.48 217	0.25 190	0.54 168	0.42 100	0.23 54	0.80 394	0.42 283	0.80 160	0.80 264	0.61 230	0.62 182	0.54 205	0.43 153	1.70 455	0.58 378	0.15 77	0.15 315	0.19 209	0.15 184	0.16 108	0.15 167

999	0.48 217	0.22 95	0.49 116	0.48 232	0.34 312	0.75 359	0.31 128	0.85 188	0.55 167	0.37 90	0.48 118	0.50 181	0.36 114	2.45 532	0.39 238	0.16 115	0.13 194	0.18 184	0.15 184	0.16 108	0.19 310

model_zeroshot	0.48 217	0.29 311	0.86 397	0.51 297	0.36 331	0.69 329	0.37 221	1.12 317	0.62 191	0.85 288	0.84 256	0.66 264	0.37 118	0.73 168	0.34 181	0.20 312	0.16 354	0.19 209	0.16 230	0.17 151	0.16 207

MyStereo07	0.48 217	0.29 311	0.50 127	0.55 379	0.45 439	0.59 256	0.79 528	1.05 283	0.51 146	0.48 170	0.53 149	0.43 134	0.55 268	1.30 358	0.34 181	0.17 173	0.16 354	0.24 398	0.20 345	0.23 390	0.20 344

4D-IteraStereo	0.48 217	0.24 156	0.76 349	0.50 265	0.44 432	0.66 311	0.31 128	0.87 192	1.02 353	1.03 342	0.72 225	0.78 299	0.32 77	0.64 129	0.37 215	0.17 173	0.11 38	0.23 378	0.19 308	0.19 244	0.13 69

CES	0.48 217	0.20 35	0.37 15	0.39 57	1.39 651	0.55 228	0.35 181	0.98 249	0.66 216	0.44 141	0.66 198	0.35 89	0.27 40	0.56 96	0.33 166	0.15 77	0.13 194	0.15 46	0.10 2	0.19 244	1.46 654

NLSM1	0.49 225	0.25 190	0.55 183	0.48 232	1.08 631	0.83 411	0.31 128	0.83 180	0.66 216	0.51 194	0.76 236	0.47 159	0.48 203	0.98 266	0.55 367	0.18 222	0.19 429	0.21 301	0.18 283	0.20 291	0.15 167

FE-Mocha	0.49 225	0.30 333	0.87 409	0.48 232	0.36 331	0.45 106	0.22 31	1.58 447	0.49 129	1.00 328	1.09 344	0.74 286	0.41 136	0.55 93	0.30 109	0.18 222	0.12 97	0.21 301	0.20 345	0.17 151	0.15 167

MM-Stereo_test1	0.49 225	0.24 156	0.56 192	0.51 297	0.30 219	0.50 167	0.54 414	0.91 211	1.03 357	0.84 283	0.69 213	0.54 205	0.60 303	1.16 324	0.33 166	0.18 222	0.16 354	0.20 262	0.17 259	0.19 244	0.15 167

AE-Stereo	0.49 225	0.27 250	0.67 267	0.60 444	0.39 384	0.67 316	0.46 347	1.18 334	1.09 391	0.47 161	0.75 234	0.69 275	0.47 189	0.59 106	0.40 246	0.16 115	0.15 315	0.21 301	0.20 345	0.19 244	0.15 167

sCroCo_RVC	0.49 225	0.40 488	1.02 476	0.65 503	0.60 532	0.52 194	0.40 261	0.83 180	0.61 188	0.44 141	0.74 232	0.49 175	0.50 229	0.63 128	0.48 321	0.26 474	0.27 540	0.23 378	0.22 420	0.29 475	0.25 432

MM-Stereo_test3	0.50 230	0.24 156	0.54 168	0.54 354	0.74 576	0.49 152	0.53 408	1.09 305	1.05 367	0.62 233	0.95 280	0.61 247	0.42 144	0.77 183	0.38 227	0.20 312	0.17 386	0.20 262	0.16 230	0.18 194	0.18 266

RCA-Stereo	0.50 230	0.23 130	0.58 212	0.48 232	0.33 291	0.55 228	0.45 339	0.97 245	1.38 552	0.68 243	1.05 328	0.63 254	0.80 395	0.59 106	0.32 148	0.17 173	0.12 97	0.17 142	0.14 160	0.16 108	0.14 123

WQFJX	0.51 232	0.27 250	0.52 147	0.46 184	0.87 614	0.75 359	0.39 246	1.29 373	0.77 255	0.53 199	0.52 142	0.55 210	0.55 268	0.95 254	0.60 389	0.17 173	0.19 429	0.19 209	0.16 230	0.19 244	0.18 266

knoymous	0.51 232	0.29 311	0.47 103	0.43 116	0.30 219	0.55 228	0.55 432	1.02 264	0.77 255	0.98 320	0.85 258	0.94 369	0.56 275	0.85 221	0.45 295	0.20 312	0.14 253	0.26 456	0.14 160	0.23 390	0.23 405

Lsterematch	0.52 234	0.24 156	0.64 243	0.45 168	0.25 100	0.71 340	0.31 128	0.81 167	1.05 367	0.96 311	1.28 434	0.69 275	0.48 203	0.84 215	0.66 412	0.21 347	0.12 97	0.19 209	0.16 230	0.18 194	0.19 310

NLCSM	0.52 234	0.28 276	0.55 183	0.52 318	0.74 576	0.72 343	0.46 347	0.96 242	0.65 213	0.63 234	0.51 137	0.48 166	0.61 313	1.32 364	0.70 425	0.19 270	0.20 449	0.21 301	0.18 283	0.22 362	0.20 344

tg	0.52 234	0.24 156	0.61 226	0.49 254	0.30 219	0.90 430	0.29 106	1.07 298	0.83 273	0.83 280	1.02 312	0.62 251	0.43 153	1.35 374	0.41 256	0.17 173	0.12 97	0.22 337	0.20 345	0.17 151	0.15 167

11t1	0.52 234	0.28 276	0.68 271	0.51 297	0.28 172	0.83 411	0.39 246	1.22 357	0.63 194	0.84 283	0.74 232	0.68 269	0.68 342	0.91 238	0.57 374	0.21 347	0.18 411	0.19 209	0.16 230	0.20 291	0.21 365

LL-Strereo2	0.52 234	0.33 407	0.69 283	0.52 318	0.37 351	0.70 336	0.30 116	1.13 321	0.67 218	0.94 307	0.78 241	0.91 356	0.42 144	1.05 292	0.42 267	0.17 173	0.16 354	0.29 498	0.25 471	0.21 336	0.16 207

Selective-RAFT	0.52 234	0.28 276	0.79 370	0.55 379	0.27 145	0.91 434	0.33 157	0.80 160	0.88 290	0.58 218	0.63 185	0.81 310	0.77 377	1.29 356	0.48 321	0.19 270	0.14 253	0.17 142	0.15 184	0.19 244	0.17 239

HUI-Stereo	0.52 234	0.30 333	0.73 318	0.50 265	0.27 145	0.65 302	0.30 116	1.04 275	0.64 199	1.12 373	0.96 283	0.83 322	0.60 303	0.79 195	0.45 295	0.22 378	0.14 253	0.24 398	0.20 345	0.26 431	0.18 266

test-1	0.52 234	0.26 218	1.04 484	0.56 395	0.32 269	0.61 269	0.38 229	1.10 308	0.91 302	0.78 264	1.01 304	0.77 295	0.52 245	0.60 118	0.42 267	0.17 173	0.14 253	0.20 262	0.17 259	0.20 291	0.23 405

rafts_anoy	0.52 234	0.29 311	0.59 218	0.59 432	0.50 468	0.53 205	0.40 261	1.11 314	1.03 357	0.84 283	0.83 254	0.68 269	0.54 260	0.72 163	0.51 342	0.19 270	0.14 253	0.24 398	0.26 489	0.21 336	0.18 266

s12784h	0.52 234	0.20 35	0.38 29	0.41 86	0.19 9	0.96 457	0.34 171	1.17 329	1.25 489	0.81 274	0.90 271	0.63 254	0.50 229	1.45 404	0.42 267	0.14 50	0.12 97	0.17 142	0.11 12	0.18 194	0.11 3

raftrobust	0.52 234	0.25 190	0.56 192	0.65 503	0.52 492	0.49 152	0.34 171	0.98 249	0.91 302	1.30 481	0.87 265	0.63 254	0.81 399	0.78 190	0.41 256	0.19 270	0.15 315	0.16 93	0.14 160	0.15 72	0.16 207

Gwc-CoAtRS	0.52 234	0.24 156	0.68 271	0.48 232	0.29 195	0.64 286	0.25 66	1.16 327	1.08 383	1.01 334	1.00 299	1.12 440	0.56 275	0.69 151	0.37 215	0.16 115	0.13 194	0.17 142	0.15 184	0.15 72	0.15 167

IGEV-FE	0.53 246	0.30 333	0.99 459	0.56 395	0.35 316	0.41 73	0.32 144	1.37 386	0.63 194	1.00 328	1.09 344	0.94 369	0.41 136	0.83 210	0.39 238	0.18 222	0.12 97	0.19 209	0.18 283	0.19 244	0.17 239

rvit_0105_6	0.53 246	0.37 469	0.98 458	0.65 503	0.38 373	0.51 187	0.51 389	0.77 141	1.20 465	0.54 205	0.55 162	0.65 260	0.53 253	0.94 251	0.44 280	0.32 534	0.32 577	0.28 487	0.24 457	0.28 464	0.21 365

IGEV_Zeroshot_test	0.53 246	0.30 333	0.99 459	0.56 395	0.35 316	0.41 73	0.32 144	1.37 386	0.63 194	1.00 328	1.09 344	0.95 378	0.41 136	0.83 210	0.39 238	0.18 222	0.12 97	0.19 209	0.18 283	0.19 244	0.17 239

EKT-Stereo	0.53 246	0.30 333	0.73 318	0.58 419	0.60 532	0.51 187	0.48 368	0.94 229	0.90 297	0.71 249	0.88 267	0.77 295	0.43 153	1.07 298	0.40 246	0.22 378	0.16 354	0.21 301	0.18 283	0.20 291	0.22 385

Any-RAFT	0.53 246	0.24 156	0.47 103	0.47 200	0.27 145	1.00 469	0.25 66	1.58 447	1.05 367	0.85 288	0.99 295	1.06 415	0.47 189	0.70 155	0.32 148	0.18 222	0.13 194	0.16 93	0.13 121	0.16 108	0.16 207

anonymousdsp2	0.53 246	0.27 250	0.74 335	0.48 232	0.29 195	0.76 367	0.47 355	1.61 456	0.82 272	0.77 261	0.77 239	0.75 289	0.47 189	1.03 283	0.40 246	0.18 222	0.13 194	0.18 184	0.13 121	0.19 244	0.18 266

fff	0.53 246	0.24 156	0.70 289	0.43 116	0.24 75	0.48 135	0.36 196	1.07 298	1.25 489	1.10 365	1.02 312	0.57 225	1.06 516	0.73 168	0.52 349	0.16 115	0.13 194	0.17 142	0.13 121	0.15 72	0.19 310

test_4	0.53 246	0.22 95	0.56 192	0.54 354	0.32 269	0.64 286	0.39 246	0.80 160	0.62 191	0.92 301	1.87 583	0.68 269	0.42 144	1.16 324	0.37 215	0.15 77	0.13 194	0.20 262	0.22 420	0.20 291	0.15 167

GMOStereo	0.53 246	0.26 218	0.65 250	0.50 265	0.29 195	0.52 194	0.43 305	0.89 202	0.96 321	1.41 531	1.14 372	0.85 332	0.56 275	0.59 106	0.38 227	0.16 115	0.14 253	0.24 398	0.21 391	0.20 291	0.15 167

error version	0.53 246	0.26 218	0.65 250	0.50 265	0.29 195	0.52 194	0.43 305	0.89 202	0.96 321	1.41 531	1.14 372	0.85 332	0.56 275	0.59 106	0.38 227	0.16 115	0.14 253	0.24 398	0.21 391	0.20 291	0.15 167

test-v	0.53 246	0.26 218	0.65 250	0.50 265	0.29 195	0.52 194	0.43 305	0.89 202	0.96 321	1.41 531	1.14 372	0.85 332	0.56 275	0.59 106	0.38 227	0.16 115	0.14 253	0.24 398	0.21 391	0.20 291	0.15 167

test-2	0.53 246	0.26 218	0.65 250	0.50 265	0.29 195	0.52 194	0.43 305	0.89 202	0.96 321	1.41 531	1.14 372	0.85 332	0.56 275	0.59 106	0.38 227	0.16 115	0.14 253	0.24 398	0.21 391	0.20 291	0.15 167

raft+_RVC	0.53 246	0.26 218	0.54 168	0.60 444	0.47 456	0.54 215	0.54 414	1.27 368	0.99 340	0.76 256	1.03 322	0.70 279	0.56 275	0.93 248	0.47 316	0.18 222	0.14 253	0.19 209	0.18 283	0.18 194	0.15 167

csc	0.53 246	0.24 156	0.70 289	0.43 116	0.24 75	0.48 135	0.36 196	1.07 298	1.25 489	1.10 365	1.02 312	0.57 225	1.06 516	0.73 168	0.52 349	0.16 115	0.13 194	0.17 142	0.13 121	0.15 72	0.19 310

cscssc	0.53 246	0.24 156	0.70 289	0.43 116	0.24 75	0.48 135	0.36 196	1.07 298	1.25 489	1.10 365	1.02 312	0.57 225	1.06 516	0.73 168	0.52 349	0.16 115	0.13 194	0.17 142	0.13 121	0.15 72	0.19 310

FSD	0.54 261	0.52 540	0.65 250	0.62 470	0.50 468	0.54 215	0.58 455	0.65 85	0.53 160	0.54 205	0.52 142	0.56 221	0.52 245	0.57 101	0.55 367	0.51 613	0.47 630	0.50 607	0.49 616	0.50 588	0.49 589

1test111	0.54 261	0.31 368	0.50 127	0.54 354	0.26 116	1.18 509	0.51 389	1.42 398	0.78 259	0.58 218	0.79 247	0.48 166	0.88 437	0.88 230	0.59 381	0.20 312	0.12 97	0.25 437	0.15 184	0.22 362	0.21 365

RAFT-Test	0.54 261	0.25 190	0.64 243	0.47 200	0.30 219	0.97 461	0.27 89	1.24 363	0.81 267	0.96 311	1.12 363	1.28 482	0.48 203	0.71 159	0.36 204	0.17 173	0.13 194	0.17 142	0.14 160	0.16 108	0.16 207

DCANet-4	0.54 261	0.26 218	1.07 494	0.42 100	0.24 75	0.48 135	0.36 196	0.99 251	1.30 516	1.10 365	1.02 312	0.56 221	0.75 366	0.73 168	0.52 349	0.16 115	0.13 194	0.17 142	0.13 121	0.15 72	0.19 310

x	0.54 261	0.31 368	0.61 226	0.47 200	0.30 219	0.67 316	0.47 355	1.53 435	0.79 263	0.81 274	0.83 254	0.78 299	0.70 351	0.70 155	0.62 396	0.21 347	0.19 429	0.22 337	0.19 308	0.21 336	0.20 344

test-3	0.54 261	0.22 95	0.68 271	0.47 200	0.27 145	0.58 245	0.35 181	0.92 214	1.00 346	1.32 495	0.69 213	0.87 340	0.45 170	1.68 453	0.37 215	0.16 115	0.11 38	0.20 262	0.16 230	0.17 151	0.13 69

test_1	0.54 261	0.22 95	0.68 271	0.47 200	0.27 145	0.58 245	0.35 181	0.92 214	1.00 346	1.28 465	0.68 208	0.87 340	0.45 170	1.67 448	0.37 215	0.16 115	0.11 38	0.20 262	0.16 230	0.17 151	0.13 69

PSM-adaLoss	0.54 261	0.30 333	0.73 318	0.50 265	0.27 145	0.65 302	0.41 278	1.04 275	0.64 199	1.12 373	0.96 283	0.82 315	0.61 313	1.06 294	0.45 295	0.22 378	0.14 253	0.24 398	0.20 345	0.26 431	0.18 266

ROB_FTStereo_v2	0.54 261	0.30 333	0.73 318	0.50 265	0.27 145	0.64 286	0.42 283	1.05 283	0.64 199	1.12 373	0.96 283	0.83 322	0.60 303	1.12 314	0.46 309	0.22 378	0.14 253	0.24 398	0.20 345	0.26 431	0.18 266

ROB_FTStereo	0.54 261	0.30 333	0.73 318	0.50 265	0.27 145	0.64 286	0.25 66	1.05 283	0.64 199	1.12 373	0.95 280	0.82 315	0.61 313	1.15 320	0.45 295	0.22 378	0.14 253	0.24 398	0.20 345	0.26 431	0.18 266

cross-raft	0.54 261	0.25 190	0.61 226	0.52 318	0.29 195	0.68 323	0.37 221	1.46 411	0.76 251	1.01 334	1.06 330	1.28 482	0.46 178	0.71 159	0.35 192	0.15 77	0.12 97	0.18 184	0.16 230	0.19 244	0.14 123

RAFT-IKP	0.54 261	0.30 333	0.73 318	0.50 265	0.27 145	0.59 256	0.36 196	1.04 275	0.64 199	1.12 373	0.96 283	0.83 322	0.61 313	1.22 336	0.45 295	0.22 378	0.14 253	0.24 398	0.20 345	0.26 431	0.18 266

RALCasStereoNet	0.54 261	0.30 333	0.66 261	0.59 432	0.51 480	0.61 269	0.52 400	0.94 229	0.93 310	0.70 246	1.01 304	0.78 299	0.44 164	1.33 368	0.47 316	0.20 312	0.16 354	0.18 184	0.16 230	0.20 291	0.19 310

DCANet	0.54 261	0.24 156	0.70 289	0.43 116	0.24 75	0.49 152	0.36 196	1.05 283	1.30 516	1.12 373	1.03 322	0.58 231	0.92 450	0.81 204	0.52 349	0.16 115	0.13 194	0.17 142	0.13 121	0.18 194	0.19 310

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 261	0.25 190	0.68 271	0.43 116	0.24 75	0.40 66	0.34 171	1.04 275	1.09 391	1.32 495	1.60 538	0.80 305	0.68 342	0.67 147	0.39 238	0.13 26	0.10 9	0.18 184	0.17 259	0.17 151	0.13 69

CFNet-RSSM	0.54 261	0.24 156	0.70 289	0.48 232	0.28 172	0.60 263	0.27 89	1.49 417	1.14 419	1.06 347	0.93 277	1.08 422	0.54 260	0.70 155	0.35 192	0.16 115	0.12 97	0.17 142	0.15 184	0.16 108	0.14 123

MSKI-zero shot	0.55 277	0.26 218	0.57 205	0.51 297	0.26 116	0.69 329	0.28 96	1.18 334	0.64 199	0.91 299	1.32 452	0.82 315	0.33 84	1.92 483	0.32 148	0.17 173	0.12 97	0.17 142	0.13 121	0.16 108	0.16 207

test_3	0.55 277	0.23 130	0.71 300	0.53 337	0.28 172	0.61 269	0.40 261	0.92 214	1.05 367	1.19 425	0.68 208	0.93 366	0.44 164	1.67 448	0.39 238	0.15 77	0.12 97	0.22 337	0.19 308	0.21 336	0.14 123

Patchmatch Stereo++	0.55 277	0.30 333	0.73 318	0.50 265	0.27 145	0.65 302	0.29 106	1.05 283	0.64 199	1.12 373	0.96 283	0.83 322	0.60 303	1.37 381	0.45 295	0.22 378	0.14 253	0.24 398	0.20 345	0.26 431	0.18 266
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
DeepStereo_RVC	0.55 277	0.29 311	0.72 306	0.51 297	0.30 219	0.59 256	0.33 157	1.03 269	0.70 230	1.16 407	0.93 277	0.83 322	0.94 464	0.96 255	0.54 362	0.21 347	0.14 253	0.21 301	0.19 308	0.24 405	0.24 420

iRAFT	0.55 277	0.30 333	0.73 318	0.50 265	0.27 145	0.65 302	0.29 106	1.05 283	0.64 199	1.12 373	0.96 283	0.83 322	0.60 303	1.37 381	0.45 295	0.22 378	0.14 253	0.24 398	0.20 345	0.26 431	0.18 266

CRE-IMP	0.55 277	0.30 333	0.74 335	0.52 318	0.29 195	0.79 385	0.25 66	1.04 275	0.72 236	1.09 357	0.95 280	0.81 310	0.57 287	1.10 307	0.50 337	0.21 347	0.14 253	0.23 378	0.19 308	0.28 464	0.22 385

sAnonymous2	0.55 277	0.56 556	1.46 566	0.60 444	0.51 480	0.48 135	0.52 400	0.79 151	0.68 224	0.50 187	0.67 205	0.46 152	0.62 319	0.59 106	0.40 246	0.22 378	0.17 386	0.22 337	0.21 391	0.86 630	0.56 605

CroCo_RVC	0.55 277	0.56 556	1.46 566	0.60 444	0.51 480	0.48 135	0.52 400	0.79 151	0.68 224	0.50 187	0.67 205	0.46 152	0.62 319	0.59 106	0.40 246	0.22 378	0.17 386	0.22 337	0.21 391	0.86 630	0.56 605

GMStereo	0.55 277	0.45 512	0.94 443	0.50 265	0.32 269	0.64 286	0.43 305	1.00 255	1.40 562	0.82 278	0.73 227	0.51 185	0.45 170	0.85 221	0.55 367	0.24 423	0.15 315	0.20 262	0.21 391	0.31 494	0.24 420
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
NLMM1	0.56 286	0.27 250	0.60 221	0.47 200	0.74 576	0.68 323	0.43 305	1.83 525	1.04 362	0.59 226	0.62 182	0.51 185	0.47 189	1.33 368	0.57 374	0.18 222	0.21 473	0.20 262	0.17 259	0.20 291	0.15 167

AIO-test1	0.56 286	0.25 190	0.55 183	0.64 489	0.78 591	0.80 394	0.36 196	1.18 334	1.34 531	0.57 216	0.88 267	0.61 247	0.50 229	1.12 314	0.35 192	0.17 173	0.17 386	0.22 337	0.24 457	0.18 194	0.23 405

rvit_0105_4	0.56 286	0.38 476	1.06 489	0.66 509	0.38 373	0.53 205	0.53 408	0.84 186	1.17 444	0.56 214	0.61 178	0.72 283	0.59 299	0.98 266	0.45 295	0.32 534	0.33 582	0.29 498	0.25 471	0.29 475	0.23 405

H2IRNET	0.56 286	0.26 218	0.66 261	0.47 200	0.35 316	0.41 73	0.26 79	0.92 214	1.17 444	0.61 230	1.28 434	1.08 422	0.86 427	0.99 273	0.63 401	0.19 270	0.16 354	0.22 337	0.25 471	0.21 336	0.18 266

ACVNet-DCA	0.56 286	0.31 368	0.50 127	0.54 354	0.26 116	1.18 509	0.51 389	1.42 398	0.78 259	0.58 218	0.79 247	0.48 166	0.88 437	1.46 406	0.32 148	0.20 312	0.12 97	0.25 437	0.15 184	0.22 362	0.21 365

riskmin	0.56 286	0.27 250	0.60 221	0.43 116	0.31 247	0.83 411	0.42 283	1.14 323	1.04 362	0.73 255	0.75 234	1.11 439	1.01 498	0.81 204	0.51 342	0.20 312	0.14 253	0.24 398	0.15 184	0.24 405	0.25 432

MIPNet	0.56 286	0.28 276	0.94 443	0.49 254	0.33 291	0.66 311	0.38 229	1.35 383	1.08 383	1.06 347	0.92 274	0.60 242	0.79 389	0.73 168	0.52 349	0.17 173	0.14 253	0.19 209	0.16 230	0.18 194	0.17 239

iGMRVC	0.56 286	0.30 333	0.73 318	0.50 265	0.27 145	0.65 302	0.38 229	1.05 283	0.64 199	1.12 373	0.96 283	0.83 322	0.60 303	1.52 417	0.46 309	0.22 378	0.14 253	0.24 398	0.20 345	0.26 431	0.18 266

WQFJX1	0.57 294	0.26 218	0.54 168	0.48 232	0.72 568	0.68 323	0.47 355	2.46 640	0.71 234	0.54 205	0.50 131	0.53 200	0.51 238	1.36 379	0.60 389	0.18 222	0.20 449	0.20 262	0.16 230	0.20 291	0.20 344

AIO-test2	0.57 294	0.28 276	0.63 236	0.61 459	0.58 521	0.79 385	0.51 389	1.18 334	1.40 562	0.63 234	1.15 380	0.51 185	0.43 153	1.09 304	0.35 192	0.21 347	0.17 386	0.26 456	0.30 543	0.20 291	0.19 310

MIM_Stereo	0.57 294	0.24 156	0.92 436	0.46 184	0.30 219	0.54 215	0.28 96	1.27 368	0.75 242	1.00 328	1.16 385	0.93 366	0.53 253	1.45 404	0.61 393	0.16 115	0.16 354	0.20 262	0.19 308	0.17 151	0.14 123

qqq	0.57 294	0.34 432	0.71 300	0.47 200	0.27 145	0.64 286	0.62 476	1.42 398	0.78 259	0.80 269	0.92 274	0.95 378	0.77 377	0.88 230	0.59 381	0.21 347	0.20 449	0.24 398	0.23 443	0.22 362	0.21 365

ADStereo(finetuned)	0.57 294	0.24 156	1.06 489	0.43 116	0.24 75	0.49 152	0.35 181	1.05 283	1.30 516	1.12 373	1.03 322	0.58 231	1.20 548	0.84 215	0.51 342	0.16 115	0.13 194	0.17 142	0.13 121	0.18 194	0.19 310

R-Stereo Train	0.57 294	0.26 218	0.63 236	0.54 354	0.36 331	0.69 329	0.54 414	1.22 357	0.72 236	1.61 575	1.50 513	0.75 289	0.53 253	0.64 129	0.44 280	0.18 222	0.15 315	0.17 142	0.15 184	0.17 151	0.17 239

RAFT-Stereo	0.57 294	0.26 218	0.63 236	0.54 354	0.36 331	0.69 329	0.54 414	1.22 357	0.72 236	1.61 575	1.50 513	0.75 289	0.53 253	0.64 129	0.44 280	0.18 222	0.15 315	0.17 142	0.15 184	0.17 151	0.17 239
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
xyz-stereo-finetune2	0.58 301	0.27 250	0.57 205	0.40 70	0.24 75	1.09 492	0.32 144	0.79 151	0.53 160	0.65 238	1.07 334	0.58 231	0.80 395	2.47 537	0.80 465	0.16 115	0.15 315	0.21 301	0.17 259	0.16 108	0.17 239

rvit_0105_5	0.58 301	0.39 481	1.05 485	0.66 509	0.37 351	0.58 245	0.56 440	0.94 229	1.18 451	0.64 236	0.68 208	0.75 289	0.63 325	0.88 230	0.50 337	0.32 534	0.32 577	0.30 511	0.27 501	0.28 464	0.25 432

RAFT+CT+SA	0.58 301	0.29 311	0.60 221	0.66 509	0.37 351	0.42 83	0.55 432	1.27 368	1.03 357	0.70 246	1.22 408	0.60 242	0.70 351	1.64 442	0.41 256	0.18 222	0.13 194	0.22 337	0.22 420	0.21 336	0.18 266

IPLGR	0.58 301	0.27 250	1.14 514	0.48 232	0.28 172	0.65 302	0.33 157	1.22 357	1.13 416	1.18 421	1.05 328	0.69 275	0.66 340	0.96 255	0.52 349	0.17 173	0.15 315	0.20 262	0.17 259	0.20 291	0.18 266

AFF-stereo	0.58 301	0.25 190	0.64 243	0.46 184	0.29 195	0.34 35	0.38 229	1.15 325	1.14 419	1.17 416	1.60 538	1.10 435	0.71 356	0.97 263	0.43 277	0.13 26	0.11 38	0.19 209	0.19 308	0.17 151	0.14 123

dd	0.59 306	0.48 523	0.97 455	0.55 379	0.32 269	0.64 286	0.47 355	1.02 264	1.34 531	0.78 264	0.86 260	0.58 231	0.54 260	1.01 279	0.86 482	0.28 504	0.18 411	0.26 456	0.19 308	0.32 503	0.24 420

PFNet+	0.59 306	0.28 276	0.77 357	0.53 337	0.30 219	0.59 256	0.31 128	0.92 214	1.14 419	1.33 504	1.10 350	0.79 303	0.57 287	1.31 360	0.49 330	0.25 451	0.17 386	0.28 487	0.26 489	0.21 336	0.25 432

AnonymousM	0.59 306	1.11 631	0.41 53	0.44 150	0.32 269	0.43 92	0.47 355	1.05 283	0.64 199	0.98 320	0.63 185	0.67 267	0.43 153	0.59 106	0.41 256	0.20 312	0.15 315	1.84 659	0.84 647	0.14 38	0.13 69

GANet-ADL	0.60 309	0.35 452	0.72 306	0.64 489	0.40 395	0.68 323	0.51 389	1.49 417	1.12 404	0.95 309	1.08 339	0.91 356	0.57 287	0.76 180	0.55 367	0.26 474	0.18 411	0.18 184	0.16 230	0.23 390	0.25 432

TRStereo	0.60 309	0.60 574	0.97 455	0.74 568	0.67 555	0.46 112	0.38 229	1.85 530	0.89 293	0.79 267	0.80 252	0.88 344	0.39 127	1.10 307	0.41 256	0.23 405	0.15 315	0.23 378	0.24 457	0.17 151	0.15 167

NRIStereo	0.60 309	0.29 311	0.69 283	0.53 337	0.28 172	0.63 282	0.33 157	1.08 304	0.87 286	1.14 391	0.87 265	0.91 356	0.59 299	2.24 516	0.49 330	0.20 312	0.14 253	0.21 301	0.19 308	0.21 336	0.17 239

RALAANet	0.60 309	0.33 407	0.87 409	0.62 470	0.50 468	0.69 329	0.31 128	1.21 349	1.06 372	1.09 357	1.16 385	0.88 344	0.46 178	1.22 336	0.42 267	0.19 270	0.15 315	0.21 301	0.17 259	0.27 445	0.17 239

111	0.60 309	0.23 130	0.70 289	0.43 116	0.24 75	0.72 343	0.42 283	1.18 334	1.41 568	0.80 269	1.38 475	1.10 435	0.79 389	0.96 255	0.58 378	0.18 222	0.13 194	0.17 142	0.15 184	0.17 151	0.19 310

FENet	0.60 309	0.28 276	0.63 236	0.54 354	0.33 291	0.83 411	0.38 229	1.27 368	1.07 377	1.00 328	0.86 260	0.99 394	0.85 419	0.96 255	0.68 421	0.22 378	0.15 315	0.23 378	0.20 345	0.22 362	0.23 405

CCAANet	0.60 309	0.24 156	0.61 226	0.47 200	0.42 411	0.94 447	0.59 464	1.20 347	0.84 277	0.70 246	1.16 385	1.02 404	0.77 377	1.30 358	0.65 406	0.20 312	0.15 315	0.19 209	0.19 308	0.18 194	0.18 266

test_sample1	0.61 316	0.29 311	0.75 339	0.50 265	0.31 247	0.76 367	0.48 368	1.59 449	0.84 277	0.90 295	0.94 279	0.88 344	0.95 469	1.16 324	0.67 417	0.22 378	0.18 411	0.20 262	0.19 308	0.21 336	0.21 365

MyStereo06	0.61 316	0.28 276	0.95 447	0.56 395	0.46 451	0.61 269	0.73 511	1.78 507	0.67 218	1.03 342	1.12 363	1.13 445	0.56 275	0.78 190	0.41 256	0.17 173	0.16 354	0.23 378	0.20 345	0.22 362	0.20 344

ACRE	0.61 316	0.33 407	1.01 469	0.58 419	0.49 461	0.75 359	0.47 355	1.06 296	0.95 316	1.37 516	1.55 524	0.62 251	0.46 178	0.83 210	0.70 425	0.23 405	0.15 315	0.19 209	0.16 230	0.18 194	0.21 365

Anonymous3	0.61 316	0.44 505	1.11 506	0.59 432	0.49 461	0.93 446	0.65 485	0.93 223	0.81 267	0.72 254	0.88 267	0.65 260	0.69 346	1.06 294	0.53 356	0.35 560	0.30 563	0.26 456	0.26 489	0.31 494	0.27 467

test_sample2	0.62 320	0.29 311	0.74 335	0.50 265	0.28 172	0.80 394	0.61 473	1.61 456	1.00 346	0.88 292	0.99 295	0.94 369	0.83 412	1.16 324	0.51 342	0.23 405	0.18 411	0.22 337	0.21 391	0.23 390	0.22 385

tt1	0.62 320	0.32 384	0.51 137	0.54 354	0.26 116	1.16 506	0.48 368	0.95 234	2.47 640	0.57 216	0.77 239	0.49 175	0.81 399	1.55 425	0.32 148	0.20 312	0.12 97	0.24 398	0.15 184	0.19 244	0.20 344

CIPLG	0.62 320	0.33 407	0.96 453	0.58 419	0.50 468	0.75 359	0.48 368	1.05 283	0.96 321	1.40 529	1.57 532	0.64 257	0.48 203	0.89 235	0.70 425	0.23 405	0.15 315	0.19 209	0.16 230	0.19 244	0.21 365

IPLGR_C	0.62 320	0.33 407	0.99 459	0.58 419	0.49 461	0.76 367	0.48 368	1.10 308	0.96 321	1.40 529	1.56 528	0.62 251	0.48 203	0.80 198	0.71 431	0.23 405	0.15 315	0.19 209	0.16 230	0.19 244	0.21 365

HHNet	0.62 320	0.26 218	0.63 236	0.43 116	0.45 439	0.50 167	0.58 455	1.07 298	1.01 349	1.25 456	2.23 609	0.70 279	0.61 313	1.07 298	0.47 316	0.20 312	0.13 194	0.23 378	0.19 308	0.19 244	0.30 499

Pruner-Stereo	0.62 320	0.29 311	0.70 289	0.61 459	0.31 247	0.63 282	0.43 305	1.17 329	0.99 340	1.53 557	1.08 339	0.95 378	0.55 268	1.35 374	0.51 342	0.23 405	0.14 253	0.24 398	0.21 391	0.21 336	0.23 405

DIP-Stereo	0.62 320	0.30 333	0.83 386	0.48 232	0.36 331	0.95 451	0.33 157	2.37 633	0.67 218	1.25 456	1.00 299	0.68 269	0.51 238	0.91 238	0.61 393	0.18 222	0.15 315	0.21 301	0.17 259	0.19 244	0.19 310
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
FACV-RUCA	0.63 327	0.34 432	0.82 381	0.62 470	0.65 547	0.81 403	0.41 278	1.44 405	1.07 377	0.86 290	1.14 372	0.61 247	0.69 346	0.80 198	0.53 356	0.28 504	0.19 429	0.47 602	0.21 391	0.35 519	0.25 432

rvit_0105_3	0.63 327	0.44 505	1.08 498	0.72 556	0.40 395	0.64 286	0.71 507	1.03 269	1.17 444	0.82 278	0.70 218	0.80 305	0.70 351	0.91 238	0.56 371	0.35 560	0.34 584	0.34 551	0.32 559	0.27 445	0.28 479

mmm	0.63 327	0.35 452	0.72 306	0.51 297	0.30 219	0.86 424	0.54 414	1.59 449	0.86 281	1.07 350	1.38 475	0.79 303	0.75 366	0.91 238	0.58 378	0.22 378	0.18 411	0.29 498	0.25 471	0.25 418	0.23 405

HH	0.63 327	0.30 333	0.77 357	0.50 265	0.32 269	0.49 152	0.46 347	1.65 465	0.64 199	0.69 244	1.09 344	1.63 553	0.85 419	1.90 481	0.37 215	0.18 222	0.13 194	0.19 209	0.17 259	0.19 244	0.16 207

HanStereo	0.63 327	0.30 333	0.77 357	0.50 265	0.32 269	0.49 152	0.46 347	1.65 465	0.64 199	0.69 244	1.09 344	1.63 553	0.85 419	1.90 481	0.37 215	0.18 222	0.13 194	0.19 209	0.17 259	0.19 244	0.16 207

CAS	0.63 327	0.18 8	0.37 15	2.27 661	0.84 605	0.57 242	0.54 414	0.79 151	0.62 191	0.48 170	0.70 218	0.36 92	0.26 30	0.45 48	0.35 192	2.24 662	0.10 9	0.14 13	0.09 1	0.15 72	1.06 647

TestStereo1	0.63 327	0.28 276	0.75 339	0.76 575	0.31 247	0.48 135	0.43 305	1.30 374	1.21 471	0.97 315	1.31 445	0.64 257	0.77 377	1.75 463	0.42 267	0.20 312	0.15 315	0.22 337	0.18 283	0.21 336	0.17 239

RAFT_CTSACE	0.63 327	0.26 218	0.88 418	0.55 379	0.51 480	0.71 340	0.44 319	0.80 160	0.97 328	0.97 315	1.84 578	1.18 453	0.68 342	1.47 410	0.36 204	0.16 115	0.15 315	0.21 301	0.20 345	0.20 291	0.14 123

SA-5K	0.63 327	0.28 276	0.75 339	0.76 575	0.31 247	0.48 135	0.43 305	1.30 374	1.21 471	0.97 315	1.31 445	0.64 257	0.77 377	1.75 463	0.42 267	0.20 312	0.15 315	0.22 337	0.18 283	0.21 336	0.17 239

ICVP	0.63 327	0.33 407	0.57 205	0.61 459	0.40 395	0.80 394	0.58 455	1.61 456	0.89 293	0.90 295	1.24 414	0.88 344	0.73 361	0.72 163	0.88 484	0.29 515	0.21 473	0.22 337	0.21 391	0.24 405	0.27 467
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
XX-Stereo	0.63 327	0.26 218	1.90 602	0.81 588	0.67 555	0.43 92	0.23 44	1.03 269	0.58 176	0.65 238	1.56 528	1.41 508	0.39 127	1.28 352	0.35 192	0.20 312	0.14 253	0.20 262	0.19 308	0.18 194	0.14 123

ACVNet	0.63 327	0.31 368	0.54 168	0.54 354	0.36 331	0.80 394	0.46 347	1.37 386	1.07 377	0.93 302	1.30 439	1.08 422	0.85 419	0.80 198	0.94 496	0.21 347	0.19 429	0.21 301	0.18 283	0.22 362	0.18 266

HI	0.64 339	0.32 384	0.68 271	0.47 200	0.51 480	0.41 73	0.36 196	1.04 275	0.75 242	1.31 491	1.43 488	1.62 548	1.12 529	0.94 251	0.88 484	0.15 77	0.12 97	0.20 262	0.20 345	0.20 291	0.18 266

CoSv	0.64 339	0.32 384	0.68 271	0.47 200	0.51 480	0.41 73	0.36 196	1.04 275	0.75 242	1.31 491	1.43 488	1.62 548	1.12 529	0.94 251	0.88 484	0.15 77	0.12 97	0.20 262	0.20 345	0.20 291	0.18 266

rvit_stereo_0075_2	0.64 339	0.46 514	1.05 485	0.66 509	0.66 551	0.53 205	0.48 368	1.20 347	1.12 404	0.76 256	0.92 274	0.78 299	0.53 253	1.03 283	0.59 381	0.37 568	0.28 547	0.40 585	0.31 551	0.37 530	0.32 516

cc1	0.64 339	0.31 368	0.50 127	0.54 354	0.26 116	1.18 509	0.51 389	0.93 223	3.05 654	0.58 218	0.79 247	0.48 166	0.88 437	1.46 406	0.32 148	0.20 312	0.12 97	0.25 437	0.15 184	0.19 244	0.19 310

GwcNet-ADL	0.64 339	0.31 368	0.79 370	0.56 395	0.41 405	0.60 263	0.58 455	1.41 396	1.26 494	1.08 351	1.13 368	0.91 356	0.60 303	1.04 289	0.78 454	0.27 490	0.18 411	0.18 184	0.18 283	0.25 418	0.29 486

RAFT	0.64 339	0.30 333	0.73 318	0.59 432	0.33 291	0.68 323	0.58 455	1.04 275	0.76 251	1.08 351	1.19 398	1.65 559	0.93 459	1.06 294	0.56 371	0.21 347	0.18 411	0.27 472	0.24 457	0.22 362	0.17 239

TestStereo	0.64 339	0.39 481	0.71 300	0.51 297	0.27 145	0.56 237	0.42 283	1.03 269	0.91 302	0.80 269	1.00 299	0.68 269	0.52 245	3.25 567	0.45 295	0.22 378	0.15 315	0.24 398	0.18 283	0.27 445	0.16 207

DN-CSS_ROB	0.64 339	0.32 384	1.05 485	0.55 379	0.40 395	0.54 215	0.45 339	1.21 349	0.93 310	1.03 342	1.47 503	0.69 275	0.63 325	1.76 468	0.49 330	0.18 222	0.14 253	0.25 437	0.22 420	0.22 362	0.20 344

Hybrid-DGEV-03	0.65 347	0.26 218	0.56 192	0.53 337	0.36 331	0.73 348	0.39 246	0.89 202	1.15 431	1.73 590	2.52 624	0.84 331	0.56 275	0.97 263	0.44 280	0.18 222	0.12 97	0.22 337	0.19 308	0.17 151	0.14 123

Hybrid-DGEV-2	0.65 347	0.31 368	0.73 318	0.60 444	0.37 351	1.08 486	0.28 96	1.45 410	1.40 562	1.32 495	0.85 258	1.03 409	1.01 498	1.05 292	0.48 321	0.18 222	0.15 315	0.22 337	0.19 308	0.17 151	0.15 167

MyStereo8	0.65 347	0.29 311	1.00 465	0.58 419	0.49 461	0.91 434	0.35 181	1.18 334	1.31 520	1.16 407	1.27 428	0.90 353	0.64 329	0.72 163	0.95 500	0.18 222	0.14 253	0.20 262	0.18 283	0.22 362	0.26 456

StereoVision	0.65 347	0.34 432	0.86 397	0.59 432	0.40 395	0.50 167	0.41 278	1.09 305	0.93 310	0.71 249	2.50 623	0.82 315	0.57 287	1.03 283	0.49 330	0.25 451	0.28 547	0.29 498	0.28 522	0.36 526	0.20 344

CASS	0.65 347	0.34 432	0.72 306	0.56 395	0.27 145	0.78 379	0.42 283	1.59 449	0.86 281	1.30 481	1.25 418	0.87 340	0.84 416	0.84 215	0.54 362	0.35 560	0.19 429	0.26 456	0.21 391	0.28 464	0.42 562
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
test_5	0.65 347	0.30 333	0.75 339	0.67 521	0.50 468	0.92 441	0.52 400	1.39 393	1.12 404	0.76 256	1.11 356	1.00 395	0.90 444	1.53 421	0.45 295	0.18 222	0.13 194	0.23 378	0.22 420	0.21 336	0.19 310

iRaft-Stereo_20w	0.65 347	0.31 368	1.00 465	0.47 200	0.34 312	0.73 348	0.30 116	2.96 651	0.70 230	1.15 397	1.14 372	0.76 293	0.65 337	1.11 310	0.38 227	0.17 173	0.13 194	0.18 184	0.16 230	0.19 244	0.18 266

EAI-Stereo	0.65 347	0.28 276	0.69 283	0.53 337	0.27 145	0.60 263	0.40 261	2.28 624	0.64 199	0.71 249	3.18 637	0.57 225	0.43 153	1.06 294	0.41 256	0.18 222	0.13 194	0.17 142	0.17 259	0.17 151	0.17 239

HITNet	0.65 347	0.40 488	0.77 357	0.48 232	0.24 75	1.05 480	0.49 380	1.76 499	1.02 353	1.18 421	1.18 391	0.89 352	0.80 395	0.85 221	0.79 460	0.17 173	0.12 97	0.21 301	0.17 259	0.29 475	0.15 167
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
IGEV_i1	0.66 356	0.29 311	0.89 424	0.55 379	0.28 172	0.92 441	0.60 469	1.98 568	0.83 273	1.00 328	1.04 325	1.09 432	0.68 342	1.29 356	0.62 396	0.20 312	0.17 386	0.21 301	0.17 259	0.21 336	0.21 365

Selective-IGEV-i1	0.66 356	0.27 250	0.86 397	0.54 354	0.33 291	1.01 470	0.78 524	1.75 492	1.18 451	0.88 292	1.19 398	1.19 454	0.56 275	0.98 266	0.54 362	0.19 270	0.16 354	0.20 262	0.17 259	0.19 244	0.20 344

MyStereo05	0.66 356	0.28 276	1.07 494	0.56 395	0.46 451	0.61 269	0.73 511	1.34 381	1.41 568	1.15 397	0.91 272	0.77 295	0.80 395	1.41 398	0.63 401	0.17 173	0.16 354	0.23 378	0.20 345	0.22 362	0.20 344

PCWNet_CMD	0.66 356	0.32 384	0.88 418	0.49 254	0.37 351	0.78 379	0.40 261	1.42 398	1.31 520	1.16 407	1.31 445	1.25 471	0.62 319	0.89 235	0.57 374	0.20 312	0.16 354	0.27 472	0.19 308	0.40 547	0.25 432

ToySt	0.66 356	0.33 407	1.23 524	0.51 297	0.33 291	0.86 424	0.68 498	1.10 308	0.97 328	0.84 283	1.08 339	1.25 471	0.94 464	1.01 279	0.74 438	0.19 270	0.19 429	0.24 398	0.24 457	0.27 445	0.23 405

DisPM	0.66 356	0.28 276	0.72 306	0.61 459	0.35 316	0.62 278	0.45 339	1.02 264	0.99 340	1.56 567	1.10 350	0.80 305	0.59 299	2.37 527	0.41 256	0.23 405	0.14 253	0.23 378	0.21 391	0.20 291	0.25 432

SA	0.66 356	0.30 333	0.82 381	0.61 459	0.30 219	0.58 245	0.38 229	1.44 405	1.30 516	0.96 311	1.36 468	0.66 264	0.95 469	1.85 478	0.42 267	0.19 270	0.15 315	0.25 437	0.23 443	0.21 336	0.17 239

CFNet_pseudo	0.66 356	0.32 384	0.86 397	0.48 232	0.39 384	0.70 336	0.40 261	1.33 376	1.22 477	1.16 407	1.34 461	1.24 467	0.64 329	0.98 266	0.59 381	0.21 347	0.16 354	0.33 541	0.19 308	0.36 526	0.25 432

GES	0.66 356	0.34 432	0.90 428	0.59 432	0.38 373	0.94 447	0.57 451	2.11 594	0.86 281	1.02 338	1.11 356	0.66 264	0.79 389	0.99 273	0.61 393	0.27 490	0.19 429	0.20 262	0.20 345	0.21 336	0.30 499

MSMDNet	0.66 356	0.32 384	0.87 409	0.49 254	0.37 351	0.79 385	0.40 261	1.43 404	1.31 520	1.15 397	1.31 445	1.24 467	0.63 325	0.88 230	0.57 374	0.21 347	0.16 354	0.26 456	0.19 308	0.39 543	0.24 420

ccs_rob	0.66 356	0.33 407	0.86 397	0.48 232	0.39 384	0.70 336	0.40 261	1.33 376	1.22 477	1.16 407	1.34 461	1.23 465	0.64 329	0.98 266	0.59 381	0.21 347	0.16 354	0.35 560	0.20 345	0.37 530	0.25 432

MyStereo04	0.67 367	0.29 311	1.07 494	0.55 379	0.45 439	0.59 256	0.79 528	1.50 421	1.40 562	0.91 299	0.91 272	0.74 286	0.86 427	1.52 417	0.62 396	0.17 173	0.16 354	0.24 398	0.20 345	0.23 390	0.20 344

xx1	0.67 367	0.31 368	0.50 127	0.54 354	0.26 116	1.18 509	0.51 389	0.93 223	3.05 654	0.58 218	0.79 247	0.95 378	0.77 377	1.46 406	0.32 148	0.20 312	0.12 97	0.24 398	0.23 443	0.22 362	0.21 365

GMStereo_Zeroshot	0.67 367	0.61 576	1.01 469	0.64 489	0.37 351	0.84 420	0.35 181	1.05 283	1.12 404	1.12 373	1.06 330	1.27 479	0.54 260	1.19 331	0.59 381	0.32 534	0.17 386	0.31 517	0.18 283	0.52 595	0.22 385

DMCA	0.67 367	0.34 432	0.90 428	0.51 297	0.44 432	0.86 424	0.47 355	1.42 398	1.02 353	1.17 416	1.12 363	1.23 465	0.75 366	0.78 190	0.95 500	0.25 451	0.19 429	0.27 472	0.19 308	0.24 405	0.27 467

test_sample3	0.68 371	0.32 384	0.88 418	0.52 318	0.30 219	0.97 461	0.52 400	1.86 533	1.15 431	1.08 351	1.11 356	0.88 344	0.71 356	1.17 328	0.68 421	0.25 451	0.20 449	0.25 437	0.25 471	0.25 418	0.25 432

raft_robust	0.68 371	0.30 333	0.64 243	0.52 318	0.26 116	0.54 215	0.35 181	1.33 376	1.24 486	1.16 407	1.07 334	0.60 242	0.54 260	3.58 577	0.37 215	0.18 222	0.14 253	0.20 262	0.22 420	0.20 291	0.16 207

test_sample5	0.69 373	0.34 432	0.87 409	0.52 318	0.30 219	0.84 420	0.54 414	1.83 525	1.14 419	1.11 371	1.25 418	0.88 344	0.78 385	1.23 338	0.65 406	0.26 474	0.20 449	0.27 472	0.27 501	0.27 445	0.26 456

test_sample4	0.69 373	0.33 407	0.91 431	0.51 297	0.30 219	0.92 441	0.52 400	1.87 536	1.15 431	1.14 391	1.18 391	0.87 340	0.75 366	1.18 330	0.68 421	0.25 451	0.20 449	0.26 456	0.26 489	0.26 431	0.25 432

IPLG	0.69 373	0.27 250	0.97 455	0.51 297	0.43 423	0.79 385	0.33 157	1.21 349	1.06 372	1.30 481	1.10 350	0.52 193	0.55 268	3.16 565	0.63 401	0.16 115	0.14 253	0.19 209	0.16 230	0.18 194	0.17 239

UCFNet_RVC	0.69 373	0.35 452	0.49 116	0.64 489	0.39 384	0.85 423	0.58 455	1.75 492	1.14 419	0.97 315	1.19 398	1.17 450	0.93 459	0.99 273	0.62 396	0.28 504	0.20 449	0.34 551	0.31 551	0.32 503	0.27 467

IGEV-BASED-STEREO-	0.70 377	3.18 682	2.55 629	0.39 57	0.23 54	0.44 102	0.23 44	0.63 68	0.42 95	0.44 141	0.44 96	0.34 82	0.28 45	0.56 96	0.29 90	1.35 655	0.10 9	0.22 337	0.19 308	0.46 578	1.31 652

DualNet	0.70 377	0.34 432	0.87 409	0.52 318	0.30 219	0.84 420	0.54 414	1.83 525	1.14 419	1.14 391	1.33 454	0.88 344	0.78 385	1.23 338	0.65 406	0.26 474	0.20 449	0.27 472	0.27 501	0.27 445	0.26 456

CFNet_ucs	0.70 377	0.33 407	0.88 418	0.50 265	0.43 423	0.74 353	0.44 319	1.60 453	1.29 510	1.22 438	1.54 522	1.09 432	0.63 325	0.99 273	0.59 381	0.25 451	0.20 449	0.37 571	0.21 391	0.40 547	0.28 479

IER	0.70 377	0.31 368	1.02 476	0.48 232	0.52 492	1.34 537	0.51 389	1.17 329	0.99 340	1.23 444	1.34 461	1.12 440	1.11 526	0.99 273	0.71 431	0.20 312	0.16 354	0.21 301	0.21 391	0.20 291	0.19 310

HCRNet	0.70 377	0.39 481	0.73 318	0.60 444	0.59 529	0.76 367	0.35 181	1.22 357	1.13 416	1.02 338	0.99 295	1.02 404	0.76 374	2.19 513	0.70 425	0.28 504	0.19 429	0.28 487	0.23 443	0.25 418	0.23 405

SFCPSM	0.70 377	0.28 276	1.02 476	0.51 297	0.38 373	1.37 540	0.66 490	2.00 572	1.03 357	1.17 416	1.21 405	0.82 315	0.78 385	1.03 283	0.53 356	0.21 347	0.17 386	0.22 337	0.24 457	0.21 336	0.19 310

AdaStereo	0.70 377	0.43 502	0.75 339	0.73 564	0.37 351	0.92 441	0.53 408	1.85 530	1.18 451	1.12 373	1.23 412	1.07 421	0.65 337	0.96 255	0.63 401	0.31 527	0.15 315	0.32 532	0.21 391	0.29 475	0.22 385
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.
test_sample6	0.71 384	0.34 432	0.87 409	0.52 318	0.30 219	0.82 405	0.58 455	1.79 513	1.15 431	1.14 391	1.33 454	0.91 356	0.79 389	1.31 360	0.74 438	0.27 490	0.21 473	0.27 472	0.29 534	0.28 464	0.27 467

BSDual-CNN	0.71 384	0.32 384	0.68 271	0.54 354	0.44 432	1.27 525	0.65 485	2.16 604	0.98 333	1.20 429	1.11 356	1.12 440	0.74 363	0.91 238	0.66 412	0.24 423	0.17 386	0.25 437	0.22 420	0.22 362	0.22 385

DFGA-Net	0.72 386	0.40 488	1.40 549	0.52 318	0.45 439	0.83 411	0.44 319	1.28 372	1.08 383	0.99 323	1.19 398	0.70 279	0.55 268	2.14 505	1.16 534	0.18 222	0.16 354	0.24 398	0.23 443	0.27 445	0.25 432

rvit_105_1	0.72 386	0.52 540	1.01 469	0.78 580	0.49 461	0.75 359	0.87 553	1.12 317	1.18 451	0.99 323	0.79 247	0.90 353	0.77 377	1.26 347	0.75 443	0.41 584	0.36 600	0.36 568	0.41 596	0.30 485	0.33 522

DCVSM-stereo	0.72 386	0.35 452	0.76 349	0.55 379	0.42 411	0.73 348	0.38 229	1.21 349	1.02 353	1.79 598	1.04 325	1.62 548	1.03 507	1.04 289	0.79 460	0.24 423	0.27 540	0.29 498	0.24 457	0.30 485	0.36 538

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 386	0.35 452	1.70 587	0.49 254	0.56 508	0.63 282	0.38 229	2.41 636	0.65 213	0.77 261	1.07 334	1.82 581	0.95 469	0.93 248	0.43 277	0.20 312	0.13 194	0.21 301	0.25 471	0.28 464	0.26 456

qqq1	0.72 386	0.30 333	0.86 397	0.46 184	0.26 116	0.82 405	0.43 305	2.05 584	1.39 557	1.23 444	1.47 503	0.98 388	0.95 469	1.71 457	0.44 280	0.24 423	0.20 449	0.18 184	0.15 184	0.18 194	0.18 266

fff1	0.72 386	0.30 333	0.86 397	0.46 184	0.26 116	0.82 405	0.43 305	2.05 584	1.39 557	1.23 444	1.47 503	0.98 388	0.95 469	1.71 457	0.44 280	0.24 423	0.20 449	0.18 184	0.15 184	0.18 194	0.18 266

ffm	0.72 386	0.33 407	0.85 391	0.53 337	0.37 351	0.74 353	0.56 440	0.95 234	2.47 640	1.15 397	1.45 496	1.06 415	0.82 404	1.55 425	0.32 148	0.20 312	0.12 97	0.31 517	0.27 501	0.19 244	0.20 344

anonymousa	0.72 386	0.27 250	0.75 339	0.47 200	0.63 542	1.43 554	0.45 339	1.24 363	0.89 293	1.28 465	1.75 568	1.62 548	1.13 533	0.69 151	0.59 381	0.19 270	0.16 354	0.23 378	0.25 471	0.20 291	0.18 266

Sa-1000	0.72 386	0.29 311	0.76 349	0.59 432	0.30 219	0.73 348	0.37 221	1.62 460	1.33 528	1.28 465	2.04 599	0.86 336	0.75 366	1.84 475	0.38 227	0.19 270	0.14 253	0.25 437	0.23 443	0.20 291	0.16 207

psmg	0.72 386	0.32 384	0.68 271	0.50 265	0.44 432	1.48 558	0.75 516	1.94 559	0.98 333	1.21 433	1.33 454	1.12 440	0.74 363	0.91 238	0.66 412	0.24 423	0.19 429	0.25 437	0.25 471	0.23 390	0.22 385

UDGNet	0.72 386	1.17 637	0.80 376	0.77 578	0.41 405	0.77 374	0.38 229	0.97 245	1.34 531	0.81 274	0.88 267	0.71 282	0.60 303	1.21 335	0.54 362	0.52 614	0.19 429	1.02 649	0.26 489	0.71 624	0.31 509

PSMNet-ADL	0.72 386	0.35 452	0.62 233	0.69 538	0.46 451	1.14 498	0.44 319	1.37 386	1.01 349	0.83 280	1.17 389	1.33 493	0.96 476	1.43 399	0.95 500	0.33 543	0.22 495	0.21 301	0.23 443	0.27 445	0.29 486

LCNet	0.72 386	0.28 276	0.52 147	0.55 379	0.31 247	0.69 329	0.54 414	1.00 255	0.88 290	1.19 425	1.34 461	0.97 386	1.34 572	2.56 541	0.45 295	0.18 222	0.13 194	0.21 301	0.25 471	0.27 445	0.73 630

GANet-RSSM	0.72 386	0.28 276	0.63 236	0.64 489	0.58 521	0.80 394	0.58 455	1.89 542	1.08 383	1.04 345	1.25 418	1.15 448	1.04 509	1.49 412	0.62 396	0.25 451	0.19 429	0.22 337	0.22 420	0.22 362	0.21 365

PSMNet-RSSM	0.72 386	0.30 333	0.61 226	0.63 480	0.42 411	0.73 348	0.56 440	1.92 552	1.10 398	1.09 357	1.37 470	1.22 460	0.98 486	1.28 352	0.72 434	0.27 490	0.19 429	0.27 472	0.29 534	0.24 405	0.24 420

CFNet-ft	0.72 386	0.32 384	0.54 168	0.66 509	0.54 499	0.83 411	0.55 432	1.37 386	1.15 431	0.93 302	1.28 434	1.57 540	0.97 479	1.35 374	0.81 467	0.26 474	0.20 449	0.33 541	0.25 471	0.30 485	0.23 405

CFNet_RVC	0.72 386	0.32 384	0.54 168	0.66 509	0.54 499	0.83 411	0.55 432	1.37 386	1.15 431	0.93 302	1.28 434	1.57 540	0.97 479	1.35 374	0.81 467	0.26 474	0.20 449	0.33 541	0.25 471	0.30 485	0.23 405

MLCV	0.72 386	0.34 432	1.10 504	0.51 297	0.23 54	0.91 434	0.39 246	1.33 376	1.23 480	1.46 542	1.55 524	1.01 402	0.64 329	1.95 488	0.80 465	0.18 222	0.12 97	0.18 184	0.14 160	0.19 244	0.17 239

G2L-ROB	0.73 404	0.25 190	0.76 349	0.54 354	0.39 384	0.95 451	0.66 490	1.66 470	1.09 391	1.24 451	1.02 312	1.64 556	0.71 356	1.63 440	1.02 512	0.20 312	0.14 253	0.17 142	0.15 184	0.20 291	0.22 385

G2L-Stereo_test	0.73 404	0.27 250	0.74 335	0.49 254	0.40 395	0.90 430	0.81 537	1.53 435	1.14 419	1.28 465	1.27 428	1.52 534	0.72 359	1.62 438	0.94 496	0.19 270	0.14 253	0.16 93	0.15 184	0.18 194	0.19 310

CoDeX	0.73 404	0.29 311	0.93 438	0.54 354	0.36 331	1.14 498	0.61 473	2.34 630	1.17 444	1.16 407	1.25 418	0.91 356	0.87 432	1.33 368	0.64 405	0.20 312	0.16 354	0.21 301	0.18 283	0.20 291	0.18 266

cf-r	0.73 404	0.30 333	0.77 357	0.55 379	0.63 542	0.78 379	0.48 368	1.79 513	1.15 431	1.13 388	1.26 425	1.43 510	0.87 432	1.40 396	0.85 480	0.25 451	0.18 411	0.22 337	0.23 443	0.19 244	0.19 310

BEATNet_4x	0.73 404	0.49 526	1.17 518	0.53 337	0.26 116	1.03 477	0.55 432	1.82 520	1.06 372	1.21 433	1.22 408	0.96 384	0.91 447	1.01 279	1.06 516	0.21 347	0.14 253	0.24 398	0.19 308	0.37 530	0.21 365

Select-FE	0.74 409	0.39 481	1.56 577	0.55 379	0.46 451	0.40 66	0.22 31	1.86 533	0.68 224	1.05 346	1.31 445	1.82 581	1.74 609	1.11 310	0.38 227	0.21 347	0.16 354	0.21 301	0.25 471	0.19 244	0.31 509

test_sample7	0.74 409	0.37 469	0.76 349	0.52 318	0.35 316	0.91 434	0.67 494	1.78 507	1.21 471	1.22 438	1.18 391	1.08 422	0.92 450	1.23 338	0.67 417	0.31 527	0.28 547	0.32 532	0.31 551	0.33 512	0.29 486

gwcnet-sp	0.74 409	0.33 407	1.44 559	0.57 413	0.45 439	1.40 547	0.54 414	1.50 421	1.14 419	1.30 481	1.02 312	0.94 369	0.82 404	1.39 390	0.76 446	0.21 347	0.21 473	0.22 337	0.21 391	0.22 362	0.22 385

scenet	0.74 409	0.33 407	1.44 559	0.57 413	0.45 439	1.40 547	0.54 414	1.50 421	1.14 419	1.30 481	1.02 312	0.94 369	0.82 404	1.39 390	0.76 446	0.21 347	0.21 473	0.22 337	0.21 391	0.22 362	0.22 385

ssnet	0.74 409	0.33 407	1.44 559	0.57 413	0.45 439	1.40 547	0.54 414	1.50 421	1.14 419	1.30 481	1.02 312	0.94 369	0.82 404	1.39 390	0.76 446	0.21 347	0.21 473	0.22 337	0.21 391	0.22 362	0.22 385

BUS	0.74 409	0.32 384	0.68 271	0.54 354	0.44 432	2.34 625	0.42 283	2.16 604	0.98 333	1.20 429	1.11 356	1.03 409	0.62 319	0.91 238	0.70 425	0.24 423	0.17 386	0.25 437	0.22 420	0.22 362	0.22 385

GMM-Stereo	0.74 409	0.25 190	0.59 218	0.54 354	0.34 312	0.72 343	0.99 583	1.01 262	0.87 286	1.36 513	1.78 571	1.12 440	0.81 399	2.09 501	0.46 309	0.18 222	0.12 97	0.25 437	0.25 471	0.20 291	0.85 636

DMCA-RVC	0.74 409	0.40 488	1.27 533	0.66 509	0.49 461	0.77 374	0.47 355	1.35 383	1.01 349	1.53 557	1.01 304	1.29 485	0.82 404	1.31 360	0.78 454	0.27 490	0.21 473	0.35 560	0.27 501	0.32 503	0.24 420

DeepPruner_ROB	0.74 409	0.48 523	0.87 409	0.57 413	0.44 432	0.79 385	0.54 414	1.73 484	0.96 321	1.38 522	1.27 428	1.24 467	0.73 361	1.43 399	0.73 437	0.34 553	0.28 547	0.27 472	0.26 489	0.31 494	0.31 509

SMFormer	0.75 418	0.30 333	0.86 397	0.46 184	0.26 116	0.82 405	0.43 305	2.05 584	1.39 557	1.23 444	1.47 503	0.98 388	0.95 469	1.71 457	0.82 472	0.24 423	0.20 449	0.22 337	0.21 391	0.23 390	0.24 420

tta	0.75 418	0.30 333	0.86 397	0.46 184	0.26 116	0.82 405	0.43 305	2.05 584	1.39 557	1.23 444	1.47 503	0.98 388	0.95 469	1.71 457	0.82 472	0.24 423	0.20 449	0.22 337	0.21 391	0.18 194	0.18 266

KYRaft	0.75 418	0.28 276	0.62 233	0.56 395	0.29 195	0.67 316	0.86 551	0.94 229	0.84 277	1.62 579	2.21 608	1.16 449	1.02 505	1.57 429	0.40 246	0.20 312	0.13 194	0.22 337	0.28 522	0.20 291	1.02 642

Prome-Stereo	0.75 418	0.27 250	0.53 156	0.55 379	0.32 269	0.59 256	0.97 578	0.89 202	0.88 290	1.45 540	2.46 621	0.91 356	1.41 577	1.58 431	0.44 280	0.18 222	0.13 194	0.19 209	0.17 259	0.20 291	0.92 638

acv_ft	0.75 418	0.31 368	0.95 447	0.70 544	0.86 612	1.24 521	0.53 408	1.44 405	1.07 377	1.24 451	1.30 439	1.08 422	0.92 450	0.80 198	1.34 557	0.21 347	0.19 429	0.21 301	0.18 283	0.21 336	0.18 266

iResNet	0.75 418	0.40 488	1.36 547	0.67 521	0.29 195	0.92 441	0.59 464	1.52 429	1.25 489	1.28 465	1.48 508	0.94 369	0.76 374	1.62 438	0.78 454	0.18 222	0.14 253	0.18 184	0.15 184	0.22 362	0.23 405

PAM	0.76 424	0.29 311	1.08 498	0.52 318	0.33 291	1.38 543	0.39 246	2.01 576	0.67 218	1.06 347	0.96 283	2.89 638	1.43 579	0.86 225	0.35 192	0.19 270	0.12 97	0.19 209	0.17 259	0.19 244	0.20 344

AASNet	0.76 424	0.35 452	0.91 431	0.79 582	0.81 601	1.14 498	0.56 440	2.02 580	1.08 383	1.22 438	1.24 414	0.93 366	0.76 374	0.77 183	1.16 534	0.27 490	0.23 508	0.24 398	0.20 345	0.28 464	0.24 420

RT-IGEV	0.77 426	0.28 276	0.93 438	0.55 379	0.33 291	1.01 470	0.83 542	2.03 583	0.93 310	1.28 465	1.58 535	1.77 574	1.17 537	1.04 289	0.49 330	0.23 405	0.16 354	0.21 301	0.17 259	0.19 244	0.26 456

PAM_32	0.77 426	0.28 276	1.03 480	0.52 318	0.30 219	1.32 533	0.35 181	1.97 566	0.65 213	1.02 338	1.06 330	3.05 640	1.49 589	0.96 255	0.36 204	0.19 270	0.13 194	0.20 262	0.18 283	0.19 244	0.19 310

NINENet	0.77 426	0.37 469	0.78 367	0.62 470	0.51 480	2.34 625	0.42 283	1.83 525	1.04 362	1.14 391	1.23 412	1.03 409	0.62 319	1.24 343	0.70 425	0.28 504	0.23 508	0.31 517	0.21 391	0.26 431	0.25 432

hknet	0.77 426	0.32 384	0.95 447	0.54 354	0.38 373	1.27 525	0.65 485	2.16 604	1.07 377	1.20 429	1.11 356	1.59 544	0.81 399	1.37 381	0.66 412	0.22 378	0.17 386	0.25 437	0.22 420	0.22 362	0.22 385

ARAFT	0.77 426	0.36 462	1.49 573	0.51 297	0.31 247	0.90 430	0.82 539	1.90 545	1.06 372	1.62 579	1.24 414	1.02 404	0.64 329	1.84 475	0.50 337	0.18 222	0.14 253	0.28 487	0.27 501	0.17 151	0.16 207

psm_up	0.77 426	0.34 432	0.70 289	0.66 509	0.58 521	1.05 480	0.92 566	1.52 429	1.12 404	1.26 460	1.16 385	1.31 490	1.23 554	1.20 333	0.81 467	0.25 451	0.29 558	0.31 517	0.27 501	0.27 445	0.25 432

GwcNet-RSSM	0.77 426	0.32 384	1.01 469	0.62 470	0.54 499	0.78 379	0.51 389	1.73 484	1.20 465	1.09 357	1.37 470	1.46 520	0.85 419	1.53 421	1.09 522	0.25 451	0.18 411	0.23 378	0.24 457	0.20 291	0.19 310

iResNet_ROB	0.77 426	0.30 333	0.99 459	0.57 413	0.36 331	0.83 411	0.36 196	2.33 627	1.58 591	1.27 463	1.30 439	1.25 471	0.84 416	1.65 443	0.79 460	0.20 312	0.14 253	0.17 142	0.12 63	0.18 194	0.27 467

DDVS	0.78 434	0.41 495	0.94 443	0.60 444	0.43 423	1.30 530	0.43 305	1.40 395	0.91 302	1.20 429	1.15 380	1.43 510	0.64 329	2.18 511	0.89 487	0.28 504	0.22 495	0.26 456	0.23 443	0.31 494	0.33 522

PSM-softLoss	0.78 434	0.31 368	0.77 357	0.58 419	0.32 269	0.56 237	0.40 261	1.18 334	0.70 230	1.24 451	1.07 334	0.83 322	0.52 245	5.36 609	0.53 356	0.24 423	0.15 315	0.25 437	0.22 420	0.20 291	0.25 432

KMStereo	0.78 434	0.31 368	0.77 357	0.58 419	0.32 269	0.56 237	0.40 261	1.18 334	0.70 230	1.24 451	1.07 334	0.83 322	0.52 245	5.36 609	0.53 356	0.24 423	0.15 315	0.25 437	0.22 420	0.20 291	0.25 432

STTStereo	0.78 434	0.50 533	1.22 523	0.64 489	0.54 499	0.89 427	0.54 414	1.44 405	1.11 400	1.38 522	1.09 344	1.27 479	0.85 419	1.43 399	0.83 474	0.29 515	0.27 540	0.33 541	0.39 591	0.32 503	0.30 499

PSM-AAD	0.79 438	0.27 250	0.53 156	0.55 379	0.28 172	0.77 374	1.24 611	0.99 251	0.91 302	1.66 584	1.57 532	0.81 310	2.19 639	1.65 443	0.44 280	0.19 270	0.14 253	0.38 574	0.32 559	0.21 336	0.70 627

hitnet-ft	0.79 438	0.35 452	0.57 205	0.58 419	0.42 411	0.96 457	0.46 347	1.47 413	1.33 528	1.19 425	1.22 408	1.81 578	0.98 486	1.66 447	0.94 496	0.33 543	0.28 547	0.34 551	0.27 501	0.35 519	0.31 509

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 438	0.43 502	1.05 485	0.64 489	0.58 521	0.95 451	0.53 408	1.53 435	1.18 451	1.37 516	1.15 380	1.43 510	0.88 437	1.61 437	0.84 477	0.25 451	0.22 495	0.27 472	0.27 501	0.29 475	0.29 486
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
coex_refinement	0.80 441	0.28 276	0.73 318	0.70 544	0.51 480	0.95 451	0.60 469	1.78 507	1.23 480	1.36 513	1.37 470	1.82 581	0.81 399	1.32 364	1.13 531	0.26 474	0.17 386	0.19 209	0.20 345	0.24 405	0.25 432

G2L-Stereo	0.80 441	0.32 384	0.95 447	0.60 444	0.42 411	0.78 379	0.69 502	1.50 421	1.09 391	1.33 504	1.14 372	1.45 517	0.72 359	2.45 532	1.10 525	0.25 451	0.20 449	0.26 456	0.21 391	0.20 291	0.26 456

ISRNet	0.80 441	0.33 407	1.07 494	0.81 588	0.66 551	0.60 263	0.34 171	1.19 345	1.13 416	1.59 574	1.53 517	1.35 498	0.77 377	1.27 350	0.94 496	0.39 576	0.34 584	0.43 592	0.38 589	0.34 516	0.49 589

NF-Stereo	0.80 441	0.30 333	0.75 339	0.60 444	0.31 247	0.64 286	0.44 319	1.21 349	0.90 297	1.29 472	1.02 312	0.82 315	0.57 287	5.40 614	0.48 321	0.23 405	0.14 253	0.24 398	0.20 345	0.20 291	0.30 499

OCTAStereo	0.80 441	0.30 333	0.75 339	0.60 444	0.31 247	0.64 286	0.44 319	1.21 349	0.90 297	1.29 472	1.01 304	0.82 315	0.57 287	5.35 608	0.48 321	0.24 423	0.14 253	0.24 398	0.20 345	0.20 291	0.30 499

DRaft	0.80 441	0.24 156	0.70 289	0.45 168	0.30 219	0.97 461	0.53 408	1.05 283	0.97 328	1.78 595	2.02 597	0.80 305	1.74 609	2.73 549	0.72 434	0.17 173	0.14 253	0.20 262	0.20 345	0.18 194	0.21 365

RE-Stereo	0.80 441	0.30 333	0.75 339	0.60 444	0.31 247	0.64 286	0.44 319	1.21 349	0.90 297	1.29 472	1.01 304	0.81 310	0.57 287	5.37 611	0.48 321	0.24 423	0.14 253	0.24 398	0.20 345	0.20 291	0.30 499

TVStereo	0.80 441	0.30 333	0.75 339	0.60 444	0.31 247	0.64 286	0.44 319	1.21 349	0.90 297	1.29 472	1.01 304	0.81 310	0.57 287	5.37 611	0.48 321	0.24 423	0.14 253	0.24 398	0.20 345	0.20 291	0.30 499

UPFNet	0.80 441	0.32 384	0.90 428	0.59 432	0.74 576	1.26 524	0.80 534	1.52 429	1.10 398	1.30 481	1.12 363	1.30 486	0.84 416	1.67 448	1.09 522	0.24 423	0.24 517	0.24 398	0.23 443	0.25 418	0.18 266

iResNetv2_ROB	0.80 441	0.37 469	1.71 589	0.56 395	0.37 351	0.94 447	0.64 483	1.73 484	1.34 531	1.23 444	1.42 484	1.26 475	0.92 450	1.85 478	0.56 371	0.23 405	0.15 315	0.19 209	0.14 160	0.24 405	0.19 310

StereoDRNet-Refined	0.80 441	0.41 495	0.88 418	0.62 470	0.42 411	1.33 535	0.48 368	1.52 429	1.17 444	1.45 540	1.44 493	1.44 515	0.90 444	1.26 347	1.24 543	0.20 312	0.16 354	0.27 472	0.24 457	0.25 418	0.28 479
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
ITSA-stereo	0.82 452	0.36 462	0.82 381	0.54 354	0.31 247	0.80 394	0.47 355	2.17 610	1.67 598	1.13 388	1.13 368	0.94 369	0.86 427	2.46 535	1.00 510	0.26 474	0.23 508	0.28 487	0.27 501	0.28 464	0.36 538

DCRE	0.82 452	0.26 218	0.70 289	0.58 419	0.44 432	0.54 215	0.48 368	0.95 234	0.78 259	0.78 264	7.33 671	0.86 336	0.52 245	0.76 180	0.41 256	0.16 115	0.16 354	0.19 209	0.17 259	0.18 194	0.17 239

SepStereo	0.82 452	0.34 432	1.03 480	0.64 489	0.69 563	0.77 374	0.63 481	1.54 438	1.20 465	1.79 598	1.55 524	0.95 378	1.04 509	2.30 522	0.60 389	0.21 347	0.16 354	0.25 437	0.18 283	0.27 445	0.22 385

GrayStereo	0.82 452	0.26 218	0.58 212	0.63 480	0.37 351	0.76 367	1.86 649	1.11 314	0.87 286	1.99 615	1.89 585	1.08 422	1.82 618	1.39 390	0.48 321	0.19 270	0.14 253	0.19 209	0.21 391	0.18 194	0.39 552

LMCR-Stereo	0.82 452	0.46 514	0.88 418	0.75 572	0.43 423	1.33 535	0.56 440	2.43 638	0.98 333	1.53 557	1.49 510	0.74 286	1.00 496	1.63 440	0.89 487	0.28 504	0.17 386	0.22 337	0.17 259	0.29 475	0.20 344

ac_64	0.82 452	0.29 311	0.81 377	0.71 552	0.60 532	1.05 480	0.54 414	1.99 571	0.92 308	1.18 421	1.06 330	1.99 601	1.08 521	1.94 487	0.97 505	0.27 490	0.22 495	0.24 398	0.23 443	0.22 362	0.19 310

DualNet (step1)	0.83 458	0.49 526	1.13 510	0.56 395	0.39 384	1.02 474	0.73 511	1.78 507	1.21 471	1.22 438	1.18 391	1.08 422	0.92 450	1.23 338	0.67 417	0.57 623	0.28 547	0.62 630	0.67 638	0.45 571	0.42 562

SST-Stereo	0.83 458	0.28 276	0.72 306	0.59 432	0.31 247	0.72 343	0.26 79	1.09 305	0.86 281	1.47 543	1.10 350	1.00 395	0.87 432	5.73 622	0.45 295	0.22 378	0.13 194	0.23 378	0.19 308	0.23 390	0.18 266

RAFT_R40	0.83 458	0.28 276	0.73 318	0.59 432	0.31 247	0.69 329	0.44 319	1.10 308	0.95 316	1.47 543	1.10 350	1.00 395	0.85 419	5.53 616	0.46 309	0.22 378	0.13 194	0.23 378	0.20 345	0.23 390	0.18 266

UNet	0.83 458	0.34 432	1.31 537	0.58 419	0.74 576	1.58 568	0.49 380	1.41 396	1.04 362	1.21 433	1.08 339	1.54 536	1.12 529	1.65 443	1.09 522	0.23 405	0.17 386	0.25 437	0.20 345	0.25 418	0.22 385

FADNet_RVC	0.83 458	0.51 536	1.83 600	0.54 354	0.42 411	1.19 513	0.46 347	1.51 427	1.09 391	0.89 294	1.24 414	0.91 356	0.87 432	2.11 503	1.11 528	0.27 490	0.22 495	0.31 517	0.28 522	0.43 561	0.38 549

DAS	0.84 463	0.34 432	1.03 480	0.64 489	0.69 563	0.77 374	0.63 481	1.54 438	1.20 465	1.79 598	1.55 524	0.95 378	1.04 509	2.83 551	0.60 389	0.21 347	0.16 354	0.25 437	0.18 283	0.27 445	0.22 385

RAFT-345	0.84 463	0.25 190	0.66 261	0.50 265	0.27 145	0.54 215	0.42 283	0.83 180	1.11 400	1.32 495	2.34 614	0.86 336	0.54 260	5.72 621	0.47 316	0.18 222	0.13 194	0.22 337	0.17 259	0.17 151	0.16 207

MMNet	0.84 463	0.32 384	1.09 501	0.60 444	0.59 529	1.85 597	0.49 380	1.51 427	1.27 500	1.37 516	1.15 380	1.26 475	1.18 542	1.67 448	1.22 541	0.19 270	0.18 411	0.23 378	0.22 420	0.25 418	0.21 365

FADNet-RVC-Resample	0.84 463	0.47 519	2.10 611	0.61 459	0.45 439	1.07 485	0.61 473	1.59 449	1.20 465	1.08 351	0.98 293	1.03 409	0.98 486	2.17 508	0.72 434	0.23 405	0.22 495	0.30 511	0.32 559	0.35 519	0.34 527

iRaft-Stereo_5w	0.85 467	0.29 311	0.91 431	0.53 337	0.43 423	0.49 152	0.68 498	0.99 251	0.87 286	0.79 267	1.34 461	1.46 520	0.91 447	5.11 603	1.11 528	0.17 173	0.14 253	0.22 337	0.18 283	0.20 291	0.20 344

SACVNet	0.85 467	0.46 514	0.85 391	0.81 588	0.56 508	0.80 394	0.79 528	1.68 473	1.12 404	1.34 508	1.33 454	1.25 471	0.94 464	2.39 529	0.76 446	0.34 553	0.26 532	0.31 517	0.29 534	0.35 519	0.44 572

ADLNet	0.85 467	0.36 462	0.89 424	0.85 605	0.72 568	1.24 521	0.76 519	1.82 520	1.36 544	1.52 555	1.35 467	1.27 479	0.99 494	1.23 338	1.15 533	0.27 490	0.20 449	0.26 456	0.25 471	0.28 464	0.30 499

delet	0.85 467	0.32 384	0.95 447	0.65 503	0.66 551	1.64 574	0.84 543	1.75 492	1.35 540	1.32 495	1.30 439	1.30 486	0.88 437	1.68 453	1.10 525	0.21 347	0.21 473	0.24 398	0.24 457	0.21 336	0.21 365

HGLStereo	0.85 467	0.38 476	0.94 443	0.80 585	1.03 627	1.17 508	0.58 455	1.52 429	1.20 465	1.19 425	1.62 544	1.13 445	1.20 548	1.80 472	1.06 516	0.24 423	0.24 517	0.24 398	0.21 391	0.23 390	0.27 467

CRFU-Net	0.86 472	0.39 481	1.00 465	0.65 503	0.57 512	1.78 589	0.86 551	2.15 601	0.81 267	1.38 522	1.18 391	1.64 556	1.19 545	1.35 374	0.90 490	0.26 474	0.22 495	0.21 301	0.19 308	0.23 390	0.24 420

dad	0.86 472	0.66 585	1.06 489	0.56 395	0.37 351	0.76 367	0.44 319	1.17 329	1.50 581	1.44 538	1.27 428	1.34 497	0.75 366	2.52 540	0.84 477	0.42 588	0.27 540	0.83 639	0.26 489	0.41 550	0.29 486

AACVNet	0.86 472	0.35 452	0.79 370	0.82 596	0.39 384	0.76 367	0.49 380	1.61 456	0.81 267	1.08 351	1.33 454	1.30 486	0.93 459	4.34 588	0.74 438	0.25 451	0.21 473	0.28 487	0.22 420	0.29 475	0.25 432

DLCB_ROB	0.86 472	0.40 488	0.78 367	0.68 534	0.54 499	1.11 493	0.84 543	1.49 417	1.23 480	1.64 583	1.65 551	1.70 565	0.91 447	1.70 455	1.05 514	0.25 451	0.24 517	0.26 456	0.27 501	0.27 445	0.24 420

HSM-Net_RVC	0.87 476	0.29 311	0.53 156	0.53 337	0.30 219	1.15 504	0.55 432	3.57 660	1.28 505	1.53 557	1.74 565	1.68 562	0.93 459	1.49 412	0.77 452	0.22 378	0.17 386	0.19 209	0.18 283	0.20 291	0.19 310
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ssnet_v2	0.88 477	0.36 462	1.02 476	0.62 470	0.38 373	1.32 533	0.97 578	2.07 590	1.34 531	1.37 516	1.18 391	1.54 536	0.92 450	1.10 307	1.65 592	0.30 520	0.27 540	0.30 511	0.28 522	0.27 445	0.26 456

ADLNet2	0.88 477	0.34 432	1.17 518	0.77 578	0.64 545	1.12 496	0.76 519	1.74 489	1.24 486	1.21 433	1.65 551	1.71 566	1.05 513	1.67 448	1.17 537	0.24 423	0.21 473	0.21 301	0.22 420	0.26 431	0.29 486

ASMatch	0.88 477	0.26 218	0.69 283	0.51 297	0.35 316	0.48 135	0.37 221	1.12 317	0.92 308	1.10 365	3.28 639	0.96 384	0.98 486	4.90 600	0.49 330	0.19 270	0.16 354	0.22 337	0.19 308	0.19 244	0.27 467

IRAFT_RVC	0.88 477	0.28 276	0.76 349	0.63 480	0.31 247	0.65 302	1.02 588	1.22 357	0.94 314	1.22 438	1.04 325	1.01 402	0.98 486	5.82 624	0.53 356	0.22 378	0.12 97	0.25 437	0.20 345	0.20 291	0.19 310

FADNet-RVC	0.88 477	0.67 586	1.93 604	0.60 444	0.48 457	0.91 434	0.60 469	1.71 482	1.18 451	0.90 295	0.96 283	1.36 499	0.92 450	2.25 518	1.17 537	0.30 520	0.29 558	0.32 532	0.32 559	0.41 550	0.35 532

GEStereo_RVC	0.90 482	0.37 469	0.99 459	0.64 489	0.50 468	0.95 451	0.79 528	2.42 637	1.17 444	1.16 407	1.11 356	1.26 475	0.92 450	3.24 566	0.90 490	0.29 515	0.19 429	0.23 378	0.20 345	0.27 445	0.29 486

CBMV_ROB	0.90 482	0.44 505	0.63 236	0.51 297	0.37 351	1.25 523	0.49 380	1.77 503	1.27 500	1.41 531	2.00 594	1.33 493	1.08 521	2.17 508	0.76 446	0.43 594	0.42 617	0.47 602	0.44 604	0.41 550	0.36 538

PSMNet_ROB	0.90 482	0.52 540	1.17 518	0.72 556	0.61 535	1.27 525	1.12 600	1.76 499	1.12 404	1.09 357	1.28 434	1.45 517	0.89 443	1.65 443	1.42 575	0.33 543	0.25 526	0.37 571	0.39 591	0.35 519	0.29 486

FTStereo	0.91 485	0.26 218	0.56 192	0.54 354	0.33 291	0.66 311	1.87 650	1.00 255	0.75 242	1.75 592	4.15 649	1.04 413	1.65 602	1.57 429	0.46 309	0.19 270	0.16 354	0.23 378	0.21 391	0.18 194	0.63 618

PFNet	0.91 485	0.26 218	1.10 504	0.63 480	0.32 269	0.64 286	0.56 440	1.17 329	0.99 340	1.47 543	1.08 339	0.98 388	0.69 346	6.62 638	0.54 362	0.20 312	0.12 97	0.24 398	0.19 308	0.20 291	0.17 239

CBFPSM	0.92 487	0.33 407	1.86 601	0.49 254	0.38 373	1.75 582	0.84 543	1.39 393	1.12 404	1.09 357	0.99 295	2.37 620	1.66 606	1.32 364	1.42 575	0.19 270	0.18 411	0.20 262	0.20 345	0.21 336	0.33 522

FADNet	0.92 487	0.61 576	1.81 596	0.62 470	0.55 505	0.96 457	0.57 451	1.78 507	1.33 528	0.93 302	1.01 304	1.36 499	1.01 498	2.71 548	0.75 443	0.33 543	0.34 584	0.31 517	0.34 575	0.59 608	0.40 553

NVstereo2D	0.92 487	0.41 495	1.48 571	0.72 556	0.72 568	1.20 515	0.87 553	1.75 492	1.38 552	0.99 323	1.13 368	1.26 475	0.98 486	2.21 515	0.89 487	0.43 594	0.20 449	0.38 574	0.24 457	0.57 604	0.63 618

DispNO	0.93 490	0.30 333	1.34 546	0.55 379	0.55 505	0.89 427	0.49 380	1.48 415	1.21 471	1.17 416	1.27 428	1.19 454	0.90 444	5.23 606	0.74 438	0.22 378	0.17 386	0.24 398	0.21 391	0.19 244	0.20 344

DSFCA	0.93 490	0.34 432	1.06 489	0.52 318	0.65 547	1.55 565	0.93 570	1.49 417	1.19 460	1.56 567	1.15 380	1.50 529	0.96 476	3.07 560	1.02 512	0.30 520	0.26 532	0.25 437	0.25 471	0.28 464	0.24 420

fast-acv-ft	0.94 492	0.44 505	1.40 549	0.58 419	0.51 480	1.77 587	0.69 502	1.36 385	1.42 571	1.29 472	1.86 581	1.74 570	1.25 558	1.52 417	1.38 563	0.26 474	0.28 547	0.28 487	0.28 522	0.27 445	0.26 456

OMP-Stereo	0.94 492	0.33 407	0.72 306	0.90 620	0.31 247	0.49 152	0.36 196	1.16 327	1.06 372	1.58 573	1.12 363	1.46 520	0.69 346	6.94 646	0.49 330	0.19 270	0.14 253	0.24 398	0.18 283	0.20 291	0.14 123

CBMV	0.95 494	0.44 505	0.66 261	0.53 337	0.35 316	1.53 563	1.63 640	1.69 475	1.42 571	2.00 618	1.60 538	1.43 510	1.17 537	1.59 434	0.99 509	0.34 553	0.34 584	0.39 580	0.33 569	0.33 512	0.32 516
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
HBP-ISP	0.96 495	0.58 563	0.72 306	0.61 459	0.46 451	1.64 574	0.76 519	1.86 533	1.28 505	1.30 481	1.53 517	0.86 336	0.94 464	3.27 568	0.69 424	0.45 600	0.44 621	0.54 617	0.48 613	0.47 579	0.40 553

TransformOpticalFlow	0.96 495	0.28 276	0.89 424	0.52 318	0.31 247	0.66 311	0.54 414	1.75 492	1.12 404	1.09 357	1.44 493	1.37 502	1.01 498	6.70 643	0.42 267	0.19 270	0.12 97	0.20 262	0.19 308	0.18 194	0.19 310

IIG-Stereo	0.96 495	0.31 368	0.72 306	0.88 615	0.33 291	0.61 269	0.26 79	1.19 345	1.03 357	1.69 587	1.37 470	1.46 520	0.75 366	6.96 648	0.51 342	0.19 270	0.14 253	0.23 378	0.18 283	0.20 291	0.14 123

CFNet	0.96 495	0.36 462	1.01 469	0.62 470	0.42 411	0.99 467	0.47 355	1.90 545	1.32 524	0.99 323	1.39 479	1.10 435	0.86 427	5.58 619	0.79 460	0.23 405	0.17 386	0.28 487	0.27 501	0.26 431	0.21 365

XPNet_ROB	0.96 495	0.49 526	1.09 501	0.72 556	0.57 512	1.11 493	1.14 602	1.66 470	1.23 480	1.85 605	1.39 479	1.64 556	1.11 526	1.80 472	1.42 575	0.38 573	0.30 563	0.33 541	0.29 534	0.37 530	0.34 527

ETE_ROB	0.96 495	0.64 583	1.16 516	0.69 538	0.48 457	1.14 498	1.13 601	1.77 503	1.19 460	1.91 612	1.45 496	1.73 568	1.05 513	1.60 435	1.14 532	0.32 534	0.26 532	0.38 574	0.34 575	0.39 543	0.41 558

CSP-Net	0.97 501	0.38 476	0.83 386	0.53 337	0.41 405	1.63 572	0.77 522	2.00 572	1.05 367	1.25 456	1.20 403	1.33 493	0.83 412	4.93 602	0.85 480	0.32 534	0.22 495	0.20 262	0.20 345	0.23 390	0.25 432

DEmStereo	0.97 501	0.23 130	0.79 370	0.47 200	0.32 269	1.04 479	0.56 440	0.93 223	0.89 293	1.39 528	2.14 605	1.02 404	2.07 634	5.64 620	0.77 452	0.17 173	0.15 315	0.20 262	0.20 345	0.18 194	0.20 344

pcwnet_v2	0.97 501	0.37 469	4.33 646	0.62 470	0.54 499	0.79 385	0.45 339	2.02 580	1.58 591	1.42 537	1.64 549	1.09 432	0.79 389	1.24 343	0.67 417	0.32 534	0.25 526	0.29 498	0.27 501	0.37 530	0.35 532

FINET	0.97 501	0.54 547	1.60 581	0.63 480	0.79 594	1.08 486	1.07 595	1.56 445	2.20 633	1.15 397	1.49 510	0.94 369	0.88 437	2.32 523	1.05 514	0.42 588	0.35 595	0.32 532	0.28 522	0.43 561	0.38 549

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 505	0.39 481	3.21 638	0.50 265	0.63 542	0.64 286	0.39 246	2.36 631	0.75 242	0.95 309	4.63 654	1.81 578	0.56 275	0.96 255	0.41 256	0.18 222	0.13 194	0.21 301	0.26 489	0.32 503	0.35 532

StereoDRNet	0.98 505	0.47 519	1.70 587	0.76 575	0.94 621	1.51 561	0.91 564	1.92 552	1.32 524	1.61 575	1.13 368	1.47 525	0.97 479	1.75 463	1.46 582	0.28 504	0.23 508	0.29 498	0.27 501	0.35 519	0.27 467

ACV-stereo	0.99 507	0.51 536	1.41 554	0.56 395	0.41 405	2.43 629	0.57 451	1.15 325	1.18 451	0.81 274	1.01 304	3.39 646	2.14 637	1.60 435	1.07 519	0.27 490	0.22 495	0.22 337	0.22 420	0.28 464	0.32 516

iinet-f	0.99 507	0.45 512	3.71 643	0.55 379	0.43 423	1.81 592	0.68 498	1.14 323	1.14 419	1.18 421	1.42 484	1.58 543	1.44 581	1.34 373	1.59 591	0.24 423	0.23 508	0.20 262	0.19 308	0.26 431	0.25 432

GASNet	0.99 507	0.97 619	1.72 590	0.98 629	0.68 561	0.83 411	0.67 494	1.60 453	1.28 505	1.31 491	1.22 408	1.22 460	1.21 551	2.41 530	1.41 571	0.43 594	0.26 532	0.36 568	0.34 575	0.55 601	0.31 509

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 507	0.40 488	1.82 598	0.66 509	0.62 541	2.05 611	0.78 524	1.91 549	1.29 510	1.54 563	1.42 484	1.51 531	1.23 554	1.99 491	1.33 555	0.23 405	0.14 253	0.20 262	0.15 184	0.27 445	0.26 456

PS-NSSS	0.99 507	0.58 563	0.93 438	0.58 419	0.57 512	0.91 434	0.80 534	1.81 519	1.14 419	1.14 391	1.67 556	1.00 395	0.83 412	4.62 593	0.78 454	0.37 568	0.31 569	0.52 611	0.32 559	0.45 571	0.38 549

YMNet	1.00 512	0.54 547	1.40 549	0.81 588	0.85 608	1.87 599	0.62 476	1.55 442	1.18 451	1.63 581	1.99 592	1.77 574	0.97 479	1.50 414	1.45 579	0.33 543	0.37 602	0.31 517	0.32 559	0.32 503	0.29 486

YMNet_1	1.00 512	0.54 547	1.40 549	0.81 588	0.85 608	1.87 599	0.62 476	1.55 442	1.18 451	1.63 581	1.99 592	1.77 574	0.97 479	1.50 414	1.45 579	0.33 543	0.37 602	0.31 517	0.32 559	0.32 503	0.29 486

UGAM-zero	1.00 512	0.30 333	0.93 438	0.47 200	0.30 219	0.57 242	0.25 66	2.25 620	0.63 194	1.01 334	1.10 350	2.73 634	1.85 619	6.26 630	0.40 246	0.17 173	0.14 253	0.19 209	0.15 184	0.16 108	0.17 239

RAFT + AFF	1.00 512	0.42 499	1.09 501	0.67 521	0.50 468	1.22 519	1.24 611	2.24 619	1.19 460	1.30 481	1.56 528	1.17 450	1.49 589	3.44 574	0.83 474	0.21 347	0.25 526	0.30 511	0.26 489	0.27 445	0.27 467

DRN-Test	1.00 512	0.44 505	1.13 510	0.70 544	0.81 601	1.62 571	0.79 528	2.14 599	1.44 574	1.78 595	1.33 454	1.43 510	1.05 513	2.18 511	1.53 588	0.27 490	0.21 473	0.31 517	0.30 543	0.32 503	0.28 479

NCCL2	1.00 512	0.56 556	1.06 489	0.75 572	0.57 512	1.31 532	1.72 641	1.77 503	1.36 544	1.50 552	1.17 389	1.91 590	1.17 537	1.54 423	1.29 551	0.35 560	0.31 569	0.45 597	0.44 604	0.40 547	0.40 553

TCMNet	1.01 518	0.60 574	2.10 611	0.86 607	1.33 650	1.14 498	0.67 494	1.69 475	1.23 480	1.11 371	1.57 532	1.30 486	0.97 479	2.01 493	1.50 586	0.31 527	0.31 569	0.38 574	0.34 575	0.42 555	0.36 538

PA-Net	1.01 518	0.57 560	1.29 535	0.64 489	0.74 576	1.19 513	0.84 543	1.69 475	1.43 573	1.16 407	1.19 398	1.32 491	1.19 545	3.42 572	1.25 544	0.29 515	0.45 625	0.33 541	0.49 616	0.32 503	0.47 582
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
LALA_ROB	1.01 518	0.59 566	1.16 516	0.67 521	0.51 480	1.63 572	1.26 615	1.69 475	1.38 552	1.81 602	1.37 470	1.94 595	1.02 505	1.58 431	1.38 563	0.37 568	0.27 540	0.43 592	0.37 587	0.43 561	0.37 543

z-ln-s-r	1.02 521	0.55 552	2.09 610	0.52 318	0.55 505	0.78 379	0.87 553	1.47 413	1.34 531	1.12 373	1.62 544	1.37 502	1.06 516	2.62 545	3.32 639	0.19 270	0.14 253	0.21 301	0.17 259	0.27 445	0.21 365

PSMNet-RUCA	1.02 521	0.97 619	1.44 559	1.23 644	1.10 632	1.40 547	0.62 476	1.69 475	1.38 552	0.94 307	1.53 517	0.97 386	0.83 412	1.17 328	0.93 494	0.69 636	0.34 584	0.99 647	0.60 634	0.97 635	0.64 622

THIR-Stereo	1.02 521	0.27 250	0.69 283	0.49 254	0.28 172	0.95 451	1.34 620	1.03 269	0.97 328	1.34 508	1.90 586	1.17 450	1.58 595	6.44 635	0.78 454	0.19 270	0.14 253	0.21 301	0.22 420	0.19 244	0.20 344

Wz-Net-LNSev	1.03 524	0.67 586	2.71 634	0.64 489	0.84 605	1.75 582	1.00 585	1.80 516	1.32 524	1.28 465	1.25 418	1.65 559	1.22 552	1.39 390	1.40 567	0.28 504	0.26 532	0.24 398	0.23 443	0.33 512	0.32 516

RAFT-RH_RVC	1.03 524	0.24 156	0.67 267	0.49 254	0.28 172	0.81 403	0.33 157	0.83 180	1.08 383	2.05 619	4.65 656	1.04 413	0.57 287	5.98 629	0.50 337	0.18 222	0.13 194	0.26 456	0.20 345	0.16 108	0.17 239

DISCO	1.03 524	0.34 432	1.11 506	0.69 538	0.45 439	2.07 612	0.84 543	2.13 595	1.50 581	1.15 397	1.33 454	2.40 622	1.07 520	2.60 543	1.51 587	0.23 405	0.18 411	0.22 337	0.20 345	0.31 494	0.27 467

STrans-v2	1.04 527	0.28 276	0.96 453	0.49 254	0.32 269	0.68 323	0.79 528	2.47 641	1.12 404	1.12 373	1.46 502	1.40 505	1.46 584	6.70 643	0.43 277	0.18 222	0.13 194	0.20 262	0.18 283	0.18 194	0.18 266

APVNet	1.06 528	0.53 546	1.42 556	0.84 600	0.79 594	1.92 602	0.82 539	1.90 545	1.08 383	1.08 351	1.43 488	1.56 539	1.13 533	3.07 560	1.58 589	0.31 527	0.34 584	0.42 590	0.36 584	0.36 526	0.37 543

TDLM	1.06 528	0.44 505	0.79 370	0.63 480	0.50 468	0.89 427	1.44 625	1.48 415	1.26 494	1.12 373	1.40 481	1.08 422	0.98 486	6.65 639	0.78 454	0.33 543	0.21 473	0.33 541	0.26 489	0.37 530	0.24 420

FAT-Stereo	1.07 530	0.41 495	1.32 540	0.72 556	0.58 521	1.08 486	0.89 558	1.96 562	1.65 596	1.75 592	1.98 591	2.03 606	1.48 587	2.02 494	1.18 540	0.42 588	0.35 595	0.34 551	0.29 534	0.35 519	0.53 599

GANetREF_RVC	1.07 530	0.86 612	1.31 537	0.82 596	0.53 495	1.41 552	1.31 618	1.76 499	1.52 584	1.27 463	1.31 445	1.46 520	1.24 557	2.03 495	0.96 504	0.56 622	0.45 625	0.67 633	0.50 620	0.88 633	0.59 612
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
CVANet_RVC	1.07 530	0.43 502	0.76 349	0.60 444	0.50 468	0.90 430	0.97 578	1.52 429	1.26 494	1.33 504	1.38 475	1.24 467	1.18 542	6.75 645	0.75 443	0.34 553	0.23 508	0.34 551	0.29 534	0.42 555	0.27 467

GCST	1.08 533	1.47 652	0.93 438	1.73 655	1.14 640	1.30 530	0.31 128	1.33 376	1.16 441	1.29 472	0.97 292	0.98 388	0.49 220	2.08 500	0.46 309	1.19 654	0.70 654	1.30 654	0.85 649	1.02 639	0.89 637

GwcNet	1.08 533	0.51 536	2.33 622	0.79 582	1.18 643	1.76 584	0.70 505	1.68 473	1.47 577	1.41 531	1.64 549	1.74 570	1.04 509	2.20 514	1.41 571	0.30 520	0.29 558	0.29 498	0.27 501	0.30 485	0.35 532

DANet	1.08 533	0.61 576	1.32 540	0.85 605	0.72 568	1.37 540	0.51 389	1.54 438	1.15 431	1.78 595	1.54 522	2.01 603	1.11 526	2.90 554	2.00 609	0.33 543	0.30 563	0.40 585	0.30 543	0.44 567	0.45 574
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
RP	1.09 536	0.50 533	1.12 508	0.90 620	1.04 628	1.11 493	0.84 543	1.80 516	1.62 593	1.55 566	2.00 594	1.90 589	1.78 613	1.84 475	1.25 544	0.52 614	0.36 600	0.48 604	0.36 584	0.45 571	0.43 569

Nwc_Net	1.09 536	0.49 526	1.33 543	0.89 619	0.80 599	1.49 560	0.66 490	2.19 613	1.27 500	1.32 495	2.26 610	1.96 598	1.54 592	1.92 483	1.34 557	0.40 579	0.30 563	0.43 592	0.45 606	0.38 539	0.37 543

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 538	1.02 624	1.00 465	0.82 596	0.67 555	1.93 603	0.93 570	1.62 460	1.11 400	1.15 397	1.25 418	1.50 529	0.79 389	1.96 489	0.76 446	1.89 658	0.34 584	0.79 638	0.36 584	1.25 648	0.83 634

NCC-stereo	1.10 538	0.54 547	1.24 527	0.84 600	0.94 621	1.29 528	0.89 558	2.01 576	1.34 531	1.32 495	1.74 565	1.88 585	1.74 609	2.35 525	1.25 544	0.45 600	0.37 602	0.45 597	0.58 630	0.42 555	0.42 562

Abc-Net	1.10 538	0.54 547	1.24 527	0.84 600	0.94 621	1.29 528	0.89 558	2.01 576	1.34 531	1.32 495	1.74 565	1.88 585	1.74 609	2.35 525	1.25 544	0.45 600	0.37 602	0.45 597	0.58 630	0.42 555	0.42 562
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
Wz-Net-MNSev	1.11 541	0.58 563	2.23 620	0.66 509	0.71 566	1.95 605	1.46 626	1.98 568	1.45 575	1.79 598	1.43 488	1.49 528	1.33 571	1.97 490	1.42 575	0.27 490	0.23 508	0.28 487	0.28 522	0.34 516	0.31 509

edge stereo	1.11 541	0.50 533	1.30 536	0.71 552	0.65 547	1.14 498	0.75 516	1.93 557	1.37 548	1.71 588	1.83 576	2.54 627	1.44 581	2.43 531	1.23 542	0.42 588	0.41 615	0.54 617	0.35 580	0.42 555	0.46 578

anonymity	1.12 543	0.97 619	1.21 521	1.07 637	1.12 636	1.08 486	0.89 558	1.95 561	1.16 441	1.29 472	1.26 425	1.22 460	1.09 524	1.15 320	1.01 511	1.02 647	1.00 670	0.97 644	0.97 656	0.98 636	0.99 641

ccnet	1.12 543	0.67 586	1.01 469	0.78 580	0.73 575	1.72 580	0.99 583	1.84 529	1.26 494	1.47 543	1.85 580	1.75 573	1.29 563	1.75 463	1.88 603	0.57 623	0.53 640	0.57 627	0.55 627	0.59 608	0.54 601

RASNet	1.12 543	0.30 333	0.91 431	0.66 509	0.77 589	0.97 461	0.57 451	1.37 386	1.35 540	1.02 338	1.34 461	2.11 610	1.43 579	7.09 650	1.39 566	0.19 270	0.17 386	0.17 142	0.19 308	0.18 194	0.16 207

AF-Net	1.13 546	0.52 540	1.33 543	0.86 607	0.91 617	1.38 543	0.71 507	2.16 604	1.62 593	1.56 567	2.40 617	1.99 601	1.65 602	1.81 474	1.48 584	0.48 608	0.28 547	0.49 606	0.33 569	0.39 543	0.32 516

NaN_ROB	1.13 546	0.55 552	1.15 515	0.64 489	0.48 457	1.61 570	2.03 659	1.72 483	1.48 578	2.09 621	1.27 428	1.40 505	1.08 521	3.94 580	1.30 552	0.28 504	0.34 584	0.28 487	0.28 522	0.30 485	0.33 522

UGAM	1.14 548	0.27 250	0.95 447	0.53 337	0.42 411	0.70 336	0.72 510	0.95 234	1.32 524	0.98 320	1.48 508	1.78 577	0.87 432	9.65 679	0.87 483	0.21 347	0.18 411	0.30 511	0.24 457	0.19 244	0.16 207

DGSMNet	1.14 548	0.76 603	2.49 628	0.81 588	0.86 612	1.39 545	1.39 622	2.13 595	1.35 540	1.26 460	1.63 548	1.48 527	0.98 486	1.75 463	1.10 525	0.45 600	0.43 618	0.55 622	0.49 616	0.75 627	0.70 627

Syn2CoEx	1.14 548	0.69 591	1.66 584	0.80 585	0.67 555	1.40 547	0.88 556	2.06 589	1.54 587	1.25 456	1.58 535	1.42 509	1.50 591	4.09 582	1.40 567	0.36 564	0.32 577	0.34 551	0.29 534	0.29 475	0.34 527

RGC	1.14 548	0.79 605	1.26 530	0.91 623	0.96 624	1.52 562	0.77 522	1.92 552	1.26 494	1.54 563	1.93 588	2.02 605	1.54 592	2.25 518	1.31 553	0.44 599	0.35 595	0.58 628	0.48 613	0.47 579	0.46 578

S-Stereo	1.15 552	0.46 514	2.17 616	0.81 588	0.80 599	1.21 517	1.19 608	1.93 557	2.02 626	1.47 543	2.11 602	1.57 540	1.17 537	2.05 498	1.41 571	0.40 579	0.40 613	0.35 560	0.31 551	0.44 567	0.70 627

stereogan	1.15 552	0.42 499	1.40 549	0.86 607	0.84 605	2.38 627	0.71 507	1.88 539	1.73 605	1.72 589	1.94 590	2.31 617	1.29 563	2.07 499	1.08 520	0.36 564	0.35 595	0.39 580	0.31 551	0.51 593	0.46 578

AANet_RVC	1.16 554	0.52 540	1.49 573	0.65 503	0.45 439	0.75 359	0.69 502	1.42 398	1.55 589	1.34 508	1.87 583	1.53 535	0.78 385	7.43 656	1.38 563	0.25 451	0.17 386	0.19 209	0.16 230	0.22 362	0.26 456

RYNet	1.17 555	0.49 526	1.24 527	0.70 544	0.97 625	1.71 578	0.92 566	1.91 549	1.46 576	1.38 522	1.14 372	1.88 585	1.30 567	4.24 584	1.87 601	0.26 474	0.21 473	0.35 560	0.27 501	0.55 601	0.54 601

w-ln-seven-2	1.18 556	0.61 576	4.25 645	0.68 534	0.61 535	1.20 515	0.93 570	1.63 462	1.35 540	1.66 584	1.53 517	1.47 525	1.37 575	3.00 559	1.74 596	0.25 451	0.24 517	0.29 498	0.26 489	0.33 512	0.28 479

HSM	1.19 557	0.32 384	0.65 250	0.57 413	0.38 373	1.23 520	0.59 464	2.25 620	1.19 460	1.30 481	1.25 418	1.94 595	1.03 507	9.32 674	0.71 431	0.22 378	0.16 354	0.20 262	0.16 230	0.21 336	0.21 365

aanetorigin	1.23 558	0.79 605	2.78 636	0.70 544	0.79 594	0.99 467	1.06 594	1.06 296	1.37 548	3.52 660	2.61 626	1.72 567	1.63 600	1.99 491	1.78 598	0.25 451	0.24 517	0.26 456	0.25 471	0.38 539	0.45 574

PWC_ROB	1.24 559	0.76 603	2.46 626	0.72 556	0.78 591	1.15 504	0.49 380	1.75 492	1.92 620	2.31 627	3.07 635	1.59 544	1.40 576	2.46 535	2.10 613	0.33 543	0.22 495	0.35 560	0.24 457	0.38 539	0.41 558

SGM-Forest	1.24 559	0.38 476	0.60 221	0.52 318	0.37 351	1.56 566	1.30 617	1.65 465	1.36 544	2.11 622	1.79 572	1.63 553	0.93 459	7.48 658	0.95 500	0.36 564	0.37 602	0.39 580	0.34 575	0.37 530	0.32 516
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Consistency-Raft	1.25 561	0.99 622	1.93 604	1.02 633	1.21 645	0.96 457	1.01 587	1.75 492	1.92 620	1.36 513	2.12 603	1.44 515	1.01 498	1.14 319	1.40 567	0.72 637	0.82 657	0.89 642	0.98 658	1.31 650	0.95 639

NOSS_ROB	1.26 562	0.46 514	0.62 233	0.56 395	0.38 373	1.06 483	0.78 524	1.73 484	1.40 562	1.01 334	1.43 488	1.10 435	0.75 366	10.62 685	0.65 406	0.45 600	0.43 618	0.48 604	0.45 606	0.44 567	0.41 558

RTSC	1.29 563	0.73 597	2.44 625	0.83 599	0.57 512	1.85 597	0.65 485	1.88 539	2.00 625	2.20 624	1.66 554	1.60 546	1.26 560	2.33 524	3.92 645	0.32 534	0.23 508	0.27 472	0.29 534	0.37 530	0.37 543

PWCDC_ROB	1.29 563	0.75 602	1.33 543	1.05 634	0.88 616	1.73 581	0.52 400	1.89 542	3.28 656	1.29 472	4.88 659	1.22 460	1.46 584	1.77 470	1.45 579	0.60 628	0.26 532	0.29 498	0.25 471	0.52 595	0.37 543

Anonymous_2	1.30 565	0.55 552	0.82 381	0.52 318	0.58 521	1.01 470	0.64 483	1.25 365	0.97 328	0.96 311	0.78 241	1.33 493	1.29 563	1.03 283	0.74 438	0.62 630	0.64 650	1.06 650	9.63 695	1.16 644	0.49 589

SQANet	1.31 566	0.88 615	1.08 498	1.83 657	1.44 652	1.44 555	0.75 516	1.74 489	1.09 391	1.32 495	1.26 425	1.28 482	1.01 498	1.50 414	0.83 474	2.50 665	0.34 584	1.47 655	0.55 627	2.32 658	1.57 657

SHD	1.31 566	0.71 596	2.34 623	0.86 607	0.75 585	1.77 587	0.65 485	2.22 617	2.50 643	2.40 634	1.71 561	1.91 590	1.60 598	1.93 486	2.37 620	0.38 573	0.31 569	0.38 574	0.40 595	0.48 584	0.50 592

PDISCO_ROB	1.32 568	0.65 584	1.44 559	1.36 646	1.46 653	2.55 632	0.92 566	2.45 639	2.07 629	1.37 516	1.49 510	1.65 559	1.00 496	2.82 550	1.35 560	1.01 645	0.27 540	0.54 617	0.47 611	0.71 624	0.73 630

LL-Strereo	1.33 569	0.39 481	1.38 548	0.61 459	0.61 535	0.75 359	0.66 490	1.63 462	1.17 444	1.56 567	1.60 538	2.03 606	2.12 636	9.72 680	0.97 505	0.21 347	0.18 411	0.27 472	0.23 443	0.22 362	0.25 432

PASM	1.34 570	0.92 616	2.62 632	0.86 607	0.87 614	1.03 477	1.08 596	1.50 421	1.51 583	1.82 603	1.41 483	1.68 562	1.26 560	4.87 599	1.34 557	0.61 629	0.65 652	0.68 634	0.78 644	0.69 622	0.68 626

ADCRef	1.35 571	0.55 552	2.37 624	0.72 556	0.77 589	1.94 604	0.78 524	1.91 549	1.27 500	1.57 571	1.59 537	1.36 499	1.41 577	1.54 423	7.53 662	0.23 405	0.20 449	0.32 532	0.30 543	0.29 475	0.29 486

DStereoRT	1.36 572	0.32 384	1.41 554	0.67 521	0.50 468	2.07 612	0.60 469	1.44 405	0.91 302	1.37 516	1.44 493	0.73 285	1.30 567	6.39 634	0.90 490	0.23 405	0.17 386	4.29 687	1.94 677	0.24 405	0.20 344

GANet	1.36 572	0.47 519	0.86 397	0.67 521	0.45 439	1.34 537	1.73 642	1.64 464	1.24 486	1.49 551	2.38 615	1.55 538	1.20 548	9.30 673	0.93 494	0.30 520	0.31 569	0.33 541	0.28 522	0.39 543	0.30 499

ff1	1.37 574	0.33 407	0.85 391	0.53 337	0.37 351	0.74 353	0.56 440	0.95 234	2.47 640	1.15 397	1.45 496	1.06 415	0.82 404	7.22 651	7.61 663	0.20 312	0.12 97	0.31 517	0.27 501	0.19 244	0.20 344

XQC	1.37 574	0.87 613	2.56 630	0.84 600	0.69 563	1.83 595	0.89 558	2.07 590	1.88 616	1.88 608	1.53 517	1.91 590	1.55 594	2.85 553	3.05 631	0.48 608	0.29 558	0.44 596	0.39 591	0.69 622	0.60 615

w-ln-seven	1.38 576	0.70 594	3.91 644	0.75 572	0.72 568	2.69 639	0.95 575	2.02 580	1.99 624	1.99 615	1.73 563	1.82 581	1.17 537	2.45 532	2.84 628	0.28 504	0.25 526	0.31 517	0.30 543	0.41 550	0.33 522

mmx	1.39 577	0.33 407	0.85 391	0.53 337	0.37 351	0.74 353	0.56 440	2.13 595	1.37 548	1.15 397	1.45 496	1.06 415	0.82 404	7.22 651	7.61 663	0.24 423	0.19 429	0.31 517	0.27 501	0.30 485	0.25 432

xxx	1.39 577	0.33 407	0.85 391	0.53 337	0.37 351	0.74 353	0.56 440	2.13 595	1.37 548	1.15 397	1.45 496	1.06 415	0.82 404	7.22 651	7.61 663	0.24 423	0.19 429	0.31 517	0.27 501	0.30 485	0.25 432

MFMNet_re	1.40 579	1.14 634	1.68 585	1.39 648	1.07 629	1.48 558	1.43 624	1.87 536	1.82 613	2.26 625	2.19 607	1.51 531	1.86 620	1.52 417	1.25 544	0.93 643	0.83 658	0.84 640	0.80 645	0.99 638	1.05 646

UDG	1.41 580	2.65 678	0.99 459	1.44 651	1.64 656	1.34 537	0.80 534	1.60 453	1.23 480	1.23 444	1.71 561	2.01 603	1.34 572	1.47 410	1.41 571	0.90 642	0.54 643	2.29 663	0.75 642	1.84 653	1.04 644

CSAN	1.41 580	0.59 566	1.26 530	0.70 544	0.50 468	1.76 584	1.78 643	1.77 503	1.90 619	2.35 630	2.32 612	1.92 593	1.94 626	5.56 618	1.49 585	0.43 594	0.35 595	0.40 585	0.41 596	0.43 561	0.41 558

DStereoO	1.44 582	1.11 631	1.69 586	1.16 640	0.72 568	1.21 517	1.56 633	1.74 489	1.63 595	1.52 555	1.67 556	1.51 531	3.16 658	1.73 461	1.72 595	2.35 664	0.45 625	0.97 644	0.42 599	2.01 655	0.53 599

test_xeample	1.45 583	0.28 276	0.65 250	0.51 297	0.28 172	0.94 447	0.59 464	2.14 599	1.29 510	1.24 451	1.51 515	0.88 344	0.86 427	1.46 406	15.10 685	0.22 378	0.20 449	0.22 337	0.20 345	0.22 362	0.22 385

Wz-Net-SNSev	1.49 584	1.23 640	6.27 658	0.68 534	0.67 555	1.37 540	1.41 623	2.00 572	1.39 557	1.48 549	1.61 542	2.29 615	1.32 570	3.93 579	2.14 615	0.31 527	0.28 547	0.31 517	0.33 569	0.42 555	0.36 538

CC-Net-ROB	1.49 584	1.26 641	1.27 533	0.88 615	0.79 594	1.76 584	1.00 585	1.79 513	1.26 494	1.10 365	1.61 542	1.21 458	0.99 494	8.13 666	0.84 477	1.09 651	0.41 615	2.20 661	0.46 609	1.20 647	0.48 585

DDUNet	1.50 586	2.69 679	1.12 508	1.77 656	1.88 658	1.84 596	0.92 566	1.70 480	1.16 441	1.38 522	1.79 572	1.60 546	1.12 529	1.37 381	1.08 520	1.10 652	0.76 655	2.37 665	0.94 654	2.00 654	1.37 653

xxxx	1.51 587	0.28 276	0.68 271	0.54 354	0.28 172	1.16 506	0.44 319	2.19 613	1.29 510	1.09 357	1.36 468	1.22 460	0.85 419	1.79 471	15.70 688	0.24 423	0.21 473	0.21 301	0.20 345	0.22 362	0.23 405

psmorigin	1.52 588	0.69 591	10.52 672	0.68 534	0.59 529	1.13 497	0.70 505	1.57 446	1.19 460	1.99 615	1.79 572	2.26 614	1.47 586	2.09 501	1.36 561	0.39 576	0.40 613	0.34 551	0.33 569	0.43 561	0.56 605

MFN_U_SF_RVC	1.52 588	0.84 608	3.42 639	0.87 614	0.66 551	2.56 633	0.95 575	2.36 631	1.70 601	1.98 614	1.86 581	2.45 625	1.79 614	2.95 555	2.58 623	0.52 614	0.48 632	0.55 622	0.59 633	0.59 608	0.61 616

WQFJA1++	1.55 590	0.22 95	0.45 88	0.38 47	0.28 172	0.38 55	0.20 12	0.62 61	0.28 20	0.38 105	0.39 62	0.34 82	0.39 127	0.64 129	0.27 63	0.19 270	0.12 97	0.16 93	0.12 63	25.04 701	0.14 123

SAMSARA	1.55 590	0.84 608	2.61 631	1.22 643	1.07 629	2.50 631	1.93 653	2.05 584	1.89 617	2.75 644	1.66 554	2.81 635	1.69 607	3.08 562	1.97 608	0.46 606	0.51 638	0.42 590	0.46 609	0.58 606	0.59 612

z-mn7	1.56 592	0.84 608	4.36 648	0.71 552	0.51 480	2.60 634	1.04 590	1.73 484	2.70 649	1.53 557	2.99 634	1.94 595	1.34 572	4.78 597	2.41 621	0.29 515	0.24 517	0.27 472	0.24 457	0.34 516	0.31 509

CrosDoStereo	1.58 593	0.24 156	0.72 306	0.48 232	0.29 195	0.67 316	12.49 689	1.10 308	0.98 333	1.34 508	1.75 568	1.00 395	1.89 622	6.65 639	0.81 467	0.19 270	0.15 315	0.20 262	0.22 420	0.18 194	0.19 310

DeepStereo_LL	1.58 593	0.24 156	0.72 306	0.48 232	0.29 195	0.67 316	12.49 689	1.10 308	0.98 333	1.34 508	1.75 568	1.00 395	1.89 622	6.65 639	0.81 467	0.19 270	0.15 315	0.20 262	0.22 420	0.18 194	0.19 310

STTRV1_RVC	1.58 593	0.68 590	1.96 606	0.88 615	1.12 636	1.57 567	0.90 563	2.25 620	1.75 608	1.29 472	2.02 597	1.40 505	1.22 552	9.77 681	1.31 553	0.81 640	0.33 582	0.54 617	0.49 616	0.73 626	0.52 598

otaku	1.60 596	1.11 631	1.21 521	2.20 660	1.56 654	1.97 606	1.24 611	2.07 590	1.36 544	1.44 538	1.62 544	1.73 568	1.19 545	1.73 461	0.98 508	2.89 669	0.57 645	1.74 656	0.60 634	2.78 665	1.94 663

DeepPrunerF	1.60 596	0.73 597	5.81 656	0.88 615	1.19 644	0.91 434	0.95 575	2.19 613	5.24 674	1.17 416	1.30 439	1.19 454	1.30 567	4.90 600	1.66 594	0.42 588	0.34 584	0.52 611	0.47 611	0.41 550	0.40 553

222	1.61 598	0.29 311	0.67 267	0.56 395	0.29 195	1.06 483	0.42 283	2.17 610	1.31 520	1.31 491	1.52 516	0.92 364	0.94 464	1.76 468	17.65 689	0.24 423	0.20 449	0.21 301	0.19 308	0.22 362	0.23 405

SDNR	1.62 599	0.51 536	2.17 616	0.53 337	0.56 508	3.80 660	0.45 339	1.54 438	1.29 510	1.33 504	2.41 618	1.08 422	0.96 476	11.18 686	1.16 534	0.66 634	0.63 649	0.43 592	0.32 559	0.64 615	0.67 624

AANet	1.64 600	1.27 642	5.08 651	0.67 521	0.65 547	1.41 552	0.84 543	1.92 552	2.90 652	3.11 658	3.20 638	2.91 639	2.06 633	2.49 538	2.10 613	0.42 588	0.29 558	0.34 551	0.30 543	0.45 571	0.45 574

Ntro	1.64 600	1.15 635	1.23 524	2.48 666	1.83 657	2.09 614	1.16 605	1.96 562	1.38 552	1.21 433	1.62 544	1.62 548	1.29 563	1.87 480	1.11 528	3.04 670	0.56 644	1.82 658	0.64 636	2.80 666	2.05 665

G-Net	1.66 602	0.63 581	1.56 577	1.11 639	0.74 576	2.98 649	0.91 564	1.55 442	1.22 477	2.76 645	8.18 678	2.32 618	2.53 650	1.92 483	1.87 601	0.48 608	0.44 621	0.45 597	0.31 551	0.60 612	0.57 609

MDST_ROB	1.67 603	0.34 432	1.58 580	0.92 625	0.58 521	4.26 666	1.11 598	2.83 648	1.41 568	4.49 671	2.55 625	1.45 517	0.97 479	7.79 663	1.17 537	0.31 527	0.25 526	0.37 571	0.33 569	0.31 494	0.30 499

SPS-STEREO	1.67 603	1.04 625	1.23 524	1.21 642	1.13 639	1.82 594	1.11 598	2.16 604	1.52 584	3.07 656	2.32 612	2.82 636	1.80 615	4.11 583	2.04 610	1.03 648	0.99 669	0.97 644	0.94 654	1.03 641	1.02 642
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM_RVC	1.68 605	0.36 462	0.61 226	0.59 432	0.29 195	2.25 620	1.18 607	2.38 634	1.68 600	3.60 661	2.67 628	3.69 650	2.42 646	8.13 666	1.90 604	0.31 527	0.31 569	0.30 511	0.28 522	0.30 485	0.29 486
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DPSNet	1.69 606	0.59 566	4.33 646	0.70 544	0.57 512	2.02 610	1.62 639	3.35 657	1.78 609	1.48 549	1.38 475	2.17 611	2.84 653	4.77 596	3.66 642	0.48 608	0.31 569	0.29 498	0.25 471	0.64 615	0.48 585

zh-mn7	1.70 607	1.21 638	8.30 666	0.69 538	0.53 495	1.45 556	0.84 543	1.70 480	2.09 630	2.41 635	2.67 628	1.68 562	1.23 554	4.49 589	2.87 629	0.30 520	0.26 532	0.27 472	0.27 501	0.31 494	0.35 532

1111x	1.70 607	0.29 311	0.86 397	0.51 297	0.27 145	1.01 470	0.68 498	2.22 617	1.28 505	1.13 388	1.40 481	1.21 458	1.10 525	5.53 616	15.20 686	0.22 378	0.21 473	0.22 337	0.22 420	0.24 405	0.22 385

PVD	1.70 607	0.84 608	2.26 621	0.94 628	0.83 604	2.48 630	0.97 578	2.59 645	3.35 657	3.01 654	2.77 630	2.34 619	2.47 648	2.67 547	3.14 634	0.47 607	0.45 625	0.59 629	0.48 613	0.59 608	0.75 632

FBW_ROB	1.71 610	0.62 580	1.45 564	0.67 521	0.61 535	1.81 592	1.08 596	2.52 642	1.70 601	1.77 594	1.73 563	1.98 600	1.25 558	12.57 688	1.84 600	0.34 553	0.37 602	0.56 625	0.38 589	0.45 571	0.43 569

ADCL	1.72 611	0.57 560	3.66 641	0.67 521	0.61 535	2.61 636	1.85 648	1.96 562	1.67 598	1.90 611	1.83 576	2.06 609	1.90 624	2.13 504	9.15 672	0.26 474	0.24 517	0.34 551	0.32 559	0.38 539	0.35 532

MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 612	0.87 613	3.56 640	0.80 585	0.75 585	3.72 657	2.44 672	1.82 520	1.82 613	1.74 591	1.91 587	1.92 593	1.26 560	7.69 661	1.28 550	0.45 600	0.47 630	0.52 611	0.77 643	0.50 588	0.50 592

zh-sn7	1.76 613	1.38 643	6.58 659	0.74 568	0.72 568	1.78 589	1.31 618	1.88 539	1.56 590	1.86 607	2.47 622	1.81 578	2.08 635	5.12 604	3.80 644	0.32 534	0.32 577	0.32 532	0.32 559	0.44 567	0.40 553

AAGNet	1.83 614	0.28 276	0.72 306	0.61 459	0.32 269	0.67 316	0.51 389	0.96 242	0.98 333	1.47 543	1.20 403	1.00 395	1.18 542	2.83 551	22.77 696	0.22 378	0.13 194	0.22 337	0.19 308	0.23 390	0.15 167

WCMA_ROB	1.84 615	0.47 519	1.31 537	0.69 538	0.57 512	2.11 615	1.14 602	1.87 536	1.73 605	4.04 665	6.43 665	5.62 668	3.61 663	2.59 542	1.94 606	0.52 614	0.44 621	0.39 580	0.42 599	0.48 584	0.47 582

ADCPNet	1.85 616	0.69 591	8.07 663	0.71 552	0.58 521	2.79 643	1.22 610	1.94 559	1.54 587	1.88 608	1.69 559	2.46 626	2.04 630	2.37 527	6.48 657	0.38 573	0.37 602	0.38 574	0.43 602	0.47 579	0.45 574

test_sample9	1.86 617	0.49 526	1.13 510	0.56 395	0.39 384	1.02 474	0.73 511	1.78 507	1.21 471	1.22 438	1.18 391	1.08 422	0.92 450	2.27 520	7.92 667	0.57 623	12.61 702	0.62 630	0.67 638	0.45 571	0.42 562

Wz-Net-TNSev	1.88 618	2.08 672	7.66 661	0.67 521	0.64 545	2.42 628	1.83 647	2.33 627	1.74 607	1.57 571	1.56 528	2.58 628	1.90 624	4.86 598	3.12 633	0.39 576	0.37 602	0.33 541	0.37 587	0.53 597	0.58 610

NVStereoNet_ROB	1.88 618	1.07 626	1.45 564	1.07 637	1.17 641	1.47 557	1.48 628	1.89 542	1.93 622	1.94 613	4.67 657	3.08 643	1.80 615	6.51 636	1.65 592	1.06 650	0.86 664	1.08 651	1.32 664	0.93 634	1.26 651
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SANet	1.88 618	0.57 560	2.18 618	0.63 480	0.40 395	2.80 644	1.57 636	2.39 635	5.88 677	2.36 632	3.57 643	3.72 651	2.97 655	4.74 595	1.76 597	0.34 553	0.30 563	0.32 532	0.29 534	0.48 584	0.37 543

ADCMid	1.89 621	0.73 597	5.06 650	0.72 556	0.67 555	2.00 609	1.14 602	1.97 566	1.48 578	2.86 648	1.81 575	2.37 620	2.05 632	2.24 516	10.39 677	0.33 543	0.31 569	0.39 580	0.43 602	0.50 588	0.44 572

WZ-Net	1.95 622	0.95 618	10.10 668	0.86 607	0.78 591	1.69 577	1.60 638	2.20 616	1.98 623	2.08 620	1.93 588	2.30 616	1.97 627	5.30 607	3.17 636	0.34 553	0.26 532	0.29 498	0.31 551	0.51 593	0.47 582

AnyNet_C32	1.96 623	1.10 628	5.17 652	0.90 620	1.11 634	2.12 616	2.37 670	1.85 530	1.48 578	2.45 636	1.70 560	2.05 608	1.64 601	2.50 539	10.28 676	0.37 568	0.34 584	0.35 560	0.41 596	0.49 587	0.54 601

MSAF-DinoV2	1.97 624	0.80 607	10.38 671	0.86 607	0.48 457	1.39 545	0.97 578	2.55 644	1.72 604	1.53 557	1.65 551	3.59 648	2.20 640	5.39 613	3.94 646	0.27 490	0.17 386	0.26 456	0.28 522	0.47 579	0.46 578

RainbowNet	1.97 624	1.76 660	1.57 579	2.81 669	2.21 663	1.98 608	1.81 645	2.54 643	1.89 617	1.50 552	1.84 578	1.96 598	1.65 602	2.14 505	1.25 544	3.33 676	0.85 662	2.39 668	0.98 658	2.82 668	2.22 666

ADCP+	1.99 626	0.48 523	7.73 662	0.66 509	0.91 617	2.30 623	1.05 592	1.82 520	1.34 531	1.54 563	1.32 452	1.74 570	1.61 599	2.17 508	13.37 681	0.24 423	0.21 473	0.32 532	0.28 522	0.37 530	0.29 486

MSMD_ROB	1.99 626	0.59 566	0.89 424	0.70 544	0.61 535	3.95 662	0.94 573	1.80 516	1.79 610	4.41 669	4.43 650	8.17 677	3.66 664	3.40 570	1.33 555	0.52 614	0.48 632	0.54 617	0.58 630	0.53 597	0.50 592

Selective-IGEV-i16pc	2.07 628	0.29 311	19.83 683	0.53 337	0.39 384	2.74 640	1.51 629	1.13 321	1.28 505	0.80 269	1.21 405	1.06 415	0.64 329	7.77 662	0.79 460	0.40 579	0.22 495	0.21 301	0.23 443	0.22 362	0.23 405

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 629	1.15 635	3.10 637	1.05 634	0.76 588	5.03 672	2.40 671	2.16 604	2.62 646	1.89 610	2.28 611	2.69 632	1.65 602	9.35 675	2.04 610	0.64 633	0.51 638	0.68 634	0.71 641	1.09 643	0.67 624

ACVNet-4b	2.15 630	1.41 647	1.64 582	2.80 668	2.31 667	2.31 624	1.24 611	2.32 626	2.14 631	1.26 460	2.39 616	2.66 631	1.48 587	5.95 628	1.06 516	3.20 674	0.45 625	2.37 665	0.89 650	2.83 669	2.37 670

ACVNet_1	2.18 631	1.45 650	1.72 590	2.85 670	2.33 669	2.28 621	1.46 626	3.08 653	2.22 634	1.82 603	2.05 600	3.56 647	1.98 628	3.09 563	1.40 567	3.17 671	0.60 647	2.40 669	0.92 652	2.91 672	2.37 670

test_sample8	2.19 632	0.49 526	1.13 510	0.56 395	0.39 384	1.02 474	0.73 511	1.82 520	1.15 431	2.26 625	1.30 439	4.94 663	2.52 649	2.27 520	7.92 667	0.57 623	12.61 702	0.62 630	0.67 638	0.45 571	0.42 562

ADCS	2.25 633	0.99 622	5.55 653	0.81 588	0.74 576	2.19 618	1.80 644	2.27 623	2.14 631	2.80 647	2.13 604	2.40 622	2.03 629	2.64 546	13.69 682	0.41 584	0.39 611	0.40 585	0.45 606	0.58 606	0.56 605

AnyNet_C01	2.26 634	1.78 661	10.22 670	0.93 626	0.74 576	2.92 647	2.20 665	2.29 625	1.80 611	2.53 638	2.41 618	2.71 633	1.73 608	3.41 571	6.72 659	0.41 584	0.39 611	0.40 585	0.42 599	0.67 620	0.63 618

MeshStereo	2.26 634	0.56 556	0.92 436	0.61 459	0.49 461	2.60 634	1.02 588	3.18 654	2.05 628	7.40 686	4.98 660	7.58 674	2.98 656	6.37 633	1.96 607	0.43 594	0.43 618	0.45 597	0.39 591	0.43 561	0.42 562
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
Selective-IGEV-i16pb	2.29 636	0.33 407	20.08 684	0.56 395	0.40 395	2.61 636	1.54 632	2.60 646	1.87 615	0.97 315	1.68 558	1.38 504	1.01 498	8.19 669	0.92 493	0.37 568	0.21 473	0.22 337	0.26 489	0.25 418	0.28 479

FCDSN-DC	2.32 637	0.63 581	0.81 377	0.84 600	0.75 585	2.23 619	0.94 573	2.09 593	1.80 611	5.45 679	7.72 675	7.77 676	6.93 681	3.39 569	1.80 599	0.52 614	0.48 632	0.52 611	0.51 623	0.57 604	0.58 610
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DispFullNet	2.34 638	2.85 680	3.66 641	3.08 676	2.27 665	1.97 606	0.67 494	2.00 572	1.70 601	2.52 637	2.00 594	2.23 612	5.86 674	3.44 574	1.58 589	1.01 645	0.32 577	2.64 674	1.94 677	2.85 670	2.24 667

EDNetEfficient	2.37 639	1.10 628	8.08 664	0.74 568	0.71 566	0.98 466	1.56 633	1.46 411	4.06 665	4.90 674	2.82 631	2.25 613	3.48 662	2.95 555	9.97 673	0.26 474	0.24 517	0.26 456	0.30 543	0.68 621	0.61 616

pmcnn	2.37 639	0.42 499	2.71 634	0.63 480	0.43 423	1.54 564	1.19 608	2.01 576	1.53 586	2.64 641	7.60 672	18.07 692	1.45 583	3.44 574	2.78 627	0.18 222	0.15 315	0.15 46	0.12 63	0.20 291	0.18 266

ELAS	2.37 639	0.74 600	1.54 575	0.99 630	0.92 619	4.78 669	2.33 669	3.33 656	3.37 658	5.05 677	4.77 658	3.67 649	4.53 671	3.42 572	4.50 649	0.62 630	0.53 640	0.55 622	0.53 625	0.63 613	0.64 622
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM+DAISY	2.41 642	1.07 626	2.14 615	1.18 641	1.10 632	2.14 617	1.36 621	1.96 562	1.66 597	5.46 680	7.07 669	4.95 664	4.32 670	5.50 615	2.26 617	1.04 649	1.02 672	0.99 647	0.97 656	1.02 639	1.04 644

ACVNet_2	2.43 643	1.41 647	2.04 608	2.62 667	2.24 664	2.63 638	1.88 651	3.31 655	3.01 653	2.19 623	3.45 642	4.62 656	2.04 630	4.50 591	1.47 583	2.55 666	0.64 650	2.22 662	0.84 647	2.69 664	2.29 668

ELAS_RVC	2.48 644	0.74 600	1.90 602	1.05 634	0.92 619	2.76 641	4.01 682	2.76 647	4.11 666	4.69 672	4.63 654	4.62 656	5.96 676	3.97 581	3.96 647	0.63 632	0.53 640	0.56 625	0.52 624	0.64 615	0.63 618
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SuperB	2.53 645	0.59 566	18.45 681	0.69 538	0.50 468	1.87 599	0.88 556	1.67 472	2.39 637	1.50 552	1.42 484	1.14 447	1.15 535	4.28 587	5.07 652	0.24 423	0.19 429	0.22 337	0.19 308	7.86 692	0.34 527

WAO-7	2.66 646	1.40 646	1.73 592	1.39 648	1.17 641	3.93 661	1.94 654	4.11 666	3.88 664	2.92 649	5.50 661	4.18 654	3.00 657	7.63 660	3.71 643	1.13 653	1.00 670	1.17 652	1.13 663	1.18 646	1.09 648

RTS	2.67 647	1.38 643	15.28 677	0.99 630	1.26 647	3.78 658	1.96 655	2.15 601	2.62 646	2.61 639	2.85 632	2.60 629	1.59 596	6.27 631	5.71 655	0.40 579	0.28 547	0.35 560	0.35 580	0.50 588	0.48 585

RTSA	2.67 647	1.38 643	15.28 677	0.99 630	1.26 647	3.78 658	1.96 655	2.15 601	2.62 646	2.61 639	2.85 632	2.60 629	1.59 596	6.27 631	5.71 655	0.40 579	0.28 547	0.35 560	0.35 580	0.50 588	0.48 585

MADNet+	2.69 649	3.22 683	11.53 673	1.44 651	1.12 636	3.19 651	1.81 645	2.85 649	2.37 636	1.68 586	2.07 601	2.85 637	2.18 638	7.41 655	5.23 653	0.79 639	0.76 655	0.69 636	0.65 637	0.98 636	0.95 639

IMH-64-1	2.70 650	1.79 662	1.46 566	3.26 678	2.66 673	3.23 653	2.10 660	4.08 664	2.75 650	2.34 628	3.81 646	3.06 641	2.22 641	4.25 585	2.59 624	3.75 680	0.84 659	2.75 675	1.35 665	3.15 674	2.60 677

IMH-64	2.70 650	1.79 662	1.46 566	3.26 678	2.66 673	3.23 653	2.10 660	4.08 664	2.75 650	2.34 628	3.81 646	3.06 641	2.22 641	4.25 585	2.59 624	3.75 680	0.84 659	2.75 675	1.35 665	3.15 674	2.60 677

FC-DCNN	2.72 652	0.59 566	0.86 397	0.73 564	0.57 512	2.91 645	1.04 590	3.01 652	2.60 644	6.83 681	7.64 673	9.92 681	6.33 679	5.21 605	3.14 634	0.53 620	0.48 632	0.51 609	0.50 620	0.53 597	0.51 596

FC-DCNN v2	2.81 653	0.59 566	0.85 391	0.73 564	0.57 512	2.97 648	1.05 592	3.39 658	2.61 645	6.98 682	7.67 674	10.38 684	6.31 678	5.75 623	3.37 640	0.53 620	0.48 632	0.51 609	0.50 620	0.53 597	0.51 596

WAO-6	2.81 653	1.60 657	1.46 566	2.36 664	2.28 666	3.55 655	2.29 668	4.21 667	4.56 670	2.36 632	4.51 651	4.88 662	2.66 651	4.60 592	4.07 648	1.72 657	1.15 676	2.31 664	1.46 670	2.31 657	1.85 661

PWCK	2.88 655	2.05 670	5.72 655	2.08 659	1.11 634	3.55 655	3.90 681	2.86 650	3.54 662	3.03 655	3.63 644	3.10 644	2.31 643	8.15 668	3.09 632	2.12 661	0.91 667	1.75 657	0.98 658	2.57 663	1.18 650

Dean	2.91 656	1.53 656	2.07 609	2.96 675	2.51 671	3.15 650	2.14 663	4.75 671	4.41 669	2.76 645	6.10 664	5.53 667	2.37 644	2.97 557	1.92 605	3.18 672	0.85 662	2.51 672	1.04 661	2.88 671	2.47 674

MonStereo1	3.14 657	1.66 658	1.81 596	2.43 665	2.32 668	5.80 675	1.58 637	3.52 659	4.70 671	3.09 657	8.22 679	4.76 660	3.36 660	6.52 637	2.29 619	2.33 663	0.61 648	1.91 660	1.05 662	2.44 660	2.34 669

IMH	3.21 658	1.85 666	1.48 571	3.25 677	2.69 675	4.07 664	2.02 658	4.41 669	3.80 663	2.72 642	7.11 670	4.75 659	2.92 654	5.92 626	2.55 622	3.85 684	0.88 665	2.78 677	1.36 667	3.19 676	2.59 676

LVE	3.31 659	1.67 659	1.64 582	2.85 670	2.42 670	3.20 652	2.26 667	4.78 672	5.05 673	2.35 630	6.91 667	6.02 669	2.37 644	9.15 671	2.17 616	3.19 673	1.08 675	2.38 667	1.47 671	2.81 667	2.40 672

DStereoFS	3.67 660	1.49 654	2.18 618	1.32 645	1.32 649	4.41 667	1.26 615	3.75 663	9.27 681	3.36 659	6.80 666	4.81 661	13.54 688	6.95 647	4.76 651	0.73 638	0.69 653	1.17 652	2.40 683	1.27 649	1.95 664

JetBlue	3.97 661	2.01 667	10.19 669	1.38 647	2.84 677	10.53 681	9.54 686	3.60 661	2.41 638	2.73 643	3.39 641	4.54 655	4.31 669	7.85 665	6.84 660	0.88 641	0.93 668	0.89 642	0.91 651	1.74 652	1.91 662

notaker	3.98 662	2.40 677	2.68 633	3.82 685	3.27 682	3.97 663	2.14 663	4.78 672	3.45 660	4.12 668	6.94 668	7.65 675	3.26 659	7.82 664	5.30 654	4.04 685	1.41 678	3.36 684	2.10 680	3.88 682	3.31 683

WAO-8	4.40 663	1.82 664	1.79 594	2.34 662	2.20 661	9.19 678	1.53 630	6.09 679	16.46 692	3.94 663	7.84 676	7.32 671	3.72 666	9.41 677	3.31 637	2.00 659	1.07 673	2.44 670	1.37 668	2.50 661	1.68 658

Venus	4.40 663	1.82 664	1.79 594	2.34 662	2.20 661	9.19 678	1.53 630	6.09 679	16.46 692	3.94 663	7.84 676	7.32 671	3.72 666	9.41 677	3.31 637	2.00 659	1.07 673	2.44 670	1.37 668	2.50 661	1.68 658

DStereoSA	4.44 665	0.92 616	6.79 660	1.58 654	2.54 672	2.29 622	14.04 691	2.33 627	2.31 635	1.85 605	10.58 685	1.32 491	13.05 686	7.07 649	11.18 679	0.67 635	1.97 682	0.88 641	3.29 684	1.69 651	2.44 673

MultiAttention	4.51 666	0.33 407	0.82 381	0.73 564	0.45 439	30.98 702	4.50 684	2.18 612	1.40 562	1.61 575	2.41 618	2.43 624	0.70 351	38.42 706	1.36 561	0.22 378	0.15 315	0.29 498	0.30 543	0.47 579	0.43 569

ktn	4.70 667	2.38 676	2.12 614	3.76 683	3.24 680	4.85 670	2.95 678	5.52 674	7.37 680	4.07 667	19.32 696	7.46 673	3.47 661	7.39 654	2.95 630	4.04 685	1.85 681	3.26 683	2.22 681	3.08 673	2.65 679

MADNet++	5.01 668	3.14 681	4.91 649	4.55 689	3.94 686	5.20 673	4.41 683	4.40 668	4.13 667	4.95 675	6.08 663	4.74 658	5.37 672	9.40 676	10.67 678	4.65 687	4.15 689	3.97 686	3.34 686	4.09 684	4.08 689

UNDER WATER	5.08 669	2.33 675	5.55 653	3.94 687	3.51 683	5.20 673	2.72 675	5.61 677	16.52 694	3.84 662	4.60 653	9.21 679	5.89 675	5.90 625	8.66 671	3.75 680	1.34 677	3.18 682	1.88 675	4.33 687	3.61 685

UNDER WATER-64	5.27 670	2.32 674	8.78 667	3.93 686	3.54 684	7.61 676	3.03 679	5.84 678	14.19 686	4.04 665	4.04 648	9.39 680	6.26 677	5.93 627	8.48 670	3.60 679	1.51 679	3.13 680	1.88 675	4.29 686	3.61 685

TorneroNet-64	5.30 671	2.03 668	1.74 593	3.43 680	2.81 676	10.09 680	2.12 662	9.10 686	17.12 697	4.96 676	9.27 682	10.72 686	3.70 665	9.20 672	4.55 650	3.31 675	0.84 659	2.88 678	1.55 672	3.49 679	3.04 680

MANE	6.19 672	0.59 566	1.03 480	0.93 626	1.22 646	13.38 686	2.69 673	12.81 690	17.94 698	8.21 687	10.82 686	14.72 688	11.68 683	11.39 687	11.90 680	0.59 627	0.50 637	0.52 611	1.76 674	0.55 601	0.54 601

LSM	6.33 673	1.10 628	13.19 674	1.41 650	68.17 711	1.64 574	1.90 652	1.92 552	2.46 639	2.99 652	3.11 636	1.88 585	1.80 615	2.61 544	2.06 612	0.41 584	0.58 646	0.50 607	0.57 629	0.64 615	17.66 702

SGM-ForestM	6.52 674	0.38 476	1.26 530	0.63 480	0.35 316	13.59 687	5.32 685	6.32 682	6.70 679	11.14 689	9.18 681	22.51 702	13.93 689	16.89 691	20.07 691	0.36 564	0.37 602	0.36 568	0.35 580	0.36 526	0.34 527

tt	6.58 675	0.26 218	6.10 657	3.77 684	2.16 660	11.55 683	19.63 693	13.33 691	5.74 676	2.96 651	2.65 627	4.97 665	6.33 679	3.81 578	7.24 661	9.15 692	11.32 701	5.89 692	6.24 693	6.03 688	2.55 675

JetRed	6.91 676	8.80 689	25.96 697	2.85 670	3.25 681	13.98 689	11.87 688	6.25 681	4.28 668	4.45 670	4.56 652	6.69 670	5.46 673	7.46 657	14.05 683	2.59 667	3.31 686	2.59 673	2.29 682	4.20 685	3.36 684

xyz-stereo	7.16 677	0.22 95	69.90 716	0.42 100	0.21 24	32.92 705	0.49 380	0.87 192	0.76 251	1.38 522	27.04 699	1.19 454	1.16 536	4.69 594	0.97 505	0.16 115	0.12 97	0.20 262	0.14 160	0.16 108	0.12 21

LE_ROB	8.05 678	0.37 469	23.53 691	0.74 568	0.33 291	2.77 642	2.87 677	3.71 662	27.24 703	25.39 703	8.87 680	8.46 678	26.71 702	6.65 639	21.99 692	0.21 347	0.19 429	0.20 262	0.21 391	0.25 418	0.22 385

coex-ft	8.13 679	2.13 673	98.04 718	0.67 521	0.53 495	1.71 578	1.56 633	1.65 465	11.11 684	18.17 701	3.75 645	3.88 652	7.61 682	2.98 558	6.49 658	0.30 520	0.30 563	0.32 532	0.31 551	0.66 619	0.50 592

KSHMR	8.75 680	2.06 671	2.11 613	3.53 682	3.11 679	4.13 665	2.69 673	5.60 676	61.37 718	3.00 653	55.83 716	4.98 666	2.45 647	4.49 589	2.61 626	3.46 677	1.55 680	3.14 681	1.94 677	3.72 681	3.18 682

U	9.45 681	0.21 62	0.58 212	0.47 200	53.11 710	61.27 715	0.24 59	0.70 112	0.52 153	0.36 79	0.28 25	0.29 42	0.35 103	0.33 4	0.26 49	0.19 270	0.11 38	60.50 713	8.88 694	0.17 151	0.13 69

TCMNet-wrong-test	10.31 682	11.40 691	14.84 676	20.96 698	18.45 692	13.80 688	10.76 687	15.78 692	3.53 661	5.20 678	5.52 662	16.26 690	12.61 684	7.51 659	10.15 674	7.43 690	2.37 683	4.31 688	3.43 687	11.36 694	10.61 693

EDNetEfficientorigin	10.57 683	1.47 652	177.42 719	0.67 521	0.53 495	1.58 568	1.16 605	1.90 545	3.37 658	4.71 673	3.38 640	3.10 644	2.69 652	3.13 564	3.58 641	0.25 451	0.23 508	0.33 541	0.27 501	0.83 628	0.81 633

TorneroNet	10.70 684	2.03 668	1.82 598	3.43 680	3.01 678	43.83 706	2.22 666	8.87 685	67.47 719	7.17 685	27.36 700	10.68 685	3.85 668	8.67 670	7.65 666	3.59 678	0.88 665	3.04 679	1.57 673	3.71 680	3.17 681

HanzoNet	11.04 685	3.62 684	8.10 665	4.08 688	3.55 685	4.90 671	2.73 676	7.19 683	10.10 682	31.86 712	28.92 702	21.96 701	36.36 705	18.08 693	10.17 675	7.94 691	3.32 687	3.47 685	3.31 685	7.06 691	4.04 688

DPSimNet_ROB	11.20 686	4.98 686	35.43 701	2.90 673	4.52 687	7.89 677	17.09 692	4.66 670	6.06 678	14.89 696	10.93 687	17.29 691	36.81 707	13.18 689	15.68 687	2.86 668	6.29 692	5.75 691	5.09 691	3.91 683	7.70 691

light-stereo	12.42 687	1.45 650	18.02 680	17.94 695	23.64 698	11.13 682	0.82 539	9.91 687	5.73 675	15.42 697	42.83 711	55.24 715	1.88 621	28.77 704	2.26 617	1.61 656	3.00 685	0.78 637	0.93 653	3.48 678	3.62 687

DGTPSM_ROB	13.01 688	8.23 687	21.87 687	9.51 691	18.10 690	11.56 684	32.01 700	10.63 688	16.20 690	7.03 683	19.48 697	10.15 682	16.66 692	9.83 682	22.42 693	4.75 688	8.68 693	5.37 689	10.25 698	6.16 689	11.36 694

DPSMNet_ROB	13.02 689	8.23 687	21.91 688	9.53 692	18.11 691	11.56 684	32.02 701	10.64 689	16.23 691	7.05 684	19.49 698	10.16 683	16.66 692	9.85 683	22.43 694	4.77 689	8.68 693	5.38 690	10.26 699	6.17 690	11.36 694

USTest	14.33 690	14.94 693	21.04 686	17.44 694	16.05 689	23.26 691	33.84 702	21.73 694	11.80 685	9.36 688	10.14 683	15.97 689	13.20 687	17.28 692	22.43 694	3.78 683	5.01 690	6.17 693	6.16 692	9.25 693	7.72 692

ASD4	15.85 691	10.99 690	19.63 682	10.21 693	11.70 688	19.24 690	31.10 699	19.35 693	10.68 683	11.14 689	10.18 684	12.59 687	12.64 685	14.74 690	24.83 697	12.93 700	9.94 700	26.83 707	19.40 702	16.23 699	12.70 701

iinet-test	17.98 692	18.06 694	23.82 693	20.87 696	19.70 693	26.55 692	35.70 703	25.04 698	15.93 687	13.33 691	13.25 688	20.58 693	17.79 694	20.62 694	25.11 698	9.58 694	8.78 695	9.88 695	9.85 696	13.23 695	11.95 696

IINet	17.98 692	18.06 694	23.81 692	20.87 696	19.70 693	26.55 692	35.70 703	25.04 698	15.93 687	13.33 691	13.25 688	20.58 693	17.79 694	20.62 694	25.11 698	9.58 694	8.78 695	9.88 695	9.85 696	13.23 695	11.95 696

DPSM_ROB	19.08 694	19.14 697	25.17 695	22.15 700	20.85 696	28.17 695	37.82 706	26.56 700	16.85 695	14.14 693	14.84 691	21.70 696	18.75 697	21.87 697	26.55 702	10.16 698	9.30 698	10.47 697	10.42 700	14.03 697	12.61 699

DPSM	19.08 694	19.14 697	25.17 695	22.15 700	20.85 696	28.17 695	37.82 706	26.56 700	16.85 695	14.14 693	14.84 691	21.70 696	18.75 697	21.87 697	26.55 702	10.16 698	9.30 698	10.47 697	10.42 700	14.03 697	12.61 699

Selective-IGEV-i1pa	19.94 696	26.52 702	23.52 690	2.94 674	1.59 655	31.97 704	20.54 694	30.88 704	25.25 699	23.87 702	27.58 701	33.01 704	26.91 703	32.38 705	25.47 700	20.69 708	5.85 691	12.49 699	4.43 689	3.35 677	19.48 703

LRCNet_RVC	22.74 697	32.10 703	21.97 689	29.84 702	26.23 699	4.42 668	0.81 537	22.66 695	2.02 626	26.93 704	29.26 703	23.06 703	15.59 691	23.84 699	18.88 690	31.75 709	19.90 712	34.65 709	32.13 710	30.54 709	28.32 710

DLNR-FE	23.17 698	48.55 716	42.94 704	176.85 719	78.48 712	0.35 43	0.21 22	23.51 697	0.75 242	0.66 241	0.86 260	0.59 240	0.30 58	1.55 425	0.44 280	9.85 697	0.12 97	0.18 184	0.14 160	76.92 716	0.16 207

DLNR_Zeroshot_test	23.17 698	48.52 715	43.29 705	176.68 718	78.69 713	0.35 43	0.21 22	23.41 696	0.75 242	0.66 241	0.86 260	0.59 240	0.30 58	1.56 428	0.44 280	9.57 693	0.12 97	0.18 184	0.14 160	76.92 716	0.16 207

FADE	26.59 700	4.78 685	20.96 685	1.89 658	1.92 659	2.91 645	2.00 657	5.58 675	5.04 672	2.92 649	2.16 606	4.13 653	14.18 690	10.23 684	8.46 669	188.09 720	2.77 684	123.78 717	127.92 717	1.06 642	1.10 649

BEATNet-Init1	26.87 701	13.43 692	70.68 717	0.91 623	0.68 561	57.02 714	21.06 695	32.82 708	32.67 705	52.12 718	53.61 715	66.05 716	49.56 716	48.79 717	34.71 707	0.49 612	0.44 621	0.53 616	0.53 625	0.63 613	0.59 612

RAFT-FEzeroshot	38.32 702	38.45 706	50.28 707	44.74 707	41.87 704	56.68 709	76.38 715	53.24 712	33.76 707	28.29 706	29.37 704	43.69 712	37.66 709	43.83 710	53.41 714	20.32 702	18.70 707	21.07 701	21.07 705	28.25 704	25.35 707

RAFT-FE	38.32 702	38.45 706	50.28 707	44.74 707	41.87 704	56.68 709	76.38 715	53.24 712	33.76 707	28.29 706	29.37 704	43.69 712	37.66 709	43.83 710	53.41 714	20.32 702	18.70 707	21.07 701	21.07 705	28.25 704	25.35 707

CasAABBNet	38.33 704	38.46 708	50.35 710	44.75 709	41.84 703	56.68 709	76.37 714	53.22 711	33.83 710	28.31 709	29.54 706	43.62 711	37.71 711	43.84 713	53.41 714	20.30 701	18.70 707	21.07 701	21.07 705	28.24 703	25.34 705

Hybrid-DGEV	38.35 705	38.46 708	50.28 707	44.82 711	41.90 706	56.66 708	76.35 713	53.24 712	33.80 709	28.29 706	29.84 708	43.58 708	37.86 713	43.84 713	53.39 713	20.34 704	18.69 706	21.06 700	21.00 703	28.25 704	25.34 705

FlowAnything	38.37 706	38.41 705	50.38 711	44.76 710	41.94 707	56.64 707	76.34 712	53.28 716	34.23 712	28.25 705	29.72 707	43.60 709	37.79 712	43.83 710	53.38 712	20.39 706	18.71 711	21.07 701	21.14 709	28.23 702	25.29 704

Selective-RAFT-Error	38.39 707	38.47 710	50.44 712	44.73 706	41.97 708	56.68 709	76.38 715	53.24 712	33.92 711	28.34 710	29.85 709	43.60 709	38.20 714	43.75 709	53.34 711	20.38 705	18.70 707	21.09 705	21.05 704	28.30 707	25.43 709

HaxPig	38.92 708	41.40 712	41.64 702	29.95 703	32.27 700	28.90 697	27.60 696	29.73 703	37.71 713	43.82 713	43.87 712	33.17 705	35.56 704	41.53 707	40.37 709	43.94 713	47.51 717	45.82 710	47.08 712	42.38 710	44.15 713

AVERAGE_ROB	40.43 709	42.37 713	42.73 703	36.96 705	35.58 702	30.50 698	27.61 697	36.71 710	38.39 714	44.91 714	44.36 713	37.45 707	36.70 706	41.88 708	40.35 708	45.43 714	46.81 716	47.11 711	46.35 711	42.51 711	43.87 712

MEDIAN_ROB	42.00 710	44.40 714	44.29 706	35.15 704	34.95 701	31.28 703	29.60 698	35.88 709	40.02 715	47.20 717	46.64 714	37.37 706	38.48 715	44.35 716	42.45 710	48.03 715	49.39 718	49.71 712	49.03 713	45.14 712	46.65 714

LSM0	42.82 711	38.75 711	50.81 713	47.07 712	109.38 719	57.00 713	76.02 711	53.74 717	33.71 706	29.02 711	30.41 710	43.87 714	37.22 708	43.91 715	53.54 717	20.52 707	18.62 705	21.10 706	21.11 708	28.41 708	42.22 711

Anonymous_1	43.04 712	18.73 696	24.79 694	21.81 699	46.26 709	27.80 694	37.60 705	28.08 702	16.14 689	14.66 695	14.30 690	20.65 695	17.88 696	21.56 696	25.94 701	117.93 718	8.92 697	100.65 714	126.50 716	158.64 720	12.08 698

PML	51.67 713	36.25 704	13.28 675	7.46 690	20.81 695	108.69 718	232.22 721	8.72 684	27.82 704	87.01 719	269.67 721	69.67 717	61.95 717	24.76 703	14.20 684	9.74 696	3.40 688	9.62 694	4.70 690	18.74 700	4.72 690

xxxxx1	54.10 714	25.67 699	27.13 698	113.43 715	96.96 714	30.69 699	47.44 708	32.38 705	25.60 700	17.75 698	17.27 693	21.81 698	21.02 699	24.43 700	33.82 704	33.37 710	40.54 713	157.71 718	175.86 718	66.16 713	72.93 717

tt_ll	54.10 714	25.67 699	27.13 698	113.43 715	96.96 714	30.69 699	47.44 708	32.38 705	25.60 700	17.75 698	17.27 693	21.81 698	21.02 699	24.43 700	33.82 704	33.37 710	40.54 713	157.71 718	175.86 718	66.16 713	72.93 717

ff	54.10 714	25.67 699	27.13 698	113.43 715	96.96 714	30.69 699	47.44 708	32.38 705	25.60 700	17.75 698	17.27 693	21.81 698	21.02 699	24.43 700	33.82 704	33.37 710	40.54 713	157.71 718	175.86 718	66.16 713	72.93 717

RSGM-EC	88.84 717	82.86 717	51.22 714	105.38 713	99.51 717	94.51 716	125.67 718	90.02 718	46.43 716	45.14 715	57.50 717	101.22 718	88.55 718	154.40 718	153.26 719	105.54 716	59.55 719	113.88 715	53.02 714	92.89 718	56.17 715

acva	88.84 717	82.86 717	51.22 714	105.38 713	99.51 717	94.51 716	125.67 718	90.02 718	46.43 716	45.14 715	57.50 717	101.22 718	88.55 718	154.40 718	153.26 719	105.54 716	59.55 719	113.88 715	53.02 714	92.89 718	56.17 715

Selective-IGEV-i16pa	97.29 719	136.83 719	17.95 679	1.52 653	1.00 626	188.16 720	3.63 680	183.02 721	169.43 721	88.01 720	178.60 719	119.35 720	191.45 721	226.33 721	135.51 718	131.38 719	17.89 704	32.25 708	3.46 688	2.02 656	117.94 720

test_example2	192.40 720	210.76 720	206.48 720	199.83 720	204.73 720	172.94 719	183.52 720	133.93 720	133.41 720	191.38 721	196.19 720	187.13 721	178.77 720	205.33 720	208.00 721	222.09 721	238.72 721	186.54 721	190.54 721	227.34 721	170.31 721

ccccc	497.63 721	492.34 721	595.97 721	530.87 721	530.37 721	478.08 721	442.62 722	491.76 722	343.70 722	448.18 722	520.80 722	476.12 722	550.57 722	541.64 722	605.32 722	663.49 722	459.54 722	353.94 722	309.79 722	586.66 722	530.90 722

GS-Stereo							0.36 196	0.92 214	0.47 122	0.37 90	0.38 55	0.32 61	0.33 84	0.43 40	0.26 49	0.19 270	0.11 38	0.16 93	0.12 63	0.17 151	0.15 167

Low-res two-view benchmark