Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

Method	all	lakes. 1l	lakes. 1s	sand box 1l	sand box 1s	stora. room 1l	stora. room 1s	stora. room 2l	stora. room 2s	stora. room 2 1l	stora. room 2 1s	stora. room 2 2l	stora. room 2 2s	stora. room 3l	stora. room 3s	tunnel 1l	tunnel 1s	tunnel 2l	tunnel 2s	tunnel 3l	tunnel 3s

VeloStereo	0.27 25	0.19 26	0.41 67	0.38 58	0.27 170	0.17 5	0.15 1	0.33 2	0.28 24	0.32 62	0.27 26	0.39 135	0.27 53	0.46 65	0.27 77	0.23 445	0.22 537	0.21 338	0.19 345	0.23 429	0.24 463

flow	0.28 39	0.19 26	0.41 67	0.38 58	0.27 170	0.17 5	0.15 1	0.33 2	0.28 24	0.32 62	0.27 26	0.39 135	0.27 53	0.54 104	0.27 77	0.23 445	0.22 537	0.21 338	0.19 345	0.23 429	0.24 463

S2M2_L	0.34 110	0.28 317	0.45 113	0.40 86	0.30 250	0.31 38	0.16 3	0.60 78	0.64 231	0.31 54	0.48 145	0.47 186	0.34 116	0.38 17	0.32 171	0.25 493	0.22 537	0.20 294	0.22 464	0.25 464	0.22 427
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
Monster-pub-mixall	0.30 58	0.19 26	0.39 45	0.36 20	0.21 30	0.28 27	0.18 4	0.58 66	0.34 70	0.36 103	0.34 61	0.26 28	0.20 5	1.40 439	0.24 15	0.15 86	0.11 39	0.13 1	0.10 2	0.12 1	0.13 73

S2M2_XL	0.24 4	0.24 178	0.39 45	0.34 6	0.24 87	0.16 3	0.18 4	0.32 1	0.22 7	0.29 32	0.40 87	0.24 16	0.23 25	0.32 3	0.26 60	0.20 349	0.18 448	0.18 210	0.16 257	0.18 219	0.14 138
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MLG-Stereo_test2	0.26 16	0.20 48	0.36 11	0.37 37	0.22 48	0.35 57	0.18 4	0.45 19	0.21 5	0.26 13	0.23 10	0.34 95	0.20 5	0.77 215	0.23 8	0.16 130	0.11 39	0.15 57	0.11 15	0.13 7	0.11 3

LG-G_1	0.31 69	0.20 48	0.44 97	0.42 128	0.20 22	0.64 328	0.18 4	0.70 139	0.25 14	0.29 32	0.29 39	0.36 108	0.35 125	0.87 262	0.24 15	0.16 130	0.12 105	0.16 108	0.11 15	0.13 7	0.13 73

LG-G	0.31 69	0.20 48	0.44 97	0.42 128	0.20 22	0.64 328	0.18 4	0.70 139	0.25 14	0.29 32	0.29 39	0.36 108	0.35 125	0.87 262	0.24 15	0.16 130	0.12 105	0.16 108	0.11 15	0.13 7	0.13 73

derf	0.25 10	0.20 48	0.40 57	0.40 86	0.23 62	0.26 20	0.19 9	0.47 21	0.32 52	0.26 13	0.26 17	0.39 135	0.21 8	0.47 77	0.24 15	0.14 54	0.13 211	0.14 21	0.11 15	0.12 1	0.13 73

qqai	0.26 16	0.20 48	0.41 67	0.40 86	0.23 62	0.28 27	0.19 9	0.51 34	0.32 52	0.26 13	0.25 12	0.42 156	0.21 8	0.48 85	0.24 15	0.15 86	0.12 105	0.14 21	0.11 15	0.12 1	0.13 73

BridgeDepth_RVC	0.26 16	0.19 26	0.37 18	0.33 2	0.19 15	0.47 151	0.19 9	0.54 45	0.27 22	0.30 45	0.29 39	0.26 28	0.32 97	0.43 44	0.30 129	0.16 130	0.11 39	0.13 1	0.11 15	0.15 82	0.11 3
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
252Zero-FE	0.27 25	0.22 111	0.40 57	0.41 107	0.24 87	0.29 30	0.19 9	0.59 68	0.46 144	0.31 54	0.33 54	0.22 6	0.25 32	0.40 32	0.29 108	0.16 130	0.12 105	0.14 21	0.11 15	0.13 7	0.13 73

MLG-Stereo_test3	0.28 39	0.18 10	0.42 83	0.40 86	0.23 62	0.47 151	0.19 9	0.61 80	0.29 33	0.35 93	0.21 6	0.35 102	0.21 8	0.60 141	0.25 42	0.15 86	0.11 39	0.16 108	0.11 15	0.13 7	0.13 73

LGtest1	0.27 25	0.21 78	0.44 97	0.41 107	0.21 30	0.42 103	0.19 9	0.56 58	0.26 18	0.29 32	0.24 11	0.29 47	0.29 66	0.55 111	0.25 42	0.18 245	0.12 105	0.16 108	0.12 74	0.14 44	0.13 73

IGEV-Stereo+	0.45 222	0.21 78	0.43 91	0.41 107	0.39 429	0.15 2	0.19 9	0.44 18	0.36 82	0.26 13	0.25 12	0.31 62	0.41 164	1.43 442	0.30 129	0.17 190	0.12 105	0.15 57	0.11 15	1.16 692	1.70 708

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.32 79	0.23 149	0.50 156	0.42 128	0.22 48	0.49 179	0.20 16	0.57 63	0.50 163	0.38 130	0.28 32	0.33 86	0.31 85	0.45 53	0.28 96	0.21 385	0.17 422	0.24 441	0.19 345	0.27 491	0.20 380

mm2	0.25 10	0.19 26	0.37 18	0.37 37	0.24 87	0.25 15	0.20 16	0.49 25	0.32 52	0.22 2	0.26 17	0.40 144	0.21 8	0.45 53	0.24 15	0.13 26	0.12 105	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 21

mm1	0.24 4	0.19 26	0.37 18	0.37 37	0.24 87	0.25 15	0.20 16	0.41 13	0.32 52	0.22 2	0.26 17	0.40 144	0.21 8	0.45 53	0.24 15	0.13 26	0.12 105	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 21

MGA	0.26 16	0.19 26	0.39 45	0.36 20	0.26 139	0.43 113	0.20 16	0.49 25	0.37 91	0.28 21	0.31 45	0.31 62	0.19 2	0.46 65	0.24 15	0.15 86	0.11 39	0.15 57	0.12 74	0.14 44	0.14 138

CAR	0.27 25	0.18 10	0.39 45	0.37 37	0.25 117	0.39 76	0.20 16	0.52 35	0.36 82	0.35 93	0.33 54	0.29 47	0.19 2	0.49 87	0.26 60	0.14 54	0.11 39	0.15 57	0.12 74	0.14 44	0.13 73

MSE-Stereo	0.26 16	0.19 26	0.39 45	0.36 20	0.25 117	0.39 76	0.20 16	0.52 35	0.36 82	0.28 21	0.33 54	0.29 47	0.19 2	0.46 65	0.24 15	0.14 54	0.11 39	0.15 57	0.12 74	0.14 44	0.13 73

PSi22b	0.24 4	0.17 3	0.34 5	0.35 12	0.18 8	0.21 8	0.20 16	0.50 33	0.23 10	0.22 2	0.19 4	0.43 161	0.35 125	0.37 13	0.24 15	0.14 54	0.11 39	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 21

PSi22a	0.22 1	0.17 3	0.31 1	0.33 2	0.18 8	0.25 15	0.20 16	0.49 25	0.19 2	0.23 8	0.16 1	0.37 121	0.31 85	0.31 2	0.22 1	0.15 86	0.12 105	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 21

GeoVLM	0.26 16	0.19 26	0.37 18	0.37 37	0.24 87	0.34 48	0.20 16	0.49 25	0.31 42	0.29 32	0.26 17	0.40 144	0.26 41	0.45 53	0.27 77	0.13 26	0.12 105	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 21

WQFJA1++	1.55 640	0.22 111	0.45 113	0.38 58	0.28 199	0.38 71	0.20 16	0.62 84	0.28 24	0.38 130	0.39 82	0.34 95	0.39 153	0.64 155	0.27 77	0.19 302	0.12 105	0.16 108	0.12 74	25.04 757	0.14 138

MonSter++	0.26 16	0.19 26	0.37 18	0.37 37	0.24 87	0.34 48	0.20 16	0.49 25	0.31 42	0.29 32	0.26 17	0.40 144	0.26 41	0.45 53	0.27 77	0.13 26	0.12 105	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 21

HiDET	0.26 16	0.18 10	0.37 18	0.38 58	0.24 87	0.30 34	0.20 16	0.54 45	0.33 61	0.27 19	0.30 44	0.33 86	0.25 32	0.46 65	0.30 129	0.14 54	0.12 105	0.14 21	0.11 15	0.13 7	0.13 73

LCMNet	0.28 39	0.18 10	0.36 11	0.37 37	0.24 87	0.31 38	0.20 16	0.57 63	0.57 201	0.28 21	0.32 51	0.33 86	0.29 66	0.54 104	0.30 129	0.14 54	0.13 211	0.14 21	0.11 15	0.13 7	0.13 73

LG-Stereo_L2	0.29 50	0.20 48	0.45 113	0.37 37	0.25 117	0.26 20	0.20 16	0.78 171	0.28 24	0.28 21	0.26 17	0.24 16	0.26 41	0.91 272	0.23 8	0.15 86	0.11 39	0.15 57	0.12 74	0.14 44	0.11 3

MLG-Stereo_test1	0.27 25	0.19 26	0.38 35	0.40 86	0.24 87	0.38 71	0.20 16	0.59 68	0.19 2	0.24 9	0.17 3	0.33 86	0.27 53	0.90 271	0.25 42	0.14 54	0.11 39	0.16 108	0.11 15	0.13 7	0.12 21

MLG-Stereo	0.29 50	0.19 26	0.38 35	0.41 107	0.20 22	0.42 103	0.20 16	0.66 119	0.21 5	0.25 11	0.22 8	0.33 86	0.28 61	1.09 341	0.25 42	0.14 54	0.11 39	0.16 108	0.11 15	0.13 7	0.12 21

LGCAT	0.27 25	0.19 26	0.37 18	0.38 58	0.24 87	0.16 3	0.21 32	0.35 6	0.25 14	0.35 93	0.26 17	0.30 56	0.26 41	0.62 150	0.27 77	0.27 534	0.22 537	0.13 1	0.17 288	0.13 7	0.21 404

aanet-new-16k	0.32 79	0.21 78	0.56 231	0.45 205	0.22 48	0.43 113	0.21 32	0.66 119	0.44 134	0.36 103	0.43 112	0.37 121	0.48 234	0.41 36	0.28 96	0.14 54	0.10 9	0.16 108	0.12 74	0.18 219	0.13 73

PipStereo	0.24 4	0.17 3	0.34 5	0.34 6	0.18 8	0.21 8	0.21 32	0.54 45	0.23 10	0.22 2	0.19 4	0.43 161	0.34 116	0.37 13	0.24 15	0.14 54	0.11 39	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 21

Pro-Stereo	0.31 69	0.16 2	0.34 5	0.39 71	0.29 224	0.63 324	0.21 32	0.35 6	0.28 24	0.34 83	0.25 12	0.23 8	0.13 1	1.58 478	0.26 60	0.13 26	0.11 39	0.18 210	0.17 288	0.13 7	0.12 21

CSFM-Stereo	0.26 16	0.18 10	0.37 18	0.39 71	0.21 30	0.40 84	0.21 32	0.53 39	0.29 33	0.30 45	0.28 32	0.31 62	0.29 66	0.47 77	0.25 42	0.15 86	0.13 211	0.14 21	0.11 15	0.13 7	0.11 3

DLNR-FE	23.17 754	48.55 773	42.94 760	176.85 780	78.48 771	0.35 57	0.21 32	23.51 752	0.75 275	0.66 277	0.86 295	0.59 277	0.30 75	1.55 469	0.44 316	9.85 752	0.12 105	0.18 210	0.14 176	76.92 777	0.16 228

IGEV	0.28 39	0.18 10	0.39 45	0.37 37	0.31 280	0.45 129	0.21 32	0.59 68	0.40 105	0.31 54	0.43 112	0.26 28	0.21 8	0.43 44	0.25 42	0.13 26	0.12 105	0.16 108	0.13 136	0.12 1	0.12 21

LG-Stereo_L1	0.30 58	0.20 48	0.44 97	0.37 37	0.26 139	0.29 30	0.21 32	0.66 119	0.26 18	0.25 11	0.25 12	0.24 16	0.22 22	1.24 382	0.23 8	0.15 86	0.11 39	0.15 57	0.12 74	0.14 44	0.11 3

StereoAnything_RVC	0.45 222	1.43 696	0.48 136	0.35 12	0.20 22	0.26 20	0.21 32	0.43 17	0.22 7	0.22 2	0.21 6	0.19 3	0.36 137	1.27 390	0.22 1	0.21 385	0.11 39	0.14 21	0.10 2	2.37 707	0.11 3

DLNR_Zeroshot_test	23.17 754	48.52 772	43.29 761	176.68 779	78.69 772	0.35 57	0.21 32	23.41 751	0.75 275	0.66 277	0.86 295	0.59 277	0.30 75	1.56 474	0.44 316	9.57 748	0.12 105	0.18 210	0.14 176	76.92 777	0.16 228

PSi22	0.43 198	0.25 218	0.45 113	0.45 205	0.24 87	0.46 136	0.22 42	0.63 92	0.99 382	0.45 177	0.64 219	0.80 351	0.52 282	1.44 446	0.30 129	0.14 54	0.12 105	0.14 21	0.11 15	0.19 275	0.15 186

Foundation-i32	0.22 1	0.17 3	0.32 2	0.33 2	0.16 1	0.25 15	0.22 42	0.41 13	0.16 1	0.22 2	0.16 1	0.34 95	0.32 97	0.30 1	0.24 15	0.15 86	0.11 39	0.13 1	0.11 15	0.14 44	0.10 1

VIP-Stereo	0.35 122	0.22 111	0.49 145	0.40 86	0.43 468	0.82 449	0.22 42	0.59 68	0.45 138	0.31 54	0.53 177	0.37 121	0.31 85	0.83 244	0.27 77	0.17 190	0.11 39	0.15 57	0.11 15	0.15 82	0.12 21

FE-Mocha	0.49 254	0.30 375	0.87 451	0.48 274	0.36 375	0.45 129	0.22 42	1.58 496	0.49 156	1.00 378	1.09 386	0.74 332	0.41 164	0.55 111	0.30 129	0.18 245	0.12 105	0.21 338	0.20 388	0.17 168	0.15 186

Select-FE	0.74 454	0.39 526	1.56 625	0.55 426	0.46 496	0.40 84	0.22 42	1.86 583	0.68 256	1.05 396	1.31 490	1.82 631	1.74 659	1.11 347	0.38 257	0.21 385	0.16 387	0.21 338	0.25 517	0.19 275	0.31 556

111111	0.34 110	0.20 48	0.41 67	0.45 205	0.42 457	0.37 67	0.22 42	0.95 267	0.38 99	0.31 54	0.31 45	0.40 144	0.27 53	0.96 289	0.26 60	0.17 190	0.12 105	0.15 57	0.11 15	0.15 82	0.13 73

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 138	0.23 149	0.54 205	0.50 309	0.28 199	0.36 63	0.22 42	1.02 302	0.39 101	0.42 154	0.64 219	0.36 108	0.51 274	0.39 24	0.29 108	0.18 245	0.12 105	0.17 161	0.13 136	0.18 219	0.18 293

SGD-Stereo	0.32 79	0.20 48	0.40 57	0.38 58	0.19 15	0.43 113	0.22 42	0.64 100	0.33 61	0.42 154	0.34 61	0.27 35	0.35 125	1.15 357	0.30 129	0.20 349	0.10 9	0.15 57	0.13 136	0.17 168	0.13 73

FoundationStereo	0.24 4	0.21 78	0.36 11	0.38 58	0.22 48	0.32 44	0.22 42	0.39 10	0.23 10	0.30 45	0.25 12	0.30 56	0.33 105	0.34 6	0.26 60	0.16 130	0.12 105	0.15 57	0.11 15	0.13 7	0.12 21

castereo++	0.38 155	0.23 149	0.41 67	0.43 147	0.31 280	0.97 506	0.22 42	0.86 218	0.58 206	0.32 62	0.44 121	0.51 214	0.39 153	0.93 282	0.24 15	0.17 190	0.11 39	0.17 161	0.12 74	0.14 44	0.14 138

dual_stereo	0.27 25	0.19 26	0.35 9	0.39 71	0.21 30	0.25 15	0.22 42	0.48 23	0.31 42	0.32 62	0.26 17	0.37 121	0.24 28	0.83 244	0.29 108	0.16 130	0.12 105	0.14 21	0.11 15	0.14 44	0.11 3

IGEV-Stereo++	0.30 58	0.20 48	0.40 57	0.46 224	0.30 250	0.33 46	0.22 42	0.75 161	0.45 138	0.32 62	0.41 96	0.32 72	0.48 234	0.38 17	0.27 77	0.15 86	0.11 39	0.15 57	0.12 74	0.15 82	0.13 73

EGLCR-Stereo	0.37 148	0.22 111	0.51 167	0.43 147	0.26 139	0.44 125	0.22 42	0.99 288	0.48 153	0.42 154	0.42 100	0.67 310	0.29 66	0.86 259	0.33 192	0.17 190	0.12 105	0.19 242	0.17 288	0.17 168	0.15 186

LiteMatch*	0.27 25	0.19 26	0.49 145	0.38 58	0.27 170	0.31 38	0.23 55	0.49 25	0.38 99	0.29 32	0.28 32	0.36 108	0.29 66	0.46 65	0.24 15	0.15 86	0.12 105	0.15 57	0.12 74	0.13 7	0.13 73

aanet-new-40k	0.33 95	0.22 111	0.81 418	0.40 86	0.25 117	0.52 225	0.23 55	0.67 127	0.32 52	0.33 72	0.47 138	0.33 86	0.52 282	0.35 8	0.28 96	0.13 26	0.10 9	0.16 108	0.12 74	0.18 219	0.12 21

aanet-new-32k	0.32 79	0.22 111	0.53 191	0.43 147	0.24 87	0.54 246	0.23 55	0.72 146	0.31 42	0.37 114	0.38 75	0.43 161	0.54 297	0.41 36	0.24 15	0.14 54	0.12 105	0.16 108	0.12 74	0.17 168	0.13 73

aanet-new-30k	0.32 79	0.22 111	0.53 191	0.43 147	0.24 87	0.54 246	0.23 55	0.72 146	0.31 42	0.37 114	0.38 75	0.43 161	0.54 297	0.41 36	0.24 15	0.14 54	0.12 105	0.16 108	0.12 74	0.17 168	0.13 73

aanet-new-22k	0.32 79	0.21 78	0.54 205	0.43 147	0.22 48	0.47 151	0.23 55	0.67 127	0.50 163	0.35 93	0.46 133	0.33 86	0.50 260	0.44 50	0.29 108	0.14 54	0.12 105	0.15 57	0.13 136	0.16 121	0.13 73

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.39 162	0.52 585	1.32 587	0.44 185	0.38 418	0.38 71	0.23 55	0.95 267	0.41 114	0.36 103	0.43 112	0.41 153	0.42 172	0.45 53	0.29 108	0.14 54	0.13 211	0.16 108	0.13 136	0.15 82	0.14 138

DepthFocus	0.24 4	0.18 10	0.38 35	0.36 20	0.28 199	0.20 7	0.23 55	0.36 9	0.23 10	0.28 21	0.35 66	0.20 4	0.21 8	0.38 17	0.22 1	0.18 245	0.14 283	0.20 294	0.20 388	0.17 168	0.12 21

DispViT+	0.33 95	0.19 26	0.37 18	0.36 20	0.56 556	0.30 34	0.23 55	0.72 146	0.55 195	0.33 72	0.34 61	0.30 56	0.25 32	1.12 351	0.29 108	0.15 86	0.12 105	0.13 1	0.10 2	0.13 7	0.12 21

MatchStereo	0.28 39	0.21 78	0.39 45	0.33 2	0.18 8	0.22 12	0.23 55	0.65 110	0.48 153	0.27 19	0.47 138	0.25 23	0.24 28	0.49 87	0.31 157	0.16 130	0.12 105	0.14 21	0.10 2	0.13 7	0.13 73
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
Replicate-Monster	0.41 185	0.26 253	2.03 655	0.36 20	0.21 30	0.46 136	0.23 55	0.67 127	0.48 153	0.42 154	0.27 26	0.31 62	0.30 75	0.98 300	0.24 15	0.14 54	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.13 7	0.28 526

IGEV-RUCA	0.37 148	0.23 149	0.48 136	0.49 296	0.36 375	0.60 302	0.23 55	0.64 100	0.49 156	0.39 142	0.49 155	0.44 167	0.31 85	0.85 255	0.30 129	0.24 465	0.13 211	0.16 108	0.12 74	0.20 325	0.19 342

GIP-stereo	0.34 110	0.23 149	0.45 113	0.50 309	0.36 375	0.38 71	0.23 55	0.78 171	0.52 181	0.34 83	0.51 165	0.46 179	0.38 148	0.51 97	0.27 77	0.20 349	0.12 105	0.16 108	0.12 74	0.16 121	0.14 138

DEFOM-Stereo	0.33 95	0.20 48	0.40 57	0.42 128	0.28 199	0.80 438	0.23 55	0.48 23	0.37 91	0.37 114	0.31 45	0.23 8	0.24 28	1.20 372	0.27 77	0.16 130	0.12 105	0.14 21	0.11 15	0.14 44	0.14 138

IGEV-BASED-STEREO-	0.70 422	3.18 732	2.55 677	0.39 71	0.23 62	0.44 125	0.23 55	0.63 92	0.42 120	0.44 169	0.44 121	0.34 95	0.28 61	0.56 116	0.29 108	1.35 705	0.10 9	0.22 378	0.19 345	0.46 625	1.31 700

XX-Stereo	0.63 371	0.26 253	1.90 650	0.81 638	0.67 604	0.43 113	0.23 55	1.03 307	0.58 206	0.65 273	1.56 578	1.41 558	0.39 153	1.28 392	0.35 220	0.20 349	0.14 283	0.20 294	0.19 345	0.18 219	0.14 138

anonymous	0.28 39	0.22 111	0.43 91	0.39 71	0.26 139	0.22 12	0.24 70	0.35 6	0.34 70	0.42 154	0.60 204	0.24 16	0.27 53	0.50 93	0.23 8	0.15 86	0.11 39	0.18 210	0.14 176	0.15 82	0.13 73

depth_test_26	0.29 50	0.19 26	0.41 67	0.36 20	0.24 87	0.21 8	0.24 70	0.41 13	0.34 70	0.30 45	0.81 282	0.28 44	0.24 28	0.47 77	0.25 42	0.22 417	0.16 387	0.18 210	0.17 288	0.19 275	0.17 262

Anonymus	0.32 79	0.20 48	0.41 67	0.45 205	0.28 199	0.43 113	0.24 70	0.54 45	0.40 105	0.33 72	0.31 45	0.50 208	0.38 148	0.57 122	0.32 171	0.14 54	0.12 105	0.18 210	0.17 288	0.15 82	0.16 228

PhaseNet	0.33 95	0.23 149	0.44 97	0.43 147	0.28 199	0.57 276	0.24 70	0.62 84	0.42 120	0.30 45	0.39 82	0.54 235	0.30 75	0.55 111	0.37 244	0.15 86	0.13 211	0.20 294	0.19 345	0.17 168	0.17 262

aanet-new-10k	0.35 122	0.22 111	0.87 451	0.47 241	0.23 62	0.66 353	0.24 70	0.63 92	0.40 105	0.38 130	0.42 100	0.40 144	0.53 290	0.40 32	0.29 108	0.16 130	0.11 39	0.16 108	0.12 74	0.19 275	0.13 73

BLMT-Stereo	0.23 3	0.14 1	0.34 5	0.39 71	0.26 139	0.24 14	0.24 70	0.33 2	0.26 18	0.21 1	0.27 26	0.21 5	0.20 5	0.34 6	0.28 96	0.12 9	0.10 9	0.16 108	0.16 257	0.13 7	0.13 73

DDF-Stereo	0.37 148	0.22 111	0.47 131	0.48 274	0.42 457	0.31 38	0.24 70	0.53 39	0.33 61	0.33 72	0.40 87	0.37 121	0.48 234	0.91 272	0.32 171	0.23 445	0.11 39	0.18 210	0.12 74	0.86 678	0.16 228

Zero-FE251	0.34 110	0.23 149	0.51 167	0.45 205	0.29 224	0.58 283	0.24 70	0.82 202	0.34 70	0.49 206	0.38 75	0.52 222	0.42 172	0.47 77	0.27 77	0.18 245	0.14 283	0.17 161	0.12 74	0.14 44	0.13 73

zero-FE	0.36 138	0.22 111	0.47 131	0.45 205	0.43 468	0.30 34	0.24 70	0.61 80	0.33 61	0.33 72	0.41 96	0.37 121	0.50 260	0.64 155	0.32 171	0.22 417	0.11 39	0.18 210	0.12 74	0.83 676	0.16 228

AdaDepth	0.30 58	0.22 111	0.49 145	0.44 185	0.27 170	0.44 125	0.24 70	0.52 35	0.30 37	0.31 54	0.37 74	0.26 28	0.32 97	0.79 227	0.25 42	0.12 9	0.12 105	0.16 108	0.13 136	0.16 121	0.15 186

U	9.45 731	0.21 78	0.58 253	0.47 241	53.11 767	61.27 772	0.24 70	0.70 139	0.52 181	0.36 103	0.28 32	0.29 47	0.35 125	0.33 5	0.26 60	0.19 302	0.11 39	60.50 774	8.88 749	0.17 168	0.13 73

aanet-new-12k	0.33 95	0.23 149	0.77 398	0.48 274	0.21 30	0.48 162	0.25 81	0.80 187	0.44 134	0.38 130	0.29 39	0.32 72	0.48 234	0.39 24	0.29 108	0.14 54	0.10 9	0.17 161	0.13 136	0.19 275	0.15 186

RT-Monster	0.45 222	0.23 149	0.47 131	0.44 185	0.40 441	0.51 217	0.25 81	0.87 221	1.01 391	0.87 337	0.86 295	0.68 312	0.41 164	0.67 173	0.40 278	0.16 130	0.14 283	0.15 57	0.13 136	0.14 44	0.17 262

Wavelet-MonSter	0.27 25	0.20 48	0.41 67	0.39 71	0.26 139	0.26 20	0.25 81	0.49 25	0.29 33	0.36 103	0.47 138	0.28 44	0.32 97	0.49 87	0.26 60	0.11 1	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.13 7	0.12 21

2.25w	0.32 79	0.24 178	0.48 136	0.37 37	0.24 87	0.45 129	0.25 81	0.62 84	0.40 105	0.45 177	0.58 201	0.27 35	0.32 97	0.74 209	0.35 220	0.12 9	0.10 9	0.14 21	0.12 74	0.13 7	0.14 138

Reg-Stereo(zero)	0.44 213	0.22 111	0.45 113	0.43 147	0.23 62	0.38 71	0.25 81	0.76 164	1.08 430	0.90 343	0.78 270	0.90 400	0.47 220	0.70 184	0.36 232	0.15 86	0.12 105	0.15 57	0.12 74	0.15 82	0.15 186

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 176	0.67 631	0.42 83	0.64 538	0.29 224	0.48 162	0.25 81	0.85 216	0.44 134	0.38 130	0.36 69	0.30 56	0.70 396	1.15 357	0.29 108	0.16 130	0.11 39	0.16 108	0.11 15	0.18 219	0.12 21

UGAM-zero	1.00 558	0.30 375	0.93 480	0.47 241	0.30 250	0.57 276	0.25 81	2.25 670	0.63 226	1.01 384	1.10 392	2.73 684	1.85 669	6.26 680	0.40 278	0.17 190	0.14 283	0.19 242	0.15 206	0.16 121	0.17 262

IGEV++	0.40 176	0.22 111	0.51 167	0.52 363	0.29 224	0.45 129	0.25 81	1.65 514	0.46 144	0.37 114	0.57 198	0.46 179	0.45 200	0.50 93	0.38 257	0.19 302	0.12 105	0.16 108	0.13 136	0.16 121	0.15 186

Any-RAFT	0.53 284	0.24 178	0.47 131	0.47 241	0.27 170	1.00 514	0.25 81	1.58 496	1.05 411	0.85 333	0.99 336	1.06 461	0.47 220	0.70 184	0.32 171	0.18 245	0.13 211	0.16 108	0.13 136	0.16 121	0.16 228

ROB_FTStereo	0.54 302	0.30 375	0.73 359	0.50 309	0.27 170	0.64 328	0.25 81	1.05 322	0.64 231	1.12 423	0.95 320	0.82 362	0.61 353	1.15 357	0.45 331	0.22 417	0.14 283	0.24 441	0.20 388	0.26 477	0.18 293

CRE-IMP	0.55 319	0.30 375	0.74 376	0.52 363	0.29 224	0.79 429	0.25 81	1.04 314	0.72 268	1.09 407	0.95 320	0.81 357	0.57 326	1.10 344	0.50 378	0.21 385	0.14 283	0.23 419	0.19 345	0.28 511	0.22 427

CREStereo++_RVC	0.47 238	0.21 78	0.38 35	0.45 205	0.38 418	0.45 129	0.25 81	0.75 161	1.29 560	0.80 311	1.21 449	0.47 186	0.37 141	0.53 101	0.44 316	0.16 130	0.11 39	0.15 57	0.80 695	0.18 219	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
Gwc-CoAtRS	0.52 268	0.24 178	0.68 311	0.48 274	0.29 224	0.64 328	0.25 81	1.16 369	1.08 430	1.01 384	1.00 341	1.12 488	0.56 313	0.69 178	0.37 244	0.16 130	0.13 211	0.17 161	0.15 206	0.15 82	0.15 186

DF_test	0.25 10	0.18 10	0.38 35	0.40 86	0.30 250	0.11 1	0.26 94	0.40 11	0.36 82	0.30 45	0.34 61	0.23 8	0.26 41	0.39 24	0.24 15	0.18 245	0.13 211	0.16 108	0.15 206	0.18 219	0.15 186

GREATEN-IGEV_RVC	0.31 69	0.25 218	0.46 126	0.43 147	0.23 62	0.36 63	0.26 94	0.61 80	0.36 82	0.32 62	0.36 69	0.37 121	0.22 22	0.61 147	0.34 207	0.17 190	0.13 211	0.21 338	0.18 317	0.21 372	0.14 138

over-8	0.29 50	0.23 149	0.40 57	0.43 147	0.16 1	0.47 151	0.26 94	0.52 35	0.28 24	0.30 45	0.32 51	0.35 102	0.37 141	0.69 178	0.25 42	0.17 190	0.13 211	0.13 1	0.11 15	0.16 121	0.13 73

over-9	0.29 50	0.24 178	0.41 67	0.43 147	0.16 1	0.46 136	0.26 94	0.53 39	0.28 24	0.30 45	0.32 51	0.35 102	0.39 153	0.68 176	0.26 60	0.17 190	0.12 105	0.13 1	0.11 15	0.16 121	0.13 73

WAFT-Stereo (ZS)	0.27 25	0.24 178	0.33 3	0.29 1	0.25 117	0.29 30	0.26 94	0.33 2	0.26 18	0.26 13	0.33 54	0.16 1	0.28 61	0.36 11	0.32 171	0.15 86	0.20 488	0.26 501	0.34 623	0.24 447	0.24 463

PointNet	0.27 25	0.19 26	0.37 18	0.39 71	0.23 62	0.39 76	0.26 94	0.54 45	0.34 70	0.24 9	0.31 45	0.38 132	0.21 8	0.49 87	0.26 60	0.15 86	0.12 105	0.17 161	0.12 74	0.15 82	0.11 3

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.44 213	1.50 702	1.55 624	0.37 37	0.33 327	0.41 91	0.26 94	0.79 178	0.35 79	0.34 83	0.46 133	0.41 153	0.41 164	0.45 53	0.24 15	0.15 86	0.13 211	0.15 57	0.12 74	0.15 82	0.18 293

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.31 69	0.22 111	0.48 136	0.41 107	0.26 139	0.41 91	0.26 94	0.76 164	0.33 61	0.33 72	0.43 112	0.29 47	0.46 208	0.35 8	0.24 15	0.13 26	0.12 105	0.16 108	0.12 74	0.17 168	0.18 293

water-stereo	0.39 162	0.20 48	0.48 136	0.44 185	0.27 170	0.50 197	0.26 94	0.92 244	0.51 174	0.53 228	0.78 270	0.55 241	0.49 251	0.42 43	0.42 302	0.16 130	0.15 348	0.17 161	0.15 206	0.16 121	0.15 186

H2IRNET	0.56 328	0.26 253	0.66 301	0.47 241	0.35 357	0.41 91	0.26 94	0.92 244	1.17 494	0.61 262	1.28 479	1.08 468	0.86 475	0.99 307	0.63 445	0.19 302	0.16 387	0.22 378	0.25 517	0.21 372	0.18 293

MIF-Stereo (partial)	0.45 222	0.25 218	0.70 329	0.50 309	0.52 538	0.35 57	0.26 94	0.91 241	0.59 216	0.45 177	0.71 250	0.51 214	0.51 274	1.11 347	0.45 331	0.20 349	0.16 387	0.23 419	0.20 388	0.24 447	0.18 293

IIG-Stereo	0.96 541	0.31 412	0.72 347	0.88 665	0.33 327	0.61 308	0.26 94	1.19 392	1.03 401	1.69 637	1.37 517	1.46 570	0.75 413	6.96 698	0.51 383	0.19 302	0.14 283	0.23 419	0.18 317	0.20 325	0.14 138

SST-Stereo	0.83 504	0.28 317	0.72 347	0.59 480	0.31 280	0.72 387	0.26 94	1.09 345	0.86 317	1.47 593	1.10 392	1.00 442	0.87 480	5.73 672	0.45 331	0.22 417	0.13 211	0.23 419	0.19 345	0.23 429	0.18 293

TANstereo	0.44 213	0.21 78	0.44 97	0.41 107	0.21 30	0.65 344	0.26 94	0.79 178	0.83 309	0.93 350	0.98 334	0.51 214	0.46 208	0.54 104	0.35 220	0.18 245	0.24 564	0.16 108	0.13 136	0.16 121	0.26 502

XX-TBD	0.46 230	0.70 639	0.35 9	0.79 632	0.25 117	0.58 283	0.26 94	0.69 134	1.27 550	0.76 296	1.00 341	0.45 175	0.33 105	0.47 77	0.37 244	0.19 302	0.15 348	0.15 57	0.11 15	0.17 168	0.14 138

over v1	0.30 58	0.24 178	0.41 67	0.42 128	0.16 1	0.49 179	0.27 109	0.53 39	0.28 24	0.31 54	0.31 45	0.35 102	0.43 181	0.70 184	0.30 129	0.16 130	0.12 105	0.13 1	0.10 2	0.16 121	0.14 138

LACA1	0.25 10	0.20 48	0.38 35	0.34 6	0.18 8	0.31 38	0.27 109	0.45 19	0.25 14	0.30 45	0.22 8	0.25 23	0.32 97	0.46 65	0.25 42	0.16 130	0.12 105	0.14 21	0.12 74	0.15 82	0.12 21

4w-stereo	0.30 58	0.24 178	0.44 97	0.37 37	0.23 62	0.46 136	0.27 109	0.63 92	0.31 42	0.41 147	0.44 121	0.27 35	0.36 137	0.59 129	0.30 129	0.11 1	0.09 1	0.15 57	0.12 74	0.13 7	0.12 21

monsters	0.34 110	0.20 48	0.41 67	0.39 71	0.36 375	0.34 48	0.27 109	0.66 119	0.43 126	0.47 189	0.40 87	0.22 6	0.23 25	1.33 407	0.25 42	0.13 26	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.13 7	0.13 73

Pointernet	0.37 148	0.20 48	0.57 245	0.43 147	0.28 199	0.51 217	0.27 109	0.93 255	0.61 219	0.47 189	0.63 214	0.49 202	0.38 148	0.49 87	0.33 192	0.17 190	0.13 211	0.14 21	0.11 15	0.13 7	0.12 21

RAFT-Test	0.54 302	0.25 218	0.64 283	0.47 241	0.30 250	0.97 506	0.27 109	1.24 410	0.81 301	0.96 360	1.12 405	1.28 531	0.48 234	0.71 190	0.36 232	0.17 190	0.13 211	0.17 161	0.14 176	0.16 121	0.16 228

CFNet-RSSM	0.54 302	0.24 178	0.70 329	0.48 274	0.28 199	0.60 302	0.27 109	1.49 466	1.14 469	1.06 397	0.93 317	1.08 468	0.54 297	0.70 184	0.35 220	0.16 130	0.12 105	0.17 161	0.15 206	0.16 121	0.14 138

PMTNet	0.46 230	0.21 78	0.38 35	0.37 37	0.23 62	0.71 384	0.27 109	0.74 158	1.04 406	0.64 270	0.70 247	0.55 241	0.47 220	0.86 259	0.35 220	1.00 694	0.13 211	0.15 57	0.10 2	0.15 82	0.13 73

HLF11	0.53 284	0.25 218	1.02 521	0.41 107	0.35 357	0.47 151	0.28 117	1.17 373	0.96 361	0.64 270	0.87 301	0.61 284	0.50 260	1.51 460	0.63 445	0.18 245	0.14 283	0.16 108	0.13 136	0.17 168	0.20 380

aanet-new-28k	0.32 79	0.21 78	0.66 301	0.43 147	0.21 30	0.47 151	0.28 117	0.64 100	0.33 61	0.36 103	0.39 82	0.36 108	0.49 251	0.39 24	0.27 77	0.15 86	0.11 39	0.16 108	0.13 136	0.22 400	0.15 186

aanet-new	0.39 162	0.25 218	0.54 205	0.47 241	0.37 396	0.74 397	0.28 117	0.62 84	0.34 70	0.37 114	0.50 158	0.36 108	0.74 409	0.98 300	0.30 129	0.17 190	0.11 39	0.17 161	0.13 136	0.19 275	0.14 138

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.41 185	0.19 26	0.84 432	0.40 86	0.28 199	0.46 136	0.28 117	0.78 171	0.37 91	0.34 83	0.51 165	0.39 135	0.48 234	0.39 24	0.23 8	0.14 54	0.12 105	0.16 108	0.12 74	0.17 168	1.46 702

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.46 230	1.22 685	2.46 674	0.39 71	0.30 250	0.29 30	0.28 117	0.81 194	0.34 70	0.33 72	0.47 138	0.38 132	0.44 193	0.37 13	0.25 42	0.15 86	0.12 105	0.15 57	0.11 15	0.16 121	0.16 228

Hybrid-DGEV-2	0.65 392	0.31 412	0.73 359	0.60 492	0.37 396	1.08 534	0.28 117	1.45 458	1.40 612	1.32 545	0.85 292	1.03 455	1.01 548	1.05 328	0.48 361	0.18 245	0.15 348	0.22 378	0.19 345	0.17 168	0.15 186

GREAT-IGEV	0.32 79	0.20 48	0.42 83	0.37 37	0.29 224	0.36 63	0.28 117	0.56 58	0.58 206	0.28 21	0.50 158	0.29 47	0.29 66	0.84 249	0.27 77	0.14 54	0.11 39	0.15 57	0.11 15	0.17 168	0.14 138
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
CAS++	0.47 238	0.31 412	0.56 231	0.47 241	0.32 303	0.42 103	0.28 117	1.76 549	0.72 268	0.71 285	0.72 254	0.37 121	0.28 61	0.69 178	0.33 192	0.27 534	0.22 537	0.26 501	0.21 435	0.29 522	0.19 342
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
GCAPDPT-zeroshot4090	0.41 185	0.19 26	0.83 427	0.40 86	0.28 199	0.46 136	0.28 117	0.78 171	0.37 91	0.34 83	0.51 165	0.39 135	0.48 234	0.39 24	0.23 8	0.14 54	0.12 105	0.16 108	0.12 74	0.17 168	1.46 702

MSKI-zero shot	0.55 319	0.26 253	0.57 245	0.51 341	0.26 139	0.69 373	0.28 117	1.18 381	0.64 231	0.91 347	1.32 497	0.82 362	0.33 105	1.92 530	0.32 171	0.17 190	0.12 105	0.17 161	0.13 136	0.16 121	0.16 228

MIM_Stereo	0.57 337	0.24 178	0.92 478	0.46 224	0.30 250	0.54 246	0.28 117	1.27 415	0.75 275	1.00 378	1.16 429	0.93 413	0.53 290	1.45 447	0.61 437	0.16 130	0.16 387	0.20 294	0.19 345	0.17 168	0.14 138

GELT-Stereo	0.33 95	0.22 111	0.45 113	0.44 185	0.36 375	0.32 44	0.29 128	0.67 127	0.55 195	0.52 226	0.41 96	0.39 135	0.35 125	0.56 116	0.31 157	0.13 26	0.11 39	0.17 161	0.15 206	0.16 121	0.13 73

testmc14	0.25 10	0.17 3	0.33 3	0.37 37	0.18 8	0.41 91	0.29 128	0.40 11	0.22 7	0.29 32	0.33 54	0.32 72	0.31 85	0.32 3	0.31 157	0.13 26	0.10 9	0.13 1	0.10 2	0.14 44	0.12 21

qwe	0.32 79	0.21 78	0.40 57	0.37 37	0.26 139	0.49 179	0.29 128	0.64 100	0.39 101	0.49 206	0.48 145	0.26 28	0.27 53	0.80 230	0.34 207	0.12 9	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.15 82	0.12 21

DVStereo	0.43 198	0.21 78	0.55 220	0.43 147	0.32 303	0.72 387	0.29 128	0.80 187	0.51 174	0.77 302	0.73 256	0.48 193	0.40 160	1.13 354	0.39 268	0.15 86	0.14 283	0.15 57	0.14 176	0.16 121	0.14 138

monsterstereo	0.34 110	0.20 48	0.44 97	0.45 205	0.35 357	0.27 26	0.29 128	0.53 39	0.51 174	0.44 169	0.61 207	0.26 28	0.25 32	1.19 369	0.27 77	0.13 26	0.11 39	0.15 57	0.12 74	0.15 82	0.10 1

HART	0.45 222	0.22 111	0.54 205	0.50 309	0.26 139	0.41 91	0.29 128	1.03 307	0.50 163	0.58 249	1.45 545	0.61 284	0.35 125	1.08 339	0.30 129	0.15 86	0.13 211	0.19 242	0.14 176	0.19 275	0.14 138

tg	0.52 268	0.24 178	0.61 267	0.49 296	0.30 250	0.90 475	0.29 128	1.07 338	0.83 309	0.83 325	1.02 354	0.62 291	0.43 181	1.35 415	0.41 288	0.17 190	0.12 105	0.22 378	0.20 388	0.17 168	0.15 186

RAStereo	0.34 110	0.21 78	0.66 301	0.47 241	0.27 170	0.26 20	0.29 128	0.69 134	0.63 226	0.32 62	0.42 100	0.45 175	0.31 85	0.45 53	0.34 207	0.17 190	0.15 348	0.19 242	0.15 206	0.18 219	0.13 73

trnet	0.39 162	0.21 78	0.37 18	0.36 20	0.20 22	0.53 236	0.29 128	0.78 171	1.12 452	0.59 257	0.71 250	0.53 229	0.42 172	0.54 104	0.34 207	0.18 245	0.13 211	0.15 57	0.10 2	0.14 44	0.13 73

Patchmatch Stereo++	0.55 319	0.30 375	0.73 359	0.50 309	0.27 170	0.65 344	0.29 128	1.05 322	0.64 231	1.12 423	0.96 324	0.83 369	0.60 342	1.37 422	0.45 331	0.22 417	0.14 283	0.24 441	0.20 388	0.26 477	0.18 293
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
iRAFT	0.55 319	0.30 375	0.73 359	0.50 309	0.27 170	0.65 344	0.29 128	1.05 322	0.64 231	1.12 423	0.96 324	0.83 369	0.60 342	1.37 422	0.45 331	0.22 417	0.14 283	0.24 441	0.20 388	0.26 477	0.18 293

CREStereo	0.39 162	0.21 78	0.38 35	0.34 6	0.22 48	0.53 236	0.29 128	0.77 168	1.11 448	0.58 249	0.71 250	0.51 214	0.41 164	0.54 104	0.34 207	0.18 245	0.13 211	0.15 57	0.10 2	0.14 44	0.14 138
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
DNSM	1.07 577	1.92 716	0.40 57	0.39 71	0.25 117	0.42 103	0.30 140	0.97 280	0.40 105	0.43 162	0.46 133	0.40 144	0.50 260	3.03 608	2.08 662	0.20 349	0.18 448	0.15 57	0.12 74	4.57 737	4.29 739

aanet-new-70k	0.35 122	0.20 48	0.79 411	0.42 128	0.21 30	0.50 197	0.30 140	0.65 110	0.31 42	0.33 72	0.40 87	0.31 62	0.51 274	1.00 313	0.24 15	0.12 9	0.11 39	0.16 108	0.12 74	0.16 121	0.12 21

aanet-new-34k	0.33 95	0.22 111	0.65 290	0.40 86	0.20 22	0.34 48	0.30 140	0.80 187	0.42 120	0.34 83	0.53 177	0.34 95	0.57 326	0.38 17	0.25 42	0.13 26	0.11 39	0.16 108	0.12 74	0.15 82	0.12 21

aanet-new-24k	0.33 95	0.21 78	0.51 167	0.42 128	0.23 62	0.53 236	0.30 140	0.62 84	0.37 91	0.40 144	0.61 207	0.34 95	0.48 234	0.44 50	0.25 42	0.13 26	0.11 39	0.16 108	0.12 74	0.17 168	0.12 21

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.35 122	0.20 48	0.50 156	0.42 128	0.37 396	0.58 283	0.30 140	0.68 131	0.42 120	0.37 114	0.53 177	0.47 186	0.60 342	0.39 24	0.34 207	0.15 86	0.10 9	0.17 161	0.13 136	0.16 121	0.12 21

Test_v1	0.27 25	0.20 48	0.37 18	0.34 6	0.25 117	0.31 38	0.30 140	0.59 68	0.37 91	0.29 32	0.33 54	0.25 23	0.25 32	0.48 85	0.24 15	0.15 86	0.11 39	0.14 21	0.12 74	0.13 7	0.11 3

asd	0.30 58	0.21 78	0.41 67	0.39 71	0.24 87	0.47 151	0.30 140	0.69 134	0.30 37	0.41 147	0.39 82	0.28 44	0.33 105	0.62 150	0.27 77	0.13 26	0.09 1	0.14 21	0.12 74	0.14 44	0.12 21

LG-Stereo	0.34 110	0.25 218	0.78 408	0.47 241	0.26 139	0.37 67	0.30 140	0.71 144	0.52 181	0.36 103	0.57 198	0.29 47	0.21 8	0.50 93	0.36 232	0.13 26	0.13 211	0.20 294	0.18 317	0.18 219	0.12 21

MaDis-Stereo	0.36 138	0.25 218	0.58 253	0.44 185	0.34 350	0.30 34	0.30 140	0.72 146	0.50 163	0.37 114	0.36 69	0.58 268	0.49 251	0.52 99	0.36 232	0.19 302	0.16 387	0.19 242	0.15 206	0.18 219	0.14 138

LL-Strereo2	0.52 268	0.33 452	0.69 323	0.52 363	0.37 396	0.70 380	0.30 140	1.13 362	0.67 250	0.94 355	0.78 270	0.91 403	0.42 172	1.05 328	0.42 302	0.17 190	0.16 387	0.29 544	0.25 517	0.21 372	0.16 228

iRaft-Stereo_20w	0.65 392	0.31 412	1.00 510	0.47 241	0.34 350	0.73 392	0.30 140	2.96 701	0.70 262	1.15 447	1.14 415	0.76 339	0.65 378	1.11 347	0.38 257	0.17 190	0.13 211	0.18 210	0.16 257	0.19 275	0.18 293

GLC_STEREO	0.39 162	0.25 218	0.41 67	0.54 401	0.23 62	0.48 162	0.30 140	0.73 152	0.58 206	0.52 226	0.73 256	0.51 214	0.31 85	0.64 155	0.42 302	0.17 190	0.20 488	0.23 419	0.19 345	0.21 372	0.17 262

HUI-Stereo	0.52 268	0.30 375	0.73 359	0.50 309	0.27 170	0.65 344	0.30 140	1.04 314	0.64 231	1.12 423	0.96 324	0.83 369	0.60 342	0.79 227	0.45 331	0.22 417	0.14 283	0.24 441	0.20 388	0.26 477	0.18 293

FAST (zero-shot)	0.43 198	0.27 287	0.71 340	0.64 538	1.27 698	0.49 179	0.31 153	0.84 213	0.47 148	0.32 62	0.40 87	0.31 62	0.34 116	0.72 194	0.29 108	0.25 493	0.23 554	0.18 210	0.20 388	0.17 168	0.19 342

over-6	0.31 69	0.22 111	0.42 83	0.40 86	0.17 5	0.41 91	0.31 153	0.63 92	0.30 37	0.31 54	0.36 69	0.30 56	0.37 141	0.82 241	0.26 60	0.19 302	0.12 105	0.14 21	0.11 15	0.17 168	0.13 73

DNS	1.01 564	1.88 715	0.39 45	0.36 20	0.24 87	0.34 48	0.31 153	0.95 267	0.40 105	0.33 72	0.50 158	0.42 156	0.39 153	2.86 601	1.63 640	0.19 302	0.22 537	0.20 294	0.11 15	4.26 734	4.24 738

monster-pro	0.28 39	0.18 10	0.39 45	0.36 20	0.21 30	0.55 261	0.31 153	0.55 51	0.43 126	0.28 21	0.28 32	0.23 8	0.21 8	0.57 122	0.25 42	0.11 1	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.14 44	0.11 3

TS12	0.36 138	0.20 48	0.40 57	0.43 147	0.20 22	0.58 283	0.31 153	0.89 231	0.41 114	0.40 144	0.73 256	0.36 108	0.40 160	0.73 200	0.37 244	0.14 54	0.12 105	0.15 57	0.12 74	0.16 121	0.14 138

DF	0.38 155	0.22 111	0.60 262	0.46 224	0.26 139	0.46 136	0.31 153	0.84 213	0.47 148	0.43 162	0.66 227	0.58 268	0.31 85	0.79 227	0.30 129	0.18 245	0.12 105	0.16 108	0.12 74	0.16 121	0.15 186

aanet-new-60k	0.34 110	0.21 78	0.76 390	0.42 128	0.22 48	0.58 283	0.31 153	0.71 144	0.33 61	0.33 72	0.39 82	0.40 144	0.43 181	0.77 215	0.23 8	0.13 26	0.11 39	0.15 57	0.12 74	0.17 168	0.12 21

LiteMatch	0.32 79	0.24 178	0.37 18	0.45 205	0.25 117	0.34 48	0.31 153	0.49 25	0.32 52	0.29 32	0.27 26	0.40 144	0.48 234	0.45 53	0.66 456	0.21 385	0.12 105	0.19 242	0.16 257	0.18 219	0.19 342

Lsterematch	0.52 268	0.24 178	0.64 283	0.45 205	0.25 117	0.71 384	0.31 153	0.81 194	1.05 411	0.96 360	1.28 479	0.69 318	0.48 234	0.84 249	0.66 456	0.21 385	0.12 105	0.19 242	0.16 257	0.18 219	0.19 342

NLSM1	0.49 254	0.25 218	0.55 220	0.48 274	1.08 680	0.83 455	0.31 153	0.83 207	0.66 248	0.51 222	0.76 265	0.47 186	0.48 234	0.98 300	0.55 409	0.18 245	0.19 467	0.21 338	0.18 317	0.20 325	0.15 186

MonStereo	0.28 39	0.18 10	0.39 45	0.36 20	0.21 30	0.55 261	0.31 153	0.55 51	0.43 126	0.28 21	0.28 32	0.23 8	0.21 8	0.57 122	0.25 42	0.11 1	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.14 44	0.11 3

Monster-pub-eth3d	0.28 39	0.18 10	0.39 45	0.36 20	0.21 30	0.55 261	0.31 153	0.55 51	0.43 126	0.28 21	0.28 32	0.23 8	0.21 8	0.56 116	0.25 42	0.11 1	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.14 44	0.11 3

SCV_C0	0.43 198	0.26 253	0.65 290	0.43 147	0.29 224	0.47 151	0.31 153	1.34 428	0.73 273	0.38 130	0.49 155	0.54 235	0.29 66	1.24 382	0.30 129	0.17 190	0.13 211	0.16 108	0.13 136	0.20 325	0.15 186

MonSter	0.28 39	0.18 10	0.39 45	0.36 20	0.21 30	0.55 261	0.31 153	0.55 51	0.43 126	0.28 21	0.29 39	0.23 8	0.21 8	0.56 116	0.25 42	0.11 1	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.14 44	0.11 3

999	0.48 244	0.22 111	0.49 145	0.48 274	0.34 350	0.75 403	0.31 153	0.85 216	0.55 195	0.37 114	0.48 145	0.50 208	0.36 137	2.45 579	0.39 268	0.16 130	0.13 211	0.18 210	0.15 206	0.16 121	0.19 342

GCST	1.08 581	1.47 699	0.93 480	1.73 705	1.14 689	1.30 580	0.31 153	1.33 423	1.16 491	1.29 522	0.97 333	0.98 435	0.49 251	2.08 547	0.46 346	1.19 704	0.70 704	1.30 704	0.85 699	1.02 687	0.89 685

4D-IteraStereo	0.48 244	0.24 178	0.76 390	0.50 309	0.44 477	0.66 353	0.31 153	0.87 221	1.02 395	1.03 392	0.72 254	0.78 345	0.32 97	0.64 155	0.37 244	0.17 190	0.11 39	0.23 419	0.19 345	0.19 275	0.13 73

PFNet+	0.59 350	0.28 317	0.77 398	0.53 384	0.30 250	0.59 294	0.31 153	0.92 244	1.14 469	1.33 554	1.10 392	0.79 349	0.57 326	1.31 399	0.49 371	0.25 493	0.17 422	0.28 533	0.26 535	0.21 372	0.25 478

RALAANet	0.60 353	0.33 452	0.87 451	0.62 519	0.50 513	0.69 373	0.31 153	1.21 395	1.06 418	1.09 407	1.16 429	0.88 391	0.46 208	1.22 375	0.42 302	0.19 302	0.15 348	0.21 338	0.17 288	0.27 491	0.17 262

DN	0.42 191	0.24 178	0.49 145	0.47 241	0.41 451	0.58 283	0.32 172	0.81 194	0.84 313	0.45 177	0.52 170	0.77 341	0.35 125	0.64 155	0.33 192	0.24 465	0.17 422	0.19 242	0.16 257	0.20 325	0.21 404

aanet-new-36k	0.33 95	0.21 78	0.52 180	0.42 128	0.21 30	0.52 225	0.32 172	0.64 100	0.36 82	0.34 83	0.38 75	0.36 108	0.56 313	0.81 237	0.24 15	0.13 26	0.11 39	0.16 108	0.12 74	0.15 82	0.13 73

aanet-32k-new	0.33 95	0.23 149	0.55 220	0.43 147	0.23 62	0.50 197	0.32 172	0.55 51	0.36 82	0.34 83	0.42 100	0.36 108	0.55 305	0.77 215	0.24 15	0.16 130	0.11 39	0.15 57	0.12 74	0.19 275	0.12 21

NLSM3	0.36 138	0.21 78	0.43 91	0.45 205	0.36 375	0.43 113	0.32 172	0.69 134	0.58 206	0.41 147	0.68 237	0.39 135	0.43 181	0.60 141	0.35 220	0.14 54	0.12 105	0.19 242	0.17 288	0.16 121	0.13 73

BridgeDepth	0.29 50	0.19 26	0.37 18	0.40 86	0.17 5	0.58 283	0.32 172	0.60 78	0.29 33	0.26 13	0.26 17	0.39 135	0.43 181	0.47 77	0.26 60	0.13 26	0.10 9	0.13 1	0.12 74	0.15 82	0.12 21
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
IGEV-FE	0.53 284	0.30 375	0.99 504	0.56 442	0.35 357	0.41 91	0.32 172	1.37 434	0.63 226	1.00 378	1.09 386	0.94 416	0.41 164	0.83 244	0.39 268	0.18 245	0.12 105	0.19 242	0.18 317	0.19 275	0.17 262

xyz-stereo-finetune2	0.58 344	0.27 287	0.57 245	0.40 86	0.24 87	1.09 540	0.32 172	0.79 178	0.53 188	0.65 273	1.07 376	0.58 268	0.80 443	2.47 584	0.80 512	0.16 130	0.15 348	0.21 338	0.17 288	0.16 121	0.17 262

tt45	0.45 222	0.23 149	0.46 126	0.45 205	0.33 327	0.79 429	0.32 172	0.78 171	0.41 114	0.51 222	0.44 121	0.49 202	0.37 141	2.14 552	0.34 207	0.16 130	0.13 211	0.19 242	0.16 257	0.17 168	0.18 293

WCG-NET	0.42 191	0.21 78	0.54 205	0.40 86	0.25 117	0.47 151	0.32 172	0.73 152	1.15 481	0.76 296	0.73 256	0.58 268	0.45 200	0.60 141	0.34 207	0.15 86	0.11 39	0.16 108	0.14 176	0.15 82	0.13 73

IGEV_Zeroshot_test	0.53 284	0.30 375	0.99 504	0.56 442	0.35 357	0.41 91	0.32 172	1.37 434	0.63 226	1.00 378	1.09 386	0.95 425	0.41 164	0.83 244	0.39 268	0.18 245	0.12 105	0.19 242	0.18 317	0.19 275	0.17 262

UniTT-Stereo	0.36 138	0.23 149	0.59 259	0.48 274	0.36 375	0.40 84	0.32 172	0.53 39	0.49 156	0.54 234	0.55 190	0.36 108	0.31 85	0.58 127	0.51 383	0.20 349	0.15 348	0.17 161	0.15 206	0.19 275	0.15 186

GCAP-Stereo	0.40 176	0.28 317	0.68 311	0.47 241	0.25 117	0.53 236	0.32 172	0.82 202	0.58 206	0.65 273	0.69 242	0.58 268	0.42 172	0.47 77	0.29 108	0.17 190	0.14 283	0.17 161	0.13 136	0.17 168	0.14 138

MC-Stereo	0.43 198	0.23 149	0.48 136	0.51 341	0.28 199	0.39 76	0.32 172	0.88 230	0.68 256	0.60 261	0.84 288	0.56 255	0.61 353	1.03 319	0.31 157	0.17 190	0.11 39	0.17 161	0.15 206	0.16 121	0.13 73

GGDA	0.49 254	0.25 218	0.53 191	0.41 107	0.29 224	0.57 276	0.33 185	0.98 285	0.97 369	0.81 316	0.89 310	0.61 284	0.51 274	1.26 386	0.47 355	0.18 245	0.13 211	0.16 108	0.15 206	0.18 219	0.18 293

GCAP-Stereo-DPT26K	0.31 69	0.20 48	0.57 245	0.40 86	0.22 48	0.36 63	0.33 185	0.73 152	0.31 42	0.37 114	0.40 87	0.31 62	0.44 193	0.50 93	0.26 60	0.13 26	0.11 39	0.16 108	0.12 74	0.16 121	0.13 73

aanet-new-14k	0.36 138	0.24 178	0.83 427	0.46 224	0.22 48	0.46 136	0.33 185	0.66 119	0.61 219	0.39 142	0.48 145	0.29 47	0.64 370	0.41 36	0.29 108	0.15 86	0.11 39	0.16 108	0.12 74	0.21 372	0.14 138

Selective-IGEV-i32	0.39 162	0.24 178	0.50 156	0.44 185	0.25 117	0.46 136	0.33 185	1.25 412	0.40 105	0.35 93	0.45 127	0.52 222	0.30 75	1.07 334	0.30 129	0.14 54	0.12 105	0.17 161	0.13 136	0.16 121	0.13 73

MoCha-V2	0.40 176	0.20 48	0.49 145	0.50 309	0.21 30	0.44 125	0.33 185	0.93 255	0.53 188	0.53 228	0.53 177	0.42 156	0.58 337	1.09 341	0.27 77	0.14 54	0.12 105	0.15 57	0.12 74	0.17 168	0.15 186

Selective-IGEV	0.39 162	0.24 178	0.50 156	0.44 185	0.25 117	0.46 136	0.33 185	1.25 412	0.40 105	0.35 93	0.45 127	0.52 222	0.30 75	1.07 334	0.30 129	0.14 54	0.12 105	0.17 161	0.13 136	0.16 121	0.13 73

Selective-RAFT	0.52 268	0.28 317	0.79 411	0.55 426	0.27 170	0.91 479	0.33 185	0.80 187	0.88 326	0.58 249	0.63 214	0.81 357	0.77 425	1.29 396	0.48 361	0.19 302	0.14 283	0.17 161	0.15 206	0.19 275	0.17 262

IPLG	0.69 418	0.27 287	0.97 498	0.51 341	0.43 468	0.79 429	0.33 185	1.21 395	1.06 418	1.30 531	1.10 392	0.52 222	0.55 305	3.16 615	0.63 445	0.16 130	0.14 283	0.19 242	0.16 257	0.18 219	0.17 262

IPLGR	0.58 344	0.27 287	1.14 560	0.48 274	0.28 199	0.65 344	0.33 185	1.22 403	1.13 466	1.18 471	1.05 370	0.69 318	0.66 382	0.96 289	0.52 391	0.17 190	0.15 348	0.20 294	0.17 288	0.20 325	0.18 293

NRIStereo	0.60 353	0.29 352	0.69 323	0.53 384	0.28 199	0.63 324	0.33 185	1.08 344	0.87 322	1.14 441	0.87 301	0.91 403	0.59 338	2.24 563	0.49 371	0.20 349	0.14 283	0.21 338	0.19 345	0.21 372	0.17 262

DeepStereo_RVC	0.55 319	0.29 352	0.72 347	0.51 341	0.30 250	0.59 294	0.33 185	1.03 307	0.70 262	1.16 457	0.93 317	0.83 369	0.94 513	0.96 289	0.54 404	0.21 385	0.14 283	0.21 338	0.19 345	0.24 447	0.24 463

RAFT-RH_RVC	1.03 571	0.24 178	0.67 307	0.49 296	0.28 199	0.81 447	0.33 185	0.83 207	1.08 430	2.05 669	4.65 706	1.04 459	0.57 326	5.98 679	0.50 378	0.18 245	0.13 211	0.26 501	0.20 388	0.16 121	0.17 262

CroCo-Stereo	0.40 176	0.31 412	0.73 359	0.58 466	0.27 170	0.26 20	0.33 185	0.95 267	0.81 301	0.42 154	0.47 138	0.65 300	0.47 220	0.39 24	0.34 207	0.18 245	0.15 348	0.16 108	0.14 176	0.19 275	0.16 228
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
iRaftStereo_RVC	0.47 238	0.26 253	0.64 283	0.50 309	0.29 224	0.53 236	0.33 185	1.05 322	0.77 288	0.84 328	1.00 341	0.55 241	0.37 141	0.81 237	0.40 278	0.17 190	0.12 105	0.22 378	0.20 388	0.19 275	0.15 186

DIP-Stereo	0.62 363	0.30 375	0.83 427	0.48 274	0.36 375	0.95 496	0.33 185	2.37 683	0.67 250	1.25 506	1.00 341	0.68 312	0.51 274	0.91 272	0.61 437	0.18 245	0.15 348	0.21 338	0.17 288	0.19 275	0.19 342
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
TestStereo_HL2	0.51 263	0.27 287	0.56 231	0.42 128	0.32 303	0.57 276	0.34 200	1.00 292	0.91 339	0.82 322	0.87 301	0.61 284	0.50 260	1.55 469	0.48 361	0.19 302	0.13 211	0.16 108	0.14 176	0.18 219	0.19 342

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.33 95	0.20 48	0.45 113	0.44 185	0.30 250	0.40 84	0.34 200	0.73 152	0.43 126	0.37 114	0.61 207	0.41 153	0.51 274	0.36 11	0.27 77	0.14 54	0.11 39	0.15 57	0.11 15	0.16 121	0.14 138

VMStereo-Base	0.38 155	0.23 149	0.44 97	0.36 20	0.22 48	0.39 76	0.34 200	0.70 139	0.86 317	0.43 162	0.69 242	0.60 279	0.33 105	0.73 200	0.35 220	0.17 190	0.14 283	0.15 57	0.12 74	0.17 168	0.17 262

asda	0.30 58	0.24 178	0.42 83	0.38 58	0.23 62	0.43 113	0.34 200	0.58 66	0.37 91	0.38 130	0.42 100	0.27 35	0.34 116	0.52 99	0.30 129	0.11 1	0.09 1	0.14 21	0.11 15	0.14 44	0.12 21

3.25w_new	0.32 79	0.21 78	0.45 113	0.38 58	0.23 62	0.52 225	0.34 200	0.65 110	0.39 101	0.47 189	0.45 127	0.32 72	0.35 125	0.61 147	0.27 77	0.12 9	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.12 1	0.12 21

3.25w	0.32 79	0.21 78	0.45 113	0.37 37	0.23 62	0.52 225	0.34 200	0.65 110	0.39 101	0.47 189	0.45 127	0.32 72	0.35 125	0.61 147	0.27 77	0.12 9	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.12 1	0.12 21

ISRNet	0.80 487	0.33 452	1.07 540	0.81 638	0.66 600	0.60 302	0.34 200	1.19 392	1.13 466	1.59 624	1.53 567	1.35 548	0.77 425	1.27 390	0.94 544	0.39 625	0.34 634	0.43 642	0.38 639	0.34 563	0.49 636

MGS-Stereo	0.42 191	0.26 253	0.58 253	0.44 185	0.28 199	0.50 197	0.34 200	0.57 63	0.83 309	0.46 184	1.31 490	0.52 222	0.33 105	0.65 166	0.36 232	0.19 302	0.16 387	0.18 210	0.15 206	0.17 168	0.16 228

s12784h	0.52 268	0.20 48	0.38 35	0.41 107	0.19 15	0.96 502	0.34 200	1.17 373	1.25 539	0.81 316	0.90 311	0.63 294	0.50 260	1.45 447	0.42 302	0.14 54	0.12 105	0.17 161	0.11 15	0.18 219	0.11 3

raftrobust	0.52 268	0.25 218	0.56 231	0.65 553	0.52 538	0.49 179	0.34 200	0.98 285	0.91 339	1.30 531	0.87 301	0.63 294	0.81 447	0.78 222	0.41 288	0.19 302	0.15 348	0.16 108	0.14 176	0.15 82	0.16 228

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 302	0.25 218	0.68 311	0.43 147	0.24 87	0.40 84	0.34 200	1.04 314	1.09 438	1.32 545	1.60 588	0.80 351	0.68 386	0.67 173	0.39 268	0.13 26	0.10 9	0.18 210	0.17 288	0.17 168	0.13 73

ManiGeoR	0.52 268	0.24 178	0.97 498	0.41 107	0.34 350	0.54 246	0.35 211	1.16 369	1.05 411	0.54 234	0.84 288	0.55 241	0.50 260	1.38 426	0.55 409	0.18 245	0.13 211	0.17 161	0.14 176	0.17 168	0.19 342

HLf10	0.52 268	0.24 178	0.97 498	0.41 107	0.34 350	0.54 246	0.35 211	1.16 369	1.05 411	0.54 234	0.84 288	0.55 241	0.50 260	1.38 426	0.55 409	0.18 245	0.13 211	0.17 161	0.14 176	0.17 168	0.19 342

depthmonostereo	0.41 185	0.23 149	0.53 191	0.47 241	0.23 62	0.61 308	0.35 211	1.00 292	0.76 284	0.48 198	0.65 226	0.47 186	0.49 251	0.67 173	0.37 244	0.16 130	0.15 348	0.16 108	0.14 176	0.16 121	0.15 186

3.5w_stereo	0.33 95	0.25 218	0.45 113	0.37 37	0.24 87	0.54 246	0.35 211	0.66 119	0.36 82	0.43 162	0.44 121	0.29 47	0.34 116	0.77 215	0.39 268	0.11 1	0.09 1	0.15 57	0.11 15	0.14 44	0.13 73

fffy	0.42 191	0.27 287	0.57 245	0.46 224	0.29 224	0.48 162	0.35 211	0.91 241	0.55 195	0.40 144	0.58 201	0.55 241	0.41 164	1.26 386	0.36 232	0.15 86	0.13 211	0.19 242	0.16 257	0.18 219	0.14 138

PAM_32	0.77 471	0.28 317	1.03 526	0.52 363	0.30 250	1.32 583	0.35 211	1.97 616	0.65 245	1.02 388	1.06 372	3.05 690	1.49 639	0.96 289	0.36 232	0.19 302	0.13 211	0.20 294	0.18 317	0.19 275	0.19 342

RAFT-Stereo-weight	0.47 238	0.24 178	0.53 191	0.48 274	0.27 170	0.60 302	0.35 211	1.02 302	1.07 423	0.99 373	0.78 270	0.76 339	0.28 61	0.76 212	0.36 232	0.16 130	0.12 105	0.17 161	0.15 206	0.16 121	0.15 186

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 230	0.36 507	0.71 340	0.47 241	0.36 375	0.67 359	0.35 211	0.78 171	1.12 452	0.61 262	0.62 211	0.39 135	0.39 153	0.71 190	0.39 268	0.20 349	0.17 422	0.22 378	0.18 317	0.23 429	0.19 342

MyStereo8	0.65 392	0.29 352	1.00 510	0.58 466	0.49 506	0.91 479	0.35 211	1.18 381	1.31 570	1.16 457	1.27 473	0.90 400	0.64 370	0.72 194	0.95 548	0.18 245	0.14 283	0.20 294	0.18 317	0.22 400	0.26 502

GMStereo_Zeroshot	0.67 412	0.61 621	1.01 514	0.64 538	0.37 396	0.84 464	0.35 211	1.05 322	1.12 452	1.12 423	1.06 372	1.27 528	0.54 297	1.19 369	0.59 425	0.32 581	0.17 422	0.31 564	0.18 317	0.52 642	0.22 427

CES	0.48 244	0.20 48	0.37 18	0.39 71	1.39 701	0.55 261	0.35 211	0.98 285	0.66 248	0.44 169	0.66 227	0.35 102	0.27 53	0.56 116	0.33 192	0.15 86	0.13 211	0.15 57	0.10 2	0.19 275	1.46 702

CroCo-Stereo Lap2	0.44 213	0.34 477	0.77 398	0.61 507	0.79 643	0.28 27	0.35 211	0.75 161	0.71 266	0.38 130	0.50 158	0.72 327	0.55 305	0.57 122	0.47 355	0.17 190	0.18 448	0.19 242	0.16 257	0.21 372	0.20 380

ADStereo(finetuned)	0.57 337	0.24 178	1.06 535	0.43 147	0.24 87	0.49 179	0.35 211	1.05 322	1.30 566	1.12 423	1.03 364	0.58 268	1.20 598	0.84 249	0.51 383	0.16 130	0.13 211	0.17 161	0.13 136	0.18 219	0.19 342

raft_robust	0.68 416	0.30 375	0.64 283	0.52 363	0.26 139	0.54 246	0.35 211	1.33 423	1.24 536	1.16 457	1.07 376	0.60 279	0.54 297	3.58 627	0.37 244	0.18 245	0.14 283	0.20 294	0.22 464	0.20 325	0.16 228

test-3	0.54 302	0.22 111	0.68 311	0.47 241	0.27 170	0.58 283	0.35 211	0.92 244	1.00 388	1.32 545	0.69 242	0.87 387	0.45 200	1.68 500	0.37 244	0.16 130	0.11 39	0.20 294	0.16 257	0.17 168	0.13 73

test_1	0.54 302	0.22 111	0.68 311	0.47 241	0.27 170	0.58 283	0.35 211	0.92 244	1.00 388	1.28 515	0.68 237	0.87 387	0.45 200	1.67 495	0.37 244	0.16 130	0.11 39	0.20 294	0.16 257	0.17 168	0.13 73

HCRNet	0.70 422	0.39 526	0.73 359	0.60 492	0.59 577	0.76 411	0.35 211	1.22 403	1.13 466	1.02 388	0.99 336	1.02 451	0.76 421	2.19 560	0.70 470	0.28 550	0.19 467	0.28 533	0.23 487	0.25 464	0.23 447

HLf8	0.51 263	0.25 218	0.96 495	0.40 86	0.33 327	0.62 318	0.36 228	1.17 373	1.07 423	0.61 262	0.83 284	0.56 255	0.44 193	0.99 307	0.46 346	0.20 349	0.13 211	0.17 161	0.14 176	0.19 275	0.21 404

aanet-new-90k	0.34 110	0.21 78	0.77 398	0.41 107	0.23 62	0.43 113	0.36 228	0.64 100	0.30 37	0.28 21	0.40 87	0.31 62	0.50 260	0.97 297	0.22 1	0.13 26	0.11 39	0.15 57	0.12 74	0.19 275	0.11 3

aanet-new-78k	0.35 122	0.22 111	0.91 473	0.43 147	0.21 30	0.33 46	0.36 228	0.65 110	0.32 52	0.32 62	0.40 87	0.31 62	0.59 338	0.91 272	0.22 1	0.12 9	0.10 9	0.16 108	0.12 74	0.18 219	0.12 21

aanet-new-8k	0.35 122	0.23 149	0.50 156	0.45 205	0.25 117	0.54 246	0.36 228	0.68 131	0.49 156	0.35 93	0.42 100	0.32 72	0.62 359	0.68 176	0.28 96	0.14 54	0.11 39	0.16 108	0.13 136	0.15 82	0.13 73

GEAStereo	0.31 69	0.21 78	0.43 91	0.43 147	0.31 280	0.46 136	0.36 228	0.74 158	0.33 61	0.34 83	0.38 75	0.32 72	0.33 105	0.43 44	0.26 60	0.21 385	0.12 105	0.17 161	0.12 74	0.17 168	0.14 138

GSStereo	0.33 95	0.21 78	0.43 91	0.45 205	0.31 280	0.46 136	0.36 228	0.92 244	0.47 148	0.37 114	0.38 75	0.32 72	0.33 105	0.43 44	0.26 60	0.19 302	0.11 39	0.16 108	0.12 74	0.17 168	0.15 186

GS-Stereo							0.36 228	0.92 244	0.47 148	0.37 114	0.38 75	0.32 72	0.33 105	0.43 44	0.26 60	0.19 302	0.11 39	0.16 108	0.12 74	0.17 168	0.15 186

FlowAnything_test	0.39 162	0.26 253	0.61 267	0.59 480	0.33 327	0.62 318	0.36 228	0.62 84	0.40 105	0.45 177	0.36 69	0.45 175	0.37 141	0.53 101	0.48 361	0.24 465	0.18 448	0.28 533	0.33 616	0.21 372	0.19 342

GASTEREO	0.40 176	0.25 218	0.51 167	0.48 274	0.25 117	0.65 344	0.36 228	0.81 194	0.49 156	0.51 222	0.82 283	0.30 56	0.66 382	0.62 150	0.28 96	0.19 302	0.12 105	0.16 108	0.14 176	0.16 121	0.14 138

4.5_new	0.29 50	0.25 218	0.41 67	0.36 20	0.23 62	0.52 225	0.36 228	0.56 58	0.34 70	0.45 177	0.42 100	0.27 35	0.25 32	0.40 32	0.24 15	0.13 26	0.10 9	0.15 57	0.13 136	0.16 121	0.12 21

4.5w-stereo	0.29 50	0.25 218	0.41 67	0.36 20	0.23 62	0.52 225	0.36 228	0.56 58	0.34 70	0.45 177	0.42 100	0.27 35	0.25 32	0.40 32	0.24 15	0.13 26	0.10 9	0.15 57	0.13 136	0.16 121	0.12 21

3.75w	0.32 79	0.23 149	0.44 97	0.37 37	0.29 224	0.62 318	0.36 228	0.59 68	0.32 52	0.41 147	0.47 138	0.25 23	0.34 116	0.64 155	0.26 60	0.12 9	0.09 1	0.14 21	0.12 74	0.13 7	0.12 21

FLISNet	0.64 384	0.32 429	0.68 311	0.47 241	0.51 525	0.41 91	0.36 228	1.04 314	0.75 275	1.31 541	1.43 537	1.62 598	1.12 579	0.94 285	0.88 532	0.15 86	0.12 105	0.20 294	0.20 388	0.20 325	0.18 293

CoSv	0.64 384	0.32 429	0.68 311	0.47 241	0.51 525	0.41 91	0.36 228	1.04 314	0.75 275	1.31 541	1.43 537	1.62 598	1.12 579	0.94 285	0.88 532	0.15 86	0.12 105	0.20 294	0.20 388	0.20 325	0.18 293

AIO-test1	0.56 328	0.25 218	0.55 220	0.64 538	0.78 640	0.80 438	0.36 228	1.18 381	1.34 581	0.57 247	0.88 306	0.61 284	0.50 260	1.12 351	0.35 220	0.17 190	0.17 422	0.22 378	0.24 503	0.18 219	0.23 447

SMoEStereo_RVC	0.39 162	0.25 218	0.50 156	0.45 205	0.30 250	0.61 308	0.36 228	0.72 146	0.45 138	0.46 184	0.43 112	0.42 156	0.35 125	1.39 433	0.29 108	0.15 86	0.12 105	0.20 294	0.15 206	0.16 121	0.15 186

WCG-NET（raft）	0.45 222	0.21 78	0.55 220	0.40 86	0.24 87	0.50 197	0.36 228	0.73 152	1.09 438	0.71 285	0.76 265	0.92 411	0.51 274	0.84 249	0.34 207	0.16 130	0.12 105	0.15 57	0.14 176	0.14 44	0.14 138

CASnet	0.41 185	0.25 218	0.48 136	0.50 309	0.20 22	0.50 197	0.36 228	0.81 194	0.80 297	0.83 325	0.68 237	0.48 193	0.31 85	0.54 104	0.32 171	0.18 245	0.12 105	0.27 518	0.22 464	0.23 429	0.14 138
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
DCANet-4	0.54 302	0.26 253	1.07 540	0.42 128	0.24 87	0.48 162	0.36 228	0.99 288	1.30 566	1.10 415	1.02 354	0.56 255	0.75 413	0.73 200	0.52 391	0.16 130	0.13 211	0.17 161	0.13 136	0.15 82	0.19 342

fff	0.53 284	0.24 178	0.70 329	0.43 147	0.24 87	0.48 162	0.36 228	1.07 338	1.25 539	1.10 415	1.02 354	0.57 261	1.06 566	0.73 200	0.52 391	0.16 130	0.13 211	0.17 161	0.13 136	0.15 82	0.19 342

OMP-Stereo	0.94 538	0.33 452	0.72 347	0.90 670	0.31 280	0.49 179	0.36 228	1.16 369	1.06 418	1.58 623	1.12 405	1.46 570	0.69 390	6.94 696	0.49 371	0.19 302	0.14 283	0.24 441	0.18 317	0.20 325	0.14 138

RAFT-IKP	0.54 302	0.30 375	0.73 359	0.50 309	0.27 170	0.59 294	0.36 228	1.04 314	0.64 231	1.12 423	0.96 324	0.83 369	0.61 353	1.22 375	0.45 331	0.22 417	0.14 283	0.24 441	0.20 388	0.26 477	0.18 293

DCANet	0.54 302	0.24 178	0.70 329	0.43 147	0.24 87	0.49 179	0.36 228	1.05 322	1.30 566	1.12 423	1.03 364	0.58 268	0.92 498	0.81 237	0.52 391	0.16 130	0.13 211	0.17 161	0.13 136	0.18 219	0.19 342

csc	0.53 284	0.24 178	0.70 329	0.43 147	0.24 87	0.48 162	0.36 228	1.07 338	1.25 539	1.10 415	1.02 354	0.57 261	1.06 566	0.73 200	0.52 391	0.16 130	0.13 211	0.17 161	0.13 136	0.15 82	0.19 342

cscssc	0.53 284	0.24 178	0.70 329	0.43 147	0.24 87	0.48 162	0.36 228	1.07 338	1.25 539	1.10 415	1.02 354	0.57 261	1.06 566	0.73 200	0.52 391	0.16 130	0.13 211	0.17 161	0.13 136	0.15 82	0.19 342

iResNet_ROB	0.77 471	0.30 375	0.99 504	0.57 460	0.36 375	0.83 455	0.36 228	2.33 677	1.58 641	1.27 513	1.30 484	1.25 520	0.84 464	1.65 490	0.79 507	0.20 349	0.14 283	0.17 161	0.12 74	0.18 219	0.27 514

MSCF	0.38 155	0.25 218	0.52 180	0.47 241	0.25 117	0.62 318	0.37 254	0.81 194	0.47 148	0.50 215	0.71 250	0.32 72	0.65 378	0.54 104	0.28 96	0.19 302	0.12 105	0.17 161	0.14 176	0.17 168	0.14 138

model_zeroshot	0.48 244	0.29 352	0.86 439	0.51 341	0.36 375	0.69 373	0.37 254	1.12 358	0.62 223	0.85 333	0.84 288	0.66 305	0.37 141	0.73 200	0.34 207	0.20 349	0.16 387	0.19 242	0.16 257	0.17 168	0.16 228

GCAP-BAT	0.39 162	0.22 111	0.65 290	0.43 147	0.35 357	0.34 48	0.37 254	0.83 207	0.67 250	0.48 198	0.56 193	0.55 241	0.38 148	0.74 209	0.31 157	0.17 190	0.13 211	0.18 210	0.14 176	0.15 82	0.15 186

plain	0.46 230	0.27 287	1.01 514	0.50 309	0.40 441	0.35 57	0.37 254	0.87 221	0.56 199	0.43 162	0.76 265	0.42 156	0.40 160	1.13 354	0.45 331	0.21 385	0.15 348	0.24 441	0.19 345	0.24 447	0.16 228

GCAPDPT-zeroshot	0.39 162	0.22 111	0.65 290	0.43 147	0.35 357	0.34 48	0.37 254	0.83 207	0.67 250	0.48 198	0.56 193	0.55 241	0.38 148	0.74 209	0.31 157	0.17 190	0.13 211	0.18 210	0.14 176	0.15 82	0.15 186

Sa-1000	0.72 431	0.29 352	0.76 390	0.59 480	0.30 250	0.73 392	0.37 254	1.62 509	1.33 578	1.28 515	2.04 649	0.86 383	0.75 413	1.84 522	0.38 257	0.19 302	0.14 283	0.25 482	0.23 487	0.20 325	0.16 228

ASMatch	0.88 523	0.26 253	0.69 323	0.51 341	0.35 357	0.48 162	0.37 254	1.12 358	0.92 346	1.10 415	3.28 689	0.96 431	0.98 535	4.90 650	0.49 371	0.19 302	0.16 387	0.22 378	0.19 345	0.19 275	0.27 514

cross-raft	0.54 302	0.25 218	0.61 267	0.52 363	0.29 224	0.68 367	0.37 254	1.46 460	0.76 284	1.01 384	1.06 372	1.28 531	0.46 208	0.71 190	0.35 220	0.15 86	0.12 105	0.18 210	0.16 257	0.19 275	0.14 138

GCAP-Stereo-cres-4k	0.35 122	0.21 78	0.52 180	0.48 274	0.27 170	0.75 403	0.38 262	0.63 92	0.43 126	0.37 114	0.50 158	0.35 102	0.50 260	0.43 44	0.30 129	0.15 86	0.11 39	0.17 161	0.13 136	0.16 121	0.13 73

LACA3	0.27 25	0.21 78	0.38 35	0.35 12	0.19 15	0.37 67	0.38 262	0.47 21	0.28 24	0.29 32	0.27 26	0.26 28	0.31 85	0.73 200	0.22 1	0.16 130	0.12 105	0.13 1	0.10 2	0.15 82	0.11 3

SCV	0.46 230	0.26 253	0.55 220	0.47 241	0.25 117	0.39 76	0.38 262	1.98 618	0.60 218	0.35 93	0.48 145	0.55 241	0.36 137	1.28 392	0.32 171	0.24 465	0.12 105	0.17 161	0.13 136	0.18 219	0.14 138

AIO_rvc	0.36 138	0.23 149	0.49 145	0.43 147	0.27 170	0.59 294	0.38 262	0.94 261	0.45 138	0.33 72	0.46 133	0.49 202	0.22 22	0.84 249	0.30 129	0.16 130	0.11 39	0.16 108	0.12 74	0.15 82	0.13 73

DCVSM-stereo	0.72 431	0.35 497	0.76 390	0.55 426	0.42 457	0.73 392	0.38 262	1.21 395	1.02 395	1.79 648	1.04 367	1.62 598	1.03 557	1.04 325	0.79 507	0.24 465	0.27 588	0.29 544	0.24 503	0.30 532	0.36 585

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 431	0.35 497	1.70 635	0.49 296	0.56 556	0.63 324	0.38 262	2.41 686	0.65 245	0.77 302	1.07 376	1.82 631	0.95 518	0.93 282	0.43 312	0.20 349	0.13 211	0.21 338	0.25 517	0.28 511	0.26 502

rrr	0.46 230	0.28 317	0.73 359	0.43 147	0.33 327	0.49 179	0.38 262	0.76 164	0.50 163	0.47 189	0.48 145	0.48 193	0.46 208	2.03 542	0.30 129	0.19 302	0.14 283	0.19 242	0.15 206	0.16 121	0.16 228

AEACV	0.37 148	0.24 178	0.52 180	0.47 241	0.51 525	0.37 67	0.38 262	0.65 110	0.53 188	0.42 154	0.56 193	0.46 179	0.60 342	0.53 101	0.30 129	0.16 130	0.13 211	0.18 210	0.15 206	0.17 168	0.14 138

SA	0.66 401	0.30 375	0.82 422	0.61 507	0.30 250	0.58 283	0.38 262	1.44 453	1.30 566	0.96 360	1.36 515	0.66 305	0.95 518	1.85 525	0.42 302	0.19 302	0.15 348	0.25 482	0.23 487	0.21 372	0.17 262

UDGNet	0.72 431	1.17 683	0.80 417	0.77 628	0.41 451	0.77 418	0.38 262	0.97 280	1.34 581	0.81 316	0.88 306	0.71 326	0.60 342	1.21 374	0.54 404	0.52 663	0.19 467	1.02 699	0.26 535	0.71 671	0.31 556

MIPNet	0.56 328	0.28 317	0.94 485	0.49 296	0.33 327	0.66 353	0.38 262	1.35 430	1.08 430	1.06 397	0.92 314	0.60 279	0.79 437	0.73 200	0.52 391	0.17 190	0.14 283	0.19 242	0.16 257	0.18 219	0.17 262

TRStereo	0.60 353	0.60 619	0.97 498	0.74 618	0.67 604	0.46 136	0.38 262	1.85 580	0.89 329	0.79 308	0.80 281	0.88 391	0.39 153	1.10 344	0.41 288	0.23 445	0.15 348	0.23 419	0.24 503	0.17 168	0.15 186

iGMRVC	0.56 328	0.30 375	0.73 359	0.50 309	0.27 170	0.65 344	0.38 262	1.05 322	0.64 231	1.12 423	0.96 324	0.83 369	0.60 342	1.52 461	0.46 346	0.22 417	0.14 283	0.24 441	0.20 388	0.26 477	0.18 293

test-1	0.52 268	0.26 253	1.04 530	0.56 442	0.32 303	0.61 308	0.38 262	1.10 348	0.91 339	0.78 305	1.01 346	0.77 341	0.52 282	0.60 141	0.42 302	0.17 190	0.14 283	0.20 294	0.17 288	0.20 325	0.23 447

test_xeample3	0.42 191	0.28 317	0.69 323	0.43 147	0.33 327	0.56 271	0.38 262	0.79 178	0.45 138	0.53 228	0.46 133	0.44 167	0.44 193	1.38 426	0.31 157	0.18 245	0.14 283	0.19 242	0.15 206	0.17 168	0.16 228

AFF-stereo	0.58 344	0.25 218	0.64 283	0.46 224	0.29 224	0.34 48	0.38 262	1.15 367	1.14 469	1.17 466	1.60 588	1.10 481	0.71 401	0.97 297	0.43 312	0.13 26	0.11 39	0.19 242	0.19 345	0.17 168	0.14 138

FENet	0.60 353	0.28 317	0.63 276	0.54 401	0.33 327	0.83 455	0.38 262	1.27 415	1.07 423	1.00 378	0.86 295	0.99 441	0.85 467	0.96 289	0.68 466	0.22 417	0.15 348	0.23 419	0.20 388	0.22 400	0.23 447

MCSU-Stereo	0.28 39	0.17 3	0.36 11	0.36 20	0.17 5	0.35 57	0.39 279	0.55 51	0.41 114	0.37 114	0.40 87	0.37 121	0.23 25	0.45 53	0.29 108	0.14 54	0.11 39	0.13 1	0.10 2	0.13 7	0.12 21

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.33 95	0.20 48	0.45 113	0.40 86	0.26 139	0.43 113	0.39 279	0.86 218	0.51 174	0.36 103	0.48 145	0.34 95	0.45 200	0.35 8	0.26 60	0.14 54	0.11 39	0.15 57	0.12 74	0.15 82	0.12 21

LACA2	0.27 25	0.21 78	0.44 97	0.35 12	0.18 8	0.39 76	0.39 279	0.56 58	0.27 22	0.29 32	0.33 54	0.36 108	0.26 41	0.45 53	0.22 1	0.15 86	0.12 105	0.13 1	0.11 15	0.16 121	0.11 3

Hybrid-DGEV-03	0.65 392	0.26 253	0.56 231	0.53 384	0.36 375	0.73 392	0.39 279	0.89 231	1.15 481	1.73 640	2.52 674	0.84 378	0.56 313	0.97 297	0.44 316	0.18 245	0.12 105	0.22 378	0.19 345	0.17 168	0.14 138

BStereo	0.38 155	0.25 218	1.42 604	0.42 128	0.28 199	0.55 261	0.39 279	0.55 51	0.52 181	0.36 103	0.35 66	0.37 121	0.29 66	0.64 155	0.38 257	0.13 26	0.14 283	0.15 57	0.19 345	0.15 82	0.16 228

Anonymus123	0.45 222	0.25 218	1.42 604	0.42 128	0.28 199	1.78 639	0.39 279	0.72 146	0.52 181	0.36 103	0.35 66	0.37 121	0.29 66	0.64 155	0.38 257	0.13 26	0.14 283	0.15 57	0.19 345	0.15 82	0.16 228

WQFJA1	0.48 244	0.27 287	0.53 191	0.46 224	0.85 657	0.79 429	0.39 279	1.11 355	0.75 275	0.50 215	0.52 170	0.53 229	0.50 260	0.71 190	0.65 451	0.17 190	0.21 515	0.19 242	0.16 257	0.19 275	0.16 228

WQFJX	0.51 263	0.27 287	0.52 180	0.46 224	0.87 663	0.75 403	0.39 279	1.29 420	0.77 288	0.53 228	0.52 170	0.55 241	0.55 305	0.95 288	0.60 433	0.17 190	0.19 467	0.19 242	0.16 257	0.19 275	0.18 293

NLMM	0.48 244	0.27 287	0.53 191	0.46 224	0.85 657	0.79 429	0.39 279	1.12 358	0.75 275	0.50 215	0.52 170	0.53 229	0.50 260	0.72 194	0.65 451	0.17 190	0.21 515	0.19 242	0.16 257	0.19 275	0.16 228

2.5w	0.31 69	0.23 149	0.46 126	0.39 71	0.24 87	0.42 103	0.39 279	0.61 80	0.30 37	0.37 114	0.53 177	0.24 16	0.25 32	0.77 215	0.28 96	0.12 9	0.10 9	0.14 21	0.12 74	0.14 44	0.12 21

PAM	0.76 469	0.29 352	1.08 544	0.52 363	0.33 327	1.38 593	0.39 279	2.01 626	0.67 250	1.06 397	0.96 324	2.89 688	1.43 629	0.86 259	0.35 220	0.19 302	0.12 105	0.19 242	0.17 288	0.19 275	0.20 380

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 551	0.39 526	3.21 686	0.50 309	0.63 590	0.64 328	0.39 279	2.36 681	0.75 275	0.95 357	4.63 704	1.81 628	0.56 313	0.96 289	0.41 288	0.18 245	0.13 211	0.21 338	0.26 535	0.32 550	0.35 579

AIO-Stereo	0.37 148	0.25 218	0.51 167	0.47 241	0.23 62	0.45 129	0.39 279	1.07 338	0.52 181	0.41 147	0.48 145	0.52 222	0.25 32	0.72 194	0.30 129	0.16 130	0.12 105	0.17 161	0.13 136	0.16 121	0.13 73

11t1	0.52 268	0.28 317	0.68 311	0.51 341	0.28 199	0.83 455	0.39 279	1.22 403	0.63 226	0.84 328	0.74 261	0.68 312	0.68 386	0.91 272	0.57 418	0.21 385	0.18 448	0.19 242	0.16 257	0.20 325	0.21 404

test_4	0.53 284	0.22 111	0.56 231	0.54 401	0.32 303	0.64 328	0.39 279	0.80 187	0.62 223	0.92 349	1.87 633	0.68 312	0.42 172	1.16 361	0.37 244	0.15 86	0.13 211	0.20 294	0.22 464	0.20 325	0.15 186

MLCV	0.72 431	0.34 477	1.10 550	0.51 341	0.23 62	0.91 479	0.39 279	1.33 423	1.23 530	1.46 592	1.55 574	1.01 449	0.64 370	1.95 535	0.80 512	0.18 245	0.12 105	0.18 210	0.14 176	0.19 275	0.17 262

Weightmod	0.53 284	0.25 218	0.46 126	0.41 107	0.31 280	0.85 467	0.40 295	0.86 218	0.61 219	0.71 285	1.39 526	0.73 330	0.60 342	1.56 474	0.41 288	0.18 245	0.28 596	0.20 294	0.18 317	0.17 168	0.14 138

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.35 122	0.22 111	0.54 205	0.42 128	0.35 357	0.46 136	0.40 295	0.62 84	0.54 192	0.56 245	0.67 234	0.36 108	0.27 53	0.49 87	0.28 96	0.16 130	0.11 39	0.19 242	0.15 206	0.14 44	0.13 73

4.25_new	0.30 58	0.26 253	0.44 97	0.38 58	0.26 139	0.49 179	0.40 295	0.59 68	0.31 42	0.38 130	0.42 100	0.27 35	0.34 116	0.46 65	0.31 157	0.12 9	0.09 1	0.15 57	0.11 15	0.14 44	0.12 21

4.5w_new	0.30 58	0.26 253	0.44 97	0.38 58	0.26 139	0.49 179	0.40 295	0.59 68	0.31 42	0.38 130	0.42 100	0.27 35	0.34 116	0.46 65	0.31 157	0.12 9	0.09 1	0.15 57	0.11 15	0.14 44	0.12 21

4.25w-stereo	0.30 58	0.26 253	0.44 97	0.38 58	0.26 139	0.49 179	0.40 295	0.59 68	0.32 52	0.38 130	0.42 100	0.27 35	0.34 116	0.46 65	0.31 157	0.12 9	0.09 1	0.15 57	0.11 15	0.14 44	0.12 21

rvit_stereo_0081_aga	0.44 213	0.34 477	0.73 359	0.51 341	0.41 451	0.50 197	0.40 295	0.81 194	0.57 201	0.58 249	0.56 193	0.53 229	0.43 181	0.66 169	0.40 278	0.26 518	0.21 515	0.22 378	0.20 388	0.26 477	0.18 293

RSM	0.39 162	0.24 178	0.49 145	0.46 224	0.26 139	0.47 151	0.40 295	0.92 244	0.44 134	0.41 147	0.42 100	0.65 300	0.33 105	1.07 334	0.29 108	0.15 86	0.12 105	0.17 161	0.13 136	0.17 168	0.13 73

PCWNet_CMD	0.66 401	0.32 429	0.88 460	0.49 296	0.37 396	0.78 423	0.40 295	1.42 446	1.31 570	1.16 457	1.31 490	1.25 520	0.62 359	0.89 269	0.57 418	0.20 349	0.16 387	0.27 518	0.19 345	0.40 594	0.25 478

LoS	0.40 176	0.21 78	0.44 97	0.37 37	0.22 48	0.50 197	0.40 295	1.00 292	0.94 353	0.48 198	0.66 227	0.48 193	0.40 160	0.60 141	0.37 244	0.18 245	0.14 283	0.16 108	0.11 15	0.14 44	0.14 138
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
test_3	0.55 319	0.23 149	0.71 340	0.53 384	0.28 199	0.61 308	0.40 295	0.92 244	1.05 411	1.19 475	0.68 237	0.93 413	0.44 193	1.67 495	0.39 268	0.15 86	0.12 105	0.22 378	0.19 345	0.21 372	0.14 138

PSM-softLoss	0.78 479	0.31 412	0.77 398	0.58 466	0.32 303	0.56 271	0.40 295	1.18 381	0.70 262	1.24 501	1.07 376	0.83 369	0.52 282	5.36 659	0.53 398	0.24 465	0.15 348	0.25 482	0.22 464	0.20 325	0.25 478

KMStereo	0.78 479	0.31 412	0.77 398	0.58 466	0.32 303	0.56 271	0.40 295	1.18 381	0.70 262	1.24 501	1.07 376	0.83 369	0.52 282	5.36 659	0.53 398	0.24 465	0.15 348	0.25 482	0.22 464	0.20 325	0.25 478

rafts_anoy	0.52 268	0.29 352	0.59 259	0.59 480	0.50 513	0.53 236	0.40 295	1.11 355	1.03 401	0.84 328	0.83 284	0.68 312	0.54 297	0.72 194	0.51 383	0.19 302	0.14 283	0.24 441	0.26 535	0.21 372	0.18 293

CFNet_pseudo	0.66 401	0.32 429	0.86 439	0.48 274	0.39 429	0.70 380	0.40 295	1.33 423	1.22 527	1.16 457	1.34 507	1.24 516	0.64 370	0.98 300	0.59 425	0.21 385	0.16 387	0.33 588	0.19 345	0.36 573	0.25 478

sCroCo_RVC	0.49 254	0.40 533	1.02 521	0.65 553	0.60 580	0.52 225	0.40 295	0.83 207	0.61 219	0.44 169	0.74 261	0.49 202	0.50 260	0.63 154	0.48 361	0.26 518	0.27 588	0.23 419	0.22 464	0.29 522	0.25 478

EAI-Stereo	0.65 392	0.28 317	0.69 323	0.53 384	0.27 170	0.60 302	0.40 295	2.28 674	0.64 231	0.71 285	3.18 687	0.57 261	0.43 181	1.06 330	0.41 288	0.18 245	0.13 211	0.17 161	0.17 288	0.17 168	0.17 262

MSMDNet	0.66 401	0.32 429	0.87 451	0.49 296	0.37 396	0.79 429	0.40 295	1.43 452	1.31 570	1.15 447	1.31 490	1.24 516	0.63 366	0.88 264	0.57 418	0.21 385	0.16 387	0.26 501	0.19 345	0.39 590	0.24 463

ccs_rob	0.66 401	0.33 452	0.86 439	0.48 274	0.39 429	0.70 380	0.40 295	1.33 423	1.22 527	1.16 457	1.34 507	1.23 514	0.64 370	0.98 300	0.59 425	0.21 385	0.16 387	0.35 607	0.20 388	0.37 577	0.25 478

small-0shot	0.25 10	0.18 10	0.42 83	0.35 12	0.23 62	0.21 8	0.41 313	0.42 16	0.19 2	0.29 32	0.45 127	0.18 2	0.21 8	0.37 13	0.24 15	0.15 86	0.11 39	0.18 210	0.15 206	0.15 82	0.13 73

TestStereo_HLe17	0.54 302	0.24 178	1.22 569	0.41 107	0.30 250	0.61 308	0.41 313	1.22 403	1.09 438	0.61 262	0.86 295	0.53 229	0.46 208	1.33 407	0.45 331	0.19 302	0.12 105	0.18 210	0.16 257	0.18 219	0.18 293

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.35 122	0.22 111	0.54 205	0.41 107	0.37 396	0.49 179	0.41 313	0.64 100	0.59 216	0.54 234	0.66 227	0.31 62	0.26 41	0.41 36	0.30 129	0.16 130	0.11 39	0.19 242	0.14 176	0.15 82	0.13 73

FACV-RUCA	0.63 371	0.34 477	0.82 422	0.62 519	0.65 595	0.81 447	0.41 313	1.44 453	1.07 423	0.86 336	1.14 415	0.61 284	0.69 390	0.80 230	0.53 398	0.28 550	0.19 467	0.47 652	0.21 435	0.35 566	0.25 478

RSM++	0.38 155	0.24 178	0.51 167	0.47 241	0.26 139	0.50 197	0.41 313	0.79 178	0.45 138	0.37 114	0.45 127	0.60 279	0.35 125	1.02 318	0.30 129	0.15 86	0.13 211	0.17 161	0.14 176	0.18 219	0.13 73

StereoVision	0.65 392	0.34 477	0.86 439	0.59 480	0.40 441	0.50 197	0.41 313	1.09 345	0.93 349	0.71 285	2.50 673	0.82 362	0.57 326	1.03 319	0.49 371	0.25 493	0.28 596	0.29 544	0.28 569	0.36 573	0.20 380

PSM-adaLoss	0.54 302	0.30 375	0.73 359	0.50 309	0.27 170	0.65 344	0.41 313	1.04 314	0.64 231	1.12 423	0.96 324	0.82 362	0.61 353	1.06 330	0.45 331	0.22 417	0.14 283	0.24 441	0.20 388	0.26 477	0.18 293

noway7	1.29 611	1.22 685	14.37 725	0.52 363	0.33 327	0.57 276	0.42 320	1.14 364	1.02 395	0.72 293	0.83 284	1.12 488	0.93 507	0.80 230	0.67 461	0.18 245	0.13 211	0.20 294	0.17 288	0.21 372	0.16 228

quiztm	0.48 244	0.26 253	0.52 180	0.49 296	0.55 552	0.45 129	0.42 320	1.45 458	0.81 301	0.79 308	1.14 415	0.57 261	0.32 97	0.58 127	0.36 232	0.17 190	0.12 105	0.17 161	0.14 176	0.18 219	0.15 186

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.35 122	0.22 111	0.53 191	0.41 107	0.36 375	0.48 162	0.42 320	0.63 92	0.57 201	0.54 234	0.64 219	0.32 72	0.26 41	0.41 36	0.31 157	0.17 190	0.12 105	0.19 242	0.15 206	0.14 44	0.13 73

2.75w_new	0.31 69	0.23 149	0.43 91	0.35 12	0.23 62	0.42 103	0.42 320	0.54 45	0.35 79	0.47 189	0.43 112	0.24 16	0.30 75	0.66 169	0.33 192	0.12 9	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.13 7	0.12 21

xyz-stereo-finetune	0.48 244	0.25 218	0.54 205	0.42 128	0.23 62	0.80 438	0.42 320	0.80 187	0.80 297	0.61 262	0.62 211	0.54 235	0.43 181	1.70 502	0.58 422	0.15 86	0.15 348	0.19 242	0.15 206	0.16 121	0.15 186

gcap-zeroshot	0.35 122	0.22 111	0.55 220	0.41 107	0.37 396	0.48 162	0.42 320	0.64 100	0.54 192	0.53 228	0.63 214	0.33 86	0.26 41	0.38 17	0.31 157	0.16 130	0.11 39	0.19 242	0.15 206	0.14 44	0.13 73

test_for_model	0.35 122	0.22 111	0.53 191	0.41 107	0.36 375	0.48 162	0.42 320	0.63 92	0.57 201	0.54 234	0.64 219	0.32 72	0.26 41	0.41 36	0.31 157	0.17 190	0.12 105	0.19 242	0.15 206	0.14 44	0.13 73

ff7	0.43 198	0.27 287	0.56 231	0.44 185	0.33 327	0.50 197	0.42 320	0.87 221	0.50 163	0.49 206	0.53 177	0.44 167	0.48 234	1.38 426	0.33 192	0.17 190	0.12 105	0.21 338	0.15 206	0.18 219	0.18 293

IGEVStereo-DCA	0.46 230	0.28 317	0.56 231	0.43 147	0.33 327	0.49 179	0.42 320	0.87 221	0.50 163	0.47 189	0.48 145	0.48 193	0.46 208	2.03 542	0.30 129	0.19 302	0.14 283	0.19 242	0.15 206	0.16 121	0.18 293

ffff	0.43 198	0.27 287	0.56 231	0.44 185	0.33 327	0.50 197	0.42 320	0.87 221	0.50 163	0.49 206	0.53 177	0.44 167	0.48 234	1.38 426	0.33 192	0.17 190	0.12 105	0.21 338	0.15 206	0.18 219	0.18 293

11t	0.43 198	0.27 287	0.56 231	0.44 185	0.33 327	0.50 197	0.42 320	0.87 221	0.50 163	0.49 206	0.53 177	0.44 167	0.48 234	1.38 426	0.33 192	0.17 190	0.12 105	0.21 338	0.15 206	0.18 219	0.18 293

testlalala	0.35 122	0.22 111	0.55 220	0.41 107	0.37 396	0.48 162	0.42 320	0.64 100	0.54 192	0.53 228	0.63 214	0.33 86	0.26 41	0.38 17	0.31 157	0.16 130	0.11 39	0.19 242	0.15 206	0.14 44	0.13 73

anonymousdsp	0.43 198	0.27 287	0.53 191	0.44 185	0.32 303	0.50 197	0.42 320	0.89 231	0.51 174	0.49 206	0.53 177	0.47 186	0.47 220	1.33 407	0.33 192	0.17 190	0.12 105	0.21 338	0.15 206	0.18 219	0.18 293

CASS	0.65 392	0.34 477	0.72 347	0.56 442	0.27 170	0.78 423	0.42 320	1.59 498	0.86 317	1.30 531	1.25 463	0.87 387	0.84 464	0.84 249	0.54 404	0.35 608	0.19 467	0.26 501	0.21 435	0.28 511	0.42 609
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
riskmin	0.56 328	0.27 287	0.60 262	0.43 147	0.31 280	0.83 455	0.42 320	1.14 364	1.04 406	0.73 295	0.75 263	1.11 487	1.01 548	0.81 237	0.51 383	0.20 349	0.14 283	0.24 441	0.15 206	0.24 447	0.25 478

ccc-4	0.43 198	0.27 287	0.56 231	0.44 185	0.33 327	0.50 197	0.42 320	0.87 221	0.50 163	0.49 206	0.53 177	0.44 167	0.48 234	1.38 426	0.33 192	0.17 190	0.12 105	0.21 338	0.15 206	0.18 219	0.18 293

BUS	0.74 454	0.32 429	0.68 311	0.54 401	0.44 477	2.34 675	0.42 320	2.16 654	0.98 375	1.20 479	1.11 398	1.03 455	0.62 359	0.91 272	0.70 470	0.24 465	0.17 422	0.25 482	0.22 464	0.22 400	0.22 427

NINENet	0.77 471	0.37 514	0.78 408	0.62 519	0.51 525	2.34 675	0.42 320	1.83 575	1.04 406	1.14 441	1.23 457	1.03 455	0.62 359	1.24 382	0.70 470	0.28 550	0.23 554	0.31 564	0.21 435	0.26 477	0.25 478

IGEV-Stereo	0.43 198	0.27 287	0.54 205	0.45 205	0.32 303	0.50 197	0.42 320	0.90 239	0.51 174	0.49 206	0.53 177	0.47 186	0.47 220	1.32 403	0.33 192	0.17 190	0.12 105	0.21 338	0.15 206	0.18 219	0.18 293
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
ROB_FTStereo_v2	0.54 302	0.30 375	0.73 359	0.50 309	0.27 170	0.64 328	0.42 320	1.05 322	0.64 231	1.12 423	0.96 324	0.83 369	0.60 342	1.12 351	0.46 346	0.22 417	0.14 283	0.24 441	0.20 388	0.26 477	0.18 293

RAFT-345	0.84 509	0.25 218	0.66 301	0.50 309	0.27 170	0.54 246	0.42 320	0.83 207	1.11 448	1.32 545	2.34 664	0.86 383	0.54 297	5.72 671	0.47 355	0.18 245	0.13 211	0.22 378	0.17 288	0.17 168	0.16 228

TestStereo	0.64 384	0.39 526	0.71 340	0.51 341	0.27 170	0.56 271	0.42 320	1.03 307	0.91 339	0.80 311	1.00 341	0.68 312	0.52 282	3.25 617	0.45 331	0.22 417	0.15 348	0.24 441	0.18 317	0.27 491	0.16 228

222	1.61 648	0.29 352	0.67 307	0.56 442	0.29 224	1.06 530	0.42 320	2.17 660	1.31 570	1.31 541	1.52 566	0.92 411	0.94 513	1.76 515	17.65 744	0.24 465	0.20 488	0.21 338	0.19 345	0.22 400	0.23 447

111	0.60 353	0.23 149	0.70 329	0.43 147	0.24 87	0.72 387	0.42 320	1.18 381	1.41 618	0.80 311	1.38 522	1.10 481	0.79 437	0.96 289	0.58 422	0.18 245	0.13 211	0.17 161	0.15 206	0.17 168	0.19 342

Weightmod_eth	0.52 268	0.25 218	0.48 136	0.45 205	0.39 429	0.59 294	0.43 344	0.96 276	0.57 201	0.65 273	1.50 562	0.66 305	0.76 421	1.19 369	0.32 171	0.33 590	0.19 467	0.18 210	0.17 288	0.18 219	0.13 73

NLMM1	0.56 328	0.27 287	0.60 262	0.47 241	0.74 625	0.68 367	0.43 344	1.83 575	1.04 406	0.59 257	0.62 211	0.51 214	0.47 220	1.33 407	0.57 418	0.18 245	0.21 515	0.20 294	0.17 288	0.20 325	0.15 186

DDVS	0.78 479	0.41 540	0.94 485	0.60 492	0.43 468	1.30 580	0.43 344	1.40 443	0.91 339	1.20 479	1.15 424	1.43 560	0.64 370	2.18 558	0.89 535	0.28 550	0.22 537	0.26 501	0.23 487	0.31 541	0.33 569

SMFormer	0.75 463	0.30 375	0.86 439	0.46 224	0.26 139	0.82 449	0.43 344	2.05 634	1.39 607	1.23 494	1.47 552	0.98 435	0.95 518	1.71 504	0.82 520	0.24 465	0.20 488	0.22 378	0.21 435	0.23 429	0.24 463

tta	0.75 463	0.30 375	0.86 439	0.46 224	0.26 139	0.82 449	0.43 344	2.05 634	1.39 607	1.23 494	1.47 552	0.98 435	0.95 518	1.71 504	0.82 520	0.24 465	0.20 488	0.22 378	0.21 435	0.18 219	0.18 293

qqq1	0.72 431	0.30 375	0.86 439	0.46 224	0.26 139	0.82 449	0.43 344	2.05 634	1.39 607	1.23 494	1.47 552	0.98 435	0.95 518	1.71 504	0.44 316	0.24 465	0.20 488	0.18 210	0.15 206	0.18 219	0.18 293

fff1	0.72 431	0.30 375	0.86 439	0.46 224	0.26 139	0.82 449	0.43 344	2.05 634	1.39 607	1.23 494	1.47 552	0.98 435	0.95 518	1.71 504	0.44 316	0.24 465	0.20 488	0.18 210	0.15 206	0.18 219	0.18 293

TestStereo1	0.63 371	0.28 317	0.75 380	0.76 625	0.31 280	0.48 162	0.43 344	1.30 421	1.21 521	0.97 365	1.31 490	0.64 297	0.77 425	1.75 510	0.42 302	0.20 349	0.15 348	0.22 378	0.18 317	0.21 372	0.17 262

SA-5K	0.63 371	0.28 317	0.75 380	0.76 625	0.31 280	0.48 162	0.43 344	1.30 421	1.21 521	0.97 365	1.31 490	0.64 297	0.77 425	1.75 510	0.42 302	0.20 349	0.15 348	0.22 378	0.18 317	0.21 372	0.17 262

GMOStereo	0.53 284	0.26 253	0.65 290	0.50 309	0.29 224	0.52 225	0.43 344	0.89 231	0.96 361	1.41 581	1.14 415	0.85 379	0.56 313	0.59 129	0.38 257	0.16 130	0.14 283	0.24 441	0.21 435	0.20 325	0.15 186

error version	0.53 284	0.26 253	0.65 290	0.50 309	0.29 224	0.52 225	0.43 344	0.89 231	0.96 361	1.41 581	1.14 415	0.85 379	0.56 313	0.59 129	0.38 257	0.16 130	0.14 283	0.24 441	0.21 435	0.20 325	0.15 186

test-v	0.53 284	0.26 253	0.65 290	0.50 309	0.29 224	0.52 225	0.43 344	0.89 231	0.96 361	1.41 581	1.14 415	0.85 379	0.56 313	0.59 129	0.38 257	0.16 130	0.14 283	0.24 441	0.21 435	0.20 325	0.15 186

Pruner-Stereo	0.62 363	0.29 352	0.70 329	0.61 507	0.31 280	0.63 324	0.43 344	1.17 373	0.99 382	1.53 607	1.08 381	0.95 425	0.55 305	1.35 415	0.51 383	0.23 445	0.14 283	0.24 441	0.21 435	0.21 372	0.23 447

test-2	0.53 284	0.26 253	0.65 290	0.50 309	0.29 224	0.52 225	0.43 344	0.89 231	0.96 361	1.41 581	1.14 415	0.85 379	0.56 313	0.59 129	0.38 257	0.16 130	0.14 283	0.24 441	0.21 435	0.20 325	0.15 186

GMStereo	0.55 319	0.45 557	0.94 485	0.50 309	0.32 303	0.64 328	0.43 344	1.00 292	1.40 612	0.82 322	0.73 256	0.51 214	0.45 200	0.85 255	0.55 409	0.24 465	0.15 348	0.20 294	0.21 435	0.31 541	0.24 463
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SME	0.62 363	0.29 352	0.51 167	0.61 507	0.25 117	1.23 569	0.44 359	1.17 373	1.12 452	0.89 341	1.12 405	0.66 305	0.74 409	1.55 469	0.51 383	0.19 302	0.20 488	0.23 419	0.23 487	0.24 447	0.20 380

gasm-f	0.34 110	0.22 111	0.42 83	0.43 147	0.31 280	0.39 76	0.44 359	0.74 158	0.33 61	0.34 83	0.64 219	0.32 72	0.46 208	0.55 111	0.28 96	0.21 385	0.12 105	0.17 161	0.12 74	0.18 219	0.14 138

DA	0.43 198	0.23 149	0.49 145	0.50 309	0.25 117	1.08 534	0.44 359	1.18 381	0.58 206	0.46 184	0.64 219	0.54 235	0.47 220	0.46 65	0.32 171	0.19 302	0.13 211	0.19 242	0.13 136	0.18 219	0.14 138

GGEV	0.43 198	0.23 149	0.49 145	0.50 309	0.25 117	1.08 534	0.44 359	1.18 381	0.58 206	0.46 184	0.64 219	0.54 235	0.47 220	0.46 65	0.32 171	0.19 302	0.13 211	0.19 242	0.13 136	0.18 219	0.14 138

DFGA-Net	0.72 431	0.40 533	1.40 596	0.52 363	0.45 484	0.83 455	0.44 359	1.28 419	1.08 430	0.99 373	1.19 442	0.70 323	0.55 305	2.14 552	1.16 582	0.18 245	0.16 387	0.24 441	0.23 487	0.27 491	0.25 478

AIO_test	0.35 122	0.22 111	0.44 97	0.43 147	0.27 170	0.57 276	0.44 359	0.79 178	0.41 114	0.32 62	0.47 138	0.46 179	0.30 75	0.69 178	0.30 129	0.16 130	0.11 39	0.16 108	0.13 136	0.15 82	0.12 21

ours_stereo	0.39 162	0.28 317	0.51 167	0.46 224	0.30 250	0.40 84	0.44 359	0.73 152	0.56 199	0.35 93	0.56 193	0.46 179	0.33 105	1.11 347	0.32 171	0.16 130	0.13 211	0.19 242	0.15 206	0.19 275	0.14 138

rvit_stereo_0083	0.47 238	0.33 452	0.81 418	0.56 442	0.36 375	0.50 197	0.44 359	0.68 131	0.95 355	0.49 206	0.57 198	0.55 241	0.49 251	0.88 264	0.46 346	0.25 493	0.25 573	0.24 441	0.20 388	0.24 447	0.17 262

rvit_stereo_0081	0.44 213	0.33 452	0.64 283	0.54 401	0.35 357	0.41 91	0.44 359	0.66 119	0.95 355	0.48 198	0.52 170	0.50 208	0.46 208	0.82 241	0.44 316	0.25 493	0.20 488	0.22 378	0.19 345	0.25 464	0.17 262

rvit_stereo_0082	0.44 213	0.33 452	0.64 283	0.54 401	0.35 357	0.41 91	0.44 359	0.66 119	0.95 355	0.48 198	0.52 170	0.50 208	0.46 208	0.82 241	0.44 316	0.25 493	0.20 488	0.22 378	0.19 345	0.25 464	0.17 262

CFNet_ucs	0.70 422	0.33 452	0.88 460	0.50 309	0.43 468	0.74 397	0.44 359	1.60 502	1.29 560	1.22 488	1.54 572	1.09 478	0.63 366	0.99 307	0.59 425	0.25 493	0.20 488	0.37 618	0.21 435	0.40 594	0.28 526

LoS_RVC	0.42 191	0.26 253	0.40 57	0.44 185	0.82 652	0.51 217	0.44 359	0.64 100	0.41 114	0.44 169	0.78 270	0.44 167	0.47 220	0.56 116	0.36 232	0.13 26	0.12 105	0.14 21	0.10 2	0.13 7	0.84 683

RAFT_CTSACE	0.63 371	0.26 253	0.88 460	0.55 426	0.51 525	0.71 384	0.44 359	0.80 187	0.97 369	0.97 365	1.84 628	1.18 502	0.68 386	1.47 453	0.36 232	0.16 130	0.15 348	0.21 338	0.20 388	0.20 325	0.14 138

dad	0.86 518	0.66 630	1.06 535	0.56 442	0.37 396	0.76 411	0.44 359	1.17 373	1.50 631	1.44 588	1.27 473	1.34 547	0.75 413	2.52 587	0.84 525	0.42 637	0.27 588	0.83 689	0.26 535	0.41 597	0.29 533

PSMNet-ADL	0.72 431	0.35 497	0.62 273	0.69 588	0.46 496	1.14 546	0.44 359	1.37 434	1.01 391	0.83 325	1.17 432	1.33 542	0.96 525	1.43 442	0.95 548	0.33 590	0.22 537	0.21 338	0.23 487	0.27 491	0.29 533

NF-Stereo	0.80 487	0.30 375	0.75 380	0.60 492	0.31 280	0.64 328	0.44 359	1.21 395	0.90 333	1.29 522	1.02 354	0.82 362	0.57 326	5.40 664	0.48 361	0.23 445	0.14 283	0.24 441	0.20 388	0.20 325	0.30 546

OCTAStereo	0.80 487	0.30 375	0.75 380	0.60 492	0.31 280	0.64 328	0.44 359	1.21 395	0.90 333	1.29 522	1.01 346	0.82 362	0.57 326	5.35 658	0.48 361	0.24 465	0.14 283	0.24 441	0.20 388	0.20 325	0.30 546

RAFT_R40	0.83 504	0.28 317	0.73 359	0.59 480	0.31 280	0.69 373	0.44 359	1.10 348	0.95 355	1.47 593	1.10 392	1.00 442	0.85 467	5.53 666	0.46 346	0.22 417	0.13 211	0.23 419	0.20 388	0.23 429	0.18 293

RE-Stereo	0.80 487	0.30 375	0.75 380	0.60 492	0.31 280	0.64 328	0.44 359	1.21 395	0.90 333	1.29 522	1.01 346	0.81 357	0.57 326	5.37 661	0.48 361	0.24 465	0.14 283	0.24 441	0.20 388	0.20 325	0.30 546

TVStereo	0.80 487	0.30 375	0.75 380	0.60 492	0.31 280	0.64 328	0.44 359	1.21 395	0.90 333	1.29 522	1.01 346	0.81 357	0.57 326	5.37 661	0.48 361	0.24 465	0.14 283	0.24 441	0.20 388	0.20 325	0.30 546

xxxx	1.51 637	0.28 317	0.68 311	0.54 401	0.28 199	1.16 555	0.44 359	2.19 663	1.29 560	1.09 407	1.36 515	1.22 509	0.85 467	1.79 518	15.70 743	0.24 465	0.21 515	0.21 338	0.20 388	0.22 400	0.23 447

TestStereo-Hl	0.51 263	0.27 287	0.55 220	0.41 107	0.29 224	0.55 261	0.45 380	1.05 322	0.90 333	0.87 337	0.85 292	0.72 327	0.65 378	1.33 407	0.43 312	0.17 190	0.13 211	0.17 161	0.15 206	0.18 219	0.18 293

gcap_with_dpt	0.35 122	0.22 111	0.56 231	0.42 128	0.35 357	0.50 197	0.45 380	0.62 84	0.49 156	0.54 234	0.66 227	0.32 72	0.30 75	0.38 17	0.28 96	0.16 130	0.11 39	0.19 242	0.14 176	0.14 44	0.13 73

MM-Stereo_test2	0.43 198	0.24 178	0.67 307	0.51 341	0.32 303	0.55 261	0.45 380	0.97 280	0.77 288	0.59 257	0.51 165	0.49 202	0.42 172	0.80 230	0.30 129	0.15 86	0.13 211	0.18 210	0.14 176	0.19 275	0.14 138

SDNR	1.62 649	0.51 581	2.17 664	0.53 384	0.56 556	3.80 710	0.45 380	1.54 487	1.29 560	1.33 554	2.41 668	1.08 468	0.96 525	11.18 741	1.16 582	0.66 684	0.63 699	0.43 642	0.32 606	0.64 662	0.67 671

anonymousa	0.72 431	0.27 287	0.75 380	0.47 241	0.63 590	1.43 604	0.45 380	1.24 410	0.89 329	1.28 515	1.75 618	1.62 598	1.13 583	0.69 178	0.59 425	0.19 302	0.16 387	0.23 419	0.25 517	0.20 325	0.18 293

RCA-Stereo	0.50 260	0.23 149	0.58 253	0.48 274	0.33 327	0.55 261	0.45 380	0.97 280	1.38 602	0.68 280	1.05 370	0.63 294	0.80 443	0.59 129	0.32 171	0.17 190	0.12 105	0.17 161	0.14 176	0.16 121	0.14 138

DisPM	0.66 401	0.28 317	0.72 347	0.61 507	0.35 357	0.62 318	0.45 380	1.02 302	0.99 382	1.56 617	1.10 392	0.80 351	0.59 338	2.37 574	0.41 288	0.23 445	0.14 283	0.23 419	0.21 435	0.20 325	0.25 478

pcwnet_v2	0.97 547	0.37 514	4.33 694	0.62 519	0.54 545	0.79 429	0.45 380	2.02 630	1.58 641	1.42 587	1.64 599	1.09 478	0.79 437	1.24 382	0.67 461	0.32 581	0.25 573	0.29 544	0.27 548	0.37 577	0.35 579

CCAANet	0.78 479	0.30 375	0.83 427	0.58 466	0.51 525	1.04 525	0.45 380	1.68 522	1.12 452	0.85 333	1.35 513	1.10 481	0.77 425	3.04 609	0.78 500	0.17 190	0.16 387	0.24 441	0.23 487	0.19 275	0.23 447

DN-CSS_ROB	0.64 384	0.32 429	1.05 531	0.55 426	0.40 441	0.54 246	0.45 380	1.21 395	0.93 349	1.03 392	1.47 552	0.69 318	0.63 366	1.76 515	0.49 371	0.18 245	0.14 283	0.25 482	0.22 464	0.22 400	0.20 380

zzzzzzz1	1.31 615	1.54 704	13.00 722	0.52 363	0.65 595	0.62 318	0.46 390	1.35 430	1.02 395	0.71 285	0.95 320	1.33 542	0.98 535	1.16 361	0.80 512	0.18 245	0.14 283	0.20 294	0.19 345	0.24 447	0.18 293

monster_256*512	0.50 260	0.31 412	0.53 191	0.51 341	0.35 357	0.51 217	0.46 390	1.03 307	0.92 346	0.59 257	0.87 301	1.10 481	0.69 390	0.69 178	0.46 346	0.16 130	0.13 211	0.21 338	0.18 317	0.20 325	0.18 293

NLCSM	0.52 268	0.28 317	0.55 220	0.52 363	0.74 625	0.72 387	0.46 390	0.96 276	0.65 245	0.63 268	0.51 165	0.48 193	0.61 353	1.32 403	0.70 470	0.19 302	0.20 488	0.21 338	0.18 317	0.22 400	0.20 380

mms	0.40 176	0.27 287	0.52 180	0.46 224	0.32 303	0.43 113	0.46 390	0.70 139	0.46 144	0.35 93	0.58 201	0.44 167	0.30 75	1.36 420	0.33 192	0.16 130	0.13 211	0.18 210	0.15 206	0.19 275	0.15 186

AE-Stereo	0.49 254	0.27 287	0.67 307	0.60 492	0.39 429	0.67 359	0.46 390	1.18 381	1.09 438	0.47 189	0.75 263	0.69 318	0.47 220	0.59 129	0.40 278	0.16 130	0.15 348	0.21 338	0.20 388	0.19 275	0.15 186

HH	0.63 371	0.30 375	0.77 398	0.50 309	0.32 303	0.49 179	0.46 390	1.65 514	0.64 231	0.69 281	1.09 386	1.63 603	0.85 467	1.90 528	0.37 244	0.18 245	0.13 211	0.19 242	0.17 288	0.19 275	0.16 228

HanStereo	0.63 371	0.30 375	0.77 398	0.50 309	0.32 303	0.49 179	0.46 390	1.65 514	0.64 231	0.69 281	1.09 386	1.63 603	0.85 467	1.90 528	0.37 244	0.18 245	0.13 211	0.19 242	0.17 288	0.19 275	0.16 228

ACVNet	0.63 371	0.31 412	0.54 205	0.54 401	0.36 375	0.80 438	0.46 390	1.37 434	1.07 423	0.93 350	1.30 484	1.08 468	0.85 467	0.80 230	0.94 544	0.21 385	0.19 467	0.21 338	0.18 317	0.22 400	0.18 293

hitnet-ft	0.79 484	0.35 497	0.57 245	0.58 466	0.42 457	0.96 502	0.46 390	1.47 462	1.33 578	1.19 475	1.22 453	1.81 628	0.98 535	1.66 494	0.94 544	0.33 590	0.28 596	0.34 598	0.27 548	0.35 566	0.31 556

FADNet_RVC	0.83 504	0.51 581	1.83 648	0.54 401	0.42 457	1.19 562	0.46 390	1.51 476	1.09 438	0.89 341	1.24 459	0.91 403	0.87 480	2.11 550	1.11 576	0.27 534	0.22 537	0.31 564	0.28 569	0.43 608	0.38 596

Foundation-i1a	0.37 148	0.18 10	0.37 18	0.34 6	0.19 15	0.51 217	0.47 400	1.01 300	0.42 120	0.51 222	0.44 121	0.57 261	0.57 326	0.78 222	0.29 108	0.15 86	0.11 39	0.14 21	0.12 74	0.13 7	0.13 73

WQFJX1	0.57 337	0.26 253	0.54 205	0.48 274	0.72 617	0.68 367	0.47 400	2.46 690	0.71 266	0.54 234	0.50 158	0.53 229	0.51 274	1.36 420	0.60 433	0.18 245	0.20 488	0.20 294	0.16 257	0.20 325	0.20 380

2w_stereo	0.32 79	0.24 178	0.45 113	0.39 71	0.22 48	0.46 136	0.47 400	0.69 134	0.42 120	0.43 162	0.50 158	0.24 16	0.45 200	0.47 77	0.29 108	0.12 9	0.10 9	0.15 57	0.12 74	0.15 82	0.13 73

HUF	0.36 138	0.23 149	0.52 180	0.40 86	0.22 48	0.54 246	0.47 400	0.82 202	0.43 126	0.36 103	0.43 112	0.50 208	0.42 172	0.64 155	0.29 108	0.17 190	0.12 105	0.16 108	0.12 74	0.15 82	0.14 138

ITSA-stereo	0.82 498	0.36 507	0.82 422	0.54 401	0.31 280	0.80 438	0.47 400	2.17 660	1.67 648	1.13 438	1.13 411	0.94 416	0.86 475	2.46 582	1.00 558	0.26 518	0.23 554	0.28 533	0.27 548	0.28 511	0.36 585

anonymousdsp2	0.53 284	0.27 287	0.74 376	0.48 274	0.29 224	0.76 411	0.47 400	1.61 505	0.82 308	0.77 302	0.77 268	0.75 335	0.47 220	1.03 319	0.40 278	0.18 245	0.13 211	0.18 210	0.13 136	0.19 275	0.18 293

x	0.54 302	0.31 412	0.61 267	0.47 241	0.30 250	0.67 359	0.47 400	1.53 484	0.79 296	0.81 316	0.83 284	0.78 345	0.70 396	0.70 184	0.62 440	0.21 385	0.19 467	0.22 378	0.19 345	0.21 372	0.20 380

dd	0.59 350	0.48 568	0.97 498	0.55 426	0.32 303	0.64 328	0.47 400	1.02 302	1.34 581	0.78 305	0.86 295	0.58 268	0.54 297	1.01 315	0.86 530	0.28 550	0.18 448	0.26 501	0.19 345	0.32 550	0.24 463

ACRE	0.61 359	0.33 452	1.01 514	0.58 466	0.49 506	0.75 403	0.47 400	1.06 336	0.95 355	1.37 566	1.55 574	0.62 291	0.46 208	0.83 244	0.70 470	0.23 445	0.15 348	0.19 242	0.16 257	0.18 219	0.21 404

AnonymousM	0.59 350	1.11 677	0.41 67	0.44 185	0.32 303	0.43 113	0.47 400	1.05 322	0.64 231	0.98 370	0.63 214	0.67 310	0.43 181	0.59 129	0.41 288	0.20 349	0.15 348	1.84 709	0.84 697	0.14 44	0.13 73

DMCA-RVC	0.74 454	0.40 533	1.27 580	0.66 559	0.49 506	0.77 418	0.47 400	1.35 430	1.01 391	1.53 607	1.01 346	1.29 534	0.82 452	1.31 399	0.78 500	0.27 534	0.21 515	0.35 607	0.27 548	0.32 550	0.24 463

DMCA	0.67 412	0.34 477	0.90 470	0.51 341	0.44 477	0.86 469	0.47 400	1.42 446	1.02 395	1.17 466	1.12 405	1.23 514	0.75 413	0.78 222	0.95 548	0.25 493	0.19 467	0.27 518	0.19 345	0.24 447	0.27 514

CFNet	0.96 541	0.36 507	1.01 514	0.62 519	0.42 457	0.99 512	0.47 400	1.90 595	1.32 574	0.99 373	1.39 526	1.10 481	0.86 475	5.58 669	0.79 507	0.23 445	0.17 422	0.28 533	0.27 548	0.26 477	0.21 404

Foundation-i1c-attn	0.35 122	0.17 3	0.36 11	0.35 12	0.19 15	0.51 217	0.48 413	0.96 276	0.37 91	0.42 154	0.43 112	0.52 222	0.49 251	0.66 169	0.29 108	0.15 86	0.12 105	0.15 57	0.11 15	0.13 7	0.12 21

Foundation-i1	0.40 176	0.19 26	0.36 11	0.42 128	0.32 303	0.54 246	0.48 413	1.18 381	0.52 181	0.54 234	0.54 189	0.58 268	0.49 251	0.65 166	0.32 171	0.16 130	0.13 211	0.15 57	0.14 176	0.14 44	0.13 73

fffft	0.38 155	0.23 149	0.51 167	0.44 185	0.32 303	0.43 113	0.48 413	0.76 164	0.36 82	0.44 169	0.34 61	0.38 132	0.31 85	1.31 399	0.32 171	0.14 54	0.11 39	0.19 242	0.15 206	0.16 121	0.16 228
1: 1. 1
rvit_stereo_0075_2	0.64 384	0.46 559	1.05 531	0.66 559	0.66 600	0.53 236	0.48 413	1.20 394	1.12 452	0.76 296	0.92 314	0.78 345	0.53 290	1.03 319	0.59 425	0.37 616	0.28 596	0.40 635	0.31 598	0.37 577	0.32 563

test_sample1	0.61 359	0.29 352	0.75 380	0.50 309	0.31 280	0.76 411	0.48 413	1.59 498	0.84 313	0.90 343	0.94 319	0.88 391	0.95 518	1.16 361	0.67 461	0.22 417	0.18 448	0.20 294	0.19 345	0.21 372	0.21 404

tt1	0.62 363	0.32 429	0.51 167	0.54 401	0.26 139	1.16 555	0.48 413	0.95 267	2.47 690	0.57 247	0.77 268	0.49 202	0.81 447	1.55 469	0.32 171	0.20 349	0.12 105	0.24 441	0.15 206	0.19 275	0.20 380

EKT-Stereo	0.53 284	0.30 375	0.73 359	0.58 466	0.60 580	0.51 217	0.48 413	0.94 261	0.90 333	0.71 285	0.88 306	0.77 341	0.43 181	1.07 334	0.40 278	0.22 417	0.16 387	0.21 338	0.18 317	0.20 325	0.22 427

DCRE	0.82 498	0.26 253	0.70 329	0.58 466	0.44 477	0.54 246	0.48 413	0.95 267	0.78 292	0.78 305	7.33 726	0.86 383	0.52 282	0.76 212	0.41 288	0.16 130	0.16 387	0.19 242	0.17 288	0.18 219	0.17 262

CIPLG	0.62 363	0.33 452	0.96 495	0.58 466	0.50 513	0.75 403	0.48 413	1.05 322	0.96 361	1.40 579	1.57 582	0.64 297	0.48 234	0.89 269	0.70 470	0.23 445	0.15 348	0.19 242	0.16 257	0.19 275	0.21 404

IPLGR_C	0.62 363	0.33 452	0.99 504	0.58 466	0.49 506	0.76 411	0.48 413	1.10 348	0.96 361	1.40 579	1.56 578	0.62 291	0.48 234	0.80 230	0.71 476	0.23 445	0.15 348	0.19 242	0.16 257	0.19 275	0.21 404

cf-r	0.73 449	0.30 375	0.77 398	0.55 426	0.63 590	0.78 423	0.48 413	1.79 563	1.15 481	1.13 438	1.26 470	1.43 560	0.87 480	1.40 439	0.85 528	0.25 493	0.18 448	0.22 378	0.23 487	0.19 275	0.19 342

StereoDRNet-Refined	0.80 487	0.41 540	0.88 460	0.62 519	0.42 457	1.33 585	0.48 413	1.52 478	1.17 494	1.45 590	1.44 542	1.44 565	0.90 492	1.26 386	1.24 591	0.20 349	0.16 387	0.27 518	0.24 503	0.25 464	0.28 526
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
SE	0.48 244	0.30 375	0.51 167	0.45 205	0.25 117	0.66 353	0.49 425	1.10 348	0.72 268	0.81 316	1.17 432	0.50 208	0.56 313	0.44 50	0.34 207	0.25 493	0.16 387	0.23 419	0.19 345	0.24 447	0.26 502

Foundation-i1b	0.36 138	0.18 10	0.36 11	0.35 12	0.19 15	0.53 236	0.49 425	1.00 292	0.35 79	0.47 189	0.43 112	0.56 255	0.53 290	0.66 169	0.28 96	0.16 130	0.11 39	0.14 21	0.13 136	0.14 44	0.12 21

xyz-stereo	7.16 727	0.22 111	69.90 773	0.42 128	0.21 30	32.92 761	0.49 425	0.87 221	0.76 284	1.38 572	27.04 755	1.19 503	1.16 586	4.69 644	0.97 553	0.16 130	0.12 105	0.20 294	0.14 176	0.16 121	0.12 21

DispNO	0.93 536	0.30 375	1.34 593	0.55 426	0.55 552	0.89 472	0.49 425	1.48 464	1.21 521	1.17 466	1.27 473	1.19 503	0.90 492	5.23 656	0.74 483	0.22 417	0.17 422	0.24 441	0.21 435	0.19 275	0.20 380

AACVNet	0.86 518	0.35 497	0.79 411	0.82 646	0.39 429	0.76 411	0.49 425	1.61 505	0.81 301	1.08 401	1.33 500	1.30 535	0.93 507	4.34 638	0.74 483	0.25 493	0.21 515	0.28 533	0.22 464	0.29 522	0.25 478

MMNet	0.84 509	0.32 429	1.09 547	0.60 492	0.59 577	1.85 647	0.49 425	1.51 476	1.27 550	1.37 566	1.15 424	1.26 524	1.18 592	1.67 495	1.22 589	0.19 302	0.18 448	0.23 419	0.22 464	0.25 464	0.21 404

UNet	0.83 504	0.34 477	1.31 584	0.58 466	0.74 625	1.58 618	0.49 425	1.41 444	1.04 406	1.21 483	1.08 381	1.54 586	1.12 579	1.65 490	1.09 570	0.23 445	0.17 422	0.25 482	0.20 388	0.25 464	0.22 427

HITNet	0.65 392	0.40 533	0.77 398	0.48 274	0.24 87	1.05 527	0.49 425	1.76 549	1.02 395	1.18 471	1.18 435	0.89 399	0.80 443	0.85 255	0.79 507	0.17 190	0.12 105	0.21 338	0.17 288	0.29 522	0.15 186
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
CBMV_ROB	0.90 528	0.44 550	0.63 276	0.51 341	0.37 396	1.25 573	0.49 425	1.77 553	1.27 550	1.41 581	2.00 644	1.33 542	1.08 571	2.17 555	0.76 491	0.43 643	0.42 667	0.47 652	0.44 654	0.41 597	0.36 585

PWC_ROB	1.24 607	0.76 648	2.46 674	0.72 606	0.78 640	1.15 553	0.49 425	1.75 542	1.92 670	2.31 677	3.07 685	1.59 594	1.40 626	2.46 582	2.10 663	0.33 590	0.22 537	0.35 607	0.24 503	0.38 586	0.41 605

AIO-test2	0.57 337	0.28 317	0.63 276	0.61 507	0.58 569	0.79 429	0.51 435	1.18 381	1.40 612	0.63 268	1.15 424	0.51 214	0.43 181	1.09 341	0.35 220	0.21 385	0.17 422	0.26 501	0.30 590	0.20 325	0.19 342

rvit_0105_6	0.53 284	0.37 514	0.98 503	0.65 553	0.38 418	0.51 217	0.51 435	0.77 168	1.20 515	0.54 234	0.55 190	0.65 300	0.53 290	0.94 285	0.44 316	0.32 581	0.32 627	0.28 533	0.24 503	0.28 511	0.21 404

ACVNet-DCA	0.56 328	0.31 412	0.50 156	0.54 401	0.26 139	1.18 558	0.51 435	1.42 446	0.78 292	0.58 249	0.79 276	0.48 193	0.88 485	1.46 449	0.32 171	0.20 349	0.12 105	0.25 482	0.15 206	0.22 400	0.21 404

xx1	0.67 412	0.31 412	0.50 156	0.54 401	0.26 139	1.18 558	0.51 435	0.93 255	3.05 704	0.58 249	0.79 276	0.95 425	0.77 425	1.46 449	0.32 171	0.20 349	0.12 105	0.24 441	0.23 487	0.22 400	0.21 404

1test111	0.54 302	0.31 412	0.50 156	0.54 401	0.26 139	1.18 558	0.51 435	1.42 446	0.78 292	0.58 249	0.79 276	0.48 193	0.88 485	0.88 264	0.59 425	0.20 349	0.12 105	0.25 482	0.15 206	0.22 400	0.21 404

cc1	0.64 384	0.31 412	0.50 156	0.54 401	0.26 139	1.18 558	0.51 435	0.93 255	3.05 704	0.58 249	0.79 276	0.48 193	0.88 485	1.46 449	0.32 171	0.20 349	0.12 105	0.25 482	0.15 206	0.19 275	0.19 342

IER	0.70 422	0.31 412	1.02 521	0.48 274	0.52 538	1.34 587	0.51 435	1.17 373	0.99 382	1.23 494	1.34 507	1.12 488	1.11 576	0.99 307	0.71 476	0.20 349	0.16 387	0.21 338	0.21 435	0.20 325	0.19 342

GANet-ADL	0.60 353	0.35 497	0.72 347	0.64 538	0.40 441	0.68 367	0.51 435	1.49 466	1.12 452	0.95 357	1.08 381	0.91 403	0.57 326	0.76 212	0.55 409	0.26 518	0.18 448	0.18 210	0.16 257	0.23 429	0.25 478

AAGNet	1.83 664	0.28 317	0.72 347	0.61 507	0.32 303	0.67 359	0.51 435	0.96 276	0.98 375	1.47 593	1.20 447	1.00 442	1.18 592	2.83 598	22.77 751	0.22 417	0.13 211	0.22 378	0.19 345	0.23 429	0.15 186

GwcNet-RSSM	0.77 471	0.32 429	1.01 514	0.62 519	0.54 545	0.78 423	0.51 435	1.73 534	1.20 515	1.09 407	1.37 517	1.46 570	0.85 467	1.53 465	1.09 570	0.25 493	0.18 448	0.23 419	0.24 503	0.20 325	0.19 342

DANet	1.08 581	0.61 621	1.32 587	0.85 655	0.72 617	1.37 590	0.51 435	1.54 487	1.15 481	1.78 645	1.54 572	2.01 653	1.11 576	2.90 602	2.00 658	0.33 590	0.30 613	0.40 635	0.30 590	0.44 614	0.45 621
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
test_sample4	0.69 418	0.33 452	0.91 473	0.51 341	0.30 250	0.92 486	0.52 446	1.87 586	1.15 481	1.14 441	1.18 435	0.87 387	0.75 413	1.18 368	0.68 466	0.25 493	0.20 488	0.26 501	0.26 535	0.26 477	0.25 478

test_sample3	0.68 416	0.32 429	0.88 460	0.52 363	0.30 250	0.97 506	0.52 446	1.86 583	1.15 481	1.08 401	1.11 398	0.88 391	0.71 401	1.17 366	0.68 466	0.25 493	0.20 488	0.25 482	0.25 517	0.25 464	0.25 478

ProNet	0.43 198	0.28 317	0.58 253	0.43 147	0.30 250	0.56 271	0.52 446	1.00 292	0.58 206	0.44 169	0.49 155	0.43 161	0.43 181	1.28 392	0.36 232	0.15 86	0.13 211	0.19 242	0.16 257	0.17 168	0.16 228

test_5	0.65 392	0.30 375	0.75 380	0.67 571	0.50 513	0.92 486	0.52 446	1.39 441	1.12 452	0.76 296	1.11 398	1.00 442	0.90 492	1.53 465	0.45 331	0.18 245	0.13 211	0.23 419	0.22 464	0.21 372	0.19 342

sAnonymous2	0.55 319	0.56 601	1.46 614	0.60 492	0.51 525	0.48 162	0.52 446	0.79 178	0.68 256	0.50 215	0.67 234	0.46 179	0.62 359	0.59 129	0.40 278	0.22 417	0.17 422	0.22 378	0.21 435	0.86 678	0.56 652

CroCo_RVC	0.55 319	0.56 601	1.46 614	0.60 492	0.51 525	0.48 162	0.52 446	0.79 178	0.68 256	0.50 215	0.67 234	0.46 179	0.62 359	0.59 129	0.40 278	0.22 417	0.17 422	0.22 378	0.21 435	0.86 678	0.56 652

RALCasStereoNet	0.54 302	0.30 375	0.66 301	0.59 480	0.51 525	0.61 308	0.52 446	0.94 261	0.93 349	0.70 283	1.01 346	0.78 345	0.44 193	1.33 407	0.47 355	0.20 349	0.16 387	0.18 210	0.16 257	0.20 325	0.19 342

PWCDC_ROB	1.29 611	0.75 647	1.33 590	1.05 684	0.88 665	1.73 631	0.52 446	1.89 592	3.28 706	1.29 522	4.88 709	1.22 509	1.46 634	1.77 517	1.45 627	0.60 677	0.26 580	0.29 544	0.25 517	0.52 642	0.37 590

TestStereo_HL3	0.56 328	0.26 253	1.40 596	0.44 185	0.34 350	0.67 359	0.53 454	0.92 244	0.84 313	0.96 360	0.99 336	0.80 351	0.62 359	1.08 339	0.39 268	0.18 245	0.14 283	0.17 161	0.16 257	0.17 168	0.21 404

MM-Stereo_test3	0.50 260	0.24 178	0.54 205	0.54 401	0.74 625	0.49 179	0.53 454	1.09 345	1.05 411	0.62 267	0.95 320	0.61 284	0.42 172	0.77 215	0.38 257	0.20 349	0.17 422	0.20 294	0.16 257	0.18 219	0.18 293

rvit_0105_4	0.56 328	0.38 521	1.06 535	0.66 559	0.38 418	0.53 236	0.53 454	0.84 213	1.17 494	0.56 245	0.61 207	0.72 327	0.59 338	0.98 300	0.45 331	0.32 581	0.33 632	0.29 544	0.25 517	0.29 522	0.23 447

DRaft	0.80 487	0.24 178	0.70 329	0.45 205	0.30 250	0.97 506	0.53 454	1.05 322	0.97 369	1.78 645	2.02 647	0.80 351	1.74 659	2.73 596	0.72 479	0.17 190	0.14 283	0.20 294	0.20 388	0.18 219	0.21 404

acv_ft	0.75 463	0.31 412	0.95 489	0.70 594	0.86 661	1.24 571	0.53 454	1.44 453	1.07 423	1.24 501	1.30 484	1.08 468	0.92 498	0.80 230	1.34 605	0.21 385	0.19 467	0.21 338	0.18 317	0.21 372	0.18 293

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 484	0.43 547	1.05 531	0.64 538	0.58 569	0.95 496	0.53 454	1.53 484	1.18 501	1.37 566	1.15 424	1.43 560	0.88 485	1.61 484	0.84 525	0.25 493	0.22 537	0.27 518	0.27 548	0.29 522	0.29 533
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AdaStereo	0.70 422	0.43 547	0.75 380	0.73 614	0.37 396	0.92 486	0.53 454	1.85 580	1.18 501	1.12 423	1.23 457	1.07 467	0.65 378	0.96 289	0.63 445	0.31 574	0.15 348	0.32 579	0.21 435	0.29 522	0.22 427
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.
3w_stereo	0.33 95	0.25 218	0.52 180	0.40 86	0.21 30	0.53 236	0.54 461	0.65 110	0.46 144	0.44 169	0.48 145	0.23 8	0.45 200	0.46 65	0.29 108	0.12 9	0.10 9	0.15 57	0.12 74	0.15 82	0.15 186

1w_stereo	0.34 110	0.20 48	0.42 83	0.43 147	0.26 139	0.47 151	0.54 461	0.59 68	0.50 163	0.41 147	0.66 227	0.25 23	0.44 193	0.62 150	0.33 192	0.12 9	0.10 9	0.14 21	0.11 15	0.14 44	0.12 21

MM-Stereo_test1	0.49 254	0.24 178	0.56 231	0.51 341	0.30 250	0.50 197	0.54 461	0.91 241	1.03 401	0.84 328	0.69 242	0.54 235	0.60 342	1.16 361	0.33 192	0.18 245	0.16 387	0.20 294	0.17 288	0.19 275	0.15 186

test_sample5	0.69 418	0.34 477	0.87 451	0.52 363	0.30 250	0.84 464	0.54 461	1.83 575	1.14 469	1.11 421	1.25 463	0.88 391	0.78 433	1.23 377	0.65 451	0.26 518	0.20 488	0.27 518	0.27 548	0.27 491	0.26 502

mmm	0.63 371	0.35 497	0.72 347	0.51 341	0.30 250	0.86 469	0.54 461	1.59 498	0.86 317	1.07 400	1.38 522	0.79 349	0.75 413	0.91 272	0.58 422	0.22 417	0.18 448	0.29 544	0.25 517	0.25 464	0.23 447

DualNet	0.70 422	0.34 477	0.87 451	0.52 363	0.30 250	0.84 464	0.54 461	1.83 575	1.14 469	1.14 441	1.33 500	0.88 391	0.78 433	1.23 377	0.65 451	0.26 518	0.20 488	0.27 518	0.27 548	0.27 491	0.26 502

CAS	0.63 371	0.18 10	0.37 18	2.27 711	0.84 654	0.57 276	0.54 461	0.79 178	0.62 223	0.48 198	0.70 247	0.36 108	0.26 41	0.45 53	0.35 220	2.24 712	0.10 9	0.14 21	0.09 1	0.15 82	1.06 695

gwcnet-sp	0.74 454	0.33 452	1.44 607	0.57 460	0.45 484	1.40 597	0.54 461	1.50 470	1.14 469	1.30 531	1.02 354	0.94 416	0.82 452	1.39 433	0.76 491	0.21 385	0.21 515	0.22 378	0.21 435	0.22 400	0.22 427

scenet	0.74 454	0.33 452	1.44 607	0.57 460	0.45 484	1.40 597	0.54 461	1.50 470	1.14 469	1.30 531	1.02 354	0.94 416	0.82 452	1.39 433	0.76 491	0.21 385	0.21 515	0.22 378	0.21 435	0.22 400	0.22 427

ssnet	0.74 454	0.33 452	1.44 607	0.57 460	0.45 484	1.40 597	0.54 461	1.50 470	1.14 469	1.30 531	1.02 354	0.94 416	0.82 452	1.39 433	0.76 491	0.21 385	0.21 515	0.22 378	0.21 435	0.22 400	0.22 427

LCNet	0.72 431	0.28 317	0.52 180	0.55 426	0.31 280	0.69 373	0.54 461	1.00 292	0.88 326	1.19 475	1.34 507	0.97 433	1.34 622	2.56 588	0.45 331	0.18 245	0.13 211	0.21 338	0.25 517	0.27 491	0.73 678

TransformOpticalFlow	0.96 541	0.28 317	0.89 466	0.52 363	0.31 280	0.66 353	0.54 461	1.75 542	1.12 452	1.09 407	1.44 542	1.37 552	1.01 548	6.70 693	0.42 302	0.19 302	0.12 105	0.20 294	0.19 345	0.18 219	0.19 342

raft+_RVC	0.53 284	0.26 253	0.54 205	0.60 492	0.47 501	0.54 246	0.54 461	1.27 415	0.99 382	0.76 296	1.03 364	0.70 323	0.56 313	0.93 282	0.47 355	0.18 245	0.14 283	0.19 242	0.18 317	0.18 219	0.15 186

ac_64	0.82 498	0.29 352	0.81 418	0.71 602	0.60 580	1.05 527	0.54 461	1.99 621	0.92 346	1.18 471	1.06 372	1.99 651	1.08 571	1.94 534	0.97 553	0.27 534	0.22 537	0.24 441	0.23 487	0.22 400	0.19 342

STTStereo	0.78 479	0.50 578	1.22 569	0.64 538	0.54 545	0.89 472	0.54 461	1.44 453	1.11 448	1.38 572	1.09 386	1.27 528	0.85 467	1.43 442	0.83 522	0.29 562	0.27 588	0.33 588	0.39 641	0.32 550	0.30 546

R-Stereo Train	0.57 337	0.26 253	0.63 276	0.54 401	0.36 375	0.69 373	0.54 461	1.22 403	0.72 268	1.61 625	1.50 562	0.75 335	0.53 290	0.64 155	0.44 316	0.18 245	0.15 348	0.17 161	0.15 206	0.17 168	0.17 262

RAFT-Stereo	0.57 337	0.26 253	0.63 276	0.54 401	0.36 375	0.69 373	0.54 461	1.22 403	0.72 268	1.61 625	1.50 562	0.75 335	0.53 290	0.64 155	0.44 316	0.18 245	0.15 348	0.17 161	0.15 206	0.17 168	0.17 262
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DeepPruner_ROB	0.74 454	0.48 568	0.87 451	0.57 460	0.44 477	0.79 429	0.54 461	1.73 534	0.96 361	1.38 572	1.27 473	1.24 516	0.73 407	1.43 442	0.73 482	0.34 601	0.28 596	0.27 518	0.26 535	0.31 541	0.31 556

rvit_stereo_0080	0.44 213	0.32 429	0.71 340	0.47 241	0.36 375	0.42 103	0.55 479	0.82 202	0.68 256	0.50 215	0.60 204	0.55 241	0.47 220	0.59 129	0.44 316	0.26 518	0.21 515	0.20 294	0.20 388	0.31 541	0.19 342

whm_eth	0.44 213	0.32 429	0.71 340	0.47 241	0.36 375	0.42 103	0.55 479	0.82 202	0.68 256	0.50 215	0.60 204	0.55 241	0.47 220	0.59 129	0.44 316	0.26 518	0.21 515	0.20 294	0.20 388	0.31 541	0.19 342

knoymous	0.51 263	0.29 352	0.47 131	0.43 147	0.30 250	0.55 261	0.55 479	1.02 302	0.77 288	0.98 370	0.85 292	0.94 416	0.56 313	0.85 255	0.45 331	0.20 349	0.14 283	0.26 501	0.14 176	0.23 429	0.23 447

RAFT+CT+SA	0.58 344	0.29 352	0.60 262	0.66 559	0.37 396	0.42 103	0.55 479	1.27 415	1.03 401	0.70 283	1.22 453	0.60 279	0.70 396	1.64 489	0.41 288	0.18 245	0.13 211	0.22 378	0.22 464	0.21 372	0.18 293

CFNet-ft	0.72 431	0.32 429	0.54 205	0.66 559	0.54 545	0.83 455	0.55 479	1.37 434	1.15 481	0.93 350	1.28 479	1.57 590	0.97 528	1.35 415	0.81 515	0.26 518	0.20 488	0.33 588	0.25 517	0.30 532	0.23 447

BEATNet_4x	0.73 449	0.49 571	1.17 564	0.53 384	0.26 139	1.03 522	0.55 479	1.82 570	1.06 418	1.21 483	1.22 453	0.96 431	0.91 495	1.01 315	1.06 564	0.21 385	0.14 283	0.24 441	0.19 345	0.37 577	0.21 404

HSM-Net_RVC	0.87 522	0.29 352	0.53 191	0.53 384	0.30 250	1.15 553	0.55 479	3.57 710	1.28 555	1.53 607	1.74 615	1.68 612	0.93 507	1.49 455	0.77 498	0.22 417	0.17 422	0.19 242	0.18 317	0.20 325	0.19 342
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet_RVC	0.72 431	0.32 429	0.54 205	0.66 559	0.54 545	0.83 455	0.55 479	1.37 434	1.15 481	0.93 350	1.28 479	1.57 590	0.97 528	1.35 415	0.81 515	0.26 518	0.20 488	0.33 588	0.25 517	0.30 532	0.23 447

castereo	0.41 185	0.22 111	0.46 126	0.44 185	0.30 250	0.61 308	0.56 487	0.97 280	0.80 297	0.38 130	0.69 242	0.45 175	0.69 390	0.51 97	0.30 129	0.16 130	0.11 39	0.16 108	0.13 136	0.16 121	0.12 21

rvit_0105_5	0.58 344	0.39 526	1.05 531	0.66 559	0.37 396	0.58 283	0.56 487	0.94 261	1.18 501	0.64 270	0.68 237	0.75 335	0.63 366	0.88 264	0.50 378	0.32 581	0.32 627	0.30 558	0.27 548	0.28 511	0.25 478

ffm	0.72 431	0.33 452	0.85 433	0.53 384	0.37 396	0.74 397	0.56 487	0.95 267	2.47 690	1.15 447	1.45 545	1.06 461	0.82 452	1.55 469	0.32 171	0.20 349	0.12 105	0.31 564	0.27 548	0.19 275	0.20 380

ff1	1.37 624	0.33 452	0.85 433	0.53 384	0.37 396	0.74 397	0.56 487	0.95 267	2.47 690	1.15 447	1.45 545	1.06 461	0.82 452	7.22 701	7.61 713	0.20 349	0.12 105	0.31 564	0.27 548	0.19 275	0.20 380

mmx	1.39 627	0.33 452	0.85 433	0.53 384	0.37 396	0.74 397	0.56 487	2.13 645	1.37 598	1.15 447	1.45 545	1.06 461	0.82 452	7.22 701	7.61 713	0.24 465	0.19 467	0.31 564	0.27 548	0.30 532	0.25 478

xxx	1.39 627	0.33 452	0.85 433	0.53 384	0.37 396	0.74 397	0.56 487	2.13 645	1.37 598	1.15 447	1.45 545	1.06 461	0.82 452	7.22 701	7.61 713	0.24 465	0.19 467	0.31 564	0.27 548	0.30 532	0.25 478

AASNet	0.76 469	0.35 497	0.91 473	0.79 632	0.81 650	1.14 546	0.56 487	2.02 630	1.08 430	1.22 488	1.24 459	0.93 413	0.76 421	0.77 215	1.16 582	0.27 534	0.23 554	0.24 441	0.20 388	0.28 511	0.24 463

DEmStereo	0.97 547	0.23 149	0.79 411	0.47 241	0.32 303	1.04 525	0.56 487	0.93 255	0.89 329	1.39 578	2.14 655	1.02 451	2.07 684	5.64 670	0.77 498	0.17 190	0.15 348	0.20 294	0.20 388	0.18 219	0.20 380

PFNet	0.91 531	0.26 253	1.10 550	0.63 529	0.32 303	0.64 328	0.56 487	1.17 373	0.99 382	1.47 593	1.08 381	0.98 435	0.69 390	6.62 688	0.54 404	0.20 349	0.12 105	0.24 441	0.19 345	0.20 325	0.17 262

LMCR-Stereo	0.82 498	0.46 559	0.88 460	0.75 622	0.43 468	1.33 585	0.56 487	2.43 688	0.98 375	1.53 607	1.49 559	0.74 332	1.00 546	1.63 487	0.89 535	0.28 550	0.17 422	0.22 378	0.17 288	0.29 522	0.20 380

PSMNet-RSSM	0.72 431	0.30 375	0.61 267	0.63 529	0.42 457	0.73 392	0.56 487	1.92 602	1.10 446	1.09 407	1.37 517	1.22 509	0.98 535	1.28 392	0.72 479	0.27 534	0.19 467	0.27 518	0.29 581	0.24 447	0.24 463

ACV-stereo	0.99 553	0.51 581	1.41 602	0.56 442	0.41 451	2.43 679	0.57 498	1.15 367	1.18 501	0.81 316	1.01 346	3.39 696	2.14 687	1.60 482	1.07 567	0.27 534	0.22 537	0.22 378	0.22 464	0.28 511	0.32 563

GES	0.66 401	0.34 477	0.90 470	0.59 480	0.38 418	0.94 493	0.57 498	2.11 644	0.86 317	1.02 388	1.11 398	0.66 305	0.79 437	0.99 307	0.61 437	0.27 534	0.19 467	0.20 294	0.20 388	0.21 372	0.30 546

FADNet	0.92 533	0.61 621	1.81 644	0.62 519	0.55 552	0.96 502	0.57 498	1.78 557	1.33 578	0.93 350	1.01 346	1.36 549	1.01 548	2.71 595	0.75 488	0.33 590	0.34 634	0.31 564	0.34 623	0.59 655	0.40 600

RASNet	1.12 591	0.30 375	0.91 473	0.66 559	0.77 638	0.97 506	0.57 498	1.37 434	1.35 590	1.02 388	1.34 507	2.11 660	1.43 629	7.09 700	1.39 614	0.19 302	0.17 422	0.17 161	0.19 345	0.18 219	0.16 228

S	0.58 344	0.27 287	0.57 245	0.46 224	0.54 545	1.03 522	0.58 502	0.94 261	0.80 297	0.95 357	1.42 532	0.56 255	0.71 401	0.60 141	0.41 288	0.38 621	0.20 488	0.37 618	0.36 633	0.22 400	0.17 262

FSD	0.54 302	0.52 585	0.65 290	0.62 519	0.50 513	0.54 246	0.58 502	0.65 110	0.53 188	0.54 234	0.52 170	0.56 255	0.52 282	0.57 122	0.55 409	0.51 662	0.47 680	0.50 657	0.49 666	0.50 635	0.49 636

test_sample6	0.71 429	0.34 477	0.87 451	0.52 363	0.30 250	0.82 449	0.58 502	1.79 563	1.15 481	1.14 441	1.33 500	0.91 403	0.79 437	1.31 399	0.74 483	0.27 534	0.21 515	0.27 518	0.29 581	0.28 511	0.27 514

GwcNet-ADL	0.64 384	0.31 412	0.79 411	0.56 442	0.41 451	0.60 302	0.58 502	1.41 444	1.26 544	1.08 401	1.13 411	0.91 403	0.60 342	1.04 325	0.78 500	0.27 534	0.18 448	0.18 210	0.18 317	0.25 464	0.29 533

HHNet	0.62 363	0.26 253	0.63 276	0.43 147	0.45 484	0.50 197	0.58 502	1.07 338	1.01 391	1.25 506	2.23 659	0.70 323	0.61 353	1.07 334	0.47 355	0.20 349	0.13 211	0.23 419	0.19 345	0.19 275	0.30 546

RAFT	0.64 384	0.30 375	0.73 359	0.59 480	0.33 327	0.68 367	0.58 502	1.04 314	0.76 284	1.08 401	1.19 442	1.65 609	0.93 507	1.06 330	0.56 415	0.21 385	0.18 448	0.27 518	0.24 503	0.22 400	0.17 262

ICVP	0.63 371	0.33 452	0.57 245	0.61 507	0.40 441	0.80 438	0.58 502	1.61 505	0.89 329	0.90 343	1.24 459	0.88 391	0.73 407	0.72 194	0.88 532	0.29 562	0.21 515	0.22 378	0.21 435	0.24 447	0.27 514
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
HGLStereo	0.85 513	0.38 521	0.94 485	0.80 635	1.03 676	1.17 557	0.58 502	1.52 478	1.20 515	1.19 475	1.62 594	1.13 494	1.20 598	1.80 519	1.06 564	0.24 465	0.24 564	0.24 441	0.21 435	0.23 429	0.27 514

GANet-RSSM	0.72 431	0.28 317	0.63 276	0.64 538	0.58 569	0.80 438	0.58 502	1.89 592	1.08 430	1.04 395	1.25 463	1.15 497	1.04 559	1.49 455	0.62 440	0.25 493	0.19 467	0.22 378	0.22 464	0.22 400	0.21 404

UCFNet_RVC	0.69 418	0.35 497	0.49 145	0.64 538	0.39 429	0.85 467	0.58 502	1.75 542	1.14 469	0.97 365	1.19 442	1.17 499	0.93 507	0.99 307	0.62 440	0.28 550	0.20 488	0.34 598	0.31 598	0.32 550	0.27 514

rvit_stereo_ft	0.47 238	0.35 497	0.87 451	0.67 571	0.42 457	0.40 84	0.59 512	0.81 194	0.74 274	0.46 184	0.55 190	0.57 261	0.49 251	0.65 166	0.50 378	0.25 493	0.17 422	0.22 378	0.22 464	0.24 447	0.17 262

test_xeample	1.45 633	0.28 317	0.65 290	0.51 341	0.28 199	0.94 493	0.59 512	2.14 649	1.29 560	1.24 501	1.51 565	0.88 391	0.86 475	1.46 449	15.10 740	0.22 417	0.20 488	0.22 378	0.20 388	0.22 400	0.22 427

HSM	1.19 605	0.32 429	0.65 290	0.57 460	0.38 418	1.23 569	0.59 512	2.25 670	1.19 510	1.30 531	1.25 463	1.94 645	1.03 557	9.32 729	0.71 476	0.22 417	0.16 387	0.20 294	0.16 257	0.21 372	0.21 404

iResNet	0.75 463	0.40 533	1.36 594	0.67 571	0.29 224	0.92 486	0.59 512	1.52 478	1.25 539	1.28 515	1.48 557	0.94 416	0.76 421	1.62 485	0.78 500	0.18 245	0.14 283	0.18 210	0.15 206	0.22 400	0.23 447

IGEV_i1	0.66 401	0.29 352	0.89 466	0.55 426	0.28 199	0.92 486	0.60 516	1.98 618	0.83 309	1.00 378	1.04 367	1.09 478	0.68 386	1.29 396	0.62 440	0.20 349	0.17 422	0.21 338	0.17 288	0.21 372	0.21 404

DStereoRT	1.36 622	0.32 429	1.41 602	0.67 571	0.50 513	2.07 662	0.60 516	1.44 453	0.91 339	1.37 566	1.44 542	0.73 330	1.30 617	6.39 684	0.90 538	0.23 445	0.17 422	4.29 737	1.94 727	0.24 447	0.20 380

coex_refinement	0.80 487	0.28 317	0.73 359	0.70 594	0.51 525	0.95 496	0.60 516	1.78 557	1.23 530	1.36 563	1.37 517	1.82 631	0.81 447	1.32 403	1.13 579	0.26 518	0.17 422	0.19 242	0.20 388	0.24 447	0.25 478

FADNet-RVC	0.88 523	0.67 631	1.93 652	0.60 492	0.48 502	0.91 479	0.60 516	1.71 532	1.18 501	0.90 343	0.96 324	1.36 549	0.92 498	2.25 565	1.17 585	0.30 567	0.29 608	0.32 579	0.32 606	0.41 597	0.35 579

test_sample2	0.62 363	0.29 352	0.74 376	0.50 309	0.28 199	0.80 438	0.61 520	1.61 505	1.00 388	0.88 339	0.99 336	0.94 416	0.83 460	1.16 361	0.51 383	0.23 445	0.18 448	0.22 378	0.21 435	0.23 429	0.22 427

CoDeX	0.73 449	0.29 352	0.93 480	0.54 401	0.36 375	1.14 546	0.61 520	2.34 680	1.17 494	1.16 457	1.25 463	0.91 403	0.87 480	1.33 407	0.64 450	0.20 349	0.16 387	0.21 338	0.18 317	0.20 325	0.18 293

FADNet-RVC-Resample	0.84 509	0.47 564	2.10 659	0.61 507	0.45 484	1.07 532	0.61 520	1.59 498	1.20 515	1.08 401	0.98 334	1.03 455	0.98 535	2.17 555	0.72 479	0.23 445	0.22 537	0.30 558	0.32 606	0.35 566	0.34 574

YMNet	1.00 558	0.54 592	1.40 596	0.81 638	0.85 657	1.87 649	0.62 523	1.55 491	1.18 501	1.63 631	1.99 642	1.77 624	0.97 528	1.50 457	1.45 627	0.33 590	0.37 652	0.31 564	0.32 606	0.32 550	0.29 533

YMNet_1	1.00 558	0.54 592	1.40 596	0.81 638	0.85 657	1.87 649	0.62 523	1.55 491	1.18 501	1.63 631	1.99 642	1.77 624	0.97 528	1.50 457	1.45 627	0.33 590	0.37 652	0.31 564	0.32 606	0.32 550	0.29 533

PSMNet-RUCA	1.02 568	0.97 664	1.44 607	1.23 694	1.10 681	1.40 597	0.62 523	1.69 525	1.38 602	0.94 355	1.53 567	0.97 433	0.83 460	1.17 366	0.93 542	0.69 686	0.34 634	0.99 697	0.60 684	0.97 683	0.64 669

Occ-G	0.42 191	0.21 78	0.48 136	0.41 107	0.26 139	0.42 103	0.62 523	0.77 168	0.49 156	0.43 162	0.66 227	1.02 451	0.46 208	0.78 222	0.41 288	0.16 130	0.13 211	0.18 210	0.13 136	0.16 121	0.16 228

qqq	0.57 337	0.34 477	0.71 340	0.47 241	0.27 170	0.64 328	0.62 523	1.42 446	0.78 292	0.80 311	0.92 314	0.95 425	0.77 425	0.88 264	0.59 425	0.21 385	0.20 488	0.24 441	0.23 487	0.22 400	0.21 404

PStereo	0.63 371	0.99 667	0.51 167	0.47 241	0.35 357	1.07 532	0.63 528	0.65 110	0.95 355	0.66 277	0.41 96	0.55 241	0.66 382	1.00 313	0.76 491	0.62 679	0.27 588	0.38 622	0.33 616	0.74 674	0.68 673

DAS	0.84 509	0.34 477	1.03 526	0.64 538	0.69 612	0.77 418	0.63 528	1.54 487	1.20 515	1.79 648	1.55 574	0.95 425	1.04 559	2.83 598	0.60 433	0.21 385	0.16 387	0.25 482	0.18 317	0.27 491	0.22 427

SepStereo	0.82 498	0.34 477	1.03 526	0.64 538	0.69 612	0.77 418	0.63 528	1.54 487	1.20 515	1.79 648	1.55 574	0.95 425	1.04 559	2.30 569	0.60 433	0.21 385	0.16 387	0.25 482	0.18 317	0.27 491	0.22 427

Anonymous_2	1.30 614	0.55 597	0.82 422	0.52 363	0.58 569	1.01 515	0.64 531	1.25 412	0.97 369	0.96 360	0.78 270	1.33 542	1.29 613	1.03 319	0.74 483	0.62 679	0.64 700	1.06 700	9.63 750	1.16 692	0.49 636

iResNetv2_ROB	0.80 487	0.37 514	1.71 637	0.56 442	0.37 396	0.94 493	0.64 531	1.73 534	1.34 581	1.23 494	1.42 532	1.26 524	0.92 498	1.85 525	0.56 415	0.23 445	0.15 348	0.19 242	0.14 176	0.24 447	0.19 342

SMOE	0.52 268	0.25 218	0.55 220	0.47 241	0.22 48	0.92 486	0.65 533	0.92 244	0.81 301	0.71 285	1.21 449	0.69 318	0.67 385	0.55 111	0.41 288	0.28 550	0.15 348	0.38 622	0.19 345	0.23 429	0.18 293

BSDual-CNN	0.71 429	0.32 429	0.68 311	0.54 401	0.44 477	1.27 575	0.65 533	2.16 654	0.98 375	1.20 479	1.11 398	1.12 488	0.74 409	0.91 272	0.66 456	0.24 465	0.17 422	0.25 482	0.22 464	0.22 400	0.22 427

hknet	0.77 471	0.32 429	0.95 489	0.54 401	0.38 418	1.27 575	0.65 533	2.16 654	1.07 423	1.20 479	1.11 398	1.59 594	0.81 447	1.37 422	0.66 456	0.22 417	0.17 422	0.25 482	0.22 464	0.22 400	0.22 427

Anonymous3	0.61 359	0.44 550	1.11 552	0.59 480	0.49 506	0.93 492	0.65 533	0.93 255	0.81 301	0.72 293	0.88 306	0.65 300	0.69 390	1.06 330	0.53 398	0.35 608	0.30 613	0.26 501	0.26 535	0.31 541	0.27 514

SHD	1.31 615	0.71 641	2.34 671	0.86 657	0.75 634	1.77 637	0.65 533	2.22 667	2.50 693	2.40 684	1.71 611	1.91 640	1.60 648	1.93 533	2.37 670	0.38 621	0.31 619	0.38 622	0.40 645	0.48 631	0.50 639

RTSC	1.29 611	0.73 642	2.44 673	0.83 649	0.57 560	1.85 647	0.65 533	1.88 589	2.00 675	2.20 674	1.66 604	1.60 596	1.26 610	2.33 571	3.92 695	0.32 581	0.23 554	0.27 518	0.29 581	0.37 577	0.37 590

G2L-ROB	0.73 449	0.25 218	0.76 390	0.54 401	0.39 429	0.95 496	0.66 539	1.66 519	1.09 438	1.24 501	1.02 354	1.64 606	0.71 401	1.63 487	1.02 560	0.20 349	0.14 283	0.17 161	0.15 206	0.20 325	0.22 427

LL-Strereo	1.33 619	0.39 526	1.38 595	0.61 507	0.61 583	0.75 403	0.66 539	1.63 511	1.17 494	1.56 617	1.60 588	2.03 656	2.12 686	9.72 735	0.97 553	0.21 385	0.18 448	0.27 518	0.23 487	0.22 400	0.25 478

SFCPSM	0.70 422	0.28 317	1.02 521	0.51 341	0.38 418	1.37 590	0.66 539	2.00 622	1.03 401	1.17 466	1.21 449	0.82 362	0.78 433	1.03 319	0.53 398	0.21 385	0.17 422	0.22 378	0.24 503	0.21 372	0.19 342

Nwc_Net	1.09 584	0.49 571	1.33 590	0.89 669	0.80 648	1.49 610	0.66 539	2.19 663	1.27 550	1.32 545	2.26 660	1.96 648	1.54 642	1.92 530	1.34 605	0.40 628	0.30 613	0.43 642	0.45 656	0.38 586	0.37 590

TCMNet	1.01 564	0.60 619	2.10 659	0.86 657	1.33 700	1.14 546	0.67 543	1.69 525	1.23 530	1.11 421	1.57 582	1.30 535	0.97 528	2.01 540	1.50 634	0.31 574	0.31 619	0.38 622	0.34 623	0.42 602	0.36 585

test_sample7	0.74 454	0.37 514	0.76 390	0.52 363	0.35 357	0.91 479	0.67 543	1.78 557	1.21 521	1.22 488	1.18 435	1.08 468	0.92 498	1.23 377	0.67 461	0.31 574	0.28 596	0.32 579	0.31 598	0.33 559	0.29 533

GASNet	0.99 553	0.97 664	1.72 638	0.98 679	0.68 610	0.83 455	0.67 543	1.60 502	1.28 555	1.31 541	1.22 453	1.22 509	1.21 601	2.41 577	1.41 619	0.43 643	0.26 580	0.36 615	0.34 623	0.55 648	0.31 556

DispFullNet	2.34 688	2.85 730	3.66 689	3.08 726	2.27 715	1.97 656	0.67 543	2.00 622	1.70 651	2.52 687	2.00 644	2.23 662	5.86 724	3.44 624	1.58 637	1.01 695	0.32 627	2.64 724	1.94 727	2.85 718	2.24 715

S0	0.53 284	0.24 178	0.52 180	0.49 296	0.32 303	1.14 546	0.68 547	0.90 239	0.58 206	0.76 296	1.32 497	0.65 300	0.55 305	0.70 184	0.39 268	0.27 534	0.25 573	0.29 544	0.26 535	0.20 325	0.17 262

1111x	1.70 657	0.29 352	0.86 439	0.51 341	0.27 170	1.01 515	0.68 547	2.22 667	1.28 555	1.13 438	1.40 529	1.21 507	1.10 575	5.53 666	15.20 741	0.22 417	0.21 515	0.22 378	0.22 464	0.24 447	0.22 427

iinet-f	0.99 553	0.45 557	3.71 691	0.55 426	0.43 468	1.81 642	0.68 547	1.14 364	1.14 469	1.18 471	1.42 532	1.58 593	1.44 631	1.34 414	1.59 639	0.24 465	0.23 554	0.20 294	0.19 345	0.26 477	0.25 478

ToySt	0.66 401	0.33 452	1.23 571	0.51 341	0.33 327	0.86 469	0.68 547	1.10 348	0.97 369	0.84 328	1.08 381	1.25 520	0.94 513	1.01 315	0.74 483	0.19 302	0.19 467	0.24 441	0.24 503	0.27 491	0.23 447

iRaft-Stereo_5w	0.85 513	0.29 352	0.91 473	0.53 384	0.43 468	0.49 179	0.68 547	0.99 288	0.87 322	0.79 308	1.34 507	1.46 570	0.91 495	5.11 653	1.11 576	0.17 190	0.14 283	0.22 378	0.18 317	0.20 325	0.20 380

G2L-Stereo	0.80 487	0.32 429	0.95 489	0.60 492	0.42 457	0.78 423	0.69 552	1.50 470	1.09 438	1.33 554	1.14 415	1.45 567	0.72 405	2.45 579	1.10 573	0.25 493	0.20 488	0.26 501	0.21 435	0.20 325	0.26 502

fast-acv-ft	0.94 538	0.44 550	1.40 596	0.58 466	0.51 525	1.77 637	0.69 552	1.36 433	1.42 621	1.29 522	1.86 631	1.74 620	1.25 608	1.52 461	1.38 611	0.26 518	0.28 596	0.28 533	0.28 569	0.27 491	0.26 502

AANet_RVC	1.16 602	0.52 585	1.49 621	0.65 553	0.45 484	0.75 403	0.69 552	1.42 446	1.55 639	1.34 558	1.87 633	1.53 585	0.78 433	7.43 706	1.38 611	0.25 493	0.17 422	0.19 242	0.16 257	0.22 400	0.26 502

psmorigin	1.52 638	0.69 636	10.52 720	0.68 584	0.59 577	1.13 545	0.70 555	1.57 495	1.19 510	1.99 665	1.79 622	2.26 664	1.47 636	2.09 548	1.36 609	0.39 625	0.40 663	0.34 598	0.33 616	0.43 608	0.56 652

GwcNet	1.08 581	0.51 581	2.33 670	0.79 632	1.18 692	1.76 634	0.70 555	1.68 522	1.47 627	1.41 581	1.64 599	1.74 620	1.04 559	2.20 561	1.41 619	0.30 567	0.29 608	0.29 544	0.27 548	0.30 532	0.35 579

rvit_0105_3	0.63 371	0.44 550	1.08 544	0.72 606	0.40 441	0.64 328	0.71 557	1.03 307	1.17 494	0.82 322	0.70 247	0.80 351	0.70 396	0.91 272	0.56 415	0.35 608	0.34 634	0.34 598	0.32 606	0.27 491	0.28 526

AF-Net	1.13 594	0.52 585	1.33 590	0.86 657	0.91 666	1.38 593	0.71 557	2.16 654	1.62 643	1.56 617	2.40 667	1.99 651	1.65 652	1.81 521	1.48 632	0.48 657	0.28 596	0.49 656	0.33 616	0.39 590	0.32 563

stereogan	1.15 600	0.42 544	1.40 596	0.86 657	0.84 654	2.38 677	0.71 557	1.88 589	1.73 655	1.72 639	1.94 640	2.31 667	1.29 613	2.07 546	1.08 568	0.36 612	0.35 645	0.39 630	0.31 598	0.51 640	0.46 625

UGAM	1.14 596	0.27 287	0.95 489	0.53 384	0.42 457	0.70 380	0.72 560	0.95 267	1.32 574	0.98 370	1.48 557	1.78 627	0.87 480	9.65 734	0.87 531	0.21 385	0.18 448	0.30 558	0.24 503	0.19 275	0.16 228

DualNet (step1)	0.83 504	0.49 571	1.13 556	0.56 442	0.39 429	1.02 519	0.73 561	1.78 557	1.21 521	1.22 488	1.18 435	1.08 468	0.92 498	1.23 377	0.67 461	0.57 672	0.28 596	0.62 680	0.67 688	0.45 618	0.42 609

test_sample9	1.86 667	0.49 571	1.13 556	0.56 442	0.39 429	1.02 519	0.73 561	1.78 557	1.21 521	1.22 488	1.18 435	1.08 468	0.92 498	2.27 567	7.92 717	0.57 672	12.61 758	0.62 680	0.67 688	0.45 618	0.42 609

test_sample8	2.19 682	0.49 571	1.13 556	0.56 442	0.39 429	1.02 519	0.73 561	1.82 570	1.15 481	2.26 675	1.30 484	4.94 713	2.52 699	2.27 567	7.92 717	0.57 672	12.61 758	0.62 680	0.67 688	0.45 618	0.42 609

MyStereo06	0.61 359	0.28 317	0.95 489	0.56 442	0.46 496	0.61 308	0.73 561	1.78 557	0.67 250	1.03 392	1.12 405	1.13 494	0.56 313	0.78 222	0.41 288	0.17 190	0.16 387	0.23 419	0.20 388	0.22 400	0.20 380

MyStereo05	0.66 401	0.28 317	1.07 540	0.56 442	0.46 496	0.61 308	0.73 561	1.34 428	1.41 618	1.15 447	0.91 312	0.77 341	0.80 443	1.41 441	0.63 445	0.17 190	0.16 387	0.23 419	0.20 388	0.22 400	0.20 380

SQANet	1.31 615	0.88 660	1.08 544	1.83 707	1.44 702	1.44 605	0.75 566	1.74 539	1.09 438	1.32 545	1.26 470	1.28 531	1.01 548	1.50 457	0.83 522	2.50 715	0.34 634	1.47 705	0.55 677	2.32 706	1.57 705

psmg	0.72 431	0.32 429	0.68 311	0.50 309	0.44 477	1.48 608	0.75 566	1.94 609	0.98 375	1.21 483	1.33 500	1.12 488	0.74 409	0.91 272	0.66 456	0.24 465	0.19 467	0.25 482	0.25 517	0.23 429	0.22 427

edge stereo	1.11 589	0.50 578	1.30 583	0.71 602	0.65 595	1.14 546	0.75 566	1.93 607	1.37 598	1.71 638	1.83 626	2.54 677	1.44 631	2.43 578	1.23 590	0.42 637	0.41 665	0.54 667	0.35 629	0.42 602	0.46 625

HBP-ISP	0.96 541	0.58 608	0.72 347	0.61 507	0.46 496	1.64 624	0.76 569	1.86 583	1.28 555	1.30 531	1.53 567	0.86 383	0.94 513	3.27 618	0.69 469	0.45 649	0.44 671	0.54 667	0.48 663	0.47 626	0.40 600

ADLNet2	0.88 523	0.34 477	1.17 564	0.77 628	0.64 593	1.12 544	0.76 569	1.74 539	1.24 536	1.21 483	1.65 601	1.71 616	1.05 563	1.67 495	1.17 585	0.24 465	0.21 515	0.21 338	0.22 464	0.26 477	0.29 533

ADLNet	0.85 513	0.36 507	0.89 466	0.85 655	0.72 617	1.24 571	0.76 569	1.82 570	1.36 594	1.52 605	1.35 513	1.27 528	0.99 544	1.23 377	1.15 581	0.27 534	0.20 488	0.26 501	0.25 517	0.28 511	0.30 546

CSP-Net	0.97 547	0.38 521	0.83 427	0.53 384	0.41 451	1.63 622	0.77 572	2.00 622	1.05 411	1.25 506	1.20 447	1.33 542	0.83 460	4.93 652	0.85 528	0.32 581	0.22 537	0.20 294	0.20 388	0.23 429	0.25 478

RGC	1.14 596	0.79 650	1.26 577	0.91 673	0.96 673	1.52 612	0.77 572	1.92 602	1.26 544	1.54 613	1.93 638	2.02 655	1.54 642	2.25 565	1.31 601	0.44 648	0.35 645	0.58 678	0.48 663	0.47 626	0.46 625

Selective-IGEV-i1	0.66 401	0.27 287	0.86 439	0.54 401	0.33 327	1.01 515	0.78 574	1.75 542	1.18 501	0.88 339	1.19 442	1.19 503	0.56 313	0.98 300	0.54 404	0.19 302	0.16 387	0.20 294	0.17 288	0.19 275	0.20 380

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 553	0.40 533	1.82 646	0.66 559	0.62 589	2.05 661	0.78 574	1.91 599	1.29 560	1.54 613	1.42 532	1.51 581	1.23 604	1.99 538	1.33 603	0.23 445	0.14 283	0.20 294	0.15 206	0.27 491	0.26 502

ADCRef	1.35 621	0.55 597	2.37 672	0.72 606	0.77 638	1.94 654	0.78 574	1.91 599	1.27 550	1.57 621	1.59 587	1.36 549	1.41 627	1.54 467	7.53 712	0.23 445	0.20 488	0.32 579	0.30 590	0.29 522	0.29 533

NOSS_ROB	1.26 610	0.46 559	0.62 273	0.56 442	0.38 418	1.06 530	0.78 574	1.73 534	1.40 612	1.01 384	1.43 537	1.10 481	0.75 413	10.62 740	0.65 451	0.45 649	0.43 668	0.48 654	0.45 656	0.44 614	0.41 605

MyStereo07	0.48 244	0.29 352	0.50 156	0.55 426	0.45 484	0.59 294	0.79 578	1.05 322	0.51 174	0.48 198	0.53 177	0.43 161	0.55 305	1.30 398	0.34 207	0.17 190	0.16 387	0.24 441	0.20 388	0.23 429	0.20 380

MyStereo04	0.67 412	0.29 352	1.07 540	0.55 426	0.45 484	0.59 294	0.79 578	1.50 470	1.40 612	0.91 347	0.91 312	0.74 332	0.86 475	1.52 461	0.62 440	0.17 190	0.16 387	0.24 441	0.20 388	0.23 429	0.20 380

SACVNet	0.85 513	0.46 559	0.85 433	0.81 638	0.56 556	0.80 438	0.79 578	1.68 522	1.12 452	1.34 558	1.33 500	1.25 520	0.94 513	2.39 576	0.76 491	0.34 601	0.26 580	0.31 564	0.29 581	0.35 566	0.44 619

STrans-v2	1.04 574	0.28 317	0.96 495	0.49 296	0.32 303	0.68 367	0.79 578	2.47 691	1.12 452	1.12 423	1.46 551	1.40 555	1.46 634	6.70 693	0.43 312	0.18 245	0.13 211	0.20 294	0.18 317	0.18 219	0.18 293

GEStereo_RVC	0.90 528	0.37 514	0.99 504	0.64 538	0.50 513	0.95 496	0.79 578	2.42 687	1.17 494	1.16 457	1.11 398	1.26 524	0.92 498	3.24 616	0.90 538	0.29 562	0.19 467	0.23 419	0.20 388	0.27 491	0.29 533

DRN-Test	1.00 558	0.44 550	1.13 556	0.70 594	0.81 650	1.62 621	0.79 578	2.14 649	1.44 624	1.78 645	1.33 500	1.43 560	1.05 563	2.18 558	1.53 636	0.27 534	0.21 515	0.31 564	0.30 590	0.32 550	0.28 526

UDG	1.41 630	2.65 728	0.99 504	1.44 701	1.64 706	1.34 587	0.80 584	1.60 502	1.23 530	1.23 494	1.71 611	2.01 653	1.34 622	1.47 453	1.41 619	0.90 692	0.54 693	2.29 713	0.75 692	1.84 701	1.04 692

UPFNet	0.80 487	0.32 429	0.90 470	0.59 480	0.74 625	1.26 574	0.80 584	1.52 478	1.10 446	1.30 531	1.12 405	1.30 535	0.84 464	1.67 495	1.09 570	0.24 465	0.24 564	0.24 441	0.23 487	0.25 464	0.18 293

PS-NSSS	0.99 553	0.58 608	0.93 480	0.58 466	0.57 560	0.91 479	0.80 584	1.81 569	1.14 469	1.14 441	1.67 606	1.00 442	0.83 460	4.62 643	0.78 500	0.37 616	0.31 619	0.52 661	0.32 606	0.45 618	0.38 596

G2L-Stereo_test	0.73 449	0.27 287	0.74 376	0.49 296	0.40 441	0.90 475	0.81 587	1.53 484	1.14 469	1.28 515	1.27 473	1.52 584	0.72 405	1.62 485	0.94 544	0.19 302	0.14 283	0.16 108	0.15 206	0.18 219	0.19 342

LRCNet_RVC	22.74 753	32.10 759	21.97 744	29.84 758	26.23 755	4.42 718	0.81 587	22.66 750	2.02 676	26.93 760	29.26 759	23.06 758	15.59 746	23.84 755	18.88 745	31.75 768	19.90 769	34.65 768	32.13 769	30.54 766	28.32 767

light-stereo	12.42 742	1.45 697	18.02 735	17.94 745	23.64 754	11.13 732	0.82 589	9.91 737	5.73 730	15.42 752	42.83 768	55.24 772	1.88 671	28.77 760	2.26 667	1.61 706	3.00 740	0.78 687	0.93 703	3.48 726	3.62 735

ARAFT	0.77 471	0.36 507	1.49 621	0.51 341	0.31 280	0.90 475	0.82 589	1.90 595	1.06 418	1.62 629	1.24 459	1.02 451	0.64 370	1.84 522	0.50 378	0.18 245	0.14 283	0.28 533	0.27 548	0.17 168	0.16 228

APVNet	1.06 575	0.53 591	1.42 604	0.84 650	0.79 643	1.92 652	0.82 589	1.90 595	1.08 430	1.08 401	1.43 537	1.56 589	1.13 583	3.07 610	1.58 637	0.31 574	0.34 634	0.42 640	0.36 633	0.36 573	0.37 590

RT-IGEV	0.77 471	0.28 317	0.93 480	0.55 426	0.33 327	1.01 515	0.83 592	2.03 633	0.93 349	1.28 515	1.58 585	1.77 624	1.17 587	1.04 325	0.49 371	0.23 445	0.16 387	0.21 338	0.17 288	0.19 275	0.26 502

AANet	1.64 650	1.27 689	5.08 699	0.67 571	0.65 595	1.41 602	0.84 593	1.92 602	2.90 702	3.11 708	3.20 688	2.91 689	2.06 683	2.49 585	2.10 663	0.42 637	0.29 608	0.34 598	0.30 590	0.45 618	0.45 621

zh-mn7	1.70 657	1.21 684	8.30 714	0.69 588	0.53 541	1.45 606	0.84 593	1.70 530	2.09 680	2.41 685	2.67 678	1.68 612	1.23 604	4.49 639	2.87 679	0.30 567	0.26 580	0.27 518	0.27 548	0.31 541	0.35 579

CBFPSM	0.92 533	0.33 452	1.86 649	0.49 296	0.38 418	1.75 632	0.84 593	1.39 441	1.12 452	1.09 407	0.99 336	2.37 670	1.66 656	1.32 403	1.42 623	0.19 302	0.18 448	0.20 294	0.20 388	0.21 372	0.33 569

delet	0.85 513	0.32 429	0.95 489	0.65 553	0.66 600	1.64 624	0.84 593	1.75 542	1.35 590	1.32 545	1.30 484	1.30 535	0.88 485	1.68 500	1.10 573	0.21 385	0.21 515	0.24 441	0.24 503	0.21 372	0.21 404

RP	1.09 584	0.50 578	1.12 554	0.90 670	1.04 677	1.11 541	0.84 593	1.80 566	1.62 643	1.55 616	2.00 644	1.90 639	1.78 663	1.84 522	1.25 592	0.52 663	0.36 650	0.48 654	0.36 633	0.45 618	0.43 616

PA-Net	1.01 564	0.57 605	1.29 582	0.64 538	0.74 625	1.19 562	0.84 593	1.69 525	1.43 623	1.16 457	1.19 442	1.32 540	1.19 595	3.42 622	1.25 592	0.29 562	0.45 675	0.33 588	0.49 666	0.32 550	0.47 629
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DISCO	1.03 571	0.34 477	1.11 552	0.69 588	0.45 484	2.07 662	0.84 593	2.13 645	1.50 631	1.15 447	1.33 500	2.40 672	1.07 570	2.60 590	1.51 635	0.23 445	0.18 448	0.22 378	0.20 388	0.31 541	0.27 514

DLCB_ROB	0.86 518	0.40 533	0.78 408	0.68 584	0.54 545	1.11 541	0.84 593	1.49 466	1.23 530	1.64 633	1.65 601	1.70 615	0.91 495	1.70 502	1.05 562	0.25 493	0.24 564	0.26 501	0.27 548	0.27 491	0.24 463

CRFU-Net	0.86 518	0.39 526	1.00 510	0.65 553	0.57 560	1.78 639	0.86 601	2.15 651	0.81 301	1.38 572	1.18 435	1.64 606	1.19 595	1.35 415	0.90 538	0.26 518	0.22 537	0.21 338	0.19 345	0.23 429	0.24 463

KYRaft	0.75 463	0.28 317	0.62 273	0.56 442	0.29 224	0.67 359	0.86 601	0.94 261	0.84 313	1.62 629	2.21 658	1.16 498	1.02 555	1.57 476	0.40 278	0.20 349	0.13 211	0.22 378	0.28 569	0.20 325	1.02 690

z-ln-s-r	1.02 568	0.55 597	2.09 658	0.52 363	0.55 552	0.78 423	0.87 603	1.47 462	1.34 581	1.12 423	1.62 594	1.37 552	1.06 566	2.62 592	3.32 689	0.19 302	0.14 283	0.21 338	0.17 288	0.27 491	0.21 404

rvit_105_1	0.72 431	0.52 585	1.01 514	0.78 630	0.49 506	0.75 403	0.87 603	1.12 358	1.18 501	0.99 373	0.79 276	0.90 400	0.77 425	1.26 386	0.75 488	0.41 633	0.36 650	0.36 615	0.41 646	0.30 532	0.33 569

NVstereo2D	0.92 533	0.41 540	1.48 619	0.72 606	0.72 617	1.20 564	0.87 603	1.75 542	1.38 602	0.99 373	1.13 411	1.26 524	0.98 535	2.21 562	0.89 535	0.43 643	0.20 488	0.38 622	0.24 503	0.57 651	0.63 665

Syn2CoEx	1.14 596	0.69 636	1.66 632	0.80 635	0.67 604	1.40 597	0.88 606	2.06 639	1.54 637	1.25 506	1.58 585	1.42 559	1.50 641	4.09 632	1.40 615	0.36 612	0.32 627	0.34 598	0.29 581	0.29 522	0.34 574

SuperB	2.53 695	0.59 611	18.45 736	0.69 588	0.50 513	1.87 649	0.88 606	1.67 521	2.39 687	1.50 602	1.42 532	1.14 496	1.15 585	4.28 637	5.07 702	0.24 465	0.19 467	0.22 378	0.19 345	7.86 742	0.34 574

anonymity	1.12 591	0.97 664	1.21 567	1.07 687	1.12 685	1.08 534	0.89 608	1.95 611	1.16 491	1.29 522	1.26 470	1.22 509	1.09 574	1.15 357	1.01 559	1.02 697	1.00 720	0.97 694	0.97 706	0.98 684	0.99 689

FAT-Stereo	1.07 577	0.41 540	1.32 587	0.72 606	0.58 569	1.08 534	0.89 608	1.96 612	1.65 646	1.75 642	1.98 641	2.03 656	1.48 637	2.02 541	1.18 588	0.42 637	0.35 645	0.34 598	0.29 581	0.35 566	0.53 646

NCC-stereo	1.10 586	0.54 592	1.24 574	0.84 650	0.94 670	1.29 578	0.89 608	2.01 626	1.34 581	1.32 545	1.74 615	1.88 635	1.74 659	2.35 572	1.25 592	0.45 649	0.37 652	0.45 647	0.58 680	0.42 602	0.42 609

Abc-Net	1.10 586	0.54 592	1.24 574	0.84 650	0.94 670	1.29 578	0.89 608	2.01 626	1.34 581	1.32 545	1.74 615	1.88 635	1.74 659	2.35 572	1.25 592	0.45 649	0.37 652	0.45 647	0.58 680	0.42 602	0.42 609
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
XQC	1.37 624	0.87 658	2.56 678	0.84 650	0.69 612	1.83 645	0.89 608	2.07 640	1.88 666	1.88 658	1.53 567	1.91 640	1.55 644	2.85 600	3.05 681	0.48 657	0.29 608	0.44 646	0.39 641	0.69 669	0.60 662

STTRV1_RVC	1.58 643	0.68 635	1.96 654	0.88 665	1.12 685	1.57 617	0.90 613	2.25 670	1.75 658	1.29 522	2.02 647	1.40 555	1.22 602	9.77 736	1.31 601	0.81 690	0.33 632	0.54 667	0.49 666	0.73 673	0.52 645

G-Net	1.66 652	0.63 626	1.56 625	1.11 689	0.74 625	2.98 699	0.91 614	1.55 491	1.22 527	2.76 695	8.18 733	2.32 668	2.53 700	1.92 530	1.87 650	0.48 657	0.44 671	0.45 647	0.31 598	0.60 659	0.57 656

StereoDRNet	0.98 551	0.47 564	1.70 635	0.76 625	0.94 670	1.51 611	0.91 614	1.92 602	1.32 574	1.61 625	1.13 411	1.47 575	0.97 528	1.75 510	1.46 630	0.28 550	0.23 554	0.29 544	0.27 548	0.35 566	0.27 514

DDUNet	1.50 636	2.69 729	1.12 554	1.77 706	1.88 708	1.84 646	0.92 616	1.70 530	1.16 491	1.38 572	1.79 622	1.60 596	1.12 579	1.37 422	1.08 568	1.10 702	0.76 705	2.37 715	0.94 704	2.00 702	1.37 701

psm_up	0.77 471	0.34 477	0.70 329	0.66 559	0.58 569	1.05 527	0.92 616	1.52 478	1.12 452	1.26 510	1.16 429	1.31 539	1.23 604	1.20 372	0.81 515	0.25 493	0.29 608	0.31 564	0.27 548	0.27 491	0.25 478

RYNet	1.17 603	0.49 571	1.24 574	0.70 594	0.97 674	1.71 628	0.92 616	1.91 599	1.46 626	1.38 572	1.14 415	1.88 635	1.30 617	4.24 634	1.87 650	0.26 518	0.21 515	0.35 607	0.27 548	0.55 648	0.54 648

PDISCO_ROB	1.32 618	0.65 629	1.44 607	1.36 696	1.46 703	2.55 682	0.92 616	2.45 689	2.07 679	1.37 566	1.49 559	1.65 609	1.00 546	2.82 597	1.35 608	1.01 695	0.27 588	0.54 667	0.47 661	0.71 671	0.73 678

w-ln-seven-2	1.18 604	0.61 621	4.25 693	0.68 584	0.61 583	1.20 564	0.93 620	1.63 511	1.35 590	1.66 634	1.53 567	1.47 575	1.37 625	3.00 607	1.74 645	0.25 493	0.24 564	0.29 544	0.26 535	0.33 559	0.28 526

DSFCA	0.93 536	0.34 477	1.06 535	0.52 363	0.65 595	1.55 615	0.93 620	1.49 466	1.19 510	1.56 617	1.15 424	1.50 579	0.96 525	3.07 610	1.02 560	0.30 567	0.26 580	0.25 482	0.25 517	0.28 511	0.24 463

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 586	1.02 670	1.00 510	0.82 646	0.67 604	1.93 653	0.93 620	1.62 509	1.11 448	1.15 447	1.25 463	1.50 579	0.79 437	1.96 536	0.76 491	1.89 708	0.34 634	0.79 688	0.36 633	1.25 696	0.83 682

FCDSN-DC	2.32 687	0.63 626	0.81 418	0.84 650	0.75 634	2.23 669	0.94 623	2.09 643	1.80 661	5.45 733	7.72 730	7.77 726	6.93 731	3.39 619	1.80 648	0.52 663	0.48 682	0.52 661	0.51 673	0.57 651	0.58 657
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MSMD_ROB	1.99 676	0.59 611	0.89 466	0.70 594	0.61 583	3.95 712	0.94 623	1.80 566	1.79 660	4.41 719	4.43 700	8.17 727	3.66 714	3.40 620	1.33 603	0.52 663	0.48 682	0.54 667	0.58 680	0.53 644	0.50 639

w-ln-seven	1.38 626	0.70 639	3.91 692	0.75 622	0.72 617	2.69 689	0.95 625	2.02 630	1.99 674	1.99 665	1.73 613	1.82 631	1.17 587	2.45 579	2.84 678	0.28 550	0.25 573	0.31 564	0.30 590	0.41 597	0.33 569

MFN_U_SF_RVC	1.52 638	0.84 653	3.42 687	0.87 664	0.66 600	2.56 683	0.95 625	2.36 681	1.70 651	1.98 664	1.86 631	2.45 675	1.79 664	2.95 603	2.58 673	0.52 663	0.48 682	0.55 672	0.59 683	0.59 655	0.61 663

DeepPrunerF	1.60 646	0.73 642	5.81 704	0.88 665	1.19 693	0.91 479	0.95 625	2.19 663	5.24 729	1.17 466	1.30 484	1.19 503	1.30 617	4.90 650	1.66 643	0.42 637	0.34 634	0.52 661	0.47 661	0.41 597	0.40 600

MSAF-DinoV2	1.97 674	0.80 652	10.38 719	0.86 657	0.48 502	1.39 595	0.97 628	2.55 694	1.72 654	1.53 607	1.65 601	3.59 698	2.20 690	5.39 663	3.94 696	0.27 534	0.17 422	0.26 501	0.28 569	0.47 626	0.46 625

ssnet_v2	0.88 523	0.36 507	1.02 521	0.62 519	0.38 418	1.32 583	0.97 628	2.07 640	1.34 581	1.37 566	1.18 435	1.54 586	0.92 498	1.10 344	1.65 641	0.30 567	0.27 588	0.30 558	0.28 569	0.27 491	0.26 502

Prome-Stereo	0.75 463	0.27 287	0.53 191	0.55 426	0.32 303	0.59 294	0.97 628	0.89 231	0.88 326	1.45 590	2.46 671	0.91 403	1.41 627	1.58 478	0.44 316	0.18 245	0.13 211	0.19 242	0.17 288	0.20 325	0.92 686

PVD	1.70 657	0.84 653	2.26 669	0.94 678	0.83 653	2.48 680	0.97 628	2.59 695	3.35 707	3.01 704	2.77 680	2.34 669	2.47 698	2.67 594	3.14 684	0.47 656	0.45 675	0.59 679	0.48 663	0.59 655	0.75 680

CVANet_RVC	1.07 577	0.43 547	0.76 390	0.60 492	0.50 513	0.90 475	0.97 628	1.52 478	1.26 544	1.33 554	1.38 522	1.24 516	1.18 592	6.75 695	0.75 488	0.34 601	0.23 554	0.34 598	0.29 581	0.42 602	0.27 514

GMM-Stereo	0.74 454	0.25 218	0.59 259	0.54 401	0.34 350	0.72 387	0.99 633	1.01 300	0.87 322	1.36 563	1.78 621	1.12 488	0.81 447	2.09 548	0.46 346	0.18 245	0.12 105	0.25 482	0.25 517	0.20 325	0.85 684

ccnet	1.12 591	0.67 631	1.01 514	0.78 630	0.73 624	1.72 630	0.99 633	1.84 579	1.26 544	1.47 593	1.85 630	1.75 623	1.29 613	1.75 510	1.88 652	0.57 672	0.53 690	0.57 677	0.55 677	0.59 655	0.54 648

Wz-Net-LNSev	1.03 571	0.67 631	2.71 682	0.64 538	0.84 654	1.75 632	1.00 635	1.80 566	1.32 574	1.28 515	1.25 463	1.65 609	1.22 602	1.39 433	1.40 615	0.28 550	0.26 580	0.24 441	0.23 487	0.33 559	0.32 563

CC-Net-ROB	1.49 634	1.26 688	1.27 580	0.88 665	0.79 643	1.76 634	1.00 635	1.79 563	1.26 544	1.10 415	1.61 592	1.21 507	0.99 544	8.13 721	0.84 525	1.09 701	0.41 665	2.20 711	0.46 659	1.20 695	0.48 632

Consistency-Raft	1.25 609	0.99 667	1.93 652	1.02 683	1.21 694	0.96 502	1.01 637	1.75 542	1.92 670	1.36 563	2.12 653	1.44 565	1.01 548	1.14 356	1.40 615	0.72 687	0.82 707	0.89 692	0.98 708	1.31 698	0.95 687

IRAFT_RVC	0.88 523	0.28 317	0.76 390	0.63 529	0.31 280	0.65 344	1.02 638	1.22 403	0.94 353	1.22 488	1.04 367	1.01 449	0.98 535	5.82 674	0.53 398	0.22 417	0.12 105	0.25 482	0.20 388	0.20 325	0.19 342

MeshStereo	2.26 684	0.56 601	0.92 478	0.61 507	0.49 506	2.60 684	1.02 638	3.18 704	2.05 678	7.40 741	4.98 710	7.58 724	2.98 706	6.37 683	1.96 656	0.43 643	0.43 668	0.45 647	0.39 641	0.43 608	0.42 609
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
z-mn7	1.56 642	0.84 653	4.36 696	0.71 602	0.51 525	2.60 684	1.04 640	1.73 534	2.70 699	1.53 607	2.99 684	1.94 645	1.34 622	4.78 647	2.41 671	0.29 562	0.24 564	0.27 518	0.24 503	0.34 563	0.31 556

FC-DCNN	2.72 702	0.59 611	0.86 439	0.73 614	0.57 560	2.91 695	1.04 640	3.01 702	2.60 694	6.83 736	7.64 728	9.92 731	6.33 729	5.21 655	3.14 684	0.53 669	0.48 682	0.51 659	0.50 670	0.53 644	0.51 643

FC-DCNN v2	2.81 703	0.59 611	0.85 433	0.73 614	0.57 560	2.97 698	1.05 642	3.39 708	2.61 695	6.98 737	7.67 729	10.38 734	6.31 728	5.75 673	3.37 690	0.53 669	0.48 682	0.51 659	0.50 670	0.53 644	0.51 643

ADCP+	1.99 676	0.48 568	7.73 710	0.66 559	0.91 666	2.30 673	1.05 642	1.82 570	1.34 581	1.54 613	1.32 497	1.74 620	1.61 649	2.17 555	13.37 736	0.24 465	0.21 515	0.32 579	0.28 569	0.37 577	0.29 533

aanetorigin	1.23 606	0.79 650	2.78 684	0.70 594	0.79 643	0.99 512	1.06 644	1.06 336	1.37 598	3.52 710	2.61 676	1.72 617	1.63 650	1.99 538	1.78 647	0.25 493	0.24 564	0.26 501	0.25 517	0.38 586	0.45 621

FINET	0.97 547	0.54 592	1.60 629	0.63 529	0.79 643	1.08 534	1.07 645	1.56 494	2.20 683	1.15 447	1.49 559	0.94 416	0.88 485	2.32 570	1.05 562	0.42 637	0.35 645	0.32 579	0.28 569	0.43 608	0.38 596

PASM	1.34 620	0.92 661	2.62 680	0.86 657	0.87 663	1.03 522	1.08 646	1.50 470	1.51 633	1.82 653	1.41 531	1.68 612	1.26 610	4.87 649	1.34 605	0.61 678	0.65 702	0.68 684	0.78 694	0.69 669	0.68 673

FBW_ROB	1.71 660	0.62 625	1.45 612	0.67 571	0.61 583	1.81 642	1.08 646	2.52 692	1.70 651	1.77 644	1.73 613	1.98 650	1.25 608	12.57 743	1.84 649	0.34 601	0.37 652	0.56 675	0.38 639	0.45 618	0.43 616

MDST_ROB	1.67 653	0.34 477	1.58 628	0.92 675	0.58 569	4.26 716	1.11 648	2.83 698	1.41 618	4.49 721	2.55 675	1.45 567	0.97 528	7.79 718	1.17 585	0.31 574	0.25 573	0.37 618	0.33 616	0.31 541	0.30 546

SPS-STEREO	1.67 653	1.04 671	1.23 571	1.21 692	1.13 688	1.82 644	1.11 648	2.16 654	1.52 634	3.07 706	2.32 662	2.82 686	1.80 665	4.11 633	2.04 659	1.03 698	0.99 719	0.97 694	0.94 704	1.03 689	1.02 690
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PSMNet_ROB	0.90 528	0.52 585	1.17 564	0.72 606	0.61 583	1.27 575	1.12 650	1.76 549	1.12 452	1.09 407	1.28 479	1.45 567	0.89 491	1.65 490	1.42 623	0.33 590	0.25 573	0.37 618	0.39 641	0.35 566	0.29 533

ETE_ROB	0.96 541	0.64 628	1.16 562	0.69 588	0.48 502	1.14 546	1.13 651	1.77 553	1.19 510	1.91 662	1.45 545	1.73 618	1.05 563	1.60 482	1.14 580	0.32 581	0.26 580	0.38 622	0.34 623	0.39 590	0.41 605

ADCMid	1.89 671	0.73 642	5.06 698	0.72 606	0.67 604	2.00 659	1.14 652	1.97 616	1.48 628	2.86 698	1.81 625	2.37 670	2.05 682	2.24 563	10.39 732	0.33 590	0.31 619	0.39 630	0.43 652	0.50 635	0.44 619

XPNet_ROB	0.96 541	0.49 571	1.09 547	0.72 606	0.57 560	1.11 541	1.14 652	1.66 519	1.23 530	1.85 655	1.39 526	1.64 606	1.11 576	1.80 519	1.42 623	0.38 621	0.30 613	0.33 588	0.29 581	0.37 577	0.34 574

WCMA_ROB	1.84 665	0.47 564	1.31 584	0.69 588	0.57 560	2.11 665	1.14 652	1.87 586	1.73 655	4.04 715	6.43 720	5.62 718	3.61 713	2.59 589	1.94 655	0.52 663	0.44 671	0.39 630	0.42 649	0.48 631	0.47 629

Ntro	1.64 650	1.15 681	1.23 571	2.48 716	1.83 707	2.09 664	1.16 655	1.96 612	1.38 602	1.21 483	1.62 594	1.62 598	1.29 613	1.87 527	1.11 576	3.04 720	0.56 694	1.82 708	0.64 686	2.80 714	2.05 713

EDNetEfficientorigin	10.57 737	1.47 699	177.42 780	0.67 571	0.53 541	1.58 618	1.16 655	1.90 595	3.37 708	4.71 723	3.38 690	3.10 694	2.69 702	3.13 614	3.58 691	0.25 493	0.23 554	0.33 588	0.27 548	0.83 676	0.81 681

SGM_RVC	1.68 655	0.36 507	0.61 267	0.59 480	0.29 224	2.25 670	1.18 657	2.38 684	1.68 650	3.60 711	2.67 678	3.69 700	2.42 696	8.13 721	1.90 653	0.31 574	0.31 619	0.30 558	0.28 569	0.30 532	0.29 533
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
S-Stereo	1.15 600	0.46 559	2.17 664	0.81 638	0.80 648	1.21 566	1.19 658	1.93 607	2.02 676	1.47 593	2.11 652	1.57 590	1.17 587	2.05 545	1.41 619	0.40 628	0.40 663	0.35 607	0.31 598	0.44 614	0.70 675

pmcnn	2.37 689	0.42 544	2.71 682	0.63 529	0.43 468	1.54 614	1.19 658	2.01 626	1.53 636	2.64 691	7.60 727	18.07 747	1.45 633	3.44 624	2.78 677	0.18 245	0.15 348	0.15 57	0.12 74	0.20 325	0.18 293

ADCPNet	1.85 666	0.69 636	8.07 711	0.71 602	0.58 569	2.79 693	1.22 660	1.94 609	1.54 637	1.88 658	1.69 609	2.46 676	2.04 680	2.37 574	6.48 707	0.38 621	0.37 652	0.38 622	0.43 652	0.47 626	0.45 621

otaku	1.60 646	1.11 677	1.21 567	2.20 710	1.56 704	1.97 656	1.24 661	2.07 640	1.36 594	1.44 588	1.62 594	1.73 618	1.19 595	1.73 508	0.98 556	2.89 719	0.57 695	1.74 706	0.60 684	2.78 713	1.94 711

ACVNet-4b	2.15 680	1.41 694	1.64 630	2.80 718	2.31 717	2.31 674	1.24 661	2.32 676	2.14 681	1.26 510	2.39 666	2.66 681	1.48 637	5.95 678	1.06 564	3.20 724	0.45 675	2.37 715	0.89 700	2.83 717	2.37 718

PSM-AAD	0.79 484	0.27 287	0.53 191	0.55 426	0.28 199	0.77 418	1.24 661	0.99 288	0.91 339	1.66 634	1.57 582	0.81 357	2.19 689	1.65 490	0.44 316	0.19 302	0.14 283	0.38 622	0.32 606	0.21 372	0.70 675

RAFT + AFF	1.00 558	0.42 544	1.09 547	0.67 571	0.50 513	1.22 568	1.24 661	2.24 669	1.19 510	1.30 531	1.56 578	1.17 499	1.49 639	3.44 624	0.83 522	0.21 385	0.25 573	0.30 558	0.26 535	0.27 491	0.27 514

DStereoFS	3.67 710	1.49 701	2.18 666	1.32 695	1.32 699	4.41 717	1.26 665	3.75 713	9.27 736	3.36 709	6.80 721	4.81 711	13.54 743	6.95 697	4.76 701	0.73 688	0.69 703	1.17 702	2.40 733	1.27 697	1.95 712

LALA_ROB	1.01 564	0.59 611	1.16 562	0.67 571	0.51 525	1.63 622	1.26 665	1.69 525	1.38 602	1.81 652	1.37 517	1.94 645	1.02 555	1.58 478	1.38 611	0.37 616	0.27 588	0.43 642	0.37 637	0.43 608	0.37 590

SGM-Forest	1.24 607	0.38 521	0.60 262	0.52 363	0.37 396	1.56 616	1.30 667	1.65 514	1.36 594	2.11 672	1.79 622	1.63 603	0.93 507	7.48 708	0.95 548	0.36 612	0.37 652	0.39 630	0.34 623	0.37 577	0.32 563
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
zh-sn7	1.76 663	1.38 690	6.58 707	0.74 618	0.72 617	1.78 639	1.31 668	1.88 589	1.56 640	1.86 657	2.47 672	1.81 628	2.08 685	5.12 654	3.80 694	0.32 581	0.32 627	0.32 579	0.32 606	0.44 614	0.40 600

GANetREF_RVC	1.07 577	0.86 657	1.31 584	0.82 646	0.53 541	1.41 602	1.31 668	1.76 549	1.52 634	1.27 513	1.31 490	1.46 570	1.24 607	2.03 542	0.96 552	0.56 671	0.45 675	0.67 683	0.50 670	0.88 681	0.59 659
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
THIR-Stereo	1.02 568	0.27 287	0.69 323	0.49 296	0.28 199	0.95 496	1.34 670	1.03 307	0.97 369	1.34 558	1.90 636	1.17 499	1.58 645	6.44 685	0.78 500	0.19 302	0.14 283	0.21 338	0.22 464	0.19 275	0.20 380

SGM+DAISY	2.41 692	1.07 672	2.14 663	1.18 691	1.10 681	2.14 667	1.36 671	1.96 612	1.66 647	5.46 734	7.07 724	4.95 714	4.32 720	5.50 665	2.26 667	1.04 699	1.02 722	0.99 697	0.97 706	1.02 687	1.04 692

DGSMNet	1.14 596	0.76 648	2.49 676	0.81 638	0.86 661	1.39 595	1.39 672	2.13 645	1.35 590	1.26 510	1.63 598	1.48 577	0.98 535	1.75 510	1.10 573	0.45 649	0.43 668	0.55 672	0.49 666	0.75 675	0.70 675

Wz-Net-SNSev	1.49 634	1.23 687	6.27 706	0.68 584	0.67 604	1.37 590	1.41 673	2.00 622	1.39 607	1.48 599	1.61 592	2.29 665	1.32 620	3.93 629	2.14 665	0.31 574	0.28 596	0.31 564	0.33 616	0.42 602	0.36 585

MFMNet_re	1.40 629	1.14 680	1.68 633	1.39 698	1.07 678	1.48 608	1.43 674	1.87 586	1.82 663	2.26 675	2.19 657	1.51 581	1.86 670	1.52 461	1.25 592	0.93 693	0.83 708	0.84 690	0.80 695	0.99 686	1.05 694

TDLM	1.06 575	0.44 550	0.79 411	0.63 529	0.50 513	0.89 472	1.44 675	1.48 464	1.26 544	1.12 423	1.40 529	1.08 468	0.98 535	6.65 689	0.78 500	0.33 590	0.21 515	0.33 588	0.26 535	0.37 577	0.24 463

ACVNet_1	2.18 681	1.45 697	1.72 638	2.85 720	2.33 719	2.28 671	1.46 676	3.08 703	2.22 684	1.82 653	2.05 650	3.56 697	1.98 678	3.09 613	1.40 615	3.17 721	0.60 697	2.40 719	0.92 702	2.91 720	2.37 718

Wz-Net-MNSev	1.11 589	0.58 608	2.23 668	0.66 559	0.71 615	1.95 655	1.46 676	1.98 618	1.45 625	1.79 648	1.43 537	1.49 578	1.33 621	1.97 537	1.42 623	0.27 534	0.23 554	0.28 533	0.28 569	0.34 563	0.31 556

NVStereoNet_ROB	1.88 668	1.07 672	1.45 612	1.07 687	1.17 690	1.47 607	1.48 678	1.89 592	1.93 672	1.94 663	4.67 707	3.08 693	1.80 665	6.51 686	1.65 641	1.06 700	0.86 714	1.08 701	1.32 714	0.93 682	1.26 699
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
Selective-IGEV-i16pc	2.07 678	0.29 352	19.83 738	0.53 384	0.39 429	2.74 690	1.51 679	1.13 362	1.28 555	0.80 311	1.21 449	1.06 461	0.64 370	7.77 717	0.79 507	0.40 628	0.22 537	0.21 338	0.23 487	0.22 400	0.23 447

WAO-8	4.40 713	1.82 712	1.79 642	2.34 712	2.20 711	9.19 728	1.53 680	6.09 729	16.46 747	3.94 713	7.84 731	7.32 721	3.72 716	9.41 732	3.31 687	2.00 709	1.07 723	2.44 720	1.37 718	2.50 709	1.68 706

Venus	4.40 713	1.82 712	1.79 642	2.34 712	2.20 711	9.19 728	1.53 680	6.09 729	16.46 747	3.94 713	7.84 731	7.32 721	3.72 716	9.41 732	3.31 687	2.00 709	1.07 723	2.44 720	1.37 718	2.50 709	1.68 706

Selective-IGEV-i16pb	2.29 686	0.33 452	20.08 739	0.56 442	0.40 441	2.61 686	1.54 682	2.60 696	1.87 665	0.97 365	1.68 608	1.38 554	1.01 548	8.19 724	0.92 541	0.37 616	0.21 515	0.22 378	0.26 535	0.25 464	0.28 526

DStereoO	1.44 632	1.11 677	1.69 634	1.16 690	0.72 617	1.21 566	1.56 683	1.74 539	1.63 645	1.52 605	1.67 606	1.51 581	3.16 708	1.73 508	1.72 644	2.35 714	0.45 675	0.97 694	0.42 649	2.01 703	0.53 646

coex-ft	8.13 729	2.13 723	98.04 779	0.67 571	0.53 541	1.71 628	1.56 683	1.65 514	11.11 739	18.17 757	3.75 695	3.88 702	7.61 732	2.98 606	6.49 708	0.30 567	0.30 613	0.32 579	0.31 598	0.66 666	0.50 639

EDNetEfficient	2.37 689	1.10 674	8.08 712	0.74 618	0.71 615	0.98 511	1.56 683	1.46 460	4.06 720	4.90 724	2.82 681	2.25 663	3.48 712	2.95 603	9.97 723	0.26 518	0.24 564	0.26 501	0.30 590	0.68 668	0.61 663

SANet	1.88 668	0.57 605	2.18 666	0.63 529	0.40 441	2.80 694	1.57 686	2.39 685	5.88 732	2.36 682	3.57 693	3.72 701	2.97 705	4.74 645	1.76 646	0.34 601	0.30 613	0.32 579	0.29 581	0.48 631	0.37 590

MonStereo1	3.14 707	1.66 706	1.81 644	2.43 715	2.32 718	5.80 725	1.58 687	3.52 709	4.70 726	3.09 707	8.22 734	4.76 710	3.36 710	6.52 687	2.29 669	2.33 713	0.61 698	1.91 710	1.05 712	2.44 708	2.34 717

WZ-Net	1.95 672	0.95 663	10.10 716	0.86 657	0.78 640	1.69 627	1.60 688	2.20 666	1.98 673	2.08 670	1.93 638	2.30 666	1.97 677	5.30 657	3.17 686	0.34 601	0.26 580	0.29 544	0.31 598	0.51 640	0.47 629

DPSNet	1.69 656	0.59 611	4.33 694	0.70 594	0.57 560	2.02 660	1.62 689	3.35 707	1.78 659	1.48 599	1.38 522	2.17 661	2.84 703	4.77 646	3.66 692	0.48 657	0.31 619	0.29 544	0.25 517	0.64 662	0.48 632

CBMV	0.95 540	0.44 550	0.66 301	0.53 384	0.35 357	1.53 613	1.63 690	1.69 525	1.42 621	2.00 668	1.60 588	1.43 560	1.17 587	1.59 481	0.99 557	0.34 601	0.34 634	0.39 630	0.33 616	0.33 559	0.32 563
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
NCCL2	1.00 558	0.56 601	1.06 535	0.75 622	0.57 560	1.31 582	1.72 691	1.77 553	1.36 594	1.50 602	1.17 432	1.91 640	1.17 587	1.54 467	1.29 599	0.35 608	0.31 619	0.45 647	0.44 654	0.40 594	0.40 600

GANet	1.36 622	0.47 564	0.86 439	0.67 571	0.45 484	1.34 587	1.73 692	1.64 513	1.24 536	1.49 601	2.38 665	1.55 588	1.20 598	9.30 728	0.93 542	0.30 567	0.31 619	0.33 588	0.28 569	0.39 590	0.30 546

CSAN	1.41 630	0.59 611	1.26 577	0.70 594	0.50 513	1.76 634	1.78 693	1.77 553	1.90 669	2.35 680	2.32 662	1.92 643	1.94 676	5.56 668	1.49 633	0.43 643	0.35 645	0.40 635	0.41 646	0.43 608	0.41 605

ADCS	2.25 683	0.99 667	5.55 701	0.81 638	0.74 625	2.19 668	1.80 694	2.27 673	2.14 681	2.80 697	2.13 654	2.40 672	2.03 679	2.64 593	13.69 737	0.41 633	0.39 661	0.40 635	0.45 656	0.58 653	0.56 652

RainbowNet	1.97 674	1.76 708	1.57 627	2.81 719	2.21 713	1.98 658	1.81 695	2.54 693	1.89 667	1.50 602	1.84 628	1.96 648	1.65 652	2.14 552	1.25 592	3.33 726	0.85 712	2.39 718	0.98 708	2.82 716	2.22 714

MADNet+	2.69 699	3.22 733	11.53 721	1.44 701	1.12 685	3.19 701	1.81 695	2.85 699	2.37 686	1.68 636	2.07 651	2.85 687	2.18 688	7.41 705	5.23 703	0.79 689	0.76 705	0.69 686	0.65 687	0.98 684	0.95 687

Wz-Net-TNSev	1.88 668	2.08 722	7.66 709	0.67 571	0.64 593	2.42 678	1.83 697	2.33 677	1.74 657	1.57 621	1.56 578	2.58 678	1.90 674	4.86 648	3.12 683	0.39 625	0.37 652	0.33 588	0.37 637	0.53 644	0.58 657

ADCL	1.72 661	0.57 605	3.66 689	0.67 571	0.61 583	2.61 686	1.85 698	1.96 612	1.67 648	1.90 661	1.83 626	2.06 659	1.90 674	2.13 551	9.15 722	0.26 518	0.24 564	0.34 598	0.32 606	0.38 586	0.35 579

GrayStereo	0.82 498	0.26 253	0.58 253	0.63 529	0.37 396	0.76 411	1.86 699	1.11 355	0.87 322	1.99 665	1.89 635	1.08 468	1.82 668	1.39 433	0.48 361	0.19 302	0.14 283	0.19 242	0.21 435	0.18 219	0.39 599

FTStereo	0.91 531	0.26 253	0.56 231	0.54 401	0.33 327	0.66 353	1.87 700	1.00 292	0.75 275	1.75 642	4.15 699	1.04 459	1.65 652	1.57 476	0.46 346	0.19 302	0.16 387	0.23 419	0.21 435	0.18 219	0.63 665

ACVNet_2	2.43 693	1.41 694	2.04 656	2.62 717	2.24 714	2.63 688	1.88 701	3.31 705	3.01 703	2.19 673	3.45 692	4.62 706	2.04 680	4.50 641	1.47 631	2.55 716	0.64 700	2.22 712	0.84 697	2.69 712	2.29 716

LSM	6.33 723	1.10 674	13.19 723	1.41 700	68.17 770	1.64 624	1.90 702	1.92 602	2.46 689	2.99 702	3.11 686	1.88 635	1.80 665	2.61 591	2.06 661	0.41 633	0.58 696	0.50 657	0.57 679	0.64 662	17.66 758

SAMSARA	1.55 640	0.84 653	2.61 679	1.22 693	1.07 678	2.50 681	1.93 703	2.05 634	1.89 667	2.75 694	1.66 604	2.81 685	1.69 657	3.08 612	1.97 657	0.46 655	0.51 688	0.42 640	0.46 659	0.58 653	0.59 659

WAO-7	2.66 696	1.40 693	1.73 640	1.39 698	1.17 690	3.93 711	1.94 704	4.11 716	3.88 719	2.92 699	5.50 711	4.18 704	3.00 707	7.63 715	3.71 693	1.13 703	1.00 720	1.17 702	1.13 713	1.18 694	1.09 696

RTS	2.67 697	1.38 690	15.28 729	0.99 680	1.26 696	3.78 708	1.96 705	2.15 651	2.62 696	2.61 689	2.85 682	2.60 679	1.59 646	6.27 681	5.71 705	0.40 628	0.28 596	0.35 607	0.35 629	0.50 635	0.48 632

RTSA	2.67 697	1.38 690	15.28 729	0.99 680	1.26 696	3.78 708	1.96 705	2.15 651	2.62 696	2.61 689	2.85 682	2.60 679	1.59 646	6.27 681	5.71 705	0.40 628	0.28 596	0.35 607	0.35 629	0.50 635	0.48 632

FADE	26.59 756	4.78 735	20.96 740	1.89 708	1.92 709	2.91 695	2.00 707	5.58 725	5.04 727	2.92 699	2.16 656	4.13 703	14.18 745	10.23 739	8.46 719	188.09 781	2.77 739	123.78 778	127.92 778	1.06 690	1.10 697

IMH	3.21 708	1.85 714	1.48 619	3.25 727	2.69 725	4.07 714	2.02 708	4.41 719	3.80 717	2.72 692	7.11 725	4.75 709	2.92 704	5.92 676	2.55 672	3.85 734	0.88 715	2.78 727	1.36 717	3.19 724	2.59 724

NaN_ROB	1.13 594	0.55 597	1.15 561	0.64 538	0.48 502	1.61 620	2.03 709	1.72 533	1.48 628	2.09 671	1.27 473	1.40 555	1.08 571	3.94 630	1.30 600	0.28 550	0.34 634	0.28 533	0.28 569	0.30 532	0.33 569

IMH-64-1	2.70 700	1.79 710	1.46 614	3.26 728	2.66 723	3.23 703	2.10 710	4.08 714	2.75 700	2.34 678	3.81 696	3.06 691	2.22 691	4.25 635	2.59 674	3.75 730	0.84 709	2.75 725	1.35 715	3.15 722	2.60 725

IMH-64	2.70 700	1.79 710	1.46 614	3.26 728	2.66 723	3.23 703	2.10 710	4.08 714	2.75 700	2.34 678	3.81 696	3.06 691	2.22 691	4.25 635	2.59 674	3.75 730	0.84 709	2.75 725	1.35 715	3.15 722	2.60 725

TorneroNet-64	5.30 721	2.03 718	1.74 641	3.43 730	2.81 726	10.09 730	2.12 712	9.10 736	17.12 752	4.96 726	9.27 737	10.72 736	3.70 715	9.20 727	4.55 700	3.31 725	0.84 709	2.88 728	1.55 722	3.49 727	3.04 728

notaker	3.98 712	2.40 727	2.68 681	3.82 735	3.27 732	3.97 713	2.14 713	4.78 722	3.45 710	4.12 718	6.94 723	7.65 725	3.26 709	7.82 719	5.30 704	4.04 735	1.41 728	3.36 734	2.10 730	3.88 730	3.31 731

Dean	2.91 706	1.53 703	2.07 657	2.96 725	2.51 721	3.15 700	2.14 713	4.75 721	4.41 724	2.76 695	6.10 719	5.53 717	2.37 694	2.97 605	1.92 654	3.18 722	0.85 712	2.51 722	1.04 711	2.88 719	2.47 722

AnyNet_C01	2.26 684	1.78 709	10.22 718	0.93 676	0.74 625	2.92 697	2.20 715	2.29 675	1.80 661	2.53 688	2.41 668	2.71 683	1.73 658	3.41 621	6.72 709	0.41 633	0.39 661	0.40 635	0.42 649	0.67 667	0.63 665

TorneroNet	10.70 739	2.03 718	1.82 646	3.43 730	3.01 728	43.83 762	2.22 716	8.87 735	67.47 780	7.17 740	27.36 756	10.68 735	3.85 718	8.67 725	7.65 716	3.59 728	0.88 715	3.04 729	1.57 723	3.71 728	3.17 729

LVE	3.31 709	1.67 707	1.64 630	2.85 720	2.42 720	3.20 702	2.26 717	4.78 722	5.05 728	2.35 680	6.91 722	6.02 719	2.37 694	9.15 726	2.17 666	3.19 723	1.08 725	2.38 717	1.47 721	2.81 715	2.40 720

WAO-6	2.81 703	1.60 705	1.46 614	2.36 714	2.28 716	3.55 705	2.29 718	4.21 717	4.56 725	2.36 682	4.51 701	4.88 712	2.66 701	4.60 642	4.07 698	1.72 707	1.15 726	2.31 714	1.46 720	2.31 705	1.85 709

ELAS	2.37 689	0.74 645	1.54 623	0.99 680	0.92 668	4.78 719	2.33 719	3.33 706	3.37 708	5.05 727	4.77 708	3.67 699	4.53 721	3.42 622	4.50 699	0.62 679	0.53 690	0.55 672	0.53 675	0.63 660	0.64 669
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
AnyNet_C32	1.96 673	1.10 674	5.17 700	0.90 670	1.11 683	2.12 666	2.37 720	1.85 580	1.48 628	2.45 686	1.70 610	2.05 658	1.64 651	2.50 586	10.28 728	0.37 616	0.34 634	0.35 607	0.41 646	0.49 634	0.54 648

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 679	1.15 681	3.10 685	1.05 684	0.76 637	5.03 722	2.40 721	2.16 654	2.62 696	1.89 660	2.28 661	2.69 682	1.65 652	9.35 730	2.04 659	0.64 683	0.51 688	0.68 684	0.71 691	1.09 691	0.67 671

MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 662	0.87 658	3.56 688	0.80 635	0.75 634	3.72 707	2.44 722	1.82 570	1.82 663	1.74 641	1.91 637	1.92 643	1.26 610	7.69 716	1.28 598	0.45 649	0.47 680	0.52 661	0.77 693	0.50 635	0.50 639

KSHMR	8.75 730	2.06 721	2.11 661	3.53 732	3.11 729	4.13 715	2.69 723	5.60 726	61.37 779	3.00 703	55.83 777	4.98 716	2.45 697	4.49 639	2.61 676	3.46 727	1.55 730	3.14 731	1.94 727	3.72 729	3.18 730

MANE	6.19 722	0.59 611	1.03 526	0.93 676	1.22 695	13.38 736	2.69 723	12.81 740	17.94 754	8.21 742	10.82 741	14.72 738	11.68 733	11.39 742	11.90 735	0.59 676	0.50 687	0.52 661	1.76 724	0.55 648	0.54 648

UNDER WATER	5.08 719	2.33 725	5.55 701	3.94 737	3.51 733	5.20 723	2.72 725	5.61 727	16.52 749	3.84 712	4.60 703	9.21 729	5.89 725	5.90 675	8.66 721	3.75 730	1.34 727	3.18 732	1.88 725	4.33 736	3.61 733

HanzoNet	11.04 740	3.62 734	8.10 713	4.08 738	3.55 735	4.90 721	2.73 726	7.19 733	10.10 737	31.86 769	28.92 758	21.96 756	36.36 762	18.08 748	10.17 725	7.94 746	3.32 742	3.47 735	3.31 735	7.06 741	4.04 736

LE_ROB	8.05 728	0.37 514	23.53 746	0.74 618	0.33 327	2.77 692	2.87 727	3.71 712	27.24 759	25.39 759	8.87 735	8.46 728	26.71 758	6.65 689	21.99 747	0.21 385	0.19 467	0.20 294	0.21 435	0.25 464	0.22 427

ktn	4.70 717	2.38 726	2.12 662	3.76 733	3.24 730	4.85 720	2.95 728	5.52 724	7.37 735	4.07 717	19.32 752	7.46 723	3.47 711	7.39 704	2.95 680	4.04 735	1.85 731	3.26 733	2.22 731	3.08 721	2.65 727

UNDER WATER-64	5.27 720	2.32 724	8.78 715	3.93 736	3.54 734	7.61 726	3.03 729	5.84 728	14.19 741	4.04 715	4.04 698	9.39 730	6.26 727	5.93 677	8.48 720	3.60 729	1.51 729	3.13 730	1.88 725	4.29 735	3.61 733

Selective-IGEV-i16pa	97.29 780	136.83 780	17.95 734	1.52 703	1.00 675	188.16 781	3.63 730	183.02 782	169.43 782	88.01 781	178.60 780	119.35 781	191.45 782	226.33 782	135.51 779	131.38 780	17.89 760	32.25 767	3.46 738	2.02 704	117.94 781

PWCK	2.88 705	2.05 720	5.72 703	2.08 709	1.11 683	3.55 705	3.90 731	2.86 700	3.54 712	3.03 705	3.63 694	3.10 694	2.31 693	8.15 723	3.09 682	2.12 711	0.91 717	1.75 707	0.98 708	2.57 711	1.18 698

ELAS_RVC	2.48 694	0.74 645	1.90 650	1.05 684	0.92 668	2.76 691	4.01 732	2.76 697	4.11 721	4.69 722	4.63 704	4.62 706	5.96 726	3.97 631	3.96 697	0.63 682	0.53 690	0.56 675	0.52 674	0.64 662	0.63 665
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MADNet++	5.01 718	3.14 731	4.91 697	4.55 739	3.94 736	5.20 723	4.41 733	4.40 718	4.13 722	4.95 725	6.08 718	4.74 708	5.37 722	9.40 731	10.67 733	4.65 737	4.15 744	3.97 736	3.34 736	4.09 732	4.08 737

MultiAttention	4.51 716	0.33 452	0.82 422	0.73 614	0.45 484	30.98 757	4.50 734	2.18 662	1.40 612	1.61 625	2.41 668	2.43 674	0.70 396	38.42 762	1.36 609	0.22 417	0.15 348	0.29 544	0.30 590	0.47 626	0.43 616

SGM-ForestM	6.52 724	0.38 521	1.26 577	0.63 529	0.35 357	13.59 737	5.32 735	6.32 732	6.70 734	11.14 744	9.18 736	22.51 757	13.93 744	16.89 746	20.07 746	0.36 612	0.37 652	0.36 615	0.35 629	0.36 573	0.34 574

JetBlue	3.97 711	2.01 717	10.19 717	1.38 697	2.84 727	10.53 731	9.54 736	3.60 711	2.41 688	2.73 693	3.39 691	4.54 705	4.31 719	7.85 720	6.84 710	0.88 691	0.93 718	0.89 692	0.91 701	1.74 700	1.91 710

noway3	10.35 733	11.00 742	15.02 727	20.39 746	18.94 743	14.12 740	10.56 737	15.98 745	3.54 712	5.46 734	5.85 713	16.09 740	12.69 738	7.52 711	10.27 726	7.32 740	2.42 734	4.36 743	3.53 742	11.32 744	10.69 744

zzzz4	10.56 736	11.89 745	15.95 733	21.17 751	19.03 746	14.33 743	10.58 738	16.24 746	3.67 715	5.38 731	5.93 717	16.23 742	12.58 735	7.55 713	10.38 730	7.43 742	2.52 736	4.32 739	3.52 740	11.46 747	11.03 746

noway1	10.55 735	11.90 746	15.90 732	21.17 751	19.04 747	14.32 742	10.58 738	16.25 747	3.67 715	5.37 730	5.92 716	16.18 741	12.57 734	7.55 713	10.38 730	7.43 742	2.52 736	4.32 739	3.52 740	11.46 747	11.03 746

noway2	10.40 734	10.97 740	15.08 728	20.56 747	18.94 743	14.22 741	10.66 740	15.84 743	3.63 714	5.40 732	5.90 715	16.26 743	12.75 740	7.52 711	10.27 726	7.37 741	2.47 735	4.33 741	3.54 743	11.37 746	10.96 745

noway4	10.57 737	11.82 744	15.74 731	21.37 753	19.02 745	14.35 744	10.72 741	15.85 744	3.82 718	5.34 729	5.85 713	16.62 745	12.73 739	7.51 709	10.29 729	7.45 745	2.57 738	4.33 741	3.51 739	11.47 749	11.08 748

TCMNet-wrong-test	10.31 732	11.40 743	14.84 726	20.96 750	18.45 742	13.80 738	10.76 742	15.78 742	3.53 711	5.20 728	5.52 712	16.26 743	12.61 736	7.51 709	10.15 724	7.43 742	2.37 733	4.31 738	3.43 737	11.36 745	10.61 743

JetRed	6.91 726	8.80 739	25.96 752	2.85 720	3.25 731	13.98 739	11.87 743	6.25 731	4.28 723	4.45 720	4.56 702	6.69 720	5.46 723	7.46 707	14.05 738	2.59 717	3.31 741	2.59 723	2.29 732	4.20 733	3.36 732

CrosDoStereo	1.58 643	0.24 178	0.72 347	0.48 274	0.29 224	0.67 359	12.49 744	1.10 348	0.98 375	1.34 558	1.75 618	1.00 442	1.89 672	6.65 689	0.81 515	0.19 302	0.15 348	0.20 294	0.22 464	0.18 219	0.19 342

DeepStereo_LL	1.58 643	0.24 178	0.72 347	0.48 274	0.29 224	0.67 359	12.49 744	1.10 348	0.98 375	1.34 558	1.75 618	1.00 442	1.89 672	6.65 689	0.81 515	0.19 302	0.15 348	0.20 294	0.22 464	0.18 219	0.19 342

DStereoSA	4.44 715	0.92 661	6.79 708	1.58 704	2.54 722	2.29 672	14.04 746	2.33 677	2.31 685	1.85 655	10.58 740	1.32 540	13.05 741	7.07 699	11.18 734	0.67 685	1.97 732	0.88 691	3.29 734	1.69 699	2.44 721

DPSimNet_ROB	11.20 741	4.98 736	35.43 757	2.90 723	4.52 737	7.89 727	17.09 747	4.66 720	6.06 733	14.89 751	10.93 742	17.29 746	36.81 764	13.18 744	15.68 742	2.86 718	6.29 747	5.75 746	5.09 746	3.91 731	7.70 741

tt	6.58 725	0.26 253	6.10 705	3.77 734	2.16 710	11.55 733	19.63 748	13.33 741	5.74 731	2.96 701	2.65 677	4.97 715	6.33 729	3.81 628	7.24 711	9.15 747	11.32 757	5.89 747	6.24 748	6.03 738	2.55 723

Selective-IGEV-i1pa	19.94 751	26.52 758	23.52 745	2.94 724	1.59 705	31.97 760	20.54 749	30.88 759	25.25 755	23.87 758	27.58 757	33.01 760	26.91 759	32.38 761	25.47 755	20.69 765	5.85 746	12.49 755	4.43 744	3.35 725	19.48 759

BEATNet-Init1	26.87 757	13.43 747	70.68 774	0.91 673	0.68 610	57.02 770	21.06 750	32.82 764	32.67 761	52.12 779	53.61 776	66.05 775	49.56 773	48.79 774	34.71 763	0.49 661	0.44 671	0.53 666	0.53 675	0.63 660	0.59 659

HaxPig	38.92 765	41.40 769	41.64 758	29.95 759	32.27 756	28.90 752	27.60 751	29.73 758	37.71 770	43.82 774	43.87 769	33.17 761	35.56 760	41.53 763	40.37 765	43.94 774	47.51 778	45.82 771	47.08 773	42.38 767	44.15 774

AVERAGE_ROB	40.43 766	42.37 770	42.73 759	36.96 761	35.58 758	30.50 753	27.61 752	36.71 766	38.39 771	44.91 775	44.36 772	37.45 763	36.70 763	41.88 764	40.35 764	45.43 775	46.81 777	47.11 772	46.35 772	42.51 768	43.87 773

MEDIAN_ROB	42.00 767	44.40 771	44.29 762	35.15 760	34.95 757	31.28 759	29.60 753	35.88 765	40.02 772	47.20 778	46.64 773	37.37 762	38.48 772	44.35 773	42.45 766	48.03 776	49.39 779	49.71 773	49.03 774	45.14 771	46.65 775

ASD4	15.85 746	10.99 741	19.63 737	10.21 743	11.70 738	19.24 745	31.10 754	19.35 748	10.68 738	11.14 744	10.18 739	12.59 737	12.64 737	14.74 745	24.83 752	12.93 756	9.94 755	26.83 764	19.40 758	16.23 755	12.70 756

DGTPSM_ROB	13.01 743	8.23 737	21.87 742	9.51 741	18.10 740	11.56 734	32.01 755	10.63 738	16.20 745	7.03 738	19.48 753	10.15 732	16.66 747	9.83 737	22.42 748	4.75 738	8.68 748	5.37 744	10.25 753	6.16 739	11.36 749

DPSMNet_ROB	13.02 744	8.23 737	21.91 743	9.53 742	18.11 741	11.56 734	32.02 756	10.64 739	16.23 746	7.05 739	19.49 754	10.16 733	16.66 747	9.85 738	22.43 749	4.77 739	8.68 748	5.38 745	10.26 754	6.17 740	11.36 749

USTest	14.33 745	14.94 748	21.04 741	17.44 744	16.05 739	23.26 746	33.84 757	21.73 749	11.80 740	9.36 743	10.14 738	15.97 739	13.20 742	17.28 747	22.43 749	3.78 733	5.01 745	6.17 748	6.16 747	9.25 743	7.72 742

iinet-test	17.98 747	18.06 749	23.82 748	20.87 748	19.70 748	26.55 747	35.70 758	25.04 753	15.93 742	13.33 746	13.25 743	20.58 748	17.79 749	20.62 749	25.11 753	9.58 749	8.78 750	9.88 750	9.85 751	13.23 750	11.95 751

IINet	17.98 747	18.06 749	23.81 747	20.87 748	19.70 748	26.55 747	35.70 758	25.04 753	15.93 742	13.33 746	13.25 743	20.58 748	17.79 749	20.62 749	25.11 753	9.58 749	8.78 750	9.88 750	9.85 751	13.23 750	11.95 751

Anonymous_1	43.04 769	18.73 751	24.79 749	21.81 754	46.26 766	27.80 749	37.60 760	28.08 757	16.14 744	14.66 750	14.30 745	20.65 750	17.88 751	21.56 751	25.94 756	117.93 779	8.92 752	100.65 775	126.50 777	158.64 781	12.08 753

DPSM_ROB	19.08 749	19.14 752	25.17 750	22.15 755	20.85 751	28.17 750	37.82 761	26.56 755	16.85 750	14.14 748	14.84 746	21.70 751	18.75 752	21.87 752	26.55 757	10.16 753	9.30 753	10.47 752	10.42 755	14.03 752	12.61 754

DPSM	19.08 749	19.14 752	25.17 750	22.15 755	20.85 751	28.17 750	37.82 761	26.56 755	16.85 750	14.14 748	14.84 746	21.70 751	18.75 752	21.87 752	26.55 757	10.16 753	9.30 753	10.47 752	10.42 755	14.03 752	12.61 754

real-time stereo	20.92 752	20.34 754	26.52 753	23.75 757	22.35 753	31.10 758	39.65 763	32.69 763	17.69 753	15.67 753	16.02 748	24.19 759	20.68 754	23.49 754	27.65 759	11.09 755	10.22 756	12.48 754	11.73 757	14.68 754	16.45 757

xxxxx1	54.10 771	25.67 755	27.13 754	113.43 776	96.96 775	30.69 754	47.44 764	32.38 760	25.60 756	17.75 754	17.27 749	21.81 753	21.02 755	24.43 756	33.82 760	33.37 769	40.54 774	157.71 779	175.86 779	66.16 774	72.93 778

tt_ll	54.10 771	25.67 755	27.13 754	113.43 776	96.96 775	30.69 754	47.44 764	32.38 760	25.60 756	17.75 754	17.27 749	21.81 753	21.02 755	24.43 756	33.82 760	33.37 769	40.54 774	157.71 779	175.86 779	66.16 774	72.93 778

ff	54.10 771	25.67 755	27.13 754	113.43 776	96.96 775	30.69 754	47.44 764	32.38 760	25.60 756	17.75 754	17.27 749	21.81 753	21.02 755	24.43 756	33.82 760	33.37 769	40.54 774	157.71 779	175.86 779	66.16 774	72.93 778

LSM0	42.82 768	38.75 768	50.81 770	47.07 769	109.38 780	57.00 769	76.02 767	53.74 774	33.71 763	29.02 768	30.41 767	43.87 771	37.22 765	43.91 772	53.54 774	20.52 764	18.62 761	21.10 763	21.11 765	28.41 765	42.22 770

FlowAnything	38.37 763	38.41 762	50.38 768	44.76 766	41.94 763	56.64 763	76.34 768	53.28 773	34.23 769	28.25 762	29.72 764	43.60 766	37.79 769	43.83 767	53.38 769	20.39 763	18.71 768	21.07 758	21.14 766	28.23 759	25.29 761

fast-reg	37.99 758	38.31 761	50.02 763	45.00 768	43.04 765	57.29 771	76.35 769	53.18 767	33.49 762	28.15 761	29.55 763	41.27 764	35.82 761	42.63 765	52.86 767	19.57 757	18.63 762	20.88 756	20.79 759	28.20 758	24.79 760

Hybrid-DGEV	38.35 762	38.46 765	50.28 764	44.82 767	41.90 762	56.66 764	76.35 769	53.24 769	33.80 766	28.29 763	29.84 765	43.58 765	37.86 770	43.84 770	53.39 770	20.34 761	18.69 763	21.06 757	21.00 760	28.25 761	25.34 762

CasAABBNet	38.33 761	38.46 765	50.35 767	44.75 765	41.84 759	56.68 765	76.37 771	53.22 768	33.83 767	28.31 766	29.54 762	43.62 768	37.71 768	43.84 770	53.41 771	20.30 758	18.70 764	21.07 758	21.07 762	28.24 760	25.34 762

RAFT-FEzeroshot	38.32 759	38.45 763	50.28 764	44.74 763	41.87 760	56.68 765	76.38 772	53.24 769	33.76 764	28.29 763	29.37 760	43.69 769	37.66 766	43.83 767	53.41 771	20.32 759	18.70 764	21.07 758	21.07 762	28.25 761	25.35 764

RAFT-FE	38.32 759	38.45 763	50.28 764	44.74 763	41.87 760	56.68 765	76.38 772	53.24 769	33.76 764	28.29 763	29.37 760	43.69 769	37.66 766	43.83 767	53.41 771	20.32 759	18.70 764	21.07 758	21.07 762	28.25 761	25.35 764

Selective-RAFT-Error	38.39 764	38.47 767	50.44 769	44.73 762	41.97 764	56.68 765	76.38 772	53.24 769	33.92 768	28.34 767	29.85 766	43.60 766	38.20 771	43.75 766	53.34 768	20.38 762	18.70 764	21.09 762	21.05 761	28.30 764	25.43 766

zzzzzz3	61.80 777	59.14 776	84.88 777	83.84 772	80.20 773	82.87 774	99.25 775	85.10 777	52.26 777	43.57 772	48.41 774	77.21 778	69.20 778	65.22 777	79.68 778	33.72 772	28.30 772	35.17 769	34.66 770	50.16 772	43.13 771

zzz1	61.79 776	59.16 777	84.91 778	83.86 773	80.22 774	82.74 773	99.25 775	85.15 778	52.28 778	43.59 773	48.47 775	77.02 777	69.19 777	65.23 778	79.63 777	33.72 772	28.30 772	35.17 769	34.66 770	50.16 772	43.13 771

zzzz2	57.17 774	57.86 774	75.47 775	67.94 770	62.74 768	84.92 775	114.99 777	79.18 775	50.68 775	42.39 770	44.33 770	61.67 773	53.81 774	65.07 775	79.30 775	30.51 766	28.15 770	31.78 765	32.01 767	42.61 769	38.08 768

noway5	57.17 774	57.86 774	75.47 775	67.94 770	62.74 768	84.92 775	114.99 777	79.18 775	50.68 775	42.39 770	44.33 770	61.67 773	53.81 774	65.07 775	79.30 775	30.51 766	28.15 770	31.78 765	32.01 767	42.61 769	38.08 768

RSGM-EC	88.84 778	82.86 778	51.22 771	105.38 774	99.51 778	94.51 777	125.67 779	90.02 779	46.43 773	45.14 776	57.50 778	101.22 779	88.55 779	154.40 779	153.26 780	105.54 777	59.55 780	113.88 776	53.02 775	92.89 779	56.17 776

acva	88.84 778	82.86 778	51.22 771	105.38 774	99.51 778	94.51 777	125.67 779	90.02 779	46.43 773	45.14 776	57.50 778	101.22 779	88.55 779	154.40 779	153.26 780	105.54 777	59.55 780	113.88 776	53.02 775	92.89 779	56.17 776

test_example2	192.40 781	210.76 781	206.48 781	199.83 781	204.73 781	172.94 780	183.52 781	133.93 781	133.41 781	191.38 782	196.19 781	187.13 782	178.77 781	205.33 781	208.00 782	222.09 782	238.72 782	186.54 782	190.54 782	227.34 782	170.31 782

PML	51.67 770	36.25 760	13.28 724	7.46 740	20.81 750	108.69 779	232.22 782	8.72 734	27.82 760	87.01 780	269.67 782	69.67 776	61.95 776	24.76 759	14.20 739	9.74 751	3.40 743	9.62 749	4.70 745	18.74 756	4.72 740

ccccc	497.63 782	492.34 782	595.97 782	530.87 782	530.37 782	478.08 782	442.62 783	491.76 783	343.70 783	448.18 783	520.80 783	476.12 783	550.57 783	541.64 783	605.32 783	663.49 783	459.54 783	353.94 783	309.79 783	586.66 783	530.90 783

Low-res two-view benchmark