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

S2M2_L	0.24 75	0.29 179	0.90 107	0.23 83	0.17 161	0.24 15	0.09 1	0.36 42	0.45 225	0.17 40	0.25 133	0.23 147	0.17 73	0.24 39	0.28 253	0.15 488	0.12 407	0.11 297	0.12 338	0.15 244	0.11 141
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
S2M2_XL	0.20 18	0.32 218	1.10 142	0.19 2	0.13 50	0.16 2	0.11 2	0.27 4	0.17 1	0.15 13	0.19 56	0.15 37	0.14 26	0.19 2	0.21 144	0.11 330	0.09 272	0.10 221	0.08 144	0.10 106	0.08 51
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LGtest1	0.21 34	0.37 267	0.70 66	0.22 60	0.12 21	0.31 40	0.11 2	0.36 42	0.39 152	0.17 40	0.13 16	0.16 51	0.14 26	0.25 47	0.27 242	0.10 249	0.09 272	0.08 62	0.06 20	0.10 106	0.10 115

BridgeDepth_RVC	0.20 18	0.20 20	0.74 71	0.17 1	0.12 21	0.32 46	0.12 4	0.33 26	0.46 236	0.15 13	0.15 29	0.16 51	0.19 122	0.23 32	0.18 67	0.10 249	0.06 24	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Monster-pub-mixall	0.21 34	0.31 210	0.69 63	0.21 31	0.13 50	0.27 18	0.12 4	0.37 46	0.26 11	0.21 97	0.19 56	0.15 37	0.12 12	0.47 286	0.29 267	0.08 67	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.08 40	0.12 186

MLG-Stereo_test2	0.21 34	0.36 264	0.68 61	0.21 31	0.17 161	0.45 175	0.12 4	0.35 32	0.42 192	0.15 13	0.11 8	0.22 130	0.10 2	0.28 88	0.16 35	0.09 143	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.09 79

LG-G_1	0.23 68	0.37 267	0.71 68	0.23 83	0.11 9	0.51 257	0.12 4	0.44 110	0.39 152	0.19 69	0.15 29	0.19 106	0.15 50	0.36 187	0.16 35	0.09 143	0.08 183	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.11 141

LG-G	0.23 68	0.37 267	0.71 68	0.23 83	0.11 9	0.51 257	0.12 4	0.44 110	0.39 152	0.19 69	0.15 29	0.19 106	0.15 50	0.36 187	0.16 35	0.09 143	0.08 183	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.11 141

CAR	0.19 8	0.28 166	0.60 24	0.21 31	0.16 130	0.37 88	0.13 9	0.32 18	0.25 5	0.19 69	0.15 29	0.14 15	0.10 2	0.27 72	0.17 56	0.08 67	0.08 183	0.07 1	0.06 20	0.10 106	0.08 51

MSE-Stereo	0.19 8	0.27 137	0.60 24	0.20 9	0.16 130	0.37 88	0.13 9	0.32 18	0.25 5	0.18 49	0.15 29	0.14 15	0.10 2	0.30 117	0.17 56	0.08 67	0.08 183	0.07 1	0.06 20	0.10 106	0.08 51

HiDET	0.19 8	0.20 20	0.62 36	0.20 9	0.13 50	0.36 81	0.13 9	0.35 32	0.31 37	0.16 21	0.14 27	0.17 66	0.15 50	0.25 47	0.23 179	0.08 67	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

252Zero-FE	0.62 486	0.27 137	0.83 88	0.24 110	0.13 50	0.31 40	0.13 9	0.39 62	0.32 47	8.03 694	0.23 106	0.12 2	0.12 12	0.26 66	0.44 408	0.09 143	0.12 407	0.07 1	0.06 20	0.09 77	0.12 186

Replicate-Monster	0.23 68	0.40 299	0.94 116	0.21 31	0.14 71	0.37 88	0.13 9	0.40 71	0.36 120	0.22 117	0.15 29	0.15 37	0.15 50	0.40 222	0.15 13	0.08 67	0.07 76	0.07 1	0.06 20	0.08 40	0.15 298

2.25w	0.21 34	0.22 53	0.51 2	0.21 31	0.14 71	0.36 81	0.13 9	0.42 93	0.34 76	0.23 140	0.27 155	0.14 15	0.18 97	0.33 153	0.24 205	0.06 1	0.06 24	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.07 12

4w-stereo	0.20 18	0.21 36	0.57 19	0.21 31	0.15 100	0.39 110	0.13 9	0.39 62	0.33 62	0.22 117	0.21 73	0.13 4	0.20 135	0.29 104	0.21 144	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.07 12

111111	0.24 75	0.21 36	0.82 86	0.24 110	0.21 274	0.43 156	0.13 9	0.45 125	0.35 90	0.22 117	0.27 155	0.18 83	0.16 64	0.35 174	0.18 67	0.09 143	0.06 24	0.08 62	0.06 20	0.25 449	0.08 51

MLG-Stereo_test3	0.21 34	0.35 254	0.65 46	0.21 31	0.14 71	0.36 81	0.13 9	0.37 46	0.40 166	0.21 97	0.12 13	0.17 66	0.12 12	0.25 47	0.16 35	0.08 67	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.10 115

MLG-Stereo_test1	0.21 34	0.33 227	0.61 29	0.23 83	0.21 274	0.45 175	0.13 9	0.33 26	0.46 236	0.13 5	0.09 1	0.18 83	0.12 12	0.32 139	0.15 13	0.08 67	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.09 79

MLG-Stereo	0.21 34	0.33 227	0.60 24	0.23 83	0.12 21	0.44 167	0.13 9	0.39 62	0.46 236	0.13 5	0.10 3	0.17 66	0.13 18	0.35 174	0.15 13	0.08 67	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.09 79

IGEV-Stereo++	0.23 68	0.23 75	0.64 40	0.24 110	0.22 304	0.47 205	0.13 9	0.52 209	0.33 62	0.18 49	0.24 118	0.17 66	0.22 167	0.32 139	0.19 92	0.08 67	0.06 24	0.08 62	0.06 20	0.17 305	0.09 79

mm2	0.17 1	0.19 10	0.65 46	0.20 9	0.12 21	0.20 7	0.14 21	0.29 7	0.28 21	0.13 5	0.13 16	0.18 83	0.13 18	0.25 47	0.15 13	0.07 26	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

mm1	0.17 1	0.19 10	0.65 46	0.20 9	0.12 21	0.20 7	0.14 21	0.32 18	0.28 21	0.13 5	0.13 16	0.18 83	0.13 18	0.25 47	0.15 13	0.07 26	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

MGA	0.19 8	0.27 137	0.57 19	0.20 9	0.18 208	0.37 88	0.14 21	0.30 12	0.25 5	0.18 49	0.14 27	0.15 37	0.10 2	0.30 117	0.17 56	0.08 67	0.08 183	0.07 1	0.06 20	0.09 77	0.08 51

PSi22a	0.20 18	0.28 166	0.89 104	0.20 9	0.11 9	0.16 2	0.14 21	0.32 18	0.35 90	0.12 2	0.09 1	0.22 130	0.16 64	0.20 4	0.14 4	0.09 143	0.09 272	0.07 1	0.05 1	0.13 192	0.11 141

PSi22	0.37 221	0.73 483	1.71 289	0.28 232	0.13 50	0.44 167	0.14 21	0.64 294	0.51 284	0.22 117	0.28 167	0.36 268	0.22 167	0.65 375	0.27 242	0.07 26	0.14 451	0.07 1	0.06 20	0.28 487	0.12 186

GeoVLM	0.18 4	0.19 10	0.64 40	0.20 9	0.12 21	0.30 32	0.14 21	0.29 7	0.28 21	0.16 21	0.13 16	0.18 83	0.15 50	0.25 47	0.21 144	0.07 26	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

DispViT+	0.23 68	0.23 75	0.98 123	0.19 2	0.44 565	0.22 12	0.14 21	0.41 83	0.37 132	0.19 69	0.16 38	0.18 83	0.15 50	0.38 208	0.17 56	0.11 330	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

WQFJA1++	2.30 668	0.22 53	6.03 679	1.08 652	1.15 663	0.29 28	0.14 21	0.39 62	0.24 3	13.61 705	0.19 56	3.34 676	0.17 73	0.33 153	0.24 205	0.10 249	0.07 76	0.08 62	0.07 105	18.19 715	0.14 256

MatchStereo	0.24 75	0.38 279	1.37 206	0.20 9	0.10 2	0.22 12	0.14 21	0.41 83	0.40 166	0.14 10	0.25 133	0.15 37	0.15 50	0.25 47	0.18 67	0.09 143	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
MonSter++	0.18 4	0.19 10	0.65 46	0.20 9	0.12 21	0.30 32	0.14 21	0.29 7	0.28 21	0.16 21	0.13 16	0.18 83	0.15 50	0.25 47	0.21 144	0.07 26	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

LCMNet	0.20 18	0.21 36	0.61 29	0.20 9	0.13 50	0.39 110	0.14 21	0.34 31	0.34 76	0.16 21	0.16 38	0.16 51	0.15 50	0.27 72	0.22 168	0.08 67	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.08 51

Wavelet-MonSter	0.18 4	0.20 20	0.51 2	0.22 60	0.17 161	0.35 67	0.14 21	0.27 4	0.25 5	0.19 69	0.21 73	0.14 15	0.15 50	0.27 72	0.16 35	0.06 1	0.06 24	0.07 1	0.06 20	0.06 1	0.14 256

asd	0.20 18	0.22 53	0.65 46	0.22 60	0.17 161	0.41 134	0.14 21	0.35 32	0.32 47	0.24 151	0.20 65	0.15 37	0.18 97	0.26 66	0.16 35	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.08 40	0.08 51

3.25w_new	0.20 18	0.20 20	0.52 5	0.21 31	0.14 71	0.37 88	0.14 21	0.43 101	0.35 90	0.23 140	0.21 73	0.16 51	0.18 97	0.27 72	0.20 124	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.08 51

3.25w	0.20 18	0.20 20	0.52 5	0.21 31	0.14 71	0.37 88	0.14 21	0.43 101	0.35 90	0.23 140	0.21 73	0.16 51	0.18 97	0.27 72	0.20 124	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.08 51

3.5w_stereo	0.21 34	0.22 53	0.55 14	0.21 31	0.15 100	0.40 123	0.14 21	0.43 101	0.33 62	0.21 97	0.24 118	0.14 15	0.18 97	0.34 167	0.22 168	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.08 51

monsterstereo	0.22 57	0.22 53	0.52 5	0.25 134	0.27 390	0.39 110	0.14 21	0.51 193	0.33 62	0.25 171	0.27 155	0.13 4	0.13 18	0.38 208	0.21 144	0.07 26	0.07 76	0.07 1	0.06 20	0.08 40	0.06 1

monsters	0.22 57	0.22 53	0.52 5	0.23 83	0.28 405	0.42 148	0.14 21	0.46 133	0.31 37	0.24 151	0.20 65	0.13 4	0.14 26	0.43 240	0.20 124	0.07 26	0.06 24	0.07 1	0.08 144	0.06 1	0.06 1

IGEV-Stereo+	0.29 138	0.29 179	0.86 95	0.25 134	0.34 490	0.30 32	0.14 21	0.32 18	0.53 309	0.18 49	0.12 13	0.18 83	0.19 122	0.49 303	0.17 56	0.09 143	0.08 183	0.08 62	0.20 511	0.46 615	0.59 630

GCAP-Stereo	0.34 190	0.89 547	1.76 313	0.26 177	0.12 21	0.52 276	0.14 21	0.49 174	0.38 139	0.29 218	0.30 190	0.29 229	0.22 167	0.30 117	0.20 124	0.09 143	0.17 517	0.09 160	0.07 105	0.21 386	0.11 141

qqai	0.21 34	0.20 20	0.63 37	0.39 489	0.13 50	0.32 46	0.15 41	0.35 32	0.31 37	0.14 10	0.13 16	0.18 83	0.13 18	0.27 72	0.15 13	0.08 67	0.08 183	0.07 1	0.27 552	0.07 5	0.09 79

monster-pro	0.20 18	0.22 53	0.65 46	0.21 31	0.17 161	0.33 51	0.15 41	0.46 133	0.32 47	0.16 21	0.17 41	0.14 15	0.11 7	0.27 72	0.23 179	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 105	0.07 5	0.09 79

LiteMatch*	0.19 8	0.19 10	0.85 91	0.20 9	0.14 71	0.28 21	0.15 41	0.29 7	0.28 21	0.16 21	0.13 16	0.16 51	0.14 26	0.24 39	0.21 144	0.08 67	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.08 40	0.08 51

RT-Monster	0.29 138	0.30 196	0.95 117	0.25 134	0.28 405	0.46 195	0.15 41	0.53 218	0.55 329	0.37 255	0.36 244	0.28 217	0.21 149	0.32 139	0.21 144	0.09 143	0.08 183	0.08 62	0.06 20	0.15 244	0.14 256

PipStereo	0.19 8	0.26 125	0.85 91	0.21 31	0.10 2	0.16 2	0.15 41	0.35 32	0.35 90	0.12 2	0.10 3	0.21 124	0.14 26	0.21 10	0.15 13	0.08 67	0.09 272	0.07 1	0.06 20	0.12 157	0.09 79

PSi22b	0.20 18	0.26 125	0.88 100	0.21 31	0.10 2	0.16 2	0.15 41	0.35 32	0.35 90	0.12 2	0.10 3	0.21 124	0.14 26	0.21 10	0.15 13	0.08 67	0.10 321	0.07 1	0.06 20	0.12 157	0.09 79

DepthFocus	0.19 8	0.30 196	0.77 78	0.19 2	0.15 100	0.20 7	0.15 41	0.31 15	0.19 2	0.16 21	0.17 41	0.15 37	0.13 18	0.22 23	0.17 56	0.09 143	0.08 183	0.11 297	0.10 230	0.08 40	0.07 12

Foundation-i32	0.20 18	0.28 166	0.87 97	0.20 9	0.11 9	0.20 7	0.15 41	0.32 18	0.36 120	0.13 5	0.10 3	0.25 178	0.14 26	0.19 2	0.15 13	0.09 143	0.09 272	0.07 1	0.06 20	0.11 140	0.12 186

LACA1	0.19 8	0.39 291	0.60 24	0.19 2	0.10 2	0.42 148	0.15 41	0.31 15	0.34 76	0.15 13	0.11 8	0.14 15	0.15 50	0.25 47	0.15 13	0.09 143	0.07 76	0.07 1	0.06 20	0.08 40	0.07 12

Test_v1	0.21 34	0.27 137	0.95 117	0.20 9	0.14 71	0.28 21	0.15 41	0.37 46	0.27 14	0.16 21	0.18 51	0.15 37	0.13 18	0.25 47	0.19 92	0.08 67	0.06 24	0.07 1	0.06 20	0.08 40	0.11 141

Pro-Stereo	0.22 57	0.25 107	0.66 57	0.22 60	0.14 71	0.49 233	0.15 41	0.23 2	0.35 90	0.16 21	0.13 16	0.14 15	0.09 1	0.49 303	0.18 67	0.08 67	0.06 24	0.09 160	0.37 611	0.08 40	0.09 79

CSFM-Stereo	0.19 8	0.20 20	0.60 24	0.20 9	0.11 9	0.39 110	0.15 41	0.35 32	0.27 14	0.18 49	0.15 29	0.17 66	0.16 64	0.26 66	0.21 144	0.08 67	0.07 76	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.09 79

BridgeDepth	0.19 8	0.30 196	0.55 14	0.23 83	0.09 1	0.38 105	0.15 41	0.32 18	0.33 62	0.16 21	0.12 13	0.23 147	0.19 122	0.27 72	0.15 13	0.07 26	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
DLNR-FE	13.43 704	20.01 710	23.53 712	121.73 728	33.87 720	0.46 195	0.15 41	8.09 700	0.35 90	0.28 212	0.37 249	0.26 193	0.17 73	0.75 404	0.29 267	6.68 700	0.26 596	0.09 160	0.38 612	50.82 727	0.18 371

MonStereo	0.20 18	0.22 53	0.65 46	0.21 31	0.17 161	0.33 51	0.15 41	0.46 133	0.32 47	0.16 21	0.17 41	0.14 15	0.11 7	0.27 72	0.23 179	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 105	0.07 5	0.09 79

Monster-pub-eth3d	0.20 18	0.22 53	0.65 46	0.21 31	0.17 161	0.33 51	0.15 41	0.46 133	0.32 47	0.16 21	0.17 41	0.14 15	0.11 7	0.27 72	0.23 179	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 105	0.07 5	0.09 79

qwe	0.21 34	0.22 53	0.61 29	0.21 31	0.20 260	0.41 134	0.15 41	0.46 133	0.35 90	0.26 189	0.22 92	0.14 15	0.14 26	0.31 126	0.22 168	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.08 40	0.07 12

StereoAnything_RVC	0.35 203	1.25 633	1.82 359	0.20 9	0.12 21	0.26 17	0.15 41	0.43 101	0.37 132	0.14 10	0.10 3	0.11 1	0.19 122	0.46 274	0.14 4	0.11 330	0.09 272	0.08 62	0.05 1	0.76 647	0.18 371

MonSter	0.20 18	0.22 53	0.65 46	0.21 31	0.17 161	0.33 51	0.15 41	0.46 133	0.32 47	0.16 21	0.17 41	0.14 15	0.11 7	0.27 72	0.23 179	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 105	0.07 5	0.09 79

dual_stereo	0.23 68	0.25 107	0.66 57	0.21 31	0.15 100	0.27 18	0.15 41	0.62 283	0.40 166	0.15 13	0.13 16	0.18 83	0.14 26	0.37 198	0.19 92	0.09 143	0.31 612	0.07 1	0.10 230	0.07 5	0.07 12

Pointernet	0.29 138	0.25 107	1.49 239	0.24 110	0.20 260	0.47 205	0.15 41	0.62 283	0.47 255	0.22 117	0.29 175	0.26 193	0.20 135	0.28 88	0.20 124	0.10 249	0.07 76	0.07 1	0.12 338	0.10 106	0.07 12

U	3.37 684	0.17 2	0.91 110	0.26 177	13.79 705	19.19 709	0.15 41	0.41 83	0.31 37	0.17 40	0.18 51	0.27 206	0.15 50	0.21 10	0.16 35	0.09 143	0.06 24	17.88 714	12.81 708	0.10 106	0.08 51

trnet	0.28 125	0.26 125	1.32 189	0.19 2	0.12 21	0.54 293	0.15 41	0.48 167	0.46 236	0.27 205	0.33 227	0.24 163	0.21 149	0.30 117	0.21 144	0.10 249	0.07 76	0.08 62	0.05 1	0.09 77	0.07 12

DLNR_Zeroshot_test	13.43 704	19.94 709	23.55 713	121.61 727	35.03 721	0.46 195	0.15 41	8.02 699	0.35 90	0.28 212	0.37 249	0.26 193	0.17 73	0.76 408	0.29 267	6.42 699	0.26 596	0.09 160	0.38 612	50.13 726	0.18 371

CREStereo++_RVC	0.33 181	0.29 179	1.74 298	0.24 110	0.16 130	0.54 293	0.15 41	0.40 71	0.55 329	0.37 255	0.51 355	0.24 163	0.19 122	0.27 72	0.26 231	0.09 143	0.06 24	0.08 62	0.30 572	0.08 40	0.06 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
PointNet	0.20 18	0.21 36	0.82 86	0.21 31	0.12 21	0.37 88	0.16 66	0.33 26	0.28 21	0.16 21	0.15 29	0.18 83	0.13 18	0.22 23	0.16 35	0.08 67	0.07 76	0.08 62	0.07 105	0.07 5	0.07 12

BLMT-Stereo	0.17 1	0.20 20	0.61 29	0.21 31	0.13 50	0.15 1	0.16 66	0.21 1	0.36 120	0.11 1	0.17 41	0.13 4	0.10 2	0.18 1	0.19 92	0.07 26	0.06 24	0.08 62	0.08 144	0.08 40	0.11 141

Select-FE	0.65 505	0.67 458	2.76 592	0.49 566	0.55 605	0.79 560	0.16 66	0.90 502	0.53 309	0.84 595	0.55 404	0.91 583	0.75 580	0.57 336	1.16 583	0.11 330	0.18 529	0.11 297	0.49 635	0.14 221	0.31 543

Zero-FE251	0.56 447	0.29 179	1.27 176	0.26 177	0.16 130	0.44 167	0.16 66	0.44 110	0.35 90	5.31 690	0.19 56	0.22 130	0.19 122	0.24 39	1.08 570	0.10 249	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.13 229

AdaDepth	0.24 75	0.18 6	1.03 128	0.25 134	0.21 274	0.46 195	0.16 66	0.30 12	0.27 14	0.17 40	0.19 56	0.14 15	0.18 97	0.35 174	0.17 56	0.07 26	0.07 76	0.08 62	0.25 539	0.10 106	0.10 115

asda	0.22 57	0.25 107	0.70 66	0.21 31	0.16 130	0.43 156	0.16 66	0.44 110	0.35 90	0.22 117	0.20 65	0.14 15	0.20 135	0.25 47	0.22 168	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.07 12

3.75w	0.21 34	0.21 36	0.61 29	0.21 31	0.20 260	0.44 167	0.16 66	0.44 110	0.30 33	0.22 117	0.20 65	0.13 4	0.18 97	0.29 104	0.21 144	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.08 51

SGD-Stereo	0.22 57	0.28 166	0.77 78	0.22 60	0.11 9	0.40 123	0.16 66	0.31 15	0.36 120	0.19 69	0.19 56	0.17 66	0.17 73	0.37 198	0.16 35	0.10 249	0.06 24	0.08 62	0.07 105	0.10 106	0.07 12

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 125	0.28 166	1.09 140	0.33 369	0.15 100	0.30 32	0.16 66	0.58 253	0.42 192	0.19 69	0.19 56	0.17 66	0.26 244	0.38 208	0.37 356	0.09 143	0.08 183	0.08 62	0.25 539	0.10 106	0.06 1

FoundationStereo	0.20 18	0.30 196	0.81 84	0.21 31	0.22 304	0.21 11	0.16 66	0.25 3	0.38 139	0.15 13	0.11 8	0.18 83	0.17 73	0.23 32	0.16 35	0.09 143	0.13 432	0.08 62	0.06 20	0.07 5	0.07 12

MaDis-Stereo	0.29 138	0.54 393	1.44 224	0.24 110	0.29 414	0.29 28	0.16 66	0.45 125	0.37 132	0.19 69	0.21 73	0.28 217	0.22 167	0.30 117	0.29 267	0.10 249	0.09 272	0.10 221	0.08 144	0.11 140	0.11 141

TANstereo	0.33 181	0.49 365	1.75 304	0.23 83	0.12 21	0.54 293	0.16 66	0.40 71	0.45 225	0.45 310	0.51 355	0.26 193	0.22 167	0.29 104	0.20 124	0.10 249	0.10 321	0.08 62	0.06 20	0.08 40	0.11 141

TS12	0.24 75	0.26 125	0.83 88	0.25 134	0.11 9	0.46 195	0.17 78	0.46 133	0.43 204	0.20 84	0.31 207	0.18 83	0.20 135	0.31 126	0.22 168	0.07 26	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.11 140	0.07 12

LACA3	0.18 4	0.20 20	0.67 60	0.19 2	0.12 21	0.35 67	0.17 78	0.27 4	0.31 37	0.16 21	0.13 16	0.15 37	0.15 50	0.28 88	0.13 1	0.08 67	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.10 106	0.06 1

LACA2	0.25 84	0.74 487	1.30 184	0.20 9	0.10 2	0.39 110	0.17 78	0.32 18	0.36 120	0.15 13	0.15 29	0.18 83	0.14 26	0.22 23	0.14 4	0.08 67	0.06 24	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.06 1

VMStereo-Base	0.26 97	0.27 137	1.26 173	0.20 9	0.12 21	0.42 148	0.17 78	0.37 46	0.40 166	0.22 117	0.31 207	0.29 229	0.21 149	0.32 139	0.20 124	0.10 249	0.08 183	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.09 79

VIP-Stereo	0.28 125	0.56 405	1.05 133	0.23 83	0.19 244	0.52 276	0.17 78	0.44 110	0.39 152	0.18 49	0.25 133	0.24 163	0.15 50	0.33 153	0.19 92	0.08 67	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.14 221	0.32 552

FE-Mocha	0.41 265	0.31 210	1.44 224	0.28 232	0.33 477	0.41 134	0.17 78	0.69 321	0.45 225	0.44 299	0.50 350	0.41 302	0.45 447	0.36 187	1.17 585	0.10 249	0.08 183	0.11 297	0.21 517	0.13 192	0.13 229

water-stereo	0.24 75	0.17 2	0.88 100	0.24 110	0.14 71	0.37 88	0.17 78	0.43 101	0.32 47	0.26 189	0.35 240	0.26 193	0.24 209	0.22 23	0.25 219	0.09 143	0.09 272	0.09 160	0.08 144	0.10 106	0.10 115

4.25_new	0.21 34	0.23 75	0.64 40	0.22 60	0.18 208	0.41 134	0.17 78	0.41 83	0.35 90	0.22 117	0.21 73	0.14 15	0.18 97	0.25 47	0.18 67	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.07 12

4.5w_new	0.21 34	0.23 75	0.64 40	0.22 60	0.18 208	0.41 134	0.17 78	0.41 83	0.35 90	0.22 117	0.21 73	0.14 15	0.18 97	0.25 47	0.18 67	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.07 12

4.5_new	0.21 34	0.22 53	0.63 37	0.21 31	0.15 100	0.40 123	0.17 78	0.40 71	0.35 90	0.25 171	0.22 92	0.14 15	0.14 26	0.22 23	0.21 144	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.08 40	0.07 12

4.5w-stereo	0.21 34	0.22 53	0.63 37	0.21 31	0.15 100	0.40 123	0.17 78	0.40 71	0.35 90	0.25 171	0.22 92	0.14 15	0.14 26	0.22 23	0.21 144	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.08 40	0.07 12

4.25w-stereo	0.21 34	0.23 75	0.64 40	0.22 60	0.18 208	0.41 134	0.17 78	0.41 83	0.35 90	0.22 117	0.21 73	0.14 15	0.18 97	0.25 47	0.18 67	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.07 12

IGEV	0.22 57	0.28 166	0.88 100	0.21 31	0.24 339	0.42 148	0.17 78	0.35 32	0.37 132	0.20 84	0.22 92	0.14 15	0.12 12	0.24 39	0.20 124	0.08 67	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.07 12

GIP-stereo	0.26 97	0.22 53	0.78 80	0.29 266	0.20 260	0.42 148	0.17 78	0.64 294	0.39 152	0.18 49	0.24 118	0.23 147	0.18 97	0.25 47	0.47 423	0.09 143	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.17 305	0.08 51

MIF-Stereo (partial)	0.34 190	0.41 309	1.93 406	0.26 177	0.24 339	0.32 46	0.17 78	0.53 218	0.42 192	0.25 171	0.37 249	0.25 178	0.26 244	0.44 249	0.31 299	0.11 330	0.08 183	0.12 361	0.10 230	0.19 354	0.14 256

EGLCR-Stereo	0.29 138	0.27 137	0.97 121	0.30 287	0.19 244	0.56 324	0.17 78	0.68 318	0.36 120	0.30 223	0.18 51	0.27 206	0.17 73	0.38 208	0.19 92	0.09 143	0.07 76	0.10 221	0.08 144	0.10 106	0.35 568

XX-TBD	0.34 190	0.77 500	1.75 304	0.34 402	0.13 50	0.51 257	0.17 78	0.43 101	0.50 277	0.37 255	0.49 342	0.23 147	0.18 97	0.28 88	0.24 205	0.10 249	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.07 12

XX-Stereo	0.55 439	0.54 393	3.50 654	0.48 564	0.39 536	0.54 293	0.17 78	0.89 496	0.40 166	0.44 299	0.65 500	0.85 564	0.19 122	0.77 412	0.21 144	0.10 249	0.14 451	0.10 221	0.32 587	0.17 305	0.14 256

CREStereo	0.28 125	0.30 196	1.33 191	0.19 2	0.13 50	0.55 308	0.17 78	0.48 167	0.46 236	0.27 205	0.33 227	0.24 163	0.21 149	0.31 126	0.21 144	0.11 330	0.07 76	0.08 62	0.05 1	0.10 106	0.07 12
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
DIP-Stereo	0.37 221	0.34 245	1.50 242	0.27 201	0.18 208	0.63 448	0.17 78	0.92 523	0.53 309	0.49 351	0.48 325	0.30 237	0.30 310	0.39 216	0.30 287	0.10 249	0.08 183	0.10 221	0.08 144	0.15 244	0.12 186
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
DNS	0.93 603	0.22 53	1.33 191	1.53 668	0.27 390	2.18 671	0.18 98	0.54 230	0.33 62	7.89 693	0.36 244	0.37 272	0.21 149	0.41 227	0.63 488	0.13 423	0.12 407	0.08 62	0.08 144	0.12 157	1.56 683

aanet-new-16k	0.26 97	0.47 356	1.36 201	0.25 134	0.12 21	0.36 81	0.18 98	0.40 71	0.35 90	0.18 49	0.21 73	0.18 83	0.21 149	0.21 10	0.16 35	0.07 26	0.06 24	0.08 62	0.06 20	0.10 106	0.11 141

Hybrid-DGEV-2	0.51 401	0.84 528	1.75 304	0.32 343	0.17 161	0.73 527	0.18 98	0.83 440	0.69 473	0.52 380	0.38 260	0.53 387	0.42 424	0.99 439	0.92 541	0.10 249	0.08 183	0.11 297	0.10 230	0.25 449	0.23 460

DilatedVolume-Stereo	0.26 97	0.20 20	0.64 40	0.25 134	0.15 100	0.41 134	0.18 98	0.42 93	0.35 90	0.34 242	0.34 235	0.25 178	0.23 193	0.43 240	0.53 452	0.09 143	0.09 272	0.08 62	0.10 230	0.12 157	0.11 141

2.75w_new	0.21 34	0.21 36	0.57 19	0.20 9	0.14 71	0.40 123	0.18 98	0.47 153	0.36 120	0.24 151	0.20 65	0.13 4	0.19 122	0.31 126	0.21 144	0.07 26	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.06 1	0.07 12

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 221	0.37 267	1.21 164	0.26 177	0.18 208	0.73 527	0.18 98	0.53 218	0.41 179	0.35 244	0.30 190	0.58 425	0.22 167	0.33 153	0.95 546	0.09 143	0.07 76	0.09 160	0.35 599	0.13 192	0.15 298

GREAT-IGEV	0.37 221	0.28 166	1.48 236	0.25 134	0.38 530	0.46 195	0.18 98	0.33 26	0.34 76	0.15 13	0.29 175	0.15 37	0.17 73	0.36 187	0.23 179	0.07 26	0.76 670	0.07 1	0.26 547	0.21 386	1.03 669
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
DEFOM-Stereo	0.22 57	0.22 53	0.91 110	0.23 83	0.13 50	0.49 233	0.18 98	0.30 12	0.28 21	0.19 69	0.17 41	0.14 15	0.14 26	0.41 227	0.16 35	0.08 67	0.06 24	0.07 1	0.06 20	0.09 77	0.09 79

tg	0.37 221	0.55 402	1.35 199	0.28 232	0.16 130	0.57 342	0.18 98	0.57 247	0.49 266	0.37 255	0.44 294	0.38 281	0.24 209	0.46 274	0.24 205	0.09 143	0.08 183	0.11 297	0.11 298	0.43 605	0.36 576

H2IRNET	0.40 257	0.61 421	1.90 394	0.29 266	0.17 161	0.54 293	0.18 98	0.52 209	0.50 277	0.27 205	0.56 416	0.47 360	0.35 344	0.46 274	0.33 325	0.10 249	0.07 76	0.12 361	0.14 399	0.32 522	0.12 186

UniTT-Stereo	0.30 155	0.36 264	1.68 276	0.27 201	0.24 339	0.29 28	0.18 98	0.33 26	0.34 76	0.26 189	0.37 249	0.18 83	0.18 97	0.31 126	0.27 242	0.10 249	0.08 183	0.08 62	0.07 105	0.25 449	0.08 51

RAFT-RH_RVC	0.61 481	0.50 373	2.33 508	0.36 438	0.29 414	0.60 390	0.18 98	0.44 110	0.58 356	0.76 571	1.91 650	0.47 360	0.29 300	1.60 524	1.23 593	0.14 468	0.07 76	0.13 422	0.13 371	0.10 106	0.09 79

aanet-new-90k	0.29 138	0.47 356	1.41 216	0.26 177	0.18 208	0.43 156	0.19 110	0.47 153	0.32 47	0.16 21	0.18 51	0.15 37	0.21 149	0.37 198	0.13 1	0.07 26	0.06 24	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.46 610

aanet-new-60k	0.29 138	0.51 376	1.68 276	0.25 134	0.12 21	0.39 110	0.19 110	0.43 101	0.33 62	0.18 49	0.19 56	0.17 66	0.19 122	0.31 126	0.14 4	0.07 26	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.26 496

aanet-new-70k	0.27 109	0.48 361	1.33 191	0.25 134	0.12 21	0.39 110	0.19 110	0.45 125	0.33 62	0.17 40	0.21 73	0.16 51	0.21 149	0.38 208	0.14 4	0.06 1	0.06 24	0.08 62	0.06 20	0.10 106	0.22 435

aanet-new-36k	0.29 138	0.63 437	1.51 245	0.24 110	0.11 9	0.43 156	0.19 110	0.44 110	0.35 90	0.19 69	0.24 118	0.16 51	0.22 167	0.29 104	0.15 13	0.06 1	0.06 24	0.08 62	0.06 20	0.08 40	0.24 474

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.27 109	0.40 299	0.87 97	0.22 60	0.17 161	0.36 81	0.19 110	0.39 62	0.32 47	0.21 97	0.24 118	0.18 83	0.23 193	0.21 10	0.15 13	0.08 67	0.08 183	0.08 62	0.30 572	0.13 192	0.55 624

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.29 138	0.53 385	1.28 178	0.22 60	0.32 462	0.35 67	0.19 110	0.46 133	0.33 62	0.18 49	0.19 56	0.18 83	0.18 97	0.21 10	0.14 4	0.08 67	0.10 321	0.08 62	0.46 629	0.10 106	0.32 552

NLSM3	0.26 97	0.39 291	0.75 72	0.25 134	0.24 339	0.43 156	0.19 110	0.58 253	0.45 225	0.20 84	0.26 146	0.20 110	0.25 224	0.29 104	0.24 205	0.07 26	0.06 24	0.10 221	0.09 190	0.10 106	0.07 12

depthmonostereo	0.26 97	0.23 75	0.65 46	0.41 509	0.13 50	0.41 134	0.19 110	0.51 193	0.40 166	0.25 171	0.29 175	0.26 193	0.28 282	0.44 249	0.23 179	0.09 143	0.10 321	0.09 160	0.07 105	0.10 106	0.08 51

2.5w	0.21 34	0.23 75	0.50 1	0.22 60	0.15 100	0.39 110	0.19 110	0.47 153	0.36 120	0.21 97	0.22 92	0.13 4	0.17 73	0.33 153	0.20 124	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.07 12

HART	0.38 234	0.53 385	1.66 272	0.26 177	0.15 100	0.30 32	0.19 110	0.67 313	0.46 236	0.29 218	0.52 370	0.38 281	0.16 64	0.41 227	0.20 124	0.08 67	0.68 663	0.09 160	0.07 105	0.34 543	0.21 420

HI	0.41 265	0.63 437	1.72 290	0.27 201	0.21 274	0.45 175	0.19 110	0.55 235	0.41 179	0.57 442	0.59 433	0.65 458	0.45 447	0.45 265	0.39 374	0.08 67	0.09 272	0.10 221	0.11 298	0.20 370	0.10 115

CoSv	0.41 265	0.63 437	1.72 290	0.27 201	0.21 274	0.45 175	0.19 110	0.55 235	0.41 179	0.57 442	0.59 433	0.65 458	0.45 447	0.45 265	0.39 374	0.08 67	0.09 272	0.10 221	0.11 298	0.20 370	0.10 115

ISRNet	0.47 349	0.44 334	1.55 251	0.37 462	0.31 452	0.49 233	0.19 110	0.75 365	0.66 453	0.63 514	0.71 535	0.67 475	0.39 387	0.58 340	0.44 408	0.23 586	0.16 497	0.21 574	0.20 511	0.21 386	0.25 486

UGAM-zero	0.63 493	0.39 291	2.49 544	0.30 287	0.49 590	0.67 488	0.19 110	0.91 514	0.45 225	0.77 575	0.45 298	1.16 632	0.82 591	2.05 598	0.29 267	0.09 143	0.15 479	0.09 160	0.44 625	0.11 140	0.22 435

RAStereo	0.28 125	0.48 361	1.52 247	0.26 177	0.18 208	0.25 16	0.19 110	0.42 93	0.35 90	0.20 84	0.25 133	0.20 110	0.16 64	0.24 39	0.24 205	0.09 143	0.08 183	0.10 221	0.08 144	0.12 157	0.08 51

GCST	0.72 543	1.10 609	2.15 472	1.11 656	0.59 614	0.62 430	0.19 110	0.75 365	0.53 309	0.56 431	0.63 475	0.47 360	0.31 320	1.11 455	0.33 325	0.75 655	0.45 639	0.84 656	0.64 660	0.69 640	0.54 621

GCAPDPT-zeroshot4090	0.27 109	0.40 299	0.86 95	0.22 60	0.17 161	0.36 81	0.19 110	0.39 62	0.32 47	0.21 97	0.24 118	0.18 83	0.23 193	0.21 10	0.15 13	0.08 67	0.08 183	0.08 62	0.30 572	0.13 192	0.55 624

MoCha-V2	0.36 213	0.32 218	1.41 216	0.36 438	0.31 452	0.35 67	0.19 110	0.57 247	0.39 152	0.30 223	0.32 217	0.28 217	0.27 265	0.47 286	0.24 205	0.08 67	0.56 651	0.08 62	0.38 612	0.18 333	0.12 186

GMStereo_Zeroshot	0.41 265	0.36 264	1.54 249	0.41 509	0.19 244	0.52 276	0.19 110	0.59 262	0.52 292	0.57 442	0.59 433	0.63 444	0.29 300	0.58 340	0.33 325	0.15 488	0.09 272	0.16 509	0.09 190	0.24 435	0.12 186

MIM_Stereo	0.41 265	0.60 416	1.88 382	0.31 314	0.21 274	0.50 246	0.19 110	0.64 294	0.44 210	0.43 292	0.53 382	0.43 320	0.27 265	0.51 314	0.28 253	0.08 67	0.14 451	0.11 297	0.10 230	0.26 470	0.26 496

CASnet	0.28 125	0.31 210	1.20 162	0.28 232	0.11 9	0.47 205	0.19 110	0.44 110	0.44 210	0.38 265	0.31 207	0.23 147	0.17 73	0.29 104	0.19 92	0.10 249	0.06 24	0.15 490	0.12 338	0.16 281	0.07 12
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Selective-RAFT	0.35 203	0.26 125	1.48 236	0.31 314	0.15 100	0.61 410	0.19 110	0.60 274	0.54 322	0.28 212	0.29 175	0.40 296	0.33 333	0.50 310	0.27 242	0.10 249	0.07 76	0.09 160	0.35 599	0.19 354	0.08 51

MC-Stereo	0.32 171	0.31 210	1.46 229	0.31 314	0.15 100	0.53 285	0.19 110	0.44 110	0.35 90	0.36 250	0.38 260	0.27 206	0.27 265	0.42 236	0.19 92	0.09 143	0.13 432	0.09 160	0.16 445	0.20 370	0.13 229

RALAANet	0.43 293	0.98 584	1.90 394	0.32 343	0.23 324	0.48 216	0.19 110	0.67 313	0.53 309	0.48 339	0.45 298	0.39 287	0.30 310	0.48 293	0.37 356	0.10 249	0.08 183	0.11 297	0.14 399	0.27 481	0.10 115

CFNet-RSSM	0.41 265	0.32 218	2.20 482	0.27 201	0.44 565	0.52 276	0.19 110	0.76 377	0.48 259	0.43 292	0.36 244	0.54 395	0.26 244	0.33 153	0.25 219	0.09 143	0.08 183	0.09 160	0.38 612	0.10 106	0.09 79

Gwc-CoAtRS	0.38 234	0.33 227	1.92 403	0.27 201	0.41 555	0.48 216	0.19 110	0.59 262	0.46 236	0.43 292	0.39 269	0.57 418	0.26 244	0.32 139	0.26 231	0.09 143	0.09 272	0.09 160	0.31 581	0.11 140	0.09 79

DN-CSS_ROB	0.48 355	1.23 630	1.99 434	0.39 489	0.22 304	0.56 324	0.19 110	0.75 365	0.61 386	0.45 310	0.62 461	0.41 302	0.31 320	0.70 395	0.32 312	0.11 330	0.08 183	0.14 459	0.13 371	0.36 564	0.12 186

aanet-new-78k	0.33 181	0.44 334	2.51 551	0.26 177	0.12 21	0.42 148	0.20 137	0.45 125	0.31 37	0.16 21	0.22 92	0.15 37	0.25 224	0.34 167	0.13 1	0.07 26	0.06 24	0.08 62	0.06 20	0.10 106	0.31 543

aanet-new-40k	0.25 84	0.37 267	1.35 199	0.24 110	0.24 339	0.38 105	0.20 137	0.39 62	0.26 11	0.18 49	0.24 118	0.16 51	0.20 135	0.20 4	0.15 13	0.07 26	0.06 24	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.18 371

aanet-new-34k	0.27 109	0.57 410	1.36 201	0.23 83	0.11 9	0.34 61	0.20 137	0.36 42	0.30 33	0.19 69	0.27 155	0.17 66	0.22 167	0.20 4	0.15 13	0.07 26	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.08 40	0.29 520

aanet-new-32k	0.27 109	0.49 365	1.73 293	0.25 134	0.17 161	0.40 123	0.20 137	0.35 32	0.27 14	0.18 49	0.21 73	0.20 110	0.22 167	0.22 23	0.14 4	0.07 26	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.11 141

aanet-new-30k	0.28 125	0.49 365	1.75 304	0.25 134	0.17 161	0.40 123	0.20 137	0.35 32	0.27 14	0.18 49	0.21 73	0.20 110	0.22 167	0.22 23	0.14 4	0.07 26	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.11 141

aanet-new-12k	0.24 75	0.24 93	1.06 135	0.27 201	0.12 21	0.43 156	0.20 137	0.51 193	0.34 76	0.19 69	0.16 38	0.15 37	0.21 149	0.25 47	0.16 35	0.07 26	0.06 24	0.09 160	0.07 105	0.11 140	0.09 79

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.29 138	0.58 411	0.98 123	0.21 31	0.31 452	0.41 134	0.20 137	0.46 133	0.34 76	0.21 97	0.22 92	0.19 106	0.17 73	0.24 39	0.15 13	0.08 67	0.10 321	0.08 62	0.45 626	0.09 77	0.29 520

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.25 84	0.35 254	0.69 63	0.23 83	0.27 390	0.35 67	0.20 137	0.44 110	0.28 21	0.21 97	0.22 92	0.14 15	0.22 167	0.21 10	0.14 4	0.07 26	0.08 183	0.08 62	0.47 630	0.09 77	0.34 565

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.25 84	0.24 93	0.76 74	0.22 60	0.33 477	0.48 216	0.20 137	0.47 153	0.35 90	0.26 189	0.30 190	0.22 130	0.14 26	0.21 10	0.19 92	0.08 67	0.06 24	0.10 221	0.08 144	0.07 5	0.15 298

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 97	0.23 75	1.00 125	0.22 60	0.31 452	0.47 205	0.20 137	0.44 110	0.33 62	0.27 205	0.32 217	0.24 163	0.14 26	0.23 32	0.18 67	0.08 67	0.06 24	0.09 160	0.08 144	0.08 40	0.16 330

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.25 84	0.24 93	0.84 90	0.22 60	0.32 462	0.48 216	0.20 137	0.45 125	0.35 90	0.26 189	0.30 190	0.22 130	0.14 26	0.21 10	0.18 67	0.08 67	0.06 24	0.09 160	0.08 144	0.07 5	0.13 229

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.25 84	0.41 309	1.08 137	0.23 83	0.23 324	0.45 175	0.20 137	0.44 110	0.30 33	0.18 49	0.21 73	0.22 130	0.20 135	0.23 32	0.16 35	0.08 67	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.08 40	0.14 256

Foundation-i1c-attn	0.22 57	0.18 6	0.68 61	0.20 9	0.10 2	0.27 18	0.20 137	0.49 174	0.37 132	0.20 84	0.23 106	0.24 163	0.25 224	0.29 104	0.18 67	0.08 67	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.06 1	0.09 79

Foundation-i1b	0.22 57	0.20 20	0.69 63	0.20 9	0.11 9	0.28 21	0.20 137	0.50 183	0.37 132	0.21 97	0.22 92	0.27 206	0.24 209	0.28 88	0.18 67	0.08 67	0.08 183	0.07 1	0.06 20	0.08 40	0.06 1

Selective-IGEV-i32	0.29 138	0.23 75	1.28 178	0.27 201	0.30 431	0.35 67	0.20 137	0.56 241	0.38 139	0.21 97	0.30 190	0.22 130	0.18 97	0.37 198	0.18 67	0.07 26	0.06 24	0.08 62	0.15 424	0.16 281	0.29 520

BStereo	0.28 125	0.33 227	1.34 196	0.23 83	0.29 414	0.33 51	0.20 137	0.46 133	0.35 90	0.22 117	0.17 41	0.20 110	0.14 26	0.28 88	0.25 219	0.07 26	0.07 76	0.16 509	0.21 517	0.12 157	0.11 141

Wave_Phase_stereo	0.31 164	0.33 227	1.34 196	0.23 83	0.29 414	0.98 604	0.20 137	0.49 174	0.35 90	0.22 117	0.17 41	0.20 110	0.14 26	0.28 88	0.25 219	0.07 26	0.07 76	0.16 509	0.21 517	0.12 157	0.11 141

zero-FE	0.80 574	0.27 137	8.23 686	0.49 566	0.98 649	0.33 51	0.20 137	0.48 167	1.28 637	0.17 40	0.20 65	0.77 532	0.22 167	0.60 353	0.97 548	0.11 330	0.07 76	0.09 160	0.10 230	0.33 531	0.14 256

FlowAnything_test	0.23 68	0.32 218	0.52 5	0.28 232	0.17 161	0.37 88	0.20 137	0.38 55	0.24 3	0.24 151	0.20 65	0.21 124	0.17 73	0.26 66	0.25 219	0.13 423	0.10 321	0.14 459	0.16 445	0.17 305	0.12 186

2w_stereo	0.21 34	0.19 10	0.51 2	0.22 60	0.13 50	0.41 134	0.20 137	0.50 183	0.34 76	0.25 171	0.23 106	0.13 4	0.23 193	0.24 39	0.22 168	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.07 12

SCV_C0	0.33 181	0.43 323	1.42 221	0.25 134	0.16 130	0.35 67	0.20 137	0.68 318	0.44 210	0.24 151	0.27 155	0.29 229	0.20 135	0.58 340	0.18 67	0.09 143	0.08 183	0.08 62	0.30 572	0.26 470	0.17 351

GCAP-BAT	1.13 623	0.30 196	9.45 691	3.22 691	5.97 692	0.39 110	0.20 137	0.59 262	0.41 179	0.26 189	0.26 146	0.23 147	0.17 73	0.31 126	0.19 92	0.09 143	0.08 183	0.09 160	0.07 105	0.13 192	0.17 351

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 481	0.61 421	3.35 651	0.33 369	0.58 612	0.66 482	0.20 137	0.98 572	0.55 329	0.73 563	0.52 370	0.99 603	0.65 552	0.58 340	0.29 267	0.10 249	0.16 497	0.10 221	0.41 621	0.29 494	0.20 407

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 221	1.34 645	1.24 170	0.23 83	0.12 21	0.33 51	0.20 137	0.40 71	0.33 62	0.25 171	0.21 73	0.16 51	0.14 26	0.27 72	0.63 488	0.55 643	0.06 24	0.11 297	0.13 371	0.25 449	0.49 616

AIO-Stereo	0.30 155	0.27 137	1.25 171	0.27 201	0.24 339	0.37 88	0.20 137	0.52 209	0.36 120	0.21 97	0.30 190	0.23 147	0.14 26	0.31 126	0.20 124	0.08 67	0.07 76	0.09 160	0.38 612	0.19 354	0.31 543

RSM++	0.27 109	0.26 125	0.87 97	0.28 232	0.13 50	0.39 110	0.20 137	0.45 125	0.45 225	0.20 84	0.24 118	0.24 163	0.17 73	0.36 187	0.20 124	0.08 67	0.07 76	0.09 160	0.35 599	0.26 470	0.18 371

CAS++	0.31 164	0.33 227	1.43 222	0.25 134	0.17 161	0.31 40	0.20 137	0.78 403	0.41 179	0.30 223	0.30 190	0.21 124	0.16 64	0.33 153	0.18 67	0.15 488	0.12 407	0.13 422	0.10 230	0.15 244	0.11 141
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
gcap-zeroshot	0.26 97	0.24 93	1.03 128	0.22 60	0.33 477	0.48 216	0.20 137	0.47 153	0.34 76	0.26 189	0.29 175	0.22 130	0.14 26	0.21 10	0.19 92	0.08 67	0.06 24	0.09 160	0.08 144	0.08 40	0.14 256

test_for_model	0.25 84	0.24 93	0.76 74	0.22 60	0.33 477	0.48 216	0.20 137	0.47 153	0.35 90	0.26 189	0.30 190	0.22 130	0.14 26	0.21 10	0.19 92	0.08 67	0.06 24	0.10 221	0.08 144	0.07 5	0.15 298

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 384	0.33 227	0.93 114	0.26 177	0.22 304	0.46 195	0.20 137	1.10 624	1.34 641	3.16 685	0.32 217	0.22 130	0.20 135	0.30 117	0.22 168	0.10 249	0.09 272	0.11 297	0.09 190	0.15 244	0.19 388

MyStereo8	0.54 427	0.80 512	2.76 592	0.32 343	0.33 477	0.71 514	0.20 137	0.87 481	0.57 345	0.51 371	0.59 433	0.50 376	0.33 333	0.68 384	0.55 460	0.10 249	0.29 607	0.10 221	0.13 371	0.21 386	0.34 565

plain	0.37 221	0.47 356	2.15 472	0.27 201	0.19 244	0.33 51	0.20 137	0.58 253	0.46 236	0.23 140	0.37 249	0.23 147	0.25 224	0.45 265	0.28 253	0.11 330	0.08 183	0.13 422	0.09 190	0.42 603	0.12 186

MSKI-zero shot	0.46 333	0.38 279	2.47 540	0.27 201	0.43 564	0.56 324	0.20 137	0.77 388	0.43 204	0.60 484	0.51 355	0.44 331	0.17 73	0.68 384	0.21 144	0.09 143	0.29 607	0.09 160	0.32 587	0.14 221	0.10 115

testlalala	0.26 97	0.24 93	1.03 128	0.22 60	0.33 477	0.48 216	0.20 137	0.47 153	0.34 76	0.26 189	0.29 175	0.22 130	0.14 26	0.21 10	0.19 92	0.08 67	0.06 24	0.09 160	0.08 144	0.08 40	0.14 256

GCAPDPT-zeroshot	1.09 620	0.30 196	8.70 687	3.22 691	5.88 691	0.39 110	0.20 137	0.59 262	0.41 179	0.26 189	0.26 146	0.23 147	0.17 73	0.31 126	0.19 92	0.09 143	0.08 183	0.09 160	0.07 105	0.13 192	0.19 388

LoS	0.31 164	0.30 196	1.52 247	0.23 83	0.13 50	0.54 293	0.20 137	0.48 167	0.49 266	0.25 171	0.28 167	0.37 272	0.24 209	0.38 208	0.23 179	0.10 249	0.08 183	0.08 62	0.05 1	0.15 244	0.07 12
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.30 155	0.27 137	1.09 140	0.23 83	0.50 592	0.40 123	0.20 137	0.46 133	0.44 210	0.22 117	0.28 167	0.26 193	0.19 122	0.33 153	0.21 144	0.09 143	0.07 76	0.08 62	0.05 1	0.15 244	0.49 616

Selective-IGEV	0.29 138	0.23 75	1.28 178	0.27 201	0.30 431	0.35 67	0.20 137	0.56 241	0.38 139	0.21 97	0.30 190	0.22 130	0.18 97	0.37 198	0.18 67	0.07 26	0.06 24	0.08 62	0.15 424	0.16 281	0.29 520

riskmin	0.37 221	0.22 53	1.74 298	0.32 343	0.20 260	0.48 216	0.20 137	0.66 304	0.46 236	0.36 250	0.34 235	0.69 489	0.45 447	0.39 216	0.27 242	0.11 330	0.08 183	0.12 361	0.08 144	0.13 192	0.16 330

GLC_STEREO	0.28 125	0.27 137	1.36 201	0.28 232	0.12 21	0.41 134	0.20 137	0.37 46	0.38 139	0.26 189	0.30 190	0.25 178	0.19 122	0.33 153	0.24 205	0.09 143	0.11 374	0.12 361	0.10 230	0.13 192	0.09 79

iRaftStereo_RVC	0.37 221	0.53 385	1.41 216	0.28 232	0.15 100	0.52 276	0.20 137	0.54 230	0.46 236	0.37 255	0.43 283	0.41 302	0.23 193	0.36 187	0.26 231	0.09 143	0.15 479	0.12 361	0.11 298	0.41 597	0.37 583

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 284	0.86 536	1.78 326	0.28 232	0.17 161	0.52 276	0.20 137	0.62 283	0.61 386	0.50 358	0.61 456	0.39 287	0.32 328	0.35 174	0.30 287	0.07 26	0.10 321	0.09 160	0.09 190	0.35 556	0.10 115

DF	0.34 190	0.29 179	0.95 117	0.31 314	0.44 565	0.40 123	0.21 179	0.71 332	0.32 47	0.23 140	0.37 249	0.32 246	0.17 73	0.39 216	0.85 537	0.10 249	0.09 272	0.08 62	0.29 562	0.09 77	0.20 407

DN	0.37 221	0.23 75	1.40 214	0.37 462	0.40 546	0.48 216	0.21 179	0.51 193	0.40 166	0.23 140	0.24 118	0.36 268	0.18 97	0.81 419	0.54 458	0.13 423	0.11 374	0.11 297	0.34 595	0.12 157	0.19 388

aanet-32k-new	0.30 155	0.60 416	1.61 262	0.25 134	0.15 100	0.46 195	0.21 179	0.41 83	0.33 62	0.17 40	0.24 118	0.17 66	0.23 193	0.30 117	0.15 13	0.08 67	0.06 24	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.39 592

aanet-new-28k	0.34 190	0.53 385	2.69 580	0.25 134	0.12 21	0.39 110	0.21 179	0.37 46	0.29 32	0.18 49	0.24 118	0.17 66	0.21 149	0.22 23	0.15 13	0.08 67	0.06 24	0.08 62	0.31 581	0.10 106	0.23 460

GCAP-Stereo-DPT26K	0.27 109	0.46 346	1.39 213	0.23 83	0.17 161	0.35 67	0.21 179	0.40 71	0.25 5	0.18 49	0.21 73	0.17 66	0.18 97	0.25 47	0.17 56	0.07 26	0.06 24	0.08 62	0.28 556	0.08 40	0.27 504

aanet-new-24k	0.27 109	0.40 299	1.12 144	0.24 110	0.45 576	0.40 123	0.21 179	0.39 62	0.28 21	0.19 69	0.28 167	0.17 66	0.20 135	0.23 32	0.15 13	0.07 26	0.06 24	0.08 62	0.32 587	0.09 77	0.10 115

aanet-new-10k	0.27 109	0.52 378	1.27 176	0.27 201	0.15 100	0.49 233	0.21 179	0.46 133	0.31 37	0.21 97	0.20 65	0.19 106	0.22 167	0.26 66	0.18 67	0.08 67	0.08 183	0.08 62	0.07 105	0.10 106	0.16 330

aanet-new-14k	0.25 84	0.33 227	1.13 145	0.26 177	0.12 21	0.37 88	0.21 179	0.45 125	0.36 120	0.20 84	0.27 155	0.15 37	0.29 300	0.24 39	0.17 56	0.08 67	0.06 24	0.08 62	0.06 20	0.11 140	0.12 186

aanet-new	0.32 171	0.29 179	2.39 520	0.25 134	0.25 359	0.43 156	0.21 179	0.41 83	0.31 37	0.18 49	0.23 106	0.16 51	0.30 310	0.33 153	0.15 13	0.09 143	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.10 106	0.13 229

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.24 75	0.22 53	0.90 107	0.23 83	0.32 462	0.47 205	0.21 179	0.48 167	0.34 76	0.20 84	0.25 133	0.21 124	0.23 193	0.20 4	0.17 56	0.08 67	0.06 24	0.08 62	0.06 20	0.08 40	0.09 79

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.27 109	0.39 291	0.79 81	0.24 110	0.24 339	0.37 88	0.21 179	0.37 46	0.33 62	0.19 69	0.27 155	0.18 83	0.22 167	0.20 4	0.16 35	0.07 26	0.14 451	0.08 62	0.51 639	0.08 40	0.39 592

Foundation-i1a	0.22 57	0.16 1	0.66 57	0.20 9	0.10 2	0.29 28	0.21 179	0.50 183	0.39 152	0.25 171	0.22 92	0.27 206	0.25 224	0.33 153	0.18 67	0.08 67	0.09 272	0.07 1	0.06 20	0.08 40	0.08 51

LiteMatch	0.25 84	0.69 465	0.65 46	0.28 232	0.14 71	0.30 32	0.21 179	0.29 7	0.28 21	0.16 21	0.13 16	0.18 83	0.37 364	0.25 47	0.40 382	0.10 249	0.06 24	0.10 221	0.08 144	0.14 221	0.12 186

Lsterematch	0.39 249	0.69 465	1.65 266	0.28 232	0.14 71	0.50 246	0.21 179	0.47 153	0.58 356	0.43 292	0.59 433	0.44 331	0.37 364	0.44 249	0.40 382	0.10 249	0.06 24	0.10 221	0.08 144	0.14 221	0.12 186

gcap_with_dpt	0.25 84	0.22 53	1.00 125	0.22 60	0.30 431	0.48 216	0.21 179	0.45 125	0.32 47	0.27 205	0.31 207	0.20 110	0.14 26	0.20 4	0.18 67	0.08 67	0.06 24	0.09 160	0.08 144	0.08 40	0.13 229

NLSM1	0.39 249	0.24 93	0.56 17	0.27 201	0.40 546	0.49 233	0.21 179	1.44 650	1.64 654	0.25 171	0.33 227	0.25 178	0.26 244	0.40 222	0.32 312	0.10 249	0.10 321	0.11 297	0.10 230	0.22 403	0.13 229

GEAStereo	0.35 203	0.32 218	1.17 154	0.53 585	0.60 619	0.55 308	0.21 179	0.40 71	0.27 14	0.20 84	0.22 92	0.16 51	0.18 97	0.44 249	0.16 35	0.11 330	0.37 623	0.08 62	0.06 20	0.33 531	0.71 640

GSStereo	0.36 213	0.32 218	1.17 154	0.34 402	0.60 619	0.55 308	0.21 179	0.62 283	0.41 179	0.22 117	0.22 92	0.17 66	0.18 97	0.44 249	0.16 35	0.10 249	0.16 497	0.08 62	0.11 298	0.33 531	0.84 651

GS-Stereo							0.21 179	0.62 283	0.41 179	0.22 117	0.22 92	0.17 66	0.18 97	0.44 249	0.16 35	0.10 249	0.16 497	0.08 62	0.11 298	0.33 531	0.84 651

IGEV-FE	0.53 421	0.34 245	2.91 614	0.32 343	0.18 208	0.54 293	0.21 179	0.72 338	0.42 192	0.81 587	0.51 355	0.70 499	0.41 406	0.48 293	1.13 577	0.09 143	0.15 479	0.10 221	0.35 599	0.19 354	0.09 79

DDF-Stereo	0.37 221	0.27 137	0.79 81	0.39 489	0.29 414	0.38 105	0.21 179	0.47 153	0.51 284	0.32 237	0.17 41	0.79 541	0.23 193	0.64 364	1.04 566	0.11 330	0.07 76	0.09 160	0.12 338	0.35 556	0.15 298

LG-Stereo_L1	0.21 34	0.31 210	0.85 91	0.22 60	0.14 71	0.28 21	0.21 179	0.38 55	0.26 11	0.16 21	0.11 8	0.13 4	0.11 7	0.37 198	0.18 67	0.08 67	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.08 40	0.10 115

LG-Stereo	0.27 109	0.25 107	0.95 117	0.25 134	0.15 100	0.43 156	0.21 179	0.50 183	0.40 166	0.18 49	0.29 175	0.25 178	0.16 64	0.28 88	0.35 344	0.07 26	0.07 76	0.11 297	0.10 230	0.24 435	0.10 115

castereo++	0.28 125	0.43 323	0.93 114	0.28 232	0.17 161	0.53 285	0.21 179	0.55 235	0.45 225	0.17 40	0.26 146	0.32 246	0.17 73	0.33 153	0.16 35	0.09 143	0.08 183	0.09 160	0.29 562	0.13 192	0.06 1

rvit_stereo_0081_aga	0.27 109	0.29 179	1.08 137	0.26 177	0.20 260	0.33 51	0.21 179	0.41 83	0.42 192	0.26 189	0.28 167	0.27 206	0.21 149	0.31 126	0.21 144	0.14 468	0.10 321	0.11 297	0.10 230	0.14 221	0.10 115

model_zeroshot	0.44 302	0.68 461	1.97 433	0.28 232	0.18 208	0.69 506	0.21 179	0.63 291	0.40 166	1.00 615	0.34 235	0.42 316	0.20 135	0.69 390	0.24 205	0.10 249	0.22 568	0.10 221	0.22 527	0.12 157	0.10 115

RSM	0.28 125	0.26 125	0.97 121	0.25 134	0.24 339	0.37 88	0.21 179	0.49 174	0.44 210	0.21 97	0.27 155	0.28 217	0.17 73	0.38 208	0.20 124	0.07 26	0.07 76	0.09 160	0.34 595	0.21 386	0.16 330

IGEV++	0.34 190	0.43 323	1.32 189	0.31 314	0.14 71	0.32 46	0.21 179	0.70 329	0.34 76	0.22 117	0.28 167	0.22 130	0.27 265	0.35 174	0.27 242	0.09 143	0.39 634	0.08 62	0.15 424	0.25 449	0.45 608

11t1	0.33 181	0.19 10	1.41 216	0.33 369	0.16 130	0.48 216	0.21 179	0.67 313	0.48 259	0.40 273	0.34 235	0.32 246	0.33 333	0.42 236	0.27 242	0.11 330	0.12 407	0.10 221	0.08 144	0.13 192	0.14 256

IGEV_Zeroshot_test	0.53 421	0.33 227	2.91 614	0.32 343	0.18 208	0.54 293	0.21 179	0.72 338	0.42 192	0.81 587	0.51 355	0.71 504	0.41 406	0.48 293	1.13 577	0.09 143	0.15 479	0.10 221	0.35 599	0.19 354	0.09 79

PCWNet_CMD	0.46 333	0.45 343	2.28 500	0.26 177	0.20 260	0.55 308	0.21 179	0.75 365	0.64 424	0.48 339	0.55 404	0.68 482	0.57 517	0.46 274	0.30 287	0.11 330	0.10 321	0.14 459	0.10 230	0.18 333	0.14 256

AEACV	0.33 181	0.24 93	1.44 224	0.28 232	0.35 503	0.47 205	0.21 179	0.43 101	0.28 21	0.26 189	0.25 133	0.22 130	0.38 373	0.30 117	0.18 67	0.09 143	0.35 619	0.09 160	0.36 608	0.23 418	0.25 486

Any-RAFT	0.38 234	0.25 107	1.89 389	0.27 201	0.17 161	0.68 500	0.21 179	0.78 403	0.53 309	0.43 292	0.43 283	0.54 395	0.30 310	0.41 227	0.20 124	0.10 249	0.12 407	0.08 62	0.06 20	0.10 106	0.09 79

IIG-Stereo	0.59 467	0.65 449	1.74 298	0.54 590	0.23 324	0.61 410	0.21 179	0.73 350	0.65 438	0.64 524	0.69 521	0.69 489	0.38 373	2.09 605	1.39 605	0.11 330	0.07 76	0.11 297	0.09 190	0.15 244	0.09 79

CroCo-Stereo	0.30 155	0.45 343	1.08 137	0.31 314	0.17 161	0.19 6	0.21 179	0.73 350	0.50 277	0.21 97	0.24 118	0.55 398	0.22 167	0.27 72	0.26 231	0.09 143	0.08 183	0.08 62	0.07 105	0.12 157	0.09 79
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
raftrobust	0.38 234	0.68 461	1.54 249	0.32 343	0.46 584	0.52 276	0.21 179	0.56 241	0.42 192	0.52 380	0.35 240	0.31 240	0.33 333	0.37 198	0.30 287	0.10 249	0.11 374	0.08 62	0.07 105	0.21 386	0.19 388

CFNet_pseudo	0.45 321	0.46 346	2.23 491	0.25 134	0.19 244	0.56 324	0.21 179	0.77 388	0.60 369	0.49 351	0.56 416	0.69 489	0.47 471	0.52 318	0.31 299	0.11 330	0.10 321	0.15 490	0.10 230	0.17 305	0.14 256

AFF-stereo	0.44 302	0.96 572	1.78 326	0.31 314	0.15 100	0.50 246	0.21 179	0.64 294	0.63 416	0.47 321	0.64 491	0.49 373	0.34 342	0.46 274	0.31 299	0.08 67	0.09 272	0.10 221	0.10 230	0.37 572	0.10 115

MSMDNet	0.46 333	0.44 334	2.28 500	0.26 177	0.20 260	0.55 308	0.21 179	0.75 365	0.64 424	0.48 339	0.55 404	0.68 482	0.56 511	0.46 274	0.30 287	0.11 330	0.10 321	0.13 422	0.10 230	0.18 333	0.15 298

ccs_rob	0.45 321	0.46 346	2.22 487	0.26 177	0.19 244	0.56 324	0.21 179	0.77 388	0.60 369	0.49 351	0.56 416	0.69 489	0.47 471	0.52 318	0.31 299	0.11 330	0.09 272	0.16 509	0.10 230	0.17 305	0.14 256

aanet-new-22k	0.28 125	0.52 378	1.51 245	0.24 110	0.13 50	0.33 51	0.22 219	0.37 46	0.32 47	0.18 49	0.24 118	0.18 83	0.21 149	0.27 72	0.16 35	0.07 26	0.07 76	0.08 62	0.07 105	0.09 77	0.31 543

aanet-new-8k	0.26 97	0.38 279	1.21 164	0.25 134	0.13 50	0.44 167	0.22 219	0.49 174	0.34 76	0.18 49	0.21 73	0.17 66	0.25 224	0.29 104	0.17 56	0.07 26	0.06 24	0.08 62	0.06 20	0.08 40	0.12 186

GCAP-Stereo-cres-4k	0.24 75	0.31 210	0.88 100	0.25 134	0.23 324	0.45 175	0.22 219	0.39 62	0.30 33	0.21 97	0.27 155	0.18 83	0.21 149	0.23 32	0.16 35	0.07 26	0.09 272	0.08 62	0.07 105	0.11 140	0.13 229

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.26 97	0.38 279	0.90 107	0.23 83	0.17 161	0.35 67	0.22 219	0.44 110	0.33 62	0.21 97	0.25 133	0.16 51	0.22 167	0.23 32	0.15 13	0.07 26	0.07 76	0.08 62	0.45 626	0.08 40	0.27 504

Foundation-i1	0.26 97	0.29 179	0.75 72	0.23 83	0.21 274	0.30 32	0.22 219	0.60 274	0.43 204	0.24 151	0.31 207	0.35 263	0.23 193	0.27 72	0.19 92	0.09 143	0.08 183	0.08 62	0.07 105	0.11 140	0.07 12

DA	0.32 171	0.26 125	0.89 104	0.29 266	0.25 359	0.63 448	0.22 219	0.60 274	0.39 152	0.23 140	0.30 190	0.24 163	0.26 244	0.60 353	0.18 67	0.10 249	0.12 407	0.09 160	0.07 105	0.10 106	0.52 619

GGEV	0.32 171	0.26 125	0.89 104	0.29 266	0.25 359	0.63 448	0.22 219	0.60 274	0.39 152	0.23 140	0.30 190	0.24 163	0.26 244	0.60 353	0.18 67	0.10 249	0.12 407	0.09 160	0.07 105	0.10 106	0.52 619

GASTEREO	0.35 203	0.72 476	1.15 150	0.56 599	0.20 260	0.52 276	0.22 219	0.56 241	0.40 166	0.30 223	0.31 207	0.16 51	0.31 320	0.35 174	0.26 231	0.09 143	0.14 451	0.08 62	0.28 556	0.14 221	0.20 407

MSCF	0.35 203	0.72 476	1.15 150	0.58 606	0.21 274	0.50 246	0.22 219	0.56 241	0.38 139	0.29 218	0.29 175	0.17 66	0.30 310	0.35 174	0.26 231	0.09 143	0.12 407	0.08 62	0.29 562	0.15 244	0.21 420

3w_stereo	0.21 34	0.22 53	0.59 23	0.22 60	0.12 21	0.37 88	0.22 219	0.50 183	0.38 139	0.22 117	0.21 73	0.12 2	0.22 167	0.26 66	0.18 67	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.08 40	0.08 51

1w_stereo	0.22 57	0.17 2	0.52 5	0.23 83	0.16 130	0.44 167	0.22 219	0.55 235	0.40 166	0.25 171	0.29 175	0.13 4	0.26 244	0.28 88	0.20 124	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.08 40	0.07 12

LG-Stereo_L2	0.21 34	0.31 210	0.85 91	0.22 60	0.14 71	0.31 40	0.22 219	0.38 55	0.25 5	0.17 40	0.11 8	0.13 4	0.12 12	0.32 139	0.18 67	0.08 67	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.08 40	0.10 115

DFGA-Net	0.51 401	1.06 604	1.75 304	0.30 287	0.24 339	0.54 293	0.22 219	0.63 291	0.60 369	0.48 339	0.51 355	0.35 263	0.27 265	1.82 563	0.53 452	0.10 249	0.08 183	0.12 361	0.12 338	0.37 572	0.15 298

AIO-test1	0.45 321	0.87 539	2.27 498	0.33 369	0.33 477	0.50 246	0.22 219	0.74 355	0.66 453	0.29 218	0.41 276	0.29 229	0.22 167	0.73 400	0.29 267	0.09 143	0.08 183	0.12 361	0.14 399	0.30 505	0.22 435

SMoEStereo_RVC	0.29 138	0.26 125	1.03 128	0.25 134	0.14 71	0.46 195	0.22 219	0.36 42	0.38 139	0.23 140	0.23 106	0.21 124	0.18 97	0.45 265	0.60 481	0.07 26	0.06 24	0.10 221	0.08 144	0.20 370	0.20 407

tt45	0.29 138	0.24 93	1.06 135	0.25 134	0.17 161	0.55 308	0.22 219	0.41 83	0.35 90	0.24 151	0.25 133	0.25 178	0.18 97	0.64 364	0.34 332	0.08 67	0.07 76	0.10 221	0.08 144	0.21 386	0.11 141

fffy	0.28 125	0.24 93	1.19 158	0.27 201	0.15 100	0.37 88	0.22 219	0.42 93	0.32 47	0.20 84	0.29 175	0.26 193	0.20 135	0.44 249	0.20 124	0.08 67	0.10 321	0.10 221	0.08 144	0.22 403	0.18 371

rvit_stereo_0083	0.25 84	0.19 10	0.58 22	0.28 232	0.18 208	0.28 21	0.22 219	0.38 55	0.54 322	0.23 140	0.30 190	0.27 206	0.26 244	0.37 198	0.24 205	0.14 468	0.12 407	0.13 422	0.10 230	0.12 157	0.10 115

rvit_stereo_0081	0.25 84	0.21 36	0.61 29	0.28 232	0.17 161	0.31 40	0.22 219	0.42 93	0.53 309	0.24 151	0.25 133	0.25 178	0.21 149	0.34 167	0.23 179	0.13 423	0.10 321	0.11 297	0.10 230	0.12 157	0.09 79

rvit_stereo_0082	0.25 84	0.21 36	0.61 29	0.28 232	0.17 161	0.31 40	0.22 219	0.42 93	0.53 309	0.24 151	0.25 133	0.25 178	0.21 149	0.34 167	0.23 179	0.13 423	0.10 321	0.11 297	0.10 230	0.12 157	0.09 79

rvit_stereo_0075_2	0.40 257	0.40 299	1.88 382	0.33 369	0.32 462	0.41 134	0.22 219	0.58 253	0.53 309	0.38 265	0.51 355	0.40 296	0.27 265	0.44 249	0.29 267	0.20 561	0.15 479	0.22 577	0.15 424	0.18 333	0.23 460

RAFT-Stereo-weight	0.34 190	0.29 179	1.43 222	0.28 232	0.28 405	0.55 308	0.22 219	0.78 403	0.48 259	0.46 319	0.38 260	0.36 268	0.17 73	0.33 153	0.23 179	0.09 143	0.08 183	0.09 160	0.07 105	0.09 77	0.09 79

MGS-Stereo	0.32 171	0.34 245	1.70 282	0.25 134	0.14 71	0.40 123	0.22 219	0.38 55	0.43 204	0.24 151	0.51 355	0.25 178	0.18 97	0.31 126	0.20 124	0.09 143	0.08 183	0.09 160	0.08 144	0.47 616	0.08 51

EKT-Stereo	1.47 649	0.49 365	1.93 406	2.57 687	19.31 709	0.55 308	0.22 219	0.69 321	0.42 192	0.38 265	0.36 244	0.43 320	0.27 265	0.69 390	0.26 231	0.12 391	0.14 451	0.11 297	0.16 445	0.20 370	0.15 298

CFNet_ucs	0.48 355	0.50 373	2.32 505	0.26 177	0.22 304	0.57 342	0.22 219	0.85 460	0.65 438	0.53 391	0.64 491	0.68 482	0.44 443	0.54 328	0.31 299	0.13 423	0.12 407	0.16 509	0.11 298	0.19 354	0.17 351

LoS_RVC	0.29 138	0.33 227	1.19 158	0.25 134	0.34 490	0.43 156	0.22 219	0.42 93	0.32 47	0.22 117	0.33 227	0.23 147	0.24 209	0.31 126	0.21 144	0.07 26	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.10 106	0.31 543

CroCo-Stereo Lap2	0.33 181	0.61 421	1.47 233	0.32 343	0.38 530	0.23 14	0.22 219	0.58 253	0.46 236	0.22 117	0.27 155	0.29 229	0.23 193	0.32 139	0.26 231	0.09 143	0.09 272	0.10 221	0.08 144	0.21 386	0.14 256

DCANet-4	0.40 257	0.27 137	2.21 483	0.25 134	0.14 71	0.51 257	0.22 219	0.77 388	0.72 503	0.54 404	0.47 312	0.28 217	0.37 364	0.37 198	0.34 332	0.09 143	0.07 76	0.08 62	0.07 105	0.08 40	0.22 435

fff	0.43 293	0.77 500	1.95 419	0.24 110	0.13 50	0.51 257	0.22 219	0.77 388	0.75 536	0.54 404	0.47 312	0.31 240	0.65 552	0.36 187	0.34 332	0.09 143	0.07 76	0.08 62	0.07 105	0.08 40	0.22 435

ADStereo(finetuned)	0.45 321	0.77 500	2.12 464	0.25 134	0.14 71	0.51 257	0.22 219	0.77 388	0.72 503	0.54 404	0.48 325	0.31 240	0.76 582	0.37 198	0.38 363	0.09 143	0.07 76	0.09 160	0.07 105	0.13 192	0.23 460

sCroCo_RVC	0.33 181	0.32 218	1.89 389	0.34 402	0.27 390	0.30 32	0.22 219	0.48 167	0.44 210	0.22 117	0.33 227	0.25 178	0.25 224	0.32 139	0.24 205	0.14 468	0.16 497	0.12 361	0.12 338	0.15 244	0.13 229

HCRNet	0.46 333	0.49 365	1.65 266	0.38 479	0.29 414	0.58 359	0.22 219	0.75 365	0.62 404	0.47 321	0.49 342	0.48 371	0.36 351	1.12 458	0.37 356	0.15 488	0.10 321	0.15 490	0.13 371	0.17 305	0.17 351

DCANet	0.42 284	0.77 500	1.95 419	0.25 134	0.14 71	0.51 257	0.22 219	0.77 388	0.72 503	0.54 404	0.48 325	0.31 240	0.41 406	0.36 187	0.39 374	0.09 143	0.07 76	0.09 160	0.07 105	0.13 192	0.23 460

csc	0.43 293	0.77 500	1.95 419	0.24 110	0.13 50	0.51 257	0.22 219	0.77 388	0.75 536	0.54 404	0.47 312	0.31 240	0.65 552	0.36 187	0.34 332	0.09 143	0.07 76	0.08 62	0.07 105	0.08 40	0.22 435

cscssc	0.43 293	0.77 500	1.95 419	0.24 110	0.13 50	0.51 257	0.22 219	0.77 388	0.75 536	0.54 404	0.47 312	0.31 240	0.65 552	0.36 187	0.34 332	0.09 143	0.07 76	0.08 62	0.07 105	0.08 40	0.22 435

FENet	0.44 302	0.30 196	2.42 526	0.32 343	0.17 161	0.58 359	0.22 219	0.77 388	0.59 364	0.47 321	0.42 280	0.55 398	0.38 373	0.49 303	0.47 423	0.12 391	0.09 272	0.12 361	0.11 298	0.13 192	0.16 330

CFNet	0.58 459	0.96 572	1.78 326	0.33 369	0.25 359	0.63 448	0.22 219	0.88 490	0.75 536	0.46 319	0.59 433	0.58 425	0.40 395	2.29 617	0.48 429	0.12 391	0.09 272	0.15 490	0.14 399	0.30 505	0.15 298

HITNet	0.46 333	0.92 554	2.09 455	0.33 369	0.14 71	0.55 308	0.22 219	0.83 440	0.56 341	0.51 371	0.49 342	0.48 371	0.37 364	0.48 293	0.54 458	0.09 143	0.06 24	0.10 221	0.08 144	0.23 418	0.09 79
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
iResNet_ROB	0.50 384	1.15 620	1.73 293	0.31 314	0.21 274	0.58 359	0.22 219	0.95 554	0.82 571	0.58 460	0.62 461	0.57 418	0.39 387	0.84 423	0.40 382	0.11 330	0.08 183	0.09 160	0.06 20	0.21 386	0.13 229

quiztm	0.37 221	0.82 521	1.45 227	0.40 501	0.29 414	0.42 148	0.23 258	0.73 350	0.47 255	0.36 250	0.42 280	0.28 217	0.20 135	0.29 104	0.26 231	0.10 249	0.06 24	0.09 160	0.09 190	0.34 543	0.09 79

WQFJA1	0.42 284	0.24 93	0.53 11	0.26 177	0.38 530	0.48 216	0.23 258	1.72 661	2.07 670	0.25 171	0.25 133	0.28 217	0.27 265	0.32 139	0.34 332	0.09 143	0.11 374	0.10 221	0.08 144	0.20 370	0.13 229

WQFJX	0.42 284	0.25 107	0.55 14	0.26 177	0.39 536	0.47 205	0.23 258	1.76 663	1.82 664	0.26 189	0.26 146	0.28 217	0.28 282	0.42 236	0.32 312	0.10 249	0.10 321	0.09 160	0.08 144	0.24 435	0.16 330

NLMM	0.42 284	0.24 93	0.53 11	0.26 177	0.38 530	0.48 216	0.23 258	1.72 661	2.06 669	0.25 171	0.25 133	0.28 217	0.27 265	0.32 139	0.34 332	0.09 143	0.11 374	0.10 221	0.08 144	0.20 370	0.13 229

xyz-stereo-finetune2	0.35 203	0.45 343	1.04 132	0.21 31	0.12 21	0.58 359	0.23 258	0.50 183	0.45 225	0.31 228	0.46 306	0.30 237	0.41 406	0.81 419	0.51 445	0.08 67	0.07 76	0.11 297	0.09 190	0.12 157	0.09 79

SCV	0.35 203	0.59 414	1.37 206	0.34 402	0.22 304	0.28 21	0.23 258	0.72 338	0.35 90	0.19 69	0.30 190	0.24 163	0.20 135	0.64 364	0.19 92	0.11 330	0.08 183	0.09 160	0.29 562	0.34 543	0.29 520

AIO-test2	0.49 373	1.15 620	1.96 428	0.42 520	0.37 524	0.50 246	0.23 258	0.79 418	0.70 483	0.33 240	0.53 382	0.27 206	0.22 167	0.67 381	0.29 267	0.73 653	0.08 183	0.13 422	0.17 465	0.17 305	0.18 371

999	0.29 138	0.25 107	1.05 133	0.26 177	0.18 208	0.49 233	0.23 258	0.38 55	0.37 132	0.20 84	0.32 217	0.23 147	0.18 97	0.73 400	0.36 349	0.08 67	0.07 76	0.09 160	0.08 144	0.24 435	0.10 115

mms	0.27 109	0.26 125	0.91 110	0.25 134	0.18 208	0.32 46	0.23 258	0.37 46	0.31 37	0.21 97	0.30 190	0.23 147	0.17 73	0.46 274	0.21 144	0.08 67	0.10 321	0.10 221	0.08 144	0.22 403	0.47 612

ours_stereo	0.27 109	0.25 107	1.21 164	0.25 134	0.17 161	0.35 67	0.23 258	0.38 55	0.35 90	0.20 84	0.31 207	0.23 147	0.17 73	0.41 227	0.20 124	0.08 67	0.07 76	0.10 221	0.08 144	0.22 403	0.18 371

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 531	0.65 449	3.45 652	0.50 570	0.60 619	0.75 539	0.23 258	0.96 559	0.60 369	0.76 571	1.30 629	0.81 548	0.60 530	0.57 336	0.82 533	0.10 249	0.16 497	0.11 297	0.43 624	0.31 513	0.22 435

test_sample1	0.40 257	0.18 6	1.19 158	0.31 314	0.18 208	0.48 216	0.23 258	0.78 403	0.49 266	0.44 299	0.44 294	0.45 340	0.41 406	1.39 485	0.33 325	0.11 330	0.09 272	0.10 221	0.09 190	0.12 157	0.13 229

AE-Stereo	0.42 284	0.29 179	1.65 266	0.43 525	0.47 587	0.56 324	0.23 258	0.86 470	0.46 236	0.31 228	0.41 276	0.43 320	0.24 209	0.34 167	0.24 205	0.09 143	0.48 647	0.11 297	0.45 626	0.22 403	0.19 388

ff7	0.32 171	0.52 378	1.38 208	0.25 134	0.16 130	0.56 324	0.23 258	0.46 133	0.41 179	0.24 151	0.23 106	0.20 110	0.23 193	0.48 293	0.19 92	0.09 143	0.08 183	0.10 221	0.18 478	0.23 418	0.22 435

IGEVStereo-DCA	0.33 181	0.34 245	1.38 208	0.27 201	0.16 130	0.45 175	0.23 258	0.46 133	0.41 179	0.24 151	0.21 73	0.26 193	0.25 224	0.64 364	0.52 448	0.09 143	0.07 76	0.10 221	0.18 478	0.16 281	0.22 435

ffff	0.32 171	0.52 378	1.38 208	0.25 134	0.16 130	0.56 324	0.23 258	0.46 133	0.41 179	0.24 151	0.23 106	0.20 110	0.23 193	0.48 293	0.19 92	0.09 143	0.08 183	0.10 221	0.18 478	0.23 418	0.22 435

11t	0.32 171	0.52 378	1.38 208	0.25 134	0.16 130	0.56 324	0.23 258	0.46 133	0.41 179	0.24 151	0.23 106	0.20 110	0.23 193	0.48 293	0.19 92	0.09 143	0.08 183	0.10 221	0.18 478	0.23 418	0.22 435

HH	0.49 373	0.49 365	2.78 597	0.50 570	0.41 555	0.38 105	0.23 258	0.72 338	0.38 139	0.63 514	0.48 325	0.87 573	0.41 406	0.64 364	0.21 144	0.09 143	0.17 517	0.10 221	0.09 190	0.16 281	0.12 186

HanStereo	0.49 373	0.49 365	2.78 597	0.50 570	0.41 555	0.38 105	0.23 258	0.72 338	0.38 139	0.63 514	0.48 325	0.87 573	0.41 406	0.64 364	0.21 144	0.09 143	0.17 517	0.10 221	0.09 190	0.16 281	0.12 186

SDNR	1.22 634	0.80 512	2.71 582	0.33 369	1.48 673	1.98 665	0.23 258	1.93 670	2.44 675	0.89 602	2.52 664	1.36 642	0.51 492	3.65 677	1.93 629	0.30 618	0.31 612	0.22 577	0.16 445	0.33 531	0.36 576

CAS	0.35 203	0.25 107	1.30 184	0.79 633	0.34 490	0.51 257	0.23 258	0.46 133	0.39 152	0.22 117	0.31 207	0.20 110	0.17 73	0.28 88	0.23 179	0.73 653	0.06 24	0.07 1	0.05 1	0.09 77	0.37 583

anonymousdsp2	0.34 190	0.24 93	1.16 153	0.28 232	0.15 100	0.57 342	0.23 258	0.79 418	0.47 255	0.38 265	0.37 249	0.40 296	0.25 224	0.47 286	0.21 144	0.09 143	0.07 76	0.10 221	0.13 371	0.19 354	0.27 504

anonymousdsp	0.34 190	0.53 385	1.47 233	0.25 134	0.16 130	0.56 324	0.23 258	0.49 174	0.40 166	0.25 171	0.24 118	0.22 130	0.24 209	0.55 332	0.19 92	0.09 143	0.11 374	0.10 221	0.18 478	0.24 435	0.29 520

RCA-Stereo	0.34 190	0.32 218	1.30 184	0.26 177	0.14 71	0.58 359	0.23 258	0.78 403	0.62 404	0.40 273	0.44 294	0.28 217	0.35 344	0.29 104	0.20 124	0.09 143	0.10 321	0.09 160	0.07 105	0.19 354	0.08 51

ccc-4	0.32 171	0.52 378	1.38 208	0.25 134	0.16 130	0.56 324	0.23 258	0.46 133	0.41 179	0.24 151	0.23 106	0.20 110	0.23 193	0.48 293	0.19 92	0.09 143	0.08 183	0.10 221	0.18 478	0.23 418	0.22 435

BUS	0.41 265	0.27 137	1.13 145	0.30 287	0.21 274	0.91 595	0.23 258	1.00 593	0.61 386	0.63 514	0.53 382	0.66 465	0.30 310	0.43 240	0.32 312	0.13 423	0.10 321	0.14 459	0.12 338	0.12 157	0.11 141

NINENet	0.50 384	0.33 227	1.69 278	0.55 597	0.25 359	0.91 595	0.23 258	0.98 572	0.71 493	0.53 391	0.55 404	0.66 465	0.30 310	1.22 468	0.32 312	0.15 488	0.13 432	0.16 509	0.11 298	0.16 281	0.13 229

IGEV-Stereo	0.34 190	0.54 393	1.47 233	0.25 134	0.16 130	0.56 324	0.23 258	0.49 174	0.40 166	0.25 171	0.24 118	0.22 130	0.24 209	0.54 328	0.19 92	0.09 143	0.10 321	0.10 221	0.18 478	0.24 435	0.29 520
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
UDGNet	0.44 302	1.02 599	1.74 298	0.35 419	0.19 244	0.58 359	0.23 258	0.49 174	0.66 453	0.41 281	0.38 260	0.34 259	0.29 300	0.53 324	0.30 287	0.24 595	0.10 321	0.37 627	0.19 498	0.27 481	0.15 298

test-3	0.43 293	0.20 20	1.70 282	0.34 402	0.32 462	0.45 175	0.23 258	0.71 332	0.46 236	0.51 371	0.29 175	0.45 340	0.21 149	0.59 346	0.98 551	0.08 67	0.07 76	0.10 221	0.35 599	0.29 494	0.28 513

test_1	0.43 293	0.20 20	1.70 282	0.34 402	0.32 462	0.45 175	0.23 258	0.71 332	0.46 236	0.50 358	0.29 175	0.45 340	0.21 149	0.59 346	0.98 551	0.08 67	0.07 76	0.10 221	0.35 599	0.29 494	0.29 520

TRStereo	0.53 421	0.76 491	2.38 518	0.42 520	0.29 414	0.69 506	0.23 258	1.81 666	0.55 329	0.36 250	0.32 217	0.47 360	0.40 395	0.46 274	0.25 219	0.12 391	0.11 374	0.11 297	0.41 621	0.13 192	0.32 552

AnonymousM	0.37 221	0.44 334	1.50 242	0.25 134	0.15 100	0.52 276	0.23 258	0.60 274	0.42 192	0.42 286	0.32 217	0.30 237	0.25 224	0.34 167	0.23 179	0.11 330	0.09 272	0.71 653	0.36 608	0.12 157	0.07 12

GMStereo	0.38 234	0.99 589	1.91 400	0.27 201	0.16 130	0.39 110	0.23 258	0.47 153	0.62 404	0.38 265	0.34 235	0.25 178	0.25 224	0.39 216	0.29 267	0.14 468	0.08 183	0.10 221	0.12 338	0.15 244	0.11 141
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
MLCV	0.48 355	0.89 547	1.85 367	0.29 266	0.14 71	0.59 378	0.23 258	0.72 338	0.59 364	0.66 533	0.66 502	0.55 398	0.36 351	1.03 446	0.49 434	0.09 143	0.06 24	0.09 160	0.07 105	0.19 354	0.11 141

Hybrid-DGEV-03	0.45 321	0.88 543	1.75 304	0.29 266	0.17 161	0.58 359	0.24 293	0.65 301	0.48 259	0.59 474	1.01 602	0.39 287	0.28 282	0.41 227	0.34 332	0.09 143	0.08 183	0.12 361	0.09 190	0.34 543	0.24 474

NLMM1	0.46 333	0.27 137	0.53 11	0.27 201	0.38 530	0.49 233	0.24 293	1.97 673	2.38 674	0.28 212	0.27 155	0.26 193	0.25 224	0.47 286	0.31 299	0.10 249	0.11 374	0.10 221	0.09 190	0.23 418	0.15 298

xyz-stereo	3.02 680	0.29 179	30.64 725	0.23 83	0.12 21	15.52 700	0.24 293	0.51 193	0.47 255	0.59 474	7.99 693	0.64 453	0.47 471	1.39 485	0.50 439	0.09 143	0.07 76	0.34 620	0.07 105	0.13 192	0.08 51

AIO_rvc	0.41 265	0.64 442	1.29 181	0.58 606	0.39 536	0.37 88	0.24 293	0.50 183	0.43 204	0.28 212	0.23 106	0.25 178	0.16 64	0.99 439	0.19 92	0.10 249	0.16 497	0.08 62	0.11 298	0.25 449	0.85 653

HUF	0.59 467	0.65 449	2.46 535	0.45 546	0.77 639	0.34 61	0.24 293	0.46 133	0.39 152	0.31 228	0.28 167	0.25 178	0.19 122	0.67 381	0.18 67	0.12 391	2.03 690	0.08 62	0.06 20	0.31 513	1.59 685

fffft	0.29 138	0.21 36	1.10 142	0.24 110	0.15 100	0.42 148	0.24 293	0.42 93	0.38 139	0.21 97	0.18 51	0.20 110	0.16 64	0.44 249	0.70 508	0.07 26	0.06 24	0.10 221	0.08 144	0.28 487	0.20 407
1: 1. 1
WCG-NET	0.30 155	0.42 318	1.26 173	0.24 110	0.12 21	0.43 156	0.24 293	0.40 71	0.56 341	0.35 244	0.37 249	0.26 193	0.24 209	0.29 104	0.19 92	0.08 67	0.12 407	0.08 62	0.07 105	0.22 403	0.10 115

WCG-NET（raft）	0.32 171	0.53 385	1.21 164	0.23 83	0.12 21	0.44 167	0.24 293	0.40 71	0.50 277	0.35 244	0.35 240	0.47 360	0.25 224	0.35 174	0.20 124	0.08 67	0.29 607	0.08 62	0.07 105	0.22 403	0.11 141

SMFormer	0.50 384	0.46 346	1.60 258	0.30 287	0.15 100	0.45 175	0.24 293	0.90 502	0.72 503	0.56 431	0.64 491	0.51 379	0.41 406	1.87 572	0.49 434	0.13 423	0.10 321	0.11 297	0.10 230	0.15 244	0.16 330

tta	0.50 384	0.46 346	1.60 258	0.30 287	0.15 100	0.45 175	0.24 293	0.90 502	0.72 503	0.56 431	0.64 491	0.51 379	0.41 406	1.87 572	0.49 434	0.13 423	0.10 321	0.11 297	0.10 230	0.14 221	0.11 141

qqq1	0.48 355	0.46 346	1.60 258	0.30 287	0.15 100	0.45 175	0.24 293	0.90 502	0.72 503	0.56 431	0.64 491	0.51 379	0.41 406	1.87 572	0.23 179	0.13 423	0.10 321	0.09 160	0.08 144	0.14 221	0.11 141

fff1	0.48 355	0.46 346	1.60 258	0.30 287	0.15 100	0.45 175	0.24 293	0.90 502	0.72 503	0.56 431	0.64 491	0.51 379	0.41 406	1.87 572	0.23 179	0.13 423	0.10 321	0.09 160	0.08 144	0.14 221	0.11 141

CASS	0.39 249	0.30 196	1.61 262	0.32 343	0.17 161	0.53 285	0.24 293	0.70 329	0.49 266	0.59 474	0.54 394	0.40 296	0.40 395	0.41 227	0.30 287	0.17 524	0.10 321	0.14 459	0.11 298	0.18 333	0.17 351
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DCRE	0.50 384	0.63 437	2.13 466	0.30 287	0.23 324	0.45 175	0.24 293	0.59 262	0.53 309	0.50 358	2.10 654	0.42 316	0.26 244	0.35 174	0.23 179	0.09 143	0.14 451	0.10 221	0.32 587	0.16 281	0.15 298

knoymous	0.34 190	0.25 107	1.75 304	0.24 110	0.18 208	0.45 175	0.24 293	0.57 247	0.38 139	0.41 281	0.39 269	0.55 398	0.25 224	0.38 208	0.23 179	0.11 330	0.08 183	0.12 361	0.07 105	0.13 192	0.12 186

x	0.35 203	0.20 20	1.36 201	0.33 369	0.17 161	0.47 205	0.24 293	0.75 365	0.54 322	0.40 273	0.40 272	0.42 316	0.34 342	0.45 265	0.32 312	0.11 330	0.14 451	0.11 297	0.09 190	0.12 157	0.14 256

rafts_anoy	0.43 293	0.89 547	1.96 428	0.32 343	0.30 431	0.48 216	0.24 293	0.62 283	0.49 266	0.37 255	0.38 260	0.33 253	0.30 310	0.51 314	0.34 332	0.10 249	0.39 634	0.13 422	0.15 424	0.17 305	0.15 298

s12784h	0.36 213	0.28 166	1.58 255	0.23 83	0.11 9	0.62 430	0.24 293	0.79 418	0.64 424	0.44 299	0.52 370	0.28 217	0.26 244	0.50 310	0.24 205	0.11 330	0.06 24	0.09 160	0.06 20	0.16 281	0.06 1

TestStereo	0.45 321	0.54 393	2.11 460	0.29 266	0.16 130	0.43 156	0.24 293	0.54 230	0.45 225	0.37 255	0.46 306	0.34 259	0.27 265	1.98 590	0.27 242	0.11 330	0.08 183	0.12 361	0.09 190	0.14 221	0.08 51

222	0.78 570	0.23 75	1.23 168	0.28 232	0.18 208	0.62 430	0.24 293	1.02 604	0.70 483	0.58 460	0.66 502	0.46 352	0.42 424	1.80 559	6.53 692	0.13 423	0.10 321	0.11 297	0.10 230	0.12 157	0.17 351

xxxx	0.70 531	0.21 36	1.33 191	0.28 232	0.18 208	0.63 448	0.24 293	1.02 604	0.69 473	0.50 358	0.62 461	0.58 425	0.38 373	1.47 504	5.21 685	0.13 423	0.12 407	0.11 297	0.10 230	0.12 157	0.15 298

FADNet_RVC	0.81 583	1.14 616	2.42 526	0.30 287	0.24 339	0.71 514	0.24 293	0.95 554	0.61 386	0.44 299	0.56 416	0.59 428	0.42 424	1.52 509	0.68 504	0.94 661	0.96 677	0.28 604	1.00 676	0.90 654	1.36 678

WQFJX1	0.45 321	0.28 166	0.56 17	0.27 201	0.35 503	0.48 216	0.25 315	1.98 674	2.08 671	0.26 189	0.26 146	0.29 229	0.28 282	0.50 310	0.31 299	0.10 249	0.11 374	0.10 221	0.08 144	0.23 418	0.14 256

xyz-stereo-finetune	0.31 164	0.46 346	0.79 81	0.21 31	0.12 21	0.53 285	0.25 315	0.52 209	0.54 322	0.28 212	0.32 217	0.29 229	0.23 193	0.59 346	0.55 460	0.08 67	0.07 76	0.10 221	0.08 144	0.13 192	0.08 51

MM-Stereo_test2	0.38 234	0.28 166	2.46 535	0.43 525	0.15 100	0.50 246	0.25 315	0.47 153	0.38 139	0.33 240	0.26 146	0.23 147	0.22 167	0.34 167	0.29 267	0.08 67	0.09 272	0.09 160	0.10 230	0.36 564	0.22 435

AIO_test	0.39 249	0.37 267	1.19 158	0.73 626	0.67 628	0.35 67	0.25 315	0.47 153	0.34 76	0.34 242	0.22 92	0.33 253	0.17 73	1.31 476	0.19 92	0.11 330	0.15 479	0.08 62	0.21 517	0.15 244	0.23 460

rvit_0105_6	0.31 164	0.29 179	1.00 125	0.31 314	0.18 208	0.35 67	0.25 315	0.51 193	0.61 386	0.25 171	0.28 167	0.32 246	0.25 224	0.39 216	0.25 219	0.18 536	0.16 497	0.15 490	0.13 371	0.14 221	0.13 229

Occ-G	0.30 155	0.30 196	1.33 191	0.23 83	0.15 100	0.36 81	0.25 315	0.43 101	0.31 37	0.26 189	0.35 240	0.46 352	0.22 167	0.30 117	0.25 219	0.09 143	0.07 76	0.09 160	0.16 445	0.31 513	0.08 51

test_sample3	0.50 384	0.41 309	1.88 382	0.32 343	0.19 244	0.57 342	0.25 315	0.92 523	0.64 424	0.52 380	0.49 342	0.47 360	0.35 344	1.79 555	0.37 356	0.13 423	0.10 321	0.12 361	0.11 298	0.16 281	0.16 330

ACVNet-DCA	0.42 284	0.64 442	2.07 449	0.35 419	0.14 71	0.76 543	0.25 315	0.76 377	0.52 292	0.31 228	0.38 260	0.24 163	0.38 373	0.69 390	0.19 92	0.10 249	0.24 580	0.11 297	0.09 190	0.12 157	0.14 256

xx1	0.46 333	0.64 442	2.07 449	0.35 419	0.14 71	0.76 543	0.25 315	0.74 355	1.01 611	0.31 228	0.38 260	0.46 352	0.36 351	0.69 390	0.19 92	0.10 249	0.24 580	0.12 361	0.12 338	0.12 157	0.14 256

1test111	0.44 302	0.64 442	2.07 449	0.35 419	0.14 71	0.76 543	0.25 315	0.76 377	0.52 292	0.31 228	0.38 260	0.24 163	0.38 373	0.96 436	0.30 287	0.10 249	0.24 580	0.11 297	0.09 190	0.12 157	0.14 256

cc1	0.47 349	0.64 442	2.07 449	0.35 419	0.14 71	0.76 543	0.25 315	0.74 355	1.01 611	0.31 228	0.38 260	0.24 163	0.38 373	0.69 390	0.19 92	0.10 249	0.24 580	0.11 297	0.09 190	0.25 449	0.40 598

tt1	0.44 302	0.64 442	1.83 362	0.35 419	0.14 71	0.76 543	0.25 315	0.74 355	0.88 588	0.31 228	0.37 249	0.25 178	0.35 344	0.63 362	0.19 92	0.10 249	0.24 580	0.11 297	0.09 190	0.25 449	0.36 576

4D-IteraStereo	0.44 302	0.96 572	2.63 570	0.27 201	0.30 431	0.45 175	0.25 315	0.52 209	0.50 277	0.40 273	0.31 207	0.40 296	0.19 122	0.35 174	0.32 312	0.09 143	0.06 24	0.12 361	0.11 298	0.19 354	0.30 534

anonymousa	0.48 355	0.46 346	2.44 532	0.29 266	0.34 490	0.61 410	0.25 315	0.66 304	0.54 322	0.53 391	0.77 555	0.73 512	0.46 462	0.33 153	0.31 299	0.10 249	0.09 272	0.12 361	0.29 562	0.10 106	0.19 388

ProNet	0.30 155	0.54 393	1.29 181	0.25 134	0.15 100	0.47 205	0.25 315	0.48 167	0.39 152	0.21 97	0.23 106	0.22 130	0.20 135	0.44 249	0.19 92	0.08 67	0.08 183	0.10 221	0.08 144	0.23 418	0.12 186

raft_robust	0.55 439	0.84 528	1.73 293	0.28 232	0.54 602	0.53 285	0.25 315	0.88 490	0.75 536	0.48 339	0.46 306	0.76 530	0.75 580	1.46 497	0.27 242	0.09 143	0.10 321	0.10 221	0.30 572	0.26 470	0.16 330

AACVNet	0.54 427	0.78 508	1.73 293	0.36 438	0.21 274	0.57 342	0.25 315	0.71 332	0.51 284	0.55 422	0.59 433	0.64 453	0.41 406	2.13 609	0.41 390	0.14 468	0.11 374	0.14 459	0.11 298	0.33 531	0.15 298

GANet-ADL	0.44 302	0.41 309	2.31 504	0.33 369	0.20 260	0.57 342	0.25 315	0.75 365	0.54 322	0.42 286	0.59 433	0.56 411	0.30 310	0.40 222	0.38 363	0.14 468	0.11 374	0.09 160	0.08 144	0.22 403	0.17 351

ASMatch	0.60 473	0.43 323	2.58 564	0.91 642	0.36 512	0.56 324	0.25 315	0.52 209	0.61 386	0.47 321	1.21 622	0.47 360	0.66 557	1.34 480	0.94 544	0.10 249	0.08 183	0.11 297	0.11 298	0.10 106	0.16 330

raft+_RVC	0.44 302	0.67 458	1.85 367	0.34 402	0.71 633	0.51 257	0.25 315	0.64 294	0.51 284	0.35 244	0.45 298	0.32 246	0.28 282	0.43 240	0.32 312	0.09 143	0.19 542	0.10 221	0.09 190	0.20 370	0.40 598

pcwnet_v2	0.64 497	0.49 365	4.41 669	0.32 343	0.27 390	0.60 390	0.25 315	0.97 568	0.88 588	0.59 474	0.70 531	0.63 444	0.55 507	0.66 380	0.37 356	0.17 524	0.15 479	0.15 490	0.14 399	0.21 386	0.23 460

PMTNet	0.31 164	0.35 254	1.30 184	0.20 9	0.14 71	0.57 342	0.25 315	0.46 133	0.42 192	0.27 205	0.32 217	0.27 206	0.24 209	0.39 216	0.23 179	0.43 631	0.07 76	0.08 62	0.05 1	0.18 333	0.07 12

BEATNet_4x	0.47 349	0.73 483	1.91 400	0.33 369	0.15 100	0.56 324	0.25 315	0.85 460	0.58 356	0.54 404	0.51 355	0.57 418	0.42 424	0.57 336	0.61 484	0.11 330	0.08 183	0.12 361	0.09 190	0.20 370	0.16 330

test_sample5	0.51 401	0.43 323	1.83 362	0.32 343	0.18 208	0.55 308	0.26 338	0.92 523	0.65 438	0.53 391	0.59 433	0.45 340	0.36 351	1.87 572	0.36 349	0.13 423	0.10 321	0.13 422	0.12 338	0.17 305	0.16 330

test_sample4	0.50 384	0.42 318	1.88 382	0.32 343	0.19 244	0.56 324	0.26 338	0.93 531	0.65 438	0.54 404	0.54 394	0.45 340	0.36 351	1.79 555	0.36 349	0.13 423	0.10 321	0.13 422	0.12 338	0.17 305	0.16 330

mmm	0.38 234	0.21 36	1.18 156	0.35 419	0.17 161	0.49 233	0.26 338	0.78 403	0.52 292	0.50 358	0.57 424	0.41 302	0.37 364	0.71 397	0.31 299	0.11 330	0.13 432	0.14 459	0.13 371	0.15 244	0.14 256

DualNet	0.51 401	0.43 323	1.83 362	0.32 343	0.18 208	0.55 308	0.26 338	0.92 523	0.65 438	0.54 404	0.62 461	0.45 340	0.36 351	1.87 572	0.36 349	0.13 423	0.10 321	0.13 422	0.12 338	0.17 305	0.16 330

ffm	0.47 349	0.23 75	2.01 437	0.30 287	0.21 274	0.57 342	0.26 338	0.74 355	0.88 588	0.53 391	0.63 475	0.66 465	0.39 387	0.63 362	0.19 92	0.10 249	0.24 580	0.15 490	0.13 371	0.25 449	0.36 576

ff1	0.73 552	0.23 75	2.01 437	0.30 287	0.21 274	0.57 342	0.26 338	0.74 355	0.88 588	0.53 391	0.63 475	0.66 465	0.39 387	2.52 642	3.43 671	0.10 249	0.24 580	0.15 490	0.13 371	0.25 449	0.36 576

mmx	0.72 543	0.23 75	2.01 437	0.30 287	0.21 274	0.57 342	0.26 338	0.99 584	0.76 546	0.53 391	0.63 475	0.66 465	0.39 387	2.52 642	3.43 671	0.13 423	0.10 321	0.15 490	0.13 371	0.15 244	0.15 298

xxx	0.72 543	0.23 75	2.01 437	0.30 287	0.21 274	0.57 342	0.26 338	0.99 584	0.76 546	0.53 391	0.63 475	0.66 465	0.39 387	2.52 642	3.43 671	0.13 423	0.10 321	0.15 490	0.13 371	0.15 244	0.15 298

StereoVision	0.45 321	0.72 476	1.94 416	0.33 369	0.32 462	0.47 205	0.26 338	0.68 318	0.57 345	0.32 237	0.89 581	0.45 340	0.27 265	0.49 303	0.36 349	0.13 423	0.15 479	0.16 509	0.15 424	0.19 354	0.13 229

qqq	0.38 234	0.21 36	1.34 196	0.28 232	0.15 100	0.45 175	0.26 338	0.76 377	0.52 292	0.39 271	0.41 276	0.46 352	0.36 351	0.96 436	0.30 287	0.11 330	0.14 451	0.12 361	0.12 338	0.12 157	0.14 256

IER	0.43 293	0.38 279	1.69 278	0.26 177	0.25 359	0.66 482	0.26 338	0.71 332	0.55 329	0.54 404	0.59 433	0.60 435	0.53 499	0.52 318	0.39 374	0.11 330	0.08 183	0.11 297	0.11 298	0.14 221	0.11 141

dd	0.42 284	0.96 572	1.77 322	0.31 314	0.17 161	0.57 342	0.26 338	0.49 174	0.68 464	0.41 281	0.40 272	0.34 259	0.27 265	0.45 265	0.40 382	0.17 524	0.10 321	0.13 422	0.12 338	0.21 386	0.12 186

dad	0.51 401	1.01 595	1.74 298	0.29 266	0.19 244	0.60 390	0.26 338	0.52 209	0.75 536	0.63 514	0.63 475	0.63 444	0.33 333	0.85 425	0.47 423	0.27 609	0.15 479	0.40 630	0.18 478	0.22 403	0.14 256

PSMNet-ADL	0.51 401	0.38 279	1.65 266	0.35 419	0.21 274	0.67 488	0.26 338	0.74 355	0.55 329	0.42 286	0.52 370	0.70 499	0.45 447	1.91 583	0.57 472	0.15 488	0.13 432	0.11 297	0.13 371	0.15 244	0.20 407

OMP-Stereo	0.59 467	0.65 449	1.74 298	0.56 599	0.37 524	0.60 390	0.26 338	0.70 329	0.65 438	0.66 533	0.60 449	0.69 489	0.32 328	2.09 605	1.20 589	0.10 249	0.07 76	0.12 361	0.09 190	0.17 305	0.10 115

ROB_FTStereo	0.38 234	0.27 137	1.78 326	0.44 532	0.17 161	0.61 410	0.26 338	0.51 193	0.52 292	0.47 321	0.43 283	0.43 320	0.28 282	0.49 303	0.28 253	0.12 391	0.08 183	0.12 361	0.10 230	0.17 305	0.12 186

RALCasStereoNet	0.45 321	0.88 543	1.85 367	0.30 287	0.26 377	0.49 233	0.26 338	0.58 253	0.51 284	0.36 250	0.48 325	0.36 268	0.28 282	0.55 332	0.34 332	0.10 249	0.53 649	0.09 160	0.08 144	0.25 449	0.34 565

111	0.48 355	1.09 608	1.95 419	0.24 110	0.13 50	0.59 378	0.26 338	0.83 440	0.78 555	0.48 339	0.52 370	0.56 411	0.38 373	0.49 303	0.38 363	0.09 143	0.07 76	0.09 160	0.07 105	0.23 418	0.35 568

CCAANet	0.40 257	0.33 227	1.65 266	0.26 177	0.21 274	0.53 285	0.26 338	0.67 313	0.42 192	0.35 244	0.62 461	0.56 411	0.35 344	0.86 426	0.41 390	0.12 391	0.08 183	0.10 221	0.10 230	0.10 106	0.10 115

DMCA	0.41 265	0.52 378	1.26 173	0.31 314	0.24 339	0.59 378	0.26 338	0.77 388	0.63 416	0.58 460	0.48 325	0.57 418	0.35 344	0.40 222	0.50 439	0.14 468	0.10 321	0.14 459	0.10 230	0.15 244	0.15 298

R-Stereo Train	0.36 213	0.21 36	1.70 282	0.29 266	0.18 208	0.55 308	0.26 338	0.78 403	0.36 120	0.57 442	0.67 505	0.33 253	0.24 209	0.32 139	0.23 179	0.10 249	0.08 183	0.09 160	0.07 105	0.09 77	0.12 186

RAFT-Stereo	0.36 213	0.21 36	1.70 282	0.29 266	0.18 208	0.55 308	0.26 338	0.78 403	0.36 120	0.57 442	0.67 505	0.33 253	0.24 209	0.32 139	0.23 179	0.10 249	0.08 183	0.09 160	0.07 105	0.09 77	0.12 186
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
UCFNet_RVC	0.48 355	0.82 521	1.85 367	0.30 287	0.27 390	0.64 462	0.26 338	0.74 355	0.55 329	0.48 339	0.53 382	0.63 444	0.41 406	0.88 431	0.38 363	0.15 488	0.10 321	0.17 530	0.17 465	0.18 333	0.15 298

StereoDRNet-Refined	0.50 384	0.41 309	1.50 242	0.33 369	0.21 274	0.68 500	0.26 338	0.81 426	0.68 464	0.67 537	0.68 512	0.73 512	0.42 424	1.10 452	0.59 479	0.11 330	0.08 183	0.14 459	0.14 399	0.25 449	0.21 420
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
PWCDC_ROB	0.72 543	1.06 604	2.09 455	0.47 556	0.36 512	0.78 556	0.26 338	0.98 572	1.34 641	0.61 493	2.07 652	0.64 453	0.61 539	0.83 421	0.71 511	0.31 620	0.14 451	0.15 490	0.12 338	0.60 635	0.21 420

IGEV_i1	0.44 302	0.26 125	2.01 437	0.33 369	0.18 208	0.58 359	0.27 363	0.84 452	0.49 266	0.45 310	0.47 312	0.55 398	0.33 333	0.65 375	0.36 349	0.11 330	0.11 374	0.13 422	0.19 498	0.17 305	0.28 513

NLCSM	0.46 333	0.37 267	0.72 70	0.29 266	0.36 512	0.49 233	0.27 363	1.33 644	1.59 653	0.29 218	0.29 175	0.29 229	0.31 320	1.44 491	0.35 344	0.11 330	0.11 374	0.11 297	0.10 230	0.35 556	0.14 256

gasm-f	0.36 213	0.34 245	1.13 145	0.53 585	0.44 565	0.54 293	0.27 363	0.40 71	0.27 14	0.20 84	0.33 227	0.16 51	0.22 167	0.36 187	0.25 219	0.11 330	0.37 623	0.08 62	0.06 20	0.38 579	0.71 640

G2L-Stereo	0.55 439	0.85 533	2.18 479	0.31 314	0.27 390	0.59 378	0.27 363	0.77 388	0.55 329	0.54 404	0.52 370	0.71 504	0.36 351	1.75 546	0.50 439	0.13 423	0.11 374	0.13 422	0.11 298	0.29 494	0.15 298

castereo	0.30 155	0.44 334	0.81 84	0.24 110	0.29 414	0.41 134	0.27 363	0.72 338	0.45 225	0.22 117	0.30 190	0.24 163	0.31 320	0.25 47	0.21 144	0.09 143	0.07 76	0.08 62	0.31 581	0.12 157	0.09 79

rvit_stereo_0080	0.27 109	0.38 279	0.76 74	0.24 110	0.18 208	0.34 61	0.27 363	0.54 230	0.44 210	0.24 151	0.26 146	0.27 206	0.22 167	0.29 104	0.23 179	0.13 423	0.10 321	0.10 221	0.10 230	0.15 244	0.11 141

rvit_stereo_ft	0.31 164	0.61 421	1.18 156	0.32 343	0.21 274	0.28 21	0.27 363	0.55 235	0.48 259	0.23 140	0.27 155	0.28 217	0.26 244	0.32 139	0.25 219	0.13 423	0.09 272	0.11 297	0.11 298	0.13 192	0.14 256

test_sample6	0.52 415	0.44 334	1.81 353	0.33 369	0.18 208	0.55 308	0.27 363	0.94 540	0.66 453	0.54 404	0.62 461	0.47 360	0.36 351	1.97 589	0.38 363	0.14 468	0.10 321	0.13 422	0.13 371	0.17 305	0.16 330

test_sample2	0.41 265	0.19 10	1.23 168	0.31 314	0.17 161	0.51 257	0.27 363	0.81 426	0.55 329	0.44 299	0.45 298	0.46 352	0.38 373	1.51 507	0.30 287	0.12 391	0.09 272	0.11 297	0.10 230	0.14 221	0.14 256

whm_eth	0.27 109	0.38 279	0.76 74	0.24 110	0.18 208	0.34 61	0.27 363	0.54 230	0.44 210	0.24 151	0.26 146	0.27 206	0.22 167	0.29 104	0.23 179	0.13 423	0.10 321	0.10 221	0.10 230	0.15 244	0.11 141

LL-Strereo2	0.41 265	0.90 551	1.83 362	0.44 532	0.24 339	0.54 293	0.27 363	0.58 253	0.45 225	0.41 281	0.33 227	0.44 331	0.21 149	0.44 249	0.34 332	0.09 143	0.08 183	0.16 509	0.14 399	0.17 305	0.17 351

Patchmatch Stereo++	0.39 249	0.27 137	1.78 326	0.44 532	0.16 130	0.61 410	0.27 363	0.51 193	0.52 292	0.47 321	0.43 283	0.43 320	0.28 282	0.54 328	0.28 253	0.12 391	0.08 183	0.12 361	0.10 230	0.17 305	0.12 186
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
PFNet	0.60 473	0.33 227	2.47 540	0.41 509	0.55 605	0.62 430	0.27 363	0.61 279	0.63 416	0.61 493	0.56 416	0.45 340	0.32 328	1.88 580	1.14 579	0.28 613	0.09 272	0.12 361	0.16 445	0.26 470	0.20 407

iGMRVC	0.39 249	0.27 137	1.78 326	0.44 532	0.17 161	0.61 410	0.27 363	0.51 193	0.52 292	0.47 321	0.43 283	0.44 331	0.28 282	0.55 332	0.28 253	0.12 391	0.08 183	0.12 361	0.10 230	0.17 305	0.12 186

iRAFT	0.39 249	0.27 137	1.78 326	0.44 532	0.16 130	0.61 410	0.27 363	0.51 193	0.52 292	0.47 321	0.43 283	0.43 320	0.28 282	0.54 328	0.28 253	0.12 391	0.08 183	0.12 361	0.10 230	0.17 305	0.12 186

sAnonymous2	0.38 234	0.62 427	2.15 472	0.31 314	0.24 339	0.34 61	0.27 363	0.53 218	0.46 236	0.24 151	0.29 175	0.23 147	0.28 282	0.28 88	0.22 168	0.12 391	0.09 272	0.11 297	0.13 371	0.38 579	0.35 568

CroCo_RVC	0.38 234	0.62 427	2.15 472	0.31 314	0.24 339	0.34 61	0.27 363	0.53 218	0.46 236	0.24 151	0.29 175	0.23 147	0.28 282	0.28 88	0.22 168	0.12 391	0.09 272	0.11 297	0.13 371	0.38 579	0.35 568

UNet	0.54 427	0.44 334	2.83 602	0.31 314	0.33 477	0.74 533	0.27 363	0.82 434	0.61 386	0.53 391	0.54 394	0.72 507	0.54 502	0.78 416	0.56 468	0.11 330	0.09 272	0.13 422	0.11 298	0.14 221	0.12 186

GANet-RSSM	0.55 439	0.73 483	1.90 394	0.36 438	0.26 377	0.59 378	0.27 363	0.78 403	0.52 292	0.47 321	0.57 424	0.63 444	0.45 447	1.92 587	0.43 402	0.14 468	0.10 321	0.25 596	0.11 298	0.34 543	0.14 256

iResNet	0.51 401	0.76 491	2.59 566	0.41 509	0.17 161	0.64 462	0.27 363	0.82 434	0.70 483	0.57 442	0.64 491	0.43 320	0.36 351	0.70 395	0.52 448	0.10 249	0.07 76	0.09 160	0.08 144	0.21 386	0.13 229

G2L-ROB	0.51 401	0.95 569	1.96 428	0.29 266	0.22 304	0.59 378	0.28 383	0.76 377	0.57 345	0.55 422	0.45 298	0.70 499	0.32 328	1.38 484	0.47 423	0.11 330	0.07 76	0.09 160	0.08 144	0.20 370	0.13 229

MM-Stereo_test1	0.41 265	0.39 291	2.29 502	0.38 479	0.26 377	0.44 167	0.28 383	0.63 291	0.51 284	0.40 273	0.32 217	0.26 193	0.26 244	0.46 274	0.22 168	0.09 143	0.21 562	0.10 221	0.09 190	0.39 589	0.15 298

FACV-RUCA	0.58 459	0.40 299	1.78 326	0.43 525	1.67 677	0.48 216	0.28 383	0.69 321	0.62 404	0.40 273	0.53 382	0.33 253	0.63 547	0.40 222	0.31 299	0.13 423	0.11 374	0.62 648	0.12 338	0.70 641	0.98 661

rvit_0105_4	0.35 203	0.35 254	1.45 227	0.31 314	0.18 208	0.37 88	0.28 383	0.59 262	0.62 404	0.27 205	0.31 207	0.35 263	0.27 265	0.43 240	0.25 219	0.18 536	0.16 497	0.15 490	0.13 371	0.15 244	0.12 186

rrr	0.46 333	0.34 245	3.08 628	0.27 201	0.16 130	0.45 175	0.28 383	1.09 623	0.51 284	0.24 151	0.21 73	0.26 193	0.25 224	0.64 364	0.52 448	0.09 143	0.07 76	0.10 221	0.29 562	0.16 281	0.25 486

test_4	0.40 257	0.37 267	2.01 437	0.29 266	0.21 274	0.50 246	0.28 383	0.47 153	0.39 152	0.42 286	0.76 551	0.38 281	0.22 167	0.52 318	0.33 325	0.08 67	0.07 76	0.11 297	0.15 424	0.28 487	0.07 12

iRaft-Stereo_5w	0.54 427	1.01 595	2.08 454	0.27 201	0.21 274	0.49 233	0.28 383	0.73 350	0.58 356	0.40 273	0.61 456	0.62 442	0.46 462	1.78 551	0.47 423	0.09 143	0.07 76	0.11 297	0.10 230	0.39 589	0.12 186

TransformOpticalFlow	0.64 497	0.56 405	2.66 575	0.44 532	0.26 377	0.62 430	0.28 383	0.83 440	0.71 493	0.76 571	0.74 545	0.91 583	0.85 596	1.83 564	0.81 532	0.10 249	0.07 76	0.11 297	0.09 190	0.11 140	0.12 186

ROB_FTStereo_v2	0.38 234	0.27 137	1.78 326	0.44 532	0.17 161	0.61 410	0.28 383	0.51 193	0.52 292	0.47 321	0.43 283	0.44 331	0.28 282	0.47 286	0.28 253	0.12 391	0.08 183	0.12 361	0.10 230	0.17 305	0.12 186

HUI-Stereo	0.38 234	0.27 137	1.79 346	0.44 532	0.17 161	0.61 410	0.28 383	0.51 193	0.52 292	0.47 321	0.43 283	0.44 331	0.28 282	0.45 265	0.28 253	0.12 391	0.08 183	0.12 361	0.10 230	0.17 305	0.12 186

test-1	0.44 302	0.48 361	1.69 278	0.30 287	0.27 390	0.50 246	0.28 383	0.80 422	0.43 204	0.40 273	0.54 394	0.41 302	0.24 209	0.31 126	1.16 583	0.09 143	0.20 553	0.10 221	0.17 465	0.11 140	0.26 496

RAFT-IKP	0.38 234	0.27 137	1.79 346	0.44 532	0.16 130	0.60 390	0.28 383	0.51 193	0.52 292	0.47 321	0.43 283	0.43 320	0.28 282	0.50 310	0.28 253	0.12 391	0.08 183	0.12 361	0.10 230	0.17 305	0.12 186

test_xeample	0.72 543	0.21 36	1.36 201	0.27 201	0.17 161	0.59 378	0.28 383	1.01 601	0.70 483	0.55 422	0.67 505	0.44 331	0.39 387	1.88 580	5.17 684	0.12 391	0.10 321	0.11 297	0.10 230	0.13 192	0.15 298

MMNet	0.50 384	0.48 361	1.93 406	0.33 369	0.27 390	0.79 560	0.28 383	0.81 426	0.74 522	0.60 484	0.56 416	0.59 428	0.55 507	0.79 417	0.59 479	0.10 249	0.09 272	0.12 361	0.11 298	0.13 192	0.14 256

acv_ft	0.48 355	0.44 334	1.76 313	0.32 343	0.41 555	0.63 448	0.28 383	0.81 426	0.68 464	0.61 493	0.59 433	0.69 489	0.45 447	0.44 249	0.63 488	0.11 330	0.09 272	0.10 221	0.09 190	0.41 597	0.10 115

cf-r	0.53 421	0.81 517	2.15 472	0.33 369	0.28 405	0.60 390	0.28 383	0.78 403	0.64 424	0.51 371	0.60 449	0.75 524	0.40 395	1.32 477	0.43 402	0.13 423	0.09 272	0.11 297	0.12 338	0.15 244	0.14 256

PSMNet-RSSM	0.53 421	0.82 521	1.78 326	0.31 314	0.25 359	0.58 359	0.28 383	0.84 452	0.60 369	0.50 358	0.61 456	0.67 475	0.43 435	1.68 534	0.42 393	0.15 488	0.10 321	0.14 459	0.16 445	0.15 244	0.13 229

CFNet-ft	0.51 401	0.76 491	1.79 346	0.28 232	0.30 431	0.63 448	0.28 383	0.66 304	0.55 329	0.45 310	0.57 424	0.74 518	0.41 406	1.46 497	0.42 393	0.14 468	0.10 321	0.28 604	0.13 371	0.18 333	0.14 256

RASNet	0.61 481	0.68 461	2.03 445	0.35 419	0.46 584	0.65 476	0.28 383	0.78 403	0.70 483	0.48 339	0.64 491	0.93 589	0.61 539	2.21 613	0.73 518	0.12 391	0.09 272	0.09 160	0.10 230	0.14 221	0.11 141

CFNet_RVC	0.51 401	0.76 491	1.79 346	0.28 232	0.30 431	0.63 448	0.28 383	0.66 304	0.55 329	0.45 310	0.57 424	0.74 518	0.41 406	1.46 497	0.42 393	0.14 468	0.10 321	0.28 604	0.13 371	0.18 333	0.14 256

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 439	0.92 554	2.36 516	0.38 479	0.37 524	0.60 390	0.28 383	0.82 434	0.62 404	0.62 504	0.55 404	0.72 507	0.45 447	1.00 442	0.43 402	0.15 488	0.11 374	0.14 459	0.14 399	0.15 244	0.16 330
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	0.44 302	0.38 279	1.79 346	0.34 402	0.20 260	0.57 342	0.28 383	0.92 523	0.69 473	0.52 380	0.55 404	0.61 438	0.33 333	0.48 293	0.39 374	0.17 524	0.08 183	0.17 530	0.11 298	0.18 333	0.12 186
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.
iResNetv2_ROB	0.59 467	1.43 648	2.96 617	0.40 501	0.22 304	0.58 359	0.28 383	0.91 514	0.73 518	0.57 442	0.63 475	0.60 435	0.41 406	0.74 403	0.35 344	0.11 330	0.08 183	0.10 221	0.07 105	0.43 605	0.17 351

HSM	0.62 486	0.76 491	1.72 290	0.30 287	0.29 414	0.64 462	0.28 383	0.94 540	0.62 404	0.58 460	0.57 424	1.40 644	0.64 550	2.59 647	0.42 393	0.11 330	0.08 183	0.10 221	0.08 144	0.14 221	0.11 141

ITSA-stereo	0.48 355	0.33 227	1.20 162	0.33 369	0.18 208	0.60 390	0.29 407	0.94 540	0.80 563	0.50 358	0.49 342	0.53 387	0.59 526	1.25 474	0.64 494	0.15 488	0.12 407	0.17 530	0.16 445	0.18 333	0.23 460

DispNO	0.67 515	0.98 584	2.58 564	0.31 314	0.27 390	0.59 378	0.29 407	0.83 440	0.68 464	0.53 391	0.79 559	0.83 555	0.47 471	2.46 637	0.68 504	0.12 391	0.10 321	0.19 557	0.31 581	0.16 281	0.17 351

AASNet	0.56 447	1.03 600	2.34 510	0.37 462	0.33 477	0.65 476	0.29 407	0.96 559	0.73 518	0.54 404	0.60 449	0.55 398	0.38 373	0.59 346	0.58 477	0.14 468	0.12 407	0.13 422	0.10 230	0.43 605	0.24 474

GwcNet-ADL	0.50 384	0.74 487	2.90 613	0.31 314	0.20 260	0.58 359	0.29 407	0.87 481	0.64 424	0.47 321	0.47 312	0.56 411	0.33 333	0.46 274	0.46 414	0.13 423	0.12 407	0.09 160	0.09 190	0.14 221	0.21 420

PSM-adaLoss	0.38 234	0.27 137	1.78 326	0.44 532	0.17 161	0.60 390	0.29 407	0.51 193	0.52 292	0.47 321	0.43 283	0.44 331	0.28 282	0.47 286	0.28 253	0.12 391	0.08 183	0.12 361	0.10 230	0.17 305	0.12 186

FADNet-RVC	0.61 481	1.26 635	2.12 464	0.33 369	0.26 377	0.59 378	0.29 407	0.86 470	0.62 404	0.45 310	0.50 350	0.62 442	0.46 462	1.73 542	0.55 460	0.17 524	0.20 553	0.17 530	0.18 478	0.59 632	0.28 513

FADNet	0.64 497	1.22 629	2.06 447	0.32 343	0.30 431	0.66 482	0.29 407	0.88 490	0.72 503	0.44 299	0.48 325	0.66 465	0.57 517	1.84 569	0.45 413	0.46 636	0.20 553	0.17 530	0.19 498	0.59 632	0.24 474

HSM-Net_RVC	0.67 515	0.34 245	2.23 491	0.26 177	0.19 244	0.67 488	0.29 407	1.26 641	0.69 473	0.72 559	0.70 531	0.78 536	0.42 424	3.77 679	0.41 390	0.13 423	0.09 272	0.10 221	0.09 190	0.12 157	0.11 141
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
MM-Stereo_test3	0.40 257	0.58 411	1.75 304	0.36 438	0.30 431	0.45 175	0.30 415	0.72 338	0.59 364	0.31 228	0.43 283	0.32 246	0.23 193	0.35 174	0.29 267	0.10 249	0.20 553	0.10 221	0.08 144	0.40 594	0.11 141

rvit_0105_5	0.36 213	0.39 291	1.48 236	0.30 287	0.18 208	0.41 134	0.30 415	0.64 294	0.62 404	0.30 223	0.33 227	0.37 272	0.29 300	0.41 227	0.28 253	0.18 536	0.16 497	0.15 490	0.15 424	0.15 244	0.14 256

test_sample7	0.47 349	0.33 227	1.49 239	0.34 402	0.20 260	0.51 257	0.30 415	0.93 531	0.66 453	0.57 442	0.51 355	0.55 398	0.45 447	1.11 455	0.38 363	0.17 524	0.14 451	0.16 509	0.15 424	0.19 354	0.18 371

MyStereo06	0.54 427	0.41 309	2.68 577	0.30 287	0.23 324	0.60 390	0.30 415	0.81 426	0.44 210	0.84 595	0.52 370	0.78 536	0.58 523	0.48 293	1.10 573	0.09 143	0.17 517	0.12 361	0.10 230	0.16 281	0.20 407

MyStereo05	0.49 373	0.41 309	2.72 584	0.30 287	0.23 324	0.60 390	0.30 415	0.82 434	0.77 551	0.52 380	0.37 249	0.51 379	0.42 424	0.52 318	0.38 363	0.09 143	0.17 517	0.12 361	0.10 230	0.16 281	0.20 407

RAFT_CTSACE	0.46 333	0.76 491	2.07 449	0.35 419	0.30 431	0.54 293	0.30 415	0.61 279	0.48 259	0.49 351	0.76 551	0.55 398	0.36 351	0.58 340	0.22 168	0.08 67	0.13 432	0.11 297	0.10 230	0.41 597	0.08 51

test_3	0.44 302	0.20 20	1.70 282	0.36 438	0.32 462	0.47 205	0.30 415	0.73 350	0.49 266	0.50 358	0.30 190	0.45 340	0.22 167	0.59 346	0.98 551	0.08 67	0.10 321	0.11 297	0.35 599	0.29 494	0.28 513

LCNet	0.54 427	0.37 267	1.78 326	0.92 643	0.22 304	0.96 601	0.30 415	0.59 262	0.58 356	0.51 371	0.55 404	0.41 302	0.76 582	0.84 423	0.26 231	0.09 143	0.06 24	0.12 361	0.18 478	0.98 659	0.39 592

GES	0.44 302	0.28 166	1.88 382	0.30 287	0.18 208	0.61 410	0.30 415	0.88 490	0.46 236	0.47 321	0.52 370	0.39 287	0.42 424	0.58 340	0.67 501	0.15 488	0.11 374	0.12 361	0.10 230	0.15 244	0.17 351

HGLStereo	0.54 427	0.69 465	2.00 436	0.35 419	0.40 546	0.66 482	0.30 415	0.83 440	0.62 404	0.57 442	0.69 521	0.69 489	0.54 502	1.07 449	0.55 460	0.13 423	0.13 432	0.13 422	0.11 298	0.19 354	0.17 351

GwcNet-RSSM	0.57 454	0.94 562	2.13 466	0.32 343	0.25 359	0.60 390	0.30 415	0.80 422	0.66 453	0.52 380	0.64 491	0.71 504	0.40 395	1.79 555	0.50 439	0.13 423	0.09 272	0.12 361	0.12 338	0.21 386	0.15 298

NOSS_ROB	0.64 497	0.65 449	1.62 264	0.46 551	0.25 359	0.67 488	0.30 415	0.93 531	0.77 551	0.59 474	0.57 424	0.77 532	0.38 373	2.78 659	0.44 408	0.23 586	0.24 580	0.28 604	0.26 547	0.27 481	0.39 592

PWC_ROB	0.70 531	0.94 562	1.88 382	0.39 489	0.39 536	0.62 430	0.30 415	0.98 572	0.94 601	0.91 606	1.29 628	0.77 532	0.62 544	1.62 528	1.03 565	0.18 536	0.11 374	0.18 550	0.13 371	0.51 624	0.22 435

DualNet (step1)	0.59 467	0.62 427	1.93 406	0.27 201	0.22 304	0.68 500	0.31 428	0.93 531	0.66 453	0.57 442	0.51 355	0.55 398	0.45 447	1.11 455	0.38 363	0.61 645	0.14 451	0.87 657	0.56 647	0.25 449	0.23 460

test_sample9	0.94 604	0.62 427	1.93 406	0.27 201	0.22 304	0.68 500	0.31 428	0.93 531	0.66 453	0.57 442	0.51 355	0.55 398	0.45 447	1.91 583	2.55 653	0.61 645	4.16 697	0.87 657	0.56 647	0.25 449	0.23 460

test_sample8	1.12 621	0.62 427	1.93 406	0.27 201	0.22 304	0.68 500	0.31 428	0.95 554	0.61 386	1.18 636	0.56 416	2.53 666	1.31 638	1.91 583	2.55 653	0.61 645	4.16 697	0.87 657	0.56 647	0.25 449	0.23 460

MyStereo07	0.34 190	0.40 299	1.46 229	0.29 266	0.23 324	0.60 390	0.31 428	0.53 218	0.42 192	0.25 171	0.25 133	0.20 110	0.26 244	0.57 336	0.19 92	0.09 143	0.18 529	0.12 361	0.11 298	0.16 281	0.19 388

MyStereo04	0.48 355	0.40 299	2.65 574	0.29 266	0.23 324	0.60 390	0.31 428	0.83 440	0.75 536	0.47 321	0.36 244	0.53 387	0.42 424	0.53 324	0.39 374	0.09 143	0.18 529	0.12 361	0.11 298	0.16 281	0.19 388

gwcnet-sp	0.49 373	0.43 323	2.54 558	0.31 314	0.22 304	0.67 488	0.31 428	0.78 403	0.65 438	0.58 460	0.47 312	0.46 352	0.43 435	0.76 408	0.46 414	0.11 330	0.11 374	0.11 297	0.11 298	0.15 244	0.14 256

scenet	0.49 373	0.43 323	2.54 558	0.31 314	0.22 304	0.67 488	0.31 428	0.78 403	0.65 438	0.58 460	0.47 312	0.46 352	0.43 435	0.76 408	0.46 414	0.11 330	0.11 374	0.11 297	0.11 298	0.15 244	0.14 256

ssnet	0.49 373	0.43 323	2.54 558	0.31 314	0.22 304	0.67 488	0.31 428	0.78 403	0.65 438	0.58 460	0.47 312	0.46 352	0.43 435	0.76 408	0.46 414	0.11 330	0.11 374	0.11 297	0.11 298	0.15 244	0.14 256

BSDual-CNN	0.41 265	0.27 137	1.13 145	0.30 287	0.21 274	0.76 543	0.31 428	1.00 593	0.61 386	0.63 514	0.53 382	0.63 444	0.37 364	0.43 240	0.38 363	0.13 423	0.10 321	0.14 459	0.12 338	0.12 157	0.11 141

hknet	0.47 349	0.29 179	1.70 282	0.30 287	0.24 339	0.76 543	0.31 428	1.00 593	0.64 424	0.63 514	0.53 382	0.80 545	0.38 373	0.77 412	0.37 356	0.11 330	0.10 321	0.14 459	0.12 338	0.12 157	0.11 141

Sa-1000	0.51 401	0.72 476	1.90 394	0.31 314	0.60 619	0.60 390	0.31 428	0.94 540	0.71 493	0.52 380	0.83 565	0.42 316	0.33 333	0.68 384	0.28 253	0.10 249	0.09 272	0.13 422	0.29 562	0.29 494	0.10 115

SA	0.50 384	0.75 490	1.95 419	0.31 314	0.61 623	0.57 342	0.31 428	0.91 514	0.73 518	0.42 286	0.62 461	0.38 281	0.47 471	0.68 384	0.29 267	0.09 143	0.09 272	0.13 422	0.32 587	0.30 505	0.10 115

GMOStereo	0.41 265	0.62 427	1.78 326	0.28 232	0.36 512	0.51 257	0.31 428	0.53 218	0.44 210	0.57 442	0.48 325	0.41 302	0.27 265	0.28 88	0.23 179	0.08 67	0.38 627	0.13 422	0.11 298	0.34 543	0.11 141

error version	0.41 265	0.62 427	1.78 326	0.28 232	0.36 512	0.51 257	0.31 428	0.53 218	0.44 210	0.57 442	0.48 325	0.41 302	0.27 265	0.28 88	0.23 179	0.08 67	0.38 627	0.13 422	0.11 298	0.34 543	0.11 141

test-v	0.41 265	0.62 427	1.78 326	0.28 232	0.36 512	0.51 257	0.31 428	0.53 218	0.44 210	0.57 442	0.48 325	0.41 302	0.27 265	0.28 88	0.23 179	0.08 67	0.38 627	0.13 422	0.11 298	0.34 543	0.11 141

test-2	0.41 265	0.62 427	1.78 326	0.28 232	0.36 512	0.51 257	0.31 428	0.53 218	0.44 210	0.57 442	0.48 325	0.41 302	0.27 265	0.28 88	0.23 179	0.08 67	0.38 627	0.13 422	0.11 298	0.34 543	0.11 141

LMCR-Stereo	0.52 415	0.71 472	2.39 520	0.40 501	0.21 274	0.74 533	0.31 428	1.02 604	0.64 424	0.61 493	0.63 475	0.39 287	0.51 492	0.62 359	0.42 393	0.19 551	0.09 272	0.12 361	0.09 190	0.23 418	0.12 186

Anonymous3	0.42 284	0.35 254	2.09 455	0.33 369	0.24 339	0.72 520	0.31 428	0.74 355	0.55 329	0.35 244	0.40 272	0.33 253	0.29 300	0.44 249	0.28 253	0.18 536	0.18 529	0.13 422	0.13 371	0.17 305	0.17 351

ac_64	0.55 439	0.46 346	1.92 403	0.36 438	0.34 490	0.63 448	0.31 428	0.82 434	0.61 386	0.55 422	0.51 355	0.89 579	0.48 480	1.83 564	0.55 460	0.14 468	0.11 374	0.12 361	0.12 338	0.18 333	0.12 186

DMCA-RVC	0.62 486	0.96 572	2.63 570	0.36 438	0.90 645	0.56 324	0.31 428	0.69 321	0.57 345	0.68 543	0.52 370	0.59 428	0.56 511	1.23 470	0.53 452	0.16 509	0.38 627	0.20 566	0.15 424	0.20 370	0.15 298

RTSC	0.72 543	1.00 591	2.22 487	0.40 501	0.29 414	0.82 572	0.31 428	0.96 559	1.10 623	0.92 607	0.81 560	0.78 536	0.58 523	1.23 470	1.55 614	0.18 536	0.17 517	0.14 459	0.17 465	0.43 605	0.30 534

DeepPruner_ROB	0.50 384	0.70 470	1.94 416	0.29 266	0.26 377	0.63 448	0.31 428	0.80 422	0.48 259	0.61 493	0.55 404	0.66 465	0.38 373	0.98 438	0.40 382	0.19 551	0.14 451	0.14 459	0.14 399	0.23 418	0.17 351

DispFullNet	1.67 656	2.10 682	5.22 673	1.53 668	8.90 693	0.86 583	0.31 428	0.96 559	0.96 604	1.37 650	1.01 602	1.13 627	1.98 666	1.51 507	0.91 540	0.54 641	0.31 612	1.18 670	0.63 659	1.13 663	0.80 649

Selective-IGEV-i1	0.44 302	0.23 75	1.30 184	0.33 369	0.45 576	0.60 390	0.32 451	0.85 460	0.64 424	0.42 286	0.52 370	0.60 435	0.28 282	0.46 274	0.34 332	0.10 249	0.10 321	0.13 422	0.28 556	0.14 221	0.75 644

CoDeX	0.52 415	0.43 323	2.25 495	0.29 266	0.26 377	0.61 410	0.32 451	0.99 584	0.68 464	0.48 339	0.55 404	0.52 385	0.40 395	1.60 524	0.35 344	0.12 391	0.09 272	0.11 297	0.10 230	0.13 192	0.12 186

1111x	0.74 555	0.21 36	1.93 406	0.31 314	0.17 161	0.63 448	0.32 451	1.03 611	0.74 522	0.52 380	0.62 461	0.57 418	0.47 471	2.38 625	4.25 679	0.12 391	0.14 451	0.11 297	0.12 338	0.12 157	0.14 256

LL-Strereo	0.72 543	1.29 637	2.49 544	0.36 438	0.45 576	0.55 308	0.32 451	0.93 531	0.71 493	0.67 537	0.58 430	0.85 564	0.79 587	2.67 653	0.46 414	0.10 249	0.18 529	0.14 459	0.12 338	0.40 594	0.42 604

Anonymous_2	0.74 555	0.32 218	1.65 266	0.33 369	0.30 431	0.67 488	0.32 451	0.69 321	0.46 236	0.48 339	0.41 276	0.84 560	0.58 523	0.51 314	0.40 382	0.32 621	0.38 627	1.43 680	3.69 698	0.80 650	0.27 504

SFCPSM	0.46 333	0.24 93	2.35 513	0.27 201	0.27 390	0.70 512	0.32 451	0.96 559	0.63 416	0.49 351	0.52 370	0.43 320	0.36 351	0.52 318	0.43 402	0.12 391	0.09 272	0.12 361	0.16 445	0.16 281	0.12 186

STTStereo	0.51 401	0.69 465	2.14 471	0.36 438	0.30 431	0.61 410	0.32 451	0.77 388	0.60 369	0.60 484	0.54 394	0.67 475	0.43 435	0.86 426	0.42 393	0.16 509	0.15 479	0.17 530	0.20 511	0.16 281	0.15 298

SHD	0.72 543	0.77 500	2.36 516	0.45 546	0.40 546	0.71 514	0.32 451	1.02 604	1.25 634	1.07 621	0.84 568	0.90 581	0.73 574	1.09 451	0.98 551	0.21 569	0.18 529	0.20 566	0.21 517	0.32 522	0.31 543

AANet_RVC	0.68 522	1.00 591	2.09 455	0.33 369	0.25 359	0.58 359	0.32 451	0.81 426	0.80 563	0.61 493	0.94 591	0.80 545	0.41 406	2.46 637	1.02 563	0.36 628	0.14 451	0.10 221	0.09 190	0.23 418	0.22 435

FSD	0.36 213	0.41 309	0.91 110	0.34 402	0.29 414	0.35 67	0.33 460	0.44 110	0.46 236	0.32 237	0.32 217	0.37 272	0.32 328	0.35 174	0.32 312	0.28 613	0.27 603	0.31 613	0.30 572	0.31 513	0.29 520

iinet-f	0.57 454	0.93 560	2.27 498	0.31 314	0.25 359	0.83 575	0.33 460	0.81 426	0.65 438	0.54 404	0.63 475	0.73 512	0.67 559	0.73 400	0.67 501	0.13 423	0.13 432	0.11 297	0.10 230	0.43 605	0.16 330

STrans-v2	0.67 515	0.56 405	2.64 572	0.27 201	0.23 324	0.57 342	0.33 460	0.96 559	0.69 473	0.92 607	0.85 572	0.89 579	0.93 608	1.83 564	1.21 591	0.09 143	0.07 76	0.10 221	0.09 190	0.11 140	0.12 186

test_xeample3	0.46 333	0.34 245	2.99 622	0.37 462	0.16 130	0.49 233	0.33 460	1.06 617	0.44 210	0.25 171	0.23 106	0.24 163	0.25 224	0.49 303	0.56 468	0.09 143	0.07 76	0.10 221	0.40 618	0.17 305	0.26 496

psmorigin	1.36 642	0.60 416	13.80 704	0.37 462	0.29 414	0.62 430	0.33 460	0.77 388	0.61 386	0.96 613	0.88 579	1.17 633	0.73 574	4.00 680	0.86 538	0.19 551	0.22 568	0.17 530	0.18 478	0.24 435	0.29 520

coex_refinement	0.58 459	0.94 562	1.87 380	0.38 479	0.25 359	0.64 462	0.34 465	0.83 440	0.65 438	0.60 484	0.63 475	0.81 548	0.48 480	1.85 571	0.56 468	0.13 423	0.09 272	0.10 221	0.10 230	0.16 281	0.16 330

UGAM	0.58 459	0.47 356	2.21 483	0.30 287	0.19 244	0.53 285	0.34 465	0.59 262	0.63 416	0.44 299	0.73 542	0.78 536	0.37 364	2.58 646	0.39 374	0.10 249	0.08 183	0.17 530	0.14 399	0.42 603	0.17 351

GASNet	0.73 552	1.47 650	3.04 625	0.47 556	0.33 477	0.57 342	0.34 465	0.91 514	0.75 536	0.58 460	0.58 430	0.74 518	0.55 507	2.03 595	0.65 497	0.21 569	0.15 479	0.19 557	0.17 465	0.51 624	0.28 513

TestStereo1	0.49 373	0.81 517	1.85 367	0.39 489	0.57 610	0.56 324	0.34 465	0.75 365	0.69 473	0.44 299	0.63 475	0.35 263	0.42 424	0.64 364	0.29 267	0.10 249	0.08 183	0.12 361	0.10 230	0.33 531	0.26 496

RAFT+CT+SA	0.50 384	0.86 536	1.82 359	0.37 462	0.75 635	0.54 293	0.34 465	0.77 388	0.63 416	0.38 265	0.55 404	0.34 259	0.29 300	0.68 384	0.27 242	0.09 143	0.07 76	0.11 297	0.51 639	0.29 494	0.41 603

SA-5K	0.49 373	0.81 517	1.85 367	0.39 489	0.57 610	0.56 324	0.34 465	0.75 365	0.69 473	0.44 299	0.63 475	0.35 263	0.42 424	0.64 364	0.29 267	0.10 249	0.08 183	0.12 361	0.10 230	0.33 531	0.26 496

ADLNet	0.60 473	0.71 472	1.95 419	0.35 419	0.34 490	0.67 488	0.34 465	0.90 502	0.74 522	0.68 543	0.62 461	0.80 545	0.45 447	1.78 551	0.64 494	0.14 468	0.11 374	0.14 459	0.14 399	0.29 494	0.21 420

PS-NSSS	0.63 493	1.00 591	1.81 353	0.30 287	0.31 452	0.63 448	0.34 465	0.98 572	0.69 473	0.54 404	0.74 545	0.51 379	0.41 406	2.43 634	0.48 429	0.24 595	0.17 517	0.27 600	0.18 478	0.27 481	0.21 420

rvit_0105_3	0.39 249	0.47 356	1.46 229	0.33 369	0.19 244	0.45 175	0.35 473	0.69 321	0.65 438	0.37 255	0.37 249	0.40 296	0.31 320	0.44 249	0.30 287	0.18 536	0.17 517	0.17 530	0.18 478	0.15 244	0.15 298

ToySt	0.44 302	0.61 421	1.89 389	0.29 266	0.18 208	0.55 308	0.35 473	0.67 313	0.53 309	0.39 271	0.50 350	0.59 428	0.43 435	0.51 314	0.49 434	0.10 249	0.12 407	0.13 422	0.16 445	0.24 435	0.19 388

test_5	0.51 401	0.87 539	1.99 434	0.37 462	0.65 627	0.58 359	0.35 473	0.78 403	0.62 404	0.48 339	0.55 404	0.45 340	0.40 395	0.72 399	0.30 287	0.09 143	0.07 76	0.12 361	0.12 338	0.33 531	0.38 586

CSP-Net	0.50 384	0.39 291	1.25 171	0.29 266	0.23 324	0.77 551	0.35 473	0.86 470	0.57 345	0.59 474	0.59 433	0.65 458	0.40 395	1.77 550	0.44 408	0.16 509	0.11 374	0.10 221	0.10 230	0.20 370	0.14 256

cross-raft	0.40 257	0.27 137	2.22 487	0.30 287	0.17 161	0.49 233	0.35 473	0.71 332	0.39 152	0.43 292	0.45 298	0.64 453	0.25 224	0.32 139	0.25 219	0.08 67	0.08 183	0.09 160	0.23 530	0.11 140	0.14 256

RAFT	0.45 321	0.92 554	1.59 256	0.34 402	0.19 244	0.46 195	0.35 473	0.65 301	0.49 266	0.49 351	0.49 342	0.70 499	0.40 395	0.47 286	0.32 312	0.11 330	0.16 497	0.14 459	0.13 371	0.51 624	0.13 229

DISCO	0.57 454	0.34 245	1.87 380	0.45 546	0.34 490	0.84 577	0.35 473	0.84 452	0.78 555	0.59 474	0.63 475	1.06 618	0.53 499	1.10 452	0.82 533	0.12 391	0.09 272	0.11 297	0.10 230	0.22 403	0.18 371

DStereoRT	0.81 583	0.53 385	2.23 491	0.36 438	0.33 477	0.92 597	0.36 480	0.86 470	0.80 563	0.57 442	0.62 461	0.59 428	1.15 631	1.76 547	1.04 566	0.14 468	0.13 432	2.17 691	0.78 666	0.16 281	0.66 638

PSMNet-RUCA	0.58 459	0.82 521	1.89 389	0.59 611	0.56 608	0.64 462	0.36 480	0.84 452	0.69 473	0.51 371	0.68 512	0.53 387	0.43 435	0.56 335	0.43 402	0.34 625	0.18 529	0.44 636	0.29 562	0.48 617	0.30 534

SQANet	0.80 574	1.58 655	2.53 552	0.76 630	0.83 640	0.76 543	0.36 480	0.83 440	0.64 424	0.63 514	0.69 521	0.73 512	0.51 492	1.21 466	0.53 452	0.77 656	0.29 607	0.59 647	0.29 562	0.86 653	0.61 632

CRFU-Net	0.56 447	0.38 279	1.86 375	0.46 551	0.26 377	0.82 572	0.36 480	0.90 502	0.49 266	0.62 504	0.59 433	0.78 536	1.35 642	1.00 442	0.48 429	0.15 488	0.14 451	0.17 530	0.10 230	0.19 354	0.14 256

psmg	0.41 265	0.27 137	1.13 145	0.27 201	0.21 274	0.75 539	0.36 480	0.90 502	0.61 386	0.59 474	0.59 433	0.63 444	0.37 364	0.43 240	0.38 363	0.13 423	0.10 321	0.13 422	0.12 338	0.13 192	0.11 141

ARAFT	0.60 473	1.23 630	3.10 631	0.28 232	0.16 130	0.64 462	0.36 480	0.90 502	0.67 462	0.61 493	0.49 342	0.55 398	0.31 320	1.24 473	0.32 312	0.10 249	0.08 183	0.14 459	0.13 371	0.37 572	0.21 420

ACVNet	0.45 321	0.44 334	1.79 346	0.28 232	0.21 274	0.59 378	0.36 480	0.66 304	0.68 464	0.45 310	0.59 433	0.69 489	0.40 395	0.44 249	0.55 460	0.11 330	0.09 272	0.10 221	0.09 190	0.34 543	0.10 115

hitnet-ft	0.67 515	0.80 512	1.90 394	0.28 232	0.22 304	0.69 506	0.36 480	0.85 460	0.65 438	0.56 431	0.84 568	1.03 611	0.95 614	2.32 620	0.55 460	0.23 586	0.14 451	0.41 631	0.13 371	0.24 435	0.17 351

DLCB_ROB	0.54 427	0.55 402	1.49 239	0.36 438	0.25 359	0.65 476	0.36 480	0.80 422	0.70 483	0.72 559	0.69 521	0.83 555	0.46 462	1.53 510	0.60 481	0.13 423	0.12 407	0.14 459	0.14 399	0.14 221	0.13 229

z-ln-s-r	0.64 497	0.89 547	2.23 491	0.32 343	0.26 377	0.57 342	0.37 489	0.84 452	0.76 546	0.51 371	0.81 560	0.64 453	0.45 447	2.06 599	1.27 597	0.10 249	0.07 76	0.11 297	0.09 190	0.24 435	0.13 229

RAFT-Test	0.44 302	0.38 279	2.01 437	0.27 201	0.44 565	0.64 462	0.37 489	0.72 338	0.57 345	0.45 310	0.48 325	0.65 458	0.24 209	0.35 174	0.29 267	0.09 143	0.11 374	0.09 160	0.38 612	0.10 106	0.11 141

CBFPSM	0.56 447	0.91 552	1.82 359	0.28 232	0.23 324	0.71 514	0.37 489	0.72 338	0.64 424	0.50 358	0.49 342	1.03 611	0.83 592	0.62 359	1.35 602	0.10 249	0.12 407	0.10 221	0.10 230	0.18 333	0.19 388

SACVNet	0.60 473	0.74 487	1.90 394	0.37 462	0.28 405	0.64 462	0.37 489	0.86 470	0.61 386	0.65 531	0.62 461	0.69 489	0.44 443	2.08 603	0.42 393	0.18 536	0.14 451	0.16 509	0.15 424	0.38 579	0.24 474

ADLNet2	0.68 522	0.84 528	3.19 641	0.33 369	0.36 512	0.64 462	0.37 489	0.89 496	0.79 560	0.54 404	0.65 500	0.93 589	0.48 480	2.07 601	0.56 468	0.13 423	0.11 374	0.11 297	0.11 298	0.33 531	0.18 371

GEStereo_RVC	0.54 427	0.87 539	1.95 419	0.47 556	0.25 359	0.62 430	0.37 489	1.00 593	0.74 522	0.53 391	0.54 394	0.59 428	0.44 443	1.10 452	0.46 414	0.15 488	0.11 374	0.12 361	0.10 230	0.26 470	0.19 388

psm_up	0.57 454	0.61 421	1.83 362	0.35 419	0.30 431	0.64 462	0.37 489	0.90 502	0.68 464	0.59 474	0.55 404	0.68 482	0.54 502	1.91 583	0.46 414	0.16 509	0.15 479	0.16 509	0.15 424	0.23 418	0.13 229

AANet	0.82 586	0.91 552	2.89 608	0.34 402	0.29 414	0.63 448	0.38 496	0.81 426	1.31 639	1.33 646	1.39 635	1.26 637	1.14 630	1.32 477	0.97 548	0.20 561	0.17 517	0.18 550	0.19 498	0.33 531	0.31 543

G2L-Stereo_test	0.55 439	0.97 580	1.89 389	0.33 369	0.24 339	0.75 539	0.38 496	0.79 418	0.60 369	0.60 484	0.54 394	0.74 518	0.39 387	1.56 513	0.43 402	0.10 249	0.08 183	0.08 62	0.08 144	0.28 487	0.13 229

UDG	0.77 566	1.23 630	2.15 472	0.67 623	0.59 614	0.78 556	0.38 496	0.90 502	0.70 483	0.61 493	0.69 521	1.01 607	0.67 559	1.02 444	0.73 518	0.45 634	0.34 618	0.87 657	0.51 639	0.67 639	0.46 610

UPFNet	0.46 333	0.28 166	1.73 293	0.33 369	0.32 462	0.65 476	0.38 496	0.83 440	0.59 364	0.57 442	0.52 370	0.61 438	0.40 395	0.75 404	0.52 448	0.13 423	0.12 407	0.13 422	0.12 338	0.15 244	0.11 141

FADNet-RVC-Resample	0.67 515	1.16 625	3.16 637	0.37 462	0.29 414	0.62 430	0.38 496	0.86 470	0.63 416	0.51 371	0.50 350	0.57 418	0.45 447	1.57 517	0.49 434	0.24 595	0.32 617	0.23 584	0.19 498	0.27 481	0.62 633

Nwc_Net	0.68 522	0.83 526	2.53 552	0.41 509	0.39 536	0.77 551	0.38 496	1.01 601	0.70 483	0.60 484	0.99 599	0.98 600	0.68 562	1.41 489	0.63 488	0.23 586	0.15 479	0.23 584	0.25 539	0.23 418	0.18 371

TCMNet	0.66 510	0.85 533	2.55 563	0.50 570	0.52 599	0.72 520	0.39 502	0.87 481	0.72 503	0.58 460	0.68 512	0.63 444	0.46 462	1.70 537	0.63 488	0.18 536	0.18 529	0.23 584	0.18 478	0.38 579	0.27 504

edge stereo	0.81 583	0.73 483	3.30 647	0.37 462	1.21 665	0.62 430	0.39 502	0.93 531	0.79 560	0.80 581	0.88 579	1.14 629	0.71 568	2.18 611	0.71 511	0.21 569	0.20 553	0.26 599	0.18 478	0.38 579	0.26 496

NVstereo2D	0.58 459	0.40 299	2.03 445	0.35 419	0.35 503	0.69 506	0.39 502	0.91 514	0.80 563	0.47 321	0.53 382	0.67 475	0.46 462	1.99 593	0.48 429	0.19 551	0.11 374	0.17 530	0.13 371	0.25 449	0.25 486

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 454	0.87 539	2.11 460	0.32 343	0.30 431	0.84 577	0.40 505	0.88 490	0.72 503	0.65 531	0.73 542	0.66 465	0.57 517	0.93 432	0.71 511	0.13 423	0.07 76	0.10 221	0.08 144	0.15 244	0.14 256

PSM-softLoss	0.48 355	0.27 137	1.85 367	0.51 575	0.17 161	0.61 410	0.40 505	0.61 279	0.57 345	0.52 380	0.48 325	0.39 287	0.25 224	1.46 497	0.77 524	0.12 391	0.08 183	0.13 422	0.12 338	0.12 157	0.14 256

KMStereo	0.48 355	0.27 137	1.85 367	0.51 575	0.17 161	0.61 410	0.40 505	0.61 279	0.57 345	0.52 380	0.48 325	0.39 287	0.25 224	1.46 497	0.77 524	0.12 391	0.08 183	0.13 422	0.12 338	0.12 157	0.14 256

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 566	1.04 601	2.06 447	0.94 645	0.35 503	0.89 592	0.40 505	0.85 460	0.63 416	0.55 422	0.63 475	0.75 524	0.38 373	2.38 625	0.48 429	1.10 669	0.31 612	0.36 623	0.21 517	0.53 628	0.55 624

AF-Net	0.69 527	0.92 554	2.21 483	0.41 509	0.40 546	0.68 500	0.40 505	1.02 604	0.86 581	0.69 545	1.03 607	1.04 614	0.84 595	1.19 465	0.78 526	0.22 582	0.14 451	0.25 596	0.17 465	0.30 505	0.18 371

RGC	0.71 540	0.97 580	2.18 479	0.44 532	0.44 565	0.73 527	0.40 505	0.94 540	0.71 493	0.71 556	1.04 610	1.01 607	0.71 568	1.74 544	0.70 508	0.23 586	0.18 529	0.28 604	0.26 547	0.29 494	0.27 504

zh-mn7	0.80 574	1.54 653	3.00 623	0.35 419	0.27 390	0.72 520	0.41 511	0.93 531	1.11 625	1.00 615	1.28 626	0.75 524	0.57 517	1.87 572	1.18 586	0.16 509	0.13 432	0.14 459	0.14 399	0.26 470	0.21 420

LRCNet_RVC	13.74 706	19.30 707	12.75 702	19.46 710	12.69 702	1.86 657	0.41 511	12.33 703	1.05 615	15.77 707	18.83 712	12.62 706	8.70 697	12.21 700	9.62 698	22.22 717	8.37 707	25.85 718	24.01 719	19.32 716	17.44 717

stereogan	0.69 527	0.51 376	2.44 532	0.39 489	0.39 536	1.01 609	0.41 511	0.94 540	0.92 599	0.73 563	0.85 572	1.15 630	0.69 564	1.57 517	0.53 452	0.19 551	0.18 529	0.20 566	0.16 445	0.36 564	0.24 474

DRN-Test	0.64 497	0.43 323	2.44 532	0.39 489	0.44 565	0.80 568	0.41 511	1.02 604	0.78 555	0.80 581	0.63 475	0.69 489	0.56 511	1.79 555	0.69 506	0.15 488	0.12 407	0.17 530	0.16 445	0.18 333	0.17 351

Reg-Stereo(zero)	0.46 333	0.17 2	2.10 459	0.24 110	0.34 490	0.51 257	0.42 515	0.50 183	0.54 322	0.37 255	0.46 306	0.54 395	0.60 530	0.43 240	1.10 573	0.08 67	0.09 272	0.08 62	0.22 527	0.12 157	0.22 435

DAS	0.56 447	0.35 254	1.55 251	0.33 369	0.34 490	0.50 246	0.42 515	0.83 440	0.74 522	0.83 593	0.68 512	0.56 411	0.48 480	2.40 629	0.46 414	0.12 391	0.08 183	0.12 361	0.09 190	0.18 333	0.15 298

SepStereo	0.52 415	0.35 254	1.55 251	0.33 369	0.34 490	0.50 246	0.42 515	0.83 440	0.74 522	0.83 593	0.68 512	0.56 411	0.48 480	1.56 513	0.46 414	0.12 391	0.08 183	0.12 361	0.09 190	0.18 333	0.15 298

RAFT-345	0.53 421	0.30 196	2.34 510	0.38 479	0.34 490	0.58 359	0.42 515	0.47 153	0.61 386	0.51 371	1.00 601	0.43 320	0.28 282	1.57 517	0.82 533	0.10 249	0.07 76	0.11 297	0.09 190	0.10 106	0.08 51

Prome-Stereo	0.49 373	0.30 196	1.76 313	0.60 615	0.23 324	0.63 448	0.42 515	0.62 283	0.60 369	0.59 474	1.03 607	0.43 320	0.72 571	0.60 353	0.33 325	0.09 143	0.07 76	0.10 221	0.09 190	0.11 140	0.43 605

Syn2CoEx	0.70 531	1.07 607	2.74 590	0.43 525	0.30 431	0.64 462	0.42 515	0.99 584	0.78 555	0.62 504	0.78 556	0.74 518	0.72 571	1.92 587	0.61 484	0.20 561	0.17 517	0.19 557	0.15 424	0.29 494	0.22 435

CVANet_RVC	0.65 505	0.80 512	2.13 466	0.36 438	0.26 377	0.62 430	0.42 515	0.84 452	0.72 503	0.69 545	0.68 512	0.68 482	0.52 497	2.64 649	0.42 393	0.19 551	0.12 407	0.22 577	0.17 465	0.37 572	0.15 298

YMNet	0.62 486	0.72 476	1.93 406	0.41 509	0.41 555	0.87 587	0.43 522	0.87 481	0.71 493	0.74 566	0.81 560	0.83 555	0.46 462	0.86 426	0.93 542	0.19 551	0.22 568	0.20 566	0.17 465	0.41 597	0.21 420

YMNet_1	0.62 486	0.72 476	1.93 406	0.41 509	0.41 555	0.87 587	0.43 522	0.87 481	0.71 493	0.74 566	0.81 560	0.83 555	0.46 462	0.86 426	0.93 542	0.19 551	0.22 568	0.20 566	0.17 465	0.41 597	0.21 420

PAM_32	0.70 531	0.35 254	2.73 589	0.54 590	0.61 623	1.07 620	0.43 522	0.84 452	0.49 266	0.90 604	0.91 583	1.23 634	0.77 585	0.65 375	1.10 573	0.10 249	0.19 542	0.10 221	0.49 635	0.15 244	0.38 586

DDUNet	0.77 566	1.12 611	1.88 382	0.76 630	0.69 631	0.84 577	0.43 522	0.85 460	0.65 438	0.67 537	0.75 548	0.91 583	0.52 497	1.03 446	0.57 472	0.54 641	0.37 623	0.95 663	0.52 642	0.71 643	0.57 627

OCTAStereo	0.48 355	0.25 107	1.81 353	0.52 579	0.16 130	0.61 410	0.43 522	0.66 304	0.61 386	0.50 358	0.47 312	0.37 272	0.26 244	1.44 491	0.80 531	0.11 330	0.07 76	0.12 361	0.10 230	0.13 192	0.17 351

RE-Stereo	0.48 355	0.25 107	1.81 353	0.52 579	0.16 130	0.61 410	0.43 522	0.66 304	0.60 369	0.50 358	0.47 312	0.37 272	0.26 244	1.44 491	0.78 526	0.11 330	0.07 76	0.12 361	0.10 230	0.13 192	0.17 351

TVStereo	0.48 355	0.25 107	1.81 353	0.52 579	0.16 130	0.61 410	0.43 522	0.66 304	0.60 369	0.50 358	0.47 312	0.37 272	0.26 244	1.44 491	0.78 526	0.11 330	0.07 76	0.12 361	0.10 230	0.13 192	0.17 351

IRAFT_RVC	0.54 427	0.53 385	1.78 326	0.46 551	0.21 274	0.58 359	0.43 522	0.65 301	0.66 453	0.54 404	0.50 350	0.49 373	0.51 492	1.58 521	1.01 561	0.11 330	0.25 593	0.13 422	0.10 230	0.15 244	0.13 229

APVNet	0.70 531	0.67 458	2.71 582	0.38 479	0.36 512	0.85 581	0.43 522	0.91 514	0.68 464	0.55 422	0.69 521	0.75 524	0.55 507	2.31 618	0.78 526	0.17 524	0.17 517	0.24 591	0.19 498	0.33 531	0.23 460

RYNet	0.70 531	0.56 405	2.25 495	0.35 419	0.41 555	0.86 583	0.43 522	0.94 540	0.82 571	0.62 504	0.53 382	0.91 583	0.60 530	2.70 655	1.00 557	0.14 468	0.11 374	0.16 509	0.14 399	0.25 449	0.27 504

PDISCO_ROB	0.75 558	1.06 604	2.11 460	0.64 619	0.59 614	1.13 627	0.43 522	1.14 629	1.05 615	0.64 524	0.71 535	0.96 596	0.61 539	1.21 466	0.76 522	0.37 629	0.18 529	0.27 600	0.24 532	0.56 631	0.32 552

light-stereo	8.15 694	2.75 691	9.83 693	12.24 703	9.63 695	19.16 708	0.44 533	6.84 697	3.57 685	13.44 704	22.94 722	23.04 715	1.65 657	17.20 711	7.61 694	3.06 691	2.25 694	0.42 632	0.52 642	4.07 695	2.31 691

w-ln-seven-2	0.68 522	1.13 614	2.46 535	0.36 438	0.27 390	0.65 476	0.44 533	0.87 481	0.83 575	0.69 545	0.75 548	0.72 507	0.63 547	1.56 513	1.15 581	0.13 423	0.13 432	0.15 490	0.14 399	0.35 556	0.19 388

ssnet_v2	0.55 439	0.60 416	1.86 375	0.32 343	0.22 304	0.72 520	0.44 533	0.94 540	0.74 522	0.63 514	0.54 394	0.81 548	0.47 471	0.77 412	0.70 508	0.16 509	0.14 451	0.14 459	0.14 399	0.30 505	0.30 534

Wz-Net-LNSev	0.59 467	0.96 572	2.47 540	0.34 402	0.37 524	0.79 560	0.44 533	0.86 470	0.77 551	0.61 493	0.67 505	0.79 541	0.56 511	0.64 364	0.62 486	0.15 488	0.14 451	0.12 361	0.12 338	0.18 333	0.19 388

NF-Stereo	0.48 355	0.25 107	1.81 353	0.52 579	0.16 130	0.61 410	0.44 533	0.66 304	0.61 386	0.50 358	0.47 312	0.37 272	0.26 244	1.45 496	0.79 530	0.11 330	0.07 76	0.12 361	0.10 230	0.13 192	0.16 330

KYRaft	0.48 355	0.29 179	1.75 304	0.33 369	0.21 274	0.75 539	0.44 533	0.58 253	0.57 345	0.64 524	0.93 589	0.53 387	0.72 571	0.60 353	0.24 205	0.10 249	0.07 76	0.12 361	0.14 399	0.12 157	0.54 621

GwcNet	0.69 527	0.71 472	3.12 634	0.36 438	0.45 576	0.81 569	0.44 533	0.86 470	0.84 578	0.60 484	0.74 545	0.82 553	0.49 487	1.65 530	0.66 498	0.16 509	0.15 479	0.15 490	0.15 424	0.31 513	0.24 474

STTRV1_RVC	0.80 574	0.55 402	2.89 608	0.42 520	0.49 590	0.79 560	0.44 533	1.15 632	0.82 571	0.62 504	0.89 581	0.72 507	0.63 547	2.69 654	0.64 494	0.48 637	0.64 656	0.27 600	0.24 532	0.35 556	0.27 504

CC-Net-ROB	0.85 590	1.15 620	2.13 466	0.88 640	0.38 530	0.88 591	0.44 533	1.06 617	0.79 560	0.58 460	0.69 521	0.65 458	0.50 490	2.74 658	0.51 445	0.93 659	0.39 634	0.87 657	0.29 562	0.54 629	0.54 621

rvit_105_1	0.44 302	0.54 393	1.46 229	0.36 438	0.24 339	0.51 257	0.45 542	0.75 365	0.74 522	0.45 310	0.44 294	0.44 331	0.36 351	0.62 359	0.38 363	0.20 561	0.18 529	0.18 550	0.22 527	0.18 333	0.18 371

Pruner-Stereo	0.51 401	0.27 137	1.78 326	1.79 674	0.19 244	0.62 430	0.45 542	0.57 247	0.60 369	0.61 493	0.48 325	0.41 302	0.24 209	0.46 274	1.00 557	0.12 391	0.07 76	0.12 361	0.10 230	0.12 157	0.13 229

RP	0.67 515	0.82 521	1.94 416	0.43 525	0.44 565	0.65 476	0.45 542	0.89 496	0.82 571	0.66 533	0.92 585	0.99 603	0.76 582	1.55 512	0.66 498	0.25 600	0.18 529	0.23 584	0.20 511	0.31 513	0.22 435

AAGNet	0.88 595	0.33 227	1.79 346	0.54 590	0.98 649	0.62 430	0.46 545	0.50 183	0.60 369	0.58 460	0.53 382	0.50 376	0.73 574	1.23 470	7.48 693	0.11 330	0.07 76	0.12 361	0.10 230	0.14 221	0.09 79

GMM-Stereo	0.50 384	0.23 75	2.41 524	0.54 590	0.24 339	0.77 551	0.46 545	0.59 262	0.57 345	0.58 460	0.73 542	0.47 360	0.43 435	0.68 384	0.27 242	0.10 249	0.06 24	0.13 422	0.13 371	0.14 221	0.44 607

delet	0.52 415	0.54 393	1.62 264	0.31 314	0.35 503	0.74 533	0.46 545	0.85 460	0.74 522	0.55 422	0.60 449	0.67 475	0.50 490	1.12 458	0.57 472	0.11 330	0.11 374	0.13 422	0.14 399	0.16 281	0.12 186

MFN_U_SF_RVC	1.55 654	2.39 690	3.16 637	0.65 621	0.41 555	1.12 625	0.46 545	1.23 638	1.33 640	1.61 658	1.20 621	1.43 645	0.98 615	1.76 547	1.97 631	1.90 685	1.80 685	1.98 689	2.15 691	1.63 677	1.77 687

NCC-stereo	0.79 572	0.94 562	2.42 526	0.59 611	0.45 576	1.90 658	0.46 545	0.99 584	0.72 503	0.64 524	0.84 568	0.91 583	0.73 574	1.80 559	1.00 557	0.27 609	0.19 542	0.23 584	0.31 581	0.24 435	0.22 435

Abc-Net	0.79 572	0.94 562	2.42 526	0.59 611	0.45 576	1.90 658	0.46 545	0.99 584	0.72 503	0.64 524	0.84 568	0.91 583	0.73 574	1.80 559	1.00 557	0.27 609	0.19 542	0.23 584	0.31 581	0.24 435	0.22 435
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
XQC	0.73 552	0.98 584	2.39 520	0.46 551	0.35 503	0.81 569	0.46 545	1.00 593	1.00 609	0.80 581	0.69 521	0.88 577	0.74 579	1.32 477	1.20 589	0.24 595	0.16 497	0.23 584	0.20 511	0.41 597	0.33 561

FBW_ROB	0.83 587	0.77 500	1.77 322	0.44 532	0.30 431	0.87 587	0.46 545	1.10 624	0.91 595	0.81 587	0.75 548	1.01 607	0.61 539	3.66 678	1.23 593	0.26 604	0.23 576	0.36 623	0.25 539	0.27 481	0.62 633

w-ln-seven	0.74 555	1.05 602	2.54 558	0.37 462	0.34 490	1.03 612	0.47 553	1.00 593	1.08 620	0.90 604	0.85 572	0.85 564	0.57 517	1.37 483	1.26 596	0.14 468	0.13 432	0.16 509	0.15 424	0.31 513	0.20 407

StereoDRNet	0.64 497	0.88 543	2.35 513	0.41 509	0.45 576	0.73 527	0.47 553	0.94 540	0.74 522	0.75 568	0.54 394	0.74 518	0.47 471	1.70 537	0.72 515	0.15 488	0.14 451	0.15 490	0.14 399	0.20 370	0.19 388

CBMV_ROB	0.76 562	0.42 318	2.68 577	0.33 369	0.22 304	0.74 533	0.47 553	0.96 559	0.76 546	1.04 620	0.96 594	0.88 577	0.93 608	2.06 599	1.19 588	0.22 582	0.24 580	0.27 600	0.25 539	0.25 449	0.28 513

XPNet_ROB	0.61 481	0.72 476	1.66 272	0.37 462	0.27 390	0.67 488	0.47 553	0.89 496	0.71 493	0.78 577	0.70 531	0.81 548	0.53 499	1.70 537	0.76 522	0.21 569	0.16 497	0.16 509	0.15 424	0.20 370	0.21 420

z-mn7	0.80 574	1.52 652	2.62 569	0.36 438	0.28 405	1.01 609	0.48 557	0.90 502	1.29 638	0.69 545	1.35 634	0.85 564	0.59 526	2.03 595	1.09 572	0.14 468	0.12 407	0.14 459	0.12 338	0.32 522	0.20 407

fast-acv-ft	0.63 493	0.88 543	3.10 631	0.38 479	0.30 431	0.79 560	0.48 557	0.69 321	0.72 503	0.58 460	0.78 556	0.76 530	0.60 530	0.67 381	0.73 518	0.15 488	0.15 479	0.18 550	0.17 465	0.37 572	0.16 330

FINET	0.65 505	0.95 569	3.06 627	0.35 419	0.40 546	0.58 359	0.48 557	0.92 523	1.10 623	0.57 442	0.68 512	0.47 360	0.44 443	1.15 463	0.60 481	0.23 586	0.21 562	0.17 530	0.15 424	0.26 470	0.25 486

EDNetEfficientorigin	8.18 695	0.98 584	145.96 728	0.51 575	0.89 644	0.72 520	0.48 557	0.85 460	1.56 652	2.12 664	1.49 639	1.29 638	1.31 638	1.83 564	2.13 641	0.13 423	0.12 407	0.17 530	0.18 478	0.39 589	0.45 608

DeepPrunerF	0.86 591	0.86 536	2.91 614	0.45 546	0.50 592	0.64 462	0.48 557	1.14 629	2.64 680	0.63 514	0.61 456	0.65 458	0.62 544	2.21 613	1.31 599	0.23 586	0.19 542	0.30 612	0.28 556	0.36 564	0.25 486

ADCRef	0.80 574	0.96 572	2.29 502	0.37 462	0.35 503	0.96 601	0.51 562	0.87 481	0.75 536	0.88 600	0.83 565	0.61 438	1.36 643	1.02 444	3.27 665	0.13 423	0.11 374	0.17 530	0.19 498	0.25 449	0.21 420

PASM	0.72 543	0.68 461	1.91 400	0.47 556	0.44 565	0.60 390	0.51 562	0.76 377	0.80 563	0.77 575	0.67 505	0.87 573	0.61 539	2.40 629	0.67 501	0.32 621	0.35 619	0.36 623	0.41 621	0.45 614	0.39 592

ETE_ROB	0.60 473	0.71 472	1.55 251	0.37 462	0.25 359	0.69 506	0.51 562	1.47 651	0.70 483	0.80 581	0.69 521	0.85 564	0.49 487	1.36 482	0.58 477	0.16 509	0.13 432	0.19 557	0.16 445	0.21 386	0.23 460

DCVSM-stereo	0.49 373	0.29 179	2.49 544	0.29 266	0.22 304	0.53 285	0.52 565	0.58 253	0.49 266	0.69 545	0.46 306	0.79 541	0.48 480	0.53 324	0.42 393	0.13 423	0.14 451	0.15 490	0.12 338	0.20 370	0.20 407

anonymity	0.80 574	0.66 456	1.29 181	0.59 611	0.75 635	0.67 488	0.52 565	0.95 554	0.71 493	0.94 610	0.70 531	0.67 475	0.87 600	0.71 397	1.35 602	0.64 648	0.62 655	0.58 645	1.44 684	0.60 635	0.65 636

RAFT + AFF	0.64 497	1.20 627	1.95 419	0.34 402	0.33 477	0.67 488	0.52 565	0.99 584	0.74 522	0.53 391	0.58 430	0.57 418	0.80 588	1.76 547	0.51 445	0.12 391	0.27 603	0.15 490	0.14 399	0.43 605	0.29 520

PA-Net	0.84 589	1.00 591	3.49 653	0.63 618	0.40 546	0.70 512	0.52 565	0.86 470	0.84 578	0.52 380	0.59 433	0.70 499	0.54 502	2.35 621	2.23 644	0.17 524	0.27 603	0.19 557	0.28 556	0.22 403	0.36 576
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
PAM	0.70 531	0.35 254	2.72 584	0.56 599	0.62 625	1.08 622	0.53 569	0.85 460	0.44 210	0.93 609	0.92 585	1.24 635	0.68 562	0.64 364	1.01 561	0.10 249	0.19 542	0.10 221	0.48 633	0.14 221	0.38 586

Ntro	1.00 613	1.68 662	2.80 599	0.95 646	0.85 641	1.06 615	0.53 569	0.98 572	0.90 594	0.62 504	0.76 551	0.93 589	0.66 557	1.66 531	0.98 551	0.99 664	0.45 639	0.75 655	0.40 618	1.19 665	0.75 644

ACVNet-4b	1.93 661	1.85 672	4.10 666	1.07 651	0.86 642	1.15 629	0.53 569	1.06 617	1.12 626	0.64 524	1.09 614	1.99 657	0.70 566	2.20 612	9.86 700	5.62 696	0.41 637	1.03 668	0.55 644	1.86 682	0.85 653

RAFT_R40	0.50 384	0.21 36	1.76 313	0.50 570	0.40 546	0.61 410	0.53 569	0.56 241	0.60 369	0.56 431	0.54 394	0.55 398	0.51 492	1.57 517	0.53 452	0.11 330	0.07 76	0.12 361	0.10 230	0.16 281	0.09 79

RT-IGEV	0.66 510	0.25 107	2.11 460	0.56 599	0.46 584	0.62 430	0.54 573	0.99 584	0.75 536	0.79 579	0.93 589	0.85 564	0.78 586	0.59 346	1.64 619	0.12 391	0.16 497	0.11 297	0.47 630	0.28 487	0.30 534

HBP-ISP	0.76 562	1.30 638	3.19 641	0.35 419	0.26 377	0.85 581	0.54 573	1.03 611	0.72 503	0.80 581	0.69 521	0.68 482	0.83 592	2.04 597	0.44 408	0.23 586	0.24 580	0.29 611	0.25 539	0.28 487	0.24 474

IPLGR	0.54 427	0.56 405	2.68 577	0.36 438	0.18 208	0.62 430	0.54 573	1.02 604	0.64 424	0.73 563	0.46 306	0.47 360	0.45 447	1.12 458	0.29 267	0.09 143	0.08 183	0.11 297	0.09 190	0.19 354	0.12 186

FAT-Stereo	0.70 531	0.54 393	2.88 605	0.36 438	0.29 414	0.62 430	0.54 573	0.97 568	0.87 584	0.76 571	0.92 585	0.94 593	0.80 588	1.84 569	0.57 472	0.18 536	0.19 542	0.17 530	0.16 445	0.22 403	0.25 486

Consistency-Raft	0.88 595	0.93 560	3.23 645	0.99 649	0.64 626	0.77 551	0.55 577	0.98 572	0.97 605	0.61 493	1.03 607	0.65 458	1.05 621	0.79 417	1.38 604	0.44 632	0.46 641	0.51 642	0.58 653	0.65 637	0.47 612

ICVP	0.46 333	0.29 179	2.41 524	0.33 369	0.22 304	0.59 378	0.55 577	0.75 365	0.50 277	0.44 299	0.60 449	0.49 373	0.35 344	0.53 324	0.37 356	0.16 509	0.16 497	0.14 459	0.11 298	0.15 244	0.15 298
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ccnet	0.71 540	0.41 309	1.59 256	0.40 501	0.45 576	1.06 615	0.55 577	0.98 572	0.71 493	0.88 600	0.97 596	0.82 553	0.88 604	1.68 534	0.94 544	0.32 621	0.26 596	0.32 617	0.27 552	0.34 543	0.30 534

LALA_ROB	0.60 473	0.76 491	1.69 278	0.36 438	0.29 414	0.79 560	0.55 577	0.94 540	0.77 551	0.81 587	0.67 505	0.94 593	0.49 487	0.99 439	0.73 518	0.21 569	0.15 479	0.20 566	0.18 478	0.23 418	0.21 420

PSMNet_ROB	0.66 510	1.01 595	2.33 508	0.38 479	0.31 452	0.72 520	0.55 577	0.86 470	0.69 473	0.54 404	0.60 449	0.75 524	0.47 471	2.00 594	0.82 533	0.17 524	0.13 432	0.19 557	0.19 498	0.24 435	0.27 504

ACRE	0.56 447	1.14 616	2.77 595	0.76 630	0.28 405	0.60 390	0.56 582	0.76 377	0.58 356	0.55 422	0.62 461	0.41 302	0.29 300	0.44 249	0.39 374	0.11 330	0.19 542	0.13 422	0.14 399	0.36 564	0.18 371

PVD	0.90 598	0.85 533	2.15 472	0.53 585	0.50 592	0.99 605	0.56 582	1.15 632	1.64 654	1.41 653	1.41 638	1.11 626	1.13 629	1.35 481	1.31 599	0.26 604	0.28 606	0.28 604	0.26 547	0.37 572	0.49 616

TDLM	0.67 515	0.92 554	1.76 313	0.37 462	0.24 339	0.66 482	0.56 582	0.82 434	0.74 522	1.16 628	0.62 461	0.61 438	0.48 480	2.70 655	0.50 439	0.20 561	0.11 374	0.35 621	0.14 399	0.32 522	0.16 330

pmcnn	1.32 638	1.05 602	2.77 595	0.74 628	1.43 668	0.72 520	0.56 582	0.96 559	0.91 595	0.99 614	2.92 675	6.01 691	0.70 566	2.38 625	3.32 668	0.13 423	0.10 321	0.08 62	0.06 20	0.34 543	0.22 435

CIPLG	0.56 447	1.19 626	2.46 535	0.80 634	0.31 452	0.61 410	0.57 586	0.76 377	0.57 345	0.56 431	0.63 475	0.41 302	0.30 310	0.45 265	0.40 382	0.11 330	0.20 553	0.13 422	0.13 371	0.35 556	0.19 388

iRaft-Stereo_20w	0.58 459	0.39 291	1.96 428	0.45 546	0.32 462	0.92 597	0.57 586	1.14 629	0.56 341	0.81 587	0.40 272	0.55 398	0.69 564	0.65 375	1.04 566	0.09 143	0.16 497	0.09 160	0.36 608	0.17 305	0.25 486

ADCMid	0.96 608	1.32 642	2.74 590	0.38 479	0.35 503	0.99 605	0.58 588	0.94 540	0.86 581	1.23 638	1.01 602	1.01 607	1.00 616	1.05 448	3.97 674	0.21 569	0.19 542	0.42 632	0.32 587	0.40 594	0.29 520

MDST_ROB	1.17 629	0.42 318	3.87 659	0.54 590	0.44 565	4.11 687	0.58 588	1.31 643	0.84 578	2.12 664	1.12 616	0.98 600	0.71 568	4.24 683	0.99 556	0.16 509	0.14 451	0.19 557	0.17 465	0.18 333	0.35 568

otaku	1.03 616	1.68 662	2.72 584	0.95 646	0.73 634	1.03 612	0.59 590	0.99 584	0.86 581	0.69 545	1.61 642	0.98 600	0.64 550	1.46 497	1.14 579	0.95 662	0.46 641	0.72 654	0.40 618	1.24 669	0.78 648

DeepStereo_RVC	0.44 302	0.28 166	1.92 403	0.49 566	0.17 161	0.60 390	0.59 590	0.50 183	0.52 292	0.49 351	0.45 298	0.39 287	0.86 599	0.45 265	0.33 325	0.11 330	0.08 183	0.11 297	0.09 190	0.15 244	0.19 388

ACV-stereo	0.66 510	0.76 491	2.86 603	0.32 343	0.25 359	1.01 609	0.60 592	0.59 262	0.52 292	0.41 281	0.45 298	1.55 650	0.94 611	1.40 488	0.69 506	0.14 468	0.13 432	0.12 361	0.11 298	0.20 370	0.19 388

Wz-Net-SNSev	0.76 562	1.32 642	3.11 633	0.40 501	0.31 452	0.71 514	0.60 592	0.98 572	0.87 584	0.67 537	0.83 565	0.96 596	0.60 530	1.67 533	0.97 548	0.16 509	0.15 479	0.16 509	0.17 465	0.36 564	0.24 474

Wz-Net-MNSev	0.65 505	0.97 580	2.19 481	0.36 438	0.33 477	0.90 593	0.60 592	0.92 523	0.81 570	0.75 568	0.72 540	0.73 512	0.65 552	1.39 485	0.71 511	0.16 509	0.13 432	0.14 459	0.14 399	0.24 435	0.18 371

FCDSN-DC	1.29 637	0.54 393	2.50 548	0.47 556	0.41 555	1.12 625	0.60 592	1.10 624	1.27 636	2.23 670	2.87 672	3.67 677	3.12 680	2.39 628	1.69 621	0.30 618	0.26 596	0.31 613	0.30 572	0.35 556	0.38 586
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MonStereo1	1.98 663	1.01 595	1.78 326	1.19 659	1.04 656	3.58 682	0.61 596	1.53 656	1.93 667	1.39 651	3.37 681	2.23 662	10.80 699	2.84 663	1.25 595	1.04 666	0.38 627	0.96 664	0.57 650	1.10 661	1.00 668

IPLG	0.69 527	0.84 528	2.43 530	0.35 419	0.21 274	1.65 651	0.61 596	1.36 646	0.58 356	1.39 651	0.51 355	0.37 272	0.87 600	1.41 489	0.36 349	0.09 143	0.07 76	0.14 459	0.12 338	0.32 522	0.11 141

IPLGR_C	0.58 459	1.25 633	2.72 584	0.80 634	0.31 452	0.60 390	0.61 596	0.76 377	0.58 356	0.56 431	0.62 461	0.41 302	0.31 320	0.43 240	0.40 382	0.11 330	0.22 568	0.13 422	0.15 424	0.35 556	0.19 388

HHNet	0.60 473	0.65 449	2.60 568	0.36 438	0.25 359	0.64 462	0.61 596	0.64 294	0.62 404	0.55 422	1.13 618	0.32 246	0.60 530	0.42 236	1.79 626	0.15 488	0.07 76	0.12 361	0.10 230	0.18 333	0.15 298

GANetREF_RVC	0.75 558	1.15 620	2.46 535	0.47 556	0.26 377	0.83 575	0.61 596	0.97 568	0.89 592	0.62 504	0.61 456	0.72 507	0.59 526	2.42 631	0.55 460	0.32 621	0.25 593	0.36 623	0.24 532	0.39 589	0.31 543
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
Selective-IGEV-i16pc	0.75 558	0.29 179	5.48 677	0.32 343	0.19 244	1.18 632	0.62 601	0.86 470	0.74 522	0.37 255	0.51 355	0.53 387	0.29 300	2.10 607	0.35 344	0.22 582	0.23 576	0.12 361	0.16 445	0.22 403	0.19 388

ADCPNet	0.99 609	0.99 589	3.93 663	0.37 462	0.68 630	1.36 637	0.62 601	0.87 481	0.76 546	0.78 577	0.81 560	1.08 620	1.18 632	1.14 461	2.49 652	0.21 569	0.69 665	0.21 574	0.95 674	0.29 494	0.37 583

MSMD_ROB	1.34 640	0.96 572	2.38 518	0.39 489	0.32 462	1.96 661	0.62 601	0.91 514	1.43 645	2.94 683	2.60 667	4.77 686	1.95 665	2.43 634	1.33 601	0.29 615	0.26 596	0.32 617	0.32 587	0.30 505	0.30 534

zh-sn7	0.89 597	1.73 666	3.09 630	0.39 489	0.30 431	0.82 572	0.63 604	0.96 559	0.87 584	0.79 579	1.12 616	0.84 560	0.87 600	2.42 631	1.63 617	0.16 509	0.17 517	0.16 509	0.16 445	0.34 543	0.29 520

DisPM	0.43 293	0.33 227	1.78 326	0.57 604	0.18 208	0.59 378	0.63 604	0.53 218	0.61 386	0.60 484	0.53 382	0.38 281	0.26 244	0.75 404	0.29 267	0.12 391	0.07 76	0.12 361	0.11 298	0.11 140	0.14 256

NVStereoNet_ROB	1.16 628	0.95 569	2.54 558	0.58 606	0.55 605	0.78 556	0.63 604	1.00 593	1.08 620	1.03 618	4.07 687	1.48 647	1.22 633	2.88 664	1.27 597	0.50 638	0.46 641	0.54 643	0.62 657	0.50 622	0.63 635
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
FC-DCNN v2	1.54 653	0.58 411	2.80 599	0.44 532	0.39 536	2.05 667	0.66 607	1.90 669	1.84 665	2.79 681	2.97 676	4.41 684	3.07 678	2.65 650	2.30 647	0.29 615	0.26 596	0.31 613	0.30 572	0.32 522	0.38 586

ACVNet_1	1.33 639	1.91 677	4.03 664	1.09 654	0.88 643	1.19 633	0.66 607	1.24 639	1.17 629	0.94 610	0.96 594	3.09 672	1.04 620	2.37 622	1.11 576	1.04 666	0.48 647	1.03 668	0.48 633	1.12 662	0.83 650

SST-Stereo	0.52 415	0.20 20	1.76 313	0.62 617	0.53 600	0.62 430	0.66 607	0.55 235	0.61 386	0.58 460	0.53 382	0.52 385	0.60 530	1.59 523	0.29 267	0.11 330	0.07 76	0.12 361	0.10 230	0.16 281	0.10 115

DRaft	0.62 486	0.38 279	1.76 313	0.24 110	0.16 130	0.64 462	0.66 607	0.53 218	0.53 309	0.67 537	0.99 599	0.38 281	1.00 616	1.44 491	2.10 640	0.10 249	0.14 451	0.10 221	0.14 399	0.18 333	0.21 420

GANet	0.75 558	0.84 528	2.01 437	0.40 501	0.25 359	0.74 533	0.66 607	0.87 481	0.73 518	0.71 556	1.07 613	0.84 560	0.59 526	2.71 657	1.15 581	0.17 524	0.16 497	0.44 636	0.16 445	0.31 513	0.20 407

FC-DCNN	1.49 651	0.59 414	2.88 605	0.44 532	0.39 536	1.97 663	0.66 607	1.67 660	1.70 657	2.72 680	2.89 673	4.22 680	2.97 677	2.55 645	2.19 642	0.29 615	0.26 596	0.31 613	0.30 572	0.32 522	0.39 592

Selective-IGEV-i16pb	0.86 591	0.33 227	6.08 680	0.32 343	0.21 274	1.08 622	0.68 613	1.06 617	0.92 599	0.43 292	0.76 551	0.66 465	0.46 462	2.31 618	0.50 439	0.23 586	0.25 593	0.14 459	0.19 498	0.26 470	0.24 474

NCCL2	0.65 505	0.94 562	1.96 428	0.43 525	0.30 431	0.71 514	0.68 613	0.84 452	0.65 438	0.70 551	0.60 449	0.86 571	0.54 502	1.56 513	0.57 472	0.20 561	0.16 497	0.67 651	0.25 539	0.22 403	0.24 474

SPS-STEREO	1.07 619	1.13 614	2.88 605	0.65 621	0.69 631	0.99 605	0.68 613	1.05 616	0.87 584	1.36 647	1.23 623	1.46 646	0.94 611	1.87 572	1.72 623	0.66 649	0.61 654	0.58 645	0.57 650	0.65 637	0.77 647
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
coex-ft	5.95 691	1.67 660	60.57 726	0.34 402	0.30 431	0.77 551	0.69 616	0.74 355	4.41 687	19.22 711	2.15 656	1.62 652	7.97 695	1.81 562	8.96 696	0.44 632	2.08 691	0.18 550	0.19 498	0.38 579	4.62 698

CRE-IMP	0.41 265	0.22 53	1.76 313	0.48 564	0.17 161	0.79 560	0.69 616	0.52 209	0.52 292	0.47 321	0.42 280	0.45 340	0.26 244	0.41 227	0.31 299	0.11 330	0.07 76	0.12 361	0.09 190	0.17 305	0.23 460

MeshStereo	1.21 631	1.15 620	3.01 624	0.34 402	0.28 405	1.10 624	0.69 616	1.35 645	1.01 611	2.71 679	2.41 663	2.96 669	1.45 649	2.80 661	1.40 607	0.22 582	0.22 568	0.22 577	0.19 498	0.50 622	0.26 496
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
S-Stereo	0.80 574	0.69 465	3.89 660	0.39 489	0.37 524	0.69 506	0.70 619	0.94 540	0.98 608	0.62 504	0.91 583	0.83 555	0.60 530	2.37 622	0.66 498	0.18 536	0.21 562	0.17 530	0.18 478	0.30 505	0.35 568

Wz-Net-TNSev	0.91 599	1.73 666	3.08 628	0.36 438	0.31 452	1.00 608	0.71 620	1.06 617	0.97 605	0.71 556	0.72 540	1.09 622	0.87 600	2.42 631	1.59 615	0.20 561	0.20 553	0.16 509	0.20 511	0.44 613	0.35 568

WZ-Net	0.92 601	1.31 639	3.76 657	0.41 509	0.36 512	0.86 583	0.71 620	1.00 593	1.06 618	0.82 592	0.92 585	1.06 618	1.05 621	2.16 610	1.61 616	0.19 551	0.13 432	0.15 490	0.16 445	0.32 522	0.28 513

WCMA_ROB	1.12 621	0.83 526	2.66 575	0.58 606	0.34 490	1.17 631	0.71 620	0.93 531	0.94 601	1.74 660	2.63 669	3.09 672	1.71 660	1.70 537	1.84 628	0.26 604	0.21 562	0.20 566	0.21 517	0.28 487	0.43 605

G-Net	0.99 609	0.64 442	2.76 592	0.57 604	0.67 628	2.03 666	0.72 623	0.76 377	0.67 462	1.14 627	2.56 666	1.30 641	1.02 618	1.48 505	1.74 624	0.25 600	0.24 580	0.24 591	0.26 547	0.37 572	0.31 543

NRIStereo	0.46 333	0.25 107	1.77 322	0.47 556	0.16 130	0.95 600	0.74 624	0.51 193	0.56 341	0.48 339	0.39 269	0.59 428	0.29 300	0.77 412	0.32 312	0.11 330	0.13 432	0.11 297	0.09 190	0.21 386	0.24 474

DPSNet	0.86 591	0.60 416	2.34 510	0.58 606	0.36 512	1.07 620	0.75 625	1.30 642	1.05 615	0.70 551	0.68 512	0.94 593	1.29 635	2.08 603	1.82 627	0.26 604	0.23 576	0.16 509	0.17 465	0.48 617	0.40 598

MFMNet_re	0.92 601	1.28 636	2.53 552	0.82 638	0.76 638	0.90 593	0.75 625	0.98 572	1.04 614	1.03 618	1.05 611	0.84 560	0.94 611	0.83 421	0.72 515	0.68 650	0.60 653	0.63 649	0.60 656	0.77 648	0.74 642

RainbowNet	1.15 626	1.78 668	2.72 584	1.12 657	0.91 646	1.06 615	0.76 627	1.16 634	1.13 628	0.75 568	0.97 596	1.09 622	0.80 588	1.60 524	1.21 591	1.17 671	1.26 681	1.01 667	0.57 650	1.13 663	0.88 658

PFNet+	0.45 321	0.37 267	1.86 375	0.46 551	0.18 208	0.58 359	0.77 628	0.52 209	0.64 424	0.56 431	0.48 325	0.39 287	0.26 244	0.93 432	0.32 312	0.13 423	0.09 272	0.14 459	0.13 371	0.12 157	0.15 298

RTS	1.21 631	1.31 639	6.39 682	0.52 579	0.51 597	1.61 647	0.79 629	1.03 611	1.37 643	1.13 625	1.30 629	1.10 624	0.85 596	2.65 650	2.08 637	0.21 569	0.24 580	0.18 550	0.18 478	0.43 605	0.32 552

RTSA	1.21 631	1.31 639	6.39 682	0.52 579	0.51 597	1.61 647	0.79 629	1.03 611	1.37 643	1.13 625	1.30 629	1.10 624	0.85 596	2.65 650	2.08 637	0.21 569	0.24 580	0.18 550	0.18 478	0.43 605	0.32 552

ADCP+	0.94 604	1.12 611	3.14 635	0.34 402	0.39 536	1.06 615	0.79 629	0.89 496	0.80 563	0.66 533	0.67 505	0.85 564	1.55 653	0.93 432	4.55 681	0.13 423	0.11 374	0.16 509	0.15 424	0.26 470	0.25 486

CBMV	0.71 540	0.76 491	2.64 572	0.33 369	0.20 260	0.78 556	0.79 629	0.98 572	0.78 555	0.85 599	0.71 535	0.86 571	1.10 626	1.46 497	0.62 486	0.18 536	0.20 553	0.21 574	0.19 498	0.25 449	0.33 561
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ADCS	1.05 618	1.36 647	2.98 621	0.42 520	0.36 512	0.96 601	0.81 633	1.06 617	1.12 626	1.25 639	0.97 596	1.08 620	0.90 606	1.25 474	4.86 683	0.21 569	0.21 562	0.22 577	0.23 530	0.36 564	0.38 586

MSAF-DinoV2	3.10 681	1.86 674	10.68 695	3.61 694	0.30 431	3.34 681	0.82 634	2.81 682	1.79 661	0.80 581	0.87 576	1.56 651	1.10 626	26.49 723	1.96 630	0.17 524	0.13 432	0.19 557	1.63 688	0.92 655	0.99 666

ACVNet_2	1.42 648	1.81 669	3.23 645	1.08 652	0.92 647	1.32 635	0.85 635	1.49 653	1.69 656	1.19 637	1.73 646	2.13 659	1.03 619	2.50 641	1.40 607	0.91 658	0.53 649	1.00 666	0.55 644	2.11 684	0.85 653

SANet	1.20 630	1.21 628	3.33 650	0.38 479	0.27 390	1.73 655	0.85 635	1.10 624	2.49 677	1.16 628	1.83 648	1.72 653	1.50 652	2.37 622	2.84 658	0.18 536	0.16 497	0.16 509	0.15 424	0.32 522	0.32 552

DSFCA	0.54 427	0.35 254	1.41 216	0.28 232	0.28 405	0.79 560	0.88 637	0.76 377	0.70 483	0.72 559	0.66 502	0.67 475	0.57 517	1.17 464	0.63 488	0.16 509	0.14 451	0.13 422	0.14 399	0.16 281	0.13 229

DEmStereo	0.68 522	0.31 210	2.25 495	0.42 520	0.17 161	0.66 482	0.89 638	0.51 193	0.59 364	0.60 484	1.01 602	0.45 340	1.26 634	1.54 511	2.26 646	0.10 249	0.08 183	0.10 221	0.10 230	0.10 106	0.11 141

SuperB	1.15 626	1.14 616	5.43 676	0.36 438	0.26 377	0.81 569	0.89 638	0.88 490	1.17 629	0.67 537	0.68 512	0.63 444	1.39 646	1.74 544	3.37 669	0.15 488	0.12 407	0.17 530	0.16 445	2.80 690	0.25 486

FADE	15.89 707	3.00 693	8.70 687	2.11 681	2.94 686	1.19 633	0.91 640	5.00 692	2.49 677	1.25 639	1.19 620	3.05 671	7.02 693	8.02 693	5.31 687	94.83 728	35.90 726	65.83 725	66.18 725	1.66 678	1.30 676

IMH	2.02 664	2.15 688	2.69 580	1.68 671	1.12 662	1.66 652	0.92 641	2.10 675	1.92 666	1.32 645	2.66 670	2.21 661	1.69 659	5.78 687	1.68 620	5.54 695	0.96 677	1.31 676	0.71 663	1.32 674	0.99 666

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 615	1.67 660	2.32 505	0.47 556	0.39 536	1.47 640	0.95 642	0.95 554	0.91 595	0.84 595	0.94 591	1.05 616	0.60 530	2.95 665	0.72 515	0.41 630	0.72 669	0.32 617	0.55 644	0.74 644	1.22 674

WAO-8	2.80 675	2.14 686	2.89 608	1.91 679	1.04 656	3.98 685	0.96 643	3.26 686	6.17 690	2.15 668	3.37 681	3.31 674	2.41 671	11.84 697	2.03 635	2.05 686	1.86 687	1.54 682	0.92 672	1.22 666	0.87 656

Venus	2.80 675	2.14 686	2.89 608	1.91 679	1.04 656	3.98 685	0.96 643	3.26 686	6.17 690	2.15 668	3.37 681	3.31 674	2.41 671	11.84 697	2.03 635	2.05 686	1.86 687	1.54 682	0.92 672	1.22 666	0.87 656

TorneroNet-64	2.65 671	1.83 670	3.30 647	1.46 666	1.20 664	3.89 684	0.99 645	3.51 690	6.71 693	2.56 676	4.60 689	4.22 680	3.85 683	3.33 672	3.14 663	1.19 672	0.65 657	1.39 679	0.79 668	3.31 692	1.15 672

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 640	1.70 664	2.50 548	0.56 599	0.40 546	2.15 670	0.99 645	1.24 639	1.26 635	1.02 617	1.10 615	1.29 638	0.88 604	3.10 669	1.08 570	1.66 682	0.83 673	0.68 652	0.88 671	1.57 676	1.80 688

NaN_ROB	1.14 624	0.94 562	2.96 617	0.53 585	0.56 608	1.13 627	0.99 645	0.98 572	1.00 609	1.09 623	0.87 576	0.77 532	1.06 623	5.90 688	2.72 655	0.16 509	0.23 576	0.16 509	0.24 532	0.22 403	0.36 576

DDVS	0.62 486	0.40 299	1.40 214	2.21 683	0.35 503	0.87 587	1.00 648	0.69 321	0.50 277	0.53 391	0.56 416	0.90 581	0.37 364	1.22 468	0.47 423	0.15 488	0.14 451	0.14 459	0.12 338	0.19 354	0.22 435

Dean	1.79 658	1.83 670	3.92 661	1.29 662	1.07 659	1.55 645	1.00 648	1.95 671	2.33 673	1.47 656	4.19 688	4.26 683	1.33 641	2.21 613	1.48 611	1.14 670	0.68 663	1.18 670	0.74 664	1.24 669	0.98 661

aanetorigin	0.77 566	0.80 512	2.59 566	0.43 525	0.44 565	0.58 359	1.01 650	0.57 247	0.68 464	1.53 657	1.23 623	0.81 548	1.08 624	1.07 449	1.07 569	0.18 536	0.15 479	0.17 530	0.21 517	0.54 629	0.30 534

WAO-6	1.58 655	1.54 653	2.32 505	1.14 658	1.00 653	2.30 673	1.03 651	1.82 667	2.85 682	1.25 639	2.61 668	2.20 660	1.56 654	2.47 639	1.99 633	0.95 662	0.67 659	1.19 673	0.83 669	1.08 660	0.88 658

LVE	1.96 662	2.17 689	3.14 635	1.68 671	1.80 679	1.63 649	1.03 651	2.34 677	2.81 681	1.25 639	2.89 673	4.24 682	1.29 635	2.79 660	1.44 609	2.85 690	0.91 676	1.18 670	1.46 685	1.23 668	1.10 671

TorneroNet	5.50 689	1.92 678	3.16 637	1.47 667	1.25 667	14.07 698	1.06 653	4.90 691	20.99 717	10.17 697	16.48 708	11.88 703	6.93 692	3.34 673	4.20 678	1.30 676	0.69 665	1.45 681	0.86 670	2.61 689	1.20 673

MADNet+	1.36 642	1.93 679	5.95 678	0.81 637	0.59 614	1.57 646	1.09 654	1.39 649	1.22 632	0.84 595	1.01 602	1.25 636	1.12 628	3.19 670	2.36 649	0.45 634	0.47 644	0.38 629	0.34 595	0.59 632	0.57 627

WAO-7	1.48 650	1.63 656	2.49 544	0.93 644	0.75 635	1.72 654	1.10 655	1.84 668	1.96 668	1.43 654	2.54 665	1.97 656	1.61 656	3.06 667	2.08 637	0.69 651	0.66 658	0.94 662	0.74 664	0.80 650	0.69 639

notaker	2.66 672	2.07 681	3.31 649	2.61 688	1.43 668	1.76 656	1.11 656	2.76 681	1.79 661	2.26 671	11.53 702	3.96 678	4.29 685	3.09 668	2.76 657	1.55 681	0.88 675	1.70 687	1.07 679	2.00 683	1.35 677

LSM	3.31 683	1.11 610	5.29 675	9.40 700	30.65 719	0.84 577	1.12 657	0.91 514	1.22 632	1.36 647	2.19 657	0.93 589	0.83 592	1.66 531	0.90 539	0.21 569	0.31 612	0.24 591	0.28 556	0.39 589	6.33 700

AnyNet_C32	1.00 613	1.33 644	2.53 552	0.49 566	0.54 602	1.15 629	1.14 658	0.91 514	0.89 592	1.11 624	0.95 593	0.87 573	0.93 608	1.50 506	4.07 676	0.21 569	0.20 553	0.25 596	0.24 532	0.38 579	0.33 561

CSAN	1.25 635	1.12 611	3.04 625	0.51 575	0.37 524	1.06 615	1.15 659	1.22 635	1.08 620	1.17 634	1.91 650	1.04 614	1.31 638	5.96 689	2.43 651	0.26 604	0.22 568	0.24 591	0.24 532	0.31 513	0.30 534

PSM-AAD	0.63 493	0.22 53	1.77 322	0.37 462	0.23 324	0.86 583	1.17 660	0.59 262	0.60 369	0.64 524	0.71 535	0.68 482	2.93 675	0.65 375	0.31 299	0.09 143	0.07 76	0.17 530	0.15 424	0.13 192	0.33 561

IMH-64-1	1.39 645	1.64 658	1.86 375	1.36 663	1.11 660	1.39 638	1.19 661	1.76 663	1.45 647	1.16 628	2.21 658	1.53 648	1.38 644	1.98 590	1.52 612	1.29 674	0.67 659	1.27 674	0.69 661	1.29 671	0.98 661

IMH-64	1.39 645	1.64 658	1.86 375	1.36 663	1.11 660	1.39 638	1.19 661	1.76 663	1.45 647	1.16 628	2.21 658	1.53 648	1.38 644	1.98 590	1.52 612	1.29 674	0.67 659	1.27 674	0.69 661	1.29 671	0.98 661

DANet	0.80 574	0.65 449	2.21 483	1.19 659	0.48 589	0.74 533	1.25 663	0.89 496	1.53 650	0.89 602	0.71 535	0.96 596	0.56 511	1.83 564	0.96 547	0.18 536	0.16 497	0.19 557	0.16 445	0.26 470	0.29 520
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
KSHMR	4.10 685	1.97 680	5.27 674	1.71 673	1.47 672	1.96 661	1.28 664	3.19 684	17.33 711	2.12 664	15.91 706	9.18 696	1.57 655	8.42 694	1.98 632	1.52 680	1.26 681	1.67 686	1.19 681	1.67 679	1.40 679

SAMSARA	0.91 599	0.97 580	2.22 487	0.80 634	0.58 612	1.32 635	1.31 665	1.01 601	0.94 601	1.36 647	0.87 576	1.38 643	0.90 606	1.72 541	1.02 563	0.24 595	0.30 611	0.22 577	0.25 539	0.36 564	0.35 568

SGM-Forest	1.04 617	0.42 318	3.59 656	0.41 509	0.32 462	1.05 614	1.32 666	0.94 540	0.83 575	1.16 628	2.23 660	1.03 611	1.39 646	2.49 640	2.35 648	0.21 569	0.21 562	0.20 566	0.19 498	0.23 418	0.32 552
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DStereoO	0.99 609	0.66 456	1.67 274	0.75 629	0.99 652	0.73 527	1.33 667	0.94 540	0.91 595	0.70 551	1.06 612	0.75 524	1.75 662	0.95 435	2.39 650	1.20 673	0.41 637	0.48 639	0.59 655	0.85 652	0.60 631

HanzoNet	7.64 692	2.86 692	5.05 672	7.01 697	3.97 689	2.18 671	1.34 668	3.37 689	4.05 686	13.17 703	10.58 696	10.73 698	16.52 709	8.45 695	10.51 701	10.48 707	9.72 709	5.59 701	13.46 709	6.84 701	6.83 701

AnyNet_C01	1.14 624	1.49 651	4.23 668	0.54 590	0.53 600	1.51 644	1.37 669	1.04 615	1.07 619	1.17 634	1.33 632	1.15 630	1.08 624	1.61 527	2.74 656	0.25 600	0.22 568	0.28 604	0.24 532	0.48 617	0.40 598

SGM_RVC	1.89 660	0.92 554	2.50 548	0.96 648	0.93 648	1.63 649	1.37 669	1.52 655	12.43 698	1.85 661	1.69 645	2.40 665	1.74 661	2.81 662	1.71 622	0.53 639	0.47 644	0.42 632	0.47 630	0.74 644	0.74 642
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MIPNet	0.83 587	0.81 517	2.40 523	0.61 616	0.18 208	1.48 641	1.39 671	1.60 658	0.74 522	1.94 662	0.85 572	0.73 512	1.68 658	0.87 430	0.31 299	0.09 143	0.08 183	0.11 297	0.32 587	0.25 449	0.12 186

UNDER WATER	2.74 673	1.85 672	4.54 670	1.81 677	1.44 670	2.34 674	1.40 672	3.24 685	6.60 692	2.60 677	2.76 671	5.75 689	5.24 689	3.02 666	4.01 675	1.45 678	0.81 672	1.59 685	1.06 678	1.80 680	1.51 681

EDNetEfficient	1.27 636	0.70 470	4.05 665	0.64 619	0.98 649	0.94 599	1.40 672	0.85 460	1.75 659	2.34 673	1.33 632	1.05 616	2.21 669	1.58 521	4.15 677	0.15 488	0.19 542	0.14 459	0.27 552	0.38 579	0.32 552

ktn	4.35 686	2.10 682	2.89 608	1.80 675	1.49 674	2.13 669	1.41 674	2.26 676	12.72 699	11.41 701	16.43 707	11.15 699	3.75 681	4.36 684	3.18 664	1.82 684	0.98 679	1.73 688	1.21 682	2.97 691	1.27 675

Selective-IGEV-i16pa	47.65 727	67.17 727	7.20 684	2.47 685	2.32 684	116.02 728	1.42 675	90.41 729	82.69 728	32.69 727	90.10 727	60.10 728	84.41 728	129.53 729	52.52 726	50.16 725	15.10 711	18.00 715	9.63 706	0.94 656	40.09 728

GrayStereo	0.66 510	0.19 10	1.76 313	0.90 641	0.23 324	0.62 430	1.42 675	0.62 283	0.60 369	0.72 559	0.78 556	0.56 411	3.07 678	0.60 353	0.26 231	0.09 143	0.08 183	0.10 221	0.21 517	0.11 140	0.18 371

UNDER WATER-64	2.47 670	1.89 675	4.86 671	1.82 678	1.44 670	3.18 680	1.57 677	2.62 678	5.64 689	2.05 663	2.13 655	4.13 679	3.76 682	2.62 648	3.42 670	1.47 679	0.85 674	1.57 684	1.07 679	1.82 681	1.49 680

PWCK	1.49 651	1.90 676	3.22 644	1.09 654	0.54 602	1.71 653	1.73 678	1.49 653	1.53 650	1.44 655	1.80 647	1.82 654	1.30 637	3.34 673	1.76 625	1.07 668	0.56 651	0.97 665	0.58 653	1.38 675	0.65 636

FTStereo	0.76 562	0.18 6	2.35 513	0.71 625	0.21 274	0.73 527	1.79 679	0.57 247	0.53 309	1.07 621	1.63 644	1.29 638	2.13 667	0.75 404	0.29 267	0.19 551	0.08 183	0.12 361	0.11 298	0.11 140	0.40 598

IGEV-RUCA	2.28 667	0.30 196	1.15 150	0.40 501	1.86 680	2.06 668	1.90 680	1.36 646	1.80 663	3.70 687	3.76 684	5.02 687	8.19 696	2.12 608	1.63 617	0.25 600	0.76 670	2.72 693	1.91 689	2.39 687	2.36 693

ADCL	0.99 609	0.79 510	2.43 530	0.39 489	0.32 462	1.50 643	1.90 680	0.92 523	0.97 605	1.26 643	1.27 625	1.00 605	1.42 648	1.14 461	3.31 667	0.17 524	0.14 451	0.22 577	0.21 517	0.30 505	0.22 435

EAI-Stereo	0.78 570	0.25 107	1.67 274	0.54 590	0.59 614	1.95 660	2.05 682	1.11 628	0.64 424	0.95 612	1.49 639	0.50 376	0.67 559	0.59 346	1.44 609	0.09 143	0.19 542	0.09 160	0.49 635	0.13 192	0.22 435

DStereoFS	2.23 666	2.10 682	2.47 540	1.61 670	1.88 681	3.81 683	2.06 683	1.95 671	3.33 684	2.38 674	3.31 680	2.37 663	4.92 686	2.45 636	3.27 665	1.03 665	1.27 683	0.55 644	1.04 677	0.70 641	2.05 690

ELAS	1.39 645	0.79 510	2.86 603	0.53 585	0.50 592	2.81 678	2.20 684	1.61 659	1.50 649	2.28 672	2.35 661	1.82 654	2.13 667	1.73 542	2.22 643	0.35 626	0.37 623	0.35 621	0.35 599	0.49 620	0.47 612
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MultiAttention	2.38 669	0.50 373	1.93 406	1.80 675	2.56 685	10.86 696	2.30 685	1.22 635	0.80 563	0.62 504	1.16 619	1.13 627	0.56 511	16.09 707	1.18 586	0.20 561	0.09 272	0.43 635	1.62 687	0.94 656	1.58 684

MADNet++	2.79 674	2.11 685	2.97 620	2.49 686	2.28 683	2.95 679	2.31 686	2.67 679	2.47 676	3.03 684	3.13 678	2.70 668	2.92 674	4.10 681	4.48 680	2.68 689	2.24 693	3.04 696	2.44 693	2.37 686	2.34 692

MANE	2.90 678	1.14 616	2.96 617	1.03 650	1.01 654	5.01 689	2.45 687	5.36 693	6.88 694	3.58 686	4.76 691	5.99 690	4.99 687	4.23 682	4.61 682	0.56 644	0.67 659	0.44 636	0.78 666	0.51 624	1.03 669

ELAS_RVC	1.37 644	0.78 508	3.21 643	0.55 597	0.50 592	1.49 642	2.48 688	1.48 652	1.71 658	2.13 667	2.09 653	2.07 658	2.56 673	1.90 582	2.02 634	0.35 626	0.36 621	0.37 627	0.34 595	0.49 620	0.47 612
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM+DAISY	1.83 659	1.43 648	3.81 658	0.87 639	1.01 654	2.38 675	2.53 689	1.36 646	1.75 659	2.92 682	3.22 679	2.65 667	2.93 675	2.22 616	3.10 662	0.72 652	0.69 665	0.63 649	0.62 657	0.77 648	0.98 661

THIR-Stereo	0.86 591	0.62 427	2.13 466	0.25 134	0.16 130	0.58 359	2.74 690	0.59 262	0.51 284	0.62 504	1.62 643	0.97 599	1.80 663	1.69 536	2.25 645	0.10 249	0.08 183	0.14 459	0.11 298	0.15 244	0.11 141

JetBlue	1.78 657	1.63 656	3.92 661	0.73 626	1.21 665	4.38 688	3.35 691	1.59 657	1.20 631	1.26 643	1.52 641	2.37 663	1.88 664	3.23 671	3.00 659	0.53 639	0.47 644	0.48 639	0.49 635	1.29 671	0.97 660

SGM-ForestM	2.98 679	1.70 664	3.52 655	0.67 623	0.47 587	5.18 690	3.36 692	3.30 688	2.86 683	4.44 688	3.79 685	9.80 697	5.50 690	6.29 690	6.52 691	0.27 609	0.36 621	0.24 591	0.27 552	0.38 579	0.58 629

LE_ROB	4.43 687	1.35 646	9.38 690	2.79 689	3.93 688	2.43 676	3.46 693	2.68 680	11.19 696	11.66 702	4.73 690	5.26 688	10.46 698	4.50 685	9.49 697	0.82 657	0.69 665	1.34 677	0.98 675	0.75 646	0.76 646

CrosDoStereo	0.94 604	0.37 267	2.53 552	0.25 134	0.32 462	0.54 293	3.76 694	0.72 338	0.60 369	0.70 551	1.40 636	0.53 387	1.49 650	1.78 551	3.09 660	0.10 249	0.08 183	0.11 297	0.11 298	0.21 386	0.11 141

DeepStereo_LL	0.94 604	0.37 267	2.53 552	0.25 134	0.32 462	0.54 293	3.76 694	0.72 338	0.60 369	0.70 551	1.40 636	0.53 387	1.49 650	1.78 551	3.09 660	0.10 249	0.08 183	0.11 297	0.11 298	0.21 386	0.11 141

DStereoSA	2.12 665	0.98 584	2.80 599	1.25 661	2.23 682	1.97 663	4.62 696	1.22 635	2.54 679	1.16 628	3.84 686	1.00 605	4.05 684	2.07 601	5.29 686	0.93 659	1.48 684	0.48 639	1.51 686	0.95 658	1.95 689

JetRed	3.29 682	4.93 694	10.17 694	1.45 665	1.72 678	7.44 692	5.05 697	3.06 683	2.12 672	2.41 675	2.39 662	2.99 670	2.37 670	3.51 676	6.44 690	1.32 677	1.90 689	1.37 678	1.23 683	2.21 685	1.76 686

TCMNet-wrong-test	5.51 690	6.62 697	6.20 681	13.02 707	11.90 699	7.14 691	5.53 698	6.99 698	1.44 646	2.65 678	3.10 677	8.37 695	5.95 691	4.75 686	6.05 689	3.07 692	0.98 679	2.38 692	1.99 690	6.62 700	5.43 699

DGSMNet	2.89 677	0.63 437	3.18 640	3.43 693	4.17 690	2.57 677	6.98 699	0.97 568	0.83 575	0.56 431	1.86 649	0.79 541	0.62 544	1.64 529	1.39 605	4.61 694	5.01 699	5.17 699	4.71 699	4.44 697	4.19 697

Selective-IGEV-i1pa	9.22 697	12.57 705	9.49 692	2.20 682	1.49 674	16.83 702	8.03 700	14.34 708	11.26 697	10.52 698	15.24 705	14.52 707	11.94 707	18.22 712	9.78 699	7.79 706	3.09 695	5.20 700	2.49 694	2.46 688	6.90 702

BEATNet-Init1	12.10 701	11.19 701	27.29 723	2.99 690	3.51 687	21.84 715	11.10 701	14.34 708	13.83 706	20.34 712	20.33 713	26.35 724	20.03 711	19.06 713	14.80 709	1.74 683	1.81 686	2.05 690	2.49 694	3.69 694	3.12 695

HaxPig	19.86 709	22.40 715	22.34 711	17.95 709	17.95 708	11.77 697	11.89 702	16.02 712	15.89 710	21.10 713	21.41 714	18.74 711	18.39 710	20.08 714	19.69 713	23.63 721	23.22 720	24.06 717	23.69 718	23.00 717	23.95 720

MEDIAN_ROB	23.96 713	27.05 723	26.39 722	22.16 711	22.13 710	16.12 701	13.97 703	20.24 713	20.05 713	25.50 725	25.31 723	22.96 714	22.63 715	24.39 716	23.24 717	28.20 722	27.23 724	28.62 720	27.75 722	27.50 719	27.76 723

AVERAGE_ROB	26.93 721	30.34 724	29.27 724	25.82 713	25.34 711	19.48 711	15.17 704	23.55 717	23.00 720	28.45 726	27.87 724	26.25 723	25.86 725	26.96 725	25.55 718	31.30 723	30.07 725	31.76 721	30.81 723	30.79 723	30.93 724

tt	4.93 688	0.27 137	4.20 667	2.29 684	1.58 676	10.20 695	16.97 705	9.42 701	5.02 688	1.67 659	1.28 626	4.68 685	5.03 688	3.37 675	5.92 688	6.16 697	9.47 708	2.82 694	3.18 696	3.60 693	1.53 682

DPSimNet_ROB	17.97 708	20.20 714	24.98 717	17.62 708	15.92 706	21.53 714	21.00 706	13.70 706	15.61 709	23.89 723	14.69 704	22.87 713	24.58 724	12.70 704	14.56 707	18.48 715	12.91 710	20.21 716	12.05 707	17.76 707	14.17 710

USTest	8.10 693	7.17 698	8.96 689	9.25 699	9.05 694	15.27 699	23.78 707	9.96 702	9.47 695	5.94 692	6.75 692	7.80 694	7.48 694	8.83 696	11.21 702	2.21 688	3.56 696	2.86 695	3.20 697	5.02 698	4.16 696

DGTPSM_ROB	8.89 696	5.62 695	12.25 699	5.92 696	11.32 697	8.54 693	24.18 708	6.40 695	13.49 702	5.15 689	11.46 700	6.19 692	10.92 700	7.00 691	13.72 703	4.47 693	7.65 700	3.92 697	7.45 704	4.38 696	7.87 705

DPSMNet_ROB	9.48 698	5.64 696	13.01 703	8.82 698	11.82 698	8.54 693	24.20 709	6.41 696	13.65 705	5.32 691	11.47 701	6.33 693	10.92 700	7.69 692	13.89 704	7.25 705	8.19 704	5.06 698	7.78 705	5.31 699	8.26 706

xxxxx1	28.96 722	20.11 711	14.07 705	49.74 721	39.15 722	18.98 705	26.64 710	21.94 714	20.21 714	16.45 708	17.48 709	18.36 708	21.56 712	16.21 708	20.88 714	23.07 718	26.55 721	66.40 726	78.70 726	30.27 720	32.51 725

tt_ll	28.96 722	20.11 711	14.07 705	49.74 721	39.15 722	18.98 705	26.64 710	21.94 714	20.21 714	16.45 708	17.48 709	18.36 708	21.56 712	16.21 708	20.88 714	23.07 718	26.55 721	66.40 726	78.70 726	30.27 720	32.51 725

ff	28.96 722	20.11 711	14.07 705	49.74 721	39.15 722	18.98 705	26.64 710	21.94 714	20.21 714	16.45 708	17.48 709	18.36 708	21.56 712	16.21 708	20.88 714	23.07 718	26.55 721	66.40 726	78.70 726	30.27 720	32.51 725

iinet-test	11.61 699	10.56 699	11.80 696	12.17 701	12.09 700	18.69 703	26.70 713	13.53 704	13.46 700	9.91 695	10.28 694	11.17 700	11.16 702	12.37 701	14.43 705	6.71 701	7.85 701	6.13 702	6.95 700	8.33 702	7.85 703

IINet	11.61 699	10.56 699	11.80 696	12.17 701	12.09 700	18.69 703	26.70 713	13.53 704	13.46 700	9.91 695	10.28 694	11.17 700	11.16 702	12.37 701	14.43 705	6.71 701	7.85 701	6.13 702	6.95 700	8.33 702	7.85 703

Anonymous_1	22.91 711	11.20 702	12.13 698	12.75 704	26.28 718	19.43 710	27.92 715	14.08 707	13.61 703	14.96 706	10.58 696	11.26 702	11.19 704	12.55 703	14.57 708	38.28 724	7.88 703	34.96 722	63.99 724	89.57 728	10.94 709

DPSM_ROB	12.34 702	11.21 703	12.51 700	12.91 705	12.80 703	19.84 712	28.28 716	14.38 710	14.28 707	10.58 699	11.26 698	12.03 704	11.85 705	13.15 705	15.34 710	7.11 703	8.31 705	6.50 705	7.35 702	8.84 704	8.31 707

DPSM	12.34 702	11.21 703	12.51 700	12.91 705	12.80 703	19.84 712	28.28 716	14.38 710	14.28 707	10.58 699	11.26 698	12.03 704	11.85 705	13.15 705	15.34 710	7.11 703	8.31 705	6.50 705	7.35 702	8.84 704	8.31 707

ASD4	21.52 710	19.65 708	22.13 710	22.45 712	16.42 707	23.29 716	30.71 718	33.06 725	17.47 712	24.18 724	14.11 703	21.71 712	15.88 708	21.06 715	18.11 712	19.78 716	17.78 719	26.52 719	20.33 717	27.03 718	18.73 718

LSM0	26.58 720	22.63 722	25.88 721	30.13 720	52.21 727	39.94 725	56.74 719	28.97 722	28.72 721	21.14 715	22.26 715	24.43 722	23.88 718	26.54 724	30.87 721	14.32 714	16.55 712	13.12 713	14.71 710	17.92 714	20.60 719

FlowAnything	24.85 717	22.54 717	25.10 718	26.11 717	25.76 713	39.86 721	57.00 720	28.89 721	28.87 725	21.31 720	22.68 721	24.22 719	23.87 717	26.39 720	30.89 725	14.26 709	16.78 718	13.10 711	14.90 716	17.78 708	16.69 711

Selective-RAFT-Error	24.87 719	22.59 721	25.14 719	26.13 719	25.82 717	39.93 724	57.03 721	28.97 722	28.95 726	21.21 719	22.65 720	24.25 721	23.98 723	26.43 721	30.83 720	14.27 712	16.71 714	13.10 711	14.82 712	17.82 713	16.76 716

Hybrid-DGEV	24.86 718	22.58 720	25.22 720	26.11 717	25.76 713	39.92 723	57.06 722	29.03 724	29.01 727	21.12 714	22.64 719	24.13 716	23.91 722	26.46 722	30.82 719	14.27 712	16.70 713	13.09 707	14.83 715	17.78 708	16.71 712

CasAABBNet	24.81 716	22.53 716	24.83 716	26.08 714	25.74 712	39.86 721	57.06 722	28.87 720	28.83 724	21.16 718	22.54 718	24.22 719	23.89 721	26.38 717	30.87 721	14.25 708	16.71 714	13.09 707	14.81 711	17.78 708	16.71 712

RAFT-FEzeroshot	24.80 714	22.55 718	24.73 714	26.10 715	25.76 713	39.84 719	57.07 724	28.84 718	28.79 722	21.14 715	22.48 716	24.18 717	23.88 718	26.38 717	30.87 721	14.26 709	16.71 714	13.09 707	14.82 712	17.79 711	16.72 714

RAFT-FE	24.80 714	22.55 718	24.73 714	26.10 715	25.76 713	39.84 719	57.07 724	28.84 718	28.79 722	21.14 715	22.48 716	24.18 717	23.88 718	26.38 717	30.87 721	14.26 709	16.71 714	13.09 707	14.82 712	17.79 711	16.72 714

RSGM-EC	41.56 725	31.72 725	19.92 708	51.66 724	47.86 725	38.70 717	61.61 726	33.83 726	22.80 718	23.45 721	29.29 725	43.76 726	35.31 726	66.76 726	70.17 727	66.40 726	37.60 727	48.67 723	25.68 720	48.86 724	27.21 721

acva	41.56 725	31.72 725	19.92 708	51.66 724	47.86 725	38.70 717	61.61 726	33.83 726	22.80 718	23.45 721	29.29 725	43.76 726	35.31 726	66.76 726	70.17 727	66.40 726	37.60 727	48.67 723	25.68 720	48.86 724	27.21 721

PML	23.15 712	16.83 706	7.78 685	5.49 695	9.93 696	51.13 726	104.50 728	5.76 694	13.62 704	37.30 728	105.93 728	30.86 725	23.50 716	12.07 699	7.87 695	6.30 698	2.12 692	6.32 704	2.43 692	10.44 706	2.90 694

test_example2	115.39 728	123.23 728	94.57 727	115.52 726	123.55 728	101.63 727	114.33 729	53.41 728	99.48 729	134.90 729	135.05 729	85.83 729	85.11 729	111.32 728	106.15 729	152.55 729	205.26 729	99.78 729	114.96 729	140.96 729	110.20 729

ccccc	291.34 729	297.21 729	347.09 729	374.70 729	380.44 729	203.92 729	213.88 730	216.32 730	172.72 730	203.37 730	218.57 730	215.01 730	258.31 730	312.78 730	341.56 730	412.57 730	356.13 730	256.09 730	227.69 730	428.88 730	389.64 730

Low-res two-view benchmark