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 79	0.29 185	0.90 112	0.23 90	0.17 172	0.24 16	0.09 1	0.36 47	0.45 233	0.17 42	0.25 139	0.23 150	0.17 77	0.24 40	0.28 264	0.15 504	0.12 425	0.11 311	0.12 352	0.15 259	0.11 148
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 19	0.32 224	1.10 151	0.19 2	0.13 52	0.16 2	0.11 2	0.27 4	0.17 1	0.15 14	0.19 60	0.15 37	0.14 29	0.19 2	0.21 147	0.11 343	0.09 287	0.10 234	0.08 151	0.10 109	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 35	0.37 272	0.70 69	0.22 63	0.12 21	0.31 41	0.11 2	0.36 47	0.39 158	0.17 42	0.13 16	0.16 51	0.14 29	0.25 48	0.27 251	0.10 254	0.09 287	0.08 65	0.06 21	0.10 109	0.10 118

BridgeDepth_RVC	0.20 19	0.20 23	0.74 74	0.17 1	0.12 21	0.32 48	0.12 4	0.33 29	0.46 244	0.15 14	0.15 31	0.16 51	0.19 128	0.23 33	0.18 69	0.10 254	0.06 24	0.07 2	0.06 21	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 35	0.31 216	0.69 66	0.21 33	0.13 52	0.27 19	0.12 4	0.37 52	0.26 12	0.21 103	0.19 60	0.15 37	0.12 12	0.47 294	0.29 278	0.08 67	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.08 42	0.12 196

MLG-Stereo_test2	0.21 35	0.36 269	0.68 64	0.21 33	0.17 172	0.45 181	0.12 4	0.35 36	0.42 201	0.15 14	0.11 8	0.22 132	0.10 2	0.28 91	0.16 37	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.09 79

LG-G_1	0.23 72	0.37 272	0.71 71	0.23 90	0.11 9	0.51 273	0.12 4	0.44 116	0.39 158	0.19 74	0.15 31	0.19 107	0.15 53	0.36 194	0.16 37	0.09 145	0.08 192	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.11 148

LG-G	0.23 72	0.37 272	0.71 71	0.23 90	0.11 9	0.51 273	0.12 4	0.44 116	0.39 158	0.19 74	0.15 31	0.19 107	0.15 53	0.36 194	0.16 37	0.09 145	0.08 192	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.11 148

depth_test_26	0.22 59	0.28 171	0.91 115	0.20 9	0.13 52	0.18 6	0.13 9	0.31 16	0.41 187	0.16 22	0.31 213	0.19 107	0.13 18	0.22 23	0.14 4	0.11 343	0.09 287	0.10 234	0.09 202	0.10 109	0.14 267

CAR	0.19 8	0.28 171	0.60 24	0.21 33	0.16 140	0.37 92	0.13 9	0.32 20	0.25 6	0.19 74	0.15 31	0.14 15	0.10 2	0.27 73	0.17 58	0.08 67	0.08 192	0.07 2	0.06 21	0.10 109	0.08 51

MSE-Stereo	0.19 8	0.27 142	0.60 24	0.20 9	0.16 140	0.37 92	0.13 9	0.32 20	0.25 6	0.18 53	0.15 31	0.14 15	0.10 2	0.30 121	0.17 58	0.08 67	0.08 192	0.07 2	0.06 21	0.10 109	0.08 51

HiDET	0.19 8	0.20 23	0.62 37	0.20 9	0.13 52	0.36 85	0.13 9	0.35 36	0.31 39	0.16 22	0.14 29	0.17 66	0.15 53	0.25 48	0.23 184	0.08 67	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

252Zero-FE	0.62 506	0.27 142	0.83 92	0.24 118	0.13 52	0.31 41	0.13 9	0.39 68	0.32 51	8.03 714	0.23 112	0.12 2	0.12 12	0.26 67	0.44 426	0.09 145	0.12 425	0.07 2	0.06 21	0.09 79	0.12 196

Replicate-Monster	0.23 72	0.40 305	0.94 122	0.21 33	0.14 75	0.37 92	0.13 9	0.40 77	0.36 125	0.22 123	0.15 31	0.15 37	0.15 53	0.40 230	0.15 15	0.08 67	0.07 77	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.15 310

2.25w	0.21 35	0.22 57	0.51 2	0.21 33	0.14 75	0.36 85	0.13 9	0.42 99	0.34 80	0.23 146	0.27 161	0.14 15	0.18 103	0.33 160	0.24 210	0.06 1	0.06 24	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.07 12

4w-stereo	0.20 19	0.21 39	0.57 19	0.21 33	0.15 105	0.39 114	0.13 9	0.39 68	0.33 66	0.22 123	0.21 77	0.13 4	0.20 141	0.29 108	0.21 147	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.07 12

111111	0.24 79	0.21 39	0.82 90	0.24 118	0.21 293	0.43 160	0.13 9	0.45 131	0.35 95	0.22 123	0.27 161	0.18 84	0.16 68	0.35 181	0.18 69	0.09 145	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.25 464	0.08 51

MLG-Stereo_test3	0.21 35	0.35 259	0.65 49	0.21 33	0.14 75	0.36 85	0.13 9	0.37 52	0.40 174	0.21 103	0.12 13	0.17 66	0.12 12	0.25 48	0.16 37	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.10 118

MLG-Stereo_test1	0.21 35	0.33 233	0.61 30	0.23 90	0.21 293	0.45 181	0.13 9	0.33 29	0.46 244	0.13 5	0.09 1	0.18 84	0.12 12	0.32 146	0.15 15	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.09 79

MLG-Stereo	0.21 35	0.33 233	0.60 24	0.23 90	0.12 21	0.44 173	0.13 9	0.39 68	0.46 244	0.13 5	0.10 3	0.17 66	0.13 18	0.35 181	0.15 15	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.09 79

IGEV-Stereo++	0.23 72	0.23 79	0.64 41	0.24 118	0.22 322	0.47 211	0.13 9	0.52 218	0.33 66	0.18 53	0.24 124	0.17 66	0.22 173	0.32 146	0.19 95	0.08 67	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.17 320	0.09 79

LGCAT	0.24 79	0.19 11	0.64 41	0.20 9	0.12 21	0.47 211	0.14 22	0.34 34	0.19 2	0.17 42	0.13 16	0.23 150	0.15 53	0.39 223	0.21 147	0.14 483	0.34 637	0.07 2	0.08 151	0.07 5	0.53 639

derf	0.19 8	0.19 11	0.64 41	0.35 436	0.12 21	0.32 48	0.14 22	0.30 12	0.31 39	0.14 10	0.13 16	0.17 66	0.13 18	0.27 73	0.14 4	0.08 67	0.08 192	0.07 2	0.15 440	0.07 5	0.09 79

mm2	0.17 1	0.19 11	0.65 49	0.20 9	0.12 21	0.20 8	0.14 22	0.29 7	0.28 22	0.13 5	0.13 16	0.18 84	0.13 18	0.25 48	0.15 15	0.07 26	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

mm1	0.17 1	0.19 11	0.65 49	0.20 9	0.12 21	0.20 8	0.14 22	0.32 20	0.28 22	0.13 5	0.13 16	0.18 84	0.13 18	0.25 48	0.15 15	0.07 26	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

MGA	0.19 8	0.27 142	0.57 19	0.20 9	0.18 220	0.37 92	0.14 22	0.30 12	0.25 6	0.18 53	0.14 29	0.15 37	0.10 2	0.30 121	0.17 58	0.08 67	0.08 192	0.07 2	0.06 21	0.09 79	0.08 51

PSi22a	0.20 19	0.28 171	0.89 108	0.20 9	0.11 9	0.16 2	0.14 22	0.32 20	0.35 95	0.12 2	0.09 1	0.22 132	0.16 68	0.20 4	0.14 4	0.09 145	0.09 287	0.07 2	0.05 1	0.13 201	0.11 148

PSi22	0.37 229	0.73 492	1.71 299	0.28 246	0.13 52	0.44 173	0.14 22	0.64 306	0.51 294	0.22 123	0.28 173	0.36 286	0.22 173	0.65 385	0.27 251	0.07 26	0.14 469	0.07 2	0.06 21	0.28 502	0.12 196

GeoVLM	0.18 4	0.19 11	0.64 41	0.20 9	0.12 21	0.30 33	0.14 22	0.29 7	0.28 22	0.16 22	0.13 16	0.18 84	0.15 53	0.25 48	0.21 147	0.07 26	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

DispViT+	0.23 72	0.23 79	0.98 131	0.19 2	0.44 585	0.22 13	0.14 22	0.41 89	0.37 137	0.19 74	0.16 41	0.18 84	0.15 53	0.38 215	0.17 58	0.11 343	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

WQFJA1++	2.30 688	0.22 57	6.03 699	1.08 672	1.15 683	0.29 29	0.14 22	0.39 68	0.24 4	13.61 725	0.19 60	3.34 696	0.17 77	0.33 160	0.24 210	0.10 254	0.07 77	0.08 65	0.07 106	18.19 735	0.14 267

MatchStereo	0.24 79	0.38 285	1.37 215	0.20 9	0.10 2	0.22 13	0.14 22	0.41 89	0.40 174	0.14 10	0.25 139	0.15 37	0.15 53	0.25 48	0.18 69	0.09 145	0.07 77	0.07 2	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 11	0.65 49	0.20 9	0.12 21	0.30 33	0.14 22	0.29 7	0.28 22	0.16 22	0.13 16	0.18 84	0.15 53	0.25 48	0.21 147	0.07 26	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

LCMNet	0.20 19	0.21 39	0.61 30	0.20 9	0.13 52	0.39 114	0.14 22	0.34 34	0.34 80	0.16 22	0.16 41	0.16 51	0.15 53	0.27 73	0.22 173	0.08 67	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.08 51

Wavelet-MonSter	0.18 4	0.20 23	0.51 2	0.22 63	0.17 172	0.35 71	0.14 22	0.27 4	0.25 6	0.19 74	0.21 77	0.14 15	0.15 53	0.27 73	0.16 37	0.06 1	0.06 24	0.07 2	0.06 21	0.06 1	0.14 267

asd	0.20 19	0.22 57	0.65 49	0.22 63	0.17 172	0.41 138	0.14 22	0.35 36	0.32 51	0.24 157	0.20 69	0.15 37	0.18 103	0.26 67	0.16 37	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.08 51

3.25w_new	0.20 19	0.20 23	0.52 5	0.21 33	0.14 75	0.37 92	0.14 22	0.43 107	0.35 95	0.23 146	0.21 77	0.16 51	0.18 103	0.27 73	0.20 127	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.08 51

3.25w	0.20 19	0.20 23	0.52 5	0.21 33	0.14 75	0.37 92	0.14 22	0.43 107	0.35 95	0.23 146	0.21 77	0.16 51	0.18 103	0.27 73	0.20 127	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.08 51

3.5w_stereo	0.21 35	0.22 57	0.55 14	0.21 33	0.15 105	0.40 127	0.14 22	0.43 107	0.33 66	0.21 103	0.24 124	0.14 15	0.18 103	0.34 174	0.22 173	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.08 51

monsterstereo	0.22 59	0.22 57	0.52 5	0.25 142	0.27 410	0.39 114	0.14 22	0.51 202	0.33 66	0.25 177	0.27 161	0.13 4	0.13 18	0.38 215	0.21 147	0.07 26	0.07 77	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.06 1

monsters	0.22 59	0.22 57	0.52 5	0.23 90	0.28 425	0.42 152	0.14 22	0.46 139	0.31 39	0.24 157	0.20 69	0.13 4	0.14 29	0.43 248	0.20 127	0.07 26	0.06 24	0.07 2	0.08 151	0.06 1	0.06 1

IGEV-Stereo+	0.29 144	0.29 185	0.86 99	0.25 142	0.34 510	0.30 33	0.14 22	0.32 20	0.53 323	0.18 53	0.12 13	0.18 84	0.19 128	0.49 311	0.17 58	0.09 145	0.08 192	0.08 65	0.20 530	0.46 633	0.59 649

GCAP-Stereo	0.34 198	0.89 559	1.76 324	0.26 189	0.12 21	0.52 294	0.14 22	0.49 182	0.38 144	0.29 226	0.30 196	0.29 236	0.22 173	0.30 121	0.20 127	0.09 145	0.17 535	0.09 166	0.07 106	0.21 401	0.11 148

qqai	0.21 35	0.20 23	0.63 38	0.39 508	0.13 52	0.32 48	0.15 44	0.35 36	0.31 39	0.14 10	0.13 16	0.18 84	0.13 18	0.27 73	0.15 15	0.08 67	0.08 192	0.07 2	0.27 572	0.07 5	0.09 79

monster-pro	0.20 19	0.22 57	0.65 49	0.21 33	0.17 172	0.33 54	0.15 44	0.46 139	0.32 51	0.16 22	0.17 44	0.14 15	0.11 7	0.27 73	0.23 184	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 106	0.07 5	0.09 79

LiteMatch*	0.19 8	0.19 11	0.85 95	0.20 9	0.14 75	0.28 22	0.15 44	0.29 7	0.28 22	0.16 22	0.13 16	0.16 51	0.14 29	0.24 40	0.21 147	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.08 51

RT-Monster	0.29 144	0.30 202	0.95 123	0.25 142	0.28 425	0.46 201	0.15 44	0.53 227	0.55 345	0.37 270	0.36 251	0.28 223	0.21 155	0.32 146	0.21 147	0.09 145	0.08 192	0.08 65	0.06 21	0.15 259	0.14 267

PipStereo	0.19 8	0.26 129	0.85 95	0.21 33	0.10 2	0.16 2	0.15 44	0.35 36	0.35 95	0.12 2	0.10 3	0.21 126	0.14 29	0.21 10	0.15 15	0.08 67	0.09 287	0.07 2	0.06 21	0.12 163	0.09 79

PSi22b	0.20 19	0.26 129	0.88 104	0.21 33	0.10 2	0.16 2	0.15 44	0.35 36	0.35 95	0.12 2	0.10 3	0.21 126	0.14 29	0.21 10	0.15 15	0.08 67	0.10 337	0.07 2	0.06 21	0.12 163	0.09 79

DepthFocus	0.19 8	0.30 202	0.77 82	0.19 2	0.15 105	0.20 8	0.15 44	0.31 16	0.19 2	0.16 22	0.17 44	0.15 37	0.13 18	0.22 23	0.17 58	0.09 145	0.08 192	0.11 311	0.10 243	0.08 42	0.07 12

Foundation-i32	0.20 19	0.28 171	0.87 101	0.20 9	0.11 9	0.20 8	0.15 44	0.32 20	0.36 125	0.13 5	0.10 3	0.25 183	0.14 29	0.19 2	0.15 15	0.09 145	0.09 287	0.07 2	0.06 21	0.11 145	0.12 196

LACA1	0.19 8	0.39 297	0.60 24	0.19 2	0.10 2	0.42 152	0.15 44	0.31 16	0.34 80	0.15 14	0.11 8	0.14 15	0.15 53	0.25 48	0.15 15	0.09 145	0.07 77	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.07 12

Test_v1	0.21 35	0.27 142	0.95 123	0.20 9	0.14 75	0.28 22	0.15 44	0.37 52	0.27 15	0.16 22	0.18 54	0.15 37	0.13 18	0.25 48	0.19 95	0.08 67	0.06 24	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.11 148

Pro-Stereo	0.22 59	0.25 111	0.66 60	0.22 63	0.14 75	0.49 244	0.15 44	0.23 2	0.35 95	0.16 22	0.13 16	0.14 15	0.09 1	0.49 311	0.18 69	0.08 67	0.06 24	0.09 166	0.37 631	0.08 42	0.09 79

CSFM-Stereo	0.19 8	0.20 23	0.60 24	0.20 9	0.11 9	0.39 114	0.15 44	0.35 36	0.27 15	0.18 53	0.15 31	0.17 66	0.16 68	0.26 67	0.21 147	0.08 67	0.07 77	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.09 79

BridgeDepth	0.19 8	0.30 202	0.55 14	0.23 90	0.09 1	0.38 109	0.15 44	0.32 20	0.33 66	0.16 22	0.12 13	0.23 150	0.19 128	0.27 73	0.15 15	0.07 26	0.05 1	0.07 2	0.06 21	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	13.43 724	20.01 730	23.53 732	121.73 750	33.87 741	0.46 201	0.15 44	8.09 720	0.35 95	0.28 218	0.37 258	0.26 198	0.17 77	0.75 414	0.29 278	6.68 720	0.26 615	0.09 166	0.38 632	50.82 748	0.18 384

MonStereo	0.20 19	0.22 57	0.65 49	0.21 33	0.17 172	0.33 54	0.15 44	0.46 139	0.32 51	0.16 22	0.17 44	0.14 15	0.11 7	0.27 73	0.23 184	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 106	0.07 5	0.09 79

Monster-pub-eth3d	0.20 19	0.22 57	0.65 49	0.21 33	0.17 172	0.33 54	0.15 44	0.46 139	0.32 51	0.16 22	0.17 44	0.14 15	0.11 7	0.27 73	0.23 184	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 106	0.07 5	0.09 79

qwe	0.21 35	0.22 57	0.61 30	0.21 33	0.20 277	0.41 138	0.15 44	0.46 139	0.35 95	0.26 195	0.22 97	0.14 15	0.14 29	0.31 132	0.22 173	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.07 12

StereoAnything_RVC	0.35 211	1.25 653	1.82 370	0.20 9	0.12 21	0.26 18	0.15 44	0.43 107	0.37 137	0.14 10	0.10 3	0.11 1	0.19 128	0.46 282	0.14 4	0.11 343	0.09 287	0.08 65	0.05 1	0.76 667	0.18 384

MonSter	0.20 19	0.22 57	0.65 49	0.21 33	0.17 172	0.33 54	0.15 44	0.46 139	0.32 51	0.16 22	0.17 44	0.14 15	0.11 7	0.27 73	0.23 184	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 106	0.07 5	0.09 79

dual_stereo	0.23 72	0.25 111	0.66 60	0.21 33	0.15 105	0.27 19	0.15 44	0.62 293	0.40 174	0.15 14	0.13 16	0.18 84	0.14 29	0.37 205	0.19 95	0.09 145	0.31 631	0.07 2	0.10 243	0.07 5	0.07 12

Pointernet	0.29 144	0.25 111	1.49 248	0.24 118	0.20 277	0.47 211	0.15 44	0.62 293	0.47 264	0.22 123	0.29 181	0.26 198	0.20 141	0.28 91	0.20 127	0.10 254	0.07 77	0.07 2	0.12 352	0.10 109	0.07 12

U	3.37 704	0.17 3	0.91 115	0.26 189	13.79 725	19.19 729	0.15 44	0.41 89	0.31 39	0.17 42	0.18 54	0.27 211	0.15 53	0.21 10	0.16 37	0.09 145	0.06 24	17.88 735	12.81 728	0.10 109	0.08 51

trnet	0.28 131	0.26 129	1.32 198	0.19 2	0.12 21	0.54 310	0.15 44	0.48 174	0.46 244	0.27 211	0.33 234	0.24 168	0.21 155	0.30 121	0.21 147	0.10 254	0.07 77	0.08 65	0.05 1	0.09 79	0.07 12

DLNR_Zeroshot_test	13.43 724	19.94 729	23.55 733	121.61 749	35.03 742	0.46 201	0.15 44	8.02 719	0.35 95	0.28 218	0.37 258	0.26 198	0.17 77	0.76 418	0.29 278	6.42 719	0.26 615	0.09 166	0.38 632	50.13 747	0.18 384

CREStereo++_RVC	0.33 187	0.29 185	1.74 308	0.24 118	0.16 140	0.54 310	0.15 44	0.40 77	0.55 345	0.37 270	0.51 373	0.24 168	0.19 128	0.27 73	0.26 239	0.09 145	0.06 24	0.08 65	0.30 592	0.08 42	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
Anonymus	0.21 35	0.21 39	0.75 75	0.25 142	0.14 75	0.34 64	0.16 69	0.32 20	0.31 39	0.18 53	0.15 31	0.23 150	0.17 77	0.27 73	0.24 210	0.09 145	0.07 77	0.09 166	0.08 151	0.10 109	0.10 118

PhaseNet	0.25 89	0.26 129	0.96 128	0.25 142	0.15 105	0.31 41	0.16 69	0.36 47	0.30 34	0.19 74	0.18 54	0.28 223	0.17 77	0.30 121	0.27 251	0.09 145	0.08 192	0.10 234	0.10 243	0.14 234	0.26 511

PointNet	0.20 19	0.21 39	0.82 90	0.21 33	0.12 21	0.37 92	0.16 69	0.33 29	0.28 22	0.16 22	0.15 31	0.18 84	0.13 18	0.22 23	0.16 37	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.07 106	0.07 5	0.07 12

BLMT-Stereo	0.17 1	0.20 23	0.61 30	0.21 33	0.13 52	0.15 1	0.16 69	0.21 1	0.36 125	0.11 1	0.17 44	0.13 4	0.10 2	0.18 1	0.19 95	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.08 151	0.08 42	0.11 148

Select-FE	0.65 525	0.67 467	2.76 611	0.49 585	0.55 625	0.79 580	0.16 69	0.90 522	0.53 323	0.84 615	0.55 423	0.91 603	0.75 600	0.57 346	1.16 603	0.11 343	0.18 547	0.11 311	0.49 655	0.14 234	0.31 559

Zero-FE251	0.56 467	0.29 185	1.27 185	0.26 189	0.16 140	0.44 173	0.16 69	0.44 116	0.35 95	5.31 710	0.19 60	0.22 132	0.19 128	0.24 40	1.08 590	0.10 254	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.13 239

AdaDepth	0.24 79	0.18 7	1.03 136	0.25 142	0.21 293	0.46 201	0.16 69	0.30 12	0.27 15	0.17 42	0.19 60	0.14 15	0.18 103	0.35 181	0.17 58	0.07 26	0.07 77	0.08 65	0.25 559	0.10 109	0.10 118

asda	0.22 59	0.25 111	0.70 69	0.21 33	0.16 140	0.43 160	0.16 69	0.44 116	0.35 95	0.22 123	0.20 69	0.14 15	0.20 141	0.25 48	0.22 173	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.07 12

3.75w	0.21 35	0.21 39	0.61 30	0.21 33	0.20 277	0.44 173	0.16 69	0.44 116	0.30 34	0.22 123	0.20 69	0.13 4	0.18 103	0.29 108	0.21 147	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.08 51

SGD-Stereo	0.22 59	0.28 171	0.77 82	0.22 63	0.11 9	0.40 127	0.16 69	0.31 16	0.36 125	0.19 74	0.19 60	0.17 66	0.17 77	0.37 205	0.16 37	0.10 254	0.06 24	0.08 65	0.07 106	0.10 109	0.07 12

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 131	0.28 171	1.09 149	0.33 386	0.15 105	0.30 33	0.16 69	0.58 263	0.42 201	0.19 74	0.19 60	0.17 66	0.26 250	0.38 215	0.37 374	0.09 145	0.08 192	0.08 65	0.25 559	0.10 109	0.06 1

FoundationStereo	0.20 19	0.30 202	0.81 88	0.21 33	0.22 322	0.21 12	0.16 69	0.25 3	0.38 144	0.15 14	0.11 8	0.18 84	0.17 77	0.23 33	0.16 37	0.09 145	0.13 450	0.08 65	0.06 21	0.07 5	0.07 12

MaDis-Stereo	0.29 144	0.54 402	1.44 233	0.24 118	0.29 434	0.29 29	0.16 69	0.45 131	0.37 137	0.19 74	0.21 77	0.28 223	0.22 173	0.30 121	0.29 278	0.10 254	0.09 287	0.10 234	0.08 151	0.11 145	0.11 148

TANstereo	0.33 187	0.49 373	1.75 315	0.23 90	0.12 21	0.54 310	0.16 69	0.40 77	0.45 233	0.45 327	0.51 373	0.26 198	0.22 173	0.29 108	0.20 127	0.10 254	0.10 337	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.11 148

HLF11	0.44 312	0.97 593	2.44 545	0.22 63	0.19 257	0.43 160	0.17 83	0.66 316	0.51 294	0.33 250	0.40 284	0.31 247	0.29 313	0.88 442	0.35 361	0.10 254	0.08 192	0.08 65	0.07 106	0.13 201	0.11 148

MCSU-Stereo	0.22 59	0.14 1	0.60 24	0.23 90	0.15 105	0.43 160	0.17 83	0.35 36	0.38 144	0.17 42	0.21 77	0.22 132	0.13 18	0.53 332	0.18 69	0.08 67	0.07 77	0.06 1	0.05 1	0.09 79	0.16 342

TS12	0.24 79	0.26 129	0.83 92	0.25 142	0.11 9	0.46 201	0.17 83	0.46 139	0.43 212	0.20 90	0.31 213	0.18 84	0.20 141	0.31 132	0.22 173	0.07 26	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.11 145	0.07 12

LACA3	0.18 4	0.20 23	0.67 63	0.19 2	0.12 21	0.35 71	0.17 83	0.27 4	0.31 39	0.16 22	0.13 16	0.15 37	0.15 53	0.28 91	0.13 1	0.08 67	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.10 109	0.06 1

LACA2	0.25 89	0.74 497	1.30 193	0.20 9	0.10 2	0.39 114	0.17 83	0.32 20	0.36 125	0.15 14	0.15 31	0.18 84	0.14 29	0.22 23	0.14 4	0.08 67	0.06 24	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.06 1

VMStereo-Base	0.26 103	0.27 142	1.26 182	0.20 9	0.12 21	0.42 152	0.17 83	0.37 52	0.40 174	0.22 123	0.31 213	0.29 236	0.21 155	0.32 146	0.20 127	0.10 254	0.08 192	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.09 79

VIP-Stereo	0.28 131	0.56 414	1.05 141	0.23 90	0.19 257	0.52 294	0.17 83	0.44 116	0.39 158	0.18 53	0.25 139	0.24 168	0.15 53	0.33 160	0.19 95	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.14 234	0.32 568

FE-Mocha	0.41 273	0.31 216	1.44 233	0.28 246	0.33 497	0.41 138	0.17 83	0.69 335	0.45 233	0.44 316	0.50 368	0.41 322	0.45 467	0.36 194	1.17 605	0.10 254	0.08 192	0.11 311	0.21 537	0.13 201	0.13 239

water-stereo	0.24 79	0.17 3	0.88 104	0.24 118	0.14 75	0.37 92	0.17 83	0.43 107	0.32 51	0.26 195	0.35 247	0.26 198	0.24 215	0.22 23	0.25 225	0.09 145	0.09 287	0.09 166	0.08 151	0.10 109	0.10 118

4.25_new	0.21 35	0.23 79	0.64 41	0.22 63	0.18 220	0.41 138	0.17 83	0.41 89	0.35 95	0.22 123	0.21 77	0.14 15	0.18 103	0.25 48	0.18 69	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.07 12

4.5w_new	0.21 35	0.23 79	0.64 41	0.22 63	0.18 220	0.41 138	0.17 83	0.41 89	0.35 95	0.22 123	0.21 77	0.14 15	0.18 103	0.25 48	0.18 69	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.07 12

4.5_new	0.21 35	0.22 57	0.63 38	0.21 33	0.15 105	0.40 127	0.17 83	0.40 77	0.35 95	0.25 177	0.22 97	0.14 15	0.14 29	0.22 23	0.21 147	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.07 12

4.5w-stereo	0.21 35	0.22 57	0.63 38	0.21 33	0.15 105	0.40 127	0.17 83	0.40 77	0.35 95	0.25 177	0.22 97	0.14 15	0.14 29	0.22 23	0.21 147	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.07 12

4.25w-stereo	0.21 35	0.23 79	0.64 41	0.22 63	0.18 220	0.41 138	0.17 83	0.41 89	0.35 95	0.22 123	0.21 77	0.14 15	0.18 103	0.25 48	0.18 69	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.07 12

IGEV	0.22 59	0.28 171	0.88 104	0.21 33	0.24 357	0.42 152	0.17 83	0.35 36	0.37 137	0.20 90	0.22 97	0.14 15	0.12 12	0.24 40	0.20 127	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.07 12

GIP-stereo	0.26 103	0.22 57	0.78 84	0.29 281	0.20 277	0.42 152	0.17 83	0.64 306	0.39 158	0.18 53	0.24 124	0.23 150	0.18 103	0.25 48	0.47 441	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.17 320	0.08 51

MIF-Stereo (partial)	0.34 198	0.41 315	1.93 419	0.26 189	0.24 357	0.32 48	0.17 83	0.53 227	0.42 201	0.25 177	0.37 258	0.25 183	0.26 250	0.44 257	0.31 314	0.11 343	0.08 192	0.12 375	0.10 243	0.19 369	0.14 267

EGLCR-Stereo	0.29 144	0.27 142	0.97 129	0.30 303	0.19 257	0.56 342	0.17 83	0.68 331	0.36 125	0.30 231	0.18 54	0.27 211	0.17 77	0.38 215	0.19 95	0.09 145	0.07 77	0.10 234	0.08 151	0.10 109	0.35 585

XX-TBD	0.34 198	0.77 510	1.75 315	0.34 419	0.13 52	0.51 273	0.17 83	0.43 107	0.50 287	0.37 270	0.49 359	0.23 150	0.18 103	0.28 91	0.24 210	0.10 254	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.07 12

XX-Stereo	0.55 458	0.54 402	3.50 674	0.48 583	0.39 556	0.54 310	0.17 83	0.89 516	0.40 174	0.44 316	0.65 519	0.85 584	0.19 128	0.77 422	0.21 147	0.10 254	0.14 469	0.10 234	0.32 607	0.17 320	0.14 267

CREStereo	0.28 131	0.30 202	1.33 200	0.19 2	0.13 52	0.55 325	0.17 83	0.48 174	0.46 244	0.27 211	0.33 234	0.24 168	0.21 155	0.31 132	0.21 147	0.11 343	0.07 77	0.08 65	0.05 1	0.10 109	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	0.37 229	0.34 250	1.50 252	0.27 214	0.18 220	0.63 466	0.17 83	0.92 543	0.53 323	0.49 371	0.48 342	0.30 244	0.30 324	0.39 223	0.30 301	0.10 254	0.08 192	0.10 234	0.08 151	0.15 259	0.12 196
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
ManiGeoR	0.44 312	1.04 616	2.50 564	0.22 63	0.19 257	0.47 211	0.18 105	0.72 353	0.53 323	0.28 218	0.36 251	0.32 257	0.28 290	0.85 435	0.33 340	0.10 254	0.07 77	0.09 166	0.07 106	0.12 163	0.10 118

HLf10	0.44 312	1.04 616	2.50 564	0.22 63	0.19 257	0.47 211	0.18 105	0.72 353	0.53 323	0.28 218	0.36 251	0.32 257	0.28 290	0.85 435	0.33 340	0.10 254	0.07 77	0.09 166	0.07 106	0.12 163	0.10 118

HLf8	0.45 335	1.10 626	2.46 549	0.21 33	0.19 257	0.51 273	0.18 105	0.76 394	0.58 372	0.32 246	0.37 258	0.32 257	0.28 290	0.92 444	0.26 239	0.12 405	0.07 77	0.09 166	0.07 106	0.14 234	0.11 148

DNS	0.93 623	0.22 57	1.33 200	1.53 688	0.27 410	2.18 691	0.18 105	0.54 240	0.33 66	7.89 713	0.36 251	0.37 291	0.21 155	0.41 235	0.63 508	0.13 438	0.12 425	0.08 65	0.08 151	0.12 163	1.56 703

aanet-new-16k	0.26 103	0.47 364	1.36 210	0.25 142	0.12 21	0.36 85	0.18 105	0.40 77	0.35 95	0.18 53	0.21 77	0.18 84	0.21 155	0.21 10	0.16 37	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.10 109	0.11 148

Hybrid-DGEV-2	0.51 419	0.84 538	1.75 315	0.32 360	0.17 172	0.73 547	0.18 105	0.83 459	0.69 493	0.52 400	0.38 271	0.53 407	0.42 443	0.99 452	0.92 561	0.10 254	0.08 192	0.11 311	0.10 243	0.25 464	0.23 474

DilatedVolume-Stereo	0.26 103	0.20 23	0.64 41	0.25 142	0.15 105	0.41 138	0.18 105	0.42 99	0.35 95	0.34 253	0.34 242	0.25 183	0.23 199	0.43 248	0.53 471	0.09 145	0.09 287	0.08 65	0.10 243	0.12 163	0.11 148

2.75w_new	0.21 35	0.21 39	0.57 19	0.20 9	0.14 75	0.40 127	0.18 105	0.47 159	0.36 125	0.24 157	0.20 69	0.13 4	0.19 128	0.31 132	0.21 147	0.07 26	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.06 1	0.07 12

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 229	0.37 272	1.21 173	0.26 189	0.18 220	0.73 547	0.18 105	0.53 227	0.41 187	0.35 257	0.30 196	0.58 445	0.22 173	0.33 160	0.95 566	0.09 145	0.07 77	0.09 166	0.35 619	0.13 201	0.15 310

GREAT-IGEV	0.37 229	0.28 171	1.48 245	0.25 142	0.38 550	0.46 201	0.18 105	0.33 29	0.34 80	0.15 14	0.29 181	0.15 37	0.17 77	0.36 194	0.23 184	0.07 26	0.76 690	0.07 2	0.26 567	0.21 401	1.03 688
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 59	0.22 57	0.91 115	0.23 90	0.13 52	0.49 244	0.18 105	0.30 12	0.28 22	0.19 74	0.17 44	0.14 15	0.14 29	0.41 235	0.16 37	0.08 67	0.06 24	0.07 2	0.06 21	0.09 79	0.09 79

tg	0.37 229	0.55 411	1.35 208	0.28 246	0.16 140	0.57 360	0.18 105	0.57 257	0.49 276	0.37 270	0.44 309	0.38 301	0.24 215	0.46 282	0.24 210	0.09 145	0.08 192	0.11 311	0.11 312	0.43 621	0.36 593

H2IRNET	0.40 266	0.61 430	1.90 407	0.29 281	0.17 172	0.54 310	0.18 105	0.52 218	0.50 287	0.27 211	0.56 435	0.47 380	0.35 360	0.46 282	0.33 340	0.10 254	0.07 77	0.12 375	0.14 415	0.32 537	0.12 196

UniTT-Stereo	0.30 161	0.36 269	1.68 286	0.27 214	0.24 357	0.29 29	0.18 105	0.33 29	0.34 80	0.26 195	0.37 258	0.18 84	0.18 103	0.31 132	0.27 251	0.10 254	0.08 192	0.08 65	0.07 106	0.25 464	0.08 51

RAFT-RH_RVC	0.61 501	0.50 381	2.33 521	0.36 457	0.29 434	0.60 408	0.18 105	0.44 116	0.58 372	0.76 591	1.91 670	0.47 380	0.29 313	1.60 542	1.23 613	0.14 483	0.07 77	0.13 438	0.13 386	0.10 109	0.09 79

aanet-new-90k	0.29 144	0.47 364	1.41 225	0.26 189	0.18 220	0.43 160	0.19 120	0.47 159	0.32 51	0.16 22	0.18 54	0.15 37	0.21 155	0.37 205	0.13 1	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.46 628

aanet-new-60k	0.29 144	0.51 385	1.68 286	0.25 142	0.12 21	0.39 114	0.19 120	0.43 107	0.33 66	0.18 53	0.19 60	0.17 66	0.19 128	0.31 132	0.14 4	0.07 26	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.26 511

aanet-new-70k	0.27 115	0.48 369	1.33 200	0.25 142	0.12 21	0.39 114	0.19 120	0.45 131	0.33 66	0.17 42	0.21 77	0.16 51	0.21 155	0.38 215	0.14 4	0.06 1	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.10 109	0.22 449

aanet-new-36k	0.29 144	0.63 446	1.51 255	0.24 118	0.11 9	0.43 160	0.19 120	0.44 116	0.35 95	0.19 74	0.24 124	0.16 51	0.22 173	0.29 108	0.15 15	0.06 1	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.24 488

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.27 115	0.40 305	0.87 101	0.22 63	0.17 172	0.36 85	0.19 120	0.39 68	0.32 51	0.21 103	0.24 124	0.18 84	0.23 199	0.21 10	0.15 15	0.08 67	0.08 192	0.08 65	0.30 592	0.13 201	0.55 643

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.29 144	0.53 394	1.28 187	0.22 63	0.32 482	0.35 71	0.19 120	0.46 139	0.33 66	0.18 53	0.19 60	0.18 84	0.18 103	0.21 10	0.14 4	0.08 67	0.10 337	0.08 65	0.46 649	0.10 109	0.32 568

NLSM3	0.26 103	0.39 297	0.75 75	0.25 142	0.24 357	0.43 160	0.19 120	0.58 263	0.45 233	0.20 90	0.26 152	0.20 112	0.25 230	0.29 108	0.24 210	0.07 26	0.06 24	0.10 234	0.09 202	0.10 109	0.07 12

depthmonostereo	0.26 103	0.23 79	0.65 49	0.41 528	0.13 52	0.41 138	0.19 120	0.51 202	0.40 174	0.25 177	0.29 181	0.26 198	0.28 290	0.44 257	0.23 184	0.09 145	0.10 337	0.09 166	0.07 106	0.10 109	0.08 51

2.5w	0.21 35	0.23 79	0.50 1	0.22 63	0.15 105	0.39 114	0.19 120	0.47 159	0.36 125	0.21 103	0.22 97	0.13 4	0.17 77	0.33 160	0.20 127	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.07 12

HART	0.38 242	0.53 394	1.66 282	0.26 189	0.15 105	0.30 33	0.19 120	0.67 326	0.46 244	0.29 226	0.52 388	0.38 301	0.16 68	0.41 235	0.20 127	0.08 67	0.68 683	0.09 166	0.07 106	0.34 558	0.21 434

fast-iter	0.41 273	0.63 446	1.72 300	0.27 214	0.21 293	0.45 181	0.19 120	0.55 245	0.41 187	0.57 462	0.59 453	0.65 478	0.45 467	0.45 273	0.39 392	0.08 67	0.09 287	0.10 234	0.11 312	0.20 385	0.10 118

CoSv	0.41 273	0.63 446	1.72 300	0.27 214	0.21 293	0.45 181	0.19 120	0.55 245	0.41 187	0.57 462	0.59 453	0.65 478	0.45 467	0.45 273	0.39 392	0.08 67	0.09 287	0.10 234	0.11 312	0.20 385	0.10 118

ISRNet	0.47 364	0.44 341	1.55 261	0.37 481	0.31 472	0.49 244	0.19 120	0.75 382	0.66 473	0.63 534	0.71 555	0.67 495	0.39 405	0.58 350	0.44 426	0.23 604	0.16 515	0.21 594	0.20 530	0.21 401	0.25 500

UGAM-zero	0.63 513	0.39 297	2.49 560	0.30 303	0.49 610	0.67 508	0.19 120	0.91 534	0.45 233	0.77 595	0.45 313	1.16 652	0.82 611	2.05 618	0.29 278	0.09 145	0.15 497	0.09 166	0.44 645	0.11 145	0.22 449

RAStereo	0.28 131	0.48 369	1.52 257	0.26 189	0.18 220	0.25 17	0.19 120	0.42 99	0.35 95	0.20 90	0.25 139	0.20 112	0.16 68	0.24 40	0.24 210	0.09 145	0.08 192	0.10 234	0.08 151	0.12 163	0.08 51

GCST	0.72 563	1.10 626	2.15 485	1.11 676	0.59 634	0.62 448	0.19 120	0.75 382	0.53 323	0.56 451	0.63 494	0.47 380	0.31 334	1.11 471	0.33 340	0.75 675	0.45 659	0.84 676	0.64 680	0.69 660	0.54 640

GCAPDPT-zeroshot4090	0.27 115	0.40 305	0.86 99	0.22 63	0.17 172	0.36 85	0.19 120	0.39 68	0.32 51	0.21 103	0.24 124	0.18 84	0.23 199	0.21 10	0.15 15	0.08 67	0.08 192	0.08 65	0.30 592	0.13 201	0.55 643

MoCha-V2	0.36 221	0.32 224	1.41 225	0.36 457	0.31 472	0.35 71	0.19 120	0.57 257	0.39 158	0.30 231	0.32 224	0.28 223	0.27 271	0.47 294	0.24 210	0.08 67	0.56 671	0.08 65	0.38 632	0.18 348	0.12 196

GMStereo_Zeroshot	0.41 273	0.36 269	1.54 259	0.41 528	0.19 257	0.52 294	0.19 120	0.59 272	0.52 305	0.57 462	0.59 453	0.63 464	0.29 313	0.58 350	0.33 340	0.15 504	0.09 287	0.16 526	0.09 202	0.24 450	0.12 196

MIM_Stereo	0.41 273	0.60 425	1.88 395	0.31 331	0.21 293	0.50 258	0.19 120	0.64 306	0.44 218	0.43 309	0.53 401	0.43 340	0.27 271	0.51 322	0.28 264	0.08 67	0.14 469	0.11 311	0.10 243	0.26 485	0.26 511

CASnet	0.28 131	0.31 216	1.20 171	0.28 246	0.11 9	0.47 211	0.19 120	0.44 116	0.44 218	0.38 280	0.31 213	0.23 150	0.17 77	0.29 108	0.19 95	0.10 254	0.06 24	0.15 507	0.12 352	0.16 296	0.07 12
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Selective-RAFT	0.35 211	0.26 129	1.48 245	0.31 331	0.15 105	0.61 428	0.19 120	0.60 284	0.54 338	0.28 218	0.29 181	0.40 316	0.33 349	0.50 318	0.27 251	0.10 254	0.07 77	0.09 166	0.35 619	0.19 369	0.08 51

MC-Stereo	0.32 177	0.31 216	1.46 238	0.31 331	0.15 105	0.53 303	0.19 120	0.44 116	0.35 95	0.36 264	0.38 271	0.27 211	0.27 271	0.42 244	0.19 95	0.09 145	0.13 450	0.09 166	0.16 463	0.20 385	0.13 239

RALAANet	0.43 303	0.98 598	1.90 407	0.32 360	0.23 342	0.48 226	0.19 120	0.67 326	0.53 323	0.48 359	0.45 313	0.39 307	0.30 324	0.48 301	0.37 374	0.10 254	0.08 192	0.11 311	0.14 415	0.27 496	0.10 118

CFNet-RSSM	0.41 273	0.32 224	2.20 495	0.27 214	0.44 585	0.52 294	0.19 120	0.76 394	0.48 268	0.43 309	0.36 251	0.54 415	0.26 250	0.33 160	0.25 225	0.09 145	0.08 192	0.09 166	0.38 632	0.10 109	0.09 79

Gwc-CoAtRS	0.38 242	0.33 233	1.92 416	0.27 214	0.41 575	0.48 226	0.19 120	0.59 272	0.46 244	0.43 309	0.39 280	0.57 438	0.26 250	0.32 146	0.26 239	0.09 145	0.09 287	0.09 166	0.31 601	0.11 145	0.09 79

DN-CSS_ROB	0.48 371	1.23 650	1.99 447	0.39 508	0.22 322	0.56 342	0.19 120	0.75 382	0.61 405	0.45 327	0.62 481	0.41 322	0.31 334	0.70 405	0.32 327	0.11 343	0.08 192	0.14 476	0.13 386	0.36 579	0.12 196

TestStereo_HL2	0.41 273	0.86 546	1.82 370	0.26 189	0.16 140	0.48 226	0.20 147	0.62 293	0.51 294	0.35 257	0.41 289	0.32 257	0.27 271	1.09 466	0.29 278	0.10 254	0.07 77	0.08 65	0.07 106	0.13 201	0.10 118

GGDA	0.41 273	0.90 563	1.83 374	0.26 189	0.15 105	0.50 258	0.20 147	0.63 302	0.52 305	0.35 257	0.41 289	0.31 247	0.27 271	1.11 471	0.27 251	0.10 254	0.07 77	0.08 65	0.07 106	0.13 201	0.10 118

aanet-new-78k	0.33 187	0.44 341	2.51 569	0.26 189	0.12 21	0.42 152	0.20 147	0.45 131	0.31 39	0.16 22	0.22 97	0.15 37	0.25 230	0.34 174	0.13 1	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.10 109	0.31 559

aanet-new-40k	0.25 89	0.37 272	1.35 208	0.24 118	0.24 357	0.38 109	0.20 147	0.39 68	0.26 12	0.18 53	0.24 124	0.16 51	0.20 141	0.20 4	0.15 15	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.18 384

aanet-new-34k	0.27 115	0.57 419	1.36 210	0.23 90	0.11 9	0.34 64	0.20 147	0.36 47	0.30 34	0.19 74	0.27 161	0.17 66	0.22 173	0.20 4	0.15 15	0.07 26	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.29 536

aanet-new-32k	0.27 115	0.49 373	1.73 303	0.25 142	0.17 172	0.40 127	0.20 147	0.35 36	0.27 15	0.18 53	0.21 77	0.20 112	0.22 173	0.22 23	0.14 4	0.07 26	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.11 148

aanet-new-30k	0.28 131	0.49 373	1.75 315	0.25 142	0.17 172	0.40 127	0.20 147	0.35 36	0.27 15	0.18 53	0.21 77	0.20 112	0.22 173	0.22 23	0.14 4	0.07 26	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.11 148

aanet-new-12k	0.24 79	0.24 97	1.06 143	0.27 214	0.12 21	0.43 160	0.20 147	0.51 202	0.34 80	0.19 74	0.16 41	0.15 37	0.21 155	0.25 48	0.16 37	0.07 26	0.06 24	0.09 166	0.07 106	0.11 145	0.09 79

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.29 144	0.58 420	0.98 131	0.21 33	0.31 472	0.41 138	0.20 147	0.46 139	0.34 80	0.21 103	0.22 97	0.19 107	0.17 77	0.24 40	0.15 15	0.08 67	0.10 337	0.08 65	0.45 646	0.09 79	0.29 536

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.25 89	0.35 259	0.69 66	0.23 90	0.27 410	0.35 71	0.20 147	0.44 116	0.28 22	0.21 103	0.22 97	0.14 15	0.22 173	0.21 10	0.14 4	0.07 26	0.08 192	0.08 65	0.47 650	0.09 79	0.34 582

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.25 89	0.24 97	0.76 78	0.22 63	0.33 497	0.48 226	0.20 147	0.47 159	0.35 95	0.26 195	0.30 196	0.22 132	0.14 29	0.21 10	0.19 95	0.08 67	0.06 24	0.10 234	0.08 151	0.07 5	0.15 310

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 103	0.23 79	1.00 133	0.22 63	0.31 472	0.47 211	0.20 147	0.44 116	0.33 66	0.27 211	0.32 224	0.24 168	0.14 29	0.23 33	0.18 69	0.08 67	0.06 24	0.09 166	0.08 151	0.08 42	0.16 342

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.25 89	0.24 97	0.84 94	0.22 63	0.32 482	0.48 226	0.20 147	0.45 131	0.35 95	0.26 195	0.30 196	0.22 132	0.14 29	0.21 10	0.18 69	0.08 67	0.06 24	0.09 166	0.08 151	0.07 5	0.13 239

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.25 89	0.41 315	1.08 145	0.23 90	0.23 342	0.45 181	0.20 147	0.44 116	0.30 34	0.18 53	0.21 77	0.22 132	0.20 141	0.23 33	0.16 37	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.14 267

Foundation-i1c-attn	0.22 59	0.18 7	0.68 64	0.20 9	0.10 2	0.27 19	0.20 147	0.49 182	0.37 137	0.20 90	0.23 112	0.24 168	0.25 230	0.29 108	0.18 69	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.06 1	0.09 79

Foundation-i1b	0.22 59	0.20 23	0.69 66	0.20 9	0.11 9	0.28 22	0.20 147	0.50 191	0.37 137	0.21 103	0.22 97	0.27 211	0.24 215	0.28 91	0.18 69	0.08 67	0.08 192	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.06 1

Selective-IGEV-i32	0.29 144	0.23 79	1.28 187	0.27 214	0.30 451	0.35 71	0.20 147	0.56 251	0.38 144	0.21 103	0.30 196	0.22 132	0.18 103	0.37 205	0.18 69	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.15 440	0.16 296	0.29 536

BStereo	0.28 131	0.33 233	1.34 205	0.23 90	0.29 434	0.33 54	0.20 147	0.46 139	0.35 95	0.22 123	0.17 44	0.20 112	0.14 29	0.28 91	0.25 225	0.07 26	0.07 77	0.16 526	0.21 537	0.12 163	0.11 148

Anonymus123	0.31 170	0.33 233	1.34 205	0.23 90	0.29 434	0.98 624	0.20 147	0.49 182	0.35 95	0.22 123	0.17 44	0.20 112	0.14 29	0.28 91	0.25 225	0.07 26	0.07 77	0.16 526	0.21 537	0.12 163	0.11 148

zero-FE	0.80 594	0.27 142	8.23 706	0.49 585	0.98 669	0.33 54	0.20 147	0.48 174	1.28 657	0.17 42	0.20 69	0.77 552	0.22 173	0.60 363	0.97 568	0.11 343	0.07 77	0.09 166	0.10 243	0.33 546	0.14 267

FlowAnything_test	0.23 72	0.32 224	0.52 5	0.28 246	0.17 172	0.37 92	0.20 147	0.38 61	0.24 4	0.24 157	0.20 69	0.21 126	0.17 77	0.26 67	0.25 225	0.13 438	0.10 337	0.14 476	0.16 463	0.17 320	0.12 196

2w_stereo	0.21 35	0.19 11	0.51 2	0.22 63	0.13 52	0.41 138	0.20 147	0.50 191	0.34 80	0.25 177	0.23 112	0.13 4	0.23 199	0.24 40	0.22 173	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.07 12

SCV_C0	0.33 187	0.43 330	1.42 230	0.25 142	0.16 140	0.35 71	0.20 147	0.68 331	0.44 218	0.24 157	0.27 161	0.29 236	0.20 141	0.58 350	0.18 69	0.09 145	0.08 192	0.08 65	0.30 592	0.26 485	0.17 364

GCAP-BAT	1.13 643	0.30 202	9.45 711	3.22 711	5.97 712	0.39 114	0.20 147	0.59 272	0.41 187	0.26 195	0.26 152	0.23 150	0.17 77	0.31 132	0.19 95	0.09 145	0.08 192	0.09 166	0.07 106	0.13 201	0.17 364

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 501	0.61 430	3.35 671	0.33 386	0.58 632	0.66 501	0.20 147	0.98 592	0.55 345	0.73 583	0.52 388	0.99 623	0.65 572	0.58 350	0.29 278	0.10 254	0.16 515	0.10 234	0.41 641	0.29 509	0.20 420

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 229	1.34 665	1.24 179	0.23 90	0.12 21	0.33 54	0.20 147	0.40 77	0.33 66	0.25 177	0.21 77	0.16 51	0.14 29	0.27 73	0.63 508	0.55 663	0.06 24	0.11 311	0.13 386	0.25 464	0.49 634

AIO-Stereo	0.30 161	0.27 142	1.25 180	0.27 214	0.24 357	0.37 92	0.20 147	0.52 218	0.36 125	0.21 103	0.30 196	0.23 150	0.14 29	0.31 132	0.20 127	0.08 67	0.07 77	0.09 166	0.38 632	0.19 369	0.31 559

RSM++	0.27 115	0.26 129	0.87 101	0.28 246	0.13 52	0.39 114	0.20 147	0.45 131	0.45 233	0.20 90	0.24 124	0.24 168	0.17 77	0.36 194	0.20 127	0.08 67	0.07 77	0.09 166	0.35 619	0.26 485	0.18 384

CAS++	0.31 170	0.33 233	1.43 231	0.25 142	0.17 172	0.31 41	0.20 147	0.78 421	0.41 187	0.30 231	0.30 196	0.21 126	0.16 68	0.33 160	0.18 69	0.15 504	0.12 425	0.13 438	0.10 243	0.15 259	0.11 148
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
gcap-zeroshot	0.26 103	0.24 97	1.03 136	0.22 63	0.33 497	0.48 226	0.20 147	0.47 159	0.34 80	0.26 195	0.29 181	0.22 132	0.14 29	0.21 10	0.19 95	0.08 67	0.06 24	0.09 166	0.08 151	0.08 42	0.14 267

test_for_model	0.25 89	0.24 97	0.76 78	0.22 63	0.33 497	0.48 226	0.20 147	0.47 159	0.35 95	0.26 195	0.30 196	0.22 132	0.14 29	0.21 10	0.19 95	0.08 67	0.06 24	0.10 234	0.08 151	0.07 5	0.15 310

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 402	0.33 233	0.93 120	0.26 189	0.22 322	0.46 201	0.20 147	1.10 644	1.34 661	3.16 705	0.32 224	0.22 132	0.20 141	0.30 121	0.22 173	0.10 254	0.09 287	0.11 311	0.09 202	0.15 259	0.19 401

MyStereo8	0.54 446	0.80 522	2.76 611	0.32 360	0.33 497	0.71 534	0.20 147	0.87 501	0.57 361	0.51 391	0.59 453	0.50 396	0.33 349	0.68 394	0.55 480	0.10 254	0.29 626	0.10 234	0.13 386	0.21 401	0.34 582

plain	0.37 229	0.47 364	2.15 485	0.27 214	0.19 257	0.33 54	0.20 147	0.58 263	0.46 244	0.23 146	0.37 258	0.23 150	0.25 230	0.45 273	0.28 264	0.11 343	0.08 192	0.13 438	0.09 202	0.42 619	0.12 196

MSKI-zero shot	0.46 348	0.38 285	2.47 555	0.27 214	0.43 584	0.56 342	0.20 147	0.77 406	0.43 212	0.60 504	0.51 373	0.44 351	0.17 77	0.68 394	0.21 147	0.09 145	0.29 626	0.09 166	0.32 607	0.14 234	0.10 118

testlalala	0.26 103	0.24 97	1.03 136	0.22 63	0.33 497	0.48 226	0.20 147	0.47 159	0.34 80	0.26 195	0.29 181	0.22 132	0.14 29	0.21 10	0.19 95	0.08 67	0.06 24	0.09 166	0.08 151	0.08 42	0.14 267

GCAPDPT-zeroshot	1.09 640	0.30 202	8.70 707	3.22 711	5.88 711	0.39 114	0.20 147	0.59 272	0.41 187	0.26 195	0.26 152	0.23 150	0.17 77	0.31 132	0.19 95	0.09 145	0.08 192	0.09 166	0.07 106	0.13 201	0.19 401

LoS	0.31 170	0.30 202	1.52 257	0.23 90	0.13 52	0.54 310	0.20 147	0.48 174	0.49 276	0.25 177	0.28 173	0.37 291	0.24 215	0.38 215	0.23 184	0.10 254	0.08 192	0.08 65	0.05 1	0.15 259	0.07 12
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.30 161	0.27 142	1.09 149	0.23 90	0.50 612	0.40 127	0.20 147	0.46 139	0.44 218	0.22 123	0.28 173	0.26 198	0.19 128	0.33 160	0.21 147	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.05 1	0.15 259	0.49 634

Selective-IGEV	0.29 144	0.23 79	1.28 187	0.27 214	0.30 451	0.35 71	0.20 147	0.56 251	0.38 144	0.21 103	0.30 196	0.22 132	0.18 103	0.37 205	0.18 69	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.15 440	0.16 296	0.29 536

riskmin	0.37 229	0.22 57	1.74 308	0.32 360	0.20 277	0.48 226	0.20 147	0.66 316	0.46 244	0.36 264	0.34 242	0.69 509	0.45 467	0.39 223	0.27 251	0.11 343	0.08 192	0.12 375	0.08 151	0.13 201	0.16 342

GLC_STEREO	0.28 131	0.27 142	1.36 210	0.28 246	0.12 21	0.41 138	0.20 147	0.37 52	0.38 144	0.26 195	0.30 196	0.25 183	0.19 128	0.33 160	0.24 210	0.09 145	0.11 391	0.12 375	0.10 243	0.13 201	0.09 79

iRaftStereo_RVC	0.37 229	0.53 394	1.41 225	0.28 246	0.15 105	0.52 294	0.20 147	0.54 240	0.46 244	0.37 270	0.43 298	0.41 322	0.23 199	0.36 194	0.26 239	0.09 145	0.15 497	0.12 375	0.11 312	0.41 612	0.37 600

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 294	0.86 546	1.78 337	0.28 246	0.17 172	0.52 294	0.20 147	0.62 293	0.61 405	0.50 378	0.61 476	0.39 307	0.32 343	0.35 181	0.30 301	0.07 26	0.10 337	0.09 166	0.09 202	0.35 571	0.10 118

TestStereo_HLe17	0.48 371	1.17 645	2.73 607	0.22 63	0.18 220	0.50 258	0.21 191	0.78 421	0.58 372	0.31 236	0.37 258	0.31 247	0.28 290	1.06 462	0.25 225	0.10 254	0.06 24	0.09 166	0.08 151	0.13 201	0.09 79

TestStereo-Hl	0.39 257	0.50 381	1.74 308	0.25 142	0.15 105	0.49 244	0.21 191	0.70 343	0.51 294	0.38 280	0.39 280	0.37 291	0.31 334	1.07 463	0.25 225	0.09 145	0.07 77	0.09 166	0.08 151	0.12 163	0.09 79

DF	0.34 198	0.29 185	0.95 123	0.31 331	0.44 585	0.40 127	0.21 191	0.71 347	0.32 51	0.23 146	0.37 258	0.32 257	0.17 77	0.39 223	0.85 557	0.10 254	0.09 287	0.08 65	0.29 582	0.09 79	0.20 420

DN	0.37 229	0.23 79	1.40 223	0.37 481	0.40 566	0.48 226	0.21 191	0.51 202	0.40 174	0.23 146	0.24 124	0.36 286	0.18 103	0.81 429	0.54 477	0.13 438	0.11 391	0.11 311	0.34 615	0.12 163	0.19 401

aanet-32k-new	0.30 161	0.60 425	1.61 273	0.25 142	0.15 105	0.46 201	0.21 191	0.41 89	0.33 66	0.17 42	0.24 124	0.17 66	0.23 199	0.30 121	0.15 15	0.08 67	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.39 609

aanet-new-28k	0.34 198	0.53 394	2.69 598	0.25 142	0.12 21	0.39 114	0.21 191	0.37 52	0.29 33	0.18 53	0.24 124	0.17 66	0.21 155	0.22 23	0.15 15	0.08 67	0.06 24	0.08 65	0.31 601	0.10 109	0.23 474

GCAP-Stereo-DPT26K	0.27 115	0.46 354	1.39 222	0.23 90	0.17 172	0.35 71	0.21 191	0.40 77	0.25 6	0.18 53	0.21 77	0.17 66	0.18 103	0.25 48	0.17 58	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.28 576	0.08 42	0.27 520

aanet-new-24k	0.27 115	0.40 305	1.12 153	0.24 118	0.45 596	0.40 127	0.21 191	0.39 68	0.28 22	0.19 74	0.28 173	0.17 66	0.20 141	0.23 33	0.15 15	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.32 607	0.09 79	0.10 118

aanet-new-10k	0.27 115	0.52 387	1.27 185	0.27 214	0.15 105	0.49 244	0.21 191	0.46 139	0.31 39	0.21 103	0.20 69	0.19 107	0.22 173	0.26 67	0.18 69	0.08 67	0.08 192	0.08 65	0.07 106	0.10 109	0.16 342

aanet-new-14k	0.25 89	0.33 233	1.13 154	0.26 189	0.12 21	0.37 92	0.21 191	0.45 131	0.36 125	0.20 90	0.27 161	0.15 37	0.29 313	0.24 40	0.17 58	0.08 67	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.11 145	0.12 196

aanet-new	0.32 177	0.29 185	2.39 533	0.25 142	0.25 379	0.43 160	0.21 191	0.41 89	0.31 39	0.18 53	0.23 112	0.16 51	0.30 324	0.33 160	0.15 15	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.10 109	0.13 239

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.24 79	0.22 57	0.90 112	0.23 90	0.32 482	0.47 211	0.21 191	0.48 174	0.34 80	0.20 90	0.25 139	0.21 126	0.23 199	0.20 4	0.17 58	0.08 67	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.09 79

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.27 115	0.39 297	0.79 85	0.24 118	0.24 357	0.37 92	0.21 191	0.37 52	0.33 66	0.19 74	0.27 161	0.18 84	0.22 173	0.20 4	0.16 37	0.07 26	0.14 469	0.08 65	0.51 659	0.08 42	0.39 609

Foundation-i1a	0.22 59	0.16 2	0.66 60	0.20 9	0.10 2	0.29 29	0.21 191	0.50 191	0.39 158	0.25 177	0.22 97	0.27 211	0.25 230	0.33 160	0.18 69	0.08 67	0.09 287	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.08 51

LiteMatch	0.25 89	0.69 474	0.65 49	0.28 246	0.14 75	0.30 33	0.21 191	0.29 7	0.28 22	0.16 22	0.13 16	0.18 84	0.37 382	0.25 48	0.40 400	0.10 254	0.06 24	0.10 234	0.08 151	0.14 234	0.12 196

Lsterematch	0.39 257	0.69 474	1.65 277	0.28 246	0.14 75	0.50 258	0.21 191	0.47 159	0.58 372	0.43 309	0.59 453	0.44 351	0.37 382	0.44 257	0.40 400	0.10 254	0.06 24	0.10 234	0.08 151	0.14 234	0.12 196

gcap_with_dpt	0.25 89	0.22 57	1.00 133	0.22 63	0.30 451	0.48 226	0.21 191	0.45 131	0.32 51	0.27 211	0.31 213	0.20 112	0.14 29	0.20 4	0.18 69	0.08 67	0.06 24	0.09 166	0.08 151	0.08 42	0.13 239

NLSM1	0.39 257	0.24 97	0.56 17	0.27 214	0.40 566	0.49 244	0.21 191	1.44 670	1.64 674	0.25 177	0.33 234	0.25 183	0.26 250	0.40 230	0.32 327	0.10 254	0.10 337	0.11 311	0.10 243	0.22 418	0.13 239

GEAStereo	0.35 211	0.32 224	1.17 163	0.53 604	0.60 639	0.55 325	0.21 191	0.40 77	0.27 15	0.20 90	0.22 97	0.16 51	0.18 103	0.44 257	0.16 37	0.11 343	0.37 643	0.08 65	0.06 21	0.33 546	0.71 659

GSStereo	0.36 221	0.32 224	1.17 163	0.34 419	0.60 639	0.55 325	0.21 191	0.62 293	0.41 187	0.22 123	0.22 97	0.17 66	0.18 103	0.44 257	0.16 37	0.10 254	0.16 515	0.08 65	0.11 312	0.33 546	0.84 670

GS-Stereo							0.21 191	0.62 293	0.41 187	0.22 123	0.22 97	0.17 66	0.18 103	0.44 257	0.16 37	0.10 254	0.16 515	0.08 65	0.11 312	0.33 546	0.84 670

IGEV-FE	0.53 439	0.34 250	2.91 633	0.32 360	0.18 220	0.54 310	0.21 191	0.72 353	0.42 201	0.81 607	0.51 373	0.70 519	0.41 425	0.48 301	1.13 597	0.09 145	0.15 497	0.10 234	0.35 619	0.19 369	0.09 79

DDF-Stereo	0.37 229	0.27 142	0.79 85	0.39 508	0.29 434	0.38 109	0.21 191	0.47 159	0.51 294	0.32 246	0.17 44	0.79 561	0.23 199	0.64 374	1.04 586	0.11 343	0.07 77	0.09 166	0.12 352	0.35 571	0.15 310

LG-Stereo_L1	0.21 35	0.31 216	0.85 95	0.22 63	0.14 75	0.28 22	0.21 191	0.38 61	0.26 12	0.16 22	0.11 8	0.13 4	0.11 7	0.37 205	0.18 69	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.10 118

LG-Stereo	0.27 115	0.25 111	0.95 123	0.25 142	0.15 105	0.43 160	0.21 191	0.50 191	0.40 174	0.18 53	0.29 181	0.25 183	0.16 68	0.28 91	0.35 361	0.07 26	0.07 77	0.11 311	0.10 243	0.24 450	0.10 118

castereo++	0.28 131	0.43 330	0.93 120	0.28 246	0.17 172	0.53 303	0.21 191	0.55 245	0.45 233	0.17 42	0.26 152	0.32 257	0.17 77	0.33 160	0.16 37	0.09 145	0.08 192	0.09 166	0.29 582	0.13 201	0.06 1

rvit_stereo_0081_aga	0.27 115	0.29 185	1.08 145	0.26 189	0.20 277	0.33 54	0.21 191	0.41 89	0.42 201	0.26 195	0.28 173	0.27 211	0.21 155	0.31 132	0.21 147	0.14 483	0.10 337	0.11 311	0.10 243	0.14 234	0.10 118

model_zeroshot	0.44 312	0.68 470	1.97 446	0.28 246	0.18 220	0.69 526	0.21 191	0.63 302	0.40 174	1.00 635	0.34 242	0.42 336	0.20 141	0.69 400	0.24 210	0.10 254	0.22 587	0.10 234	0.22 547	0.12 163	0.10 118

RSM	0.28 131	0.26 129	0.97 129	0.25 142	0.24 357	0.37 92	0.21 191	0.49 182	0.44 218	0.21 103	0.27 161	0.28 223	0.17 77	0.38 215	0.20 127	0.07 26	0.07 77	0.09 166	0.34 615	0.21 401	0.16 342

IGEV++	0.34 198	0.43 330	1.32 198	0.31 331	0.14 75	0.32 48	0.21 191	0.70 343	0.34 80	0.22 123	0.28 173	0.22 132	0.27 271	0.35 181	0.27 251	0.09 145	0.39 654	0.08 65	0.15 440	0.25 464	0.45 625

11t1	0.33 187	0.19 11	1.41 225	0.33 386	0.16 140	0.48 226	0.21 191	0.67 326	0.48 268	0.40 289	0.34 242	0.32 257	0.33 349	0.42 244	0.27 251	0.11 343	0.12 425	0.10 234	0.08 151	0.13 201	0.14 267

IGEV_Zeroshot_test	0.53 439	0.33 233	2.91 633	0.32 360	0.18 220	0.54 310	0.21 191	0.72 353	0.42 201	0.81 607	0.51 373	0.71 524	0.41 425	0.48 301	1.13 597	0.09 145	0.15 497	0.10 234	0.35 619	0.19 369	0.09 79

PCWNet_CMD	0.46 348	0.45 351	2.28 513	0.26 189	0.20 277	0.55 325	0.21 191	0.75 382	0.64 443	0.48 359	0.55 423	0.68 502	0.57 537	0.46 282	0.30 301	0.11 343	0.10 337	0.14 476	0.10 243	0.18 348	0.14 267

AEACV	0.33 187	0.24 97	1.44 233	0.28 246	0.35 523	0.47 211	0.21 191	0.43 107	0.28 22	0.26 195	0.25 139	0.22 132	0.38 391	0.30 121	0.18 69	0.09 145	0.35 639	0.09 166	0.36 628	0.23 433	0.25 500

Any-RAFT	0.38 242	0.25 111	1.89 402	0.27 214	0.17 172	0.68 520	0.21 191	0.78 421	0.53 323	0.43 309	0.43 298	0.54 415	0.30 324	0.41 235	0.20 127	0.10 254	0.12 425	0.08 65	0.06 21	0.10 109	0.09 79

IIG-Stereo	0.59 487	0.65 458	1.74 308	0.54 609	0.23 342	0.61 428	0.21 191	0.73 367	0.65 458	0.64 544	0.69 541	0.69 509	0.38 391	2.09 625	1.39 625	0.11 343	0.07 77	0.11 311	0.09 202	0.15 259	0.09 79

CroCo-Stereo	0.30 161	0.45 351	1.08 145	0.31 331	0.17 172	0.19 7	0.21 191	0.73 367	0.50 287	0.21 103	0.24 124	0.55 418	0.22 173	0.27 73	0.26 239	0.09 145	0.08 192	0.08 65	0.07 106	0.12 163	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	0.38 242	0.68 470	1.54 259	0.32 360	0.46 604	0.52 294	0.21 191	0.56 251	0.42 201	0.52 400	0.35 247	0.31 247	0.33 349	0.37 205	0.30 301	0.10 254	0.11 391	0.08 65	0.07 106	0.21 401	0.19 401

CFNet_pseudo	0.45 335	0.46 354	2.23 504	0.25 142	0.19 257	0.56 342	0.21 191	0.77 406	0.60 387	0.49 371	0.56 435	0.69 509	0.47 491	0.52 326	0.31 314	0.11 343	0.10 337	0.15 507	0.10 243	0.17 320	0.14 267

AFF-stereo	0.44 312	0.96 585	1.78 337	0.31 331	0.15 105	0.50 258	0.21 191	0.64 306	0.63 435	0.47 340	0.64 510	0.49 393	0.34 358	0.46 282	0.31 314	0.08 67	0.09 287	0.10 234	0.10 243	0.37 587	0.10 118

MSMDNet	0.46 348	0.44 341	2.28 513	0.26 189	0.20 277	0.55 325	0.21 191	0.75 382	0.64 443	0.48 359	0.55 423	0.68 502	0.56 531	0.46 282	0.30 301	0.11 343	0.10 337	0.13 438	0.10 243	0.18 348	0.15 310

ccs_rob	0.45 335	0.46 354	2.22 500	0.26 189	0.19 257	0.56 342	0.21 191	0.77 406	0.60 387	0.49 371	0.56 435	0.69 509	0.47 491	0.52 326	0.31 314	0.11 343	0.09 287	0.16 526	0.10 243	0.17 320	0.14 267

aanet-new-22k	0.28 131	0.52 387	1.51 255	0.24 118	0.13 52	0.33 54	0.22 233	0.37 52	0.32 51	0.18 53	0.24 124	0.18 84	0.21 155	0.27 73	0.16 37	0.07 26	0.07 77	0.08 65	0.07 106	0.09 79	0.31 559

aanet-new-8k	0.26 103	0.38 285	1.21 173	0.25 142	0.13 52	0.44 173	0.22 233	0.49 182	0.34 80	0.18 53	0.21 77	0.17 66	0.25 230	0.29 108	0.17 58	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.12 196

GCAP-Stereo-cres-4k	0.24 79	0.31 216	0.88 104	0.25 142	0.23 342	0.45 181	0.22 233	0.39 68	0.30 34	0.21 103	0.27 161	0.18 84	0.21 155	0.23 33	0.16 37	0.07 26	0.09 287	0.08 65	0.07 106	0.11 145	0.13 239

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.26 103	0.38 285	0.90 112	0.23 90	0.17 172	0.35 71	0.22 233	0.44 116	0.33 66	0.21 103	0.25 139	0.16 51	0.22 173	0.23 33	0.15 15	0.07 26	0.07 77	0.08 65	0.45 646	0.08 42	0.27 520

Foundation-i1	0.26 103	0.29 185	0.75 75	0.23 90	0.21 293	0.30 33	0.22 233	0.60 284	0.43 212	0.24 157	0.31 213	0.35 279	0.23 199	0.27 73	0.19 95	0.09 145	0.08 192	0.08 65	0.07 106	0.11 145	0.07 12

DA	0.32 177	0.26 129	0.89 108	0.29 281	0.25 379	0.63 466	0.22 233	0.60 284	0.39 158	0.23 146	0.30 196	0.24 168	0.26 250	0.60 363	0.18 69	0.10 254	0.12 425	0.09 166	0.07 106	0.10 109	0.52 637

GGEV	0.32 177	0.26 129	0.89 108	0.29 281	0.25 379	0.63 466	0.22 233	0.60 284	0.39 158	0.23 146	0.30 196	0.24 168	0.26 250	0.60 363	0.18 69	0.10 254	0.12 425	0.09 166	0.07 106	0.10 109	0.52 637

GASTEREO	0.35 211	0.72 485	1.15 159	0.56 618	0.20 277	0.52 294	0.22 233	0.56 251	0.40 174	0.30 231	0.31 213	0.16 51	0.31 334	0.35 181	0.26 239	0.09 145	0.14 469	0.08 65	0.28 576	0.14 234	0.20 420

MSCF	0.35 211	0.72 485	1.15 159	0.58 626	0.21 293	0.50 258	0.22 233	0.56 251	0.38 144	0.29 226	0.29 181	0.17 66	0.30 324	0.35 181	0.26 239	0.09 145	0.12 425	0.08 65	0.29 582	0.15 259	0.21 434

3w_stereo	0.21 35	0.22 57	0.59 23	0.22 63	0.12 21	0.37 92	0.22 233	0.50 191	0.38 144	0.22 123	0.21 77	0.12 2	0.22 173	0.26 67	0.18 69	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.08 51

1w_stereo	0.22 59	0.17 3	0.52 5	0.23 90	0.16 140	0.44 173	0.22 233	0.55 245	0.40 174	0.25 177	0.29 181	0.13 4	0.26 250	0.28 91	0.20 127	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.07 12

LG-Stereo_L2	0.21 35	0.31 216	0.85 95	0.22 63	0.14 75	0.31 41	0.22 233	0.38 61	0.25 6	0.17 42	0.11 8	0.13 4	0.12 12	0.32 146	0.18 69	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.10 118

DFGA-Net	0.51 419	1.06 621	1.75 315	0.30 303	0.24 357	0.54 310	0.22 233	0.63 302	0.60 387	0.48 359	0.51 373	0.35 279	0.27 271	1.82 582	0.53 471	0.10 254	0.08 192	0.12 375	0.12 352	0.37 587	0.15 310

AIO-test1	0.45 335	0.87 550	2.27 511	0.33 386	0.33 497	0.50 258	0.22 233	0.74 372	0.66 473	0.29 226	0.41 289	0.29 236	0.22 173	0.73 410	0.29 278	0.09 145	0.08 192	0.12 375	0.14 415	0.30 520	0.22 449

SMoEStereo_RVC	0.29 144	0.26 129	1.03 136	0.25 142	0.14 75	0.46 201	0.22 233	0.36 47	0.38 144	0.23 146	0.23 112	0.21 126	0.18 103	0.45 273	0.60 501	0.07 26	0.06 24	0.10 234	0.08 151	0.20 385	0.20 420

tt45	0.29 144	0.24 97	1.06 143	0.25 142	0.17 172	0.55 325	0.22 233	0.41 89	0.35 95	0.24 157	0.25 139	0.25 183	0.18 103	0.64 374	0.34 349	0.08 67	0.07 77	0.10 234	0.08 151	0.21 401	0.11 148

fffy	0.28 131	0.24 97	1.19 167	0.27 214	0.15 105	0.37 92	0.22 233	0.42 99	0.32 51	0.20 90	0.29 181	0.26 198	0.20 141	0.44 257	0.20 127	0.08 67	0.10 337	0.10 234	0.08 151	0.22 418	0.18 384

rvit_stereo_0083	0.25 89	0.19 11	0.58 22	0.28 246	0.18 220	0.28 22	0.22 233	0.38 61	0.54 338	0.23 146	0.30 196	0.27 211	0.26 250	0.37 205	0.24 210	0.14 483	0.12 425	0.13 438	0.10 243	0.12 163	0.10 118

rvit_stereo_0081	0.25 89	0.21 39	0.61 30	0.28 246	0.17 172	0.31 41	0.22 233	0.42 99	0.53 323	0.24 157	0.25 139	0.25 183	0.21 155	0.34 174	0.23 184	0.13 438	0.10 337	0.11 311	0.10 243	0.12 163	0.09 79

rvit_stereo_0082	0.25 89	0.21 39	0.61 30	0.28 246	0.17 172	0.31 41	0.22 233	0.42 99	0.53 323	0.24 157	0.25 139	0.25 183	0.21 155	0.34 174	0.23 184	0.13 438	0.10 337	0.11 311	0.10 243	0.12 163	0.09 79

rvit_stereo_0075_2	0.40 266	0.40 305	1.88 395	0.33 386	0.32 482	0.41 138	0.22 233	0.58 263	0.53 323	0.38 280	0.51 373	0.40 316	0.27 271	0.44 257	0.29 278	0.20 579	0.15 497	0.22 597	0.15 440	0.18 348	0.23 474

RAFT-Stereo-weight	0.34 198	0.29 185	1.43 231	0.28 246	0.28 425	0.55 325	0.22 233	0.78 421	0.48 268	0.46 338	0.38 271	0.36 286	0.17 77	0.33 160	0.23 184	0.09 145	0.08 192	0.09 166	0.07 106	0.09 79	0.09 79

MGS-Stereo	0.32 177	0.34 250	1.70 292	0.25 142	0.14 75	0.40 127	0.22 233	0.38 61	0.43 212	0.24 157	0.51 373	0.25 183	0.18 103	0.31 132	0.20 127	0.09 145	0.08 192	0.09 166	0.08 151	0.47 634	0.08 51

EKT-Stereo	1.47 669	0.49 373	1.93 419	2.57 707	19.31 729	0.55 325	0.22 233	0.69 335	0.42 201	0.38 280	0.36 251	0.43 340	0.27 271	0.69 400	0.26 239	0.12 405	0.14 469	0.11 311	0.16 463	0.20 385	0.15 310

CFNet_ucs	0.48 371	0.50 381	2.32 518	0.26 189	0.22 322	0.57 360	0.22 233	0.85 480	0.65 458	0.53 411	0.64 510	0.68 502	0.44 462	0.54 338	0.31 314	0.13 438	0.12 425	0.16 526	0.11 312	0.19 369	0.17 364

LoS_RVC	0.29 144	0.33 233	1.19 167	0.25 142	0.34 510	0.43 160	0.22 233	0.42 99	0.32 51	0.22 123	0.33 234	0.23 150	0.24 215	0.31 132	0.21 147	0.07 26	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.10 109	0.31 559

CroCo-Stereo Lap2	0.33 187	0.61 430	1.47 242	0.32 360	0.38 550	0.23 15	0.22 233	0.58 263	0.46 244	0.22 123	0.27 161	0.29 236	0.23 199	0.32 146	0.26 239	0.09 145	0.09 287	0.10 234	0.08 151	0.21 401	0.14 267

DCANet-4	0.40 266	0.27 142	2.21 496	0.25 142	0.14 75	0.51 273	0.22 233	0.77 406	0.72 523	0.54 424	0.47 328	0.28 223	0.37 382	0.37 205	0.34 349	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.07 106	0.08 42	0.22 449

fff	0.43 303	0.77 510	1.95 432	0.24 118	0.13 52	0.51 273	0.22 233	0.77 406	0.75 556	0.54 424	0.47 328	0.31 247	0.65 572	0.36 194	0.34 349	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.07 106	0.08 42	0.22 449

ADStereo(finetuned)	0.45 335	0.77 510	2.12 477	0.25 142	0.14 75	0.51 273	0.22 233	0.77 406	0.72 523	0.54 424	0.48 342	0.31 247	0.76 602	0.37 205	0.38 381	0.09 145	0.07 77	0.09 166	0.07 106	0.13 201	0.23 474

sCroCo_RVC	0.33 187	0.32 224	1.89 402	0.34 419	0.27 410	0.30 33	0.22 233	0.48 174	0.44 218	0.22 123	0.33 234	0.25 183	0.25 230	0.32 146	0.24 210	0.14 483	0.16 515	0.12 375	0.12 352	0.15 259	0.13 239

HCRNet	0.46 348	0.49 373	1.65 277	0.38 498	0.29 434	0.58 377	0.22 233	0.75 382	0.62 423	0.47 340	0.49 359	0.48 391	0.36 366	1.12 475	0.37 374	0.15 504	0.10 337	0.15 507	0.13 386	0.17 320	0.17 364

DCANet	0.42 294	0.77 510	1.95 432	0.25 142	0.14 75	0.51 273	0.22 233	0.77 406	0.72 523	0.54 424	0.48 342	0.31 247	0.41 425	0.36 194	0.39 392	0.09 145	0.07 77	0.09 166	0.07 106	0.13 201	0.23 474

csc	0.43 303	0.77 510	1.95 432	0.24 118	0.13 52	0.51 273	0.22 233	0.77 406	0.75 556	0.54 424	0.47 328	0.31 247	0.65 572	0.36 194	0.34 349	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.07 106	0.08 42	0.22 449

cscssc	0.43 303	0.77 510	1.95 432	0.24 118	0.13 52	0.51 273	0.22 233	0.77 406	0.75 556	0.54 424	0.47 328	0.31 247	0.65 572	0.36 194	0.34 349	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.07 106	0.08 42	0.22 449

FENet	0.44 312	0.30 202	2.42 539	0.32 360	0.17 172	0.58 377	0.22 233	0.77 406	0.59 382	0.47 340	0.42 295	0.55 418	0.38 391	0.49 311	0.47 441	0.12 405	0.09 287	0.12 375	0.11 312	0.13 201	0.16 342

CFNet	0.58 479	0.96 585	1.78 337	0.33 386	0.25 379	0.63 466	0.22 233	0.88 510	0.75 556	0.46 338	0.59 453	0.58 445	0.40 414	2.29 637	0.48 447	0.12 405	0.09 287	0.15 507	0.14 415	0.30 520	0.15 310

HITNet	0.46 348	0.92 567	2.09 468	0.33 386	0.14 75	0.55 325	0.22 233	0.83 459	0.56 357	0.51 391	0.49 359	0.48 391	0.37 382	0.48 301	0.54 477	0.09 145	0.06 24	0.10 234	0.08 151	0.23 433	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	0.50 402	1.15 639	1.73 303	0.31 331	0.21 293	0.58 377	0.22 233	0.95 574	0.82 591	0.58 480	0.62 481	0.57 438	0.39 405	0.84 433	0.40 400	0.11 343	0.08 192	0.09 166	0.06 21	0.21 401	0.13 239

TestStereo_HL3	0.49 390	0.88 554	3.21 662	0.25 142	0.17 172	0.47 211	0.23 272	0.68 331	0.39 158	0.45 327	0.52 388	0.36 286	0.28 290	1.16 481	0.21 147	0.10 254	0.08 192	0.09 166	0.08 151	0.10 109	0.11 148

quiztm	0.37 229	0.82 531	1.45 236	0.40 520	0.29 434	0.42 152	0.23 272	0.73 367	0.47 264	0.36 264	0.42 295	0.28 223	0.20 141	0.29 108	0.26 239	0.10 254	0.06 24	0.09 166	0.09 202	0.34 558	0.09 79

WQFJA1	0.42 294	0.24 97	0.53 11	0.26 189	0.38 550	0.48 226	0.23 272	1.72 681	2.07 690	0.25 177	0.25 139	0.28 223	0.27 271	0.32 146	0.34 349	0.09 145	0.11 391	0.10 234	0.08 151	0.20 385	0.13 239

WQFJX	0.42 294	0.25 111	0.55 14	0.26 189	0.39 556	0.47 211	0.23 272	1.76 683	1.82 684	0.26 195	0.26 152	0.28 223	0.28 290	0.42 244	0.32 327	0.10 254	0.10 337	0.09 166	0.08 151	0.24 450	0.16 342

NLMM	0.42 294	0.24 97	0.53 11	0.26 189	0.38 550	0.48 226	0.23 272	1.72 681	2.06 689	0.25 177	0.25 139	0.28 223	0.27 271	0.32 146	0.34 349	0.09 145	0.11 391	0.10 234	0.08 151	0.20 385	0.13 239

xyz-stereo-finetune2	0.35 211	0.45 351	1.04 140	0.21 33	0.12 21	0.58 377	0.23 272	0.50 191	0.45 233	0.31 236	0.46 321	0.30 244	0.41 425	0.81 429	0.51 463	0.08 67	0.07 77	0.11 311	0.09 202	0.12 163	0.09 79

SCV	0.35 211	0.59 423	1.37 215	0.34 419	0.22 322	0.28 22	0.23 272	0.72 353	0.35 95	0.19 74	0.30 196	0.24 168	0.20 141	0.64 374	0.19 95	0.11 343	0.08 192	0.09 166	0.29 582	0.34 558	0.29 536

AIO-test2	0.49 390	1.15 639	1.96 441	0.42 539	0.37 544	0.50 258	0.23 272	0.79 437	0.70 503	0.33 250	0.53 401	0.27 211	0.22 173	0.67 391	0.29 278	0.73 673	0.08 192	0.13 438	0.17 483	0.17 320	0.18 384

999	0.29 144	0.25 111	1.05 141	0.26 189	0.18 220	0.49 244	0.23 272	0.38 61	0.37 137	0.20 90	0.32 224	0.23 150	0.18 103	0.73 410	0.36 367	0.08 67	0.07 77	0.09 166	0.08 151	0.24 450	0.10 118

mms	0.27 115	0.26 129	0.91 115	0.25 142	0.18 220	0.32 48	0.23 272	0.37 52	0.31 39	0.21 103	0.30 196	0.23 150	0.17 77	0.46 282	0.21 147	0.08 67	0.10 337	0.10 234	0.08 151	0.22 418	0.47 630

ours_stereo	0.27 115	0.25 111	1.21 173	0.25 142	0.17 172	0.35 71	0.23 272	0.38 61	0.35 95	0.20 90	0.31 213	0.23 150	0.17 77	0.41 235	0.20 127	0.08 67	0.07 77	0.10 234	0.08 151	0.22 418	0.18 384

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 551	0.65 458	3.45 672	0.50 589	0.60 639	0.75 559	0.23 272	0.96 579	0.60 387	0.76 591	1.30 649	0.81 568	0.60 550	0.57 346	0.82 553	0.10 254	0.16 515	0.11 311	0.43 644	0.31 528	0.22 449

test_sample1	0.40 266	0.18 7	1.19 167	0.31 331	0.18 220	0.48 226	0.23 272	0.78 421	0.49 276	0.44 316	0.44 309	0.45 360	0.41 425	1.39 503	0.33 340	0.11 343	0.09 287	0.10 234	0.09 202	0.12 163	0.13 239

AE-Stereo	0.42 294	0.29 185	1.65 277	0.43 544	0.47 607	0.56 342	0.23 272	0.86 490	0.46 244	0.31 236	0.41 289	0.43 340	0.24 215	0.34 174	0.24 210	0.09 145	0.48 667	0.11 311	0.45 646	0.22 418	0.19 401

ff7	0.32 177	0.52 387	1.38 217	0.25 142	0.16 140	0.56 342	0.23 272	0.46 139	0.41 187	0.24 157	0.23 112	0.20 112	0.23 199	0.48 301	0.19 95	0.09 145	0.08 192	0.10 234	0.18 497	0.23 433	0.22 449

IGEVStereo-DCA	0.33 187	0.34 250	1.38 217	0.27 214	0.16 140	0.45 181	0.23 272	0.46 139	0.41 187	0.24 157	0.21 77	0.26 198	0.25 230	0.64 374	0.52 467	0.09 145	0.07 77	0.10 234	0.18 497	0.16 296	0.22 449

ffff	0.32 177	0.52 387	1.38 217	0.25 142	0.16 140	0.56 342	0.23 272	0.46 139	0.41 187	0.24 157	0.23 112	0.20 112	0.23 199	0.48 301	0.19 95	0.09 145	0.08 192	0.10 234	0.18 497	0.23 433	0.22 449

11t	0.32 177	0.52 387	1.38 217	0.25 142	0.16 140	0.56 342	0.23 272	0.46 139	0.41 187	0.24 157	0.23 112	0.20 112	0.23 199	0.48 301	0.19 95	0.09 145	0.08 192	0.10 234	0.18 497	0.23 433	0.22 449

HH	0.49 390	0.49 373	2.78 616	0.50 589	0.41 575	0.38 109	0.23 272	0.72 353	0.38 144	0.63 534	0.48 342	0.87 593	0.41 425	0.64 374	0.21 147	0.09 145	0.17 535	0.10 234	0.09 202	0.16 296	0.12 196

HanStereo	0.49 390	0.49 373	2.78 616	0.50 589	0.41 575	0.38 109	0.23 272	0.72 353	0.38 144	0.63 534	0.48 342	0.87 593	0.41 425	0.64 374	0.21 147	0.09 145	0.17 535	0.10 234	0.09 202	0.16 296	0.12 196

SDNR	1.22 654	0.80 522	2.71 600	0.33 386	1.48 693	1.98 685	0.23 272	1.93 690	2.44 695	0.89 622	2.52 684	1.36 662	0.51 512	3.65 697	1.93 649	0.30 637	0.31 631	0.22 597	0.16 463	0.33 546	0.36 593

CAS	0.35 211	0.25 111	1.30 193	0.79 653	0.34 510	0.51 273	0.23 272	0.46 139	0.39 158	0.22 123	0.31 213	0.20 112	0.17 77	0.28 91	0.23 184	0.73 673	0.06 24	0.07 2	0.05 1	0.09 79	0.37 600

anonymousdsp2	0.34 198	0.24 97	1.16 162	0.28 246	0.15 105	0.57 360	0.23 272	0.79 437	0.47 264	0.38 280	0.37 258	0.40 316	0.25 230	0.47 294	0.21 147	0.09 145	0.07 77	0.10 234	0.13 386	0.19 369	0.27 520

anonymousdsp	0.34 198	0.53 394	1.47 242	0.25 142	0.16 140	0.56 342	0.23 272	0.49 182	0.40 174	0.25 177	0.24 124	0.22 132	0.24 215	0.55 342	0.19 95	0.09 145	0.11 391	0.10 234	0.18 497	0.24 450	0.29 536

RCA-Stereo	0.34 198	0.32 224	1.30 193	0.26 189	0.14 75	0.58 377	0.23 272	0.78 421	0.62 423	0.40 289	0.44 309	0.28 223	0.35 360	0.29 108	0.20 127	0.09 145	0.10 337	0.09 166	0.07 106	0.19 369	0.08 51

ccc-4	0.32 177	0.52 387	1.38 217	0.25 142	0.16 140	0.56 342	0.23 272	0.46 139	0.41 187	0.24 157	0.23 112	0.20 112	0.23 199	0.48 301	0.19 95	0.09 145	0.08 192	0.10 234	0.18 497	0.23 433	0.22 449

BUS	0.41 273	0.27 142	1.13 154	0.30 303	0.21 293	0.91 615	0.23 272	1.00 613	0.61 405	0.63 534	0.53 401	0.66 485	0.30 324	0.43 248	0.32 327	0.13 438	0.10 337	0.14 476	0.12 352	0.12 163	0.11 148

NINENet	0.50 402	0.33 233	1.69 288	0.55 616	0.25 379	0.91 615	0.23 272	0.98 592	0.71 513	0.53 411	0.55 423	0.66 485	0.30 324	1.22 486	0.32 327	0.15 504	0.13 450	0.16 526	0.11 312	0.16 296	0.13 239

IGEV-Stereo	0.34 198	0.54 402	1.47 242	0.25 142	0.16 140	0.56 342	0.23 272	0.49 182	0.40 174	0.25 177	0.24 124	0.22 132	0.24 215	0.54 338	0.19 95	0.09 145	0.10 337	0.10 234	0.18 497	0.24 450	0.29 536
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
UDGNet	0.44 312	1.02 614	1.74 308	0.35 436	0.19 257	0.58 377	0.23 272	0.49 182	0.66 473	0.41 298	0.38 271	0.34 275	0.29 313	0.53 332	0.30 301	0.24 613	0.10 337	0.37 647	0.19 517	0.27 496	0.15 310

test-3	0.43 303	0.20 23	1.70 292	0.34 419	0.32 482	0.45 181	0.23 272	0.71 347	0.46 244	0.51 391	0.29 181	0.45 360	0.21 155	0.59 356	0.98 571	0.08 67	0.07 77	0.10 234	0.35 619	0.29 509	0.28 529

test_1	0.43 303	0.20 23	1.70 292	0.34 419	0.32 482	0.45 181	0.23 272	0.71 347	0.46 244	0.50 378	0.29 181	0.45 360	0.21 155	0.59 356	0.98 571	0.08 67	0.07 77	0.10 234	0.35 619	0.29 509	0.29 536

TRStereo	0.53 439	0.76 501	2.38 531	0.42 539	0.29 434	0.69 526	0.23 272	1.81 686	0.55 345	0.36 264	0.32 224	0.47 380	0.40 414	0.46 282	0.25 225	0.12 405	0.11 391	0.11 311	0.41 641	0.13 201	0.32 568

AnonymousM	0.37 229	0.44 341	1.50 252	0.25 142	0.15 105	0.52 294	0.23 272	0.60 284	0.42 201	0.42 303	0.32 224	0.30 244	0.25 230	0.34 174	0.23 184	0.11 343	0.09 287	0.71 673	0.36 628	0.12 163	0.07 12

GMStereo	0.38 242	0.99 603	1.91 413	0.27 214	0.16 140	0.39 114	0.23 272	0.47 159	0.62 423	0.38 280	0.34 242	0.25 183	0.25 230	0.39 223	0.29 278	0.14 483	0.08 192	0.10 234	0.12 352	0.15 259	0.11 148
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
MLCV	0.48 371	0.89 559	1.85 380	0.29 281	0.14 75	0.59 396	0.23 272	0.72 353	0.59 382	0.66 553	0.66 521	0.55 418	0.36 366	1.03 459	0.49 452	0.09 145	0.06 24	0.09 166	0.07 106	0.19 369	0.11 148

SE	0.33 187	0.44 341	0.89 108	0.29 281	0.15 105	0.50 258	0.24 308	0.50 191	0.34 80	0.34 253	0.46 321	0.27 211	0.36 366	0.28 91	0.29 278	0.18 553	0.08 192	0.12 375	0.15 440	0.41 612	0.32 568

Hybrid-DGEV-03	0.45 335	0.88 554	1.75 315	0.29 281	0.17 172	0.58 377	0.24 308	0.65 313	0.48 268	0.59 494	1.01 622	0.39 307	0.28 290	0.41 235	0.34 349	0.09 145	0.08 192	0.12 375	0.09 202	0.34 558	0.24 488

NLMM1	0.46 348	0.27 142	0.53 11	0.27 214	0.38 550	0.49 244	0.24 308	1.97 693	2.38 694	0.28 218	0.27 161	0.26 198	0.25 230	0.47 294	0.31 314	0.10 254	0.11 391	0.10 234	0.09 202	0.23 433	0.15 310

xyz-stereo	3.02 700	0.29 185	30.64 746	0.23 90	0.12 21	15.52 720	0.24 308	0.51 202	0.47 264	0.59 494	7.99 713	0.64 473	0.47 491	1.39 503	0.50 457	0.09 145	0.07 77	0.34 640	0.07 106	0.13 201	0.08 51

AIO_rvc	0.41 273	0.64 451	1.29 190	0.58 626	0.39 556	0.37 92	0.24 308	0.50 191	0.43 212	0.28 218	0.23 112	0.25 183	0.16 68	0.99 452	0.19 95	0.10 254	0.16 515	0.08 65	0.11 312	0.25 464	0.85 672

HUF	0.59 487	0.65 458	2.46 549	0.45 565	0.77 659	0.34 64	0.24 308	0.46 139	0.39 158	0.31 236	0.28 173	0.25 183	0.19 128	0.67 391	0.18 69	0.12 405	2.03 710	0.08 65	0.06 21	0.31 528	1.59 705

fffft	0.29 144	0.21 39	1.10 151	0.24 118	0.15 105	0.42 152	0.24 308	0.42 99	0.38 144	0.21 103	0.18 54	0.20 112	0.16 68	0.44 257	0.70 528	0.07 26	0.06 24	0.10 234	0.08 151	0.28 502	0.20 420
1: 1. 1
WCG-NET	0.30 161	0.42 324	1.26 182	0.24 118	0.12 21	0.43 160	0.24 308	0.40 77	0.56 357	0.35 257	0.37 258	0.26 198	0.24 215	0.29 108	0.19 95	0.08 67	0.12 425	0.08 65	0.07 106	0.22 418	0.10 118

WCG-NET（raft）	0.32 177	0.53 394	1.21 173	0.23 90	0.12 21	0.44 173	0.24 308	0.40 77	0.50 287	0.35 257	0.35 247	0.47 380	0.25 230	0.35 181	0.20 127	0.08 67	0.29 626	0.08 65	0.07 106	0.22 418	0.11 148

SMFormer	0.50 402	0.46 354	1.60 269	0.30 303	0.15 105	0.45 181	0.24 308	0.90 522	0.72 523	0.56 451	0.64 510	0.51 399	0.41 425	1.87 591	0.49 452	0.13 438	0.10 337	0.11 311	0.10 243	0.15 259	0.16 342

tta	0.50 402	0.46 354	1.60 269	0.30 303	0.15 105	0.45 181	0.24 308	0.90 522	0.72 523	0.56 451	0.64 510	0.51 399	0.41 425	1.87 591	0.49 452	0.13 438	0.10 337	0.11 311	0.10 243	0.14 234	0.11 148

qqq1	0.48 371	0.46 354	1.60 269	0.30 303	0.15 105	0.45 181	0.24 308	0.90 522	0.72 523	0.56 451	0.64 510	0.51 399	0.41 425	1.87 591	0.23 184	0.13 438	0.10 337	0.09 166	0.08 151	0.14 234	0.11 148

fff1	0.48 371	0.46 354	1.60 269	0.30 303	0.15 105	0.45 181	0.24 308	0.90 522	0.72 523	0.56 451	0.64 510	0.51 399	0.41 425	1.87 591	0.23 184	0.13 438	0.10 337	0.09 166	0.08 151	0.14 234	0.11 148

CASS	0.39 257	0.30 202	1.61 273	0.32 360	0.17 172	0.53 303	0.24 308	0.70 343	0.49 276	0.59 494	0.54 413	0.40 316	0.40 414	0.41 235	0.30 301	0.17 540	0.10 337	0.14 476	0.11 312	0.18 348	0.17 364
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DCRE	0.50 402	0.63 446	2.13 479	0.30 303	0.23 342	0.45 181	0.24 308	0.59 272	0.53 323	0.50 378	2.10 674	0.42 336	0.26 250	0.35 181	0.23 184	0.09 145	0.14 469	0.10 234	0.32 607	0.16 296	0.15 310

knoymous	0.34 198	0.25 111	1.75 315	0.24 118	0.18 220	0.45 181	0.24 308	0.57 257	0.38 144	0.41 298	0.39 280	0.55 418	0.25 230	0.38 215	0.23 184	0.11 343	0.08 192	0.12 375	0.07 106	0.13 201	0.12 196

x	0.35 211	0.20 23	1.36 210	0.33 386	0.17 172	0.47 211	0.24 308	0.75 382	0.54 338	0.40 289	0.40 284	0.42 336	0.34 358	0.45 273	0.32 327	0.11 343	0.14 469	0.11 311	0.09 202	0.12 163	0.14 267

rafts_anoy	0.43 303	0.89 559	1.96 441	0.32 360	0.30 451	0.48 226	0.24 308	0.62 293	0.49 276	0.37 270	0.38 271	0.33 268	0.30 324	0.51 322	0.34 349	0.10 254	0.39 654	0.13 438	0.15 440	0.17 320	0.15 310

s12784h	0.36 221	0.28 171	1.58 266	0.23 90	0.11 9	0.62 448	0.24 308	0.79 437	0.64 443	0.44 316	0.52 388	0.28 223	0.26 250	0.50 318	0.24 210	0.11 343	0.06 24	0.09 166	0.06 21	0.16 296	0.06 1

TestStereo	0.45 335	0.54 402	2.11 473	0.29 281	0.16 140	0.43 160	0.24 308	0.54 240	0.45 233	0.37 270	0.46 321	0.34 275	0.27 271	1.98 610	0.27 251	0.11 343	0.08 192	0.12 375	0.09 202	0.14 234	0.08 51

222	0.78 590	0.23 79	1.23 177	0.28 246	0.18 220	0.62 448	0.24 308	1.02 624	0.70 503	0.58 480	0.66 521	0.46 372	0.42 443	1.80 578	6.53 712	0.13 438	0.10 337	0.11 311	0.10 243	0.12 163	0.17 364

xxxx	0.70 551	0.21 39	1.33 200	0.28 246	0.18 220	0.63 466	0.24 308	1.02 624	0.69 493	0.50 378	0.62 481	0.58 445	0.38 391	1.47 522	5.21 705	0.13 438	0.12 425	0.11 311	0.10 243	0.12 163	0.15 310

CCAANet	0.55 458	0.73 492	2.47 555	0.30 303	0.24 357	0.55 325	0.24 308	0.84 471	0.64 443	0.40 289	0.67 524	0.56 431	0.36 366	1.87 591	0.41 408	0.10 254	0.08 192	0.13 438	0.12 352	0.11 145	0.13 239

FADNet_RVC	0.81 603	1.14 635	2.42 539	0.30 303	0.24 357	0.71 534	0.24 308	0.95 574	0.61 405	0.44 316	0.56 435	0.59 448	0.42 443	1.52 527	0.68 524	0.94 681	0.96 697	0.28 624	1.00 696	0.90 674	1.36 698

SME	0.53 439	1.10 626	1.55 261	0.35 436	0.20 277	0.65 494	0.25 332	0.67 326	0.48 268	0.47 340	0.49 359	0.35 279	0.36 366	1.79 573	0.51 463	0.26 622	0.10 337	0.12 375	0.13 386	0.45 631	0.25 500

WQFJX1	0.45 335	0.28 171	0.56 17	0.27 214	0.35 523	0.48 226	0.25 332	1.98 694	2.08 691	0.26 195	0.26 152	0.29 236	0.28 290	0.50 318	0.31 314	0.10 254	0.11 391	0.10 234	0.08 151	0.23 433	0.14 267

xyz-stereo-finetune	0.31 170	0.46 354	0.79 85	0.21 33	0.12 21	0.53 303	0.25 332	0.52 218	0.54 338	0.28 218	0.32 224	0.29 236	0.23 199	0.59 356	0.55 480	0.08 67	0.07 77	0.10 234	0.08 151	0.13 201	0.08 51

MM-Stereo_test2	0.38 242	0.28 171	2.46 549	0.43 544	0.15 105	0.50 258	0.25 332	0.47 159	0.38 144	0.33 250	0.26 152	0.23 150	0.22 173	0.34 174	0.29 278	0.08 67	0.09 287	0.09 166	0.10 243	0.36 579	0.22 449

AIO_test	0.39 257	0.37 272	1.19 167	0.73 646	0.67 648	0.35 71	0.25 332	0.47 159	0.34 80	0.34 253	0.22 97	0.33 268	0.17 77	1.31 494	0.19 95	0.11 343	0.15 497	0.08 65	0.21 537	0.15 259	0.23 474

rvit_0105_6	0.31 170	0.29 185	1.00 133	0.31 331	0.18 220	0.35 71	0.25 332	0.51 202	0.61 405	0.25 177	0.28 173	0.32 257	0.25 230	0.39 223	0.25 225	0.18 553	0.16 515	0.15 507	0.13 386	0.14 234	0.13 239

Occ-G	0.30 161	0.30 202	1.33 200	0.23 90	0.15 105	0.36 85	0.25 332	0.43 107	0.31 39	0.26 195	0.35 247	0.46 372	0.22 173	0.30 121	0.25 225	0.09 145	0.07 77	0.09 166	0.16 463	0.31 528	0.08 51

test_sample3	0.50 402	0.41 315	1.88 395	0.32 360	0.19 257	0.57 360	0.25 332	0.92 543	0.64 443	0.52 400	0.49 359	0.47 380	0.35 360	1.79 573	0.37 374	0.13 438	0.10 337	0.12 375	0.11 312	0.16 296	0.16 342

ACVNet-DCA	0.42 294	0.64 451	2.07 462	0.35 436	0.14 75	0.76 563	0.25 332	0.76 394	0.52 305	0.31 236	0.38 271	0.24 168	0.38 391	0.69 400	0.19 95	0.10 254	0.24 599	0.11 311	0.09 202	0.12 163	0.14 267

xx1	0.46 348	0.64 451	2.07 462	0.35 436	0.14 75	0.76 563	0.25 332	0.74 372	1.01 631	0.31 236	0.38 271	0.46 372	0.36 366	0.69 400	0.19 95	0.10 254	0.24 599	0.12 375	0.12 352	0.12 163	0.14 267

1test111	0.44 312	0.64 451	2.07 462	0.35 436	0.14 75	0.76 563	0.25 332	0.76 394	0.52 305	0.31 236	0.38 271	0.24 168	0.38 391	0.96 449	0.30 301	0.10 254	0.24 599	0.11 311	0.09 202	0.12 163	0.14 267

cc1	0.47 364	0.64 451	2.07 462	0.35 436	0.14 75	0.76 563	0.25 332	0.74 372	1.01 631	0.31 236	0.38 271	0.24 168	0.38 391	0.69 400	0.19 95	0.10 254	0.24 599	0.11 311	0.09 202	0.25 464	0.40 615

tt1	0.44 312	0.64 451	1.83 374	0.35 436	0.14 75	0.76 563	0.25 332	0.74 372	0.88 608	0.31 236	0.37 258	0.25 183	0.35 360	0.63 372	0.19 95	0.10 254	0.24 599	0.11 311	0.09 202	0.25 464	0.36 593

4D-IteraStereo	0.44 312	0.96 585	2.63 588	0.27 214	0.30 451	0.45 181	0.25 332	0.52 218	0.50 287	0.40 289	0.31 213	0.40 316	0.19 128	0.35 181	0.32 327	0.09 145	0.06 24	0.12 375	0.11 312	0.19 369	0.30 550

anonymousa	0.48 371	0.46 354	2.44 545	0.29 281	0.34 510	0.61 428	0.25 332	0.66 316	0.54 338	0.53 411	0.77 575	0.73 532	0.46 482	0.33 160	0.31 314	0.10 254	0.09 287	0.12 375	0.29 582	0.10 109	0.19 401

ProNet	0.30 161	0.54 402	1.29 190	0.25 142	0.15 105	0.47 211	0.25 332	0.48 174	0.39 158	0.21 103	0.23 112	0.22 132	0.20 141	0.44 257	0.19 95	0.08 67	0.08 192	0.10 234	0.08 151	0.23 433	0.12 196

raft_robust	0.55 458	0.84 538	1.73 303	0.28 246	0.54 622	0.53 303	0.25 332	0.88 510	0.75 556	0.48 359	0.46 321	0.76 550	0.75 600	1.46 515	0.27 251	0.09 145	0.10 337	0.10 234	0.30 592	0.26 485	0.16 342

AACVNet	0.54 446	0.78 518	1.73 303	0.36 457	0.21 293	0.57 360	0.25 332	0.71 347	0.51 294	0.55 442	0.59 453	0.64 473	0.41 425	2.13 629	0.41 408	0.14 483	0.11 391	0.14 476	0.11 312	0.33 546	0.15 310

GANet-ADL	0.44 312	0.41 315	2.31 517	0.33 386	0.20 277	0.57 360	0.25 332	0.75 382	0.54 338	0.42 303	0.59 453	0.56 431	0.30 324	0.40 230	0.38 381	0.14 483	0.11 391	0.09 166	0.08 151	0.22 418	0.17 364

ASMatch	0.60 493	0.43 330	2.58 582	0.91 662	0.36 532	0.56 342	0.25 332	0.52 218	0.61 405	0.47 340	1.21 642	0.47 380	0.66 577	1.34 498	0.94 564	0.10 254	0.08 192	0.11 311	0.11 312	0.10 109	0.16 342

raft+_RVC	0.44 312	0.67 467	1.85 380	0.34 419	0.71 653	0.51 273	0.25 332	0.64 306	0.51 294	0.35 257	0.45 313	0.32 257	0.28 290	0.43 248	0.32 327	0.09 145	0.19 560	0.10 234	0.09 202	0.20 385	0.40 615

pcwnet_v2	0.64 517	0.49 373	4.41 689	0.32 360	0.27 410	0.60 408	0.25 332	0.97 588	0.88 608	0.59 494	0.70 551	0.63 464	0.55 527	0.66 390	0.37 374	0.17 540	0.15 497	0.15 507	0.14 415	0.21 401	0.23 474

PMTNet	0.31 170	0.35 259	1.30 193	0.20 9	0.14 75	0.57 360	0.25 332	0.46 139	0.42 201	0.27 211	0.32 224	0.27 211	0.24 215	0.39 223	0.23 184	0.43 651	0.07 77	0.08 65	0.05 1	0.18 348	0.07 12

BEATNet_4x	0.47 364	0.73 492	1.91 413	0.33 386	0.15 105	0.56 342	0.25 332	0.85 480	0.58 372	0.54 424	0.51 373	0.57 438	0.42 443	0.57 346	0.61 504	0.11 343	0.08 192	0.12 375	0.09 202	0.20 385	0.16 342

test_sample5	0.51 419	0.43 330	1.83 374	0.32 360	0.18 220	0.55 325	0.26 356	0.92 543	0.65 458	0.53 411	0.59 453	0.45 360	0.36 366	1.87 591	0.36 367	0.13 438	0.10 337	0.13 438	0.12 352	0.17 320	0.16 342

test_sample4	0.50 402	0.42 324	1.88 395	0.32 360	0.19 257	0.56 342	0.26 356	0.93 551	0.65 458	0.54 424	0.54 413	0.45 360	0.36 366	1.79 573	0.36 367	0.13 438	0.10 337	0.13 438	0.12 352	0.17 320	0.16 342

mmm	0.38 242	0.21 39	1.18 165	0.35 436	0.17 172	0.49 244	0.26 356	0.78 421	0.52 305	0.50 378	0.57 444	0.41 322	0.37 382	0.71 407	0.31 314	0.11 343	0.13 450	0.14 476	0.13 386	0.15 259	0.14 267

DualNet	0.51 419	0.43 330	1.83 374	0.32 360	0.18 220	0.55 325	0.26 356	0.92 543	0.65 458	0.54 424	0.62 481	0.45 360	0.36 366	1.87 591	0.36 367	0.13 438	0.10 337	0.13 438	0.12 352	0.17 320	0.16 342

ffm	0.47 364	0.23 79	2.01 450	0.30 303	0.21 293	0.57 360	0.26 356	0.74 372	0.88 608	0.53 411	0.63 494	0.66 485	0.39 405	0.63 372	0.19 95	0.10 254	0.24 599	0.15 507	0.13 386	0.25 464	0.36 593

ff1	0.73 572	0.23 79	2.01 450	0.30 303	0.21 293	0.57 360	0.26 356	0.74 372	0.88 608	0.53 411	0.63 494	0.66 485	0.39 405	2.52 662	3.43 691	0.10 254	0.24 599	0.15 507	0.13 386	0.25 464	0.36 593

mmx	0.72 563	0.23 79	2.01 450	0.30 303	0.21 293	0.57 360	0.26 356	0.99 604	0.76 566	0.53 411	0.63 494	0.66 485	0.39 405	2.52 662	3.43 691	0.13 438	0.10 337	0.15 507	0.13 386	0.15 259	0.15 310

xxx	0.72 563	0.23 79	2.01 450	0.30 303	0.21 293	0.57 360	0.26 356	0.99 604	0.76 566	0.53 411	0.63 494	0.66 485	0.39 405	2.52 662	3.43 691	0.13 438	0.10 337	0.15 507	0.13 386	0.15 259	0.15 310

StereoVision	0.45 335	0.72 485	1.94 429	0.33 386	0.32 482	0.47 211	0.26 356	0.68 331	0.57 361	0.32 246	0.89 601	0.45 360	0.27 271	0.49 311	0.36 367	0.13 438	0.15 497	0.16 526	0.15 440	0.19 369	0.13 239

qqq	0.38 242	0.21 39	1.34 205	0.28 246	0.15 105	0.45 181	0.26 356	0.76 394	0.52 305	0.39 287	0.41 289	0.46 372	0.36 366	0.96 449	0.30 301	0.11 343	0.14 469	0.12 375	0.12 352	0.12 163	0.14 267

IER	0.43 303	0.38 285	1.69 288	0.26 189	0.25 379	0.66 501	0.26 356	0.71 347	0.55 345	0.54 424	0.59 453	0.60 455	0.53 519	0.52 326	0.39 392	0.11 343	0.08 192	0.11 311	0.11 312	0.14 234	0.11 148

dd	0.42 294	0.96 585	1.77 333	0.31 331	0.17 172	0.57 360	0.26 356	0.49 182	0.68 484	0.41 298	0.40 284	0.34 275	0.27 271	0.45 273	0.40 400	0.17 540	0.10 337	0.13 438	0.12 352	0.21 401	0.12 196

dad	0.51 419	1.01 609	1.74 308	0.29 281	0.19 257	0.60 408	0.26 356	0.52 218	0.75 556	0.63 534	0.63 494	0.63 464	0.33 349	0.85 435	0.47 441	0.27 628	0.15 497	0.40 650	0.18 497	0.22 418	0.14 267

PSMNet-ADL	0.51 419	0.38 285	1.65 277	0.35 436	0.21 293	0.67 508	0.26 356	0.74 372	0.55 345	0.42 303	0.52 388	0.70 519	0.45 467	1.91 603	0.57 492	0.15 504	0.13 450	0.11 311	0.13 386	0.15 259	0.20 420

OMP-Stereo	0.59 487	0.65 458	1.74 308	0.56 618	0.37 544	0.60 408	0.26 356	0.70 343	0.65 458	0.66 553	0.60 469	0.69 509	0.32 343	2.09 625	1.20 609	0.10 254	0.07 77	0.12 375	0.09 202	0.17 320	0.10 118

ROB_FTStereo	0.38 242	0.27 142	1.78 337	0.44 551	0.17 172	0.61 428	0.26 356	0.51 202	0.52 305	0.47 340	0.43 298	0.43 340	0.28 290	0.49 311	0.28 264	0.12 405	0.08 192	0.12 375	0.10 243	0.17 320	0.12 196

RALCasStereoNet	0.45 335	0.88 554	1.85 380	0.30 303	0.26 397	0.49 244	0.26 356	0.58 263	0.51 294	0.36 264	0.48 342	0.36 286	0.28 290	0.55 342	0.34 349	0.10 254	0.53 669	0.09 166	0.08 151	0.25 464	0.34 582

111	0.48 371	1.09 625	1.95 432	0.24 118	0.13 52	0.59 396	0.26 356	0.83 459	0.78 575	0.48 359	0.52 388	0.56 431	0.38 391	0.49 311	0.38 381	0.09 145	0.07 77	0.09 166	0.07 106	0.23 433	0.35 585

DMCA	0.41 273	0.52 387	1.26 182	0.31 331	0.24 357	0.59 396	0.26 356	0.77 406	0.63 435	0.58 480	0.48 342	0.57 438	0.35 360	0.40 230	0.50 457	0.14 483	0.10 337	0.14 476	0.10 243	0.15 259	0.15 310

R-Stereo Train	0.36 221	0.21 39	1.70 292	0.29 281	0.18 220	0.55 325	0.26 356	0.78 421	0.36 125	0.57 462	0.67 524	0.33 268	0.24 215	0.32 146	0.23 184	0.10 254	0.08 192	0.09 166	0.07 106	0.09 79	0.12 196

RAFT-Stereo	0.36 221	0.21 39	1.70 292	0.29 281	0.18 220	0.55 325	0.26 356	0.78 421	0.36 125	0.57 462	0.67 524	0.33 268	0.24 215	0.32 146	0.23 184	0.10 254	0.08 192	0.09 166	0.07 106	0.09 79	0.12 196
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
UCFNet_RVC	0.48 371	0.82 531	1.85 380	0.30 303	0.27 410	0.64 480	0.26 356	0.74 372	0.55 345	0.48 359	0.53 401	0.63 464	0.41 425	0.88 442	0.38 381	0.15 504	0.10 337	0.17 547	0.17 483	0.18 348	0.15 310

StereoDRNet-Refined	0.50 402	0.41 315	1.50 252	0.33 386	0.21 293	0.68 520	0.26 356	0.81 445	0.68 484	0.67 557	0.68 532	0.73 532	0.42 443	1.10 468	0.59 499	0.11 343	0.08 192	0.14 476	0.14 415	0.25 464	0.21 434
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
PWCDC_ROB	0.72 563	1.06 621	2.09 468	0.47 575	0.36 532	0.78 576	0.26 356	0.98 592	1.34 661	0.61 513	2.07 672	0.64 473	0.61 559	0.83 431	0.71 531	0.31 639	0.14 469	0.15 507	0.12 352	0.60 655	0.21 434

IGEV_i1	0.44 312	0.26 129	2.01 450	0.33 386	0.18 220	0.58 377	0.27 380	0.84 471	0.49 276	0.45 327	0.47 328	0.55 418	0.33 349	0.65 385	0.36 367	0.11 343	0.11 391	0.13 438	0.19 517	0.17 320	0.28 529

NLCSM	0.46 348	0.37 272	0.72 73	0.29 281	0.36 532	0.49 244	0.27 380	1.33 664	1.59 673	0.29 226	0.29 181	0.29 236	0.31 334	1.44 509	0.35 361	0.11 343	0.11 391	0.11 311	0.10 243	0.35 571	0.14 267

gasm-f	0.36 221	0.34 250	1.13 154	0.53 604	0.44 585	0.54 310	0.27 380	0.40 77	0.27 15	0.20 90	0.33 234	0.16 51	0.22 173	0.36 194	0.25 225	0.11 343	0.37 643	0.08 65	0.06 21	0.38 594	0.71 659

G2L-Stereo	0.55 458	0.85 543	2.18 492	0.31 331	0.27 410	0.59 396	0.27 380	0.77 406	0.55 345	0.54 424	0.52 388	0.71 524	0.36 366	1.75 564	0.50 457	0.13 438	0.11 391	0.13 438	0.11 312	0.29 509	0.15 310

castereo	0.30 161	0.44 341	0.81 88	0.24 118	0.29 434	0.41 138	0.27 380	0.72 353	0.45 233	0.22 123	0.30 196	0.24 168	0.31 334	0.25 48	0.21 147	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.31 601	0.12 163	0.09 79

rvit_stereo_0080	0.27 115	0.38 285	0.76 78	0.24 118	0.18 220	0.34 64	0.27 380	0.54 240	0.44 218	0.24 157	0.26 152	0.27 211	0.22 173	0.29 108	0.23 184	0.13 438	0.10 337	0.10 234	0.10 243	0.15 259	0.11 148

rvit_stereo_ft	0.31 170	0.61 430	1.18 165	0.32 360	0.21 293	0.28 22	0.27 380	0.55 245	0.48 268	0.23 146	0.27 161	0.28 223	0.26 250	0.32 146	0.25 225	0.13 438	0.09 287	0.11 311	0.11 312	0.13 201	0.14 267

test_sample6	0.52 433	0.44 341	1.81 364	0.33 386	0.18 220	0.55 325	0.27 380	0.94 560	0.66 473	0.54 424	0.62 481	0.47 380	0.36 366	1.97 609	0.38 381	0.14 483	0.10 337	0.13 438	0.13 386	0.17 320	0.16 342

test_sample2	0.41 273	0.19 11	1.23 177	0.31 331	0.17 172	0.51 273	0.27 380	0.81 445	0.55 345	0.44 316	0.45 313	0.46 372	0.38 391	1.51 525	0.30 301	0.12 405	0.09 287	0.11 311	0.10 243	0.14 234	0.14 267

whm_eth	0.27 115	0.38 285	0.76 78	0.24 118	0.18 220	0.34 64	0.27 380	0.54 240	0.44 218	0.24 157	0.26 152	0.27 211	0.22 173	0.29 108	0.23 184	0.13 438	0.10 337	0.10 234	0.10 243	0.15 259	0.11 148

LL-Strereo2	0.41 273	0.90 563	1.83 374	0.44 551	0.24 357	0.54 310	0.27 380	0.58 263	0.45 233	0.41 298	0.33 234	0.44 351	0.21 155	0.44 257	0.34 349	0.09 145	0.08 192	0.16 526	0.14 415	0.17 320	0.17 364

Patchmatch Stereo++	0.39 257	0.27 142	1.78 337	0.44 551	0.16 140	0.61 428	0.27 380	0.51 202	0.52 305	0.47 340	0.43 298	0.43 340	0.28 290	0.54 338	0.28 264	0.12 405	0.08 192	0.12 375	0.10 243	0.17 320	0.12 196
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	0.60 493	0.33 233	2.47 555	0.41 528	0.55 625	0.62 448	0.27 380	0.61 289	0.63 435	0.61 513	0.56 435	0.45 360	0.32 343	1.88 600	1.14 599	0.28 632	0.09 287	0.12 375	0.16 463	0.26 485	0.20 420

iGMRVC	0.39 257	0.27 142	1.78 337	0.44 551	0.17 172	0.61 428	0.27 380	0.51 202	0.52 305	0.47 340	0.43 298	0.44 351	0.28 290	0.55 342	0.28 264	0.12 405	0.08 192	0.12 375	0.10 243	0.17 320	0.12 196

iRAFT	0.39 257	0.27 142	1.78 337	0.44 551	0.16 140	0.61 428	0.27 380	0.51 202	0.52 305	0.47 340	0.43 298	0.43 340	0.28 290	0.54 338	0.28 264	0.12 405	0.08 192	0.12 375	0.10 243	0.17 320	0.12 196

sAnonymous2	0.38 242	0.62 436	2.15 485	0.31 331	0.24 357	0.34 64	0.27 380	0.53 227	0.46 244	0.24 157	0.29 181	0.23 150	0.28 290	0.28 91	0.22 173	0.12 405	0.09 287	0.11 311	0.13 386	0.38 594	0.35 585

CroCo_RVC	0.38 242	0.62 436	2.15 485	0.31 331	0.24 357	0.34 64	0.27 380	0.53 227	0.46 244	0.24 157	0.29 181	0.23 150	0.28 290	0.28 91	0.22 173	0.12 405	0.09 287	0.11 311	0.13 386	0.38 594	0.35 585

UNet	0.54 446	0.44 341	2.83 621	0.31 331	0.33 497	0.74 553	0.27 380	0.82 453	0.61 405	0.53 411	0.54 413	0.72 527	0.54 522	0.78 426	0.56 488	0.11 343	0.09 287	0.13 438	0.11 312	0.14 234	0.12 196

GANet-RSSM	0.55 458	0.73 492	1.90 407	0.36 457	0.26 397	0.59 396	0.27 380	0.78 421	0.52 305	0.47 340	0.57 444	0.63 464	0.45 467	1.92 607	0.43 420	0.14 483	0.10 337	0.25 616	0.11 312	0.34 558	0.14 267

iResNet	0.51 419	0.76 501	2.59 584	0.41 528	0.17 172	0.64 480	0.27 380	0.82 453	0.70 503	0.57 462	0.64 510	0.43 340	0.36 366	0.70 405	0.52 467	0.10 254	0.07 77	0.09 166	0.08 151	0.21 401	0.13 239

S	0.44 312	0.42 324	1.08 145	0.27 214	0.24 357	0.66 501	0.28 400	0.53 227	0.46 244	0.45 327	0.56 435	0.33 268	0.39 405	0.31 132	0.30 301	0.17 540	0.11 391	0.19 575	0.20 530	0.52 647	1.29 695

G2L-ROB	0.51 419	0.95 582	1.96 441	0.29 281	0.22 322	0.59 396	0.28 400	0.76 394	0.57 361	0.55 442	0.45 313	0.70 519	0.32 343	1.38 502	0.47 441	0.11 343	0.07 77	0.09 166	0.08 151	0.20 385	0.13 239

MM-Stereo_test1	0.41 273	0.39 297	2.29 515	0.38 498	0.26 397	0.44 173	0.28 400	0.63 302	0.51 294	0.40 289	0.32 224	0.26 198	0.26 250	0.46 282	0.22 173	0.09 145	0.21 581	0.10 234	0.09 202	0.39 604	0.15 310

FACV-RUCA	0.58 479	0.40 305	1.78 337	0.43 544	1.67 697	0.48 226	0.28 400	0.69 335	0.62 423	0.40 289	0.53 401	0.33 268	0.63 567	0.40 230	0.31 314	0.13 438	0.11 391	0.62 668	0.12 352	0.70 661	0.98 680

rvit_0105_4	0.35 211	0.35 259	1.45 236	0.31 331	0.18 220	0.37 92	0.28 400	0.59 272	0.62 423	0.27 211	0.31 213	0.35 279	0.27 271	0.43 248	0.25 225	0.18 553	0.16 515	0.15 507	0.13 386	0.15 259	0.12 196

rrr	0.46 348	0.34 250	3.08 647	0.27 214	0.16 140	0.45 181	0.28 400	1.09 643	0.51 294	0.24 157	0.21 77	0.26 198	0.25 230	0.64 374	0.52 467	0.09 145	0.07 77	0.10 234	0.29 582	0.16 296	0.25 500

test_4	0.40 266	0.37 272	2.01 450	0.29 281	0.21 293	0.50 258	0.28 400	0.47 159	0.39 158	0.42 303	0.76 571	0.38 301	0.22 173	0.52 326	0.33 340	0.08 67	0.07 77	0.11 311	0.15 440	0.28 502	0.07 12

iRaft-Stereo_5w	0.54 446	1.01 609	2.08 467	0.27 214	0.21 293	0.49 244	0.28 400	0.73 367	0.58 372	0.40 289	0.61 476	0.62 462	0.46 482	1.78 569	0.47 441	0.09 145	0.07 77	0.11 311	0.10 243	0.39 604	0.12 196

TransformOpticalFlow	0.64 517	0.56 414	2.66 593	0.44 551	0.26 397	0.62 448	0.28 400	0.83 459	0.71 513	0.76 591	0.74 565	0.91 603	0.85 616	1.83 583	0.81 552	0.10 254	0.07 77	0.11 311	0.09 202	0.11 145	0.12 196

ROB_FTStereo_v2	0.38 242	0.27 142	1.78 337	0.44 551	0.17 172	0.61 428	0.28 400	0.51 202	0.52 305	0.47 340	0.43 298	0.44 351	0.28 290	0.47 294	0.28 264	0.12 405	0.08 192	0.12 375	0.10 243	0.17 320	0.12 196

HUI-Stereo	0.38 242	0.27 142	1.79 357	0.44 551	0.17 172	0.61 428	0.28 400	0.51 202	0.52 305	0.47 340	0.43 298	0.44 351	0.28 290	0.45 273	0.28 264	0.12 405	0.08 192	0.12 375	0.10 243	0.17 320	0.12 196

test-1	0.44 312	0.48 369	1.69 288	0.30 303	0.27 410	0.50 258	0.28 400	0.80 441	0.43 212	0.40 289	0.54 413	0.41 322	0.24 215	0.31 132	1.16 603	0.09 145	0.20 571	0.10 234	0.17 483	0.11 145	0.26 511

RAFT-IKP	0.38 242	0.27 142	1.79 357	0.44 551	0.16 140	0.60 408	0.28 400	0.51 202	0.52 305	0.47 340	0.43 298	0.43 340	0.28 290	0.50 318	0.28 264	0.12 405	0.08 192	0.12 375	0.10 243	0.17 320	0.12 196

test_xeample	0.72 563	0.21 39	1.36 210	0.27 214	0.17 172	0.59 396	0.28 400	1.01 621	0.70 503	0.55 442	0.67 524	0.44 351	0.39 405	1.88 600	5.17 704	0.12 405	0.10 337	0.11 311	0.10 243	0.13 201	0.15 310

MMNet	0.50 402	0.48 369	1.93 419	0.33 386	0.27 410	0.79 580	0.28 400	0.81 445	0.74 542	0.60 504	0.56 435	0.59 448	0.55 527	0.79 427	0.59 499	0.10 254	0.09 287	0.12 375	0.11 312	0.13 201	0.14 267

acv_ft	0.48 371	0.44 341	1.76 324	0.32 360	0.41 575	0.63 466	0.28 400	0.81 445	0.68 484	0.61 513	0.59 453	0.69 509	0.45 467	0.44 257	0.63 508	0.11 343	0.09 287	0.10 234	0.09 202	0.41 612	0.10 118

cf-r	0.53 439	0.81 527	2.15 485	0.33 386	0.28 425	0.60 408	0.28 400	0.78 421	0.64 443	0.51 391	0.60 469	0.75 544	0.40 414	1.32 495	0.43 420	0.13 438	0.09 287	0.11 311	0.12 352	0.15 259	0.14 267

PSMNet-RSSM	0.53 439	0.82 531	1.78 337	0.31 331	0.25 379	0.58 377	0.28 400	0.84 471	0.60 387	0.50 378	0.61 476	0.67 495	0.43 454	1.68 552	0.42 411	0.15 504	0.10 337	0.14 476	0.16 463	0.15 259	0.13 239

CFNet-ft	0.51 419	0.76 501	1.79 357	0.28 246	0.30 451	0.63 466	0.28 400	0.66 316	0.55 345	0.45 327	0.57 444	0.74 538	0.41 425	1.46 515	0.42 411	0.14 483	0.10 337	0.28 624	0.13 386	0.18 348	0.14 267

RASNet	0.61 501	0.68 470	2.03 458	0.35 436	0.46 604	0.65 494	0.28 400	0.78 421	0.70 503	0.48 359	0.64 510	0.93 609	0.61 559	2.21 633	0.73 538	0.12 405	0.09 287	0.09 166	0.10 243	0.14 234	0.11 148

CFNet_RVC	0.51 419	0.76 501	1.79 357	0.28 246	0.30 451	0.63 466	0.28 400	0.66 316	0.55 345	0.45 327	0.57 444	0.74 538	0.41 425	1.46 515	0.42 411	0.14 483	0.10 337	0.28 624	0.13 386	0.18 348	0.14 267

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 458	0.92 567	2.36 529	0.38 498	0.37 544	0.60 408	0.28 400	0.82 453	0.62 423	0.62 524	0.55 423	0.72 527	0.45 467	1.00 455	0.43 420	0.15 504	0.11 391	0.14 476	0.14 415	0.15 259	0.16 342
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	0.44 312	0.38 285	1.79 357	0.34 419	0.20 277	0.57 360	0.28 400	0.92 543	0.69 493	0.52 400	0.55 423	0.61 458	0.33 349	0.48 301	0.39 392	0.17 540	0.08 192	0.17 547	0.11 312	0.18 348	0.12 196
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	0.59 487	1.43 668	2.96 636	0.40 520	0.22 322	0.58 377	0.28 400	0.91 534	0.73 538	0.57 462	0.63 494	0.60 455	0.41 425	0.74 413	0.35 361	0.11 343	0.08 192	0.10 234	0.07 106	0.43 621	0.17 364

HSM	0.62 506	0.76 501	1.72 300	0.30 303	0.29 434	0.64 480	0.28 400	0.94 560	0.62 423	0.58 480	0.57 444	1.40 664	0.64 570	2.59 667	0.42 411	0.11 343	0.08 192	0.10 234	0.08 151	0.14 234	0.11 148

ITSA-stereo	0.48 371	0.33 233	1.20 171	0.33 386	0.18 220	0.60 408	0.29 425	0.94 560	0.80 583	0.50 378	0.49 359	0.53 407	0.59 546	1.25 492	0.64 514	0.15 504	0.12 425	0.17 547	0.16 463	0.18 348	0.23 474

DispNO	0.67 535	0.98 598	2.58 582	0.31 331	0.27 410	0.59 396	0.29 425	0.83 459	0.68 484	0.53 411	0.79 579	0.83 575	0.47 491	2.46 657	0.68 524	0.12 405	0.10 337	0.19 575	0.31 601	0.16 296	0.17 364

AASNet	0.56 467	1.03 615	2.34 523	0.37 481	0.33 497	0.65 494	0.29 425	0.96 579	0.73 538	0.54 424	0.60 469	0.55 418	0.38 391	0.59 356	0.58 497	0.14 483	0.12 425	0.13 438	0.10 243	0.43 621	0.24 488

GwcNet-ADL	0.50 402	0.74 497	2.90 632	0.31 331	0.20 277	0.58 377	0.29 425	0.87 501	0.64 443	0.47 340	0.47 328	0.56 431	0.33 349	0.46 282	0.46 432	0.13 438	0.12 425	0.09 166	0.09 202	0.14 234	0.21 434

PSM-adaLoss	0.38 242	0.27 142	1.78 337	0.44 551	0.17 172	0.60 408	0.29 425	0.51 202	0.52 305	0.47 340	0.43 298	0.44 351	0.28 290	0.47 294	0.28 264	0.12 405	0.08 192	0.12 375	0.10 243	0.17 320	0.12 196

FADNet-RVC	0.61 501	1.26 655	2.12 477	0.33 386	0.26 397	0.59 396	0.29 425	0.86 490	0.62 423	0.45 327	0.50 368	0.62 462	0.46 482	1.73 560	0.55 480	0.17 540	0.20 571	0.17 547	0.18 497	0.59 652	0.28 529

FADNet	0.64 517	1.22 649	2.06 460	0.32 360	0.30 451	0.66 501	0.29 425	0.88 510	0.72 523	0.44 316	0.48 342	0.66 485	0.57 537	1.84 588	0.45 431	0.46 656	0.20 571	0.17 547	0.19 517	0.59 652	0.24 488

HSM-Net_RVC	0.67 535	0.34 250	2.23 504	0.26 189	0.19 257	0.67 508	0.29 425	1.26 661	0.69 493	0.72 579	0.70 551	0.78 556	0.42 443	3.77 699	0.41 408	0.13 438	0.09 287	0.10 234	0.09 202	0.12 163	0.11 148
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
MM-Stereo_test3	0.40 266	0.58 420	1.75 315	0.36 457	0.30 451	0.45 181	0.30 433	0.72 353	0.59 382	0.31 236	0.43 298	0.32 257	0.23 199	0.35 181	0.29 278	0.10 254	0.20 571	0.10 234	0.08 151	0.40 609	0.11 148

rvit_0105_5	0.36 221	0.39 297	1.48 245	0.30 303	0.18 220	0.41 138	0.30 433	0.64 306	0.62 423	0.30 231	0.33 234	0.37 291	0.29 313	0.41 235	0.28 264	0.18 553	0.16 515	0.15 507	0.15 440	0.15 259	0.14 267

test_sample7	0.47 364	0.33 233	1.49 248	0.34 419	0.20 277	0.51 273	0.30 433	0.93 551	0.66 473	0.57 462	0.51 373	0.55 418	0.45 467	1.11 471	0.38 381	0.17 540	0.14 469	0.16 526	0.15 440	0.19 369	0.18 384

MyStereo06	0.54 446	0.41 315	2.68 595	0.30 303	0.23 342	0.60 408	0.30 433	0.81 445	0.44 218	0.84 615	0.52 388	0.78 556	0.58 543	0.48 301	1.10 593	0.09 145	0.17 535	0.12 375	0.10 243	0.16 296	0.20 420

MyStereo05	0.49 390	0.41 315	2.72 602	0.30 303	0.23 342	0.60 408	0.30 433	0.82 453	0.77 571	0.52 400	0.37 258	0.51 399	0.42 443	0.52 326	0.38 381	0.09 145	0.17 535	0.12 375	0.10 243	0.16 296	0.20 420

RAFT_CTSACE	0.46 348	0.76 501	2.07 462	0.35 436	0.30 451	0.54 310	0.30 433	0.61 289	0.48 268	0.49 371	0.76 571	0.55 418	0.36 366	0.58 350	0.22 173	0.08 67	0.13 450	0.11 311	0.10 243	0.41 612	0.08 51

test_3	0.44 312	0.20 23	1.70 292	0.36 457	0.32 482	0.47 211	0.30 433	0.73 367	0.49 276	0.50 378	0.30 196	0.45 360	0.22 173	0.59 356	0.98 571	0.08 67	0.10 337	0.11 311	0.35 619	0.29 509	0.28 529

LCNet	0.54 446	0.37 272	1.78 337	0.92 663	0.22 322	0.96 621	0.30 433	0.59 272	0.58 372	0.51 391	0.55 423	0.41 322	0.76 602	0.84 433	0.26 239	0.09 145	0.06 24	0.12 375	0.18 497	0.98 679	0.39 609

GES	0.44 312	0.28 171	1.88 395	0.30 303	0.18 220	0.61 428	0.30 433	0.88 510	0.46 244	0.47 340	0.52 388	0.39 307	0.42 443	0.58 350	0.67 521	0.15 504	0.11 391	0.12 375	0.10 243	0.15 259	0.17 364

HGLStereo	0.54 446	0.69 474	2.00 449	0.35 436	0.40 566	0.66 501	0.30 433	0.83 459	0.62 423	0.57 462	0.69 541	0.69 509	0.54 522	1.07 463	0.55 480	0.13 438	0.13 450	0.13 438	0.11 312	0.19 369	0.17 364

GwcNet-RSSM	0.57 474	0.94 575	2.13 479	0.32 360	0.25 379	0.60 408	0.30 433	0.80 441	0.66 473	0.52 400	0.64 510	0.71 524	0.40 414	1.79 573	0.50 457	0.13 438	0.09 287	0.12 375	0.12 352	0.21 401	0.15 310

NOSS_ROB	0.64 517	0.65 458	1.62 275	0.46 570	0.25 379	0.67 508	0.30 433	0.93 551	0.77 571	0.59 494	0.57 444	0.77 552	0.38 391	2.78 679	0.44 426	0.23 604	0.24 599	0.28 624	0.26 567	0.27 496	0.39 609

PWC_ROB	0.70 551	0.94 575	1.88 395	0.39 508	0.39 556	0.62 448	0.30 433	0.98 592	0.94 621	0.91 626	1.29 648	0.77 552	0.62 564	1.62 546	1.03 585	0.18 553	0.11 391	0.18 568	0.13 386	0.51 643	0.22 449

DualNet (step1)	0.59 487	0.62 436	1.93 419	0.27 214	0.22 322	0.68 520	0.31 446	0.93 551	0.66 473	0.57 462	0.51 373	0.55 418	0.45 467	1.11 471	0.38 381	0.61 665	0.14 469	0.87 677	0.56 667	0.25 464	0.23 474

test_sample9	0.94 624	0.62 436	1.93 419	0.27 214	0.22 322	0.68 520	0.31 446	0.93 551	0.66 473	0.57 462	0.51 373	0.55 418	0.45 467	1.91 603	2.55 673	0.61 665	4.16 717	0.87 677	0.56 667	0.25 464	0.23 474

test_sample8	1.12 641	0.62 436	1.93 419	0.27 214	0.22 322	0.68 520	0.31 446	0.95 574	0.61 405	1.18 656	0.56 435	2.53 686	1.31 658	1.91 603	2.55 673	0.61 665	4.16 717	0.87 677	0.56 667	0.25 464	0.23 474

MyStereo07	0.34 198	0.40 305	1.46 238	0.29 281	0.23 342	0.60 408	0.31 446	0.53 227	0.42 201	0.25 177	0.25 139	0.20 112	0.26 250	0.57 346	0.19 95	0.09 145	0.18 547	0.12 375	0.11 312	0.16 296	0.19 401

MyStereo04	0.48 371	0.40 305	2.65 592	0.29 281	0.23 342	0.60 408	0.31 446	0.83 459	0.75 556	0.47 340	0.36 251	0.53 407	0.42 443	0.53 332	0.39 392	0.09 145	0.18 547	0.12 375	0.11 312	0.16 296	0.19 401

gwcnet-sp	0.49 390	0.43 330	2.54 576	0.31 331	0.22 322	0.67 508	0.31 446	0.78 421	0.65 458	0.58 480	0.47 328	0.46 372	0.43 454	0.76 418	0.46 432	0.11 343	0.11 391	0.11 311	0.11 312	0.15 259	0.14 267

scenet	0.49 390	0.43 330	2.54 576	0.31 331	0.22 322	0.67 508	0.31 446	0.78 421	0.65 458	0.58 480	0.47 328	0.46 372	0.43 454	0.76 418	0.46 432	0.11 343	0.11 391	0.11 311	0.11 312	0.15 259	0.14 267

ssnet	0.49 390	0.43 330	2.54 576	0.31 331	0.22 322	0.67 508	0.31 446	0.78 421	0.65 458	0.58 480	0.47 328	0.46 372	0.43 454	0.76 418	0.46 432	0.11 343	0.11 391	0.11 311	0.11 312	0.15 259	0.14 267

BSDual-CNN	0.41 273	0.27 142	1.13 154	0.30 303	0.21 293	0.76 563	0.31 446	1.00 613	0.61 405	0.63 534	0.53 401	0.63 464	0.37 382	0.43 248	0.38 381	0.13 438	0.10 337	0.14 476	0.12 352	0.12 163	0.11 148

hknet	0.47 364	0.29 185	1.70 292	0.30 303	0.24 357	0.76 563	0.31 446	1.00 613	0.64 443	0.63 534	0.53 401	0.80 565	0.38 391	0.77 422	0.37 374	0.11 343	0.10 337	0.14 476	0.12 352	0.12 163	0.11 148

Sa-1000	0.51 419	0.72 485	1.90 407	0.31 331	0.60 639	0.60 408	0.31 446	0.94 560	0.71 513	0.52 400	0.83 585	0.42 336	0.33 349	0.68 394	0.28 264	0.10 254	0.09 287	0.13 438	0.29 582	0.29 509	0.10 118

SA	0.50 402	0.75 500	1.95 432	0.31 331	0.61 643	0.57 360	0.31 446	0.91 534	0.73 538	0.42 303	0.62 481	0.38 301	0.47 491	0.68 394	0.29 278	0.09 145	0.09 287	0.13 438	0.32 607	0.30 520	0.10 118

GMOStereo	0.41 273	0.62 436	1.78 337	0.28 246	0.36 532	0.51 273	0.31 446	0.53 227	0.44 218	0.57 462	0.48 342	0.41 322	0.27 271	0.28 91	0.23 184	0.08 67	0.38 647	0.13 438	0.11 312	0.34 558	0.11 148

error version	0.41 273	0.62 436	1.78 337	0.28 246	0.36 532	0.51 273	0.31 446	0.53 227	0.44 218	0.57 462	0.48 342	0.41 322	0.27 271	0.28 91	0.23 184	0.08 67	0.38 647	0.13 438	0.11 312	0.34 558	0.11 148

test-v	0.41 273	0.62 436	1.78 337	0.28 246	0.36 532	0.51 273	0.31 446	0.53 227	0.44 218	0.57 462	0.48 342	0.41 322	0.27 271	0.28 91	0.23 184	0.08 67	0.38 647	0.13 438	0.11 312	0.34 558	0.11 148

test-2	0.41 273	0.62 436	1.78 337	0.28 246	0.36 532	0.51 273	0.31 446	0.53 227	0.44 218	0.57 462	0.48 342	0.41 322	0.27 271	0.28 91	0.23 184	0.08 67	0.38 647	0.13 438	0.11 312	0.34 558	0.11 148

LMCR-Stereo	0.52 433	0.71 481	2.39 533	0.40 520	0.21 293	0.74 553	0.31 446	1.02 624	0.64 443	0.61 513	0.63 494	0.39 307	0.51 512	0.62 369	0.42 411	0.19 569	0.09 287	0.12 375	0.09 202	0.23 433	0.12 196

Anonymous3	0.42 294	0.35 259	2.09 468	0.33 386	0.24 357	0.72 540	0.31 446	0.74 372	0.55 345	0.35 257	0.40 284	0.33 268	0.29 313	0.44 257	0.28 264	0.18 553	0.18 547	0.13 438	0.13 386	0.17 320	0.17 364

ac_64	0.55 458	0.46 354	1.92 416	0.36 457	0.34 510	0.63 466	0.31 446	0.82 453	0.61 405	0.55 442	0.51 373	0.89 599	0.48 500	1.83 583	0.55 480	0.14 483	0.11 391	0.12 375	0.12 352	0.18 348	0.12 196

DMCA-RVC	0.62 506	0.96 585	2.63 588	0.36 457	0.90 665	0.56 342	0.31 446	0.69 335	0.57 361	0.68 563	0.52 388	0.59 448	0.56 531	1.23 488	0.53 471	0.16 525	0.38 647	0.20 585	0.15 440	0.20 385	0.15 310

RTSC	0.72 563	1.00 605	2.22 500	0.40 520	0.29 434	0.82 592	0.31 446	0.96 579	1.10 643	0.92 627	0.81 580	0.78 556	0.58 543	1.23 488	1.55 634	0.18 553	0.17 535	0.14 476	0.17 483	0.43 621	0.30 550

DeepPruner_ROB	0.50 402	0.70 479	1.94 429	0.29 281	0.26 397	0.63 466	0.31 446	0.80 441	0.48 268	0.61 513	0.55 423	0.66 485	0.38 391	0.98 451	0.40 400	0.19 569	0.14 469	0.14 476	0.14 415	0.23 433	0.17 364

DispFullNet	1.67 676	2.10 702	5.22 693	1.53 688	8.90 713	0.86 603	0.31 446	0.96 579	0.96 624	1.37 670	1.01 622	1.13 647	1.98 686	1.51 525	0.91 560	0.54 661	0.31 631	1.18 690	0.63 679	1.13 683	0.80 668

SMOE	0.33 187	0.37 272	0.95 123	0.28 246	0.13 52	0.50 258	0.32 469	0.47 159	0.39 158	0.34 253	0.47 328	0.31 247	0.32 343	0.30 121	0.29 278	0.12 405	0.08 192	0.17 547	0.10 243	0.48 635	0.20 420

Selective-IGEV-i1	0.44 312	0.23 79	1.30 193	0.33 386	0.45 596	0.60 408	0.32 469	0.85 480	0.64 443	0.42 303	0.52 388	0.60 455	0.28 290	0.46 282	0.34 349	0.10 254	0.10 337	0.13 438	0.28 576	0.14 234	0.75 663

CoDeX	0.52 433	0.43 330	2.25 508	0.29 281	0.26 397	0.61 428	0.32 469	0.99 604	0.68 484	0.48 359	0.55 423	0.52 405	0.40 414	1.60 542	0.35 361	0.12 405	0.09 287	0.11 311	0.10 243	0.13 201	0.12 196

1111x	0.74 575	0.21 39	1.93 419	0.31 331	0.17 172	0.63 466	0.32 469	1.03 631	0.74 542	0.52 400	0.62 481	0.57 438	0.47 491	2.38 645	4.25 699	0.12 405	0.14 469	0.11 311	0.12 352	0.12 163	0.14 267

LL-Strereo	0.72 563	1.29 657	2.49 560	0.36 457	0.45 596	0.55 325	0.32 469	0.93 551	0.71 513	0.67 557	0.58 450	0.85 584	0.79 607	2.67 673	0.46 432	0.10 254	0.18 547	0.14 476	0.12 352	0.40 609	0.42 621

Anonymous_2	0.74 575	0.32 224	1.65 277	0.33 386	0.30 451	0.67 508	0.32 469	0.69 335	0.46 244	0.48 359	0.41 289	0.84 580	0.58 543	0.51 322	0.40 400	0.32 641	0.38 647	1.43 700	3.69 718	0.80 670	0.27 520

SFCPSM	0.46 348	0.24 97	2.35 526	0.27 214	0.27 410	0.70 532	0.32 469	0.96 579	0.63 435	0.49 371	0.52 388	0.43 340	0.36 366	0.52 326	0.43 420	0.12 405	0.09 287	0.12 375	0.16 463	0.16 296	0.12 196

STTStereo	0.51 419	0.69 474	2.14 484	0.36 457	0.30 451	0.61 428	0.32 469	0.77 406	0.60 387	0.60 504	0.54 413	0.67 495	0.43 454	0.86 438	0.42 411	0.16 525	0.15 497	0.17 547	0.20 530	0.16 296	0.15 310

SHD	0.72 563	0.77 510	2.36 529	0.45 565	0.40 566	0.71 534	0.32 469	1.02 624	1.25 654	1.07 641	0.84 588	0.90 601	0.73 594	1.09 466	0.98 571	0.21 587	0.18 547	0.20 585	0.21 537	0.32 537	0.31 559

AANet_RVC	0.68 542	1.00 605	2.09 468	0.33 386	0.25 379	0.58 377	0.32 469	0.81 445	0.80 583	0.61 513	0.94 611	0.80 565	0.41 425	2.46 657	1.02 583	0.36 648	0.14 469	0.10 234	0.09 202	0.23 433	0.22 449

PStereo	0.47 364	1.01 609	1.49 248	0.56 618	0.20 277	0.51 273	0.33 479	0.48 174	0.60 387	0.36 264	0.22 97	0.35 279	0.44 462	0.53 332	0.54 477	0.31 639	0.20 571	0.20 585	0.17 483	0.43 621	0.45 625

FSD	0.36 221	0.41 315	0.91 115	0.34 419	0.29 434	0.35 71	0.33 479	0.44 116	0.46 244	0.32 246	0.32 224	0.37 291	0.32 343	0.35 181	0.32 327	0.28 632	0.27 622	0.31 633	0.30 592	0.31 528	0.29 536

iinet-f	0.57 474	0.93 573	2.27 511	0.31 331	0.25 379	0.83 595	0.33 479	0.81 445	0.65 458	0.54 424	0.63 494	0.73 532	0.67 579	0.73 410	0.67 521	0.13 438	0.13 450	0.11 311	0.10 243	0.43 621	0.16 342

STrans-v2	0.67 535	0.56 414	2.64 590	0.27 214	0.23 342	0.57 360	0.33 479	0.96 579	0.69 493	0.92 627	0.85 592	0.89 599	0.93 628	1.83 583	1.21 611	0.09 145	0.07 77	0.10 234	0.09 202	0.11 145	0.12 196

test_xeample3	0.46 348	0.34 250	2.99 641	0.37 481	0.16 140	0.49 244	0.33 479	1.06 637	0.44 218	0.25 177	0.23 112	0.24 168	0.25 230	0.49 311	0.56 488	0.09 145	0.07 77	0.10 234	0.40 638	0.17 320	0.26 511

psmorigin	1.36 662	0.60 425	13.80 724	0.37 481	0.29 434	0.62 448	0.33 479	0.77 406	0.61 405	0.96 633	0.88 599	1.17 653	0.73 594	4.00 700	0.86 558	0.19 569	0.22 587	0.17 547	0.18 497	0.24 450	0.29 536

coex_refinement	0.58 479	0.94 575	1.87 393	0.38 498	0.25 379	0.64 480	0.34 485	0.83 459	0.65 458	0.60 504	0.63 494	0.81 568	0.48 500	1.85 590	0.56 488	0.13 438	0.09 287	0.10 234	0.10 243	0.16 296	0.16 342

UGAM	0.58 479	0.47 364	2.21 496	0.30 303	0.19 257	0.53 303	0.34 485	0.59 272	0.63 435	0.44 316	0.73 562	0.78 556	0.37 382	2.58 666	0.39 392	0.10 254	0.08 192	0.17 547	0.14 415	0.42 619	0.17 364

GASNet	0.73 572	1.47 670	3.04 644	0.47 575	0.33 497	0.57 360	0.34 485	0.91 534	0.75 556	0.58 480	0.58 450	0.74 538	0.55 527	2.03 615	0.65 517	0.21 587	0.15 497	0.19 575	0.17 483	0.51 643	0.28 529

TestStereo1	0.49 390	0.81 527	1.85 380	0.39 508	0.57 630	0.56 342	0.34 485	0.75 382	0.69 493	0.44 316	0.63 494	0.35 279	0.42 443	0.64 374	0.29 278	0.10 254	0.08 192	0.12 375	0.10 243	0.33 546	0.26 511

RAFT+CT+SA	0.50 402	0.86 546	1.82 370	0.37 481	0.75 655	0.54 310	0.34 485	0.77 406	0.63 435	0.38 280	0.55 423	0.34 275	0.29 313	0.68 394	0.27 251	0.09 145	0.07 77	0.11 311	0.51 659	0.29 509	0.41 620

SA-5K	0.49 390	0.81 527	1.85 380	0.39 508	0.57 630	0.56 342	0.34 485	0.75 382	0.69 493	0.44 316	0.63 494	0.35 279	0.42 443	0.64 374	0.29 278	0.10 254	0.08 192	0.12 375	0.10 243	0.33 546	0.26 511

ADLNet	0.60 493	0.71 481	1.95 432	0.35 436	0.34 510	0.67 508	0.34 485	0.90 522	0.74 542	0.68 563	0.62 481	0.80 565	0.45 467	1.78 569	0.64 514	0.14 483	0.11 391	0.14 476	0.14 415	0.29 509	0.21 434

PS-NSSS	0.63 513	1.00 605	1.81 364	0.30 303	0.31 472	0.63 466	0.34 485	0.98 592	0.69 493	0.54 424	0.74 565	0.51 399	0.41 425	2.43 654	0.48 447	0.24 613	0.17 535	0.27 620	0.18 497	0.27 496	0.21 434

rvit_0105_3	0.39 257	0.47 364	1.46 238	0.33 386	0.19 257	0.45 181	0.35 493	0.69 335	0.65 458	0.37 270	0.37 258	0.40 316	0.31 334	0.44 257	0.30 301	0.18 553	0.17 535	0.17 547	0.18 497	0.15 259	0.15 310

ToySt	0.44 312	0.61 430	1.89 402	0.29 281	0.18 220	0.55 325	0.35 493	0.67 326	0.53 323	0.39 287	0.50 368	0.59 448	0.43 454	0.51 322	0.49 452	0.10 254	0.12 425	0.13 438	0.16 463	0.24 450	0.19 401

test_5	0.51 419	0.87 550	1.99 447	0.37 481	0.65 647	0.58 377	0.35 493	0.78 421	0.62 423	0.48 359	0.55 423	0.45 360	0.40 414	0.72 409	0.30 301	0.09 145	0.07 77	0.12 375	0.12 352	0.33 546	0.38 603

CSP-Net	0.50 402	0.39 297	1.25 180	0.29 281	0.23 342	0.77 571	0.35 493	0.86 490	0.57 361	0.59 494	0.59 453	0.65 478	0.40 414	1.77 568	0.44 426	0.16 525	0.11 391	0.10 234	0.10 243	0.20 385	0.14 267

cross-raft	0.40 266	0.27 142	2.22 500	0.30 303	0.17 172	0.49 244	0.35 493	0.71 347	0.39 158	0.43 309	0.45 313	0.64 473	0.25 230	0.32 146	0.25 225	0.08 67	0.08 192	0.09 166	0.23 550	0.11 145	0.14 267

RAFT	0.45 335	0.92 567	1.59 267	0.34 419	0.19 257	0.46 201	0.35 493	0.65 313	0.49 276	0.49 371	0.49 359	0.70 519	0.40 414	0.47 294	0.32 327	0.11 343	0.16 515	0.14 476	0.13 386	0.51 643	0.13 239

DISCO	0.57 474	0.34 250	1.87 393	0.45 565	0.34 510	0.84 597	0.35 493	0.84 471	0.78 575	0.59 494	0.63 494	1.06 638	0.53 519	1.10 468	0.82 553	0.12 405	0.09 287	0.11 311	0.10 243	0.22 418	0.18 384

DStereoRT	0.81 603	0.53 394	2.23 504	0.36 457	0.33 497	0.92 617	0.36 500	0.86 490	0.80 583	0.57 462	0.62 481	0.59 448	1.15 651	1.76 565	1.04 586	0.14 483	0.13 450	2.17 711	0.78 686	0.16 296	0.66 657

PSMNet-RUCA	0.58 479	0.82 531	1.89 402	0.59 631	0.56 628	0.64 480	0.36 500	0.84 471	0.69 493	0.51 391	0.68 532	0.53 407	0.43 454	0.56 345	0.43 420	0.34 645	0.18 547	0.44 656	0.29 582	0.48 635	0.30 550

SQANet	0.80 594	1.58 675	2.53 570	0.76 650	0.83 660	0.76 563	0.36 500	0.83 459	0.64 443	0.63 534	0.69 541	0.73 532	0.51 512	1.21 484	0.53 471	0.77 676	0.29 626	0.59 667	0.29 582	0.86 673	0.61 651

CRFU-Net	0.56 467	0.38 285	1.86 388	0.46 570	0.26 397	0.82 592	0.36 500	0.90 522	0.49 276	0.62 524	0.59 453	0.78 556	1.35 662	1.00 455	0.48 447	0.15 504	0.14 469	0.17 547	0.10 243	0.19 369	0.14 267

psmg	0.41 273	0.27 142	1.13 154	0.27 214	0.21 293	0.75 559	0.36 500	0.90 522	0.61 405	0.59 494	0.59 453	0.63 464	0.37 382	0.43 248	0.38 381	0.13 438	0.10 337	0.13 438	0.12 352	0.13 201	0.11 148

ARAFT	0.60 493	1.23 650	3.10 650	0.28 246	0.16 140	0.64 480	0.36 500	0.90 522	0.67 482	0.61 513	0.49 359	0.55 418	0.31 334	1.24 491	0.32 327	0.10 254	0.08 192	0.14 476	0.13 386	0.37 587	0.21 434

ACVNet	0.45 335	0.44 341	1.79 357	0.28 246	0.21 293	0.59 396	0.36 500	0.66 316	0.68 484	0.45 327	0.59 453	0.69 509	0.40 414	0.44 257	0.55 480	0.11 343	0.09 287	0.10 234	0.09 202	0.34 558	0.10 118

hitnet-ft	0.67 535	0.80 522	1.90 407	0.28 246	0.22 322	0.69 526	0.36 500	0.85 480	0.65 458	0.56 451	0.84 588	1.03 631	0.95 634	2.32 640	0.55 480	0.23 604	0.14 469	0.41 651	0.13 386	0.24 450	0.17 364

DLCB_ROB	0.54 446	0.55 411	1.49 248	0.36 457	0.25 379	0.65 494	0.36 500	0.80 441	0.70 503	0.72 579	0.69 541	0.83 575	0.46 482	1.53 528	0.60 501	0.13 438	0.12 425	0.14 476	0.14 415	0.14 234	0.13 239

z-ln-s-r	0.64 517	0.89 559	2.23 504	0.32 360	0.26 397	0.57 360	0.37 509	0.84 471	0.76 566	0.51 391	0.81 580	0.64 473	0.45 467	2.06 619	1.27 617	0.10 254	0.07 77	0.11 311	0.09 202	0.24 450	0.13 239

RAFT-Test	0.44 312	0.38 285	2.01 450	0.27 214	0.44 585	0.64 480	0.37 509	0.72 353	0.57 361	0.45 327	0.48 342	0.65 478	0.24 215	0.35 181	0.29 278	0.09 145	0.11 391	0.09 166	0.38 632	0.10 109	0.11 148

CBFPSM	0.56 467	0.91 565	1.82 370	0.28 246	0.23 342	0.71 534	0.37 509	0.72 353	0.64 443	0.50 378	0.49 359	1.03 631	0.83 612	0.62 369	1.35 622	0.10 254	0.12 425	0.10 234	0.10 243	0.18 348	0.19 401

SACVNet	0.60 493	0.74 497	1.90 407	0.37 481	0.28 425	0.64 480	0.37 509	0.86 490	0.61 405	0.65 551	0.62 481	0.69 509	0.44 462	2.08 623	0.42 411	0.18 553	0.14 469	0.16 526	0.15 440	0.38 594	0.24 488

ADLNet2	0.68 542	0.84 538	3.19 660	0.33 386	0.36 532	0.64 480	0.37 509	0.89 516	0.79 580	0.54 424	0.65 519	0.93 609	0.48 500	2.07 621	0.56 488	0.13 438	0.11 391	0.11 311	0.11 312	0.33 546	0.18 384

GEStereo_RVC	0.54 446	0.87 550	1.95 432	0.47 575	0.25 379	0.62 448	0.37 509	1.00 613	0.74 542	0.53 411	0.54 413	0.59 448	0.44 462	1.10 468	0.46 432	0.15 504	0.11 391	0.12 375	0.10 243	0.26 485	0.19 401

psm_up	0.57 474	0.61 430	1.83 374	0.35 436	0.30 451	0.64 480	0.37 509	0.90 522	0.68 484	0.59 494	0.55 423	0.68 502	0.54 522	1.91 603	0.46 432	0.16 525	0.15 497	0.16 526	0.15 440	0.23 433	0.13 239

AANet	0.82 606	0.91 565	2.89 627	0.34 419	0.29 434	0.63 466	0.38 516	0.81 445	1.31 659	1.33 666	1.39 655	1.26 657	1.14 650	1.32 495	0.97 568	0.20 579	0.17 535	0.18 568	0.19 517	0.33 546	0.31 559

G2L-Stereo_test	0.55 458	0.97 593	1.89 402	0.33 386	0.24 357	0.75 559	0.38 516	0.79 437	0.60 387	0.60 504	0.54 413	0.74 538	0.39 405	1.56 531	0.43 420	0.10 254	0.08 192	0.08 65	0.08 151	0.28 502	0.13 239

UDG	0.77 586	1.23 650	2.15 485	0.67 643	0.59 634	0.78 576	0.38 516	0.90 522	0.70 503	0.61 513	0.69 541	1.01 627	0.67 579	1.02 457	0.73 538	0.45 654	0.34 637	0.87 677	0.51 659	0.67 659	0.46 628

UPFNet	0.46 348	0.28 171	1.73 303	0.33 386	0.32 482	0.65 494	0.38 516	0.83 459	0.59 382	0.57 462	0.52 388	0.61 458	0.40 414	0.75 414	0.52 467	0.13 438	0.12 425	0.13 438	0.12 352	0.15 259	0.11 148

FADNet-RVC-Resample	0.67 535	1.16 644	3.16 656	0.37 481	0.29 434	0.62 448	0.38 516	0.86 490	0.63 435	0.51 391	0.50 368	0.57 438	0.45 467	1.57 535	0.49 452	0.24 613	0.32 636	0.23 604	0.19 517	0.27 496	0.62 652

Nwc_Net	0.68 542	0.83 536	2.53 570	0.41 528	0.39 556	0.77 571	0.38 516	1.01 621	0.70 503	0.60 504	0.99 619	0.98 620	0.68 582	1.41 507	0.63 508	0.23 604	0.15 497	0.23 604	0.25 559	0.23 433	0.18 384

TCMNet	0.66 530	0.85 543	2.55 581	0.50 589	0.52 619	0.72 540	0.39 522	0.87 501	0.72 523	0.58 480	0.68 532	0.63 464	0.46 482	1.70 555	0.63 508	0.18 553	0.18 547	0.23 604	0.18 497	0.38 594	0.27 520

edge stereo	0.81 603	0.73 492	3.30 667	0.37 481	1.21 685	0.62 448	0.39 522	0.93 551	0.79 580	0.80 601	0.88 599	1.14 649	0.71 588	2.18 631	0.71 531	0.21 587	0.20 571	0.26 619	0.18 497	0.38 594	0.26 511

NVstereo2D	0.58 479	0.40 305	2.03 458	0.35 436	0.35 523	0.69 526	0.39 522	0.91 534	0.80 583	0.47 340	0.53 401	0.67 495	0.46 482	1.99 613	0.48 447	0.19 569	0.11 391	0.17 547	0.13 386	0.25 464	0.25 500

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 474	0.87 550	2.11 473	0.32 360	0.30 451	0.84 597	0.40 525	0.88 510	0.72 523	0.65 551	0.73 562	0.66 485	0.57 537	0.93 445	0.71 531	0.13 438	0.07 77	0.10 234	0.08 151	0.15 259	0.14 267

PSM-softLoss	0.48 371	0.27 142	1.85 380	0.51 594	0.17 172	0.61 428	0.40 525	0.61 289	0.57 361	0.52 400	0.48 342	0.39 307	0.25 230	1.46 515	0.77 544	0.12 405	0.08 192	0.13 438	0.12 352	0.12 163	0.14 267

KMStereo	0.48 371	0.27 142	1.85 380	0.51 594	0.17 172	0.61 428	0.40 525	0.61 289	0.57 361	0.52 400	0.48 342	0.39 307	0.25 230	1.46 515	0.77 544	0.12 405	0.08 192	0.13 438	0.12 352	0.12 163	0.14 267

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 586	1.04 616	2.06 460	0.94 665	0.35 523	0.89 612	0.40 525	0.85 480	0.63 435	0.55 442	0.63 494	0.75 544	0.38 391	2.38 645	0.48 447	1.10 689	0.31 631	0.36 643	0.21 537	0.53 648	0.55 643

AF-Net	0.69 547	0.92 567	2.21 496	0.41 528	0.40 566	0.68 520	0.40 525	1.02 624	0.86 601	0.69 565	1.03 627	1.04 634	0.84 615	1.19 483	0.78 546	0.22 600	0.14 469	0.25 616	0.17 483	0.30 520	0.18 384

RGC	0.71 560	0.97 593	2.18 492	0.44 551	0.44 585	0.73 547	0.40 525	0.94 560	0.71 513	0.71 576	1.04 630	1.01 627	0.71 588	1.74 562	0.70 528	0.23 604	0.18 547	0.28 624	0.26 567	0.29 509	0.27 520

zh-mn7	0.80 594	1.54 673	3.00 642	0.35 436	0.27 410	0.72 540	0.41 531	0.93 551	1.11 645	1.00 635	1.28 646	0.75 544	0.57 537	1.87 591	1.18 606	0.16 525	0.13 450	0.14 476	0.14 415	0.26 485	0.21 434

LRCNet_RVC	13.74 726	19.30 727	12.75 722	19.46 730	12.69 722	1.86 677	0.41 531	12.33 723	1.05 635	15.77 727	18.83 732	12.62 726	8.70 717	12.21 720	9.62 718	22.22 738	8.37 727	25.85 739	24.01 740	19.32 737	17.44 738

stereogan	0.69 547	0.51 385	2.44 545	0.39 508	0.39 556	1.01 629	0.41 531	0.94 560	0.92 619	0.73 583	0.85 592	1.15 650	0.69 584	1.57 535	0.53 471	0.19 569	0.18 547	0.20 585	0.16 463	0.36 579	0.24 488

DRN-Test	0.64 517	0.43 330	2.44 545	0.39 508	0.44 585	0.80 588	0.41 531	1.02 624	0.78 575	0.80 601	0.63 494	0.69 509	0.56 531	1.79 573	0.69 526	0.15 504	0.12 425	0.17 547	0.16 463	0.18 348	0.17 364

Reg-Stereo(zero)	0.46 348	0.17 3	2.10 472	0.24 118	0.34 510	0.51 273	0.42 535	0.50 191	0.54 338	0.37 270	0.46 321	0.54 415	0.60 550	0.43 248	1.10 593	0.08 67	0.09 287	0.08 65	0.22 547	0.12 163	0.22 449

DAS	0.56 467	0.35 259	1.55 261	0.33 386	0.34 510	0.50 258	0.42 535	0.83 459	0.74 542	0.83 613	0.68 532	0.56 431	0.48 500	2.40 649	0.46 432	0.12 405	0.08 192	0.12 375	0.09 202	0.18 348	0.15 310

SepStereo	0.52 433	0.35 259	1.55 261	0.33 386	0.34 510	0.50 258	0.42 535	0.83 459	0.74 542	0.83 613	0.68 532	0.56 431	0.48 500	1.56 531	0.46 432	0.12 405	0.08 192	0.12 375	0.09 202	0.18 348	0.15 310

RAFT-345	0.53 439	0.30 202	2.34 523	0.38 498	0.34 510	0.58 377	0.42 535	0.47 159	0.61 405	0.51 391	1.00 621	0.43 340	0.28 290	1.57 535	0.82 553	0.10 254	0.07 77	0.11 311	0.09 202	0.10 109	0.08 51

Prome-Stereo	0.49 390	0.30 202	1.76 324	0.60 635	0.23 342	0.63 466	0.42 535	0.62 293	0.60 387	0.59 494	1.03 627	0.43 340	0.72 591	0.60 363	0.33 340	0.09 145	0.07 77	0.10 234	0.09 202	0.11 145	0.43 622

Syn2CoEx	0.70 551	1.07 624	2.74 609	0.43 544	0.30 451	0.64 480	0.42 535	0.99 604	0.78 575	0.62 524	0.78 576	0.74 538	0.72 591	1.92 607	0.61 504	0.20 579	0.17 535	0.19 575	0.15 440	0.29 509	0.22 449

CVANet_RVC	0.65 525	0.80 522	2.13 479	0.36 457	0.26 397	0.62 448	0.42 535	0.84 471	0.72 523	0.69 565	0.68 532	0.68 502	0.52 517	2.64 669	0.42 411	0.19 569	0.12 425	0.22 597	0.17 483	0.37 587	0.15 310

YMNet	0.62 506	0.72 485	1.93 419	0.41 528	0.41 575	0.87 607	0.43 542	0.87 501	0.71 513	0.74 586	0.81 580	0.83 575	0.46 482	0.86 438	0.93 562	0.19 569	0.22 587	0.20 585	0.17 483	0.41 612	0.21 434

YMNet_1	0.62 506	0.72 485	1.93 419	0.41 528	0.41 575	0.87 607	0.43 542	0.87 501	0.71 513	0.74 586	0.81 580	0.83 575	0.46 482	0.86 438	0.93 562	0.19 569	0.22 587	0.20 585	0.17 483	0.41 612	0.21 434

PAM_32	0.70 551	0.35 259	2.73 607	0.54 609	0.61 643	1.07 640	0.43 542	0.84 471	0.49 276	0.90 624	0.91 603	1.23 654	0.77 605	0.65 385	1.10 593	0.10 254	0.19 560	0.10 234	0.49 655	0.15 259	0.38 603

DDUNet	0.77 586	1.12 630	1.88 395	0.76 650	0.69 651	0.84 597	0.43 542	0.85 480	0.65 458	0.67 557	0.75 568	0.91 603	0.52 517	1.03 459	0.57 492	0.54 661	0.37 643	0.95 683	0.52 662	0.71 663	0.57 646

OCTAStereo	0.48 371	0.25 111	1.81 364	0.52 598	0.16 140	0.61 428	0.43 542	0.66 316	0.61 405	0.50 378	0.47 328	0.37 291	0.26 250	1.44 509	0.80 551	0.11 343	0.07 77	0.12 375	0.10 243	0.13 201	0.17 364

RE-Stereo	0.48 371	0.25 111	1.81 364	0.52 598	0.16 140	0.61 428	0.43 542	0.66 316	0.60 387	0.50 378	0.47 328	0.37 291	0.26 250	1.44 509	0.78 546	0.11 343	0.07 77	0.12 375	0.10 243	0.13 201	0.17 364

TVStereo	0.48 371	0.25 111	1.81 364	0.52 598	0.16 140	0.61 428	0.43 542	0.66 316	0.60 387	0.50 378	0.47 328	0.37 291	0.26 250	1.44 509	0.78 546	0.11 343	0.07 77	0.12 375	0.10 243	0.13 201	0.17 364

IRAFT_RVC	0.54 446	0.53 394	1.78 337	0.46 570	0.21 293	0.58 377	0.43 542	0.65 313	0.66 473	0.54 424	0.50 368	0.49 393	0.51 512	1.58 539	1.01 581	0.11 343	0.25 612	0.13 438	0.10 243	0.15 259	0.13 239

APVNet	0.70 551	0.67 467	2.71 600	0.38 498	0.36 532	0.85 601	0.43 542	0.91 534	0.68 484	0.55 442	0.69 541	0.75 544	0.55 527	2.31 638	0.78 546	0.17 540	0.17 535	0.24 611	0.19 517	0.33 546	0.23 474

RYNet	0.70 551	0.56 414	2.25 508	0.35 436	0.41 575	0.86 603	0.43 542	0.94 560	0.82 591	0.62 524	0.53 401	0.91 603	0.60 550	2.70 675	1.00 577	0.14 483	0.11 391	0.16 526	0.14 415	0.25 464	0.27 520

PDISCO_ROB	0.75 578	1.06 621	2.11 473	0.64 639	0.59 634	1.13 647	0.43 542	1.14 649	1.05 635	0.64 544	0.71 555	0.96 616	0.61 559	1.21 484	0.76 542	0.37 649	0.18 547	0.27 620	0.24 552	0.56 651	0.32 568

light-stereo	8.15 714	2.75 711	9.83 713	12.24 723	9.63 715	19.16 728	0.44 553	6.84 717	3.57 705	13.44 724	22.94 743	23.04 735	1.65 677	17.20 731	7.61 714	3.06 711	2.25 714	0.42 652	0.52 662	4.07 715	2.31 711

w-ln-seven-2	0.68 542	1.13 633	2.46 549	0.36 457	0.27 410	0.65 494	0.44 553	0.87 501	0.83 595	0.69 565	0.75 568	0.72 527	0.63 567	1.56 531	1.15 601	0.13 438	0.13 450	0.15 507	0.14 415	0.35 571	0.19 401

ssnet_v2	0.55 458	0.60 425	1.86 388	0.32 360	0.22 322	0.72 540	0.44 553	0.94 560	0.74 542	0.63 534	0.54 413	0.81 568	0.47 491	0.77 422	0.70 528	0.16 525	0.14 469	0.14 476	0.14 415	0.30 520	0.30 550

Wz-Net-LNSev	0.59 487	0.96 585	2.47 555	0.34 419	0.37 544	0.79 580	0.44 553	0.86 490	0.77 571	0.61 513	0.67 524	0.79 561	0.56 531	0.64 374	0.62 506	0.15 504	0.14 469	0.12 375	0.12 352	0.18 348	0.19 401

NF-Stereo	0.48 371	0.25 111	1.81 364	0.52 598	0.16 140	0.61 428	0.44 553	0.66 316	0.61 405	0.50 378	0.47 328	0.37 291	0.26 250	1.45 514	0.79 550	0.11 343	0.07 77	0.12 375	0.10 243	0.13 201	0.16 342

KYRaft	0.48 371	0.29 185	1.75 315	0.33 386	0.21 293	0.75 559	0.44 553	0.58 263	0.57 361	0.64 544	0.93 609	0.53 407	0.72 591	0.60 363	0.24 210	0.10 254	0.07 77	0.12 375	0.14 415	0.12 163	0.54 640

GwcNet	0.69 547	0.71 481	3.12 653	0.36 457	0.45 596	0.81 589	0.44 553	0.86 490	0.84 598	0.60 504	0.74 565	0.82 573	0.49 507	1.65 548	0.66 518	0.16 525	0.15 497	0.15 507	0.15 440	0.31 528	0.24 488

STTRV1_RVC	0.80 594	0.55 411	2.89 627	0.42 539	0.49 610	0.79 580	0.44 553	1.15 652	0.82 591	0.62 524	0.89 601	0.72 527	0.63 567	2.69 674	0.64 514	0.48 657	0.64 676	0.27 620	0.24 552	0.35 571	0.27 520

CC-Net-ROB	0.85 610	1.15 639	2.13 479	0.88 660	0.38 550	0.88 611	0.44 553	1.06 637	0.79 580	0.58 480	0.69 541	0.65 478	0.50 510	2.74 678	0.51 463	0.93 679	0.39 654	0.87 677	0.29 582	0.54 649	0.54 640

rvit_105_1	0.44 312	0.54 402	1.46 238	0.36 457	0.24 357	0.51 273	0.45 562	0.75 382	0.74 542	0.45 327	0.44 309	0.44 351	0.36 366	0.62 369	0.38 381	0.20 579	0.18 547	0.18 568	0.22 547	0.18 348	0.18 384

Pruner-Stereo	0.51 419	0.27 142	1.78 337	1.79 694	0.19 257	0.62 448	0.45 562	0.57 257	0.60 387	0.61 513	0.48 342	0.41 322	0.24 215	0.46 282	1.00 577	0.12 405	0.07 77	0.12 375	0.10 243	0.12 163	0.13 239

RP	0.67 535	0.82 531	1.94 429	0.43 544	0.44 585	0.65 494	0.45 562	0.89 516	0.82 591	0.66 553	0.92 605	0.99 623	0.76 602	1.55 530	0.66 518	0.25 618	0.18 547	0.23 604	0.20 530	0.31 528	0.22 449

AAGNet	0.88 615	0.33 233	1.79 357	0.54 609	0.98 669	0.62 448	0.46 565	0.50 191	0.60 387	0.58 480	0.53 401	0.50 396	0.73 594	1.23 488	7.48 713	0.11 343	0.07 77	0.12 375	0.10 243	0.14 234	0.09 79

GMM-Stereo	0.50 402	0.23 79	2.41 537	0.54 609	0.24 357	0.77 571	0.46 565	0.59 272	0.57 361	0.58 480	0.73 562	0.47 380	0.43 454	0.68 394	0.27 251	0.10 254	0.06 24	0.13 438	0.13 386	0.14 234	0.44 624

delet	0.52 433	0.54 402	1.62 275	0.31 331	0.35 523	0.74 553	0.46 565	0.85 480	0.74 542	0.55 442	0.60 469	0.67 495	0.50 510	1.12 475	0.57 492	0.11 343	0.11 391	0.13 438	0.14 415	0.16 296	0.12 196

MFN_U_SF_RVC	1.55 674	2.39 710	3.16 656	0.65 641	0.41 575	1.12 645	0.46 565	1.23 658	1.33 660	1.61 678	1.20 641	1.43 665	0.98 635	1.76 565	1.97 651	1.90 705	1.80 705	1.98 709	2.15 711	1.63 697	1.77 707

NCC-stereo	0.79 592	0.94 575	2.42 539	0.59 631	0.45 596	1.90 678	0.46 565	0.99 604	0.72 523	0.64 544	0.84 588	0.91 603	0.73 594	1.80 578	1.00 577	0.27 628	0.19 560	0.23 604	0.31 601	0.24 450	0.22 449

Abc-Net	0.79 592	0.94 575	2.42 539	0.59 631	0.45 596	1.90 678	0.46 565	0.99 604	0.72 523	0.64 544	0.84 588	0.91 603	0.73 594	1.80 578	1.00 577	0.27 628	0.19 560	0.23 604	0.31 601	0.24 450	0.22 449
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
XQC	0.73 572	0.98 598	2.39 533	0.46 570	0.35 523	0.81 589	0.46 565	1.00 613	1.00 629	0.80 601	0.69 541	0.88 597	0.74 599	1.32 495	1.20 609	0.24 613	0.16 515	0.23 604	0.20 530	0.41 612	0.33 578

FBW_ROB	0.83 607	0.77 510	1.77 333	0.44 551	0.30 451	0.87 607	0.46 565	1.10 644	0.91 615	0.81 607	0.75 568	1.01 627	0.61 559	3.66 698	1.23 613	0.26 622	0.23 595	0.36 643	0.25 559	0.27 496	0.62 652

w-ln-seven	0.74 575	1.05 619	2.54 576	0.37 481	0.34 510	1.03 632	0.47 573	1.00 613	1.08 640	0.90 624	0.85 592	0.85 584	0.57 537	1.37 501	1.26 616	0.14 483	0.13 450	0.16 526	0.15 440	0.31 528	0.20 420

StereoDRNet	0.64 517	0.88 554	2.35 526	0.41 528	0.45 596	0.73 547	0.47 573	0.94 560	0.74 542	0.75 588	0.54 413	0.74 538	0.47 491	1.70 555	0.72 535	0.15 504	0.14 469	0.15 507	0.14 415	0.20 385	0.19 401

CBMV_ROB	0.76 582	0.42 324	2.68 595	0.33 386	0.22 322	0.74 553	0.47 573	0.96 579	0.76 566	1.04 640	0.96 614	0.88 597	0.93 628	2.06 619	1.19 608	0.22 600	0.24 599	0.27 620	0.25 559	0.25 464	0.28 529

XPNet_ROB	0.61 501	0.72 485	1.66 282	0.37 481	0.27 410	0.67 508	0.47 573	0.89 516	0.71 513	0.78 597	0.70 551	0.81 568	0.53 519	1.70 555	0.76 542	0.21 587	0.16 515	0.16 526	0.15 440	0.20 385	0.21 434

z-mn7	0.80 594	1.52 672	2.62 587	0.36 457	0.28 425	1.01 629	0.48 577	0.90 522	1.29 658	0.69 565	1.35 654	0.85 584	0.59 546	2.03 615	1.09 592	0.14 483	0.12 425	0.14 476	0.12 352	0.32 537	0.20 420

fast-acv-ft	0.63 513	0.88 554	3.10 650	0.38 498	0.30 451	0.79 580	0.48 577	0.69 335	0.72 523	0.58 480	0.78 576	0.76 550	0.60 550	0.67 391	0.73 538	0.15 504	0.15 497	0.18 568	0.17 483	0.37 587	0.16 342

FINET	0.65 525	0.95 582	3.06 646	0.35 436	0.40 566	0.58 377	0.48 577	0.92 543	1.10 643	0.57 462	0.68 532	0.47 380	0.44 462	1.15 480	0.60 501	0.23 604	0.21 581	0.17 547	0.15 440	0.26 485	0.25 500

EDNetEfficientorigin	8.18 715	0.98 598	145.96 750	0.51 594	0.89 664	0.72 540	0.48 577	0.85 480	1.56 672	2.12 684	1.49 659	1.29 658	1.31 658	1.83 583	2.13 661	0.13 438	0.12 425	0.17 547	0.18 497	0.39 604	0.45 625

DeepPrunerF	0.86 611	0.86 546	2.91 633	0.45 565	0.50 612	0.64 480	0.48 577	1.14 649	2.64 700	0.63 534	0.61 476	0.65 478	0.62 564	2.21 633	1.31 619	0.23 604	0.19 560	0.30 632	0.28 576	0.36 579	0.25 500

ADCRef	0.80 594	0.96 585	2.29 515	0.37 481	0.35 523	0.96 621	0.51 582	0.87 501	0.75 556	0.88 620	0.83 585	0.61 458	1.36 663	1.02 457	3.27 685	0.13 438	0.11 391	0.17 547	0.19 517	0.25 464	0.21 434

PASM	0.72 563	0.68 470	1.91 413	0.47 575	0.44 585	0.60 408	0.51 582	0.76 394	0.80 583	0.77 595	0.67 524	0.87 593	0.61 559	2.40 649	0.67 521	0.32 641	0.35 639	0.36 643	0.41 641	0.45 631	0.39 609

ETE_ROB	0.60 493	0.71 481	1.55 261	0.37 481	0.25 379	0.69 526	0.51 582	1.47 671	0.70 503	0.80 601	0.69 541	0.85 584	0.49 507	1.36 500	0.58 497	0.16 525	0.13 450	0.19 575	0.16 463	0.21 401	0.23 474

DCVSM-stereo	0.49 390	0.29 185	2.49 560	0.29 281	0.22 322	0.53 303	0.52 585	0.58 263	0.49 276	0.69 565	0.46 321	0.79 561	0.48 500	0.53 332	0.42 411	0.13 438	0.14 469	0.15 507	0.12 352	0.20 385	0.20 420

anonymity	0.80 594	0.66 465	1.29 190	0.59 631	0.75 655	0.67 508	0.52 585	0.95 574	0.71 513	0.94 630	0.70 551	0.67 495	0.87 620	0.71 407	1.35 622	0.64 668	0.62 675	0.58 665	1.44 704	0.60 655	0.65 655

RAFT + AFF	0.64 517	1.20 647	1.95 432	0.34 419	0.33 497	0.67 508	0.52 585	0.99 604	0.74 542	0.53 411	0.58 450	0.57 438	0.80 608	1.76 565	0.51 463	0.12 405	0.27 622	0.15 507	0.14 415	0.43 621	0.29 536

PA-Net	0.84 609	1.00 605	3.49 673	0.63 638	0.40 566	0.70 532	0.52 585	0.86 490	0.84 598	0.52 400	0.59 453	0.70 519	0.54 522	2.35 641	2.23 664	0.17 540	0.27 622	0.19 575	0.28 576	0.22 418	0.36 593
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
PAM	0.70 551	0.35 259	2.72 602	0.56 618	0.62 645	1.08 642	0.53 589	0.85 480	0.44 218	0.93 629	0.92 605	1.24 655	0.68 582	0.64 374	1.01 581	0.10 254	0.19 560	0.10 234	0.48 653	0.14 234	0.38 603

Ntro	1.00 633	1.68 682	2.80 618	0.95 666	0.85 661	1.06 635	0.53 589	0.98 592	0.90 614	0.62 524	0.76 571	0.93 609	0.66 577	1.66 549	0.98 571	0.99 684	0.45 659	0.75 675	0.40 638	1.19 685	0.75 663

ACVNet-4b	1.93 681	1.85 692	4.10 686	1.07 671	0.86 662	1.15 649	0.53 589	1.06 637	1.12 646	0.64 544	1.09 634	1.99 677	0.70 586	2.20 632	9.86 720	5.62 716	0.41 657	1.03 688	0.55 664	1.86 702	0.85 672

RAFT_R40	0.50 402	0.21 39	1.76 324	0.50 589	0.40 566	0.61 428	0.53 589	0.56 251	0.60 387	0.56 451	0.54 413	0.55 418	0.51 512	1.57 535	0.53 471	0.11 343	0.07 77	0.12 375	0.10 243	0.16 296	0.09 79

RT-IGEV	0.66 530	0.25 111	2.11 473	0.56 618	0.46 604	0.62 448	0.54 593	0.99 604	0.75 556	0.79 599	0.93 609	0.85 584	0.78 606	0.59 356	1.64 639	0.12 405	0.16 515	0.11 311	0.47 650	0.28 502	0.30 550

HBP-ISP	0.76 582	1.30 658	3.19 660	0.35 436	0.26 397	0.85 601	0.54 593	1.03 631	0.72 523	0.80 601	0.69 541	0.68 502	0.83 612	2.04 617	0.44 426	0.23 604	0.24 599	0.29 631	0.25 559	0.28 502	0.24 488

IPLGR	0.54 446	0.56 414	2.68 595	0.36 457	0.18 220	0.62 448	0.54 593	1.02 624	0.64 443	0.73 583	0.46 321	0.47 380	0.45 467	1.12 475	0.29 278	0.09 145	0.08 192	0.11 311	0.09 202	0.19 369	0.12 196

FAT-Stereo	0.70 551	0.54 402	2.88 624	0.36 457	0.29 434	0.62 448	0.54 593	0.97 588	0.87 604	0.76 591	0.92 605	0.94 613	0.80 608	1.84 588	0.57 492	0.18 553	0.19 560	0.17 547	0.16 463	0.22 418	0.25 500

Consistency-Raft	0.88 615	0.93 573	3.23 665	0.99 669	0.64 646	0.77 571	0.55 597	0.98 592	0.97 625	0.61 513	1.03 627	0.65 478	1.05 641	0.79 427	1.38 624	0.44 652	0.46 661	0.51 662	0.58 673	0.65 657	0.47 630

ICVP	0.46 348	0.29 185	2.41 537	0.33 386	0.22 322	0.59 396	0.55 597	0.75 382	0.50 287	0.44 316	0.60 469	0.49 393	0.35 360	0.53 332	0.37 374	0.16 525	0.16 515	0.14 476	0.11 312	0.15 259	0.15 310
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ccnet	0.71 560	0.41 315	1.59 267	0.40 520	0.45 596	1.06 635	0.55 597	0.98 592	0.71 513	0.88 620	0.97 616	0.82 573	0.88 624	1.68 552	0.94 564	0.32 641	0.26 615	0.32 637	0.27 572	0.34 558	0.30 550

LALA_ROB	0.60 493	0.76 501	1.69 288	0.36 457	0.29 434	0.79 580	0.55 597	0.94 560	0.77 571	0.81 607	0.67 524	0.94 613	0.49 507	0.99 452	0.73 538	0.21 587	0.15 497	0.20 585	0.18 497	0.23 433	0.21 434

PSMNet_ROB	0.66 530	1.01 609	2.33 521	0.38 498	0.31 472	0.72 540	0.55 597	0.86 490	0.69 493	0.54 424	0.60 469	0.75 544	0.47 491	2.00 614	0.82 553	0.17 540	0.13 450	0.19 575	0.19 517	0.24 450	0.27 520

ACRE	0.56 467	1.14 635	2.77 614	0.76 650	0.28 425	0.60 408	0.56 602	0.76 394	0.58 372	0.55 442	0.62 481	0.41 322	0.29 313	0.44 257	0.39 392	0.11 343	0.19 560	0.13 438	0.14 415	0.36 579	0.18 384

PVD	0.90 618	0.85 543	2.15 485	0.53 604	0.50 612	0.99 625	0.56 602	1.15 652	1.64 674	1.41 673	1.41 658	1.11 646	1.13 649	1.35 499	1.31 619	0.26 622	0.28 625	0.28 624	0.26 567	0.37 587	0.49 634

TDLM	0.67 535	0.92 567	1.76 324	0.37 481	0.24 357	0.66 501	0.56 602	0.82 453	0.74 542	1.16 648	0.62 481	0.61 458	0.48 500	2.70 675	0.50 457	0.20 579	0.11 391	0.35 641	0.14 415	0.32 537	0.16 342

pmcnn	1.32 658	1.05 619	2.77 614	0.74 648	1.43 688	0.72 540	0.56 602	0.96 579	0.91 615	0.99 634	2.92 695	6.01 711	0.70 586	2.38 645	3.32 688	0.13 438	0.10 337	0.08 65	0.06 21	0.34 558	0.22 449

CIPLG	0.56 467	1.19 646	2.46 549	0.80 654	0.31 472	0.61 428	0.57 606	0.76 394	0.57 361	0.56 451	0.63 494	0.41 322	0.30 324	0.45 273	0.40 400	0.11 343	0.20 571	0.13 438	0.13 386	0.35 571	0.19 401

iRaft-Stereo_20w	0.58 479	0.39 297	1.96 441	0.45 565	0.32 482	0.92 617	0.57 606	1.14 649	0.56 357	0.81 607	0.40 284	0.55 418	0.69 584	0.65 385	1.04 586	0.09 145	0.16 515	0.09 166	0.36 628	0.17 320	0.25 500

ADCMid	0.96 628	1.32 662	2.74 609	0.38 498	0.35 523	0.99 625	0.58 608	0.94 560	0.86 601	1.23 658	1.01 622	1.01 627	1.00 636	1.05 461	3.97 694	0.21 587	0.19 560	0.42 652	0.32 607	0.40 609	0.29 536

MDST_ROB	1.17 649	0.42 324	3.87 679	0.54 609	0.44 585	4.11 707	0.58 608	1.31 663	0.84 598	2.12 684	1.12 636	0.98 620	0.71 588	4.24 703	0.99 576	0.16 525	0.14 469	0.19 575	0.17 483	0.18 348	0.35 585

otaku	1.03 636	1.68 682	2.72 602	0.95 666	0.73 654	1.03 632	0.59 610	0.99 604	0.86 601	0.69 565	1.61 662	0.98 620	0.64 570	1.46 515	1.14 599	0.95 682	0.46 661	0.72 674	0.40 638	1.24 689	0.78 667

DeepStereo_RVC	0.44 312	0.28 171	1.92 416	0.49 585	0.17 172	0.60 408	0.59 610	0.50 191	0.52 305	0.49 371	0.45 313	0.39 307	0.86 619	0.45 273	0.33 340	0.11 343	0.08 192	0.11 311	0.09 202	0.15 259	0.19 401

ACV-stereo	0.66 530	0.76 501	2.86 622	0.32 360	0.25 379	1.01 629	0.60 612	0.59 272	0.52 305	0.41 298	0.45 313	1.55 670	0.94 631	1.40 506	0.69 526	0.14 483	0.13 450	0.12 375	0.11 312	0.20 385	0.19 401

Wz-Net-SNSev	0.76 582	1.32 662	3.11 652	0.40 520	0.31 472	0.71 534	0.60 612	0.98 592	0.87 604	0.67 557	0.83 585	0.96 616	0.60 550	1.67 551	0.97 568	0.16 525	0.15 497	0.16 526	0.17 483	0.36 579	0.24 488

Wz-Net-MNSev	0.65 525	0.97 593	2.19 494	0.36 457	0.33 497	0.90 613	0.60 612	0.92 543	0.81 590	0.75 588	0.72 560	0.73 532	0.65 572	1.39 503	0.71 531	0.16 525	0.13 450	0.14 476	0.14 415	0.24 450	0.18 384

FCDSN-DC	1.29 657	0.54 402	2.50 564	0.47 575	0.41 575	1.12 645	0.60 612	1.10 644	1.27 656	2.23 690	2.87 692	3.67 697	3.12 700	2.39 648	1.69 641	0.30 637	0.26 615	0.31 633	0.30 592	0.35 571	0.38 603
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MonStereo1	1.98 683	1.01 609	1.78 337	1.19 679	1.04 676	3.58 702	0.61 616	1.53 676	1.93 687	1.39 671	3.37 701	2.23 682	10.80 719	2.84 683	1.25 615	1.04 686	0.38 647	0.96 684	0.57 670	1.10 681	1.00 687

IPLG	0.69 547	0.84 538	2.43 543	0.35 436	0.21 293	1.65 671	0.61 616	1.36 666	0.58 372	1.39 671	0.51 373	0.37 291	0.87 620	1.41 507	0.36 367	0.09 145	0.07 77	0.14 476	0.12 352	0.32 537	0.11 148

IPLGR_C	0.58 479	1.25 653	2.72 602	0.80 654	0.31 472	0.60 408	0.61 616	0.76 394	0.58 372	0.56 451	0.62 481	0.41 322	0.31 334	0.43 248	0.40 400	0.11 343	0.22 587	0.13 438	0.15 440	0.35 571	0.19 401

HHNet	0.60 493	0.65 458	2.60 586	0.36 457	0.25 379	0.64 480	0.61 616	0.64 306	0.62 423	0.55 442	1.13 638	0.32 257	0.60 550	0.42 244	1.79 646	0.15 504	0.07 77	0.12 375	0.10 243	0.18 348	0.15 310

GANetREF_RVC	0.75 578	1.15 639	2.46 549	0.47 575	0.26 397	0.83 595	0.61 616	0.97 588	0.89 612	0.62 524	0.61 476	0.72 527	0.59 546	2.42 651	0.55 480	0.32 641	0.25 612	0.36 643	0.24 552	0.39 604	0.31 559
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	0.75 578	0.29 185	5.48 697	0.32 360	0.19 257	1.18 652	0.62 621	0.86 490	0.74 542	0.37 270	0.51 373	0.53 407	0.29 313	2.10 627	0.35 361	0.22 600	0.23 595	0.12 375	0.16 463	0.22 418	0.19 401

ADCPNet	0.99 629	0.99 603	3.93 683	0.37 481	0.68 650	1.36 657	0.62 621	0.87 501	0.76 566	0.78 597	0.81 580	1.08 640	1.18 652	1.14 478	2.49 672	0.21 587	0.69 685	0.21 594	0.95 694	0.29 509	0.37 600

MSMD_ROB	1.34 660	0.96 585	2.38 531	0.39 508	0.32 482	1.96 681	0.62 621	0.91 534	1.43 665	2.94 703	2.60 687	4.77 706	1.95 685	2.43 654	1.33 621	0.29 634	0.26 615	0.32 637	0.32 607	0.30 520	0.30 550

zh-sn7	0.89 617	1.73 686	3.09 649	0.39 508	0.30 451	0.82 592	0.63 624	0.96 579	0.87 604	0.79 599	1.12 636	0.84 580	0.87 620	2.42 651	1.63 637	0.16 525	0.17 535	0.16 526	0.16 463	0.34 558	0.29 536

DisPM	0.43 303	0.33 233	1.78 337	0.57 624	0.18 220	0.59 396	0.63 624	0.53 227	0.61 405	0.60 504	0.53 401	0.38 301	0.26 250	0.75 414	0.29 278	0.12 405	0.07 77	0.12 375	0.11 312	0.11 145	0.14 267

NVStereoNet_ROB	1.16 648	0.95 582	2.54 576	0.58 626	0.55 625	0.78 576	0.63 624	1.00 613	1.08 640	1.03 638	4.07 707	1.48 667	1.22 653	2.88 684	1.27 617	0.50 658	0.46 661	0.54 663	0.62 677	0.50 641	0.63 654
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	1.54 673	0.58 420	2.80 618	0.44 551	0.39 556	2.05 687	0.66 627	1.90 689	1.84 685	2.79 701	2.97 696	4.41 704	3.07 698	2.65 670	2.30 667	0.29 634	0.26 615	0.31 633	0.30 592	0.32 537	0.38 603

ACVNet_1	1.33 659	1.91 697	4.03 684	1.09 674	0.88 663	1.19 653	0.66 627	1.24 659	1.17 649	0.94 630	0.96 614	3.09 692	1.04 640	2.37 642	1.11 596	1.04 686	0.48 667	1.03 688	0.48 653	1.12 682	0.83 669

SST-Stereo	0.52 433	0.20 23	1.76 324	0.62 637	0.53 620	0.62 448	0.66 627	0.55 245	0.61 405	0.58 480	0.53 401	0.52 405	0.60 550	1.59 541	0.29 278	0.11 343	0.07 77	0.12 375	0.10 243	0.16 296	0.10 118

DRaft	0.62 506	0.38 285	1.76 324	0.24 118	0.16 140	0.64 480	0.66 627	0.53 227	0.53 323	0.67 557	0.99 619	0.38 301	1.00 636	1.44 509	2.10 660	0.10 254	0.14 469	0.10 234	0.14 415	0.18 348	0.21 434

GANet	0.75 578	0.84 538	2.01 450	0.40 520	0.25 379	0.74 553	0.66 627	0.87 501	0.73 538	0.71 576	1.07 633	0.84 580	0.59 546	2.71 677	1.15 601	0.17 540	0.16 515	0.44 656	0.16 463	0.31 528	0.20 420

FC-DCNN	1.49 671	0.59 423	2.88 624	0.44 551	0.39 556	1.97 683	0.66 627	1.67 680	1.70 677	2.72 700	2.89 693	4.22 700	2.97 697	2.55 665	2.19 662	0.29 634	0.26 615	0.31 633	0.30 592	0.32 537	0.39 609

Selective-IGEV-i16pb	0.86 611	0.33 233	6.08 700	0.32 360	0.21 293	1.08 642	0.68 633	1.06 637	0.92 619	0.43 309	0.76 571	0.66 485	0.46 482	2.31 638	0.50 457	0.23 604	0.25 612	0.14 476	0.19 517	0.26 485	0.24 488

NCCL2	0.65 525	0.94 575	1.96 441	0.43 544	0.30 451	0.71 534	0.68 633	0.84 471	0.65 458	0.70 571	0.60 469	0.86 591	0.54 522	1.56 531	0.57 492	0.20 579	0.16 515	0.67 671	0.25 559	0.22 418	0.24 488

SPS-STEREO	1.07 639	1.13 633	2.88 624	0.65 641	0.69 651	0.99 625	0.68 633	1.05 636	0.87 604	1.36 667	1.23 643	1.46 666	0.94 631	1.87 591	1.72 643	0.66 669	0.61 674	0.58 665	0.57 670	0.65 657	0.77 666
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
coex-ft	5.95 711	1.67 680	60.57 748	0.34 419	0.30 451	0.77 571	0.69 636	0.74 372	4.41 707	19.22 731	2.15 676	1.62 672	7.97 715	1.81 581	8.96 716	0.44 652	2.08 711	0.18 568	0.19 517	0.38 594	4.62 718

CRE-IMP	0.41 273	0.22 57	1.76 324	0.48 583	0.17 172	0.79 580	0.69 636	0.52 218	0.52 305	0.47 340	0.42 295	0.45 360	0.26 250	0.41 235	0.31 314	0.11 343	0.07 77	0.12 375	0.09 202	0.17 320	0.23 474

MeshStereo	1.21 651	1.15 639	3.01 643	0.34 419	0.28 425	1.10 644	0.69 636	1.35 665	1.01 631	2.71 699	2.41 683	2.96 689	1.45 669	2.80 681	1.40 627	0.22 600	0.22 587	0.22 597	0.19 517	0.50 641	0.26 511
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	0.80 594	0.69 474	3.89 680	0.39 508	0.37 544	0.69 526	0.70 639	0.94 560	0.98 628	0.62 524	0.91 603	0.83 575	0.60 550	2.37 642	0.66 518	0.18 553	0.21 581	0.17 547	0.18 497	0.30 520	0.35 585

Wz-Net-TNSev	0.91 619	1.73 686	3.08 647	0.36 457	0.31 472	1.00 628	0.71 640	1.06 637	0.97 625	0.71 576	0.72 560	1.09 642	0.87 620	2.42 651	1.59 635	0.20 579	0.20 571	0.16 526	0.20 530	0.44 630	0.35 585

WZ-Net	0.92 621	1.31 659	3.76 677	0.41 528	0.36 532	0.86 603	0.71 640	1.00 613	1.06 638	0.82 612	0.92 605	1.06 638	1.05 641	2.16 630	1.61 636	0.19 569	0.13 450	0.15 507	0.16 463	0.32 537	0.28 529

WCMA_ROB	1.12 641	0.83 536	2.66 593	0.58 626	0.34 510	1.17 651	0.71 640	0.93 551	0.94 621	1.74 680	2.63 689	3.09 692	1.71 680	1.70 555	1.84 648	0.26 622	0.21 581	0.20 585	0.21 537	0.28 502	0.43 622

G-Net	0.99 629	0.64 451	2.76 611	0.57 624	0.67 648	2.03 686	0.72 643	0.76 394	0.67 482	1.14 647	2.56 686	1.30 661	1.02 638	1.48 523	1.74 644	0.25 618	0.24 599	0.24 611	0.26 567	0.37 587	0.31 559

NRIStereo	0.46 348	0.25 111	1.77 333	0.47 575	0.16 140	0.95 620	0.74 644	0.51 202	0.56 357	0.48 359	0.39 280	0.59 448	0.29 313	0.77 422	0.32 327	0.11 343	0.13 450	0.11 311	0.09 202	0.21 401	0.24 488

DPSNet	0.86 611	0.60 425	2.34 523	0.58 626	0.36 532	1.07 640	0.75 645	1.30 662	1.05 635	0.70 571	0.68 532	0.94 613	1.29 655	2.08 623	1.82 647	0.26 622	0.23 595	0.16 526	0.17 483	0.48 635	0.40 615

MFMNet_re	0.92 621	1.28 656	2.53 570	0.82 658	0.76 658	0.90 613	0.75 645	0.98 592	1.04 634	1.03 638	1.05 631	0.84 580	0.94 631	0.83 431	0.72 535	0.68 670	0.60 673	0.63 669	0.60 676	0.77 668	0.74 661

RainbowNet	1.15 646	1.78 688	2.72 602	1.12 677	0.91 666	1.06 635	0.76 647	1.16 654	1.13 648	0.75 588	0.97 616	1.09 642	0.80 608	1.60 542	1.21 611	1.17 691	1.26 701	1.01 687	0.57 670	1.13 683	0.88 677

PFNet+	0.45 335	0.37 272	1.86 388	0.46 570	0.18 220	0.58 377	0.77 648	0.52 218	0.64 443	0.56 451	0.48 342	0.39 307	0.26 250	0.93 445	0.32 327	0.13 438	0.09 287	0.14 476	0.13 386	0.12 163	0.15 310

RTS	1.21 651	1.31 659	6.39 702	0.52 598	0.51 617	1.61 667	0.79 649	1.03 631	1.37 663	1.13 645	1.30 649	1.10 644	0.85 616	2.65 670	2.08 657	0.21 587	0.24 599	0.18 568	0.18 497	0.43 621	0.32 568

RTSA	1.21 651	1.31 659	6.39 702	0.52 598	0.51 617	1.61 667	0.79 649	1.03 631	1.37 663	1.13 645	1.30 649	1.10 644	0.85 616	2.65 670	2.08 657	0.21 587	0.24 599	0.18 568	0.18 497	0.43 621	0.32 568

ADCP+	0.94 624	1.12 630	3.14 654	0.34 419	0.39 556	1.06 635	0.79 649	0.89 516	0.80 583	0.66 553	0.67 524	0.85 584	1.55 673	0.93 445	4.55 701	0.13 438	0.11 391	0.16 526	0.15 440	0.26 485	0.25 500

CBMV	0.71 560	0.76 501	2.64 590	0.33 386	0.20 277	0.78 576	0.79 649	0.98 592	0.78 575	0.85 619	0.71 555	0.86 591	1.10 646	1.46 515	0.62 506	0.18 553	0.20 571	0.21 594	0.19 517	0.25 464	0.33 578
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ADCS	1.05 638	1.36 667	2.98 640	0.42 539	0.36 532	0.96 621	0.81 653	1.06 637	1.12 646	1.25 659	0.97 616	1.08 640	0.90 626	1.25 492	4.86 703	0.21 587	0.21 581	0.22 597	0.23 550	0.36 579	0.38 603

MSAF-DinoV2	3.10 701	1.86 694	10.68 715	3.61 714	0.30 451	3.34 701	0.82 654	2.81 702	1.79 681	0.80 601	0.87 596	1.56 671	1.10 646	26.49 743	1.96 650	0.17 540	0.13 450	0.19 575	1.63 708	0.92 675	0.99 685

ACVNet_2	1.42 668	1.81 689	3.23 665	1.08 672	0.92 667	1.32 655	0.85 655	1.49 673	1.69 676	1.19 657	1.73 666	2.13 679	1.03 639	2.50 661	1.40 627	0.91 678	0.53 669	1.00 686	0.55 664	2.11 704	0.85 672

SANet	1.20 650	1.21 648	3.33 670	0.38 498	0.27 410	1.73 675	0.85 655	1.10 644	2.49 697	1.16 648	1.83 668	1.72 673	1.50 672	2.37 642	2.84 678	0.18 553	0.16 515	0.16 526	0.15 440	0.32 537	0.32 568

DSFCA	0.54 446	0.35 259	1.41 225	0.28 246	0.28 425	0.79 580	0.88 657	0.76 394	0.70 503	0.72 579	0.66 521	0.67 495	0.57 537	1.17 482	0.63 508	0.16 525	0.14 469	0.13 438	0.14 415	0.16 296	0.13 239

DEmStereo	0.68 542	0.31 216	2.25 508	0.42 539	0.17 172	0.66 501	0.89 658	0.51 202	0.59 382	0.60 504	1.01 622	0.45 360	1.26 654	1.54 529	2.26 666	0.10 254	0.08 192	0.10 234	0.10 243	0.10 109	0.11 148

SuperB	1.15 646	1.14 635	5.43 696	0.36 457	0.26 397	0.81 589	0.89 658	0.88 510	1.17 649	0.67 557	0.68 532	0.63 464	1.39 666	1.74 562	3.37 689	0.15 504	0.12 425	0.17 547	0.16 463	2.80 710	0.25 500

FADE	15.89 727	3.00 713	8.70 707	2.11 701	2.94 706	1.19 653	0.91 660	5.00 712	2.49 697	1.25 659	1.19 640	3.05 691	7.02 713	8.02 713	5.31 707	94.83 750	35.90 747	65.83 746	66.18 747	1.66 698	1.30 696

IMH	2.02 684	2.15 708	2.69 598	1.68 691	1.12 682	1.66 672	0.92 661	2.10 695	1.92 686	1.32 665	2.66 690	2.21 681	1.69 679	5.78 707	1.68 640	5.54 715	0.96 697	1.31 696	0.71 683	1.32 694	0.99 685

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 635	1.67 680	2.32 518	0.47 575	0.39 556	1.47 660	0.95 662	0.95 574	0.91 615	0.84 615	0.94 611	1.05 636	0.60 550	2.95 685	0.72 535	0.41 650	0.72 689	0.32 637	0.55 664	0.74 664	1.22 693

WAO-8	2.80 695	2.14 706	2.89 627	1.91 699	1.04 676	3.98 705	0.96 663	3.26 706	6.17 710	2.15 688	3.37 701	3.31 694	2.41 691	11.84 717	2.03 655	2.05 706	1.86 707	1.54 702	0.92 692	1.22 686	0.87 675

Venus	2.80 695	2.14 706	2.89 627	1.91 699	1.04 676	3.98 705	0.96 663	3.26 706	6.17 710	2.15 688	3.37 701	3.31 694	2.41 691	11.84 717	2.03 655	2.05 706	1.86 707	1.54 702	0.92 692	1.22 686	0.87 675

TorneroNet-64	2.65 691	1.83 690	3.30 667	1.46 686	1.20 684	3.89 704	0.99 665	3.51 710	6.71 713	2.56 696	4.60 709	4.22 700	3.85 703	3.33 692	3.14 683	1.19 692	0.65 677	1.39 699	0.79 688	3.31 712	1.15 691

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 660	1.70 684	2.50 564	0.56 618	0.40 566	2.15 690	0.99 665	1.24 659	1.26 655	1.02 637	1.10 635	1.29 658	0.88 624	3.10 689	1.08 590	1.66 702	0.83 693	0.68 672	0.88 691	1.57 696	1.80 708

NaN_ROB	1.14 644	0.94 575	2.96 636	0.53 604	0.56 628	1.13 647	0.99 665	0.98 592	1.00 629	1.09 643	0.87 596	0.77 552	1.06 643	5.90 708	2.72 675	0.16 525	0.23 595	0.16 526	0.24 552	0.22 418	0.36 593

DDVS	0.62 506	0.40 305	1.40 223	2.21 703	0.35 523	0.87 607	1.00 668	0.69 335	0.50 287	0.53 411	0.56 435	0.90 601	0.37 382	1.22 486	0.47 441	0.15 504	0.14 469	0.14 476	0.12 352	0.19 369	0.22 449

Dean	1.79 678	1.83 690	3.92 681	1.29 682	1.07 679	1.55 665	1.00 668	1.95 691	2.33 693	1.47 676	4.19 708	4.26 703	1.33 661	2.21 633	1.48 631	1.14 690	0.68 683	1.18 690	0.74 684	1.24 689	0.98 680

aanetorigin	0.77 586	0.80 522	2.59 584	0.43 544	0.44 585	0.58 377	1.01 670	0.57 257	0.68 484	1.53 677	1.23 643	0.81 568	1.08 644	1.07 463	1.07 589	0.18 553	0.15 497	0.17 547	0.21 537	0.54 649	0.30 550

WAO-6	1.58 675	1.54 673	2.32 518	1.14 678	1.00 673	2.30 693	1.03 671	1.82 687	2.85 702	1.25 659	2.61 688	2.20 680	1.56 674	2.47 659	1.99 653	0.95 682	0.67 679	1.19 693	0.83 689	1.08 680	0.88 677

LVE	1.96 682	2.17 709	3.14 654	1.68 691	1.80 699	1.63 669	1.03 671	2.34 697	2.81 701	1.25 659	2.89 693	4.24 702	1.29 655	2.79 680	1.44 629	2.85 710	0.91 696	1.18 690	1.46 705	1.23 688	1.10 690

TorneroNet	5.50 709	1.92 698	3.16 656	1.47 687	1.25 687	14.07 718	1.06 673	4.90 711	20.99 737	10.17 717	16.48 728	11.88 723	6.93 712	3.34 693	4.20 698	1.30 696	0.69 685	1.45 701	0.86 690	2.61 709	1.20 692

MADNet+	1.36 662	1.93 699	5.95 698	0.81 657	0.59 634	1.57 666	1.09 674	1.39 669	1.22 652	0.84 615	1.01 622	1.25 656	1.12 648	3.19 690	2.36 669	0.45 654	0.47 664	0.38 649	0.34 615	0.59 652	0.57 646

WAO-7	1.48 670	1.63 676	2.49 560	0.93 664	0.75 655	1.72 674	1.10 675	1.84 688	1.96 688	1.43 674	2.54 685	1.97 676	1.61 676	3.06 687	2.08 657	0.69 671	0.66 678	0.94 682	0.74 684	0.80 670	0.69 658

notaker	2.66 692	2.07 701	3.31 669	2.61 708	1.43 688	1.76 676	1.11 676	2.76 701	1.79 681	2.26 691	11.53 722	3.96 698	4.29 705	3.09 688	2.76 677	1.55 701	0.88 695	1.70 707	1.07 699	2.00 703	1.35 697

LSM	3.31 703	1.11 629	5.29 695	9.40 720	30.65 740	0.84 597	1.12 677	0.91 534	1.22 652	1.36 667	2.19 677	0.93 609	0.83 612	1.66 549	0.90 559	0.21 587	0.31 631	0.24 611	0.28 576	0.39 604	6.33 720

AnyNet_C32	1.00 633	1.33 664	2.53 570	0.49 585	0.54 622	1.15 649	1.14 678	0.91 534	0.89 612	1.11 644	0.95 613	0.87 593	0.93 628	1.50 524	4.07 696	0.21 587	0.20 571	0.25 616	0.24 552	0.38 594	0.33 578

CSAN	1.25 655	1.12 630	3.04 644	0.51 594	0.37 544	1.06 635	1.15 679	1.22 655	1.08 640	1.17 654	1.91 670	1.04 634	1.31 658	5.96 709	2.43 671	0.26 622	0.22 587	0.24 611	0.24 552	0.31 528	0.30 550

PSM-AAD	0.63 513	0.22 57	1.77 333	0.37 481	0.23 342	0.86 603	1.17 680	0.59 272	0.60 387	0.64 544	0.71 555	0.68 502	2.93 695	0.65 385	0.31 314	0.09 145	0.07 77	0.17 547	0.15 440	0.13 201	0.33 578

IMH-64-1	1.39 665	1.64 678	1.86 388	1.36 683	1.11 680	1.39 658	1.19 681	1.76 683	1.45 667	1.16 648	2.21 678	1.53 668	1.38 664	1.98 610	1.52 632	1.29 694	0.67 679	1.27 694	0.69 681	1.29 691	0.98 680

IMH-64	1.39 665	1.64 678	1.86 388	1.36 683	1.11 680	1.39 658	1.19 681	1.76 683	1.45 667	1.16 648	2.21 678	1.53 668	1.38 664	1.98 610	1.52 632	1.29 694	0.67 679	1.27 694	0.69 681	1.29 691	0.98 680

DANet	0.80 594	0.65 458	2.21 496	1.19 679	0.48 609	0.74 553	1.25 683	0.89 516	1.53 670	0.89 622	0.71 555	0.96 616	0.56 531	1.83 583	0.96 567	0.18 553	0.16 515	0.19 575	0.16 463	0.26 485	0.29 536
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
KSHMR	4.10 705	1.97 700	5.27 694	1.71 693	1.47 692	1.96 681	1.28 684	3.19 704	17.33 731	2.12 684	15.91 726	9.18 716	1.57 675	8.42 714	1.98 652	1.52 700	1.26 701	1.67 706	1.19 701	1.67 699	1.40 699

SAMSARA	0.91 619	0.97 593	2.22 500	0.80 654	0.58 632	1.32 655	1.31 685	1.01 621	0.94 621	1.36 667	0.87 596	1.38 663	0.90 626	1.72 559	1.02 583	0.24 613	0.30 630	0.22 597	0.25 559	0.36 579	0.35 585

SGM-Forest	1.04 637	0.42 324	3.59 676	0.41 528	0.32 482	1.05 634	1.32 686	0.94 560	0.83 595	1.16 648	2.23 680	1.03 631	1.39 666	2.49 660	2.35 668	0.21 587	0.21 581	0.20 585	0.19 517	0.23 433	0.32 568
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DStereoO	0.99 629	0.66 465	1.67 284	0.75 649	0.99 672	0.73 547	1.33 687	0.94 560	0.91 615	0.70 571	1.06 632	0.75 544	1.75 682	0.95 448	2.39 670	1.20 693	0.41 657	0.48 659	0.59 675	0.85 672	0.60 650

HanzoNet	7.64 712	2.86 712	5.05 692	7.01 717	3.97 709	2.18 691	1.34 688	3.37 709	4.05 706	13.17 723	10.58 716	10.73 718	16.52 729	8.45 715	10.51 721	10.48 727	9.72 729	5.59 721	13.46 729	6.84 721	6.83 721

AnyNet_C01	1.14 644	1.49 671	4.23 688	0.54 609	0.53 620	1.51 664	1.37 689	1.04 635	1.07 639	1.17 654	1.33 652	1.15 650	1.08 644	1.61 545	2.74 676	0.25 618	0.22 587	0.28 624	0.24 552	0.48 635	0.40 615

SGM_RVC	1.89 680	0.92 567	2.50 564	0.96 668	0.93 668	1.63 669	1.37 689	1.52 675	12.43 718	1.85 681	1.69 665	2.40 685	1.74 681	2.81 682	1.71 642	0.53 659	0.47 664	0.42 652	0.47 650	0.74 664	0.74 661
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MIPNet	0.83 607	0.81 527	2.40 536	0.61 636	0.18 220	1.48 661	1.39 691	1.60 678	0.74 542	1.94 682	0.85 592	0.73 532	1.68 678	0.87 441	0.31 314	0.09 145	0.08 192	0.11 311	0.32 607	0.25 464	0.12 196

UNDER WATER	2.74 693	1.85 692	4.54 690	1.81 697	1.44 690	2.34 694	1.40 692	3.24 705	6.60 712	2.60 697	2.76 691	5.75 709	5.24 709	3.02 686	4.01 695	1.45 698	0.81 692	1.59 705	1.06 698	1.80 700	1.51 701

EDNetEfficient	1.27 656	0.70 479	4.05 685	0.64 639	0.98 669	0.94 619	1.40 692	0.85 480	1.75 679	2.34 693	1.33 652	1.05 636	2.21 689	1.58 539	4.15 697	0.15 504	0.19 560	0.14 476	0.27 572	0.38 594	0.32 568

ktn	4.35 706	2.10 702	2.89 627	1.80 695	1.49 694	2.13 689	1.41 694	2.26 696	12.72 719	11.41 721	16.43 727	11.15 719	3.75 701	4.36 704	3.18 684	1.82 704	0.98 699	1.73 708	1.21 702	2.97 711	1.27 694

Selective-IGEV-i16pa	47.65 748	67.17 748	7.20 704	2.47 705	2.32 704	116.02 750	1.42 695	90.41 751	82.69 750	32.69 748	90.10 749	60.10 749	84.41 750	129.53 751	52.52 748	50.16 746	15.10 731	18.00 736	9.63 726	0.94 676	40.09 749

GrayStereo	0.66 530	0.19 11	1.76 324	0.90 661	0.23 342	0.62 448	1.42 695	0.62 293	0.60 387	0.72 579	0.78 576	0.56 431	3.07 698	0.60 363	0.26 239	0.09 145	0.08 192	0.10 234	0.21 537	0.11 145	0.18 384

UNDER WATER-64	2.47 690	1.89 695	4.86 691	1.82 698	1.44 690	3.18 700	1.57 697	2.62 698	5.64 709	2.05 683	2.13 675	4.13 699	3.76 702	2.62 668	3.42 690	1.47 699	0.85 694	1.57 704	1.07 699	1.82 701	1.49 700

PWCK	1.49 671	1.90 696	3.22 664	1.09 674	0.54 622	1.71 673	1.73 698	1.49 673	1.53 670	1.44 675	1.80 667	1.82 674	1.30 657	3.34 693	1.76 645	1.07 688	0.56 671	0.97 685	0.58 673	1.38 695	0.65 655

FTStereo	0.76 582	0.18 7	2.35 526	0.71 645	0.21 293	0.73 547	1.79 699	0.57 257	0.53 323	1.07 641	1.63 664	1.29 658	2.13 687	0.75 414	0.29 278	0.19 569	0.08 192	0.12 375	0.11 312	0.11 145	0.40 615

IGEV-RUCA	2.28 687	0.30 202	1.15 159	0.40 520	1.86 700	2.06 688	1.90 700	1.36 666	1.80 683	3.70 707	3.76 704	5.02 707	8.19 716	2.12 628	1.63 637	0.25 618	0.76 690	2.72 713	1.91 709	2.39 707	2.36 713

ADCL	0.99 629	0.79 520	2.43 543	0.39 508	0.32 482	1.50 663	1.90 700	0.92 543	0.97 625	1.26 663	1.27 645	1.00 625	1.42 668	1.14 478	3.31 687	0.17 540	0.14 469	0.22 597	0.21 537	0.30 520	0.22 449

EAI-Stereo	0.78 590	0.25 111	1.67 284	0.54 609	0.59 634	1.95 680	2.05 702	1.11 648	0.64 443	0.95 632	1.49 659	0.50 396	0.67 579	0.59 356	1.44 629	0.09 145	0.19 560	0.09 166	0.49 655	0.13 201	0.22 449

DStereoFS	2.23 686	2.10 702	2.47 555	1.61 690	1.88 701	3.81 703	2.06 703	1.95 691	3.33 704	2.38 694	3.31 700	2.37 683	4.92 706	2.45 656	3.27 685	1.03 685	1.27 703	0.55 664	1.04 697	0.70 661	2.05 710

ELAS	1.39 665	0.79 520	2.86 622	0.53 604	0.50 612	2.81 698	2.20 704	1.61 679	1.50 669	2.28 692	2.35 681	1.82 674	2.13 687	1.73 560	2.22 663	0.35 646	0.37 643	0.35 641	0.35 619	0.49 639	0.47 630
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MultiAttention	2.38 689	0.50 381	1.93 419	1.80 695	2.56 705	10.86 716	2.30 705	1.22 655	0.80 583	0.62 524	1.16 639	1.13 647	0.56 531	16.09 727	1.18 606	0.20 579	0.09 287	0.43 655	1.62 707	0.94 676	1.58 704

MADNet++	2.79 694	2.11 705	2.97 639	2.49 706	2.28 703	2.95 699	2.31 706	2.67 699	2.47 696	3.03 704	3.13 698	2.70 688	2.92 694	4.10 701	4.48 700	2.68 709	2.24 713	3.04 716	2.44 713	2.37 706	2.34 712

MANE	2.90 698	1.14 635	2.96 636	1.03 670	1.01 674	5.01 709	2.45 707	5.36 713	6.88 714	3.58 706	4.76 711	5.99 710	4.99 707	4.23 702	4.61 702	0.56 664	0.67 679	0.44 656	0.78 686	0.51 643	1.03 688

ELAS_RVC	1.37 664	0.78 518	3.21 662	0.55 616	0.50 612	1.49 662	2.48 708	1.48 672	1.71 678	2.13 687	2.09 673	2.07 678	2.56 693	1.90 602	2.02 654	0.35 646	0.36 641	0.37 647	0.34 615	0.49 639	0.47 630
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM+DAISY	1.83 679	1.43 668	3.81 678	0.87 659	1.01 674	2.38 695	2.53 709	1.36 666	1.75 679	2.92 702	3.22 699	2.65 687	2.93 695	2.22 636	3.10 682	0.72 672	0.69 685	0.63 669	0.62 677	0.77 668	0.98 680

THIR-Stereo	0.86 611	0.62 436	2.13 479	0.25 142	0.16 140	0.58 377	2.74 710	0.59 272	0.51 294	0.62 524	1.62 663	0.97 619	1.80 683	1.69 554	2.25 665	0.10 254	0.08 192	0.14 476	0.11 312	0.15 259	0.11 148

JetBlue	1.78 677	1.63 676	3.92 681	0.73 646	1.21 685	4.38 708	3.35 711	1.59 677	1.20 651	1.26 663	1.52 661	2.37 683	1.88 684	3.23 691	3.00 679	0.53 659	0.47 664	0.48 659	0.49 655	1.29 691	0.97 679

SGM-ForestM	2.98 699	1.70 684	3.52 675	0.67 643	0.47 607	5.18 710	3.36 712	3.30 708	2.86 703	4.44 708	3.79 705	9.80 717	5.50 710	6.29 710	6.52 711	0.27 628	0.36 641	0.24 611	0.27 572	0.38 594	0.58 648

LE_ROB	4.43 707	1.35 666	9.38 710	2.79 709	3.93 708	2.43 696	3.46 713	2.68 700	11.19 716	11.66 722	4.73 710	5.26 708	10.46 718	4.50 705	9.49 717	0.82 677	0.69 685	1.34 697	0.98 695	0.75 666	0.76 665

CrosDoStereo	0.94 624	0.37 272	2.53 570	0.25 142	0.32 482	0.54 310	3.76 714	0.72 353	0.60 387	0.70 571	1.40 656	0.53 407	1.49 670	1.78 569	3.09 680	0.10 254	0.08 192	0.11 311	0.11 312	0.21 401	0.11 148

DeepStereo_LL	0.94 624	0.37 272	2.53 570	0.25 142	0.32 482	0.54 310	3.76 714	0.72 353	0.60 387	0.70 571	1.40 656	0.53 407	1.49 670	1.78 569	3.09 680	0.10 254	0.08 192	0.11 311	0.11 312	0.21 401	0.11 148

DStereoSA	2.12 685	0.98 598	2.80 618	1.25 681	2.23 702	1.97 683	4.62 716	1.22 655	2.54 699	1.16 648	3.84 706	1.00 625	4.05 704	2.07 621	5.29 706	0.93 679	1.48 704	0.48 659	1.51 706	0.95 678	1.95 709

JetRed	3.29 702	4.93 714	10.17 714	1.45 685	1.72 698	7.44 712	5.05 717	3.06 703	2.12 692	2.41 695	2.39 682	2.99 690	2.37 690	3.51 696	6.44 710	1.32 697	1.90 709	1.37 698	1.23 703	2.21 705	1.76 706

TCMNet-wrong-test	5.51 710	6.62 717	6.20 701	13.02 727	11.90 719	7.14 711	5.53 718	6.99 718	1.44 666	2.65 698	3.10 697	8.37 715	5.95 711	4.75 706	6.05 709	3.07 712	0.98 699	2.38 712	1.99 710	6.62 720	5.43 719

DGSMNet	2.89 697	0.63 446	3.18 659	3.43 713	4.17 710	2.57 697	6.98 719	0.97 588	0.83 595	0.56 451	1.86 669	0.79 561	0.62 564	1.64 547	1.39 625	4.61 714	5.01 719	5.17 719	4.71 719	4.44 717	4.19 717

Selective-IGEV-i1pa	9.22 717	12.57 725	9.49 712	2.20 702	1.49 694	16.83 722	8.03 720	14.34 728	11.26 717	10.52 718	15.24 725	14.52 727	11.94 727	18.22 732	9.78 719	7.79 726	3.09 715	5.20 720	2.49 714	2.46 708	6.90 722

BEATNet-Init1	12.10 721	11.19 721	27.29 744	2.99 710	3.51 707	21.84 735	11.10 721	14.34 728	13.83 726	20.34 732	20.33 733	26.35 745	20.03 731	19.06 733	14.80 729	1.74 703	1.81 706	2.05 710	2.49 714	3.69 714	3.12 715

HaxPig	19.86 729	22.40 735	22.34 731	17.95 729	17.95 728	11.77 717	11.89 722	16.02 732	15.89 730	21.10 734	21.41 734	18.74 731	18.39 730	20.08 734	19.69 733	23.63 742	23.22 741	24.06 738	23.69 739	23.00 738	23.95 741

MEDIAN_ROB	23.96 733	27.05 744	26.39 742	22.16 731	22.13 730	16.12 721	13.97 723	20.24 733	20.05 733	25.50 746	25.31 744	22.96 734	22.63 735	24.39 736	23.24 737	28.20 743	27.23 745	28.62 741	27.75 743	27.50 740	27.76 744

AVERAGE_ROB	26.93 742	30.34 745	29.27 745	25.82 733	25.34 731	19.48 731	15.17 724	23.55 737	23.00 740	28.45 747	27.87 745	26.25 744	25.86 746	26.96 745	25.55 738	31.30 744	30.07 746	31.76 742	30.81 744	30.79 744	30.93 745

tt	4.93 708	0.27 142	4.20 687	2.29 704	1.58 696	10.20 715	16.97 725	9.42 721	5.02 708	1.67 679	1.28 646	4.68 705	5.03 708	3.37 695	5.92 708	6.16 717	9.47 728	2.82 714	3.18 716	3.60 713	1.53 702

DPSimNet_ROB	17.97 728	20.20 734	24.98 737	17.62 728	15.92 726	21.53 734	21.00 726	13.70 726	15.61 729	23.89 744	14.69 724	22.87 733	24.58 745	12.70 724	14.56 727	18.48 736	12.91 730	20.21 737	12.05 727	17.76 727	14.17 730

USTest	8.10 713	7.17 718	8.96 709	9.25 719	9.05 714	15.27 719	23.78 727	9.96 722	9.47 715	5.94 712	6.75 712	7.80 714	7.48 714	8.83 716	11.21 722	2.21 708	3.56 716	2.86 715	3.20 717	5.02 718	4.16 716

DGTPSM_ROB	8.89 716	5.62 715	12.25 719	5.92 716	11.32 717	8.54 713	24.18 728	6.40 715	13.49 722	5.15 709	11.46 720	6.19 712	10.92 720	7.00 711	13.72 723	4.47 713	7.65 720	3.92 717	7.45 724	4.38 716	7.87 725

DPSMNet_ROB	9.48 718	5.64 716	13.01 723	8.82 718	11.82 718	8.54 713	24.20 729	6.41 716	13.65 725	5.32 711	11.47 721	6.33 713	10.92 720	7.69 712	13.89 724	7.25 725	8.19 724	5.06 718	7.78 725	5.31 719	8.26 726

xxxxx1	28.96 743	20.11 731	14.07 725	49.74 742	39.15 743	18.98 725	26.64 730	21.94 734	20.21 734	16.45 728	17.48 729	18.36 728	21.56 732	16.21 728	20.88 734	23.07 739	26.55 742	66.40 747	78.70 748	30.27 741	32.51 746

tt_ll	28.96 743	20.11 731	14.07 725	49.74 742	39.15 743	18.98 725	26.64 730	21.94 734	20.21 734	16.45 728	17.48 729	18.36 728	21.56 732	16.21 728	20.88 734	23.07 739	26.55 742	66.40 747	78.70 748	30.27 741	32.51 746

ff	28.96 743	20.11 731	14.07 725	49.74 742	39.15 743	18.98 725	26.64 730	21.94 734	20.21 734	16.45 728	17.48 729	18.36 728	21.56 732	16.21 728	20.88 734	23.07 739	26.55 742	66.40 747	78.70 748	30.27 741	32.51 746

iinet-test	11.61 719	10.56 719	11.80 716	12.17 721	12.09 720	18.69 723	26.70 733	13.53 724	13.46 720	9.91 715	10.28 714	11.17 720	11.16 722	12.37 721	14.43 725	6.71 721	7.85 721	6.13 722	6.95 720	8.33 722	7.85 723

IINet	11.61 719	10.56 719	11.80 716	12.17 721	12.09 720	18.69 723	26.70 733	13.53 724	13.46 720	9.91 715	10.28 714	11.17 720	11.16 722	12.37 721	14.43 725	6.71 721	7.85 721	6.13 722	6.95 720	8.33 722	7.85 723

Anonymous_1	22.91 731	11.20 722	12.13 718	12.75 724	26.28 738	19.43 730	27.92 735	14.08 727	13.61 723	14.96 726	10.58 716	11.26 722	11.19 724	12.55 723	14.57 728	38.28 745	7.88 723	34.96 743	63.99 746	89.57 750	10.94 729

DPSM_ROB	12.34 722	11.21 723	12.51 720	12.91 725	12.80 723	19.84 732	28.28 736	14.38 730	14.28 727	10.58 719	11.26 718	12.03 724	11.85 725	13.15 725	15.34 730	7.11 723	8.31 725	6.50 725	7.35 722	8.84 724	8.31 727

DPSM	12.34 722	11.21 723	12.51 720	12.91 725	12.80 723	19.84 732	28.28 736	14.38 730	14.28 727	10.58 719	11.26 718	12.03 724	11.85 725	13.15 725	15.34 730	7.11 723	8.31 725	6.50 725	7.35 722	8.84 724	8.31 727

ASD4	21.52 730	19.65 728	22.13 730	22.45 732	16.42 727	23.29 736	30.71 738	33.06 746	17.47 732	24.18 745	14.11 723	21.71 732	15.88 728	21.06 735	18.11 732	19.78 737	17.78 740	26.52 740	20.33 738	27.03 739	18.73 739

real-time stereo	59.15 749	68.17 749	49.34 747	68.99 747	48.18 748	71.52 748	54.71 739	69.07 750	50.45 749	68.17 750	48.75 748	69.88 750	48.95 749	69.43 749	50.54 747	67.66 749	48.69 750	68.19 750	48.16 745	67.19 749	47.01 750

LSM0	26.58 741	22.63 742	25.88 741	30.13 741	52.21 749	39.94 745	56.74 740	28.97 743	28.72 741	21.14 736	22.26 736	24.43 743	23.88 739	26.54 744	30.87 741	14.32 734	16.55 732	13.12 733	14.71 730	17.92 734	20.60 740

FlowAnything	24.85 737	22.54 737	25.10 738	26.11 737	25.76 733	39.86 741	57.00 741	28.89 742	28.87 745	21.31 741	22.68 742	24.22 740	23.87 738	26.39 740	30.89 745	14.26 729	16.78 739	13.10 731	14.90 736	17.78 728	16.69 731

fast-reg	25.26 740	22.76 743	26.49 743	26.66 740	27.60 739	41.51 746	57.03 742	28.84 738	28.98 747	20.78 733	22.21 735	23.55 736	23.30 736	26.97 746	31.44 746	14.39 735	16.67 733	15.16 734	15.84 737	18.23 736	16.71 732

Selective-RAFT-Error	24.87 739	22.59 741	25.14 739	26.13 739	25.82 737	39.93 744	57.03 742	28.97 743	28.95 746	21.21 740	22.65 741	24.25 742	23.98 744	26.43 741	30.83 740	14.27 732	16.71 735	13.10 731	14.82 732	17.82 733	16.76 737

Hybrid-DGEV	24.86 738	22.58 740	25.22 740	26.11 737	25.76 733	39.92 743	57.06 744	29.03 745	29.01 748	21.12 735	22.64 740	24.13 737	23.91 743	26.46 742	30.82 739	14.27 732	16.70 734	13.09 727	14.83 735	17.78 728	16.71 732

CasAABBNet	24.81 736	22.53 736	24.83 736	26.08 734	25.74 732	39.86 741	57.06 744	28.87 741	28.83 744	21.16 739	22.54 739	24.22 740	23.89 742	26.38 737	30.87 741	14.25 728	16.71 735	13.09 727	14.81 731	17.78 728	16.71 732

RAFT-FEzeroshot	24.80 734	22.55 738	24.73 734	26.10 735	25.76 733	39.84 739	57.07 746	28.84 738	28.79 742	21.14 736	22.48 737	24.18 738	23.88 739	26.38 737	30.87 741	14.26 729	16.71 735	13.09 727	14.82 732	17.79 731	16.72 735

RAFT-FE	24.80 734	22.55 738	24.73 734	26.10 735	25.76 733	39.84 739	57.07 746	28.84 738	28.79 742	21.14 736	22.48 737	24.18 738	23.88 739	26.38 737	30.87 741	14.26 729	16.71 735	13.09 727	14.82 732	17.79 731	16.72 735

RSGM-EC	41.56 746	31.72 746	19.92 728	51.66 745	47.86 746	38.70 737	61.61 748	33.83 747	22.80 738	23.45 742	29.29 746	43.76 747	35.31 747	66.76 747	70.17 749	66.40 747	37.60 748	48.67 744	25.68 741	48.86 745	27.21 742

acva	41.56 746	31.72 746	19.92 728	51.66 745	47.86 746	38.70 737	61.61 748	33.83 747	22.80 738	23.45 742	29.29 746	43.76 747	35.31 747	66.76 747	70.17 749	66.40 747	37.60 748	48.67 744	25.68 741	48.86 745	27.21 742

PML	23.15 732	16.83 726	7.78 705	5.49 715	9.93 716	51.13 747	104.50 750	5.76 714	13.62 724	37.30 749	105.93 750	30.86 746	23.50 737	12.07 719	7.87 715	6.30 718	2.12 712	6.32 724	2.43 712	10.44 726	2.90 714

test_example2	115.39 750	123.23 750	94.57 749	115.52 748	123.55 750	101.63 749	114.33 751	53.41 749	99.48 751	134.90 751	135.05 751	85.83 751	85.11 751	111.32 750	106.15 751	152.55 751	205.26 751	99.78 751	114.96 751	140.96 751	110.20 751

ccccc	291.34 751	297.21 751	347.09 751	374.70 751	380.44 751	203.92 751	213.88 752	216.32 752	172.72 752	203.37 752	218.57 752	215.01 752	258.31 752	312.78 752	341.56 752	412.57 752	356.13 752	256.09 752	227.69 752	428.88 752	389.64 752

Low-res two-view benchmark