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

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

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

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

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

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

S2M2_XL	0.20 18	0.32 218	1.10 142	0.19 2	0.13 50	0.16 2	0.11 2	0.27 4	0.17 1	0.15 13	0.19 56	0.15 37	0.14 26	0.19 2	0.21 144	0.11 330	0.09 272	0.10 221	0.08 144	0.10 106	0.08 51
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
mm2	0.17 1	0.19 10	0.65 46	0.20 9	0.12 21	0.20 7	0.14 21	0.29 7	0.28 21	0.13 5	0.13 16	0.18 83	0.13 18	0.25 47	0.15 13	0.07 26	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

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

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

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

MonSter++	0.18 4	0.19 10	0.65 46	0.20 9	0.12 21	0.30 32	0.14 21	0.29 7	0.28 21	0.16 21	0.13 16	0.18 83	0.15 50	0.25 47	0.21 144	0.07 26	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

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

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

DEFOM-Stereo	0.22 57	0.22 53	0.91 110	0.23 83	0.13 50	0.49 233	0.18 98	0.30 12	0.28 21	0.19 69	0.17 41	0.14 15	0.14 26	0.41 227	0.16 35	0.08 67	0.06 24	0.07 1	0.06 20	0.09 77	0.09 79

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

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

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

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

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

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

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

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

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

BridgeDepth	0.19 8	0.30 196	0.55 14	0.23 83	0.09 1	0.38 105	0.15 41	0.32 18	0.33 62	0.16 21	0.12 13	0.23 147	0.19 122	0.27 72	0.15 13	0.07 26	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
IGEV-Stereo+	0.29 138	0.29 179	0.86 95	0.25 134	0.34 490	0.30 32	0.14 21	0.32 18	0.53 309	0.18 49	0.12 13	0.18 83	0.19 122	0.49 303	0.17 56	0.09 143	0.08 183	0.08 62	0.20 511	0.46 615	0.59 630

PointNet	0.20 18	0.21 36	0.82 86	0.21 31	0.12 21	0.37 88	0.16 66	0.33 26	0.28 21	0.16 21	0.15 29	0.18 83	0.13 18	0.22 23	0.16 35	0.08 67	0.07 76	0.08 62	0.07 105	0.07 5	0.07 12

BridgeDepth_RVC	0.20 18	0.20 20	0.74 71	0.17 1	0.12 21	0.32 46	0.12 4	0.33 26	0.46 236	0.15 13	0.15 29	0.16 51	0.19 122	0.23 32	0.18 67	0.10 249	0.06 24	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MLG-Stereo_test1	0.21 34	0.33 227	0.61 29	0.23 83	0.21 274	0.45 175	0.13 9	0.33 26	0.46 236	0.13 5	0.09 1	0.18 83	0.12 12	0.32 139	0.15 13	0.08 67	0.07 76	0.08 62	0.06 20	0.09 77	0.09 79

GREAT-IGEV	0.37 221	0.28 166	1.48 236	0.25 134	0.38 530	0.46 195	0.18 98	0.33 26	0.34 76	0.15 13	0.29 175	0.15 37	0.17 73	0.36 187	0.23 179	0.07 26	0.76 670	0.07 1	0.26 547	0.21 386	1.03 669
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
UniTT-Stereo	0.30 155	0.36 264	1.68 276	0.27 201	0.24 339	0.29 28	0.18 98	0.33 26	0.34 76	0.26 189	0.37 249	0.18 83	0.18 97	0.31 126	0.27 242	0.10 249	0.08 183	0.08 62	0.07 105	0.25 449	0.08 51

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

LGtest1	0.21 34	0.37 267	0.70 66	0.22 60	0.12 21	0.31 40	0.11 2	0.36 42	0.39 152	0.17 40	0.13 16	0.16 51	0.14 26	0.25 47	0.27 242	0.10 249	0.09 272	0.08 62	0.06 20	0.10 106	0.10 115

S2M2_L	0.24 75	0.29 179	0.90 107	0.23 83	0.17 161	0.24 15	0.09 1	0.36 42	0.45 225	0.17 40	0.25 133	0.23 147	0.17 73	0.24 39	0.28 253	0.15 488	0.12 407	0.11 297	0.12 338	0.15 244	0.11 141
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SMoEStereo_RVC	0.29 138	0.26 125	1.03 128	0.25 134	0.14 71	0.46 195	0.22 219	0.36 42	0.38 139	0.23 140	0.23 106	0.21 124	0.18 97	0.45 265	0.60 481	0.07 26	0.06 24	0.10 221	0.08 144	0.20 370	0.20 407

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

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

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

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

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

Monster-pub-mixall	0.21 34	0.31 210	0.69 63	0.21 31	0.13 50	0.27 18	0.12 4	0.37 46	0.26 11	0.21 97	0.19 56	0.15 37	0.12 12	0.47 286	0.29 267	0.08 67	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.08 40	0.12 186

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

WCG-NET	0.30 155	0.42 318	1.26 173	0.24 110	0.12 21	0.43 156	0.24 293	0.40 71	0.56 341	0.35 244	0.37 249	0.26 193	0.24 209	0.29 104	0.19 92	0.08 67	0.12 407	0.08 62	0.07 105	0.22 403	0.10 115

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

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

CREStereo++_RVC	0.33 181	0.29 179	1.74 298	0.24 110	0.16 130	0.54 293	0.15 41	0.40 71	0.55 329	0.37 255	0.51 355	0.24 163	0.19 122	0.27 72	0.26 231	0.09 143	0.06 24	0.08 62	0.30 572	0.08 40	0.06 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.33 181	0.49 365	1.75 304	0.23 83	0.12 21	0.54 293	0.16 66	0.40 71	0.45 225	0.45 310	0.51 355	0.26 193	0.22 167	0.29 104	0.20 124	0.10 249	0.10 321	0.08 62	0.06 20	0.08 40	0.11 141

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

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

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

MatchStereo	0.24 75	0.38 279	1.37 206	0.20 9	0.10 2	0.22 12	0.14 21	0.41 83	0.40 166	0.14 10	0.25 133	0.15 37	0.15 50	0.25 47	0.18 67	0.09 143	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
4.25_new	0.21 34	0.23 75	0.64 40	0.22 60	0.18 208	0.41 134	0.17 78	0.41 83	0.35 90	0.22 117	0.21 73	0.14 15	0.18 97	0.25 47	0.18 67	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.07 12

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

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

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

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

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

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

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

fffft	0.29 138	0.21 36	1.10 142	0.24 110	0.15 100	0.42 148	0.24 293	0.42 93	0.38 139	0.21 97	0.18 51	0.20 110	0.16 64	0.44 249	0.70 508	0.07 26	0.06 24	0.10 221	0.08 144	0.28 487	0.20 407
1: 1. 1
fffy	0.28 125	0.24 93	1.19 158	0.27 201	0.15 100	0.37 88	0.22 219	0.42 93	0.32 47	0.20 84	0.29 175	0.26 193	0.20 135	0.44 249	0.20 124	0.08 67	0.10 321	0.10 221	0.08 144	0.22 403	0.18 371

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CASnet	0.28 125	0.31 210	1.20 162	0.28 232	0.11 9	0.47 205	0.19 110	0.44 110	0.44 210	0.38 265	0.31 207	0.23 147	0.17 73	0.29 104	0.19 92	0.10 249	0.06 24	0.15 490	0.12 338	0.16 281	0.07 12
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
MC-Stereo	0.32 171	0.31 210	1.46 229	0.31 314	0.15 100	0.53 285	0.19 110	0.44 110	0.35 90	0.36 250	0.38 260	0.27 206	0.27 265	0.42 236	0.19 92	0.09 143	0.13 432	0.09 160	0.16 445	0.20 370	0.13 229

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CES	0.30 155	0.27 137	1.09 140	0.23 83	0.50 592	0.40 123	0.20 137	0.46 133	0.44 210	0.22 117	0.28 167	0.26 193	0.19 122	0.33 153	0.21 144	0.09 143	0.07 76	0.08 62	0.05 1	0.15 244	0.49 616

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GMStereo	0.38 234	0.99 589	1.91 400	0.27 201	0.16 130	0.39 110	0.23 258	0.47 153	0.62 404	0.38 265	0.34 235	0.25 178	0.25 224	0.39 216	0.29 267	0.14 468	0.08 183	0.10 221	0.12 338	0.15 244	0.11 141
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
GCAP-Stereo-DPT-cres	0.24 75	0.22 53	0.90 107	0.23 83	0.32 462	0.47 205	0.21 179	0.48 167	0.34 76	0.20 84	0.25 133	0.21 124	0.23 193	0.20 4	0.17 56	0.08 67	0.06 24	0.08 62	0.06 20	0.08 40	0.09 79

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

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

LoS	0.31 164	0.30 196	1.52 247	0.23 83	0.13 50	0.54 293	0.20 137	0.48 167	0.49 266	0.25 171	0.28 167	0.37 272	0.24 209	0.38 208	0.23 179	0.10 249	0.08 183	0.08 62	0.05 1	0.15 244	0.07 12
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	0.30 155	0.54 393	1.29 181	0.25 134	0.15 100	0.47 205	0.25 315	0.48 167	0.39 152	0.21 97	0.23 106	0.22 130	0.20 135	0.44 249	0.19 92	0.08 67	0.08 183	0.10 221	0.08 144	0.23 418	0.12 186

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

CREStereo	0.28 125	0.30 196	1.33 191	0.19 2	0.13 50	0.55 308	0.17 78	0.48 167	0.46 236	0.27 205	0.33 227	0.24 163	0.21 149	0.31 126	0.21 144	0.11 330	0.07 76	0.08 62	0.05 1	0.10 106	0.07 12
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
aanet-new-8k	0.26 97	0.38 279	1.21 164	0.25 134	0.13 50	0.44 167	0.22 219	0.49 174	0.34 76	0.18 49	0.21 73	0.17 66	0.25 224	0.29 104	0.17 56	0.07 26	0.06 24	0.08 62	0.06 20	0.08 40	0.12 186

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Patchmatch Stereo++	0.39 249	0.27 137	1.78 326	0.44 532	0.16 130	0.61 410	0.27 363	0.51 193	0.52 292	0.47 321	0.43 283	0.43 320	0.28 282	0.54 328	0.28 253	0.12 391	0.08 183	0.12 361	0.10 230	0.17 305	0.12 186
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
NRIStereo	0.46 333	0.25 107	1.77 322	0.47 556	0.16 130	0.95 600	0.74 624	0.51 193	0.56 341	0.48 339	0.39 269	0.59 428	0.29 300	0.77 412	0.32 312	0.11 330	0.13 432	0.11 297	0.09 190	0.21 386	0.24 474

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DNS	0.93 603	0.22 53	1.33 191	1.53 668	0.27 390	2.18 671	0.18 98	0.54 230	0.33 62	7.89 693	0.36 244	0.37 272	0.21 149	0.41 227	0.63 488	0.13 423	0.12 407	0.08 62	0.08 144	0.12 157	1.56 683

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

raftrobust	0.38 234	0.68 461	1.54 249	0.32 343	0.46 584	0.52 276	0.21 179	0.56 241	0.42 192	0.52 380	0.35 240	0.31 240	0.33 333	0.37 198	0.30 287	0.10 249	0.11 374	0.08 62	0.07 105	0.21 386	0.19 388

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DCRE	0.50 384	0.63 437	2.13 466	0.30 287	0.23 324	0.45 175	0.24 293	0.59 262	0.53 309	0.50 358	2.10 654	0.42 316	0.26 244	0.35 174	0.23 179	0.09 143	0.14 451	0.10 221	0.32 587	0.16 281	0.15 298

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

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

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

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

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

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

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

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

Selective-RAFT	0.35 203	0.26 125	1.48 236	0.31 314	0.15 100	0.61 410	0.19 110	0.60 274	0.54 322	0.28 212	0.29 175	0.40 296	0.33 333	0.50 310	0.27 242	0.10 249	0.07 76	0.09 160	0.35 599	0.19 354	0.08 51

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

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

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

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

PFNet	0.60 473	0.33 227	2.47 540	0.41 509	0.55 605	0.62 430	0.27 363	0.61 279	0.63 416	0.61 493	0.56 416	0.45 340	0.32 328	1.88 580	1.14 579	0.28 613	0.09 272	0.12 361	0.16 445	0.26 470	0.20 407

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CASS	0.39 249	0.30 196	1.61 262	0.32 343	0.17 161	0.53 285	0.24 293	0.70 329	0.49 266	0.59 474	0.54 394	0.40 296	0.40 395	0.41 227	0.30 287	0.17 524	0.10 321	0.14 459	0.11 298	0.18 333	0.17 351
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
OMP-Stereo	0.59 467	0.65 449	1.74 298	0.56 599	0.37 524	0.60 390	0.26 338	0.70 329	0.65 438	0.66 533	0.60 449	0.69 489	0.32 328	2.09 605	1.20 589	0.10 249	0.07 76	0.12 361	0.09 190	0.17 305	0.10 115

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

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

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

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

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

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

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

MM-Stereo_test3	0.40 257	0.58 411	1.75 304	0.36 438	0.30 431	0.45 175	0.30 415	0.72 338	0.59 364	0.31 228	0.43 283	0.32 246	0.23 193	0.35 174	0.29 267	0.10 249	0.20 553	0.10 221	0.08 144	0.40 594	0.11 141

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MLCV	0.48 355	0.89 547	1.85 367	0.29 266	0.14 71	0.59 378	0.23 258	0.72 338	0.59 364	0.66 533	0.66 502	0.55 398	0.36 351	1.03 446	0.49 434	0.09 143	0.06 24	0.09 160	0.07 105	0.19 354	0.11 141

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

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

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

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

CroCo-Stereo	0.30 155	0.45 343	1.08 137	0.31 314	0.17 161	0.19 6	0.21 179	0.73 350	0.50 277	0.21 97	0.24 118	0.55 398	0.22 167	0.27 72	0.26 231	0.09 143	0.08 183	0.08 62	0.07 105	0.12 157	0.09 79
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
AIO-test1	0.45 321	0.87 539	2.27 498	0.33 369	0.33 477	0.50 246	0.22 219	0.74 355	0.66 453	0.29 218	0.41 276	0.29 229	0.22 167	0.73 400	0.29 267	0.09 143	0.08 183	0.12 361	0.14 399	0.30 505	0.22 435

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

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

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

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

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

coex-ft	5.95 691	1.67 660	60.57 726	0.34 402	0.30 431	0.77 551	0.69 616	0.74 355	4.41 687	19.22 711	2.15 656	1.62 652	7.97 695	1.81 562	8.96 696	0.44 632	2.08 691	0.18 550	0.19 498	0.38 579	4.62 698

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

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

UCFNet_RVC	0.48 355	0.82 521	1.85 367	0.30 287	0.27 390	0.64 462	0.26 338	0.74 355	0.55 329	0.48 339	0.53 382	0.63 444	0.41 406	0.88 431	0.38 363	0.15 488	0.10 321	0.17 530	0.17 465	0.18 333	0.15 298

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

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

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

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

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

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

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

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

ICVP	0.46 333	0.29 179	2.41 524	0.33 369	0.22 304	0.59 378	0.55 577	0.75 365	0.50 277	0.44 299	0.60 449	0.49 373	0.35 344	0.53 324	0.37 356	0.16 509	0.16 497	0.14 459	0.11 298	0.15 244	0.15 298
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
HCRNet	0.46 333	0.49 365	1.65 266	0.38 479	0.29 414	0.58 359	0.22 219	0.75 365	0.62 404	0.47 321	0.49 342	0.48 371	0.36 351	1.12 458	0.37 356	0.15 488	0.10 321	0.15 490	0.13 371	0.17 305	0.17 351

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CAS++	0.31 164	0.33 227	1.43 222	0.25 134	0.17 161	0.31 40	0.20 137	0.78 403	0.41 179	0.30 223	0.30 190	0.21 124	0.16 64	0.33 153	0.18 67	0.15 488	0.12 407	0.13 422	0.10 230	0.15 244	0.11 141
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
mmm	0.38 234	0.21 36	1.18 156	0.35 419	0.17 161	0.49 233	0.26 338	0.78 403	0.52 292	0.50 358	0.57 424	0.41 302	0.37 364	0.71 397	0.31 299	0.11 330	0.13 432	0.14 459	0.13 371	0.15 244	0.14 256

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

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

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

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

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

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

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

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

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

RAFT-Stereo	0.36 213	0.21 36	1.70 282	0.29 266	0.18 208	0.55 308	0.26 338	0.78 403	0.36 120	0.57 442	0.67 505	0.33 253	0.24 209	0.32 139	0.23 179	0.10 249	0.08 183	0.09 160	0.07 105	0.09 77	0.12 186
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	0.61 481	0.68 461	2.03 445	0.35 419	0.46 584	0.65 476	0.28 383	0.78 403	0.70 483	0.48 339	0.64 491	0.93 589	0.61 539	2.21 613	0.73 518	0.12 391	0.09 272	0.09 160	0.10 230	0.14 221	0.11 141

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

StereoDRNet-Refined	0.50 384	0.41 309	1.50 242	0.33 369	0.21 274	0.68 500	0.26 338	0.81 426	0.68 464	0.67 537	0.68 512	0.73 512	0.42 424	1.10 452	0.59 479	0.11 330	0.08 183	0.14 459	0.14 399	0.25 449	0.21 420
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MyStereo05	0.49 373	0.41 309	2.72 584	0.30 287	0.23 324	0.60 390	0.30 415	0.82 434	0.77 551	0.52 380	0.37 249	0.51 379	0.42 424	0.52 318	0.38 363	0.09 143	0.17 517	0.12 361	0.10 230	0.16 281	0.20 407

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

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

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

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 439	0.92 554	2.36 516	0.38 479	0.37 524	0.60 390	0.28 383	0.82 434	0.62 404	0.62 504	0.55 404	0.72 507	0.45 447	1.00 442	0.43 402	0.15 488	0.11 374	0.14 459	0.14 399	0.15 244	0.16 330
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNet	0.51 401	0.76 491	2.59 566	0.41 509	0.17 161	0.64 462	0.27 363	0.82 434	0.70 483	0.57 442	0.64 491	0.43 320	0.36 351	0.70 395	0.52 448	0.10 249	0.07 76	0.09 160	0.08 144	0.21 386	0.13 229

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

HITNet	0.46 333	0.92 554	2.09 455	0.33 369	0.14 71	0.55 308	0.22 219	0.83 440	0.56 341	0.51 371	0.49 342	0.48 371	0.37 364	0.48 293	0.54 458	0.09 143	0.06 24	0.10 221	0.08 144	0.23 418	0.09 79
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
IGEV_i1	0.44 302	0.26 125	2.01 437	0.33 369	0.18 208	0.58 359	0.27 363	0.84 452	0.49 266	0.45 310	0.47 312	0.55 398	0.33 333	0.65 375	0.36 349	0.11 330	0.11 374	0.13 422	0.19 498	0.17 305	0.28 513

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

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

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

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

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

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

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

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

PAM	0.70 531	0.35 254	2.72 584	0.56 599	0.62 625	1.08 622	0.53 569	0.85 460	0.44 210	0.93 609	0.92 585	1.24 635	0.68 562	0.64 364	1.01 561	0.10 249	0.19 542	0.10 221	0.48 633	0.14 221	0.38 586

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

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

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

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

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

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

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

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

Selective-IGEV-i16pc	0.75 558	0.29 179	5.48 677	0.32 343	0.19 244	1.18 632	0.62 601	0.86 470	0.74 522	0.37 255	0.51 355	0.53 387	0.29 300	2.10 607	0.35 344	0.22 582	0.23 576	0.12 361	0.16 445	0.22 403	0.19 388

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

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

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

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

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

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

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

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

PA-Net	0.84 589	1.00 591	3.49 653	0.63 618	0.40 546	0.70 512	0.52 565	0.86 470	0.84 578	0.52 380	0.59 433	0.70 499	0.54 502	2.35 621	2.23 644	0.17 524	0.27 603	0.19 557	0.28 556	0.22 403	0.36 576
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
PSMNet_ROB	0.66 510	1.01 595	2.33 508	0.38 479	0.31 452	0.72 520	0.55 577	0.86 470	0.69 473	0.54 404	0.60 449	0.75 524	0.47 471	2.00 594	0.82 533	0.17 524	0.13 432	0.19 557	0.19 498	0.24 435	0.27 504

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DANet	0.80 574	0.65 449	2.21 483	1.19 659	0.48 589	0.74 533	1.25 663	0.89 496	1.53 650	0.89 602	0.71 535	0.96 596	0.56 511	1.83 564	0.96 547	0.18 536	0.16 497	0.19 557	0.16 445	0.26 470	0.29 520
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
XPNet_ROB	0.61 481	0.72 476	1.66 272	0.37 462	0.27 390	0.67 488	0.47 553	0.89 496	0.71 493	0.78 577	0.70 531	0.81 548	0.53 499	1.70 537	0.76 522	0.21 569	0.16 497	0.16 509	0.15 424	0.20 370	0.21 420

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

iResNetv2_ROB	0.59 467	1.43 648	2.96 617	0.40 501	0.22 304	0.58 359	0.28 383	0.91 514	0.73 518	0.57 442	0.63 475	0.60 435	0.41 406	0.74 403	0.35 344	0.11 330	0.08 183	0.10 221	0.07 105	0.43 605	0.17 351

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

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

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

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

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

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

DIP-Stereo	0.37 221	0.34 245	1.50 242	0.27 201	0.18 208	0.63 448	0.17 78	0.92 523	0.53 309	0.49 351	0.48 325	0.30 237	0.30 310	0.39 216	0.30 287	0.10 249	0.08 183	0.10 221	0.08 144	0.15 244	0.12 186
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
ADCL	0.99 609	0.79 510	2.43 530	0.39 489	0.32 462	1.50 643	1.90 680	0.92 523	0.97 605	1.26 643	1.27 625	1.00 605	1.42 648	1.14 461	3.31 667	0.17 524	0.14 451	0.22 577	0.21 517	0.30 505	0.22 435

AdaStereo	0.44 302	0.38 279	1.79 346	0.34 402	0.20 260	0.57 342	0.28 383	0.92 523	0.69 473	0.52 380	0.55 404	0.61 438	0.33 333	0.48 293	0.39 374	0.17 524	0.08 183	0.17 530	0.11 298	0.18 333	0.12 186
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
zh-mn7	0.80 574	1.54 653	3.00 623	0.35 419	0.27 390	0.72 520	0.41 511	0.93 531	1.11 625	1.00 615	1.28 626	0.75 524	0.57 517	1.87 572	1.18 586	0.16 509	0.13 432	0.14 459	0.14 399	0.26 470	0.21 420

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

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

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

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

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

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

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

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

DStereoO	0.99 609	0.66 456	1.67 274	0.75 629	0.99 652	0.73 527	1.33 667	0.94 540	0.91 595	0.70 551	1.06 612	0.75 524	1.75 662	0.95 435	2.39 650	1.20 673	0.41 637	0.48 639	0.59 655	0.85 652	0.60 631

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

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

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

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

S-Stereo	0.80 574	0.69 465	3.89 660	0.39 489	0.37 524	0.69 506	0.70 619	0.94 540	0.98 608	0.62 504	0.91 583	0.83 555	0.60 530	2.37 622	0.66 498	0.18 536	0.21 562	0.17 530	0.18 478	0.30 505	0.35 568

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

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

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

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

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

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

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

SGM-Forest	1.04 617	0.42 318	3.59 656	0.41 509	0.32 462	1.05 614	1.32 666	0.94 540	0.83 575	1.16 628	2.23 660	1.03 611	1.39 646	2.49 640	2.35 648	0.21 569	0.21 562	0.20 566	0.19 498	0.23 418	0.32 552
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
test_sample8	1.12 621	0.62 427	1.93 406	0.27 201	0.22 304	0.68 500	0.31 428	0.95 554	0.61 386	1.18 636	0.56 416	2.53 666	1.31 638	1.91 583	2.55 653	0.61 645	4.16 697	0.87 657	0.56 647	0.25 449	0.23 460

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

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

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

iResNet_ROB	0.50 384	1.15 620	1.73 293	0.31 314	0.21 274	0.58 359	0.22 219	0.95 554	0.82 571	0.58 460	0.62 461	0.57 418	0.39 387	0.84 423	0.40 382	0.11 330	0.08 183	0.09 160	0.06 20	0.21 386	0.13 229

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GANetREF_RVC	0.75 558	1.15 620	2.46 535	0.47 556	0.26 377	0.83 575	0.61 596	0.97 568	0.89 592	0.62 504	0.61 456	0.72 507	0.59 526	2.42 631	0.55 460	0.32 621	0.25 593	0.36 623	0.24 532	0.39 589	0.31 543
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
AIO-Stereo-zeroshot	0.61 481	0.61 421	3.35 651	0.33 369	0.58 612	0.66 482	0.20 137	0.98 572	0.55 329	0.73 563	0.52 370	0.99 603	0.65 552	0.58 340	0.29 267	0.10 249	0.16 497	0.10 221	0.41 621	0.29 494	0.20 407

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

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

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

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

ccnet	0.71 540	0.41 309	1.59 256	0.40 501	0.45 576	1.06 615	0.55 577	0.98 572	0.71 493	0.88 600	0.97 596	0.82 553	0.88 604	1.68 534	0.94 544	0.32 621	0.26 596	0.32 617	0.27 552	0.34 543	0.30 534

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

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

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

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

PWCDC_ROB	0.72 543	1.06 604	2.09 455	0.47 556	0.36 512	0.78 556	0.26 338	0.98 572	1.34 641	0.61 493	2.07 652	0.64 453	0.61 539	0.83 421	0.71 511	0.31 620	0.14 451	0.15 490	0.12 338	0.60 635	0.21 420

CBMV	0.71 540	0.76 491	2.64 572	0.33 369	0.20 260	0.78 556	0.79 629	0.98 572	0.78 555	0.85 599	0.71 535	0.86 571	1.10 626	1.46 497	0.62 486	0.18 536	0.20 553	0.21 574	0.19 498	0.25 449	0.33 561
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
RT-IGEV	0.66 510	0.25 107	2.11 460	0.56 599	0.46 584	0.62 430	0.54 573	0.99 584	0.75 536	0.79 579	0.93 589	0.85 564	0.78 586	0.59 346	1.64 619	0.12 391	0.16 497	0.11 297	0.47 630	0.28 487	0.30 534

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

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

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

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

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

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

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

Abc-Net	0.79 572	0.94 562	2.42 526	0.59 611	0.45 576	1.90 658	0.46 545	0.99 584	0.72 503	0.64 524	0.84 568	0.91 583	0.73 574	1.80 559	1.00 557	0.27 609	0.19 542	0.23 584	0.31 581	0.24 435	0.22 435
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
w-ln-seven	0.74 555	1.05 602	2.54 558	0.37 462	0.34 490	1.03 612	0.47 553	1.00 593	1.08 620	0.90 604	0.85 572	0.85 564	0.57 517	1.37 483	1.26 596	0.14 468	0.13 432	0.16 509	0.15 424	0.31 513	0.20 407

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

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

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

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

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

XQC	0.73 552	0.98 584	2.39 520	0.46 551	0.35 503	0.81 569	0.46 545	1.00 593	1.00 609	0.80 581	0.69 521	0.88 577	0.74 579	1.32 477	1.20 589	0.24 595	0.16 497	0.23 584	0.20 511	0.41 597	0.33 561

NVStereoNet_ROB	1.16 628	0.95 569	2.54 558	0.58 606	0.55 605	0.78 556	0.63 604	1.00 593	1.08 620	1.03 618	4.07 687	1.48 647	1.22 633	2.88 664	1.27 597	0.50 638	0.46 641	0.54 643	0.62 657	0.50 622	0.63 635
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
test_xeample	0.72 543	0.21 36	1.36 201	0.27 201	0.17 161	0.59 378	0.28 383	1.01 601	0.70 483	0.55 422	0.67 505	0.44 331	0.39 387	1.88 580	5.17 684	0.12 391	0.10 321	0.11 297	0.10 230	0.13 192	0.15 298

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

SPS-STEREO	1.07 619	1.13 614	2.88 605	0.65 621	0.69 631	0.99 605	0.68 613	1.05 616	0.87 584	1.36 647	1.23 623	1.46 646	0.94 611	1.87 572	1.72 623	0.66 649	0.61 654	0.58 645	0.57 650	0.65 637	0.77 647
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Selective-IGEV-i16pb	0.86 591	0.33 227	6.08 680	0.32 343	0.21 274	1.08 622	0.68 613	1.06 617	0.92 599	0.43 292	0.76 551	0.66 465	0.46 462	2.31 618	0.50 439	0.23 586	0.25 593	0.14 459	0.19 498	0.26 470	0.24 474

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

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

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

ADCS	1.05 618	1.36 647	2.98 621	0.42 520	0.36 512	0.96 601	0.81 633	1.06 617	1.12 626	1.25 639	0.97 596	1.08 620	0.90 606	1.25 474	4.86 683	0.21 569	0.21 562	0.22 577	0.23 530	0.36 564	0.38 586

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

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

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

FCDSN-DC	1.29 637	0.54 393	2.50 548	0.47 556	0.41 555	1.12 625	0.60 592	1.10 624	1.27 636	2.23 670	2.87 672	3.67 677	3.12 680	2.39 628	1.69 621	0.30 618	0.26 596	0.31 613	0.30 572	0.35 556	0.38 586
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FBW_ROB	0.83 587	0.77 500	1.77 322	0.44 532	0.30 431	0.87 587	0.46 545	1.10 624	0.91 595	0.81 587	0.75 548	1.01 607	0.61 539	3.66 678	1.23 593	0.26 604	0.23 576	0.36 623	0.25 539	0.27 481	0.62 633

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MultiAttention	2.38 669	0.50 373	1.93 406	1.80 675	2.56 685	10.86 696	2.30 685	1.22 635	0.80 563	0.62 504	1.16 619	1.13 627	0.56 511	16.09 707	1.18 586	0.20 561	0.09 272	0.43 635	1.62 687	0.94 656	1.58 684

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

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

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

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

HSM-Net_RVC	0.67 515	0.34 245	2.23 491	0.26 177	0.19 244	0.67 488	0.29 407	1.26 641	0.69 473	0.72 559	0.70 531	0.78 536	0.42 424	3.77 679	0.41 390	0.13 423	0.09 272	0.10 221	0.09 190	0.12 157	0.11 141
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DPSNet	0.86 591	0.60 416	2.34 510	0.58 606	0.36 512	1.07 620	0.75 625	1.30 642	1.05 615	0.70 551	0.68 512	0.94 593	1.29 635	2.08 603	1.82 627	0.26 604	0.23 576	0.16 509	0.17 465	0.48 617	0.40 598

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

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

MeshStereo	1.21 631	1.15 620	3.01 624	0.34 402	0.28 405	1.10 624	0.69 616	1.35 645	1.01 611	2.71 679	2.41 663	2.96 669	1.45 649	2.80 661	1.40 607	0.22 582	0.22 568	0.22 577	0.19 498	0.50 622	0.26 496
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
IGEV-RUCA	2.28 667	0.30 196	1.15 150	0.40 501	1.86 680	2.06 668	1.90 680	1.36 646	1.80 663	3.70 687	3.76 684	5.02 687	8.19 696	2.12 608	1.63 617	0.25 600	0.76 670	2.72 693	1.91 689	2.39 687	2.36 693

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

SGM+DAISY	1.83 659	1.43 648	3.81 658	0.87 639	1.01 654	2.38 675	2.53 689	1.36 646	1.75 659	2.92 682	3.22 679	2.65 667	2.93 675	2.22 616	3.10 662	0.72 652	0.69 665	0.63 649	0.62 657	0.77 648	0.98 661

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

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

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

ELAS_RVC	1.37 644	0.78 508	3.21 643	0.55 597	0.50 592	1.49 642	2.48 688	1.48 652	1.71 658	2.13 667	2.09 653	2.07 658	2.56 673	1.90 582	2.02 634	0.35 626	0.36 621	0.37 627	0.34 595	0.49 620	0.47 612
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	1.42 648	1.81 669	3.23 645	1.08 652	0.92 647	1.32 635	0.85 635	1.49 653	1.69 656	1.19 637	1.73 646	2.13 659	1.03 619	2.50 641	1.40 607	0.91 658	0.53 649	1.00 666	0.55 644	2.11 684	0.85 653

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

SGM_RVC	1.89 660	0.92 554	2.50 548	0.96 648	0.93 648	1.63 649	1.37 669	1.52 655	12.43 698	1.85 661	1.69 645	2.40 665	1.74 661	2.81 662	1.71 622	0.53 639	0.47 644	0.42 632	0.47 630	0.74 644	0.74 642
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MonStereo1	1.98 663	1.01 595	1.78 326	1.19 659	1.04 656	3.58 682	0.61 596	1.53 656	1.93 667	1.39 651	3.37 681	2.23 662	10.80 699	2.84 663	1.25 595	1.04 666	0.38 627	0.96 664	0.57 650	1.10 661	1.00 668

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

MIPNet	0.83 587	0.81 517	2.40 523	0.61 616	0.18 208	1.48 641	1.39 671	1.60 658	0.74 522	1.94 662	0.85 572	0.73 512	1.68 658	0.87 430	0.31 299	0.09 143	0.08 183	0.11 297	0.32 587	0.25 449	0.12 186

ELAS	1.39 645	0.79 510	2.86 603	0.53 585	0.50 592	2.81 678	2.20 684	1.61 659	1.50 649	2.28 672	2.35 661	1.82 654	2.13 667	1.73 542	2.22 643	0.35 626	0.37 623	0.35 621	0.35 599	0.49 620	0.47 612
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FC-DCNN	1.49 651	0.59 414	2.88 605	0.44 532	0.39 536	1.97 663	0.66 607	1.67 660	1.70 657	2.72 680	2.89 673	4.22 680	2.97 677	2.55 645	2.19 642	0.29 615	0.26 596	0.31 613	0.30 572	0.32 522	0.39 592

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

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

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

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

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

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

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

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

FC-DCNN v2	1.54 653	0.58 411	2.80 599	0.44 532	0.39 536	2.05 667	0.66 607	1.90 669	1.84 665	2.79 681	2.97 676	4.41 684	3.07 678	2.65 650	2.30 647	0.29 615	0.26 596	0.31 613	0.30 572	0.32 522	0.38 586

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

KSHMR	4.10 685	1.97 680	5.27 674	1.71 673	1.47 672	1.96 661	1.28 664	3.19 684	17.33 711	2.12 664	15.91 706	9.18 696	1.57 655	8.42 694	1.98 632	1.52 680	1.26 681	1.67 686	1.19 681	1.67 679	1.40 679

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DLNR-FE	13.43 704	20.01 710	23.53 712	121.73 728	33.87 720	0.46 195	0.15 41	8.09 700	0.35 90	0.28 212	0.37 249	0.26 193	0.17 73	0.75 404	0.29 267	6.68 700	0.26 596	0.09 160	0.38 612	50.82 727	0.18 371

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Low-res two-view benchmark