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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
BridgeDepth_RVC	0.20 18	0.20 20	0.74 71	0.17 1	0.12 21	0.32 46	0.12 4	0.33 26	0.46 236	0.15 13	0.15 29	0.16 51	0.19 122	0.23 32	0.18 67	0.10 249	0.06 24	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	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

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

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

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

BridgeDepth	0.19 8	0.30 196	0.55 14	0.23 83	0.09 1	0.38 105	0.15 41	0.32 18	0.33 62	0.16 21	0.12 13	0.23 147	0.19 122	0.27 72	0.15 13	0.07 26	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

3.75w	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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

aanet-new-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

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

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

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

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

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

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

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

aanet-new-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

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

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

aanet-new-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

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

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

GCAP-Stereo-DPT-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-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

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

GCAP-Stereo-DPT-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-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

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

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

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

Foundation-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MLG-Stereo_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

gcap_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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++	0.28 125	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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
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

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

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

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

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

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

test_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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.
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Wz-Net-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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
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

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
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Low-res two-view benchmark