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

NoBS	0.17 1	0.19 12	0.90 130	0.23 100	0.12 26	0.12 1	0.16 86	0.18 1	0.14 1	0.11 1	0.14 35	0.10 1	0.09 1	0.19 2	0.16 41	0.09 160	0.07 89	0.12 408	0.10 264	0.11 159	0.07 12

mm2	0.17 1	0.19 12	0.65 53	0.20 10	0.12 26	0.20 10	0.14 34	0.29 12	0.28 31	0.13 6	0.13 18	0.18 101	0.13 23	0.25 58	0.15 16	0.07 29	0.07 89	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

mm1	0.17 1	0.19 12	0.65 53	0.20 10	0.12 26	0.20 10	0.14 34	0.32 30	0.28 31	0.13 6	0.13 18	0.18 101	0.13 23	0.25 58	0.15 16	0.07 29	0.07 89	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

BLMT-Stereo	0.17 1	0.20 29	0.61 30	0.21 38	0.13 58	0.15 2	0.16 86	0.21 2	0.36 145	0.11 1	0.17 59	0.13 7	0.10 3	0.18 1	0.19 108	0.07 29	0.06 25	0.08 78	0.08 168	0.08 47	0.11 167

LACA3	0.18 5	0.20 29	0.67 68	0.19 3	0.12 26	0.35 84	0.17 101	0.27 8	0.31 52	0.16 28	0.13 18	0.15 47	0.15 64	0.28 103	0.13 1	0.08 72	0.07 89	0.07 2	0.05 1	0.10 121	0.06 1

GeoVLM	0.18 5	0.19 12	0.64 42	0.20 10	0.12 26	0.30 40	0.14 34	0.29 12	0.28 31	0.16 28	0.13 18	0.18 101	0.15 64	0.25 58	0.21 170	0.07 29	0.07 89	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

MonSter++	0.18 5	0.19 12	0.65 53	0.20 10	0.12 26	0.30 40	0.14 34	0.29 12	0.28 31	0.16 28	0.13 18	0.18 101	0.15 64	0.25 58	0.21 170	0.07 29	0.07 89	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

Wavelet-MonSter	0.18 5	0.20 29	0.51 2	0.22 69	0.17 187	0.35 84	0.14 34	0.27 8	0.25 11	0.19 94	0.21 98	0.14 20	0.15 64	0.27 83	0.16 41	0.06 1	0.06 25	0.07 2	0.06 27	0.06 1	0.14 288

LACA_dic	0.19 9	0.33 246	0.74 87	0.20 10	0.10 2	0.36 100	0.13 14	0.22 3	0.19 3	0.16 28	0.11 8	0.15 47	0.13 23	0.33 180	0.14 4	0.08 72	0.06 25	0.07 2	0.06 27	0.10 121	0.07 12

VeloStereo	0.19 9	0.19 12	0.64 42	0.20 10	0.15 116	0.20 10	0.08 1	0.26 6	0.19 3	0.16 28	0.13 18	0.17 81	0.15 64	0.24 49	0.19 108	0.12 432	0.12 454	0.11 336	0.10 264	0.14 255	0.15 332

flow	0.19 9	0.19 12	0.64 42	0.20 10	0.15 116	0.20 10	0.08 1	0.26 6	0.19 3	0.16 28	0.13 18	0.17 81	0.15 64	0.28 103	0.19 108	0.12 432	0.12 454	0.11 336	0.10 264	0.14 255	0.15 332

derf	0.19 9	0.19 12	0.64 42	0.35 471	0.12 26	0.32 56	0.14 34	0.30 19	0.31 52	0.14 11	0.13 18	0.17 81	0.13 23	0.27 83	0.14 4	0.08 72	0.08 211	0.07 2	0.15 473	0.07 5	0.09 93

MGA	0.19 9	0.27 151	0.57 19	0.20 10	0.18 238	0.37 111	0.14 34	0.30 19	0.25 11	0.18 71	0.14 35	0.15 47	0.10 3	0.30 140	0.17 66	0.08 72	0.08 211	0.07 2	0.06 27	0.09 87	0.08 61

CAR	0.19 9	0.28 180	0.60 25	0.21 38	0.16 153	0.37 111	0.13 14	0.32 30	0.25 11	0.19 94	0.15 39	0.14 20	0.10 3	0.27 83	0.17 66	0.08 72	0.08 211	0.07 2	0.06 27	0.10 121	0.08 61

MSE-Stereo	0.19 9	0.27 151	0.60 25	0.20 10	0.16 153	0.37 111	0.13 14	0.32 30	0.25 11	0.18 71	0.15 39	0.14 20	0.10 3	0.30 140	0.17 66	0.08 72	0.08 211	0.07 2	0.06 27	0.10 121	0.08 61

LiteMatch*	0.19 9	0.19 12	0.85 111	0.20 10	0.14 83	0.28 29	0.15 56	0.29 12	0.28 31	0.16 28	0.13 18	0.16 63	0.14 37	0.24 49	0.21 170	0.08 72	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.08 47	0.08 61

PipStereo	0.19 9	0.26 138	0.85 111	0.21 38	0.10 2	0.16 4	0.15 56	0.35 49	0.35 113	0.12 3	0.10 3	0.21 149	0.14 37	0.21 14	0.15 16	0.08 72	0.09 307	0.07 2	0.06 27	0.12 182	0.09 93

DepthFocus	0.19 9	0.30 213	0.77 96	0.19 3	0.15 116	0.20 10	0.15 56	0.31 25	0.19 3	0.16 28	0.17 59	0.15 47	0.13 23	0.22 29	0.17 66	0.09 160	0.08 211	0.11 336	0.10 264	0.08 47	0.07 12

LACA1	0.19 9	0.39 314	0.60 25	0.19 3	0.10 2	0.42 176	0.15 56	0.31 25	0.34 96	0.15 16	0.11 8	0.14 20	0.15 64	0.25 58	0.15 16	0.09 160	0.07 89	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.07 12

HiDET	0.19 9	0.20 29	0.62 37	0.20 10	0.13 58	0.36 100	0.13 14	0.35 49	0.31 52	0.16 28	0.14 35	0.17 81	0.15 64	0.25 58	0.23 208	0.08 72	0.07 89	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

CSFM-Stereo	0.19 9	0.20 29	0.60 25	0.20 10	0.11 12	0.39 134	0.15 56	0.35 49	0.27 24	0.18 71	0.15 39	0.17 81	0.16 85	0.26 77	0.21 170	0.08 72	0.07 89	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.09 93

BridgeDepth	0.19 9	0.30 213	0.55 14	0.23 100	0.09 1	0.38 128	0.15 56	0.32 30	0.33 82	0.16 28	0.12 14	0.23 174	0.19 149	0.27 83	0.15 16	0.07 29	0.05 1	0.07 2	0.06 27	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
rgla	0.20 23	0.54 428	0.64 42	0.22 69	0.21 317	0.35 84	0.13 14	0.30 19	0.26 18	0.16 28	0.13 18	0.12 4	0.14 37	0.23 39	0.16 41	0.08 72	0.06 25	0.07 2	0.06 27	0.09 87	0.08 61

416test1013	0.20 23	0.46 377	0.72 83	0.23 100	0.22 348	0.36 100	0.13 14	0.29 12	0.26 18	0.16 28	0.13 18	0.13 7	0.15 64	0.21 14	0.16 41	0.08 72	0.07 89	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.08 61

416test	0.20 23	0.45 372	0.67 68	0.23 100	0.22 348	0.36 100	0.13 14	0.30 19	0.26 18	0.16 28	0.12 14	0.13 7	0.15 64	0.20 5	0.15 16	0.08 72	0.06 25	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.07 12

test410_97500	0.20 23	0.23 86	0.70 75	0.22 69	0.18 238	0.46 227	0.11 4	0.34 46	0.29 43	0.18 71	0.15 39	0.15 47	0.15 64	0.23 39	0.15 16	0.06 1	0.07 89	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

test410	0.20 23	0.24 105	0.70 75	0.22 69	0.19 276	0.47 239	0.11 4	0.35 49	0.30 45	0.21 126	0.15 39	0.14 20	0.14 37	0.23 39	0.15 16	0.06 1	0.07 89	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

DF_test	0.20 23	0.28 180	1.00 158	0.23 100	0.16 153	0.15 2	0.15 56	0.28 11	0.25 11	0.15 16	0.16 54	0.14 20	0.14 37	0.21 14	0.18 80	0.10 274	0.07 89	0.08 78	0.07 117	0.11 159	0.08 61

WAFT-Stereo (ZS)	0.20 23	0.29 195	0.90 130	0.17 1	0.13 58	0.21 16	0.17 101	0.29 12	0.24 8	0.15 16	0.17 59	0.10 1	0.13 23	0.20 5	0.19 108	0.08 72	0.09 307	0.11 336	0.14 446	0.13 219	0.11 167

monster-pro	0.20 23	0.22 63	0.65 53	0.21 38	0.17 187	0.33 63	0.15 56	0.46 160	0.32 65	0.16 28	0.17 59	0.14 20	0.11 8	0.27 83	0.23 208	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 117	0.07 5	0.09 93

PointNet	0.20 23	0.21 45	0.82 106	0.21 38	0.12 26	0.37 111	0.16 86	0.33 40	0.28 31	0.16 28	0.15 39	0.18 101	0.13 23	0.22 29	0.16 41	0.08 72	0.07 89	0.08 78	0.07 117	0.07 5	0.07 12

PSi22b	0.20 23	0.26 138	0.88 122	0.21 38	0.10 2	0.16 4	0.15 56	0.35 49	0.35 113	0.12 3	0.10 3	0.21 149	0.14 37	0.21 14	0.15 16	0.08 72	0.10 360	0.07 2	0.06 27	0.12 182	0.09 93

PSi22a	0.20 23	0.28 180	0.89 126	0.20 10	0.11 12	0.16 4	0.14 34	0.32 30	0.35 113	0.12 3	0.09 1	0.22 156	0.16 85	0.20 5	0.14 4	0.09 160	0.09 307	0.07 2	0.05 1	0.13 219	0.11 167

Foundation-i32	0.20 23	0.28 180	0.87 119	0.20 10	0.11 12	0.20 10	0.15 56	0.32 30	0.36 145	0.13 6	0.10 3	0.25 208	0.14 37	0.19 2	0.15 16	0.09 160	0.09 307	0.07 2	0.06 27	0.11 159	0.12 216

BridgeDepth_RVC	0.20 23	0.20 29	0.74 87	0.17 1	0.12 26	0.32 56	0.12 8	0.33 40	0.46 274	0.15 16	0.15 39	0.16 63	0.19 149	0.23 39	0.18 80	0.10 274	0.06 25	0.07 2	0.06 27	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
LCMNet	0.20 23	0.21 45	0.61 30	0.20 10	0.13 58	0.39 134	0.14 34	0.34 46	0.34 96	0.16 28	0.16 54	0.16 63	0.15 64	0.27 83	0.22 197	0.08 72	0.07 89	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.08 61

MonStereo	0.20 23	0.22 63	0.65 53	0.21 38	0.17 187	0.33 63	0.15 56	0.46 160	0.32 65	0.16 28	0.17 59	0.14 20	0.11 8	0.27 83	0.23 208	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 117	0.07 5	0.09 93

Monster-pub-eth3d	0.20 23	0.22 63	0.65 53	0.21 38	0.17 187	0.33 63	0.15 56	0.46 160	0.32 65	0.16 28	0.17 59	0.14 20	0.11 8	0.27 83	0.23 208	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 117	0.07 5	0.09 93

S2M2_XL	0.20 23	0.32 236	1.10 180	0.19 3	0.13 58	0.16 4	0.11 4	0.27 8	0.17 2	0.15 16	0.19 78	0.15 47	0.14 37	0.19 2	0.21 170	0.11 369	0.09 307	0.10 254	0.08 168	0.10 121	0.08 61
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.20 23	0.22 63	0.65 53	0.22 69	0.17 187	0.41 160	0.14 34	0.35 49	0.32 65	0.24 184	0.20 89	0.15 47	0.18 121	0.26 77	0.16 41	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.08 61

4w-stereo	0.20 23	0.21 45	0.57 19	0.21 38	0.15 116	0.39 134	0.13 14	0.39 85	0.33 82	0.22 149	0.21 98	0.13 7	0.20 164	0.29 123	0.21 170	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 12

3.25w_new	0.20 23	0.20 29	0.52 5	0.21 38	0.14 83	0.37 111	0.14 34	0.43 127	0.35 113	0.23 173	0.21 98	0.16 63	0.18 121	0.27 83	0.20 148	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.08 61

3.25w	0.20 23	0.20 29	0.52 5	0.21 38	0.14 83	0.37 111	0.14 34	0.43 127	0.35 113	0.23 173	0.21 98	0.16 63	0.18 121	0.27 83	0.20 148	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.08 61

FoundationStereo	0.20 23	0.30 213	0.81 104	0.21 38	0.22 348	0.21 16	0.16 86	0.25 5	0.38 167	0.15 16	0.11 8	0.18 101	0.17 94	0.23 39	0.16 41	0.09 160	0.13 482	0.08 78	0.06 27	0.07 5	0.07 12

MonSter	0.20 23	0.22 63	0.65 53	0.21 38	0.17 187	0.33 63	0.15 56	0.46 160	0.32 65	0.16 28	0.17 59	0.14 20	0.11 8	0.27 83	0.23 208	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 117	0.07 5	0.09 93

small-0shot	0.21 46	0.38 301	0.93 141	0.20 10	0.14 83	0.22 18	0.21 216	0.31 25	0.39 182	0.14 11	0.24 146	0.14 20	0.12 15	0.20 5	0.19 108	0.08 72	0.06 25	0.08 78	0.07 117	0.09 87	0.07 12

Anonymus	0.21 46	0.21 45	0.75 89	0.25 162	0.14 83	0.34 75	0.16 86	0.32 30	0.31 52	0.18 71	0.15 39	0.23 174	0.17 94	0.27 83	0.24 236	0.09 160	0.07 89	0.09 183	0.08 168	0.10 121	0.10 136

qqai	0.21 46	0.20 29	0.63 38	0.39 546	0.13 58	0.32 56	0.15 56	0.35 49	0.31 52	0.14 11	0.13 18	0.18 101	0.13 23	0.27 83	0.15 16	0.08 72	0.08 211	0.07 2	0.27 613	0.07 5	0.09 93

Test_v1	0.21 46	0.27 151	0.95 147	0.20 10	0.14 83	0.28 29	0.15 56	0.37 68	0.27 24	0.16 28	0.18 72	0.15 47	0.13 23	0.25 58	0.19 108	0.08 72	0.06 25	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.11 167

Monster-pub-mixall	0.21 46	0.31 227	0.69 72	0.21 38	0.13 58	0.27 26	0.12 8	0.37 68	0.26 18	0.21 126	0.19 78	0.15 47	0.12 15	0.47 323	0.29 307	0.08 72	0.07 89	0.07 2	0.05 1	0.08 47	0.12 216

qwe	0.21 46	0.22 63	0.61 30	0.21 38	0.20 300	0.41 160	0.15 56	0.46 160	0.35 113	0.26 223	0.22 118	0.14 20	0.14 37	0.31 151	0.22 197	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.07 12

2.25w	0.21 46	0.22 63	0.51 2	0.21 38	0.14 83	0.36 100	0.13 14	0.42 119	0.34 96	0.23 173	0.27 185	0.14 20	0.18 121	0.33 180	0.24 236	0.06 1	0.06 25	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 12

4.25_new	0.21 46	0.23 86	0.64 42	0.22 69	0.18 238	0.41 160	0.17 101	0.41 108	0.35 113	0.22 149	0.21 98	0.14 20	0.18 121	0.25 58	0.18 80	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 12

4.5w_new	0.21 46	0.23 86	0.64 42	0.22 69	0.18 238	0.41 160	0.17 101	0.41 108	0.35 113	0.22 149	0.21 98	0.14 20	0.18 121	0.25 58	0.18 80	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 12

4.5_new	0.21 46	0.22 63	0.63 38	0.21 38	0.15 116	0.40 149	0.17 101	0.40 96	0.35 113	0.25 205	0.22 118	0.14 20	0.14 37	0.22 29	0.21 170	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.07 12

4.5w-stereo	0.21 46	0.22 63	0.63 38	0.21 38	0.15 116	0.40 149	0.17 101	0.40 96	0.35 113	0.25 205	0.22 118	0.14 20	0.14 37	0.22 29	0.21 170	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.07 12

4.25w-stereo	0.21 46	0.23 86	0.64 42	0.22 69	0.18 238	0.41 160	0.17 101	0.41 108	0.35 113	0.22 149	0.21 98	0.14 20	0.18 121	0.25 58	0.18 80	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 12

2.5w	0.21 46	0.23 86	0.50 1	0.22 69	0.15 116	0.39 134	0.19 140	0.47 184	0.36 145	0.21 126	0.22 118	0.13 7	0.17 94	0.33 180	0.20 148	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 12

2.75w_new	0.21 46	0.21 45	0.57 19	0.20 10	0.14 83	0.40 149	0.18 124	0.47 184	0.36 145	0.24 184	0.20 89	0.13 7	0.19 149	0.31 151	0.21 170	0.07 29	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.06 1	0.07 12

3.75w	0.21 46	0.21 45	0.61 30	0.21 38	0.20 300	0.44 197	0.16 86	0.44 136	0.30 45	0.22 149	0.20 89	0.13 7	0.18 121	0.29 123	0.21 170	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.08 61

3.5w_stereo	0.21 46	0.22 63	0.55 14	0.21 38	0.15 116	0.40 149	0.14 34	0.43 127	0.33 82	0.21 126	0.24 146	0.14 20	0.18 121	0.34 195	0.22 197	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.08 61

3w_stereo	0.21 46	0.22 63	0.59 23	0.22 69	0.12 26	0.37 111	0.22 260	0.50 219	0.38 167	0.22 149	0.21 98	0.12 4	0.22 196	0.26 77	0.18 80	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.08 61

2w_stereo	0.21 46	0.19 12	0.51 2	0.22 69	0.13 58	0.41 160	0.20 168	0.50 219	0.34 96	0.25 205	0.23 134	0.13 7	0.23 223	0.24 49	0.22 197	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 12

LG-Stereo_L2	0.21 46	0.31 227	0.85 111	0.22 69	0.14 83	0.31 48	0.22 260	0.38 78	0.25 11	0.17 60	0.11 8	0.13 7	0.12 15	0.32 165	0.18 80	0.08 72	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.08 47	0.10 136

LG-Stereo_L1	0.21 46	0.31 227	0.85 111	0.22 69	0.14 83	0.28 29	0.21 216	0.38 78	0.26 18	0.16 28	0.11 8	0.13 7	0.11 8	0.37 230	0.18 80	0.08 72	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.08 47	0.10 136

MLG-Stereo_test3	0.21 46	0.35 274	0.65 53	0.21 38	0.14 83	0.36 100	0.13 14	0.37 68	0.40 200	0.21 126	0.12 14	0.17 81	0.12 15	0.25 58	0.16 41	0.08 72	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.10 136

MLG-Stereo_test2	0.21 46	0.36 284	0.68 70	0.21 38	0.17 187	0.45 207	0.12 8	0.35 49	0.42 227	0.15 16	0.11 8	0.22 156	0.10 3	0.28 103	0.16 41	0.09 160	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.09 93

MLG-Stereo_test1	0.21 46	0.33 246	0.61 30	0.23 100	0.21 317	0.45 207	0.13 14	0.33 40	0.46 274	0.13 6	0.09 1	0.18 101	0.12 15	0.32 165	0.15 16	0.08 72	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.09 93

MLG-Stereo	0.21 46	0.33 246	0.60 25	0.23 100	0.12 26	0.44 197	0.13 14	0.39 85	0.46 274	0.13 6	0.10 3	0.17 81	0.13 23	0.35 205	0.15 16	0.08 72	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.09 93

LGtest1	0.21 46	0.37 287	0.70 75	0.22 69	0.12 26	0.31 48	0.11 4	0.36 62	0.39 182	0.17 60	0.13 18	0.16 63	0.14 37	0.25 58	0.27 277	0.10 274	0.09 307	0.08 78	0.06 27	0.10 121	0.10 136

depth_test_26	0.22 71	0.28 180	0.91 135	0.20 10	0.13 58	0.18 8	0.13 14	0.31 25	0.41 213	0.16 28	0.31 238	0.19 127	0.13 23	0.22 29	0.14 4	0.11 369	0.09 307	0.10 254	0.09 220	0.10 121	0.14 288

Foundation-i1c-attn	0.22 71	0.18 7	0.68 70	0.20 10	0.10 2	0.27 26	0.20 168	0.49 210	0.37 159	0.20 111	0.23 134	0.24 192	0.25 257	0.29 123	0.18 80	0.08 72	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.06 1	0.09 93

Foundation-i1b	0.22 71	0.20 29	0.69 72	0.20 10	0.11 12	0.28 29	0.20 168	0.50 219	0.37 159	0.21 126	0.22 118	0.27 237	0.24 241	0.28 103	0.18 80	0.08 72	0.08 211	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.06 1

Foundation-i1a	0.22 71	0.16 1	0.66 65	0.20 10	0.10 2	0.29 36	0.21 216	0.50 219	0.39 182	0.25 205	0.22 118	0.27 237	0.25 257	0.33 180	0.18 80	0.08 72	0.09 307	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.08 61

Pro-Stereo	0.22 71	0.25 120	0.66 65	0.22 69	0.14 83	0.49 275	0.15 56	0.23 4	0.35 113	0.16 28	0.13 18	0.14 20	0.09 1	0.49 341	0.18 80	0.08 72	0.06 25	0.09 183	0.37 672	0.08 47	0.09 93

asda	0.22 71	0.25 120	0.70 75	0.21 38	0.16 153	0.43 185	0.16 86	0.44 136	0.35 113	0.22 149	0.20 89	0.14 20	0.20 164	0.25 58	0.22 197	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 12

1w_stereo	0.22 71	0.17 2	0.52 5	0.23 100	0.16 153	0.44 197	0.22 260	0.55 272	0.40 200	0.25 205	0.29 206	0.13 7	0.26 277	0.28 103	0.20 148	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.07 12

monsterstereo	0.22 71	0.22 63	0.52 5	0.25 162	0.27 442	0.39 134	0.14 34	0.51 230	0.33 82	0.25 205	0.27 185	0.13 7	0.13 23	0.38 241	0.21 170	0.07 29	0.07 89	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.06 1

monsters	0.22 71	0.22 63	0.52 5	0.23 100	0.28 456	0.42 176	0.14 34	0.46 160	0.31 52	0.24 184	0.20 89	0.13 7	0.14 37	0.43 275	0.20 148	0.07 29	0.06 25	0.07 2	0.08 168	0.06 1	0.06 1

IGEV	0.22 71	0.28 180	0.88 122	0.21 38	0.24 387	0.42 176	0.17 101	0.35 49	0.37 159	0.20 111	0.22 118	0.14 20	0.12 15	0.24 49	0.20 148	0.08 72	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.07 12

SGD-Stereo	0.22 71	0.28 180	0.77 96	0.22 69	0.11 12	0.40 149	0.16 86	0.31 25	0.36 145	0.19 94	0.19 78	0.17 81	0.17 94	0.37 230	0.16 41	0.10 274	0.06 25	0.08 78	0.07 117	0.10 121	0.07 12

DEFOM-Stereo	0.22 71	0.22 63	0.91 135	0.23 100	0.13 58	0.49 275	0.18 124	0.30 19	0.28 31	0.19 94	0.17 59	0.14 20	0.14 37	0.41 262	0.16 41	0.08 72	0.06 25	0.07 2	0.06 27	0.09 87	0.09 93

GREATEN-IGEV_RVC	0.23 83	0.41 332	0.59 23	0.27 236	0.24 387	0.34 75	0.17 101	0.36 62	0.30 45	0.19 94	0.19 78	0.16 63	0.12 15	0.32 165	0.19 108	0.08 72	0.07 89	0.11 336	0.09 220	0.11 159	0.31 593

over v1	0.23 83	0.77 545	0.73 85	0.23 100	0.10 2	0.31 48	0.12 8	0.39 85	0.35 113	0.16 28	0.15 39	0.18 101	0.20 164	0.29 123	0.18 80	0.08 72	0.06 25	0.07 2	0.05 1	0.11 159	0.07 12

over-8	0.23 83	0.76 535	0.79 100	0.24 134	0.10 2	0.34 75	0.13 14	0.35 49	0.33 82	0.15 16	0.15 39	0.19 127	0.18 121	0.29 123	0.17 66	0.09 160	0.06 25	0.07 2	0.05 1	0.11 159	0.07 12

MCSU-Stereo	0.23 83	0.19 12	0.73 85	0.22 69	0.16 153	0.48 256	0.20 168	0.33 40	0.38 167	0.20 111	0.21 98	0.24 192	0.13 23	0.42 270	0.19 108	0.08 72	0.07 89	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.10 136

DispViT+	0.23 83	0.23 86	0.98 155	0.19 3	0.44 622	0.22 18	0.14 34	0.41 108	0.37 159	0.19 94	0.16 54	0.18 101	0.15 64	0.38 241	0.17 66	0.11 369	0.07 89	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

Replicate-Monster	0.23 83	0.40 322	0.94 146	0.21 38	0.14 83	0.37 111	0.13 14	0.40 96	0.36 145	0.22 149	0.15 39	0.15 47	0.15 64	0.40 256	0.15 16	0.08 72	0.07 89	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.15 332

FlowAnything_test	0.23 83	0.32 236	0.52 5	0.28 270	0.17 187	0.37 111	0.20 168	0.38 78	0.24 8	0.24 184	0.20 89	0.21 149	0.17 94	0.26 77	0.25 251	0.13 468	0.10 360	0.14 512	0.16 498	0.17 346	0.12 216

LG-G_1	0.23 83	0.37 287	0.71 79	0.23 100	0.11 12	0.51 306	0.12 8	0.44 136	0.39 182	0.19 94	0.15 39	0.19 127	0.15 64	0.36 219	0.16 41	0.09 160	0.08 211	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.11 167

LG-G	0.23 83	0.37 287	0.71 79	0.23 100	0.11 12	0.51 306	0.12 8	0.44 136	0.39 182	0.19 94	0.15 39	0.19 127	0.15 64	0.36 219	0.16 41	0.09 160	0.08 211	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.11 167

dual_stereo	0.23 83	0.25 120	0.66 65	0.21 38	0.15 116	0.27 26	0.15 56	0.62 321	0.40 200	0.15 16	0.13 18	0.18 101	0.14 37	0.37 230	0.19 108	0.09 160	0.31 673	0.07 2	0.10 264	0.07 5	0.07 12

IGEV-Stereo++	0.23 83	0.23 86	0.64 42	0.24 134	0.22 348	0.47 239	0.13 14	0.52 246	0.33 82	0.18 71	0.24 146	0.17 81	0.22 196	0.32 165	0.19 108	0.08 72	0.06 25	0.08 78	0.06 27	0.17 346	0.09 93

GELT-Stereo	0.24 94	0.33 246	0.63 38	0.24 134	0.31 505	0.42 176	0.18 124	0.59 299	0.43 238	0.24 184	0.19 78	0.21 149	0.18 121	0.29 123	0.20 148	0.07 29	0.06 25	0.08 78	0.08 168	0.08 47	0.08 61

over-9	0.24 94	0.77 545	0.85 111	0.23 100	0.11 12	0.35 84	0.13 14	0.37 68	0.34 96	0.15 16	0.14 35	0.19 127	0.19 149	0.29 123	0.17 66	0.09 160	0.06 25	0.07 2	0.05 1	0.10 121	0.07 12

anonymous	0.24 94	0.43 349	1.04 167	0.24 134	0.15 116	0.23 21	0.22 260	0.39 85	0.28 31	0.20 111	0.24 146	0.16 63	0.13 23	0.28 103	0.17 66	0.08 72	0.06 25	0.09 183	0.07 117	0.09 87	0.20 446

LGCAT	0.24 94	0.19 12	0.64 42	0.20 10	0.12 26	0.47 239	0.14 34	0.34 46	0.19 3	0.17 60	0.13 18	0.23 174	0.15 64	0.39 249	0.21 170	0.14 514	0.34 680	0.07 2	0.08 168	0.07 5	0.53 678

TS12	0.24 94	0.26 138	0.83 108	0.25 162	0.11 12	0.46 227	0.17 101	0.46 160	0.43 238	0.20 111	0.31 238	0.18 101	0.20 164	0.31 151	0.22 197	0.07 29	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.11 159	0.07 12

aanet-new-12k	0.24 94	0.24 105	1.06 172	0.27 236	0.12 26	0.43 185	0.20 168	0.51 230	0.34 96	0.19 94	0.16 54	0.15 47	0.21 179	0.25 58	0.16 41	0.07 29	0.06 25	0.09 183	0.07 117	0.11 159	0.09 93

GCAP-Stereo-cres-4k	0.24 94	0.31 227	0.88 122	0.25 162	0.23 371	0.45 207	0.22 260	0.39 85	0.30 45	0.21 126	0.27 185	0.18 101	0.21 179	0.23 39	0.16 41	0.07 29	0.09 307	0.08 78	0.07 117	0.11 159	0.13 259

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.24 94	0.22 63	0.90 130	0.23 100	0.32 516	0.47 239	0.21 216	0.48 199	0.34 96	0.20 111	0.25 163	0.21 149	0.23 223	0.20 5	0.17 66	0.08 72	0.06 25	0.08 78	0.06 27	0.08 47	0.09 93

MatchStereo	0.24 94	0.38 301	1.37 246	0.20 10	0.10 2	0.22 18	0.14 34	0.41 108	0.40 200	0.14 11	0.25 163	0.15 47	0.15 64	0.25 58	0.18 80	0.09 160	0.07 89	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
AdaDepth	0.24 94	0.18 7	1.03 163	0.25 162	0.21 317	0.46 227	0.16 86	0.30 19	0.27 24	0.17 60	0.19 78	0.14 20	0.18 121	0.35 205	0.17 66	0.07 29	0.07 89	0.08 78	0.25 598	0.10 121	0.10 136

water-stereo	0.24 94	0.17 2	0.88 122	0.24 134	0.14 83	0.37 111	0.17 101	0.43 127	0.32 65	0.26 223	0.35 273	0.26 223	0.24 241	0.22 29	0.25 251	0.09 160	0.09 307	0.09 183	0.08 168	0.10 121	0.10 136

111111	0.24 94	0.21 45	0.82 106	0.24 134	0.21 317	0.43 185	0.13 14	0.45 151	0.35 113	0.22 149	0.27 185	0.18 101	0.16 85	0.35 205	0.18 80	0.09 160	0.06 25	0.08 78	0.06 27	0.25 491	0.08 61

S2M2_L	0.24 94	0.29 195	0.90 130	0.23 100	0.17 187	0.24 23	0.09 3	0.36 62	0.45 263	0.17 60	0.25 163	0.23 174	0.17 94	0.24 49	0.28 292	0.15 537	0.12 454	0.11 336	0.12 383	0.15 283	0.11 167
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SCION-M(vits-remse)	0.25 107	0.22 63	1.44 265	0.35 471	0.17 187	0.33 63	0.15 56	0.46 160	0.32 65	0.16 28	0.17 59	0.14 20	0.11 8	0.27 83	0.23 208	0.15 537	0.10 360	0.07 2	0.07 117	0.07 5	0.09 93

testmc14	0.25 107	0.17 2	0.71 79	0.45 603	0.24 387	0.47 239	0.18 124	0.35 49	0.35 113	0.16 28	0.20 89	0.20 134	0.15 64	0.48 330	0.19 108	0.07 29	0.08 211	0.06 1	0.05 1	0.09 87	0.28 561

PhaseNet	0.25 107	0.26 138	0.96 152	0.25 162	0.15 116	0.31 48	0.16 86	0.36 62	0.30 45	0.19 94	0.18 72	0.28 250	0.17 94	0.30 140	0.27 277	0.09 160	0.08 211	0.10 254	0.10 264	0.14 255	0.26 541

aanet-new-40k	0.25 107	0.37 287	1.35 239	0.24 134	0.24 387	0.38 128	0.20 168	0.39 85	0.26 18	0.18 71	0.24 146	0.16 63	0.20 164	0.20 5	0.15 16	0.07 29	0.06 25	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.18 410

aanet-new-14k	0.25 107	0.33 246	1.13 183	0.26 210	0.12 26	0.37 111	0.21 216	0.45 151	0.36 145	0.20 111	0.27 185	0.15 47	0.29 341	0.24 49	0.17 66	0.08 72	0.06 25	0.08 78	0.06 27	0.11 159	0.12 216

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.25 107	0.35 274	0.69 72	0.23 100	0.27 442	0.35 84	0.20 168	0.44 136	0.28 31	0.21 126	0.22 118	0.14 20	0.22 196	0.21 14	0.14 4	0.07 29	0.08 211	0.08 78	0.47 693	0.09 87	0.34 618

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.25 107	0.24 105	0.76 92	0.22 69	0.33 531	0.48 256	0.20 168	0.47 184	0.35 113	0.26 223	0.30 221	0.22 156	0.14 37	0.21 14	0.19 108	0.08 72	0.06 25	0.10 254	0.08 168	0.07 5	0.15 332

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.25 107	0.24 105	0.84 110	0.22 69	0.32 516	0.48 256	0.20 168	0.45 151	0.35 113	0.26 223	0.30 221	0.22 156	0.14 37	0.21 14	0.18 80	0.08 72	0.06 25	0.09 183	0.08 168	0.07 5	0.13 259

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.25 107	0.41 332	1.08 174	0.23 100	0.23 371	0.45 207	0.20 168	0.44 136	0.30 45	0.18 71	0.21 98	0.22 156	0.20 164	0.23 39	0.16 41	0.08 72	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.08 47	0.14 288

LiteMatch	0.25 107	0.69 505	0.65 53	0.28 270	0.14 83	0.30 40	0.21 216	0.29 12	0.28 31	0.16 28	0.13 18	0.18 101	0.37 413	0.25 58	0.40 431	0.10 274	0.06 25	0.10 254	0.08 168	0.14 255	0.12 216

LACA2	0.25 107	0.74 531	1.30 223	0.20 10	0.10 2	0.39 134	0.17 101	0.32 30	0.36 145	0.15 16	0.15 39	0.18 101	0.14 37	0.22 29	0.14 4	0.08 72	0.06 25	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.06 1

gcap_with_dpt	0.25 107	0.22 63	1.00 158	0.22 69	0.30 484	0.48 256	0.21 216	0.45 151	0.32 65	0.27 239	0.31 238	0.20 134	0.14 37	0.20 5	0.18 80	0.08 72	0.06 25	0.09 183	0.08 168	0.08 47	0.13 259

rvit_stereo_0083	0.25 107	0.19 12	0.58 22	0.28 270	0.18 238	0.28 29	0.22 260	0.38 78	0.54 370	0.23 173	0.30 221	0.27 237	0.26 277	0.37 230	0.24 236	0.14 514	0.12 454	0.13 473	0.10 264	0.12 182	0.10 136

rvit_stereo_0081	0.25 107	0.21 45	0.61 30	0.28 270	0.17 187	0.31 48	0.22 260	0.42 119	0.53 355	0.24 184	0.25 163	0.25 208	0.21 179	0.34 195	0.23 208	0.13 468	0.10 360	0.11 336	0.10 264	0.12 182	0.09 93

rvit_stereo_0082	0.25 107	0.21 45	0.61 30	0.28 270	0.17 187	0.31 48	0.22 260	0.42 119	0.53 355	0.24 184	0.25 163	0.25 208	0.21 179	0.34 195	0.23 208	0.13 468	0.10 360	0.11 336	0.10 264	0.12 182	0.09 93

test_for_model	0.25 107	0.24 105	0.76 92	0.22 69	0.33 531	0.48 256	0.20 168	0.47 184	0.35 113	0.26 223	0.30 221	0.22 156	0.14 37	0.21 14	0.19 108	0.08 72	0.06 25	0.10 254	0.08 168	0.07 5	0.15 332

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.26 123	0.57 447	0.93 141	0.24 134	0.13 58	0.39 134	0.13 14	0.32 30	0.36 145	0.21 126	0.15 39	0.18 101	0.17 94	0.28 103	0.18 80	0.10 274	0.09 307	0.13 473	0.11 340	0.14 255	0.32 603

over-6	0.26 123	0.78 555	1.04 167	0.23 100	0.11 12	0.36 100	0.15 56	0.46 160	0.37 159	0.16 28	0.16 54	0.16 63	0.18 121	0.37 230	0.16 41	0.10 274	0.06 25	0.07 2	0.06 27	0.09 87	0.07 12

aanet-new-16k	0.26 123	0.47 388	1.36 241	0.25 162	0.12 26	0.36 100	0.18 124	0.40 96	0.35 113	0.18 71	0.21 98	0.18 101	0.21 179	0.21 14	0.16 41	0.07 29	0.06 25	0.08 78	0.06 27	0.10 121	0.11 167

aanet-new-8k	0.26 123	0.38 301	1.21 202	0.25 162	0.13 58	0.44 197	0.22 260	0.49 210	0.34 96	0.18 71	0.21 98	0.17 81	0.25 257	0.29 123	0.17 66	0.07 29	0.06 25	0.08 78	0.06 27	0.08 47	0.12 216

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 123	0.23 86	1.00 158	0.22 69	0.31 505	0.47 239	0.20 168	0.44 136	0.33 82	0.27 239	0.32 249	0.24 192	0.14 37	0.23 39	0.18 80	0.08 72	0.06 25	0.09 183	0.08 168	0.08 47	0.16 368

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.26 123	0.38 301	0.90 130	0.23 100	0.17 187	0.35 84	0.22 260	0.44 136	0.33 82	0.21 126	0.25 163	0.16 63	0.22 196	0.23 39	0.15 16	0.07 29	0.07 89	0.08 78	0.45 689	0.08 47	0.27 552

Foundation-i1	0.26 123	0.29 195	0.75 89	0.23 100	0.21 317	0.30 40	0.22 260	0.60 312	0.43 238	0.24 184	0.31 238	0.35 309	0.23 223	0.27 83	0.19 108	0.09 160	0.08 211	0.08 78	0.07 117	0.11 159	0.07 12

VMStereo-Base	0.26 123	0.27 151	1.26 211	0.20 10	0.12 26	0.42 176	0.17 101	0.37 68	0.40 200	0.22 149	0.31 238	0.29 263	0.21 179	0.32 165	0.20 148	0.10 274	0.08 211	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.09 93

NLSM3	0.26 123	0.39 314	0.75 89	0.25 162	0.24 387	0.43 185	0.19 140	0.58 290	0.45 263	0.20 111	0.26 176	0.20 134	0.25 257	0.29 123	0.24 236	0.07 29	0.06 25	0.10 254	0.09 220	0.10 121	0.07 12

depthmonostereo	0.26 123	0.23 86	0.65 53	0.41 566	0.13 58	0.41 160	0.19 140	0.51 230	0.40 200	0.25 205	0.29 206	0.26 223	0.28 318	0.44 286	0.23 208	0.09 160	0.10 360	0.09 183	0.07 117	0.10 121	0.08 61

DVStereo	0.26 123	0.20 29	0.64 42	0.25 162	0.15 116	0.41 160	0.18 124	0.42 119	0.35 113	0.34 286	0.34 268	0.25 208	0.23 223	0.43 275	0.53 502	0.09 160	0.09 307	0.08 78	0.10 264	0.12 182	0.11 167

GIP-stereo	0.26 123	0.22 63	0.78 98	0.29 308	0.20 300	0.42 176	0.17 101	0.64 334	0.39 182	0.18 71	0.24 146	0.23 174	0.18 121	0.25 58	0.47 472	0.09 160	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.17 346	0.08 61

gcap-zeroshot	0.26 123	0.24 105	1.03 163	0.22 69	0.33 531	0.48 256	0.20 168	0.47 184	0.34 96	0.26 223	0.29 206	0.22 156	0.14 37	0.21 14	0.19 108	0.08 72	0.06 25	0.09 183	0.08 168	0.08 47	0.14 288

testlalala	0.26 123	0.24 105	1.03 163	0.22 69	0.33 531	0.48 256	0.20 168	0.47 184	0.34 96	0.26 223	0.29 206	0.22 156	0.14 37	0.21 14	0.19 108	0.08 72	0.06 25	0.09 183	0.08 168	0.08 47	0.14 288

FAST (zero-shot)	0.27 137	0.32 236	0.78 98	0.31 361	0.49 649	0.38 128	0.19 140	0.41 108	0.43 238	0.17 60	0.22 118	0.18 101	0.24 241	0.34 195	0.20 148	0.13 468	0.14 501	0.09 183	0.10 264	0.15 283	0.13 259

aanet-new-70k	0.27 137	0.48 393	1.33 232	0.25 162	0.12 26	0.39 134	0.19 140	0.45 151	0.33 82	0.17 60	0.21 98	0.16 63	0.21 179	0.38 241	0.14 4	0.06 1	0.06 25	0.08 78	0.06 27	0.10 121	0.22 476

aanet-new-34k	0.27 137	0.57 447	1.36 241	0.23 100	0.11 12	0.34 75	0.20 168	0.36 62	0.30 45	0.19 94	0.27 185	0.17 81	0.22 196	0.20 5	0.15 16	0.07 29	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.08 47	0.29 569

aanet-new-32k	0.27 137	0.49 398	1.73 337	0.25 162	0.17 187	0.40 149	0.20 168	0.35 49	0.27 24	0.18 71	0.21 98	0.20 134	0.22 196	0.22 29	0.14 4	0.07 29	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.11 167

GCAP-Stereo-DPT26K	0.27 137	0.46 377	1.39 253	0.23 100	0.17 187	0.35 84	0.21 216	0.40 96	0.25 11	0.18 71	0.21 98	0.17 81	0.18 121	0.25 58	0.17 66	0.07 29	0.06 25	0.08 78	0.28 617	0.08 47	0.27 552

aanet-new-24k	0.27 137	0.40 322	1.12 182	0.24 134	0.45 633	0.40 149	0.21 216	0.39 85	0.28 31	0.19 94	0.28 197	0.17 81	0.20 164	0.23 39	0.15 16	0.07 29	0.06 25	0.08 78	0.32 648	0.09 87	0.10 136

aanet-new-10k	0.27 137	0.52 412	1.27 214	0.27 236	0.15 116	0.49 275	0.21 216	0.46 160	0.31 52	0.21 126	0.20 89	0.19 127	0.22 196	0.26 77	0.18 80	0.08 72	0.08 211	0.08 78	0.07 117	0.10 121	0.16 368

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.27 137	0.39 314	0.79 100	0.24 134	0.24 387	0.37 111	0.21 216	0.37 68	0.33 82	0.19 94	0.27 185	0.18 101	0.22 196	0.20 5	0.16 41	0.07 29	0.14 501	0.08 78	0.51 703	0.08 47	0.39 645

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.27 137	0.40 322	0.87 119	0.22 69	0.17 187	0.36 100	0.19 140	0.39 85	0.32 65	0.21 126	0.24 146	0.18 101	0.23 223	0.21 14	0.15 16	0.08 72	0.08 211	0.08 78	0.30 633	0.13 219	0.55 682

LG-Stereo	0.27 137	0.25 120	0.95 147	0.25 162	0.15 116	0.43 185	0.21 216	0.50 219	0.40 200	0.18 71	0.29 206	0.25 208	0.16 85	0.28 103	0.35 391	0.07 29	0.07 89	0.11 336	0.10 264	0.24 477	0.10 136

mms	0.27 137	0.26 138	0.91 135	0.25 162	0.18 238	0.32 56	0.23 302	0.37 68	0.31 52	0.21 126	0.30 221	0.23 174	0.17 94	0.46 311	0.21 170	0.08 72	0.10 360	0.10 254	0.08 168	0.22 445	0.47 668

ours_stereo	0.27 137	0.25 120	1.21 202	0.25 162	0.17 187	0.35 84	0.23 302	0.38 78	0.35 113	0.20 111	0.31 238	0.23 174	0.17 94	0.41 262	0.20 148	0.08 72	0.07 89	0.10 254	0.08 168	0.22 445	0.18 410

rvit_stereo_0081_aga	0.27 137	0.29 195	1.08 174	0.26 210	0.20 300	0.33 63	0.21 216	0.41 108	0.42 227	0.26 223	0.28 197	0.27 237	0.21 179	0.31 151	0.21 170	0.14 514	0.10 360	0.11 336	0.10 264	0.14 255	0.10 136

rvit_stereo_0080	0.27 137	0.38 301	0.76 92	0.24 134	0.18 238	0.34 75	0.27 413	0.54 268	0.44 246	0.24 184	0.26 176	0.27 237	0.22 196	0.29 123	0.23 208	0.13 468	0.10 360	0.10 254	0.10 264	0.15 283	0.11 167

RSM++	0.27 137	0.26 138	0.87 119	0.28 270	0.13 58	0.39 134	0.20 168	0.45 151	0.45 263	0.20 111	0.24 146	0.24 192	0.17 94	0.36 219	0.20 148	0.08 72	0.07 89	0.09 183	0.35 660	0.26 513	0.18 410

GCAPDPT-zeroshot4090	0.27 137	0.40 322	0.86 116	0.22 69	0.17 187	0.36 100	0.19 140	0.39 85	0.32 65	0.21 126	0.24 146	0.18 101	0.23 223	0.21 14	0.15 16	0.08 72	0.08 211	0.08 78	0.30 633	0.13 219	0.55 682

whm_eth	0.27 137	0.38 301	0.76 92	0.24 134	0.18 238	0.34 75	0.27 413	0.54 268	0.44 246	0.24 184	0.26 176	0.27 237	0.22 196	0.29 123	0.23 208	0.13 468	0.10 360	0.10 254	0.10 264	0.15 283	0.11 167

aanet-new-30k	0.28 154	0.49 398	1.75 349	0.25 162	0.17 187	0.40 149	0.20 168	0.35 49	0.27 24	0.18 71	0.21 98	0.20 134	0.22 196	0.22 29	0.14 4	0.07 29	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.11 167

aanet-new-22k	0.28 154	0.52 412	1.51 289	0.24 134	0.13 58	0.33 63	0.22 260	0.37 68	0.32 65	0.18 71	0.24 146	0.18 101	0.21 179	0.27 83	0.16 41	0.07 29	0.07 89	0.08 78	0.07 117	0.09 87	0.31 593

BStereo	0.28 154	0.33 246	1.34 236	0.23 100	0.29 466	0.33 63	0.20 168	0.46 160	0.35 113	0.22 149	0.17 59	0.20 134	0.14 37	0.28 103	0.25 251	0.07 29	0.07 89	0.16 562	0.21 573	0.12 182	0.11 167

VIP-Stereo	0.28 154	0.56 441	1.05 170	0.23 100	0.19 276	0.52 327	0.17 101	0.44 136	0.39 182	0.18 71	0.25 163	0.24 192	0.15 64	0.33 180	0.19 108	0.08 72	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.14 255	0.32 603

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 154	0.28 180	1.09 178	0.33 420	0.15 116	0.30 40	0.16 86	0.58 290	0.42 227	0.19 94	0.19 78	0.17 81	0.26 277	0.38 241	0.37 405	0.09 160	0.08 211	0.08 78	0.25 598	0.10 121	0.06 1

castereo++	0.28 154	0.43 349	0.93 141	0.28 270	0.17 187	0.53 336	0.21 216	0.55 272	0.45 263	0.17 60	0.26 176	0.32 285	0.17 94	0.33 180	0.16 41	0.09 160	0.08 211	0.09 183	0.29 623	0.13 219	0.06 1

fffy	0.28 154	0.24 105	1.19 196	0.27 236	0.15 116	0.37 111	0.22 260	0.42 119	0.32 65	0.20 111	0.29 206	0.26 223	0.20 164	0.44 286	0.20 148	0.08 72	0.10 360	0.10 254	0.08 168	0.22 445	0.18 410

RAStereo	0.28 154	0.48 393	1.52 291	0.26 210	0.18 238	0.25 24	0.19 140	0.42 119	0.35 113	0.20 111	0.25 163	0.20 134	0.16 85	0.24 49	0.24 236	0.09 160	0.08 211	0.10 254	0.08 168	0.12 182	0.08 61

RSM	0.28 154	0.26 138	0.97 153	0.25 162	0.24 387	0.37 111	0.21 216	0.49 210	0.44 246	0.21 126	0.27 185	0.28 250	0.17 94	0.38 241	0.20 148	0.07 29	0.07 89	0.09 183	0.34 656	0.21 428	0.16 368

trnet	0.28 154	0.26 138	1.32 229	0.19 3	0.12 26	0.54 343	0.15 56	0.48 199	0.46 274	0.27 239	0.33 259	0.24 192	0.21 179	0.30 140	0.21 170	0.10 274	0.07 89	0.08 78	0.05 1	0.09 87	0.07 12

CASnet	0.28 154	0.31 227	1.20 200	0.28 270	0.11 12	0.47 239	0.19 140	0.44 136	0.44 246	0.38 316	0.31 238	0.23 174	0.17 94	0.29 123	0.19 108	0.10 274	0.06 25	0.15 543	0.12 383	0.16 322	0.07 12
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GLC_STEREO	0.28 154	0.27 151	1.36 241	0.28 270	0.12 26	0.41 160	0.20 168	0.37 68	0.38 167	0.26 223	0.30 221	0.25 208	0.19 149	0.33 180	0.24 236	0.09 160	0.11 420	0.12 408	0.10 264	0.13 219	0.09 93

CREStereo	0.28 154	0.30 213	1.33 232	0.19 3	0.13 58	0.55 358	0.17 101	0.48 199	0.46 274	0.27 239	0.33 259	0.24 192	0.21 179	0.31 151	0.21 170	0.11 369	0.07 89	0.08 78	0.05 1	0.10 121	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
SCION-Mon(vits-remp)	0.29 167	0.37 287	1.44 265	0.35 471	0.46 641	0.72 577	0.15 56	0.46 160	0.32 65	0.16 28	0.17 59	0.14 20	0.11 8	0.27 83	0.23 208	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 117	0.07 5	0.09 93

aanet-new-90k	0.29 167	0.47 388	1.41 256	0.26 210	0.18 238	0.43 185	0.19 140	0.47 184	0.32 65	0.16 28	0.18 72	0.15 47	0.21 179	0.37 230	0.13 1	0.07 29	0.06 25	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.46 666

aanet-new-60k	0.29 167	0.51 410	1.68 320	0.25 162	0.12 26	0.39 134	0.19 140	0.43 127	0.33 82	0.18 71	0.19 78	0.17 81	0.19 149	0.31 151	0.14 4	0.07 29	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.26 541

aanet-new-36k	0.29 167	0.63 475	1.51 289	0.24 134	0.11 12	0.43 185	0.19 140	0.44 136	0.35 113	0.19 94	0.24 146	0.16 63	0.22 196	0.29 123	0.15 16	0.06 1	0.06 25	0.08 78	0.06 27	0.08 47	0.24 518

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.29 167	0.58 449	0.98 155	0.21 38	0.31 505	0.41 160	0.20 168	0.46 160	0.34 96	0.21 126	0.22 118	0.19 127	0.17 94	0.24 49	0.15 16	0.08 72	0.10 360	0.08 78	0.45 689	0.09 87	0.29 569

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.29 167	0.53 419	1.28 216	0.22 69	0.32 516	0.35 84	0.19 140	0.46 160	0.33 82	0.18 71	0.19 78	0.18 101	0.18 121	0.21 14	0.14 4	0.08 72	0.10 360	0.08 78	0.46 692	0.10 121	0.32 603

RT-Monster	0.29 167	0.30 213	0.95 147	0.25 162	0.28 456	0.46 227	0.15 56	0.53 255	0.55 377	0.37 305	0.36 277	0.28 250	0.21 179	0.32 165	0.21 170	0.09 160	0.08 211	0.08 78	0.06 27	0.15 283	0.14 288

Selective-IGEV-i32	0.29 167	0.23 86	1.28 216	0.27 236	0.30 484	0.35 84	0.20 168	0.56 278	0.38 167	0.21 126	0.30 221	0.22 156	0.18 121	0.37 230	0.18 80	0.07 29	0.06 25	0.08 78	0.15 473	0.16 322	0.29 569

fffft	0.29 167	0.21 45	1.10 180	0.24 134	0.15 116	0.42 176	0.24 339	0.42 119	0.38 167	0.21 126	0.18 72	0.20 134	0.16 85	0.44 286	0.70 562	0.07 29	0.06 25	0.10 254	0.08 168	0.28 531	0.20 446
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.29 167	0.26 138	1.03 163	0.25 162	0.14 83	0.46 227	0.22 260	0.36 62	0.38 167	0.23 173	0.23 134	0.21 149	0.18 121	0.45 302	0.60 535	0.07 29	0.06 25	0.10 254	0.08 168	0.20 412	0.20 446

tt45	0.29 167	0.24 105	1.06 172	0.25 162	0.17 187	0.55 358	0.22 260	0.41 108	0.35 113	0.24 184	0.25 163	0.25 208	0.18 121	0.64 406	0.34 379	0.08 72	0.07 89	0.10 254	0.08 168	0.21 428	0.11 167

999	0.29 167	0.25 120	1.05 170	0.26 210	0.18 238	0.49 275	0.23 302	0.38 78	0.37 159	0.20 111	0.32 249	0.23 174	0.18 121	0.73 443	0.36 397	0.08 72	0.07 89	0.09 183	0.08 168	0.24 477	0.10 136

Pointernet	0.29 167	0.25 120	1.49 282	0.24 134	0.20 300	0.47 239	0.15 56	0.62 321	0.47 295	0.22 149	0.29 206	0.26 223	0.20 164	0.28 103	0.20 148	0.10 274	0.07 89	0.07 2	0.12 383	0.10 121	0.07 12

IGEV-Stereo+	0.29 167	0.29 195	0.86 116	0.25 162	0.34 544	0.30 40	0.14 34	0.32 30	0.53 355	0.18 71	0.12 14	0.18 101	0.19 149	0.49 341	0.17 66	0.09 160	0.08 211	0.08 78	0.20 565	0.46 669	0.59 689

MaDis-Stereo	0.29 167	0.54 428	1.44 265	0.24 134	0.29 466	0.29 36	0.16 86	0.45 151	0.37 159	0.19 94	0.21 98	0.28 250	0.22 196	0.30 140	0.29 307	0.10 274	0.09 307	0.10 254	0.08 168	0.11 159	0.11 167

LoS_RVC	0.29 167	0.33 246	1.19 196	0.25 162	0.34 544	0.43 185	0.22 260	0.42 119	0.32 65	0.22 149	0.33 259	0.23 174	0.24 241	0.31 151	0.21 170	0.07 29	0.07 89	0.07 2	0.05 1	0.10 121	0.31 593

Selective-IGEV	0.29 167	0.23 86	1.28 216	0.27 236	0.30 484	0.35 84	0.20 168	0.56 278	0.38 167	0.21 126	0.30 221	0.22 156	0.18 121	0.37 230	0.18 80	0.07 29	0.06 25	0.08 78	0.15 473	0.16 322	0.29 569

EGLCR-Stereo	0.29 167	0.27 151	0.97 153	0.30 330	0.19 276	0.56 375	0.17 101	0.68 360	0.36 145	0.30 261	0.18 72	0.27 237	0.17 94	0.38 241	0.19 108	0.09 160	0.07 89	0.10 254	0.08 168	0.10 121	0.35 621

aanet-32k-new	0.30 185	0.60 454	1.61 307	0.25 162	0.15 116	0.46 227	0.21 216	0.41 108	0.33 82	0.17 60	0.24 146	0.17 81	0.23 223	0.30 140	0.15 16	0.08 72	0.06 25	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.39 645

castereo	0.30 185	0.44 362	0.81 104	0.24 134	0.29 466	0.41 160	0.27 413	0.72 384	0.45 263	0.22 149	0.30 221	0.24 192	0.31 362	0.25 58	0.21 170	0.09 160	0.07 89	0.08 78	0.31 642	0.12 182	0.09 93

WCG-NET	0.30 185	0.42 342	1.26 211	0.24 134	0.12 26	0.43 185	0.24 339	0.40 96	0.56 389	0.35 292	0.37 283	0.26 223	0.24 241	0.29 123	0.19 108	0.08 72	0.12 454	0.08 78	0.07 117	0.22 445	0.10 136

Occ-G	0.30 185	0.30 213	1.33 232	0.23 100	0.15 116	0.36 100	0.25 364	0.43 127	0.31 52	0.26 223	0.35 273	0.46 403	0.22 196	0.30 140	0.25 251	0.09 160	0.07 89	0.09 183	0.16 498	0.31 558	0.08 61

AIO-Stereo	0.30 185	0.27 151	1.25 209	0.27 236	0.24 387	0.37 111	0.20 168	0.52 246	0.36 145	0.21 126	0.30 221	0.23 174	0.14 37	0.31 151	0.20 148	0.08 72	0.07 89	0.09 183	0.38 674	0.19 396	0.31 593

UniTT-Stereo	0.30 185	0.36 284	1.68 320	0.27 236	0.24 387	0.29 36	0.18 124	0.33 40	0.34 96	0.26 223	0.37 283	0.18 101	0.18 121	0.31 151	0.27 277	0.10 274	0.08 211	0.08 78	0.07 117	0.25 491	0.08 61

CES	0.30 185	0.27 151	1.09 178	0.23 100	0.50 653	0.40 149	0.20 168	0.46 160	0.44 246	0.22 149	0.28 197	0.26 223	0.19 149	0.33 180	0.21 170	0.09 160	0.07 89	0.08 78	0.05 1	0.15 283	0.49 673

ProNet	0.30 185	0.54 428	1.29 220	0.25 162	0.15 116	0.47 239	0.25 364	0.48 199	0.39 182	0.21 126	0.23 134	0.22 156	0.20 164	0.44 286	0.19 108	0.08 72	0.08 211	0.10 254	0.08 168	0.23 460	0.12 216

CroCo-Stereo	0.30 185	0.45 372	1.08 174	0.31 361	0.17 187	0.19 9	0.21 216	0.73 398	0.50 318	0.21 126	0.24 146	0.55 453	0.22 196	0.27 83	0.26 265	0.09 160	0.08 211	0.08 78	0.07 117	0.12 182	0.09 93
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
Anonymus123	0.31 194	0.33 246	1.34 236	0.23 100	0.29 466	0.98 664	0.20 168	0.49 210	0.35 113	0.22 149	0.17 59	0.20 134	0.14 37	0.28 103	0.25 251	0.07 29	0.07 89	0.16 562	0.21 573	0.12 182	0.11 167

xyz-stereo-finetune	0.31 194	0.46 377	0.79 100	0.21 38	0.12 26	0.53 336	0.25 364	0.52 246	0.54 370	0.28 246	0.32 249	0.29 263	0.23 223	0.59 387	0.55 513	0.08 72	0.07 89	0.10 254	0.08 168	0.13 219	0.08 61

rvit_0105_6	0.31 194	0.29 195	1.00 158	0.31 361	0.18 238	0.35 84	0.25 364	0.51 230	0.61 437	0.25 205	0.28 197	0.32 285	0.25 257	0.39 249	0.25 251	0.18 589	0.16 550	0.15 543	0.13 417	0.14 255	0.13 259

rvit_stereo_ft	0.31 194	0.61 459	1.18 194	0.32 393	0.21 317	0.28 29	0.27 413	0.55 272	0.48 299	0.23 173	0.27 185	0.28 250	0.26 277	0.32 165	0.25 251	0.13 468	0.09 307	0.11 336	0.11 340	0.13 219	0.14 288

CAS++	0.31 194	0.33 246	1.43 262	0.25 162	0.17 187	0.31 48	0.20 168	0.78 457	0.41 213	0.30 261	0.30 221	0.21 149	0.16 85	0.33 180	0.18 80	0.15 537	0.12 454	0.13 473	0.10 264	0.15 283	0.11 167
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
LoS	0.31 194	0.30 213	1.52 291	0.23 100	0.13 58	0.54 343	0.20 168	0.48 199	0.49 307	0.25 205	0.28 197	0.37 322	0.24 241	0.38 241	0.23 208	0.10 274	0.08 211	0.08 78	0.05 1	0.15 283	0.07 12
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
PMTNet	0.31 194	0.35 274	1.30 223	0.20 10	0.14 83	0.57 394	0.25 364	0.46 160	0.42 227	0.27 239	0.32 249	0.27 237	0.24 241	0.39 249	0.23 208	0.43 694	0.07 89	0.08 78	0.05 1	0.18 374	0.07 12

GEAR-Net	0.32 201	0.19 12	1.32 229	0.31 361	0.14 83	0.32 56	0.21 216	0.70 372	0.34 96	0.22 149	0.28 197	0.22 156	0.27 298	0.35 205	0.27 277	0.09 160	0.16 550	0.08 78	0.15 473	0.25 491	0.45 662

monster_256*512	0.32 201	0.53 419	0.71 79	0.28 270	0.19 276	0.41 160	0.24 339	0.66 344	0.51 325	0.29 255	0.37 283	0.47 411	0.37 413	0.34 195	0.28 292	0.08 72	0.06 25	0.11 336	0.10 264	0.18 374	0.15 332

aanet-new	0.32 201	0.29 195	2.39 569	0.25 162	0.25 411	0.43 185	0.21 216	0.41 108	0.31 52	0.18 71	0.23 134	0.16 63	0.30 352	0.33 180	0.15 16	0.09 160	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.10 121	0.13 259

DA	0.32 201	0.26 138	0.89 126	0.29 308	0.25 411	0.63 502	0.22 260	0.60 312	0.39 182	0.23 173	0.30 221	0.24 192	0.26 277	0.60 394	0.18 80	0.10 274	0.12 454	0.09 183	0.07 117	0.10 121	0.52 676

GGEV	0.32 201	0.26 138	0.89 126	0.29 308	0.25 411	0.63 502	0.22 260	0.60 312	0.39 182	0.23 173	0.30 221	0.24 192	0.26 277	0.60 394	0.18 80	0.10 274	0.12 454	0.09 183	0.07 117	0.10 121	0.52 676

WCG-NET（raft）	0.32 201	0.53 419	1.21 202	0.23 100	0.12 26	0.44 197	0.24 339	0.40 96	0.50 318	0.35 292	0.35 273	0.47 411	0.25 257	0.35 205	0.20 148	0.08 72	0.29 667	0.08 78	0.07 117	0.22 445	0.11 167

MGS-Stereo	0.32 201	0.34 265	1.70 326	0.25 162	0.14 83	0.40 149	0.22 260	0.38 78	0.43 238	0.24 184	0.51 406	0.25 208	0.18 121	0.31 151	0.20 148	0.09 160	0.08 211	0.09 183	0.08 168	0.47 671	0.08 61

ff7	0.32 201	0.52 412	1.38 248	0.25 162	0.16 153	0.56 375	0.23 302	0.46 160	0.41 213	0.24 184	0.23 134	0.20 134	0.23 223	0.48 330	0.19 108	0.09 160	0.08 211	0.10 254	0.18 532	0.23 460	0.22 476

ffff	0.32 201	0.52 412	1.38 248	0.25 162	0.16 153	0.56 375	0.23 302	0.46 160	0.41 213	0.24 184	0.23 134	0.20 134	0.23 223	0.48 330	0.19 108	0.09 160	0.08 211	0.10 254	0.18 532	0.23 460	0.22 476

11t	0.32 201	0.52 412	1.38 248	0.25 162	0.16 153	0.56 375	0.23 302	0.46 160	0.41 213	0.24 184	0.23 134	0.20 134	0.23 223	0.48 330	0.19 108	0.09 160	0.08 211	0.10 254	0.18 532	0.23 460	0.22 476

MC-Stereo	0.32 201	0.31 227	1.46 272	0.31 361	0.15 116	0.53 336	0.19 140	0.44 136	0.35 113	0.36 299	0.38 298	0.27 237	0.27 298	0.42 270	0.19 108	0.09 160	0.13 482	0.09 183	0.16 498	0.20 412	0.13 259

ccc-4	0.32 201	0.52 412	1.38 248	0.25 162	0.16 153	0.56 375	0.23 302	0.46 160	0.41 213	0.24 184	0.23 134	0.20 134	0.23 223	0.48 330	0.19 108	0.09 160	0.08 211	0.10 254	0.18 532	0.23 460	0.22 476

SE	0.33 213	0.44 362	0.89 126	0.29 308	0.15 116	0.50 289	0.24 339	0.50 219	0.34 96	0.34 286	0.46 351	0.27 237	0.36 396	0.28 103	0.29 307	0.18 589	0.08 211	0.12 408	0.15 473	0.41 645	0.32 603

SMOE	0.33 213	0.37 287	0.95 147	0.28 270	0.13 58	0.50 289	0.32 505	0.47 184	0.39 182	0.34 286	0.47 358	0.31 275	0.32 371	0.30 140	0.29 307	0.12 432	0.08 211	0.17 583	0.10 264	0.48 675	0.20 446

aanet-new-78k	0.33 213	0.44 362	2.51 605	0.26 210	0.12 26	0.42 176	0.20 168	0.45 151	0.31 52	0.16 28	0.22 118	0.15 47	0.25 257	0.34 195	0.13 1	0.07 29	0.06 25	0.08 78	0.06 27	0.10 121	0.31 593

SCV_C0	0.33 213	0.43 349	1.42 261	0.25 162	0.16 153	0.35 84	0.20 168	0.68 360	0.44 246	0.24 184	0.27 185	0.29 263	0.20 164	0.58 381	0.18 80	0.09 160	0.08 211	0.08 78	0.30 633	0.26 513	0.17 390

11t1	0.33 213	0.19 12	1.41 256	0.33 420	0.16 153	0.48 256	0.21 216	0.67 355	0.48 299	0.40 325	0.34 268	0.32 285	0.33 379	0.42 270	0.27 277	0.11 369	0.12 454	0.10 254	0.08 168	0.13 219	0.14 288

IGEVStereo-DCA	0.33 213	0.34 265	1.38 248	0.27 236	0.16 153	0.45 207	0.23 302	0.46 160	0.41 213	0.24 184	0.21 98	0.26 223	0.25 257	0.64 406	0.52 498	0.09 160	0.07 89	0.10 254	0.18 532	0.16 322	0.22 476

AEACV	0.33 213	0.24 105	1.44 265	0.28 270	0.35 557	0.47 239	0.21 216	0.43 127	0.28 31	0.26 223	0.25 163	0.22 156	0.38 423	0.30 140	0.18 80	0.09 160	0.35 682	0.09 183	0.36 669	0.23 460	0.25 530

CroCo-Stereo Lap2	0.33 213	0.61 459	1.47 276	0.32 393	0.38 585	0.23 21	0.22 260	0.58 290	0.46 274	0.22 149	0.27 185	0.29 263	0.23 223	0.32 165	0.26 265	0.09 160	0.09 307	0.10 254	0.08 168	0.21 428	0.14 288

CREStereo++_RVC	0.33 213	0.29 195	1.74 342	0.24 134	0.16 153	0.54 343	0.15 56	0.40 96	0.55 377	0.37 305	0.51 406	0.24 192	0.19 149	0.27 83	0.26 265	0.09 160	0.06 25	0.08 78	0.30 633	0.08 47	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	0.33 213	0.49 398	1.75 349	0.23 100	0.12 26	0.54 343	0.16 86	0.40 96	0.45 263	0.45 363	0.51 406	0.26 223	0.22 196	0.29 123	0.20 148	0.10 274	0.10 360	0.08 78	0.06 27	0.08 47	0.11 167

sCroCo_RVC	0.33 213	0.32 236	1.89 438	0.34 453	0.27 442	0.30 40	0.22 260	0.48 199	0.44 246	0.22 149	0.33 259	0.25 208	0.25 257	0.32 165	0.24 236	0.14 514	0.16 550	0.12 408	0.12 383	0.15 283	0.13 259

EE1	0.34 224	0.18 7	1.79 392	0.28 270	0.17 187	0.50 289	0.20 168	0.71 377	0.44 246	0.33 281	0.33 259	0.29 263	0.23 223	0.43 275	0.19 108	0.10 274	0.10 360	0.09 183	0.07 117	0.26 513	0.09 93

DF	0.34 224	0.29 195	0.95 147	0.31 361	0.44 622	0.40 149	0.21 216	0.71 377	0.32 65	0.23 173	0.37 283	0.32 285	0.17 94	0.39 249	0.85 592	0.10 274	0.09 307	0.08 78	0.29 623	0.09 87	0.20 446

aanet-new-28k	0.34 224	0.53 419	2.69 634	0.25 162	0.12 26	0.39 134	0.21 216	0.37 68	0.29 43	0.18 71	0.24 146	0.17 81	0.21 179	0.22 29	0.15 16	0.08 72	0.06 25	0.08 78	0.31 642	0.10 121	0.23 503

RAFT-Stereo-weight	0.34 224	0.29 195	1.43 262	0.28 270	0.28 456	0.55 358	0.22 260	0.78 457	0.48 299	0.46 375	0.38 298	0.36 316	0.17 94	0.33 180	0.23 208	0.09 160	0.08 211	0.09 183	0.07 117	0.09 87	0.09 93

IGEV++	0.34 224	0.43 349	1.32 229	0.31 361	0.14 83	0.32 56	0.21 216	0.70 372	0.34 96	0.22 149	0.28 197	0.22 156	0.27 298	0.35 205	0.27 277	0.09 160	0.39 697	0.08 78	0.15 473	0.25 491	0.45 662

MyStereo07	0.34 224	0.40 322	1.46 272	0.29 308	0.23 371	0.60 443	0.31 482	0.53 255	0.42 227	0.25 205	0.25 163	0.20 134	0.26 277	0.57 376	0.19 108	0.09 160	0.18 583	0.12 408	0.11 340	0.16 322	0.19 427

MIF-Stereo (partial)	0.34 224	0.41 332	1.93 455	0.26 210	0.24 387	0.32 56	0.17 101	0.53 255	0.42 227	0.25 205	0.37 283	0.25 208	0.26 277	0.44 286	0.31 343	0.11 369	0.08 211	0.12 408	0.10 264	0.19 396	0.14 288

GCAP-Stereo	0.34 224	0.89 598	1.76 358	0.26 210	0.12 26	0.52 327	0.14 34	0.49 210	0.38 167	0.29 255	0.30 221	0.29 263	0.22 196	0.30 140	0.20 148	0.09 160	0.17 571	0.09 183	0.07 117	0.21 428	0.11 167

anonymousdsp2	0.34 224	0.24 105	1.16 191	0.28 270	0.15 116	0.57 394	0.23 302	0.79 473	0.47 295	0.38 316	0.37 283	0.40 347	0.25 257	0.47 323	0.21 170	0.09 160	0.07 89	0.10 254	0.13 417	0.19 396	0.27 552

anonymousdsp	0.34 224	0.53 419	1.47 276	0.25 162	0.16 153	0.56 375	0.23 302	0.49 210	0.40 200	0.25 205	0.24 146	0.22 156	0.24 241	0.55 372	0.19 108	0.09 160	0.11 420	0.10 254	0.18 532	0.24 477	0.29 569

knoymous	0.34 224	0.25 120	1.75 349	0.24 134	0.18 238	0.45 207	0.24 339	0.57 284	0.38 167	0.41 334	0.39 307	0.55 453	0.25 257	0.38 241	0.23 208	0.11 369	0.08 211	0.12 408	0.07 117	0.13 219	0.12 216

RCA-Stereo	0.34 224	0.32 236	1.30 223	0.26 210	0.14 83	0.58 411	0.23 302	0.78 457	0.62 455	0.40 325	0.44 338	0.28 250	0.35 390	0.29 123	0.20 148	0.09 160	0.10 360	0.09 183	0.07 117	0.19 396	0.08 61

IGEV-Stereo	0.34 224	0.54 428	1.47 276	0.25 162	0.16 153	0.56 375	0.23 302	0.49 210	0.40 200	0.25 205	0.24 146	0.22 156	0.24 241	0.54 367	0.19 108	0.09 160	0.10 360	0.10 254	0.18 532	0.24 477	0.29 569
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
XX-TBD	0.34 224	0.77 545	1.75 349	0.34 453	0.13 58	0.51 306	0.17 101	0.43 127	0.50 318	0.37 305	0.49 389	0.23 174	0.18 121	0.28 103	0.24 236	0.10 274	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.07 12

GEAStereo	0.35 238	0.32 236	1.17 192	0.53 644	0.60 681	0.55 358	0.21 216	0.40 96	0.27 24	0.20 111	0.22 118	0.16 63	0.18 121	0.44 286	0.16 41	0.11 369	0.37 686	0.08 78	0.06 27	0.33 576	0.71 700

GASTEREO	0.35 238	0.72 518	1.15 188	0.56 660	0.20 300	0.52 327	0.22 260	0.56 278	0.40 200	0.30 261	0.31 238	0.16 63	0.31 362	0.35 205	0.26 265	0.09 160	0.14 501	0.08 78	0.28 617	0.14 255	0.20 446

MSCF	0.35 238	0.72 518	1.15 188	0.58 669	0.21 317	0.50 289	0.22 260	0.56 278	0.38 167	0.29 255	0.29 206	0.17 81	0.30 352	0.35 205	0.26 265	0.09 160	0.12 454	0.08 78	0.29 623	0.15 283	0.21 461

xyz-stereo-finetune2	0.35 238	0.45 372	1.04 167	0.21 38	0.12 26	0.58 411	0.23 302	0.50 219	0.45 263	0.31 267	0.46 351	0.30 272	0.41 458	0.81 463	0.51 494	0.08 72	0.07 89	0.11 336	0.09 220	0.12 182	0.09 93

SCV	0.35 238	0.59 452	1.37 246	0.34 453	0.22 348	0.28 29	0.23 302	0.72 384	0.35 113	0.19 94	0.30 221	0.24 192	0.20 164	0.64 406	0.19 108	0.11 369	0.08 211	0.09 183	0.29 623	0.34 588	0.29 569

StereoAnything_RVC	0.35 238	1.25 695	1.82 406	0.20 10	0.12 26	0.26 25	0.15 56	0.43 127	0.37 159	0.14 11	0.10 3	0.11 3	0.19 149	0.46 311	0.14 4	0.11 369	0.09 307	0.08 78	0.05 1	0.76 709	0.18 410

rvit_0105_4	0.35 238	0.35 274	1.45 270	0.31 361	0.18 238	0.37 111	0.28 433	0.59 299	0.62 455	0.27 239	0.31 238	0.35 309	0.27 298	0.43 275	0.25 251	0.18 589	0.16 550	0.15 543	0.13 417	0.15 283	0.12 216

CAS	0.35 238	0.25 120	1.30 223	0.79 698	0.34 544	0.51 306	0.23 302	0.46 160	0.39 182	0.22 149	0.31 238	0.20 134	0.17 94	0.28 103	0.23 208	0.73 718	0.06 25	0.07 2	0.05 1	0.09 87	0.37 636

Selective-RAFT	0.35 238	0.26 138	1.48 279	0.31 361	0.15 116	0.61 463	0.19 140	0.60 312	0.54 370	0.28 246	0.29 206	0.40 347	0.33 379	0.50 348	0.27 277	0.10 274	0.07 89	0.09 183	0.35 660	0.19 396	0.08 61

x	0.35 238	0.20 29	1.36 241	0.33 420	0.17 187	0.47 239	0.24 339	0.75 415	0.54 370	0.40 325	0.40 312	0.42 367	0.34 388	0.45 302	0.32 356	0.11 369	0.14 501	0.11 336	0.09 220	0.12 182	0.14 288

GSStereo	0.36 248	0.32 236	1.17 192	0.34 453	0.60 681	0.55 358	0.21 216	0.62 321	0.41 213	0.22 149	0.22 118	0.17 81	0.18 121	0.44 286	0.16 41	0.10 274	0.16 550	0.08 78	0.11 340	0.33 576	0.84 711

gasm-f	0.36 248	0.34 265	1.13 183	0.53 644	0.44 622	0.54 343	0.27 413	0.40 96	0.27 24	0.20 111	0.33 259	0.16 63	0.22 196	0.36 219	0.25 251	0.11 369	0.37 686	0.08 78	0.06 27	0.38 627	0.71 700

FSD	0.36 248	0.41 332	0.91 135	0.34 453	0.29 466	0.35 84	0.33 515	0.44 136	0.46 274	0.32 277	0.32 249	0.37 322	0.32 371	0.35 205	0.32 356	0.28 669	0.27 662	0.31 674	0.30 633	0.31 558	0.29 569

rvit_0105_5	0.36 248	0.39 314	1.48 279	0.30 330	0.18 238	0.41 160	0.30 469	0.64 334	0.62 455	0.30 261	0.33 259	0.37 322	0.29 341	0.41 262	0.28 292	0.18 589	0.16 550	0.15 543	0.15 473	0.15 283	0.14 288

MoCha-V2	0.36 248	0.32 236	1.41 256	0.36 494	0.31 505	0.35 84	0.19 140	0.57 284	0.39 182	0.30 261	0.32 249	0.28 250	0.27 298	0.47 323	0.24 236	0.08 72	0.56 716	0.08 78	0.38 674	0.18 374	0.12 216

s12784h	0.36 248	0.28 180	1.58 300	0.23 100	0.11 12	0.62 484	0.24 339	0.79 473	0.64 476	0.44 352	0.52 421	0.28 250	0.26 277	0.50 348	0.24 236	0.11 369	0.06 25	0.09 183	0.06 27	0.16 322	0.06 1

R-Stereo Train	0.36 248	0.21 45	1.70 326	0.29 308	0.18 238	0.55 358	0.26 388	0.78 457	0.36 145	0.57 501	0.67 560	0.33 297	0.24 241	0.32 165	0.23 208	0.10 274	0.08 211	0.09 183	0.07 117	0.09 87	0.12 216

RAFT-Stereo	0.36 248	0.21 45	1.70 326	0.29 308	0.18 238	0.55 358	0.26 388	0.78 457	0.36 145	0.57 501	0.67 560	0.33 297	0.24 241	0.32 165	0.23 208	0.10 274	0.08 211	0.09 183	0.07 117	0.09 87	0.12 216
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
quiztm	0.37 256	0.82 569	1.45 270	0.40 558	0.29 466	0.42 176	0.23 302	0.73 398	0.47 295	0.36 299	0.42 324	0.28 250	0.20 164	0.29 123	0.26 265	0.10 274	0.06 25	0.09 183	0.09 220	0.34 588	0.09 93

DN	0.37 256	0.23 86	1.40 254	0.37 519	0.40 602	0.48 256	0.21 216	0.51 230	0.40 200	0.23 173	0.24 146	0.36 316	0.18 121	0.81 463	0.54 509	0.13 468	0.11 420	0.11 336	0.34 656	0.12 182	0.19 427

PSi22	0.37 256	0.73 526	1.71 333	0.28 270	0.13 58	0.44 197	0.14 34	0.64 334	0.51 325	0.22 149	0.28 197	0.36 316	0.22 196	0.65 418	0.27 277	0.07 29	0.14 501	0.07 2	0.06 27	0.28 531	0.12 216

DDF-Stereo	0.37 256	0.27 151	0.79 100	0.39 546	0.29 466	0.38 128	0.21 216	0.47 184	0.51 325	0.32 277	0.17 59	0.79 600	0.23 223	0.64 406	1.04 623	0.11 369	0.07 89	0.09 183	0.12 383	0.35 602	0.15 332

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 256	0.37 287	1.21 202	0.26 210	0.18 238	0.73 585	0.18 124	0.53 255	0.41 213	0.35 292	0.30 221	0.58 481	0.22 196	0.33 180	0.95 602	0.09 160	0.07 89	0.09 183	0.35 660	0.13 219	0.15 332

GREAT-IGEV	0.37 256	0.28 180	1.48 279	0.25 162	0.38 585	0.46 227	0.18 124	0.33 40	0.34 96	0.15 16	0.29 206	0.15 47	0.17 94	0.36 219	0.23 208	0.07 29	0.76 735	0.07 2	0.26 606	0.21 428	1.03 730
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
tg	0.37 256	0.55 438	1.35 239	0.28 270	0.16 153	0.57 394	0.18 124	0.57 284	0.49 307	0.37 305	0.44 338	0.38 331	0.24 241	0.46 311	0.24 236	0.09 160	0.08 211	0.11 336	0.11 340	0.43 655	0.36 629

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 256	1.34 707	1.24 208	0.23 100	0.12 26	0.33 63	0.20 168	0.40 96	0.33 82	0.25 205	0.21 98	0.16 63	0.14 37	0.27 83	0.63 542	0.55 707	0.06 25	0.11 336	0.13 417	0.25 491	0.49 673

plain	0.37 256	0.47 388	2.15 521	0.27 236	0.19 276	0.33 63	0.20 168	0.58 290	0.46 274	0.23 173	0.37 283	0.23 174	0.25 257	0.45 302	0.28 292	0.11 369	0.08 211	0.13 473	0.09 220	0.42 653	0.12 216

riskmin	0.37 256	0.22 63	1.74 342	0.32 393	0.20 300	0.48 256	0.20 168	0.66 344	0.46 274	0.36 299	0.34 268	0.69 547	0.45 501	0.39 249	0.27 277	0.11 369	0.08 211	0.12 408	0.08 168	0.13 219	0.16 368

AnonymousM	0.37 256	0.44 362	1.50 286	0.25 162	0.15 116	0.52 327	0.23 302	0.60 312	0.42 227	0.42 339	0.32 249	0.30 272	0.25 257	0.34 195	0.23 208	0.11 369	0.09 307	0.71 718	0.36 669	0.12 182	0.07 12

iRaftStereo_RVC	0.37 256	0.53 419	1.41 256	0.28 270	0.15 116	0.52 327	0.20 168	0.54 268	0.46 274	0.37 305	0.43 327	0.41 353	0.23 223	0.36 219	0.26 265	0.09 160	0.15 532	0.12 408	0.11 340	0.41 645	0.37 636

DIP-Stereo	0.37 256	0.34 265	1.50 286	0.27 236	0.18 238	0.63 502	0.17 101	0.92 582	0.53 355	0.49 408	0.48 372	0.30 272	0.30 352	0.39 249	0.30 330	0.10 274	0.08 211	0.10 254	0.08 168	0.15 283	0.12 216
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
AnonStereo	0.38 269	0.43 349	1.77 367	0.27 236	0.23 371	0.50 289	0.22 260	0.74 403	0.46 274	0.37 305	0.37 283	0.36 316	0.23 223	0.54 367	0.21 170	0.10 274	0.23 633	0.10 254	0.08 168	0.35 602	0.09 93

SCION-MonSter(vits)	0.38 269	0.22 63	0.65 53	0.21 38	0.17 187	0.33 63	0.15 56	0.75 415	0.72 559	0.16 28	0.61 510	0.55 453	0.39 437	0.57 376	0.77 578	0.15 537	0.10 360	0.21 631	0.21 573	0.45 666	0.23 503

MM-Stereo_test2	0.38 269	0.28 180	2.46 585	0.43 582	0.15 116	0.50 289	0.25 364	0.47 184	0.38 167	0.33 281	0.26 176	0.23 174	0.22 196	0.34 195	0.29 307	0.08 72	0.09 307	0.09 183	0.10 264	0.36 611	0.22 476

HART	0.38 269	0.53 419	1.66 316	0.26 210	0.15 116	0.30 40	0.19 140	0.67 355	0.46 274	0.29 255	0.52 421	0.38 331	0.16 85	0.41 262	0.20 148	0.08 72	0.68 728	0.09 183	0.07 117	0.34 588	0.21 461

mmm	0.38 269	0.21 45	1.18 194	0.35 471	0.17 187	0.49 275	0.26 388	0.78 457	0.52 337	0.50 415	0.57 477	0.41 353	0.37 413	0.71 440	0.31 343	0.11 369	0.13 482	0.14 512	0.13 417	0.15 283	0.14 288

Any-RAFT	0.38 269	0.25 120	1.89 438	0.27 236	0.17 187	0.68 557	0.21 216	0.78 457	0.53 355	0.43 345	0.43 327	0.54 450	0.30 352	0.41 262	0.20 148	0.10 274	0.12 454	0.08 78	0.06 27	0.10 121	0.09 93

qqq	0.38 269	0.21 45	1.34 236	0.28 270	0.15 116	0.45 207	0.26 388	0.76 428	0.52 337	0.39 323	0.41 318	0.46 403	0.36 396	0.96 484	0.30 330	0.11 369	0.14 501	0.12 408	0.12 383	0.12 182	0.14 288

PSM-adaLoss	0.38 269	0.27 151	1.78 372	0.44 589	0.17 187	0.60 443	0.29 459	0.51 230	0.52 337	0.47 377	0.43 327	0.44 382	0.28 318	0.47 323	0.28 292	0.12 432	0.08 211	0.12 408	0.10 264	0.17 346	0.12 216

ROB_FTStereo_v2	0.38 269	0.27 151	1.78 372	0.44 589	0.17 187	0.61 463	0.28 433	0.51 230	0.52 337	0.47 377	0.43 327	0.44 382	0.28 318	0.47 323	0.28 292	0.12 432	0.08 211	0.12 408	0.10 264	0.17 346	0.12 216

ROB_FTStereo	0.38 269	0.27 151	1.78 372	0.44 589	0.17 187	0.61 463	0.26 388	0.51 230	0.52 337	0.47 377	0.43 327	0.43 371	0.28 318	0.49 341	0.28 292	0.12 432	0.08 211	0.12 408	0.10 264	0.17 346	0.12 216

HUI-Stereo	0.38 269	0.27 151	1.79 392	0.44 589	0.17 187	0.61 463	0.28 433	0.51 230	0.52 337	0.47 377	0.43 327	0.44 382	0.28 318	0.45 302	0.28 292	0.12 432	0.08 211	0.12 408	0.10 264	0.17 346	0.12 216

RAFT-IKP	0.38 269	0.27 151	1.79 392	0.44 589	0.16 153	0.60 443	0.28 433	0.51 230	0.52 337	0.47 377	0.43 327	0.43 371	0.28 318	0.50 348	0.28 292	0.12 432	0.08 211	0.12 408	0.10 264	0.17 346	0.12 216

raftrobust	0.38 269	0.68 501	1.54 293	0.32 393	0.46 641	0.52 327	0.21 216	0.56 278	0.42 227	0.52 437	0.35 273	0.31 275	0.33 379	0.37 230	0.30 330	0.10 274	0.11 420	0.08 78	0.07 117	0.21 428	0.19 427

sAnonymous2	0.38 269	0.62 465	2.15 521	0.31 361	0.24 387	0.34 75	0.27 413	0.53 255	0.46 274	0.24 184	0.29 206	0.23 174	0.28 318	0.28 103	0.22 197	0.12 432	0.09 307	0.11 336	0.13 417	0.38 627	0.35 621

CroCo_RVC	0.38 269	0.62 465	2.15 521	0.31 361	0.24 387	0.34 75	0.27 413	0.53 255	0.46 274	0.24 184	0.29 206	0.23 174	0.28 318	0.28 103	0.22 197	0.12 432	0.09 307	0.11 336	0.13 417	0.38 627	0.35 621

GMStereo	0.38 269	0.99 643	1.91 449	0.27 236	0.16 153	0.39 134	0.23 302	0.47 184	0.62 455	0.38 316	0.34 268	0.25 208	0.25 257	0.39 249	0.29 307	0.14 514	0.08 211	0.10 254	0.12 383	0.15 283	0.11 167
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
Gwc-CoAtRS	0.38 269	0.33 246	1.92 452	0.27 236	0.41 611	0.48 256	0.19 140	0.59 299	0.46 274	0.43 345	0.39 307	0.57 474	0.26 277	0.32 165	0.26 265	0.09 160	0.09 307	0.09 183	0.31 642	0.11 159	0.09 93

Weightmod_eth	0.39 286	0.45 372	0.99 157	0.28 270	0.28 456	0.39 134	0.23 302	0.46 160	0.36 145	0.28 246	0.63 529	0.33 297	0.36 396	0.76 451	0.27 277	0.67 714	0.10 360	0.10 254	0.09 220	0.47 671	0.22 476

TestStereo-Hl	0.39 286	0.50 406	1.74 342	0.25 162	0.15 116	0.49 275	0.21 216	0.70 372	0.51 325	0.38 316	0.39 307	0.37 322	0.31 362	1.07 498	0.25 251	0.09 160	0.07 89	0.09 183	0.08 168	0.12 182	0.09 93

Lsterematch	0.39 286	0.69 505	1.65 311	0.28 270	0.14 83	0.50 289	0.21 216	0.47 184	0.58 404	0.43 345	0.59 486	0.44 382	0.37 413	0.44 286	0.40 431	0.10 274	0.06 25	0.10 254	0.08 168	0.14 255	0.12 216

NLSM1	0.39 286	0.24 105	0.56 17	0.27 236	0.40 602	0.49 275	0.21 216	1.44 713	1.64 721	0.25 205	0.33 259	0.25 208	0.26 277	0.40 256	0.32 356	0.10 274	0.10 360	0.11 336	0.10 264	0.22 445	0.13 259

AIO_test	0.39 286	0.37 287	1.19 196	0.73 691	0.67 690	0.35 84	0.25 364	0.47 184	0.34 96	0.34 286	0.22 118	0.33 297	0.17 94	1.31 532	0.19 108	0.11 369	0.15 532	0.08 78	0.21 573	0.15 283	0.23 503

rvit_0105_3	0.39 286	0.47 388	1.46 272	0.33 420	0.19 276	0.45 207	0.35 529	0.69 364	0.65 492	0.37 305	0.37 283	0.40 347	0.31 362	0.44 286	0.30 330	0.18 589	0.17 571	0.17 583	0.18 532	0.15 283	0.15 332

CASS	0.39 286	0.30 213	1.61 307	0.32 393	0.17 187	0.53 336	0.24 339	0.70 372	0.49 307	0.59 533	0.54 446	0.40 347	0.40 447	0.41 262	0.30 330	0.17 576	0.10 360	0.14 512	0.11 340	0.18 374	0.17 390
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Patchmatch Stereo++	0.39 286	0.27 151	1.78 372	0.44 589	0.16 153	0.61 463	0.27 413	0.51 230	0.52 337	0.47 377	0.43 327	0.43 371	0.28 318	0.54 367	0.28 292	0.12 432	0.08 211	0.12 408	0.10 264	0.17 346	0.12 216
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
iGMRVC	0.39 286	0.27 151	1.78 372	0.44 589	0.17 187	0.61 463	0.27 413	0.51 230	0.52 337	0.47 377	0.43 327	0.44 382	0.28 318	0.55 372	0.28 292	0.12 432	0.08 211	0.12 408	0.10 264	0.17 346	0.12 216

iRAFT	0.39 286	0.27 151	1.78 372	0.44 589	0.16 153	0.61 463	0.27 413	0.51 230	0.52 337	0.47 377	0.43 327	0.43 371	0.28 318	0.54 367	0.28 292	0.12 432	0.08 211	0.12 408	0.10 264	0.17 346	0.12 216

S0	0.40 296	0.69 505	1.02 162	0.30 330	0.19 276	0.61 463	0.35 529	0.48 199	0.31 52	0.34 286	0.50 399	0.32 285	0.32 371	0.34 195	0.36 397	0.19 605	0.14 501	0.17 583	0.20 565	0.46 669	0.65 695

MM-Stereo_test3	0.40 296	0.58 449	1.75 349	0.36 494	0.30 484	0.45 207	0.30 469	0.72 384	0.59 414	0.31 267	0.43 327	0.32 285	0.23 223	0.35 205	0.29 307	0.10 274	0.20 608	0.10 254	0.08 168	0.40 642	0.11 167

rvit_stereo_0075_2	0.40 296	0.40 322	1.88 431	0.33 420	0.32 516	0.41 160	0.22 260	0.58 290	0.53 355	0.38 316	0.51 406	0.40 347	0.27 298	0.44 286	0.29 307	0.20 616	0.15 532	0.22 635	0.15 473	0.18 374	0.23 503

test_sample1	0.40 296	0.18 7	1.19 196	0.31 361	0.18 238	0.48 256	0.23 302	0.78 457	0.49 307	0.44 352	0.44 338	0.45 391	0.41 458	1.39 541	0.33 369	0.11 369	0.09 307	0.10 254	0.09 220	0.12 182	0.13 259

H2IRNET	0.40 296	0.61 459	1.90 443	0.29 308	0.17 187	0.54 343	0.18 124	0.52 246	0.50 318	0.27 239	0.56 468	0.47 411	0.35 390	0.46 311	0.33 369	0.10 274	0.07 89	0.12 408	0.14 446	0.32 567	0.12 216

DCANet-4	0.40 296	0.27 151	2.21 532	0.25 162	0.14 83	0.51 306	0.22 260	0.77 440	0.72 559	0.54 461	0.47 358	0.28 250	0.37 413	0.37 230	0.34 379	0.09 160	0.07 89	0.08 78	0.07 117	0.08 47	0.22 476

test_4	0.40 296	0.37 287	2.01 486	0.29 308	0.21 317	0.50 289	0.28 433	0.47 184	0.39 182	0.42 339	0.76 609	0.38 331	0.22 196	0.52 356	0.33 369	0.08 72	0.07 89	0.11 336	0.15 473	0.28 531	0.07 12

cross-raft	0.40 296	0.27 151	2.22 536	0.30 330	0.17 187	0.49 275	0.35 529	0.71 377	0.39 182	0.43 345	0.45 342	0.64 511	0.25 257	0.32 165	0.25 251	0.08 72	0.08 211	0.09 183	0.23 589	0.11 159	0.14 288

TestStereo_HL2	0.41 304	0.86 584	1.82 406	0.26 210	0.16 153	0.48 256	0.20 168	0.62 321	0.51 325	0.35 292	0.41 318	0.32 285	0.27 298	1.09 501	0.29 307	0.10 274	0.07 89	0.08 78	0.07 117	0.13 219	0.10 136

GGDA	0.41 304	0.90 602	1.83 410	0.26 210	0.15 116	0.50 289	0.20 168	0.63 330	0.52 337	0.35 292	0.41 318	0.31 275	0.27 298	1.11 506	0.27 277	0.10 274	0.07 89	0.08 78	0.07 117	0.13 219	0.10 136

FE-Mocha	0.41 304	0.31 227	1.44 265	0.28 270	0.33 531	0.41 160	0.17 101	0.69 364	0.45 263	0.44 352	0.50 399	0.41 353	0.45 501	0.36 219	1.17 642	0.10 274	0.08 211	0.11 336	0.21 573	0.13 219	0.13 259

MM-Stereo_test1	0.41 304	0.39 314	2.29 551	0.38 536	0.26 429	0.44 197	0.28 433	0.63 330	0.51 325	0.40 325	0.32 249	0.26 223	0.26 277	0.46 311	0.22 197	0.09 160	0.21 618	0.10 254	0.09 220	0.39 637	0.15 332

FLISNet	0.41 304	0.63 475	1.72 334	0.27 236	0.21 317	0.45 207	0.19 140	0.55 272	0.41 213	0.57 501	0.59 486	0.65 516	0.45 501	0.45 302	0.39 423	0.08 72	0.09 307	0.10 254	0.11 340	0.20 412	0.10 136

CoSv	0.41 304	0.63 475	1.72 334	0.27 236	0.21 317	0.45 207	0.19 140	0.55 272	0.41 213	0.57 501	0.59 486	0.65 516	0.45 501	0.45 302	0.39 423	0.08 72	0.09 307	0.10 254	0.11 340	0.20 412	0.10 136

AIO_rvc	0.41 304	0.64 480	1.29 220	0.58 669	0.39 591	0.37 111	0.24 339	0.50 219	0.43 238	0.28 246	0.23 134	0.25 208	0.16 85	0.99 487	0.19 108	0.10 274	0.16 550	0.08 78	0.11 340	0.25 491	0.85 713

test_sample2	0.41 304	0.19 12	1.23 206	0.31 361	0.17 187	0.51 306	0.27 413	0.81 482	0.55 377	0.44 352	0.45 342	0.46 403	0.38 423	1.51 563	0.30 330	0.12 432	0.09 307	0.11 336	0.10 264	0.14 255	0.14 288

GMStereo_Zeroshot	0.41 304	0.36 284	1.54 293	0.41 566	0.19 276	0.52 327	0.19 140	0.59 299	0.52 337	0.57 501	0.59 486	0.63 501	0.29 341	0.58 381	0.33 369	0.15 537	0.09 307	0.16 562	0.09 220	0.24 477	0.12 216

MIM_Stereo	0.41 304	0.60 454	1.88 431	0.31 361	0.21 317	0.50 289	0.19 140	0.64 334	0.44 246	0.43 345	0.53 434	0.43 371	0.27 298	0.51 352	0.28 292	0.08 72	0.14 501	0.11 336	0.10 264	0.26 513	0.26 541

LL-Strereo2	0.41 304	0.90 602	1.83 410	0.44 589	0.24 387	0.54 343	0.27 413	0.58 290	0.45 263	0.41 334	0.33 259	0.44 382	0.21 179	0.44 286	0.34 379	0.09 160	0.08 211	0.16 562	0.14 446	0.17 346	0.17 390

BUS	0.41 304	0.27 151	1.13 183	0.30 330	0.21 317	0.91 655	0.23 302	1.00 653	0.61 437	0.63 573	0.53 434	0.66 523	0.30 352	0.43 275	0.32 356	0.13 468	0.10 360	0.14 512	0.12 383	0.12 182	0.11 167

BSDual-CNN	0.41 304	0.27 151	1.13 183	0.30 330	0.21 317	0.76 602	0.31 482	1.00 653	0.61 437	0.63 573	0.53 434	0.63 501	0.37 413	0.43 275	0.38 412	0.13 468	0.10 360	0.14 512	0.12 383	0.12 182	0.11 167

psmg	0.41 304	0.27 151	1.13 183	0.27 236	0.21 317	0.75 598	0.36 537	0.90 561	0.61 437	0.59 533	0.59 486	0.63 501	0.37 413	0.43 275	0.38 412	0.13 468	0.10 360	0.13 473	0.12 383	0.13 219	0.11 167

GMOStereo	0.41 304	0.62 465	1.78 372	0.28 270	0.36 566	0.51 306	0.31 482	0.53 255	0.44 246	0.57 501	0.48 372	0.41 353	0.27 298	0.28 103	0.23 208	0.08 72	0.38 690	0.13 473	0.11 340	0.34 588	0.11 167

error version	0.41 304	0.62 465	1.78 372	0.28 270	0.36 566	0.51 306	0.31 482	0.53 255	0.44 246	0.57 501	0.48 372	0.41 353	0.27 298	0.28 103	0.23 208	0.08 72	0.38 690	0.13 473	0.11 340	0.34 588	0.11 167

test-v	0.41 304	0.62 465	1.78 372	0.28 270	0.36 566	0.51 306	0.31 482	0.53 255	0.44 246	0.57 501	0.48 372	0.41 353	0.27 298	0.28 103	0.23 208	0.08 72	0.38 690	0.13 473	0.11 340	0.34 588	0.11 167

CRE-IMP	0.41 304	0.22 63	1.76 358	0.48 623	0.17 187	0.79 619	0.69 673	0.52 246	0.52 337	0.47 377	0.42 324	0.45 391	0.26 277	0.41 262	0.31 343	0.11 369	0.07 89	0.12 408	0.09 220	0.17 346	0.23 503

test-2	0.41 304	0.62 465	1.78 372	0.28 270	0.36 566	0.51 306	0.31 482	0.53 255	0.44 246	0.57 501	0.48 372	0.41 353	0.27 298	0.28 103	0.23 208	0.08 72	0.38 690	0.13 473	0.11 340	0.34 588	0.11 167

CFNet-RSSM	0.41 304	0.32 236	2.20 531	0.27 236	0.44 622	0.52 327	0.19 140	0.76 428	0.48 299	0.43 345	0.36 277	0.54 450	0.26 277	0.33 180	0.25 251	0.09 160	0.08 211	0.09 183	0.38 674	0.10 121	0.09 93

DMCA	0.41 304	0.52 412	1.26 211	0.31 361	0.24 387	0.59 430	0.26 388	0.77 440	0.63 468	0.58 519	0.48 372	0.57 474	0.35 390	0.40 256	0.50 488	0.14 514	0.10 360	0.14 512	0.10 264	0.15 283	0.15 332

WQFJA1	0.42 325	0.24 105	0.53 11	0.26 210	0.38 585	0.48 256	0.23 302	1.72 724	2.07 738	0.25 205	0.25 163	0.28 250	0.27 298	0.32 165	0.34 379	0.09 160	0.11 420	0.10 254	0.08 168	0.20 412	0.13 259

WQFJX	0.42 325	0.25 120	0.55 14	0.26 210	0.39 591	0.47 239	0.23 302	1.76 726	1.82 731	0.26 223	0.26 176	0.28 250	0.28 318	0.42 270	0.32 356	0.10 274	0.10 360	0.09 183	0.08 168	0.24 477	0.16 368

NLMM	0.42 325	0.24 105	0.53 11	0.26 210	0.38 585	0.48 256	0.23 302	1.72 724	2.06 737	0.25 205	0.25 163	0.28 250	0.27 298	0.32 165	0.34 379	0.09 160	0.11 420	0.10 254	0.08 168	0.20 412	0.13 259

AE-Stereo	0.42 325	0.29 195	1.65 311	0.43 582	0.47 646	0.56 375	0.23 302	0.86 529	0.46 274	0.31 267	0.41 318	0.43 371	0.24 241	0.34 195	0.24 236	0.09 160	0.48 711	0.11 336	0.45 689	0.22 445	0.19 427

ACVNet-DCA	0.42 325	0.64 480	2.07 498	0.35 471	0.14 83	0.76 602	0.25 364	0.76 428	0.52 337	0.31 267	0.38 298	0.24 192	0.38 423	0.69 433	0.19 108	0.10 274	0.24 638	0.11 336	0.09 220	0.12 182	0.14 288

dd	0.42 325	0.96 625	1.77 367	0.31 361	0.17 187	0.57 394	0.26 388	0.49 210	0.68 520	0.41 334	0.40 312	0.34 305	0.27 298	0.45 302	0.40 431	0.17 576	0.10 360	0.13 473	0.12 383	0.21 428	0.12 216

Anonymous3	0.42 325	0.35 274	2.09 504	0.33 420	0.24 387	0.72 577	0.31 482	0.74 403	0.55 377	0.35 292	0.40 312	0.33 297	0.29 341	0.44 286	0.28 292	0.18 589	0.18 583	0.13 473	0.13 417	0.17 346	0.17 390

DCANet	0.42 325	0.77 545	1.95 468	0.25 162	0.14 83	0.51 306	0.22 260	0.77 440	0.72 559	0.54 461	0.48 372	0.31 275	0.41 458	0.36 219	0.39 423	0.09 160	0.07 89	0.09 183	0.07 117	0.13 219	0.23 503

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 325	0.86 584	1.78 372	0.28 270	0.17 187	0.52 327	0.20 168	0.62 321	0.61 437	0.50 415	0.61 510	0.39 338	0.32 371	0.35 205	0.30 330	0.07 29	0.10 360	0.09 183	0.09 220	0.35 602	0.10 136

Weightmod	0.43 334	0.56 441	0.91 135	0.26 210	0.22 348	0.56 375	0.22 260	0.45 151	0.38 167	0.30 261	0.72 597	0.38 331	0.32 371	0.61 400	0.33 369	0.40 691	0.14 501	0.10 254	0.10 264	0.52 688	1.06 732

fff	0.43 334	0.77 545	1.95 468	0.24 134	0.13 58	0.51 306	0.22 260	0.77 440	0.75 593	0.54 461	0.47 358	0.31 275	0.65 609	0.36 219	0.34 379	0.09 160	0.07 89	0.08 78	0.07 117	0.08 47	0.22 476

DisPM	0.43 334	0.33 246	1.78 372	0.57 666	0.18 238	0.59 430	0.63 661	0.53 255	0.61 437	0.60 543	0.53 434	0.38 331	0.26 277	0.75 447	0.29 307	0.12 432	0.07 89	0.12 408	0.11 340	0.11 159	0.14 288

IER	0.43 334	0.38 301	1.69 322	0.26 210	0.25 411	0.66 538	0.26 388	0.71 377	0.55 377	0.54 461	0.59 486	0.60 492	0.53 555	0.52 356	0.39 423	0.11 369	0.08 211	0.11 336	0.11 340	0.14 255	0.11 167

test-3	0.43 334	0.20 29	1.70 326	0.34 453	0.32 516	0.45 207	0.23 302	0.71 377	0.46 274	0.51 428	0.29 206	0.45 391	0.21 179	0.59 387	0.98 607	0.08 72	0.07 89	0.10 254	0.35 660	0.29 538	0.28 561

test_1	0.43 334	0.20 29	1.70 326	0.34 453	0.32 516	0.45 207	0.23 302	0.71 377	0.46 274	0.50 415	0.29 206	0.45 391	0.21 179	0.59 387	0.98 607	0.08 72	0.07 89	0.10 254	0.35 660	0.29 538	0.29 569

rafts_anoy	0.43 334	0.89 598	1.96 477	0.32 393	0.30 484	0.48 256	0.24 339	0.62 321	0.49 307	0.37 305	0.38 298	0.33 297	0.30 352	0.51 352	0.34 379	0.10 274	0.39 697	0.13 473	0.15 473	0.17 346	0.15 332

RALAANet	0.43 334	0.98 638	1.90 443	0.32 393	0.23 371	0.48 256	0.19 140	0.67 355	0.53 355	0.48 396	0.45 342	0.39 338	0.30 352	0.48 330	0.37 405	0.10 274	0.08 211	0.11 336	0.14 446	0.27 525	0.10 136

csc	0.43 334	0.77 545	1.95 468	0.24 134	0.13 58	0.51 306	0.22 260	0.77 440	0.75 593	0.54 461	0.47 358	0.31 275	0.65 609	0.36 219	0.34 379	0.09 160	0.07 89	0.08 78	0.07 117	0.08 47	0.22 476

cscssc	0.43 334	0.77 545	1.95 468	0.24 134	0.13 58	0.51 306	0.22 260	0.77 440	0.75 593	0.54 461	0.47 358	0.31 275	0.65 609	0.36 219	0.34 379	0.09 160	0.07 89	0.08 78	0.07 117	0.08 47	0.22 476

S	0.44 344	0.42 342	1.08 174	0.27 236	0.24 387	0.66 538	0.28 433	0.53 255	0.46 274	0.45 363	0.56 468	0.33 297	0.39 437	0.31 151	0.30 330	0.17 576	0.11 420	0.19 612	0.20 565	0.52 688	1.29 738

ManiGeoR	0.44 344	1.04 657	2.50 600	0.22 69	0.19 276	0.47 239	0.18 124	0.72 384	0.53 355	0.28 246	0.36 277	0.32 285	0.28 318	0.85 469	0.33 369	0.10 274	0.07 89	0.09 183	0.07 117	0.12 182	0.10 136

HLF11	0.44 344	0.97 633	2.44 581	0.22 69	0.19 276	0.43 185	0.17 101	0.66 344	0.51 325	0.33 281	0.40 312	0.31 275	0.29 341	0.88 476	0.35 391	0.10 274	0.08 211	0.08 78	0.07 117	0.13 219	0.11 167

HLf10	0.44 344	1.04 657	2.50 600	0.22 69	0.19 276	0.47 239	0.18 124	0.72 384	0.53 355	0.28 246	0.36 277	0.32 285	0.28 318	0.85 469	0.33 369	0.10 274	0.07 89	0.09 183	0.07 117	0.12 182	0.10 136

IGEV_i1	0.44 344	0.26 138	2.01 486	0.33 420	0.18 238	0.58 411	0.27 413	0.84 509	0.49 307	0.45 363	0.47 358	0.55 453	0.33 379	0.65 418	0.36 397	0.11 369	0.11 420	0.13 473	0.19 552	0.17 346	0.28 561

Selective-IGEV-i1	0.44 344	0.23 86	1.30 223	0.33 420	0.45 633	0.60 443	0.32 505	0.85 518	0.64 476	0.42 339	0.52 421	0.60 492	0.28 318	0.46 311	0.34 379	0.10 274	0.10 360	0.13 473	0.28 617	0.14 255	0.75 704

rvit_105_1	0.44 344	0.54 428	1.46 272	0.36 494	0.24 387	0.51 306	0.45 599	0.75 415	0.74 579	0.45 363	0.44 338	0.44 382	0.36 396	0.62 401	0.38 412	0.20 616	0.18 583	0.18 605	0.22 585	0.18 374	0.18 410

model_zeroshot	0.44 344	0.68 501	1.97 482	0.28 270	0.18 238	0.69 563	0.21 216	0.63 330	0.40 200	1.00 676	0.34 268	0.42 367	0.20 164	0.69 433	0.24 236	0.10 274	0.22 624	0.10 254	0.22 585	0.12 182	0.10 136

1test111	0.44 344	0.64 480	2.07 498	0.35 471	0.14 83	0.76 602	0.25 364	0.76 428	0.52 337	0.31 267	0.38 298	0.24 192	0.38 423	0.96 484	0.30 330	0.10 274	0.24 638	0.11 336	0.09 220	0.12 182	0.14 288

tt1	0.44 344	0.64 480	1.83 410	0.35 471	0.14 83	0.76 602	0.25 364	0.74 403	0.88 647	0.31 267	0.37 283	0.25 208	0.35 390	0.63 404	0.19 108	0.10 274	0.24 638	0.11 336	0.09 220	0.25 491	0.36 629

RAFT-Test	0.44 344	0.38 301	2.01 486	0.27 236	0.44 622	0.64 516	0.37 546	0.72 384	0.57 393	0.45 363	0.48 372	0.65 516	0.24 241	0.35 205	0.29 307	0.09 160	0.11 420	0.09 183	0.38 674	0.10 121	0.11 167

4D-IteraStereo	0.44 344	0.96 625	2.63 624	0.27 236	0.30 484	0.45 207	0.25 364	0.52 246	0.50 318	0.40 325	0.31 238	0.40 347	0.19 149	0.35 205	0.32 356	0.09 160	0.06 25	0.12 408	0.11 340	0.19 396	0.30 583

ToySt	0.44 344	0.61 459	1.89 438	0.29 308	0.18 238	0.55 358	0.35 529	0.67 355	0.53 355	0.39 323	0.50 399	0.59 485	0.43 487	0.51 352	0.49 483	0.10 274	0.12 454	0.13 473	0.16 498	0.24 477	0.19 427

UDGNet	0.44 344	1.02 655	1.74 342	0.35 471	0.19 276	0.58 411	0.23 302	0.49 210	0.66 508	0.41 334	0.38 298	0.34 305	0.29 341	0.53 362	0.30 330	0.24 650	0.10 360	0.37 688	0.19 552	0.27 525	0.15 332

test_3	0.44 344	0.20 29	1.70 326	0.36 494	0.32 516	0.47 239	0.30 469	0.73 398	0.49 307	0.50 415	0.30 221	0.45 391	0.22 196	0.59 387	0.98 607	0.08 72	0.10 360	0.11 336	0.35 660	0.29 538	0.28 561

GANet-ADL	0.44 344	0.41 332	2.31 553	0.33 420	0.20 300	0.57 394	0.25 364	0.75 415	0.54 370	0.42 339	0.59 486	0.56 467	0.30 352	0.40 256	0.38 412	0.14 514	0.11 420	0.09 183	0.08 168	0.22 445	0.17 390

DeepStereo_RVC	0.44 344	0.28 180	1.92 452	0.49 625	0.17 187	0.60 443	0.59 647	0.50 219	0.52 337	0.49 408	0.45 342	0.39 338	0.86 657	0.45 302	0.33 369	0.11 369	0.08 211	0.11 336	0.09 220	0.15 283	0.19 427

test-1	0.44 344	0.48 393	1.69 322	0.30 330	0.27 442	0.50 289	0.28 433	0.80 478	0.43 238	0.40 325	0.54 446	0.41 353	0.24 241	0.31 151	1.16 640	0.09 160	0.20 608	0.10 254	0.17 518	0.11 159	0.26 541

raft+_RVC	0.44 344	0.67 498	1.85 416	0.34 453	0.71 695	0.51 306	0.25 364	0.64 334	0.51 325	0.35 292	0.45 342	0.32 285	0.28 318	0.43 275	0.32 356	0.09 160	0.19 596	0.10 254	0.09 220	0.20 412	0.40 651

GES	0.44 344	0.28 180	1.88 431	0.30 330	0.18 238	0.61 463	0.30 469	0.88 549	0.46 274	0.47 377	0.52 421	0.39 338	0.42 476	0.58 381	0.67 555	0.15 537	0.11 420	0.12 408	0.10 264	0.15 283	0.17 390

AFF-stereo	0.44 344	0.96 625	1.78 372	0.31 361	0.15 116	0.50 289	0.21 216	0.64 334	0.63 468	0.47 377	0.64 546	0.49 425	0.34 388	0.46 311	0.31 343	0.08 72	0.09 307	0.10 254	0.10 264	0.37 620	0.10 136

FENet	0.44 344	0.30 213	2.42 575	0.32 393	0.17 187	0.58 411	0.22 260	0.77 440	0.59 414	0.47 377	0.42 324	0.55 453	0.38 423	0.49 341	0.47 472	0.12 432	0.09 307	0.12 408	0.11 340	0.13 219	0.16 368

AdaStereo	0.44 344	0.38 301	1.79 392	0.34 453	0.20 300	0.57 394	0.28 433	0.92 582	0.69 529	0.52 437	0.55 456	0.61 495	0.33 379	0.48 330	0.39 423	0.17 576	0.08 211	0.17 583	0.11 340	0.18 374	0.12 216
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.
HLf8	0.45 367	1.10 668	2.46 585	0.21 38	0.19 276	0.51 306	0.18 124	0.76 428	0.58 404	0.32 277	0.37 283	0.32 285	0.28 318	0.92 478	0.26 265	0.12 432	0.07 89	0.09 183	0.07 117	0.14 255	0.11 167

Hybrid-DGEV-03	0.45 367	0.88 593	1.75 349	0.29 308	0.17 187	0.58 411	0.24 339	0.65 341	0.48 299	0.59 533	1.01 660	0.39 338	0.28 318	0.41 262	0.34 379	0.09 160	0.08 211	0.12 408	0.09 220	0.34 588	0.24 518

WQFJX1	0.45 367	0.28 180	0.56 17	0.27 236	0.35 557	0.48 256	0.25 364	1.98 737	2.08 739	0.26 223	0.26 176	0.29 263	0.28 318	0.50 348	0.31 343	0.10 274	0.11 420	0.10 254	0.08 168	0.23 460	0.14 288

AIO-test1	0.45 367	0.87 589	2.27 547	0.33 420	0.33 531	0.50 289	0.22 260	0.74 403	0.66 508	0.29 255	0.41 318	0.29 263	0.22 196	0.73 443	0.29 307	0.09 160	0.08 211	0.12 408	0.14 446	0.30 550	0.22 476

StereoVision	0.45 367	0.72 518	1.94 465	0.33 420	0.32 516	0.47 239	0.26 388	0.68 360	0.57 393	0.32 277	0.89 639	0.45 391	0.27 298	0.49 341	0.36 397	0.13 468	0.15 532	0.16 562	0.15 473	0.19 396	0.13 259

ADStereo(finetuned)	0.45 367	0.77 545	2.12 513	0.25 162	0.14 83	0.51 306	0.22 260	0.77 440	0.72 559	0.54 461	0.48 372	0.31 275	0.76 640	0.37 230	0.38 412	0.09 160	0.07 89	0.09 183	0.07 117	0.13 219	0.23 503

PFNet+	0.45 367	0.37 287	1.86 424	0.46 609	0.18 238	0.58 411	0.77 686	0.52 246	0.64 476	0.56 490	0.48 372	0.39 338	0.26 277	0.93 479	0.32 356	0.13 468	0.09 307	0.14 512	0.13 417	0.12 182	0.15 332

RAFT	0.45 367	0.92 607	1.59 301	0.34 453	0.19 276	0.46 227	0.35 529	0.65 341	0.49 307	0.49 408	0.49 389	0.70 558	0.40 447	0.47 323	0.32 356	0.11 369	0.16 550	0.14 512	0.13 417	0.51 683	0.13 259

TestStereo	0.45 367	0.54 428	2.11 509	0.29 308	0.16 153	0.43 185	0.24 339	0.54 268	0.45 263	0.37 305	0.46 351	0.34 305	0.27 298	1.98 650	0.27 277	0.11 369	0.08 211	0.12 408	0.09 220	0.14 255	0.08 61

CFNet_pseudo	0.45 367	0.46 377	2.23 540	0.25 162	0.19 276	0.56 375	0.21 216	0.77 440	0.60 419	0.49 408	0.56 468	0.69 547	0.47 527	0.52 356	0.31 343	0.11 369	0.10 360	0.15 543	0.10 264	0.17 346	0.14 288

RALCasStereoNet	0.45 367	0.88 593	1.85 416	0.30 330	0.26 429	0.49 275	0.26 388	0.58 290	0.51 325	0.36 299	0.48 372	0.36 316	0.28 318	0.55 372	0.34 379	0.10 274	0.53 714	0.09 183	0.08 168	0.25 491	0.34 618

ACVNet	0.45 367	0.44 362	1.79 392	0.28 270	0.21 317	0.59 430	0.36 537	0.66 344	0.68 520	0.45 363	0.59 486	0.69 547	0.40 447	0.44 286	0.55 513	0.11 369	0.09 307	0.10 254	0.09 220	0.34 588	0.10 136

ccs_rob	0.45 367	0.46 377	2.22 536	0.26 210	0.19 276	0.56 375	0.21 216	0.77 440	0.60 419	0.49 408	0.56 468	0.69 547	0.47 527	0.52 356	0.31 343	0.11 369	0.09 307	0.16 562	0.10 264	0.17 346	0.14 288

NLMM1	0.46 380	0.27 151	0.53 11	0.27 236	0.38 585	0.49 275	0.24 339	1.97 736	2.38 742	0.28 246	0.27 185	0.26 223	0.25 257	0.47 323	0.31 343	0.10 274	0.11 420	0.10 254	0.09 220	0.23 460	0.15 332

NLCSM	0.46 380	0.37 287	0.72 83	0.29 308	0.36 566	0.49 275	0.27 413	1.33 707	1.59 720	0.29 255	0.29 206	0.29 263	0.31 362	1.44 547	0.35 391	0.11 369	0.11 420	0.11 336	0.10 264	0.35 602	0.14 288

Reg-Stereo(zero)	0.46 380	0.17 2	2.10 508	0.24 134	0.34 544	0.51 306	0.42 572	0.50 219	0.54 370	0.37 305	0.46 351	0.54 450	0.60 587	0.43 275	1.10 630	0.08 72	0.09 307	0.08 78	0.22 585	0.12 182	0.22 476

xx1	0.46 380	0.64 480	2.07 498	0.35 471	0.14 83	0.76 602	0.25 364	0.74 403	1.01 670	0.31 267	0.38 298	0.46 403	0.36 396	0.69 433	0.19 108	0.10 274	0.24 638	0.12 408	0.12 383	0.12 182	0.14 288

rrr	0.46 380	0.34 265	3.08 684	0.27 236	0.16 153	0.45 207	0.28 433	1.09 683	0.51 325	0.24 184	0.21 98	0.26 223	0.25 257	0.64 406	0.52 498	0.09 160	0.07 89	0.10 254	0.29 623	0.16 322	0.25 530

MSKI-zero shot	0.46 380	0.38 301	2.47 591	0.27 236	0.43 621	0.56 375	0.20 168	0.77 440	0.43 238	0.60 543	0.51 406	0.44 382	0.17 94	0.68 427	0.21 170	0.09 160	0.29 667	0.09 183	0.32 648	0.14 255	0.10 136

PCWNet_CMD	0.46 380	0.45 372	2.28 549	0.26 210	0.20 300	0.55 358	0.21 216	0.75 415	0.64 476	0.48 396	0.55 456	0.68 540	0.57 573	0.46 311	0.30 330	0.11 369	0.10 360	0.14 512	0.10 264	0.18 374	0.14 288

RAFT_CTSACE	0.46 380	0.76 535	2.07 498	0.35 471	0.30 484	0.54 343	0.30 469	0.61 317	0.48 299	0.49 408	0.76 609	0.55 453	0.36 396	0.58 381	0.22 197	0.08 72	0.13 482	0.11 336	0.10 264	0.41 645	0.08 61

NRIStereo	0.46 380	0.25 120	1.77 367	0.47 615	0.16 153	0.95 660	0.74 681	0.51 230	0.56 389	0.48 396	0.39 307	0.59 485	0.29 341	0.77 456	0.32 356	0.11 369	0.13 482	0.11 336	0.09 220	0.21 428	0.24 518

ICVP	0.46 380	0.29 195	2.41 573	0.33 420	0.22 348	0.59 430	0.55 634	0.75 415	0.50 318	0.44 352	0.60 503	0.49 425	0.35 390	0.53 362	0.37 405	0.16 560	0.16 550	0.14 512	0.11 340	0.15 283	0.15 332
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
HCRNet	0.46 380	0.49 398	1.65 311	0.38 536	0.29 466	0.58 411	0.22 260	0.75 415	0.62 455	0.47 377	0.49 389	0.48 423	0.36 396	1.12 510	0.37 405	0.15 537	0.10 360	0.15 543	0.13 417	0.17 346	0.17 390

test_xeample3	0.46 380	0.34 265	2.99 678	0.37 519	0.16 153	0.49 275	0.33 515	1.06 677	0.44 246	0.25 205	0.23 134	0.24 192	0.25 257	0.49 341	0.56 521	0.09 160	0.07 89	0.10 254	0.40 681	0.17 346	0.26 541

SFCPSM	0.46 380	0.24 105	2.35 562	0.27 236	0.27 442	0.70 569	0.32 505	0.96 618	0.63 468	0.49 408	0.52 421	0.43 371	0.36 396	0.52 356	0.43 451	0.12 432	0.09 307	0.12 408	0.16 498	0.16 322	0.12 216

UPFNet	0.46 380	0.28 180	1.73 337	0.33 420	0.32 516	0.65 531	0.38 553	0.83 496	0.59 414	0.57 501	0.52 421	0.61 495	0.40 447	0.75 447	0.52 498	0.13 468	0.12 454	0.13 473	0.12 383	0.15 283	0.11 167

MSMDNet	0.46 380	0.44 362	2.28 549	0.26 210	0.20 300	0.55 358	0.21 216	0.75 415	0.64 476	0.48 396	0.55 456	0.68 540	0.56 567	0.46 311	0.30 330	0.11 369	0.10 360	0.13 473	0.10 264	0.18 374	0.15 332

HITNet	0.46 380	0.92 607	2.09 504	0.33 420	0.14 83	0.55 358	0.22 260	0.83 496	0.56 389	0.51 428	0.49 389	0.48 423	0.37 413	0.48 330	0.54 509	0.09 160	0.06 25	0.10 254	0.08 168	0.23 460	0.09 93
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
PStereo	0.47 396	1.01 649	1.49 282	0.56 660	0.20 300	0.51 306	0.33 515	0.48 199	0.60 419	0.36 299	0.22 118	0.35 309	0.44 496	0.53 362	0.54 509	0.31 678	0.20 608	0.20 622	0.17 518	0.43 655	0.45 662

ISRNet	0.47 396	0.44 362	1.55 295	0.37 519	0.31 505	0.49 275	0.19 140	0.75 415	0.66 508	0.63 573	0.71 592	0.67 533	0.39 437	0.58 381	0.44 457	0.23 641	0.16 550	0.21 631	0.20 565	0.21 428	0.25 530

test_sample7	0.47 396	0.33 246	1.49 282	0.34 453	0.20 300	0.51 306	0.30 469	0.93 590	0.66 508	0.57 501	0.51 406	0.55 453	0.45 501	1.11 506	0.38 412	0.17 576	0.14 501	0.16 562	0.15 473	0.19 396	0.18 410

cc1	0.47 396	0.64 480	2.07 498	0.35 471	0.14 83	0.76 602	0.25 364	0.74 403	1.01 670	0.31 267	0.38 298	0.24 192	0.38 423	0.69 433	0.19 108	0.10 274	0.24 638	0.11 336	0.09 220	0.25 491	0.40 651

ffm	0.47 396	0.23 86	2.01 486	0.30 330	0.21 317	0.57 394	0.26 388	0.74 403	0.88 647	0.53 448	0.63 529	0.66 523	0.39 437	0.63 404	0.19 108	0.10 274	0.24 638	0.15 543	0.13 417	0.25 491	0.36 629

hknet	0.47 396	0.29 195	1.70 326	0.30 330	0.24 387	0.76 602	0.31 482	1.00 653	0.64 476	0.63 573	0.53 434	0.80 604	0.38 423	0.77 456	0.37 405	0.11 369	0.10 360	0.14 512	0.12 383	0.12 182	0.11 167

BEATNet_4x	0.47 396	0.73 526	1.91 449	0.33 420	0.15 116	0.56 375	0.25 364	0.85 518	0.58 404	0.54 461	0.51 406	0.57 474	0.42 476	0.57 376	0.61 538	0.11 369	0.08 211	0.12 408	0.09 220	0.20 412	0.16 368

MEA-ACV	0.48 403	0.31 227	1.43 262	0.30 330	0.19 276	0.64 516	0.29 459	0.85 518	0.67 517	0.55 480	0.59 486	0.63 501	0.58 579	1.22 521	0.53 502	0.12 432	0.12 454	0.12 408	0.15 473	0.13 219	0.14 288

TestStereo_HLe17	0.48 403	1.17 687	2.73 643	0.22 69	0.18 238	0.50 289	0.21 216	0.78 457	0.58 404	0.31 267	0.37 283	0.31 275	0.28 318	1.06 497	0.25 251	0.10 274	0.06 25	0.09 183	0.08 168	0.13 219	0.09 93

ITSA-stereo	0.48 403	0.33 246	1.20 200	0.33 420	0.18 238	0.60 443	0.29 459	0.94 599	0.80 621	0.50 415	0.49 389	0.53 442	0.59 583	1.25 529	0.64 547	0.15 537	0.12 454	0.17 583	0.16 498	0.18 374	0.23 503

qqq1	0.48 403	0.46 377	1.60 303	0.30 330	0.15 116	0.45 207	0.24 339	0.90 561	0.72 559	0.56 490	0.64 546	0.51 433	0.41 458	1.87 630	0.23 208	0.13 468	0.10 360	0.09 183	0.08 168	0.14 255	0.11 167

fff1	0.48 403	0.46 377	1.60 303	0.30 330	0.15 116	0.45 207	0.24 339	0.90 561	0.72 559	0.56 490	0.64 546	0.51 433	0.41 458	1.87 630	0.23 208	0.13 468	0.10 360	0.09 183	0.08 168	0.14 255	0.11 167

MyStereo04	0.48 403	0.40 322	2.65 628	0.29 308	0.23 371	0.60 443	0.31 482	0.83 496	0.75 593	0.47 377	0.36 277	0.53 442	0.42 476	0.53 362	0.39 423	0.09 160	0.18 583	0.12 408	0.11 340	0.16 322	0.19 427

CFNet_ucs	0.48 403	0.50 406	2.32 554	0.26 210	0.22 348	0.57 394	0.22 260	0.85 518	0.65 492	0.53 448	0.64 546	0.68 540	0.44 496	0.54 367	0.31 343	0.13 468	0.12 454	0.16 562	0.11 340	0.19 396	0.17 390

anonymousa	0.48 403	0.46 377	2.44 581	0.29 308	0.34 544	0.61 463	0.25 364	0.66 344	0.54 370	0.53 448	0.77 613	0.73 571	0.46 517	0.33 180	0.31 343	0.10 274	0.09 307	0.12 408	0.29 623	0.10 121	0.19 427

NF-Stereo	0.48 403	0.25 120	1.81 400	0.52 638	0.16 153	0.61 463	0.44 590	0.66 344	0.61 437	0.50 415	0.47 358	0.37 322	0.26 277	1.45 552	0.79 585	0.11 369	0.07 89	0.12 408	0.10 264	0.13 219	0.16 368

OCTAStereo	0.48 403	0.25 120	1.81 400	0.52 638	0.16 153	0.61 463	0.43 579	0.66 344	0.61 437	0.50 415	0.47 358	0.37 322	0.26 277	1.44 547	0.80 586	0.11 369	0.07 89	0.12 408	0.10 264	0.13 219	0.17 390

PSM-softLoss	0.48 403	0.27 151	1.85 416	0.51 634	0.17 187	0.61 463	0.40 562	0.61 317	0.57 393	0.52 437	0.48 372	0.39 338	0.25 257	1.46 553	0.77 578	0.12 432	0.08 211	0.13 473	0.12 383	0.12 182	0.14 288

KMStereo	0.48 403	0.27 151	1.85 416	0.51 634	0.17 187	0.61 463	0.40 562	0.61 317	0.57 393	0.52 437	0.48 372	0.39 338	0.25 257	1.46 553	0.77 578	0.12 432	0.08 211	0.13 473	0.12 383	0.12 182	0.14 288

KYRaft	0.48 403	0.29 195	1.75 349	0.33 420	0.21 317	0.75 598	0.44 590	0.58 290	0.57 393	0.64 583	0.93 647	0.53 442	0.72 628	0.60 394	0.24 236	0.10 274	0.07 89	0.12 408	0.14 446	0.12 182	0.54 679

RE-Stereo	0.48 403	0.25 120	1.81 400	0.52 638	0.16 153	0.61 463	0.43 579	0.66 344	0.60 419	0.50 415	0.47 358	0.37 322	0.26 277	1.44 547	0.78 581	0.11 369	0.07 89	0.12 408	0.10 264	0.13 219	0.17 390

TVStereo	0.48 403	0.25 120	1.81 400	0.52 638	0.16 153	0.61 463	0.43 579	0.66 344	0.60 419	0.50 415	0.47 358	0.37 322	0.26 277	1.44 547	0.78 581	0.11 369	0.07 89	0.12 408	0.10 264	0.13 219	0.17 390

111	0.48 403	1.09 667	1.95 468	0.24 134	0.13 58	0.59 430	0.26 388	0.83 496	0.78 613	0.48 396	0.52 421	0.56 467	0.38 423	0.49 341	0.38 412	0.09 160	0.07 89	0.09 183	0.07 117	0.23 460	0.35 621

acv_ft	0.48 403	0.44 362	1.76 358	0.32 393	0.41 611	0.63 502	0.28 433	0.81 482	0.68 520	0.61 552	0.59 486	0.69 547	0.45 501	0.44 286	0.63 542	0.11 369	0.09 307	0.10 254	0.09 220	0.41 645	0.10 136

UCFNet_RVC	0.48 403	0.82 569	1.85 416	0.30 330	0.27 442	0.64 516	0.26 388	0.74 403	0.55 377	0.48 396	0.53 434	0.63 501	0.41 458	0.88 476	0.38 412	0.15 537	0.10 360	0.17 583	0.17 518	0.18 374	0.15 332

MLCV	0.48 403	0.89 598	1.85 416	0.29 308	0.14 83	0.59 430	0.23 302	0.72 384	0.59 414	0.66 592	0.66 557	0.55 453	0.36 396	1.03 494	0.49 483	0.09 160	0.06 25	0.09 183	0.07 117	0.19 396	0.11 167

DN-CSS_ROB	0.48 403	1.23 692	1.99 483	0.39 546	0.22 348	0.56 375	0.19 140	0.75 415	0.61 437	0.45 363	0.62 516	0.41 353	0.31 362	0.70 438	0.32 356	0.11 369	0.08 211	0.14 512	0.13 417	0.36 611	0.12 216

TestStereo_HL3	0.49 423	0.88 593	3.21 700	0.25 162	0.17 187	0.47 239	0.23 302	0.68 360	0.39 182	0.45 363	0.52 421	0.36 316	0.28 318	1.16 516	0.21 170	0.10 274	0.08 211	0.09 183	0.08 168	0.10 121	0.11 167

AIO-test2	0.49 423	1.15 681	1.96 477	0.42 577	0.37 579	0.50 289	0.23 302	0.79 473	0.70 539	0.33 281	0.53 434	0.27 237	0.22 196	0.67 424	0.29 307	0.73 718	0.08 211	0.13 473	0.17 518	0.17 346	0.18 410

DCVSM-stereo	0.49 423	0.29 195	2.49 596	0.29 308	0.22 348	0.53 336	0.52 622	0.58 290	0.49 307	0.69 605	0.46 351	0.79 600	0.48 536	0.53 362	0.42 442	0.13 468	0.14 501	0.15 543	0.12 383	0.20 412	0.20 446

MyStereo05	0.49 423	0.41 332	2.72 638	0.30 330	0.23 371	0.60 443	0.30 469	0.82 490	0.77 609	0.52 437	0.37 283	0.51 433	0.42 476	0.52 356	0.38 412	0.09 160	0.17 571	0.12 408	0.10 264	0.16 322	0.20 446

HH	0.49 423	0.49 398	2.78 652	0.50 629	0.41 611	0.38 128	0.23 302	0.72 384	0.38 167	0.63 573	0.48 372	0.87 632	0.41 458	0.64 406	0.21 170	0.09 160	0.17 571	0.10 254	0.09 220	0.16 322	0.12 216

HanStereo	0.49 423	0.49 398	2.78 652	0.50 629	0.41 611	0.38 128	0.23 302	0.72 384	0.38 167	0.63 573	0.48 372	0.87 632	0.41 458	0.64 406	0.21 170	0.09 160	0.17 571	0.10 254	0.09 220	0.16 322	0.12 216

gwcnet-sp	0.49 423	0.43 349	2.54 612	0.31 361	0.22 348	0.67 545	0.31 482	0.78 457	0.65 492	0.58 519	0.47 358	0.46 403	0.43 487	0.76 451	0.46 463	0.11 369	0.11 420	0.11 336	0.11 340	0.15 283	0.14 288

scenet	0.49 423	0.43 349	2.54 612	0.31 361	0.22 348	0.67 545	0.31 482	0.78 457	0.65 492	0.58 519	0.47 358	0.46 403	0.43 487	0.76 451	0.46 463	0.11 369	0.11 420	0.11 336	0.11 340	0.15 283	0.14 288

ssnet	0.49 423	0.43 349	2.54 612	0.31 361	0.22 348	0.67 545	0.31 482	0.78 457	0.65 492	0.58 519	0.47 358	0.46 403	0.43 487	0.76 451	0.46 463	0.11 369	0.11 420	0.11 336	0.11 340	0.15 283	0.14 288

TestStereo1	0.49 423	0.81 565	1.85 416	0.39 546	0.57 672	0.56 375	0.34 521	0.75 415	0.69 529	0.44 352	0.63 529	0.35 309	0.42 476	0.64 406	0.29 307	0.10 274	0.08 211	0.12 408	0.10 264	0.33 576	0.26 541

SA-5K	0.49 423	0.81 565	1.85 416	0.39 546	0.57 672	0.56 375	0.34 521	0.75 415	0.69 529	0.44 352	0.63 529	0.35 309	0.42 476	0.64 406	0.29 307	0.10 274	0.08 211	0.12 408	0.10 264	0.33 576	0.26 541

Prome-Stereo	0.49 423	0.30 213	1.76 358	0.60 679	0.23 371	0.63 502	0.42 572	0.62 321	0.60 419	0.59 533	1.03 665	0.43 371	0.72 628	0.60 394	0.33 369	0.09 160	0.07 89	0.10 254	0.09 220	0.11 159	0.43 658

test_sample4	0.50 435	0.42 342	1.88 431	0.32 393	0.19 276	0.56 375	0.26 388	0.93 590	0.65 492	0.54 461	0.54 446	0.45 391	0.36 396	1.79 612	0.36 397	0.13 468	0.10 360	0.13 473	0.12 383	0.17 346	0.16 368

test_sample3	0.50 435	0.41 332	1.88 431	0.32 393	0.19 276	0.57 394	0.25 364	0.92 582	0.64 476	0.52 437	0.49 389	0.47 411	0.35 390	1.79 612	0.37 405	0.13 468	0.10 360	0.12 408	0.11 340	0.16 322	0.16 368

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 435	0.33 246	0.93 141	0.26 210	0.22 348	0.46 227	0.20 168	1.10 684	1.34 701	3.16 754	0.32 249	0.22 156	0.20 164	0.30 140	0.22 197	0.10 274	0.09 307	0.11 336	0.09 220	0.15 283	0.19 427

SMFormer	0.50 435	0.46 377	1.60 303	0.30 330	0.15 116	0.45 207	0.24 339	0.90 561	0.72 559	0.56 490	0.64 546	0.51 433	0.41 458	1.87 630	0.49 483	0.13 468	0.10 360	0.11 336	0.10 264	0.15 283	0.16 368

tta	0.50 435	0.46 377	1.60 303	0.30 330	0.15 116	0.45 207	0.24 339	0.90 561	0.72 559	0.56 490	0.64 546	0.51 433	0.41 458	1.87 630	0.49 483	0.13 468	0.10 360	0.11 336	0.10 264	0.14 255	0.11 167

DCRE	0.50 435	0.63 475	2.13 515	0.30 330	0.23 371	0.45 207	0.24 339	0.59 299	0.53 355	0.50 415	2.10 716	0.42 367	0.26 277	0.35 205	0.23 208	0.09 160	0.14 501	0.10 254	0.32 648	0.16 322	0.15 332

RAFT+CT+SA	0.50 435	0.86 584	1.82 406	0.37 519	0.75 697	0.54 343	0.34 521	0.77 440	0.63 468	0.38 316	0.55 456	0.34 305	0.29 341	0.68 427	0.27 277	0.09 160	0.07 89	0.11 336	0.51 703	0.29 538	0.41 656

NINENet	0.50 435	0.33 246	1.69 322	0.55 657	0.25 411	0.91 655	0.23 302	0.98 631	0.71 549	0.53 448	0.55 456	0.66 523	0.30 352	1.22 521	0.32 356	0.15 537	0.13 482	0.16 562	0.11 340	0.16 322	0.13 259

SA	0.50 435	0.75 534	1.95 468	0.31 361	0.61 685	0.57 394	0.31 482	0.91 573	0.73 575	0.42 339	0.62 516	0.38 331	0.47 527	0.68 427	0.29 307	0.09 160	0.09 307	0.13 473	0.32 648	0.30 550	0.10 136

CSP-Net	0.50 435	0.39 314	1.25 209	0.29 308	0.23 371	0.77 610	0.35 529	0.86 529	0.57 393	0.59 533	0.59 486	0.65 516	0.40 447	1.77 607	0.44 457	0.16 560	0.11 420	0.10 254	0.10 264	0.20 412	0.14 288

GwcNet-ADL	0.50 435	0.74 531	2.90 668	0.31 361	0.20 300	0.58 411	0.29 459	0.87 540	0.64 476	0.47 377	0.47 358	0.56 467	0.33 379	0.46 311	0.46 463	0.13 468	0.12 454	0.09 183	0.09 220	0.14 255	0.21 461

RAFT_R40	0.50 435	0.21 45	1.76 358	0.50 629	0.40 602	0.61 463	0.53 626	0.56 278	0.60 419	0.56 490	0.54 446	0.55 453	0.51 548	1.57 573	0.53 502	0.11 369	0.07 89	0.12 408	0.10 264	0.16 322	0.09 93

GMM-Stereo	0.50 435	0.23 86	2.41 573	0.54 650	0.24 387	0.77 610	0.46 602	0.59 299	0.57 393	0.58 519	0.73 600	0.47 411	0.43 487	0.68 427	0.27 277	0.10 274	0.06 25	0.13 473	0.13 417	0.14 255	0.44 661

MMNet	0.50 435	0.48 393	1.93 455	0.33 420	0.27 442	0.79 619	0.28 433	0.81 482	0.74 579	0.60 543	0.56 468	0.59 485	0.55 563	0.79 461	0.59 533	0.10 274	0.09 307	0.12 408	0.11 340	0.13 219	0.14 288

DeepPruner_ROB	0.50 435	0.70 511	1.94 465	0.29 308	0.26 429	0.63 502	0.31 482	0.80 478	0.48 299	0.61 552	0.55 456	0.66 523	0.38 423	0.98 486	0.40 431	0.19 605	0.14 501	0.14 512	0.14 446	0.23 460	0.17 390

StereoDRNet-Refined	0.50 435	0.41 332	1.50 286	0.33 420	0.21 317	0.68 557	0.26 388	0.81 482	0.68 520	0.67 597	0.68 568	0.73 571	0.42 476	1.10 503	0.59 533	0.11 369	0.08 211	0.14 512	0.14 446	0.25 491	0.21 461
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet_ROB	0.50 435	1.15 681	1.73 337	0.31 361	0.21 317	0.58 411	0.22 260	0.95 613	0.82 629	0.58 519	0.62 516	0.57 474	0.39 437	0.84 467	0.40 431	0.11 369	0.08 211	0.09 183	0.06 27	0.21 428	0.13 259

MWSP-net	0.51 452	0.48 393	1.30 223	0.31 361	0.21 317	0.59 430	0.84 693	0.83 496	0.65 492	0.54 461	0.50 399	0.69 547	0.75 637	0.43 275	1.28 656	0.13 468	0.10 360	0.11 336	0.11 340	0.13 219	0.16 368

SCION-MonSter	0.51 452	0.42 342	1.28 216	0.36 494	0.46 641	0.80 627	0.28 433	0.77 440	0.75 593	0.45 363	0.70 587	0.50 428	0.43 487	0.64 406	0.89 594	0.16 560	0.12 454	0.29 670	0.26 606	0.41 645	0.26 541

Hybrid-DGEV-2	0.51 452	0.84 576	1.75 349	0.32 393	0.17 187	0.73 585	0.18 124	0.83 496	0.69 529	0.52 437	0.38 298	0.53 442	0.42 476	0.99 487	0.92 597	0.10 274	0.08 211	0.11 336	0.10 264	0.25 491	0.23 503

G2L-ROB	0.51 452	0.95 622	1.96 477	0.29 308	0.22 348	0.59 430	0.28 433	0.76 428	0.57 393	0.55 480	0.45 342	0.70 558	0.32 371	1.38 540	0.47 472	0.11 369	0.07 89	0.09 183	0.08 168	0.20 412	0.13 259

DFGA-Net	0.51 452	1.06 662	1.75 349	0.30 330	0.24 387	0.54 343	0.22 260	0.63 330	0.60 419	0.48 396	0.51 406	0.35 309	0.27 298	1.82 621	0.53 502	0.10 274	0.08 211	0.12 408	0.12 383	0.37 620	0.15 332

test_sample5	0.51 452	0.43 349	1.83 410	0.32 393	0.18 238	0.55 358	0.26 388	0.92 582	0.65 492	0.53 448	0.59 486	0.45 391	0.36 396	1.87 630	0.36 397	0.13 468	0.10 360	0.13 473	0.12 383	0.17 346	0.16 368

DualNet	0.51 452	0.43 349	1.83 410	0.32 393	0.18 238	0.55 358	0.26 388	0.92 582	0.65 492	0.54 461	0.62 516	0.45 391	0.36 396	1.87 630	0.36 397	0.13 468	0.10 360	0.13 473	0.12 383	0.17 346	0.16 368

test_5	0.51 452	0.87 589	1.99 483	0.37 519	0.65 689	0.58 411	0.35 529	0.78 457	0.62 455	0.48 396	0.55 456	0.45 391	0.40 447	0.72 442	0.30 330	0.09 160	0.07 89	0.12 408	0.12 383	0.33 576	0.38 639

Sa-1000	0.51 452	0.72 518	1.90 443	0.31 361	0.60 681	0.60 443	0.31 482	0.94 599	0.71 549	0.52 437	0.83 623	0.42 367	0.33 379	0.68 427	0.28 292	0.10 274	0.09 307	0.13 473	0.29 623	0.29 538	0.10 136

dad	0.51 452	1.01 649	1.74 342	0.29 308	0.19 276	0.60 443	0.26 388	0.52 246	0.75 593	0.63 573	0.63 529	0.63 501	0.33 379	0.85 469	0.47 472	0.27 665	0.15 532	0.40 691	0.18 532	0.22 445	0.14 288

PSMNet-ADL	0.51 452	0.38 301	1.65 311	0.35 471	0.21 317	0.67 545	0.26 388	0.74 403	0.55 377	0.42 339	0.52 421	0.70 558	0.45 501	1.91 642	0.57 525	0.15 537	0.13 482	0.11 336	0.13 417	0.15 283	0.20 446

Pruner-Stereo	0.51 452	0.27 151	1.78 372	1.79 740	0.19 276	0.62 484	0.45 599	0.57 284	0.60 419	0.61 552	0.48 372	0.41 353	0.24 241	0.46 311	1.00 613	0.12 432	0.07 89	0.12 408	0.10 264	0.12 182	0.13 259

CFNet-ft	0.51 452	0.76 535	1.79 392	0.28 270	0.30 484	0.63 502	0.28 433	0.66 344	0.55 377	0.45 363	0.57 477	0.74 577	0.41 458	1.46 553	0.42 442	0.14 514	0.10 360	0.28 662	0.13 417	0.18 374	0.14 288

STTStereo	0.51 452	0.69 505	2.14 520	0.36 494	0.30 484	0.61 463	0.32 505	0.77 440	0.60 419	0.60 543	0.54 446	0.67 533	0.43 487	0.86 472	0.42 442	0.16 560	0.15 532	0.17 583	0.20 565	0.16 322	0.15 332

CFNet_RVC	0.51 452	0.76 535	1.79 392	0.28 270	0.30 484	0.63 502	0.28 433	0.66 344	0.55 377	0.45 363	0.57 477	0.74 577	0.41 458	1.46 553	0.42 442	0.14 514	0.10 360	0.28 662	0.13 417	0.18 374	0.14 288

iResNet	0.51 452	0.76 535	2.59 620	0.41 566	0.17 187	0.64 516	0.27 413	0.82 490	0.70 539	0.57 501	0.64 546	0.43 371	0.36 396	0.70 438	0.52 498	0.10 274	0.07 89	0.09 183	0.08 168	0.21 428	0.13 259

test_sample6	0.52 468	0.44 362	1.81 400	0.33 420	0.18 238	0.55 358	0.27 413	0.94 599	0.66 508	0.54 461	0.62 516	0.47 411	0.36 396	1.97 649	0.38 412	0.14 514	0.10 360	0.13 473	0.13 417	0.17 346	0.16 368

CoDeX	0.52 468	0.43 349	2.25 544	0.29 308	0.26 429	0.61 463	0.32 505	0.99 643	0.68 520	0.48 396	0.55 456	0.52 439	0.40 447	1.60 580	0.35 391	0.12 432	0.09 307	0.11 336	0.10 264	0.13 219	0.12 216

SepStereo	0.52 468	0.35 274	1.55 295	0.33 420	0.34 544	0.50 289	0.42 572	0.83 496	0.74 579	0.83 654	0.68 568	0.56 467	0.48 536	1.56 569	0.46 463	0.12 432	0.08 211	0.12 408	0.09 220	0.18 374	0.15 332

SST-Stereo	0.52 468	0.20 29	1.76 358	0.62 681	0.53 662	0.62 484	0.66 664	0.55 272	0.61 437	0.58 519	0.53 434	0.52 439	0.60 587	1.59 579	0.29 307	0.11 369	0.07 89	0.12 408	0.10 264	0.16 322	0.10 136

LMCR-Stereo	0.52 468	0.71 513	2.39 569	0.40 558	0.21 317	0.74 591	0.31 482	1.02 664	0.64 476	0.61 552	0.63 529	0.39 338	0.51 548	0.62 401	0.42 442	0.19 605	0.09 307	0.12 408	0.09 220	0.23 460	0.12 216

delet	0.52 468	0.54 428	1.62 309	0.31 361	0.35 557	0.74 591	0.46 602	0.85 518	0.74 579	0.55 480	0.60 503	0.67 533	0.50 546	1.12 510	0.57 525	0.11 369	0.11 420	0.13 473	0.14 446	0.16 322	0.12 216

SME	0.53 474	1.10 668	1.55 295	0.35 471	0.20 300	0.65 531	0.25 364	0.67 355	0.48 299	0.47 377	0.49 389	0.35 309	0.36 396	1.79 612	0.51 494	0.26 659	0.10 360	0.12 408	0.13 417	0.45 666	0.25 530

IGEV-FE	0.53 474	0.34 265	2.91 670	0.32 393	0.18 238	0.54 343	0.21 216	0.72 384	0.42 227	0.81 648	0.51 406	0.70 558	0.41 458	0.48 330	1.13 634	0.09 160	0.15 532	0.10 254	0.35 660	0.19 396	0.09 93

IGEV_Zeroshot_test	0.53 474	0.33 246	2.91 670	0.32 393	0.18 238	0.54 343	0.21 216	0.72 384	0.42 227	0.81 648	0.51 406	0.71 563	0.41 458	0.48 330	1.13 634	0.09 160	0.15 532	0.10 254	0.35 660	0.19 396	0.09 93

TRStereo	0.53 474	0.76 535	2.38 567	0.42 577	0.29 466	0.69 563	0.23 302	1.81 729	0.55 377	0.36 299	0.32 249	0.47 411	0.40 447	0.46 311	0.25 251	0.12 432	0.11 420	0.11 336	0.41 684	0.13 219	0.32 603

RAFT-345	0.53 474	0.30 213	2.34 559	0.38 536	0.34 544	0.58 411	0.42 572	0.47 184	0.61 437	0.51 428	1.00 659	0.43 371	0.28 318	1.57 573	0.82 588	0.10 274	0.07 89	0.11 336	0.09 220	0.10 121	0.08 61

cf-r	0.53 474	0.81 565	2.15 521	0.33 420	0.28 456	0.60 443	0.28 433	0.78 457	0.64 476	0.51 428	0.60 503	0.75 583	0.40 447	1.32 533	0.43 451	0.13 468	0.09 307	0.11 336	0.12 383	0.15 283	0.14 288

PSMNet-RSSM	0.53 474	0.82 569	1.78 372	0.31 361	0.25 411	0.58 411	0.28 433	0.84 509	0.60 419	0.50 415	0.61 510	0.67 533	0.43 487	1.68 591	0.42 442	0.15 537	0.10 360	0.14 512	0.16 498	0.15 283	0.13 259

MyStereo8	0.54 481	0.80 560	2.76 647	0.32 393	0.33 531	0.71 571	0.20 168	0.87 540	0.57 393	0.51 428	0.59 486	0.50 428	0.33 379	0.68 427	0.55 513	0.10 274	0.29 667	0.10 254	0.13 417	0.21 428	0.34 618

MyStereo06	0.54 481	0.41 332	2.68 631	0.30 330	0.23 371	0.60 443	0.30 469	0.81 482	0.44 246	0.84 656	0.52 421	0.78 595	0.58 579	0.48 330	1.10 630	0.09 160	0.17 571	0.12 408	0.10 264	0.16 322	0.20 446

iRaft-Stereo_5w	0.54 481	1.01 649	2.08 503	0.27 236	0.21 317	0.49 275	0.28 433	0.73 398	0.58 404	0.40 325	0.61 510	0.62 499	0.46 517	1.78 608	0.47 472	0.09 160	0.07 89	0.11 336	0.10 264	0.39 637	0.12 216

IPLGR	0.54 481	0.56 441	2.68 631	0.36 494	0.18 238	0.62 484	0.54 630	1.02 664	0.64 476	0.73 623	0.46 351	0.47 411	0.45 501	1.12 510	0.29 307	0.09 160	0.08 211	0.11 336	0.09 220	0.19 396	0.12 216

AACVNet	0.54 481	0.78 555	1.73 337	0.36 494	0.21 317	0.57 394	0.25 364	0.71 377	0.51 325	0.55 480	0.59 486	0.64 511	0.41 458	2.13 670	0.41 439	0.14 514	0.11 420	0.14 512	0.11 340	0.33 576	0.15 332

LCNet	0.54 481	0.37 287	1.78 372	0.92 708	0.22 348	0.96 661	0.30 469	0.59 299	0.58 404	0.51 428	0.55 456	0.41 353	0.76 640	0.84 467	0.26 265	0.09 160	0.06 25	0.12 408	0.18 532	0.98 722	0.39 645

IRAFT_RVC	0.54 481	0.53 419	1.78 372	0.46 609	0.21 317	0.58 411	0.43 579	0.65 341	0.66 508	0.54 461	0.50 399	0.49 425	0.51 548	1.58 577	1.01 617	0.11 369	0.25 652	0.13 473	0.10 264	0.15 283	0.13 259

GEStereo_RVC	0.54 481	0.87 589	1.95 468	0.47 615	0.25 411	0.62 484	0.37 546	1.00 653	0.74 579	0.53 448	0.54 446	0.59 485	0.44 496	1.10 503	0.46 463	0.15 537	0.11 420	0.12 408	0.10 264	0.26 513	0.19 427

UNet	0.54 481	0.44 362	2.83 657	0.31 361	0.33 531	0.74 591	0.27 413	0.82 490	0.61 437	0.53 448	0.54 446	0.72 566	0.54 558	0.78 460	0.56 521	0.11 369	0.09 307	0.13 473	0.11 340	0.14 255	0.12 216

HGLStereo	0.54 481	0.69 505	2.00 485	0.35 471	0.40 602	0.66 538	0.30 469	0.83 496	0.62 455	0.57 501	0.69 577	0.69 547	0.54 558	1.07 498	0.55 513	0.13 468	0.13 482	0.13 473	0.11 340	0.19 396	0.17 390

DSFCA	0.54 481	0.35 274	1.41 256	0.28 270	0.28 456	0.79 619	0.88 696	0.76 428	0.70 539	0.72 619	0.66 557	0.67 533	0.57 573	1.17 517	0.63 542	0.16 560	0.14 501	0.13 473	0.14 446	0.16 322	0.13 259

DLCB_ROB	0.54 481	0.55 438	1.49 282	0.36 494	0.25 411	0.65 531	0.36 537	0.80 478	0.70 539	0.72 619	0.69 577	0.83 614	0.46 517	1.53 566	0.60 535	0.13 468	0.12 454	0.14 512	0.14 446	0.14 255	0.13 259

DNS	0.55 493	0.72 518	0.93 141	0.30 330	0.50 653	0.41 160	0.20 168	0.48 199	0.39 182	0.18 71	0.49 389	0.27 237	0.19 149	1.22 521	0.66 551	0.10 274	0.48 711	0.11 336	0.21 573	1.72 743	1.49 743

G2L-Stereo_test	0.55 493	0.97 633	1.89 438	0.33 420	0.24 387	0.75 598	0.38 553	0.79 473	0.60 419	0.60 543	0.54 446	0.74 577	0.39 437	1.56 569	0.43 451	0.10 274	0.08 211	0.08 78	0.08 168	0.28 531	0.13 259

G2L-Stereo	0.55 493	0.85 581	2.18 528	0.31 361	0.27 442	0.59 430	0.27 413	0.77 440	0.55 377	0.54 461	0.52 421	0.71 563	0.36 396	1.75 603	0.50 488	0.13 468	0.11 420	0.13 473	0.11 340	0.29 538	0.15 332

ssnet_v2	0.55 493	0.60 454	1.86 424	0.32 393	0.22 348	0.72 577	0.44 590	0.94 599	0.74 579	0.63 573	0.54 446	0.81 607	0.47 527	0.77 456	0.70 562	0.16 560	0.14 501	0.14 512	0.14 446	0.30 550	0.30 583

raft_robust	0.55 493	0.84 576	1.73 337	0.28 270	0.54 664	0.53 336	0.25 364	0.88 549	0.75 593	0.48 396	0.46 351	0.76 589	0.75 637	1.46 553	0.27 277	0.09 160	0.10 360	0.10 254	0.30 633	0.26 513	0.16 368

XX-Stereo	0.55 493	0.54 428	3.50 713	0.48 623	0.39 591	0.54 343	0.17 101	0.89 555	0.40 200	0.44 352	0.65 555	0.85 623	0.19 149	0.77 456	0.21 170	0.10 274	0.14 501	0.10 254	0.32 648	0.17 346	0.14 288

ac_64	0.55 493	0.46 377	1.92 452	0.36 494	0.34 544	0.63 502	0.31 482	0.82 490	0.61 437	0.55 480	0.51 406	0.89 638	0.48 536	1.83 622	0.55 513	0.14 514	0.11 420	0.12 408	0.12 383	0.18 374	0.12 216

GANet-RSSM	0.55 493	0.73 526	1.90 443	0.36 494	0.26 429	0.59 430	0.27 413	0.78 457	0.52 337	0.47 377	0.57 477	0.63 501	0.45 501	1.92 646	0.43 451	0.14 514	0.10 360	0.25 654	0.11 340	0.34 588	0.14 288

CCAANet	0.55 493	0.73 526	2.47 591	0.30 330	0.24 387	0.55 358	0.24 339	0.84 509	0.64 476	0.40 325	0.67 560	0.56 467	0.36 396	1.87 630	0.41 439	0.10 274	0.08 211	0.13 473	0.12 383	0.11 159	0.13 259

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 493	0.92 607	2.36 565	0.38 536	0.37 579	0.60 443	0.28 433	0.82 490	0.62 455	0.62 563	0.55 456	0.72 566	0.45 501	1.00 490	0.43 451	0.15 537	0.11 420	0.14 512	0.14 446	0.15 283	0.16 368
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DNSM	0.56 503	0.71 513	0.86 116	0.25 162	0.14 83	0.44 197	0.20 168	0.48 199	0.44 246	0.21 126	0.45 342	0.26 223	0.22 196	1.29 531	1.02 619	0.11 369	0.47 707	0.08 78	0.14 446	1.91 747	1.50 745

Zero-FE251	0.56 503	0.29 195	1.27 214	0.26 210	0.16 153	0.44 197	0.16 86	0.44 136	0.35 113	5.31 760	0.19 78	0.22 156	0.19 149	0.24 49	1.08 627	0.10 274	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.13 259

CBFPSM	0.56 503	0.91 605	1.82 406	0.28 270	0.23 371	0.71 571	0.37 546	0.72 384	0.64 476	0.50 415	0.49 389	1.03 670	0.83 650	0.62 401	1.35 660	0.10 274	0.12 454	0.10 254	0.10 264	0.18 374	0.19 427

CRFU-Net	0.56 503	0.38 301	1.86 424	0.46 609	0.26 429	0.82 632	0.36 537	0.90 561	0.49 307	0.62 563	0.59 486	0.78 595	1.35 703	1.00 490	0.48 478	0.15 537	0.14 501	0.17 583	0.10 264	0.19 396	0.14 288

CIPLG	0.56 503	1.19 688	2.46 585	0.80 699	0.31 505	0.61 463	0.57 643	0.76 428	0.57 393	0.56 490	0.63 529	0.41 353	0.30 352	0.45 302	0.40 431	0.11 369	0.20 608	0.13 473	0.13 417	0.35 602	0.19 427

DAS	0.56 503	0.35 274	1.55 295	0.33 420	0.34 544	0.50 289	0.42 572	0.83 496	0.74 579	0.83 654	0.68 568	0.56 467	0.48 536	2.40 691	0.46 463	0.12 432	0.08 211	0.12 408	0.09 220	0.18 374	0.15 332

AASNet	0.56 503	1.03 656	2.34 559	0.37 519	0.33 531	0.65 531	0.29 459	0.96 618	0.73 575	0.54 461	0.60 503	0.55 453	0.38 423	0.59 387	0.58 530	0.14 514	0.12 454	0.13 473	0.10 264	0.43 655	0.24 518

ACRE	0.56 503	1.14 677	2.77 650	0.76 695	0.28 456	0.60 443	0.56 639	0.76 428	0.58 404	0.55 480	0.62 516	0.41 353	0.29 341	0.44 286	0.39 423	0.11 369	0.19 596	0.13 473	0.14 446	0.36 611	0.18 410

iinet-f	0.57 511	0.93 613	2.27 547	0.31 361	0.25 411	0.83 635	0.33 515	0.81 482	0.65 492	0.54 461	0.63 529	0.73 571	0.67 616	0.73 443	0.67 555	0.13 468	0.13 482	0.11 336	0.10 264	0.43 655	0.16 368

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 511	0.87 589	2.11 509	0.32 393	0.30 484	0.84 637	0.40 562	0.88 549	0.72 559	0.65 590	0.73 600	0.66 523	0.57 573	0.93 479	0.71 565	0.13 468	0.07 89	0.10 254	0.08 168	0.15 283	0.14 288

psm_up	0.57 511	0.61 459	1.83 410	0.35 471	0.30 484	0.64 516	0.37 546	0.90 561	0.68 520	0.59 533	0.55 456	0.68 540	0.54 558	1.91 642	0.46 463	0.16 560	0.15 532	0.16 562	0.15 473	0.23 460	0.13 259

GwcNet-RSSM	0.57 511	0.94 615	2.13 515	0.32 393	0.25 411	0.60 443	0.30 469	0.80 478	0.66 508	0.52 437	0.64 546	0.71 563	0.40 447	1.79 612	0.50 488	0.13 468	0.09 307	0.12 408	0.12 383	0.21 428	0.15 332

DISCO	0.57 511	0.34 265	1.87 429	0.45 603	0.34 544	0.84 637	0.35 529	0.84 509	0.78 613	0.59 533	0.63 529	1.06 677	0.53 555	1.10 503	0.82 588	0.12 432	0.09 307	0.11 336	0.10 264	0.22 445	0.18 410

coex_refinement	0.58 516	0.94 615	1.87 429	0.38 536	0.25 411	0.64 516	0.34 521	0.83 496	0.65 492	0.60 543	0.63 529	0.81 607	0.48 536	1.85 629	0.56 521	0.13 468	0.09 307	0.10 254	0.10 264	0.16 322	0.16 368

PSMNet-RUCA	0.58 516	0.82 569	1.89 438	0.59 674	0.56 670	0.64 516	0.36 537	0.84 509	0.69 529	0.51 428	0.68 568	0.53 442	0.43 487	0.56 375	0.43 451	0.34 685	0.18 583	0.44 700	0.29 623	0.48 675	0.30 583

FACV-RUCA	0.58 516	0.40 322	1.78 372	0.43 582	1.67 739	0.48 256	0.28 433	0.69 364	0.62 455	0.40 325	0.53 434	0.33 297	0.63 604	0.40 256	0.31 343	0.13 468	0.11 420	0.62 713	0.12 383	0.70 703	0.98 722

UGAM	0.58 516	0.47 388	2.21 532	0.30 330	0.19 276	0.53 336	0.34 521	0.59 299	0.63 468	0.44 352	0.73 600	0.78 595	0.37 413	2.58 709	0.39 423	0.10 274	0.08 211	0.17 583	0.14 446	0.42 653	0.17 390

iRaft-Stereo_20w	0.58 516	0.39 314	1.96 477	0.45 603	0.32 516	0.92 657	0.57 643	1.14 690	0.56 389	0.81 648	0.40 312	0.55 453	0.69 621	0.65 418	1.04 623	0.09 160	0.16 550	0.09 183	0.36 669	0.17 346	0.25 530

IPLGR_C	0.58 516	1.25 695	2.72 638	0.80 699	0.31 505	0.60 443	0.61 653	0.76 428	0.58 404	0.56 490	0.62 516	0.41 353	0.31 362	0.43 275	0.40 431	0.11 369	0.22 624	0.13 473	0.15 473	0.35 602	0.19 427

CFNet	0.58 516	0.96 625	1.78 372	0.33 420	0.25 411	0.63 502	0.22 260	0.88 549	0.75 593	0.46 375	0.59 486	0.58 481	0.40 447	2.29 678	0.48 478	0.12 432	0.09 307	0.15 543	0.14 446	0.30 550	0.15 332

NVstereo2D	0.58 516	0.40 322	2.03 494	0.35 471	0.35 557	0.69 563	0.39 559	0.91 573	0.80 621	0.47 377	0.53 434	0.67 533	0.46 517	1.99 653	0.48 478	0.19 605	0.11 420	0.17 583	0.13 417	0.25 491	0.25 530

HUF	0.59 524	0.65 488	2.46 585	0.45 603	0.77 701	0.34 75	0.24 339	0.46 160	0.39 182	0.31 267	0.28 197	0.25 208	0.19 149	0.67 424	0.18 80	0.12 432	2.03 761	0.08 78	0.06 27	0.31 558	1.59 749

DualNet (step1)	0.59 524	0.62 465	1.93 455	0.27 236	0.22 348	0.68 557	0.31 482	0.93 590	0.66 508	0.57 501	0.51 406	0.55 453	0.45 501	1.11 506	0.38 412	0.61 709	0.14 501	0.87 722	0.56 711	0.25 491	0.23 503

Wz-Net-LNSev	0.59 524	0.96 625	2.47 591	0.34 453	0.37 579	0.79 619	0.44 590	0.86 529	0.77 609	0.61 552	0.67 560	0.79 600	0.56 567	0.64 406	0.62 540	0.15 537	0.14 501	0.12 408	0.12 383	0.18 374	0.19 427

OMP-Stereo	0.59 524	0.65 488	1.74 342	0.56 660	0.37 579	0.60 443	0.26 388	0.70 372	0.65 492	0.66 592	0.60 503	0.69 547	0.32 371	2.09 666	1.20 646	0.10 274	0.07 89	0.12 408	0.09 220	0.17 346	0.10 136

IIG-Stereo	0.59 524	0.65 488	1.74 342	0.54 650	0.23 371	0.61 463	0.21 216	0.73 398	0.65 492	0.64 583	0.69 577	0.69 547	0.38 423	2.09 666	1.39 663	0.11 369	0.07 89	0.11 336	0.09 220	0.15 283	0.09 93

iResNetv2_ROB	0.59 524	1.43 710	2.96 673	0.40 558	0.22 348	0.58 411	0.28 433	0.91 573	0.73 575	0.57 501	0.63 529	0.60 492	0.41 458	0.74 446	0.35 391	0.11 369	0.08 211	0.10 254	0.07 117	0.43 655	0.17 390

SACVNet	0.60 530	0.74 531	1.90 443	0.37 519	0.28 456	0.64 516	0.37 546	0.86 529	0.61 437	0.65 590	0.62 516	0.69 547	0.44 496	2.08 664	0.42 442	0.18 589	0.14 501	0.16 562	0.15 473	0.38 627	0.24 518

HHNet	0.60 530	0.65 488	2.60 622	0.36 494	0.25 411	0.64 516	0.61 653	0.64 334	0.62 455	0.55 480	1.13 676	0.32 285	0.60 587	0.42 270	1.79 684	0.15 537	0.07 89	0.12 408	0.10 264	0.18 374	0.15 332

ASMatch	0.60 530	0.43 349	2.58 618	0.91 707	0.36 566	0.56 375	0.25 364	0.52 246	0.61 437	0.47 377	1.21 680	0.47 411	0.66 614	1.34 536	0.94 600	0.10 274	0.08 211	0.11 336	0.11 340	0.10 121	0.16 368

PFNet	0.60 530	0.33 246	2.47 591	0.41 566	0.55 667	0.62 484	0.27 413	0.61 317	0.63 468	0.61 552	0.56 468	0.45 391	0.32 371	1.88 639	1.14 636	0.28 669	0.09 307	0.12 408	0.16 498	0.26 513	0.20 446

ADLNet	0.60 530	0.71 513	1.95 468	0.35 471	0.34 544	0.67 545	0.34 521	0.90 561	0.74 579	0.68 603	0.62 516	0.80 604	0.45 501	1.78 608	0.64 547	0.14 514	0.11 420	0.14 512	0.14 446	0.29 538	0.21 461

ARAFT	0.60 530	1.23 692	3.10 687	0.28 270	0.16 153	0.64 516	0.36 537	0.90 561	0.67 517	0.61 552	0.49 389	0.55 453	0.31 362	1.24 528	0.32 356	0.10 274	0.08 211	0.14 512	0.13 417	0.37 620	0.21 461

ETE_ROB	0.60 530	0.71 513	1.55 295	0.37 519	0.25 411	0.69 563	0.51 619	1.47 714	0.70 539	0.80 642	0.69 577	0.85 623	0.49 543	1.36 538	0.58 530	0.16 560	0.13 482	0.19 612	0.16 498	0.21 428	0.23 503

LALA_ROB	0.60 530	0.76 535	1.69 322	0.36 494	0.29 466	0.79 619	0.55 634	0.94 599	0.77 609	0.81 648	0.67 560	0.94 652	0.49 543	0.99 487	0.73 572	0.21 624	0.15 532	0.20 622	0.18 532	0.23 460	0.21 461

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 538	0.61 459	3.35 710	0.33 420	0.58 674	0.66 538	0.20 168	0.98 631	0.55 377	0.73 623	0.52 421	0.99 662	0.65 609	0.58 381	0.29 307	0.10 274	0.16 550	0.10 254	0.41 684	0.29 538	0.20 446

RAFT-RH_RVC	0.61 538	0.50 406	2.33 557	0.36 494	0.29 466	0.60 443	0.18 124	0.44 136	0.58 404	0.76 632	1.91 712	0.47 411	0.29 341	1.60 580	1.23 650	0.14 514	0.07 89	0.13 473	0.13 417	0.10 121	0.09 93

FADNet-RVC	0.61 538	1.26 697	2.12 513	0.33 420	0.26 429	0.59 430	0.29 459	0.86 529	0.62 455	0.45 363	0.50 399	0.62 499	0.46 517	1.73 599	0.55 513	0.17 576	0.20 608	0.17 583	0.18 532	0.59 694	0.28 561

RASNet	0.61 538	0.68 501	2.03 494	0.35 471	0.46 641	0.65 531	0.28 433	0.78 457	0.70 539	0.48 396	0.64 546	0.93 648	0.61 596	2.21 674	0.73 572	0.12 432	0.09 307	0.09 183	0.10 264	0.14 255	0.11 167

XPNet_ROB	0.61 538	0.72 518	1.66 316	0.37 519	0.27 442	0.67 545	0.47 610	0.89 555	0.71 549	0.78 638	0.70 587	0.81 607	0.53 555	1.70 594	0.76 576	0.21 624	0.16 550	0.16 562	0.15 473	0.20 412	0.21 461

252Zero-FE	0.62 543	0.27 151	0.83 108	0.24 134	0.13 58	0.31 48	0.13 14	0.39 85	0.32 65	8.03 764	0.23 134	0.12 4	0.12 15	0.26 77	0.44 457	0.09 160	0.12 454	0.07 2	0.06 27	0.09 87	0.12 216

YMNet	0.62 543	0.72 518	1.93 455	0.41 566	0.41 611	0.87 647	0.43 579	0.87 540	0.71 549	0.74 626	0.81 618	0.83 614	0.46 517	0.86 472	0.93 598	0.19 605	0.22 624	0.20 622	0.17 518	0.41 645	0.21 461

YMNet_1	0.62 543	0.72 518	1.93 455	0.41 566	0.41 611	0.87 647	0.43 579	0.87 540	0.71 549	0.74 626	0.81 618	0.83 614	0.46 517	0.86 472	0.93 598	0.19 605	0.22 624	0.20 622	0.17 518	0.41 645	0.21 461

DDVS	0.62 543	0.40 322	1.40 254	2.21 749	0.35 557	0.87 647	1.00 708	0.69 364	0.50 318	0.53 448	0.56 468	0.90 640	0.37 413	1.22 521	0.47 472	0.15 537	0.14 501	0.14 512	0.12 383	0.19 396	0.22 476

DRaft	0.62 543	0.38 301	1.76 358	0.24 134	0.16 153	0.64 516	0.66 664	0.53 255	0.53 355	0.67 597	0.99 657	0.38 331	1.00 675	1.44 547	2.10 700	0.10 274	0.14 501	0.10 254	0.14 446	0.18 374	0.21 461

DMCA-RVC	0.62 543	0.96 625	2.63 624	0.36 494	0.90 707	0.56 375	0.31 482	0.69 364	0.57 393	0.68 603	0.52 421	0.59 485	0.56 567	1.23 525	0.53 502	0.16 560	0.38 690	0.20 622	0.15 473	0.20 412	0.15 332

HSM	0.62 543	0.76 535	1.72 334	0.30 330	0.29 466	0.64 516	0.28 433	0.94 599	0.62 455	0.58 519	0.57 477	1.40 703	0.64 607	2.59 710	0.42 442	0.11 369	0.08 211	0.10 254	0.08 168	0.14 255	0.11 167

UGAM-zero	0.63 550	0.39 314	2.49 596	0.30 330	0.49 649	0.67 545	0.19 140	0.91 573	0.45 263	0.77 636	0.45 342	1.16 691	0.82 649	2.05 659	0.29 307	0.09 160	0.15 532	0.09 183	0.44 688	0.11 159	0.22 476

fast-acv-ft	0.63 550	0.88 593	3.10 687	0.38 536	0.30 484	0.79 619	0.48 614	0.69 364	0.72 559	0.58 519	0.78 614	0.76 589	0.60 587	0.67 424	0.73 572	0.15 537	0.15 532	0.18 605	0.17 518	0.37 620	0.16 368

PSM-AAD	0.63 550	0.22 63	1.77 367	0.37 519	0.23 371	0.86 643	1.17 720	0.59 299	0.60 419	0.64 583	0.71 592	0.68 540	2.93 738	0.65 418	0.31 343	0.09 160	0.07 89	0.17 583	0.15 473	0.13 219	0.33 614

PS-NSSS	0.63 550	1.00 645	1.81 400	0.30 330	0.31 505	0.63 502	0.34 521	0.98 631	0.69 529	0.54 461	0.74 603	0.51 433	0.41 458	2.43 697	0.48 478	0.24 650	0.17 571	0.27 658	0.18 532	0.27 525	0.21 461

z-ln-s-r	0.64 554	0.89 598	2.23 540	0.32 393	0.26 429	0.57 394	0.37 546	0.84 509	0.76 604	0.51 428	0.81 618	0.64 511	0.45 501	2.06 660	1.27 654	0.10 274	0.07 89	0.11 336	0.09 220	0.24 477	0.13 259

TransformOpticalFlow	0.64 554	0.56 441	2.66 629	0.44 589	0.26 429	0.62 484	0.28 433	0.83 496	0.71 549	0.76 632	0.74 603	0.91 642	0.85 654	1.83 622	0.81 587	0.10 274	0.07 89	0.11 336	0.09 220	0.11 159	0.12 216

pcwnet_v2	0.64 554	0.49 398	4.41 732	0.32 393	0.27 442	0.60 443	0.25 364	0.97 627	0.88 647	0.59 533	0.70 587	0.63 501	0.55 563	0.66 423	0.37 405	0.17 576	0.15 532	0.15 543	0.14 446	0.21 428	0.23 503

RAFT + AFF	0.64 554	1.20 689	1.95 468	0.34 453	0.33 531	0.67 545	0.52 622	0.99 643	0.74 579	0.53 448	0.58 483	0.57 474	0.80 646	1.76 604	0.51 494	0.12 432	0.27 662	0.15 543	0.14 446	0.43 655	0.29 569

FADNet	0.64 554	1.22 691	2.06 496	0.32 393	0.30 484	0.66 538	0.29 459	0.88 549	0.72 559	0.44 352	0.48 372	0.66 523	0.57 573	1.84 627	0.45 462	0.46 700	0.20 608	0.17 583	0.19 552	0.59 694	0.24 518

DRN-Test	0.64 554	0.43 349	2.44 581	0.39 546	0.44 622	0.80 627	0.41 568	1.02 664	0.78 613	0.80 642	0.63 529	0.69 547	0.56 567	1.79 612	0.69 560	0.15 537	0.12 454	0.17 583	0.16 498	0.18 374	0.17 390

StereoDRNet	0.64 554	0.88 593	2.35 562	0.41 566	0.45 633	0.73 585	0.47 610	0.94 599	0.74 579	0.75 628	0.54 446	0.74 577	0.47 527	1.70 594	0.72 569	0.15 537	0.14 501	0.15 543	0.14 446	0.20 412	0.19 427

NOSS_ROB	0.64 554	0.65 488	1.62 309	0.46 609	0.25 411	0.67 545	0.30 469	0.93 590	0.77 609	0.59 533	0.57 477	0.77 591	0.38 423	2.78 722	0.44 457	0.23 641	0.24 638	0.28 662	0.26 606	0.27 525	0.39 645

noway7	0.65 562	2.12 748	4.60 734	0.34 453	0.20 300	0.46 227	0.26 388	0.77 440	0.64 476	0.34 286	0.39 307	0.50 428	0.46 517	0.40 256	0.54 509	0.09 160	0.07 89	0.10 254	0.09 220	0.29 538	0.30 583

Select-FE	0.65 562	0.67 498	2.76 647	0.49 625	0.55 667	0.79 619	0.16 86	0.90 561	0.53 355	0.84 656	0.55 456	0.91 642	0.75 637	0.57 376	1.16 640	0.11 369	0.18 583	0.11 336	0.49 699	0.14 255	0.31 593

Wz-Net-MNSev	0.65 562	0.97 633	2.19 530	0.36 494	0.33 531	0.90 653	0.60 649	0.92 582	0.81 628	0.75 628	0.72 597	0.73 571	0.65 609	1.39 541	0.71 565	0.16 560	0.13 482	0.14 512	0.14 446	0.24 477	0.18 410

FINET	0.65 562	0.95 622	3.06 683	0.35 471	0.40 602	0.58 411	0.48 614	0.92 582	1.10 682	0.57 501	0.68 568	0.47 411	0.44 496	1.15 515	0.60 535	0.23 641	0.21 618	0.17 583	0.15 473	0.26 513	0.25 530

CVANet_RVC	0.65 562	0.80 560	2.13 515	0.36 494	0.26 429	0.62 484	0.42 572	0.84 509	0.72 559	0.69 605	0.68 568	0.68 540	0.52 553	2.64 712	0.42 442	0.19 605	0.12 454	0.22 635	0.17 518	0.37 620	0.15 332

NCCL2	0.65 562	0.94 615	1.96 477	0.43 582	0.30 484	0.71 571	0.68 670	0.84 509	0.65 492	0.70 611	0.60 503	0.86 630	0.54 558	1.56 569	0.57 525	0.20 616	0.16 550	0.67 716	0.25 598	0.22 445	0.24 518

RT-IGEV	0.66 568	0.25 120	2.11 509	0.56 660	0.46 641	0.62 484	0.54 630	0.99 643	0.75 593	0.79 640	0.93 647	0.85 623	0.78 644	0.59 387	1.64 677	0.12 432	0.16 550	0.11 336	0.47 693	0.28 531	0.30 583

TCMNet	0.66 568	0.85 581	2.55 617	0.50 629	0.52 661	0.72 577	0.39 559	0.87 540	0.72 559	0.58 519	0.68 568	0.63 501	0.46 517	1.70 594	0.63 542	0.18 589	0.18 583	0.23 642	0.18 532	0.38 627	0.27 552

ACV-stereo	0.66 568	0.76 535	2.86 658	0.32 393	0.25 411	1.01 669	0.60 649	0.59 299	0.52 337	0.41 334	0.45 342	1.55 709	0.94 670	1.40 544	0.69 560	0.14 514	0.13 482	0.12 408	0.11 340	0.20 412	0.19 427

GrayStereo	0.66 568	0.19 12	1.76 358	0.90 706	0.23 371	0.62 484	1.42 735	0.62 321	0.60 419	0.72 619	0.78 614	0.56 467	3.07 741	0.60 394	0.26 265	0.09 160	0.08 211	0.10 254	0.21 573	0.11 159	0.18 410

PSMNet_ROB	0.66 568	1.01 649	2.33 557	0.38 536	0.31 505	0.72 577	0.55 634	0.86 529	0.69 529	0.54 461	0.60 503	0.75 583	0.47 527	2.00 654	0.82 588	0.17 576	0.13 482	0.19 612	0.19 552	0.24 477	0.27 552

zzzzzzz1	0.67 573	2.12 748	4.32 730	0.32 393	0.29 466	0.44 197	0.29 459	0.74 403	0.62 455	0.33 281	0.40 312	0.52 439	0.45 501	0.93 479	0.58 530	0.14 514	0.09 307	0.10 254	0.10 264	0.36 611	0.22 476

DispNO	0.67 573	0.98 638	2.58 618	0.31 361	0.27 442	0.59 430	0.29 459	0.83 496	0.68 520	0.53 448	0.79 617	0.83 614	0.47 527	2.46 700	0.68 558	0.12 432	0.10 360	0.19 612	0.31 642	0.16 322	0.17 390

STrans-v2	0.67 573	0.56 441	2.64 626	0.27 236	0.23 371	0.57 394	0.33 515	0.96 618	0.69 529	0.92 668	0.85 630	0.89 638	0.93 667	1.83 622	1.21 648	0.09 160	0.07 89	0.10 254	0.09 220	0.11 159	0.12 216

hitnet-ft	0.67 573	0.80 560	1.90 443	0.28 270	0.22 348	0.69 563	0.36 537	0.85 518	0.65 492	0.56 490	0.84 626	1.03 670	0.95 673	2.32 682	0.55 513	0.23 641	0.14 501	0.41 693	0.13 417	0.24 477	0.17 390

FADNet-RVC-Resample	0.67 573	1.16 686	3.16 693	0.37 519	0.29 466	0.62 484	0.38 553	0.86 529	0.63 468	0.51 428	0.50 399	0.57 474	0.45 501	1.57 573	0.49 483	0.24 650	0.32 678	0.23 642	0.19 552	0.27 525	0.62 692

RP	0.67 573	0.82 569	1.94 465	0.43 582	0.44 622	0.65 531	0.45 599	0.89 555	0.82 629	0.66 592	0.92 643	0.99 662	0.76 640	1.55 568	0.66 551	0.25 655	0.18 583	0.23 642	0.20 565	0.31 558	0.22 476

HSM-Net_RVC	0.67 573	0.34 265	2.23 540	0.26 210	0.19 276	0.67 545	0.29 459	1.26 704	0.69 529	0.72 619	0.70 587	0.78 595	0.42 476	3.77 744	0.41 439	0.13 468	0.09 307	0.10 254	0.09 220	0.12 182	0.11 167
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
TDLM	0.67 573	0.92 607	1.76 358	0.37 519	0.24 387	0.66 538	0.56 639	0.82 490	0.74 579	1.16 689	0.62 516	0.61 495	0.48 536	2.70 718	0.50 488	0.20 616	0.11 420	0.35 682	0.14 446	0.32 567	0.16 368

w-ln-seven-2	0.68 581	1.13 675	2.46 585	0.36 494	0.27 442	0.65 531	0.44 590	0.87 540	0.83 633	0.69 605	0.75 606	0.72 566	0.63 604	1.56 569	1.15 638	0.13 468	0.13 482	0.15 543	0.14 446	0.35 602	0.19 427

ADLNet2	0.68 581	0.84 576	3.19 698	0.33 420	0.36 566	0.64 516	0.37 546	0.89 555	0.79 618	0.54 461	0.65 555	0.93 648	0.48 536	2.07 662	0.56 521	0.13 468	0.11 420	0.11 336	0.11 340	0.33 576	0.18 410

DEmStereo	0.68 581	0.31 227	2.25 544	0.42 577	0.17 187	0.66 538	0.89 697	0.51 230	0.59 414	0.60 543	1.01 660	0.45 391	1.26 695	1.54 567	2.26 706	0.10 274	0.08 211	0.10 254	0.10 264	0.10 121	0.11 167

Nwc_Net	0.68 581	0.83 574	2.53 606	0.41 566	0.39 591	0.77 610	0.38 553	1.01 661	0.70 539	0.60 543	0.99 657	0.98 659	0.68 619	1.41 545	0.63 542	0.23 641	0.15 532	0.23 642	0.25 598	0.23 460	0.18 410

AANet_RVC	0.68 581	1.00 645	2.09 504	0.33 420	0.25 411	0.58 411	0.32 505	0.81 482	0.80 621	0.61 552	0.94 649	0.80 604	0.41 458	2.46 700	1.02 619	0.36 688	0.14 501	0.10 254	0.09 220	0.23 460	0.22 476

IPLG	0.69 586	0.84 576	2.43 579	0.35 471	0.21 317	1.65 714	0.61 653	1.36 709	0.58 404	1.39 712	0.51 406	0.37 322	0.87 659	1.41 545	0.36 397	0.09 160	0.07 89	0.14 512	0.12 383	0.32 567	0.11 167

GwcNet	0.69 586	0.71 513	3.12 690	0.36 494	0.45 633	0.81 629	0.44 590	0.86 529	0.84 636	0.60 543	0.74 603	0.82 612	0.49 543	1.65 586	0.66 551	0.16 560	0.15 532	0.15 543	0.15 473	0.31 558	0.24 518

AF-Net	0.69 586	0.92 607	2.21 532	0.41 566	0.40 602	0.68 557	0.40 562	1.02 664	0.86 639	0.69 605	1.03 665	1.04 673	0.84 653	1.19 518	0.78 581	0.22 637	0.14 501	0.25 654	0.17 518	0.30 550	0.18 410

stereogan	0.69 586	0.51 410	2.44 581	0.39 546	0.39 591	1.01 669	0.41 568	0.94 599	0.92 658	0.73 623	0.85 630	1.15 689	0.69 621	1.57 573	0.53 502	0.19 605	0.18 583	0.20 622	0.16 498	0.36 611	0.24 518

PAM_32	0.70 590	0.35 274	2.73 643	0.54 650	0.61 685	1.07 680	0.43 579	0.84 509	0.49 307	0.90 665	0.91 641	1.23 693	0.77 643	0.65 418	1.10 630	0.10 274	0.19 596	0.10 254	0.49 699	0.15 283	0.38 639

PAM	0.70 590	0.35 274	2.72 638	0.56 660	0.62 687	1.08 682	0.53 626	0.85 518	0.44 246	0.93 670	0.92 643	1.24 694	0.68 619	0.64 406	1.01 617	0.10 274	0.19 596	0.10 254	0.48 696	0.14 255	0.38 639

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 590	0.65 488	3.45 711	0.50 629	0.60 681	0.75 598	0.23 302	0.96 618	0.60 419	0.76 632	1.30 688	0.81 607	0.60 587	0.57 376	0.82 588	0.10 274	0.16 550	0.11 336	0.43 687	0.31 558	0.22 476

xxxx	0.70 590	0.21 45	1.33 232	0.28 270	0.18 238	0.63 502	0.24 339	1.02 664	0.69 529	0.50 415	0.62 516	0.58 481	0.38 423	1.47 560	5.21 750	0.13 468	0.12 454	0.11 336	0.10 264	0.12 182	0.15 332

APVNet	0.70 590	0.67 498	2.71 636	0.38 536	0.36 566	0.85 641	0.43 579	0.91 573	0.68 520	0.55 480	0.69 577	0.75 583	0.55 563	2.31 680	0.78 581	0.17 576	0.17 571	0.24 649	0.19 552	0.33 576	0.23 503

Syn2CoEx	0.70 590	1.07 665	2.74 645	0.43 582	0.30 484	0.64 516	0.42 572	0.99 643	0.78 613	0.62 563	0.78 614	0.74 577	0.72 628	1.92 646	0.61 538	0.20 616	0.17 571	0.19 612	0.15 473	0.29 538	0.22 476

FAT-Stereo	0.70 590	0.54 428	2.88 660	0.36 494	0.29 466	0.62 484	0.54 630	0.97 627	0.87 642	0.76 632	0.92 643	0.94 652	0.80 646	1.84 627	0.57 525	0.18 589	0.19 596	0.17 583	0.16 498	0.22 445	0.25 530

RYNet	0.70 590	0.56 441	2.25 544	0.35 471	0.41 611	0.86 643	0.43 579	0.94 599	0.82 629	0.62 563	0.53 434	0.91 642	0.60 587	2.70 718	1.00 613	0.14 514	0.11 420	0.16 562	0.14 446	0.25 491	0.27 552

PWC_ROB	0.70 590	0.94 615	1.88 431	0.39 546	0.39 591	0.62 484	0.30 469	0.98 631	0.94 660	0.91 667	1.29 687	0.77 591	0.62 601	1.62 584	1.03 622	0.18 589	0.11 420	0.18 605	0.13 417	0.51 683	0.22 476

ccnet	0.71 599	0.41 332	1.59 301	0.40 558	0.45 633	1.06 675	0.55 634	0.98 631	0.71 549	0.88 661	0.97 654	0.82 612	0.88 663	1.68 591	0.94 600	0.32 680	0.26 655	0.32 678	0.27 613	0.34 588	0.30 583

RGC	0.71 599	0.97 633	2.18 528	0.44 589	0.44 622	0.73 585	0.40 562	0.94 599	0.71 549	0.71 616	1.04 668	1.01 666	0.71 625	1.74 601	0.70 562	0.23 641	0.18 583	0.28 662	0.26 606	0.29 538	0.27 552

CBMV	0.71 599	0.76 535	2.64 626	0.33 420	0.20 300	0.78 615	0.79 687	0.98 631	0.78 613	0.85 660	0.71 592	0.86 630	1.10 686	1.46 553	0.62 540	0.18 589	0.20 608	0.21 631	0.19 552	0.25 491	0.33 614
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
GCST	0.72 602	1.10 668	2.15 521	1.11 722	0.59 676	0.62 484	0.19 140	0.75 415	0.53 355	0.56 490	0.63 529	0.47 411	0.31 362	1.11 506	0.33 369	0.75 720	0.45 702	0.84 721	0.64 724	0.69 702	0.54 679

mmx	0.72 602	0.23 86	2.01 486	0.30 330	0.21 317	0.57 394	0.26 388	0.99 643	0.76 604	0.53 448	0.63 529	0.66 523	0.39 437	2.52 705	3.43 734	0.13 468	0.10 360	0.15 543	0.13 417	0.15 283	0.15 332

xxx	0.72 602	0.23 86	2.01 486	0.30 330	0.21 317	0.57 394	0.26 388	0.99 643	0.76 604	0.53 448	0.63 529	0.66 523	0.39 437	2.52 705	3.43 734	0.13 468	0.10 360	0.15 543	0.13 417	0.15 283	0.15 332

LL-Strereo	0.72 602	1.29 699	2.49 596	0.36 494	0.45 633	0.55 358	0.32 505	0.93 590	0.71 549	0.67 597	0.58 483	0.85 623	0.79 645	2.67 716	0.46 463	0.10 274	0.18 583	0.14 512	0.12 383	0.40 642	0.42 657

test_xeample	0.72 602	0.21 45	1.36 241	0.27 236	0.17 187	0.59 430	0.28 433	1.01 661	0.70 539	0.55 480	0.67 560	0.44 382	0.39 437	1.88 639	5.17 749	0.12 432	0.10 360	0.11 336	0.10 264	0.13 219	0.15 332

SHD	0.72 602	0.77 545	2.36 565	0.45 603	0.40 602	0.71 571	0.32 505	1.02 664	1.25 693	1.07 682	0.84 626	0.90 640	0.73 631	1.09 501	0.98 607	0.21 624	0.18 583	0.20 622	0.21 573	0.32 567	0.31 593

RTSC	0.72 602	1.00 645	2.22 536	0.40 558	0.29 466	0.82 632	0.31 482	0.96 618	1.10 682	0.92 668	0.81 618	0.78 595	0.58 579	1.23 525	1.55 672	0.18 589	0.17 571	0.14 512	0.17 518	0.43 655	0.30 583

PASM	0.72 602	0.68 501	1.91 449	0.47 615	0.44 622	0.60 443	0.51 619	0.76 428	0.80 621	0.77 636	0.67 560	0.87 632	0.61 596	2.40 691	0.67 555	0.32 680	0.35 682	0.36 684	0.41 684	0.45 666	0.39 645

PWCDC_ROB	0.72 602	1.06 662	2.09 504	0.47 615	0.36 566	0.78 615	0.26 388	0.98 631	1.34 701	0.61 552	2.07 714	0.64 511	0.61 596	0.83 465	0.71 565	0.31 678	0.14 501	0.15 543	0.12 383	0.60 697	0.21 461

ff1	0.73 611	0.23 86	2.01 486	0.30 330	0.21 317	0.57 394	0.26 388	0.74 403	0.88 647	0.53 448	0.63 529	0.66 523	0.39 437	2.52 705	3.43 734	0.10 274	0.24 638	0.15 543	0.13 417	0.25 491	0.36 629

GASNet	0.73 611	1.47 712	3.04 681	0.47 615	0.33 531	0.57 394	0.34 521	0.91 573	0.75 593	0.58 519	0.58 483	0.74 577	0.55 563	2.03 656	0.65 550	0.21 624	0.15 532	0.19 612	0.17 518	0.51 683	0.28 561

XQC	0.73 611	0.98 638	2.39 569	0.46 609	0.35 557	0.81 629	0.46 602	1.00 653	1.00 668	0.80 642	0.69 577	0.88 636	0.74 636	1.32 533	1.20 646	0.24 650	0.16 550	0.23 642	0.20 565	0.41 645	0.33 614

w-ln-seven	0.74 614	1.05 660	2.54 612	0.37 519	0.34 544	1.03 672	0.47 610	1.00 653	1.08 679	0.90 665	0.85 630	0.85 623	0.57 573	1.37 539	1.26 653	0.14 514	0.13 482	0.16 562	0.15 473	0.31 558	0.20 446

1111x	0.74 614	0.21 45	1.93 455	0.31 361	0.17 187	0.63 502	0.32 505	1.03 671	0.74 579	0.52 437	0.62 516	0.57 474	0.47 527	2.38 687	4.25 744	0.12 432	0.14 501	0.11 336	0.12 383	0.12 182	0.14 288

Anonymous_2	0.74 614	0.32 236	1.65 311	0.33 420	0.30 484	0.67 545	0.32 505	0.69 364	0.46 274	0.48 396	0.41 318	0.84 619	0.58 579	0.51 352	0.40 431	0.32 680	0.38 690	1.43 746	3.69 768	0.80 712	0.27 552

Selective-IGEV-i16pc	0.75 617	0.29 195	5.48 741	0.32 393	0.19 276	1.18 693	0.62 658	0.86 529	0.74 579	0.37 305	0.51 406	0.53 442	0.29 341	2.10 668	0.35 391	0.22 637	0.23 633	0.12 408	0.16 498	0.22 445	0.19 427

GANetREF_RVC	0.75 617	1.15 681	2.46 585	0.47 615	0.26 429	0.83 635	0.61 653	0.97 627	0.89 651	0.62 563	0.61 510	0.72 566	0.59 583	2.42 693	0.55 513	0.32 680	0.25 652	0.36 684	0.24 591	0.39 637	0.31 593
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
GANet	0.75 617	0.84 576	2.01 486	0.40 558	0.25 411	0.74 591	0.66 664	0.87 540	0.73 575	0.71 616	1.07 671	0.84 619	0.59 583	2.71 720	1.15 638	0.17 576	0.16 550	0.44 700	0.16 498	0.31 558	0.20 446

PDISCO_ROB	0.75 617	1.06 662	2.11 509	0.64 684	0.59 676	1.13 688	0.43 579	1.14 690	1.05 674	0.64 583	0.71 592	0.96 655	0.61 596	1.21 519	0.76 576	0.37 690	0.18 583	0.27 658	0.24 591	0.56 693	0.32 603

HBP-ISP	0.76 621	1.30 700	3.19 698	0.35 471	0.26 429	0.85 641	0.54 630	1.03 671	0.72 559	0.80 642	0.69 577	0.68 540	0.83 650	2.04 658	0.44 457	0.23 641	0.24 638	0.29 670	0.25 598	0.28 531	0.24 518

Wz-Net-SNSev	0.76 621	1.32 704	3.11 689	0.40 558	0.31 505	0.71 571	0.60 649	0.98 631	0.87 642	0.67 597	0.83 623	0.96 655	0.60 587	1.67 589	0.97 604	0.16 560	0.15 532	0.16 562	0.17 518	0.36 611	0.24 518

FTStereo	0.76 621	0.18 7	2.35 562	0.71 690	0.21 317	0.73 585	1.79 741	0.57 284	0.53 355	1.07 682	1.63 704	1.29 697	2.13 730	0.75 447	0.29 307	0.19 605	0.08 211	0.12 408	0.11 340	0.11 159	0.40 651

CBMV_ROB	0.76 621	0.42 342	2.68 631	0.33 420	0.22 348	0.74 591	0.47 610	0.96 618	0.76 604	1.04 681	0.96 652	0.88 636	0.93 667	2.06 660	1.19 645	0.22 637	0.24 638	0.27 658	0.25 598	0.25 491	0.28 561

DDUNet	0.77 625	1.12 672	1.88 431	0.76 695	0.69 693	0.84 637	0.43 579	0.85 518	0.65 492	0.67 597	0.75 606	0.91 642	0.52 553	1.03 494	0.57 525	0.54 705	0.37 686	0.95 728	0.52 706	0.71 705	0.57 685

UDG	0.77 625	1.23 692	2.15 521	0.67 688	0.59 676	0.78 615	0.38 553	0.90 561	0.70 539	0.61 552	0.69 577	1.01 666	0.67 616	1.02 492	0.73 572	0.45 697	0.34 680	0.87 722	0.51 703	0.67 701	0.46 666

aanetorigin	0.77 625	0.80 560	2.59 620	0.43 582	0.44 622	0.58 411	1.01 710	0.57 284	0.68 520	1.53 720	1.23 681	0.81 607	1.08 683	1.07 498	1.07 626	0.18 589	0.15 532	0.17 583	0.21 573	0.54 691	0.30 583

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 625	1.04 657	2.06 496	0.94 710	0.35 557	0.89 652	0.40 562	0.85 518	0.63 468	0.55 480	0.63 529	0.75 583	0.38 423	2.38 687	0.48 478	1.10 734	0.31 673	0.36 684	0.21 573	0.53 690	0.55 682

222	0.78 629	0.23 86	1.23 206	0.28 270	0.18 238	0.62 484	0.24 339	1.02 664	0.70 539	0.58 519	0.66 557	0.46 403	0.42 476	1.80 617	6.53 762	0.13 468	0.10 360	0.11 336	0.10 264	0.12 182	0.17 390

EAI-Stereo	0.78 629	0.25 120	1.67 318	0.54 650	0.59 676	1.95 724	2.05 745	1.11 689	0.64 476	0.95 673	1.49 699	0.50 428	0.67 616	0.59 387	1.44 667	0.09 160	0.19 596	0.09 183	0.49 699	0.13 219	0.22 476

NCC-stereo	0.79 631	0.94 615	2.42 575	0.59 674	0.45 633	1.90 722	0.46 602	0.99 643	0.72 559	0.64 583	0.84 626	0.91 642	0.73 631	1.80 617	1.00 613	0.27 665	0.19 596	0.23 642	0.31 642	0.24 477	0.22 476

Abc-Net	0.79 631	0.94 615	2.42 575	0.59 674	0.45 633	1.90 722	0.46 602	0.99 643	0.72 559	0.64 583	0.84 626	0.91 642	0.73 631	1.80 617	1.00 613	0.27 665	0.19 596	0.23 642	0.31 642	0.24 477	0.22 476
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
zero-FE	0.80 633	0.27 151	8.23 756	0.49 625	0.98 711	0.33 63	0.20 168	0.48 199	1.28 696	0.17 60	0.20 89	0.77 591	0.22 196	0.60 394	0.97 604	0.11 369	0.07 89	0.09 183	0.10 264	0.33 576	0.14 288

zh-mn7	0.80 633	1.54 715	3.00 679	0.35 471	0.27 442	0.72 577	0.41 568	0.93 590	1.11 684	1.00 676	1.28 685	0.75 583	0.57 573	1.87 630	1.18 643	0.16 560	0.13 482	0.14 512	0.14 446	0.26 513	0.21 461

z-mn7	0.80 633	1.52 714	2.62 623	0.36 494	0.28 456	1.01 669	0.48 614	0.90 561	1.29 698	0.69 605	1.35 693	0.85 623	0.59 583	2.03 656	1.09 629	0.14 514	0.12 454	0.14 512	0.12 383	0.32 567	0.20 446

SQANet	0.80 633	1.58 717	2.53 606	0.76 695	0.83 702	0.76 602	0.36 537	0.83 496	0.64 476	0.63 573	0.69 577	0.73 571	0.51 548	1.21 519	0.53 502	0.77 721	0.29 667	0.59 712	0.29 623	0.86 715	0.61 691

anonymity	0.80 633	0.66 496	1.29 220	0.59 674	0.75 697	0.67 545	0.52 622	0.95 613	0.71 549	0.94 671	0.70 587	0.67 533	0.87 659	0.71 440	1.35 660	0.64 712	0.62 720	0.58 710	1.44 748	0.60 697	0.65 695

S-Stereo	0.80 633	0.69 505	3.89 720	0.39 546	0.37 579	0.69 563	0.70 676	0.94 599	0.98 667	0.62 563	0.91 641	0.83 614	0.60 587	2.37 684	0.66 551	0.18 589	0.21 618	0.17 583	0.18 532	0.30 550	0.35 621

ADCRef	0.80 633	0.96 625	2.29 551	0.37 519	0.35 557	0.96 661	0.51 619	0.87 540	0.75 593	0.88 661	0.83 623	0.61 495	1.36 704	1.02 492	3.27 728	0.13 468	0.11 420	0.17 583	0.19 552	0.25 491	0.21 461

STTRV1_RVC	0.80 633	0.55 438	2.89 663	0.42 577	0.49 649	0.79 619	0.44 590	1.15 693	0.82 629	0.62 563	0.89 639	0.72 566	0.63 604	2.69 717	0.64 547	0.48 701	0.64 721	0.27 658	0.24 591	0.35 602	0.27 552

DANet	0.80 633	0.65 488	2.21 532	1.19 725	0.48 648	0.74 591	1.25 723	0.89 555	1.53 715	0.89 663	0.71 592	0.96 655	0.56 567	1.83 622	0.96 603	0.18 589	0.16 550	0.19 612	0.16 498	0.26 513	0.29 569
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DStereoRT	0.81 642	0.53 419	2.23 540	0.36 494	0.33 531	0.92 657	0.36 537	0.86 529	0.80 621	0.57 501	0.62 516	0.59 485	1.15 691	1.76 604	1.04 623	0.14 514	0.13 482	2.17 757	0.78 730	0.16 322	0.66 698

FADNet_RVC	0.81 642	1.14 677	2.42 575	0.30 330	0.24 387	0.71 571	0.24 339	0.95 613	0.61 437	0.44 352	0.56 468	0.59 485	0.42 476	1.52 565	0.68 558	0.94 726	0.96 742	0.28 662	1.00 740	0.90 716	1.36 741

edge stereo	0.81 642	0.73 526	3.30 706	0.37 519	1.21 727	0.62 484	0.39 559	0.93 590	0.79 618	0.80 642	0.88 637	1.14 688	0.71 625	2.18 672	0.71 565	0.21 624	0.20 608	0.26 657	0.18 532	0.38 627	0.26 541

AANet	0.82 645	0.91 605	2.89 663	0.34 453	0.29 466	0.63 502	0.38 553	0.81 482	1.31 699	1.33 707	1.39 694	1.26 696	1.14 690	1.32 533	0.97 604	0.20 616	0.17 571	0.18 605	0.19 552	0.33 576	0.31 593

MIPNet	0.83 646	0.81 565	2.40 572	0.61 680	0.18 238	1.48 703	1.39 731	1.60 721	0.74 579	1.94 726	0.85 630	0.73 571	1.68 720	0.87 475	0.31 343	0.09 160	0.08 211	0.11 336	0.32 648	0.25 491	0.12 216

FBW_ROB	0.83 646	0.77 545	1.77 367	0.44 589	0.30 484	0.87 647	0.46 602	1.10 684	0.91 654	0.81 648	0.75 606	1.01 666	0.61 596	3.66 743	1.23 650	0.26 659	0.23 633	0.36 684	0.25 598	0.27 525	0.62 692

PA-Net	0.84 648	1.00 645	3.49 712	0.63 683	0.40 602	0.70 569	0.52 622	0.86 529	0.84 636	0.52 437	0.59 486	0.70 558	0.54 558	2.35 683	2.23 704	0.17 576	0.27 662	0.19 612	0.28 617	0.22 445	0.36 629
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CC-Net-ROB	0.85 649	1.15 681	2.13 515	0.88 705	0.38 585	0.88 651	0.44 590	1.06 677	0.79 618	0.58 519	0.69 577	0.65 516	0.50 546	2.74 721	0.51 494	0.93 724	0.39 697	0.87 722	0.29 623	0.54 691	0.54 679

Selective-IGEV-i16pb	0.86 650	0.33 246	6.08 744	0.32 393	0.21 317	1.08 682	0.68 670	1.06 677	0.92 658	0.43 345	0.76 609	0.66 523	0.46 517	2.31 680	0.50 488	0.23 641	0.25 652	0.14 512	0.19 552	0.26 513	0.24 518

THIR-Stereo	0.86 650	0.62 465	2.13 515	0.25 162	0.16 153	0.58 411	2.74 753	0.59 299	0.51 325	0.62 563	1.62 703	0.97 658	1.80 726	1.69 593	2.25 705	0.10 274	0.08 211	0.14 512	0.11 340	0.15 283	0.11 167

DeepPrunerF	0.86 650	0.86 584	2.91 670	0.45 603	0.50 653	0.64 516	0.48 614	1.14 690	2.64 748	0.63 573	0.61 510	0.65 516	0.62 601	2.21 674	1.31 657	0.23 641	0.19 596	0.30 672	0.28 617	0.36 611	0.25 530

DPSNet	0.86 650	0.60 454	2.34 559	0.58 669	0.36 566	1.07 680	0.75 683	1.30 705	1.05 674	0.70 611	0.68 568	0.94 652	1.29 696	2.08 664	1.82 685	0.26 659	0.23 633	0.16 562	0.17 518	0.48 675	0.40 651

AAGNet	0.88 654	0.33 246	1.79 392	0.54 650	0.98 711	0.62 484	0.46 602	0.50 219	0.60 419	0.58 519	0.53 434	0.50 428	0.73 631	1.23 525	7.48 763	0.11 369	0.07 89	0.12 408	0.10 264	0.14 255	0.09 93

Consistency-Raft	0.88 654	0.93 613	3.23 703	0.99 714	0.64 688	0.77 610	0.55 634	0.98 631	0.97 664	0.61 552	1.03 665	0.65 516	1.05 680	0.79 461	1.38 662	0.44 695	0.46 704	0.51 706	0.58 717	0.65 699	0.47 668

zh-sn7	0.89 656	1.73 728	3.09 686	0.39 546	0.30 484	0.82 632	0.63 661	0.96 618	0.87 642	0.79 640	1.12 674	0.84 619	0.87 659	2.42 693	1.63 675	0.16 560	0.17 571	0.16 562	0.16 498	0.34 588	0.29 569

PVD	0.90 657	0.85 581	2.15 521	0.53 644	0.50 653	0.99 665	0.56 639	1.15 693	1.64 721	1.41 714	1.41 697	1.11 685	1.13 689	1.35 537	1.31 657	0.26 659	0.28 666	0.28 662	0.26 606	0.37 620	0.49 673

Wz-Net-TNSev	0.91 658	1.73 728	3.08 684	0.36 494	0.31 505	1.00 668	0.71 677	1.06 677	0.97 664	0.71 616	0.72 597	1.09 681	0.87 659	2.42 693	1.59 673	0.20 616	0.20 608	0.16 562	0.20 565	0.44 664	0.35 621

SAMSARA	0.91 658	0.97 633	2.22 536	0.80 699	0.58 674	1.32 697	1.31 725	1.01 661	0.94 660	1.36 708	0.87 634	1.38 702	0.90 665	1.72 598	1.02 619	0.24 650	0.30 672	0.22 635	0.25 598	0.36 611	0.35 621

WZ-Net	0.92 660	1.31 701	3.76 717	0.41 566	0.36 566	0.86 643	0.71 677	1.00 653	1.06 677	0.82 653	0.92 643	1.06 677	1.05 680	2.16 671	1.61 674	0.19 605	0.13 482	0.15 543	0.16 498	0.32 567	0.28 561

MFMNet_re	0.92 660	1.28 698	2.53 606	0.82 703	0.76 700	0.90 653	0.75 683	0.98 631	1.04 673	1.03 679	1.05 669	0.84 619	0.94 670	0.83 465	0.72 569	0.68 715	0.60 718	0.63 714	0.60 720	0.77 710	0.74 702

test_sample9	0.94 662	0.62 465	1.93 455	0.27 236	0.22 348	0.68 557	0.31 482	0.93 590	0.66 508	0.57 501	0.51 406	0.55 453	0.45 501	1.91 642	2.55 714	0.61 709	4.16 768	0.87 722	0.56 711	0.25 491	0.23 503

CrosDoStereo	0.94 662	0.37 287	2.53 606	0.25 162	0.32 516	0.54 343	3.76 757	0.72 384	0.60 419	0.70 611	1.40 695	0.53 442	1.49 711	1.78 608	3.09 723	0.10 274	0.08 211	0.11 336	0.11 340	0.21 428	0.11 167

DeepStereo_LL	0.94 662	0.37 287	2.53 606	0.25 162	0.32 516	0.54 343	3.76 757	0.72 384	0.60 419	0.70 611	1.40 695	0.53 442	1.49 711	1.78 608	3.09 723	0.10 274	0.08 211	0.11 336	0.11 340	0.21 428	0.11 167

ADCP+	0.94 662	1.12 672	3.14 691	0.34 453	0.39 591	1.06 675	0.79 687	0.89 555	0.80 621	0.66 592	0.67 560	0.85 623	1.55 714	0.93 479	4.55 746	0.13 468	0.11 420	0.16 562	0.15 473	0.26 513	0.25 530

ADCMid	0.96 666	1.32 704	2.74 645	0.38 536	0.35 557	0.99 665	0.58 645	0.94 599	0.86 639	1.23 699	1.01 660	1.01 666	1.00 675	1.05 496	3.97 739	0.21 624	0.19 596	0.42 695	0.32 648	0.40 642	0.29 569

DStereoO	0.99 667	0.66 496	1.67 318	0.75 694	0.99 714	0.73 585	1.33 727	0.94 599	0.91 654	0.70 611	1.06 670	0.75 583	1.75 724	0.95 483	2.39 711	1.20 738	0.41 700	0.48 703	0.59 719	0.85 714	0.60 690

G-Net	0.99 667	0.64 480	2.76 647	0.57 666	0.67 690	2.03 730	0.72 680	0.76 428	0.67 517	1.14 688	2.56 729	1.30 700	1.02 677	1.48 561	1.74 682	0.25 655	0.24 638	0.24 649	0.26 606	0.37 620	0.31 593

ADCL	0.99 667	0.79 558	2.43 579	0.39 546	0.32 516	1.50 705	1.90 743	0.92 582	0.97 664	1.26 704	1.27 684	1.00 664	1.42 709	1.14 513	3.31 730	0.17 576	0.14 501	0.22 635	0.21 573	0.30 550	0.22 476

ADCPNet	0.99 667	0.99 643	3.93 724	0.37 519	0.68 692	1.36 699	0.62 658	0.87 540	0.76 604	0.78 638	0.81 618	1.08 679	1.18 692	1.14 513	2.49 713	0.21 624	0.69 730	0.21 631	0.95 738	0.29 538	0.37 636

2222	1.00 671	1.01 649	3.17 696	0.55 657	0.36 566	1.12 685	1.51 737	0.99 643	0.87 642	0.75 628	1.41 697	1.83 717	0.86 657	1.94 648	1.96 688	0.29 672	0.19 596	0.30 672	0.22 585	0.34 588	0.26 541

Ntro	1.00 671	1.68 724	2.80 654	0.95 711	0.85 703	1.06 675	0.53 626	0.98 631	0.90 653	0.62 563	0.76 609	0.93 648	0.66 614	1.66 587	0.98 607	0.99 729	0.45 702	0.75 720	0.40 681	1.19 728	0.75 704

AnyNet_C32	1.00 671	1.33 706	2.53 606	0.49 625	0.54 664	1.15 690	1.14 718	0.91 573	0.89 651	1.11 685	0.95 651	0.87 632	0.93 667	1.50 562	4.07 741	0.21 624	0.20 608	0.25 654	0.24 591	0.38 627	0.33 614

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 674	1.67 722	2.32 554	0.47 615	0.39 591	1.47 702	0.95 702	0.95 613	0.91 654	0.84 656	0.94 649	1.05 675	0.60 587	2.95 729	0.72 569	0.41 693	0.72 734	0.32 678	0.55 708	0.74 706	1.22 736

otaku	1.03 675	1.68 724	2.72 638	0.95 711	0.73 696	1.03 672	0.59 647	0.99 643	0.86 639	0.69 605	1.61 702	0.98 659	0.64 607	1.46 553	1.14 636	0.95 727	0.46 704	0.72 719	0.40 681	1.24 732	0.78 708

SGM-Forest	1.04 676	0.42 342	3.59 715	0.41 566	0.32 516	1.05 674	1.32 726	0.94 599	0.83 633	1.16 689	2.23 722	1.03 670	1.39 707	2.49 703	2.35 708	0.21 624	0.21 618	0.20 622	0.19 552	0.23 460	0.32 603
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ADCS	1.05 677	1.36 709	2.98 677	0.42 577	0.36 566	0.96 661	0.81 691	1.06 677	1.12 685	1.25 700	0.97 654	1.08 679	0.90 665	1.25 529	4.86 748	0.21 624	0.21 618	0.22 635	0.23 589	0.36 611	0.38 639

SPS-STEREO	1.07 678	1.13 675	2.88 660	0.65 686	0.69 693	0.99 665	0.68 670	1.05 676	0.87 642	1.36 708	1.23 681	1.46 705	0.94 670	1.87 630	1.72 681	0.66 713	0.61 719	0.58 710	0.57 714	0.65 699	0.77 707
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
GCAPDPT-zeroshot	1.09 679	0.30 213	8.70 757	3.22 757	5.88 756	0.39 134	0.20 168	0.59 299	0.41 213	0.26 223	0.26 176	0.23 174	0.17 94	0.31 151	0.19 108	0.09 160	0.08 211	0.09 183	0.07 117	0.13 219	0.19 427

test_sample8	1.12 680	0.62 465	1.93 455	0.27 236	0.22 348	0.68 557	0.31 482	0.95 613	0.61 437	1.18 697	0.56 468	2.53 728	1.31 699	1.91 642	2.55 714	0.61 709	4.16 768	0.87 722	0.56 711	0.25 491	0.23 503

WCMA_ROB	1.12 680	0.83 574	2.66 629	0.58 669	0.34 544	1.17 692	0.71 677	0.93 590	0.94 660	1.74 724	2.63 732	3.09 735	1.71 722	1.70 594	1.84 686	0.26 659	0.21 618	0.20 622	0.21 573	0.28 531	0.43 658

GCAP-BAT	1.13 682	0.30 213	9.45 761	3.22 757	5.97 757	0.39 134	0.20 168	0.59 299	0.41 213	0.26 223	0.26 176	0.23 174	0.17 94	0.31 151	0.19 108	0.09 160	0.08 211	0.09 183	0.07 117	0.13 219	0.17 390

mmmmmm	1.14 683	1.07 665	2.90 668	0.57 666	0.39 591	1.75 719	0.89 697	1.10 684	1.95 735	1.48 719	1.69 706	1.57 711	1.21 693	2.02 655	2.06 696	0.28 669	0.29 667	0.42 695	0.37 672	0.44 664	0.43 658

AnyNet_C01	1.14 683	1.49 713	4.23 729	0.54 650	0.53 662	1.51 706	1.37 729	1.04 675	1.07 678	1.17 695	1.33 691	1.15 689	1.08 683	1.61 583	2.74 718	0.25 655	0.22 624	0.28 662	0.24 591	0.48 675	0.40 651

NaN_ROB	1.14 683	0.94 615	2.96 673	0.53 644	0.56 670	1.13 688	0.99 705	0.98 631	1.00 668	1.09 684	0.87 634	0.77 591	1.06 682	5.90 758	2.72 717	0.16 560	0.23 633	0.16 562	0.24 591	0.22 445	0.36 629

RainbowNet	1.15 686	1.78 730	2.72 638	1.12 723	0.91 708	1.06 675	0.76 685	1.16 695	1.13 687	0.75 628	0.97 654	1.09 681	0.80 646	1.60 580	1.21 648	1.17 736	1.26 751	1.01 732	0.57 714	1.13 726	0.88 718

SuperB	1.15 686	1.14 677	5.43 740	0.36 494	0.26 429	0.81 629	0.89 697	0.88 549	1.17 688	0.67 597	0.68 568	0.63 501	1.39 707	1.74 601	3.37 732	0.15 537	0.12 454	0.17 583	0.16 498	2.80 755	0.25 530

NVStereoNet_ROB	1.16 688	0.95 622	2.54 612	0.58 669	0.55 667	0.78 615	0.63 661	1.00 653	1.08 679	1.03 679	4.07 755	1.48 706	1.22 694	2.88 727	1.27 654	0.50 702	0.46 704	0.54 707	0.62 721	0.50 681	0.63 694
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MDST_ROB	1.17 689	0.42 342	3.87 719	0.54 650	0.44 622	4.11 750	0.58 645	1.31 706	0.84 636	2.12 728	1.12 674	0.98 659	0.71 625	4.24 748	0.99 612	0.16 560	0.14 501	0.19 612	0.17 518	0.18 374	0.35 621

MWDA-net	1.20 690	2.17 753	3.60 716	1.52 734	1.97 744	0.74 591	1.83 742	0.79 473	1.54 718	0.66 592	1.26 683	0.58 481	1.08 683	1.67 589	3.84 738	0.14 514	0.10 360	0.11 336	0.11 340	0.15 283	0.15 332

SANet	1.20 690	1.21 690	3.33 709	0.38 536	0.27 442	1.73 718	0.85 694	1.10 684	2.49 745	1.16 689	1.83 710	1.72 713	1.50 713	2.37 684	2.84 721	0.18 589	0.16 550	0.16 562	0.15 473	0.32 567	0.32 603

RTS	1.21 692	1.31 701	6.39 749	0.52 638	0.51 659	1.61 710	0.79 687	1.03 671	1.37 703	1.13 686	1.30 688	1.10 683	0.85 654	2.65 713	2.08 697	0.21 624	0.24 638	0.18 605	0.18 532	0.43 655	0.32 603

RTSA	1.21 692	1.31 701	6.39 749	0.52 638	0.51 659	1.61 710	0.79 687	1.03 671	1.37 703	1.13 686	1.30 688	1.10 683	0.85 654	2.65 713	2.08 697	0.21 624	0.24 638	0.18 605	0.18 532	0.43 655	0.32 603

MeshStereo	1.21 692	1.15 681	3.01 680	0.34 453	0.28 456	1.10 684	0.69 673	1.35 708	1.01 670	2.71 748	2.41 725	2.96 732	1.45 710	2.80 724	1.40 665	0.22 637	0.22 624	0.22 635	0.19 552	0.50 681	0.26 541
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
SDNR	1.22 695	0.80 560	2.71 636	0.33 420	1.48 735	1.98 729	0.23 302	1.93 733	2.44 743	0.89 663	2.52 727	1.36 701	0.51 548	3.65 742	1.93 687	0.30 676	0.31 673	0.22 635	0.16 498	0.33 576	0.36 629

nnnnnnn	1.25 696	0.65 488	3.29 705	0.59 674	0.49 649	1.23 696	0.74 681	1.18 696	1.53 715	1.56 721	2.44 726	2.56 729	1.56 715	2.30 679	2.36 709	0.36 688	0.32 678	0.40 691	0.39 680	0.47 671	0.58 687

CSAN	1.25 696	1.12 672	3.04 681	0.51 634	0.37 579	1.06 675	1.15 719	1.22 698	1.08 679	1.17 695	1.91 712	1.04 673	1.31 699	5.96 759	2.43 712	0.26 659	0.22 624	0.24 649	0.24 591	0.31 558	0.30 583

EDNetEfficient	1.27 698	0.70 511	4.05 726	0.64 684	0.98 711	0.94 659	1.40 732	0.85 518	1.75 726	2.34 737	1.33 691	1.05 675	2.21 732	1.58 577	4.15 742	0.15 537	0.19 596	0.14 512	0.27 613	0.38 627	0.32 603

FCDSN-DC	1.29 699	0.54 428	2.50 600	0.47 615	0.41 611	1.12 685	0.60 649	1.10 684	1.27 695	2.23 734	2.87 735	3.67 740	3.12 743	2.39 690	1.69 679	0.30 676	0.26 655	0.31 674	0.30 633	0.35 602	0.38 639
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
pmcnn	1.32 700	1.05 660	2.77 650	0.74 693	1.43 730	0.72 577	0.56 639	0.96 618	0.91 654	0.99 675	2.92 738	6.01 755	0.70 623	2.38 687	3.32 731	0.13 468	0.10 360	0.08 78	0.06 27	0.34 588	0.22 476

1111	1.33 701	0.64 480	3.89 720	0.53 644	0.41 611	1.56 708	1.77 740	1.21 697	1.28 696	1.44 716	1.64 705	1.79 714	1.76 725	3.04 731	3.57 737	0.32 680	0.22 624	0.28 662	0.26 606	0.47 671	0.48 672

ACVNet_1	1.33 701	1.91 739	4.03 725	1.09 720	0.88 705	1.19 694	0.66 664	1.24 702	1.17 688	0.94 671	0.96 652	3.09 735	1.04 679	2.37 684	1.11 633	1.04 731	0.48 711	1.03 733	0.48 696	1.12 725	0.83 710

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 703	1.70 726	2.50 600	0.56 660	0.40 602	2.15 734	0.99 705	1.24 702	1.26 694	1.02 678	1.10 673	1.29 697	0.88 663	3.10 734	1.08 627	1.66 747	0.83 738	0.68 717	0.88 735	1.57 739	1.80 752

MSMD_ROB	1.34 703	0.96 625	2.38 567	0.39 546	0.32 516	1.96 725	0.62 658	0.91 573	1.43 710	2.94 752	2.60 730	4.77 749	1.95 728	2.43 697	1.33 659	0.29 672	0.26 655	0.32 678	0.32 648	0.30 550	0.30 583

psmorigin	1.36 705	0.60 454	13.80 775	0.37 519	0.29 466	0.62 484	0.33 515	0.77 440	0.61 437	0.96 674	0.88 637	1.17 692	0.73 631	4.00 745	0.86 593	0.19 605	0.22 624	0.17 583	0.18 532	0.24 477	0.29 569

MADNet+	1.36 705	1.93 741	5.95 742	0.81 702	0.59 676	1.57 709	1.09 714	1.39 712	1.22 691	0.84 656	1.01 660	1.25 695	1.12 688	3.19 735	2.36 709	0.45 697	0.47 707	0.38 690	0.34 656	0.59 694	0.57 685

ELAS_RVC	1.37 707	0.78 555	3.21 700	0.55 657	0.50 653	1.49 704	2.48 751	1.48 715	1.71 725	2.13 731	2.09 715	2.07 720	2.56 736	1.90 641	2.02 693	0.35 686	0.36 684	0.37 688	0.34 656	0.49 679	0.47 668
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH-64-1	1.39 708	1.64 720	1.86 424	1.36 729	1.11 722	1.39 700	1.19 721	1.76 726	1.45 712	1.16 689	2.21 720	1.53 707	1.38 705	1.98 650	1.52 670	1.29 739	0.67 724	1.27 739	0.69 725	1.29 734	0.98 722

IMH-64	1.39 708	1.64 720	1.86 424	1.36 729	1.11 722	1.39 700	1.19 721	1.76 726	1.45 712	1.16 689	2.21 720	1.53 707	1.38 705	1.98 650	1.52 670	1.29 739	0.67 724	1.27 739	0.69 725	1.29 734	0.98 722

ELAS	1.39 708	0.79 558	2.86 658	0.53 644	0.50 653	2.81 741	2.20 747	1.61 722	1.50 714	2.28 736	2.35 723	1.82 715	2.13 730	1.73 599	2.22 703	0.35 686	0.37 686	0.35 682	0.35 660	0.49 679	0.47 668
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	1.42 711	1.81 731	3.23 703	1.08 718	0.92 709	1.32 697	0.85 694	1.49 716	1.69 723	1.19 698	1.73 708	2.13 721	1.03 678	2.50 704	1.40 665	0.91 723	0.53 714	1.00 731	0.55 708	2.11 749	0.85 713

EKT-Stereo	1.47 712	0.49 398	1.93 455	2.57 753	19.31 780	0.55 358	0.22 260	0.69 364	0.42 227	0.38 316	0.36 277	0.43 371	0.27 298	0.69 433	0.26 265	0.12 432	0.14 501	0.11 336	0.16 498	0.20 412	0.15 332

WAO-7	1.48 713	1.63 718	2.49 596	0.93 709	0.75 697	1.72 717	1.10 715	1.84 731	1.96 736	1.43 715	2.54 728	1.97 718	1.61 718	3.06 732	2.08 697	0.69 716	0.66 723	0.94 727	0.74 728	0.80 712	0.69 699

FC-DCNN	1.49 714	0.59 452	2.88 660	0.44 589	0.39 591	1.97 727	0.66 664	1.67 723	1.70 724	2.72 749	2.89 736	4.22 743	2.97 740	2.55 708	2.19 702	0.29 672	0.26 655	0.31 674	0.30 633	0.32 567	0.39 645

PWCK	1.49 714	1.90 738	3.22 702	1.09 720	0.54 664	1.71 716	1.73 739	1.49 716	1.53 715	1.44 716	1.80 709	1.82 715	1.30 698	3.34 738	1.76 683	1.07 733	0.56 716	0.97 730	0.58 717	1.38 738	0.65 695

FC-DCNN v2	1.54 716	0.58 449	2.80 654	0.44 589	0.39 591	2.05 731	0.66 664	1.90 732	1.84 732	2.79 750	2.97 739	4.41 747	3.07 741	2.65 713	2.30 707	0.29 672	0.26 655	0.31 674	0.30 633	0.32 567	0.38 639

MFN_U_SF_RVC	1.55 717	2.39 756	3.16 693	0.65 686	0.41 611	1.12 685	0.46 602	1.23 701	1.33 700	1.61 722	1.20 679	1.43 704	0.98 674	1.76 604	1.97 690	1.90 751	1.80 756	1.98 755	2.15 760	1.63 740	1.77 751

WAO-6	1.58 718	1.54 715	2.32 554	1.14 724	1.00 715	2.30 736	1.03 711	1.82 730	2.85 750	1.25 700	2.61 731	2.20 722	1.56 715	2.47 702	1.99 692	0.95 727	0.67 724	1.19 738	0.83 733	1.08 723	0.88 718

DispFullNet	1.67 719	2.10 744	5.22 737	1.53 735	8.90 759	0.86 643	0.31 482	0.96 618	0.96 663	1.37 711	1.01 660	1.13 686	1.98 729	1.51 563	0.91 596	0.54 705	0.31 673	1.18 735	0.63 723	1.13 726	0.80 709

JetBlue	1.78 720	1.63 718	3.92 722	0.73 691	1.21 727	4.38 751	3.35 754	1.59 720	1.20 690	1.26 704	1.52 701	2.37 725	1.88 727	3.23 736	3.00 722	0.53 703	0.47 707	0.48 703	0.49 699	1.29 734	0.97 721

Dean	1.79 721	1.83 732	3.92 722	1.29 728	1.07 721	1.55 707	1.00 708	1.95 734	2.33 741	1.47 718	4.19 756	4.26 746	1.33 702	2.21 674	1.48 669	1.14 735	0.68 728	1.18 735	0.74 728	1.24 732	0.98 722

SGM+DAISY	1.83 722	1.43 710	3.81 718	0.87 704	1.01 716	2.38 738	2.53 752	1.36 709	1.75 726	2.92 751	3.22 742	2.65 730	2.93 738	2.22 677	3.10 725	0.72 717	0.69 730	0.63 714	0.62 721	0.77 710	0.98 722

SGM_RVC	1.89 723	0.92 607	2.50 600	0.96 713	0.93 710	1.63 712	1.37 729	1.52 718	12.43 768	1.85 725	1.69 706	2.40 727	1.74 723	2.81 725	1.71 680	0.53 703	0.47 707	0.42 695	0.47 693	0.74 706	0.74 702
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ACVNet-4b	1.93 724	1.85 734	4.10 727	1.07 717	0.86 704	1.15 690	0.53 626	1.06 677	1.12 685	0.64 583	1.09 672	1.99 719	0.70 623	2.20 673	9.86 771	5.62 767	0.41 700	1.03 733	0.55 708	1.86 746	0.85 713

LVE	1.96 725	2.17 753	3.14 691	1.68 737	1.80 741	1.63 712	1.03 711	2.34 741	2.81 749	1.25 700	2.89 736	4.24 745	1.29 696	2.79 723	1.44 667	2.85 756	0.91 741	1.18 735	1.46 749	1.23 731	1.10 733

MonStereo1	1.98 726	1.01 649	1.78 372	1.19 725	1.04 718	3.58 745	0.61 653	1.53 719	1.93 734	1.39 712	3.37 749	2.23 724	10.80 769	2.84 726	1.25 652	1.04 731	0.38 690	0.96 729	0.57 714	1.10 724	1.00 729

IMH	2.02 727	2.15 752	2.69 634	1.68 737	1.12 724	1.66 715	0.92 701	2.10 738	1.92 733	1.32 706	2.66 733	2.21 723	1.69 721	5.78 757	1.68 678	5.54 766	0.96 742	1.31 741	0.71 727	1.32 737	0.99 727

DStereoSA	2.12 728	0.98 638	2.80 654	1.25 727	2.23 745	1.97 727	4.62 760	1.22 698	2.54 747	1.16 689	3.84 754	1.00 664	4.05 748	2.07 662	5.29 751	0.93 724	1.48 754	0.48 703	1.51 750	0.95 720	1.95 753

DStereoFS	2.23 729	2.10 744	2.47 591	1.61 736	1.88 743	3.81 746	2.06 746	1.95 734	3.33 752	2.38 738	3.31 744	2.37 725	4.92 750	2.45 699	3.27 728	1.03 730	1.27 753	0.55 708	1.04 741	0.70 703	2.05 754

IGEV-RUCA	2.28 730	0.30 213	1.15 188	0.40 558	1.86 742	2.06 732	1.90 743	1.36 709	1.80 730	3.70 757	3.76 752	5.02 750	8.19 766	2.12 669	1.63 675	0.25 655	0.76 735	2.72 764	1.91 753	2.39 752	2.36 757

WQFJA1++	2.30 731	0.22 63	6.03 743	1.08 718	1.15 725	0.29 36	0.14 34	0.39 85	0.24 8	13.61 776	0.19 78	3.34 739	0.17 94	0.33 180	0.24 236	0.10 274	0.07 89	0.08 78	0.07 117	18.19 786	0.14 288

MultiAttention	2.38 732	0.50 406	1.93 455	1.80 741	2.56 748	10.86 766	2.30 748	1.22 698	0.80 621	0.62 563	1.16 677	1.13 686	0.56 567	16.09 778	1.18 643	0.20 616	0.09 307	0.43 699	1.62 751	0.94 718	1.58 748

UNDER WATER-64	2.47 733	1.89 737	4.86 735	1.82 744	1.44 732	3.18 743	1.57 738	2.62 742	5.64 758	2.05 727	2.13 717	4.13 742	3.76 746	2.62 711	3.42 733	1.47 744	0.85 739	1.57 750	1.07 743	1.82 745	1.49 743

fsdfsdds	2.52 734	0.90 602	4.35 731	0.62 681	3.81 752	4.40 752	4.02 759	2.26 739	3.45 753	3.39 755	5.86 760	5.49 752	3.16 744	2.42 693	2.55 714	0.45 697	0.27 662	0.55 708	0.48 696	0.95 720	0.96 720

TorneroNet-64	2.65 735	1.83 732	3.30 706	1.46 732	1.20 726	3.89 747	0.99 705	3.51 754	6.71 762	2.56 740	4.60 757	4.22 743	3.85 747	3.33 737	3.14 726	1.19 737	0.65 722	1.39 745	0.79 732	3.31 757	1.15 734

notaker	2.66 736	2.07 743	3.31 708	2.61 754	1.43 730	1.76 720	1.11 716	2.76 745	1.79 728	2.26 735	11.53 772	3.96 741	4.29 749	3.09 733	2.76 720	1.55 746	0.88 740	1.70 753	1.07 743	2.00 748	1.35 740

UNDER WATER	2.74 737	1.85 734	4.54 733	1.81 743	1.44 732	2.34 737	1.40 732	3.24 749	6.60 761	2.60 741	2.76 734	5.75 753	5.24 753	3.02 730	4.01 740	1.45 743	0.81 737	1.59 751	1.06 742	1.80 744	1.51 746

MADNet++	2.79 738	2.11 747	2.97 676	2.49 752	2.28 746	2.95 742	2.31 749	2.67 743	2.47 744	3.03 753	3.13 741	2.70 731	2.92 737	4.10 746	4.48 745	2.68 755	2.24 764	3.04 767	2.44 762	2.37 751	2.34 756

WAO-8	2.80 739	2.14 750	2.89 663	1.91 745	1.04 718	3.98 748	0.96 703	3.26 750	6.17 759	2.15 732	3.37 749	3.31 737	2.41 734	11.84 768	2.03 694	2.05 752	1.86 758	1.54 748	0.92 736	1.22 729	0.87 716

Venus	2.80 739	2.14 750	2.89 663	1.91 745	1.04 718	3.98 748	0.96 703	3.26 750	6.17 759	2.15 732	3.37 749	3.31 737	2.41 734	11.84 768	2.03 694	2.05 752	1.86 758	1.54 748	0.92 736	1.22 729	0.87 716

DGSMNet	2.89 741	0.63 475	3.18 697	3.43 759	4.17 755	2.57 740	6.98 770	0.97 627	0.83 633	0.56 490	1.86 711	0.79 600	0.62 601	1.64 585	1.39 663	4.61 765	5.01 770	5.17 770	4.71 769	4.44 763	4.19 761

MANE	2.90 742	1.14 677	2.96 673	1.03 715	1.01 716	5.01 753	2.45 750	5.36 758	6.88 763	3.58 756	4.76 759	5.99 754	4.99 751	4.23 747	4.61 747	0.56 708	0.67 724	0.44 700	0.78 730	0.51 683	1.03 730

SGM-ForestM	2.98 743	1.70 726	3.52 714	0.67 688	0.47 646	5.18 754	3.36 755	3.30 752	2.86 751	4.44 758	3.79 753	9.80 767	5.50 755	6.29 760	6.52 761	0.27 665	0.36 684	0.24 649	0.27 613	0.38 627	0.58 687

xyz-stereo	3.02 744	0.29 195	30.64 797	0.23 100	0.12 26	15.52 771	0.24 339	0.51 230	0.47 295	0.59 533	7.99 762	0.64 511	0.47 527	1.39 541	0.50 488	0.09 160	0.07 89	0.34 681	0.07 117	0.13 219	0.08 61

MSAF-DinoV2	3.10 745	1.86 736	10.68 765	3.61 760	0.30 484	3.34 744	0.82 692	2.81 746	1.79 728	0.80 642	0.87 634	1.56 710	1.10 686	26.49 794	1.96 688	0.17 576	0.13 482	0.19 612	1.63 752	0.92 717	0.99 727

JetRed	3.29 746	4.93 760	10.17 764	1.45 731	1.72 740	7.44 762	5.05 761	3.06 747	2.12 740	2.41 739	2.39 724	2.99 733	2.37 733	3.51 741	6.44 760	1.32 742	1.90 760	1.37 744	1.23 747	2.21 750	1.76 750

LSM	3.31 747	1.11 671	5.29 739	9.40 766	30.65 791	0.84 637	1.12 717	0.91 573	1.22 691	1.36 708	2.19 719	0.93 648	0.83 650	1.66 587	0.90 595	0.21 624	0.31 673	0.24 649	0.28 617	0.39 637	6.33 770

U	3.37 748	0.17 2	0.91 135	0.26 210	13.79 776	19.19 780	0.15 56	0.41 108	0.31 52	0.17 60	0.18 72	0.27 237	0.15 64	0.21 14	0.16 41	0.09 160	0.06 25	17.88 786	12.81 779	0.10 121	0.08 61

KSHMR	4.10 749	1.97 742	5.27 738	1.71 739	1.47 734	1.96 725	1.28 724	3.19 748	17.33 781	2.12 728	15.91 776	9.18 766	1.57 717	8.42 765	1.98 691	1.52 745	1.26 751	1.67 752	1.19 745	1.67 742	1.40 742

TARStereo	4.27 750	0.86 584	6.17 745	0.46 609	7.32 758	5.34 755	6.97 769	4.27 755	7.12 764	5.50 762	8.80 763	7.61 758	5.43 754	2.93 728	2.74 718	0.40 691	0.24 638	0.41 693	5.07 770	0.51 683	7.23 773

ktn	4.35 751	2.10 744	2.89 663	1.80 741	1.49 736	2.13 733	1.41 734	2.26 739	12.72 769	11.41 771	16.43 777	11.15 769	3.75 745	4.36 749	3.18 727	1.82 749	0.98 744	1.73 754	1.21 746	2.97 756	1.27 737

LE_ROB	4.43 752	1.35 708	9.38 760	2.79 755	3.93 753	2.43 739	3.46 756	2.68 744	11.19 766	11.66 772	4.73 758	5.26 751	10.46 768	4.50 750	9.49 768	0.82 722	0.69 730	1.34 742	0.98 739	0.75 708	0.76 706

tt	4.93 753	0.27 151	4.20 728	2.29 750	1.58 738	10.20 765	16.97 776	9.42 771	5.02 757	1.67 723	1.28 685	4.68 748	5.03 752	3.37 740	5.92 753	6.16 768	9.47 779	2.82 765	3.18 765	3.60 758	1.53 747

TorneroNet	5.50 754	1.92 740	3.16 693	1.47 733	1.25 729	14.07 769	1.06 713	4.90 756	20.99 787	10.17 767	16.48 778	11.88 773	6.93 762	3.34 738	4.20 743	1.30 741	0.69 730	1.45 747	0.86 734	2.61 754	1.20 735

noway3	5.51 755	6.38 764	6.27 747	12.92 773	12.02 766	7.08 756	5.48 764	6.99 765	1.39 705	2.69 744	3.33 746	8.37 762	5.97 759	4.68 755	6.13 755	3.05 757	1.00 746	2.44 762	2.05 756	6.61 766	5.27 763

TCMNet-wrong-test	5.51 755	6.62 765	6.20 746	13.02 775	11.90 765	7.14 760	5.53 766	6.99 765	1.44 711	2.65 742	3.10 740	8.37 762	5.95 758	4.75 756	6.05 754	3.07 759	0.98 744	2.38 758	1.99 754	6.62 767	5.43 764

noway2	5.52 757	6.31 763	6.33 748	12.97 774	12.02 766	7.09 757	5.49 765	6.95 763	1.40 706	2.70 745	3.32 745	8.40 764	6.00 760	4.60 751	6.13 755	3.07 759	1.04 747	2.43 759	2.05 756	6.65 768	5.44 765

noway1	5.58 758	6.89 766	6.57 752	13.08 776	12.04 768	7.13 758	5.47 762	7.10 767	1.40 706	2.70 745	3.33 746	8.32 760	5.92 756	4.65 752	6.23 757	3.09 761	1.05 748	2.43 759	2.05 756	6.70 769	5.51 766

zzzz4	5.59 759	6.90 767	6.62 753	13.08 776	12.04 768	7.13 758	5.47 762	7.10 767	1.41 708	2.70 745	3.33 746	8.32 760	5.92 756	4.65 752	6.23 757	3.09 761	1.05 748	2.43 759	2.05 756	6.70 769	5.51 766

noway4	5.60 760	6.93 768	6.50 751	13.12 778	12.06 770	7.19 761	5.54 767	6.97 764	1.42 709	2.67 743	3.29 743	8.41 765	6.00 760	4.66 754	6.23 757	3.11 763	1.06 750	2.44 762	2.04 755	6.73 771	5.55 768

coex-ft	5.95 761	1.67 722	60.57 803	0.34 453	0.30 484	0.77 610	0.69 673	0.74 403	4.41 756	19.22 782	2.15 718	1.62 712	7.97 765	1.81 620	8.96 767	0.44 695	2.08 762	0.18 605	0.19 552	0.38 627	4.62 762

HanzoNet	7.64 762	2.86 758	5.05 736	7.01 763	3.97 754	2.18 735	1.34 728	3.37 753	4.05 755	13.17 774	10.58 766	10.73 768	16.52 780	8.45 766	10.51 772	10.48 778	9.72 780	5.59 772	13.46 780	6.84 772	6.83 771

USTest	8.10 763	7.17 769	8.96 759	9.25 765	9.05 760	15.27 770	23.78 778	9.96 772	9.47 765	5.94 763	6.75 761	7.80 759	7.48 764	8.83 767	11.21 773	2.21 754	3.56 767	2.86 766	3.20 766	5.02 764	4.16 760

light-stereo	8.15 764	2.75 757	9.83 763	12.24 769	9.63 761	19.16 779	0.44 590	6.84 762	3.57 754	13.44 775	22.94 794	23.04 786	1.65 719	17.20 782	7.61 764	3.06 758	2.25 765	0.42 695	0.52 706	4.07 761	2.31 755

EDNetEfficientorigin	8.18 765	0.98 638	145.96 805	0.51 634	0.89 706	0.72 577	0.48 614	0.85 518	1.56 719	2.12 728	1.49 699	1.29 697	1.31 699	1.83 622	2.13 701	0.13 468	0.12 454	0.17 583	0.18 532	0.39 637	0.45 662

UHP	8.35 766	2.17 753	12.80 773	1.04 716	3.05 750	13.45 768	6.62 768	11.56 773	21.64 788	12.60 773	20.66 784	14.01 777	14.14 778	7.42 762	8.27 766	1.86 750	1.65 755	1.36 743	3.22 767	3.66 759	5.78 769

DGTPSM_ROB	8.89 767	5.62 761	12.25 769	5.92 762	11.32 763	8.54 763	24.18 779	6.40 760	13.49 772	5.15 759	11.46 770	6.19 756	10.92 770	7.00 761	13.72 774	4.47 764	7.65 771	3.92 768	7.45 775	4.38 762	7.87 776

Selective-IGEV-i1pa	9.22 768	12.57 776	9.49 762	2.20 748	1.49 736	16.83 773	8.03 771	14.34 779	11.26 767	10.52 768	15.24 775	14.52 778	11.94 777	18.22 783	9.78 770	7.79 777	3.09 766	5.20 771	2.49 763	2.46 753	6.90 772

DPSMNet_ROB	9.48 769	5.64 762	13.01 774	8.82 764	11.82 764	8.54 763	24.20 780	6.41 761	13.65 775	5.32 761	11.47 771	6.33 757	10.92 770	7.69 763	13.89 775	7.25 776	8.19 775	5.06 769	7.78 776	5.31 765	8.26 777

iinet-test	11.61 770	10.56 770	11.80 766	12.17 767	12.09 771	18.69 774	26.70 784	13.53 775	13.46 770	9.91 765	10.28 764	11.17 770	11.16 772	12.37 772	14.43 776	6.71 772	7.85 772	6.13 773	6.95 771	8.33 773	7.85 774

IINet	11.61 770	10.56 770	11.80 766	12.17 767	12.09 771	18.69 774	26.70 784	13.53 775	13.46 770	9.91 765	10.28 764	11.17 770	11.16 772	12.37 772	14.43 776	6.71 772	7.85 772	6.13 773	6.95 771	8.33 773	7.85 774

BEATNet-Init1	12.10 772	11.19 772	27.29 795	2.99 756	3.51 751	21.84 786	11.10 772	14.34 779	13.83 776	20.34 783	20.33 783	26.35 796	20.03 782	19.06 784	14.80 780	1.74 748	1.81 757	2.05 756	2.49 763	3.69 760	3.12 759

DPSM_ROB	12.34 773	11.21 774	12.51 770	12.91 771	12.80 774	19.84 783	28.28 787	14.38 781	14.28 777	10.58 769	11.26 768	12.03 774	11.85 775	13.15 776	15.34 781	7.11 774	8.31 776	6.50 776	7.35 773	8.84 775	8.31 778

DPSM	12.34 773	11.21 774	12.51 770	12.91 771	12.80 774	19.84 783	28.28 787	14.38 781	14.28 777	10.58 769	11.26 768	12.03 774	11.85 775	13.15 776	15.34 781	7.11 774	8.31 776	6.50 776	7.35 773	8.84 775	8.31 778

DLNR-FE	13.43 775	20.01 781	23.53 783	121.73 805	33.87 792	0.46 227	0.15 56	8.09 770	0.35 113	0.28 246	0.37 283	0.26 223	0.17 94	0.75 447	0.29 307	6.68 771	0.26 655	0.09 183	0.38 674	50.82 803	0.18 410

DLNR_Zeroshot_test	13.43 775	19.94 780	23.55 784	121.61 804	35.03 793	0.46 227	0.15 56	8.02 769	0.35 113	0.28 246	0.37 283	0.26 223	0.17 94	0.76 451	0.29 307	6.42 770	0.26 655	0.09 183	0.38 674	50.13 802	0.18 410

LRCNet_RVC	13.74 777	19.30 778	12.75 772	19.46 781	12.69 773	1.86 721	0.41 568	12.33 774	1.05 674	15.77 778	18.83 782	12.62 776	8.70 767	12.21 771	9.62 769	22.22 793	8.37 778	25.85 794	24.01 795	19.32 788	17.44 789

FADE	15.89 778	3.00 759	8.70 757	2.11 747	2.94 749	1.19 694	0.91 700	5.00 757	2.49 745	1.25 700	1.19 678	3.05 734	7.02 763	8.02 764	5.31 752	94.83 805	35.90 802	65.83 801	66.18 802	1.66 741	1.30 739

DPSimNet_ROB	17.97 779	20.20 785	24.98 788	17.62 779	15.92 777	21.53 785	21.00 777	13.70 777	15.61 779	23.89 795	14.69 774	22.87 784	24.58 796	12.70 775	14.56 778	18.48 787	12.91 781	20.21 790	12.05 778	17.76 778	14.17 781

HaxPig	19.86 780	22.40 786	22.34 782	17.95 780	17.95 779	11.77 767	11.89 773	16.02 783	15.89 780	21.10 785	21.41 785	18.74 782	18.39 781	20.08 785	19.69 784	23.63 797	23.22 792	24.06 793	23.69 794	23.00 789	23.95 794

ASD4	21.52 781	19.65 779	22.13 781	22.45 783	16.42 778	23.29 787	30.71 789	33.06 797	17.47 782	24.18 796	14.11 773	21.71 783	15.88 779	21.06 786	18.11 783	19.78 788	17.78 791	26.52 795	20.33 789	27.03 794	18.73 790

Anonymous_1	22.91 782	11.20 773	12.13 768	12.75 770	26.28 789	19.43 781	27.92 786	14.08 778	13.61 773	14.96 777	10.58 766	11.26 772	11.19 774	12.55 774	14.57 779	38.28 800	7.88 774	34.96 798	63.99 801	89.57 805	10.94 780

PML	23.15 783	16.83 777	7.78 755	5.49 761	9.93 762	51.13 798	104.50 805	5.76 759	13.62 774	37.30 804	105.93 805	30.86 797	23.50 788	12.07 770	7.87 765	6.30 769	2.12 763	6.32 775	2.43 761	10.44 777	2.90 758

MEDIAN_ROB	23.96 784	27.05 795	26.39 793	22.16 782	22.13 781	16.12 772	13.97 774	20.24 784	20.05 783	25.50 797	25.31 795	22.96 785	22.63 786	24.39 787	23.24 788	28.20 798	27.23 800	28.62 796	27.75 798	27.50 795	27.76 799

RAFT-FEzeroshot	24.80 785	22.55 789	24.73 785	26.10 786	25.76 784	39.84 790	57.07 797	28.84 789	28.79 793	21.14 787	22.48 788	24.18 789	23.88 790	26.38 788	30.87 792	14.26 780	16.71 786	13.09 778	14.82 783	17.79 782	16.72 786

RAFT-FE	24.80 785	22.55 789	24.73 785	26.10 786	25.76 784	39.84 790	57.07 797	28.84 789	28.79 793	21.14 787	22.48 788	24.18 789	23.88 790	26.38 788	30.87 792	14.26 780	16.71 786	13.09 778	14.82 783	17.79 782	16.72 786

CasAABBNet	24.81 787	22.53 787	24.83 787	26.08 785	25.74 783	39.86 792	57.06 795	28.87 792	28.83 795	21.16 790	22.54 790	24.22 791	23.89 793	26.38 788	30.87 792	14.25 779	16.71 786	13.09 778	14.81 782	17.78 779	16.71 783

FlowAnything	24.85 788	22.54 788	25.10 789	26.11 788	25.76 784	39.86 792	57.00 792	28.89 793	28.87 796	21.31 792	22.68 793	24.22 791	23.87 789	26.39 791	30.89 796	14.26 780	16.78 790	13.10 782	14.90 787	17.78 779	16.69 782

Hybrid-DGEV	24.86 789	22.58 791	25.22 791	26.11 788	25.76 784	39.92 794	57.06 795	29.03 796	29.01 799	21.12 786	22.64 791	24.13 788	23.91 794	26.46 793	30.82 790	14.27 783	16.70 785	13.09 778	14.83 786	17.78 779	16.71 783

Selective-RAFT-Error	24.87 790	22.59 792	25.14 790	26.13 790	25.82 788	39.93 795	57.03 793	28.97 794	28.95 797	21.21 791	22.65 792	24.25 793	23.98 795	26.43 792	30.83 791	14.27 783	16.71 786	13.10 782	14.82 783	17.82 784	16.76 788

fast-reg	25.26 791	22.76 794	26.49 794	26.66 791	27.60 790	41.51 797	57.03 793	28.84 789	28.98 798	20.78 784	22.21 786	23.55 787	23.30 787	26.97 797	31.44 797	14.39 786	16.67 784	15.16 785	15.84 788	18.23 787	16.71 783

LSM0	26.58 792	22.63 793	25.88 792	30.13 792	52.21 804	39.94 796	56.74 791	28.97 794	28.72 792	21.14 787	22.26 787	24.43 794	23.88 790	26.54 795	30.87 792	14.32 785	16.55 783	13.12 784	14.71 781	17.92 785	20.60 791

AVERAGE_ROB	26.93 793	30.34 798	29.27 796	25.82 784	25.34 782	19.48 782	15.17 775	23.55 788	23.00 791	28.45 798	27.87 796	26.25 795	25.86 797	26.96 796	25.55 789	31.30 799	30.07 801	31.76 797	30.81 799	30.79 799	30.93 800

xxxxx1	28.96 794	20.11 782	14.07 776	49.74 797	39.15 796	18.98 776	26.64 781	21.94 785	20.21 784	16.45 779	17.48 779	18.36 779	21.56 783	16.21 779	20.88 785	23.07 794	26.55 797	66.40 802	78.70 803	30.27 796	32.51 801

tt_ll	28.96 794	20.11 782	14.07 776	49.74 797	39.15 796	18.98 776	26.64 781	21.94 785	20.21 784	16.45 779	17.48 779	18.36 779	21.56 783	16.21 779	20.88 785	23.07 794	26.55 797	66.40 802	78.70 803	30.27 796	32.51 801

ff	28.96 794	20.11 782	14.07 776	49.74 797	39.15 796	18.98 776	26.64 781	21.94 785	20.21 784	16.45 779	17.48 779	18.36 779	21.56 783	16.21 779	20.88 785	23.07 794	26.55 797	66.40 802	78.70 803	30.27 796	32.51 801

zzzz2	37.36 797	34.10 801	37.81 798	39.61 793	38.70 794	60.14 801	86.04 803	43.62 802	43.68 800	31.88 801	34.07 800	35.66 798	35.41 800	39.41 798	46.07 798	21.44 791	25.20 795	19.84 788	22.48 790	26.77 792	25.16 795

noway5	37.36 797	34.10 801	37.81 798	39.61 793	38.70 794	60.14 801	86.04 803	43.62 802	43.68 800	31.88 801	34.07 800	35.66 798	35.41 800	39.41 798	46.07 798	21.44 791	25.20 795	19.84 788	22.48 790	26.77 792	25.16 795

zzzzzz3	37.89 799	29.68 796	38.88 800	48.93 795	48.83 802	58.10 800	76.69 802	42.34 800	43.95 802	31.42 799	34.06 799	40.19 800	40.01 802	39.79 800	48.00 801	21.11 789	25.13 793	20.33 791	22.80 792	25.12 790	22.46 792

zzz1	37.91 800	29.70 797	39.14 801	48.93 795	48.83 802	58.08 799	76.65 801	42.36 801	44.00 803	31.44 800	34.09 802	40.20 801	40.01 802	39.82 801	47.98 800	21.12 790	25.13 793	20.33 791	22.80 792	25.12 790	22.47 793

RSGM-EC	41.56 801	31.72 799	19.92 779	51.66 800	47.86 799	38.70 788	61.61 799	33.83 798	22.80 789	23.45 793	29.29 797	43.76 802	35.31 798	66.76 802	70.17 804	66.40 802	37.60 803	48.67 799	25.68 796	48.86 800	27.21 797

acva	41.56 801	31.72 799	19.92 779	51.66 800	47.86 799	38.70 788	61.61 799	33.83 798	22.80 789	23.45 793	29.29 797	43.76 802	35.31 798	66.76 802	70.17 804	66.40 802	37.60 803	48.67 799	25.68 796	48.86 800	27.21 797

Selective-IGEV-i16pa	47.65 803	67.17 803	7.20 754	2.47 751	2.32 747	116.02 805	1.42 735	90.41 806	82.69 805	32.69 803	90.10 804	60.10 804	84.41 805	129.53 806	52.52 803	50.16 801	15.10 782	18.00 787	9.63 777	0.94 718	40.09 804

real-time stereo	59.15 804	68.17 804	49.34 802	68.99 802	48.18 801	71.52 803	54.71 790	69.07 805	50.45 804	68.17 805	48.75 803	69.88 805	48.95 804	69.43 804	50.54 802	67.66 804	48.69 805	68.19 805	48.16 800	67.19 804	47.01 805

test_example2	115.39 805	123.23 805	94.57 804	115.52 803	123.55 805	101.63 804	114.33 806	53.41 804	99.48 806	134.90 806	135.05 806	85.83 806	85.11 806	111.32 805	106.15 806	152.55 806	205.26 806	99.78 806	114.96 806	140.96 806	110.20 806

ccccc	291.34 806	297.21 806	347.09 806	374.70 806	380.44 806	203.92 806	213.88 807	216.32 807	172.72 807	203.37 807	218.57 807	215.01 807	258.31 807	312.78 807	341.56 807	412.57 807	356.13 807	256.09 807	227.69 807	428.88 807	389.64 807

GS-Stereo							0.21 216	0.62 321	0.41 213	0.22 149	0.22 118	0.17 81	0.18 121	0.44 286	0.16 41	0.10 274	0.16 550	0.08 78	0.11 340	0.33 576	0.84 711

Low-res two-view benchmark