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	0.22 1	0.20 50	0.35 9	0.44 193	0.22 51	0.16 3	0.26 102	0.21 1	0.17 2	0.22 2	0.24 13	0.18 2	0.17 2	0.31 2	0.28 105	0.18 253	0.14 294	0.23 432	0.19 357	0.20 335	0.13 77

PSi22a	0.22 1	0.17 3	0.31 1	0.33 2	0.18 8	0.25 16	0.20 18	0.49 27	0.19 3	0.23 9	0.16 1	0.37 130	0.31 93	0.31 2	0.22 2	0.15 92	0.12 106	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 23

Foundation-i32	0.22 1	0.17 3	0.32 2	0.33 2	0.16 1	0.25 16	0.22 46	0.41 15	0.16 1	0.22 2	0.16 1	0.34 104	0.32 105	0.30 1	0.24 18	0.15 92	0.11 40	0.13 1	0.11 15	0.14 47	0.10 1

BLMT-Stereo	0.23 4	0.14 1	0.34 5	0.39 76	0.26 144	0.24 15	0.24 77	0.33 3	0.26 20	0.21 1	0.27 32	0.21 6	0.20 6	0.34 7	0.28 105	0.12 10	0.10 9	0.16 116	0.16 268	0.13 7	0.13 77

mm1	0.24 5	0.19 28	0.37 20	0.37 38	0.24 92	0.25 16	0.20 18	0.41 15	0.32 56	0.22 2	0.26 23	0.40 153	0.21 9	0.45 58	0.24 18	0.13 29	0.12 106	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 23

PipStereo	0.24 5	0.17 3	0.34 5	0.34 6	0.18 8	0.21 9	0.21 36	0.54 50	0.23 11	0.22 2	0.19 4	0.43 170	0.34 126	0.37 14	0.24 18	0.14 57	0.11 40	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 23

PSi22b	0.24 5	0.17 3	0.34 5	0.35 12	0.18 8	0.21 9	0.20 18	0.50 35	0.23 11	0.22 2	0.19 4	0.43 170	0.35 135	0.37 14	0.24 18	0.14 57	0.11 40	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 23

DepthFocus	0.24 5	0.18 10	0.38 37	0.36 20	0.28 206	0.20 8	0.23 61	0.36 10	0.23 11	0.28 22	0.35 76	0.20 5	0.21 9	0.38 18	0.22 2	0.18 253	0.14 294	0.20 306	0.20 401	0.17 177	0.12 23

S2M2_XL	0.24 5	0.24 188	0.39 47	0.34 6	0.24 92	0.16 3	0.18 4	0.32 2	0.22 8	0.29 36	0.40 97	0.24 19	0.23 28	0.32 4	0.26 68	0.20 360	0.18 461	0.18 220	0.16 268	0.18 229	0.14 148
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FoundationStereo	0.24 5	0.21 83	0.36 13	0.38 60	0.22 51	0.32 46	0.22 46	0.39 11	0.23 11	0.30 49	0.25 17	0.30 62	0.33 115	0.34 7	0.26 68	0.16 138	0.12 106	0.15 65	0.11 15	0.13 7	0.12 23

LACA_dic	0.25 11	0.24 188	0.35 9	0.37 38	0.18 8	0.33 48	0.20 18	0.39 11	0.23 11	0.33 82	0.21 6	0.30 62	0.26 44	0.53 109	0.21 1	0.14 57	0.12 106	0.13 1	0.11 15	0.21 383	0.12 23

DF_test	0.25 11	0.18 10	0.38 37	0.40 91	0.30 258	0.11 1	0.26 102	0.40 13	0.36 90	0.30 49	0.34 71	0.23 9	0.26 44	0.39 25	0.24 18	0.18 253	0.13 221	0.16 116	0.15 217	0.18 229	0.15 196

small-0shot	0.25 11	0.18 10	0.42 86	0.35 12	0.23 66	0.21 9	0.41 327	0.42 18	0.19 3	0.29 36	0.45 137	0.18 2	0.21 9	0.37 14	0.24 18	0.15 92	0.11 40	0.18 220	0.15 217	0.15 87	0.13 77

testmc14	0.25 11	0.17 3	0.33 3	0.37 38	0.18 8	0.41 94	0.29 137	0.40 13	0.22 8	0.29 36	0.33 64	0.32 80	0.31 93	0.32 4	0.31 167	0.13 29	0.10 9	0.13 1	0.10 2	0.14 47	0.12 23

derf	0.25 11	0.20 50	0.40 60	0.40 91	0.23 66	0.26 21	0.19 11	0.47 23	0.32 56	0.26 14	0.26 23	0.39 144	0.21 9	0.47 84	0.24 18	0.14 57	0.13 221	0.14 22	0.11 15	0.12 1	0.13 77

mm2	0.25 11	0.19 28	0.37 20	0.37 38	0.24 92	0.25 16	0.20 18	0.49 27	0.32 56	0.22 2	0.26 23	0.40 153	0.21 9	0.45 58	0.24 18	0.13 29	0.12 106	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 23

LACA1	0.25 11	0.20 50	0.38 37	0.34 6	0.18 8	0.31 40	0.27 118	0.45 21	0.25 16	0.30 49	0.22 9	0.25 26	0.32 105	0.46 71	0.25 46	0.16 138	0.12 106	0.14 22	0.12 82	0.15 87	0.12 23

qqai	0.26 18	0.20 50	0.41 70	0.40 91	0.23 66	0.28 28	0.19 11	0.51 36	0.32 56	0.26 14	0.25 17	0.42 165	0.21 9	0.48 92	0.24 18	0.15 92	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.12 1	0.13 77

MGA	0.26 18	0.19 28	0.39 47	0.36 20	0.26 144	0.43 116	0.20 18	0.49 27	0.37 99	0.28 22	0.31 55	0.31 69	0.19 3	0.46 71	0.24 18	0.15 92	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.14 47	0.14 148

MSE-Stereo	0.26 18	0.19 28	0.39 47	0.36 20	0.25 122	0.39 79	0.20 18	0.52 38	0.36 90	0.28 22	0.33 64	0.29 53	0.19 3	0.46 71	0.24 18	0.14 57	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.14 47	0.13 77

GeoVLM	0.26 18	0.19 28	0.37 20	0.37 38	0.24 92	0.34 51	0.20 18	0.49 27	0.31 45	0.29 36	0.26 23	0.40 153	0.26 44	0.45 58	0.27 85	0.13 29	0.12 106	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 23

BridgeDepth_RVC	0.26 18	0.19 28	0.37 20	0.33 2	0.19 16	0.47 158	0.19 11	0.54 50	0.27 24	0.30 49	0.29 47	0.26 31	0.32 105	0.43 47	0.30 139	0.16 138	0.11 40	0.13 1	0.11 15	0.15 87	0.11 3
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.26 18	0.19 28	0.37 20	0.37 38	0.24 92	0.34 51	0.20 18	0.49 27	0.31 45	0.29 36	0.26 23	0.40 153	0.26 44	0.45 58	0.27 85	0.13 29	0.12 106	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 23

HiDET	0.26 18	0.18 10	0.37 20	0.38 60	0.24 92	0.30 35	0.20 18	0.54 50	0.33 67	0.27 20	0.30 53	0.33 95	0.25 35	0.46 71	0.30 139	0.14 57	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.13 77

CSFM-Stereo	0.26 18	0.18 10	0.37 20	0.39 76	0.21 31	0.40 87	0.21 36	0.53 43	0.29 35	0.30 49	0.28 38	0.31 69	0.29 73	0.47 84	0.25 46	0.15 92	0.13 221	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.11 3

MLG-Stereo_test2	0.26 18	0.20 50	0.36 13	0.37 38	0.22 51	0.35 60	0.18 4	0.45 21	0.21 6	0.26 14	0.23 12	0.34 104	0.20 6	0.77 226	0.23 9	0.16 138	0.11 40	0.15 65	0.11 15	0.13 7	0.11 3

TT111	0.27 27	0.21 83	0.42 86	0.38 60	0.23 66	0.30 35	0.20 18	0.51 36	0.32 56	0.31 61	0.22 9	0.50 218	0.26 44	0.46 71	0.27 85	0.14 57	0.13 221	0.16 116	0.12 82	0.13 7	0.13 77

416test	0.27 27	0.20 50	0.46 130	0.43 154	0.31 288	0.43 116	0.22 46	0.52 38	0.32 56	0.30 49	0.24 13	0.26 31	0.28 67	0.39 25	0.24 18	0.14 57	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.15 87	0.12 23

VeloStereo	0.27 27	0.19 28	0.41 70	0.38 60	0.27 176	0.17 6	0.15 1	0.33 3	0.28 26	0.32 71	0.27 32	0.39 144	0.27 59	0.46 71	0.27 85	0.23 458	0.22 553	0.21 350	0.19 357	0.23 442	0.24 476

WAFT-Stereo (ZS)	0.27 27	0.24 188	0.33 3	0.29 1	0.25 122	0.29 31	0.26 102	0.33 3	0.26 20	0.26 14	0.33 64	0.16 1	0.28 67	0.36 12	0.32 181	0.15 92	0.20 503	0.26 517	0.34 639	0.24 462	0.24 476

LGCAT	0.27 27	0.19 28	0.37 20	0.38 60	0.24 92	0.16 3	0.21 36	0.35 7	0.25 16	0.35 104	0.26 23	0.30 62	0.26 44	0.62 161	0.27 85	0.27 552	0.22 553	0.13 1	0.17 300	0.13 7	0.21 417

CAR	0.27 27	0.18 10	0.39 47	0.37 38	0.25 122	0.39 79	0.20 18	0.52 38	0.36 90	0.35 104	0.33 64	0.29 53	0.19 3	0.49 94	0.26 68	0.14 57	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.14 47	0.13 77

PointNet	0.27 27	0.19 28	0.37 20	0.39 76	0.23 66	0.39 79	0.26 102	0.54 50	0.34 76	0.24 10	0.31 55	0.38 141	0.21 9	0.49 94	0.26 68	0.15 92	0.12 106	0.17 171	0.12 82	0.15 87	0.11 3

LiteMatch*	0.27 27	0.19 28	0.49 152	0.38 60	0.27 176	0.31 40	0.23 61	0.49 27	0.38 107	0.29 36	0.28 38	0.36 117	0.29 73	0.46 71	0.24 18	0.15 92	0.12 106	0.15 65	0.12 82	0.13 7	0.13 77

LACA3	0.27 27	0.21 83	0.38 37	0.35 12	0.19 16	0.37 70	0.38 275	0.47 23	0.28 26	0.29 36	0.27 32	0.26 31	0.31 93	0.73 211	0.22 2	0.16 138	0.12 106	0.13 1	0.10 2	0.15 87	0.11 3

LACA2	0.27 27	0.21 83	0.44 101	0.35 12	0.18 8	0.39 79	0.39 292	0.56 68	0.27 24	0.29 36	0.33 64	0.36 117	0.26 44	0.45 58	0.22 2	0.15 92	0.12 106	0.13 1	0.11 15	0.16 129	0.11 3

Test_v1	0.27 27	0.20 50	0.37 20	0.34 6	0.25 122	0.31 40	0.30 149	0.59 78	0.37 99	0.29 36	0.33 64	0.25 26	0.25 35	0.48 92	0.24 18	0.15 92	0.11 40	0.14 22	0.12 82	0.13 7	0.11 3

252Zero-FE	0.27 27	0.22 120	0.40 60	0.41 112	0.24 92	0.29 31	0.19 11	0.59 78	0.46 154	0.31 61	0.33 64	0.22 7	0.25 35	0.40 34	0.29 118	0.16 138	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.13 77

Wavelet-MonSter	0.27 27	0.20 50	0.41 70	0.39 76	0.26 144	0.26 21	0.25 88	0.49 27	0.29 35	0.36 114	0.47 148	0.28 50	0.32 105	0.49 94	0.26 68	0.11 1	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.12 23

MLG-Stereo_test1	0.27 27	0.19 28	0.38 37	0.40 91	0.24 92	0.38 74	0.20 18	0.59 78	0.19 3	0.24 10	0.17 3	0.33 95	0.27 59	0.90 282	0.25 46	0.14 57	0.11 40	0.16 116	0.11 15	0.13 7	0.12 23

LGtest1	0.27 27	0.21 83	0.44 101	0.41 112	0.21 31	0.42 106	0.19 11	0.56 68	0.26 20	0.29 36	0.24 13	0.29 53	0.29 73	0.55 120	0.25 46	0.18 253	0.12 106	0.16 116	0.12 82	0.14 47	0.13 77

dual_stereo	0.27 27	0.19 28	0.35 9	0.39 76	0.21 31	0.25 16	0.22 46	0.48 25	0.31 45	0.32 71	0.26 23	0.37 130	0.24 31	0.83 255	0.29 118	0.16 138	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.14 47	0.11 3

rgla	0.28 43	0.21 83	0.47 136	0.41 112	0.31 288	0.46 141	0.23 61	0.55 56	0.34 76	0.31 61	0.24 13	0.26 31	0.26 44	0.44 53	0.25 46	0.15 92	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.15 87	0.13 77

416test1013	0.28 43	0.21 83	0.47 136	0.42 134	0.31 288	0.46 141	0.22 46	0.53 43	0.35 86	0.32 71	0.25 17	0.27 40	0.29 73	0.42 45	0.25 46	0.15 92	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.15 87	0.13 77

test410_97500	0.28 43	0.20 50	0.49 152	0.38 60	0.26 144	0.49 187	0.18 4	0.55 56	0.30 39	0.30 49	0.29 47	0.32 80	0.32 105	0.45 58	0.23 9	0.12 10	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.13 77

test410	0.28 43	0.21 83	0.50 164	0.38 60	0.27 176	0.49 187	0.18 4	0.55 56	0.31 45	0.30 49	0.30 53	0.31 69	0.32 105	0.44 53	0.23 9	0.12 10	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.13 77

flow	0.28 43	0.19 28	0.41 70	0.38 60	0.27 176	0.17 6	0.15 1	0.33 3	0.28 26	0.32 71	0.27 32	0.39 144	0.27 59	0.54 113	0.27 85	0.23 458	0.22 553	0.21 350	0.19 357	0.23 442	0.24 476

anonymous	0.28 43	0.22 120	0.43 95	0.39 76	0.26 144	0.22 13	0.24 77	0.35 7	0.34 76	0.42 166	0.60 216	0.24 19	0.27 59	0.50 100	0.23 9	0.15 92	0.11 40	0.18 220	0.14 186	0.15 87	0.13 77

MCSU-Stereo	0.28 43	0.17 3	0.36 13	0.36 20	0.17 5	0.35 60	0.39 292	0.55 56	0.41 122	0.37 125	0.40 97	0.37 130	0.23 28	0.45 58	0.29 118	0.14 57	0.11 40	0.13 1	0.10 2	0.13 7	0.12 23

monster-pro	0.28 43	0.18 10	0.39 47	0.36 20	0.21 31	0.55 272	0.31 163	0.55 56	0.43 134	0.28 22	0.28 38	0.23 9	0.21 9	0.57 131	0.25 46	0.11 1	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.14 47	0.11 3

MatchStereo	0.28 43	0.21 83	0.39 47	0.33 2	0.18 8	0.22 13	0.23 61	0.65 120	0.48 164	0.27 20	0.47 148	0.25 26	0.24 31	0.49 94	0.31 167	0.16 138	0.12 106	0.14 22	0.10 2	0.13 7	0.13 77
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
LCMNet	0.28 43	0.18 10	0.36 13	0.37 38	0.24 92	0.31 40	0.20 18	0.57 73	0.57 212	0.28 22	0.32 61	0.33 95	0.29 73	0.54 113	0.30 139	0.14 57	0.13 221	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.13 77

MonStereo	0.28 43	0.18 10	0.39 47	0.36 20	0.21 31	0.55 272	0.31 163	0.55 56	0.43 134	0.28 22	0.28 38	0.23 9	0.21 9	0.57 131	0.25 46	0.11 1	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.14 47	0.11 3

Monster-pub-eth3d	0.28 43	0.18 10	0.39 47	0.36 20	0.21 31	0.55 272	0.31 163	0.55 56	0.43 134	0.28 22	0.28 38	0.23 9	0.21 9	0.56 125	0.25 46	0.11 1	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.14 47	0.11 3

IGEV	0.28 43	0.18 10	0.39 47	0.37 38	0.31 288	0.45 133	0.21 36	0.59 78	0.40 113	0.31 61	0.43 122	0.26 31	0.21 9	0.43 47	0.25 46	0.13 29	0.12 106	0.16 116	0.13 145	0.12 1	0.12 23

MLG-Stereo_test3	0.28 43	0.18 10	0.42 86	0.40 91	0.23 66	0.47 158	0.19 11	0.61 90	0.29 35	0.35 104	0.21 6	0.35 111	0.21 9	0.60 152	0.25 46	0.15 92	0.11 40	0.16 116	0.11 15	0.13 7	0.13 77

MonSter	0.28 43	0.18 10	0.39 47	0.36 20	0.21 31	0.55 272	0.31 163	0.55 56	0.43 134	0.28 22	0.29 47	0.23 9	0.21 9	0.56 125	0.25 46	0.11 1	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.14 47	0.11 3

over-8	0.29 58	0.23 159	0.40 60	0.43 154	0.16 1	0.47 158	0.26 102	0.52 38	0.28 26	0.30 49	0.32 61	0.35 111	0.37 151	0.69 189	0.25 46	0.17 198	0.13 221	0.13 1	0.11 15	0.16 129	0.13 77

over-9	0.29 58	0.24 188	0.41 70	0.43 154	0.16 1	0.46 141	0.26 102	0.53 43	0.28 26	0.30 49	0.32 61	0.35 111	0.39 163	0.68 187	0.26 68	0.17 198	0.12 106	0.13 1	0.11 15	0.16 129	0.13 77

depth_test_26	0.29 58	0.19 28	0.41 70	0.36 20	0.24 92	0.21 9	0.24 77	0.41 15	0.34 76	0.30 49	0.81 295	0.28 50	0.24 31	0.47 84	0.25 46	0.22 430	0.16 399	0.18 220	0.17 300	0.19 285	0.17 275

BridgeDepth	0.29 58	0.19 28	0.37 20	0.40 91	0.17 5	0.58 296	0.32 185	0.60 88	0.29 35	0.26 14	0.26 23	0.39 144	0.43 191	0.47 84	0.26 68	0.13 29	0.10 9	0.13 1	0.12 82	0.15 87	0.12 23
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
4.5_new	0.29 58	0.25 230	0.41 70	0.36 20	0.23 66	0.52 236	0.36 241	0.56 68	0.34 76	0.45 189	0.42 110	0.27 40	0.25 35	0.40 34	0.24 18	0.13 29	0.10 9	0.15 65	0.13 145	0.16 129	0.12 23

4.5w-stereo	0.29 58	0.25 230	0.41 70	0.36 20	0.23 66	0.52 236	0.36 241	0.56 68	0.34 76	0.45 189	0.42 110	0.27 40	0.25 35	0.40 34	0.24 18	0.13 29	0.10 9	0.15 65	0.13 145	0.16 129	0.12 23

LG-Stereo_L2	0.29 58	0.20 50	0.45 117	0.37 38	0.25 122	0.26 21	0.20 18	0.78 181	0.28 26	0.28 22	0.26 23	0.24 19	0.26 44	0.91 283	0.23 9	0.15 92	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.14 47	0.11 3

MLG-Stereo	0.29 58	0.19 28	0.38 37	0.41 112	0.20 23	0.42 106	0.20 18	0.66 129	0.21 6	0.25 12	0.22 9	0.33 95	0.28 67	1.09 354	0.25 46	0.14 57	0.11 40	0.16 116	0.11 15	0.13 7	0.12 23

over v1	0.30 66	0.24 188	0.41 70	0.42 134	0.16 1	0.49 187	0.27 118	0.53 43	0.28 26	0.31 61	0.31 55	0.35 111	0.43 191	0.70 195	0.30 139	0.16 138	0.12 106	0.13 1	0.10 2	0.16 129	0.14 148

Monster-pub-mixall	0.30 66	0.19 28	0.39 47	0.36 20	0.21 31	0.28 28	0.18 4	0.58 76	0.34 76	0.36 114	0.34 71	0.26 31	0.20 6	1.40 455	0.24 18	0.15 92	0.11 40	0.13 1	0.10 2	0.12 1	0.13 77

AdaDepth	0.30 66	0.22 120	0.49 152	0.44 193	0.27 176	0.44 129	0.24 77	0.52 38	0.30 39	0.31 61	0.37 84	0.26 31	0.32 105	0.79 238	0.25 46	0.12 10	0.12 106	0.16 116	0.13 145	0.16 129	0.15 196

asda	0.30 66	0.24 188	0.42 86	0.38 60	0.23 66	0.43 116	0.34 213	0.58 76	0.37 99	0.38 142	0.42 110	0.27 40	0.34 126	0.52 107	0.30 139	0.11 1	0.09 1	0.14 22	0.11 15	0.14 47	0.12 23

asd	0.30 66	0.21 83	0.41 70	0.39 76	0.24 92	0.47 158	0.30 149	0.69 144	0.30 39	0.41 159	0.39 92	0.28 50	0.33 115	0.62 161	0.27 85	0.13 29	0.09 1	0.14 22	0.12 82	0.14 47	0.12 23

4.25_new	0.30 66	0.26 265	0.44 101	0.38 60	0.26 144	0.49 187	0.40 308	0.59 78	0.31 45	0.38 142	0.42 110	0.27 40	0.34 126	0.46 71	0.31 167	0.12 10	0.09 1	0.15 65	0.11 15	0.14 47	0.12 23

4.5w_new	0.30 66	0.26 265	0.44 101	0.38 60	0.26 144	0.49 187	0.40 308	0.59 78	0.31 45	0.38 142	0.42 110	0.27 40	0.34 126	0.46 71	0.31 167	0.12 10	0.09 1	0.15 65	0.11 15	0.14 47	0.12 23

4.25w-stereo	0.30 66	0.26 265	0.44 101	0.38 60	0.26 144	0.49 187	0.40 308	0.59 78	0.32 56	0.38 142	0.42 110	0.27 40	0.34 126	0.46 71	0.31 167	0.12 10	0.09 1	0.15 65	0.11 15	0.14 47	0.12 23

4w-stereo	0.30 66	0.24 188	0.44 101	0.37 38	0.23 66	0.46 141	0.27 118	0.63 102	0.31 45	0.41 159	0.44 131	0.27 40	0.36 147	0.59 140	0.30 139	0.11 1	0.09 1	0.15 65	0.12 82	0.13 7	0.12 23

LG-Stereo_L1	0.30 66	0.20 50	0.44 101	0.37 38	0.26 144	0.29 31	0.21 36	0.66 129	0.26 20	0.25 12	0.25 17	0.24 19	0.22 25	1.24 397	0.23 9	0.15 92	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.14 47	0.11 3

IGEV-Stereo++	0.30 66	0.20 50	0.40 60	0.46 234	0.30 258	0.33 48	0.22 46	0.75 171	0.45 148	0.32 71	0.41 106	0.32 80	0.48 245	0.38 18	0.27 85	0.15 92	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.15 87	0.13 77

GREATEN-IGEV_RVC	0.31 77	0.25 230	0.46 130	0.43 154	0.23 66	0.36 66	0.26 102	0.61 90	0.36 90	0.32 71	0.36 79	0.37 130	0.22 25	0.61 158	0.34 219	0.17 198	0.13 221	0.21 350	0.18 329	0.21 383	0.14 148

over-6	0.31 77	0.22 120	0.42 86	0.40 91	0.17 5	0.41 94	0.31 163	0.63 102	0.30 39	0.31 61	0.36 79	0.30 62	0.37 151	0.82 252	0.26 68	0.19 311	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.17 177	0.13 77

GCAP-Stereo-DPT26K	0.31 77	0.20 50	0.57 255	0.40 91	0.22 51	0.36 66	0.33 198	0.73 162	0.31 45	0.37 125	0.40 97	0.31 69	0.44 203	0.50 100	0.26 68	0.13 29	0.11 40	0.16 116	0.12 82	0.16 129	0.13 77

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.31 77	0.22 120	0.48 143	0.41 112	0.26 144	0.41 94	0.26 102	0.76 174	0.33 67	0.33 82	0.43 122	0.29 53	0.46 219	0.35 9	0.24 18	0.13 29	0.12 106	0.16 116	0.12 82	0.17 177	0.18 306

Pro-Stereo	0.31 77	0.16 2	0.34 5	0.39 76	0.29 231	0.63 337	0.21 36	0.35 7	0.28 26	0.34 94	0.25 17	0.23 9	0.13 1	1.58 494	0.26 68	0.13 29	0.11 40	0.18 220	0.17 300	0.13 7	0.12 23

GEAStereo	0.31 77	0.21 83	0.43 95	0.43 154	0.31 288	0.46 141	0.36 241	0.74 168	0.33 67	0.34 94	0.38 85	0.32 80	0.33 115	0.43 47	0.26 68	0.21 398	0.12 106	0.17 171	0.12 82	0.17 177	0.14 148

2.5w	0.31 77	0.23 159	0.46 130	0.39 76	0.24 92	0.42 106	0.39 292	0.61 90	0.30 39	0.37 125	0.53 187	0.24 19	0.25 35	0.77 226	0.28 105	0.12 10	0.10 9	0.14 22	0.12 82	0.14 47	0.12 23

2.75w_new	0.31 77	0.23 159	0.43 95	0.35 12	0.23 66	0.42 106	0.42 334	0.54 50	0.35 86	0.47 201	0.43 122	0.24 19	0.30 83	0.66 180	0.33 203	0.12 10	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.12 23

LG-G_1	0.31 77	0.20 50	0.44 101	0.42 134	0.20 23	0.64 341	0.18 4	0.70 149	0.25 16	0.29 36	0.29 47	0.36 117	0.35 135	0.87 273	0.24 18	0.16 138	0.12 106	0.16 116	0.11 15	0.13 7	0.13 77

LG-G	0.31 77	0.20 50	0.44 101	0.42 134	0.20 23	0.64 341	0.18 4	0.70 149	0.25 16	0.29 36	0.29 47	0.36 117	0.35 135	0.87 273	0.24 18	0.16 138	0.12 106	0.16 116	0.11 15	0.13 7	0.13 77

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.32 87	0.23 159	0.50 164	0.42 134	0.22 51	0.49 187	0.20 18	0.57 73	0.50 174	0.38 142	0.28 38	0.33 95	0.31 93	0.45 58	0.28 105	0.21 398	0.17 435	0.24 457	0.19 357	0.27 507	0.20 393

Anonymus	0.32 87	0.20 50	0.41 70	0.45 214	0.28 206	0.43 116	0.24 77	0.54 50	0.40 113	0.33 82	0.31 55	0.50 218	0.38 158	0.57 131	0.32 181	0.14 57	0.12 106	0.18 220	0.17 300	0.15 87	0.16 240

aanet-new-32k	0.32 87	0.22 120	0.53 201	0.43 154	0.24 92	0.54 257	0.23 61	0.72 156	0.31 45	0.37 125	0.38 85	0.43 170	0.54 310	0.41 38	0.24 18	0.14 57	0.12 106	0.16 116	0.12 82	0.17 177	0.13 77

aanet-new-30k	0.32 87	0.22 120	0.53 201	0.43 154	0.24 92	0.54 257	0.23 61	0.72 156	0.31 45	0.37 125	0.38 85	0.43 170	0.54 310	0.41 38	0.24 18	0.14 57	0.12 106	0.16 116	0.12 82	0.17 177	0.13 77

aanet-new-28k	0.32 87	0.21 83	0.66 313	0.43 154	0.21 31	0.47 158	0.28 126	0.64 110	0.33 67	0.36 114	0.39 92	0.36 117	0.49 262	0.39 25	0.27 85	0.15 92	0.11 40	0.16 116	0.13 145	0.22 412	0.15 196

aanet-new-22k	0.32 87	0.21 83	0.54 215	0.43 154	0.22 51	0.47 158	0.23 61	0.67 137	0.50 174	0.35 104	0.46 143	0.33 95	0.50 271	0.44 53	0.29 118	0.14 57	0.12 106	0.15 65	0.13 145	0.16 129	0.13 77

aanet-new-16k	0.32 87	0.21 83	0.56 241	0.45 214	0.22 51	0.43 116	0.21 36	0.66 129	0.44 144	0.36 114	0.43 122	0.37 130	0.48 245	0.41 38	0.28 105	0.14 57	0.10 9	0.16 116	0.12 82	0.18 229	0.13 77

LiteMatch	0.32 87	0.24 188	0.37 20	0.45 214	0.25 122	0.34 51	0.31 163	0.49 27	0.32 56	0.29 36	0.27 32	0.40 153	0.48 245	0.45 58	0.66 470	0.21 398	0.12 106	0.19 254	0.16 268	0.18 229	0.19 355

qwe	0.32 87	0.21 83	0.40 60	0.37 38	0.26 144	0.49 187	0.29 137	0.64 110	0.39 109	0.49 218	0.48 155	0.26 31	0.27 59	0.80 241	0.34 219	0.12 10	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.15 87	0.12 23

2.25w	0.32 87	0.24 188	0.48 143	0.37 38	0.24 92	0.45 133	0.25 88	0.62 94	0.40 113	0.45 189	0.58 212	0.27 40	0.32 105	0.74 220	0.35 232	0.12 10	0.10 9	0.14 22	0.12 82	0.13 7	0.14 148

3.25w_new	0.32 87	0.21 83	0.45 117	0.38 60	0.23 66	0.52 236	0.34 213	0.65 120	0.39 109	0.47 201	0.45 137	0.32 80	0.35 135	0.61 158	0.27 85	0.12 10	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.12 1	0.12 23

3.25w	0.32 87	0.21 83	0.45 117	0.37 38	0.23 66	0.52 236	0.34 213	0.65 120	0.39 109	0.47 201	0.45 137	0.32 80	0.35 135	0.61 158	0.27 85	0.12 10	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.12 1	0.12 23

3.75w	0.32 87	0.23 159	0.44 101	0.37 38	0.29 231	0.62 331	0.36 241	0.59 78	0.32 56	0.41 159	0.47 148	0.25 26	0.34 126	0.64 166	0.26 68	0.12 10	0.09 1	0.14 22	0.12 82	0.13 7	0.12 23

2w_stereo	0.32 87	0.24 188	0.45 117	0.39 76	0.22 51	0.46 141	0.47 414	0.69 144	0.42 128	0.43 174	0.50 168	0.24 19	0.45 210	0.47 84	0.29 118	0.12 10	0.10 9	0.15 65	0.12 82	0.15 87	0.13 77

SGD-Stereo	0.32 87	0.20 50	0.40 60	0.38 60	0.19 16	0.43 116	0.22 46	0.64 110	0.33 67	0.42 166	0.34 71	0.27 40	0.35 135	1.15 371	0.30 139	0.20 360	0.10 9	0.15 65	0.13 145	0.17 177	0.13 77

GREAT-IGEV	0.32 87	0.20 50	0.42 86	0.37 38	0.29 231	0.36 66	0.28 126	0.56 68	0.58 217	0.28 22	0.50 168	0.29 53	0.29 73	0.84 260	0.27 85	0.14 57	0.11 40	0.15 65	0.11 15	0.17 177	0.14 148
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
GELT-Stereo	0.33 103	0.22 120	0.45 117	0.44 193	0.36 388	0.32 46	0.29 137	0.67 137	0.55 206	0.52 238	0.41 106	0.39 144	0.35 135	0.56 125	0.31 167	0.13 29	0.11 40	0.17 171	0.15 217	0.16 129	0.13 77

PhaseNet	0.33 103	0.23 159	0.44 101	0.43 154	0.28 206	0.57 289	0.24 77	0.62 94	0.42 128	0.30 49	0.39 92	0.54 246	0.30 83	0.55 120	0.37 256	0.15 92	0.13 221	0.20 306	0.19 357	0.17 177	0.17 275

aanet-new-40k	0.33 103	0.22 120	0.81 430	0.40 91	0.25 122	0.52 236	0.23 61	0.67 137	0.32 56	0.33 82	0.47 148	0.33 95	0.52 294	0.35 9	0.28 105	0.13 29	0.10 9	0.16 116	0.12 82	0.18 229	0.12 23

aanet-new-36k	0.33 103	0.21 83	0.52 190	0.42 134	0.21 31	0.52 236	0.32 185	0.64 110	0.36 90	0.34 94	0.38 85	0.36 117	0.56 326	0.81 248	0.24 18	0.13 29	0.11 40	0.16 116	0.12 82	0.15 87	0.13 77

aanet-new-34k	0.33 103	0.22 120	0.65 301	0.40 91	0.20 23	0.34 51	0.30 149	0.80 197	0.42 128	0.34 94	0.53 187	0.34 104	0.57 339	0.38 18	0.25 46	0.13 29	0.11 40	0.16 116	0.12 82	0.15 87	0.12 23

aanet-32k-new	0.33 103	0.23 159	0.55 230	0.43 154	0.23 66	0.50 208	0.32 185	0.55 56	0.36 90	0.34 94	0.42 110	0.36 117	0.55 318	0.77 226	0.24 18	0.16 138	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.19 285	0.12 23

aanet-new-24k	0.33 103	0.21 83	0.51 176	0.42 134	0.23 66	0.53 247	0.30 149	0.62 94	0.37 99	0.40 156	0.61 219	0.34 104	0.48 245	0.44 53	0.25 46	0.13 29	0.11 40	0.16 116	0.12 82	0.17 177	0.12 23

aanet-new-12k	0.33 103	0.23 159	0.77 410	0.48 285	0.21 31	0.48 170	0.25 88	0.80 197	0.44 144	0.38 142	0.29 47	0.32 80	0.48 245	0.39 25	0.29 118	0.14 57	0.10 9	0.17 171	0.13 145	0.19 285	0.15 196

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.33 103	0.20 50	0.45 117	0.44 193	0.30 258	0.40 87	0.34 213	0.73 162	0.43 134	0.37 125	0.61 219	0.41 162	0.51 286	0.36 12	0.27 85	0.14 57	0.11 40	0.15 65	0.11 15	0.16 129	0.14 148

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.33 103	0.20 50	0.45 117	0.40 91	0.26 144	0.43 116	0.39 292	0.86 228	0.51 185	0.36 114	0.48 155	0.34 104	0.45 210	0.35 9	0.26 68	0.14 57	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.15 87	0.12 23

DispViT+	0.33 103	0.19 28	0.37 20	0.36 20	0.56 572	0.30 35	0.23 61	0.72 156	0.55 206	0.33 82	0.34 71	0.30 62	0.25 35	1.12 365	0.29 118	0.15 92	0.12 106	0.13 1	0.10 2	0.13 7	0.12 23

GSStereo	0.33 103	0.21 83	0.43 95	0.45 214	0.31 288	0.46 141	0.36 241	0.92 254	0.47 159	0.37 125	0.38 85	0.32 80	0.33 115	0.43 47	0.26 68	0.19 311	0.11 40	0.16 116	0.12 82	0.17 177	0.15 196

3.5w_stereo	0.33 103	0.25 230	0.45 117	0.37 38	0.24 92	0.54 257	0.35 224	0.66 129	0.36 90	0.43 174	0.44 131	0.29 53	0.34 126	0.77 226	0.39 281	0.11 1	0.09 1	0.15 65	0.11 15	0.14 47	0.13 77

3w_stereo	0.33 103	0.25 230	0.52 190	0.40 91	0.21 31	0.53 247	0.54 477	0.65 120	0.46 154	0.44 181	0.48 155	0.23 9	0.45 210	0.46 71	0.29 118	0.12 10	0.10 9	0.15 65	0.12 82	0.15 87	0.15 196

DEFOM-Stereo	0.33 103	0.20 50	0.40 60	0.42 134	0.28 206	0.80 451	0.23 61	0.48 25	0.37 99	0.37 125	0.31 55	0.23 9	0.24 31	1.20 386	0.27 85	0.16 138	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.14 47	0.14 148

SCION-M(vits-remse)	0.34 118	0.18 10	1.23 586	0.67 586	0.21 31	0.55 272	0.31 163	0.55 56	0.43 134	0.28 22	0.28 38	0.23 9	0.21 9	0.57 131	0.25 46	0.23 458	0.18 461	0.14 22	0.11 15	0.14 47	0.11 3

aanet-new-90k	0.34 118	0.21 83	0.77 410	0.41 112	0.23 66	0.43 116	0.36 241	0.64 110	0.30 39	0.28 22	0.40 97	0.31 69	0.50 271	0.97 309	0.22 2	0.13 29	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.19 285	0.11 3

aanet-new-60k	0.34 118	0.21 83	0.76 402	0.42 134	0.22 51	0.58 296	0.31 163	0.71 154	0.33 67	0.33 82	0.39 92	0.40 153	0.43 191	0.77 226	0.23 9	0.13 29	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.17 177	0.12 23

gasm-f	0.34 118	0.22 120	0.42 86	0.43 154	0.31 288	0.39 79	0.44 373	0.74 168	0.33 67	0.34 94	0.64 232	0.32 80	0.46 219	0.55 120	0.28 105	0.21 398	0.12 106	0.17 171	0.12 82	0.18 229	0.14 148

Zero-FE251	0.34 118	0.23 159	0.51 176	0.45 214	0.29 231	0.58 296	0.24 77	0.82 212	0.34 76	0.49 218	0.38 85	0.52 233	0.42 182	0.47 84	0.27 85	0.18 253	0.14 294	0.17 171	0.12 82	0.14 47	0.13 77

1w_stereo	0.34 118	0.20 50	0.42 86	0.43 154	0.26 144	0.47 158	0.54 477	0.59 78	0.50 174	0.41 159	0.66 240	0.25 26	0.44 203	0.62 161	0.33 203	0.12 10	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.14 47	0.12 23

monsterstereo	0.34 118	0.20 50	0.44 101	0.45 214	0.35 370	0.27 27	0.29 137	0.53 43	0.51 185	0.44 181	0.61 219	0.26 31	0.25 35	1.19 383	0.27 85	0.13 29	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.15 87	0.10 1

monsters	0.34 118	0.20 50	0.41 70	0.39 76	0.36 388	0.34 51	0.27 118	0.66 129	0.43 134	0.47 201	0.40 97	0.22 7	0.23 28	1.33 423	0.25 46	0.13 29	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.13 77

111111	0.34 118	0.20 50	0.41 70	0.45 214	0.42 472	0.37 70	0.22 46	0.95 277	0.38 107	0.31 61	0.31 55	0.40 153	0.27 59	0.96 301	0.26 68	0.17 198	0.12 106	0.15 65	0.11 15	0.15 87	0.13 77

LG-Stereo	0.34 118	0.25 230	0.78 420	0.47 251	0.26 144	0.37 70	0.30 149	0.71 154	0.52 192	0.36 114	0.57 208	0.29 53	0.21 9	0.50 100	0.36 244	0.13 29	0.13 221	0.20 306	0.18 329	0.18 229	0.12 23

S2M2_L	0.34 118	0.28 330	0.45 117	0.40 91	0.30 258	0.31 40	0.16 3	0.60 88	0.64 242	0.31 61	0.48 155	0.47 196	0.34 126	0.38 18	0.32 181	0.25 511	0.22 553	0.20 306	0.22 479	0.25 479	0.22 440
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
GIP-stereo	0.34 118	0.23 159	0.45 117	0.50 320	0.36 388	0.38 74	0.23 61	0.78 181	0.52 192	0.34 94	0.51 175	0.46 188	0.38 158	0.51 105	0.27 85	0.20 360	0.12 106	0.16 116	0.12 82	0.16 129	0.14 148

RAStereo	0.34 118	0.21 83	0.66 313	0.47 251	0.27 176	0.26 21	0.29 137	0.69 144	0.63 237	0.32 71	0.42 110	0.45 184	0.31 93	0.45 58	0.34 219	0.17 198	0.15 360	0.19 254	0.15 217	0.18 229	0.13 77

aanet-new-70k	0.35 131	0.20 50	0.79 423	0.42 134	0.21 31	0.50 208	0.30 149	0.65 120	0.31 45	0.33 82	0.40 97	0.31 69	0.51 286	1.00 325	0.24 18	0.12 10	0.11 40	0.16 116	0.12 82	0.16 129	0.12 23

aanet-new-78k	0.35 131	0.22 120	0.91 487	0.43 154	0.21 31	0.33 48	0.36 241	0.65 120	0.32 56	0.32 71	0.40 97	0.31 69	0.59 351	0.91 283	0.22 2	0.12 10	0.10 9	0.16 116	0.12 82	0.18 229	0.12 23

aanet-new-10k	0.35 131	0.22 120	0.87 463	0.47 251	0.23 66	0.66 366	0.24 77	0.63 102	0.40 113	0.38 142	0.42 110	0.40 153	0.53 303	0.40 34	0.29 118	0.16 138	0.11 40	0.16 116	0.12 82	0.19 285	0.13 77

aanet-new-8k	0.35 131	0.23 159	0.50 164	0.45 214	0.25 122	0.54 257	0.36 241	0.68 141	0.49 167	0.35 104	0.42 110	0.32 80	0.62 372	0.68 187	0.28 105	0.14 57	0.11 40	0.16 116	0.13 145	0.15 87	0.13 77

GCAP-Stereo-cres-4k	0.35 131	0.21 83	0.52 190	0.48 285	0.27 176	0.75 416	0.38 275	0.63 102	0.43 134	0.37 125	0.50 168	0.35 111	0.50 271	0.43 47	0.30 139	0.15 92	0.11 40	0.17 171	0.13 145	0.16 129	0.13 77

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.35 131	0.20 50	0.50 164	0.42 134	0.37 410	0.58 296	0.30 149	0.68 141	0.42 128	0.37 125	0.53 187	0.47 196	0.60 355	0.39 25	0.34 219	0.15 92	0.10 9	0.17 171	0.13 145	0.16 129	0.12 23

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.35 131	0.22 120	0.53 201	0.41 112	0.36 388	0.48 170	0.42 334	0.63 102	0.57 212	0.54 246	0.64 232	0.32 80	0.26 44	0.41 38	0.31 167	0.17 198	0.12 106	0.19 254	0.15 217	0.14 47	0.13 77

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.35 131	0.22 120	0.54 215	0.42 134	0.35 370	0.46 141	0.40 308	0.62 94	0.54 203	0.56 257	0.67 247	0.36 117	0.27 59	0.49 94	0.28 105	0.16 138	0.11 40	0.19 254	0.15 217	0.14 47	0.13 77

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.35 131	0.22 120	0.54 215	0.41 112	0.37 410	0.49 187	0.41 327	0.64 110	0.59 227	0.54 246	0.66 240	0.31 69	0.26 44	0.41 38	0.30 139	0.16 138	0.11 40	0.19 254	0.14 186	0.15 87	0.13 77

Foundation-i1c-attn	0.35 131	0.17 3	0.36 13	0.35 12	0.19 16	0.51 228	0.48 427	0.96 287	0.37 99	0.42 166	0.43 122	0.52 233	0.49 262	0.66 180	0.29 118	0.15 92	0.12 106	0.15 65	0.11 15	0.13 7	0.12 23

gcap_with_dpt	0.35 131	0.22 120	0.56 241	0.42 134	0.35 370	0.50 208	0.45 394	0.62 94	0.49 167	0.54 246	0.66 240	0.32 80	0.30 83	0.38 18	0.28 105	0.16 138	0.11 40	0.19 254	0.14 186	0.14 47	0.13 77

VIP-Stereo	0.35 131	0.22 120	0.49 152	0.40 91	0.43 483	0.82 462	0.22 46	0.59 78	0.45 148	0.31 61	0.53 187	0.37 130	0.31 93	0.83 255	0.27 85	0.17 198	0.11 40	0.15 65	0.11 15	0.15 87	0.12 23

AIO_test	0.35 131	0.22 120	0.44 101	0.43 154	0.27 176	0.57 289	0.44 373	0.79 188	0.41 122	0.32 71	0.47 148	0.46 188	0.30 83	0.69 189	0.30 139	0.16 138	0.11 40	0.16 116	0.13 145	0.15 87	0.12 23

gcap-zeroshot	0.35 131	0.22 120	0.55 230	0.41 112	0.37 410	0.48 170	0.42 334	0.64 110	0.54 203	0.53 240	0.63 227	0.33 95	0.26 44	0.38 18	0.31 167	0.16 138	0.11 40	0.19 254	0.15 217	0.14 47	0.13 77

test_for_model	0.35 131	0.22 120	0.53 201	0.41 112	0.36 388	0.48 170	0.42 334	0.63 102	0.57 212	0.54 246	0.64 232	0.32 80	0.26 44	0.41 38	0.31 167	0.17 198	0.12 106	0.19 254	0.15 217	0.14 47	0.13 77

testlalala	0.35 131	0.22 120	0.55 230	0.41 112	0.37 410	0.48 170	0.42 334	0.64 110	0.54 203	0.53 240	0.63 227	0.33 95	0.26 44	0.38 18	0.31 167	0.16 138	0.11 40	0.19 254	0.15 217	0.14 47	0.13 77

TS12	0.36 147	0.20 50	0.40 60	0.43 154	0.20 23	0.58 296	0.31 163	0.89 241	0.41 122	0.40 156	0.73 269	0.36 117	0.40 170	0.73 211	0.37 256	0.14 57	0.12 106	0.15 65	0.12 82	0.16 129	0.14 148

aanet-new-14k	0.36 147	0.24 188	0.83 439	0.46 234	0.22 51	0.46 141	0.33 198	0.66 129	0.61 230	0.39 154	0.48 155	0.29 53	0.64 383	0.41 38	0.29 118	0.15 92	0.11 40	0.16 116	0.12 82	0.21 383	0.14 148

Foundation-i1b	0.36 147	0.18 10	0.36 13	0.35 12	0.19 16	0.53 247	0.49 439	1.00 304	0.35 86	0.47 201	0.43 122	0.56 266	0.53 303	0.66 180	0.28 105	0.16 138	0.11 40	0.14 22	0.13 145	0.14 47	0.12 23

NLSM3	0.36 147	0.21 83	0.43 95	0.45 214	0.36 388	0.43 116	0.32 185	0.69 144	0.58 217	0.41 159	0.68 250	0.39 144	0.43 191	0.60 152	0.35 232	0.14 57	0.12 106	0.19 254	0.17 300	0.16 129	0.13 77

zero-FE	0.36 147	0.22 120	0.47 136	0.45 214	0.43 483	0.30 35	0.24 77	0.61 90	0.33 67	0.33 82	0.41 106	0.37 130	0.50 271	0.64 166	0.32 181	0.22 430	0.11 40	0.18 220	0.12 82	0.83 696	0.16 240

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 147	0.23 159	0.54 215	0.50 320	0.28 206	0.36 66	0.22 46	1.02 314	0.39 109	0.42 166	0.64 232	0.36 117	0.51 286	0.39 25	0.29 118	0.18 253	0.12 106	0.17 171	0.13 145	0.18 229	0.18 306

AIO_rvc	0.36 147	0.23 159	0.49 152	0.43 154	0.27 176	0.59 307	0.38 275	0.94 271	0.45 148	0.33 82	0.46 143	0.49 212	0.22 25	0.84 260	0.30 139	0.16 138	0.11 40	0.16 116	0.12 82	0.15 87	0.13 77

HUF	0.36 147	0.23 159	0.52 190	0.40 91	0.22 51	0.54 257	0.47 414	0.82 212	0.43 134	0.36 114	0.43 122	0.50 218	0.42 182	0.64 166	0.29 118	0.17 198	0.12 106	0.16 116	0.12 82	0.15 87	0.14 148

MaDis-Stereo	0.36 147	0.25 230	0.58 263	0.44 193	0.34 362	0.30 35	0.30 149	0.72 156	0.50 174	0.37 125	0.36 79	0.58 279	0.49 262	0.52 107	0.36 244	0.19 311	0.16 399	0.19 254	0.15 217	0.18 229	0.14 148

UniTT-Stereo	0.36 147	0.23 159	0.59 269	0.48 285	0.36 388	0.40 87	0.32 185	0.53 43	0.49 167	0.54 246	0.55 200	0.36 117	0.31 93	0.58 138	0.51 396	0.20 360	0.15 360	0.17 171	0.15 217	0.19 285	0.15 196

Foundation-i1a	0.37 157	0.18 10	0.37 20	0.34 6	0.19 16	0.51 228	0.47 414	1.01 312	0.42 128	0.51 234	0.44 131	0.57 272	0.57 339	0.78 233	0.29 118	0.15 92	0.11 40	0.14 22	0.12 82	0.13 7	0.13 77

DDF-Stereo	0.37 157	0.22 120	0.47 136	0.48 285	0.42 472	0.31 40	0.24 77	0.53 43	0.33 67	0.33 82	0.40 97	0.37 130	0.48 245	0.91 283	0.32 181	0.23 458	0.11 40	0.18 220	0.12 82	0.86 699	0.16 240

IGEV-RUCA	0.37 157	0.23 159	0.48 143	0.49 307	0.36 388	0.60 315	0.23 61	0.64 110	0.49 167	0.39 154	0.49 165	0.44 176	0.31 93	0.85 266	0.30 139	0.24 483	0.13 221	0.16 116	0.12 82	0.20 335	0.19 355

Pointernet	0.37 157	0.20 50	0.57 255	0.43 154	0.28 206	0.51 228	0.27 118	0.93 265	0.61 230	0.47 201	0.63 227	0.49 212	0.38 158	0.49 94	0.33 203	0.17 198	0.13 221	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.12 23

AIO-Stereo	0.37 157	0.25 230	0.51 176	0.47 251	0.23 66	0.45 133	0.39 292	1.07 350	0.52 192	0.41 159	0.48 155	0.52 233	0.25 35	0.72 205	0.30 139	0.16 138	0.12 106	0.17 171	0.13 145	0.16 129	0.13 77

AEACV	0.37 157	0.24 188	0.52 190	0.47 251	0.51 540	0.37 70	0.38 275	0.65 120	0.53 199	0.42 166	0.56 203	0.46 188	0.60 355	0.53 109	0.30 139	0.16 138	0.13 221	0.18 220	0.15 217	0.17 177	0.14 148

EGLCR-Stereo	0.37 157	0.22 120	0.51 176	0.43 154	0.26 144	0.44 129	0.22 46	0.99 300	0.48 164	0.42 166	0.42 110	0.67 322	0.29 73	0.86 270	0.33 203	0.17 198	0.12 106	0.19 254	0.17 300	0.17 177	0.15 196

DF	0.38 164	0.22 120	0.60 273	0.46 234	0.26 144	0.46 141	0.31 163	0.84 223	0.47 159	0.43 174	0.66 240	0.58 279	0.31 93	0.79 238	0.30 139	0.18 253	0.12 106	0.16 116	0.12 82	0.16 129	0.15 196

VMStereo-Base	0.38 164	0.23 159	0.44 101	0.36 20	0.22 51	0.39 79	0.34 213	0.70 149	0.86 330	0.43 174	0.69 255	0.60 290	0.33 115	0.73 211	0.35 232	0.17 198	0.14 294	0.15 65	0.12 82	0.17 177	0.17 275

BStereo	0.38 164	0.25 230	1.42 621	0.42 134	0.28 206	0.55 272	0.39 292	0.55 56	0.52 192	0.36 114	0.35 76	0.37 130	0.29 73	0.64 166	0.38 269	0.13 29	0.14 294	0.15 65	0.19 357	0.15 87	0.16 240

MSCF	0.38 164	0.25 230	0.52 190	0.47 251	0.25 122	0.62 331	0.37 267	0.81 204	0.47 159	0.50 227	0.71 263	0.32 80	0.65 391	0.54 113	0.28 105	0.19 311	0.12 106	0.17 171	0.14 186	0.17 177	0.14 148

castereo++	0.38 164	0.23 159	0.41 70	0.43 154	0.31 288	0.97 519	0.22 46	0.86 228	0.58 217	0.32 71	0.44 131	0.51 225	0.39 163	0.93 294	0.24 18	0.17 198	0.11 40	0.17 171	0.12 82	0.14 47	0.14 148

fffft	0.38 164	0.23 159	0.51 176	0.44 193	0.32 314	0.43 116	0.48 427	0.76 174	0.36 90	0.44 181	0.34 71	0.38 141	0.31 93	1.31 415	0.32 181	0.14 57	0.11 40	0.19 254	0.15 217	0.16 129	0.16 240
1: 1. 1
RSM++	0.38 164	0.24 188	0.51 176	0.47 251	0.26 144	0.50 208	0.41 327	0.79 188	0.45 148	0.37 125	0.45 137	0.60 290	0.35 135	1.02 331	0.30 139	0.15 92	0.13 221	0.17 171	0.14 186	0.18 229	0.13 77

aanet-new	0.39 171	0.25 230	0.54 215	0.47 251	0.37 410	0.74 410	0.28 126	0.62 94	0.34 76	0.37 125	0.50 168	0.36 117	0.74 422	0.98 312	0.30 139	0.17 198	0.11 40	0.17 171	0.13 145	0.19 285	0.14 148

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.39 171	0.52 602	1.32 604	0.44 193	0.38 432	0.38 74	0.23 61	0.95 277	0.41 122	0.36 114	0.43 122	0.41 162	0.42 182	0.45 58	0.29 118	0.14 57	0.13 221	0.16 116	0.13 145	0.15 87	0.14 148

Selective-IGEV-i32	0.39 171	0.24 188	0.50 164	0.44 193	0.25 122	0.46 141	0.33 198	1.25 424	0.40 113	0.35 104	0.45 137	0.52 233	0.30 83	1.07 347	0.30 139	0.14 57	0.12 106	0.17 171	0.13 145	0.16 129	0.13 77

FlowAnything_test	0.39 171	0.26 265	0.61 278	0.59 494	0.33 338	0.62 331	0.36 241	0.62 94	0.40 113	0.45 189	0.36 79	0.45 184	0.37 151	0.53 109	0.48 374	0.24 483	0.18 461	0.28 549	0.33 632	0.21 383	0.19 355

water-stereo	0.39 171	0.20 50	0.48 143	0.44 193	0.27 176	0.50 208	0.26 102	0.92 254	0.51 185	0.53 240	0.78 283	0.55 252	0.49 262	0.42 45	0.42 315	0.16 138	0.15 360	0.17 171	0.15 217	0.16 129	0.15 196

SMoEStereo_RVC	0.39 171	0.25 230	0.50 164	0.45 214	0.30 258	0.61 321	0.36 241	0.72 156	0.45 148	0.46 196	0.43 122	0.42 165	0.35 135	1.39 449	0.29 118	0.15 92	0.12 106	0.20 306	0.15 217	0.16 129	0.15 196

ours_stereo	0.39 171	0.28 330	0.51 176	0.46 234	0.30 258	0.40 87	0.44 373	0.73 162	0.56 210	0.35 104	0.56 203	0.46 188	0.33 115	1.11 360	0.32 181	0.16 138	0.13 221	0.19 254	0.15 217	0.19 285	0.14 148

GCAP-BAT	0.39 171	0.22 120	0.65 301	0.43 154	0.35 370	0.34 51	0.37 267	0.83 217	0.67 261	0.48 210	0.56 203	0.55 252	0.38 158	0.74 220	0.31 167	0.17 198	0.13 221	0.18 220	0.14 186	0.15 87	0.15 196

RSM	0.39 171	0.24 188	0.49 152	0.46 234	0.26 144	0.47 158	0.40 308	0.92 254	0.44 144	0.41 159	0.42 110	0.65 312	0.33 115	1.07 347	0.29 118	0.15 92	0.12 106	0.17 171	0.13 145	0.17 177	0.13 77

trnet	0.39 171	0.21 83	0.37 20	0.36 20	0.20 23	0.53 247	0.29 137	0.78 181	1.12 466	0.59 269	0.71 263	0.53 240	0.42 182	0.54 113	0.34 219	0.18 253	0.13 221	0.15 65	0.10 2	0.14 47	0.13 77

GCAPDPT-zeroshot	0.39 171	0.22 120	0.65 301	0.43 154	0.35 370	0.34 51	0.37 267	0.83 217	0.67 261	0.48 210	0.56 203	0.55 252	0.38 158	0.74 220	0.31 167	0.17 198	0.13 221	0.18 220	0.14 186	0.15 87	0.15 196

Selective-IGEV	0.39 171	0.24 188	0.50 164	0.44 193	0.25 122	0.46 141	0.33 198	1.25 424	0.40 113	0.35 104	0.45 137	0.52 233	0.30 83	1.07 347	0.30 139	0.14 57	0.12 106	0.17 171	0.13 145	0.16 129	0.13 77

GLC_STEREO	0.39 171	0.25 230	0.41 70	0.54 413	0.23 66	0.48 170	0.30 149	0.73 162	0.58 217	0.52 238	0.73 269	0.51 225	0.31 93	0.64 166	0.42 315	0.17 198	0.20 503	0.23 432	0.19 357	0.21 383	0.17 275

CREStereo	0.39 171	0.21 83	0.38 37	0.34 6	0.22 51	0.53 247	0.29 137	0.77 178	1.11 462	0.58 261	0.71 263	0.51 225	0.41 174	0.54 113	0.34 219	0.18 253	0.13 221	0.15 65	0.10 2	0.14 47	0.14 148
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
GEAR-Net	0.40 185	0.26 265	0.51 176	0.52 374	0.29 231	0.45 133	0.25 88	1.66 535	0.46 154	0.37 125	0.58 212	0.46 188	0.45 210	0.50 100	0.38 269	0.19 311	0.12 106	0.16 116	0.13 145	0.16 129	0.15 196

Foundation-i1	0.40 185	0.19 28	0.36 13	0.42 134	0.32 314	0.54 257	0.48 427	1.18 393	0.52 192	0.54 246	0.54 199	0.58 279	0.49 262	0.65 177	0.32 181	0.16 138	0.13 221	0.15 65	0.14 186	0.14 47	0.13 77

GASTEREO	0.40 185	0.25 230	0.51 176	0.48 285	0.25 122	0.65 357	0.36 241	0.81 204	0.49 167	0.51 234	0.82 296	0.30 62	0.66 395	0.62 161	0.28 105	0.19 311	0.12 106	0.16 116	0.14 186	0.16 129	0.14 148

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 185	0.67 650	0.42 86	0.64 553	0.29 231	0.48 170	0.25 88	0.85 226	0.44 144	0.38 142	0.36 79	0.30 62	0.70 409	1.15 371	0.29 118	0.16 138	0.11 40	0.16 116	0.11 15	0.18 229	0.12 23

mms	0.40 185	0.27 300	0.52 190	0.46 234	0.32 314	0.43 116	0.46 404	0.70 149	0.46 154	0.35 104	0.58 212	0.44 176	0.30 83	1.36 436	0.33 203	0.16 138	0.13 221	0.18 220	0.15 217	0.19 285	0.15 196

MoCha-V2	0.40 185	0.20 50	0.49 152	0.50 320	0.21 31	0.44 129	0.33 198	0.93 265	0.53 199	0.53 240	0.53 187	0.42 165	0.58 350	1.09 354	0.27 85	0.14 57	0.12 106	0.15 65	0.12 82	0.17 177	0.15 196

IGEV++	0.40 185	0.22 120	0.51 176	0.52 374	0.29 231	0.45 133	0.25 88	1.65 530	0.46 154	0.37 125	0.57 208	0.46 188	0.45 210	0.50 100	0.38 269	0.19 311	0.12 106	0.16 116	0.13 145	0.16 129	0.15 196

GCAP-Stereo	0.40 185	0.28 330	0.68 323	0.47 251	0.25 122	0.53 247	0.32 185	0.82 212	0.58 217	0.65 286	0.69 255	0.58 279	0.42 182	0.47 84	0.29 118	0.17 198	0.14 294	0.17 171	0.13 145	0.17 177	0.14 148

LoS	0.40 185	0.21 83	0.44 101	0.37 38	0.22 51	0.50 208	0.40 308	1.00 304	0.94 366	0.48 210	0.66 240	0.48 203	0.40 170	0.60 152	0.37 256	0.18 253	0.14 294	0.16 116	0.11 15	0.14 47	0.14 148
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CroCo-Stereo	0.40 185	0.31 425	0.73 371	0.58 479	0.27 176	0.26 21	0.33 198	0.95 277	0.81 314	0.42 166	0.47 148	0.65 312	0.47 231	0.39 25	0.34 219	0.18 253	0.15 360	0.16 116	0.14 186	0.19 285	0.16 240
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
GCAP-Stereo-DPT-20K	0.41 195	0.19 28	0.84 444	0.40 91	0.28 206	0.46 141	0.28 126	0.78 181	0.37 99	0.34 94	0.51 175	0.39 144	0.48 245	0.39 25	0.23 9	0.14 57	0.12 106	0.16 116	0.12 82	0.17 177	1.46 725

Replicate-Monster	0.41 195	0.26 265	2.03 673	0.36 20	0.21 31	0.46 141	0.23 61	0.67 137	0.48 164	0.42 166	0.27 32	0.31 69	0.30 83	0.98 312	0.24 18	0.14 57	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.28 541

depthmonostereo	0.41 195	0.23 159	0.53 201	0.47 251	0.23 66	0.61 321	0.35 224	1.00 304	0.76 296	0.48 210	0.65 239	0.47 196	0.49 262	0.67 184	0.37 256	0.16 138	0.15 360	0.16 116	0.14 186	0.16 129	0.15 196

castereo	0.41 195	0.22 120	0.46 130	0.44 193	0.30 258	0.61 321	0.56 503	0.97 291	0.80 310	0.38 142	0.69 255	0.45 184	0.69 403	0.51 105	0.30 139	0.16 138	0.11 40	0.16 116	0.13 145	0.16 129	0.12 23

GCAPDPT-zeroshot4090	0.41 195	0.19 28	0.83 439	0.40 91	0.28 206	0.46 141	0.28 126	0.78 181	0.37 99	0.34 94	0.51 175	0.39 144	0.48 245	0.39 25	0.23 9	0.14 57	0.12 106	0.16 116	0.12 82	0.17 177	1.46 725

CASnet	0.41 195	0.25 230	0.48 143	0.50 320	0.20 23	0.50 208	0.36 241	0.81 204	0.80 310	0.83 339	0.68 250	0.48 203	0.31 93	0.54 113	0.32 181	0.18 253	0.12 106	0.27 534	0.22 479	0.23 442	0.14 148
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
DN	0.42 201	0.24 188	0.49 152	0.47 251	0.41 466	0.58 296	0.32 185	0.81 204	0.84 326	0.45 189	0.52 180	0.77 353	0.35 135	0.64 166	0.33 203	0.24 483	0.17 435	0.19 254	0.16 268	0.20 335	0.21 417

fffy	0.42 201	0.27 300	0.57 255	0.46 234	0.29 231	0.48 170	0.35 224	0.91 251	0.55 206	0.40 156	0.58 212	0.55 252	0.41 174	1.26 402	0.36 244	0.15 92	0.13 221	0.19 254	0.16 268	0.18 229	0.14 148

WCG-NET	0.42 201	0.21 83	0.54 215	0.40 91	0.25 122	0.47 158	0.32 185	0.73 162	1.15 495	0.76 310	0.73 269	0.58 279	0.45 210	0.60 152	0.34 219	0.15 92	0.11 40	0.16 116	0.14 186	0.15 87	0.13 77

Occ-G	0.42 201	0.21 83	0.48 143	0.41 112	0.26 144	0.42 106	0.62 539	0.77 178	0.49 167	0.43 174	0.66 240	1.02 464	0.46 219	0.78 233	0.41 301	0.16 138	0.13 221	0.18 220	0.13 145	0.16 129	0.16 240

MGS-Stereo	0.42 201	0.26 265	0.58 263	0.44 193	0.28 206	0.50 208	0.34 213	0.57 73	0.83 322	0.46 196	1.31 506	0.52 233	0.33 115	0.65 177	0.36 244	0.19 311	0.16 399	0.18 220	0.15 217	0.17 177	0.16 240

LoS_RVC	0.42 201	0.26 265	0.40 60	0.44 193	0.82 670	0.51 228	0.44 373	0.64 110	0.41 122	0.44 181	0.78 283	0.44 176	0.47 231	0.56 125	0.36 244	0.13 29	0.12 106	0.14 22	0.10 2	0.13 7	0.84 705

test_xeample3	0.42 201	0.28 330	0.69 335	0.43 154	0.33 338	0.56 284	0.38 275	0.79 188	0.45 148	0.53 240	0.46 143	0.44 176	0.44 203	1.38 442	0.31 167	0.18 253	0.14 294	0.19 254	0.15 217	0.17 177	0.16 240

FAST (zero-shot)	0.43 208	0.27 300	0.71 352	0.64 553	1.27 721	0.49 187	0.31 163	0.84 223	0.47 159	0.32 71	0.40 97	0.31 69	0.34 126	0.72 205	0.29 118	0.25 511	0.23 571	0.18 220	0.20 401	0.17 177	0.19 355

PSi22	0.43 208	0.25 230	0.45 117	0.45 214	0.24 92	0.46 141	0.22 46	0.63 102	0.99 395	0.45 189	0.64 232	0.80 363	0.52 294	1.44 462	0.30 139	0.14 57	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.19 285	0.15 196

DA	0.43 208	0.23 159	0.49 152	0.50 320	0.25 122	1.08 547	0.44 373	1.18 393	0.58 217	0.46 196	0.64 232	0.54 246	0.47 231	0.46 71	0.32 181	0.19 311	0.13 221	0.19 254	0.13 145	0.18 229	0.14 148

GGEV	0.43 208	0.23 159	0.49 152	0.50 320	0.25 122	1.08 547	0.44 373	1.18 393	0.58 217	0.46 196	0.64 232	0.54 246	0.47 231	0.46 71	0.32 181	0.19 311	0.13 221	0.19 254	0.13 145	0.18 229	0.14 148

DVStereo	0.43 208	0.21 83	0.55 230	0.43 154	0.32 314	0.72 400	0.29 137	0.80 197	0.51 185	0.77 316	0.73 269	0.48 203	0.40 170	1.13 368	0.39 281	0.15 92	0.14 294	0.15 65	0.14 186	0.16 129	0.14 148

MM-Stereo_test2	0.43 208	0.24 188	0.67 319	0.51 352	0.32 314	0.55 272	0.45 394	0.97 291	0.77 300	0.59 269	0.51 175	0.49 212	0.42 182	0.80 241	0.30 139	0.15 92	0.13 221	0.18 220	0.14 186	0.19 285	0.14 148

SCV_C0	0.43 208	0.26 265	0.65 301	0.43 154	0.29 231	0.47 158	0.31 163	1.34 440	0.73 284	0.38 142	0.49 165	0.54 246	0.29 73	1.24 397	0.30 139	0.17 198	0.13 221	0.16 116	0.13 145	0.20 335	0.15 196

ff7	0.43 208	0.27 300	0.56 241	0.44 193	0.33 338	0.50 208	0.42 334	0.87 231	0.50 174	0.49 218	0.53 187	0.44 176	0.48 245	1.38 442	0.33 203	0.17 198	0.12 106	0.21 350	0.15 217	0.18 229	0.18 306

ffff	0.43 208	0.27 300	0.56 241	0.44 193	0.33 338	0.50 208	0.42 334	0.87 231	0.50 174	0.49 218	0.53 187	0.44 176	0.48 245	1.38 442	0.33 203	0.17 198	0.12 106	0.21 350	0.15 217	0.18 229	0.18 306

11t	0.43 208	0.27 300	0.56 241	0.44 193	0.33 338	0.50 208	0.42 334	0.87 231	0.50 174	0.49 218	0.53 187	0.44 176	0.48 245	1.38 442	0.33 203	0.17 198	0.12 106	0.21 350	0.15 217	0.18 229	0.18 306

anonymousdsp	0.43 208	0.27 300	0.53 201	0.44 193	0.32 314	0.50 208	0.42 334	0.89 241	0.51 185	0.49 218	0.53 187	0.47 196	0.47 231	1.33 423	0.33 203	0.17 198	0.12 106	0.21 350	0.15 217	0.18 229	0.18 306

ProNet	0.43 208	0.28 330	0.58 263	0.43 154	0.30 258	0.56 284	0.52 462	1.00 304	0.58 217	0.44 181	0.49 165	0.43 170	0.43 191	1.28 408	0.36 244	0.15 92	0.13 221	0.19 254	0.16 268	0.17 177	0.16 240

MC-Stereo	0.43 208	0.23 159	0.48 143	0.51 352	0.28 206	0.39 79	0.32 185	0.88 240	0.68 267	0.60 274	0.84 301	0.56 266	0.61 366	1.03 332	0.31 167	0.17 198	0.11 40	0.17 171	0.15 217	0.16 129	0.13 77

ccc-4	0.43 208	0.27 300	0.56 241	0.44 193	0.33 338	0.50 208	0.42 334	0.87 231	0.50 174	0.49 218	0.53 187	0.44 176	0.48 245	1.38 442	0.33 203	0.17 198	0.12 106	0.21 350	0.15 217	0.18 229	0.18 306

IGEV-Stereo	0.43 208	0.27 300	0.54 215	0.45 214	0.32 314	0.50 208	0.42 334	0.90 249	0.51 185	0.49 218	0.53 187	0.47 196	0.47 231	1.32 419	0.33 203	0.17 198	0.12 106	0.21 350	0.15 217	0.18 229	0.18 306
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GCAP-Stereo-DPT-36K	0.44 223	1.50 727	1.55 642	0.37 38	0.33 338	0.41 94	0.26 102	0.79 188	0.35 86	0.34 94	0.46 143	0.41 162	0.41 174	0.45 58	0.24 18	0.15 92	0.13 221	0.15 65	0.12 82	0.15 87	0.18 306

Reg-Stereo(zero)	0.44 223	0.22 120	0.45 117	0.43 154	0.23 66	0.38 74	0.25 88	0.76 174	1.08 443	0.90 357	0.78 283	0.90 413	0.47 231	0.70 195	0.36 244	0.15 92	0.12 106	0.15 65	0.12 82	0.15 87	0.15 196

rvit_stereo_0081_aga	0.44 223	0.34 493	0.73 371	0.51 352	0.41 466	0.50 208	0.40 308	0.81 204	0.57 212	0.58 261	0.56 203	0.53 240	0.43 191	0.66 180	0.40 291	0.26 536	0.21 531	0.22 391	0.20 401	0.26 493	0.18 306

rvit_stereo_0081	0.44 223	0.33 468	0.64 294	0.54 413	0.35 370	0.41 94	0.44 373	0.66 129	0.95 368	0.48 210	0.52 180	0.50 218	0.46 219	0.82 252	0.44 329	0.25 511	0.20 503	0.22 391	0.19 357	0.25 479	0.17 275

rvit_stereo_0082	0.44 223	0.33 468	0.64 294	0.54 413	0.35 370	0.41 94	0.44 373	0.66 129	0.95 368	0.48 210	0.52 180	0.50 218	0.46 219	0.82 252	0.44 329	0.25 511	0.20 503	0.22 391	0.19 357	0.25 479	0.17 275

rvit_stereo_0080	0.44 223	0.32 444	0.71 352	0.47 251	0.36 388	0.42 106	0.55 495	0.82 212	0.68 267	0.50 227	0.60 216	0.55 252	0.47 231	0.59 140	0.44 329	0.26 536	0.21 531	0.20 306	0.20 401	0.31 557	0.19 355

whm_eth	0.44 223	0.32 444	0.71 352	0.47 251	0.36 388	0.42 106	0.55 495	0.82 212	0.68 267	0.50 227	0.60 216	0.55 252	0.47 231	0.59 140	0.44 329	0.26 536	0.21 531	0.20 306	0.20 401	0.31 557	0.19 355

CroCo-Stereo Lap2	0.44 223	0.34 493	0.77 410	0.61 522	0.79 661	0.28 28	0.35 224	0.75 171	0.71 277	0.38 142	0.50 168	0.72 339	0.55 318	0.57 131	0.47 368	0.17 198	0.18 461	0.19 254	0.16 268	0.21 383	0.20 393

TANstereo	0.44 223	0.21 83	0.44 101	0.41 112	0.21 31	0.65 357	0.26 102	0.79 188	0.83 322	0.93 364	0.98 347	0.51 225	0.46 219	0.54 113	0.35 232	0.18 253	0.24 581	0.16 116	0.13 145	0.16 129	0.26 515

EE1	0.45 232	0.22 120	0.59 269	0.45 214	0.33 338	0.49 187	0.30 149	0.97 291	0.73 284	0.59 269	0.62 223	0.63 305	0.52 294	1.24 397	0.32 181	0.19 311	0.12 106	0.18 220	0.14 186	0.17 177	0.15 196

RT-Monster	0.45 232	0.23 159	0.47 136	0.44 193	0.40 455	0.51 228	0.25 88	0.87 231	1.01 404	0.87 351	0.86 308	0.68 324	0.41 174	0.67 184	0.40 291	0.16 138	0.14 294	0.15 65	0.13 145	0.14 47	0.17 275

Anonymus123	0.45 232	0.25 230	1.42 621	0.42 134	0.28 206	1.78 656	0.39 292	0.72 156	0.52 192	0.36 114	0.35 76	0.37 130	0.29 73	0.64 166	0.38 269	0.13 29	0.14 294	0.15 65	0.19 357	0.15 87	0.16 240

HART	0.45 232	0.22 120	0.54 215	0.50 320	0.26 144	0.41 94	0.29 137	1.03 319	0.50 174	0.58 261	1.45 562	0.61 295	0.35 135	1.08 352	0.30 139	0.15 92	0.13 221	0.19 254	0.14 186	0.19 285	0.14 148

StereoAnything_RVC	0.45 232	1.43 721	0.48 143	0.35 12	0.20 23	0.26 21	0.21 36	0.43 19	0.22 8	0.22 2	0.21 6	0.19 4	0.36 147	1.27 406	0.22 2	0.21 398	0.11 40	0.14 22	0.10 2	2.37 731	0.11 3

tt45	0.45 232	0.23 159	0.46 130	0.45 214	0.33 338	0.79 442	0.32 185	0.78 181	0.41 122	0.51 234	0.44 131	0.49 212	0.37 151	2.14 569	0.34 219	0.16 138	0.13 221	0.19 254	0.16 268	0.17 177	0.18 306

IGEV-Stereo+	0.45 232	0.21 83	0.43 95	0.41 112	0.39 443	0.15 2	0.19 11	0.44 20	0.36 90	0.26 14	0.25 17	0.31 69	0.41 174	1.43 458	0.30 139	0.17 198	0.12 106	0.15 65	0.11 15	1.16 715	1.70 732

WCG-NET（raft）	0.45 232	0.21 83	0.55 230	0.40 91	0.24 92	0.50 208	0.36 241	0.73 162	1.09 452	0.71 299	0.76 278	0.92 424	0.51 286	0.84 260	0.34 219	0.16 138	0.12 106	0.15 65	0.14 186	0.14 47	0.14 148

MIF-Stereo (partial)	0.45 232	0.25 230	0.70 341	0.50 320	0.52 553	0.35 60	0.26 102	0.91 251	0.59 227	0.45 189	0.71 263	0.51 225	0.51 286	1.11 360	0.45 344	0.20 360	0.16 399	0.23 432	0.20 401	0.24 462	0.18 306

AnonStereo	0.46 241	0.24 188	0.65 301	0.47 251	0.34 362	0.47 158	0.40 308	0.95 277	0.78 304	0.70 296	0.57 208	0.80 363	0.50 271	1.00 325	0.33 203	0.20 360	0.12 106	0.18 220	0.16 268	0.22 412	0.16 240

SCION-Mon(vits-remp)	0.46 241	0.48 584	1.23 586	0.67 586	1.31 722	1.59 636	0.31 163	0.55 56	0.43 134	0.28 22	0.28 38	0.23 9	0.21 9	0.57 131	0.25 46	0.11 1	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.14 47	0.11 3

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.46 241	1.22 710	2.46 692	0.39 76	0.30 258	0.29 31	0.28 126	0.81 204	0.34 76	0.33 82	0.47 148	0.38 141	0.44 203	0.37 14	0.25 46	0.15 92	0.12 106	0.15 65	0.11 15	0.16 129	0.16 240

SCV	0.46 241	0.26 265	0.55 230	0.47 251	0.25 122	0.39 79	0.38 275	1.98 637	0.60 229	0.35 104	0.48 155	0.55 252	0.36 147	1.28 408	0.32 181	0.24 483	0.12 106	0.17 171	0.13 145	0.18 229	0.14 148

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 241	0.36 523	0.71 352	0.47 251	0.36 388	0.67 372	0.35 224	0.78 181	1.12 466	0.61 275	0.62 223	0.39 144	0.39 163	0.71 201	0.39 281	0.20 360	0.17 435	0.22 391	0.18 329	0.23 442	0.19 355

IGEVStereo-DCA	0.46 241	0.28 330	0.56 241	0.43 154	0.33 338	0.49 187	0.42 334	0.87 231	0.50 174	0.47 201	0.48 155	0.48 203	0.46 219	2.03 559	0.30 139	0.19 311	0.14 294	0.19 254	0.15 217	0.16 129	0.18 306

rrr	0.46 241	0.28 330	0.73 371	0.43 154	0.33 338	0.49 187	0.38 275	0.76 174	0.50 174	0.47 201	0.48 155	0.48 203	0.46 219	2.03 559	0.30 139	0.19 311	0.14 294	0.19 254	0.15 217	0.16 129	0.16 240

plain	0.46 241	0.27 300	1.01 528	0.50 320	0.40 455	0.35 60	0.37 267	0.87 231	0.56 210	0.43 174	0.76 278	0.42 165	0.40 170	1.13 368	0.45 344	0.21 398	0.15 360	0.24 457	0.19 357	0.24 462	0.16 240

XX-TBD	0.46 241	0.70 659	0.35 9	0.79 650	0.25 122	0.58 296	0.26 102	0.69 144	1.27 568	0.76 310	1.00 354	0.45 184	0.33 115	0.47 84	0.37 256	0.19 311	0.15 360	0.15 65	0.11 15	0.17 177	0.14 148

PMTNet	0.46 241	0.21 83	0.38 37	0.37 38	0.23 66	0.71 397	0.27 118	0.74 168	1.04 419	0.64 283	0.70 260	0.55 252	0.47 231	0.86 270	0.35 232	1.00 719	0.13 221	0.15 65	0.10 2	0.15 87	0.13 77

rvit_stereo_0083	0.47 251	0.33 468	0.81 430	0.56 454	0.36 388	0.50 208	0.44 373	0.68 141	0.95 368	0.49 218	0.57 208	0.55 252	0.49 262	0.88 275	0.46 359	0.25 511	0.25 591	0.24 457	0.20 401	0.24 462	0.17 275

rvit_stereo_ft	0.47 251	0.35 513	0.87 463	0.67 586	0.42 472	0.40 87	0.59 528	0.81 204	0.74 286	0.46 196	0.55 200	0.57 272	0.49 262	0.65 177	0.50 391	0.25 511	0.17 435	0.22 391	0.22 479	0.24 462	0.17 275

RAFT-Stereo-weight	0.47 251	0.24 188	0.53 201	0.48 285	0.27 176	0.60 315	0.35 224	1.02 314	1.07 436	0.99 387	0.78 283	0.76 351	0.28 67	0.76 223	0.36 244	0.16 138	0.12 106	0.17 171	0.15 217	0.16 129	0.15 196

CAS++	0.47 251	0.31 425	0.56 241	0.47 251	0.32 314	0.42 106	0.28 126	1.76 567	0.72 279	0.71 299	0.72 267	0.37 130	0.28 67	0.69 189	0.33 203	0.27 552	0.22 553	0.26 517	0.21 448	0.29 538	0.19 355
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
iRaftStereo_RVC	0.47 251	0.26 265	0.64 294	0.50 320	0.29 231	0.53 247	0.33 198	1.05 334	0.77 300	0.84 342	1.00 354	0.55 252	0.37 151	0.81 248	0.40 291	0.17 198	0.12 106	0.22 391	0.20 401	0.19 285	0.15 196

CREStereo++_RVC	0.47 251	0.21 83	0.38 37	0.45 214	0.38 432	0.45 133	0.25 88	0.75 171	1.29 578	0.80 325	1.21 465	0.47 196	0.37 151	0.53 109	0.44 329	0.16 138	0.11 40	0.15 65	0.80 719	0.18 229	0.11 3
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
SE	0.48 257	0.30 388	0.51 176	0.45 214	0.25 122	0.66 366	0.49 439	1.10 360	0.72 279	0.81 330	1.17 447	0.50 218	0.56 326	0.44 53	0.34 219	0.25 511	0.16 399	0.23 432	0.19 357	0.24 462	0.26 515

quiztm	0.48 257	0.26 265	0.52 190	0.49 307	0.55 568	0.45 133	0.42 334	1.45 473	0.81 314	0.79 322	1.14 430	0.57 272	0.32 105	0.58 138	0.36 244	0.17 198	0.12 106	0.17 171	0.14 186	0.18 229	0.15 196

WQFJA1	0.48 257	0.27 300	0.53 201	0.46 234	0.85 675	0.79 442	0.39 292	1.11 367	0.75 287	0.50 227	0.52 180	0.53 240	0.50 271	0.71 201	0.65 464	0.17 198	0.21 531	0.19 254	0.16 268	0.19 285	0.16 240

NLMM	0.48 257	0.27 300	0.53 201	0.46 234	0.85 675	0.79 442	0.39 292	1.12 370	0.75 287	0.50 227	0.52 180	0.53 240	0.50 271	0.72 205	0.65 464	0.17 198	0.21 531	0.19 254	0.16 268	0.19 285	0.16 240

xyz-stereo-finetune	0.48 257	0.25 230	0.54 215	0.42 134	0.23 66	0.80 451	0.42 334	0.80 197	0.80 310	0.61 275	0.62 223	0.54 246	0.43 191	1.70 519	0.58 435	0.15 92	0.15 360	0.19 254	0.15 217	0.16 129	0.15 196

999	0.48 257	0.22 120	0.49 152	0.48 285	0.34 362	0.75 416	0.31 163	0.85 226	0.55 206	0.37 125	0.48 155	0.50 218	0.36 147	2.45 596	0.39 281	0.16 138	0.13 221	0.18 220	0.15 217	0.16 129	0.19 355

model_zeroshot	0.48 257	0.29 365	0.86 451	0.51 352	0.36 388	0.69 386	0.37 267	1.12 370	0.62 234	0.85 347	0.84 301	0.66 317	0.37 151	0.73 211	0.34 219	0.20 360	0.16 399	0.19 254	0.16 268	0.17 177	0.16 240

MyStereo07	0.48 257	0.29 365	0.50 164	0.55 438	0.45 499	0.59 307	0.79 595	1.05 334	0.51 185	0.48 210	0.53 187	0.43 170	0.55 318	1.30 414	0.34 219	0.17 198	0.16 399	0.24 457	0.20 401	0.23 442	0.20 393

4D-IteraStereo	0.48 257	0.24 188	0.76 402	0.50 320	0.44 492	0.66 366	0.31 163	0.87 231	1.02 408	1.03 406	0.72 267	0.78 357	0.32 105	0.64 166	0.37 256	0.17 198	0.11 40	0.23 432	0.19 357	0.19 285	0.13 77

CES	0.48 257	0.20 50	0.37 20	0.39 76	1.39 725	0.55 272	0.35 224	0.98 297	0.66 259	0.44 181	0.66 240	0.35 111	0.27 59	0.56 125	0.33 203	0.15 92	0.13 221	0.15 65	0.10 2	0.19 285	1.46 725

GGDA	0.49 267	0.25 230	0.53 201	0.41 112	0.29 231	0.57 289	0.33 198	0.98 297	0.97 382	0.81 330	0.89 323	0.61 295	0.51 286	1.26 402	0.47 368	0.18 253	0.13 221	0.16 116	0.15 217	0.18 229	0.18 306

NLSM1	0.49 267	0.25 230	0.55 230	0.48 285	1.08 701	0.83 468	0.31 163	0.83 217	0.66 259	0.51 234	0.76 278	0.47 196	0.48 245	0.98 312	0.55 422	0.18 253	0.19 482	0.21 350	0.18 329	0.20 335	0.15 196

FE-Mocha	0.49 267	0.30 388	0.87 463	0.48 285	0.36 388	0.45 133	0.22 46	1.58 512	0.49 167	1.00 392	1.09 400	0.74 344	0.41 174	0.55 120	0.30 139	0.18 253	0.12 106	0.21 350	0.20 401	0.17 177	0.15 196

MM-Stereo_test1	0.49 267	0.24 188	0.56 241	0.51 352	0.30 258	0.50 208	0.54 477	0.91 251	1.03 414	0.84 342	0.69 255	0.54 246	0.60 355	1.16 375	0.33 203	0.18 253	0.16 399	0.20 306	0.17 300	0.19 285	0.15 196

AE-Stereo	0.49 267	0.27 300	0.67 319	0.60 506	0.39 443	0.67 372	0.46 404	1.18 393	1.09 452	0.47 201	0.75 276	0.69 330	0.47 231	0.59 140	0.40 291	0.16 138	0.15 360	0.21 350	0.20 401	0.19 285	0.15 196

sCroCo_RVC	0.49 267	0.40 549	1.02 535	0.65 568	0.60 596	0.52 236	0.40 308	0.83 217	0.61 230	0.44 181	0.74 274	0.49 212	0.50 271	0.63 165	0.48 374	0.26 536	0.27 606	0.23 432	0.22 479	0.29 538	0.25 491

monster_256*512	0.50 273	0.31 425	0.53 201	0.51 352	0.35 370	0.51 228	0.46 404	1.03 319	0.92 359	0.59 269	0.87 314	1.10 495	0.69 403	0.69 189	0.46 359	0.16 138	0.13 221	0.21 350	0.18 329	0.20 335	0.18 306

MM-Stereo_test3	0.50 273	0.24 188	0.54 215	0.54 413	0.74 641	0.49 187	0.53 470	1.09 357	1.05 424	0.62 280	0.95 333	0.61 295	0.42 182	0.77 226	0.38 269	0.20 360	0.17 435	0.20 306	0.16 268	0.18 229	0.18 306

RCA-Stereo	0.50 273	0.23 159	0.58 263	0.48 285	0.33 338	0.55 272	0.45 394	0.97 291	1.38 620	0.68 293	1.05 383	0.63 305	0.80 457	0.59 140	0.32 181	0.17 198	0.12 106	0.17 171	0.14 186	0.16 129	0.14 148

HLf8	0.51 276	0.25 230	0.96 509	0.40 91	0.33 338	0.62 331	0.36 241	1.17 385	1.07 436	0.61 275	0.83 297	0.56 266	0.44 203	0.99 319	0.46 359	0.20 360	0.13 221	0.17 171	0.14 186	0.19 285	0.21 417

TestStereo_HL2	0.51 276	0.27 300	0.56 241	0.42 134	0.32 314	0.57 289	0.34 213	1.00 304	0.91 352	0.82 336	0.87 314	0.61 295	0.50 271	1.55 485	0.48 374	0.19 311	0.13 221	0.16 116	0.14 186	0.18 229	0.19 355

TestStereo-Hl	0.51 276	0.27 300	0.55 230	0.41 112	0.29 231	0.55 272	0.45 394	1.05 334	0.90 346	0.87 351	0.85 305	0.72 339	0.65 391	1.33 423	0.43 325	0.17 198	0.13 221	0.17 171	0.15 217	0.18 229	0.18 306

WQFJX	0.51 276	0.27 300	0.52 190	0.46 234	0.87 681	0.75 416	0.39 292	1.29 432	0.77 300	0.53 240	0.52 180	0.55 252	0.55 318	0.95 300	0.60 446	0.17 198	0.19 482	0.19 254	0.16 268	0.19 285	0.18 306

knoymous	0.51 276	0.29 365	0.47 136	0.43 154	0.30 258	0.55 272	0.55 495	1.02 314	0.77 300	0.98 384	0.85 305	0.94 429	0.56 326	0.85 266	0.45 344	0.20 360	0.14 294	0.26 517	0.14 186	0.23 442	0.23 460

Weightmod_eth	0.52 281	0.25 230	0.48 143	0.45 214	0.39 443	0.59 307	0.43 358	0.96 287	0.57 212	0.65 286	1.50 579	0.66 317	0.76 434	1.19 383	0.32 181	0.33 608	0.19 482	0.18 220	0.17 300	0.18 229	0.13 77

SMOE	0.52 281	0.25 230	0.55 230	0.47 251	0.22 51	0.92 499	0.65 549	0.92 254	0.81 314	0.71 299	1.21 465	0.69 330	0.67 398	0.55 120	0.41 301	0.28 568	0.15 360	0.38 638	0.19 357	0.23 442	0.18 306

ManiGeoR	0.52 281	0.24 188	0.97 512	0.41 112	0.34 362	0.54 257	0.35 224	1.16 381	1.05 424	0.54 246	0.84 301	0.55 252	0.50 271	1.38 442	0.55 422	0.18 253	0.13 221	0.17 171	0.14 186	0.17 177	0.19 355

HLf10	0.52 281	0.24 188	0.97 512	0.41 112	0.34 362	0.54 257	0.35 224	1.16 381	1.05 424	0.54 246	0.84 301	0.55 252	0.50 271	1.38 442	0.55 422	0.18 253	0.13 221	0.17 171	0.14 186	0.17 177	0.19 355

Lsterematch	0.52 281	0.24 188	0.64 294	0.45 214	0.25 122	0.71 397	0.31 163	0.81 204	1.05 424	0.96 374	1.28 495	0.69 330	0.48 245	0.84 260	0.66 470	0.21 398	0.12 106	0.19 254	0.16 268	0.18 229	0.19 355

NLCSM	0.52 281	0.28 330	0.55 230	0.52 374	0.74 641	0.72 400	0.46 404	0.96 287	0.65 256	0.63 281	0.51 175	0.48 203	0.61 366	1.32 419	0.70 484	0.19 311	0.20 503	0.21 350	0.18 329	0.22 412	0.20 393

tg	0.52 281	0.24 188	0.61 278	0.49 307	0.30 258	0.90 488	0.29 137	1.07 350	0.83 322	0.83 339	1.02 367	0.62 302	0.43 191	1.35 431	0.41 301	0.17 198	0.12 106	0.22 391	0.20 401	0.17 177	0.15 196

11t1	0.52 281	0.28 330	0.68 323	0.51 352	0.28 206	0.83 468	0.39 292	1.22 415	0.63 237	0.84 342	0.74 274	0.68 324	0.68 399	0.91 283	0.57 431	0.21 398	0.18 461	0.19 254	0.16 268	0.20 335	0.21 417

LL-Strereo2	0.52 281	0.33 468	0.69 335	0.52 374	0.37 410	0.70 393	0.30 149	1.13 374	0.67 261	0.94 369	0.78 283	0.91 416	0.42 182	1.05 341	0.42 315	0.17 198	0.16 399	0.29 560	0.25 532	0.21 383	0.16 240

Selective-RAFT	0.52 281	0.28 330	0.79 423	0.55 438	0.27 176	0.91 492	0.33 198	0.80 197	0.88 339	0.58 261	0.63 227	0.81 370	0.77 438	1.29 412	0.48 374	0.19 311	0.14 294	0.17 171	0.15 217	0.19 285	0.17 275

HUI-Stereo	0.52 281	0.30 388	0.73 371	0.50 320	0.27 176	0.65 357	0.30 149	1.04 326	0.64 242	1.12 439	0.96 337	0.83 382	0.60 355	0.79 238	0.45 344	0.22 430	0.14 294	0.24 457	0.20 401	0.26 493	0.18 306

test-1	0.52 281	0.26 265	1.04 545	0.56 454	0.32 314	0.61 321	0.38 275	1.10 360	0.91 352	0.78 319	1.01 359	0.77 353	0.52 294	0.60 152	0.42 315	0.17 198	0.14 294	0.20 306	0.17 300	0.20 335	0.23 460

rafts_anoy	0.52 281	0.29 365	0.59 269	0.59 494	0.50 528	0.53 247	0.40 308	1.11 367	1.03 414	0.84 342	0.83 297	0.68 324	0.54 310	0.72 205	0.51 396	0.19 311	0.14 294	0.24 457	0.26 550	0.21 383	0.18 306

s12784h	0.52 281	0.20 50	0.38 37	0.41 112	0.19 16	0.96 515	0.34 213	1.17 385	1.25 557	0.81 330	0.90 324	0.63 305	0.50 271	1.45 463	0.42 315	0.14 57	0.12 106	0.17 171	0.11 15	0.18 229	0.11 3

raftrobust	0.52 281	0.25 230	0.56 241	0.65 568	0.52 553	0.49 187	0.34 213	0.98 297	0.91 352	1.30 548	0.87 314	0.63 305	0.81 461	0.78 233	0.41 301	0.19 311	0.15 360	0.16 116	0.14 186	0.15 87	0.16 240

Gwc-CoAtRS	0.52 281	0.24 188	0.68 323	0.48 285	0.29 231	0.64 341	0.25 88	1.16 381	1.08 443	1.01 398	1.00 354	1.12 503	0.56 326	0.69 189	0.37 256	0.16 138	0.13 221	0.17 171	0.15 217	0.15 87	0.15 196

Weightmod	0.53 297	0.25 230	0.46 130	0.41 112	0.31 288	0.85 480	0.40 308	0.86 228	0.61 230	0.71 299	1.39 543	0.73 342	0.60 355	1.56 490	0.41 301	0.18 253	0.28 614	0.20 306	0.18 329	0.17 177	0.14 148

S0	0.53 297	0.24 188	0.52 190	0.49 307	0.32 314	1.14 561	0.68 563	0.90 249	0.58 217	0.76 310	1.32 513	0.65 312	0.55 318	0.70 195	0.39 281	0.27 552	0.25 591	0.29 560	0.26 550	0.20 335	0.17 275

HLF11	0.53 297	0.25 230	1.02 535	0.41 112	0.35 370	0.47 158	0.28 126	1.17 385	0.96 374	0.64 283	0.87 314	0.61 295	0.50 271	1.51 476	0.63 458	0.18 253	0.14 294	0.16 116	0.13 145	0.17 177	0.20 393

IGEV-FE	0.53 297	0.30 388	0.99 518	0.56 454	0.35 370	0.41 94	0.32 185	1.37 446	0.63 237	1.00 392	1.09 400	0.94 429	0.41 174	0.83 255	0.39 281	0.18 253	0.12 106	0.19 254	0.18 329	0.19 285	0.17 275

rvit_0105_6	0.53 297	0.37 530	0.98 517	0.65 568	0.38 432	0.51 228	0.51 451	0.77 178	1.20 530	0.54 246	0.55 200	0.65 312	0.53 303	0.94 297	0.44 329	0.32 599	0.32 645	0.28 549	0.24 518	0.28 527	0.21 417

IGEV_Zeroshot_test	0.53 297	0.30 388	0.99 518	0.56 454	0.35 370	0.41 94	0.32 185	1.37 446	0.63 237	1.00 392	1.09 400	0.95 438	0.41 174	0.83 255	0.39 281	0.18 253	0.12 106	0.19 254	0.18 329	0.19 285	0.17 275

EKT-Stereo	0.53 297	0.30 388	0.73 371	0.58 479	0.60 596	0.51 228	0.48 427	0.94 271	0.90 346	0.71 299	0.88 319	0.77 353	0.43 191	1.07 347	0.40 291	0.22 430	0.16 399	0.21 350	0.18 329	0.20 335	0.22 440

Any-RAFT	0.53 297	0.24 188	0.47 136	0.47 251	0.27 176	1.00 527	0.25 88	1.58 512	1.05 424	0.85 347	0.99 349	1.06 475	0.47 231	0.70 195	0.32 181	0.18 253	0.13 221	0.16 116	0.13 145	0.16 129	0.16 240

anonymousdsp2	0.53 297	0.27 300	0.74 388	0.48 285	0.29 231	0.76 424	0.47 414	1.61 521	0.82 321	0.77 316	0.77 281	0.75 347	0.47 231	1.03 332	0.40 291	0.18 253	0.13 221	0.18 220	0.13 145	0.19 285	0.18 306

fff	0.53 297	0.24 188	0.70 341	0.43 154	0.24 92	0.48 170	0.36 241	1.07 350	1.25 557	1.10 431	1.02 367	0.57 272	1.06 581	0.73 211	0.52 404	0.16 138	0.13 221	0.17 171	0.13 145	0.15 87	0.19 355

test_4	0.53 297	0.22 120	0.56 241	0.54 413	0.32 314	0.64 341	0.39 292	0.80 197	0.62 234	0.92 363	1.87 651	0.68 324	0.42 182	1.16 375	0.37 256	0.15 92	0.13 221	0.20 306	0.22 479	0.20 335	0.15 196

GMOStereo	0.53 297	0.26 265	0.65 301	0.50 320	0.29 231	0.52 236	0.43 358	0.89 241	0.96 374	1.41 599	1.14 430	0.85 392	0.56 326	0.59 140	0.38 269	0.16 138	0.14 294	0.24 457	0.21 448	0.20 335	0.15 196

error version	0.53 297	0.26 265	0.65 301	0.50 320	0.29 231	0.52 236	0.43 358	0.89 241	0.96 374	1.41 599	1.14 430	0.85 392	0.56 326	0.59 140	0.38 269	0.16 138	0.14 294	0.24 457	0.21 448	0.20 335	0.15 196

test-v	0.53 297	0.26 265	0.65 301	0.50 320	0.29 231	0.52 236	0.43 358	0.89 241	0.96 374	1.41 599	1.14 430	0.85 392	0.56 326	0.59 140	0.38 269	0.16 138	0.14 294	0.24 457	0.21 448	0.20 335	0.15 196

test-2	0.53 297	0.26 265	0.65 301	0.50 320	0.29 231	0.52 236	0.43 358	0.89 241	0.96 374	1.41 599	1.14 430	0.85 392	0.56 326	0.59 140	0.38 269	0.16 138	0.14 294	0.24 457	0.21 448	0.20 335	0.15 196

raft+_RVC	0.53 297	0.26 265	0.54 215	0.60 506	0.47 516	0.54 257	0.54 477	1.27 427	0.99 395	0.76 310	1.03 377	0.70 335	0.56 326	0.93 294	0.47 368	0.18 253	0.14 294	0.19 254	0.18 329	0.18 229	0.15 196

csc	0.53 297	0.24 188	0.70 341	0.43 154	0.24 92	0.48 170	0.36 241	1.07 350	1.25 557	1.10 431	1.02 367	0.57 272	1.06 581	0.73 211	0.52 404	0.16 138	0.13 221	0.17 171	0.13 145	0.15 87	0.19 355

cscssc	0.53 297	0.24 188	0.70 341	0.43 154	0.24 92	0.48 170	0.36 241	1.07 350	1.25 557	1.10 431	1.02 367	0.57 272	1.06 581	0.73 211	0.52 404	0.16 138	0.13 221	0.17 171	0.13 145	0.15 87	0.19 355

TestStereo_HLe17	0.54 315	0.24 188	1.22 584	0.41 112	0.30 258	0.61 321	0.41 327	1.22 415	1.09 452	0.61 275	0.86 308	0.53 240	0.46 219	1.33 423	0.45 344	0.19 311	0.12 106	0.18 220	0.16 268	0.18 229	0.18 306

FSD	0.54 315	0.52 602	0.65 301	0.62 534	0.50 528	0.54 257	0.58 518	0.65 120	0.53 199	0.54 246	0.52 180	0.56 266	0.52 294	0.57 131	0.55 422	0.51 681	0.47 702	0.50 674	0.49 686	0.50 652	0.49 655

1test111	0.54 315	0.31 425	0.50 164	0.54 413	0.26 144	1.18 573	0.51 451	1.42 461	0.78 304	0.58 261	0.79 289	0.48 203	0.88 499	0.88 275	0.59 438	0.20 360	0.12 106	0.25 498	0.15 217	0.22 412	0.21 417

RAFT-Test	0.54 315	0.25 230	0.64 294	0.47 251	0.30 258	0.97 519	0.27 118	1.24 422	0.81 314	0.96 374	1.12 419	1.28 547	0.48 245	0.71 201	0.36 244	0.17 198	0.13 221	0.17 171	0.14 186	0.16 129	0.16 240

DCANet-4	0.54 315	0.26 265	1.07 555	0.42 134	0.24 92	0.48 170	0.36 241	0.99 300	1.30 584	1.10 431	1.02 367	0.56 266	0.75 426	0.73 211	0.52 404	0.16 138	0.13 221	0.17 171	0.13 145	0.15 87	0.19 355

x	0.54 315	0.31 425	0.61 278	0.47 251	0.30 258	0.67 372	0.47 414	1.53 500	0.79 309	0.81 330	0.83 297	0.78 357	0.70 409	0.70 195	0.62 453	0.21 398	0.19 482	0.22 391	0.19 357	0.21 383	0.20 393

test-3	0.54 315	0.22 120	0.68 323	0.47 251	0.27 176	0.58 296	0.35 224	0.92 254	1.00 401	1.32 562	0.69 255	0.87 400	0.45 210	1.68 517	0.37 256	0.16 138	0.11 40	0.20 306	0.16 268	0.17 177	0.13 77

test_1	0.54 315	0.22 120	0.68 323	0.47 251	0.27 176	0.58 296	0.35 224	0.92 254	1.00 401	1.28 532	0.68 250	0.87 400	0.45 210	1.67 512	0.37 256	0.16 138	0.11 40	0.20 306	0.16 268	0.17 177	0.13 77

PSM-adaLoss	0.54 315	0.30 388	0.73 371	0.50 320	0.27 176	0.65 357	0.41 327	1.04 326	0.64 242	1.12 439	0.96 337	0.82 375	0.61 366	1.06 343	0.45 344	0.22 430	0.14 294	0.24 457	0.20 401	0.26 493	0.18 306

ROB_FTStereo_v2	0.54 315	0.30 388	0.73 371	0.50 320	0.27 176	0.64 341	0.42 334	1.05 334	0.64 242	1.12 439	0.96 337	0.83 382	0.60 355	1.12 365	0.46 359	0.22 430	0.14 294	0.24 457	0.20 401	0.26 493	0.18 306

ROB_FTStereo	0.54 315	0.30 388	0.73 371	0.50 320	0.27 176	0.64 341	0.25 88	1.05 334	0.64 242	1.12 439	0.95 333	0.82 375	0.61 366	1.15 371	0.45 344	0.22 430	0.14 294	0.24 457	0.20 401	0.26 493	0.18 306

cross-raft	0.54 315	0.25 230	0.61 278	0.52 374	0.29 231	0.68 380	0.37 267	1.46 475	0.76 296	1.01 398	1.06 385	1.28 547	0.46 219	0.71 201	0.35 232	0.15 92	0.12 106	0.18 220	0.16 268	0.19 285	0.14 148

RAFT-IKP	0.54 315	0.30 388	0.73 371	0.50 320	0.27 176	0.59 307	0.36 241	1.04 326	0.64 242	1.12 439	0.96 337	0.83 382	0.61 366	1.22 389	0.45 344	0.22 430	0.14 294	0.24 457	0.20 401	0.26 493	0.18 306

RALCasStereoNet	0.54 315	0.30 388	0.66 313	0.59 494	0.51 540	0.61 321	0.52 462	0.94 271	0.93 362	0.70 296	1.01 359	0.78 357	0.44 203	1.33 423	0.47 368	0.20 360	0.16 399	0.18 220	0.16 268	0.20 335	0.19 355

DCANet	0.54 315	0.24 188	0.70 341	0.43 154	0.24 92	0.49 187	0.36 241	1.05 334	1.30 584	1.12 439	1.03 377	0.58 279	0.92 513	0.81 248	0.52 404	0.16 138	0.13 221	0.17 171	0.13 145	0.18 229	0.19 355

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 315	0.25 230	0.68 323	0.43 154	0.24 92	0.40 87	0.34 213	1.04 326	1.09 452	1.32 562	1.60 606	0.80 363	0.68 399	0.67 184	0.39 281	0.13 29	0.10 9	0.18 220	0.17 300	0.17 177	0.13 77

CFNet-RSSM	0.54 315	0.24 188	0.70 341	0.48 285	0.28 206	0.60 315	0.27 118	1.49 481	1.14 483	1.06 412	0.93 330	1.08 482	0.54 310	0.70 195	0.35 232	0.16 138	0.12 106	0.17 171	0.15 217	0.16 129	0.14 148

MSKI-zero shot	0.55 332	0.26 265	0.57 255	0.51 352	0.26 144	0.69 386	0.28 126	1.18 393	0.64 242	0.91 361	1.32 513	0.82 375	0.33 115	1.92 547	0.32 181	0.17 198	0.12 106	0.17 171	0.13 145	0.16 129	0.16 240

test_3	0.55 332	0.23 159	0.71 352	0.53 396	0.28 206	0.61 321	0.40 308	0.92 254	1.05 424	1.19 491	0.68 250	0.93 426	0.44 203	1.67 512	0.39 281	0.15 92	0.12 106	0.22 391	0.19 357	0.21 383	0.14 148

Patchmatch Stereo++	0.55 332	0.30 388	0.73 371	0.50 320	0.27 176	0.65 357	0.29 137	1.05 334	0.64 242	1.12 439	0.96 337	0.83 382	0.60 355	1.37 438	0.45 344	0.22 430	0.14 294	0.24 457	0.20 401	0.26 493	0.18 306
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
DeepStereo_RVC	0.55 332	0.29 365	0.72 359	0.51 352	0.30 258	0.59 307	0.33 198	1.03 319	0.70 273	1.16 473	0.93 330	0.83 382	0.94 528	0.96 301	0.54 417	0.21 398	0.14 294	0.21 350	0.19 357	0.24 462	0.24 476

iRAFT	0.55 332	0.30 388	0.73 371	0.50 320	0.27 176	0.65 357	0.29 137	1.05 334	0.64 242	1.12 439	0.96 337	0.83 382	0.60 355	1.37 438	0.45 344	0.22 430	0.14 294	0.24 457	0.20 401	0.26 493	0.18 306

CRE-IMP	0.55 332	0.30 388	0.74 388	0.52 374	0.29 231	0.79 442	0.25 88	1.04 326	0.72 279	1.09 423	0.95 333	0.81 370	0.57 339	1.10 357	0.50 391	0.21 398	0.14 294	0.23 432	0.19 357	0.28 527	0.22 440

sAnonymous2	0.55 332	0.56 619	1.46 632	0.60 506	0.51 540	0.48 170	0.52 462	0.79 188	0.68 267	0.50 227	0.67 247	0.46 188	0.62 372	0.59 140	0.40 291	0.22 430	0.17 435	0.22 391	0.21 448	0.86 699	0.56 671

CroCo_RVC	0.55 332	0.56 619	1.46 632	0.60 506	0.51 540	0.48 170	0.52 462	0.79 188	0.68 267	0.50 227	0.67 247	0.46 188	0.62 372	0.59 140	0.40 291	0.22 430	0.17 435	0.22 391	0.21 448	0.86 699	0.56 671

GMStereo	0.55 332	0.45 573	0.94 499	0.50 320	0.32 314	0.64 341	0.43 358	1.00 304	1.40 630	0.82 336	0.73 269	0.51 225	0.45 210	0.85 266	0.55 422	0.24 483	0.15 360	0.20 306	0.21 448	0.31 557	0.24 476
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
TestStereo_HL3	0.56 341	0.26 265	1.40 613	0.44 193	0.34 362	0.67 372	0.53 470	0.92 254	0.84 326	0.96 374	0.99 349	0.80 363	0.62 372	1.08 352	0.39 281	0.18 253	0.14 294	0.17 171	0.16 268	0.17 177	0.21 417

NLMM1	0.56 341	0.27 300	0.60 273	0.47 251	0.74 641	0.68 380	0.43 358	1.83 593	1.04 419	0.59 269	0.62 223	0.51 225	0.47 231	1.33 423	0.57 431	0.18 253	0.21 531	0.20 306	0.17 300	0.20 335	0.15 196

AIO-test1	0.56 341	0.25 230	0.55 230	0.64 553	0.78 658	0.80 451	0.36 241	1.18 393	1.34 599	0.57 259	0.88 319	0.61 295	0.50 271	1.12 365	0.35 232	0.17 198	0.17 435	0.22 391	0.24 518	0.18 229	0.23 460

rvit_0105_4	0.56 341	0.38 537	1.06 550	0.66 574	0.38 432	0.53 247	0.53 470	0.84 223	1.17 508	0.56 257	0.61 219	0.72 339	0.59 351	0.98 312	0.45 344	0.32 599	0.33 650	0.29 560	0.25 532	0.29 538	0.23 460

H2IRNET	0.56 341	0.26 265	0.66 313	0.47 251	0.35 370	0.41 94	0.26 102	0.92 254	1.17 508	0.61 275	1.28 495	1.08 482	0.86 489	0.99 319	0.63 458	0.19 311	0.16 399	0.22 391	0.25 532	0.21 383	0.18 306

ACVNet-DCA	0.56 341	0.31 425	0.50 164	0.54 413	0.26 144	1.18 573	0.51 451	1.42 461	0.78 304	0.58 261	0.79 289	0.48 203	0.88 499	1.46 465	0.32 181	0.20 360	0.12 106	0.25 498	0.15 217	0.22 412	0.21 417

riskmin	0.56 341	0.27 300	0.60 273	0.43 154	0.31 288	0.83 468	0.42 334	1.14 376	1.04 419	0.73 309	0.75 276	1.11 502	1.01 563	0.81 248	0.51 396	0.20 360	0.14 294	0.24 457	0.15 217	0.24 462	0.25 491

MIPNet	0.56 341	0.28 330	0.94 499	0.49 307	0.33 338	0.66 366	0.38 275	1.35 442	1.08 443	1.06 412	0.92 327	0.60 290	0.79 451	0.73 211	0.52 404	0.17 198	0.14 294	0.19 254	0.16 268	0.18 229	0.17 275

iGMRVC	0.56 341	0.30 388	0.73 371	0.50 320	0.27 176	0.65 357	0.38 275	1.05 334	0.64 242	1.12 439	0.96 337	0.83 382	0.60 355	1.52 477	0.46 359	0.22 430	0.14 294	0.24 457	0.20 401	0.26 493	0.18 306

WQFJX1	0.57 350	0.26 265	0.54 215	0.48 285	0.72 633	0.68 380	0.47 414	2.46 710	0.71 277	0.54 246	0.50 168	0.53 240	0.51 286	1.36 436	0.60 446	0.18 253	0.20 503	0.20 306	0.16 268	0.20 335	0.20 393

AIO-test2	0.57 350	0.28 330	0.63 287	0.61 522	0.58 585	0.79 442	0.51 451	1.18 393	1.40 630	0.63 281	1.15 439	0.51 225	0.43 191	1.09 354	0.35 232	0.21 398	0.17 435	0.26 517	0.30 606	0.20 335	0.19 355

MIM_Stereo	0.57 350	0.24 188	0.92 492	0.46 234	0.30 258	0.54 257	0.28 126	1.27 427	0.75 287	1.00 392	1.16 444	0.93 426	0.53 303	1.45 463	0.61 450	0.16 138	0.16 399	0.20 306	0.19 357	0.17 177	0.14 148

qqq	0.57 350	0.34 493	0.71 352	0.47 251	0.27 176	0.64 341	0.62 539	1.42 461	0.78 304	0.80 325	0.92 327	0.95 438	0.77 438	0.88 275	0.59 438	0.21 398	0.20 503	0.24 457	0.23 502	0.22 412	0.21 417

ADStereo(finetuned)	0.57 350	0.24 188	1.06 550	0.43 154	0.24 92	0.49 187	0.35 224	1.05 334	1.30 584	1.12 439	1.03 377	0.58 279	1.20 613	0.84 260	0.51 396	0.16 138	0.13 221	0.17 171	0.13 145	0.18 229	0.19 355

R-Stereo Train	0.57 350	0.26 265	0.63 287	0.54 413	0.36 388	0.69 386	0.54 477	1.22 415	0.72 279	1.61 643	1.50 579	0.75 347	0.53 303	0.64 166	0.44 329	0.18 253	0.15 360	0.17 171	0.15 217	0.17 177	0.17 275

RAFT-Stereo	0.57 350	0.26 265	0.63 287	0.54 413	0.36 388	0.69 386	0.54 477	1.22 415	0.72 279	1.61 643	1.50 579	0.75 347	0.53 303	0.64 166	0.44 329	0.18 253	0.15 360	0.17 171	0.15 217	0.17 177	0.17 275
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
S	0.58 357	0.27 300	0.57 255	0.46 234	0.54 561	1.03 535	0.58 518	0.94 271	0.80 310	0.95 371	1.42 549	0.56 266	0.71 414	0.60 152	0.41 301	0.38 639	0.20 503	0.37 634	0.36 649	0.22 412	0.17 275

xyz-stereo-finetune2	0.58 357	0.27 300	0.57 255	0.40 91	0.24 92	1.09 553	0.32 185	0.79 188	0.53 199	0.65 286	1.07 389	0.58 279	0.80 457	2.47 601	0.80 526	0.16 138	0.15 360	0.21 350	0.17 300	0.16 129	0.17 275

rvit_0105_5	0.58 357	0.39 542	1.05 546	0.66 574	0.37 410	0.58 296	0.56 503	0.94 271	1.18 516	0.64 283	0.68 250	0.75 347	0.63 379	0.88 275	0.50 391	0.32 599	0.32 645	0.30 574	0.27 563	0.28 527	0.25 491

RAFT+CT+SA	0.58 357	0.29 365	0.60 273	0.66 574	0.37 410	0.42 106	0.55 495	1.27 427	1.03 414	0.70 296	1.22 469	0.60 290	0.70 409	1.64 506	0.41 301	0.18 253	0.13 221	0.22 391	0.22 479	0.21 383	0.18 306

IPLGR	0.58 357	0.27 300	1.14 575	0.48 285	0.28 206	0.65 357	0.33 198	1.22 415	1.13 480	1.18 487	1.05 383	0.69 330	0.66 395	0.96 301	0.52 404	0.17 198	0.15 360	0.20 306	0.17 300	0.20 335	0.18 306

AFF-stereo	0.58 357	0.25 230	0.64 294	0.46 234	0.29 231	0.34 51	0.38 275	1.15 379	1.14 483	1.17 482	1.60 606	1.10 495	0.71 414	0.97 309	0.43 325	0.13 29	0.11 40	0.19 254	0.19 357	0.17 177	0.14 148

dd	0.59 363	0.48 584	0.97 512	0.55 438	0.32 314	0.64 341	0.47 414	1.02 314	1.34 599	0.78 319	0.86 308	0.58 279	0.54 310	1.01 328	0.86 544	0.28 568	0.18 461	0.26 517	0.19 357	0.32 566	0.24 476

PFNet+	0.59 363	0.28 330	0.77 410	0.53 396	0.30 258	0.59 307	0.31 163	0.92 254	1.14 483	1.33 572	1.10 406	0.79 361	0.57 339	1.31 415	0.49 384	0.25 511	0.17 435	0.28 549	0.26 550	0.21 383	0.25 491

AnonymousM	0.59 363	1.11 702	0.41 70	0.44 193	0.32 314	0.43 116	0.47 414	1.05 334	0.64 242	0.98 384	0.63 227	0.67 322	0.43 191	0.59 140	0.41 301	0.20 360	0.15 360	1.84 734	0.84 722	0.14 47	0.13 77

GANet-ADL	0.60 366	0.35 513	0.72 359	0.64 553	0.40 455	0.68 380	0.51 451	1.49 481	1.12 466	0.95 371	1.08 395	0.91 416	0.57 339	0.76 223	0.55 422	0.26 536	0.18 461	0.18 220	0.16 268	0.23 442	0.25 491

TRStereo	0.60 366	0.60 638	0.97 512	0.74 636	0.67 620	0.46 141	0.38 275	1.85 598	0.89 342	0.79 322	0.80 294	0.88 404	0.39 163	1.10 357	0.41 301	0.23 458	0.15 360	0.23 432	0.24 518	0.17 177	0.15 196

NRIStereo	0.60 366	0.29 365	0.69 335	0.53 396	0.28 206	0.63 337	0.33 198	1.08 356	0.87 335	1.14 457	0.87 314	0.91 416	0.59 351	2.24 580	0.49 384	0.20 360	0.14 294	0.21 350	0.19 357	0.21 383	0.17 275

RALAANet	0.60 366	0.33 468	0.87 463	0.62 534	0.50 528	0.69 386	0.31 163	1.21 407	1.06 431	1.09 423	1.16 444	0.88 404	0.46 219	1.22 389	0.42 315	0.19 311	0.15 360	0.21 350	0.17 300	0.27 507	0.17 275

111	0.60 366	0.23 159	0.70 341	0.43 154	0.24 92	0.72 400	0.42 334	1.18 393	1.41 636	0.80 325	1.38 539	1.10 495	0.79 451	0.96 301	0.58 435	0.18 253	0.13 221	0.17 171	0.15 217	0.17 177	0.19 355

FENet	0.60 366	0.28 330	0.63 287	0.54 413	0.33 338	0.83 468	0.38 275	1.27 427	1.07 436	1.00 392	0.86 308	0.99 454	0.85 481	0.96 301	0.68 480	0.22 430	0.15 360	0.23 432	0.20 401	0.22 412	0.23 460

test_sample1	0.61 372	0.29 365	0.75 392	0.50 320	0.31 288	0.76 424	0.48 427	1.59 514	0.84 326	0.90 357	0.94 332	0.88 404	0.95 533	1.16 375	0.67 475	0.22 430	0.18 461	0.20 306	0.19 357	0.21 383	0.21 417

MyStereo06	0.61 372	0.28 330	0.95 503	0.56 454	0.46 511	0.61 321	0.73 577	1.78 575	0.67 261	1.03 406	1.12 419	1.13 509	0.56 326	0.78 233	0.41 301	0.17 198	0.16 399	0.23 432	0.20 401	0.22 412	0.20 393

ACRE	0.61 372	0.33 468	1.01 528	0.58 479	0.49 521	0.75 416	0.47 414	1.06 348	0.95 368	1.37 584	1.55 592	0.62 302	0.46 219	0.83 255	0.70 484	0.23 458	0.15 360	0.19 254	0.16 268	0.18 229	0.21 417

Anonymous3	0.61 372	0.44 566	1.11 567	0.59 494	0.49 521	0.93 505	0.65 549	0.93 265	0.81 314	0.72 307	0.88 319	0.65 312	0.69 403	1.06 343	0.53 411	0.35 626	0.30 631	0.26 517	0.26 550	0.31 557	0.27 527

SME	0.62 376	0.29 365	0.51 176	0.61 522	0.25 122	1.23 584	0.44 373	1.17 385	1.12 466	0.89 355	1.12 419	0.66 317	0.74 422	1.55 485	0.51 396	0.19 311	0.20 503	0.23 432	0.23 502	0.24 462	0.20 393

test_sample2	0.62 376	0.29 365	0.74 388	0.50 320	0.28 206	0.80 451	0.61 536	1.61 521	1.00 401	0.88 353	0.99 349	0.94 429	0.83 474	1.16 375	0.51 396	0.23 458	0.18 461	0.22 391	0.21 448	0.23 442	0.22 440

tt1	0.62 376	0.32 444	0.51 176	0.54 413	0.26 144	1.16 570	0.48 427	0.95 277	2.47 710	0.57 259	0.77 281	0.49 212	0.81 461	1.55 485	0.32 181	0.20 360	0.12 106	0.24 457	0.15 217	0.19 285	0.20 393

CIPLG	0.62 376	0.33 468	0.96 509	0.58 479	0.50 528	0.75 416	0.48 427	1.05 334	0.96 374	1.40 597	1.57 600	0.64 309	0.48 245	0.89 280	0.70 484	0.23 458	0.15 360	0.19 254	0.16 268	0.19 285	0.21 417

IPLGR_C	0.62 376	0.33 468	0.99 518	0.58 479	0.49 521	0.76 424	0.48 427	1.10 360	0.96 374	1.40 597	1.56 596	0.62 302	0.48 245	0.80 241	0.71 490	0.23 458	0.15 360	0.19 254	0.16 268	0.19 285	0.21 417

HHNet	0.62 376	0.26 265	0.63 287	0.43 154	0.45 499	0.50 208	0.58 518	1.07 350	1.01 404	1.25 523	2.23 677	0.70 335	0.61 366	1.07 347	0.47 368	0.20 360	0.13 221	0.23 432	0.19 357	0.19 285	0.30 562

Pruner-Stereo	0.62 376	0.29 365	0.70 341	0.61 522	0.31 288	0.63 337	0.43 358	1.17 385	0.99 395	1.53 625	1.08 395	0.95 438	0.55 318	1.35 431	0.51 396	0.23 458	0.14 294	0.24 457	0.21 448	0.21 383	0.23 460

DIP-Stereo	0.62 376	0.30 388	0.83 439	0.48 285	0.36 388	0.95 509	0.33 198	2.37 703	0.67 261	1.25 523	1.00 354	0.68 324	0.51 286	0.91 283	0.61 450	0.18 253	0.15 360	0.21 350	0.17 300	0.19 285	0.19 355
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
PStereo	0.63 384	0.99 692	0.51 176	0.47 251	0.35 370	1.07 545	0.63 544	0.65 120	0.95 368	0.66 290	0.41 106	0.55 252	0.66 395	1.00 325	0.76 505	0.62 702	0.27 606	0.38 638	0.33 632	0.74 693	0.68 693

FACV-RUCA	0.63 384	0.34 493	0.82 434	0.62 534	0.65 611	0.81 460	0.41 327	1.44 468	1.07 436	0.86 350	1.14 430	0.61 295	0.69 403	0.80 241	0.53 411	0.28 568	0.19 482	0.47 669	0.21 448	0.35 582	0.25 491

rvit_0105_3	0.63 384	0.44 566	1.08 559	0.72 624	0.40 455	0.64 341	0.71 573	1.03 319	1.17 508	0.82 336	0.70 260	0.80 363	0.70 409	0.91 283	0.56 428	0.35 626	0.34 652	0.34 614	0.32 622	0.27 507	0.28 541

mmm	0.63 384	0.35 513	0.72 359	0.51 352	0.30 258	0.86 482	0.54 477	1.59 514	0.86 330	1.07 416	1.38 539	0.79 361	0.75 426	0.91 283	0.58 435	0.22 430	0.18 461	0.29 560	0.25 532	0.25 479	0.23 460

HH	0.63 384	0.30 388	0.77 410	0.50 320	0.32 314	0.49 187	0.46 404	1.65 530	0.64 242	0.69 294	1.09 400	1.63 621	0.85 481	1.90 545	0.37 256	0.18 253	0.13 221	0.19 254	0.17 300	0.19 285	0.16 240

HanStereo	0.63 384	0.30 388	0.77 410	0.50 320	0.32 314	0.49 187	0.46 404	1.65 530	0.64 242	0.69 294	1.09 400	1.63 621	0.85 481	1.90 545	0.37 256	0.18 253	0.13 221	0.19 254	0.17 300	0.19 285	0.16 240

CAS	0.63 384	0.18 10	0.37 20	2.27 736	0.84 672	0.57 289	0.54 477	0.79 188	0.62 234	0.48 210	0.70 260	0.36 117	0.26 44	0.45 58	0.35 232	2.24 737	0.10 9	0.14 22	0.09 1	0.15 87	1.06 717

TestStereo1	0.63 384	0.28 330	0.75 392	0.76 643	0.31 288	0.48 170	0.43 358	1.30 433	1.21 537	0.97 379	1.31 506	0.64 309	0.77 438	1.75 527	0.42 315	0.20 360	0.15 360	0.22 391	0.18 329	0.21 383	0.17 275

RAFT_CTSACE	0.63 384	0.26 265	0.88 472	0.55 438	0.51 540	0.71 397	0.44 373	0.80 197	0.97 382	0.97 379	1.84 646	1.18 518	0.68 399	1.47 469	0.36 244	0.16 138	0.15 360	0.21 350	0.20 401	0.20 335	0.14 148

SA-5K	0.63 384	0.28 330	0.75 392	0.76 643	0.31 288	0.48 170	0.43 358	1.30 433	1.21 537	0.97 379	1.31 506	0.64 309	0.77 438	1.75 527	0.42 315	0.20 360	0.15 360	0.22 391	0.18 329	0.21 383	0.17 275

ICVP	0.63 384	0.33 468	0.57 255	0.61 522	0.40 455	0.80 451	0.58 518	1.61 521	0.89 342	0.90 357	1.24 475	0.88 404	0.73 420	0.72 205	0.88 546	0.29 580	0.21 531	0.22 391	0.21 448	0.24 462	0.27 527
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
XX-Stereo	0.63 384	0.26 265	1.90 668	0.81 656	0.67 620	0.43 116	0.23 61	1.03 319	0.58 217	0.65 286	1.56 596	1.41 574	0.39 163	1.28 408	0.35 232	0.20 360	0.14 294	0.20 306	0.19 357	0.18 229	0.14 148

ACVNet	0.63 384	0.31 425	0.54 215	0.54 413	0.36 388	0.80 451	0.46 404	1.37 446	1.07 436	0.93 364	1.30 500	1.08 482	0.85 481	0.80 241	0.94 560	0.21 398	0.19 482	0.21 350	0.18 329	0.22 412	0.18 306

FLISNet	0.64 397	0.32 444	0.68 323	0.47 251	0.51 540	0.41 94	0.36 241	1.04 326	0.75 287	1.31 558	1.43 554	1.62 616	1.12 594	0.94 297	0.88 546	0.15 92	0.12 106	0.20 306	0.20 401	0.20 335	0.18 306

CoSv	0.64 397	0.32 444	0.68 323	0.47 251	0.51 540	0.41 94	0.36 241	1.04 326	0.75 287	1.31 558	1.43 554	1.62 616	1.12 594	0.94 297	0.88 546	0.15 92	0.12 106	0.20 306	0.20 401	0.20 335	0.18 306

rvit_stereo_0075_2	0.64 397	0.46 575	1.05 546	0.66 574	0.66 616	0.53 247	0.48 427	1.20 406	1.12 466	0.76 310	0.92 327	0.78 357	0.53 303	1.03 332	0.59 438	0.37 634	0.28 614	0.40 652	0.31 614	0.37 593	0.32 580

cc1	0.64 397	0.31 425	0.50 164	0.54 413	0.26 144	1.18 573	0.51 451	0.93 265	3.05 724	0.58 261	0.79 289	0.48 203	0.88 499	1.46 465	0.32 181	0.20 360	0.12 106	0.25 498	0.15 217	0.19 285	0.19 355

GwcNet-ADL	0.64 397	0.31 425	0.79 423	0.56 454	0.41 466	0.60 315	0.58 518	1.41 459	1.26 562	1.08 417	1.13 425	0.91 416	0.60 355	1.04 338	0.78 514	0.27 552	0.18 461	0.18 220	0.18 329	0.25 479	0.29 549

RAFT	0.64 397	0.30 388	0.73 371	0.59 494	0.33 338	0.68 380	0.58 518	1.04 326	0.76 296	1.08 417	1.19 457	1.65 627	0.93 522	1.06 343	0.56 428	0.21 398	0.18 461	0.27 534	0.24 518	0.22 412	0.17 275

TestStereo	0.64 397	0.39 542	0.71 352	0.51 352	0.27 176	0.56 284	0.42 334	1.03 319	0.91 352	0.80 325	1.00 354	0.68 324	0.52 294	3.25 635	0.45 344	0.22 430	0.15 360	0.24 457	0.18 329	0.27 507	0.16 240

DN-CSS_ROB	0.64 397	0.32 444	1.05 546	0.55 438	0.40 455	0.54 257	0.45 394	1.21 407	0.93 362	1.03 406	1.47 569	0.69 330	0.63 379	1.76 532	0.49 384	0.18 253	0.14 294	0.25 498	0.22 479	0.22 412	0.20 393

SCION-MonSter(vits)	0.65 405	0.18 10	0.39 47	0.36 20	0.21 31	0.55 272	0.31 163	1.40 456	1.21 537	0.28 22	1.36 531	1.10 495	0.78 446	1.22 389	1.81 665	0.23 458	0.18 461	0.38 638	0.40 661	0.41 613	0.31 572

Hybrid-DGEV-03	0.65 405	0.26 265	0.56 241	0.53 396	0.36 388	0.73 405	0.39 292	0.89 241	1.15 495	1.73 659	2.52 692	0.84 391	0.56 326	0.97 309	0.44 329	0.18 253	0.12 106	0.22 391	0.19 357	0.17 177	0.14 148

Hybrid-DGEV-2	0.65 405	0.31 425	0.73 371	0.60 506	0.37 410	1.08 547	0.28 126	1.45 473	1.40 630	1.32 562	0.85 305	1.03 468	1.01 563	1.05 341	0.48 374	0.18 253	0.15 360	0.22 391	0.19 357	0.17 177	0.15 196

MyStereo8	0.65 405	0.29 365	1.00 524	0.58 479	0.49 521	0.91 492	0.35 224	1.18 393	1.31 588	1.16 473	1.27 489	0.90 413	0.64 383	0.72 205	0.95 564	0.18 253	0.14 294	0.20 306	0.18 329	0.22 412	0.26 515

StereoVision	0.65 405	0.34 493	0.86 451	0.59 494	0.40 455	0.50 208	0.41 327	1.09 357	0.93 362	0.71 299	2.50 691	0.82 375	0.57 339	1.03 332	0.49 384	0.25 511	0.28 614	0.29 560	0.28 584	0.36 589	0.20 393

CASS	0.65 405	0.34 493	0.72 359	0.56 454	0.27 176	0.78 436	0.42 334	1.59 514	0.86 330	1.30 548	1.25 479	0.87 400	0.84 478	0.84 260	0.54 417	0.35 626	0.19 482	0.26 517	0.21 448	0.28 527	0.42 628
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
test_5	0.65 405	0.30 388	0.75 392	0.67 586	0.50 528	0.92 499	0.52 462	1.39 454	1.12 466	0.76 310	1.11 412	1.00 455	0.90 507	1.53 481	0.45 344	0.18 253	0.13 221	0.23 432	0.22 479	0.21 383	0.19 355

iRaft-Stereo_20w	0.65 405	0.31 425	1.00 524	0.47 251	0.34 362	0.73 405	0.30 149	2.96 723	0.70 273	1.15 463	1.14 430	0.76 351	0.65 391	1.11 360	0.38 269	0.17 198	0.13 221	0.18 220	0.16 268	0.19 285	0.18 306

EAI-Stereo	0.65 405	0.28 330	0.69 335	0.53 396	0.27 176	0.60 315	0.40 308	2.28 693	0.64 242	0.71 299	3.18 706	0.57 272	0.43 191	1.06 343	0.41 301	0.18 253	0.13 221	0.17 171	0.17 300	0.17 177	0.17 275

HITNet	0.65 405	0.40 549	0.77 410	0.48 285	0.24 92	1.05 540	0.49 439	1.76 567	1.02 408	1.18 487	1.18 450	0.89 412	0.80 457	0.85 266	0.79 521	0.17 198	0.12 106	0.21 350	0.17 300	0.29 538	0.15 196
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
IGEV_i1	0.66 415	0.29 365	0.89 479	0.55 438	0.28 206	0.92 499	0.60 532	1.98 637	0.83 322	1.00 392	1.04 380	1.09 492	0.68 399	1.29 412	0.62 453	0.20 360	0.17 435	0.21 350	0.17 300	0.21 383	0.21 417

Selective-IGEV-i1	0.66 415	0.27 300	0.86 451	0.54 413	0.33 338	1.01 528	0.78 591	1.75 560	1.18 516	0.88 353	1.19 457	1.19 519	0.56 326	0.98 312	0.54 417	0.19 311	0.16 399	0.20 306	0.17 300	0.19 285	0.20 393

MyStereo05	0.66 415	0.28 330	1.07 555	0.56 454	0.46 511	0.61 321	0.73 577	1.34 440	1.41 636	1.15 463	0.91 325	0.77 353	0.80 457	1.41 457	0.63 458	0.17 198	0.16 399	0.23 432	0.20 401	0.22 412	0.20 393

PCWNet_CMD	0.66 415	0.32 444	0.88 472	0.49 307	0.37 410	0.78 436	0.40 308	1.42 461	1.31 588	1.16 473	1.31 506	1.25 536	0.62 372	0.89 280	0.57 431	0.20 360	0.16 399	0.27 534	0.19 357	0.40 610	0.25 491

ToySt	0.66 415	0.33 468	1.23 586	0.51 352	0.33 338	0.86 482	0.68 563	1.10 360	0.97 382	0.84 342	1.08 395	1.25 536	0.94 528	1.01 328	0.74 497	0.19 311	0.19 482	0.24 457	0.24 518	0.27 507	0.23 460

DisPM	0.66 415	0.28 330	0.72 359	0.61 522	0.35 370	0.62 331	0.45 394	1.02 314	0.99 395	1.56 635	1.10 406	0.80 363	0.59 351	2.37 591	0.41 301	0.23 458	0.14 294	0.23 432	0.21 448	0.20 335	0.25 491

SA	0.66 415	0.30 388	0.82 434	0.61 522	0.30 258	0.58 296	0.38 275	1.44 468	1.30 584	0.96 374	1.36 531	0.66 317	0.95 533	1.85 542	0.42 315	0.19 311	0.15 360	0.25 498	0.23 502	0.21 383	0.17 275

CFNet_pseudo	0.66 415	0.32 444	0.86 451	0.48 285	0.39 443	0.70 393	0.40 308	1.33 435	1.22 544	1.16 473	1.34 523	1.24 532	0.64 383	0.98 312	0.59 438	0.21 398	0.16 399	0.33 604	0.19 357	0.36 589	0.25 491

GES	0.66 415	0.34 493	0.90 484	0.59 494	0.38 432	0.94 506	0.57 514	2.11 663	0.86 330	1.02 402	1.11 412	0.66 317	0.79 451	0.99 319	0.61 450	0.27 552	0.19 482	0.20 306	0.20 401	0.21 383	0.30 562

MSMDNet	0.66 415	0.32 444	0.87 463	0.49 307	0.37 410	0.79 442	0.40 308	1.43 467	1.31 588	1.15 463	1.31 506	1.24 532	0.63 379	0.88 275	0.57 431	0.21 398	0.16 399	0.26 517	0.19 357	0.39 606	0.24 476

ccs_rob	0.66 415	0.33 468	0.86 451	0.48 285	0.39 443	0.70 393	0.40 308	1.33 435	1.22 544	1.16 473	1.34 523	1.23 530	0.64 383	0.98 312	0.59 438	0.21 398	0.16 399	0.35 623	0.20 401	0.37 593	0.25 491

MyStereo04	0.67 426	0.29 365	1.07 555	0.55 438	0.45 499	0.59 307	0.79 595	1.50 485	1.40 630	0.91 361	0.91 325	0.74 344	0.86 489	1.52 477	0.62 453	0.17 198	0.16 399	0.24 457	0.20 401	0.23 442	0.20 393

xx1	0.67 426	0.31 425	0.50 164	0.54 413	0.26 144	1.18 573	0.51 451	0.93 265	3.05 724	0.58 261	0.79 289	0.95 438	0.77 438	1.46 465	0.32 181	0.20 360	0.12 106	0.24 457	0.23 502	0.22 412	0.21 417

GMStereo_Zeroshot	0.67 426	0.61 640	1.01 528	0.64 553	0.37 410	0.84 477	0.35 224	1.05 334	1.12 466	1.12 439	1.06 385	1.27 544	0.54 310	1.19 383	0.59 438	0.32 599	0.17 435	0.31 580	0.18 329	0.52 660	0.22 440

DMCA	0.67 426	0.34 493	0.90 484	0.51 352	0.44 492	0.86 482	0.47 414	1.42 461	1.02 408	1.17 482	1.12 419	1.23 530	0.75 426	0.78 233	0.95 564	0.25 511	0.19 482	0.27 534	0.19 357	0.24 462	0.27 527

test_sample3	0.68 430	0.32 444	0.88 472	0.52 374	0.30 258	0.97 519	0.52 462	1.86 601	1.15 495	1.08 417	1.11 412	0.88 404	0.71 414	1.17 380	0.68 480	0.25 511	0.20 503	0.25 498	0.25 532	0.25 479	0.25 491

raft_robust	0.68 430	0.30 388	0.64 294	0.52 374	0.26 144	0.54 257	0.35 224	1.33 435	1.24 553	1.16 473	1.07 389	0.60 290	0.54 310	3.58 645	0.37 256	0.18 253	0.14 294	0.20 306	0.22 479	0.20 335	0.16 240

test_sample5	0.69 432	0.34 493	0.87 463	0.52 374	0.30 258	0.84 477	0.54 477	1.83 593	1.14 483	1.11 437	1.25 479	0.88 404	0.78 446	1.23 392	0.65 464	0.26 536	0.20 503	0.27 534	0.27 563	0.27 507	0.26 515

test_sample4	0.69 432	0.33 468	0.91 487	0.51 352	0.30 258	0.92 499	0.52 462	1.87 604	1.15 495	1.14 457	1.18 450	0.87 400	0.75 426	1.18 382	0.68 480	0.25 511	0.20 503	0.26 517	0.26 550	0.26 493	0.25 491

IPLG	0.69 432	0.27 300	0.97 512	0.51 352	0.43 483	0.79 442	0.33 198	1.21 407	1.06 431	1.30 548	1.10 406	0.52 233	0.55 318	3.16 633	0.63 458	0.16 138	0.14 294	0.19 254	0.16 268	0.18 229	0.17 275

UCFNet_RVC	0.69 432	0.35 513	0.49 152	0.64 553	0.39 443	0.85 480	0.58 518	1.75 560	1.14 483	0.97 379	1.19 457	1.17 515	0.93 522	0.99 319	0.62 453	0.28 568	0.20 503	0.34 614	0.31 614	0.32 566	0.27 527

IGEV-BASED-STEREO-	0.70 436	3.18 757	2.55 695	0.39 76	0.23 66	0.44 129	0.23 61	0.63 102	0.42 128	0.44 181	0.44 131	0.34 104	0.28 67	0.56 125	0.29 118	1.35 730	0.10 9	0.22 391	0.19 357	0.46 642	1.31 723

DualNet	0.70 436	0.34 493	0.87 463	0.52 374	0.30 258	0.84 477	0.54 477	1.83 593	1.14 483	1.14 457	1.33 516	0.88 404	0.78 446	1.23 392	0.65 464	0.26 536	0.20 503	0.27 534	0.27 563	0.27 507	0.26 515

CFNet_ucs	0.70 436	0.33 468	0.88 472	0.50 320	0.43 483	0.74 410	0.44 373	1.60 518	1.29 578	1.22 505	1.54 590	1.09 492	0.63 379	0.99 319	0.59 438	0.25 511	0.20 503	0.37 634	0.21 448	0.40 610	0.28 541

IER	0.70 436	0.31 425	1.02 535	0.48 285	0.52 553	1.34 603	0.51 451	1.17 385	0.99 395	1.23 511	1.34 523	1.12 503	1.11 591	0.99 319	0.71 490	0.20 360	0.16 399	0.21 350	0.21 448	0.20 335	0.19 355

HCRNet	0.70 436	0.39 542	0.73 371	0.60 506	0.59 593	0.76 424	0.35 224	1.22 415	1.13 480	1.02 402	0.99 349	1.02 464	0.76 434	2.19 577	0.70 484	0.28 568	0.19 482	0.28 549	0.23 502	0.25 479	0.23 460

SFCPSM	0.70 436	0.28 330	1.02 535	0.51 352	0.38 432	1.37 606	0.66 555	2.00 641	1.03 414	1.17 482	1.21 465	0.82 375	0.78 446	1.03 332	0.53 411	0.21 398	0.17 435	0.22 391	0.24 518	0.21 383	0.19 355

AdaStereo	0.70 436	0.43 563	0.75 392	0.73 632	0.37 410	0.92 499	0.53 470	1.85 598	1.18 516	1.12 439	1.23 473	1.07 481	0.65 391	0.96 301	0.63 458	0.31 592	0.15 360	0.32 595	0.21 448	0.29 538	0.22 440
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.
test_sample6	0.71 443	0.34 493	0.87 463	0.52 374	0.30 258	0.82 462	0.58 518	1.79 581	1.15 495	1.14 457	1.33 516	0.91 416	0.79 451	1.31 415	0.74 497	0.27 552	0.21 531	0.27 534	0.29 597	0.28 527	0.27 527

BSDual-CNN	0.71 443	0.32 444	0.68 323	0.54 413	0.44 492	1.27 591	0.65 549	2.16 673	0.98 388	1.20 495	1.11 412	1.12 503	0.74 422	0.91 283	0.66 470	0.24 483	0.17 435	0.25 498	0.22 479	0.22 412	0.22 440

DFGA-Net	0.72 445	0.40 549	1.40 613	0.52 374	0.45 499	0.83 468	0.44 373	1.28 431	1.08 443	0.99 387	1.19 457	0.70 335	0.55 318	2.14 569	1.16 598	0.18 253	0.16 399	0.24 457	0.23 502	0.27 507	0.25 491

rvit_105_1	0.72 445	0.52 602	1.01 528	0.78 648	0.49 521	0.75 416	0.87 620	1.12 370	1.18 516	0.99 387	0.79 289	0.90 413	0.77 438	1.26 402	0.75 502	0.41 651	0.36 669	0.36 631	0.41 663	0.30 548	0.33 586

DCVSM-stereo	0.72 445	0.35 513	0.76 402	0.55 438	0.42 472	0.73 405	0.38 275	1.21 407	1.02 408	1.79 667	1.04 380	1.62 616	1.03 572	1.04 338	0.79 521	0.24 483	0.27 606	0.29 560	0.24 518	0.30 548	0.36 603

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 445	0.35 513	1.70 653	0.49 307	0.56 572	0.63 337	0.38 275	2.41 706	0.65 256	0.77 316	1.07 389	1.82 649	0.95 533	0.93 294	0.43 325	0.20 360	0.13 221	0.21 350	0.25 532	0.28 527	0.26 515

qqq1	0.72 445	0.30 388	0.86 451	0.46 234	0.26 144	0.82 462	0.43 358	2.05 653	1.39 625	1.23 511	1.47 569	0.98 448	0.95 533	1.71 521	0.44 329	0.24 483	0.20 503	0.18 220	0.15 217	0.18 229	0.18 306

fff1	0.72 445	0.30 388	0.86 451	0.46 234	0.26 144	0.82 462	0.43 358	2.05 653	1.39 625	1.23 511	1.47 569	0.98 448	0.95 533	1.71 521	0.44 329	0.24 483	0.20 503	0.18 220	0.15 217	0.18 229	0.18 306

ffm	0.72 445	0.33 468	0.85 445	0.53 396	0.37 410	0.74 410	0.56 503	0.95 277	2.47 710	1.15 463	1.45 562	1.06 475	0.82 466	1.55 485	0.32 181	0.20 360	0.12 106	0.31 580	0.27 563	0.19 285	0.20 393

anonymousa	0.72 445	0.27 300	0.75 392	0.47 251	0.63 606	1.43 620	0.45 394	1.24 422	0.89 342	1.28 532	1.75 636	1.62 616	1.13 598	0.69 189	0.59 438	0.19 311	0.16 399	0.23 432	0.25 532	0.20 335	0.18 306

Sa-1000	0.72 445	0.29 365	0.76 402	0.59 494	0.30 258	0.73 405	0.37 267	1.62 525	1.33 596	1.28 532	2.04 667	0.86 396	0.75 426	1.84 539	0.38 269	0.19 311	0.14 294	0.25 498	0.23 502	0.20 335	0.16 240

psmg	0.72 445	0.32 444	0.68 323	0.50 320	0.44 492	1.48 624	0.75 583	1.94 628	0.98 388	1.21 499	1.33 516	1.12 503	0.74 422	0.91 283	0.66 470	0.24 483	0.19 482	0.25 498	0.25 532	0.23 442	0.22 440

UDGNet	0.72 445	1.17 708	0.80 429	0.77 646	0.41 466	0.77 431	0.38 275	0.97 291	1.34 599	0.81 330	0.88 319	0.71 338	0.60 355	1.21 388	0.54 417	0.52 683	0.19 482	1.02 724	0.26 550	0.71 690	0.31 572

PSMNet-ADL	0.72 445	0.35 513	0.62 284	0.69 606	0.46 511	1.14 561	0.44 373	1.37 446	1.01 404	0.83 339	1.17 447	1.33 558	0.96 540	1.43 458	0.95 564	0.33 608	0.22 553	0.21 350	0.23 502	0.27 507	0.29 549

LCNet	0.72 445	0.28 330	0.52 190	0.55 438	0.31 288	0.69 386	0.54 477	1.00 304	0.88 339	1.19 491	1.34 523	0.97 446	1.34 640	2.56 605	0.45 344	0.18 253	0.13 221	0.21 350	0.25 532	0.27 507	0.73 698

GANet-RSSM	0.72 445	0.28 330	0.63 287	0.64 553	0.58 585	0.80 451	0.58 518	1.89 610	1.08 443	1.04 410	1.25 479	1.15 512	1.04 574	1.49 471	0.62 453	0.25 511	0.19 482	0.22 391	0.22 479	0.22 412	0.21 417

PSMNet-RSSM	0.72 445	0.30 388	0.61 278	0.63 544	0.42 472	0.73 405	0.56 503	1.92 620	1.10 460	1.09 423	1.37 534	1.22 525	0.98 550	1.28 408	0.72 493	0.27 552	0.19 482	0.27 534	0.29 597	0.24 462	0.24 476

CFNet-ft	0.72 445	0.32 444	0.54 215	0.66 574	0.54 561	0.83 468	0.55 495	1.37 446	1.15 495	0.93 364	1.28 495	1.57 608	0.97 543	1.35 431	0.81 529	0.26 536	0.20 503	0.33 604	0.25 532	0.30 548	0.23 460

CFNet_RVC	0.72 445	0.32 444	0.54 215	0.66 574	0.54 561	0.83 468	0.55 495	1.37 446	1.15 495	0.93 364	1.28 495	1.57 608	0.97 543	1.35 431	0.81 529	0.26 536	0.20 503	0.33 604	0.25 532	0.30 548	0.23 460

MLCV	0.72 445	0.34 493	1.10 565	0.51 352	0.23 66	0.91 492	0.39 292	1.33 435	1.23 547	1.46 610	1.55 592	1.01 462	0.64 383	1.95 552	0.80 526	0.18 253	0.12 106	0.18 220	0.14 186	0.19 285	0.17 275

G2L-ROB	0.73 463	0.25 230	0.76 402	0.54 413	0.39 443	0.95 509	0.66 555	1.66 535	1.09 452	1.24 518	1.02 367	1.64 624	0.71 414	1.63 504	1.02 576	0.20 360	0.14 294	0.17 171	0.15 217	0.20 335	0.22 440

G2L-Stereo_test	0.73 463	0.27 300	0.74 388	0.49 307	0.40 455	0.90 488	0.81 604	1.53 500	1.14 483	1.28 532	1.27 489	1.52 602	0.72 418	1.62 502	0.94 560	0.19 311	0.14 294	0.16 116	0.15 217	0.18 229	0.19 355

CoDeX	0.73 463	0.29 365	0.93 494	0.54 413	0.36 388	1.14 561	0.61 536	2.34 700	1.17 508	1.16 473	1.25 479	0.91 416	0.87 494	1.33 423	0.64 463	0.20 360	0.16 399	0.21 350	0.18 329	0.20 335	0.18 306

cf-r	0.73 463	0.30 388	0.77 410	0.55 438	0.63 606	0.78 436	0.48 427	1.79 581	1.15 495	1.13 454	1.26 486	1.43 576	0.87 494	1.40 455	0.85 542	0.25 511	0.18 461	0.22 391	0.23 502	0.19 285	0.19 355

BEATNet_4x	0.73 463	0.49 588	1.17 579	0.53 396	0.26 144	1.03 535	0.55 495	1.82 588	1.06 431	1.21 499	1.22 469	0.96 444	0.91 510	1.01 328	1.06 580	0.21 398	0.14 294	0.24 457	0.19 357	0.37 593	0.21 417

Select-FE	0.74 468	0.39 542	1.56 643	0.55 438	0.46 511	0.40 87	0.22 46	1.86 601	0.68 267	1.05 411	1.31 506	1.82 649	1.74 678	1.11 360	0.38 269	0.21 398	0.16 399	0.21 350	0.25 532	0.19 285	0.31 572

test_sample7	0.74 468	0.37 530	0.76 402	0.52 374	0.35 370	0.91 492	0.67 559	1.78 575	1.21 537	1.22 505	1.18 450	1.08 482	0.92 513	1.23 392	0.67 475	0.31 592	0.28 614	0.32 595	0.31 614	0.33 575	0.29 549

gwcnet-sp	0.74 468	0.33 468	1.44 624	0.57 473	0.45 499	1.40 613	0.54 477	1.50 485	1.14 483	1.30 548	1.02 367	0.94 429	0.82 466	1.39 449	0.76 505	0.21 398	0.21 531	0.22 391	0.21 448	0.22 412	0.22 440

scenet	0.74 468	0.33 468	1.44 624	0.57 473	0.45 499	1.40 613	0.54 477	1.50 485	1.14 483	1.30 548	1.02 367	0.94 429	0.82 466	1.39 449	0.76 505	0.21 398	0.21 531	0.22 391	0.21 448	0.22 412	0.22 440

ssnet	0.74 468	0.33 468	1.44 624	0.57 473	0.45 499	1.40 613	0.54 477	1.50 485	1.14 483	1.30 548	1.02 367	0.94 429	0.82 466	1.39 449	0.76 505	0.21 398	0.21 531	0.22 391	0.21 448	0.22 412	0.22 440

BUS	0.74 468	0.32 444	0.68 323	0.54 413	0.44 492	2.34 694	0.42 334	2.16 673	0.98 388	1.20 495	1.11 412	1.03 468	0.62 372	0.91 283	0.70 484	0.24 483	0.17 435	0.25 498	0.22 479	0.22 412	0.22 440

GMM-Stereo	0.74 468	0.25 230	0.59 269	0.54 413	0.34 362	0.72 400	0.99 650	1.01 312	0.87 335	1.36 581	1.78 639	1.12 503	0.81 461	2.09 565	0.46 359	0.18 253	0.12 106	0.25 498	0.25 532	0.20 335	0.85 706

DMCA-RVC	0.74 468	0.40 549	1.27 597	0.66 574	0.49 521	0.77 431	0.47 414	1.35 442	1.01 404	1.53 625	1.01 359	1.29 550	0.82 466	1.31 415	0.78 514	0.27 552	0.21 531	0.35 623	0.27 563	0.32 566	0.24 476

DeepPruner_ROB	0.74 468	0.48 584	0.87 463	0.57 473	0.44 492	0.79 442	0.54 477	1.73 551	0.96 374	1.38 590	1.27 489	1.24 532	0.73 420	1.43 458	0.73 496	0.34 619	0.28 614	0.27 534	0.26 550	0.31 557	0.31 572

SMFormer	0.75 477	0.30 388	0.86 451	0.46 234	0.26 144	0.82 462	0.43 358	2.05 653	1.39 625	1.23 511	1.47 569	0.98 448	0.95 533	1.71 521	0.82 534	0.24 483	0.20 503	0.22 391	0.21 448	0.23 442	0.24 476

tta	0.75 477	0.30 388	0.86 451	0.46 234	0.26 144	0.82 462	0.43 358	2.05 653	1.39 625	1.23 511	1.47 569	0.98 448	0.95 533	1.71 521	0.82 534	0.24 483	0.20 503	0.22 391	0.21 448	0.18 229	0.18 306

KYRaft	0.75 477	0.28 330	0.62 284	0.56 454	0.29 231	0.67 372	0.86 618	0.94 271	0.84 326	1.62 647	2.21 676	1.16 514	1.02 570	1.57 492	0.40 291	0.20 360	0.13 221	0.22 391	0.28 584	0.20 335	1.02 712

Prome-Stereo	0.75 477	0.27 300	0.53 201	0.55 438	0.32 314	0.59 307	0.97 645	0.89 241	0.88 339	1.45 608	2.46 689	0.91 416	1.41 645	1.58 494	0.44 329	0.18 253	0.13 221	0.19 254	0.17 300	0.20 335	0.92 708

acv_ft	0.75 477	0.31 425	0.95 503	0.70 612	0.86 679	1.24 586	0.53 470	1.44 468	1.07 436	1.24 518	1.30 500	1.08 482	0.92 513	0.80 241	1.34 621	0.21 398	0.19 482	0.21 350	0.18 329	0.21 383	0.18 306

iResNet	0.75 477	0.40 549	1.36 611	0.67 586	0.29 231	0.92 499	0.59 528	1.52 493	1.25 557	1.28 532	1.48 574	0.94 429	0.76 434	1.62 502	0.78 514	0.18 253	0.14 294	0.18 220	0.15 217	0.22 412	0.23 460

PAM	0.76 483	0.29 365	1.08 559	0.52 374	0.33 338	1.38 609	0.39 292	2.01 645	0.67 261	1.06 412	0.96 337	2.89 706	1.43 647	0.86 270	0.35 232	0.19 311	0.12 106	0.19 254	0.17 300	0.19 285	0.20 393

AASNet	0.76 483	0.35 513	0.91 487	0.79 650	0.81 668	1.14 561	0.56 503	2.02 649	1.08 443	1.22 505	1.24 475	0.93 426	0.76 434	0.77 226	1.16 598	0.27 552	0.23 571	0.24 457	0.20 401	0.28 527	0.24 476

RT-IGEV	0.77 485	0.28 330	0.93 494	0.55 438	0.33 338	1.01 528	0.83 609	2.03 652	0.93 362	1.28 532	1.58 603	1.77 642	1.17 602	1.04 338	0.49 384	0.23 458	0.16 399	0.21 350	0.17 300	0.19 285	0.26 515

PAM_32	0.77 485	0.28 330	1.03 540	0.52 374	0.30 258	1.32 599	0.35 224	1.97 635	0.65 256	1.02 402	1.06 385	3.05 708	1.49 657	0.96 301	0.36 244	0.19 311	0.13 221	0.20 306	0.18 329	0.19 285	0.19 355

NINENet	0.77 485	0.37 530	0.78 420	0.62 534	0.51 540	2.34 694	0.42 334	1.83 593	1.04 419	1.14 457	1.23 473	1.03 468	0.62 372	1.24 397	0.70 484	0.28 568	0.23 571	0.31 580	0.21 448	0.26 493	0.25 491

hknet	0.77 485	0.32 444	0.95 503	0.54 413	0.38 432	1.27 591	0.65 549	2.16 673	1.07 436	1.20 495	1.11 412	1.59 612	0.81 461	1.37 438	0.66 470	0.22 430	0.17 435	0.25 498	0.22 479	0.22 412	0.22 440

ARAFT	0.77 485	0.36 523	1.49 639	0.51 352	0.31 288	0.90 488	0.82 606	1.90 613	1.06 431	1.62 647	1.24 475	1.02 464	0.64 383	1.84 539	0.50 391	0.18 253	0.14 294	0.28 549	0.27 563	0.17 177	0.16 240

psm_up	0.77 485	0.34 493	0.70 341	0.66 574	0.58 585	1.05 540	0.92 633	1.52 493	1.12 466	1.26 527	1.16 444	1.31 555	1.23 619	1.20 386	0.81 529	0.25 511	0.29 626	0.31 580	0.27 563	0.27 507	0.25 491

GwcNet-RSSM	0.77 485	0.32 444	1.01 528	0.62 534	0.54 561	0.78 436	0.51 451	1.73 551	1.20 530	1.09 423	1.37 534	1.46 588	0.85 481	1.53 481	1.09 586	0.25 511	0.18 461	0.23 432	0.24 518	0.20 335	0.19 355

iResNet_ROB	0.77 485	0.30 388	0.99 518	0.57 473	0.36 388	0.83 468	0.36 241	2.33 697	1.58 660	1.27 530	1.30 500	1.25 536	0.84 478	1.65 507	0.79 521	0.20 360	0.14 294	0.17 171	0.12 82	0.18 229	0.27 527

MWSP-net	0.78 493	0.31 425	0.89 479	0.60 506	0.40 455	1.09 553	1.50 697	1.52 493	1.17 508	1.06 412	1.07 389	1.44 581	1.32 637	0.91 283	0.93 556	0.23 458	0.20 503	0.23 432	0.21 448	0.25 479	0.28 541

DDVS	0.78 493	0.41 556	0.94 499	0.60 506	0.43 483	1.30 596	0.43 358	1.40 456	0.91 352	1.20 495	1.15 439	1.43 576	0.64 383	2.18 575	0.89 549	0.28 568	0.22 553	0.26 517	0.23 502	0.31 557	0.33 586

PSM-softLoss	0.78 493	0.31 425	0.77 410	0.58 479	0.32 314	0.56 284	0.40 308	1.18 393	0.70 273	1.24 518	1.07 389	0.83 382	0.52 294	5.36 679	0.53 411	0.24 483	0.15 360	0.25 498	0.22 479	0.20 335	0.25 491

KMStereo	0.78 493	0.31 425	0.77 410	0.58 479	0.32 314	0.56 284	0.40 308	1.18 393	0.70 273	1.24 518	1.07 389	0.83 382	0.52 294	5.36 679	0.53 411	0.24 483	0.15 360	0.25 498	0.22 479	0.20 335	0.25 491

CCAANet	0.78 493	0.30 388	0.83 439	0.58 479	0.51 540	1.04 538	0.45 394	1.68 539	1.12 466	0.85 347	1.35 529	1.10 495	0.77 438	3.04 627	0.78 514	0.17 198	0.16 399	0.24 457	0.23 502	0.19 285	0.23 460

STTStereo	0.78 493	0.50 595	1.22 584	0.64 553	0.54 561	0.89 485	0.54 477	1.44 468	1.11 462	1.38 590	1.09 400	1.27 544	0.85 481	1.43 458	0.83 536	0.29 580	0.27 606	0.33 604	0.39 657	0.32 566	0.30 562

PSM-AAD	0.79 499	0.27 300	0.53 201	0.55 438	0.28 206	0.77 431	1.24 678	0.99 300	0.91 352	1.66 652	1.57 600	0.81 370	2.19 708	1.65 507	0.44 329	0.19 311	0.14 294	0.38 638	0.32 622	0.21 383	0.70 695

hitnet-ft	0.79 499	0.35 513	0.57 255	0.58 479	0.42 472	0.96 515	0.46 404	1.47 477	1.33 596	1.19 491	1.22 469	1.81 646	0.98 550	1.66 511	0.94 560	0.33 608	0.28 614	0.34 614	0.27 563	0.35 582	0.31 572

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 499	0.43 563	1.05 546	0.64 553	0.58 585	0.95 509	0.53 470	1.53 500	1.18 516	1.37 584	1.15 439	1.43 576	0.88 499	1.61 500	0.84 539	0.25 511	0.22 553	0.27 534	0.27 563	0.29 538	0.29 549
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MEA-ACV	0.80 502	0.31 425	1.03 540	0.56 454	0.36 388	1.26 589	0.50 449	1.74 556	1.20 530	1.21 499	1.19 457	1.45 584	1.31 636	1.61 500	0.93 556	0.20 360	0.22 553	0.23 432	0.28 584	0.23 442	0.27 527

coex_refinement	0.80 502	0.28 330	0.73 371	0.70 612	0.51 540	0.95 509	0.60 532	1.78 575	1.23 547	1.36 581	1.37 534	1.82 649	0.81 461	1.32 419	1.13 595	0.26 536	0.17 435	0.19 254	0.20 401	0.24 462	0.25 491

G2L-Stereo	0.80 502	0.32 444	0.95 503	0.60 506	0.42 472	0.78 436	0.69 568	1.50 485	1.09 452	1.33 572	1.14 430	1.45 584	0.72 418	2.45 596	1.10 589	0.25 511	0.20 503	0.26 517	0.21 448	0.20 335	0.26 515

ISRNet	0.80 502	0.33 468	1.07 555	0.81 656	0.66 616	0.60 315	0.34 213	1.19 404	1.13 480	1.59 642	1.53 585	1.35 564	0.77 438	1.27 406	0.94 560	0.39 643	0.34 652	0.43 659	0.38 655	0.34 579	0.49 655

NF-Stereo	0.80 502	0.30 388	0.75 392	0.60 506	0.31 288	0.64 341	0.44 373	1.21 407	0.90 346	1.29 539	1.02 367	0.82 375	0.57 339	5.40 684	0.48 374	0.23 458	0.14 294	0.24 457	0.20 401	0.20 335	0.30 562

OCTAStereo	0.80 502	0.30 388	0.75 392	0.60 506	0.31 288	0.64 341	0.44 373	1.21 407	0.90 346	1.29 539	1.01 359	0.82 375	0.57 339	5.35 678	0.48 374	0.24 483	0.14 294	0.24 457	0.20 401	0.20 335	0.30 562

DRaft	0.80 502	0.24 188	0.70 341	0.45 214	0.30 258	0.97 519	0.53 470	1.05 334	0.97 382	1.78 664	2.02 665	0.80 363	1.74 678	2.73 613	0.72 493	0.17 198	0.14 294	0.20 306	0.20 401	0.18 229	0.21 417

RE-Stereo	0.80 502	0.30 388	0.75 392	0.60 506	0.31 288	0.64 341	0.44 373	1.21 407	0.90 346	1.29 539	1.01 359	0.81 370	0.57 339	5.37 681	0.48 374	0.24 483	0.14 294	0.24 457	0.20 401	0.20 335	0.30 562

TVStereo	0.80 502	0.30 388	0.75 392	0.60 506	0.31 288	0.64 341	0.44 373	1.21 407	0.90 346	1.29 539	1.01 359	0.81 370	0.57 339	5.37 681	0.48 374	0.24 483	0.14 294	0.24 457	0.20 401	0.20 335	0.30 562

UPFNet	0.80 502	0.32 444	0.90 484	0.59 494	0.74 641	1.26 589	0.80 601	1.52 493	1.10 460	1.30 548	1.12 419	1.30 551	0.84 478	1.67 512	1.09 586	0.24 483	0.24 581	0.24 457	0.23 502	0.25 479	0.18 306

iResNetv2_ROB	0.80 502	0.37 530	1.71 655	0.56 454	0.37 410	0.94 506	0.64 547	1.73 551	1.34 599	1.23 511	1.42 549	1.26 540	0.92 513	1.85 542	0.56 428	0.23 458	0.15 360	0.19 254	0.14 186	0.24 462	0.19 355

StereoDRNet-Refined	0.80 502	0.41 556	0.88 472	0.62 534	0.42 472	1.33 601	0.48 427	1.52 493	1.17 508	1.45 608	1.44 559	1.44 581	0.90 507	1.26 402	1.24 607	0.20 360	0.16 399	0.27 534	0.24 518	0.25 479	0.28 541
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MWDA-net	0.82 514	0.32 444	0.88 472	0.58 479	0.52 553	1.13 559	0.73 577	1.37 446	1.08 443	1.32 562	1.13 425	1.15 512	1.28 628	2.86 618	0.65 464	0.23 458	0.16 399	0.21 350	0.21 448	0.23 442	0.27 527

ITSA-stereo	0.82 514	0.36 523	0.82 434	0.54 413	0.31 288	0.80 451	0.47 414	2.17 679	1.67 667	1.13 454	1.13 425	0.94 429	0.86 489	2.46 599	1.00 574	0.26 536	0.23 571	0.28 549	0.27 563	0.28 527	0.36 603

DCRE	0.82 514	0.26 265	0.70 341	0.58 479	0.44 492	0.54 257	0.48 427	0.95 277	0.78 304	0.78 319	7.33 748	0.86 396	0.52 294	0.76 223	0.41 301	0.16 138	0.16 399	0.19 254	0.17 300	0.18 229	0.17 275

SepStereo	0.82 514	0.34 493	1.03 540	0.64 553	0.69 628	0.77 431	0.63 544	1.54 503	1.20 530	1.79 667	1.55 592	0.95 438	1.04 574	2.30 586	0.60 446	0.21 398	0.16 399	0.25 498	0.18 329	0.27 507	0.22 440

GrayStereo	0.82 514	0.26 265	0.58 263	0.63 544	0.37 410	0.76 424	1.86 718	1.11 367	0.87 335	1.99 684	1.89 653	1.08 482	1.82 687	1.39 449	0.48 374	0.19 311	0.14 294	0.19 254	0.21 448	0.18 229	0.39 618

LMCR-Stereo	0.82 514	0.46 575	0.88 472	0.75 640	0.43 483	1.33 601	0.56 503	2.43 708	0.98 388	1.53 625	1.49 576	0.74 344	1.00 561	1.63 504	0.89 549	0.28 568	0.17 435	0.22 391	0.17 300	0.29 538	0.20 393

ac_64	0.82 514	0.29 365	0.81 430	0.71 620	0.60 596	1.05 540	0.54 477	1.99 640	0.92 359	1.18 487	1.06 385	1.99 669	1.08 586	1.94 551	0.97 569	0.27 552	0.22 553	0.24 457	0.23 502	0.22 412	0.19 355

DualNet (step1)	0.83 521	0.49 588	1.13 571	0.56 454	0.39 443	1.02 532	0.73 577	1.78 575	1.21 537	1.22 505	1.18 450	1.08 482	0.92 513	1.23 392	0.67 475	0.57 694	0.28 614	0.62 702	0.67 711	0.45 635	0.42 628

SST-Stereo	0.83 521	0.28 330	0.72 359	0.59 494	0.31 288	0.72 400	0.26 102	1.09 357	0.86 330	1.47 611	1.10 406	1.00 455	0.87 494	5.73 693	0.45 344	0.22 430	0.13 221	0.23 432	0.19 357	0.23 442	0.18 306

RAFT_R40	0.83 521	0.28 330	0.73 371	0.59 494	0.31 288	0.69 386	0.44 373	1.10 360	0.95 368	1.47 611	1.10 406	1.00 455	0.85 481	5.53 686	0.46 359	0.22 430	0.13 221	0.23 432	0.20 401	0.23 442	0.18 306

UNet	0.83 521	0.34 493	1.31 601	0.58 479	0.74 641	1.58 634	0.49 439	1.41 459	1.04 419	1.21 499	1.08 395	1.54 604	1.12 594	1.65 507	1.09 586	0.23 458	0.17 435	0.25 498	0.20 401	0.25 479	0.22 440

FADNet_RVC	0.83 521	0.51 598	1.83 666	0.54 413	0.42 472	1.19 577	0.46 404	1.51 491	1.09 452	0.89 355	1.24 475	0.91 416	0.87 494	2.11 567	1.11 592	0.27 552	0.22 553	0.31 580	0.28 584	0.43 625	0.38 615

DAS	0.84 526	0.34 493	1.03 540	0.64 553	0.69 628	0.77 431	0.63 544	1.54 503	1.20 530	1.79 667	1.55 592	0.95 438	1.04 574	2.83 615	0.60 446	0.21 398	0.16 399	0.25 498	0.18 329	0.27 507	0.22 440

RAFT-345	0.84 526	0.25 230	0.66 313	0.50 320	0.27 176	0.54 257	0.42 334	0.83 217	1.11 462	1.32 562	2.34 682	0.86 396	0.54 310	5.72 692	0.47 368	0.18 253	0.13 221	0.22 391	0.17 300	0.17 177	0.16 240

MMNet	0.84 526	0.32 444	1.09 562	0.60 506	0.59 593	1.85 665	0.49 439	1.51 491	1.27 568	1.37 584	1.15 439	1.26 540	1.18 607	1.67 512	1.22 605	0.19 311	0.18 461	0.23 432	0.22 479	0.25 479	0.21 417

FADNet-RVC-Resample	0.84 526	0.47 580	2.10 677	0.61 522	0.45 499	1.07 545	0.61 536	1.59 514	1.20 530	1.08 417	0.98 347	1.03 468	0.98 550	2.17 572	0.72 493	0.23 458	0.22 553	0.30 574	0.32 622	0.35 582	0.34 592

iRaft-Stereo_5w	0.85 530	0.29 365	0.91 487	0.53 396	0.43 483	0.49 187	0.68 563	0.99 300	0.87 335	0.79 322	1.34 523	1.46 588	0.91 510	5.11 673	1.11 592	0.17 198	0.14 294	0.22 391	0.18 329	0.20 335	0.20 393

SACVNet	0.85 530	0.46 575	0.85 445	0.81 656	0.56 572	0.80 451	0.79 595	1.68 539	1.12 466	1.34 576	1.33 516	1.25 536	0.94 528	2.39 593	0.76 505	0.34 619	0.26 598	0.31 580	0.29 597	0.35 582	0.44 638

ADLNet	0.85 530	0.36 523	0.89 479	0.85 673	0.72 633	1.24 586	0.76 586	1.82 588	1.36 612	1.52 623	1.35 529	1.27 544	0.99 559	1.23 392	1.15 597	0.27 552	0.20 503	0.26 517	0.25 532	0.28 527	0.30 562

delet	0.85 530	0.32 444	0.95 503	0.65 568	0.66 616	1.64 641	0.84 610	1.75 560	1.35 608	1.32 562	1.30 500	1.30 551	0.88 499	1.68 517	1.10 589	0.21 398	0.21 531	0.24 457	0.24 518	0.21 383	0.21 417

HGLStereo	0.85 530	0.38 537	0.94 499	0.80 653	1.03 697	1.17 572	0.58 518	1.52 493	1.20 530	1.19 491	1.62 612	1.13 509	1.20 613	1.80 536	1.06 580	0.24 483	0.24 581	0.24 457	0.21 448	0.23 442	0.27 527

CRFU-Net	0.86 535	0.39 542	1.00 524	0.65 568	0.57 576	1.78 656	0.86 618	2.15 670	0.81 314	1.38 590	1.18 450	1.64 624	1.19 610	1.35 431	0.90 552	0.26 536	0.22 553	0.21 350	0.19 357	0.23 442	0.24 476

dad	0.86 535	0.66 649	1.06 550	0.56 454	0.37 410	0.76 424	0.44 373	1.17 385	1.50 649	1.44 606	1.27 489	1.34 563	0.75 426	2.52 604	0.84 539	0.42 655	0.27 606	0.83 712	0.26 550	0.41 613	0.29 549

AACVNet	0.86 535	0.35 513	0.79 423	0.82 664	0.39 443	0.76 424	0.49 439	1.61 521	0.81 314	1.08 417	1.33 516	1.30 551	0.93 522	4.34 658	0.74 497	0.25 511	0.21 531	0.28 549	0.22 479	0.29 538	0.25 491

DLCB_ROB	0.86 535	0.40 549	0.78 420	0.68 602	0.54 561	1.11 555	0.84 610	1.49 481	1.23 547	1.64 651	1.65 619	1.70 633	0.91 510	1.70 519	1.05 578	0.25 511	0.24 581	0.26 517	0.27 563	0.27 507	0.24 476

HSM-Net_RVC	0.87 539	0.29 365	0.53 201	0.53 396	0.30 258	1.15 568	0.55 495	3.57 732	1.28 573	1.53 625	1.74 633	1.68 630	0.93 522	1.49 471	0.77 512	0.22 430	0.17 435	0.19 254	0.18 329	0.20 335	0.19 355
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ssnet_v2	0.88 540	0.36 523	1.02 535	0.62 534	0.38 432	1.32 599	0.97 645	2.07 659	1.34 599	1.37 584	1.18 450	1.54 604	0.92 513	1.10 357	1.65 657	0.30 585	0.27 606	0.30 574	0.28 584	0.27 507	0.26 515

ADLNet2	0.88 540	0.34 493	1.17 579	0.77 646	0.64 609	1.12 558	0.76 586	1.74 556	1.24 553	1.21 499	1.65 619	1.71 634	1.05 578	1.67 512	1.17 601	0.24 483	0.21 531	0.21 350	0.22 479	0.26 493	0.29 549

ASMatch	0.88 540	0.26 265	0.69 335	0.51 352	0.35 370	0.48 170	0.37 267	1.12 370	0.92 359	1.10 431	3.28 708	0.96 444	0.98 550	4.90 670	0.49 384	0.19 311	0.16 399	0.22 391	0.19 357	0.19 285	0.27 527

IRAFT_RVC	0.88 540	0.28 330	0.76 402	0.63 544	0.31 288	0.65 357	1.02 655	1.22 415	0.94 366	1.22 505	1.04 380	1.01 462	0.98 550	5.82 695	0.53 411	0.22 430	0.12 106	0.25 498	0.20 401	0.20 335	0.19 355

FADNet-RVC	0.88 540	0.67 650	1.93 670	0.60 506	0.48 517	0.91 492	0.60 532	1.71 549	1.18 516	0.90 357	0.96 337	1.36 565	0.92 513	2.25 582	1.17 601	0.30 585	0.29 626	0.32 595	0.32 622	0.41 613	0.35 597

GEStereo_RVC	0.90 545	0.37 530	0.99 518	0.64 553	0.50 528	0.95 509	0.79 595	2.42 707	1.17 508	1.16 473	1.11 412	1.26 540	0.92 513	3.24 634	0.90 552	0.29 580	0.19 482	0.23 432	0.20 401	0.27 507	0.29 549

CBMV_ROB	0.90 545	0.44 566	0.63 287	0.51 352	0.37 410	1.25 588	0.49 439	1.77 571	1.27 568	1.41 599	2.00 662	1.33 558	1.08 586	2.17 572	0.76 505	0.43 661	0.42 687	0.47 669	0.44 672	0.41 613	0.36 603

PSMNet_ROB	0.90 545	0.52 602	1.17 579	0.72 624	0.61 599	1.27 591	1.12 667	1.76 567	1.12 466	1.09 423	1.28 495	1.45 584	0.89 505	1.65 507	1.42 639	0.33 608	0.25 591	0.37 634	0.39 657	0.35 582	0.29 549

FTStereo	0.91 548	0.26 265	0.56 241	0.54 413	0.33 338	0.66 366	1.87 719	1.00 304	0.75 287	1.75 661	4.15 720	1.04 473	1.65 671	1.57 492	0.46 359	0.19 311	0.16 399	0.23 432	0.21 448	0.18 229	0.63 685

PFNet	0.91 548	0.26 265	1.10 565	0.63 544	0.32 314	0.64 341	0.56 503	1.17 385	0.99 395	1.47 611	1.08 395	0.98 448	0.69 403	6.62 710	0.54 417	0.20 360	0.12 106	0.24 457	0.19 357	0.20 335	0.17 275

CBFPSM	0.92 550	0.33 468	1.86 667	0.49 307	0.38 432	1.75 649	0.84 610	1.39 454	1.12 466	1.09 423	0.99 349	2.37 688	1.66 675	1.32 419	1.42 639	0.19 311	0.18 461	0.20 306	0.20 401	0.21 383	0.33 586

FADNet	0.92 550	0.61 640	1.81 662	0.62 534	0.55 568	0.96 515	0.57 514	1.78 575	1.33 596	0.93 364	1.01 359	1.36 565	1.01 563	2.71 612	0.75 502	0.33 608	0.34 652	0.31 580	0.34 639	0.59 673	0.40 619

NVstereo2D	0.92 550	0.41 556	1.48 637	0.72 624	0.72 633	1.20 579	0.87 620	1.75 560	1.38 620	0.99 387	1.13 425	1.26 540	0.98 550	2.21 579	0.89 549	0.43 661	0.20 503	0.38 638	0.24 518	0.57 669	0.63 685

DispNO	0.93 553	0.30 388	1.34 610	0.55 438	0.55 568	0.89 485	0.49 439	1.48 479	1.21 537	1.17 482	1.27 489	1.19 519	0.90 507	5.23 676	0.74 497	0.22 430	0.17 435	0.24 457	0.21 448	0.19 285	0.20 393

DSFCA	0.93 553	0.34 493	1.06 550	0.52 374	0.65 611	1.55 631	0.93 637	1.49 481	1.19 525	1.56 635	1.15 439	1.50 597	0.96 540	3.07 628	1.02 576	0.30 585	0.26 598	0.25 498	0.25 532	0.28 527	0.24 476

SCION-MonSter	0.94 555	0.59 629	1.44 624	0.67 586	1.14 710	1.80 659	0.50 449	1.40 456	1.24 553	1.03 406	1.50 579	1.03 468	0.89 505	1.11 360	2.12 682	0.23 458	0.24 581	0.52 679	0.50 690	0.51 657	0.33 586

fast-acv-ft	0.94 555	0.44 566	1.40 613	0.58 479	0.51 540	1.77 654	0.69 568	1.36 445	1.42 639	1.29 539	1.86 649	1.74 638	1.25 623	1.52 477	1.38 627	0.26 536	0.28 614	0.28 549	0.28 584	0.27 507	0.26 515

OMP-Stereo	0.94 555	0.33 468	0.72 359	0.90 690	0.31 288	0.49 187	0.36 241	1.16 381	1.06 431	1.58 641	1.12 419	1.46 588	0.69 403	6.94 718	0.49 384	0.19 311	0.14 294	0.24 457	0.18 329	0.20 335	0.14 148

CBMV	0.95 558	0.44 566	0.66 313	0.53 396	0.35 370	1.53 629	1.63 709	1.69 542	1.42 639	2.00 687	1.60 606	1.43 576	1.17 602	1.59 497	0.99 573	0.34 619	0.34 652	0.39 647	0.33 632	0.33 575	0.32 580
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
HBP-ISP	0.96 559	0.58 626	0.72 359	0.61 522	0.46 511	1.64 641	0.76 586	1.86 601	1.28 573	1.30 548	1.53 585	0.86 396	0.94 528	3.27 636	0.69 483	0.45 667	0.44 692	0.54 687	0.48 683	0.47 643	0.40 619

TransformOpticalFlow	0.96 559	0.28 330	0.89 479	0.52 374	0.31 288	0.66 366	0.54 477	1.75 560	1.12 466	1.09 423	1.44 559	1.37 568	1.01 563	6.70 715	0.42 315	0.19 311	0.12 106	0.20 306	0.19 357	0.18 229	0.19 355

IIG-Stereo	0.96 559	0.31 425	0.72 359	0.88 684	0.33 338	0.61 321	0.26 102	1.19 404	1.03 414	1.69 655	1.37 534	1.46 588	0.75 426	6.96 720	0.51 396	0.19 311	0.14 294	0.23 432	0.18 329	0.20 335	0.14 148

CFNet	0.96 559	0.36 523	1.01 528	0.62 534	0.42 472	0.99 525	0.47 414	1.90 613	1.32 592	0.99 387	1.39 543	1.10 495	0.86 489	5.58 689	0.79 521	0.23 458	0.17 435	0.28 549	0.27 563	0.26 493	0.21 417

XPNet_ROB	0.96 559	0.49 588	1.09 562	0.72 624	0.57 576	1.11 555	1.14 669	1.66 535	1.23 547	1.85 674	1.39 543	1.64 624	1.11 591	1.80 536	1.42 639	0.38 639	0.30 631	0.33 604	0.29 597	0.37 593	0.34 592

ETE_ROB	0.96 559	0.64 647	1.16 577	0.69 606	0.48 517	1.14 561	1.13 668	1.77 571	1.19 525	1.91 681	1.45 562	1.73 636	1.05 578	1.60 498	1.14 596	0.32 599	0.26 598	0.38 638	0.34 639	0.39 606	0.41 624

CSP-Net	0.97 565	0.38 537	0.83 439	0.53 396	0.41 466	1.63 639	0.77 589	2.00 641	1.05 424	1.25 523	1.20 463	1.33 558	0.83 474	4.93 672	0.85 542	0.32 599	0.22 553	0.20 306	0.20 401	0.23 442	0.25 491

DEmStereo	0.97 565	0.23 159	0.79 423	0.47 251	0.32 314	1.04 538	0.56 503	0.93 265	0.89 342	1.39 596	2.14 673	1.02 464	2.07 703	5.64 690	0.77 512	0.17 198	0.15 360	0.20 306	0.20 401	0.18 229	0.20 393

pcwnet_v2	0.97 565	0.37 530	4.33 714	0.62 534	0.54 561	0.79 442	0.45 394	2.02 649	1.58 660	1.42 605	1.64 617	1.09 492	0.79 451	1.24 397	0.67 475	0.32 599	0.25 591	0.29 560	0.27 563	0.37 593	0.35 597

FINET	0.97 565	0.54 609	1.60 647	0.63 544	0.79 661	1.08 547	1.07 662	1.56 510	2.20 702	1.15 463	1.49 576	0.94 429	0.88 499	2.32 587	1.05 578	0.42 655	0.35 664	0.32 595	0.28 584	0.43 625	0.38 615

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 569	0.39 542	3.21 704	0.50 320	0.63 606	0.64 341	0.39 292	2.36 701	0.75 287	0.95 371	4.63 725	1.81 646	0.56 326	0.96 301	0.41 301	0.18 253	0.13 221	0.21 350	0.26 550	0.32 566	0.35 597

StereoDRNet	0.98 569	0.47 580	1.70 653	0.76 643	0.94 689	1.51 627	0.91 631	1.92 620	1.32 592	1.61 643	1.13 425	1.47 593	0.97 543	1.75 527	1.46 646	0.28 568	0.23 571	0.29 560	0.27 563	0.35 582	0.27 527

ACV-stereo	0.99 571	0.51 598	1.41 619	0.56 454	0.41 466	2.43 698	0.57 514	1.15 379	1.18 516	0.81 330	1.01 359	3.39 714	2.14 706	1.60 498	1.07 583	0.27 552	0.22 553	0.22 391	0.22 479	0.28 527	0.32 580

iinet-f	0.99 571	0.45 573	3.71 710	0.55 438	0.43 483	1.81 660	0.68 563	1.14 376	1.14 483	1.18 487	1.42 549	1.58 611	1.44 649	1.34 430	1.59 655	0.24 483	0.23 571	0.20 306	0.19 357	0.26 493	0.25 491

GASNet	0.99 571	0.97 688	1.72 656	0.98 701	0.68 626	0.83 468	0.67 559	1.60 518	1.28 573	1.31 558	1.22 469	1.22 525	1.21 616	2.41 594	1.41 635	0.43 661	0.26 598	0.36 631	0.34 639	0.55 666	0.31 572

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 571	0.40 549	1.82 664	0.66 574	0.62 605	2.05 679	0.78 591	1.91 617	1.29 578	1.54 631	1.42 549	1.51 599	1.23 619	1.99 555	1.33 619	0.23 458	0.14 294	0.20 306	0.15 217	0.27 507	0.26 515

PS-NSSS	0.99 571	0.58 626	0.93 494	0.58 479	0.57 576	0.91 492	0.80 601	1.81 587	1.14 483	1.14 457	1.67 624	1.00 455	0.83 474	4.62 663	0.78 514	0.37 634	0.31 637	0.52 679	0.32 622	0.45 635	0.38 615

YMNet	1.00 576	0.54 609	1.40 613	0.81 656	0.85 675	1.87 667	0.62 539	1.55 507	1.18 516	1.63 649	1.99 660	1.77 642	0.97 543	1.50 473	1.45 643	0.33 608	0.37 671	0.31 580	0.32 622	0.32 566	0.29 549

YMNet_1	1.00 576	0.54 609	1.40 613	0.81 656	0.85 675	1.87 667	0.62 539	1.55 507	1.18 516	1.63 649	1.99 660	1.77 642	0.97 543	1.50 473	1.45 643	0.33 608	0.37 671	0.31 580	0.32 622	0.32 566	0.29 549

UGAM-zero	1.00 576	0.30 388	0.93 494	0.47 251	0.30 258	0.57 289	0.25 88	2.25 689	0.63 237	1.01 398	1.10 406	2.73 702	1.85 688	6.26 701	0.40 291	0.17 198	0.14 294	0.19 254	0.15 217	0.16 129	0.17 275

RAFT + AFF	1.00 576	0.42 560	1.09 562	0.67 586	0.50 528	1.22 583	1.24 678	2.24 688	1.19 525	1.30 548	1.56 596	1.17 515	1.49 657	3.44 642	0.83 536	0.21 398	0.25 591	0.30 574	0.26 550	0.27 507	0.27 527

DRN-Test	1.00 576	0.44 566	1.13 571	0.70 612	0.81 668	1.62 638	0.79 595	2.14 668	1.44 642	1.78 664	1.33 516	1.43 576	1.05 578	2.18 575	1.53 652	0.27 552	0.21 531	0.31 580	0.30 606	0.32 566	0.28 541

NCCL2	1.00 576	0.56 619	1.06 550	0.75 640	0.57 576	1.31 598	1.72 710	1.77 571	1.36 612	1.50 620	1.17 447	1.91 658	1.17 602	1.54 483	1.29 615	0.35 626	0.31 637	0.45 664	0.44 672	0.40 610	0.40 619

DNS	1.01 582	1.88 740	0.39 47	0.36 20	0.24 92	0.34 51	0.31 163	0.95 277	0.40 113	0.33 82	0.50 168	0.42 165	0.39 163	2.86 618	1.63 656	0.19 311	0.22 553	0.20 306	0.11 15	4.26 758	4.24 762

TCMNet	1.01 582	0.60 638	2.10 677	0.86 675	1.33 724	1.14 561	0.67 559	1.69 542	1.23 547	1.11 437	1.57 600	1.30 551	0.97 543	2.01 557	1.50 650	0.31 592	0.31 637	0.38 638	0.34 639	0.42 619	0.36 603

PA-Net	1.01 582	0.57 623	1.29 599	0.64 553	0.74 641	1.19 577	0.84 610	1.69 542	1.43 641	1.16 473	1.19 457	1.32 556	1.19 610	3.42 640	1.25 608	0.29 580	0.45 696	0.33 604	0.49 686	0.32 566	0.47 648
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
LALA_ROB	1.01 582	0.59 629	1.16 577	0.67 586	0.51 540	1.63 639	1.26 682	1.69 542	1.38 620	1.81 671	1.37 534	1.94 663	1.02 570	1.58 494	1.38 627	0.37 634	0.27 606	0.43 659	0.37 653	0.43 625	0.37 608

z-ln-s-r	1.02 586	0.55 614	2.09 676	0.52 374	0.55 568	0.78 436	0.87 620	1.47 477	1.34 599	1.12 439	1.62 612	1.37 568	1.06 581	2.62 609	3.32 707	0.19 311	0.14 294	0.21 350	0.17 300	0.27 507	0.21 417

PSMNet-RUCA	1.02 586	0.97 688	1.44 624	1.23 718	1.10 702	1.40 613	0.62 539	1.69 542	1.38 620	0.94 369	1.53 585	0.97 446	0.83 474	1.17 380	0.93 556	0.69 711	0.34 652	0.99 722	0.60 706	0.97 705	0.64 689

THIR-Stereo	1.02 586	0.27 300	0.69 335	0.49 307	0.28 206	0.95 509	1.34 687	1.03 319	0.97 382	1.34 576	1.90 654	1.17 515	1.58 663	6.44 707	0.78 514	0.19 311	0.14 294	0.21 350	0.22 479	0.19 285	0.20 393

Wz-Net-LNSev	1.03 589	0.67 650	2.71 700	0.64 553	0.84 672	1.75 649	1.00 652	1.80 584	1.32 592	1.28 532	1.25 479	1.65 627	1.22 617	1.39 449	1.40 631	0.28 568	0.26 598	0.24 457	0.23 502	0.33 575	0.32 580

RAFT-RH_RVC	1.03 589	0.24 188	0.67 319	0.49 307	0.28 206	0.81 460	0.33 198	0.83 217	1.08 443	2.05 688	4.65 727	1.04 473	0.57 339	5.98 700	0.50 391	0.18 253	0.13 221	0.26 517	0.20 401	0.16 129	0.17 275

DISCO	1.03 589	0.34 493	1.11 567	0.69 606	0.45 499	2.07 681	0.84 610	2.13 664	1.50 649	1.15 463	1.33 516	2.40 690	1.07 585	2.60 607	1.51 651	0.23 458	0.18 461	0.22 391	0.20 401	0.31 557	0.27 527

STrans-v2	1.04 592	0.28 330	0.96 509	0.49 307	0.32 314	0.68 380	0.79 595	2.47 711	1.12 466	1.12 439	1.46 568	1.40 571	1.46 652	6.70 715	0.43 325	0.18 253	0.13 221	0.20 306	0.18 329	0.18 229	0.18 306

APVNet	1.06 593	0.53 608	1.42 621	0.84 668	0.79 661	1.92 670	0.82 606	1.90 613	1.08 443	1.08 417	1.43 554	1.56 607	1.13 598	3.07 628	1.58 653	0.31 592	0.34 652	0.42 657	0.36 649	0.36 589	0.37 608

TDLM	1.06 593	0.44 566	0.79 423	0.63 544	0.50 528	0.89 485	1.44 692	1.48 479	1.26 562	1.12 439	1.40 546	1.08 482	0.98 550	6.65 711	0.78 514	0.33 608	0.21 531	0.33 604	0.26 550	0.37 593	0.24 476

DNSM	1.07 595	1.92 741	0.40 60	0.39 76	0.25 122	0.42 106	0.30 149	0.97 291	0.40 113	0.43 174	0.46 143	0.40 153	0.50 271	3.03 626	2.08 679	0.20 360	0.18 461	0.15 65	0.12 82	4.57 761	4.29 763

FAT-Stereo	1.07 595	0.41 556	1.32 604	0.72 624	0.58 585	1.08 547	0.89 625	1.96 631	1.65 665	1.75 661	1.98 659	2.03 674	1.48 655	2.02 558	1.18 604	0.42 655	0.35 664	0.34 614	0.29 597	0.35 582	0.53 665

GANetREF_RVC	1.07 595	0.86 679	1.31 601	0.82 664	0.53 557	1.41 618	1.31 685	1.76 567	1.52 652	1.27 530	1.31 506	1.46 588	1.24 622	2.03 559	0.96 568	0.56 693	0.45 696	0.67 705	0.50 690	0.88 702	0.59 679
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
CVANet_RVC	1.07 595	0.43 563	0.76 402	0.60 506	0.50 528	0.90 488	0.97 645	1.52 493	1.26 562	1.33 572	1.38 539	1.24 532	1.18 607	6.75 717	0.75 502	0.34 619	0.23 571	0.34 614	0.29 597	0.42 619	0.27 527

GCST	1.08 599	1.47 724	0.93 494	1.73 730	1.14 710	1.30 596	0.31 163	1.33 435	1.16 505	1.29 539	0.97 346	0.98 448	0.49 262	2.08 564	0.46 359	1.19 729	0.70 729	1.30 729	0.85 724	1.02 709	0.89 707

GwcNet	1.08 599	0.51 598	2.33 688	0.79 650	1.18 715	1.76 651	0.70 571	1.68 539	1.47 645	1.41 599	1.64 617	1.74 638	1.04 574	2.20 578	1.41 635	0.30 585	0.29 626	0.29 560	0.27 563	0.30 548	0.35 597

DANet	1.08 599	0.61 640	1.32 604	0.85 673	0.72 633	1.37 606	0.51 451	1.54 503	1.15 495	1.78 664	1.54 590	2.01 671	1.11 591	2.90 620	2.00 675	0.33 608	0.30 631	0.40 652	0.30 606	0.44 631	0.45 640
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
RP	1.09 602	0.50 595	1.12 569	0.90 690	1.04 698	1.11 555	0.84 610	1.80 584	1.62 662	1.55 634	2.00 662	1.90 657	1.78 682	1.84 539	1.25 608	0.52 683	0.36 669	0.48 671	0.36 649	0.45 635	0.43 635

Nwc_Net	1.09 602	0.49 588	1.33 607	0.89 688	0.80 666	1.49 626	0.66 555	2.19 682	1.27 568	1.32 562	2.26 678	1.96 666	1.54 660	1.92 547	1.34 621	0.40 646	0.30 631	0.43 659	0.45 674	0.38 602	0.37 608

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 604	1.02 695	1.00 524	0.82 664	0.67 620	1.93 671	0.93 637	1.62 525	1.11 462	1.15 463	1.25 479	1.50 597	0.79 451	1.96 553	0.76 505	1.89 733	0.34 652	0.79 711	0.36 649	1.25 719	0.83 704

NCC-stereo	1.10 604	0.54 609	1.24 591	0.84 668	0.94 689	1.29 594	0.89 625	2.01 645	1.34 599	1.32 562	1.74 633	1.88 653	1.74 678	2.35 589	1.25 608	0.45 667	0.37 671	0.45 664	0.58 702	0.42 619	0.42 628

Abc-Net	1.10 604	0.54 609	1.24 591	0.84 668	0.94 689	1.29 594	0.89 625	2.01 645	1.34 599	1.32 562	1.74 633	1.88 653	1.74 678	2.35 589	1.25 608	0.45 667	0.37 671	0.45 664	0.58 702	0.42 619	0.42 628
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
Wz-Net-MNSev	1.11 607	0.58 626	2.23 686	0.66 574	0.71 631	1.95 673	1.46 694	1.98 637	1.45 643	1.79 667	1.43 554	1.49 596	1.33 639	1.97 554	1.42 639	0.27 552	0.23 571	0.28 549	0.28 584	0.34 579	0.31 572

edge stereo	1.11 607	0.50 595	1.30 600	0.71 620	0.65 611	1.14 561	0.75 583	1.93 625	1.37 616	1.71 657	1.83 644	2.54 695	1.44 649	2.43 595	1.23 606	0.42 655	0.41 685	0.54 687	0.35 645	0.42 619	0.46 644

anonymity	1.12 609	0.97 688	1.21 582	1.07 710	1.12 706	1.08 547	0.89 625	1.95 630	1.16 505	1.29 539	1.26 486	1.22 525	1.09 589	1.15 371	1.01 575	1.02 722	1.00 745	0.97 719	0.97 731	0.98 706	0.99 711

ccnet	1.12 609	0.67 650	1.01 528	0.78 648	0.73 640	1.72 647	0.99 650	1.84 597	1.26 562	1.47 611	1.85 648	1.75 641	1.29 629	1.75 527	1.88 669	0.57 694	0.53 713	0.57 698	0.55 699	0.59 673	0.54 667

RASNet	1.12 609	0.30 388	0.91 487	0.66 574	0.77 655	0.97 519	0.57 514	1.37 446	1.35 608	1.02 402	1.34 523	2.11 678	1.43 647	7.09 722	1.39 630	0.19 311	0.17 435	0.17 171	0.19 357	0.18 229	0.16 240

AF-Net	1.13 612	0.52 602	1.33 607	0.86 675	0.91 684	1.38 609	0.71 573	2.16 673	1.62 662	1.56 635	2.40 685	1.99 669	1.65 671	1.81 538	1.48 648	0.48 675	0.28 614	0.49 673	0.33 632	0.39 606	0.32 580

NaN_ROB	1.13 612	0.55 614	1.15 576	0.64 553	0.48 517	1.61 637	2.03 729	1.72 550	1.48 646	2.09 690	1.27 489	1.40 571	1.08 586	3.94 648	1.30 616	0.28 568	0.34 652	0.28 549	0.28 584	0.30 548	0.33 586

UGAM	1.14 614	0.27 300	0.95 503	0.53 396	0.42 472	0.70 393	0.72 576	0.95 277	1.32 592	0.98 384	1.48 574	1.78 645	0.87 494	9.65 758	0.87 545	0.21 398	0.18 461	0.30 574	0.24 518	0.19 285	0.16 240

DGSMNet	1.14 614	0.76 669	2.49 694	0.81 656	0.86 679	1.39 611	1.39 689	2.13 664	1.35 608	1.26 527	1.63 616	1.48 595	0.98 550	1.75 527	1.10 589	0.45 667	0.43 689	0.55 692	0.49 686	0.75 694	0.70 695

Syn2CoEx	1.14 614	0.69 655	1.66 650	0.80 653	0.67 620	1.40 613	0.88 623	2.06 658	1.54 656	1.25 523	1.58 603	1.42 575	1.50 659	4.09 651	1.40 631	0.36 630	0.32 645	0.34 614	0.29 597	0.29 538	0.34 592

RGC	1.14 614	0.79 671	1.26 594	0.91 693	0.96 692	1.52 628	0.77 589	1.92 620	1.26 562	1.54 631	1.93 656	2.02 673	1.54 660	2.25 582	1.31 617	0.44 666	0.35 664	0.58 700	0.48 683	0.47 643	0.46 644

S-Stereo	1.15 618	0.46 575	2.17 682	0.81 656	0.80 666	1.21 581	1.19 675	1.93 625	2.02 695	1.47 611	2.11 670	1.57 608	1.17 602	2.05 562	1.41 635	0.40 646	0.40 682	0.35 623	0.31 614	0.44 631	0.70 695

stereogan	1.15 618	0.42 560	1.40 613	0.86 675	0.84 672	2.38 696	0.71 573	1.88 607	1.73 674	1.72 658	1.94 658	2.31 685	1.29 629	2.07 563	1.08 584	0.36 630	0.35 664	0.39 647	0.31 614	0.51 657	0.46 644

AANet_RVC	1.16 620	0.52 602	1.49 639	0.65 568	0.45 499	0.75 416	0.69 568	1.42 461	1.55 658	1.34 576	1.87 651	1.53 603	0.78 446	7.43 728	1.38 627	0.25 511	0.17 435	0.19 254	0.16 268	0.22 412	0.26 515

RYNet	1.17 621	0.49 588	1.24 591	0.70 612	0.97 694	1.71 645	0.92 633	1.91 617	1.46 644	1.38 590	1.14 430	1.88 653	1.30 633	4.24 654	1.87 667	0.26 536	0.21 531	0.35 623	0.27 563	0.55 666	0.54 667

w-ln-seven-2	1.18 622	0.61 640	4.25 713	0.68 602	0.61 599	1.20 579	0.93 637	1.63 527	1.35 608	1.66 652	1.53 585	1.47 593	1.37 643	3.00 625	1.74 661	0.25 511	0.24 581	0.29 560	0.26 550	0.33 575	0.28 541

HSM	1.19 623	0.32 444	0.65 301	0.57 473	0.38 432	1.23 584	0.59 528	2.25 689	1.19 525	1.30 548	1.25 479	1.94 663	1.03 572	9.32 753	0.71 490	0.22 430	0.16 399	0.20 306	0.16 268	0.21 383	0.21 417

aanetorigin	1.23 624	0.79 671	2.78 702	0.70 612	0.79 661	0.99 525	1.06 661	1.06 348	1.37 616	3.52 731	2.61 694	1.72 635	1.63 669	1.99 555	1.78 663	0.25 511	0.24 581	0.26 517	0.25 532	0.38 602	0.45 640

PWC_ROB	1.24 625	0.76 669	2.46 692	0.72 624	0.78 658	1.15 568	0.49 439	1.75 560	1.92 689	2.31 696	3.07 704	1.59 612	1.40 644	2.46 599	2.10 680	0.33 608	0.22 553	0.35 623	0.24 518	0.38 602	0.41 624

SGM-Forest	1.24 625	0.38 537	0.60 273	0.52 374	0.37 410	1.56 632	1.30 684	1.65 530	1.36 612	2.11 691	1.79 640	1.63 621	0.93 522	7.48 730	0.95 564	0.36 630	0.37 671	0.39 647	0.34 639	0.37 593	0.32 580
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Consistency-Raft	1.25 627	0.99 692	1.93 670	1.02 705	1.21 717	0.96 515	1.01 654	1.75 560	1.92 689	1.36 581	2.12 671	1.44 581	1.01 563	1.14 370	1.40 631	0.72 712	0.82 732	0.89 716	0.98 733	1.31 721	0.95 709

NOSS_ROB	1.26 628	0.46 575	0.62 284	0.56 454	0.38 432	1.06 543	0.78 591	1.73 551	1.40 630	1.01 398	1.43 554	1.10 495	0.75 426	10.62 764	0.65 464	0.45 667	0.43 689	0.48 671	0.45 674	0.44 631	0.41 624

noway7	1.29 629	1.22 710	14.37 749	0.52 374	0.33 338	0.57 289	0.42 334	1.14 376	1.02 408	0.72 307	0.83 297	1.12 503	0.93 522	0.80 241	0.67 475	0.18 253	0.13 221	0.20 306	0.17 300	0.21 383	0.16 240

RTSC	1.29 629	0.73 662	2.44 691	0.83 667	0.57 576	1.85 665	0.65 549	1.88 607	2.00 694	2.20 693	1.66 622	1.60 614	1.26 625	2.33 588	3.92 714	0.32 599	0.23 571	0.27 534	0.29 597	0.37 593	0.37 608

PWCDC_ROB	1.29 629	0.75 668	1.33 607	1.05 707	0.88 683	1.73 648	0.52 462	1.89 610	3.28 727	1.29 539	4.88 730	1.22 525	1.46 652	1.77 534	1.45 643	0.60 699	0.26 598	0.29 560	0.25 532	0.52 660	0.37 608

Anonymous_2	1.30 632	0.55 614	0.82 434	0.52 374	0.58 585	1.01 528	0.64 547	1.25 424	0.97 382	0.96 374	0.78 283	1.33 558	1.29 629	1.03 332	0.74 497	0.62 702	0.64 724	1.06 725	9.63 775	1.16 715	0.49 655

zzzzzzz1	1.31 633	1.54 729	13.00 746	0.52 374	0.65 611	0.62 331	0.46 404	1.35 442	1.02 408	0.71 299	0.95 333	1.33 558	0.98 550	1.16 375	0.80 526	0.18 253	0.14 294	0.20 306	0.19 357	0.24 462	0.18 306

SQANet	1.31 633	0.88 682	1.08 559	1.83 732	1.44 726	1.44 621	0.75 583	1.74 556	1.09 452	1.32 562	1.26 486	1.28 547	1.01 563	1.50 473	0.83 536	2.50 740	0.34 652	1.47 730	0.55 699	2.32 730	1.57 729

SHD	1.31 633	0.71 661	2.34 689	0.86 675	0.75 651	1.77 654	0.65 549	2.22 686	2.50 713	2.40 703	1.71 629	1.91 658	1.60 666	1.93 550	2.37 688	0.38 639	0.31 637	0.38 638	0.40 661	0.48 648	0.50 658

PDISCO_ROB	1.32 636	0.65 648	1.44 624	1.36 721	1.46 727	2.55 701	0.92 633	2.45 709	2.07 698	1.37 584	1.49 576	1.65 627	1.00 561	2.82 614	1.35 624	1.01 720	0.27 606	0.54 687	0.47 681	0.71 690	0.73 698

LL-Strereo	1.33 637	0.39 542	1.38 612	0.61 522	0.61 599	0.75 416	0.66 555	1.63 527	1.17 508	1.56 635	1.60 606	2.03 674	2.12 705	9.72 759	0.97 569	0.21 398	0.18 461	0.27 534	0.23 502	0.22 412	0.25 491

PASM	1.34 638	0.92 684	2.62 698	0.86 675	0.87 681	1.03 535	1.08 663	1.50 485	1.51 651	1.82 672	1.41 548	1.68 630	1.26 625	4.87 669	1.34 621	0.61 701	0.65 727	0.68 706	0.78 718	0.69 688	0.68 693

ADCRef	1.35 639	0.55 614	2.37 690	0.72 624	0.77 655	1.94 672	0.78 591	1.91 617	1.27 568	1.57 639	1.59 605	1.36 565	1.41 645	1.54 483	7.53 735	0.23 458	0.20 503	0.32 595	0.30 606	0.29 538	0.29 549

DStereoRT	1.36 640	0.32 444	1.41 619	0.67 586	0.50 528	2.07 681	0.60 532	1.44 468	0.91 352	1.37 584	1.44 559	0.73 342	1.30 633	6.39 706	0.90 552	0.23 458	0.17 435	4.29 762	1.94 752	0.24 462	0.20 393

GANet	1.36 640	0.47 580	0.86 451	0.67 586	0.45 499	1.34 603	1.73 711	1.64 529	1.24 553	1.49 619	2.38 683	1.55 606	1.20 613	9.30 752	0.93 556	0.30 585	0.31 637	0.33 604	0.28 584	0.39 606	0.30 562

ff1	1.37 642	0.33 468	0.85 445	0.53 396	0.37 410	0.74 410	0.56 503	0.95 277	2.47 710	1.15 463	1.45 562	1.06 475	0.82 466	7.22 723	7.61 736	0.20 360	0.12 106	0.31 580	0.27 563	0.19 285	0.20 393

XQC	1.37 642	0.87 680	2.56 696	0.84 668	0.69 628	1.83 663	0.89 625	2.07 659	1.88 685	1.88 677	1.53 585	1.91 658	1.55 662	2.85 617	3.05 699	0.48 675	0.29 626	0.44 663	0.39 657	0.69 688	0.60 682

w-ln-seven	1.38 644	0.70 659	3.91 712	0.75 640	0.72 633	2.69 709	0.95 642	2.02 649	1.99 693	1.99 684	1.73 631	1.82 649	1.17 602	2.45 596	2.84 696	0.28 568	0.25 591	0.31 580	0.30 606	0.41 613	0.33 586

mmx	1.39 645	0.33 468	0.85 445	0.53 396	0.37 410	0.74 410	0.56 503	2.13 664	1.37 616	1.15 463	1.45 562	1.06 475	0.82 466	7.22 723	7.61 736	0.24 483	0.19 482	0.31 580	0.27 563	0.30 548	0.25 491

xxx	1.39 645	0.33 468	0.85 445	0.53 396	0.37 410	0.74 410	0.56 503	2.13 664	1.37 616	1.15 463	1.45 562	1.06 475	0.82 466	7.22 723	7.61 736	0.24 483	0.19 482	0.31 580	0.27 563	0.30 548	0.25 491

MFMNet_re	1.40 647	1.14 705	1.68 651	1.39 723	1.07 699	1.48 624	1.43 691	1.87 604	1.82 682	2.26 694	2.19 675	1.51 599	1.86 689	1.52 477	1.25 608	0.93 718	0.83 733	0.84 713	0.80 719	0.99 708	1.05 716

UDG	1.41 648	2.65 753	0.99 518	1.44 726	1.64 730	1.34 603	0.80 601	1.60 518	1.23 547	1.23 511	1.71 629	2.01 671	1.34 640	1.47 469	1.41 635	0.90 717	0.54 717	2.29 738	0.75 715	1.84 725	1.04 714

CSAN	1.41 648	0.59 629	1.26 594	0.70 612	0.50 528	1.76 651	1.78 712	1.77 571	1.90 688	2.35 699	2.32 680	1.92 661	1.94 695	5.56 688	1.49 649	0.43 661	0.35 664	0.40 652	0.41 663	0.43 625	0.41 624

DStereoO	1.44 650	1.11 702	1.69 652	1.16 713	0.72 633	1.21 581	1.56 702	1.74 556	1.63 664	1.52 623	1.67 624	1.51 599	3.16 728	1.73 525	1.72 660	2.35 739	0.45 696	0.97 719	0.42 666	2.01 727	0.53 665

test_xeample	1.45 651	0.28 330	0.65 301	0.51 352	0.28 206	0.94 506	0.59 528	2.14 668	1.29 578	1.24 518	1.51 583	0.88 404	0.86 489	1.46 465	15.10 764	0.22 430	0.20 503	0.22 391	0.20 401	0.22 412	0.22 440

Wz-Net-SNSev	1.49 652	1.23 712	6.27 727	0.68 602	0.67 620	1.37 606	1.41 690	2.00 641	1.39 625	1.48 617	1.61 610	2.29 683	1.32 637	3.93 647	2.14 683	0.31 592	0.28 614	0.31 580	0.33 632	0.42 619	0.36 603

CC-Net-ROB	1.49 652	1.26 713	1.27 597	0.88 684	0.79 661	1.76 651	1.00 652	1.79 581	1.26 562	1.10 431	1.61 610	1.21 523	0.99 559	8.13 744	0.84 539	1.09 726	0.41 685	2.20 736	0.46 677	1.20 718	0.48 651

DDUNet	1.50 654	2.69 754	1.12 569	1.77 731	1.88 733	1.84 664	0.92 633	1.70 547	1.16 505	1.38 590	1.79 640	1.60 614	1.12 594	1.37 438	1.08 584	1.10 727	0.76 730	2.37 740	0.94 729	2.00 726	1.37 724

xxxx	1.51 655	0.28 330	0.68 323	0.54 413	0.28 206	1.16 570	0.44 373	2.19 682	1.29 578	1.09 423	1.36 531	1.22 525	0.85 481	1.79 535	15.70 767	0.24 483	0.21 531	0.21 350	0.20 401	0.22 412	0.23 460

psmorigin	1.52 656	0.69 655	10.52 743	0.68 602	0.59 593	1.13 559	0.70 571	1.57 511	1.19 525	1.99 684	1.79 640	2.26 682	1.47 654	2.09 565	1.36 625	0.39 643	0.40 682	0.34 614	0.33 632	0.43 625	0.56 671

MFN_U_SF_RVC	1.52 656	0.84 675	3.42 706	0.87 682	0.66 616	2.56 702	0.95 642	2.36 701	1.70 670	1.98 683	1.86 649	2.45 693	1.79 683	2.95 621	2.58 691	0.52 683	0.48 704	0.55 692	0.59 705	0.59 673	0.61 683

WQFJA1++	1.55 658	0.22 120	0.45 117	0.38 60	0.28 206	0.38 74	0.20 18	0.62 94	0.28 26	0.38 142	0.39 92	0.34 104	0.39 163	0.64 166	0.27 85	0.19 311	0.12 106	0.16 116	0.12 82	25.04 782	0.14 148

SAMSARA	1.55 658	0.84 675	2.61 697	1.22 717	1.07 699	2.50 700	1.93 723	2.05 653	1.89 686	2.75 713	1.66 622	2.81 703	1.69 676	3.08 630	1.97 674	0.46 673	0.51 711	0.42 657	0.46 677	0.58 671	0.59 679

z-mn7	1.56 660	0.84 675	4.36 716	0.71 620	0.51 540	2.60 703	1.04 657	1.73 551	2.70 719	1.53 625	2.99 703	1.94 663	1.34 640	4.78 667	2.41 689	0.29 580	0.24 581	0.27 534	0.24 518	0.34 579	0.31 572

CrosDoStereo	1.58 661	0.24 188	0.72 359	0.48 285	0.29 231	0.67 372	12.49 767	1.10 360	0.98 388	1.34 576	1.75 636	1.00 455	1.89 691	6.65 711	0.81 529	0.19 311	0.15 360	0.20 306	0.22 479	0.18 229	0.19 355

DeepStereo_LL	1.58 661	0.24 188	0.72 359	0.48 285	0.29 231	0.67 372	12.49 767	1.10 360	0.98 388	1.34 576	1.75 636	1.00 455	1.89 691	6.65 711	0.81 529	0.19 311	0.15 360	0.20 306	0.22 479	0.18 229	0.19 355

STTRV1_RVC	1.58 661	0.68 654	1.96 672	0.88 684	1.12 706	1.57 633	0.90 630	2.25 689	1.75 677	1.29 539	2.02 665	1.40 571	1.22 617	9.77 760	1.31 617	0.81 715	0.33 650	0.54 687	0.49 686	0.73 692	0.52 664

otaku	1.60 664	1.11 702	1.21 582	2.20 735	1.56 728	1.97 674	1.24 678	2.07 659	1.36 612	1.44 606	1.62 612	1.73 636	1.19 610	1.73 525	0.98 572	2.89 744	0.57 719	1.74 731	0.60 706	2.78 737	1.94 735

DeepPrunerF	1.60 664	0.73 662	5.81 725	0.88 684	1.19 716	0.91 492	0.95 642	2.19 682	5.24 751	1.17 482	1.30 500	1.19 519	1.30 633	4.90 670	1.66 659	0.42 655	0.34 652	0.52 679	0.47 681	0.41 613	0.40 619

222	1.61 666	0.29 365	0.67 319	0.56 454	0.29 231	1.06 543	0.42 334	2.17 679	1.31 588	1.31 558	1.52 584	0.92 424	0.94 528	1.76 532	17.65 768	0.24 483	0.20 503	0.21 350	0.19 357	0.22 412	0.23 460

SDNR	1.62 667	0.51 598	2.17 682	0.53 396	0.56 572	3.80 731	0.45 394	1.54 503	1.29 578	1.33 572	2.41 686	1.08 482	0.96 540	11.18 765	1.16 598	0.66 709	0.63 723	0.43 659	0.32 622	0.64 681	0.67 691

AANet	1.64 668	1.27 714	5.08 720	0.67 586	0.65 611	1.41 618	0.84 610	1.92 620	2.90 722	3.11 727	3.20 707	2.91 707	2.06 702	2.49 602	2.10 680	0.42 655	0.29 626	0.34 614	0.30 606	0.45 635	0.45 640

Ntro	1.64 668	1.15 706	1.23 586	2.48 741	1.83 732	2.09 683	1.16 672	1.96 631	1.38 620	1.21 499	1.62 612	1.62 616	1.29 629	1.87 544	1.11 592	3.04 745	0.56 718	1.82 733	0.64 708	2.80 738	2.05 737

G-Net	1.66 670	0.63 645	1.56 643	1.11 712	0.74 641	2.98 719	0.91 631	1.55 507	1.22 544	2.76 714	8.18 755	2.32 686	2.53 720	1.92 547	1.87 667	0.48 675	0.44 692	0.45 664	0.31 614	0.60 677	0.57 675

MDST_ROB	1.67 671	0.34 493	1.58 646	0.92 695	0.58 585	4.26 738	1.11 665	2.83 720	1.41 636	4.49 743	2.55 693	1.45 584	0.97 543	7.79 740	1.17 601	0.31 592	0.25 591	0.37 634	0.33 632	0.31 557	0.30 562

SPS-STEREO	1.67 671	1.04 696	1.23 586	1.21 716	1.13 709	1.82 662	1.11 665	2.16 673	1.52 652	3.07 725	2.32 680	2.82 704	1.80 684	4.11 652	2.04 676	1.03 723	0.99 744	0.97 719	0.94 729	1.03 711	1.02 712
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM_RVC	1.68 673	0.36 523	0.61 278	0.59 494	0.29 231	2.25 689	1.18 674	2.38 704	1.68 669	3.60 733	2.67 696	3.69 719	2.42 716	8.13 744	1.90 670	0.31 592	0.31 637	0.30 574	0.28 584	0.30 548	0.29 549
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DPSNet	1.69 674	0.59 629	4.33 714	0.70 612	0.57 576	2.02 678	1.62 708	3.35 729	1.78 678	1.48 617	1.38 539	2.17 679	2.84 723	4.77 666	3.66 710	0.48 675	0.31 637	0.29 560	0.25 532	0.64 681	0.48 651

zh-mn7	1.70 675	1.21 709	8.30 736	0.69 606	0.53 557	1.45 622	0.84 610	1.70 547	2.09 699	2.41 704	2.67 696	1.68 630	1.23 619	4.49 659	2.87 697	0.30 585	0.26 598	0.27 534	0.27 563	0.31 557	0.35 597

1111x	1.70 675	0.29 365	0.86 451	0.51 352	0.27 176	1.01 528	0.68 563	2.22 686	1.28 573	1.13 454	1.40 546	1.21 523	1.10 590	5.53 686	15.20 765	0.22 430	0.21 531	0.22 391	0.22 479	0.24 462	0.22 440

PVD	1.70 675	0.84 675	2.26 687	0.94 698	0.83 671	2.48 699	0.97 645	2.59 716	3.35 728	3.01 723	2.77 698	2.34 687	2.47 718	2.67 611	3.14 702	0.47 674	0.45 696	0.59 701	0.48 683	0.59 673	0.75 700

FBW_ROB	1.71 678	0.62 644	1.45 630	0.67 586	0.61 599	1.81 660	1.08 663	2.52 712	1.70 670	1.77 663	1.73 631	1.98 668	1.25 623	12.57 767	1.84 666	0.34 619	0.37 671	0.56 695	0.38 655	0.45 635	0.43 635

ADCL	1.72 679	0.57 623	3.66 708	0.67 586	0.61 599	2.61 706	1.85 717	1.96 631	1.67 667	1.90 680	1.83 644	2.06 677	1.90 693	2.13 568	9.15 746	0.26 536	0.24 581	0.34 614	0.32 622	0.38 602	0.35 597

MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 680	0.87 680	3.56 707	0.80 653	0.75 651	3.72 728	2.44 742	1.82 588	1.82 682	1.74 660	1.91 655	1.92 661	1.26 625	7.69 738	1.28 614	0.45 667	0.47 702	0.52 679	0.77 717	0.50 652	0.50 658

zh-sn7	1.76 681	1.38 715	6.58 728	0.74 636	0.72 633	1.78 656	1.31 685	1.88 607	1.56 659	1.86 676	2.47 690	1.81 646	2.08 704	5.12 674	3.80 713	0.32 599	0.32 645	0.32 595	0.32 622	0.44 631	0.40 619

2222	1.81 682	0.69 655	3.87 711	0.95 699	0.74 641	2.06 680	2.60 743	1.93 625	1.53 654	1.70 656	2.79 699	5.05 737	1.61 667	4.13 653	3.67 711	0.60 699	0.34 652	0.57 698	0.42 666	0.60 677	0.37 608

AAGNet	1.83 683	0.28 330	0.72 359	0.61 522	0.32 314	0.67 372	0.51 451	0.96 287	0.98 388	1.47 611	1.20 463	1.00 455	1.18 607	2.83 615	22.77 776	0.22 430	0.13 221	0.22 391	0.19 357	0.23 442	0.15 196

WCMA_ROB	1.84 684	0.47 580	1.31 601	0.69 606	0.57 576	2.11 684	1.14 669	1.87 604	1.73 674	4.04 737	6.43 742	5.62 739	3.61 733	2.59 606	1.94 672	0.52 683	0.44 692	0.39 647	0.42 666	0.48 648	0.47 648

ADCPNet	1.85 685	0.69 655	8.07 733	0.71 620	0.58 585	2.79 713	1.22 677	1.94 628	1.54 656	1.88 677	1.69 627	2.46 694	2.04 699	2.37 591	6.48 729	0.38 639	0.37 671	0.38 638	0.43 670	0.47 643	0.45 640

test_sample9	1.86 686	0.49 588	1.13 571	0.56 454	0.39 443	1.02 532	0.73 577	1.78 575	1.21 537	1.22 505	1.18 450	1.08 482	0.92 513	2.27 584	7.92 740	0.57 694	12.61 783	0.62 702	0.67 711	0.45 635	0.42 628

Wz-Net-TNSev	1.88 687	2.08 747	7.66 731	0.67 586	0.64 609	2.42 697	1.83 716	2.33 697	1.74 676	1.57 639	1.56 596	2.58 696	1.90 693	4.86 668	3.12 701	0.39 643	0.37 671	0.33 604	0.37 653	0.53 662	0.58 676

NVStereoNet_ROB	1.88 687	1.07 697	1.45 630	1.07 710	1.17 713	1.47 623	1.48 696	1.89 610	1.93 691	1.94 682	4.67 728	3.08 711	1.80 684	6.51 708	1.65 657	1.06 725	0.86 739	1.08 726	1.32 739	0.93 703	1.26 722
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SANet	1.88 687	0.57 623	2.18 684	0.63 544	0.40 455	2.80 714	1.57 705	2.39 705	5.88 754	2.36 701	3.57 713	3.72 720	2.97 725	4.74 665	1.76 662	0.34 619	0.30 631	0.32 595	0.29 597	0.48 648	0.37 608

ADCMid	1.89 690	0.73 662	5.06 719	0.72 624	0.67 620	2.00 677	1.14 669	1.97 635	1.48 646	2.86 717	1.81 643	2.37 688	2.05 701	2.24 580	10.39 756	0.33 608	0.31 637	0.39 647	0.43 670	0.50 652	0.44 638

WZ-Net	1.95 691	0.95 687	10.10 739	0.86 675	0.78 658	1.69 644	1.60 707	2.20 685	1.98 692	2.08 689	1.93 656	2.30 684	1.97 696	5.30 677	3.17 704	0.34 619	0.26 598	0.29 560	0.31 614	0.51 657	0.47 648

AnyNet_C32	1.96 692	1.10 699	5.17 721	0.90 690	1.11 704	2.12 685	2.37 740	1.85 598	1.48 646	2.45 705	1.70 628	2.05 676	1.64 670	2.50 603	10.28 752	0.37 634	0.34 652	0.35 623	0.41 663	0.49 651	0.54 667

MSAF-DinoV2	1.97 693	0.80 674	10.38 742	0.86 675	0.48 517	1.39 611	0.97 645	2.55 715	1.72 673	1.53 625	1.65 619	3.59 717	2.20 709	5.39 683	3.94 715	0.27 552	0.17 435	0.26 517	0.28 584	0.47 643	0.46 644

RainbowNet	1.97 693	1.76 733	1.57 645	2.81 744	2.21 738	1.98 676	1.81 714	2.54 714	1.89 686	1.50 620	1.84 646	1.96 666	1.65 671	2.14 569	1.25 608	3.33 751	0.85 737	2.39 743	0.98 733	2.82 740	2.22 738

ADCP+	1.99 695	0.48 584	7.73 732	0.66 574	0.91 684	2.30 692	1.05 659	1.82 588	1.34 599	1.54 631	1.32 513	1.74 638	1.61 667	2.17 572	13.37 760	0.24 483	0.21 531	0.32 595	0.28 584	0.37 593	0.29 549

MSMD_ROB	1.99 695	0.59 629	0.89 479	0.70 612	0.61 599	3.95 733	0.94 640	1.80 584	1.79 679	4.41 741	4.43 721	8.17 749	3.66 734	3.40 638	1.33 619	0.52 683	0.48 704	0.54 687	0.58 702	0.53 662	0.50 658

Selective-IGEV-i16pc	2.07 697	0.29 365	19.83 762	0.53 396	0.39 443	2.74 710	1.51 698	1.13 374	1.28 573	0.80 325	1.21 465	1.06 475	0.64 383	7.77 739	0.79 521	0.40 646	0.22 553	0.21 350	0.23 502	0.22 412	0.23 460

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 698	1.15 706	3.10 703	1.05 707	0.76 654	5.03 744	2.40 741	2.16 673	2.62 716	1.89 679	2.28 679	2.69 700	1.65 671	9.35 754	2.04 676	0.64 707	0.51 711	0.68 706	0.71 714	1.09 713	0.67 691

ACVNet-4b	2.15 699	1.41 719	1.64 648	2.80 743	2.31 742	2.31 693	1.24 678	2.32 696	2.14 700	1.26 527	2.39 684	2.66 699	1.48 655	5.95 699	1.06 580	3.20 749	0.45 696	2.37 740	0.89 725	2.83 741	2.37 742

ACVNet_1	2.18 700	1.45 722	1.72 656	2.85 745	2.33 744	2.28 690	1.46 694	3.08 725	2.22 703	1.82 672	2.05 668	3.56 716	1.98 697	3.09 631	1.40 631	3.17 746	0.60 721	2.40 744	0.92 727	2.91 744	2.37 742

test_sample8	2.19 701	0.49 588	1.13 571	0.56 454	0.39 443	1.02 532	0.73 577	1.82 588	1.15 495	2.26 694	1.30 500	4.94 733	2.52 719	2.27 584	7.92 740	0.57 694	12.61 783	0.62 702	0.67 711	0.45 635	0.42 628

ADCS	2.25 702	0.99 692	5.55 722	0.81 656	0.74 641	2.19 687	1.80 713	2.27 692	2.14 700	2.80 716	2.13 672	2.40 690	2.03 698	2.64 610	13.69 761	0.41 651	0.39 680	0.40 652	0.45 674	0.58 671	0.56 671

AnyNet_C01	2.26 703	1.78 734	10.22 741	0.93 696	0.74 641	2.92 717	2.20 735	2.29 695	1.80 680	2.53 707	2.41 686	2.71 701	1.73 677	3.41 639	6.72 732	0.41 651	0.39 680	0.40 652	0.42 666	0.67 686	0.63 685

MeshStereo	2.26 703	0.56 619	0.92 492	0.61 522	0.49 521	2.60 703	1.02 655	3.18 726	2.05 697	7.40 763	4.98 731	7.58 746	2.98 726	6.37 705	1.96 673	0.43 661	0.43 689	0.45 664	0.39 657	0.43 625	0.42 628
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
mmmmmm	2.28 705	0.90 683	4.87 717	0.95 699	0.77 655	4.11 736	1.92 722	2.28 693	4.17 744	3.33 728	3.56 712	3.40 715	2.38 715	3.95 649	4.88 721	0.55 692	0.53 713	0.90 718	0.80 719	0.81 695	0.58 676

Selective-IGEV-i16pb	2.29 706	0.33 468	20.08 763	0.56 454	0.40 455	2.61 706	1.54 701	2.60 717	1.87 684	0.97 379	1.68 626	1.38 570	1.01 563	8.19 747	0.92 555	0.37 634	0.21 531	0.22 391	0.26 550	0.25 479	0.28 541

FCDSN-DC	2.32 707	0.63 645	0.81 430	0.84 668	0.75 651	2.23 688	0.94 640	2.09 662	1.80 680	5.45 755	7.72 752	7.77 748	6.93 753	3.39 637	1.80 664	0.52 683	0.48 704	0.52 679	0.51 694	0.57 669	0.58 676
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DispFullNet	2.34 708	2.85 755	3.66 708	3.08 751	2.27 740	1.97 674	0.67 559	2.00 641	1.70 670	2.52 706	2.00 662	2.23 680	5.86 746	3.44 642	1.58 653	1.01 720	0.32 645	2.64 749	1.94 752	2.85 742	2.24 739

EDNetEfficient	2.37 709	1.10 699	8.08 734	0.74 636	0.71 631	0.98 524	1.56 702	1.46 475	4.06 741	4.90 746	2.82 700	2.25 681	3.48 732	2.95 621	9.97 747	0.26 536	0.24 581	0.26 517	0.30 606	0.68 687	0.61 683

pmcnn	2.37 709	0.42 560	2.71 700	0.63 544	0.43 483	1.54 630	1.19 675	2.01 645	1.53 654	2.64 710	7.60 749	18.07 770	1.45 651	3.44 642	2.78 695	0.18 253	0.15 360	0.15 65	0.12 82	0.20 335	0.18 306

ELAS	2.37 709	0.74 665	1.54 641	0.99 702	0.92 687	4.78 741	2.33 739	3.33 728	3.37 729	5.05 749	4.77 729	3.67 718	4.53 743	3.42 640	4.50 718	0.62 702	0.53 713	0.55 692	0.53 697	0.63 679	0.64 689
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM+DAISY	2.41 712	1.07 697	2.14 681	1.18 715	1.10 702	2.14 686	1.36 688	1.96 631	1.66 666	5.46 756	7.07 746	4.95 734	4.32 741	5.50 685	2.26 685	1.04 724	1.02 747	0.99 722	0.97 731	1.02 709	1.04 714

ACVNet_2	2.43 713	1.41 719	2.04 674	2.62 742	2.24 739	2.63 708	1.88 720	3.31 727	3.01 723	2.19 692	3.45 711	4.62 726	2.04 699	4.50 661	1.47 647	2.55 741	0.64 724	2.22 737	0.84 722	2.69 736	2.29 740

ELAS_RVC	2.48 714	0.74 665	1.90 668	1.05 707	0.92 687	2.76 711	4.01 754	2.76 718	4.11 742	4.69 744	4.63 725	4.62 726	5.96 748	3.97 650	3.96 716	0.63 706	0.53 713	0.56 695	0.52 696	0.64 681	0.63 685
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SuperB	2.53 715	0.59 629	18.45 760	0.69 606	0.50 528	1.87 667	0.88 623	1.67 538	2.39 707	1.50 620	1.42 549	1.14 511	1.15 600	4.28 657	5.07 724	0.24 483	0.19 482	0.22 391	0.19 357	7.86 767	0.34 592

WAO-7	2.66 716	1.40 718	1.73 658	1.39 723	1.17 713	3.93 732	1.94 724	4.11 738	3.88 740	2.92 718	5.50 732	4.18 724	3.00 727	7.63 737	3.71 712	1.13 728	1.00 745	1.17 727	1.13 738	1.18 717	1.09 718

RTS	2.67 717	1.38 715	15.28 753	0.99 702	1.26 719	3.78 729	1.96 725	2.15 670	2.62 716	2.61 708	2.85 701	2.60 697	1.59 664	6.27 702	5.71 727	0.40 646	0.28 614	0.35 623	0.35 645	0.50 652	0.48 651

RTSA	2.67 717	1.38 715	15.28 753	0.99 702	1.26 719	3.78 729	1.96 725	2.15 670	2.62 716	2.61 708	2.85 701	2.60 697	1.59 664	6.27 702	5.71 727	0.40 646	0.28 614	0.35 623	0.35 645	0.50 652	0.48 651

nnnnnnn	2.69 719	0.79 671	6.98 730	1.03 706	0.96 692	2.60 703	1.44 692	2.53 713	3.17 726	3.58 732	5.81 734	6.25 741	3.67 735	5.65 691	4.98 722	0.65 708	0.64 724	0.78 709	0.75 715	0.83 696	0.75 700

MADNet+	2.69 719	3.22 758	11.53 745	1.44 726	1.12 706	3.19 721	1.81 714	2.85 721	2.37 706	1.68 654	2.07 669	2.85 705	2.18 707	7.41 727	5.23 725	0.79 714	0.76 730	0.69 708	0.65 709	0.98 706	0.95 709

IMH-64-1	2.70 721	1.79 735	1.46 632	3.26 753	2.66 748	3.23 723	2.10 730	4.08 736	2.75 720	2.34 697	3.81 717	3.06 709	2.22 710	4.25 655	2.59 692	3.75 755	0.84 734	2.75 750	1.35 740	3.15 746	2.60 749

IMH-64	2.70 721	1.79 735	1.46 632	3.26 753	2.66 748	3.23 723	2.10 730	4.08 736	2.75 720	2.34 697	3.81 717	3.06 709	2.22 710	4.25 655	2.59 692	3.75 755	0.84 734	2.75 750	1.35 740	3.15 746	2.60 749

FC-DCNN	2.72 723	0.59 629	0.86 451	0.73 632	0.57 576	2.91 715	1.04 657	3.01 724	2.60 714	6.83 758	7.64 750	9.92 753	6.33 751	5.21 675	3.14 702	0.53 690	0.48 704	0.51 677	0.50 690	0.53 662	0.51 662

FC-DCNN v2	2.81 724	0.59 629	0.85 445	0.73 632	0.57 576	2.97 718	1.05 659	3.39 730	2.61 715	6.98 759	7.67 751	10.38 756	6.31 750	5.75 694	3.37 708	0.53 690	0.48 704	0.51 677	0.50 690	0.53 662	0.51 662

WAO-6	2.81 724	1.60 730	1.46 632	2.36 739	2.28 741	3.55 726	2.29 738	4.21 739	4.56 747	2.36 701	4.51 722	4.88 732	2.66 721	4.60 662	4.07 717	1.72 732	1.15 751	2.31 739	1.46 745	2.31 729	1.85 733

PWCK	2.88 726	2.05 745	5.72 724	2.08 734	1.11 704	3.55 726	3.90 753	2.86 722	3.54 733	3.03 724	3.63 714	3.10 712	2.31 712	8.15 746	3.09 700	2.12 736	0.91 742	1.75 732	0.98 733	2.57 735	1.18 721

Dean	2.91 727	1.53 728	2.07 675	2.96 750	2.51 746	3.15 720	2.14 733	4.75 743	4.41 746	2.76 714	6.10 741	5.53 738	2.37 713	2.97 623	1.92 671	3.18 747	0.85 737	2.51 747	1.04 736	2.88 743	2.47 746

1111	3.02 728	0.74 665	9.12 738	0.87 682	0.91 684	3.30 725	4.31 755	2.81 719	2.28 704	3.44 730	3.80 716	3.98 722	4.35 742	8.06 743	8.88 745	0.48 675	0.42 687	0.53 685	0.46 677	0.93 703	0.79 702

MonStereo1	3.14 729	1.66 731	1.81 662	2.43 740	2.32 743	5.80 747	1.58 706	3.52 731	4.70 748	3.09 726	8.22 756	4.76 730	3.36 730	6.52 709	2.29 687	2.33 738	0.61 722	1.91 735	1.05 737	2.44 732	2.34 741

IMH	3.21 730	1.85 739	1.48 637	3.25 752	2.69 750	4.07 735	2.02 728	4.41 741	3.80 738	2.72 711	7.11 747	4.75 729	2.92 724	5.92 697	2.55 690	3.85 759	0.88 740	2.78 752	1.36 742	3.19 748	2.59 748

LVE	3.31 731	1.67 732	1.64 648	2.85 745	2.42 745	3.20 722	2.26 737	4.78 744	5.05 750	2.35 699	6.91 744	6.02 740	2.37 713	9.15 750	2.17 684	3.19 748	1.08 750	2.38 742	1.47 746	2.81 739	2.40 744

DStereoFS	3.67 732	1.49 726	2.18 684	1.32 720	1.32 723	4.41 739	1.26 682	3.75 735	9.27 759	3.36 729	6.80 743	4.81 731	13.54 766	6.95 719	4.76 720	0.73 713	0.69 728	1.17 727	2.40 758	1.27 720	1.95 736

JetBlue	3.97 733	2.01 742	10.19 740	1.38 722	2.84 752	10.53 754	9.54 759	3.60 733	2.41 708	2.73 712	3.39 710	4.54 725	4.31 740	7.85 742	6.84 733	0.88 716	0.93 743	0.89 716	0.91 726	1.74 724	1.91 734

notaker	3.98 734	2.40 752	2.68 699	3.82 760	3.27 757	3.97 734	2.14 733	4.78 744	3.45 731	4.12 740	6.94 745	7.65 747	3.26 729	7.82 741	5.30 726	4.04 760	1.41 753	3.36 759	2.10 755	3.88 754	3.31 755

WAO-8	4.40 735	1.82 737	1.79 660	2.34 737	2.20 736	9.19 750	1.53 699	6.09 751	16.46 771	3.94 735	7.84 753	7.32 743	3.72 737	9.41 756	3.31 705	2.00 734	1.07 748	2.44 745	1.37 743	2.50 733	1.68 730

Venus	4.40 735	1.82 737	1.79 660	2.34 737	2.20 736	9.19 750	1.53 699	6.09 751	16.46 771	3.94 735	7.84 753	7.32 743	3.72 737	9.41 756	3.31 705	2.00 734	1.07 748	2.44 745	1.37 743	2.50 733	1.68 730

DStereoSA	4.44 737	0.92 684	6.79 729	1.58 729	2.54 747	2.29 691	14.04 769	2.33 697	2.31 705	1.85 674	10.58 762	1.32 556	13.05 764	7.07 721	11.18 758	0.67 710	1.97 757	0.88 715	3.29 759	1.69 723	2.44 745

MultiAttention	4.51 738	0.33 468	0.82 434	0.73 632	0.45 499	30.98 782	4.50 757	2.18 681	1.40 630	1.61 643	2.41 686	2.43 692	0.70 409	38.42 787	1.36 625	0.22 430	0.15 360	0.29 560	0.30 606	0.47 643	0.43 635

fsdfsdds	4.69 739	0.92 684	3.39 705	1.17 714	1.02 696	10.40 753	3.81 752	6.28 754	7.20 757	8.04 764	12.16 765	14.15 760	8.24 755	6.36 704	5.03 723	0.52 683	0.48 704	0.85 714	0.65 709	1.65 722	1.48 728

ktn	4.70 740	2.38 751	2.12 680	3.76 758	3.24 755	4.85 742	2.95 749	5.52 746	7.37 758	4.07 739	19.32 776	7.46 745	3.47 731	7.39 726	2.95 698	4.04 760	1.85 756	3.26 758	2.22 756	3.08 745	2.65 751

MADNet++	5.01 741	3.14 756	4.91 718	4.55 764	3.94 761	5.20 745	4.41 756	4.40 740	4.13 743	4.95 747	6.08 740	4.74 728	5.37 744	9.40 755	10.67 757	4.65 762	4.15 769	3.97 761	3.34 761	4.09 756	4.08 761

UNDER WATER	5.08 742	2.33 750	5.55 722	3.94 762	3.51 758	5.20 745	2.72 746	5.61 749	16.52 773	3.84 734	4.60 724	9.21 751	5.89 747	5.90 696	8.66 744	3.75 755	1.34 752	3.18 757	1.88 750	4.33 760	3.61 757

UNDER WATER-64	5.27 743	2.32 749	8.78 737	3.93 761	3.54 759	7.61 748	3.03 750	5.84 750	14.19 764	4.04 737	4.04 719	9.39 752	6.26 749	5.93 698	8.48 743	3.60 754	1.51 754	3.13 755	1.88 750	4.29 759	3.61 757

TorneroNet-64	5.30 744	2.03 743	1.74 659	3.43 755	2.81 751	10.09 752	2.12 732	9.10 759	17.12 776	4.96 748	9.27 759	10.72 758	3.70 736	9.20 751	4.55 719	3.31 750	0.84 734	2.88 753	1.55 747	3.49 751	3.04 752

MANE	6.19 745	0.59 629	1.03 540	0.93 696	1.22 718	13.38 759	2.69 744	12.81 764	17.94 778	8.21 765	10.82 763	14.72 761	11.68 756	11.39 766	11.90 759	0.59 698	0.50 710	0.52 679	1.76 749	0.55 666	0.54 667

LSM	6.33 746	1.10 699	13.19 747	1.41 725	68.17 795	1.64 641	1.90 721	1.92 620	2.46 709	2.99 721	3.11 705	1.88 653	1.80 684	2.61 608	2.06 678	0.41 651	0.58 720	0.50 674	0.57 701	0.64 681	17.66 783

SGM-ForestM	6.52 747	0.38 537	1.26 594	0.63 544	0.35 370	13.59 760	5.32 758	6.32 755	6.70 756	11.14 767	9.18 758	22.51 781	13.93 768	16.89 770	20.07 770	0.36 630	0.37 671	0.36 631	0.35 645	0.36 589	0.34 592

tt	6.58 748	0.26 265	6.10 726	3.77 759	2.16 735	11.55 756	19.63 773	13.33 765	5.74 753	2.96 720	2.65 695	4.97 735	6.33 751	3.81 646	7.24 734	9.15 772	11.32 782	5.89 772	6.24 773	6.03 762	2.55 747

JetRed	6.91 749	8.80 764	25.96 776	2.85 745	3.25 756	13.98 762	11.87 766	6.25 753	4.28 745	4.45 742	4.56 723	6.69 742	5.46 745	7.46 729	14.05 762	2.59 742	3.31 766	2.59 748	2.29 757	4.20 757	3.36 756

xyz-stereo	7.16 750	0.22 120	69.90 798	0.42 134	0.21 31	32.92 786	0.49 439	0.87 231	0.76 296	1.38 590	27.04 779	1.19 519	1.16 601	4.69 664	0.97 569	0.16 138	0.12 106	0.20 306	0.14 186	0.16 129	0.12 23

TARStereo	7.64 751	0.55 614	10.78 744	0.89 688	1.14 710	14.12 763	16.70 770	12.14 763	14.87 765	13.67 771	15.71 771	19.03 771	13.57 767	8.77 749	6.66 731	0.51 681	0.45 696	0.50 674	0.51 694	1.14 714	1.12 720

LE_ROB	8.05 752	0.37 530	23.53 770	0.74 636	0.33 338	2.77 712	2.87 748	3.71 734	27.24 783	25.39 783	8.87 757	8.46 750	26.71 782	6.65 711	21.99 772	0.21 398	0.19 482	0.20 306	0.21 448	0.25 479	0.22 440

coex-ft	8.13 753	2.13 748	98.04 804	0.67 586	0.53 557	1.71 645	1.56 702	1.65 530	11.11 762	18.17 781	3.75 715	3.88 721	7.61 754	2.98 624	6.49 730	0.30 585	0.30 631	0.32 595	0.31 614	0.66 685	0.50 658

KSHMR	8.75 754	2.06 746	2.11 679	3.53 757	3.11 754	4.13 737	2.69 744	5.60 748	61.37 804	3.00 722	55.83 802	4.98 736	2.45 717	4.49 659	2.61 694	3.46 752	1.55 755	3.14 756	1.94 752	3.72 753	3.18 754

U	9.45 755	0.21 83	0.58 263	0.47 251	53.11 792	61.27 797	0.24 77	0.70 149	0.52 192	0.36 114	0.28 38	0.29 53	0.35 135	0.33 6	0.26 68	0.19 311	0.11 40	60.50 799	8.88 774	0.17 177	0.13 77

TCMNet-wrong-test	10.31 756	11.40 768	14.84 750	20.96 775	18.45 767	13.80 761	10.76 765	15.78 766	3.53 732	5.20 750	5.52 733	16.26 766	12.61 759	7.51 731	10.15 748	7.43 767	2.37 758	4.31 763	3.43 762	11.36 770	10.61 767

noway3	10.35 757	11.00 767	15.02 751	20.39 771	18.94 768	14.12 763	10.56 760	15.98 769	3.54 733	5.46 756	5.85 735	16.09 763	12.69 761	7.52 733	10.27 750	7.32 765	2.42 759	4.36 768	3.53 767	11.32 769	10.69 768

noway2	10.40 758	10.97 765	15.08 752	20.56 772	18.94 768	14.22 765	10.66 763	15.84 767	3.63 735	5.40 754	5.90 737	16.26 766	12.75 763	7.52 733	10.27 750	7.37 766	2.47 760	4.33 766	3.54 768	11.37 771	10.96 769

noway1	10.55 759	11.90 771	15.90 756	21.17 776	19.04 772	14.32 766	10.58 761	16.25 771	3.67 736	5.37 752	5.92 738	16.18 764	12.57 757	7.55 735	10.38 754	7.43 767	2.52 761	4.32 764	3.52 765	11.46 772	11.03 770

zzzz4	10.56 760	11.89 770	15.95 757	21.17 776	19.03 771	14.33 767	10.58 761	16.24 770	3.67 736	5.38 753	5.93 739	16.23 765	12.58 758	7.55 735	10.38 754	7.43 767	2.52 761	4.32 764	3.52 765	11.46 772	11.03 770

noway4	10.57 761	11.82 769	15.74 755	21.37 778	19.02 770	14.35 768	10.72 764	15.85 768	3.82 739	5.34 751	5.85 735	16.62 768	12.73 762	7.51 731	10.29 753	7.45 770	2.57 763	4.33 766	3.51 764	11.47 774	11.08 772

EDNetEfficientorigin	10.57 761	1.47 724	177.42 805	0.67 586	0.53 557	1.58 634	1.16 672	1.90 613	3.37 729	4.71 745	3.38 709	3.10 712	2.69 722	3.13 632	3.58 709	0.25 511	0.23 571	0.33 604	0.27 563	0.83 696	0.81 703

TorneroNet	10.70 763	2.03 743	1.82 664	3.43 755	3.01 753	43.83 787	2.22 736	8.87 758	67.47 805	7.17 762	27.36 780	10.68 757	3.85 739	8.67 748	7.65 739	3.59 753	0.88 740	3.04 754	1.57 748	3.71 752	3.17 753

HanzoNet	11.04 764	3.62 759	8.10 735	4.08 763	3.55 760	4.90 743	2.73 747	7.19 756	10.10 760	31.86 794	28.92 782	21.96 780	36.36 787	18.08 772	10.17 749	7.94 771	3.32 767	3.47 760	3.31 760	7.06 765	4.04 760

DPSimNet_ROB	11.20 765	4.98 761	35.43 782	2.90 748	4.52 762	7.89 749	17.09 771	4.66 742	6.06 755	14.89 775	10.93 764	17.29 769	36.81 789	13.18 768	15.68 766	2.86 743	6.29 772	5.75 771	5.09 771	3.91 755	7.70 765

light-stereo	12.42 766	1.45 722	18.02 759	17.94 770	23.64 779	11.13 755	0.82 606	9.91 760	5.73 752	15.42 776	42.83 793	55.24 797	1.88 690	28.77 785	2.26 685	1.61 731	3.00 765	0.78 709	0.93 728	3.48 750	3.62 759

DGTPSM_ROB	13.01 767	8.23 762	21.87 766	9.51 766	18.10 765	11.56 757	32.01 780	10.63 761	16.20 769	7.03 760	19.48 777	10.15 754	16.66 771	9.83 761	22.42 773	4.75 763	8.68 773	5.37 769	10.25 778	6.16 763	11.36 773

DPSMNet_ROB	13.02 768	8.23 762	21.91 767	9.53 767	18.11 766	11.56 757	32.02 781	10.64 762	16.23 770	7.05 761	19.49 778	10.16 755	16.66 771	9.85 762	22.43 774	4.77 764	8.68 773	5.38 770	10.26 779	6.17 764	11.36 773

USTest	14.33 769	14.94 773	21.04 765	17.44 769	16.05 764	23.26 770	33.84 782	21.73 773	11.80 763	9.36 766	10.14 760	15.97 762	13.20 765	17.28 771	22.43 774	3.78 758	5.01 770	6.17 773	6.16 772	9.25 768	7.72 766

ASD4	15.85 770	10.99 766	19.63 761	10.21 768	11.70 763	19.24 769	31.10 779	19.35 772	10.68 761	11.14 767	10.18 761	12.59 759	12.64 760	14.74 769	24.83 777	12.93 781	9.94 780	26.83 789	19.40 783	16.23 780	12.70 780

UHP	17.70 771	0.98 691	28.07 781	1.23 718	1.64 730	29.27 777	18.20 772	33.51 789	47.04 799	27.38 785	39.32 792	28.10 784	34.64 784	19.10 773	21.07 771	0.62 702	0.40 682	0.56 695	0.46 677	7.45 766	14.94 781

iinet-test	17.98 772	18.06 774	23.82 772	20.87 773	19.70 773	26.55 771	35.70 783	25.04 777	15.93 766	13.33 769	13.25 766	20.58 772	17.79 773	20.62 774	25.11 778	9.58 774	8.78 775	9.88 775	9.85 776	13.23 775	11.95 775

IINet	17.98 772	18.06 774	23.81 771	20.87 773	19.70 773	26.55 771	35.70 783	25.04 777	15.93 766	13.33 769	13.25 766	20.58 772	17.79 773	20.62 774	25.11 778	9.58 774	8.78 775	9.88 775	9.85 776	13.23 775	11.95 775

DPSM_ROB	19.08 774	19.14 777	25.17 774	22.15 780	20.85 776	28.17 774	37.82 786	26.56 779	16.85 774	14.14 772	14.84 769	21.70 775	18.75 776	21.87 777	26.55 782	10.16 778	9.30 778	10.47 777	10.42 780	14.03 777	12.61 778

DPSM	19.08 774	19.14 777	25.17 774	22.15 780	20.85 776	28.17 774	37.82 786	26.56 779	16.85 774	14.14 772	14.84 769	21.70 775	18.75 776	21.87 777	26.55 782	10.16 778	9.30 778	10.47 777	10.42 780	14.03 777	12.61 778

Selective-IGEV-i1pa	19.94 776	26.52 783	23.52 769	2.94 749	1.59 729	31.97 785	20.54 774	30.88 783	25.25 779	23.87 782	27.58 781	33.01 785	26.91 783	32.38 786	25.47 780	20.69 790	5.85 771	12.49 780	4.43 769	3.35 749	19.48 784

real-time stereo	20.92 777	20.34 779	26.52 777	23.75 782	22.35 778	31.10 783	39.65 788	32.69 787	17.69 777	15.67 777	16.02 772	24.19 783	20.68 778	23.49 779	27.65 784	11.09 780	10.22 781	12.48 779	11.73 782	14.68 779	16.45 782

LRCNet_RVC	22.74 778	32.10 784	21.97 768	29.84 783	26.23 780	4.42 740	0.81 604	22.66 774	2.02 695	26.93 784	29.26 783	23.06 782	15.59 770	23.84 780	18.88 769	31.75 793	19.90 794	34.65 793	32.13 794	30.54 791	28.32 792

DLNR-FE	23.17 779	48.55 798	42.94 785	176.85 805	78.48 796	0.35 60	0.21 36	23.51 776	0.75 287	0.66 290	0.86 308	0.59 288	0.30 83	1.55 485	0.44 329	9.85 777	0.12 106	0.18 220	0.14 186	76.92 802	0.16 240

DLNR_Zeroshot_test	23.17 779	48.52 797	43.29 786	176.68 804	78.69 797	0.35 60	0.21 36	23.41 775	0.75 287	0.66 290	0.86 308	0.59 288	0.30 83	1.56 490	0.44 329	9.57 773	0.12 106	0.18 220	0.14 186	76.92 802	0.16 240

FADE	26.59 781	4.78 760	20.96 764	1.89 733	1.92 734	2.91 715	2.00 727	5.58 747	5.04 749	2.92 718	2.16 674	4.13 723	14.18 769	10.23 763	8.46 742	188.09 806	2.77 764	123.78 803	127.92 803	1.06 712	1.10 719

BEATNet-Init1	26.87 782	13.43 772	70.68 799	0.91 693	0.68 626	57.02 795	21.06 775	32.82 788	32.67 785	52.12 804	53.61 801	66.05 800	49.56 798	48.79 799	34.71 788	0.49 680	0.44 692	0.53 685	0.53 697	0.63 679	0.59 679

fast-reg	37.99 783	38.31 786	50.02 788	45.00 793	43.04 790	57.29 796	76.35 794	53.18 792	33.49 786	28.15 786	29.55 787	41.27 789	35.82 786	42.63 790	52.86 792	19.57 782	18.63 787	20.88 781	20.79 784	28.20 783	24.79 785

RAFT-FEzeroshot	38.32 784	38.45 788	50.28 789	44.74 788	41.87 785	56.68 790	76.38 797	53.24 794	33.76 788	28.29 788	29.37 784	43.69 794	37.66 791	43.83 792	53.41 796	20.32 784	18.70 789	21.07 783	21.07 787	28.25 786	25.35 789

RAFT-FE	38.32 784	38.45 788	50.28 789	44.74 788	41.87 785	56.68 790	76.38 797	53.24 794	33.76 788	28.29 788	29.37 784	43.69 794	37.66 791	43.83 792	53.41 796	20.32 784	18.70 789	21.07 783	21.07 787	28.25 786	25.35 789

CasAABBNet	38.33 786	38.46 790	50.35 792	44.75 790	41.84 784	56.68 790	76.37 796	53.22 793	33.83 791	28.31 791	29.54 786	43.62 793	37.71 793	43.84 795	53.41 796	20.30 783	18.70 789	21.07 783	21.07 787	28.24 785	25.34 787

Hybrid-DGEV	38.35 787	38.46 790	50.28 789	44.82 792	41.90 787	56.66 789	76.35 794	53.24 794	33.80 790	28.29 788	29.84 789	43.58 790	37.86 795	43.84 795	53.39 795	20.34 786	18.69 788	21.06 782	21.00 785	28.25 786	25.34 787

FlowAnything	38.37 788	38.41 787	50.38 793	44.76 791	41.94 788	56.64 788	76.34 793	53.28 798	34.23 793	28.25 787	29.72 788	43.60 791	37.79 794	43.83 792	53.38 794	20.39 788	18.71 793	21.07 783	21.14 791	28.23 784	25.29 786

Selective-RAFT-Error	38.39 789	38.47 792	50.44 794	44.73 787	41.97 789	56.68 790	76.38 797	53.24 794	33.92 792	28.34 792	29.85 790	43.60 791	38.20 796	43.75 791	53.34 793	20.38 787	18.70 789	21.09 787	21.05 786	28.30 789	25.43 791

HaxPig	38.92 790	41.40 794	41.64 783	29.95 784	32.27 781	28.90 776	27.60 776	29.73 782	37.71 794	43.82 799	43.87 794	33.17 786	35.56 785	41.53 788	40.37 790	43.94 799	47.51 803	45.82 796	47.08 798	42.38 792	44.15 799

AVERAGE_ROB	40.43 791	42.37 795	42.73 784	36.96 786	35.58 783	30.50 778	27.61 777	36.71 791	38.39 795	44.91 800	44.36 797	37.45 788	36.70 788	41.88 789	40.35 789	45.43 800	46.81 802	47.11 797	46.35 797	42.51 793	43.87 798

MEDIAN_ROB	42.00 792	44.40 796	44.29 787	35.15 785	34.95 782	31.28 784	29.60 778	35.88 790	40.02 796	47.20 803	46.64 798	37.37 787	38.48 797	44.35 798	42.45 791	48.03 801	49.39 804	49.71 798	49.03 799	45.14 796	46.65 800

LSM0	42.82 793	38.75 793	50.81 795	47.07 794	109.38 805	57.00 794	76.02 792	53.74 799	33.71 787	29.02 793	30.41 791	43.87 796	37.22 790	43.91 797	53.54 799	20.52 789	18.62 786	21.10 788	21.11 790	28.41 790	42.22 795

Anonymous_1	43.04 794	18.73 776	24.79 773	21.81 779	46.26 791	27.80 773	37.60 785	28.08 781	16.14 768	14.66 774	14.30 768	20.65 774	17.88 775	21.56 776	25.94 781	117.93 804	8.92 777	100.65 800	126.50 802	158.64 806	12.08 777

PML	51.67 795	36.25 785	13.28 748	7.46 765	20.81 775	108.69 804	232.22 807	8.72 757	27.82 784	87.01 805	269.67 807	69.67 801	61.95 801	24.76 784	14.20 763	9.74 776	3.40 768	9.62 774	4.70 770	18.74 781	4.72 764

xxxxx1	54.10 796	25.67 780	27.13 778	113.43 801	96.96 800	30.69 779	47.44 789	32.38 784	25.60 780	17.75 778	17.27 773	21.81 777	21.02 779	24.43 781	33.82 785	33.37 794	40.54 799	157.71 804	175.86 804	66.16 799	72.93 803

tt_ll	54.10 796	25.67 780	27.13 778	113.43 801	96.96 800	30.69 779	47.44 789	32.38 784	25.60 780	17.75 778	17.27 773	21.81 777	21.02 779	24.43 781	33.82 785	33.37 794	40.54 799	157.71 804	175.86 804	66.16 799	72.93 803

ff	54.10 796	25.67 780	27.13 778	113.43 801	96.96 800	30.69 779	47.44 789	32.38 784	25.60 780	17.75 778	17.27 773	21.81 777	21.02 779	24.43 781	33.82 785	33.37 794	40.54 799	157.71 804	175.86 804	66.16 799	72.93 803

zzzz2	57.17 799	57.86 799	75.47 800	67.94 795	62.74 793	84.92 800	114.99 802	79.18 800	50.68 800	42.39 795	44.33 795	61.67 798	53.81 799	65.07 800	79.30 800	30.51 791	28.15 795	31.78 790	32.01 792	42.61 794	38.08 793

noway5	57.17 799	57.86 799	75.47 800	67.94 795	62.74 793	84.92 800	114.99 802	79.18 800	50.68 800	42.39 795	44.33 795	61.67 798	53.81 799	65.07 800	79.30 800	30.51 791	28.15 795	31.78 790	32.01 792	42.61 794	38.08 793

zzz1	61.79 801	59.16 802	84.91 803	83.86 798	80.22 799	82.74 798	99.25 800	85.15 803	52.28 803	43.59 798	48.47 800	77.02 802	69.19 802	65.23 803	79.63 802	33.72 797	28.30 797	35.17 794	34.66 795	50.16 797	43.13 796

zzzzzz3	61.80 802	59.14 801	84.88 802	83.84 797	80.20 798	82.87 799	99.25 800	85.10 802	52.26 802	43.57 797	48.41 799	77.21 803	69.20 803	65.22 802	79.68 803	33.72 797	28.30 797	35.17 794	34.66 795	50.16 797	43.13 796

RSGM-EC	88.84 803	82.86 803	51.22 796	105.38 799	99.51 803	94.51 802	125.67 804	90.02 804	46.43 797	45.14 801	57.50 803	101.22 804	88.55 804	154.40 804	153.26 805	105.54 802	59.55 805	113.88 801	53.02 800	92.89 804	56.17 801

acva	88.84 803	82.86 803	51.22 796	105.38 799	99.51 803	94.51 802	125.67 804	90.02 804	46.43 797	45.14 801	57.50 803	101.22 804	88.55 804	154.40 804	153.26 805	105.54 802	59.55 805	113.88 801	53.02 800	92.89 804	56.17 801

Selective-IGEV-i16pa	97.29 805	136.83 805	17.95 758	1.52 728	1.00 695	188.16 806	3.63 751	183.02 807	169.43 807	88.01 806	178.60 805	119.35 806	191.45 807	226.33 807	135.51 804	131.38 805	17.89 785	32.25 792	3.46 763	2.02 728	117.94 806

test_example2	192.40 806	210.76 806	206.48 806	199.83 806	204.73 806	172.94 805	183.52 806	133.93 806	133.41 806	191.38 807	196.19 806	187.13 807	178.77 806	205.33 806	208.00 807	222.09 807	238.72 807	186.54 807	190.54 807	227.34 807	170.31 807

ccccc	497.63 807	492.34 807	595.97 807	530.87 807	530.37 807	478.08 807	442.62 808	491.76 808	343.70 808	448.18 808	520.80 808	476.12 808	550.57 808	541.64 808	605.32 808	663.49 808	459.54 808	353.94 808	309.79 808	586.66 808	530.90 808

GS-Stereo							0.36 241	0.92 254	0.47 159	0.37 125	0.38 85	0.32 80	0.33 115	0.43 47	0.26 68	0.19 311	0.11 40	0.16 116	0.12 82	0.17 177	0.15 196

Low-res two-view benchmark