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

DF_test	0.19 19	0.13 5	0.26 48	0.33 108	0.24 319	0.10 1	0.23 134	0.26 19	0.30 116	0.22 54	0.27 106	0.16 6	0.18 45	0.22 1	0.20 35	0.15 275	0.11 241	0.13 119	0.12 202	0.13 162	0.10 67

PSi22a	0.16 1	0.13 5	0.23 7	0.27 3	0.15 11	0.17 17	0.18 17	0.26 19	0.15 5	0.15 2	0.13 1	0.21 54	0.17 27	0.22 1	0.19 17	0.13 126	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

Foundation-i32	0.16 1	0.13 5	0.22 3	0.27 3	0.13 1	0.15 8	0.20 53	0.25 11	0.13 2	0.15 2	0.14 2	0.22 62	0.20 81	0.23 3	0.20 35	0.13 126	0.09 28	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.08 1

small-0shot	0.18 8	0.13 5	0.28 83	0.29 14	0.18 78	0.17 17	0.29 255	0.27 22	0.17 10	0.18 13	0.29 134	0.14 2	0.16 20	0.24 4	0.21 66	0.12 65	0.09 28	0.14 176	0.11 161	0.12 109	0.10 67

WAFT-Stereo (ZS)	0.20 32	0.18 200	0.22 3	0.25 1	0.20 158	0.23 56	0.23 134	0.19 1	0.19 20	0.19 20	0.28 120	0.12 1	0.22 110	0.24 4	0.26 217	0.12 65	0.14 432	0.18 379	0.27 624	0.17 385	0.19 479

testmc14	0.18 8	0.12 2	0.21 1	0.30 27	0.14 7	0.29 155	0.25 167	0.30 30	0.15 5	0.21 36	0.28 120	0.21 54	0.18 45	0.24 4	0.21 66	0.11 39	0.09 28	0.10 1	0.08 1	0.11 38	0.09 6

S2M2_XL	0.19 19	0.18 200	0.27 63	0.27 3	0.20 158	0.15 8	0.16 4	0.22 5	0.15 5	0.21 36	0.26 97	0.17 9	0.17 27	0.24 4	0.21 66	0.17 393	0.16 501	0.15 232	0.13 250	0.15 284	0.12 208
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
aanet-new-40k	0.23 93	0.17 157	0.39 290	0.34 140	0.18 78	0.38 299	0.20 53	0.36 77	0.26 76	0.24 80	0.28 120	0.25 113	0.35 303	0.25 8	0.21 66	0.11 39	0.09 28	0.13 119	0.10 94	0.14 216	0.09 6

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.23 93	0.14 28	0.27 63	0.35 187	0.18 78	0.26 101	0.26 193	0.42 137	0.38 209	0.25 92	0.43 224	0.23 79	0.28 205	0.25 8	0.22 93	0.11 39	0.09 28	0.12 60	0.09 15	0.11 38	0.10 67

PSi22b	0.17 3	0.13 5	0.24 17	0.29 14	0.15 11	0.15 8	0.18 17	0.25 11	0.18 14	0.16 8	0.16 10	0.30 164	0.21 95	0.25 8	0.21 66	0.12 65	0.09 28	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

BLMT-Stereo	0.17 3	0.11 1	0.22 3	0.32 86	0.20 158	0.16 13	0.22 100	0.20 2	0.22 32	0.14 1	0.18 17	0.15 3	0.14 2	0.25 8	0.22 93	0.10 15	0.09 28	0.14 176	0.13 250	0.10 8	0.10 67

PipStereo	0.17 3	0.13 5	0.24 17	0.28 8	0.15 11	0.14 3	0.19 34	0.26 19	0.18 14	0.16 8	0.16 10	0.28 141	0.19 66	0.26 12	0.21 66	0.12 65	0.09 28	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

DepthFocus	0.19 19	0.13 5	0.31 136	0.29 14	0.23 281	0.17 17	0.20 53	0.27 22	0.18 14	0.24 80	0.25 82	0.15 3	0.17 27	0.26 12	0.18 7	0.15 275	0.12 314	0.17 323	0.17 428	0.13 162	0.10 67

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 93	0.16 106	0.32 160	0.39 320	0.21 191	0.18 21	0.21 80	0.34 64	0.26 76	0.28 141	0.51 262	0.28 141	0.29 224	0.26 12	0.24 154	0.14 192	0.10 99	0.13 119	0.10 94	0.14 216	0.12 208

FoundationStereo	0.17 3	0.14 28	0.25 32	0.30 27	0.16 32	0.23 56	0.20 53	0.22 5	0.15 5	0.18 13	0.16 10	0.20 41	0.19 66	0.26 12	0.21 66	0.13 126	0.09 28	0.12 60	0.09 15	0.10 8	0.09 6

U	0.45 425	0.16 106	0.32 160	0.40 364	0.71 699	3.55 734	0.20 53	0.41 128	0.38 209	0.26 106	0.23 54	0.24 98	0.22 110	0.26 12	0.22 93	0.15 275	0.09 28	0.88 711	0.13 250	0.13 162	0.11 145

anonymous	0.20 32	0.16 106	0.29 94	0.32 86	0.21 191	0.14 3	0.21 80	0.24 9	0.28 95	0.25 92	0.36 190	0.18 25	0.16 20	0.27 17	0.20 35	0.12 65	0.10 99	0.14 176	0.12 202	0.12 109	0.10 67

Wavelet-MonSter	0.20 32	0.13 5	0.27 63	0.33 108	0.18 78	0.17 17	0.21 80	0.32 47	0.23 44	0.25 92	0.34 172	0.22 62	0.24 138	0.27 17	0.21 66	0.09 1	0.09 28	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

IGEV-Stereo++	0.21 55	0.15 75	0.27 63	0.37 247	0.19 111	0.22 43	0.18 17	0.42 137	0.35 172	0.22 54	0.28 120	0.24 98	0.18 45	0.27 17	0.22 93	0.12 65	0.09 28	0.12 60	0.10 94	0.12 109	0.10 67

aanet-new-34k	0.23 93	0.16 106	0.37 255	0.34 140	0.16 32	0.24 70	0.24 155	0.43 156	0.36 182	0.26 106	0.27 106	0.23 79	0.35 303	0.28 20	0.20 35	0.10 15	0.09 28	0.13 119	0.09 15	0.12 109	0.09 6

aanet-new-10k	0.25 142	0.18 200	0.44 363	0.38 287	0.18 78	0.45 371	0.21 80	0.44 164	0.35 172	0.27 126	0.31 153	0.25 113	0.30 243	0.28 20	0.21 66	0.13 126	0.09 28	0.13 119	0.10 94	0.16 343	0.10 67

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.25 142	0.14 28	0.30 112	0.34 140	0.21 191	0.44 359	0.25 167	0.44 164	0.35 172	0.27 126	0.35 180	0.37 224	0.35 303	0.28 20	0.26 217	0.12 65	0.09 28	0.13 119	0.11 161	0.11 38	0.09 6

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.25 142	0.14 28	0.74 588	0.33 108	0.19 111	0.29 155	0.22 100	0.38 95	0.29 108	0.25 92	0.22 46	0.23 79	0.32 266	0.28 20	0.19 17	0.11 39	0.10 99	0.12 60	0.10 94	0.12 109	0.30 612

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.22 75	0.16 106	0.35 223	0.33 108	0.18 78	0.24 70	0.24 155	0.45 171	0.27 81	0.23 64	0.35 180	0.20 41	0.26 172	0.28 20	0.19 17	0.11 39	0.10 99	0.12 60	0.10 94	0.11 38	0.11 145

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.23 93	0.14 28	0.31 136	0.33 108	0.18 78	0.21 38	0.33 347	0.52 223	0.42 241	0.26 106	0.33 160	0.19 32	0.30 243	0.28 20	0.21 66	0.11 39	0.09 28	0.12 60	0.09 15	0.11 38	0.09 6

gcap_with_dpt	0.26 161	0.16 106	0.32 160	0.34 140	0.21 191	0.35 256	0.36 415	0.44 164	0.41 230	0.38 230	0.54 284	0.22 62	0.21 95	0.28 20	0.22 93	0.12 65	0.09 28	0.15 232	0.12 202	0.11 38	0.10 67

252Zero-FE	0.20 32	0.15 75	0.26 48	0.33 108	0.19 111	0.23 56	0.18 17	0.41 128	0.34 159	0.22 54	0.21 33	0.19 32	0.18 45	0.28 20	0.22 93	0.14 192	0.10 99	0.12 60	0.09 15	0.10 8	0.10 67

water-stereo	0.28 192	0.14 28	0.29 94	0.35 187	0.19 111	0.36 272	0.23 134	0.62 296	0.38 209	0.39 243	0.62 316	0.41 268	0.35 303	0.28 20	0.27 238	0.14 192	0.13 390	0.13 119	0.12 202	0.12 109	0.10 67

gcap-zeroshot	0.26 161	0.16 106	0.31 136	0.33 108	0.22 226	0.36 272	0.31 304	0.47 183	0.46 269	0.38 230	0.50 252	0.24 98	0.18 45	0.28 20	0.24 154	0.13 126	0.09 28	0.15 232	0.12 202	0.11 38	0.10 67

GCAPDPT-zeroshot4090	0.25 142	0.14 28	0.74 588	0.33 108	0.19 111	0.29 155	0.22 100	0.38 95	0.29 108	0.25 92	0.22 46	0.23 79	0.32 266	0.28 20	0.19 17	0.11 39	0.10 99	0.12 60	0.10 94	0.12 109	0.30 612

testlalala	0.26 161	0.16 106	0.31 136	0.33 108	0.22 226	0.36 272	0.31 304	0.47 183	0.46 269	0.38 230	0.50 252	0.24 98	0.18 45	0.28 20	0.24 154	0.13 126	0.09 28	0.15 232	0.12 202	0.11 38	0.10 67

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.24 119	0.16 106	0.30 112	0.35 187	0.18 78	0.36 272	0.17 7	0.37 85	0.37 199	0.29 156	0.23 54	0.23 79	0.24 138	0.29 32	0.22 93	0.16 336	0.15 465	0.21 504	0.17 428	0.19 455	0.15 346

depth_test_26	0.21 55	0.14 28	0.28 83	0.30 27	0.19 111	0.16 13	0.20 53	0.30 30	0.23 44	0.27 126	0.37 197	0.22 62	0.15 8	0.29 32	0.20 35	0.18 429	0.14 432	0.15 232	0.15 329	0.15 284	0.14 311

MGA	0.19 19	0.14 28	0.26 48	0.30 27	0.20 158	0.29 155	0.18 17	0.35 69	0.27 81	0.19 20	0.21 33	0.19 32	0.15 8	0.29 32	0.20 35	0.12 65	0.10 99	0.12 60	0.09 15	0.11 38	0.11 145

CAR	0.20 32	0.14 28	0.25 32	0.30 27	0.19 111	0.25 90	0.18 17	0.42 137	0.27 81	0.23 64	0.25 82	0.17 9	0.14 2	0.29 32	0.22 93	0.12 65	0.09 28	0.12 60	0.10 94	0.11 38	0.11 145

MSE-Stereo	0.19 19	0.14 28	0.25 32	0.30 27	0.19 111	0.25 90	0.18 17	0.42 137	0.27 81	0.19 20	0.25 82	0.17 9	0.14 2	0.29 32	0.20 35	0.12 65	0.10 99	0.12 60	0.10 94	0.11 38	0.11 145

aanet-new-16k	0.22 75	0.17 157	0.35 223	0.37 247	0.17 46	0.26 101	0.18 17	0.41 128	0.37 199	0.28 141	0.23 54	0.25 113	0.26 172	0.29 32	0.21 66	0.12 65	0.09 28	0.13 119	0.10 94	0.14 216	0.10 67

aanet-new-12k	0.24 119	0.19 248	0.39 290	0.41 402	0.17 46	0.33 227	0.22 100	0.41 128	0.37 199	0.27 126	0.23 54	0.22 62	0.35 303	0.29 32	0.24 154	0.12 65	0.08 2	0.14 176	0.11 161	0.16 343	0.11 145

GCAP-Stereo-cres-4k	0.25 142	0.16 106	0.33 181	0.38 287	0.20 158	0.46 377	0.27 216	0.41 128	0.34 159	0.28 141	0.38 201	0.24 98	0.35 303	0.29 32	0.24 154	0.11 39	0.09 28	0.13 119	0.10 94	0.13 162	0.10 67

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.26 161	0.16 106	0.30 112	0.33 108	0.22 226	0.36 272	0.32 335	0.47 183	0.48 284	0.38 230	0.51 262	0.24 98	0.18 45	0.29 32	0.24 154	0.13 126	0.09 28	0.15 232	0.12 202	0.11 38	0.11 145

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.26 161	0.16 106	0.30 112	0.33 108	0.22 226	0.34 245	0.31 304	0.48 191	0.50 294	0.39 243	0.54 284	0.23 79	0.19 66	0.29 32	0.23 134	0.12 65	0.09 28	0.15 232	0.12 202	0.11 38	0.10 67

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.32 242	0.38 601	2.34 711	0.33 108	0.19 111	0.20 30	0.22 100	0.43 156	0.29 108	0.22 54	0.25 82	0.22 62	0.26 172	0.29 32	0.20 35	0.11 39	0.10 99	0.12 60	0.09 15	0.11 38	0.10 67

LiteMatch	0.24 119	0.17 157	0.24 17	0.37 247	0.20 158	0.27 119	0.27 216	0.31 38	0.24 52	0.21 36	0.20 22	0.29 149	0.40 366	0.29 32	0.43 448	0.16 336	0.10 99	0.15 232	0.13 250	0.14 216	0.14 311

GeoVLM	0.19 19	0.14 28	0.24 17	0.30 27	0.19 111	0.27 119	0.19 34	0.31 38	0.24 52	0.21 36	0.20 22	0.29 149	0.20 81	0.29 32	0.22 93	0.12 65	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

MonSter++	0.19 19	0.14 28	0.24 17	0.30 27	0.19 111	0.27 119	0.19 34	0.31 38	0.24 52	0.21 36	0.20 22	0.29 149	0.19 66	0.29 32	0.21 66	0.12 65	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

4.5_new	0.21 55	0.20 300	0.29 94	0.30 27	0.17 46	0.24 70	0.26 193	0.32 47	0.28 95	0.32 184	0.28 120	0.19 32	0.17 27	0.29 32	0.21 66	0.10 15	0.08 2	0.12 60	0.10 94	0.13 162	0.09 6

4.5w-stereo	0.21 55	0.20 300	0.29 94	0.30 27	0.17 46	0.24 70	0.26 193	0.32 47	0.28 95	0.32 184	0.28 120	0.19 32	0.17 27	0.29 32	0.21 66	0.10 15	0.08 2	0.12 60	0.10 94	0.13 162	0.09 6

2w_stereo	0.22 75	0.18 200	0.30 112	0.32 86	0.16 32	0.28 142	0.38 455	0.38 95	0.35 172	0.32 184	0.33 160	0.17 9	0.18 45	0.29 32	0.22 93	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.10 94	0.12 109	0.10 67

test_for_model	0.26 161	0.16 106	0.31 136	0.33 108	0.22 226	0.36 272	0.32 335	0.47 183	0.48 284	0.38 230	0.51 262	0.24 98	0.18 45	0.29 32	0.24 154	0.13 126	0.09 28	0.15 232	0.12 202	0.11 38	0.11 145

CAS	0.34 274	0.13 5	0.25 32	1.28 719	0.30 512	0.46 377	0.38 455	0.48 191	0.47 276	0.34 195	0.52 275	0.24 98	0.19 66	0.29 32	0.27 238	0.69 708	0.08 2	0.12 60	0.08 1	0.12 109	0.15 346

CroCo-Stereo	0.26 161	0.22 388	0.36 238	0.48 557	0.22 226	0.20 30	0.29 255	0.51 213	0.44 254	0.28 141	0.23 54	0.42 279	0.26 172	0.29 32	0.26 217	0.15 275	0.13 390	0.13 119	0.11 161	0.16 343	0.12 208
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
test410	0.20 32	0.15 75	0.33 181	0.32 86	0.20 158	0.36 272	0.16 4	0.34 64	0.22 32	0.22 54	0.23 54	0.22 62	0.18 45	0.30 52	0.17 1	0.10 15	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.10 67

flow	0.21 55	0.14 28	0.29 94	0.30 27	0.23 281	0.14 3	0.13 1	0.23 7	0.19 20	0.25 92	0.21 33	0.28 141	0.20 81	0.30 52	0.23 134	0.20 494	0.19 567	0.18 379	0.16 368	0.20 476	0.21 525

mm2	0.18 8	0.14 28	0.24 17	0.30 27	0.19 111	0.15 8	0.19 34	0.31 38	0.24 52	0.15 2	0.20 22	0.29 149	0.17 27	0.30 52	0.20 35	0.12 65	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

mm1	0.18 8	0.14 28	0.24 17	0.30 27	0.19 111	0.15 8	0.19 34	0.25 11	0.24 52	0.15 2	0.20 22	0.29 149	0.17 27	0.30 52	0.20 35	0.12 65	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

aanet-new-32k	0.23 93	0.15 75	0.32 160	0.36 221	0.18 78	0.38 299	0.21 80	0.40 117	0.24 52	0.27 126	0.23 54	0.34 195	0.35 303	0.30 52	0.19 17	0.12 65	0.10 99	0.13 119	0.10 94	0.13 162	0.10 67

aanet-new-30k	0.23 93	0.15 75	0.32 160	0.36 221	0.18 78	0.38 299	0.21 80	0.40 117	0.24 52	0.27 126	0.23 54	0.34 195	0.35 303	0.30 52	0.19 17	0.12 65	0.10 99	0.13 119	0.10 94	0.13 162	0.10 67

aanet-new-24k	0.23 93	0.16 106	0.29 94	0.35 187	0.17 46	0.39 312	0.23 134	0.35 69	0.30 116	0.30 165	0.27 106	0.25 113	0.32 266	0.30 52	0.20 35	0.11 39	0.09 28	0.13 119	0.10 94	0.14 216	0.10 67

LACA1	0.18 8	0.15 75	0.26 48	0.29 14	0.14 7	0.25 90	0.23 134	0.25 11	0.19 20	0.20 23	0.16 10	0.19 32	0.18 45	0.30 52	0.21 66	0.14 192	0.10 99	0.11 5	0.10 94	0.11 38	0.09 6

HiDET	0.20 32	0.13 5	0.26 48	0.30 27	0.19 111	0.23 56	0.18 17	0.36 77	0.26 76	0.20 23	0.23 54	0.27 134	0.16 20	0.30 52	0.23 134	0.12 65	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.09 6

CSFM-Stereo	0.20 32	0.14 28	0.23 7	0.30 27	0.17 46	0.29 155	0.20 53	0.39 103	0.22 32	0.22 54	0.21 33	0.26 123	0.20 81	0.30 52	0.20 35	0.13 126	0.12 314	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

S2M2_L	0.26 161	0.22 388	0.33 181	0.31 58	0.25 353	0.24 70	0.13 1	0.35 69	0.41 230	0.25 92	0.36 190	0.30 164	0.25 151	0.30 52	0.26 217	0.22 541	0.19 567	0.17 323	0.19 491	0.21 502	0.18 444
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
StereoAnything_RVC	0.21 55	0.68 680	0.39 290	0.28 8	0.15 11	0.23 56	0.18 17	0.20 2	0.19 20	0.16 8	0.16 10	0.15 3	0.22 110	0.30 52	0.18 7	0.16 336	0.09 28	0.12 60	0.08 1	0.16 343	0.09 6

GEAR-Net	0.24 119	0.20 300	0.31 136	0.38 287	0.22 226	0.24 70	0.22 100	0.50 209	0.23 44	0.28 141	0.35 180	0.30 164	0.22 110	0.31 64	0.28 261	0.14 192	0.10 99	0.14 176	0.10 94	0.13 162	0.13 260

VeloStereo	0.21 55	0.14 28	0.29 94	0.30 27	0.23 281	0.14 3	0.13 1	0.23 7	0.19 20	0.25 92	0.21 33	0.28 141	0.20 81	0.31 64	0.23 134	0.20 494	0.19 567	0.18 379	0.16 368	0.20 476	0.21 525

SE	0.32 242	0.26 495	0.34 206	0.34 140	0.21 191	0.50 393	0.33 347	0.58 264	0.52 303	0.51 306	0.54 284	0.32 177	0.35 303	0.31 64	0.25 187	0.17 393	0.13 390	0.19 427	0.16 368	0.21 502	0.18 444

MCSU-Stereo	0.20 32	0.12 2	0.24 17	0.30 27	0.13 1	0.25 90	0.31 304	0.33 58	0.32 141	0.28 141	0.25 82	0.23 79	0.17 27	0.31 64	0.20 35	0.12 65	0.09 28	0.10 1	0.08 1	0.10 8	0.09 6

LiteMatch*	0.20 32	0.14 28	0.31 136	0.31 58	0.23 281	0.24 70	0.21 80	0.31 38	0.30 116	0.21 36	0.19 19	0.24 98	0.19 66	0.31 64	0.20 35	0.13 126	0.11 241	0.13 119	0.10 94	0.10 8	0.11 145

aanet-new-28k	0.23 93	0.17 157	0.40 304	0.36 221	0.17 46	0.33 227	0.22 100	0.35 69	0.27 81	0.27 126	0.23 54	0.29 149	0.34 297	0.31 64	0.22 93	0.13 126	0.10 99	0.13 119	0.11 161	0.16 343	0.12 208

GCAP-Stereo-DPT26K	0.22 75	0.15 75	0.35 223	0.33 108	0.17 46	0.23 56	0.25 167	0.42 137	0.24 52	0.26 106	0.26 97	0.21 54	0.30 243	0.31 64	0.20 35	0.10 15	0.10 99	0.13 119	0.10 94	0.12 109	0.10 67

MatchStereo	0.19 19	0.14 28	0.23 7	0.27 3	0.15 11	0.18 21	0.21 80	0.32 47	0.28 95	0.20 23	0.35 180	0.18 25	0.17 27	0.31 64	0.24 154	0.14 192	0.10 99	0.12 60	0.09 15	0.11 38	0.10 67
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
IGEV	0.20 32	0.12 2	0.23 7	0.31 58	0.20 158	0.23 56	0.19 34	0.40 117	0.29 108	0.22 54	0.34 172	0.20 41	0.15 8	0.31 64	0.19 17	0.11 39	0.10 99	0.12 60	0.10 94	0.10 8	0.10 67

MLG-Stereo_test1	0.18 8	0.13 5	0.27 63	0.33 108	0.17 46	0.24 70	0.17 7	0.25 11	0.12 1	0.18 13	0.14 2	0.23 79	0.15 8	0.31 64	0.20 35	0.12 65	0.09 28	0.12 60	0.09 15	0.10 8	0.09 6

GIP-stereo	0.24 119	0.18 200	0.30 112	0.37 247	0.24 319	0.26 101	0.20 53	0.46 179	0.36 182	0.24 80	0.39 206	0.35 210	0.20 81	0.31 64	0.21 66	0.15 275	0.10 99	0.13 119	0.10 94	0.12 109	0.11 145

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 551	3.08 748	2.43 714	0.31 58	0.18 78	0.29 155	0.20 53	0.37 85	0.32 141	0.28 141	0.24 71	0.18 25	0.18 45	0.31 64	0.22 93	1.09 722	0.08 2	0.17 323	0.16 368	0.14 216	0.97 721

IGEV++	0.24 119	0.17 157	0.31 136	0.38 287	0.22 226	0.24 70	0.22 100	0.50 209	0.23 44	0.28 141	0.35 180	0.30 164	0.22 110	0.31 64	0.28 261	0.14 192	0.10 99	0.13 119	0.10 94	0.13 162	0.13 260

test410_97500	0.20 32	0.15 75	0.33 181	0.33 108	0.19 111	0.35 256	0.16 4	0.33 58	0.22 32	0.22 54	0.22 46	0.23 79	0.18 45	0.32 77	0.17 1	0.10 15	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

LACA_dic	0.18 8	0.20 300	0.25 32	0.30 27	0.14 7	0.20 30	0.18 17	0.25 11	0.20 27	0.23 64	0.17 15	0.20 41	0.16 20	0.32 77	0.17 1	0.12 65	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.18 416	0.10 67

LGCAT	0.20 32	0.14 28	0.24 17	0.29 14	0.19 111	0.14 3	0.19 34	0.24 9	0.18 14	0.26 106	0.20 22	0.20 41	0.19 66	0.32 77	0.21 66	0.23 559	0.18 547	0.11 5	0.14 294	0.10 8	0.19 479

derf	0.19 19	0.14 28	0.26 48	0.32 86	0.19 111	0.21 38	0.18 17	0.30 30	0.24 52	0.17 11	0.20 22	0.28 141	0.16 20	0.32 77	0.20 35	0.12 65	0.11 241	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.10 67

aanet-new-22k	0.23 93	0.16 106	0.30 112	0.35 187	0.18 78	0.31 195	0.19 34	0.46 179	0.42 241	0.25 92	0.23 54	0.25 113	0.30 243	0.32 77	0.22 93	0.11 39	0.10 99	0.12 60	0.10 94	0.12 109	0.10 67

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.28 192	0.51 648	1.28 672	0.31 58	0.19 111	0.22 43	0.22 100	0.45 171	0.28 95	0.23 64	0.32 157	0.25 113	0.24 138	0.32 77	0.20 35	0.12 65	0.11 241	0.12 60	0.10 94	0.11 38	0.11 145

Foundation-i1	0.26 161	0.14 28	0.25 32	0.33 108	0.21 191	0.39 312	0.26 193	0.60 283	0.38 209	0.35 206	0.38 201	0.44 299	0.29 224	0.32 77	0.26 217	0.13 126	0.10 99	0.12 60	0.11 161	0.11 38	0.10 67

GEAStereo	0.23 93	0.16 106	0.30 112	0.33 108	0.25 353	0.36 272	0.30 276	0.42 137	0.28 95	0.26 106	0.28 120	0.24 98	0.21 95	0.32 77	0.22 93	0.18 429	0.10 99	0.13 119	0.10 94	0.14 216	0.12 208

BridgeDepth	0.21 55	0.14 28	0.26 48	0.34 140	0.14 7	0.40 318	0.27 216	0.28 25	0.22 32	0.18 13	0.19 19	0.28 141	0.29 224	0.32 77	0.20 35	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.10 94	0.11 38	0.10 67
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GSStereo	0.23 93	0.16 106	0.30 112	0.33 108	0.25 353	0.36 272	0.30 276	0.42 137	0.27 81	0.30 165	0.28 120	0.23 79	0.21 95	0.32 77	0.22 93	0.16 336	0.09 28	0.12 60	0.10 94	0.14 216	0.12 208

GS-Stereo							0.30 276	0.42 137	0.27 81	0.30 165	0.28 120	0.23 79	0.21 95	0.32 77	0.22 93	0.16 336	0.09 28	0.12 60	0.10 94	0.14 216	0.12 208

Zero-FE251	0.23 93	0.16 106	0.30 112	0.33 108	0.20 158	0.44 359	0.19 34	0.37 85	0.25 68	0.27 126	0.29 134	0.38 233	0.24 138	0.32 77	0.22 93	0.14 192	0.10 99	0.13 119	0.10 94	0.11 38	0.10 67

DA	0.29 208	0.17 157	0.31 136	0.40 364	0.20 158	0.74 547	0.33 347	0.47 183	0.44 254	0.34 195	0.39 206	0.39 242	0.32 266	0.32 77	0.24 154	0.15 275	0.11 241	0.16 273	0.11 161	0.15 284	0.10 67

GGEV	0.29 208	0.17 157	0.31 136	0.40 364	0.20 158	0.74 547	0.33 347	0.47 183	0.44 254	0.34 195	0.39 206	0.39 242	0.32 266	0.32 77	0.24 154	0.15 275	0.11 241	0.16 273	0.11 161	0.15 284	0.10 67

MLG-Stereo_test3	0.20 32	0.13 5	0.27 63	0.33 108	0.17 46	0.38 299	0.18 17	0.30 30	0.19 20	0.24 80	0.15 5	0.26 123	0.17 27	0.32 77	0.21 66	0.13 126	0.09 28	0.12 60	0.09 15	0.11 38	0.10 67

MLG-Stereo_test2	0.17 3	0.13 5	0.25 32	0.31 58	0.16 32	0.24 70	0.17 7	0.25 11	0.13 2	0.17 11	0.17 15	0.22 62	0.14 2	0.32 77	0.19 17	0.13 126	0.09 28	0.12 60	0.09 15	0.11 38	0.09 6

MLG-Stereo	0.18 8	0.13 5	0.27 63	0.34 140	0.15 11	0.27 119	0.17 7	0.28 25	0.14 4	0.18 13	0.14 2	0.23 79	0.15 8	0.32 77	0.20 35	0.11 39	0.09 28	0.13 119	0.09 15	0.10 8	0.09 6

LGtest1	0.19 19	0.14 28	0.29 94	0.34 140	0.16 32	0.26 101	0.17 7	0.32 47	0.20 27	0.21 36	0.15 5	0.23 79	0.20 81	0.32 77	0.20 35	0.15 275	0.10 99	0.13 119	0.09 15	0.12 109	0.11 145

XX-TBD	0.32 242	0.53 659	0.26 48	0.51 602	0.20 158	0.37 286	0.24 155	0.40 117	0.73 407	0.54 324	0.69 346	0.31 174	0.25 151	0.32 77	0.27 238	0.16 336	0.10 99	0.12 60	0.09 15	0.13 162	0.11 145

qqai	0.19 19	0.14 28	0.27 63	0.32 86	0.19 111	0.22 43	0.18 17	0.30 30	0.25 68	0.18 13	0.20 22	0.29 149	0.17 27	0.33 96	0.21 66	0.13 126	0.11 241	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.10 67

aanet-new-14k	0.25 142	0.19 248	0.38 268	0.38 287	0.17 46	0.18 21	0.25 167	0.52 223	0.49 288	0.28 141	0.30 139	0.21 54	0.33 284	0.33 96	0.23 134	0.12 65	0.09 28	0.13 119	0.10 94	0.17 385	0.11 145

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.28 192	0.23 410	1.22 667	0.34 140	0.21 191	0.29 155	0.21 80	0.41 128	0.33 149	0.24 80	0.30 139	0.32 177	0.28 205	0.33 96	0.20 35	0.12 65	0.11 241	0.13 119	0.10 94	0.10 8	0.11 145

Foundation-i1c-attn	0.23 93	0.13 5	0.23 7	0.29 14	0.15 11	0.35 256	0.27 216	0.45 171	0.28 95	0.28 141	0.34 172	0.40 256	0.30 243	0.33 96	0.24 154	0.13 126	0.10 99	0.12 60	0.09 15	0.10 8	0.09 6

BridgeDepth_RVC	0.20 32	0.14 28	0.24 17	0.26 2	0.15 11	0.35 256	0.17 7	0.40 117	0.22 32	0.21 36	0.21 33	0.20 41	0.24 138	0.33 96	0.25 187	0.13 126	0.09 28	0.11 5	0.09 15	0.12 109	0.09 6
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
zero-FE	0.25 142	0.15 75	0.30 112	0.35 187	0.29 493	0.19 26	0.20 53	0.35 69	0.31 127	0.26 106	0.27 106	0.29 149	0.29 224	0.33 96	0.24 154	0.17 393	0.10 99	0.14 176	0.10 94	0.64 698	0.12 208

LG-Stereo_L2	0.18 8	0.13 5	0.28 83	0.30 27	0.19 111	0.20 30	0.18 17	0.30 30	0.21 30	0.18 13	0.15 5	0.19 32	0.18 45	0.33 96	0.19 17	0.13 126	0.09 28	0.13 119	0.09 15	0.10 8	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 8	0.13 5	0.28 83	0.30 27	0.20 158	0.20 30	0.19 34	0.27 22	0.19 20	0.15 2	0.15 5	0.18 25	0.17 27	0.33 96	0.19 17	0.13 126	0.09 28	0.12 60	0.09 15	0.11 38	0.08 1

castereo	0.28 192	0.16 106	0.32 160	0.35 187	0.21 191	0.40 318	0.42 517	0.50 209	0.66 367	0.26 106	0.41 215	0.37 224	0.36 331	0.33 96	0.24 154	0.13 126	0.09 28	0.13 119	0.10 94	0.11 38	0.10 67

GCAP-Stereo	0.28 192	0.19 248	0.40 304	0.38 287	0.19 111	0.38 299	0.23 134	0.57 255	0.41 230	0.45 277	0.49 248	0.39 242	0.27 188	0.33 96	0.23 134	0.14 192	0.12 314	0.14 176	0.11 161	0.12 109	0.11 145

GELT-Stereo	0.24 119	0.17 157	0.27 63	0.37 247	0.21 191	0.24 70	0.25 167	0.57 255	0.42 241	0.34 195	0.26 97	0.26 123	0.21 95	0.34 106	0.21 66	0.11 39	0.09 28	0.14 176	0.13 250	0.11 38	0.09 6

PointNet	0.20 32	0.15 75	0.25 32	0.32 86	0.18 78	0.29 155	0.23 134	0.25 11	0.27 81	0.15 2	0.24 71	0.28 141	0.17 27	0.34 106	0.20 35	0.13 126	0.11 241	0.13 119	0.10 94	0.11 38	0.09 6

Foundation-i1a	0.24 119	0.13 5	0.23 7	0.28 8	0.15 11	0.40 318	0.29 255	0.49 197	0.25 68	0.33 191	0.35 180	0.40 256	0.30 243	0.34 106	0.23 134	0.12 65	0.09 28	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.10 67

LACA2	0.20 32	0.15 75	0.26 48	0.30 27	0.15 11	0.29 155	0.29 255	0.30 30	0.22 32	0.21 36	0.23 54	0.28 141	0.20 81	0.34 106	0.19 17	0.13 126	0.10 99	0.10 1	0.09 15	0.12 109	0.09 6

Test_v1	0.20 32	0.14 28	0.22 3	0.28 8	0.18 78	0.24 70	0.21 80	0.39 103	0.31 127	0.21 36	0.22 46	0.17 9	0.17 27	0.34 106	0.19 17	0.13 126	0.10 99	0.12 60	0.10 94	0.10 8	0.09 6

4.25_new	0.22 75	0.21 347	0.32 160	0.32 86	0.18 78	0.31 195	0.27 216	0.32 47	0.24 52	0.29 156	0.27 106	0.20 41	0.23 126	0.34 106	0.23 134	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

4.5w_new	0.22 75	0.21 347	0.32 160	0.32 86	0.18 78	0.31 195	0.27 216	0.32 47	0.24 52	0.29 156	0.27 106	0.20 41	0.23 126	0.34 106	0.23 134	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

4.25w-stereo	0.22 75	0.21 347	0.32 160	0.32 86	0.18 78	0.31 195	0.27 216	0.32 47	0.24 52	0.29 156	0.27 106	0.20 41	0.23 126	0.34 106	0.23 134	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

3w_stereo	0.24 119	0.20 300	0.37 255	0.33 108	0.16 32	0.32 215	0.42 517	0.41 128	0.38 209	0.31 169	0.27 106	0.16 6	0.26 172	0.34 106	0.22 93	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.12 109	0.11 145

HUF	0.24 119	0.16 106	0.33 181	0.32 86	0.18 78	0.25 90	0.40 490	0.42 137	0.34 159	0.25 92	0.23 54	0.32 177	0.28 205	0.34 106	0.24 154	0.13 126	0.10 99	0.13 119	0.09 15	0.12 109	0.10 67

RAStereo	0.24 119	0.17 157	0.29 94	0.40 364	0.21 191	0.23 56	0.26 193	0.42 137	0.45 263	0.23 64	0.34 172	0.30 164	0.19 66	0.34 106	0.25 187	0.15 275	0.12 314	0.16 273	0.13 250	0.14 216	0.11 145

Foundation-i1b	0.24 119	0.13 5	0.23 7	0.29 14	0.15 11	0.40 318	0.26 193	0.48 191	0.25 68	0.31 169	0.33 160	0.40 256	0.30 243	0.35 117	0.24 154	0.13 126	0.10 99	0.12 60	0.11 161	0.11 38	0.09 6

Pro-Stereo	0.18 8	0.13 5	0.21 1	0.32 86	0.23 281	0.16 13	0.19 34	0.20 2	0.22 32	0.24 80	0.18 17	0.17 9	0.11 1	0.35 117	0.20 35	0.11 39	0.09 28	0.15 232	0.14 294	0.10 8	0.10 67

depthmonostereo	0.29 208	0.14 28	0.31 136	0.35 187	0.17 46	0.46 377	0.27 216	0.69 363	0.57 328	0.35 206	0.42 218	0.31 174	0.35 303	0.35 117	0.27 238	0.14 192	0.12 314	0.13 119	0.12 202	0.11 38	0.10 67

TANstereo	0.30 226	0.15 75	0.31 136	0.30 27	0.17 46	0.55 426	0.23 134	0.44 164	0.55 318	0.59 339	0.68 342	0.37 224	0.26 172	0.35 117	0.27 238	0.15 275	0.16 501	0.12 60	0.10 94	0.13 162	0.14 311

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 161	0.16 106	0.31 136	0.34 140	0.21 191	0.33 227	0.31 304	0.45 171	0.45 263	0.40 252	0.54 284	0.24 98	0.18 45	0.36 121	0.22 93	0.12 65	0.09 28	0.15 232	0.12 202	0.11 38	0.10 67

LCMNet	0.21 55	0.14 28	0.25 32	0.30 27	0.20 158	0.26 101	0.19 34	0.38 95	0.43 246	0.21 36	0.21 33	0.27 134	0.17 27	0.36 121	0.23 134	0.12 65	0.11 241	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.09 6

gasm-f	0.24 119	0.16 106	0.27 63	0.33 108	0.25 353	0.25 90	0.36 415	0.42 137	0.28 95	0.26 106	0.35 180	0.24 98	0.30 243	0.36 121	0.23 134	0.18 429	0.10 99	0.13 119	0.10 94	0.15 284	0.12 208

MSCF	0.25 142	0.16 106	0.33 181	0.39 320	0.20 158	0.20 30	0.31 304	0.43 156	0.31 127	0.36 211	0.33 160	0.23 79	0.35 303	0.36 121	0.23 134	0.15 275	0.10 99	0.13 119	0.11 161	0.13 162	0.11 145

2.75w_new	0.21 55	0.18 200	0.28 83	0.29 14	0.17 46	0.23 56	0.34 366	0.36 77	0.28 95	0.34 195	0.26 97	0.17 9	0.22 110	0.36 121	0.23 134	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

SGD-Stereo	0.22 75	0.15 75	0.27 63	0.31 58	0.15 11	0.29 155	0.20 53	0.37 85	0.29 108	0.24 80	0.29 134	0.21 54	0.27 188	0.36 121	0.25 187	0.16 336	0.09 28	0.13 119	0.10 94	0.13 162	0.10 67

Pointernet	0.27 184	0.14 28	0.33 181	0.35 187	0.23 281	0.35 256	0.21 80	0.72 395	0.38 209	0.39 243	0.36 190	0.34 195	0.25 151	0.36 121	0.25 187	0.15 275	0.10 99	0.12 60	0.08 1	0.11 38	0.10 67

AEACV	0.27 184	0.17 157	0.31 136	0.34 140	0.45 646	0.26 101	0.28 246	0.37 85	0.32 141	0.30 165	0.46 235	0.31 174	0.37 341	0.36 121	0.24 154	0.14 192	0.10 99	0.15 232	0.12 202	0.13 162	0.11 145

LoS_RVC	0.27 184	0.16 106	0.27 63	0.32 86	0.30 512	0.44 359	0.34 366	0.41 128	0.33 149	0.31 169	0.51 262	0.29 149	0.32 266	0.36 121	0.28 261	0.11 39	0.10 99	0.11 5	0.08 1	0.11 38	0.19 479

CREStereo++_RVC	0.32 242	0.15 75	0.23 7	0.31 58	0.24 319	0.27 119	0.22 100	0.46 179	0.88 512	0.46 285	0.80 406	0.30 164	0.26 172	0.36 121	0.33 325	0.13 126	0.09 28	0.13 119	0.51 705	0.13 162	0.09 6
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
3.75w	0.22 75	0.17 157	0.30 112	0.31 58	0.19 111	0.43 350	0.24 155	0.35 69	0.24 52	0.31 169	0.27 106	0.17 9	0.22 110	0.37 131	0.20 35	0.10 15	0.07 1	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

LG-G_1	0.21 55	0.13 5	0.30 112	0.34 140	0.16 32	0.52 404	0.17 7	0.34 64	0.18 14	0.21 36	0.21 33	0.26 123	0.19 66	0.37 131	0.20 35	0.14 192	0.10 99	0.13 119	0.09 15	0.11 38	0.10 67

LG-G	0.21 55	0.13 5	0.30 112	0.34 140	0.16 32	0.52 404	0.17 7	0.34 64	0.18 14	0.21 36	0.21 33	0.26 123	0.19 66	0.37 131	0.20 35	0.14 192	0.10 99	0.13 119	0.09 15	0.11 38	0.10 67

LG-Stereo	0.24 119	0.18 200	0.40 304	0.39 320	0.20 158	0.22 43	0.27 216	0.32 47	0.36 182	0.26 106	0.44 226	0.22 62	0.16 20	0.37 131	0.27 238	0.11 39	0.12 314	0.16 273	0.15 329	0.13 162	0.09 6

GMOStereo	0.37 329	0.19 248	0.38 268	0.43 473	0.24 319	0.37 286	0.38 455	0.52 223	0.62 339	0.87 541	0.84 431	0.64 417	0.35 303	0.37 131	0.28 261	0.13 126	0.11 241	0.20 461	0.18 458	0.15 284	0.11 145

error version	0.37 329	0.19 248	0.38 268	0.43 473	0.24 319	0.37 286	0.38 455	0.52 223	0.62 339	0.87 541	0.84 431	0.64 417	0.35 303	0.37 131	0.28 261	0.13 126	0.11 241	0.20 461	0.18 458	0.15 284	0.11 145

test-v	0.37 329	0.19 248	0.38 268	0.43 473	0.24 319	0.37 286	0.38 455	0.52 223	0.62 339	0.87 541	0.84 431	0.64 417	0.35 303	0.37 131	0.28 261	0.13 126	0.11 241	0.20 461	0.18 458	0.15 284	0.11 145

test-2	0.37 329	0.19 248	0.38 268	0.43 473	0.24 319	0.37 286	0.38 455	0.52 223	0.62 339	0.87 541	0.84 431	0.64 417	0.35 303	0.37 131	0.28 261	0.13 126	0.11 241	0.20 461	0.18 458	0.15 284	0.11 145

monster_256*512	0.35 293	0.23 410	0.30 112	0.42 450	0.23 281	0.44 359	0.36 415	0.71 388	0.67 372	0.45 277	0.52 275	0.62 408	0.40 366	0.38 139	0.33 325	0.13 126	0.10 99	0.17 323	0.15 329	0.16 343	0.13 260

over-6	0.22 75	0.18 200	0.28 83	0.34 140	0.13 1	0.32 215	0.22 100	0.49 197	0.25 68	0.24 80	0.24 71	0.21 54	0.25 151	0.38 139	0.20 35	0.14 192	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.12 109	0.10 67

FE-Mocha	0.32 242	0.19 248	0.50 455	0.38 287	0.27 437	0.30 175	0.20 53	0.71 388	0.36 182	0.65 385	0.56 297	0.54 351	0.25 151	0.38 139	0.22 93	0.15 275	0.10 99	0.17 323	0.16 368	0.13 162	0.12 208

DDF-Stereo	0.26 161	0.15 75	0.30 112	0.36 221	0.29 493	0.19 26	0.20 53	0.32 47	0.31 127	0.26 106	0.26 97	0.29 149	0.29 224	0.38 139	0.24 154	0.17 393	0.10 99	0.14 176	0.10 94	0.70 701	0.12 208

AIO_test	0.23 93	0.16 106	0.28 83	0.34 140	0.20 158	0.30 175	0.39 477	0.38 95	0.25 68	0.25 92	0.28 120	0.32 177	0.22 110	0.38 139	0.25 187	0.12 65	0.09 28	0.13 119	0.10 94	0.12 109	0.09 6

MonSter	0.20 32	0.14 28	0.25 32	0.31 58	0.15 11	0.22 43	0.22 100	0.39 103	0.33 149	0.20 23	0.25 82	0.17 9	0.15 8	0.38 139	0.18 7	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

RCA-Stereo	0.35 293	0.17 157	0.34 206	0.38 287	0.22 226	0.31 195	0.34 366	0.68 354	1.24 652	0.45 277	0.65 326	0.47 312	0.43 384	0.38 139	0.27 238	0.13 126	0.10 99	0.14 176	0.11 161	0.11 38	0.11 145

CREStereo	0.28 192	0.15 75	0.24 17	0.27 3	0.17 46	0.37 286	0.25 167	0.51 213	0.72 400	0.42 265	0.51 262	0.32 177	0.26 172	0.38 139	0.25 187	0.16 336	0.11 241	0.12 60	0.08 1	0.12 109	0.11 145
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
SCION-M(vits-remse)	0.24 119	0.14 28	0.74 588	0.51 602	0.15 11	0.22 43	0.22 100	0.39 103	0.33 149	0.20 23	0.25 82	0.17 9	0.15 8	0.39 147	0.18 7	0.19 464	0.15 465	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

SCION-Mon(vits-remp)	0.30 226	0.32 559	0.74 588	0.51 602	0.42 627	1.15 652	0.22 100	0.39 103	0.33 149	0.20 23	0.25 82	0.17 9	0.15 8	0.39 147	0.18 7	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

GREATEN-IGEV_RVC	0.23 93	0.20 300	0.31 136	0.37 247	0.19 111	0.28 142	0.22 100	0.33 58	0.26 76	0.23 64	0.29 134	0.23 79	0.18 45	0.39 147	0.28 261	0.13 126	0.12 314	0.17 323	0.16 368	0.17 385	0.12 208

monster-pro	0.20 32	0.14 28	0.25 32	0.31 58	0.15 11	0.22 43	0.22 100	0.39 103	0.33 149	0.20 23	0.25 82	0.17 9	0.15 8	0.39 147	0.18 7	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

DN	0.30 226	0.17 157	0.33 181	0.37 247	0.26 401	0.35 256	0.27 216	0.54 238	0.55 318	0.32 184	0.42 218	0.50 331	0.23 126	0.39 147	0.22 93	0.21 513	0.14 432	0.16 273	0.13 250	0.17 385	0.18 444

MonStereo	0.20 32	0.14 28	0.25 32	0.31 58	0.15 11	0.22 43	0.22 100	0.39 103	0.33 149	0.20 23	0.25 82	0.17 9	0.15 8	0.39 147	0.18 7	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

Monster-pub-eth3d	0.20 32	0.14 28	0.25 32	0.31 58	0.15 11	0.22 43	0.22 100	0.39 103	0.33 149	0.20 23	0.25 82	0.17 9	0.15 8	0.39 147	0.18 7	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

2.5w	0.21 55	0.18 200	0.31 136	0.32 86	0.18 78	0.31 195	0.25 167	0.31 38	0.23 44	0.28 141	0.35 180	0.18 25	0.17 27	0.39 147	0.21 66	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.10 94	0.11 38	0.09 6

castereo++	0.26 161	0.16 106	0.26 48	0.33 108	0.19 111	0.75 553	0.20 53	0.37 85	0.47 276	0.23 64	0.23 54	0.35 210	0.28 205	0.39 147	0.19 17	0.14 192	0.09 28	0.14 176	0.09 15	0.11 38	0.10 67

trnet	0.27 184	0.14 28	0.23 7	0.28 8	0.15 11	0.37 286	0.23 134	0.52 223	0.72 400	0.42 265	0.51 262	0.34 195	0.26 172	0.39 147	0.25 187	0.15 275	0.11 241	0.12 60	0.08 1	0.11 38	0.10 67

CES	0.28 192	0.14 28	0.23 7	0.30 27	0.70 698	0.37 286	0.27 216	0.48 191	0.46 269	0.34 195	0.48 244	0.27 134	0.22 110	0.39 147	0.23 134	0.13 126	0.11 241	0.12 60	0.08 1	0.13 162	0.17 423

CroCo-Stereo Lap2	0.28 192	0.24 452	0.39 290	0.50 586	0.29 493	0.20 30	0.31 304	0.49 197	0.38 209	0.24 80	0.27 106	0.46 309	0.31 260	0.39 147	0.30 292	0.14 192	0.15 465	0.16 273	0.13 250	0.16 343	0.15 346

SMOE	0.36 312	0.20 300	0.35 223	0.36 221	0.17 46	0.63 495	0.41 506	0.65 323	0.55 318	0.54 324	0.72 354	0.49 325	0.38 347	0.40 159	0.30 292	0.19 464	0.12 314	0.28 612	0.15 329	0.19 455	0.14 311

quiztm	0.29 208	0.19 248	0.35 223	0.40 364	0.23 281	0.27 119	0.33 347	0.63 306	0.39 221	0.45 277	0.60 307	0.39 242	0.18 45	0.40 159	0.26 217	0.14 192	0.10 99	0.14 176	0.11 161	0.14 216	0.10 67

TS12	0.24 119	0.15 75	0.29 94	0.37 247	0.17 46	0.32 215	0.26 193	0.42 137	0.24 52	0.31 169	0.51 262	0.25 113	0.27 188	0.40 159	0.29 284	0.11 39	0.10 99	0.12 60	0.09 15	0.13 162	0.10 67

WQFJA1++	0.23 93	0.15 75	0.27 63	0.30 27	0.21 191	0.31 195	0.18 17	0.36 77	0.17 10	0.25 92	0.30 139	0.29 149	0.28 205	0.40 159	0.22 93	0.15 275	0.10 99	0.13 119	0.10 94	0.42 661	0.11 145

FlowAnything_test	0.29 208	0.19 248	0.39 290	0.47 549	0.26 401	0.46 377	0.25 167	0.43 156	0.31 127	0.29 156	0.26 97	0.35 210	0.26 172	0.40 159	0.37 398	0.21 513	0.15 465	0.22 520	0.26 617	0.16 343	0.16 397

asda	0.21 55	0.19 248	0.29 94	0.31 58	0.17 46	0.25 90	0.23 134	0.36 77	0.28 95	0.27 126	0.24 71	0.18 25	0.21 95	0.40 159	0.21 66	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.10 67

rvit_stereo_0083	0.34 274	0.24 452	0.50 455	0.44 494	0.27 437	0.34 245	0.35 392	0.45 171	0.62 339	0.37 218	0.47 241	0.42 279	0.35 303	0.40 159	0.36 379	0.22 541	0.20 582	0.20 461	0.17 428	0.20 476	0.14 311

WCG-NET	0.28 192	0.15 75	0.33 181	0.33 108	0.19 111	0.33 227	0.27 216	0.39 103	0.80 462	0.46 285	0.49 248	0.39 242	0.25 151	0.40 159	0.25 187	0.12 65	0.09 28	0.13 119	0.11 161	0.12 109	0.10 67

IGEV-Stereo+	0.23 93	0.14 28	0.26 48	0.32 86	0.19 111	0.12 2	0.17 7	0.29 27	0.29 108	0.21 36	0.15 5	0.22 62	0.22 110	0.40 159	0.22 93	0.14 192	0.10 99	0.12 60	0.09 15	0.15 284	0.86 712

MaDis-Stereo	0.26 161	0.18 200	0.36 238	0.36 221	0.26 401	0.27 119	0.27 216	0.43 156	0.35 172	0.27 126	0.26 97	0.41 268	0.28 205	0.40 159	0.28 261	0.16 336	0.14 432	0.16 273	0.13 250	0.14 216	0.12 208

CASnet	0.30 226	0.20 300	0.33 181	0.41 402	0.16 32	0.26 101	0.24 155	0.52 223	0.53 307	0.52 315	0.54 284	0.39 242	0.24 138	0.40 159	0.26 217	0.14 192	0.10 99	0.22 520	0.18 458	0.18 416	0.11 145
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
test-1	0.36 312	0.19 248	0.71 574	0.46 541	0.26 401	0.44 359	0.36 415	0.60 283	0.59 331	0.48 295	0.67 339	0.53 347	0.36 331	0.40 159	0.29 284	0.14 192	0.11 241	0.16 273	0.14 294	0.15 284	0.16 397

over v1	0.21 55	0.19 248	0.26 48	0.35 187	0.13 1	0.35 256	0.20 53	0.31 38	0.16 9	0.23 64	0.23 54	0.25 113	0.27 188	0.41 171	0.22 93	0.13 126	0.10 99	0.11 5	0.08 1	0.11 38	0.12 208

over-8	0.21 55	0.19 248	0.27 63	0.35 187	0.13 1	0.33 227	0.21 80	0.34 64	0.17 10	0.21 36	0.22 46	0.26 123	0.25 151	0.41 171	0.20 35	0.14 192	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.11 145

over-9	0.21 55	0.19 248	0.27 63	0.35 187	0.13 1	0.33 227	0.21 80	0.35 69	0.17 10	0.21 36	0.22 46	0.26 123	0.25 151	0.41 171	0.20 35	0.13 126	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.11 145

aanet-new-36k	0.23 93	0.17 157	0.30 112	0.35 187	0.16 32	0.35 256	0.25 167	0.40 117	0.30 116	0.25 92	0.24 71	0.25 113	0.36 331	0.41 171	0.19 17	0.10 15	0.09 28	0.13 119	0.10 94	0.12 109	0.09 6

RT-Monster	0.32 242	0.17 157	0.30 112	0.34 140	0.26 401	0.38 299	0.20 53	0.56 246	0.76 431	0.61 351	0.64 323	0.49 325	0.28 205	0.41 171	0.30 292	0.14 192	0.11 241	0.12 60	0.10 94	0.11 38	0.13 260

VMStereo-Base	0.28 192	0.16 106	0.27 63	0.30 27	0.17 46	0.30 175	0.27 216	0.50 209	0.65 363	0.32 184	0.47 241	0.42 279	0.24 138	0.41 171	0.27 238	0.15 275	0.11 241	0.12 60	0.10 94	0.13 162	0.14 311

GASTEREO	0.25 142	0.16 106	0.32 160	0.40 364	0.20 158	0.22 43	0.30 276	0.43 156	0.31 127	0.37 218	0.33 160	0.22 62	0.35 303	0.41 171	0.23 134	0.15 275	0.10 99	0.13 119	0.11 161	0.12 109	0.11 145

4w-stereo	0.21 55	0.19 248	0.31 136	0.31 58	0.17 46	0.29 155	0.19 34	0.31 38	0.21 30	0.31 169	0.24 71	0.20 41	0.24 138	0.41 171	0.22 93	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.10 94	0.11 38	0.09 6

111111	0.21 55	0.14 28	0.27 63	0.37 247	0.22 226	0.21 38	0.19 34	0.43 156	0.27 81	0.20 23	0.20 22	0.29 149	0.14 2	0.41 171	0.22 93	0.14 192	0.10 99	0.12 60	0.09 15	0.12 109	0.12 208

DEFOM-Stereo	0.22 75	0.15 75	0.26 48	0.33 108	0.20 158	0.61 475	0.21 80	0.30 30	0.31 127	0.23 64	0.19 19	0.18 25	0.18 45	0.41 171	0.22 93	0.12 65	0.10 99	0.12 60	0.09 15	0.11 38	0.11 145

rvit_stereo_0080	0.31 235	0.25 478	0.40 304	0.39 320	0.28 462	0.27 119	0.46 543	0.49 197	0.44 254	0.35 206	0.42 218	0.40 256	0.28 205	0.41 171	0.33 325	0.22 541	0.17 522	0.17 323	0.16 368	0.22 527	0.15 346

whm_eth	0.31 235	0.25 478	0.40 304	0.39 320	0.28 462	0.27 119	0.46 543	0.49 197	0.44 254	0.35 206	0.42 218	0.40 256	0.28 205	0.41 171	0.33 325	0.22 541	0.17 522	0.17 323	0.16 368	0.22 527	0.15 346

test_3	0.36 312	0.19 248	0.44 363	0.44 494	0.23 281	0.48 386	0.36 415	0.66 334	0.82 475	0.64 376	0.45 230	0.68 443	0.25 151	0.41 171	0.31 301	0.12 65	0.10 99	0.18 379	0.16 368	0.15 284	0.11 145

AnonymousM	0.41 388	0.81 692	0.29 94	0.34 140	0.22 226	0.28 142	0.38 455	0.53 235	0.41 230	0.70 423	0.49 248	0.47 312	0.27 188	0.41 171	0.31 301	0.15 275	0.12 314	1.51 720	0.26 617	0.12 109	0.10 67

FAST (zero-shot)	0.28 192	0.18 200	0.46 393	0.51 602	0.57 682	0.18 21	0.25 167	0.54 238	0.22 32	0.22 54	0.31 153	0.27 134	0.25 151	0.42 185	0.24 154	0.21 513	0.18 547	0.15 232	0.17 428	0.14 216	0.17 423

S	0.40 375	0.20 300	0.35 223	0.39 320	0.24 319	0.71 536	0.42 517	0.62 296	0.61 335	0.60 343	0.97 507	0.39 242	0.46 407	0.42 185	0.32 311	0.30 627	0.17 522	0.31 632	0.31 648	0.18 416	0.13 260

PhaseNet	0.25 142	0.16 106	0.31 136	0.35 187	0.22 226	0.33 227	0.22 100	0.45 171	0.33 149	0.21 36	0.28 120	0.38 233	0.23 126	0.42 185	0.28 261	0.13 126	0.10 99	0.15 232	0.15 329	0.13 162	0.12 208

aanet-new-78k	0.24 119	0.17 157	0.51 470	0.36 221	0.16 32	0.26 101	0.29 255	0.36 77	0.29 108	0.22 54	0.29 134	0.23 79	0.37 341	0.42 185	0.17 1	0.10 15	0.09 28	0.12 60	0.10 94	0.14 216	0.09 6

aanet-32k-new	0.23 93	0.16 106	0.30 112	0.36 221	0.17 46	0.26 101	0.26 193	0.33 58	0.30 116	0.27 126	0.30 139	0.23 79	0.34 297	0.42 185	0.18 7	0.13 126	0.09 28	0.13 119	0.10 94	0.15 284	0.10 67

BStereo	0.27 184	0.16 106	0.88 621	0.34 140	0.22 226	0.22 43	0.31 304	0.39 103	0.41 230	0.26 106	0.24 71	0.26 123	0.19 66	0.42 185	0.28 261	0.10 15	0.12 314	0.12 60	0.16 368	0.12 109	0.14 311

Anonymus123	0.30 226	0.16 106	0.88 621	0.34 140	0.22 226	0.64 503	0.31 304	0.54 238	0.41 230	0.26 106	0.24 71	0.26 123	0.19 66	0.42 185	0.28 261	0.10 15	0.12 314	0.12 60	0.16 368	0.12 109	0.14 311

NLSM3	0.26 161	0.16 106	0.30 112	0.38 287	0.21 191	0.34 245	0.27 216	0.57 255	0.47 276	0.28 141	0.35 180	0.29 149	0.24 138	0.42 185	0.27 238	0.12 65	0.10 99	0.16 273	0.15 329	0.12 109	0.10 67

3.25w_new	0.23 93	0.17 157	0.32 160	0.31 58	0.17 46	0.43 350	0.20 53	0.37 85	0.30 116	0.37 218	0.28 120	0.22 62	0.25 151	0.42 185	0.22 93	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.10 67

3.25w	0.23 93	0.17 157	0.32 160	0.31 58	0.17 46	0.43 350	0.20 53	0.37 85	0.30 116	0.37 218	0.28 120	0.22 62	0.25 151	0.42 185	0.22 93	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.10 67

rvit_stereo_0081_aga	0.31 235	0.28 527	0.44 363	0.42 450	0.29 493	0.34 245	0.31 304	0.44 164	0.40 226	0.39 243	0.44 226	0.40 256	0.32 266	0.42 185	0.29 284	0.23 559	0.17 522	0.19 427	0.16 368	0.20 476	0.15 346

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 312	0.17 157	0.41 315	0.35 187	0.19 111	0.33 227	0.29 255	0.65 323	0.73 407	0.68 409	1.01 520	0.56 359	0.40 366	0.42 185	0.30 292	0.11 39	0.09 28	0.15 232	0.14 294	0.13 162	0.10 67

R-Stereo Train	0.39 363	0.18 200	0.42 336	0.42 450	0.26 401	0.40 318	0.32 335	0.72 395	0.34 159	0.89 555	1.28 617	0.57 365	0.35 303	0.42 185	0.32 311	0.15 275	0.12 314	0.14 176	0.12 202	0.14 216	0.13 260

RAFT-Stereo	0.39 363	0.18 200	0.42 336	0.42 450	0.26 401	0.40 318	0.32 335	0.72 395	0.34 159	0.89 555	1.28 617	0.57 365	0.35 303	0.42 185	0.32 311	0.15 275	0.12 314	0.14 176	0.12 202	0.14 216	0.13 260
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
noway7	0.60 576	0.29 539	4.94 732	0.43 473	0.23 281	0.44 359	0.33 347	0.73 406	0.73 407	0.51 306	0.51 262	0.75 489	0.52 442	0.43 199	0.37 398	0.14 192	0.11 241	0.16 273	0.14 294	0.16 343	0.13 260

aanet-new-70k	0.23 93	0.16 106	0.41 315	0.35 187	0.17 46	0.38 299	0.25 167	0.36 77	0.25 68	0.23 64	0.31 153	0.24 98	0.35 303	0.43 199	0.17 1	0.10 15	0.09 28	0.12 60	0.10 94	0.13 162	0.09 6

aanet-new	0.26 161	0.19 248	0.34 206	0.38 287	0.25 353	0.51 398	0.24 155	0.40 117	0.30 116	0.27 126	0.27 106	0.23 79	0.36 331	0.43 199	0.22 93	0.14 192	0.09 28	0.14 176	0.10 94	0.15 284	0.12 208

qwe	0.22 75	0.18 200	0.28 83	0.31 58	0.18 78	0.29 155	0.21 80	0.38 95	0.32 141	0.35 206	0.30 139	0.20 41	0.20 81	0.43 199	0.21 66	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.12 109	0.09 6

monsters	0.22 75	0.14 28	0.26 48	0.31 58	0.19 111	0.23 56	0.19 34	0.44 164	0.33 149	0.36 211	0.30 139	0.16 6	0.18 45	0.43 199	0.19 17	0.11 39	0.09 28	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.10 67

rvit_stereo_0081	0.32 242	0.24 452	0.47 407	0.43 473	0.26 401	0.30 175	0.37 433	0.42 137	0.55 318	0.36 211	0.40 212	0.39 242	0.35 303	0.43 199	0.33 325	0.22 541	0.16 501	0.19 427	0.16 368	0.19 455	0.13 260

rvit_stereo_0082	0.32 242	0.24 452	0.47 407	0.43 473	0.26 401	0.30 175	0.37 433	0.42 137	0.55 318	0.36 211	0.40 212	0.39 242	0.35 303	0.43 199	0.33 325	0.22 541	0.16 501	0.19 427	0.16 368	0.19 455	0.13 260

MGS-Stereo	0.28 192	0.19 248	0.40 304	0.36 221	0.23 281	0.37 286	0.30 276	0.39 103	0.44 254	0.31 169	0.51 262	0.40 256	0.24 138	0.43 199	0.26 217	0.15 275	0.12 314	0.15 232	0.13 250	0.14 216	0.13 260

test-3	0.34 274	0.16 106	0.43 351	0.39 320	0.21 191	0.43 350	0.22 100	0.63 306	0.78 451	0.71 430	0.45 230	0.64 417	0.27 188	0.43 199	0.31 301	0.12 65	0.09 28	0.17 323	0.13 250	0.12 109	0.10 67

test_1	0.34 274	0.16 106	0.43 351	0.39 320	0.21 191	0.43 350	0.23 134	0.63 306	0.78 451	0.68 409	0.45 230	0.64 417	0.27 188	0.43 199	0.31 301	0.12 65	0.09 28	0.17 323	0.13 250	0.12 109	0.10 67

cross-raft	0.34 274	0.20 300	0.37 255	0.44 494	0.23 281	0.32 215	0.35 392	0.74 412	0.40 226	0.60 343	0.77 380	0.57 365	0.27 188	0.43 199	0.28 261	0.12 65	0.10 99	0.15 232	0.13 250	0.15 284	0.11 145

sAnonymous2	0.40 375	0.39 609	0.85 614	0.48 557	0.37 593	0.40 318	0.46 543	0.57 255	0.52 303	0.38 230	0.46 235	0.35 210	0.42 378	0.43 199	0.30 292	0.19 464	0.14 432	0.18 379	0.17 428	0.57 690	0.44 675

CroCo_RVC	0.40 375	0.39 609	0.85 614	0.48 557	0.37 593	0.40 318	0.46 543	0.57 255	0.52 303	0.38 230	0.46 235	0.35 210	0.42 378	0.43 199	0.30 292	0.19 464	0.14 432	0.18 379	0.17 428	0.57 690	0.44 675

LACA3	0.20 32	0.17 157	0.25 32	0.29 14	0.15 11	0.32 215	0.25 167	0.29 27	0.22 32	0.23 64	0.21 33	0.21 54	0.22 110	0.44 212	0.19 17	0.13 126	0.10 99	0.11 5	0.08 1	0.11 38	0.08 1

asd	0.21 55	0.18 200	0.29 94	0.32 86	0.18 78	0.27 119	0.22 100	0.35 69	0.22 32	0.31 169	0.22 46	0.19 32	0.21 95	0.44 212	0.21 66	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.10 94	0.11 38	0.09 6

MM-Stereo_test3	0.34 274	0.19 248	0.31 136	0.41 402	0.25 353	0.35 256	0.44 536	0.72 395	0.92 543	0.46 285	0.52 275	0.41 268	0.29 224	0.44 212	0.28 261	0.16 336	0.15 465	0.17 323	0.13 250	0.14 216	0.13 260

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 142	0.31 554	0.24 17	0.51 602	0.19 111	0.29 155	0.22 100	0.40 117	0.37 199	0.26 106	0.24 71	0.24 98	0.31 260	0.44 212	0.22 93	0.14 192	0.09 28	0.12 60	0.09 15	0.14 216	0.10 67

MIPNet	0.37 329	0.21 347	0.59 511	0.39 320	0.25 353	0.50 393	0.28 246	0.77 429	0.70 387	0.65 385	0.60 307	0.40 256	0.49 423	0.44 212	0.37 398	0.14 192	0.11 241	0.16 273	0.13 250	0.14 216	0.13 260

Weightmod_eth	0.31 235	0.19 248	0.31 136	0.35 187	0.18 78	0.45 371	0.35 392	0.62 296	0.39 221	0.44 272	0.39 206	0.48 317	0.41 375	0.45 217	0.23 134	0.17 393	0.16 501	0.15 232	0.14 294	0.15 284	0.09 6

S0	0.37 329	0.18 200	0.33 181	0.40 364	0.21 191	0.79 568	0.56 610	0.63 306	0.45 263	0.53 318	0.61 312	0.44 299	0.36 331	0.45 217	0.31 301	0.22 541	0.21 592	0.26 590	0.22 559	0.16 343	0.12 208

Anonymus	0.24 119	0.14 28	0.29 94	0.37 247	0.23 281	0.30 175	0.22 100	0.39 103	0.32 141	0.23 64	0.20 22	0.38 233	0.26 172	0.45 217	0.24 154	0.13 126	0.10 99	0.14 176	0.13 250	0.12 109	0.13 260

aanet-new-60k	0.24 119	0.16 106	0.48 428	0.36 221	0.17 46	0.39 312	0.24 155	0.36 77	0.30 116	0.24 80	0.25 82	0.26 123	0.32 266	0.45 217	0.18 7	0.10 15	0.10 99	0.12 60	0.10 94	0.13 162	0.10 67

Monster-pub-mixall	0.19 19	0.13 5	0.25 32	0.31 58	0.16 32	0.19 26	0.17 7	0.42 137	0.24 52	0.23 64	0.21 33	0.17 9	0.16 20	0.45 217	0.19 17	0.13 126	0.09 28	0.11 5	0.08 1	0.10 8	0.11 145

Replicate-Monster	0.26 161	0.15 75	1.07 647	0.30 27	0.17 46	0.38 299	0.19 34	0.43 156	0.39 221	0.23 64	0.21 33	0.23 79	0.21 95	0.45 217	0.19 17	0.11 39	0.09 28	0.12 60	0.09 15	0.09 1	0.14 311

2.25w	0.22 75	0.18 200	0.31 136	0.31 58	0.18 78	0.31 195	0.18 17	0.32 47	0.31 127	0.31 169	0.37 197	0.20 41	0.22 110	0.45 217	0.24 154	0.10 15	0.09 28	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.10 67

1w_stereo	0.24 119	0.15 75	0.29 94	0.34 140	0.18 78	0.31 195	0.41 506	0.40 117	0.43 246	0.31 169	0.38 201	0.17 9	0.24 138	0.45 217	0.23 134	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

monsterstereo	0.22 75	0.14 28	0.26 48	0.34 140	0.18 78	0.21 38	0.20 53	0.37 85	0.35 172	0.33 191	0.40 212	0.19 32	0.18 45	0.45 217	0.21 66	0.11 39	0.09 28	0.12 60	0.09 15	0.13 162	0.08 1

Reg-Stereo(zero)	0.30 226	0.16 106	0.28 83	0.34 140	0.18 78	0.32 215	0.20 53	0.63 306	0.68 379	0.50 301	0.52 275	0.51 337	0.30 243	0.45 217	0.25 187	0.13 126	0.10 99	0.12 60	0.10 94	0.12 109	0.11 145

mms	0.26 161	0.21 347	0.33 181	0.37 247	0.25 353	0.30 175	0.33 347	0.40 117	0.32 141	0.28 141	0.34 172	0.34 195	0.20 81	0.45 217	0.26 217	0.12 65	0.11 241	0.16 273	0.12 202	0.14 216	0.11 145

model_zeroshot	0.33 262	0.18 200	0.48 428	0.39 320	0.28 462	0.45 371	0.25 167	0.63 306	0.45 263	0.61 351	0.50 252	0.51 337	0.25 151	0.45 217	0.26 217	0.16 336	0.13 390	0.15 232	0.14 294	0.13 162	0.13 260

4D-IteraStereo	0.33 262	0.18 200	0.40 304	0.40 364	0.24 319	0.32 215	0.27 216	0.58 264	0.72 400	0.65 385	0.54 284	0.42 279	0.23 126	0.45 217	0.28 261	0.14 192	0.09 28	0.19 427	0.16 368	0.16 343	0.11 145

EGLCR-Stereo	0.25 142	0.16 106	0.33 181	0.34 140	0.20 158	0.35 256	0.20 53	0.52 223	0.36 182	0.28 141	0.27 106	0.41 268	0.18 45	0.45 217	0.26 217	0.14 192	0.10 99	0.16 273	0.14 294	0.13 162	0.11 145

DCANet-4	0.36 312	0.20 300	0.48 428	0.34 140	0.19 111	0.29 155	0.30 276	0.66 334	0.92 543	0.69 417	0.78 392	0.40 256	0.47 413	0.45 217	0.34 342	0.14 192	0.10 99	0.14 176	0.11 161	0.11 38	0.13 260

ADStereo(finetuned)	0.37 329	0.16 106	0.49 441	0.34 140	0.19 111	0.30 175	0.30 276	0.68 354	0.91 538	0.70 423	0.77 380	0.43 288	0.69 555	0.45 217	0.33 325	0.14 192	0.10 99	0.14 176	0.11 161	0.13 162	0.12 208

iRaftStereo_RVC	0.32 242	0.19 248	0.37 255	0.39 320	0.22 226	0.31 195	0.29 255	0.68 354	0.51 300	0.49 297	0.66 333	0.37 224	0.23 126	0.45 217	0.33 325	0.14 192	0.10 99	0.18 379	0.17 428	0.15 284	0.12 208

DCANet	0.36 312	0.16 106	0.41 315	0.34 140	0.19 111	0.30 175	0.30 276	0.68 354	0.91 538	0.70 423	0.77 380	0.43 288	0.57 476	0.45 217	0.34 342	0.14 192	0.10 99	0.14 176	0.11 161	0.13 162	0.12 208

Gwc-CoAtRS	0.34 274	0.17 157	0.44 363	0.39 320	0.23 281	0.34 245	0.22 100	0.70 379	0.75 422	0.60 343	0.59 305	0.58 374	0.29 224	0.45 217	0.26 217	0.14 192	0.11 241	0.14 176	0.12 202	0.12 109	0.12 208

Weightmod	0.32 242	0.18 200	0.30 112	0.34 140	0.19 111	0.54 419	0.34 366	0.56 246	0.50 294	0.41 259	0.52 275	0.48 317	0.33 284	0.46 236	0.29 284	0.15 275	0.23 610	0.16 273	0.15 329	0.14 216	0.11 145

aanet-new-90k	0.23 93	0.16 106	0.45 376	0.35 187	0.17 46	0.33 227	0.27 216	0.38 95	0.26 76	0.20 23	0.24 71	0.21 54	0.35 303	0.46 236	0.17 1	0.11 39	0.09 28	0.12 60	0.10 94	0.14 216	0.09 6

DispViT+	0.23 93	0.14 28	0.27 63	0.29 14	0.17 46	0.19 26	0.20 53	0.59 271	0.45 263	0.28 141	0.26 97	0.24 98	0.17 27	0.46 236	0.24 154	0.13 126	0.10 99	0.10 1	0.08 1	0.10 8	0.10 67

Any-RAFT	0.35 293	0.16 106	0.30 112	0.34 140	0.21 191	0.52 404	0.22 100	0.88 477	0.73 407	0.53 318	0.73 359	0.64 417	0.28 205	0.46 236	0.24 154	0.15 275	0.10 99	0.13 119	0.10 94	0.13 162	0.12 208

RAFT-Test	0.34 274	0.18 200	0.37 255	0.38 287	0.23 281	0.50 393	0.23 134	0.69 363	0.40 226	0.60 343	0.85 441	0.61 401	0.28 205	0.46 236	0.27 238	0.14 192	0.11 241	0.14 176	0.11 161	0.13 162	0.12 208

fff	0.37 329	0.16 106	0.41 315	0.34 140	0.19 111	0.29 155	0.30 276	0.69 363	1.06 611	0.69 417	0.78 392	0.42 279	0.63 516	0.46 236	0.34 342	0.14 192	0.10 99	0.14 176	0.11 161	0.11 38	0.13 260

sCroCo_RVC	0.35 293	0.28 527	0.69 565	0.51 602	0.39 609	0.41 338	0.31 304	0.49 197	0.45 263	0.31 169	0.48 244	0.38 233	0.32 266	0.46 236	0.32 311	0.21 513	0.22 600	0.19 427	0.19 491	0.21 502	0.20 505

csc	0.37 329	0.16 106	0.41 315	0.34 140	0.19 111	0.29 155	0.30 276	0.69 363	1.06 611	0.69 417	0.78 392	0.42 279	0.63 516	0.46 236	0.34 342	0.14 192	0.10 99	0.14 176	0.11 161	0.11 38	0.13 260

cscssc	0.37 329	0.16 106	0.41 315	0.34 140	0.19 111	0.29 155	0.30 276	0.69 363	1.06 611	0.69 417	0.78 392	0.42 279	0.63 516	0.46 236	0.34 342	0.14 192	0.10 99	0.14 176	0.11 161	0.11 38	0.13 260

CFNet-RSSM	0.34 274	0.17 157	0.45 376	0.39 320	0.22 226	0.35 256	0.23 134	0.73 406	0.84 485	0.65 385	0.54 284	0.57 365	0.28 205	0.46 236	0.26 217	0.13 126	0.10 99	0.14 176	0.12 202	0.13 162	0.11 145

VIP-Stereo	0.24 119	0.17 157	0.29 94	0.32 86	0.21 191	0.64 503	0.19 34	0.31 38	0.37 199	0.23 64	0.30 139	0.27 134	0.19 66	0.47 246	0.22 93	0.12 65	0.09 28	0.13 119	0.09 15	0.12 109	0.09 6

GREAT-IGEV	0.22 75	0.15 75	0.31 136	0.29 14	0.22 226	0.21 38	0.26 193	0.33 58	0.31 127	0.20 23	0.30 139	0.22 62	0.22 110	0.47 246	0.22 93	0.11 39	0.09 28	0.12 60	0.09 15	0.13 162	0.10 67
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
AIO-test2	0.39 363	0.21 347	0.41 315	0.47 549	0.25 353	0.45 371	0.35 392	0.77 429	1.27 662	0.36 211	0.87 453	0.37 224	0.30 243	0.47 246	0.27 238	0.15 275	0.13 390	0.21 504	0.23 576	0.15 284	0.13 260

ours_stereo	0.26 161	0.21 347	0.33 181	0.38 287	0.23 281	0.30 175	0.33 347	0.42 137	0.38 209	0.26 106	0.34 172	0.35 210	0.23 126	0.47 246	0.27 238	0.13 126	0.11 241	0.16 273	0.12 202	0.14 216	0.10 67

Occ-G	0.26 161	0.14 28	0.28 83	0.34 140	0.20 158	0.27 119	0.34 366	0.41 128	0.31 127	0.29 156	0.43 224	0.49 325	0.25 151	0.47 246	0.28 261	0.13 126	0.11 241	0.14 176	0.11 161	0.12 109	0.12 208

RAFT-Stereo-weight	0.32 242	0.18 200	0.33 181	0.39 320	0.22 226	0.26 101	0.29 255	0.67 344	0.80 462	0.53 318	0.51 262	0.58 374	0.20 81	0.47 246	0.27 238	0.13 126	0.10 99	0.14 176	0.11 161	0.13 162	0.11 145

AE-Stereo	0.34 274	0.21 347	0.42 336	0.48 557	0.31 536	0.48 386	0.35 392	0.61 291	0.62 339	0.32 184	0.55 294	0.52 343	0.27 188	0.47 246	0.29 284	0.13 126	0.13 390	0.18 379	0.16 368	0.15 284	0.12 208

UniTT-Stereo	0.27 184	0.17 157	0.37 255	0.40 364	0.27 437	0.30 175	0.28 246	0.39 103	0.31 127	0.29 156	0.46 235	0.27 134	0.25 151	0.47 246	0.34 342	0.17 393	0.13 390	0.13 119	0.12 202	0.14 216	0.12 208

LoS	0.29 208	0.15 75	0.30 112	0.29 14	0.18 78	0.33 227	0.29 255	0.51 213	0.72 400	0.34 195	0.52 275	0.41 268	0.28 205	0.47 246	0.28 261	0.15 275	0.11 241	0.13 119	0.09 15	0.11 38	0.11 145
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
IPLGR	0.39 363	0.21 347	0.63 533	0.39 320	0.22 226	0.49 391	0.29 255	0.76 426	0.74 417	0.78 472	0.77 380	0.44 299	0.42 378	0.47 246	0.38 408	0.13 126	0.12 314	0.16 273	0.14 294	0.15 284	0.13 260

rafts_anoy	0.37 329	0.21 347	0.36 238	0.41 402	0.26 401	0.30 175	0.33 347	0.67 344	0.90 531	0.58 337	0.66 333	0.45 302	0.33 284	0.47 246	0.39 416	0.16 336	0.11 241	0.21 504	0.23 576	0.17 385	0.14 311

DF	0.26 161	0.15 75	0.38 268	0.35 187	0.19 111	0.26 101	0.26 193	0.42 137	0.27 81	0.29 156	0.49 248	0.50 331	0.22 110	0.48 257	0.20 35	0.14 192	0.10 99	0.13 119	0.10 94	0.12 109	0.11 145

IGEV-RUCA	0.25 142	0.16 106	0.34 206	0.39 320	0.27 437	0.33 227	0.20 53	0.38 95	0.36 182	0.26 106	0.31 153	0.25 113	0.21 95	0.48 257	0.24 154	0.20 494	0.11 241	0.13 119	0.10 94	0.17 385	0.15 346

GCAP-BAT	0.28 192	0.15 75	0.42 336	0.33 108	0.21 191	0.25 90	0.25 167	0.45 171	0.54 311	0.34 195	0.42 218	0.43 288	0.27 188	0.48 257	0.24 154	0.14 192	0.11 241	0.14 176	0.12 202	0.11 38	0.12 208

rvit_stereo_ft	0.33 262	0.25 478	0.47 407	0.52 618	0.32 553	0.33 227	0.47 551	0.49 197	0.50 294	0.34 195	0.41 215	0.41 268	0.32 266	0.48 257	0.34 342	0.22 541	0.14 432	0.19 427	0.18 458	0.19 455	0.14 311

GCAPDPT-zeroshot	0.28 192	0.15 75	0.42 336	0.33 108	0.21 191	0.25 90	0.25 167	0.45 171	0.54 311	0.34 195	0.42 218	0.43 288	0.27 188	0.48 257	0.24 154	0.14 192	0.11 241	0.14 176	0.12 202	0.11 38	0.12 208

PMTNet	0.32 242	0.16 106	0.24 17	0.29 14	0.18 78	0.45 371	0.22 100	0.56 246	0.63 350	0.46 285	0.54 284	0.39 242	0.34 297	0.48 257	0.24 154	0.75 710	0.10 99	0.12 60	0.08 1	0.12 109	0.11 145

aanet-new-8k	0.25 142	0.19 248	0.32 160	0.37 247	0.20 158	0.40 318	0.29 255	0.49 197	0.39 221	0.24 80	0.25 82	0.22 62	0.34 297	0.49 263	0.21 66	0.11 39	0.09 28	0.13 119	0.10 94	0.12 109	0.10 67

NLMM	0.32 242	0.19 248	0.34 206	0.39 320	0.26 401	0.62 483	0.30 276	0.56 246	0.47 276	0.37 218	0.39 206	0.38 233	0.33 284	0.49 263	0.42 438	0.14 192	0.18 547	0.16 273	0.14 294	0.14 216	0.13 260

DVStereo	0.30 226	0.15 75	0.34 206	0.33 108	0.20 158	0.53 412	0.25 167	0.56 246	0.43 246	0.56 331	0.50 252	0.35 210	0.29 224	0.49 263	0.28 261	0.13 126	0.11 241	0.12 60	0.11 161	0.11 38	0.10 67

SCV	0.26 161	0.19 248	0.33 181	0.35 187	0.21 191	0.27 119	0.34 366	0.56 246	0.28 95	0.24 80	0.28 120	0.37 224	0.23 126	0.49 263	0.22 93	0.18 429	0.10 99	0.14 176	0.11 161	0.15 284	0.11 145

CAS++	0.32 242	0.24 452	0.36 238	0.37 247	0.26 401	0.28 142	0.23 134	0.87 472	0.50 294	0.47 292	0.45 230	0.26 123	0.21 95	0.49 263	0.24 154	0.23 559	0.19 567	0.22 520	0.17 428	0.21 502	0.16 397
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MoCha-V2	0.25 142	0.15 75	0.29 94	0.40 364	0.18 78	0.27 119	0.26 193	0.49 197	0.27 81	0.36 211	0.27 106	0.33 191	0.35 303	0.49 263	0.22 93	0.12 65	0.10 99	0.12 60	0.10 94	0.13 162	0.11 145

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 274	0.27 513	0.45 376	0.36 221	0.25 353	0.48 386	0.30 276	0.58 264	0.90 531	0.42 265	0.36 190	0.30 164	0.29 224	0.49 263	0.30 292	0.16 336	0.14 432	0.18 379	0.15 329	0.18 416	0.15 346

x	0.39 363	0.24 452	0.41 315	0.34 140	0.23 281	0.52 404	0.32 335	0.86 465	0.52 303	0.57 335	0.70 350	0.59 389	0.50 433	0.49 263	0.46 486	0.17 393	0.15 465	0.17 323	0.15 329	0.17 385	0.16 397

WQFJA1	0.32 242	0.19 248	0.34 206	0.39 320	0.26 401	0.62 483	0.30 276	0.56 246	0.47 276	0.37 218	0.39 206	0.38 233	0.33 284	0.50 271	0.42 438	0.14 192	0.18 547	0.16 273	0.14 294	0.14 216	0.13 260

3.5w_stereo	0.22 75	0.18 200	0.29 94	0.30 27	0.18 78	0.27 119	0.23 134	0.37 85	0.28 95	0.31 169	0.26 97	0.22 62	0.26 172	0.50 271	0.24 154	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

fffy	0.28 192	0.21 347	0.34 206	0.37 247	0.23 281	0.33 227	0.29 255	0.51 213	0.41 230	0.32 184	0.37 197	0.39 242	0.27 188	0.50 271	0.27 238	0.12 65	0.11 241	0.16 273	0.13 250	0.14 216	0.11 145

RSM++	0.25 142	0.18 200	0.34 206	0.36 221	0.20 158	0.28 142	0.30 276	0.51 213	0.32 141	0.25 92	0.22 46	0.37 224	0.21 95	0.50 271	0.24 154	0.12 65	0.10 99	0.14 176	0.12 202	0.14 216	0.10 67

MyStereo8	0.40 375	0.20 300	0.54 489	0.41 402	0.29 493	0.53 412	0.29 255	0.65 323	0.49 288	0.71 430	0.98 509	0.58 374	0.43 384	0.50 271	0.51 512	0.15 275	0.12 314	0.16 273	0.14 294	0.19 455	0.19 479

MyStereo06	0.38 346	0.21 347	0.61 519	0.41 402	0.28 462	0.41 338	0.50 571	0.95 507	0.35 172	0.62 355	0.54 284	0.76 497	0.27 188	0.50 271	0.29 284	0.14 192	0.13 390	0.18 379	0.17 428	0.17 385	0.15 346

GLC_STEREO	0.29 208	0.19 248	0.27 63	0.44 494	0.19 111	0.31 195	0.26 193	0.47 183	0.43 246	0.37 218	0.47 241	0.41 268	0.23 126	0.50 271	0.34 342	0.14 192	0.18 547	0.19 427	0.16 368	0.16 343	0.13 260

HUI-Stereo	0.35 293	0.23 410	0.47 407	0.41 402	0.22 226	0.24 70	0.22 100	0.60 283	0.36 182	0.63 364	0.73 359	0.58 374	0.38 347	0.50 271	0.35 361	0.18 429	0.12 314	0.20 461	0.16 368	0.20 476	0.15 346

FSD	0.48 465	0.47 635	0.53 483	0.54 635	0.46 654	0.48 386	0.52 590	0.53 235	0.48 284	0.48 295	0.48 244	0.49 325	0.48 418	0.51 279	0.49 500	0.45 684	0.42 699	0.47 682	0.46 689	0.46 670	0.45 679

AIO_rvc	0.23 93	0.16 106	0.32 160	0.34 140	0.19 111	0.26 101	0.33 347	0.40 117	0.22 32	0.26 106	0.24 71	0.34 195	0.15 8	0.51 279	0.24 154	0.12 65	0.09 28	0.13 119	0.10 94	0.12 109	0.10 67

IGEVStereo-DCA	0.29 208	0.22 388	0.38 268	0.35 187	0.27 437	0.37 286	0.35 392	0.62 296	0.34 159	0.38 230	0.30 139	0.35 210	0.27 188	0.51 279	0.22 93	0.15 275	0.12 314	0.16 273	0.12 202	0.13 162	0.15 346

rrr	0.29 208	0.22 388	0.41 315	0.35 187	0.27 437	0.37 286	0.32 335	0.52 223	0.42 241	0.38 230	0.30 139	0.35 210	0.27 188	0.51 279	0.22 93	0.15 275	0.12 314	0.16 273	0.13 250	0.13 162	0.14 311

anonymousa	0.49 484	0.20 300	0.42 336	0.38 287	0.23 281	0.91 602	0.35 392	0.75 419	0.62 339	0.85 525	1.54 662	1.06 601	0.66 541	0.51 279	0.43 448	0.16 336	0.13 390	0.19 427	0.21 541	0.16 343	0.14 311

raftrobust	0.34 274	0.19 248	0.36 238	0.41 402	0.27 437	0.30 175	0.25 167	0.71 388	0.63 350	0.58 337	0.55 294	0.45 302	0.46 407	0.51 279	0.29 284	0.16 336	0.12 314	0.14 176	0.12 202	0.12 109	0.13 260

DMCA	0.45 425	0.26 495	0.50 455	0.38 287	0.28 462	0.51 398	0.34 366	0.93 495	0.68 379	0.75 454	0.83 425	0.79 507	0.53 448	0.51 279	0.54 528	0.21 513	0.16 501	0.21 504	0.16 368	0.19 455	0.21 525

fffft	0.25 142	0.17 157	0.37 255	0.36 221	0.22 226	0.28 142	0.36 415	0.42 137	0.24 52	0.36 211	0.23 54	0.27 134	0.22 110	0.52 286	0.27 238	0.12 65	0.09 28	0.16 273	0.12 202	0.12 109	0.12 208
1: 1. 1
dual_stereo	0.19 19	0.14 28	0.24 17	0.31 58	0.16 32	0.16 13	0.20 53	0.29 27	0.20 27	0.23 64	0.20 22	0.22 62	0.14 2	0.52 286	0.24 154	0.13 126	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

AIO-Stereo	0.25 142	0.18 200	0.34 206	0.37 247	0.18 78	0.28 142	0.30 276	0.48 191	0.27 81	0.29 156	0.30 139	0.32 177	0.17 27	0.52 286	0.23 134	0.12 65	0.10 99	0.14 176	0.11 161	0.13 162	0.10 67

H2IRNET	0.37 329	0.20 300	0.33 181	0.38 287	0.25 353	0.27 119	0.23 134	0.59 271	0.72 400	0.39 243	0.90 469	0.74 486	0.55 466	0.52 286	0.43 448	0.15 275	0.13 390	0.18 379	0.20 518	0.16 343	0.13 260

DCRE	0.37 329	0.18 200	0.46 393	0.45 519	0.32 553	0.42 345	0.37 433	0.63 306	0.51 300	0.47 292	0.94 480	0.56 359	0.36 331	0.52 286	0.32 311	0.14 192	0.13 390	0.15 232	0.14 294	0.14 216	0.13 260

IPLGR_C	0.40 375	0.21 347	0.64 538	0.45 519	0.33 565	0.52 404	0.34 366	0.66 334	0.62 339	0.82 502	0.92 476	0.45 302	0.32 266	0.52 286	0.46 486	0.17 393	0.12 314	0.15 232	0.14 294	0.13 162	0.14 311

ACRE	0.40 375	0.21 347	0.65 544	0.45 519	0.33 565	0.51 398	0.33 347	0.66 334	0.63 350	0.80 480	0.92 476	0.45 302	0.32 266	0.52 286	0.45 475	0.16 336	0.12 314	0.15 232	0.14 294	0.13 162	0.14 311

GANet-ADL	0.42 396	0.25 478	0.45 376	0.43 473	0.29 493	0.54 419	0.35 392	0.89 480	0.86 498	0.63 364	0.72 354	0.68 443	0.42 378	0.52 286	0.41 430	0.21 513	0.14 432	0.15 232	0.13 250	0.18 416	0.19 479

HHNet	0.41 388	0.17 157	0.41 315	0.34 140	0.37 593	0.33 227	0.34 366	0.69 363	0.75 422	0.86 533	1.30 624	0.52 343	0.32 266	0.52 286	0.35 361	0.15 275	0.11 241	0.19 427	0.15 329	0.15 284	0.24 564

IGEV-FE	0.34 274	0.18 200	0.67 554	0.39 320	0.28 462	0.30 175	0.25 167	0.74 412	0.31 127	0.62 355	0.57 299	0.54 351	0.25 151	0.53 295	0.27 238	0.14 192	0.10 99	0.15 232	0.14 294	0.14 216	0.12 208

MM-Stereo_test2	0.30 226	0.18 200	0.39 290	0.40 364	0.24 319	0.42 345	0.42 517	0.63 306	0.41 230	0.37 218	0.35 180	0.32 177	0.26 172	0.53 295	0.25 187	0.12 65	0.10 99	0.15 232	0.12 202	0.15 284	0.10 67

AIO-test1	0.38 346	0.18 200	0.38 268	0.50 586	0.24 319	0.46 377	0.30 276	0.70 379	1.19 643	0.40 252	0.71 353	0.45 302	0.29 224	0.53 295	0.27 238	0.15 275	0.13 390	0.19 427	0.21 541	0.13 162	0.17 423

SMoEStereo_RVC	0.26 161	0.19 248	0.35 223	0.35 187	0.22 226	0.36 272	0.32 335	0.39 103	0.34 159	0.37 218	0.30 139	0.33 191	0.24 138	0.53 295	0.24 154	0.12 65	0.10 99	0.16 273	0.12 202	0.12 109	0.11 145

IGEV_Zeroshot_test	0.34 274	0.18 200	0.67 554	0.39 320	0.28 462	0.30 175	0.25 167	0.74 412	0.31 127	0.62 355	0.57 299	0.54 351	0.25 151	0.53 295	0.27 238	0.14 192	0.10 99	0.15 232	0.14 294	0.14 216	0.12 208

ICVP	0.46 436	0.25 478	0.38 268	0.48 557	0.28 462	0.58 453	0.43 526	1.00 525	0.70 387	0.67 403	0.95 490	0.75 489	0.55 466	0.53 295	0.54 528	0.23 559	0.17 522	0.19 427	0.17 428	0.19 455	0.20 505
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
raft+_RVC	0.38 346	0.19 248	0.35 223	0.37 247	0.25 353	0.45 371	0.37 433	0.78 435	0.89 528	0.51 306	0.78 392	0.50 331	0.29 224	0.53 295	0.40 424	0.15 275	0.12 314	0.17 323	0.15 329	0.14 216	0.12 208

Selective-IGEV-i1	0.44 414	0.20 300	0.53 483	0.41 402	0.22 226	0.62 483	0.50 571	1.01 535	0.88 512	0.63 364	0.81 413	0.79 507	0.38 347	0.54 302	0.38 408	0.16 336	0.13 390	0.15 232	0.13 250	0.15 284	0.15 346

NLSM1	0.32 242	0.18 200	0.34 206	0.39 320	0.25 353	0.66 515	0.27 216	0.57 255	0.50 294	0.37 218	0.53 281	0.29 149	0.28 205	0.54 302	0.32 311	0.16 336	0.17 522	0.18 379	0.15 329	0.14 216	0.12 208

FACV-RUCA	0.43 406	0.28 527	0.47 407	0.45 519	0.33 565	0.58 453	0.34 366	0.82 449	0.73 407	0.57 335	0.84 431	0.47 312	0.50 433	0.54 302	0.39 416	0.22 541	0.15 465	0.35 649	0.16 368	0.28 589	0.21 525

rvit_0105_6	0.38 346	0.28 527	0.64 538	0.50 586	0.30 512	0.39 312	0.38 455	0.51 213	0.67 372	0.40 252	0.45 230	0.50 331	0.41 375	0.54 302	0.36 379	0.27 602	0.26 636	0.24 558	0.21 541	0.22 527	0.16 397

WCG-NET（raft）	0.31 235	0.15 75	0.36 238	0.32 86	0.19 111	0.35 256	0.27 216	0.51 213	0.78 451	0.45 277	0.55 294	0.48 317	0.27 188	0.54 302	0.26 217	0.13 126	0.10 99	0.12 60	0.11 161	0.12 109	0.11 145

test_xeample3	0.29 208	0.21 347	0.41 315	0.35 187	0.26 401	0.35 256	0.32 335	0.56 246	0.36 182	0.43 269	0.32 157	0.34 195	0.28 205	0.54 302	0.23 134	0.14 192	0.11 241	0.16 273	0.12 202	0.14 216	0.13 260

GMStereo	0.39 363	0.37 591	0.54 489	0.40 364	0.26 401	0.42 345	0.36 415	0.59 271	1.04 601	0.55 328	0.51 262	0.37 224	0.35 303	0.54 302	0.41 430	0.19 464	0.13 390	0.16 273	0.17 428	0.24 557	0.18 444
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
TestStereo_HL3	0.37 329	0.19 248	0.49 441	0.34 140	0.24 319	0.51 398	0.39 477	0.60 283	0.43 246	0.61 351	0.83 425	0.56 359	0.46 407	0.55 309	0.28 261	0.15 275	0.11 241	0.14 176	0.13 250	0.14 216	0.17 423

GGDA	0.32 242	0.18 200	0.32 160	0.31 58	0.21 191	0.31 195	0.26 193	0.59 271	0.66 367	0.50 301	0.68 342	0.40 256	0.36 331	0.55 309	0.35 361	0.15 275	0.11 241	0.13 119	0.12 202	0.15 284	0.15 346

Hybrid-DGEV-03	0.45 425	0.19 248	0.33 181	0.43 473	0.27 437	0.56 441	0.26 193	0.65 323	0.74 417	0.94 583	1.92 685	0.61 401	0.30 243	0.55 309	0.34 342	0.14 192	0.10 99	0.18 379	0.16 368	0.14 216	0.11 145

HART	0.29 208	0.16 106	0.32 160	0.40 364	0.21 191	0.32 215	0.26 193	0.62 296	0.31 127	0.33 191	0.65 326	0.41 268	0.22 110	0.55 309	0.25 187	0.12 65	0.10 99	0.15 232	0.11 161	0.15 284	0.11 145

tg	0.33 262	0.18 200	0.37 255	0.39 320	0.22 226	0.38 299	0.26 193	0.70 379	0.56 326	0.47 292	0.65 326	0.42 279	0.24 138	0.55 309	0.33 325	0.14 192	0.10 99	0.18 379	0.17 428	0.14 216	0.11 145

1test111	0.36 312	0.23 410	0.33 181	0.41 402	0.22 226	0.55 426	0.38 455	0.85 461	0.54 311	0.41 259	0.50 252	0.34 195	0.49 423	0.55 309	0.45 475	0.16 336	0.10 99	0.19 427	0.13 250	0.18 416	0.17 423

riskmin	0.38 346	0.20 300	0.39 290	0.32 86	0.23 281	0.53 412	0.30 276	0.63 306	0.80 462	0.49 297	0.56 297	0.73 479	0.58 486	0.55 309	0.36 379	0.17 393	0.11 241	0.19 427	0.13 250	0.19 455	0.20 505

MC-Stereo	0.28 192	0.17 157	0.32 160	0.38 287	0.20 158	0.26 101	0.26 193	0.49 197	0.37 199	0.37 218	0.61 312	0.41 268	0.31 260	0.55 309	0.25 187	0.13 126	0.09 28	0.14 176	0.12 202	0.12 109	0.11 145

qqq	0.40 375	0.26 495	0.44 363	0.36 221	0.22 226	0.46 377	0.36 415	0.85 461	0.54 311	0.56 331	0.69 346	0.65 430	0.53 448	0.55 309	0.45 475	0.17 393	0.16 501	0.20 461	0.19 491	0.18 416	0.17 423

CIPLG	0.41 388	0.21 347	0.63 533	0.45 519	0.33 565	0.52 404	0.33 347	0.65 323	0.60 334	0.82 502	0.96 494	0.46 309	0.32 266	0.55 309	0.44 466	0.16 336	0.12 314	0.15 232	0.14 294	0.13 162	0.14 311

FTStereo	0.56 551	0.20 300	0.37 255	0.41 402	0.25 353	0.40 318	0.79 675	0.66 334	0.43 246	1.09 643	3.27 720	0.70 453	0.73 579	0.55 309	0.33 325	0.14 192	0.13 390	0.19 427	0.17 428	0.15 284	0.30 612

TestStereo	0.38 346	0.31 554	0.40 304	0.45 519	0.20 158	0.40 318	0.37 433	0.66 334	0.65 363	0.53 318	0.78 392	0.47 312	0.40 366	0.55 309	0.37 398	0.18 429	0.13 390	0.20 461	0.15 329	0.22 527	0.13 260

AFF-stereo	0.38 346	0.19 248	0.39 290	0.37 247	0.21 191	0.27 119	0.31 304	0.65 323	0.66 367	0.64 376	1.13 575	0.76 497	0.39 360	0.55 309	0.33 325	0.11 39	0.09 28	0.16 273	0.16 368	0.13 162	0.11 145

AdaDepth	0.22 75	0.17 157	0.32 160	0.37 247	0.18 78	0.34 245	0.22 100	0.33 58	0.23 44	0.21 36	0.21 33	0.20 41	0.20 81	0.56 322	0.21 66	0.10 15	0.10 99	0.13 119	0.10 94	0.11 38	0.12 208

xyz-stereo-finetune	0.33 262	0.18 200	0.36 238	0.33 108	0.18 78	0.57 447	0.31 304	0.58 264	0.69 386	0.45 277	0.54 284	0.38 233	0.33 284	0.56 322	0.36 379	0.12 65	0.12 314	0.16 273	0.13 250	0.13 162	0.12 208

RSM	0.25 142	0.18 200	0.33 181	0.36 221	0.20 158	0.27 119	0.34 366	0.51 213	0.27 81	0.26 106	0.23 54	0.39 242	0.21 95	0.56 322	0.22 93	0.12 65	0.10 99	0.14 176	0.11 161	0.14 216	0.10 67

11t1	0.36 312	0.21 347	0.42 336	0.35 187	0.22 226	0.62 483	0.29 255	0.69 363	0.43 246	0.60 343	0.53 281	0.53 347	0.48 418	0.56 322	0.40 424	0.18 429	0.14 432	0.16 273	0.13 250	0.17 385	0.17 423

StereoVision	0.42 396	0.28 527	0.45 376	0.49 572	0.28 462	0.38 299	0.38 455	0.72 395	0.62 339	0.44 272	1.14 581	0.54 351	0.39 360	0.56 322	0.34 342	0.21 513	0.24 620	0.25 571	0.24 592	0.26 574	0.16 397

EKT-Stereo	0.35 293	0.23 410	0.39 290	0.43 473	0.29 493	0.38 299	0.31 304	0.69 363	0.64 358	0.45 277	0.63 317	0.49 325	0.27 188	0.56 322	0.33 325	0.18 429	0.14 432	0.18 379	0.15 329	0.16 343	0.16 397

anonymousdsp2	0.35 293	0.20 300	0.43 351	0.37 247	0.24 319	0.48 386	0.31 304	0.86 465	0.65 363	0.55 328	0.50 252	0.50 331	0.34 297	0.56 322	0.31 301	0.14 192	0.10 99	0.14 176	0.10 94	0.16 343	0.14 311

PSM-adaLoss	0.35 293	0.23 410	0.47 407	0.41 402	0.22 226	0.24 70	0.31 304	0.59 271	0.36 182	0.63 364	0.73 359	0.58 374	0.38 347	0.56 322	0.35 361	0.18 429	0.12 314	0.20 461	0.16 368	0.20 476	0.15 346

GrayStereo	0.49 484	0.19 248	0.42 336	0.46 541	0.28 462	0.53 412	0.67 642	0.69 363	0.63 350	1.02 619	1.47 656	0.78 505	0.76 590	0.56 322	0.33 325	0.14 192	0.12 314	0.17 323	0.17 428	0.15 284	0.29 603

DeepStereo_RVC	0.36 312	0.21 347	0.47 407	0.40 364	0.24 319	0.26 101	0.22 100	0.60 283	0.38 209	0.69 417	0.67 339	0.57 365	0.51 438	0.56 322	0.39 416	0.16 336	0.12 314	0.18 379	0.15 329	0.19 455	0.18 444

XX-Stereo	0.37 329	0.17 157	0.45 376	0.55 644	0.36 586	0.38 299	0.20 53	0.60 283	0.30 116	0.46 285	1.30 624	0.73 479	0.26 172	0.56 322	0.26 217	0.16 336	0.11 241	0.17 323	0.16 368	0.14 216	0.10 67

cf-r	0.47 452	0.23 410	0.41 315	0.39 320	0.23 281	0.59 465	0.37 433	0.88 477	0.85 493	0.72 441	1.05 544	0.94 564	0.62 510	0.56 322	0.54 528	0.21 513	0.14 432	0.17 323	0.19 491	0.15 284	0.15 346

SME	0.40 375	0.20 300	0.35 223	0.36 221	0.19 111	0.79 568	0.31 304	0.79 439	0.73 407	0.56 331	0.77 380	0.43 288	0.51 438	0.57 334	0.36 379	0.16 336	0.17 522	0.19 427	0.19 491	0.18 416	0.16 397

TestStereo_HL2	0.33 262	0.18 200	0.33 181	0.31 58	0.22 226	0.32 215	0.25 167	0.58 264	0.61 335	0.54 324	0.68 342	0.41 268	0.36 331	0.57 334	0.36 379	0.16 336	0.11 241	0.13 119	0.11 161	0.15 284	0.16 397

Lsterematch	0.38 346	0.17 157	0.38 268	0.37 247	0.20 158	0.42 345	0.27 216	0.57 255	0.71 398	0.66 398	1.02 529	0.49 325	0.40 366	0.57 334	0.43 448	0.16 336	0.10 99	0.15 232	0.13 250	0.14 216	0.14 311

SCV_C0	0.26 161	0.18 200	0.34 206	0.35 187	0.24 319	0.23 56	0.28 246	0.51 213	0.36 182	0.31 169	0.36 190	0.37 224	0.20 81	0.57 334	0.22 93	0.13 126	0.10 99	0.13 119	0.11 161	0.16 343	0.12 208

tt45	0.27 184	0.17 157	0.34 206	0.35 187	0.23 281	0.38 299	0.28 246	0.46 179	0.28 95	0.40 252	0.27 106	0.38 233	0.25 151	0.57 334	0.26 217	0.13 126	0.11 241	0.16 273	0.13 250	0.12 109	0.14 311

rvit_0105_5	0.42 396	0.31 554	0.73 583	0.50 586	0.29 493	0.44 359	0.42 517	0.61 291	0.74 417	0.51 306	0.51 262	0.60 395	0.47 413	0.57 334	0.38 408	0.27 602	0.25 628	0.25 571	0.23 576	0.22 527	0.18 444

rvit_0105_4	0.41 388	0.29 539	0.71 574	0.50 586	0.29 493	0.41 338	0.41 506	0.55 242	0.73 407	0.45 277	0.48 244	0.55 356	0.44 395	0.57 334	0.36 379	0.28 613	0.26 636	0.25 571	0.22 559	0.23 544	0.18 444

ACVNet-DCA	0.35 293	0.23 410	0.33 181	0.41 402	0.22 226	0.55 426	0.38 455	0.85 461	0.54 311	0.41 259	0.50 252	0.34 195	0.49 423	0.57 334	0.25 187	0.16 336	0.10 99	0.19 427	0.13 250	0.18 416	0.17 423

xx1	0.39 363	0.23 410	0.33 181	0.41 402	0.22 226	0.55 426	0.38 455	0.67 344	1.06 611	0.41 259	0.50 252	0.65 430	0.53 448	0.57 334	0.25 187	0.16 336	0.10 99	0.20 461	0.19 491	0.18 416	0.17 423

cc1	0.37 329	0.23 410	0.33 181	0.41 402	0.22 226	0.55 426	0.38 455	0.67 344	1.06 611	0.41 259	0.50 252	0.34 195	0.49 423	0.57 334	0.25 187	0.16 336	0.10 99	0.19 427	0.13 250	0.16 343	0.15 346

mmm	0.44 414	0.27 513	0.46 393	0.38 287	0.24 319	0.61 475	0.35 392	0.94 500	0.53 307	0.72 441	1.05 544	0.63 411	0.50 433	0.57 334	0.45 475	0.18 429	0.15 465	0.23 541	0.20 518	0.20 476	0.18 444

ffm	0.44 414	0.26 495	0.49 441	0.37 247	0.25 353	0.55 426	0.37 433	0.68 354	1.04 601	0.73 447	0.96 494	0.71 457	0.53 448	0.57 334	0.25 187	0.16 336	0.10 99	0.25 571	0.21 541	0.16 343	0.16 397

tt1	0.36 312	0.24 452	0.32 160	0.41 402	0.22 226	0.54 419	0.38 455	0.68 354	1.04 601	0.41 259	0.46 235	0.35 210	0.45 400	0.57 334	0.25 187	0.16 336	0.10 99	0.19 427	0.13 250	0.16 343	0.16 397

MIF-Stereo (partial)	0.31 235	0.18 200	0.37 255	0.41 402	0.31 536	0.28 142	0.23 134	0.47 183	0.42 241	0.31 169	0.63 317	0.36 220	0.35 303	0.57 334	0.31 301	0.17 393	0.13 390	0.19 427	0.17 428	0.18 416	0.14 311

PCWNet_CMD	0.48 465	0.24 452	0.52 476	0.39 320	0.27 437	0.63 495	0.30 276	0.95 507	0.96 564	0.86 533	1.07 555	0.79 507	0.44 395	0.57 334	0.43 448	0.17 393	0.12 314	0.21 504	0.16 368	0.24 557	0.19 479

CASS	0.45 425	0.27 513	0.42 336	0.48 557	0.22 226	0.61 475	0.34 366	0.97 515	0.62 339	0.71 430	0.85 441	0.61 401	0.55 466	0.57 334	0.41 430	0.29 620	0.16 501	0.22 520	0.18 458	0.22 527	0.28 596
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Selective-RAFT	0.35 293	0.23 410	0.51 470	0.44 494	0.21 191	0.64 503	0.27 216	0.59 271	0.63 350	0.40 252	0.38 201	0.55 356	0.40 366	0.57 334	0.35 361	0.13 126	0.11 241	0.14 176	0.12 202	0.16 343	0.13 260

ProNet	0.29 208	0.21 347	0.38 268	0.35 187	0.24 319	0.32 215	0.43 526	0.57 255	0.37 199	0.33 191	0.30 139	0.32 177	0.28 205	0.57 334	0.26 217	0.13 126	0.11 241	0.16 273	0.13 250	0.13 162	0.13 260

ROB_FTStereo_v2	0.35 293	0.23 410	0.47 407	0.41 402	0.22 226	0.24 70	0.31 304	0.59 271	0.36 182	0.63 364	0.73 359	0.57 365	0.38 347	0.57 334	0.36 379	0.18 429	0.12 314	0.20 461	0.16 368	0.20 476	0.15 346

ROB_FTStereo	0.35 293	0.23 410	0.47 407	0.41 402	0.22 226	0.25 90	0.21 80	0.59 271	0.36 182	0.63 364	0.73 359	0.58 374	0.38 347	0.57 334	0.35 361	0.18 429	0.12 314	0.20 461	0.16 368	0.20 476	0.15 346

s12784h	0.36 312	0.15 75	0.24 17	0.34 140	0.15 11	0.77 560	0.29 255	0.80 443	0.83 480	0.56 331	0.57 299	0.43 288	0.40 366	0.57 334	0.33 325	0.12 65	0.10 99	0.14 176	0.09 15	0.14 216	0.09 6

SFCPSM	0.47 452	0.21 347	0.55 495	0.40 364	0.27 437	0.87 598	0.37 433	1.33 663	0.77 440	0.80 480	0.84 431	0.54 351	0.49 423	0.57 334	0.37 398	0.18 429	0.13 390	0.18 379	0.20 518	0.16 343	0.15 346

MSMDNet	0.48 465	0.24 452	0.52 476	0.39 320	0.27 437	0.63 495	0.30 276	0.96 511	0.96 564	0.86 533	1.07 555	0.79 507	0.44 395	0.57 334	0.43 448	0.17 393	0.12 314	0.20 461	0.16 368	0.23 544	0.19 479

HLf8	0.33 262	0.17 157	0.39 290	0.30 27	0.22 226	0.43 350	0.27 216	0.71 388	0.67 372	0.44 272	0.60 307	0.36 220	0.30 243	0.58 357	0.35 361	0.18 429	0.11 241	0.14 176	0.12 202	0.17 385	0.18 444

Selective-IGEV-i32	0.24 119	0.18 200	0.35 223	0.35 187	0.19 111	0.27 119	0.25 167	0.55 242	0.23 44	0.27 126	0.25 82	0.34 195	0.19 66	0.58 357	0.22 93	0.12 65	0.10 99	0.14 176	0.11 161	0.12 109	0.10 67

Hybrid-DGEV-2	0.41 388	0.21 347	0.42 336	0.47 549	0.29 493	0.59 465	0.23 134	0.82 449	0.99 576	0.64 376	0.63 317	0.60 395	0.65 533	0.58 357	0.33 325	0.14 192	0.12 314	0.18 379	0.16 368	0.14 216	0.12 208

test_sample1	0.42 396	0.22 388	0.46 393	0.34 140	0.23 281	0.58 453	0.35 392	0.99 520	0.49 288	0.62 355	0.75 370	0.69 448	0.61 503	0.58 357	0.44 466	0.18 429	0.14 432	0.17 323	0.15 329	0.17 385	0.17 423

ff7	0.29 208	0.21 347	0.38 268	0.36 221	0.26 401	0.31 195	0.35 392	0.62 296	0.34 159	0.38 230	0.33 160	0.32 177	0.29 224	0.58 357	0.25 187	0.14 192	0.10 99	0.17 323	0.12 202	0.14 216	0.15 346

ffff	0.29 208	0.21 347	0.38 268	0.36 221	0.26 401	0.31 195	0.35 392	0.62 296	0.34 159	0.38 230	0.33 160	0.32 177	0.29 224	0.58 357	0.25 187	0.14 192	0.10 99	0.17 323	0.12 202	0.14 216	0.15 346

11t	0.29 208	0.21 347	0.38 268	0.36 221	0.26 401	0.31 195	0.35 392	0.62 296	0.34 159	0.38 230	0.33 160	0.32 177	0.29 224	0.58 357	0.25 187	0.14 192	0.10 99	0.17 323	0.12 202	0.14 216	0.15 346

Selective-IGEV	0.24 119	0.18 200	0.35 223	0.35 187	0.19 111	0.27 119	0.25 167	0.55 242	0.23 44	0.27 126	0.25 82	0.34 195	0.19 66	0.58 357	0.22 93	0.12 65	0.10 99	0.14 176	0.11 161	0.12 109	0.10 67

knoymous	0.36 312	0.20 300	0.31 136	0.31 58	0.22 226	0.36 272	0.29 255	0.61 291	0.64 358	0.67 403	0.70 350	0.60 395	0.40 366	0.58 357	0.34 342	0.17 393	0.11 241	0.20 461	0.11 161	0.17 385	0.18 444

ccc-4	0.29 208	0.21 347	0.38 268	0.36 221	0.26 401	0.31 195	0.35 392	0.62 296	0.34 159	0.38 230	0.33 160	0.32 177	0.29 224	0.58 357	0.25 187	0.14 192	0.10 99	0.17 323	0.12 202	0.14 216	0.15 346

LCNet	0.41 388	0.20 300	0.32 160	0.44 494	0.24 319	0.47 383	0.29 255	0.67 344	0.53 307	0.72 441	1.03 534	0.66 435	0.60 497	0.58 357	0.34 342	0.14 192	0.10 99	0.19 427	0.19 491	0.21 502	0.36 646

Patchmatch Stereo++	0.35 293	0.23 410	0.47 407	0.41 402	0.22 226	0.24 70	0.22 100	0.59 271	0.36 182	0.63 364	0.73 359	0.58 374	0.38 347	0.58 357	0.36 379	0.18 429	0.12 314	0.20 461	0.16 368	0.20 476	0.15 346
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
iGMRVC	0.35 293	0.23 410	0.47 407	0.41 402	0.22 226	0.24 70	0.30 276	0.59 271	0.36 182	0.63 364	0.73 359	0.58 374	0.38 347	0.58 357	0.36 379	0.18 429	0.12 314	0.20 461	0.16 368	0.20 476	0.15 346

iRAFT	0.35 293	0.23 410	0.47 407	0.41 402	0.22 226	0.24 70	0.22 100	0.59 271	0.36 182	0.63 364	0.73 359	0.58 374	0.38 347	0.58 357	0.36 379	0.18 429	0.12 314	0.20 461	0.16 368	0.20 476	0.15 346

RAFT-IKP	0.35 293	0.23 410	0.47 407	0.41 402	0.22 226	0.24 70	0.28 246	0.59 271	0.36 182	0.63 364	0.73 359	0.57 365	0.38 347	0.58 357	0.36 379	0.18 429	0.12 314	0.20 461	0.16 368	0.20 476	0.15 346

CFNet_pseudo	0.46 436	0.24 452	0.52 476	0.37 247	0.27 437	0.58 453	0.30 276	0.86 465	0.88 512	0.82 502	1.03 534	0.75 489	0.47 413	0.58 357	0.44 466	0.17 393	0.12 314	0.24 558	0.16 368	0.24 557	0.19 479

ccs_rob	0.46 436	0.24 452	0.52 476	0.37 247	0.27 437	0.58 453	0.31 304	0.86 465	0.88 512	0.82 502	1.02 529	0.75 489	0.47 413	0.58 357	0.44 466	0.17 393	0.12 314	0.24 558	0.16 368	0.24 557	0.19 479

UCFNet_RVC	0.49 484	0.26 495	0.35 223	0.39 320	0.26 401	0.64 503	0.36 415	1.15 598	0.84 485	0.67 403	0.88 461	0.88 542	0.59 493	0.58 357	0.45 475	0.24 572	0.17 522	0.27 604	0.27 624	0.25 566	0.23 555

MyStereo07	0.32 242	0.22 388	0.34 206	0.42 450	0.28 462	0.40 318	0.50 571	0.72 395	0.37 199	0.37 218	0.34 172	0.32 177	0.31 260	0.59 375	0.27 238	0.14 192	0.13 390	0.18 379	0.17 428	0.17 385	0.16 397

anonymousdsp	0.29 208	0.21 347	0.38 268	0.37 247	0.25 353	0.30 175	0.35 392	0.63 306	0.35 172	0.39 243	0.33 160	0.33 191	0.28 205	0.59 375	0.25 187	0.14 192	0.10 99	0.17 323	0.12 202	0.14 216	0.15 346

IGEV-Stereo	0.29 208	0.21 347	0.38 268	0.37 247	0.25 353	0.30 175	0.35 392	0.63 306	0.35 172	0.39 243	0.33 160	0.33 191	0.28 205	0.59 375	0.25 187	0.14 192	0.10 99	0.17 323	0.12 202	0.14 216	0.15 346
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
AASNet	0.53 525	0.25 478	0.52 476	0.49 572	0.32 553	0.74 547	0.40 490	1.50 690	0.86 498	0.86 533	0.92 476	0.64 417	0.59 493	0.59 375	0.79 594	0.23 559	0.19 567	0.20 461	0.16 368	0.21 502	0.19 479

RALCasStereoNet	0.36 312	0.21 347	0.37 255	0.42 450	0.26 401	0.35 256	0.38 455	0.63 306	0.64 358	0.50 301	0.72 354	0.51 337	0.29 224	0.59 375	0.36 379	0.16 336	0.14 432	0.15 232	0.13 250	0.17 385	0.16 397

HITNet	0.41 388	0.26 495	0.45 376	0.33 108	0.17 46	0.63 495	0.30 276	0.93 495	0.64 358	0.71 430	0.82 419	0.64 417	0.52 442	0.59 375	0.43 448	0.14 192	0.10 99	0.15 232	0.13 250	0.19 455	0.12 208
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
zzzzzzz1	0.60 576	0.31 554	4.33 730	0.42 450	0.26 401	0.44 359	0.39 477	0.73 406	0.77 440	0.51 306	0.70 350	0.72 466	0.48 418	0.60 381	0.42 438	0.14 192	0.12 314	0.17 323	0.16 368	0.18 416	0.14 311

TestStereo-Hl	0.34 274	0.20 300	0.32 160	0.32 86	0.22 226	0.32 215	0.27 216	0.64 321	0.59 331	0.50 301	0.67 339	0.46 309	0.45 400	0.60 381	0.34 342	0.14 192	0.11 241	0.13 119	0.13 250	0.15 284	0.15 346

MM-Stereo_test1	0.33 262	0.19 248	0.36 238	0.41 402	0.23 281	0.36 272	0.45 539	0.58 264	0.54 311	0.60 343	0.50 252	0.38 233	0.37 341	0.60 381	0.26 217	0.15 275	0.13 390	0.17 323	0.14 294	0.15 284	0.12 208

DCVSM-stereo	0.49 484	0.27 513	0.53 483	0.39 320	0.29 493	0.51 398	0.26 193	0.75 419	0.75 422	1.11 647	0.75 370	1.05 599	0.72 576	0.60 381	0.47 493	0.20 494	0.19 567	0.24 558	0.20 518	0.25 566	0.30 612

CoDeX	0.47 452	0.20 300	0.49 441	0.42 450	0.25 353	0.75 553	0.36 415	1.27 651	0.80 462	0.82 502	0.96 494	0.62 408	0.57 476	0.60 381	0.36 379	0.17 393	0.12 314	0.17 323	0.15 329	0.16 343	0.14 311

IER	0.46 436	0.23 410	0.50 455	0.38 287	0.28 462	0.69 525	0.35 392	0.80 443	0.66 367	0.83 514	0.94 480	0.75 489	0.77 597	0.60 381	0.42 438	0.17 393	0.14 432	0.17 323	0.17 428	0.17 385	0.15 346

IPLG	0.39 363	0.20 300	0.59 511	0.40 364	0.24 319	0.54 419	0.27 216	0.75 419	0.63 350	0.84 521	0.81 413	0.32 177	0.32 266	0.60 381	0.45 475	0.13 126	0.11 241	0.16 273	0.13 250	0.13 162	0.12 208

DEmStereo	0.48 465	0.17 157	0.50 455	0.38 287	0.25 353	0.59 465	0.34 366	0.63 306	0.74 417	0.89 555	1.66 670	0.58 374	1.06 663	0.60 381	0.42 438	0.14 192	0.11 241	0.16 273	0.16 368	0.14 216	0.15 346

GMM-Stereo	0.44 414	0.19 248	0.36 238	0.42 450	0.25 353	0.51 398	0.47 551	0.71 388	0.53 307	0.76 462	1.37 634	0.76 497	0.38 347	0.60 381	0.33 325	0.15 275	0.10 99	0.20 461	0.19 491	0.16 343	0.27 589

RALAANet	0.38 346	0.23 410	0.48 428	0.42 450	0.29 493	0.35 256	0.25 167	0.86 465	0.64 358	0.67 403	0.65 326	0.60 395	0.29 224	0.60 381	0.34 342	0.15 275	0.12 314	0.17 323	0.15 329	0.21 502	0.13 260

TestStereo_HLe17	0.34 274	0.17 157	0.46 393	0.32 86	0.21 191	0.42 345	0.31 304	0.70 379	0.66 367	0.46 285	0.68 342	0.36 220	0.30 243	0.61 391	0.36 379	0.16 336	0.10 99	0.14 176	0.13 250	0.15 284	0.15 346

WQFJX	0.32 242	0.18 200	0.33 181	0.39 320	0.27 437	0.60 472	0.30 276	0.53 235	0.47 276	0.39 243	0.38 201	0.34 195	0.33 284	0.61 391	0.40 424	0.14 192	0.17 522	0.16 273	0.13 250	0.14 216	0.14 311

PAM	0.46 436	0.19 248	0.70 569	0.40 364	0.26 401	0.75 553	0.33 347	0.85 461	0.34 159	0.70 423	0.46 235	1.83 691	0.63 516	0.61 391	0.26 217	0.15 275	0.10 99	0.16 273	0.14 294	0.14 216	0.13 260

test_sample2	0.42 396	0.22 388	0.43 351	0.33 108	0.21 191	0.58 453	0.39 477	0.95 507	0.67 372	0.63 364	0.77 380	0.69 448	0.57 476	0.61 391	0.38 408	0.19 464	0.14 432	0.18 379	0.16 368	0.19 455	0.18 444

PSM-AAD	0.48 465	0.20 300	0.37 255	0.43 473	0.23 281	0.56 441	0.50 571	0.65 323	0.70 387	1.07 637	1.12 568	0.58 374	0.92 640	0.61 391	0.32 311	0.15 275	0.11 241	0.25 571	0.26 617	0.18 416	0.43 674

CRE-IMP	0.36 312	0.23 410	0.49 441	0.42 450	0.24 319	0.41 338	0.21 80	0.57 255	0.41 230	0.65 385	0.72 354	0.53 347	0.37 341	0.61 391	0.38 408	0.17 393	0.11 241	0.19 427	0.15 329	0.21 502	0.18 444

Prome-Stereo	0.46 436	0.19 248	0.35 223	0.44 494	0.26 401	0.40 318	0.45 539	0.68 354	0.44 254	0.96 592	1.84 681	0.59 389	0.67 544	0.61 391	0.32 311	0.14 192	0.11 241	0.16 273	0.14 294	0.16 343	0.29 603

111	0.40 375	0.17 157	0.41 315	0.34 140	0.19 111	0.52 404	0.28 246	0.74 412	1.16 637	0.50 301	0.91 472	0.63 411	0.48 418	0.61 391	0.35 361	0.14 192	0.10 99	0.14 176	0.12 202	0.13 162	0.13 260

CFNet-ft	0.48 465	0.23 410	0.36 238	0.40 364	0.26 401	0.64 503	0.37 433	0.87 472	0.85 493	0.64 376	1.00 517	1.01 585	0.64 527	0.61 391	0.53 523	0.23 559	0.15 465	0.24 558	0.21 541	0.23 544	0.18 444

CFNet_RVC	0.48 465	0.23 410	0.36 238	0.40 364	0.26 401	0.64 503	0.37 433	0.87 472	0.85 493	0.64 376	1.00 517	1.01 585	0.64 527	0.61 391	0.53 523	0.23 559	0.15 465	0.24 558	0.21 541	0.23 544	0.18 444

MWSP-net	0.52 517	0.23 410	0.54 489	0.45 519	0.30 512	0.70 530	0.81 677	1.02 539	0.92 543	0.75 454	0.78 392	0.91 553	0.73 579	0.62 401	0.52 519	0.19 464	0.15 465	0.19 427	0.18 458	0.21 502	0.22 547

ManiGeoR	0.33 262	0.17 157	0.43 351	0.31 58	0.22 226	0.40 318	0.27 216	0.73 406	0.49 288	0.40 252	0.63 317	0.40 256	0.32 266	0.62 401	0.41 430	0.16 336	0.11 241	0.14 176	0.12 202	0.15 284	0.16 397

HLf10	0.33 262	0.17 157	0.43 351	0.31 58	0.22 226	0.40 318	0.27 216	0.73 406	0.49 288	0.40 252	0.63 317	0.40 256	0.32 266	0.62 401	0.41 430	0.16 336	0.11 241	0.14 176	0.12 202	0.15 284	0.16 397

PAM_32	0.46 436	0.19 248	0.67 554	0.39 320	0.24 319	0.75 553	0.27 216	0.95 507	0.34 159	0.68 409	0.44 226	1.91 696	0.65 533	0.62 401	0.26 217	0.15 275	0.10 99	0.16 273	0.15 329	0.14 216	0.13 260

DLNR_Zeroshot_test	20.09 767	36.28 772	38.04 770	169.85 790	61.80 783	0.23 56	0.20 53	13.88 761	0.37 199	0.44 272	0.66 333	0.43 288	0.21 95	0.62 401	0.28 261	5.46 755	0.10 99	0.15 232	0.11 161	72.60 788	0.11 145

GwcNet-ADL	0.44 414	0.22 388	0.48 428	0.45 519	0.30 512	0.40 318	0.37 433	0.92 493	0.97 567	0.71 430	0.78 392	0.61 401	0.42 378	0.62 401	0.50 502	0.19 464	0.14 432	0.15 232	0.14 294	0.18 416	0.18 444

ASMatch	0.48 465	0.19 248	0.45 376	0.39 320	0.28 462	0.37 286	0.26 193	0.74 412	0.68 379	0.76 462	2.34 698	0.61 401	0.52 442	0.62 401	0.37 398	0.14 192	0.12 314	0.17 323	0.15 329	0.14 216	0.21 525

THIR-Stereo	0.50 500	0.18 200	0.45 376	0.38 287	0.23 281	0.75 553	0.67 642	0.66 334	0.87 508	1.02 619	1.40 640	0.72 466	0.76 590	0.62 401	0.42 438	0.15 275	0.11 241	0.17 323	0.18 458	0.14 216	0.15 346

Pruner-Stereo	0.38 346	0.20 300	0.45 376	0.40 364	0.25 353	0.22 43	0.24 155	0.67 344	0.55 318	0.89 555	0.76 376	0.68 443	0.29 224	0.62 401	0.35 361	0.18 429	0.12 314	0.20 461	0.17 428	0.17 385	0.18 444

EAI-Stereo	0.34 274	0.19 248	0.44 363	0.39 320	0.21 191	0.31 195	0.30 276	1.15 598	0.30 116	0.49 297	0.75 370	0.36 220	0.28 205	0.62 401	0.27 238	0.14 192	0.11 241	0.14 176	0.13 250	0.13 162	0.12 208

FENet	0.42 396	0.22 388	0.38 268	0.39 320	0.24 319	0.55 426	0.32 335	0.79 439	0.70 387	0.71 430	0.72 354	0.63 411	0.57 476	0.62 401	0.44 466	0.19 464	0.13 390	0.19 427	0.17 428	0.18 416	0.19 479

GANet-RSSM	0.47 452	0.21 347	0.37 255	0.38 287	0.25 353	0.58 453	0.36 415	1.07 560	0.78 451	0.68 409	1.01 520	0.86 531	0.67 544	0.62 401	0.44 466	0.21 513	0.15 465	0.18 379	0.18 458	0.18 416	0.17 423

PSMNet-RSSM	0.48 465	0.22 388	0.38 268	0.42 450	0.25 353	0.50 393	0.37 433	1.10 571	0.77 440	0.70 423	1.06 551	0.84 524	0.64 527	0.62 401	0.47 493	0.23 559	0.15 465	0.23 541	0.25 602	0.20 476	0.19 479

GwcNet-RSSM	0.49 484	0.24 452	0.42 336	0.40 364	0.23 281	0.55 426	0.38 455	0.93 495	0.93 550	0.71 430	1.16 592	0.86 531	0.60 497	0.62 401	0.66 565	0.21 513	0.14 432	0.19 427	0.20 518	0.16 343	0.15 346

NLMM1	0.33 262	0.21 347	0.36 238	0.41 402	0.25 353	0.55 426	0.33 347	0.55 242	0.63 350	0.42 265	0.44 226	0.30 164	0.25 151	0.63 415	0.38 408	0.16 336	0.18 547	0.17 323	0.14 294	0.15 284	0.13 260

DLNR-FE	20.05 766	36.38 773	38.08 771	170.06 791	60.08 782	0.23 56	0.20 53	14.13 762	0.36 182	0.44 272	0.66 333	0.43 288	0.21 95	0.63 415	0.28 261	5.38 754	0.10 99	0.15 232	0.11 161	73.09 789	0.11 145

coex_refinement	0.53 525	0.21 347	0.39 290	0.44 494	0.30 512	0.76 559	0.39 477	1.09 568	0.90 531	0.85 525	1.12 568	1.00 581	0.56 473	0.63 415	0.81 599	0.21 513	0.13 390	0.16 273	0.16 368	0.20 476	0.21 525

999	0.27 184	0.16 106	0.35 223	0.36 221	0.24 319	0.31 195	0.27 216	0.49 197	0.38 209	0.26 106	0.30 139	0.39 242	0.23 126	0.63 415	0.25 187	0.13 126	0.10 99	0.14 176	0.12 202	0.12 109	0.14 311

rvit_stereo_0075_2	0.47 452	0.37 591	0.70 569	0.53 628	0.46 654	0.43 350	0.36 415	0.81 447	0.67 372	0.55 328	0.74 368	0.59 389	0.43 384	0.63 415	0.43 448	0.32 643	0.23 610	0.35 649	0.25 602	0.30 602	0.25 572

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 396	0.20 300	0.74 588	0.38 287	0.43 634	0.39 312	0.26 193	0.94 500	0.49 288	0.53 318	0.77 380	0.93 562	0.45 400	0.63 415	0.24 154	0.16 336	0.10 99	0.17 323	0.18 458	0.20 476	0.20 505

test_sample4	0.47 452	0.26 495	0.50 455	0.35 187	0.22 226	0.69 525	0.38 455	1.15 598	0.81 470	0.78 472	0.82 419	0.62 408	0.53 448	0.63 415	0.44 466	0.21 513	0.15 465	0.21 504	0.19 491	0.21 502	0.19 479

test_sample3	0.46 436	0.25 478	0.50 455	0.35 187	0.23 281	0.69 525	0.37 433	1.15 598	0.81 470	0.75 454	0.79 403	0.66 435	0.49 423	0.63 415	0.46 486	0.21 513	0.15 465	0.20 461	0.19 491	0.21 502	0.19 479

CFNet_ucs	0.50 500	0.24 452	0.55 495	0.38 287	0.31 536	0.58 453	0.33 347	0.98 518	0.93 550	0.88 551	1.19 600	0.80 516	0.49 423	0.63 415	0.43 448	0.21 513	0.15 465	0.26 590	0.18 458	0.26 574	0.22 547

test_4	0.36 312	0.18 200	0.31 136	0.44 494	0.25 353	0.20 30	0.34 366	0.56 246	0.41 230	0.59 339	1.45 653	0.43 288	0.25 151	0.63 415	0.28 261	0.12 65	0.10 99	0.17 323	0.19 491	0.15 284	0.11 145

UDGNet	0.48 465	0.77 689	0.50 455	0.48 557	0.31 536	0.41 338	0.34 366	0.70 379	0.92 543	0.65 385	0.60 307	0.58 374	0.43 384	0.63 415	0.41 430	0.32 643	0.15 465	0.66 702	0.19 491	0.36 639	0.21 525

KYRaft	0.48 465	0.20 300	0.38 268	0.44 494	0.23 281	0.44 359	0.37 433	0.66 334	0.41 230	0.94 583	1.73 674	0.79 507	0.41 375	0.63 415	0.31 301	0.16 336	0.11 241	0.18 379	0.22 559	0.16 343	0.78 707

DRaft	0.49 484	0.17 157	0.47 407	0.37 247	0.25 353	0.58 453	0.40 490	0.65 323	0.85 493	1.02 619	1.75 677	0.50 331	0.82 614	0.63 415	0.40 424	0.13 126	0.11 241	0.16 273	0.16 368	0.14 216	0.15 346

ACVNet	0.46 436	0.23 410	0.36 238	0.39 320	0.28 462	0.58 453	0.40 490	0.87 472	0.80 462	0.64 376	0.96 494	0.79 507	0.60 497	0.63 415	0.67 568	0.17 393	0.15 465	0.16 273	0.15 329	0.18 416	0.15 346

acv_ft	0.51 509	0.23 410	0.56 501	0.44 494	0.28 462	0.86 597	0.39 477	0.91 490	0.80 462	0.97 597	0.96 494	0.79 507	0.59 493	0.63 415	0.87 615	0.17 393	0.15 465	0.16 273	0.15 329	0.17 385	0.15 346

MIM_Stereo	0.38 346	0.17 157	0.53 483	0.37 247	0.24 319	0.27 119	0.24 155	0.70 379	0.54 311	0.72 441	1.00 517	0.63 411	0.29 224	0.64 430	0.38 408	0.13 126	0.14 432	0.17 323	0.16 368	0.14 216	0.11 145

BUS	0.45 425	0.25 478	0.43 351	0.45 519	0.28 462	0.70 530	0.34 366	0.94 500	0.76 431	0.75 454	0.80 406	0.65 430	0.49 423	0.64 430	0.51 512	0.20 494	0.14 432	0.22 520	0.19 491	0.18 416	0.18 444

BSDual-CNN	0.46 436	0.25 478	0.43 351	0.45 519	0.28 462	0.77 560	0.40 490	0.94 500	0.76 431	0.75 454	0.80 406	0.76 497	0.54 460	0.64 430	0.43 448	0.20 494	0.14 432	0.22 520	0.19 491	0.18 416	0.18 444

psmg	0.49 484	0.25 478	0.43 351	0.41 402	0.28 462	0.85 594	0.43 526	0.99 520	0.76 431	0.91 568	0.94 480	0.76 497	0.54 460	0.64 430	0.43 448	0.20 494	0.15 465	0.20 461	0.20 518	0.18 416	0.18 444

AAGNet	1.43 699	0.20 300	0.48 428	0.44 494	0.25 353	0.29 155	0.31 304	0.65 323	0.68 379	0.97 597	0.86 445	0.67 442	0.62 510	0.64 430	20.63 762	0.16 336	0.11 241	0.19 427	0.15 329	0.19 455	0.12 208

Anonymous3	0.46 436	0.34 573	0.86 619	0.50 586	0.37 593	0.81 579	0.50 571	0.72 395	0.65 363	0.51 306	0.65 326	0.45 302	0.45 400	0.64 430	0.38 408	0.24 572	0.24 620	0.22 520	0.21 541	0.23 544	0.23 555

xxxx	1.01 660	0.22 388	0.43 351	0.36 221	0.21 191	0.82 587	0.36 415	1.32 661	0.88 512	0.71 430	0.94 480	0.97 571	0.63 516	0.64 430	10.58 752	0.20 494	0.16 501	0.18 379	0.17 428	0.19 455	0.19 479

RT-IGEV	0.52 517	0.19 248	0.59 511	0.40 364	0.25 353	0.79 568	0.62 628	1.15 598	0.74 417	0.89 555	0.99 514	1.18 633	0.61 503	0.65 437	0.31 301	0.19 464	0.13 390	0.17 323	0.13 250	0.15 284	0.20 505

rvit_0105_3	0.47 452	0.34 573	0.77 606	0.54 635	0.31 536	0.49 391	0.47 551	0.63 306	0.79 460	0.65 385	0.59 305	0.64 417	0.50 433	0.65 437	0.39 416	0.29 620	0.27 645	0.29 622	0.28 632	0.21 502	0.20 505

test_sample5	0.47 452	0.26 495	0.49 441	0.36 221	0.22 226	0.64 503	0.39 477	1.13 585	0.81 470	0.77 468	0.94 480	0.64 417	0.54 460	0.65 437	0.43 448	0.21 513	0.16 501	0.22 520	0.20 518	0.22 527	0.20 505

DualNet	0.48 465	0.26 495	0.49 441	0.36 221	0.22 226	0.64 503	0.39 477	1.13 585	0.81 470	0.80 480	1.03 534	0.64 417	0.54 460	0.65 437	0.43 448	0.21 513	0.16 501	0.22 520	0.20 518	0.22 527	0.20 505

plain	0.31 235	0.20 300	0.50 455	0.39 320	0.29 493	0.27 119	0.30 276	0.44 164	0.35 172	0.31 169	0.66 333	0.30 164	0.31 260	0.65 437	0.31 301	0.17 393	0.13 390	0.20 461	0.15 329	0.17 385	0.12 208

CrosDoStereo	0.50 500	0.18 200	0.45 376	0.38 287	0.24 319	0.40 318	1.18 709	0.67 344	0.86 498	0.94 583	1.37 634	0.63 411	0.77 597	0.65 437	0.45 475	0.15 275	0.12 314	0.17 323	0.18 458	0.14 216	0.14 311

NRIStereo	0.36 312	0.20 300	0.45 376	0.41 402	0.23 281	0.34 245	0.26 193	0.65 323	0.55 318	0.64 376	0.63 317	0.56 359	0.37 341	0.65 437	0.37 398	0.15 275	0.11 241	0.18 379	0.15 329	0.17 385	0.14 311

DeepStereo_LL	0.50 500	0.18 200	0.45 376	0.38 287	0.24 319	0.40 318	1.18 709	0.67 344	0.86 498	0.94 583	1.37 634	0.63 411	0.77 597	0.65 437	0.45 475	0.15 275	0.12 314	0.17 323	0.18 458	0.14 216	0.14 311

RAFT-RH_RVC	0.56 551	0.17 157	0.41 315	0.37 247	0.23 281	0.57 447	0.24 155	0.60 283	0.70 387	1.19 657	3.94 732	0.56 359	0.38 347	0.65 437	0.36 379	0.13 126	0.11 241	0.20 461	0.14 294	0.12 109	0.13 260

ISRNet	0.56 551	0.24 452	0.66 550	0.56 647	0.36 586	0.44 359	0.25 167	0.82 449	0.84 485	1.07 637	1.25 612	0.91 553	0.60 497	0.66 446	0.58 539	0.35 662	0.26 636	0.36 654	0.33 659	0.30 602	0.42 668

LL-Strereo2	0.35 293	0.24 452	0.48 428	0.41 402	0.26 401	0.35 256	0.24 155	0.67 344	0.44 254	0.54 324	0.51 262	0.66 435	0.25 151	0.66 446	0.30 292	0.14 192	0.12 314	0.23 541	0.20 518	0.18 416	0.13 260

gwcnet-sp	0.48 465	0.23 410	0.70 569	0.40 364	0.26 401	0.81 579	0.41 506	0.89 480	0.84 485	0.91 568	0.76 376	0.66 435	0.61 503	0.66 446	0.50 502	0.18 429	0.17 522	0.18 379	0.18 458	0.18 416	0.18 444

scenet	0.48 465	0.23 410	0.70 569	0.40 364	0.26 401	0.81 579	0.41 506	0.89 480	0.84 485	0.91 568	0.76 376	0.66 435	0.61 503	0.66 446	0.50 502	0.18 429	0.17 522	0.18 379	0.18 458	0.18 416	0.18 444

ssnet	0.48 465	0.23 410	0.70 569	0.40 364	0.26 401	0.81 579	0.41 506	0.89 480	0.84 485	0.91 568	0.76 376	0.66 435	0.61 503	0.66 446	0.50 502	0.18 429	0.17 522	0.18 379	0.18 458	0.18 416	0.18 444

dd	0.43 406	0.38 601	0.55 495	0.44 494	0.25 353	0.47 383	0.38 455	0.70 379	1.05 605	0.59 339	0.65 326	0.42 279	0.39 360	0.66 446	0.50 502	0.24 572	0.15 465	0.21 504	0.15 329	0.22 527	0.18 444

RAFT-345	0.40 375	0.18 200	0.40 304	0.38 287	0.22 226	0.33 227	0.26 193	0.61 291	0.51 300	0.74 452	1.79 678	0.45 302	0.33 284	0.66 446	0.36 379	0.14 192	0.11 241	0.18 379	0.14 294	0.13 162	0.13 260

HCRNet	0.44 414	0.34 573	0.41 315	0.53 628	0.26 401	0.53 412	0.29 255	0.83 454	0.63 350	0.71 430	0.81 413	0.77 503	0.50 433	0.66 446	0.36 379	0.24 572	0.16 501	0.24 558	0.20 518	0.21 502	0.18 444

222	1.18 685	0.22 388	0.44 363	0.37 247	0.22 226	0.79 568	0.37 433	1.31 660	0.89 528	0.92 576	1.08 558	0.72 466	0.71 572	0.66 446	13.89 756	0.20 494	0.15 465	0.17 323	0.16 368	0.18 416	0.19 479

DIP-Stereo	0.39 363	0.21 347	0.50 455	0.41 402	0.28 462	0.62 483	0.27 216	0.77 429	0.40 226	0.64 376	0.86 445	0.52 343	0.33 284	0.66 446	0.42 438	0.15 275	0.13 390	0.17 323	0.14 294	0.15 284	0.15 346
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
iResNetv2_ROB	0.52 517	0.27 513	0.69 565	0.38 287	0.25 353	0.62 483	0.35 392	1.17 611	1.01 587	0.99 606	1.06 551	0.88 542	0.67 544	0.66 446	0.39 416	0.19 464	0.13 390	0.15 232	0.11 161	0.18 416	0.16 397

Selective-IGEV-i16pc	0.56 551	0.20 300	1.13 653	0.40 364	0.31 536	2.00 707	0.66 639	0.68 354	1.11 626	0.51 306	0.81 413	0.68 443	0.36 331	0.67 457	0.40 424	0.31 631	0.17 522	0.17 323	0.18 458	0.19 455	0.20 505

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 465	0.21 347	1.26 671	0.39 320	0.51 667	0.28 142	0.30 276	1.25 647	0.44 254	0.68 409	1.11 564	0.86 531	0.33 284	0.67 457	0.27 238	0.15 275	0.11 241	0.17 323	0.20 518	0.22 527	0.24 564

test_sample6	0.49 484	0.26 495	0.50 455	0.37 247	0.22 226	0.63 495	0.40 490	1.12 583	0.83 480	0.80 480	1.03 534	0.66 435	0.55 466	0.67 457	0.46 486	0.22 541	0.16 501	0.22 520	0.22 559	0.23 544	0.21 525

CBFPSM	0.59 573	0.22 388	1.31 677	0.38 287	0.27 437	1.12 648	0.65 636	0.79 439	0.82 475	0.80 480	0.81 413	1.35 661	0.87 628	0.67 457	0.76 589	0.16 336	0.15 465	0.15 232	0.16 368	0.17 385	0.22 547

NF-Stereo	0.38 346	0.20 300	0.45 376	0.41 402	0.25 353	0.26 101	0.31 304	0.69 363	0.70 387	0.65 385	0.77 380	0.57 365	0.30 243	0.67 457	0.35 361	0.18 429	0.12 314	0.20 461	0.16 368	0.16 343	0.27 589

OCTAStereo	0.38 346	0.20 300	0.46 393	0.41 402	0.25 353	0.26 101	0.31 304	0.69 363	0.70 387	0.65 385	0.77 380	0.58 374	0.30 243	0.67 457	0.35 361	0.18 429	0.12 314	0.20 461	0.16 368	0.16 343	0.27 589

RE-Stereo	0.38 346	0.20 300	0.46 393	0.41 402	0.25 353	0.26 101	0.31 304	0.69 363	0.70 387	0.65 385	0.77 380	0.58 374	0.30 243	0.67 457	0.35 361	0.18 429	0.12 314	0.20 461	0.16 368	0.16 343	0.27 589

TVStereo	0.38 346	0.20 300	0.46 393	0.41 402	0.25 353	0.26 101	0.31 304	0.69 363	0.70 387	0.65 385	0.77 380	0.58 374	0.30 243	0.67 457	0.35 361	0.18 429	0.12 314	0.20 461	0.16 368	0.16 343	0.27 589

pcwnet_v2	0.58 566	0.28 527	0.84 613	0.45 519	0.35 581	0.61 475	0.35 392	1.27 651	1.21 647	0.99 606	1.27 615	0.72 466	0.58 486	0.67 457	0.48 497	0.27 602	0.21 592	0.24 558	0.23 576	0.29 593	0.29 603

GES	0.44 414	0.23 410	0.57 505	0.40 364	0.30 512	0.59 465	0.36 415	0.96 511	0.68 379	0.74 452	0.83 425	0.47 312	0.48 418	0.67 457	0.43 448	0.22 541	0.16 501	0.17 323	0.16 368	0.18 416	0.23 555

AdaStereo	0.50 500	0.32 559	0.47 407	0.48 557	0.25 353	0.67 520	0.32 335	1.17 611	0.88 512	0.75 454	0.99 514	0.75 489	0.49 423	0.67 457	0.46 486	0.27 602	0.12 314	0.28 612	0.18 458	0.23 544	0.18 444
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.
G2L-Stereo_test	0.48 465	0.20 300	0.40 304	0.34 140	0.23 281	0.57 447	0.58 615	1.10 571	0.77 440	0.86 533	0.94 480	0.95 566	0.54 460	0.68 468	0.60 546	0.16 336	0.12 314	0.14 176	0.12 202	0.15 284	0.15 346

DualNet (step1)	0.57 559	0.36 584	0.72 579	0.38 287	0.30 512	0.71 536	0.43 526	1.06 556	0.88 512	0.92 576	0.86 445	0.85 526	0.69 555	0.68 468	0.50 502	0.41 677	0.20 582	0.40 667	0.41 682	0.36 639	0.33 631

test_sample7	0.52 517	0.29 539	0.50 455	0.36 221	0.27 437	0.62 483	0.41 506	1.06 556	0.88 512	0.92 576	0.86 445	0.85 526	0.69 555	0.68 468	0.50 502	0.26 592	0.20 582	0.27 604	0.26 617	0.27 585	0.24 564

dad	0.58 566	0.50 644	0.64 538	0.43 473	0.30 512	0.59 465	0.36 415	0.78 435	1.25 658	1.01 616	1.17 594	1.15 630	0.53 448	0.68 468	0.50 502	0.35 662	0.23 610	0.37 659	0.21 541	0.29 593	0.20 505

BEATNet_4x	0.46 436	0.32 559	0.56 501	0.37 247	0.19 111	0.63 495	0.35 392	1.01 535	0.72 400	0.77 468	0.83 425	0.70 453	0.59 493	0.68 468	0.53 523	0.16 336	0.12 314	0.16 273	0.14 294	0.24 557	0.16 397

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 525	0.32 559	0.64 538	0.44 494	0.30 512	0.66 515	0.44 536	1.04 547	0.88 512	0.91 568	0.91 472	0.99 577	0.60 497	0.68 468	0.60 546	0.21 513	0.17 522	0.22 520	0.22 559	0.21 502	0.21 525
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
WQFJX1	0.33 262	0.19 248	0.34 206	0.41 402	0.28 462	0.53 412	0.33 347	0.51 213	0.50 294	0.39 243	0.36 190	0.34 195	0.31 260	0.69 474	0.39 416	0.15 275	0.18 547	0.16 273	0.14 294	0.16 343	0.14 311

xyz-stereo-finetune2	0.36 312	0.19 248	0.38 268	0.32 86	0.19 111	0.82 587	0.29 255	0.52 223	0.32 141	0.51 306	0.78 392	0.43 288	0.45 400	0.69 474	0.44 466	0.13 126	0.12 314	0.17 323	0.13 250	0.12 109	0.13 260

FLISNet	0.45 425	0.21 347	0.36 238	0.34 140	0.35 581	0.28 142	0.31 304	0.72 395	0.46 269	0.87 541	1.13 575	1.09 612	0.76 590	0.69 474	0.56 535	0.12 65	0.10 99	0.17 323	0.17 428	0.17 385	0.15 346

CoSv	0.45 425	0.21 347	0.36 238	0.34 140	0.35 581	0.28 142	0.31 304	0.72 395	0.46 269	0.87 541	1.13 575	1.09 612	0.76 590	0.69 474	0.56 535	0.12 65	0.10 99	0.17 323	0.17 428	0.17 385	0.15 346

ADLNet	0.55 540	0.27 513	0.51 470	0.44 494	0.35 581	0.78 564	0.46 543	1.08 564	0.86 498	0.99 606	0.98 509	0.92 559	0.63 516	0.69 474	0.81 599	0.22 541	0.16 501	0.22 520	0.22 559	0.21 502	0.21 525

test_xeample	1.01 660	0.21 347	0.42 336	0.35 187	0.21 191	0.71 536	0.39 477	1.23 636	0.86 498	0.81 493	1.04 540	0.69 448	0.61 503	0.69 474	10.93 753	0.19 464	0.15 465	0.18 379	0.17 428	0.18 416	0.17 423

DN-CSS_ROB	0.43 406	0.26 495	0.62 523	0.40 364	0.29 493	0.44 359	0.27 216	0.77 429	0.75 422	0.72 441	1.09 561	0.48 317	0.43 384	0.69 474	0.37 398	0.15 275	0.12 314	0.21 504	0.19 491	0.18 416	0.16 397

HLF11	0.34 274	0.17 157	0.42 336	0.30 27	0.23 281	0.36 272	0.22 100	0.69 363	0.48 284	0.49 297	0.66 333	0.43 288	0.37 341	0.70 481	0.45 475	0.15 275	0.12 314	0.13 119	0.11 161	0.15 284	0.17 423

ToySt	0.49 484	0.27 513	0.75 596	0.40 364	0.27 437	0.64 503	0.49 566	0.84 458	0.77 440	0.60 343	0.83 425	0.88 542	0.66 541	0.70 481	0.56 535	0.16 336	0.17 522	0.21 504	0.20 518	0.21 502	0.19 479

PSM-softLoss	0.38 346	0.20 300	0.48 428	0.41 402	0.26 401	0.30 175	0.35 392	0.69 363	0.46 269	0.62 355	0.82 419	0.59 389	0.33 284	0.70 481	0.39 416	0.19 464	0.12 314	0.20 461	0.18 458	0.16 343	0.22 547

KMStereo	0.38 346	0.20 300	0.48 428	0.41 402	0.26 401	0.30 175	0.35 392	0.69 363	0.46 269	0.62 355	0.82 419	0.59 389	0.33 284	0.70 481	0.39 416	0.19 464	0.12 314	0.20 461	0.18 458	0.16 343	0.22 547

IRAFT_RVC	0.42 396	0.20 300	0.48 428	0.44 494	0.24 319	0.27 119	0.54 599	0.74 412	0.77 440	0.76 462	0.80 406	0.73 479	0.51 438	0.70 481	0.36 379	0.17 393	0.10 99	0.21 504	0.16 368	0.16 343	0.14 311

DMCA-RVC	0.51 509	0.30 549	0.59 511	0.50 586	0.32 553	0.54 419	0.38 455	0.86 465	0.68 379	0.94 583	0.86 445	0.91 553	0.68 551	0.70 481	0.59 544	0.23 559	0.18 547	0.31 632	0.23 576	0.26 574	0.19 479

NLCSM	0.34 274	0.21 347	0.34 206	0.44 494	0.29 493	0.54 419	0.36 415	0.52 223	0.47 276	0.46 285	0.37 197	0.34 195	0.34 297	0.71 487	0.41 430	0.16 336	0.17 522	0.17 323	0.16 368	0.17 385	0.16 397

MyStereo04	0.44 414	0.22 388	0.44 363	0.42 450	0.28 462	0.40 318	0.50 571	1.00 525	1.08 622	0.62 355	0.58 304	0.55 356	0.57 476	0.71 487	0.44 466	0.14 192	0.13 390	0.18 379	0.17 428	0.17 385	0.16 397

HH	0.35 293	0.20 300	0.47 407	0.40 364	0.25 353	0.33 227	0.31 304	0.76 426	0.38 209	0.43 269	0.57 299	0.79 507	0.44 395	0.71 487	0.25 187	0.15 275	0.11 241	0.15 232	0.14 294	0.14 216	0.12 208

HanStereo	0.35 293	0.20 300	0.47 407	0.40 364	0.25 353	0.33 227	0.31 304	0.76 426	0.38 209	0.43 269	0.57 299	0.79 507	0.44 395	0.71 487	0.25 187	0.15 275	0.11 241	0.15 232	0.14 294	0.14 216	0.12 208

iinet-f	0.67 593	0.26 495	2.15 708	0.39 320	0.31 536	1.19 660	0.56 610	0.84 458	0.84 485	0.80 480	1.17 594	1.05 599	0.84 621	0.71 487	1.21 669	0.20 494	0.18 547	0.17 323	0.15 329	0.20 476	0.20 505

STTStereo	0.55 540	0.37 591	0.76 601	0.44 494	0.31 536	0.60 472	0.44 536	0.96 511	0.86 498	0.99 606	0.90 469	0.96 569	0.58 486	0.71 487	0.61 550	0.25 582	0.23 610	0.26 590	0.32 656	0.24 557	0.23 555

IGEV_i1	0.43 406	0.22 388	0.50 455	0.39 320	0.22 226	0.64 503	0.40 490	0.96 511	0.61 335	0.68 409	0.69 346	0.75 489	0.45 400	0.72 493	0.41 430	0.15 275	0.13 390	0.16 273	0.13 250	0.17 385	0.16 397

Select-FE	0.46 436	0.24 452	0.88 621	0.42 450	0.35 581	0.33 227	0.19 34	0.90 485	0.37 199	0.60 343	1.01 520	0.97 571	0.80 608	0.72 493	0.28 261	0.16 336	0.12 314	0.17 323	0.20 518	0.15 284	0.24 564

PSMNet-ADL	0.48 465	0.27 513	0.40 304	0.48 557	0.30 512	0.68 523	0.37 433	0.90 485	0.80 462	0.61 351	0.80 406	0.92 559	0.62 510	0.72 493	0.63 557	0.23 559	0.18 547	0.18 379	0.20 518	0.22 527	0.20 505

PFNet+	0.40 375	0.19 248	0.49 441	0.39 320	0.25 353	0.28 142	0.23 134	0.64 321	0.70 387	0.85 525	0.79 403	0.64 417	0.35 303	0.72 493	0.34 342	0.19 464	0.14 432	0.23 541	0.20 518	0.16 343	0.20 505

STrans-v2	0.46 436	0.20 300	0.48 428	0.40 364	0.24 319	0.55 426	0.50 571	1.07 560	0.73 407	0.65 385	1.05 544	0.72 466	0.69 555	0.72 493	0.33 325	0.14 192	0.10 99	0.17 323	0.14 294	0.13 162	0.12 208

PFNet	0.42 396	0.18 200	0.58 509	0.43 473	0.24 319	0.43 350	0.32 335	0.74 412	0.78 451	1.00 611	0.74 368	0.68 443	0.39 360	0.72 493	0.37 398	0.16 336	0.10 99	0.20 461	0.15 329	0.16 343	0.13 260

HSM-Net_RVC	0.53 525	0.22 388	0.35 223	0.37 247	0.21 191	0.85 594	0.37 433	1.23 636	0.93 550	0.90 563	1.15 587	1.26 639	0.63 516	0.72 493	0.48 497	0.17 393	0.13 390	0.16 273	0.15 329	0.17 385	0.15 346
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
MEA-ACV	0.54 537	0.23 410	0.61 519	0.41 402	0.28 462	0.71 536	0.43 526	1.18 614	0.88 512	0.85 525	0.94 480	1.04 594	0.85 622	0.73 500	0.57 538	0.18 429	0.17 522	0.20 461	0.24 592	0.18 416	0.21 525

DispNO	0.47 452	0.23 410	0.71 574	0.39 320	0.31 536	0.60 472	0.38 455	0.89 480	0.77 440	0.75 454	0.84 431	0.72 466	0.54 460	0.73 500	0.46 486	0.19 464	0.14 432	0.20 461	0.18 458	0.16 343	0.17 423

MyStereo05	0.44 414	0.21 347	0.45 376	0.41 402	0.28 462	0.41 338	0.50 571	0.93 495	1.09 624	0.76 462	0.61 312	0.51 337	0.57 476	0.73 500	0.42 438	0.14 192	0.13 390	0.18 379	0.17 428	0.17 385	0.15 346

NINENet	0.50 500	0.29 539	0.51 470	0.45 519	0.32 553	0.70 530	0.34 366	1.10 571	0.88 512	0.80 480	0.94 480	0.65 430	0.49 423	0.73 500	0.51 512	0.22 541	0.20 582	0.25 571	0.18 458	0.22 527	0.21 525

hknet	0.49 484	0.25 478	0.51 470	0.45 519	0.29 493	0.77 560	0.40 490	0.94 500	0.83 480	0.75 454	0.80 406	0.97 571	0.61 503	0.73 500	0.45 475	0.18 429	0.14 432	0.22 520	0.19 491	0.18 416	0.18 444

TRStereo	0.37 329	0.27 513	0.59 511	0.47 549	0.41 621	0.29 155	0.30 276	0.84 458	0.59 331	0.52 315	0.41 215	0.52 343	0.26 172	0.73 500	0.27 238	0.17 393	0.12 314	0.19 427	0.19 491	0.13 162	0.11 145

UNet	0.54 537	0.26 495	0.66 550	0.44 494	0.40 614	0.99 621	0.41 506	0.98 518	0.75 422	0.83 514	0.89 465	1.04 594	0.72 576	0.73 500	0.62 553	0.19 464	0.14 432	0.20 461	0.17 428	0.20 476	0.17 423

FADNet-RVC-Resample	0.56 551	0.33 568	1.16 656	0.49 572	0.34 574	0.71 536	0.43 526	1.01 535	0.93 550	0.82 502	0.87 453	0.74 486	0.67 544	0.73 500	0.45 475	0.18 429	0.18 547	0.26 590	0.27 624	0.26 574	0.27 589

G2L-ROB	0.47 452	0.19 248	0.42 336	0.35 187	0.22 226	0.57 447	0.42 517	1.14 594	0.71 398	0.84 521	0.75 370	1.09 612	0.53 448	0.74 508	0.53 523	0.17 393	0.12 314	0.14 176	0.12 202	0.17 385	0.19 479

DFGA-Net	0.45 425	0.29 539	0.80 610	0.42 450	0.32 553	0.53 412	0.35 392	0.78 435	0.89 528	0.66 398	0.75 370	0.48 317	0.39 360	0.74 508	0.60 546	0.15 275	0.13 390	0.19 427	0.18 458	0.20 476	0.17 423

GMStereo_Zeroshot	0.49 484	0.44 628	0.74 588	0.49 572	0.27 437	0.56 441	0.29 255	0.73 406	0.76 431	0.86 533	0.94 480	0.91 553	0.36 331	0.74 508	0.43 448	0.26 592	0.14 432	0.26 590	0.15 329	0.36 639	0.18 444

MSKI-zero shot	0.32 242	0.17 157	0.34 206	0.39 320	0.21 191	0.32 215	0.22 100	0.61 291	0.43 246	0.52 315	0.64 323	0.61 401	0.20 81	0.74 508	0.25 187	0.14 192	0.10 99	0.14 176	0.10 94	0.12 109	0.12 208

psm_up	0.55 540	0.26 495	0.47 407	0.49 572	0.32 553	0.65 513	0.56 610	1.04 547	0.82 475	0.82 502	0.88 461	1.01 585	0.94 646	0.74 508	0.61 550	0.21 513	0.25 628	0.26 590	0.23 576	0.21 502	0.20 505

ac_64	0.52 517	0.22 388	0.50 455	0.45 519	0.28 462	0.80 574	0.45 539	1.02 539	0.61 335	0.91 568	0.83 425	1.07 606	0.68 551	0.74 508	0.70 576	0.21 513	0.18 547	0.20 461	0.19 491	0.18 416	0.15 346

MWDA-net	0.50 500	0.23 410	0.58 509	0.41 402	0.30 512	0.78 564	0.48 559	0.83 454	0.86 498	0.98 602	0.85 441	0.72 466	0.81 609	0.75 514	0.42 438	0.19 464	0.13 390	0.18 379	0.18 458	0.19 455	0.21 525

UGAM-zero	0.46 436	0.19 248	0.62 523	0.37 247	0.23 281	0.34 245	0.21 80	1.15 598	0.39 221	0.66 398	0.61 312	1.70 688	0.91 635	0.75 514	0.25 187	0.14 192	0.11 241	0.15 232	0.12 202	0.13 162	0.13 260

Anonymous_2	0.82 630	0.44 628	0.63 533	0.40 364	0.43 634	0.80 574	0.52 590	0.72 395	0.77 440	0.71 430	0.60 307	0.87 537	0.76 590	0.75 514	0.58 539	0.52 697	0.54 712	0.54 695	4.82 760	0.56 688	0.40 663

iRaft-Stereo_5w	0.45 425	0.21 347	0.48 428	0.42 450	0.28 462	0.31 195	0.54 599	0.63 306	0.62 339	0.62 355	0.89 465	1.01 585	0.69 555	0.75 514	0.66 565	0.13 126	0.12 314	0.17 323	0.15 329	0.14 216	0.15 346

RAFT	0.45 425	0.22 388	0.45 376	0.47 549	0.26 401	0.54 419	0.47 551	0.66 334	0.58 330	0.80 480	0.82 419	0.94 564	0.57 476	0.75 514	0.34 342	0.17 393	0.15 465	0.22 520	0.20 518	0.16 343	0.12 208

SCION-MonSter(vits)	0.46 436	0.14 28	0.25 32	0.31 58	0.15 11	0.22 43	0.22 100	0.88 477	1.07 618	0.20 23	1.06 551	0.73 479	0.56 473	0.76 519	1.14 665	0.19 464	0.15 465	0.33 644	0.34 661	0.25 566	0.24 564

SCION-MonSter	0.67 593	0.40 614	0.95 630	0.54 635	0.44 641	1.30 671	0.42 517	0.91 490	1.06 611	0.79 477	1.13 575	0.74 486	0.67 544	0.76 519	1.43 683	0.19 464	0.19 567	0.45 677	0.42 686	0.30 602	0.26 578

DStereoRT	0.74 612	0.19 248	0.50 455	0.51 602	0.33 565	1.10 643	0.34 366	0.82 449	0.76 431	0.78 472	1.05 544	0.51 337	0.73 579	0.76 519	0.48 497	0.16 336	0.13 390	3.96 757	1.37 742	0.19 455	0.14 311

fast-acv-ft	0.64 584	0.30 549	0.73 583	0.45 519	0.34 574	1.17 657	0.49 566	0.86 465	0.98 571	1.02 619	1.36 631	1.29 644	0.85 622	0.76 519	0.81 599	0.21 513	0.23 610	0.23 541	0.23 576	0.21 502	0.20 505

DisPM	0.39 363	0.19 248	0.44 363	0.41 402	0.27 437	0.24 70	0.31 304	0.65 323	0.57 328	0.87 541	0.87 453	0.60 395	0.32 266	0.76 519	0.32 311	0.18 429	0.12 314	0.19 427	0.17 428	0.15 284	0.20 505

TransformOpticalFlow	0.44 414	0.20 300	0.47 407	0.41 402	0.23 281	0.37 286	0.47 551	0.94 500	0.76 431	0.65 385	1.14 581	0.73 479	0.56 473	0.76 519	0.32 311	0.15 275	0.10 99	0.17 323	0.15 329	0.14 216	0.13 260

RAFT_R40	0.40 375	0.19 248	0.44 363	0.43 473	0.25 353	0.23 56	0.26 193	0.67 344	0.67 372	0.98 602	0.78 392	0.72 466	0.43 384	0.76 519	0.35 361	0.16 336	0.11 241	0.20 461	0.16 368	0.18 416	0.14 311

HGLStereo	0.56 551	0.28 527	0.57 505	0.50 586	0.37 593	0.80 574	0.45 539	1.02 539	0.78 451	0.86 533	1.14 581	0.89 546	0.82 614	0.76 519	0.73 584	0.21 513	0.20 582	0.19 427	0.18 458	0.19 455	0.21 525

CFNet	0.51 509	0.29 539	0.46 393	0.41 402	0.27 437	0.70 530	0.32 335	1.13 585	1.00 583	0.72 441	1.07 555	0.85 526	0.60 497	0.76 519	0.52 519	0.19 464	0.14 432	0.23 541	0.23 576	0.21 502	0.16 397

iResNet_ROB	0.52 517	0.21 347	0.53 483	0.37 247	0.21 191	0.61 475	0.29 255	1.51 693	1.32 669	0.90 563	1.02 529	0.80 516	0.62 510	0.76 519	0.43 448	0.16 336	0.12 314	0.13 119	0.09 15	0.15 284	0.18 444

PSi22	0.30 226	0.18 200	0.30 112	0.36 221	0.19 111	0.30 175	0.19 34	0.42 137	0.73 407	0.27 126	0.32 157	0.57 365	0.43 384	0.77 529	0.25 187	0.12 65	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.14 216	0.11 145

ADLNet2	0.55 540	0.25 478	0.65 544	0.47 549	0.30 512	0.83 590	0.50 571	1.05 552	0.95 563	0.80 480	0.98 509	0.99 577	0.69 555	0.77 529	0.73 584	0.20 494	0.16 501	0.17 323	0.18 458	0.21 502	0.21 525

SST-Stereo	0.40 375	0.19 248	0.45 376	0.42 450	0.25 353	0.25 90	0.21 80	0.66 334	0.47 276	1.08 641	0.79 403	0.72 466	0.43 384	0.77 529	0.35 361	0.16 336	0.11 241	0.20 461	0.16 368	0.19 455	0.15 346

DRN-Test	0.66 588	0.32 559	0.66 550	0.50 586	0.39 609	1.15 652	0.61 626	1.49 689	1.01 587	1.12 648	1.08 558	1.06 601	0.69 555	0.77 529	0.94 635	0.23 559	0.17 522	0.26 590	0.25 602	0.25 566	0.21 525

NOSS_ROB	0.57 559	0.39 609	0.39 290	0.44 494	0.30 512	0.73 546	0.54 599	1.03 544	1.08 622	0.67 403	0.87 453	0.76 497	0.57 476	0.77 529	0.47 493	0.38 670	0.38 690	0.44 676	0.42 686	0.37 644	0.34 639

PStereo	0.50 500	0.75 685	0.42 336	0.37 247	0.28 462	0.55 426	0.46 543	0.54 238	0.88 512	0.53 318	0.33 160	0.51 337	0.51 438	0.78 534	0.67 568	0.51 695	0.25 628	0.30 631	0.27 624	0.59 694	0.49 692

Selective-IGEV-i16pb	1.07 672	0.24 452	9.45 740	0.41 402	0.32 553	1.76 701	0.59 618	1.00 525	1.54 689	0.66 398	1.20 601	0.98 575	0.57 476	0.78 534	0.62 553	0.27 602	0.17 522	0.18 379	0.20 518	0.21 502	0.23 555

G2L-Stereo	0.49 484	0.23 410	0.48 428	0.43 473	0.26 401	0.47 383	0.42 517	0.93 495	0.78 451	0.84 521	0.86 445	0.91 553	0.52 442	0.78 534	0.70 576	0.20 494	0.17 522	0.22 520	0.18 458	0.17 385	0.21 525

rvit_105_1	0.54 537	0.40 614	0.76 601	0.58 655	0.37 593	0.59 465	0.68 647	0.70 379	0.94 557	0.82 502	0.69 346	0.73 479	0.58 486	0.78 534	0.54 528	0.32 643	0.29 654	0.31 632	0.34 661	0.23 544	0.20 505

RAFT+CT+SA	0.39 363	0.23 410	0.36 238	0.51 602	0.27 437	0.29 155	0.46 543	0.75 419	0.80 462	0.51 306	0.89 465	0.41 268	0.40 366	0.78 534	0.32 311	0.14 192	0.11 241	0.18 379	0.18 458	0.15 284	0.14 311

hitnet-ft	0.55 540	0.27 513	0.39 290	0.41 402	0.28 462	0.78 564	0.40 490	0.92 493	0.90 531	0.82 502	1.01 520	1.13 626	0.70 568	0.78 534	0.67 568	0.28 613	0.20 582	0.28 612	0.22 559	0.29 593	0.26 578

iResNet	0.49 484	0.29 539	0.79 608	0.42 450	0.21 191	0.61 475	0.40 490	0.82 449	0.99 576	0.87 541	1.12 568	0.69 448	0.53 448	0.78 534	0.51 512	0.15 275	0.11 241	0.14 176	0.12 202	0.17 385	0.15 346

test_5	0.43 406	0.24 452	0.43 351	0.52 618	0.28 462	0.28 142	0.42 517	0.72 395	0.82 475	0.62 355	0.91 472	0.72 466	0.55 466	0.79 541	0.35 361	0.14 192	0.11 241	0.18 379	0.18 458	0.18 416	0.16 397

CCAANet	0.47 452	0.20 300	0.47 407	0.41 402	0.28 462	0.67 520	0.31 304	0.99 520	0.75 422	0.63 364	1.22 603	0.69 448	0.52 442	0.79 541	0.42 438	0.14 192	0.13 390	0.19 427	0.19 491	0.15 284	0.19 479

RAFT + AFF	0.53 525	0.29 539	0.75 596	0.51 602	0.32 553	0.63 495	0.60 621	1.00 525	0.91 538	0.78 472	0.87 453	0.83 521	0.58 486	0.80 543	0.47 493	0.17 393	0.20 582	0.23 541	0.22 559	0.18 416	0.18 444

UPFNet	0.53 525	0.24 452	0.51 470	0.45 519	0.38 603	0.84 593	0.49 566	0.99 520	0.75 422	0.87 541	0.88 461	0.86 531	0.64 527	0.80 543	0.71 581	0.20 494	0.20 582	0.20 461	0.20 518	0.19 455	0.15 346

S-Stereo	0.74 612	0.35 579	0.96 633	0.56 647	0.45 646	0.82 587	0.60 621	1.24 643	1.60 697	0.96 592	1.41 642	1.12 620	0.94 646	0.80 543	1.04 654	0.26 592	0.31 668	0.28 612	0.25 602	0.32 615	0.47 686

ACV-stereo	0.62 581	0.34 573	1.00 638	0.43 473	0.31 536	1.20 661	0.40 490	0.75 419	0.83 480	0.64 376	0.77 380	2.10 700	1.03 660	0.81 546	0.64 560	0.21 513	0.17 522	0.18 379	0.18 458	0.21 502	0.21 525

CRFU-Net	0.57 559	0.27 513	0.57 505	0.46 541	0.30 512	1.20 661	0.52 590	1.10 571	0.56 326	1.00 611	0.98 509	1.06 601	0.79 604	0.81 546	0.71 581	0.21 513	0.19 567	0.18 379	0.16 368	0.18 416	0.19 479

MMNet	0.55 540	0.25 478	0.61 519	0.43 473	0.34 574	1.07 635	0.39 477	0.87 472	0.91 538	0.91 568	0.93 479	0.86 531	0.76 590	0.81 546	0.76 589	0.15 275	0.14 432	0.18 379	0.19 491	0.20 476	0.16 397

ITSA-stereo	0.53 525	0.28 527	0.52 476	0.40 364	0.23 281	0.56 441	0.34 366	1.24 643	1.24 652	0.80 480	0.81 413	0.72 466	0.58 486	0.82 549	0.65 562	0.21 513	0.17 522	0.23 541	0.21 541	0.22 527	0.26 578

ssnet_v2	0.58 566	0.28 527	0.56 501	0.43 473	0.29 493	0.95 611	0.59 618	1.13 585	0.99 576	0.93 580	0.80 406	0.99 577	0.64 527	0.82 549	0.94 635	0.25 582	0.22 600	0.23 541	0.24 592	0.20 476	0.19 479

DAS	0.51 509	0.25 478	0.60 517	0.48 557	0.31 536	0.58 453	0.41 506	0.83 454	0.97 567	0.89 555	1.12 568	0.70 453	0.75 587	0.82 549	0.43 448	0.17 393	0.13 390	0.18 379	0.15 329	0.20 476	0.18 444

LMCR-Stereo	0.53 525	0.30 549	0.53 483	0.58 655	0.30 512	0.83 590	0.36 415	1.19 616	0.76 431	0.88 551	1.04 540	0.56 359	0.62 510	0.82 549	0.67 568	0.19 464	0.15 465	0.19 427	0.14 294	0.23 544	0.17 423

FADNet	0.61 580	0.51 648	1.10 649	0.45 519	0.44 641	0.65 513	0.41 506	1.19 616	1.05 605	0.70 423	0.84 431	0.98 575	0.66 541	0.82 549	0.50 502	0.29 620	0.30 659	0.27 604	0.30 640	0.46 670	0.35 644

PS-NSSS	0.58 566	0.44 628	0.62 523	0.42 450	0.33 565	0.66 515	0.58 615	1.02 539	0.86 498	0.77 468	1.28 617	0.72 466	0.64 527	0.82 549	0.59 544	0.31 631	0.26 636	0.40 667	0.27 624	0.33 622	0.26 578

StereoDRNet	0.64 584	0.33 568	0.68 559	0.51 602	0.43 634	1.03 628	0.53 595	1.47 686	0.99 576	1.10 645	0.87 453	1.07 606	0.71 572	0.82 549	0.88 619	0.23 559	0.19 567	0.25 571	0.23 576	0.27 585	0.19 479

PSMNet_ROB	0.64 584	0.37 591	0.65 544	0.56 647	0.42 627	0.97 616	0.83 679	1.21 623	0.92 543	0.79 477	1.02 529	1.08 608	0.63 516	0.82 549	0.91 633	0.29 620	0.20 582	0.31 632	0.31 648	0.26 574	0.23 555

CSP-Net	0.56 551	0.27 513	0.49 441	0.41 402	0.28 462	1.22 663	0.50 571	1.23 636	0.72 400	0.95 591	0.95 490	0.89 546	0.62 510	0.83 557	0.62 553	0.26 592	0.17 522	0.17 323	0.17 428	0.18 416	0.17 423

iRaft-Stereo_20w	0.39 363	0.19 248	0.57 505	0.37 247	0.27 437	0.31 195	0.24 155	1.44 684	0.29 108	0.69 417	0.53 281	0.60 395	0.42 378	0.83 557	0.27 238	0.14 192	0.11 241	0.14 176	0.13 250	0.15 284	0.13 260

AACVNet	0.50 500	0.23 410	0.49 441	0.46 541	0.29 493	0.52 404	0.38 455	0.90 485	0.55 318	0.81 493	1.03 534	1.00 581	0.70 568	0.83 557	0.54 528	0.21 513	0.18 547	0.24 558	0.18 458	0.23 544	0.20 505

delet	0.55 540	0.24 452	0.55 495	0.44 494	0.33 565	1.07 635	0.50 571	1.00 525	0.86 498	0.85 525	0.96 494	0.90 551	0.63 516	0.83 557	0.74 587	0.18 429	0.18 547	0.20 461	0.21 541	0.16 343	0.15 346

CVANet_RVC	0.57 559	0.33 568	0.44 363	0.47 549	0.32 553	0.67 520	0.61 626	1.05 552	0.93 550	0.85 525	1.04 540	1.01 585	0.73 579	0.83 557	0.52 519	0.29 620	0.19 567	0.27 604	0.25 602	0.31 609	0.21 525

SMFormer	0.51 509	0.23 410	0.62 523	0.34 140	0.20 158	0.62 483	0.34 366	1.21 623	1.02 590	0.81 493	1.01 520	0.71 457	0.65 533	0.84 562	0.55 533	0.19 464	0.15 465	0.18 379	0.16 368	0.18 416	0.18 444

tta	0.51 509	0.23 410	0.62 523	0.34 140	0.20 158	0.62 483	0.34 366	1.21 623	1.02 590	0.81 493	1.01 520	0.71 457	0.65 533	0.84 562	0.55 533	0.19 464	0.15 465	0.18 379	0.16 368	0.15 284	0.14 311

qqq1	0.49 484	0.23 410	0.62 523	0.34 140	0.20 158	0.62 483	0.34 366	1.21 623	1.02 590	0.81 493	1.01 520	0.71 457	0.65 533	0.84 562	0.34 342	0.19 464	0.15 465	0.14 176	0.12 202	0.15 284	0.14 311

fff1	0.49 484	0.23 410	0.62 523	0.34 140	0.20 158	0.62 483	0.34 366	1.21 623	1.02 590	0.81 493	1.01 520	0.71 457	0.65 533	0.84 562	0.34 342	0.19 464	0.15 465	0.14 176	0.12 202	0.15 284	0.14 311

raft_robust	0.41 388	0.23 410	0.36 238	0.42 450	0.21 191	0.40 318	0.33 347	0.79 439	0.98 571	0.79 477	0.87 453	0.39 242	0.33 284	0.84 562	0.29 284	0.13 126	0.12 314	0.16 273	0.17 428	0.15 284	0.12 208

DeepPruner_ROB	0.53 525	0.34 573	0.59 511	0.41 402	0.30 512	0.50 393	0.43 526	1.19 616	0.70 387	0.85 525	1.05 544	0.86 531	0.55 466	0.84 562	0.51 512	0.29 620	0.23 610	0.22 520	0.22 559	0.26 574	0.25 572

TCMNet	0.66 588	0.39 609	0.98 636	0.59 659	0.61 688	0.96 614	0.55 604	1.05 552	0.90 531	0.84 521	1.14 581	0.89 546	0.65 533	0.85 568	1.01 650	0.26 592	0.26 636	0.31 632	0.28 632	0.32 615	0.29 603

YMNet	0.66 588	0.38 601	0.90 626	0.52 618	0.46 654	1.08 639	0.49 566	1.00 525	0.77 440	1.18 655	1.29 621	1.12 620	0.74 583	0.85 568	0.86 609	0.27 602	0.31 668	0.25 571	0.25 602	0.24 557	0.23 555

YMNet_1	0.66 588	0.38 601	0.90 626	0.52 618	0.46 654	1.08 639	0.49 566	1.00 525	0.77 440	1.18 655	1.29 621	1.12 620	0.74 583	0.85 568	0.86 609	0.27 602	0.31 668	0.25 571	0.25 602	0.24 557	0.23 555

UDG	0.88 643	0.82 695	0.67 554	1.00 708	0.96 710	1.02 625	0.57 614	1.13 585	0.99 576	0.90 563	0.97 507	1.31 647	0.99 655	0.85 568	0.84 604	0.54 702	0.32 674	1.77 724	0.40 677	0.94 708	0.66 703

ADCRef	0.80 626	0.43 623	1.32 679	0.50 586	0.45 646	1.07 635	0.51 587	1.07 560	0.98 571	1.17 653	1.42 644	0.87 537	0.91 635	0.85 568	3.19 723	0.18 429	0.16 501	0.23 541	0.23 576	0.22 527	0.21 525

DDVS	0.52 517	0.30 549	0.56 501	0.41 402	0.31 536	0.71 536	0.34 366	0.91 490	0.67 372	0.85 525	0.89 465	1.12 620	0.46 407	0.86 573	0.60 546	0.22 541	0.16 501	0.22 520	0.18 458	0.25 566	0.26 578

TDLM	0.57 559	0.33 568	0.49 441	0.51 602	0.30 512	0.66 515	0.73 667	1.03 544	1.01 587	0.82 502	1.10 563	0.84 524	0.70 568	0.86 573	0.58 539	0.28 613	0.17 522	0.25 571	0.22 559	0.26 574	0.19 479

FAT-Stereo	0.73 611	0.33 568	0.75 596	0.49 572	0.37 593	0.71 536	0.59 618	1.36 672	1.30 667	1.03 627	1.40 640	1.59 685	1.15 671	0.87 575	0.86 609	0.28 613	0.28 649	0.28 612	0.23 576	0.28 589	0.38 657

HSM	0.51 509	0.24 452	0.41 315	0.39 320	0.24 319	0.75 553	0.40 490	1.22 631	0.75 422	0.81 493	0.91 472	1.21 634	0.69 555	0.87 575	0.46 486	0.17 393	0.13 390	0.17 323	0.14 294	0.17 385	0.17 423

CBMV_ROB	0.59 573	0.37 591	0.38 268	0.39 320	0.28 462	0.74 547	0.28 246	1.00 525	0.98 571	0.94 583	1.25 612	0.81 519	0.78 602	0.87 575	0.50 502	0.36 666	0.37 688	0.43 673	0.40 677	0.33 622	0.30 612

PSMNet-RUCA	0.76 616	0.75 685	1.08 648	1.01 709	0.90 705	0.69 525	0.50 571	1.11 577	1.03 595	0.78 472	1.11 564	0.80 516	0.72 576	0.88 578	0.63 557	0.53 701	0.27 645	0.76 705	0.46 689	0.66 699	0.47 686

HBP-ISP	0.59 573	0.45 632	0.43 351	0.45 519	0.33 565	0.70 530	0.28 246	1.11 577	1.00 583	0.83 514	1.18 596	0.65 430	0.68 551	0.88 578	0.52 519	0.35 662	0.38 690	0.47 682	0.41 682	0.38 648	0.31 622

ARAFT	0.47 452	0.24 452	0.79 608	0.42 450	0.25 353	0.55 426	0.55 604	0.75 419	0.81 470	0.89 555	0.75 370	0.73 479	0.47 413	0.88 578	0.37 398	0.15 275	0.12 314	0.23 541	0.22 559	0.14 216	0.13 260

DLCB_ROB	0.58 566	0.28 527	0.47 407	0.49 572	0.32 553	0.77 560	0.50 571	0.99 520	0.92 543	1.04 628	1.14 581	1.21 634	0.69 555	0.88 578	0.69 573	0.20 494	0.20 582	0.22 520	0.22 559	0.21 502	0.18 444

SGM-Forest	0.62 581	0.32 559	0.39 290	0.43 473	0.30 512	1.02 625	0.55 604	1.09 568	1.05 605	1.06 634	1.18 596	1.10 616	0.67 544	0.88 578	0.62 553	0.31 631	0.33 680	0.33 644	0.30 640	0.30 602	0.28 596
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.64 584	0.35 579	0.41 315	0.42 450	0.25 353	1.01 623	0.77 671	1.13 585	1.09 624	1.17 653	1.22 603	1.04 594	0.75 587	0.88 578	0.63 557	0.28 613	0.30 659	0.34 647	0.30 640	0.26 574	0.26 578
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Wz-Net-LNSev	0.71 605	0.51 648	1.36 686	0.50 586	0.41 621	1.15 652	0.69 652	1.21 623	1.07 618	1.02 619	1.12 568	1.08 608	0.87 628	0.89 584	0.89 629	0.24 572	0.22 600	0.21 504	0.19 491	0.26 574	0.26 578

MLCV	0.47 452	0.24 452	0.61 519	0.37 247	0.17 46	0.61 475	0.33 347	0.80 443	0.87 508	0.94 583	1.13 575	0.72 466	0.43 384	0.89 584	0.51 512	0.13 126	0.10 99	0.13 119	0.11 161	0.14 216	0.12 208

1111x	0.55 540	0.22 388	0.46 393	0.38 287	0.20 158	0.66 515	0.43 526	1.23 636	0.99 576	0.71 430	0.99 514	0.95 566	0.69 555	0.90 586	1.08 657	0.18 429	0.17 522	0.18 379	0.19 491	0.20 476	0.18 444

SACVNet	0.58 566	0.34 573	0.55 495	0.55 644	0.36 586	0.63 495	0.48 559	1.13 585	0.77 440	1.02 619	1.06 551	1.02 590	0.74 583	0.90 586	0.51 512	0.27 602	0.21 592	0.25 571	0.24 592	0.29 593	0.36 646

IIG-Stereo	0.43 406	0.21 347	0.44 363	0.50 586	0.25 353	0.44 359	0.21 80	0.71 388	0.76 431	0.83 514	0.95 490	0.83 521	0.43 384	0.90 586	0.35 361	0.15 275	0.12 314	0.19 427	0.14 294	0.15 284	0.11 145

GEStereo_RVC	0.55 540	0.29 539	0.63 533	0.49 572	0.31 536	0.70 530	0.54 599	1.22 631	0.92 543	0.82 502	0.85 441	0.85 526	0.63 516	0.90 586	0.65 562	0.24 572	0.16 501	0.19 427	0.16 368	0.21 502	0.22 547

RASNet	0.53 525	0.22 388	0.52 476	0.38 287	0.22 226	0.68 523	0.38 455	0.97 515	0.88 512	0.73 447	1.04 540	1.03 592	0.92 640	0.90 586	0.86 609	0.16 336	0.14 432	0.14 176	0.17 428	0.15 284	0.13 260

StereoDRNet-Refined	0.58 566	0.32 559	0.54 489	0.46 541	0.30 512	0.96 614	0.40 490	1.00 525	0.94 557	1.12 648	1.08 558	0.96 569	0.67 544	0.90 586	0.89 629	0.17 393	0.13 390	0.22 520	0.21 541	0.20 476	0.19 479
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
NCCL2	0.72 609	0.41 619	0.65 544	0.64 674	0.44 641	0.98 620	1.20 711	1.11 577	1.00 583	0.98 602	0.96 494	1.49 675	0.87 628	0.90 586	0.79 594	0.31 631	0.26 636	0.39 664	0.39 674	0.32 615	0.32 626

TestStereo1	0.43 406	0.23 410	0.41 315	0.51 602	0.24 319	0.34 245	0.40 490	0.77 429	0.90 531	0.68 409	0.96 494	0.48 317	0.46 407	0.91 593	0.32 311	0.16 336	0.13 390	0.18 379	0.15 329	0.14 216	0.13 260

SA-5K	0.43 406	0.23 410	0.41 315	0.51 602	0.24 319	0.34 245	0.40 490	0.77 429	0.90 531	0.68 409	0.96 494	0.48 317	0.46 407	0.91 593	0.32 311	0.16 336	0.13 390	0.18 379	0.15 329	0.14 216	0.13 260

OMP-Stereo	0.42 396	0.22 388	0.46 393	0.52 618	0.24 319	0.36 272	0.25 167	0.71 388	0.78 451	0.77 468	0.64 323	0.89 546	0.39 360	0.91 593	0.35 361	0.15 275	0.12 314	0.20 461	0.15 329	0.15 284	0.12 208

GCST	0.83 637	1.22 715	0.74 588	1.58 722	1.01 716	1.06 634	0.23 134	0.78 435	0.78 451	0.97 597	0.65 326	0.78 505	0.35 303	0.92 596	0.34 342	0.96 716	0.65 718	1.20 717	0.81 721	0.91 706	0.70 704

Sa-1000	0.48 465	0.24 452	0.41 315	0.45 519	0.25 353	0.59 465	0.34 366	0.81 447	0.93 550	0.82 502	1.50 657	0.53 347	0.45 400	0.92 596	0.30 292	0.15 275	0.12 314	0.21 504	0.19 491	0.15 284	0.13 260

Consistency-Raft	1.01 660	0.81 692	1.24 669	0.84 701	0.97 711	0.81 579	0.84 682	1.30 658	1.59 694	1.05 630	1.68 673	1.12 620	0.91 635	0.92 596	1.11 659	0.65 706	0.74 722	0.79 708	0.90 725	1.06 715	0.79 709

FINET	0.67 593	0.42 621	1.00 638	0.46 541	0.43 634	0.83 590	0.89 687	1.08 564	1.50 685	0.87 541	1.14 581	0.71 457	0.68 551	0.92 596	0.70 576	0.36 666	0.30 659	0.26 590	0.24 592	0.35 633	0.33 631

Syn2CoEx	0.71 605	0.51 648	0.95 630	0.64 674	0.45 646	0.91 602	0.53 595	1.48 687	1.13 632	0.93 580	1.35 630	1.02 590	0.99 655	0.92 596	0.80 596	0.30 627	0.27 645	0.28 612	0.24 592	0.23 544	0.24 564

GwcNet	0.69 599	0.36 584	1.10 649	0.51 602	0.42 627	1.08 639	0.50 571	1.21 623	1.16 637	1.00 611	1.37 634	1.06 601	0.79 604	0.92 596	0.94 635	0.25 582	0.24 620	0.24 558	0.22 559	0.23 544	0.26 578

DDUNet	1.06 670	2.56 745	0.68 559	1.21 716	1.26 722	1.03 628	0.69 652	1.11 577	0.94 557	0.96 592	1.22 603	1.27 641	0.82 614	0.93 602	0.72 583	0.84 713	0.38 690	1.99 727	0.60 710	1.10 716	0.85 711

SepStereo	0.51 509	0.25 478	0.60 517	0.48 557	0.31 536	0.58 453	0.41 506	0.83 454	0.97 567	0.89 555	1.12 568	0.70 453	0.75 587	0.93 602	0.43 448	0.17 393	0.13 390	0.18 379	0.15 329	0.20 476	0.18 444

aanetorigin	0.83 637	0.56 662	1.87 703	0.49 572	0.38 603	0.56 441	0.66 639	0.70 379	1.00 583	2.42 721	2.02 691	1.31 647	1.18 675	0.93 602	1.13 664	0.20 494	0.18 547	0.20 461	0.19 491	0.27 585	0.30 612

FADNet_RVC	0.55 540	0.37 591	1.17 661	0.44 494	0.31 536	0.56 441	0.34 366	1.06 556	0.88 512	0.67 403	0.90 469	0.61 401	0.65 533	0.93 602	0.70 576	0.21 513	0.18 547	0.26 590	0.23 576	0.31 609	0.28 596

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 593	0.81 692	0.73 583	0.53 628	0.37 593	1.40 676	0.53 595	1.04 547	0.79 460	0.88 551	0.94 480	0.95 566	0.53 448	0.93 602	0.58 539	0.39 672	0.30 659	0.57 697	0.31 648	0.53 684	0.30 612

RYNet	0.72 609	0.35 579	0.64 538	0.53 628	0.67 694	1.31 672	0.67 642	1.20 621	1.18 641	1.05 630	0.87 453	1.27 641	0.93 645	0.93 602	1.27 674	0.22 541	0.16 501	0.26 590	0.23 576	0.40 651	0.39 660

pmcnn	1.23 688	0.29 539	0.96 633	0.40 364	0.23 281	0.95 611	0.69 652	1.16 606	1.28 664	1.67 696	2.33 697	11.15 752	0.86 625	0.93 602	0.88 619	0.15 275	0.12 314	0.12 60	0.10 94	0.15 284	0.15 346

SA	0.44 414	0.25 478	0.46 393	0.46 541	0.24 319	0.43 350	0.36 415	0.75 419	0.96 564	0.59 339	1.03 534	0.48 317	0.52 442	0.94 609	0.32 311	0.16 336	0.12 314	0.21 504	0.19 491	0.15 284	0.13 260

FADNet-RVC	0.60 576	0.53 659	1.14 655	0.46 541	0.39 609	0.61 475	0.39 477	1.12 583	0.87 508	0.70 423	0.84 431	1.04 594	0.55 466	0.94 609	0.69 573	0.26 592	0.25 628	0.28 612	0.28 632	0.31 609	0.31 622

ccnet	0.82 630	0.57 664	0.75 596	0.54 635	0.59 686	1.09 642	0.66 639	1.38 675	0.94 557	1.12 648	1.44 650	1.29 644	0.92 640	0.95 611	1.24 670	0.49 692	0.42 699	0.50 692	0.47 696	0.51 679	0.46 681

DSFCA	0.55 540	0.25 478	0.62 523	0.40 364	0.36 586	0.74 547	0.52 590	1.04 547	0.82 475	1.06 634	0.84 431	0.89 546	0.63 516	0.99 612	0.58 539	0.25 582	0.21 592	0.21 504	0.21 541	0.21 502	0.19 479

NVstereo2D	0.60 576	0.30 549	0.75 596	0.48 557	0.43 634	0.89 599	0.48 559	1.05 552	1.15 636	0.66 398	0.86 445	0.88 542	0.70 568	0.99 612	0.65 562	0.32 643	0.15 465	0.28 612	0.20 518	0.40 651	0.36 646

ETE_ROB	0.70 601	0.49 640	0.73 583	0.56 647	0.36 586	0.79 568	0.87 686	1.14 594	0.93 550	1.19 657	1.18 596	1.39 664	0.82 614	0.99 612	0.80 596	0.26 592	0.21 592	0.31 632	0.26 617	0.33 622	0.34 639

UGAM	0.52 517	0.22 388	0.46 393	0.45 519	0.25 353	0.41 338	0.52 590	0.62 296	1.16 637	0.76 462	1.13 575	1.32 652	0.57 476	1.00 615	0.53 523	0.17 393	0.14 432	0.25 571	0.21 541	0.15 284	0.13 260

ff1	0.49 484	0.26 495	0.49 441	0.37 247	0.25 353	0.55 426	0.37 433	0.68 354	1.04 601	0.73 447	0.96 494	0.71 457	0.53 448	1.01 616	0.88 619	0.16 336	0.10 99	0.25 571	0.21 541	0.16 343	0.16 397

mmx	0.53 525	0.26 495	0.49 441	0.37 247	0.25 353	0.55 426	0.37 433	1.16 606	1.03 595	0.73 447	0.96 494	0.71 457	0.53 448	1.01 616	0.88 619	0.20 494	0.15 465	0.25 571	0.21 541	0.22 527	0.20 505

xxx	0.53 525	0.26 495	0.49 441	0.37 247	0.25 353	0.55 426	0.37 433	1.16 606	1.03 595	0.73 447	0.96 494	0.71 457	0.53 448	1.01 616	0.88 619	0.20 494	0.15 465	0.25 571	0.21 541	0.22 527	0.20 505

SQANet	0.82 630	0.74 684	0.67 554	1.13 714	0.98 713	1.11 644	0.47 551	1.07 560	0.83 480	0.91 568	1.05 544	1.03 592	0.74 583	1.01 616	0.64 560	0.61 705	0.24 620	1.03 715	0.35 665	1.18 717	0.58 700

RP	0.76 616	0.36 584	0.63 533	0.66 682	0.58 685	0.80 574	0.55 604	1.14 594	1.22 649	0.97 597	1.65 668	1.43 669	1.32 685	1.01 616	0.84 604	0.33 652	0.30 659	0.36 654	0.30 640	0.34 628	0.34 639

anonymity	0.97 656	0.89 699	1.05 643	0.92 704	1.03 717	0.97 616	0.81 677	1.29 655	0.91 538	1.07 637	0.98 509	1.00 581	0.95 649	1.02 621	0.92 634	0.96 716	0.95 743	0.90 712	0.91 728	0.92 707	0.94 715

PA-Net	0.67 593	0.43 623	0.83 612	0.50 586	0.53 672	0.94 608	0.68 647	1.10 571	1.14 635	0.80 480	0.88 461	0.87 537	0.77 597	1.02 621	0.88 619	0.24 572	0.41 697	0.29 622	0.44 688	0.26 574	0.34 639
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DGSMNet	0.76 616	0.55 661	1.29 675	0.58 655	0.62 689	0.94 608	0.70 657	1.26 649	1.11 626	0.83 514	1.24 610	1.00 581	0.71 572	1.03 623	0.81 599	0.34 658	0.29 654	0.41 671	0.40 677	0.57 690	0.55 699

XPNet_ROB	0.70 601	0.35 579	0.68 559	0.52 618	0.40 614	0.79 568	0.85 685	1.16 606	0.94 557	1.33 674	1.15 587	1.38 663	0.83 619	1.03 623	0.90 631	0.32 643	0.25 628	0.26 590	0.24 592	0.31 609	0.28 596

LALA_ROB	0.74 612	0.43 623	0.69 565	0.54 635	0.40 614	1.01 623	0.95 695	1.21 623	1.07 618	1.22 664	1.12 568	1.56 682	0.79 604	1.04 625	0.86 609	0.33 652	0.22 600	0.35 649	0.30 640	0.35 633	0.31 622

SuperB	1.04 665	0.37 591	4.81 731	0.43 473	0.31 536	0.99 621	0.46 543	1.02 539	2.09 710	1.09 643	1.09 561	0.75 489	0.81 609	1.06 626	1.76 695	0.19 464	0.15 465	0.17 323	0.15 329	2.82 744	0.26 578

G-Net	0.95 653	0.46 634	1.04 642	0.64 674	0.48 659	2.12 712	0.64 634	1.01 535	0.87 508	1.75 699	2.82 716	1.30 646	1.64 706	1.06 626	0.96 640	0.36 666	0.29 654	0.35 649	0.25 602	0.45 667	0.42 668

CC-Net-ROB	0.82 630	0.96 704	0.85 614	0.58 655	0.45 646	1.27 669	0.70 657	1.17 611	1.02 590	0.83 514	1.23 608	0.90 551	0.77 597	1.06 626	0.69 573	0.46 686	0.34 682	1.71 723	0.38 670	0.59 694	0.36 646

w-ln-seven-2	0.76 616	0.43 623	2.32 710	0.52 618	0.38 603	0.90 601	0.65 636	1.11 577	1.12 631	1.19 657	1.28 617	1.09 612	0.99 655	1.07 629	0.87 615	0.20 494	0.19 567	0.23 541	0.22 559	0.26 574	0.22 547

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 583	0.28 527	0.99 637	0.40 364	0.30 512	1.03 628	0.56 610	1.10 571	0.99 576	0.97 597	1.22 603	1.06 601	0.69 555	1.07 629	0.95 638	0.19 464	0.11 241	0.16 273	0.13 250	0.22 527	0.21 525

AANet_RVC	0.57 559	0.32 559	0.54 489	0.45 519	0.27 437	0.57 447	0.48 559	1.00 525	1.28 664	0.86 533	1.33 628	0.87 537	0.58 486	1.07 629	0.75 588	0.18 429	0.12 314	0.15 232	0.13 250	0.18 416	0.18 444

z-ln-s-r	0.66 588	0.36 584	1.30 676	0.39 320	0.26 401	0.57 447	0.63 630	0.80 443	1.03 595	0.80 480	1.43 647	0.91 553	0.76 590	1.08 632	1.87 702	0.16 336	0.12 314	0.17 323	0.14 294	0.20 476	0.16 397

RAFT_CTSACE	0.45 425	0.20 300	0.44 363	0.45 519	0.27 437	0.34 245	0.39 477	0.60 283	0.73 407	0.76 462	1.44 650	0.83 521	0.38 347	1.08 632	0.26 217	0.12 65	0.13 390	0.18 379	0.16 368	0.15 284	0.11 145

edge stereo	0.76 616	0.38 601	0.74 588	0.52 618	0.43 634	0.80 574	0.53 595	1.28 654	1.06 611	1.28 670	1.38 639	1.81 690	1.11 668	1.08 632	0.85 608	0.33 652	0.32 674	0.41 671	0.28 632	0.32 615	0.36 646

DeepPrunerF	0.89 645	0.52 656	3.43 722	0.68 689	0.81 701	0.72 545	0.72 665	1.22 631	1.99 709	0.93 580	1.01 520	0.87 537	0.86 625	1.08 632	0.95 638	0.34 658	0.28 649	0.43 673	0.39 674	0.30 602	0.32 626

APVNet	0.71 605	0.37 591	0.89 625	0.56 647	0.45 646	1.18 659	0.68 647	1.41 680	0.85 493	0.81 493	1.15 587	1.04 594	0.81 609	1.10 636	1.17 666	0.26 592	0.28 649	0.32 639	0.31 648	0.29 593	0.30 612

Nwc_Net	0.78 622	0.38 601	0.73 583	0.60 665	0.55 676	1.05 633	0.55 604	1.67 707	1.05 605	0.88 551	1.86 683	1.40 666	1.09 666	1.10 636	0.87 615	0.30 627	0.25 628	0.36 654	0.38 670	0.29 593	0.29 603

AF-Net	0.81 629	0.39 609	0.68 559	0.64 674	0.54 674	0.91 602	0.51 587	1.61 703	1.31 668	0.96 592	2.02 691	1.46 670	1.26 683	1.11 638	0.99 645	0.32 643	0.24 620	0.39 664	0.27 624	0.30 602	0.25 572

GANet	0.70 601	0.37 591	0.55 495	0.51 602	0.34 574	0.94 608	0.96 696	1.08 564	0.94 557	1.04 628	1.98 689	1.13 626	0.88 632	1.12 639	0.66 565	0.25 582	0.26 636	0.27 604	0.22 559	0.31 609	0.22 547

MFMNet_re	1.14 680	0.97 707	1.19 663	0.99 706	0.95 709	1.25 667	1.22 714	1.39 676	1.55 690	1.69 697	1.67 672	1.21 634	1.53 696	1.12 639	0.99 645	0.87 715	0.75 726	0.79 708	0.75 717	0.90 705	0.94 715

w-ln-seven	0.96 654	0.48 636	2.41 713	0.54 635	0.50 663	1.41 678	0.70 657	1.67 707	1.81 704	1.49 680	1.50 657	1.26 639	0.87 628	1.15 641	1.80 700	0.23 559	0.21 592	0.25 571	0.25 602	0.31 609	0.26 578

GANetREF_RVC	0.80 626	0.75 685	0.86 619	0.66 682	0.42 627	1.15 652	0.98 697	1.14 594	1.19 643	1.01 616	1.02 529	1.10 616	0.90 634	1.15 641	0.76 589	0.48 690	0.39 694	0.57 697	0.38 670	0.63 697	0.46 681
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
coex-ft	6.43 746	1.51 725	87.33 790	0.49 572	0.38 603	1.34 673	1.21 713	1.16 606	8.09 750	12.12 759	2.79 713	2.77 715	3.31 735	1.16 643	3.15 722	0.24 572	0.23 610	0.27 604	0.24 592	0.45 667	0.37 651

Wz-Net-MNSev	0.76 616	0.40 614	1.34 681	0.50 586	0.40 614	1.44 682	0.83 679	1.15 598	1.16 637	1.25 669	1.20 601	1.13 626	0.81 609	1.16 643	1.00 649	0.22 541	0.19 567	0.24 558	0.23 576	0.28 589	0.26 578

DANet	0.71 605	0.45 632	0.91 628	0.59 659	0.40 614	0.81 579	0.40 490	0.97 515	0.84 485	1.20 662	1.22 603	1.33 655	0.88 632	1.16 643	1.24 670	0.27 602	0.23 610	0.31 632	0.25 602	0.35 633	0.32 626
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
AANet	1.13 679	1.01 709	2.99 718	0.44 494	0.37 593	0.91 602	0.54 599	1.27 651	2.31 722	2.35 719	2.37 701	2.22 702	1.53 696	1.18 646	1.43 683	0.32 643	0.23 610	0.28 612	0.25 602	0.35 633	0.33 631

NCC-stereo	0.78 622	0.40 614	0.76 601	0.61 667	0.67 694	0.81 579	0.69 652	1.54 698	1.11 626	0.90 563	1.36 631	1.33 655	1.16 672	1.19 647	0.88 619	0.31 631	0.30 659	0.37 659	0.48 698	0.33 622	0.33 631

Abc-Net	0.78 622	0.40 614	0.76 601	0.61 667	0.67 694	0.81 579	0.69 652	1.54 698	1.11 626	0.90 563	1.36 631	1.33 655	1.16 672	1.19 647	0.88 619	0.31 631	0.30 659	0.37 659	0.48 698	0.33 622	0.33 631
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
test_sample9	1.05 669	0.36 584	0.72 579	0.38 287	0.30 512	0.71 536	0.43 526	1.06 556	0.88 512	0.92 576	0.86 445	0.85 526	0.69 555	1.20 649	1.36 678	0.41 677	8.41 761	0.40 667	0.41 682	0.36 639	0.33 631

test_sample8	1.25 690	0.36 584	0.72 579	0.38 287	0.30 512	0.71 536	0.43 526	1.13 585	0.75 422	1.50 682	0.95 490	3.29 724	1.59 702	1.20 649	1.36 678	0.41 677	8.41 761	0.40 667	0.41 682	0.36 639	0.33 631

NaN_ROB	0.69 599	0.44 628	0.69 565	0.51 602	0.33 565	0.97 616	1.06 703	1.22 631	1.19 643	1.24 667	0.96 494	1.08 608	0.78 602	1.20 649	0.67 568	0.24 572	0.30 659	0.23 541	0.24 592	0.23 544	0.25 572

PWCDC_ROB	0.89 645	0.49 640	0.80 610	0.74 696	0.40 614	1.03 628	0.39 477	1.33 663	2.35 725	1.02 619	3.77 727	0.81 519	0.92 640	1.20 649	0.90 631	0.34 658	0.22 600	0.24 558	0.20 518	0.34 628	0.29 603

xyz-stereo	4.23 739	0.17 157	61.76 785	0.34 140	0.16 32	12.16 750	0.37 433	0.58 264	0.68 379	1.01 616	3.36 725	0.77 503	0.82 614	1.21 653	0.40 424	0.12 65	0.10 99	0.16 273	0.11 161	0.13 162	0.10 67

RGC	0.79 625	0.59 666	0.71 574	0.65 679	0.65 692	0.92 607	0.58 615	1.29 655	1.05 605	1.07 637	1.45 653	1.47 673	1.03 660	1.21 653	0.88 619	0.32 643	0.30 659	0.48 687	0.40 677	0.37 644	0.37 651

psmorigin	0.82 630	0.51 648	2.09 706	0.49 572	0.41 621	0.85 594	0.50 571	1.04 547	0.88 512	1.45 679	1.43 647	1.50 676	1.06 663	1.22 655	0.97 641	0.31 631	0.32 674	0.27 604	0.27 624	0.33 622	0.42 668

otaku	1.04 665	0.93 701	0.88 621	1.33 720	1.05 719	1.66 695	0.70 657	1.40 679	1.18 641	1.08 641	1.32 627	1.33 655	0.91 635	1.23 656	0.76 589	0.72 709	0.46 709	1.24 718	0.50 703	1.40 718	0.75 705

PASM	0.90 648	0.64 675	1.69 697	0.69 691	0.69 697	0.78 564	0.84 682	1.03 544	1.26 661	1.19 657	1.15 587	1.31 647	0.98 654	1.24 657	1.03 651	0.52 697	0.56 714	0.59 700	0.66 713	0.56 688	0.54 698

WCMA_ROB	1.14 680	0.36 584	0.76 601	0.49 572	0.44 641	1.23 665	0.67 642	1.11 577	1.23 650	2.84 729	3.95 733	3.28 723	1.83 713	1.25 658	0.99 645	0.44 682	0.34 682	0.34 647	0.37 667	0.41 657	0.40 663

Ntro	1.09 676	0.97 707	0.91 628	1.44 721	1.19 721	1.69 698	0.80 676	1.35 669	1.25 658	1.00 611	1.29 621	1.31 647	0.97 653	1.26 659	0.84 604	0.84 713	0.43 704	1.36 719	0.50 703	1.56 720	0.78 707

EDNetEfficient	1.46 700	0.80 691	6.12 734	0.47 549	0.39 609	0.69 525	0.83 679	0.90 485	2.77 731	3.50 738	1.96 688	1.66 686	2.03 719	1.26 659	4.18 733	0.21 513	0.18 547	0.21 504	0.20 518	0.41 657	0.39 660

STTRV1_RVC	0.82 630	0.59 666	1.16 656	0.67 685	0.81 701	1.11 644	0.63 630	1.30 658	1.11 626	0.98 602	1.33 628	1.08 608	0.95 649	1.26 659	0.87 615	0.55 703	0.25 628	0.43 673	0.39 674	0.58 693	0.40 663

CSAN	0.83 637	0.49 640	0.77 606	0.60 665	0.41 621	1.14 650	1.06 703	1.19 616	1.46 683	1.32 672	1.43 647	1.37 662	1.19 677	1.27 662	0.86 609	0.39 672	0.31 668	0.36 654	0.37 667	0.35 633	0.34 639

DStereoO	0.96 654	0.70 681	0.72 579	0.62 671	0.45 646	0.74 547	0.92 693	1.09 568	1.29 666	1.19 657	1.23 608	0.99 577	1.71 708	1.29 663	0.99 645	2.01 739	0.35 684	0.77 706	0.30 640	1.42 719	0.38 657

SDNR	0.86 640	0.37 591	1.47 692	0.40 364	0.38 603	3.38 733	0.33 347	0.90 485	0.98 571	0.99 606	2.09 694	0.59 389	0.71 572	1.29 663	0.70 576	0.51 695	0.56 714	0.36 654	0.26 617	0.43 662	0.46 681

stereogan	0.80 626	0.31 554	0.71 574	0.59 659	0.50 663	1.72 699	0.48 559	1.35 669	1.37 672	1.00 611	1.46 655	1.56 682	0.95 649	1.29 663	0.84 604	0.28 613	0.29 654	0.29 622	0.25 602	0.38 648	0.38 657

SHD	0.93 652	0.50 644	1.18 662	0.59 659	0.46 654	0.97 616	0.48 559	1.70 709	2.15 711	1.58 687	1.37 634	1.42 667	1.19 677	1.31 666	1.60 689	0.31 631	0.26 636	0.32 639	0.33 659	0.40 651	0.42 668

MSMD_ROB	1.21 687	0.49 640	0.62 523	0.59 659	0.50 663	1.62 694	0.67 642	1.23 636	1.24 652	2.45 722	3.77 727	3.09 720	2.98 733	1.32 667	0.81 599	0.45 684	0.41 697	0.49 690	0.51 705	0.47 673	0.44 675

LL-Strereo	0.57 559	0.27 513	0.68 559	0.48 557	0.34 574	0.39 312	0.48 559	0.94 500	0.97 567	0.83 514	0.78 392	1.10 616	1.18 675	1.33 668	0.49 500	0.17 393	0.14 432	0.22 520	0.19 491	0.16 343	0.17 423

GASNet	0.67 593	0.72 682	0.96 633	0.70 692	0.48 659	0.62 483	0.47 551	1.08 564	1.03 595	0.94 583	0.82 419	0.93 562	0.83 619	1.33 668	0.80 596	0.31 631	0.22 600	0.29 622	0.28 632	0.44 663	0.24 564

RainbowNet	1.35 695	1.49 723	1.19 663	1.88 730	1.45 723	1.48 684	1.07 705	1.61 703	1.55 690	1.20 662	1.59 665	1.54 680	1.13 669	1.34 670	0.97 641	1.36 731	0.70 719	1.82 725	0.79 720	1.71 723	1.07 724

ACVNet_1	1.46 700	1.33 719	1.12 652	1.91 732	1.62 726	1.83 703	0.98 697	2.00 717	1.85 706	1.39 677	1.53 661	2.32 706	1.53 696	1.34 670	1.11 659	1.30 728	0.50 711	2.06 733	0.58 709	1.93 733	0.95 717

DPSNet	0.99 658	0.42 621	1.88 704	0.53 628	0.41 621	1.59 691	1.26 717	2.21 720	1.43 678	1.10 645	1.11 564	1.46 670	1.95 717	1.34 670	1.26 672	0.34 658	0.25 628	0.25 571	0.21 541	0.46 670	0.37 651

SANet	1.07 672	0.41 619	1.06 644	0.48 557	0.30 512	1.41 678	0.94 694	1.42 681	3.36 738	1.58 687	2.43 702	2.33 707	1.70 707	1.34 670	1.07 656	0.28 613	0.24 620	0.26 590	0.23 576	0.34 628	0.30 612

PWC_ROB	0.87 641	0.52 656	1.28 672	0.50 586	0.32 553	0.91 602	0.37 433	1.36 672	1.46 683	1.61 690	2.59 709	1.16 631	1.01 659	1.34 670	1.40 682	0.25 582	0.18 547	0.28 612	0.20 518	0.29 593	0.28 596

ADCPNet	1.03 664	0.48 636	2.70 715	0.54 635	0.42 627	1.40 676	0.75 669	1.13 585	1.07 618	1.22 664	1.42 644	1.68 687	1.09 666	1.36 675	3.45 727	0.30 627	0.28 649	0.29 622	0.32 656	0.37 644	0.35 644

ADCL	1.04 665	0.38 601	1.35 682	0.50 586	0.39 609	1.61 692	0.89 687	1.29 655	1.39 675	1.29 671	1.50 657	1.24 637	1.24 680	1.37 676	4.87 736	0.21 513	0.19 567	0.25 571	0.25 602	0.29 593	0.27 589

LSM	4.74 742	0.77 689	10.16 741	0.70 692	56.56 779	1.02 625	1.00 701	1.24 643	1.62 698	2.04 709	2.34 698	1.33 655	1.17 674	1.38 677	1.09 658	0.33 652	0.49 710	0.39 664	0.46 689	0.51 679	10.09 761

XQC	0.89 645	0.65 676	1.31 677	0.67 685	0.52 671	1.22 663	0.68 647	1.26 649	1.52 686	1.14 651	1.11 564	1.28 643	1.04 662	1.40 678	1.77 696	0.38 670	0.24 620	0.37 659	0.31 648	0.53 684	0.47 686

SAMSARA	1.07 672	0.65 676	1.19 663	1.06 713	0.90 705	1.76 701	1.76 737	1.46 685	1.44 681	1.51 683	1.16 592	2.00 699	1.14 670	1.48 679	1.31 676	0.39 672	0.44 706	0.35 649	0.38 670	0.49 676	0.49 692

ACVNet_2	1.65 708	1.27 717	1.41 689	1.75 726	1.62 726	2.22 713	1.20 711	2.30 721	2.62 727	1.78 701	2.56 706	3.03 717	1.61 703	1.54 680	1.12 663	1.06 721	0.58 716	1.82 725	0.70 716	1.82 727	0.96 718

AnyNet_C32	1.16 684	0.62 673	2.40 712	0.57 653	0.55 676	1.41 678	1.34 723	1.18 614	1.24 652	1.49 680	1.42 644	1.39 664	1.20 679	1.55 681	4.82 735	0.29 620	0.28 649	0.29 622	0.34 661	0.38 648	0.42 668

PDISCO_ROB	0.91 649	0.48 636	1.06 644	0.99 706	0.97 711	1.67 697	0.63 630	1.64 705	1.59 694	1.06 634	1.18 596	1.31 647	0.79 604	1.55 681	0.97 641	0.49 692	0.22 600	0.45 677	0.40 677	0.45 667	0.37 651

ADCMid	1.14 680	0.52 656	2.23 709	0.53 628	0.43 634	1.07 635	0.75 669	1.23 636	1.05 605	2.15 713	1.44 650	1.50 676	1.43 692	1.56 683	5.01 737	0.26 592	0.24 620	0.29 622	0.31 648	0.37 644	0.33 631

ADCP+	1.06 670	0.35 579	1.51 694	0.49 572	0.51 667	1.45 683	0.55 604	1.25 647	1.03 595	1.16 652	1.15 587	1.10 616	1.07 665	1.56 683	6.75 743	0.19 464	0.16 501	0.23 541	0.21 541	0.28 589	0.21 525

FCDSN-DC	1.39 698	0.56 662	0.65 544	0.74 696	0.59 686	1.38 675	0.63 630	1.35 669	1.39 675	3.26 736	4.50 739	4.61 731	2.63 728	1.58 685	1.03 651	0.46 686	0.42 699	0.48 687	0.47 696	0.50 678	0.50 694
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MDST_ROB	0.91 649	0.27 513	0.85 614	0.63 673	0.41 621	2.53 716	0.71 663	1.60 701	1.13 632	2.83 728	1.73 674	0.97 571	0.69 555	1.61 686	0.73 584	0.25 582	0.22 600	0.32 639	0.28 632	0.25 566	0.24 564

RTSC	0.87 641	0.48 636	1.23 668	0.52 618	0.37 593	1.13 649	0.50 571	1.34 665	1.79 703	1.51 683	1.24 610	1.12 620	0.81 609	1.62 687	2.16 709	0.25 582	0.19 567	0.23 541	0.24 592	0.30 602	0.31 622

SPS-STEREO	1.25 690	0.93 701	1.06 644	1.04 711	1.03 717	1.41 678	0.91 691	1.51 693	1.19 643	2.09 711	1.83 680	1.94 697	1.39 689	1.62 687	1.39 681	0.97 718	0.94 742	0.90 712	0.89 724	0.96 710	0.96 718
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
LE_ROB	4.42 740	0.24 452	2.75 716	0.42 450	0.23 281	1.57 690	0.90 690	1.71 710	17.88 768	16.56 770	4.88 741	5.17 738	18.85 770	1.63 689	14.62 757	0.17 393	0.14 432	0.16 273	0.16 368	0.19 455	0.17 423

ACVNet-4b	1.35 695	1.31 718	1.10 649	1.90 731	1.59 725	1.92 704	0.77 671	1.52 696	1.62 698	1.05 630	1.60 666	2.11 701	0.94 646	1.64 690	0.77 593	1.30 728	0.35 684	2.03 731	0.67 714	1.88 731	0.84 710

MFN_U_SF_RVC	1.09 676	0.59 666	1.97 705	0.67 685	0.44 641	1.93 705	0.60 621	1.85 713	1.36 670	1.61 690	1.54 662	1.95 698	1.37 688	1.64 690	1.73 692	0.40 676	0.37 688	0.45 677	0.48 698	0.44 663	0.44 675

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 663	0.57 664	1.51 694	0.67 685	0.50 663	2.57 717	1.66 733	1.20 621	1.43 678	1.38 676	1.57 664	1.33 655	0.92 640	1.64 690	0.88 619	0.37 669	0.39 694	0.46 681	0.60 710	0.41 657	0.40 663

SGM+DAISY	1.35 695	0.94 703	1.25 670	0.96 705	1.00 715	1.52 687	1.02 702	1.34 665	1.21 647	2.64 724	2.65 711	2.44 709	1.56 700	1.64 690	1.26 672	0.97 718	0.95 743	0.90 712	0.90 725	0.94 708	0.96 718

DStereoSA	1.73 710	0.63 674	1.57 696	0.80 700	0.79 700	1.26 668	1.30 718	1.34 665	1.43 678	1.24 667	7.52 755	0.92 559	7.68 746	1.65 694	2.29 716	0.41 677	0.29 654	0.63 701	0.60 710	1.04 713	1.18 731

Dean	1.98 716	1.36 720	1.36 686	2.12 734	1.81 734	2.74 719	1.36 724	3.37 735	3.80 743	2.08 710	3.32 722	3.21 722	1.82 711	1.71 695	1.67 690	1.27 725	0.77 728	1.99 727	0.90 725	1.86 728	1.03 723

Wz-Net-TNSev	1.14 680	1.06 712	4.32 729	0.49 572	0.42 627	1.51 686	1.11 707	1.48 687	1.40 677	1.22 664	1.26 614	1.58 684	1.43 692	1.76 696	1.70 691	0.32 643	0.31 668	0.26 590	0.30 640	0.41 657	0.41 667

EDNetEfficientorigin	9.93 754	1.15 713	175.16 791	0.48 557	0.36 586	1.04 632	0.68 647	1.24 643	2.69 729	3.17 735	2.50 704	2.30 705	2.07 720	1.76 696	2.21 710	0.20 494	0.18 547	0.24 558	0.19 491	0.51 679	0.50 694

Wz-Net-SNSev	0.91 649	0.73 683	2.13 707	0.56 647	0.45 646	0.95 611	1.13 708	1.34 665	1.24 652	1.02 619	1.30 624	1.46 670	0.86 625	1.81 698	1.50 686	0.25 582	0.23 610	0.25 571	0.26 617	0.32 615	0.29 603

DISCO	0.70 601	0.26 495	0.68 559	0.44 494	0.31 536	1.14 650	0.51 587	1.23 636	1.23 650	0.81 493	1.05 544	1.50 676	0.85 622	1.82 699	1.03 651	0.19 464	0.15 465	0.18 379	0.16 368	0.24 557	0.23 555

FC-DCNN	1.59 704	0.51 648	0.66 550	0.61 667	0.49 661	1.56 689	0.70 657	1.66 706	1.53 687	4.64 743	4.62 740	5.85 740	3.34 737	1.84 700	1.11 659	0.46 686	0.42 699	0.47 682	0.46 689	0.48 674	0.46 681

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 693	0.87 698	1.76 701	0.86 702	0.56 679	4.29 738	1.79 738	1.50 690	1.98 708	1.61 690	1.85 682	1.84 692	1.41 690	1.89 701	1.36 678	0.48 690	0.40 696	0.56 696	0.57 708	0.69 700	0.48 689

FC-DCNN v2	1.65 708	0.51 648	0.65 544	0.61 667	0.49 661	1.61 692	0.70 657	1.75 712	1.56 693	4.74 746	4.91 742	6.46 744	3.31 735	1.91 702	1.11 659	0.46 686	0.42 699	0.47 682	0.46 689	0.48 674	0.46 681

PVD	1.28 692	0.67 679	1.28 672	0.74 696	0.62 689	1.50 685	0.84 682	1.99 716	2.96 732	2.18 714	2.36 700	1.85 694	1.95 717	1.92 703	1.94 703	0.39 672	0.36 687	0.49 690	0.37 667	0.51 679	0.64 701

MeshStereo	1.34 693	0.43 623	0.54 489	0.44 494	0.34 574	1.66 695	0.60 621	1.94 714	1.37 672	4.47 742	3.25 718	4.71 733	1.94 716	1.92 703	1.17 666	0.35 662	0.35 684	0.37 659	0.31 648	0.32 615	0.32 626
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
ADCS	1.51 702	0.61 670	3.42 721	0.59 659	0.51 667	1.27 669	1.08 706	1.59 700	1.81 704	1.91 707	1.66 670	1.51 679	1.42 691	1.94 705	8.60 745	0.33 652	0.32 674	0.33 644	0.36 666	0.44 663	0.42 668

NVStereoNet_ROB	1.24 689	0.90 700	1.13 653	0.86 702	0.88 704	1.11 644	0.99 699	1.42 681	1.53 687	1.59 689	2.48 703	2.24 704	1.53 696	1.96 706	1.30 675	0.76 711	0.70 719	0.78 707	1.00 731	0.71 702	0.88 713
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
zh-sn7	1.09 676	0.75 685	3.23 720	0.57 653	0.42 627	1.11 644	0.89 687	1.19 616	1.27 662	1.41 678	1.98 689	1.25 638	1.47 694	1.99 707	2.62 718	0.26 592	0.26 636	0.26 590	0.27 624	0.35 633	0.30 612

SGM_RVC	0.97 656	0.28 527	0.41 315	0.39 320	0.22 226	1.55 688	0.73 667	1.51 693	1.25 658	2.25 717	1.92 685	2.58 712	1.56 700	2.02 708	1.19 668	0.27 602	0.27 645	0.27 604	0.25 602	0.25 566	0.25 572
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DispFullNet	1.60 705	2.63 746	2.75 716	2.56 741	1.79 733	1.24 666	0.47 551	1.37 674	1.45 682	1.87 703	1.50 657	1.55 681	2.46 723	2.04 709	1.04 654	0.59 704	0.18 547	2.32 736	0.68 715	2.29 737	1.14 726

zh-mn7	1.08 675	0.65 676	4.00 726	0.52 618	0.38 603	1.16 656	0.62 628	1.15 598	1.77 702	1.74 698	2.31 695	1.17 632	0.91 635	2.10 710	1.77 696	0.24 572	0.21 592	0.22 520	0.22 559	0.25 566	0.28 596

IMH-64-1	1.86 711	1.62 730	1.16 656	2.20 735	1.89 735	2.33 714	1.30 718	2.89 726	2.29 719	1.66 694	2.80 714	2.49 710	1.61 703	2.10 710	1.78 698	1.60 732	0.74 722	2.43 737	1.02 732	2.12 734	1.17 729

IMH-64	1.86 711	1.62 730	1.16 656	2.20 735	1.89 735	2.33 714	1.30 718	2.89 726	2.29 719	1.66 694	2.80 714	2.49 710	1.61 703	2.10 710	1.78 698	1.60 732	0.74 722	2.43 737	1.02 732	2.12 734	1.17 729

ELAS	1.63 707	0.61 670	0.95 630	0.68 689	0.55 676	3.01 731	1.55 731	2.39 722	2.33 723	3.64 739	3.89 731	2.75 714	2.90 732	2.15 713	2.27 715	0.52 697	0.45 707	0.50 692	0.48 698	0.54 686	0.52 696
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MonStereo1	1.98 716	1.48 722	1.43 691	1.81 729	1.69 731	2.88 727	0.78 673	2.47 723	3.47 739	2.20 715	4.36 738	3.39 726	2.50 725	2.18 714	1.58 688	1.19 723	0.54 712	1.65 722	0.87 723	1.78 725	1.29 735

z-mn7	1.00 659	0.50 644	1.70 699	0.53 628	0.36 586	1.75 700	0.71 663	1.22 631	2.28 718	0.96 592	2.54 705	1.42 667	0.95 649	2.19 715	1.54 687	0.22 541	0.19 567	0.21 504	0.20 518	0.27 585	0.25 572

LVE	2.12 722	1.44 721	1.36 686	1.99 733	1.78 732	2.75 720	1.79 738	2.82 725	3.95 744	1.90 706	4.33 737	3.52 728	1.81 710	2.24 716	1.74 693	1.74 736	0.87 734	2.06 733	1.13 737	1.91 732	1.35 736

WZ-Net	1.19 686	0.59 666	4.07 727	0.62 671	0.51 667	1.34 673	1.31 722	1.32 661	1.74 701	1.53 686	1.65 668	1.74 689	1.28 684	2.25 717	2.01 706	0.27 602	0.21 592	0.23 541	0.25 602	0.40 651	0.39 660

WAO-6	2.04 720	1.50 724	1.16 656	1.70 724	1.67 730	2.69 718	1.44 729	3.06 728	3.63 742	1.98 708	3.27 720	3.54 729	2.07 720	2.36 718	2.22 712	1.31 730	0.91 738	2.04 732	1.22 741	1.73 724	1.27 734

AnyNet_C01	1.56 703	1.05 710	7.45 736	0.64 674	0.54 674	1.99 706	1.38 725	1.43 683	1.36 670	1.63 693	1.92 685	1.84 692	1.33 687	2.40 719	4.03 730	0.33 652	0.32 674	0.32 639	0.34 661	0.44 663	0.45 679

IMH	2.04 720	1.62 730	1.20 666	2.20 735	1.89 735	2.91 730	1.30 718	3.11 729	3.03 734	1.81 702	3.35 724	3.03 717	1.90 714	2.48 720	1.80 700	1.66 735	0.77 728	2.45 739	1.04 735	2.15 736	1.19 733

KSHMR	2.57 724	1.93 736	1.69 697	2.63 743	2.42 742	2.86 726	2.07 741	3.27 733	6.50 748	2.49 723	3.36 725	3.41 727	1.92 715	2.49 721	1.94 703	2.13 742	1.40 750	2.79 747	1.50 745	2.73 742	1.77 739

ELAS_RVC	1.60 705	0.61 670	1.01 640	0.70 692	0.56 679	2.00 707	1.89 740	1.96 715	2.65 728	3.33 737	3.26 719	3.03 717	3.41 738	2.49 721	2.09 708	0.52 697	0.45 707	0.50 692	0.48 698	0.54 686	0.52 696
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FBW_ROB	0.88 643	0.50 644	0.85 614	0.55 644	0.40 614	1.17 657	0.78 673	1.50 690	1.37 672	1.33 674	1.27 615	1.48 674	1.00 658	2.57 723	0.98 644	0.25 582	0.32 674	0.45 677	0.30 640	0.34 628	0.28 596

DNS	0.75 615	1.52 726	0.28 83	0.28 8	0.17 46	0.18 21	0.23 134	0.48 191	0.27 81	0.26 106	0.34 172	0.30 164	0.23 126	2.70 724	1.46 685	0.16 336	0.13 390	0.16 273	0.09 15	3.27 747	2.57 746

MSAF-DinoV2	1.04 665	0.38 601	1.32 679	0.54 635	0.29 493	0.89 599	0.72 665	1.52 696	1.24 652	1.05 630	1.41 642	2.98 716	1.49 695	2.74 725	2.83 721	0.22 541	0.14 432	0.20 461	0.22 559	0.32 615	0.32 626

DNSM	0.82 630	1.54 727	0.27 63	0.30 27	0.17 46	0.27 119	0.25 167	0.49 197	0.25 68	0.34 195	0.36 190	0.29 149	0.26 172	2.84 726	1.96 705	0.16 336	0.12 314	0.12 60	0.10 94	3.66 750	2.58 747

WAO-7	1.90 714	1.20 714	1.35 682	1.27 718	1.06 720	2.84 724	1.56 732	3.23 731	3.06 736	2.23 716	3.33 723	3.17 721	2.28 722	3.12 727	2.21 710	1.02 720	0.91 738	1.06 716	1.03 734	1.04 713	0.97 721

ktn	2.98 729	2.25 740	1.73 700	2.84 744	2.53 745	3.76 737	2.15 742	3.70 737	5.47 747	2.75 726	5.17 746	5.94 741	2.48 724	3.23 728	2.46 717	2.34 746	1.44 751	2.78 746	2.03 748	2.45 740	2.01 743

notaker	2.76 725	2.29 741	1.80 702	2.96 745	2.58 746	2.90 729	1.75 736	3.24 732	3.05 735	2.78 727	4.24 736	6.15 743	2.51 726	3.34 729	2.75 720	2.31 744	1.18 746	3.00 748	1.65 746	2.84 745	1.97 741

PWCK	1.92 715	1.66 733	3.12 719	1.65 723	0.91 707	2.84 724	2.26 744	2.10 718	2.41 726	2.36 720	2.31 695	2.22 702	1.82 711	3.43 730	2.03 707	1.61 734	0.71 721	1.51 720	0.82 722	1.69 722	0.91 714

WAO-8	2.92 727	1.55 728	1.35 682	1.79 727	1.63 728	5.23 740	1.22 714	4.58 743	12.56 756	2.84 729	4.07 735	4.83 734	2.72 730	3.49 731	2.25 713	1.27 725	0.91 738	1.99 727	1.15 739	1.86 728	1.15 727

Venus	2.92 727	1.55 728	1.35 682	1.79 727	1.63 728	5.23 740	1.22 714	4.58 743	12.56 756	2.84 729	4.06 734	4.83 734	2.72 730	3.49 731	2.25 713	1.27 725	0.91 738	1.99 727	1.15 739	1.86 728	1.15 727

UNDER WATER	3.46 731	2.07 739	3.64 724	3.09 746	2.48 743	3.75 736	2.42 746	3.31 734	13.77 758	2.90 733	2.95 717	5.84 739	3.69 739	3.69 733	3.48 728	2.07 741	1.11 745	2.70 745	1.40 743	2.84 745	1.98 742

tt	6.20 745	0.20 300	5.89 733	3.55 749	2.07 738	11.26 749	19.21 761	11.74 753	5.46 746	2.69 725	2.04 693	4.87 737	6.25 744	3.70 734	7.09 744	8.32 761	11.17 771	4.93 758	5.41 762	5.74 753	2.37 745

UNDER WATER-64	3.53 732	2.01 737	3.94 725	3.22 748	2.49 744	5.41 742	2.60 747	3.43 736	12.41 755	3.03 734	2.68 712	6.07 742	4.04 740	3.79 735	3.33 724	2.02 740	1.24 748	2.63 742	1.46 744	2.78 743	2.08 744

DStereoFS	1.87 713	0.85 697	1.03 641	0.75 699	0.62 689	2.04 709	0.65 636	1.74 711	1.55 690	1.52 685	1.90 684	2.36 708	12.92 757	3.85 736	1.74 693	0.44 682	0.31 668	0.82 710	0.46 689	0.84 704	1.10 725

TorneroNet-64	3.44 730	1.86 734	1.42 690	2.58 742	2.28 740	6.87 743	1.68 734	4.70 745	12.03 753	2.31 718	5.59 751	8.25 747	2.55 727	3.97 737	2.73 719	1.81 737	0.74 722	2.57 741	1.07 736	2.35 738	1.44 737

DPSimNet_ROB	3.58 734	2.45 743	8.57 737	2.53 739	2.37 741	2.88 727	3.77 750	3.14 730	3.23 737	4.71 745	3.86 730	4.68 732	4.87 743	4.07 738	5.62 738	2.33 745	2.33 754	2.47 740	2.52 749	2.51 741	2.64 748

TorneroNet	4.53 741	1.89 735	1.48 693	2.55 740	2.27 739	13.78 758	1.69 735	4.84 747	23.73 774	2.89 732	7.70 756	7.06 746	2.69 729	4.26 739	3.42 726	1.84 738	0.77 728	2.68 743	1.13 737	2.42 739	1.47 738

RTS	1.98 716	0.96 704	11.36 748	0.65 679	0.57 682	2.77 722	1.40 726	1.39 676	2.26 714	1.89 704	2.56 706	1.32 652	1.25 681	5.20 740	4.05 731	0.31 631	0.22 600	0.29 622	0.29 638	0.40 651	0.37 651

RTSA	1.98 716	0.96 704	11.36 748	0.65 679	0.57 682	2.77 722	1.40 726	1.39 676	2.26 714	1.89 704	2.56 706	1.32 652	1.25 681	5.20 740	4.05 731	0.31 631	0.22 600	0.29 622	0.29 638	0.40 651	0.37 651

FADE	5.17 743	2.05 738	13.14 752	1.03 710	0.99 714	2.09 710	0.91 691	3.91 740	3.00 733	1.76 700	1.60 666	2.73 713	6.73 745	5.95 742	3.95 729	11.57 768	1.70 752	23.09 778	15.86 770	0.62 696	0.65 702

MADNet+	2.23 723	2.43 742	10.85 745	1.22 717	0.91 707	2.76 721	1.40 726	2.12 719	1.67 700	1.32 672	1.74 676	1.86 695	1.74 709	6.25 743	4.41 734	0.65 706	0.64 717	0.58 699	0.54 707	0.80 703	0.76 706

JetBlue	2.78 726	1.26 716	7.04 735	1.16 715	1.48 724	8.00 746	6.02 751	2.60 724	1.92 707	2.12 712	2.64 710	3.34 725	3.05 734	6.49 744	3.39 725	0.78 712	0.76 727	0.75 704	0.76 718	0.97 712	1.18 731

light-stereo	3.53 732	1.05 710	10.69 744	9.45 755	6.82 750	2.10 711	0.64 634	3.71 738	2.70 730	4.77 747	4.98 743	6.83 745	1.32 685	6.71 745	1.35 677	1.20 724	1.29 749	0.66 702	0.77 719	1.79 726	1.85 740

JetRed	5.27 744	5.84 749	12.81 751	2.36 738	2.83 747	12.23 751	10.50 759	4.46 742	3.60 740	3.86 740	3.83 729	4.85 736	4.18 741	6.78 746	11.96 754	2.17 743	2.96 757	2.18 735	1.97 747	3.38 749	2.68 749

MADNet++	4.03 736	2.70 747	3.44 723	3.72 750	3.44 749	4.44 739	3.52 749	3.95 741	3.61 741	4.46 741	4.98 743	4.10 730	4.58 742	7.00 747	5.89 739	3.74 748	3.67 758	3.27 750	2.71 751	3.70 751	3.66 751

TCMNet-wrong-test	8.97 748	10.42 755	8.74 738	19.56 759	17.61 756	12.53 753	9.01 757	13.59 756	2.18 712	4.64 743	5.11 745	14.63 759	11.09 754	7.19 748	9.73 746	5.56 760	0.89 736	3.77 751	3.11 752	10.34 758	9.80 757

noway3	9.04 749	9.99 754	10.50 743	19.30 757	17.88 757	12.49 752	8.93 755	13.62 757	2.27 717	4.85 749	5.57 748	14.37 754	10.99 751	7.30 749	9.94 747	5.36 753	0.86 731	3.94 755	3.20 754	10.28 757	9.17 755

noway2	9.12 750	9.84 753	11.24 747	19.40 758	17.88 757	12.54 754	8.94 756	13.58 755	2.22 713	4.85 749	5.59 751	14.48 757	11.09 754	7.31 750	9.96 748	5.48 756	0.86 731	3.93 752	3.20 754	10.34 758	9.76 756

noway4	9.14 751	10.89 756	8.97 739	19.91 764	17.90 759	12.71 757	9.04 758	13.72 758	2.34 724	4.80 748	5.47 747	14.56 758	11.25 756	7.32 751	9.98 749	5.54 759	0.89 736	3.93 752	3.19 753	10.47 762	10.04 760

zzzz4	9.23 753	11.07 757	11.03 746	19.80 762	17.91 760	12.68 756	8.89 753	13.79 759	2.29 719	4.85 749	5.58 749	14.47 756	11.04 753	7.33 752	10.03 750	5.51 757	0.87 734	3.94 755	3.20 754	10.42 760	9.93 758

noway1	9.20 752	11.07 757	10.41 742	19.80 762	17.91 760	12.67 755	8.90 754	13.79 759	2.26 714	4.85 749	5.58 749	14.44 755	11.03 752	7.33 752	10.03 750	5.51 757	0.86 731	3.93 752	3.20 754	10.42 760	9.93 758

MANE	4.13 738	0.51 648	0.64 538	0.66 682	0.56 679	6.89 744	0.99 699	7.55 748	12.04 754	6.68 755	8.57 757	10.69 751	9.45 748	7.59 754	6.39 741	0.49 692	0.43 704	0.48 687	0.98 729	0.49 676	0.48 689

DGTPSM_ROB	12.07 756	8.00 750	20.99 757	8.93 753	16.78 754	10.67 747	30.87 766	9.01 750	15.16 760	6.50 753	15.41 769	9.04 749	14.85 759	9.25 755	21.67 764	4.57 751	8.57 763	5.08 759	9.28 763	5.90 754	10.95 762

DPSMNet_ROB	12.08 757	8.00 750	21.00 758	8.97 754	16.79 755	10.67 747	30.89 767	9.02 751	15.17 761	6.51 754	15.41 769	9.04 749	14.85 759	9.27 756	21.67 764	4.58 752	8.57 763	5.09 761	9.29 766	5.90 754	10.95 762

SGM-ForestM	4.04 737	0.32 559	0.46 393	0.43 473	0.27 437	7.50 745	1.45 730	3.84 739	4.24 745	8.19 757	6.76 753	19.00 767	9.08 747	10.74 757	6.62 742	0.31 631	0.33 680	0.32 639	0.32 656	0.29 593	0.29 603

ASD4	9.96 755	8.86 752	17.78 754	7.17 751	9.80 751	16.08 759	28.92 765	9.77 752	8.20 751	7.02 756	7.08 754	8.47 748	9.57 749	11.17 758	20.26 761	4.12 749	4.14 759	5.57 762	4.74 759	5.53 752	4.90 753

HanzoNet	6.76 747	2.45 743	4.22 728	3.19 747	2.94 748	3.62 735	2.28 745	4.79 746	7.20 749	14.00 765	13.19 764	17.49 763	22.30 771	13.25 759	6.19 740	4.20 750	1.93 753	3.10 749	2.56 750	3.35 748	2.88 750

USTest	12.99 758	14.18 759	20.00 756	16.24 756	14.97 753	20.80 761	31.95 768	16.20 763	10.91 752	8.79 758	9.48 758	13.94 753	10.50 750	16.11 760	21.44 763	3.17 747	4.82 760	5.08 759	5.36 761	8.81 756	7.13 754

iinet-test	16.76 761	17.57 760	22.97 760	19.69 760	18.39 762	24.48 763	34.18 769	20.02 764	15.35 762	12.55 760	12.85 759	18.13 765	15.39 762	19.59 761	24.25 766	8.86 763	8.72 765	8.95 765	9.28 763	12.74 763	11.26 765

IINet	16.76 761	17.57 760	22.97 760	19.69 760	18.39 762	24.48 763	34.18 769	20.02 764	15.35 762	12.55 760	12.85 759	18.13 765	15.39 762	19.59 761	24.25 766	8.86 763	8.72 765	8.95 765	9.28 763	12.74 763	11.26 765

Anonymous_1	33.25 770	18.26 762	23.92 762	20.54 765	21.28 767	25.59 765	35.94 771	22.01 773	15.57 764	13.33 762	13.49 765	18.08 764	15.29 761	20.36 763	24.60 768	16.28 773	8.84 767	66.59 787	118.00 789	155.73 792	11.23 764

DPSM_ROB	17.78 763	18.63 763	24.31 766	20.90 766	19.47 764	25.97 766	36.21 772	21.23 771	16.24 765	13.38 763	14.06 766	19.18 768	16.30 764	20.78 764	25.67 769	9.38 765	9.23 768	9.49 767	9.82 767	13.51 766	11.91 767

DPSM	17.78 763	18.63 763	24.31 766	20.90 766	19.47 764	25.97 766	36.21 772	21.23 771	16.24 765	13.38 763	14.06 766	19.18 768	16.30 764	20.78 764	25.67 769	9.38 765	9.23 768	9.49 767	9.82 767	13.51 766	11.91 767

PML	40.80 784	29.24 770	11.87 750	7.20 752	14.47 752	92.13 790	213.69 793	7.63 749	23.35 773	74.72 792	190.14 793	50.17 785	26.15 774	21.39 766	12.70 755	8.76 762	2.92 756	8.45 764	3.25 758	13.26 765	4.42 752

xxxxx1	36.64 778	19.51 766	24.21 763	61.66 781	64.63 784	27.28 769	40.10 775	20.25 766	18.63 769	14.07 766	12.97 761	17.26 760	17.36 766	21.70 767	27.93 772	13.18 770	18.50 774	111.26 790	133.37 790	29.24 777	39.73 784

tt_ll	36.64 778	19.51 766	24.21 763	61.66 781	64.63 784	27.28 769	40.10 775	20.25 766	18.63 769	14.07 766	12.97 761	17.26 760	17.36 766	21.70 767	27.93 772	13.18 770	18.50 774	111.26 790	133.37 790	29.24 777	39.73 784

ff	36.64 778	19.51 766	24.21 763	61.66 781	64.63 784	27.28 769	40.10 775	20.25 766	18.63 769	14.07 766	12.97 761	17.26 760	17.36 766	21.70 767	27.93 772	13.18 770	18.50 774	111.26 790	133.37 790	29.24 777	39.73 784

real-time stereo	18.86 765	19.13 765	25.10 768	21.98 768	20.64 766	27.70 772	37.36 774	24.94 774	16.89 767	14.12 769	14.79 768	21.16 770	18.29 769	21.71 770	26.43 771	10.17 767	9.37 770	10.44 769	10.39 769	14.04 768	12.58 770

LRCNet_RVC	21.24 768	31.15 771	21.41 759	28.98 770	23.82 768	3.13 732	0.60 621	20.96 770	1.59 694	25.58 772	28.15 777	21.99 771	14.79 758	21.94 771	16.41 758	28.89 784	14.87 772	33.53 783	31.28 781	29.51 780	26.16 778

BEATNet-Init1	15.13 759	0.82 695	50.86 784	0.72 695	0.53 672	38.10 775	7.03 752	11.83 754	14.25 759	29.78 781	30.17 781	48.21 784	22.64 772	26.78 772	18.11 760	0.42 681	0.38 690	0.47 682	0.46 689	0.51 679	0.48 689

Selective-IGEV-i1pa	15.35 760	22.27 769	18.31 755	1.71 725	0.87 703	28.61 774	12.26 760	25.48 775	20.48 772	19.78 771	22.75 771	28.20 773	22.64 772	29.07 773	17.31 759	12.88 769	2.88 755	6.84 763	0.99 730	1.67 721	12.03 769

HaxPig	31.96 769	37.24 774	34.27 769	24.37 769	24.88 769	18.26 760	19.86 762	20.64 769	28.52 775	35.97 782	38.75 782	25.57 772	28.72 775	33.88 774	34.39 775	35.94 787	38.87 788	37.80 784	40.48 786	39.68 781	41.15 787

MultiAttention	3.58 734	0.24 452	0.62 523	0.54 635	0.34 574	22.90 762	2.72 748	1.60 701	1.13 632	0.80 480	1.81 679	1.14 629	0.43 384	35.29 775	0.61 550	0.17 393	0.12 314	0.23 541	0.23 576	0.34 628	0.29 603

AVERAGE_ROB	37.58 782	40.13 783	40.15 772	34.81 772	33.82 771	28.55 773	25.10 764	32.02 777	34.06 785	41.28 789	40.66 783	34.46 775	34.81 785	39.18 776	37.57 777	42.78 788	43.44 789	43.82 785	43.03 787	40.47 782	41.51 788

MEDIAN_ROB	37.38 781	40.85 784	40.60 773	32.31 771	31.85 770	27.20 768	24.55 763	29.10 776	33.19 784	42.09 790	41.76 784	33.35 774	34.39 784	39.78 777	37.07 776	43.64 789	44.10 790	44.12 786	43.40 788	41.51 785	42.76 789

fast-reg	35.48 771	37.51 780	48.70 779	42.44 779	40.46 778	52.73 783	73.11 781	42.56 778	32.38 776	26.19 773	27.27 772	36.81 776	30.62 776	41.02 778	51.32 778	18.30 774	18.53 777	19.10 770	19.67 772	27.14 769	23.66 771

FlowAnything	35.81 776	37.53 781	48.80 781	42.20 773	39.22 774	52.25 777	73.16 785	42.56 778	32.89 783	26.76 777	28.30 778	38.69 782	33.09 782	41.63 779	51.62 781	18.76 778	18.59 783	19.21 777	19.92 778	27.16 770	23.91 772

Hybrid-DGEV	35.78 775	37.50 779	48.96 783	42.25 777	39.20 772	52.33 781	73.10 780	42.63 783	32.52 777	26.62 774	28.31 780	38.50 777	32.87 780	41.67 780	51.55 779	18.77 779	18.56 778	19.18 776	19.83 777	27.20 771	23.97 773

CasAABBNet	35.74 774	37.43 775	48.72 780	42.22 774	39.20 772	52.24 776	73.12 782	42.61 780	32.62 781	26.78 778	27.95 775	38.58 780	32.60 779	41.67 780	51.65 782	18.74 775	18.57 779	19.15 772	19.77 773	27.20 771	23.98 774

RAFT-FEzeroshot	35.73 772	37.45 776	48.67 777	42.23 775	39.22 774	52.25 777	73.13 783	42.62 781	32.59 778	26.71 775	27.70 773	38.57 778	32.57 777	41.68 782	51.67 783	18.75 776	18.58 780	19.15 772	19.78 774	27.21 773	23.98 774

RAFT-FE	35.73 772	37.45 776	48.67 777	42.23 775	39.22 774	52.25 777	73.13 783	42.62 781	32.59 778	26.71 775	27.70 773	38.57 778	32.57 777	41.68 782	51.67 783	18.75 776	18.58 780	19.15 772	19.78 774	27.21 773	23.98 774

Selective-RAFT-Error	35.84 777	37.49 778	48.83 782	42.26 778	39.24 777	52.30 780	73.09 779	42.66 784	32.61 780	26.80 779	28.30 778	38.84 783	33.51 783	41.68 782	51.59 780	18.82 780	18.58 780	19.17 775	19.80 776	27.28 775	24.05 777

LSM0	38.95 783	37.60 782	48.58 776	43.57 780	91.06 789	52.57 782	72.57 778	43.17 785	32.63 782	26.97 780	27.97 776	38.65 781	32.94 781	41.86 785	51.78 785	18.89 781	18.41 773	19.13 771	19.63 771	27.29 776	33.77 779

zzzzzz3	56.43 787	57.01 787	74.40 788	78.00 786	76.38 787	77.61 787	92.21 787	62.81 788	50.42 790	40.52 787	45.11 787	70.20 788	62.22 788	61.64 786	77.00 787	29.64 785	27.99 786	31.12 781	32.03 782	45.83 787	36.59 782

zzz1	56.46 788	57.02 788	74.61 789	78.01 787	76.39 788	77.52 786	92.13 786	62.93 789	50.48 791	40.59 788	45.21 788	70.20 788	62.34 789	61.65 787	76.98 786	29.64 785	27.99 786	31.12 781	32.03 782	45.82 786	36.60 783

zzzz2	53.63 785	56.68 785	73.37 786	63.97 784	58.93 780	78.37 788	110.06 788	64.29 790	48.31 788	40.26 785	42.53 785	57.21 786	47.86 786	62.08 788	77.14 788	28.03 782	27.91 784	28.80 779	29.89 779	40.95 783	35.94 780

noway5	53.63 785	56.68 785	73.37 786	63.97 784	58.93 780	78.37 788	110.06 788	64.29 790	48.31 788	40.26 785	42.53 785	57.21 786	47.86 786	62.08 788	77.14 788	28.03 782	27.91 784	28.80 779	29.89 779	40.95 783	35.94 780

RSGM-EC	74.81 789	63.03 789	41.60 774	97.74 788	92.11 790	74.93 784	114.81 790	53.77 786	38.96 786	39.88 783	48.98 789	90.73 790	64.81 790	139.63 790	128.53 791	93.27 790	53.96 791	95.12 788	38.31 784	81.45 790	44.63 790

acva	74.81 789	63.03 789	41.60 774	97.74 788	92.11 790	74.93 784	114.81 790	53.77 786	38.96 786	39.88 783	48.98 789	90.73 790	64.81 790	139.63 790	128.53 791	93.27 790	53.96 791	95.12 788	38.31 784	81.45 790	44.63 790

test_example2	176.61 792	205.14 792	198.86 792	188.60 792	190.98 792	152.67 791	170.61 792	94.86 792	123.55 792	178.88 793	179.48 792	158.94 793	141.34 792	192.61 792	198.96 793	203.76 793	236.37 793	164.13 793	173.55 793	218.58 793	160.41 793

Selective-IGEV-i16pa	78.59 791	120.99 791	16.46 753	1.04 711	0.66 693	181.07 792	2.17 743	153.90 793	139.75 793	56.45 791	153.05 791	107.32 792	157.92 793	200.46 793	96.57 790	94.09 792	1.23 747	2.69 744	0.31 648	0.96 710	84.68 792

ccccc	429.48 793	429.19 793	527.00 793	507.10 793	501.20 793	356.95 793	342.70 794	380.82 794	297.90 794	334.51 794	389.17 794	372.86 794	449.39 794	499.17 794	553.56 794	561.44 794	431.22 794	334.28 794	290.86 794	540.88 794	489.46 794

Low-res two-view benchmark