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

PSi22a	0.22 1	0.17 4	0.31 1	0.33 1	0.18 3	0.25 10	0.20 14	0.49 19	0.19 2	0.23 8	0.16 1	0.37 111	0.31 78	0.31 2	0.22 1	0.15 84	0.12 101	0.13 2	0.11 13	0.13 7	0.12 21

Foundation-i32	0.22 1	0.17 4	0.32 2	0.33 1	0.16 1	0.25 10	0.22 39	0.41 7	0.16 1	0.22 2	0.16 1	0.34 88	0.32 88	0.30 1	0.24 14	0.15 84	0.11 38	0.13 2	0.11 13	0.14 44	0.10 1

PipStereo	0.24 4	0.17 4	0.34 3	0.34 5	0.18 3	0.21 5	0.21 29	0.54 36	0.23 8	0.22 2	0.19 4	0.43 144	0.34 107	0.37 11	0.24 14	0.14 53	0.11 38	0.13 2	0.11 13	0.13 7	0.12 21

PSi22b	0.24 4	0.17 4	0.34 3	0.35 11	0.18 3	0.21 5	0.20 14	0.50 27	0.23 8	0.22 2	0.19 4	0.43 144	0.35 115	0.37 11	0.24 14	0.14 53	0.11 38	0.13 2	0.11 13	0.13 7	0.12 21

BLMT-Stereo	0.23 3	0.14 1	0.34 3	0.39 65	0.26 128	0.24 9	0.24 67	0.33 2	0.26 16	0.21 1	0.27 26	0.21 3	0.20 5	0.34 5	0.28 89	0.12 9	0.10 9	0.16 103	0.16 247	0.13 7	0.13 71

Pro-Stereo	0.31 59	0.16 2	0.34 3	0.39 65	0.29 211	0.63 304	0.21 29	0.35 3	0.28 22	0.34 71	0.25 12	0.23 6	0.13 1	1.58 458	0.26 56	0.13 26	0.11 38	0.18 203	0.17 278	0.13 7	0.12 21

MCSU-Stereo	0.26 13	0.16 2	0.35 7	0.37 33	0.18 3	0.50 180	0.28 108	0.48 16	0.26 16	0.33 60	0.39 71	0.29 43	0.25 29	0.42 39	0.28 89	0.13 26	0.11 38	0.12 1	0.10 2	0.13 7	0.13 71

dual_stereo	0.27 23	0.19 23	0.35 7	0.39 65	0.21 25	0.25 10	0.22 39	0.48 16	0.31 34	0.32 54	0.26 17	0.37 111	0.24 25	0.83 227	0.29 101	0.16 125	0.12 101	0.14 17	0.11 13	0.14 44	0.11 3

XX-TBD	0.46 216	0.70 621	0.35 7	0.79 610	0.25 108	0.58 265	0.26 91	0.69 120	1.27 528	0.76 275	1.00 322	0.45 158	0.33 96	0.47 72	0.37 229	0.19 288	0.15 336	0.15 52	0.11 13	0.17 161	0.14 130

Foundation-i1c-attn	0.35 108	0.17 4	0.36 10	0.35 11	0.19 10	0.51 201	0.48 392	0.96 259	0.37 80	0.42 140	0.43 99	0.52 205	0.49 236	0.66 160	0.29 101	0.15 84	0.12 101	0.15 52	0.11 13	0.13 7	0.12 21

Foundation-i1b	0.36 124	0.18 9	0.36 10	0.35 11	0.19 10	0.53 219	0.49 404	1.00 273	0.35 70	0.47 173	0.43 99	0.56 238	0.53 274	0.66 160	0.28 89	0.16 125	0.11 38	0.14 17	0.13 129	0.14 44	0.12 21

Foundation-i1	0.40 163	0.19 23	0.36 10	0.42 117	0.32 288	0.54 229	0.48 392	1.18 360	0.52 166	0.54 217	0.54 173	0.58 251	0.49 236	0.65 157	0.32 159	0.16 125	0.13 204	0.15 52	0.14 169	0.14 44	0.13 71

LCMNet	0.28 35	0.18 9	0.36 10	0.37 33	0.24 79	0.31 32	0.20 14	0.57 53	0.57 185	0.28 20	0.32 47	0.33 80	0.29 59	0.54 98	0.30 120	0.14 53	0.13 204	0.14 17	0.11 13	0.13 7	0.13 71

MLG-Stereo_test2	0.26 13	0.20 43	0.36 10	0.37 33	0.22 43	0.35 49	0.18 2	0.45 12	0.21 4	0.26 13	0.23 10	0.34 88	0.20 5	0.77 200	0.23 8	0.16 125	0.11 38	0.15 52	0.11 13	0.13 7	0.11 3

FoundationStereo	0.24 4	0.21 73	0.36 10	0.38 54	0.22 43	0.32 38	0.22 39	0.39 6	0.23 8	0.30 42	0.25 12	0.30 53	0.33 96	0.34 5	0.26 56	0.16 125	0.12 101	0.15 52	0.11 13	0.13 7	0.12 21

LGCAT	0.27 23	0.19 23	0.37 16	0.38 54	0.24 79	0.16 2	0.21 29	0.35 3	0.25 12	0.35 81	0.26 17	0.30 53	0.26 39	0.62 141	0.27 71	0.27 514	0.22 521	0.13 2	0.17 278	0.13 7	0.21 387

mm2	0.25 10	0.19 23	0.37 16	0.37 33	0.24 79	0.25 10	0.20 14	0.49 19	0.32 44	0.22 2	0.26 17	0.40 129	0.21 8	0.45 51	0.24 14	0.13 26	0.12 101	0.13 2	0.11 13	0.13 7	0.12 21

mm1	0.24 4	0.19 23	0.37 16	0.37 33	0.24 79	0.25 10	0.20 14	0.41 7	0.32 44	0.22 2	0.26 17	0.40 129	0.21 8	0.45 51	0.24 14	0.13 26	0.12 101	0.13 2	0.11 13	0.13 7	0.12 21

PointNet	0.27 23	0.19 23	0.37 16	0.39 65	0.23 56	0.39 66	0.26 91	0.54 36	0.34 62	0.24 9	0.31 42	0.38 120	0.21 8	0.49 82	0.26 56	0.15 84	0.12 101	0.17 155	0.12 68	0.15 81	0.11 3

Foundation-i1a	0.37 134	0.18 9	0.37 16	0.34 5	0.19 10	0.51 201	0.47 379	1.01 281	0.42 106	0.51 206	0.44 108	0.57 244	0.57 309	0.78 207	0.29 101	0.15 84	0.11 38	0.14 17	0.12 68	0.13 7	0.13 71

LiteMatch	0.32 67	0.24 168	0.37 16	0.45 188	0.25 108	0.34 41	0.31 142	0.49 19	0.32 44	0.29 31	0.27 26	0.40 129	0.48 219	0.45 51	0.66 438	0.21 368	0.12 101	0.19 231	0.16 247	0.18 209	0.19 326

GeoVLM	0.26 13	0.19 23	0.37 16	0.37 33	0.24 79	0.34 41	0.20 14	0.49 19	0.31 34	0.29 31	0.26 17	0.40 129	0.26 39	0.45 51	0.27 71	0.13 26	0.12 101	0.13 2	0.11 13	0.13 7	0.12 21

Test_v1	0.27 23	0.20 43	0.37 16	0.34 5	0.25 108	0.31 32	0.30 130	0.59 57	0.37 80	0.29 31	0.33 48	0.25 19	0.25 29	0.48 80	0.24 14	0.15 84	0.11 38	0.14 17	0.12 68	0.13 7	0.11 3

DispViT+	0.33 82	0.19 23	0.37 16	0.36 18	0.56 536	0.30 28	0.23 52	0.72 132	0.55 180	0.33 60	0.34 53	0.30 53	0.25 29	1.12 334	0.29 101	0.15 84	0.12 101	0.13 2	0.10 2	0.13 7	0.12 21

BridgeDepth_RVC	0.26 13	0.19 23	0.37 16	0.33 1	0.19 10	0.47 137	0.19 7	0.54 36	0.27 20	0.30 42	0.29 36	0.26 24	0.32 88	0.43 41	0.30 120	0.16 125	0.11 38	0.13 2	0.11 13	0.15 81	0.11 3
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.26 13	0.19 23	0.37 16	0.37 33	0.24 79	0.34 41	0.20 14	0.49 19	0.31 34	0.29 31	0.26 17	0.40 129	0.26 39	0.45 51	0.27 71	0.13 26	0.12 101	0.13 2	0.11 13	0.13 7	0.12 21

HiDET	0.26 13	0.18 9	0.37 16	0.38 54	0.24 79	0.30 28	0.20 14	0.54 36	0.33 53	0.27 18	0.30 41	0.33 80	0.25 29	0.46 61	0.30 120	0.14 53	0.12 101	0.14 17	0.11 13	0.13 7	0.13 71

CSFM-Stereo	0.26 13	0.18 9	0.37 16	0.39 65	0.21 25	0.40 74	0.21 29	0.53 32	0.29 26	0.30 42	0.28 30	0.31 58	0.29 59	0.47 72	0.25 39	0.15 84	0.13 204	0.14 17	0.11 13	0.13 7	0.11 3

BridgeDepth	0.29 43	0.19 23	0.37 16	0.40 78	0.17 2	0.58 265	0.32 158	0.60 67	0.29 26	0.26 13	0.26 17	0.39 123	0.43 167	0.47 72	0.26 56	0.13 26	0.10 9	0.13 2	0.12 68	0.15 81	0.12 21
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
trnet	0.39 148	0.21 73	0.37 16	0.36 18	0.20 17	0.53 219	0.29 120	0.78 157	1.12 430	0.59 240	0.71 234	0.53 212	0.42 158	0.54 98	0.34 193	0.18 235	0.13 204	0.15 52	0.10 2	0.14 44	0.13 71

CAS	0.63 353	0.18 9	0.37 16	2.27 689	0.84 633	0.57 259	0.54 440	0.79 164	0.62 204	0.48 182	0.70 231	0.36 98	0.26 39	0.45 51	0.35 205	2.24 690	0.10 9	0.14 17	0.09 1	0.15 81	1.06 675

CES	0.48 230	0.20 43	0.37 16	0.39 65	1.39 679	0.55 244	0.35 197	0.98 266	0.66 229	0.44 153	0.66 211	0.35 95	0.27 50	0.56 109	0.33 178	0.15 84	0.13 204	0.15 52	0.10 2	0.19 263	1.46 682

LACA3	0.27 23	0.21 73	0.38 33	0.35 11	0.19 10	0.37 57	0.38 248	0.47 14	0.28 22	0.29 31	0.27 26	0.26 24	0.31 78	0.73 185	0.22 1	0.16 125	0.12 101	0.13 2	0.10 2	0.15 81	0.11 3

DepthFocus	0.24 4	0.18 9	0.38 33	0.36 18	0.28 185	0.20 4	0.23 52	0.36 5	0.23 8	0.28 20	0.35 57	0.20 2	0.21 8	0.38 14	0.22 1	0.18 235	0.14 271	0.20 283	0.20 369	0.17 161	0.12 21

LACA1	0.25 10	0.20 43	0.38 33	0.34 5	0.18 3	0.31 32	0.27 101	0.45 12	0.25 12	0.30 42	0.22 8	0.25 19	0.32 88	0.46 61	0.25 39	0.16 125	0.12 101	0.14 17	0.12 68	0.15 81	0.12 21

MLG-Stereo_test1	0.27 23	0.19 23	0.38 33	0.40 78	0.24 79	0.38 61	0.20 14	0.59 57	0.19 2	0.24 9	0.17 3	0.33 80	0.27 50	0.90 254	0.25 39	0.14 53	0.11 38	0.16 103	0.11 13	0.13 7	0.12 21

MLG-Stereo	0.29 43	0.19 23	0.38 33	0.41 97	0.20 17	0.42 91	0.20 14	0.66 106	0.21 4	0.25 11	0.22 8	0.33 80	0.28 55	1.09 324	0.25 39	0.14 53	0.11 38	0.16 103	0.11 13	0.13 7	0.12 21

CREStereo++_RVC	0.47 224	0.21 73	0.38 33	0.45 188	0.38 399	0.45 116	0.25 77	0.75 147	1.29 538	0.80 289	1.21 430	0.47 169	0.37 130	0.53 95	0.44 299	0.16 125	0.11 38	0.15 52	0.80 673	0.18 209	0.11 3
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
s12784h	0.52 253	0.20 43	0.38 33	0.41 97	0.19 10	0.96 481	0.34 186	1.17 352	1.25 517	0.81 294	0.90 293	0.63 277	0.50 245	1.45 428	0.42 285	0.14 53	0.12 101	0.17 155	0.11 13	0.18 209	0.11 3

CREStereo	0.39 148	0.21 73	0.38 33	0.34 5	0.22 43	0.53 219	0.29 120	0.77 154	1.11 426	0.58 232	0.71 234	0.51 197	0.41 150	0.54 98	0.34 193	0.18 235	0.13 204	0.15 52	0.10 2	0.14 44	0.14 130
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.46 216	0.21 73	0.38 33	0.37 33	0.23 56	0.71 364	0.27 101	0.74 144	1.04 384	0.64 253	0.70 231	0.55 224	0.47 205	0.86 242	0.35 205	1.00 672	0.13 204	0.15 52	0.10 2	0.15 81	0.13 71

MGA	0.26 13	0.19 23	0.39 42	0.36 18	0.26 128	0.43 100	0.20 14	0.49 19	0.37 80	0.28 20	0.31 42	0.31 58	0.19 2	0.46 61	0.24 14	0.15 84	0.11 38	0.15 52	0.12 68	0.14 44	0.14 130

CAR	0.27 23	0.18 9	0.39 42	0.37 33	0.25 108	0.39 66	0.20 14	0.52 29	0.36 73	0.35 81	0.33 48	0.29 43	0.19 2	0.49 82	0.26 56	0.14 53	0.11 38	0.15 52	0.12 68	0.14 44	0.13 71

MSE-Stereo	0.26 13	0.19 23	0.39 42	0.36 18	0.25 108	0.39 66	0.20 14	0.52 29	0.36 73	0.28 20	0.33 48	0.29 43	0.19 2	0.46 61	0.24 14	0.14 53	0.11 38	0.15 52	0.12 68	0.14 44	0.13 71

monster-pro	0.28 35	0.18 9	0.39 42	0.36 18	0.21 25	0.55 244	0.31 142	0.55 42	0.43 112	0.28 20	0.28 30	0.23 6	0.21 8	0.57 114	0.25 39	0.11 1	0.10 9	0.14 17	0.11 13	0.14 44	0.11 3

MatchStereo	0.28 35	0.21 73	0.39 42	0.33 1	0.18 3	0.22 8	0.23 52	0.65 97	0.48 138	0.27 18	0.47 123	0.25 19	0.24 25	0.49 82	0.31 147	0.16 125	0.12 101	0.14 17	0.10 2	0.13 7	0.13 71
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
MonStereo	0.28 35	0.18 9	0.39 42	0.36 18	0.21 25	0.55 244	0.31 142	0.55 42	0.43 112	0.28 20	0.28 30	0.23 6	0.21 8	0.57 114	0.25 39	0.11 1	0.10 9	0.14 17	0.11 13	0.14 44	0.11 3

Monster-pub-eth3d	0.28 35	0.18 9	0.39 42	0.36 18	0.21 25	0.55 244	0.31 142	0.55 42	0.43 112	0.28 20	0.28 30	0.23 6	0.21 8	0.56 109	0.25 39	0.11 1	0.10 9	0.14 17	0.11 13	0.14 44	0.11 3

Monster-pub-mixall	0.30 49	0.19 23	0.39 42	0.36 18	0.21 25	0.28 22	0.18 2	0.58 55	0.34 62	0.36 91	0.34 53	0.26 24	0.20 5	1.40 420	0.24 14	0.15 84	0.11 38	0.13 2	0.10 2	0.12 1	0.13 71

S2M2_XL	0.24 4	0.24 168	0.39 42	0.34 5	0.24 79	0.16 2	0.18 2	0.32 1	0.22 6	0.29 31	0.40 77	0.24 13	0.23 23	0.32 3	0.26 56	0.20 333	0.18 435	0.18 203	0.16 247	0.18 209	0.14 130
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
IGEV	0.28 35	0.18 9	0.39 42	0.37 33	0.31 266	0.45 116	0.21 29	0.59 57	0.40 94	0.31 48	0.43 99	0.26 24	0.21 8	0.43 41	0.25 39	0.13 26	0.12 101	0.16 103	0.13 129	0.12 1	0.12 21

MonSter	0.28 35	0.18 9	0.39 42	0.36 18	0.21 25	0.55 244	0.31 142	0.55 42	0.43 112	0.28 20	0.29 36	0.23 6	0.21 8	0.56 109	0.25 39	0.11 1	0.10 9	0.14 17	0.11 13	0.14 44	0.11 3

derf	0.25 10	0.20 43	0.40 53	0.40 78	0.23 56	0.26 15	0.19 7	0.47 14	0.32 44	0.26 13	0.26 17	0.39 123	0.21 8	0.47 72	0.24 14	0.14 53	0.13 204	0.14 17	0.11 13	0.12 1	0.13 71

TS12	0.36 124	0.20 43	0.40 53	0.43 134	0.20 17	0.58 265	0.31 142	0.89 215	0.41 101	0.40 130	0.73 240	0.36 98	0.40 146	0.73 185	0.37 229	0.14 53	0.12 101	0.15 52	0.12 68	0.16 118	0.14 130

252Zero-FE	0.27 23	0.22 106	0.40 53	0.41 97	0.24 79	0.29 25	0.19 7	0.59 57	0.46 130	0.31 48	0.33 48	0.22 4	0.25 29	0.40 28	0.29 101	0.16 125	0.12 101	0.14 17	0.11 13	0.13 7	0.13 71

qwe	0.32 67	0.21 73	0.40 53	0.37 33	0.26 128	0.49 164	0.29 120	0.64 87	0.39 90	0.49 190	0.48 130	0.26 24	0.27 50	0.80 215	0.34 193	0.12 9	0.10 9	0.14 17	0.11 13	0.15 81	0.12 21

SGD-Stereo	0.32 67	0.20 43	0.40 53	0.38 54	0.19 10	0.43 100	0.22 39	0.64 87	0.33 53	0.42 140	0.34 53	0.27 31	0.35 115	1.15 340	0.30 120	0.20 333	0.10 9	0.15 52	0.13 129	0.17 161	0.13 71

DEFOM-Stereo	0.33 82	0.20 43	0.40 53	0.42 117	0.28 185	0.80 418	0.23 52	0.48 16	0.37 80	0.37 102	0.31 42	0.23 6	0.24 25	1.20 353	0.27 71	0.16 125	0.12 101	0.14 17	0.11 13	0.14 44	0.14 130

IGEV-Stereo++	0.30 49	0.20 43	0.40 53	0.46 206	0.30 237	0.33 39	0.22 39	0.75 147	0.45 124	0.32 54	0.41 84	0.32 67	0.48 219	0.38 14	0.27 71	0.15 84	0.11 38	0.15 52	0.12 68	0.15 81	0.13 71

LoS_RVC	0.42 178	0.26 236	0.40 53	0.44 169	0.82 631	0.51 201	0.44 340	0.64 87	0.41 101	0.44 153	0.78 254	0.44 150	0.47 205	0.56 109	0.36 217	0.13 26	0.12 101	0.14 17	0.10 2	0.13 7	0.84 663

depth_test_26	0.29 43	0.19 23	0.41 61	0.36 18	0.24 79	0.21 5	0.24 67	0.41 7	0.34 62	0.30 42	0.81 266	0.28 40	0.24 25	0.47 72	0.25 39	0.22 399	0.16 375	0.18 203	0.17 278	0.19 263	0.17 249

Anonymus	0.32 67	0.20 43	0.41 61	0.45 188	0.28 185	0.43 100	0.24 67	0.54 36	0.40 94	0.33 60	0.31 42	0.50 191	0.38 135	0.57 114	0.32 159	0.14 53	0.12 101	0.18 203	0.17 278	0.15 81	0.16 216

qqai	0.26 13	0.20 43	0.41 61	0.40 78	0.23 56	0.28 22	0.19 7	0.51 28	0.32 44	0.26 13	0.25 12	0.42 140	0.21 8	0.48 80	0.24 14	0.15 84	0.12 101	0.14 17	0.11 13	0.12 1	0.13 71

Wavelet-MonSter	0.27 23	0.20 43	0.41 61	0.39 65	0.26 128	0.26 15	0.25 77	0.49 19	0.29 26	0.36 91	0.47 123	0.28 40	0.32 88	0.49 82	0.26 56	0.11 1	0.10 9	0.14 17	0.11 13	0.13 7	0.12 21

asd	0.30 49	0.21 73	0.41 61	0.39 65	0.24 79	0.47 137	0.30 130	0.69 120	0.30 30	0.41 133	0.39 71	0.28 40	0.33 96	0.62 141	0.27 71	0.13 26	0.09 1	0.14 17	0.12 68	0.14 44	0.12 21

4.5_new	0.29 43	0.25 204	0.41 61	0.36 18	0.23 56	0.52 208	0.36 214	0.56 48	0.34 62	0.45 161	0.42 87	0.27 31	0.25 29	0.40 28	0.24 14	0.13 26	0.10 9	0.15 52	0.13 129	0.16 118	0.12 21

4.5w-stereo	0.29 43	0.25 204	0.41 61	0.36 18	0.23 56	0.52 208	0.36 214	0.56 48	0.34 62	0.45 161	0.42 87	0.27 31	0.25 29	0.40 28	0.24 14	0.13 26	0.10 9	0.15 52	0.13 129	0.16 118	0.12 21

monsters	0.34 96	0.20 43	0.41 61	0.39 65	0.36 357	0.34 41	0.27 101	0.66 106	0.43 112	0.47 173	0.40 77	0.22 4	0.23 23	1.33 388	0.25 39	0.13 26	0.10 9	0.14 17	0.11 13	0.13 7	0.13 71

111111	0.34 96	0.20 43	0.41 61	0.45 188	0.42 437	0.37 57	0.22 39	0.95 251	0.38 88	0.31 48	0.31 42	0.40 129	0.27 50	0.96 272	0.26 56	0.17 183	0.12 101	0.15 52	0.11 13	0.15 81	0.13 71

castereo++	0.38 141	0.23 141	0.41 61	0.43 134	0.31 266	0.97 485	0.22 39	0.86 203	0.58 189	0.32 54	0.44 108	0.51 197	0.39 140	0.93 265	0.24 14	0.17 183	0.11 38	0.17 155	0.12 68	0.14 44	0.14 130

GLC_STEREO	0.39 148	0.25 204	0.41 61	0.54 380	0.23 56	0.48 147	0.30 130	0.73 138	0.58 189	0.52 210	0.73 240	0.51 197	0.31 78	0.64 146	0.42 285	0.17 183	0.20 473	0.23 400	0.19 330	0.21 358	0.17 249

AnonymousM	0.59 332	1.11 659	0.41 61	0.44 169	0.32 288	0.43 100	0.47 379	1.05 302	0.64 212	0.98 348	0.63 198	0.67 292	0.43 167	0.59 121	0.41 272	0.20 333	0.15 336	1.84 687	0.84 675	0.14 44	0.13 71

gasm-f	0.34 96	0.22 106	0.42 73	0.43 134	0.31 266	0.39 66	0.44 340	0.74 144	0.33 53	0.34 71	0.64 203	0.32 67	0.46 193	0.55 104	0.28 89	0.21 368	0.12 101	0.17 155	0.12 68	0.18 209	0.14 130

asda	0.30 49	0.24 168	0.42 73	0.38 54	0.23 56	0.43 100	0.34 186	0.58 55	0.37 80	0.38 117	0.42 87	0.27 31	0.34 107	0.52 93	0.30 120	0.11 1	0.09 1	0.14 17	0.11 13	0.14 44	0.12 21

1w_stereo	0.34 96	0.20 43	0.42 73	0.43 134	0.26 128	0.47 137	0.54 440	0.59 57	0.50 148	0.41 133	0.66 211	0.25 19	0.44 178	0.62 141	0.33 178	0.12 9	0.10 9	0.14 17	0.11 13	0.14 44	0.12 21

MLG-Stereo_test3	0.28 35	0.18 9	0.42 73	0.40 78	0.23 56	0.47 137	0.19 7	0.61 69	0.29 26	0.35 81	0.21 6	0.35 95	0.21 8	0.60 133	0.25 39	0.15 84	0.11 38	0.16 103	0.11 13	0.13 7	0.13 71

GREAT-IGEV	0.32 67	0.20 43	0.42 73	0.37 33	0.29 211	0.36 54	0.28 108	0.56 48	0.58 189	0.28 20	0.50 143	0.29 43	0.29 59	0.84 232	0.27 71	0.14 53	0.11 38	0.15 52	0.11 13	0.17 161	0.14 130
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.40 163	0.67 613	0.42 73	0.64 517	0.29 211	0.48 147	0.25 77	0.85 201	0.44 120	0.38 117	0.36 60	0.30 53	0.70 377	1.15 340	0.29 101	0.16 125	0.11 38	0.16 103	0.11 13	0.18 209	0.12 21

NLSM3	0.36 124	0.21 73	0.43 79	0.45 188	0.36 357	0.43 100	0.32 158	0.69 120	0.58 189	0.41 133	0.68 221	0.39 123	0.43 167	0.60 133	0.35 205	0.14 53	0.12 101	0.19 231	0.17 278	0.16 118	0.13 71

GEAStereo	0.31 59	0.21 73	0.43 79	0.43 134	0.31 266	0.46 123	0.36 214	0.74 144	0.33 53	0.34 71	0.38 64	0.32 67	0.33 96	0.43 41	0.26 56	0.21 368	0.12 101	0.17 155	0.12 68	0.17 161	0.14 130

GSStereo	0.33 82	0.21 73	0.43 79	0.45 188	0.31 266	0.46 123	0.36 214	0.92 228	0.47 134	0.37 102	0.38 64	0.32 67	0.33 96	0.43 41	0.26 56	0.19 288	0.11 38	0.16 103	0.12 68	0.17 161	0.15 175

2.75w_new	0.31 59	0.23 141	0.43 79	0.35 11	0.23 56	0.42 91	0.42 303	0.54 36	0.35 70	0.47 173	0.43 99	0.24 13	0.30 68	0.66 160	0.33 178	0.12 9	0.10 9	0.14 17	0.11 13	0.13 7	0.12 21

IGEV-Stereo+	0.45 208	0.21 73	0.43 79	0.41 97	0.39 410	0.15 1	0.19 7	0.44 11	0.36 73	0.26 13	0.25 12	0.31 58	0.41 150	1.43 423	0.30 120	0.17 183	0.12 101	0.15 52	0.11 13	1.16 672	1.70 688

PhaseNet	0.33 82	0.23 141	0.44 84	0.43 134	0.28 185	0.57 259	0.24 67	0.62 72	0.42 106	0.30 42	0.39 71	0.54 218	0.30 68	0.55 104	0.37 229	0.15 84	0.13 204	0.20 283	0.19 330	0.17 161	0.17 249

LACA2	0.27 23	0.21 73	0.44 84	0.35 11	0.18 3	0.39 66	0.39 265	0.56 48	0.27 20	0.29 31	0.33 48	0.36 98	0.26 39	0.45 51	0.22 1	0.15 84	0.12 101	0.13 2	0.11 13	0.16 118	0.11 3

VMStereo-Base	0.38 141	0.23 141	0.44 84	0.36 18	0.22 43	0.39 66	0.34 186	0.70 125	0.86 298	0.43 147	0.69 226	0.60 262	0.33 96	0.73 185	0.35 205	0.17 183	0.14 271	0.15 52	0.12 68	0.17 161	0.17 249

4.25_new	0.30 49	0.26 236	0.44 84	0.38 54	0.26 128	0.49 164	0.40 280	0.59 57	0.31 34	0.38 117	0.42 87	0.27 31	0.34 107	0.46 61	0.31 147	0.12 9	0.09 1	0.15 52	0.11 13	0.14 44	0.12 21

4.5w_new	0.30 49	0.26 236	0.44 84	0.38 54	0.26 128	0.49 164	0.40 280	0.59 57	0.31 34	0.38 117	0.42 87	0.27 31	0.34 107	0.46 61	0.31 147	0.12 9	0.09 1	0.15 52	0.11 13	0.14 44	0.12 21

4.25w-stereo	0.30 49	0.26 236	0.44 84	0.38 54	0.26 128	0.49 164	0.40 280	0.59 57	0.32 44	0.38 117	0.42 87	0.27 31	0.34 107	0.46 61	0.31 147	0.12 9	0.09 1	0.15 52	0.11 13	0.14 44	0.12 21

4w-stereo	0.30 49	0.24 168	0.44 84	0.37 33	0.23 56	0.46 123	0.27 101	0.63 80	0.31 34	0.41 133	0.44 108	0.27 31	0.36 126	0.59 121	0.30 120	0.11 1	0.09 1	0.15 52	0.12 68	0.13 7	0.12 21

3.75w	0.32 67	0.23 141	0.44 84	0.37 33	0.29 211	0.62 299	0.36 214	0.59 57	0.32 44	0.41 133	0.47 123	0.25 19	0.34 107	0.64 146	0.26 56	0.12 9	0.09 1	0.14 17	0.12 68	0.13 7	0.12 21

monsterstereo	0.34 96	0.20 43	0.44 84	0.45 188	0.35 340	0.27 21	0.29 120	0.53 32	0.51 159	0.44 153	0.61 191	0.26 24	0.25 29	1.19 351	0.27 71	0.13 26	0.11 38	0.15 52	0.12 68	0.15 81	0.10 1

LG-Stereo_L1	0.30 49	0.20 43	0.44 84	0.37 33	0.26 128	0.29 25	0.21 29	0.66 106	0.26 16	0.25 11	0.25 12	0.24 13	0.22 21	1.24 363	0.23 8	0.15 84	0.11 38	0.15 52	0.12 68	0.14 44	0.11 3

LG-G_1	0.31 59	0.20 43	0.44 84	0.42 117	0.20 17	0.64 308	0.18 2	0.70 125	0.25 12	0.29 31	0.29 36	0.36 98	0.35 115	0.87 245	0.24 14	0.16 125	0.12 101	0.16 103	0.11 13	0.13 7	0.13 71

LG-G	0.31 59	0.20 43	0.44 84	0.42 117	0.20 17	0.64 308	0.18 2	0.70 125	0.25 12	0.29 31	0.29 36	0.36 98	0.35 115	0.87 245	0.24 14	0.16 125	0.12 101	0.16 103	0.11 13	0.13 7	0.13 71

LGtest1	0.27 23	0.21 73	0.44 84	0.41 97	0.21 25	0.42 91	0.19 7	0.56 48	0.26 16	0.29 31	0.24 11	0.29 43	0.29 59	0.55 104	0.25 39	0.18 235	0.12 101	0.16 103	0.12 68	0.14 44	0.13 71

AIO_test	0.35 108	0.22 106	0.44 84	0.43 134	0.27 158	0.57 259	0.44 340	0.79 164	0.41 101	0.32 54	0.47 123	0.46 162	0.30 68	0.69 168	0.30 120	0.16 125	0.11 38	0.16 103	0.13 129	0.15 81	0.12 21

LoS	0.40 163	0.21 73	0.44 84	0.37 33	0.22 43	0.50 180	0.40 280	1.00 273	0.94 333	0.48 182	0.66 211	0.48 176	0.40 146	0.60 133	0.37 229	0.18 235	0.14 271	0.16 103	0.11 13	0.14 44	0.14 130
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
TANstereo	0.44 199	0.21 73	0.44 84	0.41 97	0.21 25	0.65 324	0.26 91	0.79 164	0.83 290	0.93 328	0.98 315	0.51 197	0.46 193	0.54 98	0.35 205	0.18 235	0.24 544	0.16 103	0.13 129	0.16 118	0.26 482

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.33 82	0.20 43	0.45 100	0.44 169	0.30 237	0.40 74	0.34 186	0.73 138	0.43 112	0.37 102	0.61 191	0.41 137	0.51 258	0.36 10	0.27 71	0.14 53	0.11 38	0.15 52	0.11 13	0.16 118	0.14 130

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.33 82	0.20 43	0.45 100	0.40 78	0.26 128	0.43 100	0.39 265	0.86 203	0.51 159	0.36 91	0.48 130	0.34 88	0.45 185	0.35 7	0.26 56	0.14 53	0.11 38	0.15 52	0.12 68	0.15 81	0.12 21

PSi22	0.43 185	0.25 204	0.45 100	0.45 188	0.24 79	0.46 123	0.22 39	0.63 80	0.99 362	0.45 161	0.64 203	0.80 332	0.52 266	1.44 427	0.30 120	0.14 53	0.12 101	0.14 17	0.11 13	0.19 263	0.15 175

WQFJA1++	1.55 618	0.22 106	0.45 100	0.38 54	0.28 185	0.38 61	0.20 14	0.62 72	0.28 22	0.38 117	0.39 71	0.34 88	0.39 140	0.64 146	0.27 71	0.19 288	0.12 101	0.16 103	0.12 68	25.04 730	0.14 130

3.25w_new	0.32 67	0.21 73	0.45 100	0.38 54	0.23 56	0.52 208	0.34 186	0.65 97	0.39 90	0.47 173	0.45 114	0.32 67	0.35 115	0.61 139	0.27 71	0.12 9	0.10 9	0.14 17	0.11 13	0.12 1	0.12 21

3.25w	0.32 67	0.21 73	0.45 100	0.37 33	0.23 56	0.52 208	0.34 186	0.65 97	0.39 90	0.47 173	0.45 114	0.32 67	0.35 115	0.61 139	0.27 71	0.12 9	0.10 9	0.14 17	0.11 13	0.12 1	0.12 21

3.5w_stereo	0.33 82	0.25 204	0.45 100	0.37 33	0.24 79	0.54 229	0.35 197	0.66 106	0.36 73	0.43 147	0.44 108	0.29 43	0.34 107	0.77 200	0.39 253	0.11 1	0.09 1	0.15 52	0.11 13	0.14 44	0.13 71

2w_stereo	0.32 67	0.24 168	0.45 100	0.39 65	0.22 43	0.46 123	0.47 379	0.69 120	0.42 106	0.43 147	0.50 143	0.24 13	0.45 185	0.47 72	0.29 101	0.12 9	0.10 9	0.15 52	0.12 68	0.15 81	0.13 71

LG-Stereo_L2	0.29 43	0.20 43	0.45 100	0.37 33	0.25 108	0.26 15	0.20 14	0.78 157	0.28 22	0.28 20	0.26 17	0.24 13	0.26 39	0.91 255	0.23 8	0.15 84	0.11 38	0.15 52	0.12 68	0.14 44	0.11 3

S2M2_L	0.34 96	0.28 300	0.45 100	0.40 78	0.30 237	0.31 32	0.16 1	0.60 67	0.64 212	0.31 48	0.48 130	0.47 169	0.34 107	0.38 14	0.32 159	0.25 474	0.22 521	0.20 283	0.22 444	0.25 445	0.22 410
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
Reg-Stereo(zero)	0.44 199	0.22 106	0.45 100	0.43 134	0.23 56	0.38 61	0.25 77	0.76 150	1.08 408	0.90 321	0.78 254	0.90 381	0.47 205	0.70 172	0.36 217	0.15 84	0.12 101	0.15 52	0.12 68	0.15 81	0.15 175

GIP-stereo	0.34 96	0.23 141	0.45 100	0.50 291	0.36 357	0.38 61	0.23 52	0.78 157	0.52 166	0.34 71	0.51 149	0.46 162	0.38 135	0.51 91	0.27 71	0.20 333	0.12 101	0.16 103	0.12 68	0.16 118	0.14 130

2.5w	0.31 59	0.23 141	0.46 112	0.39 65	0.24 79	0.42 91	0.39 265	0.61 69	0.30 30	0.37 102	0.53 161	0.24 13	0.25 29	0.77 200	0.28 89	0.12 9	0.10 9	0.14 17	0.12 68	0.14 44	0.12 21

castereo	0.41 172	0.22 106	0.46 112	0.44 169	0.30 237	0.61 289	0.56 466	0.97 262	0.80 278	0.38 117	0.69 226	0.45 158	0.69 372	0.51 91	0.30 120	0.16 125	0.11 38	0.16 103	0.13 129	0.16 118	0.12 21

tt45	0.45 208	0.23 141	0.46 112	0.45 188	0.33 311	0.79 409	0.32 158	0.78 157	0.41 101	0.51 206	0.44 108	0.49 185	0.37 130	2.14 532	0.34 193	0.16 125	0.13 204	0.19 231	0.16 247	0.17 161	0.18 279

RT-Monster	0.45 208	0.23 141	0.47 115	0.44 169	0.40 421	0.51 201	0.25 77	0.87 205	1.01 371	0.87 315	0.86 278	0.68 294	0.41 150	0.67 164	0.40 262	0.16 125	0.14 271	0.15 52	0.13 129	0.14 44	0.17 249

DDF-Stereo	0.37 134	0.22 106	0.47 115	0.48 257	0.42 437	0.31 32	0.24 67	0.53 32	0.33 53	0.33 60	0.40 77	0.37 111	0.48 219	0.91 255	0.32 159	0.23 427	0.11 38	0.18 203	0.12 68	0.86 658	0.16 216

zero-FE	0.36 124	0.22 106	0.47 115	0.45 188	0.43 448	0.30 28	0.24 67	0.61 69	0.33 53	0.33 60	0.41 84	0.37 111	0.50 245	0.64 146	0.32 159	0.22 399	0.11 38	0.18 203	0.12 68	0.83 656	0.16 216

Any-RAFT	0.53 268	0.24 168	0.47 115	0.47 223	0.27 158	1.00 493	0.25 77	1.58 474	1.05 389	0.85 311	0.99 317	1.06 442	0.47 205	0.70 172	0.32 159	0.18 235	0.13 204	0.16 103	0.13 129	0.16 118	0.16 216

knoymous	0.51 248	0.29 335	0.47 115	0.43 134	0.30 237	0.55 244	0.55 458	1.02 283	0.77 269	0.98 348	0.85 275	0.94 397	0.56 296	0.85 238	0.45 314	0.20 333	0.14 271	0.26 481	0.14 169	0.23 414	0.23 430

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.31 59	0.22 106	0.48 120	0.41 97	0.26 128	0.41 81	0.26 91	0.76 150	0.33 53	0.33 60	0.43 99	0.29 43	0.46 193	0.35 7	0.24 14	0.13 26	0.12 101	0.16 103	0.12 68	0.17 161	0.18 279

water-stereo	0.39 148	0.20 43	0.48 120	0.44 169	0.27 158	0.50 180	0.26 91	0.92 228	0.51 159	0.53 211	0.78 254	0.55 224	0.49 236	0.42 39	0.42 285	0.16 125	0.15 336	0.17 155	0.15 199	0.16 118	0.15 175

2.25w	0.32 67	0.24 168	0.48 120	0.37 33	0.24 79	0.45 116	0.25 77	0.62 72	0.40 94	0.45 161	0.58 186	0.27 31	0.32 88	0.74 194	0.35 205	0.12 9	0.10 9	0.14 17	0.12 68	0.13 7	0.14 130

StereoAnything_RVC	0.45 208	1.43 677	0.48 120	0.35 11	0.20 17	0.26 15	0.21 29	0.43 10	0.22 6	0.22 2	0.21 6	0.19 1	0.36 126	1.27 371	0.22 1	0.21 368	0.11 38	0.14 17	0.10 2	2.37 687	0.11 3

IGEV-RUCA	0.37 134	0.23 141	0.48 120	0.49 279	0.36 357	0.60 283	0.23 52	0.64 87	0.49 141	0.39 128	0.49 140	0.44 150	0.31 78	0.85 238	0.30 120	0.24 446	0.13 204	0.16 103	0.12 68	0.20 313	0.19 326

Occ-G	0.42 178	0.21 73	0.48 120	0.41 97	0.26 128	0.42 91	0.62 502	0.77 154	0.49 141	0.43 147	0.66 211	1.02 432	0.46 193	0.78 207	0.41 272	0.16 125	0.13 204	0.18 203	0.13 129	0.16 118	0.16 216

CASnet	0.41 172	0.25 204	0.48 120	0.50 291	0.20 17	0.50 180	0.36 214	0.81 180	0.80 278	0.83 303	0.68 221	0.48 176	0.31 78	0.54 98	0.32 159	0.18 235	0.12 101	0.27 497	0.22 444	0.23 414	0.14 130
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
MC-Stereo	0.43 185	0.23 141	0.48 120	0.51 323	0.28 185	0.39 66	0.32 158	0.88 214	0.68 237	0.60 244	0.84 271	0.56 238	0.61 335	1.03 302	0.31 147	0.17 183	0.11 38	0.17 155	0.15 199	0.16 118	0.13 71

LiteMatch*	0.27 23	0.19 23	0.49 128	0.38 54	0.27 158	0.31 32	0.23 52	0.49 19	0.38 88	0.29 31	0.28 30	0.36 98	0.29 59	0.46 61	0.24 14	0.15 84	0.12 101	0.15 52	0.12 68	0.13 7	0.13 71

DN	0.42 178	0.24 168	0.49 128	0.47 223	0.41 431	0.58 265	0.32 158	0.81 180	0.84 294	0.45 161	0.52 154	0.77 322	0.35 115	0.64 146	0.33 178	0.24 446	0.17 410	0.19 231	0.16 247	0.20 313	0.21 387

VIP-Stereo	0.35 108	0.22 106	0.49 128	0.40 78	0.43 448	0.82 429	0.22 39	0.59 57	0.45 124	0.31 48	0.53 161	0.37 111	0.31 78	0.83 227	0.27 71	0.17 183	0.11 38	0.15 52	0.11 13	0.15 81	0.12 21

DA	0.43 185	0.23 141	0.49 128	0.50 291	0.25 108	1.08 513	0.44 340	1.18 360	0.58 189	0.46 168	0.64 203	0.54 218	0.47 205	0.46 61	0.32 159	0.19 288	0.13 204	0.19 231	0.13 129	0.18 209	0.14 130

GGEV	0.43 185	0.23 141	0.49 128	0.50 291	0.25 108	1.08 513	0.44 340	1.18 360	0.58 189	0.46 168	0.64 203	0.54 218	0.47 205	0.46 61	0.32 159	0.19 288	0.13 204	0.19 231	0.13 129	0.18 209	0.14 130

AdaDepth	0.30 49	0.22 106	0.49 128	0.44 169	0.27 158	0.44 112	0.24 67	0.52 29	0.30 30	0.31 48	0.37 63	0.26 24	0.32 88	0.79 212	0.25 39	0.12 9	0.12 101	0.16 103	0.13 129	0.16 118	0.15 175

AIO_rvc	0.36 124	0.23 141	0.49 128	0.43 134	0.27 158	0.59 276	0.38 248	0.94 245	0.45 124	0.33 60	0.46 119	0.49 185	0.22 21	0.84 232	0.30 120	0.16 125	0.11 38	0.16 103	0.12 68	0.15 81	0.13 71

999	0.48 230	0.22 106	0.49 128	0.48 257	0.34 333	0.75 383	0.31 142	0.85 201	0.55 180	0.37 102	0.48 130	0.50 191	0.36 126	2.45 559	0.39 253	0.16 125	0.13 204	0.18 203	0.15 199	0.16 118	0.19 326

RSM	0.39 148	0.24 168	0.49 128	0.46 206	0.26 128	0.47 137	0.40 280	0.92 228	0.44 120	0.41 133	0.42 87	0.65 283	0.33 96	1.07 317	0.29 101	0.15 84	0.12 101	0.17 155	0.13 129	0.17 161	0.13 71

MoCha-V2	0.40 163	0.20 43	0.49 128	0.50 291	0.21 25	0.44 112	0.33 171	0.93 239	0.53 173	0.53 211	0.53 161	0.42 140	0.58 320	1.09 324	0.27 71	0.14 53	0.12 101	0.15 52	0.12 68	0.17 161	0.15 175

UCFNet_RVC	0.69 400	0.35 479	0.49 128	0.64 517	0.39 410	0.85 447	0.58 481	1.75 520	1.14 447	0.97 343	1.19 423	1.17 478	0.93 487	0.99 290	0.62 422	0.28 529	0.20 473	0.34 576	0.31 577	0.32 530	0.27 494

aanet-new-8k	0.35 108	0.23 141	0.50 139	0.45 188	0.25 108	0.54 229	0.36 214	0.68 117	0.49 141	0.35 81	0.42 87	0.32 67	0.62 341	0.68 167	0.28 89	0.14 53	0.11 38	0.16 103	0.13 129	0.15 81	0.13 71

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.35 108	0.20 43	0.50 139	0.42 117	0.37 377	0.58 265	0.30 130	0.68 117	0.42 106	0.37 102	0.53 161	0.47 169	0.60 325	0.39 21	0.34 193	0.15 84	0.10 9	0.17 155	0.13 129	0.16 118	0.12 21

Selective-IGEV-i32	0.39 148	0.24 168	0.50 139	0.44 169	0.25 108	0.46 123	0.33 171	1.25 391	0.40 94	0.35 81	0.45 114	0.52 205	0.30 68	1.07 317	0.30 120	0.14 53	0.12 101	0.17 155	0.13 129	0.16 118	0.13 71

SMoEStereo_RVC	0.39 148	0.25 204	0.50 139	0.45 188	0.30 237	0.61 289	0.36 214	0.72 132	0.45 124	0.46 168	0.43 99	0.42 140	0.35 115	1.39 414	0.29 101	0.15 84	0.12 101	0.20 283	0.15 199	0.16 118	0.15 175

MyStereo07	0.48 230	0.29 335	0.50 139	0.55 405	0.45 464	0.59 276	0.79 556	1.05 302	0.51 159	0.48 182	0.53 161	0.43 144	0.55 289	1.30 379	0.34 193	0.17 183	0.16 375	0.24 422	0.20 369	0.23 414	0.20 363

ACVNet-DCA	0.56 310	0.31 395	0.50 139	0.54 380	0.26 128	1.18 536	0.51 414	1.42 424	0.78 273	0.58 232	0.79 260	0.48 176	0.88 465	1.46 430	0.32 159	0.20 333	0.12 101	0.25 462	0.15 199	0.22 385	0.21 387

xx1	0.67 394	0.31 395	0.50 139	0.54 380	0.26 128	1.18 536	0.51 414	0.93 239	3.05 682	0.58 232	0.79 260	0.95 406	0.77 405	1.46 430	0.32 159	0.20 333	0.12 101	0.24 422	0.23 467	0.22 385	0.21 387

1test111	0.54 284	0.31 395	0.50 139	0.54 380	0.26 128	1.18 536	0.51 414	1.42 424	0.78 273	0.58 232	0.79 260	0.48 176	0.88 465	0.88 247	0.59 407	0.20 333	0.12 101	0.25 462	0.15 199	0.22 385	0.21 387

cc1	0.64 366	0.31 395	0.50 139	0.54 380	0.26 128	1.18 536	0.51 414	0.93 239	3.05 682	0.58 232	0.79 260	0.48 176	0.88 465	1.46 430	0.32 159	0.20 333	0.12 101	0.25 462	0.15 199	0.19 263	0.19 326

Selective-IGEV	0.39 148	0.24 168	0.50 139	0.44 169	0.25 108	0.46 123	0.33 171	1.25 391	0.40 94	0.35 81	0.45 114	0.52 205	0.30 68	1.07 317	0.30 120	0.14 53	0.12 101	0.17 155	0.13 129	0.16 118	0.13 71

SE	0.48 230	0.30 358	0.51 149	0.45 188	0.25 108	0.66 333	0.49 404	1.10 328	0.72 249	0.81 294	1.17 413	0.50 191	0.56 296	0.44 48	0.34 193	0.25 474	0.16 375	0.23 400	0.19 330	0.24 430	0.26 482

SME	0.62 345	0.29 335	0.51 149	0.61 486	0.25 108	1.23 547	0.44 340	1.17 352	1.12 430	0.89 319	1.12 386	0.66 287	0.74 390	1.55 450	0.51 365	0.19 288	0.20 473	0.23 400	0.23 467	0.24 430	0.20 363

PStereo	0.63 353	0.99 649	0.51 149	0.47 223	0.35 340	1.07 511	0.63 507	0.65 97	0.95 335	0.66 259	0.41 84	0.55 224	0.66 364	1.00 296	0.76 472	0.62 657	0.27 567	0.38 600	0.33 595	0.74 654	0.68 653

aanet-new-24k	0.33 82	0.21 73	0.51 149	0.42 117	0.23 56	0.53 219	0.30 130	0.62 72	0.37 80	0.40 130	0.61 191	0.34 88	0.48 219	0.44 48	0.25 39	0.13 26	0.11 38	0.16 103	0.12 68	0.17 161	0.12 21

Zero-FE251	0.34 96	0.23 141	0.51 149	0.45 188	0.29 211	0.58 265	0.24 67	0.82 188	0.34 62	0.49 190	0.38 64	0.52 205	0.42 158	0.47 72	0.27 71	0.18 235	0.14 271	0.17 155	0.12 68	0.14 44	0.13 71

GASTEREO	0.40 163	0.25 204	0.51 149	0.48 257	0.25 108	0.65 324	0.36 214	0.81 180	0.49 141	0.51 206	0.82 267	0.30 53	0.66 364	0.62 141	0.28 89	0.19 288	0.12 101	0.16 103	0.14 169	0.16 118	0.14 130

fffft	0.38 141	0.23 141	0.51 149	0.44 169	0.32 288	0.43 100	0.48 392	0.76 150	0.36 73	0.44 153	0.34 53	0.38 120	0.31 78	1.31 380	0.32 159	0.14 53	0.11 38	0.19 231	0.15 199	0.16 118	0.16 216
1: 1. 1
ours_stereo	0.39 148	0.28 300	0.51 149	0.46 206	0.30 237	0.40 74	0.44 340	0.73 138	0.56 183	0.35 81	0.56 178	0.46 162	0.33 96	1.11 330	0.32 159	0.16 125	0.13 204	0.19 231	0.15 199	0.19 263	0.14 130

AIO-Stereo	0.37 134	0.25 204	0.51 149	0.47 223	0.23 56	0.45 116	0.39 265	1.07 318	0.52 166	0.41 133	0.48 130	0.52 205	0.25 29	0.72 180	0.30 120	0.16 125	0.12 101	0.17 155	0.13 129	0.16 118	0.13 71

RSM++	0.38 141	0.24 168	0.51 149	0.47 223	0.26 128	0.50 180	0.41 297	0.79 164	0.45 124	0.37 102	0.45 114	0.60 262	0.35 115	1.02 301	0.30 120	0.15 84	0.13 204	0.17 155	0.14 169	0.18 209	0.13 71

IGEV++	0.40 163	0.22 106	0.51 149	0.52 344	0.29 211	0.45 116	0.25 77	1.65 492	0.46 130	0.37 102	0.57 183	0.46 162	0.45 185	0.50 88	0.38 242	0.19 288	0.12 101	0.16 103	0.13 129	0.16 118	0.15 175

tt1	0.62 345	0.32 411	0.51 149	0.54 380	0.26 128	1.16 533	0.48 392	0.95 251	2.47 668	0.57 230	0.77 252	0.49 185	0.81 427	1.55 450	0.32 159	0.20 333	0.12 101	0.24 422	0.15 199	0.19 263	0.20 363

EGLCR-Stereo	0.37 134	0.22 106	0.51 149	0.43 134	0.26 128	0.44 112	0.22 39	0.99 269	0.48 138	0.42 140	0.42 87	0.67 292	0.29 59	0.86 242	0.33 178	0.17 183	0.12 101	0.19 231	0.17 278	0.17 161	0.15 175

quiztm	0.48 230	0.26 236	0.52 162	0.49 279	0.55 532	0.45 116	0.42 303	1.45 436	0.81 282	0.79 286	1.14 396	0.57 244	0.32 88	0.58 119	0.36 217	0.17 183	0.12 101	0.17 155	0.14 169	0.18 209	0.15 175

aanet-new-36k	0.33 82	0.21 73	0.52 162	0.42 117	0.21 25	0.52 208	0.32 158	0.64 87	0.36 73	0.34 71	0.38 64	0.36 98	0.56 296	0.81 221	0.24 14	0.13 26	0.11 38	0.16 103	0.12 68	0.15 81	0.13 71

GCAP-Stereo-cres-4k	0.35 108	0.21 73	0.52 162	0.48 257	0.27 158	0.75 383	0.38 248	0.63 80	0.43 112	0.37 102	0.50 143	0.35 95	0.50 245	0.43 41	0.30 120	0.15 84	0.11 38	0.17 155	0.13 129	0.16 118	0.13 71

WQFJX	0.51 248	0.27 270	0.52 162	0.46 206	0.87 642	0.75 383	0.39 265	1.29 399	0.77 269	0.53 211	0.52 154	0.55 224	0.55 289	0.95 271	0.60 415	0.17 183	0.19 453	0.19 231	0.16 247	0.19 263	0.18 279

MSCF	0.38 141	0.25 204	0.52 162	0.47 223	0.25 108	0.62 299	0.37 240	0.81 180	0.47 134	0.50 199	0.71 234	0.32 67	0.65 360	0.54 98	0.28 89	0.19 288	0.12 101	0.17 155	0.14 169	0.17 161	0.14 130

3w_stereo	0.33 82	0.25 204	0.52 162	0.40 78	0.21 25	0.53 219	0.54 440	0.65 97	0.46 130	0.44 153	0.48 130	0.23 6	0.45 185	0.46 61	0.29 101	0.12 9	0.10 9	0.15 52	0.12 68	0.15 81	0.15 175

HUF	0.36 124	0.23 141	0.52 162	0.40 78	0.22 43	0.54 229	0.47 379	0.82 188	0.43 112	0.36 91	0.43 99	0.50 191	0.42 158	0.64 146	0.29 101	0.17 183	0.12 101	0.16 103	0.12 68	0.15 81	0.14 130

mms	0.40 163	0.27 270	0.52 162	0.46 206	0.32 288	0.43 100	0.46 371	0.70 125	0.46 130	0.35 81	0.58 186	0.44 150	0.30 68	1.36 401	0.33 178	0.16 125	0.13 204	0.18 203	0.15 199	0.19 263	0.15 175

AEACV	0.37 134	0.24 168	0.52 162	0.47 223	0.51 505	0.37 57	0.38 248	0.65 97	0.53 173	0.42 140	0.56 178	0.46 162	0.60 325	0.53 95	0.30 120	0.16 125	0.13 204	0.18 203	0.15 199	0.17 161	0.14 130

LCNet	0.72 413	0.28 300	0.52 162	0.55 405	0.31 266	0.69 353	0.54 440	1.00 273	0.88 307	1.19 453	1.34 487	0.97 414	1.34 600	2.56 568	0.45 314	0.18 235	0.13 204	0.21 323	0.25 497	0.27 472	0.73 658

GGDA	0.49 240	0.25 204	0.53 172	0.41 97	0.29 211	0.57 259	0.33 171	0.98 266	0.97 349	0.81 294	0.89 292	0.61 267	0.51 258	1.26 367	0.47 337	0.18 235	0.13 204	0.16 103	0.15 199	0.18 209	0.18 279

aanet-new-32k	0.32 67	0.22 106	0.53 172	0.43 134	0.24 79	0.54 229	0.23 52	0.72 132	0.31 34	0.37 102	0.38 64	0.43 144	0.54 281	0.41 32	0.24 14	0.14 53	0.12 101	0.16 103	0.12 68	0.17 161	0.13 71

aanet-new-30k	0.32 67	0.22 106	0.53 172	0.43 134	0.24 79	0.54 229	0.23 52	0.72 132	0.31 34	0.37 102	0.38 64	0.43 144	0.54 281	0.41 32	0.24 14	0.14 53	0.12 101	0.16 103	0.12 68	0.17 161	0.13 71

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.35 108	0.22 106	0.53 172	0.41 97	0.36 357	0.48 147	0.42 303	0.63 80	0.57 185	0.54 217	0.64 203	0.32 67	0.26 39	0.41 32	0.31 147	0.17 183	0.12 101	0.19 231	0.15 199	0.14 44	0.13 71

WQFJA1	0.48 230	0.27 270	0.53 172	0.46 206	0.85 636	0.79 409	0.39 265	1.11 335	0.75 256	0.50 199	0.52 154	0.53 212	0.50 245	0.71 176	0.65 433	0.17 183	0.21 499	0.19 231	0.16 247	0.19 263	0.16 216

NLMM	0.48 230	0.27 270	0.53 172	0.46 206	0.85 636	0.79 409	0.39 265	1.12 338	0.75 256	0.50 199	0.52 154	0.53 212	0.50 245	0.72 180	0.65 433	0.17 183	0.21 499	0.19 231	0.16 247	0.19 263	0.16 216

depthmonostereo	0.41 172	0.23 141	0.53 172	0.47 223	0.23 56	0.61 289	0.35 197	1.00 273	0.76 265	0.48 182	0.65 210	0.47 169	0.49 236	0.67 164	0.37 229	0.16 125	0.15 336	0.16 103	0.14 169	0.16 118	0.15 175

RAFT-Stereo-weight	0.47 224	0.24 168	0.53 172	0.48 257	0.27 158	0.60 283	0.35 197	1.02 283	1.07 401	0.99 351	0.78 254	0.76 320	0.28 55	0.76 197	0.36 217	0.16 125	0.12 101	0.17 155	0.15 199	0.16 118	0.15 175

test_for_model	0.35 108	0.22 106	0.53 172	0.41 97	0.36 357	0.48 147	0.42 303	0.63 80	0.57 185	0.54 217	0.64 203	0.32 67	0.26 39	0.41 32	0.31 147	0.17 183	0.12 101	0.19 231	0.15 199	0.14 44	0.13 71

anonymousdsp	0.43 185	0.27 270	0.53 172	0.44 169	0.32 288	0.50 180	0.42 303	0.89 215	0.51 159	0.49 190	0.53 161	0.47 169	0.47 205	1.33 388	0.33 178	0.17 183	0.12 101	0.21 323	0.15 199	0.18 209	0.18 279

PSM-AAD	0.79 466	0.27 270	0.53 172	0.55 405	0.28 185	0.77 398	1.24 639	0.99 269	0.91 320	1.66 612	1.57 560	0.81 338	2.19 667	1.65 470	0.44 299	0.19 288	0.14 271	0.38 600	0.32 585	0.21 358	0.70 655

Prome-Stereo	0.75 445	0.27 270	0.53 172	0.55 405	0.32 288	0.59 276	0.97 606	0.89 215	0.88 307	1.45 568	2.46 649	0.91 384	1.41 605	1.58 458	0.44 299	0.18 235	0.13 204	0.19 231	0.17 278	0.20 313	0.92 666

HSM-Net_RVC	0.87 504	0.29 335	0.53 172	0.53 363	0.30 237	1.15 531	0.55 458	3.57 688	1.28 533	1.53 585	1.74 593	1.68 590	0.93 487	1.49 436	0.77 479	0.22 399	0.17 410	0.19 231	0.18 305	0.20 313	0.19 326
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
aanet-new-22k	0.32 67	0.21 73	0.54 185	0.43 134	0.22 43	0.47 137	0.23 52	0.67 114	0.50 148	0.35 81	0.46 119	0.33 80	0.50 245	0.44 48	0.29 101	0.14 53	0.12 101	0.15 52	0.13 129	0.16 118	0.13 71

aanet-new	0.39 148	0.25 204	0.54 185	0.47 223	0.37 377	0.74 377	0.28 108	0.62 72	0.34 62	0.37 102	0.50 143	0.36 98	0.74 390	0.98 283	0.30 120	0.17 183	0.11 38	0.17 155	0.13 129	0.19 263	0.14 130

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.35 108	0.22 106	0.54 185	0.42 117	0.35 340	0.46 123	0.40 280	0.62 72	0.54 177	0.56 228	0.67 218	0.36 98	0.27 50	0.49 82	0.28 89	0.16 125	0.11 38	0.19 231	0.15 199	0.14 44	0.13 71

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.35 108	0.22 106	0.54 185	0.41 97	0.37 377	0.49 164	0.41 297	0.64 87	0.59 198	0.54 217	0.66 211	0.31 58	0.26 39	0.41 32	0.30 120	0.16 125	0.11 38	0.19 231	0.14 169	0.15 81	0.13 71

WQFJX1	0.57 319	0.26 236	0.54 185	0.48 257	0.72 596	0.68 347	0.47 379	2.46 668	0.71 247	0.54 217	0.50 143	0.53 212	0.51 258	1.36 401	0.60 415	0.18 235	0.20 473	0.20 283	0.16 247	0.20 313	0.20 363

xyz-stereo-finetune	0.48 230	0.25 204	0.54 185	0.42 117	0.23 56	0.80 418	0.42 303	0.80 173	0.80 278	0.61 245	0.62 195	0.54 218	0.43 167	1.70 482	0.58 404	0.15 84	0.15 336	0.19 231	0.15 199	0.16 118	0.15 175

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 124	0.23 141	0.54 185	0.50 291	0.28 185	0.36 54	0.22 39	1.02 283	0.39 90	0.42 140	0.64 203	0.36 98	0.51 258	0.39 21	0.29 101	0.18 235	0.12 101	0.17 155	0.13 129	0.18 209	0.18 279

MM-Stereo_test3	0.50 246	0.24 168	0.54 185	0.54 380	0.74 604	0.49 164	0.53 433	1.09 325	1.05 389	0.62 250	0.95 302	0.61 267	0.42 158	0.77 200	0.38 242	0.20 333	0.17 410	0.20 283	0.16 247	0.18 209	0.18 279

HART	0.45 208	0.22 106	0.54 185	0.50 291	0.26 128	0.41 81	0.29 120	1.03 288	0.50 148	0.58 232	1.45 524	0.61 267	0.35 115	1.08 322	0.30 120	0.15 84	0.13 204	0.19 231	0.14 169	0.19 263	0.14 130

WCG-NET	0.42 178	0.21 73	0.54 185	0.40 78	0.25 108	0.47 137	0.32 158	0.73 138	1.15 459	0.76 275	0.73 240	0.58 251	0.45 185	0.60 133	0.34 193	0.15 84	0.11 38	0.16 103	0.14 169	0.15 81	0.13 71

IGEV-Stereo	0.43 185	0.27 270	0.54 185	0.45 188	0.32 288	0.50 180	0.42 303	0.90 223	0.51 159	0.49 190	0.53 161	0.47 169	0.47 205	1.32 384	0.33 178	0.17 183	0.12 101	0.21 323	0.15 199	0.18 209	0.18 279
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
raft+_RVC	0.53 268	0.26 236	0.54 185	0.60 471	0.47 481	0.54 229	0.54 440	1.27 394	0.99 362	0.76 275	1.03 345	0.70 305	0.56 296	0.93 265	0.47 337	0.18 235	0.14 271	0.19 231	0.18 305	0.18 209	0.15 175

ACVNet	0.63 353	0.31 395	0.54 185	0.54 380	0.36 357	0.80 418	0.46 371	1.37 412	1.07 401	0.93 328	1.30 465	1.08 449	0.85 447	0.80 215	0.94 524	0.21 368	0.19 453	0.21 323	0.18 305	0.22 385	0.18 279

CFNet-ft	0.72 413	0.32 411	0.54 185	0.66 537	0.54 525	0.83 435	0.55 458	1.37 412	1.15 459	0.93 328	1.28 460	1.57 568	0.97 507	1.35 396	0.81 495	0.26 498	0.20 473	0.33 566	0.25 497	0.30 512	0.23 430

CFNet_RVC	0.72 413	0.32 411	0.54 185	0.66 537	0.54 525	0.83 435	0.55 458	1.37 412	1.15 459	0.93 328	1.28 460	1.57 568	0.97 507	1.35 396	0.81 495	0.26 498	0.20 473	0.33 566	0.25 497	0.30 512	0.23 430

SMOE	0.52 253	0.25 204	0.55 200	0.47 223	0.22 43	0.92 465	0.65 512	0.92 228	0.81 282	0.71 267	1.21 430	0.69 300	0.67 367	0.55 104	0.41 272	0.28 529	0.15 336	0.38 600	0.19 330	0.23 414	0.18 279

TestStereo-Hl	0.51 248	0.27 270	0.55 200	0.41 97	0.29 211	0.55 244	0.45 361	1.05 302	0.90 314	0.87 315	0.85 275	0.72 309	0.65 360	1.33 388	0.43 295	0.17 183	0.13 204	0.17 155	0.15 199	0.18 209	0.18 279

aanet-32k-new	0.33 82	0.23 141	0.55 200	0.43 134	0.23 56	0.50 180	0.32 158	0.55 42	0.36 73	0.34 71	0.42 87	0.36 98	0.55 289	0.77 200	0.24 14	0.16 125	0.11 38	0.15 52	0.12 68	0.19 263	0.12 21

NLSM1	0.49 240	0.25 204	0.55 200	0.48 257	1.08 659	0.83 435	0.31 142	0.83 193	0.66 229	0.51 206	0.76 249	0.47 169	0.48 219	0.98 283	0.55 391	0.18 235	0.19 453	0.21 323	0.18 305	0.20 313	0.15 175

NLCSM	0.52 253	0.28 300	0.55 200	0.52 344	0.74 604	0.72 367	0.46 371	0.96 259	0.65 226	0.63 251	0.51 149	0.48 176	0.61 335	1.32 384	0.70 451	0.19 288	0.20 473	0.21 323	0.18 305	0.22 385	0.20 363

DilatedVolume-Stereo	0.43 185	0.21 73	0.55 200	0.43 134	0.32 288	0.72 367	0.29 120	0.80 173	0.51 159	0.77 280	0.73 240	0.48 176	0.40 146	1.13 337	0.39 253	0.15 84	0.14 271	0.15 52	0.14 169	0.16 118	0.14 130

SCV	0.46 216	0.26 236	0.55 200	0.47 223	0.25 108	0.39 66	0.38 248	1.98 596	0.60 200	0.35 81	0.48 130	0.55 224	0.36 126	1.28 373	0.32 159	0.24 446	0.12 101	0.17 155	0.13 129	0.18 209	0.14 130

AIO-test1	0.56 310	0.25 204	0.55 200	0.64 517	0.78 619	0.80 418	0.36 214	1.18 360	1.34 559	0.57 230	0.88 288	0.61 267	0.50 245	1.12 334	0.35 205	0.17 183	0.17 410	0.22 359	0.24 483	0.18 209	0.23 430

WCG-NET（raft）	0.45 208	0.21 73	0.55 200	0.40 78	0.24 79	0.50 180	0.36 214	0.73 138	1.09 416	0.71 267	0.76 249	0.92 392	0.51 258	0.84 232	0.34 193	0.16 125	0.12 101	0.15 52	0.14 169	0.14 44	0.14 130

gcap-zeroshot	0.35 108	0.22 106	0.55 200	0.41 97	0.37 377	0.48 147	0.42 303	0.64 87	0.54 177	0.53 211	0.63 198	0.33 80	0.26 39	0.38 14	0.31 147	0.16 125	0.11 38	0.19 231	0.15 199	0.14 44	0.13 71

testlalala	0.35 108	0.22 106	0.55 200	0.41 97	0.37 377	0.48 147	0.42 303	0.64 87	0.54 177	0.53 211	0.63 198	0.33 80	0.26 39	0.38 14	0.31 147	0.16 125	0.11 38	0.19 231	0.15 199	0.14 44	0.13 71

TestStereo_HL2	0.51 248	0.27 270	0.56 211	0.42 117	0.32 288	0.57 259	0.34 186	1.00 273	0.91 320	0.82 300	0.87 284	0.61 267	0.50 245	1.55 450	0.48 343	0.19 288	0.13 204	0.16 103	0.14 169	0.18 209	0.19 326

aanet-new-16k	0.32 67	0.21 73	0.56 211	0.45 188	0.22 43	0.43 100	0.21 29	0.66 106	0.44 120	0.36 91	0.43 99	0.37 111	0.48 219	0.41 32	0.28 89	0.14 53	0.10 9	0.16 103	0.12 68	0.18 209	0.13 71

gcap_with_dpt	0.35 108	0.22 106	0.56 211	0.42 117	0.35 340	0.50 180	0.45 361	0.62 72	0.49 141	0.54 217	0.66 211	0.32 67	0.30 68	0.38 14	0.28 89	0.16 125	0.11 38	0.19 231	0.14 169	0.14 44	0.13 71

Hybrid-DGEV-03	0.65 374	0.26 236	0.56 211	0.53 363	0.36 357	0.73 372	0.39 265	0.89 215	1.15 459	1.73 618	2.52 652	0.84 359	0.56 296	0.97 280	0.44 299	0.18 235	0.12 101	0.22 359	0.19 330	0.17 161	0.14 130

MM-Stereo_test1	0.49 240	0.24 168	0.56 211	0.51 323	0.30 237	0.50 180	0.54 440	0.91 225	1.03 379	0.84 306	0.69 226	0.54 218	0.60 325	1.16 344	0.33 178	0.18 235	0.16 375	0.20 283	0.17 278	0.19 263	0.15 175

CAS++	0.47 224	0.31 395	0.56 211	0.47 223	0.32 288	0.42 91	0.28 108	1.76 527	0.72 249	0.71 267	0.72 238	0.37 111	0.28 55	0.69 168	0.33 178	0.27 514	0.22 521	0.26 481	0.21 415	0.29 502	0.19 326
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
ff7	0.43 185	0.27 270	0.56 211	0.44 169	0.33 311	0.50 180	0.42 303	0.87 205	0.50 148	0.49 190	0.53 161	0.44 150	0.48 219	1.38 407	0.33 178	0.17 183	0.12 101	0.21 323	0.15 199	0.18 209	0.18 279

IGEVStereo-DCA	0.46 216	0.28 300	0.56 211	0.43 134	0.33 311	0.49 164	0.42 303	0.87 205	0.50 148	0.47 173	0.48 130	0.48 176	0.46 193	2.03 522	0.30 120	0.19 288	0.14 271	0.19 231	0.15 199	0.16 118	0.18 279

ffff	0.43 185	0.27 270	0.56 211	0.44 169	0.33 311	0.50 180	0.42 303	0.87 205	0.50 148	0.49 190	0.53 161	0.44 150	0.48 219	1.38 407	0.33 178	0.17 183	0.12 101	0.21 323	0.15 199	0.18 209	0.18 279

11t	0.43 185	0.27 270	0.56 211	0.44 169	0.33 311	0.50 180	0.42 303	0.87 205	0.50 148	0.49 190	0.53 161	0.44 150	0.48 219	1.38 407	0.33 178	0.17 183	0.12 101	0.21 323	0.15 199	0.18 209	0.18 279

ccc-4	0.43 185	0.27 270	0.56 211	0.44 169	0.33 311	0.50 180	0.42 303	0.87 205	0.50 148	0.49 190	0.53 161	0.44 150	0.48 219	1.38 407	0.33 178	0.17 183	0.12 101	0.21 323	0.15 199	0.18 209	0.18 279

test_4	0.53 268	0.22 106	0.56 211	0.54 380	0.32 288	0.64 308	0.39 265	0.80 173	0.62 204	0.92 327	1.87 611	0.68 294	0.42 158	1.16 344	0.37 229	0.15 84	0.13 204	0.20 283	0.22 444	0.20 313	0.15 175

FTStereo	0.91 513	0.26 236	0.56 211	0.54 380	0.33 311	0.66 333	1.87 678	1.00 273	0.75 256	1.75 620	4.15 677	1.04 440	1.65 630	1.57 456	0.46 329	0.19 288	0.16 375	0.23 400	0.21 415	0.18 209	0.63 645

raftrobust	0.52 253	0.25 204	0.56 211	0.65 531	0.52 518	0.49 164	0.34 186	0.98 266	0.91 320	1.30 509	0.87 284	0.63 277	0.81 427	0.78 207	0.41 272	0.19 288	0.15 336	0.16 103	0.14 169	0.15 81	0.16 216

S	0.58 326	0.27 270	0.57 225	0.46 206	0.54 525	1.03 501	0.58 481	0.94 245	0.80 278	0.95 335	1.42 511	0.56 238	0.71 382	0.60 133	0.41 272	0.38 599	0.20 473	0.37 596	0.36 611	0.22 385	0.17 249

DNS	0.39 148	0.27 270	0.57 225	0.47 223	0.28 185	0.49 164	0.25 77	0.90 223	0.50 148	0.59 240	0.55 174	0.66 287	0.39 140	0.43 41	0.27 71	0.23 427	0.14 271	0.15 52	0.14 169	0.21 358	0.20 363

GCAP-Stereo-DPT26K	0.31 59	0.20 43	0.57 225	0.40 78	0.22 43	0.36 54	0.33 171	0.73 138	0.31 34	0.37 102	0.40 77	0.31 58	0.44 178	0.50 88	0.26 56	0.13 26	0.11 38	0.16 103	0.12 68	0.16 118	0.13 71

xyz-stereo-finetune2	0.58 326	0.27 270	0.57 225	0.40 78	0.24 79	1.09 519	0.32 158	0.79 164	0.53 173	0.65 256	1.07 357	0.58 251	0.80 423	2.47 564	0.80 493	0.16 125	0.15 336	0.21 323	0.17 278	0.16 118	0.17 249

fffy	0.42 178	0.27 270	0.57 225	0.46 206	0.29 211	0.48 147	0.35 197	0.91 225	0.55 180	0.40 130	0.58 186	0.55 224	0.41 150	1.26 367	0.36 217	0.15 84	0.13 204	0.19 231	0.16 247	0.18 209	0.14 130

Pointernet	0.37 134	0.20 43	0.57 225	0.43 134	0.28 185	0.51 201	0.27 101	0.93 239	0.61 201	0.47 173	0.63 198	0.49 185	0.38 135	0.49 82	0.33 178	0.17 183	0.13 204	0.14 17	0.11 13	0.13 7	0.12 21

MSKI-zero shot	0.55 301	0.26 236	0.57 225	0.51 323	0.26 128	0.69 353	0.28 108	1.18 360	0.64 212	0.91 325	1.32 478	0.82 343	0.33 96	1.92 510	0.32 159	0.17 183	0.12 101	0.17 155	0.13 129	0.16 118	0.16 216

ICVP	0.63 353	0.33 434	0.57 225	0.61 486	0.40 421	0.80 418	0.58 481	1.61 483	0.89 310	0.90 321	1.24 440	0.88 372	0.73 388	0.72 180	0.88 512	0.29 541	0.21 499	0.22 359	0.21 415	0.24 430	0.27 494
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
hitnet-ft	0.79 466	0.35 479	0.57 225	0.58 445	0.42 437	0.96 481	0.46 371	1.47 440	1.33 556	1.19 453	1.22 434	1.81 606	0.98 514	1.66 474	0.94 524	0.33 569	0.28 575	0.34 576	0.27 527	0.35 546	0.31 536

U	9.45 709	0.21 73	0.58 234	0.47 223	53.11 740	61.27 745	0.24 67	0.70 125	0.52 166	0.36 91	0.28 30	0.29 43	0.35 115	0.33 4	0.26 56	0.19 288	0.11 38	60.50 743	8.88 722	0.17 161	0.13 71

MGS-Stereo	0.42 178	0.26 236	0.58 234	0.44 169	0.28 185	0.50 180	0.34 186	0.57 53	0.83 290	0.46 168	1.31 471	0.52 205	0.33 96	0.65 157	0.36 217	0.19 288	0.16 375	0.18 203	0.15 199	0.17 161	0.16 216

MaDis-Stereo	0.36 124	0.25 204	0.58 234	0.44 169	0.34 333	0.30 28	0.30 130	0.72 132	0.50 148	0.37 102	0.36 60	0.58 251	0.49 236	0.52 93	0.36 217	0.19 288	0.16 375	0.19 231	0.15 199	0.18 209	0.14 130

ProNet	0.43 185	0.28 300	0.58 234	0.43 134	0.30 237	0.56 254	0.52 425	1.00 273	0.58 189	0.44 153	0.49 140	0.43 144	0.43 167	1.28 373	0.36 217	0.15 84	0.13 204	0.19 231	0.16 247	0.17 161	0.16 216

RCA-Stereo	0.50 246	0.23 141	0.58 234	0.48 257	0.33 311	0.55 244	0.45 361	0.97 262	1.38 580	0.68 262	1.05 351	0.63 277	0.80 423	0.59 121	0.32 159	0.17 183	0.12 101	0.17 155	0.14 169	0.16 118	0.14 130

GrayStereo	0.82 480	0.26 236	0.58 234	0.63 508	0.37 377	0.76 391	1.86 677	1.11 335	0.87 303	1.99 643	1.89 613	1.08 449	1.82 646	1.39 414	0.48 343	0.19 288	0.14 271	0.19 231	0.21 415	0.18 209	0.39 579

UniTT-Stereo	0.36 124	0.23 141	0.59 240	0.48 257	0.36 357	0.40 74	0.32 158	0.53 32	0.49 141	0.54 217	0.55 174	0.36 98	0.31 78	0.58 119	0.51 365	0.20 333	0.15 336	0.17 155	0.15 199	0.19 263	0.15 175

GMM-Stereo	0.74 436	0.25 204	0.59 240	0.54 380	0.34 333	0.72 367	0.99 611	1.01 281	0.87 303	1.36 541	1.78 599	1.12 468	0.81 427	2.09 528	0.46 329	0.18 235	0.12 101	0.25 462	0.25 497	0.20 313	0.85 664

rafts_anoy	0.52 253	0.29 335	0.59 240	0.59 459	0.50 493	0.53 219	0.40 280	1.11 335	1.03 379	0.84 306	0.83 268	0.68 294	0.54 281	0.72 180	0.51 365	0.19 288	0.14 271	0.24 422	0.26 515	0.21 358	0.18 279

DF	0.38 141	0.22 106	0.60 243	0.46 206	0.26 128	0.46 123	0.31 142	0.84 199	0.47 134	0.43 147	0.66 211	0.58 251	0.31 78	0.79 212	0.30 120	0.18 235	0.12 101	0.16 103	0.12 68	0.16 118	0.15 175

NLMM1	0.56 310	0.27 270	0.60 243	0.47 223	0.74 604	0.68 347	0.43 326	1.83 553	1.04 384	0.59 240	0.62 195	0.51 197	0.47 205	1.33 388	0.57 400	0.18 235	0.21 499	0.20 283	0.17 278	0.20 313	0.15 175

riskmin	0.56 310	0.27 270	0.60 243	0.43 134	0.31 266	0.83 435	0.42 303	1.14 344	1.04 384	0.73 274	0.75 247	1.11 467	1.01 526	0.81 221	0.51 365	0.20 333	0.14 271	0.24 422	0.15 199	0.24 430	0.25 458

RAFT+CT+SA	0.58 326	0.29 335	0.60 243	0.66 537	0.37 377	0.42 91	0.55 458	1.27 394	1.03 379	0.70 265	1.22 434	0.60 262	0.70 377	1.64 469	0.41 272	0.18 235	0.13 204	0.22 359	0.22 444	0.21 358	0.18 279

SGM-Forest	1.24 587	0.38 503	0.60 243	0.52 344	0.37 377	1.56 594	1.30 645	1.65 492	1.36 572	2.11 650	1.79 600	1.63 581	0.93 487	7.48 686	0.95 528	0.36 590	0.37 630	0.39 608	0.34 602	0.37 557	0.32 543
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
FlowAnything_test	0.39 148	0.26 236	0.61 248	0.59 459	0.33 311	0.62 299	0.36 214	0.62 72	0.40 94	0.45 161	0.36 60	0.45 158	0.37 130	0.53 95	0.48 343	0.24 446	0.18 435	0.28 512	0.33 595	0.21 358	0.19 326

tg	0.52 253	0.24 168	0.61 248	0.49 279	0.30 237	0.90 454	0.29 120	1.07 318	0.83 290	0.83 303	1.02 335	0.62 274	0.43 167	1.35 396	0.41 272	0.17 183	0.12 101	0.22 359	0.20 369	0.17 161	0.15 175

x	0.54 284	0.31 395	0.61 248	0.47 223	0.30 237	0.67 339	0.47 379	1.53 462	0.79 277	0.81 294	0.83 268	0.78 326	0.70 377	0.70 172	0.62 422	0.21 368	0.19 453	0.22 359	0.19 330	0.21 358	0.20 363

cross-raft	0.54 284	0.25 204	0.61 248	0.52 344	0.29 211	0.68 347	0.37 240	1.46 438	0.76 265	1.01 362	1.06 353	1.28 510	0.46 193	0.71 176	0.35 205	0.15 84	0.12 101	0.18 203	0.16 247	0.19 263	0.14 130

PSMNet-RSSM	0.72 413	0.30 358	0.61 248	0.63 508	0.42 437	0.73 372	0.56 466	1.92 580	1.10 424	1.09 385	1.37 497	1.22 488	0.98 514	1.28 373	0.72 460	0.27 514	0.19 453	0.27 497	0.29 560	0.24 430	0.24 446

SGM_RVC	1.68 633	0.36 489	0.61 248	0.59 459	0.29 211	2.25 648	1.18 635	2.38 662	1.68 628	3.60 689	2.67 656	3.69 678	2.42 674	8.13 694	1.90 632	0.31 553	0.31 597	0.30 536	0.28 548	0.30 512	0.29 513
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
PSMNet-ADL	0.72 413	0.35 479	0.62 254	0.69 566	0.46 476	1.14 525	0.44 340	1.37 412	1.01 371	0.83 303	1.17 413	1.33 521	0.96 504	1.43 423	0.95 528	0.33 569	0.22 521	0.21 323	0.23 467	0.27 472	0.29 513

KYRaft	0.75 445	0.28 300	0.62 254	0.56 421	0.29 211	0.67 339	0.86 579	0.94 245	0.84 294	1.62 607	2.21 636	1.16 477	1.02 533	1.57 456	0.40 262	0.20 333	0.13 204	0.22 359	0.28 548	0.20 313	1.02 670

NOSS_ROB	1.26 590	0.46 541	0.62 254	0.56 421	0.38 399	1.06 509	0.78 552	1.73 512	1.40 590	1.01 362	1.43 516	1.10 462	0.75 394	10.62 713	0.65 433	0.45 627	0.43 646	0.48 632	0.45 634	0.44 594	0.41 585

AIO-test2	0.57 319	0.28 300	0.63 257	0.61 486	0.58 549	0.79 409	0.51 414	1.18 360	1.40 590	0.63 251	1.15 405	0.51 197	0.43 167	1.09 324	0.35 205	0.21 368	0.17 410	0.26 481	0.30 569	0.20 313	0.19 326

HHNet	0.62 345	0.26 236	0.63 257	0.43 134	0.45 464	0.50 180	0.58 481	1.07 318	1.01 371	1.25 484	2.23 637	0.70 305	0.61 335	1.07 317	0.47 337	0.20 333	0.13 204	0.23 400	0.19 330	0.19 263	0.30 526

FENet	0.60 335	0.28 300	0.63 257	0.54 380	0.33 311	0.83 435	0.38 248	1.27 394	1.07 401	1.00 356	0.86 278	0.99 422	0.85 447	0.96 272	0.68 447	0.22 399	0.15 336	0.23 400	0.20 369	0.22 385	0.23 430

GANet-RSSM	0.72 413	0.28 300	0.63 257	0.64 517	0.58 549	0.80 418	0.58 481	1.89 570	1.08 408	1.04 373	1.25 444	1.15 476	1.04 537	1.49 436	0.62 422	0.25 474	0.19 453	0.22 359	0.22 444	0.22 385	0.21 387

R-Stereo Train	0.57 319	0.26 236	0.63 257	0.54 380	0.36 357	0.69 353	0.54 440	1.22 382	0.72 249	1.61 603	1.50 541	0.75 316	0.53 274	0.64 146	0.44 299	0.18 235	0.15 336	0.17 155	0.15 199	0.17 161	0.17 249

RAFT-Stereo	0.57 319	0.26 236	0.63 257	0.54 380	0.36 357	0.69 353	0.54 440	1.22 382	0.72 249	1.61 603	1.50 541	0.75 316	0.53 274	0.64 146	0.44 299	0.18 235	0.15 336	0.17 155	0.15 199	0.17 161	0.17 249
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
CBMV_ROB	0.90 510	0.44 532	0.63 257	0.51 323	0.37 377	1.25 551	0.49 404	1.77 531	1.27 528	1.41 559	2.00 622	1.33 521	1.08 549	2.17 535	0.76 472	0.43 621	0.42 645	0.47 630	0.44 632	0.41 577	0.36 565

Lsterematch	0.52 253	0.24 168	0.64 264	0.45 188	0.25 108	0.71 364	0.31 142	0.81 180	1.05 389	0.96 338	1.28 460	0.69 300	0.48 219	0.84 232	0.66 438	0.21 368	0.12 101	0.19 231	0.16 247	0.18 209	0.19 326

rvit_stereo_0081	0.44 199	0.33 434	0.64 264	0.54 380	0.35 340	0.41 81	0.44 340	0.66 106	0.95 335	0.48 182	0.52 154	0.50 191	0.46 193	0.82 225	0.44 299	0.25 474	0.20 473	0.22 359	0.19 330	0.25 445	0.17 249

rvit_stereo_0082	0.44 199	0.33 434	0.64 264	0.54 380	0.35 340	0.41 81	0.44 340	0.66 106	0.95 335	0.48 182	0.52 154	0.50 191	0.46 193	0.82 225	0.44 299	0.25 474	0.20 473	0.22 359	0.19 330	0.25 445	0.17 249

RAFT-Test	0.54 284	0.25 204	0.64 264	0.47 223	0.30 237	0.97 485	0.27 101	1.24 389	0.81 282	0.96 338	1.12 386	1.28 510	0.48 219	0.71 176	0.36 217	0.17 183	0.13 204	0.17 155	0.14 169	0.16 118	0.16 216

raft_robust	0.68 398	0.30 358	0.64 264	0.52 344	0.26 128	0.54 229	0.35 197	1.33 402	1.24 514	1.16 435	1.07 357	0.60 262	0.54 281	3.58 605	0.37 229	0.18 235	0.14 271	0.20 283	0.22 444	0.20 313	0.16 216

iRaftStereo_RVC	0.47 224	0.26 236	0.64 264	0.50 291	0.29 211	0.53 219	0.33 171	1.05 302	0.77 269	0.84 306	1.00 322	0.55 224	0.37 130	0.81 221	0.40 262	0.17 183	0.12 101	0.22 359	0.20 369	0.19 263	0.15 175

AFF-stereo	0.58 326	0.25 204	0.64 264	0.46 206	0.29 211	0.34 41	0.38 248	1.15 346	1.14 447	1.17 444	1.60 566	1.10 462	0.71 382	0.97 280	0.43 295	0.13 26	0.11 38	0.19 231	0.19 330	0.17 161	0.14 130

aanet-new-34k	0.33 82	0.22 106	0.65 271	0.40 78	0.20 17	0.34 41	0.30 130	0.80 173	0.42 106	0.34 71	0.53 161	0.34 88	0.57 309	0.38 14	0.25 39	0.13 26	0.11 38	0.16 103	0.12 68	0.15 81	0.12 21

FSD	0.54 284	0.52 567	0.65 271	0.62 498	0.50 493	0.54 229	0.58 481	0.65 97	0.53 173	0.54 217	0.52 154	0.56 238	0.52 266	0.57 114	0.55 391	0.51 640	0.47 658	0.50 635	0.49 644	0.50 615	0.49 616

SCV_C0	0.43 185	0.26 236	0.65 271	0.43 134	0.29 211	0.47 137	0.31 142	1.34 407	0.73 254	0.38 117	0.49 140	0.54 218	0.29 59	1.24 363	0.30 120	0.17 183	0.13 204	0.16 103	0.13 129	0.20 313	0.15 175

GCAP-BAT	0.39 148	0.22 106	0.65 271	0.43 134	0.35 340	0.34 41	0.37 240	0.83 193	0.67 231	0.48 182	0.56 178	0.55 224	0.38 135	0.74 194	0.31 147	0.17 183	0.13 204	0.18 203	0.14 169	0.15 81	0.15 175

GCAPDPT-zeroshot	0.39 148	0.22 106	0.65 271	0.43 134	0.35 340	0.34 41	0.37 240	0.83 193	0.67 231	0.48 182	0.56 178	0.55 224	0.38 135	0.74 194	0.31 147	0.17 183	0.13 204	0.18 203	0.14 169	0.15 81	0.15 175

GMOStereo	0.53 268	0.26 236	0.65 271	0.50 291	0.29 211	0.52 208	0.43 326	0.89 215	0.96 341	1.41 559	1.14 396	0.85 360	0.56 296	0.59 121	0.38 242	0.16 125	0.14 271	0.24 422	0.21 415	0.20 313	0.15 175

error version	0.53 268	0.26 236	0.65 271	0.50 291	0.29 211	0.52 208	0.43 326	0.89 215	0.96 341	1.41 559	1.14 396	0.85 360	0.56 296	0.59 121	0.38 242	0.16 125	0.14 271	0.24 422	0.21 415	0.20 313	0.15 175

test-v	0.53 268	0.26 236	0.65 271	0.50 291	0.29 211	0.52 208	0.43 326	0.89 215	0.96 341	1.41 559	1.14 396	0.85 360	0.56 296	0.59 121	0.38 242	0.16 125	0.14 271	0.24 422	0.21 415	0.20 313	0.15 175

test-2	0.53 268	0.26 236	0.65 271	0.50 291	0.29 211	0.52 208	0.43 326	0.89 215	0.96 341	1.41 559	1.14 396	0.85 360	0.56 296	0.59 121	0.38 242	0.16 125	0.14 271	0.24 422	0.21 415	0.20 313	0.15 175

test_xeample	1.45 611	0.28 300	0.65 271	0.51 323	0.28 185	0.94 472	0.59 491	2.14 627	1.29 538	1.24 479	1.51 543	0.88 372	0.86 455	1.46 430	15.10 713	0.22 399	0.20 473	0.22 359	0.20 369	0.22 385	0.22 410

HSM	1.19 585	0.32 411	0.65 271	0.57 439	0.38 399	1.23 547	0.59 491	2.25 648	1.19 488	1.30 509	1.25 444	1.94 623	1.03 535	9.32 702	0.71 457	0.22 399	0.16 375	0.20 283	0.16 247	0.21 358	0.21 387

aanet-new-28k	0.32 67	0.21 73	0.66 282	0.43 134	0.21 25	0.47 137	0.28 108	0.64 87	0.33 53	0.36 91	0.39 71	0.36 98	0.49 236	0.39 21	0.27 71	0.15 84	0.11 38	0.16 103	0.13 129	0.22 385	0.15 175

RAStereo	0.34 96	0.21 73	0.66 282	0.47 223	0.27 158	0.26 15	0.29 120	0.69 120	0.63 207	0.32 54	0.42 87	0.45 158	0.31 78	0.45 51	0.34 193	0.17 183	0.15 336	0.19 231	0.15 199	0.18 209	0.13 71

H2IRNET	0.56 310	0.26 236	0.66 282	0.47 223	0.35 340	0.41 81	0.26 91	0.92 228	1.17 472	0.61 245	1.28 460	1.08 449	0.86 455	0.99 290	0.63 427	0.19 288	0.16 375	0.22 359	0.25 497	0.21 358	0.18 279

RAFT-345	0.84 491	0.25 204	0.66 282	0.50 291	0.27 158	0.54 229	0.42 303	0.83 193	1.11 426	1.32 523	2.34 642	0.86 364	0.54 281	5.72 649	0.47 337	0.18 235	0.13 204	0.22 359	0.17 278	0.17 161	0.16 216

RALCasStereoNet	0.54 284	0.30 358	0.66 282	0.59 459	0.51 505	0.61 289	0.52 425	0.94 245	0.93 329	0.70 265	1.01 327	0.78 326	0.44 178	1.33 388	0.47 337	0.20 333	0.16 375	0.18 203	0.16 247	0.20 313	0.19 326

CBMV	0.95 522	0.44 532	0.66 282	0.53 363	0.35 340	1.53 591	1.63 668	1.69 503	1.42 599	2.00 646	1.60 566	1.43 538	1.17 565	1.59 461	0.99 537	0.34 579	0.34 612	0.39 608	0.33 595	0.33 539	0.32 543
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MM-Stereo_test2	0.43 185	0.24 168	0.67 288	0.51 323	0.32 288	0.55 244	0.45 361	0.97 262	0.77 269	0.59 240	0.51 149	0.49 185	0.42 158	0.80 215	0.30 120	0.15 84	0.13 204	0.18 203	0.14 169	0.19 263	0.14 130

AE-Stereo	0.49 240	0.27 270	0.67 288	0.60 471	0.39 410	0.67 339	0.46 371	1.18 360	1.09 416	0.47 173	0.75 247	0.69 300	0.47 205	0.59 121	0.40 262	0.16 125	0.15 336	0.21 323	0.20 369	0.19 263	0.15 175

RAFT-RH_RVC	1.03 552	0.24 168	0.67 288	0.49 279	0.28 185	0.81 427	0.33 171	0.83 193	1.08 408	2.05 647	4.65 684	1.04 440	0.57 309	5.98 657	0.50 360	0.18 235	0.13 204	0.26 481	0.20 369	0.16 118	0.17 249

222	1.61 626	0.29 335	0.67 288	0.56 421	0.29 211	1.06 509	0.42 303	2.17 638	1.31 548	1.31 519	1.52 544	0.92 392	0.94 492	1.76 495	17.65 717	0.24 446	0.20 473	0.21 323	0.19 330	0.22 385	0.23 430

fast-iter	0.64 366	0.32 411	0.68 292	0.47 223	0.51 505	0.41 81	0.36 214	1.04 294	0.75 256	1.31 519	1.43 516	1.62 576	1.12 557	0.94 268	0.88 512	0.15 84	0.12 101	0.20 283	0.20 369	0.20 313	0.18 279

CoSv	0.64 366	0.32 411	0.68 292	0.47 223	0.51 505	0.41 81	0.36 214	1.04 294	0.75 256	1.31 519	1.43 516	1.62 576	1.12 557	0.94 268	0.88 512	0.15 84	0.12 101	0.20 283	0.20 369	0.20 313	0.18 279

11t1	0.52 253	0.28 300	0.68 292	0.51 323	0.28 185	0.83 435	0.39 265	1.22 382	0.63 207	0.84 306	0.74 245	0.68 294	0.68 368	0.91 255	0.57 400	0.21 368	0.18 435	0.19 231	0.16 247	0.20 313	0.21 387

GCAP-Stereo	0.40 163	0.28 300	0.68 292	0.47 223	0.25 108	0.53 219	0.32 158	0.82 188	0.58 189	0.65 256	0.69 226	0.58 251	0.42 158	0.47 72	0.29 101	0.17 183	0.14 271	0.17 155	0.13 129	0.17 161	0.14 130

BUS	0.74 436	0.32 411	0.68 292	0.54 380	0.44 457	2.34 653	0.42 303	2.16 632	0.98 355	1.20 457	1.11 379	1.03 436	0.62 341	0.91 255	0.70 451	0.24 446	0.17 410	0.25 462	0.22 444	0.22 385	0.22 410

BSDual-CNN	0.71 411	0.32 411	0.68 292	0.54 380	0.44 457	1.27 553	0.65 512	2.16 632	0.98 355	1.20 457	1.11 379	1.12 468	0.74 390	0.91 255	0.66 438	0.24 446	0.17 410	0.25 462	0.22 444	0.22 385	0.22 410

psmg	0.72 413	0.32 411	0.68 292	0.50 291	0.44 457	1.48 586	0.75 544	1.94 587	0.98 355	1.21 461	1.33 480	1.12 468	0.74 390	0.91 255	0.66 438	0.24 446	0.19 453	0.25 462	0.25 497	0.23 414	0.22 410

test-3	0.54 284	0.22 106	0.68 292	0.47 223	0.27 158	0.58 265	0.35 197	0.92 228	1.00 368	1.32 523	0.69 226	0.87 368	0.45 185	1.68 480	0.37 229	0.16 125	0.11 38	0.20 283	0.16 247	0.17 161	0.13 71

test_1	0.54 284	0.22 106	0.68 292	0.47 223	0.27 158	0.58 265	0.35 197	0.92 228	1.00 368	1.28 493	0.68 221	0.87 368	0.45 185	1.67 475	0.37 229	0.16 125	0.11 38	0.20 283	0.16 247	0.17 161	0.13 71

xxxx	1.51 615	0.28 300	0.68 292	0.54 380	0.28 185	1.16 533	0.44 340	2.19 641	1.29 538	1.09 385	1.36 495	1.22 488	0.85 447	1.79 498	15.70 716	0.24 446	0.21 499	0.21 323	0.20 369	0.22 385	0.23 430

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 284	0.25 204	0.68 292	0.43 134	0.24 79	0.40 74	0.34 186	1.04 294	1.09 416	1.32 523	1.60 566	0.80 332	0.68 368	0.67 164	0.39 253	0.13 26	0.10 9	0.18 203	0.17 278	0.17 161	0.13 71

Gwc-CoAtRS	0.52 253	0.24 168	0.68 292	0.48 257	0.29 211	0.64 308	0.25 77	1.16 348	1.08 408	1.01 362	1.00 322	1.12 468	0.56 296	0.69 168	0.37 229	0.16 125	0.13 204	0.17 155	0.15 199	0.15 81	0.15 175

LL-Strereo2	0.52 253	0.33 434	0.69 304	0.52 344	0.37 377	0.70 360	0.30 130	1.13 342	0.67 231	0.94 333	0.78 254	0.91 384	0.42 158	1.05 311	0.42 285	0.17 183	0.16 375	0.29 523	0.25 497	0.21 358	0.16 216

NRIStereo	0.60 335	0.29 335	0.69 304	0.53 363	0.28 185	0.63 304	0.33 171	1.08 324	0.87 303	1.14 419	0.87 284	0.91 384	0.59 321	2.24 543	0.49 353	0.20 333	0.14 271	0.21 323	0.19 330	0.21 358	0.17 249

ASMatch	0.88 505	0.26 236	0.69 304	0.51 323	0.35 340	0.48 147	0.37 240	1.12 338	0.92 327	1.10 393	3.28 667	0.96 412	0.98 514	4.90 628	0.49 353	0.19 288	0.16 375	0.22 359	0.19 330	0.19 263	0.27 494

THIR-Stereo	1.02 549	0.27 270	0.69 304	0.49 279	0.28 185	0.95 475	1.34 648	1.03 288	0.97 349	1.34 536	1.90 614	1.17 478	1.58 623	6.44 663	0.78 481	0.19 288	0.14 271	0.21 323	0.22 444	0.19 263	0.20 363

test_xeample3	0.42 178	0.28 300	0.69 304	0.43 134	0.33 311	0.56 254	0.38 248	0.79 164	0.45 124	0.53 211	0.46 119	0.44 150	0.44 178	1.38 407	0.31 147	0.18 235	0.14 271	0.19 231	0.15 199	0.17 161	0.16 216

EAI-Stereo	0.65 374	0.28 300	0.69 304	0.53 363	0.27 158	0.60 283	0.40 280	2.28 652	0.64 212	0.71 267	3.18 665	0.57 244	0.43 167	1.06 313	0.41 272	0.18 235	0.13 204	0.17 155	0.17 278	0.17 161	0.17 249

MIF-Stereo (partial)	0.45 208	0.25 204	0.70 310	0.50 291	0.52 518	0.35 49	0.26 91	0.91 225	0.59 198	0.45 161	0.71 234	0.51 197	0.51 258	1.11 330	0.45 314	0.20 333	0.16 375	0.23 400	0.20 369	0.24 430	0.18 279

DCRE	0.82 480	0.26 236	0.70 310	0.58 445	0.44 457	0.54 229	0.48 392	0.95 251	0.78 273	0.78 283	7.33 699	0.86 364	0.52 266	0.76 197	0.41 272	0.16 125	0.16 375	0.19 231	0.17 278	0.18 209	0.17 249

fff	0.53 268	0.24 168	0.70 310	0.43 134	0.24 79	0.48 147	0.36 214	1.07 318	1.25 517	1.10 393	1.02 335	0.57 244	1.06 544	0.73 185	0.52 373	0.16 125	0.13 204	0.17 155	0.13 129	0.15 81	0.19 326

DRaft	0.80 469	0.24 168	0.70 310	0.45 188	0.30 237	0.97 485	0.53 433	1.05 302	0.97 349	1.78 623	2.02 625	0.80 332	1.74 637	2.73 576	0.72 460	0.17 183	0.14 271	0.20 283	0.20 369	0.18 209	0.21 387

Pruner-Stereo	0.62 345	0.29 335	0.70 310	0.61 486	0.31 266	0.63 304	0.43 326	1.17 352	0.99 362	1.53 585	1.08 362	0.95 406	0.55 289	1.35 396	0.51 365	0.23 427	0.14 271	0.24 422	0.21 415	0.21 358	0.23 430

DCANet	0.54 284	0.24 168	0.70 310	0.43 134	0.24 79	0.49 164	0.36 214	1.05 302	1.30 544	1.12 401	1.03 345	0.58 251	0.92 478	0.81 221	0.52 373	0.16 125	0.13 204	0.17 155	0.13 129	0.18 209	0.19 326

csc	0.53 268	0.24 168	0.70 310	0.43 134	0.24 79	0.48 147	0.36 214	1.07 318	1.25 517	1.10 393	1.02 335	0.57 244	1.06 544	0.73 185	0.52 373	0.16 125	0.13 204	0.17 155	0.13 129	0.15 81	0.19 326

cscssc	0.53 268	0.24 168	0.70 310	0.43 134	0.24 79	0.48 147	0.36 214	1.07 318	1.25 517	1.10 393	1.02 335	0.57 244	1.06 544	0.73 185	0.52 373	0.16 125	0.13 204	0.17 155	0.13 129	0.15 81	0.19 326

111	0.60 335	0.23 141	0.70 310	0.43 134	0.24 79	0.72 367	0.42 303	1.18 360	1.41 596	0.80 289	1.38 502	1.10 462	0.79 417	0.96 272	0.58 404	0.18 235	0.13 204	0.17 155	0.15 199	0.17 161	0.19 326

CFNet-RSSM	0.54 284	0.24 168	0.70 310	0.48 257	0.28 185	0.60 283	0.27 101	1.49 444	1.14 447	1.06 375	0.93 299	1.08 449	0.54 281	0.70 172	0.35 205	0.16 125	0.12 101	0.17 155	0.15 199	0.16 118	0.14 130

psm_up	0.77 453	0.34 459	0.70 310	0.66 537	0.58 549	1.05 506	0.92 594	1.52 456	1.12 430	1.26 488	1.16 410	1.31 518	1.23 582	1.20 353	0.81 495	0.25 474	0.29 586	0.31 542	0.27 527	0.27 472	0.25 458

rvit_stereo_0080	0.44 199	0.32 411	0.71 321	0.47 223	0.36 357	0.42 91	0.55 458	0.82 188	0.68 237	0.50 199	0.60 189	0.55 224	0.47 205	0.59 121	0.44 299	0.26 498	0.21 499	0.20 283	0.20 369	0.31 521	0.19 326

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 216	0.36 489	0.71 321	0.47 223	0.36 357	0.67 339	0.35 197	0.78 157	1.12 430	0.61 245	0.62 195	0.39 123	0.39 140	0.71 176	0.39 253	0.20 333	0.17 410	0.22 359	0.18 305	0.23 414	0.19 326

whm_eth	0.44 199	0.32 411	0.71 321	0.47 223	0.36 357	0.42 91	0.55 458	0.82 188	0.68 237	0.50 199	0.60 189	0.55 224	0.47 205	0.59 121	0.44 299	0.26 498	0.21 499	0.20 283	0.20 369	0.31 521	0.19 326

qqq	0.57 319	0.34 459	0.71 321	0.47 223	0.27 158	0.64 308	0.62 502	1.42 424	0.78 273	0.80 289	0.92 296	0.95 406	0.77 405	0.88 247	0.59 407	0.21 368	0.20 473	0.24 422	0.23 467	0.22 385	0.21 387

test_3	0.55 301	0.23 141	0.71 321	0.53 363	0.28 185	0.61 289	0.40 280	0.92 228	1.05 389	1.19 453	0.68 221	0.93 394	0.44 178	1.67 475	0.39 253	0.15 84	0.12 101	0.22 359	0.19 330	0.21 358	0.14 130

TestStereo	0.64 366	0.39 508	0.71 321	0.51 323	0.27 158	0.56 254	0.42 303	1.03 288	0.91 320	0.80 289	1.00 322	0.68 294	0.52 266	3.25 595	0.45 314	0.22 399	0.15 336	0.24 422	0.18 305	0.27 472	0.16 216

mmm	0.63 353	0.35 479	0.72 327	0.51 323	0.30 237	0.86 448	0.54 440	1.59 476	0.86 298	1.07 378	1.38 502	0.79 330	0.75 394	0.91 255	0.58 404	0.22 399	0.18 435	0.29 523	0.25 497	0.25 445	0.23 430

CASS	0.65 374	0.34 459	0.72 327	0.56 421	0.27 158	0.78 403	0.42 303	1.59 476	0.86 298	1.30 509	1.25 444	0.87 368	0.84 444	0.84 232	0.54 386	0.35 586	0.19 453	0.26 481	0.21 415	0.28 491	0.42 589
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
HBP-ISP	0.96 523	0.58 590	0.72 327	0.61 486	0.46 476	1.64 602	0.76 547	1.86 561	1.28 533	1.30 509	1.53 545	0.86 364	0.94 492	3.27 596	0.69 450	0.45 627	0.44 649	0.54 645	0.48 641	0.47 606	0.40 580

DisPM	0.66 383	0.28 300	0.72 327	0.61 486	0.35 340	0.62 299	0.45 361	1.02 283	0.99 362	1.56 595	1.10 373	0.80 332	0.59 321	2.37 554	0.41 272	0.23 427	0.14 271	0.23 400	0.21 415	0.20 313	0.25 458

GANet-ADL	0.60 335	0.35 479	0.72 327	0.64 517	0.40 421	0.68 347	0.51 414	1.49 444	1.12 430	0.95 335	1.08 362	0.91 384	0.57 309	0.76 197	0.55 391	0.26 498	0.18 435	0.18 203	0.16 247	0.23 414	0.25 458

CrosDoStereo	1.58 621	0.24 168	0.72 327	0.48 257	0.29 211	0.67 339	12.49 717	1.10 328	0.98 355	1.34 536	1.75 596	1.00 423	1.89 650	6.65 667	0.81 495	0.19 288	0.15 336	0.20 283	0.22 444	0.18 209	0.19 326

AAGNet	1.83 642	0.28 300	0.72 327	0.61 486	0.32 288	0.67 339	0.51 414	0.96 259	0.98 355	1.47 571	1.20 428	1.00 423	1.18 570	2.83 578	22.77 724	0.22 399	0.13 204	0.22 359	0.19 330	0.23 414	0.15 175

OMP-Stereo	0.94 520	0.33 434	0.72 327	0.90 648	0.31 266	0.49 164	0.36 214	1.16 348	1.06 396	1.58 601	1.12 386	1.46 548	0.69 372	6.94 674	0.49 353	0.19 288	0.14 271	0.24 422	0.18 305	0.20 313	0.14 130

IIG-Stereo	0.96 523	0.31 395	0.72 327	0.88 643	0.33 311	0.61 289	0.26 91	1.19 371	1.03 379	1.69 615	1.37 497	1.46 548	0.75 394	6.96 676	0.51 365	0.19 288	0.14 271	0.23 400	0.18 305	0.20 313	0.14 130

DeepStereo_LL	1.58 621	0.24 168	0.72 327	0.48 257	0.29 211	0.67 339	12.49 717	1.10 328	0.98 355	1.34 536	1.75 596	1.00 423	1.89 650	6.65 667	0.81 495	0.19 288	0.15 336	0.20 283	0.22 444	0.18 209	0.19 326

SST-Stereo	0.83 486	0.28 300	0.72 327	0.59 459	0.31 266	0.72 367	0.26 91	1.09 325	0.86 298	1.47 571	1.10 373	1.00 423	0.87 460	5.73 650	0.45 314	0.22 399	0.13 204	0.23 400	0.19 330	0.23 414	0.18 279

DeepStereo_RVC	0.55 301	0.29 335	0.72 327	0.51 323	0.30 237	0.59 276	0.33 171	1.03 288	0.70 243	1.16 435	0.93 299	0.83 350	0.94 492	0.96 272	0.54 386	0.21 368	0.14 271	0.21 323	0.19 330	0.24 430	0.24 446

Hybrid-DGEV-2	0.65 374	0.31 395	0.73 339	0.60 471	0.37 377	1.08 513	0.28 108	1.45 436	1.40 590	1.32 523	0.85 275	1.03 436	1.01 526	1.05 311	0.48 343	0.18 235	0.15 336	0.22 359	0.19 330	0.17 161	0.15 175

coex_refinement	0.80 469	0.28 300	0.73 339	0.70 572	0.51 505	0.95 475	0.60 495	1.78 535	1.23 508	1.36 541	1.37 497	1.82 609	0.81 427	1.32 384	1.13 559	0.26 498	0.17 410	0.19 231	0.20 369	0.24 430	0.25 458

rvit_stereo_0081_aga	0.44 199	0.34 459	0.73 339	0.51 323	0.41 431	0.50 180	0.40 280	0.81 180	0.57 185	0.58 232	0.56 178	0.53 212	0.43 167	0.66 160	0.40 262	0.26 498	0.21 499	0.22 359	0.20 369	0.26 458	0.18 279

rrr	0.46 216	0.28 300	0.73 339	0.43 134	0.33 311	0.49 164	0.38 248	0.76 150	0.50 148	0.47 173	0.48 130	0.48 176	0.46 193	2.03 522	0.30 120	0.19 288	0.14 271	0.19 231	0.15 199	0.16 118	0.16 216

EKT-Stereo	0.53 268	0.30 358	0.73 339	0.58 445	0.60 560	0.51 201	0.48 392	0.94 245	0.90 314	0.71 267	0.88 288	0.77 322	0.43 167	1.07 317	0.40 262	0.22 399	0.16 375	0.21 323	0.18 305	0.20 313	0.22 410

Patchmatch Stereo++	0.55 301	0.30 358	0.73 339	0.50 291	0.27 158	0.65 324	0.29 120	1.05 302	0.64 212	1.12 401	0.96 305	0.83 350	0.60 325	1.37 403	0.45 314	0.22 399	0.14 271	0.24 422	0.20 369	0.26 458	0.18 279
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
PSM-adaLoss	0.54 284	0.30 358	0.73 339	0.50 291	0.27 158	0.65 324	0.41 297	1.04 294	0.64 212	1.12 401	0.96 305	0.82 343	0.61 335	1.06 313	0.45 314	0.22 399	0.14 271	0.24 422	0.20 369	0.26 458	0.18 279

ROB_FTStereo_v2	0.54 284	0.30 358	0.73 339	0.50 291	0.27 158	0.64 308	0.42 303	1.05 302	0.64 212	1.12 401	0.96 305	0.83 350	0.60 325	1.12 334	0.46 329	0.22 399	0.14 271	0.24 422	0.20 369	0.26 458	0.18 279

ROB_FTStereo	0.54 284	0.30 358	0.73 339	0.50 291	0.27 158	0.64 308	0.25 77	1.05 302	0.64 212	1.12 401	0.95 302	0.82 343	0.61 335	1.15 340	0.45 314	0.22 399	0.14 271	0.24 422	0.20 369	0.26 458	0.18 279

HUI-Stereo	0.52 253	0.30 358	0.73 339	0.50 291	0.27 158	0.65 324	0.30 130	1.04 294	0.64 212	1.12 401	0.96 305	0.83 350	0.60 325	0.79 212	0.45 314	0.22 399	0.14 271	0.24 422	0.20 369	0.26 458	0.18 279

RAFT_R40	0.83 486	0.28 300	0.73 339	0.59 459	0.31 266	0.69 353	0.44 340	1.10 328	0.95 335	1.47 571	1.10 373	1.00 423	0.85 447	5.53 644	0.46 329	0.22 399	0.13 204	0.23 400	0.20 369	0.23 414	0.18 279

iGMRVC	0.56 310	0.30 358	0.73 339	0.50 291	0.27 158	0.65 324	0.38 248	1.05 302	0.64 212	1.12 401	0.96 305	0.83 350	0.60 325	1.52 442	0.46 329	0.22 399	0.14 271	0.24 422	0.20 369	0.26 458	0.18 279

iRAFT	0.55 301	0.30 358	0.73 339	0.50 291	0.27 158	0.65 324	0.29 120	1.05 302	0.64 212	1.12 401	0.96 305	0.83 350	0.60 325	1.37 403	0.45 314	0.22 399	0.14 271	0.24 422	0.20 369	0.26 458	0.18 279

CroCo-Stereo	0.40 163	0.31 395	0.73 339	0.58 445	0.27 158	0.26 15	0.33 171	0.95 251	0.81 282	0.42 140	0.47 123	0.65 283	0.47 205	0.39 21	0.34 193	0.18 235	0.15 336	0.16 103	0.14 169	0.19 263	0.16 216
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
RAFT	0.64 366	0.30 358	0.73 339	0.59 459	0.33 311	0.68 347	0.58 481	1.04 294	0.76 265	1.08 379	1.19 423	1.65 587	0.93 487	1.06 313	0.56 397	0.21 368	0.18 435	0.27 497	0.24 483	0.22 385	0.17 249

RAFT-IKP	0.54 284	0.30 358	0.73 339	0.50 291	0.27 158	0.59 276	0.36 214	1.04 294	0.64 212	1.12 401	0.96 305	0.83 350	0.61 335	1.22 356	0.45 314	0.22 399	0.14 271	0.24 422	0.20 369	0.26 458	0.18 279

HCRNet	0.70 404	0.39 508	0.73 339	0.60 471	0.59 557	0.76 391	0.35 197	1.22 382	1.13 444	1.02 366	0.99 317	1.02 432	0.76 402	2.19 540	0.70 451	0.28 529	0.19 453	0.28 512	0.23 467	0.25 445	0.23 430

G2L-Stereo_test	0.73 431	0.27 270	0.74 356	0.49 279	0.40 421	0.90 454	0.81 565	1.53 462	1.14 447	1.28 493	1.27 454	1.52 562	0.72 386	1.62 465	0.94 524	0.19 288	0.14 271	0.16 103	0.15 199	0.18 209	0.19 326

test_sample2	0.62 345	0.29 335	0.74 356	0.50 291	0.28 185	0.80 418	0.61 499	1.61 483	1.00 368	0.88 317	0.99 317	0.94 397	0.83 440	1.16 344	0.51 365	0.23 427	0.18 435	0.22 359	0.21 415	0.23 414	0.22 410

anonymousdsp2	0.53 268	0.27 270	0.74 356	0.48 257	0.29 211	0.76 391	0.47 379	1.61 483	0.82 289	0.77 280	0.77 252	0.75 316	0.47 205	1.03 302	0.40 262	0.18 235	0.13 204	0.18 203	0.13 129	0.19 263	0.18 279

CRE-IMP	0.55 301	0.30 358	0.74 356	0.52 344	0.29 211	0.79 409	0.25 77	1.04 294	0.72 249	1.09 385	0.95 302	0.81 338	0.57 309	1.10 327	0.50 360	0.21 368	0.14 271	0.23 400	0.19 330	0.28 491	0.22 410

test_sample1	0.61 341	0.29 335	0.75 360	0.50 291	0.31 266	0.76 391	0.48 392	1.59 476	0.84 294	0.90 321	0.94 301	0.88 372	0.95 497	1.16 344	0.67 443	0.22 399	0.18 435	0.20 283	0.19 330	0.21 358	0.21 387

anonymousa	0.72 413	0.27 270	0.75 360	0.47 223	0.63 570	1.43 582	0.45 361	1.24 389	0.89 310	1.28 493	1.75 596	1.62 576	1.13 561	0.69 168	0.59 407	0.19 288	0.16 375	0.23 400	0.25 497	0.20 313	0.18 279

TestStereo1	0.63 353	0.28 300	0.75 360	0.76 603	0.31 266	0.48 147	0.43 326	1.30 400	1.21 499	0.97 343	1.31 471	0.64 280	0.77 405	1.75 490	0.42 285	0.20 333	0.15 336	0.22 359	0.18 305	0.21 358	0.17 249

test_5	0.65 374	0.30 358	0.75 360	0.67 549	0.50 493	0.92 465	0.52 425	1.39 419	1.12 430	0.76 275	1.11 379	1.00 423	0.90 472	1.53 446	0.45 314	0.18 235	0.13 204	0.23 400	0.22 444	0.21 358	0.19 326

SA-5K	0.63 353	0.28 300	0.75 360	0.76 603	0.31 266	0.48 147	0.43 326	1.30 400	1.21 499	0.97 343	1.31 471	0.64 280	0.77 405	1.75 490	0.42 285	0.20 333	0.15 336	0.22 359	0.18 305	0.21 358	0.17 249

NF-Stereo	0.80 469	0.30 358	0.75 360	0.60 471	0.31 266	0.64 308	0.44 340	1.21 374	0.90 314	1.29 500	1.02 335	0.82 343	0.57 309	5.40 642	0.48 343	0.23 427	0.14 271	0.24 422	0.20 369	0.20 313	0.30 526

OCTAStereo	0.80 469	0.30 358	0.75 360	0.60 471	0.31 266	0.64 308	0.44 340	1.21 374	0.90 314	1.29 500	1.01 327	0.82 343	0.57 309	5.35 636	0.48 343	0.24 446	0.14 271	0.24 422	0.20 369	0.20 313	0.30 526

RE-Stereo	0.80 469	0.30 358	0.75 360	0.60 471	0.31 266	0.64 308	0.44 340	1.21 374	0.90 314	1.29 500	1.01 327	0.81 338	0.57 309	5.37 639	0.48 343	0.24 446	0.14 271	0.24 422	0.20 369	0.20 313	0.30 526

TVStereo	0.80 469	0.30 358	0.75 360	0.60 471	0.31 266	0.64 308	0.44 340	1.21 374	0.90 314	1.29 500	1.01 327	0.81 338	0.57 309	5.37 639	0.48 343	0.24 446	0.14 271	0.24 422	0.20 369	0.20 313	0.30 526

AdaStereo	0.70 404	0.43 529	0.75 360	0.73 592	0.37 377	0.92 465	0.53 433	1.85 558	1.18 479	1.12 401	1.23 438	1.07 448	0.65 360	0.96 272	0.63 427	0.31 553	0.15 336	0.32 557	0.21 415	0.29 502	0.22 410
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.
aanet-new-60k	0.34 96	0.21 73	0.76 370	0.42 117	0.22 43	0.58 265	0.31 142	0.71 130	0.33 53	0.33 60	0.39 71	0.40 129	0.43 167	0.77 200	0.23 8	0.13 26	0.11 38	0.15 52	0.12 68	0.17 161	0.12 21

G2L-ROB	0.73 431	0.25 204	0.76 370	0.54 380	0.39 410	0.95 475	0.66 518	1.66 497	1.09 416	1.24 479	1.02 335	1.64 584	0.71 382	1.63 467	1.02 540	0.20 333	0.14 271	0.17 155	0.15 199	0.20 313	0.22 410

DCVSM-stereo	0.72 413	0.35 479	0.76 370	0.55 405	0.42 437	0.73 372	0.38 248	1.21 374	1.02 375	1.79 626	1.04 348	1.62 576	1.03 535	1.04 308	0.79 488	0.24 446	0.27 567	0.29 523	0.24 483	0.30 512	0.36 565

test_sample7	0.74 436	0.37 496	0.76 370	0.52 344	0.35 340	0.91 458	0.67 522	1.78 535	1.21 499	1.22 466	1.18 416	1.08 449	0.92 478	1.23 358	0.67 443	0.31 553	0.28 575	0.32 557	0.31 577	0.33 539	0.29 513

4D-IteraStereo	0.48 230	0.24 168	0.76 370	0.50 291	0.44 457	0.66 333	0.31 142	0.87 205	1.02 375	1.03 370	0.72 238	0.78 326	0.32 88	0.64 146	0.37 229	0.17 183	0.11 38	0.23 400	0.19 330	0.19 263	0.13 71

Sa-1000	0.72 413	0.29 335	0.76 370	0.59 459	0.30 237	0.73 372	0.37 240	1.62 487	1.33 556	1.28 493	2.04 627	0.86 364	0.75 394	1.84 502	0.38 242	0.19 288	0.14 271	0.25 462	0.23 467	0.20 313	0.16 216

IRAFT_RVC	0.88 505	0.28 300	0.76 370	0.63 508	0.31 266	0.65 324	1.02 616	1.22 382	0.94 333	1.22 466	1.04 348	1.01 430	0.98 514	5.82 652	0.53 380	0.22 399	0.12 101	0.25 462	0.20 369	0.20 313	0.19 326

CVANet_RVC	1.07 558	0.43 529	0.76 370	0.60 471	0.50 493	0.90 454	0.97 606	1.52 456	1.26 522	1.33 532	1.38 502	1.24 495	1.18 570	6.75 673	0.75 469	0.34 579	0.23 535	0.34 576	0.29 560	0.42 582	0.27 494

aanet-new-90k	0.34 96	0.21 73	0.77 378	0.41 97	0.23 56	0.43 100	0.36 214	0.64 87	0.30 30	0.28 20	0.40 77	0.31 58	0.50 245	0.97 280	0.22 1	0.13 26	0.11 38	0.15 52	0.12 68	0.19 263	0.11 3

aanet-new-12k	0.33 82	0.23 141	0.77 378	0.48 257	0.21 25	0.48 147	0.25 77	0.80 173	0.44 120	0.38 117	0.29 36	0.32 67	0.48 219	0.39 21	0.29 101	0.14 53	0.10 9	0.17 155	0.13 129	0.19 263	0.15 175

HH	0.63 353	0.30 358	0.77 378	0.50 291	0.32 288	0.49 164	0.46 371	1.65 492	0.64 212	0.69 263	1.09 367	1.63 581	0.85 447	1.90 508	0.37 229	0.18 235	0.13 204	0.19 231	0.17 278	0.19 263	0.16 216

HanStereo	0.63 353	0.30 358	0.77 378	0.50 291	0.32 288	0.49 164	0.46 371	1.65 492	0.64 212	0.69 263	1.09 367	1.63 581	0.85 447	1.90 508	0.37 229	0.18 235	0.13 204	0.19 231	0.17 278	0.19 263	0.16 216

CroCo-Stereo Lap2	0.44 199	0.34 459	0.77 378	0.61 486	0.79 622	0.28 22	0.35 197	0.75 147	0.71 247	0.38 117	0.50 143	0.72 309	0.55 289	0.57 114	0.47 337	0.17 183	0.18 435	0.19 231	0.16 247	0.21 358	0.20 363

PFNet+	0.59 332	0.28 300	0.77 378	0.53 363	0.30 237	0.59 276	0.31 142	0.92 228	1.14 447	1.33 532	1.10 373	0.79 330	0.57 309	1.31 380	0.49 353	0.25 474	0.17 410	0.28 512	0.26 515	0.21 358	0.25 458

PSM-softLoss	0.78 461	0.31 395	0.77 378	0.58 445	0.32 288	0.56 254	0.40 280	1.18 360	0.70 243	1.24 479	1.07 357	0.83 350	0.52 266	5.36 637	0.53 380	0.24 446	0.15 336	0.25 462	0.22 444	0.20 313	0.25 458

KMStereo	0.78 461	0.31 395	0.77 378	0.58 445	0.32 288	0.56 254	0.40 280	1.18 360	0.70 243	1.24 479	1.07 357	0.83 350	0.52 266	5.36 637	0.53 380	0.24 446	0.15 336	0.25 462	0.22 444	0.20 313	0.25 458

cf-r	0.73 431	0.30 358	0.77 378	0.55 405	0.63 570	0.78 403	0.48 392	1.79 541	1.15 459	1.13 416	1.26 451	1.43 538	0.87 460	1.40 420	0.85 508	0.25 474	0.18 435	0.22 359	0.23 467	0.19 263	0.19 326

HITNet	0.65 374	0.40 515	0.77 378	0.48 257	0.24 79	1.05 506	0.49 404	1.76 527	1.02 375	1.18 449	1.18 416	0.89 380	0.80 423	0.85 238	0.79 488	0.17 183	0.12 101	0.21 323	0.17 278	0.29 502	0.15 175
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
LG-Stereo	0.34 96	0.25 204	0.78 388	0.47 223	0.26 128	0.37 57	0.30 130	0.71 130	0.52 166	0.36 91	0.57 183	0.29 43	0.21 8	0.50 88	0.36 217	0.13 26	0.13 204	0.20 283	0.18 305	0.18 209	0.12 21

NINENet	0.77 453	0.37 496	0.78 388	0.62 498	0.51 505	2.34 653	0.42 303	1.83 553	1.04 384	1.14 419	1.23 438	1.03 436	0.62 341	1.24 363	0.70 451	0.28 529	0.23 535	0.31 542	0.21 415	0.26 458	0.25 458

DLCB_ROB	0.86 500	0.40 515	0.78 388	0.68 562	0.54 525	1.11 520	0.84 571	1.49 444	1.23 508	1.64 611	1.65 579	1.70 593	0.91 475	1.70 482	1.05 542	0.25 474	0.24 544	0.26 481	0.27 527	0.27 472	0.24 446

aanet-new-70k	0.35 108	0.20 43	0.79 391	0.42 117	0.21 25	0.50 180	0.30 130	0.65 97	0.31 34	0.33 60	0.40 77	0.31 58	0.51 258	1.00 296	0.24 14	0.12 9	0.11 38	0.16 103	0.12 68	0.16 118	0.12 21

Selective-RAFT	0.52 253	0.28 300	0.79 391	0.55 405	0.27 158	0.91 458	0.33 171	0.80 173	0.88 307	0.58 232	0.63 198	0.81 338	0.77 405	1.29 377	0.48 343	0.19 288	0.14 271	0.17 155	0.15 199	0.19 263	0.17 249

AACVNet	0.86 500	0.35 479	0.79 391	0.82 624	0.39 410	0.76 391	0.49 404	1.61 483	0.81 282	1.08 379	1.33 480	1.30 514	0.93 487	4.34 616	0.74 464	0.25 474	0.21 499	0.28 512	0.22 444	0.29 502	0.25 458

GwcNet-ADL	0.64 366	0.31 395	0.79 391	0.56 421	0.41 431	0.60 283	0.58 481	1.41 422	1.26 522	1.08 379	1.13 392	0.91 384	0.60 325	1.04 308	0.78 481	0.27 514	0.18 435	0.18 203	0.18 305	0.25 445	0.29 513

DEmStereo	0.97 529	0.23 141	0.79 391	0.47 223	0.32 288	1.04 504	0.56 466	0.93 239	0.89 310	1.39 556	2.14 633	1.02 432	2.07 662	5.64 648	0.77 479	0.17 183	0.15 336	0.20 283	0.20 369	0.18 209	0.20 363

TDLM	1.06 556	0.44 532	0.79 391	0.63 508	0.50 493	0.89 451	1.44 653	1.48 442	1.26 522	1.12 401	1.40 508	1.08 449	0.98 514	6.65 667	0.78 481	0.33 569	0.21 499	0.33 566	0.26 515	0.37 557	0.24 446

UDGNet	0.72 413	1.17 665	0.80 397	0.77 606	0.41 431	0.77 398	0.38 248	0.97 262	1.34 559	0.81 294	0.88 288	0.71 308	0.60 325	1.21 355	0.54 386	0.52 641	0.19 453	1.02 677	0.26 515	0.71 651	0.31 536

aanet-new-40k	0.33 82	0.22 106	0.81 398	0.40 78	0.25 108	0.52 208	0.23 52	0.67 114	0.32 44	0.33 60	0.47 123	0.33 80	0.52 266	0.35 7	0.28 89	0.13 26	0.10 9	0.16 103	0.12 68	0.18 209	0.12 21

rvit_stereo_0083	0.47 224	0.33 434	0.81 398	0.56 421	0.36 357	0.50 180	0.44 340	0.68 117	0.95 335	0.49 190	0.57 183	0.55 224	0.49 236	0.88 247	0.46 329	0.25 474	0.25 553	0.24 422	0.20 369	0.24 430	0.17 249

FCDSN-DC	2.32 665	0.63 608	0.81 398	0.84 628	0.75 613	2.23 647	0.94 601	2.09 621	1.80 639	5.45 707	7.72 703	7.77 704	6.93 709	3.39 597	1.80 627	0.52 641	0.48 660	0.52 639	0.51 651	0.57 631	0.58 637
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ac_64	0.82 480	0.29 335	0.81 398	0.71 580	0.60 560	1.05 506	0.54 440	1.99 599	0.92 327	1.18 449	1.06 353	1.99 629	1.08 549	1.94 514	0.97 533	0.27 514	0.22 521	0.24 422	0.23 467	0.22 385	0.19 326

MultiAttention	4.51 694	0.33 434	0.82 402	0.73 592	0.45 464	30.98 730	4.50 712	2.18 640	1.40 590	1.61 603	2.41 646	2.43 652	0.70 377	38.42 735	1.36 589	0.22 399	0.15 336	0.29 523	0.30 569	0.47 606	0.43 596

FACV-RUCA	0.63 353	0.34 459	0.82 402	0.62 498	0.65 575	0.81 427	0.41 297	1.44 431	1.07 401	0.86 314	1.14 396	0.61 267	0.69 372	0.80 215	0.53 380	0.28 529	0.19 453	0.47 630	0.21 415	0.35 546	0.25 458

ITSA-stereo	0.82 480	0.36 489	0.82 402	0.54 380	0.31 266	0.80 418	0.47 379	2.17 638	1.67 626	1.13 416	1.13 392	0.94 397	0.86 455	2.46 562	1.00 538	0.26 498	0.23 535	0.28 512	0.27 527	0.28 491	0.36 565

Anonymous_2	1.30 593	0.55 579	0.82 402	0.52 344	0.58 549	1.01 494	0.64 510	1.25 391	0.97 349	0.96 338	0.78 254	1.33 521	1.29 591	1.03 302	0.74 464	0.62 657	0.64 678	1.06 678	9.63 723	1.16 672	0.49 616

SA	0.66 383	0.30 358	0.82 402	0.61 486	0.30 237	0.58 265	0.38 248	1.44 431	1.30 544	0.96 338	1.36 495	0.66 287	0.95 497	1.85 505	0.42 285	0.19 288	0.15 336	0.25 462	0.23 467	0.21 358	0.17 249

aanet-new-14k	0.36 124	0.24 168	0.83 407	0.46 206	0.22 43	0.46 123	0.33 171	0.66 106	0.61 201	0.39 128	0.48 130	0.29 43	0.64 352	0.41 32	0.29 101	0.15 84	0.11 38	0.16 103	0.12 68	0.21 358	0.14 130

GCAPDPT-zeroshot4090	0.41 172	0.19 23	0.83 407	0.40 78	0.28 185	0.46 123	0.28 108	0.78 157	0.37 80	0.34 71	0.51 149	0.39 123	0.48 219	0.39 21	0.23 8	0.14 53	0.12 101	0.16 103	0.12 68	0.17 161	1.46 682

CSP-Net	0.97 529	0.38 503	0.83 407	0.53 363	0.41 431	1.63 600	0.77 550	2.00 600	1.05 389	1.25 484	1.20 428	1.33 521	0.83 440	4.93 630	0.85 508	0.32 560	0.22 521	0.20 283	0.20 369	0.23 414	0.25 458

CCAANet	0.78 461	0.30 358	0.83 407	0.58 445	0.51 505	1.04 504	0.45 361	1.68 500	1.12 430	0.85 311	1.35 493	1.10 462	0.77 405	3.04 587	0.78 481	0.17 183	0.16 375	0.24 422	0.23 467	0.19 263	0.23 430

DIP-Stereo	0.62 345	0.30 358	0.83 407	0.48 257	0.36 357	0.95 475	0.33 171	2.37 661	0.67 231	1.25 484	1.00 322	0.68 294	0.51 258	0.91 255	0.61 419	0.18 235	0.15 336	0.21 323	0.17 278	0.19 263	0.19 326
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
GCAP-Stereo-DPT-20K	0.41 172	0.19 23	0.84 412	0.40 78	0.28 185	0.46 123	0.28 108	0.78 157	0.37 80	0.34 71	0.51 149	0.39 123	0.48 219	0.39 21	0.23 8	0.14 53	0.12 101	0.16 103	0.12 68	0.17 161	1.46 682

FC-DCNN v2	2.81 681	0.59 593	0.85 413	0.73 592	0.57 540	2.97 676	1.05 620	3.39 686	2.61 673	6.98 710	7.67 702	10.38 712	6.31 706	5.75 651	3.37 668	0.53 647	0.48 660	0.51 637	0.50 648	0.53 624	0.51 623

ffm	0.72 413	0.33 434	0.85 413	0.53 363	0.37 377	0.74 377	0.56 466	0.95 251	2.47 668	1.15 425	1.45 524	1.06 442	0.82 432	1.55 450	0.32 159	0.20 333	0.12 101	0.31 542	0.27 527	0.19 263	0.20 363

ff1	1.37 602	0.33 434	0.85 413	0.53 363	0.37 377	0.74 377	0.56 466	0.95 251	2.47 668	1.15 425	1.45 524	1.06 442	0.82 432	7.22 679	7.61 691	0.20 333	0.12 101	0.31 542	0.27 527	0.19 263	0.20 363

mmx	1.39 605	0.33 434	0.85 413	0.53 363	0.37 377	0.74 377	0.56 466	2.13 623	1.37 576	1.15 425	1.45 524	1.06 442	0.82 432	7.22 679	7.61 691	0.24 446	0.19 453	0.31 542	0.27 527	0.30 512	0.25 458

xxx	1.39 605	0.33 434	0.85 413	0.53 363	0.37 377	0.74 377	0.56 466	2.13 623	1.37 576	1.15 425	1.45 524	1.06 442	0.82 432	7.22 679	7.61 691	0.24 446	0.19 453	0.31 542	0.27 527	0.30 512	0.25 458

SACVNet	0.85 495	0.46 541	0.85 413	0.81 616	0.56 536	0.80 418	0.79 556	1.68 500	1.12 430	1.34 536	1.33 480	1.25 499	0.94 492	2.39 556	0.76 472	0.34 579	0.26 559	0.31 542	0.29 560	0.35 546	0.44 599

Selective-IGEV-i1	0.66 383	0.27 270	0.86 419	0.54 380	0.33 311	1.01 494	0.78 552	1.75 520	1.18 479	0.88 317	1.19 423	1.19 482	0.56 296	0.98 283	0.54 386	0.19 288	0.16 375	0.20 283	0.17 278	0.19 263	0.20 363

model_zeroshot	0.48 230	0.29 335	0.86 419	0.51 323	0.36 357	0.69 353	0.37 240	1.12 338	0.62 204	0.85 311	0.84 271	0.66 287	0.37 130	0.73 185	0.34 193	0.20 333	0.16 375	0.19 231	0.16 247	0.17 161	0.16 216

SMFormer	0.75 445	0.30 358	0.86 419	0.46 206	0.26 128	0.82 429	0.43 326	2.05 612	1.39 585	1.23 472	1.47 531	0.98 416	0.95 497	1.71 484	0.82 500	0.24 446	0.20 473	0.22 359	0.21 415	0.23 414	0.24 446

tta	0.75 445	0.30 358	0.86 419	0.46 206	0.26 128	0.82 429	0.43 326	2.05 612	1.39 585	1.23 472	1.47 531	0.98 416	0.95 497	1.71 484	0.82 500	0.24 446	0.20 473	0.22 359	0.21 415	0.18 209	0.18 279

qqq1	0.72 413	0.30 358	0.86 419	0.46 206	0.26 128	0.82 429	0.43 326	2.05 612	1.39 585	1.23 472	1.47 531	0.98 416	0.95 497	1.71 484	0.44 299	0.24 446	0.20 473	0.18 203	0.15 199	0.18 209	0.18 279

fff1	0.72 413	0.30 358	0.86 419	0.46 206	0.26 128	0.82 429	0.43 326	2.05 612	1.39 585	1.23 472	1.47 531	0.98 416	0.95 497	1.71 484	0.44 299	0.24 446	0.20 473	0.18 203	0.15 199	0.18 209	0.18 279

1111x	1.70 635	0.29 335	0.86 419	0.51 323	0.27 158	1.01 494	0.68 526	2.22 645	1.28 533	1.13 416	1.40 508	1.21 486	1.10 553	5.53 644	15.20 714	0.22 399	0.21 499	0.22 359	0.22 444	0.24 430	0.22 410

StereoVision	0.65 374	0.34 459	0.86 419	0.59 459	0.40 421	0.50 180	0.41 297	1.09 325	0.93 329	0.71 267	2.50 651	0.82 343	0.57 309	1.03 302	0.49 353	0.25 474	0.28 575	0.29 523	0.28 548	0.36 553	0.20 363

CFNet_pseudo	0.66 383	0.32 411	0.86 419	0.48 257	0.39 410	0.70 360	0.40 280	1.33 402	1.22 505	1.16 435	1.34 487	1.24 495	0.64 352	0.98 283	0.59 407	0.21 368	0.16 375	0.33 566	0.19 330	0.36 553	0.25 458

GANet	1.36 600	0.47 546	0.86 419	0.67 549	0.45 464	1.34 565	1.73 670	1.64 491	1.24 514	1.49 579	2.38 643	1.55 566	1.20 576	9.30 701	0.93 522	0.30 546	0.31 597	0.33 566	0.28 548	0.39 570	0.30 526

ccs_rob	0.66 383	0.33 434	0.86 419	0.48 257	0.39 410	0.70 360	0.40 280	1.33 402	1.22 505	1.16 435	1.34 487	1.23 493	0.64 352	0.98 283	0.59 407	0.21 368	0.16 375	0.35 585	0.20 369	0.37 557	0.25 458

FC-DCNN	2.72 680	0.59 593	0.86 419	0.73 592	0.57 540	2.91 673	1.04 618	3.01 680	2.60 672	6.83 709	7.64 701	9.92 709	6.33 707	5.21 633	3.14 662	0.53 647	0.48 660	0.51 637	0.50 648	0.53 624	0.51 623

aanet-new-10k	0.35 108	0.22 106	0.87 431	0.47 223	0.23 56	0.66 333	0.24 67	0.63 80	0.40 94	0.38 117	0.42 87	0.40 129	0.53 274	0.40 28	0.29 101	0.16 125	0.11 38	0.16 103	0.12 68	0.19 263	0.13 71

FE-Mocha	0.49 240	0.30 358	0.87 431	0.48 257	0.36 357	0.45 116	0.22 39	1.58 474	0.49 141	1.00 356	1.09 367	0.74 313	0.41 150	0.55 104	0.30 120	0.18 235	0.12 101	0.21 323	0.20 369	0.17 161	0.15 175

rvit_stereo_ft	0.47 224	0.35 479	0.87 431	0.67 549	0.42 437	0.40 74	0.59 491	0.81 180	0.74 255	0.46 168	0.55 174	0.57 244	0.49 236	0.65 157	0.50 360	0.25 474	0.17 410	0.22 359	0.22 444	0.24 430	0.17 249

test_sample6	0.71 411	0.34 459	0.87 431	0.52 344	0.30 237	0.82 429	0.58 481	1.79 541	1.15 459	1.14 419	1.33 480	0.91 384	0.79 417	1.31 380	0.74 464	0.27 514	0.21 499	0.27 497	0.29 560	0.28 491	0.27 494

test_sample5	0.69 400	0.34 459	0.87 431	0.52 344	0.30 237	0.84 444	0.54 440	1.83 553	1.14 447	1.11 399	1.25 444	0.88 372	0.78 413	1.23 358	0.65 433	0.26 498	0.20 473	0.27 497	0.27 527	0.27 472	0.26 482

DualNet	0.70 404	0.34 459	0.87 431	0.52 344	0.30 237	0.84 444	0.54 440	1.83 553	1.14 447	1.14 419	1.33 480	0.88 372	0.78 413	1.23 358	0.65 433	0.26 498	0.20 473	0.27 497	0.27 527	0.27 472	0.26 482

RALAANet	0.60 335	0.33 434	0.87 431	0.62 498	0.50 493	0.69 353	0.31 142	1.21 374	1.06 396	1.09 385	1.16 410	0.88 372	0.46 193	1.22 356	0.42 285	0.19 288	0.15 336	0.21 323	0.17 278	0.27 472	0.17 249

MSMDNet	0.66 383	0.32 411	0.87 431	0.49 279	0.37 377	0.79 409	0.40 280	1.43 430	1.31 548	1.15 425	1.31 471	1.24 495	0.63 348	0.88 247	0.57 400	0.21 368	0.16 375	0.26 481	0.19 330	0.39 570	0.24 446

DeepPruner_ROB	0.74 436	0.48 550	0.87 431	0.57 439	0.44 457	0.79 409	0.54 440	1.73 512	0.96 341	1.38 550	1.27 454	1.24 495	0.73 388	1.43 423	0.73 463	0.34 579	0.28 575	0.27 497	0.26 515	0.31 521	0.31 536

test_sample3	0.68 398	0.32 411	0.88 440	0.52 344	0.30 237	0.97 485	0.52 425	1.86 561	1.15 459	1.08 379	1.11 379	0.88 372	0.71 382	1.17 348	0.68 447	0.25 474	0.20 473	0.25 462	0.25 497	0.25 445	0.25 458

PCWNet_CMD	0.66 383	0.32 411	0.88 440	0.49 279	0.37 377	0.78 403	0.40 280	1.42 424	1.31 548	1.16 435	1.31 471	1.25 499	0.62 341	0.89 252	0.57 400	0.20 333	0.16 375	0.27 497	0.19 330	0.40 574	0.25 458

CFNet_ucs	0.70 404	0.33 434	0.88 440	0.50 291	0.43 448	0.74 377	0.44 340	1.60 480	1.29 538	1.22 466	1.54 550	1.09 459	0.63 348	0.99 290	0.59 407	0.25 474	0.20 473	0.37 596	0.21 415	0.40 574	0.28 506

RAFT_CTSACE	0.63 353	0.26 236	0.88 440	0.55 405	0.51 505	0.71 364	0.44 340	0.80 173	0.97 349	0.97 343	1.84 606	1.18 481	0.68 368	1.47 434	0.36 217	0.16 125	0.15 336	0.21 323	0.20 369	0.20 313	0.14 130

LMCR-Stereo	0.82 480	0.46 541	0.88 440	0.75 600	0.43 448	1.33 563	0.56 466	2.43 666	0.98 355	1.53 585	1.49 538	0.74 313	1.00 524	1.63 467	0.89 515	0.28 529	0.17 410	0.22 359	0.17 278	0.29 502	0.20 363

StereoDRNet-Refined	0.80 469	0.41 522	0.88 440	0.62 498	0.42 437	1.33 563	0.48 392	1.52 456	1.17 472	1.45 568	1.44 521	1.44 543	0.90 472	1.26 367	1.24 571	0.20 333	0.16 375	0.27 497	0.24 483	0.25 445	0.28 506
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
IGEV_i1	0.66 383	0.29 335	0.89 446	0.55 405	0.28 185	0.92 465	0.60 495	1.98 596	0.83 290	1.00 356	1.04 348	1.09 459	0.68 368	1.29 377	0.62 422	0.20 333	0.17 410	0.21 323	0.17 278	0.21 358	0.21 387

TransformOpticalFlow	0.96 523	0.28 300	0.89 446	0.52 344	0.31 266	0.66 333	0.54 440	1.75 520	1.12 430	1.09 385	1.44 521	1.37 530	1.01 526	6.70 671	0.42 285	0.19 288	0.12 101	0.20 283	0.19 330	0.18 209	0.19 326

ADLNet	0.85 495	0.36 489	0.89 446	0.85 633	0.72 596	1.24 549	0.76 547	1.82 548	1.36 572	1.52 583	1.35 493	1.27 507	0.99 522	1.23 358	1.15 561	0.27 514	0.20 473	0.26 481	0.25 497	0.28 491	0.30 526

MSMD_ROB	1.99 654	0.59 593	0.89 446	0.70 572	0.61 563	3.95 690	0.94 601	1.80 544	1.79 638	4.41 697	4.43 678	8.17 705	3.66 692	3.40 598	1.33 583	0.52 641	0.48 660	0.54 645	0.58 658	0.53 624	0.50 619

GES	0.66 383	0.34 459	0.90 450	0.59 459	0.38 399	0.94 472	0.57 477	2.11 622	0.86 298	1.02 366	1.11 379	0.66 287	0.79 417	0.99 290	0.61 419	0.27 514	0.19 453	0.20 283	0.20 369	0.21 358	0.30 526

UPFNet	0.80 469	0.32 411	0.90 450	0.59 459	0.74 604	1.26 552	0.80 562	1.52 456	1.10 424	1.30 509	1.12 386	1.30 514	0.84 444	1.67 475	1.09 550	0.24 446	0.24 544	0.24 422	0.23 467	0.25 445	0.18 279

DMCA	0.67 394	0.34 459	0.90 450	0.51 323	0.44 457	0.86 448	0.47 379	1.42 424	1.02 375	1.17 444	1.12 386	1.23 493	0.75 394	0.78 207	0.95 528	0.25 474	0.19 453	0.27 497	0.19 330	0.24 430	0.27 494

aanet-new-78k	0.35 108	0.22 106	0.91 453	0.43 134	0.21 25	0.33 39	0.36 214	0.65 97	0.32 44	0.32 54	0.40 77	0.31 58	0.59 321	0.91 255	0.22 1	0.12 9	0.10 9	0.16 103	0.12 68	0.18 209	0.12 21

test_sample4	0.69 400	0.33 434	0.91 453	0.51 323	0.30 237	0.92 465	0.52 425	1.87 564	1.15 459	1.14 419	1.18 416	0.87 368	0.75 394	1.18 350	0.68 447	0.25 474	0.20 473	0.26 481	0.26 515	0.26 458	0.25 458

iRaft-Stereo_5w	0.85 495	0.29 335	0.91 453	0.53 363	0.43 448	0.49 164	0.68 526	0.99 269	0.87 303	0.79 286	1.34 487	1.46 548	0.91 475	5.11 631	1.11 556	0.17 183	0.14 271	0.22 359	0.18 305	0.20 313	0.20 363

AASNet	0.76 451	0.35 479	0.91 453	0.79 610	0.81 629	1.14 525	0.56 466	2.02 608	1.08 408	1.22 466	1.24 440	0.93 394	0.76 402	0.77 200	1.16 562	0.27 514	0.23 535	0.24 422	0.20 369	0.28 491	0.24 446

RASNet	1.12 571	0.30 358	0.91 453	0.66 537	0.77 617	0.97 485	0.57 477	1.37 412	1.35 568	1.02 366	1.34 487	2.11 638	1.43 607	7.09 678	1.39 594	0.19 288	0.17 410	0.17 155	0.19 330	0.18 209	0.16 216

MIM_Stereo	0.57 319	0.24 168	0.92 458	0.46 206	0.30 237	0.54 229	0.28 108	1.27 394	0.75 256	1.00 356	1.16 410	0.93 394	0.53 274	1.45 428	0.61 419	0.16 125	0.16 375	0.20 283	0.19 330	0.17 161	0.14 130

MeshStereo	2.26 662	0.56 583	0.92 458	0.61 486	0.49 486	2.60 662	1.02 616	3.18 682	2.05 656	7.40 714	4.98 688	7.58 702	2.98 684	6.37 661	1.96 635	0.43 621	0.43 646	0.45 625	0.39 619	0.43 588	0.42 589
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
RT-IGEV	0.77 453	0.28 300	0.93 460	0.55 405	0.33 311	1.01 494	0.83 570	2.03 611	0.93 329	1.28 493	1.58 563	1.77 602	1.17 565	1.04 308	0.49 353	0.23 427	0.16 375	0.21 323	0.17 278	0.19 263	0.26 482

UGAM-zero	1.00 540	0.30 358	0.93 460	0.47 223	0.30 237	0.57 259	0.25 77	2.25 648	0.63 207	1.01 362	1.10 373	2.73 662	1.85 647	6.26 658	0.40 262	0.17 183	0.14 271	0.19 231	0.15 199	0.16 118	0.17 249

GCST	1.08 561	1.47 680	0.93 460	1.73 683	1.14 668	1.30 558	0.31 142	1.33 402	1.16 469	1.29 500	0.97 314	0.98 416	0.49 236	2.08 527	0.46 329	1.19 682	0.70 682	1.30 682	0.85 677	1.02 667	0.89 665

CoDeX	0.73 431	0.29 335	0.93 460	0.54 380	0.36 357	1.14 525	0.61 499	2.34 658	1.17 472	1.16 435	1.25 444	0.91 384	0.87 460	1.33 388	0.64 432	0.20 333	0.16 375	0.21 323	0.18 305	0.20 313	0.18 279

PS-NSSS	0.99 535	0.58 590	0.93 460	0.58 445	0.57 540	0.91 458	0.80 562	1.81 547	1.14 447	1.14 419	1.67 584	1.00 423	0.83 440	4.62 621	0.78 481	0.37 594	0.31 597	0.52 639	0.32 585	0.45 598	0.38 576

DDVS	0.78 461	0.41 522	0.94 465	0.60 471	0.43 448	1.30 558	0.43 326	1.40 421	0.91 320	1.20 457	1.15 405	1.43 538	0.64 352	2.18 538	0.89 515	0.28 529	0.22 521	0.26 481	0.23 467	0.31 521	0.33 549

MIPNet	0.56 310	0.28 300	0.94 465	0.49 279	0.33 311	0.66 333	0.38 248	1.35 409	1.08 408	1.06 375	0.92 296	0.60 262	0.79 417	0.73 185	0.52 373	0.17 183	0.14 271	0.19 231	0.16 247	0.18 209	0.17 249

GMStereo	0.55 301	0.45 539	0.94 465	0.50 291	0.32 288	0.64 308	0.43 326	1.00 273	1.40 590	0.82 300	0.73 240	0.51 197	0.45 185	0.85 238	0.55 391	0.24 446	0.15 336	0.20 283	0.21 415	0.31 521	0.24 446
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HGLStereo	0.85 495	0.38 503	0.94 465	0.80 613	1.03 655	1.17 535	0.58 481	1.52 456	1.20 493	1.19 453	1.62 572	1.13 473	1.20 576	1.80 499	1.06 544	0.24 446	0.24 544	0.24 422	0.21 415	0.23 414	0.27 494

G2L-Stereo	0.80 469	0.32 411	0.95 469	0.60 471	0.42 437	0.78 403	0.69 530	1.50 448	1.09 416	1.33 532	1.14 396	1.45 545	0.72 386	2.45 559	1.10 553	0.25 474	0.20 473	0.26 481	0.21 415	0.20 313	0.26 482

UGAM	1.14 576	0.27 270	0.95 469	0.53 363	0.42 437	0.70 360	0.72 538	0.95 251	1.32 552	0.98 348	1.48 536	1.78 605	0.87 460	9.65 707	0.87 511	0.21 368	0.18 435	0.30 536	0.24 483	0.19 263	0.16 216

MyStereo06	0.61 341	0.28 300	0.95 469	0.56 421	0.46 476	0.61 289	0.73 539	1.78 535	0.67 231	1.03 370	1.12 386	1.13 473	0.56 296	0.78 207	0.41 272	0.17 183	0.16 375	0.23 400	0.20 369	0.22 385	0.20 363

hknet	0.77 453	0.32 411	0.95 469	0.54 380	0.38 399	1.27 553	0.65 512	2.16 632	1.07 401	1.20 457	1.11 379	1.59 572	0.81 427	1.37 403	0.66 438	0.22 399	0.17 410	0.25 462	0.22 444	0.22 385	0.22 410

delet	0.85 495	0.32 411	0.95 469	0.65 531	0.66 579	1.64 602	0.84 571	1.75 520	1.35 568	1.32 523	1.30 465	1.30 514	0.88 465	1.68 480	1.10 553	0.21 368	0.21 499	0.24 422	0.24 483	0.21 358	0.21 387

acv_ft	0.75 445	0.31 395	0.95 469	0.70 572	0.86 640	1.24 549	0.53 433	1.44 431	1.07 401	1.24 479	1.30 465	1.08 449	0.92 478	0.80 215	1.34 585	0.21 368	0.19 453	0.21 323	0.18 305	0.21 358	0.18 279

HLf8	0.51 248	0.25 204	0.96 475	0.40 78	0.33 311	0.62 299	0.36 214	1.17 352	1.07 401	0.61 245	0.83 268	0.56 238	0.44 178	0.99 290	0.46 329	0.20 333	0.13 204	0.17 155	0.14 169	0.19 263	0.21 387

CIPLG	0.62 345	0.33 434	0.96 475	0.58 445	0.50 493	0.75 383	0.48 392	1.05 302	0.96 341	1.40 557	1.57 560	0.64 280	0.48 219	0.89 252	0.70 451	0.23 427	0.15 336	0.19 231	0.16 247	0.19 263	0.21 387

STrans-v2	1.04 555	0.28 300	0.96 475	0.49 279	0.32 288	0.68 347	0.79 556	2.47 669	1.12 430	1.12 401	1.46 530	1.40 533	1.46 612	6.70 671	0.43 295	0.18 235	0.13 204	0.20 283	0.18 305	0.18 209	0.18 279

ManiGeoR	0.52 253	0.24 168	0.97 478	0.41 97	0.34 333	0.54 229	0.35 197	1.16 348	1.05 389	0.54 217	0.84 271	0.55 224	0.50 245	1.38 407	0.55 391	0.18 235	0.13 204	0.17 155	0.14 169	0.17 161	0.19 326

HLf10	0.52 253	0.24 168	0.97 478	0.41 97	0.34 333	0.54 229	0.35 197	1.16 348	1.05 389	0.54 217	0.84 271	0.55 224	0.50 245	1.38 407	0.55 391	0.18 235	0.13 204	0.17 155	0.14 169	0.17 161	0.19 326

dd	0.59 332	0.48 550	0.97 478	0.55 405	0.32 288	0.64 308	0.47 379	1.02 283	1.34 559	0.78 283	0.86 278	0.58 251	0.54 281	1.01 298	0.86 510	0.28 529	0.18 435	0.26 481	0.19 330	0.32 530	0.24 446

IPLG	0.69 400	0.27 270	0.97 478	0.51 323	0.43 448	0.79 409	0.33 171	1.21 374	1.06 396	1.30 509	1.10 373	0.52 205	0.55 289	3.16 593	0.63 427	0.16 125	0.14 271	0.19 231	0.16 247	0.18 209	0.17 249

TRStereo	0.60 335	0.60 601	0.97 478	0.74 596	0.67 583	0.46 123	0.38 248	1.85 558	0.89 310	0.79 286	0.80 265	0.88 372	0.39 140	1.10 327	0.41 272	0.23 427	0.15 336	0.23 400	0.24 483	0.17 161	0.15 175

rvit_0105_6	0.53 268	0.37 496	0.98 483	0.65 531	0.38 399	0.51 201	0.51 414	0.77 154	1.20 493	0.54 217	0.55 174	0.65 283	0.53 274	0.94 268	0.44 299	0.32 560	0.32 605	0.28 512	0.24 483	0.28 491	0.21 387

IGEV-FE	0.53 268	0.30 358	0.99 484	0.56 421	0.35 340	0.41 81	0.32 158	1.37 412	0.63 207	1.00 356	1.09 367	0.94 397	0.41 150	0.83 227	0.39 253	0.18 235	0.12 101	0.19 231	0.18 305	0.19 263	0.17 249

IGEV_Zeroshot_test	0.53 268	0.30 358	0.99 484	0.56 421	0.35 340	0.41 81	0.32 158	1.37 412	0.63 207	1.00 356	1.09 367	0.95 406	0.41 150	0.83 227	0.39 253	0.18 235	0.12 101	0.19 231	0.18 305	0.19 263	0.17 249

UDG	1.41 608	2.65 706	0.99 484	1.44 679	1.64 684	1.34 565	0.80 562	1.60 480	1.23 508	1.23 472	1.71 589	2.01 631	1.34 600	1.47 434	1.41 599	0.90 670	0.54 671	2.29 691	0.75 670	1.84 681	1.04 672

IPLGR_C	0.62 345	0.33 434	0.99 484	0.58 445	0.49 486	0.76 391	0.48 392	1.10 328	0.96 341	1.40 557	1.56 556	0.62 274	0.48 219	0.80 215	0.71 457	0.23 427	0.15 336	0.19 231	0.16 247	0.19 263	0.21 387

GEStereo_RVC	0.90 510	0.37 496	0.99 484	0.64 517	0.50 493	0.95 475	0.79 556	2.42 665	1.17 472	1.16 435	1.11 379	1.26 503	0.92 478	3.24 594	0.90 518	0.29 541	0.19 453	0.23 400	0.20 369	0.27 472	0.29 513

iResNet_ROB	0.77 453	0.30 358	0.99 484	0.57 439	0.36 357	0.83 435	0.36 214	2.33 655	1.58 619	1.27 491	1.30 465	1.25 499	0.84 444	1.65 470	0.79 488	0.20 333	0.14 271	0.17 155	0.12 68	0.18 209	0.27 494

MyStereo8	0.65 374	0.29 335	1.00 490	0.58 445	0.49 486	0.91 458	0.35 197	1.18 360	1.31 548	1.16 435	1.27 454	0.90 381	0.64 352	0.72 180	0.95 528	0.18 235	0.14 271	0.20 283	0.18 305	0.22 385	0.26 482

CRFU-Net	0.86 500	0.39 508	1.00 490	0.65 531	0.57 540	1.78 617	0.86 579	2.15 629	0.81 282	1.38 550	1.18 416	1.64 584	1.19 573	1.35 396	0.90 518	0.26 498	0.22 521	0.21 323	0.19 330	0.23 414	0.24 446

iRaft-Stereo_20w	0.65 374	0.31 395	1.00 490	0.47 223	0.34 333	0.73 372	0.30 130	2.96 679	0.70 243	1.15 425	1.14 396	0.76 320	0.65 360	1.11 330	0.38 242	0.17 183	0.13 204	0.18 203	0.16 247	0.19 263	0.18 279

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 566	1.02 652	1.00 490	0.82 624	0.67 583	1.93 631	0.93 598	1.62 487	1.11 426	1.15 425	1.25 444	1.50 557	0.79 417	1.96 516	0.76 472	1.89 686	0.34 612	0.79 666	0.36 611	1.25 676	0.83 662

rvit_105_1	0.72 413	0.52 567	1.01 494	0.78 608	0.49 486	0.75 383	0.87 581	1.12 338	1.18 479	0.99 351	0.79 260	0.90 381	0.77 405	1.26 367	0.75 469	0.41 611	0.36 628	0.36 593	0.41 624	0.30 512	0.33 549

GMStereo_Zeroshot	0.67 394	0.61 603	1.01 494	0.64 517	0.37 377	0.84 444	0.35 197	1.05 302	1.12 430	1.12 401	1.06 353	1.27 507	0.54 281	1.19 351	0.59 407	0.32 560	0.17 410	0.31 542	0.18 305	0.52 622	0.22 410

plain	0.46 216	0.27 270	1.01 494	0.50 291	0.40 421	0.35 49	0.37 240	0.87 205	0.56 183	0.43 147	0.76 249	0.42 140	0.40 146	1.13 337	0.45 314	0.21 368	0.15 336	0.24 422	0.19 330	0.24 430	0.16 216

ACRE	0.61 341	0.33 434	1.01 494	0.58 445	0.49 486	0.75 383	0.47 379	1.06 316	0.95 335	1.37 544	1.55 552	0.62 274	0.46 193	0.83 227	0.70 451	0.23 427	0.15 336	0.19 231	0.16 247	0.18 209	0.21 387

ccnet	1.12 571	0.67 613	1.01 494	0.78 608	0.73 603	1.72 608	0.99 611	1.84 557	1.26 522	1.47 571	1.85 608	1.75 601	1.29 591	1.75 490	1.88 631	0.57 650	0.53 668	0.57 655	0.55 655	0.59 635	0.54 628

GwcNet-RSSM	0.77 453	0.32 411	1.01 494	0.62 498	0.54 525	0.78 403	0.51 414	1.73 512	1.20 493	1.09 385	1.37 497	1.46 548	0.85 447	1.53 446	1.09 550	0.25 474	0.18 435	0.23 400	0.24 483	0.20 313	0.19 326

CFNet	0.96 523	0.36 489	1.01 494	0.62 498	0.42 437	0.99 491	0.47 379	1.90 573	1.32 552	0.99 351	1.39 506	1.10 462	0.86 455	5.58 647	0.79 488	0.23 427	0.17 410	0.28 512	0.27 527	0.26 458	0.21 387

HLF11	0.53 268	0.25 204	1.02 501	0.41 97	0.35 340	0.47 137	0.28 108	1.17 352	0.96 341	0.64 253	0.87 284	0.61 267	0.50 245	1.51 441	0.63 427	0.18 235	0.14 271	0.16 103	0.13 129	0.17 161	0.20 363

ssnet_v2	0.88 505	0.36 489	1.02 501	0.62 498	0.38 399	1.32 561	0.97 606	2.07 618	1.34 559	1.37 544	1.18 416	1.54 564	0.92 478	1.10 327	1.65 620	0.30 546	0.27 567	0.30 536	0.28 548	0.27 472	0.26 482

IER	0.70 404	0.31 395	1.02 501	0.48 257	0.52 518	1.34 565	0.51 414	1.17 352	0.99 362	1.23 472	1.34 487	1.12 468	1.11 554	0.99 290	0.71 457	0.20 333	0.16 375	0.21 323	0.21 415	0.20 313	0.19 326

sCroCo_RVC	0.49 240	0.40 515	1.02 501	0.65 531	0.60 560	0.52 208	0.40 280	0.83 193	0.61 201	0.44 153	0.74 245	0.49 185	0.50 245	0.63 145	0.48 343	0.26 498	0.27 567	0.23 400	0.22 444	0.29 502	0.25 458

SFCPSM	0.70 404	0.28 300	1.02 501	0.51 323	0.38 399	1.37 568	0.66 518	2.00 600	1.03 379	1.17 444	1.21 430	0.82 343	0.78 413	1.03 302	0.53 380	0.21 368	0.17 410	0.22 359	0.24 483	0.21 358	0.19 326

PAM_32	0.77 453	0.28 300	1.03 506	0.52 344	0.30 237	1.32 561	0.35 197	1.97 594	0.65 226	1.02 366	1.06 353	3.05 668	1.49 617	0.96 272	0.36 217	0.19 288	0.13 204	0.20 283	0.18 305	0.19 263	0.19 326

DAS	0.84 491	0.34 459	1.03 506	0.64 517	0.69 591	0.77 398	0.63 507	1.54 465	1.20 493	1.79 626	1.55 552	0.95 406	1.04 537	2.83 578	0.60 415	0.21 368	0.16 375	0.25 462	0.18 305	0.27 472	0.22 410

SepStereo	0.82 480	0.34 459	1.03 506	0.64 517	0.69 591	0.77 398	0.63 507	1.54 465	1.20 493	1.79 626	1.55 552	0.95 406	1.04 537	2.30 549	0.60 415	0.21 368	0.16 375	0.25 462	0.18 305	0.27 472	0.22 410

MANE	6.19 700	0.59 593	1.03 506	0.93 654	1.22 674	13.38 714	2.69 701	12.81 718	17.94 727	8.21 715	10.82 714	14.72 716	11.68 711	11.39 715	11.90 708	0.59 654	0.50 665	0.52 639	1.76 702	0.55 628	0.54 628

test-1	0.52 253	0.26 236	1.04 510	0.56 421	0.32 288	0.61 289	0.38 248	1.10 328	0.91 320	0.78 283	1.01 327	0.77 322	0.52 266	0.60 133	0.42 285	0.17 183	0.14 271	0.20 283	0.17 278	0.20 313	0.23 430

rvit_0105_5	0.58 326	0.39 508	1.05 511	0.66 537	0.37 377	0.58 265	0.56 466	0.94 245	1.18 479	0.64 253	0.68 221	0.75 316	0.63 348	0.88 247	0.50 360	0.32 560	0.32 605	0.30 536	0.27 527	0.28 491	0.25 458

rvit_stereo_0075_2	0.64 366	0.46 541	1.05 511	0.66 537	0.66 579	0.53 219	0.48 392	1.20 373	1.12 430	0.76 275	0.92 296	0.78 326	0.53 274	1.03 302	0.59 407	0.37 594	0.28 575	0.40 613	0.31 577	0.37 557	0.32 543

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 466	0.43 529	1.05 511	0.64 517	0.58 549	0.95 475	0.53 433	1.53 462	1.18 479	1.37 544	1.15 405	1.43 538	0.88 465	1.61 464	0.84 505	0.25 474	0.22 521	0.27 497	0.27 527	0.29 502	0.29 513
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DN-CSS_ROB	0.64 366	0.32 411	1.05 511	0.55 405	0.40 421	0.54 229	0.45 361	1.21 374	0.93 329	1.03 370	1.47 531	0.69 300	0.63 348	1.76 495	0.49 353	0.18 235	0.14 271	0.25 462	0.22 444	0.22 385	0.20 363

rvit_0105_4	0.56 310	0.38 503	1.06 515	0.66 537	0.38 399	0.53 219	0.53 433	0.84 199	1.17 472	0.56 228	0.61 191	0.72 309	0.59 321	0.98 283	0.45 314	0.32 560	0.33 610	0.29 523	0.25 497	0.29 502	0.23 430

ADStereo(finetuned)	0.57 319	0.24 168	1.06 515	0.43 134	0.24 79	0.49 164	0.35 197	1.05 302	1.30 544	1.12 401	1.03 345	0.58 251	1.20 576	0.84 232	0.51 365	0.16 125	0.13 204	0.17 155	0.13 129	0.18 209	0.19 326

dad	0.86 500	0.66 612	1.06 515	0.56 421	0.37 377	0.76 391	0.44 340	1.17 352	1.50 609	1.44 566	1.27 454	1.34 525	0.75 394	2.52 567	0.84 505	0.42 615	0.27 567	0.83 667	0.26 515	0.41 577	0.29 513

DSFCA	0.93 518	0.34 459	1.06 515	0.52 344	0.65 575	1.55 593	0.93 598	1.49 444	1.19 488	1.56 595	1.15 405	1.50 557	0.96 504	3.07 588	1.02 540	0.30 546	0.26 559	0.25 462	0.25 497	0.28 491	0.24 446

NCCL2	1.00 540	0.56 583	1.06 515	0.75 600	0.57 540	1.31 560	1.72 669	1.77 531	1.36 572	1.50 580	1.17 413	1.91 618	1.17 565	1.54 448	1.29 579	0.35 586	0.31 597	0.45 625	0.44 632	0.40 574	0.40 580

ISRNet	0.80 469	0.33 434	1.07 520	0.81 616	0.66 579	0.60 283	0.34 186	1.19 371	1.13 444	1.59 602	1.53 545	1.35 526	0.77 405	1.27 371	0.94 524	0.39 603	0.34 612	0.43 620	0.38 617	0.34 543	0.49 616

MyStereo05	0.66 383	0.28 300	1.07 520	0.56 421	0.46 476	0.61 289	0.73 539	1.34 407	1.41 596	1.15 425	0.91 294	0.77 322	0.80 423	1.41 422	0.63 427	0.17 183	0.16 375	0.23 400	0.20 369	0.22 385	0.20 363

MyStereo04	0.67 394	0.29 335	1.07 520	0.55 405	0.45 464	0.59 276	0.79 556	1.50 448	1.40 590	0.91 325	0.91 294	0.74 313	0.86 455	1.52 442	0.62 422	0.17 183	0.16 375	0.24 422	0.20 369	0.23 414	0.20 363

DCANet-4	0.54 284	0.26 236	1.07 520	0.42 117	0.24 79	0.48 147	0.36 214	0.99 269	1.30 544	1.10 393	1.02 335	0.56 238	0.75 394	0.73 185	0.52 373	0.16 125	0.13 204	0.17 155	0.13 129	0.15 81	0.19 326

PAM	0.76 451	0.29 335	1.08 524	0.52 344	0.33 311	1.38 571	0.39 265	2.01 604	0.67 231	1.06 375	0.96 305	2.89 666	1.43 607	0.86 242	0.35 205	0.19 288	0.12 101	0.19 231	0.17 278	0.19 263	0.20 363

rvit_0105_3	0.63 353	0.44 532	1.08 524	0.72 584	0.40 421	0.64 308	0.71 535	1.03 288	1.17 472	0.82 300	0.70 231	0.80 332	0.70 377	0.91 255	0.56 397	0.35 586	0.34 612	0.34 576	0.32 585	0.27 472	0.28 506

SQANet	1.31 594	0.88 642	1.08 524	1.83 685	1.44 680	1.44 583	0.75 544	1.74 517	1.09 416	1.32 523	1.26 451	1.28 510	1.01 526	1.50 438	0.83 502	2.50 693	0.34 612	1.47 683	0.55 655	2.32 686	1.57 685

RAFT + AFF	1.00 540	0.42 526	1.09 527	0.67 549	0.50 493	1.22 546	1.24 639	2.24 647	1.19 488	1.30 509	1.56 556	1.17 478	1.49 617	3.44 602	0.83 502	0.21 368	0.25 553	0.30 536	0.26 515	0.27 472	0.27 494

MMNet	0.84 491	0.32 411	1.09 527	0.60 471	0.59 557	1.85 625	0.49 404	1.51 454	1.27 528	1.37 544	1.15 405	1.26 503	1.18 570	1.67 475	1.22 569	0.19 288	0.18 435	0.23 400	0.22 444	0.25 445	0.21 387

XPNet_ROB	0.96 523	0.49 553	1.09 527	0.72 584	0.57 540	1.11 520	1.14 630	1.66 497	1.23 508	1.85 633	1.39 506	1.64 584	1.11 554	1.80 499	1.42 603	0.38 599	0.30 591	0.33 566	0.29 560	0.37 557	0.34 554

PFNet	0.91 513	0.26 236	1.10 530	0.63 508	0.32 288	0.64 308	0.56 466	1.17 352	0.99 362	1.47 571	1.08 362	0.98 416	0.69 372	6.62 666	0.54 386	0.20 333	0.12 101	0.24 422	0.19 330	0.20 313	0.17 249

MLCV	0.72 413	0.34 459	1.10 530	0.51 323	0.23 56	0.91 458	0.39 265	1.33 402	1.23 508	1.46 570	1.55 552	1.01 430	0.64 352	1.95 515	0.80 493	0.18 235	0.12 101	0.18 203	0.14 169	0.19 263	0.17 249

Anonymous3	0.61 341	0.44 532	1.11 532	0.59 459	0.49 486	0.93 471	0.65 512	0.93 239	0.81 282	0.72 273	0.88 288	0.65 283	0.69 372	1.06 313	0.53 380	0.35 586	0.30 591	0.26 481	0.26 515	0.31 521	0.27 494

DISCO	1.03 552	0.34 459	1.11 532	0.69 566	0.45 464	2.07 640	0.84 571	2.13 623	1.50 609	1.15 425	1.33 480	2.40 650	1.07 548	2.60 570	1.51 615	0.23 427	0.18 435	0.22 359	0.20 369	0.31 521	0.27 494

DDUNet	1.50 614	2.69 707	1.12 534	1.77 684	1.88 686	1.84 624	0.92 594	1.70 508	1.16 469	1.38 550	1.79 600	1.60 574	1.12 557	1.37 403	1.08 548	1.10 680	0.76 683	2.37 693	0.94 682	2.00 682	1.37 681

RP	1.09 564	0.50 560	1.12 534	0.90 648	1.04 656	1.11 520	0.84 571	1.80 544	1.62 621	1.55 594	2.00 622	1.90 617	1.78 641	1.84 502	1.25 572	0.52 641	0.36 628	0.48 632	0.36 611	0.45 598	0.43 596

DualNet (step1)	0.83 486	0.49 553	1.13 536	0.56 421	0.39 410	1.02 498	0.73 539	1.78 535	1.21 499	1.22 466	1.18 416	1.08 449	0.92 478	1.23 358	0.67 443	0.57 650	0.28 575	0.62 658	0.67 666	0.45 598	0.42 589

test_sample9	1.86 645	0.49 553	1.13 536	0.56 421	0.39 410	1.02 498	0.73 539	1.78 535	1.21 499	1.22 466	1.18 416	1.08 449	0.92 478	2.27 547	7.92 695	0.57 650	12.61 731	0.62 658	0.67 666	0.45 598	0.42 589

test_sample8	2.19 660	0.49 553	1.13 536	0.56 421	0.39 410	1.02 498	0.73 539	1.82 548	1.15 459	2.26 653	1.30 465	4.94 691	2.52 677	2.27 547	7.92 695	0.57 650	12.61 731	0.62 658	0.67 666	0.45 598	0.42 589

DRN-Test	1.00 540	0.44 532	1.13 536	0.70 572	0.81 629	1.62 599	0.79 556	2.14 627	1.44 602	1.78 623	1.33 480	1.43 538	1.05 541	2.18 538	1.53 616	0.27 514	0.21 499	0.31 542	0.30 569	0.32 530	0.28 506

IPLGR	0.58 326	0.27 270	1.14 540	0.48 257	0.28 185	0.65 324	0.33 171	1.22 382	1.13 444	1.18 449	1.05 351	0.69 300	0.66 364	0.96 272	0.52 373	0.17 183	0.15 336	0.20 283	0.17 278	0.20 313	0.18 279

NaN_ROB	1.13 574	0.55 579	1.15 541	0.64 517	0.48 482	1.61 598	2.03 687	1.72 511	1.48 606	2.09 649	1.27 454	1.40 533	1.08 549	3.94 608	1.30 580	0.28 529	0.34 612	0.28 512	0.28 548	0.30 512	0.33 549

ETE_ROB	0.96 523	0.64 610	1.16 542	0.69 566	0.48 482	1.14 525	1.13 629	1.77 531	1.19 488	1.91 640	1.45 524	1.73 596	1.05 541	1.60 462	1.14 560	0.32 560	0.26 559	0.38 600	0.34 602	0.39 570	0.41 585

LALA_ROB	1.01 546	0.59 593	1.16 542	0.67 549	0.51 505	1.63 600	1.26 643	1.69 503	1.38 580	1.81 630	1.37 497	1.94 623	1.02 533	1.58 458	1.38 591	0.37 594	0.27 567	0.43 620	0.37 615	0.43 588	0.37 570

ADLNet2	0.88 505	0.34 459	1.17 544	0.77 606	0.64 573	1.12 523	0.76 547	1.74 517	1.24 514	1.21 461	1.65 579	1.71 594	1.05 541	1.67 475	1.17 565	0.24 446	0.21 499	0.21 323	0.22 444	0.26 458	0.29 513

BEATNet_4x	0.73 431	0.49 553	1.17 544	0.53 363	0.26 128	1.03 501	0.55 458	1.82 548	1.06 396	1.21 461	1.22 434	0.96 412	0.91 475	1.01 298	1.06 544	0.21 368	0.14 271	0.24 422	0.19 330	0.37 557	0.21 387

PSMNet_ROB	0.90 510	0.52 567	1.17 544	0.72 584	0.61 563	1.27 553	1.12 628	1.76 527	1.12 430	1.09 385	1.28 460	1.45 545	0.89 471	1.65 470	1.42 603	0.33 569	0.25 553	0.37 596	0.39 619	0.35 546	0.29 513

otaku	1.60 624	1.11 659	1.21 547	2.20 688	1.56 682	1.97 634	1.24 639	2.07 618	1.36 572	1.44 566	1.62 572	1.73 596	1.19 573	1.73 488	0.98 536	2.89 697	0.57 673	1.74 684	0.60 662	2.78 693	1.94 691

anonymity	1.12 571	0.97 646	1.21 547	1.07 665	1.12 664	1.08 513	0.89 586	1.95 589	1.16 469	1.29 500	1.26 451	1.22 488	1.09 552	1.15 340	1.01 539	1.02 675	1.00 698	0.97 672	0.97 684	0.98 664	0.99 669

TestStereo_HLe17	0.54 284	0.24 168	1.22 549	0.41 97	0.30 237	0.61 289	0.41 297	1.22 382	1.09 416	0.61 245	0.86 278	0.53 212	0.46 193	1.33 388	0.45 314	0.19 288	0.12 101	0.18 203	0.16 247	0.18 209	0.18 279

STTStereo	0.78 461	0.50 560	1.22 549	0.64 517	0.54 525	0.89 451	0.54 440	1.44 431	1.11 426	1.38 550	1.09 367	1.27 507	0.85 447	1.43 423	0.83 502	0.29 541	0.27 567	0.33 566	0.39 619	0.32 530	0.30 526

Ntro	1.64 628	1.15 663	1.23 551	2.48 694	1.83 685	2.09 642	1.16 633	1.96 590	1.38 580	1.21 461	1.62 572	1.62 576	1.29 591	1.87 507	1.11 556	3.04 698	0.56 672	1.82 686	0.64 664	2.80 694	2.05 693

ToySt	0.66 383	0.33 434	1.23 551	0.51 323	0.33 311	0.86 448	0.68 526	1.10 328	0.97 349	0.84 306	1.08 362	1.25 499	0.94 492	1.01 298	0.74 464	0.19 288	0.19 453	0.24 422	0.24 483	0.27 472	0.23 430

SPS-STEREO	1.67 631	1.04 653	1.23 551	1.21 670	1.13 667	1.82 622	1.11 626	2.16 632	1.52 612	3.07 684	2.32 640	2.82 664	1.80 643	4.11 611	2.04 638	1.03 676	0.99 697	0.97 672	0.94 682	1.03 669	1.02 670
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
NCC-stereo	1.10 566	0.54 574	1.24 554	0.84 628	0.94 649	1.29 556	0.89 586	2.01 604	1.34 559	1.32 523	1.74 593	1.88 613	1.74 637	2.35 552	1.25 572	0.45 627	0.37 630	0.45 625	0.58 658	0.42 582	0.42 589

Abc-Net	1.10 566	0.54 574	1.24 554	0.84 628	0.94 649	1.29 556	0.89 586	2.01 604	1.34 559	1.32 523	1.74 593	1.88 613	1.74 637	2.35 552	1.25 572	0.45 627	0.37 630	0.45 625	0.58 658	0.42 582	0.42 589
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RYNet	1.17 583	0.49 553	1.24 554	0.70 572	0.97 653	1.71 606	0.92 594	1.91 577	1.46 604	1.38 550	1.14 396	1.88 613	1.30 595	4.24 612	1.87 629	0.26 498	0.21 499	0.35 585	0.27 527	0.55 628	0.54 628

RGC	1.14 576	0.79 632	1.26 557	0.91 651	0.96 652	1.52 590	0.77 550	1.92 580	1.26 522	1.54 591	1.93 616	2.02 633	1.54 620	2.25 545	1.31 581	0.44 626	0.35 623	0.58 656	0.48 641	0.47 606	0.46 605

SGM-ForestM	6.52 702	0.38 503	1.26 557	0.63 508	0.35 340	13.59 715	5.32 713	6.32 710	6.70 707	11.14 717	9.18 709	22.51 730	13.93 717	16.89 719	20.07 719	0.36 590	0.37 630	0.36 593	0.35 607	0.36 553	0.34 554

CSAN	1.41 608	0.59 593	1.26 557	0.70 572	0.50 493	1.76 612	1.78 671	1.77 531	1.90 647	2.35 658	2.32 640	1.92 621	1.94 654	5.56 646	1.49 613	0.43 621	0.35 623	0.40 613	0.41 624	0.43 588	0.41 585

DMCA-RVC	0.74 436	0.40 515	1.27 560	0.66 537	0.49 486	0.77 398	0.47 379	1.35 409	1.01 371	1.53 585	1.01 327	1.29 513	0.82 432	1.31 380	0.78 481	0.27 514	0.21 499	0.35 585	0.27 527	0.32 530	0.24 446

CC-Net-ROB	1.49 612	1.26 669	1.27 560	0.88 643	0.79 622	1.76 612	1.00 613	1.79 541	1.26 522	1.10 393	1.61 570	1.21 486	0.99 522	8.13 694	0.84 505	1.09 679	0.41 643	2.20 689	0.46 637	1.20 675	0.48 612

PA-Net	1.01 546	0.57 587	1.29 562	0.64 517	0.74 604	1.19 540	0.84 571	1.69 503	1.43 601	1.16 435	1.19 423	1.32 519	1.19 573	3.42 600	1.25 572	0.29 541	0.45 653	0.33 566	0.49 644	0.32 530	0.47 609
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
edge stereo	1.11 569	0.50 560	1.30 563	0.71 580	0.65 575	1.14 525	0.75 544	1.93 585	1.37 576	1.71 616	1.83 604	2.54 655	1.44 609	2.43 558	1.23 570	0.42 615	0.41 643	0.54 645	0.35 607	0.42 582	0.46 605

UNet	0.83 486	0.34 459	1.31 564	0.58 445	0.74 604	1.58 596	0.49 404	1.41 422	1.04 384	1.21 461	1.08 362	1.54 564	1.12 557	1.65 470	1.09 550	0.23 427	0.17 410	0.25 462	0.20 369	0.25 445	0.22 410

GANetREF_RVC	1.07 558	0.86 639	1.31 564	0.82 624	0.53 521	1.41 580	1.31 646	1.76 527	1.52 612	1.27 491	1.31 471	1.46 548	1.24 585	2.03 522	0.96 532	0.56 649	0.45 653	0.67 661	0.50 648	0.88 661	0.59 639
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
WCMA_ROB	1.84 643	0.47 546	1.31 564	0.69 566	0.57 540	2.11 643	1.14 630	1.87 564	1.73 633	4.04 693	6.43 693	5.62 696	3.61 691	2.59 569	1.94 634	0.52 641	0.44 649	0.39 608	0.42 627	0.48 611	0.47 609

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.39 148	0.52 567	1.32 567	0.44 169	0.38 399	0.38 61	0.23 52	0.95 251	0.41 101	0.36 91	0.43 99	0.41 137	0.42 158	0.45 51	0.29 101	0.14 53	0.13 204	0.16 103	0.13 129	0.15 81	0.14 130

FAT-Stereo	1.07 558	0.41 522	1.32 567	0.72 584	0.58 549	1.08 513	0.89 586	1.96 590	1.65 624	1.75 620	1.98 619	2.03 634	1.48 615	2.02 521	1.18 568	0.42 615	0.35 623	0.34 576	0.29 560	0.35 546	0.53 626

DANet	1.08 561	0.61 603	1.32 567	0.85 633	0.72 596	1.37 568	0.51 414	1.54 465	1.15 459	1.78 623	1.54 550	2.01 631	1.11 554	2.90 581	2.00 637	0.33 569	0.30 591	0.40 613	0.30 569	0.44 594	0.45 601
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
AF-Net	1.13 574	0.52 567	1.33 570	0.86 635	0.91 645	1.38 571	0.71 535	2.16 632	1.62 621	1.56 595	2.40 645	1.99 629	1.65 630	1.81 501	1.48 612	0.48 635	0.28 575	0.49 634	0.33 595	0.39 570	0.32 543

Nwc_Net	1.09 564	0.49 553	1.33 570	0.89 647	0.80 627	1.49 588	0.66 518	2.19 641	1.27 528	1.32 523	2.26 638	1.96 626	1.54 620	1.92 510	1.34 585	0.40 606	0.30 591	0.43 620	0.45 634	0.38 566	0.37 570

PWCDC_ROB	1.29 591	0.75 629	1.33 570	1.05 662	0.88 644	1.73 609	0.52 425	1.89 570	3.28 684	1.29 500	4.88 687	1.22 488	1.46 612	1.77 497	1.45 607	0.60 655	0.26 559	0.29 523	0.25 497	0.52 622	0.37 570

DispNO	0.93 518	0.30 358	1.34 573	0.55 405	0.55 532	0.89 451	0.49 404	1.48 442	1.21 499	1.17 444	1.27 454	1.19 482	0.90 472	5.23 634	0.74 464	0.22 399	0.17 410	0.24 422	0.21 415	0.19 263	0.20 363

iResNet	0.75 445	0.40 515	1.36 574	0.67 549	0.29 211	0.92 465	0.59 491	1.52 456	1.25 517	1.28 493	1.48 536	0.94 397	0.76 402	1.62 465	0.78 481	0.18 235	0.14 271	0.18 203	0.15 199	0.22 385	0.23 430

LL-Strereo	1.33 597	0.39 508	1.38 575	0.61 486	0.61 563	0.75 383	0.66 518	1.63 489	1.17 472	1.56 595	1.60 566	2.03 634	2.12 664	9.72 708	0.97 533	0.21 368	0.18 435	0.27 497	0.23 467	0.22 385	0.25 458

TestStereo_HL3	0.56 310	0.26 236	1.40 576	0.44 169	0.34 333	0.67 339	0.53 433	0.92 228	0.84 294	0.96 338	0.99 317	0.80 332	0.62 341	1.08 322	0.39 253	0.18 235	0.14 271	0.17 155	0.16 247	0.17 161	0.21 387

DFGA-Net	0.72 413	0.40 515	1.40 576	0.52 344	0.45 464	0.83 435	0.44 340	1.28 398	1.08 408	0.99 351	1.19 423	0.70 305	0.55 289	2.14 532	1.16 562	0.18 235	0.16 375	0.24 422	0.23 467	0.27 472	0.25 458

YMNet	1.00 540	0.54 574	1.40 576	0.81 616	0.85 636	1.87 627	0.62 502	1.55 469	1.18 479	1.63 609	1.99 620	1.77 602	0.97 507	1.50 438	1.45 607	0.33 569	0.37 630	0.31 542	0.32 585	0.32 530	0.29 513

YMNet_1	1.00 540	0.54 574	1.40 576	0.81 616	0.85 636	1.87 627	0.62 502	1.55 469	1.18 479	1.63 609	1.99 620	1.77 602	0.97 507	1.50 438	1.45 607	0.33 569	0.37 630	0.31 542	0.32 585	0.32 530	0.29 513

fast-acv-ft	0.94 520	0.44 532	1.40 576	0.58 445	0.51 505	1.77 615	0.69 530	1.36 411	1.42 599	1.29 500	1.86 609	1.74 598	1.25 586	1.52 442	1.38 591	0.26 498	0.28 575	0.28 512	0.28 548	0.27 472	0.26 482

stereogan	1.15 580	0.42 526	1.40 576	0.86 635	0.84 633	2.38 655	0.71 535	1.88 567	1.73 633	1.72 617	1.94 618	2.31 645	1.29 591	2.07 526	1.08 548	0.36 590	0.35 623	0.39 608	0.31 577	0.51 620	0.46 605

DStereoRT	1.36 600	0.32 411	1.41 582	0.67 549	0.50 493	2.07 640	0.60 495	1.44 431	0.91 320	1.37 544	1.44 521	0.73 312	1.30 595	6.39 662	0.90 518	0.23 427	0.17 410	4.29 715	1.94 705	0.24 430	0.20 363

ACV-stereo	0.99 535	0.51 563	1.41 582	0.56 421	0.41 431	2.43 657	0.57 477	1.15 346	1.18 479	0.81 294	1.01 327	3.39 674	2.14 665	1.60 462	1.07 547	0.27 514	0.22 521	0.22 359	0.22 444	0.28 491	0.32 543

BStereo	0.38 141	0.25 204	1.42 584	0.42 117	0.28 185	0.55 244	0.39 265	0.55 42	0.52 166	0.36 91	0.35 57	0.37 111	0.29 59	0.64 146	0.38 242	0.13 26	0.14 271	0.15 52	0.19 330	0.15 81	0.16 216

Anonymus123	0.45 208	0.25 204	1.42 584	0.42 117	0.28 185	1.78 617	0.39 265	0.72 132	0.52 166	0.36 91	0.35 57	0.37 111	0.29 59	0.64 146	0.38 242	0.13 26	0.14 271	0.15 52	0.19 330	0.15 81	0.16 216

APVNet	1.06 556	0.53 573	1.42 584	0.84 628	0.79 622	1.92 630	0.82 567	1.90 573	1.08 408	1.08 379	1.43 516	1.56 567	1.13 561	3.07 588	1.58 617	0.31 553	0.34 612	0.42 618	0.36 611	0.36 553	0.37 570

PSMNet-RUCA	1.02 549	0.97 646	1.44 587	1.23 672	1.10 660	1.40 575	0.62 502	1.69 503	1.38 580	0.94 333	1.53 545	0.97 414	0.83 440	1.17 348	0.93 522	0.69 664	0.34 612	0.99 675	0.60 662	0.97 663	0.64 649

gwcnet-sp	0.74 436	0.33 434	1.44 587	0.57 439	0.45 464	1.40 575	0.54 440	1.50 448	1.14 447	1.30 509	1.02 335	0.94 397	0.82 432	1.39 414	0.76 472	0.21 368	0.21 499	0.22 359	0.21 415	0.22 385	0.22 410

scenet	0.74 436	0.33 434	1.44 587	0.57 439	0.45 464	1.40 575	0.54 440	1.50 448	1.14 447	1.30 509	1.02 335	0.94 397	0.82 432	1.39 414	0.76 472	0.21 368	0.21 499	0.22 359	0.21 415	0.22 385	0.22 410

ssnet	0.74 436	0.33 434	1.44 587	0.57 439	0.45 464	1.40 575	0.54 440	1.50 448	1.14 447	1.30 509	1.02 335	0.94 397	0.82 432	1.39 414	0.76 472	0.21 368	0.21 499	0.22 359	0.21 415	0.22 385	0.22 410

PDISCO_ROB	1.32 596	0.65 611	1.44 587	1.36 674	1.46 681	2.55 660	0.92 594	2.45 667	2.07 657	1.37 544	1.49 538	1.65 587	1.00 524	2.82 577	1.35 588	1.01 673	0.27 567	0.54 645	0.47 639	0.71 651	0.73 658

NVStereoNet_ROB	1.88 646	1.07 654	1.45 592	1.07 665	1.17 669	1.47 585	1.48 656	1.89 570	1.93 650	1.94 641	4.67 685	3.08 671	1.80 643	6.51 664	1.65 620	1.06 678	0.86 692	1.08 679	1.32 692	0.93 662	1.26 679
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
FBW_ROB	1.71 638	0.62 607	1.45 592	0.67 549	0.61 563	1.81 620	1.08 624	2.52 670	1.70 629	1.77 622	1.73 591	1.98 628	1.25 586	12.57 716	1.84 628	0.34 579	0.37 630	0.56 653	0.38 617	0.45 598	0.43 596

WAO-6	2.81 681	1.60 685	1.46 594	2.36 692	2.28 694	3.55 683	2.29 696	4.21 695	4.56 698	2.36 660	4.51 679	4.88 690	2.66 679	4.60 620	4.07 676	1.72 685	1.15 704	2.31 692	1.46 698	2.31 685	1.85 689

IMH-64-1	2.70 678	1.79 690	1.46 594	3.26 706	2.66 701	3.23 681	2.10 688	4.08 692	2.75 678	2.34 656	3.81 674	3.06 669	2.22 669	4.25 613	2.59 652	3.75 708	0.84 687	2.75 703	1.35 693	3.15 702	2.60 705

IMH-64	2.70 678	1.79 690	1.46 594	3.26 706	2.66 701	3.23 681	2.10 688	4.08 692	2.75 678	2.34 656	3.81 674	3.06 669	2.22 669	4.25 613	2.59 652	3.75 708	0.84 687	2.75 703	1.35 693	3.15 702	2.60 705

sAnonymous2	0.55 301	0.56 583	1.46 594	0.60 471	0.51 505	0.48 147	0.52 425	0.79 164	0.68 237	0.50 199	0.67 218	0.46 162	0.62 341	0.59 121	0.40 262	0.22 399	0.17 410	0.22 359	0.21 415	0.86 658	0.56 632

CroCo_RVC	0.55 301	0.56 583	1.46 594	0.60 471	0.51 505	0.48 147	0.52 425	0.79 164	0.68 237	0.50 199	0.67 218	0.46 162	0.62 341	0.59 121	0.40 262	0.22 399	0.17 410	0.22 359	0.21 415	0.86 658	0.56 632

IMH	3.21 686	1.85 694	1.48 599	3.25 705	2.69 703	4.07 692	2.02 686	4.41 697	3.80 691	2.72 670	7.11 698	4.75 687	2.92 682	5.92 654	2.55 650	3.85 712	0.88 693	2.78 705	1.36 695	3.19 704	2.59 704

NVstereo2D	0.92 515	0.41 522	1.48 599	0.72 584	0.72 596	1.20 542	0.87 581	1.75 520	1.38 580	0.99 351	1.13 392	1.26 503	0.98 514	2.21 542	0.89 515	0.43 621	0.20 473	0.38 600	0.24 483	0.57 631	0.63 645

ARAFT	0.77 453	0.36 489	1.49 601	0.51 323	0.31 266	0.90 454	0.82 567	1.90 573	1.06 396	1.62 607	1.24 440	1.02 432	0.64 352	1.84 502	0.50 360	0.18 235	0.14 271	0.28 512	0.27 527	0.17 161	0.16 216

AANet_RVC	1.16 582	0.52 567	1.49 601	0.65 531	0.45 464	0.75 383	0.69 530	1.42 424	1.55 617	1.34 536	1.87 611	1.53 563	0.78 413	7.43 684	1.38 591	0.25 474	0.17 410	0.19 231	0.16 247	0.22 385	0.26 482

ELAS	2.37 667	0.74 627	1.54 603	0.99 658	0.92 647	4.78 697	2.33 697	3.33 684	3.37 686	5.05 705	4.77 686	3.67 677	4.53 699	3.42 600	4.50 677	0.62 657	0.53 668	0.55 650	0.53 653	0.63 640	0.64 649
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
GCAP-Stereo-DPT-36K	0.44 199	1.50 683	1.55 604	0.37 33	0.33 311	0.41 81	0.26 91	0.79 164	0.35 70	0.34 71	0.46 119	0.41 137	0.41 150	0.45 51	0.24 14	0.15 84	0.13 204	0.15 52	0.12 68	0.15 81	0.18 279

Select-FE	0.74 436	0.39 508	1.56 605	0.55 405	0.46 476	0.40 74	0.22 39	1.86 561	0.68 237	1.05 374	1.31 471	1.82 609	1.74 637	1.11 330	0.38 242	0.21 368	0.16 375	0.21 323	0.25 497	0.19 263	0.31 536

G-Net	1.66 630	0.63 608	1.56 605	1.11 667	0.74 604	2.98 677	0.91 592	1.55 469	1.22 505	2.76 673	8.18 706	2.32 646	2.53 678	1.92 510	1.87 629	0.48 635	0.44 649	0.45 625	0.31 577	0.60 639	0.57 636

RainbowNet	1.97 652	1.76 688	1.57 607	2.81 697	2.21 691	1.98 636	1.81 673	2.54 671	1.89 645	1.50 580	1.84 606	1.96 626	1.65 630	2.14 532	1.25 572	3.33 704	0.85 690	2.39 696	0.98 686	2.82 696	2.22 694

MDST_ROB	1.67 631	0.34 459	1.58 608	0.92 653	0.58 549	4.26 694	1.11 626	2.83 676	1.41 596	4.49 699	2.55 653	1.45 545	0.97 507	7.79 691	1.17 565	0.31 553	0.25 553	0.37 596	0.33 595	0.31 521	0.30 526

FINET	0.97 529	0.54 574	1.60 609	0.63 508	0.79 622	1.08 513	1.07 623	1.56 472	2.20 661	1.15 425	1.49 538	0.94 397	0.88 465	2.32 550	1.05 542	0.42 615	0.35 623	0.32 557	0.28 548	0.43 588	0.38 576

LVE	3.31 687	1.67 687	1.64 610	2.85 698	2.42 698	3.20 680	2.26 695	4.78 700	5.05 701	2.35 658	6.91 695	6.02 697	2.37 672	9.15 699	2.17 644	3.19 701	1.08 703	2.38 695	1.47 699	2.81 695	2.40 700

ACVNet-4b	2.15 658	1.41 675	1.64 610	2.80 696	2.31 695	2.31 652	1.24 639	2.32 654	2.14 659	1.26 488	2.39 644	2.66 659	1.48 615	5.95 656	1.06 544	3.20 702	0.45 653	2.37 693	0.89 678	2.83 697	2.37 698

Syn2CoEx	1.14 576	0.69 618	1.66 612	0.80 613	0.67 583	1.40 575	0.88 584	2.06 617	1.54 615	1.25 484	1.58 563	1.42 537	1.50 619	4.09 610	1.40 595	0.36 590	0.32 605	0.34 576	0.29 560	0.29 502	0.34 554

MFMNet_re	1.40 607	1.14 662	1.68 613	1.39 676	1.07 657	1.48 586	1.43 652	1.87 564	1.82 641	2.26 653	2.19 635	1.51 559	1.86 648	1.52 442	1.25 572	0.93 671	0.83 686	0.84 668	0.80 673	0.99 666	1.05 674

DStereoO	1.44 610	1.11 659	1.69 614	1.16 668	0.72 596	1.21 544	1.56 661	1.74 517	1.63 623	1.52 583	1.67 584	1.51 559	3.16 686	1.73 488	1.72 623	2.35 692	0.45 653	0.97 672	0.42 627	2.01 683	0.53 626

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 413	0.35 479	1.70 615	0.49 279	0.56 536	0.63 304	0.38 248	2.41 664	0.65 226	0.77 280	1.07 357	1.82 609	0.95 497	0.93 265	0.43 295	0.20 333	0.13 204	0.21 323	0.25 497	0.28 491	0.26 482

StereoDRNet	0.98 533	0.47 546	1.70 615	0.76 603	0.94 649	1.51 589	0.91 592	1.92 580	1.32 552	1.61 603	1.13 392	1.47 553	0.97 507	1.75 490	1.46 610	0.28 529	0.23 535	0.29 523	0.27 527	0.35 546	0.27 494

iResNetv2_ROB	0.80 469	0.37 496	1.71 617	0.56 421	0.37 377	0.94 472	0.64 510	1.73 512	1.34 559	1.23 472	1.42 511	1.26 503	0.92 478	1.85 505	0.56 397	0.23 427	0.15 336	0.19 231	0.14 169	0.24 430	0.19 326

ACVNet_1	2.18 659	1.45 678	1.72 618	2.85 698	2.33 697	2.28 649	1.46 654	3.08 681	2.22 662	1.82 631	2.05 628	3.56 675	1.98 656	3.09 591	1.40 595	3.17 699	0.60 675	2.40 697	0.92 680	2.91 700	2.37 698

GASNet	0.99 535	0.97 646	1.72 618	0.98 657	0.68 589	0.83 435	0.67 522	1.60 480	1.28 533	1.31 519	1.22 434	1.22 488	1.21 579	2.41 557	1.41 599	0.43 621	0.26 559	0.36 593	0.34 602	0.55 628	0.31 536

WAO-7	2.66 674	1.40 674	1.73 620	1.39 676	1.17 669	3.93 689	1.94 682	4.11 694	3.88 692	2.92 677	5.50 689	4.18 682	3.00 685	7.63 688	3.71 671	1.13 681	1.00 698	1.17 680	1.13 691	1.18 674	1.09 676

TorneroNet-64	5.30 699	2.03 696	1.74 621	3.43 708	2.81 704	10.09 708	2.12 690	9.10 714	17.12 725	4.96 704	9.27 710	10.72 714	3.70 693	9.20 700	4.55 678	3.31 703	0.84 687	2.88 706	1.55 700	3.49 707	3.04 708

WAO-8	4.40 691	1.82 692	1.79 622	2.34 690	2.20 689	9.19 706	1.53 658	6.09 707	16.46 720	3.94 691	7.84 704	7.32 699	3.72 694	9.41 705	3.31 665	2.00 687	1.07 701	2.44 698	1.37 696	2.50 689	1.68 686

Venus	4.40 691	1.82 692	1.79 622	2.34 690	2.20 689	9.19 706	1.53 658	6.09 707	16.46 720	3.94 691	7.84 704	7.32 699	3.72 694	9.41 705	3.31 665	2.00 687	1.07 701	2.44 698	1.37 696	2.50 689	1.68 686

MonStereo1	3.14 685	1.66 686	1.81 624	2.43 693	2.32 696	5.80 703	1.58 665	3.52 687	4.70 699	3.09 685	8.22 707	4.76 688	3.36 688	6.52 665	2.29 647	2.33 691	0.61 676	1.91 688	1.05 690	2.44 688	2.34 697

FADNet	0.92 515	0.61 603	1.81 624	0.62 498	0.55 532	0.96 481	0.57 477	1.78 535	1.33 556	0.93 328	1.01 327	1.36 527	1.01 526	2.71 575	0.75 469	0.33 569	0.34 612	0.31 542	0.34 602	0.59 635	0.40 580

TorneroNet	10.70 712	2.03 696	1.82 626	3.43 708	3.01 706	43.83 735	2.22 694	8.87 713	67.47 749	7.17 713	27.36 729	10.68 713	3.85 696	8.67 698	7.65 694	3.59 706	0.88 693	3.04 707	1.57 701	3.71 708	3.17 709

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 535	0.40 515	1.82 626	0.66 537	0.62 569	2.05 639	0.78 552	1.91 577	1.29 538	1.54 591	1.42 511	1.51 559	1.23 582	1.99 518	1.33 583	0.23 427	0.14 271	0.20 283	0.15 199	0.27 472	0.26 482

FADNet_RVC	0.83 486	0.51 563	1.83 628	0.54 380	0.42 437	1.19 540	0.46 371	1.51 454	1.09 416	0.89 319	1.24 440	0.91 384	0.87 460	2.11 530	1.11 556	0.27 514	0.22 521	0.31 542	0.28 548	0.43 588	0.38 576

CBFPSM	0.92 515	0.33 434	1.86 629	0.49 279	0.38 399	1.75 610	0.84 571	1.39 419	1.12 430	1.09 385	0.99 317	2.37 648	1.66 634	1.32 384	1.42 603	0.19 288	0.18 435	0.20 283	0.20 369	0.21 358	0.33 549

XX-Stereo	0.63 353	0.26 236	1.90 630	0.81 616	0.67 583	0.43 100	0.23 52	1.03 288	0.58 189	0.65 256	1.56 556	1.41 536	0.39 140	1.28 373	0.35 205	0.20 333	0.14 271	0.20 283	0.19 330	0.18 209	0.14 130

ELAS_RVC	2.48 672	0.74 627	1.90 630	1.05 662	0.92 647	2.76 669	4.01 710	2.76 675	4.11 694	4.69 700	4.63 682	4.62 684	5.96 704	3.97 609	3.96 675	0.63 660	0.53 668	0.56 653	0.52 652	0.64 642	0.63 645
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
Consistency-Raft	1.25 589	0.99 649	1.93 632	1.02 661	1.21 673	0.96 481	1.01 615	1.75 520	1.92 648	1.36 541	2.12 631	1.44 543	1.01 526	1.14 339	1.40 595	0.72 665	0.82 685	0.89 670	0.98 686	1.31 678	0.95 667

FADNet-RVC	0.88 505	0.67 613	1.93 632	0.60 471	0.48 482	0.91 458	0.60 495	1.71 510	1.18 479	0.90 321	0.96 305	1.36 527	0.92 478	2.25 545	1.17 565	0.30 546	0.29 586	0.32 557	0.32 585	0.41 577	0.35 559

STTRV1_RVC	1.58 621	0.68 617	1.96 634	0.88 643	1.12 664	1.57 595	0.90 591	2.25 648	1.75 636	1.29 500	2.02 625	1.40 533	1.22 580	9.77 709	1.31 581	0.81 668	0.33 610	0.54 645	0.49 644	0.73 653	0.52 625

Replicate-Monster	0.41 172	0.26 236	2.03 635	0.36 18	0.21 25	0.46 123	0.23 52	0.67 114	0.48 138	0.42 140	0.27 26	0.31 58	0.30 68	0.98 283	0.24 14	0.14 53	0.10 9	0.14 17	0.11 13	0.13 7	0.28 506

ACVNet_2	2.43 671	1.41 675	2.04 636	2.62 695	2.24 692	2.63 666	1.88 679	3.31 683	3.01 681	2.19 651	3.45 670	4.62 684	2.04 658	4.50 619	1.47 611	2.55 694	0.64 678	2.22 690	0.84 675	2.69 692	2.29 696

Dean	2.91 684	1.53 684	2.07 637	2.96 703	2.51 699	3.15 678	2.14 691	4.75 699	4.41 697	2.76 673	6.10 692	5.53 695	2.37 672	2.97 584	1.92 633	3.18 700	0.85 690	2.51 700	1.04 689	2.88 699	2.47 702

z-ln-s-r	1.02 549	0.55 579	2.09 638	0.52 344	0.55 532	0.78 403	0.87 581	1.47 440	1.34 559	1.12 401	1.62 572	1.37 530	1.06 544	2.62 572	3.32 667	0.19 288	0.14 271	0.21 323	0.17 278	0.27 472	0.21 387

TCMNet	1.01 546	0.60 601	2.10 639	0.86 635	1.33 678	1.14 525	0.67 522	1.69 503	1.23 508	1.11 399	1.57 560	1.30 514	0.97 507	2.01 520	1.50 614	0.31 553	0.31 597	0.38 600	0.34 602	0.42 582	0.36 565

FADNet-RVC-Resample	0.84 491	0.47 546	2.10 639	0.61 486	0.45 464	1.07 511	0.61 499	1.59 476	1.20 493	1.08 379	0.98 315	1.03 436	0.98 514	2.17 535	0.72 460	0.23 427	0.22 521	0.30 536	0.32 585	0.35 546	0.34 554

KSHMR	8.75 708	2.06 699	2.11 641	3.53 710	3.11 707	4.13 693	2.69 701	5.60 704	61.37 748	3.00 681	55.83 746	4.98 694	2.45 675	4.49 617	2.61 654	3.46 705	1.55 708	3.14 709	1.94 705	3.72 709	3.18 710

ktn	4.70 695	2.38 704	2.12 642	3.76 711	3.24 708	4.85 698	2.95 706	5.52 702	7.37 708	4.07 695	19.32 725	7.46 701	3.47 689	7.39 682	2.95 658	4.04 713	1.85 709	3.26 711	2.22 709	3.08 701	2.65 707

SGM+DAISY	2.41 670	1.07 654	2.14 643	1.18 669	1.10 660	2.14 645	1.36 649	1.96 590	1.66 625	5.46 708	7.07 697	4.95 692	4.32 698	5.50 643	2.26 645	1.04 677	1.02 700	0.99 675	0.97 684	1.02 667	1.04 672

SDNR	1.62 627	0.51 563	2.17 644	0.53 363	0.56 536	3.80 688	0.45 361	1.54 465	1.29 538	1.33 532	2.41 646	1.08 449	0.96 504	11.18 714	1.16 562	0.66 662	0.63 677	0.43 620	0.32 585	0.64 642	0.67 651

S-Stereo	1.15 580	0.46 541	2.17 644	0.81 616	0.80 627	1.21 544	1.19 636	1.93 585	2.02 654	1.47 571	2.11 630	1.57 568	1.17 565	2.05 525	1.41 599	0.40 606	0.40 641	0.35 585	0.31 577	0.44 594	0.70 655

DStereoFS	3.67 688	1.49 682	2.18 646	1.32 673	1.32 677	4.41 695	1.26 643	3.75 691	9.27 709	3.36 687	6.80 694	4.81 689	13.54 716	6.95 675	4.76 679	0.73 666	0.69 681	1.17 680	2.40 711	1.27 677	1.95 692

SANet	1.88 646	0.57 587	2.18 646	0.63 508	0.40 421	2.80 672	1.57 664	2.39 663	5.88 705	2.36 660	3.57 671	3.72 679	2.97 683	4.74 623	1.76 625	0.34 579	0.30 591	0.32 557	0.29 560	0.48 611	0.37 570

Wz-Net-MNSev	1.11 569	0.58 590	2.23 648	0.66 537	0.71 594	1.95 633	1.46 654	1.98 596	1.45 603	1.79 626	1.43 516	1.49 556	1.33 599	1.97 517	1.42 603	0.27 514	0.23 535	0.28 512	0.28 548	0.34 543	0.31 536

PVD	1.70 635	0.84 635	2.26 649	0.94 656	0.83 632	2.48 658	0.97 606	2.59 673	3.35 685	3.01 682	2.77 658	2.34 647	2.47 676	2.67 574	3.14 662	0.47 634	0.45 653	0.59 657	0.48 641	0.59 635	0.75 660

GwcNet	1.08 561	0.51 563	2.33 650	0.79 610	1.18 671	1.76 612	0.70 533	1.68 500	1.47 605	1.41 559	1.64 577	1.74 598	1.04 537	2.20 541	1.41 599	0.30 546	0.29 586	0.29 523	0.27 527	0.30 512	0.35 559

SHD	1.31 594	0.71 623	2.34 651	0.86 635	0.75 613	1.77 615	0.65 512	2.22 645	2.50 671	2.40 662	1.71 589	1.91 618	1.60 626	1.93 513	2.37 648	0.38 599	0.31 597	0.38 600	0.40 623	0.48 611	0.50 619

ADCRef	1.35 599	0.55 579	2.37 652	0.72 584	0.77 617	1.94 632	0.78 552	1.91 577	1.27 528	1.57 599	1.59 565	1.36 527	1.41 605	1.54 448	7.53 690	0.23 427	0.20 473	0.32 557	0.30 569	0.29 502	0.29 513

RTSC	1.29 591	0.73 624	2.44 653	0.83 627	0.57 540	1.85 625	0.65 512	1.88 567	2.00 653	2.20 652	1.66 582	1.60 574	1.26 588	2.33 551	3.92 673	0.32 560	0.23 535	0.27 497	0.29 560	0.37 557	0.37 570

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.46 216	1.22 667	2.46 654	0.39 65	0.30 237	0.29 25	0.28 108	0.81 180	0.34 62	0.33 60	0.47 123	0.38 120	0.44 178	0.37 11	0.25 39	0.15 84	0.12 101	0.15 52	0.11 13	0.16 118	0.16 216

PWC_ROB	1.24 587	0.76 630	2.46 654	0.72 584	0.78 619	1.15 531	0.49 404	1.75 520	1.92 648	2.31 655	3.07 663	1.59 572	1.40 604	2.46 562	2.10 641	0.33 569	0.22 521	0.35 585	0.24 483	0.38 566	0.41 585

DGSMNet	1.14 576	0.76 630	2.49 656	0.81 616	0.86 640	1.39 573	1.39 650	2.13 623	1.35 568	1.26 488	1.63 576	1.48 555	0.98 514	1.75 490	1.10 553	0.45 627	0.43 646	0.55 650	0.49 644	0.75 655	0.70 655

IGEV-BASED-STEREO-	0.70 404	3.18 710	2.55 657	0.39 65	0.23 56	0.44 112	0.23 52	0.63 80	0.42 106	0.44 153	0.44 108	0.34 88	0.28 55	0.56 109	0.29 101	1.35 683	0.10 9	0.22 359	0.19 330	0.46 605	1.31 680

XQC	1.37 602	0.87 640	2.56 658	0.84 628	0.69 591	1.83 623	0.89 586	2.07 618	1.88 644	1.88 636	1.53 545	1.91 618	1.55 622	2.85 580	3.05 659	0.48 635	0.29 586	0.44 624	0.39 619	0.69 649	0.60 642

SAMSARA	1.55 618	0.84 635	2.61 659	1.22 671	1.07 657	2.50 659	1.93 681	2.05 612	1.89 645	2.75 672	1.66 582	2.81 663	1.69 635	3.08 590	1.97 636	0.46 633	0.51 666	0.42 618	0.46 637	0.58 633	0.59 639

PASM	1.34 598	0.92 643	2.62 660	0.86 635	0.87 642	1.03 501	1.08 624	1.50 448	1.51 611	1.82 631	1.41 510	1.68 590	1.26 588	4.87 627	1.34 585	0.61 656	0.65 680	0.68 662	0.78 672	0.69 649	0.68 653

notaker	3.98 690	2.40 705	2.68 661	3.82 713	3.27 710	3.97 691	2.14 691	4.78 700	3.45 688	4.12 696	6.94 696	7.65 703	3.26 687	7.82 692	5.30 682	4.04 713	1.41 706	3.36 712	2.10 708	3.88 710	3.31 711

Wz-Net-LNSev	1.03 552	0.67 613	2.71 662	0.64 517	0.84 633	1.75 610	1.00 613	1.80 544	1.32 552	1.28 493	1.25 444	1.65 587	1.22 580	1.39 414	1.40 595	0.28 529	0.26 559	0.24 422	0.23 467	0.33 539	0.32 543

pmcnn	2.37 667	0.42 526	2.71 662	0.63 508	0.43 448	1.54 592	1.19 636	2.01 604	1.53 614	2.64 669	7.60 700	18.07 720	1.45 611	3.44 602	2.78 655	0.18 235	0.15 336	0.15 52	0.12 68	0.20 313	0.18 279

aanetorigin	1.23 586	0.79 632	2.78 664	0.70 572	0.79 622	0.99 491	1.06 622	1.06 316	1.37 576	3.52 688	2.61 654	1.72 595	1.63 628	1.99 518	1.78 626	0.25 474	0.24 544	0.26 481	0.25 497	0.38 566	0.45 601

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 657	1.15 663	3.10 665	1.05 662	0.76 616	5.03 700	2.40 699	2.16 632	2.62 674	1.89 638	2.28 639	2.69 660	1.65 630	9.35 703	2.04 638	0.64 661	0.51 666	0.68 662	0.71 669	1.09 671	0.67 651

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 533	0.39 508	3.21 666	0.50 291	0.63 570	0.64 308	0.39 265	2.36 659	0.75 256	0.95 335	4.63 682	1.81 606	0.56 296	0.96 272	0.41 272	0.18 235	0.13 204	0.21 323	0.26 515	0.32 530	0.35 559

MFN_U_SF_RVC	1.52 616	0.84 635	3.42 667	0.87 642	0.66 579	2.56 661	0.95 603	2.36 659	1.70 629	1.98 642	1.86 609	2.45 653	1.79 642	2.95 582	2.58 651	0.52 641	0.48 660	0.55 650	0.59 661	0.59 635	0.61 643

MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 640	0.87 640	3.56 668	0.80 613	0.75 613	3.72 685	2.44 700	1.82 548	1.82 641	1.74 619	1.91 615	1.92 621	1.26 588	7.69 689	1.28 578	0.45 627	0.47 658	0.52 639	0.77 671	0.50 615	0.50 619

ADCL	1.72 639	0.57 587	3.66 669	0.67 549	0.61 563	2.61 664	1.85 676	1.96 590	1.67 626	1.90 639	1.83 604	2.06 637	1.90 652	2.13 531	9.15 700	0.26 498	0.24 544	0.34 576	0.32 585	0.38 566	0.35 559

DispFullNet	2.34 666	2.85 708	3.66 669	3.08 704	2.27 693	1.97 634	0.67 522	2.00 600	1.70 629	2.52 665	2.00 622	2.23 640	5.86 702	3.44 602	1.58 617	1.01 673	0.32 605	2.64 702	1.94 705	2.85 698	2.24 695

iinet-f	0.99 535	0.45 539	3.71 671	0.55 405	0.43 448	1.81 620	0.68 526	1.14 344	1.14 447	1.18 449	1.42 511	1.58 571	1.44 609	1.34 395	1.59 619	0.24 446	0.23 535	0.20 283	0.19 330	0.26 458	0.25 458

w-ln-seven	1.38 604	0.70 621	3.91 672	0.75 600	0.72 596	2.69 667	0.95 603	2.02 608	1.99 652	1.99 643	1.73 591	1.82 609	1.17 565	2.45 559	2.84 656	0.28 529	0.25 553	0.31 542	0.30 569	0.41 577	0.33 549

w-ln-seven-2	1.18 584	0.61 603	4.25 673	0.68 562	0.61 563	1.20 542	0.93 598	1.63 489	1.35 568	1.66 612	1.53 545	1.47 553	1.37 603	3.00 586	1.74 624	0.25 474	0.24 544	0.29 523	0.26 515	0.33 539	0.28 506

pcwnet_v2	0.97 529	0.37 496	4.33 674	0.62 498	0.54 525	0.79 409	0.45 361	2.02 608	1.58 619	1.42 565	1.64 577	1.09 459	0.79 417	1.24 363	0.67 443	0.32 560	0.25 553	0.29 523	0.27 527	0.37 557	0.35 559

DPSNet	1.69 634	0.59 593	4.33 674	0.70 572	0.57 540	2.02 638	1.62 667	3.35 685	1.78 637	1.48 577	1.38 502	2.17 639	2.84 681	4.77 624	3.66 670	0.48 635	0.31 597	0.29 523	0.25 497	0.64 642	0.48 612

z-mn7	1.56 620	0.84 635	4.36 676	0.71 580	0.51 505	2.60 662	1.04 618	1.73 512	2.70 677	1.53 585	2.99 662	1.94 623	1.34 600	4.78 625	2.41 649	0.29 541	0.24 544	0.27 497	0.24 483	0.34 543	0.31 536

MADNet++	5.01 696	3.14 709	4.91 677	4.55 717	3.94 714	5.20 701	4.41 711	4.40 696	4.13 695	4.95 703	6.08 691	4.74 686	5.37 700	9.40 704	10.67 706	4.65 715	4.15 717	3.97 714	3.34 714	4.09 712	4.08 717

ADCMid	1.89 649	0.73 624	5.06 678	0.72 584	0.67 583	2.00 637	1.14 630	1.97 594	1.48 606	2.86 676	1.81 603	2.37 648	2.05 660	2.24 543	10.39 705	0.33 569	0.31 597	0.39 608	0.43 630	0.50 615	0.44 599

AANet	1.64 628	1.27 670	5.08 679	0.67 549	0.65 575	1.41 580	0.84 571	1.92 580	2.90 680	3.11 686	3.20 666	2.91 667	2.06 661	2.49 565	2.10 641	0.42 615	0.29 586	0.34 576	0.30 569	0.45 598	0.45 601

AnyNet_C32	1.96 651	1.10 656	5.17 680	0.90 648	1.11 662	2.12 644	2.37 698	1.85 558	1.48 606	2.45 664	1.70 588	2.05 636	1.64 629	2.50 566	10.28 704	0.37 594	0.34 612	0.35 585	0.41 624	0.49 614	0.54 628

UNDER WATER	5.08 697	2.33 703	5.55 681	3.94 715	3.51 711	5.20 701	2.72 703	5.61 705	16.52 722	3.84 690	4.60 681	9.21 707	5.89 703	5.90 653	8.66 699	3.75 708	1.34 705	3.18 710	1.88 703	4.33 715	3.61 713

ADCS	2.25 661	0.99 649	5.55 681	0.81 616	0.74 604	2.19 646	1.80 672	2.27 651	2.14 659	2.80 675	2.13 632	2.40 650	2.03 657	2.64 573	13.69 710	0.41 611	0.39 639	0.40 613	0.45 634	0.58 633	0.56 632

PWCK	2.88 683	2.05 698	5.72 683	2.08 687	1.11 662	3.55 683	3.90 709	2.86 678	3.54 690	3.03 683	3.63 672	3.10 672	2.31 671	8.15 696	3.09 660	2.12 689	0.91 695	1.75 685	0.98 686	2.57 691	1.18 678

DeepPrunerF	1.60 624	0.73 624	5.81 684	0.88 643	1.19 672	0.91 458	0.95 603	2.19 641	5.24 702	1.17 444	1.30 465	1.19 482	1.30 595	4.90 628	1.66 622	0.42 615	0.34 612	0.52 639	0.47 639	0.41 577	0.40 580

tt	6.58 703	0.26 236	6.10 685	3.77 712	2.16 688	11.55 711	19.63 721	13.33 719	5.74 704	2.96 679	2.65 655	4.97 693	6.33 707	3.81 606	7.24 689	9.15 720	11.32 730	5.89 720	6.24 721	6.03 716	2.55 703

Wz-Net-SNSev	1.49 612	1.23 668	6.27 686	0.68 562	0.67 583	1.37 568	1.41 651	2.00 600	1.39 585	1.48 577	1.61 570	2.29 643	1.32 598	3.93 607	2.14 643	0.31 553	0.28 575	0.31 542	0.33 595	0.42 582	0.36 565

zh-sn7	1.76 641	1.38 671	6.58 687	0.74 596	0.72 596	1.78 617	1.31 646	1.88 567	1.56 618	1.86 635	2.47 650	1.81 606	2.08 663	5.12 632	3.80 672	0.32 560	0.32 605	0.32 557	0.32 585	0.44 594	0.40 580

DStereoSA	4.44 693	0.92 643	6.79 688	1.58 682	2.54 700	2.29 650	14.04 719	2.33 655	2.31 663	1.85 633	10.58 713	1.32 519	13.05 714	7.07 677	11.18 707	0.67 663	1.97 710	0.88 669	3.29 712	1.69 679	2.44 701

Wz-Net-TNSev	1.88 646	2.08 700	7.66 689	0.67 549	0.64 573	2.42 656	1.83 675	2.33 655	1.74 635	1.57 599	1.56 556	2.58 656	1.90 652	4.86 626	3.12 661	0.39 603	0.37 630	0.33 566	0.37 615	0.53 624	0.58 637

ADCP+	1.99 654	0.48 550	7.73 690	0.66 537	0.91 645	2.30 651	1.05 620	1.82 548	1.34 559	1.54 591	1.32 478	1.74 598	1.61 627	2.17 535	13.37 709	0.24 446	0.21 499	0.32 557	0.28 548	0.37 557	0.29 513

ADCPNet	1.85 644	0.69 618	8.07 691	0.71 580	0.58 549	2.79 671	1.22 638	1.94 587	1.54 615	1.88 636	1.69 587	2.46 654	2.04 658	2.37 554	6.48 685	0.38 599	0.37 630	0.38 600	0.43 630	0.47 606	0.45 601

EDNetEfficient	2.37 667	1.10 656	8.08 692	0.74 596	0.71 594	0.98 490	1.56 661	1.46 438	4.06 693	4.90 702	2.82 659	2.25 641	3.48 690	2.95 582	9.97 701	0.26 498	0.24 544	0.26 481	0.30 569	0.68 648	0.61 643

HanzoNet	11.04 713	3.62 712	8.10 693	4.08 716	3.55 713	4.90 699	2.73 704	7.19 711	10.10 710	31.86 742	28.92 731	21.96 729	36.36 735	18.08 721	10.17 703	7.94 719	3.32 715	3.47 713	3.31 713	7.06 719	4.04 716

zh-mn7	1.70 635	1.21 666	8.30 694	0.69 566	0.53 521	1.45 584	0.84 571	1.70 508	2.09 658	2.41 663	2.67 656	1.68 590	1.23 582	4.49 617	2.87 657	0.30 546	0.26 559	0.27 497	0.27 527	0.31 521	0.35 559

UNDER WATER-64	5.27 698	2.32 702	8.78 695	3.93 714	3.54 712	7.61 704	3.03 707	5.84 706	14.19 714	4.04 693	4.04 676	9.39 708	6.26 705	5.93 655	8.48 698	3.60 707	1.51 707	3.13 708	1.88 703	4.29 714	3.61 713

WZ-Net	1.95 650	0.95 645	10.10 696	0.86 635	0.78 619	1.69 605	1.60 666	2.20 644	1.98 651	2.08 648	1.93 616	2.30 644	1.97 655	5.30 635	3.17 664	0.34 579	0.26 559	0.29 523	0.31 577	0.51 620	0.47 609

JetBlue	3.97 689	2.01 695	10.19 697	1.38 675	2.84 705	10.53 709	9.54 714	3.60 689	2.41 666	2.73 671	3.39 669	4.54 683	4.31 697	7.85 693	6.84 688	0.88 669	0.93 696	0.89 670	0.91 679	1.74 680	1.91 690

AnyNet_C01	2.26 662	1.78 689	10.22 698	0.93 654	0.74 604	2.92 675	2.20 693	2.29 653	1.80 639	2.53 666	2.41 646	2.71 661	1.73 636	3.41 599	6.72 687	0.41 611	0.39 639	0.40 613	0.42 627	0.67 647	0.63 645

MSAF-DinoV2	1.97 652	0.80 634	10.38 699	0.86 635	0.48 482	1.39 573	0.97 606	2.55 672	1.72 632	1.53 585	1.65 579	3.59 676	2.20 668	5.39 641	3.94 674	0.27 514	0.17 410	0.26 481	0.28 548	0.47 606	0.46 605

psmorigin	1.52 616	0.69 618	10.52 700	0.68 562	0.59 557	1.13 524	0.70 533	1.57 473	1.19 488	1.99 643	1.79 600	2.26 642	1.47 614	2.09 528	1.36 589	0.39 603	0.40 641	0.34 576	0.33 595	0.43 588	0.56 632

MADNet+	2.69 677	3.22 711	11.53 701	1.44 679	1.12 664	3.19 679	1.81 673	2.85 677	2.37 664	1.68 614	2.07 629	2.85 665	2.18 666	7.41 683	5.23 681	0.79 667	0.76 683	0.69 664	0.65 665	0.98 664	0.95 667

LSM	6.33 701	1.10 656	13.19 702	1.41 678	68.17 741	1.64 602	1.90 680	1.92 580	2.46 667	2.99 680	3.11 664	1.88 613	1.80 643	2.61 571	2.06 640	0.41 611	0.58 674	0.50 635	0.57 657	0.64 642	17.66 731

PML	51.67 743	36.25 733	13.28 703	7.46 718	20.81 723	108.69 748	232.22 751	8.72 712	27.82 733	87.01 749	269.67 751	69.67 747	61.95 747	24.76 732	14.20 712	9.74 724	3.40 716	9.62 722	4.70 718	18.74 729	4.72 718

TCMNet-wrong-test	10.31 710	11.40 719	14.84 704	20.96 726	18.45 720	13.80 716	10.76 715	15.78 720	3.53 689	5.20 706	5.52 690	16.26 718	12.61 712	7.51 687	10.15 702	7.43 718	2.37 711	4.31 716	3.43 715	11.36 722	10.61 721

RTS	2.67 675	1.38 671	15.28 705	0.99 658	1.26 675	3.78 686	1.96 683	2.15 629	2.62 674	2.61 667	2.85 660	2.60 657	1.59 624	6.27 659	5.71 683	0.40 606	0.28 575	0.35 585	0.35 607	0.50 615	0.48 612

RTSA	2.67 675	1.38 671	15.28 705	0.99 658	1.26 675	3.78 686	1.96 683	2.15 629	2.62 674	2.61 667	2.85 660	2.60 657	1.59 624	6.27 659	5.71 683	0.40 606	0.28 575	0.35 585	0.35 607	0.50 615	0.48 612

Selective-IGEV-i16pa	97.29 749	136.83 749	17.95 707	1.52 681	1.00 654	188.16 750	3.63 708	183.02 751	169.43 751	88.01 750	178.60 749	119.35 750	191.45 751	226.33 751	135.51 748	131.38 749	17.89 733	32.25 738	3.46 716	2.02 684	117.94 750

light-stereo	12.42 715	1.45 678	18.02 708	17.94 723	23.64 727	11.13 710	0.82 567	9.91 715	5.73 703	15.42 725	42.83 741	55.24 745	1.88 649	28.77 733	2.26 645	1.61 684	3.00 713	0.78 665	0.93 681	3.48 706	3.62 715

SuperB	2.53 673	0.59 593	18.45 709	0.69 566	0.50 493	1.87 627	0.88 584	1.67 499	2.39 665	1.50 580	1.42 511	1.14 475	1.15 563	4.28 615	5.07 680	0.24 446	0.19 453	0.22 359	0.19 330	7.86 720	0.34 554

ASD4	15.85 719	10.99 718	19.63 710	10.21 721	11.70 716	19.24 718	31.10 727	19.35 721	10.68 711	11.14 717	10.18 712	12.59 715	12.64 713	14.74 718	24.83 725	12.93 729	9.94 728	26.83 737	19.40 731	16.23 728	12.70 729

Selective-IGEV-i16pc	2.07 656	0.29 335	19.83 711	0.53 363	0.39 410	2.74 668	1.51 657	1.13 342	1.28 533	0.80 289	1.21 430	1.06 442	0.64 352	7.77 690	0.79 488	0.40 606	0.22 521	0.21 323	0.23 467	0.22 385	0.23 430

Selective-IGEV-i16pb	2.29 664	0.33 434	20.08 712	0.56 421	0.40 421	2.61 664	1.54 660	2.60 674	1.87 643	0.97 343	1.68 586	1.38 532	1.01 526	8.19 697	0.92 521	0.37 594	0.21 499	0.22 359	0.26 515	0.25 445	0.28 506

FADE	26.59 729	4.78 713	20.96 713	1.89 686	1.92 687	2.91 673	2.00 685	5.58 703	5.04 700	2.92 677	2.16 634	4.13 681	14.18 718	10.23 712	8.46 697	188.09 750	2.77 712	123.78 747	127.92 747	1.06 670	1.10 677

USTest	14.33 718	14.94 721	21.04 714	17.44 722	16.05 717	23.26 719	33.84 730	21.73 722	11.80 713	9.36 716	10.14 711	15.97 717	13.20 715	17.28 720	22.43 722	3.78 711	5.01 718	6.17 721	6.16 720	9.25 721	7.72 720

DGTPSM_ROB	13.01 716	8.23 715	21.87 715	9.51 719	18.10 718	11.56 712	32.01 728	10.63 716	16.20 718	7.03 711	19.48 726	10.15 710	16.66 720	9.83 710	22.42 721	4.75 716	8.68 721	5.37 717	10.25 726	6.16 717	11.36 722

DPSMNet_ROB	13.02 717	8.23 715	21.91 716	9.53 720	18.11 719	11.56 712	32.02 729	10.64 717	16.23 719	7.05 712	19.49 727	10.16 711	16.66 720	9.85 711	22.43 722	4.77 717	8.68 721	5.38 718	10.26 727	6.17 718	11.36 722

LRCNet_RVC	22.74 726	32.10 732	21.97 717	29.84 731	26.23 728	4.42 696	0.81 565	22.66 723	2.02 654	26.93 733	29.26 732	23.06 731	15.59 719	23.84 728	18.88 718	31.75 739	19.90 742	34.65 739	32.13 740	30.54 739	28.32 740

Selective-IGEV-i1pa	19.94 724	26.52 731	23.52 718	2.94 702	1.59 683	31.97 733	20.54 722	30.88 732	25.25 728	23.87 731	27.58 730	33.01 733	26.91 732	32.38 734	25.47 728	20.69 738	5.85 719	12.49 728	4.43 717	3.35 705	19.48 732

LE_ROB	8.05 706	0.37 496	23.53 719	0.74 596	0.33 311	2.77 670	2.87 705	3.71 690	27.24 732	25.39 732	8.87 708	8.46 706	26.71 731	6.65 667	21.99 720	0.21 368	0.19 453	0.20 283	0.21 415	0.25 445	0.22 410

IINet	17.98 720	18.06 722	23.81 720	20.87 724	19.70 721	26.55 720	35.70 731	25.04 726	15.93 715	13.33 719	13.25 716	20.58 721	17.79 722	20.62 722	25.11 726	9.58 722	8.78 723	9.88 723	9.85 724	13.23 723	11.95 724

iinet-test	17.98 720	18.06 722	23.82 721	20.87 724	19.70 721	26.55 720	35.70 731	25.04 726	15.93 715	13.33 719	13.25 716	20.58 721	17.79 722	20.62 722	25.11 726	9.58 722	8.78 723	9.88 723	9.85 724	13.23 723	11.95 724

Anonymous_1	43.04 742	18.73 724	24.79 722	21.81 727	46.26 739	27.80 722	37.60 733	28.08 730	16.14 717	14.66 723	14.30 718	20.65 723	17.88 724	21.56 724	25.94 729	117.93 748	8.92 725	100.65 744	126.50 746	158.64 750	12.08 726

DPSM_ROB	19.08 722	19.14 725	25.17 723	22.15 728	20.85 724	28.17 723	37.82 734	26.56 728	16.85 723	14.14 721	14.84 719	21.70 724	18.75 725	21.87 725	26.55 730	10.16 726	9.30 726	10.47 725	10.42 728	14.03 725	12.61 727

DPSM	19.08 722	19.14 725	25.17 723	22.15 728	20.85 724	28.17 723	37.82 734	26.56 728	16.85 723	14.14 721	14.84 719	21.70 724	18.75 725	21.87 725	26.55 730	10.16 726	9.30 726	10.47 725	10.42 728	14.03 725	12.61 727

JetRed	6.91 704	8.80 717	25.96 725	2.85 698	3.25 709	13.98 717	11.87 716	6.25 709	4.28 696	4.45 698	4.56 680	6.69 698	5.46 701	7.46 685	14.05 711	2.59 695	3.31 714	2.59 701	2.29 710	4.20 713	3.36 712

real-time stereo	20.92 725	20.34 727	26.52 726	23.75 730	22.35 726	31.10 731	39.65 736	32.69 736	17.69 726	15.67 726	16.02 721	24.19 732	20.68 727	23.49 727	27.65 732	11.09 728	10.22 729	12.48 727	11.73 730	14.68 727	16.45 730

xxxxx1	54.10 744	25.67 728	27.13 727	113.43 745	96.96 744	30.69 727	47.44 737	32.38 733	25.60 729	17.75 727	17.27 722	21.81 726	21.02 728	24.43 729	33.82 733	33.37 740	40.54 743	157.71 748	175.86 748	66.16 743	72.93 747

tt_ll	54.10 744	25.67 728	27.13 727	113.43 745	96.96 744	30.69 727	47.44 737	32.38 733	25.60 729	17.75 727	17.27 722	21.81 726	21.02 728	24.43 729	33.82 733	33.37 740	40.54 743	157.71 748	175.86 748	66.16 743	72.93 747

ff	54.10 744	25.67 728	27.13 727	113.43 745	96.96 744	30.69 727	47.44 737	32.38 733	25.60 729	17.75 727	17.27 722	21.81 726	21.02 728	24.43 729	33.82 733	33.37 740	40.54 743	157.71 748	175.86 748	66.16 743	72.93 747

DPSimNet_ROB	11.20 714	4.98 714	35.43 730	2.90 701	4.52 715	7.89 705	17.09 720	4.66 698	6.06 706	14.89 724	10.93 715	17.29 719	36.81 737	13.18 717	15.68 715	2.86 696	6.29 720	5.75 719	5.09 719	3.91 711	7.70 719

HaxPig	38.92 738	41.40 742	41.64 731	29.95 732	32.27 729	28.90 725	27.60 724	29.73 731	37.71 743	43.82 743	43.87 742	33.17 734	35.56 733	41.53 736	40.37 738	43.94 743	47.51 747	45.82 740	47.08 742	42.38 740	44.15 743

AVERAGE_ROB	40.43 739	42.37 743	42.73 732	36.96 734	35.58 731	30.50 726	27.61 725	36.71 739	38.39 744	44.91 744	44.36 743	37.45 736	36.70 736	41.88 737	40.35 737	45.43 744	46.81 746	47.11 741	46.35 741	42.51 741	43.87 742

DLNR-FE	23.17 727	48.55 746	42.94 733	176.85 749	78.48 742	0.35 49	0.21 29	23.51 725	0.75 256	0.66 259	0.86 278	0.59 260	0.30 68	1.55 450	0.44 299	9.85 725	0.12 101	0.18 203	0.14 169	76.92 746	0.16 216

DLNR_Zeroshot_test	23.17 727	48.52 745	43.29 734	176.68 748	78.69 743	0.35 49	0.21 29	23.41 724	0.75 256	0.66 259	0.86 278	0.59 260	0.30 68	1.56 455	0.44 299	9.57 721	0.12 101	0.18 203	0.14 169	76.92 746	0.16 216

MEDIAN_ROB	42.00 740	44.40 744	44.29 735	35.15 733	34.95 730	31.28 732	29.60 726	35.88 738	40.02 745	47.20 747	46.64 744	37.37 735	38.48 745	44.35 746	42.45 739	48.03 745	49.39 748	49.71 742	49.03 743	45.14 742	46.65 744

fast-reg	37.99 731	38.31 734	50.02 736	45.00 741	43.04 738	57.29 744	76.35 742	53.18 740	33.49 735	28.15 734	29.55 736	41.27 737	35.82 734	42.63 738	52.86 740	19.57 730	18.63 735	20.88 729	20.79 732	28.20 731	24.79 733

Hybrid-DGEV	38.35 735	38.46 738	50.28 737	44.82 740	41.90 735	56.66 737	76.35 742	53.24 742	33.80 739	28.29 736	29.84 738	43.58 738	37.86 743	43.84 743	53.39 743	20.34 734	18.69 736	21.06 730	21.00 733	28.25 734	25.34 735

RAFT-FEzeroshot	38.32 732	38.45 736	50.28 737	44.74 736	41.87 733	56.68 738	76.38 745	53.24 742	33.76 737	28.29 736	29.37 733	43.69 742	37.66 739	43.83 740	53.41 744	20.32 732	18.70 737	21.07 731	21.07 735	28.25 734	25.35 737

RAFT-FE	38.32 732	38.45 736	50.28 737	44.74 736	41.87 733	56.68 738	76.38 745	53.24 742	33.76 737	28.29 736	29.37 733	43.69 742	37.66 739	43.83 740	53.41 744	20.32 732	18.70 737	21.07 731	21.07 735	28.25 734	25.35 737

CasAABBNet	38.33 734	38.46 738	50.35 740	44.75 738	41.84 732	56.68 738	76.37 744	53.22 741	33.83 740	28.31 739	29.54 735	43.62 741	37.71 741	43.84 743	53.41 744	20.30 731	18.70 737	21.07 731	21.07 735	28.24 733	25.34 735

FlowAnything	38.37 736	38.41 735	50.38 741	44.76 739	41.94 736	56.64 736	76.34 741	53.28 746	34.23 742	28.25 735	29.72 737	43.60 739	37.79 742	43.83 740	53.38 742	20.39 736	18.71 741	21.07 731	21.14 739	28.23 732	25.29 734

Selective-RAFT-Error	38.39 737	38.47 740	50.44 742	44.73 735	41.97 737	56.68 738	76.38 745	53.24 742	33.92 741	28.34 740	29.85 739	43.60 739	38.20 744	43.75 739	53.34 741	20.38 735	18.70 737	21.09 735	21.05 734	28.30 737	25.43 739

LSM0	42.82 741	38.75 741	50.81 743	47.07 742	109.38 749	57.00 742	76.02 740	53.74 747	33.71 736	29.02 741	30.41 740	43.87 744	37.22 738	43.91 745	53.54 747	20.52 737	18.62 734	21.10 736	21.11 738	28.41 738	42.22 741

RSGM-EC	88.84 747	82.86 747	51.22 744	105.38 743	99.51 747	94.51 746	125.67 748	90.02 748	46.43 746	45.14 745	57.50 747	101.22 748	88.55 748	154.40 748	153.26 749	105.54 746	59.55 749	113.88 745	53.02 744	92.89 748	56.17 745

acva	88.84 747	82.86 747	51.22 744	105.38 743	99.51 747	94.51 746	125.67 748	90.02 748	46.43 746	45.14 745	57.50 747	101.22 748	88.55 748	154.40 748	153.26 749	105.54 746	59.55 749	113.88 745	53.02 744	92.89 748	56.17 745

xyz-stereo	7.16 705	0.22 106	69.90 746	0.42 117	0.21 25	32.92 734	0.49 404	0.87 205	0.76 265	1.38 550	27.04 728	1.19 482	1.16 564	4.69 622	0.97 533	0.16 125	0.12 101	0.20 283	0.14 169	0.16 118	0.12 21

BEATNet-Init1	26.87 730	13.43 720	70.68 747	0.91 651	0.68 589	57.02 743	21.06 723	32.82 737	32.67 734	52.12 748	53.61 745	66.05 746	49.56 746	48.79 747	34.71 736	0.49 639	0.44 649	0.53 644	0.53 653	0.63 640	0.59 639

coex-ft	8.13 707	2.13 701	98.04 748	0.67 549	0.53 521	1.71 606	1.56 661	1.65 492	11.11 712	18.17 730	3.75 673	3.88 680	7.61 710	2.98 585	6.49 686	0.30 546	0.30 591	0.32 557	0.31 577	0.66 646	0.50 619

EDNetEfficientorigin	10.57 711	1.47 680	177.42 749	0.67 549	0.53 521	1.58 596	1.16 633	1.90 573	3.37 686	4.71 701	3.38 668	3.10 672	2.69 680	3.13 592	3.58 669	0.25 474	0.23 535	0.33 566	0.27 527	0.83 656	0.81 661

test_example2	192.40 750	210.76 750	206.48 750	199.83 750	204.73 750	172.94 749	183.52 750	133.93 750	133.41 750	191.38 751	196.19 750	187.13 751	178.77 750	205.33 750	208.00 751	222.09 751	238.72 751	186.54 751	190.54 751	227.34 751	170.31 751

ccccc	497.63 751	492.34 751	595.97 751	530.87 751	530.37 751	478.08 751	442.62 752	491.76 752	343.70 752	448.18 752	520.80 752	476.12 752	550.57 752	541.64 752	605.32 752	663.49 752	459.54 752	353.94 752	309.79 752	586.66 752	530.90 752

GS-Stereo							0.36 214	0.92 228	0.47 134	0.37 102	0.38 64	0.32 67	0.33 96	0.43 41	0.26 56	0.19 288	0.11 38	0.16 103	0.12 68	0.17 161	0.15 175

Low-res two-view benchmark