Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

Method	all	lakes. 1l	lakes. 1s	sand box 1l	sand box 1s	stora. room 1l	stora. room 1s	stora. room 2l	stora. room 2s	stora. room 2 1l	stora. room 2 1s	stora. room 2 2l	stora. room 2 2s	stora. room 3l	stora. room 3s	tunnel 1l	tunnel 1s	tunnel 2l	tunnel 2s	tunnel 3l	tunnel 3s

mm2	0.17 1	0.19 11	0.65 52	0.20 10	0.12 25	0.20 9	0.14 28	0.29 10	0.28 26	0.13 5	0.13 16	0.18 92	0.13 20	0.25 52	0.15 15	0.07 26	0.07 85	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

mm1	0.17 1	0.19 11	0.65 52	0.20 10	0.12 25	0.20 9	0.14 28	0.32 25	0.28 26	0.13 5	0.13 16	0.18 92	0.13 20	0.25 52	0.15 15	0.07 26	0.07 85	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

BLMT-Stereo	0.17 1	0.20 26	0.61 30	0.21 37	0.13 56	0.15 1	0.16 77	0.21 1	0.36 135	0.11 1	0.17 52	0.13 5	0.10 2	0.18 1	0.19 101	0.07 26	0.06 24	0.08 70	0.08 159	0.08 43	0.11 156

LACA3	0.18 4	0.20 26	0.67 66	0.19 3	0.12 25	0.35 80	0.17 91	0.27 6	0.31 45	0.16 27	0.13 16	0.15 40	0.15 58	0.28 95	0.13 1	0.08 69	0.07 85	0.07 2	0.05 1	0.10 114	0.06 1

GeoVLM	0.18 4	0.19 11	0.64 42	0.20 10	0.12 25	0.30 39	0.14 28	0.29 10	0.28 26	0.16 27	0.13 16	0.18 92	0.15 58	0.25 52	0.21 162	0.07 26	0.07 85	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

MonSter++	0.18 4	0.19 11	0.65 52	0.20 10	0.12 25	0.30 39	0.14 28	0.29 10	0.28 26	0.16 27	0.13 16	0.18 92	0.15 58	0.25 52	0.21 162	0.07 26	0.07 85	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

Wavelet-MonSter	0.18 4	0.20 26	0.51 2	0.22 67	0.17 184	0.35 80	0.14 28	0.27 6	0.25 9	0.19 85	0.21 89	0.14 16	0.15 58	0.27 77	0.16 37	0.06 1	0.06 24	0.07 2	0.06 25	0.06 1	0.14 277

VeloStereo	0.19 8	0.19 11	0.64 42	0.20 10	0.15 113	0.20 9	0.08 1	0.26 4	0.19 2	0.16 27	0.13 16	0.17 72	0.15 58	0.24 43	0.19 101	0.12 421	0.12 441	0.11 325	0.10 254	0.14 244	0.15 320

flow	0.19 8	0.19 11	0.64 42	0.20 10	0.15 113	0.20 9	0.08 1	0.26 4	0.19 2	0.16 27	0.13 16	0.17 72	0.15 58	0.28 95	0.19 101	0.12 421	0.12 441	0.11 325	0.10 254	0.14 244	0.15 320

derf	0.19 8	0.19 11	0.64 42	0.35 458	0.12 25	0.32 55	0.14 28	0.30 16	0.31 45	0.14 10	0.13 16	0.17 72	0.13 20	0.27 77	0.14 4	0.08 69	0.08 203	0.07 2	0.15 460	0.07 5	0.09 86

MGA	0.19 8	0.27 144	0.57 19	0.20 10	0.18 232	0.37 103	0.14 28	0.30 16	0.25 9	0.18 63	0.14 31	0.15 40	0.10 2	0.30 132	0.17 59	0.08 69	0.08 203	0.07 2	0.06 25	0.09 81	0.08 56

CAR	0.19 8	0.28 173	0.60 25	0.21 37	0.16 150	0.37 103	0.13 12	0.32 25	0.25 9	0.19 85	0.15 34	0.14 16	0.10 2	0.27 77	0.17 59	0.08 69	0.08 203	0.07 2	0.06 25	0.10 114	0.08 56

MSE-Stereo	0.19 8	0.27 144	0.60 25	0.20 10	0.16 150	0.37 103	0.13 12	0.32 25	0.25 9	0.18 63	0.15 34	0.14 16	0.10 2	0.30 132	0.17 59	0.08 69	0.08 203	0.07 2	0.06 25	0.10 114	0.08 56

LiteMatch*	0.19 8	0.19 11	0.85 104	0.20 10	0.14 81	0.28 28	0.15 50	0.29 10	0.28 26	0.16 27	0.13 16	0.16 54	0.14 33	0.24 43	0.21 162	0.08 69	0.07 85	0.08 70	0.06 25	0.08 43	0.08 56

PipStereo	0.19 8	0.26 131	0.85 104	0.21 37	0.10 2	0.16 3	0.15 50	0.35 43	0.35 103	0.12 2	0.10 3	0.21 140	0.14 33	0.21 12	0.15 15	0.08 69	0.09 299	0.07 2	0.06 25	0.12 173	0.09 86

DepthFocus	0.19 8	0.30 206	0.77 89	0.19 3	0.15 113	0.20 9	0.15 50	0.31 20	0.19 2	0.16 27	0.17 52	0.15 40	0.13 20	0.22 26	0.17 59	0.09 153	0.08 203	0.11 325	0.10 254	0.08 43	0.07 12

LACA1	0.19 8	0.39 304	0.60 25	0.19 3	0.10 2	0.42 168	0.15 50	0.31 20	0.34 87	0.15 15	0.11 8	0.14 16	0.15 58	0.25 52	0.15 15	0.09 153	0.07 85	0.07 2	0.06 25	0.08 43	0.07 12

HiDET	0.19 8	0.20 26	0.62 37	0.20 10	0.13 56	0.36 95	0.13 12	0.35 43	0.31 45	0.16 27	0.14 31	0.17 72	0.15 58	0.25 52	0.23 199	0.08 69	0.07 85	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

CSFM-Stereo	0.19 8	0.20 26	0.60 25	0.20 10	0.11 11	0.39 126	0.15 50	0.35 43	0.27 19	0.18 63	0.15 34	0.17 72	0.16 76	0.26 71	0.21 162	0.08 69	0.07 85	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.09 86

BridgeDepth	0.19 8	0.30 206	0.55 14	0.23 95	0.09 1	0.38 120	0.15 50	0.32 25	0.33 73	0.16 27	0.12 13	0.23 164	0.19 140	0.27 77	0.15 15	0.07 26	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
DF_test	0.20 21	0.28 173	1.00 150	0.23 95	0.16 150	0.15 1	0.15 50	0.28 9	0.25 9	0.15 15	0.16 47	0.14 16	0.14 33	0.21 12	0.18 73	0.10 265	0.07 85	0.08 70	0.07 111	0.11 151	0.08 56

WAFT-Stereo (ZS)	0.20 21	0.29 188	0.90 123	0.17 1	0.13 56	0.21 15	0.17 91	0.29 10	0.24 6	0.15 15	0.17 52	0.10 1	0.13 20	0.20 4	0.19 101	0.08 69	0.09 299	0.11 325	0.14 433	0.13 210	0.11 156

monster-pro	0.20 21	0.22 60	0.65 52	0.21 37	0.17 184	0.33 61	0.15 50	0.46 153	0.32 58	0.16 27	0.17 52	0.14 16	0.11 7	0.27 77	0.23 199	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 111	0.07 5	0.09 86

PointNet	0.20 21	0.21 42	0.82 99	0.21 37	0.12 25	0.37 103	0.16 77	0.33 35	0.28 26	0.16 27	0.15 34	0.18 92	0.13 20	0.22 26	0.16 37	0.08 69	0.07 85	0.08 70	0.07 111	0.07 5	0.07 12

PSi22b	0.20 21	0.26 131	0.88 115	0.21 37	0.10 2	0.16 3	0.15 50	0.35 43	0.35 103	0.12 2	0.10 3	0.21 140	0.14 33	0.21 12	0.15 15	0.08 69	0.10 352	0.07 2	0.06 25	0.12 173	0.09 86

PSi22a	0.20 21	0.28 173	0.89 119	0.20 10	0.11 11	0.16 3	0.14 28	0.32 25	0.35 103	0.12 2	0.09 1	0.22 147	0.16 76	0.20 4	0.14 4	0.09 153	0.09 299	0.07 2	0.05 1	0.13 210	0.11 156

Foundation-i32	0.20 21	0.28 173	0.87 112	0.20 10	0.11 11	0.20 9	0.15 50	0.32 25	0.36 135	0.13 5	0.10 3	0.25 198	0.14 33	0.19 2	0.15 15	0.09 153	0.09 299	0.07 2	0.06 25	0.11 151	0.12 205

BridgeDepth_RVC	0.20 21	0.20 26	0.74 81	0.17 1	0.12 25	0.32 55	0.12 6	0.33 35	0.46 263	0.15 15	0.15 34	0.16 54	0.19 140	0.23 36	0.18 73	0.10 265	0.06 24	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LCMNet	0.20 21	0.21 42	0.61 30	0.20 10	0.13 56	0.39 126	0.14 28	0.34 41	0.34 87	0.16 27	0.16 47	0.16 54	0.15 58	0.27 77	0.22 188	0.08 69	0.07 85	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.08 56

MonStereo	0.20 21	0.22 60	0.65 52	0.21 37	0.17 184	0.33 61	0.15 50	0.46 153	0.32 58	0.16 27	0.17 52	0.14 16	0.11 7	0.27 77	0.23 199	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 111	0.07 5	0.09 86

Monster-pub-eth3d	0.20 21	0.22 60	0.65 52	0.21 37	0.17 184	0.33 61	0.15 50	0.46 153	0.32 58	0.16 27	0.17 52	0.14 16	0.11 7	0.27 77	0.23 199	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 111	0.07 5	0.09 86

S2M2_XL	0.20 21	0.32 228	1.10 172	0.19 3	0.13 56	0.16 3	0.11 4	0.27 6	0.17 1	0.15 15	0.19 69	0.15 40	0.14 33	0.19 2	0.21 162	0.11 358	0.09 299	0.10 244	0.08 159	0.10 114	0.08 56
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.20 21	0.22 60	0.65 52	0.22 67	0.17 184	0.41 152	0.14 28	0.35 43	0.32 58	0.24 173	0.20 80	0.15 40	0.18 112	0.26 71	0.16 37	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.08 43	0.08 56

4w-stereo	0.20 21	0.21 42	0.57 19	0.21 37	0.15 113	0.39 126	0.13 12	0.39 78	0.33 73	0.22 139	0.21 89	0.13 5	0.20 155	0.29 115	0.21 162	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.07 12

3.25w_new	0.20 21	0.20 26	0.52 5	0.21 37	0.14 81	0.37 103	0.14 28	0.43 120	0.35 103	0.23 162	0.21 89	0.16 54	0.18 112	0.27 77	0.20 140	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.08 56

3.25w	0.20 21	0.20 26	0.52 5	0.21 37	0.14 81	0.37 103	0.14 28	0.43 120	0.35 103	0.23 162	0.21 89	0.16 54	0.18 112	0.27 77	0.20 140	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.08 56

FoundationStereo	0.20 21	0.30 206	0.81 97	0.21 37	0.22 337	0.21 15	0.16 77	0.25 3	0.38 157	0.15 15	0.11 8	0.18 92	0.17 85	0.23 36	0.16 37	0.09 153	0.13 467	0.08 70	0.06 25	0.07 5	0.07 12

MonSter	0.20 21	0.22 60	0.65 52	0.21 37	0.17 184	0.33 61	0.15 50	0.46 153	0.32 58	0.16 27	0.17 52	0.14 16	0.11 7	0.27 77	0.23 199	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 111	0.07 5	0.09 86

small-0shot	0.21 39	0.38 291	0.93 133	0.20 10	0.14 81	0.22 17	0.21 205	0.31 20	0.39 172	0.14 10	0.24 137	0.14 16	0.12 12	0.20 4	0.19 101	0.08 69	0.06 24	0.08 70	0.07 111	0.09 81	0.07 12

Anonymus	0.21 39	0.21 42	0.75 82	0.25 154	0.14 81	0.34 71	0.16 77	0.32 25	0.31 45	0.18 63	0.15 34	0.23 164	0.17 85	0.27 77	0.24 225	0.09 153	0.07 85	0.09 174	0.08 159	0.10 114	0.10 125

qqai	0.21 39	0.20 26	0.63 38	0.39 530	0.13 56	0.32 55	0.15 50	0.35 43	0.31 45	0.14 10	0.13 16	0.18 92	0.13 20	0.27 77	0.15 15	0.08 69	0.08 203	0.07 2	0.27 594	0.07 5	0.09 86

Test_v1	0.21 39	0.27 144	0.95 139	0.20 10	0.14 81	0.28 28	0.15 50	0.37 61	0.27 19	0.16 27	0.18 63	0.15 40	0.13 20	0.25 52	0.19 101	0.08 69	0.06 24	0.07 2	0.06 25	0.08 43	0.11 156

Monster-pub-mixall	0.21 39	0.31 220	0.69 69	0.21 37	0.13 56	0.27 25	0.12 6	0.37 61	0.26 16	0.21 117	0.19 69	0.15 40	0.12 12	0.47 311	0.29 295	0.08 69	0.07 85	0.07 2	0.05 1	0.08 43	0.12 205

qwe	0.21 39	0.22 60	0.61 30	0.21 37	0.20 291	0.41 152	0.15 50	0.46 153	0.35 103	0.26 212	0.22 109	0.14 16	0.14 33	0.31 143	0.22 188	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.08 43	0.07 12

2.25w	0.21 39	0.22 60	0.51 2	0.21 37	0.14 81	0.36 95	0.13 12	0.42 112	0.34 87	0.23 162	0.27 176	0.14 16	0.18 112	0.33 172	0.24 225	0.06 1	0.06 24	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.07 12

4.25_new	0.21 39	0.23 81	0.64 42	0.22 67	0.18 232	0.41 152	0.17 91	0.41 101	0.35 103	0.22 139	0.21 89	0.14 16	0.18 112	0.25 52	0.18 73	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.07 12

4.5w_new	0.21 39	0.23 81	0.64 42	0.22 67	0.18 232	0.41 152	0.17 91	0.41 101	0.35 103	0.22 139	0.21 89	0.14 16	0.18 112	0.25 52	0.18 73	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.07 12

4.5_new	0.21 39	0.22 60	0.63 38	0.21 37	0.15 113	0.40 141	0.17 91	0.40 89	0.35 103	0.25 194	0.22 109	0.14 16	0.14 33	0.22 26	0.21 162	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.08 43	0.07 12

4.5w-stereo	0.21 39	0.22 60	0.63 38	0.21 37	0.15 113	0.40 141	0.17 91	0.40 89	0.35 103	0.25 194	0.22 109	0.14 16	0.14 33	0.22 26	0.21 162	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.08 43	0.07 12

4.25w-stereo	0.21 39	0.23 81	0.64 42	0.22 67	0.18 232	0.41 152	0.17 91	0.41 101	0.35 103	0.22 139	0.21 89	0.14 16	0.18 112	0.25 52	0.18 73	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.07 12

2.5w	0.21 39	0.23 81	0.50 1	0.22 67	0.15 113	0.39 126	0.19 130	0.47 175	0.36 135	0.21 117	0.22 109	0.13 5	0.17 85	0.33 172	0.20 140	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.07 12

2.75w_new	0.21 39	0.21 42	0.57 19	0.20 10	0.14 81	0.40 141	0.18 114	0.47 175	0.36 135	0.24 173	0.20 80	0.13 5	0.19 140	0.31 143	0.21 162	0.07 26	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.06 1	0.07 12

3.75w	0.21 39	0.21 42	0.61 30	0.21 37	0.20 291	0.44 189	0.16 77	0.44 129	0.30 39	0.22 139	0.20 80	0.13 5	0.18 112	0.29 115	0.21 162	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.08 56

3.5w_stereo	0.21 39	0.22 60	0.55 14	0.21 37	0.15 113	0.40 141	0.14 28	0.43 120	0.33 73	0.21 117	0.24 137	0.14 16	0.18 112	0.34 186	0.22 188	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.08 56

3w_stereo	0.21 39	0.22 60	0.59 23	0.22 67	0.12 25	0.37 103	0.22 248	0.50 210	0.38 157	0.22 139	0.21 89	0.12 3	0.22 187	0.26 71	0.18 73	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.08 43	0.08 56

2w_stereo	0.21 39	0.19 11	0.51 2	0.22 67	0.13 56	0.41 152	0.20 158	0.50 210	0.34 87	0.25 194	0.23 125	0.13 5	0.23 214	0.24 43	0.22 188	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.07 12

LG-Stereo_L2	0.21 39	0.31 220	0.85 104	0.22 67	0.14 81	0.31 47	0.22 248	0.38 71	0.25 9	0.17 52	0.11 8	0.13 5	0.12 12	0.32 157	0.18 73	0.08 69	0.07 85	0.08 70	0.06 25	0.08 43	0.10 125

LG-Stereo_L1	0.21 39	0.31 220	0.85 104	0.22 67	0.14 81	0.28 28	0.21 205	0.38 71	0.26 16	0.16 27	0.11 8	0.13 5	0.11 7	0.37 220	0.18 73	0.08 69	0.07 85	0.08 70	0.06 25	0.08 43	0.10 125

MLG-Stereo_test3	0.21 39	0.35 265	0.65 52	0.21 37	0.14 81	0.36 95	0.13 12	0.37 61	0.40 190	0.21 117	0.12 13	0.17 72	0.12 12	0.25 52	0.16 37	0.08 69	0.07 85	0.08 70	0.06 25	0.09 81	0.10 125

MLG-Stereo_test2	0.21 39	0.36 275	0.68 67	0.21 37	0.17 184	0.45 199	0.12 6	0.35 43	0.42 217	0.15 15	0.11 8	0.22 147	0.10 2	0.28 95	0.16 37	0.09 153	0.07 85	0.08 70	0.06 25	0.09 81	0.09 86

MLG-Stereo_test1	0.21 39	0.33 238	0.61 30	0.23 95	0.21 308	0.45 199	0.13 12	0.33 35	0.46 263	0.13 5	0.09 1	0.18 92	0.12 12	0.32 157	0.15 15	0.08 69	0.07 85	0.08 70	0.06 25	0.09 81	0.09 86

MLG-Stereo	0.21 39	0.33 238	0.60 25	0.23 95	0.12 25	0.44 189	0.13 12	0.39 78	0.46 263	0.13 5	0.10 3	0.17 72	0.13 20	0.35 196	0.15 15	0.08 69	0.07 85	0.08 70	0.06 25	0.09 81	0.09 86

LGtest1	0.21 39	0.37 278	0.70 72	0.22 67	0.12 25	0.31 47	0.11 4	0.36 55	0.39 172	0.17 52	0.13 16	0.16 54	0.14 33	0.25 52	0.27 266	0.10 265	0.09 299	0.08 70	0.06 25	0.10 114	0.10 125

depth_test_26	0.22 64	0.28 173	0.91 127	0.20 10	0.13 56	0.18 7	0.13 12	0.31 20	0.41 203	0.16 27	0.31 228	0.19 118	0.13 20	0.22 26	0.14 4	0.11 358	0.09 299	0.10 244	0.09 210	0.10 114	0.14 277

Foundation-i1c-attn	0.22 64	0.18 7	0.68 67	0.20 10	0.10 2	0.27 25	0.20 158	0.49 201	0.37 149	0.20 102	0.23 125	0.24 182	0.25 246	0.29 115	0.18 73	0.08 69	0.07 85	0.08 70	0.06 25	0.06 1	0.09 86

Foundation-i1b	0.22 64	0.20 26	0.69 69	0.20 10	0.11 11	0.28 28	0.20 158	0.50 210	0.37 149	0.21 117	0.22 109	0.27 227	0.24 230	0.28 95	0.18 73	0.08 69	0.08 203	0.07 2	0.06 25	0.08 43	0.06 1

Foundation-i1a	0.22 64	0.16 1	0.66 63	0.20 10	0.10 2	0.29 35	0.21 205	0.50 210	0.39 172	0.25 194	0.22 109	0.27 227	0.25 246	0.33 172	0.18 73	0.08 69	0.09 299	0.07 2	0.06 25	0.08 43	0.08 56

Pro-Stereo	0.22 64	0.25 113	0.66 63	0.22 67	0.14 81	0.49 265	0.15 50	0.23 2	0.35 103	0.16 27	0.13 16	0.14 16	0.09 1	0.49 329	0.18 73	0.08 69	0.06 24	0.09 174	0.37 653	0.08 43	0.09 86

asda	0.22 64	0.25 113	0.70 72	0.21 37	0.16 150	0.43 177	0.16 77	0.44 129	0.35 103	0.22 139	0.20 80	0.14 16	0.20 155	0.25 52	0.22 188	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.07 12

1w_stereo	0.22 64	0.17 2	0.52 5	0.23 95	0.16 150	0.44 189	0.22 248	0.55 263	0.40 190	0.25 194	0.29 196	0.13 5	0.26 266	0.28 95	0.20 140	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.08 43	0.07 12

monsterstereo	0.22 64	0.22 60	0.52 5	0.25 154	0.27 428	0.39 126	0.14 28	0.51 221	0.33 73	0.25 194	0.27 176	0.13 5	0.13 20	0.38 231	0.21 162	0.07 26	0.07 85	0.07 2	0.06 25	0.08 43	0.06 1

monsters	0.22 64	0.22 60	0.52 5	0.23 95	0.28 442	0.42 168	0.14 28	0.46 153	0.31 45	0.24 173	0.20 80	0.13 5	0.14 33	0.43 265	0.20 140	0.07 26	0.06 24	0.07 2	0.08 159	0.06 1	0.06 1

IGEV	0.22 64	0.28 173	0.88 115	0.21 37	0.24 373	0.42 168	0.17 91	0.35 43	0.37 149	0.20 102	0.22 109	0.14 16	0.12 12	0.24 43	0.20 140	0.08 69	0.07 85	0.08 70	0.06 25	0.09 81	0.07 12

SGD-Stereo	0.22 64	0.28 173	0.77 89	0.22 67	0.11 11	0.40 141	0.16 77	0.31 20	0.36 135	0.19 85	0.19 69	0.17 72	0.17 85	0.37 220	0.16 37	0.10 265	0.06 24	0.08 70	0.07 111	0.10 114	0.07 12

DEFOM-Stereo	0.22 64	0.22 60	0.91 127	0.23 95	0.13 56	0.49 265	0.18 114	0.30 16	0.28 26	0.19 85	0.17 52	0.14 16	0.14 33	0.41 252	0.16 37	0.08 69	0.06 24	0.07 2	0.06 25	0.09 81	0.09 86

GREATEN-IGEV_RVC	0.23 76	0.41 322	0.59 23	0.27 228	0.24 373	0.34 71	0.17 91	0.36 55	0.30 39	0.19 85	0.19 69	0.16 54	0.12 12	0.32 157	0.19 101	0.08 69	0.07 85	0.11 325	0.09 210	0.11 151	0.31 576

over v1	0.23 76	0.77 527	0.73 79	0.23 95	0.10 2	0.31 47	0.12 6	0.39 78	0.35 103	0.16 27	0.15 34	0.18 92	0.20 155	0.29 115	0.18 73	0.08 69	0.06 24	0.07 2	0.05 1	0.11 151	0.07 12

over-8	0.23 76	0.76 517	0.79 93	0.24 126	0.10 2	0.34 71	0.13 12	0.35 43	0.33 73	0.15 15	0.15 34	0.19 118	0.18 112	0.29 115	0.17 59	0.09 153	0.06 24	0.07 2	0.05 1	0.11 151	0.07 12

MCSU-Stereo	0.23 76	0.19 11	0.73 79	0.22 67	0.16 150	0.48 246	0.20 158	0.33 35	0.38 157	0.20 102	0.21 89	0.24 182	0.13 20	0.42 260	0.19 101	0.08 69	0.07 85	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.10 125

DispViT+	0.23 76	0.23 81	0.98 147	0.19 3	0.44 605	0.22 17	0.14 28	0.41 101	0.37 149	0.19 85	0.16 47	0.18 92	0.15 58	0.38 231	0.17 59	0.11 358	0.07 85	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

Replicate-Monster	0.23 76	0.40 312	0.94 138	0.21 37	0.14 81	0.37 103	0.13 12	0.40 89	0.36 135	0.22 139	0.15 34	0.15 40	0.15 58	0.40 246	0.15 15	0.08 69	0.07 85	0.07 2	0.06 25	0.08 43	0.15 320

FlowAnything_test	0.23 76	0.32 228	0.52 5	0.28 261	0.17 184	0.37 103	0.20 158	0.38 71	0.24 6	0.24 173	0.20 80	0.21 140	0.17 85	0.26 71	0.25 240	0.13 456	0.10 352	0.14 497	0.16 483	0.17 334	0.12 205

LG-G_1	0.23 76	0.37 278	0.71 74	0.23 95	0.11 11	0.51 294	0.12 6	0.44 129	0.39 172	0.19 85	0.15 34	0.19 118	0.15 58	0.36 209	0.16 37	0.09 153	0.08 203	0.08 70	0.06 25	0.09 81	0.11 156

LG-G	0.23 76	0.37 278	0.71 74	0.23 95	0.11 11	0.51 294	0.12 6	0.44 129	0.39 172	0.19 85	0.15 34	0.19 118	0.15 58	0.36 209	0.16 37	0.09 153	0.08 203	0.08 70	0.06 25	0.09 81	0.11 156

dual_stereo	0.23 76	0.25 113	0.66 63	0.21 37	0.15 113	0.27 25	0.15 50	0.62 312	0.40 190	0.15 15	0.13 16	0.18 92	0.14 33	0.37 220	0.19 101	0.09 153	0.31 651	0.07 2	0.10 254	0.07 5	0.07 12

IGEV-Stereo++	0.23 76	0.23 81	0.64 42	0.24 126	0.22 337	0.47 230	0.13 12	0.52 237	0.33 73	0.18 63	0.24 137	0.17 72	0.22 187	0.32 157	0.19 101	0.08 69	0.06 24	0.08 70	0.06 25	0.17 334	0.09 86

GELT-Stereo	0.24 87	0.33 238	0.63 38	0.24 126	0.31 491	0.42 168	0.18 114	0.59 290	0.43 228	0.24 173	0.19 69	0.21 140	0.18 112	0.29 115	0.20 140	0.07 26	0.06 24	0.08 70	0.08 159	0.08 43	0.08 56

over-9	0.24 87	0.77 527	0.85 104	0.23 95	0.11 11	0.35 80	0.13 12	0.37 61	0.34 87	0.15 15	0.14 31	0.19 118	0.19 140	0.29 115	0.17 59	0.09 153	0.06 24	0.07 2	0.05 1	0.10 114	0.07 12

anonymous	0.24 87	0.43 338	1.04 159	0.24 126	0.15 113	0.23 20	0.22 248	0.39 78	0.28 26	0.20 102	0.24 137	0.16 54	0.13 20	0.28 95	0.17 59	0.08 69	0.06 24	0.09 174	0.07 111	0.09 81	0.20 432

LGCAT	0.24 87	0.19 11	0.64 42	0.20 10	0.12 25	0.47 230	0.14 28	0.34 41	0.19 2	0.17 52	0.13 16	0.23 164	0.15 58	0.39 239	0.21 162	0.14 501	0.34 657	0.07 2	0.08 159	0.07 5	0.53 658

TS12	0.24 87	0.26 131	0.83 101	0.25 154	0.11 11	0.46 219	0.17 91	0.46 153	0.43 228	0.20 102	0.31 228	0.18 92	0.20 155	0.31 143	0.22 188	0.07 26	0.07 85	0.08 70	0.06 25	0.11 151	0.07 12

aanet-new-12k	0.24 87	0.24 99	1.06 164	0.27 228	0.12 25	0.43 177	0.20 158	0.51 221	0.34 87	0.19 85	0.16 47	0.15 40	0.21 170	0.25 52	0.16 37	0.07 26	0.06 24	0.09 174	0.07 111	0.11 151	0.09 86

GCAP-Stereo-cres-4k	0.24 87	0.31 220	0.88 115	0.25 154	0.23 358	0.45 199	0.22 248	0.39 78	0.30 39	0.21 117	0.27 176	0.18 92	0.21 170	0.23 36	0.16 37	0.07 26	0.09 299	0.08 70	0.07 111	0.11 151	0.13 248

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.24 87	0.22 60	0.90 123	0.23 95	0.32 502	0.47 230	0.21 205	0.48 190	0.34 87	0.20 102	0.25 154	0.21 140	0.23 214	0.20 4	0.17 59	0.08 69	0.06 24	0.08 70	0.06 25	0.08 43	0.09 86

MatchStereo	0.24 87	0.38 291	1.37 235	0.20 10	0.10 2	0.22 17	0.14 28	0.41 101	0.40 190	0.14 10	0.25 154	0.15 40	0.15 58	0.25 52	0.18 73	0.09 153	0.07 85	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
AdaDepth	0.24 87	0.18 7	1.03 155	0.25 154	0.21 308	0.46 219	0.16 77	0.30 16	0.27 19	0.17 52	0.19 69	0.14 16	0.18 112	0.35 196	0.17 59	0.07 26	0.07 85	0.08 70	0.25 581	0.10 114	0.10 125

water-stereo	0.24 87	0.17 2	0.88 115	0.24 126	0.14 81	0.37 103	0.17 91	0.43 120	0.32 58	0.26 212	0.35 262	0.26 213	0.24 230	0.22 26	0.25 240	0.09 153	0.09 299	0.09 174	0.08 159	0.10 114	0.10 125

111111	0.24 87	0.21 42	0.82 99	0.24 126	0.21 308	0.43 177	0.13 12	0.45 144	0.35 103	0.22 139	0.27 176	0.18 92	0.16 76	0.35 196	0.18 73	0.09 153	0.06 24	0.08 70	0.06 25	0.25 479	0.08 56

S2M2_L	0.24 87	0.29 188	0.90 123	0.23 95	0.17 184	0.24 22	0.09 3	0.36 55	0.45 252	0.17 52	0.25 154	0.23 164	0.17 85	0.24 43	0.28 280	0.15 523	0.12 441	0.11 325	0.12 370	0.15 272	0.11 156
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
testmc14	0.25 100	0.17 2	0.71 74	0.45 587	0.24 373	0.47 230	0.18 114	0.35 43	0.35 103	0.16 27	0.20 80	0.20 125	0.15 58	0.48 318	0.19 101	0.07 26	0.08 203	0.06 1	0.05 1	0.09 81	0.28 544

PhaseNet	0.25 100	0.26 131	0.96 144	0.25 154	0.15 113	0.31 47	0.16 77	0.36 55	0.30 39	0.19 85	0.18 63	0.28 240	0.17 85	0.30 132	0.27 266	0.09 153	0.08 203	0.10 244	0.10 254	0.14 244	0.26 526

aanet-new-40k	0.25 100	0.37 278	1.35 228	0.24 126	0.24 373	0.38 120	0.20 158	0.39 78	0.26 16	0.18 63	0.24 137	0.16 54	0.20 155	0.20 4	0.15 15	0.07 26	0.06 24	0.08 70	0.06 25	0.09 81	0.18 396

aanet-new-14k	0.25 100	0.33 238	1.13 175	0.26 202	0.12 25	0.37 103	0.21 205	0.45 144	0.36 135	0.20 102	0.27 176	0.15 40	0.29 329	0.24 43	0.17 59	0.08 69	0.06 24	0.08 70	0.06 25	0.11 151	0.12 205

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.25 100	0.35 265	0.69 69	0.23 95	0.27 428	0.35 80	0.20 158	0.44 129	0.28 26	0.21 117	0.22 109	0.14 16	0.22 187	0.21 12	0.14 4	0.07 26	0.08 203	0.08 70	0.47 672	0.09 81	0.34 601

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.25 100	0.24 99	0.76 85	0.22 67	0.33 517	0.48 246	0.20 158	0.47 175	0.35 103	0.26 212	0.30 211	0.22 147	0.14 33	0.21 12	0.19 101	0.08 69	0.06 24	0.10 244	0.08 159	0.07 5	0.15 320

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.25 100	0.24 99	0.84 103	0.22 67	0.32 502	0.48 246	0.20 158	0.45 144	0.35 103	0.26 212	0.30 211	0.22 147	0.14 33	0.21 12	0.18 73	0.08 69	0.06 24	0.09 174	0.08 159	0.07 5	0.13 248

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.25 100	0.41 322	1.08 166	0.23 95	0.23 358	0.45 199	0.20 158	0.44 129	0.30 39	0.18 63	0.21 89	0.22 147	0.20 155	0.23 36	0.16 37	0.08 69	0.07 85	0.08 70	0.06 25	0.08 43	0.14 277

LiteMatch	0.25 100	0.69 487	0.65 52	0.28 261	0.14 81	0.30 39	0.21 205	0.29 10	0.28 26	0.16 27	0.13 16	0.18 92	0.37 401	0.25 52	0.40 419	0.10 265	0.06 24	0.10 244	0.08 159	0.14 244	0.12 205

LACA2	0.25 100	0.74 513	1.30 214	0.20 10	0.10 2	0.39 126	0.17 91	0.32 25	0.36 135	0.15 15	0.15 34	0.18 92	0.14 33	0.22 26	0.14 4	0.08 69	0.06 24	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.06 1

gcap_with_dpt	0.25 100	0.22 60	1.00 150	0.22 67	0.30 470	0.48 246	0.21 205	0.45 144	0.32 58	0.27 228	0.31 228	0.20 125	0.14 33	0.20 4	0.18 73	0.08 69	0.06 24	0.09 174	0.08 159	0.08 43	0.13 248

rvit_stereo_0083	0.25 100	0.19 11	0.58 22	0.28 261	0.18 232	0.28 28	0.22 248	0.38 71	0.54 358	0.23 162	0.30 211	0.27 227	0.26 266	0.37 220	0.24 225	0.14 501	0.12 441	0.13 458	0.10 254	0.12 173	0.10 125

rvit_stereo_0081	0.25 100	0.21 42	0.61 30	0.28 261	0.17 184	0.31 47	0.22 248	0.42 112	0.53 343	0.24 173	0.25 154	0.25 198	0.21 170	0.34 186	0.23 199	0.13 456	0.10 352	0.11 325	0.10 254	0.12 173	0.09 86

rvit_stereo_0082	0.25 100	0.21 42	0.61 30	0.28 261	0.17 184	0.31 47	0.22 248	0.42 112	0.53 343	0.24 173	0.25 154	0.25 198	0.21 170	0.34 186	0.23 199	0.13 456	0.10 352	0.11 325	0.10 254	0.12 173	0.09 86

test_for_model	0.25 100	0.24 99	0.76 85	0.22 67	0.33 517	0.48 246	0.20 158	0.47 175	0.35 103	0.26 212	0.30 211	0.22 147	0.14 33	0.21 12	0.19 101	0.08 69	0.06 24	0.10 244	0.08 159	0.07 5	0.15 320

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.26 115	0.57 431	0.93 133	0.24 126	0.13 56	0.39 126	0.13 12	0.32 25	0.36 135	0.21 117	0.15 34	0.18 92	0.17 85	0.28 95	0.18 73	0.10 265	0.09 299	0.13 458	0.11 329	0.14 244	0.32 586

over-6	0.26 115	0.78 537	1.04 159	0.23 95	0.11 11	0.36 95	0.15 50	0.46 153	0.37 149	0.16 27	0.16 47	0.16 54	0.18 112	0.37 220	0.16 37	0.10 265	0.06 24	0.07 2	0.06 25	0.09 81	0.07 12

aanet-new-16k	0.26 115	0.47 374	1.36 230	0.25 154	0.12 25	0.36 95	0.18 114	0.40 89	0.35 103	0.18 63	0.21 89	0.18 92	0.21 170	0.21 12	0.16 37	0.07 26	0.06 24	0.08 70	0.06 25	0.10 114	0.11 156

aanet-new-8k	0.26 115	0.38 291	1.21 194	0.25 154	0.13 56	0.44 189	0.22 248	0.49 201	0.34 87	0.18 63	0.21 89	0.17 72	0.25 246	0.29 115	0.17 59	0.07 26	0.06 24	0.08 70	0.06 25	0.08 43	0.12 205

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 115	0.23 81	1.00 150	0.22 67	0.31 491	0.47 230	0.20 158	0.44 129	0.33 73	0.27 228	0.32 239	0.24 182	0.14 33	0.23 36	0.18 73	0.08 69	0.06 24	0.09 174	0.08 159	0.08 43	0.16 355

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.26 115	0.38 291	0.90 123	0.23 95	0.17 184	0.35 80	0.22 248	0.44 129	0.33 73	0.21 117	0.25 154	0.16 54	0.22 187	0.23 36	0.15 15	0.07 26	0.07 85	0.08 70	0.45 668	0.08 43	0.27 535

Foundation-i1	0.26 115	0.29 188	0.75 82	0.23 95	0.21 308	0.30 39	0.22 248	0.60 303	0.43 228	0.24 173	0.31 228	0.35 298	0.23 214	0.27 77	0.19 101	0.09 153	0.08 203	0.08 70	0.07 111	0.11 151	0.07 12

VMStereo-Base	0.26 115	0.27 144	1.26 203	0.20 10	0.12 25	0.42 168	0.17 91	0.37 61	0.40 190	0.22 139	0.31 228	0.29 253	0.21 170	0.32 157	0.20 140	0.10 265	0.08 203	0.08 70	0.06 25	0.09 81	0.09 86

NLSM3	0.26 115	0.39 304	0.75 82	0.25 154	0.24 373	0.43 177	0.19 130	0.58 281	0.45 252	0.20 102	0.26 167	0.20 125	0.25 246	0.29 115	0.24 225	0.07 26	0.06 24	0.10 244	0.09 210	0.10 114	0.07 12

depthmonostereo	0.26 115	0.23 81	0.65 52	0.41 550	0.13 56	0.41 152	0.19 130	0.51 221	0.40 190	0.25 194	0.29 196	0.26 213	0.28 306	0.44 274	0.23 199	0.09 153	0.10 352	0.09 174	0.07 111	0.10 114	0.08 56

DVStereo	0.26 115	0.20 26	0.64 42	0.25 154	0.15 113	0.41 152	0.18 114	0.42 112	0.35 103	0.34 274	0.34 257	0.25 198	0.23 214	0.43 265	0.53 490	0.09 153	0.09 299	0.08 70	0.10 254	0.12 173	0.11 156

GIP-stereo	0.26 115	0.22 60	0.78 91	0.29 298	0.20 291	0.42 168	0.17 91	0.64 325	0.39 172	0.18 63	0.24 137	0.23 164	0.18 112	0.25 52	0.47 460	0.09 153	0.07 85	0.08 70	0.06 25	0.17 334	0.08 56

gcap-zeroshot	0.26 115	0.24 99	1.03 155	0.22 67	0.33 517	0.48 246	0.20 158	0.47 175	0.34 87	0.26 212	0.29 196	0.22 147	0.14 33	0.21 12	0.19 101	0.08 69	0.06 24	0.09 174	0.08 159	0.08 43	0.14 277

testlalala	0.26 115	0.24 99	1.03 155	0.22 67	0.33 517	0.48 246	0.20 158	0.47 175	0.34 87	0.26 212	0.29 196	0.22 147	0.14 33	0.21 12	0.19 101	0.08 69	0.06 24	0.09 174	0.08 159	0.08 43	0.14 277

FAST (zero-shot)	0.27 129	0.32 228	0.78 91	0.31 350	0.49 630	0.38 120	0.19 130	0.41 101	0.43 228	0.17 52	0.22 109	0.18 92	0.24 230	0.34 186	0.20 140	0.13 456	0.14 486	0.09 174	0.10 254	0.15 272	0.13 248

aanet-new-70k	0.27 129	0.48 379	1.33 221	0.25 154	0.12 25	0.39 126	0.19 130	0.45 144	0.33 73	0.17 52	0.21 89	0.16 54	0.21 170	0.38 231	0.14 4	0.06 1	0.06 24	0.08 70	0.06 25	0.10 114	0.22 462

aanet-new-34k	0.27 129	0.57 431	1.36 230	0.23 95	0.11 11	0.34 71	0.20 158	0.36 55	0.30 39	0.19 85	0.27 176	0.17 72	0.22 187	0.20 4	0.15 15	0.07 26	0.07 85	0.08 70	0.06 25	0.08 43	0.29 552

aanet-new-32k	0.27 129	0.49 383	1.73 323	0.25 154	0.17 184	0.40 141	0.20 158	0.35 43	0.27 19	0.18 63	0.21 89	0.20 125	0.22 187	0.22 26	0.14 4	0.07 26	0.07 85	0.08 70	0.06 25	0.09 81	0.11 156

GCAP-Stereo-DPT26K	0.27 129	0.46 364	1.39 242	0.23 95	0.17 184	0.35 80	0.21 205	0.40 89	0.25 9	0.18 63	0.21 89	0.17 72	0.18 112	0.25 52	0.17 59	0.07 26	0.06 24	0.08 70	0.28 598	0.08 43	0.27 535

aanet-new-24k	0.27 129	0.40 312	1.12 174	0.24 126	0.45 616	0.40 141	0.21 205	0.39 78	0.28 26	0.19 85	0.28 188	0.17 72	0.20 155	0.23 36	0.15 15	0.07 26	0.06 24	0.08 70	0.32 629	0.09 81	0.10 125

aanet-new-10k	0.27 129	0.52 397	1.27 206	0.27 228	0.15 113	0.49 265	0.21 205	0.46 153	0.31 45	0.21 117	0.20 80	0.19 118	0.22 187	0.26 71	0.18 73	0.08 69	0.08 203	0.08 70	0.07 111	0.10 114	0.16 355

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.27 129	0.39 304	0.79 93	0.24 126	0.24 373	0.37 103	0.21 205	0.37 61	0.33 73	0.19 85	0.27 176	0.18 92	0.22 187	0.20 4	0.16 37	0.07 26	0.14 486	0.08 70	0.51 681	0.08 43	0.39 628

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.27 129	0.40 312	0.87 112	0.22 67	0.17 184	0.36 95	0.19 130	0.39 78	0.32 58	0.21 117	0.24 137	0.18 92	0.23 214	0.21 12	0.15 15	0.08 69	0.08 203	0.08 70	0.30 614	0.13 210	0.55 662

LG-Stereo	0.27 129	0.25 113	0.95 139	0.25 154	0.15 113	0.43 177	0.21 205	0.50 210	0.40 190	0.18 63	0.29 196	0.25 198	0.16 76	0.28 95	0.35 379	0.07 26	0.07 85	0.11 325	0.10 254	0.24 465	0.10 125

mms	0.27 129	0.26 131	0.91 127	0.25 154	0.18 232	0.32 55	0.23 289	0.37 61	0.31 45	0.21 117	0.30 211	0.23 164	0.17 85	0.46 299	0.21 162	0.08 69	0.10 352	0.10 244	0.08 159	0.22 433	0.47 649

ours_stereo	0.27 129	0.25 113	1.21 194	0.25 154	0.17 184	0.35 80	0.23 289	0.38 71	0.35 103	0.20 102	0.31 228	0.23 164	0.17 85	0.41 252	0.20 140	0.08 69	0.07 85	0.10 244	0.08 159	0.22 433	0.18 396

rvit_stereo_0081_aga	0.27 129	0.29 188	1.08 166	0.26 202	0.20 291	0.33 61	0.21 205	0.41 101	0.42 217	0.26 212	0.28 188	0.27 227	0.21 170	0.31 143	0.21 162	0.14 501	0.10 352	0.11 325	0.10 254	0.14 244	0.10 125

rvit_stereo_0080	0.27 129	0.38 291	0.76 85	0.24 126	0.18 232	0.34 71	0.27 400	0.54 259	0.44 236	0.24 173	0.26 167	0.27 227	0.22 187	0.29 115	0.23 199	0.13 456	0.10 352	0.10 244	0.10 254	0.15 272	0.11 156

RSM++	0.27 129	0.26 131	0.87 112	0.28 261	0.13 56	0.39 126	0.20 158	0.45 144	0.45 252	0.20 102	0.24 137	0.24 182	0.17 85	0.36 209	0.20 140	0.08 69	0.07 85	0.09 174	0.35 641	0.26 500	0.18 396

GCAPDPT-zeroshot4090	0.27 129	0.40 312	0.86 109	0.22 67	0.17 184	0.36 95	0.19 130	0.39 78	0.32 58	0.21 117	0.24 137	0.18 92	0.23 214	0.21 12	0.15 15	0.08 69	0.08 203	0.08 70	0.30 614	0.13 210	0.55 662

whm_eth	0.27 129	0.38 291	0.76 85	0.24 126	0.18 232	0.34 71	0.27 400	0.54 259	0.44 236	0.24 173	0.26 167	0.27 227	0.22 187	0.29 115	0.23 199	0.13 456	0.10 352	0.10 244	0.10 254	0.15 272	0.11 156

aanet-new-30k	0.28 146	0.49 383	1.75 335	0.25 154	0.17 184	0.40 141	0.20 158	0.35 43	0.27 19	0.18 63	0.21 89	0.20 125	0.22 187	0.22 26	0.14 4	0.07 26	0.07 85	0.08 70	0.06 25	0.09 81	0.11 156

aanet-new-22k	0.28 146	0.52 397	1.51 275	0.24 126	0.13 56	0.33 61	0.22 248	0.37 61	0.32 58	0.18 63	0.24 137	0.18 92	0.21 170	0.27 77	0.16 37	0.07 26	0.07 85	0.08 70	0.07 111	0.09 81	0.31 576

BStereo	0.28 146	0.33 238	1.34 225	0.23 95	0.29 452	0.33 61	0.20 158	0.46 153	0.35 103	0.22 139	0.17 52	0.20 125	0.14 33	0.28 95	0.25 240	0.07 26	0.07 85	0.16 547	0.21 558	0.12 173	0.11 156

VIP-Stereo	0.28 146	0.56 425	1.05 162	0.23 95	0.19 269	0.52 315	0.17 91	0.44 129	0.39 172	0.18 63	0.25 154	0.24 182	0.15 58	0.33 172	0.19 101	0.08 69	0.07 85	0.08 70	0.06 25	0.14 244	0.32 586

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 146	0.28 173	1.09 170	0.33 407	0.15 113	0.30 39	0.16 77	0.58 281	0.42 217	0.19 85	0.19 69	0.17 72	0.26 266	0.38 231	0.37 393	0.09 153	0.08 203	0.08 70	0.25 581	0.10 114	0.06 1

castereo++	0.28 146	0.43 338	0.93 133	0.28 261	0.17 184	0.53 324	0.21 205	0.55 263	0.45 252	0.17 52	0.26 167	0.32 274	0.17 85	0.33 172	0.16 37	0.09 153	0.08 203	0.09 174	0.29 604	0.13 210	0.06 1

fffy	0.28 146	0.24 99	1.19 188	0.27 228	0.15 113	0.37 103	0.22 248	0.42 112	0.32 58	0.20 102	0.29 196	0.26 213	0.20 155	0.44 274	0.20 140	0.08 69	0.10 352	0.10 244	0.08 159	0.22 433	0.18 396

RAStereo	0.28 146	0.48 379	1.52 277	0.26 202	0.18 232	0.25 23	0.19 130	0.42 112	0.35 103	0.20 102	0.25 154	0.20 125	0.16 76	0.24 43	0.24 225	0.09 153	0.08 203	0.10 244	0.08 159	0.12 173	0.08 56

RSM	0.28 146	0.26 131	0.97 145	0.25 154	0.24 373	0.37 103	0.21 205	0.49 201	0.44 236	0.21 117	0.27 176	0.28 240	0.17 85	0.38 231	0.20 140	0.07 26	0.07 85	0.09 174	0.34 637	0.21 416	0.16 355

trnet	0.28 146	0.26 131	1.32 219	0.19 3	0.12 25	0.54 331	0.15 50	0.48 190	0.46 263	0.27 228	0.33 249	0.24 182	0.21 170	0.30 132	0.21 162	0.10 265	0.07 85	0.08 70	0.05 1	0.09 81	0.07 12

CASnet	0.28 146	0.31 220	1.20 192	0.28 261	0.11 11	0.47 230	0.19 130	0.44 129	0.44 236	0.38 303	0.31 228	0.23 164	0.17 85	0.29 115	0.19 101	0.10 265	0.06 24	0.15 528	0.12 370	0.16 310	0.07 12
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GLC_STEREO	0.28 146	0.27 144	1.36 230	0.28 261	0.12 25	0.41 152	0.20 158	0.37 61	0.38 157	0.26 212	0.30 211	0.25 198	0.19 140	0.33 172	0.24 225	0.09 153	0.11 407	0.12 395	0.10 254	0.13 210	0.09 86

CREStereo	0.28 146	0.30 206	1.33 221	0.19 3	0.13 56	0.55 346	0.17 91	0.48 190	0.46 263	0.27 228	0.33 249	0.24 182	0.21 170	0.31 143	0.21 162	0.11 358	0.07 85	0.08 70	0.05 1	0.10 114	0.07 12
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
aanet-new-90k	0.29 159	0.47 374	1.41 245	0.26 202	0.18 232	0.43 177	0.19 130	0.47 175	0.32 58	0.16 27	0.18 63	0.15 40	0.21 170	0.37 220	0.13 1	0.07 26	0.06 24	0.08 70	0.06 25	0.09 81	0.46 647

aanet-new-60k	0.29 159	0.51 395	1.68 306	0.25 154	0.12 25	0.39 126	0.19 130	0.43 120	0.33 73	0.18 63	0.19 69	0.17 72	0.19 140	0.31 143	0.14 4	0.07 26	0.07 85	0.08 70	0.06 25	0.09 81	0.26 526

aanet-new-36k	0.29 159	0.63 459	1.51 275	0.24 126	0.11 11	0.43 177	0.19 130	0.44 129	0.35 103	0.19 85	0.24 137	0.16 54	0.22 187	0.29 115	0.15 15	0.06 1	0.06 24	0.08 70	0.06 25	0.08 43	0.24 503

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.29 159	0.58 433	0.98 147	0.21 37	0.31 491	0.41 152	0.20 158	0.46 153	0.34 87	0.21 117	0.22 109	0.19 118	0.17 85	0.24 43	0.15 15	0.08 69	0.10 352	0.08 70	0.45 668	0.09 81	0.29 552

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.29 159	0.53 404	1.28 208	0.22 67	0.32 502	0.35 80	0.19 130	0.46 153	0.33 73	0.18 63	0.19 69	0.18 92	0.18 112	0.21 12	0.14 4	0.08 69	0.10 352	0.08 70	0.46 671	0.10 114	0.32 586

RT-Monster	0.29 159	0.30 206	0.95 139	0.25 154	0.28 442	0.46 219	0.15 50	0.53 246	0.55 365	0.37 293	0.36 266	0.28 240	0.21 170	0.32 157	0.21 162	0.09 153	0.08 203	0.08 70	0.06 25	0.15 272	0.14 277

Selective-IGEV-i32	0.29 159	0.23 81	1.28 208	0.27 228	0.30 470	0.35 80	0.20 158	0.56 269	0.38 157	0.21 117	0.30 211	0.22 147	0.18 112	0.37 220	0.18 73	0.07 26	0.06 24	0.08 70	0.15 460	0.16 310	0.29 552

fffft	0.29 159	0.21 42	1.10 172	0.24 126	0.15 113	0.42 168	0.24 326	0.42 112	0.38 157	0.21 117	0.18 63	0.20 125	0.16 76	0.44 274	0.70 549	0.07 26	0.06 24	0.10 244	0.08 159	0.28 517	0.20 432
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.29 159	0.26 131	1.03 155	0.25 154	0.14 81	0.46 219	0.22 248	0.36 55	0.38 157	0.23 162	0.23 125	0.21 140	0.18 112	0.45 290	0.60 522	0.07 26	0.06 24	0.10 244	0.08 159	0.20 400	0.20 432

tt45	0.29 159	0.24 99	1.06 164	0.25 154	0.17 184	0.55 346	0.22 248	0.41 101	0.35 103	0.24 173	0.25 154	0.25 198	0.18 112	0.64 392	0.34 367	0.08 69	0.07 85	0.10 244	0.08 159	0.21 416	0.11 156

999	0.29 159	0.25 113	1.05 162	0.26 202	0.18 232	0.49 265	0.23 289	0.38 71	0.37 149	0.20 102	0.32 239	0.23 164	0.18 112	0.73 428	0.36 385	0.08 69	0.07 85	0.09 174	0.08 159	0.24 465	0.10 125

Pointernet	0.29 159	0.25 113	1.49 268	0.24 126	0.20 291	0.47 230	0.15 50	0.62 312	0.47 283	0.22 139	0.29 196	0.26 213	0.20 155	0.28 95	0.20 140	0.10 265	0.07 85	0.07 2	0.12 370	0.10 114	0.07 12

IGEV-Stereo+	0.29 159	0.29 188	0.86 109	0.25 154	0.34 530	0.30 39	0.14 28	0.32 25	0.53 343	0.18 63	0.12 13	0.18 92	0.19 140	0.49 329	0.17 59	0.09 153	0.08 203	0.08 70	0.20 550	0.46 650	0.59 668

MaDis-Stereo	0.29 159	0.54 413	1.44 253	0.24 126	0.29 452	0.29 35	0.16 77	0.45 144	0.37 149	0.19 85	0.21 89	0.28 240	0.22 187	0.30 132	0.29 295	0.10 265	0.09 299	0.10 244	0.08 159	0.11 151	0.11 156

LoS_RVC	0.29 159	0.33 238	1.19 188	0.25 154	0.34 530	0.43 177	0.22 248	0.42 112	0.32 58	0.22 139	0.33 249	0.23 164	0.24 230	0.31 143	0.21 162	0.07 26	0.07 85	0.07 2	0.05 1	0.10 114	0.31 576

Selective-IGEV	0.29 159	0.23 81	1.28 208	0.27 228	0.30 470	0.35 80	0.20 158	0.56 269	0.38 157	0.21 117	0.30 211	0.22 147	0.18 112	0.37 220	0.18 73	0.07 26	0.06 24	0.08 70	0.15 460	0.16 310	0.29 552

EGLCR-Stereo	0.29 159	0.27 144	0.97 145	0.30 320	0.19 269	0.56 363	0.17 91	0.68 351	0.36 135	0.30 250	0.18 63	0.27 227	0.17 85	0.38 231	0.19 101	0.09 153	0.07 85	0.10 244	0.08 159	0.10 114	0.35 604

aanet-32k-new	0.30 176	0.60 438	1.61 293	0.25 154	0.15 113	0.46 219	0.21 205	0.41 101	0.33 73	0.17 52	0.24 137	0.17 72	0.23 214	0.30 132	0.15 15	0.08 69	0.06 24	0.08 70	0.06 25	0.09 81	0.39 628

castereo	0.30 176	0.44 350	0.81 97	0.24 126	0.29 452	0.41 152	0.27 400	0.72 373	0.45 252	0.22 139	0.30 211	0.24 182	0.31 350	0.25 52	0.21 162	0.09 153	0.07 85	0.08 70	0.31 623	0.12 173	0.09 86

WCG-NET	0.30 176	0.42 332	1.26 203	0.24 126	0.12 25	0.43 177	0.24 326	0.40 89	0.56 377	0.35 280	0.37 272	0.26 213	0.24 230	0.29 115	0.19 101	0.08 69	0.12 441	0.08 70	0.07 111	0.22 433	0.10 125

Occ-G	0.30 176	0.30 206	1.33 221	0.23 95	0.15 113	0.36 95	0.25 351	0.43 120	0.31 45	0.26 212	0.35 262	0.46 391	0.22 187	0.30 132	0.25 240	0.09 153	0.07 85	0.09 174	0.16 483	0.31 544	0.08 56

AIO-Stereo	0.30 176	0.27 144	1.25 201	0.27 228	0.24 373	0.37 103	0.20 158	0.52 237	0.36 135	0.21 117	0.30 211	0.23 164	0.14 33	0.31 143	0.20 140	0.08 69	0.07 85	0.09 174	0.38 654	0.19 384	0.31 576

UniTT-Stereo	0.30 176	0.36 275	1.68 306	0.27 228	0.24 373	0.29 35	0.18 114	0.33 35	0.34 87	0.26 212	0.37 272	0.18 92	0.18 112	0.31 143	0.27 266	0.10 265	0.08 203	0.08 70	0.07 111	0.25 479	0.08 56

CES	0.30 176	0.27 144	1.09 170	0.23 95	0.50 633	0.40 141	0.20 158	0.46 153	0.44 236	0.22 139	0.28 188	0.26 213	0.19 140	0.33 172	0.21 162	0.09 153	0.07 85	0.08 70	0.05 1	0.15 272	0.49 653

ProNet	0.30 176	0.54 413	1.29 211	0.25 154	0.15 113	0.47 230	0.25 351	0.48 190	0.39 172	0.21 117	0.23 125	0.22 147	0.20 155	0.44 274	0.19 101	0.08 69	0.08 203	0.10 244	0.08 159	0.23 448	0.12 205

CroCo-Stereo	0.30 176	0.45 360	1.08 166	0.31 350	0.17 184	0.19 8	0.21 205	0.73 387	0.50 306	0.21 117	0.24 137	0.55 440	0.22 187	0.27 77	0.26 254	0.09 153	0.08 203	0.08 70	0.07 111	0.12 173	0.09 86
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
Anonymus123	0.31 185	0.33 238	1.34 225	0.23 95	0.29 452	0.98 647	0.20 158	0.49 201	0.35 103	0.22 139	0.17 52	0.20 125	0.14 33	0.28 95	0.25 240	0.07 26	0.07 85	0.16 547	0.21 558	0.12 173	0.11 156

xyz-stereo-finetune	0.31 185	0.46 364	0.79 93	0.21 37	0.12 25	0.53 324	0.25 351	0.52 237	0.54 358	0.28 235	0.32 239	0.29 253	0.23 214	0.59 373	0.55 500	0.08 69	0.07 85	0.10 244	0.08 159	0.13 210	0.08 56

rvit_0105_6	0.31 185	0.29 188	1.00 150	0.31 350	0.18 232	0.35 80	0.25 351	0.51 221	0.61 425	0.25 194	0.28 188	0.32 274	0.25 246	0.39 239	0.25 240	0.18 572	0.16 535	0.15 528	0.13 404	0.14 244	0.13 248

rvit_stereo_ft	0.31 185	0.61 443	1.18 186	0.32 380	0.21 308	0.28 28	0.27 400	0.55 263	0.48 287	0.23 162	0.27 176	0.28 240	0.26 266	0.32 157	0.25 240	0.13 456	0.09 299	0.11 325	0.11 329	0.13 210	0.14 277

CAS++	0.31 185	0.33 238	1.43 251	0.25 154	0.17 184	0.31 47	0.20 158	0.78 443	0.41 203	0.30 250	0.30 211	0.21 140	0.16 76	0.33 172	0.18 73	0.15 523	0.12 441	0.13 458	0.10 254	0.15 272	0.11 156
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
LoS	0.31 185	0.30 206	1.52 277	0.23 95	0.13 56	0.54 331	0.20 158	0.48 190	0.49 295	0.25 194	0.28 188	0.37 310	0.24 230	0.38 231	0.23 199	0.10 265	0.08 203	0.08 70	0.05 1	0.15 272	0.07 12
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
PMTNet	0.31 185	0.35 265	1.30 214	0.20 10	0.14 81	0.57 382	0.25 351	0.46 153	0.42 217	0.27 228	0.32 239	0.27 227	0.24 230	0.39 239	0.23 199	0.43 672	0.07 85	0.08 70	0.05 1	0.18 362	0.07 12

monster_256*512	0.32 192	0.53 404	0.71 74	0.28 261	0.19 269	0.41 152	0.24 326	0.66 335	0.51 313	0.29 244	0.37 272	0.47 399	0.37 401	0.34 186	0.28 280	0.08 69	0.06 24	0.11 325	0.10 254	0.18 362	0.15 320

aanet-new	0.32 192	0.29 188	2.39 553	0.25 154	0.25 397	0.43 177	0.21 205	0.41 101	0.31 45	0.18 63	0.23 125	0.16 54	0.30 340	0.33 172	0.15 15	0.09 153	0.07 85	0.08 70	0.06 25	0.10 114	0.13 248

DA	0.32 192	0.26 131	0.89 119	0.29 298	0.25 397	0.63 489	0.22 248	0.60 303	0.39 172	0.23 162	0.30 211	0.24 182	0.26 266	0.60 380	0.18 73	0.10 265	0.12 441	0.09 174	0.07 111	0.10 114	0.52 656

GGEV	0.32 192	0.26 131	0.89 119	0.29 298	0.25 397	0.63 489	0.22 248	0.60 303	0.39 172	0.23 162	0.30 211	0.24 182	0.26 266	0.60 380	0.18 73	0.10 265	0.12 441	0.09 174	0.07 111	0.10 114	0.52 656

WCG-NET（raft）	0.32 192	0.53 404	1.21 194	0.23 95	0.12 25	0.44 189	0.24 326	0.40 89	0.50 306	0.35 280	0.35 262	0.47 399	0.25 246	0.35 196	0.20 140	0.08 69	0.29 646	0.08 70	0.07 111	0.22 433	0.11 156

MGS-Stereo	0.32 192	0.34 256	1.70 312	0.25 154	0.14 81	0.40 141	0.22 248	0.38 71	0.43 228	0.24 173	0.51 393	0.25 198	0.18 112	0.31 143	0.20 140	0.09 153	0.08 203	0.09 174	0.08 159	0.47 652	0.08 56

ff7	0.32 192	0.52 397	1.38 237	0.25 154	0.16 150	0.56 363	0.23 289	0.46 153	0.41 203	0.24 173	0.23 125	0.20 125	0.23 214	0.48 318	0.19 101	0.09 153	0.08 203	0.10 244	0.18 517	0.23 448	0.22 462

ffff	0.32 192	0.52 397	1.38 237	0.25 154	0.16 150	0.56 363	0.23 289	0.46 153	0.41 203	0.24 173	0.23 125	0.20 125	0.23 214	0.48 318	0.19 101	0.09 153	0.08 203	0.10 244	0.18 517	0.23 448	0.22 462

11t	0.32 192	0.52 397	1.38 237	0.25 154	0.16 150	0.56 363	0.23 289	0.46 153	0.41 203	0.24 173	0.23 125	0.20 125	0.23 214	0.48 318	0.19 101	0.09 153	0.08 203	0.10 244	0.18 517	0.23 448	0.22 462

MC-Stereo	0.32 192	0.31 220	1.46 258	0.31 350	0.15 113	0.53 324	0.19 130	0.44 129	0.35 103	0.36 287	0.38 286	0.27 227	0.27 287	0.42 260	0.19 101	0.09 153	0.13 467	0.09 174	0.16 483	0.20 400	0.13 248

ccc-4	0.32 192	0.52 397	1.38 237	0.25 154	0.16 150	0.56 363	0.23 289	0.46 153	0.41 203	0.24 173	0.23 125	0.20 125	0.23 214	0.48 318	0.19 101	0.09 153	0.08 203	0.10 244	0.18 517	0.23 448	0.22 462

SE	0.33 203	0.44 350	0.89 119	0.29 298	0.15 113	0.50 279	0.24 326	0.50 210	0.34 87	0.34 274	0.46 339	0.27 227	0.36 384	0.28 95	0.29 295	0.18 572	0.08 203	0.12 395	0.15 460	0.41 629	0.32 586

SMOE	0.33 203	0.37 278	0.95 139	0.28 261	0.13 56	0.50 279	0.32 490	0.47 175	0.39 172	0.34 274	0.47 346	0.31 264	0.32 359	0.30 132	0.29 295	0.12 421	0.08 203	0.17 568	0.10 254	0.48 654	0.20 432

aanet-new-78k	0.33 203	0.44 350	2.51 589	0.26 202	0.12 25	0.42 168	0.20 158	0.45 144	0.31 45	0.16 27	0.22 109	0.15 40	0.25 246	0.34 186	0.13 1	0.07 26	0.06 24	0.08 70	0.06 25	0.10 114	0.31 576

SCV_C0	0.33 203	0.43 338	1.42 250	0.25 154	0.16 150	0.35 80	0.20 158	0.68 351	0.44 236	0.24 173	0.27 176	0.29 253	0.20 155	0.58 367	0.18 73	0.09 153	0.08 203	0.08 70	0.30 614	0.26 500	0.17 376

11t1	0.33 203	0.19 11	1.41 245	0.33 407	0.16 150	0.48 246	0.21 205	0.67 346	0.48 287	0.40 312	0.34 257	0.32 274	0.33 367	0.42 260	0.27 266	0.11 358	0.12 441	0.10 244	0.08 159	0.13 210	0.14 277

IGEVStereo-DCA	0.33 203	0.34 256	1.38 237	0.27 228	0.16 150	0.45 199	0.23 289	0.46 153	0.41 203	0.24 173	0.21 89	0.26 213	0.25 246	0.64 392	0.52 486	0.09 153	0.07 85	0.10 244	0.18 517	0.16 310	0.22 462

AEACV	0.33 203	0.24 99	1.44 253	0.28 261	0.35 543	0.47 230	0.21 205	0.43 120	0.28 26	0.26 212	0.25 154	0.22 147	0.38 411	0.30 132	0.18 73	0.09 153	0.35 659	0.09 174	0.36 650	0.23 448	0.25 515

CroCo-Stereo Lap2	0.33 203	0.61 443	1.47 262	0.32 380	0.38 570	0.23 20	0.22 248	0.58 281	0.46 263	0.22 139	0.27 176	0.29 253	0.23 214	0.32 157	0.26 254	0.09 153	0.09 299	0.10 244	0.08 159	0.21 416	0.14 277

CREStereo++_RVC	0.33 203	0.29 188	1.74 328	0.24 126	0.16 150	0.54 331	0.15 50	0.40 89	0.55 365	0.37 293	0.51 393	0.24 182	0.19 140	0.27 77	0.26 254	0.09 153	0.06 24	0.08 70	0.30 614	0.08 43	0.06 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.33 203	0.49 383	1.75 335	0.23 95	0.12 25	0.54 331	0.16 77	0.40 89	0.45 252	0.45 350	0.51 393	0.26 213	0.22 187	0.29 115	0.20 140	0.10 265	0.10 352	0.08 70	0.06 25	0.08 43	0.11 156

sCroCo_RVC	0.33 203	0.32 228	1.89 422	0.34 440	0.27 428	0.30 39	0.22 248	0.48 190	0.44 236	0.22 139	0.33 249	0.25 198	0.25 246	0.32 157	0.24 225	0.14 501	0.16 535	0.12 395	0.12 370	0.15 272	0.13 248

DF	0.34 214	0.29 188	0.95 139	0.31 350	0.44 605	0.40 141	0.21 205	0.71 367	0.32 58	0.23 162	0.37 272	0.32 274	0.17 85	0.39 239	0.85 578	0.10 265	0.09 299	0.08 70	0.29 604	0.09 81	0.20 432

aanet-new-28k	0.34 214	0.53 404	2.69 618	0.25 154	0.12 25	0.39 126	0.21 205	0.37 61	0.29 38	0.18 63	0.24 137	0.17 72	0.21 170	0.22 26	0.15 15	0.08 69	0.06 24	0.08 70	0.31 623	0.10 114	0.23 489

RAFT-Stereo-weight	0.34 214	0.29 188	1.43 251	0.28 261	0.28 442	0.55 346	0.22 248	0.78 443	0.48 287	0.46 361	0.38 286	0.36 305	0.17 85	0.33 172	0.23 199	0.09 153	0.08 203	0.09 174	0.07 111	0.09 81	0.09 86

IGEV++	0.34 214	0.43 338	1.32 219	0.31 350	0.14 81	0.32 55	0.21 205	0.70 363	0.34 87	0.22 139	0.28 188	0.22 147	0.27 287	0.35 196	0.27 266	0.09 153	0.39 674	0.08 70	0.15 460	0.25 479	0.45 644

MyStereo07	0.34 214	0.40 312	1.46 258	0.29 298	0.23 358	0.60 430	0.31 467	0.53 246	0.42 217	0.25 194	0.25 154	0.20 125	0.26 266	0.57 363	0.19 101	0.09 153	0.18 567	0.12 395	0.11 329	0.16 310	0.19 413

MIF-Stereo (partial)	0.34 214	0.41 322	1.93 439	0.26 202	0.24 373	0.32 55	0.17 91	0.53 246	0.42 217	0.25 194	0.37 272	0.25 198	0.26 266	0.44 274	0.31 331	0.11 358	0.08 203	0.12 395	0.10 254	0.19 384	0.14 277

GCAP-Stereo	0.34 214	0.89 579	1.76 344	0.26 202	0.12 25	0.52 315	0.14 28	0.49 201	0.38 157	0.29 244	0.30 211	0.29 253	0.22 187	0.30 132	0.20 140	0.09 153	0.17 555	0.09 174	0.07 111	0.21 416	0.11 156

anonymousdsp2	0.34 214	0.24 99	1.16 183	0.28 261	0.15 113	0.57 382	0.23 289	0.79 459	0.47 283	0.38 303	0.37 272	0.40 335	0.25 246	0.47 311	0.21 162	0.09 153	0.07 85	0.10 244	0.13 404	0.19 384	0.27 535

anonymousdsp	0.34 214	0.53 404	1.47 262	0.25 154	0.16 150	0.56 363	0.23 289	0.49 201	0.40 190	0.25 194	0.24 137	0.22 147	0.24 230	0.55 359	0.19 101	0.09 153	0.11 407	0.10 244	0.18 517	0.24 465	0.29 552

knoymous	0.34 214	0.25 113	1.75 335	0.24 126	0.18 232	0.45 199	0.24 326	0.57 275	0.38 157	0.41 321	0.39 295	0.55 440	0.25 246	0.38 231	0.23 199	0.11 358	0.08 203	0.12 395	0.07 111	0.13 210	0.12 205

RCA-Stereo	0.34 214	0.32 228	1.30 214	0.26 202	0.14 81	0.58 399	0.23 289	0.78 443	0.62 443	0.40 312	0.44 326	0.28 240	0.35 378	0.29 115	0.20 140	0.09 153	0.10 352	0.09 174	0.07 111	0.19 384	0.08 56

IGEV-Stereo	0.34 214	0.54 413	1.47 262	0.25 154	0.16 150	0.56 363	0.23 289	0.49 201	0.40 190	0.25 194	0.24 137	0.22 147	0.24 230	0.54 355	0.19 101	0.09 153	0.10 352	0.10 244	0.18 517	0.24 465	0.29 552
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
XX-TBD	0.34 214	0.77 527	1.75 335	0.34 440	0.13 56	0.51 294	0.17 91	0.43 120	0.50 306	0.37 293	0.49 377	0.23 164	0.18 112	0.28 95	0.24 225	0.10 265	0.07 85	0.08 70	0.06 25	0.09 81	0.07 12

GEAStereo	0.35 227	0.32 228	1.17 184	0.53 627	0.60 661	0.55 346	0.21 205	0.40 89	0.27 19	0.20 102	0.22 109	0.16 54	0.18 112	0.44 274	0.16 37	0.11 358	0.37 663	0.08 70	0.06 25	0.33 562	0.71 679

GASTEREO	0.35 227	0.72 500	1.15 180	0.56 641	0.20 291	0.52 315	0.22 248	0.56 269	0.40 190	0.30 250	0.31 228	0.16 54	0.31 350	0.35 196	0.26 254	0.09 153	0.14 486	0.08 70	0.28 598	0.14 244	0.20 432

MSCF	0.35 227	0.72 500	1.15 180	0.58 649	0.21 308	0.50 279	0.22 248	0.56 269	0.38 157	0.29 244	0.29 196	0.17 72	0.30 340	0.35 196	0.26 254	0.09 153	0.12 441	0.08 70	0.29 604	0.15 272	0.21 447

xyz-stereo-finetune2	0.35 227	0.45 360	1.04 159	0.21 37	0.12 25	0.58 399	0.23 289	0.50 210	0.45 252	0.31 256	0.46 339	0.30 261	0.41 445	0.81 448	0.51 482	0.08 69	0.07 85	0.11 325	0.09 210	0.12 173	0.09 86

SCV	0.35 227	0.59 436	1.37 235	0.34 440	0.22 337	0.28 28	0.23 289	0.72 373	0.35 103	0.19 85	0.30 211	0.24 182	0.20 155	0.64 392	0.19 101	0.11 358	0.08 203	0.09 174	0.29 604	0.34 574	0.29 552

StereoAnything_RVC	0.35 227	1.25 673	1.82 390	0.20 10	0.12 25	0.26 24	0.15 50	0.43 120	0.37 149	0.14 10	0.10 3	0.11 2	0.19 140	0.46 299	0.14 4	0.11 358	0.09 299	0.08 70	0.05 1	0.76 687	0.18 396

rvit_0105_4	0.35 227	0.35 265	1.45 256	0.31 350	0.18 232	0.37 103	0.28 420	0.59 290	0.62 443	0.27 228	0.31 228	0.35 298	0.27 287	0.43 265	0.25 240	0.18 572	0.16 535	0.15 528	0.13 404	0.15 272	0.12 205

CAS	0.35 227	0.25 113	1.30 214	0.79 676	0.34 530	0.51 294	0.23 289	0.46 153	0.39 172	0.22 139	0.31 228	0.20 125	0.17 85	0.28 95	0.23 199	0.73 695	0.06 24	0.07 2	0.05 1	0.09 81	0.37 619

Selective-RAFT	0.35 227	0.26 131	1.48 265	0.31 350	0.15 113	0.61 450	0.19 130	0.60 303	0.54 358	0.28 235	0.29 196	0.40 335	0.33 367	0.50 336	0.27 266	0.10 265	0.07 85	0.09 174	0.35 641	0.19 384	0.08 56

x	0.35 227	0.20 26	1.36 230	0.33 407	0.17 184	0.47 230	0.24 326	0.75 403	0.54 358	0.40 312	0.40 300	0.42 355	0.34 376	0.45 290	0.32 344	0.11 358	0.14 486	0.11 325	0.09 210	0.12 173	0.14 277

GSStereo	0.36 237	0.32 228	1.17 184	0.34 440	0.60 661	0.55 346	0.21 205	0.62 312	0.41 203	0.22 139	0.22 109	0.17 72	0.18 112	0.44 274	0.16 37	0.10 265	0.16 535	0.08 70	0.11 329	0.33 562	0.84 690

gasm-f	0.36 237	0.34 256	1.13 175	0.53 627	0.44 605	0.54 331	0.27 400	0.40 89	0.27 19	0.20 102	0.33 249	0.16 54	0.22 187	0.36 209	0.25 240	0.11 358	0.37 663	0.08 70	0.06 25	0.38 611	0.71 679

FSD	0.36 237	0.41 322	0.91 127	0.34 440	0.29 452	0.35 80	0.33 500	0.44 129	0.46 263	0.32 266	0.32 239	0.37 310	0.32 359	0.35 196	0.32 344	0.28 652	0.27 642	0.31 655	0.30 614	0.31 544	0.29 552

rvit_0105_5	0.36 237	0.39 304	1.48 265	0.30 320	0.18 232	0.41 152	0.30 454	0.64 325	0.62 443	0.30 250	0.33 249	0.37 310	0.29 329	0.41 252	0.28 280	0.18 572	0.16 535	0.15 528	0.15 460	0.15 272	0.14 277

MoCha-V2	0.36 237	0.32 228	1.41 245	0.36 479	0.31 491	0.35 80	0.19 130	0.57 275	0.39 172	0.30 250	0.32 239	0.28 240	0.27 287	0.47 311	0.24 225	0.08 69	0.56 693	0.08 70	0.38 654	0.18 362	0.12 205

s12784h	0.36 237	0.28 173	1.58 286	0.23 95	0.11 11	0.62 471	0.24 326	0.79 459	0.64 464	0.44 339	0.52 408	0.28 240	0.26 266	0.50 336	0.24 225	0.11 358	0.06 24	0.09 174	0.06 25	0.16 310	0.06 1

R-Stereo Train	0.36 237	0.21 42	1.70 312	0.29 298	0.18 232	0.55 346	0.26 375	0.78 443	0.36 135	0.57 485	0.67 545	0.33 286	0.24 230	0.32 157	0.23 199	0.10 265	0.08 203	0.09 174	0.07 111	0.09 81	0.12 205

RAFT-Stereo	0.36 237	0.21 42	1.70 312	0.29 298	0.18 232	0.55 346	0.26 375	0.78 443	0.36 135	0.57 485	0.67 545	0.33 286	0.24 230	0.32 157	0.23 199	0.10 265	0.08 203	0.09 174	0.07 111	0.09 81	0.12 205
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
quiztm	0.37 245	0.82 551	1.45 256	0.40 542	0.29 452	0.42 168	0.23 289	0.73 387	0.47 283	0.36 287	0.42 312	0.28 240	0.20 155	0.29 115	0.26 254	0.10 265	0.06 24	0.09 174	0.09 210	0.34 574	0.09 86

DN	0.37 245	0.23 81	1.40 243	0.37 503	0.40 586	0.48 246	0.21 205	0.51 221	0.40 190	0.23 162	0.24 137	0.36 305	0.18 112	0.81 448	0.54 496	0.13 456	0.11 407	0.11 325	0.34 637	0.12 173	0.19 413

PSi22	0.37 245	0.73 508	1.71 319	0.28 261	0.13 56	0.44 189	0.14 28	0.64 325	0.51 313	0.22 139	0.28 188	0.36 305	0.22 187	0.65 403	0.27 266	0.07 26	0.14 486	0.07 2	0.06 25	0.28 517	0.12 205

DDF-Stereo	0.37 245	0.27 144	0.79 93	0.39 530	0.29 452	0.38 120	0.21 205	0.47 175	0.51 313	0.32 266	0.17 52	0.79 583	0.23 214	0.64 392	1.04 608	0.11 358	0.07 85	0.09 174	0.12 370	0.35 587	0.15 320

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 245	0.37 278	1.21 194	0.26 202	0.18 232	0.73 570	0.18 114	0.53 246	0.41 203	0.35 280	0.30 211	0.58 467	0.22 187	0.33 172	0.95 587	0.09 153	0.07 85	0.09 174	0.35 641	0.13 210	0.15 320

GREAT-IGEV	0.37 245	0.28 173	1.48 265	0.25 154	0.38 570	0.46 219	0.18 114	0.33 35	0.34 87	0.15 15	0.29 196	0.15 40	0.17 85	0.36 209	0.23 199	0.07 26	0.76 712	0.07 2	0.26 589	0.21 416	1.03 708
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
tg	0.37 245	0.55 422	1.35 228	0.28 261	0.16 150	0.57 382	0.18 114	0.57 275	0.49 295	0.37 293	0.44 326	0.38 319	0.24 230	0.46 299	0.24 225	0.09 153	0.08 203	0.11 325	0.11 329	0.43 638	0.36 612

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 245	1.34 685	1.24 200	0.23 95	0.12 25	0.33 61	0.20 158	0.40 89	0.33 73	0.25 194	0.21 89	0.16 54	0.14 33	0.27 77	0.63 529	0.55 684	0.06 24	0.11 325	0.13 404	0.25 479	0.49 653

plain	0.37 245	0.47 374	2.15 505	0.27 228	0.19 269	0.33 61	0.20 158	0.58 281	0.46 263	0.23 162	0.37 272	0.23 164	0.25 246	0.45 290	0.28 280	0.11 358	0.08 203	0.13 458	0.09 210	0.42 636	0.12 205

riskmin	0.37 245	0.22 60	1.74 328	0.32 380	0.20 291	0.48 246	0.20 158	0.66 335	0.46 263	0.36 287	0.34 257	0.69 531	0.45 487	0.39 239	0.27 266	0.11 358	0.08 203	0.12 395	0.08 159	0.13 210	0.16 355

AnonymousM	0.37 245	0.44 350	1.50 272	0.25 154	0.15 113	0.52 315	0.23 289	0.60 303	0.42 217	0.42 326	0.32 239	0.30 261	0.25 246	0.34 186	0.23 199	0.11 358	0.09 299	0.71 695	0.36 650	0.12 173	0.07 12

iRaftStereo_RVC	0.37 245	0.53 404	1.41 245	0.28 261	0.15 113	0.52 315	0.20 158	0.54 259	0.46 263	0.37 293	0.43 315	0.41 341	0.23 214	0.36 209	0.26 254	0.09 153	0.15 517	0.12 395	0.11 329	0.41 629	0.37 619

DIP-Stereo	0.37 245	0.34 256	1.50 272	0.27 228	0.18 232	0.63 489	0.17 91	0.92 565	0.53 343	0.49 394	0.48 360	0.30 261	0.30 340	0.39 239	0.30 318	0.10 265	0.08 203	0.10 244	0.08 159	0.15 272	0.12 205
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MM-Stereo_test2	0.38 258	0.28 173	2.46 569	0.43 566	0.15 113	0.50 279	0.25 351	0.47 175	0.38 157	0.33 270	0.26 167	0.23 164	0.22 187	0.34 186	0.29 295	0.08 69	0.09 299	0.09 174	0.10 254	0.36 595	0.22 462

HART	0.38 258	0.53 404	1.66 302	0.26 202	0.15 113	0.30 39	0.19 130	0.67 346	0.46 263	0.29 244	0.52 408	0.38 319	0.16 76	0.41 252	0.20 140	0.08 69	0.68 705	0.09 174	0.07 111	0.34 574	0.21 447

mmm	0.38 258	0.21 42	1.18 186	0.35 458	0.17 184	0.49 265	0.26 375	0.78 443	0.52 325	0.50 401	0.57 464	0.41 341	0.37 401	0.71 425	0.31 331	0.11 358	0.13 467	0.14 497	0.13 404	0.15 272	0.14 277

Any-RAFT	0.38 258	0.25 113	1.89 422	0.27 228	0.17 184	0.68 543	0.21 205	0.78 443	0.53 343	0.43 332	0.43 315	0.54 437	0.30 340	0.41 252	0.20 140	0.10 265	0.12 441	0.08 70	0.06 25	0.10 114	0.09 86

qqq	0.38 258	0.21 42	1.34 225	0.28 261	0.15 113	0.45 199	0.26 375	0.76 415	0.52 325	0.39 310	0.41 306	0.46 391	0.36 384	0.96 469	0.30 318	0.11 358	0.14 486	0.12 395	0.12 370	0.12 173	0.14 277

PSM-adaLoss	0.38 258	0.27 144	1.78 357	0.44 573	0.17 184	0.60 430	0.29 445	0.51 221	0.52 325	0.47 363	0.43 315	0.44 370	0.28 306	0.47 311	0.28 280	0.12 421	0.08 203	0.12 395	0.10 254	0.17 334	0.12 205

ROB_FTStereo_v2	0.38 258	0.27 144	1.78 357	0.44 573	0.17 184	0.61 450	0.28 420	0.51 221	0.52 325	0.47 363	0.43 315	0.44 370	0.28 306	0.47 311	0.28 280	0.12 421	0.08 203	0.12 395	0.10 254	0.17 334	0.12 205

ROB_FTStereo	0.38 258	0.27 144	1.78 357	0.44 573	0.17 184	0.61 450	0.26 375	0.51 221	0.52 325	0.47 363	0.43 315	0.43 359	0.28 306	0.49 329	0.28 280	0.12 421	0.08 203	0.12 395	0.10 254	0.17 334	0.12 205

HUI-Stereo	0.38 258	0.27 144	1.79 377	0.44 573	0.17 184	0.61 450	0.28 420	0.51 221	0.52 325	0.47 363	0.43 315	0.44 370	0.28 306	0.45 290	0.28 280	0.12 421	0.08 203	0.12 395	0.10 254	0.17 334	0.12 205

RAFT-IKP	0.38 258	0.27 144	1.79 377	0.44 573	0.16 150	0.60 430	0.28 420	0.51 221	0.52 325	0.47 363	0.43 315	0.43 359	0.28 306	0.50 336	0.28 280	0.12 421	0.08 203	0.12 395	0.10 254	0.17 334	0.12 205

raftrobust	0.38 258	0.68 483	1.54 279	0.32 380	0.46 624	0.52 315	0.21 205	0.56 269	0.42 217	0.52 423	0.35 262	0.31 264	0.33 367	0.37 220	0.30 318	0.10 265	0.11 407	0.08 70	0.07 111	0.21 416	0.19 413

sAnonymous2	0.38 258	0.62 449	2.15 505	0.31 350	0.24 373	0.34 71	0.27 400	0.53 246	0.46 263	0.24 173	0.29 196	0.23 164	0.28 306	0.28 95	0.22 188	0.12 421	0.09 299	0.11 325	0.13 404	0.38 611	0.35 604

CroCo_RVC	0.38 258	0.62 449	2.15 505	0.31 350	0.24 373	0.34 71	0.27 400	0.53 246	0.46 263	0.24 173	0.29 196	0.23 164	0.28 306	0.28 95	0.22 188	0.12 421	0.09 299	0.11 325	0.13 404	0.38 611	0.35 604

GMStereo	0.38 258	0.99 623	1.91 433	0.27 228	0.16 150	0.39 126	0.23 289	0.47 175	0.62 443	0.38 303	0.34 257	0.25 198	0.25 246	0.39 239	0.29 295	0.14 501	0.08 203	0.10 244	0.12 370	0.15 272	0.11 156
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
Gwc-CoAtRS	0.38 258	0.33 238	1.92 436	0.27 228	0.41 595	0.48 246	0.19 130	0.59 290	0.46 263	0.43 332	0.39 295	0.57 460	0.26 266	0.32 157	0.26 254	0.09 153	0.09 299	0.09 174	0.31 623	0.11 151	0.09 86

Weightmod_eth	0.39 273	0.45 360	0.99 149	0.28 261	0.28 442	0.39 126	0.23 289	0.46 153	0.36 135	0.28 235	0.63 514	0.33 286	0.36 384	0.76 436	0.27 266	0.67 691	0.10 352	0.10 244	0.09 210	0.47 652	0.22 462

TestStereo-Hl	0.39 273	0.50 391	1.74 328	0.25 154	0.15 113	0.49 265	0.21 205	0.70 363	0.51 313	0.38 303	0.39 295	0.37 310	0.31 350	1.07 483	0.25 240	0.09 153	0.07 85	0.09 174	0.08 159	0.12 173	0.09 86

Lsterematch	0.39 273	0.69 487	1.65 297	0.28 261	0.14 81	0.50 279	0.21 205	0.47 175	0.58 392	0.43 332	0.59 473	0.44 370	0.37 401	0.44 274	0.40 419	0.10 265	0.06 24	0.10 244	0.08 159	0.14 244	0.12 205

NLSM1	0.39 273	0.24 99	0.56 17	0.27 228	0.40 586	0.49 265	0.21 205	1.44 692	1.64 701	0.25 194	0.33 249	0.25 198	0.26 266	0.40 246	0.32 344	0.10 265	0.10 352	0.11 325	0.10 254	0.22 433	0.13 248

AIO_test	0.39 273	0.37 278	1.19 188	0.73 669	0.67 670	0.35 80	0.25 351	0.47 175	0.34 87	0.34 274	0.22 109	0.33 286	0.17 85	1.31 516	0.19 101	0.11 358	0.15 517	0.08 70	0.21 558	0.15 272	0.23 489

rvit_0105_3	0.39 273	0.47 374	1.46 258	0.33 407	0.19 269	0.45 199	0.35 514	0.69 355	0.65 480	0.37 293	0.37 272	0.40 335	0.31 350	0.44 274	0.30 318	0.18 572	0.17 555	0.17 568	0.18 517	0.15 272	0.15 320

CASS	0.39 273	0.30 206	1.61 293	0.32 380	0.17 184	0.53 324	0.24 326	0.70 363	0.49 295	0.59 517	0.54 433	0.40 335	0.40 434	0.41 252	0.30 318	0.17 559	0.10 352	0.14 497	0.11 329	0.18 362	0.17 376
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Patchmatch Stereo++	0.39 273	0.27 144	1.78 357	0.44 573	0.16 150	0.61 450	0.27 400	0.51 221	0.52 325	0.47 363	0.43 315	0.43 359	0.28 306	0.54 355	0.28 280	0.12 421	0.08 203	0.12 395	0.10 254	0.17 334	0.12 205
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
iGMRVC	0.39 273	0.27 144	1.78 357	0.44 573	0.17 184	0.61 450	0.27 400	0.51 221	0.52 325	0.47 363	0.43 315	0.44 370	0.28 306	0.55 359	0.28 280	0.12 421	0.08 203	0.12 395	0.10 254	0.17 334	0.12 205

iRAFT	0.39 273	0.27 144	1.78 357	0.44 573	0.16 150	0.61 450	0.27 400	0.51 221	0.52 325	0.47 363	0.43 315	0.43 359	0.28 306	0.54 355	0.28 280	0.12 421	0.08 203	0.12 395	0.10 254	0.17 334	0.12 205

S0	0.40 283	0.69 487	1.02 154	0.30 320	0.19 269	0.61 450	0.35 514	0.48 190	0.31 45	0.34 274	0.50 387	0.32 274	0.32 359	0.34 186	0.36 385	0.19 588	0.14 486	0.17 568	0.20 550	0.46 650	0.65 674

MM-Stereo_test3	0.40 283	0.58 433	1.75 335	0.36 479	0.30 470	0.45 199	0.30 454	0.72 373	0.59 402	0.31 256	0.43 315	0.32 274	0.23 214	0.35 196	0.29 295	0.10 265	0.20 591	0.10 244	0.08 159	0.40 626	0.11 156

rvit_stereo_0075_2	0.40 283	0.40 312	1.88 415	0.33 407	0.32 502	0.41 152	0.22 248	0.58 281	0.53 343	0.38 303	0.51 393	0.40 335	0.27 287	0.44 274	0.29 295	0.20 599	0.15 517	0.22 619	0.15 460	0.18 362	0.23 489

test_sample1	0.40 283	0.18 7	1.19 188	0.31 350	0.18 232	0.48 246	0.23 289	0.78 443	0.49 295	0.44 339	0.44 326	0.45 379	0.41 445	1.39 525	0.33 357	0.11 358	0.09 299	0.10 244	0.09 210	0.12 173	0.13 248

H2IRNET	0.40 283	0.61 443	1.90 427	0.29 298	0.17 184	0.54 331	0.18 114	0.52 237	0.50 306	0.27 228	0.56 455	0.47 399	0.35 378	0.46 299	0.33 357	0.10 265	0.07 85	0.12 395	0.14 433	0.32 553	0.12 205

DCANet-4	0.40 283	0.27 144	2.21 516	0.25 154	0.14 81	0.51 294	0.22 248	0.77 427	0.72 545	0.54 447	0.47 346	0.28 240	0.37 401	0.37 220	0.34 367	0.09 153	0.07 85	0.08 70	0.07 111	0.08 43	0.22 462

test_4	0.40 283	0.37 278	2.01 470	0.29 298	0.21 308	0.50 279	0.28 420	0.47 175	0.39 172	0.42 326	0.76 593	0.38 319	0.22 187	0.52 344	0.33 357	0.08 69	0.07 85	0.11 325	0.15 460	0.28 517	0.07 12

cross-raft	0.40 283	0.27 144	2.22 520	0.30 320	0.17 184	0.49 265	0.35 514	0.71 367	0.39 172	0.43 332	0.45 330	0.64 495	0.25 246	0.32 157	0.25 240	0.08 69	0.08 203	0.09 174	0.23 572	0.11 151	0.14 277

TestStereo_HL2	0.41 291	0.86 566	1.82 390	0.26 202	0.16 150	0.48 246	0.20 158	0.62 312	0.51 313	0.35 280	0.41 306	0.32 274	0.27 287	1.09 486	0.29 295	0.10 265	0.07 85	0.08 70	0.07 111	0.13 210	0.10 125

GGDA	0.41 291	0.90 583	1.83 394	0.26 202	0.15 113	0.50 279	0.20 158	0.63 321	0.52 325	0.35 280	0.41 306	0.31 264	0.27 287	1.11 491	0.27 266	0.10 265	0.07 85	0.08 70	0.07 111	0.13 210	0.10 125

FE-Mocha	0.41 291	0.31 220	1.44 253	0.28 261	0.33 517	0.41 152	0.17 91	0.69 355	0.45 252	0.44 339	0.50 387	0.41 341	0.45 487	0.36 209	1.17 627	0.10 265	0.08 203	0.11 325	0.21 558	0.13 210	0.13 248

MM-Stereo_test1	0.41 291	0.39 304	2.29 535	0.38 520	0.26 415	0.44 189	0.28 420	0.63 321	0.51 313	0.40 312	0.32 239	0.26 213	0.26 266	0.46 299	0.22 188	0.09 153	0.21 601	0.10 244	0.09 210	0.39 621	0.15 320

FLISNet	0.41 291	0.63 459	1.72 320	0.27 228	0.21 308	0.45 199	0.19 130	0.55 263	0.41 203	0.57 485	0.59 473	0.65 500	0.45 487	0.45 290	0.39 411	0.08 69	0.09 299	0.10 244	0.11 329	0.20 400	0.10 125

CoSv	0.41 291	0.63 459	1.72 320	0.27 228	0.21 308	0.45 199	0.19 130	0.55 263	0.41 203	0.57 485	0.59 473	0.65 500	0.45 487	0.45 290	0.39 411	0.08 69	0.09 299	0.10 244	0.11 329	0.20 400	0.10 125

AIO_rvc	0.41 291	0.64 464	1.29 211	0.58 649	0.39 576	0.37 103	0.24 326	0.50 210	0.43 228	0.28 235	0.23 125	0.25 198	0.16 76	0.99 472	0.19 101	0.10 265	0.16 535	0.08 70	0.11 329	0.25 479	0.85 692

test_sample2	0.41 291	0.19 11	1.23 198	0.31 350	0.17 184	0.51 294	0.27 400	0.81 467	0.55 365	0.44 339	0.45 330	0.46 391	0.38 411	1.51 547	0.30 318	0.12 421	0.09 299	0.11 325	0.10 254	0.14 244	0.14 277

GMStereo_Zeroshot	0.41 291	0.36 275	1.54 279	0.41 550	0.19 269	0.52 315	0.19 130	0.59 290	0.52 325	0.57 485	0.59 473	0.63 486	0.29 329	0.58 367	0.33 357	0.15 523	0.09 299	0.16 547	0.09 210	0.24 465	0.12 205

MIM_Stereo	0.41 291	0.60 438	1.88 415	0.31 350	0.21 308	0.50 279	0.19 130	0.64 325	0.44 236	0.43 332	0.53 421	0.43 359	0.27 287	0.51 340	0.28 280	0.08 69	0.14 486	0.11 325	0.10 254	0.26 500	0.26 526

LL-Strereo2	0.41 291	0.90 583	1.83 394	0.44 573	0.24 373	0.54 331	0.27 400	0.58 281	0.45 252	0.41 321	0.33 249	0.44 370	0.21 170	0.44 274	0.34 367	0.09 153	0.08 203	0.16 547	0.14 433	0.17 334	0.17 376

BUS	0.41 291	0.27 144	1.13 175	0.30 320	0.21 308	0.91 638	0.23 289	1.00 635	0.61 425	0.63 557	0.53 421	0.66 507	0.30 340	0.43 265	0.32 344	0.13 456	0.10 352	0.14 497	0.12 370	0.12 173	0.11 156

BSDual-CNN	0.41 291	0.27 144	1.13 175	0.30 320	0.21 308	0.76 586	0.31 467	1.00 635	0.61 425	0.63 557	0.53 421	0.63 486	0.37 401	0.43 265	0.38 400	0.13 456	0.10 352	0.14 497	0.12 370	0.12 173	0.11 156

psmg	0.41 291	0.27 144	1.13 175	0.27 228	0.21 308	0.75 582	0.36 522	0.90 544	0.61 425	0.59 517	0.59 473	0.63 486	0.37 401	0.43 265	0.38 400	0.13 456	0.10 352	0.13 458	0.12 370	0.13 210	0.11 156

GMOStereo	0.41 291	0.62 449	1.78 357	0.28 261	0.36 552	0.51 294	0.31 467	0.53 246	0.44 236	0.57 485	0.48 360	0.41 341	0.27 287	0.28 95	0.23 199	0.08 69	0.38 667	0.13 458	0.11 329	0.34 574	0.11 156

error version	0.41 291	0.62 449	1.78 357	0.28 261	0.36 552	0.51 294	0.31 467	0.53 246	0.44 236	0.57 485	0.48 360	0.41 341	0.27 287	0.28 95	0.23 199	0.08 69	0.38 667	0.13 458	0.11 329	0.34 574	0.11 156

test-v	0.41 291	0.62 449	1.78 357	0.28 261	0.36 552	0.51 294	0.31 467	0.53 246	0.44 236	0.57 485	0.48 360	0.41 341	0.27 287	0.28 95	0.23 199	0.08 69	0.38 667	0.13 458	0.11 329	0.34 574	0.11 156

CRE-IMP	0.41 291	0.22 60	1.76 344	0.48 606	0.17 184	0.79 603	0.69 658	0.52 237	0.52 325	0.47 363	0.42 312	0.45 379	0.26 266	0.41 252	0.31 331	0.11 358	0.07 85	0.12 395	0.09 210	0.17 334	0.23 489

test-2	0.41 291	0.62 449	1.78 357	0.28 261	0.36 552	0.51 294	0.31 467	0.53 246	0.44 236	0.57 485	0.48 360	0.41 341	0.27 287	0.28 95	0.23 199	0.08 69	0.38 667	0.13 458	0.11 329	0.34 574	0.11 156

CFNet-RSSM	0.41 291	0.32 228	2.20 515	0.27 228	0.44 605	0.52 315	0.19 130	0.76 415	0.48 287	0.43 332	0.36 266	0.54 437	0.26 266	0.33 172	0.25 240	0.09 153	0.08 203	0.09 174	0.38 654	0.10 114	0.09 86

DMCA	0.41 291	0.52 397	1.26 203	0.31 350	0.24 373	0.59 418	0.26 375	0.77 427	0.63 456	0.58 503	0.48 360	0.57 460	0.35 378	0.40 246	0.50 476	0.14 501	0.10 352	0.14 497	0.10 254	0.15 272	0.15 320

WQFJA1	0.42 312	0.24 99	0.53 11	0.26 202	0.38 570	0.48 246	0.23 289	1.72 703	2.07 717	0.25 194	0.25 154	0.28 240	0.27 287	0.32 157	0.34 367	0.09 153	0.11 407	0.10 244	0.08 159	0.20 400	0.13 248

WQFJX	0.42 312	0.25 113	0.55 14	0.26 202	0.39 576	0.47 230	0.23 289	1.76 705	1.82 711	0.26 212	0.26 167	0.28 240	0.28 306	0.42 260	0.32 344	0.10 265	0.10 352	0.09 174	0.08 159	0.24 465	0.16 355

NLMM	0.42 312	0.24 99	0.53 11	0.26 202	0.38 570	0.48 246	0.23 289	1.72 703	2.06 716	0.25 194	0.25 154	0.28 240	0.27 287	0.32 157	0.34 367	0.09 153	0.11 407	0.10 244	0.08 159	0.20 400	0.13 248

AE-Stereo	0.42 312	0.29 188	1.65 297	0.43 566	0.47 627	0.56 363	0.23 289	0.86 512	0.46 263	0.31 256	0.41 306	0.43 359	0.24 230	0.34 186	0.24 225	0.09 153	0.48 688	0.11 325	0.45 668	0.22 433	0.19 413

ACVNet-DCA	0.42 312	0.64 464	2.07 482	0.35 458	0.14 81	0.76 586	0.25 351	0.76 415	0.52 325	0.31 256	0.38 286	0.24 182	0.38 411	0.69 418	0.19 101	0.10 265	0.24 619	0.11 325	0.09 210	0.12 173	0.14 277

dd	0.42 312	0.96 605	1.77 353	0.31 350	0.17 184	0.57 382	0.26 375	0.49 201	0.68 506	0.41 321	0.40 300	0.34 294	0.27 287	0.45 290	0.40 419	0.17 559	0.10 352	0.13 458	0.12 370	0.21 416	0.12 205

Anonymous3	0.42 312	0.35 265	2.09 488	0.33 407	0.24 373	0.72 563	0.31 467	0.74 392	0.55 365	0.35 280	0.40 300	0.33 286	0.29 329	0.44 274	0.28 280	0.18 572	0.18 567	0.13 458	0.13 404	0.17 334	0.17 376

DCANet	0.42 312	0.77 527	1.95 452	0.25 154	0.14 81	0.51 294	0.22 248	0.77 427	0.72 545	0.54 447	0.48 360	0.31 264	0.41 445	0.36 209	0.39 411	0.09 153	0.07 85	0.09 174	0.07 111	0.13 210	0.23 489

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 312	0.86 566	1.78 357	0.28 261	0.17 184	0.52 315	0.20 158	0.62 312	0.61 425	0.50 401	0.61 496	0.39 326	0.32 359	0.35 196	0.30 318	0.07 26	0.10 352	0.09 174	0.09 210	0.35 587	0.10 125

Weightmod	0.43 321	0.56 425	0.91 127	0.26 202	0.22 337	0.56 363	0.22 248	0.45 144	0.38 157	0.30 250	0.72 581	0.38 319	0.32 359	0.61 386	0.33 357	0.40 670	0.14 486	0.10 244	0.10 254	0.52 666	1.06 710

fff	0.43 321	0.77 527	1.95 452	0.24 126	0.13 56	0.51 294	0.22 248	0.77 427	0.75 578	0.54 447	0.47 346	0.31 264	0.65 594	0.36 209	0.34 367	0.09 153	0.07 85	0.08 70	0.07 111	0.08 43	0.22 462

DisPM	0.43 321	0.33 238	1.78 357	0.57 647	0.18 232	0.59 418	0.63 646	0.53 246	0.61 425	0.60 527	0.53 421	0.38 319	0.26 266	0.75 432	0.29 295	0.12 421	0.07 85	0.12 395	0.11 329	0.11 151	0.14 277

IER	0.43 321	0.38 291	1.69 308	0.26 202	0.25 397	0.66 524	0.26 375	0.71 367	0.55 365	0.54 447	0.59 473	0.60 477	0.53 541	0.52 344	0.39 411	0.11 358	0.08 203	0.11 325	0.11 329	0.14 244	0.11 156

test-3	0.43 321	0.20 26	1.70 312	0.34 440	0.32 502	0.45 199	0.23 289	0.71 367	0.46 263	0.51 414	0.29 196	0.45 379	0.21 170	0.59 373	0.98 592	0.08 69	0.07 85	0.10 244	0.35 641	0.29 524	0.28 544

test_1	0.43 321	0.20 26	1.70 312	0.34 440	0.32 502	0.45 199	0.23 289	0.71 367	0.46 263	0.50 401	0.29 196	0.45 379	0.21 170	0.59 373	0.98 592	0.08 69	0.07 85	0.10 244	0.35 641	0.29 524	0.29 552

rafts_anoy	0.43 321	0.89 579	1.96 461	0.32 380	0.30 470	0.48 246	0.24 326	0.62 312	0.49 295	0.37 293	0.38 286	0.33 286	0.30 340	0.51 340	0.34 367	0.10 265	0.39 674	0.13 458	0.15 460	0.17 334	0.15 320

RALAANet	0.43 321	0.98 618	1.90 427	0.32 380	0.23 358	0.48 246	0.19 130	0.67 346	0.53 343	0.48 382	0.45 330	0.39 326	0.30 340	0.48 318	0.37 393	0.10 265	0.08 203	0.11 325	0.14 433	0.27 511	0.10 125

csc	0.43 321	0.77 527	1.95 452	0.24 126	0.13 56	0.51 294	0.22 248	0.77 427	0.75 578	0.54 447	0.47 346	0.31 264	0.65 594	0.36 209	0.34 367	0.09 153	0.07 85	0.08 70	0.07 111	0.08 43	0.22 462

cscssc	0.43 321	0.77 527	1.95 452	0.24 126	0.13 56	0.51 294	0.22 248	0.77 427	0.75 578	0.54 447	0.47 346	0.31 264	0.65 594	0.36 209	0.34 367	0.09 153	0.07 85	0.08 70	0.07 111	0.08 43	0.22 462

S	0.44 331	0.42 332	1.08 166	0.27 228	0.24 373	0.66 524	0.28 420	0.53 246	0.46 263	0.45 350	0.56 455	0.33 286	0.39 425	0.31 143	0.30 318	0.17 559	0.11 407	0.19 597	0.20 550	0.52 666	1.29 716

ManiGeoR	0.44 331	1.04 636	2.50 584	0.22 67	0.19 269	0.47 230	0.18 114	0.72 373	0.53 343	0.28 235	0.36 266	0.32 274	0.28 306	0.85 454	0.33 357	0.10 265	0.07 85	0.09 174	0.07 111	0.12 173	0.10 125

HLF11	0.44 331	0.97 613	2.44 565	0.22 67	0.19 269	0.43 177	0.17 91	0.66 335	0.51 313	0.33 270	0.40 300	0.31 264	0.29 329	0.88 461	0.35 379	0.10 265	0.08 203	0.08 70	0.07 111	0.13 210	0.11 156

HLf10	0.44 331	1.04 636	2.50 584	0.22 67	0.19 269	0.47 230	0.18 114	0.72 373	0.53 343	0.28 235	0.36 266	0.32 274	0.28 306	0.85 454	0.33 357	0.10 265	0.07 85	0.09 174	0.07 111	0.12 173	0.10 125

IGEV_i1	0.44 331	0.26 131	2.01 470	0.33 407	0.18 232	0.58 399	0.27 400	0.84 493	0.49 295	0.45 350	0.47 346	0.55 440	0.33 367	0.65 403	0.36 385	0.11 358	0.11 407	0.13 458	0.19 537	0.17 334	0.28 544

Selective-IGEV-i1	0.44 331	0.23 81	1.30 214	0.33 407	0.45 616	0.60 430	0.32 490	0.85 502	0.64 464	0.42 326	0.52 408	0.60 477	0.28 306	0.46 299	0.34 367	0.10 265	0.10 352	0.13 458	0.28 598	0.14 244	0.75 683

rvit_105_1	0.44 331	0.54 413	1.46 258	0.36 479	0.24 373	0.51 294	0.45 584	0.75 403	0.74 564	0.45 350	0.44 326	0.44 370	0.36 384	0.62 387	0.38 400	0.20 599	0.18 567	0.18 590	0.22 569	0.18 362	0.18 396

model_zeroshot	0.44 331	0.68 483	1.97 466	0.28 261	0.18 232	0.69 549	0.21 205	0.63 321	0.40 190	1.00 658	0.34 257	0.42 355	0.20 155	0.69 418	0.24 225	0.10 265	0.22 607	0.10 244	0.22 569	0.12 173	0.10 125

1test111	0.44 331	0.64 464	2.07 482	0.35 458	0.14 81	0.76 586	0.25 351	0.76 415	0.52 325	0.31 256	0.38 286	0.24 182	0.38 411	0.96 469	0.30 318	0.10 265	0.24 619	0.11 325	0.09 210	0.12 173	0.14 277

tt1	0.44 331	0.64 464	1.83 394	0.35 458	0.14 81	0.76 586	0.25 351	0.74 392	0.88 630	0.31 256	0.37 272	0.25 198	0.35 378	0.63 390	0.19 101	0.10 265	0.24 619	0.11 325	0.09 210	0.25 479	0.36 612

RAFT-Test	0.44 331	0.38 291	2.01 470	0.27 228	0.44 605	0.64 503	0.37 531	0.72 373	0.57 381	0.45 350	0.48 360	0.65 500	0.24 230	0.35 196	0.29 295	0.09 153	0.11 407	0.09 174	0.38 654	0.10 114	0.11 156

4D-IteraStereo	0.44 331	0.96 605	2.63 608	0.27 228	0.30 470	0.45 199	0.25 351	0.52 237	0.50 306	0.40 312	0.31 228	0.40 335	0.19 140	0.35 196	0.32 344	0.09 153	0.06 24	0.12 395	0.11 329	0.19 384	0.30 566

ToySt	0.44 331	0.61 443	1.89 422	0.29 298	0.18 232	0.55 346	0.35 514	0.67 346	0.53 343	0.39 310	0.50 387	0.59 470	0.43 474	0.51 340	0.49 471	0.10 265	0.12 441	0.13 458	0.16 483	0.24 465	0.19 413

UDGNet	0.44 331	1.02 634	1.74 328	0.35 458	0.19 269	0.58 399	0.23 289	0.49 201	0.66 495	0.41 321	0.38 286	0.34 294	0.29 329	0.53 350	0.30 318	0.24 633	0.10 352	0.37 669	0.19 537	0.27 511	0.15 320

test_3	0.44 331	0.20 26	1.70 312	0.36 479	0.32 502	0.47 230	0.30 454	0.73 387	0.49 295	0.50 401	0.30 211	0.45 379	0.22 187	0.59 373	0.98 592	0.08 69	0.10 352	0.11 325	0.35 641	0.29 524	0.28 544

GANet-ADL	0.44 331	0.41 322	2.31 537	0.33 407	0.20 291	0.57 382	0.25 351	0.75 403	0.54 358	0.42 326	0.59 473	0.56 453	0.30 340	0.40 246	0.38 400	0.14 501	0.11 407	0.09 174	0.08 159	0.22 433	0.17 376

DeepStereo_RVC	0.44 331	0.28 173	1.92 436	0.49 608	0.17 184	0.60 430	0.59 632	0.50 210	0.52 325	0.49 394	0.45 330	0.39 326	0.86 641	0.45 290	0.33 357	0.11 358	0.08 203	0.11 325	0.09 210	0.15 272	0.19 413

test-1	0.44 331	0.48 379	1.69 308	0.30 320	0.27 428	0.50 279	0.28 420	0.80 463	0.43 228	0.40 312	0.54 433	0.41 341	0.24 230	0.31 143	1.16 625	0.09 153	0.20 591	0.10 244	0.17 503	0.11 151	0.26 526

raft+_RVC	0.44 331	0.67 480	1.85 400	0.34 440	0.71 675	0.51 294	0.25 351	0.64 325	0.51 313	0.35 280	0.45 330	0.32 274	0.28 306	0.43 265	0.32 344	0.09 153	0.19 580	0.10 244	0.09 210	0.20 400	0.40 634

GES	0.44 331	0.28 173	1.88 415	0.30 320	0.18 232	0.61 450	0.30 454	0.88 532	0.46 263	0.47 363	0.52 408	0.39 326	0.42 463	0.58 367	0.67 542	0.15 523	0.11 407	0.12 395	0.10 254	0.15 272	0.17 376

AFF-stereo	0.44 331	0.96 605	1.78 357	0.31 350	0.15 113	0.50 279	0.21 205	0.64 325	0.63 456	0.47 363	0.64 531	0.49 413	0.34 376	0.46 299	0.31 331	0.08 69	0.09 299	0.10 244	0.10 254	0.37 604	0.10 125

FENet	0.44 331	0.30 206	2.42 559	0.32 380	0.17 184	0.58 399	0.22 248	0.77 427	0.59 402	0.47 363	0.42 312	0.55 440	0.38 411	0.49 329	0.47 460	0.12 421	0.09 299	0.12 395	0.11 329	0.13 210	0.16 355

AdaStereo	0.44 331	0.38 291	1.79 377	0.34 440	0.20 291	0.57 382	0.28 420	0.92 565	0.69 515	0.52 423	0.55 443	0.61 480	0.33 367	0.48 318	0.39 411	0.17 559	0.08 203	0.17 568	0.11 329	0.18 362	0.12 205
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
HLf8	0.45 354	1.10 646	2.46 569	0.21 37	0.19 269	0.51 294	0.18 114	0.76 415	0.58 392	0.32 266	0.37 272	0.32 274	0.28 306	0.92 463	0.26 254	0.12 421	0.07 85	0.09 174	0.07 111	0.14 244	0.11 156

Hybrid-DGEV-03	0.45 354	0.88 574	1.75 335	0.29 298	0.17 184	0.58 399	0.24 326	0.65 332	0.48 287	0.59 517	1.01 644	0.39 326	0.28 306	0.41 252	0.34 367	0.09 153	0.08 203	0.12 395	0.09 210	0.34 574	0.24 503

WQFJX1	0.45 354	0.28 173	0.56 17	0.27 228	0.35 543	0.48 246	0.25 351	1.98 716	2.08 718	0.26 212	0.26 167	0.29 253	0.28 306	0.50 336	0.31 331	0.10 265	0.11 407	0.10 244	0.08 159	0.23 448	0.14 277

AIO-test1	0.45 354	0.87 570	2.27 531	0.33 407	0.33 517	0.50 279	0.22 248	0.74 392	0.66 495	0.29 244	0.41 306	0.29 253	0.22 187	0.73 428	0.29 295	0.09 153	0.08 203	0.12 395	0.14 433	0.30 536	0.22 462

StereoVision	0.45 354	0.72 500	1.94 449	0.33 407	0.32 502	0.47 230	0.26 375	0.68 351	0.57 381	0.32 266	0.89 623	0.45 379	0.27 287	0.49 329	0.36 385	0.13 456	0.15 517	0.16 547	0.15 460	0.19 384	0.13 248

ADStereo(finetuned)	0.45 354	0.77 527	2.12 497	0.25 154	0.14 81	0.51 294	0.22 248	0.77 427	0.72 545	0.54 447	0.48 360	0.31 264	0.76 624	0.37 220	0.38 400	0.09 153	0.07 85	0.09 174	0.07 111	0.13 210	0.23 489

PFNet+	0.45 354	0.37 278	1.86 408	0.46 593	0.18 232	0.58 399	0.77 670	0.52 237	0.64 464	0.56 474	0.48 360	0.39 326	0.26 266	0.93 464	0.32 344	0.13 456	0.09 299	0.14 497	0.13 404	0.12 173	0.15 320

RAFT	0.45 354	0.92 587	1.59 287	0.34 440	0.19 269	0.46 219	0.35 514	0.65 332	0.49 295	0.49 394	0.49 377	0.70 541	0.40 434	0.47 311	0.32 344	0.11 358	0.16 535	0.14 497	0.13 404	0.51 662	0.13 248

TestStereo	0.45 354	0.54 413	2.11 493	0.29 298	0.16 150	0.43 177	0.24 326	0.54 259	0.45 252	0.37 293	0.46 339	0.34 294	0.27 287	1.98 632	0.27 266	0.11 358	0.08 203	0.12 395	0.09 210	0.14 244	0.08 56

CFNet_pseudo	0.45 354	0.46 364	2.23 524	0.25 154	0.19 269	0.56 363	0.21 205	0.77 427	0.60 407	0.49 394	0.56 455	0.69 531	0.47 513	0.52 344	0.31 331	0.11 358	0.10 352	0.15 528	0.10 254	0.17 334	0.14 277

RALCasStereoNet	0.45 354	0.88 574	1.85 400	0.30 320	0.26 415	0.49 265	0.26 375	0.58 281	0.51 313	0.36 287	0.48 360	0.36 305	0.28 306	0.55 359	0.34 367	0.10 265	0.53 691	0.09 174	0.08 159	0.25 479	0.34 601

ACVNet	0.45 354	0.44 350	1.79 377	0.28 261	0.21 308	0.59 418	0.36 522	0.66 335	0.68 506	0.45 350	0.59 473	0.69 531	0.40 434	0.44 274	0.55 500	0.11 358	0.09 299	0.10 244	0.09 210	0.34 574	0.10 125

ccs_rob	0.45 354	0.46 364	2.22 520	0.26 202	0.19 269	0.56 363	0.21 205	0.77 427	0.60 407	0.49 394	0.56 455	0.69 531	0.47 513	0.52 344	0.31 331	0.11 358	0.09 299	0.16 547	0.10 254	0.17 334	0.14 277

NLMM1	0.46 367	0.27 144	0.53 11	0.27 228	0.38 570	0.49 265	0.24 326	1.97 715	2.38 721	0.28 235	0.27 176	0.26 213	0.25 246	0.47 311	0.31 331	0.10 265	0.11 407	0.10 244	0.09 210	0.23 448	0.15 320

NLCSM	0.46 367	0.37 278	0.72 78	0.29 298	0.36 552	0.49 265	0.27 400	1.33 686	1.59 700	0.29 244	0.29 196	0.29 253	0.31 350	1.44 531	0.35 379	0.11 358	0.11 407	0.11 325	0.10 254	0.35 587	0.14 277

Reg-Stereo(zero)	0.46 367	0.17 2	2.10 492	0.24 126	0.34 530	0.51 294	0.42 557	0.50 210	0.54 358	0.37 293	0.46 339	0.54 437	0.60 572	0.43 265	1.10 615	0.08 69	0.09 299	0.08 70	0.22 569	0.12 173	0.22 462

xx1	0.46 367	0.64 464	2.07 482	0.35 458	0.14 81	0.76 586	0.25 351	0.74 392	1.01 653	0.31 256	0.38 286	0.46 391	0.36 384	0.69 418	0.19 101	0.10 265	0.24 619	0.12 395	0.12 370	0.12 173	0.14 277

rrr	0.46 367	0.34 256	3.08 667	0.27 228	0.16 150	0.45 199	0.28 420	1.09 665	0.51 313	0.24 173	0.21 89	0.26 213	0.25 246	0.64 392	0.52 486	0.09 153	0.07 85	0.10 244	0.29 604	0.16 310	0.25 515

MSKI-zero shot	0.46 367	0.38 291	2.47 575	0.27 228	0.43 604	0.56 363	0.20 158	0.77 427	0.43 228	0.60 527	0.51 393	0.44 370	0.17 85	0.68 412	0.21 162	0.09 153	0.29 646	0.09 174	0.32 629	0.14 244	0.10 125

PCWNet_CMD	0.46 367	0.45 360	2.28 533	0.26 202	0.20 291	0.55 346	0.21 205	0.75 403	0.64 464	0.48 382	0.55 443	0.68 524	0.57 559	0.46 299	0.30 318	0.11 358	0.10 352	0.14 497	0.10 254	0.18 362	0.14 277

RAFT_CTSACE	0.46 367	0.76 517	2.07 482	0.35 458	0.30 470	0.54 331	0.30 454	0.61 308	0.48 287	0.49 394	0.76 593	0.55 440	0.36 384	0.58 367	0.22 188	0.08 69	0.13 467	0.11 325	0.10 254	0.41 629	0.08 56

NRIStereo	0.46 367	0.25 113	1.77 353	0.47 598	0.16 150	0.95 643	0.74 666	0.51 221	0.56 377	0.48 382	0.39 295	0.59 470	0.29 329	0.77 441	0.32 344	0.11 358	0.13 467	0.11 325	0.09 210	0.21 416	0.24 503

ICVP	0.46 367	0.29 188	2.41 557	0.33 407	0.22 337	0.59 418	0.55 619	0.75 403	0.50 306	0.44 339	0.60 489	0.49 413	0.35 378	0.53 350	0.37 393	0.16 544	0.16 535	0.14 497	0.11 329	0.15 272	0.15 320
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
HCRNet	0.46 367	0.49 383	1.65 297	0.38 520	0.29 452	0.58 399	0.22 248	0.75 403	0.62 443	0.47 363	0.49 377	0.48 411	0.36 384	1.12 495	0.37 393	0.15 523	0.10 352	0.15 528	0.13 404	0.17 334	0.17 376

test_xeample3	0.46 367	0.34 256	2.99 661	0.37 503	0.16 150	0.49 265	0.33 500	1.06 659	0.44 236	0.25 194	0.23 125	0.24 182	0.25 246	0.49 329	0.56 508	0.09 153	0.07 85	0.10 244	0.40 660	0.17 334	0.26 526

SFCPSM	0.46 367	0.24 99	2.35 546	0.27 228	0.27 428	0.70 555	0.32 490	0.96 601	0.63 456	0.49 394	0.52 408	0.43 359	0.36 384	0.52 344	0.43 439	0.12 421	0.09 299	0.12 395	0.16 483	0.16 310	0.12 205

UPFNet	0.46 367	0.28 173	1.73 323	0.33 407	0.32 502	0.65 517	0.38 538	0.83 481	0.59 402	0.57 485	0.52 408	0.61 480	0.40 434	0.75 432	0.52 486	0.13 456	0.12 441	0.13 458	0.12 370	0.15 272	0.11 156

MSMDNet	0.46 367	0.44 350	2.28 533	0.26 202	0.20 291	0.55 346	0.21 205	0.75 403	0.64 464	0.48 382	0.55 443	0.68 524	0.56 553	0.46 299	0.30 318	0.11 358	0.10 352	0.13 458	0.10 254	0.18 362	0.15 320

HITNet	0.46 367	0.92 587	2.09 488	0.33 407	0.14 81	0.55 346	0.22 248	0.83 481	0.56 377	0.51 414	0.49 377	0.48 411	0.37 401	0.48 318	0.54 496	0.09 153	0.06 24	0.10 244	0.08 159	0.23 448	0.09 86
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
PStereo	0.47 383	1.01 629	1.49 268	0.56 641	0.20 291	0.51 294	0.33 500	0.48 190	0.60 407	0.36 287	0.22 109	0.35 298	0.44 482	0.53 350	0.54 496	0.31 659	0.20 591	0.20 607	0.17 503	0.43 638	0.45 644

ISRNet	0.47 383	0.44 350	1.55 281	0.37 503	0.31 491	0.49 265	0.19 130	0.75 403	0.66 495	0.63 557	0.71 576	0.67 517	0.39 425	0.58 367	0.44 445	0.23 624	0.16 535	0.21 616	0.20 550	0.21 416	0.25 515

test_sample7	0.47 383	0.33 238	1.49 268	0.34 440	0.20 291	0.51 294	0.30 454	0.93 573	0.66 495	0.57 485	0.51 393	0.55 440	0.45 487	1.11 491	0.38 400	0.17 559	0.14 486	0.16 547	0.15 460	0.19 384	0.18 396

cc1	0.47 383	0.64 464	2.07 482	0.35 458	0.14 81	0.76 586	0.25 351	0.74 392	1.01 653	0.31 256	0.38 286	0.24 182	0.38 411	0.69 418	0.19 101	0.10 265	0.24 619	0.11 325	0.09 210	0.25 479	0.40 634

ffm	0.47 383	0.23 81	2.01 470	0.30 320	0.21 308	0.57 382	0.26 375	0.74 392	0.88 630	0.53 434	0.63 514	0.66 507	0.39 425	0.63 390	0.19 101	0.10 265	0.24 619	0.15 528	0.13 404	0.25 479	0.36 612

hknet	0.47 383	0.29 188	1.70 312	0.30 320	0.24 373	0.76 586	0.31 467	1.00 635	0.64 464	0.63 557	0.53 421	0.80 587	0.38 411	0.77 441	0.37 393	0.11 358	0.10 352	0.14 497	0.12 370	0.12 173	0.11 156

BEATNet_4x	0.47 383	0.73 508	1.91 433	0.33 407	0.15 113	0.56 363	0.25 351	0.85 502	0.58 392	0.54 447	0.51 393	0.57 460	0.42 463	0.57 363	0.61 525	0.11 358	0.08 203	0.12 395	0.09 210	0.20 400	0.16 355

TestStereo_HLe17	0.48 390	1.17 665	2.73 627	0.22 67	0.18 232	0.50 279	0.21 205	0.78 443	0.58 392	0.31 256	0.37 272	0.31 264	0.28 306	1.06 482	0.25 240	0.10 265	0.06 24	0.09 174	0.08 159	0.13 210	0.09 86

ITSA-stereo	0.48 390	0.33 238	1.20 192	0.33 407	0.18 232	0.60 430	0.29 445	0.94 582	0.80 605	0.50 401	0.49 377	0.53 429	0.59 568	1.25 513	0.64 534	0.15 523	0.12 441	0.17 568	0.16 483	0.18 362	0.23 489

qqq1	0.48 390	0.46 364	1.60 289	0.30 320	0.15 113	0.45 199	0.24 326	0.90 544	0.72 545	0.56 474	0.64 531	0.51 420	0.41 445	1.87 613	0.23 199	0.13 456	0.10 352	0.09 174	0.08 159	0.14 244	0.11 156

fff1	0.48 390	0.46 364	1.60 289	0.30 320	0.15 113	0.45 199	0.24 326	0.90 544	0.72 545	0.56 474	0.64 531	0.51 420	0.41 445	1.87 613	0.23 199	0.13 456	0.10 352	0.09 174	0.08 159	0.14 244	0.11 156

MyStereo04	0.48 390	0.40 312	2.65 612	0.29 298	0.23 358	0.60 430	0.31 467	0.83 481	0.75 578	0.47 363	0.36 266	0.53 429	0.42 463	0.53 350	0.39 411	0.09 153	0.18 567	0.12 395	0.11 329	0.16 310	0.19 413

CFNet_ucs	0.48 390	0.50 391	2.32 538	0.26 202	0.22 337	0.57 382	0.22 248	0.85 502	0.65 480	0.53 434	0.64 531	0.68 524	0.44 482	0.54 355	0.31 331	0.13 456	0.12 441	0.16 547	0.11 329	0.19 384	0.17 376

anonymousa	0.48 390	0.46 364	2.44 565	0.29 298	0.34 530	0.61 450	0.25 351	0.66 335	0.54 358	0.53 434	0.77 597	0.73 554	0.46 503	0.33 172	0.31 331	0.10 265	0.09 299	0.12 395	0.29 604	0.10 114	0.19 413

NF-Stereo	0.48 390	0.25 113	1.81 384	0.52 621	0.16 150	0.61 450	0.44 575	0.66 335	0.61 425	0.50 401	0.47 346	0.37 310	0.26 266	1.45 536	0.79 571	0.11 358	0.07 85	0.12 395	0.10 254	0.13 210	0.16 355

OCTAStereo	0.48 390	0.25 113	1.81 384	0.52 621	0.16 150	0.61 450	0.43 564	0.66 335	0.61 425	0.50 401	0.47 346	0.37 310	0.26 266	1.44 531	0.80 572	0.11 358	0.07 85	0.12 395	0.10 254	0.13 210	0.17 376

PSM-softLoss	0.48 390	0.27 144	1.85 400	0.51 617	0.17 184	0.61 450	0.40 547	0.61 308	0.57 381	0.52 423	0.48 360	0.39 326	0.25 246	1.46 537	0.77 565	0.12 421	0.08 203	0.13 458	0.12 370	0.12 173	0.14 277

KMStereo	0.48 390	0.27 144	1.85 400	0.51 617	0.17 184	0.61 450	0.40 547	0.61 308	0.57 381	0.52 423	0.48 360	0.39 326	0.25 246	1.46 537	0.77 565	0.12 421	0.08 203	0.13 458	0.12 370	0.12 173	0.14 277

KYRaft	0.48 390	0.29 188	1.75 335	0.33 407	0.21 308	0.75 582	0.44 575	0.58 281	0.57 381	0.64 567	0.93 631	0.53 429	0.72 613	0.60 380	0.24 225	0.10 265	0.07 85	0.12 395	0.14 433	0.12 173	0.54 659

RE-Stereo	0.48 390	0.25 113	1.81 384	0.52 621	0.16 150	0.61 450	0.43 564	0.66 335	0.60 407	0.50 401	0.47 346	0.37 310	0.26 266	1.44 531	0.78 567	0.11 358	0.07 85	0.12 395	0.10 254	0.13 210	0.17 376

TVStereo	0.48 390	0.25 113	1.81 384	0.52 621	0.16 150	0.61 450	0.43 564	0.66 335	0.60 407	0.50 401	0.47 346	0.37 310	0.26 266	1.44 531	0.78 567	0.11 358	0.07 85	0.12 395	0.10 254	0.13 210	0.17 376

111	0.48 390	1.09 645	1.95 452	0.24 126	0.13 56	0.59 418	0.26 375	0.83 481	0.78 597	0.48 382	0.52 408	0.56 453	0.38 411	0.49 329	0.38 400	0.09 153	0.07 85	0.09 174	0.07 111	0.23 448	0.35 604

acv_ft	0.48 390	0.44 350	1.76 344	0.32 380	0.41 595	0.63 489	0.28 420	0.81 467	0.68 506	0.61 536	0.59 473	0.69 531	0.45 487	0.44 274	0.63 529	0.11 358	0.09 299	0.10 244	0.09 210	0.41 629	0.10 125

UCFNet_RVC	0.48 390	0.82 551	1.85 400	0.30 320	0.27 428	0.64 503	0.26 375	0.74 392	0.55 365	0.48 382	0.53 421	0.63 486	0.41 445	0.88 461	0.38 400	0.15 523	0.10 352	0.17 568	0.17 503	0.18 362	0.15 320

MLCV	0.48 390	0.89 579	1.85 400	0.29 298	0.14 81	0.59 418	0.23 289	0.72 373	0.59 402	0.66 576	0.66 542	0.55 440	0.36 384	1.03 479	0.49 471	0.09 153	0.06 24	0.09 174	0.07 111	0.19 384	0.11 156

DN-CSS_ROB	0.48 390	1.23 670	1.99 467	0.39 530	0.22 337	0.56 363	0.19 130	0.75 403	0.61 425	0.45 350	0.62 501	0.41 341	0.31 350	0.70 423	0.32 344	0.11 358	0.08 203	0.14 497	0.13 404	0.36 595	0.12 205

TestStereo_HL3	0.49 409	0.88 574	3.21 682	0.25 154	0.17 184	0.47 230	0.23 289	0.68 351	0.39 172	0.45 350	0.52 408	0.36 305	0.28 306	1.16 501	0.21 162	0.10 265	0.08 203	0.09 174	0.08 159	0.10 114	0.11 156

AIO-test2	0.49 409	1.15 659	1.96 461	0.42 561	0.37 564	0.50 279	0.23 289	0.79 459	0.70 525	0.33 270	0.53 421	0.27 227	0.22 187	0.67 409	0.29 295	0.73 695	0.08 203	0.13 458	0.17 503	0.17 334	0.18 396

DCVSM-stereo	0.49 409	0.29 188	2.49 580	0.29 298	0.22 337	0.53 324	0.52 607	0.58 281	0.49 295	0.69 588	0.46 339	0.79 583	0.48 522	0.53 350	0.42 430	0.13 456	0.14 486	0.15 528	0.12 370	0.20 400	0.20 432

MyStereo05	0.49 409	0.41 322	2.72 622	0.30 320	0.23 358	0.60 430	0.30 454	0.82 475	0.77 593	0.52 423	0.37 272	0.51 420	0.42 463	0.52 344	0.38 400	0.09 153	0.17 555	0.12 395	0.10 254	0.16 310	0.20 432

HH	0.49 409	0.49 383	2.78 636	0.50 612	0.41 595	0.38 120	0.23 289	0.72 373	0.38 157	0.63 557	0.48 360	0.87 615	0.41 445	0.64 392	0.21 162	0.09 153	0.17 555	0.10 244	0.09 210	0.16 310	0.12 205

HanStereo	0.49 409	0.49 383	2.78 636	0.50 612	0.41 595	0.38 120	0.23 289	0.72 373	0.38 157	0.63 557	0.48 360	0.87 615	0.41 445	0.64 392	0.21 162	0.09 153	0.17 555	0.10 244	0.09 210	0.16 310	0.12 205

gwcnet-sp	0.49 409	0.43 338	2.54 596	0.31 350	0.22 337	0.67 531	0.31 467	0.78 443	0.65 480	0.58 503	0.47 346	0.46 391	0.43 474	0.76 436	0.46 451	0.11 358	0.11 407	0.11 325	0.11 329	0.15 272	0.14 277

scenet	0.49 409	0.43 338	2.54 596	0.31 350	0.22 337	0.67 531	0.31 467	0.78 443	0.65 480	0.58 503	0.47 346	0.46 391	0.43 474	0.76 436	0.46 451	0.11 358	0.11 407	0.11 325	0.11 329	0.15 272	0.14 277

ssnet	0.49 409	0.43 338	2.54 596	0.31 350	0.22 337	0.67 531	0.31 467	0.78 443	0.65 480	0.58 503	0.47 346	0.46 391	0.43 474	0.76 436	0.46 451	0.11 358	0.11 407	0.11 325	0.11 329	0.15 272	0.14 277

TestStereo1	0.49 409	0.81 547	1.85 400	0.39 530	0.57 652	0.56 363	0.34 506	0.75 403	0.69 515	0.44 339	0.63 514	0.35 298	0.42 463	0.64 392	0.29 295	0.10 265	0.08 203	0.12 395	0.10 254	0.33 562	0.26 526

SA-5K	0.49 409	0.81 547	1.85 400	0.39 530	0.57 652	0.56 363	0.34 506	0.75 403	0.69 515	0.44 339	0.63 514	0.35 298	0.42 463	0.64 392	0.29 295	0.10 265	0.08 203	0.12 395	0.10 254	0.33 562	0.26 526

Prome-Stereo	0.49 409	0.30 206	1.76 344	0.60 658	0.23 358	0.63 489	0.42 557	0.62 312	0.60 407	0.59 517	1.03 649	0.43 359	0.72 613	0.60 380	0.33 357	0.09 153	0.07 85	0.10 244	0.09 210	0.11 151	0.43 641

test_sample4	0.50 421	0.42 332	1.88 415	0.32 380	0.19 269	0.56 363	0.26 375	0.93 573	0.65 480	0.54 447	0.54 433	0.45 379	0.36 384	1.79 595	0.36 385	0.13 456	0.10 352	0.13 458	0.12 370	0.17 334	0.16 355

test_sample3	0.50 421	0.41 322	1.88 415	0.32 380	0.19 269	0.57 382	0.25 351	0.92 565	0.64 464	0.52 423	0.49 377	0.47 399	0.35 378	1.79 595	0.37 393	0.13 456	0.10 352	0.12 395	0.11 329	0.16 310	0.16 355

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 421	0.33 238	0.93 133	0.26 202	0.22 337	0.46 219	0.20 158	1.10 666	1.34 683	3.16 733	0.32 239	0.22 147	0.20 155	0.30 132	0.22 188	0.10 265	0.09 299	0.11 325	0.09 210	0.15 272	0.19 413

SMFormer	0.50 421	0.46 364	1.60 289	0.30 320	0.15 113	0.45 199	0.24 326	0.90 544	0.72 545	0.56 474	0.64 531	0.51 420	0.41 445	1.87 613	0.49 471	0.13 456	0.10 352	0.11 325	0.10 254	0.15 272	0.16 355

tta	0.50 421	0.46 364	1.60 289	0.30 320	0.15 113	0.45 199	0.24 326	0.90 544	0.72 545	0.56 474	0.64 531	0.51 420	0.41 445	1.87 613	0.49 471	0.13 456	0.10 352	0.11 325	0.10 254	0.14 244	0.11 156

DCRE	0.50 421	0.63 459	2.13 499	0.30 320	0.23 358	0.45 199	0.24 326	0.59 290	0.53 343	0.50 401	2.10 696	0.42 355	0.26 266	0.35 196	0.23 199	0.09 153	0.14 486	0.10 244	0.32 629	0.16 310	0.15 320

RAFT+CT+SA	0.50 421	0.86 566	1.82 390	0.37 503	0.75 677	0.54 331	0.34 506	0.77 427	0.63 456	0.38 303	0.55 443	0.34 294	0.29 329	0.68 412	0.27 266	0.09 153	0.07 85	0.11 325	0.51 681	0.29 524	0.41 639

NINENet	0.50 421	0.33 238	1.69 308	0.55 639	0.25 397	0.91 638	0.23 289	0.98 614	0.71 535	0.53 434	0.55 443	0.66 507	0.30 340	1.22 506	0.32 344	0.15 523	0.13 467	0.16 547	0.11 329	0.16 310	0.13 248

SA	0.50 421	0.75 516	1.95 452	0.31 350	0.61 665	0.57 382	0.31 467	0.91 556	0.73 560	0.42 326	0.62 501	0.38 319	0.47 513	0.68 412	0.29 295	0.09 153	0.09 299	0.13 458	0.32 629	0.30 536	0.10 125

CSP-Net	0.50 421	0.39 304	1.25 201	0.29 298	0.23 358	0.77 594	0.35 514	0.86 512	0.57 381	0.59 517	0.59 473	0.65 500	0.40 434	1.77 590	0.44 445	0.16 544	0.11 407	0.10 244	0.10 254	0.20 400	0.14 277

GwcNet-ADL	0.50 421	0.74 513	2.90 652	0.31 350	0.20 291	0.58 399	0.29 445	0.87 523	0.64 464	0.47 363	0.47 346	0.56 453	0.33 367	0.46 299	0.46 451	0.13 456	0.12 441	0.09 174	0.09 210	0.14 244	0.21 447

RAFT_R40	0.50 421	0.21 42	1.76 344	0.50 612	0.40 586	0.61 450	0.53 611	0.56 269	0.60 407	0.56 474	0.54 433	0.55 440	0.51 534	1.57 557	0.53 490	0.11 358	0.07 85	0.12 395	0.10 254	0.16 310	0.09 86

GMM-Stereo	0.50 421	0.23 81	2.41 557	0.54 632	0.24 373	0.77 594	0.46 587	0.59 290	0.57 381	0.58 503	0.73 584	0.47 399	0.43 474	0.68 412	0.27 266	0.10 265	0.06 24	0.13 458	0.13 404	0.14 244	0.44 643

MMNet	0.50 421	0.48 379	1.93 439	0.33 407	0.27 428	0.79 603	0.28 420	0.81 467	0.74 564	0.60 527	0.56 455	0.59 470	0.55 549	0.79 446	0.59 520	0.10 265	0.09 299	0.12 395	0.11 329	0.13 210	0.14 277

DeepPruner_ROB	0.50 421	0.70 493	1.94 449	0.29 298	0.26 415	0.63 489	0.31 467	0.80 463	0.48 287	0.61 536	0.55 443	0.66 507	0.38 411	0.98 471	0.40 419	0.19 588	0.14 486	0.14 497	0.14 433	0.23 448	0.17 376

StereoDRNet-Refined	0.50 421	0.41 322	1.50 272	0.33 407	0.21 308	0.68 543	0.26 375	0.81 467	0.68 506	0.67 580	0.68 553	0.73 554	0.42 463	1.10 488	0.59 520	0.11 358	0.08 203	0.14 497	0.14 433	0.25 479	0.21 447
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet_ROB	0.50 421	1.15 659	1.73 323	0.31 350	0.21 308	0.58 399	0.22 248	0.95 596	0.82 613	0.58 503	0.62 501	0.57 460	0.39 425	0.84 452	0.40 419	0.11 358	0.08 203	0.09 174	0.06 25	0.21 416	0.13 248

Hybrid-DGEV-2	0.51 438	0.84 558	1.75 335	0.32 380	0.17 184	0.73 570	0.18 114	0.83 481	0.69 515	0.52 423	0.38 286	0.53 429	0.42 463	0.99 472	0.92 582	0.10 265	0.08 203	0.11 325	0.10 254	0.25 479	0.23 489

G2L-ROB	0.51 438	0.95 602	1.96 461	0.29 298	0.22 337	0.59 418	0.28 420	0.76 415	0.57 381	0.55 465	0.45 330	0.70 541	0.32 359	1.38 524	0.47 460	0.11 358	0.07 85	0.09 174	0.08 159	0.20 400	0.13 248

DFGA-Net	0.51 438	1.06 641	1.75 335	0.30 320	0.24 373	0.54 331	0.22 248	0.63 321	0.60 407	0.48 382	0.51 393	0.35 298	0.27 287	1.82 604	0.53 490	0.10 265	0.08 203	0.12 395	0.12 370	0.37 604	0.15 320

test_sample5	0.51 438	0.43 338	1.83 394	0.32 380	0.18 232	0.55 346	0.26 375	0.92 565	0.65 480	0.53 434	0.59 473	0.45 379	0.36 384	1.87 613	0.36 385	0.13 456	0.10 352	0.13 458	0.12 370	0.17 334	0.16 355

DualNet	0.51 438	0.43 338	1.83 394	0.32 380	0.18 232	0.55 346	0.26 375	0.92 565	0.65 480	0.54 447	0.62 501	0.45 379	0.36 384	1.87 613	0.36 385	0.13 456	0.10 352	0.13 458	0.12 370	0.17 334	0.16 355

test_5	0.51 438	0.87 570	1.99 467	0.37 503	0.65 669	0.58 399	0.35 514	0.78 443	0.62 443	0.48 382	0.55 443	0.45 379	0.40 434	0.72 427	0.30 318	0.09 153	0.07 85	0.12 395	0.12 370	0.33 562	0.38 622

Sa-1000	0.51 438	0.72 500	1.90 427	0.31 350	0.60 661	0.60 430	0.31 467	0.94 582	0.71 535	0.52 423	0.83 607	0.42 355	0.33 367	0.68 412	0.28 280	0.10 265	0.09 299	0.13 458	0.29 604	0.29 524	0.10 125

dad	0.51 438	1.01 629	1.74 328	0.29 298	0.19 269	0.60 430	0.26 375	0.52 237	0.75 578	0.63 557	0.63 514	0.63 486	0.33 367	0.85 454	0.47 460	0.27 648	0.15 517	0.40 672	0.18 517	0.22 433	0.14 277

PSMNet-ADL	0.51 438	0.38 291	1.65 297	0.35 458	0.21 308	0.67 531	0.26 375	0.74 392	0.55 365	0.42 326	0.52 408	0.70 541	0.45 487	1.91 625	0.57 512	0.15 523	0.13 467	0.11 325	0.13 404	0.15 272	0.20 432

Pruner-Stereo	0.51 438	0.27 144	1.78 357	1.79 716	0.19 269	0.62 471	0.45 584	0.57 275	0.60 407	0.61 536	0.48 360	0.41 341	0.24 230	0.46 299	1.00 598	0.12 421	0.07 85	0.12 395	0.10 254	0.12 173	0.13 248

CFNet-ft	0.51 438	0.76 517	1.79 377	0.28 261	0.30 470	0.63 489	0.28 420	0.66 335	0.55 365	0.45 350	0.57 464	0.74 560	0.41 445	1.46 537	0.42 430	0.14 501	0.10 352	0.28 646	0.13 404	0.18 362	0.14 277

STTStereo	0.51 438	0.69 487	2.14 504	0.36 479	0.30 470	0.61 450	0.32 490	0.77 427	0.60 407	0.60 527	0.54 433	0.67 517	0.43 474	0.86 457	0.42 430	0.16 544	0.15 517	0.17 568	0.20 550	0.16 310	0.15 320

CFNet_RVC	0.51 438	0.76 517	1.79 377	0.28 261	0.30 470	0.63 489	0.28 420	0.66 335	0.55 365	0.45 350	0.57 464	0.74 560	0.41 445	1.46 537	0.42 430	0.14 501	0.10 352	0.28 646	0.13 404	0.18 362	0.14 277

iResNet	0.51 438	0.76 517	2.59 604	0.41 550	0.17 184	0.64 503	0.27 400	0.82 475	0.70 525	0.57 485	0.64 531	0.43 359	0.36 384	0.70 423	0.52 486	0.10 265	0.07 85	0.09 174	0.08 159	0.21 416	0.13 248

test_sample6	0.52 452	0.44 350	1.81 384	0.33 407	0.18 232	0.55 346	0.27 400	0.94 582	0.66 495	0.54 447	0.62 501	0.47 399	0.36 384	1.97 631	0.38 400	0.14 501	0.10 352	0.13 458	0.13 404	0.17 334	0.16 355

CoDeX	0.52 452	0.43 338	2.25 528	0.29 298	0.26 415	0.61 450	0.32 490	0.99 626	0.68 506	0.48 382	0.55 443	0.52 426	0.40 434	1.60 564	0.35 379	0.12 421	0.09 299	0.11 325	0.10 254	0.13 210	0.12 205

SepStereo	0.52 452	0.35 265	1.55 281	0.33 407	0.34 530	0.50 279	0.42 557	0.83 481	0.74 564	0.83 636	0.68 553	0.56 453	0.48 522	1.56 553	0.46 451	0.12 421	0.08 203	0.12 395	0.09 210	0.18 362	0.15 320

SST-Stereo	0.52 452	0.20 26	1.76 344	0.62 660	0.53 642	0.62 471	0.66 649	0.55 263	0.61 425	0.58 503	0.53 421	0.52 426	0.60 572	1.59 563	0.29 295	0.11 358	0.07 85	0.12 395	0.10 254	0.16 310	0.10 125

LMCR-Stereo	0.52 452	0.71 495	2.39 553	0.40 542	0.21 308	0.74 576	0.31 467	1.02 646	0.64 464	0.61 536	0.63 514	0.39 326	0.51 534	0.62 387	0.42 430	0.19 588	0.09 299	0.12 395	0.09 210	0.23 448	0.12 205

delet	0.52 452	0.54 413	1.62 295	0.31 350	0.35 543	0.74 576	0.46 587	0.85 502	0.74 564	0.55 465	0.60 489	0.67 517	0.50 532	1.12 495	0.57 512	0.11 358	0.11 407	0.13 458	0.14 433	0.16 310	0.12 205

SME	0.53 458	1.10 646	1.55 281	0.35 458	0.20 291	0.65 517	0.25 351	0.67 346	0.48 287	0.47 363	0.49 377	0.35 298	0.36 384	1.79 595	0.51 482	0.26 642	0.10 352	0.12 395	0.13 404	0.45 648	0.25 515

IGEV-FE	0.53 458	0.34 256	2.91 653	0.32 380	0.18 232	0.54 331	0.21 205	0.72 373	0.42 217	0.81 630	0.51 393	0.70 541	0.41 445	0.48 318	1.13 619	0.09 153	0.15 517	0.10 244	0.35 641	0.19 384	0.09 86

IGEV_Zeroshot_test	0.53 458	0.33 238	2.91 653	0.32 380	0.18 232	0.54 331	0.21 205	0.72 373	0.42 217	0.81 630	0.51 393	0.71 546	0.41 445	0.48 318	1.13 619	0.09 153	0.15 517	0.10 244	0.35 641	0.19 384	0.09 86

TRStereo	0.53 458	0.76 517	2.38 551	0.42 561	0.29 452	0.69 549	0.23 289	1.81 708	0.55 365	0.36 287	0.32 239	0.47 399	0.40 434	0.46 299	0.25 240	0.12 421	0.11 407	0.11 325	0.41 663	0.13 210	0.32 586

RAFT-345	0.53 458	0.30 206	2.34 543	0.38 520	0.34 530	0.58 399	0.42 557	0.47 175	0.61 425	0.51 414	1.00 643	0.43 359	0.28 306	1.57 557	0.82 574	0.10 265	0.07 85	0.11 325	0.09 210	0.10 114	0.08 56

cf-r	0.53 458	0.81 547	2.15 505	0.33 407	0.28 442	0.60 430	0.28 420	0.78 443	0.64 464	0.51 414	0.60 489	0.75 566	0.40 434	1.32 517	0.43 439	0.13 456	0.09 299	0.11 325	0.12 370	0.15 272	0.14 277

PSMNet-RSSM	0.53 458	0.82 551	1.78 357	0.31 350	0.25 397	0.58 399	0.28 420	0.84 493	0.60 407	0.50 401	0.61 496	0.67 517	0.43 474	1.68 574	0.42 430	0.15 523	0.10 352	0.14 497	0.16 483	0.15 272	0.13 248

MyStereo8	0.54 465	0.80 542	2.76 631	0.32 380	0.33 517	0.71 557	0.20 158	0.87 523	0.57 381	0.51 414	0.59 473	0.50 416	0.33 367	0.68 412	0.55 500	0.10 265	0.29 646	0.10 244	0.13 404	0.21 416	0.34 601

MyStereo06	0.54 465	0.41 322	2.68 615	0.30 320	0.23 358	0.60 430	0.30 454	0.81 467	0.44 236	0.84 638	0.52 408	0.78 578	0.58 565	0.48 318	1.10 615	0.09 153	0.17 555	0.12 395	0.10 254	0.16 310	0.20 432

iRaft-Stereo_5w	0.54 465	1.01 629	2.08 487	0.27 228	0.21 308	0.49 265	0.28 420	0.73 387	0.58 392	0.40 312	0.61 496	0.62 484	0.46 503	1.78 591	0.47 460	0.09 153	0.07 85	0.11 325	0.10 254	0.39 621	0.12 205

IPLGR	0.54 465	0.56 425	2.68 615	0.36 479	0.18 232	0.62 471	0.54 615	1.02 646	0.64 464	0.73 606	0.46 339	0.47 399	0.45 487	1.12 495	0.29 295	0.09 153	0.08 203	0.11 325	0.09 210	0.19 384	0.12 205

AACVNet	0.54 465	0.78 537	1.73 323	0.36 479	0.21 308	0.57 382	0.25 351	0.71 367	0.51 313	0.55 465	0.59 473	0.64 495	0.41 445	2.13 651	0.41 427	0.14 501	0.11 407	0.14 497	0.11 329	0.33 562	0.15 320

LCNet	0.54 465	0.37 278	1.78 357	0.92 686	0.22 337	0.96 644	0.30 454	0.59 290	0.58 392	0.51 414	0.55 443	0.41 341	0.76 624	0.84 452	0.26 254	0.09 153	0.06 24	0.12 395	0.18 517	0.98 699	0.39 628

IRAFT_RVC	0.54 465	0.53 404	1.78 357	0.46 593	0.21 308	0.58 399	0.43 564	0.65 332	0.66 495	0.54 447	0.50 387	0.49 413	0.51 534	1.58 561	1.01 602	0.11 358	0.25 632	0.13 458	0.10 254	0.15 272	0.13 248

GEStereo_RVC	0.54 465	0.87 570	1.95 452	0.47 598	0.25 397	0.62 471	0.37 531	1.00 635	0.74 564	0.53 434	0.54 433	0.59 470	0.44 482	1.10 488	0.46 451	0.15 523	0.11 407	0.12 395	0.10 254	0.26 500	0.19 413

UNet	0.54 465	0.44 350	2.83 641	0.31 350	0.33 517	0.74 576	0.27 400	0.82 475	0.61 425	0.53 434	0.54 433	0.72 549	0.54 544	0.78 445	0.56 508	0.11 358	0.09 299	0.13 458	0.11 329	0.14 244	0.12 205

HGLStereo	0.54 465	0.69 487	2.00 469	0.35 458	0.40 586	0.66 524	0.30 454	0.83 481	0.62 443	0.57 485	0.69 562	0.69 531	0.54 544	1.07 483	0.55 500	0.13 456	0.13 467	0.13 458	0.11 329	0.19 384	0.17 376

DSFCA	0.54 465	0.35 265	1.41 245	0.28 261	0.28 442	0.79 603	0.88 679	0.76 415	0.70 525	0.72 602	0.66 542	0.67 517	0.57 559	1.17 502	0.63 529	0.16 544	0.14 486	0.13 458	0.14 433	0.16 310	0.13 248

DLCB_ROB	0.54 465	0.55 422	1.49 268	0.36 479	0.25 397	0.65 517	0.36 522	0.80 463	0.70 525	0.72 602	0.69 562	0.83 597	0.46 503	1.53 550	0.60 522	0.13 456	0.12 441	0.14 497	0.14 433	0.14 244	0.13 248

DNS	0.55 477	0.72 500	0.93 133	0.30 320	0.50 633	0.41 152	0.20 158	0.48 190	0.39 172	0.18 63	0.49 377	0.27 227	0.19 140	1.22 506	0.66 538	0.10 265	0.48 688	0.11 325	0.21 558	1.72 720	1.49 721

G2L-Stereo_test	0.55 477	0.97 613	1.89 422	0.33 407	0.24 373	0.75 582	0.38 538	0.79 459	0.60 407	0.60 527	0.54 433	0.74 560	0.39 425	1.56 553	0.43 439	0.10 265	0.08 203	0.08 70	0.08 159	0.28 517	0.13 248

G2L-Stereo	0.55 477	0.85 563	2.18 512	0.31 350	0.27 428	0.59 418	0.27 400	0.77 427	0.55 365	0.54 447	0.52 408	0.71 546	0.36 384	1.75 586	0.50 476	0.13 456	0.11 407	0.13 458	0.11 329	0.29 524	0.15 320

ssnet_v2	0.55 477	0.60 438	1.86 408	0.32 380	0.22 337	0.72 563	0.44 575	0.94 582	0.74 564	0.63 557	0.54 433	0.81 590	0.47 513	0.77 441	0.70 549	0.16 544	0.14 486	0.14 497	0.14 433	0.30 536	0.30 566

raft_robust	0.55 477	0.84 558	1.73 323	0.28 261	0.54 644	0.53 324	0.25 351	0.88 532	0.75 578	0.48 382	0.46 339	0.76 572	0.75 622	1.46 537	0.27 266	0.09 153	0.10 352	0.10 244	0.30 614	0.26 500	0.16 355

XX-Stereo	0.55 477	0.54 413	3.50 694	0.48 606	0.39 576	0.54 331	0.17 91	0.89 538	0.40 190	0.44 339	0.65 540	0.85 606	0.19 140	0.77 441	0.21 162	0.10 265	0.14 486	0.10 244	0.32 629	0.17 334	0.14 277

ac_64	0.55 477	0.46 364	1.92 436	0.36 479	0.34 530	0.63 489	0.31 467	0.82 475	0.61 425	0.55 465	0.51 393	0.89 621	0.48 522	1.83 605	0.55 500	0.14 501	0.11 407	0.12 395	0.12 370	0.18 362	0.12 205

GANet-RSSM	0.55 477	0.73 508	1.90 427	0.36 479	0.26 415	0.59 418	0.27 400	0.78 443	0.52 325	0.47 363	0.57 464	0.63 486	0.45 487	1.92 629	0.43 439	0.14 501	0.10 352	0.25 638	0.11 329	0.34 574	0.14 277

CCAANet	0.55 477	0.73 508	2.47 575	0.30 320	0.24 373	0.55 346	0.24 326	0.84 493	0.64 464	0.40 312	0.67 545	0.56 453	0.36 384	1.87 613	0.41 427	0.10 265	0.08 203	0.13 458	0.12 370	0.11 151	0.13 248

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 477	0.92 587	2.36 549	0.38 520	0.37 564	0.60 430	0.28 420	0.82 475	0.62 443	0.62 547	0.55 443	0.72 549	0.45 487	1.00 475	0.43 439	0.15 523	0.11 407	0.14 497	0.14 433	0.15 272	0.16 355
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DNSM	0.56 487	0.71 495	0.86 109	0.25 154	0.14 81	0.44 189	0.20 158	0.48 190	0.44 236	0.21 117	0.45 330	0.26 213	0.22 187	1.29 515	1.02 604	0.11 358	0.47 684	0.08 70	0.14 433	1.91 724	1.50 723

Zero-FE251	0.56 487	0.29 188	1.27 206	0.26 202	0.16 150	0.44 189	0.16 77	0.44 129	0.35 103	5.31 738	0.19 69	0.22 147	0.19 140	0.24 43	1.08 612	0.10 265	0.07 85	0.08 70	0.06 25	0.09 81	0.13 248

CBFPSM	0.56 487	0.91 585	1.82 390	0.28 261	0.23 358	0.71 557	0.37 531	0.72 373	0.64 464	0.50 401	0.49 377	1.03 653	0.83 634	0.62 387	1.35 644	0.10 265	0.12 441	0.10 244	0.10 254	0.18 362	0.19 413

CRFU-Net	0.56 487	0.38 291	1.86 408	0.46 593	0.26 415	0.82 615	0.36 522	0.90 544	0.49 295	0.62 547	0.59 473	0.78 578	1.35 684	1.00 475	0.48 466	0.15 523	0.14 486	0.17 568	0.10 254	0.19 384	0.14 277

CIPLG	0.56 487	1.19 666	2.46 569	0.80 677	0.31 491	0.61 450	0.57 628	0.76 415	0.57 381	0.56 474	0.63 514	0.41 341	0.30 340	0.45 290	0.40 419	0.11 358	0.20 591	0.13 458	0.13 404	0.35 587	0.19 413

DAS	0.56 487	0.35 265	1.55 281	0.33 407	0.34 530	0.50 279	0.42 557	0.83 481	0.74 564	0.83 636	0.68 553	0.56 453	0.48 522	2.40 671	0.46 451	0.12 421	0.08 203	0.12 395	0.09 210	0.18 362	0.15 320

AASNet	0.56 487	1.03 635	2.34 543	0.37 503	0.33 517	0.65 517	0.29 445	0.96 601	0.73 560	0.54 447	0.60 489	0.55 440	0.38 411	0.59 373	0.58 517	0.14 501	0.12 441	0.13 458	0.10 254	0.43 638	0.24 503

ACRE	0.56 487	1.14 655	2.77 634	0.76 673	0.28 442	0.60 430	0.56 624	0.76 415	0.58 392	0.55 465	0.62 501	0.41 341	0.29 329	0.44 274	0.39 411	0.11 358	0.19 580	0.13 458	0.14 433	0.36 595	0.18 396

iinet-f	0.57 495	0.93 593	2.27 531	0.31 350	0.25 397	0.83 618	0.33 500	0.81 467	0.65 480	0.54 447	0.63 514	0.73 554	0.67 601	0.73 428	0.67 542	0.13 456	0.13 467	0.11 325	0.10 254	0.43 638	0.16 355

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 495	0.87 570	2.11 493	0.32 380	0.30 470	0.84 620	0.40 547	0.88 532	0.72 545	0.65 574	0.73 584	0.66 507	0.57 559	0.93 464	0.71 552	0.13 456	0.07 85	0.10 244	0.08 159	0.15 272	0.14 277

psm_up	0.57 495	0.61 443	1.83 394	0.35 458	0.30 470	0.64 503	0.37 531	0.90 544	0.68 506	0.59 517	0.55 443	0.68 524	0.54 544	1.91 625	0.46 451	0.16 544	0.15 517	0.16 547	0.15 460	0.23 448	0.13 248

GwcNet-RSSM	0.57 495	0.94 595	2.13 499	0.32 380	0.25 397	0.60 430	0.30 454	0.80 463	0.66 495	0.52 423	0.64 531	0.71 546	0.40 434	1.79 595	0.50 476	0.13 456	0.09 299	0.12 395	0.12 370	0.21 416	0.15 320

DISCO	0.57 495	0.34 256	1.87 413	0.45 587	0.34 530	0.84 620	0.35 514	0.84 493	0.78 597	0.59 517	0.63 514	1.06 660	0.53 541	1.10 488	0.82 574	0.12 421	0.09 299	0.11 325	0.10 254	0.22 433	0.18 396

coex_refinement	0.58 500	0.94 595	1.87 413	0.38 520	0.25 397	0.64 503	0.34 506	0.83 481	0.65 480	0.60 527	0.63 514	0.81 590	0.48 522	1.85 612	0.56 508	0.13 456	0.09 299	0.10 244	0.10 254	0.16 310	0.16 355

PSMNet-RUCA	0.58 500	0.82 551	1.89 422	0.59 654	0.56 650	0.64 503	0.36 522	0.84 493	0.69 515	0.51 414	0.68 553	0.53 429	0.43 474	0.56 362	0.43 439	0.34 665	0.18 567	0.44 678	0.29 604	0.48 654	0.30 566

FACV-RUCA	0.58 500	0.40 312	1.78 357	0.43 566	1.67 719	0.48 246	0.28 420	0.69 355	0.62 443	0.40 312	0.53 421	0.33 286	0.63 589	0.40 246	0.31 331	0.13 456	0.11 407	0.62 690	0.12 370	0.70 681	0.98 700

UGAM	0.58 500	0.47 374	2.21 516	0.30 320	0.19 269	0.53 324	0.34 506	0.59 290	0.63 456	0.44 339	0.73 584	0.78 578	0.37 401	2.58 688	0.39 411	0.10 265	0.08 203	0.17 568	0.14 433	0.42 636	0.17 376

iRaft-Stereo_20w	0.58 500	0.39 304	1.96 461	0.45 587	0.32 502	0.92 640	0.57 628	1.14 671	0.56 377	0.81 630	0.40 300	0.55 440	0.69 606	0.65 403	1.04 608	0.09 153	0.16 535	0.09 174	0.36 650	0.17 334	0.25 515

IPLGR_C	0.58 500	1.25 673	2.72 622	0.80 677	0.31 491	0.60 430	0.61 638	0.76 415	0.58 392	0.56 474	0.62 501	0.41 341	0.31 350	0.43 265	0.40 419	0.11 358	0.22 607	0.13 458	0.15 460	0.35 587	0.19 413

CFNet	0.58 500	0.96 605	1.78 357	0.33 407	0.25 397	0.63 489	0.22 248	0.88 532	0.75 578	0.46 361	0.59 473	0.58 467	0.40 434	2.29 659	0.48 466	0.12 421	0.09 299	0.15 528	0.14 433	0.30 536	0.15 320

NVstereo2D	0.58 500	0.40 312	2.03 478	0.35 458	0.35 543	0.69 549	0.39 544	0.91 556	0.80 605	0.47 363	0.53 421	0.67 517	0.46 503	1.99 635	0.48 466	0.19 588	0.11 407	0.17 568	0.13 404	0.25 479	0.25 515

HUF	0.59 508	0.65 471	2.46 569	0.45 587	0.77 681	0.34 71	0.24 326	0.46 153	0.39 172	0.31 256	0.28 188	0.25 198	0.19 140	0.67 409	0.18 73	0.12 421	2.03 737	0.08 70	0.06 25	0.31 544	1.59 727

DualNet (step1)	0.59 508	0.62 449	1.93 439	0.27 228	0.22 337	0.68 543	0.31 467	0.93 573	0.66 495	0.57 485	0.51 393	0.55 440	0.45 487	1.11 491	0.38 400	0.61 686	0.14 486	0.87 699	0.56 689	0.25 479	0.23 489

Wz-Net-LNSev	0.59 508	0.96 605	2.47 575	0.34 440	0.37 564	0.79 603	0.44 575	0.86 512	0.77 593	0.61 536	0.67 545	0.79 583	0.56 553	0.64 392	0.62 527	0.15 523	0.14 486	0.12 395	0.12 370	0.18 362	0.19 413

OMP-Stereo	0.59 508	0.65 471	1.74 328	0.56 641	0.37 564	0.60 430	0.26 375	0.70 363	0.65 480	0.66 576	0.60 489	0.69 531	0.32 359	2.09 647	1.20 631	0.10 265	0.07 85	0.12 395	0.09 210	0.17 334	0.10 125

IIG-Stereo	0.59 508	0.65 471	1.74 328	0.54 632	0.23 358	0.61 450	0.21 205	0.73 387	0.65 480	0.64 567	0.69 562	0.69 531	0.38 411	2.09 647	1.39 647	0.11 358	0.07 85	0.11 325	0.09 210	0.15 272	0.09 86

iResNetv2_ROB	0.59 508	1.43 688	2.96 656	0.40 542	0.22 337	0.58 399	0.28 420	0.91 556	0.73 560	0.57 485	0.63 514	0.60 477	0.41 445	0.74 431	0.35 379	0.11 358	0.08 203	0.10 244	0.07 111	0.43 638	0.17 376

SACVNet	0.60 514	0.74 513	1.90 427	0.37 503	0.28 442	0.64 503	0.37 531	0.86 512	0.61 425	0.65 574	0.62 501	0.69 531	0.44 482	2.08 645	0.42 430	0.18 572	0.14 486	0.16 547	0.15 460	0.38 611	0.24 503

HHNet	0.60 514	0.65 471	2.60 606	0.36 479	0.25 397	0.64 503	0.61 638	0.64 325	0.62 443	0.55 465	1.13 660	0.32 274	0.60 572	0.42 260	1.79 668	0.15 523	0.07 85	0.12 395	0.10 254	0.18 362	0.15 320

ASMatch	0.60 514	0.43 338	2.58 602	0.91 685	0.36 552	0.56 363	0.25 351	0.52 237	0.61 425	0.47 363	1.21 664	0.47 399	0.66 599	1.34 520	0.94 585	0.10 265	0.08 203	0.11 325	0.11 329	0.10 114	0.16 355

PFNet	0.60 514	0.33 238	2.47 575	0.41 550	0.55 647	0.62 471	0.27 400	0.61 308	0.63 456	0.61 536	0.56 455	0.45 379	0.32 359	1.88 622	1.14 621	0.28 652	0.09 299	0.12 395	0.16 483	0.26 500	0.20 432

ADLNet	0.60 514	0.71 495	1.95 452	0.35 458	0.34 530	0.67 531	0.34 506	0.90 544	0.74 564	0.68 586	0.62 501	0.80 587	0.45 487	1.78 591	0.64 534	0.14 501	0.11 407	0.14 497	0.14 433	0.29 524	0.21 447

ARAFT	0.60 514	1.23 670	3.10 670	0.28 261	0.16 150	0.64 503	0.36 522	0.90 544	0.67 504	0.61 536	0.49 377	0.55 440	0.31 350	1.24 512	0.32 344	0.10 265	0.08 203	0.14 497	0.13 404	0.37 604	0.21 447

ETE_ROB	0.60 514	0.71 495	1.55 281	0.37 503	0.25 397	0.69 549	0.51 604	1.47 693	0.70 525	0.80 624	0.69 562	0.85 606	0.49 529	1.36 522	0.58 517	0.16 544	0.13 467	0.19 597	0.16 483	0.21 416	0.23 489

LALA_ROB	0.60 514	0.76 517	1.69 308	0.36 479	0.29 452	0.79 603	0.55 619	0.94 582	0.77 593	0.81 630	0.67 545	0.94 635	0.49 529	0.99 472	0.73 559	0.21 607	0.15 517	0.20 607	0.18 517	0.23 448	0.21 447

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 522	0.61 443	3.35 691	0.33 407	0.58 654	0.66 524	0.20 158	0.98 614	0.55 365	0.73 606	0.52 408	0.99 645	0.65 594	0.58 367	0.29 295	0.10 265	0.16 535	0.10 244	0.41 663	0.29 524	0.20 432

RAFT-RH_RVC	0.61 522	0.50 391	2.33 541	0.36 479	0.29 452	0.60 430	0.18 114	0.44 129	0.58 392	0.76 614	1.91 692	0.47 399	0.29 329	1.60 564	1.23 635	0.14 501	0.07 85	0.13 458	0.13 404	0.10 114	0.09 86

FADNet-RVC	0.61 522	1.26 675	2.12 497	0.33 407	0.26 415	0.59 418	0.29 445	0.86 512	0.62 443	0.45 350	0.50 387	0.62 484	0.46 503	1.73 582	0.55 500	0.17 559	0.20 591	0.17 568	0.18 517	0.59 672	0.28 544

RASNet	0.61 522	0.68 483	2.03 478	0.35 458	0.46 624	0.65 517	0.28 420	0.78 443	0.70 525	0.48 382	0.64 531	0.93 631	0.61 581	2.21 655	0.73 559	0.12 421	0.09 299	0.09 174	0.10 254	0.14 244	0.11 156

XPNet_ROB	0.61 522	0.72 500	1.66 302	0.37 503	0.27 428	0.67 531	0.47 595	0.89 538	0.71 535	0.78 620	0.70 572	0.81 590	0.53 541	1.70 577	0.76 563	0.21 607	0.16 535	0.16 547	0.15 460	0.20 400	0.21 447

252Zero-FE	0.62 527	0.27 144	0.83 101	0.24 126	0.13 56	0.31 47	0.13 12	0.39 78	0.32 58	8.03 741	0.23 125	0.12 3	0.12 12	0.26 71	0.44 445	0.09 153	0.12 441	0.07 2	0.06 25	0.09 81	0.12 205

YMNet	0.62 527	0.72 500	1.93 439	0.41 550	0.41 595	0.87 630	0.43 564	0.87 523	0.71 535	0.74 609	0.81 602	0.83 597	0.46 503	0.86 457	0.93 583	0.19 588	0.22 607	0.20 607	0.17 503	0.41 629	0.21 447

YMNet_1	0.62 527	0.72 500	1.93 439	0.41 550	0.41 595	0.87 630	0.43 564	0.87 523	0.71 535	0.74 609	0.81 602	0.83 597	0.46 503	0.86 457	0.93 583	0.19 588	0.22 607	0.20 607	0.17 503	0.41 629	0.21 447

DDVS	0.62 527	0.40 312	1.40 243	2.21 725	0.35 543	0.87 630	1.00 690	0.69 355	0.50 306	0.53 434	0.56 455	0.90 623	0.37 401	1.22 506	0.47 460	0.15 523	0.14 486	0.14 497	0.12 370	0.19 384	0.22 462

DRaft	0.62 527	0.38 291	1.76 344	0.24 126	0.16 150	0.64 503	0.66 649	0.53 246	0.53 343	0.67 580	0.99 641	0.38 319	1.00 658	1.44 531	2.10 682	0.10 265	0.14 486	0.10 244	0.14 433	0.18 362	0.21 447

DMCA-RVC	0.62 527	0.96 605	2.63 608	0.36 479	0.90 687	0.56 363	0.31 467	0.69 355	0.57 381	0.68 586	0.52 408	0.59 470	0.56 553	1.23 509	0.53 490	0.16 544	0.38 667	0.20 607	0.15 460	0.20 400	0.15 320

HSM	0.62 527	0.76 517	1.72 320	0.30 320	0.29 452	0.64 503	0.28 420	0.94 582	0.62 443	0.58 503	0.57 464	1.40 686	0.64 592	2.59 689	0.42 430	0.11 358	0.08 203	0.10 244	0.08 159	0.14 244	0.11 156

UGAM-zero	0.63 534	0.39 304	2.49 580	0.30 320	0.49 630	0.67 531	0.19 130	0.91 556	0.45 252	0.77 618	0.45 330	1.16 674	0.82 633	2.05 640	0.29 295	0.09 153	0.15 517	0.09 174	0.44 667	0.11 151	0.22 462

fast-acv-ft	0.63 534	0.88 574	3.10 670	0.38 520	0.30 470	0.79 603	0.48 599	0.69 355	0.72 545	0.58 503	0.78 598	0.76 572	0.60 572	0.67 409	0.73 559	0.15 523	0.15 517	0.18 590	0.17 503	0.37 604	0.16 355

PSM-AAD	0.63 534	0.22 60	1.77 353	0.37 503	0.23 358	0.86 626	1.17 702	0.59 290	0.60 407	0.64 567	0.71 576	0.68 524	2.93 717	0.65 403	0.31 331	0.09 153	0.07 85	0.17 568	0.15 460	0.13 210	0.33 597

PS-NSSS	0.63 534	1.00 625	1.81 384	0.30 320	0.31 491	0.63 489	0.34 506	0.98 614	0.69 515	0.54 447	0.74 587	0.51 420	0.41 445	2.43 676	0.48 466	0.24 633	0.17 555	0.27 642	0.18 517	0.27 511	0.21 447

z-ln-s-r	0.64 538	0.89 579	2.23 524	0.32 380	0.26 415	0.57 382	0.37 531	0.84 493	0.76 588	0.51 414	0.81 602	0.64 495	0.45 487	2.06 641	1.27 639	0.10 265	0.07 85	0.11 325	0.09 210	0.24 465	0.13 248

TransformOpticalFlow	0.64 538	0.56 425	2.66 613	0.44 573	0.26 415	0.62 471	0.28 420	0.83 481	0.71 535	0.76 614	0.74 587	0.91 625	0.85 638	1.83 605	0.81 573	0.10 265	0.07 85	0.11 325	0.09 210	0.11 151	0.12 205

pcwnet_v2	0.64 538	0.49 383	4.41 710	0.32 380	0.27 428	0.60 430	0.25 351	0.97 610	0.88 630	0.59 517	0.70 572	0.63 486	0.55 549	0.66 408	0.37 393	0.17 559	0.15 517	0.15 528	0.14 433	0.21 416	0.23 489

RAFT + AFF	0.64 538	1.20 667	1.95 452	0.34 440	0.33 517	0.67 531	0.52 607	0.99 626	0.74 564	0.53 434	0.58 470	0.57 460	0.80 630	1.76 587	0.51 482	0.12 421	0.27 642	0.15 528	0.14 433	0.43 638	0.29 552

FADNet	0.64 538	1.22 669	2.06 480	0.32 380	0.30 470	0.66 524	0.29 445	0.88 532	0.72 545	0.44 339	0.48 360	0.66 507	0.57 559	1.84 610	0.45 450	0.46 677	0.20 591	0.17 568	0.19 537	0.59 672	0.24 503

DRN-Test	0.64 538	0.43 338	2.44 565	0.39 530	0.44 605	0.80 611	0.41 553	1.02 646	0.78 597	0.80 624	0.63 514	0.69 531	0.56 553	1.79 595	0.69 547	0.15 523	0.12 441	0.17 568	0.16 483	0.18 362	0.17 376

StereoDRNet	0.64 538	0.88 574	2.35 546	0.41 550	0.45 616	0.73 570	0.47 595	0.94 582	0.74 564	0.75 611	0.54 433	0.74 560	0.47 513	1.70 577	0.72 556	0.15 523	0.14 486	0.15 528	0.14 433	0.20 400	0.19 413

NOSS_ROB	0.64 538	0.65 471	1.62 295	0.46 593	0.25 397	0.67 531	0.30 454	0.93 573	0.77 593	0.59 517	0.57 464	0.77 574	0.38 411	2.78 701	0.44 445	0.23 624	0.24 619	0.28 646	0.26 589	0.27 511	0.39 628

noway7	0.65 546	2.12 726	4.60 712	0.34 440	0.20 291	0.46 219	0.26 375	0.77 427	0.64 464	0.34 274	0.39 295	0.50 416	0.46 503	0.40 246	0.54 496	0.09 153	0.07 85	0.10 244	0.09 210	0.29 524	0.30 566

Select-FE	0.65 546	0.67 480	2.76 631	0.49 608	0.55 647	0.79 603	0.16 77	0.90 544	0.53 343	0.84 638	0.55 443	0.91 625	0.75 622	0.57 363	1.16 625	0.11 358	0.18 567	0.11 325	0.49 677	0.14 244	0.31 576

Wz-Net-MNSev	0.65 546	0.97 613	2.19 514	0.36 479	0.33 517	0.90 636	0.60 634	0.92 565	0.81 612	0.75 611	0.72 581	0.73 554	0.65 594	1.39 525	0.71 552	0.16 544	0.13 467	0.14 497	0.14 433	0.24 465	0.18 396

FINET	0.65 546	0.95 602	3.06 666	0.35 458	0.40 586	0.58 399	0.48 599	0.92 565	1.10 665	0.57 485	0.68 553	0.47 399	0.44 482	1.15 500	0.60 522	0.23 624	0.21 601	0.17 568	0.15 460	0.26 500	0.25 515

CVANet_RVC	0.65 546	0.80 542	2.13 499	0.36 479	0.26 415	0.62 471	0.42 557	0.84 493	0.72 545	0.69 588	0.68 553	0.68 524	0.52 539	2.64 691	0.42 430	0.19 588	0.12 441	0.22 619	0.17 503	0.37 604	0.15 320

NCCL2	0.65 546	0.94 595	1.96 461	0.43 566	0.30 470	0.71 557	0.68 655	0.84 493	0.65 480	0.70 594	0.60 489	0.86 613	0.54 544	1.56 553	0.57 512	0.20 599	0.16 535	0.67 693	0.25 581	0.22 433	0.24 503

RT-IGEV	0.66 552	0.25 113	2.11 493	0.56 641	0.46 624	0.62 471	0.54 615	0.99 626	0.75 578	0.79 622	0.93 631	0.85 606	0.78 628	0.59 373	1.64 661	0.12 421	0.16 535	0.11 325	0.47 672	0.28 517	0.30 566

TCMNet	0.66 552	0.85 563	2.55 601	0.50 612	0.52 641	0.72 563	0.39 544	0.87 523	0.72 545	0.58 503	0.68 553	0.63 486	0.46 503	1.70 577	0.63 529	0.18 572	0.18 567	0.23 626	0.18 517	0.38 611	0.27 535

ACV-stereo	0.66 552	0.76 517	2.86 642	0.32 380	0.25 397	1.01 652	0.60 634	0.59 290	0.52 325	0.41 321	0.45 330	1.55 692	0.94 653	1.40 528	0.69 547	0.14 501	0.13 467	0.12 395	0.11 329	0.20 400	0.19 413

GrayStereo	0.66 552	0.19 11	1.76 344	0.90 684	0.23 358	0.62 471	1.42 717	0.62 312	0.60 407	0.72 602	0.78 598	0.56 453	3.07 720	0.60 380	0.26 254	0.09 153	0.08 203	0.10 244	0.21 558	0.11 151	0.18 396

PSMNet_ROB	0.66 552	1.01 629	2.33 541	0.38 520	0.31 491	0.72 563	0.55 619	0.86 512	0.69 515	0.54 447	0.60 489	0.75 566	0.47 513	2.00 636	0.82 574	0.17 559	0.13 467	0.19 597	0.19 537	0.24 465	0.27 535

zzzzzzz1	0.67 557	2.12 726	4.32 709	0.32 380	0.29 452	0.44 189	0.29 445	0.74 392	0.62 443	0.33 270	0.40 300	0.52 426	0.45 487	0.93 464	0.58 517	0.14 501	0.09 299	0.10 244	0.10 254	0.36 595	0.22 462

DispNO	0.67 557	0.98 618	2.58 602	0.31 350	0.27 428	0.59 418	0.29 445	0.83 481	0.68 506	0.53 434	0.79 601	0.83 597	0.47 513	2.46 679	0.68 545	0.12 421	0.10 352	0.19 597	0.31 623	0.16 310	0.17 376

STrans-v2	0.67 557	0.56 425	2.64 610	0.27 228	0.23 358	0.57 382	0.33 500	0.96 601	0.69 515	0.92 650	0.85 614	0.89 621	0.93 650	1.83 605	1.21 633	0.09 153	0.07 85	0.10 244	0.09 210	0.11 151	0.12 205

hitnet-ft	0.67 557	0.80 542	1.90 427	0.28 261	0.22 337	0.69 549	0.36 522	0.85 502	0.65 480	0.56 474	0.84 610	1.03 653	0.95 656	2.32 662	0.55 500	0.23 624	0.14 486	0.41 673	0.13 404	0.24 465	0.17 376

FADNet-RVC-Resample	0.67 557	1.16 664	3.16 676	0.37 503	0.29 452	0.62 471	0.38 538	0.86 512	0.63 456	0.51 414	0.50 387	0.57 460	0.45 487	1.57 557	0.49 471	0.24 633	0.32 656	0.23 626	0.19 537	0.27 511	0.62 671

RP	0.67 557	0.82 551	1.94 449	0.43 566	0.44 605	0.65 517	0.45 584	0.89 538	0.82 613	0.66 576	0.92 627	0.99 645	0.76 624	1.55 552	0.66 538	0.25 638	0.18 567	0.23 626	0.20 550	0.31 544	0.22 462

HSM-Net_RVC	0.67 557	0.34 256	2.23 524	0.26 202	0.19 269	0.67 531	0.29 445	1.26 683	0.69 515	0.72 602	0.70 572	0.78 578	0.42 463	3.77 721	0.41 427	0.13 456	0.09 299	0.10 244	0.09 210	0.12 173	0.11 156
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
TDLM	0.67 557	0.92 587	1.76 344	0.37 503	0.24 373	0.66 524	0.56 624	0.82 475	0.74 564	1.16 671	0.62 501	0.61 480	0.48 522	2.70 697	0.50 476	0.20 599	0.11 407	0.35 663	0.14 433	0.32 553	0.16 355

w-ln-seven-2	0.68 565	1.13 653	2.46 569	0.36 479	0.27 428	0.65 517	0.44 575	0.87 523	0.83 617	0.69 588	0.75 590	0.72 549	0.63 589	1.56 553	1.15 623	0.13 456	0.13 467	0.15 528	0.14 433	0.35 587	0.19 413

ADLNet2	0.68 565	0.84 558	3.19 680	0.33 407	0.36 552	0.64 503	0.37 531	0.89 538	0.79 602	0.54 447	0.65 540	0.93 631	0.48 522	2.07 643	0.56 508	0.13 456	0.11 407	0.11 325	0.11 329	0.33 562	0.18 396

DEmStereo	0.68 565	0.31 220	2.25 528	0.42 561	0.17 184	0.66 524	0.89 680	0.51 221	0.59 402	0.60 527	1.01 644	0.45 379	1.26 676	1.54 551	2.26 688	0.10 265	0.08 203	0.10 244	0.10 254	0.10 114	0.11 156

Nwc_Net	0.68 565	0.83 556	2.53 590	0.41 550	0.39 576	0.77 594	0.38 538	1.01 643	0.70 525	0.60 527	0.99 641	0.98 642	0.68 604	1.41 529	0.63 529	0.23 624	0.15 517	0.23 626	0.25 581	0.23 448	0.18 396

AANet_RVC	0.68 565	1.00 625	2.09 488	0.33 407	0.25 397	0.58 399	0.32 490	0.81 467	0.80 605	0.61 536	0.94 633	0.80 587	0.41 445	2.46 679	1.02 604	0.36 668	0.14 486	0.10 244	0.09 210	0.23 448	0.22 462

IPLG	0.69 570	0.84 558	2.43 563	0.35 458	0.21 308	1.65 694	0.61 638	1.36 688	0.58 392	1.39 694	0.51 393	0.37 310	0.87 642	1.41 529	0.36 385	0.09 153	0.07 85	0.14 497	0.12 370	0.32 553	0.11 156

GwcNet	0.69 570	0.71 495	3.12 673	0.36 479	0.45 616	0.81 612	0.44 575	0.86 512	0.84 620	0.60 527	0.74 587	0.82 595	0.49 529	1.65 570	0.66 538	0.16 544	0.15 517	0.15 528	0.15 460	0.31 544	0.24 503

AF-Net	0.69 570	0.92 587	2.21 516	0.41 550	0.40 586	0.68 543	0.40 547	1.02 646	0.86 623	0.69 588	1.03 649	1.04 656	0.84 637	1.19 503	0.78 567	0.22 620	0.14 486	0.25 638	0.17 503	0.30 536	0.18 396

stereogan	0.69 570	0.51 395	2.44 565	0.39 530	0.39 576	1.01 652	0.41 553	0.94 582	0.92 641	0.73 606	0.85 614	1.15 672	0.69 606	1.57 557	0.53 490	0.19 588	0.18 567	0.20 607	0.16 483	0.36 595	0.24 503

PAM_32	0.70 574	0.35 265	2.73 627	0.54 632	0.61 665	1.07 663	0.43 564	0.84 493	0.49 295	0.90 647	0.91 625	1.23 676	0.77 627	0.65 403	1.10 615	0.10 265	0.19 580	0.10 244	0.49 677	0.15 272	0.38 622

PAM	0.70 574	0.35 265	2.72 622	0.56 641	0.62 667	1.08 665	0.53 611	0.85 502	0.44 236	0.93 652	0.92 627	1.24 677	0.68 604	0.64 392	1.01 602	0.10 265	0.19 580	0.10 244	0.48 675	0.14 244	0.38 622

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 574	0.65 471	3.45 692	0.50 612	0.60 661	0.75 582	0.23 289	0.96 601	0.60 407	0.76 614	1.30 671	0.81 590	0.60 572	0.57 363	0.82 574	0.10 265	0.16 535	0.11 325	0.43 666	0.31 544	0.22 462

xxxx	0.70 574	0.21 42	1.33 221	0.28 261	0.18 232	0.63 489	0.24 326	1.02 646	0.69 515	0.50 401	0.62 501	0.58 467	0.38 411	1.47 544	5.21 727	0.13 456	0.12 441	0.11 325	0.10 254	0.12 173	0.15 320

APVNet	0.70 574	0.67 480	2.71 620	0.38 520	0.36 552	0.85 624	0.43 564	0.91 556	0.68 506	0.55 465	0.69 562	0.75 566	0.55 549	2.31 660	0.78 567	0.17 559	0.17 555	0.24 633	0.19 537	0.33 562	0.23 489

Syn2CoEx	0.70 574	1.07 644	2.74 629	0.43 566	0.30 470	0.64 503	0.42 557	0.99 626	0.78 597	0.62 547	0.78 598	0.74 560	0.72 613	1.92 629	0.61 525	0.20 599	0.17 555	0.19 597	0.15 460	0.29 524	0.22 462

FAT-Stereo	0.70 574	0.54 413	2.88 644	0.36 479	0.29 452	0.62 471	0.54 615	0.97 610	0.87 626	0.76 614	0.92 627	0.94 635	0.80 630	1.84 610	0.57 512	0.18 572	0.19 580	0.17 568	0.16 483	0.22 433	0.25 515

RYNet	0.70 574	0.56 425	2.25 528	0.35 458	0.41 595	0.86 626	0.43 564	0.94 582	0.82 613	0.62 547	0.53 421	0.91 625	0.60 572	2.70 697	1.00 598	0.14 501	0.11 407	0.16 547	0.14 433	0.25 479	0.27 535

PWC_ROB	0.70 574	0.94 595	1.88 415	0.39 530	0.39 576	0.62 471	0.30 454	0.98 614	0.94 643	0.91 649	1.29 670	0.77 574	0.62 586	1.62 568	1.03 607	0.18 572	0.11 407	0.18 590	0.13 404	0.51 662	0.22 462

ccnet	0.71 583	0.41 322	1.59 287	0.40 542	0.45 616	1.06 658	0.55 619	0.98 614	0.71 535	0.88 643	0.97 638	0.82 595	0.88 646	1.68 574	0.94 585	0.32 661	0.26 635	0.32 659	0.27 594	0.34 574	0.30 566

RGC	0.71 583	0.97 613	2.18 512	0.44 573	0.44 605	0.73 570	0.40 547	0.94 582	0.71 535	0.71 599	1.04 652	1.01 649	0.71 610	1.74 584	0.70 549	0.23 624	0.18 567	0.28 646	0.26 589	0.29 524	0.27 535

CBMV	0.71 583	0.76 517	2.64 610	0.33 407	0.20 291	0.78 599	0.79 671	0.98 614	0.78 597	0.85 642	0.71 576	0.86 613	1.10 668	1.46 537	0.62 527	0.18 572	0.20 591	0.21 616	0.19 537	0.25 479	0.33 597
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
GCST	0.72 586	1.10 646	2.15 505	1.11 699	0.59 656	0.62 471	0.19 130	0.75 403	0.53 343	0.56 474	0.63 514	0.47 399	0.31 350	1.11 491	0.33 357	0.75 697	0.45 679	0.84 698	0.64 702	0.69 680	0.54 659

mmx	0.72 586	0.23 81	2.01 470	0.30 320	0.21 308	0.57 382	0.26 375	0.99 626	0.76 588	0.53 434	0.63 514	0.66 507	0.39 425	2.52 684	3.43 713	0.13 456	0.10 352	0.15 528	0.13 404	0.15 272	0.15 320

xxx	0.72 586	0.23 81	2.01 470	0.30 320	0.21 308	0.57 382	0.26 375	0.99 626	0.76 588	0.53 434	0.63 514	0.66 507	0.39 425	2.52 684	3.43 713	0.13 456	0.10 352	0.15 528	0.13 404	0.15 272	0.15 320

LL-Strereo	0.72 586	1.29 677	2.49 580	0.36 479	0.45 616	0.55 346	0.32 490	0.93 573	0.71 535	0.67 580	0.58 470	0.85 606	0.79 629	2.67 695	0.46 451	0.10 265	0.18 567	0.14 497	0.12 370	0.40 626	0.42 640

test_xeample	0.72 586	0.21 42	1.36 230	0.27 228	0.17 184	0.59 418	0.28 420	1.01 643	0.70 525	0.55 465	0.67 545	0.44 370	0.39 425	1.88 622	5.17 726	0.12 421	0.10 352	0.11 325	0.10 254	0.13 210	0.15 320

SHD	0.72 586	0.77 527	2.36 549	0.45 587	0.40 586	0.71 557	0.32 490	1.02 646	1.25 676	1.07 664	0.84 610	0.90 623	0.73 616	1.09 486	0.98 592	0.21 607	0.18 567	0.20 607	0.21 558	0.32 553	0.31 576

RTSC	0.72 586	1.00 625	2.22 520	0.40 542	0.29 452	0.82 615	0.31 467	0.96 601	1.10 665	0.92 650	0.81 602	0.78 578	0.58 565	1.23 509	1.55 656	0.18 572	0.17 555	0.14 497	0.17 503	0.43 638	0.30 566

PASM	0.72 586	0.68 483	1.91 433	0.47 598	0.44 605	0.60 430	0.51 604	0.76 415	0.80 605	0.77 618	0.67 545	0.87 615	0.61 581	2.40 671	0.67 542	0.32 661	0.35 659	0.36 665	0.41 663	0.45 648	0.39 628

PWCDC_ROB	0.72 586	1.06 641	2.09 488	0.47 598	0.36 552	0.78 599	0.26 375	0.98 614	1.34 683	0.61 536	2.07 694	0.64 495	0.61 581	0.83 450	0.71 552	0.31 659	0.14 486	0.15 528	0.12 370	0.60 675	0.21 447

ff1	0.73 595	0.23 81	2.01 470	0.30 320	0.21 308	0.57 382	0.26 375	0.74 392	0.88 630	0.53 434	0.63 514	0.66 507	0.39 425	2.52 684	3.43 713	0.10 265	0.24 619	0.15 528	0.13 404	0.25 479	0.36 612

GASNet	0.73 595	1.47 690	3.04 664	0.47 598	0.33 517	0.57 382	0.34 506	0.91 556	0.75 578	0.58 503	0.58 470	0.74 560	0.55 549	2.03 637	0.65 537	0.21 607	0.15 517	0.19 597	0.17 503	0.51 662	0.28 544

XQC	0.73 595	0.98 618	2.39 553	0.46 593	0.35 543	0.81 612	0.46 587	1.00 635	1.00 651	0.80 624	0.69 562	0.88 619	0.74 621	1.32 517	1.20 631	0.24 633	0.16 535	0.23 626	0.20 550	0.41 629	0.33 597

w-ln-seven	0.74 598	1.05 639	2.54 596	0.37 503	0.34 530	1.03 655	0.47 595	1.00 635	1.08 662	0.90 647	0.85 614	0.85 606	0.57 559	1.37 523	1.26 638	0.14 501	0.13 467	0.16 547	0.15 460	0.31 544	0.20 432

1111x	0.74 598	0.21 42	1.93 439	0.31 350	0.17 184	0.63 489	0.32 490	1.03 653	0.74 564	0.52 423	0.62 501	0.57 460	0.47 513	2.38 667	4.25 721	0.12 421	0.14 486	0.11 325	0.12 370	0.12 173	0.14 277

Anonymous_2	0.74 598	0.32 228	1.65 297	0.33 407	0.30 470	0.67 531	0.32 490	0.69 355	0.46 263	0.48 382	0.41 306	0.84 602	0.58 565	0.51 340	0.40 419	0.32 661	0.38 667	1.43 722	3.69 745	0.80 690	0.27 535

Selective-IGEV-i16pc	0.75 601	0.29 188	5.48 719	0.32 380	0.19 269	1.18 675	0.62 643	0.86 512	0.74 564	0.37 293	0.51 393	0.53 429	0.29 329	2.10 649	0.35 379	0.22 620	0.23 615	0.12 395	0.16 483	0.22 433	0.19 413

GANetREF_RVC	0.75 601	1.15 659	2.46 569	0.47 598	0.26 415	0.83 618	0.61 638	0.97 610	0.89 634	0.62 547	0.61 496	0.72 549	0.59 568	2.42 673	0.55 500	0.32 661	0.25 632	0.36 665	0.24 574	0.39 621	0.31 576
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
GANet	0.75 601	0.84 558	2.01 470	0.40 542	0.25 397	0.74 576	0.66 649	0.87 523	0.73 560	0.71 599	1.07 655	0.84 602	0.59 568	2.71 699	1.15 623	0.17 559	0.16 535	0.44 678	0.16 483	0.31 544	0.20 432

PDISCO_ROB	0.75 601	1.06 641	2.11 493	0.64 662	0.59 656	1.13 670	0.43 564	1.14 671	1.05 657	0.64 567	0.71 576	0.96 638	0.61 581	1.21 504	0.76 563	0.37 669	0.18 567	0.27 642	0.24 574	0.56 671	0.32 586

HBP-ISP	0.76 605	1.30 678	3.19 680	0.35 458	0.26 415	0.85 624	0.54 615	1.03 653	0.72 545	0.80 624	0.69 562	0.68 524	0.83 634	2.04 639	0.44 445	0.23 624	0.24 619	0.29 653	0.25 581	0.28 517	0.24 503

Wz-Net-SNSev	0.76 605	1.32 682	3.11 672	0.40 542	0.31 491	0.71 557	0.60 634	0.98 614	0.87 626	0.67 580	0.83 607	0.96 638	0.60 572	1.67 573	0.97 589	0.16 544	0.15 517	0.16 547	0.17 503	0.36 595	0.24 503

FTStereo	0.76 605	0.18 7	2.35 546	0.71 668	0.21 308	0.73 570	1.79 721	0.57 275	0.53 343	1.07 664	1.63 686	1.29 680	2.13 709	0.75 432	0.29 295	0.19 588	0.08 203	0.12 395	0.11 329	0.11 151	0.40 634

CBMV_ROB	0.76 605	0.42 332	2.68 615	0.33 407	0.22 337	0.74 576	0.47 595	0.96 601	0.76 588	1.04 663	0.96 636	0.88 619	0.93 650	2.06 641	1.19 630	0.22 620	0.24 619	0.27 642	0.25 581	0.25 479	0.28 544

DDUNet	0.77 609	1.12 650	1.88 415	0.76 673	0.69 673	0.84 620	0.43 564	0.85 502	0.65 480	0.67 580	0.75 590	0.91 625	0.52 539	1.03 479	0.57 512	0.54 682	0.37 663	0.95 705	0.52 684	0.71 683	0.57 665

UDG	0.77 609	1.23 670	2.15 505	0.67 666	0.59 656	0.78 599	0.38 538	0.90 544	0.70 525	0.61 536	0.69 562	1.01 649	0.67 601	1.02 477	0.73 559	0.45 675	0.34 657	0.87 699	0.51 681	0.67 679	0.46 647

aanetorigin	0.77 609	0.80 542	2.59 604	0.43 566	0.44 605	0.58 399	1.01 692	0.57 275	0.68 506	1.53 700	1.23 665	0.81 590	1.08 666	1.07 483	1.07 611	0.18 572	0.15 517	0.17 568	0.21 558	0.54 669	0.30 566

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 609	1.04 636	2.06 480	0.94 688	0.35 543	0.89 635	0.40 547	0.85 502	0.63 456	0.55 465	0.63 514	0.75 566	0.38 411	2.38 667	0.48 466	1.10 711	0.31 651	0.36 665	0.21 558	0.53 668	0.55 662

222	0.78 613	0.23 81	1.23 198	0.28 261	0.18 232	0.62 471	0.24 326	1.02 646	0.70 525	0.58 503	0.66 542	0.46 391	0.42 463	1.80 600	6.53 739	0.13 456	0.10 352	0.11 325	0.10 254	0.12 173	0.17 376

EAI-Stereo	0.78 613	0.25 113	1.67 304	0.54 632	0.59 656	1.95 703	2.05 724	1.11 670	0.64 464	0.95 655	1.49 681	0.50 416	0.67 601	0.59 373	1.44 651	0.09 153	0.19 580	0.09 174	0.49 677	0.13 210	0.22 462

NCC-stereo	0.79 615	0.94 595	2.42 559	0.59 654	0.45 616	1.90 701	0.46 587	0.99 626	0.72 545	0.64 567	0.84 610	0.91 625	0.73 616	1.80 600	1.00 598	0.27 648	0.19 580	0.23 626	0.31 623	0.24 465	0.22 462

Abc-Net	0.79 615	0.94 595	2.42 559	0.59 654	0.45 616	1.90 701	0.46 587	0.99 626	0.72 545	0.64 567	0.84 610	0.91 625	0.73 616	1.80 600	1.00 598	0.27 648	0.19 580	0.23 626	0.31 623	0.24 465	0.22 462
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
zero-FE	0.80 617	0.27 144	8.23 733	0.49 608	0.98 691	0.33 61	0.20 158	0.48 190	1.28 679	0.17 52	0.20 80	0.77 574	0.22 187	0.60 380	0.97 589	0.11 358	0.07 85	0.09 174	0.10 254	0.33 562	0.14 277

zh-mn7	0.80 617	1.54 693	3.00 662	0.35 458	0.27 428	0.72 563	0.41 553	0.93 573	1.11 667	1.00 658	1.28 668	0.75 566	0.57 559	1.87 613	1.18 628	0.16 544	0.13 467	0.14 497	0.14 433	0.26 500	0.21 447

z-mn7	0.80 617	1.52 692	2.62 607	0.36 479	0.28 442	1.01 652	0.48 599	0.90 544	1.29 680	0.69 588	1.35 676	0.85 606	0.59 568	2.03 637	1.09 614	0.14 501	0.12 441	0.14 497	0.12 370	0.32 553	0.20 432

SQANet	0.80 617	1.58 695	2.53 590	0.76 673	0.83 682	0.76 586	0.36 522	0.83 481	0.64 464	0.63 557	0.69 562	0.73 554	0.51 534	1.21 504	0.53 490	0.77 698	0.29 646	0.59 689	0.29 604	0.86 693	0.61 670

anonymity	0.80 617	0.66 478	1.29 211	0.59 654	0.75 677	0.67 531	0.52 607	0.95 596	0.71 535	0.94 653	0.70 572	0.67 517	0.87 642	0.71 425	1.35 644	0.64 689	0.62 697	0.58 687	1.44 726	0.60 675	0.65 674

S-Stereo	0.80 617	0.69 487	3.89 700	0.39 530	0.37 564	0.69 549	0.70 661	0.94 582	0.98 650	0.62 547	0.91 625	0.83 597	0.60 572	2.37 664	0.66 538	0.18 572	0.21 601	0.17 568	0.18 517	0.30 536	0.35 604

ADCRef	0.80 617	0.96 605	2.29 535	0.37 503	0.35 543	0.96 644	0.51 604	0.87 523	0.75 578	0.88 643	0.83 607	0.61 480	1.36 685	1.02 477	3.27 707	0.13 456	0.11 407	0.17 568	0.19 537	0.25 479	0.21 447

STTRV1_RVC	0.80 617	0.55 422	2.89 647	0.42 561	0.49 630	0.79 603	0.44 575	1.15 674	0.82 613	0.62 547	0.89 623	0.72 549	0.63 589	2.69 696	0.64 534	0.48 678	0.64 698	0.27 642	0.24 574	0.35 587	0.27 535

DANet	0.80 617	0.65 471	2.21 516	1.19 702	0.48 629	0.74 576	1.25 705	0.89 538	1.53 697	0.89 645	0.71 576	0.96 638	0.56 553	1.83 605	0.96 588	0.18 572	0.16 535	0.19 597	0.16 483	0.26 500	0.29 552
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DStereoRT	0.81 626	0.53 404	2.23 524	0.36 479	0.33 517	0.92 640	0.36 522	0.86 512	0.80 605	0.57 485	0.62 501	0.59 470	1.15 673	1.76 587	1.04 608	0.14 501	0.13 467	2.17 733	0.78 708	0.16 310	0.66 677

FADNet_RVC	0.81 626	1.14 655	2.42 559	0.30 320	0.24 373	0.71 557	0.24 326	0.95 596	0.61 425	0.44 339	0.56 455	0.59 470	0.42 463	1.52 549	0.68 545	0.94 703	0.96 719	0.28 646	1.00 718	0.90 694	1.36 719

edge stereo	0.81 626	0.73 508	3.30 687	0.37 503	1.21 707	0.62 471	0.39 544	0.93 573	0.79 602	0.80 624	0.88 621	1.14 671	0.71 610	2.18 653	0.71 552	0.21 607	0.20 591	0.26 641	0.18 517	0.38 611	0.26 526

AANet	0.82 629	0.91 585	2.89 647	0.34 440	0.29 452	0.63 489	0.38 538	0.81 467	1.31 681	1.33 689	1.39 677	1.26 679	1.14 672	1.32 517	0.97 589	0.20 599	0.17 555	0.18 590	0.19 537	0.33 562	0.31 576

MIPNet	0.83 630	0.81 547	2.40 556	0.61 659	0.18 232	1.48 684	1.39 713	1.60 700	0.74 564	1.94 705	0.85 614	0.73 554	1.68 700	0.87 460	0.31 331	0.09 153	0.08 203	0.11 325	0.32 629	0.25 479	0.12 205

FBW_ROB	0.83 630	0.77 527	1.77 353	0.44 573	0.30 470	0.87 630	0.46 587	1.10 666	0.91 637	0.81 630	0.75 590	1.01 649	0.61 581	3.66 720	1.23 635	0.26 642	0.23 615	0.36 665	0.25 581	0.27 511	0.62 671

PA-Net	0.84 632	1.00 625	3.49 693	0.63 661	0.40 586	0.70 555	0.52 607	0.86 512	0.84 620	0.52 423	0.59 473	0.70 541	0.54 544	2.35 663	2.23 686	0.17 559	0.27 642	0.19 597	0.28 598	0.22 433	0.36 612
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CC-Net-ROB	0.85 633	1.15 659	2.13 499	0.88 683	0.38 570	0.88 634	0.44 575	1.06 659	0.79 602	0.58 503	0.69 562	0.65 500	0.50 532	2.74 700	0.51 482	0.93 701	0.39 674	0.87 699	0.29 604	0.54 669	0.54 659

Selective-IGEV-i16pb	0.86 634	0.33 238	6.08 722	0.32 380	0.21 308	1.08 665	0.68 655	1.06 659	0.92 641	0.43 332	0.76 593	0.66 507	0.46 503	2.31 660	0.50 476	0.23 624	0.25 632	0.14 497	0.19 537	0.26 500	0.24 503

THIR-Stereo	0.86 634	0.62 449	2.13 499	0.25 154	0.16 150	0.58 399	2.74 732	0.59 290	0.51 313	0.62 547	1.62 685	0.97 641	1.80 705	1.69 576	2.25 687	0.10 265	0.08 203	0.14 497	0.11 329	0.15 272	0.11 156

DeepPrunerF	0.86 634	0.86 566	2.91 653	0.45 587	0.50 633	0.64 503	0.48 599	1.14 671	2.64 727	0.63 557	0.61 496	0.65 500	0.62 586	2.21 655	1.31 641	0.23 624	0.19 580	0.30 654	0.28 598	0.36 595	0.25 515

DPSNet	0.86 634	0.60 438	2.34 543	0.58 649	0.36 552	1.07 663	0.75 667	1.30 684	1.05 657	0.70 594	0.68 553	0.94 635	1.29 677	2.08 645	1.82 669	0.26 642	0.23 615	0.16 547	0.17 503	0.48 654	0.40 634

AAGNet	0.88 638	0.33 238	1.79 377	0.54 632	0.98 691	0.62 471	0.46 587	0.50 210	0.60 407	0.58 503	0.53 421	0.50 416	0.73 616	1.23 509	7.48 740	0.11 358	0.07 85	0.12 395	0.10 254	0.14 244	0.09 86

Consistency-Raft	0.88 638	0.93 593	3.23 685	0.99 692	0.64 668	0.77 594	0.55 619	0.98 614	0.97 647	0.61 536	1.03 649	0.65 500	1.05 663	0.79 446	1.38 646	0.44 673	0.46 681	0.51 684	0.58 695	0.65 677	0.47 649

zh-sn7	0.89 640	1.73 706	3.09 669	0.39 530	0.30 470	0.82 615	0.63 646	0.96 601	0.87 626	0.79 622	1.12 658	0.84 602	0.87 642	2.42 673	1.63 659	0.16 544	0.17 555	0.16 547	0.16 483	0.34 574	0.29 552

PVD	0.90 641	0.85 563	2.15 505	0.53 627	0.50 633	0.99 648	0.56 624	1.15 674	1.64 701	1.41 696	1.41 680	1.11 668	1.13 671	1.35 521	1.31 641	0.26 642	0.28 645	0.28 646	0.26 589	0.37 604	0.49 653

Wz-Net-TNSev	0.91 642	1.73 706	3.08 667	0.36 479	0.31 491	1.00 651	0.71 662	1.06 659	0.97 647	0.71 599	0.72 581	1.09 664	0.87 642	2.42 673	1.59 657	0.20 599	0.20 591	0.16 547	0.20 550	0.44 647	0.35 604

SAMSARA	0.91 642	0.97 613	2.22 520	0.80 677	0.58 654	1.32 678	1.31 707	1.01 643	0.94 643	1.36 690	0.87 618	1.38 685	0.90 648	1.72 581	1.02 604	0.24 633	0.30 650	0.22 619	0.25 581	0.36 595	0.35 604

WZ-Net	0.92 644	1.31 679	3.76 697	0.41 550	0.36 552	0.86 626	0.71 662	1.00 635	1.06 660	0.82 635	0.92 627	1.06 660	1.05 663	2.16 652	1.61 658	0.19 588	0.13 467	0.15 528	0.16 483	0.32 553	0.28 544

MFMNet_re	0.92 644	1.28 676	2.53 590	0.82 681	0.76 680	0.90 636	0.75 667	0.98 614	1.04 656	1.03 661	1.05 653	0.84 602	0.94 653	0.83 450	0.72 556	0.68 692	0.60 695	0.63 691	0.60 698	0.77 688	0.74 681

test_sample9	0.94 646	0.62 449	1.93 439	0.27 228	0.22 337	0.68 543	0.31 467	0.93 573	0.66 495	0.57 485	0.51 393	0.55 440	0.45 487	1.91 625	2.55 695	0.61 686	4.16 744	0.87 699	0.56 689	0.25 479	0.23 489

CrosDoStereo	0.94 646	0.37 278	2.53 590	0.25 154	0.32 502	0.54 331	3.76 736	0.72 373	0.60 407	0.70 594	1.40 678	0.53 429	1.49 692	1.78 591	3.09 702	0.10 265	0.08 203	0.11 325	0.11 329	0.21 416	0.11 156

DeepStereo_LL	0.94 646	0.37 278	2.53 590	0.25 154	0.32 502	0.54 331	3.76 736	0.72 373	0.60 407	0.70 594	1.40 678	0.53 429	1.49 692	1.78 591	3.09 702	0.10 265	0.08 203	0.11 325	0.11 329	0.21 416	0.11 156

ADCP+	0.94 646	1.12 650	3.14 674	0.34 440	0.39 576	1.06 658	0.79 671	0.89 538	0.80 605	0.66 576	0.67 545	0.85 606	1.55 695	0.93 464	4.55 723	0.13 456	0.11 407	0.16 547	0.15 460	0.26 500	0.25 515

ADCMid	0.96 650	1.32 682	2.74 629	0.38 520	0.35 543	0.99 648	0.58 630	0.94 582	0.86 623	1.23 681	1.01 644	1.01 649	1.00 658	1.05 481	3.97 716	0.21 607	0.19 580	0.42 674	0.32 629	0.40 626	0.29 552

DStereoO	0.99 651	0.66 478	1.67 304	0.75 672	0.99 694	0.73 570	1.33 709	0.94 582	0.91 637	0.70 594	1.06 654	0.75 566	1.75 704	0.95 468	2.39 692	1.20 715	0.41 677	0.48 681	0.59 697	0.85 692	0.60 669

G-Net	0.99 651	0.64 464	2.76 631	0.57 647	0.67 670	2.03 709	0.72 665	0.76 415	0.67 504	1.14 670	2.56 708	1.30 683	1.02 660	1.48 545	1.74 666	0.25 638	0.24 619	0.24 633	0.26 589	0.37 604	0.31 576

ADCL	0.99 651	0.79 540	2.43 563	0.39 530	0.32 502	1.50 686	1.90 722	0.92 565	0.97 647	1.26 686	1.27 667	1.00 647	1.42 690	1.14 498	3.31 709	0.17 559	0.14 486	0.22 619	0.21 558	0.30 536	0.22 462

ADCPNet	0.99 651	0.99 623	3.93 703	0.37 503	0.68 672	1.36 680	0.62 643	0.87 523	0.76 588	0.78 620	0.81 602	1.08 662	1.18 674	1.14 498	2.49 694	0.21 607	0.69 707	0.21 616	0.95 716	0.29 524	0.37 619

Ntro	1.00 655	1.68 702	2.80 638	0.95 689	0.85 683	1.06 658	0.53 611	0.98 614	0.90 636	0.62 547	0.76 593	0.93 631	0.66 599	1.66 571	0.98 592	0.99 706	0.45 679	0.75 697	0.40 660	1.19 705	0.75 683

AnyNet_C32	1.00 655	1.33 684	2.53 590	0.49 608	0.54 644	1.15 672	1.14 700	0.91 556	0.89 634	1.11 667	0.95 635	0.87 615	0.93 650	1.50 546	4.07 718	0.21 607	0.20 591	0.25 638	0.24 574	0.38 611	0.33 597

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 657	1.67 700	2.32 538	0.47 598	0.39 576	1.47 683	0.95 684	0.95 596	0.91 637	0.84 638	0.94 633	1.05 658	0.60 572	2.95 707	0.72 556	0.41 671	0.72 711	0.32 659	0.55 686	0.74 684	1.22 714

otaku	1.03 658	1.68 702	2.72 622	0.95 689	0.73 676	1.03 655	0.59 632	0.99 626	0.86 623	0.69 588	1.61 684	0.98 642	0.64 592	1.46 537	1.14 621	0.95 704	0.46 681	0.72 696	0.40 660	1.24 709	0.78 687

SGM-Forest	1.04 659	0.42 332	3.59 696	0.41 550	0.32 502	1.05 657	1.32 708	0.94 582	0.83 617	1.16 671	2.23 702	1.03 653	1.39 688	2.49 682	2.35 690	0.21 607	0.21 601	0.20 607	0.19 537	0.23 448	0.32 586
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ADCS	1.05 660	1.36 687	2.98 660	0.42 561	0.36 552	0.96 644	0.81 675	1.06 659	1.12 668	1.25 682	0.97 638	1.08 662	0.90 648	1.25 513	4.86 725	0.21 607	0.21 601	0.22 619	0.23 572	0.36 595	0.38 622

SPS-STEREO	1.07 661	1.13 653	2.88 644	0.65 664	0.69 673	0.99 648	0.68 655	1.05 658	0.87 626	1.36 690	1.23 665	1.46 688	0.94 653	1.87 613	1.72 665	0.66 690	0.61 696	0.58 687	0.57 692	0.65 677	0.77 686
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
GCAPDPT-zeroshot	1.09 662	0.30 206	8.70 734	3.22 733	5.88 733	0.39 126	0.20 158	0.59 290	0.41 203	0.26 212	0.26 167	0.23 164	0.17 85	0.31 143	0.19 101	0.09 153	0.08 203	0.09 174	0.07 111	0.13 210	0.19 413

test_sample8	1.12 663	0.62 449	1.93 439	0.27 228	0.22 337	0.68 543	0.31 467	0.95 596	0.61 425	1.18 679	0.56 455	2.53 708	1.31 680	1.91 625	2.55 695	0.61 686	4.16 744	0.87 699	0.56 689	0.25 479	0.23 489

WCMA_ROB	1.12 663	0.83 556	2.66 613	0.58 649	0.34 530	1.17 674	0.71 662	0.93 573	0.94 643	1.74 703	2.63 711	3.09 714	1.71 702	1.70 577	1.84 670	0.26 642	0.21 601	0.20 607	0.21 558	0.28 517	0.43 641

GCAP-BAT	1.13 665	0.30 206	9.45 738	3.22 733	5.97 734	0.39 126	0.20 158	0.59 290	0.41 203	0.26 212	0.26 167	0.23 164	0.17 85	0.31 143	0.19 101	0.09 153	0.08 203	0.09 174	0.07 111	0.13 210	0.17 376

AnyNet_C01	1.14 666	1.49 691	4.23 708	0.54 632	0.53 642	1.51 687	1.37 711	1.04 657	1.07 661	1.17 677	1.33 674	1.15 672	1.08 666	1.61 567	2.74 698	0.25 638	0.22 607	0.28 646	0.24 574	0.48 654	0.40 634

NaN_ROB	1.14 666	0.94 595	2.96 656	0.53 627	0.56 650	1.13 670	0.99 687	0.98 614	1.00 651	1.09 666	0.87 618	0.77 574	1.06 665	5.90 735	2.72 697	0.16 544	0.23 615	0.16 547	0.24 574	0.22 433	0.36 612

RainbowNet	1.15 668	1.78 708	2.72 622	1.12 700	0.91 688	1.06 658	0.76 669	1.16 676	1.13 670	0.75 611	0.97 638	1.09 664	0.80 630	1.60 564	1.21 633	1.17 713	1.26 728	1.01 709	0.57 692	1.13 703	0.88 697

SuperB	1.15 668	1.14 655	5.43 718	0.36 479	0.26 415	0.81 612	0.89 680	0.88 532	1.17 671	0.67 580	0.68 553	0.63 486	1.39 688	1.74 584	3.37 711	0.15 523	0.12 441	0.17 568	0.16 483	2.80 732	0.25 515

NVStereoNet_ROB	1.16 670	0.95 602	2.54 596	0.58 649	0.55 647	0.78 599	0.63 646	1.00 635	1.08 662	1.03 661	4.07 734	1.48 689	1.22 675	2.88 706	1.27 639	0.50 679	0.46 681	0.54 685	0.62 699	0.50 660	0.63 673
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MDST_ROB	1.17 671	0.42 332	3.87 699	0.54 632	0.44 605	4.11 729	0.58 630	1.31 685	0.84 620	2.12 707	1.12 658	0.98 642	0.71 610	4.24 725	0.99 597	0.16 544	0.14 486	0.19 597	0.17 503	0.18 362	0.35 604

SANet	1.20 672	1.21 668	3.33 690	0.38 520	0.27 428	1.73 698	0.85 677	1.10 666	2.49 724	1.16 671	1.83 690	1.72 695	1.50 694	2.37 664	2.84 700	0.18 572	0.16 535	0.16 547	0.15 460	0.32 553	0.32 586

RTS	1.21 673	1.31 679	6.39 726	0.52 621	0.51 639	1.61 690	0.79 671	1.03 653	1.37 685	1.13 668	1.30 671	1.10 666	0.85 638	2.65 692	2.08 679	0.21 607	0.24 619	0.18 590	0.18 517	0.43 638	0.32 586

RTSA	1.21 673	1.31 679	6.39 726	0.52 621	0.51 639	1.61 690	0.79 671	1.03 653	1.37 685	1.13 668	1.30 671	1.10 666	0.85 638	2.65 692	2.08 679	0.21 607	0.24 619	0.18 590	0.18 517	0.43 638	0.32 586

MeshStereo	1.21 673	1.15 659	3.01 663	0.34 440	0.28 442	1.10 667	0.69 658	1.35 687	1.01 653	2.71 727	2.41 705	2.96 711	1.45 691	2.80 703	1.40 649	0.22 620	0.22 607	0.22 619	0.19 537	0.50 660	0.26 526
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
SDNR	1.22 676	0.80 542	2.71 620	0.33 407	1.48 715	1.98 708	0.23 289	1.93 712	2.44 722	0.89 645	2.52 706	1.36 684	0.51 534	3.65 719	1.93 671	0.30 657	0.31 651	0.22 619	0.16 483	0.33 562	0.36 612

CSAN	1.25 677	1.12 650	3.04 664	0.51 617	0.37 564	1.06 658	1.15 701	1.22 677	1.08 662	1.17 677	1.91 692	1.04 656	1.31 680	5.96 736	2.43 693	0.26 642	0.22 607	0.24 633	0.24 574	0.31 544	0.30 566

EDNetEfficient	1.27 678	0.70 493	4.05 705	0.64 662	0.98 691	0.94 642	1.40 714	0.85 502	1.75 706	2.34 716	1.33 674	1.05 658	2.21 711	1.58 561	4.15 719	0.15 523	0.19 580	0.14 497	0.27 594	0.38 611	0.32 586

FCDSN-DC	1.29 679	0.54 413	2.50 584	0.47 598	0.41 595	1.12 668	0.60 634	1.10 666	1.27 678	2.23 713	2.87 714	3.67 719	3.12 722	2.39 670	1.69 663	0.30 657	0.26 635	0.31 655	0.30 614	0.35 587	0.38 622
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
pmcnn	1.32 680	1.05 639	2.77 634	0.74 671	1.43 710	0.72 563	0.56 624	0.96 601	0.91 637	0.99 657	2.92 717	6.01 733	0.70 608	2.38 667	3.32 710	0.13 456	0.10 352	0.08 70	0.06 25	0.34 574	0.22 462

ACVNet_1	1.33 681	1.91 717	4.03 704	1.09 697	0.88 685	1.19 676	0.66 649	1.24 681	1.17 671	0.94 653	0.96 636	3.09 714	1.04 662	2.37 664	1.11 618	1.04 708	0.48 688	1.03 710	0.48 675	1.12 702	0.83 689

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 682	1.70 704	2.50 584	0.56 641	0.40 586	2.15 713	0.99 687	1.24 681	1.26 677	1.02 660	1.10 657	1.29 680	0.88 646	3.10 711	1.08 612	1.66 724	0.83 715	0.68 694	0.88 713	1.57 716	1.80 730

MSMD_ROB	1.34 682	0.96 605	2.38 551	0.39 530	0.32 502	1.96 704	0.62 643	0.91 556	1.43 692	2.94 731	2.60 709	4.77 728	1.95 707	2.43 676	1.33 643	0.29 654	0.26 635	0.32 659	0.32 629	0.30 536	0.30 566

psmorigin	1.36 684	0.60 438	13.80 751	0.37 503	0.29 452	0.62 471	0.33 500	0.77 427	0.61 425	0.96 656	0.88 621	1.17 675	0.73 616	4.00 722	0.86 579	0.19 588	0.22 607	0.17 568	0.18 517	0.24 465	0.29 552

MADNet+	1.36 684	1.93 719	5.95 720	0.81 680	0.59 656	1.57 689	1.09 696	1.39 691	1.22 674	0.84 638	1.01 644	1.25 678	1.12 670	3.19 712	2.36 691	0.45 675	0.47 684	0.38 671	0.34 637	0.59 672	0.57 665

ELAS_RVC	1.37 686	0.78 537	3.21 682	0.55 639	0.50 633	1.49 685	2.48 730	1.48 694	1.71 705	2.13 710	2.09 695	2.07 700	2.56 715	1.90 624	2.02 676	0.35 666	0.36 661	0.37 669	0.34 637	0.49 658	0.47 649
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH-64-1	1.39 687	1.64 698	1.86 408	1.36 706	1.11 702	1.39 681	1.19 703	1.76 705	1.45 694	1.16 671	2.21 700	1.53 690	1.38 686	1.98 632	1.52 654	1.29 716	0.67 701	1.27 716	0.69 703	1.29 711	0.98 700

IMH-64	1.39 687	1.64 698	1.86 408	1.36 706	1.11 702	1.39 681	1.19 703	1.76 705	1.45 694	1.16 671	2.21 700	1.53 690	1.38 686	1.98 632	1.52 654	1.29 716	0.67 701	1.27 716	0.69 703	1.29 711	0.98 700

ELAS	1.39 687	0.79 540	2.86 642	0.53 627	0.50 633	2.81 720	2.20 726	1.61 701	1.50 696	2.28 715	2.35 703	1.82 696	2.13 709	1.73 582	2.22 685	0.35 666	0.37 663	0.35 663	0.35 641	0.49 658	0.47 649
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	1.42 690	1.81 709	3.23 685	1.08 695	0.92 689	1.32 678	0.85 677	1.49 695	1.69 703	1.19 680	1.73 688	2.13 701	1.03 661	2.50 683	1.40 649	0.91 700	0.53 691	1.00 708	0.55 686	2.11 726	0.85 692

EKT-Stereo	1.47 691	0.49 383	1.93 439	2.57 729	19.31 756	0.55 346	0.22 248	0.69 355	0.42 217	0.38 303	0.36 266	0.43 359	0.27 287	0.69 418	0.26 254	0.12 421	0.14 486	0.11 325	0.16 483	0.20 400	0.15 320

WAO-7	1.48 692	1.63 696	2.49 580	0.93 687	0.75 677	1.72 697	1.10 697	1.84 710	1.96 715	1.43 697	2.54 707	1.97 698	1.61 698	3.06 709	2.08 679	0.69 693	0.66 700	0.94 704	0.74 706	0.80 690	0.69 678

FC-DCNN	1.49 693	0.59 436	2.88 644	0.44 573	0.39 576	1.97 706	0.66 649	1.67 702	1.70 704	2.72 728	2.89 715	4.22 722	2.97 719	2.55 687	2.19 684	0.29 654	0.26 635	0.31 655	0.30 614	0.32 553	0.39 628

PWCK	1.49 693	1.90 716	3.22 684	1.09 697	0.54 644	1.71 696	1.73 720	1.49 695	1.53 697	1.44 698	1.80 689	1.82 696	1.30 679	3.34 715	1.76 667	1.07 710	0.56 693	0.97 707	0.58 695	1.38 715	0.65 674

FC-DCNN v2	1.54 695	0.58 433	2.80 638	0.44 573	0.39 576	2.05 710	0.66 649	1.90 711	1.84 712	2.79 729	2.97 718	4.41 726	3.07 720	2.65 692	2.30 689	0.29 654	0.26 635	0.31 655	0.30 614	0.32 553	0.38 622

MFN_U_SF_RVC	1.55 696	2.39 732	3.16 676	0.65 664	0.41 595	1.12 668	0.46 587	1.23 680	1.33 682	1.61 701	1.20 663	1.43 687	0.98 657	1.76 587	1.97 673	1.90 727	1.80 732	1.98 731	2.15 738	1.63 717	1.77 729

WAO-6	1.58 697	1.54 693	2.32 538	1.14 701	1.00 695	2.30 715	1.03 693	1.82 709	2.85 729	1.25 682	2.61 710	2.20 702	1.56 696	2.47 681	1.99 675	0.95 704	0.67 701	1.19 715	0.83 711	1.08 700	0.88 697

DispFullNet	1.67 698	2.10 722	5.22 715	1.53 711	8.90 735	0.86 626	0.31 467	0.96 601	0.96 646	1.37 693	1.01 644	1.13 669	1.98 708	1.51 547	0.91 581	0.54 682	0.31 651	1.18 712	0.63 701	1.13 703	0.80 688

JetBlue	1.78 699	1.63 696	3.92 701	0.73 669	1.21 707	4.38 730	3.35 733	1.59 699	1.20 673	1.26 686	1.52 683	2.37 705	1.88 706	3.23 713	3.00 701	0.53 680	0.47 684	0.48 681	0.49 677	1.29 711	0.97 699

Dean	1.79 700	1.83 710	3.92 701	1.29 705	1.07 701	1.55 688	1.00 690	1.95 713	2.33 720	1.47 699	4.19 735	4.26 725	1.33 683	2.21 655	1.48 653	1.14 712	0.68 705	1.18 712	0.74 706	1.24 709	0.98 700

SGM+DAISY	1.83 701	1.43 688	3.81 698	0.87 682	1.01 696	2.38 717	2.53 731	1.36 688	1.75 706	2.92 730	3.22 721	2.65 709	2.93 717	2.22 658	3.10 704	0.72 694	0.69 707	0.63 691	0.62 699	0.77 688	0.98 700

SGM_RVC	1.89 702	0.92 587	2.50 584	0.96 691	0.93 690	1.63 692	1.37 711	1.52 697	12.43 745	1.85 704	1.69 687	2.40 707	1.74 703	2.81 704	1.71 664	0.53 680	0.47 684	0.42 674	0.47 672	0.74 684	0.74 681
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ACVNet-4b	1.93 703	1.85 712	4.10 706	1.07 694	0.86 684	1.15 672	0.53 611	1.06 659	1.12 668	0.64 567	1.09 656	1.99 699	0.70 608	2.20 654	9.86 747	5.62 743	0.41 677	1.03 710	0.55 686	1.86 723	0.85 692

LVE	1.96 704	2.17 731	3.14 674	1.68 713	1.80 721	1.63 692	1.03 693	2.34 719	2.81 728	1.25 682	2.89 715	4.24 724	1.29 677	2.79 702	1.44 651	2.85 732	0.91 718	1.18 712	1.46 727	1.23 708	1.10 711

MonStereo1	1.98 705	1.01 629	1.78 357	1.19 702	1.04 698	3.58 724	0.61 638	1.53 698	1.93 714	1.39 694	3.37 728	2.23 704	10.80 746	2.84 705	1.25 637	1.04 708	0.38 667	0.96 706	0.57 692	1.10 701	1.00 707

IMH	2.02 706	2.15 730	2.69 618	1.68 713	1.12 704	1.66 695	0.92 683	2.10 717	1.92 713	1.32 688	2.66 712	2.21 703	1.69 701	5.78 734	1.68 662	5.54 742	0.96 719	1.31 718	0.71 705	1.32 714	0.99 705

DStereoSA	2.12 707	0.98 618	2.80 638	1.25 704	2.23 724	1.97 706	4.62 738	1.22 677	2.54 726	1.16 671	3.84 733	1.00 647	4.05 726	2.07 643	5.29 728	0.93 701	1.48 731	0.48 681	1.51 728	0.95 698	1.95 731

DStereoFS	2.23 708	2.10 722	2.47 575	1.61 712	1.88 723	3.81 725	2.06 725	1.95 713	3.33 731	2.38 717	3.31 723	2.37 705	4.92 728	2.45 678	3.27 707	1.03 707	1.27 730	0.55 686	1.04 719	0.70 681	2.05 732

IGEV-RUCA	2.28 709	0.30 206	1.15 180	0.40 542	1.86 722	2.06 711	1.90 722	1.36 688	1.80 710	3.70 735	3.76 731	5.02 729	8.19 743	2.12 650	1.63 659	0.25 638	0.76 712	2.72 740	1.91 731	2.39 729	2.36 735

WQFJA1++	2.30 710	0.22 60	6.03 721	1.08 695	1.15 705	0.29 35	0.14 28	0.39 78	0.24 6	13.61 752	0.19 69	3.34 718	0.17 85	0.33 172	0.24 225	0.10 265	0.07 85	0.08 70	0.07 111	18.19 762	0.14 277

MultiAttention	2.38 711	0.50 391	1.93 439	1.80 717	2.56 727	10.86 743	2.30 727	1.22 677	0.80 605	0.62 547	1.16 661	1.13 669	0.56 553	16.09 754	1.18 628	0.20 599	0.09 299	0.43 677	1.62 729	0.94 696	1.58 726

UNDER WATER-64	2.47 712	1.89 715	4.86 713	1.82 720	1.44 712	3.18 722	1.57 719	2.62 720	5.64 736	2.05 706	2.13 697	4.13 721	3.76 724	2.62 690	3.42 712	1.47 721	0.85 716	1.57 726	1.07 721	1.82 722	1.49 721

TorneroNet-64	2.65 713	1.83 710	3.30 687	1.46 709	1.20 706	3.89 726	0.99 687	3.51 732	6.71 740	2.56 719	4.60 736	4.22 722	3.85 725	3.33 714	3.14 705	1.19 714	0.65 699	1.39 721	0.79 710	3.31 734	1.15 712

notaker	2.66 714	2.07 721	3.31 689	2.61 730	1.43 710	1.76 699	1.11 698	2.76 723	1.79 708	2.26 714	11.53 749	3.96 720	4.29 727	3.09 710	2.76 699	1.55 723	0.88 717	1.70 729	1.07 721	2.00 725	1.35 718

UNDER WATER	2.74 715	1.85 712	4.54 711	1.81 719	1.44 712	2.34 716	1.40 714	3.24 727	6.60 739	2.60 720	2.76 713	5.75 731	5.24 731	3.02 708	4.01 717	1.45 720	0.81 714	1.59 727	1.06 720	1.80 721	1.51 724

MADNet++	2.79 716	2.11 725	2.97 659	2.49 728	2.28 725	2.95 721	2.31 728	2.67 721	2.47 723	3.03 732	3.13 720	2.70 710	2.92 716	4.10 723	4.48 722	2.68 731	2.24 740	3.04 743	2.44 740	2.37 728	2.34 734

WAO-8	2.80 717	2.14 728	2.89 647	1.91 721	1.04 698	3.98 727	0.96 685	3.26 728	6.17 737	2.15 711	3.37 728	3.31 716	2.41 713	11.84 744	2.03 677	2.05 728	1.86 734	1.54 724	0.92 714	1.22 706	0.87 695

Venus	2.80 717	2.14 728	2.89 647	1.91 721	1.04 698	3.98 727	0.96 685	3.26 728	6.17 737	2.15 711	3.37 728	3.31 716	2.41 713	11.84 744	2.03 677	2.05 728	1.86 734	1.54 724	0.92 714	1.22 706	0.87 695

DGSMNet	2.89 719	0.63 459	3.18 679	3.43 735	4.17 732	2.57 719	6.98 746	0.97 610	0.83 617	0.56 474	1.86 691	0.79 583	0.62 586	1.64 569	1.39 647	4.61 741	5.01 746	5.17 746	4.71 746	4.44 739	4.19 739

MANE	2.90 720	1.14 655	2.96 656	1.03 693	1.01 696	5.01 731	2.45 729	5.36 735	6.88 741	3.58 734	4.76 738	5.99 732	4.99 729	4.23 724	4.61 724	0.56 685	0.67 701	0.44 678	0.78 708	0.51 662	1.03 708

SGM-ForestM	2.98 721	1.70 704	3.52 695	0.67 666	0.47 627	5.18 732	3.36 734	3.30 730	2.86 730	4.44 736	3.79 732	9.80 744	5.50 732	6.29 737	6.52 738	0.27 648	0.36 661	0.24 633	0.27 594	0.38 611	0.58 667

xyz-stereo	3.02 722	0.29 188	30.64 773	0.23 95	0.12 25	15.52 747	0.24 326	0.51 221	0.47 283	0.59 517	7.99 740	0.64 495	0.47 513	1.39 525	0.50 476	0.09 153	0.07 85	0.34 662	0.07 111	0.13 210	0.08 56

MSAF-DinoV2	3.10 723	1.86 714	10.68 742	3.61 736	0.30 470	3.34 723	0.82 676	2.81 724	1.79 708	0.80 624	0.87 618	1.56 693	1.10 668	26.49 770	1.96 672	0.17 559	0.13 467	0.19 597	1.63 730	0.92 695	0.99 705

JetRed	3.29 724	4.93 736	10.17 741	1.45 708	1.72 720	7.44 739	5.05 739	3.06 725	2.12 719	2.41 718	2.39 704	2.99 712	2.37 712	3.51 718	6.44 737	1.32 719	1.90 736	1.37 720	1.23 725	2.21 727	1.76 728

LSM	3.31 725	1.11 649	5.29 717	9.40 742	30.65 767	0.84 620	1.12 699	0.91 556	1.22 674	1.36 690	2.19 699	0.93 631	0.83 634	1.66 571	0.90 580	0.21 607	0.31 651	0.24 633	0.28 598	0.39 621	6.33 747

U	3.37 726	0.17 2	0.91 127	0.26 202	13.79 752	19.19 756	0.15 50	0.41 101	0.31 45	0.17 52	0.18 63	0.27 227	0.15 58	0.21 12	0.16 37	0.09 153	0.06 24	17.88 762	12.81 755	0.10 114	0.08 56

KSHMR	4.10 727	1.97 720	5.27 716	1.71 715	1.47 714	1.96 704	1.28 706	3.19 726	17.33 758	2.12 707	15.91 753	9.18 743	1.57 697	8.42 741	1.98 674	1.52 722	1.26 728	1.67 728	1.19 723	1.67 719	1.40 720

ktn	4.35 728	2.10 722	2.89 647	1.80 717	1.49 716	2.13 712	1.41 716	2.26 718	12.72 746	11.41 748	16.43 754	11.15 746	3.75 723	4.36 726	3.18 706	1.82 726	0.98 721	1.73 730	1.21 724	2.97 733	1.27 715

LE_ROB	4.43 729	1.35 686	9.38 737	2.79 731	3.93 730	2.43 718	3.46 735	2.68 722	11.19 743	11.66 749	4.73 737	5.26 730	10.46 745	4.50 727	9.49 744	0.82 699	0.69 707	1.34 719	0.98 717	0.75 686	0.76 685

tt	4.93 730	0.27 144	4.20 707	2.29 726	1.58 718	10.20 742	16.97 752	9.42 748	5.02 735	1.67 702	1.28 668	4.68 727	5.03 730	3.37 717	5.92 730	6.16 744	9.47 755	2.82 741	3.18 743	3.60 735	1.53 725

TorneroNet	5.50 731	1.92 718	3.16 676	1.47 710	1.25 709	14.07 745	1.06 695	4.90 733	20.99 764	10.17 744	16.48 755	11.88 750	6.93 739	3.34 715	4.20 720	1.30 718	0.69 707	1.45 723	0.86 712	2.61 731	1.20 713

noway3	5.51 732	6.38 740	6.27 724	12.92 749	12.02 742	7.08 733	5.48 742	6.99 742	1.39 687	2.69 723	3.33 725	8.37 739	5.97 736	4.68 732	6.13 732	3.05 733	1.00 723	2.44 738	2.05 734	6.61 742	5.27 741

TCMNet-wrong-test	5.51 732	6.62 741	6.20 723	13.02 751	11.90 741	7.14 737	5.53 744	6.99 742	1.44 693	2.65 721	3.10 719	8.37 739	5.95 735	4.75 733	6.05 731	3.07 735	0.98 721	2.38 734	1.99 732	6.62 743	5.43 742

noway2	5.52 734	6.31 739	6.33 725	12.97 750	12.02 742	7.09 734	5.49 743	6.95 740	1.40 688	2.70 724	3.32 724	8.40 741	6.00 737	4.60 728	6.13 732	3.07 735	1.04 724	2.43 735	2.05 734	6.65 744	5.44 743

noway1	5.58 735	6.89 742	6.57 729	13.08 752	12.04 744	7.13 735	5.47 740	7.10 744	1.40 688	2.70 724	3.33 725	8.32 737	5.92 733	4.65 729	6.23 734	3.09 737	1.05 725	2.43 735	2.05 734	6.70 745	5.51 744

zzzz4	5.59 736	6.90 743	6.62 730	13.08 752	12.04 744	7.13 735	5.47 740	7.10 744	1.41 690	2.70 724	3.33 725	8.32 737	5.92 733	4.65 729	6.23 734	3.09 737	1.05 725	2.43 735	2.05 734	6.70 745	5.51 744

noway4	5.60 737	6.93 744	6.50 728	13.12 754	12.06 746	7.19 738	5.54 745	6.97 741	1.42 691	2.67 722	3.29 722	8.41 742	6.00 737	4.66 731	6.23 734	3.11 739	1.06 727	2.44 738	2.04 733	6.73 747	5.55 746

coex-ft	5.95 738	1.67 700	60.57 779	0.34 440	0.30 470	0.77 594	0.69 658	0.74 392	4.41 734	19.22 758	2.15 698	1.62 694	7.97 742	1.81 603	8.96 743	0.44 673	2.08 738	0.18 590	0.19 537	0.38 611	4.62 740

HanzoNet	7.64 739	2.86 734	5.05 714	7.01 739	3.97 731	2.18 714	1.34 710	3.37 731	4.05 733	13.17 750	10.58 743	10.73 745	16.52 756	8.45 742	10.51 748	10.48 754	9.72 756	5.59 748	13.46 756	6.84 748	6.83 748

USTest	8.10 740	7.17 745	8.96 736	9.25 741	9.05 736	15.27 746	23.78 754	9.96 749	9.47 742	5.94 740	6.75 739	7.80 736	7.48 741	8.83 743	11.21 749	2.21 730	3.56 743	2.86 742	3.20 744	5.02 740	4.16 738

light-stereo	8.15 741	2.75 733	9.83 740	12.24 745	9.63 737	19.16 755	0.44 575	6.84 739	3.57 732	13.44 751	22.94 770	23.04 762	1.65 699	17.20 758	7.61 741	3.06 734	2.25 741	0.42 674	0.52 684	4.07 737	2.31 733

EDNetEfficientorigin	8.18 742	0.98 618	145.96 781	0.51 617	0.89 686	0.72 563	0.48 599	0.85 502	1.56 699	2.12 707	1.49 681	1.29 680	1.31 680	1.83 605	2.13 683	0.13 456	0.12 441	0.17 568	0.18 517	0.39 621	0.45 644

DGTPSM_ROB	8.89 743	5.62 737	12.25 746	5.92 738	11.32 739	8.54 740	24.18 755	6.40 737	13.49 749	5.15 737	11.46 747	6.19 734	10.92 747	7.00 738	13.72 750	4.47 740	7.65 747	3.92 744	7.45 751	4.38 738	7.87 752

Selective-IGEV-i1pa	9.22 744	12.57 752	9.49 739	2.20 724	1.49 716	16.83 749	8.03 747	14.34 755	11.26 744	10.52 745	15.24 752	14.52 754	11.94 754	18.22 759	9.78 746	7.79 753	3.09 742	5.20 747	2.49 741	2.46 730	6.90 749

DPSMNet_ROB	9.48 745	5.64 738	13.01 750	8.82 740	11.82 740	8.54 740	24.20 756	6.41 738	13.65 752	5.32 739	11.47 748	6.33 735	10.92 747	7.69 739	13.89 751	7.25 752	8.19 751	5.06 745	7.78 752	5.31 741	8.26 753

iinet-test	11.61 746	10.56 746	11.80 743	12.17 743	12.09 747	18.69 750	26.70 760	13.53 751	13.46 747	9.91 742	10.28 741	11.17 747	11.16 749	12.37 748	14.43 752	6.71 748	7.85 748	6.13 749	6.95 747	8.33 749	7.85 750

IINet	11.61 746	10.56 746	11.80 743	12.17 743	12.09 747	18.69 750	26.70 760	13.53 751	13.46 747	9.91 742	10.28 741	11.17 747	11.16 749	12.37 748	14.43 752	6.71 748	7.85 748	6.13 749	6.95 747	8.33 749	7.85 750

BEATNet-Init1	12.10 748	11.19 748	27.29 771	2.99 732	3.51 729	21.84 762	11.10 748	14.34 755	13.83 753	20.34 759	20.33 760	26.35 772	20.03 758	19.06 760	14.80 756	1.74 725	1.81 733	2.05 732	2.49 741	3.69 736	3.12 737

DPSM_ROB	12.34 749	11.21 750	12.51 747	12.91 747	12.80 750	19.84 759	28.28 763	14.38 757	14.28 754	10.58 746	11.26 745	12.03 751	11.85 752	13.15 752	15.34 757	7.11 750	8.31 752	6.50 752	7.35 749	8.84 751	8.31 754

DPSM	12.34 749	11.21 750	12.51 747	12.91 747	12.80 750	19.84 759	28.28 763	14.38 757	14.28 754	10.58 746	11.26 745	12.03 751	11.85 752	13.15 752	15.34 757	7.11 750	8.31 752	6.50 752	7.35 749	8.84 751	8.31 754

DLNR-FE	13.43 751	20.01 757	23.53 759	121.73 781	33.87 768	0.46 219	0.15 50	8.09 747	0.35 103	0.28 235	0.37 272	0.26 213	0.17 85	0.75 432	0.29 295	6.68 747	0.26 635	0.09 174	0.38 654	50.82 779	0.18 396

DLNR_Zeroshot_test	13.43 751	19.94 756	23.55 760	121.61 780	35.03 769	0.46 219	0.15 50	8.02 746	0.35 103	0.28 235	0.37 272	0.26 213	0.17 85	0.76 436	0.29 295	6.42 746	0.26 635	0.09 174	0.38 654	50.13 778	0.18 396

LRCNet_RVC	13.74 753	19.30 754	12.75 749	19.46 757	12.69 749	1.86 700	0.41 553	12.33 750	1.05 657	15.77 754	18.83 759	12.62 753	8.70 744	12.21 747	9.62 745	22.22 769	8.37 754	25.85 770	24.01 771	19.32 764	17.44 765

FADE	15.89 754	3.00 735	8.70 734	2.11 723	2.94 728	1.19 676	0.91 682	5.00 734	2.49 724	1.25 682	1.19 662	3.05 713	7.02 740	8.02 740	5.31 729	94.83 781	35.90 778	65.83 777	66.18 778	1.66 718	1.30 717

DPSimNet_ROB	17.97 755	20.20 761	24.98 764	17.62 755	15.92 753	21.53 761	21.00 753	13.70 753	15.61 756	23.89 771	14.69 751	22.87 760	24.58 772	12.70 751	14.56 754	18.48 763	12.91 757	20.21 766	12.05 754	17.76 754	14.17 757

HaxPig	19.86 756	22.40 762	22.34 758	17.95 756	17.95 755	11.77 744	11.89 749	16.02 759	15.89 757	21.10 761	21.41 761	18.74 758	18.39 757	20.08 761	19.69 760	23.63 773	23.22 768	24.06 769	23.69 770	23.00 765	23.95 770

ASD4	21.52 757	19.65 755	22.13 757	22.45 759	16.42 754	23.29 763	30.71 765	33.06 773	17.47 759	24.18 772	14.11 750	21.71 759	15.88 755	21.06 762	18.11 759	19.78 764	17.78 767	26.52 771	20.33 765	27.03 770	18.73 766

Anonymous_1	22.91 758	11.20 749	12.13 745	12.75 746	26.28 765	19.43 757	27.92 762	14.08 754	13.61 750	14.96 753	10.58 743	11.26 749	11.19 751	12.55 750	14.57 755	38.28 776	7.88 750	34.96 774	63.99 777	89.57 781	10.94 756

PML	23.15 759	16.83 753	7.78 732	5.49 737	9.93 738	51.13 774	104.50 781	5.76 736	13.62 751	37.30 780	105.93 781	30.86 773	23.50 764	12.07 746	7.87 742	6.30 745	2.12 739	6.32 751	2.43 739	10.44 753	2.90 736

MEDIAN_ROB	23.96 760	27.05 771	26.39 769	22.16 758	22.13 757	16.12 748	13.97 750	20.24 760	20.05 760	25.50 773	25.31 771	22.96 761	22.63 762	24.39 763	23.24 764	28.20 774	27.23 776	28.62 772	27.75 774	27.50 771	27.76 775

RAFT-FEzeroshot	24.80 761	22.55 765	24.73 761	26.10 762	25.76 760	39.84 766	57.07 773	28.84 765	28.79 769	21.14 763	22.48 764	24.18 765	23.88 766	26.38 764	30.87 768	14.26 756	16.71 762	13.09 754	14.82 759	17.79 758	16.72 762

RAFT-FE	24.80 761	22.55 765	24.73 761	26.10 762	25.76 760	39.84 766	57.07 773	28.84 765	28.79 769	21.14 763	22.48 764	24.18 765	23.88 766	26.38 764	30.87 768	14.26 756	16.71 762	13.09 754	14.82 759	17.79 758	16.72 762

CasAABBNet	24.81 763	22.53 763	24.83 763	26.08 761	25.74 759	39.86 768	57.06 771	28.87 768	28.83 771	21.16 766	22.54 766	24.22 767	23.89 769	26.38 764	30.87 768	14.25 755	16.71 762	13.09 754	14.81 758	17.78 755	16.71 759

FlowAnything	24.85 764	22.54 764	25.10 765	26.11 764	25.76 760	39.86 768	57.00 768	28.89 769	28.87 772	21.31 768	22.68 769	24.22 767	23.87 765	26.39 767	30.89 772	14.26 756	16.78 766	13.10 758	14.90 763	17.78 755	16.69 758

Hybrid-DGEV	24.86 765	22.58 767	25.22 767	26.11 764	25.76 760	39.92 770	57.06 771	29.03 772	29.01 775	21.12 762	22.64 767	24.13 764	23.91 770	26.46 769	30.82 766	14.27 759	16.70 761	13.09 754	14.83 762	17.78 755	16.71 759

Selective-RAFT-Error	24.87 766	22.59 768	25.14 766	26.13 766	25.82 764	39.93 771	57.03 769	28.97 770	28.95 773	21.21 767	22.65 768	24.25 769	23.98 771	26.43 768	30.83 767	14.27 759	16.71 762	13.10 758	14.82 759	17.82 760	16.76 764

fast-reg	25.26 767	22.76 770	26.49 770	26.66 767	27.60 766	41.51 773	57.03 769	28.84 765	28.98 774	20.78 760	22.21 762	23.55 763	23.30 763	26.97 773	31.44 773	14.39 762	16.67 760	15.16 761	15.84 764	18.23 763	16.71 759

LSM0	26.58 768	22.63 769	25.88 768	30.13 768	52.21 780	39.94 772	56.74 767	28.97 770	28.72 768	21.14 763	22.26 763	24.43 770	23.88 766	26.54 771	30.87 768	14.32 761	16.55 759	13.12 760	14.71 757	17.92 761	20.60 767

AVERAGE_ROB	26.93 769	30.34 774	29.27 772	25.82 760	25.34 758	19.48 758	15.17 751	23.55 764	23.00 767	28.45 774	27.87 772	26.25 771	25.86 773	26.96 772	25.55 765	31.30 775	30.07 777	31.76 773	30.81 775	30.79 775	30.93 776

xxxxx1	28.96 770	20.11 758	14.07 752	49.74 773	39.15 772	18.98 752	26.64 757	21.94 761	20.21 761	16.45 755	17.48 756	18.36 755	21.56 759	16.21 755	20.88 761	23.07 770	26.55 773	66.40 778	78.70 779	30.27 772	32.51 777

tt_ll	28.96 770	20.11 758	14.07 752	49.74 773	39.15 772	18.98 752	26.64 757	21.94 761	20.21 761	16.45 755	17.48 756	18.36 755	21.56 759	16.21 755	20.88 761	23.07 770	26.55 773	66.40 778	78.70 779	30.27 772	32.51 777

ff	28.96 770	20.11 758	14.07 752	49.74 773	39.15 772	18.98 752	26.64 757	21.94 761	20.21 761	16.45 755	17.48 756	18.36 755	21.56 759	16.21 755	20.88 761	23.07 770	26.55 773	66.40 778	78.70 779	30.27 772	32.51 777

zzzz2	37.36 773	34.10 777	37.81 774	39.61 769	38.70 770	60.14 777	86.04 779	43.62 778	43.68 776	31.88 777	34.07 776	35.66 774	35.41 776	39.41 774	46.07 774	21.44 767	25.20 771	19.84 764	22.48 766	26.77 768	25.16 771

noway5	37.36 773	34.10 777	37.81 774	39.61 769	38.70 770	60.14 777	86.04 779	43.62 778	43.68 776	31.88 777	34.07 776	35.66 774	35.41 776	39.41 774	46.07 774	21.44 767	25.20 771	19.84 764	22.48 766	26.77 768	25.16 771

zzzzzz3	37.89 775	29.68 772	38.88 776	48.93 771	48.83 778	58.10 776	76.69 778	42.34 776	43.95 778	31.42 775	34.06 775	40.19 776	40.01 778	39.79 776	48.00 777	21.11 765	25.13 769	20.33 767	22.80 768	25.12 766	22.46 768

zzz1	37.91 776	29.70 773	39.14 777	48.93 771	48.83 778	58.08 775	76.65 777	42.36 777	44.00 779	31.44 776	34.09 778	40.20 777	40.01 778	39.82 777	47.98 776	21.12 766	25.13 769	20.33 767	22.80 768	25.12 766	22.47 769

RSGM-EC	41.56 777	31.72 775	19.92 755	51.66 776	47.86 775	38.70 764	61.61 775	33.83 774	22.80 765	23.45 769	29.29 773	43.76 778	35.31 774	66.76 778	70.17 780	66.40 778	37.60 779	48.67 775	25.68 772	48.86 776	27.21 773

acva	41.56 777	31.72 775	19.92 755	51.66 776	47.86 775	38.70 764	61.61 775	33.83 774	22.80 765	23.45 769	29.29 773	43.76 778	35.31 774	66.76 778	70.17 780	66.40 778	37.60 779	48.67 775	25.68 772	48.86 776	27.21 773

Selective-IGEV-i16pa	47.65 779	67.17 779	7.20 731	2.47 727	2.32 726	116.02 781	1.42 717	90.41 782	82.69 781	32.69 779	90.10 780	60.10 780	84.41 781	129.53 782	52.52 779	50.16 777	15.10 758	18.00 763	9.63 753	0.94 696	40.09 780

real-time stereo	59.15 780	68.17 780	49.34 778	68.99 778	48.18 777	71.52 779	54.71 766	69.07 781	50.45 780	68.17 781	48.75 779	69.88 781	48.95 780	69.43 780	50.54 778	67.66 780	48.69 781	68.19 781	48.16 776	67.19 780	47.01 781

test_example2	115.39 781	123.23 781	94.57 780	115.52 779	123.55 781	101.63 780	114.33 782	53.41 780	99.48 782	134.90 782	135.05 782	85.83 782	85.11 782	111.32 781	106.15 782	152.55 782	205.26 782	99.78 782	114.96 782	140.96 782	110.20 782

ccccc	291.34 782	297.21 782	347.09 782	374.70 782	380.44 782	203.92 782	213.88 783	216.32 783	172.72 783	203.37 783	218.57 783	215.01 783	258.31 783	312.78 783	341.56 783	412.57 783	356.13 783	256.09 783	227.69 783	428.88 783	389.64 783

GS-Stereo							0.21 205	0.62 312	0.41 203	0.22 139	0.22 109	0.17 72	0.18 112	0.44 274	0.16 37	0.10 265	0.16 535	0.08 70	0.11 329	0.33 562	0.84 690

Low-res two-view benchmark