Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

PSi22a	0.17 1	0.14 10	0.23 2	0.28 4	0.15 9	0.17 17	0.18 16	0.28 21	0.15 3	0.15 2	0.13 1	0.22 57	0.17 22	0.23 2	0.19 5	0.13 106	0.10 71	0.11 5	0.09 9	0.10 5	0.10 6

Foundation-i32	0.17 1	0.14 10	0.23 2	0.28 4	0.13 1	0.15 8	0.19 30	0.27 11	0.14 2	0.16 3	0.14 2	0.23 67	0.19 48	0.24 3	0.21 41	0.13 106	0.09 18	0.11 5	0.09 9	0.10 5	0.09 1

BLMT-Stereo	0.17 1	0.11 1	0.23 2	0.33 95	0.20 141	0.16 13	0.22 105	0.21 2	0.23 32	0.14 1	0.18 15	0.16 6	0.14 2	0.26 9	0.22 74	0.10 9	0.09 18	0.14 165	0.13 241	0.10 5	0.11 61

PipStereo	0.18 4	0.14 10	0.25 9	0.29 9	0.15 9	0.14 3	0.19 30	0.28 21	0.19 15	0.16 3	0.16 8	0.29 145	0.19 48	0.27 13	0.21 41	0.12 56	0.10 71	0.11 5	0.09 9	0.11 33	0.11 61

PSi22b	0.18 4	0.14 10	0.25 9	0.29 9	0.15 9	0.15 8	0.18 16	0.27 11	0.19 15	0.16 3	0.16 8	0.31 166	0.20 71	0.26 9	0.21 41	0.12 56	0.10 71	0.11 5	0.09 9	0.11 33	0.10 6

Pro-Stereo	0.18 4	0.13 2	0.22 1	0.33 95	0.23 241	0.16 13	0.19 30	0.21 2	0.23 32	0.24 67	0.18 15	0.17 9	0.11 1	0.36 111	0.21 41	0.11 31	0.09 18	0.15 223	0.14 283	0.10 5	0.10 6

LG-Stereo_L1	0.18 4	0.14 10	0.29 63	0.31 41	0.21 171	0.19 27	0.19 30	0.30 24	0.20 20	0.16 3	0.15 4	0.19 29	0.17 22	0.35 100	0.20 23	0.13 106	0.10 71	0.12 52	0.09 9	0.11 33	0.10 6

MLG-Stereo_test2	0.18 4	0.14 10	0.26 27	0.31 41	0.17 33	0.24 64	0.17 5	0.27 11	0.15 3	0.18 11	0.19 17	0.22 57	0.14 2	0.32 59	0.19 5	0.13 106	0.09 18	0.12 52	0.09 9	0.11 33	0.10 6

MLG-Stereo_test1	0.18 4	0.14 10	0.28 49	0.34 109	0.17 33	0.24 64	0.17 5	0.27 11	0.13 1	0.18 11	0.14 2	0.23 67	0.15 8	0.32 59	0.20 23	0.12 56	0.09 18	0.13 106	0.09 9	0.10 5	0.10 6

MLG-Stereo	0.18 4	0.14 10	0.28 49	0.34 109	0.16 18	0.26 95	0.17 5	0.31 29	0.15 3	0.19 16	0.15 4	0.23 67	0.15 8	0.32 59	0.20 23	0.11 31	0.09 18	0.13 106	0.09 9	0.10 5	0.10 6

FoundationStereo	0.18 4	0.15 49	0.26 27	0.31 41	0.17 33	0.23 55	0.20 49	0.24 8	0.16 6	0.19 16	0.16 8	0.21 46	0.19 48	0.27 13	0.22 74	0.14 166	0.10 71	0.12 52	0.09 9	0.10 5	0.10 6

small-0shot	0.19 12	0.14 10	0.29 63	0.30 22	0.18 55	0.18 19	0.28 229	0.27 11	0.17 8	0.19 16	0.30 131	0.14 2	0.15 8	0.25 6	0.21 41	0.13 106	0.09 18	0.14 165	0.12 189	0.12 93	0.11 61

testmc14	0.19 12	0.13 2	0.24 7	0.31 41	0.15 9	0.29 151	0.25 162	0.31 29	0.17 8	0.21 30	0.29 119	0.21 46	0.18 31	0.25 6	0.21 41	0.11 31	0.09 18	0.10 1	0.08 1	0.11 33	0.10 6

mm2	0.19 12	0.14 10	0.25 9	0.30 22	0.19 95	0.15 8	0.19 30	0.33 36	0.26 55	0.16 3	0.20 21	0.29 145	0.19 48	0.31 47	0.21 41	0.12 56	0.10 71	0.11 5	0.09 9	0.10 5	0.10 6

mm1	0.19 12	0.14 10	0.25 9	0.30 22	0.19 95	0.15 8	0.19 30	0.27 11	0.26 55	0.16 3	0.20 21	0.29 145	0.19 48	0.31 47	0.21 41	0.12 56	0.10 71	0.11 5	0.09 9	0.10 5	0.10 6

LACA1	0.19 12	0.16 79	0.27 37	0.29 9	0.14 5	0.26 95	0.22 105	0.27 11	0.19 15	0.20 21	0.16 8	0.19 29	0.18 31	0.31 47	0.21 41	0.14 166	0.10 71	0.11 5	0.10 77	0.11 33	0.10 6

S2M2_XL	0.19 12	0.18 157	0.28 49	0.27 3	0.20 141	0.15 8	0.16 4	0.23 4	0.16 6	0.21 30	0.26 86	0.17 9	0.17 22	0.24 3	0.21 41	0.17 362	0.16 473	0.15 223	0.14 283	0.15 259	0.12 134
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LG-Stereo_L2	0.19 12	0.14 10	0.30 81	0.31 41	0.20 141	0.20 31	0.18 16	0.33 36	0.22 26	0.19 16	0.15 4	0.20 38	0.18 31	0.34 91	0.20 23	0.13 106	0.09 18	0.13 106	0.09 9	0.11 33	0.09 1

DF_test	0.20 19	0.13 2	0.26 27	0.33 95	0.24 297	0.10 1	0.23 130	0.27 11	0.31 109	0.23 54	0.28 106	0.15 3	0.18 31	0.22 1	0.21 41	0.15 250	0.11 204	0.13 106	0.12 189	0.14 199	0.11 61

anonymous	0.20 19	0.16 79	0.30 81	0.33 95	0.21 171	0.14 3	0.21 77	0.25 10	0.29 86	0.26 92	0.37 186	0.18 20	0.16 19	0.28 17	0.20 23	0.12 56	0.10 71	0.14 165	0.12 189	0.12 93	0.11 61

LGCAT	0.20 19	0.14 10	0.25 9	0.29 9	0.19 95	0.14 3	0.19 30	0.24 8	0.19 15	0.27 108	0.20 21	0.20 38	0.21 85	0.34 91	0.22 74	0.23 543	0.19 551	0.11 5	0.14 283	0.10 5	0.19 428

derf	0.20 19	0.15 49	0.28 49	0.32 70	0.19 95	0.21 39	0.18 16	0.31 29	0.26 55	0.18 11	0.21 31	0.27 128	0.18 31	0.33 76	0.21 41	0.12 56	0.11 204	0.11 5	0.09 9	0.09 1	0.11 61

qqai	0.20 19	0.15 49	0.30 81	0.32 70	0.19 95	0.22 42	0.18 16	0.32 32	0.27 71	0.18 11	0.20 21	0.28 139	0.18 31	0.34 91	0.21 41	0.13 106	0.11 204	0.12 52	0.09 9	0.09 1	0.11 61

MGA	0.20 19	0.14 10	0.29 63	0.30 22	0.20 141	0.29 151	0.18 16	0.36 63	0.27 71	0.20 21	0.22 41	0.19 29	0.15 8	0.31 47	0.21 41	0.13 106	0.10 71	0.12 52	0.10 77	0.11 33	0.12 134

CAR	0.20 19	0.14 10	0.28 49	0.30 22	0.19 95	0.26 95	0.18 16	0.42 112	0.28 76	0.23 54	0.26 86	0.17 9	0.14 2	0.30 32	0.22 74	0.12 56	0.09 18	0.12 52	0.10 77	0.11 33	0.12 134

MSE-Stereo	0.20 19	0.14 10	0.28 49	0.30 22	0.19 95	0.26 95	0.18 16	0.42 112	0.28 76	0.20 21	0.26 86	0.17 9	0.14 2	0.31 47	0.21 41	0.12 56	0.10 71	0.12 52	0.10 77	0.11 33	0.12 134

monster-pro	0.20 19	0.14 10	0.27 37	0.31 41	0.16 18	0.22 42	0.21 77	0.39 77	0.34 138	0.20 21	0.25 71	0.17 9	0.15 8	0.40 142	0.19 5	0.09 1	0.09 18	0.11 5	0.09 9	0.11 33	0.10 6

DepthFocus	0.20 19	0.13 2	0.31 96	0.29 9	0.24 297	0.18 19	0.20 49	0.27 11	0.18 12	0.24 67	0.25 71	0.15 3	0.18 31	0.27 13	0.19 5	0.15 250	0.12 292	0.17 314	0.17 417	0.13 145	0.10 6

GeoVLM	0.20 19	0.14 10	0.25 9	0.30 22	0.19 95	0.28 132	0.19 30	0.33 36	0.26 55	0.21 30	0.20 21	0.29 145	0.21 85	0.30 32	0.22 74	0.12 56	0.10 71	0.11 5	0.09 9	0.10 5	0.11 61

Test_v1	0.20 19	0.14 10	0.23 2	0.29 9	0.18 55	0.24 64	0.21 77	0.41 104	0.32 121	0.21 30	0.22 41	0.17 9	0.18 31	0.35 100	0.20 23	0.13 106	0.10 71	0.12 52	0.10 77	0.10 5	0.10 6

MatchStereo	0.20 19	0.14 10	0.25 9	0.28 4	0.15 9	0.17 17	0.20 49	0.35 57	0.29 86	0.21 30	0.36 180	0.18 20	0.17 22	0.33 76	0.25 155	0.14 166	0.10 71	0.12 52	0.09 9	0.11 33	0.11 61
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
BridgeDepth_RVC	0.20 19	0.14 10	0.26 27	0.26 2	0.15 9	0.34 238	0.17 5	0.41 104	0.22 26	0.21 30	0.21 31	0.20 38	0.25 135	0.33 76	0.25 155	0.13 106	0.09 18	0.11 5	0.09 9	0.12 93	0.10 6
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.20 19	0.14 10	0.25 9	0.30 22	0.20 141	0.28 132	0.19 30	0.33 36	0.26 55	0.21 30	0.20 21	0.28 139	0.21 85	0.31 47	0.22 74	0.12 56	0.10 71	0.11 5	0.09 9	0.10 5	0.10 6

HiDET	0.20 19	0.14 10	0.27 37	0.30 22	0.19 95	0.24 64	0.19 30	0.39 77	0.27 71	0.21 30	0.23 50	0.27 128	0.17 22	0.32 59	0.24 129	0.12 56	0.10 71	0.11 5	0.09 9	0.10 5	0.11 61

CSFM-Stereo	0.20 19	0.14 10	0.24 7	0.31 41	0.17 33	0.29 151	0.20 49	0.40 95	0.24 39	0.23 54	0.21 31	0.26 114	0.21 85	0.32 59	0.21 41	0.13 106	0.12 292	0.12 52	0.09 9	0.10 5	0.10 6

MonStereo	0.20 19	0.14 10	0.27 37	0.31 41	0.16 18	0.22 42	0.21 77	0.39 77	0.34 138	0.20 21	0.25 71	0.18 20	0.15 8	0.40 142	0.19 5	0.09 1	0.09 18	0.11 5	0.09 9	0.11 33	0.10 6

Wavelet-MonSter	0.20 19	0.14 10	0.29 63	0.34 109	0.19 95	0.18 19	0.21 77	0.34 53	0.24 39	0.25 79	0.34 167	0.22 57	0.27 171	0.28 17	0.22 74	0.09 1	0.09 18	0.11 5	0.09 9	0.10 5	0.10 6

Monster-pub-eth3d	0.20 19	0.14 10	0.27 37	0.31 41	0.16 18	0.22 42	0.21 77	0.39 77	0.34 138	0.20 21	0.25 71	0.17 9	0.15 8	0.40 142	0.19 5	0.09 1	0.09 18	0.11 5	0.09 9	0.11 33	0.10 6

Monster-pub-mixall	0.20 19	0.14 10	0.27 37	0.31 41	0.17 33	0.20 31	0.17 5	0.43 118	0.24 39	0.23 54	0.21 31	0.17 9	0.16 19	0.46 207	0.19 5	0.13 106	0.10 71	0.11 5	0.08 1	0.10 5	0.12 134

MLG-Stereo_test3	0.20 19	0.14 10	0.28 49	0.33 95	0.17 33	0.38 286	0.18 16	0.32 32	0.22 26	0.25 79	0.16 8	0.25 103	0.17 22	0.32 59	0.21 41	0.13 106	0.10 71	0.12 52	0.09 9	0.11 33	0.11 61

LGtest1	0.20 19	0.15 49	0.30 81	0.35 142	0.17 33	0.26 95	0.17 5	0.33 36	0.21 24	0.21 30	0.16 8	0.23 67	0.21 85	0.33 76	0.20 23	0.15 250	0.10 71	0.13 106	0.10 77	0.12 93	0.11 61

MonSter	0.20 19	0.14 10	0.27 37	0.31 41	0.16 18	0.22 42	0.21 77	0.39 77	0.34 138	0.20 21	0.25 71	0.18 20	0.15 8	0.39 132	0.19 5	0.09 1	0.09 18	0.11 5	0.09 9	0.11 33	0.10 6

dual_stereo	0.20 19	0.15 49	0.27 37	0.32 70	0.17 33	0.16 13	0.20 49	0.30 24	0.21 24	0.24 67	0.20 21	0.25 103	0.14 2	0.55 280	0.25 155	0.14 166	0.10 71	0.12 52	0.09 9	0.10 5	0.10 6

over-8	0.21 44	0.19 205	0.29 63	0.35 142	0.13 1	0.33 224	0.21 77	0.35 57	0.18 12	0.22 45	0.22 41	0.25 103	0.25 135	0.42 163	0.21 41	0.14 166	0.10 71	0.11 5	0.09 9	0.11 33	0.11 61

over-9	0.21 44	0.19 205	0.29 63	0.35 142	0.13 1	0.32 204	0.21 77	0.36 63	0.17 8	0.22 45	0.22 41	0.26 114	0.26 158	0.42 163	0.21 41	0.14 166	0.10 71	0.11 5	0.09 9	0.11 33	0.11 61

WAFT-Stereo (ZS)	0.21 44	0.19 205	0.23 2	0.25 1	0.20 141	0.23 55	0.23 130	0.19 1	0.20 20	0.19 16	0.28 106	0.13 1	0.22 101	0.24 3	0.26 181	0.13 106	0.14 413	0.17 314	0.27 612	0.18 403	0.20 461

depth_test_26	0.21 44	0.15 49	0.29 63	0.31 41	0.20 141	0.16 13	0.20 49	0.30 24	0.23 32	0.27 108	0.37 186	0.22 57	0.15 8	0.30 32	0.20 23	0.18 407	0.14 413	0.15 223	0.15 318	0.15 259	0.15 290

MCSU-Stereo	0.21 44	0.13 2	0.26 27	0.30 22	0.14 5	0.25 86	0.31 302	0.35 57	0.32 121	0.29 137	0.25 71	0.23 67	0.17 22	0.32 59	0.21 41	0.13 106	0.10 71	0.10 1	0.08 1	0.10 5	0.10 6

PointNet	0.21 44	0.15 49	0.27 37	0.32 70	0.19 95	0.29 151	0.24 140	0.27 11	0.28 76	0.16 3	0.24 63	0.29 145	0.19 48	0.35 100	0.20 23	0.13 106	0.11 204	0.13 106	0.10 77	0.11 33	0.10 6

LiteMatch*	0.21 44	0.15 49	0.33 118	0.31 41	0.23 241	0.24 64	0.21 77	0.33 36	0.33 130	0.21 30	0.19 17	0.24 90	0.21 85	0.32 59	0.21 41	0.13 106	0.11 204	0.13 106	0.10 77	0.11 33	0.12 134

LACA3	0.21 44	0.18 157	0.27 37	0.29 9	0.15 9	0.32 204	0.25 162	0.30 24	0.22 26	0.24 67	0.21 31	0.21 46	0.22 101	0.45 196	0.19 5	0.13 106	0.10 71	0.11 5	0.09 9	0.11 33	0.09 1

LACA2	0.21 44	0.16 79	0.28 49	0.30 22	0.15 9	0.29 151	0.29 249	0.32 32	0.23 32	0.22 45	0.23 50	0.28 139	0.20 71	0.35 100	0.19 5	0.13 106	0.10 71	0.10 1	0.09 9	0.13 145	0.10 6

BridgeDepth	0.21 44	0.15 49	0.27 37	0.35 142	0.14 5	0.38 286	0.26 189	0.30 24	0.23 32	0.18 11	0.19 17	0.28 139	0.30 239	0.32 59	0.22 74	0.11 31	0.08 1	0.11 5	0.10 77	0.11 33	0.11 61
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
252Zero-FE	0.21 44	0.16 79	0.29 63	0.34 109	0.19 95	0.23 55	0.18 16	0.43 118	0.35 149	0.23 54	0.22 41	0.19 29	0.18 31	0.29 25	0.23 105	0.14 166	0.10 71	0.12 52	0.09 9	0.10 5	0.11 61

4.5_new	0.21 44	0.20 255	0.31 96	0.31 41	0.18 55	0.24 64	0.26 189	0.34 53	0.29 86	0.33 172	0.29 119	0.19 29	0.19 48	0.30 32	0.21 41	0.10 9	0.08 1	0.12 52	0.11 150	0.14 199	0.10 6

4.5w-stereo	0.21 44	0.20 255	0.31 96	0.31 41	0.18 55	0.24 64	0.26 189	0.34 53	0.29 86	0.33 172	0.29 119	0.19 29	0.19 48	0.30 32	0.21 41	0.10 9	0.08 1	0.12 52	0.11 150	0.14 199	0.10 6

IGEV	0.21 44	0.13 2	0.25 9	0.31 41	0.20 141	0.22 42	0.19 30	0.42 112	0.30 100	0.22 45	0.34 167	0.20 38	0.15 8	0.32 59	0.19 5	0.12 56	0.10 71	0.12 52	0.10 77	0.10 5	0.10 6

VeloStereo	0.22 58	0.15 49	0.30 81	0.31 41	0.23 241	0.14 3	0.13 1	0.23 4	0.22 26	0.25 79	0.21 31	0.27 128	0.22 101	0.32 59	0.23 105	0.20 472	0.19 551	0.18 372	0.16 353	0.20 461	0.22 502

flow	0.22 58	0.15 49	0.30 81	0.31 41	0.23 241	0.14 3	0.13 1	0.23 4	0.22 26	0.25 79	0.21 31	0.27 128	0.22 101	0.31 47	0.23 105	0.20 472	0.19 551	0.18 372	0.16 353	0.20 461	0.22 502

over-6	0.22 58	0.18 157	0.29 63	0.34 109	0.14 5	0.32 204	0.22 105	0.50 179	0.26 55	0.24 67	0.24 63	0.21 46	0.25 135	0.39 132	0.21 41	0.15 250	0.10 71	0.11 5	0.09 9	0.12 93	0.11 61

over v1	0.22 58	0.20 255	0.28 49	0.35 142	0.13 1	0.35 247	0.20 49	0.33 36	0.17 8	0.24 67	0.23 50	0.25 103	0.27 171	0.42 163	0.23 105	0.13 106	0.10 71	0.11 5	0.09 9	0.11 33	0.12 134

LCMNet	0.22 58	0.14 10	0.26 27	0.30 22	0.20 141	0.26 95	0.19 30	0.40 95	0.45 239	0.21 30	0.21 31	0.27 128	0.18 31	0.38 126	0.24 129	0.12 56	0.12 292	0.11 5	0.09 9	0.09 1	0.11 61

asda	0.22 58	0.19 205	0.31 96	0.32 70	0.18 55	0.24 64	0.23 130	0.38 73	0.29 86	0.28 125	0.24 63	0.18 20	0.23 116	0.41 151	0.22 74	0.09 1	0.08 1	0.11 5	0.09 9	0.11 33	0.10 6

asd	0.22 58	0.18 157	0.31 96	0.32 70	0.18 55	0.26 95	0.22 105	0.37 70	0.25 47	0.32 165	0.23 50	0.19 29	0.23 116	0.46 207	0.21 41	0.10 9	0.08 1	0.11 5	0.10 77	0.12 93	0.10 6

4.25_new	0.22 58	0.22 339	0.34 136	0.32 70	0.19 95	0.31 184	0.28 229	0.33 36	0.25 47	0.30 149	0.28 106	0.21 46	0.26 158	0.35 100	0.25 155	0.10 9	0.08 1	0.11 5	0.09 9	0.11 33	0.10 6

4.5w_new	0.22 58	0.22 339	0.34 136	0.32 70	0.19 95	0.31 184	0.28 229	0.33 36	0.25 47	0.30 149	0.28 106	0.21 46	0.26 158	0.35 100	0.25 155	0.10 9	0.08 1	0.11 5	0.09 9	0.11 33	0.10 6

4.25w-stereo	0.22 58	0.22 339	0.34 136	0.32 70	0.19 95	0.31 184	0.28 229	0.33 36	0.25 47	0.30 149	0.28 106	0.21 46	0.26 158	0.35 100	0.25 155	0.10 9	0.08 1	0.11 5	0.09 9	0.11 33	0.10 6

4w-stereo	0.22 58	0.19 205	0.33 118	0.31 41	0.18 55	0.29 151	0.20 49	0.33 36	0.23 32	0.33 172	0.24 63	0.21 46	0.28 193	0.42 163	0.23 105	0.09 1	0.08 1	0.11 5	0.10 77	0.11 33	0.10 6

2.5w	0.22 58	0.18 157	0.34 136	0.32 70	0.18 55	0.31 184	0.27 205	0.33 36	0.24 39	0.29 137	0.35 173	0.18 20	0.19 48	0.41 151	0.21 41	0.10 9	0.08 1	0.11 5	0.10 77	0.12 93	0.10 6

2.75w_new	0.22 58	0.18 157	0.30 81	0.29 9	0.18 55	0.23 55	0.33 341	0.37 70	0.29 86	0.36 197	0.27 95	0.18 20	0.25 135	0.37 116	0.24 129	0.11 31	0.09 18	0.11 5	0.09 9	0.10 5	0.10 6

monsters	0.22 58	0.14 10	0.28 49	0.32 70	0.19 95	0.24 64	0.19 30	0.46 147	0.34 138	0.37 202	0.30 131	0.16 6	0.20 71	0.45 196	0.20 23	0.12 56	0.09 18	0.11 5	0.09 9	0.11 33	0.11 61

111111	0.22 58	0.15 49	0.29 63	0.37 219	0.23 241	0.21 39	0.19 30	0.46 147	0.29 86	0.20 21	0.20 21	0.29 145	0.14 2	0.44 186	0.22 74	0.14 166	0.10 71	0.12 52	0.09 9	0.12 93	0.12 134

LG-G_1	0.22 58	0.14 10	0.31 96	0.34 109	0.16 18	0.52 398	0.17 5	0.36 63	0.20 20	0.21 30	0.22 41	0.26 114	0.19 48	0.37 116	0.20 23	0.14 166	0.10 71	0.13 106	0.09 9	0.11 33	0.11 61

LG-G	0.22 58	0.14 10	0.31 96	0.34 109	0.16 18	0.52 398	0.17 5	0.36 63	0.20 20	0.21 30	0.22 41	0.26 114	0.19 48	0.37 116	0.20 23	0.14 166	0.10 71	0.13 106	0.09 9	0.11 33	0.11 61

SGD-Stereo	0.22 58	0.16 79	0.28 49	0.32 70	0.16 18	0.28 132	0.20 49	0.39 77	0.29 86	0.25 79	0.29 119	0.21 46	0.27 171	0.38 126	0.27 206	0.16 307	0.09 18	0.13 106	0.11 150	0.13 145	0.11 61

StereoAnything_RVC	0.22 58	0.85 679	0.41 256	0.28 4	0.16 18	0.23 55	0.18 16	0.23 4	0.19 15	0.16 3	0.16 8	0.15 3	0.21 85	0.32 59	0.19 5	0.16 307	0.09 18	0.12 52	0.09 9	0.16 330	0.10 6

IGEV-Stereo++	0.22 58	0.16 79	0.29 63	0.38 246	0.20 141	0.22 42	0.18 16	0.44 127	0.36 155	0.23 54	0.29 119	0.24 90	0.17 22	0.28 17	0.23 105	0.12 56	0.10 71	0.12 52	0.10 77	0.12 93	0.11 61

GCAP-Stereo-DPT26K	0.23 78	0.16 79	0.41 256	0.34 109	0.18 55	0.23 55	0.25 162	0.46 147	0.25 47	0.27 108	0.27 95	0.22 57	0.30 239	0.33 76	0.21 41	0.11 31	0.10 71	0.13 106	0.10 77	0.12 93	0.11 61

aanet-new-16k	0.23 78	0.17 108	0.38 216	0.37 219	0.17 33	0.26 95	0.18 16	0.44 127	0.38 171	0.28 125	0.24 63	0.25 103	0.26 158	0.31 47	0.22 74	0.12 56	0.09 18	0.13 106	0.10 77	0.14 199	0.11 61

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.23 78	0.15 49	0.30 81	0.36 185	0.19 95	0.25 86	0.25 162	0.45 135	0.39 181	0.26 92	0.43 214	0.23 67	0.27 171	0.26 9	0.22 74	0.11 31	0.10 71	0.12 52	0.10 77	0.11 33	0.11 61

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.23 78	0.17 108	0.39 231	0.34 109	0.18 55	0.25 86	0.24 140	0.47 162	0.28 76	0.24 67	0.35 173	0.20 38	0.25 135	0.28 17	0.19 5	0.11 31	0.10 71	0.12 52	0.10 77	0.11 33	0.13 196

DispViT+	0.23 78	0.15 49	0.29 63	0.30 22	0.18 55	0.18 19	0.20 49	0.61 255	0.45 239	0.29 137	0.26 86	0.23 67	0.18 31	0.47 221	0.24 129	0.13 106	0.10 71	0.10 1	0.08 1	0.10 5	0.11 61

AdaDepth	0.23 78	0.18 157	0.36 184	0.38 246	0.19 95	0.33 224	0.22 105	0.35 57	0.24 39	0.22 45	0.21 31	0.20 38	0.19 48	0.59 318	0.21 41	0.10 9	0.11 204	0.13 106	0.10 77	0.11 33	0.13 196

qwe	0.23 78	0.18 157	0.30 81	0.31 41	0.18 55	0.29 151	0.22 105	0.39 77	0.33 130	0.37 202	0.30 131	0.20 38	0.22 101	0.45 196	0.22 74	0.10 9	0.08 1	0.11 5	0.10 77	0.12 93	0.10 6

2.25w	0.23 78	0.19 205	0.35 159	0.31 41	0.18 55	0.30 167	0.18 16	0.34 53	0.32 121	0.33 172	0.37 186	0.20 38	0.25 135	0.47 221	0.25 155	0.10 9	0.09 18	0.11 5	0.10 77	0.10 5	0.12 134

3.75w	0.23 78	0.17 108	0.33 118	0.32 70	0.19 95	0.42 336	0.24 140	0.36 63	0.26 55	0.33 172	0.28 106	0.17 9	0.25 135	0.38 126	0.21 41	0.10 9	0.08 1	0.11 5	0.10 77	0.11 33	0.10 6

3.5w_stereo	0.23 78	0.18 157	0.31 96	0.31 41	0.18 55	0.27 116	0.22 105	0.39 77	0.30 100	0.33 172	0.27 95	0.24 90	0.29 214	0.52 264	0.25 155	0.09 1	0.08 1	0.11 5	0.09 9	0.11 33	0.11 61

2w_stereo	0.23 78	0.19 205	0.33 118	0.33 95	0.17 33	0.28 132	0.37 414	0.40 95	0.36 155	0.33 172	0.33 155	0.17 9	0.21 85	0.30 32	0.23 105	0.10 9	0.08 1	0.11 5	0.10 77	0.12 93	0.11 61

monsterstereo	0.23 78	0.15 49	0.28 49	0.35 142	0.19 95	0.22 42	0.20 49	0.38 73	0.37 166	0.34 185	0.40 203	0.19 29	0.19 48	0.46 207	0.22 74	0.11 31	0.10 71	0.12 52	0.09 9	0.13 145	0.09 1

GREAT-IGEV	0.23 78	0.15 49	0.33 118	0.30 22	0.23 241	0.20 31	0.26 189	0.35 57	0.34 138	0.21 30	0.31 140	0.22 57	0.21 85	0.50 247	0.22 74	0.12 56	0.10 71	0.12 52	0.09 9	0.13 145	0.12 134
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
DEFOM-Stereo	0.23 78	0.16 79	0.29 63	0.34 109	0.20 141	0.59 453	0.20 49	0.32 32	0.31 109	0.23 54	0.19 17	0.18 20	0.18 31	0.42 163	0.22 74	0.12 56	0.10 71	0.12 52	0.09 9	0.11 33	0.12 134

GREATEN-IGEV_RVC	0.24 92	0.21 299	0.35 159	0.38 246	0.19 95	0.28 132	0.22 105	0.33 36	0.27 71	0.23 54	0.30 131	0.23 67	0.19 48	0.40 142	0.28 229	0.13 106	0.12 292	0.17 314	0.16 353	0.17 364	0.13 196

Anonymus	0.24 92	0.15 49	0.30 81	0.38 246	0.23 241	0.31 184	0.22 105	0.40 95	0.33 130	0.23 54	0.20 21	0.38 225	0.28 193	0.46 207	0.24 129	0.13 106	0.10 71	0.14 165	0.13 241	0.12 93	0.14 243

aanet-new-90k	0.24 92	0.17 108	0.60 471	0.35 142	0.18 55	0.33 224	0.27 205	0.40 95	0.28 76	0.20 21	0.25 71	0.21 46	0.35 297	0.48 232	0.18 2	0.11 31	0.10 71	0.12 52	0.10 77	0.14 199	0.09 1

aanet-new-70k	0.24 92	0.16 79	0.50 369	0.36 185	0.17 33	0.38 286	0.25 162	0.40 95	0.26 55	0.23 54	0.31 140	0.24 90	0.34 282	0.45 196	0.18 2	0.10 9	0.10 71	0.12 52	0.10 77	0.13 145	0.10 6

aanet-new-40k	0.24 92	0.17 108	0.52 402	0.35 142	0.18 55	0.37 278	0.21 77	0.39 77	0.26 55	0.25 79	0.28 106	0.26 114	0.34 282	0.25 6	0.21 41	0.11 31	0.09 18	0.13 106	0.10 77	0.14 199	0.10 6

aanet-new-36k	0.24 92	0.17 108	0.35 159	0.36 185	0.17 33	0.34 238	0.24 140	0.43 118	0.30 100	0.26 92	0.24 63	0.25 103	0.35 297	0.44 186	0.20 23	0.10 9	0.09 18	0.13 106	0.10 77	0.12 93	0.10 6

aanet-new-34k	0.24 92	0.17 108	0.44 298	0.35 142	0.16 18	0.25 86	0.25 162	0.46 147	0.38 171	0.26 92	0.27 95	0.24 90	0.34 282	0.29 25	0.21 41	0.11 31	0.10 71	0.13 106	0.10 77	0.12 93	0.10 6

aanet-32k-new	0.24 92	0.17 108	0.35 159	0.37 219	0.18 55	0.25 86	0.27 205	0.35 57	0.31 109	0.28 125	0.30 131	0.23 67	0.34 282	0.43 174	0.19 5	0.14 166	0.09 18	0.13 106	0.10 77	0.15 259	0.10 6

aanet-new-32k	0.24 92	0.16 79	0.36 184	0.36 185	0.18 55	0.38 286	0.21 77	0.43 118	0.26 55	0.28 125	0.23 50	0.34 192	0.34 282	0.32 59	0.19 5	0.12 56	0.10 71	0.13 106	0.10 77	0.13 145	0.11 61

aanet-new-30k	0.24 92	0.16 79	0.36 184	0.36 185	0.18 55	0.38 286	0.21 77	0.43 118	0.26 55	0.28 125	0.23 50	0.34 192	0.34 282	0.32 59	0.19 5	0.12 56	0.10 71	0.13 106	0.10 77	0.13 145	0.11 61

aanet-new-28k	0.24 92	0.18 157	0.48 346	0.36 185	0.17 33	0.32 204	0.23 130	0.38 73	0.28 76	0.28 125	0.23 50	0.29 145	0.33 271	0.31 47	0.22 74	0.13 106	0.10 71	0.13 106	0.11 150	0.16 330	0.13 196

aanet-new-24k	0.24 92	0.17 108	0.33 118	0.36 185	0.18 55	0.39 301	0.24 140	0.39 77	0.31 109	0.30 149	0.28 106	0.26 114	0.31 251	0.31 47	0.20 23	0.11 31	0.09 18	0.13 106	0.10 77	0.14 199	0.11 61

aanet-new-22k	0.24 92	0.16 79	0.36 184	0.36 185	0.18 55	0.30 167	0.19 30	0.48 168	0.42 215	0.26 92	0.24 63	0.26 114	0.29 214	0.33 76	0.23 105	0.11 31	0.10 71	0.12 52	0.10 77	0.12 93	0.11 61

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.24 92	0.15 49	0.35 159	0.34 109	0.19 95	0.20 31	0.33 341	0.53 199	0.43 227	0.26 92	0.33 155	0.19 29	0.29 214	0.29 25	0.22 74	0.11 31	0.10 71	0.12 52	0.10 77	0.11 33	0.10 6

Foundation-i1c-attn	0.24 92	0.13 2	0.25 9	0.29 9	0.16 18	0.35 247	0.27 205	0.49 170	0.29 86	0.30 149	0.35 173	0.41 254	0.30 239	0.35 100	0.25 155	0.13 106	0.10 71	0.12 52	0.10 77	0.10 5	0.11 61

WQFJA1++	0.24 92	0.16 79	0.30 81	0.31 41	0.21 171	0.34 238	0.17 5	0.39 77	0.18 12	0.26 92	0.30 131	0.29 145	0.28 193	0.41 151	0.23 105	0.16 307	0.10 71	0.13 106	0.10 77	0.31 592	0.12 134

GEAStereo	0.24 92	0.16 79	0.31 96	0.35 142	0.26 369	0.35 247	0.29 249	0.46 147	0.30 100	0.27 108	0.29 119	0.24 90	0.20 71	0.33 76	0.22 74	0.18 407	0.10 71	0.13 106	0.10 77	0.14 199	0.13 196

GSStereo	0.24 92	0.16 79	0.31 96	0.35 142	0.26 369	0.35 247	0.29 249	0.50 179	0.29 86	0.30 149	0.29 119	0.23 67	0.20 71	0.33 76	0.22 74	0.16 307	0.09 18	0.13 106	0.10 77	0.14 199	0.13 196

Zero-FE251	0.24 92	0.17 108	0.33 118	0.34 109	0.20 141	0.44 355	0.19 30	0.40 95	0.26 55	0.28 125	0.30 131	0.38 225	0.24 124	0.33 76	0.23 105	0.15 250	0.11 204	0.13 106	0.10 77	0.11 33	0.11 61

3.25w_new	0.24 92	0.17 108	0.34 136	0.31 41	0.18 55	0.43 343	0.20 49	0.39 77	0.32 121	0.39 223	0.29 119	0.23 67	0.27 171	0.43 174	0.23 105	0.10 9	0.09 18	0.11 5	0.09 9	0.10 5	0.11 61

3.25w	0.24 92	0.17 108	0.34 136	0.31 41	0.18 55	0.43 343	0.20 49	0.39 77	0.32 121	0.39 223	0.29 119	0.23 67	0.27 171	0.43 174	0.23 105	0.10 9	0.09 18	0.11 5	0.09 9	0.10 5	0.11 61

LG-Stereo_Zeroshot	0.24 92	0.17 108	0.34 136	0.40 323	0.21 171	0.18 19	0.21 77	0.36 63	0.27 71	0.30 149	0.52 264	0.28 139	0.28 193	0.27 13	0.24 129	0.14 166	0.10 71	0.13 106	0.10 77	0.14 199	0.14 243

AIO_rvc	0.24 92	0.17 108	0.37 204	0.35 142	0.20 141	0.26 95	0.33 341	0.45 135	0.23 32	0.26 92	0.25 71	0.33 184	0.15 8	0.55 280	0.24 129	0.12 56	0.09 18	0.13 106	0.10 77	0.12 93	0.11 61

AIO_test	0.24 92	0.17 108	0.33 118	0.35 142	0.21 171	0.31 184	0.38 432	0.45 135	0.26 55	0.26 92	0.28 106	0.32 175	0.21 85	0.40 142	0.26 181	0.13 106	0.10 71	0.13 106	0.11 150	0.13 145	0.11 61

GELT-Stereo	0.25 116	0.17 108	0.29 63	0.38 246	0.22 199	0.24 64	0.26 189	0.58 235	0.44 233	0.34 185	0.27 95	0.27 128	0.21 85	0.35 100	0.22 74	0.11 31	0.09 18	0.14 165	0.13 241	0.11 33	0.11 61

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.25 116	0.17 108	0.34 136	0.36 185	0.18 55	0.39 301	0.17 5	0.38 73	0.40 196	0.29 137	0.23 50	0.23 67	0.24 124	0.30 32	0.22 74	0.17 362	0.15 445	0.21 495	0.17 417	0.20 461	0.17 378

PhaseNet	0.25 116	0.17 108	0.33 118	0.36 185	0.22 199	0.32 204	0.22 105	0.47 162	0.34 138	0.22 45	0.28 106	0.38 225	0.24 124	0.43 174	0.28 229	0.13 106	0.10 71	0.15 223	0.16 353	0.13 145	0.14 243

TS12	0.25 116	0.15 49	0.31 96	0.38 246	0.17 33	0.32 204	0.25 162	0.45 135	0.24 39	0.32 165	0.51 253	0.25 103	0.27 171	0.41 151	0.31 281	0.12 56	0.10 71	0.12 52	0.10 77	0.13 145	0.12 134

aanet-new-60k	0.25 116	0.17 108	0.60 471	0.37 219	0.17 33	0.38 286	0.24 140	0.39 77	0.31 109	0.24 67	0.25 71	0.26 114	0.31 251	0.45 196	0.18 2	0.11 31	0.10 71	0.12 52	0.10 77	0.13 145	0.11 61

aanet-new-78k	0.25 116	0.17 108	0.69 518	0.36 185	0.17 33	0.26 95	0.28 229	0.39 77	0.30 100	0.22 45	0.29 119	0.23 67	0.36 311	0.43 174	0.17 1	0.10 9	0.09 18	0.13 106	0.10 77	0.14 199	0.10 6

aanet-new-12k	0.25 116	0.19 205	0.49 357	0.41 355	0.18 55	0.32 204	0.22 105	0.45 135	0.38 171	0.28 125	0.23 50	0.23 67	0.36 311	0.30 32	0.24 129	0.12 56	0.09 18	0.14 165	0.11 150	0.16 330	0.12 134

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.25 116	0.15 49	0.32 110	0.35 142	0.21 171	0.43 343	0.24 140	0.46 147	0.36 155	0.28 125	0.35 173	0.37 217	0.34 282	0.29 25	0.26 181	0.12 56	0.09 18	0.13 106	0.11 150	0.11 33	0.10 6

Foundation-i1b	0.25 116	0.14 10	0.25 9	0.30 22	0.16 18	0.40 311	0.28 229	0.53 199	0.26 55	0.32 165	0.33 155	0.42 265	0.29 214	0.37 116	0.24 129	0.13 106	0.10 71	0.12 52	0.11 150	0.11 33	0.10 6

Foundation-i1a	0.25 116	0.14 10	0.25 9	0.29 9	0.16 18	0.40 311	0.29 249	0.53 199	0.28 76	0.36 197	0.36 180	0.43 278	0.30 239	0.36 111	0.23 105	0.13 106	0.10 71	0.11 5	0.09 9	0.11 33	0.11 61

LiteMatch	0.25 116	0.18 157	0.25 9	0.38 246	0.20 141	0.28 132	0.27 205	0.33 36	0.26 55	0.21 30	0.20 21	0.28 139	0.43 372	0.30 32	0.47 454	0.17 362	0.10 71	0.15 223	0.13 241	0.15 259	0.15 290

Selective-IGEV-i32	0.25 116	0.18 157	0.37 204	0.37 219	0.20 141	0.27 116	0.25 162	0.59 243	0.25 47	0.27 108	0.26 86	0.34 192	0.18 31	0.62 363	0.23 105	0.12 56	0.10 71	0.14 165	0.11 150	0.13 145	0.11 61

VIP-Stereo	0.25 116	0.18 157	0.33 118	0.32 70	0.21 171	0.63 473	0.19 30	0.33 36	0.38 171	0.24 67	0.31 140	0.27 128	0.19 48	0.49 242	0.23 105	0.13 106	0.10 71	0.13 106	0.09 9	0.12 93	0.10 6

gasm-f	0.25 116	0.17 108	0.30 81	0.35 142	0.26 369	0.25 86	0.36 399	0.46 147	0.30 100	0.27 108	0.35 173	0.24 90	0.30 239	0.37 116	0.24 129	0.18 407	0.10 71	0.13 106	0.10 77	0.15 259	0.13 196

MSCF	0.25 116	0.17 108	0.36 184	0.41 355	0.21 171	0.20 31	0.31 302	0.47 162	0.32 121	0.37 202	0.33 155	0.23 67	0.34 282	0.37 116	0.23 105	0.15 250	0.10 71	0.13 106	0.11 150	0.13 145	0.13 196

3w_stereo	0.25 116	0.20 255	0.40 246	0.33 95	0.17 33	0.32 204	0.41 487	0.42 112	0.39 181	0.33 172	0.28 106	0.16 6	0.29 214	0.35 100	0.22 74	0.10 9	0.08 1	0.11 5	0.10 77	0.12 93	0.12 134

1w_stereo	0.25 116	0.15 49	0.31 96	0.35 142	0.18 55	0.32 204	0.41 487	0.41 104	0.44 233	0.32 165	0.39 199	0.17 9	0.27 171	0.46 207	0.24 129	0.10 9	0.08 1	0.11 5	0.09 9	0.11 33	0.10 6

LG-Stereo	0.25 116	0.18 157	0.43 292	0.40 323	0.20 141	0.22 42	0.26 189	0.33 36	0.39 181	0.27 108	0.45 222	0.22 57	0.16 19	0.38 126	0.28 229	0.11 31	0.12 292	0.17 314	0.15 318	0.13 145	0.10 6

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 116	0.32 538	0.25 9	0.52 591	0.20 141	0.29 151	0.22 105	0.44 127	0.38 171	0.27 108	0.25 71	0.24 90	0.29 214	0.46 207	0.23 105	0.14 166	0.09 18	0.12 52	0.09 9	0.14 199	0.11 61

HUF	0.25 116	0.17 108	0.38 216	0.33 95	0.19 95	0.25 86	0.39 451	0.53 199	0.36 155	0.26 92	0.23 50	0.33 184	0.27 171	0.36 111	0.25 155	0.14 166	0.11 204	0.13 106	0.10 77	0.12 93	0.12 134

GIP-stereo	0.25 116	0.19 205	0.32 110	0.38 246	0.25 331	0.26 95	0.20 49	0.50 179	0.41 207	0.25 79	0.39 199	0.35 204	0.20 71	0.33 76	0.22 74	0.16 307	0.11 204	0.13 106	0.10 77	0.12 93	0.12 134

RAStereo	0.25 116	0.17 108	0.33 118	0.40 323	0.21 171	0.24 64	0.26 189	0.45 135	0.46 248	0.23 54	0.34 167	0.30 161	0.19 48	0.34 91	0.26 181	0.15 250	0.12 292	0.16 263	0.13 241	0.14 199	0.11 61

IGEV-Stereo+	0.25 116	0.15 49	0.28 49	0.32 70	0.19 95	0.13 2	0.17 5	0.29 23	0.30 100	0.22 45	0.15 4	0.22 57	0.22 101	0.42 163	0.22 74	0.14 166	0.10 71	0.12 52	0.09 9	0.15 259	1.09 705

IGEV++	0.25 116	0.17 108	0.35 159	0.40 323	0.23 241	0.24 64	0.23 130	0.56 223	0.24 39	0.29 137	0.36 180	0.30 161	0.22 101	0.33 76	0.29 248	0.14 166	0.10 71	0.14 165	0.10 77	0.13 145	0.14 243

Selective-IGEV	0.25 116	0.18 157	0.37 204	0.37 219	0.20 141	0.27 116	0.25 162	0.59 243	0.25 47	0.27 108	0.26 86	0.34 192	0.18 31	0.62 363	0.23 105	0.12 56	0.10 71	0.14 165	0.11 150	0.13 145	0.11 61

aanet-new-10k	0.26 141	0.18 157	0.57 453	0.39 280	0.18 55	0.44 355	0.22 105	0.46 147	0.36 155	0.27 108	0.31 140	0.26 114	0.29 214	0.29 25	0.22 74	0.13 106	0.09 18	0.13 106	0.10 77	0.16 330	0.11 61

aanet-new-14k	0.26 141	0.20 255	0.47 331	0.38 246	0.17 33	0.18 19	0.25 162	0.54 209	0.51 280	0.29 137	0.30 131	0.22 57	0.31 251	0.34 91	0.24 129	0.13 106	0.10 71	0.13 106	0.10 77	0.17 364	0.12 134

aanet-new-8k	0.26 141	0.19 205	0.36 184	0.37 219	0.21 171	0.40 311	0.28 229	0.51 186	0.42 215	0.24 67	0.25 71	0.23 67	0.33 271	0.51 258	0.22 74	0.11 31	0.10 71	0.13 106	0.11 150	0.12 93	0.11 61

GCAP-Stereo-cres-4k	0.26 141	0.17 108	0.36 184	0.39 280	0.20 141	0.45 365	0.28 229	0.43 118	0.36 155	0.28 125	0.38 195	0.24 90	0.35 297	0.31 47	0.25 155	0.12 56	0.10 71	0.13 106	0.10 77	0.13 145	0.12 134

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.26 141	0.14 10	0.75 545	0.34 109	0.19 95	0.28 132	0.21 77	0.41 104	0.30 100	0.25 79	0.22 41	0.23 67	0.31 251	0.28 17	0.19 5	0.11 31	0.10 71	0.13 106	0.10 77	0.12 93	0.61 685

gcap_with_dpt	0.26 141	0.17 108	0.35 159	0.35 142	0.21 171	0.35 247	0.35 384	0.45 135	0.42 215	0.39 223	0.54 277	0.23 67	0.22 101	0.29 25	0.24 129	0.12 56	0.09 18	0.15 223	0.12 189	0.11 33	0.11 61

DDF-Stereo	0.26 141	0.16 79	0.33 118	0.37 219	0.30 494	0.19 27	0.20 49	0.33 36	0.31 109	0.27 108	0.26 86	0.29 145	0.28 193	0.39 132	0.25 155	0.17 362	0.10 71	0.14 165	0.10 77	0.69 683	0.13 196

zero-FE	0.26 141	0.16 79	0.33 118	0.36 185	0.30 494	0.18 19	0.20 49	0.37 70	0.31 109	0.27 108	0.27 95	0.29 145	0.28 193	0.34 91	0.25 155	0.17 362	0.10 71	0.14 165	0.10 77	0.62 681	0.13 196

GASTEREO	0.26 141	0.17 108	0.35 159	0.41 355	0.21 171	0.22 42	0.30 272	0.47 162	0.32 121	0.38 211	0.33 155	0.22 57	0.33 271	0.43 174	0.24 129	0.15 250	0.10 71	0.13 106	0.11 150	0.13 145	0.12 134

S2M2_L	0.26 141	0.23 372	0.34 136	0.32 70	0.25 331	0.24 64	0.13 1	0.36 63	0.42 215	0.25 79	0.37 186	0.29 145	0.25 135	0.31 47	0.26 181	0.22 515	0.19 551	0.17 314	0.19 479	0.21 477	0.19 428
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
castereo++	0.26 141	0.17 108	0.29 63	0.34 109	0.20 141	0.74 537	0.20 49	0.41 104	0.49 265	0.24 67	0.24 63	0.35 204	0.27 171	0.41 151	0.20 23	0.14 166	0.09 18	0.14 165	0.09 9	0.11 33	0.11 61

IGEV-RUCA	0.26 141	0.16 79	0.36 184	0.40 323	0.27 415	0.32 204	0.20 49	0.39 77	0.36 155	0.27 108	0.31 140	0.25 103	0.21 85	0.50 247	0.24 129	0.20 472	0.11 204	0.13 106	0.10 77	0.17 364	0.16 329

fffft	0.26 141	0.18 157	0.39 231	0.37 219	0.23 241	0.29 151	0.35 384	0.46 147	0.26 55	0.37 202	0.23 50	0.27 128	0.22 101	0.55 280	0.28 229	0.12 56	0.09 18	0.16 263	0.13 241	0.13 145	0.13 196
1: 1. 1
AIO-Stereo	0.26 141	0.19 205	0.36 184	0.39 280	0.18 55	0.28 132	0.30 272	0.52 193	0.29 86	0.30 149	0.31 140	0.32 175	0.17 22	0.55 280	0.23 105	0.13 106	0.10 71	0.14 165	0.11 150	0.13 145	0.11 61

RSM++	0.26 141	0.19 205	0.36 184	0.37 219	0.21 171	0.28 132	0.29 249	0.54 209	0.34 138	0.26 92	0.23 50	0.36 214	0.21 85	0.52 264	0.24 129	0.12 56	0.11 204	0.14 165	0.12 189	0.14 199	0.11 61

RSM	0.26 141	0.19 205	0.35 159	0.37 219	0.21 171	0.27 116	0.33 341	0.55 215	0.28 76	0.26 92	0.25 71	0.38 225	0.20 71	0.59 318	0.23 105	0.12 56	0.10 71	0.14 165	0.11 150	0.14 199	0.11 61

gcap-zeroshot	0.26 141	0.17 108	0.34 136	0.33 95	0.23 241	0.35 247	0.31 302	0.49 170	0.48 261	0.38 211	0.50 244	0.26 114	0.20 71	0.28 17	0.25 155	0.13 106	0.09 18	0.15 223	0.12 189	0.11 33	0.11 61

GCAPDPT-zeroshot4090	0.26 141	0.14 10	0.75 545	0.34 109	0.19 95	0.28 132	0.21 77	0.41 104	0.30 100	0.25 79	0.22 41	0.23 67	0.31 251	0.28 17	0.19 5	0.11 31	0.10 71	0.13 106	0.10 77	0.12 93	0.61 685

MoCha-V2	0.26 141	0.16 79	0.30 81	0.41 355	0.18 55	0.27 116	0.26 189	0.57 230	0.28 76	0.37 202	0.27 95	0.33 184	0.34 282	0.56 290	0.23 105	0.12 56	0.10 71	0.12 52	0.10 77	0.13 145	0.13 196

testlalala	0.26 141	0.17 108	0.34 136	0.33 95	0.23 241	0.35 247	0.31 302	0.49 170	0.48 261	0.38 211	0.50 244	0.26 114	0.20 71	0.28 17	0.25 155	0.13 106	0.09 18	0.15 223	0.12 189	0.11 33	0.11 61

DF	0.27 161	0.16 79	0.41 256	0.36 185	0.19 95	0.28 132	0.25 162	0.44 127	0.29 86	0.31 160	0.49 242	0.50 323	0.22 101	0.51 258	0.21 41	0.15 250	0.10 71	0.13 106	0.10 77	0.12 93	0.13 196

aanet-new	0.27 161	0.20 255	0.38 216	0.39 280	0.26 369	0.50 383	0.25 162	0.44 127	0.31 109	0.28 125	0.27 95	0.24 90	0.37 324	0.46 207	0.22 74	0.14 166	0.10 71	0.14 165	0.10 77	0.15 259	0.13 196

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.27 161	0.17 108	0.33 118	0.34 109	0.23 241	0.35 247	0.31 302	0.49 170	0.49 265	0.39 223	0.51 253	0.25 103	0.19 48	0.30 32	0.25 155	0.13 106	0.10 71	0.15 223	0.12 189	0.11 33	0.11 61

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.27 161	0.17 108	0.34 136	0.34 109	0.22 199	0.33 224	0.30 272	0.46 147	0.47 257	0.40 239	0.54 277	0.24 90	0.19 48	0.37 116	0.24 129	0.12 56	0.10 71	0.15 223	0.12 189	0.11 33	0.11 61

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.27 161	0.17 108	0.33 118	0.34 109	0.22 199	0.34 238	0.31 302	0.50 179	0.51 280	0.39 223	0.54 277	0.24 90	0.20 71	0.30 32	0.24 129	0.12 56	0.09 18	0.15 223	0.12 189	0.11 33	0.11 61

Foundation-i1	0.27 161	0.14 10	0.26 27	0.34 109	0.22 199	0.38 286	0.26 189	0.64 284	0.40 196	0.38 211	0.38 195	0.46 300	0.29 214	0.35 100	0.27 206	0.14 166	0.10 71	0.12 52	0.11 150	0.11 33	0.11 61

NLSM3	0.27 161	0.17 108	0.32 110	0.38 246	0.22 199	0.33 224	0.28 229	0.58 235	0.50 272	0.29 137	0.35 173	0.29 145	0.25 135	0.43 174	0.27 206	0.12 56	0.10 71	0.16 263	0.15 318	0.12 93	0.11 61

Replicate-Monster	0.27 161	0.16 79	1.15 628	0.30 22	0.17 33	0.38 286	0.19 30	0.44 127	0.40 196	0.24 67	0.21 31	0.23 67	0.22 101	0.47 221	0.20 23	0.11 31	0.09 18	0.12 52	0.09 9	0.09 1	0.18 412

SCV	0.27 161	0.20 255	0.37 204	0.36 185	0.22 199	0.27 116	0.33 341	0.65 288	0.31 109	0.25 79	0.29 119	0.37 217	0.23 116	0.52 264	0.23 105	0.19 450	0.11 204	0.14 165	0.11 150	0.15 259	0.12 134

SMoEStereo_RVC	0.27 161	0.20 255	0.37 204	0.36 185	0.23 241	0.36 265	0.31 302	0.43 118	0.36 155	0.38 211	0.30 131	0.32 175	0.24 124	0.56 290	0.24 129	0.12 56	0.10 71	0.16 263	0.12 189	0.12 93	0.12 134

mms	0.27 161	0.21 299	0.36 184	0.38 246	0.25 331	0.31 184	0.32 322	0.43 118	0.33 130	0.29 137	0.34 167	0.34 192	0.20 71	0.48 232	0.26 181	0.13 106	0.11 204	0.16 263	0.13 241	0.15 259	0.13 196

ours_stereo	0.27 161	0.22 339	0.35 159	0.38 246	0.24 297	0.30 167	0.32 322	0.46 147	0.39 181	0.27 108	0.34 167	0.35 204	0.23 116	0.49 242	0.27 206	0.13 106	0.11 204	0.16 263	0.12 189	0.14 199	0.12 134

Occ-G	0.27 161	0.15 49	0.32 110	0.35 142	0.21 171	0.28 132	0.32 322	0.44 127	0.34 138	0.29 137	0.43 214	0.49 318	0.25 135	0.50 247	0.30 266	0.14 166	0.11 204	0.14 165	0.11 150	0.13 145	0.13 196

Pointernet	0.27 161	0.15 49	0.35 159	0.36 185	0.23 241	0.35 247	0.21 77	0.74 381	0.41 207	0.39 223	0.37 186	0.34 192	0.25 135	0.37 116	0.27 206	0.15 250	0.11 204	0.12 52	0.09 9	0.11 33	0.11 61

test_for_model	0.27 161	0.17 108	0.34 136	0.34 109	0.23 241	0.35 247	0.31 302	0.49 170	0.49 265	0.39 223	0.51 253	0.25 103	0.19 48	0.30 32	0.25 155	0.13 106	0.10 71	0.15 223	0.12 189	0.11 33	0.11 61

MaDis-Stereo	0.27 161	0.19 205	0.39 231	0.37 219	0.26 369	0.28 132	0.28 229	0.45 135	0.37 166	0.27 108	0.27 95	0.40 247	0.27 171	0.40 142	0.30 266	0.16 307	0.14 413	0.16 263	0.13 241	0.15 259	0.12 134

UniTT-Stereo	0.27 161	0.18 157	0.40 246	0.40 323	0.28 442	0.30 167	0.28 229	0.40 95	0.33 130	0.30 149	0.46 227	0.27 128	0.25 135	0.48 232	0.35 326	0.17 362	0.13 372	0.14 165	0.12 189	0.14 199	0.13 196

EGLCR-Stereo	0.27 161	0.17 108	0.36 184	0.35 142	0.21 171	0.37 278	0.20 49	0.58 235	0.37 166	0.29 137	0.28 106	0.42 265	0.18 31	0.47 221	0.27 206	0.14 166	0.10 71	0.16 263	0.14 283	0.13 145	0.12 134

CroCo-Stereo	0.27 161	0.23 372	0.40 246	0.49 551	0.22 199	0.20 31	0.29 249	0.55 215	0.45 239	0.29 137	0.27 95	0.42 265	0.26 158	0.30 32	0.26 181	0.15 250	0.13 372	0.13 106	0.12 189	0.16 330	0.13 196
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
VMStereo-Base	0.28 180	0.17 108	0.29 63	0.30 22	0.18 55	0.31 184	0.27 205	0.51 186	0.66 343	0.32 165	0.48 235	0.42 265	0.25 135	0.42 163	0.29 248	0.15 250	0.12 292	0.12 52	0.10 77	0.13 145	0.15 290

BStereo	0.28 180	0.18 157	1.08 619	0.34 109	0.22 199	0.22 42	0.33 341	0.39 77	0.42 215	0.26 92	0.25 71	0.26 114	0.19 48	0.44 186	0.30 266	0.10 9	0.12 292	0.12 52	0.16 353	0.12 93	0.15 290

SCV_C0	0.28 180	0.20 255	0.40 246	0.36 185	0.25 331	0.23 55	0.28 229	0.60 248	0.41 207	0.31 160	0.36 180	0.37 217	0.20 71	0.61 339	0.23 105	0.13 106	0.11 204	0.13 106	0.11 150	0.16 330	0.13 196

tt45	0.28 180	0.18 157	0.36 184	0.36 185	0.24 297	0.37 278	0.28 229	0.50 179	0.31 109	0.41 245	0.27 95	0.38 225	0.25 135	0.61 339	0.26 181	0.13 106	0.11 204	0.16 263	0.13 241	0.12 93	0.15 290

999	0.28 180	0.17 108	0.38 216	0.37 219	0.25 331	0.30 167	0.27 205	0.55 215	0.42 215	0.26 92	0.31 140	0.39 238	0.24 124	0.65 396	0.26 181	0.14 166	0.11 204	0.15 223	0.12 189	0.12 93	0.15 290

GCAP-BAT	0.28 180	0.16 79	0.45 306	0.34 109	0.22 199	0.26 95	0.24 140	0.49 170	0.56 298	0.35 190	0.42 208	0.43 278	0.27 171	0.50 247	0.24 129	0.14 166	0.11 204	0.14 165	0.12 189	0.12 93	0.13 196

trnet	0.28 180	0.15 49	0.25 9	0.29 9	0.16 18	0.38 286	0.23 130	0.53 199	0.77 408	0.43 258	0.52 264	0.34 192	0.28 193	0.39 132	0.27 206	0.15 250	0.11 204	0.12 52	0.08 1	0.11 33	0.11 61

GCAPDPT-zeroshot	0.28 180	0.16 79	0.45 306	0.34 109	0.22 199	0.26 95	0.24 140	0.49 170	0.56 298	0.35 190	0.42 208	0.43 278	0.27 171	0.50 247	0.24 129	0.14 166	0.11 204	0.14 165	0.12 189	0.12 93	0.13 196

AEACV	0.28 180	0.18 157	0.34 136	0.36 185	0.45 629	0.27 116	0.27 205	0.41 104	0.39 181	0.31 160	0.46 227	0.31 166	0.36 311	0.38 126	0.25 155	0.14 166	0.11 204	0.15 223	0.13 241	0.13 145	0.13 196

LoS_RVC	0.28 180	0.17 108	0.29 63	0.33 95	0.32 536	0.43 343	0.34 360	0.42 112	0.34 138	0.33 172	0.51 253	0.29 145	0.38 333	0.37 116	0.28 229	0.11 31	0.10 71	0.11 5	0.08 1	0.11 33	0.26 554

CREStereo	0.28 180	0.16 79	0.25 9	0.28 4	0.17 33	0.38 286	0.25 162	0.52 193	0.76 403	0.43 258	0.51 253	0.32 175	0.28 193	0.39 132	0.27 206	0.16 307	0.11 204	0.12 52	0.09 9	0.12 93	0.12 134
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
FAST (zero-shot)	0.29 191	0.18 157	0.48 346	0.52 591	0.58 668	0.18 19	0.25 162	0.56 223	0.24 39	0.23 54	0.31 140	0.27 128	0.24 124	0.43 174	0.24 129	0.21 491	0.19 551	0.15 223	0.17 417	0.14 199	0.17 378

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.29 191	0.25 428	1.23 634	0.35 142	0.21 171	0.28 132	0.21 77	0.46 147	0.34 138	0.25 79	0.31 140	0.32 175	0.27 171	0.34 91	0.21 41	0.12 56	0.11 204	0.13 106	0.10 77	0.10 5	0.12 134

water-stereo	0.29 191	0.15 49	0.32 110	0.36 185	0.20 141	0.36 265	0.24 140	0.65 288	0.39 181	0.41 245	0.61 305	0.44 285	0.39 351	0.29 25	0.28 229	0.14 166	0.13 372	0.14 165	0.12 189	0.12 93	0.12 134

castereo	0.29 191	0.17 108	0.34 136	0.36 185	0.21 171	0.40 311	0.41 487	0.52 193	0.67 350	0.27 108	0.41 206	0.37 217	0.36 311	0.34 91	0.25 155	0.13 106	0.09 18	0.13 106	0.10 77	0.12 93	0.10 6

fffy	0.29 191	0.22 339	0.38 216	0.38 246	0.23 241	0.33 224	0.29 249	0.55 215	0.42 215	0.33 172	0.37 186	0.39 238	0.27 171	0.52 264	0.28 229	0.13 106	0.12 292	0.16 263	0.13 241	0.14 199	0.12 134

WCG-NET	0.29 191	0.15 49	0.35 159	0.34 109	0.19 95	0.32 204	0.27 205	0.42 112	0.82 456	0.46 272	0.49 242	0.39 238	0.25 135	0.42 163	0.27 206	0.12 56	0.09 18	0.13 106	0.11 150	0.12 93	0.11 61

MGS-Stereo	0.29 191	0.20 255	0.42 272	0.37 219	0.24 297	0.37 278	0.30 272	0.40 95	0.50 272	0.32 165	0.51 253	0.40 247	0.24 124	0.45 196	0.28 229	0.16 307	0.12 292	0.15 223	0.13 241	0.15 259	0.14 243

GCAP-Stereo	0.29 191	0.21 299	0.45 306	0.39 280	0.20 141	0.39 301	0.22 105	0.60 248	0.46 248	0.47 277	0.50 244	0.39 238	0.27 171	0.34 91	0.24 129	0.14 166	0.12 292	0.14 165	0.11 150	0.13 145	0.12 134

CES	0.29 191	0.15 49	0.25 9	0.31 41	0.71 685	0.36 265	0.27 205	0.51 186	0.47 257	0.34 185	0.48 235	0.27 128	0.23 116	0.40 142	0.24 129	0.13 106	0.11 204	0.12 52	0.08 1	0.13 145	0.32 600

MC-Stereo	0.29 191	0.18 157	0.35 159	0.40 323	0.21 171	0.26 95	0.26 189	0.53 199	0.40 196	0.38 211	0.61 305	0.41 254	0.31 251	0.57 302	0.27 206	0.14 166	0.10 71	0.14 165	0.12 189	0.12 93	0.12 134

CroCo-Stereo Lap2	0.29 191	0.25 428	0.44 298	0.50 562	0.30 494	0.19 27	0.31 302	0.52 193	0.41 207	0.25 79	0.28 106	0.46 300	0.31 251	0.39 132	0.30 266	0.15 250	0.15 445	0.16 263	0.13 241	0.17 364	0.16 329

quiztm	0.30 202	0.20 255	0.38 216	0.40 323	0.24 297	0.27 116	0.32 322	0.68 315	0.47 257	0.45 264	0.60 300	0.39 238	0.18 31	0.42 163	0.27 206	0.14 166	0.10 71	0.14 165	0.11 150	0.14 199	0.12 134

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.30 202	0.57 646	1.38 653	0.32 70	0.20 141	0.21 39	0.21 77	0.47 162	0.29 86	0.23 54	0.32 152	0.25 103	0.24 124	0.32 59	0.20 23	0.12 56	0.11 204	0.12 52	0.10 77	0.11 33	0.13 196

FlowAnything_test	0.30 202	0.20 255	0.41 256	0.48 539	0.26 369	0.46 370	0.25 162	0.45 135	0.33 130	0.30 149	0.26 86	0.35 204	0.26 158	0.41 151	0.39 380	0.21 491	0.15 445	0.22 511	0.26 605	0.17 364	0.17 378

depthmonostereo	0.30 202	0.15 49	0.36 184	0.35 142	0.18 55	0.45 365	0.27 205	0.71 349	0.57 307	0.36 197	0.43 214	0.34 192	0.40 358	0.36 111	0.27 206	0.14 166	0.12 292	0.13 106	0.12 189	0.11 33	0.12 134

MM-Stereo_test2	0.30 202	0.18 157	0.41 256	0.41 355	0.25 331	0.41 325	0.41 487	0.65 288	0.43 227	0.38 211	0.36 180	0.31 166	0.26 158	0.55 280	0.25 155	0.12 56	0.11 204	0.15 223	0.12 189	0.15 259	0.12 134

HART	0.30 202	0.17 108	0.33 118	0.41 355	0.21 171	0.32 204	0.26 189	0.67 307	0.32 121	0.33 172	0.66 323	0.41 254	0.22 101	0.58 309	0.25 155	0.12 56	0.11 204	0.15 223	0.11 150	0.15 259	0.12 134

ff7	0.30 202	0.22 339	0.42 272	0.37 219	0.26 369	0.31 184	0.34 360	0.66 295	0.35 149	0.39 223	0.33 155	0.31 166	0.28 193	0.61 339	0.26 181	0.14 166	0.11 204	0.17 314	0.12 189	0.15 259	0.16 329

IGEVStereo-DCA	0.30 202	0.24 396	0.42 272	0.36 185	0.27 415	0.38 286	0.34 360	0.66 295	0.35 149	0.39 223	0.31 140	0.35 204	0.27 171	0.62 363	0.25 155	0.16 307	0.12 292	0.16 263	0.12 189	0.14 199	0.16 329

ffff	0.30 202	0.22 339	0.42 272	0.37 219	0.26 369	0.31 184	0.34 360	0.66 295	0.35 149	0.39 223	0.33 155	0.31 166	0.28 193	0.61 339	0.26 181	0.14 166	0.11 204	0.17 314	0.12 189	0.15 259	0.16 329

11t	0.30 202	0.22 339	0.42 272	0.37 219	0.26 369	0.31 184	0.34 360	0.66 295	0.35 149	0.39 223	0.33 155	0.31 166	0.28 193	0.61 339	0.26 181	0.14 166	0.11 204	0.17 314	0.12 189	0.15 259	0.16 329

CASnet	0.30 202	0.20 255	0.34 136	0.42 396	0.17 33	0.25 86	0.24 140	0.53 199	0.56 298	0.54 309	0.54 277	0.39 238	0.24 124	0.41 151	0.26 181	0.15 250	0.10 71	0.22 511	0.18 451	0.18 403	0.12 134
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
anonymousdsp	0.30 202	0.22 339	0.41 256	0.38 246	0.26 369	0.31 184	0.35 384	0.68 315	0.36 155	0.40 239	0.33 155	0.32 175	0.28 193	0.62 363	0.26 181	0.14 166	0.10 71	0.17 314	0.12 189	0.15 259	0.16 329

LoS	0.30 202	0.16 79	0.32 110	0.30 22	0.19 95	0.32 204	0.29 249	0.54 209	0.73 386	0.35 190	0.52 264	0.42 265	0.29 214	0.48 232	0.29 248	0.15 250	0.11 204	0.13 106	0.09 9	0.12 93	0.12 134
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	0.30 202	0.22 339	0.41 256	0.36 185	0.25 331	0.33 224	0.42 498	0.62 263	0.41 207	0.33 172	0.31 140	0.32 175	0.28 193	0.60 330	0.28 229	0.13 106	0.11 204	0.16 263	0.13 241	0.13 145	0.14 243

ccc-4	0.30 202	0.22 339	0.42 272	0.37 219	0.26 369	0.31 184	0.34 360	0.66 295	0.35 149	0.39 223	0.33 155	0.31 166	0.28 193	0.61 339	0.26 181	0.14 166	0.11 204	0.17 314	0.12 189	0.15 259	0.16 329

IGEV-Stereo	0.30 202	0.22 339	0.41 256	0.38 246	0.26 369	0.30 167	0.35 384	0.68 315	0.36 155	0.40 239	0.33 155	0.32 175	0.28 193	0.62 363	0.26 181	0.14 166	0.10 71	0.17 314	0.12 189	0.15 259	0.16 329
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GLC_STEREO	0.30 202	0.20 255	0.28 49	0.44 471	0.19 95	0.31 184	0.25 162	0.49 170	0.43 227	0.37 202	0.47 233	0.40 247	0.23 116	0.51 258	0.37 350	0.15 250	0.18 528	0.19 411	0.16 353	0.16 330	0.14 243

DN	0.31 219	0.19 205	0.35 159	0.39 280	0.27 415	0.35 247	0.27 205	0.57 230	0.58 311	0.33 172	0.43 214	0.50 323	0.23 116	0.41 151	0.24 129	0.21 491	0.14 413	0.16 263	0.13 241	0.17 364	0.19 428

PSi22	0.31 219	0.19 205	0.32 110	0.36 185	0.19 95	0.29 151	0.19 30	0.44 127	0.78 414	0.28 125	0.32 152	0.56 351	0.43 372	0.81 516	0.26 181	0.12 56	0.10 71	0.11 5	0.09 9	0.15 259	0.12 134

DA	0.31 219	0.18 157	0.35 159	0.41 355	0.21 171	0.73 531	0.33 341	0.51 186	0.46 248	0.35 190	0.42 208	0.40 247	0.35 297	0.33 76	0.27 206	0.16 307	0.11 204	0.16 263	0.11 150	0.15 259	0.12 134

GGEV	0.31 219	0.18 157	0.35 159	0.41 355	0.21 171	0.73 531	0.33 341	0.51 186	0.46 248	0.35 190	0.42 208	0.40 247	0.35 297	0.33 76	0.27 206	0.16 307	0.11 204	0.16 263	0.11 150	0.15 259	0.12 134

DVStereo	0.31 219	0.16 79	0.38 216	0.34 109	0.21 171	0.54 411	0.25 162	0.58 235	0.43 227	0.59 326	0.50 244	0.37 217	0.32 262	0.50 247	0.29 248	0.13 106	0.12 292	0.13 106	0.11 150	0.11 33	0.12 134

Reg-Stereo(zero)	0.31 219	0.17 108	0.30 81	0.35 142	0.19 95	0.33 224	0.21 77	0.64 284	0.72 375	0.52 296	0.52 264	0.51 330	0.29 214	0.48 232	0.27 206	0.13 106	0.10 71	0.12 52	0.10 77	0.12 93	0.13 196

WCG-NET（raft）	0.31 219	0.16 79	0.39 231	0.33 95	0.19 95	0.35 247	0.27 205	0.54 209	0.79 422	0.45 264	0.55 286	0.47 305	0.27 171	0.56 290	0.28 229	0.13 106	0.10 71	0.12 52	0.11 150	0.12 93	0.12 134

rrr	0.31 219	0.24 396	0.56 444	0.36 185	0.27 415	0.38 286	0.31 302	0.56 223	0.44 233	0.39 223	0.31 140	0.35 204	0.27 171	0.62 363	0.25 155	0.16 307	0.12 292	0.16 263	0.13 241	0.14 199	0.14 243

TANstereo	0.31 219	0.16 79	0.34 136	0.31 41	0.17 33	0.55 418	0.23 130	0.46 147	0.56 298	0.60 330	0.69 335	0.37 217	0.26 158	0.36 111	0.28 229	0.16 307	0.16 473	0.13 106	0.10 77	0.14 199	0.15 290

test_xeample3	0.31 219	0.23 372	0.56 444	0.36 185	0.26 369	0.35 247	0.32 322	0.60 248	0.38 171	0.44 262	0.32 152	0.33 184	0.28 193	0.66 410	0.27 206	0.14 166	0.12 292	0.16 263	0.12 189	0.14 199	0.14 243

Weightmod_eth	0.32 229	0.20 255	0.34 136	0.36 185	0.19 95	0.48 379	0.35 384	0.66 295	0.41 207	0.44 262	0.44 219	0.48 311	0.42 368	0.51 258	0.24 129	0.18 407	0.16 473	0.15 223	0.14 283	0.15 259	0.11 61

Anonymus123	0.32 229	0.18 157	1.08 619	0.34 109	0.22 199	0.69 516	0.33 341	0.57 230	0.42 215	0.26 92	0.25 71	0.26 114	0.19 48	0.44 186	0.30 266	0.10 9	0.12 292	0.12 52	0.16 353	0.12 93	0.15 290

rvit_stereo_0081_aga	0.32 229	0.29 511	0.50 369	0.43 441	0.29 469	0.36 265	0.32 322	0.46 147	0.42 215	0.40 239	0.44 219	0.41 254	0.34 282	0.43 174	0.31 281	0.23 543	0.17 507	0.19 411	0.16 353	0.20 461	0.15 290

rvit_stereo_0080	0.32 229	0.26 465	0.45 306	0.39 280	0.28 442	0.27 116	0.46 527	0.51 186	0.46 248	0.36 197	0.42 208	0.41 254	0.29 214	0.41 151	0.34 317	0.22 515	0.17 507	0.17 314	0.16 353	0.23 525	0.16 329

whm_eth	0.32 229	0.26 465	0.45 306	0.39 280	0.28 442	0.27 116	0.46 527	0.51 186	0.46 248	0.36 197	0.42 208	0.41 254	0.29 214	0.41 151	0.34 317	0.22 515	0.17 507	0.17 314	0.16 353	0.23 525	0.16 329

plain	0.32 229	0.21 299	0.59 465	0.40 323	0.29 469	0.27 116	0.30 272	0.46 147	0.36 155	0.32 165	0.66 323	0.31 166	0.33 271	0.68 429	0.32 291	0.18 407	0.13 372	0.20 451	0.15 318	0.18 403	0.13 196

MIF-Stereo (partial)	0.32 229	0.19 205	0.41 256	0.41 355	0.32 536	0.29 151	0.24 140	0.49 170	0.44 233	0.31 160	0.63 311	0.37 217	0.36 311	0.60 330	0.32 291	0.17 362	0.13 372	0.19 411	0.17 417	0.18 403	0.15 290

CREStereo++_RVC	0.32 229	0.16 79	0.25 9	0.32 70	0.24 297	0.27 116	0.22 105	0.48 168	0.89 498	0.47 277	0.80 397	0.29 145	0.25 135	0.37 116	0.34 317	0.14 166	0.09 18	0.13 106	0.52 694	0.14 199	0.10 6
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
XX-TBD	0.32 229	0.53 629	0.26 27	0.53 603	0.21 171	0.38 286	0.24 140	0.41 104	0.77 408	0.55 312	0.70 340	0.31 166	0.26 158	0.33 76	0.28 229	0.16 307	0.10 71	0.12 52	0.09 9	0.13 145	0.11 61

Weightmod	0.33 238	0.19 205	0.34 136	0.35 142	0.19 95	0.54 411	0.34 360	0.61 255	0.50 272	0.43 258	0.53 272	0.47 305	0.32 262	0.53 270	0.31 281	0.15 250	0.23 594	0.16 263	0.15 318	0.14 199	0.12 134

SE	0.33 238	0.27 481	0.38 216	0.36 185	0.22 199	0.50 383	0.33 341	0.64 284	0.54 295	0.53 305	0.56 289	0.33 184	0.36 311	0.32 59	0.25 155	0.17 362	0.13 372	0.19 411	0.16 353	0.21 477	0.20 461

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.33 238	0.43 604	2.39 691	0.34 109	0.19 95	0.20 31	0.21 77	0.45 135	0.31 109	0.22 45	0.26 86	0.21 46	0.25 135	0.30 32	0.20 23	0.12 56	0.10 71	0.12 52	0.09 9	0.11 33	0.12 134

RT-Monster	0.33 238	0.18 157	0.33 118	0.35 142	0.26 369	0.39 301	0.21 77	0.58 235	0.77 408	0.63 347	0.65 318	0.49 318	0.29 214	0.43 174	0.31 281	0.14 166	0.11 204	0.12 52	0.10 77	0.12 93	0.15 290

WQFJA1	0.33 238	0.19 205	0.35 159	0.39 280	0.26 369	0.61 461	0.30 272	0.61 255	0.53 292	0.38 211	0.39 199	0.38 225	0.36 311	0.51 258	0.43 421	0.14 166	0.18 528	0.16 263	0.14 283	0.15 259	0.14 243

WQFJX1	0.33 238	0.20 255	0.35 159	0.42 396	0.28 442	0.52 398	0.33 341	0.56 223	0.55 296	0.40 239	0.36 180	0.33 184	0.30 239	0.72 461	0.40 403	0.15 250	0.18 528	0.17 314	0.14 283	0.16 330	0.16 329

WQFJX	0.33 238	0.19 205	0.34 136	0.39 280	0.27 415	0.60 459	0.30 272	0.58 235	0.52 283	0.40 239	0.38 195	0.34 192	0.35 297	0.63 375	0.41 410	0.15 250	0.17 507	0.16 263	0.13 241	0.15 259	0.16 329

NLMM	0.33 238	0.19 205	0.35 159	0.39 280	0.26 369	0.61 461	0.30 272	0.61 255	0.52 283	0.38 211	0.39 199	0.38 225	0.36 311	0.50 247	0.43 421	0.14 166	0.18 528	0.16 263	0.14 283	0.15 259	0.14 243

NLSM1	0.33 238	0.19 205	0.36 184	0.40 323	0.25 331	0.65 491	0.27 205	0.59 243	0.52 283	0.38 211	0.53 272	0.29 145	0.29 214	0.56 290	0.33 304	0.16 307	0.17 507	0.18 372	0.15 318	0.14 199	0.13 196

FE-Mocha	0.33 238	0.20 255	0.55 431	0.39 280	0.27 415	0.31 184	0.20 49	0.77 404	0.38 171	0.67 381	0.56 289	0.57 358	0.26 158	0.38 126	0.23 105	0.15 250	0.10 71	0.17 314	0.16 353	0.13 145	0.13 196

rvit_stereo_0081	0.33 238	0.25 428	0.49 357	0.43 441	0.26 369	0.31 184	0.37 414	0.45 135	0.56 298	0.37 202	0.40 203	0.39 238	0.38 333	0.44 186	0.35 326	0.22 515	0.16 473	0.19 411	0.16 353	0.20 461	0.14 243

rvit_stereo_0082	0.33 238	0.25 428	0.49 357	0.43 441	0.26 369	0.31 184	0.37 414	0.45 135	0.56 298	0.37 202	0.40 203	0.39 238	0.38 333	0.44 186	0.35 326	0.22 515	0.16 473	0.19 411	0.16 353	0.20 461	0.14 243

RAFT-Stereo-weight	0.33 238	0.19 205	0.36 184	0.39 280	0.23 241	0.28 132	0.29 249	0.69 327	0.83 462	0.55 312	0.51 253	0.58 374	0.20 71	0.48 232	0.30 266	0.13 106	0.10 71	0.14 165	0.12 189	0.13 145	0.12 134

CAS++	0.33 238	0.25 428	0.39 231	0.38 246	0.26 369	0.32 204	0.24 140	0.87 442	0.53 292	0.48 284	0.46 227	0.26 114	0.21 85	0.50 247	0.26 181	0.23 543	0.20 564	0.22 511	0.17 417	0.21 477	0.17 378
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.33 238	0.23 372	0.37 204	0.43 441	0.29 469	0.40 311	0.48 543	0.78 408	0.38 171	0.38 211	0.34 167	0.32 175	0.30 239	0.63 375	0.28 229	0.14 166	0.13 372	0.19 411	0.17 417	0.18 403	0.17 378

MSKI-zero shot	0.33 238	0.19 205	0.36 184	0.41 355	0.22 199	0.32 204	0.22 105	0.65 288	0.45 239	0.52 296	0.64 314	0.60 389	0.19 48	0.78 503	0.27 206	0.14 166	0.11 204	0.14 165	0.10 77	0.13 145	0.13 196

4D-IteraStereo	0.33 238	0.19 205	0.43 292	0.40 323	0.24 297	0.32 204	0.27 205	0.59 243	0.72 375	0.66 372	0.53 272	0.42 265	0.22 101	0.46 207	0.30 266	0.14 166	0.09 18	0.20 451	0.16 353	0.16 330	0.12 134

iRaftStereo_RVC	0.33 238	0.20 255	0.40 246	0.40 323	0.23 241	0.31 184	0.29 249	0.70 341	0.55 296	0.49 288	0.66 323	0.37 217	0.23 116	0.47 221	0.33 304	0.14 166	0.11 204	0.19 411	0.17 417	0.16 330	0.13 196

PMTNet	0.33 238	0.17 108	0.26 27	0.29 9	0.18 55	0.44 355	0.22 105	0.57 230	0.66 343	0.46 272	0.54 277	0.38 225	0.34 282	0.50 247	0.25 155	0.75 695	0.10 71	0.12 52	0.09 9	0.13 145	0.12 134

TestStereo_HL2	0.34 257	0.20 255	0.38 216	0.32 70	0.23 241	0.34 238	0.25 162	0.62 263	0.63 326	0.57 321	0.73 349	0.42 265	0.38 333	0.60 330	0.38 368	0.16 307	0.11 204	0.13 106	0.12 189	0.15 259	0.17 378

GGDA	0.34 257	0.20 255	0.37 204	0.32 70	0.22 199	0.32 204	0.26 189	0.62 263	0.67 350	0.53 305	0.71 343	0.41 254	0.36 311	0.57 302	0.37 350	0.15 250	0.11 204	0.13 106	0.12 189	0.15 259	0.16 329

NLMM1	0.34 257	0.21 299	0.38 216	0.41 355	0.26 369	0.55 418	0.32 322	0.58 235	0.65 338	0.42 250	0.45 222	0.30 161	0.27 171	0.64 385	0.39 380	0.16 307	0.18 528	0.17 314	0.14 283	0.15 259	0.14 243

xyz-stereo-finetune	0.34 257	0.19 205	0.38 216	0.34 109	0.18 55	0.57 437	0.32 322	0.60 248	0.70 366	0.47 277	0.54 277	0.38 225	0.35 297	0.57 302	0.38 368	0.13 106	0.12 292	0.16 263	0.13 241	0.13 145	0.13 196

MM-Stereo_test1	0.34 257	0.19 205	0.37 204	0.42 396	0.23 241	0.35 247	0.44 517	0.62 263	0.56 298	0.61 335	0.51 253	0.38 225	0.36 311	0.65 396	0.27 206	0.15 250	0.13 372	0.17 314	0.14 283	0.15 259	0.13 196

tg	0.34 257	0.19 205	0.40 246	0.40 323	0.23 241	0.38 286	0.26 189	0.74 381	0.60 321	0.48 284	0.65 318	0.42 265	0.24 124	0.57 302	0.33 304	0.14 166	0.10 71	0.18 372	0.17 417	0.14 199	0.12 134

rvit_stereo_0083	0.34 257	0.25 428	0.53 413	0.45 486	0.28 442	0.35 247	0.35 384	0.47 162	0.64 332	0.38 211	0.47 233	0.42 265	0.37 324	0.41 151	0.39 380	0.22 515	0.20 564	0.20 451	0.17 417	0.21 477	0.15 290

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 257	0.28 497	0.48 346	0.37 219	0.25 331	0.47 374	0.30 272	0.60 248	0.92 517	0.43 258	0.37 186	0.30 161	0.29 214	0.50 247	0.30 266	0.17 362	0.14 413	0.18 372	0.15 318	0.18 403	0.16 329

cross-raft	0.34 257	0.20 255	0.38 216	0.45 486	0.24 297	0.32 204	0.35 384	0.77 404	0.42 215	0.62 340	0.77 371	0.58 374	0.27 171	0.46 207	0.31 281	0.12 56	0.10 71	0.15 223	0.13 241	0.15 259	0.12 134

ManiGeoR	0.35 266	0.18 157	0.51 379	0.32 70	0.23 241	0.42 336	0.27 205	0.76 396	0.52 283	0.42 250	0.64 314	0.41 254	0.33 271	0.65 396	0.43 421	0.16 307	0.11 204	0.14 165	0.12 189	0.15 259	0.17 378

HLf10	0.35 266	0.18 157	0.51 379	0.32 70	0.23 241	0.42 336	0.27 205	0.76 396	0.52 283	0.42 250	0.64 314	0.41 254	0.33 271	0.65 396	0.43 421	0.16 307	0.11 204	0.14 165	0.12 189	0.15 259	0.17 378

HLf8	0.35 266	0.19 205	0.46 318	0.31 41	0.23 241	0.44 355	0.27 205	0.75 390	0.68 354	0.46 272	0.60 300	0.36 214	0.30 239	0.60 330	0.37 350	0.18 407	0.11 204	0.14 165	0.12 189	0.17 364	0.18 412

TestStereo_HLe17	0.35 266	0.18 157	0.53 413	0.33 95	0.21 171	0.44 355	0.30 272	0.73 372	0.67 350	0.48 284	0.68 334	0.36 214	0.30 239	0.64 385	0.38 368	0.16 307	0.10 71	0.14 165	0.13 241	0.16 330	0.16 329

TestStereo-Hl	0.35 266	0.21 299	0.39 231	0.33 95	0.22 199	0.36 265	0.29 249	0.68 315	0.61 324	0.55 312	0.69 335	0.47 305	0.46 396	0.63 375	0.36 338	0.14 166	0.11 204	0.14 165	0.13 241	0.15 259	0.16 329

NLCSM	0.35 266	0.21 299	0.36 184	0.44 471	0.29 469	0.53 404	0.40 465	0.54 209	0.51 280	0.47 277	0.37 186	0.33 184	0.34 282	0.75 476	0.42 418	0.16 307	0.17 507	0.17 314	0.16 353	0.17 364	0.17 378

MM-Stereo_test3	0.35 266	0.19 205	0.33 118	0.42 396	0.26 369	0.34 238	0.44 517	0.74 381	0.93 523	0.47 277	0.52 264	0.42 265	0.29 214	0.46 207	0.29 248	0.17 362	0.15 445	0.17 314	0.13 241	0.14 199	0.15 290

model_zeroshot	0.35 266	0.20 255	0.56 444	0.41 355	0.30 494	0.51 390	0.26 189	0.69 327	0.48 261	0.65 365	0.51 253	0.52 335	0.25 135	0.46 207	0.27 206	0.17 362	0.13 372	0.15 223	0.14 283	0.13 145	0.14 243

rvit_stereo_ft	0.35 266	0.26 465	0.54 427	0.53 603	0.32 536	0.33 224	0.46 527	0.52 193	0.52 283	0.35 190	0.41 206	0.41 254	0.34 282	0.49 242	0.36 338	0.22 515	0.14 413	0.19 411	0.18 451	0.19 441	0.15 290

RAFT-Test	0.35 266	0.19 205	0.42 272	0.39 280	0.24 297	0.50 383	0.23 130	0.74 381	0.44 233	0.62 340	0.85 426	0.64 411	0.28 193	0.48 232	0.30 266	0.14 166	0.11 204	0.14 165	0.11 150	0.13 145	0.13 196

test-3	0.35 266	0.17 108	0.48 346	0.40 323	0.22 199	0.42 336	0.22 105	0.66 295	0.80 431	0.72 414	0.45 222	0.63 405	0.29 214	0.45 196	0.32 291	0.13 106	0.09 18	0.17 314	0.13 241	0.13 145	0.11 61

test_1	0.35 266	0.17 108	0.48 346	0.40 323	0.22 199	0.42 336	0.22 105	0.66 295	0.80 431	0.70 402	0.45 222	0.63 405	0.29 214	0.45 196	0.32 291	0.13 106	0.09 18	0.17 314	0.13 241	0.13 145	0.11 61

raftrobust	0.35 266	0.20 255	0.39 231	0.43 441	0.29 469	0.31 184	0.25 162	0.73 372	0.66 343	0.59 326	0.56 289	0.44 285	0.45 389	0.55 280	0.31 281	0.16 307	0.12 292	0.14 165	0.12 189	0.12 93	0.14 243

CFNet-RSSM	0.35 266	0.18 157	0.47 331	0.39 280	0.22 199	0.35 247	0.23 130	0.78 408	0.86 475	0.67 381	0.54 277	0.56 351	0.28 193	0.49 242	0.28 229	0.14 166	0.10 71	0.14 165	0.12 189	0.13 145	0.12 134

Gwc-CoAtRS	0.35 266	0.18 157	0.46 318	0.39 280	0.23 241	0.34 238	0.22 105	0.74 381	0.77 408	0.62 340	0.60 300	0.58 374	0.29 214	0.47 221	0.29 248	0.14 166	0.11 204	0.14 165	0.12 189	0.13 145	0.13 196

monster_256*512	0.36 281	0.24 396	0.32 110	0.43 441	0.23 241	0.45 365	0.42 498	0.76 396	0.72 375	0.46 272	0.52 264	0.61 391	0.39 351	0.40 142	0.35 326	0.13 106	0.11 204	0.17 314	0.15 318	0.17 364	0.14 243

HLF11	0.36 281	0.19 205	0.52 402	0.31 41	0.23 241	0.37 278	0.22 105	0.73 372	0.52 283	0.52 296	0.69 335	0.44 285	0.39 351	0.73 467	0.47 454	0.16 307	0.12 292	0.13 106	0.11 150	0.15 259	0.18 412

IGEV-FE	0.36 281	0.19 205	0.71 525	0.41 355	0.29 469	0.30 167	0.25 162	0.86 439	0.40 196	0.64 358	0.57 292	0.56 351	0.25 135	0.56 290	0.29 248	0.15 250	0.11 204	0.16 263	0.14 283	0.14 199	0.14 243

AE-Stereo	0.36 281	0.21 299	0.47 331	0.49 551	0.31 510	0.50 383	0.34 360	0.72 360	0.73 386	0.34 185	0.55 286	0.52 335	0.28 193	0.48 232	0.31 281	0.13 106	0.13 372	0.18 372	0.16 353	0.15 259	0.14 243

ACVNet-DCA	0.36 281	0.25 428	0.35 159	0.42 396	0.23 241	0.53 404	0.37 414	0.91 457	0.59 314	0.42 250	0.50 244	0.34 192	0.47 402	0.61 339	0.26 181	0.17 362	0.11 204	0.19 411	0.13 241	0.18 403	0.19 428

IGEV_Zeroshot_test	0.36 281	0.19 205	0.71 525	0.41 355	0.29 469	0.30 167	0.25 162	0.86 439	0.40 196	0.64 358	0.57 292	0.56 351	0.25 135	0.56 290	0.29 248	0.15 250	0.11 204	0.16 263	0.14 283	0.14 199	0.14 243

EKT-Stereo	0.36 281	0.24 396	0.44 298	0.44 471	0.30 494	0.37 278	0.30 272	0.72 360	0.68 354	0.47 277	0.63 311	0.49 318	0.28 193	0.59 318	0.34 317	0.19 450	0.14 413	0.18 372	0.15 318	0.16 330	0.18 412

Any-RAFT	0.36 281	0.17 108	0.31 96	0.35 142	0.21 171	0.51 390	0.21 77	0.93 468	0.75 396	0.56 317	0.73 349	0.66 429	0.29 214	0.48 232	0.25 155	0.15 250	0.10 71	0.13 106	0.10 77	0.13 145	0.13 196

LL-Strereo2	0.36 281	0.25 428	0.52 402	0.43 441	0.27 415	0.36 265	0.27 205	0.70 341	0.46 248	0.55 312	0.53 272	0.65 417	0.24 124	0.69 437	0.32 291	0.14 166	0.13 372	0.23 532	0.20 503	0.19 441	0.14 243

Selective-RAFT	0.36 281	0.23 372	0.54 427	0.45 486	0.22 199	0.64 483	0.27 205	0.62 263	0.65 338	0.41 245	0.38 195	0.55 345	0.39 351	0.59 318	0.36 338	0.14 166	0.12 292	0.14 165	0.12 189	0.16 330	0.14 243

RCA-Stereo	0.36 281	0.18 157	0.37 204	0.38 246	0.23 241	0.31 184	0.33 341	0.70 341	1.25 635	0.45 264	0.65 318	0.46 300	0.43 372	0.40 142	0.29 248	0.14 166	0.10 71	0.14 165	0.12 189	0.12 93	0.12 134

Patchmatch Stereo++	0.36 281	0.24 396	0.51 379	0.42 396	0.22 199	0.24 64	0.21 77	0.63 274	0.39 181	0.63 347	0.73 349	0.57 358	0.38 333	0.61 339	0.39 380	0.18 407	0.12 292	0.20 451	0.16 353	0.21 477	0.16 329
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.36 281	0.24 396	0.51 379	0.42 396	0.22 199	0.24 64	0.31 302	0.63 274	0.39 181	0.63 347	0.73 349	0.57 358	0.38 333	0.59 318	0.38 368	0.18 407	0.12 292	0.20 451	0.16 353	0.21 477	0.16 329

ROB_FTStereo_v2	0.36 281	0.24 396	0.51 379	0.42 396	0.22 199	0.24 64	0.31 302	0.63 274	0.39 181	0.63 347	0.73 349	0.57 358	0.38 333	0.60 330	0.39 380	0.18 407	0.12 292	0.20 451	0.16 353	0.21 477	0.16 329

ROB_FTStereo	0.36 281	0.24 396	0.51 379	0.42 396	0.22 199	0.24 64	0.20 49	0.63 274	0.39 181	0.63 347	0.73 349	0.57 358	0.38 333	0.60 330	0.38 368	0.18 407	0.12 292	0.20 451	0.16 353	0.21 477	0.16 329

HUI-Stereo	0.36 281	0.24 396	0.51 379	0.42 396	0.22 199	0.24 64	0.22 105	0.63 274	0.40 196	0.64 358	0.73 349	0.58 374	0.38 333	0.53 270	0.38 368	0.18 407	0.12 292	0.20 451	0.16 353	0.21 477	0.16 329

iGMRVC	0.36 281	0.24 396	0.51 379	0.42 396	0.22 199	0.24 64	0.29 249	0.63 274	0.39 181	0.63 347	0.73 349	0.57 358	0.38 333	0.61 339	0.39 380	0.18 407	0.12 292	0.20 451	0.16 353	0.21 477	0.16 329

iRAFT	0.36 281	0.24 396	0.51 379	0.42 396	0.22 199	0.24 64	0.21 77	0.63 274	0.39 181	0.63 347	0.73 349	0.57 358	0.38 333	0.61 339	0.39 380	0.18 407	0.12 292	0.20 451	0.16 353	0.21 477	0.16 329

RAFT-IKP	0.36 281	0.24 396	0.51 379	0.42 396	0.22 199	0.24 64	0.27 205	0.63 274	0.39 181	0.63 347	0.73 349	0.57 358	0.38 333	0.61 339	0.39 380	0.18 407	0.12 292	0.20 451	0.16 353	0.21 477	0.16 329

sCroCo_RVC	0.36 281	0.29 511	0.73 538	0.52 591	0.39 594	0.42 336	0.31 302	0.52 193	0.46 248	0.31 160	0.48 235	0.38 225	0.32 262	0.46 207	0.33 304	0.22 515	0.23 594	0.19 411	0.19 479	0.21 477	0.22 502

EAI-Stereo	0.36 281	0.21 299	0.46 318	0.40 323	0.22 199	0.33 224	0.36 399	1.22 594	0.32 121	0.52 296	0.75 364	0.35 204	0.28 193	0.65 396	0.30 266	0.14 166	0.11 204	0.14 165	0.14 283	0.14 199	0.13 196

SMOE	0.37 302	0.21 299	0.41 256	0.37 219	0.18 55	0.66 499	0.40 465	0.67 307	0.58 311	0.56 317	0.72 346	0.49 318	0.38 333	0.41 151	0.32 291	0.20 472	0.12 292	0.27 590	0.15 318	0.19 441	0.15 290

xyz-stereo-finetune2	0.37 302	0.20 255	0.40 246	0.32 70	0.19 95	0.80 559	0.29 249	0.56 223	0.33 130	0.53 305	0.79 386	0.43 278	0.48 409	0.70 445	0.46 443	0.13 106	0.12 292	0.17 314	0.13 241	0.12 93	0.14 243

1test111	0.37 302	0.25 428	0.35 159	0.42 396	0.23 241	0.53 404	0.37 414	0.91 457	0.59 314	0.42 250	0.50 244	0.34 192	0.47 402	0.59 318	0.48 463	0.17 362	0.11 204	0.19 411	0.13 241	0.18 403	0.19 428

tt1	0.37 302	0.25 428	0.35 159	0.43 441	0.23 241	0.52 398	0.37 414	0.72 360	1.13 608	0.42 250	0.46 227	0.35 204	0.44 382	0.61 339	0.26 181	0.17 362	0.11 204	0.19 411	0.13 241	0.16 330	0.17 378

HH	0.37 302	0.22 339	0.49 357	0.41 355	0.26 369	0.36 265	0.30 272	0.87 442	0.41 207	0.45 264	0.59 297	0.78 495	0.43 372	0.77 495	0.26 181	0.15 250	0.11 204	0.15 223	0.14 283	0.14 199	0.14 243

HanStereo	0.37 302	0.22 339	0.49 357	0.41 355	0.26 369	0.36 265	0.30 272	0.87 442	0.41 207	0.45 264	0.59 297	0.78 495	0.43 372	0.77 495	0.26 181	0.15 250	0.11 204	0.15 223	0.14 283	0.14 199	0.14 243

CAS	0.37 302	0.13 2	0.27 37	1.34 705	0.31 510	0.46 370	0.38 432	0.50 179	0.48 261	0.35 190	0.52 264	0.24 90	0.19 48	0.30 32	0.28 229	1.03 707	0.08 1	0.12 52	0.08 1	0.12 93	0.28 575

anonymousdsp2	0.37 302	0.21 299	0.49 357	0.38 246	0.24 297	0.48 379	0.31 302	0.91 457	0.68 354	0.57 321	0.51 253	0.51 330	0.34 282	0.59 318	0.33 304	0.14 166	0.11 204	0.14 165	0.10 77	0.16 330	0.16 329

knoymous	0.37 302	0.22 339	0.34 136	0.32 70	0.22 199	0.38 286	0.29 249	0.63 274	0.65 338	0.69 397	0.69 335	0.60 389	0.40 358	0.61 339	0.36 338	0.17 362	0.11 204	0.20 451	0.12 189	0.18 403	0.19 428

test_4	0.37 302	0.19 205	0.34 136	0.45 486	0.26 369	0.20 31	0.34 360	0.58 235	0.42 215	0.60 330	1.45 639	0.43 278	0.26 158	0.67 420	0.29 248	0.12 56	0.10 71	0.17 314	0.19 479	0.15 259	0.12 134

test_3	0.37 302	0.19 205	0.50 369	0.45 486	0.24 297	0.47 374	0.36 399	0.69 327	0.84 463	0.66 372	0.46 227	0.68 440	0.25 135	0.45 196	0.32 291	0.12 56	0.10 71	0.18 372	0.16 353	0.15 259	0.12 134

NRIStereo	0.37 302	0.21 299	0.49 357	0.42 396	0.23 241	0.33 224	0.25 162	0.68 315	0.59 314	0.65 365	0.63 311	0.55 345	0.37 324	0.67 420	0.40 403	0.16 307	0.12 292	0.18 372	0.15 318	0.17 364	0.15 290

DeepStereo_RVC	0.37 302	0.22 339	0.51 379	0.41 355	0.24 297	0.26 95	0.22 105	0.64 284	0.40 196	0.69 397	0.67 330	0.57 358	0.50 418	0.58 309	0.42 418	0.17 362	0.12 292	0.18 372	0.16 353	0.19 441	0.19 428

CRE-IMP	0.37 302	0.23 372	0.53 413	0.42 396	0.24 297	0.40 311	0.21 77	0.61 255	0.45 239	0.65 365	0.73 349	0.53 340	0.37 324	0.63 375	0.40 403	0.18 407	0.11 204	0.19 411	0.16 353	0.21 477	0.19 428

test-1	0.37 302	0.20 255	0.76 549	0.47 532	0.27 415	0.44 355	0.36 399	0.63 274	0.65 338	0.49 288	0.67 330	0.54 342	0.35 297	0.42 163	0.30 266	0.14 166	0.12 292	0.16 263	0.14 283	0.15 259	0.18 412

s12784h	0.37 302	0.15 49	0.26 27	0.34 109	0.15 9	0.80 559	0.29 249	0.83 430	0.87 482	0.58 325	0.58 295	0.43 278	0.41 363	0.59 318	0.35 326	0.12 56	0.10 71	0.14 165	0.09 9	0.14 199	0.10 6

RALCasStereoNet	0.37 302	0.23 372	0.41 256	0.44 471	0.28 442	0.36 265	0.38 432	0.66 295	0.67 350	0.51 291	0.74 362	0.51 330	0.29 214	0.64 385	0.38 368	0.17 362	0.14 413	0.15 223	0.13 241	0.17 364	0.17 378

RAFT-Stereo + iAFF	0.37 302	0.18 157	0.45 306	0.36 185	0.19 95	0.33 224	0.28 229	0.67 307	0.77 408	0.72 414	0.99 500	0.56 351	0.39 351	0.44 186	0.31 281	0.11 31	0.09 18	0.15 223	0.14 283	0.13 145	0.11 61

S0	0.38 320	0.19 205	0.38 216	0.41 355	0.22 199	0.78 546	0.55 587	0.69 327	0.46 248	0.55 312	0.62 309	0.45 294	0.36 311	0.47 221	0.32 291	0.22 515	0.21 574	0.26 580	0.23 564	0.16 330	0.14 243

TestStereo_HL3	0.38 320	0.20 255	0.59 465	0.35 142	0.24 297	0.55 418	0.38 432	0.62 263	0.45 239	0.64 358	0.86 430	0.56 351	0.50 418	0.57 302	0.30 266	0.15 250	0.11 204	0.14 165	0.13 241	0.14 199	0.18 412

H2IRNET	0.38 320	0.21 299	0.36 184	0.39 280	0.25 331	0.26 95	0.24 140	0.61 255	0.74 392	0.39 223	0.89 445	0.74 473	0.53 429	0.53 270	0.44 432	0.16 307	0.13 372	0.19 411	0.20 503	0.17 364	0.15 290

cc1	0.38 320	0.25 428	0.35 159	0.42 396	0.23 241	0.53 404	0.37 414	0.71 349	1.17 620	0.42 250	0.50 244	0.34 192	0.47 402	0.61 339	0.26 181	0.17 362	0.11 204	0.19 411	0.13 241	0.16 330	0.17 378

11t1	0.38 320	0.23 372	0.49 357	0.36 185	0.23 241	0.61 461	0.31 302	0.74 381	0.47 257	0.62 340	0.55 286	0.55 345	0.49 415	0.58 309	0.45 438	0.18 407	0.15 445	0.16 263	0.13 241	0.17 364	0.19 428

DCRE	0.38 320	0.19 205	0.47 331	0.45 486	0.33 549	0.45 365	0.40 465	0.66 295	0.53 292	0.49 288	0.95 474	0.57 358	0.39 351	0.53 270	0.32 291	0.14 166	0.13 372	0.15 223	0.14 283	0.14 199	0.15 290

DCANet-4	0.38 320	0.22 339	0.58 457	0.35 142	0.19 95	0.30 167	0.30 272	0.69 327	0.97 548	0.70 402	0.79 386	0.40 247	0.46 396	0.46 207	0.37 350	0.14 166	0.10 71	0.14 165	0.11 150	0.12 93	0.15 290

GMOStereo	0.38 320	0.19 205	0.42 272	0.43 441	0.24 297	0.40 311	0.39 451	0.55 215	0.64 332	0.89 529	0.84 417	0.65 417	0.37 324	0.39 132	0.29 248	0.14 166	0.12 292	0.20 451	0.18 451	0.15 259	0.12 134

error version	0.38 320	0.19 205	0.42 272	0.43 441	0.24 297	0.40 311	0.39 451	0.55 215	0.64 332	0.89 529	0.84 417	0.65 417	0.37 324	0.39 132	0.29 248	0.14 166	0.12 292	0.20 451	0.18 451	0.15 259	0.12 134

test-v	0.38 320	0.19 205	0.42 272	0.43 441	0.24 297	0.40 311	0.39 451	0.55 215	0.64 332	0.89 529	0.84 417	0.65 417	0.37 324	0.39 132	0.29 248	0.14 166	0.12 292	0.20 451	0.18 451	0.15 259	0.12 134

test-2	0.38 320	0.19 205	0.42 272	0.43 441	0.24 297	0.40 311	0.39 451	0.55 215	0.64 332	0.89 529	0.84 417	0.65 417	0.37 324	0.39 132	0.29 248	0.14 166	0.12 292	0.20 451	0.18 451	0.15 259	0.12 134

rafts_anoy	0.38 320	0.22 339	0.38 216	0.43 441	0.28 442	0.32 204	0.32 322	0.70 341	0.91 511	0.59 326	0.66 323	0.45 294	0.33 271	0.49 242	0.41 410	0.16 307	0.12 292	0.21 495	0.23 564	0.18 403	0.16 329

raft+_RVC	0.38 320	0.20 255	0.38 216	0.39 280	0.27 415	0.44 355	0.35 384	0.81 421	0.90 504	0.52 296	0.78 381	0.50 323	0.29 214	0.56 290	0.41 410	0.15 250	0.12 292	0.17 314	0.15 318	0.14 199	0.13 196

XX-Stereo	0.38 320	0.18 157	0.52 402	0.58 639	0.38 586	0.39 301	0.20 49	0.62 263	0.31 109	0.47 277	1.29 606	0.72 464	0.25 135	0.59 318	0.28 229	0.16 307	0.11 204	0.17 314	0.16 353	0.14 199	0.11 61

DCANet	0.38 320	0.18 157	0.46 318	0.35 142	0.19 95	0.30 167	0.30 272	0.72 360	0.96 543	0.72 414	0.77 371	0.45 294	0.56 450	0.47 221	0.36 338	0.14 166	0.10 71	0.14 165	0.11 150	0.13 145	0.15 290

Lsterematch	0.39 335	0.18 157	0.40 246	0.38 246	0.20 141	0.41 325	0.27 205	0.59 243	0.75 396	0.68 393	1.01 509	0.49 318	0.43 372	0.60 330	0.47 454	0.17 362	0.10 71	0.15 223	0.13 241	0.15 259	0.15 290

AIO-test1	0.39 335	0.18 157	0.42 272	0.51 574	0.25 331	0.44 355	0.30 272	0.74 381	1.20 629	0.41 245	0.71 343	0.45 294	0.29 214	0.56 290	0.27 206	0.15 250	0.13 372	0.19 411	0.21 527	0.13 145	0.18 412

MIM_Stereo	0.39 335	0.18 157	0.59 465	0.38 246	0.25 331	0.27 116	0.24 140	0.72 360	0.56 298	0.72 414	1.00 504	0.62 400	0.29 214	0.67 420	0.39 380	0.13 106	0.14 413	0.17 314	0.16 353	0.14 199	0.12 134

fff	0.39 335	0.18 157	0.46 318	0.35 142	0.19 95	0.30 167	0.30 272	0.73 372	1.08 594	0.70 402	0.79 386	0.44 285	0.62 489	0.47 221	0.37 350	0.14 166	0.10 71	0.14 165	0.11 150	0.12 93	0.15 290

ADStereo(finetuned)	0.39 335	0.18 157	0.58 457	0.35 142	0.19 95	0.30 167	0.30 272	0.72 360	0.96 543	0.72 414	0.77 371	0.45 294	0.68 530	0.46 207	0.36 338	0.14 166	0.10 71	0.14 165	0.11 150	0.13 145	0.15 290

MIPNet	0.39 335	0.22 339	0.66 497	0.40 323	0.25 331	0.53 404	0.29 249	0.78 408	0.74 392	0.68 393	0.60 300	0.40 247	0.48 409	0.45 196	0.39 380	0.14 166	0.11 204	0.16 263	0.13 241	0.14 199	0.14 243

TRStereo	0.39 335	0.32 538	0.64 489	0.49 551	0.41 605	0.30 167	0.30 272	0.97 483	0.63 326	0.53 305	0.43 214	0.52 335	0.26 158	0.77 495	0.29 248	0.18 407	0.12 292	0.19 411	0.19 479	0.13 145	0.13 196

NF-Stereo	0.39 335	0.21 299	0.51 379	0.42 396	0.25 331	0.26 95	0.30 272	0.71 349	0.72 375	0.66 372	0.77 371	0.57 358	0.31 251	0.69 437	0.39 380	0.18 407	0.12 292	0.20 451	0.16 353	0.16 330	0.27 564

OCTAStereo	0.39 335	0.21 299	0.51 379	0.42 396	0.25 331	0.26 95	0.30 272	0.71 349	0.72 375	0.66 372	0.77 371	0.58 374	0.31 251	0.69 437	0.39 380	0.18 407	0.12 292	0.20 451	0.16 353	0.16 330	0.27 564

RE-Stereo	0.39 335	0.21 299	0.51 379	0.42 396	0.25 331	0.26 95	0.30 272	0.71 349	0.72 375	0.66 372	0.77 371	0.57 358	0.31 251	0.70 445	0.39 380	0.18 407	0.12 292	0.20 451	0.16 353	0.16 330	0.27 564

Pruner-Stereo	0.39 335	0.21 299	0.51 379	0.41 355	0.25 331	0.22 42	0.24 140	0.71 349	0.59 314	0.90 537	0.75 364	0.67 436	0.30 239	0.64 385	0.39 380	0.19 450	0.12 292	0.20 451	0.17 417	0.17 364	0.19 428

TVStereo	0.39 335	0.21 299	0.51 379	0.42 396	0.25 331	0.26 95	0.30 272	0.71 349	0.72 375	0.66 372	0.77 371	0.57 358	0.31 251	0.70 445	0.39 380	0.18 407	0.12 292	0.20 451	0.16 353	0.16 330	0.27 564

TestStereo	0.39 335	0.32 538	0.42 272	0.45 486	0.20 141	0.41 325	0.38 432	0.69 327	0.66 343	0.56 317	0.78 381	0.48 311	0.43 372	0.59 318	0.37 350	0.18 407	0.13 372	0.20 451	0.15 318	0.23 525	0.14 243

csc	0.39 335	0.18 157	0.46 318	0.35 142	0.19 95	0.30 167	0.30 272	0.73 372	1.08 594	0.70 402	0.79 386	0.44 285	0.62 489	0.47 221	0.37 350	0.14 166	0.10 71	0.14 165	0.11 150	0.12 93	0.15 290

cscssc	0.39 335	0.18 157	0.46 318	0.35 142	0.19 95	0.30 167	0.30 272	0.73 372	1.08 594	0.70 402	0.79 386	0.44 285	0.62 489	0.47 221	0.37 350	0.14 166	0.10 71	0.14 165	0.11 150	0.12 93	0.15 290

AFF-stereo	0.39 335	0.20 255	0.42 272	0.37 219	0.22 199	0.27 116	0.31 302	0.67 307	0.72 375	0.66 372	1.12 554	0.75 479	0.38 333	0.57 302	0.35 326	0.11 31	0.09 18	0.16 263	0.16 353	0.14 199	0.12 134

AIO-test2	0.40 351	0.21 299	0.44 298	0.48 539	0.26 369	0.44 355	0.38 432	0.79 416	1.28 642	0.37 202	0.87 438	0.38 225	0.30 239	0.50 247	0.28 229	0.16 307	0.13 372	0.21 495	0.24 580	0.15 259	0.15 290

rvit_0105_6	0.40 351	0.28 497	0.68 509	0.51 574	0.30 494	0.39 301	0.41 487	0.53 199	0.68 354	0.41 245	0.45 222	0.50 323	0.45 389	0.55 280	0.37 350	0.28 595	0.26 623	0.24 548	0.22 548	0.22 505	0.17 378

MyStereo06	0.40 351	0.22 339	0.65 494	0.42 396	0.29 469	0.43 343	0.48 543	1.05 514	0.43 227	0.64 358	0.54 277	0.78 495	0.27 171	0.53 270	0.31 281	0.14 166	0.13 372	0.18 372	0.17 417	0.17 364	0.17 378

xx1	0.40 351	0.25 428	0.35 159	0.42 396	0.23 241	0.53 404	0.37 414	0.71 349	1.17 620	0.42 250	0.50 244	0.65 417	0.56 450	0.61 339	0.26 181	0.17 362	0.11 204	0.20 451	0.19 479	0.18 403	0.19 428

DisPM	0.40 351	0.20 255	0.50 369	0.42 396	0.27 415	0.24 64	0.30 272	0.68 315	0.61 324	0.88 522	0.87 438	0.59 384	0.32 262	0.80 510	0.34 317	0.19 450	0.12 292	0.19 411	0.17 417	0.16 330	0.21 483

RAFT+CT+SA	0.40 351	0.24 396	0.40 246	0.53 603	0.27 415	0.28 132	0.45 524	0.79 416	0.81 442	0.51 291	0.90 451	0.42 265	0.39 351	0.81 516	0.33 304	0.15 250	0.11 204	0.18 372	0.18 451	0.15 259	0.15 290

IPLG	0.40 351	0.21 299	0.64 489	0.41 355	0.25 331	0.54 411	0.27 205	0.77 404	0.68 354	0.85 497	0.82 407	0.33 184	0.32 262	0.64 385	0.49 472	0.13 106	0.11 204	0.16 263	0.14 283	0.14 199	0.14 243

IPLGR	0.40 351	0.22 339	0.70 522	0.40 323	0.22 199	0.51 390	0.29 249	0.78 408	0.78 414	0.80 463	0.77 371	0.44 285	0.41 363	0.48 232	0.40 403	0.14 166	0.12 292	0.16 263	0.14 283	0.16 330	0.14 243

PSM-softLoss	0.40 351	0.21 299	0.53 413	0.42 396	0.26 369	0.29 151	0.34 360	0.70 341	0.49 265	0.63 347	0.82 407	0.59 384	0.33 271	0.75 476	0.43 421	0.20 472	0.12 292	0.20 451	0.18 451	0.17 364	0.22 502

KMStereo	0.40 351	0.21 299	0.53 413	0.42 396	0.26 369	0.29 151	0.34 360	0.70 341	0.49 265	0.63 347	0.82 407	0.59 384	0.33 271	0.75 476	0.43 421	0.20 472	0.12 292	0.20 451	0.18 451	0.17 364	0.22 502

RALAANet	0.40 351	0.24 396	0.56 444	0.43 441	0.30 494	0.36 265	0.25 162	0.89 451	0.69 362	0.69 397	0.65 318	0.61 391	0.30 239	0.63 375	0.35 326	0.16 307	0.13 372	0.18 372	0.15 318	0.21 477	0.14 243

GMStereo	0.40 351	0.38 576	0.61 475	0.41 355	0.27 415	0.47 374	0.35 384	0.62 263	1.04 576	0.57 321	0.54 277	0.38 225	0.36 311	0.56 290	0.41 410	0.20 472	0.13 372	0.16 263	0.17 417	0.24 538	0.20 461
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DIP-Stereo	0.40 351	0.22 339	0.58 457	0.42 396	0.29 469	0.62 467	0.27 205	0.87 442	0.42 215	0.65 365	0.86 430	0.52 335	0.35 297	0.67 420	0.43 421	0.15 250	0.13 372	0.17 314	0.14 283	0.15 259	0.17 378
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.40 351	0.19 205	0.47 331	0.43 441	0.27 415	0.41 325	0.31 302	0.74 381	0.38 171	0.90 537	1.28 602	0.58 374	0.35 297	0.43 174	0.35 326	0.15 250	0.13 372	0.14 165	0.12 189	0.14 199	0.14 243

RAFT-Stereo	0.40 351	0.19 205	0.47 331	0.43 441	0.27 415	0.41 325	0.31 302	0.74 381	0.38 171	0.90 537	1.28 602	0.58 374	0.35 297	0.43 174	0.35 326	0.15 250	0.13 372	0.14 165	0.12 189	0.14 199	0.14 243
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
SME	0.41 366	0.21 299	0.39 231	0.38 246	0.19 95	0.77 545	0.32 322	0.81 421	0.77 408	0.59 326	0.77 371	0.45 294	0.55 441	0.61 339	0.37 350	0.17 362	0.17 507	0.19 411	0.20 503	0.19 441	0.17 378

riskmin	0.41 366	0.21 299	0.44 298	0.34 109	0.24 297	0.58 443	0.32 322	0.70 341	0.86 475	0.52 296	0.57 292	0.78 495	0.60 478	0.58 309	0.39 380	0.17 362	0.12 292	0.19 411	0.13 241	0.19 441	0.22 502

x	0.41 366	0.25 428	0.46 318	0.36 185	0.24 297	0.54 411	0.31 302	0.94 473	0.58 311	0.60 330	0.72 346	0.61 391	0.53 429	0.52 264	0.50 476	0.18 407	0.16 473	0.17 314	0.16 353	0.17 364	0.18 412

raft_robust	0.41 366	0.24 396	0.39 231	0.43 441	0.22 199	0.40 311	0.33 341	0.80 419	0.98 553	0.80 463	0.88 442	0.41 254	0.32 262	0.89 546	0.30 266	0.14 166	0.12 292	0.16 263	0.18 451	0.15 259	0.13 196

PFNet+	0.41 366	0.20 255	0.53 413	0.40 323	0.25 331	0.28 132	0.22 105	0.66 295	0.76 403	0.85 497	0.79 386	0.63 405	0.34 282	0.75 476	0.37 350	0.20 472	0.14 413	0.23 532	0.20 503	0.17 364	0.21 483

SST-Stereo	0.41 366	0.20 255	0.48 346	0.43 441	0.25 331	0.25 86	0.21 77	0.68 315	0.50 272	1.08 620	0.79 386	0.71 448	0.42 368	0.81 516	0.38 368	0.17 362	0.11 204	0.20 451	0.16 353	0.19 441	0.15 290

RAFT_R40	0.41 366	0.20 255	0.47 331	0.44 471	0.25 331	0.23 55	0.25 162	0.69 327	0.70 366	0.98 582	0.78 381	0.72 464	0.43 372	0.80 510	0.39 380	0.17 362	0.11 204	0.20 451	0.16 353	0.18 403	0.15 290

RAFT-345	0.41 366	0.19 205	0.42 272	0.39 280	0.23 241	0.32 204	0.25 162	0.62 263	0.56 298	0.74 428	1.77 663	0.44 285	0.35 297	0.67 420	0.37 350	0.14 166	0.11 204	0.18 372	0.14 283	0.14 199	0.13 196

S	0.42 374	0.21 299	0.42 272	0.40 323	0.26 369	0.72 526	0.43 508	0.67 307	0.63 326	0.61 335	0.97 487	0.39 238	0.47 402	0.44 186	0.33 304	0.30 613	0.17 507	0.31 623	0.32 641	0.18 403	0.14 243

rvit_0105_4	0.42 374	0.30 526	0.77 552	0.52 591	0.29 469	0.41 325	0.44 517	0.57 230	0.75 396	0.45 264	0.48 235	0.56 351	0.49 415	0.58 309	0.37 350	0.28 595	0.26 623	0.25 561	0.22 548	0.24 538	0.19 428

MyStereo8	0.42 374	0.21 299	0.64 489	0.43 441	0.29 469	0.55 418	0.28 229	0.72 360	0.50 272	0.73 421	1.01 509	0.57 358	0.44 382	0.52 264	0.52 485	0.15 250	0.12 292	0.16 263	0.14 283	0.19 441	0.21 483

qqq	0.42 374	0.28 497	0.50 369	0.37 219	0.22 199	0.47 374	0.39 451	0.91 457	0.59 314	0.57 321	0.71 343	0.65 417	0.56 450	0.59 318	0.48 463	0.17 362	0.17 507	0.20 451	0.19 479	0.18 403	0.19 428

CIPLG	0.42 374	0.23 372	0.71 525	0.45 486	0.33 549	0.51 390	0.33 341	0.68 315	0.68 354	0.84 484	0.96 478	0.47 305	0.33 271	0.56 290	0.52 485	0.17 362	0.12 292	0.16 263	0.14 283	0.13 145	0.16 329

iRaft-Stereo_20w	0.42 374	0.20 255	0.63 484	0.39 280	0.27 415	0.33 224	0.25 162	1.76 695	0.37 166	0.73 421	0.53 272	0.63 405	0.42 368	0.86 536	0.29 248	0.14 166	0.11 204	0.14 165	0.13 241	0.15 259	0.15 290

IPLGR_C	0.42 374	0.23 372	0.71 525	0.46 511	0.33 549	0.51 390	0.34 360	0.69 327	0.69 362	0.84 484	0.92 465	0.46 300	0.33 271	0.53 270	0.53 496	0.17 362	0.12 292	0.16 263	0.14 283	0.13 145	0.16 329

ACRE	0.42 374	0.23 372	0.73 538	0.45 486	0.33 549	0.50 383	0.33 341	0.68 315	0.70 366	0.82 470	0.92 465	0.46 300	0.32 262	0.53 270	0.52 485	0.17 362	0.12 292	0.15 223	0.14 283	0.13 145	0.16 329

LCNet	0.42 374	0.21 299	0.34 136	0.44 471	0.24 297	0.47 374	0.28 229	0.69 327	0.57 307	0.72 414	1.03 523	0.66 429	0.58 466	0.60 330	0.35 326	0.15 250	0.10 71	0.19 411	0.19 479	0.22 505	0.37 629

HHNet	0.42 374	0.19 205	0.43 292	0.35 142	0.38 586	0.33 224	0.33 341	0.71 349	0.78 414	0.87 512	1.30 608	0.52 335	0.36 311	0.53 270	0.37 350	0.16 307	0.11 204	0.19 411	0.15 318	0.15 259	0.25 550

AnonymousM	0.42 374	0.86 680	0.31 96	0.35 142	0.23 241	0.30 167	0.37 414	0.56 223	0.44 233	0.72 414	0.50 244	0.47 305	0.29 214	0.42 163	0.35 326	0.16 307	0.12 292	1.51 708	0.32 641	0.12 93	0.11 61

sAnonymous2	0.42 374	0.41 596	0.96 603	0.48 539	0.37 579	0.41 325	0.48 543	0.60 248	0.52 283	0.39 223	0.48 235	0.35 204	0.44 382	0.44 186	0.30 266	0.19 450	0.14 413	0.19 411	0.17 417	0.55 674	0.43 651

CroCo_RVC	0.42 374	0.41 596	0.96 603	0.48 539	0.37 579	0.41 325	0.48 543	0.60 248	0.52 283	0.39 223	0.48 235	0.35 204	0.44 382	0.44 186	0.30 266	0.19 450	0.14 413	0.19 411	0.17 417	0.55 674	0.43 651

111	0.42 374	0.18 157	0.46 318	0.35 142	0.19 95	0.52 398	0.28 229	0.76 396	1.16 617	0.52 296	0.92 465	0.65 417	0.51 424	0.65 396	0.37 350	0.15 250	0.10 71	0.14 165	0.12 189	0.13 145	0.16 329

Hybrid-DGEV-2	0.43 388	0.23 372	0.47 331	0.48 539	0.30 494	0.57 437	0.24 140	0.84 433	1.00 560	0.67 381	0.67 330	0.59 384	0.73 558	0.61 339	0.36 338	0.14 166	0.12 292	0.18 372	0.16 353	0.14 199	0.13 196

StereoVision	0.43 388	0.29 511	0.54 427	0.50 562	0.28 442	0.37 278	0.38 432	0.75 390	0.63 326	0.46 272	1.11 552	0.53 340	0.38 333	0.57 302	0.34 317	0.21 491	0.24 604	0.25 561	0.24 580	0.26 559	0.17 378

OMP-Stereo	0.43 388	0.23 372	0.50 369	0.53 603	0.25 331	0.36 265	0.24 140	0.73 372	0.81 442	0.78 455	0.64 314	0.88 528	0.41 363	0.95 572	0.36 338	0.15 250	0.12 292	0.20 451	0.15 318	0.16 330	0.13 196

PFNet	0.43 388	0.19 205	0.61 475	0.44 471	0.24 297	0.42 336	0.31 302	0.76 396	0.81 442	1.01 591	0.74 362	0.67 436	0.41 363	0.75 476	0.39 380	0.16 307	0.10 71	0.20 451	0.15 318	0.16 330	0.14 243

IRAFT_RVC	0.43 388	0.20 255	0.52 402	0.45 486	0.24 297	0.26 95	0.51 565	0.76 396	0.78 414	0.77 444	0.80 397	0.73 469	0.50 418	0.74 468	0.39 380	0.18 407	0.10 71	0.21 495	0.17 417	0.17 364	0.15 290

FENet	0.43 388	0.23 372	0.40 246	0.40 323	0.24 297	0.54 411	0.33 341	0.83 430	0.72 375	0.74 428	0.73 349	0.63 405	0.56 450	0.65 396	0.45 438	0.19 450	0.13 372	0.19 411	0.17 417	0.18 403	0.20 461

HITNet	0.43 388	0.27 481	0.50 369	0.34 109	0.18 55	0.65 491	0.32 322	0.99 489	0.70 366	0.73 421	0.86 430	0.66 429	0.56 450	0.61 339	0.47 454	0.14 166	0.10 71	0.15 223	0.13 241	0.18 403	0.13 196
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
rvit_0105_5	0.44 395	0.32 538	0.79 556	0.51 574	0.29 469	0.44 355	0.43 508	0.62 263	0.76 403	0.51 291	0.52 264	0.61 391	0.53 429	0.58 309	0.38 368	0.28 595	0.25 612	0.25 561	0.24 580	0.22 505	0.20 461

AIO-Stereo-zeroshot	0.44 395	0.22 339	0.83 568	0.39 280	0.45 629	0.41 325	0.26 189	1.04 507	0.50 272	0.54 309	0.76 367	1.03 575	0.43 372	0.67 420	0.28 229	0.16 307	0.11 204	0.17 314	0.19 479	0.21 477	0.21 483

test_sample1	0.44 395	0.24 396	0.52 402	0.35 142	0.23 241	0.59 453	0.36 399	1.05 514	0.57 307	0.66 372	0.78 381	0.70 445	0.71 542	0.62 363	0.51 480	0.18 407	0.15 445	0.17 314	0.16 353	0.18 403	0.18 412

TestStereo1	0.44 395	0.24 396	0.45 306	0.52 591	0.25 331	0.35 247	0.40 465	0.81 421	0.94 532	0.70 402	0.96 478	0.48 311	0.45 389	0.94 566	0.33 304	0.16 307	0.13 372	0.18 372	0.16 353	0.15 259	0.14 243

test_5	0.44 395	0.25 428	0.48 346	0.53 603	0.28 442	0.28 132	0.42 498	0.77 404	0.87 482	0.63 347	0.91 459	0.73 469	0.53 429	0.82 523	0.36 338	0.14 166	0.11 204	0.18 372	0.18 451	0.18 403	0.16 329

SA-5K	0.44 395	0.24 396	0.45 306	0.52 591	0.25 331	0.35 247	0.40 465	0.81 421	0.94 532	0.70 402	0.96 478	0.48 311	0.45 389	0.94 566	0.33 304	0.16 307	0.13 372	0.18 372	0.16 353	0.15 259	0.14 243

dd	0.44 395	0.40 590	0.62 480	0.44 471	0.26 369	0.51 390	0.38 432	0.72 360	1.07 590	0.60 330	0.66 323	0.43 278	0.40 358	0.68 429	0.53 496	0.24 555	0.15 445	0.21 495	0.16 353	0.24 538	0.19 428

GANet-ADL	0.44 395	0.27 481	0.48 346	0.44 471	0.30 494	0.54 411	0.36 399	0.94 473	0.88 493	0.64 358	0.72 346	0.68 440	0.44 382	0.55 280	0.44 432	0.22 515	0.15 445	0.15 223	0.13 241	0.18 403	0.21 483

GMM-Stereo	0.44 395	0.20 255	0.39 231	0.42 396	0.25 331	0.50 383	0.44 517	0.72 360	0.57 307	0.77 444	1.37 622	0.76 486	0.38 333	0.62 363	0.34 317	0.15 250	0.10 71	0.20 451	0.19 479	0.17 364	0.28 575

IGEV_i1	0.45 404	0.23 372	0.57 453	0.40 323	0.23 241	0.64 483	0.42 498	1.05 514	0.65 338	0.71 412	0.70 340	0.76 486	0.47 402	0.75 476	0.45 438	0.16 307	0.14 413	0.16 263	0.13 241	0.17 364	0.18 412

FACV-RUCA	0.45 404	0.28 497	0.51 379	0.46 511	0.33 549	0.62 467	0.34 360	0.87 442	0.75 396	0.60 330	0.84 417	0.48 311	0.54 437	0.56 290	0.39 380	0.22 515	0.15 445	0.35 638	0.16 353	0.29 580	0.22 502

test_sample2	0.45 404	0.24 396	0.49 357	0.34 109	0.21 171	0.60 459	0.43 508	1.01 496	0.73 386	0.67 381	0.80 397	0.70 445	0.64 502	0.65 396	0.41 410	0.19 450	0.15 445	0.18 372	0.16 353	0.19 441	0.19 428

MyStereo04	0.45 404	0.23 372	0.52 402	0.43 441	0.29 469	0.40 311	0.48 543	1.02 499	1.12 602	0.62 340	0.58 295	0.55 345	0.56 450	0.77 495	0.45 438	0.14 166	0.13 372	0.19 411	0.17 417	0.18 403	0.17 378

SA	0.45 404	0.26 465	0.50 369	0.47 532	0.24 297	0.46 370	0.36 399	0.79 416	1.00 560	0.61 335	1.04 526	0.50 323	0.50 418	0.98 583	0.33 304	0.16 307	0.13 372	0.21 495	0.19 479	0.15 259	0.14 243

GwcNet-ADL	0.45 404	0.24 396	0.51 379	0.46 511	0.30 494	0.41 325	0.40 465	0.95 476	0.98 553	0.73 421	0.78 381	0.61 391	0.41 363	0.67 420	0.55 504	0.20 472	0.14 413	0.15 223	0.14 283	0.19 441	0.22 502

IIG-Stereo	0.45 404	0.22 339	0.48 346	0.51 574	0.26 369	0.43 343	0.21 77	0.73 372	0.80 431	0.84 484	0.95 474	0.82 511	0.46 396	0.95 572	0.37 350	0.16 307	0.12 292	0.19 411	0.15 318	0.15 259	0.12 134

DN-CSS_ROB	0.45 404	0.27 481	0.74 542	0.41 355	0.29 469	0.43 343	0.29 249	0.80 419	0.78 414	0.73 421	1.08 546	0.48 311	0.45 389	0.81 516	0.40 403	0.15 250	0.12 292	0.21 495	0.19 479	0.18 403	0.17 378

Selective-IGEV-i1	0.46 412	0.21 299	0.60 471	0.43 441	0.24 297	0.67 509	0.53 576	1.07 524	0.90 504	0.65 365	0.82 407	0.80 506	0.38 333	0.56 290	0.40 403	0.16 307	0.14 413	0.15 223	0.13 241	0.16 330	0.17 378

Hybrid-DGEV-03	0.46 412	0.20 255	0.36 184	0.43 441	0.28 442	0.55 418	0.25 162	0.69 327	0.75 396	0.96 575	1.92 671	0.61 391	0.32 262	0.58 309	0.36 338	0.15 250	0.10 71	0.18 372	0.16 353	0.14 199	0.12 134

FLISNet	0.46 412	0.22 339	0.41 256	0.35 142	0.35 568	0.27 116	0.32 322	0.75 390	0.50 272	0.90 537	1.13 561	1.12 611	0.73 558	0.70 445	0.57 512	0.12 56	0.10 71	0.17 314	0.17 417	0.17 364	0.16 329

CoSv	0.46 412	0.22 339	0.41 256	0.35 142	0.35 568	0.27 116	0.32 322	0.75 390	0.50 272	0.90 537	1.13 561	1.12 611	0.73 558	0.70 445	0.57 512	0.12 56	0.10 71	0.17 314	0.17 417	0.17 364	0.16 329

MyStereo05	0.46 412	0.22 339	0.51 379	0.42 396	0.29 469	0.43 343	0.48 543	0.96 481	1.12 602	0.77 444	0.62 309	0.51 330	0.57 462	0.79 507	0.43 421	0.14 166	0.13 372	0.18 372	0.17 417	0.17 364	0.17 378

CASS	0.46 412	0.28 497	0.45 306	0.48 539	0.22 199	0.63 473	0.34 360	0.99 489	0.66 343	0.76 438	0.86 430	0.61 391	0.58 466	0.58 309	0.44 432	0.29 606	0.16 473	0.22 511	0.18 451	0.23 525	0.28 575
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
RAFT_CTSACE	0.46 412	0.20 255	0.48 346	0.46 511	0.27 415	0.34 238	0.39 451	0.62 263	0.74 392	0.78 455	1.44 635	0.86 519	0.38 333	1.09 607	0.27 206	0.13 106	0.13 372	0.18 372	0.16 353	0.16 330	0.12 134

iRaft-Stereo_5w	0.46 412	0.22 339	0.53 413	0.43 441	0.30 494	0.30 167	0.53 576	0.66 295	0.71 373	0.62 340	0.89 445	1.01 571	0.67 521	0.76 488	0.67 543	0.13 106	0.12 292	0.17 314	0.15 318	0.15 259	0.17 378

TransformOpticalFlow	0.46 412	0.21 299	0.49 357	0.42 396	0.24 297	0.36 265	0.46 527	1.04 507	0.84 463	0.67 381	1.14 565	0.73 469	0.56 450	0.78 503	0.33 304	0.15 250	0.10 71	0.17 314	0.15 318	0.14 199	0.15 290

RAFT	0.46 412	0.23 372	0.52 402	0.48 539	0.27 415	0.55 418	0.47 536	0.68 315	0.60 321	0.83 478	0.82 407	1.00 567	0.56 450	0.76 488	0.37 350	0.18 407	0.16 473	0.22 511	0.20 503	0.16 330	0.14 243

Prome-Stereo	0.46 412	0.20 255	0.37 204	0.45 486	0.26 369	0.40 311	0.42 498	0.69 327	0.49 265	0.96 575	1.84 667	0.58 374	0.64 502	0.63 375	0.32 291	0.15 250	0.11 204	0.16 263	0.14 283	0.17 364	0.30 587

GES	0.46 412	0.25 428	0.62 480	0.41 355	0.30 494	0.62 467	0.37 414	1.06 520	0.70 366	0.75 432	0.83 414	0.47 305	0.52 428	0.69 437	0.46 443	0.23 543	0.17 507	0.17 314	0.16 353	0.18 403	0.24 541

HCRNet	0.46 412	0.35 556	0.45 306	0.54 615	0.26 369	0.52 398	0.29 249	0.87 442	0.64 332	0.75 432	0.82 407	0.76 486	0.53 429	0.70 445	0.38 368	0.24 555	0.16 473	0.24 548	0.20 503	0.21 477	0.20 461

DFGA-Net	0.47 425	0.31 535	0.93 596	0.43 441	0.33 549	0.56 427	0.35 384	0.81 421	0.89 498	0.70 402	0.76 367	0.48 311	0.43 372	0.78 503	0.64 538	0.16 307	0.14 413	0.19 411	0.19 479	0.20 461	0.19 428

mmm	0.47 425	0.28 497	0.51 379	0.39 280	0.25 331	0.61 461	0.38 432	1.00 495	0.60 321	0.77 444	1.07 539	0.65 417	0.53 429	0.61 339	0.49 472	0.18 407	0.15 445	0.23 532	0.20 503	0.21 477	0.20 461

ffm	0.47 425	0.28 497	0.68 509	0.39 280	0.26 369	0.56 427	0.40 465	0.72 360	1.13 608	0.76 438	0.98 492	0.71 448	0.55 441	0.61 339	0.26 181	0.17 362	0.11 204	0.25 561	0.21 527	0.16 330	0.17 378

BUS	0.47 425	0.26 465	0.47 331	0.46 511	0.29 469	0.78 546	0.34 360	0.99 489	0.80 431	0.77 444	0.80 397	0.64 411	0.54 437	0.66 410	0.56 506	0.21 491	0.15 445	0.22 511	0.19 479	0.18 403	0.19 428

STrans-v2	0.47 425	0.21 299	0.49 357	0.41 355	0.25 331	0.54 411	0.49 556	1.16 561	0.82 456	0.67 381	1.05 529	0.71 448	0.67 521	0.74 468	0.34 317	0.15 250	0.11 204	0.17 314	0.15 318	0.14 199	0.14 243

Anonymous3	0.47 425	0.35 556	0.91 595	0.50 562	0.38 586	0.81 565	0.55 587	0.76 396	0.66 343	0.52 296	0.65 318	0.44 285	0.45 389	0.66 410	0.39 380	0.25 568	0.25 612	0.22 511	0.21 527	0.23 525	0.24 541

CFNet_pseudo	0.47 425	0.25 428	0.55 431	0.38 246	0.28 442	0.58 443	0.32 322	0.89 451	0.90 504	0.83 478	1.03 523	0.75 479	0.48 409	0.61 339	0.46 443	0.17 362	0.13 372	0.24 548	0.16 353	0.26 559	0.21 483

ACVNet	0.47 425	0.24 396	0.39 231	0.40 323	0.28 442	0.58 443	0.40 465	0.91 457	0.81 442	0.67 381	0.96 478	0.79 502	0.66 512	0.65 396	0.71 555	0.18 407	0.15 445	0.16 263	0.15 318	0.18 403	0.15 290

DMCA	0.47 425	0.27 481	0.59 465	0.39 280	0.29 469	0.53 404	0.34 360	0.98 485	0.70 366	0.78 455	0.83 414	0.79 502	0.55 441	0.54 279	0.57 512	0.21 491	0.16 473	0.21 495	0.16 353	0.19 441	0.22 502

ccs_rob	0.47 425	0.25 428	0.55 431	0.38 246	0.28 442	0.58 443	0.32 322	0.89 451	0.90 504	0.83 478	1.02 513	0.75 479	0.48 409	0.61 339	0.46 443	0.17 362	0.12 292	0.24 548	0.16 353	0.26 559	0.21 483

Select-FE	0.48 435	0.26 465	0.96 603	0.42 396	0.36 575	0.34 238	0.20 49	1.02 499	0.37 166	0.61 335	1.01 509	1.04 580	0.79 585	0.74 468	0.29 248	0.17 362	0.13 372	0.17 314	0.20 503	0.15 259	0.25 550

rvit_0105_3	0.48 435	0.35 556	0.85 581	0.56 627	0.31 510	0.48 379	0.48 543	0.65 288	0.81 442	0.66 372	0.59 297	0.66 429	0.56 450	0.66 410	0.41 410	0.30 613	0.27 630	0.29 611	0.28 621	0.21 477	0.21 483

UGAM-zero	0.48 435	0.21 299	0.66 497	0.38 246	0.23 241	0.36 265	0.22 105	1.30 626	0.43 227	0.67 381	0.61 305	1.74 676	0.89 618	0.79 507	0.27 206	0.15 250	0.12 292	0.15 223	0.12 189	0.13 145	0.14 243

rvit_stereo_0075_2	0.48 435	0.38 576	0.74 542	0.54 615	0.46 638	0.43 343	0.35 384	0.85 435	0.68 354	0.56 317	0.73 349	0.59 384	0.47 402	0.64 385	0.47 454	0.33 631	0.23 594	0.35 638	0.26 605	0.32 600	0.26 554

DispNO	0.48 435	0.24 396	0.84 575	0.40 323	0.31 510	0.58 443	0.39 451	0.91 457	0.79 422	0.79 460	0.83 414	0.71 448	0.59 472	0.75 476	0.50 476	0.19 450	0.14 413	0.20 451	0.18 451	0.16 330	0.17 378

CoDeX	0.48 435	0.21 299	0.53 413	0.43 441	0.25 331	0.74 537	0.38 432	1.36 644	0.82 456	0.84 484	0.96 478	0.63 405	0.57 462	0.63 375	0.40 403	0.17 362	0.13 372	0.17 314	0.15 318	0.16 330	0.15 290

IER	0.48 435	0.25 428	0.60 471	0.38 246	0.28 442	0.67 509	0.38 432	0.82 428	0.68 354	0.88 522	0.95 474	0.74 473	0.79 585	0.62 363	0.46 443	0.17 362	0.14 413	0.17 314	0.17 417	0.17 364	0.16 329

BSDual-CNN	0.48 435	0.26 465	0.47 331	0.46 511	0.29 469	0.75 541	0.46 527	0.99 489	0.80 431	0.77 444	0.80 397	0.76 486	0.59 472	0.66 410	0.48 463	0.21 491	0.15 445	0.22 511	0.19 479	0.18 403	0.19 428

PSM-AAD	0.48 435	0.21 299	0.39 231	0.44 471	0.23 241	0.56 427	0.47 536	0.67 307	0.73 386	1.08 620	1.12 554	0.58 374	0.87 610	0.63 375	0.33 304	0.15 250	0.11 204	0.25 561	0.26 605	0.18 403	0.42 646

KYRaft	0.48 435	0.21 299	0.41 256	0.45 486	0.23 241	0.43 343	0.36 399	0.68 315	0.45 239	0.94 558	1.72 661	0.78 495	0.40 358	0.65 396	0.32 291	0.16 307	0.11 204	0.18 372	0.22 548	0.17 364	0.76 691

ASMatch	0.48 435	0.20 255	0.47 331	0.39 280	0.28 442	0.37 278	0.26 189	0.76 396	0.72 375	0.77 444	2.29 682	0.61 391	0.51 424	0.64 385	0.39 380	0.15 250	0.12 292	0.17 314	0.15 318	0.14 199	0.22 502

ICVP	0.48 435	0.26 465	0.42 272	0.49 551	0.28 442	0.63 473	0.43 508	1.05 514	0.72 375	0.68 393	0.95 474	0.75 479	0.56 450	0.55 280	0.61 528	0.24 555	0.18 528	0.19 411	0.17 417	0.19 441	0.21 483
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ARAFT	0.48 435	0.25 428	0.82 564	0.42 396	0.25 331	0.56 427	0.54 584	0.82 428	0.82 456	0.92 547	0.75 364	0.75 479	0.48 409	0.89 546	0.37 350	0.15 250	0.12 292	0.23 532	0.22 548	0.14 199	0.14 243

SFCPSM	0.48 435	0.22 339	0.59 465	0.41 355	0.27 415	0.85 577	0.36 399	1.39 646	0.79 422	0.81 467	0.85 426	0.54 342	0.50 418	0.60 330	0.39 380	0.18 407	0.14 413	0.18 372	0.20 503	0.17 364	0.16 329

CCAANet	0.48 435	0.21 299	0.52 402	0.42 396	0.28 442	0.65 491	0.30 272	1.03 505	0.76 403	0.64 358	1.22 588	0.69 442	0.53 429	0.83 525	0.47 454	0.15 250	0.13 372	0.19 411	0.20 503	0.15 259	0.20 461

G2L-ROB	0.49 450	0.20 255	0.48 346	0.36 185	0.22 199	0.58 443	0.42 498	1.19 576	0.74 392	0.86 507	0.76 367	1.08 595	0.59 472	0.81 516	0.60 522	0.17 362	0.12 292	0.15 223	0.12 189	0.17 364	0.20 461

test_sample4	0.49 450	0.27 481	0.55 431	0.36 185	0.23 241	0.70 517	0.37 414	1.22 594	0.86 475	0.82 470	0.86 430	0.62 400	0.58 466	0.71 455	0.49 472	0.21 491	0.16 473	0.21 495	0.20 503	0.22 505	0.21 483

test_sample3	0.49 450	0.27 481	0.55 431	0.36 185	0.23 241	0.70 517	0.37 414	1.21 586	0.87 482	0.79 460	0.84 417	0.66 429	0.53 429	0.70 445	0.50 476	0.21 491	0.16 473	0.20 451	0.19 479	0.21 477	0.21 483

PCWNet_CMD	0.49 450	0.25 428	0.56 444	0.40 323	0.27 415	0.64 483	0.32 322	0.98 485	0.99 556	0.87 512	1.07 539	0.78 495	0.46 396	0.61 339	0.44 432	0.17 362	0.13 372	0.21 495	0.16 353	0.26 559	0.20 461

Sa-1000	0.49 450	0.25 428	0.45 306	0.46 511	0.25 331	0.64 483	0.34 360	0.85 435	0.95 536	0.85 497	1.51 646	0.55 345	0.44 382	0.94 566	0.31 281	0.16 307	0.12 292	0.21 495	0.20 503	0.15 259	0.14 243

DEmStereo	0.49 450	0.18 157	0.53 413	0.39 280	0.26 369	0.57 437	0.33 341	0.65 288	0.75 396	0.90 537	1.65 655	0.57 358	1.02 640	0.63 375	0.44 432	0.14 166	0.12 292	0.16 263	0.16 353	0.14 199	0.17 378

DRaft	0.49 450	0.18 157	0.50 369	0.38 246	0.25 331	0.57 437	0.39 451	0.67 307	0.86 475	1.02 595	1.75 662	0.50 323	0.79 585	0.65 396	0.42 418	0.14 166	0.11 204	0.16 263	0.16 353	0.14 199	0.17 378

GrayStereo	0.49 450	0.20 255	0.44 298	0.47 532	0.29 469	0.51 390	0.62 613	0.71 349	0.66 343	1.04 603	1.46 640	0.77 492	0.73 558	0.58 309	0.35 326	0.15 250	0.12 292	0.17 314	0.17 417	0.15 259	0.30 587

cf-r	0.49 450	0.24 396	0.49 357	0.40 323	0.23 241	0.58 443	0.38 432	0.92 466	0.87 482	0.77 444	1.06 535	0.98 559	0.67 521	0.59 318	0.61 528	0.21 491	0.14 413	0.17 314	0.19 479	0.15 259	0.16 329

GANet-RSSM	0.49 450	0.22 339	0.42 272	0.39 280	0.26 369	0.58 443	0.41 487	1.12 544	0.82 456	0.73 421	1.02 513	0.88 528	0.75 569	0.67 420	0.48 463	0.22 515	0.16 473	0.18 372	0.19 479	0.18 403	0.18 412

BEATNet_4x	0.49 450	0.35 556	0.72 532	0.38 246	0.20 141	0.65 491	0.36 399	1.08 530	0.78 414	0.78 455	0.88 442	0.73 469	0.64 502	0.71 455	0.60 522	0.16 307	0.12 292	0.16 263	0.15 318	0.24 538	0.18 412

MSMDNet	0.49 450	0.25 428	0.56 444	0.40 323	0.27 415	0.64 483	0.32 322	0.99 489	0.99 556	0.87 512	1.07 539	0.79 502	0.46 396	0.61 339	0.44 432	0.17 362	0.13 372	0.20 451	0.16 353	0.25 549	0.20 461

MLCV	0.49 450	0.26 465	0.73 538	0.38 246	0.18 55	0.64 483	0.33 341	0.84 433	0.89 498	0.96 575	1.12 554	0.72 464	0.45 389	1.00 593	0.59 521	0.14 166	0.10 71	0.14 165	0.11 150	0.14 199	0.14 243

G2L-Stereo_test	0.50 463	0.22 339	0.46 318	0.34 109	0.24 297	0.58 443	0.59 606	1.14 554	0.79 422	0.89 529	0.96 478	0.96 554	0.59 472	0.72 461	0.67 543	0.17 362	0.12 292	0.14 165	0.12 189	0.15 259	0.16 329

PAM_32	0.50 463	0.20 255	0.69 518	0.40 323	0.24 297	1.09 628	0.29 249	1.12 544	0.40 196	0.74 428	0.44 219	1.98 686	0.64 502	0.64 385	0.27 206	0.16 307	0.11 204	0.17 314	0.15 318	0.14 199	0.15 290

PAM	0.50 463	0.21 299	0.75 545	0.41 355	0.26 369	1.11 634	0.37 414	1.10 537	0.39 181	0.75 432	0.46 227	1.92 683	0.61 484	0.62 363	0.28 229	0.16 307	0.10 71	0.16 263	0.14 283	0.14 199	0.15 290

test_sample5	0.50 463	0.28 497	0.55 431	0.37 219	0.23 241	0.65 491	0.38 432	1.19 576	0.86 475	0.81 467	0.97 487	0.64 411	0.60 478	0.72 461	0.48 463	0.22 515	0.16 473	0.22 511	0.21 527	0.23 525	0.22 502

gwcnet-sp	0.50 463	0.25 428	0.84 575	0.41 355	0.27 415	0.79 553	0.40 465	0.93 468	0.85 469	0.95 563	0.79 386	0.65 417	0.63 494	0.69 437	0.52 485	0.18 407	0.17 507	0.18 372	0.18 451	0.18 403	0.19 428

scenet	0.50 463	0.25 428	0.84 575	0.41 355	0.27 415	0.79 553	0.40 465	0.93 468	0.85 469	0.95 563	0.79 386	0.65 417	0.63 494	0.69 437	0.52 485	0.18 407	0.17 507	0.18 372	0.18 451	0.18 403	0.19 428

ssnet	0.50 463	0.25 428	0.84 575	0.41 355	0.27 415	0.79 553	0.40 465	0.93 468	0.85 469	0.95 563	0.79 386	0.65 417	0.63 494	0.69 437	0.52 485	0.18 407	0.17 507	0.18 372	0.18 451	0.18 403	0.19 428

psmg	0.50 463	0.26 465	0.47 331	0.42 396	0.29 469	0.82 568	0.42 498	1.07 524	0.80 431	0.95 563	0.94 470	0.76 486	0.59 472	0.66 410	0.48 463	0.21 491	0.16 473	0.20 451	0.20 503	0.19 441	0.19 428

UDGNet	0.50 463	0.82 674	0.56 444	0.51 574	0.32 536	0.41 325	0.34 360	0.71 349	0.93 523	0.65 365	0.60 300	0.58 374	0.44 382	0.65 396	0.43 421	0.33 631	0.15 445	0.67 691	0.20 503	0.49 662	0.23 529

PSMNet-ADL	0.50 463	0.28 497	0.43 292	0.49 551	0.31 510	0.70 517	0.38 432	0.94 473	0.81 442	0.62 340	0.80 397	0.91 542	0.62 489	0.76 488	0.68 548	0.24 555	0.18 528	0.19 411	0.20 503	0.22 505	0.22 502

PSMNet-RSSM	0.50 463	0.24 396	0.41 256	0.43 441	0.26 369	0.51 390	0.40 465	1.16 561	0.79 422	0.75 432	1.07 539	0.87 525	0.69 532	0.66 410	0.52 485	0.24 555	0.16 473	0.23 532	0.26 605	0.20 461	0.20 461

CFNet-ft	0.50 463	0.25 428	0.39 231	0.41 355	0.26 369	0.66 499	0.37 414	0.91 457	0.87 482	0.67 381	1.00 504	1.05 585	0.70 537	0.68 429	0.57 512	0.23 543	0.16 473	0.24 548	0.21 527	0.24 538	0.19 428

CFNet_RVC	0.50 463	0.25 428	0.39 231	0.41 355	0.26 369	0.66 499	0.37 414	0.91 457	0.87 482	0.67 381	1.00 504	1.05 585	0.70 537	0.68 429	0.57 512	0.23 543	0.16 473	0.24 548	0.21 527	0.24 538	0.19 428

UCFNet_RVC	0.50 463	0.27 481	0.37 204	0.40 323	0.27 415	0.66 499	0.42 498	1.18 572	0.86 475	0.70 402	0.89 445	0.91 542	0.60 478	0.62 363	0.48 463	0.24 555	0.18 528	0.28 602	0.27 612	0.25 549	0.24 541

PStereo	0.51 477	0.76 667	0.42 272	0.37 219	0.28 442	0.56 427	0.46 527	0.56 223	0.89 498	0.54 309	0.33 155	0.51 330	0.51 424	0.80 510	0.68 548	0.53 684	0.25 612	0.30 621	0.27 612	0.62 681	0.52 677

G2L-Stereo	0.51 477	0.25 428	0.55 431	0.44 471	0.27 415	0.46 370	0.47 536	0.98 485	0.81 442	0.86 507	0.90 451	0.91 542	0.56 450	0.88 544	0.80 576	0.21 491	0.17 507	0.22 511	0.18 451	0.17 364	0.22 502

DCVSM-stereo	0.51 477	0.28 497	0.56 444	0.39 280	0.29 469	0.55 418	0.28 229	0.78 408	0.78 414	1.11 631	0.77 371	1.04 580	0.76 578	0.65 396	0.52 485	0.20 472	0.20 564	0.24 548	0.21 527	0.25 549	0.31 596

test_sample6	0.51 477	0.27 481	0.55 431	0.38 246	0.23 241	0.64 483	0.39 451	1.18 572	0.88 493	0.84 484	1.06 535	0.66 429	0.61 484	0.75 476	0.52 485	0.23 543	0.17 507	0.22 511	0.22 548	0.24 538	0.23 529

qqq1	0.51 477	0.24 396	0.67 502	0.35 142	0.20 141	0.63 473	0.34 360	1.26 607	1.06 582	0.85 497	1.02 513	0.71 448	0.66 512	0.96 574	0.36 338	0.19 450	0.16 473	0.14 165	0.12 189	0.15 259	0.16 329

fff1	0.51 477	0.24 396	0.67 502	0.35 142	0.20 141	0.63 473	0.34 360	1.26 607	1.06 582	0.85 497	1.02 513	0.71 448	0.66 512	0.96 574	0.36 338	0.19 450	0.16 473	0.14 165	0.12 189	0.15 259	0.16 329

DualNet	0.51 477	0.28 497	0.55 431	0.37 219	0.23 241	0.65 491	0.38 432	1.19 576	0.86 475	0.84 484	1.06 535	0.64 411	0.60 478	0.72 461	0.48 463	0.22 515	0.16 473	0.22 511	0.21 527	0.23 525	0.22 502

GMStereo_Zeroshot	0.51 477	0.46 614	0.80 557	0.50 562	0.28 442	0.57 437	0.30 272	0.75 390	0.79 422	0.88 522	0.94 470	0.90 536	0.37 324	0.77 495	0.46 443	0.27 584	0.14 413	0.26 580	0.15 318	0.39 637	0.19 428

CFNet_ucs	0.51 477	0.25 428	0.58 457	0.39 280	0.31 510	0.59 453	0.35 384	1.04 507	0.95 536	0.89 529	1.19 583	0.80 506	0.49 415	0.66 410	0.45 438	0.21 491	0.16 473	0.26 580	0.18 451	0.27 569	0.23 529

anonymousa	0.51 477	0.21 299	0.47 331	0.39 280	0.25 331	0.89 585	0.36 399	0.78 408	0.63 326	0.88 522	1.54 648	1.09 601	0.67 521	0.53 270	0.46 443	0.17 362	0.14 413	0.19 411	0.21 527	0.16 330	0.16 329

hknet	0.51 477	0.26 465	0.58 457	0.46 511	0.29 469	0.75 541	0.46 527	0.99 489	0.89 498	0.77 444	0.80 397	0.96 554	0.67 521	0.75 476	0.50 476	0.19 450	0.15 445	0.22 511	0.19 479	0.18 403	0.19 428

CrosDoStereo	0.51 477	0.19 205	0.46 318	0.39 280	0.24 297	0.39 301	1.14 690	0.69 327	0.87 482	0.94 558	1.36 619	0.62 400	0.75 569	0.68 429	0.46 443	0.15 250	0.12 292	0.17 314	0.18 451	0.14 199	0.16 329

DeepStereo_LL	0.51 477	0.19 205	0.46 318	0.39 280	0.24 297	0.39 301	1.14 690	0.69 327	0.87 482	0.94 558	1.36 619	0.62 400	0.75 569	0.68 429	0.46 443	0.15 250	0.12 292	0.17 314	0.18 451	0.14 199	0.16 329

THIR-Stereo	0.51 477	0.19 205	0.47 331	0.39 280	0.23 241	0.74 537	0.64 623	0.68 315	0.88 493	1.03 598	1.40 625	0.71 448	0.75 569	0.64 385	0.43 421	0.16 307	0.11 204	0.17 314	0.18 451	0.15 259	0.17 378

GwcNet-RSSM	0.51 477	0.25 428	0.51 379	0.41 355	0.24 297	0.56 427	0.41 487	0.97 483	0.96 543	0.75 432	1.17 578	0.89 533	0.66 512	0.66 410	0.74 562	0.22 515	0.15 445	0.19 411	0.21 527	0.17 364	0.16 329

AIO-Stereo-zeroshot1	0.52 492	0.23 372	1.38 653	0.40 323	0.53 658	0.29 151	0.30 272	1.49 664	0.45 239	0.69 397	1.15 568	0.98 559	0.32 262	0.70 445	0.29 248	0.15 250	0.11 204	0.17 314	0.20 503	0.22 505	0.27 564

ToySt	0.52 492	0.27 481	0.93 596	0.42 396	0.28 442	0.67 509	0.56 593	0.88 450	0.79 422	0.61 335	0.85 426	0.92 548	0.70 537	0.72 461	0.61 528	0.16 307	0.17 507	0.21 495	0.21 527	0.22 505	0.21 483

NINENet	0.52 492	0.30 526	0.55 431	0.46 511	0.33 549	0.78 546	0.34 360	1.18 572	0.91 511	0.84 484	0.97 487	0.64 411	0.54 437	0.74 468	0.56 506	0.23 543	0.20 564	0.25 561	0.18 451	0.22 505	0.22 502

AACVNet	0.52 492	0.25 428	0.56 444	0.48 539	0.29 469	0.55 418	0.38 432	0.96 481	0.59 314	0.83 478	1.03 523	1.03 575	0.77 583	0.91 557	0.58 519	0.22 515	0.18 528	0.24 548	0.18 451	0.24 538	0.22 502

acv_ft	0.52 492	0.24 396	0.64 489	0.45 486	0.28 442	0.85 577	0.40 465	0.95 476	0.81 442	1.00 588	0.96 478	0.79 502	0.62 489	0.65 396	0.88 587	0.18 407	0.15 445	0.16 263	0.15 318	0.18 403	0.15 290

AdaStereo	0.52 492	0.34 552	0.53 413	0.49 551	0.25 331	0.71 522	0.36 399	1.24 599	0.91 511	0.77 444	0.98 492	0.75 479	0.50 418	0.71 455	0.51 480	0.27 584	0.13 372	0.28 602	0.18 451	0.23 525	0.18 412
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.
iResNet	0.52 492	0.31 535	0.86 582	0.44 471	0.22 199	0.66 499	0.47 536	0.92 466	1.02 568	0.89 529	1.12 554	0.69 442	0.55 441	0.86 536	0.60 522	0.15 250	0.11 204	0.15 223	0.12 189	0.17 364	0.17 378

DDVS	0.53 499	0.32 538	0.63 484	0.42 396	0.31 510	0.71 522	0.35 384	0.95 476	0.69 362	0.86 507	0.90 451	1.11 605	0.46 396	0.90 554	0.67 543	0.23 543	0.17 507	0.22 511	0.18 451	0.25 549	0.28 575

SMFormer	0.53 499	0.24 396	0.67 502	0.35 142	0.20 141	0.63 473	0.34 360	1.26 607	1.06 582	0.85 497	1.02 513	0.71 448	0.66 512	0.96 574	0.60 522	0.19 450	0.16 473	0.18 372	0.17 417	0.19 441	0.20 461

tta	0.53 499	0.24 396	0.67 502	0.35 142	0.20 141	0.63 473	0.34 360	1.26 607	1.06 582	0.85 497	1.02 513	0.71 448	0.66 512	0.96 574	0.60 522	0.19 450	0.16 473	0.18 372	0.17 417	0.15 259	0.16 329

CFNet	0.53 499	0.30 526	0.53 413	0.42 396	0.28 442	0.73 531	0.35 384	1.21 586	1.01 563	0.74 428	1.07 539	0.85 515	0.60 478	0.83 525	0.58 519	0.19 450	0.15 445	0.23 532	0.23 564	0.21 477	0.17 378

HSM	0.53 499	0.25 428	0.46 318	0.40 323	0.25 331	0.74 537	0.44 517	1.29 623	0.78 414	0.82 470	0.92 465	1.21 621	0.75 569	0.90 554	0.48 463	0.18 407	0.14 413	0.17 314	0.14 283	0.17 364	0.18 412

coex_refinement	0.54 504	0.22 339	0.44 298	0.45 486	0.31 510	0.75 541	0.40 465	1.16 561	0.92 517	0.87 512	1.12 554	0.99 564	0.57 462	0.69 437	0.90 595	0.21 491	0.14 413	0.16 263	0.16 353	0.21 477	0.22 502

UGAM	0.54 504	0.23 372	0.51 379	0.46 511	0.26 369	0.40 311	0.52 571	0.65 288	1.19 626	0.78 455	1.15 568	1.38 651	0.56 450	1.03 599	0.56 506	0.18 407	0.15 445	0.25 561	0.21 527	0.15 259	0.13 196

ITSA-stereo	0.54 504	0.29 511	0.55 431	0.41 355	0.23 241	0.59 453	0.35 384	1.31 628	1.25 635	0.82 470	0.80 397	0.72 464	0.58 466	0.89 546	0.72 558	0.22 515	0.18 528	0.23 532	0.22 548	0.22 505	0.29 582

test_sample7	0.54 504	0.30 526	0.55 431	0.37 219	0.28 442	0.63 473	0.47 536	1.11 539	0.92 517	0.93 551	0.89 445	0.86 519	0.71 542	0.74 468	0.53 496	0.27 584	0.22 584	0.27 590	0.26 605	0.27 569	0.26 554

DAS	0.54 504	0.26 465	0.66 497	0.49 551	0.31 510	0.61 461	0.43 508	0.89 451	1.01 563	0.95 563	1.16 573	0.71 448	0.85 603	0.89 546	0.47 454	0.18 407	0.14 413	0.18 372	0.15 318	0.22 505	0.19 428

SepStereo	0.54 504	0.26 465	0.66 497	0.49 551	0.31 510	0.61 461	0.43 508	0.89 451	1.01 563	0.95 563	1.16 573	0.71 448	0.85 603	0.97 581	0.47 454	0.18 407	0.14 413	0.18 372	0.15 318	0.22 505	0.19 428

RAFT + AFF	0.54 504	0.30 526	0.84 575	0.51 574	0.32 536	0.63 473	0.57 596	1.05 514	0.95 536	0.80 463	0.87 438	0.85 515	0.57 462	0.87 538	0.51 480	0.18 407	0.21 574	0.23 532	0.22 548	0.19 441	0.19 428

ac_64	0.54 504	0.24 396	0.58 457	0.46 511	0.28 442	0.79 553	0.44 517	1.11 539	0.63 326	0.94 558	0.85 426	1.06 589	0.70 537	0.76 488	0.72 558	0.22 515	0.18 528	0.20 451	0.19 479	0.18 403	0.16 329

DMCA-RVC	0.54 504	0.32 538	0.83 568	0.51 574	0.32 536	0.59 453	0.38 432	0.89 451	0.70 366	0.95 563	0.88 442	0.90 536	0.69 532	0.75 476	0.63 535	0.23 543	0.18 528	0.31 623	0.24 580	0.27 569	0.21 483

RT-IGEV	0.55 513	0.20 255	0.70 522	0.42 396	0.25 331	0.89 585	0.63 618	1.27 612	0.80 431	0.92 547	1.00 504	1.23 625	0.67 521	0.68 429	0.33 304	0.19 450	0.14 413	0.17 314	0.14 283	0.16 330	0.22 502

AASNet	0.55 513	0.27 481	0.62 480	0.51 574	0.32 536	0.73 531	0.44 517	1.55 672	0.88 493	0.88 522	0.94 470	0.64 411	0.63 494	0.62 363	0.84 582	0.23 543	0.20 564	0.20 451	0.16 353	0.22 505	0.20 461

LMCR-Stereo	0.55 513	0.33 547	0.57 453	0.60 644	0.30 494	0.80 559	0.36 399	1.30 626	0.79 422	0.90 537	1.04 526	0.57 358	0.64 502	0.87 538	0.73 561	0.20 472	0.15 445	0.19 411	0.14 283	0.25 549	0.18 412

UNet	0.55 513	0.27 481	0.72 532	0.45 486	0.41 605	0.97 600	0.40 465	1.01 496	0.80 431	0.87 512	0.90 451	1.03 575	0.75 569	0.76 488	0.67 543	0.19 450	0.15 445	0.20 451	0.17 417	0.21 477	0.18 412

UPFNet	0.55 513	0.26 465	0.59 465	0.46 511	0.38 586	0.83 571	0.48 543	1.03 505	0.80 431	0.92 547	0.91 459	0.85 515	0.67 521	0.87 538	0.78 568	0.20 472	0.21 574	0.20 451	0.20 503	0.20 461	0.15 290

HSM-Net_RVC	0.55 513	0.23 372	0.37 204	0.38 246	0.22 199	0.86 579	0.40 465	1.31 628	0.93 523	0.92 547	1.15 568	1.26 626	0.71 542	0.75 476	0.53 496	0.17 362	0.14 413	0.16 263	0.15 318	0.17 364	0.17 378
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NLCA_NET_v2_RVC	0.55 513	0.33 547	0.71 525	0.46 511	0.31 510	0.66 499	0.43 508	1.07 524	0.89 498	0.93 551	0.91 459	0.98 559	0.61 484	0.76 488	0.64 538	0.22 515	0.18 528	0.22 511	0.22 548	0.22 505	0.24 541
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DeepPruner_ROB	0.55 513	0.37 567	0.67 502	0.42 396	0.31 510	0.50 383	0.43 508	1.22 594	0.73 386	0.86 507	1.05 529	0.85 515	0.58 466	0.90 554	0.56 506	0.29 606	0.23 594	0.22 511	0.22 548	0.26 559	0.26 554

iResNetv2_ROB	0.55 513	0.29 511	0.86 582	0.39 280	0.25 331	0.67 509	0.37 414	1.21 586	1.02 568	1.02 595	1.10 548	0.89 533	0.79 585	0.74 468	0.43 421	0.19 450	0.13 372	0.15 223	0.11 150	0.19 441	0.16 329

iResNet_ROB	0.55 513	0.24 396	0.61 475	0.38 246	0.22 199	0.66 499	0.30 272	1.59 681	1.33 652	0.94 558	1.05 529	0.81 509	0.69 532	0.84 531	0.46 443	0.17 362	0.12 292	0.14 165	0.09 9	0.15 259	0.20 461

rvit_105_1	0.56 523	0.42 601	0.84 575	0.59 642	0.37 579	0.59 453	0.68 628	0.73 372	0.97 548	0.82 470	0.69 335	0.75 479	0.63 494	0.80 510	0.56 506	0.34 640	0.29 639	0.31 623	0.34 651	0.23 525	0.23 529

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 523	3.08 734	2.41 692	0.32 70	0.18 55	0.29 151	0.20 49	0.39 77	0.33 130	0.29 137	0.25 71	0.18 20	0.18 31	0.32 59	0.22 74	1.08 708	0.09 18	0.17 314	0.16 353	0.15 259	0.96 698

ff1	0.56 523	0.28 497	0.68 509	0.39 280	0.26 369	0.56 427	0.40 465	0.72 360	1.13 608	0.76 438	0.98 492	0.71 448	0.55 441	1.25 630	1.46 659	0.17 362	0.11 204	0.25 561	0.21 527	0.16 330	0.17 378

FTStereo	0.56 523	0.21 299	0.39 231	0.42 396	0.25 331	0.39 301	0.73 646	0.69 327	0.45 239	1.09 624	3.23 706	0.69 442	0.71 542	0.55 280	0.34 317	0.15 250	0.13 372	0.19 411	0.17 417	0.15 259	0.32 600

GEStereo_RVC	0.56 523	0.30 526	0.70 522	0.51 574	0.31 510	0.70 517	0.54 584	1.31 628	0.93 523	0.85 497	0.86 430	0.84 513	0.63 494	0.92 559	0.67 543	0.24 555	0.16 473	0.19 411	0.17 417	0.21 477	0.23 529

Selective-IGEV-i16pc	0.57 528	0.21 299	1.29 642	0.41 355	0.31 510	1.98 692	0.62 613	0.70 341	1.12 602	0.51 291	0.82 407	0.67 436	0.35 297	0.71 455	0.41 410	0.32 623	0.18 528	0.17 314	0.19 479	0.19 441	0.20 461

ISRNet	0.57 528	0.25 428	0.72 532	0.57 633	0.36 575	0.43 343	0.28 229	0.85 435	0.84 463	1.09 624	1.25 593	0.91 542	0.61 484	0.68 429	0.60 522	0.35 646	0.26 623	0.36 643	0.33 648	0.30 588	0.42 646

CSP-Net	0.57 528	0.29 511	0.55 431	0.42 396	0.29 469	1.20 649	0.49 556	1.29 623	0.75 396	0.98 582	0.97 487	0.88 528	0.69 532	0.85 534	0.66 540	0.27 584	0.18 528	0.17 314	0.17 417	0.18 403	0.19 428

ADLNet2	0.57 528	0.26 465	0.71 525	0.48 539	0.31 510	0.83 571	0.51 565	1.10 537	0.99 556	0.85 497	0.99 500	0.99 564	0.70 537	0.79 507	0.78 568	0.21 491	0.17 507	0.18 372	0.18 451	0.22 505	0.22 502

RAFT-RH_RVC	0.57 528	0.18 157	0.44 298	0.38 246	0.23 241	0.56 427	0.24 140	0.61 255	0.73 386	1.18 638	3.90 717	0.55 345	0.40 358	0.67 420	0.38 368	0.14 166	0.11 204	0.20 451	0.15 318	0.12 93	0.14 243

ADLNet	0.57 528	0.29 511	0.58 457	0.46 511	0.35 568	0.80 559	0.46 527	1.14 554	0.88 493	1.03 598	0.98 492	0.92 548	0.66 512	0.71 455	0.83 581	0.22 515	0.16 473	0.22 511	0.22 548	0.22 505	0.23 529

MMNet	0.57 528	0.26 465	0.67 502	0.45 486	0.35 568	1.04 619	0.39 451	0.93 468	0.98 553	0.96 575	0.97 487	0.86 519	0.80 590	0.83 525	0.80 576	0.16 307	0.15 445	0.19 411	0.19 479	0.20 461	0.17 378

delet	0.57 528	0.25 428	0.63 484	0.46 511	0.34 561	1.05 624	0.51 565	1.04 507	0.94 532	0.90 537	0.99 500	0.90 536	0.68 530	0.87 538	0.78 568	0.18 407	0.18 528	0.20 451	0.21 527	0.17 364	0.17 378

psm_up	0.57 528	0.27 481	0.52 402	0.50 562	0.33 549	0.65 491	0.60 609	1.07 524	0.84 463	0.87 512	0.91 459	1.00 567	1.06 646	0.80 510	0.66 540	0.22 515	0.25 612	0.26 580	0.23 564	0.22 505	0.21 483

hitnet-ft	0.57 528	0.29 511	0.43 292	0.42 396	0.29 469	0.81 565	0.40 465	0.98 485	0.91 511	0.84 484	1.01 509	1.13 613	0.72 553	0.83 525	0.71 555	0.28 595	0.21 574	0.28 602	0.22 548	0.29 580	0.27 564

DSFCA	0.57 528	0.27 481	0.71 525	0.41 355	0.36 575	0.78 546	0.53 576	1.08 530	0.85 469	1.08 620	0.84 417	0.90 536	0.66 512	1.05 602	0.63 535	0.26 573	0.22 584	0.21 495	0.21 527	0.22 505	0.20 461

STTStereo	0.57 528	0.39 581	0.87 587	0.45 486	0.32 536	0.62 467	0.45 524	1.01 496	0.87 482	1.01 591	0.91 459	0.95 551	0.58 466	0.77 495	0.66 540	0.25 568	0.24 604	0.27 590	0.33 648	0.25 549	0.26 554

RASNet	0.57 528	0.24 396	0.61 475	0.39 280	0.23 241	0.71 522	0.40 465	1.02 499	0.93 523	0.77 444	1.05 529	1.05 585	0.98 635	0.99 588	1.03 623	0.16 307	0.14 413	0.14 165	0.17 417	0.15 259	0.14 243

LL-Strereo	0.58 541	0.29 511	0.83 568	0.48 539	0.35 568	0.39 301	0.48 543	1.04 507	0.99 556	0.87 512	0.79 386	1.08 595	1.15 658	1.35 650	0.51 480	0.18 407	0.15 445	0.22 511	0.19 479	0.17 364	0.21 483

HGLStereo	0.58 541	0.30 526	0.65 494	0.51 574	0.38 586	0.78 546	0.45 524	1.07 524	0.82 456	0.89 529	1.16 573	0.88 528	0.91 622	0.80 510	0.74 562	0.21 491	0.21 574	0.20 451	0.18 451	0.19 441	0.22 502

FADNet-RVC-Resample	0.58 541	0.35 556	1.34 650	0.50 562	0.34 561	0.73 531	0.43 508	1.09 533	0.96 543	0.83 478	0.87 438	0.76 486	0.66 512	0.77 495	0.52 485	0.19 450	0.18 528	0.26 580	0.27 612	0.28 578	0.29 582

FADNet_RVC	0.58 541	0.39 581	1.26 637	0.45 486	0.32 536	0.55 418	0.34 360	1.12 544	0.90 504	0.68 393	0.90 451	0.61 391	0.71 542	1.03 599	0.80 576	0.21 491	0.18 528	0.27 590	0.23 564	0.33 605	0.30 587

mmx	0.59 545	0.28 497	0.68 509	0.39 280	0.26 369	0.56 427	0.40 465	1.24 599	1.06 582	0.76 438	0.98 492	0.71 448	0.55 441	1.25 630	1.46 659	0.21 491	0.16 473	0.25 561	0.21 527	0.24 538	0.22 502

xxx	0.59 545	0.28 497	0.68 509	0.39 280	0.26 369	0.56 427	0.40 465	1.24 599	1.06 582	0.76 438	0.98 492	0.71 448	0.55 441	1.25 630	1.46 659	0.21 491	0.16 473	0.25 561	0.21 527	0.24 538	0.22 502

CRFU-Net	0.59 545	0.29 511	0.62 480	0.47 532	0.31 510	1.20 649	0.51 565	1.19 576	0.59 314	1.05 608	1.00 504	1.06 589	0.87 610	0.83 525	0.77 567	0.22 515	0.19 551	0.18 372	0.16 353	0.19 441	0.20 461

TDLM	0.59 545	0.35 556	0.57 453	0.53 603	0.32 536	0.67 509	0.72 641	1.09 533	1.03 572	0.84 484	1.11 552	0.84 513	0.71 542	0.96 574	0.61 528	0.28 595	0.18 528	0.26 580	0.22 548	0.27 569	0.21 483

CVANet_RVC	0.59 545	0.35 556	0.54 427	0.49 551	0.33 549	0.70 517	0.67 625	1.12 544	0.97 548	0.88 522	1.05 529	1.01 571	0.72 553	0.94 566	0.55 504	0.30 613	0.20 564	0.28 602	0.26 605	0.32 600	0.23 529

AANet_RVC	0.59 545	0.35 556	0.68 509	0.47 532	0.28 442	0.57 437	0.47 536	1.04 507	1.28 642	0.87 512	1.33 613	0.86 519	0.63 494	1.16 617	0.89 589	0.19 450	0.13 372	0.15 223	0.14 283	0.18 403	0.20 461

NOSS_ROB	0.59 545	0.40 590	0.42 272	0.45 486	0.31 510	0.79 553	0.53 576	1.09 533	1.12 602	0.69 397	0.92 465	0.77 492	0.63 494	0.81 516	0.52 485	0.39 659	0.38 675	0.44 665	0.42 675	0.38 633	0.36 623

DualNet (step1)	0.60 552	0.37 567	0.83 568	0.39 280	0.31 510	0.72 526	0.49 556	1.11 539	0.92 517	0.93 551	0.89 445	0.86 519	0.71 542	0.74 468	0.53 496	0.42 666	0.22 584	0.40 657	0.41 670	0.36 624	0.35 617

pcwnet_v2	0.60 552	0.29 511	0.89 592	0.46 511	0.36 575	0.62 467	0.38 432	1.33 637	1.24 633	1.02 595	1.27 601	0.71 448	0.59 472	0.71 455	0.51 480	0.28 595	0.21 574	0.24 548	0.23 564	0.29 580	0.30 587

PS-NSSS	0.60 552	0.46 614	0.68 509	0.43 441	0.34 561	0.66 499	0.57 596	1.05 514	0.91 511	0.80 463	1.28 602	0.72 464	0.67 521	0.89 546	0.61 528	0.32 623	0.26 623	0.40 657	0.27 612	0.35 618	0.29 582

DLCB_ROB	0.60 552	0.29 511	0.53 413	0.50 562	0.33 549	0.76 544	0.51 565	1.02 499	0.94 532	1.07 619	1.16 573	1.21 621	0.73 558	0.98 583	0.75 564	0.21 491	0.20 564	0.22 511	0.23 564	0.22 505	0.20 461

CBFPSM	0.61 556	0.25 428	1.41 657	0.39 280	0.27 415	1.10 629	0.67 625	0.83 430	0.84 463	0.82 470	0.81 405	1.33 640	0.85 603	0.72 461	0.86 585	0.16 307	0.15 445	0.15 223	0.17 417	0.17 364	0.23 529

ssnet_v2	0.61 556	0.29 511	0.69 518	0.45 486	0.30 494	0.93 592	0.62 613	1.20 583	1.03 572	0.97 579	0.81 405	0.98 559	0.67 521	0.84 531	0.97 614	0.26 573	0.23 594	0.23 532	0.24 580	0.20 461	0.21 483

HBP-ISP	0.61 556	0.47 621	0.45 306	0.46 511	0.33 549	0.79 553	0.29 249	1.15 558	1.05 578	0.85 497	1.18 582	0.67 436	0.71 542	0.92 559	0.57 512	0.37 653	0.38 675	0.47 670	0.41 670	0.39 637	0.32 600

dad	0.61 556	0.53 629	0.72 532	0.44 471	0.31 510	0.64 483	0.37 414	0.85 435	1.28 642	1.05 608	1.17 578	1.18 619	0.61 484	0.70 445	0.54 502	0.36 649	0.23 594	0.37 648	0.21 527	0.31 592	0.23 529

SACVNet	0.61 556	0.36 565	0.67 502	0.57 633	0.37 579	0.65 491	0.47 536	1.16 561	0.80 431	1.04 603	1.06 535	1.02 573	0.81 593	0.99 588	0.57 512	0.28 595	0.21 574	0.25 561	0.24 580	0.30 588	0.39 633

StereoDRNet-Refined	0.61 556	0.33 547	0.63 484	0.47 532	0.31 510	0.94 595	0.41 487	1.04 507	0.97 548	1.15 636	1.13 561	1.00 567	0.74 566	0.93 563	0.93 602	0.18 407	0.13 372	0.22 511	0.21 527	0.20 461	0.21 483
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
FADNet-RVC	0.62 562	0.56 644	1.29 642	0.47 532	0.39 594	0.63 473	0.40 465	1.16 561	0.91 511	0.71 412	0.86 430	1.04 580	0.55 441	0.99 588	0.78 568	0.27 584	0.26 623	0.28 602	0.29 627	0.32 600	0.31 596

NVstereo2D	0.62 562	0.32 538	0.82 564	0.50 562	0.44 623	0.88 582	0.48 543	1.12 544	1.17 620	0.67 381	0.90 451	0.90 536	0.69 532	1.02 597	0.69 551	0.33 631	0.16 473	0.29 611	0.20 503	0.43 647	0.46 662

CBMV_ROB	0.62 562	0.39 581	0.41 256	0.41 355	0.28 442	0.86 579	0.28 229	1.06 520	1.02 568	0.95 563	1.33 613	0.81 509	0.84 599	0.94 566	0.56 506	0.37 653	0.37 674	0.43 663	0.40 665	0.33 605	0.32 600

ACV-stereo	0.63 565	0.37 567	1.03 615	0.44 471	0.31 510	1.27 653	0.41 487	0.78 408	0.84 463	0.65 365	0.76 367	2.07 688	1.00 636	0.84 531	0.68 548	0.22 515	0.17 507	0.19 411	0.18 451	0.22 505	0.23 529

FADNet	0.63 565	0.53 629	1.20 631	0.46 511	0.44 623	0.66 499	0.41 487	1.24 599	1.07 590	0.70 402	0.84 417	0.98 559	0.65 510	0.87 538	0.54 502	0.29 606	0.30 644	0.27 590	0.30 628	0.48 658	0.36 623

1111x	0.64 567	0.23 372	0.61 475	0.39 280	0.21 171	0.68 514	0.46 527	1.32 634	1.03 572	0.76 438	1.02 513	0.95 551	0.72 553	1.13 611	2.15 693	0.18 407	0.18 528	0.18 372	0.19 479	0.20 461	0.19 428

SGM-Forest	0.65 568	0.33 547	0.43 292	0.44 471	0.30 494	1.01 613	0.54 584	1.13 552	1.09 599	1.11 631	1.21 586	1.10 603	0.76 578	0.99 588	0.71 555	0.32 623	0.33 664	0.33 635	0.30 628	0.30 588	0.28 575
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
fast-acv-ft	0.66 569	0.32 538	0.80 557	0.46 511	0.34 561	1.26 652	0.50 562	0.91 457	1.00 560	1.05 608	1.36 619	1.28 629	0.84 599	0.81 516	0.90 595	0.22 515	0.24 604	0.23 532	0.23 564	0.21 477	0.22 502

Wz-Net-LNSev-Ref	0.67 570	0.30 526	1.20 631	0.42 396	0.31 510	1.00 608	0.58 603	1.16 561	1.07 590	1.01 591	1.25 593	1.08 595	0.75 569	1.18 620	1.03 623	0.20 472	0.12 292	0.16 263	0.13 241	0.22 505	0.22 502

StereoDRNet	0.67 570	0.35 556	0.82 564	0.53 603	0.44 623	1.03 617	0.53 576	1.51 668	1.06 582	1.13 634	0.91 459	1.07 594	0.74 566	0.87 538	0.95 607	0.24 555	0.19 551	0.25 561	0.23 564	0.27 569	0.22 502

PSMNet_ROB	0.67 570	0.39 581	0.76 549	0.57 633	0.43 617	1.00 608	0.85 669	1.25 605	0.93 523	0.82 470	1.04 526	1.08 595	0.64 502	0.89 546	1.02 622	0.29 606	0.21 574	0.31 623	0.31 637	0.27 569	0.25 550

TCMNet	0.68 573	0.41 596	1.08 619	0.60 644	0.61 675	0.97 600	0.55 587	1.11 539	0.93 523	0.87 512	1.14 565	0.89 533	0.65 510	0.92 559	1.06 630	0.26 573	0.26 623	0.31 623	0.28 621	0.33 605	0.30 587

YMNet	0.68 573	0.40 590	1.01 611	0.53 603	0.46 638	1.04 619	0.48 543	1.06 520	0.81 442	1.21 641	1.31 609	1.11 605	0.73 558	0.89 546	0.96 609	0.27 584	0.31 652	0.25 561	0.25 593	0.25 549	0.24 541

YMNet_1	0.68 573	0.40 590	1.01 611	0.53 603	0.46 638	1.04 619	0.48 543	1.06 520	0.81 442	1.21 641	1.31 609	1.11 605	0.73 558	0.89 546	0.96 609	0.27 584	0.31 652	0.25 561	0.25 593	0.25 549	0.24 541

DRN-Test	0.68 573	0.34 552	0.77 552	0.52 591	0.40 599	1.14 638	0.61 611	1.56 676	1.04 576	1.18 638	1.10 548	1.05 585	0.72 553	0.82 523	1.01 618	0.24 555	0.18 528	0.26 580	0.25 593	0.26 559	0.23 529

CBMV	0.68 573	0.37 567	0.50 369	0.43 441	0.26 369	1.00 608	0.71 635	1.17 570	1.16 617	1.24 649	1.29 606	1.06 589	0.86 607	0.98 583	0.75 564	0.29 606	0.30 644	0.34 637	0.30 628	0.26 559	0.27 564
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
iinet-f	0.69 578	0.29 511	2.34 689	0.41 355	0.31 510	1.16 642	0.58 603	0.87 442	0.85 469	0.86 507	1.17 578	1.04 580	0.83 596	0.76 488	1.26 648	0.21 491	0.18 528	0.17 314	0.16 353	0.21 477	0.21 483

z-ln-s-r	0.70 579	0.39 581	1.51 662	0.40 323	0.27 415	0.58 443	0.62 613	0.87 442	1.09 599	0.84 484	1.44 635	0.91 542	0.87 610	1.20 624	2.07 689	0.16 307	0.12 292	0.17 314	0.15 318	0.21 477	0.17 378

GASNet	0.70 579	0.77 669	1.16 629	0.71 677	0.49 646	0.62 467	0.48 543	1.12 544	1.05 578	0.98 582	0.84 417	0.94 550	0.82 594	1.41 654	0.85 584	0.33 631	0.22 584	0.29 611	0.28 621	0.44 650	0.26 554

PA-Net	0.70 579	0.46 614	0.96 603	0.51 574	0.53 658	0.94 595	0.73 646	1.14 554	1.15 615	0.83 478	0.90 451	0.88 528	0.76 578	1.19 621	0.96 609	0.25 568	0.41 685	0.29 611	0.44 676	0.27 569	0.39 633
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MaskLacGwcNet_RVC	0.71 582	0.84 678	0.80 557	0.55 623	0.38 586	1.38 660	0.57 596	1.07 524	0.81 442	0.90 537	0.94 470	0.95 551	0.54 437	1.01 594	0.61 528	0.41 664	0.30 644	0.57 685	0.31 637	0.86 690	0.39 633

DISCO	0.72 583	0.27 481	0.72 532	0.45 486	0.31 510	1.12 636	0.53 576	1.32 634	1.25 635	0.84 484	1.07 539	1.52 667	0.87 610	1.82 681	1.08 636	0.20 472	0.15 445	0.18 372	0.16 353	0.24 538	0.24 541

APVNet	0.73 584	0.39 581	1.01 611	0.58 639	0.45 629	1.16 642	0.68 628	1.47 663	0.87 482	0.84 484	1.15 568	1.04 580	0.84 599	1.14 613	1.18 643	0.27 584	0.28 637	0.32 630	0.31 637	0.29 580	0.32 600

GwcNet	0.73 584	0.39 581	1.37 652	0.53 603	0.43 617	1.10 629	0.52 571	1.27 612	1.19 626	1.05 608	1.41 627	1.06 589	0.86 607	0.98 583	1.01 618	0.26 573	0.24 604	0.24 548	0.23 564	0.23 525	0.28 575

NaN_ROB	0.73 584	0.46 614	0.89 592	0.52 591	0.34 561	0.98 605	1.11 687	1.28 618	1.20 629	1.27 655	0.96 478	1.08 595	0.79 585	1.34 649	0.78 568	0.24 555	0.30 644	0.23 532	0.24 580	0.23 525	0.26 554

XPNet_ROB	0.73 584	0.38 576	0.80 557	0.53 603	0.40 599	0.80 559	0.83 665	1.21 586	0.96 543	1.37 661	1.17 578	1.37 647	0.87 610	1.14 613	0.99 616	0.33 631	0.25 612	0.27 590	0.24 580	0.31 592	0.29 582

ETE_ROB	0.73 584	0.52 626	0.93 596	0.57 633	0.37 579	0.80 559	0.86 670	1.19 576	0.95 536	1.20 640	1.22 588	1.39 653	0.86 607	1.07 603	0.88 587	0.27 584	0.21 574	0.31 623	0.27 612	0.34 613	0.35 617

Syn2CoEx	0.74 589	0.55 642	1.17 630	0.66 663	0.45 629	0.89 585	0.56 593	1.54 671	1.15 615	0.95 563	1.35 618	1.03 575	1.03 641	0.96 574	0.89 589	0.31 618	0.27 630	0.29 611	0.24 580	0.23 525	0.27 564

DANet	0.74 589	0.47 621	0.98 609	0.60 644	0.41 605	0.92 591	0.41 487	1.02 499	0.87 482	1.22 645	1.22 588	1.33 640	0.88 615	1.26 633	1.37 654	0.27 584	0.24 604	0.31 623	0.25 593	0.37 630	0.36 623
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.74 589	0.38 576	0.63 484	0.54 615	0.35 568	1.01 613	0.95 677	1.15 558	0.95 536	1.09 624	2.00 675	1.14 615	0.92 624	1.29 637	0.75 564	0.25 568	0.27 630	0.27 590	0.23 564	0.32 600	0.24 541

NCCL2	0.74 589	0.45 609	0.77 552	0.65 661	0.45 629	0.97 600	1.16 692	1.16 561	1.02 568	1.00 588	0.98 492	1.48 661	0.88 615	0.99 588	0.89 589	0.31 618	0.27 630	0.39 654	0.39 662	0.33 605	0.34 613

Wz-Net-LNSev	0.75 593	0.54 636	1.59 669	0.51 574	0.41 605	1.16 642	0.79 659	1.27 612	1.13 608	1.04 603	1.14 565	1.11 605	0.94 629	0.93 563	1.00 617	0.24 555	0.22 584	0.21 495	0.19 479	0.26 559	0.27 564

FINET	0.75 593	0.45 609	1.38 653	0.48 539	0.46 638	0.98 605	1.00 682	1.22 594	1.69 685	0.91 546	1.25 593	0.74 473	0.74 566	1.09 607	0.82 580	0.37 653	0.31 652	0.27 590	0.24 580	0.35 618	0.34 613

FAT-Stereo	0.75 593	0.34 552	0.81 563	0.51 574	0.38 586	0.78 546	0.63 618	1.39 646	1.32 650	1.05 608	1.40 625	1.58 672	1.14 656	0.92 559	0.91 598	0.29 606	0.28 637	0.28 602	0.23 564	0.28 578	0.41 643

S-Stereo	0.76 596	0.36 565	1.10 622	0.57 633	0.46 638	0.83 571	0.59 606	1.31 628	1.62 680	0.98 582	1.41 627	1.11 605	0.93 626	0.85 534	1.07 633	0.27 584	0.31 652	0.28 602	0.25 593	0.33 605	0.50 671

RYNet	0.76 596	0.37 567	0.74 542	0.54 615	0.67 681	1.35 657	0.68 628	1.28 618	1.21 632	1.10 628	0.90 451	1.31 633	0.94 629	1.01 594	1.30 650	0.22 515	0.16 473	0.27 590	0.23 564	0.43 647	0.45 658

LALA_ROB	0.76 596	0.46 614	0.86 582	0.55 623	0.41 605	1.00 608	0.93 676	1.25 605	1.13 608	1.23 647	1.15 568	1.55 669	0.80 590	1.11 610	0.96 609	0.33 631	0.23 594	0.35 638	0.30 628	0.35 618	0.32 600

zzzzzzz1	0.77 599	0.37 567	7.45 721	0.43 441	0.26 369	0.43 343	0.42 498	0.78 408	0.81 442	0.52 296	0.70 340	0.71 448	0.47 402	0.63 375	0.47 454	0.14 166	0.12 292	0.17 314	0.16 353	0.18 403	0.15 290

DStereoRT	0.77 599	0.21 299	0.72 532	0.52 591	0.34 561	1.07 625	0.36 399	0.86 439	0.80 431	0.81 467	1.07 539	0.54 342	0.73 558	0.78 503	0.53 496	0.17 362	0.14 413	3.96 745	1.38 730	0.20 461	0.16 329

PSMNet-RUCA	0.78 601	0.78 672	1.23 634	1.01 693	0.91 690	0.68 514	0.53 576	1.16 561	1.06 582	0.79 460	1.10 548	0.82 511	0.72 553	0.94 566	0.70 552	0.55 689	0.27 630	0.76 694	0.46 677	0.70 685	0.49 668

noway7	0.79 602	0.32 538	8.40 723	0.43 441	0.23 241	0.45 365	0.39 451	0.75 390	0.76 403	0.51 291	0.51 253	0.74 473	0.51 424	0.45 196	0.41 410	0.14 166	0.11 204	0.16 263	0.14 283	0.17 364	0.14 243

edge stereo	0.79 602	0.40 590	0.82 564	0.52 591	0.44 623	0.83 571	0.58 603	1.34 639	1.08 594	1.30 657	1.38 623	1.79 678	1.13 655	1.15 616	0.92 600	0.34 640	0.32 659	0.42 662	0.28 621	0.33 605	0.39 633

DGSMNet	0.80 604	0.58 650	1.42 658	0.61 649	0.65 678	0.94 595	0.75 651	1.35 640	1.16 617	0.88 522	1.26 597	1.00 567	0.75 569	1.07 603	0.89 589	0.36 649	0.31 652	0.41 661	0.40 665	0.60 680	0.59 684

RP	0.80 604	0.38 576	0.73 538	0.67 665	0.59 670	0.82 568	0.57 596	1.21 586	1.28 642	1.03 598	1.68 657	1.45 656	1.49 680	1.08 606	0.90 595	0.36 649	0.31 652	0.37 648	0.30 628	0.36 624	0.36 623

Wz-Net-MNSev	0.81 606	0.42 601	1.64 675	0.51 574	0.41 605	1.46 664	0.95 677	1.24 599	1.26 640	1.31 658	1.25 593	1.17 618	0.83 596	1.21 627	1.06 630	0.22 515	0.19 551	0.24 548	0.23 564	0.29 580	0.26 554

DNS	0.82 607	1.54 711	0.30 81	0.29 9	0.18 55	0.19 27	0.23 130	0.53 199	0.28 76	0.27 108	0.35 173	0.30 161	0.22 101	2.71 710	1.46 659	0.16 307	0.14 413	0.16 263	0.09 9	3.54 735	3.49 735

RGC	0.82 607	0.62 654	0.80 557	0.67 665	0.66 680	0.91 588	0.59 606	1.35 640	1.09 599	1.12 633	1.46 640	1.50 663	1.09 649	1.28 636	0.97 614	0.34 640	0.30 644	0.48 675	0.40 665	0.38 633	0.38 632

NCC-stereo	0.82 607	0.43 604	0.87 587	0.63 656	0.68 683	0.88 582	0.72 641	1.60 683	1.12 602	0.95 563	1.41 627	1.37 647	1.37 671	1.26 633	0.94 604	0.32 623	0.30 644	0.37 648	0.49 688	0.34 613	0.35 617

Nwc_Net	0.82 607	0.40 590	0.86 582	0.62 653	0.56 663	1.04 619	0.57 596	1.72 692	1.08 594	0.93 551	1.88 669	1.44 655	1.24 663	1.19 621	0.94 604	0.31 618	0.25 612	0.36 643	0.39 662	0.31 592	0.31 596

Abc-Net	0.82 607	0.43 604	0.87 587	0.63 656	0.68 683	0.88 582	0.72 641	1.60 683	1.12 602	0.95 563	1.41 627	1.37 647	1.37 671	1.26 633	0.94 604	0.32 623	0.30 644	0.37 648	0.49 688	0.34 613	0.35 617
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
GANetREF_RVC	0.82 607	0.77 669	0.95 602	0.68 669	0.43 617	1.15 640	1.06 685	1.19 576	1.20 629	1.03 598	1.02 513	1.10 603	0.89 618	1.20 624	0.78 568	0.49 679	0.39 680	0.58 686	0.39 662	0.69 683	0.49 668
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
w-ln-seven-2	0.83 613	0.46 614	2.93 695	0.54 615	0.39 594	0.93 592	0.63 618	1.16 561	1.18 624	1.25 651	1.32 611	1.09 601	1.05 645	1.23 628	1.07 633	0.21 491	0.20 564	0.23 532	0.22 548	0.26 559	0.24 541

stereogan	0.83 613	0.33 547	0.89 592	0.61 649	0.51 653	1.80 687	0.50 562	1.41 652	1.39 658	1.05 608	1.47 642	1.56 671	1.04 643	1.32 647	0.87 586	0.29 606	0.29 639	0.29 611	0.25 593	0.39 637	0.40 638

Anonymous_2	0.84 615	0.45 609	0.66 497	0.41 355	0.45 629	0.82 568	0.53 576	0.81 421	0.81 442	0.73 421	0.61 305	0.91 542	0.76 578	0.77 495	0.61 528	0.51 682	0.55 700	0.54 683	4.92 747	0.54 672	0.42 646

ccnet	0.84 615	0.59 652	0.86 582	0.56 627	0.60 673	1.11 634	0.72 641	1.44 659	0.97 548	1.15 636	1.44 635	1.28 629	0.95 631	1.01 594	1.33 653	0.49 679	0.43 690	0.50 680	0.47 681	0.52 670	0.48 667

psmorigin	0.84 615	0.53 629	2.21 687	0.50 562	0.41 605	0.86 579	0.57 596	1.08 530	0.90 504	1.50 667	1.42 632	1.50 663	1.09 649	1.29 637	1.03 623	0.32 623	0.33 664	0.27 590	0.27 612	0.34 613	0.45 658

ADCRef	0.84 615	0.46 614	1.60 672	0.52 591	0.45 629	1.08 627	0.52 571	1.13 552	1.03 572	1.22 645	1.43 634	0.87 525	0.93 626	0.91 557	3.35 710	0.19 450	0.16 473	0.23 532	0.23 564	0.23 525	0.22 502

CC-Net-ROB	0.84 615	1.01 691	0.93 596	0.60 644	0.45 629	1.25 651	0.71 635	1.20 583	1.05 578	0.84 484	1.24 592	0.90 536	0.78 584	1.14 613	0.70 552	0.48 678	0.34 668	1.71 711	0.38 660	0.78 688	0.40 638

GCST	0.85 620	1.25 701	0.80 557	1.58 708	1.03 702	1.04 619	0.24 140	0.81 421	0.81 442	0.99 587	0.67 330	0.78 495	0.35 297	0.98 583	0.38 368	0.97 703	0.65 705	1.20 705	0.81 709	0.93 693	0.72 689

aanetorigin	0.85 620	0.58 650	1.98 683	0.50 562	0.40 599	0.66 499	0.70 633	0.72 360	1.01 563	2.44 708	2.00 675	1.32 635	1.25 664	0.96 574	1.16 642	0.20 472	0.19 551	0.20 451	0.20 503	0.27 569	0.33 609

AF-Net	0.85 620	0.41 596	0.87 587	0.66 663	0.54 661	0.96 599	0.52 571	1.66 688	1.37 655	1.03 598	2.04 678	1.46 657	1.36 669	1.19 621	1.05 629	0.34 640	0.24 604	0.39 654	0.28 621	0.31 592	0.26 554

SQANet	0.87 623	0.76 667	0.76 549	1.16 700	0.99 699	1.10 629	0.51 565	1.12 544	0.85 469	0.93 551	1.05 529	1.03 575	0.76 578	1.07 603	0.70 552	0.79 696	0.25 612	1.04 703	0.36 655	1.56 705	0.70 688

DNSM	0.88 624	1.57 712	0.29 63	0.30 22	0.18 55	0.28 132	0.24 140	0.53 199	0.25 47	0.34 185	0.37 186	0.29 145	0.25 135	2.85 712	1.96 684	0.16 307	0.13 372	0.12 52	0.10 77	3.92 738	3.53 736

CSAN	0.88 624	0.52 626	0.93 596	0.61 649	0.42 614	1.19 648	1.11 687	1.27 612	1.48 669	1.37 661	1.44 635	1.37 647	1.30 666	1.46 661	1.01 618	0.39 659	0.31 652	0.36 643	0.37 657	0.35 618	0.36 623

SDNR	0.89 626	0.39 581	1.66 678	0.42 396	0.39 594	3.35 717	0.32 322	0.95 476	1.05 578	1.05 608	2.12 680	0.62 400	0.71 542	1.40 651	0.78 568	0.53 684	0.56 702	0.36 643	0.27 612	0.46 654	0.50 671

PWC_ROB	0.92 627	0.57 646	1.64 675	0.53 603	0.33 549	0.93 592	0.39 451	1.42 657	1.51 671	1.66 679	2.57 694	1.18 619	1.11 651	1.50 663	1.54 667	0.26 573	0.18 528	0.28 602	0.20 503	0.30 588	0.32 600

UDG	0.93 628	1.03 692	0.75 545	1.00 692	0.97 696	1.02 615	0.57 596	1.18 572	1.01 563	0.93 551	1.02 513	1.32 635	1.03 641	0.88 544	0.92 600	0.55 689	0.33 664	1.82 713	0.41 670	1.20 701	0.74 690

RTSC	0.93 628	0.54 636	1.59 669	0.56 627	0.40 599	1.17 646	0.55 587	1.44 659	1.82 690	1.53 670	1.26 597	1.15 616	0.82 594	1.70 675	2.44 697	0.26 573	0.20 564	0.23 532	0.24 580	0.31 592	0.32 600

DeepPrunerF	0.93 628	0.55 642	3.88 705	0.70 675	0.81 689	0.72 526	0.74 648	1.28 618	1.97 694	0.95 563	1.02 513	0.87 525	0.85 603	1.16 617	1.07 633	0.35 646	0.29 639	0.43 663	0.40 665	0.31 592	0.33 609

PWCDC_ROB	0.93 628	0.54 636	0.97 608	0.78 684	0.41 605	1.03 617	0.42 498	1.39 646	2.34 705	1.04 603	3.73 714	0.80 506	1.12 653	1.29 637	1.04 627	0.37 653	0.22 584	0.24 548	0.20 503	0.36 624	0.31 596

FBW_ROB	0.94 632	0.54 636	1.03 615	0.56 627	0.42 614	1.16 642	0.76 653	1.56 676	1.41 659	1.38 663	1.33 613	1.47 659	1.07 647	2.94 713	1.14 641	0.26 573	0.32 659	0.45 666	0.30 628	0.34 613	0.30 587

Selective-IGEV-i16pb	0.95 633	0.25 428	6.90 719	0.42 396	0.32 536	1.73 683	0.55 587	1.12 544	1.58 676	0.67 381	1.19 583	0.97 556	0.55 441	0.83 525	0.63 535	0.28 595	0.17 507	0.18 372	0.20 503	0.21 477	0.23 529

G-Net	0.95 633	0.48 623	1.13 625	0.67 665	0.49 646	2.07 694	0.63 618	1.02 499	0.90 504	1.77 685	2.62 697	1.28 629	1.60 684	1.09 607	1.06 630	0.37 653	0.30 644	0.35 638	0.25 593	0.46 654	0.45 658

PASM	0.96 635	0.71 664	2.05 685	0.72 678	0.72 687	0.84 576	0.92 673	1.14 554	1.34 653	1.25 651	1.22 588	1.34 643	1.07 647	1.31 645	1.11 637	0.53 684	0.57 703	0.59 687	0.67 700	0.56 679	0.57 683

PDISCO_ROB	0.96 635	0.51 624	1.13 625	1.03 696	1.00 700	1.81 688	0.77 654	1.72 692	1.60 678	1.09 624	1.19 583	1.34 643	0.80 590	1.62 668	1.01 618	0.58 691	0.22 584	0.45 666	0.40 665	0.50 664	0.41 643

XQC	0.97 637	0.70 661	1.54 666	0.70 675	0.55 662	1.48 666	0.81 661	1.41 652	1.57 674	1.21 641	1.12 554	1.33 640	1.04 643	1.55 665	2.00 685	0.39 659	0.25 612	0.37 648	0.32 641	0.55 674	0.49 668

MDST_ROB	0.97 637	0.29 511	1.02 614	0.64 659	0.43 617	2.64 702	0.82 663	1.68 690	1.18 624	2.89 713	1.82 665	0.97 556	0.75 569	1.83 682	0.89 589	0.26 573	0.22 584	0.32 630	0.28 621	0.26 559	0.26 554

anonymity	0.98 639	0.89 682	1.06 618	0.93 691	1.04 704	0.97 600	0.82 663	1.33 637	0.93 523	1.08 620	0.98 492	1.02 573	0.95 631	1.02 597	0.93 602	0.96 702	0.96 731	0.90 700	0.91 713	0.92 692	0.95 697

SHD	0.98 639	0.54 636	1.30 646	0.63 656	0.50 651	1.14 638	0.50 562	1.80 697	2.20 699	1.66 679	1.39 624	1.47 659	1.21 660	1.40 651	1.80 675	0.32 623	0.27 630	0.32 630	0.34 651	0.41 641	0.44 656

Wz-Net-SNSev	0.99 641	0.80 673	3.00 697	0.57 633	0.46 638	0.94 595	1.22 697	1.40 650	1.28 642	1.04 603	1.33 613	1.46 657	0.90 621	2.06 689	1.65 671	0.26 573	0.24 604	0.25 561	0.26 605	0.33 605	0.30 587

SuperB	1.00 642	0.41 596	4.03 708	0.45 486	0.32 536	0.99 607	0.49 556	1.09 533	2.09 698	1.10 628	1.10 548	0.74 473	0.83 596	1.13 611	1.75 674	0.20 472	0.15 445	0.17 314	0.15 318	2.50 725	0.27 564

Consistency-Raft	1.01 643	0.82 674	1.27 640	0.85 687	0.97 696	0.81 565	0.83 665	1.35 640	1.61 679	1.06 617	1.66 656	1.11 605	0.93 626	0.93 563	1.11 637	0.65 693	0.75 712	0.79 696	0.91 713	1.09 700	0.79 692

w-ln-seven	1.02 644	0.52 626	2.86 694	0.55 623	0.51 653	1.37 658	0.75 651	1.72 692	1.84 691	1.54 671	1.52 647	1.27 628	0.95 631	1.30 643	2.07 689	0.24 555	0.22 584	0.25 561	0.25 593	0.31 592	0.28 575

SGM_RVC	1.04 645	0.30 526	0.47 331	0.41 355	0.23 241	1.73 683	0.77 654	1.63 685	1.30 648	2.39 706	1.99 674	2.64 698	1.78 694	2.22 697	1.40 655	0.28 595	0.27 630	0.27 590	0.25 593	0.25 549	0.25 550
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
test_xeample	1.06 646	0.23 372	0.51 379	0.37 219	0.22 199	0.71 522	0.39 451	1.31 628	0.92 517	0.87 512	1.08 546	0.70 445	0.64 502	0.75 476	11.43 740	0.19 450	0.16 473	0.18 372	0.17 417	0.18 403	0.19 428

MFN_U_SF_DS_RVC	1.06 646	0.61 653	1.82 680	0.69 672	0.51 653	2.62 701	1.69 717	1.28 618	1.44 664	1.39 664	1.56 650	1.34 643	0.91 622	1.68 673	0.95 607	0.38 658	0.39 680	0.46 669	0.61 699	0.41 641	0.43 651

DStereoO	1.07 648	0.77 669	0.87 587	0.67 665	0.49 646	0.91 588	1.30 701	1.15 558	1.41 659	1.24 649	1.33 613	1.06 589	2.39 711	1.32 647	1.11 637	2.03 721	0.38 675	0.77 695	0.31 637	1.55 704	0.43 651

z-mn7	1.07 648	0.56 644	2.36 690	0.54 615	0.37 579	1.74 685	0.71 635	1.28 618	2.32 702	1.00 588	2.56 693	1.43 654	1.01 638	2.34 702	1.74 673	0.23 543	0.20 564	0.21 495	0.20 503	0.27 569	0.27 564

xxxx	1.07 648	0.23 372	0.53 413	0.38 246	0.22 199	0.83 571	0.36 399	1.41 652	0.95 536	0.75 432	0.99 500	0.97 556	0.64 502	0.70 445	11.37 739	0.20 472	0.17 507	0.18 372	0.17 417	0.19 441	0.20 461

DPSNet	1.08 651	0.44 607	2.64 693	0.54 615	0.42 614	1.59 673	1.25 698	2.39 709	1.50 670	1.13 634	1.12 554	1.51 665	2.19 707	1.44 658	1.51 666	0.35 646	0.25 612	0.25 561	0.21 527	0.49 662	0.39 633

otaku	1.10 652	0.96 686	0.96 603	1.37 706	1.06 705	1.65 677	0.72 641	1.46 662	1.19 626	1.10 628	1.32 611	1.32 635	0.95 631	1.29 637	0.81 579	0.89 701	0.46 695	1.24 706	0.50 691	1.86 708	0.89 694

DDUNet	1.10 652	2.58 730	0.83 568	1.21 702	1.27 709	1.02 615	0.69 632	1.17 570	0.95 536	0.98 582	1.26 597	1.28 629	0.84 599	0.97 581	0.79 575	0.85 699	0.40 683	2.00 716	0.60 698	1.34 703	0.94 695

ADCL	1.10 652	0.42 601	1.57 668	0.51 574	0.41 605	1.71 682	0.92 673	1.36 644	1.45 665	1.33 659	1.56 650	1.22 624	1.26 665	1.45 659	5.27 723	0.22 515	0.19 551	0.25 561	0.25 593	0.29 580	0.29 582

ADCPNet	1.11 655	0.53 629	3.26 703	0.55 623	0.44 623	1.47 665	0.83 665	1.21 586	1.17 620	1.26 654	1.42 632	1.67 675	1.12 653	1.48 662	3.86 717	0.30 613	0.29 639	0.30 621	0.32 641	0.37 630	0.37 629

MFN_U_SF_RVC	1.14 656	0.63 655	2.33 688	0.69 672	0.46 638	2.04 693	0.70 633	1.90 699	1.37 655	1.62 674	1.56 650	1.94 684	1.36 669	1.73 677	1.90 678	0.41 664	0.38 675	0.45 666	0.48 685	0.45 651	0.47 664

Ntro	1.15 657	1.00 690	1.00 610	1.49 707	1.20 708	1.69 681	0.81 661	1.39 646	1.25 635	1.01 591	1.28 602	1.31 633	1.00 636	1.31 645	0.89 589	1.10 709	0.43 690	1.36 707	0.51 692	1.95 711	0.99 701

SAMSARA	1.15 657	0.69 660	1.44 660	1.09 698	0.93 692	2.10 695	1.87 724	1.64 686	1.47 668	1.64 676	1.21 586	2.06 687	1.14 656	1.61 667	1.50 665	0.39 659	0.45 693	0.36 643	0.38 660	0.50 664	0.51 675

SANet	1.15 657	0.45 609	1.40 656	0.50 562	0.32 536	1.54 672	1.21 695	1.49 664	3.35 724	1.61 673	2.41 688	2.32 695	1.80 695	1.57 666	1.27 649	0.28 595	0.25 612	0.26 580	0.24 580	0.36 624	0.32 600

test_sample9	1.17 660	0.37 567	0.83 568	0.39 280	0.31 510	0.72 526	0.49 556	1.11 539	0.92 517	0.93 551	0.89 445	0.86 519	0.71 542	1.29 637	2.03 687	0.42 666	9.50 754	0.40 657	0.41 670	0.36 624	0.35 617

MFMNet_re	1.17 660	0.99 688	1.31 647	1.02 695	0.95 694	1.32 655	1.32 702	1.44 659	1.58 676	1.72 684	1.70 660	1.21 621	1.57 682	1.16 617	1.04 627	0.88 700	0.76 714	0.79 696	0.75 705	0.90 691	0.94 695

AANet	1.18 662	1.03 692	3.09 699	0.46 511	0.40 599	1.00 608	0.56 593	1.29 623	2.47 707	2.36 704	2.42 689	2.21 690	1.62 685	1.20 624	1.55 668	0.33 631	0.25 612	0.28 602	0.25 593	0.37 630	0.37 629

MSAF-DinoV2	1.18 662	0.44 607	3.00 697	0.56 627	0.30 494	0.91 588	0.74 648	1.58 679	1.25 635	1.06 617	1.41 627	2.98 703	1.57 682	3.25 714	3.12 708	0.22 515	0.14 413	0.20 451	0.22 548	0.33 605	0.34 613

ADCP+	1.18 662	0.37 567	3.09 699	0.50 562	0.52 656	1.48 666	0.61 611	1.32 634	1.07 590	1.21 641	1.16 573	1.08 595	1.11 651	1.63 669	7.17 728	0.20 472	0.16 473	0.24 548	0.22 548	0.29 580	0.22 502

zh-sn7	1.20 665	0.86 680	4.54 711	0.58 639	0.43 617	1.10 629	0.92 673	1.24 599	1.34 653	1.45 666	2.00 675	1.26 626	1.62 685	2.13 693	2.79 705	0.26 573	0.26 623	0.26 580	0.27 612	0.35 618	0.33 609

zh-mn7	1.21 666	0.75 666	5.81 716	0.52 591	0.39 594	1.18 647	0.63 618	1.21 586	1.79 689	1.81 686	2.33 683	1.16 617	1.01 638	2.20 696	2.00 685	0.25 568	0.22 584	0.22 511	0.22 548	0.25 549	0.30 587

ADCMid	1.22 667	0.57 646	3.17 702	0.54 615	0.44 623	1.07 625	0.77 654	1.31 628	1.13 608	2.14 699	1.48 643	1.49 662	1.47 678	1.65 671	5.30 724	0.26 573	0.24 604	0.29 611	0.32 641	0.38 633	0.36 623

WCMA_ROB	1.22 667	0.39 581	0.93 596	0.51 574	0.45 629	1.44 663	0.79 659	1.20 583	1.30 648	2.99 719	3.94 718	3.30 711	2.17 706	1.42 655	1.31 651	0.46 672	0.35 671	0.35 638	0.37 657	0.41 641	0.42 646

Wz-Net-TNSev	1.23 669	1.24 699	5.25 714	0.51 574	0.43 617	1.49 669	1.09 686	1.58 679	1.42 662	1.25 651	1.26 597	1.58 672	1.52 681	1.97 686	1.95 679	0.33 631	0.32 659	0.26 580	0.30 628	0.41 641	0.43 651

222	1.25 670	0.23 372	0.53 413	0.38 246	0.23 241	0.78 546	0.37 414	1.41 652	0.93 523	0.97 579	1.13 561	0.74 473	0.71 542	0.74 468	14.86 743	0.20 472	0.16 473	0.17 314	0.16 353	0.18 403	0.20 461

MSMD_ROB	1.25 670	0.51 624	0.64 489	0.60 644	0.50 651	1.66 678	0.67 625	1.26 607	1.26 640	2.64 710	3.82 715	3.06 706	3.20 721	1.45 659	0.91 598	0.46 672	0.41 685	0.49 678	0.51 692	0.47 657	0.45 658

AnyNet_C32	1.27 672	0.72 665	3.33 704	0.59 642	0.56 663	1.51 670	1.53 710	1.27 612	1.28 642	1.52 669	1.48 643	1.38 651	1.23 662	1.64 670	5.26 722	0.30 613	0.29 639	0.29 611	0.34 651	0.38 633	0.44 656

pmcnn	1.27 672	0.31 535	1.14 627	0.41 355	0.23 241	0.97 600	0.71 635	1.23 598	1.32 650	1.83 688	2.34 685	11.25 737	0.89 618	1.04 601	0.96 609	0.15 250	0.12 292	0.12 52	0.10 77	0.15 259	0.16 329

WZ-Net	1.29 674	0.64 656	5.42 715	0.64 659	0.52 656	1.37 658	1.29 700	1.41 652	1.77 688	1.56 672	1.69 659	1.74 676	1.41 673	2.50 706	2.16 694	0.28 595	0.21 574	0.23 532	0.25 593	0.39 637	0.41 643

SPS-STEREO	1.29 674	0.94 685	1.10 622	1.05 697	1.03 702	1.48 666	0.91 671	1.57 678	1.24 633	2.13 696	1.90 670	1.94 684	1.46 676	1.77 678	1.64 670	0.97 703	0.94 730	0.90 700	0.89 712	0.96 696	0.97 699
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
NVStereoNet_ROB	1.31 676	0.96 686	1.33 649	0.90 690	0.92 691	1.15 640	1.05 684	1.49 664	1.62 680	1.63 675	2.51 691	2.31 693	1.62 685	2.16 695	1.42 656	0.81 698	0.73 708	0.79 696	1.02 717	0.73 686	0.97 699
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PVD	1.34 677	0.70 661	1.42 658	0.78 684	0.65 678	1.68 680	0.91 671	2.12 705	3.01 720	2.25 701	2.35 687	1.90 682	1.99 701	1.98 687	2.14 692	0.40 663	0.38 675	0.49 678	0.37 657	0.51 667	0.67 687

test_sample8	1.36 678	0.37 567	0.83 568	0.39 280	0.31 510	0.72 526	0.49 556	1.19 576	0.79 422	1.51 668	0.96 478	3.29 710	1.64 688	1.29 637	2.03 687	0.42 666	9.50 754	0.40 657	0.41 670	0.36 624	0.35 617

MSC_U_SF_DS_RVC	1.38 679	0.91 683	2.11 686	0.89 688	0.57 667	4.27 724	1.79 721	1.55 672	2.00 696	1.64 676	1.85 668	1.83 679	1.44 675	1.89 685	1.49 664	0.49 679	0.40 683	0.56 684	0.58 696	0.75 687	0.52 677

MeshStereo	1.38 679	0.45 609	0.58 457	0.45 486	0.35 568	1.63 676	0.60 609	2.07 702	1.43 663	4.49 728	3.32 710	4.67 719	2.08 703	2.08 691	1.32 652	0.36 649	0.36 673	0.37 648	0.32 641	0.32 600	0.34 613
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
AAGNet	1.40 681	0.20 255	0.52 402	0.45 486	0.26 369	0.29 151	0.29 249	0.67 307	0.71 373	0.97 579	0.86 430	0.66 429	0.60 478	0.66 410	19.98 748	0.17 362	0.11 204	0.19 411	0.15 318	0.20 461	0.13 196

RainbowNet	1.42 682	1.53 710	1.31 647	1.93 716	1.46 710	1.52 671	1.03 683	1.67 689	1.55 672	1.23 647	1.59 653	1.54 668	1.21 660	1.40 651	1.03 623	1.70 717	0.70 707	1.82 713	0.80 708	2.11 716	1.22 707

ACVNet-4b	1.43 683	1.34 703	1.28 641	1.95 717	1.60 712	1.93 691	0.77 654	1.59 681	1.64 683	1.05 608	1.60 654	2.10 689	0.92 624	1.79 680	0.84 582	1.76 719	0.35 671	2.03 719	0.67 700	2.16 717	1.18 706

FCDSN-DC	1.43 683	0.57 646	0.69 518	0.74 680	0.59 670	1.42 662	0.65 624	1.40 650	1.41 659	3.31 723	4.42 725	4.57 718	3.01 719	1.70 675	1.19 645	0.46 672	0.42 687	0.48 675	0.47 681	0.51 667	0.51 675
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
EDNetEfficient	1.47 685	0.82 674	6.28 718	0.48 539	0.40 599	0.73 531	0.83 665	0.95 476	2.77 717	3.48 725	1.95 672	1.64 674	2.12 704	1.42 655	3.84 716	0.21 491	0.19 551	0.21 495	0.21 527	0.43 647	0.42 646

SGM+DAISY	1.52 686	0.99 688	1.61 673	1.01 693	1.02 701	1.86 690	1.19 694	1.49 664	1.38 657	2.96 717	3.00 704	2.79 701	1.94 697	1.88 683	1.62 669	0.98 705	0.97 732	0.91 702	0.91 713	0.94 694	0.99 701

ACVNet_1	1.55 687	1.36 704	1.35 651	1.96 718	1.63 713	1.83 689	0.96 680	2.09 703	1.85 692	1.43 665	1.54 648	2.31 693	1.68 691	1.42 655	1.18 643	1.76 719	0.51 699	2.05 721	0.59 697	2.24 720	1.30 711

ADCS	1.60 688	0.70 661	4.02 707	0.61 649	0.53 658	1.31 654	1.11 687	1.71 691	1.86 693	1.97 694	1.68 657	1.51 665	1.46 676	2.07 690	9.20 731	0.34 640	0.32 659	0.33 635	0.36 655	0.45 651	0.46 662

AnyNet_C01	1.63 689	1.16 697	7.38 720	0.65 661	0.56 663	2.25 697	1.53 710	1.53 669	1.46 667	1.71 683	1.95 672	1.83 679	1.41 673	2.48 704	4.42 720	0.33 631	0.32 659	0.32 630	0.34 651	0.45 651	0.50 671

DispFullNet	1.64 690	2.64 731	3.14 701	2.57 725	1.78 719	1.32 655	0.55 587	1.42 657	1.45 665	1.89 690	1.48 643	1.55 669	2.35 709	2.08 691	1.12 640	0.60 692	0.19 551	2.33 724	0.73 704	2.35 721	1.30 711

FC-DCNN	1.67 691	0.53 629	0.68 509	0.62 653	0.49 646	1.62 675	0.71 635	1.77 696	1.55 672	4.73 731	4.66 727	5.82 727	3.94 725	2.13 693	1.42 656	0.47 675	0.42 687	0.47 670	0.46 677	0.48 658	0.47 664

FC-DCNN v2	1.74 692	0.53 629	0.68 509	0.62 653	0.49 646	1.67 679	0.71 635	1.85 698	1.57 674	4.84 733	5.01 729	6.42 731	3.92 724	2.24 698	1.43 658	0.47 675	0.42 687	0.47 670	0.46 677	0.48 658	0.47 664

ACVNet_2	1.74 692	1.30 702	1.62 674	1.81 711	1.63 713	2.28 698	1.34 704	2.35 708	2.64 713	1.82 687	2.55 692	2.99 704	1.71 692	1.67 672	1.20 646	1.48 715	0.59 704	1.81 712	0.71 703	2.09 715	1.29 710

ELAS_RVC	1.76 694	0.64 656	1.20 631	0.74 680	0.59 670	2.18 696	2.53 730	2.10 704	2.85 719	3.46 724	3.41 713	3.12 707	4.11 726	2.69 709	2.53 702	0.54 688	0.47 696	0.51 682	0.48 685	0.55 674	0.55 681
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.77 695	0.64 656	1.10 622	0.72 678	0.58 668	3.37 718	1.76 719	2.54 711	2.57 710	3.77 726	3.96 719	2.83 702	3.44 722	2.34 702	2.73 704	0.53 684	0.47 696	0.50 680	0.48 685	0.55 674	0.55 681
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-7	1.96 696	1.24 699	1.52 663	1.28 704	1.06 705	2.92 712	1.64 715	3.32 718	3.05 722	2.28 702	3.32 710	3.19 709	2.38 710	3.39 716	2.49 701	1.02 706	0.92 726	1.06 704	1.04 719	1.05 698	0.99 701

IMH-64-1	1.96 696	1.64 717	1.26 637	2.26 722	1.91 722	2.30 699	1.35 705	2.99 714	2.29 700	1.70 681	2.79 701	2.47 696	1.66 689	2.33 700	1.95 679	2.07 723	0.74 710	2.44 725	1.04 719	2.40 722	1.59 718

IMH-64	1.96 696	1.64 717	1.26 637	2.26 722	1.91 722	2.30 699	1.35 705	2.99 714	2.29 700	1.70 681	2.79 701	2.47 696	1.66 689	2.33 700	1.95 679	2.07 723	0.74 710	2.44 725	1.04 719	2.40 722	1.59 718

RTS	2.03 699	1.03 692	11.50 729	0.68 669	0.63 676	2.71 703	1.56 712	1.55 672	2.32 702	1.93 691	2.57 694	1.32 635	1.32 667	5.20 727	4.30 718	0.31 618	0.23 594	0.29 611	0.30 628	0.41 641	0.40 638

RTSA	2.03 699	1.03 692	11.50 729	0.68 669	0.63 676	2.71 703	1.56 712	1.55 672	2.32 702	1.93 691	2.57 694	1.32 635	1.32 667	5.20 727	4.30 718	0.31 618	0.23 594	0.29 611	0.30 628	0.41 641	0.40 638

MonStereo1	2.06 701	1.51 708	1.56 667	1.85 714	1.70 718	2.84 709	0.78 658	2.52 710	3.49 725	2.33 703	4.36 724	3.41 714	2.72 714	2.32 699	1.83 676	1.32 714	0.55 700	1.66 710	0.88 711	1.94 710	1.70 722

PWCK	2.06 701	1.75 720	4.11 709	1.69 709	0.93 692	3.13 716	2.86 733	2.18 706	2.41 706	2.38 705	2.33 683	2.22 691	1.85 696	3.52 718	2.20 695	1.65 716	0.73 708	1.52 709	0.83 710	1.81 706	1.02 704

Dean	2.07 703	1.39 705	1.69 679	2.17 720	1.83 721	2.75 706	1.28 699	3.49 722	3.80 729	2.13 696	3.30 709	3.18 708	1.98 700	1.78 679	1.72 672	1.73 718	0.79 718	1.99 715	0.91 713	2.17 718	1.34 714

WAO-6	2.11 704	1.52 709	1.25 636	1.73 710	1.69 717	2.72 705	1.62 714	3.15 716	3.64 726	2.01 695	3.28 708	3.52 716	2.20 708	2.59 707	2.48 700	1.31 713	0.92 726	2.04 720	1.22 729	1.89 709	1.35 715

IMH	2.15 705	1.66 719	1.29 642	2.25 721	1.92 724	2.87 710	1.33 703	3.25 717	3.04 721	1.87 689	3.33 712	3.00 705	2.03 702	2.80 711	1.95 679	2.09 725	0.78 715	2.45 727	1.05 722	2.44 724	1.62 721

DStereoFS	2.16 706	0.91 683	1.29 642	0.84 686	0.72 687	3.56 719	0.95 677	2.01 700	2.03 697	1.65 678	2.06 679	2.73 699	13.30 743	4.76 726	1.95 679	0.47 675	0.33 664	0.84 699	0.49 688	0.95 695	1.42 716

LVE	2.20 707	1.47 707	1.44 660	2.06 719	1.80 720	2.79 708	1.77 720	2.96 713	3.94 731	1.95 693	4.29 723	3.47 715	1.97 698	2.48 704	1.85 677	2.06 722	0.88 723	2.06 722	1.13 724	2.17 718	1.53 717

MADNet+	2.28 708	2.56 728	10.82 726	1.25 703	0.96 695	2.77 707	1.44 709	2.34 707	1.76 687	1.36 660	1.78 664	1.84 681	1.74 693	6.33 730	4.57 721	0.67 694	0.66 706	0.59 687	0.54 695	0.84 689	0.81 693

DStereoSA	2.42 709	0.66 659	2.95 696	0.89 688	1.12 707	1.75 686	6.75 736	1.53 669	1.63 682	1.28 656	8.81 742	0.99 564	10.14 732	1.68 673	3.37 711	0.44 670	0.34 668	0.64 689	0.68 702	1.21 702	1.60 720

KSHMR	2.64 710	1.96 723	1.86 682	2.69 729	2.44 728	2.88 711	2.04 725	3.46 721	6.31 735	2.51 709	3.27 707	3.39 713	1.97 698	2.59 707	2.08 691	2.48 730	1.41 736	2.80 734	1.51 733	2.98 730	2.09 726

notaker	2.87 711	2.31 727	2.01 684	3.03 731	2.60 733	2.94 713	1.82 722	3.43 720	3.06 723	2.89 713	4.21 722	6.15 730	2.71 713	3.42 717	2.90 706	2.67 733	1.18 734	3.00 736	1.67 734	3.13 731	2.26 728

WAO-8	3.00 712	1.60 714	1.52 663	1.82 712	1.65 715	5.57 726	1.35 705	4.65 730	12.37 741	2.89 713	4.04 720	4.89 722	2.78 715	3.73 720	2.44 697	1.29 711	0.93 728	2.00 716	1.16 726	2.02 713	1.23 708

Venus	3.00 712	1.60 714	1.52 663	1.82 712	1.65 715	5.57 726	1.35 705	4.65 730	12.37 741	2.89 713	4.04 720	4.89 722	2.78 715	3.73 720	2.44 697	1.29 711	0.93 728	2.00 716	1.16 726	2.02 713	1.23 708

JetBlue	3.02 714	1.39 705	7.91 722	1.17 701	1.49 711	8.53 730	7.94 737	2.82 712	1.98 695	2.15 700	2.69 699	3.32 712	3.01 719	6.66 731	3.81 715	0.79 696	0.78 715	0.75 693	0.76 706	1.04 697	1.33 713

ktn	3.02 714	2.27 726	1.85 681	2.89 730	2.54 732	3.72 720	2.14 727	3.79 726	5.33 733	2.82 712	5.09 730	5.95 728	2.54 712	3.34 715	2.58 703	2.65 732	1.44 737	2.78 733	2.03 736	2.61 727	2.10 727

U	3.17 716	0.17 108	0.35 159	0.41 355	0.71 685	57.93 768	0.20 49	0.43 118	0.39 181	0.26 92	0.23 50	0.23 67	0.22 101	0.26 9	0.22 74	0.16 307	0.10 71	0.74 692	0.13 241	0.13 145	0.11 61

TorneroNet-64	3.54 717	1.89 721	1.59 669	2.62 728	2.29 726	6.88 729	1.72 718	4.72 732	11.88 739	2.43 707	5.46 733	8.16 733	2.80 717	4.13 724	3.03 707	2.25 728	0.75 712	2.57 729	1.09 723	2.65 728	1.84 724

MultiAttention	3.62 718	0.25 428	0.65 494	0.56 627	0.34 561	23.66 747	2.61 731	1.65 687	1.14 614	0.82 470	1.83 666	1.13 613	0.42 368	35.16 760	0.72 558	0.18 407	0.12 292	0.23 532	0.23 564	0.35 618	0.33 609

UNDER WATER	3.63 719	2.12 725	4.11 709	3.17 732	2.51 730	3.77 722	2.45 729	3.53 723	13.66 744	2.98 718	2.92 703	5.75 726	4.13 727	3.85 722	3.75 714	2.84 734	1.11 733	2.71 732	1.41 731	3.26 733	2.50 730

UNDER WATER-64	3.72 720	2.07 724	4.57 712	3.30 734	2.52 731	5.61 728	2.63 732	3.67 724	12.27 740	3.09 720	2.66 698	5.99 729	4.74 729	3.93 723	3.57 712	2.54 731	1.24 735	2.65 730	1.48 732	3.21 732	2.62 731

light-stereo	4.16 721	1.10 696	14.81 737	10.11 740	7.60 737	3.03 714	0.68 628	3.75 725	2.81 718	5.31 739	5.96 739	9.76 736	1.47 678	7.39 740	1.47 663	1.22 710	1.45 738	0.66 690	0.78 707	1.84 707	2.07 725

MADNet++	4.18 722	2.72 733	4.00 706	3.80 736	3.44 736	4.72 725	4.05 735	4.01 727	3.74 727	4.52 729	5.14 731	4.20 717	4.89 730	7.04 733	6.39 725	3.79 736	3.70 745	3.27 738	2.70 739	3.68 736	3.74 737

xyz-stereo	4.31 723	0.17 108	61.72 769	0.35 142	0.16 18	13.86 743	0.38 432	0.61 255	0.69 362	1.05 608	3.09 705	0.77 492	0.88 615	1.24 629	0.46 443	0.13 106	0.10 71	0.16 263	0.12 189	0.13 145	0.11 61

TorneroNet	4.49 724	1.92 722	1.65 677	2.60 727	2.29 726	14.95 744	1.86 723	4.86 733	19.56 757	3.10 721	7.52 741	7.00 732	2.90 718	4.48 725	3.66 713	2.24 727	0.78 715	2.68 731	1.14 725	2.79 729	1.80 723

MANE	4.73 725	0.54 636	0.77 552	0.69 672	0.60 673	10.35 732	1.67 716	8.68 736	12.66 743	6.90 742	9.43 743	11.59 738	10.59 735	8.26 741	8.41 729	0.51 682	0.45 693	0.48 675	1.02 717	0.50 664	0.50 671

SGM-ForestM	4.73 725	0.34 552	1.05 617	0.46 511	0.28 442	10.26 731	3.48 734	4.52 728	5.16 732	8.68 743	7.48 740	18.87 753	10.80 736	11.26 744	10.01 734	0.32 623	0.34 668	0.32 630	0.32 641	0.29 580	0.30 587

LSM	4.83 727	0.83 677	11.23 728	0.76 683	56.73 764	1.10 629	1.18 693	1.35 640	1.70 686	2.13 696	2.34 685	1.34 643	1.19 659	1.52 664	1.23 647	0.34 640	0.50 698	0.39 654	0.47 681	0.51 667	9.82 741

LE_ROB	4.86 728	0.27 481	9.43 724	0.45 486	0.24 297	1.61 674	0.96 680	2.05 701	17.75 753	16.36 755	4.84 728	5.17 724	19.48 755	2.05 688	15.49 744	0.17 362	0.15 445	0.16 263	0.16 353	0.20 461	0.19 428

DPSimNet_ROB	5.19 729	2.71 732	18.56 740	2.59 726	2.49 729	4.25 723	10.93 744	3.33 719	3.93 730	5.02 738	4.52 726	5.74 725	10.18 733	5.44 729	8.79 730	2.40 729	2.47 741	2.48 728	2.54 737	2.56 726	2.87 732

JetRed	5.38 730	6.17 735	12.68 734	2.38 724	2.85 734	12.60 736	11.17 745	4.60 729	3.74 727	3.87 727	3.85 716	4.83 720	4.13 727	6.81 732	12.18 741	2.18 726	2.95 743	2.19 723	1.98 735	3.49 734	3.01 733

tt	6.21 731	0.22 339	5.88 717	3.55 735	2.07 725	11.25 735	19.19 748	11.84 739	5.47 734	2.71 711	2.18 681	4.87 721	6.25 731	3.71 719	7.09 727	8.31 748	11.17 756	4.91 746	5.39 749	5.72 739	2.42 729

coex-ft	6.50 732	1.57 712	87.99 774	0.49 551	0.38 586	1.41 661	1.21 695	1.21 586	7.96 737	12.14 745	2.78 700	2.74 700	3.83 723	1.30 643	3.19 709	0.24 555	0.23 594	0.27 590	0.24 580	0.48 658	0.40 638

HanzoNet	6.97 733	2.57 729	4.66 713	3.29 733	2.96 735	3.75 721	2.35 728	5.08 734	7.11 736	14.46 754	13.06 747	17.69 749	22.95 757	13.72 745	6.61 726	4.36 737	1.96 740	3.14 737	2.59 738	3.88 737	3.19 734

TCMNet-wrong-test	9.08 734	10.58 740	9.58 725	19.64 744	17.64 742	12.69 737	8.93 742	13.77 744	2.58 711	4.67 730	5.19 732	14.57 745	11.02 740	7.21 734	9.81 732	5.58 747	0.89 724	3.76 739	3.10 740	10.41 744	10.02 742

noway3	9.21 735	10.12 739	12.61 732	19.35 742	17.92 744	12.72 738	8.85 740	13.79 745	2.55 709	4.89 736	5.64 735	14.32 740	10.92 737	7.32 735	9.99 733	5.38 740	0.86 719	3.93 744	3.20 745	10.35 743	9.58 740

noway4	9.29 736	11.04 741	10.86 727	19.95 749	17.93 745	12.89 742	8.96 743	13.89 746	2.60 712	4.83 732	5.53 734	14.50 744	11.18 742	7.34 737	10.04 736	5.56 745	0.89 724	3.92 740	3.19 741	10.52 748	10.27 746

noway2	9.29 736	10.00 738	13.21 735	19.46 743	17.91 743	12.76 739	8.86 741	13.76 743	2.52 708	4.89 736	5.65 736	14.42 743	11.02 740	7.33 736	10.02 735	5.50 742	0.86 719	3.92 740	3.19 741	10.41 744	10.11 743

noway1	9.38 738	11.21 743	12.64 733	19.86 748	17.94 747	12.86 740	8.81 738	13.99 748	2.71 715	4.88 734	5.65 736	14.39 741	10.96 738	7.36 739	10.09 737	5.53 743	0.87 721	3.92 740	3.19 741	10.48 747	10.21 744

zzzz4	9.41 739	11.20 742	13.33 736	19.85 747	17.93 745	12.87 741	8.81 738	13.98 747	2.75 716	4.88 734	5.65 736	14.41 742	10.97 739	7.35 738	10.09 737	5.53 743	0.87 721	3.92 740	3.19 741	10.47 746	10.21 744

EDNetEfficientorigin	9.96 740	1.17 698	175.17 775	0.49 551	0.37 579	1.13 637	0.74 648	1.27 612	2.70 714	3.16 722	2.49 690	2.28 692	2.15 705	1.88 683	2.27 696	0.21 491	0.19 551	0.25 561	0.20 503	0.54 672	0.53 680

DGTPSM_ROB	12.12 741	8.03 736	21.12 742	8.97 738	16.81 740	10.68 733	30.77 752	9.14 737	15.23 746	6.55 740	15.49 754	9.02 734	15.13 745	9.26 742	21.71 750	4.58 738	8.60 747	5.07 747	9.26 750	5.88 740	11.06 747

DPSMNet_ROB	12.13 742	8.03 736	21.13 743	9.02 739	16.82 741	10.68 733	30.78 753	9.15 738	15.24 747	6.56 741	15.50 755	9.02 734	15.13 745	9.28 743	21.71 750	4.59 739	8.60 747	5.08 748	9.26 750	5.89 741	11.06 747

USTest	12.98 743	14.10 744	19.89 741	16.19 741	14.95 739	20.69 746	31.85 754	16.52 749	10.99 738	8.83 744	9.55 744	13.88 739	10.36 734	16.06 746	21.35 749	3.19 735	4.82 746	5.08 748	5.36 748	8.77 742	7.20 739

BEATNet-Init1	15.65 744	1.62 716	54.26 768	0.75 682	0.56 663	37.03 759	13.39 747	13.20 740	14.59 745	29.41 766	29.29 766	47.69 769	21.87 756	26.91 757	19.58 747	0.43 669	0.39 680	0.47 670	0.47 681	0.52 670	0.52 677

Selective-IGEV-i1pa	15.72 745	22.55 753	18.18 739	1.88 715	0.97 696	29.25 758	11.89 746	25.83 760	20.69 758	20.14 756	22.94 756	28.39 758	23.24 758	29.37 758	18.71 746	12.83 754	3.29 744	6.89 750	1.18 728	2.01 712	14.15 754

iinet-test	16.76 746	17.54 745	22.91 745	19.68 745	18.39 748	24.34 748	34.09 756	20.39 750	15.46 748	12.61 746	12.84 745	18.06 751	15.24 748	19.55 747	24.17 752	8.84 750	8.72 749	8.93 752	9.26 750	12.70 749	11.43 750

IINet	16.76 746	17.54 745	22.91 745	19.68 745	18.39 748	24.34 748	34.08 755	20.39 750	15.46 748	12.61 746	12.85 746	18.06 751	15.24 748	19.55 747	24.17 752	8.84 750	8.72 749	8.93 752	9.26 750	12.70 749	11.43 750

DPSM_ROB	17.80 748	18.60 748	24.24 751	20.89 751	19.49 750	25.83 751	36.10 758	21.62 757	16.41 751	13.46 749	14.26 752	19.11 754	16.15 750	20.74 750	25.59 755	9.37 752	9.23 752	9.47 754	9.81 754	13.47 751	12.09 752

DPSM	17.80 748	18.60 748	24.24 751	20.89 751	19.49 750	25.83 751	36.10 758	21.62 757	16.41 751	13.46 749	14.26 752	19.11 754	16.15 750	20.74 750	25.59 755	9.37 752	9.23 752	9.47 754	9.81 754	13.47 751	12.09 752

DLNR-FE	20.09 750	36.45 757	38.39 755	170.32 775	60.71 767	0.23 55	0.20 49	13.60 742	0.40 196	0.45 264	0.66 323	0.42 265	0.21 85	0.64 385	0.32 291	5.49 741	0.10 71	0.15 223	0.11 150	72.83 774	0.13 196

DLNR_Zeroshot_test	20.12 751	36.36 756	38.38 754	170.13 774	62.28 768	0.22 42	0.20 49	13.43 741	0.40 196	0.45 264	0.66 323	0.42 265	0.21 85	0.64 385	0.32 291	5.57 746	0.10 71	0.15 223	0.11 150	72.31 773	0.13 196

LRCNet_RVC	21.27 752	31.14 755	21.46 744	28.97 754	23.77 753	3.11 715	0.62 613	20.94 755	1.64 683	25.57 757	28.13 760	21.96 756	14.74 744	21.99 756	16.44 745	29.16 769	14.92 757	33.57 768	31.28 766	29.67 765	26.33 762

HaxPig	31.93 753	37.19 758	34.22 753	24.41 753	24.94 754	18.53 745	20.18 749	21.15 756	28.84 760	35.74 767	38.86 767	26.18 757	28.75 760	33.85 759	34.15 760	35.89 772	38.80 773	37.79 769	40.52 771	39.33 766	39.33 771

Anonymous_1	33.12 754	18.23 747	23.86 747	20.53 750	21.18 752	25.45 750	35.84 757	22.44 759	15.68 750	13.41 748	13.70 751	18.00 750	15.15 747	20.31 749	24.47 754	14.56 758	8.84 751	66.24 772	117.79 774	155.41 777	11.40 749

fast-reg	35.51 755	37.45 764	48.59 763	42.42 763	40.60 763	52.45 767	72.91 766	43.31 763	32.61 761	26.36 758	27.86 757	36.65 761	30.31 761	40.94 763	51.17 763	18.26 759	18.55 759	19.07 756	19.64 757	27.04 754	23.98 755

RAFT-FEzeroshot	35.76 756	37.39 760	48.55 761	42.39 761	39.44 761	51.96 762	72.92 767	43.38 766	32.90 764	26.87 760	28.06 758	38.42 763	32.28 762	41.59 767	51.51 768	18.73 763	18.58 761	19.11 758	19.75 758	27.12 758	24.33 758

RAFT-FE	35.76 756	37.39 760	48.55 761	42.39 761	39.44 761	51.96 762	72.92 767	43.38 766	32.90 764	26.87 760	28.06 758	38.42 763	32.28 762	41.59 767	51.51 768	18.73 763	18.58 761	19.11 758	19.75 758	27.12 758	24.33 758

CasAABBNet	35.77 758	37.38 759	48.59 763	42.20 758	39.23 757	51.95 760	72.92 767	43.36 765	33.03 767	26.93 763	28.31 761	38.43 765	32.32 764	41.58 765	51.50 767	18.71 760	18.58 761	19.11 758	19.75 758	27.11 757	24.33 758

Hybrid-DGEV	35.79 759	37.44 763	48.86 767	42.22 759	39.24 758	52.03 765	72.89 765	43.41 768	32.74 762	26.76 759	28.72 763	38.35 762	32.61 765	41.58 765	51.39 764	18.72 762	18.56 760	19.14 761	19.80 762	27.10 756	24.25 756

FlowAnything	35.84 760	37.49 765	48.69 765	42.17 757	39.26 759	51.95 760	72.95 770	43.35 764	33.23 768	26.92 762	28.67 762	38.55 767	32.78 767	41.53 764	51.47 766	18.71 760	18.59 764	19.17 763	19.88 763	27.07 755	24.26 757

Selective-RAFT-Error	35.87 761	37.42 762	48.73 766	42.24 760	39.28 760	52.00 764	72.87 764	43.41 768	32.95 766	26.97 764	28.72 763	38.71 768	33.15 768	41.59 767	51.42 765	18.77 765	18.60 765	19.14 761	19.78 761	27.19 760	24.42 761

xxxxx1	36.77 762	19.69 750	24.00 748	62.46 765	66.77 769	27.30 754	39.89 760	20.40 752	18.80 754	14.18 751	13.11 748	17.29 746	17.30 752	21.62 753	27.81 757	13.61 755	18.98 766	111.36 775	133.25 775	28.84 762	38.64 767

tt_ll	36.77 762	19.69 750	24.00 748	62.46 765	66.77 769	27.30 754	39.89 760	20.40 752	18.80 754	14.18 751	13.11 748	17.29 746	17.30 752	21.62 753	27.81 757	13.61 755	18.98 766	111.36 775	133.25 775	28.84 762	38.64 767

ff	36.77 762	19.69 750	24.00 748	62.46 765	66.77 769	27.30 754	39.89 760	20.40 752	18.80 754	14.18 751	13.11 748	17.29 746	17.30 752	21.62 753	27.81 757	13.61 755	18.98 766	111.36 775	133.25 775	28.84 762	38.64 767

MEDIAN_ROB	37.35 765	40.72 768	40.37 757	32.26 755	31.80 755	27.29 753	25.02 750	29.47 761	33.43 769	41.99 775	41.60 769	33.48 759	34.37 769	39.66 762	36.94 761	43.49 774	43.96 775	44.07 771	43.35 773	41.32 770	42.43 773

AVERAGE_ROB	37.53 766	40.05 767	40.01 756	34.74 756	33.76 756	28.46 757	25.14 751	32.31 762	34.08 770	41.20 774	40.52 768	34.51 760	34.78 770	39.11 761	37.48 762	42.68 773	43.32 774	43.80 770	42.99 772	40.42 767	41.31 772

LSM0	38.96 767	37.52 766	48.37 760	43.79 764	91.31 774	52.31 766	72.38 763	43.71 770	32.75 763	27.16 765	28.73 765	38.51 766	32.63 766	41.75 770	51.59 770	18.85 766	18.43 758	19.09 757	19.60 756	27.21 761	33.44 763

PML	40.49 768	30.31 754	12.46 731	7.19 737	14.30 738	91.44 775	212.44 778	7.73 735	23.24 759	74.44 777	185.05 778	49.81 770	25.78 759	21.34 752	12.84 742	8.71 749	2.93 742	8.43 751	3.24 746	13.77 753	4.45 738

zzzz2	53.65 769	56.66 769	73.27 770	63.91 768	58.99 765	77.97 773	109.74 773	64.98 775	48.54 773	40.57 770	42.99 770	57.05 771	47.63 771	61.95 773	76.91 771	27.98 767	27.90 769	28.74 764	29.84 764	40.82 768	36.58 764

noway5	53.65 769	56.66 769	73.27 770	63.91 768	58.99 765	77.97 773	109.74 773	64.98 775	48.54 773	40.57 770	42.99 770	57.05 771	47.63 771	61.95 773	76.91 771	27.98 767	27.90 769	28.74 764	29.84 764	40.82 768	36.58 764

zzzzzz3	56.61 771	57.26 771	74.92 772	78.37 770	76.48 772	77.51 772	91.82 772	62.31 773	50.64 775	40.79 772	45.27 772	70.00 773	62.02 775	61.78 771	76.96 774	29.82 770	27.98 771	31.03 766	32.00 767	46.50 771	38.68 770

zzz1	56.64 772	57.28 772	75.17 773	78.39 771	76.49 773	77.41 771	91.74 771	62.51 774	50.67 776	40.88 773	45.36 773	70.01 774	62.11 776	61.78 771	76.95 773	29.82 770	27.99 772	31.03 766	32.00 767	46.50 771	38.60 766

RSGM-EC	74.49 773	61.53 773	40.38 758	97.66 772	92.09 775	73.48 769	113.87 775	59.44 771	38.62 771	39.84 768	49.02 774	90.35 775	61.68 773	138.81 775	126.03 776	92.92 775	53.83 776	94.52 773	37.88 769	81.03 775	46.84 774

acva	74.49 773	61.53 773	40.38 758	97.66 772	92.09 775	73.48 769	113.87 775	59.44 771	38.62 771	39.84 768	49.02 774	90.35 775	61.68 773	138.81 775	126.03 776	92.92 775	53.83 776	94.52 773	37.88 769	81.03 775	46.84 774

Selective-IGEV-i16pa	80.76 775	120.64 775	16.47 738	1.09 698	0.67 681	181.14 777	2.07 726	155.24 778	142.81 778	57.79 776	156.23 776	108.46 777	171.50 778	201.35 778	101.88 775	96.20 777	1.70 739	2.81 735	0.33 648	1.06 699	95.73 776

test_example2	176.82 776	204.75 776	198.54 776	188.58 776	191.23 777	151.28 776	169.77 777	97.63 777	125.81 777	179.94 778	183.74 777	158.20 778	139.14 777	192.16 777	198.12 778	203.48 778	236.37 778	163.71 778	173.22 778	217.79 778	162.95 777

GS-Stereo							0.29 249	0.50 179	0.29 86	0.30 149	0.29 119	0.23 67	0.20 71	0.33 76	0.22 74	0.16 307	0.09 18	0.13 106	0.10 77	0.14 199	0.13 196

FSD					0.46 638	0.48 379	0.52 571	0.54 209	0.49 265	0.48 284	0.48 235	0.50 323	0.48 409	0.51 258	0.49 472	0.45 671	0.43 690	0.47 670	0.46 677	0.46 654

ccccc		430.66 777		506.24 777	500.20 778	349.93 778		384.19 779		330.97 779		370.48 779		498.75 779		557.84 779	430.47 779	334.14 779	290.91 779	547.74 779

Low-res two-view benchmark