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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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-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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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-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-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-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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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-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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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-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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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_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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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
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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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