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

Foundation-i32	0.23 1	0.18 3	0.35 2	0.35 2	0.17 1	0.25 8	0.22 36	0.49 7	0.18 1	0.23 2	0.17 2	0.37 106	0.31 73	0.32 1	0.24 8	0.16 100	0.12 54	0.13 1	0.11 9	0.14 32	0.13 3

BLMT-Stereo	0.23 1	0.15 1	0.37 6	0.41 68	0.26 103	0.23 7	0.24 66	0.37 4	0.29 17	0.22 1	0.28 27	0.22 3	0.20 6	0.35 5	0.29 78	0.12 6	0.11 22	0.16 93	0.16 226	0.13 6	0.14 26

PSi22a	0.24 3	0.18 3	0.32 1	0.35 2	0.19 5	0.25 8	0.20 14	0.57 24	0.20 2	0.24 8	0.16 1	0.39 117	0.31 73	0.32 1	0.23 1	0.16 100	0.12 54	0.13 1	0.12 47	0.13 6	0.15 62

mm1	0.25 4	0.20 23	0.38 7	0.39 39	0.24 54	0.25 8	0.20 14	0.49 7	0.34 31	0.23 2	0.27 20	0.40 125	0.22 16	0.47 50	0.24 8	0.13 19	0.12 54	0.14 12	0.11 9	0.13 6	0.15 62

PipStereo	0.25 4	0.18 3	0.35 2	0.36 7	0.19 5	0.20 3	0.20 14	0.62 42	0.24 6	0.23 2	0.19 4	0.45 153	0.34 98	0.39 13	0.25 17	0.14 37	0.12 54	0.13 1	0.11 9	0.13 6	0.15 62

PSi22b	0.25 4	0.18 3	0.35 2	0.36 7	0.19 5	0.20 3	0.20 14	0.59 28	0.25 11	0.23 2	0.19 4	0.45 153	0.34 98	0.38 11	0.25 17	0.14 37	0.12 54	0.13 1	0.12 47	0.13 6	0.15 62

DepthFocus	0.25 4	0.19 10	0.40 21	0.38 27	0.28 156	0.21 5	0.22 36	0.36 2	0.24 6	0.29 21	0.35 51	0.20 2	0.22 16	0.39 13	0.23 1	0.18 197	0.14 231	0.21 304	0.20 345	0.17 145	0.13 3

S2M2_XL	0.25 4	0.25 142	0.43 37	0.36 7	0.24 54	0.16 2	0.18 2	0.34 1	0.24 6	0.29 21	0.41 72	0.24 13	0.23 22	0.32 1	0.27 51	0.20 290	0.18 402	0.18 187	0.16 226	0.18 190	0.15 62
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
mm2	0.26 9	0.20 23	0.38 7	0.39 39	0.24 54	0.25 8	0.20 14	0.53 14	0.34 31	0.23 2	0.27 20	0.40 125	0.22 16	0.47 50	0.24 8	0.13 19	0.12 54	0.14 12	0.11 9	0.13 6	0.15 62

LACA1	0.26 9	0.21 35	0.40 21	0.35 2	0.18 2	0.31 30	0.27 92	0.52 13	0.26 12	0.31 41	0.22 7	0.25 17	0.32 85	0.48 59	0.26 30	0.16 100	0.12 54	0.14 12	0.12 47	0.15 73	0.13 3

FoundationStereo	0.26 9	0.23 73	0.41 30	0.40 56	0.24 54	0.32 34	0.22 36	0.43 5	0.24 6	0.31 41	0.25 11	0.30 49	0.32 85	0.36 6	0.27 51	0.16 100	0.12 54	0.15 47	0.11 9	0.13 6	0.14 26

qqai	0.27 12	0.22 52	0.44 44	0.42 80	0.23 42	0.28 19	0.19 7	0.64 44	0.37 56	0.27 12	0.25 11	0.42 136	0.21 12	0.49 65	0.25 17	0.15 68	0.13 146	0.14 12	0.12 47	0.12 1	0.16 119

MSE-Stereo	0.27 12	0.20 23	0.44 44	0.38 27	0.26 103	0.39 62	0.20 14	0.55 20	0.38 59	0.30 30	0.34 46	0.29 42	0.19 2	0.49 65	0.25 17	0.14 37	0.12 54	0.15 47	0.12 47	0.14 32	0.15 62

GeoVLM	0.27 12	0.20 23	0.38 7	0.39 39	0.24 54	0.35 43	0.20 14	0.53 14	0.33 27	0.30 30	0.27 20	0.40 125	0.26 31	0.47 50	0.28 63	0.13 19	0.12 54	0.13 1	0.11 9	0.13 6	0.15 62

BridgeDepth_RVC	0.27 12	0.20 23	0.40 21	0.34 1	0.19 5	0.46 120	0.19 7	0.59 28	0.28 14	0.30 30	0.29 31	0.26 24	0.32 85	0.45 41	0.30 94	0.17 148	0.11 22	0.13 1	0.12 47	0.15 73	0.13 3
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.27 12	0.20 23	0.38 7	0.39 39	0.24 54	0.35 43	0.20 14	0.53 14	0.33 27	0.30 30	0.27 20	0.39 117	0.26 31	0.47 50	0.28 63	0.13 19	0.12 54	0.14 12	0.11 9	0.13 6	0.15 62

HiDET	0.27 12	0.19 10	0.39 13	0.39 39	0.24 54	0.30 26	0.21 27	0.60 32	0.35 41	0.27 12	0.30 36	0.33 75	0.25 25	0.50 76	0.32 126	0.14 37	0.12 54	0.14 12	0.11 9	0.13 6	0.16 119

MLG-Stereo_test2	0.27 12	0.22 52	0.40 21	0.39 39	0.24 54	0.35 43	0.18 2	0.58 25	0.23 4	0.28 16	0.24 10	0.34 85	0.19 2	0.79 189	0.24 8	0.16 100	0.11 22	0.15 47	0.11 9	0.13 6	0.14 26

MGA	0.28 19	0.20 23	0.43 37	0.38 27	0.27 117	0.44 105	0.20 14	0.51 10	0.39 64	0.30 30	0.32 40	0.31 54	0.19 2	0.49 65	0.25 17	0.15 68	0.12 54	0.15 47	0.12 47	0.14 32	0.16 119

CAR	0.28 19	0.19 10	0.44 44	0.38 27	0.26 103	0.39 62	0.20 14	0.55 20	0.38 59	0.36 73	0.34 46	0.29 42	0.19 2	0.52 82	0.26 30	0.14 37	0.12 54	0.15 47	0.12 47	0.14 32	0.15 62

LiteMatch*	0.28 19	0.20 23	0.53 106	0.39 39	0.28 156	0.31 30	0.23 52	0.55 20	0.39 64	0.30 30	0.28 27	0.35 89	0.29 54	0.47 50	0.26 30	0.15 68	0.12 54	0.15 47	0.12 47	0.14 32	0.16 119

LACA3	0.28 19	0.22 52	0.39 13	0.36 7	0.20 11	0.37 54	0.38 234	0.51 10	0.29 17	0.30 30	0.27 20	0.26 24	0.31 73	0.74 164	0.23 1	0.17 148	0.12 54	0.13 1	0.10 1	0.15 73	0.13 3

Test_v1	0.28 19	0.21 35	0.39 13	0.35 2	0.25 81	0.31 30	0.29 113	0.65 48	0.39 64	0.29 21	0.34 46	0.25 17	0.25 25	0.49 65	0.25 17	0.15 68	0.11 22	0.14 12	0.13 114	0.13 6	0.13 3

CSFM-Stereo	0.28 19	0.19 10	0.39 13	0.40 56	0.21 21	0.40 66	0.21 27	0.60 32	0.33 27	0.32 44	0.29 31	0.31 54	0.29 54	0.49 65	0.27 51	0.15 68	0.14 231	0.14 12	0.11 9	0.14 32	0.14 26

LGtest1	0.28 19	0.23 73	0.46 51	0.42 80	0.22 29	0.41 78	0.19 7	0.58 25	0.29 17	0.30 30	0.25 11	0.29 42	0.29 54	0.57 97	0.26 30	0.18 197	0.12 54	0.16 93	0.12 47	0.14 32	0.16 119

monster-pro	0.29 26	0.19 10	0.48 67	0.37 14	0.22 29	0.55 234	0.31 133	0.60 32	0.44 92	0.29 21	0.28 27	0.23 5	0.20 6	0.60 110	0.26 30	0.11 1	0.11 22	0.14 12	0.11 9	0.14 32	0.14 26

PointNet	0.29 26	0.19 10	0.40 21	0.40 56	0.23 42	0.38 60	0.28 102	0.72 79	0.40 75	0.26 10	0.32 40	0.39 117	0.22 16	0.50 76	0.27 51	0.15 68	0.13 146	0.17 143	0.12 47	0.15 73	0.14 26

LACA2	0.29 26	0.23 73	0.52 101	0.36 7	0.18 2	0.40 66	0.38 234	0.64 44	0.27 13	0.29 21	0.33 43	0.36 95	0.26 31	0.47 50	0.24 8	0.16 100	0.12 54	0.13 1	0.11 9	0.16 106	0.12 1

252Zero-FE	0.29 26	0.24 103	0.47 60	0.42 80	0.25 81	0.29 23	0.19 7	0.71 71	0.49 115	0.32 44	0.34 46	0.22 3	0.25 25	0.43 35	0.30 94	0.16 100	0.13 146	0.14 12	0.12 47	0.13 6	0.15 62

MonStereo	0.29 26	0.19 10	0.47 60	0.37 14	0.22 29	0.55 234	0.31 133	0.60 32	0.44 92	0.29 21	0.28 27	0.23 5	0.20 6	0.60 110	0.26 30	0.11 1	0.11 22	0.14 12	0.11 9	0.14 32	0.14 26

Wavelet-MonSter	0.29 26	0.21 35	0.51 93	0.41 68	0.27 117	0.26 13	0.25 71	0.51 10	0.31 22	0.37 84	0.48 114	0.28 39	0.35 107	0.54 86	0.29 78	0.11 1	0.11 22	0.14 12	0.11 9	0.13 6	0.13 3

Monster-pub-eth3d	0.29 26	0.19 10	0.48 67	0.37 14	0.22 29	0.55 234	0.31 133	0.60 32	0.44 92	0.29 21	0.29 31	0.23 5	0.21 12	0.59 106	0.26 30	0.11 1	0.11 22	0.14 12	0.11 9	0.14 32	0.14 26

IGEV	0.29 26	0.18 3	0.43 37	0.38 27	0.31 221	0.45 110	0.21 27	0.63 43	0.42 82	0.32 44	0.44 93	0.26 24	0.20 6	0.44 39	0.26 30	0.14 37	0.12 54	0.16 93	0.13 114	0.12 1	0.14 26

MLG-Stereo_test3	0.29 26	0.20 23	0.46 51	0.43 97	0.24 54	0.47 133	0.19 7	0.75 98	0.31 22	0.36 73	0.22 7	0.35 89	0.21 12	0.61 114	0.26 30	0.16 100	0.12 54	0.16 93	0.11 9	0.13 6	0.15 62

MLG-Stereo_test1	0.29 26	0.21 35	0.42 34	0.41 68	0.25 81	0.37 54	0.20 14	0.71 71	0.20 2	0.25 9	0.17 2	0.33 75	0.26 31	0.92 239	0.26 30	0.15 68	0.11 22	0.16 93	0.11 9	0.13 6	0.13 3

MonSter	0.29 26	0.19 10	0.48 67	0.37 14	0.22 29	0.55 234	0.31 133	0.60 32	0.44 92	0.29 21	0.29 31	0.23 5	0.20 6	0.60 110	0.26 30	0.11 1	0.11 22	0.14 12	0.11 9	0.14 32	0.14 26

dual_stereo	0.29 26	0.21 35	0.39 13	0.40 56	0.23 42	0.25 8	0.22 36	0.59 28	0.32 26	0.33 49	0.26 17	0.40 125	0.23 22	0.86 216	0.30 94	0.16 100	0.13 146	0.14 12	0.11 9	0.14 32	0.14 26

MatchStereo	0.30 38	0.21 35	0.44 44	0.35 2	0.19 5	0.21 5	0.23 52	0.90 173	0.54 135	0.28 16	0.48 114	0.25 17	0.24 24	0.53 83	0.33 140	0.17 148	0.12 54	0.14 12	0.11 9	0.14 32	0.14 26
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
LCMNet	0.30 38	0.19 10	0.38 7	0.39 39	0.25 81	0.32 34	0.22 36	0.65 48	0.58 157	0.28 16	0.33 43	0.33 75	0.29 54	0.58 100	0.32 126	0.14 37	0.13 146	0.14 12	0.11 9	0.13 6	0.17 152

BridgeDepth	0.30 38	0.21 35	0.39 13	0.41 68	0.18 2	0.57 247	0.32 152	0.71 71	0.35 41	0.27 12	0.26 17	0.39 117	0.43 160	0.48 59	0.29 78	0.14 37	0.10 2	0.13 1	0.12 47	0.15 73	0.13 3
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LG-Stereo_L2	0.30 38	0.23 73	0.50 84	0.38 27	0.26 103	0.26 13	0.20 14	0.84 142	0.31 22	0.31 41	0.26 17	0.25 17	0.26 31	0.94 244	0.23 1	0.15 68	0.12 54	0.16 93	0.12 47	0.14 32	0.13 3

asda	0.31 42	0.24 103	0.51 93	0.39 39	0.24 54	0.43 98	0.33 162	0.68 57	0.40 75	0.39 108	0.44 93	0.27 30	0.35 107	0.55 89	0.31 112	0.12 6	0.10 2	0.14 12	0.11 9	0.14 32	0.13 3

4.5_new	0.31 42	0.25 142	0.46 51	0.38 27	0.24 54	0.52 200	0.36 207	0.65 48	0.35 41	0.48 161	0.43 83	0.27 30	0.27 42	0.42 30	0.26 30	0.14 37	0.10 2	0.15 47	0.13 114	0.17 145	0.15 62

4.5w-stereo	0.31 42	0.25 142	0.46 51	0.38 27	0.24 54	0.52 200	0.36 207	0.65 48	0.35 41	0.48 161	0.43 83	0.27 30	0.27 42	0.42 30	0.26 30	0.14 37	0.10 2	0.15 47	0.13 114	0.17 145	0.15 62

LG-Stereo_L1	0.31 42	0.24 103	0.49 74	0.38 27	0.27 117	0.28 19	0.21 27	0.68 57	0.29 17	0.27 12	0.25 11	0.25 17	0.22 16	1.25 338	0.24 8	0.16 100	0.12 54	0.15 47	0.12 47	0.14 32	0.13 3

MLG-Stereo	0.31 42	0.20 23	0.42 34	0.42 80	0.20 11	0.41 78	0.19 7	0.85 148	0.24 6	0.26 10	0.22 7	0.33 75	0.27 42	1.09 300	0.27 51	0.15 68	0.11 22	0.16 93	0.11 9	0.13 6	0.13 3

Pro-Stereo	0.32 47	0.17 2	0.36 5	0.41 68	0.29 175	0.59 265	0.21 27	0.36 2	0.30 21	0.35 62	0.25 11	0.23 5	0.13 1	1.57 416	0.26 30	0.14 37	0.11 22	0.19 212	0.17 259	0.13 6	0.13 3

Monster-pub-mixall	0.32 47	0.20 23	0.44 44	0.37 14	0.22 29	0.28 19	0.18 2	0.69 61	0.36 54	0.37 84	0.36 54	0.27 30	0.20 6	1.43 390	0.25 17	0.15 68	0.12 54	0.13 1	0.11 9	0.12 1	0.15 62

asd	0.32 47	0.22 52	0.49 74	0.40 56	0.25 81	0.47 133	0.30 124	0.77 107	0.35 41	0.44 134	0.40 69	0.28 39	0.34 98	0.64 131	0.29 78	0.13 19	0.10 2	0.14 12	0.12 47	0.15 73	0.13 3

4.25_new	0.32 47	0.27 200	0.49 74	0.40 56	0.27 117	0.49 156	0.39 252	0.69 61	0.35 41	0.40 118	0.43 83	0.27 30	0.36 116	0.48 59	0.32 126	0.12 6	0.10 2	0.15 47	0.11 9	0.14 32	0.13 3

4.5w_new	0.32 47	0.27 200	0.49 74	0.40 56	0.27 117	0.49 156	0.39 252	0.69 61	0.35 41	0.40 118	0.43 83	0.27 30	0.36 116	0.48 59	0.32 126	0.12 6	0.10 2	0.15 47	0.11 9	0.14 32	0.13 3

4.25w-stereo	0.32 47	0.27 200	0.49 74	0.40 56	0.27 117	0.49 156	0.39 252	0.69 61	0.35 41	0.40 118	0.43 83	0.27 30	0.36 116	0.48 59	0.32 126	0.12 6	0.10 2	0.15 47	0.12 47	0.14 32	0.13 3

4w-stereo	0.32 47	0.25 142	0.52 101	0.38 27	0.25 81	0.46 120	0.28 102	0.68 57	0.35 41	0.43 128	0.45 100	0.28 39	0.39 135	0.63 129	0.31 112	0.12 6	0.10 2	0.15 47	0.12 47	0.14 32	0.14 26

IGEV-Stereo++	0.32 47	0.22 52	0.47 60	0.48 184	0.33 275	0.33 36	0.22 36	0.78 115	0.48 110	0.35 62	0.41 72	0.32 64	0.47 199	0.40 19	0.29 78	0.15 68	0.12 54	0.15 47	0.12 47	0.15 73	0.15 62

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.33 55	0.23 73	0.59 138	0.43 97	0.28 156	0.40 66	0.26 84	0.83 133	0.39 64	0.34 56	0.44 93	0.29 42	0.46 190	0.36 6	0.25 17	0.14 37	0.12 54	0.16 93	0.12 47	0.17 145	0.26 404

AdaDepth	0.33 55	0.23 73	0.69 215	0.46 144	0.29 175	0.44 105	0.24 66	0.54 19	0.38 59	0.33 49	0.38 59	0.26 24	0.31 73	0.81 194	0.27 51	0.12 6	0.13 146	0.16 93	0.13 114	0.16 106	0.20 253

2.5w	0.33 55	0.23 73	0.53 106	0.41 68	0.25 81	0.42 89	0.38 234	0.69 61	0.35 41	0.38 95	0.54 158	0.24 13	0.26 31	0.91 237	0.29 78	0.13 19	0.10 2	0.14 12	0.13 114	0.14 32	0.15 62

2.75w_new	0.33 55	0.24 103	0.51 93	0.36 7	0.24 54	0.41 78	0.42 288	0.61 40	0.40 75	0.50 178	0.44 93	0.24 13	0.34 98	0.77 178	0.34 151	0.13 19	0.11 22	0.14 12	0.11 9	0.13 6	0.13 3

3.25w_new	0.33 55	0.22 52	0.50 84	0.39 39	0.24 54	0.52 200	0.33 162	0.77 107	0.43 87	0.49 169	0.46 107	0.32 64	0.37 122	0.64 131	0.28 63	0.12 6	0.10 2	0.14 12	0.12 47	0.12 1	0.15 62

3.25w	0.33 55	0.22 52	0.50 84	0.39 39	0.24 54	0.52 200	0.33 162	0.77 107	0.43 87	0.49 169	0.46 107	0.32 64	0.37 122	0.64 131	0.28 63	0.12 6	0.10 2	0.14 12	0.12 47	0.12 1	0.15 62

LG-G_1	0.33 55	0.22 52	0.48 67	0.44 113	0.20 11	0.64 303	0.18 2	0.80 120	0.28 14	0.30 30	0.30 36	0.36 95	0.35 107	0.88 225	0.26 30	0.17 148	0.13 146	0.16 93	0.11 9	0.14 32	0.16 119

LG-G	0.33 55	0.22 52	0.48 67	0.44 113	0.20 11	0.64 303	0.18 2	0.80 120	0.28 14	0.30 30	0.30 36	0.36 95	0.35 107	0.88 225	0.26 30	0.17 148	0.13 146	0.16 93	0.11 9	0.14 32	0.16 119

aanet-new-32k	0.34 63	0.25 142	0.67 204	0.44 113	0.26 103	0.53 210	0.23 52	0.84 142	0.34 31	0.38 95	0.39 61	0.43 140	0.54 266	0.43 35	0.25 17	0.14 37	0.12 54	0.16 93	0.12 47	0.17 145	0.15 62

aanet-new-30k	0.34 63	0.25 142	0.66 199	0.44 113	0.26 103	0.53 210	0.23 52	0.84 142	0.34 31	0.38 95	0.39 61	0.43 140	0.54 266	0.43 35	0.25 17	0.14 37	0.12 54	0.16 93	0.12 47	0.17 145	0.15 62

aanet-new-28k	0.34 63	0.24 103	0.83 300	0.44 113	0.22 29	0.47 133	0.29 113	0.75 98	0.40 75	0.37 84	0.41 72	0.37 106	0.49 224	0.40 19	0.28 63	0.15 68	0.12 54	0.16 93	0.13 114	0.22 354	0.17 152

GCAP-Stereo-DPT26K	0.34 63	0.23 73	0.83 300	0.42 80	0.23 42	0.35 43	0.33 162	0.87 159	0.35 41	0.39 108	0.41 72	0.31 54	0.44 170	0.53 83	0.27 51	0.14 37	0.12 54	0.16 93	0.12 47	0.16 106	0.15 62

aanet-new-16k	0.34 63	0.23 73	0.73 242	0.47 164	0.23 42	0.42 89	0.21 27	0.76 104	0.45 103	0.37 84	0.44 93	0.37 106	0.48 205	0.43 35	0.29 78	0.14 37	0.11 22	0.16 93	0.12 47	0.18 190	0.15 62

LiteMatch	0.34 63	0.26 169	0.38 7	0.47 164	0.26 103	0.35 43	0.31 133	0.53 14	0.34 31	0.30 30	0.27 20	0.40 125	0.51 243	0.47 50	0.75 424	0.22 361	0.12 54	0.19 212	0.16 226	0.19 229	0.26 404

DispViT+	0.34 63	0.20 23	0.40 21	0.37 14	0.55 502	0.30 26	0.23 52	0.73 87	0.58 157	0.33 49	0.35 51	0.30 49	0.25 25	1.13 313	0.29 78	0.16 100	0.12 54	0.13 1	0.10 1	0.13 6	0.15 62

GEAStereo	0.34 63	0.23 73	0.46 51	0.49 203	0.33 275	0.46 120	0.35 193	0.87 159	0.42 82	0.36 73	0.39 61	0.32 64	0.33 90	0.45 41	0.29 78	0.22 361	0.13 146	0.17 143	0.13 114	0.17 145	0.16 119

qwe	0.34 63	0.22 52	0.48 67	0.39 39	0.27 117	0.49 156	0.30 124	0.76 104	0.40 75	0.51 190	0.49 123	0.26 24	0.29 54	0.83 202	0.35 161	0.12 6	0.10 2	0.14 12	0.12 47	0.15 73	0.14 26

3.75w	0.34 63	0.23 73	0.50 84	0.39 39	0.30 199	0.62 283	0.36 207	0.70 70	0.38 59	0.44 134	0.49 123	0.25 17	0.36 116	0.72 158	0.28 63	0.13 19	0.09 1	0.14 12	0.12 47	0.13 6	0.15 62

2w_stereo	0.34 63	0.25 142	0.52 101	0.40 56	0.23 42	0.46 120	0.47 363	0.77 107	0.44 92	0.47 149	0.51 135	0.24 13	0.44 170	0.49 65	0.31 112	0.12 6	0.10 2	0.15 47	0.12 47	0.15 73	0.16 119

SGD-Stereo	0.34 63	0.22 52	0.44 44	0.39 39	0.20 11	0.42 89	0.22 36	0.71 71	0.33 27	0.43 128	0.34 46	0.27 30	0.35 107	1.15 317	0.33 140	0.21 326	0.11 22	0.16 93	0.13 114	0.17 145	0.15 62

GREAT-IGEV	0.34 63	0.22 52	0.54 111	0.40 56	0.31 221	0.36 51	0.28 102	0.59 28	0.66 192	0.28 16	0.51 135	0.29 42	0.29 54	0.86 216	0.28 63	0.15 68	0.12 54	0.15 47	0.11 9	0.17 145	0.16 119
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
DEFOM-Stereo	0.34 63	0.23 73	0.46 51	0.44 113	0.29 175	0.79 385	0.23 52	0.50 9	0.39 64	0.38 95	0.32 40	0.23 5	0.25 25	1.21 333	0.28 63	0.17 148	0.12 54	0.15 47	0.11 9	0.14 32	0.16 119

aanet-new-40k	0.35 77	0.25 142	0.95 375	0.42 80	0.26 103	0.51 189	0.23 52	0.79 117	0.34 31	0.34 56	0.48 114	0.33 75	0.51 243	0.37 9	0.29 78	0.13 19	0.11 22	0.16 93	0.12 47	0.18 190	0.15 62

aanet-new-34k	0.35 77	0.26 169	0.85 318	0.42 80	0.20 11	0.33 36	0.31 133	0.92 175	0.44 92	0.35 62	0.54 158	0.35 89	0.56 278	0.39 13	0.27 51	0.14 37	0.12 54	0.16 93	0.12 47	0.15 73	0.14 26

aanet-new-24k	0.35 77	0.24 103	0.62 167	0.43 97	0.25 81	0.53 210	0.30 124	0.72 79	0.39 64	0.41 125	0.63 188	0.35 89	0.48 205	0.46 47	0.26 30	0.14 37	0.11 22	0.16 93	0.13 114	0.18 190	0.15 62

aanet-new-22k	0.35 77	0.23 73	0.86 327	0.45 130	0.23 42	0.47 133	0.23 52	0.75 98	0.51 124	0.37 84	0.48 114	0.34 85	0.49 224	0.47 50	0.30 94	0.14 37	0.12 54	0.16 93	0.13 114	0.16 106	0.15 62

aanet-new-12k	0.35 77	0.24 103	0.83 300	0.49 203	0.22 29	0.48 147	0.25 71	0.94 186	0.46 105	0.39 108	0.29 31	0.33 75	0.48 205	0.41 26	0.30 94	0.14 37	0.10 2	0.17 143	0.13 114	0.19 229	0.17 152

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.35 77	0.22 52	0.54 111	0.46 144	0.33 275	0.40 66	0.34 178	0.80 120	0.44 92	0.38 95	0.61 184	0.40 125	0.50 235	0.37 9	0.28 63	0.15 68	0.12 54	0.15 47	0.12 47	0.16 106	0.16 119

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.35 77	0.22 52	0.55 116	0.42 80	0.27 117	0.42 89	0.39 252	1.02 207	0.54 135	0.37 84	0.51 135	0.34 85	0.44 170	0.36 6	0.27 51	0.14 37	0.12 54	0.15 47	0.12 47	0.16 106	0.15 62

2.25w	0.35 77	0.24 103	0.55 116	0.38 27	0.24 54	0.44 105	0.25 71	0.69 61	0.42 82	0.49 169	0.59 180	0.27 30	0.35 107	0.83 202	0.37 192	0.13 19	0.11 22	0.14 12	0.12 47	0.13 6	0.17 152

3.5w_stereo	0.35 77	0.27 200	0.55 116	0.38 27	0.25 81	0.54 227	0.34 178	0.73 87	0.40 75	0.46 147	0.45 100	0.31 54	0.38 130	0.80 193	0.40 226	0.12 6	0.10 2	0.15 47	0.12 47	0.14 32	0.16 119

3w_stereo	0.35 77	0.25 142	0.60 150	0.41 68	0.21 21	0.52 200	0.53 412	0.72 79	0.47 108	0.47 149	0.50 131	0.23 5	0.45 180	0.49 65	0.30 94	0.13 19	0.10 2	0.15 47	0.12 47	0.15 73	0.17 152

monsters	0.35 77	0.21 35	0.49 74	0.43 97	0.39 364	0.34 39	0.26 84	0.69 61	0.44 92	0.49 169	0.41 72	0.23 5	0.26 31	1.38 374	0.27 51	0.14 37	0.11 22	0.14 12	0.12 47	0.13 6	0.15 62

S2M2_L	0.35 77	0.28 223	0.47 60	0.43 97	0.30 199	0.31 30	0.16 1	0.61 40	0.68 197	0.32 44	0.49 123	0.47 168	0.34 98	0.40 19	0.33 140	0.25 434	0.22 477	0.20 264	0.22 416	0.25 420	0.23 335
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
gcap_with_dpt	0.36 89	0.24 103	0.64 186	0.43 97	0.39 364	0.50 177	0.44 327	0.71 71	0.50 120	0.56 215	0.67 206	0.32 64	0.30 66	0.39 13	0.29 78	0.16 100	0.12 54	0.19 212	0.15 184	0.14 32	0.14 26

GSStereo	0.36 89	0.23 73	0.46 51	0.50 227	0.33 275	0.46 120	0.35 193	1.31 332	0.53 132	0.38 95	0.39 61	0.32 64	0.33 90	0.45 41	0.29 78	0.20 290	0.12 54	0.16 93	0.13 114	0.17 145	0.18 176

Zero-FE251	0.36 89	0.25 142	0.64 186	0.49 203	0.30 199	0.57 247	0.24 66	0.86 155	0.36 54	0.53 200	0.39 61	0.51 189	0.41 142	0.49 65	0.28 63	0.19 240	0.15 304	0.17 143	0.12 47	0.14 32	0.16 119

1w_stereo	0.36 89	0.21 35	0.47 60	0.44 113	0.27 117	0.47 133	0.54 426	0.66 53	0.51 124	0.44 134	0.67 206	0.25 17	0.45 180	0.62 119	0.34 151	0.12 6	0.10 2	0.14 12	0.11 9	0.14 32	0.15 62

monsterstereo	0.36 89	0.21 35	0.53 106	0.48 184	0.36 324	0.27 17	0.29 113	0.58 25	0.52 128	0.45 142	0.61 184	0.26 24	0.27 42	1.23 335	0.28 63	0.14 37	0.12 54	0.15 47	0.12 47	0.16 106	0.13 3

111111	0.36 89	0.22 52	0.49 74	0.47 164	0.45 432	0.36 51	0.22 36	1.04 223	0.44 92	0.33 49	0.33 43	0.40 125	0.26 31	0.99 262	0.27 51	0.17 148	0.12 54	0.15 47	0.11 9	0.15 73	0.15 62

RAStereo	0.36 89	0.22 52	0.85 318	0.48 184	0.28 156	0.27 17	0.28 102	0.77 107	0.65 190	0.33 49	0.43 83	0.44 143	0.31 73	0.45 41	0.35 161	0.18 197	0.15 304	0.19 212	0.15 184	0.19 229	0.15 62

gcap-zeroshot	0.36 89	0.24 103	0.63 172	0.42 80	0.40 379	0.47 133	0.41 276	0.73 87	0.56 148	0.54 202	0.63 188	0.33 75	0.27 42	0.39 13	0.33 140	0.17 148	0.12 54	0.19 212	0.16 226	0.14 32	0.14 26

testlalala	0.36 89	0.24 103	0.63 172	0.42 80	0.40 379	0.47 133	0.41 276	0.73 87	0.56 148	0.54 202	0.63 188	0.33 75	0.27 42	0.39 13	0.33 140	0.17 148	0.12 54	0.19 212	0.16 226	0.14 32	0.14 26

aanet-new-90k	0.37 98	0.24 103	0.98 388	0.42 80	0.25 81	0.43 98	0.35 193	0.75 98	0.35 41	0.29 21	0.41 72	0.31 54	0.50 235	1.00 267	0.24 8	0.13 19	0.12 54	0.16 93	0.12 47	0.19 229	0.13 3

aanet-new-60k	0.37 98	0.23 73	0.94 369	0.43 97	0.23 42	0.58 260	0.31 133	0.83 133	0.35 41	0.35 62	0.39 61	0.40 125	0.43 160	0.78 187	0.23 1	0.13 19	0.12 54	0.15 47	0.12 47	0.17 145	0.15 62

aanet-new-70k	0.37 98	0.23 73	0.94 369	0.43 97	0.22 29	0.50 177	0.30 124	0.74 95	0.34 31	0.34 56	0.41 72	0.31 54	0.51 243	1.04 280	0.26 30	0.13 19	0.12 54	0.16 93	0.12 47	0.16 106	0.14 26

aanet-new-78k	0.37 98	0.24 103	1.02 404	0.44 113	0.21 21	0.33 36	0.36 207	0.79 117	0.34 31	0.33 49	0.42 80	0.31 54	0.58 302	0.93 242	0.23 1	0.13 19	0.11 22	0.16 93	0.12 47	0.18 190	0.14 26

aanet-new-36k	0.37 98	0.24 103	0.82 290	0.44 113	0.22 29	0.51 189	0.32 152	0.80 120	0.37 56	0.35 62	0.40 69	0.36 95	0.56 278	0.83 202	0.26 30	0.13 19	0.11 22	0.16 93	0.12 47	0.15 73	0.15 62

aanet-32k-new	0.37 98	0.27 200	0.97 384	0.44 113	0.24 54	0.50 177	0.32 152	0.69 61	0.38 59	0.35 62	0.42 80	0.36 95	0.55 270	0.79 189	0.25 17	0.17 148	0.11 22	0.16 93	0.12 47	0.19 229	0.14 26

aanet-new-10k	0.37 98	0.24 103	0.98 388	0.48 184	0.24 54	0.66 314	0.25 71	0.72 79	0.43 87	0.39 108	0.42 80	0.40 125	0.52 253	0.42 30	0.30 94	0.16 100	0.12 54	0.16 93	0.13 114	0.19 229	0.15 62

aanet-new-14k	0.37 98	0.26 169	0.93 361	0.47 164	0.23 42	0.45 110	0.33 162	0.73 87	0.62 178	0.40 118	0.49 123	0.30 49	0.63 327	0.42 30	0.30 94	0.16 100	0.12 54	0.16 93	0.12 47	0.21 332	0.16 119

aanet-new-8k	0.37 98	0.25 142	0.65 194	0.46 144	0.26 103	0.53 210	0.35 193	0.84 142	0.54 135	0.36 73	0.43 83	0.33 75	0.61 325	0.69 148	0.30 94	0.15 68	0.11 22	0.16 93	0.13 114	0.16 106	0.15 62

GCAP-Stereo-cres-4k	0.37 98	0.23 73	0.62 167	0.50 227	0.29 175	0.74 354	0.39 252	0.72 79	0.48 110	0.38 95	0.51 135	0.36 95	0.50 235	0.45 41	0.31 112	0.15 68	0.12 54	0.17 143	0.13 114	0.17 145	0.15 62

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.37 98	0.22 52	0.55 116	0.44 113	0.42 411	0.58 260	0.30 124	0.87 159	0.44 92	0.38 95	0.53 147	0.47 168	0.59 308	0.40 19	0.34 151	0.16 100	0.11 22	0.17 143	0.13 114	0.16 106	0.14 26

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.37 98	0.24 103	0.61 159	0.42 80	0.40 379	0.48 147	0.41 276	0.72 79	0.58 157	0.55 209	0.65 196	0.32 64	0.27 42	0.41 26	0.33 140	0.17 148	0.12 54	0.20 264	0.16 226	0.14 32	0.14 26

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.37 98	0.24 103	0.63 172	0.43 97	0.40 379	0.46 120	0.39 252	0.71 71	0.56 148	0.58 220	0.68 209	0.36 95	0.26 31	0.51 78	0.30 94	0.16 100	0.12 54	0.19 212	0.15 184	0.15 73	0.14 26

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.37 98	0.24 103	0.63 172	0.43 97	0.41 400	0.49 156	0.41 276	0.73 87	0.60 170	0.56 215	0.66 202	0.31 54	0.26 31	0.42 30	0.31 112	0.16 100	0.11 22	0.19 212	0.15 184	0.15 73	0.14 26

VIP-Stereo	0.37 98	0.25 142	0.62 167	0.41 68	0.46 441	0.82 401	0.22 36	0.67 55	0.48 110	0.32 44	0.55 164	0.37 106	0.31 73	0.85 213	0.28 63	0.18 197	0.12 54	0.16 93	0.12 47	0.15 73	0.14 26

gasm-f	0.37 98	0.24 103	0.50 84	0.49 203	0.33 275	0.37 54	0.44 327	0.87 159	0.42 82	0.36 73	0.65 196	0.32 64	0.46 190	0.58 100	0.30 94	0.22 361	0.13 146	0.17 143	0.13 114	0.19 229	0.16 119

LG-Stereo	0.37 98	0.27 200	0.94 369	0.48 184	0.26 103	0.37 54	0.30 124	0.88 167	0.57 154	0.38 95	0.58 177	0.29 42	0.21 12	0.51 78	0.37 192	0.14 37	0.14 231	0.20 264	0.18 285	0.18 190	0.14 26

GIP-stereo	0.37 98	0.25 142	0.49 74	0.55 323	0.41 400	0.37 54	0.22 36	1.03 216	0.56 148	0.35 62	0.52 143	0.46 158	0.37 122	0.55 89	0.28 63	0.20 290	0.13 146	0.16 93	0.12 47	0.16 106	0.16 119

test_for_model	0.37 98	0.24 103	0.61 159	0.42 80	0.40 379	0.48 147	0.41 276	0.72 79	0.58 157	0.55 209	0.65 196	0.32 64	0.27 42	0.41 26	0.33 140	0.17 148	0.12 54	0.20 264	0.16 226	0.14 32	0.14 26

TS12	0.38 117	0.21 35	0.43 37	0.44 113	0.21 21	0.58 260	0.31 133	1.06 230	0.49 115	0.43 128	0.73 233	0.35 89	0.40 140	0.73 161	0.41 236	0.14 37	0.12 54	0.15 47	0.12 47	0.16 106	0.18 176

Foundation-i1c-attn	0.38 117	0.18 3	0.41 30	0.37 14	0.20 11	0.51 189	0.47 363	1.13 262	0.48 110	0.47 149	0.45 100	0.54 210	0.49 224	0.71 155	0.29 78	0.16 100	0.13 146	0.15 47	0.12 47	0.14 32	0.16 119

NLSM3	0.38 117	0.21 35	0.47 60	0.46 144	0.36 324	0.43 98	0.34 178	0.75 98	0.62 178	0.43 128	0.70 221	0.39 117	0.43 160	0.62 119	0.37 192	0.15 68	0.12 54	0.19 212	0.17 259	0.16 106	0.16 119

zero-FE	0.38 117	0.24 103	0.54 111	0.48 184	0.46 441	0.29 23	0.23 52	0.69 61	0.34 31	0.34 56	0.41 72	0.37 106	0.49 224	0.68 147	0.35 161	0.23 388	0.12 54	0.18 187	0.13 114	0.82 635	0.19 220

LG-Stereo_Zeroshot	0.38 117	0.25 142	0.61 159	0.53 292	0.29 175	0.36 51	0.22 36	1.24 313	0.42 82	0.45 142	0.65 196	0.37 106	0.51 243	0.41 26	0.30 94	0.18 197	0.12 54	0.17 143	0.13 114	0.18 190	0.20 253

AIO_rvc	0.38 117	0.25 142	0.65 194	0.47 164	0.31 221	0.55 234	0.38 234	0.98 195	0.51 124	0.35 62	0.48 114	0.49 178	0.22 16	0.87 221	0.31 112	0.16 100	0.12 54	0.16 93	0.12 47	0.15 73	0.15 62

AIO_test	0.38 117	0.24 103	0.59 138	0.47 164	0.31 221	0.55 234	0.44 327	0.86 155	0.50 120	0.34 56	0.48 114	0.46 158	0.30 66	0.76 175	0.31 112	0.17 148	0.12 54	0.17 143	0.13 114	0.16 106	0.15 62

IGEV-RUCA	0.38 117	0.24 103	0.51 93	0.51 244	0.36 324	0.59 265	0.23 52	0.68 57	0.52 128	0.39 108	0.50 131	0.44 143	0.31 73	0.86 216	0.31 112	0.24 410	0.13 146	0.16 93	0.12 47	0.20 281	0.21 283

MaDis-Stereo	0.38 117	0.27 200	0.72 227	0.45 130	0.35 314	0.30 26	0.31 133	0.81 125	0.54 135	0.38 95	0.38 59	0.58 231	0.49 224	0.53 83	0.39 209	0.20 290	0.16 341	0.19 212	0.15 184	0.19 229	0.15 62

UniTT-Stereo	0.38 117	0.24 103	0.67 204	0.49 203	0.36 324	0.40 66	0.32 152	0.55 20	0.55 144	0.55 209	0.55 164	0.36 95	0.31 73	0.59 106	0.52 322	0.21 326	0.15 304	0.17 143	0.15 184	0.19 229	0.17 152

Foundation-i1b	0.39 127	0.18 3	0.41 30	0.37 14	0.20 11	0.52 200	0.48 373	1.19 294	0.43 87	0.52 195	0.44 93	0.60 242	0.52 253	0.70 150	0.29 78	0.16 100	0.12 54	0.14 12	0.13 114	0.14 32	0.14 26

VMStereo-Base	0.39 127	0.25 142	0.47 60	0.37 14	0.22 29	0.39 62	0.33 162	0.72 79	0.87 265	0.43 128	0.69 214	0.60 242	0.33 90	0.76 175	0.37 192	0.18 197	0.14 231	0.15 47	0.12 47	0.17 145	0.18 176

DDF-Stereo	0.39 127	0.24 103	0.53 106	0.51 244	0.45 432	0.30 26	0.23 52	0.64 44	0.34 31	0.34 56	0.40 69	0.37 106	0.48 205	0.94 244	0.35 161	0.24 410	0.12 54	0.18 187	0.13 114	0.85 636	0.19 220

HUF	0.39 127	0.27 200	0.71 225	0.43 97	0.24 54	0.51 189	0.47 363	0.99 204	0.55 144	0.37 84	0.45 100	0.53 204	0.41 142	0.70 150	0.29 78	0.18 197	0.14 231	0.16 93	0.12 47	0.15 73	0.17 152

fffft	0.39 127	0.24 103	0.56 124	0.45 130	0.34 297	0.42 89	0.48 373	0.85 148	0.39 64	0.45 142	0.35 51	0.38 113	0.31 73	1.32 357	0.34 151	0.14 37	0.12 54	0.19 212	0.15 184	0.16 106	0.18 176
1: 1. 1
AIO-Stereo	0.39 127	0.26 169	0.54 111	0.50 227	0.24 54	0.45 110	0.39 252	1.13 262	0.57 154	0.42 126	0.49 123	0.52 197	0.25 25	0.74 164	0.32 126	0.16 100	0.13 146	0.18 187	0.14 162	0.16 106	0.15 62

DF	0.40 133	0.25 142	0.67 204	0.49 203	0.28 156	0.49 156	0.31 133	0.88 167	0.51 124	0.47 149	0.72 228	0.59 237	0.30 66	0.83 202	0.34 151	0.19 240	0.13 146	0.16 93	0.12 47	0.16 106	0.17 152

Foundation-i1a	0.40 133	0.19 10	0.42 34	0.36 7	0.20 11	0.51 189	0.46 350	1.17 288	0.49 115	0.57 218	0.46 107	0.63 258	0.56 278	0.82 196	0.30 94	0.15 68	0.12 54	0.14 12	0.12 47	0.13 6	0.16 119

ours_stereo	0.40 133	0.30 279	0.57 129	0.47 164	0.31 221	0.40 66	0.44 327	0.79 117	0.58 157	0.36 73	0.58 177	0.46 158	0.33 90	1.14 316	0.33 140	0.17 148	0.13 146	0.19 212	0.15 184	0.19 229	0.20 253

RSM++	0.40 133	0.26 169	0.55 116	0.51 244	0.27 117	0.49 156	0.41 276	0.83 133	0.52 128	0.39 108	0.47 111	0.60 242	0.34 98	1.02 275	0.31 112	0.16 100	0.13 146	0.17 143	0.15 184	0.18 190	0.15 62

RSM	0.40 133	0.25 142	0.53 106	0.50 227	0.27 117	0.46 120	0.40 264	0.94 186	0.49 115	0.42 126	0.44 93	0.65 264	0.33 90	1.07 292	0.32 126	0.15 68	0.13 146	0.17 143	0.14 162	0.17 145	0.15 62

trnet	0.40 133	0.23 73	0.40 21	0.37 14	0.20 11	0.53 210	0.29 113	0.81 125	1.15 403	0.59 222	0.72 228	0.53 204	0.43 160	0.56 92	0.37 192	0.18 197	0.13 146	0.15 47	0.10 1	0.14 32	0.14 26

CREStereo	0.40 133	0.24 103	0.40 21	0.37 14	0.22 29	0.52 200	0.29 113	0.81 125	1.15 403	0.59 222	0.72 228	0.51 189	0.42 152	0.57 97	0.37 192	0.19 240	0.13 146	0.15 47	0.10 1	0.14 32	0.15 62
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
aanet-new	0.41 140	0.27 200	0.70 221	0.48 184	0.38 352	0.73 350	0.29 113	0.71 71	0.39 64	0.38 95	0.51 135	0.36 95	0.73 363	0.98 261	0.31 112	0.17 148	0.12 54	0.17 143	0.13 114	0.19 229	0.16 119

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.41 140	0.53 534	1.34 501	0.47 164	0.40 379	0.37 54	0.24 66	1.18 289	0.43 87	0.37 84	0.43 83	0.41 134	0.41 142	0.46 47	0.30 94	0.14 37	0.13 146	0.17 143	0.13 114	0.15 73	0.18 176

BStereo	0.41 140	0.27 200	1.63 536	0.43 97	0.29 175	0.55 234	0.40 264	0.60 32	0.54 135	0.37 84	0.36 54	0.38 113	0.29 54	0.66 138	0.41 236	0.13 19	0.14 231	0.15 47	0.19 310	0.16 106	0.18 176

FlowAnything_test	0.41 140	0.27 200	0.67 204	0.60 409	0.33 275	0.62 283	0.35 193	0.64 44	0.48 110	0.46 147	0.36 54	0.45 153	0.37 122	0.54 86	0.52 322	0.25 434	0.19 423	0.28 494	0.33 577	0.22 354	0.22 314

MSCF	0.41 140	0.28 223	0.64 186	0.50 227	0.27 117	0.58 260	0.37 222	1.03 216	0.54 135	0.54 202	0.72 228	0.32 64	0.64 333	0.56 92	0.30 94	0.19 240	0.13 146	0.17 143	0.15 184	0.17 145	0.21 283

water-stereo	0.41 140	0.21 35	0.69 215	0.45 130	0.28 156	0.50 177	0.27 92	0.96 188	0.52 128	0.57 218	0.78 245	0.59 237	0.53 258	0.44 39	0.43 253	0.17 148	0.16 341	0.17 143	0.15 184	0.17 145	0.22 314

DEFOM-Stereo_RVC	0.41 140	0.68 585	0.45 50	0.66 481	0.30 199	0.48 147	0.25 71	0.87 159	0.46 105	0.39 108	0.37 58	0.30 49	0.69 353	1.16 321	0.31 112	0.17 148	0.11 22	0.16 93	0.12 47	0.18 190	0.14 26

castereo++	0.41 140	0.26 169	0.51 93	0.44 113	0.32 255	0.96 467	0.22 36	1.13 262	0.61 175	0.33 49	0.45 100	0.50 185	0.39 135	0.94 244	0.25 17	0.18 197	0.12 54	0.17 143	0.12 47	0.14 32	0.16 119

SMoEStereo_RVC	0.41 140	0.26 169	0.55 116	0.46 144	0.31 221	0.60 272	0.36 207	0.85 148	0.47 108	0.47 149	0.43 83	0.42 136	0.34 98	1.40 380	0.31 112	0.15 68	0.12 54	0.20 264	0.15 184	0.16 106	0.18 176

GCAP-BAT	0.41 140	0.24 103	0.76 258	0.45 130	0.38 352	0.34 39	0.37 222	0.98 195	0.69 202	0.50 178	0.56 171	0.55 215	0.38 130	0.75 172	0.32 126	0.17 148	0.13 146	0.19 212	0.15 184	0.15 73	0.19 220

Pointernet	0.41 140	0.21 35	0.63 172	0.45 130	0.29 175	0.51 189	0.27 92	1.54 382	0.70 205	0.48 161	0.64 193	0.49 178	0.37 122	0.51 78	0.36 179	0.18 197	0.13 146	0.14 12	0.11 9	0.14 32	0.14 26

GCAPDPT-zeroshot	0.41 140	0.24 103	0.76 258	0.45 130	0.38 352	0.34 39	0.37 222	0.98 195	0.69 202	0.50 178	0.56 171	0.55 215	0.38 130	0.75 172	0.32 126	0.17 148	0.13 146	0.19 212	0.15 184	0.15 73	0.19 220

AEACV	0.41 140	0.25 142	0.60 150	0.55 323	0.52 480	0.43 98	0.38 234	0.98 195	0.63 182	0.44 134	0.56 171	0.46 158	0.59 308	0.56 92	0.31 112	0.17 148	0.13 146	0.18 187	0.16 226	0.17 145	0.17 152

LoS	0.41 140	0.23 73	0.46 51	0.39 39	0.23 42	0.48 147	0.40 264	1.12 258	0.94 296	0.50 178	0.66 202	0.49 178	0.42 152	0.63 129	0.39 209	0.19 240	0.14 231	0.16 93	0.11 9	0.14 32	0.15 62
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
EGLCR-Stereo	0.41 140	0.24 103	0.59 138	0.45 130	0.27 117	0.54 227	0.22 36	1.23 311	0.56 148	0.44 134	0.43 83	0.68 272	0.29 54	0.89 230	0.34 151	0.17 148	0.12 54	0.20 264	0.17 259	0.17 145	0.18 176

GLC_STEREO	0.41 140	0.27 200	0.43 37	0.55 323	0.24 54	0.47 133	0.30 124	0.81 125	0.64 187	0.53 200	0.74 236	0.50 185	0.31 73	0.65 136	0.45 271	0.18 197	0.20 440	0.23 380	0.19 310	0.21 332	0.21 283

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.42 156	0.21 35	0.92 357	0.41 68	0.29 175	0.45 110	0.28 102	0.87 159	0.39 64	0.35 62	0.55 164	0.39 117	0.48 205	0.40 19	0.24 8	0.15 68	0.12 54	0.16 93	0.12 47	0.17 145	1.51 658

Selective-IGEV-i32	0.42 156	0.26 169	0.56 124	0.48 184	0.27 117	0.45 110	0.33 162	1.56 389	0.61 175	0.36 73	0.47 111	0.52 197	0.30 66	1.08 295	0.33 140	0.15 68	0.13 146	0.17 143	0.13 114	0.16 106	0.15 62

mms	0.42 156	0.29 249	0.60 150	0.47 164	0.33 275	0.43 98	0.46 350	0.75 98	0.50 120	0.36 73	0.61 184	0.44 143	0.30 66	1.39 378	0.34 151	0.16 100	0.14 231	0.18 187	0.15 184	0.19 229	0.21 283

GCAPDPT-zeroshot4090	0.42 156	0.21 35	0.92 357	0.41 68	0.29 175	0.45 110	0.28 102	0.87 159	0.39 64	0.35 62	0.55 164	0.39 117	0.48 205	0.40 19	0.24 8	0.15 68	0.12 54	0.16 93	0.12 47	0.17 145	1.51 658

CASnet	0.42 156	0.26 169	0.52 101	0.52 269	0.21 21	0.49 156	0.35 193	0.85 148	0.85 260	0.84 284	0.69 214	0.48 174	0.31 73	0.57 97	0.34 151	0.19 240	0.12 54	0.27 478	0.22 416	0.23 379	0.15 62
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Selective-IGEV	0.42 156	0.26 169	0.56 124	0.48 184	0.27 117	0.45 110	0.33 162	1.56 389	0.61 175	0.36 73	0.47 111	0.52 197	0.30 66	1.08 295	0.33 140	0.15 68	0.13 146	0.17 143	0.13 114	0.16 106	0.15 62

CroCo-Stereo	0.42 156	0.33 351	0.83 300	0.59 401	0.28 156	0.26 13	0.33 162	1.22 306	0.85 260	0.43 128	0.49 123	0.65 264	0.46 190	0.40 19	0.36 179	0.19 240	0.15 304	0.16 93	0.14 162	0.20 281	0.17 152
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
DNS	0.43 163	0.28 223	0.73 242	0.51 244	0.30 199	0.57 247	0.25 71	1.09 245	0.68 197	0.65 240	0.55 164	0.71 288	0.38 130	0.46 47	0.30 94	0.24 410	0.16 341	0.15 47	0.15 184	0.22 354	0.25 382

Foundation-i1	0.43 163	0.19 10	0.39 13	0.44 113	0.37 336	0.54 227	0.47 363	1.46 363	0.59 163	0.58 220	0.54 158	0.63 258	0.48 205	0.71 155	0.35 161	0.16 100	0.13 146	0.15 47	0.14 162	0.15 73	0.15 62

Replicate-Monster	0.43 163	0.30 279	2.04 571	0.37 14	0.22 29	0.47 133	0.23 52	0.82 130	0.50 120	0.44 134	0.27 20	0.31 54	0.29 54	1.01 271	0.26 30	0.14 37	0.11 22	0.14 12	0.12 47	0.13 6	0.38 535

GASTEREO	0.43 163	0.29 249	0.62 167	0.51 244	0.27 117	0.62 283	0.36 207	1.02 207	0.58 157	0.55 209	0.83 259	0.30 49	0.65 338	0.64 131	0.30 94	0.19 240	0.13 146	0.17 143	0.15 184	0.16 106	0.21 283

castereo	0.43 163	0.25 142	0.50 84	0.46 144	0.30 199	0.60 272	0.56 443	1.23 311	0.83 253	0.39 108	0.70 221	0.45 153	0.68 349	0.54 86	0.33 140	0.17 148	0.11 22	0.17 143	0.13 114	0.16 106	0.14 26

WCG-NET	0.43 163	0.23 73	0.58 132	0.42 80	0.26 103	0.46 120	0.32 152	0.77 107	1.16 410	0.77 263	0.75 237	0.58 231	0.44 170	0.62 119	0.38 202	0.16 100	0.12 54	0.16 93	0.14 162	0.15 73	0.14 26

MGS-Stereo	0.43 163	0.28 223	0.61 159	0.46 144	0.28 156	0.49 156	0.33 162	0.60 32	0.89 270	0.47 149	1.32 451	0.51 189	0.32 85	0.66 138	0.39 209	0.20 290	0.16 341	0.18 187	0.16 226	0.18 190	0.18 176

MoCha-V2	0.43 163	0.23 73	0.55 116	0.56 345	0.23 42	0.44 105	0.32 152	1.35 341	0.63 182	0.54 202	0.55 164	0.42 136	0.57 285	1.12 311	0.28 63	0.15 68	0.13 146	0.15 47	0.13 114	0.17 145	0.18 176

GCAP-Stereo	0.43 163	0.32 331	0.80 277	0.50 227	0.27 117	0.53 210	0.31 133	1.05 227	0.67 194	0.69 249	0.71 225	0.58 231	0.42 152	0.51 78	0.35 161	0.18 197	0.15 304	0.18 187	0.13 114	0.17 145	0.15 62

MM-Stereo_test2	0.44 172	0.25 142	0.70 221	0.54 307	0.33 275	0.55 234	0.45 344	1.02 207	0.84 256	0.61 234	0.51 135	0.49 178	0.42 152	0.82 196	0.32 126	0.16 100	0.13 146	0.18 187	0.14 162	0.19 229	0.17 152

fffy	0.44 172	0.29 249	0.67 204	0.47 164	0.30 199	0.46 120	0.34 178	0.98 195	0.57 154	0.40 118	0.59 180	0.55 215	0.41 142	1.26 341	0.37 192	0.16 100	0.14 231	0.19 212	0.16 226	0.19 229	0.20 253

Occ-G	0.44 172	0.23 73	0.59 138	0.44 113	0.27 117	0.43 98	0.61 477	0.85 148	0.62 178	0.48 161	0.66 202	1.00 403	0.45 180	0.79 189	0.45 271	0.17 148	0.14 231	0.18 187	0.13 114	0.16 106	0.18 176

DN	0.45 175	0.25 142	0.59 138	0.51 244	0.44 427	0.59 265	0.31 133	0.97 189	0.90 275	0.47 149	0.54 158	0.76 296	0.35 107	0.66 138	0.37 192	0.25 434	0.18 402	0.20 264	0.16 226	0.21 332	0.23 335

depthmonostereo	0.45 175	0.26 169	0.89 339	0.49 203	0.24 54	0.60 272	0.36 207	1.03 216	0.77 223	0.50 178	0.65 196	0.50 185	0.55 270	0.70 150	0.39 209	0.16 100	0.16 341	0.16 93	0.14 162	0.16 106	0.20 253

IGEV++	0.45 175	0.24 103	0.63 172	0.58 382	0.32 255	0.42 89	0.25 71	2.16 560	0.65 190	0.38 95	0.58 177	0.46 158	0.44 170	0.56 92	0.40 226	0.20 290	0.13 146	0.16 93	0.13 114	0.17 145	0.18 176

ff7	0.45 175	0.30 279	0.64 186	0.47 164	0.33 275	0.49 156	0.42 288	0.93 176	0.59 163	0.50 178	0.53 147	0.44 143	0.48 205	1.41 383	0.36 179	0.18 197	0.13 146	0.21 304	0.15 184	0.18 190	0.21 283

ffff	0.45 175	0.30 279	0.64 186	0.47 164	0.33 275	0.49 156	0.42 288	0.93 176	0.59 163	0.50 178	0.53 147	0.44 143	0.48 205	1.41 383	0.36 179	0.18 197	0.13 146	0.21 304	0.15 184	0.18 190	0.21 283

11t	0.45 175	0.30 279	0.64 186	0.47 164	0.33 275	0.49 156	0.42 288	0.93 176	0.59 163	0.50 178	0.53 147	0.44 143	0.48 205	1.41 383	0.36 179	0.18 197	0.13 146	0.21 304	0.15 184	0.18 190	0.21 283

LoS_RVC	0.45 175	0.29 249	0.48 67	0.49 203	0.83 603	0.51 189	0.43 307	0.65 48	0.44 92	0.47 149	0.78 245	0.44 143	0.60 315	0.59 106	0.37 192	0.14 37	0.12 54	0.14 12	0.10 1	0.14 32	1.08 648

anonymousdsp	0.45 175	0.30 279	0.60 150	0.48 184	0.34 297	0.49 156	0.42 288	0.97 189	0.60 170	0.51 190	0.53 147	0.46 158	0.47 199	1.36 367	0.35 161	0.18 197	0.13 146	0.21 304	0.15 184	0.18 190	0.21 283

ccc-4	0.45 175	0.30 279	0.64 186	0.47 164	0.33 275	0.49 156	0.42 288	0.93 176	0.59 163	0.50 178	0.53 147	0.44 143	0.48 205	1.41 383	0.36 179	0.18 197	0.13 146	0.21 304	0.15 184	0.18 190	0.21 283

IGEV-Stereo	0.45 175	0.30 279	0.60 150	0.48 184	0.34 297	0.49 156	0.42 288	0.98 195	0.60 170	0.51 190	0.53 147	0.46 158	0.47 199	1.36 367	0.35 161	0.18 197	0.13 146	0.21 304	0.15 184	0.18 190	0.21 283
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
TANstereo	0.45 175	0.23 73	0.50 84	0.43 97	0.21 21	0.65 309	0.26 84	0.83 133	0.88 269	0.95 310	0.99 300	0.51 189	0.45 180	0.56 92	0.36 179	0.19 240	0.24 516	0.16 93	0.13 114	0.17 145	0.27 425

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.46 186	1.51 651	1.58 533	0.39 39	0.35 314	0.40 66	0.26 84	1.05 227	0.41 81	0.36 73	0.48 114	0.41 134	0.40 140	0.48 59	0.25 17	0.15 68	0.13 146	0.15 47	0.13 114	0.15 73	0.24 359

PSi22	0.46 186	0.26 169	0.50 84	0.47 164	0.24 54	0.46 120	0.22 36	0.83 133	1.02 333	0.47 149	0.65 196	0.80 308	0.51 243	1.44 394	0.32 126	0.15 68	0.12 54	0.14 12	0.12 47	0.20 281	0.19 220

DilatedVolume-Stereo	0.46 186	0.24 103	0.72 227	0.45 130	0.33 275	0.72 345	0.29 113	0.83 133	0.53 132	0.82 276	0.73 233	0.52 197	0.44 170	1.16 321	0.42 247	0.15 68	0.15 304	0.15 47	0.14 162	0.16 106	0.17 152

Reg-Stereo(zero)	0.46 186	0.23 73	0.50 84	0.45 130	0.25 81	0.41 78	0.27 92	0.80 120	1.12 385	0.93 305	0.79 248	0.91 364	0.46 190	0.74 164	0.44 258	0.15 68	0.13 146	0.15 47	0.12 47	0.15 73	0.18 176

rvit_stereo_0081_aga	0.46 186	0.37 442	0.91 354	0.52 269	0.41 400	0.49 156	0.40 264	0.88 167	0.66 192	0.59 222	0.56 171	0.53 204	0.43 160	0.67 143	0.44 258	0.27 482	0.21 458	0.22 342	0.20 345	0.26 434	0.19 220

rvit_stereo_0081	0.46 186	0.34 380	0.72 227	0.56 345	0.35 314	0.41 78	0.44 327	0.74 95	1.04 344	0.49 169	0.52 143	0.51 189	0.49 224	0.86 216	0.47 285	0.25 434	0.20 440	0.22 342	0.19 310	0.26 434	0.19 220

rvit_stereo_0082	0.46 186	0.34 380	0.72 227	0.56 345	0.35 314	0.41 78	0.44 327	0.74 95	1.04 344	0.49 169	0.52 143	0.51 189	0.49 224	0.86 216	0.47 285	0.25 434	0.20 440	0.22 342	0.19 310	0.26 434	0.19 220

IGEV-Stereo+	0.46 186	0.23 73	0.51 93	0.42 80	0.46 441	0.15 1	0.19 7	0.45 6	0.37 56	0.28 16	0.25 11	0.31 54	0.41 142	1.43 390	0.31 112	0.18 197	0.13 146	0.15 47	0.12 47	1.09 649	1.74 662

WCG-NET（raft）	0.46 186	0.23 73	0.59 138	0.42 80	0.24 54	0.50 177	0.35 193	0.76 104	1.10 370	0.72 256	0.76 238	0.91 364	0.50 235	0.88 225	0.40 226	0.16 100	0.13 146	0.15 47	0.14 162	0.15 73	0.17 152

ProNet	0.46 186	0.30 279	0.69 215	0.46 144	0.32 255	0.57 247	0.52 406	1.15 279	0.67 194	0.44 134	0.50 131	0.44 143	0.43 160	1.31 351	0.38 202	0.16 100	0.15 304	0.19 212	0.16 226	0.18 190	0.18 176

MC-Stereo	0.46 186	0.24 103	0.58 132	0.63 446	0.30 199	0.38 60	0.32 152	0.98 195	0.74 217	0.66 244	0.85 263	0.56 226	0.60 315	1.07 292	0.32 126	0.17 148	0.12 54	0.17 143	0.15 184	0.16 106	0.16 119

CroCo-Stereo Lap2	0.46 186	0.37 442	0.87 330	0.62 435	0.79 594	0.28 19	0.35 193	0.81 125	0.73 210	0.39 108	0.54 158	0.71 288	0.54 266	0.60 110	0.48 294	0.18 197	0.18 402	0.19 212	0.16 226	0.21 332	0.21 283

RT-Monster	0.47 198	0.24 103	0.54 111	0.46 144	0.40 379	0.51 189	0.27 92	0.97 189	1.02 333	0.89 296	0.87 268	0.68 272	0.41 142	0.70 150	0.41 236	0.16 100	0.14 231	0.15 47	0.13 114	0.14 32	0.22 314

DA	0.47 198	0.23 73	0.59 138	0.54 307	0.26 103	1.08 490	0.44 327	1.51 372	0.63 182	0.48 161	0.69 214	0.55 215	0.49 224	0.49 65	0.38 202	0.20 290	0.14 231	0.19 212	0.13 114	0.19 229	0.17 152

GGEV	0.47 198	0.23 73	0.59 138	0.54 307	0.26 103	1.08 490	0.44 327	1.51 372	0.63 182	0.48 161	0.69 214	0.55 215	0.49 224	0.49 65	0.38 202	0.20 290	0.14 231	0.19 212	0.13 114	0.19 229	0.17 152

tt45	0.47 198	0.25 142	0.52 101	0.47 164	0.34 297	0.78 376	0.32 152	0.86 155	0.45 103	0.52 195	0.45 100	0.49 178	0.37 122	2.12 504	0.36 179	0.16 100	0.13 146	0.19 212	0.16 226	0.17 145	0.21 283

rvit_stereo_0080	0.47 198	0.35 409	0.87 330	0.48 184	0.36 324	0.42 89	0.54 426	0.93 176	0.78 228	0.52 195	0.60 182	0.55 215	0.47 199	0.62 119	0.48 294	0.27 482	0.21 458	0.20 264	0.20 345	0.31 495	0.20 253

Former-RAFT_DAM_RVC	0.47 198	0.38 460	0.75 254	0.48 184	0.37 336	0.67 320	0.35 193	0.82 130	1.14 397	0.61 234	0.64 193	0.39 117	0.39 135	0.74 164	0.39 209	0.20 290	0.17 369	0.22 342	0.18 285	0.24 408	0.20 253

whm_eth	0.47 198	0.35 409	0.87 330	0.48 184	0.36 324	0.42 89	0.54 426	0.93 176	0.78 228	0.52 195	0.60 182	0.55 215	0.47 199	0.62 119	0.48 294	0.27 482	0.21 458	0.20 264	0.20 345	0.31 495	0.20 253

XX-TBD	0.47 198	0.71 590	0.39 13	0.81 584	0.25 81	0.57 247	0.26 84	0.73 87	1.30 498	0.78 265	1.01 307	0.45 153	0.33 90	0.49 65	0.39 209	0.20 290	0.15 304	0.15 47	0.11 9	0.17 145	0.15 62

PMTNet	0.47 198	0.22 52	0.43 37	0.39 39	0.24 54	0.71 341	0.26 84	0.78 115	1.03 338	0.65 240	0.69 214	0.55 215	0.48 205	0.90 233	0.36 179	0.99 651	0.13 146	0.15 47	0.10 1	0.15 73	0.15 62

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.48 207	1.24 638	2.47 592	0.41 68	0.31 221	0.29 23	0.27 92	1.09 245	0.39 64	0.35 62	0.49 123	0.38 113	0.44 170	0.38 11	0.26 30	0.15 68	0.12 54	0.15 47	0.12 47	0.16 106	0.20 253

HART	0.48 207	0.24 103	0.63 172	0.52 269	0.27 117	0.41 78	0.29 113	1.32 336	0.54 135	0.59 222	1.47 502	0.61 251	0.34 98	1.09 300	0.32 126	0.16 100	0.14 231	0.19 212	0.14 162	0.19 229	0.18 176

SCV_C0	0.48 207	0.29 249	0.88 335	0.46 144	0.31 221	0.46 120	0.31 133	1.67 412	0.87 265	0.40 118	0.52 143	0.54 210	0.29 54	1.27 344	0.34 151	0.18 197	0.14 231	0.17 143	0.14 162	0.20 281	0.18 176

CAS++	0.48 207	0.34 380	0.59 138	0.48 184	0.32 255	0.45 110	0.29 113	1.73 439	0.78 228	0.71 251	0.73 233	0.36 95	0.28 51	0.70 150	0.35 161	0.27 482	0.22 477	0.26 464	0.21 388	0.29 473	0.22 314
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MIF-Stereo (partial)	0.48 207	0.28 223	0.83 300	0.51 244	0.53 488	0.39 62	0.27 92	1.03 216	0.64 187	0.47 149	0.71 225	0.51 189	0.51 243	1.13 313	0.47 285	0.20 290	0.16 341	0.23 380	0.20 345	0.24 408	0.20 253

StereoAnything_RVC	0.49 212	1.60 657	0.87 330	0.37 14	0.21 21	0.26 13	0.21 27	0.53 14	0.23 4	0.23 2	0.21 6	0.19 1	0.35 107	1.29 348	0.23 1	0.22 361	0.11 22	0.15 47	0.11 9	2.36 663	0.13 3

999	0.49 212	0.25 142	0.55 116	0.51 244	0.35 314	0.74 354	0.31 133	0.89 172	0.59 163	0.39 108	0.50 131	0.50 185	0.36 116	2.41 531	0.41 236	0.17 148	0.13 146	0.18 187	0.15 184	0.16 106	0.23 335

rvit_stereo_0083	0.49 212	0.34 380	0.85 318	0.57 367	0.36 324	0.49 156	0.43 307	0.73 87	1.05 350	0.50 178	0.57 176	0.55 215	0.50 235	0.92 239	0.50 310	0.25 434	0.25 528	0.24 404	0.20 345	0.25 420	0.19 220

rvit_stereo_ft	0.49 212	0.38 460	1.03 409	0.68 506	0.42 411	0.40 66	0.58 455	0.93 176	0.86 263	0.47 149	0.55 164	0.57 229	0.48 205	0.67 143	0.53 332	0.26 461	0.17 369	0.22 342	0.22 416	0.24 408	0.19 220

RAFT-Stereo-weight	0.49 212	0.26 169	0.58 132	0.49 203	0.28 156	0.61 280	0.34 178	1.16 284	1.11 377	1.06 346	0.79 248	0.75 295	0.28 51	0.79 189	0.42 247	0.16 100	0.13 146	0.17 143	0.15 184	0.16 106	0.18 176

IGEVStereo-DCA	0.49 212	0.33 351	0.64 186	0.46 144	0.34 297	0.50 177	0.42 288	0.93 176	0.59 163	0.48 161	0.48 114	0.48 174	0.45 180	2.28 520	0.44 258	0.19 240	0.14 231	0.19 212	0.15 184	0.17 145	0.21 283

plain	0.49 212	0.29 249	1.23 480	0.51 244	0.40 379	0.35 43	0.37 222	1.04 223	0.62 178	0.44 134	0.76 238	0.42 136	0.41 142	1.17 326	0.46 276	0.23 388	0.15 304	0.24 404	0.19 310	0.25 420	0.18 176

iRaftStereo_RVC	0.49 212	0.28 223	0.72 227	0.53 292	0.29 175	0.52 200	0.33 162	1.14 267	0.84 256	0.85 286	0.99 300	0.55 215	0.36 116	0.83 202	0.40 226	0.18 197	0.13 146	0.22 342	0.20 345	0.20 281	0.18 176

CREStereo++_RVC	0.49 212	0.22 52	0.46 51	0.48 184	0.38 352	0.45 110	0.25 71	0.77 107	1.30 498	0.82 276	1.23 414	0.47 168	0.37 122	0.55 89	0.44 258	0.16 100	0.11 22	0.16 93	0.80 652	0.18 190	0.12 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
xyz-stereo-finetune	0.50 221	0.27 200	0.63 172	0.43 97	0.23 42	0.79 385	0.46 350	0.83 133	0.82 248	0.63 237	0.63 188	0.54 210	0.44 170	1.69 444	0.62 381	0.16 100	0.15 304	0.19 212	0.16 226	0.17 145	0.16 119

MyStereo07	0.50 221	0.30 279	0.58 132	0.58 382	0.48 454	0.59 265	0.78 524	1.19 294	0.60 170	0.49 169	0.54 158	0.43 140	0.55 270	1.32 357	0.36 179	0.18 197	0.18 402	0.24 404	0.21 388	0.23 379	0.23 335

4D-IteraStereo	0.50 221	0.26 169	0.84 312	0.51 244	0.49 461	0.64 303	0.31 133	0.91 174	1.02 333	1.05 340	0.72 228	0.76 296	0.32 85	0.69 148	0.40 226	0.18 197	0.11 22	0.23 380	0.20 345	0.19 229	0.16 119

MM-Stereo_test1	0.51 224	0.26 169	0.59 138	0.53 292	0.31 221	0.50 177	0.53 412	1.06 230	1.09 366	0.88 293	0.70 221	0.54 210	0.59 308	1.18 327	0.35 161	0.19 240	0.17 369	0.20 264	0.17 259	0.20 281	0.18 176

SCV	0.51 224	0.29 249	0.72 227	0.63 446	0.27 117	0.40 66	0.38 234	2.32 592	0.75 222	0.36 73	0.49 123	0.55 215	0.35 107	1.31 351	0.34 151	0.25 434	0.13 146	0.17 143	0.14 162	0.18 190	0.18 176

CES	0.51 224	0.21 35	0.40 21	0.42 80	1.40 654	0.53 210	0.34 178	1.04 223	0.68 197	0.45 142	0.67 206	0.35 89	0.28 51	0.58 100	0.35 161	0.16 100	0.13 146	0.15 47	0.10 1	0.19 229	1.69 661

sCroCo_RVC	0.51 224	0.43 492	1.15 448	0.66 481	0.60 526	0.52 200	0.40 264	0.93 176	0.64 187	0.45 142	0.76 238	0.49 178	0.49 224	0.65 136	0.49 307	0.27 482	0.28 551	0.23 380	0.22 416	0.29 473	0.28 441

FE-Mocha	0.52 228	0.32 331	0.98 388	0.51 244	0.37 336	0.46 120	0.22 36	1.71 433	0.56 148	1.02 331	1.10 347	0.82 321	0.41 142	0.58 100	0.32 126	0.19 240	0.13 146	0.21 304	0.21 388	0.17 145	0.19 220

RCA-Stereo	0.52 228	0.26 169	0.66 199	0.49 203	0.33 275	0.54 227	0.44 327	1.20 299	1.41 545	0.69 249	1.06 330	0.63 258	0.79 389	0.62 119	0.35 161	0.17 148	0.12 54	0.17 143	0.14 162	0.16 106	0.16 119

quiztm	0.53 230	0.28 223	0.60 150	0.51 244	0.67 557	0.45 110	0.42 288	1.85 474	0.93 290	0.81 273	1.15 382	0.56 226	0.31 73	0.59 106	0.38 202	0.18 197	0.12 54	0.17 143	0.14 162	0.19 229	0.19 220

Wave_Phase_stereo	0.53 230	0.27 200	1.63 536	0.43 97	0.29 175	2.72 641	0.40 264	0.82 130	0.54 135	0.37 84	0.36 54	0.38 113	0.29 54	0.66 138	0.41 236	0.13 19	0.14 231	0.15 47	0.19 310	0.16 106	0.18 176

MM-Stereo_test3	0.53 230	0.26 169	0.60 150	0.56 345	0.73 569	0.49 156	0.53 412	1.31 332	1.08 358	0.64 238	0.97 294	0.61 251	0.42 152	0.82 196	0.40 226	0.21 326	0.18 402	0.20 264	0.16 226	0.19 229	0.21 283

model_zeroshot	0.53 230	0.31 310	1.00 398	0.57 367	0.39 364	0.74 354	0.39 252	1.38 347	0.67 194	0.88 293	0.85 263	0.71 288	0.37 122	0.77 178	0.39 209	0.21 326	0.17 369	0.19 212	0.17 259	0.17 145	0.22 314

knoymous	0.53 230	0.32 331	0.51 93	0.46 144	0.30 199	0.57 247	0.54 426	1.10 254	0.78 228	0.99 318	0.84 261	0.95 383	0.57 285	0.89 230	0.51 314	0.21 326	0.14 231	0.26 464	0.14 162	0.23 379	0.25 382

Lsterematch	0.54 235	0.26 169	0.72 227	0.47 164	0.26 103	0.70 338	0.31 133	0.84 142	1.14 397	0.97 315	1.28 438	0.68 272	0.51 243	0.90 233	0.75 424	0.22 361	0.12 54	0.19 212	0.16 226	0.19 229	0.26 404

NLSM1	0.54 235	0.26 169	0.61 159	0.49 203	1.04 633	0.83 409	0.31 133	1.55 385	0.68 197	0.52 195	0.77 242	0.46 158	0.48 205	1.02 275	0.56 352	0.19 240	0.19 423	0.21 304	0.18 285	0.20 281	0.18 176

NLCSM	0.54 235	0.30 279	0.60 150	0.53 292	0.74 577	0.71 341	0.47 363	1.25 317	0.71 208	0.64 238	0.51 135	0.48 174	0.60 315	1.34 361	0.71 414	0.19 240	0.20 440	0.21 304	0.19 310	0.22 354	0.21 283

tg	0.54 235	0.25 142	0.70 221	0.52 269	0.31 221	0.89 432	0.29 113	1.12 258	0.98 313	0.85 286	1.03 317	0.62 253	0.42 152	1.37 370	0.41 236	0.17 148	0.13 146	0.22 342	0.21 388	0.17 145	0.17 152

HUI-Stereo	0.54 235	0.33 351	0.81 281	0.52 269	0.27 117	0.62 283	0.29 113	1.14 267	0.74 217	1.13 366	0.96 286	0.82 321	0.60 315	0.83 202	0.52 322	0.23 388	0.14 231	0.24 404	0.20 345	0.27 440	0.20 253

WQFJA1	0.55 240	0.29 249	0.56 124	0.47 164	0.85 606	0.78 376	0.38 234	2.26 580	0.79 237	0.51 190	0.53 147	0.53 204	0.50 235	0.73 161	0.66 400	0.17 148	0.21 458	0.19 212	0.17 259	0.19 229	0.18 176

NLMM	0.55 240	0.29 249	0.56 124	0.47 164	0.86 608	0.78 376	0.38 234	2.26 580	0.79 237	0.51 190	0.53 147	0.53 204	0.50 235	0.73 161	0.66 400	0.17 148	0.21 458	0.19 212	0.17 259	0.19 229	0.18 176

Any-RAFT	0.55 240	0.27 200	0.49 74	0.50 227	0.27 117	0.98 471	0.25 71	1.71 433	1.08 358	0.90 298	0.99 300	1.13 450	0.46 190	0.74 164	0.35 161	0.19 240	0.13 146	0.17 143	0.13 114	0.16 106	0.19 220

Selective-RAFT	0.55 240	0.29 249	0.85 318	0.58 382	0.28 156	0.91 439	0.34 178	1.00 206	0.96 305	0.59 222	0.64 193	0.80 308	0.76 370	1.34 361	0.51 314	0.21 326	0.15 304	0.17 143	0.15 184	0.19 229	0.19 220

test_4	0.55 240	0.23 73	0.67 204	0.56 345	0.32 255	0.71 341	0.39 252	0.83 133	0.72 209	0.93 305	1.87 590	0.70 281	0.41 142	1.21 333	0.39 209	0.16 100	0.13 146	0.21 304	0.23 448	0.20 281	0.18 176

GMOStereo	0.55 240	0.28 223	0.72 227	0.52 269	0.30 199	0.53 210	0.43 307	1.02 207	0.98 313	1.44 533	1.14 376	0.88 349	0.57 285	0.62 119	0.39 209	0.16 100	0.14 231	0.24 404	0.22 416	0.20 281	0.18 176

error version	0.55 240	0.28 223	0.72 227	0.52 269	0.30 199	0.53 210	0.43 307	1.02 207	0.98 313	1.44 533	1.14 376	0.88 349	0.57 285	0.62 119	0.39 209	0.16 100	0.14 231	0.24 404	0.22 416	0.20 281	0.18 176

test-v	0.55 240	0.28 223	0.72 227	0.52 269	0.30 199	0.53 210	0.43 307	1.02 207	0.98 313	1.44 533	1.14 376	0.88 349	0.57 285	0.62 119	0.39 209	0.16 100	0.14 231	0.24 404	0.22 416	0.20 281	0.18 176

test-2	0.55 240	0.28 223	0.72 227	0.52 269	0.30 199	0.53 210	0.43 307	1.02 207	0.98 313	1.44 533	1.14 376	0.88 349	0.57 285	0.62 119	0.39 209	0.16 100	0.14 231	0.24 404	0.22 416	0.20 281	0.18 176

rafts_anoy	0.55 240	0.32 331	0.66 199	0.72 540	0.61 532	0.53 210	0.40 264	1.24 313	1.06 352	0.85 286	0.83 259	0.67 270	0.53 258	0.77 178	0.55 346	0.20 290	0.15 304	0.25 443	0.26 488	0.22 354	0.21 283

s12784h	0.55 240	0.22 52	0.49 74	0.43 97	0.19 5	1.00 473	0.34 178	1.40 352	1.30 498	0.84 284	0.93 280	0.63 258	0.52 253	1.48 403	0.47 285	0.15 68	0.12 54	0.17 143	0.11 9	0.19 229	0.13 3

raftrobust	0.55 240	0.27 200	0.63 172	0.68 506	0.69 562	0.50 177	0.34 178	1.08 238	0.97 310	1.32 477	0.88 272	0.62 253	0.80 397	0.82 196	0.44 258	0.20 290	0.16 341	0.16 93	0.14 162	0.15 73	0.18 176

Gwc-CoAtRS	0.55 240	0.27 200	0.73 242	0.49 203	0.30 199	0.63 294	0.25 71	1.38 347	1.12 385	1.05 340	1.02 310	1.10 440	0.55 270	0.72 158	0.44 258	0.17 148	0.14 231	0.17 143	0.15 184	0.16 106	0.17 152

rvit_0105_6	0.56 253	0.38 460	1.13 441	0.67 495	0.38 352	0.50 177	0.51 395	0.88 167	1.33 510	0.54 202	0.56 171	0.65 264	0.57 285	0.97 258	0.46 276	0.32 534	0.31 568	0.28 494	0.25 471	0.29 473	0.23 335

MSKI-zero shot	0.56 253	0.30 279	0.61 159	0.55 323	0.28 156	0.68 324	0.28 102	1.25 317	0.68 197	0.92 302	1.33 457	0.81 315	0.33 90	1.94 480	0.36 179	0.18 197	0.13 146	0.17 143	0.13 114	0.16 106	0.19 220

EKT-Stereo	0.56 253	0.33 351	0.84 312	0.61 426	0.64 540	0.51 189	0.48 373	1.14 267	0.95 301	0.74 259	0.89 274	0.77 301	0.42 152	1.18 327	0.42 247	0.23 388	0.17 369	0.21 304	0.18 285	0.20 281	0.26 404

LL-Strereo2	0.56 253	0.36 421	0.77 263	0.56 345	0.40 379	0.68 324	0.37 222	1.21 304	0.83 253	0.96 313	0.79 248	0.91 364	0.41 142	1.08 295	0.48 294	0.18 197	0.17 369	0.29 506	0.25 471	0.22 354	0.19 220

test-3	0.56 253	0.24 103	0.82 290	0.50 227	0.29 175	0.57 247	0.34 178	1.09 245	1.03 338	1.33 483	0.69 214	0.87 343	0.45 180	1.68 440	0.39 209	0.17 148	0.12 54	0.20 264	0.17 259	0.17 145	0.16 119

test_1	0.56 253	0.24 103	0.82 290	0.50 227	0.29 175	0.57 247	0.34 178	1.09 245	1.03 338	1.28 462	0.69 214	0.87 343	0.45 180	1.67 438	0.39 209	0.17 148	0.12 54	0.20 264	0.17 259	0.17 145	0.16 119

PSM-adaLoss	0.56 253	0.33 351	0.81 281	0.52 269	0.27 117	0.63 294	0.41 276	1.14 267	0.73 210	1.13 366	0.96 286	0.82 321	0.60 315	1.09 300	0.52 322	0.23 388	0.14 231	0.24 404	0.20 345	0.27 440	0.20 253

ROB_FTStereo	0.56 253	0.33 351	0.82 290	0.52 269	0.27 117	0.62 283	0.25 71	1.14 267	0.74 217	1.13 366	0.96 286	0.82 321	0.60 315	1.18 327	0.52 322	0.23 388	0.14 231	0.24 404	0.20 345	0.27 440	0.20 253

cross-raft	0.56 253	0.26 169	0.65 194	0.55 323	0.31 221	0.66 314	0.37 222	1.68 416	0.82 248	1.06 346	1.07 334	1.25 476	0.45 180	0.74 164	0.39 209	0.15 68	0.13 146	0.19 212	0.16 226	0.19 229	0.17 152

test-1	0.56 253	0.28 223	1.13 441	0.58 382	0.34 297	0.60 272	0.38 234	1.56 389	0.98 313	0.80 268	1.02 310	0.83 331	0.52 253	0.64 131	0.46 276	0.17 148	0.16 341	0.20 264	0.17 259	0.20 281	0.26 404

raft+_RVC	0.56 253	0.29 249	0.61 159	0.65 468	0.56 508	0.53 210	0.53 412	1.40 352	1.02 333	0.78 265	1.04 323	0.70 281	0.55 270	1.00 267	0.49 307	0.18 197	0.16 341	0.19 212	0.19 310	0.18 190	0.17 152

RAFT-Stereo + iAFF	0.56 253	0.28 223	0.81 281	0.45 130	0.25 81	0.40 66	0.34 178	1.12 258	1.13 391	1.35 497	1.58 539	0.80 308	0.67 345	0.71 155	0.43 253	0.14 37	0.11 22	0.18 187	0.17 259	0.18 190	0.16 119

H2IRNET	0.57 265	0.28 223	0.75 254	0.49 203	0.35 314	0.40 66	0.27 92	1.03 216	1.18 421	0.62 236	1.26 423	1.07 425	0.85 416	1.02 275	0.64 390	0.20 290	0.16 341	0.23 380	0.25 471	0.22 354	0.20 253

11t1	0.57 265	0.30 279	0.84 312	0.54 307	0.30 199	0.83 409	0.41 276	1.34 340	0.79 237	0.88 293	0.82 258	0.70 281	0.70 356	0.96 254	0.67 403	0.21 326	0.21 458	0.20 264	0.16 226	0.21 332	0.26 404

rrr	0.57 265	0.33 351	2.43 590	0.46 144	0.34 297	0.50 177	0.38 234	0.84 142	0.55 144	0.48 161	0.48 114	0.48 174	0.45 180	2.28 520	0.44 258	0.19 240	0.14 231	0.19 212	0.15 184	0.17 145	0.18 176

test_3	0.57 265	0.24 103	0.87 330	0.55 323	0.30 199	0.60 272	0.40 264	1.07 233	1.08 358	1.20 414	0.68 209	0.92 372	0.43 160	1.68 440	0.40 226	0.16 100	0.13 146	0.22 342	0.19 310	0.21 332	0.17 152

Patchmatch Stereo++	0.57 265	0.33 351	0.82 290	0.52 269	0.27 117	0.63 294	0.28 102	1.14 267	0.73 210	1.13 366	0.96 286	0.82 321	0.60 315	1.40 380	0.52 322	0.23 388	0.14 231	0.24 404	0.20 345	0.27 440	0.20 253
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
ROB_FTStereo_v2	0.57 265	0.33 351	0.81 281	0.52 269	0.27 117	0.62 283	0.42 288	1.14 267	0.73 210	1.13 366	0.97 294	0.82 321	0.60 315	1.15 317	0.53 332	0.23 388	0.14 231	0.24 404	0.20 345	0.27 440	0.20 253

DeepStereo_RVC	0.57 265	0.31 310	0.78 269	0.53 292	0.30 199	0.57 247	0.32 152	1.11 256	0.80 243	1.17 390	0.94 283	0.83 331	0.93 458	1.01 271	0.61 376	0.23 388	0.14 231	0.21 304	0.19 310	0.24 408	0.26 404

iRAFT	0.57 265	0.33 351	0.82 290	0.52 269	0.27 117	0.63 294	0.28 102	1.14 267	0.73 210	1.13 366	0.96 286	0.82 321	0.60 315	1.40 380	0.52 322	0.23 388	0.14 231	0.24 404	0.20 345	0.27 440	0.20 253

CRE-IMP	0.57 265	0.32 331	0.82 290	0.54 307	0.29 175	0.77 375	0.25 71	1.19 294	0.79 237	1.09 352	0.95 284	0.81 315	0.57 285	1.11 308	0.57 357	0.22 361	0.14 231	0.23 380	0.19 310	0.28 456	0.24 359

RAFT-IKP	0.57 265	0.33 351	0.82 290	0.52 269	0.27 117	0.57 247	0.35 193	1.14 267	0.73 210	1.13 366	0.96 286	0.83 331	0.61 325	1.26 341	0.53 332	0.23 388	0.14 231	0.24 404	0.20 345	0.27 440	0.20 253

test_xeample3	0.57 265	0.33 351	3.11 614	0.46 144	0.34 297	0.55 234	0.38 234	0.86 155	0.49 115	0.54 202	0.46 107	0.44 143	0.44 170	1.49 410	0.45 271	0.18 197	0.14 231	0.19 212	0.15 184	0.17 145	0.18 176

CFNet-RSSM	0.57 265	0.25 142	0.76 258	0.49 203	0.28 156	0.59 265	0.27 92	1.89 485	1.17 415	1.09 352	0.95 284	1.06 422	0.53 258	0.74 164	0.41 236	0.17 148	0.13 146	0.17 143	0.15 184	0.16 106	0.16 119

WQFJX	0.58 277	0.29 249	0.57 129	0.46 144	0.87 614	0.75 360	0.39 252	2.67 638	0.80 243	0.55 209	0.53 147	0.54 210	0.55 270	0.97 258	0.61 376	0.17 148	0.19 423	0.19 212	0.16 226	0.19 229	0.20 253

rvit_0105_4	0.58 277	0.40 475	1.19 469	0.68 506	0.38 352	0.53 210	0.55 436	0.93 176	1.27 474	0.56 215	0.61 184	0.72 291	0.63 327	1.01 271	0.47 285	0.33 541	0.33 587	0.29 506	0.25 471	0.29 473	0.26 404

AE-Stereo	0.58 277	0.29 249	0.81 281	0.62 435	0.41 400	0.69 334	0.46 350	2.49 620	1.25 461	0.49 169	0.77 242	0.69 278	0.46 190	0.61 114	0.42 247	0.17 148	0.16 341	0.21 304	0.20 345	0.19 229	0.18 176

1test111	0.58 277	0.34 380	0.63 172	0.60 409	0.27 117	1.16 510	0.51 395	1.58 395	0.91 278	0.60 229	0.80 253	0.47 168	0.87 433	0.99 262	0.67 403	0.21 326	0.13 146	0.25 443	0.15 184	0.23 379	0.25 382

RAFT-Test	0.58 277	0.27 200	0.81 281	0.50 227	0.33 275	0.95 461	0.27 92	1.40 352	0.89 270	1.00 322	1.12 360	1.39 512	0.48 205	0.74 164	0.41 236	0.17 148	0.14 231	0.17 143	0.14 162	0.16 106	0.18 176

anonymousdsp2	0.58 277	0.29 249	0.93 361	0.51 244	0.30 199	0.75 360	0.46 350	1.95 504	0.87 265	0.81 273	0.78 245	0.76 296	0.48 205	1.10 305	0.45 271	0.19 240	0.14 231	0.18 187	0.13 114	0.20 281	0.22 314

fff	0.58 277	0.26 169	1.15 448	0.46 144	0.25 81	0.48 147	0.36 207	1.20 299	1.28 482	1.13 366	1.03 317	0.59 237	1.04 511	0.77 178	0.58 362	0.17 148	0.14 231	0.17 143	0.13 114	0.15 73	0.24 359

iGMRVC	0.58 277	0.33 351	0.81 281	0.52 269	0.27 117	0.62 283	0.38 234	1.14 267	0.73 210	1.13 366	0.97 294	0.82 321	0.59 308	1.54 413	0.53 332	0.23 388	0.14 231	0.24 404	0.20 345	0.27 440	0.20 253

RALCasStereoNet	0.58 277	0.34 380	0.77 263	0.65 468	0.64 540	0.64 303	0.51 395	1.06 230	0.99 322	0.71 251	1.06 330	0.77 301	0.44 170	1.38 374	0.52 322	0.20 290	0.18 402	0.18 187	0.16 226	0.20 281	0.22 314

DCANet	0.58 277	0.26 169	1.15 448	0.45 130	0.25 81	0.49 156	0.36 207	1.18 289	1.35 515	1.15 382	1.04 323	0.60 242	0.91 448	0.84 209	0.58 362	0.17 148	0.14 231	0.17 143	0.13 114	0.19 229	0.25 382

csc	0.58 277	0.26 169	1.15 448	0.46 144	0.25 81	0.48 147	0.36 207	1.20 299	1.28 482	1.13 366	1.03 317	0.59 237	1.04 511	0.77 178	0.58 362	0.17 148	0.14 231	0.17 143	0.13 114	0.15 73	0.24 359

cscssc	0.58 277	0.26 169	1.15 448	0.46 144	0.25 81	0.48 147	0.36 207	1.20 299	1.28 482	1.13 366	1.03 317	0.59 237	1.04 511	0.77 178	0.58 362	0.17 148	0.14 231	0.17 143	0.13 114	0.15 73	0.24 359

GMStereo	0.58 277	0.50 522	1.09 429	0.52 269	0.32 255	0.80 391	0.43 307	1.02 207	1.41 545	0.89 296	0.77 242	0.52 197	0.46 190	0.89 230	0.56 352	0.25 434	0.16 341	0.20 264	0.22 416	0.31 495	0.27 425
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
WQFJX1	0.59 290	0.27 200	0.59 138	0.49 203	0.73 569	0.68 324	0.46 350	2.65 633	0.77 223	0.55 209	0.51 135	0.52 197	0.50 235	1.38 374	0.61 376	0.18 197	0.20 440	0.20 264	0.17 259	0.20 281	0.21 283

IGEV-FE	0.59 290	0.33 351	1.11 436	0.63 446	0.37 336	0.41 78	0.33 162	1.80 457	0.79 237	1.04 337	1.10 347	1.05 420	0.43 160	0.87 221	0.48 294	0.18 197	0.13 146	0.19 212	0.18 285	0.20 281	0.23 335

xyz-stereo-finetune2	0.59 290	0.29 249	0.66 199	0.41 68	0.24 54	1.08 490	0.34 178	0.87 159	0.60 170	0.68 248	1.08 341	0.58 231	0.79 389	2.39 530	0.83 451	0.17 148	0.15 304	0.21 304	0.17 259	0.16 106	0.18 176

ACVNet-DCA	0.59 290	0.34 380	0.63 172	0.60 409	0.27 117	1.16 510	0.51 395	1.58 395	0.91 278	0.60 229	0.80 253	0.47 168	0.87 433	1.48 403	0.35 161	0.21 326	0.13 146	0.25 443	0.15 184	0.23 379	0.25 382

IGEV_Zeroshot_test	0.59 290	0.33 351	1.11 436	0.63 446	0.37 336	0.41 78	0.33 162	1.80 457	0.79 237	1.04 337	1.10 347	1.06 422	0.43 160	0.87 221	0.48 294	0.18 197	0.13 146	0.19 212	0.18 285	0.20 281	0.23 335

DCANet-4	0.59 290	0.28 223	1.65 540	0.44 113	0.25 81	0.48 147	0.36 207	1.15 279	1.36 524	1.13 366	1.03 317	0.56 226	0.74 364	0.77 178	0.58 362	0.17 148	0.14 231	0.17 143	0.13 114	0.15 73	0.24 359

x	0.59 290	0.34 380	0.79 273	0.51 244	0.32 255	0.69 334	0.46 350	1.64 408	0.97 310	0.86 291	0.86 265	0.83 331	0.74 364	0.75 172	0.70 411	0.21 326	0.22 477	0.22 342	0.20 345	0.21 332	0.24 359

sAnonymous2	0.59 290	0.61 560	1.82 552	0.61 426	0.52 480	0.51 189	0.54 426	0.97 189	0.70 205	0.50 178	0.68 209	0.46 158	0.63 327	0.61 114	0.41 236	0.22 361	0.17 369	0.23 380	0.21 388	0.85 636	0.56 601

CroCo_RVC	0.59 290	0.61 560	1.82 552	0.61 426	0.52 480	0.51 189	0.54 426	0.97 189	0.70 205	0.50 178	0.68 209	0.46 158	0.63 327	0.61 114	0.41 236	0.22 361	0.17 369	0.23 380	0.21 388	0.85 636	0.56 601

NLMM1	0.60 299	0.28 223	0.63 172	0.48 184	0.73 569	0.68 324	0.43 307	2.47 615	1.11 377	0.60 229	0.63 188	0.51 189	0.47 199	1.34 361	0.58 362	0.19 240	0.21 458	0.20 264	0.17 259	0.20 281	0.19 220

MIM_Stereo	0.60 299	0.26 169	1.02 404	0.49 203	0.32 255	0.52 200	0.28 102	1.41 356	0.82 248	1.02 331	1.16 385	0.93 373	0.53 258	1.48 403	0.63 386	0.17 148	0.17 369	0.20 264	0.19 310	0.17 145	0.18 176

MIPNet	0.60 299	0.31 310	1.07 422	0.51 244	0.34 297	0.68 324	0.40 264	1.67 412	1.14 397	1.11 355	0.93 280	0.60 242	0.78 381	0.77 178	0.58 362	0.18 197	0.14 231	0.19 212	0.16 226	0.18 190	0.21 283

AFF-stereo	0.60 299	0.28 223	0.72 227	0.48 184	0.29 175	0.34 39	0.37 222	1.22 306	1.20 428	1.21 421	1.59 543	1.10 440	0.70 356	1.01 271	0.44 258	0.14 37	0.12 54	0.19 212	0.20 345	0.18 190	0.15 62

R-Stereo Train	0.60 299	0.30 279	0.72 227	0.57 367	0.37 336	0.68 324	0.52 406	1.45 361	0.78 228	1.61 574	1.50 513	0.76 296	0.53 258	0.67 143	0.51 314	0.19 240	0.16 341	0.18 187	0.15 184	0.18 190	0.19 220

RAFT-Stereo	0.60 299	0.30 279	0.72 227	0.57 367	0.37 336	0.68 324	0.52 406	1.45 361	0.78 228	1.61 574	1.50 513	0.76 296	0.53 258	0.67 143	0.51 314	0.19 240	0.16 341	0.18 187	0.15 184	0.18 190	0.19 220
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
AIO-test2	0.61 305	0.30 279	0.93 361	0.65 468	0.65 545	0.79 385	0.50 393	1.33 339	1.40 541	0.65 240	1.15 382	0.53 204	0.42 152	1.18 327	0.36 179	0.25 434	0.18 402	0.26 464	0.31 555	0.20 281	0.21 283

AIO-test1	0.61 305	0.27 200	0.68 210	0.68 506	1.02 630	0.79 385	0.36 207	1.59 400	1.35 515	0.59 222	0.89 274	0.60 242	0.49 224	1.20 332	0.36 179	0.18 197	0.17 369	0.23 380	0.25 471	0.18 190	0.26 404

rvit_0105_5	0.61 305	0.41 485	1.19 469	0.67 495	0.37 336	0.57 247	0.56 443	1.08 238	1.28 482	0.65 240	0.68 209	0.77 301	0.67 345	0.91 237	0.51 314	0.33 541	0.32 581	0.30 518	0.27 507	0.28 456	0.28 441

riskmin	0.62 308	0.29 249	0.73 242	0.50 227	0.34 297	0.86 425	0.44 327	1.74 442	1.07 355	0.76 262	0.76 238	1.19 459	1.01 494	0.84 209	0.60 373	0.20 290	0.16 341	0.24 404	0.16 226	0.24 408	0.29 455

qqq	0.62 308	0.36 421	0.88 335	0.50 227	0.28 156	0.64 303	0.62 480	1.58 395	0.91 278	0.83 278	0.96 286	0.95 383	0.79 389	0.99 262	0.67 403	0.21 326	0.23 506	0.24 404	0.23 448	0.23 379	0.25 382

ADStereo(finetuned)	0.62 308	0.26 169	1.59 534	0.45 130	0.25 81	0.49 156	0.36 207	1.18 289	1.35 515	1.16 386	1.04 323	0.60 242	1.18 549	0.85 213	0.57 357	0.17 148	0.14 231	0.17 143	0.13 114	0.19 229	0.24 359

dd	0.62 308	0.51 526	1.17 463	0.56 345	0.33 275	0.74 354	0.46 350	1.03 216	1.40 541	0.80 268	0.87 268	0.60 242	0.57 285	1.02 275	0.86 457	0.28 500	0.18 402	0.26 464	0.19 310	0.35 525	0.27 425

IPLGR	0.62 308	0.28 223	1.32 499	0.50 227	0.29 175	0.65 309	0.34 178	1.47 368	1.19 424	1.21 421	1.07 334	0.70 281	0.65 338	1.05 284	0.55 346	0.18 197	0.15 304	0.20 264	0.17 259	0.21 332	0.20 253

PFNet+	0.62 308	0.31 310	0.99 393	0.57 367	0.31 221	0.57 247	0.30 124	0.99 204	1.25 461	1.33 483	1.10 347	0.79 306	0.57 285	1.35 364	0.53 332	0.26 461	0.17 369	0.28 494	0.26 488	0.21 332	0.27 425

NRIStereo	0.62 308	0.31 310	0.78 269	0.56 345	0.28 156	0.63 294	0.33 162	1.16 284	0.92 283	1.15 382	0.87 268	0.90 360	0.58 302	2.24 515	0.56 352	0.22 361	0.14 231	0.21 304	0.19 310	0.22 354	0.18 176

RALAANet	0.62 308	0.37 442	0.97 384	0.66 481	0.50 466	0.67 320	0.31 133	1.27 323	1.09 366	1.11 355	1.17 388	0.88 349	0.46 190	1.27 344	0.45 271	0.20 290	0.15 304	0.21 304	0.18 285	0.27 440	0.19 220

FENet	0.62 308	0.30 279	0.68 210	0.57 367	0.33 275	0.82 401	0.40 264	1.41 356	1.12 385	1.03 335	0.87 268	0.98 392	0.84 411	1.00 267	0.70 411	0.23 388	0.16 341	0.23 380	0.20 345	0.22 354	0.24 359

RAFT+CT+SA	0.63 317	0.30 279	0.73 242	0.69 519	0.37 336	0.40 66	0.55 436	1.93 499	1.04 344	0.72 256	1.23 414	0.62 253	0.69 353	1.69 444	0.42 247	0.19 240	0.13 146	0.22 342	0.22 416	0.21 332	0.19 220

GANet-ADL	0.63 317	0.38 460	0.82 290	0.67 495	0.41 400	0.68 324	0.51 395	1.64 408	1.16 410	0.98 316	1.10 347	0.90 360	0.58 302	0.81 194	0.63 386	0.27 482	0.18 402	0.18 187	0.16 226	0.23 379	0.27 425

AnonymousM	0.63 317	1.14 630	0.43 37	0.46 144	0.32 255	0.43 98	0.46 350	1.27 323	0.78 228	1.00 322	0.66 202	0.68 272	0.45 180	0.61 114	0.46 276	0.21 326	0.16 341	1.84 666	0.98 661	0.15 73	0.15 62

CCAANet	0.63 317	0.27 200	0.70 221	0.49 203	0.43 416	0.93 451	0.58 455	1.32 336	0.90 275	0.71 251	1.18 391	1.01 408	0.79 389	1.35 364	0.73 416	0.22 361	0.16 341	0.19 212	0.19 310	0.19 229	0.19 220

HHNet	0.64 321	0.28 223	0.69 215	0.45 130	0.46 441	0.50 177	0.57 449	1.13 262	1.03 338	1.26 451	2.21 613	0.70 281	0.59 308	1.10 305	0.51 314	0.21 326	0.13 146	0.23 380	0.19 310	0.20 281	0.31 483

Pruner-Stereo	0.64 321	0.31 310	0.79 273	0.66 481	0.31 221	0.61 280	0.42 288	1.22 306	1.09 366	1.53 556	1.09 345	0.94 379	0.55 270	1.37 370	0.56 352	0.25 434	0.14 231	0.24 404	0.21 388	0.21 332	0.25 382

Anonymous3	0.64 321	0.47 508	1.31 496	0.59 401	0.50 466	0.93 451	0.69 501	1.11 256	0.83 253	0.74 259	0.89 274	0.65 264	0.68 349	1.08 295	0.54 341	0.40 582	0.31 568	0.26 464	0.26 488	0.31 495	0.30 473

DIP-Stereo	0.64 321	0.32 331	0.91 354	0.49 203	0.36 324	0.91 439	0.33 162	2.51 623	0.77 223	1.25 439	1.00 305	0.68 272	0.51 243	0.92 239	0.65 395	0.19 240	0.15 304	0.21 304	0.17 259	0.19 229	0.22 314
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
tt1	0.65 325	0.34 380	0.65 194	0.60 409	0.27 117	1.14 503	0.48 373	1.08 238	2.62 646	0.59 222	0.79 248	0.49 178	0.80 397	1.57 416	0.35 161	0.21 326	0.13 146	0.25 443	0.16 226	0.20 281	0.23 335

TestStereo	0.65 325	0.42 487	0.83 300	0.52 269	0.27 117	0.57 247	0.44 327	1.07 233	0.92 283	0.85 286	1.01 307	0.68 272	0.56 278	3.22 566	0.47 285	0.23 388	0.15 304	0.24 404	0.18 285	0.28 456	0.18 176

FACV-RUCA	0.66 327	0.36 421	0.89 339	0.63 446	0.65 545	0.84 418	0.41 276	1.67 412	1.11 377	0.91 299	1.14 376	0.63 258	0.77 374	0.84 209	0.54 341	0.28 500	0.19 423	0.47 610	0.22 416	0.36 529	0.29 455

rvit_0105_3	0.66 327	0.47 508	1.27 489	0.74 554	0.40 379	0.63 294	0.70 508	1.22 306	1.28 482	0.83 278	0.71 225	0.82 321	0.72 362	0.93 242	0.58 362	0.37 571	0.34 591	0.34 557	0.32 563	0.28 456	0.31 483

rvit_stereo_0075_2	0.66 327	0.47 508	1.21 477	0.67 495	0.66 551	0.53 210	0.48 373	1.24 313	1.17 415	0.77 263	0.91 277	0.78 305	0.59 308	1.05 284	0.63 386	0.37 571	0.28 551	0.40 592	0.31 555	0.38 541	0.34 510

CAS	0.66 327	0.19 10	0.41 30	2.31 665	0.86 608	0.56 245	0.53 412	0.83 133	0.63 182	0.49 169	0.70 221	0.36 95	0.26 31	0.47 50	0.37 192	2.33 669	0.10 2	0.14 12	0.10 1	0.17 145	1.31 653

TestStereo1	0.66 327	0.29 249	0.95 375	0.82 587	0.32 255	0.47 133	0.43 307	1.52 376	1.22 444	0.99 318	1.32 451	0.65 264	0.76 370	1.78 456	0.44 258	0.20 290	0.16 341	0.22 342	0.19 310	0.21 332	0.20 253

RAFT_CTSACE	0.66 327	0.29 249	1.14 446	0.57 367	0.51 475	0.68 324	0.44 327	0.88 167	0.98 313	1.03 335	1.83 583	1.23 471	0.67 345	1.48 403	0.38 202	0.16 100	0.16 341	0.21 304	0.20 345	0.20 281	0.17 152

SA-5K	0.66 327	0.29 249	0.95 375	0.82 587	0.32 255	0.47 133	0.43 307	1.52 376	1.22 444	0.99 318	1.32 451	0.65 264	0.76 370	1.78 456	0.44 258	0.20 290	0.16 341	0.22 342	0.19 310	0.21 332	0.20 253

ACRE	0.66 327	0.37 442	1.27 489	0.60 409	0.50 466	0.74 354	0.47 363	1.26 319	1.10 370	1.40 520	1.56 533	0.62 253	0.46 190	0.88 225	0.78 435	0.24 410	0.15 304	0.19 212	0.16 226	0.19 229	0.29 455

ICVP	0.66 327	0.35 409	0.71 225	0.63 446	0.41 400	0.85 424	0.56 443	1.78 450	0.96 305	0.92 302	1.24 419	0.88 349	0.75 369	0.76 175	0.93 481	0.31 526	0.22 477	0.22 342	0.21 388	0.24 408	0.28 441
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
111	0.66 327	0.27 200	1.15 448	0.46 144	0.25 81	0.72 345	0.42 288	1.57 393	1.44 559	0.83 278	1.39 478	1.10 440	0.80 397	0.97 258	0.65 395	0.20 290	0.14 231	0.18 187	0.15 184	0.18 190	0.28 441

ACVNet	0.66 327	0.33 351	0.74 249	0.55 323	0.37 336	0.80 391	0.47 363	1.46 363	1.11 377	1.01 327	1.31 446	1.07 425	0.91 448	0.82 196	1.09 511	0.22 361	0.19 423	0.21 304	0.18 285	0.23 379	0.19 220

Hybrid-DGEV-03	0.67 338	0.29 249	0.69 215	0.55 323	0.36 324	0.73 350	0.38 234	1.09 245	1.18 421	1.74 593	2.49 630	0.84 338	0.56 278	0.99 262	0.47 285	0.19 240	0.12 54	0.22 342	0.19 310	0.17 145	0.17 152

HI	0.67 338	0.34 380	0.80 277	0.51 244	0.51 475	0.41 78	0.37 222	1.15 279	0.80 243	1.34 490	1.42 489	1.60 549	1.11 529	0.96 254	0.90 470	0.16 100	0.12 54	0.20 264	0.21 388	0.20 281	0.20 253

CoSv	0.67 338	0.34 380	0.80 277	0.51 244	0.51 475	0.41 78	0.37 222	1.15 279	0.80 243	1.34 490	1.42 489	1.60 549	1.11 529	0.96 254	0.90 470	0.16 100	0.12 54	0.20 264	0.21 388	0.20 281	0.20 253

test_sample2	0.67 338	0.31 310	0.89 339	0.54 307	0.29 175	0.80 391	0.63 485	1.83 465	1.10 370	0.93 305	1.06 330	0.94 379	0.92 456	1.24 337	0.59 370	0.23 388	0.20 440	0.22 342	0.21 388	0.24 408	0.25 382

test_sample1	0.67 338	0.32 331	0.90 349	0.54 307	0.33 275	0.76 366	0.48 373	1.75 444	1.06 352	0.95 310	0.99 300	0.91 364	1.10 526	1.25 338	0.79 440	0.22 361	0.19 423	0.21 304	0.20 345	0.21 332	0.25 382

MyStereo06	0.67 338	0.29 249	1.06 417	0.58 382	0.48 454	0.62 283	0.72 512	2.26 580	0.89 270	1.07 349	1.12 360	1.22 467	0.56 278	0.83 202	0.47 285	0.17 148	0.17 369	0.24 404	0.21 388	0.23 379	0.23 335

StereoVision	0.67 338	0.37 442	1.02 404	0.60 409	0.41 400	0.50 177	0.41 276	1.32 336	0.96 305	0.73 258	2.48 628	0.82 321	0.57 285	1.06 289	0.50 310	0.26 461	0.28 551	0.29 506	0.28 518	0.37 535	0.22 314

CASS	0.67 338	0.36 421	0.84 312	0.57 367	0.28 156	0.82 401	0.43 307	1.62 407	0.92 283	1.39 514	1.28 438	0.87 343	0.84 411	0.88 225	0.59 370	0.36 568	0.19 423	0.26 464	0.22 416	0.29 473	0.43 562
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
CIPLG	0.67 338	0.37 442	1.17 463	0.60 409	0.51 475	0.75 360	0.48 373	1.26 319	1.11 377	1.43 530	1.58 539	0.64 263	0.48 205	0.94 244	0.78 435	0.24 410	0.15 304	0.19 212	0.16 226	0.19 229	0.29 455

IPLGR_C	0.67 338	0.38 460	1.20 473	0.60 409	0.50 466	0.75 360	0.48 373	1.28 327	1.13 391	1.42 526	1.57 537	0.62 253	0.48 205	0.85 213	0.80 447	0.24 410	0.15 304	0.19 212	0.16 226	0.19 229	0.29 455

GwcNet-ADL	0.67 338	0.33 351	0.90 349	0.58 382	0.41 400	0.60 272	0.59 463	1.55 385	1.28 482	1.11 355	1.13 371	0.90 360	0.59 308	1.11 308	0.91 474	0.28 500	0.18 402	0.18 187	0.18 285	0.25 420	0.33 500

TRStereo	0.67 338	0.71 590	1.06 417	0.77 573	0.68 559	0.53 210	0.38 234	2.52 624	0.96 305	0.81 273	0.84 261	0.87 343	0.39 135	1.16 321	0.46 276	0.24 410	0.17 369	0.23 380	0.24 462	0.18 190	0.20 253

RAFT	0.67 338	0.32 331	0.83 300	0.63 446	0.34 297	0.69 334	0.57 449	1.14 267	0.84 256	1.12 363	1.20 397	1.75 577	0.92 456	1.09 300	0.60 373	0.22 361	0.19 423	0.27 478	0.24 462	0.22 354	0.23 335

DN-CSS_ROB	0.67 338	0.36 421	1.36 507	0.59 401	0.41 400	0.54 227	0.45 344	1.30 330	0.95 301	1.05 340	1.47 502	0.69 278	0.64 333	1.80 463	0.60 373	0.19 240	0.15 304	0.25 443	0.23 448	0.22 354	0.23 335

cc1	0.68 352	0.34 380	0.63 172	0.60 409	0.27 117	1.16 510	0.51 395	1.07 233	3.23 660	0.60 229	0.80 253	0.47 168	0.87 433	1.48 403	0.35 161	0.21 326	0.13 146	0.25 443	0.15 184	0.19 229	0.23 335

mmm	0.68 352	0.37 442	0.91 354	0.54 307	0.34 297	0.86 425	0.58 455	1.72 437	1.02 333	1.13 366	1.41 488	0.83 331	0.78 381	0.95 253	0.67 403	0.22 361	0.20 440	0.29 506	0.26 488	0.27 440	0.27 425

PCWNet_CMD	0.68 352	0.34 380	0.93 361	0.51 244	0.38 352	0.80 391	0.42 288	1.51 372	1.34 512	1.17 390	1.31 446	1.23 471	0.65 338	0.94 244	0.62 381	0.21 326	0.17 369	0.27 478	0.19 310	0.43 560	0.28 441

HH	0.68 352	0.33 351	0.83 300	0.53 292	0.34 297	0.92 446	0.45 344	1.79 453	0.74 217	0.71 251	1.13 371	1.60 549	0.83 408	1.95 483	0.39 209	0.18 197	0.14 231	0.19 212	0.17 259	0.19 229	0.19 220

HanStereo	0.68 352	0.33 351	0.83 300	0.53 292	0.34 297	0.92 446	0.45 344	1.79 453	0.74 217	0.71 251	1.13 371	1.60 549	0.83 408	1.95 483	0.39 209	0.18 197	0.14 231	0.19 212	0.17 259	0.19 229	0.19 220

DisPM	0.68 352	0.30 279	0.85 318	0.66 481	0.35 314	0.60 272	0.44 327	1.10 254	1.10 370	1.56 564	1.10 347	0.80 308	0.58 302	2.37 528	0.46 276	0.25 434	0.14 231	0.23 380	0.21 388	0.20 281	0.26 404

CFNet_pseudo	0.68 352	0.34 380	0.93 361	0.50 227	0.39 364	0.72 345	0.42 288	1.44 359	1.25 461	1.17 390	1.35 466	1.22 467	0.66 343	1.04 280	0.64 390	0.21 326	0.17 369	0.33 549	0.19 310	0.39 546	0.28 441

MSMDNet	0.68 352	0.34 380	0.93 361	0.52 269	0.38 352	0.80 391	0.42 288	1.52 376	1.35 515	1.17 390	1.31 446	1.23 471	0.65 338	0.94 244	0.62 381	0.21 326	0.17 369	0.26 464	0.19 310	0.41 554	0.28 441

ccs_rob	0.68 352	0.34 380	0.93 361	0.50 227	0.39 364	0.72 345	0.42 288	1.43 358	1.25 461	1.17 390	1.34 461	1.22 467	0.66 343	1.04 280	0.64 390	0.21 326	0.17 369	0.35 565	0.20 345	0.40 550	0.29 455

Hybrid-DGEV-2	0.69 361	0.35 409	0.85 318	0.61 426	0.37 336	1.06 484	0.28 102	1.73 439	1.42 554	1.37 504	0.93 280	1.02 411	1.01 494	1.09 300	0.54 341	0.19 240	0.15 304	0.22 342	0.19 310	0.17 145	0.18 176

SA	0.69 361	0.31 310	0.97 384	0.64 461	0.30 199	0.56 245	0.38 234	1.84 467	1.35 515	0.99 318	1.37 471	0.69 278	0.94 461	1.88 475	0.43 253	0.20 290	0.16 341	0.25 443	0.23 448	0.22 354	0.19 220

MyStereo8	0.70 363	0.32 331	1.24 483	0.63 446	0.53 488	0.90 436	0.34 178	1.60 402	1.35 515	1.20 414	1.31 446	0.89 358	0.64 333	0.77 178	1.02 503	0.18 197	0.15 304	0.20 264	0.18 285	0.22 354	0.30 473

MyStereo05	0.70 363	0.29 249	1.22 478	0.58 382	0.48 454	0.62 283	0.72 512	1.52 376	1.54 581	1.17 390	0.91 277	0.77 301	0.79 389	1.45 396	0.68 407	0.17 148	0.17 369	0.24 404	0.21 388	0.23 379	0.23 335

xx1	0.70 363	0.34 380	0.63 172	0.60 409	0.27 117	1.16 510	0.51 395	1.07 233	3.23 660	0.60 229	0.80 253	0.95 383	0.79 389	1.48 403	0.35 161	0.21 326	0.13 146	0.24 404	0.23 448	0.23 379	0.25 382

GMStereo_Zeroshot	0.70 363	0.64 571	1.11 436	0.65 468	0.38 352	0.84 418	0.37 222	1.09 245	1.16 410	1.14 380	1.07 334	1.26 482	0.55 270	1.23 335	0.65 395	0.34 551	0.17 369	0.31 525	0.18 285	0.57 610	0.23 335

test_5	0.70 363	0.32 331	0.99 393	0.69 519	0.50 466	0.89 432	0.51 395	1.88 483	1.14 397	0.78 265	1.13 371	1.04 416	0.89 442	1.59 424	0.46 276	0.19 240	0.14 231	0.23 380	0.22 416	0.22 354	0.20 253

GES	0.70 363	0.37 442	1.05 415	0.62 435	0.38 352	0.94 455	0.57 449	2.37 601	0.92 283	1.05 340	1.12 360	0.67 270	0.77 374	1.02 275	0.65 395	0.28 500	0.20 440	0.20 264	0.20 345	0.22 354	0.31 483

IGEV_i1	0.71 369	0.31 310	1.07 422	0.62 435	0.30 199	0.92 446	0.60 471	2.22 576	0.96 305	1.06 346	1.06 330	1.11 445	0.71 361	1.35 364	0.65 395	0.21 326	0.18 402	0.21 304	0.17 259	0.22 354	0.27 425

IGEV-BASED-STEREO-	0.71 369	3.18 687	2.55 596	0.40 56	0.24 54	0.42 89	0.23 52	0.66 53	0.46 105	0.47 149	0.45 100	0.33 75	0.27 42	0.58 100	0.30 94	1.34 662	0.10 2	0.22 342	0.19 310	0.45 574	1.32 655

MyStereo04	0.71 369	0.30 279	1.28 492	0.58 382	0.48 454	0.59 265	0.78 524	1.74 442	1.49 575	0.94 308	0.91 277	0.74 293	0.86 424	1.59 424	0.69 408	0.18 197	0.18 402	0.24 404	0.21 388	0.23 379	0.23 335

raft_robust	0.71 369	0.32 331	0.75 254	0.54 307	0.28 156	0.54 227	0.35 193	1.54 382	1.24 453	1.18 401	1.07 334	0.73 292	0.53 258	3.65 575	0.40 226	0.19 240	0.16 341	0.20 264	0.22 416	0.21 332	0.19 220

iRaft-Stereo_20w	0.71 369	0.33 351	1.25 486	0.50 227	0.36 324	0.82 401	0.31 133	3.16 655	0.89 270	1.24 436	1.14 376	0.79 306	0.65 338	1.15 317	0.43 253	0.18 197	0.13 146	0.18 187	0.17 259	0.20 281	0.23 335

DMCA	0.71 369	0.36 421	1.17 463	0.53 292	0.45 432	0.84 418	0.46 350	1.52 376	1.09 366	1.20 414	1.12 360	1.21 462	0.74 364	0.87 221	1.09 511	0.25 434	0.20 440	0.27 478	0.19 310	0.24 408	0.29 455

HITNet	0.71 369	0.42 487	1.07 422	0.52 269	0.25 81	1.05 481	0.48 373	2.12 542	1.08 358	1.21 421	1.23 414	0.91 364	0.84 411	0.90 233	0.91 474	0.17 148	0.12 54	0.21 304	0.17 259	0.29 473	0.18 176
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
Selective-IGEV-i1	0.72 376	0.29 249	1.00 398	0.60 409	0.39 364	1.10 496	0.78 524	2.14 552	1.25 461	0.91 299	1.20 397	1.21 462	0.58 302	1.06 289	0.62 381	0.20 290	0.18 402	0.20 264	0.18 285	0.20 281	0.25 382

IPLG	0.72 376	0.29 249	1.12 440	0.53 292	0.44 427	0.79 385	0.33 162	1.35 341	1.10 370	1.32 477	1.11 356	0.52 197	0.54 266	3.13 562	0.71 414	0.17 148	0.14 231	0.20 264	0.17 259	0.18 190	0.21 283

HCRNet	0.72 376	0.40 475	0.86 327	0.61 426	0.57 513	0.75 360	0.35 193	1.39 350	1.21 435	1.11 355	0.99 300	1.01 408	0.76 370	2.18 510	0.73 416	0.28 500	0.19 423	0.28 494	0.23 448	0.25 420	0.26 404

UCFNet_RVC	0.72 376	0.37 442	0.59 138	0.66 481	0.41 400	0.89 432	0.68 498	1.78 450	1.15 403	1.01 327	1.20 397	1.22 467	0.95 466	1.07 292	0.66 400	0.28 500	0.21 458	0.34 557	0.31 555	0.33 513	0.29 455

test_sample3	0.73 380	0.35 409	1.06 417	0.55 323	0.32 255	0.97 470	0.51 395	2.12 542	1.25 461	1.16 386	1.17 388	0.88 349	0.78 381	1.27 344	0.79 440	0.26 461	0.21 458	0.25 443	0.25 471	0.26 434	0.27 425

CFNet_ucs	0.73 380	0.34 380	0.94 369	0.53 292	0.44 427	0.76 366	0.46 350	1.73 439	1.34 512	1.24 436	1.54 524	1.08 435	0.64 333	1.05 284	0.64 390	0.26 461	0.20 440	0.37 578	0.22 416	0.42 558	0.30 473

ToySt	0.73 380	0.35 409	1.64 538	0.54 307	0.37 336	0.92 446	0.81 541	1.21 304	1.03 338	0.86 291	1.12 360	1.31 494	1.01 494	1.04 280	0.88 463	0.19 240	0.20 440	0.24 404	0.24 462	0.27 440	0.28 441

LCNet	0.73 380	0.30 279	0.58 132	0.58 382	0.31 221	0.68 324	0.53 412	1.09 245	0.94 296	1.19 409	1.34 461	0.96 388	1.32 570	2.50 539	0.46 276	0.19 240	0.13 146	0.21 304	0.25 471	0.28 456	0.69 627

test_sample4	0.74 384	0.36 421	1.09 429	0.55 323	0.32 255	0.92 446	0.51 395	2.14 552	1.25 461	1.22 429	1.22 406	0.86 341	0.82 403	1.29 348	0.76 429	0.26 461	0.21 458	0.26 464	0.26 488	0.27 440	0.28 441

IER	0.74 384	0.33 351	1.25 486	0.50 227	0.53 488	1.32 535	0.55 436	1.31 332	1.08 358	1.30 468	1.34 461	1.11 445	1.10 526	1.05 284	0.81 449	0.20 290	0.17 369	0.21 304	0.21 388	0.20 281	0.21 283

SFCPSM	0.74 384	0.30 279	1.06 417	0.52 269	0.39 364	1.36 544	0.64 487	2.42 607	1.11 377	1.18 401	1.21 404	0.81 315	0.78 381	1.08 295	0.57 357	0.22 361	0.17 369	0.22 342	0.24 462	0.23 379	0.21 283

AdaStereo	0.74 384	0.48 514	0.86 327	0.75 563	0.38 352	0.94 455	0.56 443	2.05 531	1.24 453	1.15 382	1.22 406	1.07 425	0.67 345	1.05 284	0.73 416	0.33 541	0.16 341	0.32 537	0.22 416	0.29 473	0.23 335
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.
DCVSM-stereo	0.75 388	0.36 421	0.82 290	0.58 382	0.43 416	0.78 376	0.42 288	1.30 330	1.05 350	1.79 600	1.04 323	1.60 549	1.08 520	1.12 311	0.86 457	0.25 434	0.27 545	0.29 506	0.24 462	0.30 488	0.37 527

test_sample5	0.75 388	0.36 421	1.04 410	0.55 323	0.31 221	0.84 418	0.53 412	2.12 542	1.23 449	1.18 401	1.30 444	0.88 349	0.86 424	1.37 370	0.76 429	0.26 461	0.22 477	0.27 478	0.28 518	0.28 456	0.29 455

DualNet	0.75 388	0.36 421	1.04 410	0.55 323	0.31 221	0.84 418	0.53 412	2.12 542	1.23 449	1.21 421	1.40 483	0.88 349	0.86 424	1.37 370	0.76 429	0.26 461	0.22 477	0.27 478	0.28 518	0.28 456	0.29 455

BSDual-CNN	0.75 388	0.34 380	0.77 263	0.55 323	0.45 432	1.25 528	0.66 493	2.65 633	1.04 344	1.25 439	1.12 360	1.11 445	0.77 374	0.94 244	0.76 429	0.25 434	0.18 402	0.25 443	0.22 416	0.23 379	0.24 359

psmg	0.75 388	0.34 380	0.77 263	0.52 269	0.45 432	1.46 559	0.73 515	2.15 558	1.04 344	1.25 439	1.33 457	1.11 445	0.77 374	0.94 244	0.76 429	0.25 434	0.20 440	0.25 443	0.26 488	0.23 379	0.24 359

UDGNet	0.75 388	1.23 637	0.99 393	0.82 587	0.42 411	0.76 366	0.38 234	0.98 195	1.37 529	0.83 278	0.88 272	0.70 281	0.60 315	1.25 338	0.57 357	0.57 629	0.19 423	1.03 656	0.26 488	0.79 634	0.35 519

PSMNet-ADL	0.75 388	0.36 421	0.69 215	0.71 534	0.47 452	1.13 500	0.46 350	1.47 368	1.07 355	0.85 286	1.18 391	1.31 494	0.94 461	1.56 414	1.06 508	0.34 551	0.22 477	0.22 342	0.23 448	0.27 440	0.36 523

GMM-Stereo	0.75 388	0.27 200	0.66 199	0.56 345	0.34 297	0.71 341	0.97 580	1.09 245	0.91 278	1.37 504	1.79 575	1.11 445	0.79 389	2.08 500	0.48 294	0.19 240	0.12 54	0.25 443	0.25 471	0.21 332	0.78 634

rvit_105_1	0.76 396	0.54 538	1.27 489	0.80 580	0.49 461	0.74 354	0.86 557	1.39 350	1.23 449	1.00 322	0.80 253	0.93 373	0.78 381	1.29 348	0.78 435	0.43 592	0.36 602	0.36 575	0.42 604	0.30 488	0.36 523

qqq1	0.76 396	0.32 331	0.95 375	0.49 203	0.27 117	0.83 409	0.43 307	2.16 560	1.45 564	1.27 456	1.50 513	0.98 392	0.96 468	1.87 469	0.48 294	0.24 410	0.22 477	0.18 187	0.15 184	0.19 229	0.22 314

fff1	0.76 396	0.32 331	0.95 375	0.49 203	0.27 117	0.83 409	0.43 307	2.16 560	1.45 564	1.27 456	1.50 513	0.98 392	0.96 468	1.87 469	0.48 294	0.24 410	0.22 477	0.18 187	0.15 184	0.19 229	0.22 314

Sa-1000	0.76 396	0.30 279	0.92 357	0.62 435	0.31 221	0.78 376	0.37 222	2.00 518	1.38 531	1.30 468	2.04 604	0.86 341	0.74 364	1.87 469	0.40 226	0.19 240	0.14 231	0.25 443	0.24 462	0.21 332	0.19 220

Prome-Stereo	0.76 396	0.29 249	0.57 129	0.58 382	0.33 275	0.58 260	0.94 575	0.98 195	0.92 283	1.46 542	2.45 626	0.91 364	1.38 577	1.60 429	0.44 258	0.19 240	0.13 146	0.19 212	0.18 285	0.20 281	0.87 640

EAI-Stereo	0.76 396	0.31 310	0.74 249	0.55 323	0.28 156	0.70 338	1.72 645	2.57 627	0.90 275	0.75 261	3.03 641	0.57 229	0.43 160	1.10 305	0.49 307	0.19 240	0.14 231	0.17 143	0.18 285	0.17 145	0.21 283

DFGA-Net	0.77 402	0.47 508	1.75 546	0.55 323	0.46 441	0.83 409	0.44 327	1.38 347	1.10 370	1.05 340	1.20 397	0.70 281	0.58 302	2.27 518	1.31 540	0.19 240	0.17 369	0.24 404	0.24 462	0.28 456	0.30 473

G2L-Stereo_test	0.77 402	0.31 310	0.97 384	0.51 244	0.41 400	0.90 436	0.80 536	1.67 412	1.22 444	1.32 477	1.27 432	1.50 533	0.81 401	1.74 449	1.02 503	0.20 290	0.14 231	0.16 93	0.16 226	0.18 190	0.22 314

test_sample6	0.77 402	0.36 421	1.07 422	0.56 345	0.31 221	0.82 401	0.56 443	2.12 542	1.24 453	1.21 421	1.40 483	0.90 360	0.90 445	1.45 396	0.87 462	0.28 500	0.23 506	0.28 494	0.29 537	0.28 456	0.30 473

KYRaft	0.77 402	0.29 249	0.68 210	0.59 401	0.29 175	0.66 314	0.83 546	1.05 227	0.89 270	1.63 580	2.22 614	1.15 454	0.99 484	1.59 424	0.41 236	0.21 326	0.14 231	0.22 342	0.28 518	0.21 332	1.01 644

MLCV	0.77 402	0.39 469	1.31 496	0.55 323	0.25 81	0.91 439	0.39 252	1.48 370	1.28 482	1.49 550	1.54 524	1.02 411	0.68 349	2.12 504	0.93 481	0.19 240	0.13 146	0.19 212	0.14 162	0.19 229	0.22 314

test_sample7	0.78 407	0.39 469	0.89 339	0.55 323	0.35 314	0.93 451	0.75 517	1.99 514	1.27 474	1.25 439	1.22 406	1.09 436	1.01 494	1.31 351	0.73 416	0.32 534	0.32 581	0.32 537	0.32 563	0.33 513	0.33 500

CoDeX	0.78 407	0.31 310	1.04 410	0.56 345	0.37 336	1.13 500	0.60 471	2.77 642	1.29 494	1.17 390	1.26 423	0.91 364	0.87 433	1.42 388	0.74 421	0.21 326	0.16 341	0.21 304	0.18 285	0.21 332	0.21 283

anonymousa	0.78 407	0.30 279	0.85 318	0.51 244	0.96 626	1.41 554	0.47 363	1.61 404	0.94 296	1.33 483	1.77 573	1.66 561	1.11 529	0.72 158	0.63 386	0.19 240	0.18 402	0.23 380	0.25 471	0.20 281	0.22 314

BUS	0.78 407	0.34 380	0.77 263	0.55 323	0.45 432	2.30 626	0.42 288	2.65 633	1.04 344	1.25 439	1.12 360	1.02 411	0.70 356	0.94 244	0.75 424	0.25 434	0.18 402	0.25 443	0.22 416	0.23 379	0.24 359

acv_ft	0.78 407	0.33 351	1.10 434	0.73 548	0.86 608	1.23 525	0.57 449	1.65 411	1.11 377	1.31 474	1.31 446	1.07 425	0.91 448	0.82 196	1.35 550	0.22 361	0.19 423	0.21 304	0.18 285	0.22 354	0.19 220

GANet-RSSM	0.78 407	0.31 310	0.90 349	0.67 495	0.58 516	0.80 391	0.62 480	2.04 527	1.15 403	1.11 355	1.27 432	1.26 482	1.18 549	1.68 440	0.74 421	0.26 461	0.21 458	0.22 342	0.22 416	0.23 379	0.23 335

PSMNet-RSSM	0.78 407	0.32 331	0.89 339	0.65 468	0.43 416	0.73 350	0.58 455	2.14 552	1.19 424	1.18 401	1.38 476	1.31 494	1.07 519	1.43 390	0.82 450	0.28 500	0.21 458	0.27 478	0.29 537	0.25 420	0.26 404

CFNet-ft	0.78 407	0.36 421	0.74 249	0.67 495	0.56 508	0.86 425	0.54 426	1.46 363	1.17 415	1.01 327	1.28 438	1.68 566	1.03 505	1.57 416	0.95 488	0.27 482	0.21 458	0.33 549	0.26 488	0.31 495	0.26 404

CFNet_RVC	0.78 407	0.36 421	0.74 249	0.67 495	0.56 508	0.86 425	0.54 426	1.46 363	1.17 415	1.01 327	1.28 438	1.68 566	1.03 505	1.57 416	0.95 488	0.27 482	0.21 458	0.33 549	0.26 488	0.31 495	0.26 404

G2L-ROB	0.79 416	0.28 223	1.01 401	0.57 367	0.39 364	0.94 455	0.65 489	1.76 446	1.18 421	1.27 456	1.03 317	1.62 554	0.78 381	1.93 479	1.26 535	0.20 290	0.14 231	0.17 143	0.15 184	0.20 281	0.24 359

SMFormer	0.79 416	0.32 331	0.95 375	0.49 203	0.27 117	0.83 409	0.43 307	2.16 560	1.45 564	1.27 456	1.50 513	0.98 392	0.96 468	1.87 469	0.99 495	0.24 410	0.22 477	0.22 342	0.21 388	0.23 379	0.27 425

tta	0.79 416	0.32 331	0.95 375	0.49 203	0.27 117	0.83 409	0.43 307	2.16 560	1.45 564	1.27 456	1.50 513	0.98 392	0.96 468	1.87 469	0.99 495	0.24 410	0.22 477	0.22 342	0.21 388	0.19 229	0.22 314

ffm	0.79 416	0.36 421	1.51 521	0.56 345	0.40 379	0.76 366	0.59 463	1.08 238	2.62 646	1.19 409	1.49 506	1.07 425	0.85 416	1.57 416	0.35 161	0.21 326	0.13 146	0.31 525	0.28 518	0.20 281	0.23 335

cf-r	0.79 416	0.32 331	1.06 417	0.57 367	0.64 540	0.78 376	0.51 395	2.04 527	1.22 444	1.20 414	1.27 432	1.53 539	0.91 448	1.47 401	0.94 486	0.25 434	0.19 423	0.22 342	0.23 448	0.19 229	0.21 283

DeepPruner_ROB	0.79 416	0.55 542	1.14 446	0.61 426	0.46 441	0.78 376	0.54 426	1.83 465	1.00 326	1.42 526	1.27 432	1.23 471	0.77 374	1.56 414	0.89 466	0.35 561	0.28 551	0.27 478	0.26 488	0.32 506	0.34 510

DDVS	0.80 422	0.43 492	1.09 429	0.64 461	0.44 427	1.27 531	0.43 307	1.49 371	0.94 296	1.21 421	1.16 385	1.42 514	0.63 327	2.14 506	1.02 503	0.29 516	0.22 477	0.26 464	0.23 448	0.31 495	0.37 527

gwcnet-sp	0.80 422	0.37 442	1.94 560	0.62 435	0.45 432	1.38 545	0.53 412	1.68 416	1.20 428	1.37 504	1.08 341	0.93 373	0.82 403	1.45 396	0.79 440	0.22 361	0.22 477	0.22 342	0.21 388	0.23 379	0.25 382

scenet	0.80 422	0.37 442	1.94 560	0.62 435	0.45 432	1.38 545	0.53 412	1.68 416	1.20 428	1.37 504	1.08 341	0.93 373	0.82 403	1.45 396	0.79 440	0.22 361	0.22 477	0.22 342	0.21 388	0.23 379	0.25 382

ssnet	0.80 422	0.37 442	1.94 560	0.62 435	0.45 432	1.38 545	0.53 412	1.68 416	1.20 428	1.37 504	1.08 341	0.93 373	0.82 403	1.45 396	0.79 440	0.22 361	0.22 477	0.22 342	0.21 388	0.23 379	0.25 382

AASNet	0.80 422	0.39 469	1.16 462	0.84 595	0.80 596	1.14 503	0.59 463	2.12 542	1.21 435	1.26 451	1.26 423	0.93 373	0.77 374	0.84 209	1.23 531	0.28 500	0.24 516	0.24 404	0.20 345	0.28 456	0.27 425

PSM-softLoss	0.80 422	0.33 351	0.89 339	0.63 446	0.32 255	0.55 234	0.40 264	1.26 319	0.78 228	1.25 439	1.07 334	0.83 331	0.51 243	5.33 611	0.61 376	0.25 434	0.15 304	0.25 443	0.22 416	0.20 281	0.26 404

KMStereo	0.80 422	0.33 351	0.89 339	0.63 446	0.32 255	0.55 234	0.40 264	1.26 319	0.78 228	1.25 439	1.07 334	0.83 331	0.51 243	5.33 611	0.61 376	0.25 434	0.15 304	0.25 443	0.22 416	0.20 281	0.26 404

PSM-AAD	0.80 422	0.29 249	0.58 132	0.58 382	0.29 175	0.76 366	1.19 610	1.08 238	0.94 296	1.65 583	1.58 539	0.81 315	2.12 638	1.67 438	0.44 258	0.19 240	0.14 231	0.38 582	0.32 563	0.22 354	0.68 624

iResNet	0.80 422	0.45 500	1.47 516	0.72 540	0.31 221	0.96 467	0.64 487	1.80 457	1.28 482	1.31 474	1.48 505	0.94 379	0.78 381	1.77 454	0.99 495	0.19 240	0.14 231	0.18 187	0.15 184	0.22 354	0.27 425

NINENet	0.81 431	0.40 475	0.89 339	0.65 468	0.53 488	2.30 626	0.42 288	2.12 542	1.13 391	1.20 414	1.27 432	1.02 411	0.70 356	1.26 341	0.75 424	0.29 516	0.24 516	0.31 525	0.21 388	0.27 440	0.26 404

DRaft	0.81 431	0.26 169	0.77 263	0.47 164	0.31 221	0.95 461	0.52 406	1.13 262	0.99 322	1.78 599	2.01 603	0.80 308	1.71 611	2.64 546	0.74 421	0.19 240	0.14 231	0.20 264	0.20 345	0.18 190	0.24 359

hknet	0.82 433	0.34 380	1.15 448	0.55 323	0.39 364	1.25 528	0.66 493	2.65 633	1.10 370	1.25 439	1.12 360	1.58 548	0.85 416	1.41 383	0.79 440	0.23 388	0.18 402	0.25 443	0.22 416	0.23 379	0.24 359

NF-Stereo	0.82 433	0.33 351	0.83 300	0.65 468	0.31 221	0.63 294	0.43 307	1.35 341	0.93 290	1.30 468	1.02 310	0.81 315	0.57 285	5.37 615	0.55 346	0.26 461	0.14 231	0.24 404	0.20 345	0.20 281	0.30 473

OCTAStereo	0.82 433	0.33 351	0.83 300	0.65 468	0.31 221	0.62 283	0.44 327	1.35 341	0.93 290	1.30 468	1.02 310	0.81 315	0.57 285	5.32 610	0.55 346	0.26 461	0.14 231	0.24 404	0.20 345	0.20 281	0.30 473

RE-Stereo	0.82 433	0.33 351	0.84 312	0.65 468	0.31 221	0.63 294	0.44 327	1.35 341	0.93 290	1.30 468	1.02 310	0.80 308	0.57 285	5.34 613	0.55 346	0.26 461	0.14 231	0.24 404	0.20 345	0.20 281	0.31 483

TVStereo	0.82 433	0.33 351	0.84 312	0.65 468	0.31 221	0.63 294	0.44 327	1.35 341	0.93 290	1.30 468	1.02 310	0.80 308	0.57 285	5.34 613	0.55 346	0.26 461	0.14 231	0.24 404	0.20 345	0.20 281	0.31 483

ARAFT	0.82 433	0.40 475	1.77 548	0.53 292	0.31 221	0.89 432	0.81 541	2.32 592	1.08 358	1.66 586	1.25 421	1.04 416	0.64 333	1.91 476	0.52 322	0.20 290	0.15 304	0.28 494	0.27 507	0.17 145	0.18 176

STTStereo	0.82 433	0.53 534	1.53 528	0.68 506	0.56 508	0.88 430	0.56 443	1.57 393	1.14 397	1.39 514	1.10 347	1.26 482	0.84 411	1.49 410	0.90 470	0.29 516	0.28 551	0.33 549	0.40 600	0.33 513	0.37 527

BEATNet_4x	0.82 433	0.54 538	2.02 567	0.56 345	0.28 156	1.04 478	0.55 436	2.14 552	1.13 391	1.24 436	1.26 423	1.00 403	0.94 461	1.13 313	1.23 531	0.21 326	0.14 231	0.24 404	0.20 345	0.37 535	0.23 335

iResNet_ROB	0.82 433	0.36 421	1.13 441	0.60 409	0.37 336	0.91 439	0.38 234	2.41 606	1.61 594	1.35 497	1.35 466	1.25 476	0.97 478	1.75 451	0.88 463	0.21 326	0.14 231	0.17 143	0.12 47	0.19 229	0.30 473

ISRNet	0.83 442	0.35 409	1.31 496	0.84 595	0.65 545	0.60 272	0.41 276	1.28 327	1.15 403	1.61 574	1.55 527	1.34 501	0.77 374	1.33 360	0.98 494	0.40 582	0.34 591	0.43 599	0.38 597	0.34 521	0.49 579

GrayStereo	0.83 442	0.28 223	0.62 167	0.66 481	0.37 336	0.76 366	1.79 649	1.19 294	0.91 278	1.98 619	1.89 591	1.07 425	1.76 616	1.43 390	0.50 310	0.20 290	0.15 304	0.19 212	0.21 388	0.18 190	0.41 550

psm_up	0.83 442	0.37 442	0.88 335	0.68 506	0.59 522	1.05 481	0.92 569	1.68 416	1.17 415	1.41 522	1.22 406	1.30 492	1.31 568	1.39 378	0.89 466	0.27 482	0.30 563	0.31 525	0.27 507	0.28 456	0.28 441

GwcNet-RSSM	0.83 442	0.34 380	1.29 495	0.65 468	0.55 502	0.78 376	0.62 480	1.89 485	1.27 474	1.18 401	1.39 478	1.56 544	0.91 448	1.60 429	1.22 528	0.26 461	0.20 440	0.23 380	0.24 462	0.21 332	0.21 283

DMCA-RVC	0.83 442	0.46 503	2.19 581	0.68 506	0.49 461	0.84 418	0.48 373	1.44 359	1.07 355	1.56 564	1.04 323	1.29 489	0.86 424	1.49 410	0.92 478	0.27 482	0.22 477	0.35 565	0.28 518	0.32 506	0.28 441

coex_refinement	0.84 447	0.30 279	0.89 339	0.72 540	0.52 480	0.95 461	0.60 471	1.92 497	1.29 494	1.38 510	1.37 471	1.80 583	0.82 403	1.48 403	1.31 540	0.27 482	0.17 369	0.19 212	0.20 345	0.25 420	0.27 425

G2L-Stereo	0.84 447	0.35 409	1.15 448	0.63 446	0.43 416	0.78 376	0.69 501	1.69 425	1.20 428	1.36 502	1.18 391	1.43 519	0.78 381	2.47 537	1.26 535	0.25 434	0.20 440	0.26 464	0.21 388	0.20 281	0.27 425

RAFT_R40	0.84 447	0.30 279	0.83 300	0.63 446	0.31 221	0.66 314	0.43 307	1.15 279	0.99 322	1.47 543	1.10 347	1.00 403	0.84 411	5.44 616	0.53 332	0.23 388	0.13 146	0.23 380	0.20 345	0.23 379	0.19 220

UPFNet	0.84 447	0.34 380	1.09 429	0.62 435	0.74 577	1.25 528	0.78 524	1.69 425	1.20 428	1.39 514	1.13 371	1.30 492	0.87 433	1.73 448	1.22 528	0.24 410	0.26 535	0.24 404	0.23 448	0.26 434	0.20 253

hitnet-ft	0.84 447	0.38 460	0.75 254	0.59 401	0.44 427	0.99 472	0.47 363	1.61 404	1.38 531	1.21 421	1.22 406	1.82 585	0.99 484	1.87 469	1.09 511	0.33 541	0.29 559	0.34 557	0.27 507	0.36 529	0.33 500

NLCA_NET_v2_RVC	0.84 447	0.46 503	1.40 512	0.69 519	0.61 532	0.95 461	0.52 406	1.68 416	1.21 435	1.39 514	1.15 382	1.42 514	0.88 439	1.78 456	0.93 481	0.26 461	0.23 506	0.27 478	0.27 507	0.30 488	0.39 540
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
StereoDRNet-Refined	0.84 447	0.43 492	1.01 401	0.66 481	0.43 416	1.32 535	0.49 385	1.64 408	1.24 453	1.53 556	1.45 497	1.49 530	0.97 478	1.32 357	1.31 540	0.21 326	0.17 369	0.27 478	0.25 471	0.25 420	0.34 510
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
ITSA-stereo	0.85 454	0.38 460	0.92 357	0.58 382	0.32 255	0.86 425	0.49 385	2.33 598	1.69 600	1.16 386	1.12 360	0.95 383	0.85 416	2.46 532	1.18 520	0.27 482	0.23 506	0.28 494	0.28 518	0.28 456	0.41 550

AIO-Stereo-zeroshot	0.85 454	0.38 460	2.79 605	0.51 244	0.60 526	0.72 345	0.38 234	2.87 649	0.77 223	0.80 268	1.07 334	2.14 617	0.93 458	0.96 254	0.62 381	0.21 326	0.13 146	0.21 304	0.26 488	0.29 473	0.32 492

DCRE	0.85 454	0.28 223	0.76 258	0.60 409	0.49 461	0.59 265	0.53 412	1.04 223	0.92 283	0.80 268	7.34 675	0.87 343	0.57 285	0.78 187	0.43 253	0.16 100	0.17 369	0.19 212	0.17 259	0.18 190	0.22 314

SST-Stereo	0.85 454	0.30 279	0.81 281	0.63 446	0.31 221	0.70 338	0.25 71	1.16 284	0.95 301	1.47 543	1.11 356	0.99 397	0.86 424	5.69 619	0.53 332	0.23 388	0.13 146	0.23 380	0.19 310	0.23 379	0.19 220

PAM	0.86 458	0.31 310	1.19 469	0.55 323	0.35 314	2.17 620	0.47 363	2.26 580	0.87 265	1.18 401	0.96 286	3.01 646	1.41 584	0.90 233	0.40 226	0.19 240	0.13 146	0.19 212	0.18 285	0.20 281	0.27 425

RAFT-345	0.86 458	0.26 169	0.73 242	0.53 292	0.28 156	0.53 210	0.41 276	0.85 148	1.31 505	1.33 483	2.32 618	0.85 340	0.53 258	5.69 619	0.48 294	0.19 240	0.14 231	0.22 342	0.17 259	0.17 145	0.17 152

UNet	0.86 458	0.36 421	1.52 525	0.62 435	0.74 577	1.56 571	0.49 385	1.55 385	1.12 385	1.28 462	1.10 347	1.52 538	1.10 526	1.69 444	1.14 516	0.24 410	0.18 402	0.25 443	0.21 388	0.25 420	0.25 382

ac_64	0.86 458	0.32 331	1.02 404	0.74 554	0.60 526	1.04 478	0.53 412	2.20 574	0.99 322	1.23 432	1.11 356	1.96 600	1.06 517	2.01 491	1.01 500	0.30 523	0.22 477	0.24 404	0.23 448	0.22 354	0.22 314

Select-FE	0.87 462	0.42 487	2.64 602	0.57 367	0.48 454	0.47 133	0.23 52	2.59 629	0.85 260	1.08 351	1.32 451	2.00 604	1.73 613	1.15 317	0.47 285	0.21 326	0.17 369	0.21 304	0.26 488	0.20 281	0.33 500

PAM_32	0.87 462	0.30 279	1.08 426	0.56 345	0.32 255	2.10 619	0.36 207	2.26 580	1.01 329	1.13 366	1.05 329	3.14 651	1.47 591	1.00 267	0.42 247	0.19 240	0.14 231	0.20 264	0.18 285	0.19 229	0.25 382

SepStereo	0.87 462	0.37 442	1.20 473	0.66 481	0.69 562	0.82 401	0.62 480	1.79 453	1.26 470	1.93 613	1.55 527	0.96 388	1.17 542	2.34 523	0.69 408	0.22 361	0.16 341	0.25 443	0.18 285	0.29 473	0.24 359

LMCR-Stereo	0.87 462	0.50 522	0.99 393	0.80 580	0.43 416	1.32 535	0.55 436	2.79 645	1.03 338	1.55 562	1.49 506	0.74 293	1.01 494	1.76 452	0.99 495	0.30 523	0.17 369	0.22 342	0.18 285	0.31 495	0.22 314

RT-IGEV	0.88 466	0.31 310	1.24 483	0.60 409	0.35 314	1.32 535	0.84 548	2.98 651	1.06 352	1.34 490	1.62 546	1.87 587	1.15 537	1.11 308	0.54 341	0.24 410	0.17 369	0.21 304	0.17 259	0.19 229	0.29 455

FADNet_RVC	0.88 466	0.56 546	2.15 578	0.57 367	0.43 416	1.17 517	0.46 350	1.68 416	1.12 385	0.91 299	1.24 419	0.91 364	0.94 461	2.22 512	1.20 523	0.28 500	0.22 477	0.32 537	0.28 518	0.46 581	0.42 558

iResNetv2_ROB	0.88 466	0.43 492	2.62 601	0.60 409	0.38 352	0.94 455	0.67 495	1.88 483	1.38 531	1.27 456	1.45 497	1.26 482	1.05 516	1.92 477	0.64 390	0.24 410	0.15 304	0.19 212	0.14 162	0.24 408	0.21 283

DualNet (step1)	0.89 469	0.51 526	1.35 502	0.58 382	0.40 379	1.07 486	0.80 536	1.99 514	1.27 474	1.25 439	1.22 406	1.09 436	1.01 494	1.31 351	0.73 416	0.59 632	0.32 581	0.62 637	0.67 645	0.45 574	0.48 574

iRaft-Stereo_5w	0.89 469	0.31 310	1.04 410	0.56 345	0.47 452	0.47 133	0.68 498	1.19 294	1.08 358	0.80 268	1.35 466	1.46 525	0.90 445	5.11 605	1.16 518	0.18 197	0.15 304	0.22 342	0.19 310	0.21 332	0.24 359

DAS	0.89 469	0.37 442	1.20 473	0.66 481	0.69 562	0.82 401	0.62 480	1.79 453	1.26 470	1.93 613	1.55 527	0.96 388	1.17 542	2.72 550	0.69 408	0.22 361	0.16 341	0.25 443	0.18 285	0.29 473	0.24 359

SACVNet	0.89 469	0.51 526	1.08 426	0.83 591	0.58 516	0.83 409	0.78 524	1.84 467	1.17 415	1.39 514	1.33 457	1.25 476	1.01 494	2.31 522	0.92 478	0.35 561	0.26 535	0.31 525	0.29 537	0.35 525	0.48 574

ASMatch	0.89 469	0.29 249	0.72 227	0.56 345	0.36 324	0.47 133	0.37 222	1.16 284	0.95 301	1.11 355	3.26 644	0.95 383	0.96 468	4.88 602	0.53 332	0.20 290	0.16 341	0.22 342	0.19 310	0.20 281	0.30 473

ADLNet	0.89 469	0.39 469	1.09 429	0.88 606	0.73 569	1.24 527	0.75 517	2.02 520	1.41 545	1.58 569	1.37 471	1.26 482	1.00 491	1.31 351	1.18 520	0.28 500	0.21 458	0.26 464	0.26 488	0.29 473	0.36 523

MMNet	0.89 469	0.35 409	1.44 513	0.64 461	0.59 522	1.83 598	0.48 373	1.70 429	1.38 531	1.45 539	1.19 396	1.25 476	1.16 538	1.77 454	1.27 538	0.20 290	0.19 423	0.23 380	0.22 416	0.25 420	0.24 359

HGLStereo	0.89 469	0.42 487	1.15 448	0.82 587	1.03 631	1.16 510	0.57 449	1.68 416	1.28 482	1.26 451	1.62 546	1.13 450	1.31 568	1.85 465	1.11 515	0.25 434	0.24 516	0.24 404	0.22 416	0.24 408	0.29 455

CRFU-Net	0.90 477	0.42 487	1.10 434	0.69 519	0.59 522	1.76 589	0.84 548	2.33 598	0.92 283	1.45 539	1.20 397	1.62 554	1.25 557	1.38 374	0.94 486	0.28 500	0.23 506	0.22 342	0.19 310	0.24 408	0.27 425

dad	0.90 477	0.73 596	1.28 492	0.59 401	0.39 364	0.83 409	0.45 344	1.24 313	1.54 581	1.52 553	1.28 438	1.36 504	0.86 424	2.54 542	0.91 474	0.43 592	0.27 545	0.82 646	0.26 488	0.44 571	0.34 510

AACVNet	0.90 477	0.40 475	0.98 388	0.86 601	0.40 379	0.80 391	0.49 385	1.81 461	0.86 263	1.11 355	1.34 461	1.32 498	0.99 484	4.23 586	0.86 457	0.26 461	0.22 477	0.28 494	0.22 416	0.30 488	0.28 441

IRAFT_RVC	0.90 477	0.30 279	0.89 339	0.67 495	0.31 221	0.64 303	1.00 586	1.40 352	0.97 310	1.23 432	1.04 323	1.00 403	0.96 468	5.77 624	0.57 357	0.24 410	0.13 146	0.25 443	0.21 388	0.20 281	0.21 283

delet	0.90 477	0.34 380	1.15 448	0.69 519	0.66 551	1.63 578	0.81 541	1.95 504	1.49 575	1.42 526	1.38 476	1.29 489	0.91 448	1.78 456	1.18 520	0.22 361	0.22 477	0.24 404	0.25 471	0.22 354	0.24 359

pcwnet_v2	0.91 482	0.39 469	2.74 603	0.64 461	0.55 502	0.81 399	0.49 385	2.19 571	1.63 595	1.44 533	1.64 553	1.09 436	0.79 389	1.31 351	0.70 411	0.32 534	0.25 528	0.29 506	0.27 507	0.37 535	0.37 527

FADNet-RVC-Resample	0.91 482	0.51 526	2.92 608	0.64 461	0.46 441	1.07 486	0.60 471	1.76 446	1.24 453	1.10 354	0.98 299	1.06 422	0.98 481	2.17 509	0.95 488	0.24 410	0.22 477	0.30 518	0.32 563	0.36 529	0.40 546

HSM-Net_RVC	0.91 482	0.31 310	0.60 150	0.54 307	0.31 221	1.15 507	0.60 471	3.76 664	1.30 498	1.57 568	1.75 569	1.67 563	1.01 494	1.61 431	0.90 470	0.23 388	0.17 369	0.19 212	0.18 285	0.20 281	0.22 314
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ssnet_v2	0.92 485	0.39 469	1.22 478	0.66 481	0.39 364	1.31 534	0.96 579	2.32 592	1.45 564	1.48 548	1.17 388	1.53 539	0.91 448	1.16 321	1.71 592	0.31 526	0.27 545	0.30 518	0.29 537	0.28 456	0.29 455

ADLNet2	0.92 485	0.37 442	1.25 486	0.80 580	0.65 545	1.12 499	0.75 517	1.95 504	1.42 554	1.26 451	1.67 557	1.68 566	1.04 511	1.80 463	1.23 531	0.25 434	0.22 477	0.21 304	0.22 416	0.27 440	0.31 483

FTStereo	0.92 485	0.28 223	0.61 159	0.57 367	0.34 297	0.65 309	1.80 652	1.09 245	0.84 256	1.75 595	4.13 655	1.04 416	1.62 600	1.59 424	0.48 294	0.21 326	0.17 369	0.23 380	0.22 416	0.19 229	0.58 607

PFNet	0.92 485	0.28 223	1.20 473	0.68 506	0.32 255	0.62 283	0.55 436	1.27 323	1.01 329	1.47 543	1.09 345	0.97 391	0.68 349	6.58 644	0.59 370	0.21 326	0.13 146	0.24 404	0.19 310	0.20 281	0.20 253

DLCB_ROB	0.92 485	0.43 492	0.95 375	0.71 534	0.55 502	1.11 497	0.83 546	1.61 404	1.32 508	1.67 587	1.66 555	1.70 569	0.93 458	1.96 485	1.34 548	0.26 461	0.25 528	0.27 478	0.28 518	0.28 456	0.28 441

GEStereo_RVC	0.93 490	0.40 475	1.15 448	0.67 495	0.50 466	0.95 461	0.78 524	2.73 640	1.21 435	1.20 414	1.12 360	1.25 476	0.91 448	3.21 565	0.95 488	0.31 526	0.20 440	0.23 380	0.20 345	0.28 456	0.31 483

CBFPSM	0.95 491	0.37 442	2.10 574	0.51 244	0.39 364	1.73 585	0.87 561	1.59 400	1.13 391	1.11 355	1.00 305	2.34 626	1.64 605	1.42 388	1.44 558	0.19 240	0.18 402	0.20 264	0.20 345	0.22 354	0.36 523

OMP-Stereo	0.95 491	0.35 409	0.79 273	0.92 617	0.32 255	0.49 156	0.35 193	1.22 306	1.11 377	1.58 569	1.12 360	1.44 520	0.69 353	6.92 650	0.51 314	0.20 290	0.15 304	0.24 404	0.19 310	0.21 332	0.16 119

DSFCA	0.95 491	0.38 460	1.23 480	0.55 323	0.66 551	1.50 562	0.93 573	1.58 395	1.24 453	1.59 572	1.16 385	1.48 528	0.95 466	2.96 557	1.20 523	0.31 526	0.28 551	0.25 443	0.26 488	0.29 473	0.26 404

PSMNet_ROB	0.95 491	0.57 551	1.45 514	0.75 563	0.64 540	1.28 532	1.12 599	1.84 467	1.15 403	1.16 386	1.29 443	1.44 520	0.89 442	1.74 449	1.70 590	0.33 541	0.25 528	0.37 578	0.39 598	0.36 529	0.32 492

FADNet-RVC	0.96 495	0.72 593	2.96 609	0.64 461	0.49 461	0.90 436	0.59 463	1.85 474	1.27 474	0.92 302	0.97 294	1.36 504	0.90 445	2.36 525	1.31 540	0.30 523	0.29 559	0.32 537	0.32 563	0.42 558	0.37 527

TransformOpticalFlow	0.97 496	0.30 279	0.96 383	0.54 307	0.31 221	0.65 309	0.54 426	1.87 478	1.19 424	1.12 363	1.44 495	1.34 501	0.98 481	6.68 647	0.44 258	0.19 240	0.12 54	0.21 304	0.19 310	0.18 190	0.23 335

IIG-Stereo	0.97 496	0.34 380	0.80 277	0.90 615	0.33 275	0.61 280	0.26 84	1.27 323	1.08 358	1.69 589	1.37 471	1.44 520	0.74 364	6.94 651	0.53 332	0.21 326	0.14 231	0.23 380	0.18 285	0.20 281	0.15 62

XX-Stereo	0.97 496	0.28 223	8.28 656	0.85 598	0.70 568	0.44 105	0.22 36	1.07 233	0.69 202	0.66 244	1.56 533	1.38 511	0.38 130	1.36 367	0.38 202	0.21 326	0.14 231	0.20 264	0.19 310	0.19 229	0.16 119

DispNO	0.98 499	0.34 380	2.02 567	0.58 382	0.55 502	0.88 430	0.49 385	1.70 429	1.24 453	1.22 429	1.26 423	1.18 457	0.88 439	5.17 606	0.88 463	0.23 388	0.18 402	0.24 404	0.22 416	0.19 229	0.22 314

DEmStereo	0.98 499	0.25 142	0.85 318	0.49 203	0.33 275	1.02 476	0.55 436	0.97 189	0.93 290	1.41 522	2.13 609	1.01 408	2.01 628	5.62 618	0.78 435	0.19 240	0.15 304	0.20 264	0.20 345	0.18 190	0.25 382

FADNet	0.98 499	0.64 571	2.57 597	0.66 481	0.55 502	0.95 461	0.57 449	1.91 491	1.38 531	0.94 308	1.02 310	1.36 504	1.00 491	2.69 548	0.97 493	0.34 551	0.34 591	0.31 525	0.34 583	0.61 619	0.42 558

CFNet	0.99 502	0.40 475	1.23 480	0.65 468	0.43 416	1.03 477	0.49 385	2.01 519	1.35 515	1.02 331	1.39 478	1.10 440	0.86 424	5.47 617	0.89 466	0.24 410	0.18 402	0.28 494	0.27 507	0.27 440	0.22 314

NVstereo2D	0.99 502	0.45 500	2.21 582	0.79 579	0.75 582	1.20 521	0.86 557	1.98 510	1.41 545	1.02 331	1.18 391	1.31 494	0.97 478	2.25 516	0.93 481	0.45 605	0.22 477	0.39 586	0.25 471	0.59 613	0.68 624

CBMV_ROB	0.99 502	0.46 503	0.68 210	0.53 292	0.39 364	1.40 552	0.48 373	2.09 538	1.30 498	1.53 556	2.29 617	1.36 504	1.23 553	2.46 532	1.04 507	0.44 601	0.42 624	0.47 610	0.44 611	0.41 554	0.39 540

ACV-stereo	1.00 505	0.55 542	1.47 516	0.59 401	0.42 411	2.38 630	0.58 455	1.20 299	1.21 435	0.83 278	1.01 307	3.36 653	2.10 634	1.64 434	1.17 519	0.28 500	0.22 477	0.23 380	0.22 416	0.29 473	0.35 519

fast-acv-ft	1.00 505	0.48 514	1.85 556	0.61 426	0.52 480	1.77 591	0.69 501	1.52 376	1.47 570	1.34 490	1.85 587	1.73 572	1.24 556	1.62 432	1.56 571	0.27 482	0.28 551	0.28 494	0.28 518	0.28 456	0.31 483

HBP-ISP	1.00 505	0.60 555	0.85 318	0.64 461	0.48 454	1.63 578	0.77 521	2.24 579	1.30 498	1.33 483	1.53 523	0.87 343	0.99 484	3.26 568	0.76 429	0.46 606	0.44 626	0.54 624	0.48 620	0.48 587	0.42 558

CSP-Net	1.00 505	0.41 485	0.99 393	0.56 345	0.43 416	1.62 577	0.76 520	2.16 560	1.16 410	1.33 483	1.22 406	1.32 498	0.89 442	4.67 597	0.93 481	0.35 561	0.24 516	0.20 264	0.20 345	0.23 379	0.30 473

ETE_ROB	1.01 509	0.69 586	1.49 519	0.72 540	0.50 466	1.15 507	1.12 599	1.91 491	1.24 453	1.94 615	1.50 513	1.73 572	1.06 517	1.78 456	1.33 547	0.33 541	0.26 535	0.38 582	0.34 583	0.40 550	0.44 565

THIR-Stereo	1.02 510	0.29 249	0.73 242	0.51 244	0.29 175	0.94 455	1.31 620	1.08 238	0.98 313	1.35 497	1.91 595	1.16 455	1.54 596	6.37 642	0.79 440	0.20 290	0.14 231	0.21 304	0.22 416	0.19 229	0.25 382

PS-NSSS	1.02 510	0.62 567	1.17 463	0.61 426	0.58 516	0.91 439	0.79 533	2.02 520	1.19 424	1.17 390	1.68 559	1.00 403	0.85 416	4.43 591	0.86 457	0.38 573	0.31 568	0.52 619	0.32 563	0.52 597	0.45 567

XPNet_ROB	1.02 510	0.56 546	1.33 500	0.75 563	0.58 516	1.11 497	1.13 601	1.77 448	1.29 494	1.88 607	1.43 493	1.63 558	1.13 536	2.04 494	1.69 588	0.40 582	0.31 568	0.33 549	0.29 537	0.37 535	0.37 527

YMNet	1.04 513	0.59 552	1.67 541	0.86 601	0.86 608	1.84 599	0.61 477	1.70 429	1.28 482	1.65 583	1.98 599	1.75 577	0.96 468	1.57 416	1.58 573	0.34 551	0.37 607	0.32 537	0.32 563	0.33 513	0.32 492

YMNet_1	1.04 513	0.59 552	1.67 541	0.86 601	0.86 608	1.84 599	0.61 477	1.70 429	1.28 482	1.65 583	1.98 599	1.75 577	0.96 468	1.57 416	1.58 573	0.34 551	0.37 607	0.32 537	0.32 563	0.33 513	0.32 492

iinet-f	1.04 513	0.50 522	4.24 632	0.58 382	0.43 416	1.78 595	0.70 508	1.29 329	1.16 410	1.25 439	1.42 489	1.57 546	1.42 585	1.47 401	1.70 590	0.26 461	0.23 506	0.20 264	0.20 345	0.26 434	0.26 404

RAFT-RH_RVC	1.04 513	0.26 169	0.76 258	0.53 292	0.29 175	0.80 391	0.32 152	0.85 148	1.12 385	2.04 622	4.63 661	1.03 415	0.57 285	5.93 627	0.52 322	0.20 290	0.13 146	0.26 464	0.20 345	0.16 106	0.19 220

CBMV	1.04 513	0.48 514	0.88 335	0.56 345	0.36 324	1.52 564	1.55 635	1.87 478	1.59 590	2.11 626	1.67 557	1.46 525	1.35 573	1.92 477	1.31 540	0.35 561	0.35 598	0.39 586	0.33 577	0.34 521	0.34 510
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
UGAM-zero	1.05 518	0.33 351	1.04 410	0.49 203	0.31 221	0.67 320	0.26 84	2.37 601	0.80 243	1.05 340	1.11 356	2.86 643	1.81 619	6.26 634	0.50 310	0.18 197	0.15 304	0.19 212	0.16 226	0.17 145	0.21 283

StereoDRNet	1.05 518	0.53 534	2.21 582	0.80 580	0.93 620	1.50 562	0.90 564	2.06 532	1.44 559	1.68 588	1.20 397	1.48 528	0.99 484	1.86 468	1.60 577	0.29 516	0.24 516	0.29 506	0.28 518	0.35 525	0.33 500

AIO-Stereo-zeroshot1	1.06 520	0.43 492	3.59 624	0.53 292	0.66 551	0.79 385	0.39 252	2.60 630	0.98 313	0.96 313	4.58 659	2.05 615	0.56 278	0.99 262	0.51 314	0.19 240	0.14 231	0.21 304	0.28 518	0.32 506	0.41 550

STrans-v2	1.06 520	0.31 310	1.02 404	0.52 269	0.33 275	0.67 320	0.78 524	2.66 637	1.26 470	1.15 382	1.46 499	1.37 508	1.40 580	6.68 647	0.46 276	0.19 240	0.13 146	0.21 304	0.18 285	0.18 190	0.21 283

DISCO	1.06 520	0.37 442	1.19 469	0.73 548	0.46 441	2.04 614	0.84 548	2.26 580	1.54 581	1.25 439	1.36 470	2.38 628	1.08 520	2.60 545	1.62 580	0.24 410	0.19 423	0.22 342	0.20 345	0.32 506	0.29 455

NCCL2	1.06 520	0.64 571	1.35 502	0.78 577	0.58 516	1.32 535	1.69 641	1.89 485	1.38 531	1.52 553	1.20 397	1.91 590	1.17 542	1.79 461	1.50 565	0.35 561	0.31 568	0.45 604	0.44 611	0.41 554	0.45 567

LALA_ROB	1.06 520	0.66 578	1.37 510	0.70 529	0.53 488	1.61 575	1.25 617	1.81 461	1.48 574	1.82 603	1.40 483	1.93 594	1.03 505	1.68 440	1.69 588	0.38 573	0.28 551	0.43 599	0.37 594	0.43 560	0.38 535

TCMNet	1.07 525	0.66 578	2.49 593	0.92 617	1.32 653	1.14 503	0.67 495	1.91 491	1.29 494	1.20 414	1.57 537	1.29 489	0.96 468	2.23 513	1.59 576	0.32 534	0.31 568	0.38 582	0.35 587	0.43 560	0.40 546

PSMNet-RUCA	1.07 525	1.06 621	1.64 538	1.23 646	1.10 637	1.39 548	0.65 489	1.91 491	1.43 556	0.95 310	1.52 521	0.99 397	0.83 408	1.28 347	1.01 500	0.71 643	0.34 591	0.99 654	0.61 641	1.01 644	0.67 620

RAFT + AFF	1.07 525	0.47 508	1.36 507	0.68 506	0.50 466	1.20 521	1.22 613	2.58 628	1.26 470	1.33 483	1.56 533	1.19 459	1.49 594	3.89 584	1.01 500	0.22 361	0.26 535	0.30 518	0.27 507	0.29 473	0.32 492

DRN-Test	1.07 525	0.49 519	1.95 564	0.75 563	0.81 600	1.61 575	0.78 524	2.26 580	1.53 579	1.84 604	1.35 466	1.42 514	1.04 511	2.26 517	1.61 578	0.28 500	0.23 506	0.31 525	0.30 549	0.33 513	0.33 500

TDLM	1.08 529	0.50 522	1.01 401	0.69 519	0.54 495	0.91 439	1.40 626	1.60 402	1.36 524	1.17 390	1.40 483	1.07 425	1.00 491	6.19 630	0.85 456	0.34 551	0.22 477	0.35 565	0.26 488	0.38 541	0.29 455

Wz-Net-LNSev-Ref	1.09 530	0.46 503	2.61 600	0.71 534	0.65 545	2.00 611	0.78 524	2.07 534	1.47 570	1.62 578	1.47 502	1.53 539	1.29 564	2.10 502	1.65 586	0.24 410	0.14 231	0.20 264	0.16 226	0.28 456	0.28 441

FAT-Stereo	1.10 531	0.43 492	1.46 515	0.74 554	0.60 526	1.13 500	0.92 569	2.06 532	1.71 603	1.75 595	2.00 602	2.02 608	1.47 591	2.02 493	1.26 535	0.44 601	0.36 602	0.34 557	0.29 537	0.36 529	0.57 604

CVANet_RVC	1.10 531	0.49 519	1.15 448	0.65 468	0.54 495	0.93 451	1.00 586	1.69 425	1.36 524	1.42 526	1.39 478	1.24 475	1.17 542	6.22 632	0.80 447	0.35 561	0.24 516	0.35 565	0.30 549	0.44 571	0.32 492

APVNet	1.11 533	0.59 552	1.95 564	0.87 604	0.77 588	1.90 604	0.82 545	2.03 524	1.15 403	1.14 380	1.43 493	1.55 542	1.12 535	3.03 559	1.62 580	0.32 534	0.34 591	0.42 598	0.36 590	0.36 529	0.41 550

GANetREF_RVC	1.11 533	0.90 610	1.56 530	0.88 606	0.53 488	1.41 554	1.35 623	1.91 491	1.54 581	1.28 462	1.32 451	1.46 525	1.23 553	2.04 494	1.00 499	0.57 629	0.45 628	0.67 640	0.52 629	0.91 640	0.62 615
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
GCST	1.13 535	1.50 650	1.17 463	1.74 658	1.17 647	1.29 533	0.30 124	1.55 385	1.21 435	1.31 474	0.97 294	0.99 397	0.48 205	2.38 529	0.54 341	1.24 661	0.70 660	1.31 661	0.86 655	1.03 646	0.92 642

GASNet	1.13 535	1.10 628	3.29 619	1.00 632	0.68 559	0.82 401	0.67 495	1.85 474	1.38 531	1.39 514	1.25 421	1.25 476	1.20 552	2.72 550	1.62 580	0.46 606	0.26 535	0.36 575	0.34 583	0.55 607	0.33 500

anonymity	1.14 537	0.98 618	1.24 483	1.09 637	1.13 640	1.08 490	0.90 564	2.02 520	1.23 449	1.32 477	1.27 432	1.27 487	1.09 523	1.16 321	1.03 506	1.02 652	1.01 676	0.97 651	0.97 660	0.98 642	1.01 644

PA-Net	1.14 537	0.63 568	2.12 576	0.67 495	0.75 582	1.19 520	0.91 567	1.91 491	1.46 569	1.18 401	1.23 414	1.33 500	1.17 542	4.31 589	1.41 555	0.29 516	0.46 632	0.33 549	0.50 625	0.33 513	0.57 604
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
edge stereo	1.15 539	0.54 538	1.50 520	0.73 548	0.66 551	1.18 519	0.84 548	2.13 550	1.41 545	1.73 592	1.84 584	2.53 634	1.46 589	2.46 532	1.35 550	0.43 592	0.41 619	0.54 624	0.36 590	0.43 560	0.50 583

RASNet	1.16 540	0.34 380	1.11 436	0.73 548	0.86 608	1.00 473	0.60 471	1.56 389	1.43 556	1.07 349	1.37 471	2.08 616	1.44 588	7.00 652	1.56 571	0.20 290	0.17 369	0.17 143	0.19 310	0.19 229	0.19 220

DANet	1.16 540	0.64 571	1.52 525	0.88 606	0.74 577	1.52 564	0.52 406	1.68 416	1.21 435	1.81 601	1.55 527	2.02 608	1.11 529	3.30 570	2.28 613	0.34 551	0.31 568	0.40 592	0.30 549	0.46 581	0.54 593
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
UGAM	1.17 542	0.29 249	1.08 426	0.55 323	0.43 416	0.69 334	0.71 511	1.14 267	1.35 515	1.00 322	1.49 506	1.90 588	0.86 424	9.61 681	0.89 466	0.21 326	0.19 423	0.30 518	0.25 471	0.20 281	0.18 176

Wz-Net-LNSev	1.17 542	0.72 593	4.71 636	0.66 481	0.84 605	1.72 582	1.13 601	1.97 509	1.43 556	1.34 490	1.32 451	1.66 561	1.30 567	1.44 394	1.51 567	0.29 516	0.26 535	0.24 404	0.23 448	0.33 513	0.35 519

S-Stereo	1.17 542	0.48 514	2.25 586	0.83 591	0.81 600	1.22 523	1.17 608	2.12 542	2.08 630	1.47 543	2.13 609	1.55 542	1.16 538	2.09 501	1.46 561	0.42 591	0.40 618	0.35 565	0.32 563	0.45 574	0.73 629

MaskLacGwcNet_RVC	1.17 542	1.06 621	1.28 492	0.88 606	0.69 562	1.92 606	0.92 569	1.71 433	1.14 397	1.17 390	1.26 423	1.49 530	0.80 397	2.04 494	0.86 457	2.02 665	0.34 591	0.79 644	0.36 590	1.38 656	1.33 656

RP	1.17 542	0.54 538	1.48 518	0.93 623	1.05 634	1.14 503	0.85 555	1.99 514	1.70 601	1.72 591	2.07 606	1.91 590	1.93 626	2.00 490	1.37 552	0.55 627	0.37 607	0.48 612	0.37 594	0.46 581	0.46 572

z-ln-s-r	1.18 547	0.61 560	2.91 607	0.54 307	0.56 508	0.81 399	0.86 557	1.72 437	1.55 587	1.18 401	1.62 546	1.37 508	1.16 538	3.67 578	3.77 640	0.20 290	0.15 304	0.21 304	0.17 259	0.29 473	0.24 359

ccnet	1.19 548	0.71 590	1.36 507	0.81 584	0.75 582	1.72 582	1.13 601	1.98 510	1.31 505	1.52 553	1.84 584	1.75 577	1.36 575	2.01 491	2.04 603	0.57 629	0.54 646	0.57 632	0.56 634	0.60 616	0.60 613

Nwc_Net	1.19 548	0.53 534	2.34 588	0.92 617	0.81 600	1.49 561	0.70 508	2.28 590	1.32 508	1.41 522	2.27 615	2.03 611	1.76 616	2.05 498	1.46 561	0.43 592	0.30 563	0.43 599	0.46 616	0.39 546	0.40 546

NCC-stereo	1.20 550	0.60 555	1.84 554	0.88 606	0.95 624	1.32 535	0.94 575	2.14 552	1.36 524	1.43 530	1.79 575	1.93 594	2.13 639	2.54 542	1.41 555	0.49 614	0.38 612	0.45 604	0.59 638	0.43 560	0.45 567

Abc-Net	1.20 550	0.60 555	1.84 554	0.88 606	0.95 624	1.32 535	0.94 575	2.14 552	1.36 524	1.43 530	1.79 575	1.93 594	2.13 639	2.54 542	1.41 555	0.49 614	0.38 612	0.45 604	0.59 638	0.43 560	0.45 567
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
Wz-Net-MNSev	1.21 552	0.66 578	3.44 622	0.69 519	0.73 569	1.93 607	1.44 628	2.16 560	1.59 590	1.85 606	1.49 506	1.50 533	1.34 572	2.05 498	1.54 570	0.27 482	0.24 516	0.28 494	0.28 518	0.35 525	0.32 492

RGC	1.22 553	0.82 604	1.71 544	0.95 628	0.98 629	1.53 567	0.80 536	2.18 569	1.35 515	1.69 589	1.94 596	2.03 611	1.66 606	2.36 525	1.50 565	0.46 606	0.36 602	0.59 635	0.48 620	0.49 591	0.49 579

stereogan	1.22 553	0.45 500	2.03 570	0.87 604	0.85 606	2.52 632	0.72 512	1.98 510	1.78 611	1.92 611	1.94 596	2.31 625	1.42 585	2.10 502	1.14 516	0.38 573	0.36 602	0.39 586	0.32 563	0.52 597	0.49 579

AANet_RVC	1.22 553	0.60 555	1.94 560	0.69 519	0.46 441	0.75 360	0.69 501	1.51 372	1.57 588	1.36 502	1.90 593	1.51 536	0.87 433	7.23 656	1.89 600	0.26 461	0.19 423	0.19 212	0.16 226	0.23 379	0.37 527

HSM	1.22 553	0.34 380	0.81 281	0.61 426	0.39 364	1.22 523	0.63 485	2.45 610	1.25 461	1.32 477	1.26 423	1.91 590	1.08 520	9.21 677	0.75 424	0.23 388	0.17 369	0.20 264	0.16 226	0.22 354	0.24 359

Syn2CoEx	1.23 557	0.80 600	3.07 613	0.83 591	0.68 559	1.39 548	0.87 561	2.23 577	1.57 588	1.28 462	1.58 539	1.42 514	1.57 598	3.79 582	1.48 564	0.36 568	0.32 581	0.34 557	0.30 549	0.30 488	0.41 550

AF-Net	1.23 557	0.56 546	2.31 587	0.88 606	0.93 620	1.41 554	0.73 515	2.27 588	1.71 603	1.76 598	2.42 623	2.00 604	1.70 609	1.98 486	1.62 580	0.50 618	0.29 559	0.49 614	0.33 577	0.40 550	0.34 510

NaN_ROB	1.23 557	0.63 568	1.76 547	0.67 495	0.50 466	1.59 574	2.00 655	1.87 478	1.52 578	2.14 628	1.26 423	1.40 513	1.09 523	4.60 595	1.75 593	0.28 500	0.34 591	0.28 494	0.29 537	0.30 488	0.37 527

DGSMNet	1.24 560	0.84 607	3.20 615	0.91 616	0.92 617	1.39 548	1.34 622	2.46 614	1.44 559	1.34 490	1.66 555	1.50 533	1.03 505	1.85 465	1.30 539	0.48 612	0.48 635	0.55 628	0.51 628	0.78 633	0.79 635

RYNet	1.24 560	0.52 532	1.57 532	0.73 548	0.97 627	1.74 587	0.95 578	2.09 538	1.54 581	1.44 533	1.18 391	1.94 598	1.29 564	4.57 594	1.93 601	0.27 482	0.23 506	0.35 565	0.27 507	0.57 610	0.59 610

aanetorigin	1.26 562	0.85 608	3.00 611	0.72 540	0.80 596	1.08 490	1.05 592	1.12 258	1.39 539	3.53 665	2.60 631	1.72 570	1.73 613	1.98 486	1.77 596	0.26 461	0.24 516	0.26 464	0.25 471	0.38 541	0.51 587

GwcNet	1.26 562	0.63 568	5.13 638	0.81 584	1.15 644	1.73 585	0.69 501	1.84 467	1.53 579	1.51 551	1.71 565	1.72 570	1.09 523	2.20 511	1.61 578	0.31 526	0.30 563	0.29 506	0.27 507	0.30 488	0.41 550

Consistency-Raft	1.27 564	1.01 620	2.17 579	1.04 634	1.20 649	0.96 467	1.00 586	1.84 467	1.95 623	1.38 510	2.11 608	1.44 520	1.03 505	1.18 327	1.40 554	0.73 644	0.83 662	0.89 648	0.99 663	1.33 653	0.95 643

NOSS_ROB	1.29 565	0.49 519	0.68 210	0.60 409	0.40 379	1.09 495	0.77 521	1.94 501	1.44 559	1.04 337	1.46 499	1.10 440	0.81 401	10.57 691	0.78 435	0.46 606	0.43 625	0.48 612	0.45 614	0.45 574	0.43 562

SGM-Forest	1.29 565	0.40 475	0.74 249	0.54 307	0.37 336	1.55 569	1.26 618	1.82 463	1.39 539	2.22 629	1.81 581	1.64 559	1.02 503	7.65 662	1.20 523	0.39 580	0.37 607	0.39 586	0.34 583	0.37 535	0.34 510
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
WQFJA1++	1.34 567	0.23 73	0.51 93	0.40 56	0.29 175	0.46 120	0.20 14	0.67 55	0.31 22	0.40 118	0.39 61	0.34 85	0.39 135	0.66 138	0.28 63	0.19 240	0.13 146	0.16 93	0.13 114	20.39 705	0.17 152

Anonymous_2	1.37 568	0.56 546	0.94 369	0.57 367	0.62 536	1.04 478	0.65 489	1.82 463	1.01 329	1.00 322	0.79 248	1.42 514	1.27 560	1.06 289	0.83 451	0.62 635	0.67 657	1.05 657	9.88 704	1.09 649	0.55 599

SQANet	1.38 569	0.95 616	1.37 510	1.89 661	1.47 658	1.44 558	0.81 541	1.89 485	1.13 391	1.34 490	1.26 423	1.28 488	1.02 503	1.64 434	0.91 474	2.55 672	0.35 598	1.47 662	0.56 634	2.48 665	1.74 662

PWC_ROB	1.39 570	0.93 615	4.07 630	0.77 573	0.83 603	1.16 510	0.53 412	1.87 478	2.01 626	2.36 634	3.06 642	1.65 560	1.60 599	2.65 547	2.29 615	0.34 551	0.23 506	0.36 575	0.25 471	0.39 546	0.49 579

PWCDC_ROB	1.39 570	0.91 613	2.10 574	1.08 636	0.92 617	1.72 582	0.58 455	2.03 524	3.30 662	1.32 477	4.87 664	1.21 462	1.71 611	1.98 486	1.75 593	0.65 638	0.26 535	0.29 506	0.25 471	0.56 608	0.41 550

GANet	1.41 572	0.52 532	1.18 468	0.74 554	0.48 454	1.40 552	1.69 641	1.87 478	1.28 482	1.56 564	2.39 621	1.56 544	1.25 557	9.13 675	1.20 523	0.31 526	0.32 581	0.34 557	0.29 537	0.40 550	0.33 500

PDISCO_ROB	1.41 572	0.73 596	2.04 571	1.40 649	1.46 657	2.83 646	1.07 595	2.64 632	2.11 632	1.41 522	1.50 513	1.73 572	0.99 484	2.83 555	1.46 561	1.03 653	0.27 545	0.54 624	0.47 618	0.77 632	0.84 639

w-ln-seven-2	1.42 574	0.69 586	6.86 647	0.71 534	0.62 536	1.23 525	0.92 569	1.84 467	1.59 590	1.74 593	1.59 543	1.49 530	1.40 580	3.69 579	2.22 609	0.27 482	0.26 535	0.29 506	0.26 488	0.34 521	0.33 500

LL-Strereo	1.42 574	0.44 499	2.02 567	0.62 435	1.07 635	0.73 350	0.65 489	2.02 520	1.21 435	1.60 573	1.62 546	2.02 608	2.10 634	9.67 682	1.07 509	0.22 361	0.20 440	0.27 478	0.24 462	0.23 379	0.33 500

SHD	1.42 574	0.81 603	2.79 605	0.98 630	0.92 617	1.97 608	0.68 498	2.43 608	2.55 643	2.54 643	1.72 566	2.01 607	1.62 600	2.14 506	2.70 623	0.40 582	0.33 587	0.39 586	0.40 600	0.48 587	0.54 593

RTSC	1.43 577	0.89 609	3.62 626	0.94 626	0.64 540	1.85 601	0.69 501	2.20 574	2.04 629	2.22 629	1.70 563	1.67 563	1.27 560	2.53 541	4.48 648	0.33 541	0.25 528	0.27 478	0.29 537	0.38 541	0.40 546

UDG	1.47 578	2.69 683	1.13 441	1.45 654	1.65 660	1.34 542	0.79 533	1.75 444	1.27 474	1.29 466	1.74 568	1.99 603	1.39 579	1.66 437	1.51 567	0.91 649	0.55 648	2.30 670	0.76 649	1.99 658	1.20 652

MFMNet_re	1.47 578	1.20 634	2.50 594	1.46 655	1.08 636	1.58 573	1.51 631	1.96 508	1.87 617	2.31 633	2.20 612	1.51 536	1.88 624	1.57 416	1.34 548	0.94 650	0.83 662	0.84 647	0.80 652	1.00 643	1.06 647

PASM	1.48 580	1.08 624	3.96 629	0.93 623	0.93 620	1.17 517	1.19 610	1.77 448	1.65 596	1.90 608	1.52 521	1.75 577	1.42 585	4.54 593	1.52 569	0.64 637	0.68 659	0.69 642	0.79 651	0.70 628	0.74 630

ADCRef	1.50 581	0.61 560	3.83 628	0.76 571	0.77 588	1.91 605	0.77 521	2.16 560	1.34 512	1.63 580	1.59 543	1.35 503	1.40 580	1.79 461	8.32 668	0.25 434	0.21 458	0.32 537	0.31 555	0.31 495	0.32 492

XQC	1.51 582	0.98 618	3.20 615	0.92 617	0.76 587	2.01 612	1.17 608	2.53 625	1.99 625	2.01 621	1.54 524	2.00 604	1.54 596	3.16 563	3.46 637	0.49 614	0.31 568	0.45 604	0.40 600	0.71 630	0.62 615

DStereoRT	1.52 583	0.36 421	3.37 620	0.69 519	0.54 495	2.05 617	0.59 463	1.85 474	1.21 435	1.38 510	1.46 499	0.84 338	1.27 560	6.33 640	1.07 509	0.24 410	0.19 423	4.29 694	2.08 686	0.25 420	0.39 540

CC-Net-ROB	1.53 584	1.31 643	1.68 543	0.92 617	0.80 596	1.75 588	0.99 584	2.04 527	1.27 474	1.12 363	1.62 546	1.20 461	0.98 481	7.82 664	0.92 478	1.15 660	0.41 619	2.20 668	0.46 616	1.37 655	0.56 601

FINET	1.54 585	0.67 582	7.28 650	0.76 571	0.97 627	1.42 557	1.38 625	2.80 647	3.12 658	1.23 432	1.68 559	1.04 416	1.11 529	3.35 571	1.78 597	0.43 592	0.37 607	0.32 537	0.29 537	0.43 560	0.41 550

test_xeample	1.55 586	0.31 310	0.94 369	0.54 307	0.31 221	0.94 455	0.58 455	2.40 605	1.40 541	1.29 466	1.55 527	0.89 358	0.88 439	1.72 447	15.94 691	0.22 361	0.22 477	0.22 342	0.21 388	0.23 379	0.25 382

w-ln-seven	1.56 587	0.83 606	5.96 642	0.78 577	0.74 577	2.64 639	1.01 589	2.13 550	2.03 627	2.09 625	1.76 570	1.84 586	1.27 560	2.98 558	3.23 634	0.29 516	0.26 535	0.31 525	0.30 549	0.41 554	0.38 535

DDUNet	1.56 587	2.70 684	1.35 502	1.79 659	1.88 663	1.82 597	0.91 567	1.84 467	1.20 428	1.40 520	1.79 575	1.62 554	1.17 542	1.59 424	1.22 528	1.11 657	0.76 661	2.38 673	0.94 657	2.12 659	1.53 660

CrosDoStereo	1.56 587	0.26 169	0.78 269	0.51 244	0.29 175	0.66 314	11.86 691	1.18 289	1.00 326	1.35 497	1.76 570	0.99 397	1.83 621	6.64 645	0.83 451	0.19 240	0.15 304	0.20 264	0.22 416	0.18 190	0.25 382

DeepStereo_LL	1.56 587	0.26 169	0.78 269	0.51 244	0.29 175	0.66 314	11.86 691	1.18 289	1.00 326	1.35 497	1.76 570	0.99 397	1.83 621	6.64 645	0.83 451	0.19 240	0.15 304	0.20 264	0.22 416	0.18 190	0.25 382

xxxx	1.61 591	0.32 331	0.98 388	0.58 382	0.31 221	1.15 507	0.43 307	2.43 608	1.41 545	1.17 390	1.40 483	1.21 462	0.86 424	1.94 480	16.68 693	0.24 410	0.24 516	0.21 304	0.20 345	0.23 379	0.27 425

CSAN	1.61 591	0.67 582	3.24 618	0.74 554	0.52 480	1.77 591	1.74 646	1.98 510	1.94 622	2.47 641	2.33 619	1.93 594	2.04 631	6.45 643	1.95 602	0.43 592	0.36 602	0.41 597	0.42 604	0.43 560	0.44 565

MFN_U_SF_RVC	1.62 593	0.96 617	4.36 634	0.92 617	0.69 562	2.62 638	1.10 597	2.50 621	1.74 606	1.99 620	1.86 589	2.45 632	1.78 618	3.08 561	2.84 626	0.54 623	0.50 642	0.56 630	0.60 640	0.60 616	0.67 620

SDNR	1.66 594	0.55 542	2.36 589	0.56 345	0.58 516	3.79 664	0.45 344	1.78 450	1.40 541	1.38 510	2.45 626	1.13 450	0.96 468	11.03 692	1.31 540	0.67 640	0.64 654	0.43 599	0.32 563	0.71 630	0.76 633

otaku	1.67 595	1.18 632	1.56 530	2.27 664	1.59 659	1.98 609	1.23 615	2.23 577	1.37 529	1.48 548	1.63 552	1.73 572	1.23 553	1.85 465	1.09 511	2.96 675	0.58 652	1.74 663	0.61 641	2.94 672	2.15 667

222	1.67 595	0.31 310	0.93 361	0.59 401	0.31 221	1.05 481	0.43 307	2.39 603	1.47 570	1.37 504	1.55 527	0.94 379	0.94 461	1.98 486	17.76 694	0.24 410	0.22 477	0.21 304	0.20 345	0.22 354	0.26 404

Wz-Net-SNSev	1.68 597	1.45 646	8.71 660	0.71 534	0.67 557	1.35 543	1.51 631	2.15 558	1.47 570	1.51 551	1.68 559	2.27 621	1.38 577	4.23 586	2.36 617	0.32 534	0.29 559	0.31 525	0.33 577	0.43 560	0.39 540

DeepPrunerF	1.68 597	0.82 604	6.82 646	0.94 626	1.20 649	0.91 439	0.97 580	2.50 621	5.19 679	1.22 429	1.30 444	1.18 457	1.29 564	4.96 604	1.75 593	0.43 592	0.35 598	0.52 619	0.48 620	0.43 560	0.42 558

psmorigin	1.69 599	0.74 598	13.13 672	0.70 529	0.60 526	1.16 510	0.79 533	1.69 425	1.25 461	2.07 624	1.77 573	2.23 618	1.51 595	2.14 506	1.45 559	0.39 580	0.41 619	0.34 557	0.33 577	0.45 574	0.63 617

G-Net	1.71 600	0.67 582	2.09 573	1.14 642	0.75 582	2.96 651	0.89 563	1.58 395	1.30 498	2.76 648	8.12 683	2.29 623	2.51 652	1.94 480	2.23 611	0.49 614	0.45 628	0.45 604	0.31 555	0.62 620	0.59 610

AANet	1.72 601	1.32 644	5.46 640	0.70 529	0.73 569	1.52 564	0.85 555	1.95 504	3.12 658	3.12 660	3.30 645	2.91 644	2.23 643	2.48 538	2.27 612	0.44 601	0.31 568	0.34 557	0.31 555	0.47 585	0.58 607

Ntro	1.72 601	1.21 635	1.62 535	2.54 671	1.86 662	2.09 618	1.14 604	2.08 535	1.38 531	1.23 432	1.62 546	1.62 554	1.33 571	2.04 494	1.21 527	3.09 676	0.56 649	1.82 665	0.65 643	2.97 675	2.25 669

z-mn7	1.77 603	1.06 621	7.02 649	0.74 554	0.54 495	2.58 634	1.03 590	1.90 489	2.73 654	1.61 574	3.00 640	1.96 600	1.40 580	5.23 608	2.87 627	0.31 526	0.25 528	0.27 478	0.25 471	0.34 521	0.35 519

FBW_ROB	1.78 604	0.66 578	1.90 559	0.72 540	0.66 551	1.79 596	1.07 595	2.79 645	1.77 607	1.84 604	1.79 575	1.98 602	1.37 576	12.42 694	2.22 609	0.36 568	0.38 612	0.57 632	0.39 598	0.46 581	0.51 587

SPS-STEREO	1.78 604	1.09 626	1.52 525	1.22 645	1.14 642	1.87 603	1.11 598	2.27 588	1.70 601	3.17 662	2.39 621	2.84 642	1.93 626	4.41 590	2.93 628	1.04 655	0.99 675	0.97 651	0.94 657	1.03 646	1.05 646
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MFN_U_SF_DS_RVC	1.80 606	1.11 629	4.33 633	0.84 595	0.77 588	3.70 659	2.41 674	2.04 527	1.85 616	1.75 595	1.90 593	1.92 593	1.25 557	7.33 657	1.45 559	0.47 610	0.47 633	0.53 623	0.77 650	0.50 593	0.55 599

SAMSARA	1.80 606	0.90 610	3.37 620	1.28 648	1.13 640	3.71 660	2.33 669	2.53 625	1.93 621	3.17 662	1.73 567	2.99 645	1.68 608	3.53 574	2.46 619	0.47 610	0.54 646	0.43 599	0.47 618	0.59 613	0.64 618

DStereoO	1.82 608	1.21 635	2.98 610	1.42 653	0.88 615	1.54 568	4.03 683	1.90 489	2.15 635	1.56 564	1.82 582	1.75 577	4.06 673	1.76 452	2.15 607	2.39 670	0.52 643	0.97 651	0.43 608	2.24 661	0.68 624

PVD	1.82 608	0.91 613	3.02 612	1.03 633	0.94 623	2.61 637	1.14 604	2.78 644	3.40 664	3.08 659	2.75 634	2.39 630	2.49 651	2.81 553	3.66 639	0.48 612	0.49 641	0.59 635	0.49 623	0.60 616	0.81 637

ADCL	1.82 608	0.70 588	4.57 635	0.70 529	0.63 539	2.56 633	1.77 648	2.08 535	1.77 607	1.95 617	1.89 591	2.04 613	1.88 624	2.36 525	9.55 674	0.27 482	0.25 528	0.35 565	0.32 563	0.39 546	0.39 540

zh-mn7	1.84 611	1.51 651	9.67 664	0.70 529	0.54 495	1.47 560	0.84 548	1.93 499	2.13 634	2.50 642	2.70 633	1.67 563	1.35 573	4.75 601	3.14 633	0.32 534	0.27 545	0.27 478	0.27 507	0.32 506	0.39 540

AAGNet	1.84 611	0.30 279	0.79 273	0.66 481	0.32 255	0.65 309	0.50 393	1.02 207	1.01 329	1.47 543	1.21 404	0.99 397	1.16 538	2.76 552	22.69 701	0.24 410	0.13 146	0.22 342	0.20 345	0.24 408	0.16 119

ff1	1.88 613	0.36 421	1.51 521	0.56 345	0.40 379	0.76 366	0.59 463	1.08 238	2.62 646	1.19 409	1.49 506	1.07 425	0.85 416	9.88 686	13.82 685	0.21 326	0.13 146	0.31 525	0.28 518	0.20 281	0.23 335

MDST_ROB	1.88 613	0.40 475	1.71 544	0.93 623	0.60 526	4.27 671	1.23 615	3.99 667	1.44 559	4.61 676	2.63 632	1.44 520	1.03 505	9.78 683	1.62 580	0.33 541	0.26 535	0.37 578	0.33 577	0.31 495	0.34 510

SGM_RVC	1.88 613	0.40 475	0.90 349	0.63 446	0.30 199	2.81 645	1.26 618	2.73 640	1.81 614	4.09 668	2.85 637	3.88 659	3.19 660	8.42 671	2.44 618	0.33 541	0.31 568	0.30 518	0.28 518	0.31 495	0.31 483
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
mmx	1.89 616	0.36 421	1.51 521	0.56 345	0.40 379	0.76 366	0.59 463	2.32 592	1.41 545	1.19 409	1.49 506	1.07 425	0.85 416	9.88 686	13.82 685	0.25 434	0.21 458	0.31 525	0.28 518	0.32 506	0.29 455

xxx	1.89 616	0.36 421	1.51 521	0.56 345	0.40 379	0.76 366	0.59 463	2.32 592	1.41 545	1.19 409	1.49 506	1.07 425	0.85 416	9.88 686	13.82 685	0.25 434	0.21 458	0.31 525	0.28 518	0.32 506	0.29 455

DPSNet	1.91 618	0.64 571	5.95 641	0.73 548	0.59 522	2.04 614	1.61 639	3.84 665	1.96 624	1.54 559	1.39 478	2.27 621	3.32 663	4.95 603	4.79 651	0.50 618	0.31 568	0.29 506	0.26 488	0.67 625	0.54 593

test_sample9	1.96 619	0.51 526	1.35 502	0.58 382	0.40 379	1.07 486	0.80 536	1.99 514	1.27 474	1.25 439	1.22 406	1.09 436	1.01 494	2.46 532	8.57 669	0.59 632	12.85 706	0.62 637	0.67 645	0.45 574	0.48 574

1111x	1.96 619	0.32 331	1.54 529	0.54 307	0.30 199	1.00 473	0.69 501	2.47 615	1.33 510	1.21 421	1.44 495	1.21 462	1.11 529	8.49 672	16.14 692	0.22 361	0.23 506	0.22 342	0.23 448	0.25 420	0.26 404

ADCPNet	1.97 621	0.78 599	9.38 662	0.74 554	0.61 532	2.73 643	1.36 624	2.11 541	1.66 597	1.92 611	1.70 563	2.45 632	2.07 632	2.50 539	6.84 663	0.38 573	0.38 612	0.38 582	0.43 608	0.47 585	0.50 583

zh-sn7	2.00 622	1.73 662	9.50 663	0.77 573	0.73 569	1.77 591	1.32 621	2.08 535	1.66 597	1.91 609	2.48 628	1.81 584	2.25 644	5.74 621	4.07 644	0.33 541	0.33 587	0.32 537	0.32 563	0.44 571	0.46 572

WCMA_ROB	2.05 623	0.55 542	1.77 548	0.74 554	0.61 532	2.24 623	1.56 636	2.17 568	1.79 612	4.16 672	6.36 671	5.66 672	4.66 676	3.19 564	2.77 624	0.55 627	0.45 628	0.40 592	0.43 608	0.48 587	0.50 583

RainbowNet	2.06 624	1.86 664	1.97 566	2.86 674	2.25 669	2.03 613	1.79 649	2.77 642	1.92 620	1.54 559	1.84 584	1.95 599	1.73 613	2.23 513	1.38 553	3.40 682	0.86 667	2.39 675	1.00 664	2.94 672	2.42 671

MSMD_ROB	2.08 625	0.61 560	1.15 448	0.71 534	0.62 536	4.00 666	0.93 573	1.94 501	1.79 612	4.71 678	4.60 660	8.14 682	3.87 671	3.75 581	1.65 586	0.54 623	0.48 635	0.55 628	0.58 636	0.53 602	0.52 589

Selective-IGEV-i16pc	2.09 626	0.31 310	19.73 687	0.57 367	0.39 364	2.72 641	1.47 629	1.46 363	1.31 505	0.83 278	1.23 414	1.05 420	0.63 327	7.69 663	0.83 451	0.41 586	0.22 477	0.22 342	0.23 448	0.22 354	0.24 359

Wz-Net-TNSev	2.10 627	2.71 685	9.30 661	0.72 540	0.65 545	2.41 631	1.81 653	2.45 610	1.77 607	1.62 578	1.56 533	2.56 635	2.01 628	5.30 609	4.46 647	0.41 586	0.38 612	0.33 549	0.37 594	0.54 605	0.64 618

ADCMid	2.11 628	0.90 610	8.39 658	0.75 563	0.69 562	1.98 609	1.14 604	2.18 569	1.67 599	2.85 650	1.85 587	2.35 627	2.02 630	2.35 524	10.58 679	0.34 551	0.32 581	0.39 586	0.44 611	0.51 596	0.53 592

ADCP+	2.12 629	0.56 546	10.01 665	0.68 506	0.91 616	2.25 624	1.04 591	1.92 497	1.50 577	1.58 569	1.34 461	1.73 572	1.62 600	2.27 518	13.20 682	0.25 434	0.22 477	0.32 537	0.29 537	0.38 541	0.34 510

WZ-Net	2.14 630	1.08 624	11.68 671	0.89 613	0.78 592	1.76 589	1.59 638	2.39 603	2.03 627	2.11 626	1.95 598	2.30 624	2.28 645	5.94 628	3.86 643	0.35 561	0.27 545	0.29 506	0.32 563	0.52 597	0.50 583

AnyNet_C32	2.14 630	1.45 646	7.38 651	0.95 628	1.12 638	2.23 622	2.34 670	2.10 540	1.54 581	2.44 637	1.79 575	2.04 613	1.66 606	2.69 548	10.48 678	0.38 573	0.35 598	0.35 565	0.42 604	0.50 593	0.60 613

NVStereoNet_ROB	2.17 632	1.18 632	3.51 623	1.14 642	1.26 652	1.57 572	1.51 631	2.19 571	2.11 632	2.04 622	4.80 662	3.17 652	2.11 637	7.97 666	2.10 604	1.12 658	0.94 672	1.10 658	1.34 671	0.95 641	1.31 653
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MSC_U_SF_DS_RVC	2.22 633	1.29 642	4.14 631	1.10 638	0.78 592	5.00 674	2.38 673	2.47 615	2.67 651	1.94 615	2.28 616	2.66 639	1.70 609	9.10 674	2.29 615	0.68 642	0.52 643	0.68 641	0.71 648	1.17 651	0.81 637

SANet	2.26 634	0.70 588	6.94 648	0.69 519	0.46 441	2.76 644	1.76 647	2.61 631	5.84 682	2.45 638	3.52 649	3.71 656	3.38 665	5.90 625	2.14 606	0.34 551	0.31 568	0.32 537	0.29 537	0.54 605	0.43 562

test_sample8	2.29 635	0.51 526	1.35 502	0.58 382	0.40 379	1.07 486	0.80 536	2.03 524	1.22 444	2.28 632	1.33 457	4.98 670	2.51 652	2.46 532	8.57 669	0.59 632	12.85 706	0.62 637	0.67 645	0.45 574	0.48 574

Selective-IGEV-i16pb	2.30 636	0.35 409	19.92 688	0.60 409	0.40 379	2.59 636	1.50 630	3.09 654	1.91 619	0.98 316	1.68 559	1.37 508	0.99 484	8.11 668	0.96 492	0.38 573	0.21 458	0.22 342	0.26 488	0.25 420	0.29 455

ADCS	2.35 637	1.26 639	6.54 645	0.85 598	0.77 588	2.18 621	1.79 649	2.47 615	2.20 636	2.80 649	2.14 611	2.38 628	2.09 633	2.81 553	13.83 688	0.43 592	0.41 619	0.40 592	0.45 614	0.59 613	0.67 620

MeshStereo	2.36 638	0.60 555	1.05 415	0.63 446	0.51 475	2.58 634	0.99 584	3.46 659	2.21 637	7.38 690	5.06 666	7.50 677	3.10 659	7.02 653	2.54 620	0.44 601	0.44 626	0.45 604	0.40 600	0.43 560	0.45 567
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
AnyNet_C01	2.38 639	2.21 674	10.17 666	0.99 631	0.79 594	3.12 652	2.37 671	2.69 639	1.89 618	2.58 645	2.44 625	2.70 640	1.86 623	3.65 575	7.12 664	0.41 586	0.41 619	0.40 592	0.42 604	0.68 626	0.79 635

DispFullNet	2.39 640	2.89 686	3.74 627	3.09 679	2.27 671	2.04 614	0.84 548	2.19 571	1.73 605	2.54 643	1.98 599	2.23 618	5.83 679	3.44 573	1.84 599	1.03 653	0.33 587	2.65 681	1.97 683	2.87 671	2.34 670

EDNetEfficient	2.40 641	1.14 630	8.59 659	0.77 573	0.73 569	1.06 484	1.53 634	1.54 382	4.06 670	4.87 679	2.81 635	2.23 618	3.53 666	3.04 560	9.65 675	0.27 482	0.24 516	0.27 478	0.31 555	0.70 628	0.67 620

MSAF-DinoV2	2.45 642	1.88 667	17.19 680	0.89 613	0.52 480	1.39 548	0.97 580	2.84 648	1.77 607	1.55 562	1.65 554	3.60 655	2.28 645	5.74 621	4.64 650	0.28 500	0.17 369	0.26 464	0.28 518	0.49 591	0.54 593

FCDSN-DC	2.47 643	0.65 577	1.00 398	0.85 598	0.75 582	2.26 625	0.97 580	2.31 591	1.83 615	5.52 685	7.65 678	7.72 680	7.70 686	4.43 591	2.64 621	0.52 621	0.48 635	0.52 619	0.52 629	0.57 610	0.59 610
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SuperB	2.50 644	0.72 593	18.07 685	0.72 540	0.53 488	1.85 601	0.86 557	1.80 457	2.40 640	1.54 559	1.42 489	1.13 450	1.17 542	4.18 585	4.80 653	0.25 434	0.20 440	0.23 380	0.19 310	7.64 697	0.38 535

ELAS	2.67 645	0.80 600	2.13 577	1.13 639	1.15 644	6.25 679	2.56 675	3.50 660	3.68 667	5.36 683	4.92 665	3.79 657	5.56 678	3.65 575	5.22 655	0.66 639	0.57 650	0.56 630	0.54 632	0.65 623	0.75 632
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RTS	2.76 646	1.55 655	15.40 675	1.13 639	1.42 655	3.75 662	2.21 664	2.45 610	2.72 652	2.91 653	2.85 637	2.58 636	1.62 600	6.28 636	5.80 658	0.41 586	0.30 563	0.35 565	0.35 587	0.52 597	0.54 593

RTSA	2.76 646	1.55 655	15.40 675	1.13 639	1.42 655	3.75 662	2.21 664	2.45 610	2.72 652	2.91 653	2.85 637	2.58 636	1.62 600	6.28 636	5.80 658	0.41 586	0.30 563	0.35 565	0.35 587	0.52 597	0.54 593

WAO-7	2.78 648	1.54 654	2.18 580	1.41 652	1.19 648	3.92 665	2.01 658	4.19 670	3.89 669	2.98 655	5.47 667	4.18 660	3.28 662	8.24 670	4.27 645	1.13 659	1.01 676	1.18 659	1.13 670	1.19 652	1.13 651

MADNet+	2.80 649	3.38 689	11.57 670	1.50 656	1.21 651	3.18 654	2.00 655	3.52 661	2.61 645	1.81 601	2.09 607	2.83 641	2.18 641	7.55 660	5.44 657	0.84 645	0.83 662	0.71 643	0.66 644	1.05 648	1.08 648

IMH-64-1	2.82 650	1.87 665	1.77 548	3.31 681	2.69 678	3.22 655	2.07 659	4.25 672	2.77 655	2.46 639	3.78 652	3.05 647	2.34 648	4.67 597	3.00 630	3.84 687	0.84 665	2.75 682	1.39 672	3.34 680	2.93 680

IMH-64	2.82 650	1.87 665	1.77 548	3.31 681	2.69 678	3.22 655	2.07 659	4.25 672	2.77 655	2.46 639	3.78 652	3.05 647	2.34 648	4.67 597	3.00 630	3.84 687	0.84 665	2.75 682	1.39 672	3.34 680	2.93 680

pmcnn	2.84 652	0.46 503	5.19 639	0.68 506	0.42 411	1.55 569	1.16 607	2.32 592	1.60 593	2.72 646	7.49 676	17.96 696	1.48 593	6.04 629	6.64 662	0.18 197	0.15 304	0.15 47	0.12 47	0.20 281	0.20 253

ACVNet_2	2.86 653	1.47 648	8.28 656	2.68 672	2.26 670	2.70 640	1.84 654	3.41 657	3.04 657	2.27 631	3.42 648	4.58 662	2.10 634	5.91 626	1.62 580	2.58 673	0.67 657	2.22 669	0.85 654	2.79 669	2.47 672

ELAS_RVC	2.87 654	0.80 600	3.22 617	1.16 644	1.12 638	2.92 650	5.33 686	2.98 651	4.18 672	5.04 680	4.82 663	4.71 664	8.23 687	4.25 588	4.79 651	0.67 640	0.57 650	0.57 632	0.53 631	0.66 624	0.74 630
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FC-DCNN	2.88 655	0.61 560	1.15 448	0.75 563	0.57 513	2.85 648	1.05 592	3.44 658	2.64 649	6.93 686	7.63 677	9.86 687	7.02 684	5.76 623	4.31 646	0.54 623	0.48 635	0.51 617	0.50 625	0.53 602	0.52 589

FC-DCNN v2	2.96 656	0.61 560	1.13 441	0.75 563	0.57 513	2.90 649	1.06 594	3.59 663	2.66 650	7.05 687	7.66 679	10.26 690	7.17 685	6.27 635	4.49 649	0.54 623	0.48 635	0.51 617	0.50 625	0.53 602	0.52 589

WAO-6	2.98 657	1.67 660	1.88 558	2.38 668	2.30 672	3.53 658	2.37 671	4.38 674	4.64 676	2.42 635	4.50 656	4.85 666	2.99 658	5.22 607	5.37 656	1.77 664	1.16 682	2.31 671	1.47 677	2.42 664	1.99 666

ACVNet-4b	3.05 658	1.42 645	18.09 686	2.85 673	2.33 673	2.32 629	1.22 613	2.47 615	2.21 637	1.26 451	2.36 620	2.64 638	1.46 589	6.32 639	1.23 531	3.29 679	0.45 628	2.37 672	1.02 666	3.03 676	2.61 674

ACVNet_1	3.08 659	1.48 649	17.70 681	2.90 676	2.35 675	2.30 626	1.43 627	3.16 655	2.26 639	1.91 609	2.05 605	3.51 654	2.32 647	3.71 580	1.58 573	3.25 678	0.66 656	2.40 676	1.06 667	3.07 677	2.59 673

MonStereo1	3.22 660	1.70 661	2.23 585	2.51 670	2.33 673	5.55 677	1.61 639	3.55 662	4.67 677	3.29 664	8.09 682	4.79 665	3.75 668	6.30 638	2.79 625	2.52 671	0.64 654	1.91 667	1.07 668	2.53 666	2.62 675

PWCK	3.24 661	2.37 675	10.86 668	2.14 663	1.14 642	3.71 660	4.19 684	3.02 653	3.55 666	3.05 658	3.63 650	3.09 650	2.35 650	8.16 669	3.41 636	2.17 668	0.96 673	1.77 664	1.01 665	2.84 670	1.40 657

IMH	3.35 662	1.95 668	1.86 557	3.30 680	2.72 680	4.03 668	2.00 655	4.58 676	3.83 668	2.87 651	6.99 674	4.69 663	3.21 661	6.77 649	2.97 629	3.91 690	0.89 669	2.78 684	1.40 676	3.36 682	2.93 680

LVE	3.40 663	1.80 663	2.21 582	2.90 676	2.44 676	3.27 657	2.25 666	4.80 677	5.06 678	2.43 636	6.79 672	5.99 673	2.64 656	9.20 676	2.28 613	3.30 680	1.11 681	2.38 673	1.48 678	2.95 674	2.62 675

Dean	3.77 664	1.65 658	17.87 682	3.01 678	2.54 677	3.15 653	2.10 662	4.80 677	4.42 673	2.89 652	6.03 669	5.45 671	2.55 655	3.40 572	2.13 605	3.22 677	0.89 669	2.51 679	1.07 668	3.07 677	2.65 678

JetBlue	4.18 665	2.45 680	10.42 667	1.40 649	2.89 682	10.68 685	10.68 689	3.91 666	2.52 641	2.74 647	3.39 647	4.50 661	4.27 674	7.97 666	7.67 667	0.89 646	0.97 674	0.89 648	0.92 656	2.26 662	2.21 668

notaker	4.29 666	2.42 678	5.06 637	3.89 690	3.29 687	4.00 666	2.25 666	4.93 679	3.47 665	4.21 674	6.79 672	7.67 679	3.37 664	9.25 678	6.47 660	4.09 692	1.42 684	3.35 691	2.13 687	4.11 689	3.54 686

ktn	4.56 667	2.41 677	2.54 595	3.79 689	3.25 685	4.81 673	2.91 679	5.52 681	7.36 684	4.12 671	14.55 695	7.54 678	3.70 667	7.84 665	3.35 635	4.06 691	1.86 688	3.26 690	2.22 688	3.27 679	2.86 679

WAO-8	4.57 668	2.01 669	2.58 598	2.37 666	2.21 667	9.75 681	1.71 643	6.04 685	16.34 695	4.11 669	7.69 680	7.41 675	3.85 669	10.02 689	3.85 641	2.05 666	1.09 679	2.44 677	1.39 672	2.56 667	1.86 664

Venus	4.57 668	2.01 669	2.58 598	2.37 666	2.21 667	9.75 681	1.71 643	6.04 685	16.34 695	4.11 669	7.69 680	7.41 675	3.85 669	10.02 689	3.85 641	2.05 666	1.09 679	2.44 677	1.39 672	2.56 667	1.86 664

MultiAttention	4.59 670	0.35 409	0.90 349	0.75 563	0.46 441	31.81 709	4.41 685	2.35 600	1.41 545	1.64 582	2.43 624	2.42 631	0.70 356	38.40 711	1.78 597	0.23 388	0.15 304	0.30 518	0.30 549	0.48 587	0.48 574

SGM+DAISY	5.38 671	1.28 641	8.24 655	1.27 647	1.16 646	10.62 684	16.01 696	2.93 650	2.53 642	8.64 693	13.03 690	8.26 683	13.38 692	6.34 641	7.59 666	1.07 656	1.05 678	1.00 655	0.98 661	1.02 645	1.12 650

TorneroNet-64	5.41 672	2.10 672	2.43 590	3.49 684	2.83 681	9.90 683	2.13 663	8.87 691	16.79 700	5.39 684	9.18 685	10.68 692	3.92 672	9.55 680	5.11 654	3.36 681	0.86 667	2.88 685	1.62 679	3.76 685	3.37 684

MADNet++	5.41 672	3.18 687	6.43 644	4.66 694	3.95 691	6.15 678	6.75 687	4.51 675	4.51 675	5.06 681	6.27 670	4.96 668	6.14 680	9.39 679	11.70 680	4.71 693	4.19 695	3.97 693	3.33 691	4.08 688	4.25 692

UNDER WATER	5.68 674	2.46 681	15.52 677	3.98 692	3.53 688	5.15 675	2.74 677	5.58 682	16.41 698	4.00 667	4.56 657	9.12 685	6.43 682	6.22 632	9.11 672	3.85 689	1.35 683	3.18 689	1.98 684	4.51 692	3.84 690

DStereoSA	5.78 675	1.09 626	8.20 654	2.07 662	4.09 692	4.26 670	21.23 699	4.17 669	5.59 680	1.96 618	12.40 689	1.57 546	13.59 693	7.02 653	13.02 681	0.90 647	3.63 693	0.91 650	3.68 694	1.84 657	4.43 693

UNDER WATER-64	5.84 676	2.48 682	17.93 683	3.97 691	3.58 689	7.70 680	3.03 680	5.72 684	14.13 690	4.18 673	4.00 654	9.27 686	6.80 683	6.20 631	9.22 673	3.67 684	1.52 686	3.14 687	1.95 682	4.43 691	3.83 689

DStereoFS	6.12 677	2.43 679	7.51 652	2.47 669	2.16 665	16.09 691	8.18 688	4.22 671	12.08 689	3.74 666	14.16 693	7.84 681	13.66 694	7.03 655	9.84 676	0.90 647	1.49 685	1.23 660	2.79 690	1.36 654	3.31 683

LSM	6.55 678	1.26 639	15.64 678	1.79 659	68.74 716	1.67 581	2.08 661	2.26 580	2.59 644	3.13 661	3.08 643	1.90 588	1.81 619	2.89 556	2.16 608	0.43 592	0.59 653	0.50 615	0.58 636	0.64 621	17.24 705

tt	6.61 679	0.28 223	6.10 643	3.77 688	2.17 666	11.53 686	19.61 697	13.53 697	5.81 681	3.00 656	2.82 636	4.97 669	6.33 681	3.83 583	7.23 665	9.13 699	11.32 705	5.87 698	6.22 700	6.01 694	2.63 677

JetRed	7.02 680	8.94 693	25.72 700	2.89 675	3.27 686	14.25 690	12.27 693	6.69 687	4.45 674	4.46 675	4.56 657	6.65 674	5.43 677	7.46 659	14.41 690	2.60 674	3.31 690	2.61 680	2.30 689	4.34 690	3.79 688

xyz-stereo	7.03 681	0.24 103	70.23 720	0.44 113	0.21 21	29.74 703	0.49 385	1.03 216	0.77 223	1.45 539	26.78 704	1.17 456	1.19 551	4.72 600	1.32 546	0.16 100	0.12 54	0.20 264	0.14 162	0.17 145	0.14 26

MANE	7.50 682	0.64 571	7.97 653	1.40 649	2.10 664	16.86 693	12.56 694	12.91 696	17.51 703	8.50 692	11.60 688	14.66 693	13.33 691	12.02 693	13.28 683	0.62 635	0.52 643	0.52 619	1.90 681	0.56 608	0.58 607

SGM-ForestM	7.81 683	0.48 514	11.02 669	0.74 554	0.40 379	16.83 692	12.72 695	7.91 689	8.13 685	11.53 695	10.25 687	22.44 706	14.01 695	17.02 696	20.52 696	0.38 573	0.39 617	0.37 578	0.36 590	0.37 535	0.38 535

coex-ft	8.35 684	2.39 676	100.24 722	0.68 506	0.54 495	1.77 591	1.57 637	1.71 433	11.00 687	18.91 704	3.76 651	3.85 658	8.23 687	3.29 569	6.58 661	0.31 526	0.31 568	0.32 537	0.31 555	0.69 627	0.57 604

LE_ROB	8.35 684	0.47 508	27.42 704	0.83 591	0.34 297	2.84 647	3.36 681	4.03 668	27.04 708	25.20 708	8.72 684	8.55 684	27.35 708	7.37 658	22.13 697	0.22 361	0.20 440	0.20 264	0.21 388	0.25 420	0.25 382

KSHMR	8.76 686	2.14 673	3.59 624	3.60 687	3.13 684	4.15 669	2.67 676	5.61 683	58.90 723	3.04 657	55.71 721	4.94 667	2.54 654	4.61 596	3.05 632	3.49 683	1.57 687	3.14 687	1.98 684	3.84 686	3.49 685

U	9.23 687	0.22 52	0.65 194	0.48 184	53.11 715	61.26 720	0.24 66	0.77 107	0.55 144	0.37 84	0.30 36	0.29 42	0.34 98	0.34 4	0.27 51	0.20 290	0.12 54	60.47 719	4.24 695	0.18 190	0.14 26

TCMNet-wrong-test	10.42 688	11.55 695	15.31 674	20.99 702	18.49 696	13.94 689	10.69 690	16.07 698	4.14 671	5.27 682	5.64 668	16.22 695	12.57 689	7.57 661	10.26 677	7.44 697	2.38 689	4.30 695	3.43 692	11.37 700	10.87 697

EDNetEfficientorigin	10.59 689	1.52 653	177.33 723	0.68 506	0.54 495	1.66 580	1.20 612	1.94 501	3.39 663	4.69 677	3.37 646	3.08 649	2.79 657	3.25 567	3.63 638	0.26 461	0.24 516	0.33 549	0.28 518	0.85 636	0.87 640

TorneroNet	10.72 690	2.09 671	2.76 604	3.48 683	3.03 683	44.72 711	2.31 668	8.62 690	67.06 724	7.45 691	23.21 703	10.59 691	4.28 675	9.03 673	9.00 671	3.67 684	0.91 671	3.04 686	1.63 680	3.92 687	3.55 687

HanzoNet	11.92 691	5.12 690	17.18 679	4.19 693	3.59 690	5.16 676	2.82 678	7.41 688	9.96 686	33.31 717	27.60 705	22.25 705	37.31 712	18.18 698	13.57 684	8.13 698	3.44 692	3.50 692	3.44 693	7.77 698	4.52 694

DGTPSM_ROB	13.06 692	8.27 691	22.29 692	9.53 696	18.14 694	11.53 686	31.97 704	10.82 694	16.25 693	7.14 688	19.39 701	10.12 688	16.69 697	9.85 684	22.49 699	4.77 694	8.72 698	5.37 696	10.24 705	6.15 695	11.56 698

DPSMNet_ROB	13.08 693	8.28 692	22.32 693	9.54 697	18.15 695	11.53 686	31.98 705	10.83 695	16.27 694	7.17 689	19.40 702	10.12 688	16.69 697	9.87 685	22.50 700	4.78 695	8.72 698	5.38 697	10.25 706	6.16 696	11.59 699

USTest	14.33 694	14.93 696	21.00 690	17.41 698	16.02 693	23.11 695	33.76 706	22.02 699	11.81 688	9.47 694	10.19 686	15.94 694	13.17 690	17.25 697	22.38 698	3.81 686	5.01 696	6.17 699	6.18 699	9.23 699	7.81 696

light-stereo	14.46 695	1.65 658	20.58 689	19.82 699	25.36 703	19.10 694	0.90 564	9.64 693	6.02 683	19.83 705	46.75 719	67.67 721	2.22 642	32.02 709	2.68 622	1.65 663	3.82 694	0.79 644	0.95 659	3.54 683	4.12 691

iinet-test	18.01 696	18.04 697	23.78 695	20.87 700	19.69 698	26.45 697	35.63 707	25.63 703	15.99 691	13.41 696	13.26 691	20.54 697	17.74 700	20.59 699	25.07 703	9.57 700	8.78 700	9.86 702	9.83 702	13.20 701	12.18 700

IINet	18.01 696	18.04 697	23.78 695	20.87 700	19.69 698	26.45 697	35.63 707	25.63 703	15.99 691	13.41 696	13.26 691	20.54 697	17.73 699	20.59 699	25.07 703	9.57 700	8.78 700	9.86 702	9.83 702	13.20 701	12.18 700

DPSM_ROB	19.12 698	19.13 700	25.13 698	22.15 704	20.86 701	28.06 700	37.75 710	27.18 705	16.95 701	14.25 698	15.07 696	21.66 700	18.69 702	21.83 702	26.51 706	10.15 703	9.30 703	10.45 704	10.41 707	14.00 703	12.85 703

DPSM	19.12 698	19.13 700	25.13 698	22.15 704	20.86 701	28.06 700	37.75 710	27.18 705	16.95 701	14.25 698	15.07 696	21.66 700	18.69 702	21.83 702	26.51 706	10.15 703	9.30 703	10.45 704	10.41 707	14.00 703	12.85 703

Selective-IGEV-i1pa	20.34 700	26.89 706	23.27 694	3.54 685	1.82 661	32.96 710	20.08 698	31.17 709	25.55 704	24.32 707	27.65 706	33.37 709	27.28 707	32.74 710	27.03 708	20.62 714	6.83 697	12.51 706	4.91 698	3.61 684	20.74 706

LRCNet_RVC	22.79 701	32.09 707	22.06 691	29.83 706	26.15 704	4.40 672	0.84 548	22.64 700	2.10 631	26.93 709	29.25 707	23.03 707	15.56 696	23.91 704	18.92 695	32.00 715	20.04 716	34.68 715	32.13 716	30.66 714	28.52 713

DLNR_Zeroshot_test	23.23 702	48.25 719	43.77 708	177.04 722	78.39 718	0.35 43	0.21 27	23.33 701	0.82 248	0.67 246	0.86 265	0.58 231	0.30 66	1.64 434	0.48 294	10.69 705	0.13 146	0.18 187	0.14 162	76.63 721	0.23 335

DLNR-FE	23.24 703	48.33 720	43.35 707	177.19 723	78.30 717	0.35 43	0.21 27	23.45 702	0.82 248	0.67 246	0.86 265	0.58 231	0.29 54	1.62 432	0.48 294	10.93 706	0.13 146	0.18 187	0.14 162	76.65 722	0.23 335

DPSimNet_ROB	24.77 704	9.69 694	61.46 719	3.56 686	19.46 697	25.95 696	77.56 722	5.09 680	16.60 699	21.50 706	29.82 708	25.12 708	85.69 722	13.37 695	23.07 702	7.23 696	17.79 708	8.55 700	7.57 701	4.57 693	31.84 714

BEATNet-Init1	27.39 705	21.01 702	73.65 721	1.07 635	0.80 596	56.07 712	22.82 700	33.14 713	31.71 710	51.78 723	52.93 720	65.63 720	48.54 720	48.75 722	36.36 712	0.52 621	0.47 633	0.54 624	0.54 632	0.64 621	0.72 628

Hybrid-DGEV	38.41 706	38.43 713	50.24 712	44.83 713	41.93 709	56.45 714	76.20 716	54.48 720	33.86 712	28.46 711	30.13 709	43.49 713	37.75 717	43.77 718	53.30 717	20.31 710	18.69 710	21.02 707	20.97 709	28.20 709	25.72 707

CasAABBNet	38.42 707	38.42 710	50.26 713	44.76 711	41.87 708	56.47 715	76.22 718	54.44 716	33.92 715	28.53 714	30.36 714	43.53 716	37.59 715	43.77 718	53.32 719	20.27 707	18.70 711	21.03 708	21.04 711	28.19 708	25.79 709

RAFT-FEzeroshot	38.43 708	38.42 710	50.19 710	44.92 714	41.98 711	56.48 717	76.24 719	54.46 718	33.87 713	28.51 712	30.31 712	43.61 717	37.54 713	43.76 715	53.32 719	20.29 708	18.70 711	21.03 708	21.04 711	28.21 710	25.79 709

RAFT-FE	38.43 708	38.42 710	50.19 710	44.92 714	41.98 711	56.48 717	76.24 719	54.46 718	33.87 713	28.51 712	30.31 712	43.61 717	37.54 713	43.76 715	53.32 719	20.29 708	18.70 711	21.03 708	21.04 711	28.21 710	25.79 709

FlowAnything	38.45 710	38.38 709	50.32 714	44.77 712	41.97 710	56.43 713	76.20 716	54.49 721	34.43 717	28.45 710	30.15 710	43.52 715	37.69 716	43.76 715	53.31 718	20.36 711	18.71 714	21.03 708	21.10 715	28.18 707	25.74 708

Selective-RAFT-Error	38.47 711	38.44 714	50.38 715	44.74 710	42.01 713	56.47 715	76.24 719	54.44 716	34.02 716	28.59 715	30.30 711	43.51 714	38.10 718	43.69 714	53.24 716	20.36 711	18.72 715	21.05 712	21.02 710	28.25 712	25.87 712

HaxPig	39.02 712	41.39 716	41.59 705	30.10 707	32.36 705	29.49 702	27.65 702	30.56 708	37.94 718	43.75 718	43.81 716	33.42 710	35.69 709	41.51 712	40.33 714	43.91 719	47.48 722	45.87 716	47.14 718	42.29 715	44.06 717

AVERAGE_ROB	40.42 713	42.30 717	42.61 706	36.91 709	35.54 707	30.42 704	27.59 701	37.45 715	38.45 719	44.87 719	44.27 717	37.55 712	36.69 710	41.82 713	40.25 713	45.36 720	46.73 721	47.09 717	46.32 717	42.47 716	43.74 716

MEDIAN_ROB	42.01 714	44.30 718	44.14 709	35.08 708	34.90 706	31.33 708	29.90 703	36.77 714	40.11 720	47.14 722	46.55 718	37.49 711	38.50 719	44.30 721	42.32 715	47.93 721	49.31 723	49.68 718	49.00 719	44.98 717	46.46 718

Anonymous_1	42.79 715	18.71 699	24.75 697	21.81 703	45.16 714	27.68 699	37.52 709	28.64 707	16.34 695	14.72 700	14.53 694	20.60 699	17.82 701	21.52 701	25.88 705	113.45 724	8.91 702	100.63 720	126.37 722	158.50 725	12.31 702

LSM0	42.92 716	38.72 715	50.66 716	47.49 716	110.18 724	56.77 719	75.87 715	54.87 722	33.74 711	29.48 716	31.12 715	43.77 719	37.12 711	43.85 720	53.44 722	20.50 713	18.67 709	21.05 712	21.07 714	28.37 713	41.73 715

PML	51.64 717	37.49 708	14.31 673	7.45 695	20.27 700	107.80 723	231.34 726	8.94 692	27.70 709	86.74 724	268.93 726	69.03 722	61.09 721	24.71 708	14.36 689	9.71 702	3.40 691	9.60 701	4.67 697	20.46 706	4.76 695

xxxxx1	54.34 718	26.72 703	27.03 701	114.14 719	99.00 719	30.68 705	47.19 712	32.52 710	26.09 705	17.85 701	17.48 698	21.86 702	20.92 704	24.38 705	33.78 709	34.73 716	41.33 718	157.67 723	175.68 723	65.82 718	71.99 721

tt_ll	54.34 718	26.72 703	27.03 701	114.14 719	99.00 719	30.68 705	47.19 712	32.52 710	26.09 705	17.85 701	17.48 698	21.86 702	20.92 704	24.38 705	33.78 709	34.73 716	41.33 718	157.67 723	175.68 723	65.82 718	71.99 721

ff	54.34 718	26.72 703	27.03 701	114.14 719	99.00 719	30.68 705	47.19 712	32.52 710	26.09 705	17.85 701	17.48 698	21.86 702	20.92 704	24.38 705	33.78 709	34.73 716	41.33 718	157.67 723	175.68 723	65.82 718	71.99 721

RSGM-EC	88.73 721	82.35 721	50.81 717	105.24 717	99.50 722	93.69 721	125.26 723	90.19 723	46.12 721	45.12 720	57.25 722	101.03 723	88.09 723	153.95 723	152.34 724	105.29 722	59.41 724	113.44 721	52.73 720	91.73 723	61.05 719

acva	88.73 721	82.35 721	50.81 717	105.24 717	99.50 722	93.69 721	125.26 723	90.19 723	46.12 721	45.12 720	57.25 722	101.03 723	88.09 723	153.95 723	152.34 724	105.29 722	59.41 724	113.44 721	52.73 720	91.73 723	61.05 719

Selective-IGEV-i16pa	99.10 723	136.42 723	18.03 684	1.63 657	1.03 631	188.26 725	3.57 682	184.13 726	171.49 726	89.33 725	181.04 724	121.37 725	199.53 726	226.69 726	143.13 723	134.07 725	21.81 717	32.22 714	4.64 696	2.18 660	121.36 724

test_example2	192.91 724	210.59 724	206.44 724	199.86 724	204.90 725	172.02 724	182.95 725	138.34 725	134.89 725	193.14 726	200.54 725	186.77 726	177.82 725	204.95 725	207.57 726	221.83 726	238.70 726	186.02 726	190.07 726	226.94 726	173.78 725

GS-Stereo							0.35 193	1.31 332	0.53 132	0.38 95	0.39 61	0.32 64	0.33 90	0.45 41	0.29 78	0.20 290	0.12 54	0.16 93	0.13 114	0.17 145	0.18 176

FSD					0.52 480	0.54 227	0.58 455	0.71 71	0.54 135	0.54 202	0.53 147	0.60 242	0.52 253	0.58 100	0.56 352	0.51 620	0.48 635	0.50 615	0.49 623	0.50 593

ccccc		492.94 725		530.37 725	529.69 726	476.06 726		494.48 727		446.40 727		473.27 727		541.46 727		660.58 727	458.79 727	353.88 727	309.98 727	597.94 727

Low-res two-view benchmark