Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

PSi22a	0.24 3	0.18 3	0.32 1	0.35 2	0.19 5	0.25 8	0.20 13	0.57 22	0.20 2	0.24 6	0.16 1	0.39 117	0.31 70	0.32 1	0.23 1	0.16 97	0.12 54	0.13 1	0.12 45	0.13 5	0.15 62

PipStereo	0.25 4	0.18 3	0.35 2	0.36 7	0.19 5	0.20 3	0.20 13	0.62 40	0.24 6	0.23 2	0.19 4	0.45 150	0.34 95	0.39 13	0.25 15	0.14 35	0.12 54	0.13 1	0.11 9	0.13 5	0.15 62

PSi22b	0.25 4	0.18 3	0.35 2	0.36 7	0.19 5	0.20 3	0.20 13	0.59 26	0.25 11	0.23 2	0.19 4	0.45 150	0.34 95	0.38 11	0.25 15	0.14 35	0.12 54	0.13 1	0.12 45	0.13 5	0.15 62

Foundation-i32	0.23 1	0.18 3	0.35 2	0.35 2	0.17 1	0.25 8	0.22 33	0.49 7	0.18 1	0.23 2	0.17 2	0.37 106	0.31 70	0.32 1	0.24 8	0.16 97	0.12 54	0.13 1	0.11 9	0.14 29	0.13 3

Pro-Stereo	0.32 44	0.17 2	0.36 5	0.41 66	0.29 172	0.59 261	0.21 24	0.36 2	0.30 21	0.35 59	0.25 11	0.23 5	0.13 1	1.57 412	0.26 27	0.14 35	0.11 22	0.19 208	0.17 255	0.13 5	0.13 3

BLMT-Stereo	0.23 1	0.15 1	0.37 6	0.41 66	0.26 100	0.23 7	0.24 63	0.37 4	0.29 17	0.22 1	0.28 24	0.22 3	0.20 6	0.35 5	0.29 75	0.12 6	0.11 22	0.16 89	0.16 222	0.13 5	0.14 26

LiteMatch	0.34 60	0.26 166	0.38 7	0.47 161	0.26 100	0.35 40	0.31 129	0.53 13	0.34 31	0.30 27	0.27 19	0.40 125	0.51 239	0.47 49	0.75 420	0.22 358	0.12 54	0.19 208	0.16 222	0.19 226	0.26 400

GeoVLM	0.27 10	0.20 23	0.38 7	0.39 39	0.24 53	0.35 40	0.20 13	0.53 13	0.33 27	0.30 27	0.27 19	0.40 125	0.26 28	0.47 49	0.28 60	0.13 19	0.12 54	0.13 1	0.11 9	0.13 5	0.15 62

MonSter++	0.27 10	0.20 23	0.38 7	0.39 39	0.24 53	0.35 40	0.20 13	0.53 13	0.33 27	0.30 27	0.27 19	0.39 117	0.26 28	0.47 49	0.28 60	0.13 19	0.12 54	0.14 12	0.11 9	0.13 5	0.15 62

LCMNet	0.30 35	0.19 10	0.38 7	0.39 39	0.25 78	0.32 31	0.22 33	0.65 45	0.58 154	0.28 13	0.33 40	0.33 75	0.29 51	0.58 96	0.32 122	0.14 35	0.13 144	0.14 12	0.11 9	0.13 5	0.17 149

LACA3	0.28 16	0.22 50	0.39 11	0.36 7	0.20 11	0.37 51	0.38 230	0.51 9	0.29 17	0.30 27	0.27 19	0.26 24	0.31 70	0.74 160	0.23 1	0.17 145	0.12 54	0.13 1	0.10 1	0.15 70	0.13 3

Foundation-i1	0.43 160	0.19 10	0.39 11	0.44 110	0.37 332	0.54 224	0.47 359	1.46 359	0.59 160	0.58 217	0.54 155	0.63 255	0.48 201	0.71 151	0.35 157	0.16 97	0.13 144	0.15 44	0.14 159	0.15 70	0.15 62

Test_v1	0.28 16	0.21 33	0.39 11	0.35 2	0.25 78	0.31 27	0.29 109	0.65 45	0.39 61	0.29 18	0.34 43	0.25 17	0.25 22	0.49 62	0.25 15	0.15 66	0.11 22	0.14 12	0.13 111	0.13 5	0.13 3

HiDET	0.27 10	0.19 10	0.39 11	0.39 39	0.24 53	0.30 23	0.21 24	0.60 30	0.35 39	0.27 10	0.30 33	0.33 75	0.25 22	0.50 72	0.32 122	0.14 35	0.12 54	0.14 12	0.11 9	0.13 5	0.16 117

CSFM-Stereo	0.28 16	0.19 10	0.39 11	0.40 54	0.21 21	0.40 63	0.21 24	0.60 30	0.33 27	0.32 41	0.29 28	0.31 54	0.29 51	0.49 62	0.27 48	0.15 66	0.14 228	0.14 12	0.11 9	0.14 29	0.14 26

BridgeDepth	0.30 35	0.21 33	0.39 11	0.41 66	0.18 2	0.57 244	0.32 148	0.71 68	0.35 39	0.27 10	0.26 16	0.39 117	0.43 156	0.48 56	0.29 75	0.14 35	0.10 2	0.13 1	0.12 45	0.15 70	0.13 3
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
dual_stereo	0.29 23	0.21 33	0.39 11	0.40 54	0.23 42	0.25 8	0.22 33	0.59 26	0.32 26	0.33 46	0.26 16	0.40 125	0.23 19	0.86 212	0.30 91	0.16 97	0.13 144	0.14 12	0.11 9	0.14 29	0.14 26

XX-TBD	0.47 194	0.71 586	0.39 11	0.81 580	0.25 78	0.57 244	0.26 80	0.73 84	1.30 494	0.78 261	1.01 303	0.45 150	0.33 87	0.49 62	0.39 205	0.20 287	0.15 301	0.15 44	0.11 9	0.17 142	0.15 62

PointNet	0.29 23	0.19 10	0.40 19	0.40 54	0.23 42	0.38 57	0.28 98	0.72 76	0.40 72	0.26 8	0.32 37	0.39 117	0.22 15	0.50 72	0.27 48	0.15 66	0.13 144	0.17 139	0.12 45	0.15 70	0.14 26

DepthFocus	0.25 4	0.19 10	0.40 19	0.38 27	0.28 153	0.21 5	0.22 33	0.36 2	0.24 6	0.29 18	0.35 48	0.20 2	0.22 15	0.39 13	0.23 1	0.18 194	0.14 228	0.21 300	0.20 341	0.17 142	0.13 3

LACA1	0.26 8	0.21 33	0.40 19	0.35 2	0.18 2	0.31 27	0.27 88	0.52 12	0.26 12	0.31 38	0.22 7	0.25 17	0.32 82	0.48 56	0.26 27	0.16 97	0.12 54	0.14 12	0.12 45	0.15 70	0.13 3

DispViT+	0.34 60	0.20 23	0.40 19	0.37 14	0.55 498	0.30 23	0.23 49	0.73 84	0.58 154	0.33 46	0.35 48	0.30 49	0.25 22	1.13 309	0.29 75	0.16 97	0.12 54	0.13 1	0.10 1	0.13 5	0.15 62

BridgeDepth_RVC	0.27 10	0.20 23	0.40 19	0.34 1	0.19 5	0.46 117	0.19 7	0.59 26	0.28 14	0.30 27	0.29 28	0.26 24	0.32 82	0.45 41	0.30 91	0.17 145	0.11 22	0.13 1	0.12 45	0.15 70	0.13 3
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MLG-Stereo_test2	0.27 10	0.22 50	0.40 19	0.39 39	0.24 53	0.35 40	0.18 2	0.58 23	0.23 4	0.28 13	0.24 10	0.34 85	0.19 2	0.79 185	0.24 8	0.16 97	0.11 22	0.15 44	0.11 9	0.13 5	0.14 26

trnet	0.40 130	0.23 70	0.40 19	0.37 14	0.20 11	0.53 207	0.29 109	0.81 122	1.15 399	0.59 219	0.72 224	0.53 201	0.43 156	0.56 88	0.37 188	0.18 194	0.13 144	0.15 44	0.10 1	0.14 29	0.14 26

CES	0.51 220	0.21 33	0.40 19	0.42 78	1.40 650	0.53 207	0.34 174	1.04 220	0.68 194	0.45 139	0.67 202	0.35 89	0.28 48	0.58 96	0.35 157	0.16 97	0.13 144	0.15 44	0.10 1	0.19 226	1.69 657

CREStereo	0.40 130	0.24 100	0.40 19	0.37 14	0.22 29	0.52 197	0.29 109	0.81 122	1.15 399	0.59 219	0.72 224	0.51 186	0.42 148	0.57 93	0.37 188	0.19 237	0.13 144	0.15 44	0.10 1	0.14 29	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
Foundation-i1c-attn	0.38 114	0.18 3	0.41 28	0.37 14	0.20 11	0.51 186	0.47 359	1.13 258	0.48 107	0.47 146	0.45 97	0.54 207	0.49 220	0.71 151	0.29 75	0.16 97	0.13 144	0.15 44	0.12 45	0.14 29	0.16 117

Foundation-i1b	0.39 124	0.18 3	0.41 28	0.37 14	0.20 11	0.52 197	0.48 369	1.19 290	0.43 84	0.52 192	0.44 90	0.60 239	0.52 249	0.70 146	0.29 75	0.16 97	0.12 54	0.14 12	0.13 111	0.14 29	0.14 26

FoundationStereo	0.26 8	0.23 70	0.41 28	0.40 54	0.24 53	0.32 31	0.22 33	0.43 5	0.24 6	0.31 38	0.25 11	0.30 49	0.32 82	0.36 6	0.27 48	0.16 97	0.12 54	0.15 44	0.11 9	0.13 5	0.14 26

CAS	0.66 323	0.19 10	0.41 28	2.31 661	0.86 604	0.56 242	0.53 408	0.83 130	0.63 179	0.49 166	0.70 217	0.36 95	0.26 28	0.47 49	0.37 188	2.33 665	0.10 2	0.14 12	0.10 1	0.17 142	1.31 649

Foundation-i1a	0.40 130	0.19 10	0.42 32	0.36 7	0.20 11	0.51 186	0.46 346	1.17 284	0.49 112	0.57 215	0.46 104	0.63 255	0.56 274	0.82 192	0.30 91	0.15 66	0.12 54	0.14 12	0.12 45	0.13 5	0.16 117

MLG-Stereo_test1	0.29 23	0.21 33	0.42 32	0.41 66	0.25 78	0.37 51	0.20 13	0.71 68	0.20 2	0.25 7	0.17 2	0.33 75	0.26 28	0.92 235	0.26 27	0.15 66	0.11 22	0.16 89	0.11 9	0.13 5	0.13 3

MLG-Stereo	0.31 39	0.20 23	0.42 32	0.42 78	0.20 11	0.41 75	0.19 7	0.85 145	0.24 6	0.26 8	0.22 7	0.33 75	0.27 39	1.09 296	0.27 48	0.15 66	0.11 22	0.16 89	0.11 9	0.13 5	0.13 3

MGA	0.28 16	0.20 23	0.43 35	0.38 27	0.27 114	0.44 102	0.20 13	0.51 9	0.39 61	0.30 27	0.32 37	0.31 54	0.19 2	0.49 62	0.25 15	0.15 66	0.12 54	0.15 44	0.12 45	0.14 29	0.16 117

TS12	0.38 114	0.21 33	0.43 35	0.44 110	0.21 21	0.58 256	0.31 129	1.06 227	0.49 112	0.43 125	0.73 229	0.35 89	0.40 136	0.73 157	0.41 232	0.14 35	0.12 54	0.15 44	0.12 45	0.16 103	0.18 173

S2M2_XL	0.25 4	0.25 139	0.43 35	0.36 7	0.24 53	0.16 2	0.18 2	0.34 1	0.24 6	0.29 18	0.41 69	0.24 13	0.23 19	0.32 1	0.27 48	0.20 287	0.18 398	0.18 183	0.16 222	0.18 187	0.15 62
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
IGEV	0.29 23	0.18 3	0.43 35	0.38 27	0.31 217	0.45 107	0.21 24	0.63 41	0.42 79	0.32 41	0.44 90	0.26 24	0.20 6	0.44 39	0.26 27	0.14 35	0.12 54	0.16 89	0.13 111	0.12 1	0.14 26

GLC_STEREO	0.41 137	0.27 197	0.43 35	0.55 319	0.24 53	0.47 130	0.30 120	0.81 122	0.64 184	0.53 197	0.74 232	0.50 182	0.31 70	0.65 132	0.45 267	0.18 194	0.20 436	0.23 376	0.19 306	0.21 329	0.21 280

AnonymousM	0.63 313	1.14 626	0.43 35	0.46 141	0.32 251	0.43 95	0.46 346	1.27 319	0.78 224	1.00 318	0.66 198	0.68 269	0.45 176	0.61 110	0.46 272	0.21 323	0.16 338	1.84 662	0.98 657	0.15 70	0.15 62

PMTNet	0.47 194	0.22 50	0.43 35	0.39 39	0.24 53	0.71 337	0.26 80	0.78 112	1.03 334	0.65 237	0.69 210	0.55 212	0.48 201	0.90 229	0.36 175	0.99 647	0.13 144	0.15 44	0.10 1	0.15 70	0.15 62

CAR	0.28 16	0.19 10	0.44 42	0.38 27	0.26 100	0.39 59	0.20 13	0.55 18	0.38 56	0.36 70	0.34 43	0.29 42	0.19 2	0.52 78	0.26 27	0.14 35	0.12 54	0.15 44	0.12 45	0.14 29	0.15 62

MSE-Stereo	0.27 10	0.20 23	0.44 42	0.38 27	0.26 100	0.39 59	0.20 13	0.55 18	0.38 56	0.30 27	0.34 43	0.29 42	0.19 2	0.49 62	0.25 15	0.14 35	0.12 54	0.15 44	0.12 45	0.14 29	0.15 62

MatchStereo	0.30 35	0.21 33	0.44 42	0.35 2	0.19 5	0.21 5	0.23 49	0.90 170	0.54 132	0.28 13	0.48 111	0.25 17	0.24 21	0.53 79	0.33 136	0.17 145	0.12 54	0.14 12	0.11 9	0.14 29	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
Monster-pub-mixall	0.32 44	0.20 23	0.44 42	0.37 14	0.22 29	0.28 17	0.18 2	0.69 58	0.36 52	0.37 81	0.36 51	0.27 30	0.20 6	1.43 386	0.25 15	0.15 66	0.12 54	0.13 1	0.11 9	0.12 1	0.15 62

SGD-Stereo	0.34 60	0.22 50	0.44 42	0.39 39	0.20 11	0.42 86	0.22 33	0.71 68	0.33 27	0.43 125	0.34 43	0.27 30	0.35 104	1.15 313	0.33 136	0.21 323	0.11 22	0.16 89	0.13 111	0.17 142	0.15 62

DEFOM-Stereo_RVC	0.41 137	0.68 581	0.45 47	0.66 477	0.30 196	0.48 144	0.25 68	0.87 156	0.46 102	0.39 105	0.37 55	0.30 49	0.69 349	1.16 317	0.31 108	0.17 145	0.11 22	0.16 89	0.12 45	0.18 187	0.14 26

GEAStereo	0.34 60	0.23 70	0.46 48	0.49 200	0.33 271	0.46 117	0.35 189	0.87 156	0.42 79	0.36 70	0.39 58	0.32 64	0.33 87	0.45 41	0.29 75	0.22 358	0.13 144	0.17 139	0.13 111	0.17 142	0.16 117

GSStereo	0.36 86	0.23 70	0.46 48	0.50 224	0.33 271	0.46 117	0.35 189	1.31 328	0.53 129	0.38 92	0.39 58	0.32 64	0.33 87	0.45 41	0.29 75	0.20 287	0.12 54	0.16 89	0.13 111	0.17 142	0.18 173

4.5_new	0.31 39	0.25 139	0.46 48	0.38 27	0.24 53	0.52 197	0.36 203	0.65 45	0.35 39	0.48 158	0.43 80	0.27 30	0.27 39	0.42 30	0.26 27	0.14 35	0.10 2	0.15 44	0.13 111	0.17 142	0.15 62

4.5w-stereo	0.31 39	0.25 139	0.46 48	0.38 27	0.24 53	0.52 197	0.36 203	0.65 45	0.35 39	0.48 158	0.43 80	0.27 30	0.27 39	0.42 30	0.26 27	0.14 35	0.10 2	0.15 44	0.13 111	0.17 142	0.15 62

MLG-Stereo_test3	0.29 23	0.20 23	0.46 48	0.43 94	0.24 53	0.47 130	0.19 7	0.75 95	0.31 22	0.36 70	0.22 7	0.35 89	0.21 12	0.61 110	0.26 27	0.16 97	0.12 54	0.16 89	0.11 9	0.13 5	0.15 62

LGtest1	0.28 16	0.23 70	0.46 48	0.42 78	0.22 29	0.41 75	0.19 7	0.58 23	0.29 17	0.30 27	0.25 11	0.29 42	0.29 51	0.57 93	0.26 27	0.18 194	0.12 54	0.16 89	0.12 45	0.14 29	0.16 117

DEFOM-Stereo	0.34 60	0.23 70	0.46 48	0.44 110	0.29 172	0.79 381	0.23 49	0.50 8	0.39 61	0.38 92	0.32 37	0.23 5	0.25 22	1.21 329	0.28 60	0.17 145	0.12 54	0.15 44	0.11 9	0.14 29	0.16 117

LoS	0.41 137	0.23 70	0.46 48	0.39 39	0.23 42	0.48 144	0.40 260	1.12 254	0.94 292	0.50 175	0.66 198	0.49 175	0.42 148	0.63 125	0.39 205	0.19 237	0.14 228	0.16 89	0.11 9	0.14 29	0.15 62
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CREStereo++_RVC	0.49 208	0.22 50	0.46 48	0.48 181	0.38 348	0.45 107	0.25 68	0.77 104	1.30 494	0.82 272	1.23 410	0.47 165	0.37 119	0.55 85	0.44 254	0.16 97	0.11 22	0.16 89	0.80 648	0.18 187	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
VMStereo-Base	0.39 124	0.25 139	0.47 57	0.37 14	0.22 29	0.39 59	0.33 158	0.72 76	0.87 261	0.43 125	0.69 210	0.60 239	0.33 87	0.76 171	0.37 188	0.18 194	0.14 228	0.15 44	0.12 45	0.17 142	0.18 173

NLSM3	0.38 114	0.21 33	0.47 57	0.46 141	0.36 320	0.43 95	0.34 174	0.75 95	0.62 175	0.43 125	0.70 217	0.39 117	0.43 156	0.62 115	0.37 188	0.15 66	0.12 54	0.19 208	0.17 255	0.16 103	0.16 117

252Zero-FE	0.29 23	0.24 100	0.47 57	0.42 78	0.25 78	0.29 20	0.19 7	0.71 68	0.49 112	0.32 41	0.34 43	0.22 3	0.25 22	0.43 35	0.30 91	0.16 97	0.13 144	0.14 12	0.12 45	0.13 5	0.15 62

MonStereo	0.29 23	0.19 10	0.47 57	0.37 14	0.22 29	0.55 231	0.31 129	0.60 30	0.44 89	0.29 18	0.28 24	0.23 5	0.20 6	0.60 106	0.26 27	0.11 1	0.11 22	0.14 12	0.11 9	0.14 29	0.14 26

1w_stereo	0.36 86	0.21 33	0.47 57	0.44 110	0.27 114	0.47 130	0.54 422	0.66 50	0.51 121	0.44 131	0.67 202	0.25 17	0.45 176	0.62 115	0.34 147	0.12 6	0.10 2	0.14 12	0.11 9	0.14 29	0.15 62

S2M2_L	0.35 74	0.28 220	0.47 57	0.43 94	0.30 196	0.31 27	0.16 1	0.61 38	0.68 194	0.32 41	0.49 120	0.47 165	0.34 95	0.40 19	0.33 136	0.25 430	0.22 473	0.20 260	0.22 412	0.25 416	0.23 332
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
IGEV-Stereo++	0.32 44	0.22 50	0.47 57	0.48 181	0.33 271	0.33 33	0.22 33	0.78 112	0.48 107	0.35 59	0.41 69	0.32 64	0.47 195	0.40 19	0.29 75	0.15 66	0.12 54	0.15 44	0.12 45	0.15 70	0.15 62

monster-pro	0.29 23	0.19 10	0.48 64	0.37 14	0.22 29	0.55 231	0.31 129	0.60 30	0.44 89	0.29 18	0.28 24	0.23 5	0.20 6	0.60 106	0.26 27	0.11 1	0.11 22	0.14 12	0.11 9	0.14 29	0.14 26

Monster-pub-eth3d	0.29 23	0.19 10	0.48 64	0.37 14	0.22 29	0.55 231	0.31 129	0.60 30	0.44 89	0.29 18	0.29 28	0.23 5	0.21 12	0.59 102	0.26 27	0.11 1	0.11 22	0.14 12	0.11 9	0.14 29	0.14 26

qwe	0.34 60	0.22 50	0.48 64	0.39 39	0.27 114	0.49 153	0.30 120	0.76 101	0.40 72	0.51 187	0.49 120	0.26 24	0.29 51	0.83 198	0.35 157	0.12 6	0.10 2	0.14 12	0.12 45	0.15 70	0.14 26

LG-G_1	0.33 52	0.22 50	0.48 64	0.44 110	0.20 11	0.64 299	0.18 2	0.80 117	0.28 14	0.30 27	0.30 33	0.36 95	0.35 104	0.88 221	0.26 27	0.17 145	0.13 144	0.16 89	0.11 9	0.14 29	0.16 117

LG-G	0.33 52	0.22 50	0.48 64	0.44 110	0.20 11	0.64 299	0.18 2	0.80 117	0.28 14	0.30 27	0.30 33	0.36 95	0.35 104	0.88 221	0.26 27	0.17 145	0.13 144	0.16 89	0.11 9	0.14 29	0.16 117

MonSter	0.29 23	0.19 10	0.48 64	0.37 14	0.22 29	0.55 231	0.31 129	0.60 30	0.44 89	0.29 18	0.29 28	0.23 5	0.20 6	0.60 106	0.26 27	0.11 1	0.11 22	0.14 12	0.11 9	0.14 29	0.14 26

LoS_RVC	0.45 171	0.29 245	0.48 64	0.49 200	0.83 599	0.51 186	0.43 303	0.65 45	0.44 89	0.47 146	0.78 241	0.44 140	0.60 311	0.59 102	0.37 188	0.14 35	0.12 54	0.14 12	0.10 1	0.14 29	1.08 644

asd	0.32 44	0.22 50	0.49 71	0.40 54	0.25 78	0.47 130	0.30 120	0.77 104	0.35 39	0.44 131	0.40 66	0.28 39	0.34 95	0.64 127	0.29 75	0.13 19	0.10 2	0.14 12	0.12 45	0.15 70	0.13 3

4.25_new	0.32 44	0.27 197	0.49 71	0.40 54	0.27 114	0.49 153	0.39 248	0.69 58	0.35 39	0.40 115	0.43 80	0.27 30	0.36 113	0.48 56	0.32 122	0.12 6	0.10 2	0.15 44	0.11 9	0.14 29	0.13 3

4.5w_new	0.32 44	0.27 197	0.49 71	0.40 54	0.27 114	0.49 153	0.39 248	0.69 58	0.35 39	0.40 115	0.43 80	0.27 30	0.36 113	0.48 56	0.32 122	0.12 6	0.10 2	0.15 44	0.11 9	0.14 29	0.13 3

4.25w-stereo	0.32 44	0.27 197	0.49 71	0.40 54	0.27 114	0.49 153	0.39 248	0.69 58	0.35 39	0.40 115	0.43 80	0.27 30	0.36 113	0.48 56	0.32 122	0.12 6	0.10 2	0.15 44	0.12 45	0.14 29	0.13 3

monsters	0.35 74	0.21 33	0.49 71	0.43 94	0.39 360	0.34 36	0.26 80	0.69 58	0.44 89	0.49 166	0.41 69	0.23 5	0.26 28	1.38 370	0.27 48	0.14 35	0.11 22	0.14 12	0.12 45	0.13 5	0.15 62

111111	0.36 86	0.22 50	0.49 71	0.47 161	0.45 428	0.36 48	0.22 33	1.04 220	0.44 89	0.33 46	0.33 40	0.40 125	0.26 28	0.99 258	0.27 48	0.17 145	0.12 54	0.15 44	0.11 9	0.15 70	0.15 62

LG-Stereo_L1	0.31 39	0.24 100	0.49 71	0.38 27	0.27 114	0.28 17	0.21 24	0.68 54	0.29 17	0.27 10	0.25 11	0.25 17	0.22 15	1.25 334	0.24 8	0.16 97	0.12 54	0.15 44	0.12 45	0.14 29	0.13 3

GIP-stereo	0.37 95	0.25 139	0.49 71	0.55 319	0.41 396	0.37 51	0.22 33	1.03 213	0.56 145	0.35 59	0.52 140	0.46 155	0.37 119	0.55 85	0.28 60	0.20 287	0.13 144	0.16 89	0.12 45	0.16 103	0.16 117

Any-RAFT	0.55 236	0.27 197	0.49 71	0.50 224	0.27 114	0.98 467	0.25 68	1.71 429	1.08 354	0.90 294	0.99 296	1.13 446	0.46 186	0.74 160	0.35 157	0.19 237	0.13 144	0.17 139	0.13 111	0.16 103	0.19 217

s12784h	0.55 236	0.22 50	0.49 71	0.43 94	0.19 5	1.00 469	0.34 174	1.40 348	1.30 494	0.84 280	0.93 276	0.63 255	0.52 249	1.48 399	0.47 281	0.15 66	0.12 54	0.17 139	0.11 9	0.19 226	0.13 3

PSi22	0.46 182	0.26 166	0.50 81	0.47 161	0.24 53	0.46 117	0.22 33	0.83 130	1.02 329	0.47 146	0.65 192	0.80 304	0.51 239	1.44 390	0.32 122	0.15 66	0.12 54	0.14 12	0.12 45	0.20 278	0.19 217

gasm-f	0.37 95	0.24 100	0.50 81	0.49 200	0.33 271	0.37 51	0.44 323	0.87 156	0.42 79	0.36 70	0.65 192	0.32 64	0.46 186	0.58 96	0.30 91	0.22 358	0.13 144	0.17 139	0.13 111	0.19 226	0.16 117

3.25w_new	0.33 52	0.22 50	0.50 81	0.39 39	0.24 53	0.52 197	0.33 158	0.77 104	0.43 84	0.49 166	0.46 104	0.32 64	0.37 119	0.64 127	0.28 60	0.12 6	0.10 2	0.14 12	0.12 45	0.12 1	0.15 62

3.25w	0.33 52	0.22 50	0.50 81	0.39 39	0.24 53	0.52 197	0.33 158	0.77 104	0.43 84	0.49 166	0.46 104	0.32 64	0.37 119	0.64 127	0.28 60	0.12 6	0.10 2	0.14 12	0.12 45	0.12 1	0.15 62

3.75w	0.34 60	0.23 70	0.50 81	0.39 39	0.30 196	0.62 279	0.36 203	0.70 67	0.38 56	0.44 131	0.49 120	0.25 17	0.36 113	0.72 154	0.28 60	0.13 19	0.09 1	0.14 12	0.12 45	0.13 5	0.15 62

LG-Stereo_L2	0.30 35	0.23 70	0.50 81	0.38 27	0.26 100	0.26 11	0.20 13	0.84 139	0.31 22	0.31 38	0.26 16	0.25 17	0.26 28	0.94 240	0.23 1	0.15 66	0.12 54	0.16 89	0.12 45	0.14 29	0.13 3

Reg-Stereo(zero)	0.46 182	0.23 70	0.50 81	0.45 127	0.25 78	0.41 75	0.27 88	0.80 117	1.12 381	0.93 301	0.79 244	0.91 360	0.46 186	0.74 160	0.44 254	0.15 66	0.13 144	0.15 44	0.12 45	0.15 70	0.18 173

castereo	0.43 160	0.25 139	0.50 81	0.46 141	0.30 196	0.60 268	0.56 439	1.23 307	0.83 249	0.39 105	0.70 217	0.45 150	0.68 345	0.54 82	0.33 136	0.17 145	0.11 22	0.17 139	0.13 111	0.16 103	0.14 26

TANstereo	0.45 171	0.23 70	0.50 81	0.43 94	0.21 21	0.65 305	0.26 80	0.83 130	0.88 265	0.95 306	0.99 296	0.51 186	0.45 176	0.56 88	0.36 175	0.19 237	0.24 512	0.16 89	0.13 111	0.17 142	0.27 421

WQFJA1++	1.34 563	0.23 70	0.51 90	0.40 54	0.29 172	0.46 117	0.20 13	0.67 52	0.31 22	0.40 115	0.39 58	0.34 85	0.39 131	0.66 134	0.28 60	0.19 237	0.13 144	0.16 89	0.13 111	20.39 701	0.17 149

Wavelet-MonSter	0.29 23	0.21 33	0.51 90	0.41 66	0.27 114	0.26 11	0.25 68	0.51 9	0.31 22	0.37 81	0.48 111	0.28 39	0.35 104	0.54 82	0.29 75	0.11 1	0.11 22	0.14 12	0.11 9	0.13 5	0.13 3

asda	0.31 39	0.24 100	0.51 90	0.39 39	0.24 53	0.43 95	0.33 158	0.68 54	0.40 72	0.39 105	0.44 90	0.27 30	0.35 104	0.55 85	0.31 108	0.12 6	0.10 2	0.14 12	0.11 9	0.14 29	0.13 3

2.75w_new	0.33 52	0.24 100	0.51 90	0.36 7	0.24 53	0.41 75	0.42 284	0.61 38	0.40 72	0.50 175	0.44 90	0.24 13	0.34 95	0.77 174	0.34 147	0.13 19	0.11 22	0.14 12	0.11 9	0.13 5	0.13 3

castereo++	0.41 137	0.26 166	0.51 90	0.44 110	0.32 251	0.96 463	0.22 33	1.13 258	0.61 172	0.33 46	0.45 97	0.50 182	0.39 131	0.94 240	0.25 15	0.18 194	0.12 54	0.17 139	0.12 45	0.14 29	0.16 117

IGEV-RUCA	0.38 114	0.24 100	0.51 90	0.51 241	0.36 320	0.59 261	0.23 49	0.68 54	0.52 125	0.39 105	0.50 128	0.44 140	0.31 70	0.86 212	0.31 108	0.24 407	0.13 144	0.16 89	0.12 45	0.20 278	0.21 280

IGEV-Stereo+	0.46 182	0.23 70	0.51 90	0.42 78	0.46 437	0.15 1	0.19 7	0.45 6	0.37 54	0.28 13	0.25 11	0.31 54	0.41 138	1.43 386	0.31 108	0.18 194	0.13 144	0.15 44	0.12 45	1.09 645	1.74 658

knoymous	0.53 226	0.32 327	0.51 90	0.46 141	0.30 196	0.57 244	0.54 422	1.10 250	0.78 224	0.99 314	0.84 257	0.95 379	0.57 281	0.89 226	0.51 310	0.21 323	0.14 228	0.26 460	0.14 159	0.23 375	0.25 379

LACA2	0.29 23	0.23 70	0.52 98	0.36 7	0.18 2	0.40 63	0.38 230	0.64 42	0.27 13	0.29 18	0.33 40	0.36 95	0.26 28	0.47 49	0.24 8	0.16 97	0.12 54	0.13 1	0.11 9	0.16 103	0.12 1

4w-stereo	0.32 44	0.25 139	0.52 98	0.38 27	0.25 78	0.46 117	0.28 98	0.68 54	0.35 39	0.43 125	0.45 97	0.28 39	0.39 131	0.63 125	0.31 108	0.12 6	0.10 2	0.15 44	0.12 45	0.14 29	0.14 26

2w_stereo	0.34 60	0.25 139	0.52 98	0.40 54	0.23 42	0.46 117	0.47 359	0.77 104	0.44 89	0.47 146	0.51 132	0.24 13	0.44 166	0.49 62	0.31 108	0.12 6	0.10 2	0.15 44	0.12 45	0.15 70	0.16 117

tt45	0.47 194	0.25 139	0.52 98	0.47 161	0.34 293	0.78 372	0.32 148	0.86 152	0.45 100	0.52 192	0.45 97	0.49 175	0.37 119	2.12 500	0.36 175	0.16 97	0.13 144	0.19 208	0.16 222	0.17 142	0.21 280

CASnet	0.42 153	0.26 166	0.52 98	0.52 265	0.21 21	0.49 153	0.35 189	0.85 145	0.85 256	0.84 280	0.69 210	0.48 171	0.31 70	0.57 93	0.34 147	0.19 237	0.12 54	0.27 474	0.22 412	0.23 375	0.15 62
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LiteMatch*	0.28 16	0.20 23	0.53 103	0.39 39	0.28 153	0.31 27	0.23 49	0.55 18	0.39 61	0.30 27	0.28 24	0.35 89	0.29 51	0.47 49	0.26 27	0.15 66	0.12 54	0.15 44	0.12 45	0.14 29	0.16 117

DDF-Stereo	0.39 124	0.24 100	0.53 103	0.51 241	0.45 428	0.30 23	0.23 49	0.64 42	0.34 31	0.34 53	0.40 66	0.37 106	0.48 201	0.94 240	0.35 157	0.24 407	0.12 54	0.18 183	0.13 111	0.85 632	0.19 217

2.5w	0.33 52	0.23 70	0.53 103	0.41 66	0.25 78	0.42 86	0.38 230	0.69 58	0.35 39	0.38 92	0.54 155	0.24 13	0.26 28	0.91 233	0.29 75	0.13 19	0.10 2	0.14 12	0.13 111	0.14 29	0.15 62

monsterstereo	0.36 86	0.21 33	0.53 103	0.48 181	0.36 320	0.27 15	0.29 109	0.58 23	0.52 125	0.45 139	0.61 180	0.26 24	0.27 39	1.23 331	0.28 60	0.14 35	0.12 54	0.15 44	0.12 45	0.16 103	0.13 3

RSM	0.40 130	0.25 139	0.53 103	0.50 224	0.27 114	0.46 117	0.40 260	0.94 183	0.49 112	0.42 123	0.44 90	0.65 261	0.33 87	1.07 288	0.32 122	0.15 66	0.13 144	0.17 139	0.14 159	0.17 142	0.15 62

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.35 74	0.22 50	0.54 108	0.46 141	0.33 271	0.40 63	0.34 174	0.80 117	0.44 89	0.38 92	0.61 180	0.40 125	0.50 231	0.37 9	0.28 60	0.15 66	0.12 54	0.15 44	0.12 45	0.16 103	0.16 117

RT-Monster	0.47 194	0.24 100	0.54 108	0.46 141	0.40 375	0.51 186	0.27 88	0.97 186	1.02 329	0.89 292	0.87 264	0.68 269	0.41 138	0.70 146	0.41 232	0.16 97	0.14 228	0.15 44	0.13 111	0.14 29	0.22 311

zero-FE	0.38 114	0.24 100	0.54 108	0.48 181	0.46 437	0.29 20	0.23 49	0.69 58	0.34 31	0.34 53	0.41 69	0.37 106	0.49 220	0.68 143	0.35 157	0.23 385	0.12 54	0.18 183	0.13 111	0.82 631	0.19 217

GREAT-IGEV	0.34 60	0.22 50	0.54 108	0.40 54	0.31 217	0.36 48	0.28 98	0.59 26	0.66 189	0.28 13	0.51 132	0.29 42	0.29 51	0.86 212	0.28 60	0.15 66	0.12 54	0.15 44	0.11 9	0.17 142	0.16 117
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
AIO-Stereo	0.39 124	0.26 166	0.54 108	0.50 224	0.24 53	0.45 107	0.39 248	1.13 258	0.57 151	0.42 123	0.49 120	0.52 194	0.25 22	0.74 160	0.32 122	0.16 97	0.13 144	0.18 183	0.14 159	0.16 103	0.15 62

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.37 95	0.22 50	0.55 113	0.44 110	0.42 407	0.58 256	0.30 120	0.87 156	0.44 89	0.38 92	0.53 144	0.47 165	0.59 304	0.40 19	0.34 147	0.16 97	0.11 22	0.17 139	0.13 111	0.16 103	0.14 26

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.35 74	0.22 50	0.55 113	0.42 78	0.27 114	0.42 86	0.39 248	1.02 204	0.54 132	0.37 81	0.51 132	0.34 85	0.44 166	0.36 6	0.27 48	0.14 35	0.12 54	0.15 44	0.12 45	0.16 103	0.15 62

2.25w	0.35 74	0.24 100	0.55 113	0.38 27	0.24 53	0.44 102	0.25 68	0.69 58	0.42 79	0.49 166	0.59 176	0.27 30	0.35 104	0.83 198	0.37 188	0.13 19	0.11 22	0.14 12	0.12 45	0.13 5	0.17 149

3.5w_stereo	0.35 74	0.27 197	0.55 113	0.38 27	0.25 78	0.54 224	0.34 174	0.73 84	0.40 72	0.46 144	0.45 97	0.31 54	0.38 127	0.80 189	0.40 222	0.12 6	0.10 2	0.15 44	0.12 45	0.14 29	0.16 117

SMoEStereo_RVC	0.41 137	0.26 166	0.55 113	0.46 141	0.31 217	0.60 268	0.36 203	0.85 145	0.47 105	0.47 146	0.43 80	0.42 134	0.34 95	1.40 376	0.31 108	0.15 66	0.12 54	0.20 260	0.15 181	0.16 103	0.18 173

999	0.49 208	0.25 139	0.55 113	0.51 241	0.35 310	0.74 350	0.31 129	0.89 169	0.59 160	0.39 105	0.50 128	0.50 182	0.36 113	2.41 527	0.41 232	0.17 145	0.13 144	0.18 183	0.15 181	0.16 103	0.23 332

RSM++	0.40 130	0.26 166	0.55 113	0.51 241	0.27 114	0.49 153	0.41 272	0.83 130	0.52 125	0.39 105	0.47 108	0.60 239	0.34 95	1.02 271	0.31 108	0.16 97	0.13 144	0.17 139	0.15 181	0.18 187	0.15 62

MoCha-V2	0.43 160	0.23 70	0.55 113	0.56 341	0.23 42	0.44 102	0.32 148	1.35 337	0.63 179	0.54 199	0.55 161	0.42 134	0.57 281	1.12 307	0.28 60	0.15 66	0.13 144	0.15 44	0.13 111	0.17 142	0.18 173

Selective-IGEV-i32	0.42 153	0.26 166	0.56 121	0.48 181	0.27 114	0.45 107	0.33 158	1.56 385	0.61 172	0.36 70	0.47 108	0.52 194	0.30 63	1.08 291	0.33 136	0.15 66	0.13 144	0.17 139	0.13 111	0.16 103	0.15 62

WQFJA1	0.55 236	0.29 245	0.56 121	0.47 161	0.85 602	0.78 372	0.38 230	2.26 576	0.79 233	0.51 187	0.53 144	0.53 201	0.50 231	0.73 157	0.66 396	0.17 145	0.21 454	0.19 208	0.17 255	0.19 226	0.18 173

NLMM	0.55 236	0.29 245	0.56 121	0.47 161	0.86 604	0.78 372	0.38 230	2.26 576	0.79 233	0.51 187	0.53 144	0.53 201	0.50 231	0.73 157	0.66 396	0.17 145	0.21 454	0.19 208	0.17 255	0.19 226	0.18 173

fffft	0.39 124	0.24 100	0.56 121	0.45 127	0.34 293	0.42 86	0.48 369	0.85 145	0.39 61	0.45 139	0.35 48	0.38 113	0.31 70	1.32 353	0.34 147	0.14 35	0.12 54	0.19 208	0.15 181	0.16 103	0.18 173
1: 1. 1
Selective-IGEV	0.42 153	0.26 166	0.56 121	0.48 181	0.27 114	0.45 107	0.33 158	1.56 385	0.61 172	0.36 70	0.47 108	0.52 194	0.30 63	1.08 291	0.33 136	0.15 66	0.13 144	0.17 139	0.13 111	0.16 103	0.15 62

WQFJX	0.58 273	0.29 245	0.57 126	0.46 141	0.87 610	0.75 356	0.39 248	2.67 634	0.80 239	0.55 206	0.53 144	0.54 207	0.55 266	0.97 254	0.61 372	0.17 145	0.19 419	0.19 208	0.16 222	0.19 226	0.20 250

ours_stereo	0.40 130	0.30 275	0.57 126	0.47 161	0.31 217	0.40 63	0.44 323	0.79 114	0.58 154	0.36 70	0.58 173	0.46 155	0.33 87	1.14 312	0.33 136	0.17 145	0.13 144	0.19 208	0.15 181	0.19 226	0.20 250

Prome-Stereo	0.76 392	0.29 245	0.57 126	0.58 378	0.33 271	0.58 256	0.94 571	0.98 192	0.92 279	1.46 538	2.45 622	0.91 360	1.38 573	1.60 425	0.44 254	0.19 237	0.13 144	0.19 208	0.18 281	0.20 278	0.87 636

WCG-NET	0.43 160	0.23 70	0.58 129	0.42 78	0.26 100	0.46 117	0.32 148	0.77 104	1.16 406	0.77 259	0.75 233	0.58 228	0.44 166	0.62 115	0.38 198	0.16 97	0.12 54	0.16 89	0.14 159	0.15 70	0.14 26

RAFT-Stereo-weight	0.49 208	0.26 166	0.58 129	0.49 200	0.28 153	0.61 276	0.34 174	1.16 280	1.11 373	1.06 342	0.79 244	0.75 291	0.28 48	0.79 185	0.42 243	0.16 97	0.13 144	0.17 139	0.15 181	0.16 103	0.18 173

MyStereo07	0.50 217	0.30 275	0.58 129	0.58 378	0.48 450	0.59 261	0.78 520	1.19 290	0.60 167	0.49 166	0.54 155	0.43 137	0.55 266	1.32 353	0.36 175	0.18 194	0.18 398	0.24 400	0.21 384	0.23 375	0.23 332

MC-Stereo	0.46 182	0.24 100	0.58 129	0.63 442	0.30 196	0.38 57	0.32 148	0.98 192	0.74 213	0.66 240	0.85 259	0.56 223	0.60 311	1.07 288	0.32 122	0.17 145	0.12 54	0.17 139	0.15 181	0.16 103	0.16 117

LCNet	0.73 376	0.30 275	0.58 129	0.58 378	0.31 217	0.68 320	0.53 408	1.09 242	0.94 292	1.19 405	1.34 457	0.96 384	1.32 566	2.50 535	0.46 272	0.19 237	0.13 144	0.21 300	0.25 467	0.28 452	0.69 623

PSM-AAD	0.80 418	0.29 245	0.58 129	0.58 378	0.29 172	0.76 362	1.19 606	1.08 235	0.94 292	1.65 579	1.58 535	0.81 311	2.12 634	1.67 434	0.44 254	0.19 237	0.14 228	0.38 578	0.32 559	0.22 351	0.68 620

DN	0.45 171	0.25 139	0.59 135	0.51 241	0.44 423	0.59 261	0.31 129	0.97 186	0.90 271	0.47 146	0.54 155	0.76 292	0.35 104	0.66 134	0.37 188	0.25 430	0.18 398	0.20 260	0.16 222	0.21 329	0.23 332

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.33 52	0.23 70	0.59 135	0.43 94	0.28 153	0.40 63	0.26 80	0.83 130	0.39 61	0.34 53	0.44 90	0.29 42	0.46 186	0.36 6	0.25 15	0.14 35	0.12 54	0.16 89	0.12 45	0.17 142	0.26 400

WQFJX1	0.59 286	0.27 197	0.59 135	0.49 200	0.73 565	0.68 320	0.46 346	2.65 629	0.77 219	0.55 206	0.51 132	0.52 194	0.50 231	1.38 370	0.61 372	0.18 194	0.20 436	0.20 260	0.17 255	0.20 278	0.21 280

DA	0.47 194	0.23 70	0.59 135	0.54 303	0.26 100	1.08 486	0.44 323	1.51 368	0.63 179	0.48 158	0.69 210	0.55 212	0.49 220	0.49 62	0.38 198	0.20 287	0.14 228	0.19 208	0.13 111	0.19 226	0.17 149

GGEV	0.47 194	0.23 70	0.59 135	0.54 303	0.26 100	1.08 486	0.44 323	1.51 368	0.63 179	0.48 158	0.69 210	0.55 212	0.49 220	0.49 62	0.38 198	0.20 287	0.14 228	0.19 208	0.13 111	0.19 226	0.17 149

MM-Stereo_test1	0.51 220	0.26 166	0.59 135	0.53 288	0.31 217	0.50 174	0.53 408	1.06 227	1.09 362	0.88 289	0.70 217	0.54 207	0.59 304	1.18 323	0.35 157	0.19 237	0.17 365	0.20 260	0.17 255	0.20 278	0.18 173

AIO_test	0.38 114	0.24 100	0.59 135	0.47 161	0.31 217	0.55 231	0.44 323	0.86 152	0.50 117	0.34 53	0.48 111	0.46 155	0.30 63	0.76 171	0.31 108	0.17 145	0.12 54	0.17 139	0.13 111	0.16 103	0.15 62

Occ-G	0.44 168	0.23 70	0.59 135	0.44 110	0.27 114	0.43 95	0.61 473	0.85 145	0.62 175	0.48 158	0.66 198	1.00 399	0.45 176	0.79 185	0.45 267	0.17 145	0.14 228	0.18 183	0.13 111	0.16 103	0.18 173

WCG-NET（raft）	0.46 182	0.23 70	0.59 135	0.42 78	0.24 53	0.50 174	0.35 189	0.76 101	1.10 366	0.72 252	0.76 234	0.91 360	0.50 231	0.88 221	0.40 222	0.16 97	0.13 144	0.15 44	0.14 159	0.15 70	0.17 149

CAS++	0.48 203	0.34 376	0.59 135	0.48 181	0.32 251	0.45 107	0.29 109	1.73 435	0.78 224	0.71 247	0.73 229	0.36 95	0.28 48	0.70 146	0.35 157	0.27 478	0.22 473	0.26 460	0.21 384	0.29 469	0.22 311
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
EGLCR-Stereo	0.41 137	0.24 100	0.59 135	0.45 127	0.27 114	0.54 224	0.22 33	1.23 307	0.56 145	0.44 131	0.43 80	0.68 269	0.29 51	0.89 226	0.34 147	0.17 145	0.12 54	0.20 260	0.17 255	0.17 142	0.18 173

UCFNet_RVC	0.72 372	0.37 438	0.59 135	0.66 477	0.41 396	0.89 428	0.68 494	1.78 446	1.15 399	1.01 323	1.20 393	1.22 463	0.95 462	1.07 288	0.66 396	0.28 496	0.21 454	0.34 553	0.31 551	0.33 509	0.29 451

quiztm	0.53 226	0.28 220	0.60 147	0.51 241	0.67 553	0.45 107	0.42 284	1.85 470	0.93 286	0.81 269	1.15 378	0.56 223	0.31 70	0.59 102	0.38 198	0.18 194	0.12 54	0.17 139	0.14 159	0.19 226	0.19 217

NLCSM	0.54 231	0.30 275	0.60 147	0.53 288	0.74 573	0.71 337	0.47 359	1.25 313	0.71 204	0.64 235	0.51 132	0.48 171	0.60 311	1.34 357	0.71 410	0.19 237	0.20 436	0.21 300	0.19 306	0.22 351	0.21 280

3w_stereo	0.35 74	0.25 139	0.60 147	0.41 66	0.21 21	0.52 197	0.53 408	0.72 76	0.47 105	0.47 146	0.50 128	0.23 5	0.45 176	0.49 62	0.30 91	0.13 19	0.10 2	0.15 44	0.12 45	0.15 70	0.17 149

MM-Stereo_test3	0.53 226	0.26 166	0.60 147	0.56 341	0.73 565	0.49 153	0.53 408	1.31 328	1.08 354	0.64 235	0.97 290	0.61 248	0.42 148	0.82 192	0.40 222	0.21 323	0.18 398	0.20 260	0.16 222	0.19 226	0.21 280

mms	0.42 153	0.29 245	0.60 147	0.47 161	0.33 271	0.43 95	0.46 346	0.75 95	0.50 117	0.36 70	0.61 180	0.44 140	0.30 63	1.39 374	0.34 147	0.16 97	0.14 228	0.18 183	0.15 181	0.19 226	0.21 280

AEACV	0.41 137	0.25 139	0.60 147	0.55 319	0.52 476	0.43 95	0.38 230	0.98 192	0.63 179	0.44 131	0.56 167	0.46 155	0.59 304	0.56 88	0.31 108	0.17 145	0.13 144	0.18 183	0.16 222	0.17 142	0.17 149

anonymousdsp	0.45 171	0.30 275	0.60 147	0.48 181	0.34 293	0.49 153	0.42 284	0.97 186	0.60 167	0.51 187	0.53 144	0.46 155	0.47 195	1.36 363	0.35 157	0.18 194	0.13 144	0.21 300	0.15 181	0.18 187	0.21 280

IGEV-Stereo	0.45 171	0.30 275	0.60 147	0.48 181	0.34 293	0.49 153	0.42 284	0.98 192	0.60 167	0.51 187	0.53 144	0.46 155	0.47 195	1.36 363	0.35 157	0.18 194	0.13 144	0.21 300	0.15 181	0.18 187	0.21 280
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
HSM-Net_RVC	0.91 478	0.31 306	0.60 147	0.54 303	0.31 217	1.15 503	0.60 467	3.76 660	1.30 494	1.57 564	1.75 565	1.67 559	1.01 490	1.61 427	0.90 466	0.23 385	0.17 365	0.19 208	0.18 281	0.20 278	0.22 311
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
GCAP-Stereo-DPT-5K	0.37 95	0.24 100	0.61 156	0.42 78	0.40 375	0.48 144	0.41 272	0.72 76	0.58 154	0.55 206	0.65 192	0.32 64	0.27 39	0.41 26	0.33 136	0.17 145	0.12 54	0.20 260	0.16 222	0.14 29	0.14 26

NLSM1	0.54 231	0.26 166	0.61 156	0.49 200	1.04 629	0.83 405	0.31 129	1.55 381	0.68 194	0.52 192	0.77 238	0.46 155	0.48 201	1.02 271	0.56 348	0.19 237	0.19 419	0.21 300	0.18 281	0.20 278	0.18 173

LG-Stereo_Zeroshot	0.38 114	0.25 139	0.61 156	0.53 288	0.29 172	0.36 48	0.22 33	1.24 309	0.42 79	0.45 139	0.65 192	0.37 106	0.51 239	0.41 26	0.30 91	0.18 194	0.12 54	0.17 139	0.13 111	0.18 187	0.20 250

test_for_model	0.37 95	0.24 100	0.61 156	0.42 78	0.40 375	0.48 144	0.41 272	0.72 76	0.58 154	0.55 206	0.65 192	0.32 64	0.27 39	0.41 26	0.33 136	0.17 145	0.12 54	0.20 260	0.16 222	0.14 29	0.14 26

MGS-Stereo	0.43 160	0.28 220	0.61 156	0.46 141	0.28 153	0.49 153	0.33 158	0.60 30	0.89 266	0.47 146	1.32 447	0.51 186	0.32 82	0.66 134	0.39 205	0.20 287	0.16 338	0.18 183	0.16 222	0.18 187	0.18 173

MSKI-zero shot	0.56 249	0.30 275	0.61 156	0.55 319	0.28 153	0.68 320	0.28 98	1.25 313	0.68 194	0.92 298	1.33 453	0.81 311	0.33 87	1.94 476	0.36 175	0.18 194	0.13 144	0.17 139	0.13 111	0.16 103	0.19 217

FTStereo	0.92 481	0.28 220	0.61 156	0.57 363	0.34 293	0.65 305	1.80 648	1.09 242	0.84 252	1.75 591	4.13 651	1.04 412	1.62 596	1.59 420	0.48 290	0.21 323	0.17 365	0.23 376	0.22 412	0.19 226	0.58 603

raft+_RVC	0.56 249	0.29 245	0.61 156	0.65 464	0.56 504	0.53 207	0.53 408	1.40 348	1.02 329	0.78 261	1.04 319	0.70 278	0.55 266	1.00 263	0.49 303	0.18 194	0.16 338	0.19 208	0.19 306	0.18 187	0.17 149

aanet-new-24k	0.35 74	0.24 100	0.62 164	0.43 94	0.25 78	0.53 207	0.30 120	0.72 76	0.39 61	0.41 122	0.63 184	0.35 89	0.48 201	0.46 47	0.26 27	0.14 35	0.11 22	0.16 89	0.13 111	0.18 187	0.15 62

GCAP-Stereo-cres-4k	0.37 95	0.23 70	0.62 164	0.50 224	0.29 172	0.74 350	0.39 248	0.72 76	0.48 107	0.38 92	0.51 132	0.36 95	0.50 231	0.45 41	0.31 108	0.15 66	0.12 54	0.17 139	0.13 111	0.17 142	0.15 62

VIP-Stereo	0.37 95	0.25 139	0.62 164	0.41 66	0.46 437	0.82 397	0.22 33	0.67 52	0.48 107	0.32 41	0.55 161	0.37 106	0.31 70	0.85 209	0.28 60	0.18 194	0.12 54	0.16 89	0.12 45	0.15 70	0.14 26

GASTEREO	0.43 160	0.29 245	0.62 164	0.51 241	0.27 114	0.62 279	0.36 203	1.02 204	0.58 154	0.55 206	0.83 255	0.30 49	0.65 334	0.64 127	0.30 91	0.19 237	0.13 144	0.17 139	0.15 181	0.16 103	0.21 280

GrayStereo	0.83 438	0.28 220	0.62 164	0.66 477	0.37 332	0.76 362	1.79 645	1.19 290	0.91 274	1.98 615	1.89 587	1.07 421	1.76 612	1.43 386	0.50 306	0.20 287	0.15 301	0.19 208	0.21 384	0.18 187	0.41 546

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.37 95	0.24 100	0.63 169	0.43 94	0.40 375	0.46 117	0.39 248	0.71 68	0.56 145	0.58 217	0.68 205	0.36 95	0.26 28	0.51 74	0.30 91	0.16 97	0.12 54	0.19 208	0.15 181	0.15 70	0.14 26

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.37 95	0.24 100	0.63 169	0.43 94	0.41 396	0.49 153	0.41 272	0.73 84	0.60 167	0.56 212	0.66 198	0.31 54	0.26 28	0.42 30	0.31 108	0.16 97	0.11 22	0.19 208	0.15 181	0.15 70	0.14 26

NLMM1	0.60 295	0.28 220	0.63 169	0.48 181	0.73 565	0.68 320	0.43 303	2.47 611	1.11 373	0.60 226	0.63 184	0.51 186	0.47 195	1.34 357	0.58 358	0.19 237	0.21 454	0.20 260	0.17 255	0.20 278	0.19 217

xyz-stereo-finetune	0.50 217	0.27 197	0.63 169	0.43 94	0.23 42	0.79 381	0.46 346	0.83 130	0.82 244	0.63 234	0.63 184	0.54 207	0.44 166	1.69 440	0.62 377	0.16 97	0.15 301	0.19 208	0.16 222	0.17 142	0.16 117

HART	0.48 203	0.24 100	0.63 169	0.52 265	0.27 114	0.41 75	0.29 109	1.32 332	0.54 132	0.59 219	1.47 498	0.61 248	0.34 95	1.09 296	0.32 122	0.16 97	0.14 228	0.19 208	0.14 159	0.19 226	0.18 173

Pointernet	0.41 137	0.21 33	0.63 169	0.45 127	0.29 172	0.51 186	0.27 88	1.54 378	0.70 201	0.48 158	0.64 189	0.49 175	0.37 119	0.51 74	0.36 175	0.18 194	0.13 144	0.14 12	0.11 9	0.14 29	0.14 26

gcap-zeroshot	0.36 86	0.24 100	0.63 169	0.42 78	0.40 375	0.47 130	0.41 272	0.73 84	0.56 145	0.54 199	0.63 184	0.33 75	0.27 39	0.39 13	0.33 136	0.17 145	0.12 54	0.19 208	0.16 222	0.14 29	0.14 26

IGEV++	0.45 171	0.24 100	0.63 169	0.58 378	0.32 251	0.42 86	0.25 68	2.16 556	0.65 187	0.38 92	0.58 173	0.46 155	0.44 166	0.56 88	0.40 222	0.20 287	0.13 144	0.16 89	0.13 111	0.17 142	0.18 173

ACVNet-DCA	0.59 286	0.34 376	0.63 169	0.60 405	0.27 114	1.16 506	0.51 391	1.58 391	0.91 274	0.60 226	0.80 249	0.47 165	0.87 429	1.48 399	0.35 157	0.21 323	0.13 144	0.25 439	0.15 181	0.23 375	0.25 379

xx1	0.70 359	0.34 376	0.63 169	0.60 405	0.27 114	1.16 506	0.51 391	1.07 230	3.23 656	0.60 226	0.80 249	0.95 379	0.79 385	1.48 399	0.35 157	0.21 323	0.13 144	0.24 400	0.23 444	0.23 375	0.25 379

1test111	0.58 273	0.34 376	0.63 169	0.60 405	0.27 114	1.16 506	0.51 391	1.58 391	0.91 274	0.60 226	0.80 249	0.47 165	0.87 429	0.99 258	0.67 399	0.21 323	0.13 144	0.25 439	0.15 181	0.23 375	0.25 379

cc1	0.68 348	0.34 376	0.63 169	0.60 405	0.27 114	1.16 506	0.51 391	1.07 230	3.23 656	0.60 226	0.80 249	0.47 165	0.87 429	1.48 399	0.35 157	0.21 323	0.13 144	0.25 439	0.15 181	0.19 226	0.23 332

testlalala	0.36 86	0.24 100	0.63 169	0.42 78	0.40 375	0.47 130	0.41 272	0.73 84	0.56 145	0.54 199	0.63 184	0.33 75	0.27 39	0.39 13	0.33 136	0.17 145	0.12 54	0.19 208	0.16 222	0.14 29	0.14 26

raftrobust	0.55 236	0.27 197	0.63 169	0.68 502	0.69 558	0.50 174	0.34 174	1.08 235	0.97 306	1.32 473	0.88 268	0.62 250	0.80 393	0.82 192	0.44 254	0.20 287	0.16 338	0.16 89	0.14 159	0.15 70	0.18 173

gcap_with_dpt	0.36 86	0.24 100	0.64 183	0.43 94	0.39 360	0.50 174	0.44 323	0.71 68	0.50 117	0.56 212	0.67 202	0.32 64	0.30 63	0.39 13	0.29 75	0.16 97	0.12 54	0.19 208	0.15 181	0.14 29	0.14 26

Zero-FE251	0.36 86	0.25 139	0.64 183	0.49 200	0.30 196	0.57 244	0.24 63	0.86 152	0.36 52	0.53 197	0.39 58	0.51 186	0.41 138	0.49 62	0.28 60	0.19 237	0.15 301	0.17 139	0.12 45	0.14 29	0.16 117

MSCF	0.41 137	0.28 220	0.64 183	0.50 224	0.27 114	0.58 256	0.37 218	1.03 213	0.54 132	0.54 199	0.72 224	0.32 64	0.64 329	0.56 88	0.30 91	0.19 237	0.13 144	0.17 139	0.15 181	0.17 142	0.21 280

ff7	0.45 171	0.30 275	0.64 183	0.47 161	0.33 271	0.49 153	0.42 284	0.93 173	0.59 160	0.50 175	0.53 144	0.44 140	0.48 201	1.41 379	0.36 175	0.18 194	0.13 144	0.21 300	0.15 181	0.18 187	0.21 280

IGEVStereo-DCA	0.49 208	0.33 347	0.64 183	0.46 141	0.34 293	0.50 174	0.42 284	0.93 173	0.59 160	0.48 158	0.48 111	0.48 171	0.45 176	2.28 516	0.44 254	0.19 237	0.14 228	0.19 208	0.15 181	0.17 142	0.21 280

ffff	0.45 171	0.30 275	0.64 183	0.47 161	0.33 271	0.49 153	0.42 284	0.93 173	0.59 160	0.50 175	0.53 144	0.44 140	0.48 201	1.41 379	0.36 175	0.18 194	0.13 144	0.21 300	0.15 181	0.18 187	0.21 280

11t	0.45 171	0.30 275	0.64 183	0.47 161	0.33 271	0.49 153	0.42 284	0.93 173	0.59 160	0.50 175	0.53 144	0.44 140	0.48 201	1.41 379	0.36 175	0.18 194	0.13 144	0.21 300	0.15 181	0.18 187	0.21 280

ccc-4	0.45 171	0.30 275	0.64 183	0.47 161	0.33 271	0.49 153	0.42 284	0.93 173	0.59 160	0.50 175	0.53 144	0.44 140	0.48 201	1.41 379	0.36 175	0.18 194	0.13 144	0.21 300	0.15 181	0.18 187	0.21 280

aanet-new-8k	0.37 95	0.25 139	0.65 191	0.46 141	0.26 100	0.53 207	0.35 189	0.84 139	0.54 132	0.36 70	0.43 80	0.33 75	0.61 321	0.69 144	0.30 91	0.15 66	0.11 22	0.16 89	0.13 111	0.16 103	0.15 62

AIO_rvc	0.38 114	0.25 139	0.65 191	0.47 161	0.31 217	0.55 231	0.38 230	0.98 192	0.51 121	0.35 59	0.48 111	0.49 175	0.22 15	0.87 217	0.31 108	0.16 97	0.12 54	0.16 89	0.12 45	0.15 70	0.15 62

U	9.23 683	0.22 50	0.65 191	0.48 181	53.11 711	61.26 716	0.24 63	0.77 104	0.55 141	0.37 81	0.30 33	0.29 42	0.34 95	0.34 4	0.27 48	0.20 287	0.12 54	60.47 715	4.24 691	0.18 187	0.14 26

tt1	0.65 321	0.34 376	0.65 191	0.60 405	0.27 114	1.14 499	0.48 369	1.08 235	2.62 642	0.59 219	0.79 244	0.49 175	0.80 393	1.57 412	0.35 157	0.21 323	0.13 144	0.25 439	0.16 222	0.20 278	0.23 332

cross-raft	0.56 249	0.26 166	0.65 191	0.55 319	0.31 217	0.66 310	0.37 218	1.68 412	0.82 244	1.06 342	1.07 330	1.25 472	0.45 176	0.74 160	0.39 205	0.15 66	0.13 144	0.19 208	0.16 222	0.19 226	0.17 149

aanet-new-30k	0.34 60	0.25 139	0.66 196	0.44 110	0.26 100	0.53 207	0.23 49	0.84 139	0.34 31	0.38 92	0.39 58	0.43 137	0.54 262	0.43 35	0.25 15	0.14 35	0.12 54	0.16 89	0.12 45	0.17 142	0.15 62

xyz-stereo-finetune2	0.59 286	0.29 245	0.66 196	0.41 66	0.24 53	1.08 486	0.34 174	0.87 156	0.60 167	0.68 244	1.08 337	0.58 228	0.79 385	2.39 526	0.83 447	0.17 145	0.15 301	0.21 300	0.17 255	0.16 103	0.18 173

RCA-Stereo	0.52 224	0.26 166	0.66 196	0.49 200	0.33 271	0.54 224	0.44 323	1.20 295	1.41 541	0.69 245	1.06 326	0.63 255	0.79 385	0.62 115	0.35 157	0.17 145	0.12 54	0.17 139	0.14 159	0.16 103	0.16 117

GMM-Stereo	0.75 384	0.27 197	0.66 196	0.56 341	0.34 293	0.71 337	0.97 576	1.09 242	0.91 274	1.37 500	1.79 571	1.11 441	0.79 385	2.08 496	0.48 290	0.19 237	0.12 54	0.25 439	0.25 467	0.21 329	0.78 630

rafts_anoy	0.55 236	0.32 327	0.66 196	0.72 536	0.61 528	0.53 207	0.40 260	1.24 309	1.06 348	0.85 282	0.83 255	0.67 267	0.53 254	0.77 174	0.55 342	0.20 287	0.15 301	0.25 439	0.26 484	0.22 351	0.21 280

DF	0.40 130	0.25 139	0.67 201	0.49 200	0.28 153	0.49 153	0.31 129	0.88 164	0.51 121	0.47 146	0.72 224	0.59 234	0.30 63	0.83 198	0.34 147	0.19 237	0.13 144	0.16 89	0.12 45	0.16 103	0.17 149

aanet-new-32k	0.34 60	0.25 139	0.67 201	0.44 110	0.26 100	0.53 207	0.23 49	0.84 139	0.34 31	0.38 92	0.39 58	0.43 137	0.54 262	0.43 35	0.25 15	0.14 35	0.12 54	0.16 89	0.12 45	0.17 142	0.15 62

FlowAnything_test	0.41 137	0.27 197	0.67 201	0.60 405	0.33 271	0.62 279	0.35 189	0.64 42	0.48 107	0.46 144	0.36 51	0.45 150	0.37 119	0.54 82	0.52 318	0.25 430	0.19 419	0.28 490	0.33 573	0.22 351	0.22 311

fffy	0.44 168	0.29 245	0.67 201	0.47 161	0.30 196	0.46 117	0.34 174	0.98 192	0.57 151	0.40 115	0.59 176	0.55 212	0.41 138	1.26 337	0.37 188	0.16 97	0.14 228	0.19 208	0.16 222	0.19 226	0.20 250

UniTT-Stereo	0.38 114	0.24 100	0.67 201	0.49 200	0.36 320	0.40 63	0.32 148	0.55 18	0.55 141	0.55 206	0.55 161	0.36 95	0.31 70	0.59 102	0.52 318	0.21 323	0.15 301	0.17 139	0.15 181	0.19 226	0.17 149

test_4	0.55 236	0.23 70	0.67 201	0.56 341	0.32 251	0.71 337	0.39 248	0.83 130	0.72 205	0.93 301	1.87 586	0.70 278	0.41 138	1.21 329	0.39 205	0.16 97	0.13 144	0.21 300	0.23 444	0.20 278	0.18 173

AIO-test1	0.61 301	0.27 197	0.68 207	0.68 502	1.02 626	0.79 381	0.36 203	1.59 396	1.35 511	0.59 219	0.89 270	0.60 239	0.49 220	1.20 328	0.36 175	0.18 194	0.17 365	0.23 376	0.25 467	0.18 187	0.26 400

KYRaft	0.77 398	0.29 245	0.68 207	0.59 397	0.29 172	0.66 310	0.83 542	1.05 224	0.89 266	1.63 576	2.22 610	1.15 450	0.99 480	1.59 420	0.41 232	0.21 323	0.14 228	0.22 338	0.28 514	0.21 329	1.01 640

FENet	0.62 304	0.30 275	0.68 207	0.57 363	0.33 271	0.82 397	0.40 260	1.41 352	1.12 381	1.03 331	0.87 264	0.98 388	0.84 407	1.00 263	0.70 407	0.23 385	0.16 338	0.23 376	0.20 341	0.22 351	0.24 356

CBMV_ROB	0.99 498	0.46 499	0.68 207	0.53 288	0.39 360	1.40 548	0.48 369	2.09 534	1.30 494	1.53 552	2.29 613	1.36 500	1.23 549	2.46 528	1.04 503	0.44 597	0.42 620	0.47 606	0.44 607	0.41 550	0.39 536

NOSS_ROB	1.29 561	0.49 515	0.68 207	0.60 405	0.40 375	1.09 491	0.77 517	1.94 497	1.44 555	1.04 333	1.46 495	1.10 436	0.81 397	10.57 687	0.78 431	0.46 602	0.43 621	0.48 608	0.45 610	0.45 570	0.43 558

Hybrid-DGEV-03	0.67 334	0.29 245	0.69 212	0.55 319	0.36 320	0.73 346	0.38 230	1.09 242	1.18 417	1.74 589	2.49 626	0.84 334	0.56 274	0.99 258	0.47 281	0.19 237	0.12 54	0.22 338	0.19 306	0.17 142	0.17 149

AdaDepth	0.33 52	0.23 70	0.69 212	0.46 141	0.29 172	0.44 102	0.24 63	0.54 17	0.38 56	0.33 46	0.38 56	0.26 24	0.31 70	0.81 190	0.27 48	0.12 6	0.13 144	0.16 89	0.13 111	0.16 103	0.20 250

water-stereo	0.41 137	0.21 33	0.69 212	0.45 127	0.28 153	0.50 174	0.27 88	0.96 185	0.52 125	0.57 215	0.78 241	0.59 234	0.53 254	0.44 39	0.43 249	0.17 145	0.16 338	0.17 139	0.15 181	0.17 142	0.22 311

ProNet	0.46 182	0.30 275	0.69 212	0.46 141	0.32 251	0.57 244	0.52 402	1.15 275	0.67 191	0.44 131	0.50 128	0.44 140	0.43 156	1.31 347	0.38 198	0.16 97	0.15 301	0.19 208	0.16 222	0.18 187	0.18 173

PSMNet-ADL	0.75 384	0.36 417	0.69 212	0.71 530	0.47 448	1.13 496	0.46 346	1.47 364	1.07 351	0.85 282	1.18 387	1.31 490	0.94 457	1.56 410	1.06 504	0.34 547	0.22 473	0.22 338	0.23 444	0.27 436	0.36 519

HHNet	0.64 317	0.28 220	0.69 212	0.45 127	0.46 437	0.50 174	0.57 445	1.13 258	1.03 334	1.26 447	2.21 609	0.70 278	0.59 304	1.10 301	0.51 310	0.21 323	0.13 144	0.23 376	0.19 306	0.20 278	0.31 479

aanet-new	0.41 137	0.27 197	0.70 218	0.48 181	0.38 348	0.73 346	0.29 109	0.71 68	0.39 61	0.38 92	0.51 132	0.36 95	0.73 359	0.98 257	0.31 108	0.17 145	0.12 54	0.17 139	0.13 111	0.19 226	0.16 117

MM-Stereo_test2	0.44 168	0.25 139	0.70 218	0.54 303	0.33 271	0.55 231	0.45 340	1.02 204	0.84 252	0.61 231	0.51 132	0.49 175	0.42 148	0.82 192	0.32 122	0.16 97	0.13 144	0.18 183	0.14 159	0.19 226	0.17 149

tg	0.54 231	0.25 139	0.70 218	0.52 265	0.31 217	0.89 428	0.29 109	1.12 254	0.98 309	0.85 282	1.03 313	0.62 250	0.42 148	1.37 366	0.41 232	0.17 145	0.13 144	0.22 338	0.21 384	0.17 142	0.17 149

CCAANet	0.63 313	0.27 197	0.70 218	0.49 200	0.43 412	0.93 447	0.58 451	1.32 332	0.90 271	0.71 247	1.18 387	1.01 404	0.79 385	1.35 360	0.73 412	0.22 358	0.16 338	0.19 208	0.19 306	0.19 226	0.19 217

HUF	0.39 124	0.27 197	0.71 222	0.43 94	0.24 53	0.51 186	0.47 359	0.99 201	0.55 141	0.37 81	0.45 97	0.53 201	0.41 138	0.70 146	0.29 75	0.18 194	0.14 228	0.16 89	0.12 45	0.15 70	0.17 149

ICVP	0.66 323	0.35 405	0.71 222	0.63 442	0.41 396	0.85 420	0.56 439	1.78 446	0.96 301	0.92 298	1.24 415	0.88 345	0.75 365	0.76 171	0.93 477	0.31 522	0.22 473	0.22 338	0.21 384	0.24 404	0.28 437
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Lsterematch	0.54 231	0.26 166	0.72 224	0.47 161	0.26 100	0.70 334	0.31 129	0.84 139	1.14 393	0.97 311	1.28 434	0.68 269	0.51 239	0.90 229	0.75 420	0.22 358	0.12 54	0.19 208	0.16 222	0.19 226	0.26 400

DilatedVolume-Stereo	0.46 182	0.24 100	0.72 224	0.45 127	0.33 271	0.72 341	0.29 109	0.83 130	0.53 129	0.82 272	0.73 229	0.52 194	0.44 166	1.16 317	0.42 243	0.15 66	0.15 301	0.15 44	0.14 159	0.16 103	0.17 149

SCV	0.51 220	0.29 245	0.72 224	0.63 442	0.27 114	0.40 63	0.38 230	2.32 588	0.75 218	0.36 70	0.49 120	0.55 212	0.35 104	1.31 347	0.34 147	0.25 430	0.13 144	0.17 139	0.14 159	0.18 187	0.18 173

rvit_stereo_0081	0.46 182	0.34 376	0.72 224	0.56 341	0.35 310	0.41 75	0.44 323	0.74 92	1.04 340	0.49 166	0.52 140	0.51 186	0.49 220	0.86 212	0.47 281	0.25 430	0.20 436	0.22 338	0.19 306	0.26 430	0.19 217

rvit_stereo_0082	0.46 182	0.34 376	0.72 224	0.56 341	0.35 310	0.41 75	0.44 323	0.74 92	1.04 340	0.49 166	0.52 140	0.51 186	0.49 220	0.86 212	0.47 281	0.25 430	0.20 436	0.22 338	0.19 306	0.26 430	0.19 217

MaDis-Stereo	0.38 114	0.27 197	0.72 224	0.45 127	0.35 310	0.30 23	0.31 129	0.81 122	0.54 132	0.38 92	0.38 56	0.58 228	0.49 220	0.53 79	0.39 205	0.20 287	0.16 338	0.19 208	0.15 181	0.19 226	0.15 62

GMOStereo	0.55 236	0.28 220	0.72 224	0.52 265	0.30 196	0.53 207	0.43 303	1.02 204	0.98 309	1.44 529	1.14 372	0.88 345	0.57 281	0.62 115	0.39 205	0.16 97	0.14 228	0.24 400	0.22 412	0.20 278	0.18 173

error version	0.55 236	0.28 220	0.72 224	0.52 265	0.30 196	0.53 207	0.43 303	1.02 204	0.98 309	1.44 529	1.14 372	0.88 345	0.57 281	0.62 115	0.39 205	0.16 97	0.14 228	0.24 400	0.22 412	0.20 278	0.18 173

test-v	0.55 236	0.28 220	0.72 224	0.52 265	0.30 196	0.53 207	0.43 303	1.02 204	0.98 309	1.44 529	1.14 372	0.88 345	0.57 281	0.62 115	0.39 205	0.16 97	0.14 228	0.24 400	0.22 412	0.20 278	0.18 173

ASMatch	0.89 465	0.29 245	0.72 224	0.56 341	0.36 320	0.47 130	0.37 218	1.16 280	0.95 297	1.11 351	3.26 640	0.95 379	0.96 464	4.88 598	0.53 328	0.20 287	0.16 338	0.22 338	0.19 306	0.20 278	0.30 469

test-2	0.55 236	0.28 220	0.72 224	0.52 265	0.30 196	0.53 207	0.43 303	1.02 204	0.98 309	1.44 529	1.14 372	0.88 345	0.57 281	0.62 115	0.39 205	0.16 97	0.14 228	0.24 400	0.22 412	0.20 278	0.18 173

iRaftStereo_RVC	0.49 208	0.28 220	0.72 224	0.53 288	0.29 172	0.52 197	0.33 158	1.14 263	0.84 252	0.85 282	0.99 296	0.55 212	0.36 113	0.83 198	0.40 222	0.18 194	0.13 144	0.22 338	0.20 341	0.20 278	0.18 173

AFF-stereo	0.60 295	0.28 220	0.72 224	0.48 181	0.29 172	0.34 36	0.37 218	1.22 302	1.20 424	1.21 417	1.59 539	1.10 436	0.70 352	1.01 267	0.44 254	0.14 35	0.12 54	0.19 208	0.20 341	0.18 187	0.15 62

R-Stereo Train	0.60 295	0.30 275	0.72 224	0.57 363	0.37 332	0.68 320	0.52 402	1.45 357	0.78 224	1.61 570	1.50 509	0.76 292	0.53 254	0.67 139	0.51 310	0.19 237	0.16 338	0.18 183	0.15 181	0.18 187	0.19 217

RAFT-Stereo	0.60 295	0.30 275	0.72 224	0.57 363	0.37 332	0.68 320	0.52 402	1.45 357	0.78 224	1.61 570	1.50 509	0.76 292	0.53 254	0.67 139	0.51 310	0.19 237	0.16 338	0.18 183	0.15 181	0.18 187	0.19 217
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
aanet-new-16k	0.34 60	0.23 70	0.73 239	0.47 161	0.23 42	0.42 86	0.21 24	0.76 101	0.45 100	0.37 81	0.44 90	0.37 106	0.48 201	0.43 35	0.29 75	0.14 35	0.11 22	0.16 89	0.12 45	0.18 187	0.15 62

riskmin	0.62 304	0.29 245	0.73 239	0.50 224	0.34 293	0.86 421	0.44 323	1.74 438	1.07 351	0.76 258	0.76 234	1.19 455	1.01 490	0.84 205	0.60 369	0.20 287	0.16 338	0.24 400	0.16 222	0.24 404	0.29 451

RAFT+CT+SA	0.63 313	0.30 275	0.73 239	0.69 515	0.37 332	0.40 63	0.55 432	1.93 495	1.04 340	0.72 252	1.23 410	0.62 250	0.69 349	1.69 440	0.42 243	0.19 237	0.13 144	0.22 338	0.22 412	0.21 329	0.19 217

THIR-Stereo	1.02 506	0.29 245	0.73 239	0.51 241	0.29 172	0.94 451	1.31 616	1.08 235	0.98 309	1.35 493	1.91 591	1.16 451	1.54 592	6.37 638	0.79 436	0.20 287	0.14 228	0.21 300	0.22 412	0.19 226	0.25 379

RAFT-345	0.86 454	0.26 166	0.73 239	0.53 288	0.28 153	0.53 207	0.41 272	0.85 145	1.31 501	1.33 479	2.32 614	0.85 336	0.53 254	5.69 615	0.48 290	0.19 237	0.14 228	0.22 338	0.17 255	0.17 142	0.17 149

Gwc-CoAtRS	0.55 236	0.27 197	0.73 239	0.49 200	0.30 196	0.63 290	0.25 68	1.38 343	1.12 381	1.05 336	1.02 306	1.10 436	0.55 266	0.72 154	0.44 254	0.17 145	0.14 228	0.17 139	0.15 181	0.16 103	0.17 149

EAI-Stereo	0.76 392	0.31 306	0.74 245	0.55 319	0.28 153	0.70 334	1.72 641	2.57 623	0.90 271	0.75 257	3.03 637	0.57 226	0.43 156	1.10 301	0.49 303	0.19 237	0.14 228	0.17 139	0.18 281	0.17 142	0.21 280

ACVNet	0.66 323	0.33 347	0.74 245	0.55 319	0.37 332	0.80 387	0.47 359	1.46 359	1.11 373	1.01 323	1.31 442	1.07 421	0.91 444	0.82 192	1.09 507	0.22 358	0.19 419	0.21 300	0.18 281	0.23 375	0.19 217

CFNet-ft	0.78 403	0.36 417	0.74 245	0.67 491	0.56 504	0.86 421	0.54 422	1.46 359	1.17 411	1.01 323	1.28 434	1.68 562	1.03 501	1.57 412	0.95 484	0.27 478	0.21 454	0.33 545	0.26 484	0.31 491	0.26 400

CFNet_RVC	0.78 403	0.36 417	0.74 245	0.67 491	0.56 504	0.86 421	0.54 422	1.46 359	1.17 411	1.01 323	1.28 434	1.68 562	1.03 501	1.57 412	0.95 484	0.27 478	0.21 454	0.33 545	0.26 484	0.31 491	0.26 400

SGM-Forest	1.29 561	0.40 471	0.74 245	0.54 303	0.37 332	1.55 565	1.26 614	1.82 459	1.39 535	2.22 625	1.81 577	1.64 555	1.02 499	7.65 658	1.20 519	0.39 576	0.37 603	0.39 582	0.34 579	0.37 531	0.34 506
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
H2IRNET	0.57 261	0.28 220	0.75 250	0.49 200	0.35 310	0.40 63	0.27 88	1.03 213	1.18 417	0.62 233	1.26 419	1.07 421	0.85 412	1.02 271	0.64 386	0.20 287	0.16 338	0.23 376	0.25 467	0.22 351	0.20 250

Former-RAFT_DAM_RVC	0.47 194	0.38 456	0.75 250	0.48 181	0.37 332	0.67 316	0.35 189	0.82 127	1.14 393	0.61 231	0.64 189	0.39 117	0.39 131	0.74 160	0.39 205	0.20 287	0.17 365	0.22 338	0.18 281	0.24 404	0.20 250

raft_robust	0.71 365	0.32 327	0.75 250	0.54 303	0.28 153	0.54 224	0.35 189	1.54 378	1.24 449	1.18 397	1.07 330	0.73 288	0.53 254	3.65 571	0.40 222	0.19 237	0.16 338	0.20 260	0.22 412	0.21 329	0.19 217

hitnet-ft	0.84 443	0.38 456	0.75 250	0.59 397	0.44 423	0.99 468	0.47 359	1.61 400	1.38 527	1.21 417	1.22 402	1.82 581	0.99 480	1.87 465	1.09 507	0.33 537	0.29 555	0.34 553	0.27 503	0.36 525	0.33 496

GCAP-BAT	0.41 137	0.24 100	0.76 254	0.45 127	0.38 348	0.34 36	0.37 218	0.98 192	0.69 198	0.50 175	0.56 167	0.55 212	0.38 127	0.75 168	0.32 122	0.17 145	0.13 144	0.19 208	0.15 181	0.15 70	0.19 217

GCAPDPT-zeroshot	0.41 137	0.24 100	0.76 254	0.45 127	0.38 348	0.34 36	0.37 218	0.98 192	0.69 198	0.50 175	0.56 167	0.55 212	0.38 127	0.75 168	0.32 122	0.17 145	0.13 144	0.19 208	0.15 181	0.15 70	0.19 217

DCRE	0.85 450	0.28 220	0.76 254	0.60 405	0.49 457	0.59 261	0.53 408	1.04 220	0.92 279	0.80 264	7.34 671	0.87 339	0.57 281	0.78 183	0.43 249	0.16 97	0.17 365	0.19 208	0.17 255	0.18 187	0.22 311

RAFT-RH_RVC	1.04 509	0.26 166	0.76 254	0.53 288	0.29 172	0.80 387	0.32 148	0.85 145	1.12 381	2.04 618	4.63 657	1.03 411	0.57 281	5.93 623	0.52 318	0.20 287	0.13 144	0.26 460	0.20 341	0.16 103	0.19 217

CFNet-RSSM	0.57 261	0.25 139	0.76 254	0.49 200	0.28 153	0.59 261	0.27 88	1.89 481	1.17 411	1.09 348	0.95 280	1.06 418	0.53 254	0.74 160	0.41 232	0.17 145	0.13 144	0.17 139	0.15 181	0.16 103	0.16 117

LL-Strereo2	0.56 249	0.36 417	0.77 259	0.56 341	0.40 375	0.68 320	0.37 218	1.21 300	0.83 249	0.96 309	0.79 244	0.91 360	0.41 138	1.08 291	0.48 290	0.18 194	0.17 365	0.29 502	0.25 467	0.22 351	0.19 217

BUS	0.78 403	0.34 376	0.77 259	0.55 319	0.45 428	2.30 622	0.42 284	2.65 629	1.04 340	1.25 435	1.12 356	1.02 407	0.70 352	0.94 240	0.75 420	0.25 430	0.18 398	0.25 439	0.22 412	0.23 375	0.24 356

BSDual-CNN	0.75 384	0.34 376	0.77 259	0.55 319	0.45 428	1.25 524	0.66 489	2.65 629	1.04 340	1.25 435	1.12 356	1.11 441	0.77 370	0.94 240	0.76 425	0.25 430	0.18 398	0.25 439	0.22 412	0.23 375	0.24 356

psmg	0.75 384	0.34 376	0.77 259	0.52 265	0.45 428	1.46 555	0.73 511	2.15 554	1.04 340	1.25 435	1.33 453	1.11 441	0.77 370	0.94 240	0.76 425	0.25 430	0.20 436	0.25 439	0.26 484	0.23 375	0.24 356

DRaft	0.81 427	0.26 166	0.77 259	0.47 161	0.31 217	0.95 457	0.52 402	1.13 258	0.99 318	1.78 595	2.01 599	0.80 304	1.71 607	2.64 542	0.74 417	0.19 237	0.14 228	0.20 260	0.20 341	0.18 187	0.24 356

RALCasStereoNet	0.58 273	0.34 376	0.77 259	0.65 464	0.64 536	0.64 299	0.51 391	1.06 227	0.99 318	0.71 247	1.06 326	0.77 297	0.44 166	1.38 370	0.52 318	0.20 287	0.18 398	0.18 183	0.16 222	0.20 278	0.22 311

CrosDoStereo	1.56 583	0.26 166	0.78 265	0.51 241	0.29 172	0.66 310	11.86 687	1.18 285	1.00 322	1.35 493	1.76 566	0.99 393	1.83 617	6.64 641	0.83 447	0.19 237	0.15 301	0.20 260	0.22 412	0.18 187	0.25 379

NRIStereo	0.62 304	0.31 306	0.78 265	0.56 341	0.28 153	0.63 290	0.33 158	1.16 280	0.92 279	1.15 378	0.87 264	0.90 356	0.58 298	2.24 511	0.56 348	0.22 358	0.14 228	0.21 300	0.19 306	0.22 351	0.18 173

DeepStereo_LL	1.56 583	0.26 166	0.78 265	0.51 241	0.29 172	0.66 310	11.86 687	1.18 285	1.00 322	1.35 493	1.76 566	0.99 393	1.83 617	6.64 641	0.83 447	0.19 237	0.15 301	0.20 260	0.22 412	0.18 187	0.25 379

DeepStereo_RVC	0.57 261	0.31 306	0.78 265	0.53 288	0.30 196	0.57 244	0.32 148	1.11 252	0.80 239	1.17 386	0.94 279	0.83 327	0.93 454	1.01 267	0.61 372	0.23 385	0.14 228	0.21 300	0.19 306	0.24 404	0.26 400

x	0.59 286	0.34 376	0.79 269	0.51 241	0.32 251	0.69 330	0.46 346	1.64 404	0.97 306	0.86 287	0.86 261	0.83 327	0.74 360	0.75 168	0.70 407	0.21 323	0.22 473	0.22 338	0.20 341	0.21 329	0.24 356

AAGNet	1.84 607	0.30 275	0.79 269	0.66 477	0.32 251	0.65 305	0.50 389	1.02 204	1.01 325	1.47 539	1.21 400	0.99 393	1.16 534	2.76 548	22.69 697	0.24 407	0.13 144	0.22 338	0.20 341	0.24 404	0.16 117

OMP-Stereo	0.95 487	0.35 405	0.79 269	0.92 613	0.32 251	0.49 153	0.35 189	1.22 302	1.11 373	1.58 565	1.12 356	1.44 516	0.69 349	6.92 646	0.51 310	0.20 287	0.15 301	0.24 400	0.19 306	0.21 329	0.16 117

Pruner-Stereo	0.64 317	0.31 306	0.79 269	0.66 477	0.31 217	0.61 276	0.42 284	1.22 302	1.09 362	1.53 552	1.09 341	0.94 375	0.55 266	1.37 366	0.56 348	0.25 430	0.14 228	0.24 400	0.21 384	0.21 329	0.25 379

HI	0.67 334	0.34 376	0.80 273	0.51 241	0.51 471	0.41 75	0.37 218	1.15 275	0.80 239	1.34 486	1.42 485	1.60 545	1.11 525	0.96 250	0.90 466	0.16 97	0.12 54	0.20 260	0.21 384	0.20 278	0.20 250

CoSv	0.67 334	0.34 376	0.80 273	0.51 241	0.51 471	0.41 75	0.37 218	1.15 275	0.80 239	1.34 486	1.42 485	1.60 545	1.11 525	0.96 250	0.90 466	0.16 97	0.12 54	0.20 260	0.21 384	0.20 278	0.20 250

GCAP-Stereo	0.43 160	0.32 327	0.80 273	0.50 224	0.27 114	0.53 207	0.31 129	1.05 224	0.67 191	0.69 245	0.71 221	0.58 228	0.42 148	0.51 74	0.35 157	0.18 194	0.15 301	0.18 183	0.13 111	0.17 142	0.15 62

IIG-Stereo	0.97 492	0.34 376	0.80 273	0.90 611	0.33 271	0.61 276	0.26 80	1.27 319	1.08 354	1.69 585	1.37 467	1.44 516	0.74 360	6.94 647	0.53 328	0.21 323	0.14 228	0.23 376	0.18 281	0.20 278	0.15 62

AE-Stereo	0.58 273	0.29 245	0.81 277	0.62 431	0.41 396	0.69 330	0.46 346	2.49 616	1.25 457	0.49 166	0.77 238	0.69 275	0.46 186	0.61 110	0.42 243	0.17 145	0.16 338	0.21 300	0.20 341	0.19 226	0.18 173

RAFT-Test	0.58 273	0.27 197	0.81 277	0.50 224	0.33 271	0.95 457	0.27 88	1.40 348	0.89 266	1.00 318	1.12 356	1.39 508	0.48 201	0.74 160	0.41 232	0.17 145	0.14 228	0.17 139	0.14 159	0.16 103	0.18 173

PSM-adaLoss	0.56 249	0.33 347	0.81 277	0.52 265	0.27 114	0.63 290	0.41 272	1.14 263	0.73 206	1.13 362	0.96 282	0.82 317	0.60 311	1.09 296	0.52 318	0.23 385	0.14 228	0.24 400	0.20 341	0.27 436	0.20 250

ROB_FTStereo_v2	0.57 261	0.33 347	0.81 277	0.52 265	0.27 114	0.62 279	0.42 284	1.14 263	0.73 206	1.13 362	0.97 290	0.82 317	0.60 311	1.15 313	0.53 328	0.23 385	0.14 228	0.24 400	0.20 341	0.27 436	0.20 250

HUI-Stereo	0.54 231	0.33 347	0.81 277	0.52 265	0.27 114	0.62 279	0.29 109	1.14 263	0.74 213	1.13 362	0.96 282	0.82 317	0.60 311	0.83 198	0.52 318	0.23 385	0.14 228	0.24 400	0.20 341	0.27 436	0.20 250

SST-Stereo	0.85 450	0.30 275	0.81 277	0.63 442	0.31 217	0.70 334	0.25 68	1.16 280	0.95 297	1.47 539	1.11 352	0.99 393	0.86 420	5.69 615	0.53 328	0.23 385	0.13 144	0.23 376	0.19 306	0.23 375	0.19 217

iGMRVC	0.58 273	0.33 347	0.81 277	0.52 265	0.27 114	0.62 279	0.38 230	1.14 263	0.73 206	1.13 362	0.97 290	0.82 317	0.59 304	1.54 409	0.53 328	0.23 385	0.14 228	0.24 400	0.20 341	0.27 436	0.20 250

RAFT-Stereo + iAFF	0.56 249	0.28 220	0.81 277	0.45 127	0.25 78	0.40 63	0.34 174	1.12 254	1.13 387	1.35 493	1.58 535	0.80 304	0.67 341	0.71 151	0.43 249	0.14 35	0.11 22	0.18 183	0.17 255	0.18 187	0.16 117

HSM	1.22 549	0.34 376	0.81 277	0.61 422	0.39 360	1.22 519	0.63 481	2.45 606	1.25 457	1.32 473	1.26 419	1.91 586	1.08 516	9.21 673	0.75 420	0.23 385	0.17 365	0.20 260	0.16 222	0.22 351	0.24 356

aanet-new-36k	0.37 95	0.24 100	0.82 286	0.44 110	0.22 29	0.51 186	0.32 148	0.80 117	0.37 54	0.35 59	0.40 66	0.36 95	0.56 274	0.83 198	0.26 27	0.13 19	0.11 22	0.16 89	0.12 45	0.15 70	0.15 62

DCVSM-stereo	0.75 384	0.36 417	0.82 286	0.58 378	0.43 412	0.78 372	0.42 284	1.30 326	1.05 346	1.79 596	1.04 319	1.60 545	1.08 516	1.12 307	0.86 453	0.25 430	0.27 541	0.29 502	0.24 458	0.30 484	0.37 523

test-3	0.56 249	0.24 100	0.82 286	0.50 224	0.29 172	0.57 244	0.34 174	1.09 242	1.03 334	1.33 479	0.69 210	0.87 339	0.45 176	1.68 436	0.39 205	0.17 145	0.12 54	0.20 260	0.17 255	0.17 142	0.16 117

test_1	0.56 249	0.24 100	0.82 286	0.50 224	0.29 172	0.57 244	0.34 174	1.09 242	1.03 334	1.28 458	0.69 210	0.87 339	0.45 176	1.67 434	0.39 205	0.17 145	0.12 54	0.20 260	0.17 255	0.17 142	0.16 117

GANet-ADL	0.63 313	0.38 456	0.82 286	0.67 491	0.41 396	0.68 320	0.51 391	1.64 404	1.16 406	0.98 312	1.10 343	0.90 356	0.58 298	0.81 190	0.63 382	0.27 478	0.18 398	0.18 183	0.16 222	0.23 375	0.27 421

Patchmatch Stereo++	0.57 261	0.33 347	0.82 286	0.52 265	0.27 114	0.63 290	0.28 98	1.14 263	0.73 206	1.13 362	0.96 282	0.82 317	0.60 311	1.40 376	0.52 318	0.23 385	0.14 228	0.24 400	0.20 341	0.27 436	0.20 250
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	0.56 249	0.33 347	0.82 286	0.52 265	0.27 114	0.62 279	0.25 68	1.14 263	0.74 213	1.13 362	0.96 282	0.82 317	0.60 311	1.18 323	0.52 318	0.23 385	0.14 228	0.24 400	0.20 341	0.27 436	0.20 250

iRAFT	0.57 261	0.33 347	0.82 286	0.52 265	0.27 114	0.63 290	0.28 98	1.14 263	0.73 206	1.13 362	0.96 282	0.82 317	0.60 311	1.40 376	0.52 318	0.23 385	0.14 228	0.24 400	0.20 341	0.27 436	0.20 250

CRE-IMP	0.57 261	0.32 327	0.82 286	0.54 303	0.29 172	0.77 371	0.25 68	1.19 290	0.79 233	1.09 348	0.95 280	0.81 311	0.57 281	1.11 304	0.57 353	0.22 358	0.14 228	0.23 376	0.19 306	0.28 452	0.24 356

RAFT-IKP	0.57 261	0.33 347	0.82 286	0.52 265	0.27 114	0.57 244	0.35 189	1.14 263	0.73 206	1.13 362	0.96 282	0.83 327	0.61 321	1.26 337	0.53 328	0.23 385	0.14 228	0.24 400	0.20 341	0.27 436	0.20 250

aanet-new-28k	0.34 60	0.24 100	0.83 296	0.44 110	0.22 29	0.47 130	0.29 109	0.75 95	0.40 72	0.37 81	0.41 69	0.37 106	0.49 220	0.40 19	0.28 60	0.15 66	0.12 54	0.16 89	0.13 111	0.22 351	0.17 149

GCAP-Stereo-DPT26K	0.34 60	0.23 70	0.83 296	0.42 78	0.23 42	0.35 40	0.33 158	0.87 156	0.35 39	0.39 105	0.41 69	0.31 54	0.44 166	0.53 79	0.27 48	0.14 35	0.12 54	0.16 89	0.12 45	0.16 103	0.15 62

aanet-new-12k	0.35 74	0.24 100	0.83 296	0.49 200	0.22 29	0.48 144	0.25 68	0.94 183	0.46 102	0.39 105	0.29 28	0.33 75	0.48 201	0.41 26	0.30 91	0.14 35	0.10 2	0.17 139	0.13 111	0.19 226	0.17 149

MIF-Stereo (partial)	0.48 203	0.28 220	0.83 296	0.51 241	0.53 484	0.39 59	0.27 88	1.03 213	0.64 184	0.47 146	0.71 221	0.51 186	0.51 239	1.13 309	0.47 281	0.20 287	0.16 338	0.23 376	0.20 341	0.24 404	0.20 250

HH	0.68 348	0.33 347	0.83 296	0.53 288	0.34 293	0.92 442	0.45 340	1.79 449	0.74 213	0.71 247	1.13 367	1.60 545	0.83 404	1.95 479	0.39 205	0.18 194	0.14 228	0.19 208	0.17 255	0.19 226	0.19 217

HanStereo	0.68 348	0.33 347	0.83 296	0.53 288	0.34 293	0.92 442	0.45 340	1.79 449	0.74 213	0.71 247	1.13 367	1.60 545	0.83 404	1.95 479	0.39 205	0.18 194	0.14 228	0.19 208	0.17 255	0.19 226	0.19 217

NF-Stereo	0.82 429	0.33 347	0.83 296	0.65 464	0.31 217	0.63 290	0.43 303	1.35 337	0.93 286	1.30 464	1.02 306	0.81 311	0.57 281	5.37 611	0.55 342	0.26 457	0.14 228	0.24 400	0.20 341	0.20 278	0.30 469

OCTAStereo	0.82 429	0.33 347	0.83 296	0.65 464	0.31 217	0.62 279	0.44 323	1.35 337	0.93 286	1.30 464	1.02 306	0.81 311	0.57 281	5.32 606	0.55 342	0.26 457	0.14 228	0.24 400	0.20 341	0.20 278	0.30 469

RAFT_R40	0.84 443	0.30 275	0.83 296	0.63 442	0.31 217	0.66 310	0.43 303	1.15 275	0.99 318	1.47 539	1.10 343	1.00 399	0.84 407	5.44 612	0.53 328	0.23 385	0.13 144	0.23 376	0.20 341	0.23 375	0.19 217

CroCo-Stereo	0.42 153	0.33 347	0.83 296	0.59 397	0.28 153	0.26 11	0.33 158	1.22 302	0.85 256	0.43 125	0.49 120	0.65 261	0.46 186	0.40 19	0.36 175	0.19 237	0.15 301	0.16 89	0.14 159	0.20 278	0.17 149
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
RAFT	0.67 334	0.32 327	0.83 296	0.63 442	0.34 293	0.69 330	0.57 445	1.14 263	0.84 252	1.12 359	1.20 393	1.75 573	0.92 452	1.09 296	0.60 369	0.22 358	0.19 419	0.27 474	0.24 458	0.22 351	0.23 332

TestStereo	0.65 321	0.42 483	0.83 296	0.52 265	0.27 114	0.57 244	0.44 323	1.07 230	0.92 279	0.85 282	1.01 303	0.68 269	0.56 274	3.22 562	0.47 281	0.23 385	0.15 301	0.24 400	0.18 281	0.28 452	0.18 173

11t1	0.57 261	0.30 275	0.84 308	0.54 303	0.30 196	0.83 405	0.41 272	1.34 336	0.79 233	0.88 289	0.82 254	0.70 278	0.70 352	0.96 250	0.67 399	0.21 323	0.21 454	0.20 260	0.16 222	0.21 329	0.26 400

EKT-Stereo	0.56 249	0.33 347	0.84 308	0.61 422	0.64 536	0.51 186	0.48 369	1.14 263	0.95 297	0.74 255	0.89 270	0.77 297	0.42 148	1.18 323	0.42 243	0.23 385	0.17 365	0.21 300	0.18 281	0.20 278	0.26 400

4D-IteraStereo	0.50 217	0.26 166	0.84 308	0.51 241	0.49 457	0.64 299	0.31 129	0.91 171	1.02 329	1.05 336	0.72 224	0.76 292	0.32 82	0.69 144	0.40 222	0.18 194	0.11 22	0.23 376	0.20 341	0.19 226	0.16 117

CASS	0.67 334	0.36 417	0.84 308	0.57 363	0.28 153	0.82 397	0.43 303	1.62 403	0.92 279	1.39 510	1.28 434	0.87 339	0.84 407	0.88 221	0.59 366	0.36 564	0.19 419	0.26 460	0.22 412	0.29 469	0.43 558
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
RE-Stereo	0.82 429	0.33 347	0.84 308	0.65 464	0.31 217	0.63 290	0.44 323	1.35 337	0.93 286	1.30 464	1.02 306	0.80 304	0.57 281	5.34 609	0.55 342	0.26 457	0.14 228	0.24 400	0.20 341	0.20 278	0.31 479

TVStereo	0.82 429	0.33 347	0.84 308	0.65 464	0.31 217	0.63 290	0.44 323	1.35 337	0.93 286	1.30 464	1.02 306	0.80 304	0.57 281	5.34 609	0.55 342	0.26 457	0.14 228	0.24 400	0.20 341	0.20 278	0.31 479

aanet-new-34k	0.35 74	0.26 166	0.85 314	0.42 78	0.20 11	0.33 33	0.31 129	0.92 172	0.44 89	0.35 59	0.54 155	0.35 89	0.56 274	0.39 13	0.27 48	0.14 35	0.12 54	0.16 89	0.12 45	0.15 70	0.14 26

Hybrid-DGEV-2	0.69 357	0.35 405	0.85 314	0.61 422	0.37 332	1.06 480	0.28 98	1.73 435	1.42 550	1.37 500	0.93 276	1.02 407	1.01 490	1.09 296	0.54 337	0.19 237	0.15 301	0.22 338	0.19 306	0.17 142	0.18 173

rvit_stereo_0083	0.49 208	0.34 376	0.85 314	0.57 363	0.36 320	0.49 153	0.43 303	0.73 84	1.05 346	0.50 175	0.57 172	0.55 212	0.50 231	0.92 235	0.50 306	0.25 430	0.25 524	0.24 400	0.20 341	0.25 416	0.19 217

RAStereo	0.36 86	0.22 50	0.85 314	0.48 181	0.28 153	0.27 15	0.28 98	0.77 104	0.65 187	0.33 46	0.43 80	0.44 140	0.31 70	0.45 41	0.35 157	0.18 194	0.15 301	0.19 208	0.15 181	0.19 226	0.15 62

anonymousa	0.78 403	0.30 275	0.85 314	0.51 241	0.96 622	1.41 550	0.47 359	1.61 400	0.94 292	1.33 479	1.77 569	1.66 557	1.11 525	0.72 154	0.63 382	0.19 237	0.18 398	0.23 376	0.25 467	0.20 278	0.22 311

Selective-RAFT	0.55 236	0.29 245	0.85 314	0.58 378	0.28 153	0.91 435	0.34 174	1.00 203	0.96 301	0.59 219	0.64 189	0.80 304	0.76 366	1.34 357	0.51 310	0.21 323	0.15 301	0.17 139	0.15 181	0.19 226	0.19 217

HBP-ISP	1.00 501	0.60 551	0.85 314	0.64 457	0.48 450	1.63 574	0.77 517	2.24 575	1.30 494	1.33 479	1.53 519	0.87 339	0.99 480	3.26 564	0.76 425	0.46 602	0.44 622	0.54 620	0.48 616	0.48 583	0.42 554

DisPM	0.68 348	0.30 275	0.85 314	0.66 477	0.35 310	0.60 268	0.44 323	1.10 250	1.10 366	1.56 560	1.10 343	0.80 304	0.58 298	2.37 524	0.46 272	0.25 430	0.14 228	0.23 376	0.21 384	0.20 278	0.26 400

DEmStereo	0.98 495	0.25 139	0.85 314	0.49 200	0.33 271	1.02 472	0.55 432	0.97 186	0.93 286	1.41 518	2.13 605	1.01 404	2.01 624	5.62 614	0.78 431	0.19 237	0.15 301	0.20 260	0.20 341	0.18 187	0.25 379

aanet-new-22k	0.35 74	0.23 70	0.86 323	0.45 127	0.23 42	0.47 130	0.23 49	0.75 95	0.51 121	0.37 81	0.48 111	0.34 85	0.49 220	0.47 49	0.30 91	0.14 35	0.12 54	0.16 89	0.13 111	0.16 103	0.15 62

HCRNet	0.72 372	0.40 471	0.86 323	0.61 422	0.57 509	0.75 356	0.35 189	1.39 346	1.21 431	1.11 351	0.99 296	1.01 404	0.76 366	2.18 506	0.73 412	0.28 496	0.19 419	0.28 490	0.23 444	0.25 416	0.26 400

AdaStereo	0.74 380	0.48 510	0.86 323	0.75 559	0.38 348	0.94 451	0.56 439	2.05 527	1.24 449	1.15 378	1.22 402	1.07 421	0.67 341	1.05 280	0.73 412	0.33 537	0.16 338	0.32 533	0.22 412	0.29 469	0.23 332
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.
StereoAnything_RVC	0.49 208	1.60 653	0.87 326	0.37 14	0.21 21	0.26 11	0.21 24	0.53 13	0.23 4	0.23 2	0.21 6	0.19 1	0.35 104	1.29 344	0.23 1	0.22 358	0.11 22	0.15 44	0.11 9	2.36 659	0.13 3

rvit_stereo_0080	0.47 194	0.35 405	0.87 326	0.48 181	0.36 320	0.42 86	0.54 422	0.93 173	0.78 224	0.52 192	0.60 178	0.55 212	0.47 195	0.62 115	0.48 290	0.27 478	0.21 454	0.20 260	0.20 341	0.31 491	0.20 250

whm_eth	0.47 194	0.35 405	0.87 326	0.48 181	0.36 320	0.42 86	0.54 422	0.93 173	0.78 224	0.52 192	0.60 178	0.55 212	0.47 195	0.62 115	0.48 290	0.27 478	0.21 454	0.20 260	0.20 341	0.31 491	0.20 250

CroCo-Stereo Lap2	0.46 182	0.37 438	0.87 326	0.62 431	0.79 590	0.28 17	0.35 189	0.81 122	0.73 206	0.39 105	0.54 155	0.71 285	0.54 262	0.60 106	0.48 290	0.18 194	0.18 398	0.19 208	0.16 222	0.21 329	0.21 280

test_3	0.57 261	0.24 100	0.87 326	0.55 319	0.30 196	0.60 268	0.40 260	1.07 230	1.08 354	1.20 410	0.68 205	0.92 368	0.43 156	1.68 436	0.40 222	0.16 97	0.13 144	0.22 338	0.19 306	0.21 329	0.17 149

SCV_C0	0.48 203	0.29 245	0.88 331	0.46 141	0.31 217	0.46 117	0.31 129	1.67 408	0.87 261	0.40 115	0.52 140	0.54 207	0.29 51	1.27 340	0.34 147	0.18 194	0.14 228	0.17 139	0.14 159	0.20 278	0.18 173

qqq	0.62 304	0.36 417	0.88 331	0.50 224	0.28 153	0.64 299	0.62 476	1.58 391	0.91 274	0.83 274	0.96 282	0.95 379	0.79 385	0.99 258	0.67 399	0.21 323	0.23 502	0.24 400	0.23 444	0.23 375	0.25 379

psm_up	0.83 438	0.37 438	0.88 331	0.68 502	0.59 518	1.05 477	0.92 565	1.68 412	1.17 411	1.41 518	1.22 402	1.30 488	1.31 564	1.39 374	0.89 462	0.27 478	0.30 559	0.31 521	0.27 503	0.28 452	0.28 437

CBMV	1.04 509	0.48 510	0.88 331	0.56 341	0.36 320	1.52 560	1.55 631	1.87 474	1.59 586	2.11 622	1.67 553	1.46 521	1.35 569	1.92 473	1.31 536	0.35 557	0.35 594	0.39 582	0.33 573	0.34 517	0.34 506
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
depthmonostereo	0.45 171	0.26 166	0.89 335	0.49 200	0.24 53	0.60 268	0.36 203	1.03 213	0.77 219	0.50 175	0.65 192	0.50 182	0.55 266	0.70 146	0.39 205	0.16 97	0.16 338	0.16 89	0.14 159	0.16 103	0.20 250

coex_refinement	0.84 443	0.30 275	0.89 335	0.72 536	0.52 476	0.95 457	0.60 467	1.92 493	1.29 490	1.38 506	1.37 467	1.80 579	0.82 399	1.48 399	1.31 536	0.27 478	0.17 365	0.19 208	0.20 341	0.25 416	0.27 421

FACV-RUCA	0.66 323	0.36 417	0.89 335	0.63 442	0.65 541	0.84 414	0.41 272	1.67 408	1.11 373	0.91 295	1.14 372	0.63 255	0.77 370	0.84 205	0.54 337	0.28 496	0.19 419	0.47 606	0.22 412	0.36 525	0.29 451

test_sample7	0.78 403	0.39 465	0.89 335	0.55 319	0.35 310	0.93 447	0.75 513	1.99 510	1.27 470	1.25 435	1.22 402	1.09 432	1.01 490	1.31 347	0.73 412	0.32 530	0.32 577	0.32 533	0.32 559	0.33 509	0.33 496

test_sample2	0.67 334	0.31 306	0.89 335	0.54 303	0.29 172	0.80 387	0.63 481	1.83 461	1.10 366	0.93 301	1.06 326	0.94 375	0.92 452	1.24 333	0.59 366	0.23 385	0.20 436	0.22 338	0.21 384	0.24 404	0.25 379

NINENet	0.81 427	0.40 471	0.89 335	0.65 464	0.53 484	2.30 622	0.42 284	2.12 538	1.13 387	1.20 410	1.27 428	1.02 407	0.70 352	1.26 337	0.75 420	0.29 512	0.24 512	0.31 521	0.21 384	0.27 436	0.26 400

PSM-softLoss	0.80 418	0.33 347	0.89 335	0.63 442	0.32 251	0.55 231	0.40 260	1.26 315	0.78 224	1.25 435	1.07 330	0.83 327	0.51 239	5.33 607	0.61 372	0.25 430	0.15 301	0.25 439	0.22 412	0.20 278	0.26 400

KMStereo	0.80 418	0.33 347	0.89 335	0.63 442	0.32 251	0.55 231	0.40 260	1.26 315	0.78 224	1.25 435	1.07 330	0.83 327	0.51 239	5.33 607	0.61 372	0.25 430	0.15 301	0.25 439	0.22 412	0.20 278	0.26 400

IRAFT_RVC	0.90 473	0.30 275	0.89 335	0.67 491	0.31 217	0.64 299	1.00 582	1.40 348	0.97 306	1.23 428	1.04 319	1.00 399	0.96 464	5.77 620	0.57 353	0.24 407	0.13 144	0.25 439	0.21 384	0.20 278	0.21 280

PSMNet-RSSM	0.78 403	0.32 327	0.89 335	0.65 464	0.43 412	0.73 346	0.58 451	2.14 548	1.19 420	1.18 397	1.38 472	1.31 490	1.07 515	1.43 386	0.82 446	0.28 496	0.21 454	0.27 474	0.29 533	0.25 416	0.26 400

MultiAttention	4.59 666	0.35 405	0.90 345	0.75 559	0.46 437	31.81 705	4.41 681	2.35 596	1.41 541	1.64 578	2.43 620	2.42 627	0.70 352	38.40 707	1.78 593	0.23 385	0.15 301	0.30 514	0.30 545	0.48 583	0.48 570

test_sample1	0.67 334	0.32 327	0.90 345	0.54 303	0.33 271	0.76 362	0.48 369	1.75 440	1.06 348	0.95 306	0.99 296	0.91 360	1.10 522	1.25 334	0.79 436	0.22 358	0.19 419	0.21 300	0.20 341	0.21 329	0.25 379

GwcNet-ADL	0.67 334	0.33 347	0.90 345	0.58 378	0.41 396	0.60 268	0.59 459	1.55 381	1.28 478	1.11 351	1.13 367	0.90 356	0.59 304	1.11 304	0.91 470	0.28 496	0.18 398	0.18 183	0.18 281	0.25 416	0.33 496

GANet-RSSM	0.78 403	0.31 306	0.90 345	0.67 491	0.58 512	0.80 387	0.62 476	2.04 523	1.15 399	1.11 351	1.27 428	1.26 478	1.18 545	1.68 436	0.74 417	0.26 457	0.21 454	0.22 338	0.22 412	0.23 375	0.23 332

SGM_RVC	1.88 609	0.40 471	0.90 345	0.63 442	0.30 196	2.81 641	1.26 614	2.73 636	1.81 610	4.09 664	2.85 633	3.88 655	3.19 656	8.42 667	2.44 614	0.33 537	0.31 564	0.30 514	0.28 514	0.31 491	0.31 479
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
rvit_stereo_0081_aga	0.46 182	0.37 438	0.91 350	0.52 265	0.41 396	0.49 153	0.40 260	0.88 164	0.66 189	0.59 219	0.56 167	0.53 201	0.43 156	0.67 139	0.44 254	0.27 478	0.21 454	0.22 338	0.20 341	0.26 430	0.19 217

mmm	0.68 348	0.37 438	0.91 350	0.54 303	0.34 293	0.86 421	0.58 451	1.72 433	1.02 329	1.13 362	1.41 484	0.83 327	0.78 377	0.95 249	0.67 399	0.22 358	0.20 436	0.29 502	0.26 484	0.27 436	0.27 421

DIP-Stereo	0.64 317	0.32 327	0.91 350	0.49 200	0.36 320	0.91 435	0.33 158	2.51 619	0.77 219	1.25 435	1.00 301	0.68 269	0.51 239	0.92 235	0.65 391	0.19 237	0.15 301	0.21 300	0.17 255	0.19 226	0.22 311
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
GCAP-Stereo-DPT-20K	0.42 153	0.21 33	0.92 353	0.41 66	0.29 172	0.45 107	0.28 98	0.87 156	0.39 61	0.35 59	0.55 161	0.39 117	0.48 201	0.40 19	0.24 8	0.15 66	0.12 54	0.16 89	0.12 45	0.17 142	1.51 654

ITSA-stereo	0.85 450	0.38 456	0.92 353	0.58 378	0.32 251	0.86 421	0.49 381	2.33 594	1.69 596	1.16 382	1.12 356	0.95 379	0.85 412	2.46 528	1.18 516	0.27 478	0.23 502	0.28 490	0.28 514	0.28 452	0.41 546

GCAPDPT-zeroshot4090	0.42 153	0.21 33	0.92 353	0.41 66	0.29 172	0.45 107	0.28 98	0.87 156	0.39 61	0.35 59	0.55 161	0.39 117	0.48 201	0.40 19	0.24 8	0.15 66	0.12 54	0.16 89	0.12 45	0.17 142	1.51 654

Sa-1000	0.76 392	0.30 275	0.92 353	0.62 431	0.31 217	0.78 372	0.37 218	2.00 514	1.38 527	1.30 464	2.04 600	0.86 337	0.74 360	1.87 465	0.40 222	0.19 237	0.14 228	0.25 439	0.24 458	0.21 329	0.19 217

aanet-new-14k	0.37 95	0.26 166	0.93 357	0.47 161	0.23 42	0.45 107	0.33 158	0.73 84	0.62 175	0.40 115	0.49 120	0.30 49	0.63 323	0.42 30	0.30 91	0.16 97	0.12 54	0.16 89	0.12 45	0.21 329	0.16 117

AIO-test2	0.61 301	0.30 275	0.93 357	0.65 464	0.65 541	0.79 381	0.50 389	1.33 335	1.40 537	0.65 237	1.15 378	0.53 201	0.42 148	1.18 323	0.36 175	0.25 430	0.18 398	0.26 460	0.31 551	0.20 278	0.21 280

PCWNet_CMD	0.68 348	0.34 376	0.93 357	0.51 241	0.38 348	0.80 387	0.42 284	1.51 368	1.34 508	1.17 386	1.31 442	1.23 467	0.65 334	0.94 240	0.62 377	0.21 323	0.17 365	0.27 474	0.19 306	0.43 556	0.28 437

anonymousdsp2	0.58 273	0.29 245	0.93 357	0.51 241	0.30 196	0.75 356	0.46 346	1.95 500	0.87 261	0.81 269	0.78 241	0.76 292	0.48 201	1.10 301	0.45 267	0.19 237	0.14 228	0.18 183	0.13 111	0.20 278	0.22 311

CFNet_pseudo	0.68 348	0.34 376	0.93 357	0.50 224	0.39 360	0.72 341	0.42 284	1.44 355	1.25 457	1.17 386	1.35 462	1.22 463	0.66 339	1.04 276	0.64 386	0.21 323	0.17 365	0.33 545	0.19 306	0.39 542	0.28 437

222	1.67 591	0.31 306	0.93 357	0.59 397	0.31 217	1.05 477	0.43 303	2.39 599	1.47 566	1.37 500	1.55 523	0.94 375	0.94 457	1.98 482	17.76 690	0.24 407	0.22 473	0.21 300	0.20 341	0.22 351	0.26 400

MSMDNet	0.68 348	0.34 376	0.93 357	0.52 265	0.38 348	0.80 387	0.42 284	1.52 372	1.35 511	1.17 386	1.31 442	1.23 467	0.65 334	0.94 240	0.62 377	0.21 323	0.17 365	0.26 460	0.19 306	0.41 550	0.28 437

ccs_rob	0.68 348	0.34 376	0.93 357	0.50 224	0.39 360	0.72 341	0.42 284	1.43 354	1.25 457	1.17 386	1.34 457	1.22 463	0.66 339	1.04 276	0.64 386	0.21 323	0.17 365	0.35 561	0.20 341	0.40 546	0.29 451

aanet-new-60k	0.37 95	0.23 70	0.94 365	0.43 94	0.23 42	0.58 256	0.31 129	0.83 130	0.35 39	0.35 59	0.39 58	0.40 125	0.43 156	0.78 183	0.23 1	0.13 19	0.12 54	0.15 44	0.12 45	0.17 142	0.15 62

aanet-new-70k	0.37 95	0.23 70	0.94 365	0.43 94	0.22 29	0.50 174	0.30 120	0.74 92	0.34 31	0.34 53	0.41 69	0.31 54	0.51 239	1.04 276	0.26 27	0.13 19	0.12 54	0.16 89	0.12 45	0.16 103	0.14 26

LG-Stereo	0.37 95	0.27 197	0.94 365	0.48 181	0.26 100	0.37 51	0.30 120	0.88 164	0.57 151	0.38 92	0.58 173	0.29 42	0.21 12	0.51 74	0.37 188	0.14 35	0.14 228	0.20 260	0.18 281	0.18 187	0.14 26

CFNet_ucs	0.73 376	0.34 376	0.94 365	0.53 288	0.44 423	0.76 362	0.46 346	1.73 435	1.34 508	1.24 432	1.54 520	1.08 431	0.64 329	1.05 280	0.64 386	0.26 457	0.20 436	0.37 574	0.22 412	0.42 554	0.30 469

Anonymous_2	1.37 564	0.56 542	0.94 365	0.57 363	0.62 532	1.04 474	0.65 485	1.82 459	1.01 325	1.00 318	0.79 244	1.42 510	1.27 556	1.06 285	0.83 447	0.62 631	0.67 653	1.05 653	9.88 700	1.09 645	0.55 595

test_xeample	1.55 582	0.31 306	0.94 365	0.54 303	0.31 217	0.94 451	0.58 451	2.40 601	1.40 537	1.29 462	1.55 523	0.89 354	0.88 435	1.72 443	15.94 687	0.22 358	0.22 473	0.22 338	0.21 384	0.23 375	0.25 379

aanet-new-40k	0.35 74	0.25 139	0.95 371	0.42 78	0.26 100	0.51 186	0.23 49	0.79 114	0.34 31	0.34 53	0.48 111	0.33 75	0.51 239	0.37 9	0.29 75	0.13 19	0.11 22	0.16 89	0.12 45	0.18 187	0.15 62

SMFormer	0.79 412	0.32 327	0.95 371	0.49 200	0.27 114	0.83 405	0.43 303	2.16 556	1.45 560	1.27 452	1.50 509	0.98 388	0.96 464	1.87 465	0.99 491	0.24 407	0.22 473	0.22 338	0.21 384	0.23 375	0.27 421

tta	0.79 412	0.32 327	0.95 371	0.49 200	0.27 114	0.83 405	0.43 303	2.16 556	1.45 560	1.27 452	1.50 509	0.98 388	0.96 464	1.87 465	0.99 491	0.24 407	0.22 473	0.22 338	0.21 384	0.19 226	0.22 311

qqq1	0.76 392	0.32 327	0.95 371	0.49 200	0.27 114	0.83 405	0.43 303	2.16 556	1.45 560	1.27 452	1.50 509	0.98 388	0.96 464	1.87 465	0.48 290	0.24 407	0.22 473	0.18 183	0.15 181	0.19 226	0.22 311

fff1	0.76 392	0.32 327	0.95 371	0.49 200	0.27 114	0.83 405	0.43 303	2.16 556	1.45 560	1.27 452	1.50 509	0.98 388	0.96 464	1.87 465	0.48 290	0.24 407	0.22 473	0.18 183	0.15 181	0.19 226	0.22 311

TestStereo1	0.66 323	0.29 245	0.95 371	0.82 583	0.32 251	0.47 130	0.43 303	1.52 372	1.22 440	0.99 314	1.32 447	0.65 261	0.76 366	1.78 452	0.44 254	0.20 287	0.16 338	0.22 338	0.19 306	0.21 329	0.20 250

SA-5K	0.66 323	0.29 245	0.95 371	0.82 583	0.32 251	0.47 130	0.43 303	1.52 372	1.22 440	0.99 314	1.32 447	0.65 261	0.76 366	1.78 452	0.44 254	0.20 287	0.16 338	0.22 338	0.19 306	0.21 329	0.20 250

DLCB_ROB	0.92 481	0.43 488	0.95 371	0.71 530	0.55 498	1.11 493	0.83 542	1.61 400	1.32 504	1.67 583	1.66 551	1.70 565	0.93 454	1.96 481	1.34 544	0.26 457	0.25 524	0.27 474	0.28 514	0.28 452	0.28 437

TransformOpticalFlow	0.97 492	0.30 275	0.96 379	0.54 303	0.31 217	0.65 305	0.54 422	1.87 474	1.19 420	1.12 359	1.44 491	1.34 497	0.98 477	6.68 643	0.44 254	0.19 237	0.12 54	0.21 300	0.19 306	0.18 187	0.23 332

aanet-32k-new	0.37 95	0.27 197	0.97 380	0.44 110	0.24 53	0.50 174	0.32 148	0.69 58	0.38 56	0.35 59	0.42 77	0.36 95	0.55 266	0.79 185	0.25 15	0.17 145	0.11 22	0.16 89	0.12 45	0.19 226	0.14 26

G2L-Stereo_test	0.77 398	0.31 306	0.97 380	0.51 241	0.41 396	0.90 432	0.80 532	1.67 408	1.22 440	1.32 473	1.27 428	1.50 529	0.81 397	1.74 445	1.02 499	0.20 287	0.14 228	0.16 89	0.16 222	0.18 187	0.22 311

SA	0.69 357	0.31 306	0.97 380	0.64 457	0.30 196	0.56 242	0.38 230	1.84 463	1.35 511	0.99 314	1.37 467	0.69 275	0.94 457	1.88 471	0.43 249	0.20 287	0.16 338	0.25 439	0.23 444	0.22 351	0.19 217

RALAANet	0.62 304	0.37 438	0.97 380	0.66 477	0.50 462	0.67 316	0.31 129	1.27 319	1.09 362	1.11 351	1.17 384	0.88 345	0.46 186	1.27 340	0.45 267	0.20 287	0.15 301	0.21 300	0.18 281	0.27 436	0.19 217

aanet-new-90k	0.37 95	0.24 100	0.98 384	0.42 78	0.25 78	0.43 95	0.35 189	0.75 95	0.35 39	0.29 18	0.41 69	0.31 54	0.50 231	1.00 263	0.24 8	0.13 19	0.12 54	0.16 89	0.12 45	0.19 226	0.13 3

aanet-new-10k	0.37 95	0.24 100	0.98 384	0.48 181	0.24 53	0.66 310	0.25 68	0.72 76	0.43 84	0.39 105	0.42 77	0.40 125	0.52 249	0.42 30	0.30 91	0.16 97	0.12 54	0.16 89	0.13 111	0.19 226	0.15 62

FE-Mocha	0.52 224	0.32 327	0.98 384	0.51 241	0.37 332	0.46 117	0.22 33	1.71 429	0.56 145	1.02 327	1.10 343	0.82 317	0.41 138	0.58 96	0.32 122	0.19 237	0.13 144	0.21 300	0.21 384	0.17 142	0.19 217

AACVNet	0.90 473	0.40 471	0.98 384	0.86 597	0.40 375	0.80 387	0.49 381	1.81 457	0.86 259	1.11 351	1.34 457	1.32 494	0.99 480	4.23 582	0.86 453	0.26 457	0.22 473	0.28 490	0.22 412	0.30 484	0.28 437

xxxx	1.61 587	0.32 327	0.98 384	0.58 378	0.31 217	1.15 503	0.43 303	2.43 604	1.41 541	1.17 386	1.40 479	1.21 458	0.86 420	1.94 476	16.68 689	0.24 407	0.24 512	0.21 300	0.20 341	0.23 375	0.27 421

test_5	0.70 359	0.32 327	0.99 389	0.69 515	0.50 462	0.89 428	0.51 391	1.88 479	1.14 393	0.78 261	1.13 367	1.04 412	0.89 438	1.59 420	0.46 272	0.19 237	0.14 228	0.23 376	0.22 412	0.22 351	0.20 250

CSP-Net	1.00 501	0.41 481	0.99 389	0.56 341	0.43 412	1.62 573	0.76 516	2.16 556	1.16 406	1.33 479	1.22 402	1.32 494	0.89 438	4.67 593	0.93 477	0.35 557	0.24 512	0.20 260	0.20 341	0.23 375	0.30 469

UDGNet	0.75 384	1.23 633	0.99 389	0.82 583	0.42 407	0.76 362	0.38 230	0.98 192	1.37 525	0.83 274	0.88 268	0.70 278	0.60 311	1.25 334	0.57 353	0.57 625	0.19 419	1.03 652	0.26 484	0.79 630	0.35 515

PFNet+	0.62 304	0.31 306	0.99 389	0.57 363	0.31 217	0.57 244	0.30 120	0.99 201	1.25 457	1.33 479	1.10 343	0.79 302	0.57 281	1.35 360	0.53 328	0.26 457	0.17 365	0.28 490	0.26 484	0.21 329	0.27 421

LMCR-Stereo	0.87 458	0.50 518	0.99 389	0.80 576	0.43 412	1.32 531	0.55 432	2.79 641	1.03 334	1.55 558	1.49 502	0.74 289	1.01 490	1.76 448	0.99 491	0.30 519	0.17 365	0.22 338	0.18 281	0.31 491	0.22 311

Selective-IGEV-i1	0.72 372	0.29 245	1.00 394	0.60 405	0.39 360	1.10 492	0.78 520	2.14 548	1.25 457	0.91 295	1.20 393	1.21 458	0.58 298	1.06 285	0.62 377	0.20 287	0.18 398	0.20 260	0.18 281	0.20 278	0.25 379

model_zeroshot	0.53 226	0.31 306	1.00 394	0.57 363	0.39 360	0.74 350	0.39 248	1.38 343	0.67 191	0.88 289	0.85 259	0.71 285	0.37 119	0.77 174	0.39 205	0.21 323	0.17 365	0.19 208	0.17 255	0.17 142	0.22 311

FCDSN-DC	2.47 639	0.65 573	1.00 394	0.85 594	0.75 578	2.26 621	0.97 576	2.31 587	1.83 611	5.52 681	7.65 674	7.72 676	7.70 682	4.43 587	2.64 617	0.52 617	0.48 631	0.52 615	0.52 625	0.57 606	0.59 606
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
G2L-ROB	0.79 412	0.28 220	1.01 397	0.57 363	0.39 360	0.94 451	0.65 485	1.76 442	1.18 417	1.27 452	1.03 313	1.62 550	0.78 377	1.93 475	1.26 531	0.20 287	0.14 228	0.17 139	0.15 181	0.20 278	0.24 356

TDLM	1.08 525	0.50 518	1.01 397	0.69 515	0.54 491	0.91 435	1.40 622	1.60 398	1.36 520	1.17 386	1.40 479	1.07 421	1.00 487	6.19 626	0.85 452	0.34 547	0.22 473	0.35 561	0.26 484	0.38 537	0.29 451

StereoDRNet-Refined	0.84 443	0.43 488	1.01 397	0.66 477	0.43 412	1.32 531	0.49 381	1.64 404	1.24 449	1.53 552	1.45 493	1.49 526	0.97 474	1.32 353	1.31 536	0.21 323	0.17 365	0.27 474	0.25 467	0.25 416	0.34 506
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
aanet-new-78k	0.37 95	0.24 100	1.02 400	0.44 110	0.21 21	0.33 33	0.36 203	0.79 114	0.34 31	0.33 46	0.42 77	0.31 54	0.58 298	0.93 238	0.23 1	0.13 19	0.11 22	0.16 89	0.12 45	0.18 187	0.14 26

StereoVision	0.67 334	0.37 438	1.02 400	0.60 405	0.41 396	0.50 174	0.41 272	1.32 332	0.96 301	0.73 254	2.48 624	0.82 317	0.57 281	1.06 285	0.50 306	0.26 457	0.28 547	0.29 502	0.28 514	0.37 531	0.22 311

MIM_Stereo	0.60 295	0.26 166	1.02 400	0.49 200	0.32 251	0.52 197	0.28 98	1.41 352	0.82 244	1.02 327	1.16 381	0.93 369	0.53 254	1.48 399	0.63 382	0.17 145	0.17 365	0.20 260	0.19 306	0.17 142	0.18 173

STrans-v2	1.06 516	0.31 306	1.02 400	0.52 265	0.33 271	0.67 316	0.78 520	2.66 633	1.26 466	1.15 378	1.46 495	1.37 504	1.40 576	6.68 643	0.46 272	0.19 237	0.13 144	0.21 300	0.18 281	0.18 187	0.21 280

ac_64	0.86 454	0.32 327	1.02 400	0.74 550	0.60 522	1.04 474	0.53 408	2.20 570	0.99 318	1.23 428	1.11 352	1.96 596	1.06 513	2.01 487	1.01 496	0.30 519	0.22 473	0.24 400	0.23 444	0.22 351	0.22 311

rvit_stereo_ft	0.49 208	0.38 456	1.03 405	0.68 502	0.42 407	0.40 63	0.58 451	0.93 173	0.86 259	0.47 146	0.55 161	0.57 226	0.48 201	0.67 139	0.53 328	0.26 457	0.17 365	0.22 338	0.22 412	0.24 404	0.19 217

UGAM-zero	1.05 514	0.33 347	1.04 406	0.49 200	0.31 217	0.67 316	0.26 80	2.37 597	0.80 239	1.05 336	1.11 352	2.86 639	1.81 615	6.26 630	0.50 306	0.18 194	0.15 301	0.19 208	0.16 222	0.17 142	0.21 280

test_sample5	0.75 384	0.36 417	1.04 406	0.55 319	0.31 217	0.84 414	0.53 408	2.12 538	1.23 445	1.18 397	1.30 440	0.88 345	0.86 420	1.37 366	0.76 425	0.26 457	0.22 473	0.27 474	0.28 514	0.28 452	0.29 451

CoDeX	0.78 403	0.31 306	1.04 406	0.56 341	0.37 332	1.13 496	0.60 467	2.77 638	1.29 490	1.17 386	1.26 419	0.91 360	0.87 429	1.42 384	0.74 417	0.21 323	0.16 338	0.21 300	0.18 281	0.21 329	0.21 280

DualNet	0.75 384	0.36 417	1.04 406	0.55 319	0.31 217	0.84 414	0.53 408	2.12 538	1.23 445	1.21 417	1.40 479	0.88 345	0.86 420	1.37 366	0.76 425	0.26 457	0.22 473	0.27 474	0.28 514	0.28 452	0.29 451

iRaft-Stereo_5w	0.89 465	0.31 306	1.04 406	0.56 341	0.47 448	0.47 130	0.68 494	1.19 290	1.08 354	0.80 264	1.35 462	1.46 521	0.90 441	5.11 601	1.16 514	0.18 194	0.15 301	0.22 338	0.19 306	0.21 329	0.24 356

GES	0.70 359	0.37 438	1.05 411	0.62 431	0.38 348	0.94 451	0.57 445	2.37 597	0.92 279	1.05 336	1.12 356	0.67 267	0.77 370	1.02 271	0.65 391	0.28 496	0.20 436	0.20 260	0.20 341	0.22 351	0.31 479

MeshStereo	2.36 634	0.60 551	1.05 411	0.63 442	0.51 471	2.58 630	0.99 580	3.46 655	2.21 633	7.38 686	5.06 662	7.50 673	3.10 655	7.02 649	2.54 616	0.44 597	0.44 622	0.45 600	0.40 596	0.43 556	0.45 563
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
test_sample3	0.73 376	0.35 405	1.06 413	0.55 319	0.32 251	0.97 466	0.51 391	2.12 538	1.25 457	1.16 382	1.17 384	0.88 345	0.78 377	1.27 340	0.79 436	0.26 457	0.21 454	0.25 439	0.25 467	0.26 430	0.27 421

MyStereo06	0.67 334	0.29 245	1.06 413	0.58 378	0.48 450	0.62 279	0.72 508	2.26 576	0.89 266	1.07 345	1.12 356	1.22 463	0.56 274	0.83 198	0.47 281	0.17 145	0.17 365	0.24 400	0.21 384	0.23 375	0.23 332

TRStereo	0.67 334	0.71 586	1.06 413	0.77 569	0.68 555	0.53 207	0.38 230	2.52 620	0.96 301	0.81 269	0.84 257	0.87 339	0.39 131	1.16 317	0.46 272	0.24 407	0.17 365	0.23 376	0.24 458	0.18 187	0.20 250

SFCPSM	0.74 380	0.30 275	1.06 413	0.52 265	0.39 360	1.36 540	0.64 483	2.42 603	1.11 373	1.18 397	1.21 400	0.81 311	0.78 377	1.08 291	0.57 353	0.22 358	0.17 365	0.22 338	0.24 458	0.23 375	0.21 280

cf-r	0.79 412	0.32 327	1.06 413	0.57 363	0.64 536	0.78 372	0.51 391	2.04 523	1.22 440	1.20 410	1.27 428	1.53 535	0.91 444	1.47 397	0.94 482	0.25 430	0.19 419	0.22 338	0.23 444	0.19 226	0.21 280

IGEV_i1	0.71 365	0.31 306	1.07 418	0.62 431	0.30 196	0.92 442	0.60 467	2.22 572	0.96 301	1.06 342	1.06 326	1.11 441	0.71 357	1.35 360	0.65 391	0.21 323	0.18 398	0.21 300	0.17 255	0.22 351	0.27 421

test_sample6	0.77 398	0.36 417	1.07 418	0.56 341	0.31 217	0.82 397	0.56 439	2.12 538	1.24 449	1.21 417	1.40 479	0.90 356	0.90 441	1.45 392	0.87 458	0.28 496	0.23 502	0.28 490	0.29 533	0.28 452	0.30 469

MIPNet	0.60 295	0.31 306	1.07 418	0.51 241	0.34 293	0.68 320	0.40 260	1.67 408	1.14 393	1.11 351	0.93 276	0.60 239	0.78 377	0.77 174	0.58 358	0.18 194	0.14 228	0.19 208	0.16 222	0.18 187	0.21 280

HITNet	0.71 365	0.42 483	1.07 418	0.52 265	0.25 78	1.05 477	0.48 369	2.12 538	1.08 354	1.21 417	1.23 410	0.91 360	0.84 407	0.90 229	0.91 470	0.17 145	0.12 54	0.21 300	0.17 255	0.29 469	0.18 173
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
PAM_32	0.87 458	0.30 275	1.08 422	0.56 341	0.32 251	2.10 615	0.36 203	2.26 576	1.01 325	1.13 362	1.05 325	3.14 647	1.47 587	1.00 263	0.42 243	0.19 237	0.14 228	0.20 260	0.18 281	0.19 226	0.25 379

UGAM	1.17 538	0.29 245	1.08 422	0.55 319	0.43 412	0.69 330	0.71 507	1.14 263	1.35 511	1.00 318	1.49 502	1.90 584	0.86 420	9.61 677	0.89 462	0.21 323	0.19 419	0.30 514	0.25 467	0.20 278	0.18 173

SACVNet	0.89 465	0.51 522	1.08 422	0.83 587	0.58 512	0.83 405	0.78 520	1.84 463	1.17 411	1.39 510	1.33 453	1.25 472	1.01 490	2.31 518	0.92 474	0.35 557	0.26 531	0.31 521	0.29 533	0.35 521	0.48 570

DDVS	0.80 418	0.43 488	1.09 425	0.64 457	0.44 423	1.27 527	0.43 303	1.49 367	0.94 292	1.21 417	1.16 381	1.42 510	0.63 323	2.14 502	1.02 499	0.29 512	0.22 473	0.26 460	0.23 444	0.31 491	0.37 523

test_sample4	0.74 380	0.36 417	1.09 425	0.55 319	0.32 251	0.92 442	0.51 391	2.14 548	1.25 457	1.22 425	1.22 402	0.86 337	0.82 399	1.29 344	0.76 425	0.26 457	0.21 454	0.26 460	0.26 484	0.27 436	0.28 437

ADLNet	0.89 465	0.39 465	1.09 425	0.88 602	0.73 565	1.24 523	0.75 513	2.02 516	1.41 541	1.58 565	1.37 467	1.26 478	1.00 487	1.31 347	1.18 516	0.28 496	0.21 454	0.26 460	0.26 484	0.29 469	0.36 519

GMStereo	0.58 273	0.50 518	1.09 425	0.52 265	0.32 251	0.80 387	0.43 303	1.02 204	1.41 541	0.89 292	0.77 238	0.52 194	0.46 186	0.89 226	0.56 348	0.25 430	0.16 338	0.20 260	0.22 412	0.31 491	0.27 421
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UPFNet	0.84 443	0.34 376	1.09 425	0.62 431	0.74 573	1.25 524	0.78 520	1.69 421	1.20 424	1.39 510	1.13 367	1.30 488	0.87 429	1.73 444	1.22 524	0.24 407	0.26 531	0.24 400	0.23 444	0.26 430	0.20 250

CRFU-Net	0.90 473	0.42 483	1.10 430	0.69 515	0.59 518	1.76 585	0.84 544	2.33 594	0.92 279	1.45 535	1.20 393	1.62 550	1.25 553	1.38 370	0.94 482	0.28 496	0.23 502	0.22 338	0.19 306	0.24 404	0.27 421

acv_ft	0.78 403	0.33 347	1.10 430	0.73 544	0.86 604	1.23 521	0.57 445	1.65 407	1.11 373	1.31 470	1.31 442	1.07 421	0.91 444	0.82 192	1.35 546	0.22 358	0.19 419	0.21 300	0.18 281	0.22 351	0.19 217

IGEV-FE	0.59 286	0.33 347	1.11 432	0.63 442	0.37 332	0.41 75	0.33 158	1.80 453	0.79 233	1.04 333	1.10 343	1.05 416	0.43 156	0.87 217	0.48 290	0.18 194	0.13 144	0.19 208	0.18 281	0.20 278	0.23 332

GMStereo_Zeroshot	0.70 359	0.64 567	1.11 432	0.65 464	0.38 348	0.84 414	0.37 218	1.09 242	1.16 406	1.14 376	1.07 330	1.26 478	0.55 266	1.23 331	0.65 391	0.34 547	0.17 365	0.31 521	0.18 281	0.57 606	0.23 332

IGEV_Zeroshot_test	0.59 286	0.33 347	1.11 432	0.63 442	0.37 332	0.41 75	0.33 158	1.80 453	0.79 233	1.04 333	1.10 343	1.06 418	0.43 156	0.87 217	0.48 290	0.18 194	0.13 144	0.19 208	0.18 281	0.20 278	0.23 332

RASNet	1.16 536	0.34 376	1.11 432	0.73 544	0.86 604	1.00 469	0.60 467	1.56 385	1.43 552	1.07 345	1.37 467	2.08 612	1.44 584	7.00 648	1.56 567	0.20 287	0.17 365	0.17 139	0.19 306	0.19 226	0.19 217

IPLG	0.72 372	0.29 245	1.12 436	0.53 288	0.44 423	0.79 381	0.33 158	1.35 337	1.10 366	1.32 473	1.11 352	0.52 194	0.54 262	3.13 558	0.71 410	0.17 145	0.14 228	0.20 260	0.17 255	0.18 187	0.21 280

rvit_0105_6	0.56 249	0.38 456	1.13 437	0.67 491	0.38 348	0.50 174	0.51 391	0.88 164	1.33 506	0.54 199	0.56 167	0.65 261	0.57 281	0.97 254	0.46 272	0.32 530	0.31 564	0.28 490	0.25 467	0.29 469	0.23 332

FC-DCNN v2	2.96 652	0.61 556	1.13 437	0.75 559	0.57 509	2.90 645	1.06 590	3.59 659	2.66 646	7.05 683	7.66 675	10.26 686	7.17 681	6.27 631	4.49 645	0.54 619	0.48 631	0.51 613	0.50 621	0.53 598	0.52 585

UDG	1.47 574	2.69 679	1.13 437	1.45 650	1.65 656	1.34 538	0.79 529	1.75 440	1.27 470	1.29 462	1.74 564	1.99 599	1.39 575	1.66 433	1.51 563	0.91 645	0.55 644	2.30 666	0.76 645	1.99 654	1.20 648

test-1	0.56 249	0.28 220	1.13 437	0.58 378	0.34 293	0.60 268	0.38 230	1.56 385	0.98 309	0.80 264	1.02 306	0.83 327	0.52 249	0.64 127	0.46 272	0.17 145	0.16 338	0.20 260	0.17 255	0.20 278	0.26 400

iResNet_ROB	0.82 429	0.36 417	1.13 437	0.60 405	0.37 332	0.91 435	0.38 230	2.41 602	1.61 590	1.35 493	1.35 462	1.25 472	0.97 474	1.75 447	0.88 459	0.21 323	0.14 228	0.17 139	0.12 45	0.19 226	0.30 469

RAFT_CTSACE	0.66 323	0.29 245	1.14 442	0.57 363	0.51 471	0.68 320	0.44 323	0.88 164	0.98 309	1.03 331	1.83 579	1.23 467	0.67 341	1.48 399	0.38 198	0.16 97	0.16 338	0.21 300	0.20 341	0.20 278	0.17 149

DeepPruner_ROB	0.79 412	0.55 538	1.14 442	0.61 422	0.46 437	0.78 372	0.54 422	1.83 461	1.00 322	1.42 522	1.27 428	1.23 467	0.77 370	1.56 410	0.89 462	0.35 557	0.28 547	0.27 474	0.26 484	0.32 502	0.34 506

G2L-Stereo	0.84 443	0.35 405	1.15 444	0.63 442	0.43 412	0.78 372	0.69 497	1.69 421	1.20 424	1.36 498	1.18 387	1.43 515	0.78 377	2.47 533	1.26 531	0.25 430	0.20 436	0.26 460	0.21 384	0.20 278	0.27 421

fff	0.58 273	0.26 166	1.15 444	0.46 141	0.25 78	0.48 144	0.36 203	1.20 295	1.28 478	1.13 362	1.03 313	0.59 234	1.04 507	0.77 174	0.58 358	0.17 145	0.14 228	0.17 139	0.13 111	0.15 70	0.24 356

hknet	0.82 429	0.34 376	1.15 444	0.55 319	0.39 360	1.25 524	0.66 489	2.65 629	1.10 366	1.25 435	1.12 356	1.58 544	0.85 412	1.41 379	0.79 436	0.23 385	0.18 398	0.25 439	0.22 412	0.23 375	0.24 356

GEStereo_RVC	0.93 486	0.40 471	1.15 444	0.67 491	0.50 462	0.95 457	0.78 520	2.73 636	1.21 431	1.20 410	1.12 356	1.25 472	0.91 444	3.21 561	0.95 484	0.31 522	0.20 436	0.23 376	0.20 341	0.28 452	0.31 479

sCroCo_RVC	0.51 220	0.43 488	1.15 444	0.66 477	0.60 522	0.52 197	0.40 260	0.93 173	0.64 184	0.45 139	0.76 234	0.49 175	0.49 220	0.65 132	0.49 303	0.27 478	0.28 547	0.23 376	0.22 412	0.29 469	0.28 437

DCANet	0.58 273	0.26 166	1.15 444	0.45 127	0.25 78	0.49 153	0.36 203	1.18 285	1.35 511	1.15 378	1.04 319	0.60 239	0.91 444	0.84 205	0.58 358	0.17 145	0.14 228	0.17 139	0.13 111	0.19 226	0.25 379

csc	0.58 273	0.26 166	1.15 444	0.46 141	0.25 78	0.48 144	0.36 203	1.20 295	1.28 478	1.13 362	1.03 313	0.59 234	1.04 507	0.77 174	0.58 358	0.17 145	0.14 228	0.17 139	0.13 111	0.15 70	0.24 356

cscssc	0.58 273	0.26 166	1.15 444	0.46 141	0.25 78	0.48 144	0.36 203	1.20 295	1.28 478	1.13 362	1.03 313	0.59 234	1.04 507	0.77 174	0.58 358	0.17 145	0.14 228	0.17 139	0.13 111	0.15 70	0.24 356

111	0.66 323	0.27 197	1.15 444	0.46 141	0.25 78	0.72 341	0.42 284	1.57 389	1.44 555	0.83 274	1.39 474	1.10 436	0.80 393	0.97 254	0.65 391	0.20 287	0.14 228	0.18 183	0.15 181	0.18 187	0.28 437

delet	0.90 473	0.34 376	1.15 444	0.69 515	0.66 547	1.63 574	0.81 537	1.95 500	1.49 571	1.42 522	1.38 472	1.29 485	0.91 444	1.78 452	1.18 516	0.22 358	0.22 473	0.24 400	0.25 467	0.22 351	0.24 356

HGLStereo	0.89 465	0.42 483	1.15 444	0.82 583	1.03 627	1.16 506	0.57 445	1.68 412	1.28 478	1.26 447	1.62 542	1.13 446	1.31 564	1.85 461	1.11 511	0.25 430	0.24 512	0.24 400	0.22 412	0.24 404	0.29 451

CVANet_RVC	1.10 527	0.49 515	1.15 444	0.65 464	0.54 491	0.93 447	1.00 582	1.69 421	1.36 520	1.42 522	1.39 474	1.24 471	1.17 538	6.22 628	0.80 443	0.35 557	0.24 512	0.35 561	0.30 545	0.44 567	0.32 488

FC-DCNN	2.88 651	0.61 556	1.15 444	0.75 559	0.57 509	2.85 644	1.05 588	3.44 654	2.64 645	6.93 682	7.63 673	9.86 683	7.02 680	5.76 619	4.31 642	0.54 619	0.48 631	0.51 613	0.50 621	0.53 598	0.52 585

MSMD_ROB	2.08 621	0.61 556	1.15 444	0.71 530	0.62 532	4.00 662	0.93 569	1.94 497	1.79 608	4.71 674	4.60 656	8.14 678	3.87 667	3.75 577	1.65 582	0.54 619	0.48 631	0.55 624	0.58 632	0.53 598	0.52 585

AASNet	0.80 418	0.39 465	1.16 458	0.84 591	0.80 592	1.14 499	0.59 459	2.12 538	1.21 431	1.26 447	1.26 419	0.93 369	0.77 370	0.84 205	1.23 527	0.28 496	0.24 512	0.24 400	0.20 341	0.28 452	0.27 421

GCST	1.13 531	1.50 646	1.17 459	1.74 654	1.17 643	1.29 529	0.30 120	1.55 381	1.21 431	1.31 470	0.97 290	0.99 393	0.48 201	2.38 525	0.54 337	1.24 657	0.70 656	1.31 657	0.86 651	1.03 642	0.92 638

CIPLG	0.67 334	0.37 438	1.17 459	0.60 405	0.51 471	0.75 356	0.48 369	1.26 315	1.11 373	1.43 526	1.58 535	0.64 260	0.48 201	0.94 240	0.78 431	0.24 407	0.15 301	0.19 208	0.16 222	0.19 226	0.29 451

dd	0.62 304	0.51 522	1.17 459	0.56 341	0.33 271	0.74 350	0.46 346	1.03 213	1.40 537	0.80 264	0.87 264	0.60 239	0.57 281	1.02 271	0.86 453	0.28 496	0.18 398	0.26 460	0.19 306	0.35 521	0.27 421

DMCA	0.71 365	0.36 417	1.17 459	0.53 288	0.45 428	0.84 414	0.46 346	1.52 372	1.09 362	1.20 410	1.12 356	1.21 458	0.74 360	0.87 217	1.09 507	0.25 430	0.20 436	0.27 474	0.19 306	0.24 404	0.29 451

PS-NSSS	1.02 506	0.62 563	1.17 459	0.61 422	0.58 512	0.91 435	0.79 529	2.02 516	1.19 420	1.17 386	1.68 555	1.00 399	0.85 412	4.43 587	0.86 453	0.38 569	0.31 564	0.52 615	0.32 559	0.52 593	0.45 563

GANet	1.41 568	0.52 528	1.18 464	0.74 550	0.48 450	1.40 548	1.69 637	1.87 474	1.28 478	1.56 560	2.39 617	1.56 540	1.25 553	9.13 671	1.20 519	0.31 522	0.32 577	0.34 553	0.29 533	0.40 546	0.33 496

PAM	0.86 454	0.31 306	1.19 465	0.55 319	0.35 310	2.17 616	0.47 359	2.26 576	0.87 261	1.18 397	0.96 282	3.01 642	1.41 580	0.90 229	0.40 222	0.19 237	0.13 144	0.19 208	0.18 281	0.20 278	0.27 421

rvit_0105_5	0.61 301	0.41 481	1.19 465	0.67 491	0.37 332	0.57 244	0.56 439	1.08 235	1.28 478	0.65 237	0.68 205	0.77 297	0.67 341	0.91 233	0.51 310	0.33 537	0.32 577	0.30 514	0.27 503	0.28 452	0.28 437

rvit_0105_4	0.58 273	0.40 471	1.19 465	0.68 502	0.38 348	0.53 207	0.55 432	0.93 173	1.27 470	0.56 212	0.61 180	0.72 287	0.63 323	1.01 267	0.47 281	0.33 537	0.33 583	0.29 502	0.25 467	0.29 469	0.26 400

DISCO	1.06 516	0.37 438	1.19 465	0.73 544	0.46 437	2.04 610	0.84 544	2.26 576	1.54 577	1.25 435	1.36 466	2.38 624	1.08 516	2.60 541	1.62 576	0.24 407	0.19 419	0.22 338	0.20 341	0.32 502	0.29 451

DAS	0.89 465	0.37 438	1.20 469	0.66 477	0.69 558	0.82 397	0.62 476	1.79 449	1.26 466	1.93 609	1.55 523	0.96 384	1.17 538	2.72 546	0.69 404	0.22 358	0.16 338	0.25 439	0.18 281	0.29 469	0.24 356

SepStereo	0.87 458	0.37 438	1.20 469	0.66 477	0.69 558	0.82 397	0.62 476	1.79 449	1.26 466	1.93 609	1.55 523	0.96 384	1.17 538	2.34 519	0.69 404	0.22 358	0.16 338	0.25 439	0.18 281	0.29 469	0.24 356

IPLGR_C	0.67 334	0.38 456	1.20 469	0.60 405	0.50 462	0.75 356	0.48 369	1.28 323	1.13 387	1.42 522	1.57 533	0.62 250	0.48 201	0.85 209	0.80 443	0.24 407	0.15 301	0.19 208	0.16 222	0.19 226	0.29 451

PFNet	0.92 481	0.28 220	1.20 469	0.68 502	0.32 251	0.62 279	0.55 432	1.27 319	1.01 325	1.47 539	1.09 341	0.97 387	0.68 345	6.58 640	0.59 366	0.21 323	0.13 144	0.24 400	0.19 306	0.20 278	0.20 250

rvit_stereo_0075_2	0.66 323	0.47 504	1.21 473	0.67 491	0.66 547	0.53 207	0.48 369	1.24 309	1.17 411	0.77 259	0.91 273	0.78 301	0.59 304	1.05 280	0.63 382	0.37 567	0.28 547	0.40 588	0.31 551	0.38 537	0.34 506

MyStereo05	0.70 359	0.29 245	1.22 474	0.58 378	0.48 450	0.62 279	0.72 508	1.52 372	1.54 577	1.17 386	0.91 273	0.77 297	0.79 385	1.45 392	0.68 403	0.17 145	0.17 365	0.24 400	0.21 384	0.23 375	0.23 332

ssnet_v2	0.92 481	0.39 465	1.22 474	0.66 477	0.39 360	1.31 530	0.96 575	2.32 588	1.45 560	1.48 544	1.17 384	1.53 535	0.91 444	1.16 317	1.71 588	0.31 522	0.27 541	0.30 514	0.29 533	0.28 452	0.29 451

plain	0.49 208	0.29 245	1.23 476	0.51 241	0.40 375	0.35 40	0.37 218	1.04 220	0.62 175	0.44 131	0.76 234	0.42 134	0.41 138	1.17 322	0.46 272	0.23 385	0.15 301	0.24 400	0.19 306	0.25 416	0.18 173

DSFCA	0.95 487	0.38 456	1.23 476	0.55 319	0.66 547	1.50 558	0.93 569	1.58 391	1.24 449	1.59 568	1.16 381	1.48 524	0.95 462	2.96 553	1.20 519	0.31 522	0.28 547	0.25 439	0.26 484	0.29 469	0.26 400

CFNet	0.99 498	0.40 471	1.23 476	0.65 464	0.43 412	1.03 473	0.49 381	2.01 515	1.35 511	1.02 327	1.39 474	1.10 436	0.86 420	5.47 613	0.89 462	0.24 407	0.18 398	0.28 490	0.27 503	0.27 436	0.22 311

RT-IGEV	0.88 462	0.31 306	1.24 479	0.60 405	0.35 310	1.32 531	0.84 544	2.98 647	1.06 348	1.34 486	1.62 542	1.87 583	1.15 533	1.11 304	0.54 337	0.24 407	0.17 365	0.21 300	0.17 255	0.19 226	0.29 451

MyStereo8	0.70 359	0.32 327	1.24 479	0.63 442	0.53 484	0.90 432	0.34 174	1.60 398	1.35 511	1.20 410	1.31 442	0.89 354	0.64 329	0.77 174	1.02 499	0.18 194	0.15 301	0.20 260	0.18 281	0.22 351	0.30 469

anonymity	1.14 533	0.98 614	1.24 479	1.09 633	1.13 636	1.08 486	0.90 560	2.02 516	1.23 445	1.32 473	1.27 428	1.27 483	1.09 519	1.16 317	1.03 502	1.02 648	1.01 672	0.97 647	0.97 656	0.98 638	1.01 640

IER	0.74 380	0.33 347	1.25 482	0.50 224	0.53 484	1.32 531	0.55 432	1.31 328	1.08 354	1.30 464	1.34 457	1.11 441	1.10 522	1.05 280	0.81 445	0.20 287	0.17 365	0.21 300	0.21 384	0.20 278	0.21 280

iRaft-Stereo_20w	0.71 365	0.33 347	1.25 482	0.50 224	0.36 320	0.82 397	0.31 129	3.16 651	0.89 266	1.24 432	1.14 372	0.79 302	0.65 334	1.15 313	0.43 249	0.18 194	0.13 144	0.18 183	0.17 255	0.20 278	0.23 332

ADLNet2	0.92 481	0.37 438	1.25 482	0.80 576	0.65 541	1.12 495	0.75 513	1.95 500	1.42 550	1.26 447	1.67 553	1.68 562	1.04 507	1.80 459	1.23 527	0.25 430	0.22 473	0.21 300	0.22 412	0.27 436	0.31 479

rvit_0105_3	0.66 323	0.47 504	1.27 485	0.74 550	0.40 375	0.63 290	0.70 504	1.22 302	1.28 478	0.83 274	0.71 221	0.82 317	0.72 358	0.93 238	0.58 358	0.37 567	0.34 587	0.34 553	0.32 559	0.28 452	0.31 479

rvit_105_1	0.76 392	0.54 534	1.27 485	0.80 576	0.49 457	0.74 350	0.86 553	1.39 346	1.23 445	1.00 318	0.80 249	0.93 369	0.78 377	1.29 344	0.78 431	0.43 588	0.36 598	0.36 571	0.42 600	0.30 484	0.36 519

ACRE	0.66 323	0.37 438	1.27 485	0.60 405	0.50 462	0.74 350	0.47 359	1.26 315	1.10 366	1.40 516	1.56 529	0.62 250	0.46 186	0.88 221	0.78 431	0.24 407	0.15 301	0.19 208	0.16 222	0.19 226	0.29 451

MyStereo04	0.71 365	0.30 275	1.28 488	0.58 378	0.48 450	0.59 261	0.78 520	1.74 438	1.49 571	0.94 304	0.91 273	0.74 289	0.86 420	1.59 420	0.69 404	0.18 194	0.18 398	0.24 400	0.21 384	0.23 375	0.23 332

dad	0.90 473	0.73 592	1.28 488	0.59 397	0.39 360	0.83 405	0.45 340	1.24 309	1.54 577	1.52 549	1.28 434	1.36 500	0.86 420	2.54 538	0.91 470	0.43 588	0.27 541	0.82 642	0.26 484	0.44 567	0.34 506

MaskLacGwcNet_RVC	1.17 538	1.06 617	1.28 488	0.88 602	0.69 558	1.92 602	0.92 565	1.71 429	1.14 393	1.17 386	1.26 419	1.49 526	0.80 393	2.04 490	0.86 453	2.02 661	0.34 587	0.79 640	0.36 586	1.38 652	1.33 652

GwcNet-RSSM	0.83 438	0.34 376	1.29 491	0.65 464	0.55 498	0.78 372	0.62 476	1.89 481	1.27 470	1.18 397	1.39 474	1.56 540	0.91 444	1.60 425	1.22 524	0.26 457	0.20 436	0.23 376	0.24 458	0.21 329	0.21 280

ISRNet	0.83 438	0.35 405	1.31 492	0.84 591	0.65 541	0.60 268	0.41 272	1.28 323	1.15 399	1.61 570	1.55 523	1.34 497	0.77 370	1.33 356	0.98 490	0.40 578	0.34 587	0.43 595	0.38 593	0.34 517	0.49 575

Anonymous3	0.64 317	0.47 504	1.31 492	0.59 397	0.50 462	0.93 447	0.69 497	1.11 252	0.83 249	0.74 255	0.89 270	0.65 261	0.68 345	1.08 291	0.54 337	0.40 578	0.31 564	0.26 460	0.26 484	0.31 491	0.30 469

MLCV	0.77 398	0.39 465	1.31 492	0.55 319	0.25 78	0.91 435	0.39 248	1.48 366	1.28 478	1.49 546	1.54 520	1.02 407	0.68 345	2.12 500	0.93 477	0.19 237	0.13 144	0.19 208	0.14 159	0.19 226	0.22 311

IPLGR	0.62 304	0.28 220	1.32 495	0.50 224	0.29 172	0.65 305	0.34 174	1.47 364	1.19 420	1.21 417	1.07 330	0.70 278	0.65 334	1.05 280	0.55 342	0.18 194	0.15 301	0.20 260	0.17 255	0.21 329	0.20 250

XPNet_ROB	1.02 506	0.56 542	1.33 496	0.75 559	0.58 512	1.11 493	1.13 597	1.77 444	1.29 490	1.88 603	1.43 489	1.63 554	1.13 532	2.04 490	1.69 584	0.40 578	0.31 564	0.33 545	0.29 533	0.37 531	0.37 523

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.41 137	0.53 530	1.34 497	0.47 161	0.40 375	0.37 51	0.24 63	1.18 285	0.43 84	0.37 81	0.43 80	0.41 132	0.41 138	0.46 47	0.30 91	0.14 35	0.13 144	0.17 139	0.13 111	0.15 70	0.18 173

DualNet (step1)	0.89 465	0.51 522	1.35 498	0.58 378	0.40 375	1.07 482	0.80 532	1.99 510	1.27 470	1.25 435	1.22 402	1.09 432	1.01 490	1.31 347	0.73 412	0.59 628	0.32 577	0.62 633	0.67 641	0.45 570	0.48 570

test_sample9	1.96 615	0.51 522	1.35 498	0.58 378	0.40 375	1.07 482	0.80 532	1.99 510	1.27 470	1.25 435	1.22 402	1.09 432	1.01 490	2.46 528	8.57 665	0.59 628	12.85 702	0.62 633	0.67 641	0.45 570	0.48 570

test_sample8	2.29 631	0.51 522	1.35 498	0.58 378	0.40 375	1.07 482	0.80 532	2.03 520	1.22 440	2.28 628	1.33 453	4.98 666	2.51 648	2.46 528	8.57 665	0.59 628	12.85 702	0.62 633	0.67 641	0.45 570	0.48 570

DDUNet	1.56 583	2.70 680	1.35 498	1.79 655	1.88 659	1.82 593	0.91 563	1.84 463	1.20 424	1.40 516	1.79 571	1.62 550	1.17 538	1.59 420	1.22 524	1.11 653	0.76 657	2.38 669	0.94 653	2.12 655	1.53 656

NCCL2	1.06 516	0.64 567	1.35 498	0.78 573	0.58 512	1.32 531	1.69 637	1.89 481	1.38 527	1.52 549	1.20 393	1.91 586	1.17 538	1.79 457	1.50 561	0.35 557	0.31 564	0.45 600	0.44 607	0.41 550	0.45 563

RAFT + AFF	1.07 521	0.47 504	1.36 503	0.68 502	0.50 462	1.20 517	1.22 609	2.58 624	1.26 466	1.33 479	1.56 529	1.19 455	1.49 590	3.89 580	1.01 496	0.22 358	0.26 531	0.30 514	0.27 503	0.29 469	0.32 488

ccnet	1.19 544	0.71 586	1.36 503	0.81 580	0.75 578	1.72 578	1.13 597	1.98 506	1.31 501	1.52 549	1.84 580	1.75 573	1.36 571	2.01 487	2.04 599	0.57 625	0.54 642	0.57 628	0.56 630	0.60 612	0.60 609

DN-CSS_ROB	0.67 334	0.36 417	1.36 503	0.59 397	0.41 396	0.54 224	0.45 340	1.30 326	0.95 297	1.05 336	1.47 498	0.69 275	0.64 329	1.80 459	0.60 369	0.19 237	0.15 301	0.25 439	0.23 444	0.22 351	0.23 332

SQANet	1.38 565	0.95 612	1.37 506	1.89 657	1.47 654	1.44 554	0.81 537	1.89 481	1.13 387	1.34 486	1.26 419	1.28 484	1.02 499	1.64 430	0.91 470	2.55 668	0.35 594	1.47 658	0.56 630	2.48 661	1.74 658

LALA_ROB	1.06 516	0.66 574	1.37 506	0.70 525	0.53 484	1.61 571	1.25 613	1.81 457	1.48 570	1.82 599	1.40 479	1.93 590	1.03 501	1.68 436	1.69 584	0.38 569	0.28 547	0.43 595	0.37 590	0.43 556	0.38 531

NLCA_NET_v2_RVC	0.84 443	0.46 499	1.40 508	0.69 515	0.61 528	0.95 457	0.52 402	1.68 412	1.21 431	1.39 510	1.15 378	1.42 510	0.88 435	1.78 452	0.93 477	0.26 457	0.23 502	0.27 474	0.27 503	0.30 484	0.39 536
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MMNet	0.89 465	0.35 405	1.44 509	0.64 457	0.59 518	1.83 594	0.48 369	1.70 425	1.38 527	1.45 535	1.19 392	1.25 472	1.16 534	1.77 450	1.27 534	0.20 287	0.19 419	0.23 376	0.22 412	0.25 416	0.24 356

PSMNet_ROB	0.95 487	0.57 547	1.45 510	0.75 559	0.64 536	1.28 528	1.12 595	1.84 463	1.15 399	1.16 382	1.29 439	1.44 516	0.89 438	1.74 445	1.70 586	0.33 537	0.25 524	0.37 574	0.39 594	0.36 525	0.32 488

FAT-Stereo	1.10 527	0.43 488	1.46 511	0.74 550	0.60 522	1.13 496	0.92 565	2.06 528	1.71 599	1.75 591	2.00 598	2.02 604	1.47 587	2.02 489	1.26 531	0.44 597	0.36 598	0.34 553	0.29 533	0.36 525	0.57 600

ACV-stereo	1.00 501	0.55 538	1.47 512	0.59 397	0.42 407	2.38 626	0.58 451	1.20 295	1.21 431	0.83 274	1.01 303	3.36 649	2.10 630	1.64 430	1.17 515	0.28 496	0.22 473	0.23 376	0.22 412	0.29 469	0.35 515

iResNet	0.80 418	0.45 496	1.47 512	0.72 536	0.31 217	0.96 463	0.64 483	1.80 453	1.28 478	1.31 470	1.48 501	0.94 375	0.78 377	1.77 450	0.99 491	0.19 237	0.14 228	0.18 183	0.15 181	0.22 351	0.27 421

RP	1.17 538	0.54 534	1.48 514	0.93 619	1.05 630	1.14 499	0.85 551	1.99 510	1.70 597	1.72 587	2.07 602	1.91 586	1.93 622	2.00 486	1.37 548	0.55 623	0.37 603	0.48 608	0.37 590	0.46 577	0.46 568

ETE_ROB	1.01 505	0.69 582	1.49 515	0.72 536	0.50 462	1.15 503	1.12 595	1.91 487	1.24 449	1.94 611	1.50 509	1.73 568	1.06 513	1.78 452	1.33 543	0.33 537	0.26 531	0.38 578	0.34 579	0.40 546	0.44 561

edge stereo	1.15 535	0.54 534	1.50 516	0.73 544	0.66 547	1.18 515	0.84 544	2.13 546	1.41 541	1.73 588	1.84 580	2.53 630	1.46 585	2.46 528	1.35 546	0.43 588	0.41 615	0.54 620	0.36 586	0.43 556	0.50 579

ffm	0.79 412	0.36 417	1.51 517	0.56 341	0.40 375	0.76 362	0.59 459	1.08 235	2.62 642	1.19 405	1.49 502	1.07 421	0.85 412	1.57 412	0.35 157	0.21 323	0.13 144	0.31 521	0.28 514	0.20 278	0.23 332

ff1	1.88 609	0.36 417	1.51 517	0.56 341	0.40 375	0.76 362	0.59 459	1.08 235	2.62 642	1.19 405	1.49 502	1.07 421	0.85 412	9.88 682	13.82 681	0.21 323	0.13 144	0.31 521	0.28 514	0.20 278	0.23 332

mmx	1.89 612	0.36 417	1.51 517	0.56 341	0.40 375	0.76 362	0.59 459	2.32 588	1.41 541	1.19 405	1.49 502	1.07 421	0.85 412	9.88 682	13.82 681	0.25 430	0.21 454	0.31 521	0.28 514	0.32 502	0.29 451

xxx	1.89 612	0.36 417	1.51 517	0.56 341	0.40 375	0.76 362	0.59 459	2.32 588	1.41 541	1.19 405	1.49 502	1.07 421	0.85 412	9.88 682	13.82 681	0.25 430	0.21 454	0.31 521	0.28 514	0.32 502	0.29 451

UNet	0.86 454	0.36 417	1.52 521	0.62 431	0.74 573	1.56 567	0.49 381	1.55 381	1.12 381	1.28 458	1.10 343	1.52 534	1.10 522	1.69 440	1.14 512	0.24 407	0.18 398	0.25 439	0.21 384	0.25 416	0.25 379

DANet	1.16 536	0.64 567	1.52 521	0.88 602	0.74 573	1.52 560	0.52 402	1.68 412	1.21 431	1.81 597	1.55 523	2.02 604	1.11 525	3.30 566	2.28 609	0.34 547	0.31 564	0.40 588	0.30 545	0.46 577	0.54 589
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
SPS-STEREO	1.78 600	1.09 622	1.52 521	1.22 641	1.14 638	1.87 599	1.11 594	2.27 584	1.70 597	3.17 658	2.39 617	2.84 638	1.93 622	4.41 586	2.93 624	1.04 651	0.99 671	0.97 647	0.94 653	1.03 642	1.05 642
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
STTStereo	0.82 429	0.53 530	1.53 524	0.68 502	0.56 504	0.88 426	0.56 439	1.57 389	1.14 393	1.39 510	1.10 343	1.26 478	0.84 407	1.49 406	0.90 466	0.29 512	0.28 547	0.33 545	0.40 596	0.33 509	0.37 523

1111x	1.96 615	0.32 327	1.54 525	0.54 303	0.30 196	1.00 469	0.69 497	2.47 611	1.33 506	1.21 417	1.44 491	1.21 458	1.11 525	8.49 668	16.14 688	0.22 358	0.23 502	0.22 338	0.23 444	0.25 416	0.26 400

otaku	1.67 591	1.18 628	1.56 526	2.27 660	1.59 655	1.98 605	1.23 611	2.23 573	1.37 525	1.48 544	1.63 548	1.73 568	1.23 549	1.85 461	1.09 507	2.96 671	0.58 648	1.74 659	0.61 637	2.94 668	2.15 663

GANetREF_RVC	1.11 529	0.90 606	1.56 526	0.88 602	0.53 484	1.41 550	1.35 619	1.91 487	1.54 577	1.28 458	1.32 447	1.46 521	1.23 549	2.04 490	1.00 495	0.57 625	0.45 624	0.67 636	0.52 625	0.91 636	0.62 611
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
RYNet	1.24 556	0.52 528	1.57 528	0.73 544	0.97 623	1.74 583	0.95 574	2.09 534	1.54 577	1.44 529	1.18 387	1.94 594	1.29 560	4.57 590	1.93 597	0.27 478	0.23 502	0.35 561	0.27 503	0.57 606	0.59 606

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.46 182	1.51 647	1.58 529	0.39 39	0.35 310	0.40 63	0.26 80	1.05 224	0.41 78	0.36 70	0.48 111	0.41 132	0.40 136	0.48 56	0.25 15	0.15 66	0.13 144	0.15 44	0.13 111	0.15 70	0.24 356

ADStereo(finetuned)	0.62 304	0.26 166	1.59 530	0.45 127	0.25 78	0.49 153	0.36 203	1.18 285	1.35 511	1.16 382	1.04 319	0.60 239	1.18 545	0.85 209	0.57 353	0.17 145	0.14 228	0.17 139	0.13 111	0.19 226	0.24 356

Ntro	1.72 597	1.21 631	1.62 531	2.54 667	1.86 658	2.09 614	1.14 600	2.08 531	1.38 527	1.23 428	1.62 542	1.62 550	1.33 567	2.04 490	1.21 523	3.09 672	0.56 645	1.82 661	0.65 639	2.97 671	2.25 665

BStereo	0.41 137	0.27 197	1.63 532	0.43 94	0.29 172	0.55 231	0.40 260	0.60 30	0.54 132	0.37 81	0.36 51	0.38 113	0.29 51	0.66 134	0.41 232	0.13 19	0.14 228	0.15 44	0.19 306	0.16 103	0.18 173

Wave_Phase_stereo	0.53 226	0.27 197	1.63 532	0.43 94	0.29 172	2.72 637	0.40 260	0.82 127	0.54 132	0.37 81	0.36 51	0.38 113	0.29 51	0.66 134	0.41 232	0.13 19	0.14 228	0.15 44	0.19 306	0.16 103	0.18 173

PSMNet-RUCA	1.07 521	1.06 617	1.64 534	1.23 642	1.10 633	1.39 544	0.65 485	1.91 487	1.43 552	0.95 306	1.52 517	0.99 393	0.83 404	1.28 343	1.01 496	0.71 639	0.34 587	0.99 650	0.61 637	1.01 640	0.67 616

ToySt	0.73 376	0.35 405	1.64 534	0.54 303	0.37 332	0.92 442	0.81 537	1.21 300	1.03 334	0.86 287	1.12 356	1.31 490	1.01 490	1.04 276	0.88 459	0.19 237	0.20 436	0.24 400	0.24 458	0.27 436	0.28 437

DCANet-4	0.59 286	0.28 220	1.65 536	0.44 110	0.25 78	0.48 144	0.36 203	1.15 275	1.36 520	1.13 362	1.03 313	0.56 223	0.74 360	0.77 174	0.58 358	0.17 145	0.14 228	0.17 139	0.13 111	0.15 70	0.24 356

YMNet	1.04 509	0.59 548	1.67 537	0.86 597	0.86 604	1.84 595	0.61 473	1.70 425	1.28 478	1.65 579	1.98 595	1.75 573	0.96 464	1.57 412	1.58 569	0.34 547	0.37 603	0.32 533	0.32 559	0.33 509	0.32 488

YMNet_1	1.04 509	0.59 548	1.67 537	0.86 597	0.86 604	1.84 595	0.61 473	1.70 425	1.28 478	1.65 579	1.98 595	1.75 573	0.96 464	1.57 412	1.58 569	0.34 547	0.37 603	0.32 533	0.32 559	0.33 509	0.32 488

CC-Net-ROB	1.53 580	1.31 639	1.68 539	0.92 613	0.80 592	1.75 584	0.99 580	2.04 523	1.27 470	1.12 359	1.62 542	1.20 457	0.98 477	7.82 660	0.92 474	1.15 656	0.41 615	2.20 664	0.46 612	1.37 651	0.56 597

RGC	1.22 549	0.82 600	1.71 540	0.95 624	0.98 625	1.53 563	0.80 532	2.18 565	1.35 511	1.69 585	1.94 592	2.03 607	1.66 602	2.36 521	1.50 561	0.46 602	0.36 598	0.59 631	0.48 616	0.49 587	0.49 575

MDST_ROB	1.88 609	0.40 471	1.71 540	0.93 619	0.60 522	4.27 667	1.23 611	3.99 663	1.44 555	4.61 672	2.63 628	1.44 516	1.03 501	9.78 679	1.62 576	0.33 537	0.26 531	0.37 574	0.33 573	0.31 491	0.34 506

DFGA-Net	0.77 398	0.47 504	1.75 542	0.55 319	0.46 437	0.83 405	0.44 323	1.38 343	1.10 366	1.05 336	1.20 393	0.70 278	0.58 298	2.27 514	1.31 536	0.19 237	0.17 365	0.24 400	0.24 458	0.28 452	0.30 469

NaN_ROB	1.23 553	0.63 564	1.76 543	0.67 491	0.50 462	1.59 570	2.00 651	1.87 474	1.52 574	2.14 624	1.26 419	1.40 509	1.09 519	4.60 591	1.75 589	0.28 496	0.34 587	0.28 490	0.29 533	0.30 484	0.37 523

IMH-64-1	2.82 646	1.87 661	1.77 544	3.31 677	2.69 674	3.22 651	2.07 655	4.25 668	2.77 651	2.46 635	3.78 648	3.05 643	2.34 644	4.67 593	3.00 626	3.84 683	0.84 661	2.75 678	1.39 668	3.34 676	2.93 676

IMH-64	2.82 646	1.87 661	1.77 544	3.31 677	2.69 674	3.22 651	2.07 655	4.25 668	2.77 651	2.46 635	3.78 648	3.05 643	2.34 644	4.67 593	3.00 626	3.84 683	0.84 661	2.75 678	1.39 668	3.34 676	2.93 676

ARAFT	0.82 429	0.40 471	1.77 544	0.53 288	0.31 217	0.89 428	0.81 537	2.32 588	1.08 354	1.66 582	1.25 417	1.04 412	0.64 329	1.91 472	0.52 318	0.20 287	0.15 301	0.28 490	0.27 503	0.17 142	0.18 173

WCMA_ROB	2.05 619	0.55 538	1.77 544	0.74 550	0.61 528	2.24 619	1.56 632	2.17 564	1.79 608	4.16 668	6.36 667	5.66 668	4.66 672	3.19 560	2.77 620	0.55 623	0.45 624	0.40 588	0.43 604	0.48 583	0.50 579

sAnonymous2	0.59 286	0.61 556	1.82 548	0.61 422	0.52 476	0.51 186	0.54 422	0.97 186	0.70 201	0.50 175	0.68 205	0.46 155	0.63 323	0.61 110	0.41 232	0.22 358	0.17 365	0.23 376	0.21 384	0.85 632	0.56 597

CroCo_RVC	0.59 286	0.61 556	1.82 548	0.61 422	0.52 476	0.51 186	0.54 422	0.97 186	0.70 201	0.50 175	0.68 205	0.46 155	0.63 323	0.61 110	0.41 232	0.22 358	0.17 365	0.23 376	0.21 384	0.85 632	0.56 597

NCC-stereo	1.20 546	0.60 551	1.84 550	0.88 602	0.95 620	1.32 531	0.94 571	2.14 548	1.36 520	1.43 526	1.79 571	1.93 590	2.13 635	2.54 538	1.41 551	0.49 610	0.38 608	0.45 600	0.59 634	0.43 556	0.45 563

Abc-Net	1.20 546	0.60 551	1.84 550	0.88 602	0.95 620	1.32 531	0.94 571	2.14 548	1.36 520	1.43 526	1.79 571	1.93 590	2.13 635	2.54 538	1.41 551	0.49 610	0.38 608	0.45 600	0.59 634	0.43 556	0.45 563
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
fast-acv-ft	1.00 501	0.48 510	1.85 552	0.61 422	0.52 476	1.77 587	0.69 497	1.52 372	1.47 566	1.34 486	1.85 583	1.73 568	1.24 552	1.62 428	1.56 567	0.27 478	0.28 547	0.28 490	0.28 514	0.28 452	0.31 479

IMH	3.35 658	1.95 664	1.86 553	3.30 676	2.72 676	4.03 664	2.00 651	4.58 672	3.83 664	2.87 647	6.99 670	4.69 659	3.21 657	6.77 645	2.97 625	3.91 686	0.89 665	2.78 680	1.40 672	3.36 678	2.93 676

WAO-6	2.98 653	1.67 656	1.88 554	2.38 664	2.30 668	3.53 654	2.37 667	4.38 670	4.64 672	2.42 631	4.50 652	4.85 662	2.99 654	5.22 603	5.37 652	1.77 660	1.16 678	2.31 667	1.47 673	2.42 660	1.99 662

FBW_ROB	1.78 600	0.66 574	1.90 555	0.72 536	0.66 547	1.79 592	1.07 591	2.79 641	1.77 603	1.84 600	1.79 571	1.98 598	1.37 572	12.42 690	2.22 605	0.36 564	0.38 608	0.57 628	0.39 594	0.46 577	0.51 583

gwcnet-sp	0.80 418	0.37 438	1.94 556	0.62 431	0.45 428	1.38 541	0.53 408	1.68 412	1.20 424	1.37 500	1.08 337	0.93 369	0.82 399	1.45 392	0.79 436	0.22 358	0.22 473	0.22 338	0.21 384	0.23 375	0.25 379

scenet	0.80 418	0.37 438	1.94 556	0.62 431	0.45 428	1.38 541	0.53 408	1.68 412	1.20 424	1.37 500	1.08 337	0.93 369	0.82 399	1.45 392	0.79 436	0.22 358	0.22 473	0.22 338	0.21 384	0.23 375	0.25 379

ssnet	0.80 418	0.37 438	1.94 556	0.62 431	0.45 428	1.38 541	0.53 408	1.68 412	1.20 424	1.37 500	1.08 337	0.93 369	0.82 399	1.45 392	0.79 436	0.22 358	0.22 473	0.22 338	0.21 384	0.23 375	0.25 379

AANet_RVC	1.22 549	0.60 551	1.94 556	0.69 515	0.46 437	0.75 356	0.69 497	1.51 368	1.57 584	1.36 498	1.90 589	1.51 532	0.87 429	7.23 652	1.89 596	0.26 457	0.19 419	0.19 208	0.16 222	0.23 375	0.37 523

APVNet	1.11 529	0.59 548	1.95 560	0.87 600	0.77 584	1.90 600	0.82 541	2.03 520	1.15 399	1.14 376	1.43 489	1.55 538	1.12 531	3.03 555	1.62 576	0.32 530	0.34 587	0.42 594	0.36 586	0.36 525	0.41 546

DRN-Test	1.07 521	0.49 515	1.95 560	0.75 559	0.81 596	1.61 571	0.78 520	2.26 576	1.53 575	1.84 600	1.35 462	1.42 510	1.04 507	2.26 513	1.61 574	0.28 496	0.23 502	0.31 521	0.30 545	0.33 509	0.33 496

RainbowNet	2.06 620	1.86 660	1.97 562	2.86 670	2.25 665	2.03 609	1.79 645	2.77 638	1.92 616	1.54 555	1.84 580	1.95 595	1.73 609	2.23 509	1.38 549	3.40 678	0.86 663	2.39 671	1.00 660	2.94 668	2.42 667

DispNO	0.98 495	0.34 376	2.02 563	0.58 378	0.55 498	0.88 426	0.49 381	1.70 425	1.24 449	1.22 425	1.26 419	1.18 453	0.88 435	5.17 602	0.88 459	0.23 385	0.18 398	0.24 400	0.22 412	0.19 226	0.22 311

LL-Strereo	1.42 570	0.44 495	2.02 563	0.62 431	1.07 631	0.73 346	0.65 485	2.02 516	1.21 431	1.60 569	1.62 542	2.02 604	2.10 630	9.67 678	1.07 505	0.22 358	0.20 436	0.27 474	0.24 458	0.23 375	0.33 496

BEATNet_4x	0.82 429	0.54 534	2.02 563	0.56 341	0.28 153	1.04 474	0.55 432	2.14 548	1.13 387	1.24 432	1.26 419	1.00 399	0.94 457	1.13 309	1.23 527	0.21 323	0.14 228	0.24 400	0.20 341	0.37 531	0.23 332

stereogan	1.22 549	0.45 496	2.03 566	0.87 600	0.85 602	2.52 628	0.72 508	1.98 506	1.78 607	1.92 607	1.94 592	2.31 621	1.42 581	2.10 498	1.14 512	0.38 569	0.36 598	0.39 582	0.32 559	0.52 593	0.49 575

Replicate-Monster	0.43 160	0.30 275	2.04 567	0.37 14	0.22 29	0.47 130	0.23 49	0.82 127	0.50 117	0.44 131	0.27 19	0.31 54	0.29 51	1.01 267	0.26 27	0.14 35	0.11 22	0.14 12	0.12 45	0.13 5	0.38 531

PDISCO_ROB	1.41 568	0.73 592	2.04 567	1.40 645	1.46 653	2.83 642	1.07 591	2.64 628	2.11 628	1.41 518	1.50 509	1.73 568	0.99 480	2.83 551	1.46 557	1.03 649	0.27 541	0.54 620	0.47 614	0.77 628	0.84 635

G-Net	1.71 596	0.67 578	2.09 569	1.14 638	0.75 578	2.96 647	0.89 559	1.58 391	1.30 494	2.76 644	8.12 679	2.29 619	2.51 648	1.94 476	2.23 607	0.49 610	0.45 624	0.45 600	0.31 551	0.62 616	0.59 606

CBFPSM	0.95 487	0.37 438	2.10 570	0.51 241	0.39 360	1.73 581	0.87 557	1.59 396	1.13 387	1.11 351	1.00 301	2.34 622	1.64 601	1.42 384	1.44 554	0.19 237	0.18 398	0.20 260	0.20 341	0.22 351	0.36 519

PWCDC_ROB	1.39 566	0.91 609	2.10 570	1.08 632	0.92 613	1.72 578	0.58 451	2.03 520	3.30 658	1.32 473	4.87 660	1.21 458	1.71 607	1.98 482	1.75 589	0.65 634	0.26 531	0.29 502	0.25 467	0.56 604	0.41 546

PA-Net	1.14 533	0.63 564	2.12 572	0.67 491	0.75 578	1.19 516	0.91 563	1.91 487	1.46 565	1.18 397	1.23 410	1.33 496	1.17 538	4.31 585	1.41 551	0.29 512	0.46 628	0.33 545	0.50 621	0.33 509	0.57 600
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ELAS	2.67 641	0.80 596	2.13 573	1.13 635	1.15 640	6.25 675	2.56 671	3.50 656	3.68 663	5.36 679	4.92 661	3.79 653	5.56 674	3.65 571	5.22 651	0.66 635	0.57 646	0.56 626	0.54 628	0.65 619	0.75 628
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FADNet_RVC	0.88 462	0.56 542	2.15 574	0.57 363	0.43 412	1.17 513	0.46 346	1.68 412	1.12 381	0.91 295	1.24 415	0.91 360	0.94 457	2.22 508	1.20 519	0.28 496	0.22 473	0.32 533	0.28 514	0.46 577	0.42 554

Consistency-Raft	1.27 560	1.01 616	2.17 575	1.04 630	1.20 645	0.96 463	1.00 582	1.84 463	1.95 619	1.38 506	2.11 604	1.44 516	1.03 501	1.18 323	1.40 550	0.73 640	0.83 658	0.89 644	0.99 659	1.33 649	0.95 639

WAO-7	2.78 644	1.54 650	2.18 576	1.41 648	1.19 644	3.92 661	2.01 654	4.19 666	3.89 665	2.98 651	5.47 663	4.18 656	3.28 658	8.24 666	4.27 641	1.13 655	1.01 672	1.18 655	1.13 666	1.19 648	1.13 647

DMCA-RVC	0.83 438	0.46 499	2.19 577	0.68 502	0.49 457	0.84 414	0.48 369	1.44 355	1.07 351	1.56 560	1.04 319	1.29 485	0.86 420	1.49 406	0.92 474	0.27 478	0.22 473	0.35 561	0.28 514	0.32 502	0.28 437

LVE	3.40 659	1.80 659	2.21 578	2.90 672	2.44 672	3.27 653	2.25 662	4.80 673	5.06 674	2.43 632	6.79 668	5.99 669	2.64 652	9.20 672	2.28 609	3.30 676	1.11 677	2.38 669	1.48 674	2.95 670	2.62 671

NVstereo2D	0.99 498	0.45 496	2.21 578	0.79 575	0.75 578	1.20 517	0.86 553	1.98 506	1.41 541	1.02 327	1.18 387	1.31 490	0.97 474	2.25 512	0.93 477	0.45 601	0.22 473	0.39 582	0.25 467	0.59 609	0.68 620

StereoDRNet	1.05 514	0.53 530	2.21 578	0.80 576	0.93 616	1.50 558	0.90 560	2.06 528	1.44 555	1.68 584	1.20 393	1.48 524	0.99 480	1.86 464	1.60 573	0.29 512	0.24 512	0.29 502	0.28 514	0.35 521	0.33 496

MonStereo1	3.22 656	1.70 657	2.23 581	2.51 666	2.33 669	5.55 673	1.61 635	3.55 658	4.67 673	3.29 660	8.09 678	4.79 661	3.75 664	6.30 634	2.79 621	2.52 667	0.64 650	1.91 663	1.07 664	2.53 662	2.62 671

S-Stereo	1.17 538	0.48 510	2.25 582	0.83 587	0.81 596	1.22 519	1.17 604	2.12 538	2.08 626	1.47 539	2.13 605	1.55 538	1.16 534	2.09 497	1.46 557	0.42 587	0.40 614	0.35 561	0.32 559	0.45 570	0.73 625

AF-Net	1.23 553	0.56 542	2.31 583	0.88 602	0.93 616	1.41 550	0.73 511	2.27 584	1.71 599	1.76 594	2.42 619	2.00 600	1.70 605	1.98 482	1.62 576	0.50 614	0.29 555	0.49 610	0.33 573	0.40 546	0.34 506

Nwc_Net	1.19 544	0.53 530	2.34 584	0.92 613	0.81 596	1.49 557	0.70 504	2.28 586	1.32 504	1.41 518	2.27 611	2.03 607	1.76 612	2.05 494	1.46 557	0.43 588	0.30 559	0.43 595	0.46 612	0.39 542	0.40 542

SDNR	1.66 590	0.55 538	2.36 585	0.56 341	0.58 512	3.79 660	0.45 340	1.78 446	1.40 537	1.38 506	2.45 622	1.13 446	0.96 464	11.03 688	1.31 536	0.67 636	0.64 650	0.43 595	0.32 559	0.71 626	0.76 629

TorneroNet-64	5.41 668	2.10 668	2.43 586	3.49 680	2.83 677	9.90 679	2.13 659	8.87 687	16.79 696	5.39 680	9.18 681	10.68 688	3.92 668	9.55 676	5.11 650	3.36 677	0.86 663	2.88 681	1.62 675	3.76 681	3.37 680

rrr	0.57 261	0.33 347	2.43 586	0.46 141	0.34 293	0.50 174	0.38 230	0.84 139	0.55 141	0.48 158	0.48 111	0.48 171	0.45 176	2.28 516	0.44 254	0.19 237	0.14 228	0.19 208	0.15 181	0.17 142	0.18 173

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.48 203	1.24 634	2.47 588	0.41 66	0.31 217	0.29 20	0.27 88	1.09 242	0.39 61	0.35 59	0.49 120	0.38 113	0.44 166	0.38 11	0.26 27	0.15 66	0.12 54	0.15 44	0.12 45	0.16 103	0.20 250

TCMNet	1.07 521	0.66 574	2.49 589	0.92 613	1.32 649	1.14 499	0.67 491	1.91 487	1.29 490	1.20 410	1.57 533	1.29 485	0.96 464	2.23 509	1.59 572	0.32 530	0.31 564	0.38 578	0.35 583	0.43 556	0.40 542

MFMNet_re	1.47 574	1.20 630	2.50 590	1.46 651	1.08 632	1.58 569	1.51 627	1.96 504	1.87 613	2.31 629	2.20 608	1.51 532	1.88 620	1.57 412	1.34 544	0.94 646	0.83 658	0.84 643	0.80 648	1.00 639	1.06 643

ktn	4.56 663	2.41 673	2.54 591	3.79 685	3.25 681	4.81 669	2.91 675	5.52 677	7.36 680	4.12 667	14.55 691	7.54 674	3.70 663	7.84 661	3.35 631	4.06 687	1.86 684	3.26 686	2.22 684	3.27 675	2.86 675

IGEV-BASED-STEREO-	0.71 365	3.18 683	2.55 592	0.40 54	0.24 53	0.42 86	0.23 49	0.66 50	0.46 102	0.47 146	0.45 97	0.33 75	0.27 39	0.58 96	0.30 91	1.34 658	0.10 2	0.22 338	0.19 306	0.45 570	1.32 651

FADNet	0.98 495	0.64 567	2.57 593	0.66 477	0.55 498	0.95 457	0.57 445	1.91 487	1.38 527	0.94 304	1.02 306	1.36 500	1.00 487	2.69 544	0.97 489	0.34 547	0.34 587	0.31 521	0.34 579	0.61 615	0.42 554

WAO-8	4.57 664	2.01 665	2.58 594	2.37 662	2.21 663	9.75 677	1.71 639	6.04 681	16.34 691	4.11 665	7.69 676	7.41 671	3.85 665	10.02 685	3.85 637	2.05 662	1.09 675	2.44 673	1.39 668	2.56 663	1.86 660

Venus	4.57 664	2.01 665	2.58 594	2.37 662	2.21 663	9.75 677	1.71 639	6.04 681	16.34 691	4.11 665	7.69 676	7.41 671	3.85 665	10.02 685	3.85 637	2.05 662	1.09 675	2.44 673	1.39 668	2.56 663	1.86 660

Wz-Net-LNSev-Ref	1.09 526	0.46 499	2.61 596	0.71 530	0.65 541	2.00 607	0.78 520	2.07 530	1.47 566	1.62 574	1.47 498	1.53 535	1.29 560	2.10 498	1.65 582	0.24 407	0.14 228	0.20 260	0.16 222	0.28 452	0.28 437

iResNetv2_ROB	0.88 462	0.43 488	2.62 597	0.60 405	0.38 348	0.94 451	0.67 491	1.88 479	1.38 527	1.27 452	1.45 493	1.26 478	1.05 512	1.92 473	0.64 386	0.24 407	0.15 301	0.19 208	0.14 159	0.24 404	0.21 280

Select-FE	0.87 458	0.42 483	2.64 598	0.57 363	0.48 450	0.47 130	0.23 49	2.59 625	0.85 256	1.08 347	1.32 447	2.00 600	1.73 609	1.15 313	0.47 281	0.21 323	0.17 365	0.21 300	0.26 484	0.20 278	0.33 496

pcwnet_v2	0.91 478	0.39 465	2.74 599	0.64 457	0.55 498	0.81 395	0.49 381	2.19 567	1.63 591	1.44 529	1.64 549	1.09 432	0.79 385	1.31 347	0.70 407	0.32 530	0.25 524	0.29 502	0.27 503	0.37 531	0.37 523

TorneroNet	10.72 686	2.09 667	2.76 600	3.48 679	3.03 679	44.72 707	2.31 664	8.62 686	67.06 720	7.45 687	23.21 699	10.59 687	4.28 671	9.03 669	9.00 667	3.67 680	0.91 667	3.04 682	1.63 676	3.92 683	3.55 683

AIO-Stereo-zeroshot	0.85 450	0.38 456	2.79 601	0.51 241	0.60 522	0.72 341	0.38 230	2.87 645	0.77 219	0.80 264	1.07 330	2.14 613	0.93 454	0.96 250	0.62 377	0.21 323	0.13 144	0.21 300	0.26 484	0.29 469	0.32 488

SHD	1.42 570	0.81 599	2.79 601	0.98 626	0.92 613	1.97 604	0.68 494	2.43 604	2.55 639	2.54 639	1.72 562	2.01 603	1.62 596	2.14 502	2.70 619	0.40 578	0.33 583	0.39 582	0.40 596	0.48 583	0.54 589

z-ln-s-r	1.18 543	0.61 556	2.91 603	0.54 303	0.56 504	0.81 395	0.86 553	1.72 433	1.55 583	1.18 397	1.62 542	1.37 504	1.16 534	3.67 574	3.77 636	0.20 287	0.15 301	0.21 300	0.17 255	0.29 469	0.24 356

FADNet-RVC-Resample	0.91 478	0.51 522	2.92 604	0.64 457	0.46 437	1.07 482	0.60 467	1.76 442	1.24 449	1.10 350	0.98 295	1.06 418	0.98 477	2.17 505	0.95 484	0.24 407	0.22 473	0.30 514	0.32 559	0.36 525	0.40 542

FADNet-RVC	0.96 491	0.72 589	2.96 605	0.64 457	0.49 457	0.90 432	0.59 459	1.85 470	1.27 470	0.92 298	0.97 290	1.36 500	0.90 441	2.36 521	1.31 536	0.30 519	0.29 555	0.32 533	0.32 559	0.42 554	0.37 523

DStereoO	1.82 604	1.21 631	2.98 606	1.42 649	0.88 611	1.54 564	4.03 679	1.90 485	2.15 631	1.56 560	1.82 578	1.75 573	4.06 669	1.76 448	2.15 603	2.39 666	0.52 639	0.97 647	0.43 604	2.24 657	0.68 620

aanetorigin	1.26 558	0.85 604	3.00 607	0.72 536	0.80 592	1.08 486	1.05 588	1.12 254	1.39 535	3.53 661	2.60 627	1.72 566	1.73 609	1.98 482	1.77 592	0.26 457	0.24 512	0.26 460	0.25 467	0.38 537	0.51 583

PVD	1.82 604	0.91 609	3.02 608	1.03 629	0.94 619	2.61 633	1.14 600	2.78 640	3.40 660	3.08 655	2.75 630	2.39 626	2.49 647	2.81 549	3.66 635	0.48 608	0.49 637	0.59 631	0.49 619	0.60 612	0.81 633

Syn2CoEx	1.23 553	0.80 596	3.07 609	0.83 587	0.68 555	1.39 544	0.87 557	2.23 573	1.57 584	1.28 458	1.58 535	1.42 510	1.57 594	3.79 578	1.48 560	0.36 564	0.32 577	0.34 553	0.30 545	0.30 484	0.41 546

test_xeample3	0.57 261	0.33 347	3.11 610	0.46 141	0.34 293	0.55 231	0.38 230	0.86 152	0.49 112	0.54 199	0.46 104	0.44 140	0.44 166	1.49 406	0.45 267	0.18 194	0.14 228	0.19 208	0.15 181	0.17 142	0.18 173

DGSMNet	1.24 556	0.84 603	3.20 611	0.91 612	0.92 613	1.39 544	1.34 618	2.46 610	1.44 555	1.34 486	1.66 551	1.50 529	1.03 501	1.85 461	1.30 535	0.48 608	0.48 631	0.55 624	0.51 624	0.78 629	0.79 631

XQC	1.51 578	0.98 614	3.20 611	0.92 613	0.76 583	2.01 608	1.17 604	2.53 621	1.99 621	2.01 617	1.54 520	2.00 600	1.54 592	3.16 559	3.46 633	0.49 610	0.31 564	0.45 600	0.40 596	0.71 626	0.62 611

ELAS_RVC	2.87 650	0.80 596	3.22 613	1.16 640	1.12 634	2.92 646	5.33 682	2.98 647	4.18 668	5.04 676	4.82 659	4.71 660	8.23 683	4.25 584	4.79 647	0.67 636	0.57 646	0.57 628	0.53 627	0.66 620	0.74 626
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
CSAN	1.61 587	0.67 578	3.24 614	0.74 550	0.52 476	1.77 587	1.74 642	1.98 506	1.94 618	2.47 637	2.33 615	1.93 590	2.04 627	6.45 639	1.95 598	0.43 588	0.36 598	0.41 593	0.42 600	0.43 556	0.44 561

GASNet	1.13 531	1.10 624	3.29 615	1.00 628	0.68 555	0.82 397	0.67 491	1.85 470	1.38 527	1.39 510	1.25 417	1.25 472	1.20 548	2.72 546	1.62 576	0.46 602	0.26 531	0.36 571	0.34 579	0.55 603	0.33 496

DStereoRT	1.52 579	0.36 417	3.37 616	0.69 515	0.54 491	2.05 613	0.59 459	1.85 470	1.21 431	1.38 506	1.46 495	0.84 334	1.27 556	6.33 636	1.07 505	0.24 407	0.19 419	4.29 690	2.08 682	0.25 416	0.39 536

SAMSARA	1.80 602	0.90 606	3.37 616	1.28 644	1.13 636	3.71 656	2.33 665	2.53 621	1.93 617	3.17 658	1.73 563	2.99 641	1.68 604	3.53 570	2.46 615	0.47 606	0.54 642	0.43 595	0.47 614	0.59 609	0.64 614

Wz-Net-MNSev	1.21 548	0.66 574	3.44 618	0.69 515	0.73 565	1.93 603	1.44 624	2.16 556	1.59 586	1.85 602	1.49 502	1.50 529	1.34 568	2.05 494	1.54 566	0.27 478	0.24 512	0.28 490	0.28 514	0.35 521	0.32 488

NVStereoNet_ROB	2.17 628	1.18 628	3.51 619	1.14 638	1.26 648	1.57 568	1.51 627	2.19 567	2.11 628	2.04 618	4.80 658	3.17 648	2.11 633	7.97 662	2.10 600	1.12 654	0.94 668	1.10 654	1.34 667	0.95 637	1.31 649
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
AIO-Stereo-zeroshot1	1.06 516	0.43 488	3.59 620	0.53 288	0.66 547	0.79 381	0.39 248	2.60 626	0.98 309	0.96 309	4.58 655	2.05 611	0.56 274	0.99 258	0.51 310	0.19 237	0.14 228	0.21 300	0.28 514	0.32 502	0.41 546

KSHMR	8.76 682	2.14 669	3.59 620	3.60 683	3.13 680	4.15 665	2.67 672	5.61 679	58.90 719	3.04 653	55.71 717	4.94 663	2.54 650	4.61 592	3.05 628	3.49 679	1.57 683	3.14 683	1.98 680	3.84 682	3.49 681

RTSC	1.43 573	0.89 605	3.62 622	0.94 622	0.64 536	1.85 597	0.69 497	2.20 570	2.04 625	2.22 625	1.70 559	1.67 559	1.27 556	2.53 537	4.48 644	0.33 537	0.25 524	0.27 474	0.29 533	0.38 537	0.40 542

DispFullNet	2.39 636	2.89 682	3.74 623	3.09 675	2.27 667	2.04 610	0.84 544	2.19 567	1.73 601	2.54 639	1.98 595	2.23 614	5.83 675	3.44 569	1.84 595	1.03 649	0.33 583	2.65 677	1.97 679	2.87 667	2.34 666

ADCRef	1.50 577	0.61 556	3.83 624	0.76 567	0.77 584	1.91 601	0.77 517	2.16 556	1.34 508	1.63 576	1.59 539	1.35 499	1.40 576	1.79 457	8.32 664	0.25 430	0.21 454	0.32 533	0.31 551	0.31 491	0.32 488

PASM	1.48 576	1.08 620	3.96 625	0.93 619	0.93 616	1.17 513	1.19 606	1.77 444	1.65 592	1.90 604	1.52 517	1.75 573	1.42 581	4.54 589	1.52 565	0.64 633	0.68 655	0.69 638	0.79 647	0.70 624	0.74 626

PWC_ROB	1.39 566	0.93 611	4.07 626	0.77 569	0.83 599	1.16 506	0.53 408	1.87 474	2.01 622	2.36 630	3.06 638	1.65 556	1.60 595	2.65 543	2.29 611	0.34 547	0.23 502	0.36 571	0.25 467	0.39 542	0.49 575

MSC_U_SF_DS_RVC	2.22 629	1.29 638	4.14 627	1.10 634	0.78 588	5.00 670	2.38 669	2.47 611	2.67 647	1.94 611	2.28 612	2.66 635	1.70 605	9.10 670	2.29 611	0.68 638	0.52 639	0.68 637	0.71 644	1.17 647	0.81 633

iinet-f	1.04 509	0.50 518	4.24 628	0.58 378	0.43 412	1.78 591	0.70 504	1.29 325	1.16 406	1.25 435	1.42 485	1.57 542	1.42 581	1.47 397	1.70 586	0.26 457	0.23 502	0.20 260	0.20 341	0.26 430	0.26 400

MFN_U_SF_DS_RVC	1.80 602	1.11 625	4.33 629	0.84 591	0.77 584	3.70 655	2.41 670	2.04 523	1.85 612	1.75 591	1.90 589	1.92 589	1.25 553	7.33 653	1.45 555	0.47 606	0.47 629	0.53 619	0.77 646	0.50 589	0.55 595

MFN_U_SF_RVC	1.62 589	0.96 613	4.36 630	0.92 613	0.69 558	2.62 634	1.10 593	2.50 617	1.74 602	1.99 616	1.86 585	2.45 628	1.78 614	3.08 557	2.84 622	0.54 619	0.50 638	0.56 626	0.60 636	0.60 612	0.67 616

ADCL	1.82 604	0.70 584	4.57 631	0.70 525	0.63 535	2.56 629	1.77 644	2.08 531	1.77 603	1.95 613	1.89 587	2.04 609	1.88 620	2.36 521	9.55 670	0.27 478	0.25 524	0.35 561	0.32 559	0.39 542	0.39 536

Wz-Net-LNSev	1.17 538	0.72 589	4.71 632	0.66 477	0.84 601	1.72 578	1.13 597	1.97 505	1.43 552	1.34 486	1.32 447	1.66 557	1.30 563	1.44 390	1.51 563	0.29 512	0.26 531	0.24 400	0.23 444	0.33 509	0.35 515

notaker	4.29 662	2.42 674	5.06 633	3.89 686	3.29 683	4.00 662	2.25 662	4.93 675	3.47 661	4.21 670	6.79 668	7.67 675	3.37 660	9.25 674	6.47 656	4.09 688	1.42 680	3.35 687	2.13 683	4.11 685	3.54 682

GwcNet	1.26 558	0.63 564	5.13 634	0.81 580	1.15 640	1.73 581	0.69 497	1.84 463	1.53 575	1.51 547	1.71 561	1.72 566	1.09 519	2.20 507	1.61 574	0.31 522	0.30 559	0.29 502	0.27 503	0.30 484	0.41 546

pmcnn	2.84 648	0.46 499	5.19 635	0.68 502	0.42 407	1.55 565	1.16 603	2.32 588	1.60 589	2.72 642	7.49 672	17.96 692	1.48 589	6.04 625	6.64 658	0.18 194	0.15 301	0.15 44	0.12 45	0.20 278	0.20 250

AANet	1.72 597	1.32 640	5.46 636	0.70 525	0.73 565	1.52 560	0.85 551	1.95 500	3.12 654	3.12 656	3.30 641	2.91 640	2.23 639	2.48 534	2.27 608	0.44 597	0.31 564	0.34 553	0.31 551	0.47 581	0.58 603

DPSNet	1.91 614	0.64 567	5.95 637	0.73 544	0.59 518	2.04 610	1.61 635	3.84 661	1.96 620	1.54 555	1.39 474	2.27 617	3.32 659	4.95 599	4.79 647	0.50 614	0.31 564	0.29 502	0.26 484	0.67 621	0.54 589

w-ln-seven	1.56 583	0.83 602	5.96 638	0.78 573	0.74 573	2.64 635	1.01 585	2.13 546	2.03 623	2.09 621	1.76 566	1.84 582	1.27 556	2.98 554	3.23 630	0.29 512	0.26 531	0.31 521	0.30 545	0.41 550	0.38 531

tt	6.61 675	0.28 220	6.10 639	3.77 684	2.17 662	11.53 682	19.61 693	13.53 693	5.81 677	3.00 652	2.82 632	4.97 665	6.33 677	3.83 579	7.23 661	9.13 695	11.32 701	5.87 694	6.22 696	6.01 690	2.63 673

MADNet++	5.41 668	3.18 683	6.43 640	4.66 690	3.95 687	6.15 674	6.75 683	4.51 671	4.51 671	5.06 677	6.27 666	4.96 664	6.14 676	9.39 675	11.70 676	4.71 689	4.19 691	3.97 689	3.33 687	4.08 684	4.25 688

ADCS	2.35 633	1.26 635	6.54 641	0.85 594	0.77 584	2.18 617	1.79 645	2.47 611	2.20 632	2.80 645	2.14 607	2.38 624	2.09 629	2.81 549	13.83 684	0.43 588	0.41 615	0.40 588	0.45 610	0.59 609	0.67 616

DeepPrunerF	1.68 593	0.82 600	6.82 642	0.94 622	1.20 645	0.91 435	0.97 576	2.50 617	5.19 675	1.22 425	1.30 440	1.18 453	1.29 560	4.96 600	1.75 589	0.43 588	0.35 594	0.52 615	0.48 616	0.43 556	0.42 554

w-ln-seven-2	1.42 570	0.69 582	6.86 643	0.71 530	0.62 532	1.23 521	0.92 565	1.84 463	1.59 586	1.74 589	1.59 539	1.49 526	1.40 576	3.69 575	2.22 605	0.27 478	0.26 531	0.29 502	0.26 484	0.34 517	0.33 496

SANet	2.26 630	0.70 584	6.94 644	0.69 515	0.46 437	2.76 640	1.76 643	2.61 627	5.84 678	2.45 634	3.52 645	3.71 652	3.38 661	5.90 621	2.14 602	0.34 547	0.31 564	0.32 533	0.29 533	0.54 601	0.43 558

z-mn7	1.77 599	1.06 617	7.02 645	0.74 550	0.54 491	2.58 630	1.03 586	1.90 485	2.73 650	1.61 570	3.00 636	1.96 596	1.40 576	5.23 604	2.87 623	0.31 522	0.25 524	0.27 474	0.25 467	0.34 517	0.35 515

FINET	1.54 581	0.67 578	7.28 646	0.76 567	0.97 623	1.42 553	1.38 621	2.80 643	3.12 654	1.23 428	1.68 555	1.04 412	1.11 525	3.35 567	1.78 593	0.43 588	0.37 603	0.32 533	0.29 533	0.43 556	0.41 546

AnyNet_C32	2.14 626	1.45 642	7.38 647	0.95 624	1.12 634	2.23 618	2.34 666	2.10 536	1.54 577	2.44 633	1.79 571	2.04 609	1.66 602	2.69 544	10.48 674	0.38 569	0.35 594	0.35 561	0.42 600	0.50 589	0.60 609

DStereoFS	6.12 673	2.43 675	7.51 648	2.47 665	2.16 661	16.09 687	8.18 684	4.22 667	12.08 685	3.74 662	14.16 689	7.84 677	13.66 690	7.03 651	9.84 672	0.90 643	1.49 681	1.23 656	2.79 686	1.36 650	3.31 679

MANE	7.50 678	0.64 567	7.97 649	1.40 645	2.10 660	16.86 689	12.56 690	12.91 692	17.51 699	8.50 688	11.60 684	14.66 689	13.33 687	12.02 689	13.28 679	0.62 631	0.52 639	0.52 615	1.90 677	0.56 604	0.58 603

DStereoSA	5.78 671	1.09 622	8.20 650	2.07 658	4.09 688	4.26 666	21.23 695	4.17 665	5.59 676	1.96 614	12.40 685	1.57 542	13.59 689	7.02 649	13.02 677	0.90 643	3.63 689	0.91 646	3.68 690	1.84 653	4.43 689

SGM+DAISY	5.38 667	1.28 637	8.24 651	1.27 643	1.16 642	10.62 680	16.01 692	2.93 646	2.53 638	8.64 689	13.03 686	8.26 679	13.38 688	6.34 637	7.59 662	1.07 652	1.05 674	1.00 651	0.98 657	1.02 641	1.12 646

ACVNet_2	2.86 649	1.47 644	8.28 652	2.68 668	2.26 666	2.70 636	1.84 650	3.41 653	3.04 653	2.27 627	3.42 644	4.58 658	2.10 630	5.91 622	1.62 576	2.58 669	0.67 653	2.22 665	0.85 650	2.79 665	2.47 668

XX-Stereo	0.97 492	0.28 220	8.28 652	0.85 594	0.70 564	0.44 102	0.22 33	1.07 230	0.69 198	0.66 240	1.56 529	1.38 507	0.38 127	1.36 363	0.38 198	0.21 323	0.14 228	0.20 260	0.19 306	0.19 226	0.16 117

ADCMid	2.11 624	0.90 606	8.39 654	0.75 559	0.69 558	1.98 605	1.14 600	2.18 565	1.67 595	2.85 646	1.85 583	2.35 623	2.02 626	2.35 520	10.58 675	0.34 547	0.32 577	0.39 582	0.44 607	0.51 592	0.53 588

EDNetEfficient	2.40 637	1.14 626	8.59 655	0.77 569	0.73 565	1.06 480	1.53 630	1.54 378	4.06 666	4.87 675	2.81 631	2.23 614	3.53 662	3.04 556	9.65 671	0.27 478	0.24 512	0.27 474	0.31 551	0.70 624	0.67 616

Wz-Net-SNSev	1.68 593	1.45 642	8.71 656	0.71 530	0.67 553	1.35 539	1.51 627	2.15 554	1.47 566	1.51 547	1.68 555	2.27 617	1.38 573	4.23 582	2.36 613	0.32 530	0.29 555	0.31 521	0.33 573	0.43 556	0.39 536

Wz-Net-TNSev	2.10 623	2.71 681	9.30 657	0.72 536	0.65 541	2.41 627	1.81 649	2.45 606	1.77 603	1.62 574	1.56 529	2.56 631	2.01 624	5.30 605	4.46 643	0.41 582	0.38 608	0.33 545	0.37 590	0.54 601	0.64 614

ADCPNet	1.97 617	0.78 595	9.38 658	0.74 550	0.61 528	2.73 639	1.36 620	2.11 537	1.66 593	1.92 607	1.70 559	2.45 628	2.07 628	2.50 535	6.84 659	0.38 569	0.38 608	0.38 578	0.43 604	0.47 581	0.50 579

zh-sn7	2.00 618	1.73 658	9.50 659	0.77 569	0.73 565	1.77 587	1.32 617	2.08 531	1.66 593	1.91 605	2.48 624	1.81 580	2.25 640	5.74 617	4.07 640	0.33 537	0.33 583	0.32 533	0.32 559	0.44 567	0.46 568

zh-mn7	1.84 607	1.51 647	9.67 660	0.70 525	0.54 491	1.47 556	0.84 544	1.93 495	2.13 630	2.50 638	2.70 629	1.67 559	1.35 569	4.75 597	3.14 629	0.32 530	0.27 541	0.27 474	0.27 503	0.32 502	0.39 536

ADCP+	2.12 625	0.56 542	10.01 661	0.68 502	0.91 612	2.25 620	1.04 587	1.92 493	1.50 573	1.58 565	1.34 457	1.73 568	1.62 596	2.27 514	13.20 678	0.25 430	0.22 473	0.32 533	0.29 533	0.38 537	0.34 506

AnyNet_C01	2.38 635	2.21 670	10.17 662	0.99 627	0.79 590	3.12 648	2.37 667	2.69 635	1.89 614	2.58 641	2.44 621	2.70 636	1.86 619	3.65 571	7.12 660	0.41 582	0.41 615	0.40 588	0.42 600	0.68 622	0.79 631

JetBlue	4.18 661	2.45 676	10.42 663	1.40 645	2.89 678	10.68 681	10.68 685	3.91 662	2.52 637	2.74 643	3.39 643	4.50 657	4.27 670	7.97 662	7.67 663	0.89 642	0.97 670	0.89 644	0.92 652	2.26 658	2.21 664

PWCK	3.24 657	2.37 671	10.86 664	2.14 659	1.14 638	3.71 656	4.19 680	3.02 649	3.55 662	3.05 654	3.63 646	3.09 646	2.35 646	8.16 665	3.41 632	2.17 664	0.96 669	1.77 660	1.01 661	2.84 666	1.40 653

SGM-ForestM	7.81 679	0.48 510	11.02 665	0.74 550	0.40 375	16.83 688	12.72 691	7.91 685	8.13 681	11.53 691	10.25 683	22.44 702	14.01 691	17.02 692	20.52 692	0.38 569	0.39 613	0.37 574	0.36 586	0.37 531	0.38 531

MADNet+	2.80 645	3.38 685	11.57 666	1.50 652	1.21 647	3.18 650	2.00 651	3.52 657	2.61 641	1.81 597	2.09 603	2.83 637	2.18 637	7.55 656	5.44 653	0.84 641	0.83 658	0.71 639	0.66 640	1.05 644	1.08 644

WZ-Net	2.14 626	1.08 620	11.68 667	0.89 609	0.78 588	1.76 585	1.59 634	2.39 599	2.03 623	2.11 622	1.95 594	2.30 620	2.28 641	5.94 624	3.86 639	0.35 557	0.27 541	0.29 502	0.32 559	0.52 593	0.50 579

psmorigin	1.69 595	0.74 594	13.13 668	0.70 525	0.60 522	1.16 506	0.79 529	1.69 421	1.25 457	2.07 620	1.77 569	2.23 614	1.51 591	2.14 502	1.45 555	0.39 576	0.41 615	0.34 553	0.33 573	0.45 570	0.63 613

PML	51.64 713	37.49 704	14.31 669	7.45 691	20.27 696	107.80 719	231.34 722	8.94 688	27.70 705	86.74 720	268.93 722	69.03 718	61.09 717	24.71 704	14.36 685	9.71 698	3.40 687	9.60 697	4.67 693	20.46 702	4.76 691

TCMNet-wrong-test	10.42 684	11.55 691	15.31 670	20.99 698	18.49 692	13.94 685	10.69 686	16.07 694	4.14 667	5.27 678	5.64 664	16.22 691	12.57 685	7.57 657	10.26 673	7.44 693	2.38 685	4.30 691	3.43 688	11.37 696	10.87 693

RTS	2.76 642	1.55 651	15.40 671	1.13 635	1.42 651	3.75 658	2.21 660	2.45 606	2.72 648	2.91 649	2.85 633	2.58 632	1.62 596	6.28 632	5.80 654	0.41 582	0.30 559	0.35 561	0.35 583	0.52 593	0.54 589

RTSA	2.76 642	1.55 651	15.40 671	1.13 635	1.42 651	3.75 658	2.21 660	2.45 606	2.72 648	2.91 649	2.85 633	2.58 632	1.62 596	6.28 632	5.80 654	0.41 582	0.30 559	0.35 561	0.35 583	0.52 593	0.54 589

UNDER WATER	5.68 670	2.46 677	15.52 673	3.98 688	3.53 684	5.15 671	2.74 673	5.58 678	16.41 694	4.00 663	4.56 653	9.12 681	6.43 678	6.22 628	9.11 668	3.85 685	1.35 679	3.18 685	1.98 680	4.51 688	3.84 686

LSM	6.55 674	1.26 635	15.64 674	1.79 655	68.74 712	1.67 577	2.08 657	2.26 576	2.59 640	3.13 657	3.08 639	1.90 584	1.81 615	2.89 552	2.16 604	0.43 588	0.59 649	0.50 611	0.58 632	0.64 617	17.24 701

HanzoNet	11.92 687	5.12 686	17.18 675	4.19 689	3.59 686	5.16 672	2.82 674	7.41 684	9.96 682	33.31 713	27.60 701	22.25 701	37.31 708	18.18 694	13.57 680	8.13 694	3.44 688	3.50 688	3.44 689	7.77 694	4.52 690

MSAF-DinoV2	2.45 638	1.88 663	17.19 676	0.89 609	0.52 476	1.39 544	0.97 576	2.84 644	1.77 603	1.55 558	1.65 550	3.60 651	2.28 641	5.74 617	4.64 646	0.28 496	0.17 365	0.26 460	0.28 514	0.49 587	0.54 589

ACVNet_1	3.08 655	1.48 645	17.70 677	2.90 672	2.35 671	2.30 622	1.43 623	3.16 651	2.26 635	1.91 605	2.05 601	3.51 650	2.32 643	3.71 576	1.58 569	3.25 674	0.66 652	2.40 672	1.06 663	3.07 673	2.59 669

Dean	3.77 660	1.65 654	17.87 678	3.01 674	2.54 673	3.15 649	2.10 658	4.80 673	4.42 669	2.89 648	6.03 665	5.45 667	2.55 651	3.40 568	2.13 601	3.22 673	0.89 665	2.51 675	1.07 664	3.07 673	2.65 674

UNDER WATER-64	5.84 672	2.48 678	17.93 679	3.97 687	3.58 685	7.70 676	3.03 676	5.72 680	14.13 686	4.18 669	4.00 650	9.27 682	6.80 679	6.20 627	9.22 669	3.67 680	1.52 682	3.14 683	1.95 678	4.43 687	3.83 685

Selective-IGEV-i16pa	99.10 719	136.42 719	18.03 680	1.63 653	1.03 627	188.26 721	3.57 678	184.13 722	171.49 722	89.33 721	181.04 720	121.37 721	199.53 722	226.69 722	143.13 719	134.07 721	21.81 713	32.22 710	4.64 692	2.18 656	121.36 720

SuperB	2.50 640	0.72 589	18.07 681	0.72 536	0.53 484	1.85 597	0.86 553	1.80 453	2.40 636	1.54 555	1.42 485	1.13 446	1.17 538	4.18 581	4.80 649	0.25 430	0.20 436	0.23 376	0.19 306	7.64 693	0.38 531

ACVNet-4b	3.05 654	1.42 641	18.09 682	2.85 669	2.33 669	2.32 625	1.22 609	2.47 611	2.21 633	1.26 447	2.36 616	2.64 634	1.46 585	6.32 635	1.23 527	3.29 675	0.45 624	2.37 668	1.02 662	3.03 672	2.61 670

Selective-IGEV-i16pc	2.09 622	0.31 306	19.73 683	0.57 363	0.39 360	2.72 637	1.47 625	1.46 359	1.31 501	0.83 274	1.23 410	1.05 416	0.63 323	7.69 659	0.83 447	0.41 582	0.22 473	0.22 338	0.23 444	0.22 351	0.24 356

Selective-IGEV-i16pb	2.30 632	0.35 405	19.92 684	0.60 405	0.40 375	2.59 632	1.50 626	3.09 650	1.91 615	0.98 312	1.68 555	1.37 504	0.99 480	8.11 664	0.96 488	0.38 569	0.21 454	0.22 338	0.26 484	0.25 416	0.29 451

light-stereo	14.46 691	1.65 654	20.58 685	19.82 695	25.36 699	19.10 690	0.90 560	9.64 689	6.02 679	19.83 701	46.75 715	67.67 717	2.22 638	32.02 705	2.68 618	1.65 659	3.82 690	0.79 640	0.95 655	3.54 679	4.12 687

USTest	14.33 690	14.93 692	21.00 686	17.41 694	16.02 689	23.11 691	33.76 702	22.02 695	11.81 684	9.47 690	10.19 682	15.94 690	13.17 686	17.25 693	22.38 694	3.81 682	5.01 692	6.17 695	6.18 695	9.23 695	7.81 692

LRCNet_RVC	22.79 697	32.09 703	22.06 687	29.83 702	26.15 700	4.40 668	0.84 544	22.64 696	2.10 627	26.93 705	29.25 703	23.03 703	15.56 692	23.91 700	18.92 691	32.00 711	20.04 712	34.68 711	32.13 712	30.66 710	28.52 709

DGTPSM_ROB	13.06 688	8.27 687	22.29 688	9.53 692	18.14 690	11.53 682	31.97 700	10.82 690	16.25 689	7.14 684	19.39 697	10.12 684	16.69 693	9.85 680	22.49 695	4.77 690	8.72 694	5.37 692	10.24 701	6.15 691	11.56 694

DPSMNet_ROB	13.08 689	8.28 688	22.32 689	9.54 693	18.15 691	11.53 682	31.98 701	10.83 691	16.27 690	7.17 685	19.40 698	10.12 684	16.69 693	9.87 681	22.50 696	4.78 691	8.72 694	5.38 693	10.25 702	6.16 692	11.59 695

Selective-IGEV-i1pa	20.34 696	26.89 702	23.27 690	3.54 681	1.82 657	32.96 706	20.08 694	31.17 705	25.55 700	24.32 703	27.65 702	33.37 705	27.28 703	32.74 706	27.03 704	20.62 710	6.83 693	12.51 702	4.91 694	3.61 680	20.74 702

iinet-test	18.01 692	18.04 693	23.78 691	20.87 696	19.69 694	26.45 693	35.63 703	25.63 699	15.99 687	13.41 692	13.26 687	20.54 693	17.74 696	20.59 695	25.07 699	9.57 696	8.78 696	9.86 698	9.83 698	13.20 697	12.18 696

IINet	18.01 692	18.04 693	23.78 691	20.87 696	19.69 694	26.45 693	35.63 703	25.63 699	15.99 687	13.41 692	13.26 687	20.54 693	17.73 695	20.59 695	25.07 699	9.57 696	8.78 696	9.86 698	9.83 698	13.20 697	12.18 696

Anonymous_1	42.79 711	18.71 695	24.75 693	21.81 699	45.16 710	27.68 695	37.52 705	28.64 703	16.34 691	14.72 696	14.53 690	20.60 695	17.82 697	21.52 697	25.88 701	113.45 720	8.91 698	100.63 716	126.37 718	158.50 721	12.31 698

DPSM_ROB	19.12 694	19.13 696	25.13 694	22.15 700	20.86 697	28.06 696	37.75 706	27.18 701	16.95 697	14.25 694	15.07 692	21.66 696	18.69 698	21.83 698	26.51 702	10.15 699	9.30 699	10.45 700	10.41 703	14.00 699	12.85 699

DPSM	19.12 694	19.13 696	25.13 694	22.15 700	20.86 697	28.06 696	37.75 706	27.18 701	16.95 697	14.25 694	15.07 692	21.66 696	18.69 698	21.83 698	26.51 702	10.15 699	9.30 699	10.45 700	10.41 703	14.00 699	12.85 699

JetRed	7.02 676	8.94 689	25.72 696	2.89 671	3.27 682	14.25 686	12.27 689	6.69 683	4.45 670	4.46 671	4.56 653	6.65 670	5.43 673	7.46 655	14.41 686	2.60 670	3.31 686	2.61 676	2.30 685	4.34 686	3.79 684

xxxxx1	54.34 714	26.72 699	27.03 697	114.14 715	99.00 715	30.68 701	47.19 708	32.52 706	26.09 701	17.85 697	17.48 694	21.86 698	20.92 700	24.38 701	33.78 705	34.73 712	41.33 714	157.67 719	175.68 719	65.82 714	71.99 717

tt_ll	54.34 714	26.72 699	27.03 697	114.14 715	99.00 715	30.68 701	47.19 708	32.52 706	26.09 701	17.85 697	17.48 694	21.86 698	20.92 700	24.38 701	33.78 705	34.73 712	41.33 714	157.67 719	175.68 719	65.82 714	71.99 717

ff	54.34 714	26.72 699	27.03 697	114.14 715	99.00 715	30.68 701	47.19 708	32.52 706	26.09 701	17.85 697	17.48 694	21.86 698	20.92 700	24.38 701	33.78 705	34.73 712	41.33 714	157.67 719	175.68 719	65.82 714	71.99 717

LE_ROB	8.35 680	0.47 504	27.42 700	0.83 587	0.34 293	2.84 643	3.36 677	4.03 664	27.04 704	25.20 704	8.72 680	8.55 680	27.35 704	7.37 654	22.13 693	0.22 358	0.20 436	0.20 260	0.21 384	0.25 416	0.25 379

HaxPig	39.02 708	41.39 712	41.59 701	30.10 703	32.36 701	29.49 698	27.65 698	30.56 704	37.94 714	43.75 714	43.81 712	33.42 706	35.69 705	41.51 708	40.33 710	43.91 715	47.48 718	45.87 712	47.14 714	42.29 711	44.06 713

AVERAGE_ROB	40.42 709	42.30 713	42.61 702	36.91 705	35.54 703	30.42 700	27.59 697	37.45 711	38.45 715	44.87 715	44.27 713	37.55 708	36.69 706	41.82 709	40.25 709	45.36 716	46.73 717	47.09 713	46.32 713	42.47 712	43.74 712

DLNR-FE	23.24 699	48.33 716	43.35 703	177.19 719	78.30 713	0.35 40	0.21 24	23.45 698	0.82 244	0.67 242	0.86 261	0.58 228	0.29 51	1.62 428	0.48 290	10.93 702	0.13 144	0.18 183	0.14 159	76.65 718	0.23 332

DLNR_Zeroshot_test	23.23 698	48.25 715	43.77 704	177.04 718	78.39 714	0.35 40	0.21 24	23.33 697	0.82 244	0.67 242	0.86 261	0.58 228	0.30 63	1.64 430	0.48 290	10.69 701	0.13 144	0.18 183	0.14 159	76.63 717	0.23 332

MEDIAN_ROB	42.01 710	44.30 714	44.14 705	35.08 704	34.90 702	31.33 704	29.90 699	36.77 710	40.11 716	47.14 718	46.55 714	37.49 707	38.50 715	44.30 717	42.32 711	47.93 717	49.31 719	49.68 714	49.00 715	44.98 713	46.46 714

RAFT-FEzeroshot	38.43 704	38.42 706	50.19 706	44.92 710	41.98 707	56.48 713	76.24 715	54.46 714	33.87 709	28.51 708	30.31 708	43.61 713	37.54 709	43.76 711	53.32 715	20.29 704	18.70 707	21.03 704	21.04 707	28.21 706	25.79 705

RAFT-FE	38.43 704	38.42 706	50.19 706	44.92 710	41.98 707	56.48 713	76.24 715	54.46 714	33.87 709	28.51 708	30.31 708	43.61 713	37.54 709	43.76 711	53.32 715	20.29 704	18.70 707	21.03 704	21.04 707	28.21 706	25.79 705

Hybrid-DGEV	38.41 702	38.43 709	50.24 708	44.83 709	41.93 705	56.45 710	76.20 712	54.48 716	33.86 708	28.46 707	30.13 705	43.49 709	37.75 713	43.77 714	53.30 713	20.31 706	18.69 706	21.02 703	20.97 705	28.20 705	25.72 703

CasAABBNet	38.42 703	38.42 706	50.26 709	44.76 707	41.87 704	56.47 711	76.22 714	54.44 712	33.92 711	28.53 710	30.36 710	43.53 712	37.59 711	43.77 714	53.32 715	20.27 703	18.70 707	21.03 704	21.04 707	28.19 704	25.79 705

FlowAnything	38.45 706	38.38 705	50.32 710	44.77 708	41.97 706	56.43 709	76.20 712	54.49 717	34.43 713	28.45 706	30.15 706	43.52 711	37.69 712	43.76 711	53.31 714	20.36 707	18.71 710	21.03 704	21.10 711	28.18 703	25.74 704

Selective-RAFT-Error	38.47 707	38.44 710	50.38 711	44.74 706	42.01 709	56.47 711	76.24 715	54.44 712	34.02 712	28.59 711	30.30 707	43.51 710	38.10 714	43.69 710	53.24 712	20.36 707	18.72 711	21.05 708	21.02 706	28.25 708	25.87 708

LSM0	42.92 712	38.72 711	50.66 712	47.49 712	110.18 720	56.77 715	75.87 711	54.87 718	33.74 707	29.48 712	31.12 711	43.77 715	37.12 707	43.85 716	53.44 718	20.50 709	18.67 705	21.05 708	21.07 710	28.37 709	41.73 711

RSGM-EC	88.73 717	82.35 717	50.81 713	105.24 713	99.50 718	93.69 717	125.26 719	90.19 719	46.12 717	45.12 716	57.25 718	101.03 719	88.09 719	153.95 719	152.34 720	105.29 718	59.41 720	113.44 717	52.73 716	91.73 719	61.05 715

acva	88.73 717	82.35 717	50.81 713	105.24 713	99.50 718	93.69 717	125.26 719	90.19 719	46.12 717	45.12 716	57.25 718	101.03 719	88.09 719	153.95 719	152.34 720	105.29 718	59.41 720	113.44 717	52.73 716	91.73 719	61.05 715

DPSimNet_ROB	24.77 700	9.69 690	61.46 715	3.56 682	19.46 693	25.95 692	77.56 718	5.09 676	16.60 695	21.50 702	29.82 704	25.12 704	85.69 718	13.37 691	23.07 698	7.23 692	17.79 704	8.55 696	7.57 697	4.57 689	31.84 710

xyz-stereo	7.03 677	0.24 100	70.23 716	0.44 110	0.21 21	29.74 699	0.49 381	1.03 213	0.77 219	1.45 535	26.78 700	1.17 452	1.19 547	4.72 596	1.32 542	0.16 97	0.12 54	0.20 260	0.14 159	0.17 142	0.14 26

BEATNet-Init1	27.39 701	21.01 698	73.65 717	1.07 631	0.80 592	56.07 708	22.82 696	33.14 709	31.71 706	51.78 719	52.93 716	65.63 716	48.54 716	48.75 718	36.36 708	0.52 617	0.47 629	0.54 620	0.54 628	0.64 617	0.72 624

coex-ft	8.35 680	2.39 672	100.24 718	0.68 502	0.54 491	1.77 587	1.57 633	1.71 429	11.00 683	18.91 700	3.76 647	3.85 654	8.23 683	3.29 565	6.58 657	0.31 522	0.31 564	0.32 533	0.31 551	0.69 623	0.57 600

EDNetEfficientorigin	10.59 685	1.52 649	177.33 719	0.68 502	0.54 491	1.66 576	1.20 608	1.94 497	3.39 659	4.69 673	3.37 642	3.08 645	2.79 653	3.25 563	3.63 634	0.26 457	0.24 512	0.33 545	0.28 514	0.85 632	0.87 636

test_example2	192.91 720	210.59 720	206.44 720	199.86 720	204.90 721	172.02 720	182.95 721	138.34 721	134.89 721	193.14 722	200.54 721	186.77 722	177.82 721	204.95 721	207.57 722	221.83 722	238.70 722	186.02 722	190.07 722	226.94 722	173.78 721

GS-Stereo							0.35 189	1.31 328	0.53 129	0.38 92	0.39 58	0.32 64	0.33 87	0.45 41	0.29 75	0.20 287	0.12 54	0.16 89	0.13 111	0.17 142	0.18 173

FSD					0.52 476	0.54 224	0.58 451	0.71 68	0.54 132	0.54 199	0.53 144	0.60 239	0.52 249	0.58 96	0.56 348	0.51 616	0.48 631	0.50 611	0.49 619	0.50 589

ccccc		492.94 721		530.37 721	529.69 722	476.06 722		494.48 723		446.40 723		473.27 723		541.46 723		660.58 723	458.79 723	353.88 723	309.98 723	597.94 723

Low-res two-view benchmark