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

0shot-warping	0.33 60	0.25 149	0.36 5	0.32 1	0.34 312	0.36 55	0.31 140	0.28 1	0.32 28	0.27 12	0.37 62	0.19 1	0.33 96	0.54 91	0.38 209	0.21 342	0.29 582	0.33 569	0.40 623	0.32 528	0.33 522

StereoAnything_RVC	0.49 220	1.60 681	0.87 347	0.37 15	0.21 23	0.26 15	0.21 28	0.53 19	0.23 4	0.23 2	0.21 6	0.19 1	0.35 114	1.29 363	0.23 1	0.22 379	0.11 22	0.15 51	0.11 11	2.36 687	0.13 3

DepthFocus	0.25 4	0.19 12	0.40 23	0.38 30	0.28 164	0.21 6	0.22 38	0.36 4	0.24 6	0.29 23	0.35 55	0.20 3	0.22 17	0.39 14	0.23 1	0.18 203	0.14 240	0.21 320	0.20 362	0.17 150	0.13 3

BLMT-Stereo	0.23 1	0.15 1	0.37 7	0.41 73	0.26 110	0.23 9	0.24 68	0.37 6	0.29 18	0.22 1	0.28 29	0.22 4	0.20 6	0.35 6	0.29 81	0.12 6	0.11 22	0.16 97	0.16 236	0.13 7	0.14 26

252Zero-FE	0.29 29	0.24 109	0.47 67	0.42 85	0.25 86	0.29 26	0.19 7	0.71 79	0.49 123	0.32 48	0.34 49	0.22 4	0.25 28	0.43 36	0.30 97	0.16 105	0.13 149	0.14 14	0.12 49	0.13 7	0.15 64

monster-pro	0.29 29	0.19 12	0.48 75	0.37 15	0.22 31	0.55 242	0.31 140	0.60 39	0.44 99	0.29 23	0.28 29	0.23 6	0.20 6	0.60 119	0.26 32	0.11 1	0.11 22	0.14 14	0.11 11	0.14 35	0.14 26

Pro-Stereo	0.32 52	0.17 2	0.36 5	0.41 73	0.29 185	0.59 278	0.21 28	0.36 4	0.30 23	0.35 67	0.25 11	0.23 6	0.13 1	1.57 436	0.26 32	0.14 38	0.11 22	0.19 227	0.17 271	0.13 7	0.13 3

MonStereo	0.29 29	0.19 12	0.47 67	0.37 15	0.22 31	0.55 242	0.31 140	0.60 39	0.44 99	0.29 23	0.28 29	0.23 6	0.20 6	0.60 119	0.26 32	0.11 1	0.11 22	0.14 14	0.11 11	0.14 35	0.14 26

Monster-pub-eth3d	0.29 29	0.19 12	0.48 75	0.37 15	0.22 31	0.55 242	0.31 140	0.60 39	0.44 99	0.29 23	0.29 33	0.23 6	0.21 12	0.59 115	0.26 32	0.11 1	0.11 22	0.14 14	0.11 11	0.14 35	0.14 26

3w_stereo	0.35 84	0.25 149	0.60 159	0.41 73	0.21 23	0.52 208	0.53 432	0.72 87	0.47 116	0.47 157	0.50 139	0.23 6	0.45 189	0.49 68	0.30 97	0.13 19	0.10 2	0.15 51	0.12 49	0.15 77	0.17 155

monsters	0.35 84	0.21 39	0.49 82	0.43 104	0.39 387	0.34 42	0.26 89	0.69 69	0.44 99	0.49 177	0.41 78	0.23 6	0.26 34	1.38 389	0.27 53	0.14 38	0.11 22	0.14 14	0.12 49	0.13 7	0.15 64

MonSter	0.29 29	0.19 12	0.48 75	0.37 15	0.22 31	0.55 242	0.31 140	0.60 39	0.44 99	0.29 23	0.29 33	0.23 6	0.20 6	0.60 119	0.26 32	0.11 1	0.11 22	0.14 14	0.11 11	0.14 35	0.14 26

DEFOM-Stereo	0.34 70	0.23 79	0.46 58	0.44 126	0.29 185	0.79 403	0.23 54	0.50 13	0.39 69	0.38 103	0.32 42	0.23 6	0.25 28	1.21 348	0.28 65	0.17 153	0.12 55	0.15 51	0.11 11	0.14 35	0.16 121

S2M2_XL	0.25 4	0.25 149	0.43 42	0.36 8	0.24 57	0.16 2	0.18 2	0.34 2	0.24 6	0.29 23	0.41 78	0.24 14	0.23 23	0.32 1	0.27 53	0.20 304	0.18 419	0.18 199	0.16 236	0.18 201	0.15 64
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
2.5w	0.33 60	0.23 79	0.53 114	0.41 73	0.25 86	0.42 94	0.38 247	0.69 69	0.35 44	0.38 103	0.54 166	0.24 14	0.26 34	0.91 249	0.29 81	0.13 19	0.10 2	0.14 14	0.13 117	0.14 35	0.15 64

2.75w_new	0.33 60	0.24 109	0.51 101	0.36 8	0.24 57	0.41 83	0.42 304	0.61 47	0.40 80	0.50 186	0.44 101	0.24 14	0.34 105	0.77 190	0.34 156	0.13 19	0.11 22	0.14 14	0.11 11	0.13 7	0.13 3

2w_stereo	0.34 70	0.25 149	0.52 109	0.40 60	0.23 44	0.46 127	0.47 381	0.77 116	0.44 99	0.47 157	0.51 143	0.24 14	0.44 178	0.49 68	0.31 116	0.12 6	0.10 2	0.15 51	0.12 49	0.15 77	0.16 121

LACA1	0.26 9	0.21 39	0.40 23	0.35 3	0.18 2	0.31 33	0.27 97	0.52 17	0.26 12	0.31 44	0.22 7	0.25 18	0.32 90	0.48 61	0.26 32	0.16 105	0.12 55	0.14 14	0.12 49	0.15 77	0.13 3

Test_v1	0.28 21	0.21 39	0.39 15	0.35 3	0.25 86	0.31 33	0.29 119	0.65 55	0.39 69	0.29 23	0.34 49	0.25 18	0.25 28	0.49 68	0.25 18	0.15 70	0.11 22	0.14 14	0.13 117	0.13 7	0.13 3

MatchStereo	0.30 42	0.21 39	0.44 51	0.35 3	0.19 5	0.21 6	0.23 54	0.90 182	0.54 143	0.28 18	0.48 122	0.25 18	0.24 26	0.53 88	0.33 145	0.17 153	0.12 55	0.14 14	0.11 11	0.14 35	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
3.75w	0.34 70	0.23 79	0.50 92	0.39 43	0.30 209	0.62 296	0.36 220	0.70 78	0.38 64	0.44 142	0.49 131	0.25 18	0.36 123	0.72 169	0.28 65	0.13 19	0.09 1	0.14 14	0.12 49	0.13 7	0.15 64

1w_stereo	0.36 97	0.21 39	0.47 67	0.44 126	0.27 125	0.47 140	0.54 447	0.66 60	0.51 132	0.44 142	0.67 214	0.25 18	0.45 189	0.62 128	0.34 156	0.12 6	0.10 2	0.14 14	0.11 11	0.14 35	0.15 64

LG-Stereo_L2	0.30 42	0.23 79	0.50 92	0.38 30	0.26 110	0.26 15	0.20 15	0.84 151	0.31 24	0.31 44	0.26 17	0.25 18	0.26 34	0.94 256	0.23 1	0.15 70	0.12 55	0.16 97	0.12 49	0.14 35	0.13 3

LG-Stereo_L1	0.31 47	0.24 109	0.49 82	0.38 30	0.27 125	0.28 22	0.21 28	0.68 65	0.29 18	0.27 12	0.25 11	0.25 18	0.22 17	1.25 353	0.24 8	0.16 105	0.12 55	0.15 51	0.12 49	0.14 35	0.13 3

LACA3	0.28 21	0.22 56	0.39 15	0.36 8	0.20 12	0.37 59	0.38 247	0.51 14	0.29 18	0.30 32	0.27 21	0.26 25	0.31 78	0.74 176	0.23 1	0.17 153	0.12 55	0.13 1	0.10 1	0.15 77	0.13 3

BridgeDepth_RVC	0.27 14	0.20 25	0.40 23	0.34 2	0.19 5	0.46 127	0.19 7	0.59 34	0.28 15	0.30 32	0.29 33	0.26 25	0.32 90	0.45 42	0.30 97	0.17 153	0.11 22	0.13 1	0.12 49	0.15 77	0.13 3
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
AdaDepth	0.33 60	0.23 79	0.69 226	0.46 160	0.29 185	0.44 112	0.24 68	0.54 24	0.38 64	0.33 54	0.38 64	0.26 25	0.31 78	0.81 206	0.27 53	0.12 6	0.13 149	0.16 97	0.13 117	0.16 111	0.20 258

qwe	0.34 70	0.22 56	0.48 75	0.39 43	0.27 125	0.49 163	0.30 131	0.76 113	0.40 80	0.51 198	0.49 131	0.26 25	0.29 58	0.83 214	0.35 167	0.12 6	0.10 2	0.14 14	0.12 49	0.15 77	0.14 26

monsterstereo	0.36 97	0.21 39	0.53 114	0.48 202	0.36 345	0.27 20	0.29 119	0.58 30	0.52 136	0.45 150	0.61 192	0.26 25	0.27 46	1.23 350	0.28 65	0.14 38	0.12 55	0.15 51	0.12 49	0.16 111	0.13 3

IGEV	0.29 29	0.18 3	0.43 42	0.38 30	0.31 233	0.45 117	0.21 28	0.63 50	0.42 88	0.32 48	0.44 101	0.26 25	0.20 6	0.44 40	0.26 32	0.14 38	0.12 55	0.16 97	0.13 117	0.12 1	0.14 26

Monster-pub-mixall	0.32 52	0.20 25	0.44 51	0.37 15	0.22 31	0.28 22	0.18 2	0.69 69	0.36 57	0.37 91	0.36 58	0.27 31	0.20 6	1.43 407	0.25 18	0.15 70	0.12 55	0.13 1	0.11 11	0.12 1	0.15 64

asda	0.31 47	0.24 109	0.51 101	0.39 43	0.24 57	0.43 104	0.33 170	0.68 65	0.40 80	0.39 116	0.44 101	0.27 31	0.35 114	0.55 95	0.31 116	0.12 6	0.10 2	0.14 14	0.11 11	0.14 35	0.13 3

2.25w	0.35 84	0.24 109	0.55 125	0.38 30	0.24 57	0.44 112	0.25 76	0.69 69	0.42 88	0.49 177	0.59 188	0.27 31	0.35 114	0.83 214	0.37 199	0.13 19	0.11 22	0.14 14	0.12 49	0.13 7	0.17 155

4.25_new	0.32 52	0.27 208	0.49 82	0.40 60	0.27 125	0.49 163	0.39 265	0.69 69	0.35 44	0.40 126	0.43 91	0.27 31	0.36 123	0.48 61	0.32 130	0.12 6	0.10 2	0.15 51	0.11 11	0.14 35	0.13 3

4.5w_new	0.32 52	0.27 208	0.49 82	0.40 60	0.27 125	0.49 163	0.39 265	0.69 69	0.35 44	0.40 126	0.43 91	0.27 31	0.36 123	0.48 61	0.32 130	0.12 6	0.10 2	0.15 51	0.11 11	0.14 35	0.13 3

4.5_new	0.31 47	0.25 149	0.46 58	0.38 30	0.24 57	0.52 208	0.36 220	0.65 55	0.35 44	0.48 169	0.43 91	0.27 31	0.27 46	0.42 31	0.26 32	0.14 38	0.10 2	0.15 51	0.13 117	0.17 150	0.15 64

4.5w-stereo	0.31 47	0.25 149	0.46 58	0.38 30	0.24 57	0.52 208	0.36 220	0.65 55	0.35 44	0.48 169	0.43 91	0.27 31	0.27 46	0.42 31	0.26 32	0.14 38	0.10 2	0.15 51	0.13 117	0.17 150	0.15 64

4.25w-stereo	0.32 52	0.27 208	0.49 82	0.40 60	0.27 125	0.49 163	0.39 265	0.69 69	0.35 44	0.40 126	0.43 91	0.27 31	0.36 123	0.48 61	0.32 130	0.12 6	0.10 2	0.15 51	0.12 49	0.14 35	0.13 3

SGD-Stereo	0.34 70	0.22 56	0.44 51	0.39 43	0.20 12	0.42 94	0.22 38	0.71 79	0.33 30	0.43 136	0.34 49	0.27 31	0.35 114	1.15 331	0.33 145	0.21 342	0.11 22	0.16 97	0.13 117	0.17 150	0.15 64

depth_test_26	0.30 42	0.20 25	0.42 37	0.37 15	0.25 86	0.21 6	0.24 68	0.41 7	0.37 59	0.31 44	0.80 261	0.28 40	0.24 26	0.49 68	0.25 18	0.22 379	0.16 355	0.18 199	0.17 271	0.19 241	0.18 180

Wavelet-MonSter	0.29 29	0.21 39	0.51 101	0.41 73	0.27 125	0.26 15	0.25 76	0.51 14	0.31 24	0.37 91	0.48 122	0.28 40	0.35 114	0.54 91	0.29 81	0.11 1	0.11 22	0.14 14	0.11 11	0.13 7	0.13 3

asd	0.32 52	0.22 56	0.49 82	0.40 60	0.25 86	0.47 140	0.30 131	0.77 116	0.35 44	0.44 142	0.40 75	0.28 40	0.34 105	0.64 141	0.29 81	0.13 19	0.10 2	0.14 14	0.12 49	0.15 77	0.13 3

4w-stereo	0.32 52	0.25 149	0.52 109	0.38 30	0.25 86	0.46 127	0.28 107	0.68 65	0.35 44	0.43 136	0.45 108	0.28 40	0.39 142	0.63 138	0.31 116	0.12 6	0.10 2	0.15 51	0.12 49	0.14 35	0.14 26

CAR	0.28 21	0.19 12	0.44 51	0.38 30	0.26 110	0.39 67	0.20 15	0.55 25	0.38 64	0.36 79	0.34 49	0.29 44	0.19 2	0.52 87	0.26 32	0.14 38	0.12 55	0.15 51	0.12 49	0.14 35	0.15 64

MSE-Stereo	0.27 14	0.20 25	0.44 51	0.38 30	0.26 110	0.39 67	0.20 15	0.55 25	0.38 64	0.30 32	0.34 49	0.29 44	0.19 2	0.49 68	0.25 18	0.14 38	0.12 55	0.15 51	0.12 49	0.14 35	0.15 64

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.33 60	0.23 79	0.59 147	0.43 104	0.28 164	0.40 71	0.26 89	0.83 142	0.39 69	0.34 61	0.44 101	0.29 44	0.46 199	0.36 7	0.25 18	0.14 38	0.12 55	0.16 97	0.12 49	0.17 150	0.26 425

LGtest1	0.28 21	0.23 79	0.46 58	0.42 85	0.22 31	0.41 83	0.19 7	0.58 30	0.29 18	0.30 32	0.25 11	0.29 44	0.29 58	0.57 103	0.26 32	0.18 203	0.12 55	0.16 97	0.12 49	0.14 35	0.16 121

LG-Stereo	0.37 106	0.27 208	0.94 386	0.48 202	0.26 110	0.37 59	0.30 131	0.88 176	0.57 162	0.38 103	0.58 185	0.29 44	0.21 12	0.51 83	0.37 199	0.14 38	0.14 240	0.20 278	0.18 300	0.18 201	0.14 26

GREAT-IGEV	0.34 70	0.22 56	0.54 120	0.40 60	0.31 233	0.36 55	0.28 107	0.59 34	0.66 202	0.28 18	0.51 143	0.29 44	0.29 58	0.86 228	0.28 65	0.15 70	0.12 55	0.15 51	0.11 11	0.17 150	0.16 121
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
U	9.23 711	0.22 56	0.65 204	0.48 202	53.11 740	61.26 745	0.24 68	0.77 116	0.55 152	0.37 91	0.30 38	0.29 44	0.34 105	0.34 4	0.27 53	0.20 304	0.12 55	60.47 744	4.24 719	0.18 201	0.14 26

LGCAT	0.28 21	0.20 25	0.38 8	0.40 60	0.24 57	0.17 3	0.21 28	0.35 3	0.29 18	0.36 79	0.27 21	0.30 51	0.26 34	0.71 165	0.28 65	0.29 536	0.23 525	0.14 14	0.17 271	0.13 7	0.23 353

aanet-new-14k	0.37 106	0.26 177	0.93 378	0.47 181	0.23 44	0.45 117	0.33 170	0.73 95	0.62 187	0.40 126	0.49 131	0.30 51	0.63 345	0.42 31	0.30 97	0.16 105	0.12 55	0.16 97	0.12 49	0.21 350	0.16 121

DispViT+	0.34 70	0.20 25	0.40 23	0.37 15	0.55 525	0.30 29	0.23 54	0.73 95	0.58 165	0.33 54	0.35 55	0.30 51	0.25 28	1.13 327	0.29 81	0.16 105	0.12 55	0.13 1	0.10 1	0.13 7	0.15 64

GASTEREO	0.43 171	0.29 265	0.62 176	0.51 263	0.27 125	0.62 296	0.36 220	1.02 219	0.58 165	0.55 217	0.83 268	0.30 51	0.65 357	0.64 141	0.30 97	0.19 252	0.13 149	0.17 150	0.15 192	0.16 111	0.21 292

DEFOM-Stereo_RVC	0.41 148	0.68 608	0.45 57	0.66 504	0.30 209	0.48 154	0.25 76	0.87 168	0.46 113	0.39 116	0.37 62	0.30 51	0.69 375	1.16 335	0.31 116	0.17 153	0.11 22	0.16 97	0.12 49	0.18 201	0.14 26

FoundationStereo	0.26 9	0.23 79	0.41 32	0.40 60	0.24 57	0.32 37	0.22 38	0.43 8	0.24 6	0.31 44	0.25 11	0.30 51	0.32 90	0.36 7	0.27 53	0.16 105	0.12 55	0.15 51	0.11 11	0.13 7	0.14 26

MGA	0.28 21	0.20 25	0.43 42	0.38 30	0.27 125	0.44 112	0.20 15	0.51 14	0.39 69	0.30 32	0.32 42	0.31 57	0.19 2	0.49 68	0.25 18	0.15 70	0.12 55	0.15 51	0.12 49	0.14 35	0.16 121

aanet-new-90k	0.37 106	0.24 109	0.98 406	0.42 85	0.25 86	0.43 104	0.35 203	0.75 107	0.35 44	0.29 23	0.41 78	0.31 57	0.50 245	1.00 279	0.24 8	0.13 19	0.12 55	0.16 97	0.12 49	0.19 241	0.13 3

aanet-new-70k	0.37 106	0.23 79	0.94 386	0.43 104	0.22 31	0.50 184	0.30 131	0.74 103	0.34 34	0.34 61	0.41 78	0.31 57	0.51 255	1.04 292	0.26 32	0.13 19	0.12 55	0.16 97	0.12 49	0.16 111	0.14 26

aanet-new-78k	0.37 106	0.24 109	1.02 422	0.44 126	0.21 23	0.33 39	0.36 220	0.79 126	0.34 34	0.33 54	0.42 88	0.31 57	0.58 319	0.93 254	0.23 1	0.13 19	0.11 22	0.16 97	0.12 49	0.18 201	0.14 26

GCAP-Stereo-DPT26K	0.34 70	0.23 79	0.83 316	0.42 85	0.23 44	0.35 46	0.33 170	0.87 168	0.35 44	0.39 116	0.41 78	0.31 57	0.44 178	0.53 88	0.27 53	0.14 38	0.12 55	0.16 97	0.12 49	0.16 111	0.15 64

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.37 106	0.24 109	0.63 181	0.43 104	0.41 423	0.49 163	0.41 292	0.73 95	0.60 178	0.56 223	0.66 210	0.31 57	0.26 34	0.42 31	0.31 116	0.16 105	0.11 22	0.19 227	0.15 192	0.15 77	0.14 26

CSFM-Stereo	0.28 21	0.19 12	0.39 15	0.40 60	0.21 23	0.40 71	0.21 28	0.60 39	0.33 30	0.32 48	0.29 33	0.31 57	0.29 58	0.49 68	0.27 53	0.15 70	0.14 240	0.14 14	0.11 11	0.14 35	0.14 26

Replicate-Monster	0.43 171	0.30 297	2.04 594	0.37 15	0.22 31	0.47 140	0.23 54	0.82 139	0.50 128	0.44 142	0.27 21	0.31 57	0.29 58	1.01 283	0.26 32	0.14 38	0.11 22	0.14 14	0.12 49	0.13 7	0.38 558

3.5w_stereo	0.35 84	0.27 208	0.55 125	0.38 30	0.25 86	0.54 235	0.34 187	0.73 95	0.40 80	0.46 155	0.45 108	0.31 57	0.38 137	0.80 205	0.40 234	0.12 6	0.10 2	0.15 51	0.12 49	0.14 35	0.16 121

IGEV-Stereo+	0.46 194	0.23 79	0.51 101	0.42 85	0.46 463	0.15 1	0.19 7	0.45 10	0.37 59	0.28 18	0.25 11	0.31 57	0.41 150	1.43 407	0.31 116	0.18 203	0.13 149	0.15 51	0.12 49	1.09 673	1.74 686

testmc14	0.26 9	0.18 3	0.41 32	0.38 30	0.20 12	0.42 94	0.29 119	0.43 8	0.26 12	0.30 32	0.34 49	0.32 67	0.30 70	0.34 4	0.32 130	0.13 19	0.11 22	0.13 1	0.10 1	0.14 35	0.14 26

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.37 106	0.24 109	0.61 168	0.42 85	0.40 402	0.48 154	0.41 292	0.72 87	0.58 165	0.55 217	0.65 204	0.32 67	0.27 46	0.41 27	0.33 145	0.17 153	0.12 55	0.20 278	0.16 236	0.14 35	0.14 26

gcap_with_dpt	0.36 97	0.24 109	0.64 195	0.43 104	0.39 387	0.50 184	0.44 343	0.71 79	0.50 128	0.56 223	0.67 214	0.32 67	0.30 70	0.39 14	0.29 81	0.16 105	0.12 55	0.19 227	0.15 192	0.14 35	0.14 26

GEAStereo	0.34 70	0.23 79	0.46 58	0.49 223	0.33 288	0.46 127	0.35 203	0.87 168	0.42 88	0.36 79	0.39 66	0.32 67	0.33 96	0.45 42	0.29 81	0.22 379	0.13 149	0.17 150	0.13 117	0.17 150	0.16 121

GSStereo	0.36 97	0.23 79	0.46 58	0.50 246	0.33 288	0.46 127	0.35 203	1.31 352	0.53 140	0.38 103	0.39 66	0.32 67	0.33 96	0.45 42	0.29 81	0.20 304	0.12 55	0.16 97	0.13 117	0.17 150	0.18 180

GS-Stereo							0.35 203	1.31 352	0.53 140	0.38 103	0.39 66	0.32 67	0.33 96	0.45 42	0.29 81	0.20 304	0.12 55	0.16 97	0.13 117	0.17 150	0.18 180

gasm-f	0.37 106	0.24 109	0.50 92	0.49 223	0.33 288	0.37 59	0.44 343	0.87 168	0.42 88	0.36 79	0.65 204	0.32 67	0.46 199	0.58 107	0.30 97	0.22 379	0.13 149	0.17 150	0.13 117	0.19 241	0.16 121

MSCF	0.41 148	0.28 232	0.64 195	0.50 246	0.27 125	0.58 272	0.37 235	1.03 228	0.54 143	0.54 210	0.72 236	0.32 67	0.64 352	0.56 98	0.30 97	0.19 252	0.13 149	0.17 150	0.15 192	0.17 150	0.21 292

3.25w_new	0.33 60	0.22 56	0.50 92	0.39 43	0.24 57	0.52 208	0.33 170	0.77 116	0.43 94	0.49 177	0.46 115	0.32 67	0.37 129	0.64 141	0.28 65	0.12 6	0.10 2	0.14 14	0.12 49	0.12 1	0.15 64

3.25w	0.33 60	0.22 56	0.50 92	0.39 43	0.24 57	0.52 208	0.33 170	0.77 116	0.43 94	0.49 177	0.46 115	0.32 67	0.37 129	0.64 141	0.28 65	0.12 6	0.10 2	0.14 14	0.12 49	0.12 1	0.15 64

IGEV-Stereo++	0.32 52	0.22 56	0.47 67	0.48 202	0.33 288	0.33 39	0.22 38	0.78 124	0.48 118	0.35 67	0.41 78	0.32 67	0.47 209	0.40 20	0.29 81	0.15 70	0.12 55	0.15 51	0.12 49	0.15 77	0.15 64

test_for_model	0.37 106	0.24 109	0.61 168	0.42 85	0.40 402	0.48 154	0.41 292	0.72 87	0.58 165	0.55 217	0.65 204	0.32 67	0.27 46	0.41 27	0.33 145	0.17 153	0.12 55	0.20 278	0.16 236	0.14 35	0.14 26

aanet-new-40k	0.35 84	0.25 149	0.95 392	0.42 85	0.26 110	0.51 197	0.23 54	0.79 126	0.34 34	0.34 61	0.48 122	0.33 79	0.51 255	0.37 10	0.29 81	0.13 19	0.11 22	0.16 97	0.12 49	0.18 201	0.15 64

aanet-new-12k	0.35 84	0.24 109	0.83 316	0.49 223	0.22 31	0.48 154	0.25 76	0.94 196	0.46 113	0.39 116	0.29 33	0.33 79	0.48 215	0.41 27	0.30 97	0.14 38	0.10 2	0.17 150	0.13 117	0.19 241	0.17 155

aanet-new-8k	0.37 106	0.25 149	0.65 204	0.46 160	0.26 110	0.53 218	0.35 203	0.84 151	0.54 143	0.36 79	0.43 91	0.33 79	0.61 343	0.69 158	0.30 97	0.15 70	0.11 22	0.16 97	0.13 117	0.16 111	0.15 64

HiDET	0.27 14	0.19 12	0.39 15	0.39 43	0.24 57	0.30 29	0.21 28	0.60 39	0.35 44	0.27 12	0.30 38	0.33 79	0.25 28	0.50 81	0.32 130	0.14 38	0.12 55	0.14 14	0.11 11	0.13 7	0.16 121

LCMNet	0.30 42	0.19 12	0.38 8	0.39 43	0.25 86	0.32 37	0.22 38	0.65 55	0.58 165	0.28 18	0.33 46	0.33 79	0.29 58	0.58 107	0.32 130	0.14 38	0.13 149	0.14 14	0.11 11	0.13 7	0.17 155

MLG-Stereo_test1	0.29 29	0.21 39	0.42 37	0.41 73	0.25 86	0.37 59	0.20 15	0.71 79	0.20 2	0.25 9	0.17 2	0.33 79	0.26 34	0.92 251	0.26 32	0.15 70	0.11 22	0.16 97	0.11 11	0.13 7	0.13 3

MLG-Stereo	0.31 47	0.20 25	0.42 37	0.42 85	0.20 12	0.41 83	0.19 7	0.85 157	0.24 6	0.26 10	0.22 7	0.33 79	0.27 46	1.09 313	0.27 53	0.15 70	0.11 22	0.16 97	0.11 11	0.13 7	0.13 3

IGEV-BASED-STEREO-	0.71 391	3.18 711	2.55 619	0.40 60	0.24 57	0.42 94	0.23 54	0.66 60	0.46 113	0.47 157	0.45 108	0.33 79	0.27 46	0.58 107	0.30 97	1.34 686	0.10 2	0.22 358	0.19 326	0.45 597	1.32 679

gcap-zeroshot	0.36 97	0.24 109	0.63 181	0.42 85	0.40 402	0.47 140	0.41 292	0.73 95	0.56 156	0.54 210	0.63 196	0.33 79	0.27 46	0.39 14	0.33 145	0.17 153	0.12 55	0.19 227	0.16 236	0.14 35	0.14 26

testlalala	0.36 97	0.24 109	0.63 181	0.42 85	0.40 402	0.47 140	0.41 292	0.73 95	0.56 156	0.54 210	0.63 196	0.33 79	0.27 46	0.39 14	0.33 145	0.17 153	0.12 55	0.19 227	0.16 236	0.14 35	0.14 26

aanet-new-22k	0.35 84	0.23 79	0.86 344	0.45 145	0.23 44	0.47 140	0.23 54	0.75 107	0.51 132	0.37 91	0.48 122	0.34 89	0.49 234	0.47 51	0.30 97	0.14 38	0.12 55	0.16 97	0.13 117	0.16 111	0.15 64

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.35 84	0.22 56	0.55 125	0.42 85	0.27 125	0.42 94	0.39 265	1.02 219	0.54 143	0.37 91	0.51 143	0.34 89	0.44 178	0.36 7	0.27 53	0.14 38	0.12 55	0.15 51	0.12 49	0.16 111	0.15 64

WQFJA1++	1.34 591	0.23 79	0.51 101	0.40 60	0.29 185	0.46 127	0.20 15	0.67 63	0.31 24	0.40 126	0.39 66	0.34 89	0.39 142	0.66 148	0.28 65	0.19 252	0.13 149	0.16 97	0.13 117	20.39 729	0.17 155

MLG-Stereo_test2	0.27 14	0.22 56	0.40 23	0.39 43	0.24 57	0.35 46	0.18 2	0.58 30	0.23 4	0.28 18	0.24 10	0.34 89	0.19 2	0.79 201	0.24 8	0.16 105	0.11 22	0.15 51	0.11 11	0.13 7	0.14 26

TS12	0.38 125	0.21 39	0.43 42	0.44 126	0.21 23	0.58 272	0.31 140	1.06 243	0.49 123	0.43 136	0.73 241	0.35 93	0.40 147	0.73 172	0.41 245	0.14 38	0.12 55	0.15 51	0.12 49	0.16 111	0.18 180

LiteMatch*	0.28 21	0.20 25	0.53 114	0.39 43	0.28 164	0.31 33	0.23 54	0.55 25	0.39 69	0.30 32	0.28 29	0.35 93	0.29 58	0.47 51	0.26 32	0.15 70	0.12 55	0.15 51	0.12 49	0.14 35	0.16 121

aanet-new-34k	0.35 84	0.26 177	0.85 335	0.42 85	0.20 12	0.33 39	0.31 140	0.92 184	0.44 99	0.35 67	0.54 166	0.35 93	0.56 295	0.39 14	0.27 53	0.14 38	0.12 55	0.16 97	0.12 49	0.15 77	0.14 26

aanet-new-24k	0.35 84	0.24 109	0.62 176	0.43 104	0.25 86	0.53 218	0.30 131	0.72 87	0.39 69	0.41 133	0.63 196	0.35 93	0.48 215	0.46 48	0.26 32	0.14 38	0.11 22	0.16 97	0.13 117	0.18 201	0.15 64

MLG-Stereo_test3	0.29 29	0.20 25	0.46 58	0.43 104	0.24 57	0.47 140	0.19 7	0.75 107	0.31 24	0.36 79	0.22 7	0.35 93	0.21 12	0.61 123	0.26 32	0.16 105	0.12 55	0.16 97	0.11 11	0.13 7	0.15 64

CES	0.51 232	0.21 39	0.40 23	0.42 85	1.40 678	0.53 218	0.34 187	1.04 236	0.68 207	0.45 150	0.67 214	0.35 93	0.28 55	0.58 107	0.35 167	0.16 105	0.13 149	0.15 51	0.10 1	0.19 241	1.69 685

aanet-new-36k	0.37 106	0.24 109	0.82 306	0.44 126	0.22 31	0.51 197	0.32 160	0.80 129	0.37 59	0.35 67	0.40 75	0.36 99	0.56 295	0.83 214	0.26 32	0.13 19	0.11 22	0.16 97	0.12 49	0.15 77	0.15 64

aanet-32k-new	0.37 106	0.27 208	0.97 402	0.44 126	0.24 57	0.50 184	0.32 160	0.69 69	0.38 64	0.35 67	0.42 88	0.36 99	0.55 286	0.79 201	0.25 18	0.17 153	0.11 22	0.16 97	0.12 49	0.19 241	0.14 26

aanet-new	0.41 148	0.27 208	0.70 232	0.48 202	0.38 375	0.73 368	0.29 119	0.71 79	0.39 69	0.38 103	0.51 143	0.36 99	0.73 386	0.98 273	0.31 116	0.17 153	0.12 55	0.17 150	0.13 117	0.19 241	0.16 121

GCAP-Stereo-cres-4k	0.37 106	0.23 79	0.62 176	0.50 246	0.29 185	0.74 372	0.39 265	0.72 87	0.48 118	0.38 103	0.51 143	0.36 99	0.50 245	0.45 42	0.31 116	0.15 70	0.12 55	0.17 150	0.13 117	0.17 150	0.15 64

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.37 106	0.24 109	0.63 181	0.43 104	0.40 402	0.46 127	0.39 265	0.71 79	0.56 156	0.58 228	0.68 217	0.36 99	0.26 34	0.51 83	0.30 97	0.16 105	0.12 55	0.19 227	0.15 192	0.15 77	0.14 26

LACA2	0.29 29	0.23 79	0.52 109	0.36 8	0.18 2	0.40 71	0.38 247	0.64 51	0.27 14	0.29 23	0.33 46	0.36 99	0.26 34	0.47 51	0.24 8	0.16 105	0.12 55	0.13 1	0.11 11	0.16 111	0.12 1

LG-G_1	0.33 60	0.22 56	0.48 75	0.44 126	0.20 12	0.64 319	0.18 2	0.80 129	0.28 15	0.30 32	0.30 38	0.36 99	0.35 114	0.88 237	0.26 32	0.17 153	0.13 149	0.16 97	0.11 11	0.14 35	0.16 121

LG-G	0.33 60	0.22 56	0.48 75	0.44 126	0.20 12	0.64 319	0.18 2	0.80 129	0.28 15	0.30 32	0.30 38	0.36 99	0.35 114	0.88 237	0.26 32	0.17 153	0.13 149	0.16 97	0.11 11	0.14 35	0.16 121

CAS++	0.48 215	0.34 402	0.59 147	0.48 202	0.32 268	0.45 117	0.29 119	1.73 462	0.78 239	0.71 265	0.73 241	0.36 99	0.28 55	0.70 160	0.35 167	0.27 500	0.22 496	0.26 483	0.21 406	0.29 495	0.22 327
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
UniTT-Stereo	0.38 125	0.24 109	0.67 214	0.49 223	0.36 345	0.40 71	0.32 160	0.55 25	0.55 152	0.55 217	0.55 172	0.36 99	0.31 78	0.59 115	0.52 339	0.21 342	0.15 318	0.17 150	0.15 192	0.19 241	0.17 155

CAS	0.66 348	0.19 12	0.41 32	2.31 689	0.86 632	0.56 253	0.53 432	0.83 142	0.63 191	0.49 177	0.70 229	0.36 99	0.26 34	0.47 51	0.37 199	2.33 693	0.10 2	0.14 14	0.10 1	0.17 150	1.31 677

MCSU-Stereo	0.29 29	0.18 3	0.43 42	0.37 15	0.19 5	0.35 46	0.39 265	0.59 34	0.42 88	0.37 91	0.41 78	0.37 110	0.23 23	0.48 61	0.30 97	0.15 70	0.12 55	0.13 1	0.10 1	0.13 7	0.14 26

aanet-new-28k	0.34 70	0.24 109	0.83 316	0.44 126	0.22 31	0.47 140	0.29 119	0.75 107	0.40 80	0.37 91	0.41 78	0.37 110	0.49 234	0.40 20	0.28 65	0.15 70	0.12 55	0.16 97	0.13 117	0.22 372	0.17 155

aanet-new-16k	0.34 70	0.23 79	0.73 252	0.47 181	0.23 44	0.42 94	0.21 28	0.76 113	0.45 111	0.37 91	0.44 101	0.37 110	0.48 215	0.43 36	0.29 81	0.14 38	0.11 22	0.16 97	0.12 49	0.18 201	0.15 64

Foundation-i32	0.23 1	0.18 3	0.35 2	0.35 3	0.17 1	0.25 10	0.22 38	0.49 11	0.18 1	0.23 2	0.17 2	0.37 110	0.31 78	0.32 1	0.24 8	0.16 105	0.12 55	0.13 1	0.11 11	0.14 35	0.13 3

VIP-Stereo	0.37 106	0.25 149	0.62 176	0.41 73	0.46 463	0.82 419	0.22 38	0.67 63	0.48 118	0.32 48	0.55 172	0.37 110	0.31 78	0.85 225	0.28 65	0.18 203	0.12 55	0.16 97	0.12 49	0.15 77	0.14 26

DDF-Stereo	0.39 135	0.24 109	0.53 114	0.51 263	0.45 454	0.30 29	0.23 54	0.64 51	0.34 34	0.34 61	0.40 75	0.37 110	0.48 215	0.94 256	0.35 167	0.24 428	0.12 55	0.18 199	0.13 117	0.85 660	0.19 225

zero-FE	0.38 125	0.24 109	0.54 120	0.48 202	0.46 463	0.29 26	0.23 54	0.69 69	0.34 34	0.34 61	0.41 78	0.37 110	0.49 234	0.68 157	0.35 167	0.23 406	0.12 55	0.18 199	0.13 117	0.82 659	0.19 225

LG-Stereo_Zeroshot	0.38 125	0.25 149	0.61 168	0.53 314	0.29 185	0.36 55	0.22 38	1.24 331	0.42 88	0.45 150	0.65 204	0.37 110	0.51 255	0.41 27	0.30 97	0.18 203	0.12 55	0.17 150	0.13 117	0.18 201	0.20 258

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.48 215	1.24 662	2.47 615	0.41 73	0.31 233	0.29 26	0.27 97	1.09 258	0.39 69	0.35 67	0.49 131	0.38 118	0.44 178	0.38 12	0.26 32	0.15 70	0.12 55	0.15 51	0.12 49	0.16 111	0.20 258

BStereo	0.41 148	0.27 208	1.63 558	0.43 104	0.29 185	0.55 242	0.40 278	0.60 39	0.54 143	0.37 91	0.36 58	0.38 118	0.29 58	0.66 148	0.41 245	0.13 19	0.14 240	0.15 51	0.19 326	0.16 111	0.18 180

Anonymus123	0.53 239	0.27 208	1.63 558	0.43 104	0.29 185	2.72 665	0.40 278	0.82 139	0.54 143	0.37 91	0.36 58	0.38 118	0.29 58	0.66 148	0.41 245	0.13 19	0.14 240	0.15 51	0.19 326	0.16 111	0.18 180

fffft	0.39 135	0.24 109	0.56 133	0.45 145	0.34 312	0.42 94	0.48 392	0.85 157	0.39 69	0.45 150	0.35 55	0.38 118	0.31 78	1.32 372	0.34 156	0.14 38	0.12 55	0.19 227	0.15 192	0.16 111	0.18 180
1: 1. 1
derf	0.26 9	0.22 56	0.42 37	0.42 85	0.24 57	0.26 15	0.19 7	0.52 17	0.37 59	0.27 12	0.26 17	0.39 122	0.21 12	0.49 68	0.24 8	0.14 38	0.13 149	0.14 14	0.12 49	0.12 1	0.16 121

PointNet	0.29 29	0.19 12	0.40 23	0.40 60	0.23 44	0.38 65	0.28 107	0.72 87	0.40 80	0.26 10	0.32 42	0.39 122	0.22 17	0.50 81	0.27 53	0.15 70	0.13 149	0.17 150	0.12 49	0.15 77	0.14 26

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.42 164	0.21 39	0.92 374	0.41 73	0.29 185	0.45 117	0.28 107	0.87 168	0.39 69	0.35 67	0.55 172	0.39 122	0.48 215	0.40 20	0.24 8	0.15 70	0.12 55	0.16 97	0.12 49	0.17 150	1.51 682

PSi22a	0.24 3	0.18 3	0.32 1	0.35 3	0.19 5	0.25 10	0.20 15	0.57 29	0.20 2	0.24 8	0.16 1	0.39 122	0.31 78	0.32 1	0.23 1	0.16 105	0.12 55	0.13 1	0.12 49	0.13 7	0.15 64

NLSM3	0.38 125	0.21 39	0.47 67	0.46 160	0.36 345	0.43 104	0.34 187	0.75 107	0.62 187	0.43 136	0.70 229	0.39 122	0.43 168	0.62 128	0.37 199	0.15 70	0.12 55	0.19 227	0.17 271	0.16 111	0.16 121

MonSter++	0.27 14	0.20 25	0.38 8	0.39 43	0.24 57	0.35 46	0.20 15	0.53 19	0.33 30	0.30 32	0.27 21	0.39 122	0.26 34	0.47 51	0.28 65	0.13 19	0.12 55	0.14 14	0.11 11	0.13 7	0.15 64

BridgeDepth	0.30 42	0.21 39	0.39 15	0.41 73	0.18 2	0.57 258	0.32 160	0.71 79	0.35 44	0.27 12	0.26 17	0.39 122	0.43 168	0.48 61	0.29 81	0.14 38	0.10 2	0.13 1	0.12 49	0.15 77	0.13 3
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GCAPDPT-zeroshot4090	0.42 164	0.21 39	0.92 374	0.41 73	0.29 185	0.45 117	0.28 107	0.87 168	0.39 69	0.35 67	0.55 172	0.39 122	0.48 215	0.40 20	0.24 8	0.15 70	0.12 55	0.16 97	0.12 49	0.17 150	1.51 682

Former-RAFT_DAM_RVC	0.47 206	0.38 483	0.75 265	0.48 202	0.37 359	0.67 337	0.35 203	0.82 139	1.14 415	0.61 244	0.64 201	0.39 122	0.39 142	0.74 176	0.39 217	0.20 304	0.17 385	0.22 358	0.18 300	0.24 428	0.20 258

mm2	0.26 9	0.20 25	0.38 8	0.39 43	0.24 57	0.25 10	0.20 15	0.53 19	0.34 34	0.23 2	0.27 21	0.40 131	0.22 17	0.47 51	0.24 8	0.13 19	0.12 55	0.14 14	0.11 11	0.13 7	0.15 64

mm1	0.25 4	0.20 25	0.38 8	0.39 43	0.24 57	0.25 10	0.20 15	0.49 11	0.34 34	0.23 2	0.27 21	0.40 131	0.22 17	0.47 51	0.24 8	0.13 19	0.12 55	0.14 14	0.11 11	0.13 7	0.15 64

aanet-new-60k	0.37 106	0.23 79	0.94 386	0.43 104	0.23 44	0.58 272	0.31 140	0.83 142	0.35 44	0.35 67	0.39 66	0.40 131	0.43 168	0.78 199	0.23 1	0.13 19	0.12 55	0.15 51	0.12 49	0.17 150	0.15 64

aanet-new-10k	0.37 106	0.24 109	0.98 406	0.48 202	0.24 57	0.66 330	0.25 76	0.72 87	0.43 94	0.39 116	0.42 88	0.40 131	0.52 265	0.42 31	0.30 97	0.16 105	0.12 55	0.16 97	0.13 117	0.19 241	0.15 64

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.35 84	0.22 56	0.54 120	0.46 160	0.33 288	0.40 71	0.34 187	0.80 129	0.44 99	0.38 103	0.61 192	0.40 131	0.50 245	0.37 10	0.28 65	0.15 70	0.12 55	0.15 51	0.12 49	0.16 111	0.16 121

LiteMatch	0.34 70	0.26 177	0.38 8	0.47 181	0.26 110	0.35 46	0.31 140	0.53 19	0.34 34	0.30 32	0.27 21	0.40 131	0.51 255	0.47 51	0.75 446	0.22 379	0.12 55	0.19 227	0.16 236	0.19 241	0.26 425

GeoVLM	0.27 14	0.20 25	0.38 8	0.39 43	0.24 57	0.35 46	0.20 15	0.53 19	0.33 30	0.30 32	0.27 21	0.40 131	0.26 34	0.47 51	0.28 65	0.13 19	0.12 55	0.13 1	0.11 11	0.13 7	0.15 64

111111	0.36 97	0.22 56	0.49 82	0.47 181	0.45 454	0.36 55	0.22 38	1.04 236	0.44 99	0.33 54	0.33 46	0.40 131	0.26 34	0.99 274	0.27 53	0.17 153	0.12 55	0.15 51	0.11 11	0.15 77	0.15 64

dual_stereo	0.29 29	0.21 39	0.39 15	0.40 60	0.23 44	0.25 10	0.22 38	0.59 34	0.32 28	0.33 54	0.26 17	0.40 131	0.23 23	0.86 228	0.30 97	0.16 105	0.13 149	0.14 14	0.11 11	0.14 35	0.14 26

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.46 194	1.51 675	1.58 555	0.39 43	0.35 331	0.40 71	0.26 89	1.05 240	0.41 86	0.36 79	0.48 122	0.41 140	0.40 147	0.48 61	0.25 18	0.15 70	0.13 149	0.15 51	0.13 117	0.15 77	0.24 379

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.41 148	0.53 557	1.34 523	0.47 181	0.40 402	0.37 59	0.24 68	1.18 305	0.43 94	0.37 91	0.43 91	0.41 140	0.41 150	0.46 48	0.30 97	0.14 38	0.13 149	0.17 150	0.13 117	0.15 77	0.18 180

qqai	0.27 14	0.22 56	0.44 51	0.42 85	0.23 44	0.28 22	0.19 7	0.64 51	0.37 59	0.27 12	0.25 11	0.42 142	0.21 12	0.49 68	0.25 18	0.15 70	0.13 149	0.14 14	0.12 49	0.12 1	0.16 121

SMoEStereo_RVC	0.41 148	0.26 177	0.55 125	0.46 160	0.31 233	0.60 285	0.36 220	0.85 157	0.47 116	0.47 157	0.43 91	0.42 142	0.34 105	1.40 395	0.31 116	0.15 70	0.12 55	0.20 278	0.15 192	0.16 111	0.18 180

MoCha-V2	0.43 171	0.23 79	0.55 125	0.56 367	0.23 44	0.44 112	0.32 160	1.35 362	0.63 191	0.54 210	0.55 172	0.42 142	0.57 302	1.12 325	0.28 65	0.15 70	0.13 149	0.15 51	0.13 117	0.17 150	0.18 180

plain	0.49 220	0.29 265	1.23 498	0.51 263	0.40 402	0.35 46	0.37 235	1.04 236	0.62 187	0.44 142	0.76 246	0.42 142	0.41 150	1.17 341	0.46 290	0.23 406	0.15 318	0.24 422	0.19 326	0.25 441	0.18 180

aanet-new-32k	0.34 70	0.25 149	0.67 214	0.44 126	0.26 110	0.53 218	0.23 54	0.84 151	0.34 34	0.38 103	0.39 66	0.43 146	0.54 281	0.43 36	0.25 18	0.14 38	0.12 55	0.16 97	0.12 49	0.17 150	0.15 64

aanet-new-30k	0.34 70	0.25 149	0.66 209	0.44 126	0.26 110	0.53 218	0.23 54	0.84 151	0.34 34	0.38 103	0.39 66	0.43 146	0.54 281	0.43 36	0.25 18	0.14 38	0.12 55	0.16 97	0.12 49	0.17 150	0.15 64

MyStereo07	0.50 229	0.30 297	0.58 141	0.58 404	0.48 476	0.59 278	0.78 548	1.19 310	0.60 178	0.49 177	0.54 166	0.43 146	0.55 286	1.32 372	0.36 185	0.18 203	0.18 419	0.24 422	0.21 406	0.23 397	0.23 353

IGEV-RUCA	0.38 125	0.24 109	0.51 101	0.51 263	0.36 345	0.59 278	0.23 54	0.68 65	0.52 136	0.39 116	0.50 139	0.44 149	0.31 78	0.86 228	0.31 116	0.24 428	0.13 149	0.16 97	0.12 49	0.20 298	0.21 292

mms	0.42 164	0.29 265	0.60 159	0.47 181	0.33 288	0.43 104	0.46 368	0.75 107	0.50 128	0.36 79	0.61 192	0.44 149	0.30 70	1.39 393	0.34 156	0.16 105	0.14 240	0.18 199	0.15 192	0.19 241	0.21 292

RAStereo	0.36 97	0.22 56	0.85 335	0.48 202	0.28 164	0.27 20	0.28 107	0.77 116	0.65 200	0.33 54	0.43 91	0.44 149	0.31 78	0.45 42	0.35 167	0.18 203	0.15 318	0.19 227	0.15 192	0.19 241	0.15 64

ff7	0.45 183	0.30 297	0.64 195	0.47 181	0.33 288	0.49 163	0.42 304	0.93 185	0.59 171	0.50 186	0.53 155	0.44 149	0.48 215	1.41 399	0.36 185	0.18 203	0.13 149	0.21 320	0.15 192	0.18 201	0.21 292

ffff	0.45 183	0.30 297	0.64 195	0.47 181	0.33 288	0.49 163	0.42 304	0.93 185	0.59 171	0.50 186	0.53 155	0.44 149	0.48 215	1.41 399	0.36 185	0.18 203	0.13 149	0.21 320	0.15 192	0.18 201	0.21 292

11t	0.45 183	0.30 297	0.64 195	0.47 181	0.33 288	0.49 163	0.42 304	0.93 185	0.59 171	0.50 186	0.53 155	0.44 149	0.48 215	1.41 399	0.36 185	0.18 203	0.13 149	0.21 320	0.15 192	0.18 201	0.21 292

LoS_RVC	0.45 183	0.29 265	0.48 75	0.49 223	0.83 627	0.51 197	0.43 323	0.65 55	0.44 99	0.47 157	0.78 253	0.44 149	0.60 333	0.59 115	0.37 199	0.14 38	0.12 55	0.14 14	0.10 1	0.14 35	1.08 672

ProNet	0.46 194	0.30 297	0.69 226	0.46 160	0.32 268	0.57 258	0.52 426	1.15 295	0.67 204	0.44 142	0.50 139	0.44 149	0.43 168	1.31 366	0.38 209	0.16 105	0.15 318	0.19 227	0.16 236	0.18 201	0.18 180

ccc-4	0.45 183	0.30 297	0.64 195	0.47 181	0.33 288	0.49 163	0.42 304	0.93 185	0.59 171	0.50 186	0.53 155	0.44 149	0.48 215	1.41 399	0.36 185	0.18 203	0.13 149	0.21 320	0.15 192	0.18 201	0.21 292

test_xeample3	0.57 283	0.33 373	3.11 637	0.46 160	0.34 312	0.55 242	0.38 247	0.86 164	0.49 123	0.54 210	0.46 115	0.44 149	0.44 178	1.49 429	0.45 283	0.18 203	0.14 240	0.19 227	0.15 192	0.17 150	0.18 180

PipStereo	0.25 4	0.18 3	0.35 2	0.36 8	0.19 5	0.20 4	0.20 15	0.62 49	0.24 6	0.23 2	0.19 4	0.45 159	0.34 105	0.39 14	0.25 18	0.14 38	0.12 55	0.13 1	0.11 11	0.13 7	0.15 64

PSi22b	0.25 4	0.18 3	0.35 2	0.36 8	0.19 5	0.20 4	0.20 15	0.59 34	0.25 11	0.23 2	0.19 4	0.45 159	0.34 105	0.38 12	0.25 18	0.14 38	0.12 55	0.13 1	0.12 49	0.13 7	0.15 64

FlowAnything_test	0.41 148	0.27 208	0.67 214	0.60 431	0.33 288	0.62 296	0.35 203	0.64 51	0.48 118	0.46 155	0.36 58	0.45 159	0.37 129	0.54 91	0.52 339	0.25 452	0.19 440	0.28 513	0.33 598	0.22 372	0.22 327

castereo	0.43 171	0.25 149	0.50 92	0.46 160	0.30 209	0.60 285	0.56 464	1.23 329	0.83 264	0.39 116	0.70 229	0.45 159	0.68 371	0.54 91	0.33 145	0.17 153	0.11 22	0.17 150	0.13 117	0.16 111	0.14 26

XX-TBD	0.47 206	0.71 613	0.39 15	0.81 608	0.25 86	0.57 258	0.26 89	0.73 95	1.30 522	0.78 280	1.01 324	0.45 159	0.33 96	0.49 68	0.39 217	0.20 304	0.15 318	0.15 51	0.11 11	0.17 150	0.15 64

NLSM1	0.54 245	0.26 177	0.61 168	0.49 223	1.04 657	0.83 427	0.31 140	1.55 408	0.68 207	0.52 203	0.77 250	0.46 164	0.48 215	1.02 287	0.56 371	0.19 252	0.19 440	0.21 320	0.18 300	0.20 298	0.18 180

AIO_test	0.38 125	0.24 109	0.59 147	0.47 181	0.31 233	0.55 242	0.44 343	0.86 164	0.50 128	0.34 61	0.48 122	0.46 164	0.30 70	0.76 187	0.31 116	0.17 153	0.12 55	0.17 150	0.13 117	0.16 111	0.15 64

GIP-stereo	0.37 106	0.25 149	0.49 82	0.55 345	0.41 423	0.37 59	0.22 38	1.03 228	0.56 156	0.35 67	0.52 151	0.46 164	0.37 129	0.55 95	0.28 65	0.20 304	0.13 149	0.16 97	0.12 49	0.16 111	0.16 121

ours_stereo	0.40 141	0.30 297	0.57 138	0.47 181	0.31 233	0.40 71	0.44 343	0.79 126	0.58 165	0.36 79	0.58 185	0.46 164	0.33 96	1.14 330	0.33 145	0.17 153	0.13 149	0.19 227	0.15 192	0.19 241	0.20 258

IGEV++	0.45 183	0.24 109	0.63 181	0.58 404	0.32 268	0.42 94	0.25 76	2.16 584	0.65 200	0.38 103	0.58 185	0.46 164	0.44 178	0.56 98	0.40 234	0.20 304	0.13 149	0.16 97	0.13 117	0.17 150	0.18 180

AEACV	0.41 148	0.25 149	0.60 159	0.55 345	0.52 503	0.43 104	0.38 247	0.98 207	0.63 191	0.44 142	0.56 179	0.46 164	0.59 325	0.56 98	0.31 116	0.17 153	0.13 149	0.18 199	0.16 236	0.17 150	0.17 155

anonymousdsp	0.45 183	0.30 297	0.60 159	0.48 202	0.34 312	0.49 163	0.42 304	0.97 199	0.60 178	0.51 198	0.53 155	0.46 164	0.47 209	1.36 381	0.35 167	0.18 203	0.13 149	0.21 320	0.15 192	0.18 201	0.21 292

IGEV-Stereo	0.45 183	0.30 297	0.60 159	0.48 202	0.34 312	0.49 163	0.42 304	0.98 207	0.60 178	0.51 198	0.53 155	0.46 164	0.47 209	1.36 381	0.35 167	0.18 203	0.13 149	0.21 320	0.15 192	0.18 201	0.21 292
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
sAnonymous2	0.59 309	0.61 583	1.82 575	0.61 448	0.52 503	0.51 197	0.54 447	0.97 199	0.70 215	0.50 186	0.68 217	0.46 164	0.63 345	0.61 123	0.41 245	0.22 379	0.17 385	0.23 396	0.21 406	0.85 660	0.56 624

CroCo_RVC	0.59 309	0.61 583	1.82 575	0.61 448	0.52 503	0.51 197	0.54 447	0.97 199	0.70 215	0.50 186	0.68 217	0.46 164	0.63 345	0.61 123	0.41 245	0.22 379	0.17 385	0.23 396	0.21 406	0.85 660	0.56 624

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.37 106	0.22 56	0.55 125	0.44 126	0.42 434	0.58 272	0.30 131	0.87 168	0.44 99	0.38 103	0.53 155	0.47 174	0.59 325	0.40 20	0.34 156	0.16 105	0.11 22	0.17 150	0.13 117	0.16 111	0.14 26

S2M2_L	0.35 84	0.28 232	0.47 67	0.43 104	0.30 209	0.31 33	0.16 1	0.61 47	0.68 207	0.32 48	0.49 131	0.47 174	0.34 105	0.40 20	0.33 145	0.25 452	0.22 496	0.20 278	0.22 434	0.25 441	0.23 353
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
ACVNet-DCA	0.59 309	0.34 402	0.63 181	0.60 431	0.27 125	1.16 533	0.51 415	1.58 418	0.91 290	0.60 239	0.80 261	0.47 174	0.87 457	1.48 422	0.35 167	0.21 342	0.13 149	0.25 462	0.15 192	0.23 397	0.25 403

1test111	0.58 295	0.34 402	0.63 181	0.60 431	0.27 125	1.16 533	0.51 415	1.58 418	0.91 290	0.60 239	0.80 261	0.47 174	0.87 457	0.99 274	0.67 426	0.21 342	0.13 149	0.25 462	0.15 192	0.23 397	0.25 403

cc1	0.68 373	0.34 402	0.63 181	0.60 431	0.27 125	1.16 533	0.51 415	1.07 246	3.23 684	0.60 239	0.80 261	0.47 174	0.87 457	1.48 422	0.35 167	0.21 342	0.13 149	0.25 462	0.15 192	0.19 241	0.23 353

CREStereo++_RVC	0.49 220	0.22 56	0.46 58	0.48 202	0.38 375	0.45 117	0.25 76	0.77 116	1.30 522	0.82 292	1.23 434	0.47 174	0.37 129	0.55 95	0.44 269	0.16 105	0.11 22	0.16 97	0.80 676	0.18 201	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
NLCSM	0.54 245	0.30 297	0.60 159	0.53 314	0.74 601	0.71 359	0.47 381	1.25 335	0.71 218	0.64 249	0.51 143	0.48 180	0.60 333	1.34 376	0.71 437	0.19 252	0.20 457	0.21 320	0.19 326	0.22 372	0.21 292

IGEVStereo-DCA	0.49 220	0.33 373	0.64 195	0.46 160	0.34 312	0.50 184	0.42 304	0.93 185	0.59 171	0.48 169	0.48 122	0.48 180	0.45 189	2.28 543	0.44 269	0.19 252	0.14 240	0.19 227	0.15 192	0.17 150	0.21 292

rrr	0.57 283	0.33 373	2.43 613	0.46 160	0.34 312	0.50 184	0.38 247	0.84 151	0.55 152	0.48 169	0.48 122	0.48 180	0.45 189	2.28 543	0.44 269	0.19 252	0.14 240	0.19 227	0.15 192	0.17 150	0.18 180

CASnet	0.42 164	0.26 177	0.52 109	0.52 291	0.21 23	0.49 163	0.35 203	0.85 157	0.85 271	0.84 302	0.69 222	0.48 180	0.31 78	0.57 103	0.34 156	0.19 252	0.12 55	0.27 497	0.22 434	0.23 397	0.15 64
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
SE	0.51 232	0.32 351	0.67 214	0.51 263	0.26 110	0.66 330	0.48 392	1.22 322	0.76 233	0.82 292	1.19 414	0.49 184	0.55 286	0.47 51	0.36 185	0.27 500	0.16 355	0.23 396	0.19 326	0.24 428	0.28 462

MM-Stereo_test2	0.44 180	0.25 149	0.70 232	0.54 329	0.33 288	0.55 242	0.45 362	1.02 219	0.84 267	0.61 244	0.51 143	0.49 184	0.42 160	0.82 208	0.32 130	0.16 105	0.13 149	0.18 199	0.14 166	0.19 241	0.17 155

AIO_rvc	0.38 125	0.25 149	0.65 204	0.47 181	0.31 233	0.55 242	0.38 247	0.98 207	0.51 132	0.35 67	0.48 122	0.49 184	0.22 17	0.87 233	0.31 116	0.16 105	0.12 55	0.16 97	0.12 49	0.15 77	0.15 64

tt45	0.47 206	0.25 149	0.52 109	0.47 181	0.34 312	0.78 394	0.32 160	0.86 164	0.45 111	0.52 203	0.45 108	0.49 184	0.37 129	2.12 527	0.36 185	0.16 105	0.13 149	0.19 227	0.16 236	0.17 150	0.21 292

Pointernet	0.41 148	0.21 39	0.63 181	0.45 145	0.29 185	0.51 197	0.27 97	1.54 405	0.70 215	0.48 169	0.64 201	0.49 184	0.37 129	0.51 83	0.36 185	0.18 203	0.13 149	0.14 14	0.11 11	0.14 35	0.14 26

tt1	0.65 345	0.34 402	0.65 204	0.60 431	0.27 125	1.14 526	0.48 392	1.08 251	2.62 670	0.59 232	0.79 256	0.49 184	0.80 420	1.57 436	0.35 167	0.21 342	0.13 149	0.25 462	0.16 236	0.20 298	0.23 353

LoS	0.41 148	0.23 79	0.46 58	0.39 43	0.23 44	0.48 154	0.40 278	1.12 272	0.94 308	0.50 186	0.66 210	0.49 184	0.42 160	0.63 138	0.39 217	0.19 252	0.14 240	0.16 97	0.11 11	0.14 35	0.15 64
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
sCroCo_RVC	0.51 232	0.43 515	1.15 466	0.66 504	0.60 549	0.52 208	0.40 278	0.93 185	0.64 196	0.45 150	0.76 246	0.49 184	0.49 234	0.65 146	0.49 323	0.27 500	0.28 572	0.23 396	0.22 434	0.29 495	0.28 462

Anonymus	0.33 60	0.22 56	0.43 42	0.47 181	0.28 164	0.43 104	0.24 68	0.58 30	0.41 86	0.35 67	0.32 42	0.50 192	0.40 147	0.58 107	0.34 156	0.15 70	0.12 55	0.18 199	0.17 271	0.15 77	0.20 258

depthmonostereo	0.45 183	0.26 177	0.89 356	0.49 223	0.24 57	0.60 285	0.36 220	1.03 228	0.77 234	0.50 186	0.65 204	0.50 192	0.55 286	0.70 160	0.39 217	0.16 105	0.16 355	0.16 97	0.14 166	0.16 111	0.20 258

castereo++	0.41 148	0.26 177	0.51 101	0.44 126	0.32 268	0.96 486	0.22 38	1.13 278	0.61 183	0.33 54	0.45 108	0.50 192	0.39 142	0.94 256	0.25 18	0.18 203	0.12 55	0.17 150	0.12 49	0.14 35	0.16 121

999	0.49 220	0.25 149	0.55 125	0.51 263	0.35 331	0.74 372	0.31 140	0.89 181	0.59 171	0.39 116	0.50 139	0.50 192	0.36 123	2.41 554	0.41 245	0.17 153	0.13 149	0.18 199	0.15 192	0.16 111	0.23 353

GLC_STEREO	0.41 148	0.27 208	0.43 42	0.55 345	0.24 57	0.47 140	0.30 131	0.81 134	0.64 196	0.53 208	0.74 244	0.50 192	0.31 78	0.65 146	0.45 283	0.18 203	0.20 457	0.23 396	0.19 326	0.21 350	0.21 292

NLMM1	0.60 319	0.28 232	0.63 181	0.48 202	0.73 593	0.68 341	0.43 323	2.47 639	1.11 395	0.60 239	0.63 196	0.51 197	0.47 209	1.34 376	0.58 381	0.19 252	0.21 475	0.20 278	0.17 271	0.20 298	0.19 225

Zero-FE251	0.36 97	0.25 149	0.64 195	0.49 223	0.30 209	0.57 258	0.24 68	0.86 164	0.36 57	0.53 208	0.39 66	0.51 197	0.41 150	0.49 68	0.28 65	0.19 252	0.15 318	0.17 150	0.12 49	0.14 35	0.16 121

rvit_stereo_0081	0.46 194	0.34 402	0.72 237	0.56 367	0.35 331	0.41 83	0.44 343	0.74 103	1.04 361	0.49 177	0.52 151	0.51 197	0.49 234	0.86 228	0.47 300	0.25 452	0.20 457	0.22 358	0.19 326	0.26 456	0.19 225

rvit_stereo_0082	0.46 194	0.34 402	0.72 237	0.56 367	0.35 331	0.41 83	0.44 343	0.74 103	1.04 361	0.49 177	0.52 151	0.51 197	0.49 234	0.86 228	0.47 300	0.25 452	0.20 457	0.22 358	0.19 326	0.26 456	0.19 225

MGS-Stereo	0.43 171	0.28 232	0.61 168	0.46 160	0.28 164	0.49 163	0.33 170	0.60 39	0.89 283	0.47 157	1.32 471	0.51 197	0.32 90	0.66 148	0.39 217	0.20 304	0.16 355	0.18 199	0.16 236	0.18 201	0.18 180

MIF-Stereo (partial)	0.48 215	0.28 232	0.83 316	0.51 263	0.53 511	0.39 67	0.27 97	1.03 228	0.64 196	0.47 157	0.71 233	0.51 197	0.51 255	1.13 327	0.47 300	0.20 304	0.16 355	0.23 396	0.20 362	0.24 428	0.20 258

TANstereo	0.45 183	0.23 79	0.50 92	0.43 104	0.21 23	0.65 325	0.26 89	0.83 142	0.88 281	0.95 332	0.99 317	0.51 197	0.45 189	0.56 98	0.36 185	0.19 252	0.24 536	0.16 97	0.13 117	0.17 150	0.27 446

CREStereo	0.40 141	0.24 109	0.40 23	0.37 15	0.22 31	0.52 208	0.29 119	0.81 134	1.15 423	0.59 232	0.72 236	0.51 197	0.42 160	0.57 103	0.37 199	0.19 252	0.13 149	0.15 51	0.10 1	0.14 35	0.15 64
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
Selective-IGEV-i32	0.42 164	0.26 177	0.56 133	0.48 202	0.27 125	0.45 117	0.33 170	1.56 412	0.61 183	0.36 79	0.47 119	0.52 205	0.30 70	1.08 308	0.33 145	0.15 70	0.13 149	0.17 150	0.13 117	0.16 111	0.15 64

WQFJX1	0.59 309	0.27 208	0.59 147	0.49 223	0.73 593	0.68 341	0.46 368	2.65 657	0.77 234	0.55 217	0.51 143	0.52 205	0.50 245	1.38 389	0.61 398	0.18 203	0.20 457	0.20 278	0.17 271	0.20 298	0.21 292

DilatedVolume-Stereo	0.46 194	0.24 109	0.72 237	0.45 145	0.33 288	0.72 363	0.29 119	0.83 142	0.53 140	0.82 292	0.73 241	0.52 205	0.44 178	1.16 335	0.42 258	0.15 70	0.15 318	0.15 51	0.14 166	0.16 111	0.17 155

AIO-Stereo	0.39 135	0.26 177	0.54 120	0.50 246	0.24 57	0.45 117	0.39 265	1.13 278	0.57 162	0.42 134	0.49 131	0.52 205	0.25 28	0.74 176	0.32 130	0.16 105	0.13 149	0.18 199	0.14 166	0.16 111	0.15 64

Selective-IGEV	0.42 164	0.26 177	0.56 133	0.48 202	0.27 125	0.45 117	0.33 170	1.56 412	0.61 183	0.36 79	0.47 119	0.52 205	0.30 70	1.08 308	0.33 145	0.15 70	0.13 149	0.17 150	0.13 117	0.16 111	0.15 64

IPLG	0.72 398	0.29 265	1.12 458	0.53 314	0.44 449	0.79 403	0.33 170	1.35 362	1.10 388	1.32 501	1.11 374	0.52 205	0.54 281	3.13 586	0.71 437	0.17 153	0.14 240	0.20 278	0.17 271	0.18 201	0.21 292

GMStereo	0.58 295	0.50 545	1.09 447	0.52 291	0.32 268	0.80 409	0.43 323	1.02 219	1.41 569	0.89 316	0.77 250	0.52 205	0.46 199	0.89 242	0.56 371	0.25 452	0.16 355	0.20 278	0.22 434	0.31 517	0.27 446
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
TestStereo_HLe17	0.59 309	0.27 208	1.66 563	0.43 104	0.31 233	0.63 307	0.40 278	1.48 392	1.16 430	0.63 247	0.87 280	0.53 212	0.46 199	1.40 395	0.47 300	0.19 252	0.13 149	0.18 199	0.16 236	0.18 201	0.20 258

WQFJA1	0.55 250	0.29 265	0.56 133	0.47 181	0.85 630	0.78 394	0.38 247	2.26 604	0.79 248	0.51 198	0.53 155	0.53 212	0.50 245	0.73 172	0.66 422	0.17 153	0.21 475	0.19 227	0.17 271	0.19 241	0.18 180

NLMM	0.55 250	0.29 265	0.56 133	0.47 181	0.86 632	0.78 394	0.38 247	2.26 604	0.79 248	0.51 198	0.53 155	0.53 212	0.50 245	0.73 172	0.66 422	0.17 153	0.21 475	0.19 227	0.17 271	0.19 241	0.18 180

HUF	0.39 135	0.27 208	0.71 235	0.43 104	0.24 57	0.51 197	0.47 381	0.99 216	0.55 152	0.37 91	0.45 108	0.53 212	0.41 150	0.70 160	0.29 81	0.18 203	0.14 240	0.16 97	0.12 49	0.15 77	0.17 155

AIO-test2	0.61 325	0.30 297	0.93 378	0.65 491	0.65 568	0.79 403	0.50 413	1.33 358	1.40 565	0.65 252	1.15 401	0.53 212	0.42 160	1.18 342	0.36 185	0.25 452	0.18 419	0.26 483	0.31 576	0.20 298	0.21 292

rvit_stereo_0081_aga	0.46 194	0.37 465	0.91 371	0.52 291	0.41 423	0.49 163	0.40 278	0.88 176	0.66 202	0.59 232	0.56 179	0.53 212	0.43 168	0.67 153	0.44 269	0.27 500	0.21 475	0.22 358	0.20 362	0.26 456	0.19 225

trnet	0.40 141	0.23 79	0.40 23	0.37 15	0.20 12	0.53 218	0.29 119	0.81 134	1.15 423	0.59 232	0.72 236	0.53 212	0.43 168	0.56 98	0.37 199	0.18 203	0.13 149	0.15 51	0.10 1	0.14 35	0.14 26

PhaseNet	0.35 84	0.24 109	0.47 67	0.45 145	0.28 164	0.56 253	0.24 68	0.66 60	0.44 99	0.32 48	0.39 66	0.54 219	0.32 90	0.57 103	0.40 234	0.15 70	0.13 149	0.20 278	0.20 362	0.17 150	0.22 327

Foundation-i1c-attn	0.38 125	0.18 3	0.41 32	0.37 15	0.20 12	0.51 197	0.47 381	1.13 278	0.48 118	0.47 157	0.45 108	0.54 219	0.49 234	0.71 165	0.29 81	0.16 105	0.13 149	0.15 51	0.12 49	0.14 35	0.16 121

WQFJX	0.58 295	0.29 265	0.57 138	0.46 160	0.87 638	0.75 378	0.39 265	2.67 662	0.80 254	0.55 217	0.53 155	0.54 219	0.55 286	0.97 270	0.61 398	0.17 153	0.19 440	0.19 227	0.16 236	0.19 241	0.20 258

xyz-stereo-finetune	0.50 229	0.27 208	0.63 181	0.43 104	0.23 44	0.79 403	0.46 368	0.83 142	0.82 259	0.63 247	0.63 196	0.54 219	0.44 178	1.69 466	0.62 403	0.16 105	0.15 318	0.19 227	0.16 236	0.17 150	0.16 121

MM-Stereo_test1	0.51 232	0.26 177	0.59 147	0.53 314	0.31 233	0.50 184	0.53 432	1.06 243	1.09 384	0.88 313	0.70 229	0.54 219	0.59 325	1.18 342	0.35 167	0.19 252	0.17 385	0.20 278	0.17 271	0.20 298	0.18 180

SCV_C0	0.48 215	0.29 265	0.88 352	0.46 160	0.31 233	0.46 127	0.31 140	1.67 435	0.87 277	0.40 126	0.52 151	0.54 219	0.29 58	1.27 359	0.34 156	0.18 203	0.14 240	0.17 150	0.14 166	0.20 298	0.18 180

PStereo	0.65 345	1.00 643	0.53 114	0.48 202	0.35 331	1.06 505	0.62 501	0.74 103	0.96 318	0.67 258	0.41 78	0.55 225	0.65 357	1.04 292	0.78 457	0.63 660	0.28 572	0.38 605	0.34 604	0.75 655	0.73 652

DA	0.47 206	0.23 79	0.59 147	0.54 329	0.26 110	1.08 512	0.44 343	1.51 395	0.63 191	0.48 169	0.69 222	0.55 225	0.49 234	0.49 68	0.38 209	0.20 304	0.14 240	0.19 227	0.13 117	0.19 241	0.17 155

GGEV	0.47 206	0.23 79	0.59 147	0.54 329	0.26 110	1.08 512	0.44 343	1.51 395	0.63 191	0.48 169	0.69 222	0.55 225	0.49 234	0.49 68	0.38 209	0.20 304	0.14 240	0.19 227	0.13 117	0.19 241	0.17 155

SCV	0.51 232	0.29 265	0.72 237	0.63 469	0.27 125	0.40 71	0.38 247	2.32 616	0.75 232	0.36 79	0.49 131	0.55 225	0.35 114	1.31 366	0.34 156	0.25 452	0.13 149	0.17 150	0.14 166	0.18 201	0.18 180

fffy	0.44 180	0.29 265	0.67 214	0.47 181	0.30 209	0.46 127	0.34 187	0.98 207	0.57 162	0.40 126	0.59 188	0.55 225	0.41 150	1.26 356	0.37 199	0.16 105	0.14 240	0.19 227	0.16 236	0.19 241	0.20 258

rvit_stereo_0083	0.49 220	0.34 402	0.85 335	0.57 389	0.36 345	0.49 163	0.43 323	0.73 95	1.05 367	0.50 186	0.57 184	0.55 225	0.50 245	0.92 251	0.50 327	0.25 452	0.25 548	0.24 422	0.20 362	0.25 441	0.19 225

GCAP-BAT	0.41 148	0.24 109	0.76 269	0.45 145	0.38 375	0.34 42	0.37 235	0.98 207	0.69 212	0.50 186	0.56 179	0.55 225	0.38 137	0.75 184	0.32 130	0.17 153	0.13 149	0.19 227	0.15 192	0.15 77	0.19 225

rvit_stereo_0080	0.47 206	0.35 431	0.87 347	0.48 202	0.36 345	0.42 94	0.54 447	0.93 185	0.78 239	0.52 203	0.60 190	0.55 225	0.47 209	0.62 128	0.48 310	0.27 500	0.21 475	0.20 278	0.20 362	0.31 517	0.20 258

whm_eth	0.47 206	0.35 431	0.87 347	0.48 202	0.36 345	0.42 94	0.54 447	0.93 185	0.78 239	0.52 203	0.60 190	0.55 225	0.47 209	0.62 128	0.48 310	0.27 500	0.21 475	0.20 278	0.20 362	0.31 517	0.20 258

GCAPDPT-zeroshot	0.41 148	0.24 109	0.76 269	0.45 145	0.38 375	0.34 42	0.37 235	0.98 207	0.69 212	0.50 186	0.56 179	0.55 225	0.38 137	0.75 184	0.32 130	0.17 153	0.13 149	0.19 227	0.15 192	0.15 77	0.19 225

iRaftStereo_RVC	0.49 220	0.28 232	0.72 237	0.53 314	0.29 185	0.52 208	0.33 170	1.14 283	0.84 267	0.85 305	0.99 317	0.55 225	0.36 123	0.83 214	0.40 234	0.18 203	0.13 149	0.22 358	0.20 362	0.20 298	0.18 180

PMTNet	0.47 206	0.22 56	0.43 42	0.39 43	0.24 57	0.71 359	0.26 89	0.78 124	1.03 355	0.65 252	0.69 222	0.55 225	0.48 215	0.90 245	0.36 185	0.99 675	0.13 149	0.15 51	0.10 1	0.15 77	0.15 64

S	0.62 328	0.29 265	0.77 275	0.48 202	0.65 568	1.02 495	0.59 483	1.12 272	0.85 271	0.98 339	1.44 518	0.56 237	0.70 378	0.63 138	0.45 283	0.39 602	0.21 475	0.37 599	0.36 612	0.23 397	0.21 292

ManiGeoR	0.56 266	0.28 232	1.23 498	0.43 104	0.35 331	0.56 253	0.35 203	1.30 348	1.14 415	0.58 228	0.85 273	0.56 237	0.50 245	1.43 407	0.58 381	0.18 203	0.13 149	0.17 150	0.14 166	0.17 150	0.21 292

HLf10	0.56 266	0.28 232	1.23 498	0.43 104	0.35 331	0.56 253	0.35 203	1.30 348	1.14 415	0.58 228	0.85 273	0.56 237	0.50 245	1.43 407	0.58 381	0.18 203	0.13 149	0.17 150	0.14 166	0.17 150	0.21 292

HLf8	0.55 250	0.28 232	1.26 509	0.43 104	0.34 312	0.63 307	0.35 203	1.33 358	1.17 438	0.64 249	0.84 270	0.56 237	0.44 178	1.09 313	0.49 323	0.21 342	0.14 240	0.17 150	0.14 166	0.19 241	0.22 327

quiztm	0.53 239	0.28 232	0.60 159	0.51 263	0.67 581	0.45 117	0.42 304	1.85 497	0.93 302	0.81 289	1.15 401	0.56 237	0.31 78	0.59 115	0.38 209	0.18 203	0.12 55	0.17 150	0.14 166	0.19 241	0.19 225

MC-Stereo	0.46 194	0.24 109	0.58 141	0.63 469	0.30 209	0.38 65	0.32 160	0.98 207	0.74 227	0.66 256	0.85 273	0.56 237	0.60 333	1.07 305	0.32 130	0.17 153	0.12 55	0.17 150	0.15 192	0.16 111	0.16 121

DCANet-4	0.59 309	0.28 232	1.65 562	0.44 126	0.25 86	0.48 154	0.36 220	1.15 295	1.36 548	1.13 390	1.03 335	0.56 237	0.74 387	0.77 190	0.58 381	0.17 153	0.14 240	0.17 150	0.13 117	0.15 77	0.24 379

rvit_stereo_ft	0.49 220	0.38 483	1.03 427	0.68 529	0.42 434	0.40 71	0.58 476	0.93 185	0.86 275	0.47 157	0.55 172	0.57 244	0.48 215	0.67 153	0.53 350	0.26 479	0.17 385	0.22 358	0.22 434	0.24 428	0.19 225

EAI-Stereo	0.76 418	0.31 330	0.74 259	0.55 345	0.28 164	0.70 355	1.72 669	2.57 651	0.90 288	0.75 275	3.03 665	0.57 244	0.43 168	1.10 319	0.49 323	0.19 252	0.14 240	0.17 150	0.18 300	0.17 150	0.21 292

DLNR-FE	23.24 727	48.33 745	43.35 731	177.19 748	78.30 742	0.35 46	0.21 28	23.45 726	0.82 259	0.67 258	0.86 277	0.58 246	0.29 58	1.62 453	0.48 310	10.93 730	0.13 149	0.18 199	0.14 166	76.65 747	0.23 353

xyz-stereo-finetune2	0.59 309	0.29 265	0.66 209	0.41 73	0.24 57	1.08 512	0.34 187	0.87 168	0.60 178	0.68 261	1.08 359	0.58 246	0.79 413	2.39 553	0.83 474	0.17 153	0.15 318	0.21 320	0.17 271	0.16 111	0.18 180

WCG-NET	0.43 171	0.23 79	0.58 141	0.42 85	0.26 110	0.46 127	0.32 160	0.77 116	1.16 430	0.77 278	0.75 245	0.58 246	0.44 178	0.62 128	0.38 209	0.16 105	0.12 55	0.16 97	0.14 166	0.15 77	0.14 26

MaDis-Stereo	0.38 125	0.27 208	0.72 237	0.45 145	0.35 331	0.30 29	0.31 140	0.81 134	0.54 143	0.38 103	0.38 64	0.58 246	0.49 234	0.53 88	0.39 217	0.20 304	0.16 355	0.19 227	0.15 192	0.19 241	0.15 64

DLNR_Zeroshot_test	23.23 726	48.25 744	43.77 732	177.04 747	78.39 743	0.35 46	0.21 28	23.33 725	0.82 259	0.67 258	0.86 277	0.58 246	0.30 70	1.64 455	0.48 310	10.69 729	0.13 149	0.18 199	0.14 166	76.63 746	0.23 353

GCAP-Stereo	0.43 171	0.32 351	0.80 293	0.50 246	0.27 125	0.53 218	0.31 140	1.05 240	0.67 204	0.69 262	0.71 233	0.58 246	0.42 160	0.51 83	0.35 167	0.18 203	0.15 318	0.18 199	0.13 117	0.17 150	0.15 64

DF	0.40 141	0.25 149	0.67 214	0.49 223	0.28 164	0.49 163	0.31 140	0.88 176	0.51 132	0.47 157	0.72 236	0.59 252	0.30 70	0.83 214	0.34 156	0.19 252	0.13 149	0.16 97	0.12 49	0.16 111	0.17 155

water-stereo	0.41 148	0.21 39	0.69 226	0.45 145	0.28 164	0.50 184	0.27 97	0.96 198	0.52 136	0.57 226	0.78 253	0.59 252	0.53 273	0.44 40	0.43 264	0.17 153	0.16 355	0.17 150	0.15 192	0.17 150	0.22 327

fff	0.58 295	0.26 177	1.15 466	0.46 160	0.25 86	0.48 154	0.36 220	1.20 315	1.28 506	1.13 390	1.03 335	0.59 252	1.04 535	0.77 190	0.58 381	0.17 153	0.14 240	0.17 150	0.13 117	0.15 77	0.24 379

csc	0.58 295	0.26 177	1.15 466	0.46 160	0.25 86	0.48 154	0.36 220	1.20 315	1.28 506	1.13 390	1.03 335	0.59 252	1.04 535	0.77 190	0.58 381	0.17 153	0.14 240	0.17 150	0.13 117	0.15 77	0.24 379

cscssc	0.58 295	0.26 177	1.15 466	0.46 160	0.25 86	0.48 154	0.36 220	1.20 315	1.28 506	1.13 390	1.03 335	0.59 252	1.04 535	0.77 190	0.58 381	0.17 153	0.14 240	0.17 150	0.13 117	0.15 77	0.24 379

Foundation-i1b	0.39 135	0.18 3	0.41 32	0.37 15	0.20 12	0.52 208	0.48 392	1.19 310	0.43 94	0.52 203	0.44 101	0.60 257	0.52 265	0.70 160	0.29 81	0.16 105	0.12 55	0.14 14	0.13 117	0.14 35	0.14 26

VMStereo-Base	0.39 135	0.25 149	0.47 67	0.37 15	0.22 31	0.39 67	0.33 170	0.72 87	0.87 277	0.43 136	0.69 222	0.60 257	0.33 96	0.76 187	0.37 199	0.18 203	0.14 240	0.15 51	0.12 49	0.17 150	0.18 180

FSD					0.52 503	0.54 235	0.58 476	0.71 79	0.54 143	0.54 210	0.53 155	0.60 257	0.52 265	0.58 107	0.56 371	0.51 643	0.48 659	0.50 639	0.49 647	0.50 616

AIO-test1	0.61 325	0.27 208	0.68 221	0.68 529	1.02 654	0.79 403	0.36 220	1.59 423	1.35 539	0.59 232	0.89 288	0.60 257	0.49 234	1.20 347	0.36 185	0.18 203	0.17 385	0.23 396	0.25 491	0.18 201	0.26 425

RSM++	0.40 141	0.26 177	0.55 125	0.51 263	0.27 125	0.49 163	0.41 292	0.83 142	0.52 136	0.39 116	0.47 119	0.60 257	0.34 105	1.02 287	0.31 116	0.16 105	0.13 149	0.17 150	0.15 192	0.18 201	0.15 64

ADStereo(finetuned)	0.62 328	0.26 177	1.59 556	0.45 145	0.25 86	0.49 163	0.36 220	1.18 305	1.35 539	1.16 410	1.04 341	0.60 257	1.18 573	0.85 225	0.57 376	0.17 153	0.14 240	0.17 150	0.13 117	0.19 241	0.24 379

dd	0.62 328	0.51 549	1.17 481	0.56 367	0.33 288	0.74 372	0.46 368	1.03 228	1.40 565	0.80 284	0.87 280	0.60 257	0.57 302	1.02 287	0.86 480	0.28 519	0.18 419	0.26 483	0.19 326	0.35 548	0.27 446

MIPNet	0.60 319	0.31 330	1.07 440	0.51 263	0.34 312	0.68 341	0.40 278	1.67 435	1.14 415	1.11 379	0.93 295	0.60 257	0.78 405	0.77 190	0.58 381	0.18 203	0.14 240	0.19 227	0.16 236	0.18 201	0.21 292

DCANet	0.58 295	0.26 177	1.15 466	0.45 145	0.25 86	0.49 163	0.36 220	1.18 305	1.35 539	1.15 406	1.04 341	0.60 257	0.91 472	0.84 221	0.58 381	0.17 153	0.14 240	0.17 150	0.13 117	0.19 241	0.25 403

TestStereo_HL2	0.55 250	0.30 297	0.83 316	0.44 126	0.33 288	0.58 272	0.34 187	1.12 272	0.99 336	0.84 302	0.95 300	0.61 266	0.52 265	1.60 449	0.53 350	0.20 304	0.14 240	0.16 97	0.14 166	0.19 241	0.20 258

GGDA	0.53 239	0.28 232	0.76 269	0.44 126	0.30 209	0.57 258	0.33 170	1.09 258	1.02 348	0.83 295	0.93 295	0.61 266	0.52 265	1.37 384	0.52 339	0.18 203	0.13 149	0.16 97	0.15 192	0.19 241	0.20 258

MM-Stereo_test3	0.53 239	0.26 177	0.60 159	0.56 367	0.73 593	0.49 163	0.53 432	1.31 352	1.08 376	0.64 249	0.97 311	0.61 266	0.42 160	0.82 208	0.40 234	0.21 342	0.18 419	0.20 278	0.16 236	0.19 241	0.21 292

HART	0.48 215	0.24 109	0.63 181	0.52 291	0.27 125	0.41 83	0.29 119	1.32 356	0.54 143	0.59 232	1.47 526	0.61 266	0.34 105	1.09 313	0.32 130	0.16 105	0.14 240	0.19 227	0.14 166	0.19 241	0.18 180

tg	0.54 245	0.25 149	0.70 232	0.52 291	0.31 233	0.89 451	0.29 119	1.12 272	0.98 327	0.85 305	1.03 335	0.62 270	0.42 160	1.37 384	0.41 245	0.17 153	0.13 149	0.22 358	0.21 406	0.17 150	0.17 155

RAFT+CT+SA	0.63 338	0.30 297	0.73 252	0.69 542	0.37 359	0.40 71	0.55 457	1.93 523	1.04 361	0.72 269	1.23 434	0.62 270	0.69 375	1.69 466	0.42 258	0.19 252	0.13 149	0.22 358	0.22 434	0.21 350	0.19 225

IPLGR_C	0.67 359	0.38 483	1.20 491	0.60 431	0.50 488	0.75 378	0.48 392	1.28 345	1.13 409	1.42 550	1.57 561	0.62 270	0.48 215	0.85 225	0.80 470	0.24 428	0.15 318	0.19 227	0.16 236	0.19 241	0.29 477

ACRE	0.66 348	0.37 465	1.27 510	0.60 431	0.50 488	0.74 372	0.47 381	1.26 337	1.10 388	1.40 544	1.56 557	0.62 270	0.46 199	0.88 237	0.78 457	0.24 428	0.15 318	0.19 227	0.16 236	0.19 241	0.29 477

raftrobust	0.55 250	0.27 208	0.63 181	0.68 529	0.69 586	0.50 184	0.34 187	1.08 251	0.97 324	1.32 501	0.88 285	0.62 270	0.80 420	0.82 208	0.44 269	0.20 304	0.16 355	0.16 97	0.14 166	0.15 77	0.18 180

HLF11	0.58 295	0.28 232	1.29 516	0.43 104	0.36 345	0.50 184	0.28 107	1.33 358	1.07 372	0.69 262	0.91 291	0.63 275	0.52 265	1.55 433	0.66 422	0.18 203	0.14 240	0.16 97	0.13 117	0.17 150	0.21 292

Foundation-i1a	0.40 141	0.19 12	0.42 37	0.36 8	0.20 12	0.51 197	0.46 368	1.17 304	0.49 123	0.57 226	0.46 115	0.63 275	0.56 295	0.82 208	0.30 97	0.15 70	0.12 55	0.14 14	0.12 49	0.13 7	0.16 121

Foundation-i1	0.43 171	0.19 12	0.39 15	0.44 126	0.37 359	0.54 235	0.47 381	1.46 385	0.59 171	0.58 228	0.54 166	0.63 275	0.48 215	0.71 165	0.35 167	0.16 105	0.13 149	0.15 51	0.14 166	0.15 77	0.15 64

FACV-RUCA	0.66 348	0.36 444	0.89 356	0.63 469	0.65 568	0.84 436	0.41 292	1.67 435	1.11 395	0.91 320	1.14 395	0.63 275	0.77 398	0.84 221	0.54 360	0.28 519	0.19 440	0.47 634	0.22 434	0.36 552	0.29 477

RCA-Stereo	0.52 237	0.26 177	0.66 209	0.49 223	0.33 288	0.54 235	0.44 343	1.20 315	1.41 569	0.69 262	1.06 348	0.63 275	0.79 413	0.62 128	0.35 167	0.17 153	0.12 55	0.17 150	0.14 166	0.16 111	0.16 121

s12784h	0.55 250	0.22 56	0.49 82	0.43 104	0.19 5	1.00 492	0.34 187	1.40 374	1.30 522	0.84 302	0.93 295	0.63 275	0.52 265	1.48 422	0.47 300	0.15 70	0.12 55	0.17 150	0.11 11	0.19 241	0.13 3

CIPLG	0.67 359	0.37 465	1.17 481	0.60 431	0.51 497	0.75 378	0.48 392	1.26 337	1.11 395	1.43 554	1.58 563	0.64 281	0.48 215	0.94 256	0.78 457	0.24 428	0.15 318	0.19 227	0.16 236	0.19 241	0.29 477

S0	0.56 266	0.27 208	0.79 287	0.51 263	0.36 345	1.13 522	0.68 521	0.97 199	0.61 183	0.78 280	1.36 491	0.65 282	0.54 281	0.73 172	0.41 245	0.28 519	0.25 548	0.29 525	0.26 508	0.20 298	0.22 327

rvit_0105_6	0.56 266	0.38 483	1.13 459	0.67 518	0.38 375	0.50 184	0.51 415	0.88 176	1.33 534	0.54 210	0.56 179	0.65 282	0.57 302	0.97 270	0.46 290	0.32 556	0.31 592	0.28 513	0.25 491	0.29 495	0.23 353

RSM	0.40 141	0.25 149	0.53 114	0.50 246	0.27 125	0.46 127	0.40 278	0.94 196	0.49 123	0.42 134	0.44 101	0.65 282	0.33 96	1.07 305	0.32 130	0.15 70	0.13 149	0.17 150	0.14 166	0.17 150	0.15 64

TestStereo1	0.66 348	0.29 265	0.95 392	0.82 611	0.32 268	0.47 140	0.43 323	1.52 399	1.22 468	0.99 342	1.32 471	0.65 282	0.76 394	1.78 478	0.44 269	0.20 304	0.16 355	0.22 358	0.19 326	0.21 350	0.20 258

SA-5K	0.66 348	0.29 265	0.95 392	0.82 611	0.32 268	0.47 140	0.43 323	1.52 399	1.22 468	0.99 342	1.32 471	0.65 282	0.76 394	1.78 478	0.44 269	0.20 304	0.16 355	0.22 358	0.19 326	0.21 350	0.20 258

CroCo-Stereo	0.42 164	0.33 373	0.83 316	0.59 423	0.28 164	0.26 15	0.33 170	1.22 322	0.85 271	0.43 136	0.49 131	0.65 282	0.46 199	0.40 20	0.36 185	0.19 252	0.15 318	0.16 97	0.14 166	0.20 298	0.17 155
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
Anonymous3	0.64 341	0.47 531	1.31 518	0.59 423	0.50 488	0.93 470	0.69 525	1.11 270	0.83 264	0.74 273	0.89 288	0.65 282	0.68 371	1.08 308	0.54 360	0.40 605	0.31 592	0.26 483	0.26 508	0.31 517	0.30 495

rafts_anoy	0.55 250	0.32 351	0.66 209	0.72 564	0.61 555	0.53 218	0.40 278	1.24 331	1.06 369	0.85 305	0.83 268	0.67 289	0.53 273	0.77 190	0.55 365	0.20 304	0.15 318	0.25 462	0.26 508	0.22 372	0.21 292

GES	0.70 385	0.37 465	1.05 433	0.62 457	0.38 375	0.94 474	0.57 470	2.37 625	0.92 295	1.05 364	1.12 378	0.67 289	0.77 398	1.02 287	0.65 417	0.28 519	0.20 457	0.20 278	0.20 362	0.22 372	0.31 505

RT-Monster	0.47 206	0.24 109	0.54 120	0.46 160	0.40 402	0.51 197	0.27 97	0.97 199	1.02 348	0.89 316	0.87 280	0.68 291	0.41 150	0.70 160	0.41 245	0.16 105	0.14 240	0.15 51	0.13 117	0.14 35	0.22 327

Lsterematch	0.54 245	0.26 177	0.72 237	0.47 181	0.26 110	0.70 355	0.31 140	0.84 151	1.14 415	0.97 337	1.28 458	0.68 291	0.51 255	0.90 245	0.75 446	0.22 379	0.12 55	0.19 227	0.16 236	0.19 241	0.26 425

EGLCR-Stereo	0.41 148	0.24 109	0.59 147	0.45 145	0.27 125	0.54 235	0.22 38	1.23 329	0.56 156	0.44 142	0.43 91	0.68 291	0.29 58	0.89 242	0.34 156	0.17 153	0.12 55	0.20 278	0.17 271	0.17 150	0.18 180

AnonymousM	0.63 338	1.14 654	0.43 42	0.46 160	0.32 268	0.43 104	0.46 368	1.27 341	0.78 239	1.00 346	0.66 210	0.68 291	0.45 189	0.61 123	0.46 290	0.21 342	0.16 355	1.84 690	0.98 685	0.15 77	0.15 64

TestStereo	0.65 345	0.42 510	0.83 316	0.52 291	0.27 125	0.57 258	0.44 343	1.07 246	0.92 295	0.85 305	1.01 324	0.68 291	0.56 295	3.22 590	0.47 300	0.23 406	0.15 318	0.24 422	0.18 300	0.28 478	0.18 180

DIP-Stereo	0.64 341	0.32 351	0.91 371	0.49 223	0.36 345	0.91 458	0.33 170	2.51 647	0.77 234	1.25 463	1.00 322	0.68 291	0.51 255	0.92 251	0.65 417	0.19 252	0.15 318	0.21 320	0.17 271	0.19 241	0.22 327
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
SMOE	0.55 250	0.28 232	0.79 287	0.51 263	0.23 44	0.93 470	0.63 507	0.97 199	0.88 281	0.75 275	1.22 425	0.69 297	0.66 363	0.58 107	0.45 283	0.29 536	0.16 355	0.37 599	0.19 326	0.23 397	0.22 327

SME	0.68 373	0.35 431	0.77 275	0.70 552	0.25 86	1.22 546	0.44 343	1.35 362	1.16 430	0.94 329	1.13 389	0.69 297	0.74 387	1.88 497	0.59 391	0.20 304	0.21 475	0.23 396	0.24 481	0.25 441	0.22 327

AE-Stereo	0.58 295	0.29 265	0.81 297	0.62 457	0.41 423	0.69 351	0.46 368	2.49 644	1.25 485	0.49 177	0.77 250	0.69 297	0.46 199	0.61 123	0.42 258	0.17 153	0.16 355	0.21 320	0.20 362	0.19 241	0.18 180

SA	0.69 383	0.31 330	0.97 402	0.64 484	0.30 209	0.56 253	0.38 247	1.84 490	1.35 539	0.99 342	1.37 493	0.69 297	0.94 485	1.88 497	0.43 264	0.20 304	0.16 355	0.25 462	0.23 466	0.22 372	0.19 225

DN-CSS_ROB	0.67 359	0.36 444	1.36 529	0.59 423	0.41 423	0.54 235	0.45 362	1.30 348	0.95 314	1.05 364	1.47 526	0.69 297	0.64 352	1.80 485	0.60 395	0.19 252	0.15 318	0.25 462	0.23 466	0.22 372	0.23 353

DFGA-Net	0.77 424	0.47 531	1.75 569	0.55 345	0.46 463	0.83 427	0.44 343	1.38 369	1.10 388	1.05 364	1.20 416	0.70 302	0.58 319	2.27 541	1.31 564	0.19 252	0.17 385	0.24 422	0.24 481	0.28 478	0.30 495

11t1	0.57 283	0.30 297	0.84 329	0.54 329	0.30 209	0.83 427	0.41 292	1.34 361	0.79 248	0.88 313	0.82 267	0.70 302	0.70 378	0.96 266	0.67 426	0.21 342	0.21 475	0.20 278	0.16 236	0.21 350	0.26 425

test_4	0.55 250	0.23 79	0.67 214	0.56 367	0.32 268	0.71 359	0.39 265	0.83 142	0.72 219	0.93 326	1.87 614	0.70 302	0.41 150	1.21 348	0.39 217	0.16 105	0.13 149	0.21 320	0.23 466	0.20 298	0.18 180

UDGNet	0.75 410	1.23 661	0.99 411	0.82 611	0.42 434	0.76 384	0.38 247	0.98 207	1.37 553	0.83 295	0.88 285	0.70 302	0.60 333	1.25 353	0.57 376	0.57 652	0.19 440	1.03 680	0.26 508	0.79 658	0.35 542

IPLGR	0.62 328	0.28 232	1.32 521	0.50 246	0.29 185	0.65 325	0.34 187	1.47 390	1.19 448	1.21 445	1.07 352	0.70 302	0.65 357	1.05 297	0.55 365	0.18 203	0.15 318	0.20 278	0.17 271	0.21 350	0.20 258

HHNet	0.64 341	0.28 232	0.69 226	0.45 145	0.46 463	0.50 184	0.57 470	1.13 278	1.03 355	1.26 475	2.21 637	0.70 302	0.59 325	1.10 319	0.51 331	0.21 342	0.13 149	0.23 396	0.19 326	0.20 298	0.31 505

raft+_RVC	0.56 266	0.29 265	0.61 168	0.65 491	0.56 531	0.53 218	0.53 432	1.40 374	1.02 348	0.78 280	1.04 341	0.70 302	0.55 286	1.00 279	0.49 323	0.18 203	0.16 355	0.19 227	0.19 326	0.18 201	0.17 155

DNS	0.43 171	0.28 232	0.73 252	0.51 263	0.30 209	0.57 258	0.25 76	1.09 258	0.68 207	0.65 252	0.55 172	0.71 309	0.38 137	0.46 48	0.30 97	0.24 428	0.16 355	0.15 51	0.15 192	0.22 372	0.25 403

model_zeroshot	0.53 239	0.31 330	1.00 416	0.57 389	0.39 387	0.74 372	0.39 265	1.38 369	0.67 204	0.88 313	0.85 273	0.71 309	0.37 129	0.77 190	0.39 217	0.21 342	0.17 385	0.19 227	0.17 271	0.17 150	0.22 327

CroCo-Stereo Lap2	0.46 194	0.37 465	0.87 347	0.62 457	0.79 618	0.28 22	0.35 203	0.81 134	0.73 220	0.39 116	0.54 166	0.71 309	0.54 281	0.60 119	0.48 310	0.18 203	0.18 419	0.19 227	0.16 236	0.21 350	0.21 292

rvit_0105_4	0.58 295	0.40 498	1.19 487	0.68 529	0.38 375	0.53 218	0.55 457	0.93 185	1.27 498	0.56 223	0.61 192	0.72 312	0.63 345	1.01 283	0.47 300	0.33 563	0.33 611	0.29 525	0.25 491	0.29 495	0.26 425

Weightmod	0.56 266	0.29 265	0.64 195	0.42 85	0.33 288	0.85 442	0.40 278	0.93 185	0.64 196	0.73 271	1.43 515	0.73 313	0.59 325	1.65 458	0.44 269	0.19 252	0.28 572	0.20 278	0.18 300	0.17 150	0.17 155

TestStereo-Hl	0.56 266	0.30 297	0.74 259	0.43 104	0.30 209	0.63 307	0.47 381	1.22 322	1.02 348	0.90 318	0.88 285	0.73 313	0.66 363	1.42 404	0.46 290	0.17 153	0.14 240	0.17 150	0.15 192	0.19 241	0.19 225

raft_robust	0.71 391	0.32 351	0.75 265	0.54 329	0.28 164	0.54 235	0.35 203	1.54 405	1.24 477	1.18 425	1.07 352	0.73 313	0.53 273	3.65 599	0.40 234	0.19 252	0.16 355	0.20 278	0.22 434	0.21 350	0.19 225

MyStereo04	0.71 391	0.30 297	1.28 513	0.58 404	0.48 476	0.59 278	0.78 548	1.74 465	1.49 599	0.94 329	0.91 291	0.74 316	0.86 448	1.59 444	0.69 431	0.18 203	0.18 419	0.24 422	0.21 406	0.23 397	0.23 353

LMCR-Stereo	0.87 486	0.50 545	0.99 411	0.80 604	0.43 439	1.32 559	0.55 457	2.79 669	1.03 355	1.55 586	1.49 530	0.74 316	1.01 518	1.76 474	0.99 519	0.30 545	0.17 385	0.22 358	0.18 300	0.31 517	0.22 327

RAFT-Stereo-weight	0.49 220	0.26 177	0.58 141	0.49 223	0.28 164	0.61 293	0.34 187	1.16 300	1.11 395	1.06 370	0.79 256	0.75 318	0.28 55	0.79 201	0.42 258	0.16 105	0.13 149	0.17 150	0.15 192	0.16 111	0.18 180

DN	0.45 183	0.25 149	0.59 147	0.51 263	0.44 449	0.59 278	0.31 140	0.97 199	0.90 288	0.47 157	0.54 166	0.76 319	0.35 114	0.66 148	0.37 199	0.25 452	0.18 419	0.20 278	0.16 236	0.21 350	0.23 353

4D-IteraStereo	0.50 229	0.26 177	0.84 329	0.51 263	0.49 483	0.64 319	0.31 140	0.91 183	1.02 348	1.05 364	0.72 236	0.76 319	0.32 90	0.69 158	0.40 234	0.18 203	0.11 22	0.23 396	0.20 362	0.19 241	0.16 121

anonymousdsp2	0.58 295	0.29 265	0.93 378	0.51 263	0.30 209	0.75 378	0.46 368	1.95 528	0.87 277	0.81 289	0.78 253	0.76 319	0.48 215	1.10 319	0.45 283	0.19 252	0.14 240	0.18 199	0.13 117	0.20 298	0.22 327

R-Stereo Train	0.60 319	0.30 297	0.72 237	0.57 389	0.37 359	0.68 341	0.52 426	1.45 383	0.78 239	1.61 598	1.50 537	0.76 319	0.53 273	0.67 153	0.51 331	0.19 252	0.16 355	0.18 199	0.15 192	0.18 201	0.19 225

RAFT-Stereo	0.60 319	0.30 297	0.72 237	0.57 389	0.37 359	0.68 341	0.52 426	1.45 383	0.78 239	1.61 598	1.50 537	0.76 319	0.53 273	0.67 153	0.51 331	0.19 252	0.16 355	0.18 199	0.15 192	0.18 201	0.19 225
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
rvit_0105_5	0.61 325	0.41 508	1.19 487	0.67 518	0.37 359	0.57 258	0.56 464	1.08 251	1.28 506	0.65 252	0.68 217	0.77 324	0.67 367	0.91 249	0.51 331	0.33 563	0.32 605	0.30 538	0.27 528	0.28 478	0.28 462

MyStereo05	0.70 385	0.29 265	1.22 496	0.58 404	0.48 476	0.62 296	0.72 536	1.52 399	1.54 605	1.17 414	0.91 291	0.77 324	0.79 413	1.45 415	0.68 430	0.17 153	0.17 385	0.24 422	0.21 406	0.23 397	0.23 353

EKT-Stereo	0.56 266	0.33 373	0.84 329	0.61 448	0.64 563	0.51 197	0.48 392	1.14 283	0.95 314	0.74 273	0.89 288	0.77 324	0.42 160	1.18 342	0.42 258	0.23 406	0.17 385	0.21 320	0.18 300	0.20 298	0.26 425

RALCasStereoNet	0.58 295	0.34 402	0.77 275	0.65 491	0.64 563	0.64 319	0.51 415	1.06 243	0.99 336	0.71 265	1.06 348	0.77 324	0.44 178	1.38 389	0.52 339	0.20 304	0.18 419	0.18 199	0.16 236	0.20 298	0.22 327

rvit_stereo_0075_2	0.66 348	0.47 531	1.21 495	0.67 518	0.66 575	0.53 218	0.48 392	1.24 331	1.17 438	0.77 278	0.91 291	0.78 328	0.59 325	1.05 297	0.63 408	0.37 593	0.28 572	0.40 616	0.31 576	0.38 564	0.34 533

iRaft-Stereo_20w	0.71 391	0.33 373	1.25 506	0.50 246	0.36 345	0.82 419	0.31 140	3.16 679	0.89 283	1.24 460	1.14 395	0.79 329	0.65 357	1.15 331	0.43 264	0.18 203	0.13 149	0.18 199	0.17 271	0.20 298	0.23 353

PFNet+	0.62 328	0.31 330	0.99 411	0.57 389	0.31 233	0.57 258	0.30 131	0.99 216	1.25 485	1.33 507	1.10 365	0.79 329	0.57 302	1.35 379	0.53 350	0.26 479	0.17 385	0.28 513	0.26 508	0.21 350	0.27 446

TestStereo_HL3	0.83 465	0.28 232	6.29 667	0.46 160	0.35 331	0.70 355	0.53 432	1.03 228	0.94 308	0.97 337	1.02 327	0.80 331	0.63 345	1.16 335	0.41 245	0.18 203	0.14 240	0.17 150	0.16 236	0.17 150	0.23 353

PSi22	0.46 194	0.26 177	0.50 92	0.47 181	0.24 57	0.46 127	0.22 38	0.83 142	1.02 348	0.47 157	0.65 204	0.80 331	0.51 255	1.44 413	0.32 130	0.15 70	0.12 55	0.14 14	0.12 49	0.20 298	0.19 225

Selective-RAFT	0.55 250	0.29 265	0.85 335	0.58 404	0.28 164	0.91 458	0.34 187	1.00 218	0.96 318	0.59 232	0.64 201	0.80 331	0.76 394	1.34 376	0.51 331	0.21 342	0.15 318	0.17 150	0.15 192	0.19 241	0.19 225

DisPM	0.68 373	0.30 297	0.85 335	0.66 504	0.35 331	0.60 285	0.44 343	1.10 268	1.10 388	1.56 588	1.10 365	0.80 331	0.58 319	2.37 551	0.46 290	0.25 452	0.14 240	0.23 396	0.21 406	0.20 298	0.26 425

DRaft	0.81 453	0.26 177	0.77 275	0.47 181	0.31 233	0.95 480	0.52 426	1.13 278	0.99 336	1.78 623	2.01 627	0.80 331	1.71 635	2.64 569	0.74 443	0.19 252	0.14 240	0.20 278	0.20 362	0.18 201	0.24 379

RE-Stereo	0.82 456	0.33 373	0.84 329	0.65 491	0.31 233	0.63 307	0.44 343	1.35 362	0.93 302	1.30 492	1.02 327	0.80 331	0.57 302	5.34 637	0.55 365	0.26 479	0.14 240	0.24 422	0.20 362	0.20 298	0.31 505

TVStereo	0.82 456	0.33 373	0.84 329	0.65 491	0.31 233	0.63 307	0.44 343	1.35 362	0.93 302	1.30 492	1.02 327	0.80 331	0.57 302	5.34 637	0.55 365	0.26 479	0.14 240	0.24 422	0.20 362	0.20 298	0.31 505

RAFT-Stereo + iAFF	0.56 266	0.28 232	0.81 297	0.45 145	0.25 86	0.40 71	0.34 187	1.12 272	1.13 409	1.35 521	1.58 563	0.80 331	0.67 367	0.71 165	0.43 264	0.14 38	0.11 22	0.18 199	0.17 271	0.18 201	0.16 121

MSKI-zero shot	0.56 266	0.30 297	0.61 168	0.55 345	0.28 164	0.68 341	0.28 107	1.25 335	0.68 207	0.92 323	1.33 477	0.81 339	0.33 96	1.94 503	0.36 185	0.18 203	0.13 149	0.17 150	0.13 117	0.16 111	0.19 225

NF-Stereo	0.82 456	0.33 373	0.83 316	0.65 491	0.31 233	0.63 307	0.43 323	1.35 362	0.93 302	1.30 492	1.02 327	0.81 339	0.57 302	5.37 639	0.55 365	0.26 479	0.14 240	0.24 422	0.20 362	0.20 298	0.30 495

OCTAStereo	0.82 456	0.33 373	0.83 316	0.65 491	0.31 233	0.62 296	0.44 343	1.35 362	0.93 302	1.30 492	1.02 327	0.81 339	0.57 302	5.32 634	0.55 365	0.26 479	0.14 240	0.24 422	0.20 362	0.20 298	0.30 495

PSM-AAD	0.80 444	0.29 265	0.58 141	0.58 404	0.29 185	0.76 384	1.19 634	1.08 251	0.94 308	1.65 607	1.58 563	0.81 339	2.12 662	1.67 460	0.44 269	0.19 252	0.14 240	0.38 605	0.32 584	0.22 372	0.68 647

CRE-IMP	0.57 283	0.32 351	0.82 306	0.54 329	0.29 185	0.77 393	0.25 76	1.19 310	0.79 248	1.09 376	0.95 300	0.81 339	0.57 302	1.11 322	0.57 376	0.22 379	0.14 240	0.23 396	0.19 326	0.28 478	0.24 379

SFCPSM	0.74 406	0.30 297	1.06 435	0.52 291	0.39 387	1.36 568	0.64 510	2.42 631	1.11 395	1.18 425	1.21 423	0.81 339	0.78 405	1.08 308	0.57 376	0.22 379	0.17 385	0.22 358	0.24 481	0.23 397	0.21 292

FE-Mocha	0.52 237	0.32 351	0.98 406	0.51 263	0.37 359	0.46 127	0.22 38	1.71 456	0.56 156	1.02 355	1.10 365	0.82 345	0.41 150	0.58 107	0.32 130	0.19 252	0.13 149	0.21 320	0.21 406	0.17 150	0.19 225

rvit_0105_3	0.66 348	0.47 531	1.27 510	0.74 578	0.40 402	0.63 307	0.70 532	1.22 322	1.28 506	0.83 295	0.71 233	0.82 345	0.72 385	0.93 254	0.58 381	0.37 593	0.34 615	0.34 578	0.32 584	0.28 478	0.31 505

StereoVision	0.67 359	0.37 465	1.02 422	0.60 431	0.41 423	0.50 184	0.41 292	1.32 356	0.96 318	0.73 271	2.48 652	0.82 345	0.57 302	1.06 302	0.50 327	0.26 479	0.28 572	0.29 525	0.28 539	0.37 558	0.22 327

Patchmatch Stereo++	0.57 283	0.33 373	0.82 306	0.52 291	0.27 125	0.63 307	0.28 107	1.14 283	0.73 220	1.13 390	0.96 303	0.82 345	0.60 333	1.40 395	0.52 339	0.23 406	0.14 240	0.24 422	0.20 362	0.27 462	0.20 258
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.56 266	0.33 373	0.81 297	0.52 291	0.27 125	0.63 307	0.41 292	1.14 283	0.73 220	1.13 390	0.96 303	0.82 345	0.60 333	1.09 313	0.52 339	0.23 406	0.14 240	0.24 422	0.20 362	0.27 462	0.20 258

ROB_FTStereo_v2	0.57 283	0.33 373	0.81 297	0.52 291	0.27 125	0.62 296	0.42 304	1.14 283	0.73 220	1.13 390	0.97 311	0.82 345	0.60 333	1.15 331	0.53 350	0.23 406	0.14 240	0.24 422	0.20 362	0.27 462	0.20 258

ROB_FTStereo	0.56 266	0.33 373	0.82 306	0.52 291	0.27 125	0.62 296	0.25 76	1.14 283	0.74 227	1.13 390	0.96 303	0.82 345	0.60 333	1.18 342	0.52 339	0.23 406	0.14 240	0.24 422	0.20 362	0.27 462	0.20 258

HUI-Stereo	0.54 245	0.33 373	0.81 297	0.52 291	0.27 125	0.62 296	0.29 119	1.14 283	0.74 227	1.13 390	0.96 303	0.82 345	0.60 333	0.83 214	0.52 339	0.23 406	0.14 240	0.24 422	0.20 362	0.27 462	0.20 258

iGMRVC	0.58 295	0.33 373	0.81 297	0.52 291	0.27 125	0.62 296	0.38 247	1.14 283	0.73 220	1.13 390	0.97 311	0.82 345	0.59 325	1.54 432	0.53 350	0.23 406	0.14 240	0.24 422	0.20 362	0.27 462	0.20 258

iRAFT	0.57 283	0.33 373	0.82 306	0.52 291	0.27 125	0.63 307	0.28 107	1.14 283	0.73 220	1.13 390	0.96 303	0.82 345	0.60 333	1.40 395	0.52 339	0.23 406	0.14 240	0.24 422	0.20 362	0.27 462	0.20 258

mmm	0.68 373	0.37 465	0.91 371	0.54 329	0.34 312	0.86 444	0.58 476	1.72 460	1.02 348	1.13 390	1.41 510	0.83 355	0.78 405	0.95 265	0.67 426	0.22 379	0.20 457	0.29 525	0.26 508	0.27 462	0.27 446

x	0.59 309	0.34 402	0.79 287	0.51 263	0.32 268	0.69 351	0.46 368	1.64 431	0.97 324	0.86 310	0.86 277	0.83 355	0.74 387	0.75 184	0.70 434	0.21 342	0.22 496	0.22 358	0.20 362	0.21 350	0.24 379

PSM-softLoss	0.80 444	0.33 373	0.89 356	0.63 469	0.32 268	0.55 242	0.40 278	1.26 337	0.78 239	1.25 463	1.07 352	0.83 355	0.51 255	5.33 635	0.61 398	0.25 452	0.15 318	0.25 462	0.22 434	0.20 298	0.26 425

KMStereo	0.80 444	0.33 373	0.89 356	0.63 469	0.32 268	0.55 242	0.40 278	1.26 337	0.78 239	1.25 463	1.07 352	0.83 355	0.51 255	5.33 635	0.61 398	0.25 452	0.15 318	0.25 462	0.22 434	0.20 298	0.26 425

DeepStereo_RVC	0.57 283	0.31 330	0.78 283	0.53 314	0.30 209	0.57 258	0.32 160	1.11 270	0.80 254	1.17 414	0.94 299	0.83 355	0.93 482	1.01 283	0.61 398	0.23 406	0.14 240	0.21 320	0.19 326	0.24 428	0.26 425

test-1	0.56 266	0.28 232	1.13 459	0.58 404	0.34 312	0.60 285	0.38 247	1.56 412	0.98 327	0.80 284	1.02 327	0.83 355	0.52 265	0.64 141	0.46 290	0.17 153	0.16 355	0.20 278	0.17 271	0.20 298	0.26 425

RAFT-IKP	0.57 283	0.33 373	0.82 306	0.52 291	0.27 125	0.57 258	0.35 203	1.14 283	0.73 220	1.13 390	0.96 303	0.83 355	0.61 343	1.26 356	0.53 350	0.23 406	0.14 240	0.24 422	0.20 362	0.27 462	0.20 258

Hybrid-DGEV-03	0.67 359	0.29 265	0.69 226	0.55 345	0.36 345	0.73 368	0.38 247	1.09 258	1.18 445	1.74 617	2.49 654	0.84 362	0.56 295	0.99 274	0.47 300	0.19 252	0.12 55	0.22 358	0.19 326	0.17 150	0.17 155

DStereoRT	1.52 607	0.36 444	3.37 643	0.69 542	0.54 518	2.05 641	0.59 483	1.85 497	1.21 459	1.38 534	1.46 523	0.84 362	1.27 584	6.33 664	1.07 533	0.24 428	0.19 440	4.29 718	2.08 710	0.25 441	0.39 563

RAFT-345	0.86 482	0.26 177	0.73 252	0.53 314	0.28 164	0.53 218	0.41 292	0.85 157	1.31 529	1.33 507	2.32 642	0.85 364	0.53 273	5.69 643	0.48 310	0.19 252	0.14 240	0.22 358	0.17 271	0.17 150	0.17 155

test_sample4	0.74 406	0.36 444	1.09 447	0.55 345	0.32 268	0.92 465	0.51 415	2.14 576	1.25 485	1.22 453	1.22 425	0.86 365	0.82 427	1.29 363	0.76 451	0.26 479	0.21 475	0.26 483	0.26 508	0.27 462	0.28 462

Sa-1000	0.76 418	0.30 297	0.92 374	0.62 457	0.31 233	0.78 394	0.37 235	2.00 542	1.38 555	1.30 492	2.04 628	0.86 365	0.74 387	1.87 491	0.40 234	0.19 252	0.14 240	0.25 462	0.24 481	0.21 350	0.19 225

CASS	0.67 359	0.36 444	0.84 329	0.57 389	0.28 164	0.82 419	0.43 323	1.62 430	0.92 295	1.39 538	1.28 458	0.87 367	0.84 435	0.88 237	0.59 391	0.36 590	0.19 440	0.26 483	0.22 434	0.29 495	0.43 585
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DCRE	0.85 478	0.28 232	0.76 269	0.60 431	0.49 483	0.59 278	0.53 432	1.04 236	0.92 295	0.80 284	7.34 699	0.87 367	0.57 302	0.78 199	0.43 264	0.16 105	0.17 385	0.19 227	0.17 271	0.18 201	0.22 327

HBP-ISP	1.00 529	0.60 578	0.85 335	0.64 484	0.48 476	1.63 602	0.77 545	2.24 603	1.30 522	1.33 507	1.53 547	0.87 367	0.99 508	3.26 592	0.76 451	0.46 629	0.44 650	0.54 648	0.48 644	0.48 610	0.42 581

test-3	0.56 266	0.24 109	0.82 306	0.50 246	0.29 185	0.57 258	0.34 187	1.09 258	1.03 355	1.33 507	0.69 222	0.87 367	0.45 189	1.68 462	0.39 217	0.17 153	0.12 55	0.20 278	0.17 271	0.17 150	0.16 121

test_1	0.56 266	0.24 109	0.82 306	0.50 246	0.29 185	0.57 258	0.34 187	1.09 258	1.03 355	1.28 486	0.69 222	0.87 367	0.45 189	1.67 460	0.39 217	0.17 153	0.12 55	0.20 278	0.17 271	0.17 150	0.16 121

TRStereo	0.67 359	0.71 613	1.06 435	0.77 597	0.68 583	0.53 218	0.38 247	2.52 648	0.96 318	0.81 289	0.84 270	0.87 367	0.39 142	1.16 335	0.46 290	0.24 428	0.17 385	0.23 396	0.24 481	0.18 201	0.20 258

test_sample5	0.75 410	0.36 444	1.04 428	0.55 345	0.31 233	0.84 436	0.53 432	2.12 566	1.23 473	1.18 425	1.30 464	0.88 373	0.86 448	1.37 384	0.76 451	0.26 479	0.22 496	0.27 497	0.28 539	0.28 478	0.29 477

test_sample3	0.73 402	0.35 431	1.06 435	0.55 345	0.32 268	0.97 489	0.51 415	2.12 566	1.25 485	1.16 410	1.17 407	0.88 373	0.78 405	1.27 359	0.79 463	0.26 479	0.21 475	0.25 462	0.25 491	0.26 456	0.27 446

DualNet	0.75 410	0.36 444	1.04 428	0.55 345	0.31 233	0.84 436	0.53 432	2.12 566	1.23 473	1.21 445	1.40 505	0.88 373	0.86 448	1.37 384	0.76 451	0.26 479	0.22 496	0.27 497	0.28 539	0.28 478	0.29 477

GMOStereo	0.55 250	0.28 232	0.72 237	0.52 291	0.30 209	0.53 218	0.43 323	1.02 219	0.98 327	1.44 557	1.14 395	0.88 373	0.57 302	0.62 128	0.39 217	0.16 105	0.14 240	0.24 422	0.22 434	0.20 298	0.18 180

error version	0.55 250	0.28 232	0.72 237	0.52 291	0.30 209	0.53 218	0.43 323	1.02 219	0.98 327	1.44 557	1.14 395	0.88 373	0.57 302	0.62 128	0.39 217	0.16 105	0.14 240	0.24 422	0.22 434	0.20 298	0.18 180

test-v	0.55 250	0.28 232	0.72 237	0.52 291	0.30 209	0.53 218	0.43 323	1.02 219	0.98 327	1.44 557	1.14 395	0.88 373	0.57 302	0.62 128	0.39 217	0.16 105	0.14 240	0.24 422	0.22 434	0.20 298	0.18 180

test-2	0.55 250	0.28 232	0.72 237	0.52 291	0.30 209	0.53 218	0.43 323	1.02 219	0.98 327	1.44 557	1.14 395	0.88 373	0.57 302	0.62 128	0.39 217	0.16 105	0.14 240	0.24 422	0.22 434	0.20 298	0.18 180

ICVP	0.66 348	0.35 431	0.71 235	0.63 469	0.41 423	0.85 442	0.56 464	1.78 473	0.96 318	0.92 323	1.24 439	0.88 373	0.75 393	0.76 187	0.93 504	0.31 548	0.22 496	0.22 358	0.21 406	0.24 428	0.28 462
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RALAANet	0.62 328	0.37 465	0.97 402	0.66 504	0.50 488	0.67 337	0.31 140	1.27 341	1.09 384	1.11 379	1.17 407	0.88 373	0.46 199	1.27 359	0.45 283	0.20 304	0.15 318	0.21 320	0.18 300	0.27 462	0.19 225

MyStereo8	0.70 385	0.32 351	1.24 503	0.63 469	0.53 511	0.90 455	0.34 187	1.60 425	1.35 539	1.20 438	1.31 466	0.89 382	0.64 352	0.77 190	1.02 527	0.18 203	0.15 318	0.20 278	0.18 300	0.22 372	0.30 495

test_xeample	1.55 610	0.31 330	0.94 386	0.54 329	0.31 233	0.94 474	0.58 476	2.40 629	1.40 565	1.29 490	1.55 551	0.89 382	0.88 463	1.72 469	15.94 715	0.22 379	0.22 496	0.22 358	0.21 406	0.23 397	0.25 403

test_sample6	0.77 424	0.36 444	1.07 440	0.56 367	0.31 233	0.82 419	0.56 464	2.12 566	1.24 477	1.21 445	1.40 505	0.90 384	0.90 469	1.45 415	0.87 485	0.28 519	0.23 525	0.28 513	0.29 558	0.28 478	0.30 495

GwcNet-ADL	0.67 359	0.33 373	0.90 366	0.58 404	0.41 423	0.60 285	0.59 483	1.55 408	1.28 506	1.11 379	1.13 389	0.90 384	0.59 325	1.11 322	0.91 497	0.28 519	0.18 419	0.18 199	0.18 300	0.25 441	0.33 522

GANet-ADL	0.63 338	0.38 483	0.82 306	0.67 518	0.41 423	0.68 341	0.51 415	1.64 431	1.16 430	0.98 339	1.10 365	0.90 384	0.58 319	0.81 206	0.63 408	0.27 500	0.18 419	0.18 199	0.16 236	0.23 397	0.27 446

NRIStereo	0.62 328	0.31 330	0.78 283	0.56 367	0.28 164	0.63 307	0.33 170	1.16 300	0.92 295	1.15 406	0.87 280	0.90 384	0.58 319	2.24 538	0.56 371	0.22 379	0.14 240	0.21 320	0.19 326	0.22 372	0.18 180

Reg-Stereo(zero)	0.46 194	0.23 79	0.50 92	0.45 145	0.25 86	0.41 83	0.27 97	0.80 129	1.12 403	0.93 326	0.79 256	0.91 388	0.46 199	0.74 176	0.44 269	0.15 70	0.13 149	0.15 51	0.12 49	0.15 77	0.18 180

WCG-NET（raft）	0.46 194	0.23 79	0.59 147	0.42 85	0.24 57	0.50 184	0.35 203	0.76 113	1.10 388	0.72 269	0.76 246	0.91 388	0.50 245	0.88 237	0.40 234	0.16 105	0.13 149	0.15 51	0.14 166	0.15 77	0.17 155

test_sample1	0.67 359	0.32 351	0.90 366	0.54 329	0.33 288	0.76 384	0.48 392	1.75 467	1.06 369	0.95 332	0.99 317	0.91 388	1.10 550	1.25 353	0.79 463	0.22 379	0.19 440	0.21 320	0.20 362	0.21 350	0.25 403

CoDeX	0.78 429	0.31 330	1.04 428	0.56 367	0.37 359	1.13 522	0.60 492	2.77 666	1.29 518	1.17 414	1.26 443	0.91 388	0.87 457	1.42 404	0.74 443	0.21 342	0.16 355	0.21 320	0.18 300	0.21 350	0.21 292

LL-Strereo2	0.56 266	0.36 444	0.77 275	0.56 367	0.40 402	0.68 341	0.37 235	1.21 320	0.83 264	0.96 335	0.79 256	0.91 388	0.41 150	1.08 308	0.48 310	0.18 203	0.17 385	0.29 525	0.25 491	0.22 372	0.19 225

Prome-Stereo	0.76 418	0.29 265	0.57 138	0.58 404	0.33 288	0.58 272	0.94 599	0.98 207	0.92 295	1.46 566	2.45 650	0.91 388	1.38 601	1.60 449	0.44 269	0.19 252	0.13 149	0.19 227	0.18 300	0.20 298	0.87 664

FADNet_RVC	0.88 490	0.56 569	2.15 601	0.57 389	0.43 439	1.17 540	0.46 368	1.68 439	1.12 403	0.91 320	1.24 439	0.91 388	0.94 485	2.22 535	1.20 547	0.28 519	0.22 496	0.32 557	0.28 539	0.46 604	0.42 581

HITNet	0.71 391	0.42 510	1.07 440	0.52 291	0.25 86	1.05 502	0.48 392	2.12 566	1.08 376	1.21 445	1.23 434	0.91 388	0.84 435	0.90 245	0.91 497	0.17 153	0.12 55	0.21 320	0.17 271	0.29 495	0.18 180
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
test_3	0.57 283	0.24 109	0.87 347	0.55 345	0.30 209	0.60 285	0.40 278	1.07 246	1.08 376	1.20 438	0.68 217	0.92 396	0.43 168	1.68 462	0.40 234	0.16 105	0.13 149	0.22 358	0.19 326	0.21 350	0.17 155

rvit_105_1	0.76 418	0.54 561	1.27 510	0.80 604	0.49 483	0.74 372	0.86 581	1.39 372	1.23 473	1.00 346	0.80 261	0.93 397	0.78 405	1.29 363	0.78 457	0.43 615	0.36 626	0.36 596	0.42 628	0.30 510	0.36 546

MIM_Stereo	0.60 319	0.26 177	1.02 422	0.49 223	0.32 268	0.52 208	0.28 107	1.41 378	0.82 259	1.02 355	1.16 404	0.93 397	0.53 273	1.48 422	0.63 408	0.17 153	0.17 385	0.20 278	0.19 326	0.17 150	0.18 180

gwcnet-sp	0.80 444	0.37 465	1.94 583	0.62 457	0.45 454	1.38 569	0.53 432	1.68 439	1.20 452	1.37 528	1.08 359	0.93 397	0.82 427	1.45 415	0.79 463	0.22 379	0.22 496	0.22 358	0.21 406	0.23 397	0.25 403

scenet	0.80 444	0.37 465	1.94 583	0.62 457	0.45 454	1.38 569	0.53 432	1.68 439	1.20 452	1.37 528	1.08 359	0.93 397	0.82 427	1.45 415	0.79 463	0.22 379	0.22 496	0.22 358	0.21 406	0.23 397	0.25 403

ssnet	0.80 444	0.37 465	1.94 583	0.62 457	0.45 454	1.38 569	0.53 432	1.68 439	1.20 452	1.37 528	1.08 359	0.93 397	0.82 427	1.45 415	0.79 463	0.22 379	0.22 496	0.22 358	0.21 406	0.23 397	0.25 403

AASNet	0.80 444	0.39 492	1.16 480	0.84 619	0.80 620	1.14 526	0.59 483	2.12 566	1.21 459	1.26 475	1.26 443	0.93 397	0.77 398	0.84 221	1.23 555	0.28 519	0.24 536	0.24 422	0.20 362	0.28 478	0.27 446

test_sample2	0.67 359	0.31 330	0.89 356	0.54 329	0.29 185	0.80 409	0.63 507	1.83 488	1.10 388	0.93 326	1.06 348	0.94 403	0.92 480	1.24 352	0.59 391	0.23 406	0.20 457	0.22 358	0.21 406	0.24 428	0.25 403

Pruner-Stereo	0.64 341	0.31 330	0.79 287	0.66 504	0.31 233	0.61 293	0.42 304	1.22 322	1.09 384	1.53 580	1.09 363	0.94 403	0.55 286	1.37 384	0.56 371	0.25 452	0.14 240	0.24 422	0.21 406	0.21 350	0.25 403

222	1.67 619	0.31 330	0.93 378	0.59 423	0.31 233	1.05 502	0.43 323	2.39 627	1.47 594	1.37 528	1.55 551	0.94 403	0.94 485	1.98 509	17.76 718	0.24 428	0.22 496	0.21 320	0.20 362	0.22 372	0.26 425

iResNet	0.80 444	0.45 523	1.47 538	0.72 564	0.31 233	0.96 486	0.64 510	1.80 480	1.28 506	1.31 498	1.48 529	0.94 403	0.78 405	1.77 476	0.99 519	0.19 252	0.14 240	0.18 199	0.15 192	0.22 372	0.27 446

ITSA-stereo	0.85 478	0.38 483	0.92 374	0.58 404	0.32 268	0.86 444	0.49 405	2.33 622	1.69 624	1.16 410	1.12 378	0.95 407	0.85 440	2.46 555	1.18 544	0.27 500	0.23 525	0.28 513	0.28 539	0.28 478	0.41 573

xx1	0.70 385	0.34 402	0.63 181	0.60 431	0.27 125	1.16 533	0.51 415	1.07 246	3.23 684	0.60 239	0.80 261	0.95 407	0.79 413	1.48 422	0.35 167	0.21 342	0.13 149	0.24 422	0.23 466	0.23 397	0.25 403

knoymous	0.53 239	0.32 351	0.51 101	0.46 160	0.30 209	0.57 258	0.54 447	1.10 268	0.78 239	0.99 342	0.84 270	0.95 407	0.57 302	0.89 242	0.51 331	0.21 342	0.14 240	0.26 483	0.14 166	0.23 397	0.25 403

qqq	0.62 328	0.36 444	0.88 352	0.50 246	0.28 164	0.64 319	0.62 501	1.58 418	0.91 290	0.83 295	0.96 303	0.95 407	0.79 413	0.99 274	0.67 426	0.21 342	0.23 525	0.24 422	0.23 466	0.23 397	0.25 403

ASMatch	0.89 493	0.29 265	0.72 237	0.56 367	0.36 345	0.47 140	0.37 235	1.16 300	0.95 314	1.11 379	3.26 668	0.95 407	0.96 492	4.88 626	0.53 350	0.20 304	0.16 355	0.22 358	0.19 326	0.20 298	0.30 495

DAS	0.89 493	0.37 465	1.20 491	0.66 504	0.69 586	0.82 419	0.62 501	1.79 476	1.26 494	1.93 637	1.55 551	0.96 412	1.17 566	2.72 573	0.69 431	0.22 379	0.16 355	0.25 462	0.18 300	0.29 495	0.24 379

SepStereo	0.87 486	0.37 465	1.20 491	0.66 504	0.69 586	0.82 419	0.62 501	1.79 476	1.26 494	1.93 637	1.55 551	0.96 412	1.17 566	2.34 546	0.69 431	0.22 379	0.16 355	0.25 462	0.18 300	0.29 495	0.24 379

LCNet	0.73 402	0.30 297	0.58 141	0.58 404	0.31 233	0.68 341	0.53 432	1.09 258	0.94 308	1.19 433	1.34 481	0.96 412	1.32 594	2.50 562	0.46 290	0.19 252	0.13 149	0.21 320	0.25 491	0.28 478	0.69 650

PFNet	0.92 509	0.28 232	1.20 491	0.68 529	0.32 268	0.62 296	0.55 457	1.27 341	1.01 344	1.47 567	1.09 363	0.97 415	0.68 371	6.58 668	0.59 391	0.21 342	0.13 149	0.24 422	0.19 326	0.20 298	0.20 258

SMFormer	0.79 438	0.32 351	0.95 392	0.49 223	0.27 125	0.83 427	0.43 323	2.16 584	1.45 588	1.27 480	1.50 537	0.98 416	0.96 492	1.87 491	0.99 519	0.24 428	0.22 496	0.22 358	0.21 406	0.23 397	0.27 446

tta	0.79 438	0.32 351	0.95 392	0.49 223	0.27 125	0.83 427	0.43 323	2.16 584	1.45 588	1.27 480	1.50 537	0.98 416	0.96 492	1.87 491	0.99 519	0.24 428	0.22 496	0.22 358	0.21 406	0.19 241	0.22 327

qqq1	0.76 418	0.32 351	0.95 392	0.49 223	0.27 125	0.83 427	0.43 323	2.16 584	1.45 588	1.27 480	1.50 537	0.98 416	0.96 492	1.87 491	0.48 310	0.24 428	0.22 496	0.18 199	0.15 192	0.19 241	0.22 327

fff1	0.76 418	0.32 351	0.95 392	0.49 223	0.27 125	0.83 427	0.43 323	2.16 584	1.45 588	1.27 480	1.50 537	0.98 416	0.96 492	1.87 491	0.48 310	0.24 428	0.22 496	0.18 199	0.15 192	0.19 241	0.22 327

FENet	0.62 328	0.30 297	0.68 221	0.57 389	0.33 288	0.82 419	0.40 278	1.41 378	1.12 403	1.03 359	0.87 280	0.98 416	0.84 435	1.00 279	0.70 434	0.23 406	0.16 355	0.23 396	0.20 362	0.22 372	0.24 379

PSMNet-RUCA	1.07 549	1.06 645	1.64 560	1.23 670	1.10 661	1.39 572	0.65 512	1.91 515	1.43 580	0.95 332	1.52 545	0.99 421	0.83 432	1.28 362	1.01 524	0.71 667	0.34 615	0.99 678	0.61 665	1.01 668	0.67 643

GCST	1.13 559	1.50 674	1.17 481	1.74 682	1.17 671	1.29 557	0.30 131	1.55 408	1.21 459	1.31 498	0.97 311	0.99 421	0.48 215	2.38 552	0.54 360	1.24 685	0.70 684	1.31 685	0.86 679	1.03 670	0.92 666

CrosDoStereo	1.56 611	0.26 177	0.78 283	0.51 263	0.29 185	0.66 330	11.86 715	1.18 305	1.00 341	1.35 521	1.76 594	0.99 421	1.83 645	6.64 669	0.83 474	0.19 252	0.15 318	0.20 278	0.22 434	0.18 201	0.25 403

AAGNet	1.84 635	0.30 297	0.79 287	0.66 504	0.32 268	0.65 325	0.50 413	1.02 219	1.01 344	1.47 567	1.21 423	0.99 421	1.16 562	2.76 575	22.69 725	0.24 428	0.13 149	0.22 358	0.20 362	0.24 428	0.16 121

DeepStereo_LL	1.56 611	0.26 177	0.78 283	0.51 263	0.29 185	0.66 330	11.86 715	1.18 305	1.00 341	1.35 521	1.76 594	0.99 421	1.83 645	6.64 669	0.83 474	0.19 252	0.15 318	0.20 278	0.22 434	0.18 201	0.25 403

SST-Stereo	0.85 478	0.30 297	0.81 297	0.63 469	0.31 233	0.70 355	0.25 76	1.16 300	0.95 314	1.47 567	1.11 374	0.99 421	0.86 448	5.69 643	0.53 350	0.23 406	0.13 149	0.23 396	0.19 326	0.23 397	0.19 225

Occ-G	0.44 180	0.23 79	0.59 147	0.44 126	0.27 125	0.43 104	0.61 498	0.85 157	0.62 187	0.48 169	0.66 210	1.00 427	0.45 189	0.79 201	0.45 283	0.17 153	0.14 240	0.18 199	0.13 117	0.16 111	0.18 180

RAFT_R40	0.84 471	0.30 297	0.83 316	0.63 469	0.31 233	0.66 330	0.43 323	1.15 295	0.99 336	1.47 567	1.10 365	1.00 427	0.84 435	5.44 640	0.53 350	0.23 406	0.13 149	0.23 396	0.20 362	0.23 397	0.19 225

IRAFT_RVC	0.90 501	0.30 297	0.89 356	0.67 518	0.31 233	0.64 319	1.00 610	1.40 374	0.97 324	1.23 456	1.04 341	1.00 427	0.96 492	5.77 648	0.57 376	0.24 428	0.13 149	0.25 462	0.21 406	0.20 298	0.21 292

BEATNet_4x	0.82 456	0.54 561	2.02 590	0.56 367	0.28 164	1.04 499	0.55 457	2.14 576	1.13 409	1.24 460	1.26 443	1.00 427	0.94 485	1.13 327	1.23 555	0.21 342	0.14 240	0.24 422	0.20 362	0.37 558	0.23 353

PS-NSSS	1.02 534	0.62 590	1.17 481	0.61 448	0.58 539	0.91 458	0.79 557	2.02 544	1.19 448	1.17 414	1.68 583	1.00 427	0.85 440	4.43 615	0.86 480	0.38 595	0.31 592	0.52 643	0.32 584	0.52 620	0.45 590

DEmStereo	0.98 523	0.25 149	0.85 335	0.49 223	0.33 288	1.02 495	0.55 457	0.97 199	0.93 302	1.41 546	2.13 633	1.01 432	2.01 652	5.62 642	0.78 457	0.19 252	0.15 318	0.20 278	0.20 362	0.18 201	0.25 403

HCRNet	0.72 398	0.40 498	0.86 344	0.61 448	0.57 536	0.75 378	0.35 203	1.39 372	1.21 459	1.11 379	0.99 317	1.01 432	0.76 394	2.18 533	0.73 439	0.28 519	0.19 440	0.28 513	0.23 466	0.25 441	0.26 425

Hybrid-DGEV-2	0.69 383	0.35 431	0.85 335	0.61 448	0.37 359	1.06 505	0.28 107	1.73 462	1.42 578	1.37 528	0.93 295	1.02 434	1.01 518	1.09 313	0.54 360	0.19 252	0.15 318	0.22 358	0.19 326	0.17 150	0.18 180

BUS	0.78 429	0.34 402	0.77 275	0.55 345	0.45 454	2.30 650	0.42 304	2.65 657	1.04 361	1.25 463	1.12 378	1.02 434	0.70 378	0.94 256	0.75 446	0.25 452	0.18 419	0.25 462	0.22 434	0.23 397	0.24 379

NINENet	0.81 453	0.40 498	0.89 356	0.65 491	0.53 511	2.30 650	0.42 304	2.12 566	1.13 409	1.20 438	1.27 452	1.02 434	0.70 378	1.26 356	0.75 446	0.29 536	0.24 536	0.31 545	0.21 406	0.27 462	0.26 425

MLCV	0.77 424	0.39 492	1.31 518	0.55 345	0.25 86	0.91 458	0.39 265	1.48 392	1.28 506	1.49 574	1.54 548	1.02 434	0.68 371	2.12 527	0.93 504	0.19 252	0.13 149	0.19 227	0.14 166	0.19 241	0.22 327

RAFT-RH_RVC	1.04 537	0.26 177	0.76 269	0.53 314	0.29 185	0.80 409	0.32 160	0.85 157	1.12 403	2.04 646	4.63 685	1.03 438	0.57 302	5.93 651	0.52 339	0.20 304	0.13 149	0.26 483	0.20 362	0.16 111	0.19 225

test_5	0.70 385	0.32 351	0.99 411	0.69 542	0.50 488	0.89 451	0.51 415	1.88 506	1.14 415	0.78 280	1.13 389	1.04 439	0.89 466	1.59 444	0.46 290	0.19 252	0.14 240	0.23 396	0.22 434	0.22 372	0.20 258

FTStereo	0.92 509	0.28 232	0.61 168	0.57 389	0.34 312	0.65 325	1.80 676	1.09 258	0.84 267	1.75 619	4.13 679	1.04 439	1.62 624	1.59 444	0.48 310	0.21 342	0.17 385	0.23 396	0.22 434	0.19 241	0.58 630

ARAFT	0.82 456	0.40 498	1.77 571	0.53 314	0.31 233	0.89 451	0.81 565	2.32 616	1.08 376	1.66 610	1.25 441	1.04 439	0.64 352	1.91 499	0.52 339	0.20 304	0.15 318	0.28 513	0.27 528	0.17 150	0.18 180

FINET	1.54 609	0.67 605	7.28 674	0.76 595	0.97 651	1.42 581	1.38 649	2.80 671	3.12 682	1.23 456	1.68 583	1.04 439	1.11 553	3.35 595	1.78 621	0.43 615	0.37 631	0.32 557	0.29 558	0.43 583	0.41 573

Selective-IGEV-i16pc	2.09 650	0.31 330	19.73 711	0.57 389	0.39 387	2.72 665	1.47 653	1.46 385	1.31 529	0.83 295	1.23 434	1.05 443	0.63 345	7.69 687	0.83 474	0.41 609	0.22 496	0.22 358	0.23 466	0.22 372	0.24 379

IGEV-FE	0.59 309	0.33 373	1.11 454	0.63 469	0.37 359	0.41 83	0.33 170	1.80 480	0.79 248	1.04 361	1.10 365	1.05 443	0.43 168	0.87 233	0.48 310	0.18 203	0.13 149	0.19 227	0.18 300	0.20 298	0.23 353

IGEV_Zeroshot_test	0.59 309	0.33 373	1.11 454	0.63 469	0.37 359	0.41 83	0.33 170	1.80 480	0.79 248	1.04 361	1.10 365	1.06 445	0.43 168	0.87 233	0.48 310	0.18 203	0.13 149	0.19 227	0.18 300	0.20 298	0.23 353

CFNet-RSSM	0.57 283	0.25 149	0.76 269	0.49 223	0.28 164	0.59 278	0.27 97	1.89 509	1.17 438	1.09 376	0.95 300	1.06 445	0.53 273	0.74 176	0.41 245	0.17 153	0.13 149	0.17 150	0.15 192	0.16 111	0.16 121

FADNet-RVC-Resample	0.91 506	0.51 549	2.92 631	0.64 484	0.46 463	1.07 508	0.60 492	1.76 469	1.24 477	1.10 378	0.98 316	1.06 445	0.98 505	2.17 532	0.95 512	0.24 428	0.22 496	0.30 538	0.32 584	0.36 552	0.40 569

H2IRNET	0.57 283	0.28 232	0.75 265	0.49 223	0.35 331	0.40 71	0.27 97	1.03 228	1.18 445	0.62 246	1.26 443	1.07 448	0.85 440	1.02 287	0.64 412	0.20 304	0.16 355	0.23 396	0.25 491	0.22 372	0.20 258

ffm	0.79 438	0.36 444	1.51 543	0.56 367	0.40 402	0.76 384	0.59 483	1.08 251	2.62 670	1.19 433	1.49 530	1.07 448	0.85 440	1.57 436	0.35 167	0.21 342	0.13 149	0.31 545	0.28 539	0.20 298	0.23 353

ff1	1.88 637	0.36 444	1.51 543	0.56 367	0.40 402	0.76 384	0.59 483	1.08 251	2.62 670	1.19 433	1.49 530	1.07 448	0.85 440	9.88 710	13.82 709	0.21 342	0.13 149	0.31 545	0.28 539	0.20 298	0.23 353

mmx	1.89 640	0.36 444	1.51 543	0.56 367	0.40 402	0.76 384	0.59 483	2.32 616	1.41 569	1.19 433	1.49 530	1.07 448	0.85 440	9.88 710	13.82 709	0.25 452	0.21 475	0.31 545	0.28 539	0.32 528	0.29 477

xxx	1.89 640	0.36 444	1.51 543	0.56 367	0.40 402	0.76 384	0.59 483	2.32 616	1.41 569	1.19 433	1.49 530	1.07 448	0.85 440	9.88 710	13.82 709	0.25 452	0.21 475	0.31 545	0.28 539	0.32 528	0.29 477

GrayStereo	0.83 465	0.28 232	0.62 176	0.66 504	0.37 359	0.76 384	1.79 673	1.19 310	0.91 290	1.98 643	1.89 615	1.07 448	1.76 640	1.43 407	0.50 327	0.20 304	0.15 318	0.19 227	0.21 406	0.18 201	0.41 573

ACVNet	0.66 348	0.33 373	0.74 259	0.55 345	0.37 359	0.80 409	0.47 381	1.46 385	1.11 395	1.01 351	1.31 466	1.07 448	0.91 472	0.82 208	1.09 535	0.22 379	0.19 440	0.21 320	0.18 300	0.23 397	0.19 225

acv_ft	0.78 429	0.33 373	1.10 452	0.73 572	0.86 632	1.23 549	0.57 470	1.65 434	1.11 395	1.31 498	1.31 466	1.07 448	0.91 472	0.82 208	1.35 574	0.22 379	0.19 440	0.21 320	0.18 300	0.22 372	0.19 225

TDLM	1.08 553	0.50 545	1.01 419	0.69 542	0.54 518	0.91 458	1.40 650	1.60 425	1.36 548	1.17 414	1.40 505	1.07 448	1.00 515	6.19 654	0.85 479	0.34 573	0.22 496	0.35 586	0.26 508	0.38 564	0.29 477

AdaStereo	0.74 406	0.48 537	0.86 344	0.75 587	0.38 375	0.94 474	0.56 464	2.05 555	1.24 477	1.15 406	1.22 425	1.07 448	0.67 367	1.05 297	0.73 439	0.33 563	0.16 355	0.32 557	0.22 434	0.29 495	0.23 353
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.
CFNet_ucs	0.73 402	0.34 402	0.94 386	0.53 314	0.44 449	0.76 384	0.46 368	1.73 462	1.34 536	1.24 460	1.54 548	1.08 458	0.64 352	1.05 297	0.64 412	0.26 479	0.20 457	0.37 599	0.22 434	0.42 581	0.30 495

DualNet (step1)	0.89 493	0.51 549	1.35 524	0.58 404	0.40 402	1.07 508	0.80 560	1.99 538	1.27 498	1.25 463	1.22 425	1.09 459	1.01 518	1.31 366	0.73 439	0.59 655	0.32 605	0.62 661	0.67 669	0.45 597	0.48 597

test_sample9	1.96 643	0.51 549	1.35 524	0.58 404	0.40 402	1.07 508	0.80 560	1.99 538	1.27 498	1.25 463	1.22 425	1.09 459	1.01 518	2.46 555	8.57 693	0.59 655	12.85 730	0.62 661	0.67 669	0.45 597	0.48 597

test_sample7	0.78 429	0.39 492	0.89 356	0.55 345	0.35 331	0.93 470	0.75 541	1.99 538	1.27 498	1.25 463	1.22 425	1.09 459	1.01 518	1.31 366	0.73 439	0.32 556	0.32 605	0.32 557	0.32 584	0.33 536	0.33 522

pcwnet_v2	0.91 506	0.39 492	2.74 626	0.64 484	0.55 525	0.81 417	0.49 405	2.19 595	1.63 619	1.44 557	1.64 577	1.09 459	0.79 413	1.31 366	0.70 434	0.32 556	0.25 548	0.29 525	0.27 528	0.37 558	0.37 550

CCAANet	0.81 453	0.32 351	0.96 400	0.62 457	0.51 497	1.03 497	0.44 343	1.88 506	1.16 430	0.86 310	1.35 486	1.09 459	0.80 420	3.07 584	0.94 509	0.18 203	0.17 385	0.24 422	0.23 466	0.19 241	0.24 379

111	0.66 348	0.27 208	1.15 466	0.46 160	0.25 86	0.72 363	0.42 304	1.57 416	1.44 583	0.83 295	1.39 500	1.10 464	0.80 420	0.97 270	0.65 417	0.20 304	0.14 240	0.18 199	0.15 192	0.18 201	0.28 462

AFF-stereo	0.60 319	0.28 232	0.72 237	0.48 202	0.29 185	0.34 42	0.37 235	1.22 322	1.20 452	1.21 445	1.59 567	1.10 464	0.70 378	1.01 283	0.44 269	0.14 38	0.12 55	0.19 227	0.20 362	0.18 201	0.15 64

Gwc-CoAtRS	0.55 250	0.27 208	0.73 252	0.49 223	0.30 209	0.63 307	0.25 76	1.38 369	1.12 403	1.05 364	1.02 327	1.10 464	0.55 286	0.72 169	0.44 269	0.17 153	0.14 240	0.17 150	0.15 192	0.16 111	0.17 155

CFNet	0.99 526	0.40 498	1.23 498	0.65 491	0.43 439	1.03 497	0.49 405	2.01 543	1.35 539	1.02 355	1.39 500	1.10 464	0.86 448	5.47 641	0.89 489	0.24 428	0.18 419	0.28 513	0.27 528	0.27 462	0.22 327

NOSS_ROB	1.29 589	0.49 542	0.68 221	0.60 431	0.40 402	1.09 517	0.77 545	1.94 525	1.44 583	1.04 361	1.46 523	1.10 464	0.81 425	10.57 715	0.78 457	0.46 629	0.43 649	0.48 636	0.45 638	0.45 597	0.43 585

IGEV_i1	0.71 391	0.31 330	1.07 440	0.62 457	0.30 209	0.92 465	0.60 492	2.22 600	0.96 318	1.06 370	1.06 348	1.11 469	0.71 384	1.35 379	0.65 417	0.21 342	0.18 419	0.21 320	0.17 271	0.22 372	0.27 446

IER	0.74 406	0.33 373	1.25 506	0.50 246	0.53 511	1.32 559	0.55 457	1.31 352	1.08 376	1.30 492	1.34 481	1.11 469	1.10 550	1.05 297	0.81 472	0.20 304	0.17 385	0.21 320	0.21 406	0.20 298	0.21 292

BSDual-CNN	0.75 410	0.34 402	0.77 275	0.55 345	0.45 454	1.25 552	0.66 516	2.65 657	1.04 361	1.25 463	1.12 378	1.11 469	0.77 398	0.94 256	0.76 451	0.25 452	0.18 419	0.25 462	0.22 434	0.23 397	0.24 379

psmg	0.75 410	0.34 402	0.77 275	0.52 291	0.45 454	1.46 583	0.73 539	2.15 582	1.04 361	1.25 463	1.33 477	1.11 469	0.77 398	0.94 256	0.76 451	0.25 452	0.20 457	0.25 462	0.26 508	0.23 397	0.24 379

GMM-Stereo	0.75 410	0.27 208	0.66 209	0.56 367	0.34 312	0.71 359	0.97 604	1.09 258	0.91 290	1.37 528	1.79 599	1.11 469	0.79 413	2.08 523	0.48 310	0.19 252	0.12 55	0.25 462	0.25 491	0.21 350	0.78 658

Any-RAFT	0.55 250	0.27 208	0.49 82	0.50 246	0.27 125	0.98 490	0.25 76	1.71 456	1.08 376	0.90 318	0.99 317	1.13 474	0.46 199	0.74 176	0.35 167	0.19 252	0.13 149	0.17 150	0.13 117	0.16 111	0.19 225

SDNR	1.66 618	0.55 565	2.36 612	0.56 367	0.58 539	3.79 688	0.45 362	1.78 473	1.40 565	1.38 534	2.45 650	1.13 474	0.96 492	11.03 716	1.31 564	0.67 664	0.64 678	0.43 623	0.32 584	0.71 653	0.76 657

HGLStereo	0.89 493	0.42 510	1.15 466	0.82 611	1.03 655	1.16 533	0.57 470	1.68 439	1.28 506	1.26 475	1.62 570	1.13 474	1.31 592	1.85 487	1.11 539	0.25 452	0.24 536	0.24 422	0.22 434	0.24 428	0.29 477

SuperB	2.50 668	0.72 616	18.07 709	0.72 564	0.53 511	1.85 625	0.86 581	1.80 480	2.40 664	1.54 583	1.42 511	1.13 474	1.17 566	4.18 609	4.80 677	0.25 452	0.20 457	0.23 396	0.19 326	7.64 721	0.38 558

KYRaft	0.77 424	0.29 265	0.68 221	0.59 423	0.29 185	0.66 330	0.83 570	1.05 240	0.89 283	1.63 604	2.22 638	1.15 478	0.99 508	1.59 444	0.41 245	0.21 342	0.14 240	0.22 358	0.28 539	0.21 350	1.01 668

THIR-Stereo	1.02 534	0.29 265	0.73 252	0.51 263	0.29 185	0.94 474	1.31 644	1.08 251	0.98 327	1.35 521	1.91 619	1.16 479	1.54 620	6.37 666	0.79 463	0.20 304	0.14 240	0.21 320	0.22 434	0.19 241	0.25 403

xyz-stereo	7.03 705	0.24 109	70.23 745	0.44 126	0.21 23	29.74 727	0.49 405	1.03 228	0.77 234	1.45 563	26.78 728	1.17 480	1.19 575	4.72 624	1.32 570	0.16 105	0.12 55	0.20 278	0.14 166	0.17 150	0.14 26

DispNO	0.98 523	0.34 402	2.02 590	0.58 404	0.55 525	0.88 449	0.49 405	1.70 452	1.24 477	1.22 453	1.26 443	1.18 481	0.88 463	5.17 630	0.88 486	0.23 406	0.18 419	0.24 422	0.22 434	0.19 241	0.22 327

DeepPrunerF	1.68 621	0.82 627	6.82 670	0.94 650	1.20 673	0.91 458	0.97 604	2.50 645	5.19 703	1.22 453	1.30 464	1.18 481	1.29 588	4.96 628	1.75 617	0.43 615	0.35 622	0.52 643	0.48 644	0.43 583	0.42 581

riskmin	0.62 328	0.29 265	0.73 252	0.50 246	0.34 312	0.86 444	0.44 343	1.74 465	1.07 372	0.76 277	0.76 246	1.19 483	1.01 518	0.84 221	0.60 395	0.20 304	0.16 355	0.24 422	0.16 236	0.24 428	0.29 477

RAFT + AFF	1.07 549	0.47 531	1.36 529	0.68 529	0.50 488	1.20 544	1.22 637	2.58 652	1.26 494	1.33 507	1.56 557	1.19 483	1.49 618	3.89 608	1.01 524	0.22 379	0.26 556	0.30 538	0.27 528	0.29 495	0.32 514

CC-Net-ROB	1.53 608	1.31 667	1.68 566	0.92 641	0.80 620	1.75 612	0.99 608	2.04 551	1.27 498	1.12 387	1.62 570	1.20 485	0.98 505	7.82 688	0.92 501	1.15 684	0.41 643	2.20 692	0.46 640	1.37 679	0.56 624

Selective-IGEV-i1	0.72 398	0.29 265	1.00 416	0.60 431	0.39 387	1.10 518	0.78 548	2.14 576	1.25 485	0.91 320	1.20 416	1.21 486	0.58 319	1.06 302	0.62 403	0.20 304	0.18 419	0.20 278	0.18 300	0.20 298	0.25 403

1111x	1.96 643	0.32 351	1.54 551	0.54 329	0.30 209	1.00 492	0.69 525	2.47 639	1.33 534	1.21 445	1.44 518	1.21 486	1.11 553	8.49 696	16.14 716	0.22 379	0.23 525	0.22 358	0.23 466	0.25 441	0.26 425

xxxx	1.61 615	0.32 351	0.98 406	0.58 404	0.31 233	1.15 530	0.43 323	2.43 632	1.41 569	1.17 414	1.40 505	1.21 486	0.86 448	1.94 503	16.68 717	0.24 428	0.24 536	0.21 320	0.20 362	0.23 397	0.27 446

DMCA	0.71 391	0.36 444	1.17 481	0.53 314	0.45 454	0.84 436	0.46 368	1.52 399	1.09 384	1.20 438	1.12 378	1.21 486	0.74 387	0.87 233	1.09 535	0.25 452	0.20 457	0.27 497	0.19 326	0.24 428	0.29 477

PWCDC_ROB	1.39 594	0.91 636	2.10 597	1.08 660	0.92 641	1.72 606	0.58 476	2.03 548	3.30 686	1.32 501	4.87 688	1.21 486	1.71 635	1.98 509	1.75 617	0.65 662	0.26 556	0.29 525	0.25 491	0.56 631	0.41 573

MyStereo06	0.67 359	0.29 265	1.06 435	0.58 404	0.48 476	0.62 296	0.72 536	2.26 604	0.89 283	1.07 373	1.12 378	1.22 491	0.56 295	0.83 214	0.47 300	0.17 153	0.17 385	0.24 422	0.21 406	0.23 397	0.23 353

CFNet_pseudo	0.68 373	0.34 402	0.93 378	0.50 246	0.39 387	0.72 363	0.42 304	1.44 381	1.25 485	1.17 414	1.35 486	1.22 491	0.66 363	1.04 292	0.64 412	0.21 342	0.17 385	0.33 569	0.19 326	0.39 569	0.28 462

ccs_rob	0.68 373	0.34 402	0.93 378	0.50 246	0.39 387	0.72 363	0.42 304	1.43 380	1.25 485	1.17 414	1.34 481	1.22 491	0.66 363	1.04 292	0.64 412	0.21 342	0.17 385	0.35 586	0.20 362	0.40 573	0.29 477

UCFNet_RVC	0.72 398	0.37 465	0.59 147	0.66 504	0.41 423	0.89 451	0.68 521	1.78 473	1.15 423	1.01 351	1.20 416	1.22 491	0.95 490	1.07 305	0.66 422	0.28 519	0.21 475	0.34 578	0.31 576	0.33 536	0.29 477

PCWNet_CMD	0.68 373	0.34 402	0.93 378	0.51 263	0.38 375	0.80 409	0.42 304	1.51 395	1.34 536	1.17 414	1.31 466	1.23 495	0.65 357	0.94 256	0.62 403	0.21 342	0.17 385	0.27 497	0.19 326	0.43 583	0.28 462

RAFT_CTSACE	0.66 348	0.29 265	1.14 464	0.57 389	0.51 497	0.68 341	0.44 343	0.88 176	0.98 327	1.03 359	1.83 607	1.23 495	0.67 367	1.48 422	0.38 209	0.16 105	0.16 355	0.21 320	0.20 362	0.20 298	0.17 155

MSMDNet	0.68 373	0.34 402	0.93 378	0.52 291	0.38 375	0.80 409	0.42 304	1.52 399	1.35 539	1.17 414	1.31 466	1.23 495	0.65 357	0.94 256	0.62 403	0.21 342	0.17 385	0.26 483	0.19 326	0.41 577	0.28 462

DeepPruner_ROB	0.79 438	0.55 565	1.14 464	0.61 448	0.46 463	0.78 394	0.54 447	1.83 488	1.00 341	1.42 550	1.27 452	1.23 495	0.77 398	1.56 434	0.89 489	0.35 583	0.28 572	0.27 497	0.26 508	0.32 528	0.34 533

CVANet_RVC	1.10 555	0.49 542	1.15 466	0.65 491	0.54 518	0.93 470	1.00 610	1.69 448	1.36 548	1.42 550	1.39 500	1.24 499	1.17 566	6.22 656	0.80 470	0.35 583	0.24 536	0.35 586	0.30 570	0.44 594	0.32 514

GASNet	1.13 559	1.10 652	3.29 642	1.00 656	0.68 583	0.82 419	0.67 518	1.85 497	1.38 555	1.39 538	1.25 441	1.25 500	1.20 576	2.72 573	1.62 604	0.46 629	0.26 556	0.36 596	0.34 604	0.55 630	0.33 522

SACVNet	0.89 493	0.51 549	1.08 444	0.83 615	0.58 539	0.83 427	0.78 548	1.84 490	1.17 438	1.39 538	1.33 477	1.25 500	1.01 518	2.31 545	0.92 501	0.35 583	0.26 556	0.31 545	0.29 558	0.35 548	0.48 597

cross-raft	0.56 266	0.26 177	0.65 204	0.55 345	0.31 233	0.66 330	0.37 235	1.68 439	0.82 259	1.06 370	1.07 352	1.25 500	0.45 189	0.74 176	0.39 217	0.15 70	0.13 149	0.19 227	0.16 236	0.19 241	0.17 155

GEStereo_RVC	0.93 514	0.40 498	1.15 466	0.67 518	0.50 488	0.95 480	0.78 548	2.73 664	1.21 459	1.20 438	1.12 378	1.25 500	0.91 472	3.21 589	0.95 512	0.31 548	0.20 457	0.23 396	0.20 362	0.28 478	0.31 505

MMNet	0.89 493	0.35 431	1.44 535	0.64 484	0.59 545	1.83 622	0.48 392	1.70 452	1.38 555	1.45 563	1.19 414	1.25 500	1.16 562	1.77 476	1.27 562	0.20 304	0.19 440	0.23 396	0.22 434	0.25 441	0.24 379

iResNet_ROB	0.82 456	0.36 444	1.13 459	0.60 431	0.37 359	0.91 458	0.38 247	2.41 630	1.61 618	1.35 521	1.35 486	1.25 500	0.97 502	1.75 473	0.88 486	0.21 342	0.14 240	0.17 150	0.12 49	0.19 241	0.30 495

GMStereo_Zeroshot	0.70 385	0.64 594	1.11 454	0.65 491	0.38 375	0.84 436	0.37 235	1.09 258	1.16 430	1.14 404	1.07 352	1.26 506	0.55 286	1.23 350	0.65 417	0.34 573	0.17 385	0.31 545	0.18 300	0.57 633	0.23 353

ADLNet	0.89 493	0.39 492	1.09 447	0.88 630	0.73 593	1.24 551	0.75 541	2.02 544	1.41 569	1.58 593	1.37 493	1.26 506	1.00 515	1.31 366	1.18 544	0.28 519	0.21 475	0.26 483	0.26 508	0.29 495	0.36 546

GANet-RSSM	0.78 429	0.31 330	0.90 366	0.67 518	0.58 539	0.80 409	0.62 501	2.04 551	1.15 423	1.11 379	1.27 452	1.26 506	1.18 573	1.68 462	0.74 443	0.26 479	0.21 475	0.22 358	0.22 434	0.23 397	0.23 353

STTStereo	0.82 456	0.53 557	1.53 550	0.68 529	0.56 531	0.88 449	0.56 464	1.57 416	1.14 415	1.39 538	1.10 365	1.26 506	0.84 435	1.49 429	0.90 493	0.29 536	0.28 572	0.33 569	0.40 623	0.33 536	0.37 550

iResNetv2_ROB	0.88 490	0.43 515	2.62 624	0.60 431	0.38 375	0.94 474	0.67 518	1.88 506	1.38 555	1.27 480	1.45 521	1.26 506	1.05 540	1.92 500	0.64 412	0.24 428	0.15 318	0.19 227	0.14 166	0.24 428	0.21 292

anonymity	1.14 561	0.98 641	1.24 503	1.09 661	1.13 664	1.08 512	0.90 588	2.02 544	1.23 473	1.32 501	1.27 452	1.27 511	1.09 547	1.16 335	1.03 530	1.02 676	1.01 700	0.97 675	0.97 684	0.98 666	1.01 668

SQANet	1.38 593	0.95 639	1.37 532	1.89 685	1.47 682	1.44 582	0.81 565	1.89 509	1.13 409	1.34 514	1.26 443	1.28 512	1.02 527	1.64 455	0.91 497	2.55 696	0.35 622	1.47 686	0.56 658	2.48 689	1.74 686

TCMNet	1.07 549	0.66 601	2.49 616	0.92 641	1.32 677	1.14 526	0.67 518	1.91 515	1.29 518	1.20 438	1.57 561	1.29 513	0.96 492	2.23 536	1.59 600	0.32 556	0.31 592	0.38 605	0.35 609	0.43 583	0.40 569

delet	0.90 501	0.34 402	1.15 466	0.69 542	0.66 575	1.63 602	0.81 565	1.95 528	1.49 599	1.42 550	1.38 498	1.29 513	0.91 472	1.78 478	1.18 544	0.22 379	0.22 496	0.24 422	0.25 491	0.22 372	0.24 379

DMCA-RVC	0.83 465	0.46 526	2.19 604	0.68 529	0.49 483	0.84 436	0.48 392	1.44 381	1.07 372	1.56 588	1.04 341	1.29 513	0.86 448	1.49 429	0.92 501	0.27 500	0.22 496	0.35 586	0.28 539	0.32 528	0.28 462

psm_up	0.83 465	0.37 465	0.88 352	0.68 529	0.59 545	1.05 502	0.92 593	1.68 439	1.17 438	1.41 546	1.22 425	1.30 516	1.31 592	1.39 393	0.89 489	0.27 500	0.30 587	0.31 545	0.27 528	0.28 478	0.28 462

UPFNet	0.84 471	0.34 402	1.09 447	0.62 457	0.74 601	1.25 552	0.78 548	1.69 448	1.20 452	1.39 538	1.13 389	1.30 516	0.87 457	1.73 470	1.22 552	0.24 428	0.26 556	0.24 422	0.23 466	0.26 456	0.20 258

ToySt	0.73 402	0.35 431	1.64 560	0.54 329	0.37 359	0.92 465	0.81 565	1.21 320	1.03 355	0.86 310	1.12 378	1.31 518	1.01 518	1.04 292	0.88 486	0.19 252	0.20 457	0.24 422	0.24 481	0.27 462	0.28 462

PSMNet-ADL	0.75 410	0.36 444	0.69 226	0.71 558	0.47 474	1.13 522	0.46 368	1.47 390	1.07 372	0.85 305	1.18 410	1.31 518	0.94 485	1.56 434	1.06 532	0.34 573	0.22 496	0.22 358	0.23 466	0.27 462	0.36 546

PSMNet-RSSM	0.78 429	0.32 351	0.89 356	0.65 491	0.43 439	0.73 368	0.58 476	2.14 576	1.19 448	1.18 425	1.38 498	1.31 518	1.07 543	1.43 407	0.82 473	0.28 519	0.21 475	0.27 497	0.29 558	0.25 441	0.26 425

NVstereo2D	0.99 526	0.45 523	2.21 605	0.79 603	0.75 606	1.20 544	0.86 581	1.98 534	1.41 569	1.02 355	1.18 410	1.31 518	0.97 502	2.25 539	0.93 504	0.45 628	0.22 496	0.39 610	0.25 491	0.59 636	0.68 647

CSP-Net	1.00 529	0.41 508	0.99 411	0.56 367	0.43 439	1.62 601	0.76 544	2.16 584	1.16 430	1.33 507	1.22 425	1.32 522	0.89 466	4.67 621	0.93 504	0.35 583	0.24 536	0.20 278	0.20 362	0.23 397	0.30 495

AACVNet	0.90 501	0.40 498	0.98 406	0.86 625	0.40 402	0.80 409	0.49 405	1.81 484	0.86 275	1.11 379	1.34 481	1.32 522	0.99 508	4.23 610	0.86 480	0.26 479	0.22 496	0.28 513	0.22 434	0.30 510	0.28 462

PA-Net	1.14 561	0.63 591	2.12 599	0.67 518	0.75 606	1.19 543	0.91 591	1.91 515	1.46 593	1.18 425	1.23 434	1.33 524	1.17 566	4.31 613	1.41 579	0.29 536	0.46 656	0.33 569	0.50 649	0.33 536	0.57 627
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ISRNet	0.83 465	0.35 431	1.31 518	0.84 619	0.65 568	0.60 285	0.41 292	1.28 345	1.15 423	1.61 598	1.55 551	1.34 525	0.77 398	1.33 375	0.98 518	0.40 605	0.34 615	0.43 623	0.38 620	0.34 544	0.49 602

TransformOpticalFlow	0.97 520	0.30 297	0.96 400	0.54 329	0.31 233	0.65 325	0.54 447	1.87 501	1.19 448	1.12 387	1.44 518	1.34 525	0.98 505	6.68 671	0.44 269	0.19 252	0.12 55	0.21 320	0.19 326	0.18 201	0.23 353

ADCRef	1.50 605	0.61 583	3.83 651	0.76 595	0.77 612	1.91 629	0.77 545	2.16 584	1.34 536	1.63 604	1.59 567	1.35 527	1.40 604	1.79 483	8.32 692	0.25 452	0.21 475	0.32 557	0.31 576	0.31 517	0.32 514

dad	0.90 501	0.73 619	1.28 513	0.59 423	0.39 387	0.83 427	0.45 362	1.24 331	1.54 605	1.52 577	1.28 458	1.36 528	0.86 448	2.54 565	0.91 497	0.43 615	0.27 566	0.82 670	0.26 508	0.44 594	0.34 533

FADNet-RVC	0.96 519	0.72 616	2.96 632	0.64 484	0.49 483	0.90 455	0.59 483	1.85 497	1.27 498	0.92 323	0.97 311	1.36 528	0.90 469	2.36 548	1.31 564	0.30 545	0.29 582	0.32 557	0.32 584	0.42 581	0.37 550

FADNet	0.98 523	0.64 594	2.57 620	0.66 504	0.55 525	0.95 480	0.57 470	1.91 515	1.38 555	0.94 329	1.02 327	1.36 528	1.00 515	2.69 571	0.97 517	0.34 573	0.34 615	0.31 545	0.34 604	0.61 642	0.42 581

CBMV_ROB	0.99 526	0.46 526	0.68 221	0.53 314	0.39 387	1.40 576	0.48 392	2.09 562	1.30 522	1.53 580	2.29 641	1.36 528	1.23 577	2.46 555	1.04 531	0.44 624	0.42 648	0.47 634	0.44 635	0.41 577	0.39 563

Selective-IGEV-i16pb	2.30 660	0.35 431	19.92 712	0.60 431	0.40 402	2.59 660	1.50 654	3.09 678	1.91 643	0.98 339	1.68 583	1.37 532	0.99 508	8.11 692	0.96 516	0.38 595	0.21 475	0.22 358	0.26 508	0.25 441	0.29 477

z-ln-s-r	1.18 571	0.61 583	2.91 630	0.54 329	0.56 531	0.81 417	0.86 581	1.72 460	1.55 611	1.18 425	1.62 570	1.37 532	1.16 562	3.67 602	3.77 664	0.20 304	0.15 318	0.21 320	0.17 271	0.29 495	0.24 379

STrans-v2	1.06 544	0.31 330	1.02 422	0.52 291	0.33 288	0.67 337	0.78 548	2.66 661	1.26 494	1.15 406	1.46 523	1.37 532	1.40 604	6.68 671	0.46 290	0.19 252	0.13 149	0.21 320	0.18 300	0.18 201	0.21 292

XX-Stereo	0.97 520	0.28 232	8.28 680	0.85 622	0.70 592	0.44 112	0.22 38	1.07 246	0.69 212	0.66 256	1.56 557	1.38 535	0.38 137	1.36 381	0.38 209	0.21 342	0.14 240	0.20 278	0.19 326	0.19 241	0.16 121

RAFT-Test	0.58 295	0.27 208	0.81 297	0.50 246	0.33 288	0.95 480	0.27 97	1.40 374	0.89 283	1.00 346	1.12 378	1.39 536	0.48 215	0.74 176	0.41 245	0.17 153	0.14 240	0.17 150	0.14 166	0.16 111	0.18 180

NaN_ROB	1.23 581	0.63 591	1.76 570	0.67 518	0.50 488	1.59 598	2.00 679	1.87 501	1.52 602	2.14 652	1.26 443	1.40 537	1.09 547	4.60 619	1.75 617	0.28 519	0.34 615	0.28 513	0.29 558	0.30 510	0.37 550

DDVS	0.80 444	0.43 515	1.09 447	0.64 484	0.44 449	1.27 555	0.43 323	1.49 394	0.94 308	1.21 445	1.16 404	1.42 538	0.63 345	2.14 529	1.02 527	0.29 536	0.22 496	0.26 483	0.23 466	0.31 517	0.37 550

Anonymous_2	1.37 592	0.56 569	0.94 386	0.57 389	0.62 559	1.04 499	0.65 512	1.82 486	1.01 344	1.00 346	0.79 256	1.42 538	1.27 584	1.06 302	0.83 474	0.62 658	0.67 681	1.05 681	9.88 728	1.09 673	0.55 622

Syn2CoEx	1.23 581	0.80 623	3.07 636	0.83 615	0.68 583	1.39 572	0.87 585	2.23 601	1.57 612	1.28 486	1.58 563	1.42 538	1.57 622	3.79 606	1.48 588	0.36 590	0.32 605	0.34 578	0.30 570	0.30 510	0.41 573

NLCA_NET_v2_RVC	0.84 471	0.46 526	1.40 534	0.69 542	0.61 555	0.95 480	0.52 426	1.68 439	1.21 459	1.39 538	1.15 401	1.42 538	0.88 463	1.78 478	0.93 504	0.26 479	0.23 525	0.27 497	0.27 528	0.30 510	0.39 563
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DRN-Test	1.07 549	0.49 542	1.95 587	0.75 587	0.81 624	1.61 599	0.78 548	2.26 604	1.53 603	1.84 628	1.35 486	1.42 538	1.04 535	2.26 540	1.61 602	0.28 519	0.23 525	0.31 545	0.30 570	0.33 536	0.33 522

G2L-Stereo	0.84 471	0.35 431	1.15 466	0.63 469	0.43 439	0.78 394	0.69 525	1.69 448	1.20 452	1.36 526	1.18 410	1.43 543	0.78 405	2.47 560	1.26 559	0.25 452	0.20 457	0.26 483	0.21 406	0.20 298	0.27 446

OMP-Stereo	0.95 515	0.35 431	0.79 287	0.92 641	0.32 268	0.49 163	0.35 203	1.22 322	1.11 395	1.58 593	1.12 378	1.44 544	0.69 375	6.92 674	0.51 331	0.20 304	0.15 318	0.24 422	0.19 326	0.21 350	0.16 121

IIG-Stereo	0.97 520	0.34 402	0.80 293	0.90 639	0.33 288	0.61 293	0.26 89	1.27 341	1.08 376	1.69 613	1.37 493	1.44 544	0.74 387	6.94 675	0.53 350	0.21 342	0.14 240	0.23 396	0.18 300	0.20 298	0.15 64

Consistency-Raft	1.27 588	1.01 644	2.17 602	1.04 658	1.20 673	0.96 486	1.00 610	1.84 490	1.95 647	1.38 534	2.11 632	1.44 544	1.03 529	1.18 342	1.40 578	0.73 668	0.83 686	0.89 672	0.99 687	1.33 677	0.95 667

MDST_ROB	1.88 637	0.40 498	1.71 567	0.93 647	0.60 549	4.27 695	1.23 639	3.99 691	1.44 583	4.61 700	2.63 656	1.44 544	1.03 529	9.78 707	1.62 604	0.33 563	0.26 556	0.37 599	0.33 598	0.31 517	0.34 533

PSMNet_ROB	0.95 515	0.57 574	1.45 536	0.75 587	0.64 563	1.28 556	1.12 623	1.84 490	1.15 423	1.16 410	1.29 463	1.44 544	0.89 466	1.74 471	1.70 614	0.33 563	0.25 548	0.37 599	0.39 621	0.36 552	0.32 514

iRaft-Stereo_5w	0.89 493	0.31 330	1.04 428	0.56 367	0.47 474	0.47 140	0.68 521	1.19 310	1.08 376	0.80 284	1.35 486	1.46 549	0.90 469	5.11 629	1.16 542	0.18 203	0.15 318	0.22 358	0.19 326	0.21 350	0.24 379

GANetREF_RVC	1.11 557	0.90 633	1.56 552	0.88 630	0.53 511	1.41 578	1.35 647	1.91 515	1.54 605	1.28 486	1.32 471	1.46 549	1.23 577	2.04 517	1.00 523	0.57 652	0.45 652	0.67 664	0.52 653	0.91 664	0.62 638
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
CBMV	1.04 537	0.48 537	0.88 352	0.56 367	0.36 345	1.52 588	1.55 659	1.87 501	1.59 614	2.11 650	1.67 581	1.46 549	1.35 597	1.92 500	1.31 564	0.35 583	0.35 622	0.39 610	0.33 598	0.34 544	0.34 533
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DSFCA	0.95 515	0.38 483	1.23 498	0.55 345	0.66 575	1.50 586	0.93 597	1.58 418	1.24 477	1.59 596	1.16 404	1.48 552	0.95 490	2.96 580	1.20 547	0.31 548	0.28 572	0.25 462	0.26 508	0.29 495	0.26 425

StereoDRNet	1.05 542	0.53 557	2.21 605	0.80 604	0.93 644	1.50 586	0.90 588	2.06 556	1.44 583	1.68 612	1.20 416	1.48 552	0.99 508	1.86 490	1.60 601	0.29 536	0.24 536	0.29 525	0.28 539	0.35 548	0.33 522

w-ln-seven-2	1.42 598	0.69 609	6.86 671	0.71 558	0.62 559	1.23 549	0.92 593	1.84 490	1.59 614	1.74 617	1.59 567	1.49 554	1.40 604	3.69 603	2.22 633	0.27 500	0.26 556	0.29 525	0.26 508	0.34 544	0.33 522

MaskLacGwcNet_RVC	1.17 566	1.06 645	1.28 513	0.88 630	0.69 586	1.92 630	0.92 593	1.71 456	1.14 415	1.17 414	1.26 443	1.49 554	0.80 420	2.04 517	0.86 480	2.02 689	0.34 615	0.79 668	0.36 612	1.38 680	1.33 680

StereoDRNet-Refined	0.84 471	0.43 515	1.01 419	0.66 504	0.43 439	1.32 559	0.49 405	1.64 431	1.24 477	1.53 580	1.45 521	1.49 554	0.97 502	1.32 372	1.31 564	0.21 342	0.17 385	0.27 497	0.25 491	0.25 441	0.34 533
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
G2L-Stereo_test	0.77 424	0.31 330	0.97 402	0.51 263	0.41 423	0.90 455	0.80 560	1.67 435	1.22 468	1.32 501	1.27 452	1.50 557	0.81 425	1.74 471	1.02 527	0.20 304	0.14 240	0.16 97	0.16 236	0.18 201	0.22 327

Wz-Net-MNSev	1.21 576	0.66 601	3.44 645	0.69 542	0.73 593	1.93 631	1.44 652	2.16 584	1.59 614	1.85 630	1.49 530	1.50 557	1.34 596	2.05 521	1.54 594	0.27 500	0.24 536	0.28 513	0.28 539	0.35 548	0.32 514

DGSMNet	1.24 584	0.84 630	3.20 638	0.91 640	0.92 641	1.39 572	1.34 646	2.46 638	1.44 583	1.34 514	1.66 579	1.50 557	1.03 529	1.85 487	1.30 563	0.48 635	0.48 659	0.55 652	0.51 652	0.78 657	0.79 659

AANet_RVC	1.22 577	0.60 578	1.94 583	0.69 542	0.46 463	0.75 378	0.69 525	1.51 395	1.57 612	1.36 526	1.90 617	1.51 560	0.87 457	7.23 680	1.89 624	0.26 479	0.19 440	0.19 227	0.16 236	0.23 397	0.37 550

MFMNet_re	1.47 602	1.20 658	2.50 617	1.46 679	1.08 660	1.58 597	1.51 655	1.96 532	1.87 641	2.31 657	2.20 636	1.51 560	1.88 648	1.57 436	1.34 572	0.94 674	0.83 686	0.84 671	0.80 676	1.00 667	1.06 671

UNet	0.86 482	0.36 444	1.52 547	0.62 457	0.74 601	1.56 595	0.49 405	1.55 408	1.12 403	1.28 486	1.10 365	1.52 562	1.10 550	1.69 466	1.14 540	0.24 428	0.18 419	0.25 462	0.21 406	0.25 441	0.25 403

ssnet_v2	0.92 509	0.39 492	1.22 496	0.66 504	0.39 387	1.31 558	0.96 603	2.32 616	1.45 588	1.48 572	1.17 407	1.53 563	0.91 472	1.16 335	1.71 616	0.31 548	0.27 566	0.30 538	0.29 558	0.28 478	0.29 477

Wz-Net-LNSev-Ref	1.09 554	0.46 526	2.61 623	0.71 558	0.65 568	2.00 635	0.78 548	2.07 558	1.47 594	1.62 602	1.47 526	1.53 563	1.29 588	2.10 525	1.65 610	0.24 428	0.14 240	0.20 278	0.16 236	0.28 478	0.28 462

cf-r	0.79 438	0.32 351	1.06 435	0.57 389	0.64 563	0.78 394	0.51 415	2.04 551	1.22 468	1.20 438	1.27 452	1.53 563	0.91 472	1.47 420	0.94 509	0.25 452	0.19 440	0.22 358	0.23 466	0.19 241	0.21 292

APVNet	1.11 557	0.59 575	1.95 587	0.87 628	0.77 612	1.90 628	0.82 569	2.03 548	1.15 423	1.14 404	1.43 515	1.55 566	1.12 559	3.03 582	1.62 604	0.32 556	0.34 615	0.42 622	0.36 612	0.36 552	0.41 573

S-Stereo	1.17 566	0.48 537	2.25 609	0.83 615	0.81 624	1.22 546	1.17 632	2.12 566	2.08 654	1.47 567	2.13 633	1.55 566	1.16 562	2.09 524	1.46 585	0.42 614	0.40 642	0.35 586	0.32 584	0.45 597	0.73 652

GwcNet-RSSM	0.83 465	0.34 402	1.29 516	0.65 491	0.55 525	0.78 394	0.62 501	1.89 509	1.27 498	1.18 425	1.39 500	1.56 568	0.91 472	1.60 449	1.22 552	0.26 479	0.20 457	0.23 396	0.24 481	0.21 350	0.21 292

GANet	1.41 596	0.52 555	1.18 486	0.74 578	0.48 476	1.40 576	1.69 665	1.87 501	1.28 506	1.56 588	2.39 645	1.56 568	1.25 581	9.13 699	1.20 547	0.31 548	0.32 605	0.34 578	0.29 558	0.40 573	0.33 522

DStereoSA	5.78 699	1.09 650	8.20 678	2.07 686	4.09 716	4.26 694	21.23 723	4.17 693	5.59 704	1.96 642	12.40 713	1.57 570	13.59 717	7.02 677	13.02 705	0.90 671	3.63 717	0.91 674	3.68 718	1.84 681	4.43 717

iinet-f	1.04 537	0.50 545	4.24 655	0.58 404	0.43 439	1.78 619	0.70 532	1.29 347	1.16 430	1.25 463	1.42 511	1.57 570	1.42 609	1.47 420	1.70 614	0.26 479	0.23 525	0.20 278	0.20 362	0.26 456	0.26 425

hknet	0.82 456	0.34 402	1.15 466	0.55 345	0.39 387	1.25 552	0.66 516	2.65 657	1.10 388	1.25 463	1.12 378	1.58 572	0.85 440	1.41 399	0.79 463	0.23 406	0.18 419	0.25 462	0.22 434	0.23 397	0.24 379

fast-iter	0.67 359	0.34 402	0.80 293	0.51 263	0.51 497	0.41 83	0.37 235	1.15 295	0.80 254	1.34 514	1.42 511	1.60 573	1.11 553	0.96 266	0.90 493	0.16 105	0.12 55	0.20 278	0.21 406	0.20 298	0.20 258

CoSv	0.67 359	0.34 402	0.80 293	0.51 263	0.51 497	0.41 83	0.37 235	1.15 295	0.80 254	1.34 514	1.42 511	1.60 573	1.11 553	0.96 266	0.90 493	0.16 105	0.12 55	0.20 278	0.21 406	0.20 298	0.20 258

DCVSM-stereo	0.75 410	0.36 444	0.82 306	0.58 404	0.43 439	0.78 394	0.42 304	1.30 348	1.05 367	1.79 624	1.04 341	1.60 573	1.08 544	1.12 325	0.86 480	0.25 452	0.27 566	0.29 525	0.24 481	0.30 510	0.37 550

HH	0.68 373	0.33 373	0.83 316	0.53 314	0.34 312	0.92 465	0.45 362	1.79 476	0.74 227	0.71 265	1.13 389	1.60 573	0.83 432	1.95 506	0.39 217	0.18 203	0.14 240	0.19 227	0.17 271	0.19 241	0.19 225

HanStereo	0.68 373	0.33 373	0.83 316	0.53 314	0.34 312	0.92 465	0.45 362	1.79 476	0.74 227	0.71 265	1.13 389	1.60 573	0.83 432	1.95 506	0.39 217	0.18 203	0.14 240	0.19 227	0.17 271	0.19 241	0.19 225

G2L-ROB	0.79 438	0.28 232	1.01 419	0.57 389	0.39 387	0.94 474	0.65 512	1.76 469	1.18 445	1.27 480	1.03 335	1.62 578	0.78 405	1.93 502	1.26 559	0.20 304	0.14 240	0.17 150	0.15 192	0.20 298	0.24 379

Ntro	1.72 625	1.21 659	1.62 557	2.54 695	1.86 686	2.09 642	1.14 628	2.08 559	1.38 555	1.23 456	1.62 570	1.62 578	1.33 595	2.04 517	1.21 551	3.09 700	0.56 673	1.82 689	0.65 667	2.97 699	2.25 693

CRFU-Net	0.90 501	0.42 510	1.10 452	0.69 542	0.59 545	1.76 613	0.84 572	2.33 622	0.92 295	1.45 563	1.20 416	1.62 578	1.25 581	1.38 389	0.94 509	0.28 519	0.23 525	0.22 358	0.19 326	0.24 428	0.27 446

DDUNet	1.56 611	2.70 708	1.35 524	1.79 683	1.88 687	1.82 621	0.91 591	1.84 490	1.20 452	1.40 544	1.79 599	1.62 578	1.17 566	1.59 444	1.22 552	1.11 681	0.76 685	2.38 697	0.94 681	2.12 683	1.53 684

XPNet_ROB	1.02 534	0.56 569	1.33 522	0.75 587	0.58 539	1.11 519	1.13 625	1.77 471	1.29 518	1.88 631	1.43 515	1.63 582	1.13 560	2.04 517	1.69 612	0.40 605	0.31 592	0.33 569	0.29 558	0.37 558	0.37 550

SGM-Forest	1.29 589	0.40 498	0.74 259	0.54 329	0.37 359	1.55 593	1.26 642	1.82 486	1.39 563	2.22 653	1.81 605	1.64 583	1.02 527	7.65 686	1.20 547	0.39 602	0.37 631	0.39 610	0.34 604	0.37 558	0.34 533
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
PWC_ROB	1.39 594	0.93 638	4.07 653	0.77 597	0.83 627	1.16 533	0.53 432	1.87 501	2.01 650	2.36 658	3.06 666	1.65 584	1.60 623	2.65 570	2.29 639	0.34 573	0.23 525	0.36 596	0.25 491	0.39 569	0.49 602

anonymousa	0.78 429	0.30 297	0.85 335	0.51 263	0.96 650	1.41 578	0.47 381	1.61 427	0.94 308	1.33 507	1.77 597	1.66 585	1.11 553	0.72 169	0.63 408	0.19 252	0.18 419	0.23 396	0.25 491	0.20 298	0.22 327

Wz-Net-LNSev	1.17 566	0.72 616	4.71 659	0.66 504	0.84 629	1.72 606	1.13 625	1.97 533	1.43 580	1.34 514	1.32 471	1.66 585	1.30 591	1.44 413	1.51 591	0.29 536	0.26 556	0.24 422	0.23 466	0.33 536	0.35 542

zh-mn7	1.84 635	1.51 675	9.67 688	0.70 552	0.54 518	1.47 584	0.84 572	1.93 523	2.13 658	2.50 666	2.70 657	1.67 587	1.35 597	4.75 625	3.14 657	0.32 556	0.27 566	0.27 497	0.27 528	0.32 528	0.39 563

RTSC	1.43 601	0.89 632	3.62 649	0.94 650	0.64 563	1.85 625	0.69 525	2.20 598	2.04 653	2.22 653	1.70 587	1.67 587	1.27 584	2.53 564	4.48 672	0.33 563	0.25 548	0.27 497	0.29 558	0.38 564	0.40 569

HSM-Net_RVC	0.91 506	0.31 330	0.60 159	0.54 329	0.31 233	1.15 530	0.60 492	3.76 688	1.30 522	1.57 592	1.75 593	1.67 587	1.01 518	1.61 452	0.90 493	0.23 406	0.17 385	0.19 227	0.18 300	0.20 298	0.22 327
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ADLNet2	0.92 509	0.37 465	1.25 506	0.80 604	0.65 568	1.12 521	0.75 541	1.95 528	1.42 578	1.26 475	1.67 581	1.68 590	1.04 535	1.80 485	1.23 555	0.25 452	0.22 496	0.21 320	0.22 434	0.27 462	0.31 505

CFNet-ft	0.78 429	0.36 444	0.74 259	0.67 518	0.56 531	0.86 444	0.54 447	1.46 385	1.17 438	1.01 351	1.28 458	1.68 590	1.03 529	1.57 436	0.95 512	0.27 500	0.21 475	0.33 569	0.26 508	0.31 517	0.26 425

CFNet_RVC	0.78 429	0.36 444	0.74 259	0.67 518	0.56 531	0.86 444	0.54 447	1.46 385	1.17 438	1.01 351	1.28 458	1.68 590	1.03 529	1.57 436	0.95 512	0.27 500	0.21 475	0.33 569	0.26 508	0.31 517	0.26 425

DLCB_ROB	0.92 509	0.43 515	0.95 392	0.71 558	0.55 525	1.11 519	0.83 570	1.61 427	1.32 532	1.67 611	1.66 579	1.70 593	0.93 482	1.96 508	1.34 572	0.26 479	0.25 548	0.27 497	0.28 539	0.28 478	0.28 462

aanetorigin	1.26 586	0.85 631	3.00 634	0.72 564	0.80 620	1.08 512	1.05 616	1.12 272	1.39 563	3.53 689	2.60 655	1.72 594	1.73 637	1.98 509	1.77 620	0.26 479	0.24 536	0.26 483	0.25 491	0.38 564	0.51 610

GwcNet	1.26 586	0.63 591	5.13 661	0.81 608	1.15 668	1.73 609	0.69 525	1.84 490	1.53 603	1.51 575	1.71 589	1.72 594	1.09 547	2.20 534	1.61 602	0.31 548	0.30 587	0.29 525	0.27 528	0.30 510	0.41 573

otaku	1.67 619	1.18 656	1.56 552	2.27 688	1.59 683	1.98 633	1.23 639	2.23 601	1.37 553	1.48 572	1.63 576	1.73 596	1.23 577	1.85 487	1.09 535	2.96 699	0.58 676	1.74 687	0.61 665	2.94 696	2.15 691

fast-acv-ft	1.00 529	0.48 537	1.85 579	0.61 448	0.52 503	1.77 615	0.69 525	1.52 399	1.47 594	1.34 514	1.85 611	1.73 596	1.24 580	1.62 453	1.56 595	0.27 500	0.28 572	0.28 513	0.28 539	0.28 478	0.31 505

ADCP+	2.12 653	0.56 569	10.01 689	0.68 529	0.91 640	2.25 648	1.04 615	1.92 521	1.50 601	1.58 593	1.34 481	1.73 596	1.62 624	2.27 541	13.20 706	0.25 452	0.22 496	0.32 557	0.29 558	0.38 564	0.34 533

ETE_ROB	1.01 533	0.69 609	1.49 541	0.72 564	0.50 488	1.15 530	1.12 623	1.91 515	1.24 477	1.94 639	1.50 537	1.73 596	1.06 541	1.78 478	1.33 571	0.33 563	0.26 556	0.38 605	0.34 604	0.40 573	0.44 588

PDISCO_ROB	1.41 596	0.73 619	2.04 594	1.40 673	1.46 681	2.83 670	1.07 619	2.64 656	2.11 656	1.41 546	1.50 537	1.73 596	0.99 508	2.83 578	1.46 585	1.03 677	0.27 566	0.54 648	0.47 642	0.77 656	0.84 663

DStereoO	1.82 632	1.21 659	2.98 633	1.42 677	0.88 639	1.54 592	4.03 707	1.90 513	2.15 659	1.56 588	1.82 606	1.75 601	4.06 697	1.76 474	2.15 631	2.39 694	0.52 667	0.97 675	0.43 632	2.24 685	0.68 647

YMNet	1.04 537	0.59 575	1.67 564	0.86 625	0.86 632	1.84 623	0.61 498	1.70 452	1.28 506	1.65 607	1.98 623	1.75 601	0.96 492	1.57 436	1.58 597	0.34 573	0.37 631	0.32 557	0.32 584	0.33 536	0.32 514

YMNet_1	1.04 537	0.59 575	1.67 564	0.86 625	0.86 632	1.84 623	0.61 498	1.70 452	1.28 506	1.65 607	1.98 623	1.75 601	0.96 492	1.57 436	1.58 597	0.34 573	0.37 631	0.32 557	0.32 584	0.33 536	0.32 514

RAFT	0.67 359	0.32 351	0.83 316	0.63 469	0.34 312	0.69 351	0.57 470	1.14 283	0.84 267	1.12 387	1.20 416	1.75 601	0.92 480	1.09 313	0.60 395	0.22 379	0.19 440	0.27 497	0.24 481	0.22 372	0.23 353

ccnet	1.19 572	0.71 613	1.36 529	0.81 608	0.75 606	1.72 606	1.13 625	1.98 534	1.31 529	1.52 577	1.84 608	1.75 601	1.36 599	2.01 514	2.04 627	0.57 652	0.54 670	0.57 656	0.56 658	0.60 639	0.60 636

PASM	1.48 604	1.08 648	3.96 652	0.93 647	0.93 644	1.17 540	1.19 634	1.77 471	1.65 620	1.90 632	1.52 545	1.75 601	1.42 609	4.54 617	1.52 593	0.64 661	0.68 683	0.69 666	0.79 675	0.70 651	0.74 654

coex_refinement	0.84 471	0.30 297	0.89 356	0.72 564	0.52 503	0.95 480	0.60 492	1.92 521	1.29 518	1.38 534	1.37 493	1.80 607	0.82 427	1.48 422	1.31 564	0.27 500	0.17 385	0.19 227	0.20 362	0.25 441	0.27 446

zh-sn7	2.00 646	1.73 686	9.50 687	0.77 597	0.73 593	1.77 615	1.32 645	2.08 559	1.66 621	1.91 633	2.48 652	1.81 608	2.25 668	5.74 645	4.07 668	0.33 563	0.33 611	0.32 557	0.32 584	0.44 594	0.46 595

hitnet-ft	0.84 471	0.38 483	0.75 265	0.59 423	0.44 449	0.99 491	0.47 381	1.61 427	1.38 555	1.21 445	1.22 425	1.82 609	0.99 508	1.87 491	1.09 535	0.33 563	0.29 582	0.34 578	0.27 528	0.36 552	0.33 522

w-ln-seven	1.56 611	0.83 629	5.96 665	0.78 601	0.74 601	2.64 663	1.01 613	2.13 574	2.03 651	2.09 649	1.76 594	1.84 610	1.27 584	2.98 581	3.23 658	0.29 536	0.26 556	0.31 545	0.30 570	0.41 577	0.38 558

RT-IGEV	0.88 490	0.31 330	1.24 503	0.60 431	0.35 331	1.32 559	0.84 572	2.98 675	1.06 369	1.34 514	1.62 570	1.87 611	1.15 561	1.11 322	0.54 360	0.24 428	0.17 385	0.21 320	0.17 271	0.19 241	0.29 477

UGAM	1.17 566	0.29 265	1.08 444	0.55 345	0.43 439	0.69 351	0.71 535	1.14 283	1.35 539	1.00 346	1.49 530	1.90 612	0.86 448	9.61 705	0.89 489	0.21 342	0.19 440	0.30 538	0.25 491	0.20 298	0.18 180

LSM	6.55 702	1.26 663	15.64 702	1.79 683	68.74 741	1.67 605	2.08 685	2.26 604	2.59 668	3.13 685	3.08 667	1.90 612	1.81 643	2.89 579	2.16 632	0.43 615	0.59 677	0.50 639	0.58 660	0.64 644	17.24 729

RP	1.17 566	0.54 561	1.48 540	0.93 647	1.05 658	1.14 526	0.85 579	1.99 538	1.70 625	1.72 615	2.07 630	1.91 614	1.93 650	2.00 513	1.37 576	0.55 650	0.37 631	0.48 636	0.37 617	0.46 604	0.46 595

HSM	1.22 577	0.34 402	0.81 297	0.61 448	0.39 387	1.22 546	0.63 507	2.45 634	1.25 485	1.32 501	1.26 443	1.91 614	1.08 544	9.21 701	0.75 446	0.23 406	0.17 385	0.20 278	0.16 236	0.22 372	0.24 379

NCCL2	1.06 544	0.64 594	1.35 524	0.78 601	0.58 539	1.32 559	1.69 665	1.89 509	1.38 555	1.52 577	1.20 416	1.91 614	1.17 566	1.79 483	1.50 589	0.35 583	0.31 592	0.45 628	0.44 635	0.41 577	0.45 590

MFN_U_SF_DS_RVC	1.80 630	1.11 653	4.33 656	0.84 619	0.77 612	3.70 683	2.41 698	2.04 551	1.85 640	1.75 619	1.90 617	1.92 617	1.25 581	7.33 681	1.45 583	0.47 633	0.47 657	0.53 647	0.77 674	0.50 616	0.55 622

NCC-stereo	1.20 574	0.60 578	1.84 577	0.88 630	0.95 648	1.32 559	0.94 599	2.14 576	1.36 548	1.43 554	1.79 599	1.93 618	2.13 663	2.54 565	1.41 579	0.49 637	0.38 636	0.45 628	0.59 662	0.43 583	0.45 590

Abc-Net	1.20 574	0.60 578	1.84 577	0.88 630	0.95 648	1.32 559	0.94 599	2.14 576	1.36 548	1.43 554	1.79 599	1.93 618	2.13 663	2.54 565	1.41 579	0.49 637	0.38 636	0.45 628	0.59 662	0.43 583	0.45 590
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
CSAN	1.61 615	0.67 605	3.24 641	0.74 578	0.52 503	1.77 615	1.74 670	1.98 534	1.94 646	2.47 665	2.33 643	1.93 618	2.04 655	6.45 667	1.95 626	0.43 615	0.36 626	0.41 621	0.42 628	0.43 583	0.44 588

LALA_ROB	1.06 544	0.66 601	1.37 532	0.70 552	0.53 511	1.61 599	1.25 641	1.81 484	1.48 598	1.82 627	1.40 505	1.93 618	1.03 529	1.68 462	1.69 612	0.38 595	0.28 572	0.43 623	0.37 617	0.43 583	0.38 558

RYNet	1.24 584	0.52 555	1.57 554	0.73 572	0.97 651	1.74 611	0.95 602	2.09 562	1.54 605	1.44 557	1.18 410	1.94 622	1.29 588	4.57 618	1.93 625	0.27 500	0.23 525	0.35 586	0.27 528	0.57 633	0.59 633

RainbowNet	2.06 648	1.86 688	1.97 589	2.86 698	2.25 693	2.03 637	1.79 673	2.77 666	1.92 644	1.54 583	1.84 608	1.95 623	1.73 637	2.23 536	1.38 577	3.40 706	0.86 691	2.39 699	1.00 688	2.94 696	2.42 695

z-mn7	1.77 627	1.06 645	7.02 673	0.74 578	0.54 518	2.58 658	1.03 614	1.90 513	2.73 678	1.61 598	3.00 664	1.96 624	1.40 604	5.23 632	2.87 651	0.31 548	0.25 548	0.27 497	0.25 491	0.34 544	0.35 542

ac_64	0.86 482	0.32 351	1.02 422	0.74 578	0.60 549	1.04 499	0.53 432	2.20 598	0.99 336	1.23 456	1.11 374	1.96 624	1.06 541	2.01 514	1.01 524	0.30 545	0.22 496	0.24 422	0.23 466	0.22 372	0.22 327

FBW_ROB	1.78 628	0.66 601	1.90 582	0.72 564	0.66 575	1.79 620	1.07 619	2.79 669	1.77 631	1.84 628	1.79 599	1.98 626	1.37 600	12.42 718	2.22 633	0.36 590	0.38 636	0.57 656	0.39 621	0.46 604	0.51 610

UDG	1.47 602	2.69 707	1.13 459	1.45 678	1.65 684	1.34 566	0.79 557	1.75 467	1.27 498	1.29 490	1.74 592	1.99 627	1.39 603	1.66 459	1.51 591	0.91 673	0.55 672	2.30 694	0.76 673	1.99 682	1.20 676

Select-FE	0.87 486	0.42 510	2.64 625	0.57 389	0.48 476	0.47 140	0.23 54	2.59 653	0.85 271	1.08 375	1.32 471	2.00 628	1.73 637	1.15 331	0.47 300	0.21 342	0.17 385	0.21 320	0.26 508	0.20 298	0.33 522

AF-Net	1.23 581	0.56 569	2.31 610	0.88 630	0.93 644	1.41 578	0.73 539	2.27 612	1.71 627	1.76 622	2.42 647	2.00 628	1.70 633	1.98 509	1.62 604	0.50 641	0.29 582	0.49 638	0.33 598	0.40 573	0.34 533

XQC	1.51 606	0.98 641	3.20 638	0.92 641	0.76 611	2.01 636	1.17 632	2.53 649	1.99 649	2.01 645	1.54 548	2.00 628	1.54 620	3.16 587	3.46 661	0.49 637	0.31 592	0.45 628	0.40 623	0.71 653	0.62 638

SHD	1.42 598	0.81 626	2.79 628	0.98 654	0.92 641	1.97 632	0.68 521	2.43 632	2.55 667	2.54 667	1.72 590	2.01 631	1.62 624	2.14 529	2.70 647	0.40 605	0.33 611	0.39 610	0.40 623	0.48 610	0.54 616

LL-Strereo	1.42 598	0.44 522	2.02 590	0.62 457	1.07 659	0.73 368	0.65 512	2.02 544	1.21 459	1.60 597	1.62 570	2.02 632	2.10 658	9.67 706	1.07 533	0.22 379	0.20 457	0.27 497	0.24 481	0.23 397	0.33 522

FAT-Stereo	1.10 555	0.43 515	1.46 537	0.74 578	0.60 549	1.13 522	0.92 593	2.06 556	1.71 627	1.75 619	2.00 626	2.02 632	1.47 615	2.02 516	1.26 559	0.44 624	0.36 626	0.34 578	0.29 558	0.36 552	0.57 627

DANet	1.16 564	0.64 594	1.52 547	0.88 630	0.74 601	1.52 588	0.52 426	1.68 439	1.21 459	1.81 625	1.55 551	2.02 632	1.11 553	3.30 594	2.28 637	0.34 573	0.31 592	0.40 616	0.30 570	0.46 604	0.54 616
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
RGC	1.22 577	0.82 627	1.71 567	0.95 652	0.98 653	1.53 591	0.80 560	2.18 593	1.35 539	1.69 613	1.94 620	2.03 635	1.66 630	2.36 548	1.50 589	0.46 629	0.36 626	0.59 659	0.48 644	0.49 614	0.49 602

Nwc_Net	1.19 572	0.53 557	2.34 611	0.92 641	0.81 624	1.49 585	0.70 532	2.28 614	1.32 532	1.41 546	2.27 639	2.03 635	1.76 640	2.05 521	1.46 585	0.43 615	0.30 587	0.43 623	0.46 640	0.39 569	0.40 569

ADCL	1.82 632	0.70 611	4.57 658	0.70 552	0.63 562	2.56 657	1.77 672	2.08 559	1.77 631	1.95 641	1.89 615	2.04 637	1.88 648	2.36 548	9.55 698	0.27 500	0.25 548	0.35 586	0.32 584	0.39 569	0.39 563

AnyNet_C32	2.14 654	1.45 670	7.38 675	0.95 652	1.12 662	2.23 646	2.34 694	2.10 564	1.54 605	2.44 661	1.79 599	2.04 637	1.66 630	2.69 571	10.48 702	0.38 595	0.35 622	0.35 586	0.42 628	0.50 616	0.60 636

AIO-Stereo-zeroshot1	1.06 544	0.43 515	3.59 647	0.53 314	0.66 575	0.79 403	0.39 265	2.60 654	0.98 327	0.96 335	4.58 683	2.05 639	0.56 295	0.99 274	0.51 331	0.19 252	0.14 240	0.21 320	0.28 539	0.32 528	0.41 573

RASNet	1.16 564	0.34 402	1.11 454	0.73 572	0.86 632	1.00 492	0.60 492	1.56 412	1.43 580	1.07 373	1.37 493	2.08 640	1.44 612	7.00 676	1.56 595	0.20 304	0.17 385	0.17 150	0.19 326	0.19 241	0.19 225

AIO-Stereo-zeroshot	0.85 478	0.38 483	2.79 628	0.51 263	0.60 549	0.72 363	0.38 247	2.87 673	0.77 234	0.80 284	1.07 352	2.14 641	0.93 482	0.96 266	0.62 403	0.21 342	0.13 149	0.21 320	0.26 508	0.29 495	0.32 514

psmorigin	1.69 623	0.74 621	13.13 696	0.70 552	0.60 549	1.16 533	0.79 557	1.69 448	1.25 485	2.07 648	1.77 597	2.23 642	1.51 619	2.14 529	1.45 583	0.39 602	0.41 643	0.34 578	0.33 598	0.45 597	0.63 640

EDNetEfficient	2.40 665	1.14 654	8.59 683	0.77 597	0.73 593	1.06 505	1.53 658	1.54 405	4.06 694	4.87 703	2.81 659	2.23 642	3.53 690	3.04 583	9.65 699	0.27 500	0.24 536	0.27 497	0.31 576	0.70 651	0.67 643

DispFullNet	2.39 664	2.89 710	3.74 650	3.09 703	2.27 695	2.04 638	0.84 572	2.19 595	1.73 629	2.54 667	1.98 623	2.23 642	5.83 703	3.44 597	1.84 623	1.03 677	0.33 611	2.65 705	1.97 707	2.87 695	2.34 694

Wz-Net-SNSev	1.68 621	1.45 670	8.71 684	0.71 558	0.67 581	1.35 567	1.51 655	2.15 582	1.47 594	1.51 575	1.68 583	2.27 645	1.38 601	4.23 610	2.36 641	0.32 556	0.29 582	0.31 545	0.33 598	0.43 583	0.39 563

DPSNet	1.91 642	0.64 594	5.95 664	0.73 572	0.59 545	2.04 638	1.61 663	3.84 689	1.96 648	1.54 583	1.39 500	2.27 645	3.32 687	4.95 627	4.79 675	0.50 641	0.31 592	0.29 525	0.26 508	0.67 648	0.54 616

G-Net	1.71 624	0.67 605	2.09 596	1.14 666	0.75 606	2.96 675	0.89 587	1.58 418	1.30 522	2.76 672	8.12 707	2.29 647	2.51 676	1.94 503	2.23 635	0.49 637	0.45 652	0.45 628	0.31 576	0.62 643	0.59 633

WZ-Net	2.14 654	1.08 648	11.68 695	0.89 637	0.78 616	1.76 613	1.59 662	2.39 627	2.03 651	2.11 650	1.95 622	2.30 648	2.28 669	5.94 652	3.86 667	0.35 583	0.27 566	0.29 525	0.32 584	0.52 620	0.50 606

stereogan	1.22 577	0.45 523	2.03 593	0.87 628	0.85 630	2.52 656	0.72 536	1.98 534	1.78 635	1.92 635	1.94 620	2.31 649	1.42 609	2.10 525	1.14 540	0.38 595	0.36 626	0.39 610	0.32 584	0.52 620	0.49 602

CBFPSM	0.95 515	0.37 465	2.10 597	0.51 263	0.39 387	1.73 609	0.87 585	1.59 423	1.13 409	1.11 379	1.00 322	2.34 650	1.64 629	1.42 404	1.44 582	0.19 252	0.18 419	0.20 278	0.20 362	0.22 372	0.36 546

ADCMid	2.11 652	0.90 633	8.39 682	0.75 587	0.69 586	1.98 633	1.14 628	2.18 593	1.67 623	2.85 674	1.85 611	2.35 651	2.02 654	2.35 547	10.58 703	0.34 573	0.32 605	0.39 610	0.44 635	0.51 619	0.53 615

ADCS	2.35 661	1.26 663	6.54 669	0.85 622	0.77 612	2.18 645	1.79 673	2.47 639	2.20 660	2.80 673	2.14 635	2.38 652	2.09 657	2.81 576	13.83 712	0.43 615	0.41 643	0.40 616	0.45 638	0.59 636	0.67 643

DISCO	1.06 544	0.37 465	1.19 487	0.73 572	0.46 463	2.04 638	0.84 572	2.26 604	1.54 605	1.25 463	1.36 491	2.38 652	1.08 544	2.60 568	1.62 604	0.24 428	0.19 440	0.22 358	0.20 362	0.32 528	0.29 477

PVD	1.82 632	0.91 636	3.02 635	1.03 657	0.94 647	2.61 661	1.14 628	2.78 668	3.40 688	3.08 683	2.75 658	2.39 654	2.49 675	2.81 576	3.66 663	0.48 635	0.49 665	0.59 659	0.49 647	0.60 639	0.81 661

MultiAttention	4.59 694	0.35 431	0.90 366	0.75 587	0.46 463	31.81 733	4.41 709	2.35 624	1.41 569	1.64 606	2.43 648	2.42 655	0.70 378	38.40 735	1.78 621	0.23 406	0.15 318	0.30 538	0.30 570	0.48 610	0.48 597

MFN_U_SF_RVC	1.62 617	0.96 640	4.36 657	0.92 641	0.69 586	2.62 662	1.10 621	2.50 645	1.74 630	1.99 644	1.86 613	2.45 656	1.78 642	3.08 585	2.84 650	0.54 646	0.50 666	0.56 654	0.60 664	0.60 639	0.67 643

ADCPNet	1.97 645	0.78 622	9.38 686	0.74 578	0.61 555	2.73 667	1.36 648	2.11 565	1.66 621	1.92 635	1.70 587	2.45 656	2.07 656	2.50 562	6.84 687	0.38 595	0.38 636	0.38 605	0.43 632	0.47 608	0.50 606

edge stereo	1.15 563	0.54 561	1.50 542	0.73 572	0.66 575	1.18 542	0.84 572	2.13 574	1.41 569	1.73 616	1.84 608	2.53 658	1.46 613	2.46 555	1.35 574	0.43 615	0.41 643	0.54 648	0.36 612	0.43 583	0.50 606

Wz-Net-TNSev	2.10 651	2.71 709	9.30 685	0.72 564	0.65 568	2.41 655	1.81 677	2.45 634	1.77 631	1.62 602	1.56 557	2.56 659	2.01 652	5.30 633	4.46 671	0.41 609	0.38 636	0.33 569	0.37 617	0.54 628	0.64 641

RTS	2.76 670	1.55 679	15.40 699	1.13 663	1.42 679	3.75 686	2.21 688	2.45 634	2.72 676	2.91 677	2.85 661	2.58 660	1.62 624	6.28 660	5.80 682	0.41 609	0.30 587	0.35 586	0.35 609	0.52 620	0.54 616

RTSA	2.76 670	1.55 679	15.40 699	1.13 663	1.42 679	3.75 686	2.21 688	2.45 634	2.72 676	2.91 677	2.85 661	2.58 660	1.62 624	6.28 660	5.80 682	0.41 609	0.30 587	0.35 586	0.35 609	0.52 620	0.54 616

ACVNet-4b	3.05 682	1.42 669	18.09 710	2.85 697	2.33 697	2.32 653	1.22 637	2.47 639	2.21 661	1.26 475	2.36 644	2.64 662	1.46 613	6.32 663	1.23 555	3.29 703	0.45 652	2.37 696	1.02 690	3.03 700	2.61 698

MSC_U_SF_DS_RVC	2.22 657	1.29 666	4.14 654	1.10 662	0.78 616	5.00 698	2.38 697	2.47 639	2.67 675	1.94 639	2.28 640	2.66 663	1.70 633	9.10 698	2.29 639	0.68 666	0.52 667	0.68 665	0.71 672	1.17 675	0.81 661

AnyNet_C01	2.38 663	2.21 698	10.17 690	0.99 655	0.79 618	3.12 676	2.37 695	2.69 663	1.89 642	2.58 669	2.44 649	2.70 664	1.86 647	3.65 599	7.12 688	0.41 609	0.41 643	0.40 616	0.42 628	0.68 649	0.79 659

MADNet+	2.80 673	3.38 713	11.57 694	1.50 680	1.21 675	3.18 678	2.00 679	3.52 685	2.61 669	1.81 625	2.09 631	2.83 665	2.18 665	7.55 684	5.44 681	0.84 669	0.83 686	0.71 667	0.66 668	1.05 672	1.08 672

SPS-STEREO	1.78 628	1.09 650	1.52 547	1.22 669	1.14 666	1.87 627	1.11 622	2.27 612	1.70 625	3.17 686	2.39 645	2.84 666	1.93 650	4.41 614	2.93 652	1.04 679	0.99 699	0.97 675	0.94 681	1.03 670	1.05 670
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
UGAM-zero	1.05 542	0.33 373	1.04 428	0.49 223	0.31 233	0.67 337	0.26 89	2.37 625	0.80 254	1.05 364	1.11 374	2.86 667	1.81 643	6.26 658	0.50 327	0.18 203	0.15 318	0.19 227	0.16 236	0.17 150	0.21 292

AANet	1.72 625	1.32 668	5.46 663	0.70 552	0.73 593	1.52 588	0.85 579	1.95 528	3.12 682	3.12 684	3.30 669	2.91 668	2.23 667	2.48 561	2.27 636	0.44 624	0.31 592	0.34 578	0.31 576	0.47 608	0.58 630

SAMSARA	1.80 630	0.90 633	3.37 643	1.28 672	1.13 664	3.71 684	2.33 693	2.53 649	1.93 645	3.17 686	1.73 591	2.99 669	1.68 632	3.53 598	2.46 643	0.47 633	0.54 670	0.43 623	0.47 642	0.59 636	0.64 641

PAM	0.86 482	0.31 330	1.19 487	0.55 345	0.35 331	2.17 644	0.47 381	2.26 604	0.87 277	1.18 425	0.96 303	3.01 670	1.41 608	0.90 245	0.40 234	0.19 252	0.13 149	0.19 227	0.18 300	0.20 298	0.27 446

IMH-64-1	2.82 674	1.87 689	1.77 571	3.31 705	2.69 702	3.22 679	2.07 683	4.25 696	2.77 679	2.46 663	3.78 676	3.05 671	2.34 672	4.67 621	3.00 654	3.84 711	0.84 689	2.75 706	1.39 696	3.34 704	2.93 704

IMH-64	2.82 674	1.87 689	1.77 571	3.31 705	2.69 702	3.22 679	2.07 683	4.25 696	2.77 679	2.46 663	3.78 676	3.05 671	2.34 672	4.67 621	3.00 654	3.84 711	0.84 689	2.75 706	1.39 696	3.34 704	2.93 704

EDNetEfficientorigin	10.59 713	1.52 677	177.33 748	0.68 529	0.54 518	1.66 604	1.20 636	1.94 525	3.39 687	4.69 701	3.37 670	3.08 673	2.79 681	3.25 591	3.63 662	0.26 479	0.24 536	0.33 569	0.28 539	0.85 660	0.87 664

PWCK	3.24 685	2.37 699	10.86 692	2.14 687	1.14 666	3.71 684	4.19 708	3.02 677	3.55 690	3.05 682	3.63 674	3.09 674	2.35 674	8.16 693	3.41 660	2.17 692	0.96 697	1.77 688	1.01 689	2.84 694	1.40 681

PAM_32	0.87 486	0.30 297	1.08 444	0.56 367	0.32 268	2.10 643	0.36 220	2.26 604	1.01 344	1.13 390	1.05 347	3.14 675	1.47 615	1.00 279	0.42 258	0.19 252	0.14 240	0.20 278	0.18 300	0.19 241	0.25 403

NVStereoNet_ROB	2.17 656	1.18 656	3.51 646	1.14 666	1.26 676	1.57 596	1.51 655	2.19 595	2.11 656	2.04 646	4.80 686	3.17 676	2.11 661	7.97 690	2.10 628	1.12 682	0.94 696	1.10 682	1.34 695	0.95 665	1.31 677
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
ACV-stereo	1.00 529	0.55 565	1.47 538	0.59 423	0.42 434	2.38 654	0.58 476	1.20 315	1.21 459	0.83 295	1.01 324	3.36 677	2.10 658	1.64 455	1.17 543	0.28 519	0.22 496	0.23 396	0.22 434	0.29 495	0.35 542

ACVNet_1	3.08 683	1.48 673	17.70 705	2.90 700	2.35 699	2.30 650	1.43 651	3.16 679	2.26 663	1.91 633	2.05 629	3.51 678	2.32 671	3.71 604	1.58 597	3.25 702	0.66 680	2.40 700	1.06 691	3.07 701	2.59 697

MSAF-DinoV2	2.45 666	1.88 691	17.19 704	0.89 637	0.52 503	1.39 572	0.97 604	2.84 672	1.77 631	1.55 586	1.65 578	3.60 679	2.28 669	5.74 645	4.64 674	0.28 519	0.17 385	0.26 483	0.28 539	0.49 614	0.54 616

SANet	2.26 658	0.70 611	6.94 672	0.69 542	0.46 463	2.76 668	1.76 671	2.61 655	5.84 706	2.45 662	3.52 673	3.71 680	3.38 689	5.90 649	2.14 630	0.34 573	0.31 592	0.32 557	0.29 558	0.54 628	0.43 585

ELAS	2.67 669	0.80 623	2.13 600	1.13 663	1.15 668	6.25 703	2.56 699	3.50 684	3.68 691	5.36 707	4.92 689	3.79 681	5.56 702	3.65 599	5.22 679	0.66 663	0.57 674	0.56 654	0.54 656	0.65 646	0.75 656
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
coex-ft	8.35 708	2.39 700	100.24 747	0.68 529	0.54 518	1.77 615	1.57 661	1.71 456	11.00 711	18.91 728	3.76 675	3.85 682	8.23 711	3.29 593	6.58 685	0.31 548	0.31 592	0.32 557	0.31 576	0.69 650	0.57 627

SGM_RVC	1.88 637	0.40 498	0.90 366	0.63 469	0.30 209	2.81 669	1.26 642	2.73 664	1.81 638	4.09 692	2.85 661	3.88 683	3.19 684	8.42 695	2.44 642	0.33 563	0.31 592	0.30 538	0.28 539	0.31 517	0.31 505
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
WAO-7	2.78 672	1.54 678	2.18 603	1.41 676	1.19 672	3.92 689	2.01 682	4.19 694	3.89 693	2.98 679	5.47 691	4.18 684	3.28 686	8.24 694	4.27 669	1.13 683	1.01 700	1.18 683	1.13 694	1.19 676	1.13 675

JetBlue	4.18 689	2.45 704	10.42 691	1.40 673	2.89 706	10.68 709	10.68 713	3.91 690	2.52 665	2.74 671	3.39 671	4.50 685	4.27 698	7.97 690	7.67 691	0.89 670	0.97 698	0.89 672	0.92 680	2.26 686	2.21 692

ACVNet_2	2.86 677	1.47 672	8.28 680	2.68 696	2.26 694	2.70 664	1.84 678	3.41 681	3.04 681	2.27 655	3.42 672	4.58 686	2.10 658	5.91 650	1.62 604	2.58 697	0.67 681	2.22 693	0.85 678	2.79 693	2.47 696

IMH	3.35 686	1.95 692	1.86 580	3.30 704	2.72 704	4.03 692	2.00 679	4.58 700	3.83 692	2.87 675	6.99 698	4.69 687	3.21 685	6.77 673	2.97 653	3.91 714	0.89 693	2.78 708	1.40 700	3.36 706	2.93 704

ELAS_RVC	2.87 678	0.80 623	3.22 640	1.16 668	1.12 662	2.92 674	5.33 710	2.98 675	4.18 696	5.04 704	4.82 687	4.71 688	8.23 711	4.25 612	4.79 675	0.67 664	0.57 674	0.57 656	0.53 655	0.66 647	0.74 654
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MonStereo1	3.22 684	1.70 685	2.23 608	2.51 694	2.33 697	5.55 701	1.61 663	3.55 686	4.67 701	3.29 688	8.09 706	4.79 689	3.75 692	6.30 662	2.79 649	2.52 695	0.64 678	1.91 691	1.07 692	2.53 690	2.62 699

WAO-6	2.98 681	1.67 684	1.88 581	2.38 692	2.30 696	3.53 682	2.37 695	4.38 698	4.64 700	2.42 659	4.50 680	4.85 690	2.99 682	5.22 631	5.37 680	1.77 688	1.16 706	2.31 695	1.47 701	2.42 688	1.99 690

KSHMR	8.76 710	2.14 697	3.59 647	3.60 711	3.13 708	4.15 693	2.67 700	5.61 707	58.90 748	3.04 681	55.71 746	4.94 691	2.54 678	4.61 620	3.05 656	3.49 707	1.57 711	3.14 711	1.98 708	3.84 710	3.49 709

MADNet++	5.41 696	3.18 711	6.43 668	4.66 718	3.95 715	6.15 702	6.75 711	4.51 699	4.51 699	5.06 705	6.27 694	4.96 692	6.14 704	9.39 703	11.70 704	4.71 717	4.19 719	3.97 717	3.33 715	4.08 712	4.25 716

tt	6.61 703	0.28 232	6.10 666	3.77 712	2.17 690	11.53 710	19.61 721	13.53 721	5.81 705	3.00 680	2.82 660	4.97 693	6.33 705	3.83 607	7.23 689	9.13 723	11.32 729	5.87 722	6.22 724	6.01 718	2.63 701

test_sample8	2.29 659	0.51 549	1.35 524	0.58 404	0.40 402	1.07 508	0.80 560	2.03 548	1.22 468	2.28 656	1.33 477	4.98 694	2.51 676	2.46 555	8.57 693	0.59 655	12.85 730	0.62 661	0.67 669	0.45 597	0.48 597

Dean	3.77 688	1.65 682	17.87 706	3.01 702	2.54 701	3.15 677	2.10 686	4.80 701	4.42 697	2.89 676	6.03 693	5.45 695	2.55 679	3.40 596	2.13 629	3.22 701	0.89 693	2.51 703	1.07 692	3.07 701	2.65 702

WCMA_ROB	2.05 647	0.55 565	1.77 571	0.74 578	0.61 555	2.24 647	1.56 660	2.17 592	1.79 636	4.16 696	6.36 695	5.66 696	4.66 700	3.19 588	2.77 648	0.55 650	0.45 652	0.40 616	0.43 632	0.48 610	0.50 606

LVE	3.40 687	1.80 687	2.21 605	2.90 700	2.44 700	3.27 681	2.25 690	4.80 701	5.06 702	2.43 660	6.79 696	5.99 697	2.64 680	9.20 700	2.28 637	3.30 704	1.11 705	2.38 697	1.48 702	2.95 698	2.62 699

JetRed	7.02 704	8.94 717	25.72 724	2.89 699	3.27 710	14.25 714	12.27 717	6.69 711	4.45 698	4.46 699	4.56 681	6.65 698	5.43 701	7.46 683	14.41 714	2.60 698	3.31 714	2.61 704	2.30 713	4.34 714	3.79 712

WAO-8	4.57 692	2.01 693	2.58 621	2.37 690	2.21 691	9.75 705	1.71 667	6.04 709	16.34 719	4.11 693	7.69 704	7.41 699	3.85 693	10.02 713	3.85 665	2.05 690	1.09 703	2.44 701	1.39 696	2.56 691	1.86 688

Venus	4.57 692	2.01 693	2.58 621	2.37 690	2.21 691	9.75 705	1.71 667	6.04 709	16.34 719	4.11 693	7.69 704	7.41 699	3.85 693	10.02 713	3.85 665	2.05 690	1.09 703	2.44 701	1.39 696	2.56 691	1.86 688

MeshStereo	2.36 662	0.60 578	1.05 433	0.63 469	0.51 497	2.58 658	0.99 608	3.46 683	2.21 661	7.38 714	5.06 690	7.50 701	3.10 683	7.02 677	2.54 644	0.44 624	0.44 650	0.45 628	0.40 623	0.43 583	0.45 590
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
ktn	4.56 691	2.41 701	2.54 618	3.79 713	3.25 709	4.81 697	2.91 703	5.52 705	7.36 708	4.12 695	14.55 719	7.54 702	3.70 691	7.84 689	3.35 659	4.06 715	1.86 712	3.26 714	2.22 712	3.27 703	2.86 703

notaker	4.29 690	2.42 702	5.06 660	3.89 714	3.29 711	4.00 690	2.25 690	4.93 703	3.47 689	4.21 698	6.79 696	7.67 703	3.37 688	9.25 702	6.47 684	4.09 716	1.42 708	3.35 715	2.13 711	4.11 713	3.54 710

FCDSN-DC	2.47 667	0.65 600	1.00 416	0.85 622	0.75 606	2.26 649	0.97 604	2.31 615	1.83 639	5.52 709	7.65 702	7.72 704	7.70 710	4.43 615	2.64 645	0.52 644	0.48 659	0.52 643	0.52 653	0.57 633	0.59 633
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DStereoFS	6.12 701	2.43 703	7.51 676	2.47 693	2.16 689	16.09 715	8.18 712	4.22 695	12.08 713	3.74 690	14.16 717	7.84 705	13.66 718	7.03 679	9.84 700	0.90 671	1.49 709	1.23 684	2.79 714	1.36 678	3.31 707

MSMD_ROB	2.08 649	0.61 583	1.15 466	0.71 558	0.62 559	4.00 690	0.93 597	1.94 525	1.79 636	4.71 702	4.60 684	8.14 706	3.87 695	3.75 605	1.65 610	0.54 646	0.48 659	0.55 652	0.58 660	0.53 625	0.52 612

SGM+DAISY	5.38 695	1.28 665	8.24 679	1.27 671	1.16 670	10.62 708	16.01 720	2.93 674	2.53 666	8.64 717	13.03 714	8.26 707	13.38 716	6.34 665	7.59 690	1.07 680	1.05 702	1.00 679	0.98 685	1.02 669	1.12 674

LE_ROB	8.35 708	0.47 531	27.42 728	0.83 615	0.34 312	2.84 671	3.36 705	4.03 692	27.04 732	25.20 732	8.72 708	8.55 708	27.35 732	7.37 682	22.13 721	0.22 379	0.20 457	0.20 278	0.21 406	0.25 441	0.25 403

UNDER WATER	5.68 698	2.46 705	15.52 701	3.98 716	3.53 712	5.15 699	2.74 701	5.58 706	16.41 722	4.00 691	4.56 681	9.12 709	6.43 706	6.22 656	9.11 696	3.85 713	1.35 707	3.18 713	1.98 708	4.51 716	3.84 714

UNDER WATER-64	5.84 700	2.48 706	17.93 707	3.97 715	3.58 713	7.70 704	3.03 704	5.72 708	14.13 714	4.18 697	4.00 678	9.27 710	6.80 707	6.20 655	9.22 697	3.67 708	1.52 710	3.14 711	1.95 706	4.43 715	3.83 713

FC-DCNN	2.88 679	0.61 583	1.15 466	0.75 587	0.57 536	2.85 672	1.05 616	3.44 682	2.64 673	6.93 710	7.63 701	9.86 711	7.02 708	5.76 647	4.31 670	0.54 646	0.48 659	0.51 641	0.50 649	0.53 625	0.52 612

DPSMNet_ROB	13.08 717	8.28 716	22.32 717	9.54 721	18.15 719	11.53 710	31.98 729	10.83 719	16.27 718	7.17 713	19.40 726	10.12 712	16.69 721	9.87 709	22.50 724	4.78 719	8.72 722	5.38 721	10.25 730	6.16 720	11.59 723

DGTPSM_ROB	13.06 716	8.27 715	22.29 716	9.53 720	18.14 718	11.53 710	31.97 728	10.82 718	16.25 717	7.14 712	19.39 725	10.12 712	16.69 721	9.85 708	22.49 723	4.77 718	8.72 722	5.37 720	10.24 729	6.15 719	11.56 722

FC-DCNN v2	2.96 680	0.61 583	1.13 459	0.75 587	0.57 536	2.90 673	1.06 618	3.59 687	2.66 674	7.05 711	7.66 703	10.26 714	7.17 709	6.27 659	4.49 673	0.54 646	0.48 659	0.51 641	0.50 649	0.53 625	0.52 612

TorneroNet	10.72 714	2.09 695	2.76 627	3.48 707	3.03 707	44.72 735	2.31 692	8.62 714	67.06 749	7.45 715	23.21 727	10.59 715	4.28 699	9.03 697	9.00 695	3.67 708	0.91 695	3.04 710	1.63 704	3.92 711	3.55 711

TorneroNet-64	5.41 696	2.10 696	2.43 613	3.49 708	2.83 705	9.90 707	2.13 687	8.87 715	16.79 724	5.39 708	9.18 709	10.68 716	3.92 696	9.55 704	5.11 678	3.36 705	0.86 691	2.88 709	1.62 703	3.76 709	3.37 708

MANE	7.50 706	0.64 594	7.97 677	1.40 673	2.10 688	16.86 717	12.56 718	12.91 720	17.51 727	8.50 716	11.60 712	14.66 717	13.33 715	12.02 717	13.28 707	0.62 658	0.52 667	0.52 643	1.90 705	0.56 631	0.58 630

USTest	14.33 718	14.93 720	21.00 714	17.41 722	16.02 717	23.11 719	33.76 730	22.02 723	11.81 712	9.47 718	10.19 710	15.94 718	13.17 714	17.25 721	22.38 722	3.81 710	5.01 720	6.17 723	6.18 723	9.23 723	7.81 720

TCMNet-wrong-test	10.42 712	11.55 719	15.31 698	20.99 726	18.49 720	13.94 713	10.69 714	16.07 722	4.14 695	5.27 706	5.64 692	16.22 719	12.57 713	7.57 685	10.26 701	7.44 721	2.38 713	4.30 719	3.43 716	11.37 724	10.87 721

pmcnn	2.84 676	0.46 526	5.19 662	0.68 529	0.42 434	1.55 593	1.16 631	2.32 616	1.60 617	2.72 670	7.49 700	17.96 720	1.48 617	6.04 653	6.64 686	0.18 203	0.15 318	0.15 51	0.12 49	0.20 298	0.20 258

iinet-test	18.01 720	18.04 721	23.78 719	20.87 724	19.69 722	26.45 721	35.63 731	25.63 727	15.99 715	13.41 720	13.26 715	20.54 721	17.74 724	20.59 723	25.07 727	9.57 724	8.78 724	9.86 726	9.83 726	13.20 725	12.18 724

IINet	18.01 720	18.04 721	23.78 719	20.87 724	19.69 722	26.45 721	35.63 731	25.63 727	15.99 715	13.41 720	13.26 715	20.54 721	17.73 723	20.59 723	25.07 727	9.57 724	8.78 724	9.86 726	9.83 726	13.20 725	12.18 724

Anonymous_1	42.79 740	18.71 723	24.75 721	21.81 727	45.16 739	27.68 723	37.52 733	28.64 731	16.34 719	14.72 724	14.53 718	20.60 723	17.82 725	21.52 725	25.88 729	113.45 749	8.91 726	100.63 745	126.37 747	158.50 750	12.31 726

DPSM_ROB	19.12 722	19.13 724	25.13 722	22.15 728	20.86 725	28.06 724	37.75 734	27.18 729	16.95 725	14.25 722	15.07 720	21.66 724	18.69 726	21.83 726	26.51 730	10.15 727	9.30 727	10.45 728	10.41 731	14.00 727	12.85 727

DPSM	19.12 722	19.13 724	25.13 722	22.15 728	20.86 725	28.06 724	37.75 734	27.18 729	16.95 725	14.25 722	15.07 720	21.66 724	18.69 726	21.83 726	26.51 730	10.15 727	9.30 727	10.45 728	10.41 731	14.00 727	12.85 727

xxxxx1	54.34 743	26.72 727	27.03 725	114.14 744	99.00 744	30.68 729	47.19 736	32.52 734	26.09 729	17.85 725	17.48 722	21.86 726	20.92 728	24.38 729	33.78 733	34.73 741	41.33 743	157.67 748	175.68 748	65.82 743	71.99 746

tt_ll	54.34 743	26.72 727	27.03 725	114.14 744	99.00 744	30.68 729	47.19 736	32.52 734	26.09 729	17.85 725	17.48 722	21.86 726	20.92 728	24.38 729	33.78 733	34.73 741	41.33 743	157.67 748	175.68 748	65.82 743	71.99 746

ff	54.34 743	26.72 727	27.03 725	114.14 744	99.00 744	30.68 729	47.19 736	32.52 734	26.09 729	17.85 725	17.48 722	21.86 726	20.92 728	24.38 729	33.78 733	34.73 741	41.33 743	157.67 748	175.68 748	65.82 743	71.99 746

HanzoNet	11.92 715	5.12 714	17.18 703	4.19 717	3.59 714	5.16 700	2.82 702	7.41 712	9.96 710	33.31 742	27.60 729	22.25 729	37.31 737	18.18 722	13.57 708	8.13 722	3.44 716	3.50 716	3.44 717	7.77 722	4.52 718

SGM-ForestM	7.81 707	0.48 537	11.02 693	0.74 578	0.40 402	16.83 716	12.72 719	7.91 713	8.13 709	11.53 719	10.25 711	22.44 730	14.01 719	17.02 720	20.52 720	0.38 595	0.39 641	0.37 599	0.36 612	0.37 558	0.38 558

LRCNet_RVC	22.79 725	32.09 731	22.06 715	29.83 730	26.15 728	4.40 696	0.84 572	22.64 724	2.10 655	26.93 733	29.25 731	23.03 731	15.56 720	23.91 728	18.92 719	32.00 740	20.04 741	34.68 740	32.13 741	30.66 739	28.52 738

DPSimNet_ROB	24.77 728	9.69 718	61.46 744	3.56 710	19.46 721	25.95 720	77.56 747	5.09 704	16.60 723	21.50 730	29.82 732	25.12 732	85.69 747	13.37 719	23.07 726	7.23 720	17.79 732	8.55 724	7.57 725	4.57 717	31.84 739

Selective-IGEV-i1pa	20.34 724	26.89 730	23.27 718	3.54 709	1.82 685	32.96 734	20.08 722	31.17 733	25.55 728	24.32 731	27.65 730	33.37 733	27.28 731	32.74 734	27.03 732	20.62 739	6.83 721	12.51 730	4.91 722	3.61 708	20.74 730

HaxPig	39.02 737	41.39 741	41.59 729	30.10 731	32.36 729	29.49 726	27.65 726	30.56 732	37.94 743	43.75 743	43.81 741	33.42 734	35.69 733	41.51 736	40.33 738	43.91 744	47.48 747	45.87 741	47.14 743	42.29 740	44.06 742

MEDIAN_ROB	42.01 739	44.30 743	44.14 733	35.08 732	34.90 730	31.33 732	29.90 727	36.77 738	40.11 745	47.14 747	46.55 743	37.49 735	38.50 744	44.30 746	42.32 739	47.93 746	49.31 748	49.68 743	49.00 744	44.98 742	46.46 743

AVERAGE_ROB	40.42 738	42.30 742	42.61 730	36.91 733	35.54 731	30.42 728	27.59 725	37.45 739	38.45 744	44.87 744	44.27 742	37.55 736	36.69 735	41.82 737	40.25 737	45.36 745	46.73 746	47.09 742	46.32 742	42.47 741	43.74 741

fast-reg	38.09 730	38.29 733	49.94 734	45.01 740	43.13 738	57.09 744	76.20 740	54.42 740	33.68 735	28.38 734	30.12 733	41.22 737	35.75 734	42.56 738	52.82 740	19.55 731	18.65 733	20.83 731	20.77 733	28.16 731	25.19 731

Hybrid-DGEV	38.41 731	38.43 738	50.24 737	44.83 737	41.93 733	56.45 738	76.20 740	54.48 745	33.86 737	28.46 736	30.13 734	43.49 738	37.75 742	43.77 743	53.30 742	20.31 735	18.69 735	21.02 732	20.97 734	28.20 734	25.72 732

Selective-RAFT-Error	38.47 736	38.44 739	50.38 740	44.74 734	42.01 737	56.47 739	76.24 744	54.44 741	34.02 741	28.59 740	30.30 736	43.51 739	38.10 743	43.69 739	53.24 741	20.36 736	18.72 740	21.05 737	21.02 735	28.25 737	25.87 737

FlowAnything	38.45 735	38.38 734	50.32 739	44.77 736	41.97 734	56.43 737	76.20 740	54.49 746	34.43 742	28.45 735	30.15 735	43.52 740	37.69 741	43.76 740	53.31 743	20.36 736	18.71 739	21.03 733	21.10 740	28.18 732	25.74 733

CasAABBNet	38.42 732	38.42 735	50.26 738	44.76 735	41.87 732	56.47 739	76.22 743	54.44 741	33.92 740	28.53 739	30.36 739	43.53 741	37.59 740	43.77 743	53.32 744	20.27 732	18.70 736	21.03 733	21.04 736	28.19 733	25.79 734

RAFT-FEzeroshot	38.43 733	38.42 735	50.19 735	44.92 738	41.98 735	56.48 741	76.24 744	54.46 743	33.87 738	28.51 737	30.31 737	43.61 742	37.54 738	43.76 740	53.32 744	20.29 733	18.70 736	21.03 733	21.04 736	28.21 735	25.79 734

RAFT-FE	38.43 733	38.42 735	50.19 735	44.92 738	41.98 735	56.48 741	76.24 744	54.46 743	33.87 738	28.51 737	30.31 737	43.61 742	37.54 738	43.76 740	53.32 744	20.29 733	18.70 736	21.03 733	21.04 736	28.21 735	25.79 734

LSM0	42.92 741	38.72 740	50.66 741	47.49 741	110.18 749	56.77 743	75.87 739	54.87 747	33.74 736	29.48 741	31.12 740	43.77 744	37.12 736	43.85 745	53.44 747	20.50 738	18.67 734	21.05 737	21.07 739	28.37 738	41.73 740

BEATNet-Init1	27.39 729	21.01 726	73.65 746	1.07 659	0.80 620	56.07 736	22.82 724	33.14 737	31.71 734	51.78 748	52.93 745	65.63 745	48.54 745	48.75 747	36.36 736	0.52 644	0.47 657	0.54 648	0.54 656	0.64 644	0.72 651

light-stereo	14.46 719	1.65 682	20.58 713	19.82 723	25.36 727	19.10 718	0.90 588	9.64 717	6.02 707	19.83 729	46.75 744	67.67 746	2.22 666	32.02 733	2.68 646	1.65 687	3.82 718	0.79 668	0.95 683	3.54 707	4.12 715

PML	51.64 742	37.49 732	14.31 697	7.45 719	20.27 724	107.80 748	231.34 751	8.94 716	27.70 733	86.74 749	268.93 751	69.03 747	61.09 746	24.71 732	14.36 713	9.71 726	3.40 715	9.60 725	4.67 721	20.46 730	4.76 719

RSGM-EC	88.73 746	82.35 746	50.81 742	105.24 742	99.50 747	93.69 746	125.26 748	90.19 748	46.12 746	45.12 745	57.25 747	101.03 748	88.09 748	153.95 748	152.34 749	105.29 747	59.41 749	113.44 746	52.73 745	91.73 748	61.05 744

acva	88.73 746	82.35 746	50.81 742	105.24 742	99.50 747	93.69 746	125.26 748	90.19 748	46.12 746	45.12 745	57.25 747	101.03 748	88.09 748	153.95 748	152.34 749	105.29 747	59.41 749	113.44 746	52.73 745	91.73 748	61.05 744

Selective-IGEV-i16pa	99.10 748	136.42 748	18.03 708	1.63 681	1.03 655	188.26 750	3.57 706	184.13 751	171.49 751	89.33 750	181.04 749	121.37 750	199.53 751	226.69 751	143.13 748	134.07 750	21.81 742	32.22 739	4.64 720	2.18 684	121.36 749

test_example2	192.91 749	210.59 749	206.44 749	199.86 749	204.90 750	172.02 749	182.95 750	138.34 750	134.89 750	193.14 751	200.54 750	186.77 751	177.82 750	204.95 750	207.57 751	221.83 751	238.70 751	186.02 751	190.07 751	226.94 751	173.78 750

ccccc		492.94 750		530.37 750	529.69 751	476.06 751		494.48 752		446.40 752		473.27 752		541.46 752		660.58 752	458.79 752	353.88 752	309.98 752	597.94 752

Low-res two-view benchmark