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

S2M2_XL	0.25 4	0.25 142	0.43 37	0.36 7	0.24 54	0.16 2	0.18 2	0.34 1	0.24 6	0.29 21	0.41 72	0.24 13	0.23 22	0.32 1	0.27 51	0.20 290	0.18 402	0.18 187	0.16 226	0.18 190	0.15 62
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DepthFocus	0.25 4	0.19 10	0.40 21	0.38 27	0.28 156	0.21 5	0.22 36	0.36 2	0.24 6	0.29 21	0.35 51	0.20 2	0.22 16	0.39 13	0.23 1	0.18 197	0.14 231	0.21 304	0.20 345	0.17 145	0.13 3

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

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

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

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

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

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

DEFOM-Stereo	0.34 63	0.23 73	0.46 51	0.44 113	0.29 175	0.79 385	0.23 52	0.50 9	0.39 64	0.38 95	0.32 40	0.23 5	0.25 25	1.21 333	0.28 63	0.17 148	0.12 54	0.15 47	0.11 9	0.14 32	0.16 119

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

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

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

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

mm2	0.26 9	0.20 23	0.38 7	0.39 39	0.24 54	0.25 8	0.20 14	0.53 14	0.34 31	0.23 2	0.27 20	0.40 125	0.22 16	0.47 50	0.24 8	0.13 19	0.12 54	0.14 12	0.11 9	0.13 6	0.15 62

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

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

MonSter++	0.27 12	0.20 23	0.38 7	0.39 39	0.24 54	0.35 43	0.20 14	0.53 14	0.33 27	0.30 30	0.27 20	0.39 117	0.26 31	0.47 50	0.28 63	0.13 19	0.12 54	0.14 12	0.11 9	0.13 6	0.15 62

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

BridgeDepth_RVC	0.27 12	0.20 23	0.40 21	0.34 1	0.19 5	0.46 120	0.19 7	0.59 28	0.28 14	0.30 30	0.29 31	0.26 24	0.32 85	0.45 41	0.30 94	0.17 148	0.11 22	0.13 1	0.12 47	0.15 73	0.13 3
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GREAT-IGEV	0.34 63	0.22 52	0.54 111	0.40 56	0.31 221	0.36 51	0.28 102	0.59 28	0.66 192	0.28 16	0.51 135	0.29 42	0.29 54	0.86 216	0.28 63	0.15 68	0.12 54	0.15 47	0.11 9	0.17 145	0.16 119
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
dual_stereo	0.29 26	0.21 35	0.39 13	0.40 56	0.23 42	0.25 8	0.22 36	0.59 28	0.32 26	0.33 49	0.26 17	0.40 125	0.23 22	0.86 216	0.30 94	0.16 100	0.13 146	0.14 12	0.11 9	0.14 32	0.14 26

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

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

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

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

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

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

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

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

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

S2M2_L	0.35 77	0.28 223	0.47 60	0.43 97	0.30 199	0.31 30	0.16 1	0.61 40	0.68 197	0.32 44	0.49 123	0.47 168	0.34 98	0.40 19	0.33 140	0.25 434	0.22 477	0.20 264	0.22 416	0.25 420	0.23 335
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
PipStereo	0.25 4	0.18 3	0.35 2	0.36 7	0.19 5	0.20 3	0.20 14	0.62 42	0.24 6	0.23 2	0.19 4	0.45 153	0.34 98	0.39 13	0.25 17	0.14 37	0.12 54	0.13 1	0.11 9	0.13 6	0.15 62

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

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

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

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

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

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

LCMNet	0.30 38	0.19 10	0.38 7	0.39 39	0.25 81	0.32 34	0.22 36	0.65 48	0.58 157	0.28 16	0.33 43	0.33 75	0.29 54	0.58 100	0.32 126	0.14 37	0.13 146	0.14 12	0.11 9	0.13 6	0.17 152

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

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

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

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

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

WQFJA1++	1.34 567	0.23 73	0.51 93	0.40 56	0.29 175	0.46 120	0.20 14	0.67 55	0.31 22	0.40 118	0.39 61	0.34 85	0.39 135	0.66 138	0.28 63	0.19 240	0.13 146	0.16 93	0.13 114	20.39 705	0.17 152

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

aanet-new	0.41 140	0.27 200	0.70 221	0.48 184	0.38 352	0.73 350	0.29 113	0.71 71	0.39 64	0.38 95	0.51 135	0.36 95	0.73 363	0.98 261	0.31 112	0.17 148	0.12 54	0.17 143	0.13 114	0.19 229	0.16 119

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

gcap_with_dpt	0.36 89	0.24 103	0.64 186	0.43 97	0.39 364	0.50 177	0.44 327	0.71 71	0.50 120	0.56 215	0.67 206	0.32 64	0.30 66	0.39 13	0.29 78	0.16 100	0.12 54	0.19 212	0.15 184	0.14 32	0.14 26

BridgeDepth	0.30 38	0.21 35	0.39 13	0.41 68	0.18 2	0.57 247	0.32 152	0.71 71	0.35 41	0.27 12	0.26 17	0.39 117	0.43 160	0.48 59	0.29 78	0.14 37	0.10 2	0.13 1	0.12 47	0.15 73	0.13 3
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
252Zero-FE	0.29 26	0.24 103	0.47 60	0.42 80	0.25 81	0.29 23	0.19 7	0.71 71	0.49 115	0.32 44	0.34 46	0.22 3	0.25 25	0.43 35	0.30 94	0.16 100	0.13 146	0.14 12	0.12 47	0.13 6	0.15 62

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CREStereo++_RVC	0.49 212	0.22 52	0.46 51	0.48 184	0.38 352	0.45 110	0.25 71	0.77 107	1.30 498	0.82 276	1.23 414	0.47 168	0.37 122	0.55 89	0.44 258	0.16 100	0.11 22	0.16 93	0.80 652	0.18 190	0.12 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
IGEV-Stereo++	0.32 47	0.22 52	0.47 60	0.48 184	0.33 275	0.33 36	0.22 36	0.78 115	0.48 110	0.35 62	0.41 72	0.32 64	0.47 199	0.40 19	0.29 78	0.15 68	0.12 54	0.15 47	0.12 47	0.15 73	0.15 62

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CREStereo	0.40 133	0.24 103	0.40 21	0.37 14	0.22 29	0.52 200	0.29 113	0.81 125	1.15 403	0.59 222	0.72 228	0.51 189	0.42 152	0.57 97	0.37 192	0.19 240	0.13 146	0.15 47	0.10 1	0.14 32	0.15 62
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
Wave_Phase_stereo	0.53 230	0.27 200	1.63 536	0.43 97	0.29 175	2.72 641	0.40 264	0.82 130	0.54 135	0.37 84	0.36 54	0.38 113	0.29 54	0.66 138	0.41 236	0.13 19	0.14 231	0.15 47	0.19 310	0.16 106	0.18 176

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

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

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

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

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

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

xyz-stereo-finetune	0.50 221	0.27 200	0.63 172	0.43 97	0.23 42	0.79 385	0.46 350	0.83 133	0.82 248	0.63 237	0.63 188	0.54 210	0.44 170	1.69 444	0.62 381	0.16 100	0.15 304	0.19 212	0.16 226	0.17 145	0.16 119

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

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

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

TANstereo	0.45 175	0.23 73	0.50 84	0.43 97	0.21 21	0.65 309	0.26 84	0.83 133	0.88 269	0.95 310	0.99 300	0.51 189	0.45 180	0.56 92	0.36 179	0.19 240	0.24 516	0.16 93	0.13 114	0.17 145	0.27 425

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

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

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

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

LG-Stereo_L2	0.30 38	0.23 73	0.50 84	0.38 27	0.26 103	0.26 13	0.20 14	0.84 142	0.31 22	0.31 41	0.26 17	0.25 17	0.26 31	0.94 244	0.23 1	0.15 68	0.12 54	0.16 93	0.12 47	0.14 32	0.13 3

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

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

fffft	0.39 127	0.24 103	0.56 124	0.45 130	0.34 297	0.42 89	0.48 373	0.85 148	0.39 64	0.45 142	0.35 51	0.38 113	0.31 73	1.32 357	0.34 151	0.14 37	0.12 54	0.19 212	0.15 184	0.16 106	0.18 176
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.41 140	0.26 169	0.55 116	0.46 144	0.31 221	0.60 272	0.36 207	0.85 148	0.47 108	0.47 149	0.43 83	0.42 136	0.34 98	1.40 380	0.31 112	0.15 68	0.12 54	0.20 264	0.15 184	0.16 106	0.18 176

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

CASnet	0.42 156	0.26 169	0.52 101	0.52 269	0.21 21	0.49 156	0.35 193	0.85 148	0.85 260	0.84 284	0.69 214	0.48 174	0.31 73	0.57 97	0.34 151	0.19 240	0.12 54	0.27 478	0.22 416	0.23 379	0.15 62
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
RAFT-RH_RVC	1.04 513	0.26 169	0.76 258	0.53 292	0.29 175	0.80 391	0.32 152	0.85 148	1.12 385	2.04 622	4.63 661	1.03 415	0.57 285	5.93 627	0.52 322	0.20 290	0.13 146	0.26 464	0.20 345	0.16 106	0.19 220

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MatchStereo	0.30 38	0.21 35	0.44 44	0.35 2	0.19 5	0.21 5	0.23 52	0.90 173	0.54 135	0.28 16	0.48 114	0.25 17	0.24 24	0.53 83	0.33 140	0.17 148	0.12 54	0.14 12	0.11 9	0.14 32	0.14 26
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
4D-IteraStereo	0.50 221	0.26 169	0.84 312	0.51 244	0.49 461	0.64 303	0.31 133	0.91 174	1.02 333	1.05 340	0.72 228	0.76 296	0.32 85	0.69 148	0.40 226	0.18 197	0.11 22	0.23 380	0.20 345	0.19 229	0.16 119

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

IGEV-Stereo	0.45 175	0.30 279	0.60 150	0.48 184	0.34 297	0.49 156	0.42 288	0.98 195	0.60 170	0.51 190	0.53 147	0.46 158	0.47 199	1.36 367	0.35 161	0.18 197	0.13 146	0.21 304	0.15 184	0.18 190	0.21 283
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
UDGNet	0.75 388	1.23 637	0.99 393	0.82 587	0.42 411	0.76 366	0.38 234	0.98 195	1.37 529	0.83 278	0.88 272	0.70 281	0.60 315	1.25 338	0.57 357	0.57 629	0.19 423	1.03 656	0.26 488	0.79 634	0.35 519

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GMStereo	0.58 277	0.50 522	1.09 429	0.52 269	0.32 255	0.80 391	0.43 307	1.02 207	1.41 545	0.89 296	0.77 242	0.52 197	0.46 190	0.89 230	0.56 352	0.25 434	0.16 341	0.20 264	0.22 416	0.31 495	0.27 425
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
MSCF	0.41 140	0.28 223	0.64 186	0.50 227	0.27 117	0.58 260	0.37 222	1.03 216	0.54 135	0.54 202	0.72 228	0.32 64	0.64 333	0.56 92	0.30 94	0.19 240	0.13 146	0.17 143	0.15 184	0.17 145	0.21 283

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

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

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

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

MIF-Stereo (partial)	0.48 207	0.28 223	0.83 300	0.51 244	0.53 488	0.39 62	0.27 92	1.03 216	0.64 187	0.47 149	0.71 225	0.51 189	0.51 243	1.13 313	0.47 285	0.20 290	0.16 341	0.23 380	0.20 345	0.24 408	0.20 253

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

tt1	0.65 325	0.34 380	0.65 194	0.60 409	0.27 117	1.14 503	0.48 373	1.08 238	2.62 646	0.59 222	0.79 248	0.49 178	0.80 397	1.57 416	0.35 161	0.21 326	0.13 146	0.25 443	0.16 226	0.20 281	0.23 335

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

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

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

DNS	0.43 163	0.28 223	0.73 242	0.51 244	0.30 199	0.57 247	0.25 71	1.09 245	0.68 197	0.65 240	0.55 164	0.71 288	0.38 130	0.46 47	0.30 94	0.24 410	0.16 341	0.15 47	0.15 184	0.22 354	0.25 382

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

LoS	0.41 140	0.23 73	0.46 51	0.39 39	0.23 42	0.48 147	0.40 264	1.12 258	0.94 296	0.50 178	0.66 202	0.49 178	0.42 152	0.63 129	0.39 209	0.19 240	0.14 231	0.16 93	0.11 9	0.14 32	0.15 62
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
RAFT-Stereo + iAFF	0.56 253	0.28 223	0.81 281	0.45 130	0.25 81	0.40 66	0.34 178	1.12 258	1.13 391	1.35 497	1.58 539	0.80 308	0.67 345	0.71 155	0.43 253	0.14 37	0.11 22	0.18 187	0.17 259	0.18 190	0.16 119

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

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

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

AIO-Stereo	0.39 127	0.26 169	0.54 111	0.50 227	0.24 54	0.45 110	0.39 252	1.13 262	0.57 154	0.42 126	0.49 123	0.52 197	0.25 25	0.74 164	0.32 126	0.16 100	0.13 146	0.18 187	0.14 162	0.16 106	0.15 62

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

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

UGAM	1.17 542	0.29 249	1.08 426	0.55 323	0.43 416	0.69 334	0.71 511	1.14 267	1.35 515	1.00 322	1.49 506	1.90 588	0.86 424	9.61 681	0.89 466	0.21 326	0.19 423	0.30 518	0.25 471	0.20 281	0.18 176

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

Patchmatch Stereo++	0.57 265	0.33 351	0.82 290	0.52 269	0.27 117	0.63 294	0.28 102	1.14 267	0.73 210	1.13 366	0.96 286	0.82 321	0.60 315	1.40 380	0.52 322	0.23 388	0.14 231	0.24 404	0.20 345	0.27 440	0.20 253
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.56 253	0.33 351	0.81 281	0.52 269	0.27 117	0.63 294	0.41 276	1.14 267	0.73 210	1.13 366	0.96 286	0.82 321	0.60 315	1.09 300	0.52 322	0.23 388	0.14 231	0.24 404	0.20 345	0.27 440	0.20 253

ROB_FTStereo_v2	0.57 265	0.33 351	0.81 281	0.52 269	0.27 117	0.62 283	0.42 288	1.14 267	0.73 210	1.13 366	0.97 294	0.82 321	0.60 315	1.15 317	0.53 332	0.23 388	0.14 231	0.24 404	0.20 345	0.27 440	0.20 253

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CroCo-Stereo	0.42 156	0.33 351	0.83 300	0.59 401	0.28 156	0.26 13	0.33 162	1.22 306	0.85 260	0.43 128	0.49 123	0.65 264	0.46 190	0.40 19	0.36 179	0.19 240	0.15 304	0.16 93	0.14 162	0.20 281	0.17 152
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
AFF-stereo	0.60 299	0.28 223	0.72 227	0.48 184	0.29 175	0.34 39	0.37 222	1.22 306	1.20 428	1.21 421	1.59 543	1.10 440	0.70 356	1.01 271	0.44 258	0.14 37	0.12 54	0.19 212	0.20 345	0.18 190	0.15 62

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

EGLCR-Stereo	0.41 140	0.24 103	0.59 138	0.45 130	0.27 117	0.54 227	0.22 36	1.23 311	0.56 148	0.44 134	0.43 83	0.68 272	0.29 54	0.89 230	0.34 151	0.17 148	0.12 54	0.20 264	0.17 259	0.17 145	0.18 176

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

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

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

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

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

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

CIPLG	0.67 338	0.37 442	1.17 463	0.60 409	0.51 475	0.75 360	0.48 373	1.26 319	1.11 377	1.43 530	1.58 539	0.64 263	0.48 205	0.94 244	0.78 435	0.24 410	0.15 304	0.19 212	0.16 226	0.19 229	0.29 455

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DCVSM-stereo	0.75 388	0.36 421	0.82 290	0.58 382	0.43 416	0.78 376	0.42 288	1.30 330	1.05 350	1.79 600	1.04 323	1.60 549	1.08 520	1.12 311	0.86 457	0.25 434	0.27 545	0.29 506	0.24 462	0.30 488	0.37 527

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

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

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

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

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

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

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

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

AIO-test2	0.61 305	0.30 279	0.93 361	0.65 468	0.65 545	0.79 385	0.50 393	1.33 339	1.40 541	0.65 240	1.15 382	0.53 204	0.42 152	1.18 327	0.36 179	0.25 434	0.18 402	0.26 464	0.31 555	0.20 281	0.21 283

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

RAFT-Stereo	0.60 299	0.30 279	0.72 227	0.57 367	0.37 336	0.68 324	0.52 406	1.45 361	0.78 228	1.61 574	1.50 513	0.76 296	0.53 258	0.67 143	0.51 314	0.19 240	0.16 341	0.18 187	0.15 184	0.18 190	0.19 220
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
Selective-IGEV-i16pc	2.09 626	0.31 310	19.73 687	0.57 367	0.39 364	2.72 641	1.47 629	1.46 363	1.31 505	0.83 278	1.23 414	1.05 420	0.63 327	7.69 663	0.83 451	0.41 586	0.22 477	0.22 342	0.23 448	0.22 354	0.24 359

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GCST	1.13 535	1.50 650	1.17 463	1.74 658	1.17 647	1.29 533	0.30 124	1.55 385	1.21 435	1.31 474	0.97 294	0.99 397	0.48 205	2.38 529	0.54 341	1.24 661	0.70 660	1.31 661	0.86 655	1.03 646	0.92 642

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

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

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

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

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

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

111	0.66 327	0.27 200	1.15 448	0.46 144	0.25 81	0.72 345	0.42 288	1.57 393	1.44 559	0.83 278	1.39 478	1.10 440	0.80 397	0.97 258	0.65 395	0.20 290	0.14 231	0.18 187	0.15 184	0.18 190	0.28 441

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CASS	0.67 338	0.36 421	0.84 312	0.57 367	0.28 156	0.82 401	0.43 307	1.62 407	0.92 283	1.39 514	1.28 438	0.87 343	0.84 411	0.88 225	0.59 370	0.36 568	0.19 423	0.26 464	0.22 416	0.29 473	0.43 562
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
x	0.59 290	0.34 380	0.79 273	0.51 244	0.32 255	0.69 334	0.46 350	1.64 408	0.97 310	0.86 291	0.86 265	0.83 331	0.74 364	0.75 172	0.70 411	0.21 326	0.22 477	0.22 342	0.20 345	0.21 332	0.24 359

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

StereoDRNet-Refined	0.84 447	0.43 492	1.01 401	0.66 481	0.43 416	1.32 535	0.49 385	1.64 408	1.24 453	1.53 556	1.45 497	1.49 530	0.97 478	1.32 357	1.31 540	0.21 326	0.17 369	0.27 478	0.25 471	0.25 420	0.34 510
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
acv_ft	0.78 407	0.33 351	1.10 434	0.73 548	0.86 608	1.23 525	0.57 449	1.65 411	1.11 377	1.31 474	1.31 446	1.07 425	0.91 448	0.82 196	1.35 550	0.22 361	0.19 423	0.21 304	0.18 285	0.22 354	0.19 220

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DANet	1.16 540	0.64 571	1.52 525	0.88 606	0.74 577	1.52 564	0.52 406	1.68 416	1.21 435	1.81 601	1.55 527	2.02 608	1.11 529	3.30 570	2.28 613	0.34 551	0.31 568	0.40 592	0.30 549	0.46 581	0.54 593
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NLCA_NET_v2_RVC	0.84 447	0.46 503	1.40 512	0.69 519	0.61 532	0.95 461	0.52 406	1.68 416	1.21 435	1.39 514	1.15 382	1.42 514	0.88 439	1.78 456	0.93 481	0.26 461	0.23 506	0.27 478	0.27 507	0.30 488	0.39 540
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
G2L-Stereo	0.84 447	0.35 409	1.15 448	0.63 446	0.43 416	0.78 376	0.69 501	1.69 425	1.20 428	1.36 502	1.18 391	1.43 519	0.78 381	2.47 537	1.26 535	0.25 434	0.20 440	0.26 464	0.21 388	0.20 281	0.27 425

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CAS++	0.48 207	0.34 380	0.59 138	0.48 184	0.32 255	0.45 110	0.29 113	1.73 439	0.78 228	0.71 251	0.73 233	0.36 95	0.28 51	0.70 150	0.35 161	0.27 482	0.22 477	0.26 464	0.21 388	0.29 473	0.22 314
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
CFNet_ucs	0.73 380	0.34 380	0.94 369	0.53 292	0.44 427	0.76 366	0.46 350	1.73 439	1.34 512	1.24 436	1.54 524	1.08 435	0.64 333	1.05 284	0.64 390	0.26 461	0.20 440	0.37 578	0.22 416	0.42 558	0.30 473

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ICVP	0.66 327	0.35 409	0.71 225	0.63 446	0.41 400	0.85 424	0.56 443	1.78 450	0.96 305	0.92 302	1.24 419	0.88 349	0.75 369	0.76 175	0.93 481	0.31 526	0.22 477	0.22 342	0.21 388	0.24 408	0.28 441
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
UCFNet_RVC	0.72 376	0.37 442	0.59 138	0.66 481	0.41 400	0.89 432	0.68 498	1.78 450	1.15 403	1.01 327	1.20 397	1.22 467	0.95 466	1.07 292	0.66 400	0.28 500	0.21 458	0.34 557	0.31 555	0.33 513	0.29 455

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

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

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

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

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

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

SuperB	2.50 644	0.72 593	18.07 685	0.72 540	0.53 488	1.85 601	0.86 557	1.80 457	2.40 640	1.54 559	1.42 489	1.13 450	1.17 542	4.18 585	4.80 653	0.25 434	0.20 440	0.23 380	0.19 310	7.64 697	0.38 535

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

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

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

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

SGM-Forest	1.29 565	0.40 475	0.74 249	0.54 307	0.37 336	1.55 569	1.26 618	1.82 463	1.39 539	2.22 629	1.81 581	1.64 559	1.02 503	7.65 662	1.20 523	0.39 580	0.37 607	0.39 586	0.34 583	0.37 535	0.34 510
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
test_sample2	0.67 338	0.31 310	0.89 339	0.54 307	0.29 175	0.80 391	0.63 485	1.83 465	1.10 370	0.93 305	1.06 330	0.94 379	0.92 456	1.24 337	0.59 370	0.23 388	0.20 440	0.22 342	0.21 388	0.24 408	0.25 382

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CBMV	1.04 513	0.48 514	0.88 335	0.56 345	0.36 324	1.52 564	1.55 635	1.87 478	1.59 590	2.11 626	1.67 557	1.46 525	1.35 573	1.92 477	1.31 540	0.35 561	0.35 598	0.39 586	0.33 577	0.34 521	0.34 510
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
test_5	0.70 363	0.32 331	0.99 393	0.69 519	0.50 466	0.89 432	0.51 395	1.88 483	1.14 397	0.78 265	1.13 371	1.04 416	0.89 442	1.59 424	0.46 276	0.19 240	0.14 231	0.23 380	0.22 416	0.22 354	0.20 253

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

PA-Net	1.14 537	0.63 568	2.12 576	0.67 495	0.75 582	1.19 520	0.91 567	1.91 491	1.46 569	1.18 401	1.23 414	1.33 500	1.17 542	4.31 589	1.41 555	0.29 516	0.46 632	0.33 549	0.50 625	0.33 513	0.57 604
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GANetREF_RVC	1.11 533	0.90 610	1.56 530	0.88 606	0.53 488	1.41 554	1.35 623	1.91 491	1.54 581	1.28 462	1.32 451	1.46 525	1.23 553	2.04 494	1.00 499	0.57 629	0.45 628	0.67 640	0.52 629	0.91 640	0.62 615
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
ETE_ROB	1.01 509	0.69 586	1.49 519	0.72 540	0.50 466	1.15 507	1.12 599	1.91 491	1.24 453	1.94 615	1.50 513	1.73 572	1.06 517	1.78 456	1.33 547	0.33 541	0.26 535	0.38 582	0.34 583	0.40 550	0.44 565

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MFN_U_SF_DS_RVC	1.80 606	1.11 629	4.33 633	0.84 595	0.77 588	3.70 659	2.41 674	2.04 527	1.85 616	1.75 595	1.90 593	1.92 593	1.25 557	7.33 657	1.45 559	0.47 610	0.47 633	0.53 623	0.77 650	0.50 593	0.55 599

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

AdaStereo	0.74 384	0.48 514	0.86 327	0.75 563	0.38 352	0.94 455	0.56 443	2.05 531	1.24 453	1.15 382	1.22 406	1.07 425	0.67 345	1.05 284	0.73 416	0.33 541	0.16 341	0.32 537	0.22 416	0.29 473	0.23 335
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
FAT-Stereo	1.10 531	0.43 492	1.46 515	0.74 554	0.60 526	1.13 500	0.92 569	2.06 532	1.71 603	1.75 595	2.00 602	2.02 608	1.47 591	2.02 493	1.26 535	0.44 601	0.36 602	0.34 557	0.29 537	0.36 529	0.57 604

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

HITNet	0.71 369	0.42 487	1.07 422	0.52 269	0.25 81	1.05 481	0.48 373	2.12 542	1.08 358	1.21 421	1.23 414	0.91 364	0.84 411	0.90 233	0.91 474	0.17 148	0.12 54	0.21 304	0.17 259	0.29 473	0.18 176
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
w-ln-seven	1.56 587	0.83 606	5.96 642	0.78 577	0.74 577	2.64 639	1.01 589	2.13 550	2.03 627	2.09 625	1.76 570	1.84 586	1.27 560	2.98 558	3.23 634	0.29 516	0.26 535	0.31 525	0.30 549	0.41 554	0.38 535

edge stereo	1.15 539	0.54 538	1.50 520	0.73 548	0.66 551	1.18 519	0.84 548	2.13 550	1.41 545	1.73 592	1.84 584	2.53 634	1.46 589	2.46 532	1.35 550	0.43 592	0.41 619	0.54 624	0.36 590	0.43 560	0.50 583

Selective-IGEV-i1	0.72 376	0.29 249	1.00 398	0.60 409	0.39 364	1.10 496	0.78 524	2.14 552	1.25 461	0.91 299	1.20 397	1.21 462	0.58 302	1.06 289	0.62 381	0.20 290	0.18 402	0.20 264	0.18 285	0.20 281	0.25 382

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

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

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

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

Abc-Net	1.20 550	0.60 555	1.84 554	0.88 606	0.95 624	1.32 535	0.94 575	2.14 552	1.36 524	1.43 530	1.79 575	1.93 594	2.13 639	2.54 542	1.41 555	0.49 614	0.38 612	0.45 604	0.59 638	0.43 560	0.45 567
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
Wz-Net-SNSev	1.68 597	1.45 646	8.71 660	0.71 534	0.67 557	1.35 543	1.51 631	2.15 558	1.47 570	1.51 551	1.68 559	2.27 621	1.38 577	4.23 586	2.36 617	0.32 534	0.29 559	0.31 525	0.33 577	0.43 560	0.39 540

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

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

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

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

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

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

Wz-Net-MNSev	1.21 552	0.66 578	3.44 622	0.69 519	0.73 569	1.93 607	1.44 628	2.16 560	1.59 590	1.85 606	1.49 506	1.50 533	1.34 572	2.05 498	1.54 570	0.27 482	0.24 516	0.28 494	0.28 518	0.35 525	0.32 492

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

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

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

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

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

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

NVStereoNet_ROB	2.17 632	1.18 632	3.51 623	1.14 642	1.26 652	1.57 572	1.51 631	2.19 571	2.11 632	2.04 622	4.80 662	3.17 652	2.11 637	7.97 666	2.10 604	1.12 658	0.94 672	1.10 658	1.34 671	0.95 641	1.31 653
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DispFullNet	2.39 640	2.89 686	3.74 627	3.09 679	2.27 671	2.04 614	0.84 548	2.19 571	1.73 605	2.54 643	1.98 599	2.23 618	5.83 679	3.44 573	1.84 599	1.03 653	0.33 587	2.65 681	1.97 683	2.87 671	2.34 670

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

SPS-STEREO	1.78 604	1.09 626	1.52 525	1.22 645	1.14 642	1.87 603	1.11 598	2.27 588	1.70 601	3.17 662	2.39 621	2.84 642	1.93 626	4.41 590	2.93 628	1.04 655	0.99 675	0.97 651	0.94 657	1.03 646	1.05 646
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Nwc_Net	1.19 548	0.53 534	2.34 588	0.92 617	0.81 600	1.49 561	0.70 508	2.28 590	1.32 508	1.41 522	2.27 615	2.03 611	1.76 616	2.05 498	1.46 561	0.43 592	0.30 563	0.43 599	0.46 616	0.39 546	0.40 546

FCDSN-DC	2.47 643	0.65 577	1.00 398	0.85 598	0.75 582	2.26 625	0.97 580	2.31 591	1.83 615	5.52 685	7.65 678	7.72 680	7.70 686	4.43 591	2.64 621	0.52 621	0.48 635	0.52 619	0.52 629	0.57 610	0.59 610
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SCV	0.51 224	0.29 249	0.72 227	0.63 446	0.27 117	0.40 66	0.38 234	2.32 592	0.75 222	0.36 73	0.49 123	0.55 215	0.35 107	1.31 351	0.34 151	0.25 434	0.13 146	0.17 143	0.14 162	0.18 190	0.18 176

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

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

ssnet_v2	0.92 485	0.39 469	1.22 478	0.66 481	0.39 364	1.31 534	0.96 579	2.32 592	1.45 564	1.48 548	1.17 388	1.53 539	0.91 448	1.16 321	1.71 592	0.31 526	0.27 545	0.30 518	0.29 537	0.28 456	0.29 455

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

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

ITSA-stereo	0.85 454	0.38 460	0.92 357	0.58 382	0.32 255	0.86 425	0.49 385	2.33 598	1.69 600	1.16 386	1.12 360	0.95 383	0.85 416	2.46 532	1.18 520	0.27 482	0.23 506	0.28 494	0.28 518	0.28 456	0.41 550

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

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

UGAM-zero	1.05 518	0.33 351	1.04 410	0.49 203	0.31 221	0.67 320	0.26 84	2.37 601	0.80 243	1.05 340	1.11 356	2.86 643	1.81 619	6.26 634	0.50 310	0.18 197	0.15 304	0.19 212	0.16 226	0.17 145	0.21 283

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MSC_U_SF_DS_RVC	2.22 633	1.29 642	4.14 631	1.10 638	0.78 592	5.00 674	2.38 673	2.47 615	2.67 651	1.94 615	2.28 616	2.66 639	1.70 609	9.10 674	2.29 615	0.68 642	0.52 643	0.68 641	0.71 648	1.17 651	0.81 637

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

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

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

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

DIP-Stereo	0.64 321	0.32 331	0.91 354	0.49 203	0.36 324	0.91 439	0.33 162	2.51 623	0.77 223	1.25 439	1.00 305	0.68 272	0.51 243	0.92 239	0.65 395	0.19 240	0.15 304	0.21 304	0.17 259	0.19 229	0.22 314
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
TRStereo	0.67 338	0.71 590	1.06 417	0.77 573	0.68 559	0.53 210	0.38 234	2.52 624	0.96 305	0.81 273	0.84 261	0.87 343	0.39 135	1.16 321	0.46 276	0.24 410	0.17 369	0.23 380	0.24 462	0.18 190	0.20 253

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

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

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

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

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

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

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

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

WQFJX1	0.59 290	0.27 200	0.59 138	0.49 203	0.73 569	0.68 324	0.46 350	2.65 633	0.77 223	0.55 209	0.51 135	0.52 197	0.50 235	1.38 374	0.61 376	0.18 197	0.20 440	0.20 264	0.17 259	0.20 281	0.21 283

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

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

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

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

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

AnyNet_C01	2.38 639	2.21 674	10.17 666	0.99 631	0.79 594	3.12 652	2.37 671	2.69 639	1.89 618	2.58 645	2.44 625	2.70 640	1.86 623	3.65 575	7.12 664	0.41 586	0.41 619	0.40 592	0.42 604	0.68 626	0.79 635

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

SGM_RVC	1.88 613	0.40 475	0.90 349	0.63 446	0.30 199	2.81 645	1.26 618	2.73 640	1.81 614	4.09 668	2.85 637	3.88 659	3.19 660	8.42 671	2.44 618	0.33 541	0.31 568	0.30 518	0.28 518	0.31 495	0.31 483
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
CoDeX	0.78 407	0.31 310	1.04 410	0.56 345	0.37 336	1.13 500	0.60 471	2.77 642	1.29 494	1.17 390	1.26 423	0.91 364	0.87 433	1.42 388	0.74 421	0.21 326	0.16 341	0.21 304	0.18 285	0.21 332	0.21 283

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ELAS_RVC	2.87 654	0.80 600	3.22 617	1.16 644	1.12 638	2.92 650	5.33 686	2.98 651	4.18 672	5.04 680	4.82 663	4.71 664	8.23 687	4.25 588	4.79 651	0.67 640	0.57 650	0.57 632	0.53 631	0.66 624	0.74 630
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PWCK	3.24 661	2.37 675	10.86 668	2.14 663	1.14 642	3.71 660	4.19 684	3.02 653	3.55 666	3.05 658	3.63 650	3.09 650	2.35 650	8.16 669	3.41 636	2.17 668	0.96 673	1.77 664	1.01 665	2.84 670	1.40 657

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

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

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

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

FC-DCNN	2.88 655	0.61 560	1.15 448	0.75 563	0.57 513	2.85 648	1.05 592	3.44 658	2.64 649	6.93 686	7.63 677	9.86 687	7.02 684	5.76 623	4.31 646	0.54 623	0.48 635	0.51 617	0.50 625	0.53 602	0.52 589

MeshStereo	2.36 638	0.60 555	1.05 415	0.63 446	0.51 475	2.58 634	0.99 584	3.46 659	2.21 637	7.38 690	5.06 666	7.50 677	3.10 659	7.02 653	2.54 620	0.44 601	0.44 626	0.45 604	0.40 600	0.43 560	0.45 567
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
ELAS	2.67 645	0.80 600	2.13 577	1.13 639	1.15 644	6.25 679	2.56 675	3.50 660	3.68 667	5.36 683	4.92 665	3.79 657	5.56 678	3.65 575	5.22 655	0.66 639	0.57 650	0.56 630	0.54 632	0.65 623	0.75 632
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MADNet+	2.80 649	3.38 689	11.57 670	1.50 656	1.21 651	3.18 654	2.00 655	3.52 661	2.61 645	1.81 601	2.09 607	2.83 641	2.18 641	7.55 660	5.44 657	0.84 645	0.83 662	0.71 643	0.66 644	1.05 648	1.08 648

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

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

HSM-Net_RVC	0.91 482	0.31 310	0.60 150	0.54 307	0.31 221	1.15 507	0.60 471	3.76 664	1.30 498	1.57 568	1.75 569	1.67 563	1.01 494	1.61 431	0.90 470	0.23 388	0.17 369	0.19 212	0.18 285	0.20 281	0.22 314
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DPSNet	1.91 618	0.64 571	5.95 641	0.73 548	0.59 522	2.04 614	1.61 639	3.84 665	1.96 624	1.54 559	1.39 478	2.27 621	3.32 663	4.95 603	4.79 651	0.50 618	0.31 568	0.29 506	0.26 488	0.67 625	0.54 593

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Low-res two-view benchmark