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

3.75w	0.34 80	0.23 83	0.50 103	0.39 45	0.30 222	0.62 312	0.36 233	0.70 88	0.38 73	0.44 155	0.49 144	0.25 21	0.36 132	0.72 178	0.28 70	0.13 19	0.09 1	0.14 17	0.12 54	0.13 7	0.15 70

aanet-new-12k	0.35 94	0.24 115	0.83 332	0.49 238	0.22 35	0.48 166	0.25 80	0.94 209	0.46 124	0.39 127	0.29 36	0.33 84	0.48 228	0.41 29	0.30 106	0.14 39	0.10 2	0.17 155	0.13 123	0.19 249	0.17 163

BridgeDepth	0.30 48	0.21 43	0.39 15	0.41 78	0.18 6	0.57 274	0.32 173	0.71 90	0.35 51	0.27 12	0.26 17	0.39 133	0.43 181	0.48 64	0.29 89	0.14 39	0.10 2	0.13 1	0.12 54	0.15 77	0.13 3
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
asda	0.31 54	0.24 115	0.51 113	0.39 45	0.24 64	0.43 113	0.33 183	0.68 74	0.40 90	0.39 127	0.44 112	0.27 34	0.35 123	0.55 99	0.31 125	0.12 6	0.10 2	0.14 17	0.11 11	0.14 35	0.13 3

asd	0.32 61	0.22 60	0.49 93	0.40 64	0.25 93	0.47 151	0.30 141	0.77 128	0.35 51	0.44 155	0.40 84	0.28 43	0.34 112	0.64 147	0.29 89	0.13 19	0.10 2	0.14 17	0.12 54	0.15 77	0.13 3

qwe	0.34 80	0.22 60	0.48 86	0.39 45	0.27 136	0.49 176	0.30 141	0.76 125	0.40 90	0.51 212	0.49 144	0.26 28	0.29 65	0.83 226	0.35 180	0.12 6	0.10 2	0.14 17	0.12 54	0.15 77	0.14 26

4.25_new	0.32 61	0.27 220	0.49 93	0.40 64	0.27 136	0.49 176	0.39 278	0.69 79	0.35 51	0.40 138	0.43 102	0.27 34	0.36 132	0.48 64	0.32 140	0.12 6	0.10 2	0.15 55	0.11 11	0.14 35	0.13 3

4.5w_new	0.32 61	0.27 220	0.49 93	0.40 64	0.27 136	0.49 176	0.39 278	0.69 79	0.35 51	0.40 138	0.43 102	0.27 34	0.36 132	0.48 64	0.32 140	0.12 6	0.10 2	0.15 55	0.11 11	0.14 35	0.13 3

4.5_new	0.31 54	0.25 157	0.46 69	0.38 31	0.24 64	0.52 223	0.36 233	0.65 63	0.35 51	0.48 183	0.43 102	0.27 34	0.27 49	0.42 34	0.26 35	0.14 39	0.10 2	0.15 55	0.13 123	0.17 156	0.15 70

4.5w-stereo	0.31 54	0.25 157	0.46 69	0.38 31	0.24 64	0.52 223	0.36 233	0.65 63	0.35 51	0.48 183	0.43 102	0.27 34	0.27 49	0.42 34	0.26 35	0.14 39	0.10 2	0.15 55	0.13 123	0.17 156	0.15 70

4.25w-stereo	0.32 61	0.27 220	0.49 93	0.40 64	0.27 136	0.49 176	0.39 278	0.69 79	0.35 51	0.40 138	0.43 102	0.27 34	0.36 132	0.48 64	0.32 140	0.12 6	0.10 2	0.15 55	0.12 54	0.14 35	0.13 3

4w-stereo	0.32 61	0.25 157	0.52 121	0.38 31	0.25 93	0.46 137	0.28 116	0.68 74	0.35 51	0.43 148	0.45 119	0.28 43	0.39 154	0.63 144	0.31 125	0.12 6	0.10 2	0.15 55	0.12 54	0.14 35	0.14 26

2.5w	0.33 70	0.23 83	0.53 126	0.41 78	0.25 93	0.42 103	0.38 260	0.69 79	0.35 51	0.38 114	0.54 180	0.24 16	0.26 37	0.91 262	0.29 89	0.13 19	0.10 2	0.14 17	0.13 123	0.14 35	0.15 70

3.25w_new	0.33 70	0.22 60	0.50 103	0.39 45	0.24 64	0.52 223	0.33 183	0.77 128	0.43 104	0.49 191	0.46 126	0.32 72	0.37 139	0.64 147	0.28 70	0.12 6	0.10 2	0.14 17	0.12 54	0.12 1	0.15 70

3.25w	0.33 70	0.22 60	0.50 103	0.39 45	0.24 64	0.52 223	0.33 183	0.77 128	0.43 104	0.49 191	0.46 126	0.32 72	0.37 139	0.64 147	0.28 70	0.12 6	0.10 2	0.14 17	0.12 54	0.12 1	0.15 70

3.5w_stereo	0.35 94	0.27 220	0.55 137	0.38 31	0.25 93	0.54 251	0.34 200	0.73 106	0.40 90	0.46 169	0.45 119	0.31 61	0.38 148	0.80 217	0.40 247	0.12 6	0.10 2	0.15 55	0.12 54	0.14 35	0.16 128

3w_stereo	0.35 94	0.25 157	0.60 171	0.41 78	0.21 27	0.52 223	0.53 449	0.72 98	0.47 127	0.47 171	0.50 152	0.23 8	0.45 202	0.49 71	0.30 106	0.13 19	0.10 2	0.15 55	0.12 54	0.15 77	0.17 163

2w_stereo	0.34 80	0.25 157	0.52 121	0.40 64	0.23 48	0.46 137	0.47 396	0.77 128	0.44 109	0.47 171	0.51 156	0.24 16	0.44 191	0.49 71	0.31 125	0.12 6	0.10 2	0.15 55	0.12 54	0.15 77	0.16 128

1w_stereo	0.36 109	0.21 43	0.47 78	0.44 135	0.27 136	0.47 151	0.54 464	0.66 69	0.51 145	0.44 155	0.67 228	0.25 21	0.45 202	0.62 134	0.34 168	0.12 6	0.10 2	0.14 17	0.11 11	0.14 35	0.15 70

IGEV-BASED-STEREO-	0.71 405	3.18 729	2.55 635	0.40 64	0.24 64	0.42 103	0.23 57	0.66 69	0.46 124	0.47 171	0.45 119	0.33 84	0.27 49	0.58 112	0.30 106	1.34 704	0.10 2	0.22 375	0.19 339	0.45 613	1.32 695

CAS	0.66 362	0.19 13	0.41 33	2.31 707	0.86 649	0.56 269	0.53 449	0.83 154	0.63 207	0.49 191	0.70 243	0.36 108	0.26 37	0.47 53	0.37 213	2.33 711	0.10 2	0.14 17	0.10 1	0.17 156	1.31 693

GELT-Stereo	0.35 94	0.23 83	0.50 103	0.45 158	0.36 359	0.33 45	0.31 152	0.73 106	0.61 198	0.53 222	0.41 87	0.38 128	0.34 112	0.60 124	0.32 140	0.13 19	0.11 22	0.17 155	0.16 244	0.16 113	0.15 70

small-0shot	0.26 9	0.19 13	0.43 43	0.36 8	0.23 48	0.22 12	0.41 305	0.43 12	0.20 2	0.29 23	0.46 126	0.18 2	0.21 12	0.39 15	0.25 19	0.16 106	0.11 22	0.18 205	0.15 199	0.15 77	0.14 26

testmc14	0.26 9	0.18 3	0.41 33	0.38 31	0.20 16	0.42 103	0.29 128	0.43 12	0.26 13	0.30 33	0.34 56	0.32 72	0.30 77	0.34 4	0.32 140	0.13 19	0.11 22	0.13 1	0.10 1	0.14 35	0.14 26

monster-pro	0.29 33	0.19 13	0.48 86	0.37 16	0.22 35	0.55 258	0.31 152	0.60 44	0.44 109	0.29 23	0.28 31	0.23 8	0.20 6	0.60 124	0.26 35	0.11 1	0.11 22	0.14 17	0.11 11	0.14 35	0.14 26

aanet-new-78k	0.37 118	0.24 115	1.02 438	0.44 135	0.21 27	0.33 45	0.36 233	0.79 138	0.34 41	0.33 60	0.42 99	0.31 61	0.58 333	0.93 268	0.23 1	0.13 19	0.11 22	0.16 101	0.12 54	0.18 208	0.14 26

aanet-new-40k	0.35 94	0.25 157	0.95 408	0.42 92	0.26 118	0.51 211	0.23 57	0.79 138	0.34 41	0.34 71	0.48 135	0.33 84	0.51 269	0.37 10	0.29 89	0.13 19	0.11 22	0.16 101	0.12 54	0.18 208	0.15 70

aanet-new-36k	0.37 118	0.24 115	0.82 322	0.44 135	0.22 35	0.51 211	0.32 173	0.80 141	0.37 67	0.35 77	0.40 84	0.36 108	0.56 309	0.83 226	0.26 35	0.13 19	0.11 22	0.16 101	0.12 54	0.15 77	0.15 70

aanet-32k-new	0.37 118	0.27 220	0.97 418	0.44 135	0.24 64	0.50 198	0.32 173	0.69 79	0.38 73	0.35 77	0.42 99	0.36 108	0.55 300	0.79 213	0.25 19	0.17 157	0.11 22	0.16 101	0.12 54	0.19 249	0.14 26

aanet-new-24k	0.35 94	0.24 115	0.62 189	0.43 112	0.25 93	0.53 233	0.30 141	0.72 98	0.39 78	0.41 145	0.63 210	0.35 99	0.48 228	0.46 51	0.26 35	0.14 39	0.11 22	0.16 101	0.13 123	0.18 208	0.15 70

aanet-new-16k	0.34 80	0.23 83	0.73 268	0.47 195	0.23 48	0.42 103	0.21 31	0.76 125	0.45 121	0.37 102	0.44 112	0.37 120	0.48 228	0.43 39	0.29 89	0.14 39	0.11 22	0.16 101	0.12 54	0.18 208	0.15 70

aanet-new-8k	0.37 118	0.25 157	0.65 217	0.46 174	0.26 118	0.53 233	0.35 216	0.84 163	0.54 157	0.36 90	0.43 102	0.33 84	0.61 357	0.69 165	0.30 106	0.15 71	0.11 22	0.16 101	0.13 123	0.16 113	0.15 70

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.37 118	0.22 60	0.55 137	0.44 135	0.42 449	0.58 288	0.30 141	0.87 180	0.44 109	0.38 114	0.53 169	0.47 189	0.59 339	0.40 22	0.34 168	0.16 106	0.11 22	0.17 155	0.13 123	0.16 113	0.14 26

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.37 118	0.24 115	0.63 194	0.43 112	0.41 438	0.49 176	0.41 305	0.73 106	0.60 192	0.56 238	0.66 224	0.31 61	0.26 37	0.42 34	0.31 125	0.16 106	0.11 22	0.19 237	0.15 199	0.15 77	0.14 26

Test_v1	0.28 23	0.21 43	0.39 15	0.35 3	0.25 93	0.31 39	0.29 128	0.65 63	0.39 78	0.29 23	0.34 56	0.25 21	0.25 30	0.49 71	0.25 19	0.15 71	0.11 22	0.14 17	0.13 123	0.13 7	0.13 3

BLMT-Stereo	0.23 1	0.15 1	0.37 7	0.41 78	0.26 118	0.23 14	0.24 71	0.37 9	0.29 19	0.22 1	0.28 31	0.22 5	0.20 6	0.35 6	0.29 89	0.12 6	0.11 22	0.16 101	0.16 244	0.13 7	0.14 26

Pro-Stereo	0.32 61	0.17 2	0.36 6	0.41 78	0.29 198	0.59 294	0.21 31	0.36 7	0.30 25	0.35 77	0.25 11	0.23 8	0.13 1	1.57 452	0.26 35	0.14 39	0.11 22	0.19 237	0.17 280	0.13 7	0.13 3

BridgeDepth_RVC	0.27 16	0.20 27	0.40 24	0.34 2	0.19 9	0.46 137	0.19 9	0.59 39	0.28 16	0.30 33	0.29 36	0.26 28	0.32 98	0.45 45	0.30 106	0.17 157	0.11 22	0.13 1	0.12 54	0.15 77	0.13 3
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.29 33	0.19 13	0.47 78	0.37 16	0.22 35	0.55 258	0.31 152	0.60 44	0.44 109	0.29 23	0.28 31	0.23 8	0.20 6	0.60 124	0.26 35	0.11 1	0.11 22	0.14 17	0.11 11	0.14 35	0.14 26

Wavelet-MonSter	0.29 33	0.21 43	0.51 113	0.41 78	0.27 136	0.26 20	0.25 80	0.51 19	0.31 28	0.37 102	0.48 135	0.28 43	0.35 123	0.54 96	0.29 89	0.11 1	0.11 22	0.14 17	0.11 11	0.13 7	0.13 3

Monster-pub-eth3d	0.29 33	0.19 13	0.48 86	0.37 16	0.22 35	0.55 258	0.31 152	0.60 44	0.44 109	0.29 23	0.29 36	0.23 8	0.21 12	0.59 120	0.26 35	0.11 1	0.11 22	0.14 17	0.11 11	0.14 35	0.14 26

Replicate-Monster	0.43 183	0.30 310	2.04 610	0.37 16	0.22 35	0.47 151	0.23 57	0.82 151	0.50 140	0.44 155	0.27 21	0.31 61	0.29 65	1.01 297	0.26 35	0.14 39	0.11 22	0.14 17	0.12 54	0.13 7	0.38 574

2.25w	0.35 94	0.24 115	0.55 137	0.38 31	0.24 64	0.44 122	0.25 80	0.69 79	0.42 98	0.49 191	0.59 201	0.27 34	0.35 123	0.83 226	0.37 213	0.13 19	0.11 22	0.14 17	0.12 54	0.13 7	0.17 163

2.75w_new	0.33 70	0.24 115	0.51 113	0.36 8	0.24 64	0.41 91	0.42 318	0.61 52	0.40 90	0.50 200	0.44 112	0.24 16	0.34 112	0.77 202	0.34 168	0.13 19	0.11 22	0.14 17	0.11 11	0.13 7	0.13 3

monsters	0.35 94	0.21 43	0.49 93	0.43 112	0.39 402	0.34 49	0.26 92	0.69 79	0.44 109	0.49 191	0.41 87	0.23 8	0.26 37	1.38 405	0.27 56	0.14 39	0.11 22	0.14 17	0.12 54	0.13 7	0.15 70

MLG-Stereo_test2	0.27 16	0.22 60	0.40 24	0.39 45	0.24 64	0.35 53	0.18 4	0.58 35	0.23 5	0.28 18	0.24 10	0.34 95	0.19 2	0.79 213	0.24 8	0.16 106	0.11 22	0.15 55	0.11 11	0.13 7	0.14 26

MLG-Stereo_test1	0.29 33	0.21 43	0.42 38	0.41 78	0.25 93	0.37 67	0.20 17	0.71 90	0.20 2	0.25 9	0.17 2	0.33 84	0.26 37	0.92 265	0.26 35	0.15 71	0.11 22	0.16 101	0.11 11	0.13 7	0.13 3

MLG-Stereo	0.31 54	0.20 27	0.42 38	0.42 92	0.20 16	0.41 91	0.19 9	0.85 169	0.24 7	0.26 10	0.22 7	0.33 84	0.27 49	1.09 327	0.27 56	0.15 71	0.11 22	0.16 101	0.11 11	0.13 7	0.13 3

SGD-Stereo	0.34 80	0.22 60	0.44 55	0.39 45	0.20 16	0.42 103	0.22 41	0.71 90	0.33 35	0.43 148	0.34 56	0.27 34	0.35 123	1.15 345	0.33 157	0.21 355	0.11 22	0.16 101	0.13 123	0.17 156	0.15 70

DEFOM-Stereo_RVC	0.41 160	0.68 622	0.45 64	0.66 521	0.30 222	0.48 166	0.25 80	0.87 180	0.46 124	0.39 127	0.37 72	0.30 54	0.69 390	1.16 349	0.31 125	0.17 157	0.11 22	0.16 101	0.12 54	0.18 208	0.14 26

StereoAnything_RVC	0.49 232	1.60 695	0.87 363	0.37 16	0.21 27	0.26 20	0.21 31	0.53 24	0.23 5	0.23 2	0.21 6	0.19 3	0.35 123	1.29 378	0.23 1	0.22 392	0.11 22	0.15 55	0.11 11	2.36 703	0.13 3

castereo	0.43 183	0.25 157	0.50 103	0.46 174	0.30 222	0.60 301	0.56 481	1.23 344	0.83 279	0.39 127	0.70 243	0.45 174	0.68 386	0.54 96	0.33 157	0.17 157	0.11 22	0.17 155	0.13 123	0.16 113	0.14 26

MonSter	0.29 33	0.19 13	0.48 86	0.37 16	0.22 35	0.55 258	0.31 152	0.60 44	0.44 109	0.29 23	0.29 36	0.23 8	0.20 6	0.60 124	0.26 35	0.11 1	0.11 22	0.14 17	0.11 11	0.14 35	0.14 26

4D-IteraStereo	0.50 241	0.26 188	0.84 345	0.51 278	0.49 498	0.64 337	0.31 152	0.91 196	1.02 364	1.05 382	0.72 250	0.76 334	0.32 98	0.69 165	0.40 247	0.18 209	0.11 22	0.23 413	0.20 379	0.19 249	0.16 128

CREStereo++_RVC	0.49 232	0.22 60	0.46 69	0.48 216	0.38 390	0.45 127	0.25 80	0.77 128	1.30 540	0.82 310	1.23 451	0.47 189	0.37 139	0.55 99	0.44 282	0.16 106	0.11 22	0.16 101	0.80 694	0.18 208	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
RAFT-Stereo + iAFF	0.56 279	0.28 245	0.81 313	0.45 158	0.25 93	0.40 79	0.34 200	1.12 287	1.13 427	1.35 539	1.58 580	0.80 346	0.67 381	0.71 174	0.43 277	0.14 39	0.11 22	0.18 205	0.17 280	0.18 208	0.16 128

over-6	0.32 61	0.24 115	0.45 64	0.41 78	0.17 1	0.41 91	0.31 152	0.68 74	0.31 28	0.32 52	0.36 66	0.30 54	0.36 132	0.85 237	0.28 70	0.20 315	0.12 57	0.14 17	0.11 11	0.17 156	0.14 26

over v1	0.31 54	0.25 157	0.44 55	0.44 135	0.17 1	0.49 176	0.26 92	0.64 57	0.31 28	0.32 52	0.31 45	0.35 99	0.42 172	0.72 178	0.31 125	0.18 209	0.12 57	0.13 1	0.11 11	0.16 113	0.14 26

over-9	0.31 54	0.25 157	0.45 64	0.44 135	0.17 1	0.46 137	0.26 92	0.64 57	0.30 25	0.31 45	0.32 46	0.35 99	0.38 148	0.70 167	0.27 56	0.18 209	0.12 57	0.13 1	0.11 11	0.16 113	0.14 26

anonymous	0.29 33	0.23 83	0.45 64	0.40 64	0.26 118	0.22 12	0.24 71	0.35 4	0.36 64	0.43 148	0.60 203	0.24 16	0.27 49	0.53 92	0.24 8	0.16 106	0.12 57	0.18 205	0.14 172	0.15 77	0.14 26

Anonymus	0.33 70	0.22 60	0.43 43	0.47 195	0.28 177	0.43 113	0.24 71	0.58 35	0.41 96	0.35 77	0.32 46	0.50 207	0.40 159	0.58 112	0.34 168	0.15 71	0.12 57	0.18 205	0.17 280	0.15 77	0.20 271

MCSU-Stereo	0.29 33	0.18 3	0.43 43	0.37 16	0.19 9	0.35 53	0.39 278	0.59 39	0.42 98	0.37 102	0.41 87	0.37 120	0.23 24	0.48 64	0.30 106	0.15 71	0.12 57	0.13 1	0.10 1	0.13 7	0.14 26

mm2	0.26 9	0.20 27	0.38 8	0.39 45	0.24 64	0.25 15	0.20 17	0.53 24	0.34 41	0.23 2	0.27 21	0.40 144	0.22 18	0.47 53	0.24 8	0.13 19	0.12 57	0.14 17	0.11 11	0.13 7	0.15 70

mm1	0.25 4	0.20 27	0.38 8	0.39 45	0.24 64	0.25 15	0.20 17	0.49 16	0.34 41	0.23 2	0.27 21	0.40 144	0.22 18	0.47 53	0.24 8	0.13 19	0.12 57	0.14 17	0.11 11	0.13 7	0.15 70

quiztm	0.53 251	0.28 245	0.60 171	0.51 278	0.67 597	0.45 127	0.42 318	1.85 515	0.93 317	0.81 307	1.15 418	0.56 252	0.31 85	0.59 120	0.38 223	0.18 209	0.12 57	0.17 155	0.14 172	0.19 249	0.19 235

MGA	0.28 23	0.20 27	0.43 43	0.38 31	0.27 136	0.44 122	0.20 17	0.51 19	0.39 78	0.30 33	0.32 46	0.31 61	0.19 2	0.49 71	0.25 19	0.15 71	0.12 57	0.15 55	0.12 54	0.14 35	0.16 128

CAR	0.28 23	0.19 13	0.44 55	0.38 31	0.26 118	0.39 75	0.20 17	0.55 30	0.38 73	0.36 90	0.34 56	0.29 47	0.19 2	0.52 91	0.26 35	0.14 39	0.12 57	0.15 55	0.12 54	0.14 35	0.15 70

MSE-Stereo	0.27 16	0.20 27	0.44 55	0.38 31	0.26 118	0.39 75	0.20 17	0.55 30	0.38 73	0.30 33	0.34 56	0.29 47	0.19 2	0.49 71	0.25 19	0.14 39	0.12 57	0.15 55	0.12 54	0.14 35	0.15 70

TS12	0.38 137	0.21 43	0.43 43	0.44 135	0.21 27	0.58 288	0.31 152	1.06 257	0.49 135	0.43 148	0.73 255	0.35 99	0.40 159	0.73 182	0.41 258	0.14 39	0.12 57	0.15 55	0.12 54	0.16 113	0.18 189

LiteMatch*	0.28 23	0.20 27	0.53 126	0.39 45	0.28 177	0.31 39	0.23 57	0.55 30	0.39 78	0.30 33	0.28 31	0.35 99	0.29 65	0.47 53	0.26 35	0.15 71	0.12 57	0.15 55	0.12 54	0.14 35	0.16 128

aanet-new-90k	0.37 118	0.24 115	0.98 422	0.42 92	0.25 93	0.43 113	0.35 216	0.75 119	0.35 51	0.29 23	0.41 87	0.31 61	0.50 259	1.00 293	0.24 8	0.13 19	0.12 57	0.16 101	0.12 54	0.19 249	0.13 3

aanet-new-60k	0.37 118	0.23 83	0.94 402	0.43 112	0.23 48	0.58 288	0.31 152	0.83 154	0.35 51	0.35 77	0.39 75	0.40 144	0.43 181	0.78 211	0.23 1	0.13 19	0.12 57	0.15 55	0.12 54	0.17 156	0.15 70

aanet-new-70k	0.37 118	0.23 83	0.94 402	0.43 112	0.22 35	0.50 198	0.30 141	0.74 115	0.34 41	0.34 71	0.41 87	0.31 61	0.51 269	1.04 306	0.26 35	0.13 19	0.12 57	0.16 101	0.12 54	0.16 113	0.14 26

aanet-new-34k	0.35 94	0.26 188	0.85 351	0.42 92	0.20 16	0.33 45	0.31 152	0.92 197	0.44 109	0.35 77	0.54 180	0.35 99	0.56 309	0.39 15	0.27 56	0.14 39	0.12 57	0.16 101	0.12 54	0.15 77	0.14 26

aanet-new-32k	0.34 80	0.25 157	0.67 229	0.44 135	0.26 118	0.53 233	0.23 57	0.84 163	0.34 41	0.38 114	0.39 75	0.43 161	0.54 295	0.43 39	0.25 19	0.14 39	0.12 57	0.16 101	0.12 54	0.17 156	0.15 70

aanet-new-30k	0.34 80	0.25 157	0.66 223	0.44 135	0.26 118	0.53 233	0.23 57	0.84 163	0.34 41	0.38 114	0.39 75	0.43 161	0.54 295	0.43 39	0.25 19	0.14 39	0.12 57	0.16 101	0.12 54	0.17 156	0.15 70

aanet-new-28k	0.34 80	0.24 115	0.83 332	0.44 135	0.22 35	0.47 151	0.29 128	0.75 119	0.40 90	0.37 102	0.41 87	0.37 120	0.49 247	0.40 22	0.28 70	0.15 71	0.12 57	0.16 101	0.13 123	0.22 383	0.17 163

GCAP-Stereo-DPT26K	0.34 80	0.23 83	0.83 332	0.42 92	0.23 48	0.35 53	0.33 183	0.87 180	0.35 51	0.39 127	0.41 87	0.31 61	0.44 191	0.53 92	0.27 56	0.14 39	0.12 57	0.16 101	0.12 54	0.16 113	0.15 70

aanet-new-22k	0.35 94	0.23 83	0.86 360	0.45 158	0.23 48	0.47 151	0.23 57	0.75 119	0.51 145	0.37 102	0.48 135	0.34 95	0.49 247	0.47 53	0.30 106	0.14 39	0.12 57	0.16 101	0.13 123	0.16 113	0.15 70

aanet-new-10k	0.37 118	0.24 115	0.98 422	0.48 216	0.24 64	0.66 348	0.25 80	0.72 98	0.43 104	0.39 127	0.42 99	0.40 144	0.52 279	0.42 34	0.30 106	0.16 106	0.12 57	0.16 101	0.13 123	0.19 249	0.15 70

aanet-new-14k	0.37 118	0.26 188	0.93 394	0.47 195	0.23 48	0.45 127	0.33 183	0.73 106	0.62 203	0.40 138	0.49 144	0.30 54	0.63 359	0.42 34	0.30 106	0.16 106	0.12 57	0.16 101	0.12 54	0.21 359	0.16 128

aanet-new	0.41 160	0.27 220	0.70 247	0.48 216	0.38 390	0.73 386	0.29 128	0.71 90	0.39 78	0.38 114	0.51 156	0.36 108	0.73 401	0.98 287	0.31 125	0.17 157	0.12 57	0.17 155	0.13 123	0.19 249	0.16 128

GCAP-Stereo-cres-4k	0.37 118	0.23 83	0.62 189	0.50 261	0.29 198	0.74 390	0.39 278	0.72 98	0.48 130	0.38 114	0.51 156	0.36 108	0.50 259	0.45 45	0.31 125	0.15 71	0.12 57	0.17 155	0.13 123	0.17 156	0.15 70

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.35 94	0.22 60	0.54 132	0.46 174	0.33 301	0.40 79	0.34 200	0.80 141	0.44 109	0.38 114	0.61 206	0.40 144	0.50 259	0.37 10	0.28 70	0.15 71	0.12 57	0.15 55	0.12 54	0.16 113	0.16 128

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.42 176	0.21 43	0.92 390	0.41 78	0.29 198	0.45 127	0.28 116	0.87 180	0.39 78	0.35 77	0.55 186	0.39 133	0.48 228	0.40 22	0.24 8	0.15 71	0.12 57	0.16 101	0.12 54	0.17 156	1.51 698

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.33 70	0.23 83	0.59 159	0.43 112	0.28 177	0.40 79	0.26 92	0.83 154	0.39 78	0.34 71	0.44 112	0.29 47	0.46 212	0.36 7	0.25 19	0.14 39	0.12 57	0.16 101	0.12 54	0.17 156	0.26 442

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.37 118	0.24 115	0.61 180	0.42 92	0.40 417	0.48 166	0.41 305	0.72 98	0.58 179	0.55 232	0.65 218	0.32 72	0.27 49	0.41 29	0.33 157	0.17 157	0.12 57	0.20 288	0.16 244	0.14 35	0.14 26

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.37 118	0.24 115	0.63 194	0.43 112	0.40 417	0.46 137	0.39 278	0.71 90	0.56 170	0.58 243	0.68 231	0.36 108	0.26 37	0.51 87	0.30 106	0.16 106	0.12 57	0.19 237	0.15 199	0.15 77	0.14 26

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.48 227	1.24 676	2.47 631	0.41 78	0.31 246	0.29 31	0.27 106	1.09 272	0.39 78	0.35 77	0.49 144	0.38 128	0.44 191	0.38 12	0.26 35	0.15 71	0.12 57	0.15 55	0.12 54	0.16 113	0.20 271

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.35 94	0.22 60	0.55 137	0.42 92	0.27 136	0.42 103	0.39 278	1.02 232	0.54 157	0.37 102	0.51 156	0.34 95	0.44 191	0.36 7	0.27 56	0.14 39	0.12 57	0.15 55	0.12 54	0.16 113	0.15 70

PipStereo	0.25 4	0.18 3	0.35 3	0.36 8	0.19 9	0.20 7	0.20 17	0.62 54	0.24 7	0.23 2	0.19 4	0.45 174	0.34 112	0.39 15	0.25 19	0.14 39	0.12 57	0.13 1	0.11 11	0.13 7	0.15 70

PSi22b	0.25 4	0.18 3	0.35 3	0.36 8	0.19 9	0.20 7	0.20 17	0.59 39	0.25 12	0.23 2	0.19 4	0.45 174	0.34 112	0.38 12	0.25 19	0.14 39	0.12 57	0.13 1	0.12 54	0.13 7	0.15 70

PSi22a	0.24 3	0.18 3	0.32 1	0.35 3	0.19 9	0.25 15	0.20 17	0.57 34	0.20 2	0.24 8	0.16 1	0.39 133	0.31 85	0.32 1	0.23 1	0.16 106	0.12 57	0.13 1	0.12 54	0.13 7	0.15 70

LACA3	0.28 23	0.22 60	0.39 15	0.36 8	0.20 16	0.37 67	0.38 260	0.51 19	0.29 19	0.30 33	0.27 21	0.26 28	0.31 85	0.74 187	0.23 1	0.17 157	0.12 57	0.13 1	0.10 1	0.15 77	0.13 3

PSi22	0.46 206	0.26 188	0.50 103	0.47 195	0.24 64	0.46 137	0.22 41	0.83 154	1.02 364	0.47 171	0.65 218	0.80 346	0.51 269	1.44 429	0.32 140	0.15 71	0.12 57	0.14 17	0.12 54	0.20 307	0.19 235

Foundation-i1b	0.39 147	0.18 3	0.41 33	0.37 16	0.20 16	0.52 223	0.48 407	1.19 325	0.43 104	0.52 217	0.44 112	0.60 272	0.52 279	0.70 167	0.29 89	0.16 106	0.12 57	0.14 17	0.13 123	0.14 35	0.14 26

Foundation-i1a	0.40 153	0.19 13	0.42 38	0.36 8	0.20 16	0.51 211	0.46 383	1.17 319	0.49 135	0.57 241	0.46 126	0.63 290	0.56 309	0.82 220	0.30 106	0.15 71	0.12 57	0.14 17	0.12 54	0.13 7	0.16 128

LiteMatch	0.34 80	0.26 188	0.38 8	0.47 195	0.26 118	0.35 53	0.31 152	0.53 24	0.34 41	0.30 33	0.27 21	0.40 144	0.51 269	0.47 53	0.75 460	0.22 392	0.12 57	0.19 237	0.16 244	0.19 249	0.26 442

Lsterematch	0.54 257	0.26 188	0.72 252	0.47 195	0.26 118	0.70 373	0.31 152	0.84 163	1.14 433	0.97 355	1.28 475	0.68 307	0.51 269	0.90 258	0.75 460	0.22 392	0.12 57	0.19 237	0.16 244	0.19 249	0.26 442

Foundation-i32	0.23 1	0.18 3	0.35 3	0.35 3	0.17 1	0.25 15	0.22 41	0.49 16	0.18 1	0.23 2	0.17 2	0.37 120	0.31 85	0.32 1	0.24 8	0.16 106	0.12 57	0.13 1	0.11 11	0.14 35	0.13 3

GeoVLM	0.27 16	0.20 27	0.38 8	0.39 45	0.24 64	0.35 53	0.20 17	0.53 24	0.33 35	0.30 33	0.27 21	0.40 144	0.26 37	0.47 53	0.28 70	0.13 19	0.12 57	0.13 1	0.11 11	0.13 7	0.15 70

LACA2	0.29 33	0.23 83	0.52 121	0.36 8	0.18 6	0.40 79	0.38 260	0.64 57	0.27 15	0.29 23	0.33 52	0.36 108	0.26 37	0.47 53	0.24 8	0.16 106	0.12 57	0.13 1	0.11 11	0.16 113	0.12 1

LACA1	0.26 9	0.21 43	0.40 24	0.35 3	0.18 6	0.31 39	0.27 106	0.52 22	0.26 13	0.31 45	0.22 7	0.25 21	0.32 98	0.48 64	0.26 35	0.16 106	0.12 57	0.14 17	0.12 54	0.15 77	0.13 3

gcap_with_dpt	0.36 109	0.24 115	0.64 208	0.43 112	0.39 402	0.50 198	0.44 358	0.71 90	0.50 140	0.56 238	0.67 228	0.32 72	0.30 77	0.39 15	0.29 89	0.16 106	0.12 57	0.19 237	0.15 199	0.14 35	0.14 26

Hybrid-DGEV-03	0.67 373	0.29 278	0.69 241	0.55 362	0.36 359	0.73 386	0.38 260	1.09 272	1.18 463	1.74 635	2.49 672	0.84 377	0.56 309	0.99 288	0.47 313	0.19 261	0.12 57	0.22 375	0.19 339	0.17 156	0.17 163

DispViT+	0.34 80	0.20 27	0.40 24	0.37 16	0.55 541	0.30 35	0.23 57	0.73 106	0.58 179	0.33 60	0.35 62	0.30 54	0.25 30	1.13 341	0.29 89	0.16 106	0.12 57	0.13 1	0.10 1	0.13 7	0.15 70

MatchStereo	0.30 48	0.21 43	0.44 55	0.35 3	0.19 9	0.21 9	0.23 57	0.90 195	0.54 157	0.28 18	0.48 135	0.25 21	0.24 27	0.53 92	0.33 157	0.17 157	0.12 57	0.14 17	0.11 11	0.14 35	0.14 26
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
NLSM3	0.38 137	0.21 43	0.47 78	0.46 174	0.36 359	0.43 113	0.34 200	0.75 119	0.62 203	0.43 148	0.70 243	0.39 133	0.43 181	0.62 134	0.37 213	0.15 71	0.12 57	0.19 237	0.17 280	0.16 113	0.16 128

MonSter++	0.27 16	0.20 27	0.38 8	0.39 45	0.24 64	0.35 53	0.20 17	0.53 24	0.33 35	0.30 33	0.27 21	0.39 133	0.26 37	0.47 53	0.28 70	0.13 19	0.12 57	0.14 17	0.11 11	0.13 7	0.15 70

HiDET	0.27 16	0.19 13	0.39 15	0.39 45	0.24 64	0.30 35	0.21 31	0.60 44	0.35 51	0.27 12	0.30 41	0.33 84	0.25 30	0.50 85	0.32 140	0.14 39	0.12 57	0.14 17	0.11 11	0.13 7	0.16 128

VIP-Stereo	0.37 118	0.25 157	0.62 189	0.41 78	0.46 478	0.82 437	0.22 41	0.67 72	0.48 130	0.32 52	0.55 186	0.37 120	0.31 85	0.85 237	0.28 70	0.18 209	0.12 57	0.16 101	0.12 54	0.15 77	0.14 26

GSStereo	0.36 109	0.23 83	0.46 69	0.50 261	0.33 301	0.46 137	0.35 216	1.31 367	0.53 153	0.38 114	0.39 75	0.32 72	0.33 104	0.45 45	0.29 89	0.20 315	0.12 57	0.16 101	0.13 123	0.17 156	0.18 189

GS-Stereo							0.35 216	1.31 367	0.53 153	0.38 114	0.39 75	0.32 72	0.33 104	0.45 45	0.29 89	0.20 315	0.12 57	0.16 101	0.13 123	0.17 156	0.18 189

DDF-Stereo	0.39 147	0.24 115	0.53 126	0.51 278	0.45 469	0.30 35	0.23 57	0.64 57	0.34 41	0.34 71	0.40 84	0.37 120	0.48 228	0.94 270	0.35 180	0.24 445	0.12 57	0.18 205	0.13 123	0.85 676	0.19 235

Monster-pub-mixall	0.32 61	0.20 27	0.44 55	0.37 16	0.22 35	0.28 27	0.18 4	0.69 79	0.36 64	0.37 102	0.36 66	0.27 34	0.20 6	1.43 423	0.25 19	0.15 71	0.12 57	0.13 1	0.11 11	0.12 1	0.15 70

zero-FE	0.38 137	0.24 115	0.54 132	0.48 216	0.46 478	0.29 31	0.23 57	0.69 79	0.34 41	0.34 71	0.41 87	0.37 120	0.49 247	0.68 164	0.35 180	0.23 421	0.12 57	0.18 205	0.13 123	0.82 675	0.19 235

monsterstereo	0.36 109	0.21 43	0.53 126	0.48 216	0.36 359	0.27 25	0.29 128	0.58 35	0.52 149	0.45 164	0.61 206	0.26 28	0.27 49	1.23 364	0.28 70	0.14 39	0.12 57	0.15 55	0.12 54	0.16 113	0.13 3

IGEV	0.29 33	0.18 3	0.43 43	0.38 31	0.31 246	0.45 127	0.21 31	0.63 55	0.42 98	0.32 52	0.44 112	0.26 28	0.20 6	0.44 43	0.26 35	0.14 39	0.12 57	0.16 101	0.13 123	0.12 1	0.14 26

xyz-stereo	7.03 723	0.24 115	70.23 768	0.44 135	0.21 27	29.74 750	0.49 420	1.03 241	0.77 249	1.45 581	26.78 751	1.17 497	1.19 593	4.72 642	1.32 586	0.16 106	0.12 57	0.20 288	0.14 172	0.17 156	0.14 26

111111	0.36 109	0.22 60	0.49 93	0.47 195	0.45 469	0.36 63	0.22 41	1.04 249	0.44 109	0.33 60	0.33 52	0.40 144	0.26 37	0.99 288	0.27 56	0.17 157	0.12 57	0.15 55	0.11 11	0.15 77	0.15 70

LG-Stereo_L2	0.30 48	0.23 83	0.50 103	0.38 31	0.26 118	0.26 20	0.20 17	0.84 163	0.31 28	0.31 45	0.26 17	0.25 21	0.26 37	0.94 270	0.23 1	0.15 71	0.12 57	0.16 101	0.12 54	0.14 35	0.13 3

LG-Stereo_L1	0.31 54	0.24 115	0.49 93	0.38 31	0.27 136	0.28 27	0.21 31	0.68 74	0.29 19	0.27 12	0.25 11	0.25 21	0.22 18	1.25 367	0.24 8	0.16 106	0.12 57	0.15 55	0.12 54	0.14 35	0.13 3

MLG-Stereo_test3	0.29 33	0.20 27	0.46 69	0.43 112	0.24 64	0.47 151	0.19 9	0.75 119	0.31 28	0.36 90	0.22 7	0.35 99	0.21 12	0.61 129	0.26 35	0.16 106	0.12 57	0.16 101	0.11 11	0.13 7	0.15 70

LGtest1	0.28 23	0.23 83	0.46 69	0.42 92	0.22 35	0.41 91	0.19 9	0.58 35	0.29 19	0.30 33	0.25 11	0.29 47	0.29 65	0.57 107	0.26 35	0.18 209	0.12 57	0.16 101	0.12 54	0.14 35	0.16 128

LG-Stereo_Zeroshot	0.38 137	0.25 157	0.61 180	0.53 329	0.29 198	0.36 63	0.22 41	1.24 346	0.42 98	0.45 164	0.65 218	0.37 120	0.51 269	0.41 29	0.30 106	0.18 209	0.12 57	0.17 155	0.13 123	0.18 208	0.20 271

GREAT-IGEV	0.34 80	0.22 60	0.54 132	0.40 64	0.31 246	0.36 63	0.28 116	0.59 39	0.66 218	0.28 18	0.51 156	0.29 47	0.29 65	0.86 241	0.28 70	0.15 71	0.12 57	0.15 55	0.11 11	0.17 156	0.16 128
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
FLISNet	0.67 373	0.34 416	0.80 309	0.51 278	0.51 512	0.41 91	0.37 248	1.15 310	0.80 269	1.34 532	1.42 528	1.60 591	1.11 571	0.96 280	0.90 508	0.16 106	0.12 57	0.20 288	0.21 424	0.20 307	0.20 271

CoSv	0.67 373	0.34 416	0.80 309	0.51 278	0.51 512	0.41 91	0.37 248	1.15 310	0.80 269	1.34 532	1.42 528	1.60 591	1.11 571	0.96 280	0.90 508	0.16 106	0.12 57	0.20 288	0.21 424	0.20 307	0.20 271

FoundationStereo	0.26 9	0.23 83	0.41 33	0.40 64	0.24 64	0.32 43	0.22 41	0.43 12	0.24 7	0.31 45	0.25 11	0.30 54	0.32 98	0.36 7	0.27 56	0.16 106	0.12 57	0.15 55	0.11 11	0.13 7	0.14 26

AIO_rvc	0.38 137	0.25 157	0.65 217	0.47 195	0.31 246	0.55 258	0.38 260	0.98 220	0.51 145	0.35 77	0.48 135	0.49 199	0.22 18	0.87 246	0.31 125	0.16 106	0.12 57	0.16 101	0.12 54	0.15 77	0.15 70

AIO_test	0.38 137	0.24 115	0.59 159	0.47 195	0.31 246	0.55 258	0.44 358	0.86 176	0.50 140	0.34 71	0.48 135	0.46 179	0.30 77	0.76 199	0.31 125	0.17 157	0.12 57	0.17 155	0.13 123	0.16 113	0.15 70

castereo++	0.41 160	0.26 188	0.51 113	0.44 135	0.32 281	0.96 504	0.22 41	1.13 293	0.61 198	0.33 60	0.45 119	0.50 207	0.39 154	0.94 270	0.25 19	0.18 209	0.12 57	0.17 155	0.12 54	0.14 35	0.16 128

fffft	0.39 147	0.24 115	0.56 145	0.45 158	0.34 326	0.42 103	0.48 407	0.85 169	0.39 78	0.45 164	0.35 62	0.38 128	0.31 85	1.32 388	0.34 168	0.14 39	0.12 57	0.19 237	0.15 199	0.16 113	0.18 189
1: 1. 1
DEFOM-Stereo	0.34 80	0.23 83	0.46 69	0.44 135	0.29 198	0.79 421	0.23 57	0.50 18	0.39 78	0.38 114	0.32 46	0.23 8	0.25 30	1.21 362	0.28 70	0.17 157	0.12 57	0.15 55	0.11 11	0.14 35	0.16 128

SMoEStereo_RVC	0.41 160	0.26 188	0.55 137	0.46 174	0.31 246	0.60 301	0.36 233	0.85 169	0.47 127	0.47 171	0.43 102	0.42 156	0.34 112	1.40 411	0.31 125	0.15 71	0.12 57	0.20 288	0.15 199	0.16 113	0.18 189

WCG-NET	0.43 183	0.23 83	0.58 153	0.42 92	0.26 118	0.46 137	0.32 173	0.77 128	1.16 448	0.77 296	0.75 259	0.58 261	0.44 191	0.62 134	0.38 223	0.16 106	0.12 57	0.16 101	0.14 172	0.15 77	0.14 26

IGEV-Stereo++	0.32 61	0.22 60	0.47 78	0.48 216	0.33 301	0.33 45	0.22 41	0.78 136	0.48 130	0.35 77	0.41 87	0.32 72	0.47 222	0.40 22	0.29 89	0.15 71	0.12 57	0.15 55	0.12 54	0.15 77	0.15 70

U	9.23 729	0.22 60	0.65 217	0.48 216	53.11 763	61.26 768	0.24 71	0.77 128	0.55 166	0.37 102	0.30 41	0.29 47	0.34 112	0.34 4	0.27 56	0.20 315	0.12 57	60.47 771	4.24 742	0.18 208	0.14 26

gcap-zeroshot	0.36 109	0.24 115	0.63 194	0.42 92	0.40 417	0.47 151	0.41 305	0.73 106	0.56 170	0.54 225	0.63 210	0.33 84	0.27 49	0.39 15	0.33 157	0.17 157	0.12 57	0.19 237	0.16 244	0.14 35	0.14 26

test_for_model	0.37 118	0.24 115	0.61 180	0.42 92	0.40 417	0.48 166	0.41 305	0.72 98	0.58 179	0.55 232	0.65 218	0.32 72	0.27 49	0.41 29	0.33 157	0.17 157	0.12 57	0.20 288	0.16 244	0.14 35	0.14 26

GCAPDPT-zeroshot4090	0.42 176	0.21 43	0.92 390	0.41 78	0.29 198	0.45 127	0.28 116	0.87 180	0.39 78	0.35 77	0.55 186	0.39 133	0.48 228	0.40 22	0.24 8	0.15 71	0.12 57	0.16 101	0.12 54	0.17 156	1.51 698

CASnet	0.42 176	0.26 188	0.52 121	0.52 305	0.21 27	0.49 176	0.35 216	0.85 169	0.85 286	0.84 320	0.69 236	0.48 195	0.31 85	0.57 107	0.34 168	0.19 261	0.12 57	0.27 516	0.22 452	0.23 409	0.15 70
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
testlalala	0.36 109	0.24 115	0.63 194	0.42 92	0.40 417	0.47 151	0.41 305	0.73 106	0.56 170	0.54 225	0.63 210	0.33 84	0.27 49	0.39 15	0.33 157	0.17 157	0.12 57	0.19 237	0.16 244	0.14 35	0.14 26

LoS_RVC	0.45 195	0.29 278	0.48 86	0.49 238	0.83 644	0.51 211	0.43 337	0.65 63	0.44 109	0.47 171	0.78 267	0.44 164	0.60 347	0.59 120	0.37 213	0.14 39	0.12 57	0.14 17	0.10 1	0.14 35	1.08 688

EGLCR-Stereo	0.41 160	0.24 115	0.59 159	0.45 158	0.27 136	0.54 251	0.22 41	1.23 344	0.56 170	0.44 155	0.43 102	0.68 307	0.29 65	0.89 255	0.34 168	0.17 157	0.12 57	0.20 288	0.17 280	0.17 156	0.18 189

MC-Stereo	0.46 206	0.24 115	0.58 153	0.63 486	0.30 222	0.38 73	0.32 173	0.98 220	0.74 242	0.66 271	0.85 287	0.56 252	0.60 347	1.07 319	0.32 140	0.17 157	0.12 57	0.17 155	0.15 199	0.16 113	0.16 128

RCA-Stereo	0.52 249	0.26 188	0.66 223	0.49 238	0.33 301	0.54 251	0.44 358	1.20 330	1.41 587	0.69 278	1.06 365	0.63 290	0.79 429	0.62 134	0.35 180	0.17 157	0.12 57	0.17 155	0.14 172	0.16 113	0.16 128

test-3	0.56 279	0.24 115	0.82 322	0.50 261	0.29 198	0.57 274	0.34 200	1.09 272	1.03 371	1.33 525	0.69 236	0.87 382	0.45 202	1.68 478	0.39 230	0.17 157	0.12 57	0.20 288	0.17 280	0.17 156	0.16 128

test_1	0.56 279	0.24 115	0.82 322	0.50 261	0.29 198	0.57 274	0.34 200	1.09 272	1.03 371	1.28 504	0.69 236	0.87 382	0.45 202	1.67 476	0.39 230	0.17 157	0.12 57	0.20 288	0.17 280	0.17 156	0.16 128

TransformOpticalFlow	0.97 534	0.30 310	0.96 416	0.54 345	0.31 246	0.65 343	0.54 464	1.87 519	1.19 466	1.12 405	1.44 535	1.34 543	0.98 523	6.68 689	0.44 282	0.19 261	0.12 57	0.21 333	0.19 339	0.18 208	0.23 367

GMM-Stereo	0.75 424	0.27 220	0.66 223	0.56 384	0.34 326	0.71 377	0.97 622	1.09 272	0.91 305	1.37 546	1.79 617	1.11 485	0.79 429	2.08 539	0.48 324	0.19 261	0.12 57	0.25 480	0.25 509	0.21 359	0.78 674

s12784h	0.55 263	0.22 60	0.49 93	0.43 112	0.19 9	1.00 510	0.34 200	1.40 390	1.30 540	0.84 320	0.93 311	0.63 290	0.52 279	1.48 438	0.47 313	0.15 71	0.12 57	0.17 155	0.11 11	0.19 249	0.13 3

AFF-stereo	0.60 333	0.28 245	0.72 252	0.48 216	0.29 198	0.34 49	0.37 248	1.22 337	1.20 470	1.21 463	1.59 584	1.10 480	0.70 393	1.01 297	0.44 282	0.14 39	0.12 57	0.19 237	0.20 379	0.18 208	0.15 70

HITNet	0.71 405	0.42 524	1.07 456	0.52 305	0.25 93	1.05 520	0.48 407	2.12 584	1.08 394	1.21 463	1.23 451	0.91 403	0.84 451	0.90 258	0.91 512	0.17 157	0.12 57	0.21 333	0.17 280	0.29 512	0.18 189
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
noway7	1.49 621	2.51 723	16.16 722	0.53 329	0.33 301	0.57 274	0.49 420	1.59 439	1.07 389	0.73 288	0.86 291	1.12 490	0.92 496	0.91 262	0.89 503	0.19 261	0.13 155	0.20 288	0.17 280	0.22 383	0.18 189

monster_256*512	0.54 257	0.32 364	0.61 180	0.52 305	0.35 344	0.51 211	0.57 487	1.34 376	0.93 317	0.60 254	0.89 303	1.08 473	0.67 381	0.74 187	0.47 313	0.17 157	0.13 155	0.21 333	0.18 311	0.21 359	0.19 235

DF_test	0.26 9	0.18 3	0.39 15	0.41 78	0.30 222	0.11 1	0.26 92	0.41 10	0.37 67	0.31 45	0.35 62	0.22 5	0.25 30	0.41 29	0.25 19	0.19 261	0.13 155	0.16 101	0.15 199	0.21 359	0.19 235

over-8	0.30 48	0.24 115	0.44 55	0.44 135	0.17 1	0.47 151	0.26 92	0.63 55	0.30 25	0.31 45	0.32 46	0.35 99	0.37 139	0.70 167	0.27 56	0.18 209	0.13 155	0.13 1	0.11 11	0.16 113	0.14 26

PhaseNet	0.35 94	0.24 115	0.47 78	0.45 158	0.28 177	0.56 269	0.24 71	0.66 69	0.44 109	0.32 52	0.39 75	0.54 234	0.32 98	0.57 107	0.40 247	0.15 71	0.13 155	0.20 288	0.20 379	0.17 156	0.22 341

ManiGeoR	0.56 279	0.28 245	1.23 514	0.43 112	0.35 344	0.56 269	0.35 216	1.30 363	1.14 433	0.58 243	0.85 287	0.56 252	0.50 259	1.43 423	0.58 395	0.18 209	0.13 155	0.17 155	0.14 172	0.17 156	0.21 305

HLf10	0.56 279	0.28 245	1.23 514	0.43 112	0.35 344	0.56 269	0.35 216	1.30 363	1.14 433	0.58 243	0.85 287	0.56 252	0.50 259	1.43 423	0.58 395	0.18 209	0.13 155	0.17 155	0.14 172	0.17 156	0.21 305

TestStereo_HLe17	0.59 323	0.27 220	1.66 579	0.43 112	0.31 246	0.63 325	0.40 291	1.48 408	1.16 448	0.63 263	0.87 295	0.53 227	0.46 212	1.40 411	0.47 313	0.19 261	0.13 155	0.18 205	0.16 244	0.18 208	0.20 271

GGDA	0.53 251	0.28 245	0.76 285	0.44 135	0.30 222	0.57 274	0.33 183	1.09 272	1.02 364	0.83 313	0.93 311	0.61 281	0.52 279	1.37 400	0.52 353	0.18 209	0.13 155	0.16 101	0.15 199	0.19 249	0.20 271

derf	0.26 9	0.22 60	0.42 38	0.42 92	0.24 64	0.26 20	0.19 9	0.52 22	0.37 67	0.27 12	0.26 17	0.39 133	0.21 12	0.49 71	0.24 8	0.14 39	0.13 155	0.14 17	0.12 54	0.12 1	0.16 128

qqai	0.27 16	0.22 60	0.44 55	0.42 92	0.23 48	0.28 27	0.19 9	0.64 57	0.37 67	0.27 12	0.25 11	0.42 156	0.21 12	0.49 71	0.25 19	0.15 71	0.13 155	0.14 17	0.12 54	0.12 1	0.16 128

PointNet	0.29 33	0.19 13	0.40 24	0.40 64	0.23 48	0.38 73	0.28 116	0.72 98	0.40 90	0.26 10	0.32 46	0.39 133	0.22 18	0.50 85	0.27 56	0.15 71	0.13 155	0.17 155	0.12 54	0.15 77	0.14 26

DF	0.40 153	0.25 157	0.67 229	0.49 238	0.28 177	0.49 176	0.31 152	0.88 188	0.51 145	0.47 171	0.72 250	0.59 267	0.30 77	0.83 226	0.34 168	0.19 261	0.13 155	0.16 101	0.12 54	0.16 113	0.17 163

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.46 206	1.51 689	1.58 571	0.39 45	0.35 344	0.40 79	0.26 92	1.05 253	0.41 96	0.36 90	0.48 135	0.41 154	0.40 159	0.48 64	0.25 19	0.15 71	0.13 155	0.15 55	0.13 123	0.15 77	0.24 393

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.41 160	0.53 571	1.34 539	0.47 195	0.40 417	0.37 67	0.24 71	1.18 320	0.43 104	0.37 102	0.43 102	0.41 154	0.41 162	0.46 51	0.30 106	0.14 39	0.13 155	0.17 155	0.13 123	0.15 77	0.18 189

Foundation-i1c-attn	0.38 137	0.18 3	0.41 33	0.37 16	0.20 16	0.51 211	0.47 396	1.13 293	0.48 130	0.47 171	0.45 119	0.54 234	0.49 247	0.71 174	0.29 89	0.16 106	0.13 155	0.15 55	0.12 54	0.14 35	0.16 128

Foundation-i1	0.43 183	0.19 13	0.39 15	0.44 135	0.37 374	0.54 251	0.47 396	1.46 401	0.59 185	0.58 243	0.54 180	0.63 290	0.48 228	0.71 174	0.35 180	0.16 106	0.13 155	0.15 55	0.14 172	0.15 77	0.15 70

Selective-IGEV-i32	0.42 176	0.26 188	0.56 145	0.48 216	0.27 136	0.45 127	0.33 183	1.56 428	0.61 198	0.36 90	0.47 132	0.52 220	0.30 77	1.08 322	0.33 157	0.15 71	0.13 155	0.17 155	0.13 123	0.16 113	0.15 70

WQFJA1++	1.34 607	0.23 83	0.51 113	0.40 64	0.29 198	0.46 137	0.20 17	0.67 72	0.31 28	0.40 138	0.39 75	0.34 95	0.39 154	0.66 155	0.28 70	0.19 261	0.13 155	0.16 101	0.13 123	20.39 752	0.17 163

LCMNet	0.30 48	0.19 13	0.38 8	0.39 45	0.25 93	0.32 43	0.22 41	0.65 63	0.58 179	0.28 18	0.33 52	0.33 84	0.29 65	0.58 112	0.32 140	0.14 39	0.13 155	0.14 17	0.11 11	0.13 7	0.17 163

GEAStereo	0.34 80	0.23 83	0.46 69	0.49 238	0.33 301	0.46 137	0.35 216	0.87 180	0.42 98	0.36 90	0.39 75	0.32 72	0.33 104	0.45 45	0.29 89	0.22 392	0.13 155	0.17 155	0.13 123	0.17 156	0.16 128

gasm-f	0.37 118	0.24 115	0.50 103	0.49 238	0.33 301	0.37 67	0.44 358	0.87 180	0.42 98	0.36 90	0.65 218	0.32 72	0.46 212	0.58 112	0.30 106	0.22 392	0.13 155	0.17 155	0.13 123	0.19 249	0.16 128

FE-Mocha	0.52 249	0.32 364	0.98 422	0.51 278	0.37 374	0.46 137	0.22 41	1.71 473	0.56 170	1.02 373	1.10 382	0.82 360	0.41 162	0.58 112	0.32 140	0.19 261	0.13 155	0.21 333	0.21 424	0.17 156	0.19 235

DLNR-FE	23.24 750	48.33 768	43.35 754	177.19 775	78.30 767	0.35 53	0.21 31	23.45 749	0.82 274	0.67 274	0.86 291	0.58 261	0.29 65	1.62 469	0.48 324	10.93 753	0.13 155	0.18 205	0.14 172	76.65 774	0.23 367

IGEV-FE	0.59 323	0.33 387	1.11 470	0.63 486	0.37 374	0.41 91	0.33 183	1.80 498	0.79 263	1.04 379	1.10 382	1.05 458	0.43 181	0.87 246	0.48 324	0.18 209	0.13 155	0.19 237	0.18 311	0.20 307	0.23 367

252Zero-FE	0.29 33	0.24 115	0.47 78	0.42 92	0.25 93	0.29 31	0.19 9	0.71 90	0.49 135	0.32 52	0.34 56	0.22 5	0.25 30	0.43 39	0.30 106	0.16 106	0.13 155	0.14 17	0.12 54	0.13 7	0.15 70

AdaDepth	0.33 70	0.23 83	0.69 241	0.46 174	0.29 198	0.44 122	0.24 71	0.54 29	0.38 73	0.33 60	0.38 73	0.26 28	0.31 85	0.81 218	0.27 56	0.12 6	0.13 155	0.16 101	0.13 123	0.16 113	0.20 271

GASTEREO	0.43 183	0.29 278	0.62 189	0.51 278	0.27 136	0.62 312	0.36 233	1.02 232	0.58 179	0.55 232	0.83 282	0.30 54	0.65 371	0.64 147	0.30 106	0.19 261	0.13 155	0.17 155	0.15 199	0.16 113	0.21 305

MSCF	0.41 160	0.28 245	0.64 208	0.50 261	0.27 136	0.58 288	0.37 248	1.03 241	0.54 157	0.54 225	0.72 250	0.32 72	0.64 366	0.56 102	0.30 106	0.19 261	0.13 155	0.17 155	0.15 199	0.17 156	0.21 305

LG-G_1	0.33 70	0.22 60	0.48 86	0.44 135	0.20 16	0.64 337	0.18 4	0.80 141	0.28 16	0.30 33	0.30 41	0.36 108	0.35 123	0.88 250	0.26 35	0.17 157	0.13 155	0.16 101	0.11 11	0.14 35	0.16 128

LG-G	0.33 70	0.22 60	0.48 86	0.44 135	0.20 16	0.64 337	0.18 4	0.80 141	0.28 16	0.30 33	0.30 41	0.36 108	0.35 123	0.88 250	0.26 35	0.17 157	0.13 155	0.16 101	0.11 11	0.14 35	0.16 128

MM-Stereo_test2	0.44 191	0.25 157	0.70 247	0.54 345	0.33 301	0.55 258	0.45 377	1.02 232	0.84 282	0.61 260	0.51 156	0.49 199	0.42 172	0.82 220	0.32 140	0.16 106	0.13 155	0.18 205	0.14 172	0.19 249	0.17 163

Reg-Stereo(zero)	0.46 206	0.23 83	0.50 103	0.45 158	0.25 93	0.41 91	0.27 106	0.80 141	1.12 421	0.93 344	0.79 270	0.91 403	0.46 212	0.74 187	0.44 282	0.15 71	0.13 155	0.15 55	0.12 54	0.15 77	0.18 189

SCV	0.51 244	0.29 278	0.72 252	0.63 486	0.27 136	0.40 79	0.38 260	2.32 634	0.75 247	0.36 90	0.49 144	0.55 240	0.35 123	1.31 382	0.34 168	0.25 468	0.13 155	0.17 155	0.14 172	0.18 208	0.18 189

IGEV-RUCA	0.38 137	0.24 115	0.51 113	0.51 278	0.36 359	0.59 294	0.23 57	0.68 74	0.52 149	0.39 127	0.50 152	0.44 164	0.31 85	0.86 241	0.31 125	0.24 445	0.13 155	0.16 101	0.12 54	0.20 307	0.21 305

GIP-stereo	0.37 118	0.25 157	0.49 93	0.55 362	0.41 438	0.37 67	0.22 41	1.03 241	0.56 170	0.35 77	0.52 165	0.46 179	0.37 139	0.55 99	0.28 70	0.20 315	0.13 155	0.16 101	0.12 54	0.16 113	0.16 128

tt45	0.47 218	0.25 157	0.52 121	0.47 195	0.34 326	0.78 412	0.32 173	0.86 176	0.45 121	0.52 217	0.45 119	0.49 199	0.37 139	2.12 543	0.36 198	0.16 106	0.13 155	0.19 237	0.16 244	0.17 156	0.21 305

999	0.49 232	0.25 157	0.55 137	0.51 278	0.35 344	0.74 390	0.31 152	0.89 193	0.59 185	0.39 127	0.50 152	0.50 207	0.36 132	2.41 570	0.41 258	0.17 157	0.13 155	0.18 205	0.15 199	0.16 113	0.23 367

ours_stereo	0.40 153	0.30 310	0.57 150	0.47 195	0.31 246	0.40 79	0.44 358	0.79 138	0.58 179	0.36 90	0.58 198	0.46 179	0.33 104	1.14 344	0.33 157	0.17 157	0.13 155	0.19 237	0.15 199	0.19 249	0.20 271

tg	0.54 257	0.25 157	0.70 247	0.52 305	0.31 246	0.89 469	0.29 128	1.12 287	0.98 343	0.85 323	1.03 352	0.62 285	0.42 172	1.37 400	0.41 258	0.17 157	0.13 155	0.22 375	0.21 424	0.17 156	0.17 163

PAM	0.86 496	0.31 343	1.19 503	0.55 362	0.35 344	2.17 662	0.47 396	2.26 622	0.87 292	1.18 443	0.96 319	3.01 688	1.41 626	0.90 258	0.40 247	0.19 261	0.13 155	0.19 237	0.18 311	0.20 307	0.27 463

dual_stereo	0.29 33	0.21 43	0.39 15	0.40 64	0.23 48	0.25 15	0.22 41	0.59 39	0.32 34	0.33 60	0.26 17	0.40 144	0.23 24	0.86 241	0.30 106	0.16 106	0.13 155	0.14 17	0.11 11	0.14 35	0.14 26

GCAP-BAT	0.41 160	0.24 115	0.76 285	0.45 158	0.38 390	0.34 49	0.37 248	0.98 220	0.69 227	0.50 200	0.56 192	0.55 240	0.38 148	0.75 196	0.32 140	0.17 157	0.13 155	0.19 237	0.15 199	0.15 77	0.19 235

Pointernet	0.41 160	0.21 43	0.63 194	0.45 158	0.29 198	0.51 211	0.27 106	1.54 421	0.70 230	0.48 183	0.64 215	0.49 199	0.37 139	0.51 87	0.36 198	0.18 209	0.13 155	0.14 17	0.11 11	0.14 35	0.14 26

AIO-Stereo-zeroshot	0.85 492	0.38 497	2.79 644	0.51 278	0.60 565	0.72 381	0.38 260	2.87 691	0.77 249	0.80 302	1.07 369	2.14 659	0.93 499	0.96 280	0.62 417	0.21 355	0.13 155	0.21 333	0.26 526	0.29 512	0.32 531

IGEV-Stereo+	0.46 206	0.23 83	0.51 113	0.42 92	0.46 478	0.15 2	0.19 9	0.45 15	0.37 67	0.28 18	0.25 11	0.31 61	0.41 162	1.43 423	0.31 125	0.18 209	0.13 155	0.15 55	0.12 54	1.09 689	1.74 702

AIO-Stereo	0.39 147	0.26 188	0.54 132	0.50 261	0.24 64	0.45 127	0.39 278	1.13 293	0.57 176	0.42 146	0.49 144	0.52 220	0.25 30	0.74 187	0.32 140	0.16 106	0.13 155	0.18 205	0.14 172	0.16 113	0.15 70

WCG-NET（raft）	0.46 206	0.23 83	0.59 159	0.42 92	0.24 64	0.50 198	0.35 216	0.76 125	1.10 406	0.72 285	0.76 260	0.91 403	0.50 259	0.88 250	0.40 247	0.16 106	0.13 155	0.15 55	0.14 172	0.15 77	0.17 163

RSM++	0.40 153	0.26 188	0.55 137	0.51 278	0.27 136	0.49 176	0.41 305	0.83 154	0.52 149	0.39 127	0.47 132	0.60 272	0.34 112	1.02 301	0.31 125	0.16 106	0.13 155	0.17 155	0.15 199	0.18 208	0.15 70

RSM	0.40 153	0.25 157	0.53 126	0.50 261	0.27 136	0.46 137	0.40 291	0.94 209	0.49 135	0.42 146	0.44 112	0.65 297	0.33 104	1.07 319	0.32 140	0.15 71	0.13 155	0.17 155	0.14 172	0.17 156	0.15 70

RAFT-Stereo-weight	0.49 232	0.26 188	0.58 153	0.49 238	0.28 177	0.61 309	0.34 200	1.16 315	1.11 413	1.06 388	0.79 270	0.75 333	0.28 59	0.79 213	0.42 271	0.16 106	0.13 155	0.17 155	0.15 199	0.16 113	0.18 189

trnet	0.40 153	0.23 83	0.40 24	0.37 16	0.20 16	0.53 233	0.29 128	0.81 146	1.15 441	0.59 247	0.72 250	0.53 227	0.43 181	0.56 102	0.37 213	0.18 209	0.13 155	0.15 55	0.10 1	0.14 35	0.14 26

MoCha-V2	0.43 183	0.23 83	0.55 137	0.56 384	0.23 48	0.44 122	0.32 173	1.35 378	0.63 207	0.54 225	0.55 186	0.42 156	0.57 316	1.12 339	0.28 70	0.15 71	0.13 155	0.15 55	0.13 123	0.17 156	0.18 189

IGEV++	0.45 195	0.24 115	0.63 194	0.58 421	0.32 281	0.42 103	0.25 80	2.16 602	0.65 216	0.38 114	0.58 198	0.46 179	0.44 191	0.56 102	0.40 247	0.20 315	0.13 155	0.16 101	0.13 123	0.17 156	0.18 189

ACVNet-DCA	0.59 323	0.34 416	0.63 194	0.60 448	0.27 136	1.16 551	0.51 432	1.58 434	0.91 305	0.60 254	0.80 275	0.47 189	0.87 473	1.48 438	0.35 180	0.21 355	0.13 155	0.25 480	0.15 199	0.23 409	0.25 417

xx1	0.70 399	0.34 416	0.63 194	0.60 448	0.27 136	1.16 551	0.51 432	1.07 260	3.23 702	0.60 254	0.80 275	0.95 422	0.79 429	1.48 438	0.35 180	0.21 355	0.13 155	0.24 439	0.23 484	0.23 409	0.25 417

1test111	0.58 309	0.34 416	0.63 194	0.60 448	0.27 136	1.16 551	0.51 432	1.58 434	0.91 305	0.60 254	0.80 275	0.47 189	0.87 473	0.99 288	0.67 440	0.21 355	0.13 155	0.25 480	0.15 199	0.23 409	0.25 417

cc1	0.68 387	0.34 416	0.63 194	0.60 448	0.27 136	1.16 551	0.51 432	1.07 260	3.23 702	0.60 254	0.80 275	0.47 189	0.87 473	1.48 438	0.35 180	0.21 355	0.13 155	0.25 480	0.15 199	0.19 249	0.23 367

ff7	0.45 195	0.30 310	0.64 208	0.47 195	0.33 301	0.49 176	0.42 318	0.93 198	0.59 185	0.50 200	0.53 169	0.44 164	0.48 228	1.41 415	0.36 198	0.18 209	0.13 155	0.21 333	0.15 199	0.18 208	0.21 305

ffff	0.45 195	0.30 310	0.64 208	0.47 195	0.33 301	0.49 176	0.42 318	0.93 198	0.59 185	0.50 200	0.53 169	0.44 164	0.48 228	1.41 415	0.36 198	0.18 209	0.13 155	0.21 333	0.15 199	0.18 208	0.21 305

ffm	0.79 452	0.36 458	1.51 559	0.56 384	0.40 417	0.76 402	0.59 501	1.08 265	2.62 688	1.19 451	1.49 547	1.07 463	0.85 456	1.57 452	0.35 180	0.21 355	0.13 155	0.31 564	0.28 557	0.20 307	0.23 367

ff1	1.88 655	0.36 458	1.51 559	0.56 384	0.40 417	0.76 402	0.59 501	1.08 265	2.62 688	1.19 451	1.49 547	1.07 463	0.85 456	9.88 733	13.82 732	0.21 355	0.13 155	0.31 564	0.28 557	0.20 307	0.23 367

11t	0.45 195	0.30 310	0.64 208	0.47 195	0.33 301	0.49 176	0.42 318	0.93 198	0.59 185	0.50 200	0.53 169	0.44 164	0.48 228	1.41 415	0.36 198	0.18 209	0.13 155	0.21 333	0.15 199	0.18 208	0.21 305

tt1	0.65 359	0.34 416	0.65 217	0.60 448	0.27 136	1.14 544	0.48 407	1.08 265	2.62 688	0.59 247	0.79 270	0.49 199	0.80 436	1.57 452	0.35 180	0.21 355	0.13 155	0.25 480	0.16 244	0.20 307	0.23 367

IGEV_Zeroshot_test	0.59 323	0.33 387	1.11 470	0.63 486	0.37 374	0.41 91	0.33 183	1.80 498	0.79 263	1.04 379	1.10 382	1.06 460	0.43 181	0.87 246	0.48 324	0.18 209	0.13 155	0.19 237	0.18 311	0.20 307	0.23 367

MSKI-zero shot	0.56 279	0.30 310	0.61 180	0.55 362	0.28 177	0.68 359	0.28 116	1.25 350	0.68 223	0.92 341	1.33 494	0.81 354	0.33 104	1.94 519	0.36 198	0.18 209	0.13 155	0.17 155	0.13 123	0.16 113	0.19 235

DLNR_Zeroshot_test	23.23 749	48.25 767	43.77 755	177.04 774	78.39 768	0.35 53	0.21 31	23.33 748	0.82 274	0.67 274	0.86 291	0.58 261	0.30 77	1.64 471	0.48 324	10.69 752	0.13 155	0.18 205	0.14 172	76.63 773	0.23 367

GCAPDPT-zeroshot	0.41 160	0.24 115	0.76 285	0.45 158	0.38 390	0.34 49	0.37 248	0.98 220	0.69 227	0.50 200	0.56 192	0.55 240	0.38 148	0.75 196	0.32 140	0.17 157	0.13 155	0.19 237	0.15 199	0.15 77	0.19 235

AEACV	0.41 160	0.25 157	0.60 171	0.55 362	0.52 518	0.43 113	0.38 260	0.98 220	0.63 207	0.44 155	0.56 192	0.46 179	0.59 339	0.56 102	0.31 125	0.17 157	0.13 155	0.18 205	0.16 244	0.17 156	0.17 163

Any-RAFT	0.55 263	0.27 220	0.49 93	0.50 261	0.27 136	0.98 508	0.25 80	1.71 473	1.08 394	0.90 336	0.99 334	1.13 491	0.46 212	0.74 187	0.35 180	0.19 261	0.13 155	0.17 155	0.13 123	0.16 113	0.19 235

anonymousdsp	0.45 195	0.30 310	0.60 171	0.48 216	0.34 326	0.49 176	0.42 318	0.97 212	0.60 192	0.51 212	0.53 169	0.46 179	0.47 222	1.36 397	0.35 180	0.18 209	0.13 155	0.21 333	0.15 199	0.18 208	0.21 305

CES	0.51 244	0.21 43	0.40 24	0.42 92	1.40 696	0.53 233	0.34 200	1.04 249	0.68 223	0.45 164	0.67 228	0.35 99	0.28 59	0.58 112	0.35 180	0.16 106	0.13 155	0.15 55	0.10 1	0.19 249	1.69 701

Selective-IGEV	0.42 176	0.26 188	0.56 145	0.48 216	0.27 136	0.45 127	0.33 183	1.56 428	0.61 198	0.36 90	0.47 132	0.52 220	0.30 77	1.08 322	0.33 157	0.15 71	0.13 155	0.17 155	0.13 123	0.16 113	0.15 70

ccc-4	0.45 195	0.30 310	0.64 208	0.47 195	0.33 301	0.49 176	0.42 318	0.93 198	0.59 185	0.50 200	0.53 169	0.44 164	0.48 228	1.41 415	0.36 198	0.18 209	0.13 155	0.21 333	0.15 199	0.18 208	0.21 305

RAFT+CT+SA	0.63 352	0.30 310	0.73 268	0.69 560	0.37 374	0.40 79	0.55 474	1.93 541	1.04 378	0.72 285	1.23 451	0.62 285	0.69 390	1.69 482	0.42 271	0.19 261	0.13 155	0.22 375	0.22 452	0.21 359	0.19 235

test_4	0.55 263	0.23 83	0.67 229	0.56 384	0.32 281	0.71 377	0.39 278	0.83 154	0.72 234	0.93 344	1.87 632	0.70 318	0.41 162	1.21 362	0.39 230	0.16 106	0.13 155	0.21 333	0.23 484	0.20 307	0.18 189

IGEV-Stereo	0.45 195	0.30 310	0.60 171	0.48 216	0.34 326	0.49 176	0.42 318	0.98 220	0.60 192	0.51 212	0.53 169	0.46 179	0.47 222	1.36 397	0.35 180	0.18 209	0.13 155	0.21 333	0.15 199	0.18 208	0.21 305
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_20w	0.71 405	0.33 387	1.25 522	0.50 261	0.36 359	0.82 437	0.31 152	3.16 697	0.89 298	1.24 478	1.14 412	0.79 344	0.65 371	1.15 345	0.43 277	0.18 209	0.13 155	0.18 205	0.17 280	0.20 307	0.23 367

test_3	0.57 296	0.24 115	0.87 363	0.55 362	0.30 222	0.60 301	0.40 291	1.07 260	1.08 394	1.20 456	0.68 231	0.92 411	0.43 181	1.68 478	0.40 247	0.16 106	0.13 155	0.22 375	0.19 339	0.21 359	0.17 163

LCNet	0.73 416	0.30 310	0.58 153	0.58 421	0.31 246	0.68 359	0.53 449	1.09 272	0.94 324	1.19 451	1.34 498	0.96 427	1.32 612	2.50 578	0.46 303	0.19 261	0.13 155	0.21 333	0.25 509	0.28 494	0.69 666

HHNet	0.64 355	0.28 245	0.69 241	0.45 158	0.46 478	0.50 198	0.57 487	1.13 293	1.03 371	1.26 493	2.21 655	0.70 318	0.59 339	1.10 333	0.51 345	0.21 355	0.13 155	0.23 413	0.19 339	0.20 307	0.31 522

AAGNet	1.84 653	0.30 310	0.79 303	0.66 521	0.32 281	0.65 343	0.50 430	1.02 232	1.01 360	1.47 585	1.21 440	0.99 436	1.16 580	2.76 591	22.69 748	0.24 445	0.13 155	0.22 375	0.20 379	0.24 442	0.16 128

STrans-v2	1.06 558	0.31 343	1.02 438	0.52 305	0.33 301	0.67 355	0.78 566	2.66 679	1.26 512	1.15 424	1.46 540	1.37 550	1.40 622	6.68 689	0.46 303	0.19 261	0.13 155	0.21 333	0.18 311	0.18 208	0.21 305

SST-Stereo	0.85 492	0.30 310	0.81 313	0.63 486	0.31 246	0.70 373	0.25 80	1.16 315	0.95 330	1.47 585	1.11 391	0.99 436	0.86 464	5.69 661	0.53 364	0.23 421	0.13 155	0.23 413	0.19 339	0.23 409	0.19 235

RAFT_R40	0.84 485	0.30 310	0.83 332	0.63 486	0.31 246	0.66 348	0.43 337	1.15 310	0.99 352	1.47 585	1.10 382	1.00 442	0.84 451	5.44 658	0.53 364	0.23 421	0.13 155	0.23 413	0.20 379	0.23 409	0.19 235

PFNet	0.92 523	0.28 245	1.20 507	0.68 547	0.32 281	0.62 312	0.55 474	1.27 356	1.01 360	1.47 585	1.09 380	0.97 430	0.68 386	6.58 686	0.59 405	0.21 355	0.13 155	0.24 439	0.19 339	0.20 307	0.20 271

RAFT-RH_RVC	1.04 551	0.26 188	0.76 285	0.53 329	0.29 198	0.80 427	0.32 173	0.85 169	1.12 421	2.04 664	4.63 703	1.03 453	0.57 316	5.93 669	0.52 353	0.20 315	0.13 155	0.26 502	0.20 379	0.16 113	0.19 235

IRAFT_RVC	0.90 515	0.30 310	0.89 372	0.67 536	0.31 246	0.64 337	1.00 628	1.40 390	0.97 340	1.23 474	1.04 358	1.00 442	0.96 509	5.77 666	0.57 390	0.24 445	0.13 155	0.25 480	0.21 424	0.20 307	0.21 305

cross-raft	0.56 279	0.26 188	0.65 217	0.55 362	0.31 246	0.66 348	0.37 248	1.68 456	0.82 274	1.06 388	1.07 369	1.25 517	0.45 202	0.74 187	0.39 230	0.15 71	0.13 155	0.19 237	0.16 244	0.19 249	0.17 163

Prome-Stereo	0.76 432	0.29 278	0.57 150	0.58 421	0.33 301	0.58 288	0.94 617	0.98 220	0.92 310	1.46 584	2.45 668	0.91 403	1.38 619	1.60 465	0.44 282	0.19 261	0.13 155	0.19 237	0.18 311	0.20 307	0.87 680

iRaftStereo_RVC	0.49 232	0.28 245	0.72 252	0.53 329	0.29 198	0.52 223	0.33 183	1.14 298	0.84 282	0.85 323	0.99 334	0.55 240	0.36 132	0.83 226	0.40 247	0.18 209	0.13 155	0.22 375	0.20 379	0.20 307	0.18 189

CFNet-RSSM	0.57 296	0.25 157	0.76 285	0.49 238	0.28 177	0.59 294	0.27 106	1.89 527	1.17 456	1.09 394	0.95 316	1.06 460	0.53 287	0.74 187	0.41 258	0.17 157	0.13 155	0.17 155	0.15 199	0.16 113	0.16 128

CREStereo	0.40 153	0.24 115	0.40 24	0.37 16	0.22 35	0.52 223	0.29 128	0.81 146	1.15 441	0.59 247	0.72 250	0.51 212	0.42 172	0.57 107	0.37 213	0.19 261	0.13 155	0.15 55	0.10 1	0.14 35	0.15 70
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
PMTNet	0.47 218	0.22 60	0.43 43	0.39 45	0.24 64	0.71 377	0.26 92	0.78 136	1.03 371	0.65 268	0.69 236	0.55 240	0.48 228	0.90 258	0.36 198	0.99 693	0.13 155	0.15 55	0.10 1	0.15 77	0.15 70

MLCV	0.77 438	0.39 506	1.31 534	0.55 362	0.25 93	0.91 476	0.39 278	1.48 408	1.28 524	1.49 592	1.54 565	1.02 449	0.68 386	2.12 543	0.93 519	0.19 261	0.13 155	0.19 237	0.14 172	0.19 249	0.22 341

GREATEN-IGEV_RVC	0.33 70	0.26 188	0.65 217	0.44 135	0.23 48	0.36 63	0.26 92	0.70 88	0.39 78	0.33 60	0.36 66	0.36 108	0.24 27	0.64 147	0.36 198	0.17 157	0.14 250	0.21 333	0.18 311	0.22 383	0.17 163

HLF11	0.58 309	0.28 245	1.29 532	0.43 112	0.36 359	0.50 198	0.28 116	1.33 373	1.07 389	0.69 278	0.91 307	0.63 290	0.52 279	1.55 449	0.66 436	0.18 209	0.14 250	0.16 101	0.13 123	0.17 156	0.21 305

HLf8	0.55 263	0.28 245	1.26 525	0.43 112	0.34 326	0.63 325	0.35 216	1.33 373	1.17 456	0.64 265	0.84 284	0.56 252	0.44 191	1.09 327	0.49 337	0.21 355	0.14 250	0.17 155	0.14 172	0.19 249	0.22 341

TestStereo_HL3	0.83 479	0.28 245	6.29 683	0.46 174	0.35 344	0.70 373	0.53 449	1.03 241	0.94 324	0.97 355	1.02 344	0.80 346	0.63 359	1.16 349	0.41 258	0.18 209	0.14 250	0.17 155	0.16 244	0.17 156	0.23 367

TestStereo_HL2	0.55 263	0.30 310	0.83 332	0.44 135	0.33 301	0.58 288	0.34 200	1.12 287	0.99 352	0.84 320	0.95 316	0.61 281	0.52 279	1.60 465	0.53 364	0.20 315	0.14 250	0.16 101	0.14 172	0.19 249	0.20 271

TestStereo-Hl	0.56 279	0.30 310	0.74 275	0.43 112	0.30 222	0.63 325	0.47 396	1.22 337	1.02 364	0.90 336	0.88 300	0.73 328	0.66 377	1.42 420	0.46 303	0.17 157	0.14 250	0.17 155	0.15 199	0.19 249	0.19 235

RT-Monster	0.47 218	0.24 115	0.54 132	0.46 174	0.40 417	0.51 211	0.27 106	0.97 212	1.02 364	0.89 334	0.87 295	0.68 307	0.41 162	0.70 167	0.41 258	0.16 106	0.14 250	0.15 55	0.13 123	0.14 35	0.22 341

DepthFocus	0.25 4	0.19 13	0.40 24	0.38 31	0.28 177	0.21 9	0.22 41	0.36 7	0.24 7	0.29 23	0.35 62	0.20 4	0.22 18	0.39 15	0.23 1	0.18 209	0.14 250	0.21 333	0.20 379	0.17 156	0.13 3

VMStereo-Base	0.39 147	0.25 157	0.47 78	0.37 16	0.22 35	0.39 75	0.33 183	0.72 98	0.87 292	0.43 148	0.69 236	0.60 272	0.33 104	0.76 199	0.37 213	0.18 209	0.14 250	0.15 55	0.12 54	0.17 156	0.18 189

BStereo	0.41 160	0.27 220	1.63 574	0.43 112	0.29 198	0.55 258	0.40 291	0.60 44	0.54 157	0.37 102	0.36 66	0.38 128	0.29 65	0.66 155	0.41 258	0.13 19	0.14 250	0.15 55	0.19 339	0.16 113	0.18 189

Anonymus123	0.53 251	0.27 220	1.63 574	0.43 112	0.29 198	2.72 683	0.40 291	0.82 151	0.54 157	0.37 102	0.36 66	0.38 128	0.29 65	0.66 155	0.41 258	0.13 19	0.14 250	0.15 55	0.19 339	0.16 113	0.18 189

CSFM-Stereo	0.28 23	0.19 13	0.39 15	0.40 64	0.21 27	0.40 79	0.21 31	0.60 44	0.33 35	0.32 52	0.29 36	0.31 61	0.29 65	0.49 71	0.27 56	0.15 71	0.14 250	0.14 17	0.11 11	0.14 35	0.14 26

DA	0.47 218	0.23 83	0.59 159	0.54 345	0.26 118	1.08 530	0.44 358	1.51 411	0.63 207	0.48 183	0.69 236	0.55 240	0.49 247	0.49 71	0.38 223	0.20 315	0.14 250	0.19 237	0.13 123	0.19 249	0.17 163

GGEV	0.47 218	0.23 83	0.59 159	0.54 345	0.26 118	1.08 530	0.44 358	1.51 411	0.63 207	0.48 183	0.69 236	0.55 240	0.49 247	0.49 71	0.38 223	0.20 315	0.14 250	0.19 237	0.13 123	0.19 249	0.17 163

G2L-ROB	0.79 452	0.28 245	1.01 435	0.57 406	0.39 402	0.94 492	0.65 530	1.76 486	1.18 463	1.27 498	1.03 352	1.62 596	0.78 421	1.93 518	1.26 575	0.20 315	0.14 250	0.17 155	0.15 199	0.20 307	0.24 393

G2L-Stereo_test	0.77 438	0.31 343	0.97 418	0.51 278	0.41 438	0.90 473	0.80 578	1.67 452	1.22 486	1.32 519	1.27 469	1.50 575	0.81 441	1.74 487	1.02 542	0.20 315	0.14 250	0.16 101	0.16 244	0.18 208	0.22 341

LG-Stereo	0.37 118	0.27 220	0.94 402	0.48 216	0.26 118	0.37 67	0.30 141	0.88 188	0.57 176	0.38 114	0.58 198	0.29 47	0.21 12	0.51 87	0.37 213	0.14 39	0.14 250	0.20 288	0.18 311	0.18 208	0.14 26

HART	0.48 227	0.24 115	0.63 194	0.52 305	0.27 136	0.41 91	0.29 128	1.32 371	0.54 157	0.59 247	1.47 543	0.61 281	0.34 112	1.09 327	0.32 140	0.16 106	0.14 250	0.19 237	0.14 172	0.19 249	0.18 189

SCV_C0	0.48 227	0.29 278	0.88 368	0.46 174	0.31 246	0.46 137	0.31 152	1.67 452	0.87 292	0.40 138	0.52 165	0.54 234	0.29 65	1.27 374	0.34 168	0.18 209	0.14 250	0.17 155	0.14 172	0.20 307	0.18 189

HUF	0.39 147	0.27 220	0.71 250	0.43 112	0.24 64	0.51 211	0.47 396	0.99 229	0.55 166	0.37 102	0.45 119	0.53 227	0.41 162	0.70 167	0.29 89	0.18 209	0.14 250	0.16 101	0.12 54	0.15 77	0.17 163

mms	0.42 176	0.29 278	0.60 171	0.47 195	0.33 301	0.43 113	0.46 383	0.75 119	0.50 140	0.36 90	0.61 206	0.44 164	0.30 77	1.39 409	0.34 168	0.16 106	0.14 250	0.18 205	0.15 199	0.19 249	0.21 305

fffy	0.44 191	0.29 278	0.67 229	0.47 195	0.30 222	0.46 137	0.34 200	0.98 220	0.57 176	0.40 138	0.59 201	0.55 240	0.41 162	1.26 370	0.37 213	0.16 106	0.14 250	0.19 237	0.16 244	0.19 249	0.20 271

PAM_32	0.87 500	0.30 310	1.08 460	0.56 384	0.32 281	2.10 661	0.36 233	2.26 622	1.01 360	1.13 408	1.05 364	3.14 693	1.47 633	1.00 293	0.42 271	0.19 261	0.14 250	0.20 288	0.18 311	0.19 249	0.25 417

Occ-G	0.44 191	0.23 83	0.59 159	0.44 135	0.27 136	0.43 113	0.61 516	0.85 169	0.62 203	0.48 183	0.66 224	1.00 442	0.45 202	0.79 213	0.45 296	0.17 157	0.14 250	0.18 205	0.13 123	0.16 113	0.18 189

AIO-Stereo-zeroshot1	1.06 558	0.43 529	3.59 663	0.53 329	0.66 591	0.79 421	0.39 278	2.60 672	0.98 343	0.96 353	4.58 701	2.05 657	0.56 309	0.99 288	0.51 345	0.19 261	0.14 250	0.21 333	0.28 557	0.32 545	0.41 589

IGEVStereo-DCA	0.49 232	0.33 387	0.64 208	0.46 174	0.34 326	0.50 198	0.42 318	0.93 198	0.59 185	0.48 183	0.48 135	0.48 195	0.45 202	2.28 559	0.44 282	0.19 261	0.14 250	0.19 237	0.15 199	0.17 156	0.21 305

rrr	0.57 296	0.33 387	2.43 629	0.46 174	0.34 326	0.50 198	0.38 260	0.84 163	0.55 166	0.48 183	0.48 135	0.48 195	0.45 202	2.28 559	0.44 282	0.19 261	0.14 250	0.19 237	0.15 199	0.17 156	0.18 189

RAFT-Test	0.58 309	0.27 220	0.81 313	0.50 261	0.33 301	0.95 498	0.27 106	1.40 390	0.89 298	1.00 364	1.12 395	1.39 554	0.48 228	0.74 187	0.41 258	0.17 157	0.14 250	0.17 155	0.14 172	0.16 113	0.18 189

HH	0.68 387	0.33 387	0.83 332	0.53 329	0.34 326	0.92 483	0.45 377	1.79 494	0.74 242	0.71 281	1.13 406	1.60 591	0.83 448	1.95 522	0.39 230	0.18 209	0.14 250	0.19 237	0.17 280	0.19 249	0.19 235

HanStereo	0.68 387	0.33 387	0.83 332	0.53 329	0.34 326	0.92 483	0.45 377	1.79 494	0.74 242	0.71 281	1.13 406	1.60 591	0.83 448	1.95 522	0.39 230	0.18 209	0.14 250	0.19 237	0.17 280	0.19 249	0.19 235

anonymousdsp2	0.58 309	0.29 278	0.93 394	0.51 278	0.30 222	0.75 396	0.46 383	1.95 546	0.87 292	0.81 307	0.78 267	0.76 334	0.48 228	1.10 333	0.45 296	0.19 261	0.14 250	0.18 205	0.13 123	0.20 307	0.22 341

LoS	0.41 160	0.23 83	0.46 69	0.39 45	0.23 48	0.48 166	0.40 291	1.12 287	0.94 324	0.50 200	0.66 224	0.49 199	0.42 172	0.63 144	0.39 230	0.19 261	0.14 250	0.16 101	0.11 11	0.14 35	0.15 70
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
knoymous	0.53 251	0.32 364	0.51 113	0.46 174	0.30 222	0.57 274	0.54 464	1.10 282	0.78 254	0.99 360	0.84 284	0.95 422	0.57 316	0.89 255	0.51 345	0.21 355	0.14 250	0.26 502	0.14 172	0.23 409	0.25 417

DCANet-4	0.59 323	0.28 245	1.65 578	0.44 135	0.25 93	0.48 166	0.36 233	1.15 310	1.36 566	1.13 408	1.03 352	0.56 252	0.74 402	0.77 202	0.58 395	0.17 157	0.14 250	0.17 155	0.13 123	0.15 77	0.24 393

fff	0.58 309	0.26 188	1.15 482	0.46 174	0.25 93	0.48 166	0.36 233	1.20 330	1.28 524	1.13 408	1.03 352	0.59 267	1.04 553	0.77 202	0.58 395	0.17 157	0.14 250	0.17 155	0.13 123	0.15 77	0.24 393

ADStereo(finetuned)	0.62 342	0.26 188	1.59 572	0.45 158	0.25 93	0.49 176	0.36 233	1.18 320	1.35 557	1.16 428	1.04 358	0.60 272	1.18 591	0.85 237	0.57 390	0.17 157	0.14 250	0.17 155	0.13 123	0.19 249	0.24 393

DisPM	0.68 387	0.30 310	0.85 351	0.66 521	0.35 344	0.60 301	0.44 358	1.10 282	1.10 406	1.56 606	1.10 382	0.80 346	0.58 333	2.37 567	0.46 303	0.25 468	0.14 250	0.23 413	0.21 424	0.20 307	0.26 442

Wz-Net-LNSev-Ref	1.09 569	0.46 540	2.61 639	0.71 576	0.65 584	2.00 653	0.78 566	2.07 576	1.47 612	1.62 620	1.47 543	1.53 581	1.29 606	2.10 541	1.65 627	0.24 445	0.14 250	0.20 288	0.16 244	0.28 494	0.28 479

test_5	0.70 399	0.32 364	0.99 427	0.69 560	0.50 503	0.89 469	0.51 432	1.88 524	1.14 433	0.78 298	1.13 406	1.04 454	0.89 482	1.59 460	0.46 303	0.19 261	0.14 250	0.23 413	0.22 452	0.22 383	0.20 271

Sa-1000	0.76 432	0.30 310	0.92 390	0.62 474	0.31 246	0.78 412	0.37 248	2.00 560	1.38 573	1.30 510	2.04 646	0.86 380	0.74 402	1.87 507	0.40 247	0.19 261	0.14 250	0.25 480	0.24 499	0.21 359	0.19 235

IPLG	0.72 412	0.29 278	1.12 474	0.53 329	0.44 464	0.79 421	0.33 183	1.35 378	1.10 406	1.32 519	1.11 391	0.52 220	0.54 295	3.13 604	0.71 451	0.17 157	0.14 250	0.20 288	0.17 280	0.18 208	0.21 305

MIPNet	0.60 333	0.31 343	1.07 456	0.51 278	0.34 326	0.68 359	0.40 291	1.67 452	1.14 433	1.11 397	0.93 311	0.60 272	0.78 421	0.77 202	0.58 395	0.18 209	0.14 250	0.19 237	0.16 244	0.18 208	0.21 305

GMOStereo	0.55 263	0.28 245	0.72 252	0.52 305	0.30 222	0.53 233	0.43 337	1.02 232	0.98 343	1.44 575	1.14 412	0.88 388	0.57 316	0.62 134	0.39 230	0.16 106	0.14 250	0.24 439	0.22 452	0.20 307	0.18 189

error version	0.55 263	0.28 245	0.72 252	0.52 305	0.30 222	0.53 233	0.43 337	1.02 232	0.98 343	1.44 575	1.14 412	0.88 388	0.57 316	0.62 134	0.39 230	0.16 106	0.14 250	0.24 439	0.22 452	0.20 307	0.18 189

test-v	0.55 263	0.28 245	0.72 252	0.52 305	0.30 222	0.53 233	0.43 337	1.02 232	0.98 343	1.44 575	1.14 412	0.88 388	0.57 316	0.62 134	0.39 230	0.16 106	0.14 250	0.24 439	0.22 452	0.20 307	0.18 189

Patchmatch Stereo++	0.57 296	0.33 387	0.82 322	0.52 305	0.27 136	0.63 325	0.28 116	1.14 298	0.73 235	1.13 408	0.96 319	0.82 360	0.60 347	1.40 411	0.52 353	0.23 421	0.14 250	0.24 439	0.20 379	0.27 478	0.20 271
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
IIG-Stereo	0.97 534	0.34 416	0.80 309	0.90 657	0.33 301	0.61 309	0.26 92	1.27 356	1.08 394	1.69 631	1.37 510	1.44 562	0.74 402	6.94 693	0.53 364	0.21 355	0.14 250	0.23 413	0.18 311	0.20 307	0.15 70

NF-Stereo	0.82 470	0.33 387	0.83 332	0.65 508	0.31 246	0.63 325	0.43 337	1.35 378	0.93 317	1.30 510	1.02 344	0.81 354	0.57 316	5.37 657	0.55 379	0.26 495	0.14 250	0.24 439	0.20 379	0.20 307	0.30 512

OCTAStereo	0.82 470	0.33 387	0.83 332	0.65 508	0.31 246	0.62 312	0.44 358	1.35 378	0.93 317	1.30 510	1.02 344	0.81 354	0.57 316	5.32 652	0.55 379	0.26 495	0.14 250	0.24 439	0.20 379	0.20 307	0.30 512

NRIStereo	0.62 342	0.31 343	0.78 299	0.56 384	0.28 177	0.63 325	0.33 183	1.16 315	0.92 310	1.15 424	0.87 295	0.90 399	0.58 333	2.24 554	0.56 385	0.22 392	0.14 250	0.21 333	0.19 339	0.22 383	0.18 189

PSM-adaLoss	0.56 279	0.33 387	0.81 313	0.52 305	0.27 136	0.63 325	0.41 305	1.14 298	0.73 235	1.13 408	0.96 319	0.82 360	0.60 347	1.09 327	0.52 353	0.23 421	0.14 250	0.24 439	0.20 379	0.27 478	0.20 271

PSM-AAD	0.80 458	0.29 278	0.58 153	0.58 421	0.29 198	0.76 402	1.19 652	1.08 265	0.94 324	1.65 625	1.58 580	0.81 354	2.12 680	1.67 476	0.44 282	0.19 261	0.14 250	0.38 623	0.32 602	0.22 383	0.68 663

ROB_FTStereo_v2	0.57 296	0.33 387	0.81 313	0.52 305	0.27 136	0.62 312	0.42 318	1.14 298	0.73 235	1.13 408	0.97 328	0.82 360	0.60 347	1.15 345	0.53 364	0.23 421	0.14 250	0.24 439	0.20 379	0.27 478	0.20 271

ROB_FTStereo	0.56 279	0.33 387	0.82 322	0.52 305	0.27 136	0.62 312	0.25 80	1.14 298	0.74 242	1.13 408	0.96 319	0.82 360	0.60 347	1.18 356	0.52 353	0.23 421	0.14 250	0.24 439	0.20 379	0.27 478	0.20 271

KYRaft	0.77 438	0.29 278	0.68 236	0.59 440	0.29 198	0.66 348	0.83 588	1.05 253	0.89 298	1.63 622	2.22 656	1.15 495	0.99 526	1.59 460	0.41 258	0.21 355	0.14 250	0.22 375	0.28 557	0.21 359	1.01 684

HUI-Stereo	0.54 257	0.33 387	0.81 313	0.52 305	0.27 136	0.62 312	0.29 128	1.14 298	0.74 242	1.13 408	0.96 319	0.82 360	0.60 347	0.83 226	0.52 353	0.23 421	0.14 250	0.24 439	0.20 379	0.27 478	0.20 271

THIR-Stereo	1.02 548	0.29 278	0.73 268	0.51 278	0.29 198	0.94 492	1.31 662	1.08 265	0.98 343	1.35 539	1.91 637	1.16 496	1.54 638	6.37 684	0.79 477	0.20 315	0.14 250	0.21 333	0.22 452	0.19 249	0.25 417

DRaft	0.81 467	0.26 188	0.77 291	0.47 195	0.31 246	0.95 498	0.52 443	1.13 293	0.99 352	1.78 641	2.01 645	0.80 346	1.71 653	2.64 585	0.74 457	0.19 261	0.14 250	0.20 288	0.20 379	0.18 208	0.24 393

RE-Stereo	0.82 470	0.33 387	0.84 345	0.65 508	0.31 246	0.63 325	0.44 358	1.35 378	0.93 317	1.30 510	1.02 344	0.80 346	0.57 316	5.34 655	0.55 379	0.26 495	0.14 250	0.24 439	0.20 379	0.20 307	0.31 522

Pruner-Stereo	0.64 355	0.31 343	0.79 303	0.66 521	0.31 246	0.61 309	0.42 318	1.22 337	1.09 402	1.53 598	1.09 380	0.94 418	0.55 300	1.37 400	0.56 385	0.25 468	0.14 250	0.24 439	0.21 424	0.21 359	0.25 417

TVStereo	0.82 470	0.33 387	0.84 345	0.65 508	0.31 246	0.63 325	0.44 358	1.35 378	0.93 317	1.30 510	1.02 344	0.80 346	0.57 316	5.34 655	0.55 379	0.26 495	0.14 250	0.24 439	0.20 379	0.20 307	0.31 522

DeepStereo_RVC	0.57 296	0.31 343	0.78 299	0.53 329	0.30 222	0.57 274	0.32 173	1.11 284	0.80 269	1.17 432	0.94 315	0.83 370	0.93 499	1.01 297	0.61 412	0.23 421	0.14 250	0.21 333	0.19 339	0.24 442	0.26 442

iGMRVC	0.58 309	0.33 387	0.81 313	0.52 305	0.27 136	0.62 312	0.38 260	1.14 298	0.73 235	1.13 408	0.97 328	0.82 360	0.59 339	1.54 448	0.53 364	0.23 421	0.14 250	0.24 439	0.20 379	0.27 478	0.20 271

RAFT-345	0.86 496	0.26 188	0.73 268	0.53 329	0.28 177	0.53 233	0.41 305	0.85 169	1.31 547	1.33 525	2.32 660	0.85 379	0.53 287	5.69 661	0.48 324	0.19 261	0.14 250	0.22 375	0.17 280	0.17 156	0.17 163

iRAFT	0.57 296	0.33 387	0.82 322	0.52 305	0.27 136	0.63 325	0.28 116	1.14 298	0.73 235	1.13 408	0.96 319	0.82 360	0.60 347	1.40 411	0.52 353	0.23 421	0.14 250	0.24 439	0.20 379	0.27 478	0.20 271

CRE-IMP	0.57 296	0.32 364	0.82 322	0.54 345	0.29 198	0.77 411	0.25 80	1.19 325	0.79 263	1.09 394	0.95 316	0.81 354	0.57 316	1.11 336	0.57 390	0.22 392	0.14 250	0.23 413	0.19 339	0.28 494	0.24 393

test-2	0.55 263	0.28 245	0.72 252	0.52 305	0.30 222	0.53 233	0.43 337	1.02 232	0.98 343	1.44 575	1.14 412	0.88 388	0.57 316	0.62 134	0.39 230	0.16 106	0.14 250	0.24 439	0.22 452	0.20 307	0.18 189

RAFT-IKP	0.57 296	0.33 387	0.82 322	0.52 305	0.27 136	0.57 274	0.35 216	1.14 298	0.73 235	1.13 408	0.96 319	0.83 370	0.61 357	1.26 370	0.53 364	0.23 421	0.14 250	0.24 439	0.20 379	0.27 478	0.20 271

XX-Stereo	0.97 534	0.28 245	8.28 696	0.85 640	0.70 609	0.44 122	0.22 41	1.07 260	0.69 227	0.66 271	1.56 574	1.38 553	0.38 148	1.36 397	0.38 223	0.21 355	0.14 250	0.20 288	0.19 339	0.19 249	0.16 128

DCANet	0.58 309	0.26 188	1.15 482	0.45 158	0.25 93	0.49 176	0.36 233	1.18 320	1.35 557	1.15 424	1.04 358	0.60 272	0.91 488	0.84 233	0.58 395	0.17 157	0.14 250	0.17 155	0.13 123	0.19 249	0.25 417

csc	0.58 309	0.26 188	1.15 482	0.46 174	0.25 93	0.48 166	0.36 233	1.20 330	1.28 524	1.13 408	1.03 352	0.59 267	1.04 553	0.77 202	0.58 395	0.17 157	0.14 250	0.17 155	0.13 123	0.15 77	0.24 393

cscssc	0.58 309	0.26 188	1.15 482	0.46 174	0.25 93	0.48 166	0.36 233	1.20 330	1.28 524	1.13 408	1.03 352	0.59 267	1.04 553	0.77 202	0.58 395	0.17 157	0.14 250	0.17 155	0.13 123	0.15 77	0.24 393

111	0.66 362	0.27 220	1.15 482	0.46 174	0.25 93	0.72 381	0.42 318	1.57 432	1.44 601	0.83 313	1.39 517	1.10 480	0.80 436	0.97 284	0.65 431	0.20 315	0.14 250	0.18 205	0.15 199	0.18 208	0.28 479

test_xeample3	0.57 296	0.33 387	3.11 653	0.46 174	0.34 326	0.55 258	0.38 260	0.86 176	0.49 135	0.54 225	0.46 126	0.44 164	0.44 191	1.49 445	0.45 296	0.18 209	0.14 250	0.19 237	0.15 199	0.17 156	0.18 189

EAI-Stereo	0.76 432	0.31 343	0.74 275	0.55 362	0.28 177	0.70 373	1.72 687	2.57 669	0.90 303	0.75 293	3.03 683	0.57 259	0.43 181	1.10 333	0.49 337	0.19 261	0.14 250	0.17 155	0.18 311	0.17 156	0.21 305

Gwc-CoAtRS	0.55 263	0.27 220	0.73 268	0.49 238	0.30 222	0.63 325	0.25 80	1.38 385	1.12 421	1.05 382	1.02 344	1.10 480	0.55 300	0.72 178	0.44 282	0.17 157	0.14 250	0.17 155	0.15 199	0.16 113	0.17 163

BEATNet_4x	0.82 470	0.54 575	2.02 606	0.56 384	0.28 177	1.04 517	0.55 474	2.14 594	1.13 427	1.24 478	1.26 460	1.00 442	0.94 502	1.13 341	1.23 571	0.21 355	0.14 250	0.24 439	0.20 379	0.37 574	0.23 367

iResNet	0.80 458	0.45 537	1.47 554	0.72 582	0.31 246	0.96 504	0.64 528	1.80 498	1.28 524	1.31 516	1.48 546	0.94 418	0.78 421	1.77 492	0.99 534	0.19 261	0.14 250	0.18 205	0.15 199	0.22 383	0.27 463

iResNet_ROB	0.82 470	0.36 458	1.13 475	0.60 448	0.37 374	0.91 476	0.38 260	2.41 648	1.61 636	1.35 539	1.35 503	1.25 517	0.97 519	1.75 489	0.88 500	0.21 355	0.14 250	0.17 155	0.12 54	0.19 249	0.30 512

zzzzzzz1	1.53 625	2.78 727	15.31 714	0.54 345	0.67 597	0.62 312	0.49 420	1.77 488	1.03 371	0.72 285	0.96 319	1.32 539	0.97 519	1.26 370	1.04 546	0.20 315	0.15 329	0.20 288	0.19 339	0.26 471	0.21 305

Hybrid-DGEV-2	0.69 397	0.35 445	0.85 351	0.61 465	0.37 374	1.06 523	0.28 116	1.73 479	1.42 596	1.37 546	0.93 311	1.02 449	1.01 536	1.09 327	0.54 374	0.19 261	0.15 329	0.22 375	0.19 339	0.17 156	0.18 189

Zero-FE251	0.36 109	0.25 157	0.64 208	0.49 238	0.30 222	0.57 274	0.24 71	0.86 176	0.36 64	0.53 222	0.39 75	0.51 212	0.41 162	0.49 71	0.28 70	0.19 261	0.15 329	0.17 155	0.12 54	0.14 35	0.16 128

MultiAttention	4.59 712	0.35 445	0.90 382	0.75 605	0.46 478	31.81 756	4.41 727	2.35 642	1.41 587	1.64 624	2.43 666	2.42 673	0.70 393	38.40 758	1.78 638	0.23 421	0.15 329	0.30 557	0.30 588	0.48 626	0.48 613

z-ln-s-r	1.18 587	0.61 597	2.91 646	0.54 345	0.56 547	0.81 435	0.86 599	1.72 477	1.55 629	1.18 443	1.62 588	1.37 550	1.16 580	3.67 620	3.77 682	0.20 315	0.15 329	0.21 333	0.17 280	0.29 512	0.24 393

DVStereo	0.46 206	0.24 115	0.72 252	0.45 158	0.33 301	0.72 381	0.29 128	0.83 154	0.53 153	0.82 310	0.73 255	0.52 220	0.44 191	1.16 349	0.42 271	0.15 71	0.15 329	0.15 55	0.14 172	0.16 113	0.17 163

xyz-stereo-finetune2	0.59 323	0.29 278	0.66 223	0.41 78	0.24 64	1.08 530	0.34 200	0.87 180	0.60 192	0.68 277	1.08 376	0.58 261	0.79 429	2.39 569	0.83 488	0.17 157	0.15 329	0.21 333	0.17 280	0.16 113	0.18 189

xyz-stereo-finetune	0.50 241	0.27 220	0.63 194	0.43 112	0.23 48	0.79 421	0.46 383	0.83 154	0.82 274	0.63 263	0.63 210	0.54 234	0.44 191	1.69 482	0.62 417	0.16 106	0.15 329	0.19 237	0.16 244	0.17 156	0.16 128

UGAM-zero	1.05 556	0.33 387	1.04 444	0.49 238	0.31 246	0.67 355	0.26 92	2.37 643	0.80 269	1.05 382	1.11 391	2.86 685	1.81 661	6.26 676	0.50 341	0.18 209	0.15 329	0.19 237	0.16 244	0.17 156	0.21 305

RAStereo	0.36 109	0.22 60	0.85 351	0.48 216	0.28 177	0.27 25	0.28 116	0.77 128	0.65 216	0.33 60	0.43 102	0.44 164	0.31 85	0.45 45	0.35 180	0.18 209	0.15 329	0.19 237	0.15 199	0.19 249	0.15 70

MyStereo8	0.70 399	0.32 364	1.24 519	0.63 486	0.53 526	0.90 473	0.34 200	1.60 442	1.35 557	1.20 456	1.31 483	0.89 397	0.64 366	0.77 202	1.02 542	0.18 209	0.15 329	0.20 288	0.18 311	0.22 383	0.30 512

plain	0.49 232	0.29 278	1.23 514	0.51 278	0.40 417	0.35 53	0.37 248	1.04 249	0.62 203	0.44 155	0.76 260	0.42 156	0.41 162	1.17 355	0.46 303	0.23 421	0.15 329	0.24 439	0.19 339	0.25 456	0.18 189

UniTT-Stereo	0.38 137	0.24 115	0.67 229	0.49 238	0.36 359	0.40 79	0.32 173	0.55 30	0.55 166	0.55 232	0.55 186	0.36 108	0.31 85	0.59 120	0.52 353	0.21 355	0.15 329	0.17 155	0.15 199	0.19 249	0.17 163

GCAP-Stereo	0.43 183	0.32 364	0.80 309	0.50 261	0.27 136	0.53 233	0.31 152	1.05 253	0.67 220	0.69 278	0.71 247	0.58 261	0.42 172	0.51 87	0.35 180	0.18 209	0.15 329	0.18 205	0.13 123	0.17 156	0.15 70

Selective-RAFT	0.55 263	0.29 278	0.85 351	0.58 421	0.28 177	0.91 476	0.34 200	1.00 231	0.96 334	0.59 247	0.64 215	0.80 346	0.76 410	1.34 392	0.51 345	0.21 355	0.15 329	0.17 155	0.15 199	0.19 249	0.19 235

ProNet	0.46 206	0.30 310	0.69 241	0.46 174	0.32 281	0.57 274	0.52 443	1.15 310	0.67 220	0.44 155	0.50 152	0.44 164	0.43 181	1.31 382	0.38 223	0.16 106	0.15 329	0.19 237	0.16 244	0.18 208	0.18 189

iRaft-Stereo_5w	0.89 507	0.31 343	1.04 444	0.56 384	0.47 489	0.47 151	0.68 539	1.19 325	1.08 394	0.80 302	1.35 503	1.46 567	0.90 485	5.11 647	1.16 558	0.18 209	0.15 329	0.22 375	0.19 339	0.21 359	0.24 393

CIPLG	0.67 373	0.37 479	1.17 497	0.60 448	0.51 512	0.75 396	0.48 407	1.26 352	1.11 413	1.43 572	1.58 580	0.64 296	0.48 228	0.94 270	0.78 471	0.24 445	0.15 329	0.19 237	0.16 244	0.19 249	0.29 494

IPLGR_C	0.67 373	0.38 497	1.20 507	0.60 448	0.50 503	0.75 396	0.48 407	1.28 360	1.13 427	1.42 568	1.57 578	0.62 285	0.48 228	0.85 237	0.80 484	0.24 445	0.15 329	0.19 237	0.16 244	0.19 249	0.29 494

IPLGR	0.62 342	0.28 245	1.32 537	0.50 261	0.29 198	0.65 343	0.34 200	1.47 406	1.19 466	1.21 463	1.07 369	0.70 318	0.65 371	1.05 311	0.55 379	0.18 209	0.15 329	0.20 288	0.17 280	0.21 359	0.20 271

ACRE	0.66 362	0.37 479	1.27 526	0.60 448	0.50 503	0.74 390	0.47 396	1.26 352	1.10 406	1.40 562	1.56 574	0.62 285	0.46 212	0.88 250	0.78 471	0.24 445	0.15 329	0.19 237	0.16 244	0.19 249	0.29 494

CrosDoStereo	1.56 629	0.26 188	0.78 299	0.51 278	0.29 198	0.66 348	11.86 738	1.18 320	1.00 357	1.35 539	1.76 612	0.99 436	1.83 663	6.64 687	0.83 488	0.19 261	0.15 329	0.20 288	0.22 452	0.18 208	0.25 417

OMP-Stereo	0.95 529	0.35 445	0.79 303	0.92 659	0.32 281	0.49 176	0.35 216	1.22 337	1.11 413	1.58 611	1.12 395	1.44 562	0.69 390	6.92 692	0.51 345	0.20 315	0.15 329	0.24 439	0.19 339	0.21 359	0.16 128

PSM-softLoss	0.80 458	0.33 387	0.89 372	0.63 486	0.32 281	0.55 258	0.40 291	1.26 352	0.78 254	1.25 481	1.07 369	0.83 370	0.51 269	5.33 653	0.61 412	0.25 468	0.15 329	0.25 480	0.22 452	0.20 307	0.26 442

KMStereo	0.80 458	0.33 387	0.89 372	0.63 486	0.32 281	0.55 258	0.40 291	1.26 352	0.78 254	1.25 481	1.07 369	0.83 370	0.51 269	5.33 653	0.61 412	0.25 468	0.15 329	0.25 480	0.22 452	0.20 307	0.26 442

DeepStereo_LL	1.56 629	0.26 188	0.78 299	0.51 278	0.29 198	0.66 348	11.86 738	1.18 320	1.00 357	1.35 539	1.76 612	0.99 436	1.83 663	6.64 687	0.83 488	0.19 261	0.15 329	0.20 288	0.22 452	0.18 208	0.25 417

DEmStereo	0.98 537	0.25 157	0.85 351	0.49 238	0.33 301	1.02 513	0.55 474	0.97 212	0.93 317	1.41 564	2.13 651	1.01 447	2.01 670	5.62 660	0.78 471	0.19 261	0.15 329	0.20 288	0.20 379	0.18 208	0.25 417

GrayStereo	0.83 479	0.28 245	0.62 189	0.66 521	0.37 374	0.76 402	1.79 691	1.19 325	0.91 305	1.98 661	1.89 633	1.07 463	1.76 658	1.43 423	0.50 341	0.20 315	0.15 329	0.19 237	0.21 424	0.18 208	0.41 589

CroCo-Stereo	0.42 176	0.33 387	0.83 332	0.59 440	0.28 177	0.26 20	0.33 183	1.22 337	0.85 286	0.43 148	0.49 144	0.65 297	0.46 212	0.40 22	0.36 198	0.19 261	0.15 329	0.16 101	0.14 172	0.20 307	0.17 163
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
rafts_anoy	0.55 263	0.32 364	0.66 223	0.72 582	0.61 571	0.53 233	0.40 291	1.24 346	1.06 386	0.85 323	0.83 282	0.67 305	0.53 287	0.77 202	0.55 379	0.20 315	0.15 329	0.25 480	0.26 526	0.22 383	0.21 305

TestStereo	0.65 359	0.42 524	0.83 332	0.52 305	0.27 136	0.57 274	0.44 358	1.07 260	0.92 310	0.85 323	1.01 341	0.68 307	0.56 309	3.22 608	0.47 313	0.23 421	0.15 329	0.24 439	0.18 311	0.28 494	0.18 189

XX-TBD	0.47 218	0.71 627	0.39 15	0.81 626	0.25 93	0.57 274	0.26 92	0.73 106	1.30 540	0.78 298	1.01 341	0.45 174	0.33 104	0.49 71	0.39 230	0.20 315	0.15 329	0.15 55	0.11 11	0.17 156	0.15 70

RALAANet	0.62 342	0.37 479	0.97 418	0.66 521	0.50 503	0.67 355	0.31 152	1.27 356	1.09 402	1.11 397	1.17 424	0.88 388	0.46 212	1.27 374	0.45 296	0.20 315	0.15 329	0.21 333	0.18 311	0.27 478	0.19 235

ARAFT	0.82 470	0.40 512	1.77 587	0.53 329	0.31 246	0.89 469	0.81 583	2.32 634	1.08 394	1.66 628	1.25 458	1.04 454	0.64 366	1.91 515	0.52 353	0.20 315	0.15 329	0.28 532	0.27 546	0.17 156	0.18 189

DIP-Stereo	0.64 355	0.32 364	0.91 387	0.49 238	0.36 359	0.91 476	0.33 183	2.51 665	0.77 249	1.25 481	1.00 339	0.68 307	0.51 269	0.92 265	0.65 431	0.19 261	0.15 329	0.21 333	0.17 280	0.19 249	0.22 341
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
iResNetv2_ROB	0.88 504	0.43 529	2.62 640	0.60 448	0.38 390	0.94 492	0.67 536	1.88 524	1.38 573	1.27 498	1.45 538	1.26 523	1.05 558	1.92 516	0.64 426	0.24 445	0.15 329	0.19 237	0.14 172	0.24 442	0.21 305

DN-CSS_ROB	0.67 373	0.36 458	1.36 545	0.59 440	0.41 438	0.54 251	0.45 377	1.30 363	0.95 330	1.05 382	1.47 543	0.69 313	0.64 366	1.80 501	0.60 409	0.19 261	0.15 329	0.25 480	0.23 484	0.22 383	0.23 367

pmcnn	2.84 694	0.46 540	5.19 678	0.68 547	0.42 449	1.55 611	1.16 649	2.32 634	1.60 635	2.72 688	7.49 723	17.96 743	1.48 635	6.04 671	6.64 704	0.18 209	0.15 329	0.15 55	0.12 54	0.20 307	0.20 271

SE	0.51 244	0.32 364	0.67 229	0.51 278	0.26 118	0.66 348	0.48 407	1.22 337	0.76 248	0.82 310	1.19 431	0.49 199	0.55 300	0.47 53	0.36 198	0.27 517	0.16 367	0.23 413	0.19 339	0.24 442	0.28 479

SMOE	0.55 263	0.28 245	0.79 303	0.51 278	0.23 48	0.93 488	0.63 525	0.97 212	0.88 296	0.75 293	1.22 442	0.69 313	0.66 377	0.58 112	0.45 296	0.29 553	0.16 367	0.37 617	0.19 339	0.23 409	0.22 341

depth_test_26	0.30 48	0.20 27	0.42 38	0.37 16	0.25 93	0.21 9	0.24 71	0.41 10	0.37 67	0.31 45	0.80 275	0.28 43	0.24 27	0.49 71	0.25 19	0.22 392	0.16 367	0.18 205	0.17 280	0.19 249	0.18 189

water-stereo	0.41 160	0.21 43	0.69 241	0.45 158	0.28 177	0.50 198	0.27 106	0.96 211	0.52 149	0.57 241	0.78 267	0.59 267	0.53 287	0.44 43	0.43 277	0.17 157	0.16 367	0.17 155	0.15 199	0.17 156	0.22 341

depthmonostereo	0.45 195	0.26 188	0.89 372	0.49 238	0.24 64	0.60 301	0.36 233	1.03 241	0.77 249	0.50 200	0.65 218	0.50 207	0.55 300	0.70 167	0.39 230	0.16 106	0.16 367	0.16 101	0.14 172	0.16 113	0.20 271

H2IRNET	0.57 296	0.28 245	0.75 281	0.49 238	0.35 344	0.40 79	0.27 106	1.03 241	1.18 463	0.62 262	1.26 460	1.07 463	0.85 456	1.02 301	0.64 426	0.20 315	0.16 367	0.23 413	0.25 509	0.22 383	0.20 271

MGS-Stereo	0.43 183	0.28 245	0.61 180	0.46 174	0.28 177	0.49 176	0.33 183	0.60 44	0.89 298	0.47 171	1.32 488	0.51 212	0.32 98	0.66 155	0.39 230	0.20 315	0.16 367	0.18 205	0.16 244	0.18 208	0.18 189

AE-Stereo	0.58 309	0.29 278	0.81 313	0.62 474	0.41 438	0.69 369	0.46 383	2.49 662	1.25 503	0.49 191	0.77 264	0.69 313	0.46 212	0.61 129	0.42 271	0.17 157	0.16 367	0.21 333	0.20 379	0.19 249	0.18 189

CoDeX	0.78 443	0.31 343	1.04 444	0.56 384	0.37 374	1.13 540	0.60 510	2.77 684	1.29 536	1.17 432	1.26 460	0.91 403	0.87 473	1.42 420	0.74 457	0.21 355	0.16 367	0.21 333	0.18 311	0.21 359	0.21 305

MaDis-Stereo	0.38 137	0.27 220	0.72 252	0.45 158	0.35 344	0.30 35	0.31 152	0.81 146	0.54 157	0.38 114	0.38 73	0.58 261	0.49 247	0.53 92	0.39 230	0.20 315	0.16 367	0.19 237	0.15 199	0.19 249	0.15 70

MIF-Stereo (partial)	0.48 227	0.28 245	0.83 332	0.51 278	0.53 526	0.39 75	0.27 106	1.03 241	0.64 212	0.47 171	0.71 247	0.51 212	0.51 269	1.13 341	0.47 313	0.20 315	0.16 367	0.23 413	0.20 379	0.24 442	0.20 271

riskmin	0.62 342	0.29 278	0.73 268	0.50 261	0.34 326	0.86 462	0.44 358	1.74 482	1.07 389	0.76 295	0.76 260	1.19 500	1.01 536	0.84 233	0.60 409	0.20 315	0.16 367	0.24 439	0.16 244	0.24 442	0.29 494

TestStereo1	0.66 362	0.29 278	0.95 408	0.82 629	0.32 281	0.47 151	0.43 337	1.52 415	1.22 486	0.99 360	1.32 488	0.65 297	0.76 410	1.78 494	0.44 282	0.20 315	0.16 367	0.22 375	0.19 339	0.21 359	0.20 271

raft_robust	0.71 405	0.32 364	0.75 281	0.54 345	0.28 177	0.54 251	0.35 216	1.54 421	1.24 495	1.18 443	1.07 369	0.73 328	0.53 287	3.65 617	0.40 247	0.19 261	0.16 367	0.20 288	0.22 452	0.21 359	0.19 235

RAFT_CTSACE	0.66 362	0.29 278	1.14 480	0.57 406	0.51 512	0.68 359	0.44 358	0.88 188	0.98 343	1.03 377	1.83 625	1.23 512	0.67 381	1.48 438	0.38 223	0.16 106	0.16 367	0.21 333	0.20 379	0.20 307	0.17 163

SA-5K	0.66 362	0.29 278	0.95 408	0.82 629	0.32 281	0.47 151	0.43 337	1.52 415	1.22 486	0.99 360	1.32 488	0.65 297	0.76 410	1.78 494	0.44 282	0.20 315	0.16 367	0.22 375	0.19 339	0.21 359	0.20 271

SA	0.69 397	0.31 343	0.97 418	0.64 501	0.30 222	0.56 269	0.38 260	1.84 508	1.35 557	0.99 360	1.37 510	0.69 313	0.94 502	1.88 513	0.43 277	0.20 315	0.16 367	0.25 480	0.23 484	0.22 383	0.19 235

DAS	0.89 507	0.37 479	1.20 507	0.66 521	0.69 603	0.82 437	0.62 519	1.79 494	1.26 512	1.93 655	1.55 568	0.96 427	1.17 584	2.72 589	0.69 445	0.22 392	0.16 367	0.25 480	0.18 311	0.29 512	0.24 393

SepStereo	0.87 500	0.37 479	1.20 507	0.66 521	0.69 603	0.82 437	0.62 519	1.79 494	1.26 512	1.93 655	1.55 568	0.96 427	1.17 584	2.34 562	0.69 445	0.22 392	0.16 367	0.25 480	0.18 311	0.29 512	0.24 393

ASMatch	0.89 507	0.29 278	0.72 252	0.56 384	0.36 359	0.47 151	0.37 248	1.16 315	0.95 330	1.11 397	3.26 686	0.95 422	0.96 509	4.88 644	0.53 364	0.20 315	0.16 367	0.22 375	0.19 339	0.20 307	0.30 512

AnonymousM	0.63 352	1.14 668	0.43 43	0.46 174	0.32 281	0.43 113	0.46 383	1.27 356	0.78 254	1.00 364	0.66 224	0.68 307	0.45 202	0.61 129	0.46 303	0.21 355	0.16 367	1.84 708	0.98 703	0.15 77	0.15 70

test-1	0.56 279	0.28 245	1.13 475	0.58 421	0.34 326	0.60 301	0.38 260	1.56 428	0.98 343	0.80 302	1.02 344	0.83 370	0.52 279	0.64 147	0.46 303	0.17 157	0.16 367	0.20 288	0.17 280	0.20 307	0.26 442

raft+_RVC	0.56 279	0.29 278	0.61 180	0.65 508	0.56 547	0.53 233	0.53 449	1.40 390	1.02 364	0.78 298	1.04 358	0.70 318	0.55 300	1.00 293	0.49 337	0.18 209	0.16 367	0.19 237	0.19 339	0.18 208	0.17 163

raftrobust	0.55 263	0.27 220	0.63 194	0.68 547	0.69 603	0.50 198	0.34 200	1.08 265	0.97 340	1.32 519	0.88 300	0.62 285	0.80 436	0.82 220	0.44 282	0.20 315	0.16 367	0.16 101	0.14 172	0.15 77	0.18 189

GMStereo	0.58 309	0.50 559	1.09 463	0.52 305	0.32 281	0.80 427	0.43 337	1.02 232	1.41 587	0.89 334	0.77 264	0.52 220	0.46 212	0.89 255	0.56 385	0.25 468	0.16 367	0.20 288	0.22 452	0.31 534	0.27 463
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FENet	0.62 342	0.30 310	0.68 236	0.57 406	0.33 301	0.82 437	0.40 291	1.41 394	1.12 421	1.03 377	0.87 295	0.98 431	0.84 451	1.00 293	0.70 448	0.23 421	0.16 367	0.23 413	0.20 379	0.22 383	0.24 393

R-Stereo Train	0.60 333	0.30 310	0.72 252	0.57 406	0.37 374	0.68 359	0.52 443	1.45 399	0.78 254	1.61 616	1.50 554	0.76 334	0.53 287	0.67 160	0.51 345	0.19 261	0.16 367	0.18 205	0.15 199	0.18 208	0.19 235

RAFT-Stereo	0.60 333	0.30 310	0.72 252	0.57 406	0.37 374	0.68 359	0.52 443	1.45 399	0.78 254	1.61 616	1.50 554	0.76 334	0.53 287	0.67 160	0.51 345	0.19 261	0.16 367	0.18 205	0.15 199	0.18 208	0.19 235
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
AdaStereo	0.74 420	0.48 551	0.86 360	0.75 605	0.38 390	0.94 492	0.56 481	2.05 573	1.24 495	1.15 424	1.22 442	1.07 463	0.67 381	1.05 311	0.73 453	0.33 580	0.16 367	0.32 576	0.22 452	0.29 512	0.23 367
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.
RT-IGEV	0.88 504	0.31 343	1.24 519	0.60 448	0.35 344	1.32 577	0.84 590	2.98 693	1.06 386	1.34 532	1.62 588	1.87 629	1.15 579	1.11 336	0.54 374	0.24 445	0.17 396	0.21 333	0.17 280	0.19 249	0.29 494

Select-FE	0.87 500	0.42 524	2.64 641	0.57 406	0.48 491	0.47 151	0.23 57	2.59 671	0.85 286	1.08 393	1.32 488	2.00 646	1.73 655	1.15 345	0.47 313	0.21 355	0.17 396	0.21 333	0.26 526	0.20 307	0.33 539

MSAF-DinoV2	2.45 684	1.88 705	17.19 727	0.89 655	0.52 518	1.39 590	0.97 622	2.84 690	1.77 649	1.55 604	1.65 596	3.60 697	2.28 687	5.74 663	4.64 692	0.28 536	0.17 396	0.26 502	0.28 557	0.49 630	0.54 632

DFGA-Net	0.77 438	0.47 545	1.75 585	0.55 362	0.46 478	0.83 445	0.44 358	1.38 385	1.10 406	1.05 382	1.20 433	0.70 318	0.58 333	2.27 557	1.31 580	0.19 261	0.17 396	0.24 439	0.24 499	0.28 494	0.30 512

coex_refinement	0.84 485	0.30 310	0.89 372	0.72 582	0.52 518	0.95 498	0.60 510	1.92 539	1.29 536	1.38 552	1.37 510	1.80 625	0.82 443	1.48 438	1.31 580	0.27 517	0.17 396	0.19 237	0.20 379	0.25 456	0.27 463

MM-Stereo_test1	0.51 244	0.26 188	0.59 159	0.53 329	0.31 246	0.50 198	0.53 449	1.06 257	1.09 402	0.88 331	0.70 243	0.54 234	0.59 339	1.18 356	0.35 180	0.19 261	0.17 396	0.20 288	0.17 280	0.20 307	0.18 189

AIO-test1	0.61 339	0.27 220	0.68 236	0.68 547	1.02 671	0.79 421	0.36 233	1.59 439	1.35 557	0.59 247	0.89 303	0.60 272	0.49 247	1.20 361	0.36 198	0.18 209	0.17 396	0.23 413	0.25 509	0.18 208	0.26 442

model_zeroshot	0.53 251	0.31 343	1.00 432	0.57 406	0.39 402	0.74 390	0.39 278	1.38 385	0.67 220	0.88 331	0.85 287	0.71 325	0.37 139	0.77 202	0.39 230	0.21 355	0.17 396	0.19 237	0.17 280	0.17 156	0.22 341

rvit_stereo_ft	0.49 232	0.38 497	1.03 443	0.68 547	0.42 449	0.40 79	0.58 494	0.93 198	0.86 290	0.47 171	0.55 186	0.57 259	0.48 228	0.67 160	0.53 364	0.26 495	0.17 396	0.22 375	0.22 452	0.24 442	0.19 235

Former-RAFT_DAM_RVC	0.47 218	0.38 497	0.75 281	0.48 216	0.37 374	0.67 355	0.35 216	0.82 151	1.14 433	0.61 260	0.64 215	0.39 133	0.39 154	0.74 187	0.39 230	0.20 315	0.17 396	0.22 375	0.18 311	0.24 442	0.20 271

MyStereo06	0.67 373	0.29 278	1.06 451	0.58 421	0.48 491	0.62 312	0.72 554	2.26 622	0.89 298	1.07 391	1.12 395	1.22 508	0.56 309	0.83 226	0.47 313	0.17 157	0.17 396	0.24 439	0.21 424	0.23 409	0.23 367

MyStereo05	0.70 399	0.29 278	1.22 512	0.58 421	0.48 491	0.62 312	0.72 554	1.52 415	1.54 623	1.17 432	0.91 307	0.77 339	0.79 429	1.45 431	0.68 444	0.17 157	0.17 396	0.24 439	0.21 424	0.23 409	0.23 367

GMStereo_Zeroshot	0.70 399	0.64 608	1.11 470	0.65 508	0.38 390	0.84 454	0.37 248	1.09 272	1.16 448	1.14 422	1.07 369	1.26 523	0.55 300	1.23 364	0.65 431	0.34 590	0.17 396	0.31 564	0.18 311	0.57 649	0.23 367

EKT-Stereo	0.56 279	0.33 387	0.84 345	0.61 465	0.64 579	0.51 211	0.48 407	1.14 298	0.95 330	0.74 291	0.89 303	0.77 339	0.42 172	1.18 356	0.42 271	0.23 421	0.17 396	0.21 333	0.18 311	0.20 307	0.26 442

MIM_Stereo	0.60 333	0.26 188	1.02 438	0.49 238	0.32 281	0.52 223	0.28 116	1.41 394	0.82 274	1.02 373	1.16 421	0.93 412	0.53 287	1.48 438	0.63 422	0.17 157	0.17 396	0.20 288	0.19 339	0.17 156	0.18 189

PCWNet_CMD	0.68 387	0.34 416	0.93 394	0.51 278	0.38 390	0.80 427	0.42 318	1.51 411	1.34 554	1.17 432	1.31 483	1.23 512	0.65 371	0.94 270	0.62 417	0.21 355	0.17 396	0.27 516	0.19 339	0.43 599	0.28 479

LL-Strereo2	0.56 279	0.36 458	0.77 291	0.56 384	0.40 417	0.68 359	0.37 248	1.21 335	0.83 279	0.96 353	0.79 270	0.91 403	0.41 162	1.08 322	0.48 324	0.18 209	0.17 396	0.29 544	0.25 509	0.22 383	0.19 235

DCRE	0.85 492	0.28 245	0.76 285	0.60 448	0.49 498	0.59 294	0.53 449	1.04 249	0.92 310	0.80 302	7.34 722	0.87 382	0.57 316	0.78 211	0.43 277	0.16 106	0.17 396	0.19 237	0.17 280	0.18 208	0.22 341

IER	0.74 420	0.33 387	1.25 522	0.50 261	0.53 526	1.32 577	0.55 474	1.31 367	1.08 394	1.30 510	1.34 498	1.11 485	1.10 568	1.05 311	0.81 486	0.20 315	0.17 396	0.21 333	0.21 424	0.20 307	0.21 305

PFNet+	0.62 342	0.31 343	0.99 427	0.57 406	0.31 246	0.57 274	0.30 141	0.99 229	1.25 503	1.33 525	1.10 382	0.79 344	0.57 316	1.35 395	0.53 364	0.26 495	0.17 396	0.28 532	0.26 526	0.21 359	0.27 463

TRStereo	0.67 373	0.71 627	1.06 451	0.77 615	0.68 600	0.53 233	0.38 260	2.52 666	0.96 334	0.81 307	0.84 284	0.87 382	0.39 154	1.16 349	0.46 303	0.24 445	0.17 396	0.23 413	0.24 499	0.18 208	0.20 271

FTStereo	0.92 523	0.28 245	0.61 180	0.57 406	0.34 326	0.65 343	1.80 694	1.09 272	0.84 282	1.75 637	4.13 697	1.04 454	1.62 642	1.59 460	0.48 324	0.21 355	0.17 396	0.23 413	0.22 452	0.19 249	0.58 646

LMCR-Stereo	0.87 500	0.50 559	0.99 427	0.80 622	0.43 454	1.32 577	0.55 474	2.79 687	1.03 371	1.55 604	1.49 547	0.74 331	1.01 536	1.76 490	0.99 534	0.30 562	0.17 396	0.22 375	0.18 311	0.31 534	0.22 341

sAnonymous2	0.59 323	0.61 597	1.82 591	0.61 465	0.52 518	0.51 211	0.54 464	0.97 212	0.70 230	0.50 200	0.68 231	0.46 179	0.63 359	0.61 129	0.41 258	0.22 392	0.17 396	0.23 413	0.21 424	0.85 676	0.56 640

CroCo_RVC	0.59 323	0.61 597	1.82 591	0.61 465	0.52 518	0.51 211	0.54 464	0.97 212	0.70 230	0.50 200	0.68 231	0.46 179	0.63 359	0.61 129	0.41 258	0.22 392	0.17 396	0.23 413	0.21 424	0.85 676	0.56 640

CFNet_pseudo	0.68 387	0.34 416	0.93 394	0.50 261	0.39 402	0.72 381	0.42 318	1.44 397	1.25 503	1.17 432	1.35 503	1.22 508	0.66 377	1.04 306	0.64 426	0.21 355	0.17 396	0.33 588	0.19 339	0.39 585	0.28 479

SFCPSM	0.74 420	0.30 310	1.06 451	0.52 305	0.39 402	1.36 586	0.64 528	2.42 649	1.11 413	1.18 443	1.21 440	0.81 354	0.78 421	1.08 322	0.57 390	0.22 392	0.17 396	0.22 375	0.24 499	0.23 409	0.21 305

CCAANet	0.81 467	0.32 364	0.96 416	0.62 474	0.51 512	1.03 515	0.44 358	1.88 524	1.16 448	0.86 328	1.35 503	1.09 475	0.80 436	3.07 602	0.94 524	0.18 209	0.17 396	0.24 439	0.23 484	0.19 249	0.24 393

RASNet	1.16 580	0.34 416	1.11 470	0.73 590	0.86 649	1.00 510	0.60 510	1.56 428	1.43 598	1.07 391	1.37 510	2.08 658	1.44 630	7.00 694	1.56 611	0.20 315	0.17 396	0.17 155	0.19 339	0.19 249	0.19 235

MSMDNet	0.68 387	0.34 416	0.93 394	0.52 305	0.38 390	0.80 427	0.42 318	1.52 415	1.35 557	1.17 432	1.31 483	1.23 512	0.65 371	0.94 270	0.62 417	0.21 355	0.17 396	0.26 502	0.19 339	0.41 593	0.28 479

HSM-Net_RVC	0.91 520	0.31 343	0.60 171	0.54 345	0.31 246	1.15 548	0.60 510	3.76 706	1.30 540	1.57 610	1.75 611	1.67 605	1.01 536	1.61 468	0.90 508	0.23 421	0.17 396	0.19 237	0.18 311	0.20 307	0.22 341
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ccs_rob	0.68 387	0.34 416	0.93 394	0.50 261	0.39 402	0.72 381	0.42 318	1.43 396	1.25 503	1.17 432	1.34 498	1.22 508	0.66 377	1.04 306	0.64 426	0.21 355	0.17 396	0.35 604	0.20 379	0.40 589	0.29 494

HSM	1.22 593	0.34 416	0.81 313	0.61 465	0.39 402	1.22 564	0.63 525	2.45 652	1.25 503	1.32 519	1.26 460	1.91 632	1.08 562	9.21 724	0.75 460	0.23 421	0.17 396	0.20 288	0.16 244	0.22 383	0.24 393

StereoDRNet-Refined	0.84 485	0.43 529	1.01 435	0.66 521	0.43 454	1.32 577	0.49 420	1.64 448	1.24 495	1.53 598	1.45 538	1.49 572	0.97 519	1.32 388	1.31 580	0.21 355	0.17 396	0.27 516	0.25 509	0.25 456	0.34 549
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.35 94	0.25 157	0.72 252	0.43 112	0.23 48	0.53 233	0.20 17	0.65 63	0.53 153	0.39 127	0.28 31	0.33 84	0.31 85	0.49 71	0.29 89	0.22 392	0.18 430	0.24 439	0.19 339	0.28 494	0.25 417

DN	0.45 195	0.25 157	0.59 159	0.51 278	0.44 464	0.59 294	0.31 152	0.97 212	0.90 303	0.47 171	0.54 180	0.76 334	0.35 123	0.66 155	0.37 213	0.25 468	0.18 430	0.20 288	0.16 244	0.21 359	0.23 367

IGEV_i1	0.71 405	0.31 343	1.07 456	0.62 474	0.30 222	0.92 483	0.60 510	2.22 618	0.96 334	1.06 388	1.06 365	1.11 485	0.71 399	1.35 395	0.65 431	0.21 355	0.18 430	0.21 333	0.17 280	0.22 383	0.27 463

Selective-IGEV-i1	0.72 412	0.29 278	1.00 432	0.60 448	0.39 402	1.10 536	0.78 566	2.14 594	1.25 503	0.91 338	1.20 433	1.21 503	0.58 333	1.06 316	0.62 417	0.20 315	0.18 430	0.20 288	0.18 311	0.20 307	0.25 417

S2M2_XL	0.25 4	0.25 157	0.43 43	0.36 8	0.24 64	0.16 3	0.18 4	0.34 1	0.24 7	0.29 23	0.41 87	0.24 16	0.23 24	0.32 1	0.27 56	0.20 315	0.18 430	0.18 205	0.16 244	0.18 208	0.15 70
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MM-Stereo_test3	0.53 251	0.26 188	0.60 171	0.56 384	0.73 610	0.49 176	0.53 449	1.31 367	1.08 394	0.64 265	0.97 328	0.61 281	0.42 172	0.82 220	0.40 247	0.21 355	0.18 430	0.20 288	0.16 244	0.19 249	0.21 305

AIO-test2	0.61 339	0.30 310	0.93 394	0.65 508	0.65 584	0.79 421	0.50 430	1.33 373	1.40 583	0.65 268	1.15 418	0.53 227	0.42 172	1.18 356	0.36 198	0.25 468	0.18 430	0.26 502	0.31 594	0.20 307	0.21 305

DispNO	0.98 537	0.34 416	2.02 606	0.58 421	0.55 541	0.88 467	0.49 420	1.70 469	1.24 495	1.22 471	1.26 460	1.18 498	0.88 479	5.17 648	0.88 500	0.23 421	0.18 430	0.24 439	0.22 452	0.19 249	0.22 341

MyStereo07	0.50 241	0.30 310	0.58 153	0.58 421	0.48 491	0.59 294	0.78 566	1.19 325	0.60 192	0.49 191	0.54 180	0.43 161	0.55 300	1.32 388	0.36 198	0.18 209	0.18 430	0.24 439	0.21 424	0.23 409	0.23 367

MyStereo04	0.71 405	0.30 310	1.28 529	0.58 421	0.48 491	0.59 294	0.78 566	1.74 482	1.49 617	0.94 347	0.91 307	0.74 331	0.86 464	1.59 460	0.69 445	0.18 209	0.18 430	0.24 439	0.21 424	0.23 409	0.23 367

CBFPSM	0.95 529	0.37 479	2.10 613	0.51 278	0.39 402	1.73 627	0.87 603	1.59 439	1.13 427	1.11 397	1.00 339	2.34 668	1.64 647	1.42 420	1.44 598	0.19 261	0.18 430	0.20 288	0.20 379	0.22 383	0.36 562

anonymousa	0.78 443	0.30 310	0.85 351	0.51 278	0.96 667	1.41 596	0.47 396	1.61 444	0.94 324	1.33 525	1.77 615	1.66 603	1.11 571	0.72 178	0.63 422	0.19 261	0.18 430	0.23 413	0.25 509	0.20 307	0.22 341

CroCo-Stereo Lap2	0.46 206	0.37 479	0.87 363	0.62 474	0.79 635	0.28 27	0.35 216	0.81 146	0.73 235	0.39 127	0.54 180	0.71 325	0.54 295	0.60 124	0.48 324	0.18 209	0.18 430	0.19 237	0.16 244	0.21 359	0.21 305

BUS	0.78 443	0.34 416	0.77 291	0.55 362	0.45 469	2.30 668	0.42 318	2.65 675	1.04 378	1.25 481	1.12 395	1.02 449	0.70 393	0.94 270	0.75 460	0.25 468	0.18 430	0.25 480	0.22 452	0.23 409	0.24 393

BSDual-CNN	0.75 424	0.34 416	0.77 291	0.55 362	0.45 469	1.25 570	0.66 534	2.65 675	1.04 378	1.25 481	1.12 395	1.11 485	0.77 414	0.94 270	0.76 465	0.25 468	0.18 430	0.25 480	0.22 452	0.23 409	0.24 393

hknet	0.82 470	0.34 416	1.15 482	0.55 362	0.39 402	1.25 570	0.66 534	2.65 675	1.10 406	1.25 481	1.12 395	1.58 590	0.85 456	1.41 415	0.79 477	0.23 421	0.18 430	0.25 480	0.22 452	0.23 409	0.24 393

dd	0.62 342	0.51 563	1.17 497	0.56 384	0.33 301	0.74 390	0.46 383	1.03 241	1.40 583	0.80 302	0.87 295	0.60 272	0.57 316	1.02 301	0.86 494	0.28 536	0.18 430	0.26 502	0.19 339	0.35 564	0.27 463

GwcNet-ADL	0.67 373	0.33 387	0.90 382	0.58 421	0.41 438	0.60 301	0.59 501	1.55 424	1.28 524	1.11 397	1.13 406	0.90 399	0.59 339	1.11 336	0.91 512	0.28 536	0.18 430	0.18 205	0.18 311	0.25 456	0.33 539

GANet-ADL	0.63 352	0.38 497	0.82 322	0.67 536	0.41 438	0.68 359	0.51 432	1.64 448	1.16 448	0.98 357	1.10 382	0.90 399	0.58 333	0.81 218	0.63 422	0.27 517	0.18 430	0.18 205	0.16 244	0.23 409	0.27 463

RALCasStereoNet	0.58 309	0.34 416	0.77 291	0.65 508	0.64 579	0.64 337	0.51 432	1.06 257	0.99 352	0.71 281	1.06 365	0.77 339	0.44 191	1.38 405	0.52 353	0.20 315	0.18 430	0.18 205	0.16 244	0.20 307	0.22 341

UNet	0.86 496	0.36 458	1.52 563	0.62 474	0.74 618	1.56 613	0.49 420	1.55 424	1.12 421	1.28 504	1.10 382	1.52 580	1.10 568	1.69 482	1.14 556	0.24 445	0.18 430	0.25 480	0.21 424	0.25 456	0.25 417

CFNet	0.99 540	0.40 512	1.23 514	0.65 508	0.43 454	1.03 515	0.49 420	2.01 561	1.35 557	1.02 373	1.39 517	1.10 480	0.86 464	5.47 659	0.89 503	0.24 445	0.18 430	0.28 532	0.27 546	0.27 478	0.22 341

Weightmod_eth	0.57 296	0.27 220	0.66 223	0.48 216	0.53 526	0.62 312	0.43 337	1.05 253	0.60 192	0.66 271	1.59 584	0.66 304	0.75 408	1.30 381	0.34 168	0.53 663	0.19 452	0.18 205	0.17 280	0.19 249	0.16 128

DStereoRT	1.52 624	0.36 458	3.37 659	0.69 560	0.54 534	2.05 659	0.59 501	1.85 515	1.21 477	1.38 552	1.46 540	0.84 377	1.27 602	6.33 682	1.07 549	0.24 445	0.19 452	4.29 736	2.08 728	0.25 456	0.39 579

WQFJX	0.58 309	0.29 278	0.57 150	0.46 174	0.87 655	0.75 396	0.39 278	2.67 680	0.80 269	0.55 232	0.53 169	0.54 234	0.55 300	0.97 284	0.61 412	0.17 157	0.19 452	0.19 237	0.16 244	0.19 249	0.20 271

NLSM1	0.54 257	0.26 188	0.61 180	0.49 238	1.04 674	0.83 445	0.31 152	1.55 424	0.68 223	0.52 217	0.77 264	0.46 179	0.48 228	1.02 301	0.56 385	0.19 261	0.19 452	0.21 333	0.18 311	0.20 307	0.18 189

FlowAnything_test	0.41 160	0.27 220	0.67 229	0.60 448	0.33 301	0.62 312	0.35 216	0.64 57	0.48 130	0.46 169	0.36 66	0.45 174	0.37 139	0.54 96	0.52 353	0.25 468	0.19 452	0.28 532	0.33 616	0.22 383	0.22 341

FACV-RUCA	0.66 362	0.36 458	0.89 372	0.63 486	0.65 584	0.84 454	0.41 305	1.67 452	1.11 413	0.91 338	1.14 412	0.63 290	0.77 414	0.84 233	0.54 374	0.28 536	0.19 452	0.47 652	0.22 452	0.36 568	0.29 494

UGAM	1.17 582	0.29 278	1.08 460	0.55 362	0.43 454	0.69 369	0.71 553	1.14 298	1.35 557	1.00 364	1.49 547	1.90 630	0.86 464	9.61 728	0.89 503	0.21 355	0.19 452	0.30 557	0.25 509	0.20 307	0.18 189

test_sample1	0.67 373	0.32 364	0.90 382	0.54 345	0.33 301	0.76 402	0.48 407	1.75 484	1.06 386	0.95 350	0.99 334	0.91 403	1.10 568	1.25 367	0.79 477	0.22 392	0.19 452	0.21 333	0.20 379	0.21 359	0.25 417

CASS	0.67 373	0.36 458	0.84 345	0.57 406	0.28 177	0.82 437	0.43 337	1.62 447	0.92 310	1.39 556	1.28 475	0.87 382	0.84 451	0.88 250	0.59 405	0.36 607	0.19 452	0.26 502	0.22 452	0.29 512	0.43 601
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
UDGNet	0.75 424	1.23 675	0.99 427	0.82 629	0.42 449	0.76 402	0.38 260	0.98 220	1.37 571	0.83 313	0.88 300	0.70 318	0.60 347	1.25 367	0.57 390	0.57 670	0.19 452	1.03 698	0.26 526	0.79 674	0.35 558

RAFT	0.67 373	0.32 364	0.83 332	0.63 486	0.34 326	0.69 369	0.57 487	1.14 298	0.84 282	1.12 405	1.20 433	1.75 619	0.92 496	1.09 327	0.60 409	0.22 392	0.19 452	0.27 516	0.24 499	0.22 383	0.23 367

HCRNet	0.72 412	0.40 512	0.86 360	0.61 465	0.57 552	0.75 396	0.35 216	1.39 388	1.21 477	1.11 397	0.99 334	1.01 447	0.76 410	2.18 549	0.73 453	0.28 536	0.19 452	0.28 532	0.23 484	0.25 456	0.26 442

MMNet	0.89 507	0.35 445	1.44 551	0.64 501	0.59 561	1.83 640	0.48 407	1.70 469	1.38 573	1.45 581	1.19 431	1.25 517	1.16 580	1.77 492	1.27 578	0.20 315	0.19 452	0.23 413	0.22 452	0.25 456	0.24 393

ACVNet	0.66 362	0.33 387	0.74 275	0.55 362	0.37 374	0.80 427	0.47 396	1.46 401	1.11 413	1.01 369	1.31 483	1.07 463	0.91 488	0.82 220	1.09 551	0.22 392	0.19 452	0.21 333	0.18 311	0.23 409	0.19 235

acv_ft	0.78 443	0.33 387	1.10 468	0.73 590	0.86 649	1.23 567	0.57 487	1.65 451	1.11 413	1.31 516	1.31 483	1.07 463	0.91 488	0.82 220	1.35 590	0.22 392	0.19 452	0.21 333	0.18 311	0.22 383	0.19 235

cf-r	0.79 452	0.32 364	1.06 451	0.57 406	0.64 579	0.78 412	0.51 432	2.04 569	1.22 486	1.20 456	1.27 469	1.53 581	0.91 488	1.47 436	0.94 524	0.25 468	0.19 452	0.22 375	0.23 484	0.19 249	0.21 305

AANet_RVC	1.22 593	0.60 592	1.94 599	0.69 560	0.46 478	0.75 396	0.69 543	1.51 411	1.57 630	1.36 544	1.90 635	1.51 578	0.87 473	7.23 698	1.89 641	0.26 495	0.19 452	0.19 237	0.16 244	0.23 409	0.37 566

DISCO	1.06 558	0.37 479	1.19 503	0.73 590	0.46 478	2.04 656	0.84 590	2.26 622	1.54 623	1.25 481	1.36 508	2.38 670	1.08 562	2.60 584	1.62 620	0.24 445	0.19 452	0.22 375	0.20 379	0.32 545	0.29 494

WAFT-Stereo (ZS)	0.28 23	0.25 157	0.34 2	0.30 1	0.25 93	0.29 31	0.26 92	0.35 4	0.29 19	0.27 12	0.33 52	0.16 1	0.28 59	0.38 12	0.32 140	0.16 106	0.20 470	0.25 480	0.34 622	0.24 442	0.25 417

WQFJX1	0.59 323	0.27 220	0.59 159	0.49 238	0.73 610	0.68 359	0.46 383	2.65 675	0.77 249	0.55 232	0.51 156	0.52 220	0.50 259	1.38 405	0.61 412	0.18 209	0.20 470	0.20 288	0.17 280	0.20 307	0.21 305

NLCSM	0.54 257	0.30 310	0.60 171	0.53 329	0.74 618	0.71 377	0.47 396	1.25 350	0.71 233	0.64 265	0.51 156	0.48 195	0.60 347	1.34 392	0.71 451	0.19 261	0.20 470	0.21 333	0.19 339	0.22 383	0.21 305

G2L-Stereo	0.84 485	0.35 445	1.15 482	0.63 486	0.43 454	0.78 412	0.69 543	1.69 465	1.20 470	1.36 544	1.18 427	1.43 561	0.78 421	2.47 576	1.26 575	0.25 468	0.20 470	0.26 502	0.21 424	0.20 307	0.27 463

rvit_stereo_0081	0.46 206	0.34 416	0.72 252	0.56 384	0.35 344	0.41 91	0.44 358	0.74 115	1.04 378	0.49 191	0.52 165	0.51 212	0.49 247	0.86 241	0.47 313	0.25 468	0.20 470	0.22 375	0.19 339	0.26 471	0.19 235

rvit_stereo_0082	0.46 206	0.34 416	0.72 252	0.56 384	0.35 344	0.41 91	0.44 358	0.74 115	1.04 378	0.49 191	0.52 165	0.51 212	0.49 247	0.86 241	0.47 313	0.25 468	0.20 470	0.22 375	0.19 339	0.26 471	0.19 235

test_sample2	0.67 373	0.31 343	0.89 372	0.54 345	0.29 198	0.80 427	0.63 525	1.83 506	1.10 406	0.93 344	1.06 365	0.94 418	0.92 496	1.24 366	0.59 405	0.23 421	0.20 470	0.22 375	0.21 424	0.24 442	0.25 417

mmm	0.68 387	0.37 479	0.91 387	0.54 345	0.34 326	0.86 462	0.58 494	1.72 477	1.02 364	1.13 408	1.41 527	0.83 370	0.78 421	0.95 279	0.67 440	0.22 392	0.20 470	0.29 544	0.26 526	0.27 478	0.27 463

CFNet_ucs	0.73 416	0.34 416	0.94 402	0.53 329	0.44 464	0.76 402	0.46 383	1.73 479	1.34 554	1.24 478	1.54 565	1.08 473	0.64 366	1.05 311	0.64 426	0.26 495	0.20 470	0.37 617	0.22 452	0.42 597	0.30 512

LL-Strereo	1.42 614	0.44 536	2.02 606	0.62 474	1.07 676	0.73 386	0.65 530	2.02 562	1.21 477	1.60 615	1.62 588	2.02 650	2.10 676	9.67 729	1.07 549	0.22 392	0.20 470	0.27 516	0.24 499	0.23 409	0.33 539

ToySt	0.73 416	0.35 445	1.64 576	0.54 345	0.37 374	0.92 483	0.81 583	1.21 335	1.03 371	0.86 328	1.12 395	1.31 535	1.01 536	1.04 306	0.88 500	0.19 261	0.20 470	0.24 439	0.24 499	0.27 478	0.28 479

psmg	0.75 424	0.34 416	0.77 291	0.52 305	0.45 469	1.46 601	0.73 557	2.15 600	1.04 378	1.25 481	1.33 494	1.11 485	0.77 414	0.94 270	0.76 465	0.25 468	0.20 470	0.25 480	0.26 526	0.23 409	0.24 393

GLC_STEREO	0.41 160	0.27 220	0.43 43	0.55 362	0.24 64	0.47 151	0.30 141	0.81 146	0.64 212	0.53 222	0.74 258	0.50 207	0.31 85	0.65 153	0.45 296	0.18 209	0.20 470	0.23 413	0.19 339	0.21 359	0.21 305

GEStereo_RVC	0.93 528	0.40 512	1.15 482	0.67 536	0.50 503	0.95 498	0.78 566	2.73 682	1.21 477	1.20 456	1.12 395	1.25 517	0.91 488	3.21 607	0.95 527	0.31 565	0.20 470	0.23 413	0.20 379	0.28 494	0.31 522

GES	0.70 399	0.37 479	1.05 449	0.62 474	0.38 390	0.94 492	0.57 487	2.37 643	0.92 310	1.05 382	1.12 395	0.67 305	0.77 414	1.02 301	0.65 431	0.28 536	0.20 470	0.20 288	0.20 379	0.22 383	0.31 522

GwcNet-RSSM	0.83 479	0.34 416	1.29 532	0.65 508	0.55 541	0.78 412	0.62 519	1.89 527	1.27 516	1.18 443	1.39 517	1.56 586	0.91 488	1.60 465	1.22 568	0.26 495	0.20 470	0.23 413	0.24 499	0.21 359	0.21 305

DMCA	0.71 405	0.36 458	1.17 497	0.53 329	0.45 469	0.84 454	0.46 383	1.52 415	1.09 402	1.20 456	1.12 395	1.21 503	0.74 402	0.87 246	1.09 551	0.25 468	0.20 470	0.27 516	0.19 339	0.24 442	0.29 494

SuperB	2.50 686	0.72 630	18.07 732	0.72 582	0.53 526	1.85 643	0.86 599	1.80 498	2.40 682	1.54 601	1.42 528	1.13 491	1.17 584	4.18 627	4.80 695	0.25 468	0.20 470	0.23 413	0.19 339	7.64 739	0.38 574

LE_ROB	8.35 726	0.47 545	27.42 751	0.83 633	0.34 326	2.84 689	3.36 723	4.03 710	27.04 755	25.20 755	8.72 731	8.55 726	27.35 755	7.37 700	22.13 744	0.22 392	0.20 470	0.20 288	0.21 424	0.25 456	0.25 417

S	0.62 342	0.29 278	0.77 291	0.48 216	0.65 584	1.02 513	0.59 501	1.12 287	0.85 286	0.98 357	1.44 535	0.56 252	0.70 393	0.63 144	0.45 296	0.39 619	0.21 489	0.37 617	0.36 631	0.23 409	0.21 305

SME	0.68 387	0.35 445	0.77 291	0.70 570	0.25 93	1.22 564	0.44 358	1.35 378	1.16 448	0.94 347	1.13 406	0.69 313	0.74 402	1.88 513	0.59 405	0.20 315	0.21 489	0.23 413	0.24 499	0.25 456	0.22 341

Selective-IGEV-i16pb	2.30 678	0.35 445	19.92 735	0.60 448	0.40 417	2.59 678	1.50 672	3.09 696	1.91 661	0.98 357	1.68 601	1.37 550	0.99 526	8.11 715	0.96 531	0.38 612	0.21 489	0.22 375	0.26 526	0.25 456	0.29 494

WQFJA1	0.55 263	0.29 278	0.56 145	0.47 195	0.85 647	0.78 412	0.38 260	2.26 622	0.79 263	0.51 212	0.53 169	0.53 227	0.50 259	0.73 182	0.66 436	0.17 157	0.21 489	0.19 237	0.17 280	0.19 249	0.18 189

NLMM1	0.60 333	0.28 245	0.63 194	0.48 216	0.73 610	0.68 359	0.43 337	2.47 657	1.11 413	0.60 254	0.63 210	0.51 212	0.47 222	1.34 392	0.58 395	0.19 261	0.21 489	0.20 288	0.17 280	0.20 307	0.19 235

NLMM	0.55 263	0.29 278	0.56 145	0.47 195	0.86 649	0.78 412	0.38 260	2.26 622	0.79 263	0.51 212	0.53 169	0.53 227	0.50 259	0.73 182	0.66 436	0.17 157	0.21 489	0.19 237	0.17 280	0.19 249	0.18 189

rvit_stereo_0081_aga	0.46 206	0.37 479	0.91 387	0.52 305	0.41 438	0.49 176	0.40 291	0.88 188	0.66 218	0.59 247	0.56 192	0.53 227	0.43 181	0.67 160	0.44 282	0.27 517	0.21 489	0.22 375	0.20 379	0.26 471	0.19 235

rvit_stereo_0080	0.47 218	0.35 445	0.87 363	0.48 216	0.36 359	0.42 103	0.54 464	0.93 198	0.78 254	0.52 217	0.60 203	0.55 240	0.47 222	0.62 134	0.48 324	0.27 517	0.21 489	0.20 288	0.20 379	0.31 534	0.20 271

test_sample4	0.74 420	0.36 458	1.09 463	0.55 362	0.32 281	0.92 483	0.51 432	2.14 594	1.25 503	1.22 471	1.22 442	0.86 380	0.82 443	1.29 378	0.76 465	0.26 495	0.21 489	0.26 502	0.26 526	0.27 478	0.28 479

test_sample3	0.73 416	0.35 445	1.06 451	0.55 362	0.32 281	0.97 507	0.51 432	2.12 584	1.25 503	1.16 428	1.17 424	0.88 388	0.78 421	1.27 374	0.79 477	0.26 495	0.21 489	0.25 480	0.25 509	0.26 471	0.27 463

11t1	0.57 296	0.30 310	0.84 345	0.54 345	0.30 222	0.83 445	0.41 305	1.34 376	0.79 263	0.88 331	0.82 281	0.70 318	0.70 393	0.96 280	0.67 440	0.21 355	0.21 489	0.20 288	0.16 244	0.21 359	0.26 442

mmx	1.89 658	0.36 458	1.51 559	0.56 384	0.40 417	0.76 402	0.59 501	2.32 634	1.41 587	1.19 451	1.49 547	1.07 463	0.85 456	9.88 733	13.82 732	0.25 468	0.21 489	0.31 564	0.28 557	0.32 545	0.29 494

whm_eth	0.47 218	0.35 445	0.87 363	0.48 216	0.36 359	0.42 103	0.54 464	0.93 198	0.78 254	0.52 217	0.60 203	0.55 240	0.47 222	0.62 134	0.48 324	0.27 517	0.21 489	0.20 288	0.20 379	0.31 534	0.20 271

xxx	1.89 658	0.36 458	1.51 559	0.56 384	0.40 417	0.76 402	0.59 501	2.32 634	1.41 587	1.19 451	1.49 547	1.07 463	0.85 456	9.88 733	13.82 732	0.25 468	0.21 489	0.31 564	0.28 557	0.32 545	0.29 494

ADLNet	0.89 507	0.39 506	1.09 463	0.88 648	0.73 610	1.24 569	0.75 559	2.02 562	1.41 587	1.58 611	1.37 510	1.26 523	1.00 533	1.31 382	1.18 560	0.28 536	0.21 489	0.26 502	0.26 526	0.29 512	0.36 562

GANet-RSSM	0.78 443	0.31 343	0.90 382	0.67 536	0.58 555	0.80 427	0.62 519	2.04 569	1.15 441	1.11 397	1.27 469	1.26 523	1.18 591	1.68 478	0.74 457	0.26 495	0.21 489	0.22 375	0.22 452	0.23 409	0.23 367

PSMNet-RSSM	0.78 443	0.32 364	0.89 372	0.65 508	0.43 454	0.73 386	0.58 494	2.14 594	1.19 466	1.18 443	1.38 515	1.31 535	1.07 561	1.43 423	0.82 487	0.28 536	0.21 489	0.27 516	0.29 576	0.25 456	0.26 442

CFNet-ft	0.78 443	0.36 458	0.74 275	0.67 536	0.56 547	0.86 462	0.54 464	1.46 401	1.17 456	1.01 369	1.28 475	1.68 608	1.03 547	1.57 452	0.95 527	0.27 517	0.21 489	0.33 588	0.26 526	0.31 534	0.26 442

ADCRef	1.50 622	0.61 597	3.83 667	0.76 613	0.77 629	1.91 647	0.77 563	2.16 602	1.34 554	1.63 622	1.59 584	1.35 545	1.40 622	1.79 499	8.32 710	0.25 468	0.21 489	0.32 576	0.31 594	0.31 534	0.32 531

CFNet_RVC	0.78 443	0.36 458	0.74 275	0.67 536	0.56 547	0.86 462	0.54 464	1.46 401	1.17 456	1.01 369	1.28 475	1.68 608	1.03 547	1.57 452	0.95 527	0.27 517	0.21 489	0.33 588	0.26 526	0.31 534	0.26 442

UCFNet_RVC	0.72 412	0.37 479	0.59 159	0.66 521	0.41 438	0.89 469	0.68 539	1.78 491	1.15 441	1.01 369	1.20 433	1.22 508	0.95 507	1.07 319	0.66 436	0.28 536	0.21 489	0.34 596	0.31 594	0.33 552	0.29 494

VeloStereo	0.28 23	0.20 27	0.43 43	0.39 45	0.27 136	0.17 4	0.15 1	0.34 1	0.33 35	0.33 60	0.27 21	0.39 133	0.28 59	0.47 53	0.28 70	0.23 421	0.22 510	0.21 333	0.19 339	0.23 409	0.25 417

flow	0.29 33	0.20 27	0.43 43	0.39 45	0.27 136	0.17 4	0.15 1	0.34 1	0.33 35	0.33 60	0.27 21	0.39 133	0.28 59	0.57 107	0.28 70	0.23 421	0.22 510	0.21 333	0.19 339	0.23 409	0.25 417

Selective-IGEV-i16pc	2.09 668	0.31 343	19.73 734	0.57 406	0.39 402	2.72 683	1.47 671	1.46 401	1.31 547	0.83 313	1.23 451	1.05 458	0.63 359	7.69 710	0.83 488	0.41 626	0.22 510	0.22 375	0.23 484	0.22 383	0.24 393

S2M2_L	0.35 94	0.28 245	0.47 78	0.43 112	0.30 222	0.31 39	0.16 3	0.61 52	0.68 223	0.32 52	0.49 144	0.47 189	0.34 112	0.40 22	0.33 157	0.25 468	0.22 510	0.20 288	0.22 452	0.25 456	0.23 367
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DDVS	0.80 458	0.43 529	1.09 463	0.64 501	0.44 464	1.27 573	0.43 337	1.49 410	0.94 324	1.21 463	1.16 421	1.42 556	0.63 359	2.14 545	1.02 542	0.29 553	0.22 510	0.26 502	0.23 484	0.31 534	0.37 566

ACV-stereo	1.00 543	0.55 579	1.47 554	0.59 440	0.42 449	2.38 672	0.58 494	1.20 330	1.21 477	0.83 313	1.01 341	3.36 695	2.10 676	1.64 471	1.17 559	0.28 536	0.22 510	0.23 413	0.22 452	0.29 512	0.35 558

test_sample5	0.75 424	0.36 458	1.04 444	0.55 362	0.31 246	0.84 454	0.53 449	2.12 584	1.23 491	1.18 443	1.30 481	0.88 388	0.86 464	1.37 400	0.76 465	0.26 495	0.22 510	0.27 516	0.28 557	0.28 494	0.29 494

CAS++	0.48 227	0.34 416	0.59 159	0.48 216	0.32 281	0.45 127	0.29 128	1.73 479	0.78 254	0.71 281	0.73 255	0.36 108	0.28 59	0.70 167	0.35 180	0.27 517	0.22 510	0.26 502	0.21 424	0.29 512	0.22 341
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
SMFormer	0.79 452	0.32 364	0.95 408	0.49 238	0.27 136	0.83 445	0.43 337	2.16 602	1.45 606	1.27 498	1.50 554	0.98 431	0.96 509	1.87 507	0.99 534	0.24 445	0.22 510	0.22 375	0.21 424	0.23 409	0.27 463

tta	0.79 452	0.32 364	0.95 408	0.49 238	0.27 136	0.83 445	0.43 337	2.16 602	1.45 606	1.27 498	1.50 554	0.98 431	0.96 509	1.87 507	0.99 534	0.24 445	0.22 510	0.22 375	0.21 424	0.19 249	0.22 341

qqq1	0.76 432	0.32 364	0.95 408	0.49 238	0.27 136	0.83 445	0.43 337	2.16 602	1.45 606	1.27 498	1.50 554	0.98 431	0.96 509	1.87 507	0.48 324	0.24 445	0.22 510	0.18 205	0.15 199	0.19 249	0.22 341

fff1	0.76 432	0.32 364	0.95 408	0.49 238	0.27 136	0.83 445	0.43 337	2.16 602	1.45 606	1.27 498	1.50 554	0.98 431	0.96 509	1.87 507	0.48 324	0.24 445	0.22 510	0.18 205	0.15 199	0.19 249	0.22 341

DualNet	0.75 424	0.36 458	1.04 444	0.55 362	0.31 246	0.84 454	0.53 449	2.12 584	1.23 491	1.21 463	1.40 522	0.88 388	0.86 464	1.37 400	0.76 465	0.26 495	0.22 510	0.27 516	0.28 557	0.28 494	0.29 494

gwcnet-sp	0.80 458	0.37 479	1.94 599	0.62 474	0.45 469	1.38 587	0.53 449	1.68 456	1.20 470	1.37 546	1.08 376	0.93 412	0.82 443	1.45 431	0.79 477	0.22 392	0.22 510	0.22 375	0.21 424	0.23 409	0.25 417

scenet	0.80 458	0.37 479	1.94 599	0.62 474	0.45 469	1.38 587	0.53 449	1.68 456	1.20 470	1.37 546	1.08 376	0.93 412	0.82 443	1.45 431	0.79 477	0.22 392	0.22 510	0.22 375	0.21 424	0.23 409	0.25 417

ssnet	0.80 458	0.37 479	1.94 599	0.62 474	0.45 469	1.38 587	0.53 449	1.68 456	1.20 470	1.37 546	1.08 376	0.93 412	0.82 443	1.45 431	0.79 477	0.22 392	0.22 510	0.22 375	0.21 424	0.23 409	0.25 417

x	0.59 323	0.34 416	0.79 303	0.51 278	0.32 281	0.69 369	0.46 383	1.64 448	0.97 340	0.86 328	0.86 291	0.83 370	0.74 402	0.75 196	0.70 448	0.21 355	0.22 510	0.22 375	0.20 379	0.21 359	0.24 393

AACVNet	0.90 515	0.40 512	0.98 422	0.86 643	0.40 417	0.80 427	0.49 420	1.81 502	0.86 290	1.11 397	1.34 498	1.32 539	0.99 526	4.23 628	0.86 494	0.26 495	0.22 510	0.28 532	0.22 452	0.30 527	0.28 479

PSMNet-ADL	0.75 424	0.36 458	0.69 241	0.71 576	0.47 489	1.13 540	0.46 383	1.47 406	1.07 389	0.85 323	1.18 427	1.31 535	0.94 502	1.56 450	1.06 548	0.34 590	0.22 510	0.22 375	0.23 484	0.27 478	0.36 562

ADLNet2	0.92 523	0.37 479	1.25 522	0.80 622	0.65 584	1.12 539	0.75 559	1.95 546	1.42 596	1.26 493	1.67 599	1.68 608	1.04 553	1.80 501	1.23 571	0.25 468	0.22 510	0.21 333	0.22 452	0.27 478	0.31 522

ICVP	0.66 362	0.35 445	0.71 250	0.63 486	0.41 438	0.85 460	0.56 481	1.78 491	0.96 334	0.92 341	1.24 456	0.88 388	0.75 408	0.76 199	0.93 519	0.31 565	0.22 510	0.22 375	0.21 424	0.24 442	0.28 479
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
222	1.67 637	0.31 343	0.93 394	0.59 440	0.31 246	1.05 520	0.43 337	2.39 645	1.47 612	1.37 546	1.55 568	0.94 418	0.94 502	1.98 525	17.76 741	0.24 445	0.22 510	0.21 333	0.20 379	0.22 383	0.26 442

test_xeample	1.55 628	0.31 343	0.94 402	0.54 345	0.31 246	0.94 492	0.58 494	2.40 647	1.40 583	1.29 508	1.55 568	0.89 397	0.88 479	1.72 485	15.94 738	0.22 392	0.22 510	0.22 375	0.21 424	0.23 409	0.25 417

delet	0.90 515	0.34 416	1.15 482	0.69 560	0.66 591	1.63 620	0.81 583	1.95 546	1.49 617	1.42 568	1.38 515	1.29 530	0.91 488	1.78 494	1.18 560	0.22 392	0.22 510	0.24 439	0.25 509	0.22 383	0.24 393

ac_64	0.86 496	0.32 364	1.02 438	0.74 596	0.60 565	1.04 517	0.53 449	2.20 616	0.99 352	1.23 474	1.11 391	1.96 642	1.06 559	2.01 530	1.01 539	0.30 562	0.22 510	0.24 439	0.23 484	0.22 383	0.22 341

DMCA-RVC	0.83 479	0.46 540	2.19 620	0.68 547	0.49 498	0.84 454	0.48 407	1.44 397	1.07 389	1.56 606	1.04 358	1.29 530	0.86 464	1.49 445	0.92 516	0.27 517	0.22 510	0.35 604	0.28 557	0.32 545	0.28 479

FADNet-RVC-Resample	0.91 520	0.51 563	2.92 647	0.64 501	0.46 478	1.07 526	0.60 510	1.76 486	1.24 495	1.10 396	0.98 333	1.06 460	0.98 523	2.17 548	0.95 527	0.24 445	0.22 510	0.30 557	0.32 602	0.36 568	0.40 585

FADNet_RVC	0.88 504	0.56 583	2.15 617	0.57 406	0.43 454	1.17 558	0.46 383	1.68 456	1.12 421	0.91 338	1.24 456	0.91 403	0.94 502	2.22 551	1.20 563	0.28 536	0.22 510	0.32 576	0.28 557	0.46 620	0.42 597

ADCP+	2.12 671	0.56 583	10.01 705	0.68 547	0.91 657	2.25 666	1.04 633	1.92 539	1.50 619	1.58 611	1.34 498	1.73 614	1.62 642	2.27 557	13.20 729	0.25 468	0.22 510	0.32 576	0.29 576	0.38 580	0.34 549

TDLM	1.08 568	0.50 559	1.01 435	0.69 560	0.54 534	0.91 476	1.40 668	1.60 442	1.36 566	1.17 432	1.40 522	1.07 463	1.00 533	6.19 672	0.85 493	0.34 590	0.22 510	0.35 604	0.26 526	0.38 580	0.29 494

NVstereo2D	0.99 540	0.45 537	2.21 621	0.79 621	0.75 623	1.20 562	0.86 599	1.98 552	1.41 587	1.02 373	1.18 427	1.31 535	0.97 519	2.25 555	0.93 519	0.45 645	0.22 510	0.39 628	0.25 509	0.59 652	0.68 663

FAST (zero-shot)	0.44 191	0.28 245	0.73 268	0.66 521	1.25 693	0.48 166	0.30 141	0.89 193	0.50 140	0.33 60	0.41 87	0.31 61	0.34 112	0.73 182	0.30 106	0.26 495	0.23 541	0.18 205	0.20 379	0.18 208	0.19 235

LGCAT	0.28 23	0.20 27	0.38 8	0.40 64	0.24 64	0.17 4	0.21 31	0.35 4	0.29 19	0.36 90	0.27 21	0.30 54	0.26 37	0.71 174	0.28 70	0.29 553	0.23 541	0.14 17	0.17 280	0.13 7	0.23 367

ITSA-stereo	0.85 492	0.38 497	0.92 390	0.58 421	0.32 281	0.86 462	0.49 420	2.33 640	1.69 642	1.16 428	1.12 395	0.95 422	0.85 456	2.46 571	1.18 560	0.27 517	0.23 541	0.28 532	0.28 557	0.28 494	0.41 589

test_sample6	0.77 438	0.36 458	1.07 456	0.56 384	0.31 246	0.82 437	0.56 481	2.12 584	1.24 495	1.21 463	1.40 522	0.90 399	0.90 485	1.45 431	0.87 499	0.28 536	0.23 541	0.28 532	0.29 576	0.28 494	0.30 512

1111x	1.96 661	0.32 364	1.54 567	0.54 345	0.30 222	1.00 510	0.69 543	2.47 657	1.33 552	1.21 463	1.44 535	1.21 503	1.11 571	8.49 719	16.14 739	0.22 392	0.23 541	0.22 375	0.23 484	0.25 456	0.26 442

iinet-f	1.04 551	0.50 559	4.24 671	0.58 421	0.43 454	1.78 637	0.70 550	1.29 362	1.16 448	1.25 481	1.42 528	1.57 588	1.42 627	1.47 436	1.70 631	0.26 495	0.23 541	0.20 288	0.20 379	0.26 471	0.26 442

qqq	0.62 342	0.36 458	0.88 368	0.50 261	0.28 177	0.64 337	0.62 519	1.58 434	0.91 305	0.83 313	0.96 319	0.95 422	0.79 429	0.99 288	0.67 440	0.21 355	0.23 541	0.24 439	0.23 484	0.23 409	0.25 417

CRFU-Net	0.90 515	0.42 524	1.10 468	0.69 560	0.59 561	1.76 631	0.84 590	2.33 640	0.92 310	1.45 581	1.20 433	1.62 596	1.25 599	1.38 405	0.94 524	0.28 536	0.23 541	0.22 375	0.19 339	0.24 442	0.27 463

RYNet	1.24 600	0.52 569	1.57 570	0.73 590	0.97 668	1.74 629	0.95 620	2.09 580	1.54 623	1.44 575	1.18 427	1.94 640	1.29 606	4.57 636	1.93 642	0.27 517	0.23 541	0.35 604	0.27 546	0.57 649	0.59 649

NLCA_NET_v2_RVC	0.84 485	0.46 540	1.40 550	0.69 560	0.61 571	0.95 498	0.52 443	1.68 456	1.21 477	1.39 556	1.15 418	1.42 556	0.88 479	1.78 494	0.93 519	0.26 495	0.23 541	0.27 516	0.27 546	0.30 527	0.39 579
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DRN-Test	1.07 563	0.49 556	1.95 603	0.75 605	0.81 641	1.61 617	0.78 566	2.26 622	1.53 621	1.84 646	1.35 503	1.42 556	1.04 553	2.26 556	1.61 618	0.28 536	0.23 541	0.31 564	0.30 588	0.33 552	0.33 539

PWC_ROB	1.39 610	0.93 652	4.07 669	0.77 615	0.83 644	1.16 551	0.53 449	1.87 519	2.01 668	2.36 676	3.06 684	1.65 602	1.60 641	2.65 586	2.29 657	0.34 590	0.23 541	0.36 614	0.25 509	0.39 585	0.49 618

Wz-Net-MNSev	1.21 592	0.66 615	3.44 661	0.69 560	0.73 610	1.93 649	1.44 670	2.16 602	1.59 632	1.85 648	1.49 547	1.50 575	1.34 614	2.05 537	1.54 610	0.27 517	0.24 553	0.28 532	0.28 557	0.35 564	0.32 531

NINENet	0.81 467	0.40 512	0.89 372	0.65 508	0.53 526	2.30 668	0.42 318	2.12 584	1.13 427	1.20 456	1.27 469	1.02 449	0.70 393	1.26 370	0.75 460	0.29 553	0.24 553	0.31 564	0.21 424	0.27 478	0.26 442

CSP-Net	1.00 543	0.41 522	0.99 427	0.56 384	0.43 454	1.62 619	0.76 562	2.16 602	1.16 448	1.33 525	1.22 442	1.32 539	0.89 482	4.67 639	0.93 519	0.35 600	0.24 553	0.20 288	0.20 379	0.23 409	0.30 512

AASNet	0.80 458	0.39 506	1.16 496	0.84 637	0.80 637	1.14 544	0.59 501	2.12 584	1.21 477	1.26 493	1.26 460	0.93 412	0.77 414	0.84 233	1.23 571	0.28 536	0.24 553	0.24 439	0.20 379	0.28 494	0.27 463

TANstereo	0.45 195	0.23 83	0.50 103	0.43 112	0.21 27	0.65 343	0.26 92	0.83 154	0.88 296	0.95 350	0.99 334	0.51 212	0.45 202	0.56 102	0.36 198	0.19 261	0.24 553	0.16 101	0.13 123	0.17 156	0.27 463

xxxx	1.61 633	0.32 364	0.98 422	0.58 421	0.31 246	1.15 548	0.43 337	2.43 650	1.41 587	1.17 432	1.40 522	1.21 503	0.86 464	1.94 519	16.68 740	0.24 445	0.24 553	0.21 333	0.20 379	0.23 409	0.27 463

aanetorigin	1.26 602	0.85 645	3.00 650	0.72 582	0.80 637	1.08 530	1.05 634	1.12 287	1.39 581	3.53 707	2.60 673	1.72 612	1.73 655	1.98 525	1.77 637	0.26 495	0.24 553	0.26 502	0.25 509	0.38 580	0.51 626

EDNetEfficientorigin	10.59 733	1.52 691	177.33 775	0.68 547	0.54 534	1.66 622	1.20 654	1.94 543	3.39 705	4.69 719	3.37 688	3.08 691	2.79 699	3.25 609	3.63 680	0.26 495	0.24 553	0.33 588	0.28 557	0.85 676	0.87 680

EDNetEfficient	2.40 683	1.14 668	8.59 699	0.77 615	0.73 610	1.06 523	1.53 676	1.54 421	4.06 716	4.87 721	2.81 677	2.23 660	3.53 708	3.04 600	9.65 717	0.27 517	0.24 553	0.27 516	0.31 594	0.70 667	0.67 659

HGLStereo	0.89 507	0.42 524	1.15 482	0.82 629	1.03 672	1.16 551	0.57 487	1.68 456	1.28 524	1.26 493	1.62 588	1.13 491	1.31 610	1.85 503	1.11 555	0.25 468	0.24 553	0.24 439	0.22 452	0.24 442	0.29 494

CVANet_RVC	1.10 570	0.49 556	1.15 482	0.65 508	0.54 534	0.93 488	1.00 628	1.69 465	1.36 566	1.42 568	1.39 517	1.24 516	1.17 584	6.22 674	0.80 484	0.35 600	0.24 553	0.35 604	0.30 588	0.44 610	0.32 531

StereoDRNet	1.05 556	0.53 571	2.21 621	0.80 622	0.93 661	1.50 604	0.90 606	2.06 574	1.44 601	1.68 630	1.20 433	1.48 570	0.99 526	1.86 506	1.60 617	0.29 553	0.24 553	0.29 544	0.28 557	0.35 564	0.33 539

S0	0.56 279	0.27 220	0.79 303	0.51 278	0.36 359	1.13 540	0.68 539	0.97 212	0.61 198	0.78 298	1.36 508	0.65 297	0.54 295	0.73 182	0.41 258	0.28 536	0.25 565	0.29 544	0.26 526	0.20 307	0.22 341

z-mn7	1.77 645	1.06 659	7.02 689	0.74 596	0.54 534	2.58 676	1.03 632	1.90 531	2.73 696	1.61 616	3.00 682	1.96 642	1.40 622	5.23 650	2.87 669	0.31 565	0.25 565	0.27 516	0.25 509	0.34 560	0.35 558

rvit_stereo_0083	0.49 232	0.34 416	0.85 351	0.57 406	0.36 359	0.49 176	0.43 337	0.73 106	1.05 384	0.50 200	0.57 197	0.55 240	0.50 259	0.92 265	0.50 341	0.25 468	0.25 565	0.24 439	0.20 379	0.25 456	0.19 235

pcwnet_v2	0.91 520	0.39 506	2.74 642	0.64 501	0.55 541	0.81 435	0.49 420	2.19 613	1.63 637	1.44 575	1.64 595	1.09 475	0.79 429	1.31 382	0.70 448	0.32 573	0.25 565	0.29 544	0.27 546	0.37 574	0.37 566

RTSC	1.43 617	0.89 646	3.62 665	0.94 668	0.64 579	1.85 643	0.69 543	2.20 616	2.04 671	2.22 671	1.70 605	1.67 605	1.27 602	2.53 580	4.48 690	0.33 580	0.25 565	0.27 516	0.29 576	0.38 580	0.40 585

ADCL	1.82 650	0.70 625	4.57 674	0.70 570	0.63 578	2.56 675	1.77 690	2.08 577	1.77 649	1.95 659	1.89 633	2.04 655	1.88 666	2.36 564	9.55 716	0.27 517	0.25 565	0.35 604	0.32 602	0.39 585	0.39 579

DLCB_ROB	0.92 523	0.43 529	0.95 408	0.71 576	0.55 541	1.11 537	0.83 588	1.61 444	1.32 550	1.67 629	1.66 597	1.70 611	0.93 499	1.96 524	1.34 588	0.26 495	0.25 565	0.27 516	0.28 557	0.28 494	0.28 479

PSMNet_ROB	0.95 529	0.57 588	1.45 552	0.75 605	0.64 579	1.28 574	1.12 641	1.84 508	1.15 441	1.16 428	1.29 480	1.44 562	0.89 482	1.74 487	1.70 631	0.33 580	0.25 565	0.37 617	0.39 640	0.36 568	0.32 531

w-ln-seven-2	1.42 614	0.69 623	6.86 687	0.71 576	0.62 575	1.23 567	0.92 611	1.84 508	1.59 632	1.74 635	1.59 584	1.49 572	1.40 622	3.69 621	2.22 651	0.27 517	0.26 573	0.29 544	0.26 526	0.34 560	0.33 539

w-ln-seven	1.56 629	0.83 643	5.96 681	0.78 619	0.74 618	2.64 681	1.01 631	2.13 592	2.03 669	2.09 667	1.76 612	1.84 628	1.27 602	2.98 598	3.23 676	0.29 553	0.26 573	0.31 564	0.30 588	0.41 593	0.38 574

GASNet	1.13 575	1.10 666	3.29 658	1.00 674	0.68 600	0.82 437	0.67 536	1.85 515	1.38 573	1.39 556	1.25 458	1.25 517	1.20 594	2.72 589	1.62 620	0.46 646	0.26 573	0.36 614	0.34 622	0.55 646	0.33 539

Wz-Net-LNSev	1.17 582	0.72 630	4.71 675	0.66 521	0.84 646	1.72 624	1.13 643	1.97 551	1.43 598	1.34 532	1.32 488	1.66 603	1.30 609	1.44 429	1.51 607	0.29 553	0.26 573	0.24 439	0.23 484	0.33 552	0.35 558

SACVNet	0.89 507	0.51 563	1.08 460	0.83 633	0.58 555	0.83 445	0.78 566	1.84 508	1.17 456	1.39 556	1.33 494	1.25 517	1.01 536	2.31 561	0.92 516	0.35 600	0.26 573	0.31 564	0.29 576	0.35 564	0.48 613

RAFT + AFF	1.07 563	0.47 545	1.36 545	0.68 547	0.50 503	1.20 562	1.22 655	2.58 670	1.26 512	1.33 525	1.56 574	1.19 500	1.49 636	3.89 626	1.01 539	0.22 392	0.26 573	0.30 557	0.27 546	0.29 512	0.32 531

UPFNet	0.84 485	0.34 416	1.09 463	0.62 474	0.74 618	1.25 570	0.78 566	1.69 465	1.20 470	1.39 556	1.13 406	1.30 533	0.87 473	1.73 486	1.22 568	0.24 445	0.26 573	0.24 439	0.23 484	0.26 471	0.20 271

MDST_ROB	1.88 655	0.40 512	1.71 583	0.93 665	0.60 565	4.27 713	1.23 657	3.99 709	1.44 601	4.61 718	2.63 674	1.44 562	1.03 547	9.78 730	1.62 620	0.33 580	0.26 573	0.37 617	0.33 616	0.31 534	0.34 549

ETE_ROB	1.01 547	0.69 623	1.49 557	0.72 582	0.50 503	1.15 548	1.12 641	1.91 533	1.24 495	1.94 657	1.50 554	1.73 614	1.06 559	1.78 494	1.33 587	0.33 580	0.26 573	0.38 623	0.34 622	0.40 589	0.44 604

PWCDC_ROB	1.39 610	0.91 650	2.10 613	1.08 678	0.92 658	1.72 624	0.58 494	2.03 566	3.30 704	1.32 519	4.87 706	1.21 503	1.71 653	1.98 525	1.75 634	0.65 680	0.26 573	0.29 544	0.25 509	0.56 647	0.41 589

zh-mn7	1.84 653	1.51 689	9.67 704	0.70 570	0.54 534	1.47 602	0.84 590	1.93 541	2.13 676	2.50 684	2.70 675	1.67 605	1.35 615	4.75 643	3.14 675	0.32 573	0.27 583	0.27 516	0.27 546	0.32 545	0.39 579

DCVSM-stereo	0.75 424	0.36 458	0.82 322	0.58 421	0.43 454	0.78 412	0.42 318	1.30 363	1.05 384	1.79 642	1.04 358	1.60 591	1.08 562	1.12 339	0.86 494	0.25 468	0.27 583	0.29 544	0.24 499	0.30 527	0.37 566

ssnet_v2	0.92 523	0.39 506	1.22 512	0.66 521	0.39 402	1.31 576	0.96 621	2.32 634	1.45 606	1.48 590	1.17 424	1.53 581	0.91 488	1.16 349	1.71 633	0.31 565	0.27 583	0.30 557	0.29 576	0.28 494	0.29 494

WZ-Net	2.14 672	1.08 662	11.68 711	0.89 655	0.78 633	1.76 631	1.59 680	2.39 645	2.03 669	2.11 668	1.95 640	2.30 666	2.28 687	5.94 670	3.86 685	0.35 600	0.27 583	0.29 544	0.32 602	0.52 636	0.50 622

dad	0.90 515	0.73 633	1.28 529	0.59 440	0.39 402	0.83 445	0.45 377	1.24 346	1.54 623	1.52 595	1.28 475	1.36 546	0.86 464	2.54 581	0.91 512	0.43 632	0.27 583	0.82 688	0.26 526	0.44 610	0.34 549

PDISCO_ROB	1.41 612	0.73 633	2.04 610	1.40 691	1.46 699	2.83 688	1.07 637	2.64 674	2.11 674	1.41 564	1.50 554	1.73 614	0.99 526	2.83 594	1.46 601	1.03 695	0.27 583	0.54 666	0.47 660	0.77 672	0.84 679

Weightmod	0.56 279	0.29 278	0.64 208	0.42 92	0.33 301	0.85 460	0.40 291	0.93 198	0.64 212	0.73 288	1.43 532	0.73 328	0.59 339	1.65 474	0.44 282	0.19 261	0.28 589	0.20 288	0.18 311	0.17 156	0.17 163

PStereo	0.65 359	1.00 657	0.53 126	0.48 216	0.35 344	1.06 523	0.62 519	0.74 115	0.96 334	0.67 274	0.41 87	0.55 240	0.65 371	1.04 306	0.78 471	0.63 678	0.28 589	0.38 623	0.34 622	0.75 671	0.73 668

rvit_stereo_0075_2	0.66 362	0.47 545	1.21 511	0.67 536	0.66 591	0.53 233	0.48 407	1.24 346	1.17 456	0.77 296	0.91 307	0.78 343	0.59 339	1.05 311	0.63 422	0.37 610	0.28 589	0.40 634	0.31 594	0.38 580	0.34 549

StereoVision	0.67 373	0.37 479	1.02 438	0.60 448	0.41 438	0.50 198	0.41 305	1.32 371	0.96 334	0.73 288	2.48 670	0.82 360	0.57 316	1.06 316	0.50 341	0.26 495	0.28 589	0.29 544	0.28 557	0.37 574	0.22 341

fast-acv-ft	1.00 543	0.48 551	1.85 595	0.61 465	0.52 518	1.77 633	0.69 543	1.52 415	1.47 612	1.34 532	1.85 629	1.73 614	1.24 598	1.62 469	1.56 611	0.27 517	0.28 589	0.28 532	0.28 557	0.28 494	0.31 522

sCroCo_RVC	0.51 244	0.43 529	1.15 482	0.66 521	0.60 565	0.52 223	0.40 291	0.93 198	0.64 212	0.45 164	0.76 260	0.49 199	0.49 247	0.65 153	0.49 337	0.27 517	0.28 589	0.23 413	0.22 452	0.29 512	0.28 479

DSFCA	0.95 529	0.38 497	1.23 514	0.55 362	0.66 591	1.50 604	0.93 615	1.58 434	1.24 495	1.59 614	1.16 421	1.48 570	0.95 507	2.96 597	1.20 563	0.31 565	0.28 589	0.25 480	0.26 526	0.29 512	0.26 442

STTStereo	0.82 470	0.53 571	1.53 566	0.68 547	0.56 547	0.88 467	0.56 481	1.57 432	1.14 433	1.39 556	1.10 382	1.26 523	0.84 451	1.49 445	0.90 508	0.29 553	0.28 589	0.33 588	0.40 642	0.33 552	0.37 566

DeepPruner_ROB	0.79 452	0.55 579	1.14 480	0.61 465	0.46 478	0.78 412	0.54 464	1.83 506	1.00 357	1.42 568	1.27 469	1.23 512	0.77 414	1.56 450	0.89 503	0.35 600	0.28 589	0.27 516	0.26 526	0.32 545	0.34 549

LALA_ROB	1.06 558	0.66 615	1.37 548	0.70 570	0.53 526	1.61 617	1.25 659	1.81 502	1.48 616	1.82 645	1.40 522	1.93 636	1.03 547	1.68 478	1.69 629	0.38 612	0.28 589	0.43 641	0.37 636	0.43 599	0.38 574

Wz-Net-SNSev	1.68 639	1.45 684	8.71 700	0.71 576	0.67 597	1.35 585	1.51 673	2.15 600	1.47 612	1.51 593	1.68 601	2.27 663	1.38 619	4.23 628	2.36 659	0.32 573	0.29 599	0.31 564	0.33 616	0.43 599	0.39 579

hitnet-ft	0.84 485	0.38 497	0.75 281	0.59 440	0.44 464	0.99 509	0.47 396	1.61 444	1.38 573	1.21 463	1.22 442	1.82 627	0.99 526	1.87 507	1.09 551	0.33 580	0.29 599	0.34 596	0.27 546	0.36 568	0.33 539

FADNet-RVC	0.96 533	0.72 630	2.96 648	0.64 501	0.49 498	0.90 473	0.59 501	1.85 515	1.27 516	0.92 341	0.97 328	1.36 546	0.90 485	2.36 564	1.31 580	0.30 562	0.29 599	0.32 576	0.32 602	0.42 597	0.37 566

AF-Net	1.23 597	0.56 583	2.31 626	0.88 648	0.93 661	1.41 596	0.73 557	2.27 630	1.71 645	1.76 640	2.42 665	2.00 646	1.70 651	1.98 525	1.62 620	0.50 658	0.29 599	0.49 656	0.33 616	0.40 589	0.34 549

psm_up	0.83 479	0.37 479	0.88 368	0.68 547	0.59 561	1.05 520	0.92 611	1.68 456	1.17 456	1.41 564	1.22 442	1.30 533	1.31 610	1.39 409	0.89 503	0.27 517	0.30 603	0.31 564	0.27 546	0.28 494	0.28 479

GwcNet	1.26 602	0.63 605	5.13 677	0.81 626	1.15 685	1.73 627	0.69 543	1.84 508	1.53 621	1.51 593	1.71 607	1.72 612	1.09 565	2.20 550	1.61 618	0.31 565	0.30 603	0.29 544	0.27 546	0.30 527	0.41 589

Nwc_Net	1.19 588	0.53 571	2.34 627	0.92 659	0.81 641	1.49 603	0.70 550	2.28 632	1.32 550	1.41 564	2.27 657	2.03 653	1.76 658	2.05 537	1.46 601	0.43 632	0.30 603	0.43 641	0.46 658	0.39 585	0.40 585

RTS	2.76 688	1.55 693	15.40 716	1.13 681	1.42 697	3.75 704	2.21 706	2.45 652	2.72 694	2.91 695	2.85 679	2.58 678	1.62 642	6.28 678	5.80 700	0.41 626	0.30 603	0.35 604	0.35 628	0.52 636	0.54 632

RTSA	2.76 688	1.55 693	15.40 716	1.13 681	1.42 697	3.75 704	2.21 706	2.45 652	2.72 694	2.91 695	2.85 679	2.58 678	1.62 642	6.28 678	5.80 700	0.41 626	0.30 603	0.35 604	0.35 628	0.52 636	0.54 632

AANet	1.72 643	1.32 682	5.46 679	0.70 570	0.73 610	1.52 606	0.85 597	1.95 546	3.12 700	3.12 702	3.30 687	2.91 686	2.23 685	2.48 577	2.27 654	0.44 641	0.31 608	0.34 596	0.31 594	0.47 624	0.58 646

TCMNet	1.07 563	0.66 615	2.49 632	0.92 659	1.32 695	1.14 544	0.67 536	1.91 533	1.29 536	1.20 456	1.57 578	1.29 530	0.96 509	2.23 552	1.59 616	0.32 573	0.31 608	0.38 623	0.35 628	0.43 599	0.40 585

rvit_0105_6	0.56 279	0.38 497	1.13 475	0.67 536	0.38 390	0.50 198	0.51 432	0.88 188	1.33 552	0.54 225	0.56 192	0.65 297	0.57 316	0.97 284	0.46 303	0.32 573	0.31 608	0.28 532	0.25 509	0.29 512	0.23 367

coex-ft	8.35 726	2.39 716	100.24 774	0.68 547	0.54 534	1.77 633	1.57 679	1.71 473	11.00 734	18.91 751	3.76 693	3.85 700	8.23 729	3.29 611	6.58 703	0.31 565	0.31 608	0.32 576	0.31 594	0.69 666	0.57 643

Anonymous3	0.64 355	0.47 545	1.31 534	0.59 440	0.50 503	0.93 488	0.69 543	1.11 284	0.83 279	0.74 291	0.89 303	0.65 297	0.68 386	1.08 322	0.54 374	0.40 622	0.31 608	0.26 502	0.26 526	0.31 534	0.30 512

XQC	1.51 623	0.98 655	3.20 654	0.92 659	0.76 628	2.01 654	1.17 650	2.53 667	1.99 667	2.01 663	1.54 565	2.00 646	1.54 638	3.16 605	3.46 679	0.49 654	0.31 608	0.45 646	0.40 642	0.71 669	0.62 654

DANet	1.16 580	0.64 608	1.52 563	0.88 648	0.74 618	1.52 606	0.52 443	1.68 456	1.21 477	1.81 643	1.55 568	2.02 650	1.11 571	3.30 612	2.28 655	0.34 590	0.31 608	0.40 634	0.30 588	0.46 620	0.54 632
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PS-NSSS	1.02 548	0.62 604	1.17 497	0.61 465	0.58 555	0.91 476	0.79 575	2.02 562	1.19 466	1.17 432	1.68 601	1.00 442	0.85 456	4.43 633	0.86 494	0.38 612	0.31 608	0.52 661	0.32 602	0.52 636	0.45 606

DPSNet	1.91 660	0.64 608	5.95 680	0.73 590	0.59 561	2.04 656	1.61 681	3.84 707	1.96 666	1.54 601	1.39 517	2.27 663	3.32 705	4.95 645	4.79 693	0.50 658	0.31 608	0.29 544	0.26 526	0.67 664	0.54 632

NCCL2	1.06 558	0.64 608	1.35 540	0.78 619	0.58 555	1.32 577	1.69 683	1.89 527	1.38 573	1.52 595	1.20 433	1.91 632	1.17 584	1.79 499	1.50 605	0.35 600	0.31 608	0.45 646	0.44 653	0.41 593	0.45 606

SANet	2.26 676	0.70 625	6.94 688	0.69 560	0.46 478	2.76 686	1.76 689	2.61 673	5.84 729	2.45 680	3.52 691	3.71 698	3.38 707	5.90 667	2.14 648	0.34 590	0.31 608	0.32 576	0.29 576	0.54 644	0.43 601

XPNet_ROB	1.02 548	0.56 583	1.33 538	0.75 605	0.58 555	1.11 537	1.13 643	1.77 488	1.29 536	1.88 649	1.43 532	1.63 600	1.13 578	2.04 533	1.69 629	0.40 622	0.31 608	0.33 588	0.29 576	0.37 574	0.37 566

SGM_RVC	1.88 655	0.40 512	0.90 382	0.63 486	0.30 222	2.81 687	1.26 660	2.73 682	1.81 656	4.09 710	2.85 679	3.88 701	3.19 702	8.42 718	2.44 660	0.33 580	0.31 608	0.30 557	0.28 557	0.31 534	0.31 522
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
rvit_0105_5	0.61 339	0.41 522	1.19 503	0.67 536	0.37 374	0.57 274	0.56 481	1.08 265	1.28 524	0.65 268	0.68 231	0.77 339	0.67 381	0.91 262	0.51 345	0.33 580	0.32 621	0.30 557	0.27 546	0.28 494	0.28 479

DualNet (step1)	0.89 507	0.51 563	1.35 540	0.58 421	0.40 417	1.07 526	0.80 578	1.99 556	1.27 516	1.25 481	1.22 442	1.09 475	1.01 536	1.31 382	0.73 453	0.59 673	0.32 621	0.62 679	0.67 687	0.45 613	0.48 613

test_sample7	0.78 443	0.39 506	0.89 372	0.55 362	0.35 344	0.93 488	0.75 559	1.99 556	1.27 516	1.25 481	1.22 442	1.09 475	1.01 536	1.31 382	0.73 453	0.32 573	0.32 621	0.32 576	0.32 602	0.33 552	0.33 539

Syn2CoEx	1.23 597	0.80 637	3.07 652	0.83 633	0.68 600	1.39 590	0.87 603	2.23 619	1.57 630	1.28 504	1.58 580	1.42 556	1.57 640	3.79 624	1.48 604	0.36 607	0.32 621	0.34 596	0.30 588	0.30 527	0.41 589

ADCMid	2.11 670	0.90 647	8.39 698	0.75 605	0.69 603	1.98 651	1.14 646	2.18 611	1.67 641	2.85 692	1.85 629	2.35 669	2.02 672	2.35 563	10.58 726	0.34 590	0.32 621	0.39 628	0.44 653	0.51 635	0.53 631

GANet	1.41 612	0.52 569	1.18 502	0.74 596	0.48 491	1.40 594	1.69 683	1.87 519	1.28 524	1.56 606	2.39 663	1.56 586	1.25 599	9.13 722	1.20 563	0.31 565	0.32 621	0.34 596	0.29 576	0.40 589	0.33 539

DNSM	1.12 574	1.93 707	0.45 64	0.42 92	0.26 118	0.43 113	0.29 128	1.09 272	0.47 127	0.44 155	0.46 126	0.40 144	0.49 247	3.04 600	2.09 645	0.22 392	0.33 627	0.15 55	0.12 54	4.71 735	4.72 736

zh-sn7	2.00 664	1.73 700	9.50 703	0.77 615	0.73 610	1.77 633	1.32 663	2.08 577	1.66 639	1.91 651	2.48 670	1.81 626	2.25 686	5.74 663	4.07 686	0.33 580	0.33 627	0.32 576	0.32 602	0.44 610	0.46 611

rvit_0105_4	0.58 309	0.40 512	1.19 503	0.68 547	0.38 390	0.53 233	0.55 474	0.93 198	1.27 516	0.56 238	0.61 206	0.72 327	0.63 359	1.01 297	0.47 313	0.33 580	0.33 627	0.29 544	0.25 509	0.29 512	0.26 442

SHD	1.42 614	0.81 640	2.79 644	0.98 672	0.92 658	1.97 650	0.68 539	2.43 650	2.55 685	2.54 685	1.72 608	2.01 649	1.62 642	2.14 545	2.70 665	0.40 622	0.33 627	0.39 628	0.40 642	0.48 626	0.54 632

DispFullNet	2.39 682	2.89 728	3.74 666	3.09 721	2.27 713	2.04 656	0.84 590	2.19 613	1.73 647	2.54 685	1.98 641	2.23 660	5.83 721	3.44 615	1.84 640	1.03 695	0.33 627	2.65 723	1.97 725	2.87 711	2.34 710

ISRNet	0.83 479	0.35 445	1.31 534	0.84 637	0.65 584	0.60 301	0.41 305	1.28 360	1.15 441	1.61 616	1.55 568	1.34 543	0.77 414	1.33 391	0.98 533	0.40 622	0.34 632	0.43 641	0.38 639	0.34 560	0.49 618

PSMNet-RUCA	1.07 563	1.06 659	1.64 576	1.23 688	1.10 678	1.39 590	0.65 530	1.91 533	1.43 598	0.95 350	1.52 562	0.99 436	0.83 448	1.28 377	1.01 539	0.71 685	0.34 632	0.99 696	0.61 683	1.01 684	0.67 659

rvit_0105_3	0.66 362	0.47 545	1.27 526	0.74 596	0.40 417	0.63 325	0.70 550	1.22 337	1.28 524	0.83 313	0.71 247	0.82 360	0.72 400	0.93 268	0.58 395	0.37 610	0.34 632	0.34 596	0.32 602	0.28 494	0.31 522

APVNet	1.11 572	0.59 589	1.95 603	0.87 646	0.77 629	1.90 646	0.82 587	2.03 566	1.15 441	1.14 422	1.43 532	1.55 584	1.12 577	3.03 599	1.62 620	0.32 573	0.34 632	0.42 640	0.36 631	0.36 568	0.41 589

FADNet	0.98 537	0.64 608	2.57 636	0.66 521	0.55 541	0.95 498	0.57 487	1.91 533	1.38 573	0.94 347	1.02 344	1.36 546	1.00 533	2.69 587	0.97 532	0.34 590	0.34 632	0.31 564	0.34 622	0.61 658	0.42 597

MaskLacGwcNet_RVC	1.17 582	1.06 659	1.28 529	0.88 648	0.69 603	1.92 648	0.92 611	1.71 473	1.14 433	1.17 432	1.26 460	1.49 572	0.80 436	2.04 533	0.86 494	2.02 707	0.34 632	0.79 686	0.36 631	1.38 696	1.33 696

NaN_ROB	1.23 597	0.63 605	1.76 586	0.67 536	0.50 503	1.59 616	2.00 697	1.87 519	1.52 620	2.14 670	1.26 460	1.40 555	1.09 565	4.60 637	1.75 634	0.28 536	0.34 632	0.28 532	0.29 576	0.30 527	0.37 566

SQANet	1.38 609	0.95 653	1.37 548	1.89 703	1.47 700	1.44 600	0.81 583	1.89 527	1.13 427	1.34 532	1.26 460	1.28 529	1.02 545	1.64 471	0.91 512	2.55 714	0.35 639	1.47 704	0.56 676	2.48 705	1.74 702

DeepPrunerF	1.68 639	0.82 641	6.82 686	0.94 668	1.20 690	0.91 476	0.97 622	2.50 663	5.19 726	1.22 471	1.30 481	1.18 498	1.29 606	4.96 646	1.75 634	0.43 632	0.35 639	0.52 661	0.48 662	0.43 599	0.42 597

AnyNet_C32	2.14 672	1.45 684	7.38 691	0.95 670	1.12 679	2.23 664	2.34 712	2.10 582	1.54 623	2.44 679	1.79 617	2.04 655	1.66 648	2.69 587	10.48 725	0.38 612	0.35 639	0.35 604	0.42 646	0.50 632	0.60 652

CBMV	1.04 551	0.48 551	0.88 368	0.56 384	0.36 359	1.52 606	1.55 677	1.87 519	1.59 632	2.11 668	1.67 599	1.46 567	1.35 615	1.92 516	1.31 580	0.35 600	0.35 639	0.39 628	0.33 616	0.34 560	0.34 549
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
rvit_105_1	0.76 432	0.54 575	1.27 526	0.80 622	0.49 498	0.74 390	0.86 599	1.39 388	1.23 491	1.00 364	0.80 275	0.93 412	0.78 421	1.29 378	0.78 471	0.43 632	0.36 643	0.36 614	0.42 646	0.30 527	0.36 562

FAT-Stereo	1.10 570	0.43 529	1.46 553	0.74 596	0.60 565	1.13 540	0.92 611	2.06 574	1.71 645	1.75 637	2.00 644	2.02 650	1.47 633	2.02 532	1.26 575	0.44 641	0.36 643	0.34 596	0.29 576	0.36 568	0.57 643

RGC	1.22 593	0.82 641	1.71 583	0.95 670	0.98 670	1.53 609	0.80 578	2.18 611	1.35 557	1.69 631	1.94 638	2.03 653	1.66 648	2.36 564	1.50 605	0.46 646	0.36 643	0.59 677	0.48 662	0.49 630	0.49 618

stereogan	1.22 593	0.45 537	2.03 609	0.87 646	0.85 647	2.52 674	0.72 554	1.98 552	1.78 653	1.92 653	1.94 638	2.31 667	1.42 627	2.10 541	1.14 556	0.38 612	0.36 643	0.39 628	0.32 602	0.52 636	0.49 618

CSAN	1.61 633	0.67 619	3.24 657	0.74 596	0.52 518	1.77 633	1.74 688	1.98 552	1.94 664	2.47 683	2.33 661	1.93 636	2.04 673	6.45 685	1.95 643	0.43 632	0.36 643	0.41 639	0.42 646	0.43 599	0.44 604

YMNet	1.04 551	0.59 589	1.67 580	0.86 643	0.86 649	1.84 641	0.61 516	1.70 469	1.28 524	1.65 625	1.98 641	1.75 619	0.96 509	1.57 452	1.58 613	0.34 590	0.37 648	0.32 576	0.32 602	0.33 552	0.32 531

YMNet_1	1.04 551	0.59 589	1.67 580	0.86 643	0.86 649	1.84 641	0.61 516	1.70 469	1.28 524	1.65 625	1.98 641	1.75 619	0.96 509	1.57 452	1.58 613	0.34 590	0.37 648	0.32 576	0.32 602	0.33 552	0.32 531

FINET	1.54 627	0.67 619	7.28 690	0.76 613	0.97 668	1.42 599	1.38 667	2.80 689	3.12 700	1.23 474	1.68 601	1.04 454	1.11 571	3.35 613	1.78 638	0.43 632	0.37 648	0.32 576	0.29 576	0.43 599	0.41 589

RP	1.17 582	0.54 575	1.48 556	0.93 665	1.05 675	1.14 544	0.85 597	1.99 556	1.70 643	1.72 633	2.07 648	1.91 632	1.93 668	2.00 529	1.37 592	0.55 668	0.37 648	0.48 654	0.37 636	0.46 620	0.46 611

SGM-Forest	1.29 605	0.40 512	0.74 275	0.54 345	0.37 374	1.55 611	1.26 660	1.82 504	1.39 581	2.22 671	1.81 623	1.64 601	1.02 545	7.65 709	1.20 563	0.39 619	0.37 648	0.39 628	0.34 622	0.37 574	0.34 549
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Wz-Net-TNSev	2.10 669	2.71 726	9.30 701	0.72 582	0.65 584	2.41 673	1.81 695	2.45 652	1.77 649	1.62 620	1.56 574	2.56 677	2.01 670	5.30 651	4.46 689	0.41 626	0.38 653	0.33 588	0.37 636	0.54 644	0.64 657

NCC-stereo	1.20 590	0.60 592	1.84 593	0.88 648	0.95 665	1.32 577	0.94 617	2.14 594	1.36 566	1.43 572	1.79 617	1.93 636	2.13 681	2.54 581	1.41 595	0.49 654	0.38 653	0.45 646	0.59 680	0.43 599	0.45 606

Abc-Net	1.20 590	0.60 592	1.84 593	0.88 648	0.95 665	1.32 577	0.94 617	2.14 594	1.36 566	1.43 572	1.79 617	1.93 636	2.13 681	2.54 581	1.41 595	0.49 654	0.38 653	0.45 646	0.59 680	0.43 599	0.45 606
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCPNet	1.97 663	0.78 636	9.38 702	0.74 596	0.61 571	2.73 685	1.36 666	2.11 583	1.66 639	1.92 653	1.70 605	2.45 674	2.07 674	2.50 578	6.84 705	0.38 612	0.38 653	0.38 623	0.43 650	0.47 624	0.50 622

FBW_ROB	1.78 646	0.66 615	1.90 598	0.72 582	0.66 591	1.79 638	1.07 637	2.79 687	1.77 649	1.84 646	1.79 617	1.98 644	1.37 618	12.42 741	2.22 651	0.36 607	0.38 653	0.57 674	0.39 640	0.46 620	0.51 626

DNS	1.07 563	1.89 706	0.44 55	0.38 31	0.26 118	0.35 53	0.30 141	1.11 284	0.45 121	0.35 77	0.51 156	0.42 156	0.38 148	2.87 595	1.64 626	0.21 355	0.39 658	0.20 288	0.11 11	4.41 731	4.70 735

SGM-ForestM	7.81 725	0.48 551	11.02 709	0.74 596	0.40 417	16.83 739	12.72 742	7.91 731	8.13 732	11.53 742	10.25 734	22.44 753	14.01 742	17.02 743	20.52 743	0.38 612	0.39 658	0.37 617	0.36 631	0.37 574	0.38 574

S-Stereo	1.17 582	0.48 551	2.25 625	0.83 633	0.81 641	1.22 564	1.17 650	2.12 584	2.08 672	1.47 585	2.13 651	1.55 584	1.16 580	2.09 540	1.46 601	0.42 631	0.40 660	0.35 604	0.32 602	0.45 613	0.73 668

psmorigin	1.69 641	0.74 635	13.13 712	0.70 570	0.60 565	1.16 551	0.79 575	1.69 465	1.25 503	2.07 666	1.77 615	2.23 660	1.51 637	2.14 545	1.45 599	0.39 619	0.41 661	0.34 596	0.33 616	0.45 613	0.63 656

edge stereo	1.15 579	0.54 575	1.50 558	0.73 590	0.66 591	1.18 560	0.84 590	2.13 592	1.41 587	1.73 634	1.84 626	2.53 676	1.46 631	2.46 571	1.35 590	0.43 632	0.41 661	0.54 666	0.36 631	0.43 599	0.50 622

ADCS	2.35 679	1.26 677	6.54 685	0.85 640	0.77 629	2.18 663	1.79 691	2.47 657	2.20 678	2.80 691	2.14 653	2.38 670	2.09 675	2.81 592	13.83 735	0.43 632	0.41 661	0.40 634	0.45 656	0.59 652	0.67 659

AnyNet_C01	2.38 681	2.21 714	10.17 706	0.99 673	0.79 635	3.12 694	2.37 713	2.69 681	1.89 660	2.58 687	2.44 667	2.70 682	1.86 665	3.65 617	7.12 706	0.41 626	0.41 661	0.40 634	0.42 646	0.68 665	0.79 675

CC-Net-ROB	1.53 625	1.31 681	1.68 582	0.92 659	0.80 637	1.75 630	0.99 626	2.04 569	1.27 516	1.12 405	1.62 588	1.20 502	0.98 523	7.82 711	0.92 516	1.15 702	0.41 661	2.20 710	0.46 658	1.37 695	0.56 640

CBMV_ROB	0.99 540	0.46 540	0.68 236	0.53 329	0.39 402	1.40 594	0.48 407	2.09 580	1.30 540	1.53 598	2.29 659	1.36 546	1.23 595	2.46 571	1.04 546	0.44 641	0.42 666	0.47 652	0.44 653	0.41 593	0.39 579

NOSS_ROB	1.29 605	0.49 556	0.68 236	0.60 448	0.40 417	1.09 535	0.77 563	1.94 543	1.44 601	1.04 379	1.46 540	1.10 480	0.81 441	10.57 738	0.78 471	0.46 646	0.43 667	0.48 654	0.45 656	0.45 613	0.43 601

HBP-ISP	1.00 543	0.60 592	0.85 351	0.64 501	0.48 491	1.63 620	0.77 563	2.24 621	1.30 540	1.33 525	1.53 564	0.87 382	0.99 526	3.26 610	0.76 465	0.46 646	0.44 668	0.54 666	0.48 662	0.48 626	0.42 597

MeshStereo	2.36 680	0.60 592	1.05 449	0.63 486	0.51 512	2.58 676	0.99 626	3.46 701	2.21 679	7.38 737	5.06 708	7.50 719	3.10 701	7.02 695	2.54 662	0.44 641	0.44 668	0.45 646	0.40 642	0.43 599	0.45 606
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
ACVNet-4b	3.05 700	1.42 683	18.09 733	2.85 715	2.33 715	2.32 671	1.22 655	2.47 657	2.21 679	1.26 493	2.36 662	2.64 680	1.46 631	6.32 681	1.23 571	3.29 721	0.45 670	2.37 714	1.02 708	3.03 716	2.61 714

G-Net	1.71 642	0.67 619	2.09 612	1.14 684	0.75 623	2.96 693	0.89 605	1.58 434	1.30 540	2.76 690	8.12 730	2.29 665	2.51 694	1.94 519	2.23 653	0.49 654	0.45 670	0.45 646	0.31 594	0.62 659	0.59 649

GANetREF_RVC	1.11 572	0.90 647	1.56 568	0.88 648	0.53 526	1.41 596	1.35 665	1.91 533	1.54 623	1.28 504	1.32 488	1.46 567	1.23 595	2.04 533	1.00 538	0.57 670	0.45 670	0.67 682	0.52 671	0.91 680	0.62 654
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
WCMA_ROB	2.05 665	0.55 579	1.77 587	0.74 596	0.61 571	2.24 665	1.56 678	2.17 610	1.79 654	4.16 714	6.36 718	5.66 714	4.66 718	3.19 606	2.77 666	0.55 668	0.45 670	0.40 634	0.43 650	0.48 626	0.50 622

PA-Net	1.14 577	0.63 605	2.12 615	0.67 536	0.75 623	1.19 561	0.91 609	1.91 533	1.46 611	1.18 443	1.23 451	1.33 542	1.17 584	4.31 631	1.41 595	0.29 553	0.46 674	0.33 588	0.50 667	0.33 552	0.57 643
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MFN_U_SF_DS_RVC	1.80 648	1.11 667	4.33 672	0.84 637	0.77 629	3.70 701	2.41 716	2.04 569	1.85 658	1.75 637	1.90 635	1.92 635	1.25 599	7.33 699	1.45 599	0.47 650	0.47 675	0.53 665	0.77 692	0.50 632	0.55 638

BEATNet-Init1	27.39 752	21.01 749	73.65 769	1.07 677	0.80 637	56.07 759	22.82 747	33.14 760	31.71 757	51.78 775	52.93 772	65.63 770	48.54 768	48.75 770	36.36 759	0.52 661	0.47 675	0.54 666	0.54 674	0.64 660	0.72 667

FSD					0.52 518	0.54 251	0.58 494	0.71 90	0.54 157	0.54 225	0.53 169	0.60 272	0.52 279	0.58 112	0.56 385	0.51 660	0.48 677	0.50 657	0.49 665	0.50 632

FC-DCNN v2	2.96 698	0.61 597	1.13 475	0.75 605	0.57 552	2.90 691	1.06 636	3.59 705	2.66 692	7.05 734	7.66 726	10.26 732	7.17 727	6.27 677	4.49 691	0.54 664	0.48 677	0.51 659	0.50 667	0.53 641	0.52 628

DGSMNet	1.24 600	0.84 644	3.20 654	0.91 658	0.92 658	1.39 590	1.34 664	2.46 656	1.44 601	1.34 532	1.66 597	1.50 575	1.03 547	1.85 503	1.30 579	0.48 652	0.48 677	0.55 670	0.51 670	0.78 673	0.79 675

FCDSN-DC	2.47 685	0.65 614	1.00 432	0.85 640	0.75 623	2.26 667	0.97 622	2.31 633	1.83 657	5.52 732	7.65 725	7.72 722	7.70 728	4.43 633	2.64 663	0.52 661	0.48 677	0.52 661	0.52 671	0.57 649	0.59 649
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	2.88 697	0.61 597	1.15 482	0.75 605	0.57 552	2.85 690	1.05 634	3.44 700	2.64 691	6.93 733	7.63 724	9.86 729	7.02 726	5.76 665	4.31 688	0.54 664	0.48 677	0.51 659	0.50 667	0.53 641	0.52 628

MSMD_ROB	2.08 667	0.61 597	1.15 482	0.71 576	0.62 575	4.00 708	0.93 615	1.94 543	1.79 654	4.71 720	4.60 702	8.14 724	3.87 713	3.75 623	1.65 627	0.54 664	0.48 677	0.55 670	0.58 678	0.53 641	0.52 628

PVD	1.82 650	0.91 650	3.02 651	1.03 675	0.94 664	2.61 679	1.14 646	2.78 686	3.40 706	3.08 701	2.75 676	2.39 672	2.49 693	2.81 592	3.66 681	0.48 652	0.49 683	0.59 677	0.49 665	0.60 655	0.81 677

MFN_U_SF_RVC	1.62 635	0.96 654	4.36 673	0.92 659	0.69 603	2.62 680	1.10 639	2.50 663	1.74 648	1.99 662	1.86 631	2.45 674	1.78 660	3.08 603	2.84 668	0.54 664	0.50 684	0.56 672	0.60 682	0.60 655	0.67 659

DStereoO	1.82 650	1.21 673	2.98 649	1.42 695	0.88 656	1.54 610	4.03 725	1.90 531	2.15 677	1.56 606	1.82 624	1.75 619	4.06 715	1.76 490	2.15 649	2.39 712	0.52 685	0.97 693	0.43 650	2.24 701	0.68 663

MSC_U_SF_DS_RVC	2.22 675	1.29 680	4.14 670	1.10 680	0.78 633	5.00 716	2.38 715	2.47 657	2.67 693	1.94 657	2.28 658	2.66 681	1.70 651	9.10 721	2.29 657	0.68 684	0.52 685	0.68 683	0.71 690	1.17 691	0.81 677

MANE	7.50 724	0.64 608	7.97 693	1.40 691	2.10 706	16.86 740	12.56 741	12.91 738	17.51 750	8.50 739	11.60 735	14.66 735	13.33 738	12.02 740	13.28 730	0.62 676	0.52 685	0.52 661	1.90 723	0.56 647	0.58 646

ccnet	1.19 588	0.71 627	1.36 545	0.81 626	0.75 623	1.72 624	1.13 643	1.98 552	1.31 547	1.52 595	1.84 626	1.75 619	1.36 617	2.01 530	2.04 644	0.57 670	0.54 688	0.57 674	0.56 676	0.60 655	0.60 652

SAMSARA	1.80 648	0.90 647	3.37 659	1.28 690	1.13 681	3.71 702	2.33 711	2.53 667	1.93 663	3.17 704	1.73 609	2.99 687	1.68 650	3.53 616	2.46 661	0.47 650	0.54 688	0.43 641	0.47 660	0.59 652	0.64 657

UDG	1.47 618	2.69 724	1.13 475	1.45 696	1.65 702	1.34 584	0.79 575	1.75 484	1.27 516	1.29 508	1.74 610	1.99 645	1.39 621	1.66 475	1.51 607	0.91 691	0.55 690	2.30 712	0.76 691	1.99 698	1.20 692

Ntro	1.72 643	1.21 673	1.62 573	2.54 713	1.86 704	2.09 660	1.14 646	2.08 577	1.38 573	1.23 474	1.62 588	1.62 596	1.33 613	2.04 533	1.21 567	3.09 718	0.56 691	1.82 707	0.65 685	2.97 715	2.25 709

ELAS_RVC	2.87 696	0.80 637	3.22 656	1.16 686	1.12 679	2.92 692	5.33 728	2.98 693	4.18 718	5.04 722	4.82 705	4.71 706	8.23 729	4.25 630	4.79 693	0.67 682	0.57 692	0.57 674	0.53 673	0.66 663	0.74 670
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	2.67 687	0.80 637	2.13 616	1.13 681	1.15 685	6.25 721	2.56 717	3.50 702	3.68 709	5.36 725	4.92 707	3.79 699	5.56 720	3.65 617	5.22 697	0.66 681	0.57 692	0.56 672	0.54 674	0.65 662	0.75 672
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
otaku	1.67 637	1.18 670	1.56 568	2.27 706	1.59 701	1.98 651	1.23 657	2.23 619	1.37 571	1.48 590	1.63 594	1.73 614	1.23 595	1.85 503	1.09 551	2.96 717	0.58 694	1.74 705	0.61 683	2.94 712	2.15 707

LSM	6.55 720	1.26 677	15.64 720	1.79 701	68.74 766	1.67 623	2.08 703	2.26 622	2.59 686	3.13 703	3.08 685	1.90 630	1.81 661	2.89 596	2.16 650	0.43 632	0.59 695	0.50 657	0.58 678	0.64 660	17.24 752

MonStereo1	3.22 702	1.70 699	2.23 624	2.51 712	2.33 715	5.55 719	1.61 681	3.55 704	4.67 724	3.29 706	8.09 729	4.79 707	3.75 710	6.30 680	2.79 667	2.52 713	0.64 696	1.91 709	1.07 710	2.53 706	2.62 715

SDNR	1.66 636	0.55 579	2.36 628	0.56 384	0.58 555	3.79 706	0.45 377	1.78 491	1.40 583	1.38 552	2.45 668	1.13 491	0.96 509	11.03 739	1.31 580	0.67 682	0.64 696	0.43 641	0.32 602	0.71 669	0.76 673

ACVNet_1	3.08 701	1.48 687	17.70 728	2.90 718	2.35 717	2.30 668	1.43 669	3.16 697	2.26 681	1.91 651	2.05 647	3.51 696	2.32 689	3.71 622	1.58 613	3.25 720	0.66 698	2.40 718	1.06 709	3.07 717	2.59 713

ACVNet_2	2.86 695	1.47 686	8.28 696	2.68 714	2.26 712	2.70 682	1.84 696	3.41 699	3.04 699	2.27 673	3.42 690	4.58 704	2.10 676	5.91 668	1.62 620	2.58 715	0.67 699	2.22 711	0.85 696	2.79 709	2.47 712

Anonymous_2	1.37 608	0.56 583	0.94 402	0.57 406	0.62 575	1.04 517	0.65 530	1.82 504	1.01 360	1.00 364	0.79 270	1.42 556	1.27 602	1.06 316	0.83 488	0.62 676	0.67 699	1.05 699	9.88 751	1.09 689	0.55 638

PASM	1.48 620	1.08 662	3.96 668	0.93 665	0.93 661	1.17 558	1.19 652	1.77 488	1.65 638	1.90 650	1.52 562	1.75 619	1.42 627	4.54 635	1.52 609	0.64 679	0.68 701	0.69 684	0.79 693	0.70 667	0.74 670

GCST	1.13 575	1.50 688	1.17 497	1.74 700	1.17 688	1.29 575	0.30 141	1.55 424	1.21 477	1.31 516	0.97 328	0.99 436	0.48 228	2.38 568	0.54 374	1.24 703	0.70 702	1.31 703	0.86 697	1.03 686	0.92 682

DDUNet	1.56 629	2.70 725	1.35 540	1.79 701	1.88 705	1.82 639	0.91 609	1.84 508	1.20 470	1.40 562	1.79 617	1.62 596	1.17 584	1.59 460	1.22 568	1.11 699	0.76 703	2.38 715	0.94 699	2.12 699	1.53 700

Consistency-Raft	1.27 604	1.01 658	2.17 618	1.04 676	1.20 690	0.96 504	1.00 628	1.84 508	1.95 665	1.38 552	2.11 650	1.44 562	1.03 547	1.18 356	1.40 594	0.73 686	0.83 704	0.89 690	0.99 705	1.33 693	0.95 683

MADNet+	2.80 691	3.38 731	11.57 710	1.50 698	1.21 692	3.18 696	2.00 697	3.52 703	2.61 687	1.81 643	2.09 649	2.83 683	2.18 683	7.55 702	5.44 699	0.84 687	0.83 704	0.71 685	0.66 686	1.05 688	1.08 688

MFMNet_re	1.47 618	1.20 672	2.50 633	1.46 697	1.08 677	1.58 615	1.51 673	1.96 550	1.87 659	2.31 675	2.20 654	1.51 578	1.88 666	1.57 452	1.34 588	0.94 692	0.83 704	0.84 689	0.80 694	1.00 683	1.06 687

IMH-64-1	2.82 692	1.87 703	1.77 587	3.31 723	2.69 720	3.22 697	2.07 701	4.25 714	2.77 697	2.46 681	3.78 694	3.05 689	2.34 690	4.67 639	3.00 672	3.84 729	0.84 707	2.75 724	1.39 714	3.34 720	2.93 720

IMH-64	2.82 692	1.87 703	1.77 587	3.31 723	2.69 720	3.22 697	2.07 701	4.25 714	2.77 697	2.46 681	3.78 694	3.05 689	2.34 690	4.67 639	3.00 672	3.84 729	0.84 707	2.75 724	1.39 714	3.34 720	2.93 720

TorneroNet-64	5.41 714	2.10 712	2.43 629	3.49 726	2.83 723	9.90 725	2.13 705	8.87 733	16.79 747	5.39 727	9.18 732	10.68 734	3.92 714	9.55 727	5.11 696	3.36 723	0.86 709	2.88 727	1.62 721	3.76 725	3.37 724

RainbowNet	2.06 666	1.86 702	1.97 605	2.86 716	2.25 711	2.03 655	1.79 691	2.77 684	1.92 662	1.54 601	1.84 626	1.95 641	1.73 655	2.23 552	1.38 593	3.40 724	0.86 709	2.39 717	1.00 706	2.94 712	2.42 711

IMH	3.35 704	1.95 708	1.86 596	3.30 722	2.72 722	4.03 710	2.00 697	4.58 718	3.83 710	2.87 693	6.99 721	4.69 705	3.21 703	6.77 691	2.97 671	3.91 732	0.89 711	2.78 726	1.40 718	3.36 722	2.93 720

Dean	3.77 706	1.65 696	17.87 729	3.01 720	2.54 719	3.15 695	2.10 704	4.80 719	4.42 720	2.89 694	6.03 716	5.45 713	2.55 697	3.40 614	2.13 647	3.22 719	0.89 711	2.51 721	1.07 710	3.07 717	2.65 718

TorneroNet	10.72 737	2.09 711	2.76 643	3.48 725	3.03 725	44.72 758	2.31 710	8.62 732	67.06 776	7.45 738	23.21 750	10.59 733	4.28 717	9.03 720	9.00 713	3.67 726	0.91 713	3.04 728	1.63 722	3.92 727	3.55 727

NVStereoNet_ROB	2.17 674	1.18 670	3.51 662	1.14 684	1.26 694	1.57 614	1.51 673	2.19 613	2.11 674	2.04 664	4.80 704	3.17 694	2.11 679	7.97 713	2.10 646	1.12 700	0.94 714	1.10 700	1.34 713	0.95 681	1.31 693
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PWCK	3.24 703	2.37 715	10.86 708	2.14 705	1.14 683	3.71 702	4.19 726	3.02 695	3.55 708	3.05 700	3.63 692	3.09 692	2.35 692	8.16 716	3.41 678	2.17 710	0.96 715	1.77 706	1.01 707	2.84 710	1.40 697

JetBlue	4.18 707	2.45 720	10.42 707	1.40 691	2.89 724	10.68 727	10.68 736	3.91 708	2.52 683	2.74 689	3.39 689	4.50 703	4.27 716	7.97 713	7.67 709	0.89 688	0.97 716	0.89 690	0.92 698	2.26 702	2.21 708

SPS-STEREO	1.78 646	1.09 664	1.52 563	1.22 687	1.14 683	1.87 645	1.11 640	2.27 630	1.70 643	3.17 704	2.39 663	2.84 684	1.93 668	4.41 632	2.93 670	1.04 697	0.99 717	0.97 693	0.94 699	1.03 686	1.05 686
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
WAO-7	2.78 690	1.54 692	2.18 619	1.41 694	1.19 689	3.92 707	2.01 700	4.19 712	3.89 711	2.98 697	5.47 709	4.18 702	3.28 704	8.24 717	4.27 687	1.13 701	1.01 718	1.18 701	1.13 712	1.19 692	1.13 691

anonymity	1.14 577	0.98 655	1.24 519	1.09 679	1.13 681	1.08 530	0.90 606	2.02 562	1.23 491	1.32 519	1.27 469	1.27 528	1.09 565	1.16 349	1.03 545	1.02 694	1.01 718	0.97 693	0.97 702	0.98 682	1.01 684

SGM+DAISY	5.38 713	1.28 679	8.24 695	1.27 689	1.16 687	10.62 726	16.01 743	2.93 692	2.53 684	8.64 740	13.03 737	8.26 725	13.38 739	6.34 683	7.59 708	1.07 698	1.05 720	1.00 697	0.98 703	1.02 685	1.12 690

WAO-8	4.57 710	2.01 709	2.58 637	2.37 708	2.21 709	9.75 723	1.71 685	6.04 727	16.34 742	4.11 711	7.69 727	7.41 717	3.85 711	10.02 736	3.85 683	2.05 708	1.09 721	2.44 719	1.39 714	2.56 707	1.86 704

Venus	4.57 710	2.01 709	2.58 637	2.37 708	2.21 709	9.75 723	1.71 685	6.04 727	16.34 742	4.11 711	7.69 727	7.41 717	3.85 711	10.02 736	3.85 683	2.05 708	1.09 721	2.44 719	1.39 714	2.56 707	1.86 704

LVE	3.40 705	1.80 701	2.21 621	2.90 718	2.44 718	3.27 699	2.25 708	4.80 719	5.06 725	2.43 678	6.79 719	5.99 715	2.64 698	9.20 723	2.28 655	3.30 722	1.11 723	2.38 715	1.48 720	2.95 714	2.62 715

WAO-6	2.98 699	1.67 698	1.88 597	2.38 710	2.30 714	3.53 700	2.37 713	4.38 716	4.64 723	2.42 677	4.50 698	4.85 708	2.99 700	5.22 649	5.37 698	1.77 706	1.16 724	2.31 713	1.47 719	2.42 704	1.99 706

UNDER WATER	5.68 716	2.46 721	15.52 718	3.98 734	3.53 730	5.15 717	2.74 719	5.58 724	16.41 745	4.00 709	4.56 699	9.12 727	6.43 724	6.22 674	9.11 714	3.85 731	1.35 725	3.18 731	1.98 726	4.51 733	3.84 730

notaker	4.29 708	2.42 718	5.06 676	3.89 732	3.29 729	4.00 708	2.25 708	4.93 721	3.47 707	4.21 716	6.79 719	7.67 721	3.37 706	9.25 725	6.47 702	4.09 734	1.42 726	3.35 733	2.13 729	4.11 729	3.54 726

DStereoFS	6.12 719	2.43 719	7.51 692	2.47 711	2.16 707	16.09 738	8.18 730	4.22 713	12.08 736	3.74 708	14.16 740	7.84 723	13.66 741	7.03 697	9.84 718	0.90 689	1.49 727	1.23 702	2.79 732	1.36 694	3.31 723

UNDER WATER-64	5.84 718	2.48 722	17.93 730	3.97 733	3.58 731	7.70 722	3.03 722	5.72 726	14.13 737	4.18 715	4.00 696	9.27 728	6.80 725	6.20 673	9.22 715	3.67 726	1.52 728	3.14 729	1.95 724	4.43 732	3.83 729

KSHMR	8.76 728	2.14 713	3.59 663	3.60 729	3.13 726	4.15 711	2.67 718	5.61 725	58.90 775	3.04 699	55.71 773	4.94 709	2.54 696	4.61 638	3.05 674	3.49 725	1.57 729	3.14 729	1.98 726	3.84 726	3.49 725

ktn	4.56 709	2.41 717	2.54 634	3.79 731	3.25 727	4.81 715	2.91 721	5.52 723	7.36 731	4.12 713	14.55 742	7.54 720	3.70 709	7.84 712	3.35 677	4.06 733	1.86 730	3.26 732	2.22 730	3.27 719	2.86 719

TCMNet-wrong-test	10.42 730	11.55 739	15.31 714	20.99 746	18.49 738	13.94 731	10.69 737	16.07 741	4.14 717	5.27 724	5.64 710	16.22 740	12.57 733	7.57 706	10.26 719	7.44 741	2.38 731	4.30 737	3.43 734	11.37 743	10.87 739

noway3	10.45 731	11.26 738	15.59 719	20.44 742	18.96 739	14.23 732	10.49 731	16.23 743	3.89 711	5.51 731	5.94 712	16.06 737	12.64 734	7.55 702	10.34 720	7.33 739	2.43 732	4.35 742	3.52 737	11.33 742	10.91 740

noway2	10.50 732	11.21 737	15.72 721	20.62 743	18.97 740	14.33 734	10.59 734	16.12 742	3.98 713	5.45 730	6.00 714	16.22 740	12.70 736	7.56 704	10.34 720	7.38 740	2.49 733	4.32 738	3.54 740	11.38 744	11.11 741

zzzz4	10.65 735	12.07 740	16.48 724	21.19 747	19.05 742	14.42 736	10.51 732	16.51 744	4.04 715	5.43 729	6.00 714	16.20 739	12.52 731	7.59 707	10.46 723	7.44 741	2.54 734	4.32 738	3.52 737	11.46 745	11.17 742

noway1	10.64 734	12.07 740	16.44 723	21.20 748	19.06 743	14.41 735	10.51 732	16.52 745	4.03 714	5.42 728	5.99 713	16.15 738	12.52 731	7.59 707	10.46 723	7.44 741	2.54 734	4.32 738	3.52 737	11.46 745	11.17 742

noway4	10.67 736	12.09 742	16.55 725	21.38 749	19.04 741	14.42 736	10.65 735	16.06 740	4.19 719	5.37 726	5.92 711	16.58 742	12.69 735	7.56 704	10.37 722	7.46 744	2.58 736	4.32 738	3.51 736	11.47 747	11.21 744

JetRed	7.02 722	8.94 735	25.72 747	2.89 717	3.27 728	14.25 733	12.27 740	6.69 729	4.45 721	4.46 717	4.56 699	6.65 716	5.43 719	7.46 701	14.41 737	2.60 716	3.31 737	2.61 722	2.30 731	4.34 730	3.79 728

PML	51.64 765	37.49 755	14.31 713	7.45 737	20.27 747	107.80 775	231.34 778	8.94 734	27.70 756	86.74 776	268.93 778	69.03 772	61.09 771	24.71 755	14.36 736	9.71 749	3.40 738	9.60 748	4.67 744	20.46 753	4.76 737

HanzoNet	11.92 738	5.12 732	17.18 726	4.19 735	3.59 732	5.16 718	2.82 720	7.41 730	9.96 733	33.31 765	27.60 752	22.25 752	37.31 760	18.18 745	13.57 731	8.13 745	3.44 739	3.50 734	3.44 735	7.77 740	4.52 734

DStereoSA	5.78 717	1.09 664	8.20 694	2.07 704	4.09 734	4.26 712	21.23 746	4.17 711	5.59 727	1.96 660	12.40 736	1.57 588	13.59 740	7.02 695	13.02 728	0.90 689	3.63 740	0.91 692	3.68 741	1.84 697	4.43 733

light-stereo	14.46 742	1.65 696	20.58 736	19.82 741	25.36 750	19.10 741	0.90 606	9.64 735	6.02 730	19.83 752	46.75 769	67.67 771	2.22 684	32.02 756	2.68 664	1.65 705	3.82 741	0.79 686	0.95 701	3.54 723	4.12 731

MADNet++	5.41 714	3.18 729	6.43 684	4.66 736	3.95 733	6.15 720	6.75 729	4.51 717	4.51 722	5.06 723	6.27 717	4.96 710	6.14 722	9.39 726	11.70 727	4.71 735	4.19 742	3.97 735	3.33 733	4.08 728	4.25 732

USTest	14.33 741	14.93 743	21.00 737	17.41 740	16.02 735	23.11 742	33.76 753	22.02 746	11.81 735	9.47 741	10.19 733	15.94 736	13.17 737	17.25 744	22.38 745	3.81 728	5.01 743	6.17 746	6.18 746	9.23 741	7.81 738

Selective-IGEV-i1pa	20.34 747	26.89 753	23.27 741	3.54 727	1.82 703	32.96 757	20.08 745	31.17 756	25.55 751	24.32 754	27.65 753	33.37 756	27.28 754	32.74 757	27.03 755	20.62 762	6.83 744	12.51 753	4.91 745	3.61 724	20.74 753

DPSMNet_ROB	13.08 740	8.28 734	22.32 740	9.54 739	18.15 737	11.53 728	31.98 752	10.83 737	16.27 741	7.17 736	19.40 749	10.12 730	16.69 744	9.87 732	22.50 747	4.78 737	8.72 745	5.38 744	10.25 753	6.16 738	11.59 746

DGTPSM_ROB	13.06 739	8.27 733	22.29 739	9.53 738	18.14 736	11.53 728	31.97 751	10.82 736	16.25 740	7.14 735	19.39 748	10.12 730	16.69 744	9.85 731	22.49 746	4.77 736	8.72 745	5.37 743	10.24 752	6.15 737	11.56 745

iinet-test	18.01 743	18.04 744	23.78 742	20.87 744	19.69 745	26.45 744	35.63 754	25.63 750	15.99 738	13.41 743	13.26 738	20.54 744	17.74 747	20.59 746	25.07 750	9.57 747	8.78 747	9.86 749	9.83 749	13.20 748	12.18 747

IINet	18.01 743	18.04 744	23.78 742	20.87 744	19.69 745	26.45 744	35.63 754	25.63 750	15.99 738	13.41 743	13.26 738	20.54 744	17.73 746	20.59 746	25.07 750	9.57 747	8.78 747	9.86 749	9.83 749	13.20 748	12.18 747

Anonymous_1	42.79 763	18.71 746	24.75 744	21.81 750	45.16 762	27.68 746	37.52 756	28.64 754	16.34 742	14.72 747	14.53 741	20.60 746	17.82 748	21.52 748	25.88 752	113.45 776	8.91 749	100.63 772	126.37 774	158.50 777	12.31 749

DPSM_ROB	19.12 745	19.13 747	25.13 745	22.15 751	20.86 748	28.06 747	37.75 757	27.18 752	16.95 748	14.25 745	15.07 743	21.66 747	18.69 749	21.83 749	26.51 753	10.15 750	9.30 750	10.45 751	10.41 754	14.00 750	12.85 750

DPSM	19.12 745	19.13 747	25.13 745	22.15 751	20.86 748	28.06 747	37.75 757	27.18 752	16.95 748	14.25 745	15.07 743	21.66 747	18.69 749	21.83 749	26.51 753	10.15 750	9.30 750	10.45 751	10.41 754	14.00 750	12.85 750

tt	6.61 721	0.28 245	6.10 682	3.77 730	2.17 708	11.53 728	19.61 744	13.53 739	5.81 728	3.00 698	2.82 678	4.97 711	6.33 723	3.83 625	7.23 707	9.13 746	11.32 752	5.87 745	6.22 747	6.01 736	2.63 717

test_sample9	1.96 661	0.51 563	1.35 540	0.58 421	0.40 417	1.07 526	0.80 578	1.99 556	1.27 516	1.25 481	1.22 442	1.09 475	1.01 536	2.46 571	8.57 711	0.59 673	12.85 753	0.62 679	0.67 687	0.45 613	0.48 613

test_sample8	2.29 677	0.51 563	1.35 540	0.58 421	0.40 417	1.07 526	0.80 578	2.03 566	1.22 486	2.28 674	1.33 494	4.98 712	2.51 694	2.46 571	8.57 711	0.59 673	12.85 753	0.62 679	0.67 687	0.45 613	0.48 613

DPSimNet_ROB	24.77 751	9.69 736	61.46 767	3.56 728	19.46 744	25.95 743	77.56 770	5.09 722	16.60 746	21.50 753	29.82 755	25.12 755	85.69 774	13.37 742	23.07 749	7.23 738	17.79 755	8.55 747	7.57 748	4.57 734	31.84 762

fast-reg	38.09 753	38.29 756	49.94 757	45.01 763	43.13 761	57.09 767	76.20 763	54.42 763	33.68 758	28.38 757	30.12 756	41.22 760	35.75 757	42.56 761	52.82 763	19.55 754	18.65 756	20.83 754	20.77 756	28.16 754	25.19 754

LSM0	42.92 764	38.72 763	50.66 764	47.49 764	110.18 776	56.77 766	75.87 762	54.87 770	33.74 759	29.48 764	31.12 763	43.77 767	37.12 759	43.85 768	53.44 770	20.50 761	18.67 757	21.05 760	21.07 762	28.37 761	41.73 765

Hybrid-DGEV	38.41 754	38.43 761	50.24 760	44.83 760	41.93 756	56.45 761	76.20 763	54.48 768	33.86 760	28.46 759	30.13 757	43.49 761	37.75 765	43.77 766	53.30 765	20.31 758	18.69 758	21.02 755	20.97 757	28.20 757	25.72 755

RAFT-FEzeroshot	38.43 756	38.42 758	50.19 758	44.92 761	41.98 758	56.48 764	76.24 767	54.46 766	33.87 761	28.51 760	30.31 760	43.61 765	37.54 761	43.76 763	53.32 767	20.29 756	18.70 759	21.03 756	21.04 759	28.21 758	25.79 757

RAFT-FE	38.43 756	38.42 758	50.19 758	44.92 761	41.98 758	56.48 764	76.24 767	54.46 766	33.87 761	28.51 760	30.31 760	43.61 765	37.54 761	43.76 763	53.32 767	20.29 756	18.70 759	21.03 756	21.04 759	28.21 758	25.79 757

CasAABBNet	38.42 755	38.42 758	50.26 761	44.76 758	41.87 755	56.47 762	76.22 766	54.44 764	33.92 763	28.53 762	30.36 762	43.53 764	37.59 763	43.77 766	53.32 767	20.27 755	18.70 759	21.03 756	21.04 759	28.19 756	25.79 757

FlowAnything	38.45 758	38.38 757	50.32 762	44.77 759	41.97 757	56.43 760	76.20 763	54.49 769	34.43 765	28.45 758	30.15 758	43.52 763	37.69 764	43.76 763	53.31 766	20.36 759	18.71 762	21.03 756	21.10 763	28.18 755	25.74 756

Selective-RAFT-Error	38.47 759	38.44 762	50.38 763	44.74 757	42.01 760	56.47 762	76.24 767	54.44 764	34.02 764	28.59 763	30.30 759	43.51 762	38.10 766	43.69 762	53.24 764	20.36 759	18.72 763	21.05 760	21.02 758	28.25 760	25.87 760

LRCNet_RVC	22.79 748	32.09 754	22.06 738	29.83 753	26.15 751	4.40 714	0.84 590	22.64 747	2.10 673	26.93 756	29.25 754	23.03 754	15.56 743	23.91 751	18.92 742	32.00 765	20.04 764	34.68 765	32.13 766	30.66 762	28.52 761

Selective-IGEV-i16pa	99.10 775	136.42 775	18.03 731	1.63 699	1.03 672	188.26 777	3.57 724	184.13 778	171.49 778	89.33 777	181.04 776	121.37 777	199.53 778	226.69 778	143.13 775	134.07 777	21.81 765	32.22 764	4.64 743	2.18 700	121.36 776

zzzz2	57.29 769	57.87 769	75.49 770	67.95 765	62.83 764	84.61 771	114.77 773	80.77 771	50.68 771	42.61 766	45.02 766	61.60 768	53.70 769	64.97 771	79.22 771	30.48 763	28.14 766	31.71 762	31.96 764	42.55 765	38.79 763

noway5	57.29 769	57.87 769	75.49 770	67.95 765	62.83 764	84.61 771	114.77 773	80.77 771	50.68 771	42.61 766	45.02 766	61.60 768	53.70 769	64.97 771	79.22 771	30.48 763	28.14 766	31.71 762	31.96 764	42.55 765	38.79 763

zzzzzz3	62.23 772	59.84 771	89.85 772	84.55 767	80.32 769	82.73 770	98.92 771	85.02 773	52.57 773	43.94 769	48.58 770	77.08 774	68.98 773	65.17 773	79.77 774	33.82 766	28.30 768	35.11 766	34.59 767	50.57 768	44.85 769

zzz1	62.22 771	59.88 772	89.89 773	84.57 768	80.34 770	82.63 769	98.92 771	85.09 774	52.59 774	43.95 770	48.63 771	76.87 773	68.97 772	65.17 773	79.72 773	33.82 766	28.30 768	35.11 766	34.59 767	50.57 768	44.84 768

xxxxx1	54.34 766	26.72 750	27.03 748	114.14 771	99.00 771	30.68 752	47.19 759	32.52 757	26.09 752	17.85 748	17.48 745	21.86 749	20.92 751	24.38 752	33.78 756	34.73 768	41.33 770	157.67 775	175.68 775	65.82 770	71.99 773

tt_ll	54.34 766	26.72 750	27.03 748	114.14 771	99.00 771	30.68 752	47.19 759	32.52 757	26.09 752	17.85 748	17.48 745	21.86 749	20.92 751	24.38 752	33.78 756	34.73 768	41.33 770	157.67 775	175.68 775	65.82 770	71.99 773

ff	54.34 766	26.72 750	27.03 748	114.14 771	99.00 771	30.68 752	47.19 759	32.52 757	26.09 752	17.85 748	17.48 745	21.86 749	20.92 751	24.38 752	33.78 756	34.73 768	41.33 770	157.67 775	175.68 775	65.82 770	71.99 773

AVERAGE_ROB	40.42 761	42.30 765	42.61 753	36.91 756	35.54 754	30.42 751	27.59 748	37.45 762	38.45 767	44.87 771	44.27 765	37.55 759	36.69 758	41.82 760	40.25 760	45.36 772	46.73 773	47.09 769	46.32 769	42.47 764	43.74 766

HaxPig	39.02 760	41.39 764	41.59 752	30.10 754	32.36 752	29.49 749	27.65 749	30.56 755	37.94 766	43.75 768	43.81 764	33.42 757	35.69 756	41.51 759	40.33 761	43.91 771	47.48 774	45.87 768	47.14 770	42.29 763	44.06 767

MEDIAN_ROB	42.01 762	44.30 766	44.14 756	35.08 755	34.90 753	31.33 755	29.90 750	36.77 761	40.11 768	47.14 774	46.55 768	37.49 758	38.50 767	44.30 769	42.32 762	47.93 773	49.31 775	49.68 770	49.00 771	44.98 767	46.46 770

RSGM-EC	88.73 773	82.35 773	50.81 765	105.24 769	99.50 774	93.69 773	125.26 775	90.19 775	46.12 769	45.12 772	57.25 774	101.03 775	88.09 775	153.95 775	152.34 776	105.29 774	59.41 776	113.44 773	52.73 772	91.73 775	61.05 771

acva	88.73 773	82.35 773	50.81 765	105.24 769	99.50 774	93.69 773	125.26 775	90.19 775	46.12 769	45.12 772	57.25 774	101.03 775	88.09 775	153.95 775	152.34 776	105.29 774	59.41 776	113.44 773	52.73 772	91.73 775	61.05 771

test_example2	192.91 776	210.59 776	206.44 776	199.86 776	204.90 777	172.02 776	182.95 777	138.34 777	134.89 777	193.14 778	200.54 777	186.77 778	177.82 777	204.95 777	207.57 778	221.83 778	238.70 778	186.02 778	190.07 778	226.94 778	173.78 777

ccccc		492.94 777		530.37 777	529.69 778	476.06 778		494.48 779		446.40 779		473.27 779		541.46 779		660.58 779	458.79 779	353.88 779	309.98 779	597.94 779

Low-res two-view benchmark