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

WAFT-Stereo (ZS)	0.10 2	0.09 57	0.17 7	0.14 2	0.09 23	0.12 26	0.15 172	0.12 3	0.12 10	0.09 9	0.13 97	0.06 1	0.09 43	0.11 1	0.14 162	0.06 48	0.06 101	0.08 269	0.08 311	0.07 184	0.08 84

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.16 1	0.17 40	0.09 23	0.09 3	0.14 122	0.11 1	0.16 60	0.07 1	0.09 16	0.07 2	0.07 3	0.11 1	0.12 46	0.05 1	0.05 6	0.07 165	0.06 114	0.05 4	0.06 14

SCION-M(vits-remse)	0.14 105	0.09 57	0.45 287	0.28 572	0.09 23	0.15 64	0.12 47	0.25 153	0.20 139	0.09 9	0.11 53	0.08 3	0.07 3	0.20 155	0.13 110	0.10 461	0.08 268	0.05 1	0.09 420	0.05 4	0.13 369

SCION-Mon(vits-remp)	0.18 212	0.20 480	0.45 287	0.28 572	0.26 634	0.47 630	0.12 47	0.25 153	0.20 139	0.09 9	0.11 53	0.08 3	0.07 3	0.20 155	0.13 110	0.05 1	0.24 640	0.05 1	0.09 420	0.05 4	0.13 369

DF_test	0.10 2	0.08 23	0.20 27	0.17 40	0.11 132	0.06 1	0.13 88	0.13 8	0.16 60	0.10 31	0.12 75	0.08 3	0.09 43	0.12 4	0.10 3	0.08 281	0.06 101	0.06 56	0.06 114	0.07 184	0.06 14

small-0shot	0.10 2	0.09 57	0.19 17	0.16 13	0.09 23	0.10 13	0.15 172	0.14 11	0.13 19	0.09 9	0.15 155	0.08 3	0.08 17	0.11 1	0.12 46	0.07 125	0.05 6	0.06 56	0.05 37	0.06 99	0.05 1

CAR	0.12 32	0.08 23	0.25 90	0.16 13	0.09 23	0.14 42	0.10 12	0.19 50	0.13 19	0.12 83	0.10 40	0.08 3	0.07 3	0.18 97	0.12 46	0.06 48	0.15 506	0.06 56	0.08 311	0.05 4	0.10 216

MSE-Stereo	0.12 32	0.08 23	0.25 90	0.16 13	0.09 23	0.14 42	0.10 12	0.19 50	0.13 19	0.11 50	0.10 40	0.08 3	0.07 3	0.20 155	0.12 46	0.06 48	0.16 521	0.06 56	0.08 311	0.05 4	0.10 216

monster-pro	0.13 55	0.09 57	0.20 27	0.17 40	0.09 23	0.15 64	0.12 47	0.25 153	0.20 139	0.09 9	0.11 53	0.08 3	0.07 3	0.20 155	0.13 110	0.05 1	0.24 640	0.05 1	0.09 420	0.05 4	0.13 369

Test_v1	0.11 13	0.08 23	0.17 7	0.15 5	0.09 23	0.13 34	0.12 47	0.23 107	0.17 72	0.10 31	0.10 40	0.08 3	0.08 17	0.15 32	0.12 46	0.07 125	0.05 6	0.06 56	0.05 37	0.05 4	0.07 38

Pro-Stereo	0.10 2	0.07 2	0.16 1	0.17 40	0.10 83	0.17 146	0.13 88	0.11 1	0.14 32	0.10 31	0.09 16	0.08 3	0.06 1	0.22 211	0.11 16	0.06 48	0.05 6	0.07 165	0.08 311	0.05 4	0.06 14

MatchStereo	0.11 13	0.08 23	0.30 146	0.16 13	0.08 13	0.09 3	0.12 47	0.21 77	0.18 95	0.10 31	0.16 169	0.08 3	0.08 17	0.15 32	0.12 46	0.07 125	0.05 6	0.06 56	0.04 1	0.05 4	0.06 14
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
MonStereo	0.13 55	0.09 57	0.20 27	0.17 40	0.09 23	0.15 64	0.12 47	0.25 153	0.20 139	0.09 9	0.11 53	0.08 3	0.07 3	0.20 155	0.13 110	0.05 1	0.24 640	0.05 1	0.09 420	0.05 4	0.13 369

Monster-pub-eth3d	0.13 55	0.09 57	0.20 27	0.17 40	0.09 23	0.15 64	0.12 47	0.25 153	0.20 139	0.09 9	0.11 53	0.08 3	0.07 3	0.19 121	0.13 110	0.05 1	0.24 640	0.05 1	0.09 420	0.05 4	0.13 369

Monster-pub-mixall	0.13 55	0.07 2	0.20 27	0.17 40	0.08 13	0.11 19	0.09 4	0.21 77	0.13 19	0.12 83	0.11 53	0.08 3	0.08 17	0.27 309	0.13 110	0.07 125	0.35 702	0.05 1	0.06 114	0.05 4	0.09 140

asda	0.13 55	0.11 151	0.24 78	0.18 74	0.10 83	0.14 42	0.12 47	0.25 153	0.17 72	0.12 83	0.11 53	0.08 3	0.11 126	0.21 181	0.12 46	0.05 1	0.18 561	0.05 1	0.05 37	0.05 4	0.11 271

4.5_new	0.13 55	0.12 204	0.24 78	0.17 40	0.10 83	0.14 42	0.12 47	0.22 92	0.17 72	0.13 119	0.13 97	0.08 3	0.09 43	0.19 121	0.12 46	0.05 1	0.18 561	0.05 1	0.06 114	0.06 99	0.09 140

4.5w-stereo	0.13 55	0.12 204	0.24 78	0.17 40	0.10 83	0.14 42	0.12 47	0.22 92	0.17 72	0.13 119	0.13 97	0.08 3	0.09 43	0.19 121	0.12 46	0.05 1	0.18 561	0.05 1	0.06 114	0.06 99	0.09 140

4w-stereo	0.13 55	0.11 151	0.31 156	0.17 40	0.10 83	0.15 64	0.10 12	0.20 60	0.14 32	0.13 119	0.12 75	0.08 3	0.12 173	0.23 235	0.13 110	0.05 1	0.18 561	0.05 1	0.08 311	0.05 4	0.15 431

2.75w_new	0.13 55	0.10 97	0.25 90	0.16 13	0.09 23	0.15 64	0.12 47	0.26 171	0.18 95	0.14 148	0.13 97	0.08 3	0.11 126	0.22 211	0.15 205	0.05 1	0.19 575	0.05 1	0.07 215	0.05 4	0.10 216

3.75w	0.12 32	0.10 97	0.21 45	0.17 40	0.11 132	0.18 181	0.12 47	0.24 129	0.15 47	0.13 119	0.12 75	0.08 3	0.10 87	0.18 97	0.12 46	0.05 1	0.14 475	0.05 1	0.05 37	0.05 4	0.08 84

3w_stereo	0.14 105	0.11 151	0.31 156	0.19 127	0.09 23	0.16 108	0.16 229	0.28 204	0.20 139	0.13 119	0.12 75	0.08 3	0.12 173	0.19 121	0.12 46	0.05 1	0.19 575	0.05 1	0.06 114	0.05 4	0.10 216

2w_stereo	0.13 55	0.11 151	0.21 45	0.18 74	0.09 23	0.17 146	0.14 122	0.29 224	0.20 139	0.15 176	0.14 134	0.08 3	0.11 126	0.15 32	0.13 110	0.05 1	0.12 435	0.05 1	0.05 37	0.05 4	0.08 84

1w_stereo	0.13 55	0.09 57	0.17 7	0.19 127	0.10 83	0.16 108	0.15 172	0.27 188	0.22 182	0.14 148	0.16 169	0.08 3	0.12 173	0.19 121	0.14 162	0.05 1	0.10 366	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.09 140

monsterstereo	0.13 55	0.10 97	0.20 27	0.19 127	0.12 192	0.14 42	0.12 47	0.26 171	0.18 95	0.14 148	0.16 169	0.08 3	0.09 43	0.22 211	0.14 162	0.05 1	0.16 521	0.06 56	0.09 420	0.06 99	0.07 38

monsters	0.13 55	0.10 97	0.20 27	0.18 74	0.13 257	0.15 64	0.11 29	0.24 129	0.16 60	0.15 176	0.13 97	0.08 3	0.09 43	0.23 235	0.12 46	0.06 48	0.15 506	0.05 1	0.08 311	0.05 4	0.09 140

LG-Stereo_L2	0.11 13	0.09 57	0.22 61	0.18 74	0.10 83	0.12 26	0.13 88	0.18 33	0.14 32	0.10 31	0.07 3	0.08 3	0.08 17	0.17 76	0.11 16	0.06 48	0.08 268	0.06 56	0.04 1	0.05 4	0.07 38

LG-Stereo_L1	0.11 13	0.09 57	0.22 61	0.18 74	0.10 83	0.12 26	0.13 88	0.18 33	0.12 10	0.09 9	0.07 3	0.08 3	0.07 3	0.18 97	0.11 16	0.06 48	0.10 366	0.06 56	0.04 1	0.05 4	0.07 38

MonSter	0.13 55	0.09 57	0.20 27	0.17 40	0.09 23	0.15 64	0.12 47	0.25 153	0.20 139	0.09 9	0.11 53	0.08 3	0.07 3	0.20 155	0.13 110	0.05 1	0.24 640	0.05 1	0.09 420	0.05 4	0.13 369

test410_97500	0.13 55	0.10 97	0.33 180	0.19 127	0.13 257	0.17 146	0.09 4	0.18 33	0.14 32	0.11 50	0.09 16	0.09 30	0.08 17	0.19 121	0.12 46	0.05 1	0.19 575	0.06 56	0.07 215	0.05 4	0.18 477

test410	0.13 55	0.10 97	0.34 186	0.19 127	0.13 257	0.17 146	0.09 4	0.19 50	0.15 47	0.11 50	0.09 16	0.09 30	0.08 17	0.19 121	0.12 46	0.05 1	0.19 575	0.06 56	0.07 215	0.05 4	0.18 477

LACA_dic	0.10 2	0.16 380	0.18 12	0.16 13	0.07 1	0.14 42	0.11 29	0.13 8	0.11 6	0.09 9	0.08 11	0.09 30	0.08 17	0.16 54	0.09 1	0.07 125	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.07 184	0.06 14

anonymous	0.11 13	0.10 97	0.22 61	0.18 74	0.10 83	0.08 2	0.13 88	0.16 18	0.17 72	0.12 83	0.14 134	0.09 30	0.07 3	0.14 14	0.11 16	0.06 48	0.05 6	0.07 165	0.06 114	0.06 99	0.06 14

MGA	0.12 32	0.08 23	0.26 106	0.16 13	0.10 83	0.15 64	0.10 12	0.18 33	0.13 19	0.11 50	0.09 16	0.09 30	0.07 3	0.20 155	0.12 46	0.07 125	0.16 521	0.06 56	0.04 1	0.06 99	0.09 140

LiteMatch*	0.12 32	0.07 2	0.26 106	0.16 13	0.11 132	0.13 34	0.13 88	0.19 50	0.15 47	0.10 31	0.09 16	0.09 30	0.11 126	0.16 54	0.13 110	0.07 125	0.11 404	0.06 56	0.06 114	0.06 99	0.14 412

aanet-32k-new	0.15 147	0.18 444	0.43 270	0.21 227	0.10 83	0.16 108	0.15 172	0.22 92	0.18 95	0.11 50	0.14 134	0.09 30	0.13 220	0.18 97	0.11 16	0.06 48	0.05 6	0.06 56	0.05 37	0.07 184	0.23 555

aanet-new-14k	0.13 55	0.13 248	0.33 180	0.21 227	0.09 23	0.13 34	0.13 88	0.26 171	0.23 200	0.12 83	0.15 155	0.09 30	0.14 251	0.15 32	0.11 16	0.06 48	0.05 6	0.06 56	0.05 37	0.07 184	0.11 271

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.12 32	0.10 97	0.23 70	0.19 127	0.10 83	0.15 64	0.16 229	0.24 129	0.17 72	0.11 50	0.16 169	0.09 30	0.11 126	0.13 7	0.10 3	0.05 1	0.05 6	0.06 56	0.08 311	0.05 4	0.17 470

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.13 55	0.10 97	0.26 106	0.19 127	0.10 83	0.13 34	0.16 229	0.26 171	0.22 182	0.12 83	0.16 169	0.09 30	0.11 126	0.14 14	0.11 16	0.05 1	0.05 6	0.06 56	0.07 215	0.05 4	0.26 595

DepthFocus	0.10 2	0.07 2	0.26 106	0.15 5	0.11 132	0.10 13	0.13 88	0.15 14	0.09 1	0.12 83	0.10 40	0.09 30	0.08 17	0.13 7	0.10 3	0.07 125	0.06 101	0.09 375	0.08 311	0.06 99	0.05 1

LACA1	0.10 2	0.13 248	0.17 7	0.16 13	0.07 1	0.16 108	0.12 47	0.16 18	0.12 10	0.09 9	0.07 3	0.09 30	0.10 87	0.14 14	0.10 3	0.07 125	0.05 6	0.05 1	0.05 37	0.05 4	0.05 1

gcap_with_dpt	0.13 55	0.10 97	0.27 123	0.18 74	0.14 305	0.18 181	0.15 172	0.26 171	0.21 168	0.16 195	0.21 255	0.09 30	0.09 43	0.14 14	0.12 46	0.06 48	0.05 6	0.07 165	0.06 114	0.05 4	0.10 216

BridgeDepth_RVC	0.10 2	0.09 57	0.18 12	0.13 1	0.07 1	0.16 108	0.10 12	0.21 77	0.15 47	0.10 31	0.10 40	0.09 30	0.12 173	0.14 14	0.13 110	0.07 125	0.05 6	0.05 1	0.05 37	0.06 99	0.05 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
252Zero-FE	0.18 212	0.08 23	0.28 130	0.18 74	0.10 83	0.15 64	0.11 29	0.22 92	0.22 182	0.76 692	0.11 53	0.09 30	0.08 17	0.17 76	0.15 205	0.07 125	0.51 723	0.06 56	0.08 311	0.06 99	0.10 216

S2M2_XL	0.10 2	0.10 97	0.24 78	0.14 2	0.10 83	0.09 3	0.09 4	0.12 3	0.09 1	0.11 50	0.12 75	0.09 30	0.09 43	0.12 4	0.11 16	0.09 386	0.07 200	0.08 269	0.07 215	0.08 263	0.07 38
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.12 32	0.10 97	0.23 70	0.18 74	0.10 83	0.15 64	0.10 12	0.20 60	0.14 32	0.13 119	0.12 75	0.09 30	0.11 126	0.21 181	0.12 46	0.05 1	0.14 475	0.05 1	0.05 37	0.05 4	0.09 140

qwe	0.13 55	0.10 97	0.24 78	0.17 40	0.11 132	0.15 64	0.12 47	0.26 171	0.18 95	0.14 148	0.13 97	0.09 30	0.10 87	0.23 235	0.13 110	0.05 1	0.18 561	0.05 1	0.06 114	0.05 4	0.09 140

2.25w	0.13 55	0.10 97	0.24 78	0.17 40	0.09 23	0.15 64	0.10 12	0.20 60	0.19 124	0.14 148	0.18 210	0.09 30	0.10 87	0.23 235	0.15 205	0.05 1	0.17 549	0.05 1	0.08 311	0.05 4	0.12 332

4.25_new	0.13 55	0.12 204	0.26 106	0.18 74	0.10 83	0.17 146	0.12 47	0.22 92	0.15 47	0.13 119	0.13 97	0.09 30	0.10 87	0.22 211	0.14 162	0.05 1	0.18 561	0.05 1	0.06 114	0.05 4	0.11 271

4.5w_new	0.13 55	0.12 204	0.26 106	0.18 74	0.10 83	0.17 146	0.12 47	0.22 92	0.15 47	0.13 119	0.13 97	0.09 30	0.10 87	0.22 211	0.14 162	0.05 1	0.18 561	0.05 1	0.06 114	0.05 4	0.11 271

4.25w-stereo	0.13 55	0.12 204	0.26 106	0.18 74	0.10 83	0.17 146	0.12 47	0.22 92	0.15 47	0.13 119	0.13 97	0.09 30	0.10 87	0.22 211	0.14 162	0.05 1	0.18 561	0.05 1	0.06 114	0.05 4	0.11 271

IGEV	0.12 32	0.07 2	0.19 17	0.16 13	0.11 132	0.16 108	0.13 88	0.22 92	0.17 72	0.12 83	0.15 155	0.09 30	0.07 3	0.16 54	0.12 46	0.06 48	0.10 366	0.06 56	0.07 215	0.05 4	0.08 84

LGtest1	0.10 2	0.09 57	0.19 17	0.18 74	0.09 23	0.13 34	0.09 4	0.17 27	0.13 19	0.10 31	0.08 11	0.09 30	0.09 43	0.16 54	0.12 46	0.08 281	0.06 101	0.06 56	0.05 37	0.06 99	0.08 84

GREAT-IGEV	0.19 244	0.11 151	0.39 226	0.22 296	0.33 671	0.14 42	0.15 172	0.18 33	0.22 182	0.14 148	0.16 169	0.09 30	0.09 43	0.23 235	0.14 162	0.06 48	0.50 722	0.06 56	0.06 114	0.07 184	0.53 699
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
StereoAnything_RVC	0.22 345	0.47 671	0.67 532	0.30 604	0.31 665	0.11 19	0.11 29	0.18 33	0.15 47	0.09 9	0.11 53	0.09 30	0.09 43	0.27 309	0.12 46	0.09 386	0.39 705	0.06 56	0.04 1	0.24 667	0.49 691

DEFOM-Stereo	0.11 13	0.10 97	0.21 45	0.18 74	0.09 23	0.21 282	0.14 122	0.14 11	0.17 72	0.11 50	0.10 40	0.09 30	0.08 17	0.21 181	0.12 46	0.06 48	0.05 6	0.06 56	0.04 1	0.05 4	0.06 14

GREATEN-IGEV_RVC	0.14 105	0.16 380	0.31 156	0.22 296	0.14 305	0.15 64	0.13 88	0.18 33	0.17 72	0.12 83	0.14 134	0.10 57	0.09 43	0.21 181	0.15 205	0.06 48	0.09 317	0.08 269	0.08 311	0.08 263	0.10 216

over-6	0.13 55	0.18 444	0.30 146	0.19 127	0.07 1	0.16 108	0.11 29	0.28 204	0.17 72	0.10 31	0.10 40	0.10 57	0.13 220	0.20 155	0.11 16	0.08 281	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.06 99	0.06 14

aanet-new-90k	0.15 147	0.14 298	0.49 345	0.21 227	0.11 132	0.15 64	0.14 122	0.24 129	0.17 72	0.10 31	0.12 75	0.10 57	0.12 173	0.21 181	0.10 3	0.06 48	0.06 101	0.06 56	0.05 37	0.06 99	0.32 631

aanet-new-78k	0.17 200	0.14 298	0.80 588	0.21 227	0.10 83	0.14 42	0.14 122	0.23 107	0.17 72	0.10 31	0.13 97	0.10 57	0.13 220	0.19 121	0.11 16	0.05 1	0.16 521	0.06 56	0.05 37	0.07 184	0.26 595

aanet-new-40k	0.14 105	0.15 336	0.43 270	0.20 179	0.13 257	0.16 108	0.14 122	0.21 77	0.15 47	0.11 50	0.14 134	0.10 57	0.11 126	0.13 7	0.11 16	0.06 48	0.05 6	0.06 56	0.05 37	0.07 184	0.33 638

aanet-new-36k	0.14 105	0.17 417	0.45 287	0.22 296	0.09 23	0.17 146	0.15 172	0.24 129	0.18 95	0.12 83	0.14 134	0.10 57	0.11 126	0.18 97	0.11 16	0.05 1	0.06 101	0.06 56	0.05 37	0.05 4	0.12 332

GCAP-Stereo-DPT26K	0.15 147	0.13 248	0.41 252	0.20 179	0.11 132	0.14 42	0.14 122	0.22 92	0.17 72	0.12 83	0.13 97	0.10 57	0.10 87	0.16 54	0.13 110	0.05 1	0.08 268	0.06 56	0.06 114	0.05 4	0.43 677

aanet-new-12k	0.13 55	0.12 204	0.32 170	0.23 361	0.10 83	0.16 108	0.14 122	0.25 153	0.20 139	0.13 119	0.11 53	0.10 57	0.13 220	0.15 32	0.12 46	0.06 48	0.05 6	0.07 165	0.05 37	0.08 263	0.12 332

aanet-new-8k	0.14 105	0.14 298	0.34 186	0.21 227	0.10 83	0.18 181	0.15 172	0.29 224	0.22 182	0.11 50	0.12 75	0.10 57	0.13 220	0.18 97	0.12 46	0.05 1	0.05 6	0.06 56	0.05 37	0.05 4	0.11 271

aanet-new	0.14 105	0.13 248	0.39 226	0.21 227	0.14 305	0.20 251	0.15 172	0.25 153	0.18 95	0.12 83	0.14 134	0.10 57	0.16 295	0.19 121	0.11 16	0.07 125	0.05 6	0.07 165	0.05 37	0.07 184	0.13 369

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.14 105	0.10 97	0.25 90	0.18 74	0.15 377	0.19 208	0.15 172	0.27 188	0.23 200	0.16 195	0.20 235	0.10 57	0.09 43	0.14 14	0.12 46	0.06 48	0.05 6	0.07 165	0.06 114	0.05 4	0.08 84

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.14 105	0.10 97	0.27 123	0.18 74	0.14 305	0.19 208	0.15 172	0.25 153	0.22 182	0.16 195	0.22 269	0.10 57	0.09 43	0.15 32	0.12 46	0.06 48	0.05 6	0.07 165	0.06 114	0.05 4	0.10 216

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 55	0.10 97	0.26 106	0.18 74	0.14 305	0.18 181	0.15 172	0.27 188	0.23 200	0.16 195	0.21 255	0.10 57	0.09 43	0.14 14	0.12 46	0.06 48	0.05 6	0.07 165	0.06 114	0.05 4	0.08 84

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.16 178	0.20 480	0.79 583	0.19 127	0.12 192	0.12 26	0.14 122	0.26 171	0.18 95	0.11 50	0.12 75	0.10 57	0.10 87	0.13 7	0.11 16	0.06 48	0.07 200	0.06 56	0.07 215	0.05 4	0.18 477

LACA3	0.10 2	0.11 151	0.16 1	0.15 5	0.07 1	0.16 108	0.14 122	0.14 11	0.14 32	0.11 50	0.09 16	0.10 57	0.10 87	0.16 54	0.09 1	0.07 125	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 1

DispViT+	0.12 32	0.08 23	0.21 45	0.16 13	0.16 421	0.10 13	0.12 47	0.27 188	0.24 220	0.13 119	0.11 53	0.10 57	0.09 43	0.21 181	0.12 46	0.08 281	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 1

CSFM-Stereo	0.12 32	0.08 23	0.17 7	0.16 13	0.08 13	0.16 108	0.13 88	0.22 92	0.13 19	0.11 50	0.11 53	0.10 57	0.11 126	0.17 76	0.14 162	0.07 125	0.12 435	0.05 1	0.06 114	0.05 4	0.12 332

GEAStereo	0.20 276	0.10 97	0.31 156	0.35 653	0.42 693	0.19 208	0.16 229	0.23 107	0.18 95	0.14 148	0.15 155	0.10 57	0.09 43	0.21 181	0.18 301	0.08 281	0.28 666	0.06 56	0.05 37	0.08 263	0.57 704

GSStereo	0.21 317	0.10 97	0.31 156	0.36 661	0.42 693	0.19 208	0.16 229	0.38 354	0.21 168	0.14 148	0.15 155	0.10 57	0.09 43	0.21 181	0.18 301	0.08 281	0.31 688	0.06 56	0.06 114	0.08 263	0.63 713

GS-Stereo							0.16 229	0.38 354	0.21 168	0.14 148	0.15 155	0.10 57	0.09 43	0.21 181	0.18 301	0.08 281	0.31 688	0.06 56	0.06 114	0.08 263	0.63 713

gasm-f	0.20 276	0.12 204	0.36 205	0.35 653	0.36 681	0.18 181	0.17 274	0.23 107	0.18 95	0.14 148	0.19 224	0.10 57	0.11 126	0.20 155	0.19 337	0.08 281	0.28 666	0.06 56	0.05 37	0.09 365	0.57 704

Wavelet-MonSter	0.12 32	0.08 23	0.25 90	0.18 74	0.10 83	0.13 34	0.12 47	0.16 18	0.14 32	0.11 50	0.14 134	0.10 57	0.11 126	0.20 155	0.15 205	0.05 1	0.16 521	0.05 1	0.07 215	0.05 4	0.12 332

Replicate-Monster	0.15 147	0.12 204	0.40 241	0.17 40	0.10 83	0.17 146	0.10 12	0.24 129	0.20 139	0.12 83	0.10 40	0.10 57	0.10 87	0.28 333	0.12 46	0.06 48	0.31 688	0.06 56	0.06 114	0.05 4	0.21 530

AdaDepth	0.13 55	0.10 97	0.32 170	0.20 179	0.11 132	0.19 208	0.13 88	0.16 18	0.16 60	0.10 31	0.10 40	0.10 57	0.09 43	0.19 121	0.12 46	0.05 1	0.11 404	0.06 56	0.06 114	0.05 4	0.11 271

2.5w	0.13 55	0.10 97	0.23 70	0.18 74	0.09 23	0.15 64	0.15 172	0.21 77	0.16 60	0.12 83	0.13 97	0.10 57	0.09 43	0.21 181	0.12 46	0.05 1	0.19 575	0.05 1	0.07 215	0.05 4	0.12 332

3.25w_new	0.13 55	0.09 57	0.24 78	0.17 40	0.09 23	0.18 181	0.10 12	0.23 107	0.18 95	0.15 176	0.13 97	0.10 57	0.11 126	0.20 155	0.13 110	0.05 1	0.17 549	0.05 1	0.06 114	0.04 1	0.11 271

3.25w	0.13 55	0.09 57	0.24 78	0.17 40	0.09 23	0.18 181	0.10 12	0.23 107	0.18 95	0.15 176	0.13 97	0.10 57	0.11 126	0.20 155	0.13 110	0.05 1	0.17 549	0.05 1	0.06 114	0.04 1	0.11 271

3.5w_stereo	0.12 32	0.11 151	0.21 45	0.17 40	0.09 23	0.17 146	0.09 4	0.23 107	0.17 72	0.14 148	0.13 97	0.10 57	0.11 126	0.22 211	0.13 110	0.05 1	0.11 404	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.08 84

MLG-Stereo_test3	0.11 13	0.08 23	0.22 61	0.19 127	0.10 83	0.16 108	0.11 29	0.18 33	0.13 19	0.11 50	0.07 3	0.10 57	0.08 17	0.14 14	0.12 46	0.07 125	0.09 317	0.06 56	0.04 1	0.06 99	0.08 84

MLG-Stereo_test1	0.11 13	0.09 57	0.26 106	0.18 74	0.11 132	0.15 64	0.11 29	0.17 27	0.11 6	0.09 9	0.06 1	0.10 57	0.07 3	0.17 76	0.12 46	0.06 48	0.15 506	0.06 56	0.04 1	0.05 4	0.07 38

MLG-Stereo	0.11 13	0.08 23	0.26 106	0.19 127	0.09 23	0.15 64	0.11 29	0.18 33	0.13 19	0.09 9	0.06 1	0.10 57	0.08 17	0.18 97	0.12 46	0.06 48	0.16 521	0.06 56	0.04 1	0.05 4	0.07 38

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 55	0.15 336	0.21 45	0.27 544	0.09 23	0.15 64	0.13 88	0.23 107	0.21 168	0.12 83	0.11 53	0.10 57	0.13 220	0.22 211	0.13 110	0.07 125	0.05 6	0.06 56	0.05 37	0.07 184	0.07 38

FoundationStereo	0.13 55	0.08 23	0.18 12	0.29 592	0.30 658	0.12 26	0.13 88	0.12 3	0.18 95	0.09 9	0.08 11	0.10 57	0.08 17	0.14 14	0.11 16	0.07 125	0.31 688	0.06 56	0.04 1	0.05 4	0.06 14

dual_stereo	0.18 212	0.08 23	0.26 106	0.21 227	0.32 669	0.11 19	0.13 88	0.27 188	0.20 139	0.11 50	0.09 16	0.10 57	0.08 17	0.20 155	0.14 162	0.07 125	0.45 713	0.06 56	0.05 37	0.05 4	0.65 718

U	1.02 712	0.10 97	0.26 106	0.22 296	3.66 745	6.41 753	0.13 88	0.22 92	0.21 168	0.11 50	0.11 53	0.10 57	0.09 43	0.12 4	0.11 16	0.07 125	0.05 6	5.35 761	2.86 758	0.07 184	0.06 14

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 276	0.74 711	0.71 557	0.17 40	0.08 13	0.15 64	0.15 172	0.19 50	0.18 95	0.13 119	0.12 75	0.10 57	0.08 17	0.16 54	0.14 162	0.34 699	0.12 435	0.08 269	0.07 215	0.11 490	0.24 569

IGEV-Stereo+	0.14 105	0.08 23	0.26 106	0.18 74	0.14 305	0.09 3	0.10 12	0.16 18	0.17 72	0.14 148	0.08 11	0.10 57	0.10 87	0.22 211	0.14 162	0.07 125	0.15 506	0.06 56	0.06 114	0.16 597	0.29 618

gcap-zeroshot	0.14 105	0.10 97	0.28 130	0.18 74	0.15 377	0.19 208	0.15 172	0.27 188	0.23 200	0.16 195	0.20 235	0.10 57	0.09 43	0.14 14	0.12 46	0.06 48	0.05 6	0.07 165	0.06 114	0.05 4	0.09 140

test_for_model	0.14 105	0.10 97	0.25 90	0.18 74	0.15 377	0.19 208	0.15 172	0.27 188	0.23 200	0.16 195	0.20 235	0.10 57	0.09 43	0.14 14	0.12 46	0.06 48	0.05 6	0.07 165	0.06 114	0.05 4	0.08 84

UniTT-Stereo	0.15 147	0.12 204	0.45 287	0.21 227	0.14 305	0.17 146	0.13 88	0.20 60	0.19 124	0.16 195	0.20 235	0.10 57	0.11 126	0.18 97	0.17 269	0.08 281	0.06 101	0.07 165	0.06 114	0.08 263	0.07 38

testlalala	0.14 105	0.10 97	0.28 130	0.18 74	0.15 377	0.19 208	0.15 172	0.27 188	0.23 200	0.16 195	0.20 235	0.10 57	0.09 43	0.14 14	0.12 46	0.06 48	0.05 6	0.07 165	0.06 114	0.05 4	0.09 140

GELT-Stereo	0.14 105	0.11 151	0.24 78	0.20 179	0.14 305	0.14 42	0.16 229	0.35 312	0.25 247	0.14 148	0.12 75	0.11 98	0.11 126	0.17 76	0.12 46	0.05 1	0.05 6	0.07 165	0.07 215	0.05 4	0.08 84

VeloStereo	0.11 13	0.07 2	0.21 45	0.16 13	0.12 192	0.09 3	0.07 1	0.12 3	0.10 3	0.12 83	0.09 16	0.11 98	0.11 126	0.16 54	0.12 46	0.10 461	0.09 317	0.09 375	0.08 311	0.11 490	0.13 369

flow	0.11 13	0.07 2	0.21 45	0.16 13	0.12 192	0.09 3	0.07 1	0.12 3	0.10 3	0.12 83	0.09 16	0.11 98	0.11 126	0.18 97	0.12 46	0.10 461	0.09 317	0.09 375	0.08 311	0.11 490	0.13 369

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.14 105	0.15 336	0.35 198	0.21 227	0.09 23	0.19 208	0.10 12	0.19 50	0.21 168	0.14 148	0.12 75	0.11 98	0.11 126	0.15 32	0.12 46	0.08 281	0.07 200	0.11 519	0.09 420	0.10 431	0.13 369

over v1	0.12 32	0.17 417	0.23 70	0.19 127	0.07 1	0.15 64	0.10 12	0.20 60	0.11 6	0.10 31	0.09 16	0.11 98	0.14 251	0.18 97	0.12 46	0.07 125	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.06 99	0.06 14

over-8	0.12 32	0.17 417	0.25 90	0.20 179	0.07 1	0.15 64	0.10 12	0.20 60	0.11 6	0.09 9	0.09 16	0.11 98	0.12 173	0.18 97	0.11 16	0.07 125	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.06 99	0.06 14

over-9	0.12 32	0.18 444	0.27 123	0.20 179	0.07 1	0.15 64	0.10 12	0.21 77	0.12 10	0.09 9	0.09 16	0.11 98	0.12 173	0.19 121	0.11 16	0.07 125	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.06 99	0.06 14

testmc14	0.14 105	0.08 23	0.29 136	0.21 227	0.16 421	0.19 208	0.14 122	0.16 18	0.13 19	0.11 50	0.14 134	0.11 98	0.08 17	0.20 155	0.12 46	0.06 48	0.24 640	0.05 1	0.06 114	0.05 4	0.32 631

depth_test_26	0.11 13	0.08 23	0.22 61	0.16 13	0.09 23	0.09 3	0.11 29	0.16 18	0.16 60	0.12 83	0.16 169	0.11 98	0.08 17	0.14 14	0.10 3	0.09 386	0.07 200	0.08 269	0.07 215	0.07 184	0.08 84

LGCAT	0.15 147	0.07 2	0.19 17	0.15 5	0.09 23	0.13 34	0.12 47	0.13 8	0.10 3	0.13 119	0.09 16	0.11 98	0.10 87	0.31 389	0.14 162	0.23 672	0.24 640	0.05 1	0.06 114	0.05 4	0.41 668

derf	0.11 13	0.07 2	0.21 45	0.18 74	0.11 132	0.11 19	0.11 29	0.17 27	0.15 47	0.09 9	0.09 16	0.11 98	0.09 43	0.16 54	0.12 46	0.06 48	0.07 200	0.05 1	0.05 37	0.05 4	0.13 369

mm2	0.11 13	0.07 2	0.19 17	0.16 13	0.09 23	0.10 13	0.12 47	0.18 33	0.14 32	0.08 2	0.09 16	0.11 98	0.10 87	0.17 76	0.13 110	0.07 125	0.11 404	0.05 1	0.07 215	0.05 4	0.13 369

mm1	0.11 13	0.07 2	0.19 17	0.16 13	0.09 23	0.10 13	0.12 47	0.15 14	0.14 32	0.08 2	0.09 16	0.11 98	0.10 87	0.17 76	0.13 110	0.07 125	0.11 404	0.05 1	0.07 215	0.05 4	0.13 369

qqai	0.12 32	0.08 23	0.22 61	0.18 74	0.12 192	0.11 19	0.12 47	0.17 27	0.16 60	0.09 9	0.09 16	0.11 98	0.09 43	0.16 54	0.12 46	0.07 125	0.11 404	0.06 56	0.06 114	0.05 4	0.20 517

aanet-new-60k	0.14 105	0.15 336	0.54 433	0.20 179	0.10 83	0.16 108	0.12 47	0.21 77	0.18 95	0.11 50	0.12 75	0.11 98	0.11 126	0.19 121	0.10 3	0.05 1	0.08 268	0.06 56	0.05 37	0.06 99	0.15 431

aanet-new-70k	0.13 55	0.13 248	0.40 241	0.20 179	0.11 132	0.16 108	0.14 122	0.22 92	0.16 60	0.11 50	0.13 97	0.11 98	0.12 173	0.21 181	0.10 3	0.05 1	0.05 6	0.06 56	0.05 37	0.06 99	0.13 369

aanet-new-34k	0.14 105	0.16 380	0.39 226	0.19 127	0.09 23	0.14 42	0.15 172	0.22 92	0.19 124	0.12 83	0.15 155	0.11 98	0.13 220	0.14 14	0.12 46	0.05 1	0.05 6	0.06 56	0.05 37	0.05 4	0.18 477

aanet-new-24k	0.13 55	0.14 298	0.32 170	0.20 179	0.12 192	0.16 108	0.14 122	0.20 60	0.16 60	0.13 119	0.16 169	0.11 98	0.12 173	0.15 32	0.11 16	0.06 48	0.05 6	0.06 56	0.06 114	0.06 99	0.07 38

aanet-new-10k	0.14 105	0.15 336	0.37 211	0.22 296	0.11 132	0.19 208	0.14 122	0.26 171	0.18 95	0.13 119	0.13 97	0.11 98	0.12 173	0.15 32	0.12 46	0.06 48	0.05 6	0.06 56	0.05 37	0.07 184	0.10 216

GCAP-Stereo-cres-4k	0.13 55	0.11 151	0.28 130	0.21 227	0.13 257	0.20 251	0.16 229	0.23 107	0.18 95	0.12 83	0.17 190	0.11 98	0.12 173	0.15 32	0.12 46	0.05 1	0.05 6	0.06 56	0.05 37	0.06 99	0.08 84

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.13 55	0.10 97	0.24 78	0.20 179	0.12 192	0.14 42	0.15 172	0.22 92	0.21 168	0.11 50	0.17 190	0.11 98	0.12 173	0.13 7	0.11 16	0.05 1	0.06 101	0.06 56	0.08 311	0.05 4	0.22 545

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.14 105	0.09 57	0.38 216	0.18 74	0.10 83	0.15 64	0.14 122	0.20 60	0.18 95	0.12 83	0.14 134	0.11 98	0.12 173	0.13 7	0.10 3	0.06 48	0.06 101	0.06 56	0.06 114	0.06 99	0.31 625

LiteMatch	0.13 55	0.15 336	0.19 17	0.20 179	0.10 83	0.15 64	0.17 274	0.18 33	0.14 32	0.10 31	0.09 16	0.11 98	0.22 409	0.16 54	0.23 434	0.08 281	0.05 6	0.08 269	0.07 215	0.08 263	0.08 84

GeoVLM	0.11 13	0.07 2	0.19 17	0.16 13	0.09 23	0.15 64	0.12 47	0.18 33	0.14 32	0.10 31	0.09 16	0.11 98	0.11 126	0.17 76	0.14 162	0.07 125	0.11 404	0.05 1	0.07 215	0.05 4	0.13 369

LACA2	0.12 32	0.17 417	0.32 170	0.16 13	0.08 13	0.16 108	0.13 88	0.18 33	0.15 47	0.09 9	0.09 16	0.11 98	0.10 87	0.15 32	0.10 3	0.07 125	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.06 99	0.05 1

MonSter++	0.11 13	0.07 2	0.19 17	0.16 13	0.09 23	0.15 64	0.12 47	0.18 33	0.14 32	0.10 31	0.09 16	0.11 98	0.10 87	0.16 54	0.14 162	0.07 125	0.11 404	0.05 1	0.07 215	0.05 4	0.13 369

HiDET	0.12 32	0.07 2	0.20 27	0.15 5	0.09 23	0.14 42	0.12 47	0.20 60	0.16 60	0.10 31	0.10 40	0.11 98	0.09 43	0.19 121	0.17 269	0.07 125	0.09 317	0.05 1	0.06 114	0.05 4	0.11 271

LCMNet	0.12 32	0.08 23	0.20 27	0.16 13	0.09 23	0.15 64	0.12 47	0.19 50	0.20 139	0.10 31	0.11 53	0.11 98	0.10 87	0.20 155	0.16 238	0.07 125	0.11 404	0.05 1	0.07 215	0.05 4	0.14 412

VIP-Stereo	0.13 55	0.15 336	0.31 156	0.18 74	0.12 192	0.24 365	0.12 47	0.20 60	0.20 139	0.10 31	0.13 97	0.11 98	0.09 43	0.20 155	0.13 110	0.06 48	0.11 404	0.06 56	0.04 1	0.05 4	0.08 84

GASTEREO	0.20 276	0.15 336	0.31 156	0.40 678	0.29 653	0.18 181	0.15 172	0.29 224	0.22 182	0.18 242	0.17 190	0.11 98	0.13 220	0.25 272	0.15 205	0.07 125	0.23 624	0.06 56	0.08 311	0.06 99	0.57 704

MSCF	0.20 276	0.14 298	0.31 156	0.40 678	0.29 653	0.17 146	0.15 172	0.29 224	0.22 182	0.17 219	0.16 169	0.11 98	0.13 220	0.24 250	0.15 205	0.07 125	0.23 624	0.06 56	0.08 311	0.07 184	0.57 704

MLG-Stereo_test2	0.12 32	0.09 57	0.29 136	0.21 227	0.12 192	0.16 108	0.11 29	0.17 27	0.12 10	0.11 50	0.08 11	0.11 98	0.06 1	0.16 54	0.11 16	0.08 281	0.13 456	0.06 56	0.04 1	0.06 99	0.09 140

LG-G_1	0.12 32	0.08 23	0.28 130	0.20 179	0.09 23	0.21 282	0.09 4	0.20 60	0.12 10	0.11 50	0.10 40	0.11 98	0.10 87	0.22 211	0.11 16	0.07 125	0.09 317	0.06 56	0.05 37	0.06 99	0.12 332

LG-G	0.12 32	0.08 23	0.28 130	0.20 179	0.09 23	0.21 282	0.09 4	0.20 60	0.12 10	0.11 50	0.10 40	0.11 98	0.10 87	0.22 211	0.11 16	0.07 125	0.09 317	0.06 56	0.05 37	0.06 99	0.12 332

LG-Stereo	0.14 105	0.13 248	0.30 146	0.21 227	0.11 132	0.16 108	0.18 335	0.23 107	0.19 124	0.12 83	0.18 210	0.11 98	0.09 43	0.15 32	0.14 162	0.06 48	0.07 200	0.08 269	0.08 311	0.07 184	0.07 38

SGD-Stereo	0.12 32	0.08 23	0.18 12	0.17 40	0.07 1	0.17 146	0.13 88	0.19 50	0.17 72	0.12 83	0.13 97	0.11 98	0.12 173	0.19 121	0.12 46	0.08 281	0.04 1	0.06 56	0.05 37	0.06 99	0.05 1

IGEV-Stereo++	0.15 147	0.09 57	0.27 123	0.21 227	0.13 257	0.14 42	0.11 29	0.23 107	0.19 124	0.15 176	0.14 134	0.11 98	0.11 126	0.19 121	0.12 46	0.06 48	0.21 599	0.06 56	0.05 37	0.06 99	0.28 612

RAStereo	0.14 105	0.15 336	0.40 241	0.22 296	0.11 132	0.15 64	0.18 335	0.25 153	0.24 220	0.13 119	0.17 190	0.11 98	0.09 43	0.15 32	0.13 110	0.08 281	0.06 101	0.08 269	0.06 114	0.07 184	0.05 1

GCAPDPT-zeroshot4090	0.14 105	0.09 57	0.37 211	0.18 74	0.10 83	0.15 64	0.14 122	0.20 60	0.18 95	0.12 83	0.14 134	0.11 98	0.12 173	0.13 7	0.10 3	0.06 48	0.06 101	0.06 56	0.06 114	0.06 99	0.31 625

CAS	0.16 178	0.07 2	0.29 136	0.42 688	0.17 455	0.20 251	0.18 335	0.23 107	0.20 139	0.15 176	0.19 224	0.11 98	0.10 87	0.15 32	0.14 162	0.31 697	0.04 1	0.06 56	0.04 1	0.06 99	0.16 448

GEAR-Net	0.18 212	0.10 97	0.38 216	0.30 604	0.19 520	0.15 64	0.15 172	0.32 276	0.18 95	0.13 119	0.16 169	0.12 138	0.11 126	0.24 250	0.15 205	0.07 125	0.19 575	0.07 165	0.05 37	0.07 184	0.42 673

FAST (zero-shot)	0.14 105	0.10 97	0.22 61	0.24 417	0.26 634	0.14 42	0.15 172	0.24 129	0.16 60	0.11 50	0.14 134	0.12 138	0.12 173	0.19 121	0.13 110	0.10 461	0.09 317	0.07 165	0.08 311	0.07 184	0.09 140

MCSU-Stereo	0.13 55	0.08 23	0.24 78	0.17 40	0.11 132	0.17 146	0.15 172	0.17 27	0.17 72	0.12 83	0.13 97	0.12 138	0.08 17	0.20 155	0.13 110	0.07 125	0.20 593	0.05 1	0.05 37	0.05 4	0.19 497

PointNet	0.11 13	0.08 23	0.19 17	0.17 40	0.09 23	0.15 64	0.15 172	0.18 33	0.16 60	0.09 9	0.11 53	0.12 138	0.10 87	0.15 32	0.13 110	0.07 125	0.09 317	0.06 56	0.05 37	0.05 4	0.12 332

TS12	0.13 55	0.09 57	0.21 45	0.21 227	0.09 23	0.19 208	0.14 122	0.24 129	0.17 72	0.15 176	0.19 224	0.12 138	0.13 220	0.18 97	0.16 238	0.06 48	0.05 6	0.06 56	0.05 37	0.05 4	0.06 14

aanet-new-28k	0.15 147	0.16 380	0.50 366	0.20 179	0.10 83	0.16 108	0.14 122	0.20 60	0.15 47	0.13 119	0.14 134	0.12 138	0.12 173	0.17 76	0.12 46	0.06 48	0.08 268	0.06 56	0.07 215	0.07 184	0.18 477

aanet-new-22k	0.15 147	0.15 336	0.44 281	0.22 296	0.11 132	0.15 64	0.13 88	0.24 129	0.19 124	0.12 83	0.14 134	0.12 138	0.12 173	0.17 76	0.11 16	0.05 1	0.08 268	0.06 56	0.05 37	0.05 4	0.27 603

aanet-new-16k	0.13 55	0.14 298	0.39 226	0.20 179	0.10 83	0.14 42	0.12 47	0.22 92	0.20 139	0.12 83	0.12 75	0.12 138	0.11 126	0.15 32	0.11 16	0.06 48	0.05 6	0.06 56	0.05 37	0.07 184	0.14 412

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.15 147	0.23 535	0.58 482	0.17 40	0.12 192	0.15 64	0.14 122	0.25 153	0.18 95	0.11 50	0.14 134	0.12 138	0.10 87	0.15 32	0.11 16	0.06 48	0.06 101	0.06 56	0.08 311	0.05 4	0.22 545

PSi22a	0.13 55	0.07 2	0.16 1	0.21 227	0.18 485	0.09 3	0.11 29	0.15 14	0.12 10	0.08 2	0.07 3	0.12 138	0.08 17	0.15 32	0.12 46	0.07 125	0.22 611	0.05 1	0.06 114	0.05 4	0.52 698

Foundation-i32	0.14 105	0.07 2	0.18 12	0.24 417	0.22 583	0.10 13	0.12 47	0.15 14	0.13 19	0.08 2	0.07 3	0.12 138	0.08 17	0.17 76	0.13 110	0.07 125	0.29 682	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.45 684

BStereo	0.14 105	0.10 97	0.46 305	0.18 74	0.11 132	0.15 64	0.15 172	0.25 153	0.23 200	0.12 83	0.11 53	0.12 138	0.09 43	0.17 76	0.17 269	0.05 1	0.07 200	0.06 56	0.08 311	0.05 4	0.09 140

Anonymus123	0.16 178	0.10 97	0.46 305	0.18 74	0.11 132	0.41 595	0.15 172	0.30 244	0.23 200	0.12 83	0.11 53	0.12 138	0.09 43	0.17 76	0.17 269	0.05 1	0.07 200	0.06 56	0.08 311	0.05 4	0.09 140

NLSM3	0.14 105	0.12 204	0.25 90	0.21 227	0.13 257	0.18 181	0.16 229	0.32 276	0.25 247	0.12 83	0.15 155	0.12 138	0.13 220	0.17 76	0.15 205	0.05 1	0.05 6	0.08 269	0.08 311	0.05 4	0.08 84

111111	0.13 55	0.08 23	0.20 27	0.20 179	0.13 257	0.13 34	0.10 12	0.23 107	0.17 72	0.11 50	0.13 97	0.12 138	0.08 17	0.19 121	0.12 46	0.07 125	0.16 521	0.06 56	0.04 1	0.08 263	0.16 448

SMoEStereo_RVC	0.14 105	0.15 336	0.29 136	0.19 127	0.10 83	0.19 208	0.17 274	0.21 77	0.21 168	0.15 176	0.13 97	0.12 138	0.11 126	0.25 272	0.16 238	0.06 48	0.05 6	0.08 269	0.06 114	0.06 99	0.08 84

IGEV++	0.19 244	0.13 248	0.38 216	0.30 604	0.19 520	0.15 64	0.15 172	0.32 276	0.18 95	0.13 119	0.16 169	0.12 138	0.11 126	0.24 250	0.15 205	0.07 125	0.32 693	0.07 165	0.05 37	0.07 184	0.42 673

MyStereo07	0.18 212	0.15 336	0.44 281	0.22 296	0.16 421	0.25 386	0.22 488	0.31 267	0.26 264	0.22 294	0.13 97	0.12 138	0.13 220	0.33 410	0.14 162	0.07 125	0.13 456	0.09 375	0.09 420	0.09 365	0.11 271

ff7	0.18 212	0.13 248	0.41 252	0.21 227	0.15 377	0.21 282	0.17 274	0.28 204	0.23 200	0.21 273	0.13 97	0.12 138	0.12 173	0.27 309	0.13 110	0.07 125	0.25 650	0.08 269	0.07 215	0.08 263	0.36 651

ffff	0.18 212	0.13 248	0.41 252	0.21 227	0.15 377	0.21 282	0.17 274	0.28 204	0.23 200	0.21 273	0.13 97	0.12 138	0.12 173	0.27 309	0.13 110	0.07 125	0.25 650	0.08 269	0.07 215	0.08 263	0.36 651

11t	0.18 212	0.13 248	0.41 252	0.21 227	0.15 377	0.21 282	0.17 274	0.28 204	0.23 200	0.21 273	0.13 97	0.12 138	0.12 173	0.27 309	0.13 110	0.07 125	0.25 650	0.08 269	0.07 215	0.08 263	0.36 651

LoS_RVC	0.14 105	0.11 151	0.32 170	0.18 74	0.16 421	0.20 251	0.18 335	0.21 77	0.18 95	0.14 148	0.20 235	0.12 138	0.17 321	0.17 76	0.14 162	0.06 48	0.05 6	0.06 56	0.04 1	0.05 4	0.14 412

anonymousdsp	0.20 276	0.13 248	0.49 345	0.28 572	0.20 549	0.21 282	0.17 274	0.29 224	0.24 220	0.22 294	0.13 97	0.12 138	0.12 173	0.32 400	0.13 110	0.07 125	0.26 656	0.08 269	0.07 215	0.08 263	0.48 689

ccc-4	0.18 212	0.13 248	0.41 252	0.21 227	0.15 377	0.21 282	0.17 274	0.28 204	0.23 200	0.21 273	0.13 97	0.12 138	0.12 173	0.27 309	0.13 110	0.07 125	0.25 650	0.08 269	0.07 215	0.08 263	0.36 651

IGEV-Stereo	0.20 276	0.13 248	0.49 345	0.28 572	0.20 549	0.21 282	0.17 274	0.29 224	0.24 220	0.22 294	0.13 97	0.12 138	0.12 173	0.32 400	0.13 110	0.07 125	0.26 656	0.08 269	0.07 215	0.08 263	0.48 689
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
DNSM	0.33 567	0.30 601	0.21 45	0.25 463	0.09 23	0.17 146	0.14 122	0.26 171	0.19 124	0.16 195	0.18 210	0.13 163	0.11 126	0.80 652	0.66 655	0.09 386	0.24 640	0.06 56	0.05 37	1.25 737	1.17 741

DNS	0.31 552	0.31 607	0.25 90	0.25 463	0.11 132	0.14 42	0.14 122	0.26 171	0.18 95	0.14 148	0.18 210	0.13 163	0.10 87	0.75 633	0.41 582	0.09 386	0.27 661	0.08 269	0.05 37	1.11 735	1.23 743

aanet-new-32k	0.13 55	0.15 336	0.39 226	0.20 179	0.11 132	0.18 181	0.13 88	0.19 50	0.14 32	0.12 83	0.12 75	0.13 163	0.12 173	0.15 32	0.10 3	0.06 48	0.06 101	0.06 56	0.05 37	0.06 99	0.12 332

aanet-new-30k	0.13 55	0.15 336	0.39 226	0.20 179	0.11 132	0.18 181	0.13 88	0.19 50	0.14 32	0.12 83	0.12 75	0.13 163	0.12 173	0.15 32	0.10 3	0.06 48	0.06 101	0.06 56	0.05 37	0.06 99	0.12 332

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.14 105	0.12 204	0.42 262	0.18 74	0.12 192	0.17 146	0.14 122	0.24 129	0.18 95	0.11 50	0.14 134	0.13 163	0.11 126	0.17 76	0.11 16	0.06 48	0.05 6	0.06 56	0.05 37	0.05 4	0.19 497

PipStereo	0.14 105	0.07 2	0.16 1	0.23 361	0.21 566	0.09 3	0.11 29	0.16 18	0.13 19	0.08 2	0.07 3	0.13 163	0.09 43	0.14 14	0.12 46	0.07 125	0.23 624	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.49 691

Selective-IGEV-i32	0.15 147	0.10 97	0.34 186	0.32 630	0.19 520	0.16 108	0.14 122	0.29 224	0.19 124	0.13 119	0.14 134	0.13 163	0.08 17	0.23 235	0.14 162	0.06 48	0.13 456	0.07 165	0.06 114	0.06 99	0.11 271

NLMM1	0.21 317	0.13 248	0.21 45	0.23 361	0.18 485	0.24 365	0.20 423	0.65 666	0.69 670	0.18 242	0.18 210	0.13 163	0.14 251	0.25 272	0.19 337	0.08 281	0.09 317	0.08 269	0.07 215	0.07 184	0.10 216

NLSM1	0.18 212	0.12 204	0.21 45	0.21 227	0.18 485	0.25 386	0.17 274	0.51 522	0.43 507	0.17 219	0.21 255	0.13 163	0.15 273	0.22 211	0.18 301	0.08 281	0.09 317	0.09 375	0.08 311	0.07 184	0.07 38

DDF-Stereo	0.16 178	0.08 23	0.30 146	0.21 227	0.20 549	0.12 26	0.14 122	0.20 60	0.19 124	0.11 50	0.10 40	0.13 163	0.12 173	0.24 250	0.20 365	0.09 386	0.18 561	0.07 165	0.06 114	0.20 647	0.19 497

Zero-FE251	0.17 200	0.09 57	0.38 216	0.18 74	0.10 83	0.20 251	0.13 88	0.20 60	0.15 47	0.75 689	0.13 97	0.13 163	0.11 126	0.16 54	0.16 238	0.08 281	0.10 366	0.06 56	0.05 37	0.05 4	0.18 477

zero-FE	0.21 317	0.08 23	1.10 657	0.24 417	0.27 640	0.12 26	0.14 122	0.20 60	0.20 139	0.12 83	0.11 53	0.13 163	0.11 126	0.22 211	0.19 337	0.09 386	0.23 624	0.07 165	0.08 311	0.19 639	0.27 603

MM-Stereo_test2	0.19 244	0.11 151	0.47 313	0.25 463	0.11 132	0.21 282	0.20 423	0.28 204	0.24 220	0.16 195	0.17 190	0.13 163	0.11 126	0.21 181	0.14 162	0.06 48	0.26 656	0.07 165	0.06 114	0.09 365	0.41 668

SCV_C0	0.19 244	0.14 298	0.40 241	0.30 604	0.20 549	0.15 64	0.16 229	0.35 312	0.26 264	0.17 219	0.16 169	0.13 163	0.09 43	0.31 389	0.14 162	0.07 125	0.22 611	0.06 56	0.06 114	0.09 365	0.25 581

SCV	0.18 212	0.15 336	0.37 211	0.26 506	0.20 549	0.16 108	0.16 229	0.35 312	0.23 200	0.14 148	0.16 169	0.13 163	0.09 43	0.31 389	0.12 46	0.08 281	0.19 575	0.07 165	0.07 215	0.09 365	0.26 595

AIO_rvc	0.20 276	0.16 380	0.49 345	0.41 685	0.29 653	0.15 64	0.17 274	0.21 77	0.19 124	0.17 219	0.14 134	0.13 163	0.08 17	0.35 432	0.13 110	0.07 125	0.19 575	0.06 56	0.05 37	0.06 99	0.41 668

GIP-stereo	0.16 178	0.12 204	0.25 90	0.24 417	0.22 583	0.15 64	0.14 122	0.32 276	0.21 168	0.11 50	0.16 169	0.13 163	0.09 43	0.20 155	0.13 110	0.07 125	0.13 456	0.06 56	0.05 37	0.06 99	0.32 631

fffft	0.14 105	0.12 204	0.30 146	0.19 127	0.10 83	0.17 146	0.18 335	0.23 107	0.17 72	0.14 148	0.11 53	0.13 163	0.10 87	0.24 250	0.18 301	0.06 48	0.05 6	0.07 165	0.06 114	0.07 184	0.09 140
1: 1. 1
Pointernet	0.15 147	0.08 23	0.35 198	0.19 127	0.12 192	0.20 251	0.12 47	0.34 303	0.25 247	0.15 176	0.16 169	0.13 163	0.11 126	0.18 97	0.13 110	0.08 281	0.06 101	0.06 56	0.05 37	0.06 99	0.08 84

AIO-Stereo	0.16 178	0.12 204	0.29 136	0.30 604	0.20 549	0.16 108	0.14 122	0.28 204	0.22 182	0.14 148	0.15 155	0.13 163	0.08 17	0.20 155	0.15 205	0.06 48	0.16 521	0.07 165	0.08 311	0.06 99	0.24 569

CAS++	0.17 200	0.13 248	0.35 198	0.18 74	0.13 257	0.17 146	0.16 229	0.42 412	0.25 247	0.19 249	0.18 210	0.13 163	0.10 87	0.22 211	0.12 46	0.12 551	0.10 366	0.11 519	0.08 311	0.10 431	0.09 140
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MoCha-V2	0.18 212	0.12 204	0.40 241	0.30 604	0.24 616	0.16 108	0.15 172	0.28 204	0.19 124	0.16 195	0.16 169	0.13 163	0.13 220	0.30 374	0.13 110	0.06 48	0.28 666	0.06 56	0.06 114	0.06 99	0.25 581

Former-RAFT_DAM_RVC	0.18 212	0.15 336	0.27 123	0.20 179	0.13 257	0.24 365	0.17 274	0.31 267	0.37 436	0.43 608	0.17 190	0.13 163	0.12 173	0.20 155	0.16 238	0.08 281	0.07 200	0.09 375	0.07 215	0.09 365	0.08 84

ACVNet-DCA	0.21 317	0.16 380	0.50 366	0.27 544	0.13 257	0.31 495	0.19 382	0.43 425	0.32 360	0.21 273	0.20 235	0.13 163	0.17 321	0.28 333	0.12 46	0.08 281	0.28 666	0.08 269	0.06 114	0.09 365	0.23 555

1test111	0.22 345	0.16 380	0.50 366	0.27 544	0.13 257	0.31 495	0.19 382	0.43 425	0.32 360	0.21 273	0.20 235	0.13 163	0.17 321	0.36 443	0.28 493	0.08 281	0.28 666	0.08 269	0.06 114	0.09 365	0.23 555

cc1	0.22 345	0.16 380	0.50 366	0.27 544	0.13 257	0.31 495	0.19 382	0.39 376	0.48 568	0.21 273	0.20 235	0.13 163	0.17 321	0.28 333	0.12 46	0.08 281	0.28 666	0.08 269	0.06 114	0.08 263	0.37 659

tt1	0.22 345	0.16 380	0.49 345	0.26 506	0.15 377	0.31 495	0.19 382	0.38 354	0.46 546	0.21 273	0.19 224	0.13 163	0.16 295	0.28 333	0.12 46	0.08 281	0.28 666	0.08 269	0.06 114	0.08 263	0.37 659

plain	0.18 212	0.16 380	0.59 491	0.21 227	0.13 257	0.16 108	0.17 274	0.29 224	0.23 200	0.16 195	0.26 315	0.13 163	0.17 321	0.27 309	0.17 269	0.09 386	0.06 101	0.10 460	0.07 215	0.10 431	0.07 38

AEACV	0.20 276	0.09 57	0.32 170	0.39 673	0.34 673	0.21 282	0.16 229	0.30 244	0.18 95	0.17 219	0.17 190	0.13 163	0.16 295	0.27 309	0.13 110	0.07 125	0.29 682	0.07 165	0.09 420	0.07 184	0.37 659

Selective-IGEV	0.15 147	0.10 97	0.34 186	0.32 630	0.19 520	0.16 108	0.14 122	0.29 224	0.20 139	0.13 119	0.14 134	0.13 163	0.08 17	0.23 235	0.14 162	0.06 48	0.13 456	0.07 165	0.06 114	0.06 99	0.11 271

ProNet	0.16 178	0.13 248	0.36 205	0.21 227	0.15 377	0.20 251	0.19 382	0.29 224	0.23 200	0.14 148	0.13 97	0.13 163	0.12 173	0.25 272	0.13 110	0.06 48	0.09 317	0.07 165	0.06 114	0.07 184	0.22 545

CREStereo++_RVC	0.16 178	0.09 57	0.42 262	0.17 40	0.11 132	0.18 181	0.13 88	0.23 107	0.31 346	0.21 273	0.31 377	0.13 163	0.11 126	0.17 76	0.16 238	0.07 125	0.04 1	0.06 56	0.15 630	0.06 99	0.05 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
test_xeample3	0.22 345	0.17 417	0.81 590	0.21 227	0.15 377	0.20 251	0.18 335	0.40 387	0.25 247	0.19 249	0.12 75	0.13 163	0.12 173	0.34 425	0.33 544	0.07 125	0.20 593	0.07 165	0.08 311	0.08 263	0.34 643

Anonymus	0.13 55	0.08 23	0.20 27	0.19 127	0.10 83	0.16 108	0.14 122	0.21 77	0.17 72	0.11 50	0.09 16	0.14 196	0.12 173	0.18 97	0.15 205	0.08 281	0.09 317	0.07 165	0.06 114	0.06 99	0.11 271

quiztm	0.16 178	0.19 464	0.37 211	0.22 296	0.15 377	0.17 146	0.17 274	0.36 328	0.24 220	0.18 242	0.21 255	0.14 196	0.10 87	0.17 76	0.14 162	0.07 125	0.05 6	0.07 165	0.05 37	0.08 263	0.07 38

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.13 55	0.09 57	0.23 70	0.19 127	0.14 305	0.20 251	0.16 229	0.25 153	0.19 124	0.12 83	0.15 155	0.14 196	0.13 220	0.14 14	0.12 46	0.06 48	0.04 1	0.06 56	0.05 37	0.05 4	0.13 369

PSi22b	0.14 105	0.07 2	0.16 1	0.22 296	0.22 583	0.09 3	0.11 29	0.16 18	0.12 10	0.08 2	0.07 3	0.14 196	0.09 43	0.14 14	0.11 16	0.07 125	0.22 611	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.49 691

WQFJX1	0.20 276	0.12 204	0.21 45	0.23 361	0.17 455	0.24 365	0.19 382	0.63 654	0.56 631	0.17 219	0.16 169	0.14 196	0.16 295	0.27 309	0.18 301	0.08 281	0.09 317	0.08 269	0.07 215	0.08 263	0.09 140

WQFJX	0.19 244	0.12 204	0.21 45	0.22 296	0.18 485	0.25 386	0.18 335	0.57 597	0.49 585	0.17 219	0.17 190	0.14 196	0.16 295	0.24 250	0.19 337	0.08 281	0.08 268	0.08 269	0.06 114	0.08 263	0.11 271

NLCSM	0.20 276	0.15 336	0.23 70	0.24 417	0.19 520	0.24 365	0.22 488	0.45 455	0.44 520	0.20 263	0.18 210	0.14 196	0.16 295	0.47 498	0.20 365	0.09 386	0.09 317	0.09 375	0.08 311	0.09 365	0.10 216

BridgeDepth	0.11 13	0.11 151	0.22 61	0.19 127	0.07 1	0.16 108	0.12 47	0.18 33	0.13 19	0.08 2	0.09 16	0.14 196	0.14 251	0.15 32	0.11 16	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.05 37	0.05 4	0.05 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
S2M2_L	0.13 55	0.12 204	0.26 106	0.17 40	0.12 192	0.12 26	0.07 1	0.18 33	0.21 168	0.12 83	0.15 155	0.14 196	0.12 173	0.16 54	0.15 205	0.13 575	0.09 317	0.09 375	0.10 486	0.11 490	0.09 140
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
AIO_test	0.20 276	0.12 204	0.46 305	0.45 693	0.38 685	0.15 64	0.17 274	0.28 204	0.20 139	0.19 249	0.13 97	0.14 196	0.09 43	0.39 461	0.13 110	0.07 125	0.21 599	0.06 56	0.06 114	0.06 99	0.34 643

tt45	0.15 147	0.14 298	0.29 136	0.19 127	0.11 132	0.23 340	0.18 335	0.23 107	0.18 95	0.16 195	0.13 97	0.14 196	0.10 87	0.31 389	0.15 205	0.07 125	0.05 6	0.08 269	0.06 114	0.07 184	0.08 84

999	0.15 147	0.13 248	0.30 146	0.19 127	0.12 192	0.20 251	0.17 274	0.25 153	0.20 139	0.14 148	0.16 169	0.14 196	0.11 126	0.36 443	0.16 238	0.07 125	0.05 6	0.07 165	0.06 114	0.06 99	0.08 84

mms	0.15 147	0.14 298	0.25 90	0.20 179	0.15 377	0.17 146	0.17 274	0.21 77	0.19 124	0.14 148	0.18 210	0.14 196	0.09 43	0.26 294	0.15 205	0.06 48	0.07 200	0.08 269	0.06 114	0.07 184	0.19 497

ours_stereo	0.15 147	0.14 298	0.29 136	0.21 227	0.14 305	0.17 146	0.18 335	0.21 77	0.20 139	0.13 119	0.18 210	0.14 196	0.10 87	0.24 250	0.15 205	0.06 48	0.06 101	0.08 269	0.06 114	0.07 184	0.13 369

RSM++	0.14 105	0.11 151	0.25 90	0.32 630	0.17 455	0.17 146	0.15 172	0.23 107	0.21 168	0.12 83	0.12 75	0.14 196	0.09 43	0.21 181	0.13 110	0.06 48	0.05 6	0.07 165	0.07 215	0.07 184	0.11 271

IGEVStereo-DCA	0.20 276	0.17 417	0.41 252	0.22 296	0.15 377	0.20 251	0.17 274	0.28 204	0.23 200	0.19 249	0.12 75	0.14 196	0.12 173	0.38 456	0.31 524	0.07 125	0.16 521	0.08 269	0.07 215	0.08 263	0.36 651

rrr	0.22 345	0.17 417	0.79 583	0.22 296	0.15 377	0.20 251	0.18 335	0.40 387	0.27 282	0.19 249	0.12 75	0.14 196	0.12 173	0.38 456	0.31 524	0.07 125	0.16 521	0.08 269	0.07 215	0.08 263	0.28 612

MaDis-Stereo	0.15 147	0.17 417	0.39 226	0.19 127	0.15 377	0.16 108	0.13 88	0.26 171	0.22 182	0.13 119	0.15 155	0.14 196	0.11 126	0.17 76	0.17 269	0.08 281	0.07 200	0.08 269	0.06 114	0.07 184	0.06 14

CES	0.14 105	0.08 23	0.24 78	0.17 40	0.23 599	0.18 181	0.15 172	0.24 129	0.20 139	0.14 148	0.18 210	0.14 196	0.10 87	0.19 121	0.12 46	0.07 125	0.05 6	0.06 56	0.04 1	0.08 263	0.20 517

XX-TBD	0.16 178	0.21 495	0.43 270	0.22 296	0.10 83	0.23 340	0.15 172	0.23 107	0.28 293	0.22 294	0.26 315	0.14 196	0.12 173	0.16 54	0.14 162	0.08 281	0.05 6	0.06 56	0.04 1	0.07 184	0.06 14

CREStereo	0.14 105	0.09 57	0.27 123	0.14 2	0.08 13	0.22 315	0.15 172	0.26 171	0.26 264	0.16 195	0.21 255	0.14 196	0.13 220	0.19 121	0.14 162	0.09 386	0.05 6	0.06 56	0.04 1	0.07 184	0.06 14
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
SE	0.17 200	0.22 515	0.32 170	0.22 296	0.12 192	0.23 340	0.16 229	0.30 244	0.21 168	0.20 263	0.28 339	0.15 217	0.17 321	0.17 76	0.17 269	0.10 461	0.06 101	0.09 375	0.09 420	0.12 538	0.12 332

WQFJA1	0.19 244	0.12 204	0.20 27	0.22 296	0.18 485	0.25 386	0.19 382	0.55 577	0.55 624	0.16 195	0.17 190	0.15 217	0.17 321	0.20 155	0.20 365	0.07 125	0.09 317	0.08 269	0.07 215	0.08 263	0.09 140

NLMM	0.19 244	0.12 204	0.20 27	0.22 296	0.18 485	0.25 386	0.19 382	0.55 577	0.55 624	0.16 195	0.17 190	0.15 217	0.17 321	0.20 155	0.20 365	0.07 125	0.09 317	0.08 269	0.07 215	0.08 263	0.09 140

FlowAnything_test	0.15 147	0.12 204	0.23 70	0.21 227	0.12 192	0.18 181	0.16 229	0.25 153	0.17 72	0.15 176	0.13 97	0.15 217	0.14 251	0.19 121	0.17 269	0.10 461	0.07 200	0.11 519	0.12 566	0.08 263	0.10 216

MM-Stereo_test1	0.20 276	0.13 248	0.45 287	0.24 417	0.12 192	0.20 251	0.21 451	0.36 328	0.32 360	0.23 306	0.22 269	0.15 217	0.14 251	0.28 333	0.16 238	0.07 125	0.24 640	0.08 269	0.07 215	0.09 365	0.21 530

fffy	0.15 147	0.14 298	0.31 156	0.21 227	0.14 305	0.19 208	0.18 335	0.24 129	0.19 124	0.13 119	0.17 190	0.15 217	0.13 220	0.25 272	0.15 205	0.06 48	0.08 268	0.08 269	0.06 114	0.07 184	0.15 431

WCG-NET	0.15 147	0.12 204	0.31 156	0.18 74	0.09 23	0.18 181	0.17 274	0.23 107	0.29 316	0.18 242	0.22 269	0.15 217	0.12 173	0.19 121	0.13 110	0.06 48	0.12 435	0.07 165	0.05 37	0.06 99	0.06 14

GCAP-BAT	0.23 379	0.09 57	1.36 690	0.31 621	0.44 699	0.16 108	0.15 172	0.30 244	0.26 264	0.14 148	0.17 190	0.15 217	0.11 126	0.23 235	0.12 46	0.07 125	0.06 101	0.07 165	0.06 114	0.06 99	0.24 569

RSM	0.14 105	0.11 151	0.25 90	0.29 592	0.16 421	0.16 108	0.15 172	0.24 129	0.20 139	0.13 119	0.13 97	0.15 217	0.09 43	0.22 211	0.13 110	0.06 48	0.06 101	0.07 165	0.07 215	0.07 184	0.11 271

trnet	0.14 105	0.09 57	0.26 106	0.15 5	0.07 1	0.21 282	0.12 47	0.25 153	0.26 264	0.16 195	0.21 255	0.15 217	0.13 220	0.19 121	0.14 162	0.09 386	0.05 6	0.06 56	0.04 1	0.06 99	0.06 14

CASnet	0.15 147	0.13 248	0.30 146	0.22 296	0.08 13	0.15 64	0.14 122	0.28 204	0.26 264	0.23 306	0.20 235	0.15 217	0.11 126	0.18 97	0.13 110	0.07 125	0.05 6	0.11 519	0.09 420	0.08 263	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAPDPT-zeroshot	0.22 345	0.09 57	1.28 681	0.31 621	0.43 696	0.16 108	0.15 172	0.30 244	0.26 264	0.14 148	0.17 190	0.15 217	0.11 126	0.23 235	0.12 46	0.07 125	0.06 101	0.07 165	0.06 114	0.06 99	0.24 569

GCAP-Stereo	0.18 212	0.21 495	0.47 313	0.23 361	0.18 485	0.21 282	0.10 12	0.28 204	0.24 220	0.20 263	0.22 269	0.15 217	0.13 220	0.21 181	0.16 238	0.07 125	0.19 575	0.07 165	0.05 37	0.06 99	0.09 140

CroCo-Stereo Lap2	0.16 178	0.18 444	0.39 226	0.26 506	0.18 485	0.11 19	0.19 382	0.30 244	0.22 182	0.13 119	0.16 169	0.15 217	0.11 126	0.17 76	0.15 205	0.07 125	0.07 200	0.08 269	0.06 114	0.08 263	0.07 38

PhaseNet	0.13 55	0.10 97	0.23 70	0.19 127	0.11 132	0.16 108	0.14 122	0.25 153	0.18 95	0.11 50	0.12 75	0.16 231	0.12 173	0.20 155	0.16 238	0.07 125	0.05 6	0.07 165	0.07 215	0.07 184	0.11 271

DLNR-FE	10.53 757	12.31 766	20.33 773	105.85 787	23.36 777	0.14 42	0.13 88	3.25 747	0.20 139	0.16 195	0.23 284	0.16 231	0.10 87	0.31 389	0.16 238	2.59 754	0.32 693	0.07 165	0.07 215	40.66 787	0.28 612

water-stereo	0.15 147	0.11 151	0.32 170	0.19 127	0.10 83	0.17 146	0.14 122	0.26 171	0.20 139	0.18 242	0.23 284	0.16 231	0.16 295	0.14 14	0.14 162	0.07 125	0.06 101	0.07 165	0.06 114	0.06 99	0.11 271

depthmonostereo	0.15 147	0.12 204	0.34 186	0.19 127	0.09 23	0.20 251	0.15 172	0.28 204	0.24 220	0.16 195	0.18 210	0.16 231	0.18 357	0.21 181	0.14 162	0.07 125	0.07 200	0.07 165	0.06 114	0.05 4	0.08 84

DVStereo	0.15 147	0.09 57	0.26 106	0.18 74	0.10 83	0.21 282	0.14 122	0.24 129	0.22 182	0.22 294	0.21 255	0.16 231	0.15 273	0.24 250	0.17 269	0.07 125	0.07 200	0.06 56	0.06 114	0.05 4	0.08 84

AIO-test2	0.22 345	0.27 583	0.54 433	0.29 592	0.16 421	0.22 315	0.16 229	0.44 446	0.43 507	0.17 219	0.29 348	0.16 231	0.11 126	0.27 309	0.14 162	0.19 662	0.07 200	0.10 460	0.11 524	0.08 263	0.09 140

castereo++	0.14 105	0.13 248	0.25 90	0.19 127	0.10 83	0.27 414	0.13 88	0.24 129	0.26 264	0.11 50	0.13 97	0.16 231	0.10 87	0.18 97	0.11 16	0.07 125	0.08 268	0.07 165	0.06 114	0.05 4	0.07 38

castereo	0.14 105	0.11 151	0.22 61	0.19 127	0.10 83	0.20 251	0.19 382	0.32 276	0.28 293	0.13 119	0.18 210	0.16 231	0.16 295	0.16 54	0.14 162	0.07 125	0.06 101	0.07 165	0.06 114	0.06 99	0.07 38

MGS-Stereo	0.15 147	0.12 204	0.38 216	0.19 127	0.11 132	0.18 181	0.17 274	0.21 77	0.23 200	0.14 148	0.24 295	0.16 231	0.10 87	0.19 121	0.13 110	0.07 125	0.06 101	0.07 165	0.06 114	0.10 431	0.07 38

MIF-Stereo (partial)	0.18 212	0.13 248	0.50 366	0.22 296	0.15 377	0.16 108	0.13 88	0.29 224	0.26 264	0.17 219	0.26 315	0.16 231	0.17 321	0.25 272	0.18 301	0.09 386	0.06 101	0.10 460	0.08 311	0.09 365	0.08 84

DLNR_Zeroshot_test	10.53 757	12.28 765	20.32 771	105.84 786	23.88 778	0.14 42	0.13 88	3.20 746	0.20 139	0.16 195	0.23 284	0.16 231	0.10 87	0.32 400	0.16 238	2.54 753	0.32 693	0.07 165	0.07 215	40.17 786	0.28 612

EGLCR-Stereo	0.19 244	0.09 57	0.34 186	0.29 592	0.17 455	0.28 433	0.16 229	0.30 244	0.23 200	0.22 294	0.11 53	0.16 231	0.09 43	0.28 333	0.15 205	0.07 125	0.25 650	0.07 165	0.07 215	0.06 99	0.37 659

MC-Stereo	0.18 212	0.10 97	0.36 205	0.28 572	0.14 305	0.18 181	0.15 172	0.24 129	0.20 139	0.21 273	0.24 295	0.16 231	0.13 220	0.25 272	0.14 162	0.07 125	0.17 549	0.07 165	0.07 215	0.06 99	0.30 621

IPLG	0.23 379	0.19 464	0.65 524	0.21 227	0.12 192	0.28 433	0.17 274	0.45 455	0.32 360	0.33 468	0.32 389	0.16 231	0.17 321	0.50 507	0.23 434	0.07 125	0.06 101	0.08 269	0.07 215	0.07 184	0.08 84

TANstereo	0.16 178	0.11 151	0.43 270	0.16 13	0.08 13	0.25 386	0.14 122	0.23 107	0.29 316	0.25 329	0.30 364	0.16 231	0.12 173	0.18 97	0.13 110	0.08 281	0.07 200	0.06 56	0.05 37	0.07 184	0.08 84

PMTNet	0.16 178	0.09 57	0.31 156	0.15 5	0.09 23	0.23 340	0.15 172	0.26 171	0.24 220	0.17 219	0.21 255	0.16 231	0.14 251	0.23 235	0.14 162	0.29 693	0.05 6	0.06 56	0.04 1	0.07 184	0.07 38

RT-Monster	0.16 178	0.09 57	0.25 90	0.18 74	0.14 305	0.20 251	0.12 47	0.31 267	0.33 379	0.25 329	0.22 269	0.17 247	0.13 220	0.19 121	0.15 205	0.07 125	0.06 101	0.06 56	0.05 37	0.06 99	0.10 216

Foundation-i1c-attn	0.15 147	0.07 2	0.20 27	0.18 74	0.11 132	0.15 64	0.15 172	0.26 171	0.29 316	0.15 176	0.16 169	0.17 247	0.14 251	0.19 121	0.15 205	0.07 125	0.22 611	0.06 56	0.05 37	0.05 4	0.26 595

VMStereo-Base	0.14 105	0.09 57	0.29 136	0.16 13	0.09 23	0.18 181	0.12 47	0.24 129	0.25 247	0.15 176	0.22 269	0.17 247	0.13 220	0.19 121	0.14 162	0.08 281	0.06 101	0.06 56	0.05 37	0.07 184	0.08 84

DA	0.21 317	0.11 151	0.33 180	0.28 572	0.23 599	0.30 473	0.16 229	0.29 224	0.27 282	0.15 176	0.22 269	0.17 247	0.15 273	0.26 294	0.15 205	0.07 125	0.28 666	0.07 165	0.05 37	0.07 184	0.56 701

GGEV	0.21 317	0.11 151	0.33 180	0.28 572	0.23 599	0.30 473	0.16 229	0.29 224	0.27 282	0.15 176	0.22 269	0.17 247	0.15 273	0.26 294	0.15 205	0.07 125	0.28 666	0.07 165	0.05 37	0.07 184	0.56 701

MM-Stereo_test3	0.19 244	0.15 336	0.39 226	0.25 463	0.15 377	0.19 208	0.22 488	0.42 412	0.40 474	0.17 219	0.24 295	0.17 247	0.12 173	0.22 211	0.16 238	0.08 281	0.21 599	0.08 269	0.06 114	0.09 365	0.11 271

HART	0.20 276	0.14 298	0.42 262	0.26 506	0.24 616	0.17 146	0.16 229	0.32 276	0.25 247	0.15 176	0.26 315	0.17 247	0.09 43	0.24 250	0.14 162	0.06 48	0.36 703	0.07 165	0.05 37	0.08 263	0.27 603

RCA-Stereo	0.17 200	0.10 97	0.33 180	0.20 179	0.11 132	0.19 208	0.17 274	0.39 376	0.36 420	0.21 273	0.25 305	0.17 247	0.17 321	0.18 97	0.15 205	0.07 125	0.14 475	0.07 165	0.06 114	0.06 99	0.08 84

DCANet-4	0.20 276	0.11 151	0.58 482	0.19 127	0.09 23	0.19 208	0.18 335	0.39 376	0.42 496	0.29 390	0.31 377	0.17 247	0.22 409	0.21 181	0.20 365	0.07 125	0.05 6	0.07 165	0.05 37	0.06 99	0.09 140

GLC_STEREO	0.15 147	0.11 151	0.31 156	0.22 296	0.09 23	0.17 146	0.15 172	0.24 129	0.28 293	0.17 219	0.20 235	0.17 247	0.11 126	0.24 250	0.17 269	0.07 125	0.09 317	0.09 375	0.08 311	0.07 184	0.07 38

sAnonymous2	0.21 317	0.24 548	0.79 583	0.24 417	0.17 455	0.22 315	0.20 423	0.36 328	0.29 316	0.17 219	0.19 224	0.17 247	0.16 295	0.18 97	0.15 205	0.10 461	0.07 200	0.09 375	0.08 311	0.23 663	0.18 477

CroCo_RVC	0.21 317	0.24 548	0.79 583	0.24 417	0.17 455	0.22 315	0.20 423	0.36 328	0.29 316	0.17 219	0.19 224	0.17 247	0.16 295	0.18 97	0.15 205	0.10 461	0.07 200	0.09 375	0.08 311	0.23 663	0.18 477

sCroCo_RVC	0.19 244	0.15 336	0.60 498	0.27 544	0.18 485	0.23 340	0.16 229	0.28 204	0.24 220	0.14 148	0.22 269	0.17 247	0.14 251	0.22 211	0.16 238	0.11 510	0.11 404	0.09 375	0.09 420	0.09 365	0.10 216

GMStereo	0.21 317	0.30 601	0.57 466	0.21 227	0.12 192	0.24 365	0.18 335	0.30 244	0.41 484	0.26 339	0.24 295	0.17 247	0.16 295	0.25 272	0.19 337	0.10 461	0.07 200	0.08 269	0.08 311	0.11 490	0.09 140
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
EAI-Stereo	0.29 525	0.11 151	0.38 216	0.22 296	0.18 485	0.33 523	1.66 742	0.53 542	0.27 282	0.27 351	0.50 590	0.17 247	0.16 295	0.25 272	0.25 460	0.07 125	0.07 200	0.07 165	0.11 524	0.07 184	0.10 216

HLf8	0.21 317	0.23 535	0.69 541	0.15 5	0.12 192	0.24 365	0.14 122	0.42 412	0.32 360	0.20 263	0.26 315	0.18 262	0.15 273	0.35 432	0.18 301	0.10 461	0.06 101	0.07 165	0.06 114	0.09 365	0.10 216

TestStereo_HLe17	0.21 317	0.24 548	0.77 577	0.17 40	0.11 132	0.22 315	0.17 274	0.42 412	0.31 346	0.20 263	0.25 305	0.18 262	0.15 273	0.39 461	0.18 301	0.08 281	0.05 6	0.07 165	0.06 114	0.08 263	0.08 84

DN	0.21 317	0.09 57	0.58 482	0.40 678	0.18 485	0.22 315	0.18 335	0.30 244	0.25 247	0.15 176	0.19 224	0.18 262	0.10 87	0.26 294	0.19 337	0.14 600	0.18 561	0.08 269	0.08 311	0.08 263	0.42 673

Foundation-i1b	0.15 147	0.08 23	0.20 27	0.17 40	0.09 23	0.16 108	0.16 229	0.27 188	0.29 316	0.15 176	0.15 155	0.18 262	0.12 173	0.18 97	0.14 162	0.07 125	0.23 624	0.06 56	0.05 37	0.05 4	0.21 530

LG-Stereo_Zeroshot	0.14 105	0.10 97	0.27 123	0.21 227	0.11 132	0.16 108	0.14 122	0.24 129	0.17 72	0.17 219	0.20 235	0.18 262	0.11 126	0.16 54	0.17 269	0.07 125	0.08 268	0.07 165	0.07 215	0.07 184	0.09 140

AIO-test1	0.21 317	0.22 515	0.56 454	0.31 621	0.24 616	0.21 282	0.16 229	0.42 412	0.37 436	0.17 219	0.26 315	0.18 262	0.12 173	0.29 356	0.15 205	0.08 281	0.07 200	0.10 460	0.11 524	0.07 184	0.10 216

rvit_stereo_0081	0.16 178	0.13 248	0.30 146	0.21 227	0.12 192	0.17 146	0.17 274	0.24 129	0.34 392	0.17 219	0.19 224	0.18 262	0.15 273	0.20 155	0.17 269	0.11 510	0.08 268	0.09 375	0.08 311	0.09 365	0.07 38

rvit_stereo_0082	0.16 178	0.13 248	0.30 146	0.21 227	0.12 192	0.17 146	0.17 274	0.24 129	0.34 392	0.17 219	0.19 224	0.18 262	0.15 273	0.20 155	0.17 269	0.11 510	0.08 268	0.09 375	0.08 311	0.09 365	0.07 38

fff	0.20 276	0.15 336	0.57 466	0.19 127	0.09 23	0.19 208	0.18 335	0.38 354	0.46 546	0.29 390	0.31 377	0.18 262	0.28 510	0.21 181	0.20 365	0.07 125	0.05 6	0.07 165	0.05 37	0.06 99	0.09 140

AnonymousM	0.19 244	0.20 480	0.30 146	0.18 74	0.10 83	0.19 208	0.17 274	0.32 276	0.27 282	0.27 351	0.21 255	0.18 262	0.14 251	0.21 181	0.16 238	0.09 386	0.08 268	0.38 703	0.15 630	0.06 99	0.08 84

CroCo-Stereo	0.15 147	0.16 380	0.34 186	0.25 463	0.12 192	0.11 19	0.18 335	0.35 312	0.24 220	0.13 119	0.13 97	0.18 262	0.12 173	0.15 32	0.13 110	0.08 281	0.06 101	0.07 165	0.05 37	0.07 184	0.06 14
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
s12784h	0.18 212	0.09 57	0.38 216	0.18 74	0.07 1	0.33 523	0.19 382	0.39 376	0.34 392	0.24 316	0.25 305	0.18 262	0.18 357	0.25 272	0.17 269	0.07 125	0.05 6	0.07 165	0.05 37	0.06 99	0.05 1

csc	0.20 276	0.15 336	0.57 466	0.19 127	0.09 23	0.19 208	0.18 335	0.38 354	0.46 546	0.29 390	0.31 377	0.18 262	0.28 510	0.21 181	0.20 365	0.07 125	0.05 6	0.07 165	0.05 37	0.06 99	0.09 140

cscssc	0.20 276	0.15 336	0.57 466	0.19 127	0.09 23	0.19 208	0.18 335	0.38 354	0.46 546	0.29 390	0.31 377	0.18 262	0.28 510	0.21 181	0.20 365	0.07 125	0.05 6	0.07 165	0.05 37	0.06 99	0.09 140

Weightmod_eth	0.18 212	0.20 480	0.34 186	0.22 296	0.17 455	0.21 282	0.18 335	0.27 188	0.20 139	0.17 219	0.26 315	0.19 276	0.17 321	0.28 333	0.17 269	0.19 662	0.09 317	0.08 269	0.08 311	0.09 365	0.10 216

Weightmod	0.19 244	0.19 464	0.34 186	0.21 227	0.18 485	0.24 365	0.17 274	0.27 188	0.22 182	0.19 249	0.30 364	0.19 276	0.15 273	0.29 356	0.20 365	0.12 551	0.11 404	0.08 269	0.08 311	0.10 431	0.17 470

SME	0.24 412	0.30 601	0.50 366	0.23 361	0.11 132	0.37 571	0.17 274	0.39 376	0.31 346	0.26 339	0.29 348	0.19 276	0.22 409	0.55 535	0.27 484	0.10 461	0.08 268	0.10 460	0.10 486	0.11 490	0.10 216

ManiGeoR	0.20 276	0.22 515	0.70 548	0.16 13	0.12 192	0.22 315	0.14 122	0.41 405	0.28 293	0.19 249	0.24 295	0.19 276	0.16 295	0.35 432	0.20 365	0.08 281	0.05 6	0.07 165	0.06 114	0.08 263	0.09 140

HLF11	0.20 276	0.20 480	0.68 538	0.16 13	0.12 192	0.21 282	0.12 47	0.39 376	0.25 247	0.21 273	0.30 364	0.19 276	0.18 357	0.38 456	0.22 414	0.09 386	0.06 101	0.06 56	0.05 37	0.08 263	0.09 140

HLf10	0.20 276	0.22 515	0.70 548	0.16 13	0.12 192	0.22 315	0.14 122	0.41 405	0.28 293	0.19 249	0.24 295	0.19 276	0.16 295	0.35 432	0.20 365	0.08 281	0.05 6	0.07 165	0.06 114	0.08 263	0.09 140

TestStereo_HL2	0.20 276	0.19 464	0.54 433	0.17 40	0.11 132	0.21 282	0.15 172	0.35 312	0.31 346	0.23 306	0.31 377	0.19 276	0.17 321	0.40 466	0.19 337	0.08 281	0.06 101	0.07 165	0.06 114	0.08 263	0.09 140

GGDA	0.19 244	0.20 480	0.53 419	0.18 74	0.10 83	0.21 282	0.16 229	0.35 312	0.32 360	0.22 294	0.29 348	0.19 276	0.16 295	0.38 456	0.18 301	0.08 281	0.05 6	0.06 56	0.06 114	0.08 263	0.09 140

DF	0.16 178	0.09 57	0.31 156	0.31 621	0.16 421	0.17 146	0.15 172	0.26 171	0.18 95	0.14 148	0.23 284	0.19 276	0.11 126	0.24 250	0.16 238	0.08 281	0.23 624	0.06 56	0.06 114	0.06 99	0.09 140

Foundation-i1a	0.16 178	0.08 23	0.20 27	0.18 74	0.11 132	0.18 181	0.16 229	0.26 171	0.30 334	0.17 219	0.16 169	0.19 276	0.13 220	0.21 181	0.14 162	0.07 125	0.21 599	0.06 56	0.04 1	0.05 4	0.26 595

xyz-stereo-finetune	0.17 200	0.17 417	0.29 136	0.17 40	0.08 13	0.24 365	0.21 451	0.30 244	0.32 360	0.19 249	0.22 269	0.19 276	0.15 273	0.30 374	0.22 414	0.06 48	0.06 101	0.08 269	0.06 114	0.06 99	0.07 38

rvit_stereo_0083	0.17 200	0.13 248	0.29 136	0.21 227	0.13 257	0.17 146	0.17 274	0.23 107	0.36 420	0.16 195	0.22 269	0.19 276	0.17 321	0.21 181	0.17 269	0.11 510	0.10 366	0.10 460	0.08 311	0.09 365	0.08 84

rvit_stereo_0080	0.16 178	0.17 417	0.35 198	0.19 127	0.13 257	0.14 42	0.20 423	0.29 224	0.26 264	0.16 195	0.17 190	0.19 276	0.14 251	0.19 121	0.16 238	0.11 510	0.08 268	0.08 269	0.08 311	0.10 431	0.08 84

RAFT-Stereo-weight	0.17 200	0.10 97	0.31 156	0.20 179	0.12 192	0.20 251	0.16 229	0.38 354	0.33 379	0.25 329	0.20 235	0.19 276	0.10 87	0.19 121	0.16 238	0.07 125	0.13 456	0.07 165	0.06 114	0.06 99	0.09 140

whm_eth	0.16 178	0.17 417	0.35 198	0.19 127	0.13 257	0.14 42	0.20 423	0.29 224	0.26 264	0.16 195	0.17 190	0.19 276	0.14 251	0.19 121	0.16 238	0.11 510	0.08 268	0.08 269	0.08 311	0.10 431	0.08 84

LoS	0.15 147	0.09 57	0.34 186	0.17 40	0.09 23	0.22 315	0.14 122	0.27 188	0.27 282	0.15 176	0.18 210	0.19 276	0.14 251	0.23 235	0.14 162	0.08 281	0.06 101	0.06 56	0.04 1	0.06 99	0.06 14
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ADStereo(finetuned)	0.21 317	0.15 336	0.59 491	0.19 127	0.09 23	0.19 208	0.18 335	0.37 345	0.41 484	0.30 413	0.31 377	0.19 276	0.31 554	0.21 181	0.20 365	0.07 125	0.05 6	0.07 165	0.05 37	0.07 184	0.10 216

MIPNet	0.22 345	0.19 464	0.64 519	0.22 296	0.12 192	0.28 433	0.20 423	0.48 490	0.39 463	0.31 430	0.24 295	0.19 276	0.24 445	0.28 333	0.20 365	0.07 125	0.05 6	0.08 269	0.07 215	0.07 184	0.08 84

HHNet	0.23 379	0.12 204	0.66 529	0.19 127	0.18 485	0.20 251	0.20 423	0.36 328	0.32 360	0.33 468	0.59 636	0.19 276	0.21 399	0.24 250	0.31 524	0.08 281	0.06 101	0.09 375	0.07 215	0.08 263	0.12 332

iRaftStereo_RVC	0.17 200	0.16 380	0.35 198	0.21 227	0.11 132	0.20 251	0.17 274	0.34 303	0.25 247	0.20 263	0.25 305	0.19 276	0.12 173	0.21 181	0.16 238	0.07 125	0.12 435	0.10 460	0.09 420	0.09 365	0.14 412

raftrobust	0.19 244	0.19 464	0.42 262	0.23 361	0.24 616	0.19 208	0.13 88	0.33 296	0.28 293	0.26 339	0.20 235	0.19 276	0.17 321	0.23 235	0.17 269	0.08 281	0.10 366	0.07 165	0.06 114	0.07 184	0.09 140

DCANet	0.20 276	0.15 336	0.57 466	0.19 127	0.09 23	0.19 208	0.18 335	0.37 345	0.41 484	0.30 413	0.31 377	0.19 276	0.23 424	0.21 181	0.20 365	0.07 125	0.05 6	0.07 165	0.05 37	0.07 184	0.10 216

S0	0.21 317	0.21 495	0.34 186	0.24 417	0.19 520	0.34 538	0.26 571	0.30 244	0.22 182	0.22 294	0.26 315	0.20 298	0.16 295	0.21 181	0.18 301	0.12 551	0.11 404	0.14 606	0.15 630	0.10 431	0.33 638

S	0.23 379	0.18 444	0.38 216	0.24 417	0.22 583	0.32 512	0.22 488	0.32 276	0.28 293	0.26 339	0.31 377	0.20 298	0.21 399	0.19 121	0.19 337	0.13 575	0.09 317	0.15 625	0.16 641	0.11 490	0.35 647

tg	0.18 212	0.15 336	0.34 186	0.22 296	0.11 132	0.23 340	0.15 172	0.35 312	0.27 282	0.20 263	0.25 305	0.20 298	0.12 173	0.25 272	0.16 238	0.07 125	0.07 200	0.09 375	0.09 420	0.08 263	0.13 369

rvit_stereo_0081_aga	0.17 200	0.17 417	0.40 241	0.21 227	0.14 305	0.20 251	0.17 274	0.24 129	0.26 264	0.18 242	0.21 255	0.20 298	0.14 251	0.20 155	0.15 205	0.12 551	0.08 268	0.09 375	0.08 311	0.10 431	0.08 84

rvit_stereo_ft	0.18 212	0.19 464	0.43 270	0.25 463	0.14 305	0.17 146	0.21 451	0.30 244	0.28 293	0.17 219	0.19 224	0.20 298	0.17 321	0.22 211	0.18 301	0.11 510	0.07 200	0.09 375	0.09 420	0.10 431	0.08 84

WCG-NET（raft）	0.16 178	0.14 298	0.32 170	0.18 74	0.09 23	0.19 208	0.16 229	0.24 129	0.27 282	0.19 249	0.19 224	0.20 298	0.12 173	0.22 211	0.13 110	0.06 48	0.17 549	0.06 56	0.05 37	0.07 184	0.07 38

4D-IteraStereo	0.20 276	0.21 495	0.62 509	0.21 227	0.14 305	0.19 208	0.17 274	0.29 224	0.28 293	0.24 316	0.20 235	0.20 298	0.10 87	0.22 211	0.18 301	0.07 125	0.07 200	0.10 460	0.08 311	0.08 263	0.33 638

RAFT+CT+SA	0.23 379	0.24 548	0.48 328	0.25 463	0.18 485	0.23 340	0.29 603	0.42 412	0.38 447	0.24 316	0.39 484	0.20 298	0.17 321	0.34 425	0.17 269	0.07 125	0.07 200	0.09 375	0.12 566	0.09 365	0.13 369

DRaft	0.25 438	0.11 151	0.47 313	0.18 74	0.12 192	0.28 433	0.23 518	0.34 303	0.40 474	0.38 551	0.60 640	0.20 298	0.41 622	0.48 500	0.41 582	0.07 125	0.06 101	0.08 269	0.08 311	0.07 184	0.08 84

RAFT-345	0.22 345	0.11 151	0.55 444	0.22 296	0.12 192	0.20 251	0.16 229	0.27 188	0.28 293	0.27 351	0.65 657	0.20 298	0.17 321	0.55 535	0.22 414	0.07 125	0.06 101	0.08 269	0.07 215	0.06 99	0.07 38

rafts_anoy	0.21 317	0.22 515	0.49 345	0.25 463	0.24 616	0.19 208	0.17 274	0.34 303	0.32 360	0.24 316	0.25 305	0.20 298	0.16 295	0.25 272	0.21 396	0.08 281	0.19 575	0.11 519	0.12 566	0.09 365	0.09 140

Anonymous3	0.24 412	0.19 464	0.76 571	0.27 544	0.18 485	0.41 595	0.24 544	0.45 455	0.36 420	0.23 306	0.27 331	0.20 298	0.18 357	0.28 333	0.19 337	0.12 551	0.11 404	0.10 460	0.10 486	0.11 490	0.13 369

raft+_RVC	0.21 317	0.21 495	0.46 305	0.22 296	0.35 676	0.21 282	0.16 229	0.39 376	0.35 404	0.22 294	0.28 339	0.20 298	0.15 273	0.25 272	0.20 365	0.08 281	0.16 521	0.08 269	0.07 215	0.07 184	0.12 332

RAFT-Stereo + iAFF	0.20 276	0.23 535	0.49 345	0.21 227	0.16 421	0.19 208	0.17 274	0.35 312	0.32 360	0.26 339	0.33 411	0.20 298	0.17 321	0.21 181	0.17 269	0.06 48	0.10 366	0.07 165	0.07 215	0.07 184	0.11 271

R-Stereo Train	0.19 244	0.10 97	0.49 345	0.22 296	0.12 192	0.23 340	0.18 335	0.43 425	0.20 139	0.31 430	0.45 556	0.20 298	0.14 251	0.18 97	0.18 301	0.08 281	0.06 101	0.07 165	0.06 114	0.06 99	0.07 38

RAFT-Stereo	0.19 244	0.10 97	0.49 345	0.22 296	0.12 192	0.23 340	0.18 335	0.43 425	0.20 139	0.31 430	0.45 556	0.20 298	0.14 251	0.18 97	0.18 301	0.08 281	0.06 101	0.07 165	0.06 114	0.06 99	0.07 38
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
SMOE	0.19 244	0.17 417	0.39 226	0.22 296	0.13 257	0.27 414	0.21 451	0.31 267	0.24 220	0.22 294	0.27 331	0.21 314	0.17 321	0.19 121	0.18 301	0.08 281	0.06 101	0.12 555	0.07 215	0.11 490	0.12 332

PSi22	0.17 200	0.18 444	0.42 262	0.20 179	0.09 23	0.16 108	0.11 29	0.30 244	0.25 247	0.13 119	0.15 155	0.21 314	0.13 220	0.30 374	0.16 238	0.06 48	0.22 611	0.05 1	0.04 1	0.08 263	0.13 369

xyz-stereo-finetune2	0.18 212	0.16 380	0.32 170	0.16 13	0.09 23	0.27 414	0.19 382	0.29 224	0.21 168	0.23 306	0.29 348	0.21 314	0.23 424	0.37 453	0.23 434	0.06 48	0.05 6	0.08 269	0.06 114	0.06 99	0.07 38

DFGA-Net	0.26 461	0.33 619	0.70 548	0.22 296	0.15 377	0.25 386	0.17 274	0.41 405	0.40 474	0.30 413	0.32 389	0.21 314	0.18 357	0.61 571	0.33 544	0.08 281	0.06 101	0.10 460	0.09 420	0.11 490	0.09 140

Occ-G	0.18 212	0.10 97	0.38 216	0.23 361	0.15 377	0.16 108	0.18 335	0.23 107	0.26 264	0.15 176	0.20 235	0.21 314	0.11 126	0.22 211	0.19 337	0.07 125	0.17 549	0.07 165	0.06 114	0.08 263	0.30 621

AE-Stereo	0.21 317	0.12 204	0.50 366	0.25 463	0.15 377	0.24 365	0.18 335	0.40 387	0.34 392	0.19 249	0.26 315	0.21 314	0.13 220	0.22 211	0.16 238	0.07 125	0.26 656	0.09 375	0.10 486	0.07 184	0.31 625

IPLGR	0.22 345	0.14 298	0.75 567	0.21 227	0.11 132	0.25 386	0.18 335	0.44 446	0.38 447	0.29 390	0.28 339	0.21 314	0.19 380	0.37 453	0.19 337	0.07 125	0.06 101	0.08 269	0.07 215	0.07 184	0.07 38

DIP-Stereo	0.20 276	0.13 248	0.48 328	0.20 179	0.13 257	0.28 433	0.12 47	0.43 425	0.26 264	0.27 351	0.32 389	0.21 314	0.17 321	0.26 294	0.20 365	0.08 281	0.06 101	0.08 269	0.06 114	0.07 184	0.10 216
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
TestStereo-Hl	0.20 276	0.16 380	0.50 366	0.18 74	0.11 132	0.23 340	0.17 274	0.38 354	0.30 334	0.23 306	0.27 331	0.22 322	0.19 380	0.39 461	0.18 301	0.08 281	0.06 101	0.07 165	0.06 114	0.08 263	0.08 84

Foundation-i1	0.16 178	0.08 23	0.21 45	0.21 227	0.13 257	0.17 146	0.15 172	0.33 296	0.32 360	0.16 195	0.17 190	0.22 322	0.13 220	0.19 121	0.16 238	0.07 125	0.23 624	0.06 56	0.06 114	0.06 99	0.16 448

FACV-RUCA	0.22 345	0.15 336	0.38 216	0.24 417	0.23 599	0.26 407	0.19 382	0.41 405	0.35 404	0.26 339	0.32 389	0.22 322	0.25 458	0.24 250	0.19 337	0.10 461	0.07 200	0.15 625	0.08 311	0.16 597	0.14 412

MSKI-zero shot	0.19 244	0.10 97	0.47 313	0.30 604	0.14 305	0.21 282	0.14 122	0.33 296	0.22 182	0.24 316	0.25 305	0.22 322	0.10 87	0.32 400	0.14 162	0.07 125	0.30 684	0.07 165	0.07 215	0.06 99	0.09 140

StereoVision	0.23 379	0.23 535	0.55 444	0.27 544	0.17 455	0.23 340	0.22 488	0.40 387	0.32 360	0.21 273	0.51 593	0.22 322	0.16 295	0.29 356	0.19 337	0.11 510	0.12 435	0.13 582	0.13 599	0.10 431	0.08 84

Selective-RAFT	0.19 244	0.14 298	0.37 211	0.24 417	0.11 132	0.30 473	0.15 172	0.35 312	0.34 392	0.17 219	0.17 190	0.22 322	0.18 357	0.29 356	0.18 301	0.07 125	0.16 521	0.07 165	0.07 215	0.08 263	0.08 84

test_4	0.19 244	0.16 380	0.39 226	0.24 417	0.13 257	0.19 208	0.21 451	0.27 188	0.24 220	0.24 316	0.47 576	0.22 322	0.13 220	0.27 309	0.18 301	0.06 48	0.06 101	0.09 375	0.09 420	0.07 184	0.06 14

test-3	0.18 212	0.10 97	0.48 328	0.23 361	0.14 305	0.18 181	0.16 229	0.32 276	0.29 316	0.26 339	0.17 190	0.22 322	0.13 220	0.26 294	0.19 337	0.06 48	0.14 475	0.08 269	0.08 311	0.06 99	0.10 216

test_1	0.18 212	0.10 97	0.48 328	0.23 361	0.14 305	0.18 181	0.16 229	0.32 276	0.29 316	0.26 339	0.17 190	0.22 322	0.13 220	0.26 294	0.19 337	0.06 48	0.14 475	0.08 269	0.08 311	0.06 99	0.10 216

TRStereo	0.22 345	0.21 495	0.62 509	0.40 678	0.19 520	0.22 315	0.16 229	0.58 611	0.30 334	0.21 273	0.21 255	0.22 322	0.13 220	0.27 309	0.14 162	0.09 386	0.09 317	0.09 375	0.11 524	0.06 99	0.19 497

NF-Stereo	0.22 345	0.11 151	0.52 408	0.25 463	0.12 192	0.21 282	0.18 335	0.40 387	0.35 404	0.28 365	0.30 364	0.22 322	0.17 321	0.52 521	0.21 396	0.09 386	0.06 101	0.09 375	0.08 311	0.08 263	0.13 369

OCTAStereo	0.22 345	0.11 151	0.52 408	0.25 463	0.12 192	0.21 282	0.18 335	0.40 387	0.35 404	0.28 365	0.30 364	0.22 322	0.17 321	0.51 513	0.21 396	0.09 386	0.06 101	0.09 375	0.08 311	0.08 263	0.13 369

RE-Stereo	0.22 345	0.11 151	0.52 408	0.25 463	0.12 192	0.21 282	0.18 335	0.40 387	0.35 404	0.28 365	0.30 364	0.22 322	0.17 321	0.51 513	0.21 396	0.09 386	0.06 101	0.09 375	0.08 311	0.08 263	0.13 369

TVStereo	0.22 345	0.11 151	0.52 408	0.25 463	0.12 192	0.21 282	0.18 335	0.40 387	0.35 404	0.28 365	0.30 364	0.22 322	0.17 321	0.51 513	0.21 396	0.09 386	0.06 101	0.09 375	0.08 311	0.08 263	0.13 369

RALCasStereoNet	0.22 345	0.22 515	0.48 328	0.23 361	0.23 599	0.22 315	0.18 335	0.32 276	0.27 282	0.22 294	0.30 364	0.22 322	0.15 273	0.29 356	0.20 365	0.08 281	0.22 611	0.07 165	0.06 114	0.10 431	0.25 581

DN-CSS_ROB	0.24 412	0.33 619	0.69 541	0.25 463	0.14 305	0.26 407	0.13 88	0.42 412	0.35 404	0.30 413	0.42 516	0.22 322	0.20 386	0.34 425	0.22 414	0.07 125	0.06 101	0.11 519	0.11 524	0.11 490	0.09 140

TestStereo_HL3	0.23 379	0.18 444	1.11 660	0.17 40	0.11 132	0.24 365	0.16 229	0.36 328	0.21 168	0.27 351	0.39 484	0.23 338	0.20 386	0.41 472	0.15 205	0.08 281	0.06 101	0.07 165	0.06 114	0.07 184	0.09 140

Hybrid-DGEV-03	0.21 317	0.20 480	0.43 270	0.23 361	0.12 192	0.27 414	0.16 229	0.33 296	0.28 293	0.33 468	0.58 631	0.23 338	0.16 295	0.24 250	0.19 337	0.07 125	0.06 101	0.09 375	0.07 215	0.08 263	0.10 216

WQFJA1++	0.48 651	0.07 2	0.86 611	0.23 361	0.19 520	0.18 181	0.11 29	0.21 77	0.14 32	2.23 745	0.12 75	0.23 338	0.11 126	0.21 181	0.14 162	0.08 281	0.19 575	0.06 56	0.09 420	4.02 750	0.20 517

FE-Mocha	0.18 212	0.11 151	0.40 241	0.26 506	0.14 305	0.19 208	0.14 122	0.36 328	0.24 220	0.24 316	0.24 295	0.23 338	0.14 251	0.27 309	0.19 337	0.08 281	0.08 268	0.08 269	0.08 311	0.07 184	0.08 84

HUF	0.26 461	0.15 336	0.79 583	0.39 673	0.31 665	0.16 108	0.17 274	0.36 328	0.25 247	0.19 249	0.14 134	0.23 338	0.11 126	0.32 400	0.14 162	0.08 281	0.60 736	0.06 56	0.05 37	0.07 184	0.56 701

rvit_0105_6	0.20 276	0.16 380	0.41 252	0.23 361	0.14 305	0.18 181	0.20 423	0.31 267	0.39 463	0.18 242	0.22 269	0.23 338	0.18 357	0.26 294	0.18 301	0.16 627	0.13 456	0.13 582	0.11 524	0.11 490	0.09 140

EKT-Stereo	0.39 605	0.13 248	0.53 419	0.42 688	3.94 747	0.22 315	0.17 274	0.38 354	0.30 334	0.21 273	0.20 235	0.23 338	0.15 273	0.30 374	0.18 301	0.10 461	0.08 268	0.09 375	0.08 311	0.09 365	0.12 332

MIM_Stereo	0.20 276	0.17 417	0.55 444	0.20 179	0.21 566	0.17 146	0.14 122	0.37 345	0.27 282	0.28 365	0.35 431	0.23 338	0.13 220	0.28 333	0.16 238	0.06 48	0.08 268	0.09 375	0.08 311	0.08 263	0.15 431

DCRE	0.24 412	0.15 336	0.45 287	0.26 506	0.26 634	0.23 340	0.21 451	0.37 345	0.29 316	0.23 306	0.81 681	0.23 338	0.16 295	0.24 250	0.18 301	0.07 125	0.14 475	0.07 165	0.08 311	0.07 184	0.25 581

TestStereo1	0.23 379	0.22 515	0.50 366	0.27 544	0.14 305	0.26 407	0.27 581	0.43 425	0.38 447	0.29 390	0.39 484	0.23 338	0.21 399	0.33 410	0.18 301	0.08 281	0.08 268	0.09 375	0.08 311	0.08 263	0.10 216

DisPM	0.20 276	0.11 151	0.52 408	0.24 417	0.13 257	0.18 181	0.19 382	0.30 244	0.31 346	0.33 468	0.34 423	0.23 338	0.16 295	0.34 425	0.17 269	0.09 386	0.06 101	0.09 375	0.08 311	0.08 263	0.12 332

SA-5K	0.23 379	0.22 515	0.50 366	0.27 544	0.14 305	0.26 407	0.27 581	0.43 425	0.38 447	0.29 390	0.39 484	0.23 338	0.21 399	0.33 410	0.18 301	0.08 281	0.08 268	0.09 375	0.08 311	0.08 263	0.10 216

SA	0.24 412	0.22 515	0.55 444	0.23 361	0.14 305	0.25 386	0.23 518	0.48 490	0.42 496	0.28 365	0.44 541	0.23 338	0.23 424	0.34 425	0.17 269	0.07 125	0.09 317	0.11 519	0.11 524	0.08 263	0.09 140

CIPLG	0.23 379	0.28 591	0.75 567	0.24 417	0.16 421	0.25 386	0.20 423	0.38 354	0.33 379	0.32 455	0.34 423	0.23 338	0.15 273	0.27 309	0.22 414	0.09 386	0.07 200	0.08 269	0.07 215	0.08 263	0.09 140

IPLGR_C	0.23 379	0.29 595	0.81 590	0.24 417	0.16 421	0.24 365	0.20 423	0.38 354	0.33 379	0.32 455	0.33 411	0.23 338	0.15 273	0.26 294	0.22 414	0.09 386	0.07 200	0.08 269	0.07 215	0.08 263	0.09 140

ACRE	0.23 379	0.27 583	0.83 600	0.24 417	0.15 377	0.24 365	0.20 423	0.38 354	0.32 360	0.32 455	0.33 411	0.23 338	0.15 273	0.26 294	0.22 414	0.09 386	0.07 200	0.08 269	0.07 215	0.08 263	0.09 140

test_3	0.20 276	0.12 204	0.49 345	0.26 506	0.14 305	0.22 315	0.25 559	0.34 303	0.33 379	0.25 329	0.18 210	0.23 338	0.13 220	0.25 272	0.20 365	0.06 48	0.14 475	0.09 375	0.10 486	0.07 184	0.10 216

DeepStereo_RVC	0.19 244	0.12 204	0.47 313	0.22 296	0.11 132	0.19 208	0.16 229	0.29 224	0.24 220	0.28 365	0.27 331	0.23 338	0.28 510	0.24 250	0.19 337	0.08 281	0.06 101	0.09 375	0.07 215	0.09 365	0.10 216

RAFT-RH_RVC	0.26 461	0.13 248	0.57 466	0.22 296	0.12 192	0.25 386	0.14 122	0.27 188	0.29 316	0.38 551	1.14 705	0.23 338	0.18 357	0.58 550	0.24 446	0.07 125	0.06 101	0.10 460	0.07 215	0.06 99	0.08 84

TestStereo	0.22 345	0.24 548	0.48 328	0.25 463	0.11 132	0.22 315	0.22 488	0.32 276	0.31 346	0.24 316	0.34 423	0.23 338	0.19 380	0.62 582	0.19 337	0.08 281	0.07 200	0.10 460	0.07 215	0.11 490	0.07 38

SFCPSM	0.23 379	0.12 204	0.51 387	0.21 227	0.14 305	0.34 538	0.22 488	0.57 597	0.41 484	0.29 390	0.32 389	0.23 338	0.22 409	0.28 333	0.20 365	0.10 461	0.07 200	0.09 375	0.10 486	0.09 365	0.09 140

noway7	0.30 540	0.63 700	1.95 718	0.24 417	0.12 192	0.23 340	0.19 382	0.47 478	0.33 379	0.21 273	0.23 284	0.24 359	0.20 386	0.23 235	0.29 507	0.07 125	0.05 6	0.08 269	0.07 215	0.10 431	0.10 216

monster_256*512	0.18 212	0.15 336	0.25 90	0.23 361	0.13 257	0.22 315	0.21 451	0.42 412	0.31 346	0.19 249	0.22 269	0.24 359	0.17 321	0.19 121	0.17 269	0.06 48	0.05 6	0.08 269	0.08 311	0.08 263	0.09 140

Lsterematch	0.20 276	0.15 336	0.44 281	0.20 179	0.10 83	0.22 315	0.17 274	0.27 188	0.34 392	0.28 365	0.37 457	0.24 359	0.22 409	0.25 272	0.23 434	0.08 281	0.05 6	0.08 269	0.07 215	0.08 263	0.08 84

Reg-Stereo(zero)	0.18 212	0.08 23	0.39 226	0.19 127	0.19 520	0.24 365	0.18 335	0.29 224	0.29 316	0.24 316	0.21 255	0.24 359	0.18 357	0.22 211	0.21 396	0.07 125	0.11 404	0.06 56	0.07 215	0.06 99	0.11 271

11t1	0.21 317	0.12 204	0.45 287	0.20 179	0.15 377	0.27 414	0.17 274	0.37 345	0.28 293	0.27 351	0.25 305	0.24 359	0.23 424	0.28 333	0.25 460	0.09 386	0.19 575	0.07 165	0.07 215	0.09 365	0.23 555

LL-Strereo2	0.21 317	0.25 565	0.53 419	0.32 630	0.20 549	0.25 386	0.14 122	0.32 276	0.25 247	0.25 329	0.20 235	0.24 359	0.12 173	0.28 333	0.18 301	0.07 125	0.07 200	0.12 555	0.09 420	0.09 365	0.16 448

anonymousdsp2	0.23 379	0.11 151	0.42 262	0.26 506	0.24 616	0.25 386	0.17 274	0.43 425	0.37 436	0.30 413	0.23 284	0.24 359	0.15 273	0.32 400	0.17 269	0.07 125	0.28 666	0.07 165	0.05 37	0.08 263	0.44 680

UDGNet	0.24 412	0.37 642	0.53 419	0.25 463	0.14 305	0.24 365	0.18 335	0.32 276	0.44 520	0.29 390	0.28 339	0.24 359	0.20 386	0.30 374	0.21 396	0.16 627	0.07 200	0.21 667	0.11 524	0.16 597	0.11 271

PFNet+	0.21 317	0.11 151	0.54 433	0.22 296	0.12 192	0.17 146	0.18 335	0.31 267	0.36 420	0.33 468	0.32 389	0.24 359	0.16 295	0.33 410	0.18 301	0.10 461	0.07 200	0.11 519	0.10 486	0.08 263	0.12 332

PSM-softLoss	0.22 345	0.11 151	0.53 419	0.25 463	0.12 192	0.20 251	0.17 274	0.39 376	0.29 316	0.29 390	0.32 389	0.24 359	0.16 295	0.53 524	0.21 396	0.09 386	0.06 101	0.10 460	0.09 420	0.08 263	0.12 332

KMStereo	0.22 345	0.11 151	0.53 419	0.25 463	0.12 192	0.20 251	0.17 274	0.39 376	0.29 316	0.29 390	0.32 389	0.24 359	0.16 295	0.53 524	0.21 396	0.09 386	0.06 101	0.10 460	0.09 420	0.08 263	0.12 332

DEmStereo	0.26 461	0.10 97	0.52 408	0.19 127	0.13 257	0.31 495	0.25 559	0.29 224	0.38 447	0.36 524	0.57 628	0.24 359	0.48 650	0.53 524	0.44 598	0.07 125	0.06 101	0.08 269	0.08 311	0.07 184	0.08 84

CRE-IMP	0.19 244	0.13 248	0.51 387	0.23 361	0.11 132	0.24 365	0.17 274	0.31 267	0.24 220	0.27 351	0.26 315	0.24 359	0.17 321	0.24 250	0.19 337	0.09 386	0.05 6	0.10 460	0.07 215	0.10 431	0.10 216

test-1	0.20 276	0.12 204	0.49 345	0.23 361	0.23 599	0.22 315	0.23 518	0.36 328	0.29 316	0.21 273	0.25 305	0.24 359	0.14 251	0.18 97	0.22 414	0.07 125	0.14 475	0.08 269	0.07 215	0.06 99	0.14 412

Prome-Stereo	0.22 345	0.10 97	0.43 270	0.24 417	0.13 257	0.23 340	0.23 518	0.37 345	0.27 282	0.33 468	0.58 631	0.24 359	0.28 510	0.30 374	0.16 238	0.07 125	0.05 6	0.08 269	0.07 215	0.08 263	0.20 517

Hybrid-DGEV-2	0.23 379	0.20 480	0.53 419	0.24 417	0.13 257	0.28 433	0.15 172	0.50 510	0.45 533	0.28 365	0.26 315	0.25 374	0.26 477	0.29 356	0.20 365	0.07 125	0.06 101	0.09 375	0.08 311	0.07 184	0.10 216

rvit_0105_4	0.21 317	0.17 417	0.49 345	0.23 361	0.14 305	0.20 251	0.23 518	0.35 312	0.40 474	0.19 249	0.24 295	0.25 374	0.20 386	0.28 333	0.18 301	0.16 627	0.13 456	0.12 555	0.11 524	0.11 490	0.10 216

model_zeroshot	0.21 317	0.14 298	0.51 387	0.34 647	0.18 485	0.26 407	0.16 229	0.41 405	0.24 220	0.33 468	0.20 235	0.25 374	0.12 173	0.26 294	0.16 238	0.09 386	0.21 599	0.07 165	0.08 311	0.07 184	0.13 369

H2IRNET	0.19 244	0.18 444	0.50 366	0.22 296	0.12 192	0.20 251	0.16 229	0.28 204	0.31 346	0.17 219	0.32 389	0.25 374	0.20 386	0.24 250	0.19 337	0.08 281	0.06 101	0.09 375	0.10 486	0.10 431	0.08 84

MyStereo8	0.25 438	0.20 480	0.69 541	0.24 417	0.17 455	0.31 495	0.16 229	0.50 510	0.32 360	0.29 390	0.38 466	0.25 374	0.19 380	0.33 410	0.29 507	0.08 281	0.20 593	0.08 269	0.08 311	0.10 431	0.16 448

CASS	0.22 345	0.16 380	0.40 241	0.26 506	0.12 192	0.29 458	0.19 382	0.40 387	0.32 360	0.34 490	0.35 431	0.25 374	0.25 458	0.26 294	0.21 396	0.13 575	0.08 268	0.11 519	0.09 420	0.11 490	0.12 332
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
dd	0.23 379	0.32 615	0.55 444	0.23 361	0.12 192	0.27 414	0.21 451	0.32 276	0.45 533	0.30 413	0.29 348	0.25 374	0.17 321	0.31 389	0.26 472	0.13 575	0.07 200	0.10 460	0.08 311	0.12 538	0.09 140

Patchmatch Stereo++	0.19 244	0.13 248	0.51 387	0.22 296	0.11 132	0.19 208	0.14 122	0.30 244	0.24 220	0.28 365	0.29 348	0.25 374	0.18 357	0.27 309	0.18 301	0.09 386	0.06 101	0.10 460	0.08 311	0.10 431	0.09 140
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
NRIStereo	0.20 276	0.12 204	0.50 366	0.23 361	0.11 132	0.24 365	0.19 382	0.30 244	0.28 293	0.26 339	0.26 315	0.25 374	0.18 357	0.34 425	0.19 337	0.08 281	0.06 101	0.09 375	0.07 215	0.09 365	0.09 140

PSM-adaLoss	0.19 244	0.13 248	0.51 387	0.22 296	0.11 132	0.19 208	0.15 172	0.30 244	0.24 220	0.28 365	0.29 348	0.25 374	0.18 357	0.25 272	0.17 269	0.09 386	0.06 101	0.10 460	0.08 311	0.10 431	0.09 140

ROB_FTStereo_v2	0.19 244	0.13 248	0.51 387	0.22 296	0.11 132	0.19 208	0.15 172	0.30 244	0.24 220	0.28 365	0.29 348	0.25 374	0.18 357	0.25 272	0.18 301	0.09 386	0.06 101	0.10 460	0.08 311	0.10 431	0.09 140

ROB_FTStereo	0.19 244	0.13 248	0.51 387	0.22 296	0.11 132	0.19 208	0.13 88	0.30 244	0.24 220	0.28 365	0.29 348	0.25 374	0.18 357	0.25 272	0.17 269	0.09 386	0.06 101	0.10 460	0.08 311	0.10 431	0.09 140

HUI-Stereo	0.19 244	0.13 248	0.52 408	0.22 296	0.11 132	0.19 208	0.14 122	0.30 244	0.24 220	0.28 365	0.29 348	0.25 374	0.18 357	0.23 235	0.17 269	0.09 386	0.06 101	0.10 460	0.08 311	0.10 431	0.09 140

Pruner-Stereo	0.20 276	0.12 204	0.49 345	0.29 592	0.12 192	0.19 208	0.17 274	0.32 276	0.31 346	0.33 468	0.32 389	0.25 374	0.15 273	0.25 272	0.22 414	0.09 386	0.06 101	0.09 375	0.08 311	0.08 263	0.10 216

iGMRVC	0.19 244	0.13 248	0.51 387	0.22 296	0.11 132	0.19 208	0.15 172	0.30 244	0.24 220	0.28 365	0.29 348	0.25 374	0.18 357	0.27 309	0.18 301	0.09 386	0.06 101	0.10 460	0.08 311	0.10 431	0.09 140

iRAFT	0.19 244	0.13 248	0.51 387	0.22 296	0.11 132	0.19 208	0.14 122	0.30 244	0.24 220	0.28 365	0.29 348	0.25 374	0.18 357	0.27 309	0.18 301	0.09 386	0.06 101	0.10 460	0.08 311	0.10 431	0.09 140

RAFT-IKP	0.19 244	0.13 248	0.51 387	0.22 296	0.11 132	0.18 181	0.15 172	0.30 244	0.24 220	0.28 365	0.29 348	0.25 374	0.18 357	0.26 294	0.18 301	0.09 386	0.06 101	0.10 460	0.08 311	0.10 431	0.09 140

RALAANet	0.21 317	0.24 548	0.53 419	0.23 361	0.14 305	0.22 315	0.13 88	0.38 354	0.30 334	0.29 390	0.26 315	0.25 374	0.15 273	0.28 333	0.20 365	0.08 281	0.08 268	0.09 375	0.08 311	0.10 431	0.07 38

GES	0.23 379	0.14 298	0.54 433	0.21 227	0.14 305	0.28 433	0.19 382	0.51 522	0.35 404	0.31 430	0.36 446	0.25 374	0.24 445	0.30 374	0.23 434	0.11 510	0.09 317	0.08 269	0.08 311	0.10 431	0.12 332

AFF-stereo	0.20 276	0.24 548	0.49 345	0.22 296	0.11 132	0.18 181	0.18 335	0.35 312	0.29 316	0.25 329	0.36 446	0.25 374	0.17 321	0.25 272	0.17 269	0.06 48	0.09 317	0.08 269	0.08 311	0.08 263	0.11 271

zzzzzzz1	0.31 552	0.63 700	1.85 716	0.24 417	0.16 421	0.23 340	0.22 488	0.42 412	0.36 420	0.22 294	0.25 305	0.26 394	0.21 399	0.35 432	0.30 512	0.08 281	0.06 101	0.08 269	0.08 311	0.11 490	0.10 216

Selective-IGEV-i16pc	0.33 567	0.12 204	1.65 707	0.21 227	0.14 305	0.74 688	0.30 612	0.46 464	0.44 520	0.21 273	0.32 389	0.26 394	0.14 251	0.71 620	0.19 337	0.15 616	0.10 366	0.08 269	0.09 420	0.11 490	0.12 332

MyStereo05	0.24 412	0.15 336	0.58 482	0.22 296	0.14 305	0.25 386	0.22 488	0.50 510	0.54 615	0.32 455	0.23 284	0.26 394	0.23 424	0.32 400	0.25 460	0.07 125	0.12 435	0.09 375	0.09 420	0.09 365	0.11 271

Sa-1000	0.24 412	0.20 480	0.53 419	0.23 361	0.14 305	0.30 473	0.23 518	0.50 510	0.41 484	0.30 413	0.50 590	0.26 394	0.19 380	0.33 410	0.16 238	0.08 281	0.10 366	0.10 460	0.11 524	0.08 263	0.08 84

LCNet	0.22 345	0.12 204	0.42 262	0.26 506	0.12 192	0.23 340	0.19 382	0.36 328	0.28 293	0.28 365	0.35 431	0.26 394	0.30 537	0.35 432	0.17 269	0.07 125	0.05 6	0.09 375	0.10 486	0.13 553	0.22 545

CFNet-RSSM	0.18 212	0.10 97	0.45 287	0.20 179	0.12 192	0.20 251	0.16 229	0.40 387	0.31 346	0.23 306	0.21 255	0.26 394	0.15 273	0.21 181	0.14 162	0.07 125	0.05 6	0.07 165	0.07 215	0.06 99	0.06 14

rvit_0105_5	0.22 345	0.18 444	0.51 387	0.23 361	0.13 257	0.22 315	0.25 559	0.38 354	0.40 474	0.21 273	0.23 284	0.27 400	0.20 386	0.27 309	0.20 365	0.15 616	0.13 456	0.12 555	0.12 566	0.10 431	0.10 216

MyStereo04	0.24 412	0.15 336	0.58 482	0.22 296	0.16 421	0.25 386	0.22 488	0.51 522	0.54 615	0.29 390	0.23 284	0.27 400	0.23 424	0.32 400	0.25 460	0.07 125	0.13 456	0.09 375	0.09 420	0.09 365	0.11 271

gwcnet-sp	0.25 438	0.16 380	0.70 548	0.23 361	0.14 305	0.34 538	0.22 488	0.46 464	0.41 484	0.37 542	0.35 431	0.27 400	0.27 486	0.36 443	0.26 472	0.09 386	0.08 268	0.09 375	0.09 420	0.10 431	0.10 216

scenet	0.25 438	0.16 380	0.70 548	0.23 361	0.14 305	0.34 538	0.22 488	0.46 464	0.41 484	0.37 542	0.35 431	0.27 400	0.27 486	0.36 443	0.26 472	0.09 386	0.08 268	0.09 375	0.09 420	0.10 431	0.10 216

knoymous	0.18 212	0.10 97	0.35 198	0.17 40	0.11 132	0.21 282	0.17 274	0.33 296	0.24 220	0.24 316	0.28 339	0.27 400	0.16 295	0.24 250	0.17 269	0.09 386	0.06 101	0.09 375	0.06 114	0.09 365	0.10 216

ssnet	0.25 438	0.16 380	0.70 548	0.23 361	0.14 305	0.34 538	0.22 488	0.46 464	0.41 484	0.37 542	0.35 431	0.27 400	0.27 486	0.36 443	0.26 472	0.09 386	0.08 268	0.09 375	0.09 420	0.10 431	0.10 216

test_5	0.25 438	0.25 565	0.57 466	0.27 544	0.18 485	0.25 386	0.29 603	0.42 412	0.39 463	0.29 390	0.40 494	0.27 400	0.23 424	0.35 432	0.19 337	0.07 125	0.07 200	0.09 375	0.09 420	0.10 431	0.14 412

AAGNet	0.34 578	0.12 204	0.53 419	0.26 506	0.16 421	0.20 251	0.19 382	0.31 267	0.29 316	0.35 510	0.35 431	0.27 400	0.30 537	0.44 486	2.56 741	0.08 281	0.05 6	0.10 460	0.07 215	0.09 365	0.07 38

PFNet	0.24 412	0.11 151	0.63 514	0.25 463	0.14 305	0.22 315	0.19 382	0.40 387	0.35 404	0.36 524	0.32 389	0.27 400	0.20 386	0.63 585	0.23 434	0.09 386	0.05 6	0.09 375	0.08 311	0.08 263	0.08 84

GMM-Stereo	0.22 345	0.10 97	0.56 454	0.23 361	0.13 257	0.24 365	0.24 544	0.38 354	0.29 316	0.31 430	0.44 541	0.27 400	0.21 399	0.31 389	0.17 269	0.07 125	0.05 6	0.10 460	0.09 420	0.08 263	0.19 497

Gwc-CoAtRS	0.17 200	0.10 97	0.41 252	0.20 179	0.12 192	0.20 251	0.15 172	0.34 303	0.29 316	0.23 306	0.23 284	0.27 400	0.15 273	0.21 181	0.14 162	0.07 125	0.06 101	0.07 165	0.07 215	0.06 99	0.07 38

HITNet	0.22 345	0.23 535	0.60 498	0.20 179	0.09 23	0.27 414	0.15 172	0.45 455	0.33 379	0.29 390	0.33 411	0.27 400	0.22 409	0.29 356	0.27 484	0.07 125	0.05 6	0.07 165	0.06 114	0.09 365	0.11 271
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
iResNet	0.25 438	0.22 515	0.62 509	0.26 506	0.11 132	0.31 495	0.23 518	0.46 464	0.45 533	0.34 490	0.43 530	0.27 400	0.23 424	0.36 443	0.37 569	0.08 281	0.05 6	0.07 165	0.06 114	0.08 263	0.10 216

test_sample4	0.26 461	0.14 298	0.53 419	0.21 227	0.12 192	0.32 512	0.21 451	0.53 542	0.38 447	0.33 468	0.38 466	0.28 413	0.25 458	0.54 530	0.25 460	0.10 461	0.14 475	0.10 460	0.09 420	0.11 490	0.16 448

CoDeX	0.24 412	0.13 248	0.48 328	0.22 296	0.14 305	0.29 458	0.21 451	0.55 577	0.42 496	0.29 390	0.36 446	0.28 413	0.23 424	0.48 500	0.20 365	0.09 386	0.06 101	0.08 269	0.07 215	0.08 263	0.08 84

xx1	0.23 379	0.16 380	0.50 366	0.27 544	0.13 257	0.31 495	0.19 382	0.39 376	0.48 568	0.21 273	0.20 235	0.28 413	0.25 458	0.28 333	0.12 46	0.08 281	0.28 666	0.10 460	0.11 524	0.09 365	0.23 555

qqq	0.24 412	0.16 380	0.46 305	0.20 179	0.15 377	0.23 340	0.20 423	0.43 425	0.32 360	0.26 339	0.31 377	0.28 413	0.25 458	0.36 443	0.28 493	0.08 281	0.22 611	0.10 460	0.11 524	0.09 365	0.23 555

iRaft-Stereo_20w	0.29 525	0.11 151	0.86 611	0.33 642	0.24 616	0.32 512	0.26 571	0.60 632	0.26 264	0.41 591	0.21 255	0.28 413	0.19 380	0.32 400	0.24 446	0.07 125	0.31 688	0.07 165	0.09 420	0.08 263	0.47 686

GMOStereo	0.20 276	0.17 417	0.45 287	0.23 361	0.18 485	0.21 282	0.27 581	0.28 204	0.28 293	0.31 430	0.32 389	0.28 413	0.17 321	0.16 54	0.13 110	0.07 125	0.23 624	0.10 460	0.08 311	0.08 263	0.07 38

error version	0.20 276	0.17 417	0.45 287	0.23 361	0.18 485	0.21 282	0.27 581	0.28 204	0.28 293	0.31 430	0.32 389	0.28 413	0.17 321	0.16 54	0.13 110	0.07 125	0.23 624	0.10 460	0.08 311	0.08 263	0.07 38

test-v	0.20 276	0.17 417	0.45 287	0.23 361	0.18 485	0.21 282	0.27 581	0.28 204	0.28 293	0.31 430	0.32 389	0.28 413	0.17 321	0.16 54	0.13 110	0.07 125	0.23 624	0.10 460	0.08 311	0.08 263	0.07 38

CrosDoStereo	0.32 560	0.11 151	0.53 419	0.19 127	0.12 192	0.22 315	1.07 730	0.36 328	0.38 447	0.38 551	0.60 640	0.28 413	0.45 637	0.61 571	0.56 636	0.08 281	0.06 101	0.08 269	0.09 420	0.08 263	0.09 140

PSM-AAD	0.26 461	0.11 151	0.43 270	0.24 417	0.12 192	0.27 414	0.37 653	0.36 328	0.30 334	0.36 524	0.39 484	0.28 413	0.77 696	0.30 374	0.16 238	0.07 125	0.06 101	0.12 555	0.11 524	0.09 365	0.21 530

ASMatch	0.23 379	0.11 151	0.55 444	0.25 463	0.14 305	0.19 208	0.16 229	0.32 276	0.30 334	0.28 365	0.68 663	0.28 413	0.26 477	0.50 507	0.22 414	0.07 125	0.06 101	0.08 269	0.07 215	0.06 99	0.11 271

DeepStereo_LL	0.32 560	0.11 151	0.53 419	0.19 127	0.12 192	0.22 315	1.07 730	0.36 328	0.38 447	0.38 551	0.60 640	0.28 413	0.45 637	0.61 571	0.56 636	0.08 281	0.06 101	0.08 269	0.09 420	0.08 263	0.09 140

test-2	0.20 276	0.17 417	0.45 287	0.23 361	0.18 485	0.21 282	0.27 581	0.28 204	0.28 293	0.31 430	0.32 389	0.28 413	0.17 321	0.16 54	0.13 110	0.07 125	0.23 624	0.10 460	0.08 311	0.08 263	0.07 38

PStereo	0.28 502	0.41 659	0.40 241	0.21 227	0.13 257	0.25 386	0.24 544	0.35 312	0.48 568	0.27 351	0.17 190	0.29 426	0.34 580	0.40 466	0.45 605	0.24 676	0.15 506	0.17 643	0.13 599	0.24 667	0.25 581

IGEV-FE	0.23 379	0.11 151	0.82 594	0.21 227	0.23 599	0.20 251	0.19 382	0.38 354	0.23 200	0.34 490	0.22 269	0.29 426	0.14 251	0.24 250	0.20 365	0.07 125	0.09 317	0.08 269	0.08 311	0.08 263	0.35 647

FSD					0.41 691	0.28 433	0.27 581	0.32 276	0.30 334	0.27 351	0.27 331	0.29 426	0.27 486	0.35 432	0.28 493	0.23 672	0.49 721	0.27 680	0.26 692	0.26 674

IGEV-RUCA	0.21 317	0.09 57	0.26 106	0.20 179	0.19 520	0.28 433	0.23 518	0.24 129	0.22 182	0.21 273	0.23 284	0.29 426	0.48 650	0.26 294	0.19 337	0.09 386	0.08 268	0.18 652	0.14 619	0.18 628	0.19 497

rvit_0105_3	0.24 412	0.21 495	0.57 466	0.25 463	0.15 377	0.24 365	0.28 597	0.40 387	0.43 507	0.25 329	0.26 315	0.29 426	0.22 409	0.29 356	0.21 396	0.15 616	0.13 456	0.14 606	0.15 630	0.10 431	0.10 216

rvit_stereo_0075_2	0.25 438	0.18 444	0.65 524	0.27 544	0.22 583	0.22 315	0.15 172	0.41 405	0.36 420	0.27 351	0.37 457	0.29 426	0.21 399	0.29 356	0.20 365	0.17 641	0.12 435	0.19 660	0.12 566	0.14 576	0.14 412

GCST	0.50 655	0.67 705	0.82 594	1.04 729	0.55 709	0.38 578	0.11 29	0.42 412	0.33 379	0.42 597	0.35 431	0.29 426	0.18 357	0.50 507	0.23 434	0.70 722	0.42 709	0.79 726	0.62 730	0.63 711	0.47 686

test_sample6	0.27 492	0.15 336	0.50 366	0.22 296	0.12 192	0.30 473	0.22 488	0.54 558	0.39 463	0.34 490	0.44 541	0.29 426	0.25 458	0.58 550	0.26 472	0.11 510	0.14 475	0.10 460	0.10 486	0.11 490	0.16 448

test_sample5	0.26 461	0.14 298	0.51 387	0.21 227	0.12 192	0.31 495	0.21 451	0.53 542	0.38 447	0.33 468	0.43 530	0.29 426	0.25 458	0.56 543	0.24 446	0.10 461	0.14 475	0.10 460	0.10 486	0.11 490	0.16 448

test_sample3	0.25 438	0.14 298	0.52 408	0.20 179	0.12 192	0.33 523	0.20 423	0.53 542	0.38 447	0.32 455	0.35 431	0.29 426	0.24 445	0.54 530	0.25 460	0.10 461	0.14 475	0.09 375	0.09 420	0.11 490	0.15 431

DualNet	0.26 461	0.14 298	0.51 387	0.21 227	0.12 192	0.31 495	0.21 451	0.53 542	0.38 447	0.34 490	0.44 541	0.29 426	0.25 458	0.56 543	0.24 446	0.10 461	0.14 475	0.10 460	0.10 486	0.11 490	0.16 448

IGEV_Zeroshot_test	0.23 379	0.11 151	0.82 594	0.21 227	0.23 599	0.20 251	0.19 382	0.38 354	0.23 200	0.34 490	0.22 269	0.29 426	0.14 251	0.24 250	0.20 365	0.07 125	0.09 317	0.08 269	0.08 311	0.08 263	0.35 647

Any-RAFT	0.18 212	0.09 57	0.33 180	0.19 127	0.10 83	0.29 458	0.16 229	0.44 446	0.32 360	0.25 329	0.27 331	0.29 426	0.16 295	0.23 235	0.13 110	0.08 281	0.07 200	0.06 56	0.05 37	0.07 184	0.07 38

x	0.23 379	0.15 336	0.45 287	0.20 179	0.15 377	0.27 414	0.17 274	0.43 425	0.35 404	0.26 339	0.31 377	0.29 426	0.25 458	0.29 356	0.30 512	0.09 386	0.22 611	0.08 269	0.09 420	0.09 365	0.24 569

SST-Stereo	0.22 345	0.11 151	0.52 408	0.25 463	0.14 305	0.19 208	0.17 274	0.32 276	0.26 264	0.34 490	0.33 411	0.29 426	0.25 458	0.56 543	0.18 301	0.08 281	0.05 6	0.10 460	0.08 311	0.09 365	0.07 38

IRAFT_RVC	0.23 379	0.15 336	0.54 433	0.26 506	0.12 192	0.19 208	0.23 518	0.41 405	0.39 463	0.31 430	0.30 364	0.29 426	0.24 445	0.55 535	0.23 434	0.08 281	0.06 101	0.10 460	0.08 311	0.08 263	0.08 84

cross-raft	0.18 212	0.12 204	0.40 241	0.27 544	0.16 421	0.20 251	0.24 544	0.34 303	0.24 220	0.23 306	0.28 339	0.29 426	0.15 273	0.19 121	0.16 238	0.06 48	0.05 6	0.08 269	0.07 215	0.07 184	0.07 38

LMCR-Stereo	0.28 502	0.22 515	0.56 454	0.29 592	0.14 305	0.37 571	0.23 518	0.57 597	0.36 420	0.40 579	0.40 494	0.29 426	0.30 537	0.41 472	0.38 571	0.11 510	0.07 200	0.09 375	0.07 215	0.13 553	0.10 216

111	0.22 345	0.22 515	0.57 466	0.19 127	0.09 23	0.24 365	0.17 274	0.44 446	0.46 546	0.24 316	0.30 364	0.29 426	0.22 409	0.25 272	0.19 337	0.08 281	0.05 6	0.07 165	0.06 114	0.07 184	0.15 431

ARAFT	0.26 461	0.30 601	0.87 614	0.22 296	0.12 192	0.30 473	0.24 544	0.46 464	0.34 392	0.33 468	0.28 339	0.29 426	0.20 386	0.49 503	0.19 337	0.08 281	0.06 101	0.12 555	0.11 524	0.09 365	0.09 140

FENet	0.22 345	0.13 248	0.48 328	0.22 296	0.12 192	0.27 414	0.18 335	0.43 425	0.37 436	0.31 430	0.32 389	0.29 426	0.23 424	0.27 309	0.24 446	0.10 461	0.07 200	0.09 375	0.09 420	0.09 365	0.11 271

SCION-MonSter(vits)	0.23 379	0.09 57	0.20 27	0.17 40	0.09 23	0.15 64	0.12 47	0.46 464	0.54 615	0.09 9	0.45 556	0.30 447	0.27 486	0.35 432	0.45 605	0.10 461	0.08 268	0.18 652	0.17 653	0.15 588	0.16 448

test_sample2	0.23 379	0.12 204	0.39 226	0.20 179	0.11 132	0.28 433	0.22 488	0.45 455	0.33 379	0.27 351	0.34 423	0.30 447	0.25 458	0.46 494	0.23 434	0.09 386	0.15 506	0.09 375	0.08 311	0.10 431	0.19 497

mmm	0.25 438	0.15 336	0.44 281	0.23 361	0.20 549	0.28 433	0.21 451	0.43 425	0.32 360	0.31 430	0.40 494	0.30 447	0.24 445	0.31 389	0.28 493	0.09 386	0.21 599	0.11 519	0.12 566	0.10 431	0.26 595

GwcNet-ADL	0.23 379	0.15 336	0.58 482	0.24 417	0.13 257	0.23 340	0.24 544	0.51 522	0.41 484	0.28 365	0.29 348	0.30 447	0.20 386	0.27 309	0.28 493	0.09 386	0.07 200	0.07 165	0.07 215	0.09 365	0.11 271

FTStereo	0.28 502	0.11 151	0.56 454	0.24 417	0.13 257	0.21 282	0.52 696	0.36 328	0.28 293	0.38 551	0.94 694	0.30 447	0.56 669	0.33 410	0.18 301	0.08 281	0.06 101	0.09 375	0.08 311	0.08 263	0.19 497

RAFT_R40	0.22 345	0.11 151	0.52 408	0.25 463	0.13 257	0.18 181	0.18 335	0.32 276	0.31 346	0.33 468	0.33 411	0.30 447	0.23 424	0.55 535	0.19 337	0.08 281	0.05 6	0.10 460	0.08 311	0.09 365	0.07 38

GrayStereo	0.26 461	0.10 97	0.45 287	0.27 544	0.14 305	0.23 340	0.46 684	0.36 328	0.33 379	0.40 579	0.47 576	0.30 447	0.78 697	0.29 356	0.17 269	0.07 125	0.06 101	0.08 269	0.09 420	0.07 184	0.15 431

222	0.45 637	0.14 298	0.43 270	0.19 127	0.15 377	0.36 563	0.20 423	0.60 632	0.43 507	0.37 542	0.45 556	0.30 447	0.28 510	0.59 558	3.72 745	0.11 510	0.19 575	0.08 269	0.09 420	0.09 365	0.27 603

test_xeample	0.39 605	0.14 298	0.46 305	0.19 127	0.16 421	0.34 538	0.22 488	0.59 621	0.43 507	0.33 468	0.47 576	0.30 447	0.27 486	0.60 563	2.44 740	0.10 461	0.21 599	0.09 375	0.09 420	0.09 365	0.25 581

FADNet_RVC	0.31 552	0.35 632	0.98 640	0.24 417	0.16 421	0.30 473	0.17 274	0.52 530	0.39 463	0.30 413	0.38 466	0.30 447	0.29 530	0.54 530	0.33 544	0.14 600	0.14 475	0.14 606	0.16 641	0.21 654	0.24 569

test_sample1	0.24 412	0.13 248	0.40 241	0.20 179	0.13 257	0.29 458	0.19 382	0.43 425	0.30 334	0.27 351	0.34 423	0.31 457	0.28 510	0.45 492	0.27 484	0.09 386	0.16 521	0.08 269	0.08 311	0.09 365	0.22 545

SMFormer	0.27 492	0.13 248	0.47 313	0.20 179	0.10 83	0.28 433	0.19 382	0.54 558	0.48 568	0.35 510	0.42 516	0.31 457	0.27 486	0.60 563	0.34 552	0.10 461	0.16 521	0.08 269	0.09 420	0.10 431	0.16 448

tta	0.27 492	0.13 248	0.47 313	0.20 179	0.10 83	0.28 433	0.19 382	0.54 558	0.48 568	0.35 510	0.42 516	0.31 457	0.27 486	0.60 563	0.34 552	0.10 461	0.16 521	0.08 269	0.09 420	0.08 263	0.13 369

qqq1	0.26 461	0.13 248	0.47 313	0.20 179	0.10 83	0.28 433	0.19 382	0.54 558	0.48 568	0.35 510	0.42 516	0.31 457	0.27 486	0.60 563	0.21 396	0.10 461	0.16 521	0.07 165	0.07 215	0.08 263	0.13 369

fff1	0.26 461	0.13 248	0.47 313	0.20 179	0.10 83	0.28 433	0.19 382	0.54 558	0.48 568	0.35 510	0.42 516	0.31 457	0.27 486	0.60 563	0.21 396	0.10 461	0.16 521	0.07 165	0.07 215	0.08 263	0.13 369

BUS	0.24 412	0.13 248	0.36 205	0.25 463	0.14 305	0.44 613	0.17 274	0.59 621	0.36 420	0.34 490	0.35 431	0.31 457	0.22 409	0.27 309	0.22 414	0.10 461	0.07 200	0.11 519	0.10 486	0.09 365	0.10 216

RAFT_CTSACE	0.23 379	0.21 495	0.57 466	0.26 506	0.15 377	0.22 315	0.23 518	0.34 303	0.30 334	0.34 490	0.51 593	0.31 457	0.17 321	0.33 410	0.15 205	0.06 48	0.09 317	0.09 375	0.08 311	0.08 263	0.07 38

NINENet	0.27 492	0.16 380	0.49 345	0.23 361	0.16 421	0.44 613	0.17 274	0.63 654	0.49 585	0.33 468	0.38 466	0.31 457	0.22 409	0.43 482	0.22 414	0.11 510	0.10 366	0.12 555	0.08 311	0.12 538	0.11 271

XX-Stereo	0.25 438	0.11 151	1.09 656	0.35 653	0.38 685	0.23 340	0.13 88	0.43 425	0.19 124	0.20 263	0.40 494	0.31 457	0.10 87	0.33 410	0.13 110	0.08 281	0.11 404	0.08 269	0.09 420	0.07 184	0.10 216

RAFT + AFF	0.30 540	0.33 619	0.76 571	0.25 463	0.17 455	0.30 473	0.33 636	0.55 577	0.42 496	0.28 365	0.30 364	0.31 457	0.31 554	0.64 591	0.32 534	0.09 386	0.11 404	0.11 519	0.10 486	0.12 538	0.16 448

MLCV	0.25 438	0.23 535	0.59 491	0.22 296	0.09 23	0.30 473	0.18 335	0.40 387	0.38 447	0.38 551	0.44 541	0.31 457	0.22 409	0.44 486	0.32 534	0.07 125	0.05 6	0.07 165	0.06 114	0.07 184	0.08 84

SCION-MonSter	0.33 567	0.24 548	0.51 387	0.29 592	0.28 642	0.56 661	0.21 451	0.49 501	0.59 643	0.34 490	0.55 617	0.32 468	0.31 554	0.40 466	0.56 636	0.11 510	0.10 366	0.25 679	0.22 676	0.18 628	0.19 497

Selective-IGEV-i16pb	0.39 605	0.14 298	2.10 721	0.21 227	0.15 377	0.68 682	0.31 622	0.60 632	0.60 647	0.25 329	0.44 541	0.32 468	0.21 399	0.79 648	0.26 472	0.14 600	0.10 366	0.09 375	0.10 486	0.12 538	0.14 412

DStereoRT	0.40 617	0.16 380	0.74 563	0.25 463	0.17 455	0.42 603	0.19 382	0.50 510	0.48 568	0.31 430	0.40 494	0.32 468	0.39 611	0.64 591	0.31 524	0.09 386	0.11 404	1.56 745	0.43 711	0.08 263	0.41 668

rvit_105_1	0.28 502	0.24 548	0.65 524	0.27 544	0.19 520	0.31 495	0.35 644	0.46 464	0.53 610	0.31 430	0.32 389	0.32 468	0.27 486	0.36 443	0.26 472	0.16 627	0.14 475	0.15 625	0.17 653	0.11 490	0.11 271

RAFT-Test	0.19 244	0.11 151	0.41 252	0.26 506	0.21 566	0.26 407	0.17 274	0.37 345	0.26 264	0.24 316	0.29 348	0.32 468	0.14 251	0.22 211	0.15 205	0.07 125	0.08 268	0.07 165	0.07 215	0.06 99	0.07 38

IER	0.24 412	0.15 336	0.50 366	0.21 227	0.15 377	0.31 495	0.20 423	0.44 446	0.38 447	0.34 490	0.41 506	0.32 468	0.34 580	0.31 389	0.23 434	0.09 386	0.07 200	0.08 269	0.08 311	0.09 365	0.09 140

AASNet	0.29 525	0.27 583	0.67 532	0.26 506	0.18 485	0.34 538	0.21 451	0.64 660	0.49 585	0.36 524	0.41 506	0.32 468	0.26 477	0.33 410	0.39 575	0.12 551	0.09 317	0.10 460	0.08 311	0.14 576	0.12 332

GANet-ADL	0.22 345	0.14 298	0.51 387	0.23 361	0.14 305	0.29 458	0.19 382	0.48 490	0.36 420	0.26 339	0.33 411	0.32 468	0.20 386	0.26 294	0.22 414	0.11 510	0.07 200	0.07 165	0.06 114	0.09 365	0.11 271

HCRNet	0.25 438	0.27 583	0.42 262	0.34 647	0.17 455	0.27 414	0.18 335	0.45 455	0.37 436	0.31 430	0.35 431	0.32 468	0.23 424	0.44 486	0.21 396	0.13 575	0.08 268	0.13 582	0.11 524	0.11 490	0.09 140

CCAANet	0.26 461	0.18 444	0.56 454	0.22 296	0.15 377	0.29 458	0.17 274	0.52 530	0.39 463	0.27 351	0.49 586	0.32 468	0.25 458	0.63 585	0.33 544	0.08 281	0.06 101	0.10 460	0.10 486	0.08 263	0.11 271

BEATNet_4x	0.25 438	0.25 565	0.66 529	0.23 361	0.10 83	0.29 458	0.14 122	0.49 501	0.34 392	0.31 430	0.35 431	0.32 468	0.26 477	0.34 425	0.33 544	0.08 281	0.06 101	0.08 269	0.07 215	0.11 490	0.13 369

MWDA-net	0.29 525	0.22 515	0.56 454	0.26 506	0.21 566	0.35 555	0.32 629	0.46 464	0.48 568	0.39 569	0.41 506	0.33 479	0.39 611	0.55 535	0.40 577	0.10 461	0.07 200	0.09 375	0.09 420	0.10 431	0.11 271

ITSA-stereo	0.26 461	0.16 380	0.39 226	0.24 417	0.11 132	0.28 433	0.18 335	0.58 611	0.59 643	0.32 455	0.32 389	0.33 479	0.28 510	0.51 513	0.34 552	0.11 510	0.08 268	0.11 519	0.11 524	0.11 490	0.15 431

HBP-ISP	0.34 578	0.35 632	0.76 571	0.23 361	0.17 455	0.33 523	0.22 488	0.56 588	0.47 560	0.42 597	0.49 586	0.33 479	0.41 622	0.73 624	0.27 484	0.18 652	0.19 575	0.24 676	0.20 666	0.16 597	0.16 448

raft_robust	0.25 438	0.23 535	0.44 281	0.22 296	0.13 257	0.23 340	0.22 488	0.52 530	0.50 593	0.33 468	0.32 389	0.33 479	0.23 424	0.55 535	0.18 301	0.07 125	0.11 404	0.08 269	0.10 486	0.08 263	0.07 38

OMP-Stereo	0.24 412	0.16 380	0.48 328	0.30 604	0.13 257	0.21 282	0.16 229	0.38 354	0.35 404	0.34 490	0.30 364	0.33 479	0.20 386	0.70 614	0.24 446	0.08 281	0.06 101	0.09 375	0.07 215	0.08 263	0.07 38

IIG-Stereo	0.24 412	0.16 380	0.47 313	0.29 592	0.12 192	0.23 340	0.14 122	0.40 387	0.33 379	0.35 510	0.37 457	0.33 479	0.22 409	0.70 614	0.26 472	0.08 281	0.06 101	0.09 375	0.07 215	0.08 263	0.07 38

THIR-Stereo	0.30 540	0.15 336	0.46 305	0.19 127	0.11 132	0.28 433	0.70 710	0.33 296	0.36 420	0.37 542	0.64 655	0.33 479	0.49 655	0.58 550	0.44 598	0.08 281	0.06 101	0.08 269	0.09 420	0.07 184	0.08 84

DMCA	0.24 412	0.18 444	0.51 387	0.23 361	0.14 305	0.27 414	0.20 423	0.45 455	0.40 474	0.32 455	0.33 411	0.33 479	0.25 458	0.27 309	0.30 512	0.11 510	0.08 268	0.10 460	0.08 311	0.11 490	0.12 332

SuperB	0.50 655	0.37 642	2.16 724	0.23 361	0.15 377	0.41 595	0.32 629	0.50 510	0.83 689	0.44 614	0.51 593	0.33 479	0.45 637	0.69 611	1.07 697	0.10 461	0.08 268	0.09 375	0.08 311	0.95 732	0.18 477

MyStereo06	0.23 379	0.15 336	0.74 563	0.22 296	0.14 305	0.25 386	0.22 488	0.43 425	0.25 247	0.36 524	0.24 295	0.34 488	0.18 357	0.24 250	0.20 365	0.07 125	0.12 435	0.09 375	0.09 420	0.09 365	0.11 271

ffm	0.27 492	0.17 417	0.84 604	0.21 227	0.13 257	0.29 458	0.21 451	0.38 354	0.46 546	0.31 430	0.44 541	0.34 488	0.24 445	0.28 333	0.12 46	0.08 281	0.28 666	0.12 555	0.11 524	0.08 263	0.37 659

ff1	0.36 588	0.17 417	0.84 604	0.21 227	0.13 257	0.29 458	0.21 451	0.38 354	0.46 546	0.31 430	0.44 541	0.34 488	0.24 445	0.91 676	1.30 708	0.08 281	0.28 666	0.12 555	0.11 524	0.08 263	0.37 659

mmx	0.37 595	0.17 417	0.84 604	0.21 227	0.13 257	0.29 458	0.21 451	0.57 597	0.48 568	0.31 430	0.44 541	0.34 488	0.24 445	0.91 676	1.30 708	0.10 461	0.20 593	0.12 555	0.11 524	0.11 490	0.23 555

xxx	0.37 595	0.17 417	0.84 604	0.21 227	0.13 257	0.29 458	0.21 451	0.57 597	0.48 568	0.31 430	0.44 541	0.34 488	0.24 445	0.91 676	1.30 708	0.10 461	0.20 593	0.12 555	0.11 524	0.11 490	0.23 555

HH	0.22 345	0.12 204	0.55 444	0.32 630	0.16 421	0.27 414	0.18 335	0.36 328	0.25 247	0.20 263	0.26 315	0.34 488	0.18 357	0.33 410	0.15 205	0.07 125	0.16 521	0.07 165	0.07 215	0.07 184	0.31 625

HanStereo	0.22 345	0.12 204	0.55 444	0.32 630	0.16 421	0.27 414	0.18 335	0.36 328	0.25 247	0.20 263	0.26 315	0.34 488	0.18 357	0.33 410	0.15 205	0.07 125	0.16 521	0.07 165	0.07 215	0.07 184	0.31 625

iRaft-Stereo_5w	0.25 438	0.24 548	0.50 366	0.23 361	0.18 485	0.19 208	0.19 382	0.39 376	0.35 404	0.28 365	0.36 446	0.34 488	0.23 424	0.66 602	0.28 493	0.07 125	0.07 200	0.08 269	0.07 215	0.09 365	0.14 412

DAS	0.28 502	0.13 248	0.49 345	0.24 417	0.18 485	0.30 473	0.24 544	0.48 490	0.48 568	0.42 597	0.45 556	0.34 488	0.31 554	0.76 640	0.24 446	0.09 386	0.07 200	0.09 375	0.07 215	0.10 431	0.11 271

SepStereo	0.27 492	0.13 248	0.49 345	0.24 417	0.18 485	0.30 473	0.24 544	0.48 490	0.48 568	0.42 597	0.45 556	0.34 488	0.31 554	0.64 591	0.24 446	0.09 386	0.07 200	0.09 375	0.07 215	0.10 431	0.11 271

KYRaft	0.23 379	0.11 151	0.43 270	0.23 361	0.12 192	0.23 340	0.23 518	0.37 345	0.26 264	0.35 510	0.53 608	0.34 488	0.26 477	0.29 356	0.16 238	0.07 125	0.05 6	0.09 375	0.10 486	0.08 263	0.30 621

GEStereo_RVC	0.29 525	0.24 548	0.60 498	0.27 544	0.16 421	0.33 523	0.25 559	0.58 611	0.56 631	0.35 510	0.38 466	0.34 488	0.25 458	0.51 513	0.29 507	0.12 551	0.08 268	0.09 375	0.08 311	0.11 490	0.13 369

FADNet-RVC-Resample	0.31 552	0.32 615	1.16 667	0.27 544	0.17 455	0.33 523	0.21 451	0.49 501	0.40 474	0.36 524	0.38 466	0.34 488	0.27 486	0.54 530	0.27 484	0.10 461	0.10 366	0.14 606	0.13 599	0.13 553	0.18 477

IGEV_i1	0.26 461	0.12 204	0.57 466	0.25 463	0.24 616	0.32 512	0.20 423	0.45 455	0.37 436	0.35 510	0.30 364	0.35 501	0.20 386	0.39 461	0.23 434	0.08 281	0.26 656	0.08 269	0.08 311	0.08 263	0.37 659

STrans-v2	0.25 438	0.14 298	0.56 454	0.21 227	0.12 192	0.23 340	0.20 423	0.50 510	0.31 346	0.31 430	0.42 516	0.35 501	0.35 588	0.62 582	0.24 446	0.07 125	0.05 6	0.08 269	0.07 215	0.06 99	0.08 84

ICVP	0.24 412	0.13 248	0.45 287	0.26 506	0.14 305	0.30 473	0.25 559	0.47 478	0.35 404	0.29 390	0.43 530	0.35 501	0.25 458	0.28 333	0.25 460	0.12 551	0.09 317	0.09 375	0.09 420	0.09 365	0.11 271
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
pcwnet_v2	0.32 560	0.16 380	1.22 678	0.23 361	0.19 520	0.32 512	0.19 382	0.61 642	0.61 650	0.37 542	0.45 556	0.35 501	0.29 530	0.37 453	0.26 472	0.14 600	0.11 404	0.12 555	0.11 524	0.14 576	0.18 477

ADCRef	0.41 624	0.33 619	1.05 648	0.26 506	0.21 566	0.49 644	0.27 581	0.54 558	0.51 599	0.51 649	0.59 636	0.35 501	0.47 646	0.54 530	1.35 715	0.09 386	0.08 268	0.12 555	0.12 566	0.12 538	0.13 369

AdaStereo	0.25 438	0.17 417	0.47 313	0.25 463	0.13 257	0.33 523	0.17 274	0.57 597	0.43 507	0.34 490	0.38 466	0.35 501	0.21 399	0.32 400	0.24 446	0.14 600	0.06 101	0.13 582	0.09 420	0.11 490	0.09 140
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.
MWSP-net	0.26 461	0.14 298	0.45 287	0.22 296	0.14 305	0.32 512	0.43 677	0.52 530	0.45 533	0.33 468	0.33 411	0.36 507	0.32 569	0.29 356	0.32 534	0.10 461	0.08 268	0.09 375	0.09 420	0.10 431	0.11 271

MEA-ACV	0.28 502	0.14 298	0.54 433	0.22 296	0.14 305	0.34 538	0.23 518	0.54 558	0.49 585	0.36 524	0.43 530	0.36 507	0.35 588	0.48 500	0.30 512	0.09 386	0.09 317	0.10 460	0.12 566	0.10 431	0.11 271

FLISNet	0.21 317	0.16 380	0.50 366	0.18 74	0.15 377	0.17 146	0.16 229	0.35 312	0.22 182	0.38 551	0.38 466	0.36 507	0.24 445	0.29 356	0.22 414	0.06 48	0.05 6	0.08 269	0.09 420	0.09 365	0.08 84

CoSv	0.21 317	0.16 380	0.50 366	0.18 74	0.15 377	0.17 146	0.16 229	0.35 312	0.22 182	0.38 551	0.38 466	0.36 507	0.24 445	0.29 356	0.22 414	0.06 48	0.05 6	0.08 269	0.09 420	0.09 365	0.08 84

TransformOpticalFlow	0.24 412	0.14 298	0.57 466	0.24 417	0.11 132	0.21 282	0.19 382	0.43 425	0.34 392	0.30 413	0.43 530	0.36 507	0.31 554	0.61 571	0.20 365	0.07 125	0.05 6	0.08 269	0.07 215	0.06 99	0.08 84

MMNet	0.28 502	0.19 464	0.54 433	0.24 417	0.17 455	0.47 630	0.22 488	0.47 478	0.53 610	0.40 579	0.43 530	0.36 507	0.34 580	0.40 466	0.35 559	0.08 281	0.08 268	0.09 375	0.09 420	0.10 431	0.09 140

PS-NSSS	0.33 567	0.36 639	0.61 505	0.24 417	0.18 485	0.33 523	0.24 544	0.59 621	0.42 496	0.38 551	0.52 600	0.36 507	0.31 554	0.80 652	0.32 534	0.18 652	0.14 475	0.21 667	0.15 630	0.17 612	0.14 412

PWCDC_ROB	0.41 624	0.41 659	0.77 577	0.34 647	0.21 566	0.43 608	0.20 423	0.60 632	0.90 699	0.44 614	1.24 710	0.36 507	0.38 604	0.56 543	0.48 613	0.18 652	0.11 404	0.11 519	0.10 486	0.20 647	0.16 448

PCWNet_CMD	0.23 379	0.14 298	0.48 328	0.21 227	0.13 257	0.28 433	0.17 274	0.47 478	0.47 560	0.30 413	0.36 446	0.37 515	0.24 445	0.29 356	0.21 396	0.09 386	0.06 101	0.10 460	0.08 311	0.11 490	0.11 271

riskmin	0.24 412	0.10 97	0.43 270	0.32 630	0.26 634	0.33 523	0.19 382	0.44 446	0.30 334	0.24 316	0.27 331	0.37 515	0.25 458	0.30 374	0.22 414	0.09 386	0.18 561	0.09 375	0.13 599	0.10 431	0.27 603

delet	0.29 525	0.18 444	0.58 482	0.24 417	0.19 520	0.41 595	0.30 612	0.52 530	0.51 599	0.35 510	0.42 516	0.37 515	0.31 554	0.49 503	0.36 563	0.10 461	0.09 317	0.11 519	0.12 566	0.09 365	0.09 140

UPFNet	0.27 492	0.15 336	0.47 313	0.25 463	0.20 549	0.37 571	0.27 581	0.50 510	0.40 474	0.36 524	0.38 466	0.37 515	0.29 530	0.40 466	0.34 552	0.10 461	0.10 366	0.10 460	0.10 486	0.10 431	0.08 84

MSMDNet	0.23 379	0.14 298	0.49 345	0.20 179	0.13 257	0.28 433	0.17 274	0.47 478	0.47 560	0.30 413	0.36 446	0.37 515	0.24 445	0.29 356	0.21 396	0.09 386	0.07 200	0.09 375	0.08 311	0.11 490	0.11 271

iResNet_ROB	0.27 492	0.27 583	0.48 328	0.21 227	0.12 192	0.32 512	0.17 274	0.57 597	0.55 624	0.39 569	0.44 541	0.37 515	0.28 510	0.43 482	0.28 493	0.08 281	0.06 101	0.06 56	0.05 37	0.09 365	0.11 271

DualNet (step1)	0.31 552	0.21 495	0.69 541	0.18 74	0.17 455	0.36 563	0.21 451	0.54 558	0.43 507	0.38 551	0.36 446	0.38 521	0.32 569	0.41 472	0.26 472	0.24 676	0.21 599	0.28 687	0.24 683	0.18 628	0.21 530

test_sample9	0.45 637	0.21 495	0.69 541	0.18 74	0.17 455	0.36 563	0.21 451	0.54 558	0.43 507	0.38 551	0.36 446	0.38 521	0.32 569	0.70 614	1.01 690	0.24 676	1.93 752	0.28 687	0.24 683	0.18 628	0.21 530

test_sample7	0.28 502	0.16 380	0.47 313	0.21 227	0.14 305	0.29 458	0.22 488	0.54 558	0.43 507	0.38 551	0.36 446	0.38 521	0.32 569	0.41 472	0.26 472	0.14 600	0.21 599	0.13 582	0.12 566	0.13 553	0.25 581

DispNO	0.29 525	0.24 548	0.83 600	0.23 361	0.17 455	0.25 386	0.22 488	0.47 478	0.42 496	0.33 468	0.39 484	0.38 521	0.28 510	0.78 644	0.35 559	0.09 386	0.07 200	0.10 460	0.10 486	0.09 365	0.09 140

CFNet_ucs	0.25 438	0.14 298	0.51 387	0.20 179	0.15 377	0.29 458	0.18 335	0.51 522	0.46 546	0.32 455	0.42 516	0.38 521	0.23 424	0.31 389	0.22 414	0.11 510	0.08 268	0.12 555	0.09 420	0.13 553	0.13 369

BSDual-CNN	0.24 412	0.13 248	0.36 205	0.25 463	0.14 305	0.35 555	0.22 488	0.59 621	0.36 420	0.34 490	0.35 431	0.38 521	0.25 458	0.27 309	0.28 493	0.10 461	0.07 200	0.11 519	0.10 486	0.09 365	0.10 216

psmg	0.24 412	0.13 248	0.36 205	0.21 227	0.14 305	0.35 555	0.23 518	0.54 558	0.36 420	0.36 524	0.38 466	0.38 521	0.25 458	0.27 309	0.28 493	0.10 461	0.08 268	0.10 460	0.10 486	0.09 365	0.09 140

CFNet_pseudo	0.23 379	0.14 298	0.48 328	0.20 179	0.13 257	0.27 414	0.17 274	0.46 464	0.45 533	0.30 413	0.37 457	0.38 521	0.23 424	0.30 374	0.22 414	0.09 386	0.06 101	0.11 519	0.08 311	0.11 490	0.11 271

xxxx	0.39 605	0.14 298	0.47 313	0.20 179	0.16 421	0.38 578	0.20 423	0.61 642	0.43 507	0.30 413	0.44 541	0.38 521	0.25 458	0.50 507	2.41 739	0.11 510	0.21 599	0.09 375	0.10 486	0.10 431	0.26 595

ACVNet	0.24 412	0.18 444	0.51 387	0.18 74	0.15 377	0.27 414	0.23 518	0.40 387	0.45 533	0.29 390	0.41 506	0.38 521	0.28 510	0.28 333	0.35 559	0.09 386	0.07 200	0.08 269	0.07 215	0.10 431	0.09 140

acv_ft	0.26 461	0.18 444	0.56 454	0.24 417	0.19 520	0.34 538	0.21 451	0.47 478	0.45 533	0.39 569	0.41 506	0.38 521	0.28 510	0.28 333	0.36 563	0.09 386	0.07 200	0.08 269	0.07 215	0.11 490	0.09 140

CFNet	0.29 525	0.29 595	0.57 466	0.23 361	0.14 305	0.34 538	0.15 172	0.53 542	0.46 546	0.31 430	0.40 494	0.38 521	0.27 486	0.76 640	0.28 493	0.10 461	0.07 200	0.11 519	0.11 524	0.11 490	0.09 140

ccs_rob	0.23 379	0.14 298	0.48 328	0.20 179	0.13 257	0.27 414	0.17 274	0.46 464	0.45 533	0.30 413	0.37 457	0.38 521	0.23 424	0.30 374	0.22 414	0.09 386	0.06 101	0.11 519	0.08 311	0.12 538	0.11 271

DeepPruner_ROB	0.28 502	0.25 565	0.64 519	0.22 296	0.16 421	0.30 473	0.21 451	0.54 558	0.33 379	0.36 524	0.38 466	0.38 521	0.26 477	0.45 492	0.28 493	0.15 616	0.11 404	0.11 519	0.11 524	0.14 576	0.14 412

Selective-IGEV-i1	0.28 502	0.11 151	0.44 281	0.36 661	0.32 669	0.32 512	0.23 518	0.48 490	0.48 568	0.29 390	0.32 389	0.39 535	0.17 321	0.28 333	0.25 460	0.08 281	0.23 624	0.08 269	0.09 420	0.08 263	0.53 699

z-ln-s-r	0.35 585	0.30 601	1.02 645	0.23 361	0.14 305	0.30 473	0.26 571	0.46 464	0.55 624	0.33 468	0.61 648	0.39 535	0.31 554	0.80 652	0.77 669	0.08 281	0.06 101	0.08 269	0.08 311	0.11 490	0.10 216

DMCA-RVC	0.30 540	0.27 583	0.93 631	0.28 572	0.17 455	0.30 473	0.21 451	0.43 425	0.36 420	0.40 579	0.38 466	0.39 535	0.36 594	0.44 486	0.34 552	0.13 575	0.10 366	0.16 634	0.12 566	0.13 553	0.11 271

TDLM	0.32 560	0.27 583	0.52 408	0.30 604	0.15 377	0.33 523	0.32 629	0.54 558	0.50 593	0.44 614	0.43 530	0.39 535	0.30 537	0.92 681	0.30 512	0.14 600	0.09 317	0.13 582	0.12 566	0.13 553	0.14 412

iResNetv2_ROB	0.29 525	0.37 642	0.92 627	0.24 417	0.13 257	0.30 473	0.19 382	0.55 577	0.51 599	0.39 569	0.46 569	0.39 535	0.27 486	0.36 443	0.30 512	0.09 386	0.06 101	0.07 165	0.05 37	0.13 553	0.11 271

G2L-Stereo_test	0.26 461	0.22 515	0.54 433	0.20 179	0.13 257	0.28 433	0.24 544	0.51 522	0.40 474	0.38 551	0.37 457	0.40 540	0.26 477	0.53 524	0.32 534	0.09 386	0.06 101	0.07 165	0.06 114	0.09 365	0.11 271

G2L-Stereo	0.27 492	0.23 535	0.61 505	0.22 296	0.14 305	0.25 386	0.19 382	0.48 490	0.37 436	0.33 468	0.38 466	0.40 540	0.23 424	0.61 571	0.33 544	0.11 510	0.09 317	0.10 460	0.08 311	0.09 365	0.11 271

TCMNet	0.34 578	0.28 591	0.81 590	0.29 592	0.30 658	0.40 590	0.28 597	0.53 542	0.49 585	0.38 551	0.46 569	0.40 540	0.30 537	0.61 571	0.42 587	0.14 600	0.13 456	0.15 625	0.14 619	0.18 628	0.19 497

1111x	0.39 605	0.17 417	0.80 588	0.23 361	0.15 377	0.33 523	0.27 581	0.62 650	0.48 568	0.32 455	0.43 530	0.40 540	0.29 530	0.86 666	1.60 725	0.09 386	0.23 624	0.09 375	0.12 566	0.10 431	0.23 555

GMStereo_Zeroshot	0.25 438	0.22 515	0.51 387	0.27 544	0.14 305	0.28 433	0.15 172	0.40 387	0.36 420	0.37 542	0.43 530	0.40 540	0.17 321	0.35 432	0.21 396	0.12 551	0.07 200	0.13 582	0.07 215	0.17 612	0.10 216

PSMNet-RSSM	0.26 461	0.21 495	0.50 366	0.21 227	0.14 305	0.25 386	0.21 451	0.50 510	0.38 447	0.31 430	0.45 556	0.40 540	0.27 486	0.53 524	0.24 446	0.12 551	0.08 268	0.11 519	0.13 599	0.10 431	0.10 216

DSFCA	0.29 525	0.18 444	0.48 328	0.21 227	0.17 455	0.39 584	0.32 629	0.49 501	0.44 520	0.44 614	0.38 466	0.40 540	0.30 537	0.53 524	0.38 571	0.12 551	0.10 366	0.10 460	0.11 524	0.11 490	0.11 271

DeepPrunerF	0.46 645	0.37 642	1.50 699	0.34 647	0.30 658	0.36 563	0.37 653	0.64 660	1.15 726	0.41 591	0.45 556	0.40 540	0.41 622	0.82 658	0.53 628	0.18 652	0.14 475	0.23 674	0.21 668	0.17 612	0.18 477

UCFNet_RVC	0.25 438	0.21 495	0.49 345	0.19 127	0.15 377	0.34 538	0.18 335	0.47 478	0.36 420	0.30 413	0.35 431	0.40 540	0.26 477	0.35 432	0.24 446	0.13 575	0.08 268	0.13 582	0.14 619	0.13 553	0.13 369

G2L-ROB	0.25 438	0.21 495	0.56 454	0.19 127	0.12 192	0.28 433	0.21 451	0.48 490	0.34 392	0.35 510	0.31 377	0.41 549	0.23 424	0.51 513	0.31 524	0.09 386	0.06 101	0.07 165	0.06 114	0.09 365	0.12 332

xyz-stereo	1.43 724	0.11 151	17.43 767	0.18 74	0.08 13	4.86 742	0.18 335	0.31 267	0.35 404	0.37 542	2.75 747	0.41 549	0.31 554	0.58 550	0.33 544	0.07 125	0.05 6	0.09 375	0.06 114	0.06 99	0.06 14

AIO-Stereo-zeroshot1	0.28 502	0.17 417	0.96 636	0.29 592	0.31 665	0.29 458	0.21 451	0.53 542	0.28 293	0.27 351	0.55 617	0.41 549	0.18 357	0.30 374	0.22 414	0.08 281	0.10 366	0.08 269	0.13 599	0.12 538	0.20 517

LL-Strereo	0.32 560	0.33 619	0.77 577	0.26 506	0.24 616	0.22 315	0.23 518	0.58 611	0.44 520	0.35 510	0.32 389	0.41 549	0.40 617	0.93 683	0.25 460	0.08 281	0.13 456	0.11 519	0.09 420	0.09 365	0.22 545

iinet-f	0.31 552	0.23 535	1.16 667	0.20 179	0.16 421	0.44 613	0.23 518	0.47 478	0.38 447	0.36 524	0.44 541	0.41 549	0.35 588	0.36 443	0.43 591	0.10 461	0.09 317	0.08 269	0.08 311	0.13 553	0.12 332

anonymousa	0.26 461	0.13 248	0.56 454	0.29 592	0.30 658	0.31 495	0.20 423	0.38 354	0.36 420	0.33 468	0.51 593	0.41 549	0.27 486	0.25 272	0.24 446	0.08 281	0.18 561	0.09 375	0.18 659	0.08 263	0.17 470

PSMNet-ADL	0.26 461	0.16 380	0.39 226	0.27 544	0.14 305	0.32 512	0.22 488	0.45 455	0.37 436	0.28 365	0.34 423	0.41 549	0.28 510	0.61 571	0.32 534	0.11 510	0.10 366	0.09 375	0.11 524	0.10 431	0.13 369

RAFT	0.24 412	0.24 548	0.46 305	0.27 544	0.15 377	0.26 407	0.26 571	0.37 345	0.31 346	0.34 490	0.34 423	0.41 549	0.22 409	0.30 374	0.18 301	0.08 281	0.15 506	0.11 519	0.10 486	0.11 490	0.13 369

HGLStereo	0.29 525	0.19 464	0.60 498	0.24 417	0.21 566	0.33 523	0.23 518	0.52 530	0.44 520	0.36 524	0.49 586	0.41 549	0.35 588	0.46 494	0.34 552	0.11 510	0.11 404	0.09 375	0.09 420	0.11 490	0.12 332

GANet-RSSM	0.26 461	0.19 464	0.54 433	0.21 227	0.14 305	0.27 414	0.22 488	0.47 478	0.34 392	0.30 413	0.40 494	0.41 549	0.30 537	0.59 558	0.25 460	0.11 510	0.08 268	0.09 375	0.09 420	0.10 431	0.10 216

GwcNet-RSSM	0.28 502	0.25 565	0.61 505	0.22 296	0.14 305	0.28 433	0.24 544	0.46 464	0.44 520	0.33 468	0.46 569	0.41 549	0.28 510	0.55 535	0.31 524	0.11 510	0.07 200	0.09 375	0.10 486	0.10 431	0.09 140

FADNet-RVC	0.34 578	0.43 664	0.97 638	0.25 463	0.20 549	0.33 523	0.20 423	0.51 522	0.42 496	0.34 490	0.40 494	0.41 549	0.29 530	0.65 596	0.36 563	0.14 600	0.14 475	0.14 606	0.15 630	0.19 639	0.20 517

PA-Net	0.40 617	0.35 632	1.05 648	0.32 630	0.28 642	0.39 584	0.43 677	0.53 542	0.56 631	0.35 510	0.43 530	0.41 549	0.36 594	0.83 662	0.61 647	0.12 551	0.23 624	0.16 634	0.23 681	0.13 553	0.20 517
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ISRNet	0.28 502	0.15 336	0.54 433	0.27 544	0.19 520	0.24 365	0.15 172	0.47 478	0.45 533	0.40 579	0.49 586	0.42 562	0.27 486	0.33 410	0.30 512	0.20 666	0.12 435	0.17 643	0.16 641	0.16 597	0.21 530

ToySt	0.28 502	0.19 464	0.68 538	0.22 296	0.19 520	0.31 495	0.31 622	0.43 425	0.43 507	0.28 365	0.38 466	0.42 562	0.32 569	0.33 410	0.32 534	0.08 281	0.14 475	0.10 460	0.12 566	0.11 490	0.24 569

CSP-Net	0.28 502	0.17 417	0.41 252	0.22 296	0.14 305	0.44 613	0.24 544	0.52 530	0.42 496	0.42 597	0.44 541	0.42 562	0.27 486	0.66 602	0.30 512	0.12 551	0.09 317	0.08 269	0.08 311	0.10 431	0.10 216

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 525	0.24 548	0.81 590	0.26 506	0.18 485	0.30 473	0.22 488	0.52 530	0.41 484	0.38 551	0.42 516	0.42 562	0.28 510	0.46 494	0.31 524	0.11 510	0.08 268	0.10 460	0.11 524	0.10 431	0.12 332
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
NVstereo2D	0.32 560	0.18 444	0.63 514	0.24 417	0.23 599	0.43 608	0.28 597	0.60 632	0.58 636	0.28 365	0.39 484	0.42 562	0.30 537	0.71 620	0.30 512	0.13 575	0.09 317	0.13 582	0.10 486	0.20 647	0.18 477

StereoDRNet-Refined	0.28 502	0.19 464	0.47 313	0.25 463	0.14 305	0.36 563	0.21 451	0.49 501	0.43 507	0.46 627	0.52 600	0.42 562	0.30 537	0.46 494	0.38 571	0.10 461	0.07 200	0.11 519	0.11 524	0.10 431	0.11 271
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
NOSS_ROB	0.33 567	0.24 548	0.49 345	0.27 544	0.16 421	0.34 538	0.19 382	0.55 577	0.50 593	0.34 490	0.37 457	0.42 562	0.30 537	0.93 683	0.25 460	0.19 662	0.20 593	0.24 676	0.22 676	0.17 612	0.25 581

hknet	0.26 461	0.15 336	0.49 345	0.25 463	0.16 421	0.35 555	0.22 488	0.59 621	0.40 474	0.34 490	0.35 431	0.43 569	0.28 510	0.38 456	0.26 472	0.09 386	0.07 200	0.11 519	0.10 486	0.09 365	0.10 216

ADLNet	0.30 540	0.19 464	0.59 491	0.23 361	0.19 520	0.34 538	0.23 518	0.56 588	0.44 520	0.43 608	0.41 506	0.43 569	0.28 510	0.56 543	0.36 563	0.11 510	0.08 268	0.11 519	0.11 524	0.11 490	0.15 431

UNet	0.28 502	0.16 380	0.70 548	0.24 417	0.20 549	0.44 613	0.21 451	0.52 530	0.42 496	0.36 524	0.40 494	0.43 569	0.33 578	0.41 472	0.32 534	0.09 386	0.07 200	0.10 460	0.09 420	0.10 431	0.09 140

cf-r	0.26 461	0.22 515	0.66 529	0.22 296	0.14 305	0.28 433	0.22 488	0.44 446	0.42 496	0.32 455	0.42 516	0.43 569	0.27 486	0.44 486	0.27 484	0.11 510	0.07 200	0.08 269	0.10 486	0.08 263	0.09 140

FADNet	0.34 578	0.43 664	0.88 621	0.24 417	0.22 583	0.37 571	0.19 382	0.56 588	0.49 585	0.32 455	0.36 446	0.43 569	0.32 569	0.65 596	0.30 512	0.17 641	0.16 521	0.14 606	0.16 641	0.25 670	0.21 530

AANet_RVC	0.33 567	0.31 607	0.69 541	0.23 361	0.14 305	0.30 473	0.23 518	0.49 501	0.55 624	0.39 569	0.60 640	0.43 569	0.30 537	0.88 669	0.54 632	0.11 510	0.08 268	0.07 165	0.07 215	0.10 431	0.12 332

PSMNet-RUCA	0.39 605	0.47 671	0.84 604	0.46 696	0.41 691	0.34 538	0.26 571	0.59 621	0.46 546	0.40 579	0.51 593	0.44 575	0.33 578	0.43 482	0.31 524	0.25 684	0.14 475	0.33 699	0.21 668	0.32 692	0.23 555

Wz-Net-LNSev-Ref	0.33 567	0.25 565	0.82 594	0.22 296	0.17 455	0.46 624	0.28 597	0.53 542	0.53 610	0.43 608	0.57 628	0.44 575	0.31 554	0.50 507	0.48 613	0.10 461	0.06 101	0.08 269	0.06 114	0.11 490	0.12 332

AACVNet	0.28 502	0.22 515	0.55 444	0.23 361	0.14 305	0.30 473	0.19 382	0.43 425	0.33 379	0.39 569	0.42 516	0.44 575	0.29 530	0.73 624	0.28 493	0.11 510	0.09 317	0.11 519	0.09 420	0.13 553	0.12 332

STTStereo	0.30 540	0.24 548	0.83 600	0.25 463	0.17 455	0.30 473	0.24 544	0.49 501	0.39 463	0.39 569	0.41 506	0.44 575	0.28 510	0.41 472	0.30 512	0.13 575	0.13 456	0.13 582	0.16 641	0.12 538	0.12 332

CVANet_RVC	0.34 578	0.25 565	0.77 577	0.27 544	0.17 455	0.34 538	0.28 597	0.55 577	0.50 593	0.43 608	0.46 569	0.44 575	0.31 554	0.90 674	0.27 484	0.15 616	0.10 366	0.14 606	0.14 619	0.15 588	0.15 431

DRN-Test	0.35 585	0.20 480	0.75 567	0.28 572	0.19 520	0.46 624	0.29 603	0.68 679	0.54 615	0.49 640	0.47 576	0.44 575	0.35 588	0.63 585	0.44 598	0.13 575	0.09 317	0.13 582	0.12 566	0.13 553	0.13 369

Select-FE	0.27 492	0.18 444	0.87 614	0.23 361	0.22 583	0.29 458	0.18 335	0.53 542	0.28 293	0.30 413	0.33 411	0.45 581	0.29 530	0.30 374	0.21 396	0.08 281	0.10 366	0.08 269	0.13 599	0.08 263	0.20 517

coex_refinement	0.28 502	0.22 515	0.50 366	0.23 361	0.15 377	0.31 495	0.20 423	0.51 522	0.43 507	0.35 510	0.42 516	0.45 581	0.27 486	0.56 543	0.41 582	0.10 461	0.07 200	0.07 165	0.07 215	0.11 490	0.12 332

UGAM	0.28 502	0.18 444	0.57 466	0.26 506	0.13 257	0.23 340	0.26 571	0.33 296	0.45 533	0.32 455	0.42 516	0.45 581	0.22 409	0.92 681	0.23 434	0.08 281	0.09 317	0.14 606	0.13 599	0.10 431	0.10 216

GASNet	0.39 605	0.58 694	1.27 680	0.35 653	0.23 599	0.35 555	0.23 518	0.63 654	0.56 631	0.41 591	0.38 466	0.45 581	0.30 537	0.81 657	0.42 587	0.16 627	0.11 404	0.14 606	0.14 619	0.23 663	0.12 332

ADLNet2	0.31 552	0.23 535	0.77 577	0.23 361	0.18 485	0.36 563	0.24 544	0.55 577	0.54 615	0.33 468	0.38 466	0.45 581	0.31 554	0.70 614	0.36 563	0.10 461	0.08 268	0.09 375	0.09 420	0.12 538	0.11 271

FINET	0.58 678	0.48 676	1.35 689	0.38 671	0.37 682	0.96 707	1.13 735	0.84 709	1.05 715	0.50 646	0.70 667	0.45 581	0.61 680	0.63 585	0.62 648	0.26 686	0.28 666	0.14 606	0.13 599	0.20 647	0.44 680

Syn2CoEx	0.39 605	0.39 653	1.08 655	0.35 653	0.21 566	0.41 595	0.29 603	0.63 654	0.51 599	0.43 608	0.56 623	0.45 581	0.45 637	0.69 611	0.39 575	0.17 641	0.14 475	0.16 634	0.12 566	0.13 553	0.16 448

psm_up	0.30 540	0.21 495	0.58 482	0.26 506	0.18 485	0.32 512	0.27 581	0.57 597	0.45 533	0.38 551	0.41 506	0.45 581	0.40 617	0.59 558	0.32 534	0.11 510	0.12 435	0.13 582	0.12 566	0.11 490	0.11 271

CBMV_ROB	0.36 588	0.21 495	0.57 466	0.22 296	0.14 305	0.35 555	0.20 423	0.55 577	0.47 560	0.52 652	0.58 631	0.45 581	0.53 665	0.75 633	0.50 620	0.18 652	0.19 575	0.23 674	0.21 668	0.15 588	0.20 517

w-ln-seven-2	0.40 617	0.37 642	1.34 687	0.28 572	0.18 485	0.38 578	0.29 603	0.53 542	0.59 643	0.47 633	0.56 623	0.46 590	0.42 628	0.70 614	0.64 652	0.10 461	0.10 366	0.12 555	0.11 524	0.14 576	0.16 448

DCVSM-stereo	0.25 438	0.14 298	0.53 419	0.21 227	0.14 305	0.27 414	0.14 122	0.35 312	0.35 404	0.42 597	0.33 411	0.46 590	0.30 537	0.31 389	0.27 484	0.11 510	0.10 366	0.12 555	0.10 486	0.12 538	0.15 431

AIO-Stereo-zeroshot	0.26 461	0.15 336	0.96 636	0.21 227	0.25 630	0.30 473	0.21 451	0.54 558	0.28 293	0.25 329	0.29 348	0.46 590	0.23 424	0.28 333	0.20 365	0.08 281	0.10 366	0.08 269	0.12 566	0.11 490	0.17 470

ssnet_v2	0.30 540	0.21 495	0.63 514	0.23 361	0.15 377	0.40 590	0.30 612	0.59 621	0.48 568	0.40 579	0.37 457	0.46 590	0.30 537	0.41 472	0.44 598	0.13 575	0.11 404	0.11 519	0.11 524	0.12 538	0.11 271

dad	0.30 540	0.38 649	0.60 498	0.22 296	0.14 305	0.32 512	0.21 451	0.35 312	0.51 599	0.45 621	0.45 556	0.46 590	0.23 424	0.41 472	0.27 484	0.21 668	0.11 404	0.20 665	0.11 524	0.15 588	0.11 271

SACVNet	0.32 560	0.25 565	0.59 491	0.26 506	0.19 520	0.35 555	0.25 559	0.54 558	0.41 484	0.43 608	0.45 556	0.46 590	0.34 580	0.71 620	0.30 512	0.14 600	0.10 366	0.12 555	0.12 566	0.16 597	0.20 517

Consistency-Raft	0.56 674	0.52 680	1.12 661	0.45 693	0.49 701	0.48 638	0.45 681	0.73 692	0.74 682	0.45 621	0.82 682	0.46 590	0.60 676	0.51 513	0.63 651	0.39 708	0.40 706	0.44 708	0.51 720	0.53 707	0.38 667

CFNet-ft	0.26 461	0.21 495	0.51 387	0.19 127	0.16 421	0.31 495	0.21 451	0.40 387	0.37 436	0.29 390	0.40 494	0.46 590	0.27 486	0.49 503	0.28 493	0.12 551	0.07 200	0.12 555	0.11 524	0.12 538	0.11 271

ADCP+	0.48 651	0.36 639	1.47 697	0.26 506	0.22 583	0.57 664	0.40 669	0.56 588	0.54 615	0.46 627	0.52 600	0.46 590	0.53 665	0.59 558	1.93 732	0.10 461	0.08 268	0.11 519	0.11 524	0.14 576	0.15 431

CFNet_RVC	0.26 461	0.21 495	0.51 387	0.19 127	0.16 421	0.31 495	0.21 451	0.40 387	0.37 436	0.29 390	0.40 494	0.46 590	0.27 486	0.49 503	0.28 493	0.12 551	0.07 200	0.12 555	0.11 524	0.12 538	0.11 271

DDVS	0.26 461	0.16 380	0.45 287	0.25 463	0.17 455	0.34 538	0.21 451	0.43 425	0.31 346	0.34 490	0.41 506	0.47 600	0.21 399	0.52 521	0.29 507	0.11 510	0.09 317	0.11 519	0.09 420	0.13 553	0.16 448

SQANet	0.44 634	0.57 691	0.89 623	0.49 699	0.39 688	0.47 630	0.23 518	0.53 542	0.44 520	0.41 591	0.48 585	0.47 600	0.34 580	0.58 550	0.43 591	0.38 706	0.15 506	0.40 706	0.21 668	0.50 704	0.34 643

MaskLacGwcNet_RVC	0.38 600	0.43 664	0.72 562	0.35 653	0.19 520	0.51 647	0.25 559	0.56 588	0.39 463	0.42 597	0.47 576	0.47 600	0.27 486	0.74 628	0.32 534	0.38 706	0.19 575	0.27 680	0.17 653	0.29 687	0.27 603

RASNet	0.30 540	0.19 464	0.59 491	0.23 361	0.19 520	0.33 523	0.20 423	0.50 510	0.41 484	0.31 430	0.44 541	0.47 600	0.38 604	0.79 648	0.40 577	0.09 386	0.07 200	0.07 165	0.09 420	0.08 263	0.10 216

Anonymous_2	0.44 634	0.23 535	0.57 466	0.34 647	0.34 673	0.53 656	0.28 597	0.49 501	0.39 463	0.36 524	0.34 423	0.48 604	0.38 604	0.43 482	0.33 544	0.26 686	0.41 708	0.44 708	1.45 746	0.33 694	0.37 659

CRFU-Net	0.29 525	0.14 298	0.48 328	0.26 506	0.15 377	0.46 624	0.22 488	0.52 530	0.32 360	0.44 614	0.42 516	0.48 604	0.47 646	0.44 486	0.31 524	0.12 551	0.10 366	0.09 375	0.08 311	0.10 431	0.11 271

APVNet	0.38 600	0.26 575	0.87 614	0.26 506	0.22 583	0.52 653	0.35 644	0.64 660	0.46 546	0.40 579	0.52 600	0.48 604	0.39 611	0.84 663	0.48 613	0.13 575	0.14 475	0.15 625	0.16 641	0.16 597	0.16 448

S-Stereo	0.39 605	0.20 480	1.04 647	0.28 572	0.22 583	0.39 584	0.31 622	0.58 611	0.69 670	0.40 579	0.59 636	0.48 604	0.41 622	0.75 633	0.42 587	0.12 551	0.15 506	0.13 582	0.13 599	0.16 597	0.25 581

CC-Net-ROB	0.46 645	0.55 685	0.86 611	0.38 671	0.23 599	0.51 647	0.30 612	0.69 685	0.51 599	0.46 627	0.51 593	0.48 604	0.38 604	0.96 687	0.40 577	0.36 702	0.23 624	0.56 714	0.25 688	0.34 695	0.22 545

StereoDRNet	0.34 578	0.28 591	0.70 548	0.28 572	0.21 566	0.43 608	0.30 612	0.63 654	0.51 599	0.47 633	0.40 494	0.48 604	0.31 554	0.58 550	0.44 598	0.12 551	0.10 366	0.12 555	0.11 524	0.13 553	0.13 369

RT-IGEV	0.29 525	0.10 97	0.60 498	0.24 417	0.16 421	0.38 578	0.31 622	0.60 632	0.46 546	0.41 591	0.41 506	0.49 610	0.31 554	0.30 374	0.29 507	0.09 386	0.10 366	0.09 375	0.10 486	0.09 365	0.25 581

zh-mn7	0.50 655	0.57 691	1.82 714	0.25 463	0.19 520	0.45 621	0.29 603	0.59 621	0.84 692	0.67 682	0.97 695	0.49 610	0.41 622	0.93 683	0.73 664	0.12 551	0.10 366	0.11 519	0.11 524	0.13 553	0.17 470

fast-acv-ft	0.33 567	0.26 575	0.88 621	0.25 463	0.18 485	0.49 644	0.27 581	0.44 446	0.50 593	0.40 579	0.55 617	0.49 610	0.36 594	0.39 461	0.41 582	0.11 510	0.11 404	0.11 519	0.12 566	0.13 553	0.11 271

NaN_ROB	0.44 634	0.38 649	0.94 634	0.30 604	0.20 549	0.52 653	0.49 691	0.61 642	0.60 647	0.56 666	0.47 576	0.49 610	0.42 628	1.24 709	0.76 668	0.12 551	0.18 561	0.12 555	0.13 599	0.12 538	0.18 477

MDST_ROB	0.51 659	0.16 380	0.97 638	0.31 621	0.21 566	1.35 724	0.34 641	0.80 700	0.59 643	1.09 716	0.74 673	0.49 610	0.37 599	1.31 716	0.60 644	0.14 600	0.12 435	0.16 634	0.13 599	0.13 553	0.18 477

PSMNet_ROB	0.36 588	0.31 607	0.71 557	0.31 621	0.21 566	0.44 613	0.44 680	0.61 642	0.49 585	0.39 569	0.45 556	0.49 610	0.32 569	0.66 602	0.53 628	0.14 600	0.10 366	0.15 625	0.14 619	0.13 553	0.13 369

Wz-Net-LNSev	0.36 588	0.35 632	1.06 650	0.26 506	0.21 566	0.47 630	0.33 636	0.56 588	0.58 636	0.45 621	0.54 612	0.50 616	0.37 599	0.40 466	0.42 587	0.12 551	0.11 404	0.10 460	0.09 420	0.14 576	0.15 431

HSM-Net_RVC	0.28 502	0.12 204	0.48 328	0.19 127	0.11 132	0.35 555	0.21 451	0.64 660	0.44 520	0.40 579	0.43 530	0.50 616	0.27 486	0.75 633	0.25 460	0.08 281	0.07 200	0.08 269	0.07 215	0.08 263	0.09 140
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
GANetREF_RVC	0.45 637	0.52 680	0.87 614	0.39 673	0.20 549	0.51 647	0.50 693	0.68 679	0.67 664	0.47 633	0.46 569	0.50 616	0.43 632	0.91 676	0.40 577	0.28 692	0.21 599	0.32 696	0.19 661	0.28 685	0.23 555
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
DStereoO	0.55 668	0.35 632	0.68 538	0.44 690	0.49 701	0.41 595	1.08 733	0.58 611	0.73 680	0.49 640	0.53 608	0.51 619	0.85 703	0.60 563	0.75 666	0.83 730	0.28 666	0.38 703	0.19 661	0.52 706	0.35 647

YMNet	0.33 567	0.26 575	0.64 519	0.28 572	0.23 599	0.48 638	0.27 581	0.54 558	0.47 560	0.49 640	0.56 623	0.51 619	0.30 537	0.41 472	0.44 598	0.13 575	0.16 521	0.13 582	0.12 566	0.14 576	0.14 412

YMNet_1	0.33 567	0.26 575	0.64 519	0.28 572	0.23 599	0.48 638	0.27 581	0.54 558	0.47 560	0.49 640	0.56 623	0.51 619	0.30 537	0.41 472	0.44 598	0.13 575	0.16 521	0.13 582	0.12 566	0.14 576	0.14 412

GwcNet	0.37 595	0.29 595	1.12 661	0.25 463	0.24 616	0.48 638	0.27 581	0.58 611	0.60 647	0.39 569	0.54 612	0.51 619	0.34 580	0.60 563	0.46 608	0.13 575	0.12 435	0.12 555	0.11 524	0.13 553	0.15 431

ac_64	0.28 502	0.16 380	0.62 509	0.25 463	0.17 455	0.36 563	0.22 488	0.48 490	0.35 404	0.36 524	0.37 457	0.51 619	0.30 537	0.62 582	0.34 552	0.11 510	0.09 317	0.10 460	0.10 486	0.09 365	0.09 140

RTSC	0.43 632	0.37 642	0.95 635	0.30 604	0.20 549	0.50 646	0.23 518	0.65 666	0.86 695	0.56 666	0.54 612	0.51 619	0.36 594	0.71 620	0.92 681	0.13 575	0.14 475	0.11 519	0.13 599	0.18 628	0.19 497

DLCB_ROB	0.30 540	0.20 480	0.45 287	0.28 572	0.17 455	0.37 571	0.25 559	0.50 510	0.45 533	0.46 627	0.47 576	0.51 619	0.34 580	0.56 543	0.38 571	0.10 461	0.10 366	0.11 519	0.11 524	0.10 431	0.11 271

CBMV	0.36 588	0.25 565	0.61 505	0.24 417	0.14 305	0.42 603	0.33 636	0.56 588	0.52 609	0.54 662	0.52 600	0.51 619	0.58 672	0.63 585	0.43 591	0.15 616	0.16 521	0.18 652	0.16 641	0.13 553	0.19 497
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
zh-sn7	0.52 662	0.64 702	1.77 711	0.30 604	0.20 549	0.47 630	0.40 669	0.60 632	0.65 659	0.53 658	0.82 682	0.52 627	0.59 674	1.10 700	0.96 686	0.13 575	0.13 456	0.13 582	0.13 599	0.17 612	0.20 517

DGSMNet	0.63 687	0.32 615	1.01 644	0.54 704	0.73 721	0.62 673	1.36 739	0.62 650	0.58 636	0.38 551	0.62 651	0.52 627	0.34 580	0.65 596	0.47 611	0.54 712	0.61 737	0.67 719	0.61 729	0.65 713	0.69 723

aanetorigin	0.40 617	0.33 619	1.14 664	0.25 463	0.19 520	0.30 473	0.37 653	0.34 303	0.47 560	0.95 705	0.82 682	0.52 627	0.56 669	0.50 507	0.52 624	0.11 510	0.09 317	0.10 460	0.10 486	0.16 597	0.19 497

PWC_ROB	0.41 624	0.38 649	0.92 627	0.26 506	0.20 549	0.39 584	0.19 382	0.61 642	0.69 670	0.58 671	0.84 685	0.52 627	0.44 635	0.74 628	0.62 648	0.13 575	0.09 317	0.14 606	0.10 486	0.17 612	0.18 477

SGM-Forest	0.42 628	0.44 667	0.92 627	0.24 417	0.16 421	0.45 621	0.40 669	0.58 611	0.50 593	0.54 662	0.63 652	0.52 627	0.51 658	0.91 676	0.66 655	0.17 641	0.17 549	0.17 643	0.15 630	0.15 588	0.21 530
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
z-mn7	0.48 651	0.52 680	1.28 681	0.26 506	0.19 520	0.62 673	0.34 641	0.59 621	0.96 706	0.45 621	0.97 695	0.53 632	0.41 622	0.99 691	0.70 661	0.11 510	0.10 366	0.10 460	0.10 486	0.14 576	0.16 448

w-ln-seven	0.45 637	0.40 656	1.40 694	0.27 544	0.22 583	0.58 666	0.33 636	0.65 666	0.83 689	0.59 672	0.63 652	0.53 632	0.39 611	0.66 602	0.81 675	0.12 551	0.11 404	0.13 582	0.12 566	0.16 597	0.17 470

Wz-Net-MNSev	0.39 605	0.35 632	0.99 642	0.26 506	0.21 566	0.59 670	0.39 665	0.58 611	0.61 650	0.49 640	0.56 623	0.53 632	0.37 599	0.61 571	0.47 611	0.11 510	0.09 317	0.11 519	0.11 524	0.15 588	0.15 431

hitnet-ft	0.31 552	0.21 495	0.56 454	0.19 127	0.14 305	0.40 590	0.23 518	0.46 464	0.42 496	0.37 542	0.46 569	0.53 632	0.35 588	0.76 640	0.35 559	0.14 600	0.10 366	0.14 606	0.10 486	0.15 588	0.14 412

AnyNet_C32	0.55 668	0.51 679	1.34 687	0.29 592	0.28 642	0.61 672	0.62 705	0.57 597	0.62 654	0.63 676	0.68 663	0.54 636	0.55 667	0.82 658	1.81 728	0.15 616	0.15 506	0.15 625	0.18 659	0.21 654	0.25 581

MultiAttention	1.05 713	0.14 298	0.50 366	0.35 653	0.43 696	5.62 744	1.71 745	0.71 687	0.54 615	0.36 524	0.63 652	0.55 637	0.22 409	7.50 758	0.56 636	0.09 386	0.06 101	0.14 606	0.24 683	0.27 680	0.34 643

SDNR	0.47 648	0.29 595	0.92 627	0.24 417	0.37 682	1.27 720	0.17 274	0.54 558	0.58 636	0.44 614	0.85 686	0.55 637	0.28 510	1.19 707	0.52 624	0.23 672	0.24 640	0.17 643	0.13 599	0.19 639	0.26 595

CBFPSM	0.28 502	0.23 535	0.76 571	0.21 227	0.14 305	0.38 578	0.26 571	0.42 412	0.37 436	0.34 490	0.36 446	0.55 637	0.38 604	0.33 410	0.40 577	0.08 281	0.08 268	0.07 165	0.08 311	0.09 365	0.12 332

ADCL	0.50 655	0.30 601	1.15 665	0.28 572	0.19 520	0.77 692	0.64 706	0.57 597	0.73 680	0.57 669	0.73 672	0.55 637	0.60 676	0.66 602	1.53 722	0.11 510	0.10 366	0.13 582	0.13 599	0.15 588	0.16 448

GANet	0.40 617	0.28 591	0.67 532	0.31 621	0.18 485	0.43 608	0.39 665	0.60 632	0.46 546	0.48 639	0.78 677	0.55 637	0.45 637	0.96 687	0.55 635	0.13 575	0.14 475	0.13 582	0.12 566	0.15 588	0.16 448

UGAM-zero	0.26 461	0.11 151	0.56 454	0.20 179	0.16 421	0.28 433	0.18 335	0.48 490	0.25 247	0.31 430	0.28 339	0.56 642	0.32 569	0.66 602	0.17 269	0.07 125	0.10 366	0.07 165	0.09 420	0.07 184	0.31 625

ccnet	0.43 632	0.34 628	0.62 509	0.28 572	0.33 671	0.60 671	0.34 641	0.68 679	0.47 560	0.54 662	0.66 659	0.56 642	0.46 644	0.73 624	0.66 655	0.26 686	0.19 575	0.24 676	0.22 676	0.27 680	0.25 581

DStereoSA	1.00 711	0.46 670	1.33 686	0.68 711	0.86 732	1.26 719	2.25 748	0.83 705	1.41 731	0.57 669	1.92 731	0.57 644	2.07 736	0.96 687	1.84 730	0.36 702	0.55 730	0.28 687	0.53 721	0.45 702	0.90 732

anonymity	0.57 676	0.55 685	0.74 563	0.48 698	0.63 714	0.56 661	0.43 677	0.71 687	0.51 599	0.64 678	0.55 617	0.57 644	0.61 680	0.65 596	0.57 640	0.55 713	0.55 730	0.50 711	0.54 722	0.51 705	0.61 710

DDUNet	0.45 637	0.60 697	0.71 557	0.45 693	0.39 688	0.46 624	0.32 629	0.53 542	0.44 520	0.46 627	0.53 608	0.57 644	0.38 604	0.51 513	0.43 591	0.34 699	0.21 599	0.56 714	0.25 688	0.41 699	0.36 651

NCC-stereo	0.42 628	0.31 607	0.87 614	0.32 630	0.29 653	0.47 630	0.37 653	0.68 679	0.53 610	0.42 597	0.58 631	0.57 644	0.52 660	0.75 633	0.54 632	0.18 652	0.14 475	0.18 652	0.25 688	0.17 612	0.18 477

Abc-Net	0.42 628	0.31 607	0.87 614	0.32 630	0.29 653	0.47 630	0.37 653	0.68 679	0.53 610	0.42 597	0.58 631	0.57 644	0.52 660	0.75 633	0.54 632	0.18 652	0.14 475	0.18 652	0.25 688	0.17 612	0.18 477
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
XPNet_ROB	0.35 585	0.26 575	0.58 482	0.28 572	0.19 520	0.37 571	0.31 622	0.57 597	0.51 599	0.52 652	0.54 612	0.57 644	0.38 604	0.65 596	0.48 613	0.17 641	0.12 435	0.13 582	0.12 566	0.16 597	0.17 470

RYNet	0.38 600	0.23 535	0.65 524	0.26 506	0.28 642	0.62 673	0.33 636	0.61 642	0.62 654	0.42 597	0.39 484	0.58 650	0.40 617	0.89 671	0.57 640	0.11 510	0.09 317	0.12 555	0.11 524	0.19 639	0.22 545

PAM	0.26 461	0.11 151	0.63 514	0.25 463	0.18 485	0.53 656	0.29 603	0.44 446	0.28 293	0.36 524	0.27 331	0.59 651	0.26 477	0.28 333	0.20 365	0.08 281	0.12 435	0.07 165	0.10 486	0.07 184	0.13 369

UDG	0.42 628	0.54 684	0.67 532	0.41 685	0.35 676	0.47 630	0.27 581	0.57 597	0.48 568	0.40 579	0.46 569	0.59 651	0.45 637	0.47 498	0.46 608	0.26 686	0.19 575	0.49 710	0.22 676	0.37 696	0.30 621

FAT-Stereo	0.36 588	0.19 464	0.75 567	0.26 506	0.18 485	0.34 538	0.30 612	0.62 650	0.61 650	0.47 633	0.61 648	0.59 651	0.50 656	0.61 571	0.36 563	0.13 575	0.14 475	0.13 582	0.12 566	0.14 576	0.20 517

Nwc_Net	0.39 605	0.29 595	0.84 604	0.32 630	0.24 616	0.45 621	0.30 612	0.67 674	0.51 599	0.39 569	0.70 667	0.59 651	0.48 650	0.61 571	0.45 605	0.16 627	0.12 435	0.19 660	0.21 668	0.14 576	0.15 431

XQC	0.47 648	0.45 668	1.07 652	0.40 678	0.28 642	0.58 666	0.38 661	0.67 674	0.76 683	0.53 658	0.47 576	0.59 651	0.47 646	0.74 628	0.80 673	0.18 652	0.14 475	0.18 652	0.16 641	0.26 674	0.24 569

DANet	0.37 595	0.25 565	0.67 532	0.37 663	0.22 583	0.42 603	0.25 559	0.50 510	0.44 520	0.52 652	0.50 590	0.59 651	0.42 628	0.78 644	0.53 628	0.13 575	0.12 435	0.14 606	0.12 566	0.17 612	0.21 530
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PAM_32	0.26 461	0.10 97	0.63 514	0.24 417	0.19 520	0.51 647	0.26 571	0.43 425	0.30 334	0.32 455	0.28 339	0.60 657	0.28 510	0.29 356	0.20 365	0.08 281	0.14 475	0.08 269	0.10 486	0.07 184	0.15 431

RTS	0.81 704	0.56 687	4.76 739	0.37 663	0.30 658	1.11 711	0.52 696	0.67 674	1.07 717	0.76 692	0.91 691	0.60 657	0.61 680	1.64 725	1.24 705	0.15 616	0.13 456	0.15 625	0.15 630	0.22 658	0.24 569

RTSA	0.81 704	0.56 687	4.76 739	0.37 663	0.30 658	1.11 711	0.52 696	0.67 674	1.07 717	0.76 692	0.91 691	0.60 657	0.61 680	1.64 725	1.24 705	0.15 616	0.13 456	0.15 625	0.15 630	0.22 658	0.24 569

EDNetEfficient	0.64 689	0.39 653	2.52 727	0.26 506	0.26 634	0.39 584	0.49 691	0.42 412	1.06 716	1.38 724	0.86 687	0.61 660	0.97 712	0.66 602	1.62 726	0.11 510	0.10 366	0.10 460	0.12 566	0.20 647	0.19 497

SHD	0.45 637	0.34 628	0.89 623	0.37 663	0.28 642	0.46 624	0.23 518	0.72 691	0.96 706	0.65 679	0.61 648	0.61 660	0.48 650	0.64 591	0.69 660	0.16 627	0.16 521	0.16 634	0.16 641	0.21 654	0.25 581

NCCL2	0.37 595	0.33 619	0.59 491	0.37 663	0.23 599	0.42 603	0.41 674	0.56 588	0.44 520	0.47 633	0.47 576	0.61 660	0.39 611	0.58 550	0.41 582	0.16 627	0.13 456	0.21 667	0.22 676	0.16 597	0.18 477

Wz-Net-SNSev	0.45 637	0.53 683	1.42 695	0.31 621	0.21 566	0.44 613	0.45 681	0.64 660	0.68 668	0.46 627	0.66 659	0.62 663	0.40 617	0.78 644	0.65 653	0.12 551	0.11 404	0.12 555	0.13 599	0.17 612	0.19 497

RP	0.38 600	0.26 575	0.67 532	0.31 621	0.24 616	0.37 571	0.29 603	0.53 542	0.61 650	0.42 597	0.65 657	0.62 663	0.51 658	0.63 585	0.43 591	0.17 641	0.15 506	0.17 643	0.15 630	0.17 612	0.19 497

ADCMid	0.53 665	0.45 668	1.46 696	0.27 544	0.22 583	0.51 647	0.38 661	0.61 642	0.58 636	0.75 689	0.67 661	0.62 663	0.66 690	0.66 602	1.75 727	0.13 575	0.12 435	0.17 643	0.17 653	0.20 647	0.21 530

ETE_ROB	0.36 588	0.32 615	0.64 519	0.30 604	0.18 485	0.40 590	0.38 661	0.59 621	0.49 585	0.50 646	0.52 600	0.62 663	0.37 599	0.58 550	0.43 591	0.13 575	0.10 366	0.14 606	0.12 566	0.17 612	0.18 477

MFN_U_SF_DS_RVC	0.53 665	0.60 697	0.98 640	0.40 678	0.25 630	0.87 700	0.57 702	0.60 632	0.64 658	0.60 673	0.67 661	0.63 667	0.42 628	1.13 702	0.50 620	0.23 672	0.28 666	0.27 680	0.35 703	0.25 670	0.33 638

RGC	0.41 624	0.35 632	0.76 571	0.35 653	0.28 642	0.41 595	0.29 603	0.60 632	0.55 624	0.47 633	0.64 655	0.63 667	0.47 646	0.74 628	0.46 608	0.16 627	0.15 506	0.21 667	0.21 668	0.19 639	0.21 530

PASM	0.49 654	0.41 659	1.15 665	0.37 663	0.35 676	0.42 603	0.42 675	0.54 558	0.65 659	0.54 662	0.54 612	0.63 667	0.48 650	0.94 686	0.51 623	0.27 690	0.30 684	0.30 691	0.33 701	0.29 687	0.29 618

LSM	1.68 733	0.48 676	2.91 732	2.28 746	17.60 766	0.52 653	0.55 700	0.65 666	0.78 684	0.84 698	1.11 703	0.63 667	0.55 667	0.79 648	0.53 628	0.16 627	0.25 650	0.18 652	0.21 668	0.25 670	2.37 748

DISCO	0.33 567	0.16 380	0.55 444	0.26 506	0.16 421	0.48 638	0.25 559	0.52 530	0.58 636	0.38 551	0.45 556	0.63 667	0.37 599	0.65 596	0.50 620	0.10 461	0.07 200	0.09 375	0.08 311	0.13 553	0.13 369

G-Net	0.47 648	0.26 575	1.02 645	0.34 647	0.28 642	0.89 702	0.35 644	0.47 478	0.46 546	0.68 684	1.20 707	0.64 672	0.59 674	0.61 571	0.60 644	0.16 627	0.14 475	0.17 643	0.13 599	0.22 658	0.21 530

DPSNet	0.51 659	0.26 575	1.16 667	0.28 572	0.21 566	0.76 689	0.56 701	0.89 714	0.82 688	0.49 640	0.51 593	0.64 672	0.81 701	0.89 671	0.85 678	0.17 641	0.16 521	0.13 582	0.13 599	0.26 674	0.27 603

Ntro	0.61 683	0.75 712	1.16 667	0.67 710	0.50 703	0.76 689	0.37 653	0.68 679	0.71 675	0.50 646	0.59 636	0.65 674	0.52 660	0.79 648	0.58 642	0.58 716	0.32 693	0.57 717	0.34 702	0.69 718	0.50 695

AF-Net	0.40 617	0.31 607	0.74 563	0.33 642	0.24 616	0.43 608	0.30 612	0.64 660	0.67 664	0.44 614	0.69 666	0.65 674	0.52 660	0.59 558	0.48 613	0.16 627	0.12 435	0.19 660	0.14 619	0.16 597	0.14 412

FBW_ROB	0.46 645	0.34 628	0.71 557	0.32 630	0.20 549	0.51 647	0.32 629	0.73 692	0.63 656	0.60 673	0.57 628	0.65 674	0.44 635	1.42 722	0.62 648	0.14 600	0.17 549	0.22 672	0.16 641	0.17 612	0.23 555

PDISCO_ROB	0.45 637	0.37 642	0.89 623	0.44 690	0.37 682	0.70 683	0.35 644	0.75 695	0.78 684	0.45 621	0.53 608	0.65 674	0.40 617	0.68 610	0.52 624	0.22 671	0.12 435	0.21 667	0.19 661	0.26 674	0.22 545

ACV-stereo	0.30 540	0.20 480	0.82 594	0.23 361	0.16 421	0.48 638	0.20 423	0.38 354	0.34 392	0.29 390	0.33 411	0.66 678	0.43 632	0.55 535	0.31 524	0.10 461	0.09 317	0.09 375	0.09 420	0.11 490	0.12 332

otaku	0.60 681	0.73 709	1.13 663	0.64 708	0.45 700	0.73 687	0.37 653	0.67 674	0.67 664	0.52 652	0.75 675	0.66 678	0.46 644	0.74 628	0.59 643	0.55 713	0.34 699	0.56 714	0.36 705	0.65 713	0.49 691

ADCPNet	0.51 659	0.36 639	1.82 714	0.27 544	0.23 599	0.71 684	0.39 665	0.56 588	0.54 615	0.52 652	0.60 640	0.66 678	0.57 671	0.64 591	1.23 704	0.15 616	0.18 561	0.14 606	0.23 681	0.19 639	0.22 545

CSAN	0.55 668	0.47 671	1.19 675	0.37 663	0.23 599	0.57 664	0.61 704	0.65 666	0.72 677	0.65 679	0.78 677	0.66 678	0.65 689	1.41 721	0.77 669	0.21 668	0.17 549	0.20 665	0.21 668	0.18 628	0.21 530

stereogan	0.39 605	0.20 480	0.78 582	0.28 572	0.22 583	0.65 679	0.26 571	0.62 650	0.65 659	0.45 621	0.60 640	0.67 682	0.45 637	0.69 611	0.37 569	0.14 600	0.14 475	0.14 606	0.12 566	0.20 647	0.19 497

HSM	0.29 525	0.18 444	0.48 328	0.21 227	0.15 377	0.33 523	0.20 423	0.55 577	0.39 463	0.36 524	0.39 484	0.67 682	0.32 569	0.88 669	0.24 446	0.09 386	0.07 200	0.08 269	0.07 215	0.09 365	0.10 216

WZ-Net	0.56 674	0.49 678	2.14 723	0.30 604	0.24 616	0.58 666	0.48 688	0.65 666	0.80 686	0.51 649	0.72 669	0.68 684	0.60 676	1.06 698	1.01 690	0.13 575	0.10 366	0.11 519	0.12 566	0.19 639	0.23 555

ADCS	0.62 684	0.56 687	1.54 702	0.30 604	0.25 630	0.56 661	0.46 684	0.71 687	0.86 695	0.77 695	0.72 669	0.68 684	0.62 685	0.82 658	2.33 738	0.17 641	0.16 521	0.16 634	0.17 653	0.23 663	0.27 603

MFMNet_re	0.74 695	0.84 716	1.16 667	0.64 708	0.70 719	0.79 694	0.71 711	0.77 698	0.85 693	0.79 697	0.86 687	0.69 686	0.80 699	0.73 624	0.65 653	0.66 720	0.59 735	0.61 718	0.58 727	0.68 716	0.71 724

DispFullNet	0.67 690	0.94 721	1.63 705	0.77 720	1.19 739	0.53 656	0.25 559	0.61 642	0.72 677	0.70 686	0.60 640	0.69 686	0.90 708	0.80 652	0.52 624	0.27 690	0.13 456	0.74 722	0.31 700	0.68 716	0.44 680

LALA_ROB	0.38 600	0.31 607	0.65 524	0.30 604	0.21 566	0.46 624	0.39 665	0.63 654	0.54 615	0.53 658	0.52 600	0.69 686	0.36 594	0.52 521	0.48 613	0.18 652	0.11 404	0.16 634	0.14 619	0.17 612	0.16 448

psmorigin	0.52 662	0.29 595	3.10 734	0.24 417	0.19 520	0.39 584	0.24 544	0.52 530	0.45 533	0.66 681	0.68 663	0.70 689	0.52 660	0.86 666	0.49 619	0.15 616	0.17 549	0.13 582	0.14 619	0.16 597	0.23 555

Wz-Net-TNSev	0.55 668	0.72 707	1.90 717	0.26 506	0.21 566	0.64 678	0.45 681	0.66 672	0.71 675	0.52 652	0.55 617	0.71 690	0.63 687	1.04 696	0.94 684	0.16 627	0.15 506	0.13 582	0.15 630	0.21 654	0.24 569

edge stereo	0.40 617	0.22 515	0.87 614	0.27 544	0.22 583	0.38 578	0.26 571	0.59 621	0.56 631	0.53 658	0.60 640	0.71 690	0.50 656	0.78 644	0.43 591	0.16 627	0.15 506	0.19 660	0.14 619	0.17 612	0.19 497

AnyNet_C01	0.68 692	0.69 706	2.64 729	0.33 642	0.27 640	0.93 703	0.64 706	0.66 672	0.65 659	0.70 686	0.97 695	0.75 692	0.63 687	1.01 693	1.52 721	0.17 641	0.16 521	0.17 643	0.17 653	0.24 667	0.28 612

RainbowNet	0.76 699	1.00 725	1.29 683	0.82 721	0.63 714	0.79 694	0.52 696	0.83 705	0.93 702	0.61 675	0.79 680	0.79 693	0.62 685	0.82 658	0.67 659	0.80 729	0.55 730	0.79 726	0.49 716	0.81 724	0.62 711

PVD	0.62 684	0.41 659	0.93 631	0.44 690	0.39 688	0.63 677	0.51 695	0.86 710	1.27 727	0.93 703	1.09 702	0.81 694	0.85 703	0.89 671	0.89 680	0.21 668	0.23 624	0.22 672	0.19 661	0.28 685	0.41 668

EDNetEfficientorigin	7.48 754	0.57 691	139.59 787	0.25 463	0.17 455	0.44 613	0.30 612	0.48 490	1.04 714	1.29 721	1.02 700	0.82 695	0.87 707	0.76 640	1.02 693	0.10 461	0.09 317	0.12 555	0.11 524	0.22 658	0.25 581

AANet	0.55 668	0.47 671	1.61 704	0.23 361	0.31 665	0.41 595	0.25 559	0.53 542	1.14 724	0.93 703	0.98 699	0.84 696	0.71 693	0.60 563	0.66 655	0.18 652	0.32 693	0.14 606	0.13 599	0.18 628	0.44 680

MFN_U_SF_RVC	0.58 678	0.58 694	1.31 685	0.39 673	0.23 599	0.72 685	0.30 612	0.83 705	0.68 668	0.74 688	0.74 673	0.86 697	0.60 676	0.84 663	0.83 676	0.29 693	0.27 661	0.32 696	0.37 707	0.31 689	0.33 638

MADNet+	1.05 713	1.26 735	4.77 742	0.73 717	0.50 703	1.25 718	0.97 725	1.05 718	0.93 702	0.67 682	0.78 677	0.87 698	0.85 703	2.14 735	1.83 729	0.40 709	0.42 709	0.32 696	0.28 697	0.45 702	0.43 677

MSC_U_SF_DS_RVC	0.70 693	0.73 709	1.26 679	0.47 697	0.28 642	1.42 727	0.60 703	0.82 703	0.94 705	0.85 699	0.86 687	0.88 699	0.70 692	1.32 717	0.75 666	0.37 704	0.30 684	0.34 701	0.36 705	0.44 701	0.42 673

SAMSARA	0.62 684	0.47 671	0.93 631	0.70 714	0.50 703	1.15 714	1.29 738	0.79 699	0.70 673	0.77 695	0.55 617	0.92 700	0.58 672	0.87 668	0.77 669	0.19 662	0.27 661	0.18 652	0.19 661	0.27 680	0.28 612

ACVNet-4b	0.76 699	0.90 719	1.67 708	0.73 717	0.51 706	0.80 697	0.31 622	0.74 694	0.81 687	0.51 649	0.72 669	0.94 701	0.43 632	1.01 693	1.32 712	1.18 742	0.22 611	0.77 724	0.45 712	0.70 719	0.50 695

SANet	0.58 678	0.41 659	1.38 691	0.27 544	0.16 421	0.72 685	0.48 688	0.71 687	1.34 729	0.69 685	0.97 695	0.94 701	0.78 697	0.97 690	0.93 682	0.14 600	0.12 435	0.12 555	0.12 566	0.18 628	0.20 517

SPS-STEREO	0.74 695	0.72 707	1.18 674	0.52 703	0.57 711	0.76 689	0.50 693	0.80 700	0.66 663	0.97 707	0.88 690	0.94 701	0.74 694	1.08 699	1.04 695	0.58 716	0.51 723	0.50 711	0.50 719	0.56 708	0.72 725
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
coex-ft	3.48 742	0.81 715	48.53 785	0.24 417	0.19 520	0.53 656	0.47 687	0.49 501	2.36 743	7.18 758	1.20 707	0.96 704	2.53 741	0.75 633	2.14 736	0.13 575	0.15 506	0.14 606	0.12 566	0.22 658	0.47 686

MSAF-DinoV2	0.81 704	0.64 702	2.42 726	0.49 699	0.17 455	0.58 666	0.32 629	0.83 705	0.85 693	0.41 591	0.52 600	0.98 705	0.61 680	4.97 753	1.22 703	0.12 551	0.07 200	0.10 460	0.24 683	0.27 680	0.32 631

NVStereoNet_ROB	0.74 695	0.64 702	1.20 677	0.55 705	0.43 696	0.54 660	0.48 688	0.75 695	0.87 698	0.88 700	1.72 727	1.06 706	1.03 715	1.29 713	0.98 689	0.35 701	0.42 709	0.41 707	0.48 715	0.38 697	0.43 677
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
IMH-64-1	0.94 707	0.95 722	1.07 652	0.98 726	0.76 722	0.93 703	0.72 712	1.30 724	1.11 721	0.91 701	1.45 716	1.14 707	1.00 713	1.25 711	0.97 687	0.77 725	0.51 723	0.97 730	0.55 725	0.90 726	0.66 719

IMH-64	0.94 707	0.95 722	1.07 652	0.98 726	0.76 722	0.93 703	0.72 712	1.30 724	1.11 721	0.91 701	1.45 716	1.14 707	1.00 713	1.25 711	0.97 687	0.77 725	0.51 723	0.97 730	0.55 725	0.90 726	0.66 719

test_sample8	0.52 662	0.21 495	0.69 541	0.18 74	0.17 455	0.36 563	0.21 451	0.57 597	0.38 447	0.63 676	0.39 484	1.16 709	0.68 691	0.70 614	1.01 690	0.24 676	1.93 752	0.28 687	0.24 683	0.18 628	0.21 530

SGM_RVC	0.57 676	0.22 515	0.60 498	0.26 506	0.16 421	0.97 708	0.46 684	0.76 697	0.90 699	1.03 713	0.92 693	1.16 709	0.93 710	1.21 708	0.72 663	0.17 641	0.16 521	0.16 634	0.16 641	0.16 597	0.24 569
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ELAS	0.80 702	0.40 656	0.91 626	0.39 673	0.35 676	1.52 729	0.81 720	0.97 716	0.98 709	1.47 734	1.58 722	1.19 711	1.33 724	1.01 693	1.21 702	0.29 693	0.27 661	0.30 691	0.29 699	0.32 692	0.36 651
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DStereoFS	1.07 717	0.76 713	1.10 657	0.70 714	0.70 719	1.87 733	1.39 740	1.20 723	1.66 736	1.01 710	1.58 722	1.20 712	2.60 742	1.40 720	1.32 712	0.40 709	0.47 716	0.31 694	0.41 710	0.38 697	0.91 733

PWCK	1.05 713	1.29 736	2.12 722	0.92 724	0.42 693	1.27 720	1.01 727	1.14 720	1.14 724	1.16 720	1.14 705	1.25 713	0.90 708	1.77 730	1.15 700	0.89 733	0.51 723	0.87 728	0.54 722	1.02 734	0.57 704

ELAS_RVC	0.80 702	0.40 656	1.10 657	0.40 678	0.35 676	0.93 703	1.10 734	0.87 711	1.12 723	1.40 725	1.39 713	1.27 714	1.55 733	1.13 702	1.13 699	0.29 693	0.27 661	0.30 691	0.28 697	0.31 689	0.36 651
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WCMA_ROB	0.55 668	0.27 583	0.76 571	0.26 506	0.22 583	0.62 673	0.36 651	0.57 597	0.58 636	0.97 707	1.40 715	1.28 715	0.94 711	0.80 652	0.80 673	0.20 666	0.17 549	0.16 634	0.16 641	0.19 639	0.29 618

ACVNet_1	0.77 701	0.92 720	1.79 713	0.73 717	0.53 707	0.78 693	0.42 675	0.88 712	0.90 699	0.75 689	0.76 676	1.32 716	0.80 699	1.04 696	0.70 661	0.57 715	0.32 693	0.72 721	0.35 703	0.70 719	0.50 695

IMH	1.09 718	1.04 728	1.29 683	1.03 728	0.79 725	1.11 711	0.69 709	1.40 727	1.42 732	1.02 711	1.71 726	1.42 717	1.19 720	1.78 731	1.03 694	1.14 740	0.56 734	1.00 732	0.58 727	0.93 729	0.68 721

WAO-7	1.05 713	1.00 725	1.19 675	0.83 722	0.67 718	1.22 717	0.84 722	1.43 728	1.56 735	1.13 717	1.75 728	1.46 718	1.25 721	1.56 724	1.28 707	0.61 718	0.62 740	0.70 720	0.68 732	0.66 715	0.62 711

ACVNet_2	0.94 707	0.98 724	1.71 710	0.83 722	0.63 714	1.02 709	0.64 706	1.16 721	1.43 733	1.02 711	1.39 713	1.47 719	0.86 706	1.16 705	0.79 672	0.63 719	0.43 712	0.78 725	0.49 716	0.80 723	0.57 704

SGM+DAISY	1.12 720	0.86 717	1.64 706	0.68 711	0.80 728	1.68 731	1.68 744	1.08 719	1.10 719	1.53 736	1.76 729	1.47 719	1.53 732	1.24 709	1.42 719	0.66 720	0.65 742	0.52 713	0.54 722	0.57 709	0.91 733

MonStereo1	0.96 710	0.61 699	0.99 642	0.70 714	0.59 712	1.37 725	0.35 644	0.97 716	1.27 727	0.97 707	1.92 731	1.53 721	2.13 737	1.29 713	0.87 679	0.71 723	0.34 699	0.75 723	0.47 714	0.75 721	0.68 721

WAO-6	1.11 719	1.01 727	1.17 673	0.96 725	0.79 725	1.30 722	0.78 717	1.36 726	1.99 741	1.04 714	1.54 721	1.59 722	1.27 722	1.37 719	1.30 708	0.78 727	0.55 730	1.03 734	0.75 736	0.87 725	0.72 725

JetBlue	1.20 722	0.89 718	2.53 728	0.59 706	0.76 722	3.16 741	2.09 746	1.16 721	0.93 702	0.95 705	1.12 704	1.65 723	1.27 722	2.15 736	1.87 731	0.43 711	0.37 704	0.38 703	0.39 709	0.62 710	0.63 713

MeshStereo	0.60 681	0.31 607	0.71 557	0.22 296	0.17 455	0.66 680	0.36 651	0.81 702	0.63 656	1.48 735	1.32 712	1.65 723	0.83 702	1.18 706	0.74 665	0.17 641	0.17 549	0.17 643	0.14 619	0.17 612	0.19 497
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
FCDSN-DC	0.67 690	0.38 649	0.83 600	0.37 663	0.30 658	0.66 680	0.37 653	0.69 685	0.70 673	1.15 719	1.53 720	1.70 725	1.38 725	1.00 692	0.83 676	0.24 676	0.22 611	0.27 680	0.26 692	0.27 680	0.32 631
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MSMD_ROB	0.63 687	0.34 628	0.70 548	0.30 604	0.25 630	0.88 701	0.35 644	0.58 611	0.67 664	1.13 717	1.52 719	1.75 726	1.05 716	0.90 674	0.60 644	0.24 676	0.22 611	0.27 680	0.27 696	0.25 670	0.27 603

LVE	1.18 721	1.16 730	1.67 708	1.04 729	0.81 729	1.32 723	0.82 721	1.49 730	1.94 739	1.08 715	1.90 730	1.89 727	1.07 717	1.51 723	1.04 695	0.96 736	0.61 737	0.94 729	0.69 733	0.92 728	0.79 730

FC-DCNN	0.73 694	0.33 619	0.84 604	0.33 642	0.28 642	0.82 698	0.40 669	0.82 703	0.83 689	1.43 727	1.60 724	1.97 728	1.38 725	1.10 700	0.93 682	0.24 676	0.22 611	0.27 680	0.26 692	0.26 674	0.32 631

LE_ROB	1.82 735	0.39 653	3.15 735	0.50 701	0.55 709	0.79 694	1.00 726	0.89 714	6.48 755	7.40 759	2.07 735	2.07 729	5.08 753	1.33 718	3.96 746	0.11 510	0.09 317	0.12 555	0.11 524	0.11 490	0.13 369

FC-DCNN v2	0.75 698	0.33 619	0.82 594	0.33 642	0.28 642	0.85 699	0.40 669	0.88 712	0.86 695	1.46 729	1.65 725	2.08 730	1.40 727	1.14 704	0.95 685	0.24 676	0.22 611	0.27 680	0.26 692	0.26 674	0.32 631

Dean	1.22 723	1.17 731	1.97 719	1.04 729	0.79 725	1.21 716	0.76 715	1.51 731	1.96 740	1.30 723	1.98 734	2.14 731	1.18 719	1.30 715	1.15 700	0.83 730	0.61 737	1.01 733	0.69 733	0.97 733	0.77 729

JetRed	2.35 739	2.70 744	6.11 750	1.14 736	1.38 742	6.03 752	3.61 750	2.12 741	1.72 737	1.99 744	1.97 733	2.15 732	1.59 734	2.49 739	4.19 747	1.05 737	1.60 751	1.10 735	1.02 744	1.72 745	1.41 745

WAO-8	1.50 727	1.22 733	1.39 692	1.10 732	0.85 730	2.15 734	0.78 717	1.84 737	3.76 748	1.46 729	2.18 736	2.15 732	1.50 730	3.20 742	1.35 715	0.92 734	0.66 743	1.10 735	0.79 738	0.94 730	0.74 727

Venus	1.50 727	1.22 733	1.39 692	1.10 732	0.85 730	2.15 734	0.78 717	1.84 737	3.76 748	1.46 729	2.18 736	2.15 732	1.50 730	3.20 742	1.35 715	0.92 734	0.66 743	1.10 735	0.79 738	0.94 730	0.74 727

notaker	1.49 726	1.44 739	1.77 711	1.42 740	1.08 737	1.19 715	0.87 724	1.51 731	1.40 730	1.53 736	3.41 749	2.40 735	1.94 735	1.83 733	1.57 724	1.14 740	0.69 746	1.38 742	0.88 740	1.39 743	1.03 737

MADNet++	2.34 738	1.81 742	2.24 725	2.15 745	1.97 744	2.79 740	2.19 747	2.42 744	2.26 742	2.79 750	2.70 746	2.43 736	2.60 742	3.18 741	3.32 743	2.19 752	1.97 754	1.93 746	1.62 747	2.02 746	2.10 746

pmcnn	0.54 667	0.24 548	1.06 650	0.25 463	0.26 634	0.40 590	0.31 622	0.55 577	0.55 624	0.56 666	1.22 709	2.53 737	0.39 611	0.84 663	1.08 698	0.09 386	0.06 101	0.06 56	0.05 37	0.10 431	0.14 412

UNDER WATER-64	1.61 730	1.30 737	2.93 733	1.33 738	0.96 735	2.20 736	1.25 737	1.47 729	3.15 745	1.46 729	1.31 711	2.61 738	2.22 739	1.69 727	1.93 732	1.13 739	0.67 745	1.29 740	0.94 741	1.26 738	1.09 739

TorneroNet-64	1.47 725	1.15 729	1.51 700	1.11 735	0.86 732	2.27 737	0.76 715	1.84 737	3.76 748	1.29 721	2.22 738	2.68 739	1.46 728	1.81 732	1.55 723	0.79 728	0.51 723	1.10 735	0.67 731	1.31 740	0.81 731

UNDER WATER	1.64 732	1.34 738	2.72 731	1.40 739	1.04 736	1.70 732	1.14 736	1.57 734	3.58 746	1.46 729	1.46 718	2.82 740	2.43 740	1.74 728	2.04 735	1.08 738	0.63 741	1.31 741	0.94 741	1.29 739	1.10 740

KSHMR	1.92 736	1.47 741	1.97 719	1.48 742	1.22 740	1.39 726	1.06 729	1.81 736	5.83 754	1.43 727	5.56 753	2.95 741	1.17 718	2.24 737	1.33 714	1.29 743	1.13 748	1.47 744	1.11 745	1.37 742	1.21 742

ktn	1.80 734	1.46 740	1.49 698	1.44 741	1.14 738	1.50 728	1.07 730	1.53 733	3.90 751	2.77 749	4.62 750	3.42 742	1.49 729	1.74 728	1.40 718	1.45 744	0.77 747	1.46 743	0.99 743	1.41 744	1.00 736

MANE	1.63 731	0.58 694	1.16 667	0.59 706	0.60 713	2.71 738	1.53 741	2.63 745	3.62 747	2.33 746	3.26 748	3.66 743	2.98 745	2.26 738	2.26 737	0.37 704	0.40 706	0.31 694	0.49 716	0.31 689	0.63 713

TorneroNet	2.26 737	1.20 732	1.55 703	1.15 737	0.91 734	5.84 750	0.84 722	2.12 741	8.45 758	2.59 748	5.32 752	3.84 744	2.15 738	1.84 734	1.98 734	0.88 732	0.54 729	1.16 739	0.74 735	1.31 740	0.91 733

tt	4.71 749	0.11 151	3.94 736	2.06 744	1.54 743	10.14 758	16.85 762	9.28 761	4.99 752	1.41 726	1.05 701	4.68 745	4.89 752	3.36 744	5.86 756	5.73 760	9.15 768	2.23 756	2.51 756	3.02 748	1.34 744

DGTPSM_ROB	8.38 755	5.24 748	10.71 764	5.32 749	10.19 752	8.34 755	23.49 767	6.11 757	13.43 767	4.93 752	10.93 765	5.64 746	10.55 759	6.17 755	12.73 764	3.74 757	7.56 761	3.68 757	7.24 765	4.09 752	7.49 761

DPSMNet_ROB	8.44 756	5.25 749	10.87 765	5.59 750	10.27 753	8.34 755	23.51 768	6.12 758	13.47 768	4.96 753	10.94 766	5.65 747	10.55 759	6.25 756	12.77 765	4.01 758	7.62 762	3.75 758	7.27 766	4.16 753	7.54 762

HanzoNet	3.08 741	1.87 743	2.70 730	1.81 743	1.34 741	1.60 730	1.05 728	2.06 740	2.62 744	5.63 755	5.12 751	5.96 748	7.09 756	4.39 752	3.43 744	3.29 755	2.06 756	1.98 749	2.94 759	2.47 747	2.15 747

zzzz4	4.35 746	5.87 754	5.01 748	11.40 761	10.45 756	5.76 747	4.48 753	4.31 753	0.98 709	1.89 740	2.52 743	6.02 749	3.52 746	3.69 746	4.60 751	2.00 748	0.47 716	2.01 750	1.73 750	5.85 757	4.49 755

noway1	4.35 746	5.86 753	4.96 747	11.40 761	10.45 756	5.77 748	4.48 753	4.31 753	0.97 708	1.89 740	2.52 743	6.02 749	3.52 746	3.69 746	4.60 751	2.00 748	0.47 716	2.01 750	1.73 750	5.85 757	4.49 755

SGM-ForestM	1.59 729	0.56 687	1.52 701	0.41 685	0.34 673	2.77 739	1.67 743	1.69 735	1.73 738	2.48 747	2.27 739	6.02 749	2.90 744	3.08 740	2.83 742	0.25 684	0.30 684	0.19 660	0.20 666	0.18 628	0.45 684

noway4	4.36 748	5.91 755	4.91 745	11.41 763	10.47 759	5.83 749	4.53 757	4.26 752	0.98 709	1.85 738	2.49 741	6.07 752	3.55 749	3.70 748	4.61 753	2.01 751	0.48 720	2.02 753	1.72 749	5.88 759	4.51 757

TCMNet-wrong-test	4.33 745	5.65 752	4.76 739	11.36 760	10.39 754	5.87 751	4.45 752	4.24 751	1.10 719	1.93 743	2.43 740	6.07 752	3.54 748	3.87 750	4.51 748	2.00 748	0.47 716	1.96 748	1.68 748	5.78 755	4.48 754

noway3	4.31 743	5.41 751	4.87 744	11.29 758	10.45 756	5.75 745	4.48 753	4.23 750	0.99 713	1.88 739	2.54 745	6.09 754	3.58 750	3.77 749	4.56 750	1.98 746	0.46 714	2.02 753	1.74 752	5.77 754	4.35 752

noway2	4.31 743	5.35 750	4.91 745	11.32 759	10.44 755	5.75 745	4.48 753	4.21 749	0.98 709	1.89 740	2.51 742	6.10 755	3.59 751	3.66 745	4.55 749	1.98 746	0.46 714	2.01 750	1.74 752	5.80 756	4.46 753

USTest	6.84 753	5.16 746	5.45 749	7.18 752	7.26 749	14.27 762	22.53 763	8.48 759	9.29 759	5.44 754	6.42 755	6.27 756	6.69 755	6.83 757	8.49 760	1.95 745	3.27 757	2.16 755	2.54 757	3.76 749	3.31 751

DPSimNet_ROB	6.21 752	5.16 746	9.50 752	5.59 750	5.56 748	7.64 754	10.02 759	4.07 748	7.33 756	6.84 756	6.26 754	7.17 757	10.55 759	4.07 751	5.68 754	5.50 759	4.29 759	5.24 760	3.66 760	4.05 751	5.96 758

light-stereo	2.66 740	0.78 714	4.46 738	4.42 747	3.66 745	5.04 743	0.38 661	2.12 741	1.51 734	4.25 751	6.51 756	7.70 758	0.75 695	5.12 754	1.42 719	0.72 724	1.35 750	0.33 699	0.45 712	1.22 736	1.04 738

Selective-IGEV-i1pa	5.75 751	8.12 756	4.85 743	1.10 732	0.54 708	13.48 761	3.52 749	9.46 762	7.56 757	7.13 757	10.00 761	9.12 759	7.56 757	14.91 770	6.08 757	3.55 756	1.33 749	1.94 747	0.77 737	0.79 722	3.23 750

LRCNet_RVC	10.94 761	14.45 768	9.66 755	15.38 764	8.02 751	1.08 710	0.35 644	8.72 760	0.72 677	12.63 769	15.84 769	9.73 760	6.52 754	8.58 760	6.38 758	20.33 780	5.39 760	23.79 781	21.95 782	15.35 768	13.96 769

iinet-test	10.74 759	9.21 757	9.52 753	10.46 753	10.67 760	17.92 767	25.86 769	12.61 766	13.38 765	9.65 764	10.06 762	9.98 761	10.66 762	11.13 766	12.60 761	6.36 762	7.73 763	5.65 762	6.66 761	7.29 760	7.31 759

IINet	10.74 759	9.21 757	9.52 753	10.46 753	10.67 760	17.92 767	25.86 769	12.61 766	13.38 765	9.65 764	10.06 762	9.98 761	10.66 762	11.13 766	12.60 761	6.36 762	7.73 763	5.65 762	6.66 761	7.29 760	7.31 759

Anonymous_1	16.44 768	9.26 759	9.67 756	10.63 755	14.54 764	18.62 769	26.98 771	12.68 768	13.53 769	10.78 768	10.37 764	10.15 763	10.66 762	10.99 765	12.64 763	15.61 777	7.73 763	16.87 775	43.01 785	56.14 788	7.86 765

xxxxx1	15.30 764	9.78 760	10.23 761	20.34 767	19.47 767	17.10 763	23.00 764	10.36 763	11.04 761	9.25 761	9.66 758	10.74 764	10.66 762	10.60 762	13.72 768	8.14 766	9.35 769	31.88 784	44.61 786	12.63 765	13.46 766

tt_ll	15.30 764	9.78 760	10.23 761	20.34 767	19.47 767	17.10 763	23.00 764	10.36 763	11.04 761	9.25 761	9.66 758	10.74 764	10.66 762	10.60 762	13.72 768	8.14 766	9.35 769	31.88 784	44.61 786	12.63 765	13.46 766

ff	15.30 764	9.78 760	10.23 761	20.34 767	19.47 767	17.10 763	23.00 764	10.36 763	11.04 761	9.25 761	9.66 758	10.74 764	10.66 762	10.60 762	13.72 768	8.14 766	9.35 769	31.88 784	44.61 786	12.63 765	13.46 766

DPSM_ROB	11.46 762	9.79 763	10.18 759	11.11 756	11.31 762	19.08 770	27.38 772	13.42 769	14.23 770	10.34 766	11.13 767	10.97 767	11.33 768	11.89 768	13.49 766	6.74 764	8.19 766	6.00 764	7.05 763	7.74 762	7.76 763

DPSM	11.46 762	9.79 763	10.18 759	11.11 756	11.31 762	19.08 770	27.38 772	13.42 769	14.23 770	10.34 766	11.13 767	10.97 767	11.33 768	11.89 768	13.49 766	6.74 764	8.19 766	6.00 764	7.05 763	7.74 762	7.76 763

BEATNet-Init1	4.91 750	3.27 745	14.39 766	0.69 713	0.65 717	10.19 759	3.83 751	5.04 755	5.11 753	8.73 760	8.52 757	13.95 769	7.66 758	7.79 759	5.79 755	0.32 698	0.34 699	0.34 701	0.38 708	0.64 712	0.64 717

HaxPig	17.72 769	20.23 778	19.76 768	16.55 765	16.52 765	9.46 757	9.42 758	14.48 771	13.31 764	18.59 771	18.67 770	17.39 770	16.68 771	17.07 771	16.43 771	21.99 784	20.86 780	22.28 780	21.55 779	21.30 779	21.88 783

PML	15.86 767	13.12 767	7.07 751	5.22 748	7.66 750	32.93 774	64.30 784	5.37 756	10.12 760	25.87 783	67.29 788	20.25 771	13.20 770	10.09 761	6.81 759	5.94 761	2.00 755	6.03 766	2.18 755	9.13 764	2.62 749

MEDIAN_ROB	21.20 770	24.56 782	23.42 779	19.57 766	19.62 770	13.29 760	11.21 760	18.04 772	17.02 772	22.07 782	21.92 772	20.84 772	20.24 772	21.02 772	19.68 772	25.59 785	24.08 781	26.20 782	25.19 783	25.31 782	25.19 786

fast-reg	23.61 777	20.43 779	23.27 778	23.15 776	24.75 780	38.65 782	55.20 779	26.97 778	28.94 782	20.18 774	21.86 771	21.68 773	22.34 773	24.15 780	27.35 781	13.84 776	16.57 778	14.84 774	15.61 774	16.59 776	15.88 776

Hybrid-DGEV	23.11 775	19.81 776	20.81 776	22.43 771	22.74 773	38.45 780	55.25 783	27.21 783	28.95 783	20.63 776	22.37 777	22.03 774	22.89 779	23.96 778	27.14 774	13.54 773	16.46 773	12.09 770	14.23 772	15.57 769	15.57 770

RAFT-FEzeroshot	23.04 771	19.71 773	20.25 769	22.47 773	22.80 774	38.32 775	55.23 780	26.95 776	28.70 777	20.66 777	22.23 774	22.07 775	22.86 775	23.85 774	27.17 776	13.53 770	16.47 774	12.08 767	14.22 770	15.58 771	15.60 772

RAFT-FE	23.04 771	19.71 773	20.25 769	22.47 773	22.80 774	38.32 775	55.23 780	26.95 776	28.70 777	20.66 777	22.23 774	22.07 775	22.86 775	23.85 774	27.17 776	13.53 770	16.47 774	12.08 767	14.22 770	15.58 771	15.60 772

FlowAnything	23.08 774	19.70 772	20.48 774	22.45 772	22.73 771	38.34 777	55.18 777	27.00 780	28.79 780	20.83 781	22.42 779	22.10 777	22.83 774	23.85 774	27.23 780	13.53 770	16.54 777	12.10 772	14.29 773	15.59 773	15.58 771

Selective-RAFT-Error	23.11 775	19.77 775	20.60 775	22.49 775	22.80 774	38.46 781	55.19 778	27.13 782	28.90 781	20.73 780	22.38 778	22.11 778	22.91 780	23.94 777	27.18 779	13.54 773	16.57 778	12.09 770	14.21 768	15.61 774	15.65 775

CasAABBNet	23.04 771	19.69 771	20.32 771	22.42 770	22.73 771	38.35 778	55.23 780	26.99 779	28.74 779	20.67 779	22.28 776	22.11 778	22.86 775	23.84 773	27.17 776	13.52 769	16.47 774	12.08 767	14.21 768	15.57 769	15.60 772

LSM0	24.21 778	19.88 777	22.33 777	24.42 777	40.13 785	38.41 779	54.99 776	27.05 781	28.61 776	20.59 775	22.00 773	22.29 780	22.86 775	24.12 779	27.16 775	13.59 775	16.33 772	12.13 773	14.08 767	15.72 775	17.53 778

AVERAGE_ROB	25.43 779	29.01 783	27.22 780	24.60 778	24.16 779	17.78 766	12.87 761	22.39 775	21.40 775	26.72 784	26.08 782	25.18 781	24.52 783	25.07 781	23.57 773	29.94 786	28.36 786	30.60 783	29.57 784	29.83 783	29.66 787

RSGM-EC	29.37 780	17.55 769	9.85 757	35.22 781	33.16 781	26.01 772	45.63 774	20.07 773	17.60 773	18.98 772	23.47 780	30.02 782	23.62 781	41.06 786	44.49 787	58.94 787	34.33 787	32.95 787	20.18 775	33.70 784	20.62 781

acva	29.37 780	17.55 769	9.85 757	35.22 781	33.16 781	26.01 772	45.63 774	20.07 773	17.60 773	18.98 772	23.47 780	30.02 782	23.62 781	41.06 786	44.49 787	58.94 787	34.33 787	32.95 787	20.18 775	33.70 784	20.62 781

zzzz2	34.79 785	29.98 784	31.25 783	34.15 779	34.21 783	57.99 785	83.40 787	41.08 787	43.61 784	31.19 787	33.64 785	32.74 784	34.05 784	35.64 784	40.72 783	20.38 781	24.84 784	18.37 778	21.57 780	23.52 780	23.57 784

noway5	34.79 785	29.98 784	31.25 783	34.15 779	34.21 783	57.99 785	83.40 787	41.08 787	43.61 784	31.19 787	33.64 785	32.74 784	34.05 784	35.64 784	40.72 783	20.38 781	24.84 784	18.37 778	21.57 780	23.52 780	23.57 784

zzzzzz3	33.87 783	22.29 780	30.19 781	40.83 783	40.72 786	53.80 783	74.95 786	37.94 785	43.72 786	30.30 785	32.80 783	33.62 786	36.50 786	35.21 782	41.72 786	19.37 778	24.62 782	18.28 776	21.49 777	19.97 777	19.16 779

zzz1	33.89 784	22.31 781	30.41 782	40.83 783	40.73 787	53.80 783	74.90 785	37.96 786	43.78 787	30.32 786	32.84 784	33.63 787	36.50 786	35.24 783	41.71 785	19.38 779	24.63 783	18.29 777	21.50 778	19.98 778	19.16 779

Selective-IGEV-i16pa	31.25 782	41.63 786	4.08 737	0.51 702	0.38 685	97.61 788	0.73 714	61.16 789	60.81 788	17.49 770	65.92 787	39.64 788	53.28 788	107.35 789	27.39 782	20.46 783	3.81 758	4.39 759	1.97 754	0.41 699	16.06 777

test_example2	100.95 787	107.33 787	67.16 786	98.17 785	106.88 788	89.44 787	101.34 789	37.23 784	97.88 789	129.56 789	131.26 789	65.41 789	67.34 789	91.22 788	79.29 789	143.32 789	199.32 789	81.12 789	102.17 789	121.89 789	101.70 788

ccccc		256.25 788		351.50 788	361.31 789	144.22 789		153.19 790		152.98 790		161.94 790		268.06 790		387.64 790	346.97 790	244.11 790	219.32 790	413.57 790

Low-res two-view benchmark