Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

PSi22a	0.33 82	0.09 33	0.26 1	0.44 505	0.67 577	0.06 1	0.06 424	0.30 21	1.03 260	0.00 1	0.02 2	0.06 164	0.05 218	0.47 173	0.28 226	0.00 1	0.99 613	0.00 1	0.09 478	0.01 60	1.72 611

PipStereo	0.32 77	0.12 81	0.27 2	0.43 499	0.69 583	0.07 3	0.05 392	0.36 36	1.00 257	0.01 9	0.02 2	0.01 2	0.00 1	0.26 80	0.19 151	0.00 1	1.03 624	0.00 1	0.00 1	0.01 60	1.80 631

PSi22b	0.31 68	0.12 81	0.28 3	0.42 493	0.68 581	0.08 4	0.05 392	0.35 35	0.98 248	0.01 9	0.02 2	0.00 1	0.00 1	0.26 80	0.17 132	0.00 1	1.01 616	0.00 1	0.00 1	0.01 60	1.80 631

LACA3	0.13 6	0.14 106	0.29 4	0.01 19	0.00 1	1.02 133	0.00 1	0.25 14	0.79 114	0.01 9	0.02 2	0.02 20	0.00 1	0.07 4	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 60	0.00 1

SGD-Stereo	0.14 7	0.12 81	0.31 5	0.06 229	0.00 1	1.03 140	0.00 1	0.29 20	0.78 109	0.01 9	0.02 2	0.04 105	0.01 32	0.13 15	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 60	0.02 42

LACA1	0.15 10	0.36 323	0.34 6	0.01 19	0.00 1	1.03 140	0.00 1	0.21 5	0.81 147	0.00 1	0.02 2	0.01 2	0.00 1	0.22 55	0.05 11	0.00 1	0.01 286	0.00 1	0.00 1	0.01 60	0.01 20

BridgeDepth_RVC	0.12 4	0.20 218	0.39 7	0.00 1	0.00 1	0.32 21	0.00 1	0.25 14	0.90 208	0.01 9	0.03 142	0.04 105	0.03 149	0.13 15	0.10 43	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
FlowAnything_test	0.14 7	0.15 116	0.40 8	0.01 19	0.01 137	1.12 216	0.00 1	0.63 77	0.21 7	0.09 112	0.03 142	0.01 2	0.00 1	0.06 2	0.06 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 366	0.04 68

CSFM-Stereo	0.28 53	0.07 13	0.41 9	0.02 90	0.00 1	1.12 216	0.00 1	0.38 43	0.80 129	0.01 9	0.02 2	0.02 20	0.04 191	0.37 128	0.46 348	0.00 1	0.56 478	0.00 1	0.19 551	0.00 1	1.12 541

LGtest1	0.19 14	0.18 175	0.41 9	0.01 19	0.10 337	0.40 46	0.00 1	0.56 69	0.93 220	0.32 252	0.06 216	0.03 76	0.00 1	0.14 24	0.27 222	0.00 1	0.18 403	0.00 1	0.00 1	0.01 60	0.16 213

PointNet	0.26 39	0.06 2	0.43 11	0.00 1	0.02 210	0.84 97	0.00 1	0.28 18	1.06 266	0.05 69	0.02 2	0.02 20	0.01 32	0.12 11	0.29 234	0.06 610	0.66 502	0.00 1	0.02 427	0.00 1	1.24 558

TS12	0.23 25	0.10 51	0.43 11	0.06 229	0.00 1	1.12 216	0.00 1	1.73 164	0.85 177	0.01 9	0.02 2	0.03 76	0.02 98	0.13 15	0.05 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 60	0.00 1

GeoVLM	0.23 25	0.07 13	0.43 11	0.01 19	0.00 1	0.56 73	0.00 1	0.24 9	0.79 114	0.01 9	0.02 2	0.02 20	0.02 98	0.33 120	0.29 234	0.00 1	0.55 470	0.00 1	0.23 582	0.00 1	1.04 526

mm2	0.22 22	0.06 2	0.44 14	0.01 19	0.00 1	0.29 16	0.00 1	0.24 9	0.79 114	0.04 58	0.02 2	0.02 20	0.01 32	0.32 112	0.28 226	0.00 1	0.55 470	0.00 1	0.23 582	0.00 1	1.07 535

mm1	0.22 22	0.06 2	0.44 14	0.01 19	0.00 1	0.29 16	0.00 1	0.31 23	0.79 114	0.04 58	0.02 2	0.02 20	0.01 32	0.32 112	0.28 226	0.00 1	0.55 470	0.00 1	0.23 582	0.00 1	1.07 535

LiteMatch	0.23 25	0.72 471	0.44 14	0.41 486	0.02 210	0.56 73	0.04 360	0.24 9	0.79 114	0.00 1	0.02 2	0.02 20	0.66 496	0.29 95	0.36 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 156	0.05 83

LGCAT	0.39 119	0.06 2	0.45 17	0.02 90	0.00 1	1.15 240	0.00 1	0.51 60	0.07 1	0.08 98	0.02 2	0.08 204	0.02 98	0.58 222	0.29 234	0.52 658	1.64 683	0.00 1	0.00 1	0.00 1	2.24 668

Pro-Stereo	0.24 32	0.07 13	0.45 17	0.02 90	0.01 137	1.16 248	0.01 116	0.21 5	0.80 129	0.01 9	0.02 2	0.02 20	0.01 32	1.58 354	0.09 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 600	0.00 1	0.08 120

BLMT-Stereo	0.10 3	0.06 2	0.46 19	0.02 90	0.00 1	0.06 1	0.01 116	0.19 2	0.80 129	0.00 1	0.02 2	0.01 2	0.00 1	0.08 6	0.25 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 176

MonSter++	0.23 25	0.06 2	0.46 19	0.01 19	0.00 1	0.56 73	0.00 1	0.24 9	0.79 114	0.00 1	0.02 2	0.02 20	0.02 98	0.30 102	0.29 234	0.00 1	0.55 470	0.00 1	0.23 582	0.00 1	1.04 526

1w_stereo	0.41 133	0.07 13	0.46 19	0.02 90	0.00 1	1.04 151	0.00 1	3.62 343	0.89 201	0.31 249	0.02 2	0.03 76	0.28 412	0.29 95	0.23 186	0.00 1	0.57 481	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 313

IGEV	0.23 25	0.07 13	0.46 19	0.01 19	0.00 1	1.10 206	0.01 116	0.37 39	0.87 187	0.22 214	0.02 2	0.02 20	0.02 98	0.18 36	0.31 250	0.00 1	0.57 481	0.00 1	0.19 551	0.00 1	0.19 237

Anonymus	0.21 20	0.15 116	0.49 23	0.07 255	0.00 1	0.41 48	0.00 1	0.37 39	0.80 129	0.02 27	0.02 2	0.08 204	0.01 32	0.20 46	0.29 234	0.19 645	0.43 446	0.00 1	0.02 427	0.01 60	0.60 414

FoundationStereo	0.26 39	0.15 116	0.50 24	0.50 525	0.90 611	0.11 6	0.04 360	0.26 16	1.18 298	0.00 1	0.02 2	0.05 134	0.01 32	0.49 183	0.19 151	0.00 1	0.84 543	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 83

WQFJA1	0.60 240	0.15 116	0.51 25	0.06 229	0.51 536	1.18 263	0.04 360	5.28 561	2.78 602	0.17 171	0.02 2	0.15 265	0.11 323	0.22 55	0.51 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 318	0.17 221

NLMM	0.60 240	0.15 116	0.51 25	0.06 229	0.51 536	1.18 263	0.04 360	5.27 560	2.78 602	0.17 171	0.02 2	0.15 265	0.11 323	0.22 55	0.51 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 318	0.17 221

LCMNet	0.31 68	0.06 2	0.51 25	0.03 138	0.00 1	1.14 237	0.00 1	0.50 59	0.80 129	0.14 150	0.02 2	0.02 20	0.05 218	0.58 222	0.55 388	0.00 1	0.55 470	0.00 1	0.20 558	0.00 1	1.08 539

BridgeDepth	0.16 12	0.22 238	0.52 28	0.02 90	0.01 137	0.80 83	0.00 1	0.20 3	0.81 147	0.08 98	0.02 2	0.09 222	0.04 191	0.23 63	0.10 43	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 156	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
depth_test_26	0.12 4	0.12 81	0.53 29	0.01 19	0.00 1	0.13 7	0.00 1	0.47 56	0.77 107	0.01 9	0.06 216	0.07 195	0.00 1	0.16 35	0.10 43	0.00 1	0.01 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 42

HiDET	0.30 63	0.06 2	0.54 30	0.02 90	0.00 1	1.13 225	0.00 1	0.62 75	0.80 129	0.01 9	0.02 2	0.03 76	0.04 191	0.58 222	0.51 370	0.00 1	0.48 454	0.00 1	0.19 551	0.00 1	0.98 515

S2M2_XL	0.08 1	0.29 289	0.54 30	0.07 255	0.00 1	0.08 4	0.00 1	0.33 26	0.09 2	0.01 9	0.02 2	0.01 2	0.00 1	0.09 7	0.10 43	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
WQFJX	0.65 266	0.15 116	0.58 32	0.09 293	0.46 526	1.18 263	0.05 392	5.53 584	2.31 562	0.21 206	0.03 142	0.18 276	0.10 309	0.66 256	0.53 379	0.00 1	0.03 339	0.00 1	0.00 1	0.08 382	0.85 489

NLCSM	0.74 302	0.31 300	0.59 33	0.10 307	0.47 529	1.20 272	0.09 457	4.62 495	1.94 532	0.18 179	0.06 216	0.21 289	0.22 395	3.97 446	0.33 264	0.00 1	0.05 358	0.00 1	0.00 1	0.17 523	0.23 273

qqai	0.30 63	0.06 2	0.60 34	0.18 377	0.28 468	0.47 59	0.05 392	0.44 49	1.15 288	0.03 42	0.02 2	0.02 20	0.03 149	0.30 102	0.23 186	0.00 1	0.55 470	0.00 1	0.23 582	0.00 1	1.30 564

WQFJX1	0.66 271	0.22 238	0.60 34	0.04 180	0.40 503	1.19 269	0.07 435	5.81 605	2.79 607	0.18 179	0.03 142	0.21 289	0.20 389	0.73 275	0.45 337	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 382	0.18 231

castereo	0.42 137	0.31 300	0.60 34	0.01 19	0.05 279	0.81 87	0.04 360	3.96 404	0.81 147	0.15 156	0.02 2	0.08 204	0.14 348	0.25 71	0.48 361	0.00 1	0.19 409	0.00 1	0.22 575	0.02 156	0.19 237

rvit_stereo_0083	0.19 14	0.16 142	0.60 34	0.00 1	0.00 1	0.14 10	0.02 242	0.72 89	1.53 444	0.09 112	0.02 2	0.05 134	0.02 98	0.31 109	0.09 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 60	0.05 83

DepthFocus	0.09 2	0.14 106	0.61 38	0.02 90	0.00 1	0.13 7	0.00 1	0.51 60	0.14 3	0.01 9	0.02 2	0.01 2	0.00 1	0.10 9	0.13 94	0.00 1	0.01 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 20

DispViT+	0.29 55	0.08 24	0.61 38	0.03 138	3.04 677	0.23 15	0.00 1	1.20 125	0.30 26	0.02 27	0.06 216	0.05 134	0.02 98	0.13 15	0.10 43	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 20

derf	0.25 35	0.05 1	0.62 40	0.17 372	0.23 433	0.48 61	0.04 360	0.39 44	0.91 211	0.04 58	0.02 2	0.02 20	0.03 149	0.24 66	0.23 186	0.00 1	0.26 421	0.00 1	0.17 535	0.00 1	1.01 523

NLMM1	0.67 272	0.20 218	0.62 40	0.07 255	0.10 337	1.20 272	0.02 242	5.67 592	3.39 622	0.22 214	0.05 203	0.14 259	0.08 280	0.55 210	0.53 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 366	0.41 365

NLSM1	0.56 222	0.25 259	0.63 42	0.09 293	0.43 516	1.21 286	0.01 116	4.76 517	2.24 555	0.19 190	0.03 142	0.12 243	0.09 301	0.39 139	0.55 388	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 366	0.13 185

DEFOM-Stereo	0.19 14	0.24 249	0.63 42	0.08 273	0.00 1	1.05 163	0.00 1	0.36 36	0.82 161	0.00 1	0.02 2	0.05 134	0.03 149	0.28 87	0.11 53	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 60	0.10 159

DEFOM-Stereo_RVC	0.26 39	0.10 51	0.68 44	0.06 229	0.03 237	0.36 37	0.02 242	1.78 173	1.26 349	0.01 9	0.02 2	0.05 134	0.00 1	0.27 84	0.31 250	0.00 1	0.02 327	0.00 1	0.15 512	0.03 248	0.15 202

Foundation-i32	0.42 137	0.11 68	0.70 45	0.53 533	0.83 597	0.30 18	0.05 392	0.31 23	1.18 298	0.04 58	0.04 179	0.67 362	0.01 32	0.46 168	0.28 226	0.00 1	0.98 611	0.00 1	0.00 1	0.01 60	1.79 628

Foundation-i1	0.55 214	0.13 92	0.71 46	0.31 462	0.21 421	0.34 24	0.03 310	3.56 333	1.47 434	0.07 89	0.27 321	1.12 431	0.04 191	0.37 128	0.35 284	0.00 1	0.82 538	0.00 1	0.00 1	0.01 60	1.19 549

111111	0.37 107	0.08 24	0.72 47	0.15 358	0.26 456	1.10 206	0.02 242	1.58 146	0.88 196	0.19 190	0.04 179	0.01 2	0.06 242	0.32 112	0.15 113	0.00 1	0.74 519	0.00 1	0.00 1	0.09 407	1.06 533

PhaseNet	0.19 14	0.13 92	0.74 48	0.12 339	0.01 137	0.43 51	0.00 1	0.34 30	0.79 114	0.11 129	0.02 2	0.12 243	0.06 242	0.39 139	0.09 29	0.00 1	0.02 327	0.00 1	0.00 1	0.02 156	0.46 374

Monster-pub-mixall	0.27 47	0.17 161	0.74 48	0.01 19	0.01 137	0.35 33	0.01 116	0.42 47	0.31 28	0.17 171	0.02 2	0.04 105	0.00 1	1.16 322	0.44 332	0.00 1	1.01 616	0.00 1	0.15 512	0.01 60	0.44 373

mms	0.32 77	0.28 278	0.78 50	0.12 339	0.37 498	0.34 24	0.01 116	0.45 51	0.64 74	0.12 141	0.03 142	0.06 164	0.05 218	0.56 214	0.06 18	0.00 1	0.24 416	0.00 1	0.00 1	0.13 469	2.13 664

IGEV-Stereo++	0.42 137	0.07 13	0.79 51	0.17 372	0.28 468	1.13 225	0.00 1	1.98 193	0.41 40	0.31 249	0.04 179	0.02 20	0.03 149	0.56 214	0.30 247	0.00 1	0.73 517	0.00 1	0.00 1	0.04 292	1.55 590

dual_stereo	0.63 258	0.07 13	0.80 52	0.29 455	0.98 624	0.37 39	0.02 242	4.03 420	1.20 308	0.10 117	0.06 216	0.02 20	0.04 191	1.13 320	0.32 258	0.00 1	1.26 664	0.00 1	0.13 502	0.00 1	1.80 631

rvit_stereo_0081	0.26 39	0.24 249	0.80 52	0.00 1	0.00 1	0.73 78	0.01 116	1.39 132	1.43 418	0.11 129	0.02 2	0.03 76	0.02 98	0.28 87	0.08 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 60	0.01 20

rvit_stereo_0082	0.26 39	0.24 249	0.80 52	0.00 1	0.00 1	0.73 78	0.01 116	1.39 132	1.43 418	0.11 129	0.02 2	0.03 76	0.02 98	0.28 87	0.08 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 60	0.01 20

LG-Stereo_L2	0.25 35	0.20 218	0.81 55	0.20 402	0.15 381	1.04 151	0.15 489	0.62 75	0.53 57	0.09 112	0.02 2	0.02 20	0.00 1	0.23 63	0.23 186	0.00 1	0.55 470	0.00 1	0.00 1	0.01 60	0.20 257

Test_v1	0.14 7	0.15 116	0.82 56	0.02 90	0.00 1	0.37 39	0.01 116	0.48 57	0.22 8	0.16 164	0.02 2	0.04 105	0.01 32	0.25 71	0.04 10	0.01 540	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 60	0.21 266

RSM	0.36 103	0.16 142	0.82 56	0.59 546	0.49 534	0.42 49	0.00 1	1.56 145	1.20 308	0.19 190	0.02 2	0.03 76	0.06 242	0.34 123	0.19 151	0.01 540	0.10 389	0.00 1	0.15 512	0.10 422	0.68 440

3.5w_stereo	0.30 63	0.09 33	0.83 58	0.02 90	0.01 137	1.03 140	0.00 1	1.77 171	0.99 253	0.01 9	0.08 239	0.02 20	0.03 149	0.30 102	0.11 53	0.00 1	0.58 485	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 237

S2M2_L	0.17 13	0.18 175	0.83 58	0.02 90	0.01 137	0.32 21	0.01 116	0.52 63	0.78 109	0.00 1	0.14 274	0.03 76	0.01 32	0.37 128	0.16 125	0.00 1	0.01 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
IGEV-RUCA	0.31 68	0.10 51	0.83 58	0.12 339	0.11 343	1.25 323	0.31 556	0.85 99	0.27 23	0.11 129	0.14 274	0.16 270	0.24 399	0.35 125	0.25 205	0.05 599	0.19 409	0.20 656	0.23 582	0.19 539	0.32 318

Foundation-i1c-attn	0.50 180	0.09 33	0.85 61	0.38 481	0.60 562	0.30 18	0.02 242	2.26 213	1.66 481	0.07 89	0.12 267	0.11 237	0.02 98	0.42 154	0.32 258	0.00 1	0.92 566	0.00 1	0.00 1	0.01 60	1.76 618

NLSM3	0.39 119	0.30 291	0.85 61	0.04 180	0.00 1	1.23 303	0.01 116	3.70 352	0.85 177	0.02 27	0.04 179	0.06 164	0.14 348	0.10 9	0.15 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 60	0.20 257

LG-Stereo_L1	0.24 32	0.20 218	0.85 61	0.20 402	0.15 381	0.34 24	0.13 480	0.86 102	0.80 129	0.08 98	0.02 2	0.02 20	0.00 1	0.22 55	0.23 186	0.00 1	0.57 481	0.00 1	0.00 1	0.01 60	0.19 237

MLG-Stereo_test3	0.25 35	0.15 116	0.85 61	0.28 453	0.17 394	1.08 188	0.00 1	0.51 60	0.87 187	0.23 219	0.06 216	0.02 20	0.01 32	0.04 1	0.03 5	0.00 1	0.51 459	0.00 1	0.00 1	0.01 60	0.16 213

Foundation-i1a	0.53 201	0.09 33	0.87 65	0.35 471	0.55 542	0.37 39	0.03 310	2.61 248	1.76 502	0.13 146	0.04 179	0.16 270	0.01 32	0.50 190	0.32 258	0.00 1	0.97 605	0.00 1	0.00 1	0.01 60	1.81 634

AIO-Stereo	0.51 187	0.22 238	0.87 65	0.56 539	0.70 588	0.45 56	0.01 116	1.89 183	1.27 356	0.21 206	0.02 2	0.02 20	0.06 242	0.44 163	0.45 337	0.03 583	0.78 526	0.00 1	0.63 675	0.08 382	1.50 581

fffft	0.31 68	0.31 300	0.88 67	0.02 90	0.00 1	0.92 114	0.01 116	1.72 162	0.80 129	0.02 27	0.03 142	0.04 105	0.01 32	0.41 149	0.34 278	0.00 1	0.04 347	0.00 1	0.00 1	0.19 539	0.39 354
1: 1. 1
RSM++	0.35 92	0.18 175	0.88 67	0.63 563	0.47 529	0.44 55	0.00 1	1.41 135	1.20 308	0.05 69	0.02 2	0.01 2	0.07 263	0.33 120	0.18 141	0.01 540	0.02 327	0.00 1	0.17 535	0.14 484	0.73 455

Former-RAFT_DAM_RVC	0.29 55	0.32 309	0.88 67	0.02 90	0.00 1	1.05 163	0.01 116	0.80 97	1.00 257	0.76 349	0.34 343	0.10 233	0.06 242	0.13 15	0.09 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 318	0.09 146

252Zero-FE	0.35 92	0.11 68	0.89 70	0.02 90	0.12 356	0.35 33	0.00 1	0.39 44	1.27 356	1.18 416	0.04 179	0.03 76	0.00 1	0.35 125	0.46 348	0.00 1	1.00 614	0.00 1	0.30 629	0.01 60	0.50 382

4.25_new	0.39 119	0.10 51	0.89 70	0.02 90	0.01 137	1.06 172	0.00 1	1.80 174	0.95 231	0.29 241	0.11 258	0.03 76	0.05 218	0.51 194	0.31 250	0.00 1	0.96 597	0.00 1	0.23 582	0.00 1	0.55 399

4.5w_new	0.39 119	0.10 51	0.89 70	0.02 90	0.01 137	1.06 172	0.00 1	1.80 174	0.95 231	0.29 241	0.11 258	0.03 76	0.05 218	0.51 194	0.31 250	0.00 1	0.96 597	0.00 1	0.23 582	0.00 1	0.55 399

4.25w-stereo	0.39 119	0.10 51	0.89 70	0.02 90	0.01 137	1.06 172	0.00 1	1.80 174	0.95 231	0.29 241	0.11 258	0.03 76	0.05 218	0.51 194	0.31 250	0.00 1	0.96 597	0.00 1	0.23 582	0.00 1	0.55 399

Foundation-i1b	0.46 166	0.10 51	0.90 74	0.21 411	0.22 424	0.35 33	0.03 310	2.45 230	1.55 447	0.06 76	0.02 2	0.19 280	0.02 98	0.40 147	0.32 258	0.00 1	0.92 566	0.00 1	0.00 1	0.01 60	1.50 581

asda	0.39 119	0.11 68	0.90 74	0.02 90	0.01 137	1.13 225	0.00 1	1.80 174	0.95 231	0.23 219	0.07 231	0.04 105	0.08 280	0.52 200	0.12 69	0.00 1	0.97 605	0.00 1	0.22 575	0.00 1	0.67 433

3.75w	0.35 92	0.07 13	0.90 74	0.01 19	0.01 137	1.15 240	0.00 1	1.93 189	0.94 226	0.21 206	0.03 142	0.02 20	0.02 98	0.37 128	0.15 113	0.00 1	0.91 560	0.00 1	0.01 398	0.00 1	0.19 237

4.5_new	0.37 107	0.08 24	0.91 77	0.03 138	0.01 137	0.94 120	0.00 1	1.73 164	0.98 248	0.28 236	0.17 280	0.03 76	0.01 32	0.54 208	0.10 43	0.00 1	0.97 605	0.00 1	0.13 502	0.00 1	0.51 384

4.5w-stereo	0.37 107	0.08 24	0.91 77	0.03 138	0.01 137	0.94 120	0.00 1	1.73 164	0.98 248	0.28 236	0.17 280	0.03 76	0.01 32	0.54 208	0.10 43	0.00 1	0.97 605	0.00 1	0.13 502	0.00 1	0.51 384

LG-G_1	0.39 119	0.16 142	0.91 77	0.26 443	0.18 398	1.30 353	0.00 1	2.08 203	0.92 214	0.38 265	0.06 216	0.05 134	0.01 32	0.21 49	0.15 113	0.00 1	0.49 457	0.00 1	0.00 1	0.01 60	0.69 447

LG-G	0.39 119	0.16 142	0.91 77	0.26 443	0.18 398	1.30 353	0.00 1	2.08 203	0.92 214	0.38 265	0.06 216	0.05 134	0.01 32	0.21 49	0.15 113	0.00 1	0.49 457	0.00 1	0.00 1	0.01 60	0.69 447

CREStereo	0.29 55	0.19 207	0.91 77	0.00 1	0.01 137	1.24 314	0.01 116	1.31 128	0.99 253	0.17 171	0.17 280	0.04 105	0.00 1	0.56 214	0.14 105	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 60	0.02 42
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
3.25w_new	0.37 107	0.10 51	0.92 82	0.02 90	0.09 326	1.02 133	0.00 1	1.86 180	0.96 238	0.15 156	0.06 216	0.02 20	0.02 98	0.30 102	0.14 105	0.00 1	0.91 560	0.00 1	0.20 558	0.00 1	0.67 433

3.25w	0.37 107	0.10 51	0.92 82	0.02 90	0.09 326	1.02 133	0.00 1	1.86 180	0.96 238	0.15 156	0.06 216	0.02 20	0.02 98	0.30 102	0.14 105	0.00 1	0.91 560	0.00 1	0.20 558	0.00 1	0.67 433

monsters	0.42 137	0.14 106	0.92 82	0.01 19	0.12 356	1.06 172	0.00 1	2.03 198	0.91 211	0.31 249	0.02 2	0.03 76	0.03 149	0.66 256	0.40 320	0.00 1	0.94 590	0.00 1	0.30 629	0.00 1	0.51 384

SMoEStereo_RVC	0.26 39	0.48 368	0.92 82	0.03 138	0.00 1	1.05 163	0.05 392	0.52 63	0.83 170	0.08 98	0.03 142	0.04 105	0.02 98	0.41 149	0.29 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 469	0.43 372

WCG-NET	0.36 103	0.45 352	0.92 82	0.02 90	0.00 1	0.91 113	0.05 392	0.77 93	1.28 363	0.30 245	0.43 375	0.03 76	0.13 344	0.48 177	0.20 160	0.00 1	0.93 576	0.00 1	0.00 1	0.14 484	0.16 213

WCG-NET（raft）	0.45 159	0.62 435	0.93 87	0.02 90	0.06 285	0.90 109	0.05 392	0.70 83	1.32 386	0.33 253	0.14 274	1.51 452	0.14 348	0.41 149	0.22 177	0.00 1	1.29 669	0.00 1	0.01 398	0.16 509	0.25 287

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.38 117	0.11 68	0.94 88	0.18 377	0.23 433	1.17 259	0.02 242	3.16 303	0.81 147	0.03 42	0.03 142	0.01 2	0.01 32	0.09 7	0.09 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 248	0.74 459

GLC_STEREO	0.19 14	0.13 92	0.94 88	0.03 138	0.00 1	0.95 123	0.03 310	0.33 26	0.44 44	0.10 117	0.04 179	0.06 164	0.04 191	0.44 163	0.11 53	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 156	0.05 83

MonStereo	0.42 137	0.09 33	0.95 90	0.01 19	0.07 302	0.51 65	0.00 1	2.61 248	0.82 161	0.10 117	0.02 2	0.05 134	0.01 32	0.58 222	0.37 302	0.00 1	0.93 576	0.00 1	0.34 641	0.00 1	0.88 495

Monster-pub-eth3d	0.42 137	0.09 33	0.95 90	0.01 19	0.06 285	0.51 65	0.00 1	2.62 251	0.82 161	0.11 129	0.02 2	0.05 134	0.01 32	0.59 234	0.37 302	0.00 1	0.93 576	0.00 1	0.34 641	0.00 1	0.88 495

MonSter	0.42 137	0.09 33	0.95 90	0.01 19	0.06 285	0.51 65	0.00 1	2.61 248	0.82 161	0.11 129	0.02 2	0.05 134	0.01 32	0.58 222	0.37 302	0.00 1	0.93 576	0.00 1	0.34 641	0.00 1	0.88 495

trnet	0.29 55	0.17 161	0.95 90	0.00 1	0.00 1	1.26 333	0.01 116	1.32 129	0.97 243	0.16 164	0.18 286	0.05 134	0.00 1	0.53 205	0.13 94	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 60	0.02 42

CASnet	0.21 20	0.22 238	0.95 90	0.01 19	0.00 1	0.87 100	0.01 116	0.55 68	0.88 196	0.16 164	0.03 142	0.04 105	0.02 98	0.39 139	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 248	0.01 20
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
monster-pro	0.42 137	0.09 33	0.96 95	0.01 19	0.06 285	0.51 65	0.00 1	2.62 251	0.82 161	0.11 129	0.02 2	0.05 134	0.01 32	0.59 234	0.37 302	0.00 1	0.93 576	0.00 1	0.34 641	0.00 1	0.88 495

VMStereo-Base	0.15 10	0.16 142	0.96 95	0.00 1	0.00 1	0.83 91	0.02 242	0.27 17	0.18 4	0.02 27	0.03 142	0.14 259	0.07 263	0.21 49	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 83

2w_stereo	0.38 117	0.09 33	0.97 97	0.01 19	0.00 1	0.99 130	0.00 1	2.70 256	0.90 208	0.22 214	0.04 179	0.03 76	0.08 280	0.30 102	0.14 105	0.00 1	0.67 504	0.00 1	0.14 507	0.00 1	0.24 279

MLG-Stereo_test2	0.34 88	0.17 161	0.97 97	0.32 463	0.33 492	1.13 225	0.00 1	0.31 23	1.53 444	0.28 236	0.05 203	0.10 233	0.00 1	0.30 102	0.20 160	0.19 645	0.55 470	0.00 1	0.00 1	0.01 60	0.37 339

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.33 82	0.17 161	0.98 99	0.06 229	0.00 1	1.23 303	0.00 1	2.49 234	0.73 97	0.07 89	0.09 246	0.08 204	0.03 149	0.15 30	0.19 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 248	0.28 302

MLG-Stereo	0.29 55	0.10 51	0.98 99	0.06 229	0.20 412	1.04 151	0.00 1	0.58 73	1.61 461	0.13 146	0.06 216	0.04 105	0.01 32	0.07 4	0.09 29	0.00 1	0.69 507	0.00 1	0.00 1	0.01 60	0.14 192

test_for_model	0.33 82	0.17 161	0.98 99	0.06 229	0.00 1	1.23 303	0.00 1	2.49 234	0.73 97	0.07 89	0.09 246	0.08 204	0.03 149	0.15 30	0.19 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 248	0.28 302

xyz-stereo-finetune	0.60 240	0.59 422	0.99 102	0.03 138	0.00 1	1.34 375	0.01 116	2.57 240	0.94 226	0.07 89	0.07 231	0.09 222	0.04 191	4.28 465	0.82 450	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 156	0.08 120

asd	0.29 55	0.09 33	1.00 103	0.02 90	0.07 302	1.04 151	0.00 1	0.30 21	0.92 214	0.22 214	0.13 271	0.04 105	0.05 218	0.46 168	0.13 94	0.00 1	0.78 526	0.00 1	0.01 398	0.00 1	0.62 419

qwe	0.39 119	0.10 51	1.00 103	0.01 19	0.08 315	1.03 140	0.00 1	1.89 183	0.94 226	0.23 219	0.19 298	0.02 20	0.01 32	0.43 159	0.10 43	0.00 1	0.92 566	0.00 1	0.23 582	0.00 1	0.52 387

GEAStereo	0.55 214	0.17 161	1.02 105	0.79 605	0.97 620	1.12 216	0.00 1	1.12 119	0.66 78	0.41 280	0.03 142	0.01 2	0.03 149	0.46 168	0.74 434	0.06 610	1.05 625	0.00 1	0.00 1	0.17 523	2.11 659

GSStereo	0.72 297	0.17 161	1.02 105	0.69 580	0.97 620	1.12 216	0.00 1	4.07 424	1.22 322	0.35 255	0.03 142	0.01 2	0.03 149	0.46 168	0.74 434	0.03 583	0.93 576	0.00 1	0.30 629	0.17 523	2.11 659

2.75w_new	0.45 159	0.11 68	1.02 105	0.02 90	0.08 315	1.03 140	0.00 1	2.60 244	0.93 220	0.22 214	0.04 179	0.02 20	0.03 149	0.66 256	0.32 258	0.00 1	0.95 592	0.00 1	0.24 600	0.00 1	0.63 422

MLG-Stereo_test1	0.27 47	0.11 68	1.02 105	0.05 203	0.18 398	1.04 151	0.00 1	0.23 8	1.57 453	0.12 141	0.05 203	0.05 134	0.01 32	0.06 2	0.10 43	0.00 1	0.61 496	0.00 1	0.00 1	0.01 60	0.15 202

AnonymousM	0.48 173	0.11 68	1.03 109	0.06 229	0.01 137	1.10 206	0.03 310	1.91 186	1.37 405	0.25 226	0.04 179	0.02 20	0.24 399	0.56 214	0.33 264	0.00 1	0.43 446	1.91 682	0.00 1	0.01 60	0.22 269

2.5w	0.43 150	0.11 68	1.06 110	0.01 19	0.00 1	1.05 163	0.00 1	2.59 243	0.98 248	0.20 201	0.02 2	0.02 20	0.02 98	0.41 149	0.14 105	0.00 1	1.02 620	0.00 1	0.27 617	0.00 1	0.76 464

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.34 88	0.16 142	1.07 111	0.14 351	0.13 362	1.02 133	0.00 1	2.17 210	0.29 24	0.14 150	0.02 2	0.02 20	0.03 149	0.26 80	0.12 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 649	0.01 60	0.86 491

2.25w	0.41 133	0.10 51	1.07 111	0.02 90	0.00 1	1.04 151	0.00 1	2.10 206	0.93 220	0.20 201	0.02 2	0.02 20	0.01 32	0.53 205	0.33 264	0.00 1	0.96 597	0.00 1	0.27 617	0.00 1	0.67 433

monsterstereo	0.49 175	0.15 116	1.07 111	0.06 229	0.00 1	1.07 179	0.00 1	3.55 330	0.86 184	0.39 269	0.02 2	0.02 20	0.02 98	0.45 165	0.42 329	0.00 1	1.08 632	0.00 1	0.33 637	0.00 1	0.33 325

999	0.56 222	0.38 332	1.07 111	0.01 19	0.00 1	1.31 358	0.10 466	0.44 49	0.80 129	0.02 27	0.32 339	0.03 76	0.02 98	5.80 549	0.60 400	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 509	0.11 167

CAS++	0.35 92	0.27 275	1.08 115	0.04 180	0.00 1	0.34 24	0.01 116	4.25 455	0.54 61	0.02 27	0.02 2	0.06 164	0.00 1	0.24 66	0.06 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 156	0.03 59
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
CAS	0.95 379	0.12 81	1.08 115	6.79 686	0.08 315	1.10 206	0.01 116	0.97 108	0.87 187	0.03 42	0.04 179	0.07 195	0.06 242	0.37 128	0.15 113	6.94 690	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 307

4w-stereo	0.40 129	0.07 13	1.09 117	0.01 19	0.13 362	0.80 83	0.00 1	1.75 170	0.96 238	0.21 206	0.02 2	0.02 20	0.05 218	0.52 200	0.31 250	0.00 1	0.93 576	0.00 1	0.28 624	0.00 1	0.74 459

tg	0.50 180	0.58 416	1.09 117	0.02 90	0.00 1	1.28 346	0.01 116	2.04 200	1.24 330	0.11 129	0.41 370	0.73 376	0.11 323	0.48 177	0.12 69	0.00 1	0.51 459	0.00 1	0.00 1	0.34 617	1.00 521

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.30 63	0.16 142	1.11 119	0.05 203	0.00 1	1.21 286	0.00 1	2.22 212	0.26 20	0.07 89	0.08 239	0.08 204	0.02 98	0.14 24	0.24 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 292	0.35 333

gcap_with_dpt	0.35 92	0.14 106	1.11 119	0.04 180	0.03 237	1.21 286	0.00 1	2.65 254	0.47 48	0.10 117	0.12 267	0.07 195	0.02 98	0.12 11	0.17 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 248	0.75 462

tt45	0.54 207	0.46 358	1.12 121	0.04 180	0.00 1	1.32 367	0.05 392	1.00 111	0.79 114	0.05 69	0.03 142	0.09 222	0.03 149	5.35 529	0.28 226	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 484	0.15 202

ours_stereo	0.32 77	0.30 291	1.12 121	0.08 273	0.30 484	0.80 83	0.04 360	0.54 66	0.70 88	0.06 76	0.03 142	0.06 164	0.03 149	0.50 190	0.06 18	0.00 1	0.03 339	0.00 1	0.00 1	0.14 484	1.62 604

IGEV-Stereo+	0.61 247	0.21 228	1.12 121	0.17 372	1.20 642	0.64 76	0.02 242	0.33 26	0.71 91	0.39 269	0.05 203	0.05 134	0.05 218	1.92 375	0.48 361	0.00 1	0.58 485	0.00 1	0.24 600	1.85 673	2.11 659

Selective-RAFT	0.53 201	0.18 175	1.12 121	0.04 180	0.01 137	1.19 269	0.02 242	3.26 314	1.29 371	0.02 27	0.02 2	0.24 294	0.18 376	1.34 344	0.44 332	0.00 1	0.93 576	0.00 1	0.19 551	0.05 318	0.17 221

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.32 77	0.15 116	1.13 125	0.06 229	0.04 268	1.20 272	0.00 1	2.26 213	0.25 14	0.10 117	0.10 251	0.08 204	0.03 149	0.12 11	0.25 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 248	0.63 422

gcap-zeroshot	0.35 92	0.16 142	1.14 126	0.05 203	0.00 1	1.21 286	0.00 1	2.60 244	0.80 129	0.08 98	0.08 239	0.08 204	0.03 149	0.14 24	0.20 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 248	0.34 329

testlalala	0.35 92	0.16 142	1.14 126	0.05 203	0.00 1	1.21 286	0.00 1	2.60 244	0.80 129	0.08 98	0.08 239	0.08 204	0.03 149	0.14 24	0.20 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 248	0.34 329

Wavelet-MonSter	0.33 82	0.08 24	1.15 128	0.03 138	0.02 210	0.92 114	0.00 1	0.24 9	0.71 91	0.26 230	0.02 2	0.02 20	0.02 98	0.56 214	0.54 384	0.00 1	0.94 590	0.00 1	0.25 605	0.00 1	0.81 475

3w_stereo	0.41 133	0.09 33	1.15 128	0.03 138	0.09 326	0.79 82	0.00 1	2.32 218	0.94 226	0.16 164	0.02 2	0.03 76	0.03 149	0.48 177	0.29 234	0.00 1	0.98 611	0.00 1	0.21 570	0.00 1	0.58 412

MGS-Stereo	0.35 92	0.20 218	1.15 128	0.04 180	0.00 1	0.52 70	0.01 116	0.52 63	0.80 129	0.03 42	2.86 581	0.04 105	0.03 149	0.28 87	0.07 23	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 636	0.00 1

RCA-Stereo	0.53 201	0.18 175	1.16 131	0.01 19	0.24 442	1.20 272	0.01 116	3.86 382	0.97 243	0.77 350	0.50 391	0.05 134	0.13 344	0.32 112	0.03 5	0.00 1	0.87 551	0.00 1	0.00 1	0.08 382	0.24 279

MCSU-Stereo	0.47 168	0.07 13	1.18 132	0.10 307	0.69 583	1.25 323	0.02 242	0.67 80	1.24 330	0.09 112	0.04 179	0.03 76	0.02 98	0.65 252	0.56 390	0.00 1	1.17 657	0.00 1	0.22 575	0.01 60	1.35 569

GASTEREO	0.78 315	0.74 476	1.19 133	0.88 618	1.25 646	1.08 188	0.03 310	3.88 391	1.28 363	0.15 156	0.02 2	0.02 20	0.28 412	1.03 317	0.49 364	0.02 570	0.95 592	0.00 1	0.31 635	0.08 382	1.90 648

iRaftStereo_RVC	0.55 214	0.59 422	1.20 134	0.03 138	0.00 1	1.23 303	0.01 116	2.55 237	0.81 147	0.15 156	0.23 310	0.70 371	0.12 337	0.48 177	0.22 177	0.00 1	1.14 653	0.00 1	0.00 1	0.33 611	1.13 543

LoS_RVC	0.25 35	0.60 426	1.21 135	0.16 367	0.13 362	0.98 128	0.01 116	0.85 99	0.25 14	0.08 98	0.02 2	0.07 195	0.04 191	0.49 183	0.05 11	0.00 1	0.01 286	0.00 1	0.00 1	0.01 60	0.07 111

MSCF	0.77 312	0.71 462	1.22 136	0.88 618	1.26 647	1.07 179	0.03 310	3.87 386	1.29 371	0.06 76	0.02 2	0.02 20	0.24 399	1.02 314	0.47 359	0.02 570	0.95 592	0.00 1	0.31 635	0.09 407	1.90 648

PStereo	0.45 159	0.83 501	1.23 137	0.20 402	0.01 137	0.89 105	0.06 424	1.14 121	0.99 253	0.19 190	0.10 251	0.05 134	0.56 468	0.87 308	1.01 490	0.10 624	0.08 378	0.00 1	0.00 1	0.22 560	0.55 399

LACA2	0.22 22	0.72 471	1.23 137	0.01 19	0.00 1	1.06 172	0.01 116	0.18 1	0.87 187	0.01 9	0.02 2	0.02 20	0.01 32	0.13 15	0.09 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 248	0.00 1

GIP-stereo	0.57 227	0.28 278	1.23 137	0.29 455	0.58 552	1.07 179	0.03 310	3.64 345	1.24 330	0.06 76	0.02 2	0.05 134	0.01 32	0.60 239	0.39 316	0.00 1	0.40 442	0.00 1	0.00 1	0.05 318	1.53 585

CES	0.51 187	0.16 142	1.23 137	0.09 293	1.58 660	1.18 263	0.05 392	1.07 117	0.79 114	0.03 42	0.03 142	0.14 259	0.10 309	0.55 210	0.12 69	0.00 1	0.01 286	0.00 1	0.00 1	0.01 60	2.98 679

DilatedVolume-Stereo	0.27 47	0.13 92	1.24 141	0.02 90	0.08 315	0.87 100	0.05 392	0.54 66	0.35 34	0.10 117	0.25 313	0.16 270	0.15 355	0.33 120	0.60 400	0.00 1	0.18 403	0.00 1	0.03 433	0.03 248	0.33 325

xyz-stereo-finetune2	0.71 288	0.55 398	1.25 142	0.07 255	0.00 1	1.32 367	0.04 360	2.47 231	0.89 201	0.18 179	0.76 444	0.08 204	0.65 493	5.24 521	0.71 426	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 156	0.01 20

castereo++	0.39 119	0.45 352	1.26 143	0.15 358	0.00 1	1.10 206	0.03 310	1.67 158	1.28 363	0.04 58	0.02 2	0.58 347	0.00 1	0.15 30	0.19 151	0.00 1	0.30 432	0.00 1	0.27 617	0.04 292	0.21 266

MGA	0.23 25	0.15 116	1.27 144	0.03 138	0.03 237	0.85 99	0.01 116	0.34 30	0.22 8	0.21 206	0.02 2	0.02 20	0.00 1	0.37 128	0.26 216	0.00 1	0.60 493	0.00 1	0.00 1	0.01 60	0.30 307

CAR	0.27 47	0.16 142	1.27 144	0.03 138	0.01 137	1.03 140	0.01 116	0.37 39	0.23 11	0.21 206	0.02 2	0.03 76	0.00 1	0.40 147	0.23 186	0.00 1	0.60 493	0.00 1	0.15 512	0.01 60	0.54 391

MSE-Stereo	0.26 39	0.15 116	1.27 144	0.03 138	0.01 137	1.03 140	0.01 116	0.37 39	0.23 11	0.21 206	0.02 2	0.03 76	0.00 1	0.37 128	0.26 216	0.00 1	0.60 493	0.00 1	0.15 512	0.01 60	0.54 391

LoS	0.32 77	0.19 207	1.27 144	0.11 330	0.01 137	1.32 367	0.07 435	1.44 138	0.79 114	0.06 76	0.04 179	0.27 305	0.11 323	0.60 239	0.13 94	0.00 1	0.01 286	0.00 1	0.00 1	0.03 248	0.01 20
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
RAFT-Stereo-weight	0.57 227	0.10 51	1.28 148	0.10 307	0.42 511	1.41 400	0.05 392	3.80 363	0.86 184	1.02 390	0.52 396	0.26 302	0.01 32	0.42 154	0.15 113	0.00 1	0.47 450	0.00 1	0.00 1	0.01 60	0.60 414

MatchStereo	0.20 19	0.20 218	1.30 149	0.03 138	0.00 1	0.18 11	0.00 1	1.14 121	0.78 109	0.01 9	0.02 2	0.05 134	0.07 263	0.21 49	0.09 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
SE	0.49 175	0.77 487	1.31 150	0.32 463	0.16 387	1.04 151	0.03 310	1.96 192	0.31 28	0.16 164	0.87 460	0.08 204	0.69 502	0.51 194	0.57 393	0.13 633	0.00 1	0.00 1	0.29 626	0.33 611	0.32 318

PSMNet-ADL	0.88 348	0.12 81	1.32 151	0.07 255	0.01 137	2.03 534	0.03 310	3.00 284	1.28 363	0.39 269	0.66 421	2.12 504	0.67 499	4.19 456	1.38 517	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 60	0.24 279

quiztm	0.62 251	0.72 471	1.34 152	0.24 430	0.43 516	1.22 296	0.04 360	4.66 503	1.32 386	0.36 258	0.67 427	0.06 164	0.05 218	0.39 139	0.30 247	0.05 599	0.04 347	0.00 1	0.02 427	0.21 551	0.23 273

DA	0.72 297	0.18 175	1.34 152	0.45 506	0.83 597	1.27 340	0.00 1	3.95 402	1.37 405	0.17 171	0.48 388	0.12 243	0.06 242	0.71 271	0.23 186	0.00 1	1.02 620	0.00 1	0.00 1	0.01 60	2.15 665

GGEV	0.72 297	0.18 175	1.34 152	0.45 506	0.83 597	1.27 340	0.00 1	3.95 402	1.37 405	0.17 171	0.48 388	0.12 243	0.06 242	0.71 271	0.23 186	0.00 1	1.02 620	0.00 1	0.00 1	0.01 60	2.15 665

knoymous	0.41 133	0.09 33	1.34 152	0.05 203	0.01 137	1.15 240	0.01 116	2.36 224	0.23 11	0.51 313	0.02 2	1.64 466	0.00 1	0.49 183	0.33 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 60	0.04 68

U	1.79 555	0.09 33	1.35 156	0.06 229	7.35 695	10.70 674	0.00 1	0.86 102	0.32 32	0.02 27	0.03 142	0.11 237	0.02 98	0.15 30	0.07 23	0.00 1	0.00 1	9.53 692	5.06 707	0.01 60	0.01 20

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.31 68	0.14 106	1.38 157	0.16 367	0.15 381	1.04 151	0.00 1	1.44 138	0.85 177	0.02 27	0.02 2	0.04 105	0.01 32	0.23 63	0.12 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 60	0.62 419

PMTNet	0.26 39	0.21 228	1.40 158	0.02 90	0.02 210	1.16 248	0.29 547	1.00 111	0.18 4	0.04 58	0.03 142	0.07 195	0.02 98	0.47 173	0.15 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 248	0.02 42

Selective-IGEV-i32	0.51 187	0.13 92	1.41 159	0.72 586	0.62 572	0.38 42	0.04 360	2.60 244	1.21 317	0.19 190	0.02 2	0.02 20	0.06 242	0.48 177	0.45 337	0.01 540	0.80 530	0.00 1	0.09 478	0.07 366	0.89 501

Selective-IGEV	0.51 187	0.13 92	1.41 159	0.72 586	0.62 572	0.38 42	0.04 360	2.58 242	1.21 317	0.19 190	0.02 2	0.02 20	0.06 242	0.48 177	0.46 348	0.01 540	0.80 530	0.00 1	0.09 478	0.07 366	0.91 504

RT-Monster	0.36 103	0.17 161	1.42 161	0.06 229	0.03 237	1.16 248	0.03 310	2.33 220	1.09 276	0.13 146	0.13 271	0.02 20	0.04 191	0.19 40	0.05 11	0.00 1	0.01 286	0.00 1	0.00 1	0.02 156	0.25 287

fffy	0.33 82	0.35 319	1.42 161	0.21 411	0.46 526	0.34 24	0.01 116	0.94 106	0.20 6	0.04 58	0.03 142	0.06 164	0.01 32	0.22 55	0.17 132	0.00 1	0.56 478	0.00 1	0.00 1	0.13 469	1.39 572

AEACV	0.64 264	0.08 24	1.46 163	0.72 586	0.96 619	1.22 296	0.00 1	1.90 185	0.67 82	0.54 319	0.07 231	0.02 20	0.73 508	0.63 246	0.28 226	0.01 540	0.92 566	0.00 1	0.36 649	0.09 407	2.04 655

Any-RAFT	0.76 308	0.13 92	1.46 163	0.03 138	0.01 137	2.76 572	0.08 445	4.09 428	1.69 485	1.08 400	0.26 319	1.95 493	0.31 422	0.95 313	0.09 29	0.01 540	0.20 413	0.00 1	0.00 1	0.01 60	0.08 120

BUS	1.05 418	0.15 116	1.48 165	0.04 180	0.00 1	5.73 641	0.03 310	6.00 615	1.17 294	2.36 554	0.64 418	2.35 526	0.06 242	0.80 295	0.05 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 156	0.06 100

BSDual-CNN	0.94 369	0.15 116	1.48 165	0.04 180	0.00 1	3.30 591	0.20 504	6.00 615	1.17 294	2.36 554	0.64 418	1.78 481	0.10 309	0.80 295	0.71 426	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 156	0.06 100

psmg	0.93 366	0.15 116	1.48 165	0.02 90	0.00 1	3.25 589	0.26 530	5.45 581	1.17 294	2.00 521	1.45 511	1.78 481	0.10 309	0.80 295	0.71 426	0.00 1	0.00 1	0.01 592	0.00 1	0.02 156	0.04 68

aanet-new-10k	0.47 168	0.54 396	1.49 168	0.23 421	0.31 489	1.21 286	0.00 1	3.16 303	0.84 172	0.15 156	0.02 2	0.06 164	0.01 32	0.50 190	0.15 113	0.00 1	0.04 347	0.00 1	0.00 1	0.04 292	0.74 459

IGEV++	0.76 308	0.41 343	1.49 168	0.75 598	0.88 609	0.38 42	0.03 310	5.40 576	0.75 103	0.25 226	0.07 231	0.04 105	0.16 366	0.81 298	0.36 289	0.00 1	1.17 657	0.00 1	0.04 449	0.14 484	1.96 653

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.34 88	0.19 207	1.50 170	0.16 367	0.11 343	0.80 83	0.02 242	1.47 142	0.50 54	0.15 156	0.02 2	0.01 2	0.04 191	0.41 149	0.06 18	0.00 1	0.01 286	0.00 1	0.35 647	0.01 60	0.97 513

gasm-f	0.61 247	0.29 289	1.50 170	0.79 605	1.14 640	1.13 225	0.11 470	1.12 119	0.66 78	0.41 280	0.02 2	0.01 2	0.08 280	0.69 265	0.81 447	0.06 610	1.05 625	0.00 1	0.00 1	0.23 563	2.11 659

LiteMatch*	0.27 47	0.09 33	1.51 172	0.01 19	0.00 1	0.53 71	0.00 1	0.20 3	0.80 129	0.06 76	0.02 2	0.02 20	0.01 32	0.27 84	0.27 222	0.00 1	0.52 463	0.00 1	0.17 535	0.01 60	1.02 524

DDF-Stereo	0.49 175	0.13 92	1.51 172	0.23 421	0.45 522	0.89 105	0.06 424	1.74 167	0.45 45	0.10 117	0.02 2	0.18 276	0.19 382	1.65 360	0.56 390	0.12 631	0.73 517	0.00 1	0.14 507	0.01 60	0.57 410

EGLCR-Stereo	0.64 264	0.12 81	1.52 174	0.74 594	0.75 592	1.83 523	0.54 584	2.79 265	0.67 82	0.66 331	0.04 179	0.01 2	0.02 98	0.77 284	0.45 337	0.00 1	0.71 513	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.14 544

DCRE	1.01 405	0.54 396	1.52 174	0.30 459	0.99 625	1.31 358	0.00 1	1.69 160	0.71 91	1.12 408	7.77 642	0.74 379	0.02 98	0.28 87	0.45 337	0.00 1	0.71 513	0.00 1	0.25 605	0.02 156	1.78 626

PSi22	0.60 240	0.78 491	1.53 176	0.19 386	0.00 1	0.94 120	0.00 1	3.69 348	0.84 172	0.01 9	0.04 179	0.10 233	0.04 191	1.11 318	0.26 216	0.01 540	1.16 655	0.00 1	0.00 1	0.22 560	1.07 535

PSM-AAD	1.21 460	0.08 24	1.53 176	0.10 307	0.27 462	1.35 379	3.14 655	2.74 259	0.83 170	2.89 586	2.04 547	0.16 270	5.25 652	3.51 420	0.21 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 156	0.08 120

GrayStereo	1.55 534	0.06 2	1.53 176	0.75 598	0.20 412	1.27 340	4.44 671	3.44 324	1.20 308	4.92 640	3.92 608	0.45 326	4.54 644	3.43 417	0.09 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.49 662	0.02 156	0.25 287

EAI-Stereo	1.50 525	0.16 142	1.53 176	0.25 437	0.91 614	2.30 547	4.98 674	6.09 622	1.87 517	1.38 449	5.56 626	0.49 331	0.59 475	1.21 330	0.83 455	0.00 1	0.31 434	0.00 1	1.09 692	0.02 156	0.56 405

aanet-new-24k	0.33 82	0.55 398	1.54 180	0.04 180	0.42 511	1.08 188	0.01 116	1.10 118	0.82 161	0.03 42	0.02 2	0.02 20	0.01 32	0.29 95	0.13 94	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 551	0.03 248	0.38 350

MM-Stereo_test3	0.67 272	0.55 398	1.54 180	0.93 626	0.06 285	0.98 128	0.06 424	3.80 363	1.40 414	0.23 219	0.54 399	0.26 302	0.05 218	0.68 262	0.46 348	0.00 1	0.81 534	0.00 1	0.00 1	0.33 611	0.68 440

DF	0.44 154	0.15 116	1.55 182	0.38 481	0.35 497	0.50 62	0.01 116	2.06 202	0.70 88	0.06 76	0.48 388	0.11 237	0.03 149	0.81 298	0.41 326	0.00 1	0.66 502	0.00 1	0.20 558	0.00 1	0.30 307

GCAP-Stereo	0.56 222	0.71 462	1.55 182	0.30 459	1.03 633	1.27 340	0.01 116	2.03 198	0.78 109	0.30 245	0.35 350	0.10 233	0.10 309	0.56 214	0.75 439	0.00 1	1.06 629	0.00 1	0.00 1	0.13 469	0.25 287

CFNet-RSSM	0.60 240	0.15 116	1.55 182	0.05 203	0.14 370	1.27 340	0.02 242	4.87 524	0.58 66	0.34 254	0.02 2	1.92 489	0.04 191	0.49 183	0.25 205	0.00 1	0.01 286	0.00 1	0.27 617	0.01 60	0.10 159

NRIStereo	0.82 323	0.17 161	1.56 185	0.61 553	0.05 279	1.61 482	0.48 578	1.52 143	1.19 302	0.91 367	0.17 280	0.65 356	0.03 149	7.00 615	0.25 205	0.00 1	0.06 366	0.00 1	0.00 1	0.06 339	0.17 221

Pointernet	0.47 168	0.13 92	1.57 186	0.05 203	0.44 519	1.19 269	0.05 392	3.69 348	0.81 147	0.03 42	0.02 2	0.19 280	0.05 218	0.47 173	0.13 94	0.00 1	0.26 421	0.00 1	0.14 507	0.01 60	0.24 279

MyStereo07	0.53 201	0.51 380	1.58 187	0.03 138	0.34 495	1.66 499	0.02 242	1.68 159	1.34 393	0.53 318	0.02 2	0.04 105	0.11 323	0.74 279	0.26 216	0.00 1	1.19 660	0.00 1	0.18 544	0.03 248	0.37 339

KYRaft	1.26 481	0.08 24	1.58 187	0.06 229	0.23 433	1.28 346	0.75 604	2.92 275	0.81 147	3.20 599	7.14 640	0.99 418	2.70 608	1.56 352	0.16 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 156	1.66 610

aanet-new-14k	0.37 107	0.24 249	1.59 189	0.10 307	0.06 285	0.96 126	0.03 310	2.26 213	0.80 129	0.02 27	0.02 2	0.06 164	0.14 348	0.18 36	0.12 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 156	0.72 453

HCRNet	0.83 325	0.39 335	1.59 189	0.02 90	0.00 1	1.18 263	0.01 116	3.69 348	2.28 560	0.75 347	0.21 306	0.56 344	0.11 323	5.32 527	0.25 205	0.00 1	0.01 286	0.00 1	0.00 1	0.08 382	0.04 68

GCAP-Stereo-cres-4k	0.28 53	0.18 175	1.61 191	0.12 339	0.39 502	1.16 248	0.00 1	0.66 79	0.66 78	0.10 117	0.02 2	0.05 134	0.01 32	0.21 49	0.11 53	0.00 1	0.05 358	0.00 1	0.00 1	0.04 292	0.26 294

aanet-new-70k	0.44 154	0.51 380	1.62 192	0.08 273	0.33 492	1.12 216	0.04 360	3.04 289	0.84 172	0.04 58	0.02 2	0.02 20	0.02 98	0.20 46	0.12 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 156	0.81 475

anonymousdsp	0.54 207	0.26 265	1.62 192	0.47 515	0.60 562	1.08 188	0.01 116	1.01 114	1.37 405	0.49 307	0.02 2	0.04 105	0.09 301	0.73 275	0.15 113	0.00 1	0.82 538	0.00 1	0.16 527	0.10 422	1.83 637

IGEV-Stereo	0.54 207	0.26 265	1.62 192	0.47 515	0.61 564	1.08 188	0.01 116	1.00 111	1.37 405	0.49 307	0.02 2	0.04 105	0.09 301	0.73 275	0.16 125	0.00 1	0.82 538	0.00 1	0.16 527	0.10 422	1.83 637
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
LCNet	0.93 366	0.21 228	1.62 192	0.14 351	0.26 456	1.20 272	0.22 516	2.71 257	0.90 208	1.82 502	0.21 306	0.12 243	2.50 603	5.59 540	0.16 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 509	0.79 472

Prome-Stereo	1.29 488	0.09 33	1.62 192	0.12 339	0.24 442	1.28 346	0.65 597	2.98 282	0.93 220	2.08 527	8.52 646	0.75 381	2.83 611	2.19 383	0.11 53	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 156	1.39 572

CREStereo++_RVC	0.37 107	0.24 249	1.62 192	0.06 229	0.00 1	1.21 286	0.01 116	0.77 93	1.12 284	0.26 230	1.45 511	0.06 164	0.06 242	0.42 154	0.09 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 100
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
TANstereo	0.37 107	0.50 374	1.62 192	0.03 138	0.01 137	1.16 248	0.00 1	0.56 69	0.53 57	1.05 395	1.38 505	0.06 164	0.05 218	0.45 165	0.07 23	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 42

MaDis-Stereo	0.30 63	0.62 435	1.63 199	0.07 255	0.19 403	0.40 46	0.02 242	1.36 130	0.76 106	0.04 58	0.05 203	0.13 256	0.05 218	0.38 136	0.33 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 156	0.02 42

MC-Stereo	0.57 227	0.16 142	1.63 199	0.70 582	0.93 617	1.10 206	0.01 116	1.43 137	0.26 20	0.91 367	0.02 2	0.08 204	0.11 323	0.61 243	0.23 186	0.00 1	1.15 654	0.00 1	0.17 535	0.10 422	1.84 639

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.31 68	0.16 142	1.65 201	0.24 430	0.22 424	0.81 87	0.01 116	0.34 30	0.87 187	0.12 141	0.05 203	0.01 2	0.03 149	0.25 71	0.11 53	0.00 1	0.09 385	0.00 1	0.37 653	0.01 60	0.91 504

SCV	0.84 332	0.41 343	1.65 201	0.79 605	1.05 634	0.45 56	0.05 392	5.81 605	1.24 330	0.47 295	0.02 2	0.02 20	0.05 218	0.78 287	0.46 348	0.00 1	0.83 541	0.00 1	0.39 656	0.27 591	2.08 656

MoCha-V2	0.71 288	0.43 347	1.65 201	0.60 548	1.06 635	0.38 42	0.00 1	3.01 287	1.32 386	0.44 286	0.58 410	0.22 293	0.08 280	0.78 287	0.40 320	0.00 1	1.45 676	0.00 1	0.22 575	0.05 318	1.61 603

DeepStereo_RVC	0.59 235	0.16 142	1.65 201	0.08 273	0.06 285	1.37 383	0.40 568	1.58 146	1.26 349	1.03 393	0.83 454	0.49 331	1.52 564	0.94 311	0.18 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 156	0.13 185

aanet-new-12k	0.43 150	0.14 106	1.66 205	0.07 255	0.12 356	1.23 303	0.00 1	3.26 314	0.85 177	0.02 27	0.02 2	0.02 20	0.01 32	0.36 127	0.11 53	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 156	0.64 427

aanet-new-8k	0.42 137	0.46 358	1.67 206	0.05 203	0.19 403	1.23 303	0.00 1	2.74 259	0.80 129	0.03 42	0.02 2	0.06 164	0.01 32	0.22 55	0.12 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 156	0.77 471

CSP-Net	1.13 441	0.76 484	1.67 206	0.01 19	0.00 1	2.81 575	0.05 392	5.62 588	1.14 286	1.14 410	0.85 459	1.80 483	0.23 397	6.10 559	0.36 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 469	0.03 59

OMP-Stereo	1.29 488	0.75 479	1.67 206	2.47 670	0.29 472	1.61 482	0.32 559	2.38 226	1.09 276	2.66 576	1.14 489	3.04 558	0.17 371	7.40 631	0.60 400	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 366	0.08 120

test-1	0.77 312	0.31 300	1.67 206	0.03 138	0.97 620	1.23 303	0.07 435	4.63 497	0.75 103	0.73 344	0.67 427	1.06 424	0.03 149	0.58 222	0.80 445	0.02 570	0.79 529	0.00 1	0.07 464	0.01 60	0.96 512

Hybrid-DGEV-03	1.10 430	0.78 491	1.68 210	0.01 19	0.00 1	1.28 346	0.04 360	3.55 330	0.48 50	2.15 532	9.06 649	0.15 265	0.14 348	0.50 190	0.52 376	0.00 1	0.39 441	0.00 1	0.00 1	0.25 575	0.99 518

Gwc-CoAtRS	0.52 197	0.16 142	1.68 210	0.05 203	0.13 362	1.06 172	0.03 310	2.88 269	0.54 61	0.40 274	0.02 2	2.22 513	0.03 149	0.49 183	0.26 216	0.00 1	0.09 385	0.00 1	0.22 575	0.01 60	0.11 167

MM-Stereo_test1	0.69 283	0.30 291	1.69 212	0.88 618	0.23 433	0.93 118	0.03 310	3.79 362	1.40 414	0.47 295	0.05 203	0.05 134	0.02 98	0.65 252	0.39 316	0.00 1	1.01 616	0.00 1	0.00 1	0.31 605	1.58 599

AFF-stereo	0.89 354	1.05 562	1.70 213	0.49 524	0.18 398	1.21 286	0.01 116	3.58 338	1.62 468	0.84 359	1.93 539	1.14 432	0.26 407	1.24 335	0.68 421	0.00 1	0.64 500	0.00 1	0.00 1	0.26 586	0.89 501

aanet-new-34k	0.29 55	0.66 454	1.71 214	0.10 307	0.15 381	0.88 104	0.01 116	0.21 5	0.81 147	0.05 69	0.02 2	0.02 20	0.01 32	0.13 15	0.12 69	0.00 1	0.01 286	0.00 1	0.00 1	0.02 156	0.83 485

ROB_FTStereo_v2	0.52 197	0.18 175	1.71 214	0.08 273	0.09 326	1.59 472	0.32 559	1.61 152	1.25 342	0.99 382	0.19 298	0.76 386	0.02 98	1.36 345	0.20 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 156	0.04 68

MultiAttention	6.52 668	0.19 207	1.72 216	1.21 642	1.55 659	44.52 713	15.97 711	6.84 645	2.09 544	3.23 601	8.12 643	6.32 642	0.38 437	27.80 710	4.55 619	0.13 633	0.01 286	0.66 672	0.79 679	2.04 675	2.21 667

LG-Stereo_Zeroshot	0.52 197	0.15 116	1.72 216	0.22 415	0.14 370	1.47 427	0.04 360	2.21 211	0.99 253	0.39 269	0.11 258	0.70 371	0.03 149	0.65 252	0.58 397	0.02 570	0.46 449	0.00 1	0.23 582	0.01 60	0.36 336

PSM-adaLoss	0.54 207	0.18 175	1.72 216	0.08 273	0.09 326	1.63 490	0.29 547	1.60 149	1.27 356	0.99 382	0.18 286	0.76 386	0.02 98	1.79 372	0.20 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 156	0.05 83

FACV-RUCA	0.58 233	0.13 92	1.73 219	0.07 255	0.12 356	1.15 240	0.07 435	4.23 453	1.27 356	0.25 226	0.99 473	0.19 280	0.30 417	0.31 109	0.21 173	0.00 1	0.00 1	0.08 639	0.02 427	0.24 572	0.19 237

test_4	0.65 266	0.40 339	1.73 219	0.11 330	0.19 403	1.28 346	0.03 310	1.41 135	0.22 8	0.28 236	3.49 598	0.72 375	0.09 301	1.93 377	0.53 379	0.00 1	0.11 392	0.00 1	0.08 469	0.16 509	0.15 202

Patchmatch Stereo++	0.59 235	0.18 175	1.73 219	0.08 273	0.08 315	1.62 487	0.26 530	1.62 155	1.25 342	1.00 388	0.18 286	0.75 381	0.03 149	2.68 391	0.20 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 156	0.05 83
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
IIG-Stereo	1.39 510	0.67 455	1.73 219	2.48 671	0.05 279	1.63 490	0.14 485	3.00 284	1.20 308	2.94 588	2.23 553	3.03 557	0.55 466	7.41 632	0.66 416	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 156	0.07 111

iRAFT	0.59 235	0.18 175	1.73 219	0.08 273	0.08 315	1.62 487	0.26 530	1.62 155	1.25 342	1.00 388	0.18 286	0.75 381	0.03 149	2.68 391	0.20 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 156	0.05 83

AdaStereo	0.76 308	0.12 81	1.73 219	0.05 203	0.00 1	1.46 420	0.23 519	5.16 550	1.66 481	1.19 417	0.37 356	1.54 454	0.17 371	0.86 306	0.54 384	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 60	0.08 120
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.
ProNet	0.47 168	0.35 319	1.75 225	0.19 386	0.54 541	1.09 199	0.01 116	0.97 108	1.25 342	0.02 27	0.02 2	0.06 164	0.03 149	0.58 222	0.09 29	0.00 1	0.57 481	0.00 1	0.00 1	0.14 484	1.65 606

ROB_FTStereo	0.55 214	0.18 175	1.75 225	0.08 273	0.09 326	1.61 482	0.32 559	1.60 149	1.26 349	0.99 382	0.19 298	0.75 381	0.03 149	1.97 378	0.19 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 156	0.04 68

iGMRVC	0.59 235	0.18 175	1.75 225	0.08 273	0.09 326	1.63 490	0.27 538	1.61 152	1.27 356	0.99 382	0.19 298	0.75 381	0.03 149	2.78 395	0.20 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 156	0.04 68

CRE-IMP	0.49 175	0.14 106	1.75 225	0.08 273	0.05 279	1.48 435	0.45 573	1.64 157	1.22 322	0.92 371	0.29 326	0.87 397	0.01 32	0.39 139	0.25 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 248	0.17 221

XX-TBD	0.36 103	0.59 422	1.75 225	0.07 255	0.00 1	1.11 214	0.00 1	0.73 91	0.63 73	0.44 286	1.24 497	0.06 164	0.06 242	0.39 139	0.08 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 59

FENet	0.61 247	0.22 238	1.75 225	0.05 203	0.00 1	1.21 286	0.05 392	3.78 360	1.28 363	1.08 400	0.02 2	1.61 462	0.09 301	0.60 239	0.35 284	0.00 1	0.01 286	0.00 1	0.00 1	0.04 292	0.08 120

DCVSM-stereo	0.74 302	0.09 33	1.76 231	0.07 255	0.01 137	1.24 314	0.04 360	2.09 205	0.31 28	3.55 610	0.09 246	3.02 556	0.59 475	1.43 348	0.45 337	0.00 1	0.00 1	0.01 592	0.00 1	0.02 156	0.01 20

CroCo-Stereo Lap2	0.42 137	0.75 479	1.76 231	0.03 138	0.00 1	0.33 23	0.01 116	3.75 359	0.81 147	0.02 27	0.03 142	0.04 105	0.07 263	0.52 200	0.23 186	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 366	0.03 59

AAGNet	1.60 540	0.15 116	1.76 231	1.17 641	0.27 462	1.51 446	0.64 595	1.71 161	1.20 308	1.67 492	0.81 451	1.59 461	2.23 591	6.08 558	11.16 672	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 248	0.02 42

DIP-Stereo	0.68 280	0.35 319	1.76 231	0.08 273	0.00 1	1.46 420	0.01 116	6.53 638	1.71 491	0.91 367	0.11 258	0.04 105	0.19 382	0.19 40	0.09 29	0.00 1	0.01 286	0.00 1	0.00 1	0.03 248	0.17 221
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
RAFT-IKP	0.54 207	0.18 175	1.77 235	0.08 273	0.07 302	1.47 427	0.29 547	1.61 152	1.26 349	0.99 382	0.18 286	0.74 379	0.02 98	1.77 369	0.20 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 156	0.04 68

RALCasStereoNet	0.80 320	0.96 536	1.77 235	0.28 453	0.97 620	1.13 225	0.03 310	2.91 274	1.11 282	0.17 171	0.34 343	0.12 243	0.20 389	1.65 360	0.65 414	0.00 1	1.72 687	0.00 1	0.00 1	0.11 446	1.90 648

S	0.78 315	0.65 450	1.78 237	0.32 463	0.67 577	2.50 559	0.02 242	2.32 218	0.82 161	0.82 357	1.72 528	0.49 331	0.70 504	0.29 95	0.40 320	0.19 645	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.44 638	1.56 591

aanet-new	0.35 92	0.25 259	1.78 237	0.01 19	0.38 500	1.17 259	0.00 1	1.39 132	0.80 129	0.03 42	0.02 2	0.02 20	0.10 309	0.12 11	0.21 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 60	0.76 464

AdaDepth	0.35 92	0.14 106	1.78 237	0.05 203	0.03 237	1.30 353	0.01 116	0.39 44	0.80 129	0.11 129	0.03 142	0.02 20	0.08 280	0.68 262	0.13 94	0.00 1	0.75 522	0.00 1	0.18 544	0.01 60	0.56 405

rvit_stereo_0081_aga	0.29 55	0.49 370	1.78 237	0.00 1	0.00 1	0.78 81	0.02 242	0.99 110	1.10 280	0.05 69	0.02 2	0.05 134	0.03 149	0.29 95	0.12 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 60	0.05 83

HUI-Stereo	0.54 207	0.18 175	1.78 237	0.08 273	0.08 315	1.63 490	0.31 556	1.60 149	1.28 363	0.99 382	0.18 286	0.76 386	0.02 98	1.56 352	0.19 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 156	0.05 83

Occ-G	0.60 240	0.31 300	1.80 242	0.41 486	0.56 546	0.83 91	0.04 360	0.82 98	1.20 308	0.26 230	0.54 399	1.33 444	0.05 218	0.42 154	0.86 462	0.00 1	0.68 506	0.00 1	0.15 512	0.17 523	1.54 589

anonymity	0.99 399	0.18 175	1.80 242	0.39 483	0.67 577	0.74 80	0.01 116	5.09 544	2.13 546	1.34 442	1.30 500	0.80 392	1.62 574	0.82 300	0.64 412	0.03 583	0.59 490	0.00 1	0.48 661	0.02 156	1.15 546

x	0.80 320	0.39 335	1.80 242	0.66 569	0.50 535	1.02 133	0.00 1	3.61 340	1.34 393	0.65 328	0.34 343	0.53 341	0.14 348	1.21 330	0.91 477	0.00 1	1.09 636	0.00 1	0.20 558	0.06 339	1.59 601

GMOStereo	0.62 251	0.55 398	1.80 242	0.09 293	0.61 564	1.07 179	0.03 310	2.92 275	0.25 14	2.23 539	0.02 2	0.66 358	0.04 191	0.25 71	0.22 177	0.00 1	1.26 664	0.00 1	0.00 1	0.23 563	0.19 237

error version	0.62 251	0.55 398	1.80 242	0.09 293	0.61 564	1.07 179	0.03 310	2.92 275	0.25 14	2.23 539	0.02 2	0.66 358	0.04 191	0.25 71	0.22 177	0.00 1	1.26 664	0.00 1	0.00 1	0.23 563	0.19 237

test-v	0.62 251	0.55 398	1.80 242	0.09 293	0.61 564	1.07 179	0.03 310	2.92 275	0.25 14	2.23 539	0.02 2	0.66 358	0.04 191	0.25 71	0.22 177	0.00 1	1.26 664	0.00 1	0.00 1	0.23 563	0.19 237

test-2	0.62 251	0.55 398	1.80 242	0.09 293	0.61 564	1.07 179	0.03 310	2.92 275	0.25 14	2.23 539	0.02 2	0.66 358	0.04 191	0.25 71	0.22 177	0.00 1	1.26 664	0.00 1	0.00 1	0.23 563	0.19 237

raftrobust	0.68 280	0.89 511	1.80 242	0.02 90	1.29 648	1.22 296	0.05 392	2.37 225	0.62 72	2.99 591	0.03 142	0.12 243	0.15 355	0.60 239	0.51 370	0.00 1	0.69 507	0.00 1	0.00 1	0.10 422	0.24 279

ff7	0.51 187	0.26 265	1.81 250	0.19 386	0.25 446	1.08 188	0.01 116	0.71 84	1.36 400	0.47 295	0.02 2	0.04 105	0.08 280	0.79 289	0.18 141	0.00 1	0.92 566	0.00 1	0.15 512	0.10 422	1.76 618

IGEVStereo-DCA	0.88 348	1.21 585	1.81 250	0.18 377	0.16 387	0.83 91	0.01 116	0.71 84	1.36 400	0.40 274	0.04 179	0.06 164	0.09 301	6.04 555	2.22 561	0.00 1	0.48 454	0.00 1	0.15 512	0.16 509	1.76 618

ffff	0.51 187	0.26 265	1.81 250	0.19 386	0.25 446	1.08 188	0.01 116	0.71 84	1.36 400	0.47 295	0.02 2	0.04 105	0.08 280	0.79 289	0.18 141	0.00 1	0.92 566	0.00 1	0.15 512	0.10 422	1.76 618

11t	0.51 187	0.26 265	1.81 250	0.19 386	0.25 446	1.08 188	0.01 116	0.71 84	1.36 400	0.47 295	0.02 2	0.04 105	0.08 280	0.79 289	0.18 141	0.00 1	0.92 566	0.00 1	0.15 512	0.10 422	1.76 618

ccc-4	0.51 187	0.26 265	1.81 250	0.19 386	0.25 446	1.08 188	0.01 116	0.71 84	1.36 400	0.47 295	0.02 2	0.04 105	0.08 280	0.79 289	0.18 141	0.00 1	0.92 566	0.00 1	0.15 512	0.10 422	1.76 618

LG-Stereo	0.48 173	0.24 249	1.82 255	0.10 307	0.20 412	1.05 163	0.00 1	3.59 339	0.87 187	0.26 230	0.10 251	0.37 313	0.08 280	0.14 24	0.19 151	0.00 1	0.18 403	0.00 1	0.00 1	0.09 407	0.28 302

test_sample1	0.96 382	0.25 259	1.82 255	0.46 509	0.19 403	1.13 225	0.00 1	4.10 431	1.55 447	1.02 390	0.33 340	0.70 371	0.57 472	3.63 427	0.91 477	0.00 1	0.91 560	0.00 1	0.09 478	0.05 318	1.50 581

RAFT	0.91 357	0.96 536	1.82 255	0.89 622	0.44 519	0.97 127	0.08 445	3.71 355	1.25 342	0.36 258	0.20 303	3.87 595	0.27 410	0.70 266	0.49 364	0.00 1	0.83 541	0.00 1	0.01 398	0.47 640	0.87 493

DDVS	1.00 402	0.21 228	1.83 258	0.21 411	0.27 462	3.12 584	0.25 526	3.00 284	0.71 91	0.77 350	0.82 452	2.14 505	0.44 452	5.24 521	0.66 416	0.00 1	0.01 286	0.01 592	0.00 1	0.04 292	0.20 257

DRaft	1.40 512	0.20 218	1.83 258	0.09 293	0.01 137	1.66 499	0.42 570	2.13 209	0.59 67	3.75 615	5.16 623	0.41 323	4.27 640	5.52 535	1.63 531	0.01 540	0.06 366	0.00 1	0.07 464	0.08 382	0.12 176

R-Stereo Train	0.56 222	0.15 116	1.83 258	0.02 90	0.00 1	1.26 333	0.09 457	4.14 440	0.45 45	1.86 504	0.42 371	0.06 164	0.01 32	0.32 112	0.46 348	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 83

RAFT-Stereo	0.56 222	0.15 116	1.83 258	0.02 90	0.00 1	1.26 333	0.09 457	4.14 440	0.45 45	1.86 504	0.42 371	0.06 164	0.01 32	0.32 112	0.46 348	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 83
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
aanet-new-30k	0.31 68	0.55 398	1.84 262	0.07 255	0.19 403	0.87 100	0.03 310	0.34 30	0.81 147	0.07 89	0.02 2	0.03 76	0.01 32	0.18 36	0.12 69	0.00 1	0.23 414	0.00 1	0.00 1	0.01 60	0.79 472

aanet-new-32k	0.31 68	0.55 398	1.85 263	0.07 255	0.19 403	0.87 100	0.03 310	0.34 30	0.81 147	0.07 89	0.02 2	0.03 76	0.01 32	0.18 36	0.12 69	0.00 1	0.23 414	0.00 1	0.00 1	0.01 60	0.79 472

cross-raft	0.67 272	0.19 207	1.85 263	0.58 544	0.71 589	1.09 199	0.10 466	3.52 328	0.69 86	0.41 280	0.02 2	2.81 545	0.04 191	0.55 210	0.23 186	0.00 1	0.13 398	0.00 1	0.16 527	0.01 60	0.22 269

rafts_anoy	0.67 272	0.91 515	1.85 263	0.60 548	1.02 631	1.16 248	0.04 360	3.25 312	0.48 50	0.19 190	0.18 286	0.11 237	0.19 382	1.17 325	0.58 397	0.00 1	1.47 679	0.00 1	0.01 398	0.05 318	0.22 269

HSM	1.48 523	0.60 426	1.85 263	0.01 19	0.29 472	1.76 515	0.04 360	6.50 637	1.46 428	1.91 510	1.55 518	4.69 618	1.27 548	6.66 588	0.70 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 366	0.26 294

MM-Stereo_test2	0.51 187	0.19 207	1.86 267	0.74 594	0.08 315	1.16 248	0.01 116	0.78 96	0.71 91	0.48 305	0.03 142	0.05 134	0.07 263	0.47 173	0.40 320	0.00 1	0.92 566	0.00 1	0.05 452	0.28 595	1.94 652

11t1	0.70 285	0.28 278	1.86 267	0.56 539	0.56 546	1.06 172	0.00 1	2.89 271	1.21 317	0.60 321	0.34 343	0.08 204	0.04 191	0.76 281	0.85 459	0.02 570	1.09 636	0.00 1	0.18 544	0.06 339	1.58 599

MSKI-zero shot	0.91 357	0.18 175	1.86 267	0.61 553	0.62 572	1.36 381	0.05 392	3.41 323	0.31 28	0.73 344	1.79 534	0.88 398	0.00 1	4.71 487	0.16 125	0.00 1	0.93 576	0.00 1	0.21 570	0.02 156	0.32 318

Pruner-Stereo	0.63 258	0.21 228	1.86 267	1.03 634	0.10 337	1.59 472	0.35 563	2.26 213	1.22 322	2.22 538	0.45 381	0.25 299	0.01 32	0.67 260	0.38 308	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 156	0.02 42

ICVP	0.53 201	0.09 33	1.86 267	0.01 19	0.01 137	1.12 216	0.21 511	4.35 467	0.68 85	0.45 291	0.28 323	0.33 310	0.07 263	0.72 274	0.25 205	0.00 1	0.07 372	0.00 1	0.00 1	0.04 292	0.11 167
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
raft+_RVC	0.71 288	1.05 562	1.86 267	0.64 566	1.31 649	1.20 272	0.05 392	2.44 229	0.77 107	0.18 179	0.43 375	0.08 204	0.15 355	0.93 310	0.64 412	0.00 1	1.43 674	0.00 1	0.00 1	0.09 407	1.03 525

Zero-FE251	0.40 129	0.14 106	1.87 273	0.23 421	0.14 370	1.03 140	0.03 310	0.57 71	0.26 20	1.33 439	0.02 2	0.02 20	0.01 32	0.38 136	0.34 278	0.00 1	0.59 490	0.00 1	0.00 1	0.01 60	1.09 540

GMStereo_Zeroshot	0.67 272	0.24 249	1.87 273	0.87 617	0.00 1	1.26 333	0.01 116	2.01 196	0.42 42	1.44 456	0.58 410	1.73 477	0.19 382	2.62 388	0.10 43	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 248	0.09 146

s12784h	0.67 272	0.17 161	1.87 273	0.02 90	0.00 1	1.16 248	0.03 310	4.08 427	1.89 519	1.04 394	1.59 523	0.05 134	0.02 98	1.25 337	0.12 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 156	0.02 42

CASS	0.63 258	0.16 142	1.88 276	0.03 138	0.01 137	1.67 504	0.04 360	3.11 300	0.81 147	2.25 544	1.02 476	0.29 307	0.35 428	0.70 266	0.23 186	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 248	0.04 68
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
qqq	0.90 355	0.41 343	1.88 276	0.10 307	0.59 558	1.09 199	0.00 1	3.82 370	1.29 371	0.61 323	0.38 359	0.73 376	0.15 355	3.19 407	0.90 474	0.00 1	1.08 632	0.00 1	0.23 582	0.06 339	1.57 594

THIR-Stereo	1.54 532	0.48 368	1.88 276	0.01 19	0.02 210	1.08 188	4.17 667	2.48 232	0.41 40	1.09 402	4.30 615	1.90 487	4.08 639	6.84 597	1.81 537	0.00 1	0.00 1	0.04 629	0.00 1	0.06 339	0.04 68

rvit_0105_6	0.46 166	0.36 323	1.89 279	0.01 19	0.00 1	0.83 91	0.01 116	3.37 320	1.92 525	0.06 76	0.05 203	0.09 222	0.02 98	0.27 84	0.13 94	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 60	0.15 202

UDGNet	0.44 154	0.91 515	1.89 279	0.04 180	0.00 1	1.15 240	0.02 242	0.75 92	1.77 503	0.45 291	0.07 231	0.06 164	0.02 98	1.62 359	0.11 53	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 156	0.01 20

GANet-ADL	0.62 251	0.16 142	1.89 279	0.15 358	0.02 210	1.46 420	0.02 242	3.83 377	0.75 103	0.40 274	1.08 480	1.09 428	0.18 376	0.65 252	0.47 359	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 292	0.13 185

DNS	0.94 369	0.11 68	1.91 282	0.52 532	0.77 593	1.49 440	0.01 116	2.53 236	1.78 505	3.10 596	0.43 375	0.63 350	0.01 32	0.73 275	1.35 514	0.26 653	0.93 576	0.00 1	0.34 641	0.01 60	1.81 634

UniTT-Stereo	0.23 25	0.28 278	1.91 282	0.05 203	0.16 387	0.34 24	0.02 242	0.46 54	0.42 42	0.06 76	0.18 286	0.05 134	0.07 263	0.22 55	0.33 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 446	0.01 20

CrosDoStereo	1.72 547	0.31 300	1.91 282	0.03 138	0.07 302	1.40 393	5.95 684	3.61 340	1.62 468	0.98 377	3.79 604	0.94 410	4.66 646	7.11 622	1.86 542	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 456	0.08 120

DeepStereo_LL	1.72 547	0.31 300	1.91 282	0.03 138	0.07 302	1.40 393	5.95 684	3.61 340	1.62 468	0.98 377	3.79 604	0.94 410	4.66 646	7.11 622	1.86 542	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 456	0.08 120

RAFT-Stereo + iAFF	0.90 355	0.95 532	1.93 286	0.06 229	0.92 615	1.24 314	0.02 242	3.30 317	1.75 500	1.23 426	2.58 575	0.43 324	0.16 366	0.68 262	0.82 450	0.00 1	0.70 512	0.00 1	0.00 1	0.23 563	1.05 529

HSM-Net_RVC	1.51 526	0.11 68	1.93 286	0.00 1	0.01 137	1.91 530	0.05 392	7.86 670	1.93 528	3.77 616	3.76 603	3.16 565	0.36 431	4.34 468	0.83 455	0.01 540	0.01 286	0.00 1	0.00 1	0.01 60	0.11 167
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
aanet-32k-new	0.43 150	0.77 487	1.94 288	0.12 339	0.16 387	1.23 303	0.03 310	1.94 190	0.80 129	0.03 42	0.02 2	0.05 134	0.01 32	0.32 112	0.20 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 156	1.00 521

StereoDRNet-Refined	0.96 382	0.28 278	1.94 288	0.03 138	0.01 137	1.34 375	0.01 116	4.02 416	1.33 390	2.16 533	1.23 496	2.62 534	0.18 376	2.06 379	1.82 539	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 509	0.06 100
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
Lsterematch	0.51 187	0.72 471	1.95 290	0.41 486	0.02 210	0.90 109	0.04 360	1.23 126	1.44 421	0.28 236	1.04 477	0.30 308	0.66 496	0.71 271	0.36 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 156	0.05 83

WQFJA1++	0.97 390	0.08 24	1.95 290	0.42 493	0.52 539	0.54 72	0.01 116	1.45 140	0.70 88	2.71 580	0.02 2	0.19 280	0.00 1	0.45 165	0.61 406	0.21 649	0.89 558	0.00 1	0.33 637	7.76 684	0.53 389

test_sample7	1.05 418	0.24 249	1.95 290	0.65 568	0.01 137	1.25 323	0.01 116	4.98 535	1.63 474	1.53 470	0.66 421	0.90 399	1.00 523	2.79 396	0.82 450	0.00 1	0.97 605	0.00 1	0.00 1	0.03 248	1.51 584

FE-Mocha	0.69 283	0.15 116	1.96 293	0.60 548	0.11 343	0.71 77	0.01 116	4.30 464	0.74 102	0.51 313	0.57 404	1.28 440	0.52 462	0.64 250	0.73 432	0.00 1	0.54 467	0.00 1	0.15 512	0.02 156	0.31 313

RAStereo	0.24 32	0.44 351	1.96 293	0.06 229	0.01 137	0.18 11	0.01 116	0.95 107	0.49 53	0.14 150	0.06 216	0.05 134	0.05 218	0.26 80	0.23 186	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 248	0.00 1

test_sample2	0.92 360	0.24 249	1.96 293	0.43 499	0.02 210	1.25 323	0.00 1	4.52 482	1.58 455	1.09 402	0.33 340	0.50 335	0.29 416	3.27 410	0.93 480	0.00 1	0.88 552	0.00 1	0.10 486	0.04 292	1.04 526

DLCB_ROB	1.38 508	0.60 426	1.96 293	0.10 307	0.00 1	1.53 452	0.23 519	4.02 416	1.91 523	3.54 609	1.97 541	3.40 577	0.30 417	4.91 504	2.97 592	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 292	0.12 176

GREAT-IGEV	0.63 258	0.27 275	1.97 297	0.43 499	1.32 650	1.14 237	0.06 424	0.43 48	0.73 97	0.37 261	0.56 403	0.02 20	0.07 263	0.53 205	0.63 411	0.05 599	1.44 675	0.00 1	0.20 558	0.12 456	2.36 670
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
MIF-Stereo (partial)	0.37 107	0.39 335	1.98 298	0.02 90	0.00 1	0.43 51	0.02 242	2.35 223	0.61 71	0.18 179	0.10 251	0.07 195	0.07 263	0.61 243	0.40 320	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 382	0.02 42

SST-Stereo	1.12 438	0.10 51	1.98 298	0.85 615	0.24 442	1.72 511	0.56 590	2.10 206	2.01 536	1.19 417	1.07 479	1.57 456	1.88 585	6.92 605	0.24 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 248	0.02 42

NF-Stereo	0.92 360	0.18 175	1.99 300	1.31 649	0.01 137	1.55 458	0.28 540	3.09 295	1.24 330	1.20 421	0.57 404	0.24 294	0.01 32	6.43 573	0.35 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 156	0.00 1

raft_robust	1.21 460	1.05 562	2.00 301	0.10 307	0.43 516	1.39 389	0.02 242	4.21 446	2.32 564	0.44 286	0.02 2	2.23 514	1.39 554	7.00 615	0.35 284	0.00 1	0.78 526	0.00 1	0.18 544	0.10 422	0.19 237

Selective-IGEV-i1	1.03 412	0.12 81	2.01 302	0.61 553	0.99 625	1.55 458	0.04 360	5.20 552	1.90 522	0.66 331	0.70 430	2.28 516	0.07 263	0.66 256	0.54 384	0.00 1	0.85 546	0.00 1	0.59 670	0.04 292	1.88 645

riskmin	0.95 379	0.06 2	2.01 302	0.80 609	0.86 605	1.58 470	0.24 522	4.28 460	0.53 57	0.85 360	0.29 326	2.60 533	1.04 526	0.70 266	0.61 406	0.00 1	0.85 546	0.00 1	0.26 613	0.01 60	1.48 580

OCTAStereo	0.93 366	0.18 175	2.01 302	1.31 649	0.01 137	1.56 463	0.28 540	3.09 295	1.24 330	1.21 422	0.57 404	0.25 299	0.01 32	6.43 573	0.35 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 156	0.00 1

RE-Stereo	0.92 360	0.18 175	2.01 302	1.31 649	0.01 137	1.55 458	0.28 540	3.09 295	1.24 330	1.21 422	0.57 404	0.24 294	0.01 32	6.43 573	0.34 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 156	0.00 1

TVStereo	0.92 360	0.18 175	2.01 302	1.31 649	0.01 137	1.55 458	0.28 540	3.09 295	1.24 330	1.21 422	0.57 404	0.24 294	0.01 32	6.43 573	0.34 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 156	0.00 1

AIO_test	0.55 214	0.33 314	2.02 307	0.77 603	1.08 638	0.43 51	0.06 424	0.88 104	0.92 214	0.38 265	0.04 179	0.85 395	0.03 149	0.79 289	0.26 216	0.00 1	0.95 592	0.00 1	0.08 469	0.03 248	1.20 552

AIO_rvc	0.63 258	0.64 444	2.03 308	0.82 612	1.08 638	0.42 49	0.06 424	1.37 131	1.24 330	0.39 269	0.04 179	0.09 222	0.06 242	0.84 302	0.50 368	0.01 540	1.06 629	0.00 1	0.03 433	0.11 446	1.81 634

H2IRNET	0.57 227	0.56 411	2.03 308	0.25 437	0.06 285	1.20 272	0.01 116	1.91 186	0.64 74	0.04 58	1.78 533	0.47 329	0.04 191	1.69 363	0.42 329	0.00 1	0.00 1	0.01 592	0.01 398	0.24 572	0.08 120

LL-Strereo2	0.63 258	0.97 540	2.03 308	0.76 600	0.86 605	1.15 240	0.08 445	1.85 179	1.20 308	0.45 291	0.02 2	0.50 335	0.07 263	0.63 246	0.65 414	0.00 1	0.17 402	0.00 1	0.03 433	0.05 318	1.05 529

test-3	0.86 344	0.15 116	2.03 308	0.37 477	0.56 546	1.01 131	0.02 242	3.05 290	0.54 61	1.98 520	0.02 2	1.09 428	0.04 191	3.73 434	0.38 308	0.00 1	0.93 576	0.00 1	0.25 605	0.16 509	0.82 480

test_1	0.84 332	0.15 116	2.03 308	0.37 477	0.55 542	1.01 131	0.02 242	3.06 292	0.55 64	1.73 499	0.02 2	1.09 428	0.04 191	3.70 430	0.38 308	0.00 1	0.93 576	0.00 1	0.25 605	0.16 509	0.84 487

mmm	0.94 369	0.32 309	2.04 313	0.73 592	0.85 600	1.17 259	0.01 116	3.97 407	1.42 417	1.51 466	0.93 467	0.46 327	0.21 394	1.18 326	0.87 463	0.00 1	1.16 655	0.00 1	0.26 613	0.06 339	1.72 611

MIM_Stereo	0.72 297	0.80 496	2.05 314	0.63 563	1.06 635	1.31 358	0.02 242	2.80 266	1.24 330	0.19 190	0.02 2	0.70 371	0.20 389	1.31 342	0.16 125	0.00 1	0.18 403	0.00 1	0.00 1	0.17 523	1.53 585

UCFNet_RVC	0.78 315	0.68 457	2.05 314	0.02 90	0.29 472	1.57 467	0.02 242	3.57 334	0.87 187	1.35 444	0.74 438	1.66 469	0.20 389	1.92 375	0.61 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 156	0.04 68

rvit_stereo_0080	0.44 154	0.64 444	2.07 316	0.01 19	0.00 1	0.90 109	0.01 116	3.40 321	1.16 289	0.03 42	0.04 179	0.06 164	0.01 32	0.19 40	0.14 105	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 156	0.11 167

whm_eth	0.44 154	0.64 444	2.07 316	0.01 19	0.00 1	0.90 109	0.01 116	3.40 321	1.16 289	0.03 42	0.04 179	0.06 164	0.01 32	0.19 40	0.14 105	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 156	0.11 167

FTStereo	2.20 592	0.09 33	2.07 316	0.18 377	0.13 362	1.43 404	4.50 673	2.98 282	0.97 243	3.35 606	17.70 676	0.77 389	4.06 637	4.36 469	0.15 113	0.15 638	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 156	1.19 549

SMFormer	1.31 495	0.30 291	2.08 319	0.47 515	0.02 210	1.04 151	0.01 116	5.75 599	2.69 590	1.65 488	2.43 568	0.91 402	0.02 98	4.75 492	2.20 557	0.00 1	0.88 552	0.00 1	0.14 507	0.06 339	0.76 464

tta	1.32 498	0.30 291	2.08 319	0.47 515	0.02 210	1.04 151	0.01 116	5.75 599	2.69 590	1.65 488	2.43 568	0.91 402	0.02 98	4.75 492	2.20 557	0.00 1	0.88 552	0.00 1	0.14 507	0.09 407	0.92 506

qqq1	1.25 472	0.30 291	2.08 319	0.47 515	0.02 210	1.04 151	0.01 116	5.75 599	2.69 590	1.65 488	2.43 568	0.91 402	0.02 98	4.75 492	0.88 467	0.00 1	0.88 552	0.00 1	0.11 491	0.09 407	0.92 506

fff1	1.25 472	0.30 291	2.08 319	0.47 515	0.02 210	1.04 151	0.01 116	5.75 599	2.69 590	1.65 488	2.43 568	0.91 402	0.02 98	4.75 492	0.88 467	0.00 1	0.88 552	0.00 1	0.11 491	0.09 407	0.92 506

NINENet	1.14 446	0.34 316	2.08 319	0.10 307	0.01 137	5.73 641	0.03 310	5.39 574	1.54 446	1.61 486	0.72 435	2.35 526	0.06 242	2.82 398	0.05 11	0.00 1	0.01 286	0.01 592	0.00 1	0.04 292	0.00 1

RAFT-345	1.25 472	0.12 81	2.08 319	0.54 535	0.13 362	1.55 458	0.24 522	0.65 78	2.51 581	1.19 417	7.68 641	0.92 407	0.05 218	6.86 599	0.50 368	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 60	0.00 1

RAFT_R40	1.08 426	0.11 68	2.09 325	0.83 613	0.20 412	1.68 507	0.64 595	2.11 208	1.19 302	1.05 395	1.13 487	1.77 480	1.43 557	6.90 603	0.33 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 248	0.01 20

DN	0.67 272	0.10 51	2.10 326	0.61 553	0.59 558	1.35 379	0.02 242	2.43 228	0.69 86	0.29 241	0.30 330	0.09 222	0.01 32	1.30 341	0.74 434	0.14 636	0.56 478	0.01 592	0.23 582	0.01 60	1.79 628

DisPM	0.96 382	0.17 161	2.10 326	0.90 623	0.02 210	1.53 452	0.55 589	1.86 180	1.31 384	2.42 563	0.82 452	0.38 317	0.01 32	6.92 605	0.20 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 156	0.00 1

222	3.11 617	0.43 347	2.10 326	0.02 90	0.45 522	1.57 467	0.01 116	6.44 636	2.34 568	1.73 499	2.24 554	0.52 340	0.07 263	4.95 507	36.29 712	0.00 1	1.07 631	0.00 1	0.21 570	0.06 339	1.65 606

HART	0.82 323	0.51 380	2.11 329	0.32 463	0.87 607	0.35 33	0.00 1	3.57 334	1.21 317	0.27 235	2.09 549	0.40 321	0.03 149	0.52 200	0.46 348	0.00 1	1.45 676	0.00 1	0.00 1	0.25 575	1.98 654

SCV_C0	0.78 315	0.46 358	2.11 329	0.66 569	0.80 595	0.51 65	0.03 310	4.50 478	1.26 349	0.49 307	0.08 239	0.08 204	0.11 323	0.64 250	0.57 393	0.00 1	1.00 614	0.00 1	0.19 551	0.12 456	1.91 651

GMStereo	0.34 88	1.03 559	2.11 329	0.01 19	0.00 1	0.47 59	0.01 116	0.77 93	1.38 410	0.24 224	0.04 179	0.07 195	0.08 280	0.43 159	0.12 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 248	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
VIP-Stereo	0.42 137	0.71 462	2.12 332	0.10 307	0.20 412	1.11 214	0.02 242	0.72 89	1.28 363	0.07 89	0.07 231	0.07 195	0.01 32	0.31 109	0.38 308	0.00 1	0.84 543	0.00 1	0.00 1	0.04 292	0.39 354

HH	1.25 472	0.40 339	2.13 333	0.90 623	0.41 507	2.28 544	0.01 116	4.25 455	0.95 231	0.37 261	0.89 463	3.87 595	0.80 514	4.74 489	0.51 370	0.00 1	0.96 597	0.00 1	0.00 1	0.03 248	1.53 585

HanStereo	1.25 472	0.40 339	2.13 333	0.90 623	0.41 507	2.28 544	0.01 116	4.25 455	0.95 231	0.37 261	0.89 463	3.87 595	0.80 514	4.74 489	0.51 370	0.00 1	0.96 597	0.00 1	0.00 1	0.03 248	1.53 585

ITSA-stereo	1.24 468	0.23 244	2.14 335	0.19 386	0.04 268	1.43 404	0.13 480	6.24 627	3.22 620	0.78 352	0.36 354	0.63 350	1.05 527	5.67 545	2.24 564	0.03 583	0.00 1	0.09 642	0.06 460	0.08 382	0.19 237

EKT-Stereo	0.91 357	0.23 244	2.14 335	0.84 614	4.27 681	1.23 303	0.04 360	2.85 268	0.67 82	0.44 286	0.40 366	0.95 414	0.08 280	2.93 401	0.38 308	0.00 1	0.18 403	0.00 1	0.07 464	0.04 292	0.40 359

water-stereo	0.31 68	0.26 265	2.15 337	0.06 229	0.02 210	1.03 140	0.00 1	0.46 54	0.39 38	0.20 201	0.08 239	0.06 164	0.06 242	0.34 123	0.33 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 398	0.02 156	0.68 440

Sa-1000	1.23 466	0.79 493	2.16 338	0.00 1	0.40 503	1.36 381	0.03 310	5.00 538	2.01 536	1.11 407	5.38 624	0.61 348	0.15 355	4.18 454	0.37 302	0.00 1	0.54 467	0.00 1	0.16 527	0.15 500	0.16 213

AE-Stereo	0.83 325	0.13 92	2.17 339	0.08 273	0.24 442	1.24 314	0.03 310	5.22 555	1.26 349	0.70 336	1.09 481	0.20 284	0.16 366	0.70 266	0.33 264	0.00 1	0.89 558	0.00 1	0.26 613	0.09 407	1.75 617

test_3	0.81 322	0.15 116	2.17 339	0.36 473	0.58 552	1.03 140	0.01 116	3.01 287	0.59 67	0.98 377	0.02 2	1.04 421	0.04 191	3.72 433	0.39 316	0.00 1	0.92 566	0.00 1	0.25 605	0.16 509	0.69 447

TestStereo-Hl	0.70 285	0.61 432	2.18 341	0.02 90	0.00 1	1.28 346	0.01 116	3.86 382	1.40 414	0.25 226	0.07 231	0.37 313	0.08 280	3.71 431	0.11 53	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 248	0.09 146

aanet-new-16k	0.37 107	0.49 370	2.19 342	0.10 307	0.16 387	1.20 272	0.03 310	1.15 123	0.92 214	0.05 69	0.02 2	0.04 105	0.01 32	0.21 49	0.11 53	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 156	0.76 464

zero-FE	0.54 207	0.12 81	2.19 342	0.26 443	0.44 519	0.84 97	0.06 424	1.74 167	0.47 48	0.38 265	0.09 246	0.17 275	0.12 337	1.55 351	0.58 397	0.18 642	0.74 519	0.00 1	0.23 582	0.01 60	0.59 413

PFNet+	0.65 266	0.19 207	2.19 342	0.29 455	0.06 285	1.46 420	0.54 584	1.74 167	1.62 468	1.35 444	0.45 381	0.36 312	0.01 32	2.41 384	0.25 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 156	0.01 20

sCroCo_RVC	0.27 47	0.19 207	2.20 345	0.02 90	0.00 1	0.13 7	0.04 360	1.15 123	0.89 201	0.15 156	0.07 231	0.03 76	0.04 191	0.39 139	0.05 11	0.00 1	0.07 372	0.00 1	0.00 1	0.02 156	0.01 20

SMOE	0.45 159	0.58 416	2.21 346	0.36 473	0.31 489	1.18 263	0.02 242	1.05 116	0.36 35	0.18 179	0.53 397	0.06 164	0.17 371	0.38 136	0.53 379	0.03 583	0.00 1	0.00 1	0.01 398	0.41 634	0.73 455

TestStereo1	0.96 382	0.91 515	2.21 346	0.24 430	0.42 511	1.31 358	0.02 242	4.10 431	1.71 491	0.47 295	1.64 524	0.20 284	1.20 537	3.55 421	0.36 289	0.00 1	0.27 426	0.00 1	0.00 1	0.19 539	0.32 318

SA-5K	0.96 382	0.91 515	2.21 346	0.24 430	0.42 511	1.31 358	0.02 242	4.10 431	1.71 491	0.47 295	1.64 524	0.20 284	1.20 537	3.55 421	0.36 289	0.00 1	0.27 426	0.00 1	0.00 1	0.19 539	0.32 318

PCWNet_CMD	0.70 285	0.18 175	2.22 349	0.01 19	0.01 137	1.09 199	0.00 1	3.17 307	1.35 398	0.50 311	0.29 326	2.28 516	1.46 561	1.22 332	0.11 53	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 156	0.19 237

SA	1.02 411	0.85 502	2.22 349	0.00 1	0.42 511	1.31 358	0.01 116	4.74 514	2.04 540	0.50 311	0.95 470	0.30 308	1.30 551	4.24 462	0.42 329	0.00 1	0.47 450	0.00 1	0.17 535	0.16 509	0.30 307

AACVNet	1.04 415	0.87 508	2.22 349	0.25 437	0.00 1	1.79 518	0.01 116	4.21 446	0.79 114	1.17 415	0.27 321	1.50 451	0.16 366	6.30 570	0.89 471	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 563	0.04 68

GwcNet-ADL	0.71 288	0.22 238	2.22 349	0.05 203	0.01 137	1.32 367	0.02 242	3.82 370	1.61 461	1.06 398	0.44 378	1.46 448	0.22 395	0.94 311	0.62 410	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 60	0.14 192

MSMDNet	0.71 288	0.18 175	2.22 349	0.01 19	0.01 137	1.09 199	0.00 1	3.25 312	1.35 398	0.52 315	0.29 326	2.29 521	1.45 558	1.22 332	0.11 53	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 156	0.19 237

RAFT+CT+SA	0.85 340	0.91 515	2.23 354	0.19 386	0.29 472	1.27 340	0.03 310	4.92 530	0.86 184	0.65 328	0.40 366	0.67 362	0.05 218	3.03 402	0.18 141	0.00 1	0.28 430	0.00 1	0.35 647	0.15 500	0.61 417

test_xeample	2.27 598	0.46 358	2.25 355	0.10 307	0.69 583	1.48 435	0.00 1	6.24 627	2.46 577	1.83 503	2.40 565	0.37 313	0.07 263	4.49 475	19.55 697	0.00 1	1.11 642	0.00 1	0.21 570	0.07 366	1.65 606

TestStereo	0.67 272	0.99 547	2.26 356	0.00 1	0.00 1	0.92 114	0.01 116	1.77 171	0.30 26	0.20 201	0.05 203	0.08 204	0.06 242	6.62 584	0.09 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 60	0.08 120

RAFT-RH_RVC	2.11 584	0.30 291	2.27 357	0.74 594	0.26 456	1.51 446	0.02 242	0.61 74	1.23 328	5.28 643	21.18 690	1.04 421	0.07 263	6.90 603	0.61 406	0.04 595	0.00 1	0.00 1	0.03 433	0.02 156	0.00 1

aanet-new-40k	0.35 92	0.63 438	2.28 358	0.12 339	0.22 424	0.89 105	0.01 116	0.57 71	0.37 37	0.06 76	0.02 2	0.02 20	0.01 32	0.22 55	0.29 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 156	1.30 564

Reg-Stereo(zero)	0.71 288	0.07 13	2.28 358	0.03 138	1.01 629	1.58 470	0.37 566	1.52 143	0.78 109	0.18 179	0.16 278	1.75 479	1.08 529	0.91 309	1.25 508	0.00 1	0.51 459	0.00 1	0.24 600	0.01 60	0.54 391

acv_ft	0.94 369	0.56 411	2.28 358	0.04 180	1.07 637	1.71 510	0.01 116	4.41 473	1.34 393	1.53 470	0.75 440	1.92 489	0.45 456	0.51 194	1.74 536	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 609	0.20 257

GMM-Stereo	1.17 453	0.10 51	2.29 361	0.13 347	0.22 424	1.43 404	0.84 607	2.83 267	1.16 289	2.73 582	3.09 588	0.54 342	0.87 518	5.31 525	0.16 125	0.01 540	0.00 1	0.00 1	0.02 427	0.02 156	1.72 611

RALAANet	0.68 280	1.09 571	2.29 361	0.03 138	0.01 137	0.93 118	0.03 310	2.65 254	1.97 534	1.19 417	0.39 365	0.15 265	0.30 417	1.27 339	0.75 439	0.00 1	0.25 418	0.00 1	0.09 478	0.19 539	0.03 59

xxxx	2.26 597	0.43 347	2.30 363	0.01 19	0.68 581	1.47 427	0.00 1	6.56 640	2.32 564	1.56 476	2.07 548	1.07 426	0.06 242	4.81 498	18.87 695	0.00 1	1.11 642	0.00 1	0.21 570	0.06 339	1.65 606

ACVNet	0.75 305	0.56 411	2.30 363	0.09 293	0.00 1	1.39 389	0.21 511	2.76 261	1.34 393	0.88 363	0.75 440	1.92 489	0.26 407	0.51 194	1.65 532	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 500	0.20 257

PSMNet-RSSM	1.10 430	0.88 509	2.30 363	0.23 421	0.00 1	1.41 400	0.03 310	5.44 580	1.19 302	1.56 476	0.50 391	2.46 529	0.71 506	4.23 460	0.90 474	0.00 1	0.00 1	0.01 592	0.00 1	0.10 422	0.08 120

CFNet-ft	0.97 390	0.94 529	2.30 363	0.01 19	0.27 462	1.37 383	0.02 242	2.76 261	0.79 114	0.88 363	0.20 303	3.76 592	0.38 437	4.21 457	1.34 512	0.00 1	0.00 1	0.01 592	0.00 1	0.08 382	0.09 146

CFNet_RVC	0.97 390	0.94 529	2.30 363	0.01 19	0.27 462	1.37 383	0.02 242	2.76 261	0.79 114	0.88 363	0.20 303	3.76 592	0.38 437	4.21 457	1.34 512	0.00 1	0.00 1	0.01 592	0.00 1	0.08 382	0.09 146

coex_refinement	1.30 492	0.96 536	2.31 368	0.12 339	0.02 210	1.52 449	0.07 435	4.70 510	1.79 508	2.66 576	0.66 421	4.34 606	0.47 459	3.87 440	2.09 553	0.00 1	0.01 286	0.00 1	0.00 1	0.06 339	0.34 329

PSM-softLoss	0.96 382	0.18 175	2.32 369	1.26 643	0.03 237	1.50 442	0.26 530	2.90 272	1.27 356	1.30 434	0.38 359	0.39 318	0.01 32	6.94 608	0.36 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 156	0.01 20

KMStereo	0.96 382	0.18 175	2.32 369	1.26 643	0.03 237	1.50 442	0.26 530	2.90 272	1.27 356	1.30 434	0.38 359	0.39 318	0.01 32	6.94 608	0.36 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 156	0.01 20

rvit_0105_4	0.52 197	0.47 365	2.33 371	0.01 19	0.00 1	0.83 91	0.01 116	3.89 396	1.78 505	0.12 141	0.10 251	0.12 243	0.03 149	0.39 139	0.13 94	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 60	0.13 185

GGDA	0.71 288	0.91 515	2.34 372	0.10 307	0.00 1	1.26 333	0.03 310	3.57 334	1.50 438	0.11 129	0.03 142	0.15 265	0.08 280	3.96 445	0.12 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 318	0.07 111

CFNet_pseudo	0.71 288	0.20 218	2.34 372	0.01 19	0.01 137	1.24 314	0.00 1	3.19 310	0.92 214	0.85 360	0.47 386	2.29 521	0.61 478	1.79 372	0.17 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 156	0.14 192

Anonymous_2	2.17 590	0.32 309	2.35 374	0.80 609	0.85 600	1.67 504	0.22 516	4.62 495	0.71 91	1.12 408	0.40 366	3.18 567	1.94 586	0.84 302	0.77 441	0.06 610	1.09 636	3.25 686	14.62 715	3.25 676	1.43 577

ASMatch	1.46 519	0.17 161	2.35 374	0.73 592	0.20 412	1.22 296	0.25 526	1.04 115	0.89 201	0.30 245	11.50 659	0.92 407	2.31 596	6.65 587	0.56 390	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 398	0.00 1	0.04 68

ccs_rob	0.71 288	0.20 218	2.35 374	0.00 1	0.01 137	1.24 314	0.00 1	3.17 307	0.91 211	0.82 357	0.45 381	2.28 516	0.63 485	1.78 371	0.18 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 156	0.14 192

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.49 175	0.21 228	2.37 377	0.15 358	0.13 362	1.08 188	0.00 1	3.10 299	0.89 201	0.08 98	0.02 2	0.06 164	0.01 32	0.24 66	0.18 141	0.00 1	0.04 347	0.00 1	0.36 649	0.01 60	0.95 511

hitnet-ft	1.26 481	0.71 462	2.37 377	0.04 180	0.00 1	1.39 389	0.21 511	3.94 400	2.53 582	1.61 486	1.11 485	4.21 605	0.36 431	4.83 501	1.65 532	0.01 540	0.00 1	0.03 623	0.00 1	0.11 446	0.08 120

CroCo-Stereo	0.50 180	0.63 438	2.38 379	0.14 351	0.00 1	0.19 13	0.02 242	4.28 460	0.96 238	0.14 150	0.03 142	0.46 327	0.08 280	0.32 112	0.29 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 60	0.01 20
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
HGLStereo	1.17 453	0.53 394	2.39 380	0.01 19	0.02 210	1.45 416	0.01 116	4.05 421	1.14 286	1.42 454	3.06 586	2.09 502	1.21 542	4.60 484	1.33 511	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 422	0.06 100

AIO-test1	0.75 305	0.92 522	2.40 381	0.43 499	0.80 595	1.13 225	0.01 116	3.87 386	0.88 196	0.47 295	0.30 330	0.06 164	0.06 242	2.91 400	0.20 160	0.07 620	0.06 366	0.00 1	0.10 486	0.17 523	0.20 257

GCAPDPT-zeroshot4090	0.42 137	0.17 161	2.40 381	0.20 402	0.11 343	0.82 89	0.01 116	0.45 51	1.06 266	0.08 98	0.02 2	0.04 105	0.08 280	0.13 15	0.12 69	0.00 1	0.01 286	0.00 1	0.15 512	0.01 60	2.46 673

IRAFT_RVC	1.13 441	0.39 335	2.40 381	1.51 657	0.25 446	1.37 383	0.31 556	2.93 280	1.24 330	1.58 485	0.79 448	1.14 432	1.54 565	6.53 580	0.44 332	0.00 1	0.12 394	0.00 1	0.00 1	0.02 156	0.03 59

CCAANet	1.01 405	0.71 462	2.40 381	0.04 180	0.03 237	1.22 296	0.02 242	4.67 506	0.89 201	0.40 274	0.45 381	1.39 446	0.10 309	6.23 564	1.57 526	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 382	0.01 20

NOSS_ROB	1.47 521	0.49 370	2.40 381	1.00 630	0.17 394	2.56 562	0.01 116	4.86 523	2.62 585	2.32 550	1.74 530	2.79 544	0.02 98	6.96 611	0.60 400	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 339	0.73 455

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.42 137	0.17 161	2.41 386	0.20 402	0.11 343	0.82 89	0.01 116	0.45 51	1.06 266	0.08 98	0.02 2	0.04 105	0.08 280	0.13 15	0.12 69	0.00 1	0.01 286	0.00 1	0.15 512	0.01 60	2.46 673

ACVNet-DCA	0.94 369	0.36 323	2.41 386	0.50 525	0.29 472	3.40 597	0.02 242	3.82 370	1.29 371	0.71 337	0.83 454	0.05 134	0.61 478	1.60 356	0.12 69	0.00 1	1.13 648	0.00 1	0.03 433	0.06 339	1.57 594

xx1	1.29 488	0.36 323	2.41 386	0.50 525	0.29 472	3.40 597	0.02 242	4.02 416	7.67 666	0.71 337	0.83 454	0.73 376	0.15 355	1.60 356	0.12 69	0.00 1	1.13 648	0.00 1	0.23 582	0.06 339	1.57 594

1test111	1.06 421	0.36 323	2.41 386	0.50 525	0.29 472	3.40 597	0.02 242	3.82 370	1.29 371	0.71 337	0.83 454	0.05 134	0.61 478	3.19 407	0.90 474	0.00 1	1.13 648	0.00 1	0.03 433	0.06 339	1.57 594

cc1	1.29 488	0.36 323	2.41 386	0.50 525	0.29 472	3.40 597	0.02 242	4.02 416	7.67 666	0.71 337	0.83 454	0.05 134	0.61 478	1.59 355	0.12 69	0.00 1	1.13 648	0.00 1	0.03 433	0.10 422	1.86 641

tt1	1.23 466	0.37 330	2.41 386	0.41 486	0.45 522	3.33 594	0.02 242	3.81 366	6.87 659	0.71 337	0.80 450	0.06 164	0.40 448	1.73 365	0.12 69	0.00 1	1.12 644	0.00 1	0.00 1	0.10 422	1.86 641

LMCR-Stereo	1.28 484	1.13 575	2.41 386	0.57 542	0.03 237	2.72 570	0.09 457	6.86 647	0.88 196	2.44 565	1.92 538	0.14 259	1.55 568	3.57 423	1.12 501	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 509	0.02 42

GANet-RSSM	1.09 428	0.80 496	2.41 386	0.72 586	0.00 1	1.39 389	0.02 242	5.15 547	1.07 270	0.95 375	0.34 343	2.06 499	1.12 531	4.69 485	0.80 445	0.00 1	0.00 1	0.04 629	0.00 1	0.15 500	0.09 146

aanet-new-22k	0.40 129	0.72 471	2.42 394	0.29 455	0.28 468	0.43 51	0.01 116	0.28 18	0.82 161	0.03 42	0.02 2	0.06 164	0.00 1	0.43 159	0.12 69	0.00 1	0.91 560	0.00 1	0.00 1	0.02 156	1.05 529

TDLM	1.32 498	0.90 513	2.42 394	0.61 553	0.03 237	1.59 472	2.04 641	3.73 356	2.29 561	1.70 497	0.94 468	1.07 426	0.67 499	6.49 578	1.12 501	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 536	0.54 391

SGM-Forest	2.15 588	0.50 374	2.42 394	0.19 386	0.25 446	3.47 602	2.38 648	4.53 484	2.46 577	5.64 648	3.99 613	3.74 590	2.22 590	6.99 614	3.08 597	0.01 540	0.02 327	0.00 1	0.00 1	0.05 318	0.98 515
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Hybrid-DGEV-2	0.98 394	1.15 579	2.43 397	0.04 180	0.00 1	3.46 601	0.01 116	4.31 466	1.56 450	1.37 447	0.17 280	1.56 455	0.10 309	2.57 386	0.40 320	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 398	0.12 456	0.37 339

CFNet_ucs	0.84 332	0.23 244	2.43 397	0.01 19	0.01 137	1.34 375	0.01 116	3.82 370	1.61 461	1.24 428	1.13 487	2.16 511	0.41 450	2.08 380	0.17 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 156	0.17 221

anonymousa	1.15 450	0.38 332	2.43 397	0.70 582	1.49 657	1.45 416	0.02 242	4.23 453	1.13 285	0.91 367	2.52 573	3.46 580	0.55 466	0.55 210	0.60 400	0.00 1	1.13 648	0.00 1	0.54 667	0.04 292	0.86 491

TRStereo	0.88 348	1.18 582	2.44 400	0.72 586	0.10 337	1.56 463	0.03 310	5.73 596	1.28 363	0.18 179	0.30 330	0.62 349	0.43 451	1.02 314	0.13 94	0.00 1	0.47 450	0.00 1	0.25 605	0.01 60	1.23 554

DEmStereo	1.56 536	0.16 142	2.44 400	0.09 293	0.02 210	1.77 516	0.87 608	1.72 162	1.08 273	2.48 567	6.30 635	1.06 424	5.02 648	6.28 568	1.81 537	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 60	0.01 20

fast-iter	0.65 266	0.55 398	2.46 402	0.20 402	0.00 1	1.16 248	0.01 116	1.98 193	0.79 114	1.46 459	0.02 2	2.63 535	0.64 488	0.63 246	0.24 200	0.00 1	0.04 347	0.00 1	0.00 1	0.11 446	0.08 120

CoSv	0.65 266	0.55 398	2.46 402	0.20 402	0.00 1	1.16 248	0.01 116	1.98 193	0.79 114	1.46 459	0.02 2	2.63 535	0.64 488	0.63 246	0.24 200	0.00 1	0.04 347	0.00 1	0.00 1	0.11 446	0.08 120

psm_up	1.01 405	0.68 457	2.47 404	0.04 180	0.00 1	2.01 533	0.05 392	4.09 428	1.29 371	2.65 573	0.47 386	1.71 474	0.44 452	3.65 428	0.45 337	0.06 610	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 484	0.06 100

anonymousdsp2	0.88 348	0.10 51	2.48 405	0.42 493	0.77 593	1.22 296	0.02 242	4.89 526	1.23 328	0.75 347	0.21 306	0.94 410	0.09 301	1.46 350	0.31 250	0.00 1	0.88 552	0.00 1	0.11 491	0.05 318	1.78 626

HHNet	0.94 369	0.28 278	2.48 405	0.19 386	0.08 315	1.32 367	0.42 570	2.48 232	0.84 172	1.39 452	5.80 628	0.14 259	1.74 579	0.49 183	0.94 481	0.06 610	0.00 1	0.01 592	0.00 1	0.14 484	0.04 68

SME	0.98 394	1.50 615	2.49 407	0.11 330	0.02 210	1.02 133	0.01 116	3.16 303	0.48 50	1.49 465	1.01 475	0.24 294	0.12 337	4.90 503	1.48 521	0.72 664	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 611	0.57 410

depthmonostereo	0.43 150	0.34 316	2.49 407	0.10 307	0.00 1	1.05 163	0.00 1	0.69 82	0.29 24	0.06 76	0.03 142	0.55 343	0.28 412	2.10 381	0.27 222	0.00 1	0.03 339	0.00 1	0.00 1	0.02 156	0.29 305

AIO-test2	0.97 390	1.34 601	2.49 407	0.42 493	0.37 498	1.23 303	0.01 116	3.86 382	0.93 220	0.37 261	1.47 514	0.51 338	0.05 218	2.73 394	0.21 173	3.00 681	0.09 385	0.00 1	0.01 398	0.09 407	0.30 307

SACVNet	1.14 446	0.74 476	2.49 407	0.07 255	0.00 1	1.65 497	0.28 540	4.52 482	1.51 440	2.11 529	0.79 448	1.57 456	0.07 263	5.28 524	1.31 509	0.01 540	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 586	0.18 231

TestStereo_HL2	0.74 302	0.89 511	2.50 411	0.16 367	0.00 1	1.22 296	0.03 310	3.50 327	1.45 425	0.13 146	0.05 203	0.20 284	0.10 309	4.25 463	0.11 53	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 339	0.07 111

aanet-new-28k	0.40 129	0.64 444	2.50 411	0.06 229	0.22 424	0.95 123	0.01 116	0.36 36	0.82 161	0.02 27	0.02 2	0.02 20	0.03 149	0.25 71	0.29 234	0.00 1	0.95 592	0.00 1	0.24 600	0.02 156	0.71 451

CoDeX	1.03 412	0.45 352	2.50 411	0.06 229	0.20 412	1.51 446	0.20 504	6.54 639	1.96 533	0.73 344	0.68 429	1.04 421	0.31 422	3.86 439	0.38 308	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 382	0.07 111

aanet-new-36k	0.50 180	0.67 455	2.52 414	0.35 471	0.20 412	1.13 225	0.00 1	2.57 240	0.85 177	0.11 129	0.02 2	0.02 20	0.00 1	0.25 71	0.14 105	0.00 1	0.29 431	0.00 1	0.00 1	0.02 156	0.82 480

dd	0.45 159	1.20 584	2.52 414	0.06 229	0.01 137	1.23 303	0.03 310	0.88 104	1.48 436	0.26 230	0.06 216	0.12 243	0.05 218	0.42 154	0.44 332	0.02 570	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 339	0.06 100

GCAP-Stereo-DPT26K	0.50 180	0.51 380	2.54 416	0.17 372	0.40 503	1.09 199	0.01 116	0.85 99	0.96 238	0.10 117	0.02 2	0.05 134	0.01 32	0.37 128	0.34 278	0.00 1	0.91 560	0.00 1	0.20 558	0.04 292	1.40 574

SFCPSM	0.87 345	0.20 218	2.57 417	0.02 90	0.07 302	2.45 554	0.18 499	5.65 590	1.51 440	0.85 360	0.77 445	0.67 362	0.30 417	1.77 369	0.22 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 449	0.09 407	0.09 146

iResNet_ROB	1.22 464	1.37 603	2.59 418	0.14 351	0.00 1	1.38 388	0.04 360	7.36 662	2.85 612	1.07 399	1.24 497	0.93 409	0.11 323	4.28 465	0.84 458	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 456	0.11 167

RAFT_CTSACE	0.85 340	0.95 532	2.60 419	0.60 548	0.05 279	1.20 272	0.01 116	3.18 309	0.85 177	0.79 353	1.57 521	2.18 512	0.78 512	1.20 328	0.22 177	0.00 1	0.33 436	0.00 1	0.00 1	0.28 595	0.21 266

test_5	0.94 369	0.94 529	2.60 419	0.55 538	0.25 446	1.47 427	0.02 242	4.89 526	0.97 243	0.81 355	0.30 330	0.80 392	0.63 485	3.39 413	0.24 200	0.00 1	0.27 426	0.00 1	0.00 1	0.17 523	0.54 391

GEStereo_RVC	1.25 472	0.76 484	2.61 421	0.37 477	0.01 137	1.40 393	0.11 470	6.93 648	1.20 308	1.22 425	0.78 447	1.58 459	0.77 510	6.13 560	0.66 416	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 484	0.23 273

CBMV	1.97 573	0.56 411	2.61 421	0.46 509	0.07 302	2.91 580	4.18 668	4.58 491	2.78 602	5.50 646	2.21 552	2.84 548	2.94 612	4.75 492	2.31 567	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 500	0.60 414
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
StereoAnything_RVC	1.07 422	2.26 652	2.62 423	0.41 486	0.89 610	0.36 37	0.05 392	3.54 329	1.22 322	0.20 201	0.28 323	0.07 195	0.02 98	0.49 183	0.28 226	0.00 1	0.81 534	0.00 1	0.00 1	6.20 682	1.57 594

4D-IteraStereo	0.59 235	0.98 544	2.62 423	0.04 180	0.09 326	1.07 179	0.08 445	1.45 140	0.39 38	0.12 141	0.05 203	0.82 394	0.10 309	0.77 284	1.05 494	0.00 1	0.40 442	0.00 1	0.00 1	0.08 382	1.79 628

SGM_RVC	4.67 653	0.61 432	2.62 423	1.13 638	0.29 472	7.96 659	2.60 649	7.55 666	4.36 638	12.34 680	9.95 652	15.94 680	8.56 673	10.88 677	6.38 637	0.22 650	0.25 418	0.20 656	0.23 582	0.32 609	0.92 506
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
delet	1.31 495	0.61 432	2.64 426	0.05 203	0.17 394	2.84 577	1.00 617	4.88 525	2.46 577	1.38 449	1.37 504	1.62 464	0.90 520	4.52 479	1.48 521	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 484	0.08 120

GES	0.75 305	0.26 265	2.66 427	0.01 19	0.00 1	1.63 490	0.08 445	6.06 621	0.57 65	0.68 334	0.40 366	0.37 313	0.66 496	0.84 302	0.49 364	0.02 570	0.00 1	0.01 592	0.00 1	0.08 382	0.10 159

rvit_stereo_ft	0.47 168	0.79 493	2.69 428	0.01 19	0.00 1	0.21 14	0.01 116	3.45 325	1.45 425	0.03 42	0.05 203	0.08 204	0.02 98	0.28 87	0.13 94	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 156	0.17 221

MIPNet	0.77 312	0.74 476	2.72 429	0.08 273	0.07 302	1.32 367	0.12 479	4.14 440	1.51 440	0.90 366	0.11 258	0.67 362	0.95 522	1.42 347	0.30 247	0.00 1	0.01 286	0.01 592	0.01 398	0.15 500	0.23 273

CBMV_ROB	2.06 576	0.31 300	2.72 429	0.63 563	0.00 1	2.83 576	0.88 609	5.24 558	2.41 573	4.28 626	6.16 631	3.07 563	3.47 628	5.81 551	2.69 579	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 318	0.56 405

aanet-new-90k	0.55 214	0.53 394	2.74 431	0.16 367	0.26 456	1.13 225	0.04 360	3.14 302	0.87 187	0.10 117	0.02 2	0.03 76	0.02 98	0.19 40	0.11 53	0.00 1	0.24 416	0.00 1	0.00 1	0.02 156	1.29 563

IER	0.88 348	0.38 332	2.74 431	0.01 19	0.00 1	2.27 543	0.02 242	3.65 346	1.30 381	1.45 457	0.96 471	1.39 446	1.16 534	1.60 356	0.53 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 339	0.02 42

XPNet_ROB	1.41 514	0.81 498	2.75 433	0.04 180	0.01 137	1.70 509	0.17 493	4.14 440	1.69 485	4.12 623	1.10 483	1.58 459	0.52 462	5.13 516	4.07 613	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 446	0.25 287

DSFCA	1.45 518	0.51 380	2.76 434	0.01 19	0.03 237	3.64 605	0.83 606	3.28 316	1.45 425	3.25 602	0.44 378	2.89 551	1.45 558	6.07 557	2.14 555	0.00 1	0.02 327	0.00 1	0.00 1	0.06 339	0.10 159

PS-NSSS	1.25 472	0.85 502	2.77 435	0.05 203	0.03 237	1.40 393	0.01 116	5.04 540	2.38 569	1.34 442	2.80 579	0.65 356	0.06 242	6.36 571	0.91 477	0.18 642	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 456	0.01 20

aanet-new-60k	0.53 201	0.58 416	2.79 436	0.06 229	0.19 403	1.07 179	0.03 310	2.56 239	0.84 172	0.09 112	0.02 2	0.02 20	0.01 32	0.15 30	0.11 53	0.00 1	0.93 576	0.00 1	0.00 1	0.02 156	1.06 533

UGAM-zero	1.89 562	0.19 207	2.80 437	0.22 415	0.47 529	1.57 467	0.35 563	6.96 652	0.60 69	1.40 453	0.26 319	8.37 656	4.43 642	7.06 621	0.71 426	0.00 1	0.67 504	0.00 1	0.58 669	0.02 156	1.16 548

model_zeroshot	0.87 345	0.46 358	2.80 437	0.68 578	0.93 617	1.84 526	0.08 445	3.66 347	0.66 78	1.23 426	0.01 1	1.18 434	0.06 242	1.25 337	0.46 348	0.03 583	0.71 513	0.00 1	0.20 558	0.02 156	1.14 544

GCAPDPT-zeroshot	0.57 227	0.13 92	2.80 437	0.41 486	0.58 552	1.20 272	0.01 116	3.82 370	1.08 273	0.14 150	0.02 2	0.01 2	0.03 149	0.28 87	0.12 69	0.00 1	0.01 286	0.00 1	0.00 1	0.02 156	0.81 475

StereoVision	1.00 402	0.77 487	2.81 440	0.05 203	0.02 210	1.14 237	0.03 310	4.13 438	1.18 298	0.19 190	6.80 638	0.49 331	0.12 337	1.20 328	1.01 490	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 339	0.02 42

UDG	3.15 618	9.41 700	2.81 440	2.72 673	0.92 615	2.39 552	0.11 470	4.12 436	1.30 381	2.35 552	3.63 601	4.96 623	1.58 572	4.33 467	2.89 590	1.22 673	0.04 347	8.09 690	3.80 700	4.94 678	1.35 569

GCAP-BAT	0.57 227	0.13 92	2.82 442	0.41 486	0.59 558	1.20 272	0.01 116	3.82 370	1.08 273	0.14 150	0.02 2	0.01 2	0.03 149	0.28 87	0.12 69	0.00 1	0.01 286	0.00 1	0.00 1	0.02 156	0.81 475

DISCO	2.03 575	0.45 352	2.82 442	0.72 586	0.53 540	5.13 633	0.01 116	6.01 618	1.81 511	2.31 549	0.91 466	6.43 645	0.87 518	8.57 658	3.67 607	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 456	0.17 221

ssnet_v2	1.33 503	0.64 444	2.83 444	0.06 229	0.03 237	2.08 538	0.36 565	5.88 610	2.33 566	2.52 570	0.88 462	3.06 560	0.54 464	1.75 367	3.30 602	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 575	0.13 185

DAS	1.40 512	0.11 68	2.83 444	0.04 180	0.01 137	1.31 358	1.14 624	4.51 480	2.02 538	4.84 636	2.33 558	1.65 467	0.56 468	5.53 536	0.85 459	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 156	0.19 237

SepStereo	1.41 514	0.11 68	2.83 444	0.04 180	0.01 137	1.31 358	1.14 624	4.51 480	2.02 538	4.84 636	2.33 558	1.65 467	0.56 468	5.78 547	0.85 459	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 156	0.19 237

PSMNet-RUCA	0.83 325	0.86 505	2.85 447	0.03 138	0.02 210	2.04 536	0.25 526	4.74 514	1.79 508	0.45 291	1.38 505	0.12 243	0.12 337	1.16 322	0.37 302	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 595	0.07 111

rvit_0105_5	0.55 214	0.56 411	2.86 448	0.01 19	0.00 1	0.89 105	0.01 116	3.93 398	1.55 447	0.16 164	0.13 271	0.12 243	0.03 149	0.43 159	0.15 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 60	0.18 231

G2L-ROB	1.11 433	0.99 547	2.89 449	0.01 19	0.01 137	1.48 435	0.00 1	3.88 391	1.64 478	1.53 470	0.08 239	3.19 570	0.01 32	4.82 499	1.38 517	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 469	0.14 192

hknet	1.21 460	0.25 259	2.89 449	0.04 180	0.00 1	3.30 591	0.20 504	6.00 615	1.19 302	2.36 554	0.64 418	3.38 576	0.05 218	3.04 403	0.73 432	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 156	0.06 100

UPFNet	0.99 399	0.32 309	2.89 449	0.00 1	0.00 1	1.90 528	0.11 470	4.10 431	1.10 280	2.35 552	0.12 267	1.91 488	0.08 280	4.02 447	0.78 442	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 382	0.04 68

IGEV_i1	1.12 438	0.14 106	2.90 452	0.76 600	0.85 600	1.43 404	0.01 116	5.58 585	1.05 264	0.64 327	0.70 430	1.68 472	0.13 344	3.21 409	0.48 361	0.00 1	0.86 548	0.00 1	0.27 617	0.04 292	1.64 605

ac_64	1.28 484	0.43 347	2.90 452	0.18 377	0.25 446	1.52 449	0.03 310	5.58 585	1.89 519	0.92 371	0.53 397	4.86 621	0.45 456	5.01 510	0.88 467	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 422	0.06 100

HUF	0.78 315	0.58 416	2.91 454	0.76 600	1.21 644	0.34 24	0.07 435	1.59 148	1.25 342	0.52 315	0.04 179	0.51 338	0.04 191	0.75 280	0.45 337	0.06 610	2.00 690	0.00 1	0.00 1	0.15 500	2.39 671

test_sample3	1.07 422	0.26 265	2.91 454	0.60 548	0.01 137	1.41 400	0.01 116	5.29 563	1.72 497	1.56 476	0.54 399	0.78 390	0.18 376	3.60 425	0.87 463	0.00 1	0.80 530	0.00 1	0.08 469	0.03 248	0.68 440

test_sample6	1.14 446	0.28 278	2.92 456	0.59 546	0.01 137	1.47 427	0.01 116	5.17 551	2.07 542	1.57 479	1.40 507	0.63 350	0.19 382	4.02 447	0.99 488	0.00 1	0.77 524	0.00 1	0.08 469	0.03 248	0.67 433

test_sample5	1.11 433	0.28 278	2.93 457	0.61 553	0.01 137	1.44 410	0.01 116	5.23 556	1.93 528	1.48 463	1.14 489	0.57 345	0.15 355	3.94 442	0.89 471	0.00 1	0.81 534	0.00 1	0.08 469	0.03 248	0.68 440

DualNet	1.13 441	0.28 278	2.93 457	0.61 553	0.01 137	1.44 410	0.01 116	5.23 556	1.93 528	1.57 479	1.40 507	0.57 345	0.15 355	3.94 442	0.89 471	0.00 1	0.81 534	0.00 1	0.08 469	0.03 248	0.68 440

RASNet	1.75 549	0.71 462	2.93 457	0.20 402	3.20 678	1.75 514	0.26 530	3.87 386	2.64 586	0.98 377	1.46 513	5.25 636	1.67 576	6.73 592	2.81 588	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 339	0.47 375

ADLNet	1.35 505	0.55 398	2.95 460	0.01 19	0.05 279	2.22 540	0.11 470	5.06 542	2.83 610	2.42 563	2.19 550	2.63 535	0.68 501	3.59 424	1.37 515	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 523	0.27 298

PAM_32	1.91 564	0.18 175	2.96 461	0.69 580	0.73 591	5.20 635	0.71 601	6.02 619	1.17 294	1.33 439	2.00 545	9.90 664	3.21 623	1.29 340	0.81 447	0.00 1	0.59 490	0.00 1	0.53 664	0.06 339	0.87 493

G2L-Stereo_test	1.14 446	1.01 552	2.97 462	0.27 450	0.01 137	1.66 499	0.10 466	3.73 356	1.31 384	2.21 537	0.11 258	3.18 567	0.49 461	4.55 483	0.70 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 545	0.30 307

test_sample4	1.09 428	0.27 275	2.97 462	0.61 553	0.01 137	1.46 420	0.01 116	5.32 567	1.86 514	1.67 492	0.72 435	0.68 367	0.15 355	3.66 429	0.88 467	0.00 1	0.80 530	0.00 1	0.08 469	0.03 248	0.67 433

Anonymous3	0.61 247	0.23 244	2.97 462	0.01 19	0.00 1	2.54 561	0.09 457	3.88 391	0.89 201	0.19 190	0.23 310	0.12 243	0.05 218	0.61 243	0.17 132	0.00 1	0.08 378	0.00 1	0.00 1	0.05 318	0.18 231

RAFT-Test	0.85 340	0.19 207	2.98 465	0.66 569	0.99 625	1.83 523	0.17 493	3.16 303	1.19 302	0.71 337	0.11 258	3.21 571	0.02 98	0.58 222	0.33 264	0.00 1	0.47 450	0.00 1	0.29 626	0.01 60	0.15 202

CRFU-Net	1.43 517	0.33 314	2.98 465	1.27 645	0.03 237	4.01 611	0.05 392	6.21 624	0.95 231	1.92 512	0.74 438	3.41 578	2.55 605	3.36 412	0.36 289	0.01 540	0.01 286	0.11 648	0.00 1	0.13 469	0.09 146

LALA_ROB	1.55 534	1.07 568	2.99 467	0.02 90	0.06 285	3.20 587	0.49 580	4.07 424	1.80 510	3.79 617	0.66 421	4.51 611	0.25 406	3.82 438	4.07 613	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 422	0.11 167

DeepPruner_ROB	1.04 415	0.99 547	3.05 468	0.02 90	0.00 1	1.60 476	0.17 493	3.96 404	0.52 56	3.41 607	0.03 142	2.06 499	0.17 371	3.35 411	1.12 501	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 484	0.14 192

ACV-stereo	1.68 545	0.45 352	3.08 469	0.05 203	0.04 268	6.19 647	0.18 499	2.01 196	0.33 33	0.23 219	0.02 2	10.33 665	5.28 654	4.05 449	1.17 506	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 248	0.15 202

IPLG	0.99 399	0.76 484	3.08 469	0.06 229	0.06 285	1.40 393	0.11 470	3.81 366	1.07 270	0.81 355	1.00 474	0.50 335	0.60 477	5.65 544	0.38 308	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 563	0.20 257

aanet-new-78k	0.58 233	0.52 391	3.09 471	0.17 372	0.25 446	1.15 240	0.04 360	3.11 300	0.85 177	0.08 98	0.02 2	0.03 76	0.02 98	0.19 40	0.31 250	0.00 1	0.65 501	0.00 1	0.00 1	0.02 156	1.21 553

MLCV	1.19 456	0.97 540	3.09 471	0.07 255	0.00 1	1.63 490	0.04 360	3.33 318	1.57 453	2.74 584	1.83 536	0.99 418	0.40 448	5.31 525	1.53 525	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 456	0.11 167

GANet	2.23 595	0.92 522	3.10 473	0.88 618	0.08 315	2.25 541	3.25 656	4.61 493	1.71 491	2.55 571	9.98 653	2.56 531	1.47 562	7.52 637	2.98 593	0.00 1	0.04 347	0.02 616	0.08 469	0.14 484	0.42 370

ETE_ROB	1.42 516	1.04 560	3.10 473	0.02 90	0.03 237	1.81 521	0.22 516	4.73 512	1.67 484	4.77 634	1.43 510	2.77 542	0.08 280	4.23 460	2.20 557	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 339	0.20 257

GCST	1.13 441	1.32 598	3.12 475	0.57 542	0.90 611	0.92 114	0.09 457	4.38 470	1.43 418	0.49 307	0.51 394	0.39 318	0.35 428	5.56 539	0.95 482	1.34 675	0.02 327	0.00 1	0.00 1	0.13 469	0.15 202

AASNet	1.05 418	1.11 572	3.12 475	0.05 203	0.00 1	1.73 513	0.05 392	5.73 596	2.17 552	1.10 405	1.84 537	0.94 410	0.19 382	1.16 322	1.37 515	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 617	0.16 213

dad	1.04 415	1.21 585	3.14 477	0.08 273	0.01 137	1.25 323	0.01 116	1.30 127	2.54 583	1.95 518	0.37 356	0.40 321	0.04 191	5.95 554	1.06 495	0.01 540	0.00 1	1.11 675	0.12 499	0.07 366	0.19 237

FCDSN-DC	5.38 660	0.65 450	3.19 478	0.24 430	0.46 526	5.71 640	1.61 634	5.83 609	4.51 640	14.74 690	22.03 693	20.43 688	13.01 689	8.48 655	6.00 633	0.02 570	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 366	0.52 387
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
CFNet	1.24 468	1.33 600	3.20 479	0.26 443	0.03 237	1.43 404	0.04 360	5.03 539	2.39 571	0.61 323	0.71 433	1.30 442	0.23 397	6.72 591	1.16 505	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 575	0.10 159

rvit_stereo_0075_2	0.45 159	0.19 207	3.21 480	0.02 90	0.00 1	1.10 206	0.02 242	1.92 188	1.22 322	0.18 179	0.09 246	0.02 20	0.05 218	0.59 234	0.11 53	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 60	0.27 298

cf-r	1.18 455	1.02 555	3.22 481	0.25 437	0.02 210	1.44 410	0.03 310	5.11 546	2.16 548	1.31 436	0.59 412	2.87 549	0.24 399	4.26 464	0.79 443	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 500	0.12 176

MSMD_ROB	5.26 658	0.52 391	3.22 481	0.15 358	0.01 137	8.63 666	1.06 621	4.76 517	4.16 634	13.72 685	26.77 701	13.87 675	15.95 693	7.89 647	3.94 611	0.11 627	0.01 286	0.00 1	0.00 1	0.06 339	0.34 329

FC-DCNN v2	6.60 669	0.46 358	3.23 483	0.56 539	0.58 552	8.28 663	1.46 631	9.35 677	7.29 664	19.57 700	23.13 696	23.87 695	14.94 691	10.69 674	7.88 646	0.00 1	0.01 286	0.00 1	0.00 1	0.03 248	0.63 422

DualNet (step1)	1.30 492	0.51 380	3.23 483	0.03 138	0.03 237	2.48 555	0.01 116	4.98 535	1.63 474	1.53 470	0.66 421	0.90 399	1.00 523	2.79 396	0.82 450	0.68 660	0.97 605	1.79 678	1.08 689	0.02 156	0.82 480

test_sample9	2.75 612	0.51 380	3.23 483	0.03 138	0.03 237	2.48 555	0.01 116	4.98 535	1.63 474	1.53 470	0.66 421	0.90 399	1.00 523	6.14 561	10.04 665	0.68 660	17.48 716	1.79 678	1.08 689	0.02 156	0.82 480

test_sample8	3.98 637	0.51 380	3.23 483	0.03 138	0.03 237	2.48 555	0.01 116	5.07 543	1.50 438	6.62 652	0.90 465	14.02 676	7.06 670	6.14 561	10.04 665	0.68 660	17.48 716	1.79 678	1.08 689	0.02 156	0.82 480

CVANet_RVC	1.37 507	0.82 500	3.23 483	0.54 535	0.11 343	1.48 435	0.46 574	4.01 414	2.23 554	3.33 604	1.34 503	1.51 452	0.37 433	6.38 572	0.69 423	0.01 540	0.00 1	0.00 1	0.05 452	0.19 539	0.62 419

DMCA	0.87 345	0.52 391	3.24 488	0.01 19	0.01 137	1.30 353	0.02 242	3.69 348	1.87 517	2.29 547	0.17 280	1.71 474	0.10 309	0.76 281	1.42 519	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 382	0.12 176

FC-DCNN	6.44 666	0.46 358	3.25 489	0.54 535	0.56 546	8.01 660	1.37 629	8.76 674	7.15 663	19.35 699	22.25 695	22.72 691	15.44 692	10.37 671	7.93 647	0.00 1	0.01 286	0.00 1	0.00 1	0.03 248	0.64 427

NCCL2	1.51 526	1.32 598	3.27 490	0.03 138	0.07 302	1.63 490	3.29 657	4.54 486	1.61 461	3.22 600	0.37 356	3.84 594	0.31 422	4.42 472	2.02 550	0.00 1	0.00 1	0.02 616	0.00 1	0.09 407	0.22 269

PFNet	1.13 441	0.26 265	3.28 491	1.27 645	0.55 542	1.60 476	0.24 522	1.80 174	1.19 302	2.37 557	1.21 495	0.63 350	0.30 417	6.85 598	0.46 348	0.16 639	0.01 286	0.00 1	0.07 464	0.18 536	0.24 279

MyStereo06	1.08 426	0.47 365	3.30 492	0.03 138	0.14 370	1.53 452	0.02 242	5.58 585	0.88 196	1.15 413	0.73 437	3.48 582	1.15 533	0.86 306	0.66 416	0.00 1	1.10 640	0.00 1	0.16 527	0.02 156	0.37 339

RT-IGEV	1.63 542	0.13 92	3.31 493	0.67 576	0.48 532	1.87 527	0.58 592	6.39 635	2.09 544	2.16 533	3.02 584	4.35 607	2.28 593	1.88 374	0.83 455	0.00 1	0.63 498	0.00 1	0.50 663	0.10 422	1.34 568

ISRNet	0.98 394	0.37 330	3.32 494	0.08 273	0.00 1	1.17 259	0.04 360	3.63 344	1.03 260	2.26 545	1.68 527	2.56 531	0.20 389	2.65 389	0.52 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 292	0.14 192

PAM	1.83 558	0.18 175	3.32 494	0.66 569	0.61 564	5.41 639	0.77 605	6.32 632	0.94 226	1.37 447	1.11 485	9.51 662	2.30 595	1.23 334	0.74 434	0.00 1	0.58 485	0.00 1	0.53 664	0.03 248	0.90 503

HITNet	1.01 405	1.08 570	3.32 494	0.80 609	0.00 1	1.37 383	0.02 242	5.20 552	1.59 458	1.88 506	0.18 286	0.64 355	0.31 422	1.24 335	2.01 548	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 382	0.47 375
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
BStereo	0.45 159	0.21 228	3.33 497	0.01 19	0.11 343	0.50 62	0.03 310	2.62 251	0.81 147	0.08 98	0.02 2	0.06 164	0.02 98	0.24 66	0.33 264	0.00 1	0.07 372	0.02 616	0.03 433	0.01 60	0.40 359

Anonymus123	0.72 297	0.21 228	3.33 497	0.01 19	0.11 343	6.02 646	0.03 310	2.55 237	0.81 147	0.08 98	0.02 2	0.06 164	0.02 98	0.24 66	0.33 264	0.00 1	0.07 372	0.02 616	0.03 433	0.01 60	0.40 359

MyStereo05	1.01 405	0.47 365	3.36 499	0.03 138	0.14 370	1.53 452	0.02 242	4.11 435	3.37 621	1.43 455	0.03 142	1.27 438	0.39 447	1.39 346	0.97 484	0.00 1	1.10 640	0.00 1	0.16 527	0.02 156	0.37 339

iResNet	1.20 457	0.77 487	3.37 500	1.01 633	0.01 137	2.00 532	0.01 116	4.44 474	1.74 499	1.88 506	1.09 481	0.35 311	0.35 428	4.22 459	2.44 573	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 407	0.26 294

rvit_0105_3	0.62 251	0.70 461	3.40 501	0.01 19	0.00 1	1.12 216	0.01 116	3.96 404	1.58 455	0.16 164	0.38 359	0.11 237	0.03 149	0.70 266	0.17 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 156	0.09 146

HBP-ISP	1.59 539	1.12 573	3.42 502	0.53 533	0.10 337	4.27 616	1.44 630	5.35 568	1.61 461	3.58 612	0.87 460	0.91 402	1.18 535	6.64 586	0.46 348	0.04 595	0.02 327	0.00 1	0.00 1	0.06 339	0.24 279

STrans-v2	1.75 549	0.45 352	3.43 503	0.03 138	0.19 403	1.48 435	0.08 445	7.25 658	2.16 548	2.04 524	2.80 579	3.60 585	3.78 633	7.00 615	0.52 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 156	0.10 159

G2L-Stereo	1.20 457	1.04 560	3.45 504	0.03 138	0.11 343	1.43 404	0.02 242	4.01 414	1.46 428	1.45 457	0.16 278	3.06 560	0.24 399	6.15 563	1.09 498	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 545	0.18 231

plain	0.55 214	0.55 398	3.45 504	0.10 307	0.00 1	0.50 62	0.02 242	3.49 326	1.16 289	0.05 69	0.10 251	0.13 256	0.17 371	0.67 260	0.28 226	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 624	0.01 20

TransformOpticalFlow	1.53 531	0.40 339	3.46 506	0.66 569	0.07 302	1.56 463	0.09 457	4.35 467	1.86 514	1.72 498	2.27 555	3.53 584	3.04 617	6.93 607	0.49 364	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 248	0.10 159

MaskLacGwcNet_RVC	1.88 560	0.88 509	3.47 507	1.64 662	0.22 424	4.27 616	0.40 568	3.90 397	1.63 474	0.72 343	0.71 433	3.06 560	0.11 323	5.13 516	1.03 493	5.07 685	0.54 467	0.00 1	0.00 1	1.73 671	3.16 682

MyStereo04	1.01 405	0.51 380	3.49 508	0.03 138	0.34 495	1.66 499	0.02 242	4.18 444	2.93 613	1.10 405	0.03 142	1.30 442	0.58 474	1.32 343	1.02 492	0.00 1	1.19 660	0.00 1	0.18 544	0.03 248	0.37 339

iRaft-Stereo_5w	1.28 484	0.93 525	3.51 509	0.14 351	0.66 576	1.21 286	0.01 116	3.87 386	1.06 266	0.19 190	1.97 541	1.62 464	1.50 563	6.80 595	1.07 497	0.00 1	0.16 400	0.00 1	0.06 460	0.26 586	0.67 433

ADLNet2	1.52 529	0.79 493	3.51 509	0.01 19	0.69 583	1.26 333	0.26 530	4.84 521	3.10 615	1.67 492	3.23 592	4.17 604	0.80 514	4.77 497	1.00 489	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 560	0.12 176

DN-CSS_ROB	0.96 382	1.51 616	3.52 511	1.05 635	0.01 137	1.50 442	0.02 242	3.35 319	1.18 298	0.18 179	0.54 399	0.44 325	0.16 366	4.39 471	0.82 450	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 624	0.08 120

CIPLG	0.94 369	1.29 595	3.53 512	0.19 386	0.03 237	1.45 416	0.29 547	3.87 386	1.61 461	2.10 528	2.52 573	0.21 289	0.11 323	0.85 305	0.29 234	0.00 1	0.05 358	0.01 592	0.05 452	0.21 551	0.08 120

ccnet	1.96 570	0.68 457	3.59 513	0.26 443	0.19 403	3.68 606	1.55 633	4.89 526	1.77 503	2.68 579	3.92 608	3.44 579	1.72 577	5.02 511	5.22 623	0.06 610	0.00 1	0.09 642	0.01 398	0.13 469	0.32 318

MeshStereo	6.09 663	0.97 540	3.59 513	0.26 443	0.14 370	7.68 657	2.02 640	10.42 680	5.77 652	20.76 702	19.69 689	22.78 692	10.56 681	10.29 670	6.16 634	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 601	0.41 365
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
fff	0.83 325	0.63 438	3.63 515	0.01 19	0.04 268	1.25 323	0.02 242	3.98 408	1.29 371	2.39 559	0.25 313	0.09 222	1.78 580	0.58 222	0.36 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 60	0.37 339

DCANet	0.84 332	0.65 450	3.63 515	0.03 138	0.00 1	1.25 323	0.01 116	3.99 412	2.16 548	2.66 576	0.31 335	0.09 222	0.48 460	0.57 221	0.45 337	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 248	0.41 365

csc	0.83 325	0.63 438	3.63 515	0.01 19	0.04 268	1.25 323	0.02 242	3.98 408	1.29 371	2.39 559	0.25 313	0.09 222	1.78 580	0.58 222	0.36 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 60	0.37 339

cscssc	0.83 325	0.63 438	3.63 515	0.01 19	0.04 268	1.25 323	0.02 242	3.98 408	1.29 371	2.39 559	0.25 313	0.09 222	1.78 580	0.58 222	0.36 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 60	0.37 339

111	1.00 402	1.05 562	3.63 515	0.01 19	0.04 268	1.20 272	0.16 490	4.50 478	2.24 555	1.32 437	1.15 491	2.00 496	0.31 422	0.59 234	0.79 443	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 422	0.84 487

GwcNet-RSSM	1.22 464	1.24 590	3.66 520	0.23 421	0.04 268	1.46 420	0.05 392	4.65 502	1.61 461	1.33 439	0.46 385	2.98 554	0.26 407	4.48 474	1.59 528	0.00 1	0.00 1	0.02 616	0.00 1	0.21 551	0.10 159

FAT-Stereo	1.95 568	0.23 244	3.66 520	0.18 377	0.03 237	1.80 520	0.94 612	5.35 568	3.11 616	4.23 624	5.00 622	5.22 635	2.76 610	5.07 512	1.09 498	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 318	0.17 221

IGEV-FE	1.07 422	0.28 278	3.68 522	0.51 530	0.58 552	1.13 225	0.54 584	4.64 499	0.73 97	1.14 410	0.75 440	3.18 567	0.69 502	0.76 281	0.57 393	0.00 1	0.52 463	0.00 1	0.16 527	0.04 292	1.56 591

IGEV_Zeroshot_test	1.07 422	0.28 278	3.68 522	0.51 530	0.58 552	1.13 225	0.54 584	4.64 499	0.73 97	1.14 410	0.75 440	3.21 571	0.70 504	0.77 284	0.57 393	0.00 1	0.52 463	0.00 1	0.16 527	0.04 292	1.56 591

IPLGR_C	0.94 369	1.37 603	3.71 524	0.19 386	0.02 210	1.44 410	0.29 547	3.88 391	1.62 468	2.04 524	2.44 572	0.20 284	0.12 337	0.79 289	0.29 234	0.00 1	0.05 358	0.01 592	0.05 452	0.21 551	0.08 120

iRaft-Stereo_20w	1.39 510	0.18 175	3.72 525	0.79 605	0.56 546	1.90 528	0.65 597	8.85 676	1.05 264	2.05 526	0.42 371	1.24 437	1.23 544	1.69 363	0.95 482	0.00 1	0.62 497	0.00 1	0.44 657	0.02 156	1.41 576

DANet	1.96 570	0.24 249	3.72 525	0.78 604	0.48 532	2.65 569	0.34 562	3.94 400	1.71 491	4.35 627	1.56 519	5.09 628	0.56 468	6.97 612	5.99 632	0.01 540	0.00 1	0.00 1	0.01 398	0.04 292	0.66 429
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
MyStereo8	1.16 452	0.86 505	3.73 527	0.86 616	0.04 268	1.47 427	0.01 116	4.64 499	2.13 546	1.47 462	1.10 483	1.21 436	0.31 422	1.12 319	1.50 523	0.00 1	1.45 676	0.00 1	0.30 629	0.10 422	0.93 510

SQANet	2.65 608	1.92 641	3.73 527	4.47 680	2.98 676	2.59 564	0.24 522	4.66 503	1.11 282	2.48 567	0.59 412	1.57 456	0.86 517	3.95 444	1.67 534	7.97 691	0.14 399	0.48 663	0.03 433	7.84 685	3.68 683

rvit_105_1	0.76 308	0.75 479	3.75 529	0.01 19	0.00 1	1.16 248	0.01 116	4.13 438	1.51 440	0.24 224	0.31 335	0.14 259	0.04 191	2.70 393	0.32 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 292	0.07 111

UGAM	1.32 498	0.49 370	3.75 529	0.20 402	0.06 285	1.12 216	0.11 470	3.55 330	1.34 393	0.11 129	2.42 566	4.45 610	0.08 280	7.01 618	0.34 278	0.00 1	0.44 448	0.00 1	0.28 624	0.30 603	0.31 313

IPLGR	0.88 348	0.30 291	3.78 531	0.06 229	0.07 302	1.26 333	0.05 392	3.78 360	1.62 468	0.80 354	0.35 350	0.79 391	0.76 509	3.42 416	0.27 222	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 382	0.16 213

STTStereo	0.98 394	0.62 435	3.78 531	0.25 437	0.15 381	1.44 410	0.10 466	3.57 334	1.75 500	1.46 459	0.19 298	1.74 478	0.44 452	3.47 418	0.54 384	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 60	0.05 83

DDUNet	3.58 625	11.19 702	3.84 533	3.59 678	3.31 679	4.14 614	0.20 504	4.40 472	1.33 390	2.72 581	3.11 589	3.16 565	0.37 433	4.18 454	1.47 520	2.02 678	0.05 358	10.10 696	3.59 699	5.85 681	3.05 681

HLf8	0.84 332	1.14 578	3.85 534	0.01 19	0.00 1	1.10 206	0.01 116	4.09 428	1.91 523	0.43 285	0.03 142	0.26 302	0.18 376	3.39 413	0.22 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 339	0.05 83

RP	2.09 580	0.90 513	3.88 535	0.22 415	0.61 564	1.72 511	0.94 612	4.97 534	2.65 587	3.87 618	5.63 627	4.44 609	4.28 641	4.99 509	2.35 569	0.01 540	0.00 1	0.00 1	0.01 398	0.20 545	0.13 185

NLCA_NET_v2_RVC	1.20 457	0.85 502	3.90 536	0.61 553	0.99 625	1.40 393	0.01 116	4.06 422	1.56 450	2.38 558	0.36 354	2.15 510	0.57 472	4.52 479	0.67 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 398	0.02 156	0.03 59
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PSMNet_ROB	1.31 495	1.27 593	3.91 537	0.05 203	0.11 343	1.69 508	0.16 490	3.98 408	1.59 458	1.15 413	0.34 343	2.77 542	0.62 483	4.43 473	3.80 609	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 456	0.12 176

ACRE	0.94 369	1.27 593	3.93 538	0.22 415	0.02 210	1.44 410	0.29 547	3.88 391	1.60 460	1.97 519	2.42 566	0.21 289	0.11 323	0.82 300	0.29 234	0.00 1	0.04 347	0.01 592	0.05 452	0.21 551	0.09 146

ManiGeoR	0.84 332	1.06 566	3.94 539	0.00 1	0.00 1	1.05 163	0.00 1	3.84 378	1.81 511	0.10 117	0.03 142	0.18 276	0.15 355	4.10 451	0.41 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 318	0.03 59

HLf10	0.84 332	1.06 566	3.94 539	0.00 1	0.00 1	1.05 163	0.00 1	3.84 378	1.81 511	0.10 117	0.03 142	0.18 276	0.15 355	4.10 451	0.41 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 318	0.03 59

CC-Net-ROB	2.09 580	1.17 581	3.97 541	1.52 658	0.23 433	3.35 596	0.05 392	5.09 544	2.74 596	1.09 402	1.40 507	0.97 416	0.18 376	6.66 588	0.87 463	1.46 676	1.64 683	7.13 688	0.00 1	1.67 670	0.54 391

HLF11	0.84 332	0.93 525	4.03 542	0.00 1	0.00 1	1.03 140	0.00 1	3.74 358	1.71 491	0.52 315	0.03 142	0.16 270	0.12 337	4.17 453	0.39 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 318	0.02 42

otaku	3.61 628	2.06 645	4.04 543	6.41 685	3.35 680	4.67 627	2.08 642	5.97 613	1.58 455	2.19 536	2.62 576	3.47 581	1.45 558	4.36 469	2.17 556	8.55 692	0.25 418	1.89 681	0.03 433	9.29 689	5.81 688

GANetREF_RVC	1.25 472	1.39 606	4.10 544	0.10 307	0.00 1	2.25 541	0.18 499	4.68 508	2.78 602	0.69 335	0.34 343	1.87 485	0.65 493	5.07 512	0.68 421	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 382	0.07 111
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
DFGA-Net	1.10 430	2.07 646	4.17 545	0.10 307	0.23 433	1.15 240	0.01 116	2.72 258	0.97 243	1.28 431	1.17 493	0.25 299	0.04 191	5.37 531	2.22 561	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 605	0.05 83

MMNet	1.33 503	0.69 460	4.18 546	0.11 330	0.01 137	4.08 612	0.02 242	4.27 459	1.49 437	2.17 535	0.33 340	1.34 445	1.20 537	4.52 479	1.93 546	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 446	0.06 100

RAFT + AFF	1.88 560	1.84 635	4.19 547	0.05 203	0.85 600	2.29 546	1.00 617	6.32 632	2.26 558	1.88 506	1.80 535	1.27 438	3.66 630	6.56 581	2.36 570	0.02 570	0.34 439	0.00 1	0.01 398	0.41 634	0.50 382

edge stereo	2.06 576	0.42 346	4.20 548	0.14 351	0.09 326	1.82 522	0.51 581	5.38 572	2.48 580	3.45 608	3.96 612	8.28 655	1.80 583	5.90 552	2.30 566	0.00 1	0.00 1	0.01 592	0.00 1	0.16 509	0.19 237

SPS-STEREO	3.67 633	1.46 611	4.23 549	0.36 473	0.23 433	3.93 608	1.20 626	6.67 644	3.50 623	11.05 675	8.81 647	9.53 663	4.63 645	9.10 660	7.25 644	0.01 540	0.01 286	0.00 1	0.00 1	0.13 469	1.28 562
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
IMH-64-1	10.12 682	3.75 681	4.24 550	11.47 699	9.26 700	11.93 677	5.30 680	18.72 695	15.74 686	7.16 656	18.55 680	16.83 682	6.83 668	11.66 680	9.62 659	10.09 699	2.54 697	15.69 705	1.72 694	12.82 702	8.45 698

IMH-64	10.12 682	3.75 681	4.24 550	11.47 699	9.26 700	11.93 677	5.30 680	18.72 695	15.74 686	7.16 656	18.55 680	16.83 682	6.83 668	11.66 680	9.62 659	10.09 699	2.54 697	15.69 705	1.72 694	12.82 702	8.45 698

RYNet	1.76 551	0.81 498	4.24 550	0.34 470	0.10 337	2.62 568	0.07 435	5.36 571	2.08 543	1.38 449	0.35 350	4.71 619	1.35 552	6.73 592	4.61 620	0.00 1	0.05 358	0.00 1	0.00 1	0.05 318	0.33 325

MDST_ROB	3.81 635	0.21 228	4.29 553	2.64 672	1.45 656	13.85 682	1.02 619	8.06 673	2.67 588	15.14 692	8.81 647	2.70 540	1.55 568	9.31 662	3.90 610	0.03 583	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 248	0.63 422

Ntro	3.66 632	2.08 647	4.34 554	7.58 687	4.53 682	6.25 648	0.72 602	5.35 568	1.65 480	0.48 305	1.77 532	2.68 539	1.25 546	5.10 514	2.31 567	8.72 693	0.31 434	2.13 683	0.05 452	9.73 691	6.18 689

ToySt	0.92 360	0.51 380	4.35 555	0.21 411	0.71 589	1.32 367	0.00 1	2.77 264	1.33 390	0.21 206	0.51 394	1.47 450	0.11 323	1.14 321	0.87 463	0.03 583	0.69 507	0.00 1	0.20 558	0.10 422	1.88 645

ffm	1.46 519	0.50 374	4.37 556	0.46 509	0.03 237	1.60 476	0.03 310	3.81 366	6.87 659	1.57 479	2.38 561	2.14 505	0.38 437	1.73 365	0.12 69	0.00 1	1.12 644	0.00 1	0.17 535	0.10 422	1.86 641

ff1	2.20 592	0.50 374	4.37 556	0.46 509	0.03 237	1.60 476	0.03 310	3.81 366	6.87 659	1.57 479	2.38 561	2.14 505	0.38 437	7.65 639	9.02 654	0.00 1	1.12 644	0.00 1	0.17 535	0.10 422	1.86 641

mmx	2.08 578	0.50 374	4.37 556	0.46 509	0.03 237	1.60 476	0.03 310	6.21 624	2.77 600	1.57 479	2.38 561	2.14 505	0.38 437	7.65 639	9.02 654	0.00 1	1.08 632	0.00 1	0.17 535	0.06 339	1.25 559

xxx	2.08 578	0.50 374	4.37 556	0.46 509	0.03 237	1.60 476	0.03 310	6.21 624	2.77 600	1.57 479	2.38 561	2.14 505	0.38 437	7.65 639	9.02 654	0.00 1	1.08 632	0.00 1	0.17 535	0.06 339	1.25 559

1111x	2.13 587	0.58 416	4.38 560	0.39 483	0.61 564	2.14 539	0.01 116	6.38 634	2.40 572	1.80 501	1.97 541	0.95 414	0.64 488	7.16 625	10.30 667	0.00 1	1.18 659	0.00 1	0.29 626	0.07 366	1.32 567

WCMA_ROB	5.16 656	1.07 568	4.40 561	0.66 569	0.69 583	6.28 649	3.63 663	5.39 574	4.05 633	14.77 691	19.39 687	15.46 678	10.72 683	7.67 643	6.77 641	0.19 645	0.27 426	0.18 655	0.20 558	0.18 536	1.23 554

sAnonymous2	0.50 180	0.60 426	4.41 562	0.01 19	0.00 1	0.34 24	0.08 445	2.33 220	1.09 276	0.03 42	0.06 216	0.04 105	0.10 309	0.29 95	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 484	0.35 333

CroCo_RVC	0.50 180	0.60 426	4.41 562	0.01 19	0.00 1	0.34 24	0.08 445	2.33 220	1.09 276	0.03 42	0.06 216	0.04 105	0.10 309	0.29 95	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 484	0.35 333

YMNet	1.76 551	0.93 525	4.46 564	0.18 377	0.30 484	4.41 622	0.21 511	4.21 446	1.46 428	3.07 594	4.85 619	4.12 602	0.37 433	3.05 404	2.47 576	0.05 599	0.12 394	0.08 639	0.01 398	0.51 645	0.40 359

YMNet_1	1.76 551	0.93 525	4.46 564	0.18 377	0.30 484	4.41 622	0.21 511	4.21 446	1.46 428	3.07 594	4.85 619	4.12 602	0.37 433	3.05 404	2.47 576	0.05 599	0.12 394	0.08 639	0.01 398	0.51 645	0.40 359

NaN_ROB	2.33 600	1.31 597	4.55 566	0.32 463	0.30 484	3.13 585	5.01 677	4.57 490	2.78 602	5.49 645	1.73 529	2.28 516	1.98 588	7.48 635	4.32 616	0.01 540	0.06 366	0.03 623	0.09 478	0.20 545	0.88 495

UNet	1.21 460	0.36 323	4.56 567	0.04 180	0.02 210	2.30 547	0.02 242	3.70 352	0.98 248	1.32 437	0.14 274	2.70 540	1.54 565	4.49 475	1.96 547	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 382	0.07 111

IMH	11.71 690	4.49 687	4.59 568	11.55 701	9.35 702	14.27 685	5.00 676	21.03 704	25.97 699	8.90 668	23.64 699	20.58 689	10.29 680	13.39 688	9.59 658	10.13 702	2.57 699	15.53 703	1.75 696	13.04 704	8.53 700

RGC	2.11 584	0.95 532	4.61 569	0.08 273	0.29 472	3.34 595	0.11 470	5.40 576	1.78 505	3.93 620	4.52 616	5.20 633	3.05 618	5.78 547	2.78 586	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 456	0.18 231

ADStereo(finetuned)	0.98 394	0.65 450	4.66 570	0.03 138	0.00 1	1.25 323	0.01 116	3.99 412	2.16 548	2.65 573	0.30 330	0.09 222	2.33 597	0.58 222	0.45 337	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 248	0.41 365

TestStereo_HLe17	0.92 360	1.23 589	4.67 571	0.01 19	0.00 1	1.09 199	0.00 1	4.37 469	1.93 528	0.36 258	0.03 142	0.27 305	0.13 344	3.93 441	0.17 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 318	0.06 100

FBW_ROB	2.74 611	1.02 555	4.72 572	0.43 499	0.18 398	4.35 620	0.18 499	7.28 660	3.50 623	3.57 611	3.38 596	4.86 621	1.22 543	11.70 682	5.76 629	0.17 641	0.08 378	0.59 668	0.12 499	0.28 595	1.40 574

WAO-6	11.65 689	2.71 664	4.73 573	7.69 688	7.28 694	17.41 689	7.45 695	20.43 700	38.14 712	10.13 673	19.37 686	27.36 699	12.38 688	13.35 687	13.26 680	4.38 684	2.43 695	10.51 698	0.03 433	9.00 687	4.96 686

ARAFT	1.27 483	1.38 605	4.73 573	0.08 273	0.00 1	1.67 504	0.04 360	5.52 583	1.98 535	3.02 592	0.59 412	0.47 329	0.11 323	4.87 502	0.38 308	0.00 1	0.03 339	0.00 1	0.00 1	0.25 575	0.25 287

DCANet-4	0.83 325	0.18 175	4.76 575	0.04 180	0.01 137	1.24 314	0.02 242	3.84 378	2.21 553	2.39 559	0.25 313	0.11 237	0.24 399	0.59 234	0.36 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 60	0.37 339

NCC-stereo	2.09 580	1.02 555	4.78 576	0.10 307	0.26 456	2.33 549	0.13 480	5.82 607	1.70 489	2.98 589	3.18 590	4.63 615	5.69 658	6.26 566	2.76 583	0.05 599	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 382	0.14 192

Abc-Net	2.09 580	1.02 555	4.78 576	0.10 307	0.26 456	2.33 549	0.13 480	5.82 607	1.70 489	2.98 589	3.18 590	4.63 615	5.69 658	6.26 566	2.76 583	0.05 599	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 382	0.14 192
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
fast-acv-ft	1.54 532	0.86 505	4.85 578	0.11 330	0.12 356	3.88 607	0.28 540	2.97 281	2.26 558	0.96 376	3.49 598	2.97 553	1.23 544	3.47 418	2.75 582	0.04 595	0.01 286	0.04 629	0.04 449	0.44 638	0.08 120

AANet_RVC	1.95 568	1.64 625	4.89 579	0.09 293	0.00 1	1.24 314	0.01 116	3.93 398	2.82 609	2.32 550	4.64 618	3.61 586	0.19 382	7.61 638	4.73 621	0.60 659	0.19 409	0.00 1	0.00 1	0.11 446	0.47 375

gwcnet-sp	1.11 433	0.71 462	4.90 580	0.05 203	0.01 137	2.59 564	0.14 485	4.22 450	1.38 410	1.93 513	0.18 286	0.68 367	0.38 437	3.77 435	0.98 485	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 469	0.08 120

scenet	1.11 433	0.71 462	4.90 580	0.05 203	0.01 137	2.59 564	0.14 485	4.22 450	1.38 410	1.93 513	0.18 286	0.68 367	0.38 437	3.77 435	0.98 485	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 469	0.08 120

ssnet	1.11 433	0.71 462	4.90 580	0.05 203	0.01 137	2.59 564	0.14 485	4.22 450	1.38 410	1.93 513	0.18 286	0.68 367	0.38 437	3.77 435	0.98 485	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 469	0.08 120

RainbowNet	5.23 657	4.09 685	4.92 583	9.61 694	6.18 686	5.26 638	3.48 661	7.68 668	4.58 642	1.94 517	3.02 584	4.67 617	3.42 626	5.90 552	2.01 548	9.59 695	2.19 692	8.45 691	0.20 558	10.52 695	6.82 691

APVNet	1.68 545	0.75 479	4.94 584	0.13 347	0.01 137	4.56 625	0.08 445	5.20 552	1.44 421	1.51 466	1.05 478	2.87 549	0.93 521	6.76 594	2.76 583	0.01 540	0.00 1	0.07 636	0.00 1	0.34 617	0.08 120

DRN-Test	1.79 555	0.51 380	4.94 584	0.19 386	0.14 370	3.30 591	0.19 503	6.58 641	2.31 562	4.40 630	0.77 445	2.10 503	1.73 578	5.40 532	2.82 589	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 398	0.12 456	0.27 298

LL-Strereo	2.29 599	1.55 620	5.01 586	0.64 566	2.78 675	1.52 449	0.05 392	5.04 540	1.24 330	2.73 582	2.87 582	5.10 629	5.49 656	7.22 628	0.81 447	0.04 595	1.31 670	0.00 1	0.00 1	0.31 605	2.08 656

BEATNet_4x	1.24 468	1.45 610	5.03 587	0.58 544	0.02 210	1.34 375	0.09 457	5.29 563	1.69 485	2.01 523	0.25 313	1.18 434	0.44 452	2.11 382	2.70 580	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 484	0.54 391

DispNO	1.47 521	1.01 552	5.05 588	0.13 347	0.08 315	1.49 440	0.02 242	4.38 470	1.86 514	1.51 466	1.57 521	3.12 564	1.09 530	5.77 546	1.89 544	0.00 1	0.02 327	0.03 623	0.11 491	0.11 446	0.08 120

rrr	1.15 450	1.21 585	5.05 588	0.18 377	0.16 387	0.83 91	0.06 424	2.88 269	1.44 421	0.40 274	0.04 179	0.06 164	0.09 301	6.04 555	2.22 561	0.00 1	0.48 454	0.00 1	0.19 551	0.16 509	1.59 601

stereogan	2.38 601	0.59 422	5.05 588	0.01 19	0.09 326	8.26 662	0.58 592	4.92 530	3.65 627	4.68 633	4.60 617	6.43 645	2.39 599	5.27 523	0.72 431	0.00 1	0.01 286	0.01 592	0.00 1	0.27 591	0.13 185

PDISCO_ROB	2.54 605	1.40 607	5.07 591	1.06 636	2.01 668	8.28 663	0.17 493	7.96 672	6.01 656	1.48 463	1.75 531	3.67 589	1.25 546	7.74 645	2.07 552	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 630	0.42 370

test_xeample3	0.95 379	1.30 596	5.13 592	0.19 386	0.23 433	0.95 123	0.07 435	2.30 217	1.47 434	0.40 274	0.05 203	0.08 204	0.07 263	1.45 349	2.27 565	0.00 1	0.69 507	0.00 1	0.33 637	0.17 523	1.85 640

PA-Net	1.56 536	1.13 575	5.13 592	0.07 255	0.17 394	1.46 420	0.53 583	4.73 512	3.04 614	0.92 371	1.30 500	2.29 521	0.62 483	6.63 585	3.00 594	0.01 540	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 366	0.15 202
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
G-Net	3.58 625	0.58 416	5.14 594	1.61 659	1.86 663	10.46 672	1.85 638	3.24 311	1.69 485	8.68 665	11.81 661	6.03 639	7.62 671	4.82 499	5.52 628	0.08 621	0.12 394	0.07 636	0.15 512	0.16 509	0.16 213

PWCDC_ROB	3.41 624	2.29 653	5.16 595	0.19 386	0.02 210	3.11 583	0.02 242	5.15 547	12.27 677	1.36 446	23.33 698	1.98 494	3.35 624	4.93 505	3.71 608	0.28 654	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.71 664	0.32 318

ELAS	9.07 678	1.55 620	5.19 596	1.87 664	1.92 666	17.05 688	8.29 699	13.92 687	13.52 680	23.08 707	28.56 706	18.59 685	16.90 696	12.06 686	13.39 681	0.91 666	1.32 671	0.65 671	0.59 670	0.68 663	1.31 566
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
NVstereo2D	1.25 472	0.34 316	5.21 597	0.09 293	0.03 237	1.61 482	0.23 519	4.95 533	1.92 525	1.05 395	0.38 359	2.53 530	0.61 478	5.36 530	0.44 332	0.00 1	0.10 389	0.00 1	0.03 433	0.04 292	0.19 237

DMCA-RVC	1.12 438	1.19 583	5.30 598	0.03 138	0.04 268	1.30 353	0.06 424	3.05 290	0.87 187	3.33 604	0.12 267	0.98 417	0.65 493	3.40 415	1.82 539	0.01 540	0.04 347	0.02 616	0.01 398	0.10 422	0.09 146

CBFPSM	1.51 526	1.00 550	5.32 599	0.05 203	0.01 137	3.57 604	0.04 360	4.06 422	1.03 260	0.65 328	0.21 306	6.06 640	3.60 629	2.65 389	1.82 539	0.00 1	0.01 286	0.00 1	0.00 1	0.09 407	0.12 176

Select-FE	1.56 536	0.63 438	5.34 600	0.42 493	0.65 575	1.56 463	0.30 555	6.29 631	1.29 371	1.93 513	0.42 371	5.00 626	3.89 635	1.02 314	0.71 426	0.00 1	0.58 485	0.00 1	0.37 653	0.02 156	0.88 495

FADNet_RVC	1.32 498	1.54 618	5.37 601	0.02 90	0.06 285	2.78 573	0.07 435	4.19 445	1.03 260	0.44 286	0.35 350	0.67 362	0.10 309	5.42 533	1.92 545	0.24 651	0.33 436	0.11 648	0.33 637	0.66 661	0.68 440

Nwc_Net	2.25 596	0.98 544	5.37 601	0.07 255	0.11 343	2.80 574	0.05 392	7.36 662	1.30 381	2.77 585	8.21 645	5.18 632	2.98 616	5.16 518	2.46 575	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 456	0.08 120

StereoDRNet	1.66 543	1.21 585	5.39 603	0.06 229	0.11 343	2.49 558	1.06 621	5.28 561	1.89 519	3.60 613	0.63 416	2.28 516	0.64 488	4.70 486	3.25 600	0.00 1	0.03 339	0.00 1	0.01 398	0.15 500	0.36 336

Consistency-Raft	1.48 523	0.96 536	5.40 604	0.36 473	0.31 489	1.66 499	0.11 470	4.30 464	4.32 637	0.47 295	5.99 630	0.86 396	2.09 589	1.19 327	1.31 509	0.03 583	0.01 286	0.00 1	0.00 1	0.27 591	0.02 42

AF-Net	2.51 604	1.12 573	5.46 605	0.01 19	0.13 362	2.03 534	0.47 575	7.04 654	2.74 596	4.09 622	10.64 657	4.99 624	2.94 612	4.94 506	3.28 601	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 523	0.15 202

AIO-Stereo-zeroshot	1.52 529	0.60 426	5.47 606	0.27 450	1.02 631	1.33 374	0.26 530	6.85 646	1.21 317	0.60 321	0.62 415	5.38 637	1.37 553	1.76 368	1.11 500	0.00 1	0.72 516	0.00 1	0.57 668	0.17 523	0.98 515

LVE	11.75 691	3.56 677	5.48 607	10.38 697	8.28 698	22.54 698	7.53 698	17.01 693	32.01 705	9.26 670	23.28 697	23.43 693	9.72 676	11.79 684	7.81 645	10.09 699	2.62 702	11.07 700	0.59 670	11.18 700	7.44 696

FADNet	1.38 508	1.42 609	5.62 608	0.03 138	0.06 285	2.56 562	0.16 490	4.66 503	1.64 478	0.35 255	0.11 258	1.66 469	1.05 527	5.64 543	1.59 528	0.18 642	0.02 327	0.01 592	0.01 398	0.52 651	0.23 273

WAO-7	9.62 680	2.87 667	5.64 609	0.96 628	0.21 421	20.37 696	5.13 678	23.65 710	26.32 700	13.11 683	27.70 704	22.69 690	14.04 690	14.53 691	13.11 679	0.13 633	0.09 385	0.58 666	0.10 486	0.51 645	0.75 462

CSAN	3.10 616	1.72 628	5.85 610	0.37 477	0.14 370	4.15 615	3.91 665	4.94 532	4.65 643	6.43 651	6.29 634	4.62 614	5.17 651	8.13 649	4.85 622	0.02 570	0.03 339	0.03 623	0.05 452	0.26 586	0.48 379

pcwnet_v2	1.36 506	0.21 228	5.89 611	0.15 358	0.01 137	1.78 517	0.02 242	5.77 603	3.19 619	1.69 496	1.94 540	2.00 496	0.79 513	3.09 406	0.33 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 398	0.04 292	0.27 298

MonStereo1	10.75 687	2.23 651	5.91 612	8.16 691	6.70 689	14.65 687	2.96 652	15.03 689	22.40 694	12.79 681	29.40 707	27.00 698	18.11 700	11.79 684	8.67 652	6.75 689	0.06 366	3.82 687	0.53 664	9.53 690	8.55 702

Wz-Net-LNSev-Ref	1.86 559	1.13 575	5.96 613	0.02 90	0.00 1	5.00 631	0.29 547	5.31 566	2.38 569	2.65 573	1.15 491	2.32 525	1.95 587	5.59 540	3.35 604	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 292	0.14 192

iResNetv2_ROB	1.32 498	1.82 632	6.02 614	1.27 645	0.00 1	1.41 400	0.05 392	4.48 476	1.46 428	1.02 390	1.28 499	1.00 420	0.27 410	4.72 488	1.12 501	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 629	0.16 213

XX-Stereo	1.24 468	0.25 259	6.03 615	1.30 648	0.29 472	1.28 346	0.00 1	4.12 436	0.60 69	1.29 433	0.50 391	3.63 587	0.03 149	4.05 449	0.18 141	0.00 1	0.58 485	0.00 1	0.23 582	0.03 248	0.47 375

TCMNet	1.67 544	0.92 522	6.06 616	0.15 358	1.43 653	1.83 523	0.17 493	4.72 511	1.56 450	1.88 506	2.94 583	1.92 489	0.45 456	5.34 528	3.00 594	0.00 1	0.06 366	0.06 634	0.00 1	0.43 636	0.48 379

MFMNet_re	2.39 602	1.65 626	6.10 617	3.04 674	0.90 611	2.34 551	0.98 615	4.77 519	3.79 630	6.95 654	7.08 639	1.84 484	3.79 634	2.53 385	1.57 526	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 575	0.26 294

TorneroNet-64	16.11 702	6.82 696	6.11 618	14.13 702	12.13 704	28.42 709	6.47 689	20.35 699	38.01 711	12.80 682	27.88 705	35.94 707	16.83 695	20.38 701	16.77 690	10.33 703	2.60 700	19.45 709	2.86 697	14.63 706	9.33 704

NVStereoNet_ROB	4.22 641	2.29 653	6.13 619	1.40 656	1.14 640	2.84 577	0.97 614	5.67 592	5.66 651	5.25 642	14.28 666	12.40 670	5.35 655	10.74 675	5.33 624	1.24 674	1.01 616	0.67 673	0.62 673	0.63 659	0.69 447
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
Replicate-Monster	0.60 240	0.15 116	6.18 620	0.01 19	0.14 370	1.02 133	0.00 1	0.68 81	0.93 220	0.18 179	0.02 2	0.02 20	0.00 1	0.56 214	0.23 186	0.11 627	1.02 620	0.00 1	0.12 499	0.01 60	0.66 429

TestStereo_HL3	0.85 340	0.64 444	6.24 621	0.03 138	0.00 1	1.24 314	0.01 116	3.70 352	0.36 35	0.62 326	0.31 335	0.12 243	0.00 1	3.71 431	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 60	0.05 83

FADNet-RVC	1.30 492	1.62 624	6.28 622	0.03 138	0.00 1	1.61 482	0.08 445	4.49 477	2.04 540	0.41 280	0.10 251	0.63 350	0.64 488	5.55 538	1.69 535	0.01 540	0.08 378	0.00 1	0.00 1	0.52 651	0.31 313

S-Stereo	2.12 586	0.32 309	6.30 623	0.24 430	0.22 424	2.51 560	1.83 637	5.38 572	5.55 649	2.46 566	5.91 629	2.81 545	0.71 506	5.19 519	2.45 574	0.00 1	0.02 327	0.00 1	0.00 1	0.07 366	0.37 339

DStereoO	4.37 647	1.72 628	6.31 624	3.48 677	2.70 674	3.27 590	6.85 693	4.67 506	5.52 648	2.26 545	3.87 607	4.35 607	11.37 685	3.62 426	5.34 625	10.52 705	1.82 689	0.03 623	0.89 686	6.38 683	2.43 672

ACVNet-4b	6.14 664	2.39 657	6.31 624	9.73 695	7.26 692	8.81 667	1.62 636	7.27 659	6.07 657	0.41 280	6.42 636	11.47 667	2.37 598	9.17 661	2.72 581	9.70 697	2.42 694	10.45 697	0.01 398	11.04 699	7.12 693

ELAS_RVC	8.75 677	1.59 623	6.34 626	1.91 665	1.87 664	11.67 676	12.14 708	10.75 682	16.11 689	22.55 706	21.45 691	18.49 684	18.29 702	14.17 689	12.53 677	0.92 667	1.32 671	0.70 674	0.46 658	0.53 653	1.25 559
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DStereoRT	4.23 642	0.91 515	6.37 627	0.09 293	0.41 507	5.17 634	0.44 572	4.84 521	2.67 588	1.91 510	1.56 519	1.72 476	3.39 625	6.50 579	2.04 551	0.00 1	0.69 507	38.20 718	5.02 706	0.07 366	2.54 676

SHD	3.58 625	1.83 633	6.41 628	1.34 653	1.21 644	4.84 629	0.17 493	7.95 671	12.83 678	7.86 660	3.32 595	5.08 627	2.63 606	5.54 537	8.57 650	0.01 540	0.75 522	0.00 1	0.18 544	0.31 605	0.73 455

WAO-8	14.47 697	5.06 689	6.42 629	8.00 689	6.65 687	23.95 701	2.97 653	23.01 707	45.08 715	19.24 697	34.86 712	33.07 703	17.51 697	17.59 697	14.38 683	5.22 686	0.86 548	10.06 694	0.85 682	10.25 693	4.34 684

Venus	14.47 697	5.06 689	6.42 629	8.00 689	6.65 687	23.95 701	2.97 653	23.01 707	45.08 715	19.24 697	34.85 711	33.07 703	17.51 697	17.59 697	14.38 683	5.22 686	0.86 548	10.06 694	0.85 682	10.25 693	4.34 684

Syn2CoEx	1.91 564	1.85 636	6.43 631	0.05 203	0.00 1	1.47 427	0.54 584	6.03 620	2.24 555	2.24 543	2.19 550	2.06 499	3.10 619	6.57 582	2.58 578	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 617	0.40 359

FADNet-RVC-Resample	1.28 484	1.46 611	6.58 632	0.10 307	0.14 370	1.54 457	0.25 526	4.29 463	1.46 428	0.61 323	0.23 310	1.29 441	0.28 412	5.23 520	1.06 495	0.10 624	0.16 400	0.09 642	0.06 460	0.28 595	0.39 354

TorneroNet	16.83 703	6.92 697	6.68 633	14.15 703	12.07 703	27.63 708	8.39 700	21.53 705	37.64 710	14.70 689	32.94 710	33.55 705	18.95 704	19.68 700	20.80 702	10.39 704	2.61 701	19.77 710	3.45 698	15.42 707	9.28 703

PVD	6.50 667	1.70 627	6.71 634	1.66 663	1.59 661	7.94 658	0.89 610	11.13 683	24.35 696	12.01 679	19.10 683	8.76 659	9.89 679	9.85 666	11.06 671	0.02 570	1.12 644	0.00 1	0.26 613	0.25 575	1.72 611

ACVNet_1	6.79 671	2.72 665	6.97 635	9.78 696	7.38 696	7.67 656	2.29 647	10.50 681	6.93 662	4.51 631	5.39 625	13.21 672	6.34 665	7.02 619	3.31 603	9.70 697	2.48 696	10.85 699	0.11 491	11.41 701	7.23 694

GASNet	1.77 554	2.50 660	7.05 636	0.47 515	0.02 210	1.50 442	0.20 504	4.55 488	2.55 584	0.98 377	1.48 515	2.24 515	1.57 571	6.25 565	3.41 605	0.00 1	0.05 358	0.00 1	0.00 1	0.55 654	0.12 176

MANE	15.61 701	2.70 663	7.19 637	3.43 676	5.19 685	21.44 697	9.54 702	24.27 711	29.58 702	33.72 711	42.10 714	42.08 712	32.55 711	24.60 703	20.72 701	1.46 676	2.17 691	1.34 676	4.60 701	0.49 642	3.04 680

z-ln-s-r	1.93 566	1.26 592	7.26 638	0.25 437	0.03 237	1.65 497	0.06 424	4.28 460	2.81 608	1.26 430	0.70 430	1.68 472	0.24 399	6.44 577	10.32 668	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 523	0.19 237

pmcnn	3.98 637	0.95 532	7.29 639	0.71 584	1.42 652	2.84 577	1.22 627	5.89 611	2.42 574	9.34 671	11.71 660	18.88 686	2.65 607	6.89 602	6.35 636	0.00 1	0.07 372	0.00 1	0.00 1	0.21 551	0.76 464

DGSMNet	2.56 606	1.15 579	7.39 640	1.34 653	2.02 669	3.20 587	3.97 666	6.11 623	1.72 497	1.52 469	2.72 578	3.23 573	0.63 485	4.74 489	2.39 571	1.12 670	1.53 681	1.54 677	1.32 693	1.40 668	2.10 658

SDNR	3.62 630	1.25 591	7.41 641	0.71 584	0.22 424	26.06 707	0.02 242	4.55 488	2.42 574	3.10 596	11.33 658	3.05 559	0.77 510	8.31 654	2.21 560	0.05 599	0.11 392	0.00 1	0.01 398	0.08 382	0.66 429

GwcNet	1.96 570	1.51 616	7.43 642	0.30 459	1.20 642	4.13 613	0.61 594	4.45 475	1.92 525	1.53 470	2.31 557	3.93 598	0.54 464	5.50 534	3.16 599	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 398	0.39 630	0.24 279

DStereoFS	8.45 676	5.24 691	7.57 643	5.28 683	5.17 684	13.50 680	6.68 692	10.03 678	10.06 675	8.57 664	10.59 656	13.25 673	22.85 706	16.32 694	9.72 661	3.03 682	4.52 708	2.15 684	6.10 710	1.55 669	6.89 692

FINET	2.99 613	2.11 648	7.66 644	1.13 638	1.79 662	4.35 620	3.34 659	5.66 591	7.93 669	2.49 569	3.29 593	1.66 469	2.47 602	6.70 590	4.44 617	0.82 665	1.38 673	0.03 623	0.30 629	0.36 624	1.88 645

XQC	3.16 619	2.00 644	7.71 645	0.97 629	0.67 577	5.07 632	0.69 599	6.58 641	4.95 645	5.04 641	1.98 544	4.99 624	3.12 620	7.96 648	10.02 664	0.00 1	0.63 498	0.00 1	0.18 544	0.36 624	0.38 350

Wz-Net-MNSev	2.17 590	1.90 640	7.77 646	0.02 90	0.01 137	4.60 626	2.08 642	5.70 595	2.83 610	4.02 621	1.50 516	1.87 485	2.53 604	5.10 514	3.04 596	0.00 1	0.01 286	0.00 1	0.00 1	0.14 484	0.31 313

AIO-Stereo-zeroshot1	1.97 573	0.97 540	7.79 647	0.68 578	1.01 629	1.47 427	0.20 504	7.05 655	1.44 421	0.54 319	6.19 632	5.17 631	1.14 532	1.65 360	1.18 507	0.01 540	0.77 524	0.00 1	0.64 676	0.25 575	1.23 554

SAMSARA	4.31 644	1.94 643	7.80 648	1.96 666	1.40 651	10.65 673	7.35 694	7.17 656	4.49 639	8.27 662	3.58 600	10.58 666	3.75 631	7.87 646	6.66 639	0.01 540	1.09 636	0.00 1	0.23 582	0.26 586	1.19 549

ADCRef	2.57 607	1.40 607	7.90 649	0.11 330	0.11 343	4.71 628	0.74 603	5.45 581	1.66 481	3.15 598	1.65 526	1.61 462	2.25 592	4.54 482	15.56 688	0.03 583	0.00 1	0.01 592	0.10 486	0.27 591	0.23 273

SANet	5.04 655	1.86 638	7.96 650	0.39 483	0.12 356	7.51 655	3.73 664	7.20 657	16.07 688	7.15 655	13.16 663	12.35 669	8.70 674	8.28 652	5.37 626	0.00 1	0.01 286	0.00 1	0.00 1	0.13 469	0.71 451

ACVNet_2	9.32 679	2.76 666	8.07 651	8.84 692	6.89 690	14.54 686	4.19 669	14.25 688	23.92 695	7.62 658	19.61 688	20.42 687	5.93 661	8.52 657	3.64 606	9.16 694	1.74 688	7.93 689	0.36 649	10.56 696	7.47 697

Dean	12.08 692	3.10 669	8.10 652	10.98 698	8.34 699	18.85 692	5.53 682	21.57 706	40.96 714	11.81 678	21.91 692	25.74 697	9.74 677	8.20 650	5.76 629	9.65 696	2.35 693	9.94 693	0.65 677	10.97 698	7.40 695

Wz-Net-LNSev	1.60 540	1.48 614	8.20 653	0.03 138	0.03 237	3.95 609	0.13 480	4.89 526	2.33 566	0.92 371	0.31 335	3.64 588	1.40 555	2.90 399	1.50 523	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 422	0.20 257

RTSC	3.18 620	2.15 649	8.20 653	0.67 576	0.38 500	4.41 622	0.08 445	5.64 589	5.80 654	6.14 650	3.43 597	3.37 574	1.55 568	7.50 636	12.15 676	0.00 1	0.84 543	0.00 1	0.25 605	0.51 645	0.53 389

ktn	19.65 706	19.61 706	8.27 655	22.99 711	17.38 710	23.89 700	11.97 707	24.83 712	34.40 709	19.19 696	27.37 702	32.56 702	18.29 702	16.52 696	18.28 693	22.43 712	3.70 706	29.28 715	10.90 714	19.65 712	11.59 708

PWC_ROB	3.30 622	1.83 633	8.47 656	0.62 562	0.56 546	1.31 358	0.39 567	4.53 484	5.05 646	7.66 659	15.14 669	3.37 574	2.43 600	6.86 599	6.74 640	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.51 645	0.54 391

KSHMR	14.93 700	8.30 699	8.52 657	15.54 705	13.01 705	17.62 690	10.36 704	19.39 698	30.53 703	19.03 694	22.15 694	28.32 701	9.61 675	16.44 695	10.96 670	10.98 708	3.74 707	21.96 712	4.87 704	16.79 708	10.39 706

ADCL	3.64 631	1.54 618	8.53 658	0.26 443	0.28 468	7.37 653	4.49 672	5.42 578	3.61 626	4.79 635	3.85 606	5.14 630	4.47 643	6.28 568	15.73 689	0.05 599	0.01 286	0.11 648	0.13 502	0.34 617	0.33 325

SGM-ForestM	14.25 696	3.00 668	8.67 659	2.38 669	1.88 665	24.45 703	11.87 706	19.27 697	21.66 693	30.68 709	29.79 709	46.58 713	28.97 709	27.26 709	21.22 703	1.14 671	1.67 685	0.61 670	0.89 686	0.51 645	2.50 675

MFN_U_SF_DS_RVC	3.61 628	3.47 673	9.32 660	0.19 386	0.30 484	13.80 681	7.49 697	5.15 547	3.95 632	3.06 593	3.94 610	4.60 613	1.20 537	8.49 656	2.79 587	0.70 663	1.22 663	0.04 629	0.84 681	0.50 644	1.23 554

SGM+DAISY	6.27 665	3.62 679	9.36 661	2.30 667	2.34 670	9.12 668	6.38 688	6.98 653	6.00 655	14.26 686	15.55 671	14.02 676	9.84 678	9.45 664	8.56 649	1.21 672	1.60 682	0.58 666	0.86 684	0.63 659	2.74 677

Selective-IGEV-i16pc	1.93 566	0.25 259	9.48 662	0.07 255	0.00 1	9.76 670	2.84 651	4.61 493	1.26 349	0.30 245	0.38 359	1.46 448	0.07 263	6.97 612	0.60 400	0.11 627	0.19 409	0.01 592	0.07 464	0.13 469	0.15 202

aanetorigin	2.99 613	1.00 550	9.85 663	0.23 421	0.23 433	1.59 472	2.01 639	1.94 190	1.25 342	14.45 688	10.04 655	2.98 554	3.75 631	4.97 508	4.01 612	0.10 624	0.05 358	0.09 642	0.11 491	0.55 654	0.55 399

notaker	18.29 704	22.89 709	10.13 664	18.52 707	14.64 708	17.81 691	7.48 696	20.77 701	24.37 697	21.91 704	27.45 703	39.00 709	20.06 705	20.53 702	21.90 704	12.54 709	2.81 705	25.96 714	6.03 708	19.60 711	11.37 707

PASM	2.20 592	1.85 636	10.33 665	1.00 630	0.41 507	1.98 531	0.90 611	3.85 381	2.76 599	4.38 628	1.53 517	3.49 583	1.54 565	6.60 583	2.43 572	0.14 636	0.02 327	0.00 1	0.03 433	0.33 611	0.39 354

MSC_U_SF_DS_RVC	5.48 661	3.14 670	10.56 666	0.47 515	0.29 472	24.98 704	8.65 701	6.24 627	9.96 674	4.38 628	8.16 644	8.42 657	2.44 601	9.46 665	6.27 635	1.11 669	1.70 686	0.33 661	0.47 660	1.16 667	1.35 569

psmorigin	2.16 589	0.75 479	10.72 667	0.24 430	0.03 237	1.62 487	0.20 504	3.80 363	1.16 289	5.40 644	3.08 587	5.77 638	2.29 594	5.62 542	2.13 554	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 382	0.25 287

z-mn7	4.53 651	3.38 671	10.95 668	0.14 351	0.03 237	8.41 665	0.48 578	4.63 497	14.42 682	3.68 614	18.00 679	4.72 620	1.20 537	11.78 683	8.25 648	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 551	0.39 354

DStereoSA	7.79 673	3.39 672	10.99 669	5.11 682	7.26 692	9.12 668	11.14 705	7.28 660	8.15 671	4.84 636	16.71 674	4.00 599	18.16 701	8.71 659	11.83 675	2.58 680	6.32 710	0.38 662	7.14 711	4.09 677	8.53 700

ADCP+	3.18 620	1.81 631	11.33 670	0.07 255	0.20 412	5.83 643	2.80 650	4.60 492	2.69 590	1.68 495	0.28 323	3.75 591	3.14 621	6.82 596	17.90 691	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 545	0.56 405

MSAF-DinoV2	4.86 654	4.93 688	11.35 671	1.15 640	0.06 285	3.13 585	0.57 591	7.49 665	4.56 641	2.13 531	0.94 468	16.45 681	5.99 662	14.60 692	18.54 694	0.06 610	0.03 339	0.09 642	0.74 678	2.00 674	2.34 669

IGEV-BASED-STEREO-	1.80 557	20.09 707	11.97 672	0.09 293	0.00 1	0.46 58	0.05 392	0.49 58	0.50 54	0.17 171	0.03 142	0.04 105	0.00 1	0.14 24	0.45 337	0.00 1	0.35 440	0.00 1	0.06 460	0.07 366	1.12 541

MFN_U_SF_RVC	4.10 640	2.36 656	12.04 673	1.00 630	0.27 462	10.31 671	0.51 581	8.83 675	3.69 628	4.90 639	3.30 594	9.33 661	3.43 627	8.28 652	9.42 657	0.41 657	0.53 466	0.52 664	0.81 680	0.90 665	1.05 529

DPSNet	3.98 637	1.01 552	12.58 674	0.74 594	0.55 542	5.24 637	1.53 632	12.44 685	4.82 644	2.89 586	0.97 472	6.37 643	11.43 686	8.20 650	8.61 651	0.09 623	0.51 459	0.11 648	0.38 655	0.35 622	0.83 485

LE_ROB	13.25 695	1.86 638	12.84 675	2.35 668	1.43 653	7.50 654	5.92 683	10.14 679	48.57 717	57.70 717	24.61 700	23.44 694	32.60 712	10.12 668	24.95 710	0.06 610	0.08 378	0.13 652	0.20 558	0.09 407	0.41 365

Selective-IGEV-i16pb	2.67 609	0.35 319	12.87 676	0.11 330	0.00 1	8.08 661	3.31 658	7.70 669	4.24 635	0.66 331	2.29 556	2.42 528	1.29 549	7.18 627	1.62 530	0.16 639	0.26 421	0.06 634	0.13 502	0.25 575	0.38 350

Wz-Net-SNSev	3.01 615	3.59 678	12.98 677	0.45 506	0.04 268	2.72 570	1.12 623	5.80 604	2.42 574	2.30 548	2.62 576	6.39 644	1.29 549	10.20 669	7.19 643	0.00 1	0.01 286	0.00 1	0.00 1	0.29 601	0.72 453

iinet-f	1.90 563	0.98 544	13.29 678	0.42 493	0.03 237	4.30 619	0.04 360	3.86 382	1.32 386	1.28 431	0.57 404	2.91 552	2.70 608	2.60 387	3.11 598	0.00 1	0.02 327	0.02 616	0.00 1	0.49 642	0.09 146

ADCMid	4.33 645	2.40 658	13.81 679	0.23 421	0.40 503	4.90 630	1.23 628	5.73 596	3.73 629	11.06 676	3.94 610	6.67 649	5.11 649	7.11 622	18.03 692	0.12 631	0.08 378	0.55 665	0.46 658	0.61 657	0.49 381

GCAP-Stereo-DPT-50K	1.03 412	0.18 175	13.96 680	0.23 421	0.21 421	1.05 163	0.02 242	2.04 200	1.01 259	0.08 98	0.02 2	0.06 164	0.01 32	0.20 46	0.17 132	0.00 1	0.30 432	0.00 1	0.34 641	0.01 60	0.81 475

w-ln-seven-2	2.43 603	1.73 630	14.40 681	0.27 450	0.07 302	1.40 393	0.47 575	4.54 486	3.57 625	3.26 603	1.19 494	2.29 521	1.65 575	7.16 625	5.50 627	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 398	0.21 551	0.76 464

ADCPNet	3.94 636	1.47 613	14.87 682	0.11 330	0.45 522	7.19 652	2.23 646	5.42 578	3.18 618	4.53 632	2.03 546	7.48 654	5.27 653	7.05 620	14.73 685	0.02 570	0.74 519	0.04 629	0.91 688	0.23 563	0.85 489

w-ln-seven	3.40 623	2.22 650	14.89 683	0.33 469	0.16 387	7.02 651	0.47 575	5.98 614	5.62 650	5.50 646	2.37 560	4.11 601	1.42 556	6.86 599	10.41 669	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 572	0.38 350

DispFullNet	8.26 675	24.76 710	14.96 684	14.77 704	7.78 697	5.23 636	0.09 457	5.67 592	3.16 617	9.01 669	4.87 621	6.15 641	10.66 682	10.44 672	4.54 618	2.54 679	0.33 436	15.59 704	4.84 703	13.17 705	6.59 690

AnyNet_C32	4.41 648	3.74 680	15.17 685	0.48 523	0.51 536	5.99 645	6.52 691	5.30 565	2.72 595	6.86 653	3.66 602	5.21 634	3.19 622	7.42 633	19.54 696	0.08 621	0.04 347	0.20 656	0.09 478	0.67 662	0.76 464

SuperB	3.75 634	2.46 659	15.54 686	0.32 463	0.06 285	4.29 618	1.61 634	4.25 455	11.49 676	2.56 572	1.31 502	2.01 498	1.86 584	6.94 608	8.94 653	0.05 599	0.03 339	0.10 647	0.08 469	10.62 697	0.56 405

DeepPrunerF	2.71 610	1.57 622	16.51 687	0.22 415	0.33 492	1.45 416	0.28 540	6.26 630	9.92 673	1.25 429	0.44 378	1.98 494	1.61 573	7.33 629	4.17 615	0.00 1	0.01 286	0.07 636	0.10 486	0.33 611	0.29 305

zh-mn7	4.28 643	4.04 684	17.92 688	0.11 330	0.07 302	1.53 452	0.29 547	4.81 520	6.49 658	8.41 663	16.07 672	2.83 547	1.19 536	11.32 678	9.99 663	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 545	0.36 336

AANet	5.27 659	1.93 642	17.96 689	0.13 347	0.87 607	1.79 518	0.27 538	4.74 514	15.34 685	13.27 684	14.56 668	12.12 668	6.37 666	5.80 549	6.54 638	0.31 655	1.20 662	0.01 592	0.11 491	0.25 575	1.73 615

zh-sn7	4.41 648	4.45 686	18.43 690	0.15 358	0.01 137	4.00 610	2.16 645	5.26 559	2.74 596	4.24 625	10.00 654	4.09 600	6.64 667	10.84 676	14.33 682	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 595	0.63 422

ADCS	5.55 662	3.55 674	19.07 691	0.43 499	0.14 370	5.87 644	4.20 670	7.65 667	7.80 668	9.79 672	6.22 633	6.48 647	5.52 657	10.52 673	22.41 706	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.48 641	0.97 513

PWCK	9.63 681	6.94 698	19.91 692	6.25 684	0.22 424	22.62 699	14.62 710	12.15 684	13.48 679	14.34 687	13.17 664	13.25 673	8.40 672	16.14 693	11.57 674	6.38 688	0.26 421	2.41 685	0.11 491	8.57 686	1.74 616

Wz-Net-TNSev	4.36 646	6.36 694	22.98 693	0.22 415	0.06 285	7.00 650	3.45 660	7.46 664	3.81 631	2.12 530	0.63 416	7.29 653	5.11 649	9.87 667	9.72 661	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 427	0.36 624	0.66 429

HanzoNet	30.55 712	30.82 711	24.44 694	22.40 710	19.25 712	25.74 706	14.00 709	29.76 713	40.45 713	43.57 714	44.15 715	55.63 715	46.26 716	43.79 715	45.27 714	28.35 714	9.71 713	30.23 716	16.18 716	23.20 714	17.85 713

LSM	7.83 674	2.59 662	24.93 695	4.71 681	40.61 715	3.55 603	5.22 679	5.91 612	7.48 665	10.86 674	13.66 665	4.55 612	3.92 636	7.72 644	5.88 631	0.02 570	0.26 421	0.00 1	0.00 1	0.30 603	14.53 711

WZ-Net	4.64 652	2.57 661	25.72 696	0.10 307	0.09 326	3.07 582	2.08 642	6.59 643	5.41 647	6.08 649	4.09 614	7.02 652	6.04 663	11.64 679	11.45 673	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 551	0.61 417

light-stereo	12.19 693	4.01 683	27.27 697	25.33 712	20.86 713	12.42 679	1.05 620	15.60 690	14.53 683	18.62 693	17.70 676	23.97 696	5.91 660	18.16 699	6.91 642	3.26 683	8.15 711	0.13 652	0.62 673	9.07 688	10.32 705

DPSimNet_ROB	26.59 711	21.34 708	28.49 698	25.34 713	19.24 711	25.03 705	28.61 716	30.13 714	30.91 704	33.36 710	29.60 708	33.91 706	28.18 708	25.99 706	42.58 713	17.84 711	15.40 715	25.41 713	22.86 718	21.10 713	26.45 717

UNDER WATER	20.50 707	13.77 704	33.30 699	20.84 709	14.55 707	30.38 710	19.68 713	17.23 694	34.25 708	21.44 703	18.98 682	38.38 708	31.61 710	25.31 704	22.42 707	10.71 707	2.76 703	19.90 711	4.92 705	17.87 710	11.76 709

UNDER WATER-64	20.90 708	11.73 703	33.74 700	20.56 708	13.88 706	34.56 711	24.71 715	16.81 692	33.52 707	22.54 705	17.10 675	40.14 711	33.68 714	25.46 705	23.75 708	10.68 706	2.78 704	18.70 708	4.60 701	17.07 709	12.03 710

EDNetEfficient	6.66 670	1.34 601	34.37 701	0.66 569	1.93 667	2.04 536	3.59 662	3.08 294	14.92 684	20.02 701	9.53 651	6.48 647	10.85 684	7.65 639	15.21 686	0.03 583	0.10 389	0.01 592	0.22 575	0.61 657	0.55 399

Selective-IGEV-i16pa	41.34 714	52.44 716	34.39 702	3.63 679	1.43 653	89.61 722	10.27 703	61.06 720	85.09 723	64.14 719	79.91 720	61.99 719	53.72 718	90.26 726	63.02 720	25.91 713	9.65 712	11.07 700	6.06 709	5.46 680	17.59 712

Selective-IGEV-i1pa	41.43 715	57.93 720	35.27 703	9.34 693	4.55 683	83.46 718	29.16 717	60.56 718	65.63 719	64.12 718	70.82 719	56.81 716	50.96 717	86.20 725	53.55 717	29.40 715	13.72 714	18.19 707	8.26 712	10.03 692	20.61 714

JetBlue	14.57 699	6.38 695	35.83 704	0.95 627	7.05 691	51.27 714	22.93 714	16.51 691	9.78 672	11.72 677	17.82 678	27.82 700	17.62 699	33.31 713	20.36 700	0.35 656	0.18 403	0.15 654	0.25 605	5.36 679	5.74 687

xyz-stereo	4.49 650	0.31 300	37.34 705	0.02 90	0.01 137	19.38 693	0.01 116	2.42 227	0.53 57	2.00 521	14.43 667	2.64 538	0.14 348	7.36 630	2.92 591	0.00 1	0.01 286	0.23 659	0.00 1	0.05 318	0.09 146

AnyNet_C01	7.15 672	5.48 692	37.47 706	1.08 637	0.59 558	11.50 675	6.49 690	6.93 648	4.31 636	8.06 661	9.11 650	8.72 658	4.06 637	14.50 690	21.97 705	0.11 627	0.08 378	0.24 660	0.09 478	1.11 666	1.07 535

BEATNet-Init1	19.30 705	9.61 701	39.48 707	3.09 675	2.67 673	39.40 712	17.68 712	23.58 709	25.88 698	38.63 712	37.63 713	50.99 714	33.56 713	30.54 711	24.44 709	1.09 668	1.51 680	0.60 669	0.88 685	1.81 672	2.89 678

MADNet++	48.24 716	34.06 712	39.67 708	43.36 714	41.25 716	66.15 715	33.15 718	60.90 719	54.14 718	72.30 720	61.91 718	58.11 717	56.05 719	58.09 716	59.59 719	43.04 719	36.86 719	35.73 717	22.37 717	45.96 716	42.06 718

RSGM-EC	80.77 724	55.06 717	43.00 709	74.67 721	80.18 722	84.58 719	88.01 722	87.69 724	89.52 724	86.67 725	95.66 726	81.86 722	75.31 721	73.26 719	70.49 721	91.64 726	97.30 726	85.27 725	90.29 726	83.19 725	81.73 726

acva	80.77 724	55.06 717	43.00 709	74.67 721	80.18 722	84.58 719	88.01 722	87.69 724	89.52 724	86.67 725	95.66 726	81.86 722	75.31 721	73.26 719	70.49 721	91.64 726	97.30 726	85.27 725	90.29 726	83.19 725	81.73 726

USTest	75.14 720	57.36 719	55.45 711	73.00 720	70.00 721	99.79 731	99.94 730	98.40 730	99.13 728	94.09 727	97.89 729	78.40 721	95.15 728	75.23 721	76.52 723	48.90 720	79.65 725	38.93 719	52.82 722	56.53 717	55.56 719

JetRed	35.17 713	40.12 713	62.92 712	15.92 706	26.66 714	70.02 716	42.94 719	32.33 715	33.48 706	46.29 715	45.31 716	39.98 710	26.04 707	38.73 714	56.93 718	12.90 710	37.58 720	13.38 702	9.53 713	30.41 715	21.91 716

LRCNet_RVC	60.82 718	63.91 721	64.33 713	69.26 719	50.13 717	19.76 694	0.07 435	58.24 717	5.77 652	75.95 721	85.64 721	74.51 720	62.84 720	58.99 717	50.33 715	93.38 732	56.04 724	93.60 728	93.06 728	68.67 722	71.95 725

RTS	10.27 684	3.55 674	66.16 714	1.62 660	2.34 670	13.96 683	6.25 686	6.95 650	18.07 691	8.81 666	19.18 684	6.82 650	2.96 614	26.87 707	19.93 698	0.00 1	0.42 444	0.00 1	0.03 433	0.40 632	0.99 518

RTSA	10.27 684	3.55 674	66.16 714	1.62 660	2.34 670	13.96 683	6.25 686	6.95 650	18.07 691	8.81 666	19.18 684	6.82 650	2.96 614	26.87 707	19.93 698	0.00 1	0.42 444	0.00 1	0.03 433	0.40 632	0.99 518

MADNet+	11.36 688	15.59 705	70.62 716	1.36 655	1.52 658	20.21 695	4.98 674	12.73 686	8.13 670	3.88 619	6.42 636	8.89 660	6.29 664	32.76 712	29.90 711	0.25 652	1.05 625	0.01 592	0.22 575	0.60 656	1.76 618

TCMNet-wrong-test	56.22 717	78.99 722	72.25 717	90.96 723	89.48 724	78.49 717	72.37 720	39.00 716	14.38 681	41.21 713	51.80 717	58.54 718	34.50 715	64.15 718	52.16 716	38.24 718	6.03 709	46.87 721	41.01 719	83.24 727	70.77 724

coex-ft	12.25 694	6.22 693	80.44 718	0.15 358	0.15 381	2.43 553	0.98 615	3.07 293	29.54 701	49.22 716	16.44 673	15.69 679	16.17 694	7.44 634	15.30 687	0.05 599	0.07 372	0.01 592	0.05 452	0.35 622	1.15 546

DLNR_Zeroshot_test	23.30 709	50.27 714	88.62 719	97.23 734	94.59 728	1.20 272	0.00 1	20.92 702	0.64 74	0.06 76	0.02 2	0.03 76	0.02 98	4.50 478	0.25 205	32.51 717	0.96 597	0.00 1	0.27 617	72.47 723	1.47 578

DLNR-FE	23.34 710	50.30 715	88.66 720	97.22 733	95.16 729	1.20 272	0.00 1	20.93 703	0.64 74	0.06 76	0.02 2	0.03 76	0.02 98	4.49 475	0.25 205	32.41 716	0.96 597	0.00 1	0.27 617	72.72 724	1.47 578

HaxPig	97.67 729	99.63 729	91.79 721	99.82 740	99.96 734	88.42 721	87.25 721	98.22 729	99.89 730	99.93 734	99.96 731	99.95 736	99.86 731	96.37 728	92.57 728	99.96 742	99.98 732	99.99 733	99.99 735	99.99 744	99.91 735

PML	88.69 726	99.49 728	92.95 722	94.34 725	94.09 726	98.57 729	96.73 729	93.58 726	94.50 726	99.57 733	91.07 725	95.40 728	91.48 726	99.96 735	90.33 727	99.98 743	31.85 718	100.00 735	46.15 720	93.62 729	70.14 723

xxxxx1	76.86 721	82.53 723	93.06 723	61.86 716	67.25 718	95.91 725	95.20 726	75.90 721	81.13 720	82.69 722	86.70 722	89.27 724	87.62 723	85.18 722	86.89 724	55.21 721	54.91 721	60.27 722	72.48 723	60.77 719	62.32 720

tt_ll	76.86 721	82.53 723	93.06 723	61.86 716	67.25 718	95.91 725	95.20 726	75.90 721	81.13 720	82.69 722	86.70 722	89.27 724	87.62 723	85.18 722	86.89 724	55.21 721	54.91 721	60.27 722	72.48 723	60.77 719	62.32 720

ff	76.86 721	82.53 723	93.06 723	61.86 716	67.25 718	95.91 725	95.20 726	75.90 721	81.13 720	82.69 722	86.70 722	89.27 724	87.62 723	85.18 722	86.89 724	55.21 721	54.91 721	60.27 722	72.48 723	60.77 719	62.32 720

AVERAGE_ROB	99.26 735	99.81 731	97.70 726	100.00 743	100.00 736	96.38 728	91.35 725	100.00 735	100.00 732	100.00 735	100.00 732	100.00 738	100.00 733	99.98 736	99.97 734	100.00 745	100.00 733	100.00 735	100.00 736	100.00 745	100.00 744

MEDIAN_ROB	96.88 727	99.41 727	98.74 727	94.82 726	94.30 727	93.21 724	90.85 724	95.70 728	94.83 727	97.65 730	97.67 728	98.31 729	96.57 729	94.60 727	93.95 729	99.78 741	98.28 729	99.99 733	99.90 732	99.50 736	99.57 733

EDNetEfficientorigin	10.48 686	2.34 655	98.78 728	0.23 421	0.25 446	3.01 581	0.70 600	4.69 509	17.04 690	19.07 695	15.43 670	12.52 671	11.56 687	9.41 663	12.62 678	0.01 540	0.01 286	0.00 1	0.01 398	0.25 575	1.76 618

tt	68.57 719	0.18 175	99.50 729	50.44 715	14.99 709	100.00 732	100.00 732	100.00 735	99.70 729	28.28 708	12.01 662	99.97 737	98.67 730	99.55 730	99.99 735	89.99 725	98.19 728	46.13 720	51.48 721	60.62 718	21.71 715

Anonymous_1	96.94 728	99.72 730	99.64 730	92.03 724	93.81 725	100.00 732	100.00 732	99.18 732	99.90 731	98.59 731	99.75 730	99.15 731	99.95 732	98.52 729	99.54 730	87.31 724	98.83 730	90.77 727	96.89 729	91.07 728	94.14 728

test_example2	98.82 732	99.97 734	99.97 731	99.95 742	99.97 735	99.48 730	99.97 731	94.95 727	100.00 732	100.00 735	100.00 732	93.49 727	93.63 727	99.93 734	99.91 731	100.00 745	99.77 731	96.68 729	98.65 730	100.00 745	100.00 744

DPSMNet_ROB	99.43 737	99.92 732	99.98 732	96.44 732	100.00 736	100.00 732	100.00 732	99.82 734	100.00 732	95.92 728	100.00 732	99.26 732	100.00 733	99.77 731	99.99 735	98.36 734	100.00 733	99.86 730	100.00 736	99.38 734	99.98 743

DGTPSM_ROB	99.42 736	99.92 732	99.98 732	96.43 731	100.00 736	100.00 732	100.00 732	99.81 733	100.00 732	95.92 728	100.00 732	99.26 732	100.00 733	99.77 731	99.99 735	98.23 733	100.00 733	99.86 730	100.00 736	99.38 734	99.97 742

fast-reg	100.00 744	100.00 735	100.00 734	100.00 743	100.00 736	100.00 732	100.00 732	100.00 735	100.00 732	100.00 735	100.00 732	100.00 738	100.00 733	100.00 737	100.00 738	99.99 744	100.00 733	100.00 735	100.00 736	100.00 745	100.00 744

iinet-test	98.80 730	100.00 735	100.00 734	94.90 727	97.91 730	100.00 732	100.00 732	100.00 735	100.00 732	100.00 735	100.00 732	99.94 734	100.00 733	100.00 737	99.96 732	92.35 728	100.00 733	100.00 735	99.97 733	94.17 730	96.70 729

IINet	98.80 730	100.00 735	100.00 734	94.91 728	97.91 730	100.00 732	100.00 732	100.00 735	100.00 732	100.00 735	100.00 732	99.94 734	100.00 733	100.00 737	99.96 732	92.35 728	100.00 733	100.00 735	99.97 733	94.17 730	96.71 730

Hybrid-DGEV	99.95 742	100.00 735	100.00 734	99.73 739	100.00 736	100.00 732	100.00 732	100.00 735	100.00 732	100.00 735	100.00 732	100.00 738	100.00 733	100.00 737	100.00 738	99.34 739	100.00 733	100.00 735	100.00 736	99.96 737	99.94 736

RAFT-FEzeroshot	99.93 738	100.00 735	100.00 734	99.70 735	100.00 736	100.00 732	100.00 732	100.00 735	100.00 732	100.00 735	100.00 732	100.00 738	100.00 733	100.00 737	100.00 738	99.08 735	100.00 733	100.00 735	100.00 736	99.96 737	99.94 736

RAFT-FE	99.93 738	100.00 735	100.00 734	99.70 735	100.00 736	100.00 732	100.00 732	100.00 735	100.00 732	100.00 735	100.00 732	100.00 738	100.00 733	100.00 737	100.00 738	99.08 735	100.00 733	100.00 735	100.00 736	99.96 737	99.94 736

FlowAnything	99.96 743	100.00 735	100.00 734	99.71 738	100.00 736	100.00 732	100.00 732	100.00 735	100.00 732	100.00 735	100.00 732	100.00 738	100.00 733	100.00 737	100.00 738	99.65 740	100.00 733	100.00 735	100.00 736	99.97 741	99.94 736

Selective-RAFT-Error	100.00 744	100.00 735	100.00 734	100.00 743	100.00 736	100.00 732	100.00 732	100.00 735	100.00 732	100.00 735	100.00 732	100.00 738	100.00 733	100.00 737	100.00 738	100.00 745	100.00 733	100.00 735	100.00 736	99.98 742	99.94 736

CasAABBNet	99.93 738	100.00 735	100.00 734	99.70 735	100.00 736	100.00 732	100.00 732	100.00 735	100.00 732	100.00 735	100.00 732	100.00 738	100.00 733	100.00 737	100.00 738	99.08 735	100.00 733	100.00 735	100.00 736	99.96 737	99.94 736

LSM0	99.93 738	100.00 735	100.00 734	99.82 740	100.00 736	100.00 732	100.00 732	100.00 735	100.00 732	100.00 735	100.00 732	100.00 738	100.00 733	100.00 737	100.00 738	99.09 738	100.00 733	100.00 735	100.00 736	99.98 742	99.79 734

DPSM_ROB	99.05 733	100.00 735	100.00 734	95.92 729	98.77 732	100.00 732	100.00 732	100.00 735	100.00 732	100.00 735	100.00 732	100.00 738	100.00 733	100.00 737	100.00 738	93.10 730	100.00 733	100.00 735	100.00 736	95.46 732	97.74 731

DPSM	99.05 733	100.00 735	100.00 734	95.92 729	98.77 732	100.00 732	100.00 732	100.00 735	100.00 732	100.00 735	100.00 732	100.00 738	100.00 733	100.00 737	100.00 738	93.10 730	100.00 733	100.00 735	100.00 736	95.46 732	97.74 731

GS-Stereo							0.00 1	4.07 424	1.22 322	0.35 255	0.03 142	0.01 2	0.03 149	0.46 168	0.74 434	0.03 583	0.93 576	0.00 1	0.30 629	0.17 523	2.11 659

FSD					0.85 600	0.30 18	0.05 392	0.33 26	1.07 270	0.04 58	0.04 179	0.13 256	0.02 98	0.52 200	0.33 264	0.00 1	1.05 625	0.00 1	0.00 1	0.01 60

ccccc		94.50 726		100.00 743	100.00 736	92.07 723		98.68 731		98.61 732		98.54 730		99.86 733		100.00 745	100.00 733	99.91 732	99.55 731	100.00 745

Low-res two-view benchmark