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

FlowAnything_test	0.25 11	0.41 170	0.71 1	0.28 166	0.17 93	0.37 78	0.20 141	0.39 53	0.28 7	0.25 108	0.20 58	0.21 121	0.17 73	0.28 34	0.26 123	0.13 411	0.10 185	0.14 476	0.16 383	0.17 274	0.16 71

BLMT-Stereo	0.20 1	0.27 3	0.78 2	0.22 28	0.13 20	0.15 1	0.16 68	0.22 1	0.41 115	0.12 1	0.17 35	0.13 1	0.10 2	0.20 1	0.22 57	0.07 8	0.06 2	0.08 64	0.08 103	0.08 36	0.33 207

Pro-Stereo	0.24 7	0.30 41	0.81 3	0.22 28	0.15 52	0.49 219	0.15 49	0.23 2	0.39 101	0.16 11	0.14 12	0.15 20	0.09 1	0.49 191	0.21 38	0.08 42	0.06 2	0.10 229	0.37 582	0.08 36	0.22 126

LGtest1	0.26 13	0.43 194	0.82 4	0.23 50	0.21 189	0.31 29	0.11 2	0.36 34	0.43 130	0.24 100	0.18 41	0.16 44	0.14 28	0.30 42	0.28 148	0.10 187	0.16 312	0.08 64	0.06 11	0.10 86	0.42 271

PipStereo	0.60 346	0.30 41	0.84 5	1.25 635	1.76 669	0.16 2	0.15 49	0.37 38	0.43 130	0.13 3	0.11 3	0.22 127	0.14 28	0.50 198	0.21 38	0.08 42	1.80 644	0.07 1	0.06 11	0.12 137	3.38 694

LACA3	0.21 2	0.43 194	0.86 6	0.19 2	0.12 8	0.34 51	0.17 83	0.28 5	0.35 36	0.17 19	0.14 12	0.15 20	0.14 28	0.29 38	0.14 1	0.09 97	0.07 24	0.07 1	0.05 1	0.10 86	0.07 1

1w_stereo	0.35 68	0.28 13	0.86 6	0.24 69	0.17 93	0.44 156	0.22 225	0.60 245	0.43 130	0.27 142	0.30 181	0.14 10	0.26 245	0.61 251	0.25 108	0.07 8	0.79 513	0.07 1	0.06 11	0.08 36	0.79 472

PSi22b	0.61 356	0.30 41	0.87 8	1.18 631	1.89 673	0.16 2	0.15 49	0.37 38	0.43 130	0.13 3	0.11 3	0.24 154	0.14 28	0.52 205	0.20 26	0.08 42	1.79 641	0.07 1	0.06 11	0.12 137	3.35 693

SGD-Stereo	0.23 5	0.31 53	0.87 8	0.23 50	0.11 5	0.40 109	0.16 68	0.33 19	0.40 111	0.20 46	0.19 51	0.18 77	0.17 73	0.38 106	0.17 3	0.11 293	0.06 2	0.08 64	0.07 63	0.10 86	0.09 10

rvit_stereo_0083	0.28 19	0.37 134	0.88 10	0.28 166	0.18 116	0.28 17	0.22 225	0.40 60	0.58 268	0.25 108	0.30 181	0.27 196	0.27 261	0.38 106	0.25 108	0.14 452	0.12 242	0.13 438	0.10 196	0.13 173	0.14 46

PSi22a	0.63 393	0.32 68	0.91 11	0.96 608	1.42 645	0.16 2	0.14 24	0.34 23	0.45 150	0.12 1	0.10 1	0.25 165	0.18 98	0.72 317	0.39 274	0.09 97	1.75 640	0.07 1	0.42 604	0.13 173	3.64 703

FoundationStereo	0.61 356	0.37 134	0.91 11	1.96 681	2.40 693	0.20 8	0.16 68	0.26 3	0.86 557	0.16 11	0.12 6	0.19 97	0.17 73	0.58 238	0.32 205	0.10 187	2.98 705	0.08 64	0.06 11	0.07 2	0.20 110

111111	0.39 111	0.28 13	0.93 13	0.33 284	0.42 469	0.43 142	0.13 10	0.48 126	0.39 101	0.24 100	0.31 195	0.18 77	0.17 73	0.43 142	0.23 77	0.09 97	1.32 591	0.08 64	0.06 11	0.25 436	1.00 541

CSFM-Stereo	0.35 68	0.30 41	0.95 14	0.21 13	0.12 8	0.39 99	0.15 49	0.37 38	0.31 15	0.18 28	0.16 30	0.17 62	0.16 67	0.64 270	0.53 377	0.12 360	0.85 530	0.07 1	0.50 627	0.07 2	0.79 472

BridgeDepth_RVC	0.24 7	0.51 258	0.97 15	0.18 1	0.12 8	0.31 29	0.12 4	0.34 23	0.60 288	0.16 11	0.15 23	0.16 44	0.20 139	0.33 67	0.27 133	0.11 293	0.06 2	0.07 1	0.06 11	0.07 2	0.07 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LG-Stereo_L2	0.29 21	0.42 177	0.97 15	0.36 358	0.25 259	0.31 29	0.22 225	0.40 60	0.28 7	0.19 36	0.12 6	0.13 1	0.12 11	0.44 149	0.23 77	0.08 42	0.49 455	0.08 64	0.06 11	0.08 36	0.58 382

LG-Stereo_L1	0.30 25	0.42 177	0.97 15	0.35 337	0.28 308	0.28 17	0.21 186	0.39 53	0.30 12	0.19 36	0.12 6	0.13 1	0.12 11	0.45 152	0.22 57	0.08 42	0.71 506	0.08 64	0.06 11	0.08 36	0.51 335

Monster-pub-mixall	0.50 238	0.35 111	0.98 18	0.22 28	0.13 20	0.34 51	0.12 4	0.38 48	0.28 7	0.39 231	0.19 51	0.16 44	0.12 11	1.05 412	0.41 291	0.08 42	3.28 706	0.07 1	0.73 669	0.08 36	0.55 367

LGCAT	0.56 293	0.27 3	0.99 19	0.26 109	0.13 20	0.56 319	0.14 24	0.35 27	0.20 2	0.36 207	0.14 12	0.23 141	0.15 49	1.94 598	0.39 274	1.59 700	1.12 561	0.07 1	0.08 103	0.07 2	2.22 654

LiteMatch	0.30 25	0.82 413	0.99 19	0.30 211	0.14 37	0.30 24	0.21 186	0.30 7	0.32 19	0.17 19	0.14 12	0.18 77	0.38 379	0.61 251	0.42 301	0.11 293	0.06 2	0.10 229	0.08 103	0.14 205	0.19 99

Foundation-i32	0.71 468	0.33 83	0.99 19	1.38 645	1.80 670	0.49 219	0.15 49	0.34 23	0.60 288	0.14 5	0.13 9	0.28 206	0.14 28	0.99 399	0.52 369	0.09 97	2.49 691	0.07 1	0.06 11	0.11 113	3.05 687

GeoVLM	0.34 55	0.27 3	0.99 19	0.21 13	0.13 20	0.31 29	0.14 24	0.30 7	0.32 19	0.17 19	0.14 12	0.18 77	0.15 49	0.61 251	0.39 274	0.11 293	0.81 521	0.07 1	0.56 642	0.07 2	0.84 490

2w_stereo	0.35 68	0.30 41	0.99 19	0.23 50	0.13 20	0.41 120	0.20 141	0.54 197	0.37 61	0.28 157	0.23 103	0.13 1	0.23 197	0.69 294	0.24 90	0.06 1	1.07 554	0.07 1	0.19 435	0.07 2	0.64 410

WQFJA1	0.49 228	0.48 234	1.00 24	0.27 138	0.38 431	0.48 203	0.23 265	1.81 677	2.16 684	0.26 129	0.26 137	0.29 219	0.27 261	0.34 75	0.36 245	0.10 187	0.11 218	0.10 229	0.09 145	0.20 353	0.54 357

WQFJX1	0.51 252	0.58 289	1.00 24	0.27 138	0.35 400	0.48 203	0.25 327	2.07 689	2.18 686	0.27 142	0.26 137	0.30 228	0.28 281	0.51 200	0.33 221	0.10 187	0.11 218	0.10 229	0.08 103	0.24 411	0.45 303

NLMM	0.49 228	0.47 225	1.00 24	0.27 138	0.38 431	0.48 203	0.23 265	1.81 677	2.16 684	0.26 129	0.26 137	0.29 219	0.27 261	0.34 75	0.36 245	0.10 187	0.11 218	0.10 229	0.09 145	0.20 353	0.54 357

MonSter++	0.34 55	0.27 3	1.00 24	0.21 13	0.13 20	0.31 29	0.14 24	0.30 7	0.32 19	0.17 19	0.14 12	0.18 77	0.15 49	0.61 251	0.40 282	0.11 293	0.82 526	0.07 1	0.56 642	0.07 2	0.84 490

castereo	0.34 55	0.48 234	1.00 24	0.25 89	0.29 317	0.41 120	0.27 365	0.76 336	0.49 176	0.23 87	0.30 181	0.24 154	0.31 329	0.29 38	0.29 162	0.09 97	0.20 359	0.09 154	0.31 537	0.12 137	0.44 298

mm2	0.35 68	0.27 3	1.01 29	0.21 13	0.13 20	0.48 203	0.14 24	0.30 7	0.32 19	0.14 5	0.14 12	0.18 77	0.13 18	0.61 251	0.53 377	0.11 293	0.81 521	0.07 1	0.56 642	0.07 2	0.84 490

mm1	0.35 68	0.27 3	1.01 29	0.21 13	0.13 20	0.48 203	0.14 24	0.34 23	0.32 19	0.14 5	0.14 12	0.18 77	0.13 18	0.61 251	0.53 377	0.11 293	0.81 521	0.07 1	0.56 642	0.07 2	0.84 490

LACA1	0.24 7	0.74 377	1.01 29	0.20 4	0.10 1	0.42 134	0.14 24	0.33 19	0.38 80	0.16 11	0.11 3	0.14 10	0.15 49	0.27 28	0.16 2	0.09 97	0.07 24	0.07 1	0.06 11	0.10 86	0.08 5

WQFJX	0.49 228	0.47 225	1.02 32	0.27 138	0.39 438	0.47 191	0.23 265	1.85 679	1.92 680	0.28 157	0.27 151	0.28 206	0.28 281	0.43 142	0.36 245	0.10 187	0.12 242	0.10 229	0.08 103	0.24 411	0.54 357

3.75w	0.33 48	0.27 3	1.02 32	0.22 28	0.21 189	0.44 156	0.16 68	0.47 117	0.33 25	0.25 108	0.21 69	0.13 1	0.18 98	0.54 220	0.24 90	0.08 42	1.14 564	0.07 1	0.08 103	0.07 2	0.56 369

IGEV	0.36 83	0.34 99	1.03 34	0.21 13	0.24 248	0.42 134	0.16 68	0.38 48	0.41 115	0.37 217	0.22 83	0.14 10	0.12 11	0.63 263	0.40 282	0.08 42	0.73 509	0.08 64	0.53 635	0.09 57	0.52 343

MLG-Stereo_test3	0.31 30	0.44 209	1.03 34	0.48 478	0.40 448	0.36 68	0.13 10	0.39 53	0.46 155	0.28 157	0.19 51	0.17 62	0.12 11	0.25 17	0.18 7	0.09 97	0.53 466	0.08 64	0.06 11	0.09 57	0.45 303

Test_v1	0.24 7	0.32 68	1.04 36	0.21 13	0.14 37	0.27 16	0.15 49	0.39 53	0.29 10	0.18 28	0.19 51	0.15 20	0.13 18	0.28 34	0.20 26	0.10 187	0.07 24	0.07 1	0.06 11	0.08 36	0.49 325

monsters	0.39 111	0.39 154	1.04 36	0.24 69	0.32 363	0.42 134	0.13 10	0.49 131	0.35 36	0.27 142	0.21 69	0.14 10	0.15 49	0.60 246	0.43 310	0.09 97	1.09 557	0.07 1	0.70 662	0.07 2	0.65 413

Anonymus	0.30 25	0.29 21	1.05 38	0.27 138	0.14 37	0.34 51	0.16 68	0.35 27	0.35 36	0.18 28	0.16 30	0.24 154	0.18 98	0.30 42	0.39 274	0.22 584	0.56 476	0.09 154	0.10 196	0.10 86	0.46 309

NLMM1	0.53 269	0.51 258	1.05 38	0.28 166	0.38 431	0.49 219	0.24 297	2.08 690	2.47 691	0.29 170	0.28 160	0.27 196	0.25 228	0.48 177	0.35 241	0.10 187	0.11 218	0.10 229	0.09 145	0.24 411	0.57 375

NLSM1	0.45 175	0.54 272	1.05 38	0.27 138	0.40 448	0.49 219	0.21 186	1.54 663	1.71 669	0.26 129	0.33 219	0.26 182	0.26 245	0.41 130	0.36 245	0.10 187	0.11 218	0.11 310	0.10 196	0.22 386	0.23 136

GIP-stereo	0.61 356	0.68 336	1.05 38	0.95 607	1.46 652	0.42 134	0.17 83	0.69 298	0.49 176	0.19 36	0.24 110	0.23 141	0.18 98	0.95 393	0.59 409	0.10 187	1.33 592	0.08 64	0.06 11	0.18 300	2.21 653

derf	0.31 30	0.28 13	1.06 42	0.35 337	0.54 510	0.32 38	0.14 24	0.32 17	0.35 36	0.15 8	0.14 12	0.17 62	0.13 18	0.55 222	0.22 57	0.08 42	0.23 378	0.07 1	0.16 383	0.07 2	0.85 498

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.34 55	0.47 225	1.07 43	0.30 211	0.27 292	0.35 60	0.20 141	0.47 117	0.32 19	0.22 73	0.23 103	0.14 10	0.22 170	0.24 11	0.18 7	0.07 8	0.08 77	0.08 64	0.47 617	0.09 57	1.29 582

MonStereo	0.47 194	0.29 21	1.07 43	0.22 28	0.18 116	0.51 251	0.14 24	0.49 131	0.35 36	0.25 108	0.17 35	0.15 20	0.11 7	0.88 370	0.48 346	0.06 1	2.11 667	0.07 1	0.80 672	0.07 2	1.01 542

Monster-pub-eth3d	0.47 194	0.29 21	1.07 43	0.22 28	0.18 116	0.51 251	0.14 24	0.49 131	0.35 36	0.25 108	0.18 41	0.15 20	0.11 7	0.87 361	0.47 336	0.06 1	2.11 667	0.07 1	0.81 675	0.07 2	1.01 542

2.5w	0.40 126	0.31 53	1.07 43	0.23 50	0.16 68	0.39 99	0.19 116	0.50 155	0.39 101	0.23 87	0.23 103	0.13 1	0.17 73	0.73 319	0.24 90	0.07 8	1.53 620	0.07 1	0.46 614	0.07 2	0.92 521

monsterstereo	0.40 126	0.43 194	1.07 43	0.26 109	0.27 292	0.39 99	0.14 24	0.55 209	0.37 61	0.28 157	0.27 151	0.14 10	0.13 18	0.67 284	0.44 316	0.07 8	1.12 561	0.07 1	0.81 675	0.08 36	0.53 349

MonSter	0.47 194	0.29 21	1.07 43	0.22 28	0.18 116	0.51 251	0.14 24	0.49 131	0.35 36	0.26 129	0.18 41	0.15 20	0.11 7	0.88 370	0.47 336	0.06 1	2.11 667	0.07 1	0.81 675	0.07 2	1.01 542

depth_test_26	0.23 5	0.31 53	1.08 49	0.21 13	0.13 20	0.18 6	0.13 10	0.31 13	0.46 155	0.16 11	0.32 212	0.19 97	0.14 28	0.25 17	0.17 3	0.11 293	0.09 148	0.10 229	0.09 145	0.10 86	0.15 55

monster-pro	0.47 194	0.29 21	1.08 49	0.22 28	0.18 116	0.50 238	0.14 24	0.49 131	0.35 36	0.25 108	0.18 41	0.15 20	0.11 7	0.88 370	0.47 336	0.06 1	2.11 667	0.07 1	0.81 675	0.07 2	1.01 542

Foundation-i1c-attn	0.59 332	0.29 21	1.10 51	0.53 511	0.59 526	0.30 24	0.20 141	0.52 172	1.73 671	0.45 270	0.26 137	0.34 265	0.25 228	0.83 353	0.54 385	0.09 97	1.87 648	0.08 64	0.06 11	0.07 2	1.75 623

Foundation-i1b	0.56 293	0.29 21	1.10 51	0.41 434	0.33 371	0.29 21	0.21 186	0.54 197	1.83 677	0.46 283	0.23 103	0.39 295	0.23 197	0.67 284	0.48 346	0.09 97	1.97 658	0.07 1	0.07 63	0.09 57	1.53 604

Foundation-i1a	0.59 332	0.27 3	1.10 51	0.55 521	0.63 543	0.31 29	0.21 186	0.53 184	1.91 679	0.40 237	0.24 110	0.36 274	0.25 228	0.87 361	0.47 336	0.09 97	1.74 639	0.07 1	0.06 11	0.09 57	1.65 617

qqai	0.38 102	0.29 21	1.11 54	0.39 409	0.60 532	0.32 38	0.15 49	0.37 38	0.37 61	0.15 8	0.13 9	0.18 77	0.13 18	0.46 157	0.26 123	0.08 42	0.80 516	0.07 1	0.27 508	0.07 2	1.31 584

NLCSM	0.53 269	0.70 349	1.11 54	0.30 211	0.36 412	0.49 219	0.28 379	1.39 652	1.68 666	0.31 180	0.30 181	0.30 228	0.31 329	1.43 493	0.39 274	0.11 293	0.12 242	0.11 310	0.10 196	0.35 555	0.53 349

LiteMatch*	0.32 37	0.28 13	1.12 56	0.20 4	0.14 37	0.28 17	0.15 49	0.30 7	0.31 15	0.17 19	0.14 12	0.16 44	0.15 49	0.49 191	0.37 256	0.09 97	0.77 511	0.08 64	0.38 587	0.08 36	0.81 484

DispViT+	0.25 11	0.29 21	1.12 56	0.20 4	0.44 475	0.22 11	0.14 24	0.43 80	0.40 111	0.20 46	0.17 35	0.18 77	0.15 49	0.39 111	0.19 15	0.11 293	0.07 24	0.07 1	0.05 1	0.07 2	0.09 10

HiDET	0.34 55	0.27 3	1.12 56	0.21 13	0.13 20	0.36 68	0.14 24	0.37 38	0.35 36	0.17 19	0.15 23	0.17 62	0.15 49	0.59 239	0.59 409	0.09 97	0.58 479	0.07 1	0.44 605	0.07 2	0.73 448

LCMNet	0.37 94	0.28 13	1.12 56	0.20 4	0.13 20	0.39 99	0.14 24	0.37 38	0.37 61	0.18 28	0.16 30	0.17 62	0.15 49	0.69 294	0.60 414	0.09 97	0.80 516	0.07 1	0.55 638	0.07 2	0.93 523

2.25w	0.42 143	0.30 41	1.12 56	0.22 28	0.15 52	0.36 68	0.13 10	0.45 97	0.37 61	0.26 129	0.27 151	0.14 10	0.19 121	0.91 379	0.36 245	0.07 8	1.38 597	0.07 1	0.67 661	0.07 2	0.91 516

Former-RAFT_DAM_RVC	0.52 256	0.51 258	1.12 56	0.26 109	0.22 204	0.46 177	0.20 141	1.10 612	1.33 648	3.13 702	0.33 219	0.22 127	0.20 139	0.34 75	0.26 123	0.11 293	0.09 148	0.11 310	0.09 145	0.17 274	0.21 118

TS12	0.27 16	0.34 99	1.13 62	0.26 109	0.12 8	0.47 191	0.16 68	0.49 131	0.48 170	0.21 60	0.31 195	0.18 77	0.20 139	0.32 59	0.24 90	0.07 8	0.07 24	0.08 64	0.06 11	0.10 86	0.10 15

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.39 111	0.47 225	1.13 62	0.34 311	0.34 387	0.37 78	0.20 141	0.38 48	0.36 54	0.23 87	0.27 151	0.18 77	0.22 170	0.26 23	0.20 26	0.07 8	0.17 326	0.08 64	0.51 631	0.08 36	2.00 635

RT-Monster	0.32 37	0.34 99	1.13 62	0.25 89	0.28 308	0.45 165	0.16 68	0.56 216	0.59 280	0.39 231	0.37 244	0.28 206	0.21 156	0.34 75	0.23 77	0.09 97	0.09 148	0.08 64	0.07 63	0.15 224	0.43 282

Foundation-i1	0.60 346	0.35 111	1.13 62	0.89 595	0.41 455	0.33 46	0.22 225	0.64 274	1.48 658	0.34 199	0.31 195	0.59 431	0.23 197	0.87 361	0.57 398	0.09 97	2.03 661	0.08 64	0.07 63	0.10 86	1.17 563

rvit_stereo_0081	0.29 21	0.46 221	1.13 62	0.28 166	0.17 93	0.32 38	0.22 225	0.45 97	0.58 268	0.25 108	0.26 137	0.26 182	0.22 170	0.36 97	0.25 108	0.14 452	0.10 185	0.11 310	0.10 196	0.13 173	0.11 23

rvit_stereo_0082	0.29 21	0.46 221	1.13 62	0.28 166	0.17 93	0.32 38	0.22 225	0.45 97	0.58 268	0.25 108	0.26 137	0.26 182	0.22 170	0.36 97	0.25 108	0.14 452	0.10 185	0.11 310	0.10 196	0.13 173	0.11 23

PointNet	0.29 21	0.30 41	1.14 68	0.22 28	0.14 37	0.36 68	0.17 83	0.35 27	0.34 30	0.17 19	0.16 30	0.19 97	0.13 18	0.26 23	0.38 265	0.11 293	0.52 463	0.08 64	0.07 63	0.07 2	0.68 427

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.33 48	0.33 83	1.16 69	0.32 259	0.33 371	0.47 191	0.21 186	0.54 197	0.37 61	0.21 60	0.25 123	0.22 127	0.23 197	0.23 3	0.19 15	0.08 42	0.06 2	0.08 64	0.07 63	0.11 113	1.08 555

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.31 30	0.42 177	1.17 70	0.24 69	0.33 371	0.48 203	0.20 141	0.51 166	0.38 80	0.27 142	0.30 181	0.25 165	0.14 28	0.24 11	0.29 162	0.09 97	0.07 24	0.10 229	0.09 145	0.12 137	0.57 375

3.5w_stereo	0.34 55	0.33 83	1.17 70	0.21 13	0.15 52	0.40 109	0.14 24	0.46 107	0.36 54	0.23 87	0.25 123	0.15 20	0.19 121	0.80 345	0.24 90	0.07 8	1.02 550	0.07 1	0.07 63	0.07 2	0.52 343

test_for_model	0.31 30	0.42 177	1.17 70	0.24 69	0.33 371	0.48 203	0.20 141	0.51 166	0.38 80	0.27 142	0.30 181	0.25 165	0.14 28	0.24 11	0.29 162	0.09 97	0.07 24	0.10 229	0.09 145	0.12 137	0.57 375

PhaseNet	0.28 19	0.33 83	1.18 73	0.27 138	0.15 52	0.31 29	0.16 68	0.38 48	0.33 25	0.20 46	0.18 41	0.28 206	0.18 98	0.35 90	0.28 148	0.09 97	0.08 77	0.10 229	0.10 196	0.14 205	0.53 349

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.32 37	0.42 177	1.19 74	0.23 50	0.32 363	0.48 203	0.20 141	0.50 155	0.38 80	0.27 142	0.31 195	0.26 182	0.14 28	0.24 11	0.41 291	0.08 42	0.06 2	0.09 154	0.09 145	0.12 137	0.58 382

asd	0.36 83	0.28 13	1.21 75	0.23 50	0.19 152	0.41 120	0.14 24	0.37 38	0.34 30	0.26 129	0.21 69	0.15 20	0.19 121	0.91 379	0.20 26	0.10 187	1.14 564	0.07 1	0.08 103	0.08 36	0.71 441

DilatedVolume-Stereo	0.35 68	0.38 145	1.21 75	0.26 109	0.20 173	0.41 120	0.18 103	0.43 80	0.38 80	0.37 217	0.35 235	0.29 219	0.24 210	0.64 270	0.55 391	0.09 97	0.19 344	0.08 64	0.11 251	0.12 137	0.50 328

DEFOM-Stereo_RVC	0.32 37	0.40 162	1.21 75	0.35 337	0.16 68	0.29 21	0.16 68	0.59 238	0.56 251	0.20 46	0.20 58	0.17 62	0.26 245	0.40 121	0.38 265	0.09 97	0.08 77	0.08 64	0.25 491	0.12 137	0.43 282

DEFOM-Stereo	0.26 13	0.61 304	1.22 78	0.24 69	0.14 37	0.49 219	0.18 103	0.31 13	0.31 15	0.20 46	0.18 41	0.15 20	0.14 28	0.42 139	0.19 15	0.08 42	0.06 2	0.08 64	0.06 11	0.09 57	0.16 71

DepthFocus	0.22 3	0.33 83	1.23 79	0.20 4	0.15 52	0.20 8	0.15 49	0.31 13	0.20 2	0.16 11	0.17 35	0.15 20	0.13 18	0.24 11	0.18 7	0.09 97	0.08 77	0.11 310	0.10 196	0.09 57	0.08 5

asda	0.41 134	0.31 53	1.23 79	0.22 28	0.17 93	0.43 142	0.16 68	0.46 107	0.38 80	0.25 108	0.20 58	0.15 20	0.20 139	0.99 399	0.23 77	0.10 187	1.49 612	0.07 1	0.23 478	0.08 36	0.88 509

xyz-stereo-finetune	0.37 94	0.90 451	1.23 79	0.22 28	0.12 8	0.53 286	0.26 345	0.57 225	0.58 268	0.30 175	0.33 219	0.29 219	0.24 210	0.60 246	0.62 427	0.09 97	0.08 77	0.10 229	0.08 103	0.13 173	0.14 46

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.38 102	0.46 221	1.24 82	0.27 138	0.30 334	0.45 165	0.19 116	0.48 126	0.34 30	0.19 36	0.21 69	0.22 127	0.20 139	0.57 230	0.21 38	0.08 42	0.08 77	0.08 64	0.07 63	0.08 36	1.79 627

GCAPDPT-zeroshot4090	0.35 68	0.47 225	1.24 82	0.30 211	0.23 234	0.36 68	0.19 116	0.42 72	0.35 36	0.22 73	0.24 110	0.19 97	0.23 197	0.23 3	0.17 3	0.08 42	0.12 242	0.08 64	0.30 526	0.13 173	1.53 604

4.5_new	0.39 111	0.29 21	1.25 84	0.22 28	0.16 68	0.40 109	0.17 83	0.43 80	0.37 61	0.27 142	0.22 83	0.15 20	0.14 28	1.04 409	0.23 77	0.09 97	1.49 612	0.07 1	0.14 336	0.09 57	0.62 399

4.5w-stereo	0.39 111	0.29 21	1.25 84	0.22 28	0.16 68	0.40 109	0.17 83	0.43 80	0.37 61	0.27 142	0.22 83	0.15 20	0.14 28	1.04 409	0.23 77	0.09 97	1.49 612	0.07 1	0.14 336	0.09 57	0.62 399

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.35 68	0.47 225	1.26 86	0.30 211	0.23 234	0.36 68	0.19 116	0.42 72	0.35 36	0.22 73	0.24 110	0.19 97	0.23 197	0.23 3	0.17 3	0.08 42	0.12 242	0.08 64	0.30 526	0.13 173	1.52 601

3.25w_new	0.39 111	0.30 41	1.27 87	0.21 13	0.22 204	0.37 78	0.14 24	0.46 107	0.38 80	0.25 108	0.21 69	0.16 44	0.19 121	0.71 309	0.23 77	0.07 8	1.41 602	0.07 1	0.35 570	0.07 2	0.80 477

3.25w	0.39 111	0.30 41	1.27 87	0.21 13	0.22 204	0.37 78	0.14 24	0.46 107	0.38 80	0.25 108	0.21 69	0.16 44	0.19 121	0.71 309	0.23 77	0.07 8	1.41 602	0.07 1	0.35 570	0.07 2	0.80 477

U	3.41 700	0.37 134	1.27 87	0.27 138	13.75 723	19.65 728	0.15 49	0.43 80	0.33 25	0.18 28	0.19 51	0.27 196	0.15 49	0.23 3	0.19 15	0.10 187	0.06 2	17.75 734	12.73 726	0.11 113	0.10 15

RSM++	0.48 210	0.52 263	1.27 87	1.62 659	1.27 638	0.39 99	0.20 141	0.49 131	0.56 251	0.22 73	0.25 123	0.24 154	0.17 73	0.39 111	0.23 77	0.09 97	0.11 218	0.09 154	0.35 570	0.29 496	0.80 477

CAR	0.43 150	0.37 134	1.28 91	0.22 28	0.16 68	0.38 90	0.13 10	0.33 19	0.27 4	0.75 556	0.15 23	0.15 20	0.10 2	0.64 270	0.30 174	0.08 42	1.51 617	0.07 1	0.83 680	0.10 86	0.73 448

MSE-Stereo	0.44 168	0.36 119	1.28 91	0.22 28	0.16 68	0.38 90	0.13 10	0.33 19	0.27 4	0.62 469	0.15 23	0.15 20	0.10 2	0.96 394	0.29 162	0.08 42	1.60 626	0.07 1	0.83 680	0.10 86	0.73 448

GCAP-Stereo-cres-4k	0.30 25	0.43 194	1.28 91	0.31 236	0.39 438	0.45 165	0.22 225	0.45 97	0.34 30	0.21 60	0.28 160	0.19 97	0.21 156	0.26 23	0.19 15	0.07 8	0.09 148	0.08 64	0.07 63	0.13 173	0.42 271

qwe	0.41 134	0.29 21	1.29 94	0.22 28	0.22 204	0.41 120	0.15 49	0.49 131	0.38 80	0.28 157	0.23 103	0.14 10	0.15 49	0.94 387	0.24 90	0.08 42	1.47 611	0.07 1	0.25 491	0.08 36	0.76 458

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.33 48	0.40 162	1.30 95	0.24 69	0.31 347	0.47 191	0.20 141	0.49 131	0.36 54	0.28 157	0.32 212	0.27 196	0.14 28	0.25 17	0.41 291	0.08 42	0.06 2	0.09 154	0.09 145	0.12 137	0.66 415

gcap_with_dpt	0.32 37	0.38 145	1.30 95	0.24 69	0.30 334	0.48 203	0.21 186	0.52 172	0.36 54	0.28 157	0.31 195	0.23 141	0.15 49	0.23 3	0.27 133	0.08 42	0.06 2	0.09 154	0.09 145	0.12 137	0.66 415

LG-Stereo_Zeroshot	0.53 269	0.39 154	1.30 95	0.45 466	0.21 189	0.74 534	0.17 83	0.71 316	0.44 143	1.17 633	0.38 256	0.89 585	0.23 197	0.86 358	0.94 517	0.11 293	0.49 455	0.09 154	0.40 594	0.13 173	0.50 328

IGEV-BASED-STEREO-	0.45 175	1.36 589	1.30 95	0.24 69	0.12 8	0.33 46	0.20 141	0.41 65	0.37 61	0.32 185	0.21 69	0.16 44	0.14 28	0.29 38	0.62 427	0.55 654	1.42 605	0.11 310	0.13 312	0.25 436	0.56 369

MGA	0.40 126	0.36 119	1.31 99	0.22 28	0.18 116	0.39 99	0.13 10	0.30 7	0.27 4	0.62 469	0.15 23	0.15 20	0.10 2	0.96 394	0.29 162	0.08 42	1.60 626	0.07 1	0.06 11	0.09 57	0.68 427

mms	0.39 111	0.63 313	1.31 99	0.34 311	0.65 551	0.32 38	0.22 225	0.39 53	0.39 101	0.27 142	0.31 195	0.23 141	0.17 73	0.57 230	0.22 57	0.08 42	0.21 368	0.10 229	0.08 103	0.24 411	1.16 562

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.42 143	0.52 263	1.33 101	0.29 190	0.25 259	0.35 60	0.22 225	0.47 117	0.37 61	0.25 108	0.26 137	0.16 44	0.22 170	0.33 67	0.18 7	0.07 8	0.08 77	0.08 64	0.45 607	0.08 36	2.53 671

S2M2_XL	0.22 3	0.36 119	1.33 101	0.20 4	0.13 20	0.16 2	0.11 2	0.27 4	0.18 1	0.16 11	0.20 58	0.15 20	0.14 28	0.21 2	0.22 57	0.11 293	0.09 148	0.10 229	0.08 103	0.10 86	0.08 5
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
gcap-zeroshot	0.32 37	0.41 170	1.34 103	0.23 50	0.33 371	0.49 219	0.20 141	0.52 172	0.37 61	0.27 142	0.29 170	0.25 165	0.14 28	0.23 3	0.32 205	0.09 97	0.06 2	0.09 154	0.09 145	0.12 137	0.59 389

testlalala	0.32 37	0.41 170	1.34 103	0.23 50	0.33 371	0.49 219	0.20 141	0.52 172	0.37 61	0.27 142	0.29 170	0.25 165	0.14 28	0.23 3	0.32 205	0.09 97	0.06 2	0.09 154	0.09 145	0.12 137	0.59 389

BridgeDepth	0.26 13	0.63 313	1.36 105	0.23 50	0.10 1	0.38 90	0.15 49	0.35 27	0.37 61	0.17 19	0.13 9	0.23 141	0.19 121	0.32 59	0.23 77	0.07 8	0.05 1	0.07 1	0.06 11	0.10 86	0.07 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
IGEV-RUCA	2.30 682	0.38 145	1.36 105	0.41 434	1.90 675	2.03 682	1.86 695	1.37 650	1.78 674	3.73 704	3.72 700	5.06 704	8.09 713	2.15 623	1.63 609	0.26 615	0.77 511	2.71 712	1.91 708	2.43 705	2.42 668

RSM	0.47 194	0.51 258	1.36 105	1.37 643	1.04 612	0.37 78	0.21 186	0.52 172	0.55 240	0.23 87	0.28 160	0.28 206	0.17 73	0.40 121	0.22 57	0.09 97	0.24 383	0.09 154	0.35 570	0.24 411	0.80 477

LG-Stereo	0.36 83	0.61 304	1.37 108	0.26 109	0.37 421	0.43 142	0.20 141	0.55 209	0.44 143	0.25 108	0.30 181	0.50 379	0.17 73	0.30 42	0.37 256	0.10 187	0.18 338	0.11 310	0.10 196	0.24 411	0.43 282

BStereo	0.34 55	0.38 145	1.38 109	0.24 69	0.29 317	0.50 238	0.21 186	0.49 131	0.38 80	0.22 73	0.18 41	0.20 110	0.14 28	0.35 90	0.47 336	0.07 8	0.42 438	0.16 526	0.21 460	0.12 137	0.42 271

Anonymus123	0.37 94	0.38 145	1.38 109	0.24 69	0.29 317	1.09 631	0.21 186	0.52 172	0.38 80	0.22 73	0.18 41	0.20 110	0.14 28	0.35 90	0.47 336	0.07 8	0.42 438	0.16 526	0.21 460	0.12 137	0.42 271

Wavelet-MonSter	0.42 143	0.34 99	1.38 109	0.23 50	0.17 93	0.43 142	0.14 24	0.28 5	0.35 36	0.23 87	0.21 69	0.15 20	0.16 67	0.92 384	0.66 445	0.06 1	1.21 571	0.07 1	0.45 607	0.06 1	0.95 530

castereo++	0.39 111	0.83 418	1.38 109	0.29 190	0.18 116	0.53 286	0.20 141	0.57 225	0.58 268	0.20 46	0.27 151	0.32 244	0.17 73	0.34 75	0.22 57	0.09 97	0.54 469	0.09 154	0.29 516	0.15 224	0.52 343

999	0.35 68	0.74 377	1.38 109	0.27 138	0.18 116	0.50 238	0.23 265	0.40 60	0.41 115	0.21 60	0.33 219	0.23 141	0.18 98	0.74 323	0.37 256	0.09 97	0.08 77	0.09 154	0.08 103	0.26 457	0.26 158

2.75w_new	0.46 186	0.32 68	1.39 114	0.21 13	0.19 152	0.40 109	0.18 103	0.51 166	0.39 101	0.27 142	0.21 69	0.13 1	0.20 139	1.10 428	0.44 316	0.07 8	1.58 624	0.07 1	0.61 657	0.07 2	0.82 488

4.25_new	0.43 150	0.29 21	1.40 115	0.23 50	0.19 152	0.41 120	0.17 83	0.44 91	0.38 80	0.34 199	0.22 83	0.15 20	0.18 98	1.06 413	0.30 174	0.10 187	1.44 606	0.07 1	0.32 545	0.07 2	0.93 523

4.5w_new	0.43 150	0.29 21	1.40 115	0.23 50	0.19 152	0.41 120	0.17 83	0.44 91	0.38 80	0.34 199	0.22 83	0.15 20	0.18 98	1.06 413	0.30 174	0.10 187	1.44 606	0.07 1	0.32 545	0.07 2	0.93 523

4.25w-stereo	0.43 150	0.29 21	1.40 115	0.23 50	0.19 152	0.41 120	0.17 83	0.44 91	0.38 80	0.34 199	0.22 83	0.15 20	0.18 98	1.06 413	0.30 174	0.10 187	1.44 606	0.07 1	0.32 545	0.07 2	0.93 523

xyz-stereo-finetune2	0.40 126	0.89 445	1.40 115	0.22 28	0.12 8	0.58 353	0.23 265	0.55 209	0.50 188	0.33 190	0.47 311	0.30 228	0.41 416	0.81 349	0.60 414	0.09 97	0.07 24	0.11 310	0.09 145	0.12 137	0.12 26

S2M2_L	0.27 16	0.32 68	1.41 119	0.24 69	0.17 93	0.24 13	0.09 1	0.36 34	0.50 188	0.17 19	0.25 123	0.22 127	0.17 73	0.27 28	0.29 162	0.16 504	0.12 242	0.11 310	0.12 289	0.15 224	0.12 26
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
NLSM3	0.34 55	0.67 326	1.42 120	0.26 109	0.24 248	0.43 142	0.19 116	0.63 267	0.49 176	0.21 60	0.27 151	0.21 121	0.25 228	0.30 42	0.27 133	0.07 8	0.06 2	0.10 229	0.09 145	0.10 86	0.51 335

rvit_stereo_0080	0.33 48	0.77 391	1.43 121	0.24 69	0.18 116	0.34 51	0.27 365	0.58 229	0.51 196	0.25 108	0.27 151	0.27 196	0.22 170	0.32 59	0.27 133	0.14 452	0.10 185	0.10 229	0.10 196	0.15 224	0.17 82

IGEV-Stereo+	0.48 210	0.32 68	1.43 121	0.26 109	0.46 487	0.30 24	0.13 10	0.32 17	0.57 260	0.80 574	0.24 110	0.19 97	0.19 121	0.57 230	0.46 331	0.10 187	1.36 594	0.08 64	0.22 474	0.46 623	1.04 549

whm_eth	0.33 48	0.77 391	1.43 121	0.24 69	0.18 116	0.34 51	0.27 365	0.58 229	0.51 196	0.25 108	0.27 151	0.27 196	0.22 170	0.32 59	0.27 133	0.14 452	0.10 185	0.10 229	0.10 196	0.15 224	0.17 82

anonymity	0.86 543	0.68 336	1.44 124	0.64 556	0.83 582	0.67 497	0.52 571	0.98 529	0.73 438	0.96 604	0.70 529	0.81 553	0.86 613	1.10 428	1.34 587	0.64 658	0.72 508	0.58 663	1.44 702	0.60 647	0.91 516

MLG-Stereo	0.38 102	0.43 194	1.46 125	0.24 69	0.42 469	0.44 156	0.13 10	0.42 72	0.51 196	0.27 142	0.14 12	0.17 62	0.13 18	0.35 90	0.18 7	0.08 42	1.45 610	0.08 64	0.06 11	0.09 57	0.47 312

tt45	0.35 68	0.80 406	1.46 125	0.26 109	0.17 93	0.55 310	0.22 225	0.44 91	0.39 101	0.24 100	0.26 137	0.25 165	0.18 98	0.64 270	0.36 245	0.09 97	0.08 77	0.10 229	0.08 103	0.24 411	0.29 178

ITSA-stereo	0.52 256	0.42 177	1.46 125	0.34 311	0.18 116	0.60 390	0.29 407	0.99 538	0.82 528	0.51 339	0.48 320	0.53 394	0.59 541	1.25 465	0.73 471	0.15 484	0.12 242	0.17 545	0.16 383	0.19 330	0.32 202

CES	0.33 48	0.32 68	1.46 125	0.25 89	0.50 493	0.40 109	0.20 141	0.48 126	0.48 170	0.22 73	0.29 170	0.26 182	0.19 121	0.35 90	0.22 57	0.09 97	0.07 24	0.08 64	0.05 1	0.16 249	0.54 357

aanet-new-12k	0.32 37	0.42 177	1.47 129	0.28 166	0.20 173	0.44 156	0.20 141	0.55 209	0.38 80	0.20 46	0.17 35	0.16 44	0.21 156	0.28 34	0.20 26	0.08 42	0.07 24	0.09 154	0.07 63	0.12 137	0.90 515

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.40 126	0.68 336	1.47 129	0.26 109	0.31 347	0.41 120	0.20 141	0.50 155	0.39 101	0.22 73	0.22 83	0.20 110	0.17 73	0.27 28	0.19 15	0.08 42	0.10 185	0.08 64	0.45 607	0.10 86	1.76 625

SMoEStereo_RVC	0.36 83	0.83 418	1.48 131	0.26 109	0.15 52	0.46 177	0.22 225	0.40 60	0.43 130	0.23 87	0.24 110	0.21 121	0.18 98	0.47 163	0.59 409	0.07 8	0.07 24	0.10 229	0.08 103	0.24 411	0.42 271

rvit_0105_6	0.36 83	0.55 281	1.48 131	0.31 236	0.18 116	0.35 60	0.26 345	0.56 216	0.66 344	0.26 129	0.29 170	0.33 259	0.26 245	0.41 130	0.27 133	0.18 537	0.16 312	0.15 505	0.13 312	0.15 224	0.25 150

MLG-Stereo_test1	0.36 83	0.45 218	1.50 133	0.24 69	0.35 400	0.45 165	0.13 10	0.36 34	0.51 196	0.20 46	0.10 1	0.18 77	0.12 11	0.33 67	0.18 7	0.08 42	1.36 594	0.08 64	0.06 11	0.09 57	0.47 312

aanet-new-14k	0.32 37	0.52 263	1.51 134	0.28 166	0.15 52	0.37 78	0.21 186	0.49 131	0.39 101	0.21 60	0.28 160	0.16 44	0.29 306	0.27 28	0.20 26	0.08 42	0.06 2	0.08 64	0.06 11	0.12 137	0.70 438

VIP-Stereo	0.39 111	0.81 411	1.51 134	0.24 69	0.34 387	0.52 275	0.17 83	0.46 107	0.49 176	0.21 60	0.25 123	0.25 165	0.15 49	0.41 130	0.41 291	0.09 97	0.62 489	0.08 64	0.06 11	0.15 224	0.68 427

fffft	0.36 83	0.70 349	1.51 134	0.25 89	0.15 52	0.42 134	0.24 297	0.46 107	0.42 122	0.22 73	0.19 51	0.20 110	0.16 67	0.47 163	0.69 455	0.07 8	0.09 148	0.10 229	0.08 103	0.30 505	0.45 303
1: 1. 1
3w_stereo	0.44 168	0.29 21	1.53 137	0.23 50	0.20 173	0.37 78	0.22 225	0.53 184	0.41 115	0.25 108	0.21 69	0.13 1	0.22 170	0.90 377	0.24 90	0.06 1	1.52 618	0.07 1	0.44 605	0.08 36	0.83 489

Replicate-Monster	0.58 313	0.53 269	1.55 138	0.22 28	0.34 387	0.37 78	0.13 10	0.43 80	0.39 101	0.35 205	0.16 30	0.16 44	0.15 49	1.46 500	0.21 38	0.11 293	2.71 698	0.07 1	0.35 570	0.08 36	1.81 628

fffy	0.39 111	0.67 326	1.57 139	0.45 466	0.52 500	0.37 78	0.22 225	0.45 97	0.35 36	0.21 60	0.30 181	0.26 182	0.20 139	0.45 152	0.24 90	0.08 42	0.29 407	0.10 229	0.08 103	0.25 436	0.77 462

water-stereo	0.36 83	0.61 304	1.58 140	0.25 89	0.14 37	0.38 90	0.18 103	0.44 91	0.35 36	0.31 180	0.35 235	0.28 206	0.25 228	0.45 152	0.38 265	0.12 360	0.09 148	0.09 154	0.08 103	0.11 113	0.74 454

BUS	0.45 175	0.32 68	1.58 140	0.31 236	0.22 204	0.91 600	0.23 265	1.05 588	0.67 357	0.64 493	0.53 370	0.65 463	0.32 338	0.48 177	0.34 233	0.13 411	0.10 185	0.14 476	0.12 289	0.13 173	0.15 55

BSDual-CNN	0.48 210	0.32 68	1.58 140	0.31 236	0.22 204	0.76 542	0.32 447	1.05 588	0.67 357	0.64 493	0.53 370	0.63 450	0.38 379	0.48 177	0.97 520	0.13 411	0.10 185	0.14 476	0.12 289	0.13 173	0.15 55

psmg	0.48 210	0.32 68	1.58 140	0.28 166	0.22 204	0.75 537	0.35 482	0.94 495	0.67 357	0.61 454	0.59 442	0.63 450	0.38 379	0.48 177	0.97 520	0.13 411	0.11 218	0.13 438	0.13 312	0.14 205	0.15 55

depthmonostereo	0.38 102	0.68 336	1.59 144	0.48 478	0.14 37	0.41 120	0.19 116	0.52 172	0.42 122	0.26 129	0.29 170	0.31 238	0.29 306	0.64 270	0.33 221	0.09 97	0.10 185	0.09 154	0.08 103	0.10 86	0.50 328

DF	0.70 463	0.34 99	1.60 145	2.29 688	1.43 647	0.40 109	0.20 141	0.73 324	0.37 61	0.25 108	0.39 262	0.34 265	0.17 73	0.83 353	0.90 509	0.10 187	2.62 696	0.08 64	0.29 516	0.09 57	0.58 382

RAFT-Stereo-weight	0.46 186	0.37 134	1.60 145	0.29 190	0.51 496	0.57 343	0.22 225	0.84 406	0.67 357	0.48 292	0.38 256	0.36 274	0.17 73	0.39 111	0.27 133	0.09 97	1.28 583	0.09 154	0.07 63	0.09 57	0.41 266

aanet-new-24k	0.34 55	0.65 323	1.61 147	0.25 89	0.56 516	0.40 109	0.21 186	0.42 72	0.31 15	0.20 46	0.28 160	0.18 77	0.20 139	0.26 23	0.20 26	0.07 8	0.10 185	0.08 64	0.32 545	0.12 137	0.32 202

LG-G_1	0.41 134	0.43 194	1.62 148	0.50 498	0.35 400	0.50 238	0.12 4	0.47 117	0.44 143	0.33 190	0.20 58	0.19 97	0.15 49	0.94 387	0.21 38	0.09 97	0.61 484	0.08 64	0.06 11	0.09 57	0.87 507

LG-G	0.41 134	0.43 194	1.62 148	0.50 498	0.35 400	0.50 238	0.12 4	0.47 117	0.44 143	0.33 190	0.20 58	0.19 97	0.15 49	0.94 387	0.21 38	0.09 97	0.61 484	0.08 64	0.06 11	0.09 57	0.87 507

aanet-new-8k	0.35 68	0.64 318	1.63 150	0.26 109	0.26 278	0.45 165	0.21 186	0.56 216	0.38 80	0.18 28	0.22 83	0.18 77	0.25 228	0.32 59	0.21 38	0.07 8	0.07 24	0.08 64	0.06 11	0.11 113	0.85 498

ours_stereo	0.37 94	0.67 326	1.63 150	0.30 211	0.50 493	0.35 60	0.22 225	0.41 65	0.38 80	0.21 60	0.32 212	0.23 141	0.17 73	0.47 163	0.22 57	0.08 42	0.09 148	0.10 229	0.08 103	0.24 411	0.77 462

AIO-Stereo	0.64 405	0.60 298	1.63 150	1.31 637	1.45 649	0.38 90	0.20 141	0.55 209	0.83 535	0.31 180	0.31 195	0.23 141	0.15 49	0.39 111	0.63 434	0.10 187	1.25 576	0.09 154	0.41 599	0.21 369	1.73 621

MCSU-Stereo	0.59 332	0.32 68	1.64 153	0.24 69	1.12 625	0.67 497	0.17 83	0.36 34	0.45 150	0.36 207	0.22 83	0.22 127	0.13 18	1.32 475	0.45 322	0.08 42	1.62 628	0.07 1	0.55 638	0.09 57	1.74 622

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.41 134	0.63 313	1.64 153	0.32 259	0.33 371	0.35 60	0.19 116	0.49 131	0.37 61	0.19 36	0.20 58	0.19 97	0.18 98	0.24 11	0.20 26	0.08 42	0.40 434	0.08 64	0.46 614	0.10 86	1.56 606

AdaDepth	0.36 83	0.43 194	1.65 155	0.26 109	0.22 204	0.46 177	0.16 68	0.31 13	0.53 221	0.21 60	0.20 58	0.14 10	0.18 98	0.37 102	0.21 38	0.07 8	0.67 495	0.08 64	0.24 482	0.10 86	0.74 454

trnet	0.31 30	0.31 53	1.65 155	0.20 4	0.12 8	0.55 310	0.15 49	0.50 155	0.51 196	0.28 157	0.34 228	0.24 154	0.21 156	0.34 75	0.24 90	0.11 293	0.07 24	0.08 64	0.05 1	0.09 57	0.12 26

IGEV-Stereo++	0.58 313	0.29 21	1.66 157	0.37 372	0.53 507	0.47 191	0.13 10	0.54 197	0.37 61	1.02 613	0.25 123	0.17 62	0.22 170	1.04 409	0.27 133	0.08 42	1.98 660	0.08 64	0.06 11	0.17 274	1.92 631

CREStereo	0.31 30	0.35 111	1.66 157	0.19 2	0.13 20	0.55 310	0.17 83	0.50 155	0.50 188	0.28 157	0.34 228	0.24 154	0.21 156	0.34 75	0.23 77	0.11 293	0.07 24	0.08 64	0.05 1	0.10 86	0.12 26
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
SE	0.47 194	1.12 510	1.67 159	0.32 259	0.29 317	0.50 238	0.24 297	0.53 184	0.38 80	0.35 205	0.48 320	0.27 196	0.36 361	0.43 142	0.64 436	0.24 602	0.08 77	0.12 373	0.24 482	0.43 611	0.79 472

GASTEREO	0.89 561	0.83 418	1.67 159	2.15 683	1.89 673	0.52 275	0.21 186	0.62 259	0.62 306	0.33 190	0.31 195	0.16 44	0.31 329	1.11 433	0.68 452	0.11 293	1.92 650	0.08 64	0.29 516	0.19 330	3.79 705

MSCF	0.88 553	0.84 423	1.67 159	2.15 683	1.87 672	0.51 251	0.21 186	0.63 267	0.61 295	0.32 185	0.29 170	0.17 62	0.30 321	1.06 413	0.67 449	0.11 293	1.92 650	0.08 64	0.31 537	0.19 330	3.72 704

CroCo-Stereo	0.35 68	0.71 354	1.67 159	0.32 259	0.17 93	0.19 7	0.21 186	0.79 360	0.54 228	0.22 73	0.25 123	0.55 412	0.22 170	0.28 34	0.28 148	0.10 187	0.08 77	0.08 64	0.07 63	0.12 137	0.10 15
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
DDF-Stereo	0.65 414	0.33 83	1.69 163	0.67 566	0.82 581	0.37 78	0.20 141	0.50 155	0.52 208	0.34 199	0.17 35	0.78 537	0.23 197	0.68 290	1.03 538	0.20 566	1.66 635	0.09 154	0.34 565	0.34 540	2.03 638

VMStereo-Base	0.30 25	0.40 162	1.72 164	0.20 4	0.12 8	0.42 134	0.17 83	0.38 48	0.42 122	0.22 73	0.32 212	0.29 219	0.21 156	0.33 67	0.21 38	0.10 187	0.08 77	0.08 64	0.06 11	0.09 57	0.20 110

252Zero-FE	1.02 604	0.31 53	1.72 164	0.26 109	0.27 292	0.31 29	0.12 4	0.42 72	0.57 260	7.97 711	0.25 123	0.13 1	0.12 11	0.75 325	0.51 364	0.09 97	5.04 717	0.07 1	0.83 680	0.09 57	0.66 415

DDVS	0.67 442	0.46 221	1.74 166	2.40 691	0.35 400	0.86 583	0.98 655	0.72 319	0.52 208	0.53 359	0.57 428	0.89 585	0.37 368	1.22 456	0.57 398	0.15 484	0.14 279	0.14 476	0.12 289	0.19 330	0.42 271

aanet-new-10k	0.37 94	0.77 391	1.75 167	0.34 311	0.39 438	0.49 219	0.21 186	0.51 166	0.34 30	0.23 87	0.20 58	0.19 97	0.22 170	0.29 38	0.22 57	0.08 42	0.10 185	0.08 64	0.07 63	0.14 205	0.75 457

PMTNet	0.35 68	0.38 145	1.75 167	0.21 13	0.14 37	0.57 343	0.24 297	0.48 126	0.44 143	0.28 157	0.32 212	0.26 182	0.24 210	0.41 130	0.24 90	0.42 643	0.07 24	0.08 64	0.05 1	0.18 300	0.15 55

MatchStereo	0.27 16	0.41 170	1.77 169	0.21 13	0.10 1	0.21 10	0.14 24	0.43 80	0.43 130	0.15 8	0.26 137	0.15 20	0.15 49	0.27 28	0.20 26	0.09 97	0.07 24	0.07 1	0.05 1	0.07 2	0.08 5
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
MLG-Stereo_test2	0.46 186	0.49 241	1.77 169	0.79 586	0.70 560	0.63 445	0.12 4	0.37 38	0.48 170	0.39 231	0.15 23	0.24 154	0.10 2	0.46 157	0.20 26	0.16 504	1.21 571	0.08 64	0.06 11	0.09 57	0.66 415

WCG-NET	0.41 134	0.80 406	1.77 169	0.25 89	0.13 20	0.43 142	0.24 297	0.42 72	0.59 280	0.38 226	0.41 274	0.26 182	0.24 210	0.37 102	0.24 90	0.08 42	0.81 521	0.08 64	0.07 63	0.26 457	0.31 196

WCG-NET（raft）	0.44 168	0.97 472	1.78 172	0.24 69	0.17 93	0.43 142	0.24 297	0.42 72	0.52 208	0.38 226	0.35 235	0.46 356	0.25 228	0.41 130	0.26 123	0.08 42	1.08 555	0.08 64	0.08 103	0.27 472	0.40 258

rvit_stereo_0081_aga	0.34 55	0.67 326	1.79 173	0.27 138	0.20 173	0.34 51	0.21 186	0.43 80	0.48 170	0.26 129	0.28 160	0.27 196	0.21 156	0.33 67	0.25 108	0.14 452	0.11 218	0.11 310	0.10 196	0.14 205	0.18 92

CAS	0.39 111	0.31 53	1.79 173	0.81 590	0.34 387	0.51 251	0.23 265	0.49 131	0.42 122	0.23 87	0.31 195	0.20 110	0.17 73	0.30 42	0.25 108	0.77 669	0.06 2	0.07 1	0.05 1	0.10 86	0.41 266

dual_stereo	0.94 583	0.31 53	1.80 175	0.90 598	2.52 695	0.54 296	0.15 49	0.69 298	1.02 612	0.25 108	0.18 41	0.18 77	0.14 28	0.63 263	0.35 241	0.09 97	3.76 708	0.07 1	0.47 617	0.07 2	4.59 714

CASnet	0.32 37	0.40 162	1.80 175	0.28 166	0.11 5	0.47 191	0.19 116	0.45 97	0.47 165	0.39 231	0.31 195	0.23 141	0.17 73	0.31 47	0.21 38	0.11 293	0.06 2	0.15 505	0.12 289	0.16 249	0.08 5
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
RCA-Stereo	0.45 175	0.38 145	1.80 175	0.27 138	0.25 259	0.58 353	0.23 265	0.84 406	0.66 344	0.42 249	0.44 296	0.28 206	0.35 357	0.31 47	0.21 38	0.09 97	1.01 545	0.09 154	0.07 63	0.21 369	0.53 349

GLC_STEREO	0.31 30	0.30 41	1.80 175	0.29 190	0.12 8	0.41 120	0.20 141	0.39 53	0.42 122	0.26 129	0.31 195	0.25 165	0.19 121	0.36 97	0.26 123	0.09 97	0.11 218	0.12 373	0.10 196	0.13 173	0.15 55

CSP-Net	0.55 285	0.61 304	1.81 179	0.30 211	0.23 234	0.77 552	0.35 482	0.90 468	0.62 306	0.62 469	0.60 451	0.65 463	0.42 429	1.76 555	0.47 336	0.17 524	0.12 242	0.10 229	0.10 196	0.21 369	0.16 71

mmm	0.66 436	0.53 269	1.83 180	0.38 392	0.86 585	0.49 219	0.27 365	0.82 386	0.83 535	0.59 433	0.69 516	0.47 365	0.38 379	0.81 349	0.73 471	0.12 360	1.37 596	0.14 476	0.45 607	0.18 300	1.35 589

knoymous	0.37 94	0.34 99	1.83 180	0.25 89	0.18 116	0.45 165	0.24 297	0.60 245	0.40 111	0.42 249	0.39 262	0.54 403	0.25 228	0.41 130	0.29 162	0.12 360	0.08 77	0.12 373	0.07 63	0.13 173	0.20 110

AnonymousM	0.45 175	0.49 241	1.83 180	0.29 190	0.15 52	0.53 286	0.22 225	0.64 274	0.66 344	0.47 288	0.33 219	0.30 228	0.25 228	0.49 191	0.29 162	0.12 360	0.27 403	0.71 672	0.37 582	0.12 137	0.41 266

FE-Mocha	0.61 356	0.36 119	1.84 183	1.06 618	0.34 387	0.43 142	0.17 83	0.72 319	0.55 240	0.45 270	0.50 349	0.58 427	0.45 461	2.35 637	1.18 566	0.10 187	0.40 434	0.11 310	0.21 460	0.13 173	0.31 196

test_sample2	0.59 332	0.42 177	1.84 183	0.33 284	0.18 116	0.52 275	0.28 379	0.86 431	0.70 409	0.47 288	0.53 370	0.46 356	0.41 416	1.51 508	0.66 445	0.12 360	0.93 536	0.11 310	0.24 482	0.16 249	1.01 542

test_sample1	0.61 356	0.45 218	1.84 183	0.33 284	0.29 317	0.49 219	0.24 297	0.83 397	0.73 438	0.51 339	0.53 370	0.52 391	0.45 461	1.40 487	0.72 467	0.11 293	0.96 537	0.10 229	0.24 482	0.15 224	1.25 577

GMStereo_Zeroshot	0.44 168	0.44 209	1.84 183	0.44 458	0.20 173	0.52 275	0.19 116	0.60 245	0.54 228	0.58 414	0.59 442	0.63 450	0.29 306	0.59 239	0.34 233	0.16 504	0.09 148	0.16 526	0.09 145	0.26 457	0.26 158

AEACV	0.89 561	0.29 21	1.84 183	2.50 695	1.68 665	0.53 286	0.21 186	1.01 558	0.42 122	0.68 524	0.31 195	0.22 127	0.39 396	1.63 533	0.25 108	0.09 97	2.60 693	0.09 154	0.54 637	0.23 404	2.27 663

GEAStereo	0.95 586	0.48 234	1.85 188	2.15 683	3.19 701	0.55 310	0.21 186	0.66 281	0.45 150	0.43 256	0.22 83	0.16 44	0.18 98	1.06 413	0.97 520	0.13 411	2.28 683	0.09 154	0.06 11	0.33 530	3.58 699

GSStereo	1.06 612	0.48 234	1.85 188	2.42 692	3.19 701	0.55 310	0.21 186	1.59 667	0.54 228	0.29 170	0.22 83	0.17 62	0.18 98	1.06 413	0.97 520	0.13 411	2.82 700	0.08 64	0.17 403	0.33 530	3.99 707

tg	0.45 175	0.83 418	1.85 188	0.29 190	0.16 68	0.57 343	0.18 103	0.60 245	0.56 251	0.37 217	0.44 296	0.38 291	0.24 210	0.48 177	0.28 148	0.09 97	0.30 409	0.11 310	0.11 251	0.44 616	0.77 462

ProNet	0.46 186	0.60 298	1.85 188	0.35 337	0.67 553	0.49 219	0.25 327	0.53 184	0.57 260	0.21 60	0.24 110	0.22 127	0.20 139	0.52 205	0.22 57	0.09 97	0.47 450	0.10 229	0.09 145	0.23 404	1.33 585

DAS	0.61 356	0.42 177	1.85 188	0.34 311	0.34 387	0.52 275	0.42 525	0.89 456	0.80 513	0.85 589	0.69 516	0.57 423	0.51 506	2.38 642	0.57 398	0.13 411	0.09 148	0.12 373	0.09 145	0.18 300	0.37 233

SepStereo	0.57 304	0.42 177	1.85 188	0.34 311	0.34 387	0.52 275	0.42 525	0.89 456	0.80 513	0.85 589	0.69 516	0.57 423	0.51 506	1.55 514	0.57 398	0.13 411	0.09 148	0.12 373	0.09 145	0.18 300	0.37 233

PStereo	0.59 332	1.28 564	1.86 194	0.56 532	0.20 173	0.51 251	0.33 461	0.60 245	0.63 320	0.51 339	0.23 103	0.35 271	0.44 452	0.97 397	1.16 564	0.33 634	0.27 403	0.20 584	0.17 403	0.47 628	0.72 443

4w-stereo	0.50 238	0.26 1	1.86 194	0.22 28	0.30 334	0.38 90	0.14 24	0.41 65	0.35 36	0.25 108	0.21 69	0.14 10	0.20 139	1.18 449	0.33 221	0.09 97	1.56 623	0.07 1	0.72 667	0.07 2	1.23 576

rvit_stereo_ft	0.38 102	1.01 480	1.86 194	0.33 284	0.21 189	0.28 17	0.27 365	0.59 238	0.55 240	0.24 100	0.28 160	0.28 206	0.27 261	0.35 90	0.28 148	0.14 452	0.09 148	0.11 310	0.11 251	0.14 205	0.31 196

Selective-IGEV-i32	0.57 304	0.42 177	1.87 197	1.67 663	1.33 639	0.36 68	0.20 141	0.61 253	0.70 409	0.22 73	0.31 195	0.22 127	0.19 121	0.52 205	0.36 245	0.09 97	0.97 538	0.09 154	0.15 360	0.20 353	0.86 503

Selective-IGEV	0.57 304	0.42 177	1.87 197	1.67 663	1.33 639	0.36 68	0.20 141	0.61 253	0.71 424	0.22 73	0.31 195	0.22 127	0.19 121	0.52 205	0.36 245	0.09 97	0.97 538	0.09 154	0.15 360	0.20 353	0.85 498

aanet-new-16k	0.36 83	0.73 365	1.88 199	0.27 138	0.30 334	0.36 68	0.18 103	0.43 80	0.38 80	0.19 36	0.21 69	0.19 97	0.21 156	0.27 28	0.19 15	0.07 8	0.08 77	0.08 64	0.06 11	0.11 113	1.08 555

LoS	0.34 55	0.35 111	1.88 199	0.25 89	0.13 20	0.53 286	0.20 141	0.50 155	0.53 221	0.26 129	0.28 160	0.37 284	0.24 210	0.40 121	0.25 108	0.10 187	0.08 77	0.08 64	0.06 11	0.15 224	0.10 15
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Selective-RAFT	0.46 186	0.48 234	1.88 199	0.32 259	0.16 68	0.61 409	0.19 116	0.66 281	0.62 306	0.28 157	0.30 181	0.41 313	0.33 345	0.51 200	0.32 205	0.11 293	1.09 557	0.09 154	0.35 570	0.19 330	0.37 233

S	0.65 414	0.99 475	1.89 202	0.44 458	1.24 634	0.67 497	0.29 407	0.60 245	0.50 188	0.47 288	0.57 428	0.33 259	0.39 396	0.36 97	0.45 322	0.25 610	0.12 242	0.19 573	0.20 448	0.53 640	2.55 672

Any-RAFT	0.42 143	0.33 83	1.89 202	0.28 166	0.21 189	0.69 508	0.21 186	0.83 397	0.60 288	0.45 270	0.43 283	0.62 446	0.30 321	0.48 177	0.24 90	0.11 293	0.40 434	0.08 64	0.06 11	0.10 86	0.16 71

CAS++	0.34 55	0.39 154	1.90 204	0.25 89	0.18 116	0.32 38	0.20 141	0.78 352	0.44 143	0.31 180	0.31 195	0.21 121	0.16 67	0.34 75	0.20 26	0.15 484	0.13 263	0.13 438	0.10 196	0.15 224	0.14 46
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
EGLCR-Stereo	0.90 567	0.31 53	1.90 204	1.60 658	0.95 597	1.14 635	0.42 525	0.85 420	0.43 130	1.74 675	0.21 69	0.27 196	0.17 73	1.56 516	0.30 174	0.10 187	2.60 693	0.10 229	0.09 145	0.10 86	3.10 688

CRFU-Net	0.58 313	0.42 177	1.90 204	0.49 491	0.27 292	0.83 576	0.35 482	0.94 495	0.54 228	0.65 509	0.60 451	0.78 537	1.34 649	1.00 401	0.51 364	0.17 524	0.14 279	0.17 545	0.10 196	0.19 330	0.20 110

SMOE	0.49 228	0.96 469	1.91 207	0.35 337	0.78 574	0.51 251	0.31 435	0.50 155	0.42 122	0.37 217	0.47 311	0.32 244	0.33 345	0.38 106	0.51 364	0.14 452	0.08 77	0.17 545	0.10 196	0.49 632	0.78 468

Pointernet	0.37 94	0.31 53	1.91 207	0.25 89	0.37 421	0.47 191	0.15 49	0.67 286	0.52 208	0.23 87	0.30 181	0.28 206	0.20 139	0.32 59	0.23 77	0.10 187	0.24 383	0.07 1	0.13 312	0.10 86	0.51 335

iRaftStereo_RVC	0.47 194	0.84 423	1.91 207	0.29 190	0.15 52	0.53 286	0.20 141	0.58 229	0.50 188	0.37 217	0.43 283	0.42 318	0.23 197	0.38 106	0.28 148	0.09 97	0.70 503	0.12 373	0.11 251	0.43 611	0.77 462

SMFormer	0.64 405	0.54 272	1.92 210	0.32 259	0.16 68	0.46 177	0.24 297	0.94 495	0.85 550	0.58 414	0.70 529	0.51 384	0.41 416	1.89 589	0.86 505	0.13 411	1.01 545	0.11 310	0.26 499	0.17 274	0.84 490

tta	0.63 393	0.54 272	1.92 210	0.32 259	0.16 68	0.46 177	0.24 297	0.94 495	0.85 550	0.58 414	0.70 529	0.51 384	0.41 416	1.89 589	0.86 505	0.13 411	1.01 545	0.11 310	0.26 499	0.19 330	0.59 389

qqq1	0.62 378	0.54 272	1.92 210	0.32 259	0.16 68	0.46 177	0.24 297	0.94 495	0.85 550	0.58 414	0.70 529	0.51 384	0.41 416	1.89 589	0.64 436	0.13 411	1.01 545	0.09 154	0.24 482	0.19 330	0.59 389

fff1	0.62 378	0.54 272	1.92 210	0.32 259	0.16 68	0.46 177	0.24 297	0.94 495	0.85 550	0.58 414	0.70 529	0.51 384	0.41 416	1.89 589	0.64 436	0.13 411	1.01 545	0.09 154	0.24 482	0.19 330	0.59 389

EAI-Stereo	1.16 626	0.29 21	1.94 214	0.55 521	0.97 601	1.96 675	7.94 718	1.34 648	1.03 614	1.01 612	1.48 655	0.51 384	0.66 570	0.65 278	1.42 596	0.09 97	0.23 378	0.09 154	0.53 635	0.13 173	0.49 325

GCAP-Stereo-DPT26K	0.58 313	0.71 354	1.95 215	0.55 521	0.53 507	0.35 60	0.21 186	0.45 97	0.69 396	0.36 207	0.22 83	0.17 62	0.18 98	0.45 152	0.51 364	0.08 42	0.32 414	0.08 64	0.28 511	0.12 137	3.41 695

SCV	0.69 456	0.68 336	1.95 215	0.90 598	1.04 612	0.49 219	0.24 297	0.98 529	0.73 438	0.54 365	0.31 195	0.24 154	0.20 139	1.32 475	0.26 123	0.11 293	1.59 625	0.09 154	0.32 545	0.34 540	1.58 611

222	1.02 604	0.60 298	1.95 215	0.29 190	0.51 496	0.62 430	0.24 297	1.09 609	0.86 557	0.64 493	0.67 507	0.47 365	0.42 429	1.86 582	6.73 709	0.13 411	1.21 571	0.11 310	0.32 545	0.17 274	1.44 597

DSFCA	0.62 378	0.77 391	1.95 215	0.29 190	0.29 317	0.79 561	0.86 643	0.81 376	0.73 438	0.73 546	0.66 502	0.67 476	0.57 530	1.17 447	1.03 538	0.16 504	0.15 297	0.13 438	0.14 336	0.19 330	0.28 171

DMCA	0.50 238	0.83 418	1.95 215	0.32 259	0.24 248	0.59 375	0.26 345	0.81 376	0.68 384	0.59 433	0.49 336	0.56 418	0.36 361	0.65 278	0.65 442	0.14 452	0.10 185	0.14 476	0.10 196	0.19 330	0.29 178

aanet-new-34k	0.40 126	0.92 460	1.96 220	0.25 89	0.31 347	0.34 51	0.20 141	0.39 53	0.33 25	0.20 46	0.28 160	0.17 62	0.22 170	0.23 3	0.19 15	0.07 8	0.09 148	0.08 64	0.07 63	0.10 86	1.57 610

ISRNet	0.51 252	0.58 289	1.96 220	0.38 392	0.31 347	0.49 219	0.21 186	0.80 367	0.71 424	0.64 493	0.71 544	0.66 472	0.40 404	0.59 239	0.45 322	0.23 593	0.16 312	0.21 591	0.20 448	0.21 369	0.37 233

LoS_RVC	0.34 55	0.38 145	1.96 220	0.27 138	0.35 400	0.43 142	0.22 225	0.43 80	0.34 30	0.24 100	0.34 228	0.23 141	0.28 281	0.34 75	0.22 57	0.08 42	0.07 24	0.07 1	0.05 1	0.10 86	0.35 224

anonymousdsp2	0.88 553	0.31 53	1.96 220	1.06 618	1.56 657	0.57 343	0.22 225	0.84 406	0.98 606	1.20 640	0.37 244	0.65 463	0.26 245	1.19 452	0.46 331	0.10 187	2.40 690	0.10 229	0.13 312	0.19 330	2.96 682

aanet-new-70k	0.39 111	0.75 384	1.98 224	0.26 109	0.47 489	0.40 109	0.19 116	0.49 131	0.37 61	0.18 28	0.21 69	0.16 44	0.21 156	0.39 111	0.19 15	0.07 8	0.08 77	0.08 64	0.06 11	0.12 137	1.04 549

Selective-IGEV-i1	0.99 598	0.36 119	1.98 224	1.72 667	2.18 687	0.62 430	0.33 461	0.91 475	1.13 629	0.60 444	0.53 370	1.36 658	0.29 306	0.71 309	1.00 534	0.11 293	1.94 655	0.13 438	0.30 526	0.14 205	3.51 698

rvit_0105_4	0.40 126	0.64 318	1.98 224	0.31 236	0.18 116	0.37 78	0.29 407	0.64 274	0.67 357	0.28 157	0.32 212	0.36 274	0.28 281	0.45 152	0.27 133	0.18 537	0.16 312	0.15 505	0.14 336	0.15 224	0.25 150

DISCO	0.61 356	0.63 313	1.98 224	0.46 471	0.34 387	0.84 581	0.35 482	0.88 448	0.81 522	0.61 454	0.64 487	1.06 627	0.53 516	1.11 433	0.83 501	0.13 411	0.10 185	0.11 310	0.10 196	0.26 457	0.37 233

MGS-Stereo	0.35 68	0.48 234	1.99 228	0.26 109	0.14 37	0.41 120	0.22 225	0.41 65	0.48 170	0.24 100	0.51 353	0.25 165	0.18 98	0.33 67	0.22 57	0.10 187	0.08 77	0.09 154	0.08 103	0.47 628	0.10 15

LACA2	0.32 37	1.15 522	2.00 229	0.20 4	0.10 1	0.39 99	0.17 83	0.35 27	0.40 111	0.16 11	0.15 23	0.18 77	0.14 28	0.31 47	0.21 38	0.09 97	0.06 2	0.07 1	0.06 11	0.13 173	0.07 1

MC-Stereo	0.58 313	0.37 134	2.00 229	0.88 594	0.64 548	0.54 296	0.19 116	0.46 107	0.39 101	0.58 414	0.39 262	0.27 196	0.27 261	0.71 309	0.32 205	0.09 97	1.20 568	0.09 154	0.16 383	0.22 386	1.92 631

DLCB_ROB	0.61 356	0.96 469	2.00 229	0.37 372	0.25 259	0.65 474	0.37 494	0.86 431	0.76 474	0.73 546	0.70 529	0.84 564	0.47 484	1.57 521	0.72 467	0.13 411	0.13 263	0.14 476	0.14 336	0.18 300	0.33 207

DA	0.89 561	0.42 177	2.01 232	1.10 622	1.65 663	0.88 592	0.22 225	0.63 267	0.92 580	0.41 241	0.70 529	0.29 219	0.27 261	1.52 510	0.40 282	0.10 187	2.35 688	0.09 154	0.07 63	0.11 113	3.60 701

GGEV	0.89 561	0.42 177	2.01 232	1.10 622	1.65 663	0.88 592	0.22 225	0.63 267	0.92 580	0.41 241	0.70 529	0.29 219	0.27 261	1.52 510	0.40 282	0.10 187	2.35 688	0.09 154	0.07 63	0.11 113	3.60 701

RAFT-Test	0.56 293	0.41 170	2.01 232	0.90 598	1.07 617	0.65 474	0.37 494	0.83 397	0.65 336	0.49 308	0.49 336	0.93 594	0.24 210	0.52 205	0.30 174	0.10 187	0.38 427	0.09 154	0.38 587	0.11 113	0.19 99

CASS	0.43 150	0.34 99	2.01 232	0.33 284	0.17 93	0.54 296	0.24 297	0.71 316	0.52 208	0.62 469	0.55 403	0.40 306	0.41 416	0.43 142	0.33 221	0.17 524	0.10 185	0.14 476	0.11 251	0.18 300	0.23 136
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ccnet	0.77 510	0.61 304	2.01 232	0.40 423	0.46 487	1.05 623	0.59 593	1.02 567	0.74 459	0.90 595	0.97 611	0.82 556	0.89 618	1.68 544	1.16 564	0.32 632	0.26 396	0.32 634	0.28 511	0.35 555	0.47 312

aanet-new-40k	0.46 186	0.74 377	2.02 237	0.34 311	0.44 475	0.38 90	0.20 141	0.43 80	0.29 10	0.19 36	0.24 110	0.16 44	0.20 139	0.25 17	0.21 38	0.07 8	0.09 148	0.08 64	0.06 11	0.11 113	2.66 676

CroCo-Stereo Lap2	0.38 102	0.91 455	2.02 237	0.33 284	0.38 431	0.23 12	0.21 186	0.63 267	0.51 196	0.23 87	0.28 160	0.29 219	0.23 197	0.34 75	0.28 148	0.10 187	0.09 148	0.10 229	0.08 103	0.22 386	0.15 55

Anonymous_2	1.36 647	0.49 241	2.03 239	1.71 666	1.58 658	2.49 690	0.58 590	1.59 667	2.31 689	0.77 563	0.88 596	1.03 618	0.58 538	1.20 454	0.66 445	0.32 632	1.38 597	1.42 699	3.87 717	0.78 666	1.56 606

PSMNet-ADL	0.56 293	0.47 225	2.03 239	0.35 337	0.22 204	0.67 497	0.27 365	0.77 345	0.58 268	0.43 256	0.53 370	0.70 507	0.45 461	1.89 589	0.64 436	0.16 504	0.13 263	0.11 310	0.13 312	0.15 224	0.51 335

MMNet	0.55 285	0.92 460	2.03 239	0.34 311	0.27 292	0.79 561	0.28 379	0.86 431	0.79 505	0.62 469	0.58 436	0.59 431	0.56 525	0.80 345	0.61 424	0.11 293	0.11 218	0.12 373	0.11 251	0.21 369	0.22 126

hknet	0.53 269	0.39 154	2.04 242	0.31 236	0.24 248	0.76 542	0.32 447	1.05 588	0.71 424	0.64 493	0.53 370	0.79 540	0.40 404	0.84 355	0.78 487	0.12 360	0.10 185	0.14 476	0.12 289	0.13 173	0.15 55

UPFNet	0.51 252	0.67 326	2.04 242	0.34 311	0.33 371	0.65 474	0.37 494	0.88 448	0.65 336	0.60 444	0.53 370	0.61 441	0.41 416	0.77 331	0.55 391	0.13 411	0.13 263	0.13 438	0.13 312	0.20 353	0.16 71

iResNet_ROB	0.60 346	1.59 635	2.04 242	0.32 259	0.21 189	0.60 390	0.22 225	0.99 538	0.85 550	0.61 454	0.63 474	0.58 427	0.42 429	1.08 425	0.98 529	0.11 293	0.08 77	0.09 154	0.06 11	0.23 404	0.33 207

quiztm	0.45 175	1.11 506	2.05 245	0.41 434	0.38 431	0.42 134	0.23 265	0.79 360	0.54 228	0.36 207	0.43 283	0.28 206	0.20 139	0.31 47	0.28 148	0.12 360	0.10 185	0.09 154	0.09 145	0.36 563	0.39 250

SCV_C0	0.73 481	0.68 336	2.05 245	1.50 655	0.92 593	0.45 165	0.20 141	0.96 513	0.71 424	0.65 509	0.33 219	0.31 238	0.20 139	1.25 465	0.52 369	0.09 97	1.68 637	0.08 64	0.30 526	0.27 472	1.52 601

IGEV++	0.74 485	0.70 349	2.05 245	1.11 625	1.09 620	0.32 38	0.21 186	0.75 332	0.43 130	0.30 175	0.30 181	0.22 127	0.27 261	0.98 398	0.31 194	0.10 187	2.50 692	0.08 64	0.15 360	0.27 472	2.70 678

Gwc-CoAtRS	0.41 134	0.37 134	2.06 248	0.28 166	0.41 455	0.48 203	0.19 116	0.64 274	0.49 176	0.45 270	0.39 262	0.57 423	0.26 245	0.37 102	0.28 148	0.09 97	0.19 344	0.09 154	0.31 537	0.11 113	0.25 150

riskmin	0.96 590	0.32 68	2.07 249	1.72 667	1.61 662	1.62 661	0.57 588	1.45 657	0.55 240	0.73 546	0.89 598	0.92 589	0.45 461	1.16 444	0.60 414	0.11 293	1.30 588	0.12 373	1.38 701	0.14 205	1.51 600

StereoDRNet-Refined	0.55 285	0.61 304	2.07 249	0.34 311	0.21 189	0.68 505	0.26 345	0.87 440	0.73 438	0.70 532	0.69 516	0.74 520	0.45 461	1.10 428	0.62 427	0.12 360	0.09 148	0.14 476	0.14 336	0.27 472	0.24 146
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
GREAT-IGEV	0.92 574	0.56 285	2.08 251	0.98 611	2.29 690	0.47 191	0.18 103	0.35 27	0.78 492	0.74 553	0.33 219	0.15 20	0.18 98	1.00 401	0.55 391	0.09 97	3.79 709	0.07 1	0.26 499	0.22 386	3.26 692
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
Occ-G	0.68 449	0.54 272	2.08 251	0.99 615	0.74 564	0.38 90	0.25 327	0.46 107	0.78 492	0.40 237	0.36 239	0.46 356	0.22 170	0.90 377	0.70 457	0.09 97	1.53 620	0.09 154	0.16 383	0.31 514	2.06 640

test_sample7	0.65 414	0.41 170	2.08 251	0.36 358	0.20 173	0.52 275	0.32 447	0.99 538	0.86 557	0.64 493	0.63 474	0.67 476	0.49 497	1.18 449	0.52 369	0.18 537	1.21 571	0.16 526	0.15 360	0.19 330	1.22 572

HCRNet	0.50 238	0.75 384	2.08 251	0.39 409	0.29 317	0.58 353	0.22 225	0.79 360	0.67 357	0.49 308	0.49 336	0.48 373	0.37 368	1.13 438	0.40 282	0.15 484	0.10 185	0.15 505	0.13 312	0.21 369	0.19 99

gasm-f	0.93 581	0.71 354	2.09 255	2.15 683	2.42 694	0.54 296	0.26 345	0.66 281	0.45 150	0.43 256	0.33 219	0.16 44	0.22 170	0.70 301	0.93 514	0.13 411	2.28 683	0.09 154	0.06 11	0.39 589	3.58 699

ff7	0.65 414	0.58 289	2.09 255	0.39 409	0.60 532	0.56 319	0.23 265	0.49 131	0.62 306	1.00 608	0.24 110	0.20 110	0.24 210	0.71 309	0.24 90	0.09 97	2.09 663	0.10 229	0.18 417	0.24 411	2.22 654

IGEVStereo-DCA	0.74 485	0.74 377	2.09 255	0.76 579	0.77 571	0.45 165	0.23 265	0.49 131	0.62 306	0.71 541	0.22 83	0.30 228	0.28 281	1.29 472	1.53 605	0.10 187	1.50 615	0.10 229	0.18 417	0.24 411	2.22 654

ffff	0.65 414	0.58 289	2.09 255	0.39 409	0.60 532	0.56 319	0.23 265	0.49 131	0.62 306	1.00 608	0.24 110	0.20 110	0.24 210	0.71 309	0.24 90	0.09 97	2.09 663	0.10 229	0.18 417	0.24 411	2.22 654

11t	0.65 414	0.58 289	2.09 255	0.39 409	0.60 532	0.56 319	0.23 265	0.49 131	0.62 306	1.00 608	0.24 110	0.20 110	0.24 210	0.71 309	0.24 90	0.09 97	2.09 663	0.10 229	0.18 417	0.24 411	2.22 654

ccc-4	0.65 414	0.58 289	2.09 255	0.39 409	0.60 532	0.56 319	0.23 265	0.49 131	0.62 306	1.00 608	0.24 110	0.20 110	0.24 210	0.71 309	0.24 90	0.09 97	2.09 663	0.10 229	0.18 417	0.24 411	2.22 654

test-1	0.61 356	0.54 272	2.09 255	0.31 236	1.37 642	0.51 251	0.28 379	0.83 397	0.50 188	0.42 249	0.55 403	0.54 403	0.24 210	0.38 106	1.25 581	0.10 187	1.08 555	0.10 229	0.17 403	0.11 113	0.77 462

aanet-new-22k	0.48 210	0.82 413	2.10 262	0.49 491	0.51 496	0.33 46	0.22 225	0.41 65	0.35 36	0.19 36	0.25 123	0.19 97	0.20 139	0.43 142	0.21 38	0.07 8	0.31 411	0.08 64	0.07 63	0.11 113	2.29 665

Zero-FE251	0.76 501	0.35 111	2.10 262	0.30 211	0.25 259	0.44 156	0.16 68	0.45 97	0.36 54	5.93 709	0.20 58	0.22 127	0.19 121	0.52 205	1.06 546	0.10 187	0.71 506	0.08 64	0.06 11	0.09 57	1.56 606

rvit_0105_5	0.43 150	0.73 365	2.10 262	0.31 236	0.18 116	0.41 120	0.31 435	0.69 298	0.67 357	0.32 185	0.34 228	0.38 291	0.30 321	0.42 139	0.30 174	0.18 537	0.16 312	0.15 505	0.15 360	0.15 224	0.30 187

qqq	0.65 414	0.63 313	2.10 262	0.30 211	0.64 548	0.46 177	0.27 365	0.81 376	0.83 535	0.48 292	0.56 417	0.46 356	0.37 368	1.03 407	0.75 477	0.11 293	1.41 602	0.12 373	0.41 599	0.16 249	1.18 564

FACV-RUCA	0.61 356	0.44 209	2.11 266	0.43 453	1.73 667	0.49 219	0.28 379	0.74 328	0.68 384	0.41 241	0.53 370	0.34 265	0.64 560	0.41 130	0.33 221	0.13 411	0.11 218	0.62 667	0.12 289	0.72 657	1.02 547

YMNet	0.66 436	0.98 473	2.12 267	0.42 440	0.41 455	0.86 583	0.43 532	0.92 483	0.76 474	0.75 556	0.81 576	0.83 561	0.46 472	0.87 361	1.07 548	0.19 555	0.22 371	0.20 584	0.17 403	0.42 606	0.39 250

YMNet_1	0.66 436	0.98 473	2.12 267	0.42 440	0.41 455	0.86 583	0.43 532	0.92 483	0.76 474	0.75 556	0.81 576	0.83 561	0.46 472	0.87 361	1.07 548	0.19 555	0.22 371	0.20 584	0.17 403	0.42 606	0.39 250

CBFPSM	0.62 378	1.34 580	2.12 267	0.30 211	0.23 234	0.71 515	0.38 504	0.77 345	0.68 384	0.51 339	0.49 336	1.03 618	0.82 605	0.63 263	1.35 589	0.11 293	0.12 242	0.10 229	0.10 196	0.19 330	0.37 233

x	0.65 414	0.62 311	2.12 267	0.36 358	0.61 540	0.48 203	0.24 297	0.80 367	0.89 572	0.50 327	0.56 417	0.44 334	0.36 361	0.62 262	0.80 492	0.11 293	1.44 606	0.11 310	0.39 592	0.16 249	1.34 587

IER	0.49 228	0.73 365	2.12 267	0.27 138	0.25 259	0.65 474	0.27 365	0.76 336	0.59 280	0.56 390	0.59 442	0.60 439	0.53 516	0.64 270	0.44 316	0.12 360	0.09 148	0.11 310	0.11 251	0.18 300	0.15 55

test_xeample	0.98 596	0.65 323	2.12 267	0.29 190	0.67 553	0.60 390	0.28 379	1.08 607	0.85 550	0.62 469	0.70 529	0.44 334	0.41 416	1.95 599	5.45 703	0.12 360	1.33 592	0.11 310	0.31 537	0.18 300	1.42 596

Reg-Stereo(zero)	0.66 436	0.26 1	2.13 273	0.25 89	1.15 629	0.99 613	0.97 654	0.57 225	0.81 522	0.52 350	0.46 305	0.54 403	0.59 541	0.47 163	1.14 560	0.08 42	0.88 532	0.08 64	0.36 580	0.12 137	0.80 477

xxxx	0.97 593	0.64 318	2.14 274	0.30 211	0.67 553	0.64 458	0.24 297	1.09 609	0.91 578	0.57 407	0.65 495	0.58 427	0.39 396	1.57 521	5.49 705	0.13 411	1.38 597	0.11 310	0.32 545	0.17 274	1.41 595

MaDis-Stereo	0.35 68	0.89 445	2.15 275	0.25 89	0.29 317	0.29 21	0.17 83	0.47 117	0.41 115	0.21 60	0.22 83	0.28 206	0.21 156	0.32 59	0.31 194	0.10 187	0.09 148	0.10 229	0.08 103	0.11 113	0.12 26

test_4	0.47 194	0.80 406	2.15 275	0.36 358	0.29 317	0.59 375	0.28 379	0.50 155	0.42 122	0.43 256	0.76 564	0.39 295	0.22 170	0.73 319	0.49 357	0.08 42	0.18 338	0.11 310	0.15 360	0.29 496	0.27 165

raftrobust	0.52 256	1.14 516	2.15 275	0.33 284	0.99 602	0.53 286	0.21 186	0.59 238	0.50 188	0.53 359	0.36 239	0.31 238	0.33 345	0.47 163	0.42 301	0.10 187	0.55 472	0.09 154	0.08 103	0.22 386	0.46 309

Lsterematch	0.44 168	0.82 413	2.17 278	0.30 211	0.14 37	0.49 219	0.21 186	0.52 172	0.63 320	0.44 265	0.58 436	0.44 334	0.38 379	0.47 163	0.42 301	0.11 293	0.06 2	0.10 229	0.08 103	0.14 205	0.19 99

test_sample6	0.64 405	0.51 258	2.17 278	0.35 337	0.18 116	0.56 319	0.27 365	1.00 548	0.80 513	0.56 390	0.66 502	0.47 365	0.39 396	1.95 599	0.60 414	0.14 452	0.80 516	0.13 438	0.21 460	0.18 300	0.78 468

cross-raft	0.47 194	0.34 99	2.17 278	0.70 574	0.84 584	0.50 238	0.35 482	0.74 328	0.43 130	0.44 265	0.45 300	0.63 450	0.25 228	0.37 102	0.27 133	0.08 42	0.14 279	0.10 229	0.23 478	0.11 113	0.27 165

s12784h	0.41 134	0.34 99	2.17 278	0.24 69	0.11 5	0.64 458	0.24 297	0.85 420	0.70 409	0.45 270	0.54 392	0.28 206	0.27 261	0.51 200	0.27 133	0.11 293	0.06 2	0.09 154	0.06 11	0.16 249	0.14 46

DStereoO	1.34 645	0.76 390	2.18 282	1.19 633	2.07 682	0.79 561	3.84 706	1.01 558	1.42 652	0.72 544	1.11 632	0.80 548	1.97 679	0.96 394	2.44 655	1.25 690	0.99 543	0.48 657	0.60 655	0.96 674	1.34 587

MoCha-V2	0.74 485	0.78 398	2.18 282	1.01 616	1.55 656	0.36 68	0.19 116	0.61 253	0.49 176	0.33 190	0.34 228	0.30 228	0.27 261	1.56 516	0.47 336	0.09 97	1.94 655	0.08 64	0.37 582	0.18 300	1.62 615

AdaStereo	0.48 210	0.44 209	2.18 282	0.36 358	0.20 173	0.59 375	0.29 407	0.97 521	0.74 459	0.52 350	0.55 403	0.61 441	0.33 345	0.52 205	0.44 316	0.18 537	0.08 77	0.17 545	0.11 251	0.18 300	0.24 146
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.
test_sample5	0.63 393	0.50 250	2.19 285	0.34 311	0.19 152	0.56 319	0.26 345	0.98 529	0.77 487	0.55 378	0.63 474	0.45 347	0.38 379	1.87 586	0.58 405	0.14 452	0.82 526	0.13 438	0.22 474	0.18 300	0.76 458

11t1	0.60 346	0.49 241	2.19 285	0.35 337	0.58 525	0.48 203	0.21 186	0.72 319	0.73 438	0.49 308	0.47 311	0.35 271	0.34 354	0.61 251	0.71 463	0.12 360	1.26 580	0.10 229	0.29 516	0.16 249	1.22 572

DualNet	0.63 393	0.50 250	2.19 285	0.34 311	0.19 152	0.56 319	0.26 345	0.98 529	0.77 487	0.56 390	0.66 502	0.45 347	0.38 379	1.87 586	0.58 405	0.14 452	0.82 526	0.13 438	0.22 474	0.18 300	0.76 458

NINENet	0.54 281	0.40 162	2.19 285	0.55 521	0.26 278	0.91 600	0.23 265	1.05 588	0.77 487	0.54 365	0.57 428	0.65 463	0.32 338	1.22 456	0.34 233	0.16 504	0.13 263	0.16 526	0.11 251	0.16 249	0.14 46

DeepStereo_RVC	0.47 194	0.37 134	2.19 285	0.55 521	0.18 116	0.60 390	0.58 590	0.52 172	0.62 306	0.49 308	0.45 300	0.39 295	0.85 611	0.47 163	0.34 233	0.12 360	0.08 77	0.11 310	0.09 145	0.15 224	0.19 99

CFNet_pseudo	0.47 194	0.50 250	2.19 285	0.26 109	0.20 173	0.56 319	0.22 225	0.80 367	0.62 306	0.50 327	0.56 417	0.68 490	0.47 484	0.53 215	0.33 221	0.11 293	0.10 185	0.15 505	0.10 196	0.18 300	0.33 207

ccs_rob	0.47 194	0.50 250	2.19 285	0.26 109	0.20 173	0.56 319	0.22 225	0.80 367	0.62 306	0.50 327	0.56 417	0.68 490	0.47 484	0.53 215	0.33 221	0.11 293	0.10 185	0.16 526	0.10 196	0.18 300	0.33 207

aanet-new-36k	0.43 150	1.08 497	2.21 292	0.51 504	0.37 421	0.43 142	0.19 116	0.50 155	0.38 80	0.24 100	0.25 123	0.17 62	0.21 156	0.34 75	0.21 38	0.07 8	0.17 326	0.08 64	0.06 11	0.11 113	0.95 530

aanet-new-32k	0.38 102	0.79 402	2.21 292	0.26 109	0.36 412	0.40 109	0.20 141	0.37 38	0.30 12	0.20 46	0.22 83	0.21 121	0.22 170	0.25 17	0.18 7	0.07 8	0.17 326	0.08 64	0.06 11	0.09 57	0.89 513

iRaft-Stereo_5w	0.65 414	1.35 584	2.21 292	0.30 211	0.63 543	0.49 219	0.28 379	0.78 352	0.64 329	0.41 241	0.61 459	0.62 446	0.46 472	1.79 565	0.48 346	0.10 187	0.25 392	0.11 310	0.12 289	0.40 596	0.94 527

DIP-Stereo	0.43 150	0.50 250	2.21 292	0.27 138	0.18 116	0.63 445	0.17 83	0.94 495	0.58 268	0.49 308	0.48 320	0.30 228	0.30 321	0.40 121	0.31 194	0.10 187	0.08 77	0.10 229	0.08 103	0.15 224	0.33 207
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
aanet-new-30k	0.38 102	0.79 402	2.22 296	0.26 109	0.36 412	0.40 109	0.20 141	0.37 38	0.30 12	0.20 46	0.22 83	0.21 121	0.22 170	0.25 17	0.18 7	0.07 8	0.17 326	0.08 64	0.06 11	0.09 57	0.89 513

HART	0.75 496	0.75 384	2.22 296	0.94 604	1.59 660	0.30 24	0.19 116	0.72 319	0.85 550	0.30 175	0.52 363	0.39 295	0.16 67	0.81 349	0.43 310	0.08 42	2.61 695	0.10 229	0.07 63	0.36 563	1.61 614

RAStereo	0.33 48	0.81 411	2.22 296	0.27 138	0.18 116	0.25 14	0.20 141	0.45 97	0.38 80	0.21 60	0.26 137	0.20 110	0.16 67	0.26 23	0.26 123	0.10 187	0.08 77	0.10 229	0.08 103	0.13 173	0.09 10

PCWNet_CMD	0.48 210	0.50 250	2.23 299	0.27 138	0.20 173	0.56 319	0.22 225	0.78 352	0.67 357	0.49 308	0.55 403	0.68 490	0.56 525	0.48 177	0.32 205	0.11 293	0.10 185	0.14 476	0.10 196	0.19 330	0.43 282

MSMDNet	0.48 210	0.50 250	2.23 299	0.27 138	0.20 173	0.56 319	0.22 225	0.78 352	0.67 357	0.49 308	0.55 403	0.68 490	0.56 525	0.48 177	0.32 205	0.11 293	0.10 185	0.13 438	0.10 196	0.18 300	0.43 282

aanet-new-90k	0.48 210	0.75 384	2.24 301	0.27 138	0.41 455	0.43 142	0.19 116	0.51 166	0.36 54	0.20 46	0.18 41	0.16 44	0.21 156	0.39 111	0.19 15	0.07 8	0.16 312	0.08 64	0.07 63	0.11 113	2.65 675

MultiAttention	2.45 683	0.55 281	2.24 301	1.79 671	2.54 696	11.19 714	2.28 699	1.28 641	0.84 547	0.63 482	1.17 635	1.13 639	0.57 530	15.98 725	1.78 622	0.20 566	0.09 148	0.43 653	1.60 706	0.95 672	1.69 620

rvit_0105_3	0.46 186	0.86 433	2.24 301	0.33 284	0.19 152	0.44 156	0.35 482	0.74 328	0.70 409	0.38 226	0.38 256	0.41 313	0.33 345	0.46 157	0.32 205	0.19 555	0.17 326	0.17 545	0.18 417	0.15 224	0.22 126

test_sample4	0.62 378	0.49 241	2.24 301	0.34 311	0.19 152	0.57 343	0.25 327	0.98 529	0.76 474	0.56 390	0.55 403	0.45 347	0.38 379	1.78 561	0.56 395	0.13 411	0.80 516	0.13 438	0.21 460	0.17 274	0.76 458

test_sample3	0.61 356	0.48 234	2.24 301	0.34 311	0.19 152	0.58 353	0.25 327	0.97 521	0.76 474	0.54 365	0.52 363	0.46 356	0.37 368	1.78 561	0.57 398	0.13 411	0.79 513	0.12 373	0.21 460	0.17 274	0.73 448

aanet-32k-new	0.45 175	1.04 489	2.25 306	0.28 166	0.24 248	0.46 177	0.21 186	0.46 107	0.37 61	0.18 28	0.25 123	0.18 77	0.23 197	0.32 59	0.20 26	0.08 42	0.07 24	0.08 64	0.06 11	0.11 113	1.90 629

CoDeX	0.54 281	0.52 263	2.25 306	0.30 211	0.26 278	0.61 409	0.32 447	1.03 574	0.73 438	0.49 308	0.56 417	0.52 391	0.40 404	1.59 529	0.38 265	0.12 360	0.09 148	0.11 310	0.10 196	0.15 224	0.22 126

RAFT	0.62 378	1.35 584	2.26 308	0.62 549	0.53 507	0.47 191	0.35 482	0.70 308	0.58 268	0.50 327	0.50 349	0.79 540	0.40 404	0.49 191	0.36 245	0.11 293	0.79 513	0.14 476	0.13 312	0.52 639	0.72 443

CFNet	0.65 414	1.45 613	2.27 309	0.34 311	0.25 259	0.64 458	0.23 265	0.93 489	0.79 505	0.48 292	0.59 442	0.58 427	0.40 404	2.28 631	0.63 434	0.13 411	0.09 148	0.15 505	0.14 336	0.34 540	0.26 158

NOSS_ROB	0.75 496	1.03 486	2.27 309	0.68 572	0.26 278	0.68 505	0.30 424	0.99 538	0.82 528	0.59 433	0.58 436	0.77 532	0.39 396	2.75 673	0.48 346	0.25 610	0.24 383	0.28 620	0.26 499	0.29 496	1.07 553

MM-Stereo_test3	0.59 332	0.85 428	2.28 311	0.53 511	0.31 347	0.45 165	0.30 424	0.78 352	0.76 474	0.33 190	0.43 283	0.32 244	0.23 197	0.61 251	0.54 385	0.10 187	1.65 634	0.10 229	0.08 103	0.42 606	0.68 427

CFNet_ucs	0.50 238	0.55 281	2.28 311	0.27 138	0.22 204	0.58 353	0.23 265	0.90 468	0.69 396	0.54 365	0.64 487	0.68 490	0.44 452	0.55 222	0.34 233	0.14 452	0.12 242	0.16 526	0.11 251	0.19 330	0.38 242

XPNet_ROB	0.68 449	1.11 506	2.28 311	0.38 392	0.27 292	0.67 497	0.47 555	0.94 495	0.75 465	0.80 574	0.71 544	0.81 553	0.54 518	1.72 547	0.84 502	0.22 584	0.16 312	0.16 526	0.15 360	0.25 436	0.45 303

NVstereo2D	0.63 393	0.57 287	2.29 314	0.37 372	0.35 400	0.69 508	0.49 564	0.96 513	0.88 567	0.49 308	0.54 392	0.72 512	0.46 472	1.98 603	0.50 361	0.19 555	0.20 359	0.18 565	0.16 383	0.28 485	0.34 216

HSM	0.67 442	0.92 460	2.29 314	0.30 211	0.29 317	0.65 474	0.29 407	0.98 529	0.67 357	0.59 433	0.58 436	1.39 660	0.65 563	2.56 654	0.45 322	0.11 293	0.09 148	0.10 229	0.08 103	0.18 300	0.24 146

rvit_105_1	0.52 256	0.93 465	2.30 316	0.36 358	0.24 248	0.51 251	0.45 545	0.81 376	0.79 505	0.46 283	0.44 296	0.45 347	0.38 379	0.63 263	0.39 274	0.20 566	0.18 338	0.18 565	0.22 474	0.18 300	0.21 118

SFCPSM	0.48 210	0.39 154	2.30 316	0.28 166	0.27 292	0.70 511	0.32 447	1.00 548	0.69 396	0.50 327	0.52 363	0.43 319	0.36 361	0.53 215	0.44 316	0.12 360	0.09 148	0.12 373	0.16 383	0.18 300	0.23 136

NCCL2	0.71 468	1.32 572	2.30 316	0.44 458	0.31 347	0.71 515	0.67 620	0.89 456	0.69 396	0.70 532	0.61 459	0.85 570	0.54 518	1.58 528	0.70 457	0.20 566	0.17 326	0.66 669	0.25 491	0.26 457	0.38 242

DCRE	0.76 501	0.80 406	2.31 319	1.05 617	1.18 630	0.63 445	0.26 345	1.03 574	0.59 280	0.52 350	2.12 671	0.44 334	0.27 261	0.41 130	0.53 377	0.09 97	1.02 550	0.10 229	0.32 545	0.16 249	1.47 599

DCANet-4	0.43 150	0.32 68	2.31 319	0.26 109	0.14 37	0.51 251	0.22 225	0.84 406	0.78 492	0.55 378	0.48 320	0.28 206	0.37 368	0.40 121	0.37 256	0.10 187	0.07 24	0.09 154	0.07 63	0.08 36	0.43 282

IIG-Stereo	0.65 414	0.87 434	2.32 321	0.55 521	0.23 234	0.62 430	0.21 186	0.78 352	0.71 424	0.64 493	0.69 516	0.69 501	0.38 379	2.07 612	1.37 593	0.11 293	0.08 77	0.11 310	0.09 145	0.15 224	0.27 165

ETE_ROB	0.68 449	1.09 499	2.32 321	0.38 392	0.26 278	0.69 508	0.51 567	1.49 660	0.75 465	0.81 577	0.71 544	0.85 570	0.51 506	1.39 484	0.70 457	0.17 524	0.14 279	0.19 573	0.16 383	0.24 411	0.35 224

Hybrid-DGEV-03	0.53 269	1.31 571	2.33 323	0.30 211	0.17 93	0.58 353	0.24 297	0.71 316	0.51 196	0.61 454	1.00 618	0.39 295	0.28 281	0.44 149	0.41 291	0.10 187	0.23 378	0.12 373	0.09 145	0.35 555	0.53 349

THIR-Stereo	0.88 553	0.85 428	2.33 323	0.26 109	0.16 68	0.59 375	2.69 700	0.62 259	0.54 228	0.62 469	1.61 660	0.96 603	1.77 673	1.67 540	2.20 646	0.10 187	0.08 77	0.14 476	0.11 251	0.16 249	0.21 118

PSi22	0.56 293	1.11 506	2.34 325	0.29 190	0.13 20	0.44 156	0.14 24	0.70 308	0.55 240	0.23 87	0.29 170	0.36 274	0.22 170	0.69 294	0.54 385	0.08 42	1.62 628	0.07 1	0.06 11	0.32 524	0.91 516

tt1	0.74 485	0.73 365	2.34 325	0.67 566	0.63 543	0.75 537	0.24 297	0.85 420	0.96 597	0.81 577	0.38 256	0.26 182	0.35 357	0.64 270	0.22 57	0.10 187	2.16 677	0.11 310	0.09 145	0.25 436	2.19 649

FBW_ROB	0.94 583	1.23 552	2.35 327	0.46 471	0.32 363	0.87 590	0.46 551	1.15 626	0.97 604	0.83 586	0.78 573	1.01 614	0.64 560	3.65 697	1.65 610	0.27 619	0.24 383	0.40 646	0.26 499	0.32 524	0.88 509

PVD	1.05 611	1.21 542	2.36 328	0.84 592	0.91 592	1.04 621	0.64 609	1.32 647	1.68 666	1.43 663	1.41 654	1.14 641	1.15 642	1.49 506	1.77 621	0.27 619	0.65 493	0.28 620	0.35 570	0.40 596	0.73 448

RYNet	0.77 510	0.91 455	2.36 328	0.37 372	0.41 455	0.88 592	0.44 541	0.99 538	0.88 567	0.65 509	0.54 392	0.92 589	0.61 552	2.70 668	1.23 576	0.15 484	0.14 279	0.17 545	0.14 336	0.27 472	0.55 367

ICVP	0.48 210	0.33 83	2.37 330	0.34 311	0.22 204	0.60 390	0.55 581	0.79 360	0.53 221	0.45 270	0.60 451	0.49 375	0.36 361	0.55 222	0.46 331	0.16 504	0.16 312	0.14 476	0.11 251	0.16 249	0.32 202
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GES	0.49 228	0.54 272	2.37 330	0.31 236	0.19 152	0.61 409	0.30 424	0.93 489	0.52 208	0.49 308	0.53 370	0.40 306	0.43 442	0.59 239	0.67 449	0.16 504	0.11 218	0.12 373	0.10 196	0.20 353	0.30 187

OMP-Stereo	0.64 405	0.87 434	2.38 332	0.56 532	0.37 421	0.60 390	0.26 345	0.75 332	0.71 424	0.65 509	0.60 451	0.68 490	0.32 338	2.07 612	1.18 566	0.11 293	0.08 77	0.12 373	0.09 145	0.17 274	0.28 171

DRaft	0.65 414	0.47 225	2.38 332	0.25 89	0.17 93	0.64 458	0.65 613	0.56 216	0.57 260	0.67 518	0.98 614	0.38 291	0.99 630	1.42 492	2.06 636	0.11 293	0.14 279	0.10 229	0.14 336	0.18 300	0.21 118

TestStereo	0.49 228	0.88 438	2.38 332	0.30 211	0.16 68	0.43 142	0.25 327	0.55 209	0.46 155	0.38 226	0.46 305	0.34 265	0.28 281	1.96 601	0.28 148	0.11 293	0.08 77	0.12 373	0.09 145	0.15 224	0.13 32

sCroCo_RVC	0.37 94	0.39 154	2.38 332	0.35 337	0.27 292	0.31 29	0.22 225	0.49 131	0.48 170	0.23 87	0.34 228	0.25 165	0.24 210	0.35 90	0.25 108	0.15 484	0.17 326	0.12 373	0.11 251	0.15 224	0.15 55

CFNet-RSSM	0.44 168	0.36 119	2.38 332	0.28 166	0.43 473	0.53 286	0.20 141	0.86 431	0.52 208	0.44 265	0.36 239	0.53 394	0.26 245	0.40 121	0.27 133	0.09 97	0.08 77	0.09 154	0.38 587	0.10 86	0.22 126

TDLM	0.83 529	1.28 564	2.38 332	0.46 471	0.26 278	0.66 488	0.55 581	0.87 440	0.80 513	2.54 692	0.62 466	0.61 441	0.51 506	2.68 666	0.67 449	0.20 566	0.11 218	0.35 640	0.15 360	0.33 530	0.48 319

MonStereo1	2.06 677	1.22 547	2.39 338	1.22 634	1.04 612	3.53 698	0.62 605	1.55 664	1.93 681	1.50 669	3.36 699	2.24 680	10.67 716	2.85 679	1.50 600	1.08 681	0.39 433	0.96 682	0.58 651	1.16 680	1.39 592

dad	0.58 313	1.35 584	2.39 338	0.31 236	0.20 173	0.62 430	0.26 345	0.56 216	0.79 505	0.66 516	0.64 487	0.64 458	0.36 361	0.87 361	0.48 346	0.28 622	0.15 297	0.40 646	0.18 417	0.24 411	0.22 126

Prome-Stereo	0.53 269	0.36 119	2.39 338	0.60 541	0.23 234	0.63 445	0.41 518	0.66 281	0.67 357	0.59 433	1.02 622	0.43 319	0.71 582	0.61 251	0.34 233	0.10 187	0.07 24	0.10 229	0.09 145	0.13 173	0.44 298

DNS	1.68 669	0.28 13	2.40 341	2.44 693	2.39 692	2.27 685	0.18 103	1.65 670	1.58 663	8.28 712	0.39 262	0.45 347	0.22 170	1.39 484	1.23 576	0.23 593	2.62 696	0.08 64	0.98 691	0.12 137	4.38 711

Wz-Net-LNSev-Ref	0.65 414	1.15 522	2.40 341	0.33 284	0.30 334	0.83 576	0.40 516	0.94 495	0.82 528	0.67 518	0.76 564	0.68 490	0.58 538	1.13 438	1.25 581	0.14 452	0.08 77	0.10 229	0.08 103	0.18 300	0.28 171

KYRaft	0.52 256	0.35 111	2.40 341	0.34 311	0.21 189	0.75 537	0.43 532	0.62 259	0.63 320	0.64 493	0.92 603	0.53 394	0.72 583	0.60 246	0.26 123	0.10 187	0.07 24	0.12 373	0.14 336	0.13 173	0.54 357

GrayStereo	0.71 468	0.27 3	2.40 341	0.89 595	0.23 234	0.62 430	1.40 687	0.67 286	0.70 409	0.72 544	0.77 568	0.55 412	3.03 693	0.60 246	0.28 148	0.10 187	0.08 77	0.10 229	0.21 460	0.12 137	0.37 233

CRE-IMP	0.46 186	0.31 53	2.40 341	0.53 511	0.17 93	0.79 561	0.68 623	0.54 197	0.66 344	0.47 288	0.43 283	0.44 334	0.26 245	0.43 142	0.33 221	0.12 360	0.07 24	0.12 373	0.09 145	0.17 274	0.23 136

dd	0.48 210	1.32 572	2.41 346	0.31 236	0.17 93	0.58 353	0.26 345	0.50 155	0.71 424	0.42 249	0.41 274	0.34 265	0.28 281	0.47 163	0.41 291	0.18 537	0.10 185	0.13 438	0.12 289	0.22 386	0.16 71

PSM-AAD	0.67 442	0.29 21	2.41 346	0.37 372	0.23 234	0.86 583	1.15 671	0.62 259	0.66 344	0.64 493	0.71 544	0.67 476	2.90 692	0.65 278	0.32 205	0.10 187	0.08 77	0.17 545	0.15 360	0.14 205	0.34 216

DANet	0.85 540	0.68 336	2.41 346	1.18 631	0.48 491	0.77 552	1.23 679	0.93 489	1.53 660	0.90 595	0.72 549	0.97 605	0.57 530	1.86 582	1.05 543	0.18 537	0.16 312	0.19 573	0.16 383	0.26 457	0.67 422
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
MLCV	0.59 332	1.41 601	2.41 346	0.31 236	0.15 52	0.60 390	0.23 265	0.77 345	0.63 320	0.67 518	0.66 502	0.55 412	0.37 368	1.16 444	1.09 552	0.10 187	0.07 24	0.09 154	0.07 63	0.21 369	0.29 178

MyStereo07	0.56 293	0.68 336	2.42 350	0.30 211	0.41 455	0.61 409	0.31 435	0.58 229	0.72 433	1.17 633	0.26 137	0.20 110	0.27 261	1.28 471	0.28 148	0.09 97	0.59 481	0.12 373	0.21 460	0.16 249	0.48 319

raft_robust	0.68 449	1.24 553	2.42 350	0.30 211	0.57 521	0.53 286	0.25 327	0.95 510	0.79 505	0.49 308	0.46 305	1.12 638	0.74 590	1.50 507	0.61 424	0.09 97	0.62 489	0.10 229	0.30 526	0.26 457	0.30 187

LCNet	0.58 313	0.43 194	2.42 350	0.91 602	0.22 204	0.95 610	0.29 407	0.62 259	0.64 329	0.52 350	0.55 403	0.41 313	0.75 594	0.84 355	0.27 133	0.10 187	0.07 24	0.12 373	0.18 417	0.97 675	0.40 258

DEmStereo	0.69 456	0.40 162	2.42 350	0.42 440	0.18 116	0.66 488	0.88 646	0.54 197	0.64 329	0.60 444	1.00 618	0.45 347	1.24 647	1.53 512	2.21 647	0.10 187	0.08 77	0.10 229	0.10 196	0.11 113	0.14 46

IRAFT_RVC	0.59 332	0.74 377	2.42 350	0.47 477	0.21 189	0.59 375	0.42 525	0.68 292	0.73 438	0.54 365	0.50 349	0.49 375	0.51 506	1.57 521	1.00 534	0.11 293	0.25 392	0.13 438	0.10 196	0.15 224	0.14 46

ACVNet-DCA	0.67 442	0.73 365	2.43 355	0.67 566	0.52 500	0.76 542	0.24 297	0.81 376	0.83 535	0.77 563	0.39 262	0.25 165	0.38 379	0.70 301	0.22 57	0.10 187	2.13 672	0.11 310	0.09 145	0.16 249	1.18 564

xx1	0.71 468	0.73 365	2.43 355	0.67 566	0.52 500	0.76 542	0.24 297	0.85 420	1.05 618	0.77 563	0.39 262	0.46 356	0.37 368	0.70 301	0.22 57	0.10 187	2.13 672	0.12 373	0.41 599	0.16 249	1.18 564

1test111	0.72 478	0.73 365	2.43 355	0.67 566	0.52 500	0.76 542	0.24 297	0.81 376	0.83 535	0.77 563	0.39 262	0.25 165	0.38 379	1.03 407	0.75 477	0.10 187	2.13 672	0.11 310	0.09 145	0.16 249	1.18 564

cc1	0.74 485	0.73 365	2.43 355	0.67 566	0.52 500	0.76 542	0.24 297	0.85 420	1.05 618	0.77 563	0.39 262	0.25 165	0.38 379	0.70 301	0.22 57	0.10 187	2.13 672	0.11 310	0.09 145	0.25 436	2.20 652

UniTT-Stereo	0.36 83	0.66 325	2.43 355	0.28 166	0.24 248	0.30 24	0.18 103	0.35 27	0.36 54	0.26 129	0.37 244	0.18 77	0.18 98	0.33 67	0.30 174	0.11 293	0.08 77	0.09 154	0.08 103	0.25 436	0.09 10

ADStereo(finetuned)	0.50 238	0.91 455	2.43 355	0.26 109	0.14 37	0.51 251	0.22 225	0.84 406	0.78 492	0.56 390	0.49 336	0.32 244	0.75 594	0.40 121	0.40 282	0.10 187	0.07 24	0.09 154	0.07 63	0.13 173	0.45 303

raft+_RVC	0.62 378	1.18 534	2.43 355	0.36 358	2.08 683	0.52 275	0.25 327	0.66 281	0.54 228	0.36 207	0.46 305	0.32 244	0.28 281	0.49 191	0.43 310	0.10 187	0.91 534	0.10 229	0.09 145	0.22 386	0.70 438

PSMNet-RSSM	0.61 356	1.19 537	2.43 355	0.33 284	0.25 259	0.59 375	0.28 379	0.88 448	0.65 336	0.54 365	0.62 466	0.69 501	0.46 472	1.67 540	0.50 361	0.15 484	0.10 185	0.14 476	0.16 383	0.20 353	0.28 171

AE-Stereo	0.71 468	0.32 68	2.44 363	0.44 458	0.50 493	0.58 353	0.23 265	1.08 607	0.67 357	0.67 518	0.51 353	0.47 365	0.24 210	0.63 263	0.32 205	0.09 97	2.15 676	0.11 310	0.45 607	0.22 386	2.01 636

GCAP-Stereo	0.59 332	1.35 584	2.44 363	0.49 491	1.02 609	0.52 275	0.14 24	0.53 184	0.54 228	0.44 265	0.50 349	0.30 228	0.22 170	0.68 290	0.41 291	0.09 97	1.30 588	0.09 154	0.07 63	0.23 404	0.54 357

UDGNet	0.50 238	1.36 589	2.44 363	0.37 372	0.19 152	0.58 353	0.23 265	0.49 131	0.69 396	0.42 249	0.39 262	0.34 265	0.29 306	0.55 222	0.32 205	0.25 610	0.10 185	0.37 643	0.19 435	0.30 505	0.17 82

test-3	0.58 313	0.43 194	2.44 363	0.52 507	0.59 526	0.46 177	0.23 265	0.77 345	0.49 176	0.52 350	0.29 170	0.44 334	0.22 170	0.59 239	0.97 520	0.08 42	1.27 581	0.10 229	0.35 570	0.29 496	0.62 399

test_1	0.58 313	0.43 194	2.44 363	0.52 507	0.59 526	0.46 177	0.23 265	0.77 345	0.49 176	0.51 339	0.29 170	0.44 334	0.22 170	0.59 239	0.97 520	0.08 42	1.27 581	0.10 229	0.35 570	0.29 496	0.63 405

test_3	0.59 332	0.44 209	2.44 363	0.53 511	0.59 526	0.48 203	0.30 424	0.79 360	0.52 208	0.51 339	0.30 181	0.45 347	0.22 170	0.59 239	0.97 520	0.08 42	1.25 576	0.11 310	0.35 570	0.30 505	0.62 399

Patchmatch Stereo++	0.43 150	0.36 119	2.44 363	0.48 478	0.17 93	0.61 409	0.26 345	0.53 184	0.61 295	0.48 292	0.43 283	0.43 319	0.28 281	0.56 226	0.30 174	0.12 360	0.08 77	0.12 373	0.10 196	0.17 274	0.13 32
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
NRIStereo	0.50 238	0.34 99	2.44 363	0.52 507	0.16 68	0.94 608	0.73 631	0.52 172	0.65 336	0.48 292	0.40 272	0.59 431	0.29 306	0.78 337	0.33 221	0.11 293	0.13 263	0.11 310	0.09 145	0.22 386	0.25 150

PSM-adaLoss	0.43 150	0.36 119	2.44 363	0.48 478	0.18 116	0.61 409	0.28 379	0.53 184	0.61 295	0.48 292	0.43 283	0.43 319	0.28 281	0.49 191	0.30 174	0.12 360	0.08 77	0.12 373	0.10 196	0.17 274	0.13 32

ROB_FTStereo_v2	0.43 150	0.36 119	2.44 363	0.49 491	0.17 93	0.61 409	0.28 379	0.53 184	0.61 295	0.48 292	0.43 283	0.44 334	0.28 281	0.48 177	0.30 174	0.12 360	0.08 77	0.12 373	0.10 196	0.17 274	0.13 32

ROB_FTStereo	0.43 150	0.36 119	2.44 363	0.48 478	0.18 116	0.61 409	0.26 345	0.53 184	0.61 295	0.48 292	0.43 283	0.43 319	0.28 281	0.51 200	0.30 174	0.12 360	0.08 77	0.12 373	0.10 196	0.17 274	0.13 32

SST-Stereo	0.56 293	0.30 41	2.44 363	0.71 576	0.55 513	0.62 430	0.65 613	0.57 225	0.67 357	0.59 433	0.53 370	0.51 384	0.59 541	1.57 521	0.31 194	0.12 360	0.07 24	0.12 373	0.10 196	0.17 274	0.11 23

RAFT_R40	0.55 285	0.31 53	2.44 363	0.57 537	0.42 469	0.62 430	0.52 571	0.58 229	0.66 344	0.56 390	0.54 392	0.54 403	0.50 502	1.56 516	0.53 377	0.11 293	0.07 24	0.12 373	0.10 196	0.16 249	0.10 15

iGMRVC	0.43 150	0.36 119	2.44 363	0.48 478	0.18 116	0.61 409	0.27 365	0.53 184	0.61 295	0.48 292	0.43 283	0.43 319	0.28 281	0.57 230	0.31 194	0.12 360	0.08 77	0.12 373	0.10 196	0.17 274	0.13 32

iRAFT	0.43 150	0.36 119	2.44 363	0.48 478	0.17 93	0.61 409	0.26 345	0.53 184	0.61 295	0.48 292	0.43 283	0.43 319	0.28 281	0.56 226	0.30 174	0.12 360	0.08 77	0.12 373	0.10 196	0.17 274	0.13 32

RAFT-IKP	0.43 150	0.36 119	2.44 363	0.48 478	0.16 68	0.60 390	0.28 379	0.53 184	0.61 295	0.48 292	0.43 283	0.43 319	0.28 281	0.51 200	0.31 194	0.12 360	0.08 77	0.12 373	0.10 196	0.17 274	0.13 32

PS-NSSS	0.69 456	1.37 594	2.44 363	0.31 236	0.32 363	0.64 458	0.34 472	1.04 580	0.74 459	0.56 390	0.75 561	0.51 384	0.42 429	2.41 646	0.54 385	0.24 602	0.17 326	0.27 618	0.18 417	0.30 505	0.23 136

DCVSM-stereo	0.52 256	0.37 134	2.45 380	0.30 211	0.22 204	0.54 296	0.52 571	0.60 245	0.52 208	0.69 528	0.47 311	0.79 540	0.49 497	0.56 226	0.90 509	0.13 411	0.14 279	0.15 505	0.13 312	0.20 353	0.21 118

HUI-Stereo	0.43 150	0.36 119	2.45 380	0.48 478	0.18 116	0.61 409	0.27 365	0.53 184	0.61 295	0.48 292	0.43 283	0.44 334	0.28 281	0.47 163	0.30 174	0.12 360	0.08 77	0.12 373	0.10 196	0.17 274	0.13 32

delet	0.60 346	0.84 423	2.45 380	0.33 284	0.35 400	0.73 526	0.46 551	0.89 456	0.80 513	0.58 414	0.62 466	0.67 476	0.51 506	1.14 440	0.64 436	0.12 360	0.12 242	0.13 438	0.14 336	0.22 386	0.29 178

ACVNet	0.54 281	0.87 434	2.45 380	0.28 166	0.22 204	0.59 375	0.36 491	0.69 298	0.73 438	0.49 308	0.59 442	0.69 501	0.42 429	0.47 163	0.70 457	0.11 293	0.10 185	0.10 229	0.09 145	0.36 563	0.39 250

acv_ft	0.57 304	0.87 434	2.45 380	0.33 284	0.41 455	0.63 445	0.29 407	0.86 431	0.73 438	0.64 493	0.59 442	0.69 501	0.45 461	0.47 163	0.68 452	0.11 293	0.10 185	0.10 229	0.09 145	0.43 611	0.39 250

CFNet-ft	0.60 346	1.16 526	2.45 380	0.29 190	0.30 334	0.64 458	0.28 379	0.69 298	0.57 260	0.49 308	0.57 428	0.79 540	0.44 452	1.48 504	0.62 427	0.15 484	0.10 185	0.28 620	0.14 336	0.21 369	0.29 178

HSM-Net_RVC	0.70 463	0.40 162	2.45 380	0.27 138	0.19 152	0.68 505	0.30 424	1.29 643	0.73 438	0.73 546	0.70 529	0.77 532	0.45 461	3.73 698	0.46 331	0.13 411	0.09 148	0.10 229	0.09 145	0.13 173	0.32 202
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet_RVC	0.60 346	1.16 526	2.45 380	0.29 190	0.30 334	0.64 458	0.28 379	0.69 298	0.57 260	0.49 308	0.57 428	0.79 540	0.44 452	1.48 504	0.62 427	0.15 484	0.10 185	0.28 620	0.14 336	0.21 369	0.29 178

GMOStereo	0.58 313	0.89 445	2.46 388	0.29 190	0.99 602	0.51 251	0.32 447	0.58 229	0.46 155	0.58 414	0.48 320	0.54 403	0.27 261	0.31 47	0.25 108	0.09 97	1.64 630	0.13 438	0.11 251	0.34 540	0.42 271

error version	0.58 313	0.89 445	2.46 388	0.29 190	0.99 602	0.51 251	0.32 447	0.58 229	0.46 155	0.58 414	0.48 320	0.54 403	0.27 261	0.31 47	0.25 108	0.09 97	1.64 630	0.13 438	0.11 251	0.34 540	0.42 271

test-v	0.58 313	0.89 445	2.46 388	0.29 190	0.99 602	0.51 251	0.32 447	0.58 229	0.46 155	0.58 414	0.48 320	0.54 403	0.27 261	0.31 47	0.25 108	0.09 97	1.64 630	0.13 438	0.11 251	0.34 540	0.42 271

test-2	0.58 313	0.89 445	2.46 388	0.29 190	0.99 602	0.51 251	0.32 447	0.58 229	0.46 155	0.58 414	0.48 320	0.54 403	0.27 261	0.31 47	0.25 108	0.09 97	1.64 630	0.13 438	0.11 251	0.34 540	0.42 271

FENet	0.48 210	0.58 289	2.46 388	0.33 284	0.18 116	0.58 353	0.22 225	0.83 397	0.64 329	0.49 308	0.42 277	0.55 412	0.38 379	0.52 205	0.51 364	0.12 360	0.09 148	0.12 373	0.11 251	0.17 274	0.31 196

SME	0.65 414	1.66 646	2.47 393	0.36 358	0.21 189	0.65 474	0.26 345	0.72 319	0.53 221	0.56 390	0.49 336	0.36 274	0.37 368	1.82 571	1.03 538	0.28 622	0.11 218	0.12 373	0.13 312	0.46 623	0.34 216

LL-Strereo2	0.62 378	1.36 589	2.47 393	1.37 643	0.96 598	0.54 296	0.28 379	0.61 253	0.49 176	0.42 249	0.34 228	0.44 334	0.21 156	0.57 230	0.53 377	0.11 293	0.26 396	0.16 526	0.14 336	0.18 300	0.98 539

AACVNet	0.61 356	1.13 514	2.47 393	0.37 372	0.21 189	0.57 343	0.25 327	0.75 332	0.55 240	0.56 390	0.60 451	0.66 472	0.44 452	2.11 620	0.49 357	0.14 452	0.11 218	0.14 476	0.11 251	0.35 555	0.23 136

PSM-softLoss	0.52 256	0.34 99	2.47 393	0.55 521	0.17 93	0.61 409	0.39 511	0.64 274	0.67 357	0.52 350	0.48 320	0.39 295	0.25 228	1.46 500	0.77 483	0.13 411	0.08 77	0.13 438	0.12 289	0.12 137	0.15 55

KMStereo	0.52 256	0.34 99	2.47 393	0.55 521	0.17 93	0.61 409	0.39 511	0.64 274	0.67 357	0.52 350	0.48 320	0.39 295	0.25 228	1.46 500	0.77 483	0.13 411	0.08 77	0.13 438	0.12 289	0.12 137	0.15 55

CREStereo++_RVC	0.38 102	0.37 134	2.47 393	0.25 89	0.16 68	0.54 296	0.15 49	0.42 72	0.57 260	0.37 217	0.52 363	0.24 154	0.19 121	0.31 47	0.27 133	0.09 97	0.06 2	0.08 64	0.30 526	0.09 57	0.22 126
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
coex_refinement	0.67 442	1.33 577	2.48 399	0.38 392	0.26 278	0.64 458	0.34 472	0.88 448	0.68 384	0.61 454	0.63 474	0.80 548	0.48 491	1.84 576	1.09 552	0.13 411	0.10 185	0.10 229	0.10 196	0.18 300	0.38 242

UGAM-zero	0.97 593	0.44 209	2.48 399	0.33 284	0.86 585	1.26 644	0.76 633	1.05 588	0.52 208	0.93 602	0.45 300	1.32 654	0.81 603	2.08 615	0.49 357	0.10 187	0.52 463	0.09 154	0.47 617	0.11 113	4.43 712

model_zeroshot	0.75 496	0.94 466	2.48 399	1.88 676	0.68 556	0.72 521	0.22 225	1.01 558	0.51 196	1.10 622	0.35 235	0.63 450	0.20 139	0.78 337	0.32 205	0.12 360	1.97 658	0.10 229	0.23 478	0.12 137	0.56 369

TANstereo	0.39 111	0.70 349	2.48 399	0.23 50	0.12 8	0.54 296	0.16 68	0.41 65	0.47 165	0.45 270	0.51 353	0.26 182	0.22 170	0.34 75	0.21 38	0.10 187	0.10 185	0.08 64	0.07 63	0.09 57	0.18 92

RP	0.74 485	1.01 480	2.48 399	0.44 458	0.45 480	0.66 488	0.45 545	0.95 510	0.87 563	0.70 532	0.95 609	0.99 610	0.82 605	1.55 514	0.82 499	0.26 615	0.19 344	0.23 604	0.20 448	0.34 540	0.38 242

UCFNet_RVC	0.55 285	1.16 526	2.48 399	0.31 236	0.27 292	0.65 474	0.28 379	0.76 336	0.58 268	0.51 339	0.53 370	0.67 476	0.42 429	0.91 379	0.45 322	0.16 504	0.11 218	0.17 545	0.17 403	0.20 353	0.23 136

fast-iter	0.47 194	0.82 413	2.49 405	0.29 190	0.22 204	0.45 165	0.20 141	0.59 238	0.43 130	0.59 433	0.59 442	0.65 463	0.45 461	0.48 177	0.40 282	0.08 42	0.09 148	0.10 229	0.11 251	0.24 411	0.20 110

CoSv	0.47 194	0.82 413	2.49 405	0.29 190	0.22 204	0.45 165	0.20 141	0.59 238	0.43 130	0.59 433	0.59 442	0.65 463	0.45 461	0.48 177	0.40 282	0.08 42	0.09 148	0.10 229	0.11 251	0.24 411	0.20 110

RAFT+CT+SA	0.60 346	1.25 557	2.49 405	0.38 392	0.75 566	0.55 310	0.34 472	0.83 397	0.68 384	0.39 231	0.55 403	0.44 334	0.29 306	0.75 325	0.28 148	0.09 97	0.24 383	0.11 310	0.51 631	0.30 505	0.74 454

Pruner-Stereo	0.55 285	0.38 145	2.49 405	1.78 670	0.19 152	0.63 445	0.45 545	0.59 238	0.67 357	0.61 454	0.48 320	0.41 313	0.25 228	0.49 191	0.99 531	0.13 411	0.07 24	0.12 373	0.10 196	0.13 173	0.14 46

XX-TBD	0.40 126	1.04 489	2.49 405	0.35 337	0.13 20	0.51 251	0.17 83	0.44 91	0.52 208	0.38 226	0.51 353	0.23 141	0.19 121	0.31 47	0.25 108	0.10 187	0.07 24	0.08 64	0.06 11	0.09 57	0.18 92

aanet-new-60k	0.42 143	0.80 406	2.50 410	0.26 109	0.34 387	0.39 99	0.19 116	0.47 117	0.37 61	0.22 73	0.20 58	0.18 77	0.18 98	0.33 67	0.19 15	0.07 8	0.29 407	0.08 64	0.06 11	0.11 113	1.08 555

LALA_ROB	0.68 449	1.14 516	2.50 410	0.37 372	0.29 317	0.78 557	0.55 581	0.99 538	0.84 547	0.82 583	0.68 511	0.93 594	0.50 502	1.01 404	0.89 507	0.21 577	0.15 297	0.21 591	0.18 417	0.26 457	0.30 187

MM-Stereo_test1	0.63 393	0.64 318	2.51 412	0.54 519	0.37 421	0.44 156	0.28 379	0.68 292	0.59 280	0.43 256	0.33 219	0.26 182	0.25 228	0.89 375	0.52 369	0.10 187	1.84 646	0.10 229	0.09 145	0.41 603	1.40 594

AIO_test	1.11 621	0.77 391	2.51 412	3.32 705	2.81 699	0.35 60	0.25 327	1.29 643	0.68 384	1.28 652	0.27 151	0.32 244	0.17 73	2.86 680	0.27 133	0.12 360	1.72 638	0.08 64	0.21 460	0.15 224	2.81 679

GANet-ADL	0.48 210	0.56 285	2.51 412	0.34 311	0.20 173	0.58 353	0.25 327	0.80 367	0.57 260	0.43 256	0.61 459	0.56 418	0.31 329	0.44 149	0.44 316	0.14 452	0.11 218	0.10 229	0.09 145	0.22 386	0.38 242

R-Stereo Train	0.42 143	0.31 53	2.51 412	0.30 211	0.18 116	0.56 319	0.25 327	0.82 386	0.41 115	0.57 407	0.67 507	0.33 259	0.24 210	0.34 75	0.33 221	0.10 187	0.08 77	0.09 154	0.07 63	0.09 57	0.18 92

RAFT-Stereo	0.42 143	0.31 53	2.51 412	0.30 211	0.18 116	0.56 319	0.25 327	0.82 386	0.41 115	0.57 407	0.67 507	0.33 259	0.24 210	0.34 75	0.33 221	0.10 187	0.08 77	0.09 154	0.07 63	0.09 57	0.18 92
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
AAGNet	0.92 574	0.40 162	2.53 417	0.60 541	1.01 607	0.62 430	0.45 545	0.52 172	0.68 384	0.58 414	0.53 370	0.50 379	0.72 583	1.22 456	7.32 711	0.12 360	0.07 24	0.12 373	0.10 196	0.16 249	0.10 15

RAFT-Stereo + iAFF	0.58 313	1.48 618	2.53 417	0.29 190	0.78 574	0.52 275	0.20 141	0.68 292	0.66 344	0.51 339	0.61 459	0.40 306	0.32 338	0.40 121	0.43 310	0.08 42	0.63 491	0.09 154	0.09 145	0.37 572	0.58 382

psm_up	0.65 414	1.02 482	2.53 417	0.36 358	0.31 347	0.64 458	0.38 504	0.96 513	0.73 438	0.63 482	0.57 428	0.68 490	0.57 530	1.90 595	0.52 369	0.17 524	0.15 297	0.16 526	0.15 360	0.27 472	0.22 126

FADNet	0.71 468	1.60 639	2.53 417	0.33 284	0.30 334	0.67 497	0.29 407	0.92 483	0.75 465	0.45 270	0.49 336	0.66 472	0.57 530	1.85 580	0.85 503	0.46 650	0.20 359	0.17 545	0.20 448	0.60 647	0.37 233

MM-Stereo_test2	0.65 414	0.43 194	2.54 421	0.62 549	0.18 116	0.50 238	0.25 327	0.49 131	0.47 165	0.36 207	0.26 137	0.24 154	0.23 197	0.40 121	0.38 265	0.08 42	2.33 685	0.09 154	0.10 196	0.38 580	2.66 676

DisPM	0.48 210	0.41 170	2.54 421	0.61 547	0.18 116	0.59 375	0.62 605	0.54 197	0.67 357	0.61 454	0.53 370	0.38 291	0.26 245	0.76 329	0.31 194	0.13 411	0.07 24	0.12 373	0.11 251	0.12 137	0.15 55

PFNet+	0.50 238	0.43 194	2.54 421	0.49 491	0.18 116	0.58 353	0.76 633	0.54 197	0.72 433	0.56 390	0.48 320	0.39 295	0.26 245	0.94 387	0.33 221	0.14 452	0.09 148	0.14 476	0.13 312	0.12 137	0.16 71

OCTAStereo	0.53 269	0.33 83	2.54 421	0.56 532	0.16 68	0.61 409	0.42 525	0.70 308	0.70 409	0.50 327	0.47 311	0.37 284	0.26 245	1.43 493	0.79 490	0.12 360	0.07 24	0.12 373	0.10 196	0.13 173	0.17 82

RE-Stereo	0.53 269	0.33 83	2.54 421	0.56 532	0.16 68	0.61 409	0.43 532	0.70 308	0.70 409	0.50 327	0.47 311	0.37 284	0.26 245	1.43 493	0.77 483	0.12 360	0.07 24	0.12 373	0.10 196	0.13 173	0.17 82

TVStereo	0.53 269	0.33 83	2.54 421	0.56 532	0.16 68	0.61 409	0.43 532	0.70 308	0.70 409	0.50 327	0.47 311	0.37 284	0.26 245	1.43 493	0.77 483	0.12 360	0.07 24	0.12 373	0.10 196	0.13 173	0.17 82

SHD	0.84 531	1.14 516	2.54 421	0.80 588	0.52 500	0.76 542	0.34 472	1.16 629	1.29 645	1.11 624	0.85 586	0.98 606	0.74 590	1.25 465	1.48 599	0.22 584	0.37 423	0.20 584	0.27 508	0.36 563	0.41 266

iResNet	0.59 332	1.09 499	2.54 421	0.44 458	0.18 116	0.65 474	0.29 407	0.89 456	0.75 465	0.59 433	0.64 487	0.43 319	0.39 396	0.73 319	1.24 579	0.11 293	0.08 77	0.09 154	0.08 103	0.21 369	0.40 258

G2L-Stereo_test	0.64 405	1.34 580	2.55 429	0.34 311	0.24 248	0.75 537	0.39 511	0.83 397	0.65 336	0.62 469	0.54 392	0.74 520	0.40 404	1.57 521	0.75 477	0.11 293	0.08 77	0.08 64	0.08 103	0.28 485	0.43 282

iinet-f	0.62 378	1.18 534	2.55 429	0.33 284	0.25 259	0.82 574	0.34 472	0.87 440	0.69 396	0.56 390	0.64 487	0.73 518	0.67 572	0.80 345	0.81 496	0.14 452	0.13 263	0.11 310	0.10 196	0.44 616	0.26 158

NF-Stereo	0.53 269	0.33 83	2.55 429	0.55 521	0.16 68	0.61 409	0.43 532	0.70 308	0.70 409	0.50 327	0.47 311	0.37 284	0.26 245	1.44 498	0.78 487	0.12 360	0.07 24	0.12 373	0.10 196	0.13 173	0.17 82

RGC	0.78 512	1.10 504	2.55 429	0.45 466	0.45 480	0.73 526	0.40 516	1.00 548	0.75 465	0.75 556	1.04 626	1.02 617	0.73 586	1.74 550	1.15 562	0.24 602	0.19 344	0.28 620	0.26 499	0.31 514	0.38 242

RALCasStereoNet	0.65 414	1.34 580	2.56 433	0.43 453	0.96 598	0.50 238	0.26 345	0.62 259	0.56 251	0.43 256	0.49 336	0.36 274	0.28 281	0.72 317	0.53 377	0.10 187	1.18 566	0.09 154	0.08 103	0.27 472	1.27 578

MFN_U_SF_DS_RVC	1.08 619	2.01 669	2.56 433	0.49 491	0.40 448	1.49 653	0.96 653	1.02 567	0.95 595	0.85 589	0.94 606	1.06 627	0.59 541	2.92 682	1.15 562	0.43 646	0.74 510	0.32 634	0.55 638	0.74 659	1.35 589

BEATNet_4x	0.57 304	1.16 526	2.56 433	0.35 337	0.16 68	0.56 319	0.25 327	0.91 475	0.64 329	0.55 378	0.53 370	0.59 431	0.43 442	0.67 284	0.76 481	0.12 360	0.09 148	0.12 373	0.09 145	0.23 404	0.58 382

StereoDRNet	0.71 468	1.24 553	2.56 433	0.42 440	0.45 480	0.73 526	0.46 551	0.98 529	0.81 522	0.77 563	0.56 417	0.74 520	0.48 491	1.69 545	0.91 511	0.15 484	0.14 279	0.15 505	0.15 360	0.26 457	0.51 335

AIO_rvc	0.95 586	1.02 482	2.57 437	2.80 702	1.91 676	0.37 78	0.24 297	0.52 172	0.60 288	0.98 605	0.29 170	0.25 165	0.18 98	2.16 625	0.29 162	0.11 293	1.39 601	0.08 64	0.11 251	0.26 457	2.87 680

H2IRNET	0.48 210	1.04 489	2.57 437	0.31 236	0.19 152	0.54 296	0.19 116	0.55 209	0.53 221	0.28 157	0.56 417	0.47 365	0.35 357	0.47 163	0.40 282	0.11 293	0.08 77	0.12 373	0.14 336	0.37 572	0.26 158

TestStereo-Hl	0.47 194	0.88 438	2.58 439	0.26 109	0.16 68	0.50 238	0.24 297	0.75 332	0.56 251	0.40 237	0.40 272	0.37 284	0.32 338	1.07 423	0.28 148	0.11 293	0.08 77	0.09 154	0.08 103	0.13 173	0.18 92

IGEV_i1	0.90 567	0.33 83	2.58 439	0.83 591	1.60 661	0.58 353	0.27 365	0.89 456	0.96 597	1.13 627	0.48 320	0.98 606	0.34 354	1.19 452	0.60 414	0.11 293	2.17 680	0.13 438	0.19 435	0.17 274	2.38 667

anonymousa	0.74 485	0.60 298	2.58 439	0.96 608	1.33 639	0.61 409	0.26 345	0.69 298	0.56 251	0.55 378	0.84 583	0.82 556	0.46 472	0.56 226	0.61 424	0.10 187	1.11 560	0.12 373	0.98 691	0.14 205	0.97 537

SACVNet	0.68 449	1.08 497	2.58 439	0.38 392	0.28 308	0.65 474	0.37 494	0.91 475	0.65 336	0.67 518	0.62 466	0.69 501	0.47 484	2.07 612	0.65 442	0.18 537	0.14 279	0.16 526	0.15 360	0.39 589	0.41 266

CCAANet	0.63 393	1.13 514	2.58 439	0.31 236	0.25 259	0.55 310	0.23 265	0.89 456	0.69 396	0.41 241	0.67 507	0.56 418	0.37 368	1.89 589	1.24 579	0.10 187	0.09 148	0.13 438	0.12 289	0.20 353	0.15 55

aanet-new	0.39 111	0.50 250	2.59 444	0.26 109	0.31 347	0.43 142	0.21 186	0.47 117	0.35 36	0.19 36	0.24 110	0.17 62	0.30 321	0.34 75	0.21 38	0.09 97	0.07 24	0.09 154	0.06 11	0.11 113	0.86 503

G2L-ROB	0.59 332	1.32 572	2.59 444	0.30 211	0.22 204	0.59 375	0.28 379	0.80 367	0.61 295	0.56 390	0.45 300	0.70 507	0.35 357	1.38 483	0.72 467	0.11 293	0.08 77	0.09 154	0.08 103	0.22 386	0.31 196

DFGA-Net	0.61 356	1.55 626	2.59 444	0.32 259	0.26 278	0.54 296	0.22 225	0.67 286	0.63 320	0.50 327	0.52 363	0.35 271	0.28 281	1.84 576	0.99 531	0.10 187	0.08 77	0.12 373	0.12 289	0.38 580	0.18 92

rafts_anoy	0.60 346	1.33 577	2.59 444	0.53 511	1.09 620	0.49 219	0.25 327	0.67 286	0.53 221	0.41 241	0.38 256	0.33 259	0.30 321	0.68 290	0.41 291	0.10 187	1.13 563	0.13 438	0.15 360	0.20 353	0.29 178

AFF-stereo	0.57 304	1.51 622	2.59 444	0.33 284	0.23 234	0.51 251	0.21 186	0.69 298	0.68 384	0.49 308	0.63 474	0.49 375	0.34 354	0.50 198	0.37 256	0.08 42	0.54 469	0.10 229	0.10 196	0.40 596	0.60 395

HGLStereo	0.61 356	1.20 540	2.59 444	0.36 358	0.40 448	0.65 474	0.30 424	0.87 440	0.67 357	0.60 444	0.70 529	0.69 501	0.56 525	1.07 423	0.59 409	0.14 452	0.13 263	0.13 438	0.12 289	0.23 404	0.23 136

hitnet-ft	0.73 481	1.09 499	2.59 444	0.28 166	0.22 204	0.71 515	0.36 491	0.89 456	0.67 357	0.58 414	0.83 581	1.03 618	0.94 627	2.31 634	0.70 457	0.23 593	0.14 279	0.41 648	0.13 312	0.24 411	0.28 171

RASNet	0.69 456	1.05 492	2.59 444	0.37 372	0.47 489	0.66 488	0.33 461	0.82 386	0.76 474	0.51 339	0.65 495	0.93 594	0.62 554	2.20 628	0.80 492	0.14 452	0.09 148	0.09 154	0.11 251	0.18 300	0.37 233

rvit_stereo_0075_2	0.45 175	0.45 218	2.60 452	0.34 311	0.32 363	0.41 120	0.21 186	0.60 245	0.54 228	0.39 231	0.51 353	0.40 306	0.29 306	0.46 157	0.31 194	0.21 577	0.15 297	0.22 596	0.15 360	0.18 300	0.33 207

EKT-Stereo	1.56 663	0.55 281	2.60 452	2.54 697	19.66 725	0.55 310	0.22 225	0.76 336	0.51 196	0.40 237	0.36 239	0.43 319	0.27 261	0.74 323	0.42 301	0.13 411	0.17 326	0.11 310	0.16 383	0.20 353	0.50 328

LMCR-Stereo	0.61 356	1.00 477	2.60 452	0.42 440	0.22 204	0.74 534	0.31 435	1.06 601	0.70 409	0.62 469	0.64 487	0.40 306	0.52 513	0.84 355	1.27 584	0.20 566	0.09 148	0.12 373	0.09 145	0.26 457	0.16 71

SAMSARA	1.11 621	1.35 584	2.60 452	1.34 641	0.77 571	1.67 664	1.41 690	1.47 658	0.99 609	1.54 671	0.89 598	1.44 663	0.90 619	1.88 588	1.71 612	0.25 610	0.55 472	0.22 596	0.34 565	0.39 589	0.50 328

PWC_ROB	0.81 520	1.41 601	2.60 452	0.41 434	0.40 448	0.63 445	0.31 435	1.04 580	0.99 609	0.92 598	1.29 643	0.78 537	0.68 574	1.65 539	1.50 600	0.19 555	0.12 242	0.18 565	0.13 312	0.51 636	0.54 357

PSMNet-RUCA	0.64 405	1.12 510	2.61 457	0.59 539	0.56 516	0.64 458	0.37 494	0.89 456	0.72 433	0.53 359	0.68 511	0.53 394	0.43 442	0.61 251	0.46 331	0.35 638	0.19 344	0.44 655	0.29 516	0.49 632	0.35 224

ToySt	0.67 442	0.88 438	2.61 457	0.39 409	0.73 563	0.61 409	0.38 504	0.78 352	0.73 438	0.43 256	0.70 529	0.72 512	0.45 461	0.66 281	0.62 427	0.14 452	0.63 491	0.13 438	0.33 560	0.24 411	1.18 564

GEStereo_RVC	0.61 356	1.19 537	2.61 457	0.48 478	0.25 259	0.63 445	0.37 494	1.05 588	0.79 505	0.55 378	0.55 403	0.59 431	0.44 452	1.10 428	0.48 346	0.16 504	0.11 218	0.12 373	0.11 251	0.27 472	0.43 282

Anonymous3	0.47 194	0.49 241	2.61 457	0.33 284	0.25 259	0.72 521	0.32 447	0.80 367	0.60 288	0.36 207	0.41 274	0.33 259	0.29 306	0.46 157	0.30 174	0.19 555	0.18 338	0.13 438	0.13 312	0.18 300	0.22 126

XQC	0.84 531	1.32 572	2.61 457	0.78 585	0.44 475	0.89 596	0.53 574	1.16 629	1.07 621	0.85 589	0.69 516	0.92 589	0.73 586	1.40 487	1.44 597	0.24 602	0.35 421	0.23 604	0.26 499	0.45 619	0.39 250

MSKI-zero shot	0.70 463	0.44 209	2.62 462	1.47 651	0.75 566	0.56 319	0.20 141	0.80 367	0.45 150	0.60 444	0.52 363	0.44 334	0.17 73	0.70 301	0.26 123	0.09 97	2.87 702	0.09 154	0.32 545	0.14 205	0.50 328

TestStereo1	0.59 332	1.21 542	2.63 463	0.40 423	0.60 532	0.56 319	0.34 472	0.82 386	0.73 438	0.45 270	0.63 474	0.36 274	0.42 429	0.66 281	0.42 301	0.10 187	0.32 414	0.12 373	0.10 196	0.34 540	0.52 343

fff	0.50 238	0.90 451	2.63 463	0.25 89	0.15 52	0.51 251	0.22 225	0.85 420	0.82 528	0.55 378	0.48 320	0.31 238	0.65 563	0.39 111	0.37 256	0.10 187	0.07 24	0.09 154	0.07 63	0.08 36	0.43 282

SA-5K	0.59 332	1.21 542	2.63 463	0.40 423	0.60 532	0.56 319	0.34 472	0.82 386	0.73 438	0.45 270	0.63 474	0.36 274	0.42 429	0.66 281	0.42 301	0.10 187	0.32 414	0.12 373	0.10 196	0.34 540	0.52 343

RALAANet	0.52 256	1.37 594	2.63 463	0.33 284	0.23 234	0.48 203	0.19 116	0.69 298	0.55 240	0.49 308	0.46 305	0.39 295	0.31 329	0.53 215	0.53 377	0.10 187	0.33 419	0.11 310	0.17 403	0.29 496	0.13 32

DCANet	0.49 228	0.91 455	2.63 463	0.26 109	0.14 37	0.51 251	0.22 225	0.84 406	0.78 492	0.56 390	0.49 336	0.32 244	0.41 416	0.39 111	0.41 291	0.10 187	0.07 24	0.09 154	0.07 63	0.14 205	0.45 303

csc	0.50 238	0.90 451	2.63 463	0.25 89	0.15 52	0.51 251	0.22 225	0.85 420	0.82 528	0.55 378	0.48 320	0.31 238	0.65 563	0.39 111	0.37 256	0.10 187	0.07 24	0.09 154	0.07 63	0.08 36	0.43 282

cscssc	0.50 238	0.90 451	2.63 463	0.25 89	0.15 52	0.51 251	0.22 225	0.85 420	0.82 528	0.55 378	0.48 320	0.31 238	0.65 563	0.39 111	0.37 256	0.10 187	0.07 24	0.09 154	0.07 63	0.08 36	0.43 282

111	0.57 304	1.41 601	2.63 463	0.25 89	0.15 52	0.59 375	0.26 345	0.90 468	0.83 535	0.50 327	0.54 392	0.57 423	0.38 379	0.54 220	0.41 291	0.10 187	0.07 24	0.09 154	0.07 63	0.24 411	0.81 484

PWCDC_ROB	0.83 529	1.57 630	2.63 463	0.48 478	0.37 421	0.78 557	0.29 407	1.04 580	1.36 651	0.63 482	2.05 670	0.64 458	0.70 581	1.10 428	1.20 570	0.33 634	0.14 279	0.15 505	0.12 289	0.63 651	0.46 309

aanetorigin	0.81 520	1.03 486	2.64 472	0.44 458	0.44 475	0.59 375	1.00 660	0.59 238	0.70 409	1.54 671	1.22 640	0.82 556	1.08 637	1.06 413	1.07 548	0.18 537	0.15 297	0.17 545	0.21 460	0.53 640	0.65 413

MIM_Stereo	0.55 285	0.92 460	2.65 473	0.32 259	1.09 620	0.51 251	0.19 116	0.67 286	0.52 208	0.48 292	0.54 392	0.43 319	0.27 261	0.57 230	0.30 174	0.08 42	0.17 326	0.11 310	0.10 196	0.28 485	0.80 477

anonymousdsp	0.86 543	0.59 297	2.65 473	1.33 640	1.25 635	0.56 319	0.23 265	0.54 197	0.71 424	1.13 627	0.25 123	0.22 127	0.24 210	1.24 461	0.24 90	0.09 97	2.34 686	0.10 229	0.18 417	0.25 436	3.12 689

IGEV-Stereo	0.86 543	0.60 298	2.65 473	1.35 642	1.25 635	0.56 319	0.23 265	0.54 197	0.71 424	1.14 629	0.25 123	0.22 127	0.24 210	1.24 461	0.24 90	0.09 97	2.34 686	0.10 229	0.18 417	0.25 436	3.13 690
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GMStereo	0.44 168	1.32 572	2.65 473	0.28 166	0.16 68	0.42 134	0.22 225	0.48 126	0.63 320	0.41 241	0.36 239	0.26 182	0.25 228	0.41 130	0.30 174	0.14 452	0.08 77	0.10 229	0.12 289	0.17 274	0.13 32
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
RT-IGEV	0.87 550	0.33 83	2.66 477	0.59 539	0.55 513	0.93 605	0.81 639	1.19 634	1.10 624	1.05 616	0.93 605	1.11 637	0.78 599	0.75 325	1.67 611	0.12 360	0.47 450	0.11 310	0.49 623	0.28 485	1.56 606

UGAM	0.69 456	0.84 423	2.66 477	0.40 423	0.20 173	0.53 286	0.34 472	0.63 267	0.74 459	0.45 270	0.74 554	0.95 602	0.36 361	2.57 655	0.42 301	0.11 293	0.45 445	0.17 545	0.19 435	0.43 611	0.57 375

MyStereo04	0.57 304	0.68 336	2.66 477	0.30 211	0.41 455	0.61 409	0.31 435	0.88 448	0.80 513	0.48 292	0.37 244	0.54 403	0.42 429	0.61 251	0.71 463	0.09 97	0.59 481	0.12 373	0.21 460	0.16 249	0.48 319

gwcnet-sp	0.52 256	0.71 354	2.66 477	0.32 259	0.22 204	0.66 488	0.31 435	0.84 406	0.69 396	0.61 454	0.49 336	0.46 356	0.43 442	0.77 331	0.48 346	0.12 360	0.11 218	0.11 310	0.11 251	0.19 330	0.19 99

scenet	0.52 256	0.71 354	2.66 477	0.32 259	0.22 204	0.66 488	0.31 435	0.84 406	0.69 396	0.61 454	0.49 336	0.46 356	0.43 442	0.77 331	0.48 346	0.12 360	0.11 218	0.11 310	0.11 251	0.19 330	0.19 99

ssnet	0.52 256	0.71 354	2.66 477	0.32 259	0.22 204	0.66 488	0.31 435	0.84 406	0.69 396	0.61 454	0.49 336	0.46 356	0.43 442	0.77 331	0.48 346	0.12 360	0.11 218	0.11 310	0.11 251	0.19 330	0.19 99

CrosDoStereo	0.96 590	0.49 241	2.66 477	0.27 138	0.33 371	0.54 296	3.69 704	0.77 345	0.66 344	0.70 532	1.39 652	0.53 394	1.47 660	1.77 558	3.02 676	0.10 187	0.08 77	0.11 310	0.11 251	0.22 386	0.30 187

STrans-v2	0.69 456	0.62 311	2.66 477	0.28 166	0.23 234	0.57 343	0.32 447	1.01 558	0.77 487	0.92 598	0.84 583	0.88 582	0.92 623	1.81 568	1.19 569	0.10 187	0.07 24	0.10 229	0.09 145	0.12 137	0.30 187

DeepStereo_LL	0.96 590	0.49 241	2.66 477	0.27 138	0.33 371	0.54 296	3.69 704	0.77 345	0.66 344	0.70 532	1.39 652	0.53 394	1.47 660	1.77 558	3.02 676	0.10 187	0.08 77	0.11 310	0.11 251	0.22 386	0.30 187

G2L-Stereo	0.62 378	1.27 560	2.67 486	0.31 236	0.27 292	0.59 375	0.29 407	0.81 376	0.60 288	0.56 390	0.53 370	0.71 510	0.37 368	1.74 550	0.57 398	0.13 411	0.11 218	0.13 438	0.11 251	0.29 496	0.34 216

PAM	0.91 571	0.43 194	2.67 486	0.77 582	0.89 589	1.81 670	1.22 678	1.13 623	0.78 492	1.16 632	0.91 602	1.39 660	0.68 574	0.76 329	1.06 546	0.10 187	0.98 541	0.10 229	0.50 627	0.14 205	0.66 415

MIF-Stereo (partial)	0.41 134	0.71 354	2.67 486	0.27 138	0.24 248	0.32 38	0.17 83	0.56 216	0.46 155	0.26 129	0.37 244	0.25 165	0.26 245	0.46 157	0.35 241	0.11 293	0.08 77	0.12 373	0.10 196	0.21 369	0.15 55

ssnet_v2	0.64 405	0.99 475	2.67 486	0.33 284	0.22 204	0.72 521	0.45 545	1.00 548	0.80 513	0.66 516	0.54 392	0.81 553	0.48 491	0.91 379	1.08 551	0.16 504	0.14 279	0.14 476	0.14 336	0.33 530	0.31 196

TransformOpticalFlow	0.65 414	0.61 304	2.67 486	0.45 466	0.26 278	0.62 430	0.28 379	0.88 448	0.76 474	0.76 561	0.74 554	0.90 588	0.84 608	1.82 571	0.80 492	0.10 187	0.07 24	0.11 310	0.09 145	0.12 137	0.19 99

GANet-RSSM	0.63 393	1.14 516	2.67 486	0.38 392	0.26 278	0.59 375	0.29 407	0.81 376	0.56 251	0.50 327	0.57 428	0.67 476	0.50 502	1.91 596	0.50 361	0.14 452	0.10 185	0.24 610	0.12 289	0.36 563	0.28 171

RTSC	0.84 531	1.40 600	2.67 486	0.50 498	0.40 448	0.83 576	0.33 461	1.11 616	1.14 632	0.93 602	0.82 579	0.84 564	0.58 538	1.34 480	1.82 625	0.18 537	0.49 455	0.14 476	0.30 526	0.46 623	0.42 271

TestStereo_HL2	0.48 210	1.19 537	2.68 493	0.28 166	0.17 93	0.48 203	0.20 141	0.67 286	0.55 240	0.37 217	0.44 296	0.32 244	0.27 261	1.09 427	0.32 205	0.11 293	0.08 77	0.08 64	0.07 63	0.17 274	0.15 55

PAM_32	0.95 586	0.43 194	2.68 493	0.64 556	1.10 624	1.78 669	1.16 673	1.12 619	0.96 597	1.07 620	0.90 601	1.38 659	0.76 598	0.78 337	1.11 555	0.10 187	1.29 585	0.10 229	0.50 627	0.16 249	0.98 539

RAFT-345	0.56 293	0.37 134	2.68 493	0.40 423	0.34 387	0.58 353	0.41 518	0.49 131	0.70 409	0.51 339	0.99 617	0.43 319	0.28 281	1.56 516	0.81 496	0.10 187	0.07 24	0.11 310	0.09 145	0.11 113	0.09 10

ADLNet	0.68 449	1.02 482	2.68 493	0.35 337	0.34 387	0.67 497	0.34 472	0.95 510	0.79 505	0.70 532	0.62 466	0.80 548	0.46 472	1.77 558	0.69 455	0.15 484	0.12 242	0.14 476	0.14 336	0.31 514	0.54 357

ADCRef	0.88 553	1.45 613	2.68 493	0.38 392	0.35 400	0.95 610	0.51 567	0.92 483	0.81 522	0.89 593	0.84 583	0.61 441	1.35 650	1.26 469	3.38 681	0.14 452	0.12 242	0.17 545	0.19 435	0.28 485	0.34 216

GANet	0.92 574	1.20 540	2.68 493	0.45 466	0.27 292	0.76 542	0.66 615	0.94 495	0.77 487	0.79 572	1.17 635	0.84 564	0.91 620	2.72 669	1.76 620	0.18 537	0.42 438	0.44 655	0.20 448	0.33 530	0.94 527

PASM	0.82 524	1.00 477	2.68 493	0.52 507	0.48 491	0.65 474	0.59 593	0.83 397	0.89 572	0.82 583	0.73 551	0.89 585	0.68 574	2.39 643	0.73 471	0.35 638	0.37 423	0.36 641	0.41 599	0.45 619	0.51 335

DeepPruner_ROB	0.58 313	1.06 493	2.68 493	0.30 211	0.26 278	0.63 445	0.31 435	0.83 397	0.51 196	0.62 469	0.56 417	0.65 463	0.39 396	1.06 413	0.56 395	0.19 555	0.14 279	0.14 476	0.14 336	0.24 411	0.33 207

GGDA	0.49 228	1.24 553	2.69 501	0.27 138	0.15 52	0.50 238	0.20 141	0.68 292	0.56 251	0.36 207	0.42 277	0.32 244	0.27 261	1.11 433	0.30 174	0.10 187	0.07 24	0.08 64	0.08 103	0.16 249	0.16 71

DualNet (step1)	0.76 501	0.69 346	2.69 501	0.28 166	0.23 234	0.81 569	0.33 461	0.99 538	0.86 557	0.64 493	0.63 474	0.67 476	0.49 497	1.18 449	0.52 369	0.65 659	1.21 571	0.86 676	0.56 642	0.25 436	0.72 443

test_sample9	1.07 615	0.69 346	2.69 501	0.28 166	0.23 234	0.81 569	0.33 461	0.99 538	0.86 557	0.64 493	0.63 474	0.67 476	0.49 497	2.02 606	2.70 666	0.65 659	4.33 714	0.86 676	0.56 642	0.25 436	0.72 443

test_sample8	1.23 632	0.69 346	2.69 501	0.28 166	0.23 234	0.81 569	0.33 461	1.01 558	0.75 465	1.23 646	0.63 474	2.53 683	1.31 648	2.02 606	2.70 666	0.65 659	4.33 714	0.86 676	0.56 642	0.25 436	0.72 443

IMH-64-1	1.50 657	1.98 665	2.69 501	1.39 646	1.12 625	1.39 650	1.19 676	1.80 675	1.47 656	1.19 635	2.20 675	1.53 665	1.51 664	2.12 621	1.98 630	1.34 692	0.68 497	1.28 693	0.70 662	1.37 690	1.12 559

IMH-64	1.50 657	1.98 665	2.69 501	1.39 646	1.12 625	1.39 650	1.19 676	1.80 675	1.47 656	1.19 635	2.20 675	1.53 665	1.51 664	2.12 621	1.98 630	1.34 692	0.68 497	1.28 693	0.70 662	1.37 690	1.12 559

PFNet	0.62 378	0.42 177	2.69 501	0.43 453	0.55 513	0.62 430	0.27 365	0.64 274	0.72 433	0.61 454	0.56 417	0.45 347	0.33 345	1.86 582	1.12 557	0.28 622	0.09 148	0.12 373	0.16 383	0.26 457	0.27 165

GwcNet-RSSM	0.64 405	1.38 598	2.69 501	0.33 284	0.26 278	0.60 390	0.32 447	0.84 406	0.73 438	0.56 390	0.65 495	0.72 512	0.42 429	1.78 561	0.60 414	0.14 452	0.10 185	0.12 373	0.13 312	0.26 457	0.26 158

StereoVision	0.52 256	1.12 510	2.70 509	0.34 311	0.32 363	0.47 191	0.26 345	0.73 324	0.61 295	0.33 190	0.89 598	0.45 347	0.26 245	0.52 205	0.39 274	0.14 452	0.15 297	0.16 526	0.15 360	0.22 386	0.14 46

Sa-1000	0.61 356	1.07 494	2.71 510	0.32 259	0.61 540	0.61 409	0.31 435	1.00 548	0.76 474	0.53 359	0.83 581	0.43 319	0.33 345	0.69 294	0.30 174	0.10 187	0.52 463	0.13 438	0.28 511	0.29 496	0.29 178

ac_64	0.63 393	0.77 391	2.71 510	0.37 372	0.34 387	0.64 458	0.30 424	0.86 431	0.67 357	0.58 414	0.53 370	0.88 582	0.48 491	1.84 576	0.71 463	0.15 484	0.12 242	0.12 373	0.12 289	0.21 369	0.25 150

MyStereo05	0.57 304	0.72 361	2.72 512	0.31 236	0.25 259	0.60 390	0.30 424	0.87 440	0.82 528	0.54 365	0.37 244	0.53 394	0.42 429	0.63 263	0.73 471	0.09 97	0.55 472	0.12 373	0.20 448	0.16 249	0.56 369

HH	0.79 515	0.52 263	2.72 512	1.45 648	0.80 578	0.91 600	0.23 265	0.76 336	0.76 474	0.64 493	0.55 403	0.87 578	0.41 416	0.94 387	0.45 322	0.09 97	1.20 568	0.10 229	0.09 145	0.16 249	2.16 646

HanStereo	0.79 515	0.52 263	2.72 512	1.45 648	0.80 578	0.91 600	0.23 265	0.76 336	0.76 474	0.64 493	0.55 403	0.87 578	0.41 416	0.94 387	0.45 322	0.09 97	1.20 568	0.10 229	0.09 145	0.16 249	2.16 646

ASMatch	0.61 356	0.47 225	2.72 512	0.91 602	0.36 412	0.56 319	0.24 297	0.54 197	0.67 357	0.48 292	1.20 638	0.47 365	0.65 563	1.33 479	0.93 514	0.10 187	0.08 77	0.11 310	0.11 251	0.10 86	0.17 82

AANet_RVC	0.79 515	1.46 615	2.72 512	0.34 311	0.25 259	0.59 375	0.32 447	0.88 448	0.83 535	0.62 469	0.95 609	0.80 548	0.43 442	2.46 648	1.72 614	0.38 640	0.26 396	0.10 229	0.09 145	0.25 436	0.43 282

AIO-test2	0.60 346	1.55 626	2.73 517	0.63 552	0.42 469	0.50 238	0.23 265	0.84 406	0.73 438	0.34 199	0.53 370	0.37 284	0.22 170	0.70 301	0.32 205	0.75 667	0.16 312	0.13 438	0.17 403	0.21 369	0.47 312

HITNet	0.55 285	1.28 564	2.73 517	0.35 337	0.14 37	0.56 319	0.23 265	0.89 456	0.62 306	0.52 350	0.51 353	0.49 375	0.38 379	0.52 205	0.60 414	0.09 97	0.07 24	0.10 229	0.08 103	0.25 436	0.61 396
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
CBMV_ROB	0.88 553	0.75 384	2.73 517	0.36 358	0.22 204	0.76 542	0.47 555	1.05 588	0.81 522	1.06 619	1.04 626	0.88 582	1.36 652	2.17 627	2.03 633	0.23 593	0.24 383	0.27 618	0.25 491	0.27 472	0.73 448

FADNet-RVC	0.69 456	1.65 644	2.74 520	0.35 337	0.26 278	0.60 390	0.29 407	0.91 475	0.67 357	0.46 283	0.51 353	0.62 446	0.46 472	1.75 552	0.81 496	0.17 524	0.20 359	0.17 545	0.18 417	0.60 647	0.39 250

AF-Net	0.76 501	1.14 516	2.74 520	0.42 440	0.41 455	0.70 511	0.41 518	1.07 605	0.94 589	0.73 546	1.05 628	1.04 622	0.86 613	1.23 459	1.00 534	0.23 593	0.15 297	0.25 615	0.18 417	0.32 524	0.35 224

Wz-Net-MNSev	0.74 485	1.42 606	2.75 522	0.38 392	0.33 371	0.90 599	0.61 602	0.98 529	0.94 589	0.77 563	0.75 561	0.75 525	0.66 570	1.39 484	0.76 481	0.17 524	0.13 263	0.14 476	0.14 336	0.28 485	0.48 319

DN-CSS_ROB	0.56 293	1.64 643	2.75 522	0.42 440	0.22 204	0.57 343	0.19 116	0.79 360	0.66 344	0.46 283	0.62 466	0.41 313	0.32 338	0.73 319	0.49 357	0.12 360	0.08 77	0.14 476	0.13 312	0.38 580	0.17 82

MSMD_ROB	1.41 650	1.03 486	2.75 522	0.41 434	0.32 363	2.00 679	0.61 602	0.96 513	1.43 653	2.97 700	2.63 686	4.76 703	2.04 682	2.44 647	1.78 622	0.30 629	0.26 396	0.32 634	0.32 545	0.32 524	0.63 405

RAFT_CTSACE	0.58 313	1.16 526	2.76 525	0.36 358	0.29 317	0.54 296	0.29 407	0.69 298	0.51 196	0.51 339	0.75 561	0.67 476	0.37 368	0.63 263	0.47 336	0.08 42	0.49 455	0.11 310	0.10 196	0.41 603	0.32 202

test_5	0.61 356	1.25 557	2.76 525	0.39 409	0.64 548	0.58 353	0.35 482	0.85 420	0.66 344	0.49 308	0.56 417	0.55 412	0.40 404	0.79 341	0.32 205	0.10 187	0.19 344	0.12 373	0.12 289	0.33 530	0.85 498

AIO-test1	0.58 313	1.37 594	2.77 527	0.66 563	1.08 618	0.50 238	0.23 265	0.86 431	0.69 396	0.31 180	0.42 277	0.29 219	0.22 170	0.77 331	0.34 233	0.13 411	0.15 297	0.12 373	0.16 383	0.31 514	0.30 187

DDUNet	0.90 567	1.63 642	2.77 527	0.77 582	0.69 558	0.83 576	0.44 541	0.90 468	0.70 409	0.68 524	0.76 564	0.92 589	0.54 518	1.14 440	1.35 589	0.61 657	0.37 423	0.96 682	0.52 634	0.77 664	0.67 422

TCMNet	0.72 478	1.15 522	2.78 529	0.51 504	0.52 500	0.73 526	0.39 511	0.94 495	0.78 492	0.60 444	0.68 511	0.63 450	0.46 472	1.71 546	0.72 467	0.18 537	0.19 344	0.23 604	0.18 417	0.40 596	0.56 369

RAFT-RH_RVC	0.65 414	0.73 365	2.78 529	0.39 409	0.29 317	0.60 390	0.18 103	0.45 97	0.63 320	0.75 556	1.89 666	0.47 365	0.29 306	1.59 529	1.21 572	0.15 484	0.07 24	0.13 438	0.13 312	0.11 113	0.10 15

SA	0.61 356	1.14 516	2.79 531	0.32 259	0.63 543	0.57 343	0.30 424	0.97 521	0.78 492	0.43 256	0.63 474	0.39 295	0.46 472	0.70 301	0.31 194	0.10 187	0.44 444	0.13 438	0.32 545	0.31 514	0.51 335

Hybrid-DGEV-2	0.61 356	1.16 526	2.80 532	0.33 284	0.17 93	0.73 526	0.19 116	0.89 456	0.73 438	0.61 454	0.42 277	0.53 394	0.43 442	1.00 401	0.91 511	0.10 187	0.08 77	0.11 310	0.10 196	0.25 436	0.61 396

plain	0.43 150	0.73 365	2.80 532	0.28 166	0.19 152	0.33 46	0.21 186	0.63 267	0.50 188	0.24 100	0.38 256	0.24 154	0.25 228	0.48 177	0.32 205	0.12 360	0.08 77	0.13 438	0.09 145	0.43 611	0.13 32

UDG	0.86 543	1.57 630	2.80 532	0.68 572	0.59 526	0.78 557	0.38 504	0.97 521	0.74 459	0.63 482	0.70 529	1.01 614	0.68 574	1.02 405	1.22 575	0.45 648	0.34 420	0.89 680	0.51 631	0.73 658	0.58 382

MaskLacGwcNet_RVC	0.84 531	1.41 601	2.80 532	0.94 604	0.35 400	0.89 596	0.41 518	0.89 456	0.66 344	0.57 407	0.63 474	0.75 525	0.38 379	2.37 639	0.55 391	1.16 685	0.31 411	0.36 641	0.21 460	0.59 646	0.63 405

ADCL	1.07 615	1.22 547	2.80 532	0.40 423	0.33 371	1.50 654	1.87 696	0.97 521	1.04 617	1.26 650	1.28 642	0.99 610	1.41 656	1.36 482	3.51 684	0.17 524	0.14 279	0.22 596	0.21 460	0.32 524	0.43 282

Wz-Net-LNSev	0.66 436	1.30 568	2.81 537	0.35 337	0.37 421	0.80 565	0.48 557	0.91 475	0.87 563	0.63 482	0.70 529	0.80 548	0.59 541	0.67 284	0.68 452	0.15 484	0.14 279	0.12 373	0.12 289	0.24 411	0.38 242

UNet	0.56 293	0.58 289	2.81 537	0.32 259	0.33 371	0.74 534	0.27 365	0.86 431	0.67 357	0.55 378	0.55 403	0.72 512	0.55 523	0.79 341	0.58 405	0.12 360	0.09 148	0.13 438	0.11 251	0.20 353	0.19 99

stereogan	0.74 485	0.68 336	2.82 539	0.40 423	0.40 448	1.05 623	0.42 525	0.99 538	0.96 597	0.78 571	0.86 591	1.15 643	0.73 586	1.57 521	0.56 395	0.20 566	0.19 344	0.20 584	0.16 383	0.37 572	0.34 216

CBMV	0.86 543	1.00 477	2.82 539	0.35 337	0.21 189	0.78 557	0.78 636	1.05 588	0.87 563	0.90 595	0.74 554	0.87 578	1.89 677	1.67 540	1.38 595	0.19 555	0.20 359	0.21 591	0.19 435	0.28 485	0.84 490
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
FTStereo	0.79 515	0.32 68	2.83 541	0.70 574	0.21 189	0.73 526	1.75 693	0.61 253	0.60 288	1.07 620	1.62 661	1.28 650	2.11 684	0.75 325	0.30 174	0.19 555	0.08 77	0.12 373	0.11 251	0.12 137	0.39 250

DRN-Test	0.71 468	0.79 402	2.83 541	0.40 423	0.44 475	0.80 565	0.41 518	1.07 605	0.83 535	0.82 583	0.64 487	0.68 490	0.57 530	1.78 561	0.79 490	0.16 504	0.13 263	0.17 545	0.16 383	0.24 411	0.51 335

HLF11	0.48 210	1.30 568	2.84 543	0.23 50	0.19 152	0.44 156	0.17 83	0.70 308	0.55 240	0.36 207	0.42 277	0.32 244	0.30 321	0.89 375	0.39 274	0.11 293	0.08 77	0.08 64	0.07 63	0.15 224	0.12 26

z-ln-s-r	0.76 501	1.41 601	2.84 543	0.33 284	0.27 292	0.58 353	0.37 494	0.92 483	0.89 572	0.54 365	0.81 576	0.64 458	0.48 491	2.23 629	1.74 616	0.11 293	0.08 77	0.11 310	0.09 145	0.28 485	0.40 258

DPSNet	1.02 604	0.72 361	2.84 543	0.60 541	0.39 438	1.08 629	0.75 632	1.41 655	1.14 632	0.74 553	0.69 516	1.05 626	1.67 668	2.09 619	2.22 648	0.27 619	0.61 484	0.20 584	0.50 627	0.48 630	1.03 548

PDISCO_ROB	0.84 531	1.46 615	2.84 543	0.65 559	0.59 526	1.17 638	0.48 557	1.19 634	1.08 623	0.67 518	0.72 549	1.00 613	0.61 552	1.24 461	1.05 543	0.38 640	0.18 338	0.28 620	0.24 482	0.58 645	0.44 298

MIPNet	0.88 553	1.07 494	2.85 547	0.61 547	0.18 116	1.46 652	1.37 683	1.65 670	0.78 492	1.93 677	0.85 586	0.75 525	1.66 667	0.87 361	0.34 233	0.10 187	0.08 77	0.11 310	0.32 545	0.27 472	0.26 158

GwcNet-ADL	0.54 281	0.78 398	2.85 547	0.31 236	0.20 173	0.58 353	0.29 407	0.93 489	0.67 357	0.48 292	0.47 311	0.56 418	0.33 345	0.48 177	0.80 492	0.13 411	0.12 242	0.09 154	0.09 145	0.14 205	0.40 258

FAT-Stereo	0.72 478	0.60 298	2.86 549	0.37 372	0.29 317	0.64 458	0.55 581	1.01 558	0.91 578	0.76 561	0.94 606	0.93 594	0.79 602	1.82 571	0.60 414	0.19 555	0.19 344	0.17 545	0.16 383	0.23 404	0.47 312

DStereoRT	1.00 602	0.72 361	2.87 550	0.36 358	0.38 431	0.92 604	0.35 482	0.92 483	1.17 637	0.57 407	0.64 487	1.04 622	1.13 641	1.75 552	1.04 542	0.15 484	0.59 481	2.18 710	0.80 672	0.16 249	2.28 664

IPLG	0.74 485	1.09 499	2.87 550	0.36 358	0.21 189	1.63 662	0.60 597	1.39 652	0.63 320	1.39 659	0.51 353	0.40 306	0.86 613	1.40 487	0.37 256	0.09 97	0.07 24	0.14 476	0.12 289	0.34 540	0.23 136

SGM_RVC	2.11 680	1.07 494	2.87 550	0.98 611	0.92 593	2.72 692	1.88 697	1.91 684	12.27 716	2.09 679	1.99 669	2.47 682	2.24 687	2.87 681	2.03 633	0.54 652	0.47 450	0.42 650	0.47 617	0.74 659	1.22 572
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MyStereo8	0.73 481	1.16 526	2.89 553	0.53 511	0.34 387	0.71 515	0.20 141	1.87 681	0.59 280	0.53 359	0.66 502	0.50 379	0.33 345	1.27 470	0.62 427	0.10 187	1.19 567	0.10 229	0.21 460	0.21 369	0.61 396

GMM-Stereo	0.53 269	0.33 83	2.89 553	0.53 511	0.24 248	0.77 552	0.46 551	0.62 259	0.65 336	0.58 414	0.73 551	0.47 365	0.43 442	0.68 290	0.29 162	0.10 187	0.06 2	0.13 438	0.13 312	0.14 205	0.44 298

FADNet_RVC	0.87 550	1.51 622	2.90 555	0.31 236	0.24 248	0.71 515	0.25 327	1.00 548	0.65 336	0.45 270	0.57 428	0.61 441	0.44 452	1.53 512	0.75 477	0.94 674	0.97 538	0.28 620	1.00 693	0.89 669	1.36 591

HLf8	0.51 252	1.51 622	2.91 556	0.22 28	0.19 152	0.51 251	0.18 103	0.81 376	0.62 306	0.33 190	0.37 244	0.32 244	0.28 281	0.93 385	0.31 194	0.12 360	0.07 24	0.09 154	0.07 63	0.15 224	0.16 71

TRStereo	0.89 561	1.02 482	2.91 556	4.59 711	0.31 347	0.93 605	0.23 265	1.93 685	0.66 344	0.37 217	0.54 392	0.48 373	0.40 404	0.67 284	0.29 162	0.13 411	0.37 423	0.11 310	0.48 621	0.13 173	1.21 570

ELAS	1.52 661	0.92 460	2.91 556	0.62 549	0.57 521	3.13 693	2.21 698	1.67 672	1.58 663	2.42 690	2.43 680	1.87 673	2.49 689	1.85 580	2.70 666	0.42 643	0.43 443	0.41 648	0.40 594	0.51 636	0.85 498
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
CC-Net-ROB	0.95 586	1.57 630	2.93 559	0.90 598	0.39 438	0.87 590	0.44 541	1.12 619	0.83 535	0.59 433	0.69 516	0.64 458	0.50 502	2.73 671	0.93 514	0.97 677	0.40 434	0.87 679	0.29 516	0.61 650	0.66 415

PSMNet_ROB	0.75 496	1.42 606	2.93 559	0.39 409	0.32 363	0.73 526	0.56 585	0.90 468	0.74 459	0.56 390	0.60 451	0.75 525	0.47 484	2.00 605	1.31 585	0.18 537	0.13 263	0.19 573	0.20 448	0.26 457	0.40 258

AANet	1.18 627	1.16 526	2.94 561	0.35 337	1.41 644	0.66 488	0.38 504	0.82 386	2.26 688	1.34 656	1.54 657	1.27 649	1.21 646	1.32 475	1.26 583	0.59 656	1.95 657	0.18 565	0.39 592	0.34 540	2.25 660

SDNR	2.06 677	2.93 707	2.94 561	1.55 657	5.13 707	1.98 678	0.24 297	1.95 687	2.62 694	0.92 598	2.71 688	5.76 707	0.68 574	3.61 696	3.84 689	0.33 634	0.38 427	0.22 596	0.17 403	1.13 678	2.04 639

STTStereo	0.58 313	0.95 468	2.95 563	0.37 372	0.31 347	0.62 430	0.32 447	0.81 376	0.63 320	0.61 454	0.55 403	0.67 476	0.43 442	0.87 361	0.48 346	0.16 504	0.16 312	0.17 545	0.20 448	0.17 274	0.25 150

Nwc_Net	0.75 496	1.10 504	2.96 564	0.42 440	0.39 438	0.77 552	0.39 511	1.06 601	0.73 438	0.65 509	1.00 618	0.99 610	0.74 590	1.43 493	0.99 531	0.24 602	0.15 297	0.23 604	0.26 499	0.27 472	0.30 187

AASNet	0.66 436	1.49 620	2.97 565	0.37 372	0.33 371	0.65 474	0.30 424	1.00 548	0.78 492	0.56 390	0.60 451	0.55 412	0.39 396	0.88 370	0.96 518	0.15 484	0.12 242	0.13 438	0.11 251	0.45 619	0.35 224

sAnonymous2	0.45 175	0.88 438	2.97 565	0.31 236	0.25 259	0.34 51	0.28 379	0.56 216	0.49 176	0.25 108	0.30 181	0.23 141	0.29 306	0.31 47	0.22 57	0.12 360	0.09 148	0.12 373	0.13 312	0.38 580	0.43 282

CroCo_RVC	0.45 175	0.88 438	2.97 565	0.31 236	0.25 259	0.34 51	0.28 379	0.56 216	0.49 176	0.25 108	0.30 181	0.23 141	0.29 306	0.31 47	0.22 57	0.12 360	0.09 148	0.12 373	0.13 312	0.38 580	0.43 282

NCC-stereo	0.88 553	1.22 547	2.97 565	0.60 541	0.45 480	1.88 673	0.48 557	1.04 580	0.75 465	0.70 532	0.85 586	0.93 594	0.84 608	1.81 568	1.51 603	0.28 622	0.19 344	0.23 604	0.31 537	0.27 472	0.35 224

Abc-Net	0.88 553	1.22 547	2.97 565	0.60 541	0.45 480	1.88 673	0.48 557	1.04 580	0.75 465	0.70 532	0.85 586	0.93 594	0.84 608	1.81 568	1.51 603	0.28 622	0.19 344	0.23 604	0.31 537	0.27 472	0.35 224
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ManiGeoR	0.50 238	1.43 609	2.99 570	0.23 50	0.19 152	0.47 191	0.18 103	0.76 336	0.58 268	0.30 175	0.37 244	0.32 244	0.28 281	0.86 358	0.38 265	0.10 187	0.07 24	0.09 154	0.07 63	0.14 205	0.13 32

HLf10	0.50 238	1.43 609	2.99 570	0.23 50	0.19 152	0.47 191	0.18 103	0.76 336	0.58 268	0.30 175	0.37 244	0.32 244	0.28 281	0.86 358	0.38 265	0.10 187	0.07 24	0.09 154	0.07 63	0.14 205	0.13 32

Select-FE	0.89 561	0.94 466	2.99 570	0.50 498	1.03 610	1.31 645	0.92 651	1.40 654	0.59 280	1.11 624	0.55 403	1.16 645	0.75 594	0.91 379	1.20 570	0.11 293	0.46 446	0.11 310	0.49 623	0.14 205	1.09 558

RAFT + AFF	0.79 515	1.73 651	2.99 570	0.34 311	0.35 400	0.67 497	0.51 567	1.05 588	0.79 505	0.54 365	0.58 436	0.59 431	0.81 603	1.80 566	1.21 572	0.13 411	0.27 403	0.15 505	0.14 336	0.45 619	0.69 435

cf-r	0.62 378	1.27 560	2.99 570	0.34 311	0.28 308	0.60 390	0.28 379	0.82 386	0.70 409	0.55 378	0.61 459	0.77 532	0.41 416	1.32 475	0.52 369	0.13 411	0.09 148	0.11 310	0.12 289	0.22 386	0.27 165

ACV-stereo	0.71 468	0.85 428	3.01 575	0.33 284	0.25 259	1.01 616	0.59 593	0.62 259	0.54 228	0.42 249	0.45 300	1.54 667	1.44 657	1.40 487	0.73 471	0.14 452	0.13 263	0.12 373	0.11 251	0.20 353	0.35 224

AnyNet_C32	1.08 619	1.76 655	3.01 575	0.50 498	0.54 510	1.17 638	1.16 673	0.97 521	0.95 595	1.11 624	0.98 614	0.87 578	0.93 625	1.57 521	4.11 695	0.22 584	0.20 359	0.25 615	0.25 491	0.40 596	0.68 427

z-mn7	0.90 567	2.01 669	3.02 577	0.37 372	0.29 317	1.02 618	0.48 557	0.97 521	1.33 648	0.71 541	1.36 651	0.85 570	0.62 554	2.15 623	1.50 600	0.15 484	0.13 263	0.14 476	0.13 312	0.34 540	0.53 349

GCST	0.84 531	1.48 618	3.02 577	1.12 628	1.09 620	0.62 430	0.19 116	0.79 360	0.56 251	0.60 444	0.65 495	0.50 379	0.31 329	1.24 461	0.74 476	0.76 668	0.46 446	0.84 675	0.64 659	0.71 656	0.57 375

MSC_U_SF_DS_RVC	1.40 649	2.04 674	3.02 577	0.58 538	0.41 455	2.15 684	1.00 660	1.31 646	1.29 645	1.05 616	1.10 631	1.29 652	0.91 620	3.07 685	1.34 587	1.65 701	0.84 529	0.68 671	0.88 686	1.55 695	1.91 630

w-ln-seven	0.86 543	1.50 621	3.03 580	0.38 392	0.35 400	1.02 618	0.48 557	1.06 601	1.13 629	0.92 598	0.86 591	0.86 577	0.60 549	1.67 540	1.89 628	0.15 484	0.14 279	0.16 526	0.15 360	0.35 555	0.57 375

4D-IteraStereo	0.62 378	1.29 567	3.04 581	0.27 138	0.30 334	0.46 177	0.26 345	0.54 197	0.51 196	0.41 241	0.31 195	0.39 295	0.19 121	0.53 215	0.65 442	0.09 97	0.47 450	0.12 373	0.11 251	0.21 369	2.14 645

GANetREF_RVC	0.81 520	1.44 612	3.04 581	0.49 491	0.27 292	0.83 576	0.63 607	1.03 574	0.92 580	0.63 482	0.61 459	0.72 512	0.59 541	2.40 644	0.58 405	0.33 634	0.25 392	0.37 643	0.25 491	0.41 603	0.36 232
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
MFMNet_re	1.01 603	1.73 651	3.04 581	0.85 593	0.76 569	0.93 605	0.81 639	1.02 567	1.10 624	1.05 616	1.06 629	0.84 564	0.96 628	0.93 385	0.97 520	0.68 664	0.61 484	0.63 668	0.60 655	0.77 664	0.80 477

MeshStereo	1.29 639	1.34 580	3.04 581	0.35 337	0.28 308	1.10 632	0.69 625	1.42 656	1.07 621	2.71 696	2.43 680	2.95 686	1.50 663	2.92 682	2.03 633	0.23 593	0.22 371	0.22 596	0.19 435	0.50 634	0.69 435
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
LL-Strereo	0.85 540	1.73 651	3.06 585	0.37 372	0.61 540	0.54 296	0.33 461	1.01 558	0.76 474	0.69 528	0.58 436	0.85 570	0.78 599	2.65 663	0.54 385	0.14 452	0.58 479	0.14 476	0.12 289	0.42 606	1.05 551

aanet-new-28k	0.49 228	0.88 438	3.07 586	0.26 109	0.39 438	0.38 90	0.21 186	0.40 60	0.33 25	0.19 36	0.25 123	0.18 77	0.21 156	0.42 139	0.25 108	0.08 42	0.31 411	0.08 64	0.31 537	0.12 137	1.52 601

HHNet	0.63 393	0.67 326	3.10 587	0.37 372	0.25 259	0.64 458	0.60 597	0.70 308	0.67 357	0.55 378	1.12 633	0.32 244	0.60 549	0.43 142	1.75 618	0.16 504	0.08 77	0.12 373	0.10 196	0.18 300	0.22 126

TestStereo_HLe17	0.53 269	1.57 630	3.11 588	0.23 50	0.18 116	0.51 251	0.21 186	0.84 406	0.62 306	0.33 190	0.37 244	0.32 244	0.28 281	1.06 413	0.29 162	0.11 293	0.07 24	0.09 154	0.08 103	0.15 224	0.17 82

NLCA_NET_v2_RVC	0.62 378	1.15 522	3.11 588	0.39 409	0.37 421	0.60 390	0.28 379	0.87 440	0.64 329	0.63 482	0.56 417	0.71 510	0.45 461	1.08 425	0.52 369	0.15 484	0.12 242	0.14 476	0.15 360	0.18 300	0.25 150
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
IPLGR	0.58 313	0.64 318	3.12 590	0.37 372	0.18 116	0.62 430	0.54 577	1.06 601	0.69 396	0.73 546	0.46 305	0.50 379	0.44 452	1.12 437	0.31 194	0.10 187	0.08 77	0.11 310	0.09 145	0.21 369	0.20 110

WCMA_ROB	1.29 639	1.21 542	3.13 591	0.65 559	0.36 412	1.20 642	0.78 636	1.00 548	0.98 606	1.78 676	2.62 685	3.08 690	2.01 681	1.86 582	2.35 653	0.38 640	0.38 427	0.32 634	0.32 545	0.31 514	1.06 552

w-ln-seven-2	0.81 520	1.56 629	3.14 592	0.38 392	0.28 308	0.66 488	0.43 532	0.93 489	0.93 587	0.73 546	0.77 568	0.72 512	0.65 563	1.82 571	1.75 618	0.14 452	0.15 297	0.15 505	0.14 336	0.36 563	0.58 382

DispNO	0.76 501	1.36 589	3.15 593	0.32 259	0.27 292	0.59 375	0.29 407	0.88 448	0.72 433	0.55 378	0.79 575	0.83 561	0.47 484	2.46 648	1.23 576	0.12 360	0.10 185	0.18 565	0.31 537	0.20 353	0.25 150

CIPLG	0.63 393	1.59 635	3.16 594	0.79 586	0.31 347	0.62 430	0.57 588	0.82 386	0.68 384	0.58 414	0.63 474	0.43 319	0.31 329	0.48 177	0.42 301	0.12 360	0.20 359	0.13 438	0.13 312	0.36 563	0.21 118

StereoAnything_RVC	1.22 630	1.71 650	3.17 595	2.52 696	2.63 697	0.26 15	0.15 49	0.47 117	0.54 228	0.49 308	0.71 544	0.52 391	0.19 121	1.60 532	0.57 398	0.11 293	4.13 712	0.08 64	0.05 1	0.76 662	3.79 705

WAO-6	1.69 670	1.87 660	3.21 596	1.15 630	1.01 607	2.29 686	1.06 665	1.85 679	2.84 698	1.30 655	2.59 684	2.19 678	1.67 668	2.62 660	2.52 658	0.96 676	0.68 497	1.19 690	0.84 683	1.13 678	0.95 530

SQANet	0.92 574	1.96 663	3.23 597	0.77 582	0.83 582	0.76 542	0.38 504	0.87 440	0.68 384	0.64 493	0.69 516	0.73 518	0.52 513	1.35 481	1.36 591	0.80 670	0.30 409	0.60 666	0.29 516	0.93 670	0.70 438

APVNet	0.76 501	1.11 506	3.23 597	0.39 409	0.36 412	0.85 582	0.44 541	0.96 513	0.73 438	0.58 414	0.69 516	0.76 530	0.56 525	2.29 632	0.82 499	0.17 524	0.18 338	0.24 610	0.19 435	0.35 555	0.27 165

G-Net	1.02 604	0.70 349	3.23 597	0.60 541	0.66 552	2.00 679	0.71 628	0.78 352	0.70 409	1.14 629	2.53 682	1.29 652	1.01 632	1.47 503	1.74 616	0.25 610	0.24 383	0.24 610	0.26 499	0.37 572	0.40 258

WAO-7	1.58 665	2.04 674	3.25 600	0.94 604	0.75 566	1.75 667	1.13 668	1.87 681	1.97 683	1.46 667	2.53 682	1.98 675	1.75 671	3.13 686	2.48 657	0.69 665	0.67 495	0.94 681	0.74 670	0.80 667	0.77 462

fast-acv-ft	0.67 442	1.24 553	3.26 601	0.39 409	0.30 334	0.80 565	0.48 557	0.74 328	0.76 474	0.60 444	0.78 573	0.76 530	0.60 549	0.70 301	0.78 487	0.16 504	0.15 297	0.18 565	0.17 403	0.38 580	0.24 146

MADNet++	2.94 695	2.17 680	3.27 602	2.55 698	2.28 689	3.29 696	3.37 702	2.76 696	2.67 696	3.10 701	3.20 696	2.78 685	3.25 696	4.11 700	4.68 700	2.72 708	2.27 682	3.03 715	2.43 712	2.34 704	2.59 673

HBP-ISP	0.82 524	1.57 630	3.28 603	0.50 498	0.27 292	0.86 583	0.54 577	1.09 609	0.78 492	0.81 577	0.70 529	0.68 490	1.00 631	2.02 606	0.47 336	0.24 602	0.24 383	0.29 628	0.25 491	0.28 485	0.52 343

ADLNet2	0.73 481	1.22 547	3.28 603	0.34 311	0.36 412	0.65 474	0.37 494	0.94 495	0.87 563	0.57 407	0.65 495	0.92 589	0.48 491	2.05 609	0.60 414	0.13 411	0.11 218	0.11 310	0.11 251	0.37 572	0.38 242

1111x	1.06 612	0.79 402	3.29 605	0.33 284	0.60 532	0.64 458	0.33 461	1.10 612	0.92 580	0.59 433	0.69 516	0.59 431	0.47 484	2.64 662	4.61 699	0.12 360	1.38 597	0.11 310	0.49 623	0.18 300	1.30 583

FCDSN-DC	1.45 654	1.12 510	3.30 606	0.48 478	0.41 455	1.13 634	0.60 597	1.17 632	1.28 644	2.25 686	2.85 690	3.65 694	3.34 698	2.58 657	2.44 655	0.31 631	0.26 396	0.31 630	0.30 526	0.37 572	0.78 468
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_RVC	1.57 664	2.56 704	3.30 606	0.66 563	0.41 455	1.15 636	0.51 567	1.27 640	1.35 650	1.61 673	1.20 638	1.43 662	0.97 629	1.80 566	2.10 638	1.88 704	1.79 641	1.97 708	2.14 710	1.61 696	1.76 625

DStereoFS	2.88 691	2.40 697	3.33 608	2.36 690	2.63 697	5.25 706	4.98 710	3.05 700	4.10 704	2.71 696	3.88 702	2.77 684	5.31 706	2.69 667	3.64 686	1.35 694	1.67 636	0.58 663	1.10 697	0.88 668	3.02 686

ARAFT	0.65 414	1.69 649	3.34 609	0.29 190	0.16 68	0.65 474	0.36 491	0.96 513	0.73 438	0.63 482	0.49 336	0.56 418	0.31 329	1.23 459	0.35 241	0.11 293	0.08 77	0.14 476	0.13 312	0.38 580	0.50 328

Wz-Net-SNSev	0.85 540	1.83 658	3.36 610	0.42 440	0.31 347	0.71 515	0.66 615	1.04 580	0.94 589	0.68 524	0.85 586	0.96 603	0.62 554	1.75 552	1.14 560	0.16 504	0.15 297	0.16 526	0.17 403	0.39 589	0.63 405

IPLGR_C	0.64 405	1.66 646	3.36 610	0.80 588	0.31 347	0.60 390	0.60 597	0.82 386	0.69 396	0.58 414	0.62 466	0.44 334	0.31 329	0.47 163	0.43 310	0.12 360	0.22 371	0.13 438	0.15 360	0.35 555	0.21 118

test_xeample3	0.86 543	0.75 384	3.36 610	0.65 559	0.76 569	0.49 219	0.33 461	1.21 638	0.80 513	0.61 454	0.23 103	0.30 228	0.29 306	1.17 447	1.57 608	0.10 187	1.79 641	0.10 229	0.40 594	0.25 436	2.09 642

ADCS	1.14 624	2.02 671	3.36 610	0.43 453	0.37 421	0.96 612	0.81 639	1.12 619	1.17 637	1.25 649	0.98 614	1.08 630	0.92 623	1.41 491	4.97 701	0.23 593	0.21 368	0.22 596	0.23 478	0.40 596	0.67 422

ELAS_RVC	1.51 660	0.88 438	3.36 610	0.63 552	0.56 516	1.53 655	2.73 701	1.53 661	1.76 673	2.26 687	2.21 677	2.10 676	3.07 694	2.08 615	2.52 658	0.42 643	0.42 438	0.42 650	0.37 582	0.51 636	0.84 490
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DStereoSA	2.66 685	1.38 598	3.38 615	2.11 682	2.88 700	3.99 700	6.44 715	1.48 659	3.47 700	1.23 646	4.33 706	1.33 655	4.54 703	2.05 609	5.45 703	1.23 688	1.83 645	0.49 659	1.54 704	1.11 677	2.96 682

FC-DCNN v2	1.65 668	0.85 428	3.39 616	0.46 471	0.39 438	2.02 681	0.66 615	1.94 686	1.84 678	2.81 699	2.99 694	4.39 701	3.25 696	2.81 677	2.75 669	0.29 628	0.26 396	0.31 630	0.30 526	0.33 530	0.91 516

ffm	0.78 512	0.67 326	3.39 616	0.32 259	0.22 204	0.58 353	0.28 379	0.85 420	0.96 597	0.54 365	0.74 554	0.67 476	0.40 404	0.64 270	0.22 57	0.10 187	2.16 677	0.15 505	0.33 560	0.25 436	2.19 649

ff1	1.07 615	0.67 326	3.39 616	0.32 259	0.22 204	0.58 353	0.28 379	0.85 420	0.96 597	0.54 365	0.74 554	0.67 476	0.40 404	2.75 673	3.86 690	0.10 187	2.16 677	0.15 505	0.33 560	0.25 436	2.19 649

mmx	0.99 598	0.67 326	3.39 616	0.32 259	0.22 204	0.58 353	0.28 379	1.05 588	0.92 580	0.54 365	0.74 554	0.67 476	0.40 404	2.75 673	3.86 690	0.13 411	1.25 576	0.15 505	0.33 560	0.19 330	1.28 580

xxx	0.99 598	0.67 326	3.39 616	0.32 259	0.22 204	0.58 353	0.28 379	1.05 588	0.92 580	0.54 365	0.74 554	0.67 476	0.40 404	2.75 673	3.86 690	0.13 411	1.25 576	0.15 505	0.33 560	0.19 330	1.28 580

AIO-Stereo-zeroshot1	0.94 583	0.84 423	3.40 621	1.46 650	0.78 574	1.37 648	0.70 627	1.11 616	0.68 384	0.80 574	1.29 643	1.09 633	0.59 541	1.16 444	1.01 537	0.14 452	0.53 466	0.11 310	0.46 614	0.31 514	0.86 503

rrr	0.84 531	0.74 377	3.40 621	0.76 579	0.77 571	0.45 165	0.28 379	1.23 639	0.84 547	0.71 541	0.22 83	0.30 228	0.28 281	1.29 472	1.53 605	0.10 187	1.50 615	0.10 229	0.29 516	0.24 411	1.75 623

ACRE	0.63 393	1.55 626	3.41 623	0.76 579	0.28 308	0.60 390	0.56 585	0.82 386	0.68 384	0.57 407	0.62 466	0.43 319	0.30 321	0.47 163	0.42 301	0.12 360	0.19 344	0.13 438	0.14 336	0.36 563	0.20 110

DeepPrunerF	0.92 574	1.33 577	3.41 623	0.46 471	0.51 496	0.64 458	0.49 564	1.16 629	2.62 694	0.65 509	0.61 459	0.65 463	0.62 554	2.23 629	1.31 585	0.23 593	0.19 344	0.30 629	0.28 511	0.39 589	0.34 216

SPS-STEREO	1.22 630	1.65 644	3.41 623	0.66 563	0.69 558	1.01 616	0.68 623	1.10 612	0.96 597	1.40 661	1.25 641	1.46 664	1.08 637	2.05 609	2.24 649	0.66 662	0.61 484	0.58 663	0.57 650	0.66 654	1.65 617
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
edge stereo	0.84 531	0.74 377	3.42 626	0.38 392	1.21 632	0.63 445	0.41 518	0.98 529	0.83 535	0.81 577	0.88 596	1.14 641	0.73 586	2.16 625	0.89 507	0.22 584	0.20 359	0.26 617	0.18 417	0.38 580	0.43 282

DGSMNet	2.93 694	0.77 391	3.44 627	3.58 709	4.25 706	2.53 691	6.86 716	1.03 574	0.88 567	0.58 414	1.85 665	0.79 540	0.62 554	1.63 533	1.46 598	4.62 713	4.98 716	5.15 718	4.71 718	4.52 715	4.37 710

FC-DCNN	1.60 666	0.85 428	3.44 627	0.46 471	0.39 438	1.96 675	0.66 615	1.72 674	1.70 668	2.75 698	2.91 693	4.20 697	3.15 695	2.72 669	2.66 664	0.30 629	0.26 396	0.31 630	0.30 526	0.33 530	0.91 516

iResNetv2_ROB	0.71 468	1.90 662	3.48 629	0.43 453	0.22 204	0.60 390	0.29 407	0.96 513	0.78 492	0.60 444	0.65 495	0.60 439	0.46 472	0.80 345	1.21 572	0.12 360	0.08 77	0.10 229	0.07 63	0.44 616	0.33 207

Consistency-Raft	0.92 574	1.21 542	3.50 630	0.98 611	0.63 543	0.77 552	0.54 577	1.02 567	1.01 611	0.62 469	1.03 624	0.65 463	1.04 634	0.81 349	1.36 591	0.45 648	0.47 450	0.51 661	0.59 653	0.65 653	0.47 312

MyStereo06	0.70 463	0.72 361	3.51 631	0.31 236	0.25 259	0.60 390	0.30 424	0.90 468	0.67 357	1.48 668	0.53 370	0.84 564	0.57 530	0.60 246	1.11 555	0.09 97	0.55 472	0.12 373	0.20 448	0.16 249	0.56 369

otaku	1.15 625	2.10 677	3.51 631	0.98 611	0.74 564	1.02 618	0.59 593	1.03 574	0.89 572	0.70 532	1.60 659	0.98 606	0.65 563	1.63 533	1.80 624	0.99 678	0.46 446	0.73 673	0.40 594	1.30 688	0.88 509

Ntro	1.11 621	2.10 677	3.52 633	0.97 610	0.87 588	1.06 626	0.54 577	1.02 567	0.93 587	0.63 482	0.76 564	0.93 594	0.67 572	1.76 555	1.71 612	1.03 679	0.46 446	0.76 674	0.41 599	1.29 686	0.86 503

ADCMid	1.06 612	1.82 657	3.53 634	0.39 409	0.36 412	0.99 613	0.58 590	1.01 558	0.94 589	1.23 646	1.02 622	1.01 614	1.01 632	1.11 433	4.04 693	0.22 584	0.19 344	0.42 650	0.32 545	0.42 606	0.53 349

Syn2CoEx	0.78 512	1.43 609	3.54 635	0.44 458	0.31 347	0.64 458	0.43 532	1.04 580	0.83 535	0.64 493	0.77 568	0.74 520	0.74 590	1.91 596	0.64 436	0.20 566	0.17 326	0.19 573	0.15 360	0.30 505	0.59 389

pmcnn	1.44 652	1.25 557	3.57 636	0.74 577	1.42 645	0.72 521	0.56 585	1.04 580	1.06 620	1.03 614	2.89 692	6.01 708	0.75 594	2.54 653	3.60 685	0.14 452	0.11 218	0.08 64	0.06 11	0.34 540	0.81 484

RainbowNet	1.27 635	2.22 685	3.58 637	1.14 629	0.92 593	1.08 629	0.76 633	1.19 634	1.15 634	0.77 563	0.97 611	1.08 630	0.83 607	1.64 536	1.72 614	1.20 687	1.30 588	1.01 686	0.58 651	1.23 683	0.97 537

DMCA-RVC	0.70 463	1.30 568	3.59 638	0.37 372	0.89 589	0.57 343	0.31 435	0.73 324	0.59 280	0.69 528	0.54 392	0.59 431	0.57 530	1.25 465	0.66 445	0.16 504	0.38 427	0.20 584	0.15 360	0.22 386	0.23 136

NVStereoNet_ROB	1.45 654	1.62 640	3.59 638	1.09 620	0.70 560	0.86 583	0.67 620	1.19 634	1.51 659	1.20 640	4.05 703	1.61 669	1.94 678	2.97 684	2.07 637	0.67 663	0.69 500	0.55 662	0.70 662	0.57 644	0.67 422
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
IMH	2.14 681	2.46 699	3.60 640	1.70 665	1.13 628	1.65 663	0.93 652	2.13 691	1.93 681	1.37 657	2.64 687	2.19 678	1.82 675	5.77 706	2.18 645	5.70 714	1.05 553	1.31 695	0.72 667	1.39 692	1.13 561

AIO-Stereo-zeroshot	0.82 524	0.78 398	3.67 641	0.35 337	0.81 580	1.25 643	0.88 646	1.13 623	0.58 268	0.84 587	0.52 363	1.24 647	0.64 560	0.77 331	0.70 457	0.10 187	0.53 466	0.11 310	0.45 607	0.29 496	0.81 484

GwcNet	0.76 501	1.09 499	3.68 642	0.38 392	0.45 480	0.81 569	0.45 545	0.91 475	0.89 572	0.63 482	0.77 568	0.82 556	0.51 506	1.64 536	0.85 503	0.17 524	0.16 312	0.15 505	0.15 360	0.33 530	0.34 216

Wz-Net-TNSev	1.02 604	2.26 689	3.69 643	0.38 392	0.31 347	1.00 615	0.71 628	1.12 619	1.02 612	0.74 553	0.73 551	1.09 633	0.91 620	2.46 648	2.15 643	0.21 577	0.20 359	0.16 526	0.20 448	0.48 630	0.62 399

ktn	4.44 704	2.47 700	3.70 644	1.82 673	1.49 654	2.11 683	1.40 687	2.30 692	12.56 717	11.36 719	16.25 723	11.30 720	3.77 700	4.41 703	3.47 683	1.86 703	0.99 543	1.74 707	1.21 698	3.28 709	1.39 592

WAO-8	2.91 692	2.55 702	3.77 645	1.93 679	1.04 612	4.08 702	0.99 656	3.25 704	6.09 708	2.20 684	3.34 697	3.33 692	2.64 690	11.73 715	2.52 658	2.12 705	1.92 650	1.55 701	0.93 687	1.27 684	0.96 534

Venus	2.91 692	2.55 702	3.77 645	1.93 679	1.04 612	4.08 702	0.99 656	3.25 704	6.09 708	2.20 684	3.34 697	3.33 692	2.64 690	11.73 715	2.52 658	2.12 705	1.92 650	1.55 701	0.93 687	1.27 684	0.96 534

S-Stereo	0.82 524	0.73 365	3.79 647	0.40 423	0.37 421	0.70 511	0.69 625	1.00 548	1.03 614	0.63 482	0.92 603	0.82 556	0.59 541	2.35 637	0.71 463	0.18 537	0.22 371	0.17 545	0.18 417	0.30 505	0.67 422

IGEV-FE	0.91 571	0.39 154	3.80 648	0.42 440	1.95 678	0.56 319	0.64 609	0.84 406	0.55 240	1.45 664	0.53 370	0.79 540	0.42 429	0.57 230	1.13 558	0.10 187	0.49 455	0.10 229	0.34 565	0.19 330	2.97 684

zh-mn7	0.92 574	2.02 671	3.80 648	0.35 337	0.28 308	0.73 526	0.41 518	1.00 548	1.15 634	1.03 614	1.30 645	0.75 525	0.62 554	1.98 603	1.55 607	0.17 524	0.14 279	0.14 476	0.14 336	0.31 514	0.57 375

IGEV_Zeroshot_test	0.91 571	0.39 154	3.80 648	0.42 440	1.95 678	0.56 319	0.64 609	0.84 406	0.55 240	1.45 664	0.53 370	0.79 540	0.42 429	0.57 230	1.13 558	0.10 187	0.49 455	0.10 229	0.34 565	0.19 330	2.97 684

FADNet-RVC-Resample	0.74 485	1.54 625	3.81 651	0.38 392	0.29 317	0.62 430	0.38 504	0.91 475	0.67 357	0.52 350	0.51 353	0.63 450	0.44 452	1.56 516	0.59 409	0.24 602	0.32 414	0.22 596	0.19 435	0.30 505	0.71 441

zh-sn7	0.99 598	2.20 683	3.83 652	0.40 423	0.31 347	0.82 574	0.63 607	1.02 567	0.94 589	0.81 577	1.13 634	0.84 564	0.93 625	2.49 651	1.87 627	0.17 524	0.17 326	0.16 526	0.16 383	0.37 572	0.64 410

ADCP+	1.03 609	1.68 648	3.83 652	0.35 337	0.39 438	1.05 623	0.79 638	0.94 495	0.86 557	0.69 528	0.68 511	0.85 570	1.53 666	1.02 405	4.56 698	0.13 411	0.12 242	0.16 526	0.15 360	0.28 485	0.44 298

NaN_ROB	1.25 634	1.46 615	3.84 654	0.54 519	0.56 516	1.12 633	0.99 656	1.05 588	1.03 614	1.10 622	0.87 593	0.77 532	1.07 636	5.85 707	2.98 674	0.16 504	0.23 378	0.16 526	0.24 482	0.28 485	0.66 415

MDST_ROB	1.28 637	0.53 269	3.84 654	0.55 521	0.45 480	4.06 701	0.60 597	1.36 649	0.89 572	2.18 683	1.17 635	0.98 606	0.72 583	4.28 701	2.12 640	0.20 566	0.16 312	0.19 573	0.17 403	0.20 353	0.84 490

aanet-new-78k	0.62 378	0.73 365	3.88 656	0.27 138	0.43 473	0.43 142	0.19 116	0.49 131	0.35 36	0.20 46	0.22 83	0.16 44	0.25 228	0.36 97	0.45 322	0.07 8	1.52 618	0.08 64	0.06 11	0.12 137	2.06 640

MANE	3.51 701	2.03 673	3.88 656	1.89 677	2.01 681	5.98 707	4.72 709	5.87 712	7.13 712	3.80 705	5.10 709	6.11 709	5.34 707	4.39 702	5.05 702	1.07 680	1.28 583	0.50 660	0.85 684	0.76 662	2.36 666

TorneroNet	5.60 708	2.30 692	3.98 658	1.49 654	1.26 637	14.47 716	1.11 666	4.85 710	20.66 733	10.12 715	16.30 724	11.78 721	7.35 711	3.41 694	4.38 697	1.36 695	0.70 503	1.46 700	0.87 685	2.73 707	1.33 585

CVANet_RVC	0.82 524	1.18 534	3.98 658	0.40 423	0.28 308	0.63 445	0.43 532	0.90 468	0.78 492	1.14 629	0.69 516	0.68 490	0.52 513	2.62 660	0.48 346	0.20 566	0.13 263	0.22 596	0.37 582	0.37 572	0.48 319

notaker	2.77 689	2.35 695	4.02 660	2.61 699	1.44 648	1.77 668	1.14 669	2.77 697	1.81 676	2.30 688	11.41 718	3.95 695	4.70 704	3.24 688	3.01 675	1.58 699	0.88 532	1.71 706	1.08 695	2.10 701	1.44 597

DN	0.97 593	0.30 41	4.03 661	3.02 703	0.78 574	0.72 521	0.21 186	0.61 253	0.44 143	0.36 207	0.54 392	0.36 274	0.18 98	1.20 454	0.91 511	0.72 666	1.86 647	0.11 310	0.34 565	0.12 137	2.60 674

HUF	1.33 644	0.96 469	4.06 662	2.73 700	2.17 686	0.35 60	0.24 297	1.87 681	0.75 465	1.28 652	0.29 170	1.35 656	0.19 121	1.97 602	0.43 310	0.15 484	3.91 710	0.08 64	0.06 11	0.31 514	3.41 695

GASNet	0.84 531	1.98 665	4.07 663	0.48 478	0.33 371	0.58 353	0.34 472	0.97 521	0.81 522	0.60 444	0.59 442	0.74 520	0.55 523	2.08 615	1.18 566	0.22 584	0.15 297	0.19 573	0.17 403	0.55 643	0.29 178

TestStereo_HL3	0.56 293	1.27 560	4.09 664	0.26 109	0.17 93	0.48 203	0.23 265	0.73 324	0.43 130	0.46 283	0.53 370	0.36 274	0.29 306	1.15 443	0.23 77	0.10 187	0.08 77	0.09 154	0.08 103	0.10 86	0.16 71

CSAN	1.38 648	1.74 654	4.12 665	0.53 511	0.38 431	1.06 626	1.15 671	1.29 643	1.12 628	1.19 635	1.90 667	1.04 622	1.44 657	5.92 708	2.82 672	0.26 615	0.22 371	0.24 610	0.25 491	0.35 555	0.54 357

PA-Net	0.93 581	1.36 589	4.14 666	0.64 556	0.41 455	0.70 511	0.53 574	0.91 475	0.88 567	0.53 359	0.60 451	0.70 507	0.54 518	2.40 644	2.57 662	0.17 524	0.28 406	0.19 573	0.28 511	0.25 436	0.48 319
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
JetBlue	1.89 673	2.09 676	4.16 667	0.74 577	1.23 633	4.52 705	3.86 707	1.68 673	1.26 641	1.28 652	1.54 657	2.36 681	1.86 676	3.35 691	3.37 680	0.54 652	0.49 455	0.48 657	0.49 623	1.39 692	1.21 570

TorneroNet-64	2.74 688	2.23 686	4.18 668	1.48 652	1.20 631	3.88 699	1.01 662	3.48 708	6.61 711	2.62 694	4.55 707	4.20 697	3.84 701	3.39 693	3.40 682	1.23 688	0.66 494	1.39 698	0.80 672	3.42 710	1.27 578

WZ-Net	1.04 610	1.83 658	4.20 669	0.42 440	0.36 412	0.88 592	0.71 628	1.05 588	1.11 627	0.84 587	0.94 606	1.06 627	1.17 644	2.37 639	2.24 649	0.20 566	0.14 279	0.15 505	0.16 383	0.36 563	0.53 349

tt	4.94 706	0.32 68	4.22 670	2.29 688	1.58 658	10.19 713	16.94 723	9.44 719	5.03 706	1.69 674	1.33 649	4.68 702	5.02 705	3.38 692	5.91 706	6.15 716	9.47 727	2.80 713	3.16 715	3.54 711	1.58 611

AnyNet_C01	1.20 629	1.89 661	4.25 671	0.55 521	0.54 510	1.57 657	1.39 686	1.10 612	1.13 629	1.19 635	1.34 650	1.15 643	1.11 639	1.73 548	2.89 673	0.26 615	0.24 383	0.28 620	0.24 482	0.50 634	0.68 427

EDNetEfficient	1.29 639	0.78 398	4.27 672	0.65 559	1.03 610	0.94 608	1.38 685	0.87 440	1.75 672	2.33 689	1.32 648	1.04 622	2.21 686	1.59 529	4.07 694	0.16 504	0.19 344	0.15 505	0.27 508	0.38 580	0.40 258

PWCK	1.62 667	2.32 694	4.27 672	1.11 625	0.56 516	1.81 670	1.84 694	1.55 664	1.54 661	1.45 664	1.81 663	1.82 672	1.38 654	3.34 690	2.14 642	1.09 683	0.57 477	0.98 684	0.59 653	1.50 694	0.79 472

SGM+DAISY	2.67 687	2.14 679	4.28 674	1.92 678	2.11 685	4.36 704	5.22 712	3.17 701	3.00 699	3.24 703	3.81 701	3.03 688	3.61 699	2.53 652	3.79 688	1.15 684	1.29 585	0.66 669	0.71 666	0.95 672	2.44 669

pcwnet_v2	0.65 414	0.54 272	4.29 675	0.33 284	0.27 292	0.60 390	0.25 327	1.02 567	0.92 580	0.61 454	0.69 516	0.62 446	0.54 518	0.67 284	0.38 265	0.18 537	0.15 297	0.15 505	0.14 336	0.21 369	0.49 325

LVE	2.10 679	2.61 705	4.30 676	1.79 671	1.81 671	1.68 665	1.04 663	2.35 693	2.78 697	1.27 651	2.87 691	4.21 699	1.46 659	2.83 678	2.02 632	2.87 709	0.92 535	1.19 690	1.47 703	1.29 686	1.18 564

SANet	1.35 646	1.80 656	4.39 677	0.41 434	0.29 317	1.72 666	0.89 648	1.17 632	2.47 691	1.22 644	1.82 664	1.72 671	1.70 670	2.57 655	3.30 678	0.18 537	0.16 312	0.16 526	0.15 360	0.34 540	0.62 399

ACVNet_2	1.54 662	2.20 683	4.42 678	1.10 622	0.93 596	1.37 648	0.87 644	1.53 661	1.71 669	1.22 644	1.72 662	2.12 677	1.06 635	2.58 657	1.93 629	0.94 674	0.54 469	1.00 685	0.56 642	2.11 702	0.96 534

XX-Stereo	0.98 596	0.57 287	4.45 679	1.64 661	5.33 708	0.55 310	0.16 68	0.96 513	0.43 130	0.45 270	0.65 495	0.85 570	0.19 121	0.79 341	0.26 123	0.11 293	0.80 516	0.10 229	0.32 545	0.17 274	0.78 468

FINET	1.92 674	1.96 663	4.49 680	1.62 659	1.39 643	3.51 697	4.39 708	2.89 699	2.58 693	1.39 659	1.98 668	1.35 656	2.12 685	1.64 536	2.12 640	0.84 672	1.03 552	0.18 565	0.29 516	0.54 642	2.12 644

ADCPNet	1.07 615	1.37 594	4.54 681	0.38 392	0.68 556	1.36 646	0.64 609	0.93 489	0.83 535	0.79 572	0.82 579	1.08 630	1.18 645	1.30 474	2.68 665	0.21 577	0.69 500	0.21 591	0.95 689	0.30 505	0.54 357

iRaft-Stereo_20w	1.50 657	0.42 177	4.81 682	2.24 687	2.09 684	1.36 646	1.27 680	1.38 651	0.94 589	2.07 678	0.42 277	0.85 570	0.69 579	0.87 361	1.37 593	0.10 187	4.04 711	0.09 154	0.40 594	0.17 274	4.53 713

ACVNet-4b	2.00 676	2.19 681	4.85 683	1.09 620	0.86 585	1.15 636	0.53 574	1.11 616	1.15 634	0.65 509	1.09 630	1.97 674	0.69 579	2.31 634	9.78 716	5.73 715	0.42 438	1.03 687	0.55 638	1.89 698	0.92 521

ACVNet_1	1.47 656	2.27 690	4.92 684	1.11 625	0.89 589	1.19 641	0.66 615	1.28 641	1.19 639	0.98 605	0.97 611	3.06 689	1.48 662	2.37 639	1.82 625	1.08 681	0.49 455	1.03 687	0.48 621	1.20 682	0.95 530

Dean	1.92 674	2.31 693	5.03 685	1.31 637	1.08 618	1.55 656	0.99 656	1.98 688	2.33 690	1.51 670	4.15 704	4.23 700	1.39 655	2.31 634	2.10 638	1.18 686	0.69 500	1.18 689	0.75 671	1.30 688	1.07 553

DispFullNet	1.69 670	2.25 687	5.23 686	1.53 656	8.78 711	0.89 596	0.37 494	1.03 574	0.98 606	1.37 657	1.00 618	1.13 639	1.97 679	1.51 508	0.98 529	0.55 654	0.32 414	1.19 690	0.64 659	1.16 680	0.88 509

UNDER WATER	2.84 690	2.25 687	5.25 687	1.84 674	1.45 649	2.36 688	1.44 691	3.23 703	6.51 710	2.61 693	2.73 689	5.69 706	5.64 708	3.14 687	4.18 696	1.48 696	0.81 521	1.60 704	1.07 694	1.91 699	1.67 619

SuperB	1.19 628	1.62 640	5.29 688	0.37 372	0.26 278	0.81 569	0.87 644	0.94 495	1.19 639	0.68 524	0.68 511	0.63 450	1.37 653	1.73 548	3.30 678	0.16 504	0.12 242	0.17 545	0.16 383	2.74 708	0.63 405

Selective-IGEV-i16pc	0.76 501	0.44 209	5.34 689	0.32 259	0.19 152	1.17 638	0.61 602	0.94 495	0.80 513	0.37 217	0.51 353	0.53 394	0.29 306	2.08 615	0.38 265	0.23 593	0.23 378	0.12 373	0.16 383	0.22 386	0.21 118

SGM-ForestM	3.67 702	2.70 706	5.34 689	1.65 662	1.72 666	6.02 708	5.08 711	4.10 709	3.47 700	4.59 706	4.21 705	9.81 715	5.79 709	6.44 709	6.97 710	0.88 673	1.09 557	0.33 638	0.45 607	0.68 655	2.10 643

UNDER WATER-64	2.59 684	2.28 691	5.63 691	1.85 675	1.45 649	3.28 694	1.60 692	2.62 694	5.57 707	2.09 679	2.12 671	4.10 696	4.21 702	2.74 672	3.64 686	1.49 697	0.86 531	1.58 703	1.09 696	1.91 699	1.62 615

HanzoNet	7.85 710	3.30 709	5.75 692	7.47 714	3.97 704	2.34 687	1.37 683	3.47 706	4.02 703	13.30 721	10.49 714	10.86 716	16.67 726	8.50 713	10.51 718	10.80 726	9.84 728	5.83 720	13.69 727	7.24 719	7.51 718

LSM	3.40 699	1.42 606	5.81 693	9.98 717	30.74 737	0.86 583	1.14 669	0.99 538	1.26 641	1.40 661	2.18 674	0.93 594	0.85 611	1.76 555	1.03 538	0.22 584	0.35 421	0.24 610	0.29 516	0.40 596	6.21 717

Selective-IGEV-i16pb	0.87 550	0.49 241	5.92 694	0.33 284	0.21 189	1.07 628	0.67 620	1.13 623	0.97 604	0.44 265	0.77 568	0.66 472	0.46 472	2.29 632	0.54 385	0.24 602	0.25 392	0.15 505	0.19 435	0.26 457	0.28 171

MADNet+	1.44 652	2.19 681	6.00 695	0.89 595	0.70 560	1.58 658	1.11 666	1.56 666	1.30 647	0.89 593	1.03 624	1.25 648	1.12 640	3.29 689	2.80 670	0.48 651	0.57 477	0.39 645	0.36 580	0.63 651	0.69 435

KSHMR	4.19 703	2.37 696	6.24 696	1.73 669	1.48 653	1.97 677	1.29 681	3.18 702	17.06 728	2.15 682	15.74 722	9.09 714	1.75 671	8.33 712	2.37 654	1.55 698	1.29 585	1.70 705	1.23 699	1.75 697	1.60 613

TCMNet-wrong-test	5.56 707	6.73 713	6.40 697	13.05 723	11.91 717	7.29 709	5.47 713	7.17 716	1.58 663	2.68 695	3.15 695	8.30 713	5.87 710	4.80 705	6.10 707	3.08 711	0.98 541	2.37 711	1.99 709	6.69 718	5.63 716

RTS	1.29 639	1.59 635	6.48 698	0.63 552	0.57 521	1.59 659	0.90 649	1.15 626	1.44 654	1.20 640	1.31 646	1.10 635	0.87 616	2.67 664	2.27 651	0.21 577	0.38 427	0.19 573	0.20 448	0.46 623	0.68 427

RTSA	1.29 639	1.59 635	6.48 698	0.63 552	0.57 521	1.59 659	0.90 649	1.15 626	1.44 654	1.20 640	1.31 646	1.10 635	0.87 616	2.67 664	2.27 651	0.21 577	0.38 427	0.19 573	0.20 448	0.46 623	0.68 427

WQFJA1++	2.66 685	0.28 13	6.84 700	1.32 639	1.50 655	0.52 275	0.13 10	0.41 65	0.52 208	14.18 722	0.19 51	3.31 691	0.17 73	0.88 370	0.45 322	0.18 537	1.54 622	0.08 64	0.81 675	17.77 732	2.17 648

Selective-IGEV-i16pa	48.64 744	66.79 744	7.52 701	2.47 694	2.37 691	116.47 746	1.40 687	91.24 747	84.66 746	33.04 745	91.67 745	61.93 746	89.44 747	130.51 747	54.29 744	50.76 744	16.25 729	17.95 735	10.05 725	0.98 676	43.03 745

PML	22.99 727	17.34 723	8.24 702	5.48 712	9.84 713	50.35 744	102.65 746	5.84 711	13.52 720	37.08 746	104.84 746	30.61 743	23.20 733	12.09 717	7.96 713	6.27 717	2.12 671	6.31 723	2.42 711	10.67 724	2.95 681

USTest	8.06 711	7.11 714	8.76 703	9.20 716	9.03 712	15.20 717	23.57 724	10.01 720	9.45 713	5.97 710	6.79 710	7.77 712	7.51 712	8.75 714	11.06 720	2.24 707	3.58 707	2.87 714	3.21 716	4.93 716	4.21 709

GCAPDPT-zeroshot	1.24 633	0.35 111	9.01 704	3.41 706	5.81 709	0.39 99	0.20 141	0.68 292	0.46 155	0.27 142	0.26 137	0.25 165	0.17 73	0.69 294	0.21 38	0.09 97	0.08 77	0.09 154	0.08 103	0.13 173	2.25 660

zero-FE	1.27 635	0.33 83	9.38 705	1.30 636	2.25 688	0.33 46	0.20 141	0.51 166	1.26 641	0.32 185	0.22 83	0.77 532	0.22 170	0.69 294	0.96 518	0.21 577	2.25 681	0.09 154	0.61 657	0.32 524	3.25 691

Selective-IGEV-i1pa	9.63 716	12.74 721	9.48 706	4.50 710	1.98 680	17.44 720	7.90 717	14.58 728	11.39 715	10.82 718	15.33 721	15.03 725	12.26 725	18.50 730	10.60 719	7.78 725	4.13 712	5.21 719	2.66 714	2.49 706	7.76 719

GCAP-BAT	1.28 637	0.35 111	9.74 707	3.41 706	5.90 710	0.39 99	0.20 141	0.68 292	0.46 155	0.27 142	0.26 137	0.25 165	0.17 73	0.69 294	0.21 38	0.09 97	0.08 77	0.09 154	0.08 103	0.13 173	2.25 660

LE_ROB	4.55 705	2.43 698	9.94 708	2.79 701	4.03 705	2.40 689	3.54 703	2.72 695	11.04 714	11.64 720	4.69 708	5.25 705	10.74 717	4.52 704	9.73 715	0.82 671	0.70 503	1.34 696	0.97 690	0.74 659	0.94 527

JetRed	3.37 698	4.96 710	10.08 709	1.48 652	1.73 667	7.63 710	5.47 713	3.47 706	2.20 687	2.42 690	2.40 679	2.98 687	2.35 688	3.52 695	6.60 708	1.33 691	1.90 649	1.38 697	1.23 699	2.30 703	2.02 637

SGM-Forest	1.84 672	7.91 715	10.36 710	0.42 440	0.33 371	1.04 621	1.29 681	1.01 558	0.88 567	1.19 635	2.30 678	1.03 618	1.79 674	2.60 659	2.81 671	0.22 584	0.21 368	0.21 591	0.19 435	0.25 436	0.79 472
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MSAF-DinoV2	3.17 697	2.52 701	10.79 711	3.57 708	0.30 334	3.28 694	0.81 639	2.81 698	1.80 675	0.81 577	0.87 593	1.59 668	1.15 642	26.18 734	2.61 663	0.18 537	0.13 263	0.19 573	1.61 707	0.94 671	1.22 572

light-stereo	9.15 714	2.97 708	11.37 712	14.69 724	10.60 714	21.61 732	1.04 663	6.76 715	3.83 702	15.91 725	23.10 740	24.79 739	2.04 682	17.93 729	7.82 712	3.04 710	7.02 718	0.43 653	1.55 705	4.10 712	2.50 670

iinet-test	11.57 717	10.49 716	11.60 713	12.15 718	12.08 718	18.63 721	26.57 727	13.64 722	13.46 718	9.92 713	10.25 713	11.11 717	11.20 720	12.29 719	14.31 724	6.69 718	7.84 720	6.10 721	6.92 719	8.20 720	7.93 720

IINet	11.57 717	10.49 716	11.60 713	12.15 718	12.08 718	18.63 721	26.57 727	13.64 722	13.46 718	9.92 713	10.24 712	11.11 717	11.20 720	12.29 719	14.30 723	6.69 718	7.84 720	6.10 721	6.92 719	8.20 720	7.93 720

Anonymous_1	22.76 726	11.11 718	11.93 715	12.73 720	26.05 735	19.39 726	27.77 732	14.18 724	13.64 722	14.92 723	10.66 715	11.26 719	11.24 722	12.48 721	14.45 725	37.82 743	7.87 722	34.92 741	63.61 743	87.51 746	11.75 726

DPSM_ROB	12.32 719	11.13 719	12.31 716	12.90 721	12.80 721	19.81 729	28.13 733	14.50 725	14.31 725	10.62 716	11.34 716	12.03 722	11.89 723	13.08 722	15.22 726	7.09 720	8.31 724	6.47 724	7.32 721	8.69 722	8.43 724

DPSM	12.32 719	11.13 719	12.31 716	12.90 721	12.80 721	19.81 729	28.13 733	14.50 725	14.31 725	10.62 716	11.34 716	12.03 722	11.89 723	13.08 722	15.22 726	7.09 720	8.31 724	6.47 724	7.32 721	8.69 722	8.43 724

LRCNet_RVC	13.78 724	19.34 724	13.01 718	19.47 726	12.67 720	1.85 672	0.42 525	12.28 721	1.10 624	15.76 724	18.69 728	12.52 724	8.65 714	12.22 718	9.64 714	22.29 735	8.38 726	25.92 738	24.06 738	19.72 735	17.59 734

DGTPSM_ROB	8.97 713	5.94 711	13.01 718	5.95 713	11.34 715	8.54 711	24.06 725	6.47 713	13.52 720	5.19 707	11.52 719	6.18 710	11.04 718	7.02 710	13.92 721	4.47 712	7.66 719	3.90 716	7.43 723	4.34 714	7.98 722

psmorigin	1.41 650	0.91 455	13.83 720	0.37 372	0.30 334	0.63 445	0.37 494	0.80 367	0.64 329	0.98 605	0.87 593	1.16 645	0.78 599	3.95 699	1.09 552	0.19 555	0.22 371	0.17 545	0.19 435	0.25 436	0.47 312

DPSMNet_ROB	9.58 715	5.96 712	13.98 721	8.88 715	11.87 716	8.54 711	24.08 726	6.48 714	13.67 723	5.35 708	11.53 720	6.31 711	11.04 718	7.69 711	14.09 722	7.61 724	8.23 723	5.03 717	7.75 724	5.24 717	8.36 723

xxxxx1	29.05 739	20.74 727	14.05 722	50.10 738	40.25 740	19.01 723	26.60 729	21.83 732	20.22 730	16.52 726	17.56 725	18.33 726	21.41 729	16.11 726	20.77 731	23.48 736	26.77 740	66.36 744	78.56 744	30.19 738	32.23 742

tt_ll	29.05 739	20.74 727	14.05 722	50.10 738	40.25 740	19.01 723	26.60 729	21.83 732	20.22 730	16.52 726	17.56 725	18.33 726	21.41 729	16.11 726	20.77 731	23.48 736	26.77 740	66.36 744	78.56 744	30.19 738	32.23 742

ff	29.05 739	20.74 727	14.05 722	50.10 738	40.25 740	19.01 723	26.60 729	21.83 732	20.22 730	16.52 726	17.56 725	18.33 726	21.41 729	16.11 726	20.77 731	23.48 736	26.77 740	66.36 744	78.56 744	30.19 738	32.23 742

RSGM-EC	41.37 742	31.41 742	19.61 725	51.58 741	47.86 743	38.12 734	60.59 744	34.20 744	22.62 734	23.48 740	29.36 743	43.51 744	35.09 743	65.96 744	68.73 745	65.97 745	37.56 745	48.34 742	25.52 739	47.85 742	30.14 739

acva	41.37 742	31.41 742	19.61 725	51.58 741	47.86 743	38.12 734	60.59 744	34.20 744	22.62 734	23.48 740	29.36 743	43.51 744	35.09 743	65.96 744	68.73 745	65.97 745	37.56 745	48.34 742	25.52 739	47.85 742	30.14 739

HaxPig	19.88 725	22.39 731	22.30 727	17.98 725	17.98 724	12.06 715	12.06 720	16.25 729	15.97 727	21.05 732	21.41 730	18.85 729	18.35 727	20.07 732	19.64 730	23.57 739	23.19 739	24.07 737	23.71 737	22.95 736	23.72 737

DLNR-FE	13.74 722	20.13 726	23.90 728	121.61 745	34.09 738	0.46 177	0.15 49	8.04 718	0.47 165	0.29 170	0.37 244	0.26 182	0.17 73	0.78 337	0.36 245	7.40 723	2.94 703	0.09 154	0.38 587	51.06 745	1.95 633

DLNR_Zeroshot_test	13.74 722	20.06 725	23.92 729	121.50 744	35.20 739	0.46 177	0.15 49	7.96 717	0.47 165	0.29 170	0.37 244	0.26 182	0.17 73	0.79 341	0.36 245	7.16 722	2.95 704	0.09 154	0.38 587	50.40 744	1.95 633

RAFT-FEzeroshot	24.76 730	22.39 731	24.34 730	26.12 734	25.84 733	39.77 736	56.77 741	29.07 736	28.85 738	21.21 734	22.64 733	24.17 733	23.98 737	26.23 735	30.63 739	14.22 727	16.70 731	13.03 726	14.76 732	17.49 725	16.95 729

RAFT-FE	24.76 730	22.39 731	24.34 730	26.12 734	25.84 733	39.77 736	56.77 741	29.07 736	28.85 738	21.21 734	22.64 733	24.17 733	23.98 737	26.23 735	30.63 739	14.22 727	16.70 731	13.03 726	14.76 732	17.49 725	16.95 729

CasAABBNet	24.76 730	22.38 730	24.44 732	26.05 730	25.75 729	39.79 738	56.76 740	29.10 739	28.88 740	21.22 736	22.69 735	24.21 735	23.99 740	26.23 735	30.62 738	14.22 727	16.71 734	13.03 726	14.75 730	17.49 725	16.97 731

FlowAnything	24.80 733	22.39 731	24.71 733	26.07 731	25.75 729	39.80 739	56.70 737	29.12 740	28.95 742	21.38 739	22.83 738	24.22 736	23.96 735	26.24 738	30.65 741	14.23 730	16.78 736	13.04 730	14.84 735	17.49 725	16.93 728

Selective-RAFT-Error	24.83 735	22.44 735	24.80 734	26.10 733	25.82 732	39.85 740	56.72 738	29.21 742	29.03 743	21.29 738	22.80 737	24.25 737	24.07 741	26.28 739	30.60 737	14.24 732	16.85 737	13.04 730	14.75 730	17.53 730	17.02 732

Hybrid-DGEV	24.81 734	22.45 736	24.99 735	26.07 731	25.76 731	39.85 740	56.77 741	29.26 743	29.07 745	21.18 733	22.77 736	24.12 732	23.98 737	26.30 740	30.57 736	14.23 730	16.70 731	13.03 726	14.77 734	17.49 725	16.92 727

LSM0	26.57 737	22.53 737	25.76 736	30.62 737	52.30 745	39.86 742	56.49 736	29.18 741	28.76 737	21.26 737	22.46 732	24.42 738	23.97 736	26.42 741	30.66 742	14.29 733	16.56 730	13.06 732	14.65 729	17.62 731	20.52 735

fast-reg	25.24 736	22.66 738	26.26 737	26.62 736	27.61 736	41.37 743	56.73 739	29.08 738	29.06 744	20.85 731	22.37 731	23.56 731	23.41 734	26.81 742	31.17 743	14.35 734	16.75 735	15.14 733	15.82 736	17.97 733	17.14 733

MEDIAN_ROB	23.95 728	26.96 740	26.29 738	22.14 727	22.09 726	16.18 719	14.23 721	20.47 730	20.09 729	25.43 742	25.22 741	22.96 730	22.54 732	24.33 733	23.18 734	28.15 741	27.16 743	28.60 739	27.73 741	27.59 737	27.58 738

BEATNet-Init1	12.32 719	12.82 722	28.66 739	3.22 704	3.71 703	21.59 731	11.42 719	14.54 727	13.73 724	20.24 730	20.16 729	26.14 740	19.85 728	19.08 731	15.33 728	1.81 702	1.93 654	2.05 709	2.48 713	4.25 713	3.41 695

AVERAGE_ROB	26.91 738	30.28 741	29.18 740	25.78 728	25.30 728	19.49 727	15.38 722	23.70 735	23.02 736	28.38 744	27.78 742	26.23 741	25.76 742	26.95 743	25.55 735	31.27 742	30.02 744	31.76 740	30.80 742	30.88 741	30.77 741

xyz-stereo	3.06 696	0.44 209	30.74 741	0.24 69	0.12 8	15.34 718	0.24 297	0.56 216	0.49 176	0.62 469	7.90 711	0.64 458	0.49 497	1.44 498	1.05 543	0.09 97	0.07 24	0.34 639	0.08 103	0.13 173	0.19 99

DPSimNet_ROB	24.35 729	23.81 739	31.38 742	25.93 729	22.83 727	31.30 733	34.38 735	20.78 731	28.92 741	27.39 743	22.99 739	28.29 742	35.76 745	15.47 724	17.82 729	24.28 740	17.90 738	22.23 736	14.12 728	19.38 734	22.12 736

coex-ft	6.14 709	1.98 665	60.80 743	0.34 311	0.30 334	0.80 565	1.17 675	0.76 336	4.34 705	19.82 729	2.15 673	1.61 669	8.77 715	1.82 571	10.36 717	0.44 647	2.05 662	0.18 565	0.19 435	0.39 589	4.61 715

test_example2	115.17 745	122.38 745	93.45 744	115.38 743	123.53 746	101.24 745	113.11 747	54.67 746	99.94 747	135.50 747	136.43 747	85.67 747	85.40 746	110.44 746	104.91 747	152.17 747	205.21 747	99.17 747	114.27 747	138.55 747	112.04 746

EDNetEfficientorigin	8.19 712	1.27 560	145.54 745	0.51 504	0.96 598	0.75 537	0.49 564	0.86 431	1.57 662	2.12 681	1.49 656	1.28 650	1.35 650	1.84 576	2.15 643	0.14 452	0.13 263	0.17 545	0.18 417	0.39 589	0.64 410

GS-Stereo							0.21 186	1.59 667	0.54 228	0.29 170	0.22 83	0.17 62	0.18 98	1.06 413	0.97 520	0.13 411	2.82 700	0.08 64	0.17 403	0.33 530	3.99 707

FSD					1.93 677	0.63 445	0.33 461	0.46 107	0.53 221	0.32 185	0.32 212	0.40 306	0.32 338	1.14 440	0.60 414	0.28 622	2.77 699	0.31 630	0.30 526	0.31 514

ccccc		297.53 746		372.50 746	377.87 747	200.30 747		217.33 748		202.36 748		213.34 748		312.79 748		409.97 748	354.33 748	255.69 748	227.31 748	431.13 748

Low-res two-view benchmark