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

BridgeDepth_RVC	0.24 4	0.51 208	0.97 11	0.18 1	0.12 8	0.31 20	0.12 4	0.34 12	0.60 218	0.16 3	0.15 10	0.16 37	0.20 105	0.33 35	0.27 97	0.11 231	0.06 2	0.07 1	0.06 9	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
CREStereo	0.31 21	0.35 83	1.66 106	0.19 2	0.13 18	0.55 232	0.17 61	0.50 106	0.50 126	0.28 102	0.34 162	0.24 103	0.21 116	0.34 41	0.23 44	0.11 231	0.07 15	0.08 44	0.05 1	0.10 64	0.12 23
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
LACA2	0.32 25	1.15 444	2.00 167	0.20 3	0.10 1	0.39 65	0.17 61	0.35 13	0.40 56	0.16 3	0.15 10	0.18 58	0.14 17	0.31 19	0.21 13	0.09 54	0.06 2	0.07 1	0.06 9	0.13 114	0.07 1

LACA1	0.24 4	0.74 318	1.01 21	0.20 3	0.10 1	0.42 93	0.14 21	0.33 10	0.38 35	0.16 3	0.11 2	0.14 10	0.15 27	0.27 6	0.16 1	0.09 54	0.07 15	0.07 1	0.06 9	0.10 64	0.08 4

VMStereo-Base	0.30 18	0.40 130	1.72 112	0.20 3	0.12 8	0.42 93	0.17 61	0.38 25	0.42 66	0.22 35	0.32 148	0.29 157	0.21 116	0.33 35	0.21 13	0.10 129	0.08 55	0.08 44	0.06 9	0.09 43	0.20 94

LCMNet	0.37 63	0.28 8	1.12 37	0.20 3	0.13 18	0.39 65	0.14 21	0.37 20	0.37 26	0.18 13	0.16 14	0.17 47	0.15 27	0.69 235	0.60 335	0.09 54	0.80 453	0.07 1	0.55 557	0.07 2	0.93 470

S2M2_XL	0.22 2	0.36 91	1.33 61	0.20 3	0.13 18	0.16 2	0.11 2	0.27 4	0.18 1	0.16 3	0.20 35	0.15 19	0.14 17	0.21 2	0.22 26	0.11 231	0.09 114	0.10 160	0.08 67	0.10 64	0.08 4
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
trnet	0.31 21	0.31 35	1.65 104	0.20 3	0.12 8	0.55 232	0.15 37	0.50 106	0.51 133	0.28 102	0.34 162	0.24 103	0.21 116	0.34 41	0.24 57	0.11 231	0.07 15	0.08 44	0.05 1	0.09 43	0.12 23

Test_v1	0.24 4	0.32 49	1.04 26	0.21 9	0.14 29	0.27 10	0.15 37	0.39 28	0.29 5	0.18 13	0.19 28	0.15 19	0.13 14	0.28 10	0.20 8	0.10 129	0.07 15	0.07 1	0.06 9	0.08 26	0.49 302

MatchStereo	0.27 12	0.41 137	1.77 116	0.21 9	0.10 1	0.21 5	0.14 21	0.43 49	0.43 73	0.15 2	0.26 88	0.15 19	0.15 27	0.27 6	0.20 8	0.09 54	0.07 15	0.07 1	0.05 1	0.07 2	0.08 4
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
MonSter++	0.34 33	0.27 3	1.00 16	0.21 9	0.13 18	0.31 20	0.14 21	0.30 6	0.32 9	0.17 9	0.14 7	0.18 58	0.15 27	0.61 196	0.40 221	0.11 231	0.82 459	0.07 1	0.56 560	0.07 2	0.84 448

HiDET	0.34 33	0.27 3	1.12 37	0.21 9	0.13 18	0.36 45	0.14 21	0.37 20	0.35 14	0.17 9	0.15 10	0.17 47	0.15 27	0.59 184	0.59 330	0.09 54	0.58 417	0.07 1	0.44 529	0.07 2	0.73 412

CSFM-Stereo	0.35 43	0.30 27	0.95 10	0.21 9	0.12 8	0.39 65	0.15 37	0.37 20	0.31 7	0.18 13	0.16 14	0.17 47	0.16 40	0.64 211	0.53 304	0.12 285	0.85 463	0.07 1	0.50 546	0.07 2	0.79 432

2.75w_new	0.46 135	0.32 49	1.39 71	0.21 9	0.19 127	0.40 74	0.18 77	0.51 114	0.39 48	0.27 91	0.21 43	0.13 1	0.20 105	1.10 351	0.44 252	0.07 7	1.58 553	0.07 1	0.61 572	0.07 2	0.82 446

3.25w_new	0.39 75	0.30 27	1.27 53	0.21 9	0.22 170	0.37 50	0.14 21	0.46 71	0.38 35	0.25 60	0.21 43	0.16 37	0.19 88	0.71 250	0.23 44	0.07 7	1.41 533	0.07 1	0.35 497	0.07 2	0.80 436

3.25w	0.39 75	0.30 27	1.27 53	0.21 9	0.22 170	0.37 50	0.14 21	0.46 71	0.38 35	0.25 60	0.21 43	0.16 37	0.19 88	0.71 250	0.23 44	0.07 7	1.41 533	0.07 1	0.35 497	0.07 2	0.80 436

3.5w_stereo	0.34 33	0.33 62	1.17 43	0.21 9	0.15 39	0.40 74	0.14 21	0.46 71	0.36 23	0.23 43	0.25 79	0.15 19	0.19 88	0.80 284	0.24 57	0.07 7	1.02 482	0.07 1	0.07 41	0.07 2	0.52 320

IGEV	0.36 53	0.34 72	1.03 24	0.21 9	0.24 213	0.42 93	0.16 50	0.38 25	0.41 59	0.37 149	0.22 54	0.14 10	0.12 7	0.63 204	0.40 221	0.08 23	0.73 447	0.08 44	0.53 554	0.09 43	0.52 320

PMTNet	0.35 43	0.38 113	1.75 115	0.21 9	0.14 29	0.57 263	0.24 220	0.48 85	0.44 84	0.28 102	0.32 148	0.26 125	0.24 148	0.41 86	0.24 57	0.42 557	0.07 15	0.08 44	0.05 1	0.18 224	0.15 49

BTL-Stereo	0.20 1	0.27 3	0.78 2	0.22 20	0.13 18	0.15 1	0.16 50	0.22 1	0.41 59	0.12 1	0.17 17	0.13 1	0.10 2	0.20 1	0.22 26	0.07 7	0.06 2	0.08 44	0.08 67	0.08 26	0.33 188

Pro-Stereo	0.24 4	0.30 27	0.81 3	0.22 20	0.15 39	0.49 153	0.15 37	0.23 2	0.39 48	0.16 3	0.14 7	0.15 19	0.09 1	0.49 141	0.21 13	0.08 23	0.06 2	0.10 160	0.37 509	0.08 26	0.22 109

MonStereo	0.47 142	0.29 13	1.07 31	0.22 20	0.18 94	0.51 177	0.14 21	0.49 89	0.35 14	0.25 60	0.17 17	0.15 19	0.11 4	0.88 303	0.48 277	0.06 1	2.11 583	0.07 1	0.80 587	0.07 2	1.01 488

Monster-pub-eth3d	0.47 142	0.29 13	1.07 31	0.22 20	0.18 94	0.51 177	0.14 21	0.49 89	0.35 14	0.25 60	0.18 20	0.15 19	0.11 4	0.87 296	0.47 269	0.06 1	2.11 583	0.07 1	0.81 590	0.07 2	1.01 488

Monster-pub-mixall	0.50 176	0.35 83	0.98 14	0.22 20	0.13 18	0.34 35	0.12 4	0.38 25	0.28 2	0.39 160	0.19 28	0.16 37	0.12 7	1.05 338	0.41 230	0.08 23	3.28 617	0.07 1	0.73 584	0.08 26	0.55 343

Replicate-Monster	0.58 243	0.53 217	1.55 92	0.22 20	0.34 330	0.37 50	0.13 10	0.43 49	0.39 48	0.35 144	0.16 14	0.16 37	0.15 27	1.46 416	0.21 13	0.11 231	2.71 609	0.07 1	0.35 497	0.08 26	1.81 557

asda	0.41 92	0.31 35	1.23 49	0.22 20	0.17 73	0.43 100	0.16 50	0.46 71	0.38 35	0.25 60	0.20 35	0.15 19	0.20 105	0.99 326	0.23 44	0.10 129	1.49 543	0.07 1	0.23 414	0.08 26	0.88 460

qwe	0.41 92	0.29 13	1.29 57	0.22 20	0.22 170	0.41 80	0.15 37	0.49 89	0.38 35	0.28 102	0.23 67	0.14 10	0.15 27	0.94 317	0.24 57	0.08 23	1.47 542	0.07 1	0.25 426	0.08 26	0.76 419

2.25w	0.42 100	0.30 27	1.12 37	0.22 20	0.15 39	0.36 45	0.13 10	0.45 63	0.37 26	0.26 78	0.27 101	0.14 10	0.19 88	0.91 310	0.36 195	0.07 7	1.38 528	0.07 1	0.67 576	0.07 2	0.91 464

4.5_new	0.39 75	0.29 13	1.25 51	0.22 20	0.16 51	0.40 74	0.17 61	0.43 49	0.37 26	0.27 91	0.22 54	0.15 19	0.14 17	1.04 335	0.23 44	0.09 54	1.49 543	0.07 1	0.14 279	0.09 43	0.62 369

4.5w-stereo	0.39 75	0.29 13	1.25 51	0.22 20	0.16 51	0.40 74	0.17 61	0.43 49	0.37 26	0.27 91	0.22 54	0.15 19	0.14 17	1.04 335	0.23 44	0.09 54	1.49 543	0.07 1	0.14 279	0.09 43	0.62 369

4w-stereo	0.50 176	0.26 1	1.86 141	0.22 20	0.30 292	0.38 60	0.14 21	0.41 38	0.35 14	0.25 60	0.21 43	0.14 10	0.20 105	1.18 370	0.33 171	0.09 54	1.56 552	0.07 1	0.72 582	0.07 2	1.23 516

3.75w	0.33 28	0.27 3	1.02 22	0.22 20	0.21 157	0.44 110	0.16 50	0.47 80	0.33 10	0.25 60	0.21 43	0.13 1	0.18 72	0.54 167	0.24 57	0.08 23	1.14 495	0.07 1	0.08 67	0.07 2	0.56 345

xyz-stereo-finetune2	0.40 87	0.89 375	1.40 72	0.22 20	0.12 8	0.58 273	0.23 191	0.55 144	0.50 126	0.33 132	0.47 235	0.30 166	0.41 331	0.81 288	0.60 335	0.09 54	0.07 15	0.11 235	0.09 103	0.12 93	0.12 23

xyz-stereo-finetune	0.37 63	0.90 381	1.23 49	0.22 20	0.12 8	0.53 208	0.26 266	0.57 157	0.58 200	0.30 119	0.33 153	0.29 157	0.24 148	0.60 191	0.62 347	0.09 54	0.08 55	0.10 160	0.08 67	0.13 114	0.14 40

MonSter	0.47 142	0.29 13	1.07 31	0.22 20	0.18 94	0.51 177	0.14 21	0.49 89	0.35 14	0.26 78	0.18 20	0.15 19	0.11 4	0.88 303	0.47 269	0.06 1	2.11 583	0.07 1	0.81 590	0.07 2	1.01 488

BridgeDepth	0.26 9	0.63 261	1.36 62	0.23 36	0.10 1	0.38 60	0.15 37	0.35 13	0.37 26	0.17 9	0.13 6	0.23 92	0.19 88	0.32 30	0.23 44	0.07 7	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.10 64	0.07 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Wavelet-MonSter	0.42 100	0.34 72	1.38 66	0.23 36	0.17 73	0.43 100	0.14 21	0.28 5	0.35 14	0.23 43	0.21 43	0.15 19	0.16 40	0.92 315	0.66 364	0.06 1	1.21 502	0.07 1	0.45 531	0.06 1	0.95 477

asd	0.36 53	0.28 8	1.21 44	0.23 36	0.19 127	0.41 80	0.14 21	0.37 20	0.34 12	0.26 78	0.21 43	0.15 19	0.19 88	0.91 310	0.20 8	0.10 129	1.14 495	0.07 1	0.08 67	0.08 26	0.71 406

4.25_new	0.43 105	0.29 13	1.40 72	0.23 36	0.19 127	0.41 80	0.17 61	0.44 57	0.38 35	0.34 139	0.22 54	0.15 19	0.18 72	1.06 339	0.30 129	0.10 129	1.44 537	0.07 1	0.32 474	0.07 2	0.93 470

4.5w_new	0.43 105	0.29 13	1.40 72	0.23 36	0.19 127	0.41 80	0.17 61	0.44 57	0.38 35	0.34 139	0.22 54	0.15 19	0.18 72	1.06 339	0.30 129	0.10 129	1.44 537	0.07 1	0.32 474	0.07 2	0.93 470

4.25w-stereo	0.43 105	0.29 13	1.40 72	0.23 36	0.19 127	0.41 80	0.17 61	0.44 57	0.38 35	0.34 139	0.22 54	0.15 19	0.18 72	1.06 339	0.30 129	0.10 129	1.44 537	0.07 1	0.32 474	0.07 2	0.93 470

2.5w	0.40 87	0.31 35	1.07 31	0.23 36	0.16 51	0.39 65	0.19 85	0.50 106	0.39 48	0.23 43	0.23 67	0.13 1	0.17 47	0.73 258	0.24 57	0.07 7	1.53 549	0.07 1	0.46 536	0.07 2	0.92 468

3w_stereo	0.44 121	0.29 13	1.53 91	0.23 36	0.20 143	0.37 50	0.22 154	0.53 123	0.41 59	0.25 60	0.21 43	0.13 1	0.22 123	0.90 308	0.24 57	0.06 1	1.52 548	0.07 1	0.44 529	0.08 26	0.83 447

2w_stereo	0.35 43	0.30 27	0.99 15	0.23 36	0.13 18	0.41 80	0.20 102	0.54 134	0.37 26	0.28 102	0.23 67	0.13 1	0.23 141	0.69 235	0.24 57	0.06 1	1.07 486	0.07 1	0.19 374	0.07 2	0.64 380

LGtest1	0.26 9	0.43 154	0.82 4	0.23 36	0.21 157	0.31 20	0.11 2	0.36 17	0.43 73	0.24 53	0.18 20	0.16 37	0.14 17	0.30 15	0.28 111	0.10 129	0.16 265	0.08 44	0.06 9	0.10 64	0.42 251

SGD-Stereo	0.23 3	0.31 35	0.87 6	0.23 36	0.11 5	0.40 74	0.16 50	0.33 10	0.40 56	0.20 20	0.19 28	0.18 58	0.17 47	0.38 66	0.17 2	0.11 231	0.06 2	0.08 44	0.07 41	0.10 64	0.09 8

TANstereo	0.39 75	0.70 293	2.48 327	0.23 36	0.12 8	0.54 218	0.16 50	0.41 38	0.47 103	0.45 194	0.51 273	0.26 125	0.22 123	0.34 41	0.21 13	0.10 129	0.10 145	0.08 44	0.07 41	0.09 43	0.18 79

DispViT+	0.30 18	1.00 404	1.22 47	0.24 48	0.23 200	0.27 10	0.13 10	0.50 106	0.52 146	0.21 25	0.18 20	0.17 47	0.17 47	0.27 6	0.23 44	0.12 285	0.19 292	0.08 44	0.07 41	0.12 93	0.09 8

BStereo	0.34 33	0.38 113	1.38 66	0.24 48	0.29 276	0.50 167	0.21 130	0.49 89	0.38 35	0.22 35	0.18 20	0.20 69	0.14 17	0.35 53	0.47 269	0.07 7	0.42 379	0.16 441	0.21 396	0.12 93	0.42 251

Wave_Phase_stereo	0.37 63	0.38 113	1.38 66	0.24 48	0.29 276	1.09 544	0.21 130	0.52 116	0.38 35	0.22 35	0.18 20	0.20 69	0.14 17	0.35 53	0.47 269	0.07 7	0.42 379	0.16 441	0.21 396	0.12 93	0.42 251

VIP-Stereo	0.39 75	0.81 345	1.51 89	0.24 48	0.34 330	0.52 197	0.17 61	0.46 71	0.49 114	0.21 25	0.25 79	0.25 112	0.15 27	0.41 86	0.41 230	0.09 54	0.62 427	0.08 44	0.06 9	0.15 154	0.68 395

1w_stereo	0.35 43	0.28 8	0.86 5	0.24 48	0.17 73	0.44 110	0.22 154	0.60 177	0.43 73	0.27 91	0.30 124	0.14 10	0.26 181	0.61 196	0.25 74	0.07 7	0.79 450	0.07 1	0.06 9	0.08 26	0.79 432

monsters	0.39 75	0.39 122	1.04 26	0.24 48	0.32 314	0.42 93	0.13 10	0.49 89	0.35 14	0.27 91	0.21 43	0.14 10	0.15 27	0.60 191	0.43 245	0.09 54	1.09 489	0.07 1	0.70 577	0.07 2	0.65 383

xyz-stereo	3.06 607	0.44 167	30.74 646	0.24 48	0.12 8	15.34 629	0.24 220	0.56 150	0.49 114	0.62 386	7.90 622	0.64 372	0.49 410	1.44 414	1.05 459	0.09 54	0.07 15	0.34 550	0.08 67	0.13 114	0.19 85

MLG-Stereo_test1	0.36 53	0.45 175	1.50 88	0.24 48	0.35 341	0.45 116	0.13 10	0.36 17	0.51 133	0.20 20	0.10 1	0.18 58	0.12 7	0.33 35	0.18 3	0.08 23	1.36 525	0.08 44	0.06 9	0.09 43	0.47 289

MLG-Stereo	0.38 70	0.43 154	1.46 82	0.24 48	0.42 402	0.44 110	0.13 10	0.42 44	0.51 133	0.27 91	0.14 7	0.17 47	0.13 14	0.35 53	0.18 3	0.08 23	1.45 541	0.08 44	0.06 9	0.09 43	0.47 289

S2M2_L	0.27 12	0.32 49	1.41 76	0.24 48	0.17 73	0.24 7	0.09 1	0.36 17	0.50 126	0.17 9	0.25 79	0.22 83	0.17 47	0.27 6	0.29 122	0.16 426	0.12 198	0.11 235	0.12 234	0.15 154	0.12 23
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo	0.26 9	0.61 252	1.22 47	0.24 48	0.14 29	0.49 153	0.18 77	0.31 7	0.31 7	0.20 20	0.18 20	0.15 19	0.14 17	0.42 95	0.19 6	0.08 23	0.06 2	0.08 44	0.06 9	0.09 43	0.16 62

rvit_stereo_0080	0.33 28	0.77 329	1.43 78	0.24 48	0.18 94	0.34 35	0.27 285	0.58 161	0.51 133	0.25 60	0.27 101	0.27 139	0.22 123	0.32 30	0.27 97	0.14 375	0.10 145	0.10 160	0.10 145	0.15 154	0.17 70

IGEV-BASED-STEREO-	0.45 126	1.36 505	1.30 58	0.24 48	0.12 8	0.33 32	0.20 102	0.41 38	0.37 26	0.32 127	0.21 43	0.16 37	0.14 17	0.29 13	0.62 347	0.55 568	1.42 536	0.11 235	0.13 256	0.25 357	0.56 345

WCG-NET（raft）	0.44 121	0.97 400	1.78 119	0.24 48	0.17 73	0.43 100	0.24 220	0.42 44	0.52 146	0.38 155	0.35 170	0.46 273	0.25 167	0.41 86	0.26 88	0.08 23	1.08 487	0.08 44	0.08 67	0.27 392	0.40 237

whm_eth	0.33 28	0.77 329	1.43 78	0.24 48	0.18 94	0.34 35	0.27 285	0.58 161	0.51 133	0.25 60	0.27 101	0.27 139	0.22 123	0.32 30	0.27 97	0.14 375	0.10 145	0.10 160	0.10 145	0.15 154	0.17 70

s12784h	0.41 92	0.34 72	2.17 213	0.24 48	0.11 5	0.64 376	0.24 220	0.85 337	0.70 332	0.45 194	0.54 309	0.28 147	0.27 197	0.51 148	0.27 97	0.11 231	0.06 2	0.09 97	0.06 9	0.16 175	0.14 40

water-stereo	0.36 53	0.61 252	1.58 94	0.25 64	0.14 29	0.38 60	0.18 77	0.44 57	0.35 14	0.31 122	0.35 170	0.28 147	0.25 167	0.45 105	0.38 213	0.12 285	0.09 114	0.09 97	0.08 67	0.11 80	0.74 416

Reg-Stereo(zero)	0.66 353	0.26 1	2.13 208	0.25 64	1.15 549	0.99 527	0.97 565	0.57 157	0.81 443	0.52 269	0.46 229	0.54 319	0.59 454	0.47 114	1.14 476	0.08 23	0.88 465	0.08 44	0.36 507	0.12 93	0.80 436

castereo	0.34 33	0.48 186	1.00 16	0.25 64	0.29 276	0.41 80	0.27 285	0.76 257	0.49 114	0.23 43	0.30 124	0.24 103	0.31 253	0.29 13	0.29 122	0.09 54	0.20 308	0.09 97	0.31 466	0.12 93	0.44 276

fffft	0.36 53	0.70 293	1.51 89	0.25 64	0.15 39	0.42 93	0.24 220	0.46 71	0.42 66	0.22 35	0.19 28	0.20 69	0.16 40	0.47 114	0.69 374	0.07 7	0.09 114	0.10 160	0.08 67	0.30 424	0.45 281
1: 1. 1
WCG-NET	0.41 92	0.80 341	1.77 116	0.25 64	0.13 18	0.43 100	0.24 220	0.42 44	0.59 211	0.38 155	0.41 202	0.26 125	0.24 148	0.37 62	0.24 57	0.08 23	0.81 457	0.08 44	0.07 41	0.26 378	0.31 178

Pointernet	0.37 63	0.31 35	1.91 150	0.25 64	0.37 360	0.47 137	0.15 37	0.67 213	0.52 146	0.23 43	0.30 124	0.28 147	0.20 105	0.32 30	0.23 44	0.10 129	0.24 330	0.07 1	0.13 256	0.10 64	0.51 312

CAS++	0.34 33	0.39 122	1.90 147	0.25 64	0.18 94	0.32 26	0.20 102	0.78 272	0.44 84	0.31 122	0.31 136	0.21 79	0.16 40	0.34 41	0.20 8	0.15 406	0.13 216	0.13 357	0.10 145	0.15 154	0.14 40
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MaDis-Stereo	0.35 43	0.89 375	2.15 210	0.25 64	0.29 276	0.29 15	0.17 61	0.47 80	0.41 59	0.21 25	0.22 54	0.28 147	0.21 116	0.32 30	0.31 148	0.10 129	0.09 114	0.10 160	0.08 67	0.11 80	0.12 23

LoS	0.34 33	0.35 83	1.88 144	0.25 64	0.13 18	0.53 208	0.20 102	0.50 106	0.53 160	0.26 78	0.28 109	0.37 205	0.24 148	0.40 77	0.25 74	0.10 129	0.08 55	0.08 44	0.06 9	0.15 154	0.10 13
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.33 28	0.32 49	1.46 82	0.25 64	0.50 422	0.40 74	0.20 102	0.48 85	0.48 108	0.22 35	0.29 115	0.26 125	0.19 88	0.35 53	0.22 26	0.09 54	0.07 15	0.08 44	0.05 1	0.16 175	0.54 333

knoymous	0.37 63	0.34 72	1.83 127	0.25 64	0.18 94	0.45 116	0.24 220	0.60 177	0.40 56	0.42 174	0.39 193	0.54 319	0.25 167	0.41 86	0.29 122	0.12 285	0.08 55	0.12 295	0.07 41	0.13 114	0.20 94

fff	0.50 176	0.90 381	2.63 386	0.25 64	0.15 39	0.51 177	0.22 154	0.85 337	0.82 449	0.55 297	0.48 243	0.31 176	0.65 476	0.39 70	0.37 205	0.10 129	0.07 15	0.09 97	0.07 41	0.08 26	0.43 261

DRaft	0.65 333	0.47 181	2.38 261	0.25 64	0.17 73	0.64 376	0.65 526	0.56 150	0.57 192	0.67 433	0.98 526	0.38 211	0.99 542	1.42 408	2.06 547	0.11 231	0.14 232	0.10 160	0.14 279	0.18 224	0.21 102

CREStereo++_RVC	0.38 70	0.37 103	2.47 322	0.25 64	0.16 51	0.54 218	0.15 37	0.42 44	0.57 192	0.37 149	0.52 282	0.24 103	0.19 88	0.31 19	0.27 97	0.09 54	0.06 2	0.08 44	0.30 458	0.09 43	0.22 109
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
csc	0.50 176	0.90 381	2.63 386	0.25 64	0.15 39	0.51 177	0.22 154	0.85 337	0.82 449	0.55 297	0.48 243	0.31 176	0.65 476	0.39 70	0.37 205	0.10 129	0.07 15	0.09 97	0.07 41	0.08 26	0.43 261

cscssc	0.50 176	0.90 381	2.63 386	0.25 64	0.15 39	0.51 177	0.22 154	0.85 337	0.82 449	0.55 297	0.48 243	0.31 176	0.65 476	0.39 70	0.37 205	0.10 129	0.07 15	0.09 97	0.07 41	0.08 26	0.43 261

111	0.57 235	1.41 517	2.63 386	0.25 64	0.15 39	0.59 294	0.26 266	0.90 383	0.83 456	0.50 247	0.54 309	0.57 338	0.38 297	0.54 167	0.41 230	0.10 129	0.07 15	0.09 97	0.07 41	0.24 332	0.81 443

NLSM3	0.34 33	0.67 271	1.42 77	0.26 81	0.24 213	0.43 100	0.19 85	0.63 195	0.49 114	0.21 25	0.27 101	0.21 79	0.25 167	0.30 15	0.27 97	0.07 7	0.06 2	0.10 160	0.09 103	0.10 64	0.51 312

252Zero-FE	1.02 516	0.31 35	1.72 112	0.26 81	0.27 253	0.31 20	0.12 4	0.42 44	0.57 192	7.97 623	0.25 79	0.13 1	0.12 7	0.75 264	0.51 294	0.09 54	5.04 627	0.07 1	0.83 594	0.09 43	0.66 385

AdaDepth	0.36 53	0.43 154	1.65 104	0.26 81	0.22 170	0.46 124	0.16 50	0.31 7	0.53 160	0.21 25	0.20 35	0.14 10	0.18 72	0.37 62	0.21 13	0.07 7	0.67 433	0.08 44	0.24 418	0.10 64	0.74 416

DilatedVolume-Stereo	0.35 43	0.38 113	1.21 44	0.26 81	0.20 143	0.41 80	0.18 77	0.43 49	0.38 35	0.37 149	0.35 170	0.29 157	0.24 148	0.64 211	0.55 313	0.09 54	0.19 292	0.08 44	0.11 196	0.12 93	0.50 305

monsterstereo	0.40 87	0.43 154	1.07 31	0.26 81	0.27 253	0.39 65	0.14 21	0.55 144	0.37 26	0.28 102	0.27 101	0.14 10	0.13 14	0.67 225	0.44 252	0.07 7	1.12 493	0.07 1	0.81 590	0.08 26	0.53 326

LG-Stereo	0.36 53	0.61 252	1.37 65	0.26 81	0.37 360	0.43 100	0.20 102	0.55 144	0.44 84	0.25 60	0.30 124	0.50 296	0.17 47	0.30 15	0.37 205	0.10 129	0.18 286	0.11 235	0.10 145	0.24 332	0.43 261

SMoEStereo_RVC	0.36 53	0.83 349	1.48 86	0.26 81	0.15 39	0.46 124	0.22 154	0.40 34	0.43 73	0.23 43	0.24 71	0.21 79	0.18 72	0.47 114	0.59 330	0.07 7	0.07 15	0.10 160	0.08 67	0.24 332	0.42 251

tt45	0.35 43	0.80 341	1.46 82	0.26 81	0.17 73	0.55 232	0.22 154	0.44 57	0.39 48	0.24 53	0.26 88	0.25 112	0.18 72	0.64 211	0.36 195	0.09 54	0.08 55	0.10 160	0.08 67	0.24 332	0.29 160

IGEV-Stereo+	0.48 155	0.32 49	1.43 78	0.26 81	0.46 417	0.30 17	0.13 10	0.32 9	0.57 192	0.80 488	0.24 71	0.19 65	0.19 88	0.57 176	0.46 264	0.10 129	1.36 525	0.08 44	0.22 410	0.46 538	1.04 494

MGS-Stereo	0.35 43	0.48 186	1.99 166	0.26 81	0.14 29	0.41 80	0.22 154	0.41 38	0.48 108	0.24 53	0.51 273	0.25 112	0.18 72	0.33 35	0.22 26	0.10 129	0.08 55	0.09 97	0.08 67	0.47 542	0.10 13

Former-RAFT_DAM_RVC	0.52 191	0.51 208	1.12 37	0.26 81	0.22 170	0.46 124	0.20 102	1.10 525	1.33 565	3.13 614	0.33 153	0.22 83	0.20 105	0.34 41	0.26 88	0.11 231	0.09 114	0.11 235	0.09 103	0.17 199	0.21 102

DCANet-4	0.43 105	0.32 49	2.31 248	0.26 81	0.14 29	0.51 177	0.22 154	0.84 324	0.78 414	0.55 297	0.48 243	0.28 147	0.37 288	0.40 77	0.37 205	0.10 129	0.07 15	0.09 97	0.07 41	0.08 26	0.43 261

ADStereo(finetuned)	0.50 176	0.91 385	2.43 284	0.26 81	0.14 29	0.51 177	0.22 154	0.84 324	0.78 414	0.56 309	0.49 257	0.32 182	0.75 507	0.40 77	0.40 221	0.10 129	0.07 15	0.09 97	0.07 41	0.13 114	0.45 281

THIR-Stereo	0.88 467	0.85 359	2.33 252	0.26 81	0.16 51	0.59 294	2.69 609	0.62 187	0.54 166	0.62 386	1.61 571	0.96 518	1.77 584	1.67 456	2.20 557	0.10 129	0.08 55	0.14 392	0.11 196	0.16 175	0.21 102

CFNet_pseudo	0.47 142	0.50 201	2.19 219	0.26 81	0.20 143	0.56 240	0.22 154	0.80 287	0.62 235	0.50 247	0.56 333	0.68 403	0.47 397	0.53 161	0.33 171	0.11 231	0.10 145	0.15 421	0.10 145	0.18 224	0.33 188

DCANet	0.49 169	0.91 385	2.63 386	0.26 81	0.14 29	0.51 177	0.22 154	0.84 324	0.78 414	0.56 309	0.49 257	0.32 182	0.41 331	0.39 70	0.41 230	0.10 129	0.07 15	0.09 97	0.07 41	0.14 142	0.45 281

ccs_rob	0.47 142	0.50 201	2.19 219	0.26 81	0.20 143	0.56 240	0.22 154	0.80 287	0.62 235	0.50 247	0.56 333	0.68 403	0.47 397	0.53 161	0.33 171	0.11 231	0.10 145	0.16 441	0.10 145	0.18 224	0.33 188

WQFJA1	0.49 169	0.48 186	1.00 16	0.27 98	0.38 369	0.48 145	0.23 191	1.81 588	2.16 596	0.26 78	0.26 88	0.29 157	0.27 197	0.34 41	0.36 195	0.10 129	0.11 175	0.10 160	0.09 103	0.20 277	0.54 333

WQFJX1	0.51 188	0.58 237	1.00 16	0.27 98	0.35 341	0.48 145	0.25 248	2.07 600	2.18 598	0.27 91	0.26 88	0.30 166	0.28 215	0.51 148	0.33 171	0.10 129	0.11 175	0.10 160	0.08 67	0.24 332	0.45 281

WQFJX	0.49 169	0.47 181	1.02 22	0.27 98	0.39 376	0.47 137	0.23 191	1.85 590	1.92 592	0.28 102	0.27 101	0.28 147	0.28 215	0.43 97	0.36 195	0.10 129	0.12 198	0.10 160	0.08 67	0.24 332	0.54 333

NLMM	0.49 169	0.47 181	1.00 16	0.27 98	0.38 369	0.48 145	0.23 191	1.81 588	2.16 596	0.26 78	0.26 88	0.29 157	0.27 197	0.34 41	0.36 195	0.10 129	0.11 175	0.10 160	0.09 103	0.20 277	0.54 333

NLSM1	0.45 126	0.54 220	1.05 28	0.27 98	0.40 383	0.49 153	0.21 130	1.54 575	1.71 584	0.26 78	0.33 153	0.26 125	0.26 181	0.41 86	0.36 195	0.10 129	0.11 175	0.11 235	0.10 145	0.22 308	0.23 119

999	0.35 43	0.74 318	1.38 66	0.27 98	0.18 94	0.50 167	0.23 191	0.40 34	0.41 59	0.21 25	0.33 153	0.23 92	0.18 72	0.74 262	0.37 205	0.09 54	0.08 55	0.09 97	0.08 67	0.26 378	0.26 141

rvit_stereo_0081_aga	0.34 33	0.67 271	1.79 120	0.27 98	0.20 143	0.34 35	0.21 130	0.43 49	0.48 108	0.26 78	0.28 109	0.27 139	0.21 116	0.33 35	0.25 74	0.14 375	0.11 175	0.11 235	0.10 145	0.14 142	0.18 79

RAStereo	0.33 28	0.81 345	2.22 228	0.27 98	0.18 94	0.25 8	0.20 102	0.45 63	0.38 35	0.21 25	0.26 88	0.20 69	0.16 40	0.26 5	0.26 88	0.10 129	0.08 55	0.10 160	0.08 67	0.13 114	0.09 8

U	3.41 611	0.37 103	1.27 53	0.27 98	13.75 629	19.65 636	0.15 37	0.43 49	0.33 10	0.18 13	0.19 28	0.27 139	0.15 27	0.23 3	0.19 6	0.10 129	0.06 2	17.75 640	12.73 632	0.11 80	0.10 13

MIF-Stereo (partial)	0.41 92	0.71 298	2.67 408	0.27 98	0.24 213	0.32 26	0.17 61	0.56 150	0.46 93	0.26 78	0.37 180	0.25 112	0.26 181	0.46 109	0.35 191	0.11 231	0.08 55	0.12 295	0.10 145	0.21 291	0.15 49

PCWNet_CMD	0.48 155	0.50 201	2.23 230	0.27 98	0.20 143	0.56 240	0.22 154	0.78 272	0.67 282	0.49 228	0.55 319	0.68 403	0.56 438	0.48 127	0.32 158	0.11 231	0.10 145	0.14 392	0.10 145	0.19 254	0.43 261

CFNet_ucs	0.50 176	0.55 229	2.28 240	0.27 98	0.22 170	0.58 273	0.23 191	0.90 383	0.69 321	0.54 284	0.64 401	0.68 403	0.44 367	0.55 169	0.34 183	0.14 375	0.12 198	0.16 441	0.11 196	0.19 254	0.38 222

4D-IteraStereo	0.62 300	1.29 484	3.04 496	0.27 98	0.30 292	0.46 124	0.26 266	0.54 134	0.51 133	0.41 167	0.31 136	0.39 215	0.19 88	0.53 161	0.65 361	0.09 54	0.47 391	0.12 295	0.11 196	0.21 291	2.14 571

LoS_RVC	0.34 33	0.38 113	1.96 161	0.27 98	0.35 341	0.43 100	0.22 154	0.43 49	0.34 12	0.24 53	0.34 162	0.23 92	0.28 215	0.34 41	0.22 26	0.08 23	0.07 15	0.07 1	0.05 1	0.10 64	0.35 204

RCA-Stereo	0.45 126	0.38 113	1.80 122	0.27 98	0.25 223	0.58 273	0.23 191	0.84 324	0.66 269	0.42 174	0.44 221	0.28 147	0.35 278	0.31 19	0.21 13	0.09 54	1.01 477	0.09 97	0.07 41	0.21 291	0.53 326

IER	0.49 169	0.73 308	2.12 202	0.27 98	0.25 223	0.65 392	0.27 285	0.76 257	0.59 211	0.56 309	0.59 356	0.60 353	0.53 429	0.64 211	0.44 252	0.12 285	0.09 114	0.11 235	0.11 196	0.18 224	0.15 49

CrosDoStereo	0.96 503	0.49 193	2.66 400	0.27 98	0.33 321	0.54 218	3.69 613	0.77 265	0.66 269	0.70 447	1.39 564	0.53 311	1.47 571	1.77 474	3.02 587	0.10 129	0.08 55	0.11 235	0.11 196	0.22 308	0.30 169

DeepStereo_LL	0.96 503	0.49 193	2.66 400	0.27 98	0.33 321	0.54 218	3.69 613	0.77 265	0.66 269	0.70 447	1.39 564	0.53 311	1.47 571	1.77 474	3.02 587	0.10 129	0.08 55	0.11 235	0.11 196	0.22 308	0.30 169

DIP-Stereo	0.43 105	0.50 201	2.21 226	0.27 98	0.18 94	0.63 363	0.17 61	0.94 409	0.58 200	0.49 228	0.48 243	0.30 166	0.30 247	0.40 77	0.31 148	0.10 129	0.08 55	0.10 160	0.08 67	0.15 154	0.33 188
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MSMDNet	0.48 155	0.50 201	2.23 230	0.27 98	0.20 143	0.56 240	0.22 154	0.78 272	0.67 282	0.49 228	0.55 319	0.68 403	0.56 438	0.48 127	0.32 158	0.11 231	0.10 145	0.13 357	0.10 145	0.18 224	0.43 261

HSM-Net_RVC	0.70 380	0.40 130	2.45 309	0.27 98	0.19 127	0.68 419	0.30 342	1.29 555	0.73 360	0.73 461	0.70 442	0.77 445	0.45 375	3.73 609	0.46 264	0.13 334	0.09 114	0.10 160	0.09 103	0.13 114	0.32 184
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
gcap_with_dpt	0.81 435	0.34 72	9.25 614	0.28 119	0.38 369	0.50 167	0.21 130	0.76 257	0.43 73	0.35 144	0.34 162	0.26 125	0.21 116	0.66 221	0.43 245	0.11 231	0.10 145	0.08 44	0.07 41	0.12 93	1.34 526

NLMM1	0.53 205	0.51 208	1.05 28	0.28 119	0.38 369	0.49 153	0.24 220	2.08 601	2.47 602	0.29 113	0.28 109	0.27 139	0.25 167	0.48 127	0.35 191	0.10 129	0.11 175	0.10 160	0.09 103	0.24 332	0.57 351

FlowAnything_test	0.25 8	0.41 137	0.71 1	0.28 119	0.17 73	0.37 50	0.20 102	0.39 28	0.28 2	0.25 60	0.20 35	0.21 79	0.17 47	0.28 10	0.26 88	0.13 334	0.10 145	0.14 392	0.16 325	0.17 199	0.16 62

rvit_stereo_0083	0.28 14	0.37 103	0.88 7	0.28 119	0.18 94	0.28 12	0.22 154	0.40 34	0.58 200	0.25 60	0.30 124	0.27 139	0.27 197	0.38 66	0.25 74	0.14 375	0.12 198	0.13 357	0.10 145	0.13 114	0.14 40

rvit_stereo_0081	0.29 15	0.46 178	1.13 41	0.28 119	0.17 73	0.32 26	0.22 154	0.45 63	0.58 200	0.25 60	0.26 88	0.26 125	0.22 123	0.36 59	0.25 74	0.14 375	0.10 145	0.11 235	0.10 145	0.13 114	0.11 20

rvit_stereo_0082	0.29 15	0.46 178	1.13 41	0.28 119	0.17 73	0.32 26	0.22 154	0.45 63	0.58 200	0.25 60	0.26 88	0.26 125	0.22 123	0.36 59	0.25 74	0.14 375	0.10 145	0.11 235	0.10 145	0.13 114	0.11 20

DualNet (step1)	0.76 416	0.69 290	2.69 422	0.28 119	0.23 200	0.81 484	0.33 378	0.99 451	0.86 478	0.64 408	0.63 388	0.67 389	0.49 410	1.18 370	0.52 297	0.65 572	1.21 502	0.86 586	0.56 560	0.25 357	0.72 408

test_sample9	1.07 527	0.69 290	2.69 422	0.28 119	0.23 200	0.81 484	0.33 378	0.99 451	0.86 478	0.64 408	0.63 388	0.67 389	0.49 410	2.02 519	2.70 577	0.65 572	4.33 624	0.86 586	0.56 560	0.25 357	0.72 408

test_sample8	1.23 543	0.69 290	2.69 422	0.28 119	0.23 200	0.81 484	0.33 378	1.01 471	0.75 387	1.23 559	0.63 388	2.53 594	1.31 559	2.02 519	2.70 577	0.65 572	4.33 624	0.86 586	0.56 560	0.25 357	0.72 408

plain	0.43 105	0.73 308	2.80 452	0.28 119	0.19 127	0.33 32	0.21 130	0.63 195	0.50 126	0.24 53	0.38 187	0.24 103	0.25 167	0.48 127	0.32 158	0.12 285	0.08 55	0.13 357	0.09 103	0.43 527	0.13 28

UniTT-Stereo	0.36 53	0.66 270	2.43 284	0.28 119	0.24 213	0.30 17	0.18 77	0.35 13	0.36 23	0.26 78	0.37 180	0.18 58	0.18 72	0.33 35	0.30 129	0.11 231	0.08 55	0.09 97	0.08 67	0.25 357	0.09 8

CASnet	0.32 25	0.40 130	1.80 122	0.28 119	0.11 5	0.47 137	0.19 85	0.45 63	0.47 103	0.39 160	0.31 136	0.23 92	0.17 47	0.31 19	0.21 13	0.11 231	0.06 2	0.15 421	0.12 234	0.16 175	0.08 4
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Any-RAFT	0.42 100	0.33 62	1.89 146	0.28 119	0.21 157	0.69 422	0.21 130	0.83 315	0.60 218	0.45 194	0.43 209	0.62 360	0.30 247	0.48 127	0.24 57	0.11 231	0.40 376	0.08 44	0.06 9	0.10 64	0.16 62

psmg	0.48 155	0.32 49	1.58 94	0.28 119	0.22 170	0.75 451	0.35 397	0.94 409	0.67 282	0.61 371	0.59 356	0.63 364	0.38 297	0.48 127	0.97 438	0.13 334	0.11 175	0.13 357	0.13 256	0.14 142	0.15 49

STrans-v2	0.69 373	0.62 259	2.66 400	0.28 119	0.23 200	0.57 263	0.32 364	1.01 471	0.77 409	0.92 513	0.84 495	0.88 497	0.92 535	1.81 484	1.19 484	0.10 129	0.07 15	0.10 160	0.09 103	0.12 93	0.30 169

GMStereo	0.44 121	1.32 488	2.65 396	0.28 119	0.16 51	0.42 93	0.22 154	0.48 85	0.63 247	0.41 167	0.36 174	0.26 125	0.25 167	0.41 86	0.30 129	0.14 375	0.08 55	0.10 160	0.12 234	0.17 199	0.13 28
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CFNet-RSSM	0.44 121	0.36 91	2.38 261	0.28 119	0.43 406	0.53 208	0.20 102	0.86 348	0.52 146	0.44 190	0.36 174	0.53 311	0.26 181	0.40 77	0.27 97	0.09 54	0.08 55	0.09 97	0.38 514	0.10 64	0.22 109

SFCPSM	0.48 155	0.39 122	2.30 245	0.28 119	0.27 253	0.70 425	0.32 364	1.00 461	0.69 321	0.50 247	0.52 282	0.43 238	0.36 282	0.53 161	0.44 252	0.12 285	0.09 114	0.12 295	0.16 325	0.18 224	0.23 119

Gwc-CoAtRS	0.41 92	0.37 103	2.06 184	0.28 119	0.41 390	0.48 145	0.19 85	0.64 202	0.49 114	0.45 194	0.39 193	0.57 338	0.26 181	0.37 62	0.28 111	0.09 54	0.19 292	0.09 97	0.31 466	0.11 80	0.25 133

ACVNet	0.54 216	0.87 366	2.45 309	0.28 119	0.22 170	0.59 294	0.36 406	0.69 224	0.73 360	0.49 228	0.59 356	0.69 414	0.42 344	0.47 114	0.70 376	0.11 231	0.10 145	0.10 160	0.09 103	0.36 480	0.39 230

hitnet-ft	0.73 396	1.09 425	2.59 368	0.28 119	0.22 170	0.71 430	0.36 406	0.89 373	0.67 282	0.58 332	0.83 493	1.03 532	0.94 539	2.31 545	0.70 376	0.23 514	0.14 232	0.41 559	0.13 256	0.24 332	0.28 154

HI	0.47 142	0.82 347	2.49 333	0.29 140	0.22 170	0.45 116	0.20 102	0.59 170	0.43 73	0.59 351	0.59 356	0.65 377	0.45 375	0.48 127	0.40 221	0.08 23	0.09 114	0.10 160	0.11 196	0.24 332	0.20 94

CoSv	0.47 142	0.82 347	2.49 333	0.29 140	0.22 170	0.45 116	0.20 102	0.59 170	0.43 73	0.59 351	0.59 356	0.65 377	0.45 375	0.48 127	0.40 221	0.08 23	0.09 114	0.10 160	0.11 196	0.24 332	0.20 94

castereo++	0.39 75	0.83 349	1.38 66	0.29 140	0.18 94	0.53 208	0.20 102	0.57 157	0.58 200	0.20 20	0.27 101	0.32 182	0.17 47	0.34 41	0.22 26	0.09 54	0.54 408	0.09 97	0.29 449	0.15 154	0.52 320

tg	0.45 126	0.83 349	1.85 135	0.29 140	0.16 51	0.57 263	0.18 77	0.60 177	0.56 185	0.37 149	0.44 221	0.38 211	0.24 148	0.48 127	0.28 111	0.09 54	0.30 353	0.11 235	0.11 196	0.44 531	0.77 423

RAFT-Stereo-weight	0.46 135	0.37 103	1.60 99	0.29 140	0.51 425	0.57 263	0.22 154	0.84 324	0.67 282	0.48 212	0.38 187	0.36 200	0.17 47	0.39 70	0.27 97	0.09 54	1.28 514	0.09 97	0.07 41	0.09 43	0.41 246

GLC_STEREO	0.31 21	0.30 27	1.80 122	0.29 140	0.12 8	0.41 80	0.20 102	0.39 28	0.42 66	0.26 78	0.31 136	0.25 112	0.19 88	0.36 59	0.26 88	0.09 54	0.11 175	0.12 295	0.10 145	0.13 114	0.15 49

GMOStereo	0.58 243	0.89 375	2.46 317	0.29 140	0.99 523	0.51 177	0.32 364	0.58 161	0.46 93	0.58 332	0.48 243	0.54 319	0.27 197	0.31 19	0.25 74	0.09 54	1.64 555	0.13 357	0.11 196	0.34 458	0.42 251

error version	0.58 243	0.89 375	2.46 317	0.29 140	0.99 523	0.51 177	0.32 364	0.58 161	0.46 93	0.58 332	0.48 243	0.54 319	0.27 197	0.31 19	0.25 74	0.09 54	1.64 555	0.13 357	0.11 196	0.34 458	0.42 251

test-v	0.58 243	0.89 375	2.46 317	0.29 140	0.99 523	0.51 177	0.32 364	0.58 161	0.46 93	0.58 332	0.48 243	0.54 319	0.27 197	0.31 19	0.25 74	0.09 54	1.64 555	0.13 357	0.11 196	0.34 458	0.42 251

AnonymousM	0.45 126	0.49 193	1.83 127	0.29 140	0.15 39	0.53 208	0.22 154	0.64 202	0.66 269	0.47 209	0.33 153	0.30 166	0.25 167	0.49 141	0.29 122	0.12 285	0.27 349	0.71 582	0.37 509	0.12 93	0.41 246

test-2	0.58 243	0.89 375	2.46 317	0.29 140	0.99 523	0.51 177	0.32 364	0.58 161	0.46 93	0.58 332	0.48 243	0.54 319	0.27 197	0.31 19	0.25 74	0.09 54	1.64 555	0.13 357	0.11 196	0.34 458	0.42 251

iRaftStereo_RVC	0.47 142	0.84 354	1.91 150	0.29 140	0.15 39	0.53 208	0.20 102	0.58 161	0.50 126	0.37 149	0.43 209	0.42 237	0.23 141	0.38 66	0.28 111	0.09 54	0.70 441	0.12 295	0.11 196	0.43 527	0.77 423

222	1.02 516	0.60 246	1.95 157	0.29 140	0.51 425	0.62 349	0.24 220	1.09 522	0.86 478	0.64 408	0.67 421	0.47 282	0.42 344	1.86 497	6.73 620	0.13 334	1.21 502	0.11 235	0.32 474	0.17 199	1.44 538

test_xeample	0.98 508	0.65 269	2.12 202	0.29 140	0.67 476	0.60 309	0.28 298	1.08 520	0.85 471	0.62 386	0.70 442	0.44 253	0.41 331	1.95 512	5.45 614	0.12 285	1.33 523	0.11 235	0.31 466	0.18 224	1.42 537

ARAFT	0.65 333	1.69 560	3.34 522	0.29 140	0.16 51	0.65 392	0.36 406	0.96 426	0.73 360	0.63 397	0.49 257	0.56 334	0.31 253	1.23 378	0.35 191	0.11 231	0.08 55	0.14 392	0.13 256	0.38 496	0.50 305

RAFT-Stereo + iAFF	0.58 243	1.48 532	2.53 344	0.29 140	0.78 497	0.52 197	0.20 102	0.68 218	0.66 269	0.51 259	0.61 373	0.40 225	0.32 262	0.40 77	0.43 245	0.08 23	0.63 429	0.09 97	0.09 103	0.37 488	0.58 356

CFNet-ft	0.60 271	1.16 448	2.45 309	0.29 140	0.30 292	0.64 376	0.28 298	0.69 224	0.57 192	0.49 228	0.57 344	0.79 453	0.44 367	1.48 420	0.62 347	0.15 406	0.10 145	0.28 531	0.14 279	0.21 291	0.29 160

DSFCA	0.62 300	0.77 329	1.95 157	0.29 140	0.29 276	0.79 476	0.86 554	0.81 296	0.73 360	0.73 461	0.66 416	0.67 389	0.57 443	1.17 368	1.03 455	0.16 426	0.15 250	0.13 357	0.14 279	0.19 254	0.28 154

CFNet_RVC	0.60 271	1.16 448	2.45 309	0.29 140	0.30 292	0.64 376	0.28 298	0.69 224	0.57 192	0.49 228	0.57 344	0.79 453	0.44 367	1.48 420	0.62 347	0.15 406	0.10 145	0.28 531	0.14 279	0.21 291	0.29 160

Hybrid-DGEV-03	0.53 205	1.31 487	2.33 252	0.30 159	0.17 73	0.58 273	0.24 220	0.71 241	0.51 133	0.61 371	1.00 530	0.39 215	0.28 215	0.44 102	0.41 230	0.10 129	0.23 327	0.12 295	0.09 103	0.35 472	0.53 326

NLCSM	0.53 205	0.70 293	1.11 36	0.30 159	0.36 353	0.49 153	0.28 298	1.39 564	1.68 581	0.31 122	0.30 124	0.30 166	0.31 253	1.43 409	0.39 218	0.11 231	0.12 198	0.11 235	0.10 145	0.35 472	0.53 326

Zero-FE251	0.76 416	0.35 83	2.10 198	0.30 159	0.25 223	0.44 110	0.16 50	0.45 63	0.36 23	5.93 621	0.20 35	0.22 83	0.19 88	0.52 153	1.06 462	0.10 129	0.71 444	0.08 44	0.06 9	0.09 43	1.56 543

G2L-ROB	0.59 261	1.32 488	2.59 368	0.30 159	0.22 170	0.59 294	0.28 298	0.80 287	0.61 224	0.56 309	0.45 224	0.70 420	0.35 278	1.38 400	0.72 386	0.11 231	0.08 55	0.09 97	0.08 67	0.22 308	0.31 178

ours_stereo	0.37 63	0.67 271	1.63 102	0.30 159	0.50 422	0.35 41	0.22 154	0.41 38	0.38 35	0.21 25	0.32 148	0.23 92	0.17 47	0.47 114	0.22 26	0.08 23	0.09 114	0.10 160	0.08 67	0.24 332	0.77 423

DCVSM-stereo	0.52 191	0.37 103	2.45 309	0.30 159	0.22 170	0.54 218	0.52 485	0.60 177	0.52 146	0.69 443	0.47 235	0.79 453	0.49 410	0.56 172	0.90 429	0.13 334	0.14 232	0.15 421	0.13 256	0.20 277	0.21 102

MyStereo07	0.56 228	0.68 281	2.42 279	0.30 159	0.41 390	0.61 328	0.31 353	0.58 161	0.72 355	1.17 546	0.26 88	0.20 69	0.27 197	1.28 390	0.28 111	0.09 54	0.59 419	0.12 295	0.21 396	0.16 175	0.48 296

MyStereo04	0.57 235	0.68 281	2.66 400	0.30 159	0.41 390	0.61 328	0.31 353	0.88 365	0.80 435	0.48 212	0.37 180	0.54 319	0.42 344	0.61 196	0.71 382	0.09 54	0.59 419	0.12 295	0.21 396	0.16 175	0.48 296

CoDeX	0.54 216	0.52 213	2.25 236	0.30 159	0.26 240	0.61 328	0.32 364	1.03 487	0.73 360	0.49 228	0.56 333	0.52 308	0.40 319	1.59 445	0.38 213	0.12 285	0.09 114	0.11 235	0.10 145	0.15 154	0.22 109

CBFPSM	0.62 300	1.34 496	2.12 202	0.30 159	0.23 200	0.71 430	0.38 419	0.77 265	0.68 309	0.51 259	0.49 257	1.03 532	0.82 517	0.63 204	1.35 501	0.11 231	0.12 198	0.10 160	0.10 145	0.19 254	0.37 213

qqq	0.65 333	0.63 261	2.10 198	0.30 159	0.64 471	0.46 124	0.27 285	0.81 296	0.83 456	0.48 212	0.56 333	0.46 273	0.37 288	1.03 333	0.75 396	0.11 231	1.41 533	0.12 295	0.41 524	0.16 175	1.18 504

raft_robust	0.68 366	1.24 473	2.42 279	0.30 159	0.57 445	0.53 208	0.25 248	0.95 423	0.79 427	0.49 228	0.46 229	1.12 551	0.74 503	1.50 423	0.61 344	0.09 54	0.62 427	0.10 160	0.30 458	0.26 378	0.30 169

iRaft-Stereo_5w	0.65 333	1.35 500	2.21 226	0.30 159	0.63 467	0.49 153	0.28 298	0.78 272	0.64 254	0.41 167	0.61 373	0.62 360	0.46 386	1.79 481	0.48 277	0.10 129	0.25 339	0.11 235	0.12 234	0.40 512	0.94 474

CSP-Net	0.55 220	0.61 252	1.81 126	0.30 159	0.23 200	0.77 466	0.35 397	0.90 383	0.62 235	0.62 386	0.60 365	0.65 377	0.42 344	1.76 471	0.47 269	0.17 446	0.12 198	0.10 160	0.10 145	0.21 291	0.16 62

TestStereo	0.49 169	0.88 370	2.38 261	0.30 159	0.16 51	0.43 100	0.25 248	0.55 144	0.46 93	0.38 155	0.46 229	0.34 194	0.28 215	1.96 514	0.28 111	0.11 231	0.08 55	0.12 295	0.09 103	0.15 154	0.13 28

xxxx	0.97 506	0.64 265	2.14 209	0.30 159	0.67 476	0.64 376	0.24 220	1.09 522	0.91 499	0.57 325	0.65 409	0.58 342	0.39 312	1.57 437	5.49 616	0.13 334	1.38 528	0.11 235	0.32 474	0.17 199	1.41 536

R-Stereo Train	0.42 100	0.31 35	2.51 339	0.30 159	0.18 94	0.56 240	0.25 248	0.82 305	0.41 59	0.57 325	0.67 421	0.33 189	0.24 148	0.34 41	0.33 171	0.10 129	0.08 55	0.09 97	0.07 41	0.09 43	0.18 79

RAFT-Stereo	0.42 100	0.31 35	2.51 339	0.30 159	0.18 94	0.56 240	0.25 248	0.82 305	0.41 59	0.57 325	0.67 421	0.33 189	0.24 148	0.34 41	0.33 171	0.10 129	0.08 55	0.09 97	0.07 41	0.09 43	0.18 79
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DeepPruner_ROB	0.58 243	1.06 420	2.68 415	0.30 159	0.26 240	0.63 363	0.31 353	0.83 315	0.51 133	0.62 386	0.56 333	0.65 377	0.39 312	1.06 339	0.56 317	0.19 477	0.14 232	0.14 392	0.14 279	0.24 332	0.33 188

HSM	0.67 359	0.92 390	2.29 243	0.30 159	0.29 276	0.65 392	0.29 326	0.98 442	0.67 282	0.59 351	0.58 351	1.39 571	0.65 476	2.56 565	0.45 258	0.11 231	0.09 114	0.10 160	0.08 67	0.18 224	0.24 129

G2L-Stereo	0.62 300	1.27 479	2.67 408	0.31 179	0.27 253	0.59 294	0.29 326	0.81 296	0.60 218	0.56 309	0.53 289	0.71 423	0.37 288	1.74 466	0.57 320	0.13 334	0.11 175	0.13 357	0.11 196	0.29 415	0.34 197

rvit_0105_6	0.36 53	0.55 229	1.48 86	0.31 179	0.18 94	0.35 41	0.26 266	0.56 150	0.66 269	0.26 78	0.29 115	0.33 189	0.26 181	0.41 86	0.27 97	0.18 459	0.16 265	0.15 421	0.13 256	0.15 154	0.25 133

rvit_0105_5	0.43 105	0.73 308	2.10 198	0.31 179	0.18 94	0.41 80	0.31 353	0.69 224	0.67 282	0.32 127	0.34 162	0.38 211	0.30 247	0.42 95	0.30 129	0.18 459	0.16 265	0.15 421	0.15 303	0.15 154	0.30 169

rvit_0105_4	0.40 87	0.64 265	1.98 164	0.31 179	0.18 94	0.37 50	0.29 326	0.64 202	0.67 282	0.28 102	0.32 148	0.36 200	0.28 215	0.45 105	0.27 97	0.18 459	0.16 265	0.15 421	0.14 279	0.15 154	0.25 133

H2IRNET	0.48 155	1.04 417	2.57 364	0.31 179	0.19 127	0.54 218	0.19 85	0.55 144	0.53 160	0.28 102	0.56 333	0.47 282	0.35 278	0.47 114	0.40 221	0.11 231	0.08 55	0.12 295	0.14 279	0.37 488	0.26 141

MyStereo06	0.70 380	0.72 304	3.51 544	0.31 179	0.25 223	0.60 309	0.30 342	0.90 383	0.67 282	1.48 580	0.53 289	0.84 479	0.57 443	0.60 191	1.11 471	0.09 54	0.55 411	0.12 295	0.20 385	0.16 175	0.56 345

MyStereo05	0.57 235	0.72 304	2.72 432	0.31 179	0.25 223	0.60 309	0.30 342	0.87 357	0.82 449	0.54 284	0.37 180	0.53 311	0.42 344	0.63 204	0.73 390	0.09 54	0.55 411	0.12 295	0.20 385	0.16 175	0.56 345

BUS	0.45 126	0.32 49	1.58 94	0.31 179	0.22 170	0.91 515	0.23 191	1.05 501	0.67 282	0.64 408	0.53 289	0.65 377	0.32 262	0.48 127	0.34 183	0.13 334	0.10 145	0.14 392	0.12 234	0.13 114	0.15 49

BSDual-CNN	0.48 155	0.32 49	1.58 94	0.31 179	0.22 170	0.76 456	0.32 364	1.05 501	0.67 282	0.64 408	0.53 289	0.63 364	0.38 297	0.48 127	0.97 438	0.13 334	0.10 145	0.14 392	0.12 234	0.13 114	0.15 49

hknet	0.53 205	0.39 122	2.04 179	0.31 179	0.24 213	0.76 456	0.32 364	1.05 501	0.71 346	0.64 408	0.53 289	0.79 453	0.40 319	0.84 292	0.78 406	0.12 285	0.10 145	0.14 392	0.12 234	0.13 114	0.15 49

dd	0.48 155	1.32 488	2.41 275	0.31 179	0.17 73	0.58 273	0.26 266	0.50 106	0.71 346	0.42 174	0.41 202	0.34 194	0.28 215	0.47 114	0.41 230	0.18 459	0.10 145	0.13 357	0.12 234	0.22 308	0.16 62

dad	0.58 243	1.35 500	2.39 268	0.31 179	0.20 143	0.62 349	0.26 266	0.56 150	0.79 427	0.66 431	0.64 401	0.64 372	0.36 282	0.87 296	0.48 277	0.28 538	0.15 250	0.40 557	0.18 356	0.24 332	0.22 109

GwcNet-ADL	0.54 216	0.78 335	2.85 466	0.31 179	0.20 143	0.58 273	0.29 326	0.93 403	0.67 282	0.48 212	0.47 235	0.56 334	0.33 268	0.48 127	0.80 411	0.13 334	0.12 198	0.09 97	0.09 103	0.14 142	0.40 237

test-1	0.61 279	0.54 220	2.09 191	0.31 179	1.37 560	0.51 177	0.28 298	0.83 315	0.50 126	0.42 174	0.55 319	0.54 319	0.24 148	0.38 66	1.25 494	0.10 129	1.08 487	0.10 160	0.17 343	0.11 80	0.77 423

sAnonymous2	0.45 126	0.88 370	2.97 482	0.31 179	0.25 223	0.34 35	0.28 298	0.56 150	0.49 114	0.25 60	0.30 124	0.23 92	0.29 236	0.31 19	0.22 26	0.12 285	0.09 114	0.12 295	0.13 256	0.38 496	0.43 261

CroCo_RVC	0.45 126	0.88 370	2.97 482	0.31 179	0.25 223	0.34 35	0.28 298	0.56 150	0.49 114	0.25 60	0.30 124	0.23 92	0.29 236	0.31 19	0.22 26	0.12 285	0.09 114	0.12 295	0.13 256	0.38 496	0.43 261

GES	0.49 169	0.54 220	2.37 258	0.31 179	0.19 127	0.61 328	0.30 342	0.93 403	0.52 146	0.49 228	0.53 289	0.40 225	0.43 357	0.59 184	0.67 368	0.16 426	0.11 175	0.12 295	0.10 145	0.20 277	0.30 169

FADNet_RVC	0.87 466	1.51 536	2.90 474	0.31 179	0.24 213	0.71 430	0.25 248	1.00 461	0.65 261	0.45 194	0.57 344	0.61 355	0.44 367	1.53 428	0.75 396	0.94 586	0.97 471	0.28 531	1.00 604	0.89 580	1.36 532

UCFNet_RVC	0.55 220	1.16 448	2.48 327	0.31 179	0.27 253	0.65 392	0.28 298	0.76 257	0.58 200	0.51 259	0.53 289	0.67 389	0.42 344	0.91 310	0.45 258	0.16 426	0.11 175	0.17 460	0.17 343	0.20 277	0.23 119

PS-NSSS	0.69 373	1.37 510	2.44 292	0.31 179	0.32 314	0.64 376	0.34 387	1.04 493	0.74 381	0.56 309	0.75 474	0.51 301	0.42 344	2.41 557	0.54 310	0.24 521	0.17 278	0.27 529	0.18 356	0.30 424	0.23 119

MLCV	0.59 261	1.41 517	2.41 275	0.31 179	0.15 39	0.60 309	0.23 191	0.77 265	0.63 247	0.67 433	0.66 416	0.55 328	0.37 288	1.16 365	1.09 468	0.10 129	0.07 15	0.09 97	0.07 41	0.21 291	0.29 160

DFGA-Net	0.61 279	1.55 539	2.59 368	0.32 200	0.26 240	0.54 218	0.22 154	0.67 213	0.63 247	0.50 247	0.52 282	0.35 198	0.28 215	1.84 491	0.99 449	0.10 129	0.08 55	0.12 295	0.12 234	0.38 496	0.18 79

gcap-zeroshot	0.52 191	0.86 364	2.38 261	0.32 200	0.60 455	0.70 425	0.20 102	0.78 272	0.58 200	0.44 190	0.36 174	0.81 466	0.24 148	0.53 161	0.30 129	0.10 129	0.35 362	0.09 97	0.31 466	0.09 43	0.40 237

DispNO	0.76 416	1.36 505	3.15 506	0.32 200	0.27 253	0.59 294	0.29 326	0.88 365	0.72 355	0.55 297	0.79 487	0.83 476	0.47 397	2.46 559	1.23 491	0.12 285	0.10 145	0.18 479	0.31 466	0.20 277	0.25 133

SMFormer	0.64 324	0.54 220	1.92 152	0.32 200	0.16 51	0.46 124	0.24 220	0.94 409	0.85 471	0.58 332	0.70 442	0.51 301	0.41 331	1.89 504	0.86 424	0.13 334	1.01 477	0.11 235	0.26 434	0.17 199	0.84 448

tta	0.63 314	0.54 220	1.92 152	0.32 200	0.16 51	0.46 124	0.24 220	0.94 409	0.85 471	0.58 332	0.70 442	0.51 301	0.41 331	1.89 504	0.86 424	0.13 334	1.01 477	0.11 235	0.26 434	0.19 254	0.59 361

qqq1	0.62 300	0.54 220	1.92 152	0.32 200	0.16 51	0.46 124	0.24 220	0.94 409	0.85 471	0.58 332	0.70 442	0.51 301	0.41 331	1.89 504	0.64 356	0.13 334	1.01 477	0.09 97	0.24 418	0.19 254	0.59 361

fff1	0.62 300	0.54 220	1.92 152	0.32 200	0.16 51	0.46 124	0.24 220	0.94 409	0.85 471	0.58 332	0.70 442	0.51 301	0.41 331	1.89 504	0.64 356	0.13 334	1.01 477	0.09 97	0.24 418	0.19 254	0.59 361

ffm	0.78 426	0.67 271	3.39 529	0.32 200	0.22 170	0.58 273	0.28 298	0.85 337	0.96 518	0.54 284	0.74 467	0.67 389	0.40 319	0.64 211	0.22 26	0.10 129	2.16 592	0.15 421	0.33 488	0.25 357	2.19 575

ff1	1.07 527	0.67 271	3.39 529	0.32 200	0.22 170	0.58 273	0.28 298	0.85 337	0.96 518	0.54 284	0.74 467	0.67 389	0.40 319	2.75 584	3.86 601	0.10 129	2.16 592	0.15 421	0.33 488	0.25 357	2.19 575

mmx	0.99 511	0.67 271	3.39 529	0.32 200	0.22 170	0.58 273	0.28 298	1.05 501	0.92 501	0.54 284	0.74 467	0.67 389	0.40 319	2.75 584	3.86 601	0.13 334	1.25 507	0.15 421	0.33 488	0.19 254	1.28 521

xxx	0.99 511	0.67 271	3.39 529	0.32 200	0.22 170	0.58 273	0.28 298	1.05 501	0.92 501	0.54 284	0.74 467	0.67 389	0.40 319	2.75 584	3.86 601	0.13 334	1.25 507	0.15 421	0.33 488	0.19 254	1.28 521

MIM_Stereo	0.55 220	0.92 390	2.65 396	0.32 200	1.09 541	0.51 177	0.19 85	0.67 213	0.52 146	0.48 212	0.54 309	0.43 238	0.27 197	0.57 176	0.30 129	0.08 23	0.17 278	0.11 235	0.10 145	0.28 405	0.80 436

gwcnet-sp	0.52 191	0.71 298	2.66 400	0.32 200	0.22 170	0.66 405	0.31 353	0.84 324	0.69 321	0.61 371	0.49 257	0.46 273	0.43 357	0.77 269	0.48 277	0.12 285	0.11 175	0.11 235	0.11 196	0.19 254	0.19 85

scenet	0.52 191	0.71 298	2.66 400	0.32 200	0.22 170	0.66 405	0.31 353	0.84 324	0.69 321	0.61 371	0.49 257	0.46 273	0.43 357	0.77 269	0.48 277	0.12 285	0.11 175	0.11 235	0.11 196	0.19 254	0.19 85

Selective-RAFT	0.46 135	0.48 186	1.88 144	0.32 200	0.16 51	0.61 328	0.19 85	0.66 208	0.62 235	0.28 102	0.30 124	0.41 232	0.33 268	0.51 148	0.32 158	0.11 231	1.09 489	0.09 97	0.35 497	0.19 254	0.37 213

ssnet	0.52 191	0.71 298	2.66 400	0.32 200	0.22 170	0.66 405	0.31 353	0.84 324	0.69 321	0.61 371	0.49 257	0.46 273	0.43 357	0.77 269	0.48 277	0.12 285	0.11 175	0.11 235	0.11 196	0.19 254	0.19 85

Sa-1000	0.61 279	1.07 421	2.71 430	0.32 200	0.61 464	0.61 328	0.31 353	1.00 461	0.76 396	0.53 278	0.83 493	0.43 238	0.33 268	0.69 235	0.30 129	0.10 129	0.52 403	0.13 357	0.28 445	0.29 415	0.29 160

SA	0.61 279	1.14 438	2.79 451	0.32 200	0.63 467	0.57 263	0.30 342	0.97 434	0.78 414	0.43 181	0.63 388	0.39 215	0.46 386	0.70 242	0.31 148	0.10 129	0.44 385	0.13 357	0.32 474	0.31 433	0.51 312

CroCo-Stereo	0.35 43	0.71 298	1.67 108	0.32 200	0.17 73	0.19 3	0.21 130	0.79 281	0.54 166	0.22 35	0.25 79	0.55 328	0.22 123	0.28 10	0.28 111	0.10 129	0.08 55	0.08 44	0.07 41	0.12 93	0.10 13
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
UNet	0.56 228	0.58 237	2.81 457	0.32 200	0.33 321	0.74 448	0.27 285	0.86 348	0.67 282	0.55 297	0.55 319	0.72 425	0.55 436	0.79 280	0.58 326	0.12 285	0.09 114	0.13 357	0.11 196	0.20 277	0.19 85

DMCA	0.50 176	0.83 349	1.95 157	0.32 200	0.24 213	0.59 294	0.26 266	0.81 296	0.68 309	0.59 351	0.49 257	0.56 334	0.36 282	0.65 218	0.65 361	0.14 375	0.10 145	0.14 392	0.10 145	0.19 254	0.29 160

iResNet_ROB	0.60 271	1.59 547	2.04 179	0.32 200	0.21 157	0.60 309	0.22 154	0.99 451	0.85 471	0.61 371	0.63 388	0.58 342	0.42 344	1.08 349	0.98 447	0.11 231	0.08 55	0.09 97	0.06 9	0.23 325	0.33 188

Hybrid-DGEV-2	0.61 279	1.16 448	2.80 452	0.33 222	0.17 73	0.73 440	0.19 85	0.89 373	0.73 360	0.61 371	0.42 205	0.53 311	0.43 357	1.00 327	0.91 430	0.10 129	0.08 55	0.11 235	0.10 145	0.25 357	0.61 366

z-ln-s-r	0.76 416	1.41 517	2.84 463	0.33 222	0.27 253	0.58 273	0.37 409	0.92 397	0.89 493	0.54 284	0.81 488	0.64 372	0.48 404	2.23 541	1.74 527	0.11 231	0.08 55	0.11 235	0.09 103	0.28 405	0.40 237

111111	0.39 75	0.28 8	0.93 9	0.33 222	0.42 402	0.43 100	0.13 10	0.48 85	0.39 48	0.24 53	0.31 136	0.18 58	0.17 47	0.43 97	0.23 44	0.09 54	1.32 522	0.08 44	0.06 9	0.25 357	1.00 487

rvit_0105_3	0.46 135	0.86 364	2.24 232	0.33 222	0.19 127	0.44 110	0.35 397	0.74 250	0.70 332	0.38 155	0.38 187	0.41 232	0.33 268	0.46 109	0.32 158	0.19 477	0.17 278	0.17 460	0.18 356	0.15 154	0.22 109

UGAM-zero	0.97 506	0.44 167	2.48 327	0.33 222	0.86 506	1.26 556	0.76 545	1.05 501	0.52 146	0.93 517	0.45 224	1.32 566	0.81 515	2.08 528	0.49 287	0.10 129	0.52 403	0.09 97	0.47 538	0.11 80	4.43 622

ACV-stereo	0.71 384	0.85 359	3.01 490	0.33 222	0.25 223	1.01 530	0.59 507	0.62 187	0.54 166	0.42 174	0.45 224	1.54 578	1.44 568	1.40 403	0.73 390	0.14 375	0.13 216	0.12 295	0.11 196	0.20 277	0.35 204

rvit_stereo_ft	0.38 70	1.01 408	1.86 141	0.33 222	0.21 157	0.28 12	0.27 285	0.59 170	0.55 177	0.24 53	0.28 109	0.28 147	0.27 197	0.35 53	0.28 111	0.14 375	0.09 114	0.11 235	0.11 196	0.14 142	0.31 178

test_sample2	0.59 261	0.42 142	1.84 130	0.33 222	0.18 94	0.52 197	0.28 298	0.86 348	0.70 332	0.47 209	0.53 289	0.46 273	0.41 331	1.51 424	0.66 364	0.12 285	0.93 469	0.11 235	0.24 418	0.16 175	1.01 488

test_sample1	0.61 279	0.45 175	1.84 130	0.33 222	0.29 276	0.49 153	0.24 220	0.83 315	0.73 360	0.51 259	0.53 289	0.52 308	0.45 375	1.40 403	0.72 386	0.11 231	0.96 470	0.10 160	0.24 418	0.15 154	1.25 517

1111x	1.06 524	0.79 339	3.29 518	0.33 222	0.60 455	0.64 376	0.33 378	1.10 525	0.92 501	0.59 351	0.69 429	0.59 346	0.47 397	2.64 573	4.61 610	0.12 285	1.38 528	0.11 235	0.49 543	0.18 224	1.30 523

iinet-f	0.62 300	1.18 455	2.55 356	0.33 222	0.25 223	0.82 489	0.34 387	0.87 357	0.69 321	0.56 309	0.64 401	0.73 431	0.67 485	0.80 284	0.81 415	0.14 375	0.13 216	0.11 235	0.10 145	0.44 531	0.26 141

CASS	0.43 105	0.34 72	2.01 170	0.33 222	0.17 73	0.54 218	0.24 220	0.71 241	0.52 146	0.62 386	0.55 319	0.40 225	0.41 331	0.43 97	0.33 171	0.17 446	0.10 145	0.14 392	0.11 196	0.18 224	0.23 119
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet_v2	0.64 324	0.99 403	2.67 408	0.33 222	0.22 170	0.72 436	0.45 459	1.00 461	0.80 435	0.66 431	0.54 309	0.81 466	0.48 404	0.91 310	1.08 467	0.16 426	0.14 232	0.14 392	0.14 279	0.33 448	0.31 178

CroCo-Stereo Lap2	0.38 70	0.91 385	2.02 175	0.33 222	0.38 369	0.23 6	0.21 130	0.63 195	0.51 133	0.23 43	0.28 109	0.29 157	0.23 141	0.34 41	0.28 111	0.10 129	0.09 114	0.10 160	0.08 67	0.22 308	0.15 49

Wz-Net-LNSev-Ref	0.65 333	1.15 444	2.40 271	0.33 222	0.30 292	0.83 491	0.40 430	0.94 409	0.82 449	0.67 433	0.76 477	0.68 403	0.58 451	1.13 360	1.25 494	0.14 375	0.08 55	0.10 160	0.08 67	0.18 224	0.28 154

Anonymous3	0.47 142	0.49 193	2.61 380	0.33 222	0.25 223	0.72 436	0.32 364	0.80 287	0.60 218	0.36 146	0.41 202	0.33 189	0.29 236	0.46 109	0.30 129	0.19 477	0.18 286	0.13 357	0.13 256	0.18 224	0.22 109

raftrobust	0.52 191	1.14 438	2.15 210	0.33 222	0.99 523	0.53 208	0.21 130	0.59 170	0.50 126	0.53 278	0.36 174	0.31 176	0.33 268	0.47 114	0.42 238	0.10 129	0.55 411	0.09 97	0.08 67	0.22 308	0.46 287

pcwnet_v2	0.65 333	0.54 220	4.29 585	0.33 222	0.27 253	0.60 309	0.25 248	1.02 480	0.92 501	0.61 371	0.69 429	0.62 360	0.54 431	0.67 225	0.38 213	0.18 459	0.15 250	0.15 421	0.14 279	0.21 291	0.49 302

RALAANet	0.52 191	1.37 510	2.63 386	0.33 222	0.23 200	0.48 145	0.19 85	0.69 224	0.55 177	0.49 228	0.46 229	0.39 215	0.31 253	0.53 161	0.53 304	0.10 129	0.33 360	0.11 235	0.17 343	0.29 415	0.13 28

AFF-stereo	0.57 235	1.51 536	2.59 368	0.33 222	0.23 200	0.51 177	0.21 130	0.69 224	0.68 309	0.49 228	0.63 388	0.49 292	0.34 276	0.50 147	0.37 205	0.08 23	0.54 408	0.10 160	0.10 145	0.40 512	0.60 365

delet	0.60 271	0.84 354	2.45 309	0.33 222	0.35 341	0.73 440	0.46 465	0.89 373	0.80 435	0.58 332	0.62 380	0.67 389	0.51 419	1.14 362	0.64 356	0.12 285	0.12 198	0.13 357	0.14 279	0.22 308	0.29 160

FENet	0.48 155	0.58 237	2.46 317	0.33 222	0.18 94	0.58 273	0.22 154	0.83 315	0.64 254	0.49 228	0.42 205	0.55 328	0.38 297	0.52 153	0.51 294	0.12 285	0.09 114	0.12 295	0.11 196	0.17 199	0.31 178

acv_ft	0.57 235	0.87 366	2.45 309	0.33 222	0.41 390	0.63 363	0.29 326	0.86 348	0.73 360	0.64 408	0.59 356	0.69 414	0.45 375	0.47 114	0.68 371	0.11 231	0.10 145	0.10 160	0.09 103	0.43 527	0.39 230

PSMNet-RSSM	0.61 279	1.19 458	2.43 284	0.33 222	0.25 223	0.59 294	0.28 298	0.88 365	0.65 261	0.54 284	0.62 380	0.69 414	0.46 386	1.67 456	0.50 291	0.15 406	0.10 145	0.14 392	0.16 325	0.20 277	0.28 154

GwcNet-RSSM	0.64 324	1.38 514	2.69 422	0.33 222	0.26 240	0.60 309	0.32 364	0.84 324	0.73 360	0.56 309	0.65 409	0.72 425	0.42 344	1.78 477	0.60 335	0.14 375	0.10 145	0.12 295	0.13 256	0.26 378	0.26 141

FADNet	0.71 384	1.60 551	2.53 344	0.33 222	0.30 292	0.67 413	0.29 326	0.92 397	0.75 387	0.45 194	0.49 257	0.66 386	0.57 443	1.85 495	0.85 422	0.46 564	0.20 308	0.17 460	0.20 385	0.60 558	0.37 213

G2L-Stereo_test	0.64 324	1.34 496	2.55 356	0.34 248	0.24 213	0.75 451	0.39 425	0.83 315	0.65 261	0.62 386	0.54 309	0.74 433	0.40 319	1.57 437	0.75 396	0.11 231	0.08 55	0.08 44	0.08 67	0.28 405	0.43 261

mms	0.39 75	0.63 261	1.31 60	0.34 248	0.65 474	0.32 26	0.22 154	0.39 28	0.39 48	0.27 91	0.31 136	0.23 92	0.17 47	0.57 176	0.22 26	0.08 23	0.21 317	0.10 160	0.08 67	0.24 332	1.16 503

ITSA-stereo	0.52 191	0.42 142	1.46 82	0.34 248	0.18 94	0.60 309	0.29 326	0.99 451	0.82 449	0.51 259	0.48 243	0.53 311	0.59 454	1.25 384	0.73 390	0.15 406	0.12 198	0.17 460	0.16 325	0.19 254	0.32 184

rvit_stereo_0075_2	0.45 126	0.45 175	2.60 375	0.34 248	0.32 314	0.41 80	0.21 130	0.60 177	0.54 166	0.39 160	0.51 273	0.40 225	0.29 236	0.46 109	0.31 148	0.21 499	0.15 250	0.22 507	0.15 303	0.18 224	0.33 188

test_sample5	0.63 314	0.50 201	2.19 219	0.34 248	0.19 127	0.56 240	0.26 266	0.98 442	0.77 409	0.55 297	0.63 388	0.45 265	0.38 297	1.87 501	0.58 326	0.14 375	0.82 459	0.13 357	0.22 410	0.18 224	0.76 419

test_sample4	0.62 300	0.49 193	2.24 232	0.34 248	0.19 127	0.57 263	0.25 248	0.98 442	0.76 396	0.56 309	0.55 319	0.45 265	0.38 297	1.78 477	0.56 317	0.13 334	0.80 453	0.13 357	0.21 396	0.17 199	0.76 419

test_sample3	0.61 279	0.48 186	2.24 232	0.34 248	0.19 127	0.58 273	0.25 248	0.97 434	0.76 396	0.54 284	0.52 282	0.46 273	0.37 288	1.78 477	0.57 320	0.13 334	0.79 450	0.12 295	0.21 396	0.17 199	0.73 412

DualNet	0.63 314	0.50 201	2.19 219	0.34 248	0.19 127	0.56 240	0.26 266	0.98 442	0.77 409	0.56 309	0.66 416	0.45 265	0.38 297	1.87 501	0.58 326	0.14 375	0.82 459	0.13 357	0.22 410	0.18 224	0.76 419

StereoVision	0.52 191	1.12 434	2.70 429	0.34 248	0.32 314	0.47 137	0.26 266	0.73 248	0.61 224	0.33 132	0.89 510	0.45 265	0.26 181	0.52 153	0.39 218	0.14 375	0.15 250	0.16 441	0.15 303	0.22 308	0.14 40

coex-ft	6.14 620	1.98 576	60.80 648	0.34 248	0.30 292	0.80 480	1.17 585	0.76 257	4.34 615	19.82 636	2.15 584	1.61 580	8.77 625	1.82 487	10.36 627	0.44 561	2.05 578	0.18 479	0.19 374	0.39 505	4.61 625

DAS	0.61 279	0.42 142	1.85 135	0.34 248	0.34 330	0.52 197	0.42 439	0.89 373	0.80 435	0.85 504	0.69 429	0.57 338	0.51 419	2.38 553	0.57 320	0.13 334	0.09 114	0.12 295	0.09 103	0.18 224	0.37 213

SepStereo	0.57 235	0.42 142	1.85 135	0.34 248	0.34 330	0.52 197	0.42 439	0.89 373	0.80 435	0.85 504	0.69 429	0.57 338	0.51 419	1.55 430	0.57 320	0.13 334	0.09 114	0.12 295	0.09 103	0.18 224	0.37 213

GANet-ADL	0.48 155	0.56 233	2.51 339	0.34 248	0.20 143	0.58 273	0.25 248	0.80 287	0.57 192	0.43 181	0.61 373	0.56 334	0.31 253	0.44 102	0.44 252	0.14 375	0.11 175	0.10 160	0.09 103	0.22 308	0.38 222

ADLNet2	0.73 396	1.22 467	3.28 516	0.34 248	0.36 353	0.65 392	0.37 409	0.94 409	0.87 484	0.57 325	0.65 409	0.92 504	0.48 404	2.05 522	0.60 335	0.13 334	0.11 175	0.11 235	0.11 196	0.37 488	0.38 222

KYRaft	0.52 191	0.35 83	2.40 271	0.34 248	0.21 157	0.75 451	0.43 446	0.62 187	0.63 247	0.64 408	0.92 516	0.53 311	0.72 496	0.60 191	0.26 88	0.10 129	0.07 15	0.12 295	0.14 279	0.13 114	0.54 333

ICVP	0.48 155	0.33 62	2.37 258	0.34 248	0.22 170	0.60 309	0.55 495	0.79 281	0.53 160	0.45 194	0.60 365	0.49 292	0.36 282	0.55 169	0.46 264	0.16 426	0.16 265	0.14 392	0.11 196	0.16 175	0.32 184
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RAFT + AFF	0.79 430	1.73 562	2.99 487	0.34 248	0.35 341	0.67 413	0.51 481	1.05 501	0.79 427	0.54 284	0.58 351	0.59 346	0.81 515	1.80 482	1.21 487	0.13 334	0.27 349	0.15 421	0.14 279	0.45 534	0.69 401

MMNet	0.55 220	0.92 390	2.03 176	0.34 248	0.27 253	0.79 476	0.28 298	0.86 348	0.79 427	0.62 386	0.58 351	0.59 346	0.56 438	0.80 284	0.61 344	0.11 231	0.11 175	0.12 295	0.11 196	0.21 291	0.22 109

UPFNet	0.51 188	0.67 271	2.04 179	0.34 248	0.33 321	0.65 392	0.37 409	0.88 365	0.65 261	0.60 362	0.53 289	0.61 355	0.41 331	0.77 269	0.55 313	0.13 334	0.13 216	0.13 357	0.13 256	0.20 277	0.16 62

cf-r	0.62 300	1.27 479	2.99 487	0.34 248	0.28 268	0.60 309	0.28 298	0.82 305	0.70 332	0.55 297	0.61 373	0.77 445	0.41 331	1.32 394	0.52 297	0.13 334	0.09 114	0.11 235	0.12 234	0.22 308	0.27 148

CFNet	0.65 333	1.45 527	2.27 238	0.34 248	0.25 223	0.64 376	0.23 191	0.93 403	0.79 427	0.48 212	0.59 356	0.58 342	0.40 319	2.28 543	0.63 354	0.13 334	0.09 114	0.15 421	0.14 279	0.34 458	0.26 141

AANet_RVC	0.79 430	1.46 529	2.72 432	0.34 248	0.25 223	0.59 294	0.32 364	0.88 365	0.83 456	0.62 386	0.95 521	0.80 461	0.43 357	2.46 559	1.72 525	0.38 554	0.26 342	0.10 160	0.09 103	0.25 357	0.43 261

StereoDRNet-Refined	0.55 220	0.61 252	2.07 185	0.34 248	0.21 157	0.68 419	0.26 266	0.87 357	0.73 360	0.70 447	0.69 429	0.74 433	0.45 375	1.10 351	0.62 347	0.12 285	0.09 114	0.14 392	0.14 279	0.27 392	0.24 129
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
zh-mn7	0.92 487	2.02 582	3.80 561	0.35 271	0.28 268	0.73 440	0.41 432	1.00 461	1.15 551	1.03 529	1.30 557	0.75 438	0.62 467	1.98 516	1.55 519	0.17 446	0.14 232	0.14 392	0.14 279	0.31 433	0.57 351

LG-Stereo_L1	0.30 18	0.42 142	0.97 11	0.35 271	0.28 268	0.28 12	0.21 130	0.39 28	0.30 6	0.19 17	0.12 3	0.13 1	0.12 7	0.45 105	0.22 26	0.08 23	0.71 444	0.08 44	0.06 9	0.08 26	0.51 312

DEFOM-Stereo_RVC	0.32 25	0.40 130	1.21 44	0.35 271	0.16 51	0.29 15	0.16 50	0.59 170	0.56 185	0.20 20	0.20 35	0.17 47	0.26 181	0.40 77	0.38 213	0.09 54	0.08 55	0.08 44	0.25 426	0.12 93	0.43 261

AIO-Stereo-zeroshot	0.82 440	0.78 335	3.67 554	0.35 271	0.81 501	1.25 555	0.88 557	1.13 536	0.58 200	0.84 502	0.52 282	1.24 560	0.64 473	0.77 269	0.70 376	0.10 129	0.53 405	0.11 235	0.45 531	0.29 415	0.81 443

test_sample6	0.64 324	0.51 208	2.17 213	0.35 271	0.18 94	0.56 240	0.27 285	1.00 461	0.80 435	0.56 309	0.66 416	0.47 282	0.39 312	1.95 512	0.60 335	0.14 375	0.80 453	0.13 357	0.21 396	0.18 224	0.78 429

11t1	0.60 271	0.49 193	2.19 219	0.35 271	0.58 449	0.48 145	0.21 130	0.72 244	0.73 360	0.49 228	0.47 235	0.35 198	0.34 276	0.61 196	0.71 382	0.12 285	1.26 511	0.10 160	0.29 449	0.16 175	1.22 512

ProNet	0.46 135	0.60 246	1.85 135	0.35 271	0.67 476	0.49 153	0.25 248	0.53 123	0.57 192	0.21 25	0.24 71	0.22 83	0.20 105	0.52 153	0.22 26	0.09 54	0.47 391	0.10 160	0.09 103	0.23 325	1.33 524

Wz-Net-LNSev	0.66 353	1.30 485	2.81 457	0.35 271	0.37 360	0.80 480	0.48 471	0.91 390	0.87 484	0.63 397	0.70 442	0.80 461	0.59 454	0.67 225	0.68 371	0.15 406	0.14 232	0.12 295	0.12 234	0.24 332	0.38 222

PSMNet-ADL	0.56 228	0.47 181	2.03 176	0.35 271	0.22 170	0.67 413	0.27 285	0.77 265	0.58 200	0.43 181	0.53 289	0.70 420	0.45 375	1.89 504	0.64 356	0.16 426	0.13 216	0.11 235	0.13 256	0.15 154	0.51 312

XX-TBD	0.40 87	1.04 417	2.49 333	0.35 271	0.13 18	0.51 177	0.17 61	0.44 57	0.52 146	0.38 155	0.51 273	0.23 92	0.19 88	0.31 19	0.25 74	0.10 129	0.07 15	0.08 44	0.06 9	0.09 43	0.18 79

sCroCo_RVC	0.37 63	0.39 122	2.38 261	0.35 271	0.27 253	0.31 20	0.22 154	0.49 89	0.48 108	0.23 43	0.34 162	0.25 112	0.24 148	0.35 53	0.25 74	0.15 406	0.17 278	0.12 295	0.11 196	0.15 154	0.15 49

ADLNet	0.68 366	1.02 410	2.68 415	0.35 271	0.34 330	0.67 413	0.34 387	0.95 423	0.79 427	0.70 447	0.62 380	0.80 461	0.46 386	1.77 474	0.69 374	0.15 406	0.12 198	0.14 392	0.14 279	0.31 433	0.54 333

FADNet-RVC	0.69 373	1.65 556	2.74 440	0.35 271	0.26 240	0.60 309	0.29 326	0.91 390	0.67 282	0.46 206	0.51 273	0.62 360	0.46 386	1.75 468	0.81 415	0.17 446	0.20 308	0.17 460	0.18 356	0.60 558	0.39 230

BEATNet_4x	0.57 235	1.16 448	2.56 360	0.35 271	0.16 51	0.56 240	0.25 248	0.91 390	0.64 254	0.55 297	0.53 289	0.59 346	0.43 357	0.67 225	0.76 400	0.12 285	0.09 114	0.12 295	0.09 103	0.23 325	0.58 356

ADCP+	1.03 521	1.68 559	3.83 565	0.35 271	0.39 376	1.05 537	0.79 550	0.94 409	0.86 478	0.69 443	0.68 424	0.85 485	1.53 577	1.02 331	4.56 609	0.13 334	0.12 198	0.16 441	0.15 303	0.28 405	0.44 276

HITNet	0.55 220	1.28 482	2.73 437	0.35 271	0.14 29	0.56 240	0.23 191	0.89 373	0.62 235	0.52 269	0.51 273	0.49 292	0.38 297	0.52 153	0.60 335	0.09 54	0.07 15	0.10 160	0.08 67	0.25 357	0.61 366
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	0.86 459	1.00 404	2.82 459	0.35 271	0.21 157	0.78 472	0.78 548	1.05 501	0.87 484	0.90 510	0.74 467	0.87 493	1.89 588	1.67 456	1.38 507	0.19 477	0.20 308	0.21 502	0.19 374	0.28 405	0.84 448
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MeshStereo	1.29 551	1.34 496	3.04 496	0.35 271	0.28 268	1.10 545	0.69 537	1.42 568	1.07 540	2.71 608	2.43 591	2.95 597	1.50 574	2.92 593	2.03 544	0.23 514	0.22 320	0.22 507	0.19 374	0.50 546	0.69 401
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
DStereoRT	1.00 514	0.72 304	2.87 469	0.36 289	0.38 369	0.92 519	0.35 397	0.92 397	1.17 554	0.57 325	0.64 401	1.04 536	1.13 553	1.75 468	1.04 458	0.15 406	0.59 419	2.18 620	0.80 587	0.16 175	2.28 589

LG-Stereo_L2	0.29 15	0.42 142	0.97 11	0.36 289	0.25 223	0.31 20	0.22 154	0.40 34	0.28 2	0.19 17	0.12 3	0.13 1	0.12 7	0.44 102	0.23 44	0.08 23	0.49 395	0.08 44	0.06 9	0.08 26	0.58 356

rvit_105_1	0.52 191	0.93 394	2.30 245	0.36 289	0.24 213	0.51 177	0.45 459	0.81 296	0.79 427	0.46 206	0.44 221	0.45 265	0.38 297	0.63 204	0.39 218	0.20 488	0.18 286	0.18 479	0.22 410	0.18 224	0.21 102

test_sample7	0.65 333	0.41 137	2.08 187	0.36 289	0.20 143	0.52 197	0.32 364	0.99 451	0.86 478	0.64 408	0.63 388	0.67 389	0.49 410	1.18 370	0.52 297	0.18 459	1.21 502	0.16 441	0.15 303	0.19 254	1.22 512

x	0.65 333	0.62 259	2.12 202	0.36 289	0.61 464	0.48 145	0.24 220	0.80 287	0.89 493	0.50 247	0.56 333	0.44 253	0.36 282	0.62 203	0.80 411	0.11 231	1.44 537	0.11 235	0.39 518	0.16 175	1.34 526

RAFT_CTSACE	0.58 243	1.16 448	2.76 445	0.36 289	0.29 276	0.54 218	0.29 326	0.69 224	0.51 133	0.51 259	0.75 474	0.67 389	0.37 288	0.63 204	0.47 269	0.08 23	0.49 395	0.11 235	0.10 145	0.41 519	0.32 184

test_4	0.47 142	0.80 341	2.15 210	0.36 289	0.29 276	0.59 294	0.28 298	0.50 106	0.42 66	0.43 181	0.76 477	0.39 215	0.22 123	0.73 258	0.49 287	0.08 23	0.18 286	0.11 235	0.15 303	0.29 415	0.27 148

IPLG	0.74 400	1.09 425	2.87 469	0.36 289	0.21 157	1.63 574	0.60 511	1.39 564	0.63 247	1.39 571	0.51 273	0.40 225	0.86 525	1.40 403	0.37 205	0.09 54	0.07 15	0.14 392	0.12 234	0.34 458	0.23 119

raft+_RVC	0.62 300	1.18 455	2.43 284	0.36 289	2.08 593	0.52 197	0.25 248	0.66 208	0.54 166	0.36 146	0.46 229	0.32 182	0.28 215	0.49 141	0.43 245	0.10 129	0.91 467	0.10 160	0.09 103	0.22 308	0.70 404

psm_up	0.65 333	1.02 410	2.53 344	0.36 289	0.31 302	0.64 376	0.38 419	0.96 426	0.73 360	0.63 397	0.57 344	0.68 403	0.57 443	1.90 509	0.52 297	0.17 446	0.15 250	0.16 441	0.15 303	0.27 392	0.22 109

HGLStereo	0.61 279	1.20 460	2.59 368	0.36 289	0.40 383	0.65 392	0.30 342	0.87 357	0.67 282	0.60 362	0.70 442	0.69 414	0.56 438	1.07 348	0.59 330	0.14 375	0.13 216	0.13 357	0.12 234	0.23 325	0.23 119

AdaStereo	0.48 155	0.44 167	2.18 216	0.36 289	0.20 143	0.59 294	0.29 326	0.97 434	0.74 381	0.52 269	0.55 319	0.61 355	0.33 268	0.52 153	0.44 252	0.18 459	0.08 55	0.17 460	0.11 196	0.18 224	0.24 129
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.
CBMV_ROB	0.88 467	0.75 324	2.73 437	0.36 289	0.22 170	0.76 456	0.47 469	1.05 501	0.81 443	1.06 533	1.04 538	0.88 497	1.36 563	2.17 539	2.03 544	0.23 514	0.24 330	0.27 529	0.25 426	0.27 392	0.73 412

z-mn7	0.90 481	2.01 580	3.02 492	0.37 302	0.29 276	1.02 532	0.48 471	0.97 434	1.33 565	0.71 456	1.36 563	0.85 485	0.62 467	2.15 535	1.50 512	0.15 406	0.13 216	0.14 392	0.13 256	0.34 458	0.53 326

IGEV-Stereo++	0.58 243	0.29 13	1.66 106	0.37 302	0.53 435	0.47 137	0.13 10	0.54 134	0.37 26	1.02 528	0.25 79	0.17 47	0.22 123	1.04 335	0.27 97	0.08 23	1.98 577	0.08 44	0.06 9	0.17 199	1.92 559

LL-Strereo	0.85 456	1.73 562	3.06 500	0.37 302	0.61 464	0.54 218	0.33 378	1.01 471	0.76 396	0.69 443	0.58 351	0.85 485	0.78 512	2.65 574	0.54 310	0.14 375	0.58 417	0.14 392	0.12 234	0.42 522	1.05 495

UDGNet	0.50 176	1.36 505	2.44 292	0.37 302	0.19 127	0.58 273	0.23 191	0.49 89	0.69 321	0.42 174	0.39 193	0.34 194	0.29 236	0.55 169	0.32 158	0.25 527	0.10 145	0.37 554	0.19 374	0.30 424	0.17 70

IPLGR	0.58 243	0.64 265	3.12 503	0.37 302	0.18 94	0.62 349	0.54 491	1.06 514	0.69 321	0.73 461	0.46 229	0.50 296	0.44 367	1.12 359	0.31 148	0.10 129	0.08 55	0.11 235	0.09 103	0.21 291	0.20 94

AASNet	0.66 353	1.49 534	2.97 482	0.37 302	0.33 321	0.65 392	0.30 342	1.00 461	0.78 414	0.56 309	0.60 365	0.55 328	0.39 312	0.88 303	0.96 436	0.15 406	0.12 198	0.13 357	0.11 196	0.45 534	0.35 204

AACVNet	0.61 279	1.13 437	2.47 322	0.37 302	0.21 157	0.57 263	0.25 248	0.75 254	0.55 177	0.56 309	0.60 365	0.66 386	0.44 367	2.11 532	0.49 287	0.14 375	0.11 175	0.14 392	0.11 196	0.35 472	0.23 119

HHNet	0.63 314	0.67 271	3.10 501	0.37 302	0.25 223	0.64 376	0.60 511	0.70 235	0.67 282	0.55 297	1.12 545	0.32 182	0.60 462	0.43 97	1.75 529	0.16 426	0.08 55	0.12 295	0.10 145	0.18 224	0.22 109

PSM-AAD	0.67 359	0.29 13	2.41 275	0.37 302	0.23 200	0.86 498	1.15 581	0.62 187	0.66 269	0.64 408	0.71 457	0.67 389	2.90 602	0.65 218	0.32 158	0.10 129	0.08 55	0.17 460	0.15 303	0.14 142	0.34 197

psmorigin	1.41 562	0.91 385	13.83 626	0.37 302	0.30 292	0.63 363	0.37 409	0.80 287	0.64 254	0.98 520	0.87 505	1.16 558	0.78 512	3.95 610	1.09 468	0.19 477	0.22 320	0.17 460	0.19 374	0.25 357	0.47 289

ac_64	0.63 314	0.77 329	2.71 430	0.37 302	0.34 330	0.64 376	0.30 342	0.86 348	0.67 282	0.58 332	0.53 289	0.88 497	0.48 404	1.84 491	0.71 382	0.15 406	0.12 198	0.12 295	0.12 234	0.21 291	0.25 133

FAT-Stereo	0.72 393	0.60 246	2.86 468	0.37 302	0.29 276	0.64 376	0.55 495	1.01 471	0.91 499	0.76 475	0.94 518	0.93 509	0.79 514	1.82 487	0.60 335	0.19 477	0.19 292	0.17 460	0.16 325	0.23 325	0.47 289

DMCA-RVC	0.70 380	1.30 485	3.59 551	0.37 302	0.89 510	0.57 263	0.31 353	0.73 248	0.59 211	0.69 443	0.54 309	0.59 346	0.57 443	1.25 384	0.66 364	0.16 426	0.38 369	0.20 496	0.15 303	0.22 308	0.23 119

STTStereo	0.58 243	0.95 397	2.95 480	0.37 302	0.31 302	0.62 349	0.32 364	0.81 296	0.63 247	0.61 371	0.55 319	0.67 389	0.43 357	0.87 296	0.48 277	0.16 426	0.16 265	0.17 460	0.20 385	0.17 199	0.25 133

SuperB	1.19 539	1.62 552	5.29 598	0.37 302	0.26 240	0.81 484	0.87 555	0.94 409	1.19 556	0.68 439	0.68 424	0.63 364	1.37 564	1.73 464	3.30 589	0.16 426	0.12 198	0.17 460	0.16 325	2.74 617	0.63 375

RASNet	0.69 373	1.05 419	2.59 368	0.37 302	0.47 419	0.66 405	0.33 378	0.82 305	0.76 396	0.51 259	0.65 409	0.93 509	0.62 467	2.20 540	0.80 411	0.14 375	0.09 114	0.09 97	0.11 196	0.18 224	0.37 213

RYNet	0.77 424	0.91 385	2.36 256	0.37 302	0.41 390	0.88 507	0.44 455	0.99 451	0.88 488	0.65 424	0.54 309	0.92 504	0.61 465	2.70 579	1.23 491	0.15 406	0.14 232	0.17 460	0.14 279	0.27 392	0.55 343

NVstereo2D	0.63 314	0.57 235	2.29 243	0.37 302	0.35 341	0.69 422	0.49 478	0.96 426	0.88 488	0.49 228	0.54 309	0.72 425	0.46 386	1.98 516	0.50 291	0.19 477	0.20 308	0.18 479	0.16 325	0.28 405	0.34 197

DLCB_ROB	0.61 279	0.96 398	2.00 167	0.37 302	0.25 223	0.65 392	0.37 409	0.86 348	0.76 396	0.73 461	0.70 442	0.84 479	0.47 397	1.57 437	0.72 386	0.13 334	0.13 216	0.14 392	0.14 279	0.18 224	0.33 188

LALA_ROB	0.68 366	1.14 438	2.50 338	0.37 302	0.29 276	0.78 472	0.55 495	0.99 451	0.84 468	0.82 498	0.68 424	0.93 509	0.50 415	1.01 330	0.89 427	0.21 499	0.15 250	0.21 502	0.18 356	0.26 378	0.30 169

w-ln-seven-2	0.81 435	1.56 542	3.14 505	0.38 322	0.28 268	0.66 405	0.43 446	0.93 403	0.93 508	0.73 461	0.77 481	0.72 425	0.65 476	1.82 487	1.75 529	0.14 375	0.15 250	0.15 421	0.14 279	0.36 480	0.58 356

w-ln-seven	0.86 459	1.50 535	3.03 495	0.38 322	0.35 341	1.02 532	0.48 471	1.06 514	1.13 547	0.92 513	0.86 503	0.86 492	0.60 462	1.67 456	1.89 539	0.15 406	0.14 232	0.16 441	0.15 303	0.35 472	0.57 351

coex_refinement	0.67 359	1.33 493	2.48 327	0.38 322	0.26 240	0.64 376	0.34 387	0.88 365	0.68 309	0.61 371	0.63 388	0.80 461	0.48 404	1.84 491	1.09 468	0.13 334	0.10 145	0.10 160	0.10 145	0.18 224	0.38 222

ISRNet	0.51 188	0.58 237	1.96 161	0.38 322	0.31 302	0.49 153	0.21 130	0.80 287	0.71 346	0.64 408	0.71 457	0.66 386	0.40 319	0.59 184	0.45 258	0.23 514	0.16 265	0.21 502	0.20 385	0.21 291	0.37 213

mmm	0.66 353	0.53 217	1.83 127	0.38 322	0.86 506	0.49 153	0.27 285	0.82 305	0.83 456	0.59 351	0.69 429	0.47 282	0.38 297	0.81 288	0.73 390	0.12 285	1.37 527	0.14 392	0.45 531	0.18 224	1.35 529

Wz-Net-TNSev	1.02 516	2.26 600	3.69 556	0.38 322	0.31 302	1.00 529	0.71 540	1.12 532	1.02 531	0.74 468	0.73 464	1.09 547	0.91 532	2.46 559	2.15 554	0.21 499	0.20 308	0.16 441	0.20 385	0.48 543	0.62 369

Wz-Net-MNSev	0.74 400	1.42 522	2.75 442	0.38 322	0.33 321	0.90 514	0.61 516	0.98 442	0.94 510	0.77 477	0.75 474	0.75 438	0.66 483	1.39 401	0.76 400	0.17 446	0.13 216	0.14 392	0.14 279	0.28 405	0.48 296

RAFT+CT+SA	0.60 271	1.25 476	2.49 333	0.38 322	0.75 489	0.55 232	0.34 387	0.83 315	0.68 309	0.39 160	0.55 319	0.44 253	0.29 236	0.75 264	0.28 111	0.09 54	0.24 330	0.11 235	0.51 551	0.30 424	0.74 416

SACVNet	0.68 366	1.08 424	2.58 366	0.38 322	0.28 268	0.65 392	0.37 409	0.91 390	0.65 261	0.67 433	0.62 380	0.69 414	0.47 397	2.07 525	0.65 361	0.18 459	0.14 232	0.16 441	0.15 303	0.39 505	0.41 246

GwcNet	0.76 416	1.09 425	3.68 555	0.38 322	0.45 410	0.81 484	0.45 459	0.91 390	0.89 493	0.63 397	0.77 481	0.82 471	0.51 419	1.64 452	0.85 422	0.17 446	0.16 265	0.15 421	0.15 303	0.33 448	0.34 197

GANet-RSSM	0.63 314	1.14 438	2.67 408	0.38 322	0.26 240	0.59 294	0.29 326	0.81 296	0.56 185	0.50 247	0.57 344	0.67 389	0.50 415	1.91 510	0.50 291	0.14 375	0.10 145	0.24 521	0.12 234	0.36 480	0.28 154

FADNet-RVC-Resample	0.74 400	1.54 538	3.81 564	0.38 322	0.29 276	0.62 349	0.38 419	0.91 390	0.67 282	0.52 269	0.51 273	0.63 364	0.44 367	1.56 432	0.59 330	0.24 521	0.32 356	0.22 507	0.19 374	0.30 424	0.71 406

edge stereo	0.84 447	0.74 318	3.42 539	0.38 322	1.21 552	0.63 363	0.41 432	0.98 442	0.83 456	0.81 492	0.88 508	1.14 554	0.73 499	2.16 537	0.89 427	0.22 506	0.20 308	0.26 528	0.18 356	0.38 496	0.43 261

ADCRef	0.88 467	1.45 527	2.68 415	0.38 322	0.35 341	0.95 524	0.51 481	0.92 397	0.81 443	0.89 508	0.84 495	0.61 355	1.35 561	1.26 388	3.38 592	0.14 375	0.12 198	0.17 460	0.19 374	0.28 405	0.34 197

ADCPNet	1.07 527	1.37 510	4.54 591	0.38 322	0.68 479	1.36 558	0.64 522	0.93 403	0.83 456	0.79 486	0.82 491	1.08 544	1.18 557	1.30 393	2.68 576	0.21 499	0.69 438	0.21 502	0.95 601	0.30 424	0.54 333

XPNet_ROB	0.68 366	1.11 432	2.28 240	0.38 322	0.27 253	0.67 413	0.47 469	0.94 409	0.75 387	0.80 488	0.71 457	0.81 466	0.54 431	1.72 463	0.84 421	0.22 506	0.16 265	0.16 441	0.15 303	0.25 357	0.45 281

ETE_ROB	0.68 366	1.09 425	2.32 250	0.38 322	0.26 240	0.69 422	0.51 481	1.49 572	0.75 387	0.81 492	0.71 457	0.85 485	0.51 419	1.39 401	0.70 376	0.17 446	0.14 232	0.19 486	0.16 325	0.24 332	0.35 204

ff7	0.65 333	0.58 237	2.09 191	0.39 339	0.60 455	0.56 240	0.23 191	0.49 89	0.62 235	1.00 523	0.24 71	0.20 69	0.24 148	0.71 250	0.24 57	0.09 54	2.09 579	0.10 160	0.18 356	0.24 332	2.22 580

ffff	0.65 333	0.58 237	2.09 191	0.39 339	0.60 455	0.56 240	0.23 191	0.49 89	0.62 235	1.00 523	0.24 71	0.20 69	0.24 148	0.71 250	0.24 57	0.09 54	2.09 579	0.10 160	0.18 356	0.24 332	2.22 580

11t	0.65 333	0.58 237	2.09 191	0.39 339	0.60 455	0.56 240	0.23 191	0.49 89	0.62 235	1.00 523	0.24 71	0.20 69	0.24 148	0.71 250	0.24 57	0.09 54	2.09 579	0.10 160	0.18 356	0.24 332	2.22 580

fast-acv-ft	0.67 359	1.24 473	3.26 514	0.39 339	0.30 292	0.80 480	0.48 471	0.74 250	0.76 396	0.60 362	0.78 485	0.76 443	0.60 462	0.70 242	0.78 406	0.16 426	0.15 250	0.18 479	0.17 343	0.38 496	0.24 129

ToySt	0.67 359	0.88 370	2.61 380	0.39 339	0.73 486	0.61 328	0.38 419	0.78 272	0.73 360	0.43 181	0.70 442	0.72 425	0.45 375	0.66 221	0.62 347	0.14 375	0.63 429	0.13 357	0.33 488	0.24 332	1.18 504

ccc-4	0.65 333	0.58 237	2.09 191	0.39 339	0.60 455	0.56 240	0.23 191	0.49 89	0.62 235	1.00 523	0.24 71	0.20 69	0.24 148	0.71 250	0.24 57	0.09 54	2.09 579	0.10 160	0.18 356	0.24 332	2.22 580

test_5	0.61 279	1.25 476	2.76 445	0.39 339	0.64 471	0.58 273	0.35 397	0.85 337	0.66 269	0.49 228	0.56 333	0.55 328	0.40 319	0.79 280	0.32 158	0.10 129	0.19 292	0.12 295	0.12 234	0.33 448	0.85 453

RAFT-RH_RVC	0.65 333	0.73 308	2.78 449	0.39 339	0.29 276	0.60 309	0.18 77	0.45 63	0.63 247	0.75 471	1.89 577	0.47 282	0.29 236	1.59 445	1.21 487	0.15 406	0.07 15	0.13 357	0.13 256	0.11 80	0.10 13

HCRNet	0.50 176	0.75 324	2.08 187	0.39 339	0.29 276	0.58 273	0.22 154	0.79 281	0.67 282	0.49 228	0.49 257	0.48 290	0.37 288	1.13 360	0.40 221	0.15 406	0.10 145	0.15 421	0.13 256	0.21 291	0.19 85

APVNet	0.76 416	1.11 432	3.23 510	0.39 339	0.36 353	0.85 497	0.44 455	0.96 426	0.73 360	0.58 332	0.69 429	0.76 443	0.56 438	2.29 544	0.82 418	0.17 446	0.18 286	0.24 521	0.19 374	0.35 472	0.27 148

ADCMid	1.06 524	1.82 568	3.53 547	0.39 339	0.36 353	0.99 527	0.58 504	1.01 471	0.94 510	1.23 559	1.02 534	1.01 528	1.01 544	1.11 356	4.04 604	0.22 506	0.19 292	0.42 561	0.32 474	0.42 522	0.53 326

NLCA_NET_v2_RVC	0.62 300	1.15 444	3.11 502	0.39 339	0.37 360	0.60 309	0.28 298	0.87 357	0.64 254	0.63 397	0.56 333	0.71 423	0.45 375	1.08 349	0.52 297	0.15 406	0.12 198	0.14 392	0.15 303	0.18 224	0.25 133
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PSMNet_ROB	0.75 411	1.42 522	2.93 477	0.39 339	0.32 314	0.73 440	0.56 499	0.90 383	0.74 381	0.56 309	0.60 365	0.75 438	0.47 397	2.00 518	1.31 497	0.18 459	0.13 216	0.19 486	0.20 385	0.26 378	0.40 237

zh-sn7	0.99 511	2.20 594	3.83 565	0.40 352	0.31 302	0.82 489	0.63 520	1.02 480	0.94 510	0.81 492	1.13 546	0.84 479	0.93 537	2.49 562	1.87 538	0.17 446	0.17 278	0.16 441	0.16 325	0.37 488	0.64 380

UGAM	0.69 373	0.84 354	2.66 400	0.40 352	0.20 143	0.53 208	0.34 387	0.63 195	0.74 381	0.45 194	0.74 467	0.95 517	0.36 282	2.57 566	0.42 238	0.11 231	0.45 386	0.17 460	0.19 374	0.43 527	0.57 351

TestStereo1	0.59 261	1.21 462	2.63 386	0.40 352	0.60 455	0.56 240	0.34 387	0.82 305	0.73 360	0.45 194	0.63 388	0.36 200	0.42 344	0.66 221	0.42 238	0.10 129	0.32 356	0.12 295	0.10 145	0.34 458	0.52 320

SA-5K	0.59 261	1.21 462	2.63 386	0.40 352	0.60 455	0.56 240	0.34 387	0.82 305	0.73 360	0.45 194	0.63 388	0.36 200	0.42 344	0.66 221	0.42 238	0.10 129	0.32 356	0.12 295	0.10 145	0.34 458	0.52 320

RAFT-345	0.56 228	0.37 103	2.68 415	0.40 352	0.34 330	0.58 273	0.41 432	0.49 89	0.70 332	0.51 259	0.99 529	0.43 238	0.28 215	1.56 432	0.81 415	0.10 129	0.07 15	0.11 235	0.09 103	0.11 80	0.09 8

ccnet	0.77 424	0.61 252	2.01 170	0.40 352	0.46 417	1.05 537	0.59 507	1.02 480	0.74 381	0.90 510	0.97 523	0.82 471	0.89 530	1.68 460	1.16 480	0.32 547	0.26 342	0.32 545	0.28 445	0.35 472	0.47 289

S-Stereo	0.82 440	0.73 308	3.79 560	0.40 352	0.37 360	0.70 425	0.69 537	1.00 461	1.03 533	0.63 397	0.92 516	0.82 471	0.59 454	2.35 548	0.71 382	0.18 459	0.22 320	0.17 460	0.18 356	0.30 424	0.67 390

stereogan	0.74 400	0.68 281	2.82 459	0.40 352	0.40 383	1.05 537	0.42 439	0.99 451	0.96 518	0.78 485	0.86 503	1.15 556	0.73 499	1.57 437	0.56 317	0.20 488	0.19 292	0.20 496	0.16 325	0.37 488	0.34 197

ADCL	1.07 527	1.22 467	2.80 452	0.40 352	0.33 321	1.50 566	1.87 605	0.97 434	1.04 536	1.26 563	1.28 554	0.99 524	1.41 567	1.36 399	3.51 595	0.17 446	0.14 232	0.22 507	0.21 396	0.32 443	0.43 261

CVANet_RVC	0.82 440	1.18 455	3.98 570	0.40 352	0.28 268	0.63 363	0.43 446	0.90 383	0.78 414	1.14 542	0.69 429	0.68 403	0.52 426	2.62 571	0.48 277	0.20 488	0.13 216	0.22 507	0.37 509	0.37 488	0.48 296

DRN-Test	0.71 384	0.79 339	2.83 461	0.40 352	0.44 407	0.80 480	0.41 432	1.07 518	0.83 456	0.82 498	0.64 401	0.68 403	0.57 443	1.78 477	0.79 409	0.16 426	0.13 216	0.17 460	0.16 325	0.24 332	0.51 312

IGEV-RUCA	2.30 593	0.38 113	1.36 62	0.41 363	1.90 586	2.03 594	1.86 604	1.37 562	1.78 588	3.73 616	3.72 611	5.06 615	8.09 623	2.15 535	1.63 521	0.26 531	0.77 449	2.71 622	1.91 618	2.43 615	2.42 591

SANet	1.35 558	1.80 567	4.39 587	0.41 363	0.29 276	1.72 578	0.89 559	1.17 545	2.47 602	1.22 557	1.82 575	1.72 582	1.70 581	2.57 566	3.30 589	0.18 459	0.16 265	0.16 441	0.15 303	0.34 458	0.62 369

MSMD_ROB	1.41 562	1.03 414	2.75 442	0.41 363	0.32 314	2.00 591	0.61 516	0.96 426	1.43 570	2.97 612	2.63 597	4.76 614	2.04 593	2.44 558	1.78 533	0.30 544	0.26 342	0.32 545	0.32 474	0.32 443	0.63 375

PWC_ROB	0.81 435	1.41 517	2.60 375	0.41 363	0.40 383	0.63 363	0.31 353	1.04 493	0.99 528	0.92 513	1.29 555	0.78 450	0.68 487	1.65 455	1.50 512	0.19 477	0.12 198	0.18 479	0.13 256	0.51 548	0.54 333

IGEV-FE	0.91 484	0.39 122	3.80 561	0.42 367	1.95 589	0.56 240	0.64 522	0.84 324	0.55 177	1.45 576	0.53 289	0.79 453	0.42 344	0.57 176	1.13 474	0.10 129	0.49 395	0.10 160	0.34 493	0.19 254	2.97 601

YMNet	0.66 353	0.98 401	2.12 202	0.42 367	0.41 390	0.86 498	0.43 446	0.92 397	0.76 396	0.75 471	0.81 488	0.83 476	0.46 386	0.87 296	1.07 464	0.19 477	0.22 320	0.20 496	0.17 343	0.42 522	0.39 230

YMNet_1	0.66 353	0.98 401	2.12 202	0.42 367	0.41 390	0.86 498	0.43 446	0.92 397	0.76 396	0.75 471	0.81 488	0.83 476	0.46 386	0.87 296	1.07 464	0.19 477	0.22 320	0.20 496	0.17 343	0.42 522	0.39 230

IGEV_Zeroshot_test	0.91 484	0.39 122	3.80 561	0.42 367	1.95 589	0.56 240	0.64 522	0.84 324	0.55 177	1.45 576	0.53 289	0.79 453	0.42 344	0.57 176	1.13 474	0.10 129	0.49 395	0.10 160	0.34 493	0.19 254	2.97 601

Wz-Net-SNSev	0.85 456	1.83 569	3.36 523	0.42 367	0.31 302	0.71 430	0.66 528	1.04 493	0.94 510	0.68 439	0.85 498	0.96 518	0.62 467	1.75 468	1.14 476	0.16 426	0.15 250	0.16 441	0.17 343	0.39 505	0.63 375

WZ-Net	1.04 522	1.83 569	4.20 579	0.42 367	0.36 353	0.88 507	0.71 540	1.05 501	1.11 545	0.84 502	0.94 518	1.06 541	1.17 556	2.37 550	2.24 560	0.20 488	0.14 232	0.15 421	0.16 325	0.36 480	0.53 326

DEmStereo	0.69 373	0.40 130	2.42 279	0.42 367	0.18 94	0.66 405	0.88 557	0.54 134	0.64 254	0.60 362	1.00 530	0.45 265	1.24 558	1.53 428	2.21 558	0.10 129	0.08 55	0.10 160	0.10 145	0.11 80	0.14 40

LMCR-Stereo	0.61 279	1.00 404	2.60 375	0.42 367	0.22 170	0.74 448	0.31 353	1.06 514	0.70 332	0.62 386	0.64 401	0.40 225	0.52 426	0.84 292	1.27 496	0.20 488	0.09 114	0.12 295	0.09 103	0.26 378	0.16 62

AF-Net	0.76 416	1.14 438	2.74 440	0.42 367	0.41 390	0.70 425	0.41 432	1.07 518	0.94 510	0.73 461	1.05 540	1.04 536	0.86 525	1.23 378	1.00 452	0.23 514	0.15 250	0.25 526	0.18 356	0.32 443	0.35 204

Nwc_Net	0.75 411	1.10 430	2.96 481	0.42 367	0.39 376	0.77 466	0.39 425	1.06 514	0.73 360	0.65 424	1.00 530	0.99 524	0.74 503	1.43 409	0.99 449	0.24 521	0.15 250	0.23 515	0.26 434	0.27 392	0.30 169

StereoDRNet	0.71 384	1.24 473	2.56 360	0.42 367	0.45 410	0.73 440	0.46 465	0.98 442	0.81 443	0.77 477	0.56 333	0.74 433	0.48 404	1.69 461	0.91 430	0.15 406	0.14 232	0.15 421	0.15 303	0.26 378	0.51 312

DN-CSS_ROB	0.56 228	1.64 555	2.75 442	0.42 367	0.22 170	0.57 263	0.19 85	0.79 281	0.66 269	0.46 206	0.62 380	0.41 232	0.32 262	0.73 258	0.49 287	0.12 285	0.08 55	0.14 392	0.13 256	0.38 496	0.17 70

SGM-Forest	1.84 583	7.91 625	10.36 619	0.42 367	0.33 321	1.04 535	1.29 591	1.01 471	0.88 488	1.19 548	2.30 589	1.03 532	1.79 585	2.60 570	2.81 582	0.22 506	0.21 317	0.21 502	0.19 374	0.25 357	0.79 432
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
FACV-RUCA	0.61 279	0.44 167	2.11 201	0.43 380	1.73 581	0.49 153	0.28 298	0.74 250	0.68 309	0.41 167	0.53 289	0.34 194	0.64 473	0.41 86	0.33 171	0.13 334	0.11 175	0.62 577	0.12 234	0.72 568	1.02 492

PFNet	0.62 300	0.42 142	2.69 422	0.43 380	0.55 439	0.62 349	0.27 285	0.64 202	0.72 355	0.61 371	0.56 333	0.45 265	0.33 268	1.86 497	1.12 473	0.28 538	0.09 114	0.12 295	0.16 325	0.26 378	0.27 148

RALCasStereoNet	0.65 333	1.34 496	2.56 360	0.43 380	0.96 519	0.50 167	0.26 266	0.62 187	0.56 185	0.43 181	0.49 257	0.36 200	0.28 215	0.72 257	0.53 304	0.10 129	1.18 497	0.09 97	0.08 67	0.27 392	1.27 519

ADCS	1.14 536	2.02 582	3.36 523	0.43 380	0.37 360	0.96 526	0.81 551	1.12 532	1.17 554	1.25 562	0.98 526	1.08 544	0.92 535	1.41 407	4.97 612	0.23 514	0.21 317	0.22 507	0.23 414	0.40 512	0.67 390

iResNetv2_ROB	0.71 384	1.90 573	3.48 542	0.43 380	0.22 170	0.60 309	0.29 326	0.96 426	0.78 414	0.60 362	0.65 409	0.60 353	0.46 386	0.80 284	1.21 487	0.12 285	0.08 55	0.10 160	0.07 41	0.44 531	0.33 188

AE-Stereo	0.71 384	0.32 49	2.44 292	0.44 385	0.50 422	0.58 273	0.23 191	1.08 520	0.67 282	0.67 433	0.51 273	0.47 282	0.24 148	0.63 204	0.32 158	0.09 54	2.15 591	0.11 235	0.45 531	0.22 308	2.01 563

GMStereo_Zeroshot	0.44 121	0.44 167	1.84 130	0.44 385	0.20 143	0.52 197	0.19 85	0.60 177	0.54 166	0.58 332	0.59 356	0.63 364	0.29 236	0.59 184	0.34 183	0.16 426	0.09 114	0.16 441	0.09 103	0.26 378	0.26 141

Syn2CoEx	0.78 426	1.43 525	3.54 548	0.44 385	0.31 302	0.64 376	0.43 446	1.04 493	0.83 456	0.64 408	0.77 481	0.74 433	0.74 503	1.91 510	0.64 356	0.20 488	0.17 278	0.19 486	0.15 303	0.30 424	0.59 361

aanetorigin	0.81 435	1.03 414	2.64 395	0.44 385	0.44 407	0.59 294	1.00 571	0.59 170	0.70 332	1.54 583	1.22 552	0.82 471	1.08 549	1.06 339	1.07 464	0.18 459	0.15 250	0.17 460	0.21 396	0.53 552	0.65 383

RP	0.74 400	1.01 408	2.48 327	0.44 385	0.45 410	0.66 405	0.45 459	0.95 423	0.87 484	0.70 447	0.95 521	0.99 524	0.82 517	1.55 430	0.82 418	0.26 531	0.19 292	0.23 515	0.20 385	0.34 458	0.38 222

iResNet	0.59 261	1.09 425	2.54 348	0.44 385	0.18 94	0.65 392	0.29 326	0.89 373	0.75 387	0.59 351	0.64 401	0.43 238	0.39 312	0.73 258	1.24 493	0.11 231	0.08 55	0.09 97	0.08 67	0.21 291	0.40 237

NCCL2	0.71 384	1.32 488	2.30 245	0.44 385	0.31 302	0.71 430	0.67 533	0.89 373	0.69 321	0.70 447	0.61 373	0.85 485	0.54 431	1.58 444	0.70 376	0.20 488	0.17 278	0.66 579	0.25 426	0.26 378	0.38 222

LG-Stereo_Zeroshot	0.53 205	0.39 122	1.30 58	0.45 392	0.21 157	0.74 448	0.17 61	0.71 241	0.44 84	1.17 546	0.38 187	0.89 500	0.23 141	0.86 295	0.94 435	0.11 231	0.49 395	0.09 97	0.40 519	0.13 114	0.50 305

fffy	0.39 75	0.67 271	1.57 93	0.45 392	0.52 428	0.37 50	0.22 154	0.45 63	0.35 14	0.21 25	0.30 124	0.26 125	0.20 105	0.45 105	0.24 57	0.08 23	0.29 352	0.10 160	0.08 67	0.25 357	0.77 423

TransformOpticalFlow	0.65 333	0.61 252	2.67 408	0.45 392	0.26 240	0.62 349	0.28 298	0.88 365	0.76 396	0.76 475	0.74 467	0.90 503	0.84 520	1.82 487	0.80 411	0.10 129	0.07 15	0.11 235	0.09 103	0.12 93	0.19 85

RGC	0.78 426	1.10 430	2.55 356	0.45 392	0.45 410	0.73 440	0.40 430	1.00 461	0.75 387	0.75 471	1.04 538	1.02 531	0.73 499	1.74 466	1.15 478	0.24 521	0.19 292	0.28 531	0.26 434	0.31 433	0.38 222

GANet	0.92 487	1.20 460	2.68 415	0.45 392	0.27 253	0.76 456	0.66 528	0.94 409	0.77 409	0.79 486	1.17 547	0.84 479	0.91 532	2.72 580	1.76 531	0.18 459	0.42 379	0.44 565	0.20 385	0.33 448	0.94 474

FC-DCNN v2	1.65 580	0.85 359	3.39 529	0.46 397	0.39 376	2.02 593	0.66 528	1.94 597	1.84 591	2.81 611	2.99 605	4.39 612	3.25 606	2.81 588	2.75 580	0.29 543	0.26 342	0.31 541	0.30 458	0.33 448	0.91 464

DeepPrunerF	0.92 487	1.33 493	3.41 536	0.46 397	0.51 425	0.64 376	0.49 478	1.16 542	2.62 605	0.65 424	0.61 373	0.65 377	0.62 467	2.23 541	1.31 497	0.23 514	0.19 292	0.30 540	0.28 445	0.39 505	0.34 197

TDLM	0.83 445	1.28 482	2.38 261	0.46 397	0.26 240	0.66 405	0.55 495	0.87 357	0.80 435	2.54 604	0.62 380	0.61 355	0.51 419	2.68 577	0.67 368	0.20 488	0.11 175	0.35 551	0.15 303	0.33 448	0.48 296

FC-DCNN	1.60 578	0.85 359	3.44 540	0.46 397	0.39 376	1.96 587	0.66 528	1.72 585	1.70 583	2.75 610	2.91 604	4.20 608	3.15 605	2.72 580	2.66 575	0.30 544	0.26 342	0.31 541	0.30 458	0.33 448	0.91 464

DISCO	0.61 279	0.63 261	1.98 164	0.46 397	0.34 330	0.84 496	0.35 397	0.88 365	0.81 443	0.61 371	0.64 401	1.06 541	0.53 429	1.11 356	0.83 420	0.13 334	0.10 145	0.11 235	0.10 145	0.26 378	0.37 213

FBW_ROB	0.94 496	1.23 472	2.35 255	0.46 397	0.32 314	0.87 505	0.46 465	1.15 539	0.97 524	0.83 501	0.78 485	1.01 528	0.64 473	3.65 608	1.65 522	0.27 535	0.24 330	0.40 557	0.26 434	0.32 443	0.88 460

IRAFT_RVC	0.59 261	0.74 318	2.42 279	0.47 403	0.21 157	0.59 294	0.42 439	0.68 218	0.73 360	0.54 284	0.50 269	0.49 292	0.51 419	1.57 437	1.00 452	0.11 231	0.25 339	0.13 357	0.10 145	0.15 154	0.14 40

depthmonostereo	0.38 70	0.68 281	1.59 98	0.48 404	0.14 29	0.41 80	0.19 85	0.52 116	0.42 66	0.26 78	0.29 115	0.31 176	0.29 236	0.64 211	0.33 171	0.09 54	0.10 145	0.09 97	0.08 67	0.10 64	0.50 305

MLG-Stereo_test3	0.31 21	0.44 167	1.03 24	0.48 404	0.40 383	0.36 45	0.13 10	0.39 28	0.46 93	0.28 102	0.19 28	0.17 47	0.12 7	0.25 4	0.18 3	0.09 54	0.53 405	0.08 44	0.06 9	0.09 43	0.45 281

GASNet	0.84 447	1.98 576	4.07 574	0.48 404	0.33 321	0.58 273	0.34 387	0.97 434	0.81 443	0.60 362	0.59 356	0.74 433	0.55 436	2.08 528	1.18 481	0.22 506	0.15 250	0.19 486	0.17 343	0.55 554	0.29 160

Patchmatch Stereo++	0.43 105	0.36 91	2.44 292	0.48 404	0.17 73	0.61 328	0.26 266	0.53 123	0.61 224	0.48 212	0.43 209	0.43 238	0.28 215	0.56 172	0.30 129	0.12 285	0.08 55	0.12 295	0.10 145	0.17 199	0.13 28
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.43 105	0.36 91	2.44 292	0.48 404	0.18 94	0.61 328	0.28 298	0.53 123	0.61 224	0.48 212	0.43 209	0.43 238	0.28 215	0.49 141	0.30 129	0.12 285	0.08 55	0.12 295	0.10 145	0.17 199	0.13 28

ROB_FTStereo	0.43 105	0.36 91	2.44 292	0.48 404	0.18 94	0.61 328	0.26 266	0.53 123	0.61 224	0.48 212	0.43 209	0.43 238	0.28 215	0.51 148	0.30 129	0.12 285	0.08 55	0.12 295	0.10 145	0.17 199	0.13 28

HUI-Stereo	0.43 105	0.36 91	2.45 309	0.48 404	0.18 94	0.61 328	0.27 285	0.53 123	0.61 224	0.48 212	0.43 209	0.44 253	0.28 215	0.47 114	0.30 129	0.12 285	0.08 55	0.12 295	0.10 145	0.17 199	0.13 28

iGMRVC	0.43 105	0.36 91	2.44 292	0.48 404	0.18 94	0.61 328	0.27 285	0.53 123	0.61 224	0.48 212	0.43 209	0.43 238	0.28 215	0.57 176	0.31 148	0.12 285	0.08 55	0.12 295	0.10 145	0.17 199	0.13 28

iRAFT	0.43 105	0.36 91	2.44 292	0.48 404	0.17 73	0.61 328	0.26 266	0.53 123	0.61 224	0.48 212	0.43 209	0.43 238	0.28 215	0.56 172	0.30 129	0.12 285	0.08 55	0.12 295	0.10 145	0.17 199	0.13 28

RAFT-IKP	0.43 105	0.36 91	2.44 292	0.48 404	0.16 51	0.60 309	0.28 298	0.53 123	0.61 224	0.48 212	0.43 209	0.43 238	0.28 215	0.51 148	0.31 148	0.12 285	0.08 55	0.12 295	0.10 145	0.17 199	0.13 28

GEStereo_RVC	0.61 279	1.19 458	2.61 380	0.48 404	0.25 223	0.63 363	0.37 409	1.05 501	0.79 427	0.55 297	0.55 319	0.59 346	0.44 367	1.10 351	0.48 277	0.16 426	0.11 175	0.12 295	0.11 196	0.27 392	0.43 261

FCDSN-DC	1.45 566	1.12 434	3.30 519	0.48 404	0.41 390	1.13 547	0.60 511	1.17 545	1.28 561	2.25 598	2.85 601	3.65 605	3.34 608	2.58 568	2.44 566	0.31 546	0.26 342	0.31 541	0.30 458	0.37 488	0.78 429
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PWCDC_ROB	0.83 445	1.57 543	2.63 386	0.48 404	0.37 360	0.78 472	0.29 326	1.04 493	1.36 568	0.63 397	2.05 581	0.64 372	0.70 494	1.10 351	1.20 485	0.33 549	0.14 232	0.15 421	0.12 234	0.63 562	0.46 287

GCAP-Stereo	0.59 261	1.35 500	2.44 292	0.49 417	1.02 530	0.52 197	0.14 21	0.53 123	0.54 166	0.44 190	0.50 269	0.30 166	0.22 123	0.68 231	0.41 230	0.09 54	1.30 519	0.09 97	0.07 41	0.23 325	0.54 333

CRFU-Net	0.58 243	0.42 142	1.90 147	0.49 417	0.27 253	0.83 491	0.35 397	0.94 409	0.54 166	0.65 424	0.60 365	0.78 450	1.34 560	1.00 327	0.51 294	0.17 446	0.14 232	0.17 460	0.10 145	0.19 254	0.20 94

PFNet+	0.50 176	0.43 154	2.54 348	0.49 417	0.18 94	0.58 273	0.76 545	0.54 134	0.72 355	0.56 309	0.48 243	0.39 215	0.26 181	0.94 317	0.33 171	0.14 375	0.09 114	0.14 392	0.13 256	0.12 93	0.16 62

ROB_FTStereo_v2	0.43 105	0.36 91	2.44 292	0.49 417	0.17 73	0.61 328	0.28 298	0.53 123	0.61 224	0.48 212	0.43 209	0.44 253	0.28 215	0.48 127	0.30 129	0.12 285	0.08 55	0.12 295	0.10 145	0.17 199	0.13 28

MFN_U_SF_DS_RVC	1.08 531	2.01 580	2.56 360	0.49 417	0.40 383	1.49 565	0.96 564	1.02 480	0.95 516	0.85 504	0.94 518	1.06 541	0.59 454	2.92 593	1.15 478	0.43 560	0.74 448	0.32 545	0.55 557	0.74 570	1.35 529

GANetREF_RVC	0.81 435	1.44 526	3.04 496	0.49 417	0.27 253	0.83 491	0.63 520	1.03 487	0.92 501	0.63 397	0.61 373	0.72 425	0.59 454	2.40 555	0.58 326	0.33 549	0.25 339	0.37 554	0.25 426	0.41 519	0.36 212
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
Select-FE	0.89 475	0.94 395	2.99 487	0.50 423	1.03 531	1.31 557	0.92 562	1.40 566	0.59 211	1.11 538	0.55 319	1.16 558	0.75 507	0.91 310	1.20 485	0.11 231	0.46 387	0.11 235	0.49 543	0.14 142	1.09 499

LG-G_1	0.41 92	0.43 154	1.62 100	0.50 423	0.35 341	0.50 167	0.12 4	0.47 80	0.44 84	0.33 132	0.20 35	0.19 65	0.15 27	0.94 317	0.21 13	0.09 54	0.61 422	0.08 44	0.06 9	0.09 43	0.87 458

LG-G	0.41 92	0.43 154	1.62 100	0.50 423	0.35 341	0.50 167	0.12 4	0.47 80	0.44 84	0.33 132	0.20 35	0.19 65	0.15 27	0.94 317	0.21 13	0.09 54	0.61 422	0.08 44	0.06 9	0.09 43	0.87 458

HBP-ISP	0.82 440	1.57 543	3.28 516	0.50 423	0.27 253	0.86 498	0.54 491	1.09 522	0.78 414	0.81 492	0.70 442	0.68 403	1.00 543	2.02 519	0.47 269	0.24 521	0.24 330	0.29 539	0.25 426	0.28 405	0.52 320

RTSC	0.84 447	1.40 516	2.67 408	0.50 423	0.40 383	0.83 491	0.33 378	1.11 529	1.14 549	0.93 517	0.82 491	0.84 479	0.58 451	1.34 397	1.82 536	0.18 459	0.49 395	0.14 392	0.30 458	0.46 538	0.42 251

AnyNet_C32	1.08 531	1.76 566	3.01 490	0.50 423	0.54 437	1.17 551	1.16 583	0.97 434	0.95 516	1.11 538	0.98 526	0.87 493	0.93 537	1.57 437	4.11 606	0.22 506	0.20 308	0.25 526	0.25 426	0.40 512	0.68 395

TCMNet	0.72 393	1.15 444	2.78 449	0.51 429	0.52 428	0.73 440	0.39 425	0.94 409	0.78 414	0.60 362	0.68 424	0.63 364	0.46 386	1.71 462	0.72 386	0.18 459	0.19 292	0.23 515	0.18 356	0.40 512	0.56 345

EDNetEfficientorigin	8.19 623	1.27 479	145.54 650	0.51 429	0.96 519	0.75 451	0.49 478	0.86 348	1.57 578	2.12 593	1.49 568	1.28 562	1.35 561	1.84 491	2.15 554	0.14 375	0.13 216	0.17 460	0.18 356	0.39 505	0.64 380

test-3	0.58 243	0.43 154	2.44 292	0.52 431	0.59 450	0.46 124	0.23 191	0.77 265	0.49 114	0.52 269	0.29 115	0.44 253	0.22 123	0.59 184	0.97 438	0.08 23	1.27 512	0.10 160	0.35 497	0.29 415	0.62 369

test_1	0.58 243	0.43 154	2.44 292	0.52 431	0.59 450	0.46 124	0.23 191	0.77 265	0.49 114	0.51 259	0.29 115	0.44 253	0.22 123	0.59 184	0.97 438	0.08 23	1.27 512	0.10 160	0.35 497	0.29 415	0.63 375

NRIStereo	0.50 176	0.34 72	2.44 292	0.52 431	0.16 51	0.94 522	0.73 543	0.52 116	0.65 261	0.48 212	0.40 201	0.59 346	0.29 236	0.78 276	0.33 171	0.11 231	0.13 216	0.11 235	0.09 103	0.22 308	0.25 133

PASM	0.82 440	1.00 404	2.68 415	0.52 431	0.48 420	0.65 392	0.59 507	0.83 315	0.89 493	0.82 498	0.73 464	0.89 500	0.68 487	2.39 554	0.73 390	0.35 552	0.37 365	0.36 552	0.41 524	0.45 534	0.51 312

MM-Stereo_test3	0.59 261	0.85 359	2.28 240	0.53 435	0.31 302	0.45 116	0.30 342	0.78 272	0.76 396	0.33 132	0.43 209	0.32 182	0.23 141	0.61 196	0.54 310	0.10 129	1.65 559	0.10 160	0.08 67	0.42 522	0.68 395

MyStereo8	0.73 396	1.16 448	2.89 472	0.53 435	0.34 330	0.71 430	0.20 102	1.87 592	0.59 211	0.53 278	0.66 416	0.50 296	0.33 268	1.27 389	0.62 347	0.10 129	1.19 498	0.10 160	0.21 396	0.21 291	0.61 366

test_3	0.59 261	0.44 167	2.44 292	0.53 435	0.59 450	0.48 145	0.30 342	0.79 281	0.52 146	0.51 259	0.30 124	0.45 265	0.22 123	0.59 184	0.97 438	0.08 23	1.25 507	0.11 235	0.35 497	0.30 424	0.62 369

CRE-IMP	0.46 135	0.31 35	2.40 271	0.53 435	0.17 73	0.79 476	0.68 535	0.54 134	0.66 269	0.47 209	0.43 209	0.44 253	0.26 181	0.43 97	0.33 171	0.12 285	0.07 15	0.12 295	0.09 103	0.17 199	0.23 119

GMM-Stereo	0.53 205	0.33 62	2.89 472	0.53 435	0.24 213	0.77 466	0.46 465	0.62 187	0.65 261	0.58 332	0.73 464	0.47 282	0.43 357	0.68 231	0.29 122	0.10 129	0.06 2	0.13 357	0.13 256	0.14 142	0.44 276

rafts_anoy	0.60 271	1.33 493	2.59 368	0.53 435	1.09 541	0.49 153	0.25 248	0.67 213	0.53 160	0.41 167	0.38 187	0.33 189	0.30 247	0.68 231	0.41 230	0.10 129	1.13 494	0.13 357	0.15 303	0.20 277	0.29 160

CSAN	1.38 560	1.74 565	4.12 575	0.53 435	0.38 369	1.06 540	1.15 581	1.29 555	1.12 546	1.19 548	1.90 578	1.04 536	1.44 568	5.92 619	2.82 583	0.26 531	0.22 320	0.24 521	0.25 426	0.35 472	0.54 333

MM-Stereo_test1	0.63 314	0.64 265	2.51 339	0.54 442	0.37 360	0.44 110	0.28 298	0.68 218	0.59 211	0.43 181	0.33 153	0.26 125	0.25 167	0.89 307	0.52 297	0.10 129	1.84 567	0.10 160	0.09 103	0.41 519	1.40 535

NaN_ROB	1.25 546	1.46 529	3.84 567	0.54 442	0.56 441	1.12 546	0.99 567	1.05 501	1.03 533	1.10 536	0.87 505	0.77 445	1.07 548	5.85 618	2.98 585	0.16 426	0.23 327	0.16 441	0.24 418	0.28 405	0.66 385

NINENet	0.54 216	0.40 130	2.19 219	0.55 444	0.26 240	0.91 515	0.23 191	1.05 501	0.77 409	0.54 284	0.57 344	0.65 377	0.32 262	1.22 375	0.34 183	0.16 426	0.13 216	0.16 441	0.11 196	0.16 175	0.14 40

IIG-Stereo	0.65 333	0.87 366	2.32 250	0.55 444	0.23 200	0.62 349	0.21 130	0.78 272	0.71 346	0.64 408	0.69 429	0.69 414	0.38 297	2.07 525	1.37 505	0.11 231	0.08 55	0.11 235	0.09 103	0.15 154	0.27 148

NF-Stereo	0.53 205	0.33 62	2.55 356	0.55 444	0.16 51	0.61 328	0.43 446	0.70 235	0.70 332	0.50 247	0.47 235	0.37 205	0.26 181	1.44 414	0.78 406	0.12 285	0.07 15	0.12 295	0.10 145	0.13 114	0.17 70

PSM-softLoss	0.52 191	0.34 72	2.47 322	0.55 444	0.17 73	0.61 328	0.39 425	0.64 202	0.67 282	0.52 269	0.48 243	0.39 215	0.25 167	1.46 416	0.77 402	0.13 334	0.08 55	0.13 357	0.12 234	0.12 93	0.15 49

KMStereo	0.52 191	0.34 72	2.47 322	0.55 444	0.17 73	0.61 328	0.39 425	0.64 202	0.67 282	0.52 269	0.48 243	0.39 215	0.25 167	1.46 416	0.77 402	0.13 334	0.08 55	0.13 357	0.12 234	0.12 93	0.15 49

DeepStereo_RVC	0.47 142	0.37 103	2.19 219	0.55 444	0.18 94	0.60 309	0.58 504	0.52 116	0.62 235	0.49 228	0.45 224	0.39 215	0.85 523	0.47 114	0.34 183	0.12 285	0.08 55	0.11 235	0.09 103	0.15 154	0.19 85

EAI-Stereo	1.16 538	0.29 13	1.94 156	0.55 444	0.97 522	1.96 587	7.94 626	1.34 560	1.03 533	1.01 527	1.48 567	0.51 301	0.66 483	0.65 218	1.42 508	0.09 54	0.23 327	0.09 97	0.53 554	0.13 114	0.49 302

AnyNet_C01	1.20 540	1.89 572	4.25 581	0.55 444	0.54 437	1.57 569	1.39 596	1.10 525	1.13 547	1.19 548	1.34 562	1.15 556	1.11 551	1.73 464	2.89 584	0.26 531	0.24 330	0.28 531	0.24 418	0.50 546	0.68 395

MDST_ROB	1.28 550	0.53 217	3.84 567	0.55 444	0.45 410	4.06 612	0.60 511	1.36 561	0.89 493	2.18 595	1.17 547	0.98 521	0.72 496	4.28 612	2.12 551	0.20 488	0.16 265	0.19 486	0.17 343	0.20 277	0.84 448

OMP-Stereo	0.64 324	0.87 366	2.38 261	0.56 453	0.37 360	0.60 309	0.26 266	0.75 254	0.71 346	0.65 424	0.60 365	0.68 403	0.32 262	2.07 525	1.18 481	0.11 231	0.08 55	0.12 295	0.09 103	0.17 199	0.28 154

OCTAStereo	0.53 205	0.33 62	2.54 348	0.56 453	0.16 51	0.61 328	0.42 439	0.70 235	0.70 332	0.50 247	0.47 235	0.37 205	0.26 181	1.43 409	0.79 409	0.12 285	0.07 15	0.12 295	0.10 145	0.13 114	0.17 70

RE-Stereo	0.53 205	0.33 62	2.54 348	0.56 453	0.16 51	0.61 328	0.43 446	0.70 235	0.70 332	0.50 247	0.47 235	0.37 205	0.26 181	1.43 409	0.77 402	0.12 285	0.07 15	0.12 295	0.10 145	0.13 114	0.17 70

TVStereo	0.53 205	0.33 62	2.54 348	0.56 453	0.16 51	0.61 328	0.43 446	0.70 235	0.70 332	0.50 247	0.47 235	0.37 205	0.26 181	1.43 409	0.77 402	0.12 285	0.07 15	0.12 295	0.10 145	0.13 114	0.17 70

RAFT_R40	0.55 220	0.31 35	2.44 292	0.57 457	0.42 402	0.62 349	0.52 485	0.58 161	0.66 269	0.56 309	0.54 309	0.54 319	0.50 415	1.56 432	0.53 304	0.11 231	0.07 15	0.12 295	0.10 145	0.16 175	0.10 13

MSC_U_SF_DS_RVC	1.40 561	2.04 585	3.02 492	0.58 458	0.41 390	2.15 596	1.00 571	1.31 558	1.29 562	1.05 531	1.10 543	1.29 564	0.91 532	3.07 596	1.34 499	1.65 612	0.84 462	0.68 581	0.88 598	1.55 605	1.91 558

PSMNet-RUCA	0.64 324	1.12 434	2.61 380	0.59 459	0.56 441	0.64 376	0.37 409	0.89 373	0.72 355	0.53 278	0.68 424	0.53 311	0.43 357	0.61 196	0.46 264	0.35 552	0.19 292	0.44 565	0.29 449	0.49 545	0.35 204

AAGNet	0.92 487	0.40 130	2.53 344	0.60 460	1.01 528	0.62 349	0.45 459	0.52 116	0.68 309	0.58 332	0.53 289	0.50 296	0.72 496	1.22 375	7.32 622	0.12 285	0.07 15	0.12 295	0.10 145	0.16 175	0.10 13

Prome-Stereo	0.53 205	0.36 91	2.39 268	0.60 460	0.23 200	0.63 363	0.41 432	0.66 208	0.67 282	0.59 351	1.02 534	0.43 238	0.71 495	0.61 196	0.34 183	0.10 129	0.07 15	0.10 160	0.09 103	0.13 114	0.44 276

G-Net	1.02 516	0.70 293	3.23 510	0.60 460	0.66 475	2.00 591	0.71 540	0.78 272	0.70 332	1.14 542	2.53 593	1.29 564	1.01 544	1.47 419	1.74 527	0.25 527	0.24 330	0.24 521	0.26 434	0.37 488	0.40 237

NCC-stereo	0.88 467	1.22 467	2.97 482	0.60 460	0.45 410	1.88 585	0.48 471	1.04 493	0.75 387	0.70 447	0.85 498	0.93 509	0.84 520	1.81 484	1.51 515	0.28 538	0.19 292	0.23 515	0.31 466	0.27 392	0.35 204

Abc-Net	0.88 467	1.22 467	2.97 482	0.60 460	0.45 410	1.88 585	0.48 471	1.04 493	0.75 387	0.70 447	0.85 498	0.93 509	0.84 520	1.81 484	1.51 515	0.28 538	0.19 292	0.23 515	0.31 466	0.27 392	0.35 204
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DPSNet	1.02 516	0.72 304	2.84 463	0.60 460	0.39 376	1.08 542	0.75 544	1.41 567	1.14 549	0.74 468	0.69 429	1.05 540	1.67 579	2.09 531	2.22 559	0.27 535	0.61 422	0.20 496	0.50 546	0.48 543	1.03 493

DisPM	0.48 155	0.41 137	2.54 348	0.61 466	0.18 94	0.59 294	0.62 518	0.54 134	0.67 282	0.61 371	0.53 289	0.38 211	0.26 181	0.76 267	0.31 148	0.13 334	0.07 15	0.12 295	0.11 196	0.12 93	0.15 49

MIPNet	0.88 467	1.07 421	2.85 466	0.61 466	0.18 94	1.46 564	1.37 593	1.65 582	0.78 414	1.93 589	0.85 498	0.75 438	1.66 578	0.87 296	0.34 183	0.10 129	0.08 55	0.11 235	0.32 474	0.27 392	0.26 141

MM-Stereo_test2	0.65 333	0.43 154	2.54 348	0.62 468	0.18 94	0.50 167	0.25 248	0.49 89	0.47 103	0.36 146	0.26 88	0.24 103	0.23 141	0.40 77	0.38 213	0.08 23	2.33 599	0.09 97	0.10 145	0.38 496	2.66 594

RAFT	0.62 300	1.35 500	2.26 237	0.62 468	0.53 435	0.47 137	0.35 397	0.70 235	0.58 200	0.50 247	0.50 269	0.79 453	0.40 319	0.49 141	0.36 195	0.11 231	0.79 450	0.14 392	0.13 256	0.52 551	0.72 408

ELAS	1.52 573	0.92 390	2.91 475	0.62 468	0.57 445	3.13 604	2.21 607	1.67 583	1.58 579	2.42 602	2.43 591	1.87 584	2.49 599	1.85 495	2.70 577	0.42 557	0.43 384	0.41 559	0.40 519	0.51 548	0.85 453
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
AIO-test2	0.60 271	1.55 539	2.73 437	0.63 471	0.42 402	0.50 167	0.23 191	0.84 324	0.73 360	0.34 139	0.53 289	0.37 205	0.22 123	0.70 242	0.32 158	0.75 579	0.16 265	0.13 357	0.17 343	0.21 291	0.47 289

RTS	1.29 551	1.59 547	6.48 607	0.63 471	0.57 445	1.59 571	0.90 560	1.15 539	1.44 571	1.20 553	1.31 558	1.10 549	0.87 528	2.67 575	2.27 562	0.21 499	0.38 369	0.19 486	0.20 385	0.46 538	0.68 395

RTSA	1.29 551	1.59 547	6.48 607	0.63 471	0.57 445	1.59 571	0.90 560	1.15 539	1.44 571	1.20 553	1.31 558	1.10 549	0.87 528	2.67 575	2.27 562	0.21 499	0.38 369	0.19 486	0.20 385	0.46 538	0.68 395

ELAS_RVC	1.51 572	0.88 370	3.36 523	0.63 471	0.56 441	1.53 567	2.73 610	1.53 573	1.76 587	2.26 599	2.21 588	2.10 587	3.07 604	2.08 528	2.52 569	0.42 557	0.42 379	0.42 561	0.37 509	0.51 548	0.84 448
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PAM_32	0.95 499	0.43 154	2.68 415	0.64 475	1.10 545	1.78 581	1.16 583	1.12 532	0.96 518	1.07 534	0.90 513	1.38 570	0.76 511	0.78 276	1.11 471	0.10 129	1.29 516	0.10 160	0.50 546	0.16 175	0.98 485

anonymity	0.86 459	0.68 281	1.44 81	0.64 475	0.83 503	0.67 413	0.52 485	0.98 442	0.73 360	0.96 519	0.70 442	0.81 466	0.86 525	1.10 351	1.34 499	0.64 571	0.72 446	0.58 573	1.44 613	0.60 558	0.91 464

PA-Net	0.93 494	1.36 505	4.14 576	0.64 475	0.41 390	0.70 425	0.53 488	0.91 390	0.88 488	0.53 278	0.60 365	0.70 420	0.54 431	2.40 555	2.57 573	0.17 446	0.28 351	0.19 486	0.28 445	0.25 357	0.48 296
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
test_xeample3	0.86 459	0.75 324	3.36 523	0.65 478	0.76 492	0.49 153	0.33 378	1.21 550	0.80 435	0.61 371	0.23 67	0.30 166	0.29 236	1.17 368	1.57 520	0.10 129	1.79 564	0.10 160	0.40 519	0.25 357	2.09 568

EDNetEfficient	1.29 551	0.78 335	4.27 582	0.65 478	1.03 531	0.94 522	1.38 595	0.87 357	1.75 586	2.33 601	1.32 560	1.04 536	2.21 596	1.59 445	4.07 605	0.16 426	0.19 292	0.15 421	0.27 443	0.38 496	0.40 237

PDISCO_ROB	0.84 447	1.46 529	2.84 463	0.65 478	0.59 450	1.17 551	0.48 471	1.19 547	1.08 542	0.67 433	0.72 462	1.00 527	0.61 465	1.24 380	1.05 459	0.38 554	0.18 286	0.28 531	0.24 418	0.58 556	0.44 276

WCMA_ROB	1.29 551	1.21 462	3.13 504	0.65 478	0.36 353	1.20 554	0.78 548	1.00 461	0.98 525	1.78 588	2.62 596	3.08 601	2.01 592	1.86 497	2.35 564	0.38 554	0.38 369	0.32 545	0.32 474	0.31 433	1.06 496

AIO-test1	0.58 243	1.37 510	2.77 447	0.66 482	1.08 539	0.50 167	0.23 191	0.86 348	0.69 321	0.31 122	0.42 205	0.29 157	0.22 123	0.77 269	0.34 183	0.13 334	0.15 250	0.12 295	0.16 325	0.31 433	0.30 169

MFN_U_SF_RVC	1.57 576	2.56 615	3.30 519	0.66 482	0.41 390	1.15 549	0.51 481	1.27 552	1.35 567	1.61 585	1.20 550	1.43 573	0.97 541	1.80 482	2.10 549	1.88 615	1.79 564	1.97 618	2.14 620	1.61 606	1.76 556

SPS-STEREO	1.22 541	1.65 556	3.41 536	0.66 482	0.69 481	1.01 530	0.68 535	1.10 525	0.96 518	1.40 573	1.25 553	1.46 575	1.08 549	2.05 522	2.24 560	0.66 575	0.61 422	0.58 573	0.57 565	0.66 565	1.65 551
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
DDF-Stereo	0.65 333	0.33 62	1.69 111	0.67 485	0.82 502	0.37 50	0.20 102	0.50 106	0.52 146	0.34 139	0.17 17	0.78 450	0.23 141	0.68 231	1.03 455	0.20 488	1.66 560	0.09 97	0.34 493	0.34 458	2.03 565

ACVNet-DCA	0.67 359	0.73 308	2.43 284	0.67 485	0.52 428	0.76 456	0.24 220	0.81 296	0.83 456	0.77 477	0.39 193	0.25 112	0.38 297	0.70 242	0.22 26	0.10 129	2.13 587	0.11 235	0.09 103	0.16 175	1.18 504

xx1	0.71 384	0.73 308	2.43 284	0.67 485	0.52 428	0.76 456	0.24 220	0.85 337	1.05 537	0.77 477	0.39 193	0.46 273	0.37 288	0.70 242	0.22 26	0.10 129	2.13 587	0.12 295	0.41 524	0.16 175	1.18 504

1test111	0.72 393	0.73 308	2.43 284	0.67 485	0.52 428	0.76 456	0.24 220	0.81 296	0.83 456	0.77 477	0.39 193	0.25 112	0.38 297	1.03 333	0.75 396	0.10 129	2.13 587	0.11 235	0.09 103	0.16 175	1.18 504

cc1	0.74 400	0.73 308	2.43 284	0.67 485	0.52 428	0.76 456	0.24 220	0.85 337	1.05 537	0.77 477	0.39 193	0.25 112	0.38 297	0.70 242	0.22 26	0.10 129	2.13 587	0.11 235	0.09 103	0.25 357	2.20 578

tt1	0.74 400	0.73 308	2.34 254	0.67 485	0.63 467	0.75 451	0.24 220	0.85 337	0.96 518	0.81 492	0.38 187	0.26 125	0.35 278	0.64 211	0.22 26	0.10 129	2.16 592	0.11 235	0.09 103	0.25 357	2.19 575

UDG	0.86 459	1.57 543	2.80 452	0.68 491	0.59 450	0.78 472	0.38 419	0.97 434	0.74 381	0.63 397	0.70 442	1.01 528	0.68 487	1.02 331	1.22 490	0.45 562	0.34 361	0.89 590	0.51 551	0.73 569	0.58 356

NOSS_ROB	0.75 411	1.03 414	2.27 238	0.68 491	0.26 240	0.68 419	0.30 342	0.99 451	0.82 449	0.59 351	0.58 351	0.77 445	0.39 312	2.75 584	0.48 277	0.25 527	0.24 330	0.28 531	0.26 434	0.29 415	1.07 497

FTStereo	0.79 430	0.32 49	2.83 461	0.70 493	0.21 157	0.73 440	1.75 602	0.61 183	0.60 218	1.07 534	1.62 572	1.28 562	2.11 594	0.75 264	0.30 129	0.19 477	0.08 55	0.12 295	0.11 196	0.12 93	0.39 230

cross-raft	0.47 142	0.34 72	2.17 213	0.70 493	0.84 505	0.50 167	0.35 397	0.74 250	0.43 73	0.44 190	0.45 224	0.63 364	0.25 167	0.37 62	0.27 97	0.08 23	0.14 232	0.10 160	0.23 414	0.11 80	0.27 148

SST-Stereo	0.56 228	0.30 27	2.44 292	0.71 495	0.55 439	0.62 349	0.65 526	0.57 157	0.67 282	0.59 351	0.53 289	0.51 301	0.59 454	1.57 437	0.31 148	0.12 285	0.07 15	0.12 295	0.10 145	0.17 199	0.11 20

JetBlue	1.89 584	2.09 587	4.16 577	0.74 496	1.23 553	4.52 616	3.86 616	1.68 584	1.26 558	1.28 565	1.54 569	2.36 592	1.86 587	3.35 602	3.37 591	0.54 566	0.49 395	0.48 567	0.49 543	1.39 602	1.21 510

pmcnn	1.44 564	1.25 476	3.57 549	0.74 496	1.42 562	0.72 436	0.56 499	1.04 493	1.06 539	1.03 529	2.89 603	6.01 619	0.75 507	2.54 564	3.60 596	0.14 375	0.11 175	0.08 44	0.06 9	0.34 458	0.81 443

IGEVStereo-DCA	0.74 400	0.74 318	2.09 191	0.76 498	0.77 494	0.45 116	0.23 191	0.49 89	0.62 235	0.71 456	0.22 54	0.30 166	0.28 215	1.29 391	1.53 517	0.10 129	1.50 546	0.10 160	0.18 356	0.24 332	2.22 580

rrr	0.84 447	0.74 318	3.40 534	0.76 498	0.77 494	0.45 116	0.28 298	1.23 551	0.84 468	0.71 456	0.22 54	0.30 166	0.28 215	1.29 391	1.53 517	0.10 129	1.50 546	0.10 160	0.29 449	0.24 332	1.75 555

ACRE	0.63 314	1.55 539	3.41 536	0.76 498	0.28 268	0.60 309	0.56 499	0.82 305	0.68 309	0.57 325	0.62 380	0.43 238	0.30 247	0.47 114	0.42 238	0.12 285	0.19 292	0.13 357	0.14 279	0.36 480	0.20 94

PAM	0.91 484	0.43 154	2.67 408	0.77 501	0.89 510	1.81 582	1.22 588	1.13 536	0.78 414	1.16 545	0.91 515	1.39 571	0.68 487	0.76 267	1.06 462	0.10 129	0.98 473	0.10 160	0.50 546	0.14 142	0.66 385

SQANet	0.92 487	1.96 574	3.23 510	0.77 501	0.83 503	0.76 456	0.38 419	0.87 357	0.68 309	0.64 408	0.69 429	0.73 431	0.52 426	1.35 398	1.36 503	0.80 582	0.30 353	0.60 576	0.29 449	0.93 581	0.70 404

DDUNet	0.90 481	1.63 554	2.77 447	0.77 501	0.69 481	0.83 491	0.44 455	0.90 383	0.70 332	0.68 439	0.76 477	0.92 504	0.54 431	1.14 362	1.35 501	0.61 570	0.37 365	0.96 592	0.52 553	0.77 575	0.67 390

XQC	0.84 447	1.32 488	2.61 380	0.78 504	0.44 407	0.89 511	0.53 488	1.16 542	1.07 540	0.85 504	0.69 429	0.92 504	0.73 499	1.40 403	1.44 509	0.24 521	0.35 362	0.23 515	0.26 434	0.45 534	0.39 230

MLG-Stereo_test2	0.46 135	0.49 193	1.77 116	0.79 505	0.70 483	0.63 363	0.12 4	0.37 20	0.48 108	0.39 160	0.15 10	0.24 103	0.10 2	0.46 109	0.20 8	0.16 426	1.21 502	0.08 44	0.06 9	0.09 43	0.66 385

CIPLG	0.63 314	1.59 547	3.16 507	0.79 505	0.31 302	0.62 349	0.57 502	0.82 305	0.68 309	0.58 332	0.63 388	0.43 238	0.31 253	0.48 127	0.42 238	0.12 285	0.20 308	0.13 357	0.13 256	0.36 480	0.21 102

IPLGR_C	0.64 324	1.66 558	3.36 523	0.80 507	0.31 302	0.60 309	0.60 511	0.82 305	0.69 321	0.58 332	0.62 380	0.44 253	0.31 253	0.47 114	0.43 245	0.12 285	0.22 320	0.13 357	0.15 303	0.35 472	0.21 102

SHD	0.84 447	1.14 438	2.54 348	0.80 507	0.52 428	0.76 456	0.34 387	1.16 542	1.29 562	1.11 538	0.85 498	0.98 521	0.74 503	1.25 384	1.48 511	0.22 506	0.37 365	0.20 496	0.27 443	0.36 480	0.41 246

CAS	0.39 75	0.31 35	1.79 120	0.81 509	0.34 330	0.51 177	0.23 191	0.49 89	0.42 66	0.23 43	0.31 136	0.20 69	0.17 47	0.30 15	0.25 74	0.77 581	0.06 2	0.07 1	0.05 1	0.10 64	0.41 246

PVD	1.05 523	1.21 462	2.36 256	0.84 510	0.91 513	1.04 535	0.64 522	1.32 559	1.68 581	1.43 575	1.41 566	1.14 554	1.15 554	1.49 422	1.77 532	0.27 535	0.65 431	0.28 531	0.35 497	0.40 512	0.73 412

MFMNet_re	1.01 515	1.73 562	3.04 496	0.85 511	0.76 492	0.93 520	0.81 551	1.02 480	1.10 543	1.05 531	1.06 541	0.84 479	0.96 540	0.93 316	0.97 438	0.68 577	0.61 422	0.63 578	0.60 570	0.77 575	0.80 436

MC-Stereo	0.58 243	0.37 103	2.00 167	0.88 512	0.64 471	0.54 218	0.19 85	0.46 71	0.39 48	0.58 332	0.39 193	0.27 139	0.27 197	0.71 250	0.32 158	0.09 54	1.20 499	0.09 97	0.16 325	0.22 308	1.92 559

GrayStereo	0.71 384	0.27 3	2.40 271	0.89 513	0.23 200	0.62 349	1.40 597	0.67 213	0.70 332	0.72 459	0.77 481	0.55 328	3.03 603	0.60 191	0.28 111	0.10 129	0.08 55	0.10 160	0.21 396	0.12 93	0.37 213

MADNet+	1.44 564	2.19 592	6.00 604	0.89 513	0.70 483	1.58 570	1.11 576	1.56 578	1.30 564	0.89 508	1.03 536	1.25 561	1.12 552	3.29 600	2.80 581	0.48 565	0.57 415	0.39 556	0.36 507	0.63 562	0.69 401

SCV	0.69 373	0.68 281	1.95 157	0.90 515	1.04 533	0.49 153	0.24 220	0.98 442	0.73 360	0.54 284	0.31 136	0.24 103	0.20 105	1.32 394	0.26 88	0.11 231	1.59 554	0.09 97	0.32 474	0.34 458	1.58 545

dual_stereo	0.94 496	0.31 35	1.80 122	0.90 515	2.52 602	0.54 218	0.15 37	0.69 224	1.02 531	0.25 60	0.18 20	0.18 58	0.14 17	0.63 204	0.35 191	0.09 54	3.76 619	0.07 1	0.47 538	0.07 2	4.59 624

RAFT-Test	0.56 228	0.41 137	2.01 170	0.90 515	1.07 538	0.65 392	0.37 409	0.83 315	0.65 261	0.49 228	0.49 257	0.93 509	0.24 148	0.52 153	0.30 129	0.10 129	0.38 369	0.09 97	0.38 514	0.11 80	0.19 85

CC-Net-ROB	0.95 499	1.57 543	2.93 477	0.90 515	0.39 376	0.87 505	0.44 455	1.12 532	0.83 456	0.59 351	0.69 429	0.64 372	0.50 415	2.73 582	0.93 432	0.97 589	0.40 376	0.87 589	0.29 449	0.61 561	0.66 385

LCNet	0.58 243	0.43 154	2.42 279	0.91 519	0.22 170	0.95 524	0.29 326	0.62 187	0.64 254	0.52 269	0.55 319	0.41 232	0.75 507	0.84 292	0.27 97	0.10 129	0.07 15	0.12 295	0.18 356	0.97 586	0.40 237

ASMatch	0.61 279	0.47 181	2.72 432	0.91 519	0.36 353	0.56 240	0.24 220	0.54 134	0.67 282	0.48 212	1.20 550	0.47 282	0.65 476	1.33 396	0.93 432	0.10 129	0.08 55	0.11 235	0.11 196	0.10 64	0.17 70

HART	0.75 411	0.75 324	2.22 228	0.94 521	1.59 575	0.30 17	0.19 85	0.72 244	0.85 471	0.30 119	0.52 282	0.39 215	0.16 40	0.81 288	0.43 245	0.08 23	2.61 608	0.10 160	0.07 41	0.36 480	1.61 548

WAO-7	1.58 577	2.04 585	3.25 513	0.94 521	0.75 489	1.75 579	1.13 578	1.87 592	1.97 595	1.46 579	2.53 593	1.98 586	1.75 582	3.13 597	2.48 568	0.69 578	0.67 433	0.94 591	0.74 585	0.80 578	0.77 423

MaskLacGwcNet_RVC	0.84 447	1.41 517	2.80 452	0.94 521	0.35 341	0.89 511	0.41 432	0.89 373	0.66 269	0.57 325	0.63 388	0.75 438	0.38 297	2.37 550	0.55 313	1.16 597	0.31 355	0.36 552	0.21 396	0.59 557	0.63 375

GIP-stereo	0.61 279	0.68 281	1.05 28	0.95 524	1.46 567	0.42 93	0.17 61	0.69 224	0.49 114	0.19 17	0.24 71	0.23 92	0.18 72	0.95 323	0.59 330	0.10 129	1.33 523	0.08 44	0.06 9	0.18 224	2.21 579

anonymousa	0.74 400	0.60 246	2.58 366	0.96 525	1.33 558	0.61 328	0.26 266	0.69 224	0.56 185	0.55 297	0.84 495	0.82 471	0.46 386	0.56 172	0.61 344	0.10 129	1.11 492	0.12 295	0.98 603	0.14 142	0.97 483

Ntro	1.11 533	2.10 588	3.52 546	0.97 526	0.87 509	1.06 540	0.54 491	1.02 480	0.93 508	0.63 397	0.76 477	0.93 509	0.67 485	1.76 471	1.71 523	1.03 591	0.46 387	0.76 584	0.41 524	1.29 596	0.86 456

GREAT-IGEV	0.92 487	0.56 233	2.08 187	0.98 527	2.29 599	0.47 137	0.18 77	0.35 13	0.78 414	0.74 468	0.33 153	0.15 19	0.18 72	1.00 327	0.55 313	0.09 54	3.79 620	0.07 1	0.26 434	0.22 308	3.26 608
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
GCAP-BAT	0.78 426	0.38 113	2.37 258	0.98 527	0.60 455	0.77 466	0.22 154	1.13 536	0.51 133	0.80 488	0.90 513	0.81 466	0.25 167	0.77 269	0.88 426	0.10 129	1.94 574	0.09 97	0.50 546	0.17 199	1.35 529

otaku	1.15 537	2.10 588	3.51 544	0.98 527	0.74 487	1.02 532	0.59 507	1.03 487	0.89 493	0.70 447	1.60 570	0.98 521	0.65 476	1.63 449	1.80 535	0.99 590	0.46 387	0.73 583	0.40 519	1.30 598	0.88 460

Consistency-Raft	0.92 487	1.21 462	3.50 543	0.98 527	0.63 467	0.77 466	0.54 491	1.02 480	1.01 530	0.62 386	1.03 536	0.65 377	1.04 546	0.81 288	1.36 503	0.45 562	0.47 391	0.51 571	0.59 568	0.65 564	0.47 289

SGM_RVC	2.11 591	1.07 421	2.87 469	0.98 527	0.92 514	2.72 603	1.88 606	1.91 595	12.27 625	2.09 591	1.99 580	2.47 593	2.24 597	2.87 592	2.03 544	0.54 566	0.47 391	0.42 561	0.47 538	0.74 570	1.22 512
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
Occ-G	0.68 366	0.54 220	2.08 187	0.99 532	0.74 487	0.38 60	0.25 248	0.46 71	0.78 414	0.40 165	0.36 174	0.46 273	0.22 123	0.90 308	0.70 376	0.09 54	1.53 549	0.09 97	0.16 325	0.31 433	2.06 567

MoCha-V2	0.74 400	0.78 335	2.18 216	1.01 533	1.55 571	0.36 45	0.19 85	0.61 183	0.49 114	0.33 132	0.34 162	0.30 166	0.27 197	1.56 432	0.47 269	0.09 54	1.94 574	0.08 44	0.37 509	0.18 224	1.62 549

DCRE	0.76 416	0.80 341	2.31 248	1.05 534	1.18 550	0.63 363	0.26 266	1.03 487	0.59 211	0.52 269	2.12 582	0.44 253	0.27 197	0.41 86	0.53 304	0.09 54	1.02 482	0.10 160	0.32 474	0.16 175	1.47 540

FE-Mocha	0.61 279	0.36 91	1.84 130	1.06 535	0.34 330	0.43 100	0.17 61	0.72 244	0.55 177	0.45 194	0.50 269	0.58 342	0.45 375	2.35 548	1.18 481	0.10 129	0.40 376	0.11 235	0.21 396	0.13 114	0.31 178

anonymousdsp2	0.88 467	0.31 35	1.96 161	1.06 535	1.56 572	0.57 263	0.22 154	0.84 324	0.98 525	1.20 553	0.37 180	0.65 377	0.26 181	1.19 373	0.46 264	0.10 129	2.40 604	0.10 160	0.13 256	0.19 254	2.96 599

ACVNet-4b	2.00 587	2.19 592	4.85 593	1.09 537	0.86 506	1.15 549	0.53 488	1.11 529	1.15 551	0.65 424	1.09 542	1.97 585	0.69 492	2.31 545	9.78 626	5.73 625	0.42 379	1.03 597	0.55 557	1.89 608	0.92 468

NVStereoNet_ROB	1.45 566	1.62 552	3.59 551	1.09 537	0.70 483	0.86 498	0.67 533	1.19 547	1.51 575	1.20 553	4.05 614	1.61 580	1.94 589	2.97 595	2.07 548	0.67 576	0.69 438	0.55 572	0.70 577	0.57 555	0.67 390
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DA	0.89 475	0.42 142	2.01 170	1.10 539	1.65 577	0.88 507	0.22 154	0.63 195	0.92 501	0.41 167	0.70 442	0.29 157	0.27 197	1.52 426	0.40 221	0.10 129	2.35 602	0.09 97	0.07 41	0.11 80	3.60 613

GGEV	0.89 475	0.42 142	2.01 170	1.10 539	1.65 577	0.88 507	0.22 154	0.63 195	0.92 501	0.41 167	0.70 442	0.29 157	0.27 197	1.52 426	0.40 221	0.10 129	2.35 602	0.09 97	0.07 41	0.11 80	3.60 613

ACVNet_2	1.54 574	2.20 594	4.42 588	1.10 539	0.93 517	1.37 560	0.87 555	1.53 573	1.71 584	1.22 557	1.72 573	2.12 588	1.06 547	2.58 568	1.93 540	0.94 586	0.54 408	1.00 595	0.56 560	2.11 612	0.96 480

IGEV++	0.74 400	0.70 293	2.05 182	1.11 542	1.09 541	0.32 26	0.21 130	0.75 254	0.43 73	0.30 119	0.30 124	0.22 83	0.27 197	0.98 325	0.31 148	0.10 129	2.50 605	0.08 44	0.15 303	0.27 392	2.70 595

ACVNet_1	1.47 568	2.27 601	4.92 594	1.11 542	0.89 510	1.19 553	0.66 528	1.28 553	1.19 556	0.98 520	0.97 523	3.06 600	1.48 573	2.37 550	1.82 536	1.08 593	0.49 395	1.03 597	0.48 541	1.20 592	0.95 477

PWCK	1.62 579	2.32 605	4.27 582	1.11 542	0.56 441	1.81 582	1.84 603	1.55 576	1.54 577	1.45 576	1.81 574	1.82 583	1.38 565	3.34 601	2.14 553	1.09 595	0.57 415	0.98 594	0.59 568	1.50 604	0.79 432

GCST	0.84 447	1.48 532	3.02 492	1.12 545	1.09 541	0.62 349	0.19 85	0.79 281	0.56 185	0.60 362	0.65 409	0.50 296	0.31 253	1.24 380	0.74 395	0.76 580	0.46 387	0.84 585	0.64 574	0.71 567	0.57 351

RainbowNet	1.27 547	2.22 596	3.58 550	1.14 546	0.92 514	1.08 542	0.76 545	1.19 547	1.15 551	0.77 477	0.97 523	1.08 544	0.83 519	1.64 452	1.72 525	1.20 599	1.30 519	1.01 596	0.58 566	1.23 593	0.97 483

WAO-6	1.69 581	1.87 571	3.21 509	1.15 547	1.01 528	2.29 597	1.06 575	1.85 590	2.84 609	1.30 568	2.59 595	2.19 589	1.67 579	2.62 571	2.52 569	0.96 588	0.68 435	1.19 600	0.84 595	1.13 588	0.95 477

DANet	0.85 456	0.68 281	2.41 275	1.18 548	0.48 420	0.77 466	1.23 589	0.93 403	1.53 576	0.90 510	0.72 462	0.97 520	0.57 443	1.86 497	1.05 459	0.18 459	0.16 265	0.19 486	0.16 325	0.26 378	0.67 390
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DStereoO	1.34 557	0.76 328	2.18 216	1.19 549	2.07 592	0.79 476	3.84 615	1.01 471	1.42 569	0.72 459	1.11 544	0.80 461	1.97 590	0.96 324	2.44 566	1.25 602	0.99 475	0.48 567	0.60 570	0.96 585	1.34 526

MonStereo1	2.06 588	1.22 467	2.39 268	1.22 550	1.04 533	3.53 609	0.62 518	1.55 576	1.93 593	1.50 581	3.36 610	2.24 591	10.67 626	2.85 590	1.50 512	1.08 593	0.39 375	0.96 592	0.58 566	1.16 590	1.39 533

zero-FE	1.27 547	0.33 62	9.38 615	1.30 551	2.25 597	0.33 32	0.20 102	0.51 114	1.26 558	0.32 127	0.22 54	0.77 445	0.22 123	0.69 235	0.96 436	0.21 499	2.25 595	0.09 97	0.61 572	0.32 443	3.25 607

AIO-Stereo	0.64 324	0.60 246	1.63 102	1.31 552	1.45 564	0.38 60	0.20 102	0.55 144	0.83 456	0.31 122	0.31 136	0.23 92	0.15 27	0.39 70	0.63 354	0.10 129	1.25 507	0.09 97	0.41 524	0.21 291	1.73 554

Dean	1.92 585	2.31 604	5.03 595	1.31 552	1.08 539	1.55 568	0.99 567	1.98 599	2.33 601	1.51 582	4.15 615	4.23 611	1.39 566	2.31 545	2.10 549	1.18 598	0.69 438	1.18 599	0.75 586	1.30 598	1.07 497

WQFJA1++	2.66 596	0.28 8	6.84 609	1.32 554	1.50 570	0.52 197	0.13 10	0.41 38	0.52 146	14.18 630	0.19 28	3.31 602	0.17 47	0.88 303	0.45 258	0.18 459	1.54 551	0.08 44	0.81 590	17.77 638	2.17 574

anonymousdsp	0.86 459	0.59 245	2.65 396	1.33 555	1.25 554	0.56 240	0.23 191	0.54 134	0.71 346	1.13 541	0.25 79	0.22 83	0.24 148	1.24 380	0.24 57	0.09 54	2.34 600	0.10 160	0.18 356	0.25 357	3.12 605

SAMSARA	1.11 533	1.35 500	2.60 375	1.34 556	0.77 494	1.67 576	1.41 599	1.47 570	0.99 528	1.54 583	0.89 510	1.44 574	0.90 531	1.88 503	1.71 523	0.25 527	0.55 411	0.22 507	0.34 493	0.39 505	0.50 305

IGEV-Stereo	0.86 459	0.60 246	2.65 396	1.35 557	1.25 554	0.56 240	0.23 191	0.54 134	0.71 346	1.14 542	0.25 79	0.22 83	0.24 148	1.24 380	0.24 57	0.09 54	2.34 600	0.10 160	0.18 356	0.25 357	3.13 606
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
RSM	0.47 142	0.51 208	1.36 62	1.37 558	1.04 533	0.37 50	0.21 130	0.52 116	0.55 177	0.23 43	0.28 109	0.28 147	0.17 47	0.40 77	0.22 26	0.09 54	0.24 330	0.09 97	0.35 497	0.24 332	0.80 436

LL-Strereo2	0.62 300	1.36 505	2.47 322	1.37 558	0.96 519	0.54 218	0.28 298	0.61 183	0.49 114	0.42 174	0.34 162	0.44 253	0.21 116	0.57 176	0.53 304	0.11 231	0.26 342	0.16 441	0.14 279	0.18 224	0.98 485

IMH-64-1	1.50 569	1.98 576	2.69 422	1.39 560	1.12 546	1.39 562	1.19 586	1.80 586	1.47 573	1.19 548	2.20 586	1.53 576	1.51 575	2.12 533	1.98 541	1.34 604	0.68 435	1.28 603	0.70 577	1.37 600	1.12 500

IMH-64	1.50 569	1.98 576	2.69 422	1.39 560	1.12 546	1.39 562	1.19 586	1.80 586	1.47 573	1.19 548	2.20 586	1.53 576	1.51 575	2.12 533	1.98 541	1.34 604	0.68 435	1.28 603	0.70 577	1.37 600	1.12 500

HH	0.79 430	0.52 213	2.72 432	1.45 562	0.80 499	0.91 515	0.23 191	0.76 257	0.76 396	0.64 408	0.55 319	0.87 493	0.41 331	0.94 317	0.45 258	0.09 54	1.20 499	0.10 160	0.09 103	0.16 175	2.16 572

HanStereo	0.79 430	0.52 213	2.72 432	1.45 562	0.80 499	0.91 515	0.23 191	0.76 257	0.76 396	0.64 408	0.55 319	0.87 493	0.41 331	0.94 317	0.45 258	0.09 54	1.20 499	0.10 160	0.09 103	0.16 175	2.16 572

AIO-Stereo-zeroshot1	0.94 496	0.84 354	3.40 534	1.46 564	0.78 497	1.37 560	0.70 539	1.11 529	0.68 309	0.80 488	1.29 555	1.09 547	0.59 454	1.16 365	1.01 454	0.14 375	0.53 405	0.11 235	0.46 536	0.31 433	0.86 456

MSKI-zero shot	0.70 380	0.44 167	2.62 385	1.47 565	0.75 489	0.56 240	0.20 102	0.80 287	0.45 90	0.60 362	0.52 282	0.44 253	0.17 47	0.70 242	0.26 88	0.09 54	2.87 613	0.09 97	0.32 474	0.14 142	0.50 305

JetRed	3.37 609	4.96 620	10.08 618	1.48 566	1.73 581	7.63 621	5.47 622	3.47 617	2.20 599	2.42 602	2.40 590	2.98 598	2.35 598	3.52 606	6.60 619	1.33 603	1.90 568	1.38 607	1.23 610	2.30 613	2.02 564

TorneroNet-64	2.74 599	2.23 597	4.18 578	1.48 566	1.20 551	3.88 610	1.01 573	3.48 619	6.61 621	2.62 606	4.55 618	4.20 608	3.84 611	3.39 604	3.40 593	1.23 600	0.66 432	1.39 608	0.80 587	3.42 619	1.27 519

TorneroNet	5.60 619	2.30 603	3.98 570	1.49 568	1.26 556	14.47 627	1.11 576	4.85 621	20.66 640	10.12 624	16.30 632	11.78 630	7.35 621	3.41 605	4.38 608	1.36 607	0.70 441	1.46 610	0.87 597	2.73 616	1.33 524

SCV_C0	0.73 396	0.68 281	2.05 182	1.50 569	0.92 514	0.45 116	0.20 102	0.96 426	0.71 346	0.65 424	0.33 153	0.31 176	0.20 105	1.25 384	0.52 297	0.09 54	1.68 562	0.08 44	0.30 458	0.27 392	1.52 542

DispFullNet	1.69 581	2.25 598	5.23 596	1.53 570	8.78 620	0.89 511	0.37 409	1.03 487	0.98 525	1.37 569	1.00 530	1.13 552	1.97 590	1.51 424	0.98 447	0.55 568	0.32 356	1.19 600	0.64 574	1.16 590	0.88 460

SDNR	2.06 588	2.93 618	2.94 479	1.55 571	5.13 615	1.98 590	0.24 220	1.95 598	2.62 605	0.92 513	2.71 599	5.76 618	0.68 487	3.61 607	3.84 600	0.33 549	0.38 369	0.22 507	0.17 343	1.13 588	2.04 566

EGLCR-Stereo	0.90 481	0.31 35	1.90 147	1.60 572	0.95 518	1.14 548	0.42 439	0.85 337	0.43 73	1.74 587	0.21 43	0.27 139	0.17 47	1.56 432	0.30 129	0.10 129	2.60 606	0.10 160	0.09 103	0.10 64	3.10 604

RSM++	0.48 155	0.52 213	1.27 53	1.62 573	1.27 557	0.39 65	0.20 102	0.49 89	0.56 185	0.22 35	0.25 79	0.24 103	0.17 47	0.39 70	0.23 44	0.09 54	0.11 175	0.09 97	0.35 497	0.29 415	0.80 436

FINET	1.92 585	1.96 574	4.49 590	1.62 573	1.39 561	3.51 608	4.39 617	2.89 610	2.58 604	1.39 571	1.98 579	1.35 568	2.12 595	1.64 452	2.12 551	0.84 584	1.03 484	0.18 479	0.29 449	0.54 553	2.12 570

XX-Stereo	0.98 508	0.57 235	4.45 589	1.64 575	5.33 616	0.55 232	0.16 50	0.96 426	0.43 73	0.45 194	0.65 409	0.85 485	0.19 88	0.79 280	0.26 88	0.11 231	0.80 453	0.10 160	0.32 474	0.17 199	0.78 429

SGM-ForestM	3.67 613	2.70 617	5.34 599	1.65 576	1.72 580	6.02 619	5.08 620	4.10 620	3.47 611	4.59 618	4.21 616	9.81 626	5.79 619	6.44 620	6.97 621	0.88 585	1.09 489	0.33 549	0.45 531	0.68 566	2.10 569

Selective-IGEV	0.57 235	0.42 142	1.87 143	1.67 577	1.33 558	0.36 45	0.20 102	0.61 183	0.71 346	0.22 35	0.31 136	0.22 83	0.19 88	0.52 153	0.36 195	0.09 54	0.97 471	0.09 97	0.15 303	0.20 277	0.85 453

IMH	2.14 592	2.46 610	3.60 553	1.70 578	1.13 548	1.65 575	0.93 563	2.13 602	1.93 593	1.37 569	2.64 598	2.19 589	1.82 586	5.77 617	2.18 556	5.70 624	1.05 485	1.31 605	0.72 582	1.39 602	1.13 502

Anonymous_2	1.36 559	0.49 193	2.03 176	1.71 579	1.58 573	2.49 601	0.58 504	1.59 579	2.31 600	0.77 477	0.88 508	1.03 532	0.58 451	1.20 374	0.66 364	0.32 547	1.38 528	1.42 609	3.87 626	0.78 577	1.56 543

riskmin	0.96 503	0.32 49	2.07 185	1.72 580	1.61 576	1.62 573	0.57 502	1.45 569	0.55 177	0.73 461	0.89 510	0.92 504	0.45 375	1.16 365	0.60 335	0.11 231	1.30 519	0.12 295	1.38 612	0.14 142	1.51 541

KSHMR	4.19 614	2.37 607	6.24 605	1.73 581	1.48 568	1.97 589	1.29 591	3.18 613	17.06 635	2.15 594	15.74 630	9.09 625	1.75 582	8.33 623	2.37 565	1.55 610	1.29 516	1.70 615	1.23 610	1.75 607	1.60 547

Pruner-Stereo	0.55 220	0.38 113	2.49 333	1.78 582	0.19 127	0.63 363	0.45 459	0.59 170	0.67 282	0.61 371	0.48 243	0.41 232	0.25 167	0.49 141	0.99 449	0.13 334	0.07 15	0.12 295	0.10 145	0.13 114	0.14 40

MultiAttention	2.45 594	0.55 229	2.24 232	1.79 583	2.54 603	11.19 625	2.28 608	1.28 553	0.84 468	0.63 397	1.17 547	1.13 552	0.57 443	15.98 634	1.78 533	0.20 488	0.09 114	0.43 564	1.60 616	0.95 583	1.69 553

LVE	2.10 590	2.61 616	4.30 586	1.79 583	1.81 583	1.68 577	1.04 574	2.35 604	2.78 608	1.27 564	2.87 602	4.21 610	1.46 570	2.83 589	2.02 543	2.87 620	0.92 468	1.19 600	1.47 614	1.29 596	1.18 504

ktn	4.44 615	2.47 611	3.70 557	1.82 585	1.49 569	2.11 595	1.40 597	2.30 603	12.56 626	11.36 627	16.25 631	11.30 629	3.77 610	4.41 614	3.47 594	1.86 614	0.99 475	1.74 617	1.21 609	3.28 618	1.39 533

UNDER WATER	2.84 601	2.25 598	5.25 597	1.84 586	1.45 564	2.36 599	1.44 600	3.23 614	6.51 620	2.61 605	2.73 600	5.69 617	5.64 618	3.14 598	4.18 607	1.48 608	0.81 457	1.60 614	1.07 605	1.91 609	1.67 552

UNDER WATER-64	2.59 595	2.28 602	5.63 600	1.85 587	1.45 564	3.28 605	1.60 601	2.62 605	5.57 617	2.09 591	2.12 582	4.10 607	4.21 612	2.74 583	3.64 597	1.49 609	0.86 464	1.58 613	1.09 607	1.91 609	1.62 549

model_zeroshot	0.75 411	0.94 395	2.48 327	1.88 588	0.68 479	0.72 436	0.22 154	1.01 471	0.51 133	1.10 536	0.35 170	0.63 364	0.20 105	0.78 276	0.32 158	0.12 285	1.97 576	0.10 160	0.23 414	0.12 93	0.56 345

MANE	3.51 612	2.03 584	3.88 569	1.89 589	2.01 591	5.98 618	4.72 618	5.87 623	7.13 622	3.80 617	5.10 620	6.11 620	5.34 617	4.39 613	5.05 613	1.07 592	1.28 514	0.50 570	0.85 596	0.76 573	2.36 590

SGM+DAISY	2.67 598	2.14 590	4.28 584	1.92 590	2.11 595	4.36 615	5.22 621	3.17 612	3.00 610	3.24 615	3.81 612	3.03 599	3.61 609	2.53 563	3.79 599	1.15 596	1.29 516	0.66 579	0.71 581	0.95 583	2.44 592

WAO-8	2.91 603	2.55 613	3.77 558	1.93 591	1.04 533	4.08 613	0.99 567	3.25 615	6.09 618	2.20 596	3.34 608	3.33 603	2.64 600	11.73 626	2.52 569	2.12 616	1.92 569	1.55 611	0.93 599	1.27 594	0.96 480

Venus	2.91 603	2.55 613	3.77 558	1.93 591	1.04 533	4.08 613	0.99 567	3.25 615	6.09 618	2.20 596	3.34 608	3.33 603	2.64 600	11.73 626	2.52 569	2.12 616	1.92 569	1.55 611	0.93 599	1.27 594	0.96 480

FoundationStereo	0.61 279	0.37 103	0.91 8	1.96 593	2.40 600	0.20 4	0.16 50	0.26 3	0.86 478	0.16 3	0.12 3	0.19 65	0.17 47	0.58 183	0.32 158	0.10 129	2.98 616	0.08 44	0.06 9	0.07 2	0.20 94

DStereoSA	2.66 596	1.38 514	3.38 528	2.11 594	2.88 607	3.99 611	6.44 624	1.48 571	3.47 611	1.23 559	4.33 617	1.33 567	4.54 613	2.05 522	5.45 614	1.23 600	1.83 566	0.49 569	1.54 615	1.11 587	2.96 599

GEAStereo	0.95 499	0.48 186	1.85 135	2.15 595	3.19 608	0.55 232	0.21 130	0.66 208	0.45 90	0.43 181	0.22 54	0.16 37	0.18 72	1.06 339	0.97 438	0.13 334	2.28 597	0.09 97	0.06 9	0.33 448	3.58 611

gasm-f	0.93 494	0.71 298	2.09 191	2.15 595	2.42 601	0.54 218	0.26 266	0.66 208	0.45 90	0.43 181	0.33 153	0.16 37	0.22 123	0.70 242	0.93 432	0.13 334	2.28 597	0.09 97	0.06 9	0.39 505	3.58 611

GASTEREO	0.89 475	0.83 349	1.67 108	2.15 595	1.89 585	0.52 197	0.21 130	0.62 187	0.62 235	0.33 132	0.31 136	0.16 37	0.31 253	1.11 356	0.68 371	0.11 231	1.92 569	0.08 44	0.29 449	0.19 254	3.79 616

MSCF	0.88 467	0.84 354	1.67 108	2.15 595	1.87 584	0.51 177	0.21 130	0.63 195	0.61 224	0.32 127	0.29 115	0.17 47	0.30 247	1.06 339	0.67 368	0.11 231	1.92 569	0.08 44	0.31 466	0.19 254	3.72 615

iRaft-Stereo_20w	1.50 569	0.42 142	4.81 592	2.24 599	2.09 594	1.36 558	1.27 590	1.38 563	0.94 510	2.07 590	0.42 205	0.85 485	0.69 492	0.87 296	1.37 505	0.10 129	4.04 622	0.09 97	0.40 519	0.17 199	4.53 623

tt	4.94 617	0.32 49	4.22 580	2.29 600	1.58 573	10.19 624	16.94 631	9.44 629	5.03 616	1.69 586	1.33 561	4.68 613	5.02 615	3.38 603	5.91 617	6.15 626	9.47 634	2.80 623	3.16 624	3.54 620	1.58 545

DStereoFS	2.88 602	2.40 608	3.33 521	2.36 601	2.63 604	5.25 617	4.98 619	3.05 611	4.10 614	2.71 608	3.88 613	2.77 595	5.31 616	2.69 578	3.64 597	1.35 606	1.67 561	0.58 573	1.10 608	0.88 579	3.02 603

DDVS	0.67 359	0.46 178	1.74 114	2.40 602	0.35 341	0.86 498	0.98 566	0.72 244	0.52 146	0.53 278	0.57 344	0.89 500	0.37 288	1.22 375	0.57 320	0.15 406	0.14 232	0.14 392	0.12 234	0.19 254	0.42 251

GSStereo	1.06 524	0.48 186	1.85 135	2.42 603	3.19 608	0.55 232	0.21 130	1.59 579	0.54 166	0.29 113	0.22 54	0.17 47	0.18 72	1.06 339	0.97 438	0.13 334	2.82 611	0.08 44	0.17 343	0.33 448	3.99 618

AEACV	0.89 475	0.29 13	1.84 130	2.50 604	1.68 579	0.53 208	0.21 130	1.01 471	0.42 66	0.68 439	0.31 136	0.22 83	0.39 312	1.63 449	0.25 74	0.09 54	2.60 606	0.09 97	0.54 556	0.23 325	2.27 588

StereoAnything_RVC	1.22 541	1.71 561	3.17 508	2.52 605	2.63 604	0.26 9	0.15 37	0.47 80	0.54 166	0.49 228	0.71 457	0.52 308	0.19 88	1.60 448	0.57 320	0.11 231	4.13 623	0.08 44	0.05 1	0.76 573	3.79 616

EKT-Stereo	1.56 575	0.55 229	2.60 375	2.54 606	19.66 631	0.55 232	0.22 154	0.76 257	0.51 133	0.40 165	0.36 174	0.43 238	0.27 197	0.74 262	0.42 238	0.13 334	0.17 278	0.11 235	0.16 325	0.20 277	0.50 305

MADNet++	2.94 606	2.17 591	3.27 515	2.55 607	2.28 598	3.29 607	3.37 611	2.76 607	2.67 607	3.10 613	3.20 607	2.78 596	3.25 606	4.11 611	4.68 611	2.72 619	2.27 596	3.03 625	2.43 622	2.34 614	2.59 593

notaker	2.77 600	2.35 606	4.02 572	2.61 608	1.44 563	1.77 580	1.14 579	2.77 608	1.81 590	2.30 600	11.41 627	3.95 606	4.70 614	3.24 599	3.01 586	1.58 611	0.88 465	1.71 616	1.08 606	2.10 611	1.44 538

HUF	1.33 556	0.96 398	4.06 573	2.73 609	2.17 596	0.35 41	0.24 220	1.87 592	0.75 387	1.28 565	0.29 115	1.35 568	0.19 88	1.97 515	0.43 245	0.15 406	3.91 621	0.08 44	0.06 9	0.31 433	3.41 609

LE_ROB	4.55 616	2.43 609	9.94 617	2.79 610	4.03 613	2.40 600	3.54 612	2.72 606	11.04 624	11.64 628	4.69 619	5.25 616	10.74 627	4.52 615	9.73 625	0.82 583	0.70 441	1.34 606	0.97 602	0.74 570	0.94 474

AIO_rvc	0.95 499	1.02 410	2.57 364	2.80 611	1.91 587	0.37 50	0.24 220	0.52 116	0.60 218	0.98 520	0.29 115	0.25 112	0.18 72	2.16 537	0.29 122	0.11 231	1.39 532	0.08 44	0.11 196	0.26 378	2.87 597

BEATNet-Init1	12.32 626	12.82 629	28.66 644	3.22 612	3.71 610	21.59 639	11.42 627	14.54 635	13.73 631	20.24 637	20.16 637	26.14 646	19.85 635	19.08 638	15.33 635	1.81 613	1.93 573	2.05 619	2.48 623	4.25 621	3.41 609

AIO_test	1.11 533	0.77 329	2.51 339	3.32 613	2.81 606	0.35 41	0.25 248	1.29 555	0.68 309	1.28 565	0.27 101	0.32 182	0.17 47	2.86 591	0.27 97	0.12 285	1.72 563	0.08 44	0.21 396	0.15 154	2.81 596

GCAPDPT-zeroshot4090	1.24 544	0.35 83	9.12 613	3.40 614	5.73 617	0.39 65	0.20 102	0.68 218	0.46 93	0.27 91	0.26 88	0.25 112	0.17 47	0.69 235	0.21 13	0.09 54	0.08 55	0.09 97	0.08 67	0.13 114	2.24 585

testlalala	1.27 547	0.35 83	9.49 616	3.41 615	5.87 619	0.39 65	0.20 102	0.68 218	0.46 93	0.27 91	0.26 88	0.25 112	0.17 47	0.69 235	0.21 13	0.09 54	0.08 55	0.09 97	0.08 67	0.13 114	2.25 586

GCAPDPT-zeroshot	1.24 544	0.35 83	9.01 612	3.41 615	5.81 618	0.39 65	0.20 102	0.68 218	0.46 93	0.27 91	0.26 88	0.25 112	0.17 47	0.69 235	0.21 13	0.09 54	0.08 55	0.09 97	0.08 67	0.13 114	2.25 586

MSAF-DinoV2	3.17 608	2.52 612	10.79 620	3.57 617	0.30 292	3.28 605	0.81 551	2.81 609	1.80 589	0.81 492	0.87 505	1.59 579	1.15 554	26.18 641	2.61 574	0.18 459	0.13 216	0.19 486	1.61 617	0.94 582	1.22 512

DGSMNet	2.93 605	0.77 329	3.44 540	3.58 618	4.25 614	2.53 602	6.86 625	1.03 487	0.88 488	0.58 332	1.85 576	0.79 453	0.62 467	1.63 449	1.46 510	4.62 623	4.98 626	5.15 628	4.71 627	4.52 623	4.37 621

test_for_model	0.98 508	0.34 72	5.76 602	4.27 619	3.78 611	0.47 137	0.19 85	0.69 224	0.48 108	0.29 113	0.29 115	0.28 147	0.16 40	0.67 225	0.23 44	0.09 54	0.07 15	0.09 97	0.07 41	0.12 93	1.25 517

TRStereo	0.89 475	1.02 410	2.91 475	4.59 620	0.31 302	0.93 520	0.23 191	1.93 596	0.66 269	0.37 149	0.54 309	0.48 290	0.40 319	0.67 225	0.29 122	0.13 334	0.37 365	0.11 235	0.48 541	0.13 114	1.21 510

PML	22.99 634	17.34 630	8.24 610	5.48 621	9.84 622	50.35 650	102.65 651	5.84 622	13.52 627	37.08 651	104.84 651	30.61 649	23.20 640	12.09 628	7.96 623	6.27 627	2.12 586	6.31 630	2.42 621	10.67 630	2.95 598

DGTPSM_ROB	8.97 624	5.94 621	13.01 624	5.95 622	11.34 623	8.54 622	24.06 633	6.47 624	13.52 627	5.19 619	11.52 628	6.18 621	11.04 628	7.02 621	13.92 630	4.47 622	7.66 628	3.90 626	7.43 630	4.34 622	7.98 629

HanzoNet	7.85 621	3.30 619	5.75 601	7.47 623	3.97 612	2.34 598	1.37 593	3.47 617	4.02 613	13.30 629	10.49 623	10.86 627	16.67 633	8.50 624	10.51 628	10.80 633	9.84 635	5.83 629	13.69 633	7.24 627	7.51 628

DPSMNet_ROB	9.58 625	5.96 622	13.98 627	8.88 624	11.87 624	8.54 622	24.08 634	6.48 625	13.67 630	5.35 620	11.53 629	6.31 622	11.04 628	7.69 622	14.09 631	7.61 632	8.23 630	5.03 627	7.75 631	5.24 625	8.36 630

USTest	8.06 622	7.11 624	8.76 611	9.20 625	9.03 621	15.20 628	23.57 632	10.01 630	9.45 623	5.97 622	6.79 621	7.77 623	7.51 622	8.75 625	11.06 629	2.24 618	3.58 618	2.87 624	3.21 625	4.93 624	4.21 620

LSM	3.40 610	1.42 522	5.81 603	9.98 626	30.74 642	0.86 498	1.14 579	0.99 451	1.26 558	1.40 573	2.18 585	0.93 509	0.85 523	1.76 471	1.03 455	0.22 506	0.35 362	0.24 521	0.29 449	0.40 512	6.21 627

Anonymous_1	22.76 633	11.11 626	11.93 621	12.73 627	26.05 641	19.39 634	27.77 638	14.18 632	13.64 629	14.92 631	10.66 624	11.26 628	11.24 630	12.48 630	14.45 632	37.82 649	7.87 629	34.92 646	63.61 648	87.51 651	11.75 633

DPSM_ROB	12.32 626	11.13 627	12.31 622	12.90 628	12.80 627	19.81 637	28.13 639	14.50 633	14.31 632	10.62 625	11.34 625	12.03 631	11.89 631	13.08 631	15.22 633	7.09 628	8.31 631	6.47 631	7.32 628	8.69 628	8.43 631

DPSM	12.32 626	11.13 627	12.31 622	12.90 628	12.80 627	19.81 637	28.13 639	14.50 633	14.31 632	10.62 625	11.34 625	12.03 631	11.89 631	13.08 631	15.22 633	7.09 628	8.31 631	6.47 631	7.32 628	8.69 628	8.43 631

TCMNet-wrong-test	5.56 618	6.73 623	6.40 606	13.05 630	11.91 625	7.29 620	5.47 622	7.17 626	1.58 579	2.68 607	3.15 606	8.30 624	5.87 620	4.80 616	6.10 618	3.08 621	0.98 473	2.37 621	1.99 619	6.69 626	5.63 626

HaxPig	19.88 632	22.39 638	22.30 633	17.98 631	17.98 630	12.06 626	12.06 628	16.25 636	15.97 634	21.05 638	21.41 638	18.85 637	18.35 634	20.07 639	19.64 637	23.57 645	23.19 644	24.07 642	23.71 642	22.95 641	23.72 643

LRCNet_RVC	13.78 631	19.34 631	13.01 624	19.47 632	12.67 626	1.85 584	0.42 439	12.28 631	1.10 543	15.76 632	18.69 636	12.52 633	8.65 624	12.22 629	9.64 624	22.29 641	8.38 633	25.92 643	24.06 643	19.72 640	17.59 640

MEDIAN_ROB	23.95 635	26.96 646	26.29 643	22.14 633	22.09 632	16.18 630	14.23 629	20.47 637	20.09 636	25.43 648	25.22 647	22.96 638	22.54 639	24.33 640	23.18 641	28.15 647	27.16 648	28.60 644	27.73 646	27.59 642	27.58 644

AVERAGE_ROB	26.91 644	30.28 647	29.18 645	25.78 634	25.30 634	19.49 635	15.38 630	23.70 642	23.02 643	28.38 650	27.78 648	26.23 647	25.76 648	26.95 649	25.55 642	31.27 648	30.02 649	31.76 645	30.80 647	30.88 646	30.77 647

DPSimNet_ROB	24.35 636	23.81 645	31.38 647	25.93 635	22.83 633	31.30 640	34.38 641	20.78 638	28.92 648	27.39 649	22.99 646	28.29 648	35.76 651	15.47 633	17.82 636	24.28 646	17.90 643	22.23 641	14.12 634	19.38 639	22.12 642

CasAABBNet	24.76 637	22.38 637	24.44 638	26.05 636	25.75 635	39.79 645	56.76 645	29.10 645	28.88 647	21.22 642	22.69 642	24.21 642	23.99 646	26.23 642	30.62 645	14.22 634	16.71 640	13.03 633	14.75 636	17.49 631	16.97 638

Hybrid-DGEV	24.81 641	22.45 643	24.99 641	26.07 637	25.76 637	39.85 647	56.77 646	29.26 649	29.07 651	21.18 639	22.77 643	24.12 639	23.98 643	26.30 647	30.57 643	14.23 637	16.70 637	13.03 633	14.77 640	17.49 631	16.92 634

FlowAnything	24.80 640	22.39 638	24.71 639	26.07 637	25.75 635	39.80 646	56.70 643	29.12 646	28.95 649	21.38 645	22.83 645	24.22 643	23.96 641	26.24 645	30.65 648	14.23 637	16.78 641	13.04 637	14.84 641	17.49 631	16.93 635

Selective-RAFT-Error	24.83 642	22.44 642	24.80 640	26.10 639	25.82 638	39.85 647	56.72 644	29.21 648	29.03 650	21.29 644	22.80 644	24.25 644	24.07 647	26.28 646	30.60 644	14.24 639	16.85 642	13.04 637	14.75 636	17.53 636	17.02 639

RAFT-FEzeroshot	24.76 637	22.39 638	24.34 636	26.12 640	25.84 639	39.77 643	56.77 646	29.07 643	28.85 645	21.21 640	22.64 640	24.17 640	23.98 643	26.23 642	30.63 646	14.22 634	16.70 637	13.03 633	14.76 638	17.49 631	16.95 636

RAFT-FE	24.76 637	22.39 638	24.34 636	26.12 640	25.84 639	39.77 643	56.77 646	29.07 643	28.85 645	21.21 640	22.64 640	24.17 640	23.98 643	26.23 642	30.63 646	14.22 634	16.70 637	13.03 633	14.76 638	17.49 631	16.95 636

LSM0	26.57 643	22.53 644	25.76 642	30.62 642	52.30 650	39.86 649	56.49 642	29.18 647	28.76 644	21.26 643	22.46 639	24.42 645	23.97 642	26.42 648	30.66 649	14.29 640	16.56 636	13.06 639	14.65 635	17.62 637	20.52 641

xxxxx1	29.05 645	20.74 634	14.05 628	50.10 643	40.25 645	19.01 631	26.60 635	21.83 639	20.22 637	16.52 633	17.56 633	18.33 634	21.41 636	16.11 635	20.77 638	23.48 642	26.77 645	66.36 649	78.56 649	30.19 643	32.23 648

tt_ll	29.05 645	20.74 634	14.05 628	50.10 643	40.25 645	19.01 631	26.60 635	21.83 639	20.22 637	16.52 633	17.56 633	18.33 634	21.41 636	16.11 635	20.77 638	23.48 642	26.77 645	66.36 649	78.56 649	30.19 643	32.23 648

ff	29.05 645	20.74 634	14.05 628	50.10 643	40.25 645	19.01 631	26.60 635	21.83 639	20.22 637	16.52 633	17.56 633	18.33 634	21.41 636	16.11 635	20.77 638	23.48 642	26.77 645	66.36 649	78.56 649	30.19 643	32.23 648

RSGM-EC	41.37 648	31.41 648	19.61 631	51.58 646	47.86 648	38.12 641	60.59 649	34.20 650	22.62 641	23.48 646	29.36 649	43.51 650	35.09 649	65.96 650	68.73 650	65.97 650	37.56 650	48.34 647	25.52 644	47.85 647	30.14 645

acva	41.37 648	31.41 648	19.61 631	51.58 646	47.86 648	38.12 641	60.59 649	34.20 650	22.62 641	23.48 646	29.36 649	43.51 650	35.09 649	65.96 650	68.73 650	65.97 650	37.56 650	48.34 647	25.52 644	47.85 647	30.14 645

test_example2	115.17 650	122.38 650	93.45 649	115.38 648	123.53 651	101.24 651	113.11 652	54.67 652	99.94 652	135.50 652	136.43 652	85.67 652	85.40 652	110.44 652	104.91 652	152.17 652	205.21 652	99.17 652	114.27 652	138.55 652	112.04 651

DLNR_Zeroshot_test	13.74 629	20.06 632	23.92 635	121.50 649	35.20 644	0.46 124	0.15 37	7.96 627	0.47 103	0.29 113	0.37 180	0.26 125	0.17 47	0.79 280	0.36 195	7.16 630	2.95 615	0.09 97	0.38 514	50.40 649	1.95 561

DLNR-FE	13.74 629	20.13 633	23.90 634	121.61 650	34.09 643	0.46 124	0.15 37	8.04 628	0.47 103	0.29 113	0.37 180	0.26 125	0.17 47	0.78 276	0.36 195	7.40 631	2.94 614	0.09 97	0.38 514	51.06 650	1.95 561

ccccc		297.53 651		372.50 651	377.87 652	200.30 652		217.33 653		202.36 653		213.34 653		312.79 653		409.97 653	354.33 653	255.69 653	227.31 653	431.13 653

GS-Stereo							0.21 130	1.59 579	0.54 166	0.29 113	0.22 54	0.17 47	0.18 72	1.06 339	0.97 438	0.13 334	2.82 611	0.08 44	0.17 343	0.33 448	3.99 618

FSD					1.93 588	0.63 363	0.33 378	0.46 71	0.53 160	0.32 127	0.32 148	0.40 225	0.32 262	1.14 362	0.60 335	0.28 538	2.77 610	0.31 541	0.30 458	0.31 433

Low-res two-view benchmark