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

S2M2_L	0.27 16	0.32 68	1.41 119	0.24 69	0.17 93	0.24 13	0.09 1	0.36 34	0.50 188	0.17 19	0.25 123	0.22 127	0.17 73	0.27 28	0.29 162	0.16 504	0.12 242	0.11 310	0.12 289	0.15 224	0.12 26
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
S2M2_XL	0.22 3	0.36 119	1.33 101	0.20 4	0.13 20	0.16 2	0.11 2	0.27 4	0.18 1	0.16 11	0.20 58	0.15 20	0.14 28	0.21 2	0.22 57	0.11 293	0.09 148	0.10 229	0.08 103	0.10 86	0.08 5
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LGtest1	0.26 13	0.43 194	0.82 4	0.23 50	0.21 189	0.31 29	0.11 2	0.36 34	0.43 130	0.24 100	0.18 41	0.16 44	0.14 28	0.30 42	0.28 148	0.10 187	0.16 312	0.08 64	0.06 11	0.10 86	0.42 271

BridgeDepth_RVC	0.24 7	0.51 258	0.97 15	0.18 1	0.12 8	0.31 29	0.12 4	0.34 23	0.60 288	0.16 11	0.15 23	0.16 44	0.20 139	0.33 67	0.27 133	0.11 293	0.06 2	0.07 1	0.06 11	0.07 2	0.07 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
252Zero-FE	1.02 604	0.31 53	1.72 164	0.26 109	0.27 292	0.31 29	0.12 4	0.42 72	0.57 260	7.97 711	0.25 123	0.13 1	0.12 11	0.75 325	0.51 364	0.09 97	5.04 717	0.07 1	0.83 680	0.09 57	0.66 415

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

MLG-Stereo_test2	0.46 186	0.49 241	1.77 169	0.79 586	0.70 560	0.63 445	0.12 4	0.37 38	0.48 170	0.39 231	0.15 23	0.24 154	0.10 2	0.46 157	0.20 26	0.16 504	1.21 571	0.08 64	0.06 11	0.09 57	0.66 415

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MatchStereo	0.27 16	0.41 170	1.77 169	0.21 13	0.10 1	0.21 10	0.14 24	0.43 80	0.43 130	0.15 8	0.26 137	0.15 20	0.15 49	0.27 28	0.20 26	0.09 97	0.07 24	0.07 1	0.05 1	0.07 2	0.08 5
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
MonSter++	0.34 55	0.27 3	1.00 24	0.21 13	0.13 20	0.31 29	0.14 24	0.30 7	0.32 19	0.17 19	0.14 12	0.18 77	0.15 49	0.61 251	0.40 282	0.11 293	0.82 526	0.07 1	0.56 642	0.07 2	0.84 490

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

BridgeDepth	0.26 13	0.63 313	1.36 105	0.23 50	0.10 1	0.38 90	0.15 49	0.35 27	0.37 61	0.17 19	0.13 9	0.23 141	0.19 121	0.32 59	0.23 77	0.07 8	0.05 1	0.07 1	0.06 11	0.10 86	0.07 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
DLNR-FE	13.74 722	20.13 726	23.90 728	121.61 745	34.09 738	0.46 177	0.15 49	8.04 718	0.47 165	0.29 170	0.37 244	0.26 182	0.17 73	0.78 337	0.36 245	7.40 723	2.94 703	0.09 154	0.38 587	51.06 745	1.95 633

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

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

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

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

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

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

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

CREStereo++_RVC	0.38 102	0.37 134	2.47 393	0.25 89	0.16 68	0.54 296	0.15 49	0.42 72	0.57 260	0.37 217	0.52 363	0.24 154	0.19 121	0.31 47	0.27 133	0.09 97	0.06 2	0.08 64	0.30 526	0.09 57	0.22 126
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
Anonymus	0.30 25	0.29 21	1.05 38	0.27 138	0.14 37	0.34 51	0.16 68	0.35 27	0.35 36	0.18 28	0.16 30	0.24 154	0.18 98	0.30 42	0.39 274	0.22 584	0.56 476	0.09 154	0.10 196	0.10 86	0.46 309

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CREStereo	0.31 30	0.35 111	1.66 157	0.19 2	0.13 20	0.55 310	0.17 83	0.50 155	0.50 188	0.28 157	0.34 228	0.24 154	0.21 156	0.34 75	0.23 77	0.11 293	0.07 24	0.08 64	0.05 1	0.10 86	0.12 26
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
DIP-Stereo	0.43 150	0.50 250	2.21 292	0.27 138	0.18 116	0.63 445	0.17 83	0.94 495	0.58 268	0.49 308	0.48 320	0.30 228	0.30 321	0.40 121	0.31 194	0.10 187	0.08 77	0.10 229	0.08 103	0.15 224	0.33 207
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
ManiGeoR	0.50 238	1.43 609	2.99 570	0.23 50	0.19 152	0.47 191	0.18 103	0.76 336	0.58 268	0.30 175	0.37 244	0.32 244	0.28 281	0.86 358	0.38 265	0.10 187	0.07 24	0.09 154	0.07 63	0.14 205	0.13 32

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

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

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

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

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

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

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

GREAT-IGEV	0.92 574	0.56 285	2.08 251	0.98 611	2.29 690	0.47 191	0.18 103	0.35 27	0.78 492	0.74 553	0.33 219	0.15 20	0.18 98	1.00 401	0.55 391	0.09 97	3.79 709	0.07 1	0.26 499	0.22 386	3.26 692
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
DEFOM-Stereo	0.26 13	0.61 304	1.22 78	0.24 69	0.14 37	0.49 219	0.18 103	0.31 13	0.31 15	0.20 46	0.18 41	0.15 20	0.14 28	0.42 139	0.19 15	0.08 42	0.06 2	0.08 64	0.06 11	0.09 57	0.16 71

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

NLSM3	0.34 55	0.67 326	1.42 120	0.26 109	0.24 248	0.43 142	0.19 116	0.63 267	0.49 176	0.21 60	0.27 151	0.21 121	0.25 228	0.30 42	0.27 133	0.07 8	0.06 2	0.10 229	0.09 145	0.10 86	0.51 335

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CASnet	0.32 37	0.40 162	1.80 175	0.28 166	0.11 5	0.47 191	0.19 116	0.45 97	0.47 165	0.39 231	0.31 195	0.23 141	0.17 73	0.31 47	0.21 38	0.11 293	0.06 2	0.15 505	0.12 289	0.16 249	0.08 5
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Selective-RAFT	0.46 186	0.48 234	1.88 199	0.32 259	0.16 68	0.61 409	0.19 116	0.66 281	0.62 306	0.28 157	0.30 181	0.41 313	0.33 345	0.51 200	0.32 205	0.11 293	1.09 557	0.09 154	0.35 570	0.19 330	0.37 233

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

aanet-new-30k	0.38 102	0.79 402	2.22 296	0.26 109	0.36 412	0.40 109	0.20 141	0.37 38	0.30 12	0.20 46	0.22 83	0.21 121	0.22 170	0.25 17	0.18 7	0.07 8	0.17 326	0.08 64	0.06 11	0.09 57	0.89 513

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DDF-Stereo	0.65 414	0.33 83	1.69 163	0.67 566	0.82 581	0.37 78	0.20 141	0.50 155	0.52 208	0.34 199	0.17 35	0.78 537	0.23 197	0.68 290	1.03 538	0.20 566	1.66 635	0.09 154	0.34 565	0.34 540	2.03 638

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CAS++	0.34 55	0.39 154	1.90 204	0.25 89	0.18 116	0.32 38	0.20 141	0.78 352	0.44 143	0.31 180	0.31 195	0.21 121	0.16 67	0.34 75	0.20 26	0.15 484	0.13 263	0.13 438	0.10 196	0.15 224	0.14 46
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
gcap-zeroshot	0.32 37	0.41 170	1.34 103	0.23 50	0.33 371	0.49 219	0.20 141	0.52 172	0.37 61	0.27 142	0.29 170	0.25 165	0.14 28	0.23 3	0.32 205	0.09 97	0.06 2	0.09 154	0.09 145	0.12 137	0.59 389

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

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

MyStereo8	0.73 481	1.16 526	2.89 553	0.53 511	0.34 387	0.71 515	0.20 141	1.87 681	0.59 280	0.53 359	0.66 502	0.50 379	0.33 345	1.27 470	0.62 427	0.10 187	1.19 567	0.10 229	0.21 460	0.21 369	0.61 396

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

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

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

LoS	0.34 55	0.35 111	1.88 199	0.25 89	0.13 20	0.53 286	0.20 141	0.50 155	0.53 221	0.26 129	0.28 160	0.37 284	0.24 210	0.40 121	0.25 108	0.10 187	0.08 77	0.08 64	0.06 11	0.15 224	0.10 15
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.33 48	0.32 68	1.46 125	0.25 89	0.50 493	0.40 109	0.20 141	0.48 126	0.48 170	0.22 73	0.29 170	0.26 182	0.19 121	0.35 90	0.22 57	0.09 97	0.07 24	0.08 64	0.05 1	0.16 249	0.54 357

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CroCo-Stereo	0.35 68	0.71 354	1.67 159	0.32 259	0.17 93	0.19 7	0.21 186	0.79 360	0.54 228	0.22 73	0.25 123	0.55 412	0.22 170	0.28 34	0.28 148	0.10 187	0.08 77	0.08 64	0.07 63	0.12 137	0.10 15
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
raftrobust	0.52 256	1.14 516	2.15 275	0.33 284	0.99 602	0.53 286	0.21 186	0.59 238	0.50 188	0.53 359	0.36 239	0.31 238	0.33 345	0.47 163	0.42 301	0.10 187	0.55 472	0.09 154	0.08 103	0.22 386	0.46 309

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

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

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

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

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

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

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

3w_stereo	0.44 168	0.29 21	1.53 137	0.23 50	0.20 173	0.37 78	0.22 225	0.53 184	0.41 115	0.25 108	0.21 69	0.13 1	0.22 170	0.90 377	0.24 90	0.06 1	1.52 618	0.07 1	0.44 605	0.08 36	0.83 489

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

LG-Stereo_L2	0.29 21	0.42 177	0.97 15	0.36 358	0.25 259	0.31 29	0.22 225	0.40 60	0.28 7	0.19 36	0.12 6	0.13 1	0.12 11	0.44 149	0.23 77	0.08 42	0.49 455	0.08 64	0.06 11	0.08 36	0.58 382

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GMStereo	0.44 168	1.32 572	2.65 473	0.28 166	0.16 68	0.42 134	0.22 225	0.48 126	0.63 320	0.41 241	0.36 239	0.26 182	0.25 228	0.41 130	0.30 174	0.14 452	0.08 77	0.10 229	0.12 289	0.17 274	0.13 32
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FENet	0.48 210	0.58 289	2.46 388	0.33 284	0.18 116	0.58 353	0.22 225	0.83 397	0.64 329	0.49 308	0.42 277	0.55 412	0.38 379	0.52 205	0.51 364	0.12 360	0.09 148	0.12 373	0.11 251	0.17 274	0.31 196

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

RCA-Stereo	0.45 175	0.38 145	1.80 175	0.27 138	0.25 259	0.58 353	0.23 265	0.84 406	0.66 344	0.42 249	0.44 296	0.28 206	0.35 357	0.31 47	0.21 38	0.09 97	1.01 545	0.09 154	0.07 63	0.21 369	0.53 349

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

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

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

IGEV-Stereo	0.86 543	0.60 298	2.65 473	1.35 642	1.25 635	0.56 319	0.23 265	0.54 197	0.71 424	1.14 629	0.25 123	0.22 127	0.24 210	1.24 461	0.24 90	0.09 97	2.34 686	0.10 229	0.18 417	0.25 436	3.13 690
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
UDGNet	0.50 238	1.36 589	2.44 363	0.37 372	0.19 152	0.58 353	0.23 265	0.49 131	0.69 396	0.42 249	0.39 262	0.34 265	0.29 306	0.55 222	0.32 205	0.25 610	0.10 185	0.37 643	0.19 435	0.30 505	0.17 82

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

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

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

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

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

HITNet	0.55 285	1.28 564	2.73 517	0.35 337	0.14 37	0.56 319	0.23 265	0.89 456	0.62 306	0.52 350	0.51 353	0.49 375	0.38 379	0.52 205	0.60 414	0.09 97	0.07 24	0.10 229	0.08 103	0.25 436	0.61 396
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
MLCV	0.59 332	1.41 601	2.41 346	0.31 236	0.15 52	0.60 390	0.23 265	0.77 345	0.63 320	0.67 518	0.66 502	0.55 412	0.37 368	1.16 444	1.09 552	0.10 187	0.07 24	0.09 154	0.07 63	0.21 369	0.29 178

SE	0.47 194	1.12 510	1.67 159	0.32 259	0.29 317	0.50 238	0.24 297	0.53 184	0.38 80	0.35 205	0.48 320	0.27 196	0.36 361	0.43 142	0.64 436	0.24 602	0.08 77	0.12 373	0.24 482	0.43 611	0.79 472

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

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

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

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

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

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

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

fffft	0.36 83	0.70 349	1.51 134	0.25 89	0.15 52	0.42 134	0.24 297	0.46 107	0.42 122	0.22 73	0.19 51	0.20 110	0.16 67	0.47 163	0.69 455	0.07 8	0.09 148	0.10 229	0.08 103	0.30 505	0.45 303
1: 1. 1
WCG-NET	0.41 134	0.80 406	1.77 169	0.25 89	0.13 20	0.43 142	0.24 297	0.42 72	0.59 280	0.38 226	0.41 274	0.26 182	0.24 210	0.37 102	0.24 90	0.08 42	0.81 521	0.08 64	0.07 63	0.26 457	0.31 196

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CASS	0.43 150	0.34 99	2.01 232	0.33 284	0.17 93	0.54 296	0.24 297	0.71 316	0.52 208	0.62 469	0.55 403	0.40 306	0.41 416	0.43 142	0.33 221	0.17 524	0.10 185	0.14 476	0.11 251	0.18 300	0.23 136
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
knoymous	0.37 94	0.34 99	1.83 180	0.25 89	0.18 116	0.45 165	0.24 297	0.60 245	0.40 111	0.42 249	0.39 262	0.54 403	0.25 228	0.41 130	0.29 162	0.12 360	0.08 77	0.12 373	0.07 63	0.13 173	0.20 110

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Occ-G	0.68 449	0.54 272	2.08 251	0.99 615	0.74 564	0.38 90	0.25 327	0.46 107	0.78 492	0.40 237	0.36 239	0.46 356	0.22 170	0.90 377	0.70 457	0.09 97	1.53 620	0.09 154	0.16 383	0.31 514	2.06 640

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

RAFT-Stereo	0.42 143	0.31 53	2.51 412	0.30 211	0.18 116	0.56 319	0.25 327	0.82 386	0.41 115	0.57 407	0.67 507	0.33 259	0.24 210	0.34 75	0.33 221	0.10 187	0.08 77	0.09 154	0.07 63	0.09 57	0.18 92
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
SME	0.65 414	1.66 646	2.47 393	0.36 358	0.21 189	0.65 474	0.26 345	0.72 319	0.53 221	0.56 390	0.49 336	0.36 274	0.37 368	1.82 571	1.03 538	0.28 622	0.11 218	0.12 373	0.13 312	0.46 623	0.34 216

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

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

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

test_sample5	0.63 393	0.50 250	2.19 285	0.34 311	0.19 152	0.56 319	0.26 345	0.98 529	0.77 487	0.55 378	0.63 474	0.45 347	0.38 379	1.87 586	0.58 405	0.14 452	0.82 526	0.13 438	0.22 474	0.18 300	0.76 458

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

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

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

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

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

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

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

Patchmatch Stereo++	0.43 150	0.36 119	2.44 363	0.48 478	0.17 93	0.61 409	0.26 345	0.53 184	0.61 295	0.48 292	0.43 283	0.43 319	0.28 281	0.56 226	0.30 174	0.12 360	0.08 77	0.12 373	0.10 196	0.17 274	0.13 32
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
OMP-Stereo	0.64 405	0.87 434	2.38 332	0.56 532	0.37 421	0.60 390	0.26 345	0.75 332	0.71 424	0.65 509	0.60 451	0.68 490	0.32 338	2.07 612	1.18 566	0.11 293	0.08 77	0.12 373	0.09 145	0.17 274	0.28 171

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

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

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

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

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

StereoDRNet-Refined	0.55 285	0.61 304	2.07 249	0.34 311	0.21 189	0.68 505	0.26 345	0.87 440	0.73 438	0.70 532	0.69 516	0.74 520	0.45 461	1.10 428	0.62 427	0.12 360	0.09 148	0.14 476	0.14 336	0.27 472	0.24 146
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
IGEV_i1	0.90 567	0.33 83	2.58 439	0.83 591	1.60 661	0.58 353	0.27 365	0.89 456	0.96 597	1.13 627	0.48 320	0.98 606	0.34 354	1.19 452	0.60 414	0.11 293	2.17 680	0.13 438	0.19 435	0.17 274	2.38 667

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

NLCA_NET_v2_RVC	0.62 378	1.15 522	3.11 588	0.39 409	0.37 421	0.60 390	0.28 379	0.87 440	0.64 329	0.63 482	0.56 417	0.71 510	0.45 461	1.08 425	0.52 369	0.15 484	0.12 242	0.14 476	0.15 360	0.18 300	0.25 150
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
UCFNet_RVC	0.55 285	1.16 526	2.48 399	0.31 236	0.27 292	0.65 474	0.28 379	0.76 336	0.58 268	0.51 339	0.53 370	0.67 476	0.42 429	0.91 379	0.45 322	0.16 504	0.11 218	0.17 545	0.17 403	0.20 353	0.23 136

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

AdaStereo	0.48 210	0.44 209	2.18 282	0.36 358	0.20 173	0.59 375	0.29 407	0.97 521	0.74 459	0.52 350	0.55 403	0.61 441	0.33 345	0.52 205	0.44 316	0.18 537	0.08 77	0.17 545	0.11 251	0.18 300	0.24 146
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
iResNetv2_ROB	0.71 468	1.90 662	3.48 629	0.43 453	0.22 204	0.60 390	0.29 407	0.96 513	0.78 492	0.60 444	0.65 495	0.60 439	0.46 472	0.80 345	1.21 572	0.12 360	0.08 77	0.10 229	0.07 63	0.44 616	0.33 207

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GES	0.49 228	0.54 272	2.37 330	0.31 236	0.19 152	0.61 409	0.30 424	0.93 489	0.52 208	0.49 308	0.53 370	0.40 306	0.43 442	0.59 239	0.67 449	0.16 504	0.11 218	0.12 373	0.10 196	0.20 353	0.30 187

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

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

HSM-Net_RVC	0.70 463	0.40 162	2.45 380	0.27 138	0.19 152	0.68 505	0.30 424	1.29 643	0.73 438	0.73 546	0.70 529	0.77 532	0.45 461	3.73 698	0.46 331	0.13 411	0.09 148	0.10 229	0.09 145	0.13 173	0.32 202
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NOSS_ROB	0.75 496	1.03 486	2.27 309	0.68 572	0.26 278	0.68 505	0.30 424	0.99 538	0.82 528	0.59 433	0.58 436	0.77 532	0.39 396	2.75 673	0.48 346	0.25 610	0.24 383	0.28 620	0.26 499	0.29 496	1.07 553

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

LL-Strereo	0.85 540	1.73 651	3.06 585	0.37 372	0.61 540	0.54 296	0.33 461	1.01 558	0.76 474	0.69 528	0.58 436	0.85 570	0.78 599	2.65 663	0.54 385	0.14 452	0.58 479	0.14 476	0.12 289	0.42 606	1.05 551

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

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

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

coex_refinement	0.67 442	1.33 577	2.48 399	0.38 392	0.26 278	0.64 458	0.34 472	0.88 448	0.68 384	0.61 454	0.63 474	0.80 548	0.48 491	1.84 576	1.09 552	0.13 411	0.10 185	0.10 229	0.10 196	0.18 300	0.38 242

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

edge stereo	0.84 531	0.74 377	3.42 626	0.38 392	1.21 632	0.63 445	0.41 518	0.98 529	0.83 535	0.81 577	0.88 596	1.14 641	0.73 586	2.16 625	0.89 507	0.22 584	0.20 359	0.26 617	0.18 417	0.38 580	0.43 282

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

EGLCR-Stereo	0.90 567	0.31 53	1.90 204	1.60 658	0.95 597	1.14 635	0.42 525	0.85 420	0.43 130	1.74 675	0.21 69	0.27 196	0.17 73	1.56 516	0.30 174	0.10 187	2.60 693	0.10 229	0.09 145	0.10 86	3.10 688

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CC-Net-ROB	0.95 586	1.57 630	2.93 559	0.90 598	0.39 438	0.87 590	0.44 541	1.12 619	0.83 535	0.59 433	0.69 516	0.64 458	0.50 502	2.73 671	0.93 514	0.97 677	0.40 434	0.87 679	0.29 516	0.61 650	0.66 415

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

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

AAGNet	0.92 574	0.40 162	2.53 417	0.60 541	1.01 607	0.62 430	0.45 545	0.52 172	0.68 384	0.58 414	0.53 370	0.50 379	0.72 583	1.22 456	7.32 711	0.12 360	0.07 24	0.12 373	0.10 196	0.16 249	0.10 15

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

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

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

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

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

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

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

CBMV_ROB	0.88 553	0.75 384	2.73 517	0.36 358	0.22 204	0.76 542	0.47 555	1.05 588	0.81 522	1.06 619	1.04 626	0.88 582	1.36 652	2.17 627	2.03 633	0.23 593	0.24 383	0.27 618	0.25 491	0.27 472	0.73 448

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

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

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

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

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

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

Abc-Net	0.88 553	1.22 547	2.97 565	0.60 541	0.45 480	1.88 673	0.48 557	1.04 580	0.75 465	0.70 532	0.85 586	0.93 594	0.84 608	1.81 568	1.51 603	0.28 622	0.19 344	0.23 604	0.31 537	0.27 472	0.35 224
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
PDISCO_ROB	0.84 531	1.46 615	2.84 543	0.65 559	0.59 526	1.17 638	0.48 557	1.19 634	1.08 623	0.67 518	0.72 549	1.00 613	0.61 552	1.24 461	1.05 543	0.38 640	0.18 338	0.28 620	0.24 482	0.58 645	0.44 298

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

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

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

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

MFN_U_SF_RVC	1.57 664	2.56 704	3.30 606	0.66 563	0.41 455	1.15 636	0.51 567	1.27 640	1.35 650	1.61 673	1.20 638	1.43 662	0.97 629	1.80 566	2.10 638	1.88 704	1.79 641	1.97 708	2.14 710	1.61 696	1.76 625

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

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

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

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

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

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

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

PA-Net	0.93 581	1.36 589	4.14 666	0.64 556	0.41 455	0.70 511	0.53 574	0.91 475	0.88 567	0.53 359	0.60 451	0.70 507	0.54 518	2.40 644	2.57 662	0.17 524	0.28 406	0.19 573	0.28 511	0.25 436	0.48 319
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
Ntro	1.11 621	2.10 677	3.52 633	0.97 610	0.87 588	1.06 626	0.54 577	1.02 567	0.93 587	0.63 482	0.76 564	0.93 594	0.67 572	1.76 555	1.71 612	1.03 679	0.46 446	0.76 674	0.41 599	1.29 686	0.86 503

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

IPLGR	0.58 313	0.64 318	3.12 590	0.37 372	0.18 116	0.62 430	0.54 577	1.06 601	0.69 396	0.73 546	0.46 305	0.50 379	0.44 452	1.12 437	0.31 194	0.10 187	0.08 77	0.11 310	0.09 145	0.21 369	0.20 110

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

ICVP	0.48 210	0.33 83	2.37 330	0.34 311	0.22 204	0.60 390	0.55 581	0.79 360	0.53 221	0.45 270	0.60 451	0.49 375	0.36 361	0.55 222	0.46 331	0.16 504	0.16 312	0.14 476	0.11 251	0.16 249	0.32 202
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
FAT-Stereo	0.72 478	0.60 298	2.86 549	0.37 372	0.29 317	0.64 458	0.55 581	1.01 558	0.91 578	0.76 561	0.94 606	0.93 594	0.79 602	1.82 571	0.60 414	0.19 555	0.19 344	0.17 545	0.16 383	0.23 404	0.47 312

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ccnet	0.77 510	0.61 304	2.01 232	0.40 423	0.46 487	1.05 623	0.59 593	1.02 567	0.74 459	0.90 595	0.97 611	0.82 556	0.89 618	1.68 544	1.16 564	0.32 632	0.26 396	0.32 634	0.28 511	0.35 555	0.47 312

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

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

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

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

FCDSN-DC	1.45 654	1.12 510	3.30 606	0.48 478	0.41 455	1.13 634	0.60 597	1.17 632	1.28 644	2.25 686	2.85 690	3.65 694	3.34 698	2.58 657	2.44 655	0.31 631	0.26 396	0.31 630	0.30 526	0.37 572	0.78 468
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MDST_ROB	1.28 637	0.53 269	3.84 654	0.55 521	0.45 480	4.06 701	0.60 597	1.36 649	0.89 572	2.18 683	1.17 635	0.98 606	0.72 583	4.28 701	2.12 640	0.20 566	0.16 312	0.19 573	0.17 403	0.20 353	0.84 490

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

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

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

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

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

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

GANetREF_RVC	0.81 520	1.44 612	3.04 581	0.49 491	0.27 292	0.83 576	0.63 607	1.03 574	0.92 580	0.63 482	0.61 459	0.72 512	0.59 541	2.40 644	0.58 405	0.33 634	0.25 392	0.37 643	0.25 491	0.41 603	0.36 232
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
IGEV-FE	0.91 571	0.39 154	3.80 648	0.42 440	1.95 678	0.56 319	0.64 609	0.84 406	0.55 240	1.45 664	0.53 370	0.79 540	0.42 429	0.57 230	1.13 558	0.10 187	0.49 455	0.10 229	0.34 565	0.19 330	2.97 684

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

NVStereoNet_ROB	1.45 654	1.62 640	3.59 638	1.09 620	0.70 560	0.86 583	0.67 620	1.19 634	1.51 659	1.20 640	4.05 703	1.61 669	1.94 678	2.97 684	2.07 637	0.67 663	0.69 500	0.55 662	0.70 662	0.57 644	0.67 422
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
CRE-IMP	0.46 186	0.31 53	2.40 341	0.53 511	0.17 93	0.79 561	0.68 623	0.54 197	0.66 344	0.47 288	0.43 283	0.44 334	0.26 245	0.43 142	0.33 221	0.12 360	0.07 24	0.12 373	0.09 145	0.17 274	0.23 136

SPS-STEREO	1.22 630	1.65 644	3.41 623	0.66 563	0.69 558	1.01 616	0.68 623	1.10 612	0.96 597	1.40 661	1.25 641	1.46 664	1.08 637	2.05 609	2.24 649	0.66 662	0.61 484	0.58 663	0.57 650	0.66 654	1.65 617
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
S-Stereo	0.82 524	0.73 365	3.79 647	0.40 423	0.37 421	0.70 511	0.69 625	1.00 548	1.03 614	0.63 482	0.92 603	0.82 556	0.59 541	2.35 637	0.71 463	0.18 537	0.22 371	0.17 545	0.18 417	0.30 505	0.67 422

MeshStereo	1.29 639	1.34 580	3.04 581	0.35 337	0.28 308	1.10 632	0.69 625	1.42 656	1.07 621	2.71 696	2.43 680	2.95 686	1.50 663	2.92 682	2.03 633	0.23 593	0.22 371	0.22 596	0.19 435	0.50 634	0.69 435
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
AIO-Stereo-zeroshot1	0.94 583	0.84 423	3.40 621	1.46 650	0.78 574	1.37 648	0.70 627	1.11 616	0.68 384	0.80 574	1.29 643	1.09 633	0.59 541	1.16 444	1.01 537	0.14 452	0.53 466	0.11 310	0.46 614	0.31 514	0.86 503

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

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

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

NRIStereo	0.50 238	0.34 99	2.44 363	0.52 507	0.16 68	0.94 608	0.73 631	0.52 172	0.65 336	0.48 292	0.40 272	0.59 431	0.29 306	0.78 337	0.33 221	0.11 293	0.13 263	0.11 310	0.09 145	0.22 386	0.25 150

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

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

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

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

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

CBMV	0.86 543	1.00 477	2.82 539	0.35 337	0.21 189	0.78 557	0.78 636	1.05 588	0.87 563	0.90 595	0.74 554	0.87 578	1.89 677	1.67 540	1.38 595	0.19 555	0.20 359	0.21 591	0.19 435	0.28 485	0.84 490
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ADCP+	1.03 609	1.68 648	3.83 652	0.35 337	0.39 438	1.05 623	0.79 638	0.94 495	0.86 557	0.69 528	0.68 511	0.85 570	1.53 666	1.02 405	4.56 698	0.13 411	0.12 242	0.16 526	0.15 360	0.28 485	0.44 298

RT-IGEV	0.87 550	0.33 83	2.66 477	0.59 539	0.55 513	0.93 605	0.81 639	1.19 634	1.10 624	1.05 616	0.93 605	1.11 637	0.78 599	0.75 325	1.67 611	0.12 360	0.47 450	0.11 310	0.49 623	0.28 485	1.56 606

MSAF-DinoV2	3.17 697	2.52 701	10.79 711	3.57 708	0.30 334	3.28 694	0.81 639	2.81 698	1.80 675	0.81 577	0.87 593	1.59 668	1.15 642	26.18 734	2.61 663	0.18 537	0.13 263	0.19 573	1.61 707	0.94 671	1.22 572

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

MFMNet_re	1.01 603	1.73 651	3.04 581	0.85 593	0.76 569	0.93 605	0.81 639	1.02 567	1.10 624	1.05 616	1.06 629	0.84 564	0.96 628	0.93 385	0.97 520	0.68 664	0.61 484	0.63 668	0.60 655	0.77 664	0.80 477

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

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

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

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

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

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

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

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

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

IMH	2.14 681	2.46 699	3.60 640	1.70 665	1.13 628	1.65 663	0.93 652	2.13 691	1.93 681	1.37 657	2.64 687	2.19 678	1.82 675	5.77 706	2.18 645	5.70 714	1.05 553	1.31 695	0.72 667	1.39 692	1.13 561

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DANet	0.85 540	0.68 336	2.41 346	1.18 631	0.48 491	0.77 552	1.23 679	0.93 489	1.53 660	0.90 595	0.72 549	0.97 605	0.57 530	1.86 582	1.05 543	0.18 537	0.16 312	0.19 573	0.16 383	0.26 457	0.67 422
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
iRaft-Stereo_20w	1.50 657	0.42 177	4.81 682	2.24 687	2.09 684	1.36 646	1.27 680	1.38 651	0.94 589	2.07 678	0.42 277	0.85 570	0.69 579	0.87 361	1.37 593	0.10 187	4.04 711	0.09 154	0.40 594	0.17 274	4.53 713

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

SGM-Forest	1.84 672	7.91 715	10.36 710	0.42 440	0.33 371	1.04 621	1.29 681	1.01 558	0.88 567	1.19 635	2.30 678	1.03 618	1.79 674	2.60 659	2.81 671	0.22 584	0.21 368	0.21 591	0.19 435	0.25 436	0.79 472
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
HanzoNet	7.85 710	3.30 709	5.75 692	7.47 714	3.97 704	2.34 687	1.37 683	3.47 706	4.02 703	13.30 721	10.49 714	10.86 716	16.67 726	8.50 713	10.51 718	10.80 726	9.84 728	5.83 720	13.69 727	7.24 719	7.51 718

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

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

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

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

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

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

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

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

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

FTStereo	0.79 515	0.32 68	2.83 541	0.70 574	0.21 189	0.73 526	1.75 693	0.61 253	0.60 288	1.07 620	1.62 661	1.28 650	2.11 684	0.75 325	0.30 174	0.19 555	0.08 77	0.12 373	0.11 251	0.12 137	0.39 250

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

IGEV-RUCA	2.30 682	0.38 145	1.36 105	0.41 434	1.90 675	2.03 682	1.86 695	1.37 650	1.78 674	3.73 704	3.72 700	5.06 704	8.09 713	2.15 623	1.63 609	0.26 615	0.77 511	2.71 712	1.91 708	2.43 705	2.42 668

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

SGM_RVC	2.11 680	1.07 494	2.87 550	0.98 611	0.92 593	2.72 692	1.88 697	1.91 684	12.27 716	2.09 679	1.99 669	2.47 682	2.24 687	2.87 681	2.03 633	0.54 652	0.47 450	0.42 650	0.47 617	0.74 659	1.22 572
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ELAS	1.52 661	0.92 460	2.91 556	0.62 549	0.57 521	3.13 693	2.21 698	1.67 672	1.58 663	2.42 690	2.43 680	1.87 673	2.49 689	1.85 580	2.70 666	0.42 643	0.43 443	0.41 648	0.40 594	0.51 636	0.85 498
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MultiAttention	2.45 683	0.55 281	2.24 301	1.79 671	2.54 696	11.19 714	2.28 699	1.28 641	0.84 547	0.63 482	1.17 635	1.13 639	0.57 530	15.98 725	1.78 622	0.20 566	0.09 148	0.43 653	1.60 706	0.95 672	1.69 620

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

ELAS_RVC	1.51 660	0.88 438	3.36 610	0.63 552	0.56 516	1.53 655	2.73 701	1.53 661	1.76 673	2.26 687	2.21 677	2.10 676	3.07 694	2.08 615	2.52 658	0.42 643	0.42 438	0.42 650	0.37 582	0.51 636	0.84 490
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MADNet++	2.94 695	2.17 680	3.27 602	2.55 698	2.28 689	3.29 696	3.37 702	2.76 696	2.67 696	3.10 701	3.20 696	2.78 685	3.25 696	4.11 700	4.68 700	2.72 708	2.27 682	3.03 715	2.43 712	2.34 704	2.59 673

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

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

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

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

JetBlue	1.89 673	2.09 676	4.16 667	0.74 577	1.23 633	4.52 705	3.86 707	1.68 673	1.26 641	1.28 652	1.54 657	2.36 681	1.86 676	3.35 691	3.37 680	0.54 652	0.49 455	0.48 657	0.49 623	1.39 692	1.21 570

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

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

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

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

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

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

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

DStereoSA	2.66 685	1.38 598	3.38 615	2.11 682	2.88 700	3.99 700	6.44 715	1.48 659	3.47 700	1.23 646	4.33 706	1.33 655	4.54 703	2.05 609	5.45 703	1.23 688	1.83 645	0.49 659	1.54 704	1.11 677	2.96 682

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Low-res two-view benchmark